- 人工智能动画展示人类的特征
AGI大模型与大数据研究院
AI大模型应用开发实战javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
人工智能,动画,人类特征,情感识别,行为模拟,机器学习,深度学习,自然语言处理1.背景介绍人工智能(AI)技术近年来发展迅速,已渗透到生活的方方面面。从智能语音助手到自动驾驶汽车,AI正在改变着我们的世界。然而,尽管AI技术取得了令人瞩目的成就,但它仍然难以完全模拟人类的复杂行为和特征。人类的特征是多方面的,包括情感、认知、社交和创造力等。这些特征是人类区别于其他生物的重要标志,也是人类社会文明发
- 【数据分析】Python实现线性回归和多元线性回归(全代码)
干了这一碗BUG
线性回归回归算法
老规矩,涉及到的数学原理,想深入了解的可以自行查阅相关资料,这里直接上干货用Python实现。目录逻辑回归中涉及的术语线性回归Python实现多元线性回归Python实现逻辑回归中涉及的术语以下是逻辑回归中一些常见的术语:自变量:应用于因变量预测的输入特征或预测因子。因变量:逻辑回归模型中的目标变量,即我们试图预测的变量。逻辑函数:用于表示自变量和因变量之间关系的公式。逻辑函数将输入变量转换为0到
- 创客匠人视角下:创始人 IP 打造与知识变现的深度耦合路径
创小匠
tcp/ip大数据人工智能
在知识经济蓬勃发展的当下,创始人IP打造与知识变现的融合已成为行业破局关键。创客匠人作为深耕知识付费赛道多年的服务平台,其创始人老蒋提出的“土壤构建能力”理论,为理解这一融合逻辑提供了独特视角。从本质来看,创始人IP并非简单的个人品牌包装,而是企业价值观与专业能力的人格化投射。以创客匠人服务的众多知识创业者为例,成功的创始人IP往往具备三大特征:专业领域的深度沉淀、用户需求的精准洞察,以及价值输出
- DeepFM算法原理及应用场景
DeepFM(DeepFactorizationMachine)是一种结合了因子分解机(FactorizationMachines,FM)和深度神经网络(DNN)的混合模型,主要用于处理高维稀疏数据(如推荐系统中的点击率预测)。其核心思想是同时捕捉低阶(线性)和高阶(非线性)特征交互。1.算法原理模型结构如下:FM部分:负责捕捉低阶特征交互(如一阶和二阶特征组合)。一阶项:线性特征权重。二阶项:通
- 初始CNN(卷积神经网络)
超龄超能程序猿
机器学习cnn人工智能神经网络
卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,简称CNN)作为深度学习的重要分支,在图像识别、目标检测、语义分割等领域大放异彩。无论是手机上的人脸识别解锁,还是自动驾驶汽车对道路和行人的识别,背后都离不开CNN的强大能力一、CNN诞生的背景与意义在CNN出现之前,传统的图像识别方法主要依赖人工提取特征,例如使用SIFT(尺度不变特征变换)、HOG(方向梯度直方图)等算法。这些
- 【Linux】进程管理
nanguochenchuan
Linux操作系统linuxchrome运维
进程基础概念进程的定义与特征进程是操作系统资源分配的基本单位,具有以下核心特征:独立性:拥有独立的地址空间和系统资源动态性:具有创建、执行、终止的生命周期并发性:多个进程可以并发执行结构性:由代码段、数据段、堆栈等组成进程vs线程特性进程线程资源开销大(独立地址空间)小(共享地址空间)通信方式IPC机制共享内存创建/销毁成本高低安全性高(隔离性好)低(共享资源)进程生命周期创建:通过fork()系
- QT的语音识别
heng6868
imx6ull嵌入式项目qthttpjava
难点:难点就是如何跟百度云的语音应用进行通信。首先,要获取应用的APIKey、SecretKey,并通过请求鉴权接口换取token。向授权服务地址https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token发送请求(推荐使用POST),并在URL中带上以下参数:并在URL中带上以下参数:grant_type:必须参数,固定为client_credentials;client_i
- 【Torch】nn.Embedding算法详解
油泼辣子多加
深度学习embedding算法
1.定义nn.Embedding是PyTorch中的查表式嵌入层(lookup‐table),用于将离散的整数索引(如词ID、实体ID、离散特征类别等)映射到一个连续的、可训练的低维向量空间。它通过维护一个形状为(num_embeddings,embedding_dim)的权重矩阵,实现高效的“索引→向量”转换。2.输入与输出输入类型:整型张量(torch.long或torch.int64),必须
- 【机器学习|学习笔记】组合特征(Feature Combinations)是提升模型性能、挖掘特征交互信息、增强非线性表达能力的有效手段。
努力毕业的小土博^_^
机器学习学习笔记机器学习学习笔记人工智能神经网络深度学习
【机器学习|学习笔记】组合特征(FeatureCombinations)是提升模型性能、挖掘特征交互信息、增强非线性表达能力的有效手段。【机器学习|学习笔记】组合特征(FeatureCombinations)是提升模型性能、挖掘特征交互信息、增强非线性表达能力的有效手段。文章目录【机器学习|学习笔记】组合特征(FeatureCombinations)是提升模型性能、挖掘特征交互信息、增强非线性表达
- 19|Whisper+ChatGPT:请AI代你听播客
_Rye_
AI大模型whisperchatgpt
今天,我们的课程开始进入一个新的主题了,那就是语音识别。过去几周我们介绍的ChatGPT虽然很强大,但是只能接受文本的输入。而在现实生活中,很多时候我们并不方便停下来打字。很多内容比如像播客也没有文字版,所以这个时候,我们就需要一个能够将语音内容转换成文本的能力。作为目前AI界的领导者,OpenAI自然也不会放过这个需求。他们不仅发表了一个通用的语音识别模型Whisper,还把对应的代码开源了。在
- 安全分析:Zabbix 路径探测请求解析
Bruce_xiaowei
总结经验笔记渗透测试安全zabbix网络安全
安全分析:Zabbix路径探测请求解析作为网络安全工程师,我针对提供的HTTP请求数据进行了深度分析,以下是专业评估报告:请求关键特征分析特征项观测值风险等级请求路径/zabbix/srv_status.php?ddreset=1高危User-AgentMozilla/5.0(WindowsNT10.0;Win64;x64;rv:130.0)Gecko/20100101Firefox/130.0可
- 【Python】类(class)的创建
Herbert_JL
pythonpythonlinux
1类简介1.1什么是类在面向对象编程(OOP)中,类(Class)是一种封装了数据和操作这些数据的函数的编程结构。它是一种抽象的概念,用于定义具有相同属性(变量)和方法(函数)的对象的模板。类可以看作是一个“蓝图”,用于创建具有相同特征和行为的对象实例。1.2类的作用1.2.1封装(Encapsulation)类将数据(属性)和操作数据的方法封装在一起,形成一个独立的单元。这样可以隐藏内部实现细节
- 剖析AI人工智能领域Whisper的性能指标
AI大模型应用实战
人工智能whisperxcodeai
剖析AI人工智能领域Whisper的性能指标关键词:Whisper、语音识别、性能指标、ASR、AI模型评估、基准测试、语音转文本摘要:本文深入剖析OpenAI开发的Whisper语音识别系统的性能指标。我们将从技术原理、架构设计、性能基准测试等多个维度,全面分析Whisper在不同场景下的表现。文章将详细讲解Whisper的评估方法、关键性能指标解读、实际应用中的性能表现,以及与其他主流语音识别
- Java 反射机制详解:动态语言的关键特性
小二爱编程·
javapython开发语言
一、什么是Java的反射机制?Java反射(Reflection)是Java被视为动态语言的一个关键特征。它允许程序在运行时通过java.lang.reflect包中的API获取任意一个类的内部信息,包括:类名、包名父类、实现接口构造方法、成员变量、成员方法访问修饰符(public、private、protected)注解等元数据反射机制使得我们可以在运行时加载、探知、使用编译期间未知的类对象,从
- YOLOv11 改进策略 | GFPN:超越 BiFPN,跳层与跨尺度连接重塑特征金字塔
YOLOv11改进策略|GFPN:超越BiFPN,跳层与跨尺度连接重塑特征金字塔!介绍颈部网络(Neck)在目标检测任务中扮演着至关重要的角色,它负责有效地融合来自骨干网络(Backbone)不同层级的特征图,为检测头部(Head)提供包含丰富语义和空间信息的多尺度特征。FPN、PANet和BiFPN等结构是特征金字塔融合的代表。BiFPN作为其中的佼佼者,通过双向连接和加权融合取得了优异的性能。
- 网络基础知识点总结(三)
1.给客户推荐交换机时,从哪些方面进行选型考虑2.MTBF是什么,MTTR是什么MTBF:平均故障时间MTTR:平均故障修复时间3.常见的网络可靠技术1)入侵检测技术IDS(入侵检测系统):被动监听网络流量,分析异常行为或特征,发现攻击后仅生成告警,不主动干预。IPS(入侵防御系统):串联在网络链路中,实时检测并主动阻断恶意流量,具备“检测+响应”的主动防御能力。2)访问控制技术(如:ACL)3)
- 【网络安全】深入理解 IoC 与 IoA:从“事后识别”到“事前防御”
学习溢出
Security安全网络安全运维网络
1.简介在网络安全领域,IoC(IndicatorsofCompromise,入侵指标)和IoA(IndicatorsofAttack,攻击指标)是两个核心概念。它们是安全分析师识别攻击行为、调查事件、制定防御策略的重要依据。尽管这两个术语经常一起出现,但它们的作用时机和侧重点是不同的:IoC注重“结果”:攻击已发生,留下的痕迹;IoA注重“过程”:攻击正在发生,或者即将发生的行为特征。本文将带你
- 智能家居-深耕10年原创合集(2025/06更新)
CYP_2015
智能家居xcodeiosmacoside
2025-06更新篇章2025年广州光亚展参展记录智能插座:技术与应用演进之路语音识别技术:全链路技术栈解析6000字干货长文,深度解读智能家居7大派系,谁能真正统一“江湖”?最近参与某智能家居项目的早期调研,再次感慨用户对我们所说的“便捷”实则是“无感”。用户原话:"你们总说'智能',我就想要个不用记按钮、不用掏手机的家伙。"我们说的"便捷",在用户那儿根本不是"多快多远",而是"不用刻意"。现
- 【机器学习|学习笔记】类别特征(Categorical Features)处理方法,附代码。
努力毕业的小土博^_^
机器学习学习笔记机器学习学习笔记神经网络人工智能深度学习
【机器学习|学习笔记】类别特征(CategoricalFeatures)处理方法,附代码。【机器学习|学习笔记】类别特征(CategoricalFeatures)处理方法,附代码。文章目录【机器学习|学习笔记】类别特征(CategoricalFeatures)处理方法,附代码。前言✅为什么要处理类别特征?原因1:大多数模型不能处理字符串原因2:避免“错误的顺序假设”原因3:方便模型泛化与特征交互✅
- OpenCV中DPM(Deformable Part Model)目标检测类cv::dpm::DPMDetector
村北头的码农
OpenCVopencv目标检测人工智能
操作系统:ubuntu22.04OpenCV版本:OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言:C++11算法描述OpenCV中用于基于可变形部件模型(DPM)的目标检测器,主要用于行人、人脸等目标的检测。它是一种传统的基于特征的目标检测方法,不依赖深度学习,而是使用HOG特征+部件模型来进行检测。示例代码#include#include#includeusingnamesp
- 隐马尔可夫模型:语音识别系统的时序解码引擎
大千AI助手
人工智能Python#OTHER语音识别人工智能机器学习概率马尔科夫链HMM
本文由「大千AI助手」原创发布,专注用真话讲AI,回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我,一起撕掉过度包装,学习真实的AI技术!1HMM与语音识别的理论基础隐马尔可夫模型(HMM)作为一种双重随机过程的统计模型,其核心在于描述一个包含隐含状态的马尔可夫链,以及这些状态生成可观测输出的概率分布。在语音识别领域,HMM的时序建模能力与语音信号的特性形成了完美契合:隐含状态:对应语音
- 深度学习前置知识全面解析:从机器学习到深度学习的进阶之路
一、引言:人工智能时代的核心技术在当今这个数据爆炸的时代,人工智能(AI)已经成为推动社会进步的核心技术之一。作为AI领域最重要的分支,深度学习(DeepLearning)在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域取得了突破性进展,彻底改变了我们与机器交互的方式。本教案将从机器学习的基础知识出发,系统性地介绍深度学习的核心概念、数学基础、网络架构和训练方法,为读者构建完整的知识体系框架。无论你是刚
- 期权标准化合约是什么?
致***锌
笔记
本文主要介绍期权标准化合约是什么?期权标准化合约是金融市场中一种由交易所统一制定、规范化和标准化的期权交易工具,其核心特征是所有关键条款(如标的资产、行权价格、到期日等)均由交易所预先设定,买卖双方无需自行协商,只需通过交易所平台交易已标准化的合约。期权标准化合约是什么?一、期权的基本概念期权是一种金融衍生品,赋予买方(持有方)在约定时间内以约定价格(行权价)买入或卖出标的资产的权利(但无义务),
- 数据结构复习提纲
DeadPool loves Star
数据结构复习大纲
数据结构复习提纲算法的五个特征设计算法通常应考虑线性表线性表的特性广义表的结构特点树的有关术语二叉树特点满二叉树完全二叉树二叉树的性质二叉树的按层遍历算法等价二叉树等价二叉树树的表示方法Huffman树的相关概念内外节点的相关概念Huffman树的应用图的定义图的存储结构邻接表的特点生成树最小生成树拓扑排序有关概念拓扑排序特点关键路径有关概念事件的最早发生时间事件的最迟发生时间活动的最早开始时间活
- 【CVPR2024】计算机视觉|即插即用|DFAM:marine!不懂DFAM,别说你会做水下动物分割!
论文地址:http://arxiv.org/pdf/2404.04996v1代码地址:https://github.com/Drchip61/Dual_SAM关注UPCV缝合怪,分享最计算机视觉新即插即用模块,并提供配套的论文资料与代码。https://space.bilibili.com/473764881摘要本研究提出了一种新颖的特征学习框架,名为**Dual-SAM,用于高性能的海洋动物分割
- Python与Dlib库实现人脸技术实战
西域情歌
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:本项目详细说明了如何使用Python结合Dlib库实现人脸检测、识别、数量检测和距离检测。利用Dlib提供的机器学习算法和计算机视觉功能,包括HOG特征检测、级联分类器、面部特征向量模型和关键点预测等,项目能够快速准确地在图像中检测和识别人脸。此外,还介绍了如何统计图像中的人脸数量以及如何计算人脸之间的距离。通过实际代码资源,开发者能够掌握实时人脸技术的应用,
- 数据库锁等待时间过长问题的深度解析与大数据解决方案
百态老人
数据库大数据
一、锁等待问题的核心原因与日志特征锁等待超时是数据库高并发场景下的典型瓶颈问题,其根本原因与日志特征可归纳为以下维度:事务管理缺陷原因:未提交的长事务(如代码分支遗漏提交)、隐式事务(自动提交关闭)导致锁持有时间过长。日志特征:information_schema.innodb_trx表中存在trx_started时间早于当前时间数分钟的事务。错误日志中频繁出现Lockwaittimeoutexc
- Orange3机器学习建模和可视化分析数据预处理、特征工程、算法训练
维度软件库
测试工具开源软件电脑
各位数据挖掘爱好者们!今天给你们介绍一款超厉害的开源软件——Orange3。它就像一个神奇的工具箱,你只要通过拖放组件就能完成机器学习建模和可视化分析,软件下载地址安装包它支持数据预处理、特征工程、算法训练和评估整个流程,就像一个贴心的管家,把数据挖掘的事儿全给你安排得明明白白!它还内置了箱线图、决策树这些可视化工具,能直观地把数据分布和模型结构展示出来,就像给你开了个透视眼,让数据一目了然!这软
- 基于大模型预测胸椎管狭窄诊疗全流程的研究报告
LCG元
围术期危险因子预测模型研究人工智能机器学习
目录一、引言1.1研究背景与意义1.2研究目的与创新点1.3研究方法与数据来源二、胸椎管狭窄症概述2.1疾病定义与分类2.2病因与发病机制2.3流行病学特征三、大模型技术原理与应用现状3.1大模型基本原理3.2在医疗领域的应用案例3.3用于胸椎管狭窄预测的优势四、术前大模型预测4.1预测指标与数据收集4.2模型训练与验证4.3预测结果分析与临床意义五、基于预测的手术方案制定5.1手术方式选择依据5
- 基于大模型的慢性肾炎全流程预测与诊疗方案研究报告
LCG元
围术期危险因子预测模型研究人工智能机器学习
目录一、引言1.1研究背景与意义1.2研究目的与创新点二、大模型技术原理与应用现状2.1大模型的基本原理与架构2.2医疗领域大模型的应用案例与成效三、慢性肾炎术前风险预测与手术方案制定3.1术前数据收集与特征提取3.2大模型预测术前慢性肾炎风险的方法3.3基于预测结果的手术方案制定四、慢性肾炎术中监测与风险应对4.1术中实时数据监测与分析4.2大模型在术中风险预测的应用4.3术中突发状况的应对策略
- JAVA中的Enum
周凡杨
javaenum枚举
Enum是计算机编程语言中的一种数据类型---枚举类型。 在实际问题中,有些变量的取值被限定在一个有限的范围内。 例如,一个星期内只有七天 我们通常这样实现上面的定义:
public String monday;
public String tuesday;
public String wensday;
public String thursday
- 赶集网mysql开发36条军规
Bill_chen
mysql业务架构设计mysql调优mysql性能优化
(一)核心军规 (1)不在数据库做运算 cpu计算务必移至业务层; (2)控制单表数据量 int型不超过1000w,含char则不超过500w; 合理分表; 限制单库表数量在300以内; (3)控制列数量 字段少而精,字段数建议在20以内
- Shell test命令
daizj
shell字符串test数字文件比较
Shell test命令
Shell中的 test 命令用于检查某个条件是否成立,它可以进行数值、字符和文件三个方面的测试。 数值测试 参数 说明 -eq 等于则为真 -ne 不等于则为真 -gt 大于则为真 -ge 大于等于则为真 -lt 小于则为真 -le 小于等于则为真
实例演示:
num1=100
num2=100if test $[num1]
- XFire框架实现WebService(二)
周凡杨
javawebservice
有了XFire框架实现WebService(一),就可以继续开发WebService的简单应用。
Webservice的服务端(WEB工程):
两个java bean类:
Course.java
package cn.com.bean;
public class Course {
private
- 重绘之画图板
朱辉辉33
画图板
上次博客讲的五子棋重绘比较简单,因为只要在重写系统重绘方法paint()时加入棋盘和棋子的绘制。这次我想说说画图板的重绘。
画图板重绘难在需要重绘的类型很多,比如说里面有矩形,园,直线之类的,所以我们要想办法将里面的图形加入一个队列中,这样在重绘时就
- Java的IO流
西蜀石兰
java
刚学Java的IO流时,被各种inputStream流弄的很迷糊,看老罗视频时说想象成插在文件上的一根管道,当初听时觉得自己很明白,可到自己用时,有不知道怎么代码了。。。
每当遇到这种问题时,我习惯性的从头开始理逻辑,会问自己一些很简单的问题,把这些简单的问题想明白了,再看代码时才不会迷糊。
IO流作用是什么?
答:实现对文件的读写,这里的文件是广义的;
Java如何实现程序到文件
- No matching PlatformTransactionManager bean found for qualifier 'add' - neither
林鹤霄
java.lang.IllegalStateException: No matching PlatformTransactionManager bean found for qualifier 'add' - neither qualifier match nor bean name match!
网上找了好多的资料没能解决,后来发现:项目中使用的是xml配置的方式配置事务,但是
- Row size too large (> 8126). Changing some columns to TEXT or BLOB
aigo
column
原文:http://stackoverflow.com/questions/15585602/change-limit-for-mysql-row-size-too-large
异常信息:
Row size too large (> 8126). Changing some columns to TEXT or BLOB or using ROW_FORMAT=DYNAM
- JS 格式化时间
alxw4616
JavaScript
/**
* 格式化时间 2013/6/13 by 半仙
[email protected]
* 需要 pad 函数
* 接收可用的时间值.
* 返回替换时间占位符后的字符串
*
* 时间占位符:年 Y 月 M 日 D 小时 h 分 m 秒 s 重复次数表示占位数
* 如 YYYY 4占4位 YY 占2位<p></p>
* MM DD hh mm
- 队列中数据的移除问题
百合不是茶
队列移除
队列的移除一般都是使用的remov();都可以移除的,但是在昨天做线程移除的时候出现了点问题,没有将遍历出来的全部移除, 代码如下;
//
package com.Thread0715.com;
import java.util.ArrayList;
public class Threa
- Runnable接口使用实例
bijian1013
javathreadRunnablejava多线程
Runnable接口
a. 该接口只有一个方法:public void run();
b. 实现该接口的类必须覆盖该run方法
c. 实现了Runnable接口的类并不具有任何天
- oracle里的extend详解
bijian1013
oracle数据库extend
扩展已知的数组空间,例:
DECLARE
TYPE CourseList IS TABLE OF VARCHAR2(10);
courses CourseList;
BEGIN
-- 初始化数组元素,大小为3
courses := CourseList('Biol 4412 ', 'Psyc 3112 ', 'Anth 3001 ');
--
- 【httpclient】httpclient发送表单POST请求
bit1129
httpclient
浏览器Form Post请求
浏览器可以通过提交表单的方式向服务器发起POST请求,这种形式的POST请求不同于一般的POST请求
1. 一般的POST请求,将请求数据放置于请求体中,服务器端以二进制流的方式读取数据,HttpServletRequest.getInputStream()。这种方式的请求可以处理任意数据形式的POST请求,比如请求数据是字符串或者是二进制数据
2. Form
- 【Hive十三】Hive读写Avro格式的数据
bit1129
hive
1. 原始数据
hive> select * from word;
OK
1 MSN
10 QQ
100 Gtalk
1000 Skype
2. 创建avro格式的数据表
hive> CREATE TABLE avro_table(age INT, name STRING)STORE
- nginx+lua+redis自动识别封解禁频繁访问IP
ronin47
在站点遇到攻击且无明显攻击特征,造成站点访问慢,nginx不断返回502等错误时,可利用nginx+lua+redis实现在指定的时间段 内,若单IP的请求量达到指定的数量后对该IP进行封禁,nginx返回403禁止访问。利用redis的expire命令设置封禁IP的过期时间达到在 指定的封禁时间后实行自动解封的目的。
一、安装环境:
CentOS x64 release 6.4(Fin
- java-二叉树的遍历-先序、中序、后序(递归和非递归)、层次遍历
bylijinnan
java
import java.util.LinkedList;
import java.util.List;
import java.util.Stack;
public class BinTreeTraverse {
//private int[] array={ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 };
private int[] array={ 10,6,
- Spring源码学习-XML 配置方式的IoC容器启动过程分析
bylijinnan
javaspringIOC
以FileSystemXmlApplicationContext为例,把Spring IoC容器的初始化流程走一遍:
ApplicationContext context = new FileSystemXmlApplicationContext
("C:/Users/ZARA/workspace/HelloSpring/src/Beans.xml&q
- [科研与项目]民营企业请慎重参与军事科技工程
comsci
企业
军事科研工程和项目 并非要用最先进,最时髦的技术,而是要做到“万无一失”
而民营科技企业在搞科技创新工程的时候,往往考虑的是技术的先进性,而对先进技术带来的风险考虑得不够,在今天提倡军民融合发展的大环境下,这种“万无一失”和“时髦性”的矛盾会日益凸显。。。。。。所以请大家在参与任何重大的军事和政府项目之前,对
- spring 定时器-两种方式
cuityang
springquartz定时器
方式一:
间隔一定时间 运行
<bean id="updateSessionIdTask" class="com.yang.iprms.common.UpdateSessionTask" autowire="byName" />
<bean id="updateSessionIdSchedule
- 简述一下关于BroadView站点的相关设计
damoqiongqiu
view
终于弄上线了,累趴,戳这里http://www.broadview.com.cn
简述一下相关的技术点
前端:jQuery+BootStrap3.2+HandleBars,全站Ajax(貌似对SEO的影响很大啊!怎么破?),用Grunt对全部JS做了压缩处理,对部分JS和CSS做了合并(模块间存在很多依赖,全部合并比较繁琐,待完善)。
后端:U
- 运维 PHP问题汇总
dcj3sjt126com
windows2003
1、Dede(织梦)发表文章时,内容自动添加关键字显示空白页
解决方法:
后台>系统>系统基本参数>核心设置>关键字替换(是/否),这里选择“是”。
后台>系统>系统基本参数>其他选项>自动提取关键字,这里选择“是”。
2、解决PHP168超级管理员上传图片提示你的空间不足
网站是用PHP168做的,反映使用管理员在后台无法
- mac 下 安装php扩展 - mcrypt
dcj3sjt126com
PHP
MCrypt是一个功能强大的加密算法扩展库,它包括有22种算法,phpMyAdmin依赖这个PHP扩展,具体如下:
下载并解压libmcrypt-2.5.8.tar.gz。
在终端执行如下命令: tar zxvf libmcrypt-2.5.8.tar.gz cd libmcrypt-2.5.8/ ./configure --disable-posix-threads --
- MongoDB更新文档 [四]
eksliang
mongodbMongodb更新文档
MongoDB更新文档
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2174104
MongoDB对文档的CURD,前面的博客简单介绍了,但是对文档更新篇幅比较大,所以这里单独拿出来。
语法结构如下:
db.collection.update( criteria, objNew, upsert, multi)
参数含义 参数  
- Linux下的解压,移除,复制,查看tomcat命令
y806839048
tomcat
重复myeclipse生成webservice有问题删除以前的,干净
1、先切换到:cd usr/local/tomcat5/logs
2、tail -f catalina.out
3、这样运行时就可以实时查看运行日志了
Ctrl+c 是退出tail命令。
有问题不明的先注掉
cp /opt/tomcat-6.0.44/webapps/g
- Spring之使用事务缘由(3-XML实现)
ihuning
spring
用事务通知声明式地管理事务
事务管理是一种横切关注点。为了在 Spring 2.x 中启用声明式事务管理,可以通过 tx Schema 中定义的 <tx:advice> 元素声明事务通知,为此必须事先将这个 Schema 定义添加到 <beans> 根元素中去。声明了事务通知后,就需要将它与切入点关联起来。由于事务通知是在 <aop:
- GCD使用经验与技巧浅谈
啸笑天
GC
前言
GCD(Grand Central Dispatch)可以说是Mac、iOS开发中的一大“利器”,本文就总结一些有关使用GCD的经验与技巧。
dispatch_once_t必须是全局或static变量
这一条算是“老生常谈”了,但我认为还是有必要强调一次,毕竟非全局或非static的dispatch_once_t变量在使用时会导致非常不好排查的bug,正确的如下: 1
- linux(Ubuntu)下常用命令备忘录1
macroli
linux工作ubuntu
在使用下面的命令是可以通过--help来获取更多的信息1,查询当前目录文件列表:ls
ls命令默认状态下将按首字母升序列出你当前文件夹下面的所有内容,但这样直接运行所得到的信息也是比较少的,通常它可以结合以下这些参数运行以查询更多的信息:
ls / 显示/.下的所有文件和目录
ls -l 给出文件或者文件夹的详细信息
ls -a 显示所有文件,包括隐藏文
- nodejs同步操作mysql
qiaolevip
学习永无止境每天进步一点点mysqlnodejs
// db-util.js
var mysql = require('mysql');
var pool = mysql.createPool({
connectionLimit : 10,
host: 'localhost',
user: 'root',
password: '',
database: 'test',
port: 3306
});
- 一起学Hive系列文章
superlxw1234
hiveHive入门
[一起学Hive]系列文章 目录贴,入门Hive,持续更新中。
[一起学Hive]之一—Hive概述,Hive是什么
[一起学Hive]之二—Hive函数大全-完整版
[一起学Hive]之三—Hive中的数据库(Database)和表(Table)
[一起学Hive]之四-Hive的安装配置
[一起学Hive]之五-Hive的视图和分区
[一起学Hive
- Spring开发利器:Spring Tool Suite 3.7.0 发布
wiselyman
spring
Spring Tool Suite(简称STS)是基于Eclipse,专门针对Spring开发者提供大量的便捷功能的优秀开发工具。
在3.7.0版本主要做了如下的更新:
将eclipse版本更新至Eclipse Mars 4.5 GA
Spring Boot(JavaEE开发的颠覆者集大成者,推荐大家学习)的配置语言YAML编辑器的支持(包含自动提示,