- 2025 职业革命:AI 重构就业图谱的生存法则
RPAdaren
人工智能重构
一、技术迭代下的产业剧变2025年的春天,全球科技界正在见证人工智能的第三次浪潮。根据麦肯锡最新发布的《全球就业趋势报告》,大模型技术已渗透至83%的行业领域。以医疗行业为例,IBMWatson的诊断准确率已达98.7%,超越资深医师平均水平;金融领域,摩根大通的AI交易系统每日处理超2000万笔订单,效率提升400%。这些数据背后,是AI技术从单一功能向通用智能的跨越式发展。二、职业版图的重构逻
- YOLOv8 的简介 及C#中如何简单应用YOLOv8
码上有潜
YOLOv8YOLO
YOLOv8是YOLO(YouOnlyLookOnce)系列中的最新版本,是一种用于目标检测和图像分割的深度学习模型。YOLO模型以其快速和准确的目标检测性能而著称,广泛应用于实时应用程序中。主要特点高效性:YOLOv8在保持高检测速度的同时,进一步提高了检测精度。端到端训练:可以直接从图像输入端到分类结果输出,简化了训练和部署过程。改进的架构:包括更深的网络结构、更复杂的特征提取方法以及更高效的
- llama.cpp 和 LLM(大语言模型)
这个懒人
llama语言模型人工智能
llama.cpp和LLM(大语言模型)的介绍,以及两者的关联与区别:1.LLM(LargeLanguageModel,大语言模型)定义:LLM是基于深度学习技术(如Transformer架构)构建的超大参数量的自然语言处理模型。它通过海量文本数据训练,能够生成连贯、语义丰富的文本,完成问答、创作、推理等任务。特点:参数规模大:如GPT-3(1750亿参数)、Llama-65B(650亿参数)等。
- Python制作【大麦网】抢票程序,看演唱会再也不怕没票了
中年猿人
python开发语言爬虫
前言大麦网,是中国综合类现场娱乐票务营销平台,业务覆盖演唱会、话剧、音乐剧、体育赛事等领域。但是因为票数有限,还有黄牛们不能丢了饭碗,所以导致了,很多人都抢不到票那么,今天带大家用Python来制作一个自动抢票的脚本小程序知识点:面向对象编程selenium操作浏览器pickle保存和读取Cookie实现免登陆time做延时操作os创建文件,判断文件是否存在开发环境:版本:anaconda5.2.
- llama-factory微调
AI Echoes
深度学习人工智能机器学习deepseek
大模型微调实操--llama-factoryllama-factory环境安装前置准备英伟达显卡驱动更新地址下载NVIDIA官方驱动|NVIDIAcuda下载安装地址CUDAToolkit12.2Downloads|NVIDIADeveloperpytorch下载安装地址PreviousPyTorchVersions|PyTorchllama-factory项目和文档地址https://githu
- 智能汽车:驶向未来的革命
智能设备
一、引言汽车,作为现代文明的标志,正经历着一场前所未有的变革。人工智能、大数据、云计算等技术的飞速发展,正推动着汽车从单纯的交通工具向智能移动空间转变。智能汽车,作为这场变革的主角,正悄然改变着我们的出行方式和生活方式。二、智能汽车的定义与发展现状智能汽车,是指搭载先进传感器、控制器、执行器等装置,并融合现代通信与网络技术,实现车与X(人、车、路、云端等)智能信息交换、共享,具备复杂环境感知、智能
- 人工智能与机器学习入门:基尼系数(Gini Index)和基于熵(Entropy)
基尼系数基于熵机器学习入门
在决策树应用一文中,在构建决策分类树应用决策算法时,介绍了基尼系数(GiniIndex)和基于熵(Entropy)两种算法。本文通过实例来更加深入的介绍一下这两个算法。仍然以简单的数据为例:id喜欢颜色是否有喉结身高性别1绿否165女2蓝是170男3粉否172女4绿是175男基尼系数分别对喜欢颜色是否有喉结求基尼系数如下:喜欢的颜色id喜欢颜色性别1绿女2蓝男3粉女4绿男对于姓别女分类而言,数据如
- 云原生架构设计理论与实践(14)
系统架构
1.云原生背景业务快速发展与开发、运维、运营之间落后的生产关系与生产力的矛盾企业内部各占山头与企业总体战略规划的矛盾企业内部改革,降本增效的需求企业实现数字孪生,数字资产的必然需求企业外部环境,如人工智能发展、安全合规等大环境的要求2.云原生架构的设计原则服务化原则(拆分为微服务、小服务,非功能特性委托)弹性原则(可伸可缩)可观测原则(基于sla,slo,在log,trace,metric三个维度
- 构建未来智能:在Mojo模型中自定义模型架构的艺术
2401_85761003
mojo架构
构建未来智能:在Mojo模型中自定义模型架构的艺术在深度学习的世界里,模型架构的设计往往决定了算法的性能和适用性。Mojo模型,作为一个假想中的高级机器学习框架,允许用户实现自定义的模型架构来解决特定的问题。本文将深入探讨如何在Mojo模型中实现自定义模型架构,并提供详细的步骤和代码示例,以帮助读者掌握这一强大的技术。自定义模型架构的重要性灵活性自定义模型架构提供了设计适合特定问题需求的模型的灵活
- AI API:快速集成智能化功能的开发利器
桂花饼
AIGCAIAPI人工智能AIGC语言模型AI作画
AIAPI(ArtificialIntelligenceApplicationProgrammingInterface,人工智能应用程序接口)是应用程序接口的一种,专门用于提供人工智能相关功能的开发接口。它允许开发者利用现有的AI模型、工具或服务,将这些功能集成到自己的应用程序中,并为用户带来智能化的体验。AIAPI的核心功能主要与AI技术相关,比如自然语言处理(NLP)、计算机视觉、语音处理、机
- TorchServe详解和应用
易之阴阳
机器学习人工智能深度学习pythonTorchserver
TorchServer是PyTorch的一个组件,它是一个轻量级的服务框架,用于部署和管理PyTorch模型,以便在生产环境中提供高效、可扩展的推理服务。TorchServer提供了RESTfulAPI,可以方便地与其他系统集成,支持模型热加载和热更新,确保模型的快速部署和更新。以下是TorchServer的一些关键特性:模型注册和管理:用户可以通过API注册模型,指定模型的路径、输入输出规范和所
- linux 安装anaconda与jupyter notebook配置
土豆土豆,我是洋芋
python
一、anaconda安装在官网或清华镜像下载anaconda在载前看一下自己的系统版本,下载对应的anaconda版本。在系统中输入:cat/proc/version,如下图所示##下载地址1)官网:https://www.anaconda.com/distribution/2)清华镜像:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/安
- 蓝耘智算|从静态到动态:探索Maas平台海螺AI图片生成视频功能的强大能力
小馒头学python
资讯人工智能python学习AIGC算法
文章目录一、技术介绍二、平台注册三、功能体验四、总结随着人工智能技术的快速发展,视频处理和生成技术已经成为了众多行业关注的热点。最近,我有机会体验了蓝耘智算平台的Maas平海螺AI视频产品,它不仅是一个强大的AI视频处理工具,更是一个为用户带来极致体验的智能平台。在这篇博客中,我将详细分享我在使用Maas平海螺AI视频平台时的体验与测评,帮助大家更好地了解它的优势与不足。一、技术介绍图片生成视频(
- 智能未来,程易科技引领AI新纪元——全新云智AI人工智能平台产品发布
DSP数字化服务平台
科技人工智能
在数字化浪潮的推动下,人工智能(AI)正以前所未有的速度改变着我们的世界。从自动驾驶汽车到个性化推荐系统,从智能客服到医疗诊断,AI的应用场景日益广泛,其背后的技术支撑也变得越来越重要。在这个背景下,程易科技专注于企业数字化、高性能计算、前后处理、AI技术研究与应用等领域的创新企业,2024年6月正式推出其最新的人工智能平台V5.0产品,云智AI人工智能平台,旨在为企业和开发者提供一站式的AI解决
- KVM 内核优化全攻略:全方位释放服务器性能
TechStack 创行者
KVMLinux服务器运维KVM
KVM内核优化全攻略:全方位释放服务器性能在云计算、大数据、人工智能等前沿技术蓬勃发展的当下,服务器性能面临着前所未有的挑战。KVM(Kernel-basedVirtualMachine)作为开源虚拟化解决方案,凭借高效稳定的特性,广泛应用于企业数据中心。要充分发挥KVM性能优势,对其内核进行全面优化势在必行。本文将为你详细介绍一套涵盖通用优化及其他关键优化点的完整KVM内核优化方案,并结合实际案
- AI替代趋势加剧!揭秘哪些岗位上的员工最容易被取代
小焱创作
人工智能人工智能写作ai写作深度学习神经网络aichatgpt
AI替代趋势加剧!揭秘哪些岗位上的员工最容易被取代近年来,随着人工智能(AI)技术的迅猛发展,职场变革的浪潮正以前所未有的速度席卷全球。AI以其高效、精准的特性,正在逐步替代传统行业中大量依赖重复性劳动和标准化流程的岗位。本文将深入探讨AI替代趋势加剧的背景下,哪些岗位上的员工最容易被取代,以及这一趋势对现代生活的影响。一、AI替代趋势的基本概念AI替代,是指人工智能技术通过自动化、智能化手段,逐
- 关于非线性优化小记
文弱_书生
乱七八糟算法
非线性优化(NonlinearOptimization)1.什么是非线性优化?非线性优化是指目标函数或约束条件中至少有一个是非线性的优化问题。它广泛应用于工程、经济、人工智能、机器学习等领域,用于求解最优解的问题。非线性优化通常可以表示为以下数学形式:minxf(x)或maxxf(x)\min_{x}f(x)\quad\text{或}\quad\max_{x}f(x)xminf(x)或xmax
- 大模型与自然语言理解(NLU):差异与联系
技术流 Gavin
AIoTpython语言模型ai
近年来,人工智能领域取得了显著进展,尤其是在自然语言处理(NLP)方面。大模型和自然语言理解(NLU)作为NLP的两个重要分支,常常被提及,但它们之间存在着本质区别。1.定义与目标大模型:通常指拥有庞大参数规模(数十亿甚至数千亿)的深度学习模型,例如GPT-3、LaMDA等。它们通过海量文本数据进行训练,旨在学习语言的统计规律,并能够生成流畅、连贯的文本。NLU:是NLP的一个子领域,专注于让机器
- PyTorch 生态概览:为什么选择动态计算图框架?
小诸葛IT课堂
pytorch人工智能python
一、PyTorch的核心价值PyTorch作为深度学习框架的后起之秀,通过动态计算图技术革新了传统的静态图模式。其核心优势体现在:动态灵活性:代码即模型,支持即时调试Python原生支持:无缝衔接Python生态高效的GPU加速:通过CUDA实现透明的硬件加速活跃的社区生态:GitHub贡献者超1.8万人,日均更新100+次二、动态计算图VS静态计算图对比#动态计算图示例(PyTorch)impo
- 学习pytorch
阿什么名字不会重复呢
学习pytorch人工智能
学习PyTorch是一个很好的选择,尤其是如果你对深度学习和机器学习感兴趣。以下是一个详细的学习计划,可以帮助你系统地掌握PyTorch的基本概念和应用。学习计划概览学习周期:8周(每周约4-5小时)目标:掌握PyTorch基础,能够实现简单的深度学习模型。第1周:基础知识目标:了解深度学习的基础知识,掌握Python和NumPy基础。任务:学习Python基础(数据类型、控制流、函数、类)。资源
- Python中Requests库的用法
R3eE9y2OeFcU40
前面讲了Python的urllib库的使用和方法,Python网络数据采集Urllib库的基本使用,Python的urllib高级用法。今天我们来学习下Python中Requests库的用法。Requests库的安装利用pip安装,如果你安装了pip包(一款Python包管理工具,不知道可以百度哟),或者集成环境,比如Python(x,y)或者anaconda的话,就可以直接使用pip安装Pyth
- 大数据开发之Kubernetes篇----安装部署Kubernetes&dashboard
豆豆总
kubernetes
Kubernetes简介由于公司有需要,需要将外后的服务外加Tensorflow模型部署加训练全部集成到k8s上,所以特意记录下这次简单部署的过程。k8s安装部署首先,我们在部署任何大型的组件前都必须要做的事情就是关闭防火墙和设置hostname了vi/etc/hostsk8s001xxx.xxx.xxx.xxk8s002xxx.xxx.xxx.xx...systemctlstopfirewall
- AI驱动的代码重构与优化技术
AI天才研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型ChatGPTjavapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能大厂程序员硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLM系统架构设计软件哲学Agent程序员实现财富自由
AI驱动的代码重构与优化技术概述什么是AI驱动的代码重构与优化?AI驱动的代码重构与优化技术,是指利用人工智能,特别是机器学习和深度学习的算法,对软件代码进行自动分析和改进的技术。这种技术能够通过学习大量的代码样本,识别出代码中的模式、问题和改进点,从而自动完成代码的重构和优化。重构的定义重构(Refactoring)是改进代码内部结构而不改变外部行为的过程。其目的通常是为了提高代码的可读性、可维
- Agent | 告别Token焦虑!LLaVA-Mini用一个视觉Token革新多模态大模型
SGG_CV
paperagentpython人工智能
欢迎关注,获取最新人工智能动态和技术,有时会发布相关技术教程。也可留言想要跟踪哪些技术动态。往期Agent文章参考:Owl小白教程一键启动Manus开源|Owl最新版小白教程,一键启动,五大更新Owl技术解析:Manus开源复刻框架OWL,测评和使用教程来了!Manus核心技术:Manus|核心技术被曝光?你知道它使用了哪些工具吗?针对deepseek的api:Manus开源|owl针对使用dee
- 34个适合机械工程及自动化专业【论文选题】
大数据蟒行探索者
自动化运维
论文选题具有极其重要的意义,它直接关系到论文的质量、价值以及研究的可行性和顺利程度。选题明确了研究的具体领域和核心问题,就像给研究旅程设定了方向和目的地。例如,选择“人工智能在医疗影像诊断中的应用”这一选题,就确定了研究将聚焦于人工智能技术在医疗影像领域的应用问题,研究目标可能是提高影像诊断的准确性、效率等。清晰的方向和目标能让研究者在收集资料、设计研究方法等方面更具针对性,避免研究过程中的盲目性
- 人工智能技术篇*卷(三)
code_stream
#人工智能人工智能
接下来,我们在神经网络方面继续展开神经网络多层感知机(MLP)解决问题:多层感知机是一种基本的前馈神经网络,可用于解决分类和回归问题。它通过多个神经元层的非线性变换,能够学习复杂的非线性关系,对数据进行分类或预测连续值。例如,在手写数字识别中,它可以从数字图像的像素数据中学习到特征模式,从而判断该数字是0-9中的哪一个;在房价预测中,根据房屋的面积、房间数量等特征预测房价。案例:以手写数字识别为例
- 神经网络模型压缩&实例教程—非结构化剪枝
程序先锋
《python深度学习》笔记神经网络剪枝深度学习
目录1.导包&定义一个简单的网络2.获取网络需要剪枝的模块3.模块剪枝(核心)3.1随机剪枝weight3.2L1范数剪枝bias4.总结最先进的深度学习技术依赖于难以部署的过度参数化模型。相反,已知生物神经网络使用高效的稀疏连接。为了在不牺牲准确性的情况下减少内存、电池和硬件消耗,通过减少模型中的参数数量来确定压缩模型的最佳技术是很重要的。这反过来又允许您在设备上部署轻量级模型,并通过设备上的私
- 深度学习模型压缩:非结构化剪枝与结构化剪枝的定义与对比
从零开始学习人工智能
深度学习剪枝人工智能
****在深度学习中,模型压缩是优化模型性能、降低存储和计算成本的重要技术之一。其中,剪枝(Pruning)是最常用的方法之一。根据剪枝的粒度和目标,剪枝可以分为非结构化剪枝(UnstructuredPruning)和结构化剪枝(StructuredPruning)。本文将详细介绍这两种剪枝方法的定义,并通过对比帮助读者更好地理解它们的差异。1.非结构化剪枝(UnstructuredPruning
- STM32智能小车的设计与实现
a1666137
stm32嵌入式硬件单片机
一、引言随着科技的飞速发展,智能小车作为一种集机械、电子、计算机、传感器、人工智能等技术于一体的新型交通工具,已经广泛应用于科研、教育、娱乐等多个领域。STM32作为一款高性能、低功耗的微控制器,凭借其强大的功能和灵活的编程方式,成为智能小车设计的首选平台。本文将对基于STM32的智能小车的设计与实现进行详细介绍。二、智能小车系统概述基于STM32的智能小车系统主要由STM32微控制器、电机驱动模
- 从Manus爆红到OpenAI反击:AI Agent技术架构与实战解析
大F的智能小课
大模型理论和实战DeepSeek技术解析和实战人工智能架构
大家好,我是大F,深耕AI算法十余年,互联网大厂技术岗。知行合一,不写水文,喜欢可关注,分享AI算法干货、技术心得。欢迎关注《大模型理论和实战》、《DeepSeek技术解析和实战》,一起探索技术的无限可能!1.引:一夜爆红的Manus与OpenAI的反击2025年3月6日凌晨,中国团队Monica推出的通用人工智能代理产品Manus横空出世。这款被称作"Agent界的DeepSeek时刻"的产品,
- Java开发中,spring mvc 的线程怎么调用?
小麦麦子
springmvc
今天逛知乎,看到最近很多人都在问spring mvc 的线程http://www.maiziedu.com/course/java/ 的启动问题,觉得挺有意思的,那哥们儿问的也听仔细,下面的回答也很详尽,分享出来,希望遇对遇到类似问题的Java开发程序猿有所帮助。
问题:
在用spring mvc架构的网站上,设一线程在虚拟机启动时运行,线程里有一全局
- maven依赖范围
bitcarter
maven
1.test 测试的时候才会依赖,编译和打包不依赖,如junit不被打包
2.compile 只有编译和打包时才会依赖
3.provided 编译和测试的时候依赖,打包不依赖,如:tomcat的一些公用jar包
4.runtime 运行时依赖,编译不依赖
5.默认compile
依赖范围compile是支持传递的,test不支持传递
1.传递的意思是项目A,引用
- Jaxb org.xml.sax.saxparseexception : premature end of file
darrenzhu
xmlprematureJAXB
如果在使用JAXB把xml文件unmarshal成vo(XSD自动生成的vo)时碰到如下错误:
org.xml.sax.saxparseexception : premature end of file
很有可能时你直接读取文件为inputstream,然后将inputstream作为构建unmarshal需要的source参数。InputSource inputSource = new In
- CSS Specificity
周凡杨
html权重Specificitycss
有时候对于页面元素设置了样式,可为什么页面的显示没有匹配上呢? because specificity
CSS 的选择符是有权重的,当不同的选择符的样式设置有冲突时,浏览器会采用权重高的选择符设置的样式。
规则:
HTML标签的权重是1
Class 的权重是10
Id 的权重是100
- java与servlet
g21121
servlet
servlet 搞java web开发的人一定不会陌生,而且大家还会时常用到它。
下面是java官方网站上对servlet的介绍: java官网对于servlet的解释 写道
Java Servlet Technology Overview Servlets are the Java platform technology of choice for extending and enha
- eclipse中安装maven插件
510888780
eclipsemaven
1.首先去官网下载 Maven:
http://www.apache.org/dyn/closer.cgi/maven/binaries/apache-maven-3.2.3-bin.tar.gz
下载完成之后将其解压,
我将解压后的文件夹:apache-maven-3.2.3,
并将它放在 D:\tools目录下,
即 maven 最终的路径是:D:\tools\apache-mave
- jpa@OneToOne关联关系
布衣凌宇
jpa
Nruser里的pruserid关联到Pruser的主键id,实现对一个表的增删改,另一个表的数据随之增删改。
Nruser实体类
//*****************************************************************
@Entity
@Table(name="nruser")
@DynamicInsert @Dynam
- 我的spring学习笔记11-Spring中关于声明式事务的配置
aijuans
spring事务配置
这两天学到事务管理这一块,结合到之前的terasoluna框架,觉得书本上讲的还是简单阿。我就把我从书本上学到的再结合实际的项目以及网上看到的一些内容,对声明式事务管理做个整理吧。我看得Spring in Action第二版中只提到了用TransactionProxyFactoryBean和<tx:advice/>,定义注释驱动这三种,我承认后两种的内容很好,很强大。但是实际的项目当中
- java 动态代理简单实现
antlove
javahandlerproxydynamicservice
dynamicproxy.service.HelloService
package dynamicproxy.service;
public interface HelloService {
public void sayHello();
}
dynamicproxy.service.impl.HelloServiceImpl
package dynamicp
- JDBC连接数据库
百合不是茶
JDBC编程JAVA操作oracle数据库
如果我们要想连接oracle公司的数据库,就要首先下载oralce公司的驱动程序,将这个驱动程序的jar包导入到我们工程中;
JDBC链接数据库的代码和固定写法;
1,加载oracle数据库的驱动;
&nb
- 单例模式中的多线程分析
bijian1013
javathread多线程java多线程
谈到单例模式,我们立马会想到饿汉式和懒汉式加载,所谓饿汉式就是在创建类时就创建好了实例,懒汉式在获取实例时才去创建实例,即延迟加载。
饿汉式:
package com.bijian.study;
public class Singleton {
private Singleton() {
}
// 注意这是private 只供内部调用
private static
- javascript读取和修改原型特别需要注意原型的读写不具有对等性
bijian1013
JavaScriptprototype
对于从原型对象继承而来的成员,其读和写具有内在的不对等性。比如有一个对象A,假设它的原型对象是B,B的原型对象是null。如果我们需要读取A对象的name属性值,那么JS会优先在A中查找,如果找到了name属性那么就返回;如果A中没有name属性,那么就到原型B中查找name,如果找到了就返回;如果原型B中也没有
- 【持久化框架MyBatis3六】MyBatis3集成第三方DataSource
bit1129
dataSource
MyBatis内置了数据源的支持,如:
<environments default="development">
<environment id="development">
<transactionManager type="JDBC" />
<data
- 我程序中用到的urldecode和base64decode,MD5
bitcarter
cMD5base64decodeurldecode
这里是base64decode和urldecode,Md5在附件中。因为我是在后台所以需要解码:
string Base64Decode(const char* Data,int DataByte,int& OutByte)
{
//解码表
const char DecodeTable[] =
{
0, 0, 0, 0, 0, 0
- 腾讯资深运维专家周小军:QQ与微信架构的惊天秘密
ronin47
社交领域一直是互联网创业的大热门,从PC到移动端,从OICQ、MSN到QQ。到了移动互联网时代,社交领域应用开始彻底爆发,直奔黄金期。腾讯在过去几年里,社交平台更是火到爆,QQ和微信坐拥几亿的粉丝,QQ空间和朋友圈各种刷屏,写心得,晒照片,秀视频,那么谁来为企鹅保驾护航呢?支撑QQ和微信海量数据背后的架构又有哪些惊天内幕呢?本期大讲堂的内容来自今年2月份ChinaUnix对腾讯社交网络运营服务中心
- java-69-旋转数组的最小元素。把一个数组最开始的若干个元素搬到数组的末尾,我们称之为数组的旋转。输入一个排好序的数组的一个旋转,输出旋转数组的最小元素
bylijinnan
java
public class MinOfShiftedArray {
/**
* Q69 旋转数组的最小元素
* 把一个数组最开始的若干个元素搬到数组的末尾,我们称之为数组的旋转。输入一个排好序的数组的一个旋转,输出旋转数组的最小元素。
* 例如数组{3, 4, 5, 1, 2}为{1, 2, 3, 4, 5}的一个旋转,该数组的最小值为1。
*/
publ
- 看博客,应该是有方向的
Cb123456
反省看博客
看博客,应该是有方向的:
我现在就复习以前的,在补补以前不会的,现在还不会的,同时完善完善项目,也看看别人的博客.
我刚突然想到的:
1.应该看计算机组成原理,数据结构,一些算法,还有关于android,java的。
2.对于我,也快大四了,看一些职业规划的,以及一些学习的经验,看看别人的工作总结的.
为什么要写
- [开源与商业]做开源项目的人生活上一定要朴素,尽量减少对官方和商业体系的依赖
comsci
开源项目
为什么这样说呢? 因为科学和技术的发展有时候需要一个平缓和长期的积累过程,但是行政和商业体系本身充满各种不稳定性和不确定性,如果你希望长期从事某个科研项目,但是却又必须依赖于某种行政和商业体系,那其中的过程必定充满各种风险。。。
所以,为避免这种不确定性风险,我
- 一个 sql优化 ([精华] 一个查询优化的分析调整全过程!很值得一看 )
cwqcwqmax9
sql
见 http://www.itpub.net/forum.php?mod=viewthread&tid=239011
Web翻页优化实例
提交时间: 2004-6-18 15:37:49 回复 发消息
环境:
Linux ve
- Hibernat and Ibatis
dashuaifu
Hibernateibatis
Hibernate VS iBATIS 简介 Hibernate 是当前最流行的O/R mapping框架,当前版本是3.05。它出身于sf.net,现在已经成为Jboss的一部分了 iBATIS 是另外一种优秀的O/R mapping框架,当前版本是2.0。目前属于apache的一个子项目了。 相对Hibernate“O/R”而言,iBATIS 是一种“Sql Mappi
- 备份MYSQL脚本
dcj3sjt126com
mysql
#!/bin/sh
# this shell to backup mysql
#
[email protected] (QQ:1413161683 DuChengJiu)
_dbDir=/var/lib/mysql/
_today=`date +%w`
_bakDir=/usr/backup/$_today
[ ! -d $_bakDir ] && mkdir -p
- iOS第三方开源库的吐槽和备忘
dcj3sjt126com
ios
转自
ibireme的博客 做iOS开发总会接触到一些第三方库,这里整理一下,做一些吐槽。 目前比较活跃的社区仍旧是Github,除此以外也有一些不错的库散落在Google Code、SourceForge等地方。由于Github社区太过主流,这里主要介绍一下Github里面流行的iOS库。 首先整理了一份
Github上排名靠
- html wlwmanifest.xml
eoems
htmlxml
所谓优化wp_head()就是把从wp_head中移除不需要元素,同时也可以加快速度。
步骤:
加入到function.php
remove_action('wp_head', 'wp_generator');
//wp-generator移除wordpress的版本号,本身blog的版本号没什么意义,但是如果让恶意玩家看到,可能会用官网公布的漏洞攻击blog
remov
- 浅谈Java定时器发展
hacksin
java并发timer定时器
java在jdk1.3中推出了定时器类Timer,而后在jdk1.5后由Dou Lea从新开发出了支持多线程的ScheduleThreadPoolExecutor,从后者的表现来看,可以考虑完全替代Timer了。
Timer与ScheduleThreadPoolExecutor对比:
1.
Timer始于jdk1.3,其原理是利用一个TimerTask数组当作队列
- 移动端页面侧边导航滑入效果
ini
jqueryWebhtml5cssjavascirpt
效果体验:http://hovertree.com/texiao/mobile/2.htm可以使用移动设备浏览器查看效果。效果使用到jquery-2.1.4.min.js,该版本的jQuery库是用于支持HTML5的浏览器上,不再兼容IE8以前的浏览器,现在移动端浏览器一般都支持HTML5,所以使用该jQuery没问题。HTML文件代码:
<!DOCTYPE html>
<h
- AspectJ+Javasist记录日志
kane_xie
aspectjjavasist
在项目中碰到这样一个需求,对一个服务类的每一个方法,在方法开始和结束的时候分别记录一条日志,内容包括方法名,参数名+参数值以及方法执行的时间。
@Override
public String get(String key) {
// long start = System.currentTimeMillis();
// System.out.println("Be
- redis学习笔记
MJC410621
redisNoSQL
1)nosql数据库主要由以下特点:非关系型的、分布式的、开源的、水平可扩展的。
1,处理超大量的数据
2,运行在便宜的PC服务器集群上,
3,击碎了性能瓶颈。
1)对数据高并发读写。
2)对海量数据的高效率存储和访问。
3)对数据的高扩展性和高可用性。
redis支持的类型:
Sring 类型
set name lijie
get name lijie
set na
- 使用redis实现分布式锁
qifeifei
在多节点的系统中,如何实现分布式锁机制,其中用redis来实现是很好的方法之一,我们先来看一下jedis包中,有个类名BinaryJedis,它有个方法如下:
public Long setnx(final byte[] key, final byte[] value) {
checkIsInMulti();
client.setnx(key, value);
ret
- BI并非万能,中层业务管理报表要另辟蹊径
张老师的菜
大数据BI商业智能信息化
BI是商业智能的缩写,是可以帮助企业做出明智的业务经营决策的工具,其数据来源于各个业务系统,如ERP、CRM、SCM、进销存、HER、OA等。
BI系统不同于传统的管理信息系统,他号称是一个整体应用的解决方案,是融入管理思想的强大系统:有着系统整体的设计思想,支持对所有
- 安装rvm后出现rvm not a function 或者ruby -v后提示没安装ruby的问题
wudixiaotie
function
1.在~/.bashrc最后加入
[[ -s "$HOME/.rvm/scripts/rvm" ]] && source "$HOME/.rvm/scripts/rvm"
2.重新启动terminal输入:
rvm use ruby-2.2.1 --default
把当前安装的ruby版本设为默