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闭着眼睛学算法
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MyBatis的if标签的基本使用
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在MyBatis框架中,if标签用于在构建SQL语句时,根据参数条件判断的结果,动态地选择加入或不加where条件中。一常见使用在使用MyBatis处理查询逻辑的时候,常用的是判断一些参数是否为空,列举常用的几种情况展示1.1数据准备1.1.1创建表模型CREATETABLE`approval_info`(`id`BIGINTNOTNULLAUTO_INCREMENT,`info_name`VAR
面试官:你知道怎么解决vue2响应式丢失吗?
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vue2是如何追踪数据变化形成响应?概括版:通过遍历劫持对象的所有属性来实现响应式数据(Object.defineProperty)。专业版:1.初始化阶段:在Vue实例化过程中,Vue会遍历数据对象(通常是data属性中定义的数据)的所有属性,通过Object.defineProperty方法为每个属性添加getter和setter函数。这样做的目的是为了在属性被访问或修改时能够进行依赖收集和派
DeepSeek 部署中的常见问题及解决方案:Mac 场景实践指南
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DeepSeek部署中的常见问题及解决方案:Mac场景实践指南随着大模型技术的快速发展,DeepSeek作为开源领域的优秀代表,在本地化部署过程中常会遇到各类技术挑战。本文基于实际部署经验,梳理了五大高频问题及对应解决方案,助您快速完成部署并实现稳定运行。一、环境配置问题1.依赖库安装失败现象:pipinstall-rrequirements.txt报错或部分库版本冲突解决方案:使用虚拟环境隔离依
DeepSeek+Dify 轻松搞定从 0 到 1 搭建专属本地知识库
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darts框架使用
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机器学习darts
文|Seraph高版本Pytorch问题运行test.py报错IndexError:invalidindexofa0-dimtensor.Usetensor.item()toconverta0-dimtensortoaPythonnumber解决:update函数的参数loss.data[0],prec1.data[0],prec5.data[0]等修改为loss.item(),prec1.ite
OpenVAS 工具使用全攻略
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目录一、引言二、安装OpenVAS2.1准备工作2.2Ubuntu系统安装步骤2.3CentOS系统安装步骤三、配置OpenVAS3.1初始化OpenVAS3.2设置管理员密码3.3启动服务四、使用OpenVAS进行扫描4.1登录Web界面4.2创建扫描任务4.3启动扫描4.4查看扫描结果五、结果分析与处理5.1风险等级评估5.2漏洞修复建议六、总结一、引言OpenVAS(OpenVulnerab
大模型产品Deepseek(三)、API 调用指南
伯牙碎琴
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DeepSeekAPI调用指南DeepSeek作为一款高效的智能搜索与推荐引擎,为开发者提供了简洁易用的API接口,使得将其集成到各种应用场景中变得更加高效和便捷。在这一章节中,我们将详细介绍如何通过API调用DeepSeek,包括如何进行身份验证、如何提交请求、如何解析响应以及如何通过代码实现基本的搜索与推荐功能。1.DeepSeekAPI概述DeepSeek作为一款高效的智能搜索与推荐引擎,通
TypeScript 与后端开发Node.js
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面试学习路线阿里巴巴typescriptnode.jsjavascript
文章目录一、搭建TypeScript+Node.js项目(一)初始化项目并安装相关依赖1、创建项目目录并初始化2、安装必要的依赖包(二)配置TypeScript编译选项(如模块解析方式适合后端)二、编写服务器代码(一)定义路由类型(使用Express等框架)(二)处理请求和响应的类型(包括中间件的类型)1、请求类型处理2、响应类型处理3、中间件类型处理三、数据库交互(一)使用Type-Safe的数
第N11周:seq2seq翻译实战-Pytorch复现
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第N5周:Pytorch文本分类入门
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第TR5周:Transformer实战:文本分类
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知识图谱大模型系列之 11什么是 Neo4j LLM 知识图谱构建器?
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AI大模型的技术突破与传媒行业变革
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性能与成本:AI大模型的“双轮驱动”过去几年,AI大模型的发展经历了从实验室到产业化的关键转折。2025年初,以DeepSeekR1为代表的模型在数学推理、代码生成等任务中表现超越国际头部产品,而训练成本仅为传统模型的几十分之一。这一突破的核心在于三大技术创新:MoE架构升级:通过部署256个细粒度专家网络,减少知识冗余,提升模型效率;MLA注意力机制:动态压缩推理过程中的缓存需求,降低GPU内存
工控网络安全学习路线
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一、基础技能编程语言:从汇编语言开始学习,了解底层机器指令和内存管理等基础知识。接着学习C/C++,掌握面向过程和面向对象编程的基本概念和技术,为后续的漏洞挖掘和底层分析打下基础。最后学习Python,它在安全领域应用广泛,可用于自动化脚本编写、漏洞扫描和数据分析等。《计算机网络原理》:掌握网络通信的基本原理,包括OSI七层模型、TCP/IP协议栈、IP地址分配、子网掩码等。了解网络拓扑结构、路由
大数据知识图谱之深度学习——基于BERT+LSTM+CRF深度学习识别模型医疗知识图谱问答可视化系统_bert+lstm
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Kubernetes(K8s)之DNS方案
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在使用k8s过程中,有时需要配置自定义的host文件做主机名解析。如果在镜像中修改/etc/hosts文件,而容器启动初始化时,会覆盖掉该文件。就需要利用k8s自身提供的机制解决类似的问题。具体如下:1.hostAliaseshostAliases是Kubernetes中的一项功能,用于在Pod中的/etc/hosts文件中添加自定义主机名与IP地址的映射。这个功能允许开发者为每个Pod手动定义主
【K8S系列】Kubernetes 集群中的网络常见面试题
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在Kubernetes面试中,网络是一个重要的主题。理解Kubernetes网络模型、服务发现、网络策略等概念对候选人来说至关重要。以下是一些常见的Kubernetes网络面试题及其答案,帮助你准备面试。1.Kubernetes的网络模型是什么样的?问题:Kubernetes的网络模型是怎样的?答案:Kubernetes网络模型遵循“每个Pod都有一个唯一的IP地址”的原则。每个Pod都可以直接通
DeepSeek进阶开发与应用1:DeepSeek框架概述与基础应用
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#DeepSeek快速入门DeepSeek进阶开发与应用spring自然语言处理
引言在当今的人工智能领域,深度学习技术已经成为了推动技术进步的核心动力之一。DeepSeek作为一个先进的深度学习框架,旨在为开发者和研究人员提供一个高效、灵活且易于扩展的平台,以便于他们能够快速地实现和部署各种深度学习模型。本文将深入探讨DeepSeek框架的核心架构、基础应用以及如何通过代码实现一个简单的深度学习模型。DeepSeek框架概述DeepSeek框架的设计理念是简洁而强大。它提供了
直肠癌远处转移预测模型临床影响力研究Protocol
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预测模型构建和评价人工智能大数据机器学习
直肠癌远处转移预测模型临床影响力研究Protocol举例说明AI工具,包括LLM模型和临床预测模型,的临床影响力研究的流程,这是AI工具进入临床实践之前必要的评估流程,如果AI工具与现有的临床工具相比,有正面的临床影响力,即可以使患者收益或者提高效率、节约资源,才可以进入临床实践。需要说明的是,AI工具的临床影响力也可能是负面的,所以临床影响力研究的初期,需要小规模的研究以确定AI工具不是有害的。
hunyuan-DiT模型部署指南
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模型构建ComfyUI图片生成大模型人工智能pytorchAIGC
一、介绍Hunyuan-DiT是由腾讯混元推出的扩散模型,支持中文和英文双语输入,其他开源模型相比,Hunyuan-DiT在中文到图像生成方面树立了新的水平。二、部署流程环境要求:所需的最小GPU内存为11GB,建议使用具有32GB内存的GPU,以获得更好的生成质量。1.部署ComfyUI本篇的模型部署是在ComfyUI的基础上进行,如果没有部署过ComfyUI,请按照下面流程先进行部署,如已安装
深度剖析DeepSeek本地部署:技术、实践与优化策略
Abossss
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一、引言1.1研究背景与意义近年来,人工智能技术以迅猛之势蓬勃发展,成为推动各行业变革的核心力量。其中,大语言模型(LLMs)作为人工智能领域的关键技术,在自然语言处理、智能客服、内容创作等众多领域展现出了强大的应用潜力,引发了学术界和产业界的广泛关注。OpenAI的GPT系列模型凭借其出色的语言理解与生成能力,在全球范围内掀起了AI应用的热潮;Google的BERT模型则在自然语言理解任务中取得
DeepSeek+WPS/Office手把手教你玩转智能办公
herosunly
DeepSeek从入门到精通deepseek大模型人工智能officewps智能办公
大家好,我是herosunly。985院校硕士毕业,现担任算法研究员一职,热衷于大模型算法的研究与应用。曾担任百度千帆大模型比赛、BPAA算法Q大赛评委,编写微软OpenAI考试认证指导手册。曾获得阿里云天池比赛第一名,CCF比赛第二名,科大讯飞比赛第名。授权多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。
使用Python实现深度学习模型:知识蒸馏与模型压缩
Echo_Wish
Python笔记从零开始学Python人工智能Python算法python深度学习开发语言
在深度学习领域,模型的大小和计算复杂度常常是一个挑战。知识蒸馏(KnowledgeDistillation)和模型压缩(ModelCompression)是两种有效的技术,可以在保持模型性能的同时减少模型的大小和计算需求。本文将详细介绍如何使用Python实现这两种技术。目录引言知识蒸馏概述模型压缩概述实现步骤数据准备教师模型训练学生模型训练(知识蒸馏)模型压缩代码实现结论1.引言在实际应用中,深
深度学习框架探秘|TensorFlow vs PyTorch:AI 框架的巅峰对决
紫雾凌寒
智启前沿:AI洞察・创未来人工智能深度学习tensorflowpytorchai
在深度学习框架中,TensorFlow和PyTorch无疑是两大明星框架。前面两篇文章我们分别介绍了TensorFlow(点击查看)和PyTorch(点击查看)。它们引领着AI开发的潮流,吸引着无数开发者投身其中。但这两大框架究竟谁更胜一筹?是TensorFlow的全面与稳健,还是PyTorch的灵活与便捷?让我们一同深入剖析,探寻答案。在深度学习框架中,TensorFlow和PyTorch无疑是
Apache ZooKeeper 分布式协调服务
slovess
分布式apachezookeeper
1.ZooKeeper概述1.1定义与定位核心定位:分布式系统的协调服务,提供强一致性的配置管理、命名服务、分布式锁和集群管理能力核心模型:基于树形节点(ZNode)的键值存储,支持Watcher监听机制生态地位:Hadoop/Kafka等生态核心依赖,分布式系统基础设施级组件1.2设计目标强一致性:所有节点数据最终一致(基于ZAB协议)高可用性:集群半数以上节点存活即可提供服务顺序性:全局唯一递
基于遗传算法求解带有时间窗、车载容量限制、多车辆、单配送中心路径优化VRPTW(多约束)matlab代码
天天Matlab科研工作室
智能优化算法matlab仿真无人机matlab仿真电子资源matlab算法自动驾驶
1数学模型(1)有关模型的说明和假设1)模型中的已知量有:各需求点的位置坐标、各需求点的物料需求数量,各需求点的物料的到达时间要求,配送中心到各需求点的最短行驶距离,各需求点互相之间的最短运输距离。2)现场调查发现,需要配送的物料是可以混装在同一物料架上的,且各需求点需要的物料数量小于物料仓库的库存量。3)忽略在配送过程中车辆遇到的拥挤排队等不利于生产进行的外界因素,也就是说整个装配车间正常运行。
Flink SQL 优化实战 - 维表 JOIN 优化
腾讯云大数据
大数据数据库flinksql
作者:龙逸尘,腾讯CSIG高级工程师背景介绍维表(DimensionTable)是来自数仓建模的概念。在数仓模型中,事实表(FactTable)是指存储有事实记录的表,如系统日志、销售记录等,而维表是与事实表相对应的一种表,它保存了事实表中指定属性的相关详细信息,可以跟事实表做关联;相当于将事实表上经常重复出现的属性抽取、规范出来用一张表进行管理。在实际生产中,我们经常会有这样的需求,以原始数据流
Ollama容器+打造DeepSeek-R1-7B大模型
码哝小鱼
AI大模型docker运维语言模型
1、获取Ollama官方镜像1.1在线拉取镜像#dokcerpullollama/ollama:0.5.71.2导入离线镜像#tar-zxfollama0.5.7_x86.tar.gz#dokcerload-iollama0.5.7.tar2、执行以下命令创建与启动ollama#dockerrun-dp8880:11434--nameollama\-eOLLAMA_HOST=0.0.0.0:114
Spring中@Value注解,需要注意的地方
无量
springbean@Valuexml
Spring 3以后,支持@Value注解的方式获取properties文件中的配置值,简化了读取配置文件的复杂操作
1、在applicationContext.xml文件(或引用文件中)中配置properties文件
<bean id="appProperty"
class="org.springframework.beans.fac
mongoDB 分片
开窍的石头
mongodb
mongoDB的分片。要mongos查询数据时候 先查询configsvr看数据在那台shard上,configsvr上边放的是metar信息,指的是那条数据在那个片上。由此可以看出mongo在做分片的时候咱们至少要有一个configsvr,和两个以上的shard(片)信息。
第一步启动两台以上的mongo服务
&nb
OVER(PARTITION BY)函数用法
0624chenhong
oracle
这篇写得很好,引自
http://www.cnblogs.com/lanzi/archive/2010/10/26/1861338.html
OVER(PARTITION BY)函数用法
2010年10月26日
OVER(PARTITION BY)函数介绍
开窗函数 &nb
Android开发中,ADB server didn't ACK 解决方法
一炮送你回车库
Android开发
首先通知:凡是安装360、豌豆荚、腾讯管家的全部卸载,然后再尝试。
一直没搞明白这个问题咋出现的,但今天看到一个方法,搞定了!原来是豌豆荚占用了 5037 端口导致。
参见原文章:一个豌豆荚引发的血案——关于ADB server didn't ACK的问题
简单来讲,首先将Windows任务进程中的豌豆荚干掉,如果还是不行,再继续按下列步骤排查。
&nb
canvas中的像素绘制问题
换个号韩国红果果
JavaScriptcanvas
pixl的绘制,1.如果绘制点正处于相邻像素交叉线,绘制x像素的线宽,则从交叉线分别向前向后绘制x/2个像素,如果x/2是整数,则刚好填满x个像素,如果是小数,则先把整数格填满,再去绘制剩下的小数部分,绘制时,是将小数部分的颜色用来除以一个像素的宽度,颜色会变淡。所以要用整数坐标来画的话(即绘制点正处于相邻像素交叉线时),线宽必须是2的整数倍。否则会出现不饱满的像素。
2.如果绘制点为一个像素的
编码乱码问题
灵静志远
javajvmjsp编码
1、JVM中单个字符占用的字节长度跟编码方式有关,而默认编码方式又跟平台是一一对应的或说平台决定了默认字符编码方式;2、对于单个字符:ISO-8859-1单字节编码,GBK双字节编码,UTF-8三字节编码;因此中文平台(中文平台默认字符集编码GBK)下一个中文字符占2个字节,而英文平台(英文平台默认字符集编码Cp1252(类似于ISO-8859-1))。
3、getBytes()、getByte
java 求几个月后的日期
darkranger
calendargetinstance
Date plandate = planDate.toDate();
SimpleDateFormat df = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd");
Calendar cal = Calendar.getInstance();
cal.setTime(plandate);
// 取得三个月后时间
cal.add(Calendar.M
数据库设计的三大范式(通俗易懂)
aijuans
数据库复习
关系数据库中的关系必须满足一定的要求。满足不同程度要求的为不同范式。数据库的设计范式是数据库设计所需要满足的规范。只有理解数据库的设计范式,才能设计出高效率、优雅的数据库,否则可能会设计出错误的数据库.
目前,主要有六种范式:第一范式、第二范式、第三范式、BC范式、第四范式和第五范式。满足最低要求的叫第一范式,简称1NF。在第一范式基础上进一步满足一些要求的为第二范式,简称2NF。其余依此类推。
想学工作流怎么入手
atongyeye
jbpm
工作流在工作中变得越来越重要,很多朋友想学工作流却不知如何入手。 很多朋友习惯性的这看一点,那了解一点,既不系统,也容易半途而废。好比学武功,最好的办法是有一本武功秘籍。研究明白,则犹如打通任督二脉。
系统学习工作流,很重要的一本书《JBPM工作流开发指南》。
本人苦苦学习两个月,基本上可以解决大部分流程问题。整理一下学习思路,有兴趣的朋友可以参考下。
1 首先要
Context和SQLiteOpenHelper创建数据库
百合不是茶
androidContext创建数据库
一直以为安卓数据库的创建就是使用SQLiteOpenHelper创建,但是最近在android的一本书上看到了Context也可以创建数据库,下面我们一起分析这两种方式创建数据库的方式和区别,重点在SQLiteOpenHelper
一:SQLiteOpenHelper创建数据库:
1,SQLi
浅谈group by和distinct
bijian1013
oracle数据库group bydistinct
group by和distinct只了去重意义一样,但是group by应用范围更广泛些,如分组汇总或者从聚合函数里筛选数据等。
譬如:统计每id数并且只显示数大于3
select id ,count(id) from ta
vi opertion
征客丶
macoprationvi
进入 command mode (命令行模式)
按 esc 键
再按 shift + 冒号
注:以下命令中 带 $ 【在命令行模式下进行】,不带 $ 【在非命令行模式下进行】
一、文件操作
1.1、强制退出不保存
$ q!
1.2、保存
$ w
1.3、保存并退出
$ wq
1.4、刷新或重新加载已打开的文件
$ e
二、光标移动
2.1、跳到指定行
数字
【Spark十四】深入Spark RDD第三部分RDD基本API
bit1129
spark
对于K/V类型的RDD,如下操作是什么含义?
val rdd = sc.parallelize(List(("A",3),("C",6),("A",1),("B",5))
rdd.reduceByKey(_+_).collect
reduceByKey在这里的操作,是把
java类加载机制
BlueSkator
java虚拟机
java类加载机制
1.java类加载器的树状结构
引导类加载器
^
|
扩展类加载器
^
|
系统类加载器
java使用代理模式来完成类加载,java的类加载器也有类似于继承的关系,引导类是最顶层的加载器,它是所有类的根加载器,它负责加载java核心库。当一个类加载器接到装载类到虚拟机的请求时,通常会代理给父类加载器,若已经是根加载器了,就自己完成加载。
虚拟机区分一个Cla
动态添加文本框
BreakingBad
文本框
<script> var num=1; function AddInput() { var str=""; str+="<input 
读《研磨设计模式》-代码笔记-单例模式
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
public class Singleton {
}
/*
* 懒汉模式。注意,getInstance如果在多线程环境中调用,需要加上synchronized,否则存在线程不安全问题
*/
class LazySingleton
iOS应用打包发布常见问题
chenhbc
iosiOS发布iOS上传iOS打包
这个月公司安排我一个人做iOS客户端开发,由于急着用,我先发布一个版本,由于第一次发布iOS应用,期间出了不少问题,记录于此。
1、使用Application Loader 发布时报错:Communication error.please use diagnostic mode to check connectivity.you need to have outbound acc
工作流复杂拓扑结构处理新思路
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设计模式工作算法企业应用OO
我们走的设计路线和国外的产品不太一样,不一样在哪里呢? 国外的流程的设计思路是通过事先定义一整套规则(类似XPDL)来约束和控制流程图的复杂度(我对国外的产品了解不够多,仅仅是在有限的了解程度上面提出这样的看法),从而避免在流程引擎中处理这些复杂的图的问题,而我们却没有通过事先定义这样的复杂的规则来约束和降低用户自定义流程图的灵活性,这样一来,在引擎和流程流转控制这一个层面就会遇到很
oracle 11g新特性Flashback data archive
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1. 什么是flashback data archive
Flashback data archive是oracle 11g中引入的一个新特性。Flashback archive是一个新的数据库对象,用于存储一个或多表的历史数据。Flashback archive是一个逻辑对象,概念上类似于表空间。实际上flashback archive可以看作是存储一个或多个表的所有事务变化的逻辑空间。
多叉树:2-3-4树
dieslrae
树
平衡树多叉树,每个节点最多有4个子节点和3个数据项,2,3,4的含义是指一个节点可能含有的子节点的个数,效率比红黑树稍差.一般不允许出现重复关键字值.2-3-4树有以下特征:
1、有一个数据项的节点总是有2个子节点(称为2-节点)
2、有两个数据项的节点总是有3个子节点(称为3-节
C语言学习七动态分配 malloc的使用
dcj3sjt126com
clanguagemalloc
/*
2013年3月15日15:16:24
malloc 就memory(内存) allocate(分配)的缩写
本程序没有实际含义,只是理解使用
*/
# include <stdio.h>
# include <malloc.h>
int main(void)
{
int i = 5; //分配了4个字节 静态分配
int * p
Objective-C编码规范[译]
dcj3sjt126com
代码规范
原文链接 : The official raywenderlich.com Objective-C style guide
原文作者 : raywenderlich.com Team
译文出自 : raywenderlich.com Objective-C编码规范
译者 : Sam Lau
0.性能优化-目录
frank1234
性能优化
从今天开始笔者陆续发表一些性能测试相关的文章,主要是对自己前段时间学习的总结,由于水平有限,性能测试领域很深,本人理解的也比较浅,欢迎各位大咖批评指正。
主要内容包括:
一、性能测试指标
吞吐量、TPS、响应时间、负载、可扩展性、PV、思考时间
http://frank1234.iteye.com/blog/2180305
二、性能测试策略
生产环境相同 基准测试 预热等
htt
Java父类取得子类传递的泛型参数Class类型
happyqing
java泛型父类子类Class
import java.lang.reflect.ParameterizedType;
import java.lang.reflect.Type;
import org.junit.Test;
abstract class BaseDao<T> {
public void getType() {
//Class<E> clazz =
跟我学SpringMVC目录汇总贴、PDF下载、源码下载
jinnianshilongnian
springMVC
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网站核心商详页开发
掌握Java技术,掌握并发/异步工具使用,熟悉spring、ibatis框架;
掌握数据库技术,表设计和索引优化,分库分表/读写分离;
了解缓存技术,熟练使用如Redis/Memcached等主流技术;
了解Ngin
the HTTP rewrite module requires the PCRE library
流浪鱼
rewrite
./configure: error: the HTTP rewrite module requires the PCRE library.
模块依赖性Nginx需要依赖下面3个包
1. gzip 模块需要 zlib 库 ( 下载: http://www.zlib.net/ )
2. rewrite 模块需要 pcre 库 ( 下载: http://www.pcre.org/ )
3. s
第12章 Ajax(中)
onestopweb
Ajax
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
Optimize query with Query Stripping in Web Intelligence
blueoxygen
BO
http://wiki.sdn.sap.com/wiki/display/BOBJ/Optimize+query+with+Query+Stripping+in+Web+Intelligence
and a very straightfoward video
http://www.sdn.sap.com/irj/scn/events?rid=/library/uuid/40ec3a0c-936
Java开发者写SQL时常犯的10个错误
tomcat_oracle
javasql
1、不用PreparedStatements 有意思的是,在JDBC出现了许多年后的今天,这个错误依然出现在博客、论坛和邮件列表中,即便要记住和理解它是一件很简单的事。开发者不使用PreparedStatements的原因可能有如下几个: 他们对PreparedStatements不了解 他们认为使用PreparedStatements太慢了 他们认为写Prepar
世纪互联与结盟有感
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10月10日,世纪互联与(Foxcon)签约成立合资公司,有感。
全球电子制造业巨头(全球500强企业)与世纪互联共同看好IDC、云计算等业务在中国的增长空间,双方迅速果断出手,在资本层面上达成合作,此举体现了全球电子制造业巨头对世纪互联IDC业务的欣赏与信任,另一方面反映出世纪互联目前良好的运营状况与广阔的发展前景。
众所周知,精于电子产品制造(世界第一),对于世纪互联而言,能够与结盟