赛道一

【软件架构】DSA和ABSDM的区别及应用场景小马哥编程 iSAQB软件架构架构系统架构软件工程开发语言设计模式
理解领域特定架构（DSA）和基于架构的软件开发方法（ABSDM）的区别及其应用场景，关键在于认清它们本质上是不同层次的概念：领域特定架构(Domain-SpecificArchitecture-DSA)是什么：DSA指的是一种针对特定应用领域（如电信、金融交易、图形处理、深度学习、汽车电子等）高度优化和定制化的软件架构设计。核心思想：领域聚焦：深刻理解特定领域的核心需求、约束（性能、功耗、实时性、
计算机毕业设计——springboot的准妈妈孕期交流平台
**欢迎来到琛哥的技术世界！**博主小档案：琛哥，一名来自世界500强的资深程序猿，毕业于国内知名985高校。技术专长：琛哥在深度学习任务中展现出卓越的能力，包括但不限于java、python等技术。近年来，琛哥更是将触角延伸至AI领域，对于机器学习、自然语言处理、智能推荐等前沿技术都有独到的见解和实践经验。博客亮点：琛哥坚信“授人以渔胜于授人以鱼”，因此我的博客中，你不仅可以找到关于技术的深入解
信而泰×DeepSeek：AI推理引擎驱动网络智能诊断迈向 “自愈”时代
DeepSeek-R1：强大的AI推理引擎底座DeepSeek是由杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司开发的新一代AI大模型。其核心优势在于强大的推理引擎能力，融合了自然语言处理（NLP）、深度学习、大规模数据分析等前沿技术。DeepSeek-R1具备卓越的逻辑推理、多模态分析（文本/图像/语音）和实时交互能力，能够高效处理代码生成、复杂问题求解、跨模态学习等高阶任务。凭借其开源、高效、多模态
AI深度噪音抑制技术
这两年人工智能快速发展，AI已经渗透到了各行各业。在噪音抑制技术领域，AI也同样发挥了巨大的作用。AI深度噪音抑制技术是一种利用人工智能和深度学习算法来动态处理和减少音频信号中的噪声，从而提升音频的清晰度和质量。与传统的噪音抑制技术相比，AI深度噪音抑制能够更智能、更精准地分辨出背景噪音与有用的语音或音乐信号，尤其在复杂、多样的环境下表现尤为出色。1.工作原理AI深度噪音抑制技术基于深度神经网络（
【深度学习】softmax 回归的从零开始实现与简洁实现 Douglassssssss 深度学习深度学习回归人工智能 softmax回归交叉熵损失函数
前言小时候听过一个小孩练琴的故事，老师让他先弹最简单的第一小节，小孩练了两天后弹不出。接着，老师让他直接去练更难的第二小节，小孩练习了几天后还是弹不出，开始感觉到挫败和烦躁了。小孩以为老师之后会让他从简单的开始练，谁知老师直接让他开始练最难的一小节。小孩不干了，问老师是不是故意刁难他。老师笑笑，让他现在弹弹第一小节试试。神奇的是，小孩竟然发现自己已经能完整弹出来了。这有点像我现在的学习状况，前些天
李开复：AI 2.0 时代的意义 AI大模型应用之禅 java python javascript kotlin golang 架构人工智能
人工智能，深度学习，Transformer，大模型，通用人工智能，AI2.0，伦理问题，未来趋势1.背景介绍人工智能（AI）技术近年来发展迅速，从最初的局限于特定领域的应用，逐渐发展到能够处理更复杂的任务，甚至展现出一些类似人类智能的能力。2010年以来，深度学习技术的兴起，特别是Transformer模型的出现，为AI发展带来了新的突破。这些模型能够处理海量数据，学习复杂的模式，并在自然语言处理
Python 现代时间序列预测第二版（五）绝不原创的飞龙默认分类默认分类
原文：annas-archive.org/md5/22eab741fce9c15dfad894ecf37bdd51译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0第十七章：概率预测及更多在整本书中，我们学习了生成预测的不同技术，包括一些经典方法，使用机器学习以及一些深度学习架构。但我们一直在关注一种典型的预测问题——为连续时间序列生成点预测，并且没有层级关系且历史数据足够丰富。我们之所以这样做，是因为这
人的价值就是能让别人生活得更有价值——读荆志强老师的书有感花婆婆
最近读了荆志强老师的专著《快乐地做教育》，前言就提到：教育的本真，就是通过激励为学生赋能，帮助学生产生足够的“自我效能感”，让学生主动获取知识技能、培育情感态度；帮助学生建立自主深度学习的能力。荆志强老师倡导的“赋能教育”主要从两个方面建构：激励型课堂、自主化管理。其中，他还谈到生本教育的学习观：学习是生命成长的过程，它是人自身的一种需要，而不是外在压力的结果。教育的一切行为都应该是为了满足儿童的
AI 驱动自动化运维平台架构与实现大富大贵7 程序员知识储备1 程序员知识储备2 程序员知识储备3 算法机器学习人工智能决策树大数据
摘要：随着云计算、容器化和大规模分布式系统的普及，传统人工运维方法已难以满足现代IT环境中海量指标、日志和拓扑关系的实时分析与故障响应需求。AI驱动的自动化运维（AIOps）平台通过融合机器学习、深度学习、图分析以及强化学习等多学科技术，实现对海量运维数据的智能感知、预测、诊断和自动化修复。本文深入探讨AI驱动自动化运维平台的整体架构设计与核心技术实现，涵盖数据采集与预处理、AI引擎设计、自动化执
YOLOv13_SSOD：基于超图关联增强的半监督目标检测框架（原创创新算法）
YOLOv13_SSOD：基于超图关联增强的半监督目标检测框架项目背景随着深度学习技术的快速发展，目标检测在各个领域都取得了显著的进展。然而，现有的监督学习方法在实际应用中面临着标注数据稀缺、泛化能力不足等挑战。特别是在火灾烟雾检测、工业质检等特定场景中，获取大量高质量标注数据的成本极高。为了解决这一问题，本项目基于最新发布的YOLOv13架构，结合EfficientTeacher半监督学习框架，
USB串口通信、握手协议、深度学习等技术要点深度学习教程, 深度学习人工智能网络协议
基于OpenMV的智能车牌识别系统：从硬件到算法的完整实现前言本文将详细介绍一个基于OpenMV微控制器的智能车牌识别系统的设计与实现。该系统集成了嵌入式视觉处理、串口通信协议、深度学习OCR识别等多种技术，实现了从图像采集到车牌识别的完整流程。系统架构概述整体设计思路该车牌识别系统采用分布式架构设计，将计算密集型任务与嵌入式控制分离：┌─────────────┐USB串口通信┌────────
语音识别开源项目推荐：GitHub热门仓库盘点 AGI大模型与大数据研究院 AI大模型应用开发实战语音识别开源 github ai
2024年必看！GitHub热门语音识别开源项目全解析：从入门到实战关键词语音识别(ASR)、开源项目、GitHub、Whisper、FunASR、PaddleSpeech、深度学习摘要想象一下：开车时只需说一句话就能自动发消息，听英文演讲时实时获得中文翻译，给视障人士读文本时精准转换——这些场景的背后，语音识别（AutomaticSpeechRecognition,ASR）技术正在改变我们与机器
Python训练 + Go优化 + C#部署：端到端AI模型的跨语言实践威哥说编程人工智能学习资料库 python golang c#
在现代AI应用中，如何高效地训练、优化、并最终部署AI模型是一项复杂且具有挑战性的任务。在这一过程中，选择合适的编程语言和工具可以显著提高效率和系统的性能。Python作为AI领域的主流语言，具有丰富的深度学习框架（如PyTorch和TensorFlow），在模型训练方面处于领先地位。然而，针对计算密集型任务（如数据预处理、加密等），Go语言因其高效的并发处理和出色的性能，成为优化计算的理想选择。
DL00478-涡轮叶片缺陷检测数据集yolo格式1300张左右
涡轮叶片缺陷检测数据集yolo格式1300张左右涡轮叶片缺陷检测数据集YOLO格式解析：提升研究与论文写作的关键要点在研究涡轮叶片缺陷检测的过程中，数据集的选择和格式处理是一个至关重要的环节。特别是当你打算通过卷积神经网络（CNN）等深度学习模型进行缺陷检测时，数据集的标注和格式化直接影响到模型的训练效果和论文的质量。本文将重点探讨涡轮叶片缺陷检测数据集的YOLO格式，并分析如何利用这一格式为研究
Epoch 老兵发新帖人工智能
在深度学习和机器学习中，Epoch（轮次或周期）是一个核心训练概念，指模型在整个训练数据集上完成一次完整遍历的过程。以下是关于Epoch的详细解析：一、核心定义基本含义Epoch表示模型将所有训练数据完整学习一次的过程。例如：若训练集有10,000个样本，则1个Epoch即模型用这10,000个样本训练一轮。与相关概念的关系Batch（批次）：数据集被分割成的小组（如每批32个样本）。Iterat
深度学习图像分类数据集—百种病虫害分类 AI街潜水的八角深度学习图像数据集深度学习分类人工智能
该数据集为图像分类数据集，适用于ResNet、VGG等卷积神经网络，SENet、CBAM等注意力机制相关算法，VisionTransformer等Transformer相关算法。数据集信息介绍：百种病虫害识别分类，训练集45095张，验证集7508张，测试集22619张具体类别为以下：insect_classes=["rice_leaf_roller","rice_leaf_caterpillar
车辆云端威胁情报共享系统的多维解析与发展路径百态老人大数据人工智能
第一部分：内容本质提取原始内容描述了一个闭环网络安全体系：“车辆实时上传异常行为日志至安全运营中心（VSOC），云端通过机器学习分析攻击模式并下发全局防御策略”。其核心架构包含：数据采集层：车辆端持续收集异常行为日志数据，包含CAN总线通信模式、网络流量特征及驾驶行为数据传输层：通过V2X通信协议和OTA更新通道实现车云双向通信分析层：安全运营中心(VSOC)采用CNN-BiSRU等深度学习模型进
基于深度学习的语音识别：从音频信号到文本转录 Blossom.118 机器学习与人工智能深度学习语音识别音视频人工智能机器学习线性代数计算机视觉
前言语音识别（AutomaticSpeechRecognition,ASR）是人工智能领域中一个极具挑战性和应用前景的研究方向。它通过将语音信号转换为文本，为人们提供了更加自然和便捷的人机交互方式。近年来，深度学习技术在语音识别领域取得了显著进展，极大地提高了语音识别的准确率和鲁棒性。本文将详细介绍如何使用深度学习技术构建一个语音识别系统，从音频信号的预处理到模型的训练与部署。一、语音识别的基本概
数字人系统：AI界的超级巨星，你准备好了吗？优秘智能UMI 数字人人工智能深度学习计算机视觉机器学习自然语言处理语言模型图像处理
在这个日新月异的科技时代，每一个创新的火花都可能点燃一场变革的燎原之火。今天，我们要聊的，正是那颗在AI领域熠熠生辉的璀璨新星——优秘数字人系统。它不仅仅是技术的飞跃，更是对未来生活方式的深刻重塑，一场关于人机交互、智能共生的美好预演。技术原理：深度解析与智能构建的奥秘1.深度学习：智能的基石数字人系统的核心技术之一在于深度学习。深度学习是一种模仿人脑神经网络结构和功能的机器学习技术，通过构建多层
聚焦基础研究突破，北电数智联合复旦大学等团队提出“AI安全”DDPA方法入选ICML CSDN资讯人工智能安全数据要素大数据
近日，由北电数智首席科学家窦德景教授牵头，联合复旦大学和美国奥本大学等科研团队共同研发，提出一种DDPA（DynamicDelayedPoisoningAttack）新型对抗性攻击方法，为机器学习领域的安全研究提供新视角与工具，相关论文已被国际机器学习大会（ICML2025）收录。ICML由国际机器学习学会（IMLS）主办，聚焦深度学习、强化学习、自然语言处理等机器学习前沿方向，是机器学习与人工智
商汤科技视觉算法面试30问全景精解
商汤科技视觉算法面试30问全景精解——AI赋能×智能视觉×产业创新：商汤科技视觉算法面试核心考点全览前言商汤科技（SenseTime）作为全球领先的人工智能平台公司，专注于计算机视觉、深度学习和智慧城市、智能汽车、智能医疗等领域，推动人脸识别、目标检测、视频分析、自动驾驶等前沿技术的产业化落地。商汤视觉算法岗位面试不仅考察候选人对视觉基础理论的扎实掌握，更关注其在大规模安防、自动驾驶、智慧医疗等复
旷视科技视觉算法面试30问全景精解机＿长科技算法面试深度学习 YOLO
旷视科技视觉算法面试30问全景精解——AI赋能×智能安防×视觉创新：旷视科技视觉算法面试核心考点全览前言旷视科技（Megvii）作为全球领先的人工智能公司，专注于计算机视觉、深度学习和智能安防等领域，推动人脸识别、目标检测、视频分析、工业视觉等前沿技术的产业化落地。旷视视觉算法岗位面试不仅考察候选人对视觉基础理论的扎实掌握，更关注其在大规模安防、工业检测、智慧城市等复杂场景下的创新与工程能力。本文
GPT-3 面试题
简介1、GPT-3是什么？它是基于什么模型的？GPT-3是一种基于深度学习原理的语言预测模型。它是由OpenAI开发的，可以从互联网数据中生成任何类型的文本。它只需要一小段文本作为输入，就可以生成大量的准确和复杂的机器生成文本²⁴。GPT-3是基于Transformer模型的，使用了仅有解码器的自回归架构。它使用下一个单词预测目标进行训练¹²。GPT-3有8个不同的模型，参数从1.25亿到1750
精通 triton 使用 MLIR 的源码逻辑 - 第001节：triton 的应用简介
项目使用到MLIR，通过了解triton对MLIR的使用，体会到MLIR在较大项目中的使用方式，汇总一下。1.Triton概述OpenAITriton是一个开源的编程语言和编译器，旨在简化GPU高性能计算（HPC）的开发，特别是针对深度学习、科学计算等需要高效并行计算的领域。既允许开发者编写高度优化的代码，又不必过度关注底层硬件细节。这样，通过简化高性能计算，可以加速新算法的实现和实验。传统GPU
ai绘画生成软件哪个好？几款好用的AI绘画软件分享! 呼酱小宝箱
随着人工智能技术的不断发展，越来越多的AI绘画生成软件被开发出来。这些软件利用深度学习技术，可以将普通照片或图像转化成具备艺术效果的画作。那么，ai绘画生成软件哪个好？首先，让我们来看一下几个常见的AI绘画生成软件，它们分别是：1、DeepDreamDeepDream是由Google开发的一款AI绘画生成软件。它通过卷积神经网络对输入的图片进行处理，从而生成出具有艺术风格的画作。DeepDream
DeepSeek部署指南：从入门到精通 wujj_whut 热门应用 c++DeepSeek 嵌入式实时数据库
DeepSeek部署指南：从入门到精通引言在人工智能和深度学习领域，模型的部署是一个至关重要的环节。DeepSeek作为一款强大的深度学习框架，其部署过程不仅关系到模型的性能表现，还直接影响到实际应用的效果。本文将详细介绍DeepSeek的部署流程，涵盖从环境配置到实际应用的各个方面，旨在帮助读者全面掌握DeepSeek的部署技巧。一、DeepSeek简介DeepSeek是一款开源的深度学习框架，
【人工智能之深度学习】1. 深度学习基石：神经元模型与感知机的数学本质（附代码实现与收敛性证明） AI_DL_CODE 人工智能之深度学习人工智能深度学习神经元模型感知机赫布法则深度学习基础线性可分
摘要：作为深度学习的基础单元，神经元模型与感知机承载着从生物智能到人工神经网络的桥梁作用。本文从生物神经元的工作机制出发，系统剖析数学建模过程：详解赫布法则的权重更新原理（Δwi=η·xi·y），推导McCulloch-Pitts神经元模型的数学表达（y=Θ(∑wixi−b)），重点证明感知机在linear可分情况下的收敛性——通过Novikoff定理严格推导迭代次数上界，揭示间隔γ对收敛速度的影
深度学习在环境感知中的应用：案例与代码实现
让机器学会“看”世界：深度学习如何赋能环境感知？关键词深度学习|环境感知|计算机视觉|传感器融合|语义分割|目标检测|自动驾驶摘要环境感知是机器与外界互动的“眼睛和耳朵”——从自动驾驶汽车识别行人，到智能机器人避开障碍物，再到城市监控系统检测异常，所有智能系统都需要先“理解”环境，才能做出决策。传统环境感知方法依赖手工特征提取，难以应对复杂场景；而深度学习通过数据驱动的方式，让机器从大量数据中自动
自编码器表征学习：重构误差与隐空间拓扑结构的深度解析码字的字节机器学习自编码器重构误差隐空间
自编码器基础与工作原理自编码器（Autoencoder）作为深度学习领域的重要无监督学习模型，其核心思想是通过模拟人类认知过程中的"压缩-解压"机制实现数据的表征学习。这种由GeoffreyHinton团队在2006年复兴的神经网络结构，本质上是一个试图通过编码-解码过程来复制其输入的系统，却在实现这一看似简单目标的过程中，意外地获得了强大的特征提取能力。基本架构与工作流程典型自编码器由对称的两部
基于YOLOv8的Web端交互式目标检测系统设计与实现 YOLO实战营 YOLO 前端目标检测人工智能 ui 目标跟踪计算机视觉
1.引言目标检测是计算机视觉领域的一项重要任务，它在安防监控、自动驾驶、医疗影像分析等领域有着广泛的应用。近年来，随着深度学习技术的快速发展，YOLO(YouOnlyLookOnce)系列算法因其出色的速度和精度平衡而备受关注。本文将详细介绍如何基于最新的YOLOv8模型构建一个Web端交互式目标检测系统，包含完整的UI界面设计和数据集处理流程。本系统将实现以下功能：基于YOLOv8的高效目标检测
TOMCAT在POST方法提交参数丢失问题 357029540 java tomcat jsp
摘自http://my.oschina.net/luckyi/blog/213209 昨天在解决一个BUG时发现一个奇怪的问题，一个AJAX提交数据在之前都是木有问题的，突然提交出错影响其他处理流程。检查时发现页面处理数据较多，起初以为是提交顺序不正确修改后发现不是由此问题引起。于是删除掉一部分数据进行提交，较少数据能够提交成功。恢复较多数据后跟踪提交FORM DATA ，发现数
在MyEclipse中增加JSP模板删除-2008-08-18 ljy325 jsp xml MyEclipse
在D:\Program Files\MyEclipse 6.0\myeclipse\eclipse\plugins\com.genuitec.eclipse.wizards_6.0.1.zmyeclipse601200710\templates\jsp 目录下找到Jsp.vtl，复制一份，重命名为jsp2.vtl,然后把里面的内容修改为自己想要的格式，保存。然后在 D:\Progr
JavaScript常用验证脚本总结 eksliang JavaScript javaScript表单验证
转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2098985 下面这些验证脚本，是我在这几年开发中的总结，今天把他放出来，也算是一种分享吧，现在在我的项目中也在用！包括日期验证、比较，非空验证、身份证验证、数值验证、Email验证、电话验证等等...! &nb
微软BI（4） 18289753290 微软BI SSIS
1） Q:查看ssis里面某个控件输出的结果： A MessageBox.Show(Dts.Variables["v_lastTimestamp"].Value.ToString()); 这是我们在包里面定义的变量 2):在关联目的端表的时候如果是一对多的关系，一定要选择唯一的那个键作为关联字段。 3) Q：ssis里面如果将多个数据源的数据插入目的端一
定时对大数据量的表进行分表对数据备份酷的飞上天空大数据量
工作中遇到数据库中一个表的数据量比较大，属于日志表。正常情况下是不会有查询操作的，但如果不进行分表数据太多，执行一条简单sql语句要等好几分钟。。分表工具：linux的shell + mysql自身提供的管理命令原理：使用一个和原表数据结构一样的表，替换原表。 linux shell内容如下： =======================开始
本质的描述与因材施教永夜-极光感想随笔
不管碰到什么事,我都下意识的想去探索本质,找寻一个最形象的描述方式。我坚信,世界上对一件事物的描述和解释,肯定有一种最形象,最贴近本质,最容易让人理解 &
很迷茫。。。随便小屋随笔
小弟我今年研一，也是从事的咱们现在最流行的专业（计算机）。本科三流学校，为了能有个更好的跳板，进入了考研大军，非常有幸能进入研究生的行业（具体学校就不说了，怕把学校的名誉给损了）。先说一下自身的条件，本科专业软件工程。主要学习就是软件开发，几乎和计算机没有什么区别。因为学校本身三流，也就是让老师带着学生学点东西，然后让学生毕业就行了。对专业性的东西了解的非常浅。就那学的语言来说
23种设计模式的意图和适用范围 aijuans 设计模式
Factory Method 意图定义一个用于创建对象的接口，让子类决定实例化哪一个类。Factory Method 使一个类的实例化延迟到其子类。　　适用性当一个类不知道它所必须创建的对象的类的时候。　　当一个类希望由它的子类来指定它所创建的对象的时候。　　当类将创建对象的职责委托给多个帮助子类中的某一个，并且你希望将哪一个帮助子类是代理者这一信息局部化的时候。 Abstr
Java中的synchronized和volatile aoyouzi java volatile synchronized
说到Java的线程同步问题肯定要说到两个关键字synchronized和volatile。说到这两个关键字，又要说道JVM的内存模型。JVM里内存分为main memory和working memory。 Main memory是所有线程共享的，working memory则是线程的工作内存，它保存有部分main memory变量的拷贝，对这些变量的更新直接发生在working memo
js数组的操作和this关键字百合不是茶 js 数组操作 this关键字
js数组的操作; 一:数组的创建: 1、数组的创建 var array = new Array();　//创建一个数组 var array = new Array([size]);　//创建一个数组并指定长度，注意不是上限，是长度 var arrayObj = new Array([element0[, element1[, ...[, elementN]]]
别人的阿里面试感悟 bijian1013 面试分享工作感悟阿里面试
原文如下：http://greemranqq.iteye.com/blog/2007170 一直做企业系统，虽然也自己一直学习技术，但是感觉还是有所欠缺，准备花几个月的时间，把互联网的东西，以及一些基础更加的深入透析，结果这次比较意外，有点突然，下面分享一下感受吧！ &nb
淘宝的测试框架Itest Bill_chen spring maven 框架单元测试 JUnit
Itest测试框架是TaoBao测试部门开发的一套单元测试框架，以Junit4为核心，集合DbUnit、Unitils等主流测试框架，应该算是比较好用的了。近期项目中用了下，有关itest的具体使用如下： 1.在Maven中引入itest框架： <dependency> <groupId>com.taobao.test</groupId&g
【Java多线程二】多路条件解决生产者消费者问题 bit1129 java多线程
package com.tom; import java.util.LinkedList; import java.util.Queue; import java.util.concurrent.ThreadLocalRandom; import java.util.concurrent.locks.Condition; import java.util.concurrent.loc
汉字转拼音pinyin4j 白糖_ pinyin4j
以前在项目中遇到汉字转拼音的情况，于是在网上找到了pinyin4j这个工具包，非常有用，别的不说了，直接下代码： import java.util.HashSet; import java.util.Set; import net.sourceforge.pinyin4j.PinyinHelper; import net.sourceforge.pinyin
org.hibernate.TransactionException: JDBC begin failed解决方案 bozch ssh 数据库异常 DBCP
org.hibernate.TransactionException: JDBC begin failed: at org.hibernate.transaction.JDBCTransaction.begin(JDBCTransaction.java:68) at org.hibernate.impl.SessionImp
java-并查集（Disjoint-set）-将多个集合合并成没有交集的集合 bylijinnan java
import java.util.ArrayList; import java.util.Arrays; import java.util.HashMap; import java.util.HashSet; import java.util.Iterator; import java.util.List; import java.util.Map; import java.ut
Java PrintWriter打印乱码 chenbowen00 java
一个小程序读写文件，发现PrintWriter输出后文件存在乱码，解决办法主要统一输入输出流编码格式。读文件： BufferedReader 从字符输入流中读取文本，缓冲各个字符，从而提供字符、数组和行的高效读取。可以指定缓冲区的大小，或者可使用默认的大小。大多数情况下，默认值就足够大了。通常，Reader 所作的每个读取请求都会导致对基础字符或字节流进行相应的读取请求。因
[天气与气候]极端气候环境 comsci 环境
如果空间环境出现异变...外星文明并未出现,而只是用某种气象武器对地球的气候系统进行攻击,并挑唆地球国家间的战争,经过一段时间的准备...最大限度的削弱地球文明的整体力量,然后再进行入侵...... 那么地球上的国家应该做什么样的防备工作呢? &n
oracle order by与union一起使用的用法 daizj UNION oracle order by
当使用union操作时，排序语句必须放在最后面才正确，如下：只能在union的最后一个子查询中使用order by，而这个order by是针对整个unioning后的结果集的。So：如果unoin的几个子查询列名不同，如 Sql代码 select supplier_id, supplier_name from suppliers UNI
zeus持久层读写分离单元测试 deng520159 单元测试
本文是zeus读写分离单元测试,距离分库分表,只有一步了.上代码: 1.ZeusMasterSlaveTest.java package com.dengliang.zeus.webdemo.test; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import org.junit.Assert; import org.j
Yii 截取字符串(UTF-8) 使用组件 dcj3sjt126com yii
1.将Helper.php放进protected\components文件夹下。 2.调用方法： Helper::truncate_utf8_string($content,20,false); //不显示省略号 Helper::truncate_utf8_string($content,20); //显示省略号 &n
安装memcache及php扩展 dcj3sjt126com PHP
安装memcache tar zxvf memcache-2.2.5.tgz cd memcache-2.2.5/ /usr/local/php/bin/phpize (?) ./configure --with-php-confi
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写这边文章的初衷就是遇到了json在转换日期格式出现了异常 net.sf.json.JSONException: java.lang.reflect.InvocationTargetException 原因是当你用Map接收数据库返回了java.sql.Date 日期的数据进行json转换出的问题话不多说直接上代码 &n
Ehcache（06）——监听器 234390216 监听器 listener ehcache
监听器 Ehcache中监听器有两种，监听CacheManager的CacheManagerEventListener和监听Cache的CacheEventListener。在Ehcache中，Listener是通过对应的监听器工厂来生产和发生作用的。下面我们将来介绍一下这两种类型的监听器。
activiti 自带设计器中chrome 34版本不能打开bug的解决 jackyrong Activiti
在acitivti modeler中，如果是chrome 34，则不能打开该设计器，其他浏览器可以，经证实为bug，参考 http://forums.activiti.org/content/activiti-modeler-doesnt-work-chrome-v34 修改为，找到 oryx.debug.js 在最头部增加 if (!Document.
微信收货地址共享接口-终极解决 laotu5i0 微信开发
最近要接入微信的收货地址共享接口，总是不成功，折腾了好几天，实在没办法网上搜到的帖子也是骂声一片。我把我碰到并解决问题的过程分享出来，希望能给微信的接口文档起到一个辅助作用，让后面进来的开发者能快速的接入，而不需要像我们一样苦逼的浪费好几天，甚至一周的青春。各种羞辱、谩骂的话就不说了，本人还算文明。如果你能搜到本贴，说明你已经碰到了各种 ed
关于人才 netkiller.github.com 工作面试招聘 netkiller 人才
关于人才每个月我都会接到许多猎头的电话，有些猎头比较专业，但绝大多数在我看来与猎头二字还是有很大差距的。与猎头接触多了，自然也了解了他们的工作，包括操作手法，总体上国内的猎头行业还处在初级阶段。总结就是“盲目推荐，以量取胜”。目前现状许多从事人力资源工作的人，根本不懂得怎么找人才。处在人才找不到企业，企业找不到人才的尴尬处境。企业招聘，通常是需要用人的部门提出招聘条件，由人
搭建 CentOS 6 服务器 - 目录 rensanning centos
(1) 安装CentOS ISO（desktop/minimal）、Cloud（AWS/阿里云）、Virtualization（VMWare、VirtualBox）详细内容 (2) Linux常用命令 cd、ls、rm、chmod...... 详细内容 (3) 初始环境设置用户管理、网络设置、安全设置...... 详细内容 (4) 常驻服务Daemon
【求助】mongoDB无法更新主键 toknowme mongodb
Query query = new Query(); query.addCriteria(new Criteria("_id").is(o.getId())); &n
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很多社交网站都使用无限滚动的翻页技术来提高用户体验，当你页面滑到列表底部时候无需点击就自动加载更多的内容。下面为你推荐 10 个 jQuery 的无限滚动的插件： 1. jQuery ScrollPagination jQuery ScrollPagination plugin 是一个 jQuery 实现的支持无限滚动加载数据的插件。 2. jQuery Screw S

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