- 轻松连接MySQL与Oracle:Spoon(Kettle)配置指南
黄豪宙
轻松连接MySQL与Oracle:Spoon(Kettle)配置指南项目地址:https://gitcode.com/Resource-Bundle-Collection/3c3aa项目介绍在数据处理和ETL(Extract,Transform,Load)领域,Spoon(Kettle)是一款功能强大的开源工具,广泛应用于数据集成和数据转换任务。然而,对于许多用户来说,配置Spoon(Kettle
- 前端面试100问!!
一只松
javascriptes6
面试造火箭,工作拧螺丝!在技术圈毕竟只有百分之一的人能进入BAT,百分之九九的小伙伴只能在普通公司做这普通的事情,厌烦哪些标题党,我们抛开那些高大上的台词,回归到面试的本质。本课程帮助小伙伴们快速梳理知识,不会涉及到具体的很细节的知识点,关注面试本身。公司一般会从以下5个方面考察一个人的能力,本课程的100问是总结了最近2-3年常问的面试题,适合初中级前端工程师。1、HTML(5)和CSS3方面1
- 实体识别处理--在给定的文本中识别特定类型的实体
风清扬【coder】
自然语言分析处理算法深度学习人工智能nlp自然语言处理
整体功能概述这个算法实现了一个实体识别系统,主要用于在给定的文本中识别特定类型的实体。它结合了字典匹配和向量相似度匹配两种方法,利用预训练的BERT模型来获取实体的嵌入表示,通过构建Trie树来提高字典匹配的效率。代码结构和模块分析1.导入必要的库importtorchfromtorchimportnnfromtransformersimportBertTokenizer,BertModelfro
- 【大模型】大模型分类
IT古董
人工智能人工智能大模型
大模型(LargeModels)通常指参数量巨大、计算能力强大的机器学习模型,尤其在自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)等领域表现突出。以下是大模型的常见分类方式:1.按应用领域分类自然语言处理(NLP)模型如GPT-3、BERT、T5等,主要用于文本生成、翻译、问答等任务。计算机视觉(CV)模型如ResNet、EfficientNet、VisionTransformer(ViT)等,用于图
- 【vLLM 学习】使用 Neuron 安装
HyperAI超神经
vLLMvLLM开源人工智能深度学习源代码GPU机器学习
vLLM是一款专为大语言模型推理加速而设计的框架,实现了KV缓存内存几乎零浪费,解决了内存管理瓶颈问题。更多vLLM中文文档及教程可访问→https://vllm.hyper.ai/从vLLM0.3.3版本起,支持在带有NeuronSDK的AWSTrainium/Inferentia上进行模型推理和服务。目前NeuronSDK不支持分页注意力(PagedAttention),但Transforme
- 全方位解析:大语言模型评测方法的综合指南
大模型玩家
语言模型人工智能自然语言处理深度学习agi大模型搜索引擎
自2017年Transformer模型提出以来,自然语言处理研究逐步转向基于该框架的预训练模型,如BERT、GPT、BART和T5等。这些预训练模型与下游任务适配后,持续刷新最优结果。然而,现有评测方法存在广度和深度不足、数据偏差、忽视模型其他能力或属性评估等问题。因此,需要全面评测和深入研究模型的各项能力、属性、应用局限性、潜在风险及其可控性等。本文回顾了自然语言处理中的评测基准与指标,将大语言
- Transformer 代码剖析1 - 数据处理 (pytorch实现)
lczdyx
Transformer代码剖析人工智能transformer深度学习pytorchpython
引言Transformer架构自《AttentionIsAllYouNeed》论文发表以来,在自然语言处理领域引起了巨大的变革。它摒弃了传统的循环结构,完全基于注意力机制,显著提高了处理序列数据的效率和性能。本文将通过对一个具体的项目代码结构进行详细分析,带领大家深入了解Transformer模型的数据处理部分。项目结构概述首先,让我们来看看项目的整体结构:(参考项目代码)transformer-
- BERT模型深入理解——自然语言处理的里程碑
cufewxy2018
自然语言处理bert人工智能
1BERT的诞生背景2018年谷歌团队发布了BERT(BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers)模型,在自然语言处理领域引领了技术性的革命。BERT创新性地使用预训练+微调模式,先用预训练在大量无标注的语料中进行自监督学习,学习到语言的通用规律,然后在少量有标注的数据中进行有监督学习,适配更精细化的任务。这种模式一直影响到最新的大模型结
- 大模型技术在电商平台商品评价分析中的应用
AI天才研究院
计算DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型AI大模型企业级应用开发实战javapythonjavascriptkotlingolang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
大模型技术在电商平台商品评价分析中的应用关键词:大模型技术电商平台商品评价分析情感分析商品推荐Transformer模型BERT模型摘要:本文详细探讨了大模型技术在电商平台商品评价分析中的应用。首先,我们介绍了大模型技术的基本概念、发展背景及其在商品评价分析中的应用前景。随后,我们阐述了电商平台商品评价分析的基本概念、挑战及目标指标。接着,本文重点分析了大模型技术在情感分析和商品推荐中的具体应用,
- css3实现缺角四边形_CSS3实现缺角矩形,折角矩形以及缺角边框
weixin_39953102
css3实现缺角四边形
前言前几天偶然看到缺角矩形这个功能,脑袋中第一想法是,搞个绝对定位的伪元素,哪里需要挡哪里,或者找UI小哥聊聊天,忽然灵光一闪,想起之前翻过的《CSS揭秘》一书,记得有这个篇章,遂有了此文。话不多说,放个效果图先缺角CSS3实现缺角矩形,折角矩形以及缺角边框-1.png(10.03KB,下载次数:0)2020-7-2219:03上传1.伪元素实现.bg{width:120px;height:80p
- css3实现缺角四边形_CSS3绘制六边形的简单实现
陈宇直
css3实现缺角四边形
因为很简单,所以先总结一下:使用CSS3绘制六边形主要使用伪类:before和:after在源元素之前和之后再绘制两个元素,并利用css3的边框样式,将这两个元素变成三角形放置在源元素的两端即可。(因为之前在生物公司工作过,觉得六边形更贴近生物分子、基因等概念,包括我们在网上搜索关于生物分子、基因等图片,好多也有六边形的样式,所以那时候在页面做一些功能性的导航或Tag,都会觉得六边形更贴近一些)。
- 软件工程精选习题集(全答案)
刘明皓00
软件工程低代码课程设计笔记经验分享考研面试
目录1.名词解释极限编程(Extremeprogramming)状态转换图(StateTransformDiagram)问题域(ProblemDomain)功能点技术(FunctionPoint)PAD问题分析图(ProblemAnalysisDiagram)实体-关联图(EntityRelationshipDiagram)。软件危机(SoftwareCrisis)软件质量保证(SoftwareQ
- Transformer 代码剖析8 - 编码器模块Encoder (pytorch实现)
lczdyx
Transformer代码剖析transformerpytorch深度学习人工智能python
一、代码结构总览TransformerEncoder__init__初始化Encoder类forward前向传播super()父类初始化构建词嵌入层self.emb=TransformerEmbedding参数:d_model/max_len/vocab_size/drop_prob/device构建编码层堆栈self.layers=nn.ModuleList循环创建n_layers个Encode
- 模型和视图变换 Model and View Transform
你一身傲骨怎能输
图形引擎底层基本知识专栏模型和视图变换
在计算机图形学中,模型和视图变换是渲染管线中的重要步骤。它们的主要目的是将三维模型的坐标转换到适合于显示的二维坐标系统中。以下是对模型变换和视图变换的详细解释,以及它们在渲染过程中的作用。1.模型变换(ModelTransformation)模型变换是将模型的局部坐标系(模型坐标)转换到世界坐标系的过程。这个过程通常涉及以下几种变换:平移(Translation):移动模型到世界空间中的特定位置。
- Transformer 代码剖析4 - 编码器层实现 (pytorch实现)
lczdyx
Transformer代码剖析transformerpytorch深度学习人工智能python
一、EncoderLayer-类结构定义参考:项目代码classEncoderLayer(nn.Module):def__init__(self,d_model,ffn_hidden,n_head,drop_prob):super(EncoderLayer,self).__init__()self.attention=MultiHeadAttention(d_model=d_model,n_hea
- 【AI论文】SongGen:用于文本到歌曲生成的单阶段自回归Transformer模型
东临碣石82
人工智能回归transformer
摘要:文本到歌曲生成任务,即根据文本输入创作歌词和伴奏,由于领域复杂性和数据稀缺性,面临着重大挑战。现有方法通常采用多阶段生成流程,导致训练和推理过程繁琐。在本文中,我们提出了SongGen,一个完全开源的单阶段自回归Transformer模型,专为可控歌曲生成而设计。该模型能够对多种音乐属性进行细粒度控制,包括歌词、乐器描述、流派、情绪和音色等文本信息,同时还提供可选的三秒参考片段用于声音克隆。
- transformer中seq_len参数的设置
yuweififi
transformer深度学习人工智能
在Transformer模型中,seq_len(序列长度)是一个关键的超参数,下面从不同方面详细介绍它的具体含义和作用:一、基本定义seq_len表示输入到Transformer模型中的序列所允许的最大长度。在自然语言处理任务里,文本会被拆分成一个个的单词、子词或者字符,这些元素构成了一个序列。seq_len就是对这个序列中元素数量的上限规定,它决定了模型输入和输出的维度。二、具体使用输入处理文本
- pytorch基础 nn.embedding
yuweififi
pytorch人工智能nlp
nn.Embedding是PyTorch中的一个模块,用于创建嵌入层(embeddinglayer),它将离散的索引(例如词汇表中的单词索引)映射为固定大小的稠密向量。这是许多NLP模型(包括Transformer)中的基本组件。示例用法:importtorchimporttorch.nnasnn#定义一个嵌入层vocab_size=10000#词汇表大小embedding_dim=512#嵌入向
- Transformer 代码剖析2 - 模型训练 (pytorch实现)
lczdyx
Transformer代码剖析transformerpytorch深度学习人工智能python
一、模型初始化模块参考:项目代码1.1参数统计函数defcount_parameters(model):returnsum(p.numel()forpinmodel.parameters()ifp.requires_grad)遍历模型参数筛选可训练参数统计参数数量返回总数技术解析:numel()方法计算张量元素总数requires_grad筛选需要梯度更新的参数统计结果反映模型复杂度,典型Tran
- Unity 列表滚动到指定位置
程序猿多布
unity
使用场景策划提出需求:当玩家打开领奖界面时,奖励列表需要自动滑动到可以领奖的奖励栏处或者正在进行的任务栏处。思路1、将Content设置好对齐方式和锚点子物体的预制体和Content:pivot轴心点设置为(0,1),并且设置为左上角对齐。2、主要根据索引计算Content需要设置的高度即(RectTransform的PosY)varsumHeight=targetIndex*(itemHeigh
- 《AI 大模型 ChatGPT 的传奇》
武昌库里写JAVA
面试题汇总与解析课程设计springbootvue.js算法数据结构
《AI大模型ChatGPT的传奇》——段方某世界100强企业大数据/AI总设计师教授北京大学博士后助理:1三6三二四61四五41AI大模型的概念和特点1.1什么是”大模型、多模态“?1.2大模型带来了什么?1.3大模型为什么能产生质变?1.4算法层面的跃升1.4.1RNN到transformor1.4.2扩散模型diffusion1.4.3跨模态的CLIP框架1.5AIGC的耀眼成果1.5.1AI
- 大模型专栏博文汇总和索引
Donvink
大模型transformer深度学习人工智能语言模型
大模型专栏主要是汇总了我在学习大模型相关技术期间所做的一些总结和笔记,主要包括以下几个子专栏:DeepSeek-R1AIGC大模型实践Transformer多模态系统视频理解对比学习目标检测目标跟踪图神经网络大模型专栏汇总了以上所有子专栏的论文,目前暂时先按照不同的技术领域划分子专栏,子专栏之间的内容可能会有交集,不完全是独立的。为了方便查阅相关模块的内容,故以此文章进行汇总与索引。一、DeepS
- ELMo ,LM:一串词序列的概率分布probability distribution over sequences of words
强化学习曾小健
NLP自然语言处理#预训练语言模型
语言模型(LanguageModel),语言模型简单来说就是一串词序列的概率分布。Languagemodelisaprobabilitydistributionoversequencesofwords.GPT与ELMo当成特征的做法不同,OpenAIGPT不需要再重新对任务构建新的模型结构,而是直接在transformer这个语言模型上的最后一层接上softmax作为任务输出层,然后再对这整个模型
- DeepSeek应用领域全景解析:驱动产业智能化升级的六大核心方向
量子纠缠BUG
DeepSeek部署AIDeepSeek人工智能AI编程深度学习
一、引言:DeepSeek为何成为产业智能化首选?作为国产大模型的标杆产品,DeepSeek凭借其万亿级参数规模、MoE混合专家架构和多模态交互能力,正在重构产业智能化升级的技术路径。本文基于官方技术文档与行业实践案例,深入剖析DeepSeek在六大核心领域的应用突破与商业价值实现二、技术底座:支撑多领域落地的三大创新架构1.Transformer-XL增强架构通过引入Multi-HeadLate
- Ollama本地私有化部署通义千问大模型Qwen2.5
ErbaoLiu
数据分析&大模型机器学习&大模型自然语言处理&大模型大模型LLMQwen2.5Qwen2Ollama
目录Qwen2.5介绍Qwen2.5新闻Ollama介绍Linux安装Ollama一键安装Ollama手工安装Ollama卸载OllamaOllama运行Qwen2基于Transformers进行推理本文复现环境:Python3.12.6+Windows8.1+LinuxCentOS7+PyCharmCommunityEdition2022.3.3。Qwen2.5github地址如下:GitHub
- 救命!论文被知网判定AI生成?别慌!手把手教你3分钟自救
chatpaper001
人工智能自然语言处理深度学习AIGCAI写作
最近知网搞了个大动作!2025年2月13日刚更新的学术检测系统,直接把论文圈炸了锅。新上线的AIGC检测2.13版本,连文献综述都可能被打上"AI生成"标签!这次更新有多狠?看这3点就知道1️⃣AI检测准到离谱现在连固定模板的内容都可能中标。比如摘要、引言这些套路化部分,一不小心就被系统盯上。2️⃣专业术语成雷区理论名词、机构名称用多了,系统直接亮红灯。上周有个同学写"Transformer模型"
- unity物体左右摇摆(旋转)
CallZhang210
unity游戏引擎
usingSystem.Collections;usingSystem.Collections.Generic;usingUnityEngine;publicclassSwing:MonoBehaviour{privateboolturnRight;privateboolturnLeft;privatefloatturnDegree=0;voidStart(){if(this.transform.
- 3种Unity中对象移动的方式
CallZhang210
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一、使用Transform组件publicfloatspeed=3.0f;voidUpdate(){transform.position+=newVector3(speed*Time.deltaTime,0,0);}二、使用Vector3的插值方法publicTransformtarget;//被跟随的物体publicfloatspeed=3.0f;voidUpdate(){Vector3lerp
- VIT(Vision Transformer)【超详细 pytorch实现
周玄九
计算机视觉transformer深度学习人工智能
CNN的局限性:传统的CNN通过局部卷积核提取特征,虽然可以通过堆叠多层卷积扩大感受野,但仍然依赖于局部信息的逐步聚合,难以直接建模全局依赖关系。ViT的优势:ViT使用自注意力机制(Self-Attention),能够直接捕捉图像中所有patch(图像块)之间的全局关系。这种全局建模能力在处理需要长距离依赖的任务(如图像分类、目标检测)时表现更好。全流程图像预处理+分块图像尺寸标准化,如(224
- 大语言模型原理与工程实践:Transformer 大语言模型预训练
AI天才研究院
计算ChatGPTtransformer
大语言模型原理与工程实践:Transformer大语言模型预训练关键词:大语言模型、预训练、Transformer、自监督学习、计算资源、数据处理文章目录大语言模型原理与工程实践:Transformer大语言模型预训练1.背景介绍1.1问题的由来1.2研究现状1.3研究意义1.4本文结构2.核心概念与联系2.1大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)2.2预训练(Pre-tr
- 多线程编程之卫生间
周凡杨
java并发卫生间线程厕所
如大家所知,火车上车厢的卫生间很小,每次只能容纳一个人,一个车厢只有一个卫生间,这个卫生间会被多个人同时使用,在实际使用时,当一个人进入卫生间时则会把卫生间锁上,等出来时打开门,下一个人进去把门锁上,如果有一个人在卫生间内部则别人的人发现门是锁的则只能在外面等待。问题分析:首先问题中有两个实体,一个是人,一个是厕所,所以设计程序时就可以设计两个类。人是多数的,厕所只有一个(暂且模拟的是一个车厢)。
- How to Install GUI to Centos Minimal
sunjing
linuxInstallDesktopGUI
http://www.namhuy.net/475/how-to-install-gui-to-centos-minimal.html
I have centos 6.3 minimal running as web server. I’m looking to install gui to my server to vnc to my server. You can insta
- Shell 函数
daizj
shell函数
Shell 函数
linux shell 可以用户定义函数,然后在shell脚本中可以随便调用。
shell中函数的定义格式如下:
[function] funname [()]{
action;
[return int;]
}
说明:
1、可以带function fun() 定义,也可以直接fun() 定义,不带任何参数。
2、参数返回
- Linux服务器新手操作之一
周凡杨
Linux 简单 操作
1.whoami
当一个用户登录Linux系统之后,也许他想知道自己是发哪个用户登录的。
此时可以使用whoami命令。
[ecuser@HA5-DZ05 ~]$ whoami
e
- 浅谈Socket通信(一)
朱辉辉33
socket
在java中ServerSocket用于服务器端,用来监听端口。通过服务器监听,客户端发送请求,双方建立链接后才能通信。当服务器和客户端建立链接后,两边都会产生一个Socket实例,我们可以通过操作Socket来建立通信。
首先我建立一个ServerSocket对象。当然要导入java.net.ServerSocket包
ServerSock
- 关于框架的简单认识
西蜀石兰
框架
入职两个月多,依然是一个不会写代码的小白,每天的工作就是看代码,写wiki。
前端接触CSS、HTML、JS等语言,一直在用的CS模型,自然免不了数据库的链接及使用,真心涉及框架,项目中用到的BootStrap算一个吧,哦,JQuery只能算半个框架吧,我更觉得它是另外一种语言。
后台一直是纯Java代码,涉及的框架是Quzrtz和log4j。
都说学前端的要知道三大框架,目前node.
- You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your
林鹤霄
You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your MySQL server version for the right syntax to use near 'option,changed_ids ) values('0ac91f167f754c8cbac00e9e3dc372
- MySQL5.6的my.ini配置
aigo
mysql
注意:以下配置的服务器硬件是:8核16G内存
[client]
port=3306
[mysql]
default-character-set=utf8
[mysqld]
port=3306
basedir=D:/mysql-5.6.21-win
- mysql 全文模糊查找 便捷解决方案
alxw4616
mysql
mysql 全文模糊查找 便捷解决方案
2013/6/14 by 半仙
[email protected]
目的: 项目需求实现模糊查找.
原则: 查询不能超过 1秒.
问题: 目标表中有超过1千万条记录. 使用like '%str%' 进行模糊查询无法达到性能需求.
解决方案: 使用mysql全文索引.
1.全文索引 : MySQL支持全文索引和搜索功能。MySQL中的全文索
- 自定义数据结构 链表(单项 ,双向,环形)
百合不是茶
单项链表双向链表
链表与动态数组的实现方式差不多, 数组适合快速删除某个元素 链表则可以快速的保存数组并且可以是不连续的
单项链表;数据从第一个指向最后一个
实现代码:
//定义动态链表
clas
- threadLocal实例
bijian1013
javathreadjava多线程threadLocal
实例1:
package com.bijian.thread;
public class MyThread extends Thread {
private static ThreadLocal tl = new ThreadLocal() {
protected synchronized Object initialValue() {
return new Inte
- activemq安全设置—设置admin的用户名和密码
bijian1013
javaactivemq
ActiveMQ使用的是jetty服务器, 打开conf/jetty.xml文件,找到
<bean id="adminSecurityConstraint" class="org.eclipse.jetty.util.security.Constraint">
<p
- 【Java范型一】Java范型详解之范型集合和自定义范型类
bit1129
java
本文详细介绍Java的范型,写一篇关于范型的博客原因有两个,前几天要写个范型方法(返回值根据传入的类型而定),竟然想了半天,最后还是从网上找了个范型方法的写法;再者,前一段时间在看Gson, Gson这个JSON包的精华就在于对范型的优雅简单的处理,看它的源代码就比较迷糊,只其然不知其所以然。所以,还是花点时间系统的整理总结下范型吧。
范型内容
范型集合类
范型类
- 【HBase十二】HFile存储的是一个列族的数据
bit1129
hbase
在HBase中,每个HFile存储的是一个表中一个列族的数据,也就是说,当一个表中有多个列簇时,针对每个列簇插入数据,最后产生的数据是多个HFile,每个对应一个列族,通过如下操作验证
1. 建立一个有两个列族的表
create 'members','colfam1','colfam2'
2. 在members表中的colfam1中插入50*5
- Nginx 官方一个配置实例
ronin47
nginx 配置实例
user www www;
worker_processes 5;
error_log logs/error.log;
pid logs/nginx.pid;
worker_rlimit_nofile 8192;
events {
worker_connections 4096;}
http {
include conf/mim
- java-15.输入一颗二元查找树,将该树转换为它的镜像, 即在转换后的二元查找树中,左子树的结点都大于右子树的结点。 用递归和循环
bylijinnan
java
//use recursion
public static void mirrorHelp1(Node node){
if(node==null)return;
swapChild(node);
mirrorHelp1(node.getLeft());
mirrorHelp1(node.getRight());
}
//use no recursion bu
- 返回null还是empty
bylijinnan
javaapachespring编程
第一个问题,函数是应当返回null还是长度为0的数组(或集合)?
第二个问题,函数输入参数不当时,是异常还是返回null?
先看第一个问题
有两个约定我觉得应当遵守:
1.返回零长度的数组或集合而不是null(详见《Effective Java》)
理由就是,如果返回empty,就可以少了很多not-null判断:
List<Person> list
- [科技与项目]工作流厂商的战略机遇期
comsci
工作流
在新的战略平衡形成之前,这里有一个短暂的战略机遇期,只有大概最短6年,最长14年的时间,这段时间就好像我们森林里面的小动物,在秋天中,必须抓紧一切时间存储坚果一样,否则无法熬过漫长的冬季。。。。
在微软,甲骨文,谷歌,IBM,SONY
- 过度设计-举例
cuityang
过度设计
过度设计,需要更多设计时间和测试成本,如无必要,还是尽量简洁一些好。
未来的事情,比如 访问量,比如数据库的容量,比如是否需要改成分布式 都是无法预料的
再举一个例子,对闰年的判断逻辑:
1、 if($Year%4==0) return True; else return Fasle;
2、if ( ($Year%4==0 &am
- java进阶,《Java性能优化权威指南》试读
darkblue086
java性能优化
记得当年随意读了微软出版社的.NET 2.0应用程序调试,才发现调试器如此强大,应用程序开发调试其实真的简单了很多,不仅仅是因为里面介绍了很多调试器工具的使用,更是因为里面寻找问题并重现问题的思想让我震撼,时隔多年,Java已经如日中天,成为许多大型企业应用的首选,而今天,这本《Java性能优化权威指南》让我再次找到了这种感觉,从不经意的开发过程让我刮目相看,原来性能调优不是简单地看看热点在哪里,
- 网络学习笔记初识OSI七层模型与TCP协议
dcj3sjt126com
学习笔记
协议:在计算机网络中通信各方面所达成的、共同遵守和执行的一系列约定 计算机网络的体系结构:计算机网络的层次结构和各层协议的集合。 两类服务: 面向连接的服务通信双方在通信之前先建立某种状态,并在通信过程中维持这种状态的变化,同时为服务对象预先分配一定的资源。这种服务叫做面向连接的服务。 面向无连接的服务通信双方在通信前后不建立和维持状态,不为服务对象
- mac中用命令行运行mysql
dcj3sjt126com
mysqllinuxmac
参考这篇博客:http://www.cnblogs.com/macro-cheng/archive/2011/10/25/mysql-001.html 感觉workbench不好用(有点先入为主了)。
1,安装mysql
在mysql的官方网站下载 mysql 5.5.23 http://www.mysql.com/downloads/mysql/,根据我的机器的配置情况选择了64
- MongDB查询(1)——基本查询[五]
eksliang
mongodbmongodb 查询mongodb find
MongDB查询
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2174452 一、find简介
MongoDB中使用find来进行查询。
API:如下
function ( query , fields , limit , skip, batchSize, options ){.....}
参数含义:
query:查询参数
fie
- base64,加密解密 经融加密,对接
y806839048
经融加密对接
String data0 = new String(Base64.encode(bo.getPaymentResult().getBytes(("GBK"))));
String data1 = new String(Base64.decode(data0.toCharArray()),"GBK");
// 注意编码格式,注意用于加密,解密的要是同
- JavaWeb之JSP概述
ihuning
javaweb
什么是JSP?为什么使用JSP?
JSP表示Java Server Page,即嵌有Java代码的HTML页面。使用JSP是因为在HTML中嵌入Java代码比在Java代码中拼接字符串更容易、更方便和更高效。
JSP起源
在很多动态网页中,绝大部分内容都是固定不变的,只有局部内容需要动态产生和改变。
如果使用Servl
- apple watch 指南
啸笑天
apple
1. 文档
WatchKit Programming Guide(中译在线版 By @CocoaChina) 译文 译者 原文 概览 - 开始为 Apple Watch 进行开发 @星夜暮晨 Overview - Developing for Apple Watch 概览 - 配置 Xcode 项目 - Overview - Configuring Yo
- java经典的基础题目
macroli
java编程
1.列举出 10个JAVA语言的优势 a:免费,开源,跨平台(平台独立性),简单易用,功能完善,面向对象,健壮性,多线程,结构中立,企业应用的成熟平台, 无线应用 2.列举出JAVA中10个面向对象编程的术语 a:包,类,接口,对象,属性,方法,构造器,继承,封装,多态,抽象,范型 3.列举出JAVA中6个比较常用的包 Java.lang;java.util;java.io;java.sql;ja
- 你所不知道神奇的js replace正则表达式
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境纵观千象regex
var v = 'C9CFBAA3CAD0';
console.log(v);
var arr = v.split('');
for (var i = 0; i < arr.length; i ++) {
if (i % 2 == 0) arr[i] = '%' + arr[i];
}
console.log(arr.join(''));
console.log(v.r
- [一起学Hive]之十五-分析Hive表和分区的统计信息(Statistics)
superlxw1234
hivehive分析表hive统计信息hive Statistics
关键字:Hive统计信息、分析Hive表、Hive Statistics
类似于Oracle的分析表,Hive中也提供了分析表和分区的功能,通过自动和手动分析Hive表,将Hive表的一些统计信息存储到元数据中。
表和分区的统计信息主要包括:行数、文件数、原始数据大小、所占存储大小、最后一次操作时间等;
14.1 新表的统计信息
对于一个新创建
- Spring Boot 1.2.5 发布
wiselyman
spring boot
Spring Boot 1.2.5已在7月2日发布,现在可以从spring的maven库和maven中心库下载。
这个版本是一个维护的发布版,主要是一些修复以及将Spring的依赖提升至4.1.7(包含重要的安全修复)。
官方建议所有的Spring Boot用户升级这个版本。
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