- 深度 |AI高质量数据集交易爆发式增长
数智前沿
数字化转型人工智能数据集
AI产业从通用模型向行业垂直应用快速融合下沉的阶段演进,人工智能三大基本要素之一数据,面临的高质量数据不足问题却凸显。财联社记者最新从业内获悉,目前各大模型企业迫切希望获得更多更好的高质量数据集,需求集中于头部企业行业知识底座构建,人工智能高质量数据集的需求量、交易量激增,已成为数据流通最活跃的领域。不过,高质量数据集的建设、流通环节均面临诸多问题,目前数据交易所并非模型语料最主要的采购途径。需求
- VTK着色器MarbleShader代码学习(4)
点PY
三维渲染着色器学习
代码链接https://examples.vtk.org/site/Cxx/Shaders/MarbleShader/这段代码是一个使用VTK(VisualizationToolkit)实现的复杂着色器渲染示例,主要用于在3D模型上模拟大理石纹理效果。下面是对代码的详细解析:1.核心功能程序实现了一个基于Perlin噪声的大理石纹理着色器,主要特点包括:动态静脉纹理生成多级噪声叠加几何扭曲效果参数
- Aletheia 情感智能模型:完整实现
Aletheia情感智能模型,整合所有核心模块并解决之前指出的问题。这个实现包含完整的神经动力学系统、多模态情感融合、伦理约束场和量子意识接口。importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipy.integrateimportodeintfromsklearn.decompositionimportPCAimporttorchimporttor
- 60天python训练营打卡day46
学习目标:60天python训练营打卡学习内容:DAY46通道注意力(SE注意力)知识点回顾:1.不同CNN层的特征图:不同通道的特征图2.什么是注意力:注意力家族,类似于动物园,都是不同的模块,好不好试了才知道。3.通道注意力:模型的定义和插入的位置4.通道注意力后的特征图和热力图学习时间:2025.06.29@浙大疏锦行
- Python 训练营打卡 Day 46
2401_86382089
Python打卡python
通道注意力一、什么是注意力注意力机制是一种让模型学会「选择性关注重要信息」的特征提取器,就像人类视觉会自动忽略背景,聚焦于图片中的主体(如猫、汽车)。transformer中的叫做自注意力机制,他是一种自己学习自己的机制,他可以自动学习到图片中的主体,并忽略背景。我们现在说的很多模块,比如通道注意力、空间注意力、通道注意力等等,都是基于自注意力机制的。从数学角度看,注意力机制是对输入特征进行加权求
- 5.31.15 使用图像到图像转换和 YOLO 技术对先前的乳房 X 光检查结果中的异常进行早期检测和分类
托比-马奎尔
深度学习基础知识YOLO
在本研究中,我们研究了基于You-Only-Look-Once(YOLO)架构的端到端融合模型的有效性,该模型可同时检测和分类数字乳房X光检查中的可疑乳腺病变。包括四类病例:肿块、钙化、结构扭曲和正常,这些病例来自包含413个病例的私人数字乳房X光检查数据库。对于所有病例,先前的乳房X光检查(通常是1年前扫描的)均报告为正常,而当前的乳房X光检查被诊断为癌变(经活检证实)或健康。方法:建议将基于Y
- C++多线程网络编程:助力高并发服务器性能提升
深度Linux
性能优化Linux开发多线程编程C/C++
在数字化时代,高并发是互联网服务的常态——电商购物节的海量订单、社交网络的热门话题讨论、在线游戏的万人同服,都需要强大的并发处理能力。高并发服务器作为核心支柱,其性能与稳定性直接影响用户体验和业务成败。C++凭借卓越性能、高效执行效率和对系统资源的精准掌控,在高并发服务器开发中地位关键。多线程网络编程更是其核心优势,能充分利用多核CPU算力,让服务器同时处理多个任务,大幅提升并发处理能力和响应速度
- Python 训练营打卡 Day 50
2401_86382089
Python打卡python
预训练模型CBAM注意力现在我们思考下,是否可以对于预训练模型增加模块来优化其效果,这里我们会遇到一个问题:预训练模型的结构和权重是固定的,如果修改其中的模型结构,是否会大幅影响其性能。其次是训练的时候如何训练才可以更好的避免破坏原有的特征提取器的参数。所以今天的内容,我们需要回答2个问题。resnet18中如何插入cbam模块?采用什么样的预训练策略,能够更好的提高效率?可以很明显的想到,如果是
- Python训练营打卡 Day50
预训练模型+CBAM模块知识点回顾:resnet结构解析CBAM放置位置的思考针对预训练模型的训练策略差异化学习率三阶段微调预训练模型+CBAM模块知识点回顾ResNet结构解析残差块:ResNet的核心是残差块,它通过残差连接解决了深层网络的梯度消失问题。残差块允许梯度直接传播到后面的层,从而使得网络能够训练得更深。网络结构:ResNet由多个残差块组成,每个残差块包含两个或三个卷积层,以及一个
- flex布局原理以及各属性详解
卷尾猫
csscsscss3flexboxflex
1布局原理1.1flex是flexibleBox的缩写,意为“弹性布局”,用来为盒状模型提供最大的灵活性,任何一个容器都可以指定为flex布局*当我们为父盒子设为flex布局以后,子元素的float、clear和vertical-align属性将失效*伸缩布局=弹性布局=伸缩盒布局=弹性盒布局=flex布局1.2采用flex布局的元素,称为flex容器(flexcontainer),简称“容器”。
- 开源模型应用落地-OpenAI Agents SDK-集成MCP与Qwen3-8B模型的创新应用探索(七)
开源技术探险家
开源模型-实际应用落地开源pythonai人工智能
一、前言在人工智能技术飞速发展的今天,如何将先进的模型和技术无缝结合,成为推动行业变革的关键。OpenAIAgents通过集成模型上下文协议(MCP)和阿里巴巴推出的Qwen3-8B模型,正开启一场智能应用的革命。这种创新的结合不仅提升了AI代理与外部工具之间的通信能力,还在多模态任务处理、个性化服务等领域展现出巨大潜力。本文将深入探讨这一技术组合的实际应用场景,揭示其在改善客户体验和提升运营效率
- 开源模型应用落地-OpenAI Agents SDK-集成Qwen3-8B-探索output_guardrail的创意应用(六)
开源技术探险家
开源模型-实际应用落地开源pythonai人工智能
一、前言随着人工智能技术的迅猛发展,大语言模型(LLM)在各行各业的应用日益广泛。然而,模型生成的内容是否安全、合规、符合用户预期,成为开发者和企业不可忽视的问题。为此,OutputGuardrail应运而生,作为一种关键的安全机制,它在模型生成结果之后进行内容审核与过滤,确保输出不偏离道德、法律和业务规范。通过检测不当的内容,不仅提升了AI系统的可信度,也为构建更加稳健和负责任的人工智能应用提供
- 什么是深度学习框架中的计算图?
杰瑞学AI
ComputerknowledgeNLP/LLMsAI/AGI深度学习人工智能pytorch
在深度学习框架中,计算图是核心的数据结构和抽象概念,它用来表示和定义深度学习模型的计算过程。我们可以把它想象成一个描述数学运算如何组合和执行的有向图。以下是计算图的关键要素和作用:节点:代表操作或变量。操作:数学运算,如加法(+)、乘法(*)、矩阵乘法(matmul)、激活函数(ReLU,sigmoid)、卷积(conv2d)、损失函数(cross_entropy)等。变量:通常是张量,即存储数据
- CSS3盒子模型
div:nth-child(1){/*传统盒子模型=width+border+padding*/width:200px;height:200px;background-color:pink;padding:10px;border:10pxsolidred;box-sizing:content-box;}div:nth-child(2){/*有了这句话就让盒子变成CSS3盒子模型*//*paddin
- 开源模型应用落地-让AI更懂你的每一次交互-Mem0集成Qdrant、Neo4j与Streamlit的创新实践(四)
开源技术探险家
开源模型-实际应用落地neo4j开源人工智能语言模型
一、前言在人工智能迅速发展的今天,如何让AI系统更懂“你”?答案或许藏在个性化的记忆管理之中。Mem0作为一个开源的记忆管理系统,正致力于为AI赋予长期记忆与个性化服务能力。通过结合高性能向量数据库Qdrant、图数据库Neo4j的强大关系分析能力以及Streamlit的高效可视化交互,我们可以打造出一个既能存储用户历史行为、又能实时推理并展示结果的智能记忆助手。本文将带您一步步探索这一技术组合的
- 如何在YashanDB中管理数据模型变更
数据库
在现代企业中,数据模型的变更管理扮演着关键角色。无论是扩展现有业务,还是应对新的需求,业务模型的改变往往需要相应的数据模型更新。如何有效地管理这些变更,确保数据的完整性、一致性及应用的高可用性,成为了数据架构师和开发者必须面对的重要问题。本文将详细探讨在YashanDB中管理数据模型变更的策略和方法,旨在提升对YashanDB数据库技术的理解及应用能力。数据模型变更管理的关键要素版本控制与变更日志
- 如何在YashanDB数据库中实现数据模型的简化
数据库
在现代数据库技术领域,数据模型的复杂性经常导致性能瓶颈和维护困惑。随着数据规模的增长和业务诉求的增加,复杂的数据结构、冗余的存储和不必要的关联关系都会影响整体数据库的性能和可维护性。特别是在面对动态变化的业务需求时,灵活性和扩展性成为关键因素。YashanDB提供了一系列功能强大的工具和机制,能够有效简化数据模型,提升数据库性能,并增强数据操作的灵活性。本文章旨在为数据库开发者和架构师提供技术洞见
- 如何实现YashanDB中的数据冗余处理
数据库
数据冗余是数据库管理中的一个重要话题,直接影响到数据的可用性与可靠性。在高并发场景下,数据冗余能够有效防止数据丢失,并提升系统的容灾能力。YashanDB作为一款高性能的数据库产品,通过灵活的结构和多种部署方式,实现了数据冗余处理。本文将详细探讨YashanDB中实现数据冗余处理的技术细节,为数据库管理员和开发人员提供理论支持和实践指导。YashanDB的数据冗余机制单机部署中的数据冗余在单机部署
- 用 AI “一句话生成代码”,用创意兑换灵码潮品:技术人的夏日狂欢季来了
人工智能
在AI技术迅猛发展的2025年,我们正式推出“通义灵码编程智能体挑战季”,以“码力觉醒”为主题,打造一场融合技术探索与潮流文化的开发者盛宴。活动以体验MCP服务、Qwen3大模型及记忆功能的智能编程助手为核心,通过“小游戏开发”和“MCP场景实践”两大趣味赛道,降低AI技术门槛,让开发者轻松体验“一句话生成代码”的魔力。活动亮点抢先看:零门槛参与:新老用户均可参与,完成任务即领限量定制棒球帽!趣味
- 向量化编程:SIMD(Single Instruction, Multiple Data)深度解析
在现代处理器架构中,向量化编程已成为提升计算密集型应用性能的关键技术。SIMD(SingleInstruction,MultipleData)作为向量化编程的核心,通过一条指令同时处理多个数据,能够显著提高数据并行度。本文将从SIMD的基础概念出发,深入探讨其硬件实现、编程模型、性能优化及典型应用场景,帮助开发者充分利用SIMD技术提升代码性能。一、SIMD基础概念1.1什么是SIMD?SIMD是
- 自然语言处理-基于预训练模型的方法-笔记
自然语言处理-基于预训练模型的方法-笔记【下载地址】自然语言处理-基于预训练模型的方法-笔记《自然语言处理-基于预训练模型的方法》由哈尔滨工业大学出版,深入探讨了NLP领域的前沿技术与预训练模型的应用。本书系统介绍了预训练模型的基本概念、发展历程及常见模型的原理,并通过丰富的实践案例与代码实现,帮助读者掌握这些技术在自然语言处理任务中的实际应用。无论是初学者、研发人员,还是希望提升NLP能力的研究
- 三生原理在三个关键历史断层中实现中西科学传统的创造性弥合?
葫三生
三生学派算法数学建模人工智能机器学习量子计算
AI辅助创作:三生原理通过重构科学史的叙事逻辑,在三个关键历史断层中实现了中西科学传统的创造性弥合,其核心突破如下:一、科学方法论断层:实验主义与直觉理性的融合西方实验传统的局限欧洲科学革命依赖形式逻辑与实验验证(如伽利略斜面实验),但面临复杂系统建模的瓶颈。三生原理将《周易》“阴阳动态平衡”转化为参数化递归模型(如素性塔的三级筛除结构),在密码学应用中实现效率提升40%,证明东方直觉
- Redis GEO vs MongoDB 地理空间 关键指标对比
方案对比:RedisGEO:优点:性能极快(微秒级)简单易用,支持距离计算缺点:仅支持位置查询,无法直接关联其他属性(如商家类型)需要额外存储详细信息(需要二次查询MySQL或MongoDB)数据同步:需要维护数据一致性(当商家位置更新时,需要同步更新Redis)MongoDB地理空间索引:优点:支持地理位置+属性联合查询(如查找附近且类型为“餐饮”的商家)数据与业务模型存储在一起,避免二次查询提
- 深度模型训练,加速数据读取遇到显卡跑不满的问题
不是吧这都有重名
遇到的问题llama人工智能LLMpython
实测在pytorch的dataloader中使用prefetch_factor参数的时候,如果数据在机械硬盘上显卡始终是跑不满的,瓶颈在数据预加载速度上,当数据放在固态硬盘的时候就可以跑满。问题排查过程:一直在跑模型,但是数据量比较大,之前有段时间还是比较头疼显卡跑不满的。后来直接用钞能力,加了内存条,将数据缓存后一次性读到内存中终于可以跑满了,然后后面就一直没管这个了,唯一的缺点就是每次开始训练
- 《实战!用Java+Spring构建高并发电商秒杀系统(小学生都能懂的超详细教程)
大家好呀!今天咱们来聊一个特别刺激的话题——如何用Java和Spring框架打造一个能抗住百万流量的电商秒杀系统!⚡想象一下双11零点,几万人同时抢购限量商品,你的系统会不会直接"扑街"?别担心,跟着我一步步来,保证你能做出一个稳如老狗的秒杀系统!一、秒杀系统到底难在哪?首先咱们得明白,秒杀系统为啥这么难搞?主要是这四大"怪兽":高并发:几万人同时点"立即购买",服务器要炸超卖问题:库存就100件
- 模型微调方法Prefix-Tuning
ballball~~
大模型人工智能算法大数据
简介:个人学习分享,如有错误,欢迎批评指正。随着大规模预训练语言模型(如GPT系列、BERT等)的广泛应用,如何高效、经济地针对特定任务对这些模型进行微调(Fine-Tuning)成为研究热点。传统的微调方法通常需要调整模型的大量参数,导致计算资源消耗大、适应新任务的速度慢。为了解决这一问题,Prefix-Tuning(前缀调优)作为一种高效的微调技术被提出,旨在通过引入少量可训练的前缀参数,达到
- 红色用 RGB 16进制表示的值
BlueBirdssh
RGB颜色值
**红色**在RGB颜色模型中,表示为**#FF0000**(16进制表示)。以下是详细解释:---###1.**RGB模型**RGB模型由**红(Red)**、**绿(Green)**和**蓝(Blue)**三种颜色组成,每种颜色的值范围是0到255(十进制),或者**00到FF**(十六进制)。-红色的RGB值为:-红色(R)=255(十进制)=FF(十六进制)-绿色(G)=0(十进制)=00
- 【Statsmodels和SciPy介绍与常用方法】
机器学习司猫白
scipystatsmodels统计
Statsmodels库介绍与常用方法Statsmodels是一个强大的Python库,专注于统计建模和数据分析,广泛应用于经济学、金融、生物统计等领域。它提供了丰富的统计模型、假设检验和数据探索工具,适合进行回归分析、时间序列分析等任务。本文将介绍Statsmodels的核心功能,并通过代码示例展示其常用方法。Statsmodels简介Statsmodels建立在NumPy和SciPy的基础上,
- star31.6k,Aider:让代码编写如虎添翼的终端神器
ider是一款运行在终端中的AI结对编程工具,它能与大型语言模型(LLM)无缝协作,直接在您的本地Git仓库中编辑代码。无论是启动新项目,还是优化现有代码库,Aider都能成为您最得力的助手。它支持Claude3.5Sonnet、DeepSeekV3、GPT-4o等顶级AI模型,几乎可以连接任何LLM,让编程体验如虎添翼。Stars数35,188Forks数3,230主要特点Git操作:Aider
- ViP-LLaVA: 使大型多模态模型理解任意视觉提示
AI专题精讲
Paper阅读多模态人工智能AI
摘要现有的大型视觉-语言多模态模型主要关注整体图像理解,但在实现区域特定的理解方面仍存在显著差距。目前,使用文本坐标或空间编码的方法通常无法为视觉提示提供用户友好的接口。为了解决这个问题,我们提出了一种新颖的多模态模型,能够解码任意(自由形式)视觉提示。这使得用户可以通过自然提示(如“红色边框”或“指向箭头”)直观地标记图像并与模型互动。我们的简单设计直接将视觉标记叠加在RGB图像上,避免了复杂的
- Enum用法
不懂事的小屁孩
enum
以前的时候知道enum,但是真心不怎么用,在实际开发中,经常会用到以下代码:
protected final static String XJ = "XJ";
protected final static String YHK = "YHK";
protected final static String PQ = "PQ";
- 【Spark九十七】RDD API之aggregateByKey
bit1129
spark
1. aggregateByKey的运行机制
/**
* Aggregate the values of each key, using given combine functions and a neutral "zero value".
* This function can return a different result type
- hive创建表是报错: Specified key was too long; max key length is 767 bytes
daizj
hive
今天在hive客户端创建表时报错,具体操作如下
hive> create table test2(id string);
FAILED: Execution Error, return code 1 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.DDLTask. MetaException(message:javax.jdo.JDODataSto
- Map 与 JavaBean之间的转换
周凡杨
java自省转换反射
最近项目里需要一个工具类,它的功能是传入一个Map后可以返回一个JavaBean对象。很喜欢写这样的Java服务,首先我想到的是要通过Java 的反射去实现匿名类的方法调用,这样才可以把Map里的值set 到JavaBean里。其实这里用Java的自省会更方便,下面两个方法就是一个通过反射,一个通过自省来实现本功能。
1:JavaBean类
1 &nb
- java连接ftp下载
g21121
java
有的时候需要用到java连接ftp服务器下载,上传一些操作,下面写了一个小例子。
/** ftp服务器地址 */
private String ftpHost;
/** ftp服务器用户名 */
private String ftpName;
/** ftp服务器密码 */
private String ftpPass;
/** ftp根目录 */
private String f
- web报表工具FineReport使用中遇到的常见报错及解决办法(二)
老A不折腾
finereportweb报表java报表总结
抛砖引玉,希望大家能把自己整理的问题及解决方法晾出来,Mark一下,利人利己。
出现问题先搜一下文档上有没有,再看看度娘有没有,再看看论坛有没有。有报错要看日志。下面简单罗列下常见的问题,大多文档上都有提到的。
1、没有返回数据集:
在存储过程中的操作语句之前加上set nocount on 或者在数据集exec调用存储过程的前面加上这句。当S
- linux 系统cpu 内存等信息查看
墙头上一根草
cpu内存liunx
1 查看CPU
1.1 查看CPU个数
# cat /proc/cpuinfo | grep "physical id" | uniq | wc -l
2
**uniq命令:删除重复行;wc –l命令:统计行数**
1.2 查看CPU核数
# cat /proc/cpuinfo | grep "cpu cores" | u
- Spring中的AOP
aijuans
springAOP
Spring中的AOP
Written by Tony Jiang @ 2012-1-18 (转)何为AOP
AOP,面向切面编程。
在不改动代码的前提下,灵活的在现有代码的执行顺序前后,添加进新规机能。
来一个简单的Sample:
目标类:
[java]
view plain
copy
print
?
package&nb
- placeholder(HTML 5) IE 兼容插件
alxw4616
JavaScriptjquery jQuery插件
placeholder 这个属性被越来越频繁的使用.
但为做HTML 5 特性IE没能实现这东西.
以下的jQuery插件就是用来在IE上实现该属性的.
/**
* [placeholder(HTML 5) IE 实现.IE9以下通过测试.]
* v 1.0 by oTwo 2014年7月31日 11:45:29
*/
$.fn.placeholder = function
- Object类,值域,泛型等总结(适合有基础的人看)
百合不是茶
泛型的继承和通配符变量的值域Object类转换
java的作用域在编程的时候经常会遇到,而我经常会搞不清楚这个
问题,所以在家的这几天回忆一下过去不知道的每个小知识点
变量的值域;
package 基础;
/**
* 作用域的范围
*
* @author Administrator
*
*/
public class zuoyongyu {
public static vo
- JDK1.5 Condition接口
bijian1013
javathreadConditionjava多线程
Condition 将 Object 监视器方法(wait、notify和 notifyAll)分解成截然不同的对象,以便通过将这些对象与任意 Lock 实现组合使用,为每个对象提供多个等待 set (wait-set)。其中,Lock 替代了 synchronized 方法和语句的使用,Condition 替代了 Object 监视器方法的使用。
条件(也称为条件队列或条件变量)为线程提供了一
- 开源中国OSC源创会记录
bijian1013
hadoopsparkMemSQL
一.Strata+Hadoop World(SHW)大会
是全世界最大的大数据大会之一。SHW大会为各种技术提供了深度交流的机会,还会看到最领先的大数据技术、最广泛的应用场景、最有趣的用例教学以及最全面的大数据行业和趋势探讨。
二.Hadoop
&nbs
- 【Java范型七】范型消除
bit1129
java
范型是Java1.5引入的语言特性,它是编译时的一个语法现象,也就是说,对于一个类,不管是范型类还是非范型类,编译得到的字节码是一样的,差别仅在于通过范型这种语法来进行编译时的类型检查,在运行时是没有范型或者类型参数这个说法的。
范型跟反射刚好相反,反射是一种运行时行为,所以编译时不能访问的变量或者方法(比如private),在运行时通过反射是可以访问的,也就是说,可见性也是一种编译时的行为,在
- 【Spark九十四】spark-sql工具的使用
bit1129
spark
spark-sql是Spark bin目录下的一个可执行脚本,它的目的是通过这个脚本执行Hive的命令,即原来通过
hive>输入的指令可以通过spark-sql>输入的指令来完成。
spark-sql可以使用内置的Hive metadata-store,也可以使用已经独立安装的Hive的metadata store
关于Hive build into Spark
- js做的各种倒计时
ronin47
js 倒计时
第一种:精确到秒的javascript倒计时代码
HTML代码:
<form name="form1">
<div align="center" align="middle"
- java-37.有n 个长为m+1 的字符串,如果某个字符串的最后m 个字符与某个字符串的前m 个字符匹配,则两个字符串可以联接
bylijinnan
java
public class MaxCatenate {
/*
* Q.37 有n 个长为m+1 的字符串,如果某个字符串的最后m 个字符与某个字符串的前m 个字符匹配,则两个字符串可以联接,
* 问这n 个字符串最多可以连成一个多长的字符串,如果出现循环,则返回错误。
*/
public static void main(String[] args){
- mongoDB安装
开窍的石头
mongodb安装 基本操作
mongoDB的安装
1:mongoDB下载 https://www.mongodb.org/downloads
2:下载mongoDB下载后解压
 
- [开源项目]引擎的关键意义
comsci
开源项目
一个系统,最核心的东西就是引擎。。。。。
而要设计和制造出引擎,最关键的是要坚持。。。。。。
现在最先进的引擎技术,也是从莱特兄弟那里出现的,但是中间一直没有断过研发的
 
- 软件度量的一些方法
cuiyadll
方法
软件度量的一些方法http://cuiyingfeng.blog.51cto.com/43841/6775/在前面我们已介绍了组成软件度量的几个方面。在这里我们将先给出关于这几个方面的一个纲要介绍。在后面我们还会作进一步具体的阐述。当我们不从高层次的概念级来看软件度量及其目标的时候,我们很容易把这些活动看成是不同而且毫不相干的。我们现在希望表明他们是怎样恰如其分地嵌入我们的框架的。也就是我们度量的
- XSD中的targetNameSpace解释
darrenzhu
xmlnamespacexsdtargetnamespace
参考链接:
http://blog.csdn.net/colin1014/article/details/357694
xsd文件中定义了一个targetNameSpace后,其内部定义的元素,属性,类型等都属于该targetNameSpace,其自身或外部xsd文件使用这些元素,属性等都必须从定义的targetNameSpace中找:
例如:以下xsd文件,就出现了该错误,即便是在一
- 什么是RAID0、RAID1、RAID0+1、RAID5,等磁盘阵列模式?
dcj3sjt126com
raid
RAID 1又称为Mirror或Mirroring,它的宗旨是最大限度的保证用户数据的可用性和可修复性。 RAID 1的操作方式是把用户写入硬盘的数据百分之百地自动复制到另外一个硬盘上。由于对存储的数据进行百分之百的备份,在所有RAID级别中,RAID 1提供最高的数据安全保障。同样,由于数据的百分之百备份,备份数据占了总存储空间的一半,因而,Mirror的磁盘空间利用率低,存储成本高。
Mir
- yii2 restful web服务快速入门
dcj3sjt126com
PHPyii2
快速入门
Yii 提供了一整套用来简化实现 RESTful 风格的 Web Service 服务的 API。 特别是,Yii 支持以下关于 RESTful 风格的 API:
支持 Active Record 类的通用API的快速原型
涉及的响应格式(在默认情况下支持 JSON 和 XML)
支持可选输出字段的定制对象序列化
适当的格式的数据采集和验证错误
- MongoDB查询(3)——内嵌文档查询(七)
eksliang
MongoDB查询内嵌文档MongoDB查询内嵌数组
MongoDB查询内嵌文档
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2177301 一、概述
有两种方法可以查询内嵌文档:查询整个文档;针对键值对进行查询。这两种方式是不同的,下面我通过例子进行分别说明。
二、查询整个文档
例如:有如下文档
db.emp.insert({
&qu
- android4.4从系统图库无法加载图片的问题
gundumw100
android
典型的使用场景就是要设置一个头像,头像需要从系统图库或者拍照获得,在android4.4之前,我用的代码没问题,但是今天使用android4.4的时候突然发现不灵了。baidu了一圈,终于解决了。
下面是解决方案:
private String[] items = new String[] { "图库","拍照" };
/* 头像名称 */
- 网页特效大全 jQuery等
ini
JavaScriptjquerycsshtml5ini
HTML5和CSS3知识和特效
asp.net ajax jquery实例
分享一个下雪的特效
jQuery倾斜的动画导航菜单
选美大赛示例 你会选谁
jQuery实现HTML5时钟
功能强大的滚动播放插件JQ-Slide
万圣节快乐!!!
向上弹出菜单jQuery插件
htm5视差动画
jquery将列表倒转顺序
推荐一个jQuery分页插件
jquery animate
- swift objc_setAssociatedObject block(version1.2 xcode6.4)
啸笑天
version
import UIKit
class LSObjectWrapper: NSObject {
let value: ((barButton: UIButton?) -> Void)?
init(value: (barButton: UIButton?) -> Void) {
self.value = value
- Aegis 默认的 Xfire 绑定方式,将 XML 映射为 POJO
MagicMa_007
javaPOJOxmlAegisxfire
Aegis 是一个默认的 Xfire 绑定方式,它将 XML 映射为 POJO, 支持代码先行的开发.你开发服 务类与 POJO,它为你生成 XML schema/wsdl
XML 和 注解映射概览
默认情况下,你的 POJO 类被是基于他们的名字与命名空间被序列化。如果
- js get max value in (json) Array
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境max纵观千象
// Max value in Array
var arr = [1,2,3,5,3,2];Math.max.apply(null, arr); // 5
// Max value in Jaon Array
var arr = [{"x":"8/11/2009","y":0.026572007},{"x"
- XMLhttpRequest 请求 XML,JSON ,POJO 数据
Luob.
POJOjsonAjaxxmlXMLhttpREquest
在使用XMlhttpRequest对象发送请求和响应之前,必须首先使用javaScript对象创建一个XMLHttpRquest对象。
var xmlhttp;
function getXMLHttpRequest(){
if(window.ActiveXObject){
xmlhttp:new ActiveXObject("Microsoft.XMLHTTP
- jquery
wuai
jquery
以下防止文档在完全加载之前运行Jquery代码,否则会出现试图隐藏一个不存在的元素、获得未完全加载的图像的大小 等等
$(document).ready(function(){
jquery代码;
});
<script type="text/javascript" src="c:/scripts/jquery-1.4.2.min.js&quo