- 腾讯云大模型知识引擎×DeepSeek赋能文旅
繁依Fanyi
python
腾讯云大模型知识引擎×DeepSeek赋能文旅——以合肥文旅为例的技术革新与实践路径一、技术底座:知识引擎与DeepSeek的融合逻辑腾讯云大模型知识引擎与DeepSeek模型的结合,本质上是**“知识库+检索增强生成(RAG)+实时联网能力”**的技术框架升级。通过三步调用API接口,开发者可快速搭建基于DeepSeek的文旅智能应用。其核心优势包括:动态知识更新:突破传统大模型预训练数据的时间
- huggingface/pytorch-image-models
GarryLau
ML&DLpytorchpythonhuggingface
huggingface/pytorch-image-models1.使用技巧1.1.训练指令单卡:pythontrain.py--pretrained--input-size3224224--mean000--std111--batch-size128--validation-batch-size128--color-jitter-prob0.2--grayscale-prob0.2--gauss
- Docker--构建镜像
小李学不完
Docker容器技术eureka开发语言docker运维
一、基于容器生成镜像容器启动后是可写的,所有写操作都保存在顶部的可写层中。可以通过dockercommit命令将现有的容器进行提交来生成新的镜像。具体的实现原理是通过对可写层的修改生成新的镜像,因为联合文件系统所允许的层数是有限的,建议通过Dockerfile构建镜像。dockercommit命令用于从容器中创建一个新的镜像,其语法dockercommit[选项]容器[仓库[:标签]]-a选项指定
- PyTorch `.pth` 转 ONNX:从模型训练到跨平台部署
MO__YE
人工智能
PyTorch.pth转ONNX:从模型训练到跨平台部署在深度学习里,模型的格式决定了它的可用性。如果你是PyTorch用户,你可能熟悉.pth文件,它用于存储训练好的模型。但当你想在不同的环境(如TensorRT、OpenVINO、ONNXRuntime)部署模型时,.pth可能并不适用。这时,ONNX(OpenNeuralNetworkExchange)就必不可少。本文目录:什么是.pth文件
- 什么是Scaling Laws(缩放定律);DeepSeek的Scaling Laws
ZhangJiQun&MXP
教学2024大模型以及算力2021论文人工智能自然语言处理神经网络语言模型深度学习
什么是ScalingLaws(缩放定律)ScalingLaws(缩放定律)在人工智能尤其是深度学习领域具有重要意义,以下是相关介绍及示例:定义与内涵ScalingLaws主要描述了深度学习模型在规模(如模型参数数量、训练数据量、计算资源等)不断扩大时,模型性能与这些规模因素之间的定量关系。它表明,在一定条件下,模型的性能会随着模型规模的增加而以某种可预测的方式提升,通常表现为模型的损失函数值随模型
- 智能算力中心万卡GPU集群架构深度解析
科技互联人生
科技数码人工智能人工智能gpu算力硬件架构
智能算力中心万卡GPU集群架构深度分析 自ChatGPT发布,科技界大模型竞赛如火如荼。数据成新生产要素,算力成新基础能源,大模型成新生产工具,“AI+”转型势不可挡。模型参数量突破万亿,对算力需求升级,超万卡集群成基建竞赛标配。超万卡集群缩短训练时间,加速迭代,助力市场趋势应对。在超万卡集群中,高效稳定地训练大模型面临双重挑战:确保集群算力最大化、网
- PyTorch `.pth` 转 ONNX:从模型训练到跨平台部署
MO__YE
pytorch人工智能python
PyTorch.pth转ONNX:从模型训练到跨平台部署在深度学习里,模型的格式决定了它的可用性。如果你是PyTorch用户,你可能熟悉.pth文件,它用于存储训练好的模型。但当你想在不同的环境(如TensorRT、OpenVINO、ONNXRuntime)部署模型时,.pth可能并不适用。这时,ONNX(OpenNeuralNetworkExchange)就必不可少。本文目录:什么是.pth文件
- GDOI2008 指纹 题解
搂鱼114514
算法
题意有nnn张图片,第iii张图片有A,B,C,DA,B,C,DA,B,C,D四个元素。称一张图片是累赘的:有两张图片x,yx,yx,y,如果xxx有至少三个元素大于yyy所对应的三个元素,那个yyy就是累赘的。例如x(A,B,C,D)=(2,3,3,4),y(A,B,C,D)=(4,2,5,6)x(A,B,C,D)=(2,3,3,4),\y(A,B,C,D)=(4,2,5,6)x(A,B,C,D
- 2023年09月 GESP等级认证Python编程(三级)试题解析
编程小伙伴测评网
CCF编程能力等级认证GESPPython三四级真题解析python开发语言算法少儿编程青少年编程数据结构排序算法
【单选题】(每题2分)1、人们所使用的手机上安装的App通常指的是?()A、一款操作系统B、一款应用软件C、一种通话设备D、以上都不对正确答案:B试题解析:人们所使用的手机上安装的App通常指的是一款应用软件。App
- 如何训练LLM“思考”(像o1和DeepSeek-R1一样, 高级推理模型解析
果冻人工智能
AI员工人工智能chatgpt深度学习
2024年9月,OpenAI发布了它的o1模型,该模型基于大规模强化学习训练,赋予了它“高级推理”能力。不幸的是,他们是如何做到这一点的细节从未被公开披露。然而,今天,DeepSeek(一个AI研究实验室)成功复现了这种推理行为,并公开了他们方法的完整技术细节。在这篇文章中,我将讨论这一创新背后的关键思想,并描述它们在底层是如何运作的。一台会思考的笔记本电脑OpenAI的o1模型标志着训练大语言模
- 商汤绝影端到端自动驾驶的迭代优化
AGI大模型与大数据研究院
计算机软件编程原理与应用实践javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
自动驾驶,端到端,迭代优化,深度学习,感知,规划,控制,模型训练,数据增强,模型微调1.背景介绍随着人工智能和计算机视觉技术的飞速发展,自动驾驶汽车从科幻走进了现实。商汤科技推出的绝影端到端自动驾驶系统,就是其中的佼佼者。本文将深入剖析商汤绝影端到端自动驾驶系统的迭代优化过程,帮助读者理解其背后的技术原理和架构设计。2.核心概念与联系商汤绝影端到端自动驾驶系统的核心架构如下:graphLRA[感知
- 【华为OD机考】华为OD笔试真题解析(11)--对称美学
油泼辣子多加
华为OD真题解析华为od
题目描述对称就是最大的美学,现有一道关于对称字符串的美学。已知:第1个字符串:R第2个字符串:BR第3个字符串:RBBR第4个字符串:BRRBRBBR第5个字符串:RBBRBRRBBRRBRBBR相信你已经发现规律了,没错!就是第i个字符串=第i-1个字符串的取反+第i-1个字符串,其中取反是R->B、B->R。现在告诉你n和k,让你求得第n个字符串的第k个字符是多少。(k的编号从0开始)输入描述
- C语言.h头文件的写法
佩佩(@ 。 @)
c语言开发语言
头文件的内容#ifndef__SEQUENCE_LIST_H//定义以防止递归包含#define__SEQUENCE_LIST_H//(1)、其它头文件#include#include#include#include//(2)、宏定义(函数、变量、常量)//(3)、自定义类型(结构体、联合体、枚举、函数指针类型等...)//顺序表的管理结构体typedefstructsequence_list{i
- 2. 从HuggingFace下载千问模型、数据、微调并运行
ApiChain
gpt大模型语言模型人工智能python
视频链接(1)3.从HuggingFace下载千问模型、数据、微调并运行(上)_哔哩哔哩_bilibili在本课程中,我们将带你下载并本地运行一个大模型,进行模型的微调训练等,视频播放量525、弹幕量0、点赞数4、投硬币枚数2、收藏人数11、转发人数2,视频作者jiangliuer3264,作者简介,相关视频:3.从HuggingFace下载千问模型、数据、微调并运行(下),6.租赁GPU服务器并
- redis 3.2.100无法在windows后台运行问题解决redis-server --service-install redis.windows.conf --loglevel verbos报错
L9009121314
笔记redis数据库windows其他经验分享
1.背景windows下的redis安装后可在安装目录下双击redis-server.exe启动(也可在cmd命令窗口redis-server.exeredis.windows.conf,注:加了redis.windows.conf就指定启动配置文件为redis.windows.conf,不加就用默认的),但是得保持命令窗口不关闭,很是碍眼。那有什么办法让redis可以关闭命令窗口后台运行呢?2.
- 解剖DeepSeek四把刀,一场深到源码,大到行业,细到人心盛宴
leluckys
AI大模型AI编程
在拆解DeepSeek源码后,会发现几个颠覆行业认知的真相。这个号称“用十分之一算力吊打GPT-4”的国产大模型,藏着令人拍案叫绝的工程智慧,却也暗藏致命软肋。第一刀:切开开源表象,DeepSeek确实把代码仓库甩上了GitHub,但这套开源策略藏着精妙算计。他们公开的是经过蒸馏的“成品模型”,而非原始训练框架:就像给你组装好的乐高战舰,却藏起了设计图纸。这种半开放式开源既能吸引开发者构建生态,又
- Trae 项目常见问题解决方案
强和毓Hadley
Trae项目常见问题解决方案trae:postbox:MinimalisticFetchbasedHTTPclient项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/tr/trae项目基础介绍Trae是一个基于FetchAPI的极简HTTP客户端,旨在提供一个简单、轻量级的HTTP请求工具。该项目的主要编程语言是TypeScript和JavaScript。Trae的设计理念
- CSDN C知道接入DeepSeek-R1满血版,赋能开发者高效智能编程与问题解决
CSDN资讯
人工智能
CSDN宣布旗下C知道产品将接入深度求索(DeepSeek)人工智能大模型,通过植入“深度思考模式”,全面升级用户的AI搜索体验,重新定义智能编程场景。“CSDN积极整合行业顶尖技术能力,现已引入以DeepSeek为代表的推理大模型,并与C知道AI搜索产品深度融合,致力于为开发者提供更高效、更智能的技术解决方案与学习辅助工具,助力开发者提升效率、解决技术难题。”CSDN技术负责人表示,持续升级的A
- c#l联合halcon3D程序
圣诞老人实习生
c#计算机视觉
可以读取halcon3d的om3格式,以及比较通用的ply格式disptext函数报错,所以字都去掉了,各位看官凑合看吧接下来准备看下3D匹配以及无序抓取
- 新的 OpenWrt RCE 漏洞曝光,影响数百万台网络设备
m0_74079109
网络安全
执行摘要随着物联网的不断发展,物联网安全也越来越受到关注。自2016年下半年的Mirai僵尸网络攻击事件之后,物联网相关的威胁层出不穷,多个在野漏洞被攻击者所利用,多个僵尸网络相继被研究人员发现。今年,绿盟科技和国家互联网应急中心(CNCERT)联合发布了物联网安全年报,旨在让大家对2020年物联网相关的安全事件、资产、脆弱性和威胁情况有一个全面的认识。报告中的主要内容如下:第一章对2020年出现
- SFT(监督微调)和RLHF(基于人类反馈的强化学习)的区别
钟小宇
LLM人工智能语言模型
SFT(监督微调)和RLHF(基于人类反馈的强化学习)的区别STF(SupervisedFine-Tuning)和RLHF(ReinforcementLearningfromHumanFeedback)是两种不同的模型训练方法,分别用于不同的阶段和目的。以下是它们的主要区别:1.方法概述STF(监督微调):定义:STF是指在已经预训练好的模型基础上,使用标注好的数据进一步训练模型,使其在特定任务上
- 【机器学习】半监督和无监督极限学习机SS-US-ELM附Matlab代码
默默科研仔
粉丝福利机器学习人工智能
标题:【机器学习】半监督和无监督极限学习机SS-US-ELM附Matlab代码一、引言1.1研究背景和意义概述研究的背景以及该研究在领域内的重要性。1.2研究现状分析当前领域的研究进展和存在的问题。二、极限学习机(ELM)基本原理2.1ELM的基本模型描述ELM的基本模型结构和工作原理。2.2ELM的学习过程介绍ELM的学习算法和训练过程。三、半监督极限学习机(SS-ELM)3.1SS-ELM的提
- DeepSeek为什么超越了OpenAI
deepseek
DeepSeek的超越源于四大关键差异:技术架构的垂直整合优势、数据策略的动态闭环设计、商业模式的场景化落地能力、行业定位的差异化突围。其中,技术架构的突破最具革命性——DeepSeek创造性地采用"混合专家系统+领域预训练"架构,在特定领域的推理效率比OpenAI的GPT-4提升40%以上(根据2023年MLPerch基准测试)。这种技术路线选择,使其在医疗诊断、工业质检等垂直场景的准确率达到9
- DeepSeek的训练与优化流程
程序猿000001号
DeepSeek训练优化
DeepSeek的训练与优化流程一、数据工程体系1.多模态数据融合处理动态数据湖架构:实时摄入互联网文本、科学论文、专利文献、传感器数据等20+数据源日均处理原始数据量达1.2PB,支持200+文件格式自动解析智能清洗流水线:基于大模型的语义去重算法,重复数据识别准确率99.6%创新应用对抗网络生成噪声数据,增强模型鲁棒性专利级数据质量评估体系(DQAS3.0)包含87个质量维度2.知识增强处理结
- 小爱音箱连接电脑外放之后,浏览器网页视频暂停播放后,音箱整体没声音问题解决
ShyTan
电脑音视频
背景22年买的小爱音箱增强版play,小爱音箱连接电脑外放之后,浏览器网页视频暂停播放后,音箱整体没声音(一边打着游戏,一边听歌,一边放视频,视频一暂停,什么声音都没了,视频继续播放,游戏和歌曲的声音就出来了),我以为是我的联想r7000p笔记本不兼容,平时小爱音箱也一直当智能助手来着,就没研究。今天突然想用小爱音箱当外放设备,解决一下这个bug。解决小爱音箱连接电脑后,进入设备与打印机管理页面,
- 机器学习基本篇
胖胖的小肥猫
机器学习
1基本概念机器学习,分为回归,分类,聚类,降维有监督学习回归,分类,有特征,有标签,进行训练,然后对新数据进行预测无监督学习聚类,降维。题目越多,训练越好,2基本流程数据预处理——模型训练与评估可以优化为获取数据——数据预处理——EDA分析——特征工程——模型训练——可解释性分析2.0数据获取利用kaggle,天池等平台的开源数据,2.1预处理目的:让数据更符合逻辑让数据更容易计算借助函数实现变换
- deepseek本地部署后做微调训练实现智能对话的一些建议
慧香一格
AI学习deepseek服务器AI
在本地部署大模型后,进行微调和训练以实现智能对话,通常需要按照以下步骤操作。以下是详细的指导内容:1.准备数据集在微调大模型之前,需要准备适合的训练数据集。数据集应满足以下要求:格式:通常使用JSONL(JSONLines)格式,每行包含一个训练样本。内容:数据应包含对话的上下文和目标输出,例如:{"context":"你好!今天天气不错。","response":"是的,天气很好,适合出去走走。
- 中国信通院联合中国电促会开展电力行业企业开源典型实践案例征集
科技云报道
开源云计算开源软件
自2021年被首次写入国家“十四五”规划以来,开源技术发展凭借其平等、开放、协作、共享的优秀创作模式,正持续成为推动数字技术创新、优化软件生产模式、赋能传统行业转型升级、助力企业降本增效的重要引擎。电力是国民经济的重要基础性产业,数字化建设水平居于各行业前列,电力工控、信息化建设等领域为开源技术的发展与应用创造了良好的条件,同时也亟需通过开源技术促进和提升电力行业的创新与发展。电力行业企业开源典型
- 机器学习和线性回归、softmax回归
小名叫咸菜
人工智能线性回归
监督学习监督学习(supervisedlearning)擅⻓在“给定输⼊特征”的情况下预测标签。每个“特征-标签”对都称为一个样本(example)。我们的目标是生成一个模型,能够将任何输⼊特征映射到标签(即预测)。回归——平方误差损失函数回归(regression)是最简单的监督学习任务之一。分类——交叉熵样本属于“哪一类”的问题称为分类问题回归是训练一个回归函数来输出一个数值;分类是训练一个分
- 2024山东省职业院校技能大赛“网络空间安全”赛题及赛题解析(超详细)_2024年山东省职业院校技能大赛中职组网络安全赛项竞赛样题(2)
2401_84252820
程序员安全web安全
如何自学黑客&网络安全黑客零基础入门学习路线&规划初级黑客1、网络安全理论知识(2天)①了解行业相关背景,前景,确定发展方向。②学习网络安全相关法律法规。③网络安全运营的概念。④等保简介、等保规定、流程和规范。(非常重要)2、渗透测试基础(一周)①渗透测试的流程、分类、标准②信息收集技术:主动/被动信息搜集、Nmap工具、GoogleHacking③漏洞扫描、漏洞利用、原理,利用方法、工具(MSF
- redis学习笔记——不仅仅是存取数据
Everyday都不同
returnSourceexpire/delincr/lpush数据库分区redis
最近项目中用到比较多redis,感觉之前对它一直局限于get/set数据的层面。其实作为一个强大的NoSql数据库产品,如果好好利用它,会带来很多意想不到的效果。(因为我搞java,所以就从jedis的角度来补充一点东西吧。PS:不一定全,只是个人理解,不喜勿喷)
1、关于JedisPool.returnSource(Jedis jeids)
这个方法是从red
- SQL性能优化-持续更新中。。。。。。
atongyeye
oraclesql
1 通过ROWID访问表--索引
你可以采用基于ROWID的访问方式情况,提高访问表的效率, , ROWID包含了表中记录的物理位置信息..ORACLE采用索引(INDEX)实现了数据和存放数据的物理位置(ROWID)之间的联系. 通常索引提供了快速访问ROWID的方法,因此那些基于索引列的查询就可以得到性能上的提高.
2 共享SQL语句--相同的sql放入缓存
3 选择最有效率的表
- [JAVA语言]JAVA虚拟机对底层硬件的操控还不完善
comsci
JAVA虚拟机
如果我们用汇编语言编写一个直接读写CPU寄存器的代码段,然后利用这个代码段去控制被操作系统屏蔽的硬件资源,这对于JVM虚拟机显然是不合法的,对操作系统来讲,这样也是不合法的,但是如果是一个工程项目的确需要这样做,合同已经签了,我们又不能够这样做,怎么办呢? 那么一个精通汇编语言的那种X客,是否在这个时候就会发生某种至关重要的作用呢?
&n
- lvs- real
男人50
LVS
#!/bin/bash
#
# Script to start LVS DR real server.
# description: LVS DR real server
#
#. /etc/rc.d/init.d/functions
VIP=10.10.6.252
host='/bin/hostname'
case "$1" in
sta
- 生成公钥和私钥
oloz
DSA安全加密
package com.msserver.core.util;
import java.security.KeyPair;
import java.security.PrivateKey;
import java.security.PublicKey;
import java.security.SecureRandom;
public class SecurityUtil {
- UIView 中加入的cocos2d,背景透明
374016526
cocos2dglClearColor
要点是首先pixelFormat:kEAGLColorFormatRGBA8,必须有alpha层才能透明。然后view设置为透明glView.opaque = NO;[director setOpenGLView:glView];[self.viewController.view setBackgroundColor:[UIColor clearColor]];[self.viewControll
- mysql常用命令
香水浓
mysql
连接数据库
mysql -u troy -ptroy
备份表
mysqldump -u troy -ptroy mm_database mm_user_tbl > user.sql
恢复表(与恢复数据库命令相同)
mysql -u troy -ptroy mm_database < user.sql
备份数据库
mysqldump -u troy -ptroy
- 我的架构经验系列文章 - 后端架构 - 系统层面
agevs
JavaScriptjquerycsshtml5
系统层面:
高可用性
所谓高可用性也就是通过避免单独故障加上快速故障转移实现一旦某台物理服务器出现故障能实现故障快速恢复。一般来说,可以采用两种方式,如果可以做业务可以做负载均衡则通过负载均衡实现集群,然后针对每一台服务器进行监控,一旦发生故障则从集群中移除;如果业务只能有单点入口那么可以通过实现Standby机加上虚拟IP机制,实现Active机在出现故障之后虚拟IP转移到Standby的快速
- 利用ant进行远程tomcat部署
aijuans
tomcat
在javaEE项目中,需要将工程部署到远程服务器上,如果部署的频率比较高,手动部署的方式就比较麻烦,可以利用Ant工具实现快捷的部署。这篇博文详细介绍了ant配置的步骤(http://www.cnblogs.com/GloriousOnion/archive/2012/12/18/2822817.html),但是在tomcat7以上不适用,需要修改配置,具体如下:
1.配置tomcat的用户角色
- 获取复利总收入
baalwolf
获取
public static void main(String args[]){
int money=200;
int year=1;
double rate=0.1;
&
- eclipse.ini解释
BigBird2012
eclipse
大多数java开发者使用的都是eclipse,今天感兴趣去eclipse官网搜了一下eclipse.ini的配置,供大家参考,我会把关键的部分给大家用中文解释一下。还是推荐有问题不会直接搜谷歌,看官方文档,这样我们会知道问题的真面目是什么,对问题也有一个全面清晰的认识。
Overview
1、Eclipse.ini的作用
Eclipse startup is controlled by th
- AngularJS实现分页功能
bijian1013
JavaScriptAngularJS分页
对于大多数web应用来说显示项目列表是一种很常见的任务。通常情况下,我们的数据会比较多,无法很好地显示在单个页面中。在这种情况下,我们需要把数据以页的方式来展示,同时带有转到上一页和下一页的功能。既然在整个应用中这是一种很常见的需求,那么把这一功能抽象成一个通用的、可复用的分页(Paginator)服务是很有意义的。
&nbs
- [Maven学习笔记三]Maven archetype
bit1129
ArcheType
archetype的英文意思是原型,Maven archetype表示创建Maven模块的模版,比如创建web项目,创建Spring项目等等.
mvn archetype提供了一种命令行交互式创建Maven项目或者模块的方式,
mvn archetype
1.在LearnMaven-ch03目录下,执行命令mvn archetype:gener
- 【Java命令三】jps
bit1129
Java命令
jps很简单,用于显示当前运行的Java进程,也可以连接到远程服务器去查看
[hadoop@hadoop bin]$ jps -help
usage: jps [-help]
jps [-q] [-mlvV] [<hostid>]
Definitions:
<hostid>: <hostname>[:
- ZABBIX2.2 2.4 等各版本之间的兼容性
ronin47
zabbix更新很快,从2009年到现在已经更新多个版本,为了使用更多zabbix的新特性,随之而来的便是升级版本,zabbix版本兼容性是必须优先考虑的一点 客户端AGENT兼容
zabbix1.x到zabbix2.x的所有agent都兼容zabbix server2.4:如果你升级zabbix server,客户端是可以不做任何改变,除非你想使用agent的一些新特性。 Zabbix代理(p
- unity 3d还是cocos2dx哪个适合游戏?
brotherlamp
unity自学unity教程unity视频unity资料unity
unity 3d还是cocos2dx哪个适合游戏?
问:unity 3d还是cocos2dx哪个适合游戏?
答:首先目前来看unity视频教程因为是3d引擎,目前对2d支持并不完善,unity 3d 目前做2d普遍两种思路,一种是正交相机,3d画面2d视角,另一种是通过一些插件,动态创建mesh来绘制图形单元目前用的较多的是2d toolkit,ex2d,smooth moves,sm2,
- 百度笔试题:一个已经排序好的很大的数组,现在给它划分成m段,每段长度不定,段长最长为k,然后段内打乱顺序,请设计一个算法对其进行重新排序
bylijinnan
java算法面试百度招聘
import java.util.Arrays;
/**
* 最早是在陈利人老师的微博看到这道题:
* #面试题#An array with n elements which is K most sorted,就是每个element的初始位置和它最终的排序后的位置的距离不超过常数K
* 设计一个排序算法。It should be faster than O(n*lgn)。
- 获取checkbox复选框的值
chiangfai
checkbox
<title>CheckBox</title>
<script type = "text/javascript">
doGetVal: function doGetVal()
{
//var fruitName = document.getElementById("apple").value;//根据
- MySQLdb用户指南
chenchao051
mysqldb
原网页被墙,放这里备用。 MySQLdb User's Guide
Contents
Introduction
Installation
_mysql
MySQL C API translation
MySQL C API function mapping
Some _mysql examples
MySQLdb
- HIVE 窗口及分析函数
daizj
hive窗口函数分析函数
窗口函数应用场景:
(1)用于分区排序
(2)动态Group By
(3)Top N
(4)累计计算
(5)层次查询
一、分析函数
用于等级、百分点、n分片等。
函数 说明
RANK() &nbs
- PHP ZipArchive 实现压缩解压Zip文件
dcj3sjt126com
PHPzip
PHP ZipArchive 是PHP自带的扩展类,可以轻松实现ZIP文件的压缩和解压,使用前首先要确保PHP ZIP 扩展已经开启,具体开启方法就不说了,不同的平台开启PHP扩增的方法网上都有,如有疑问欢迎交流。这里整理一下常用的示例供参考。
一、解压缩zip文件 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11
- 精彩英语贺词
dcj3sjt126com
英语
I'm always here
我会一直在这里支持你
&nb
- 基于Java注解的Spring的IoC功能
e200702084
javaspringbeanIOCOffice
- java模拟post请求
geeksun
java
一般API接收客户端(比如网页、APP或其他应用服务)的请求,但在测试时需要模拟来自外界的请求,经探索,使用HttpComponentshttpClient可模拟Post提交请求。 此处用HttpComponents的httpclient来完成使命。
import org.apache.http.HttpEntity ;
import org.apache.http.HttpRespon
- Swift语法之 ---- ?和!区别
hongtoushizi
?swift!
转载自: http://blog.sina.com.cn/s/blog_71715bf80102ux3v.html
Swift语言使用var定义变量,但和别的语言不同,Swift里不会自动给变量赋初始值,也就是说变量不会有默认值,所以要求使用变量之前必须要对其初始化。如果在使用变量之前不进行初始化就会报错:
var stringValue : String
//
- centos7安装jdk1.7
jisonami
jdkcentos
安装JDK1.7
步骤1、解压tar包在当前目录
[root@localhost usr]#tar -xzvf jdk-7u75-linux-x64.tar.gz
步骤2:配置环境变量
在etc/profile文件下添加
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_75
export CLASSPATH=/usr/java/jdk1.7.0_75/lib
- 数据源架构模式之数据映射器
home198979
PHP架构数据映射器datamapper
前面分别介绍了数据源架构模式之表数据入口、数据源架构模式之行和数据入口数据源架构模式之活动记录,相较于这三种数据源架构模式,数据映射器显得更加“高大上”。
一、概念
数据映射器(Data Mapper):在保持对象和数据库(以及映射器本身)彼此独立的情况下,在二者之间移动数据的一个映射器层。概念永远都是抽象的,简单的说,数据映射器就是一个负责将数据映射到对象的类数据。
&nb
- 在Python中使用MYSQL
pda158
mysqlpython
缘由 近期在折腾一个小东西须要抓取网上的页面。然后进行解析。将结果放到
数据库中。 了解到
Python在这方面有优势,便选用之。 由于我有台
server上面安装有
mysql,自然使用之。在进行数据库的这个操作过程中遇到了不少问题,这里
记录一下,大家共勉。
python中mysql的调用
百度之后能够通过MySQLdb进行数据库操作。
- 单例模式
hxl1988_0311
java单例设计模式单件
package com.sosop.designpattern.singleton;
/*
* 单件模式:保证一个类必须只有一个实例,并提供全局的访问点
*
* 所以单例模式必须有私有的构造器,没有私有构造器根本不用谈单件
*
* 必须考虑到并发情况下创建了多个实例对象
* */
/**
* 虽然有锁,但是只在第一次创建对象的时候加锁,并发时不会存在效率
- 27种迹象显示你应该辞掉程序员的工作
vipshichg
工作
1、你仍然在等待老板在2010年答应的要提拔你的暗示。 2、你的上级近10年没有开发过任何代码。 3、老板假装懂你说的这些技术,但实际上他完全不知道你在说什么。 4、你干完的项目6个月后才部署到现场服务器上。 5、时不时的,老板在检查你刚刚完成的工作时,要求按新想法重新开发。 6、而最终这个软件只有12个用户。 7、时间全浪费在办公室政治中,而不是用在开发好的软件上。 8、部署前5分钟才开始测试。