- 2025 年,人工智能的发展还是「算力至上」吗?
开心的AI频道
人工智能
算力仍是基础,但不再是唯一关键,从算力至上到多维发展算力:不可或缺的基石从市场数据来看,全球智能算力需求呈现爆发式增长,预计到2025年市场规模将达103.4亿美元,年复合增长率高达17.7%。这一增长的背后,显示出AI应用从“小打小闹”走向真实落地。以大模型为例,训练一个模型需要调用约3万个AI芯片,这种规模的算力需求使得算力基础设施建设成为各国竞相布局的战略重点。工信部等六部门联合发布的《算力
- Gary Marcus对2025年AI的25项预测:AGI的曙光仍未到来?
lilu8888888
人工智能agi百度前端
人工智能领域正经历着前所未有的快速发展,各种新技术层出不穷。然而,并非所有观点都对未来发展持乐观态度。著名人工智能专家GaryMarcus近期发布了他对2025年AI发展的25项预测,其中许多预测都对当前AI技术的局限性提出了警示。本文将深入探讨Marcus的预测,并结合实际案例进行分析,特别关注大型语言模型(LLM)的不足以及其对就业市场的影响。我们还会探讨一些优秀的AI写代码工具,例如Scri
- Lambda架构
leveretz
大数据lambda
原文地址:https://www.cnblogs.com/xiaodf/p/11642555.html首先我们来看一个典型的互联网大数据平台的架构,如下图所示:在这张架构图中,大数据平台里面向用户的在线业务处理组件用褐色标示出来,这部分是属于互联网在线应用的部分,其他蓝色的部分属于大数据相关组件,使用开源大数据产品或者自己开发相关大数据组件。你可以看到,大数据平台由上到下,可分为三个部分:数据采集
- ES聚合分析原理与代码实例讲解
AI大模型应用之禅
AI大模型与大数据计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
ES聚合分析原理与代码实例讲解作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着大数据时代的到来,企业级应用需要处理的数据量呈爆炸式增长。如何从海量数据中快速、高效地提取有价值的信息,成为了数据分析和处理领域的重要课题。Elasticsearch(简称ES)作为一种高性能、可扩展的全文搜索引擎,在处理海量数据、进行高效数
- 大数据技术4:Lambda和Kappa架构区别_lambda架构和kappa架构区别
2401_84181501
大数据架构
Lambda架构缺点:虽然Lambda架构使用起来十分灵活,并且可以适用于很多的应用场景,但在实际应用的时候,Lambda架构也存在着一些不足,主要表现在它的维护很复杂。(1)同样的需求需要开发两套一样的代码:这是Lambda架构最大的问题,两套代码不仅仅意味着开发困难(同样的需求,一个在批处理引擎上实现,一个在流处理引擎上实现,还要分别构造数据测试保证两者结果一致),后期维护更加困难,比如需求变
- Python从0到100(六十一):机器学习实战-实现客户细分
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前言:零基础学Python:Python从0到100最新最全教程。想做这件事情很久了,这次我更新了自己所写过的所有博客,汇集成了Python从0到100,共一百节课,帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识,成为学习学习和学业的先行者!欢迎大家订阅专栏:零基础学Python:Python从0到100最新
- 对于编程零基础,第一个语言是 Python 的人有什么建议?
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在当今数字化时代,编程已成为一项必备技能。无论你是想成为一名专业的软件开发人员,还是希望在数据分析、人工智能等领域有所建树,掌握一门编程语言都是至关重要的第一步。对于许多初学者来说,Python是一个理想的选择。它不仅语法简洁易懂,而且拥有强大的社区支持和丰富的库资源。那么,对于编程零基础且选择Python作为第一门语言的人,有哪些实用的建议呢?1.建立正确的学习心态1.1持之以恒学习编程并不是一
- 智能电动汽车 --- 人工智能(AI)入门
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思考汽车行业人工智能智能电动汽车的三智和三电开发语言数据结构架构智能电动汽车人工智能(AI)入门
我是穿拖鞋的汉子,魔都中坚持长期主义的汽车电子工程师。老规矩,分享一段喜欢的文字,避免自己成为高知识低文化的工程师:简单,单纯,喜欢独处,独来独往,不易合同频过着接地气的生活,除了生存温饱问题之外,没有什么过多的欲望,表面看起来很高冷,内心热情,如果你身边有这样灵性的人,一定要好好珍惜他们眼中有神有光,干净,给人感觉很舒服,有超强的感知能力有形的无形的感知力很强,能感知人的内心变化喜欢独处,好静,
- Redis线上阻塞要如何排查
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一、指令阻塞其他指令因为Redis执行指令是单线程的,因为单次执行速度会非常快,但是如果你让单次执行变慢了,那么也会阻塞后续的指令执行。哪些情况会让指令变慢:1.指令获取的数据很多,比如大数据量下执行keys、hgetall、smembers等指令。我们可以通过查看Redis的慢查找到问题,不要去执行慢查操作2.大Key,我单次查询的的数据过大,也会导致单次执行变慢。所以我们需要拆分大key。ke
- AI大模型书籍推荐丨这本书必看:大语言模型 基础与前沿(附PDF)
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哈喽大家好!很久都没有更新大模型这块的书了,今天给大家说一下这本:《大语言模型:基础与前沿》,本书深入阐述了大语言模型的基本概念和算法、研究前沿以及应用,涵盖大语言模型的广泛主题,从基础到前沿,从方法到应用,涉及从方法论到应用场景方方面面的内容。作者简介熊涛,美国明尼苏达大学双城分校电子与计算机工程博士。曾在多家中美知名高科技公司担任高级管理职位和首席科学家,在人工智能的多个领域,包括大语言模型、
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作者:老余捞鱼原创不易,转载请标明出处及原作者。写在前面的话:本文介绍了我从VSCode转向Cursor的原因,强调了Cursor的人工智能交互流畅性以及其他一些优于VSCode的特性。VSCode是免费的,而且运行起来非常出色。我一直很喜欢VSCode,不过,它与GitHubCopilot等编码助手扩展的交互并不比使用ChatGPT好多少,而且肯定不如Claude。在寻找其他替代方案时,我偶然发
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2024年,人工智能(AI)的发展呈现出诸多引人注目的关键词,深刻地塑造着技术格局、经济模式以及人类社会的方方面面。混合无疑成为这一年AI创新历程中最为显著的特征之一。多模态生成技术在这一年里取得了令人瞩目的不断进步,使得AI能够巧妙地将文本、图像、音频、视频等多种模态的信息进行深度融合与再创造。例如:AI内容创作:AI可以将作者的文字描述转换为生动的图像、视频和配乐,为创作提供更多可能性,让创意
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构建拉曼光谱增强技术与农药"指纹图谱"数据库是农药成分快速检测领域的前沿方向,其核心在于通过纳米材料增强效应和人工智能算法解析,实现对农药分子的高灵敏度、高特异性识别。以下从技术原理、数据库构建、应用场景及挑战四方面深入解析:一、拉曼光谱增强技术原理1.表面增强拉曼散射(SERS)电磁增强机制:利用金/银纳米结构(纳米颗粒、纳米棒、纳米星)的局域表面等离子体共振效应(LSPR),在激光激发下产生"
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2023年7月20日-2023年7月21日2023汽车业数字化大会&制造业数字化大会在佛山顺德盛大开幕!深圳飞速创软科技有限公司如邀参加展会。本次大会聚焦于数字化转型新场景中企业承压,IT行业可以扮演怎样的角色。如今AGI时代来临,AGI将是第四次工业革命的核心驱动力。人工智能作为最先进生产力,在不断冲击着各个行业,一定程度上要求行业的现有业务结构重构,以实现当今复杂多变、极速发展的时代。在面对多
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在现代人工智能应用中,智能体(Agent)是一个重要的概念,它的核心能力是自主性与灵活性。一个智能体不仅能够理解用户的需求,还能拆解任务、调用工具完成具体操作,并在复杂场景中高效运行。在本篇博客中,我们将围绕一个基于SpringAI的智能体实现,深入探讨智能体的概念、构建流程以及实际应用场景。1.什么是智能体?智能体是一种能够根据目标自主执行任务的系统。与传统的AI模型生成内容的模式不同,智能体通
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单片机嵌入式硬件物联网
Arduino单片机详解Arduino是一款开源的电子原型平台,广泛应用于各种电子项目和物联网开发。它通过简单易用的硬件和软件,使得电子制造和编程变得更加容易。Arduino的核心是单片机(Microcontroller),它是一个集成了CPU、内存和外设的芯片。下面将详细介绍Arduino单片机的各个方面,包括其种类、特性、应用以及如何使用。Arduino单片机的种类Arduino平台支持多种单
- 飞速搭震撼上线 开启软件开发智能化新篇章
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近日,飞速低代码开发平台迎来了一项具有里程碑意义的重大更新——“飞速搭”正式上线。飞速搭通过深度融合前沿的人工智能技术,实现了从需求文档到应用发布的无缝衔接,一键智能生成应用,为软件开发领域带来了全新的突破和变革。“飞速搭”的实现路径高效而清晰。用户只需将需求文档或需求描述输入给预训练的大模型,这一步骤极大地简化了传统软件开发中繁琐的需求分析和文档编写过程,使用户能够更专注于核心需求的表达。大模型
- 智能体(Agent)如何具备自我决策能力的机理与实现方法
由数入道
人工智能应急管理人工智能自然语言处理
一、智能体自我决策能力的机理从人工智能和控制理论的角度看,智能体能够“自我决策”的核心在于其“感知–认知–行动”的循环过程,以及在此过程中引入自主学习与自主优化的机制。经过优化与补充,智能体具备自我决策能力的机理可以分解为以下五个部分:1.自主感知与信息获取智能体通过传感器、数据库、互联网信息等多源数据采集,构建全面的环境感知能力。通过数据清洗、去噪、融合等方法,提升感知数据的可靠性,结合高维特征
- 大语言模型应用指南:OpenAI大语言模型简介
AI大模型应用之禅
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大语言模型应用指南:OpenAI大语言模型简介1.背景介绍1.1问题的由来在过去几年中,自然语言处理(NLP)领域取得了长足的进步,这主要归功于大型语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)的出现和发展。LLMs是一种基于深度学习的人工智能模型,能够从大量文本数据中学习语言模式和语义关系,从而生成看似人类写作的自然语言输出。随着计算能力和数据可用性的不断提高,LLMs的规模也在不
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免杀:病毒木马免于被杀毒软件查杀,基于免杀的技术包含逆向工程、反汇编、系统漏洞等hack技术企业目前标配防护:EDR(终端主机防护)、IPS、IDS、HDR(流量监控)、XDR(相较于EDR更高级),早期的话,基于Server端、Agent端,以及后面更高级的Sass云端部署,早期赛门铁克比较多,目前亚信防毒墙。国内金融、护网:卡巴斯基居多。国外的话强对抗:猎鹰、S1(7x24小时人工智能)架构为
- 窄带物联网技术(NB-IoT)在智慧消防建设方面的应用
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安科瑞汪国琴引言据统计,仅2019年我国共接报火灾23.3万起,造成1335人死亡、837人受伤、直接财产损失达36.12亿元,严重的人员伤亡和财产损失对社会稳定和国民经济的健康、可持续发展造成了不良影响,加强社会火灾防控工作成为当务之急。现有的防火监督、灭火救援和火灾风险管控技术手段相对滞后,已不能适应经济和社会的高速发展以及现代化、信息化的管理需求,加之消防安全主体责任不能有效落实,消防安全管
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机器学习的基本步骤:前馈运算、反向传播计算梯度、根据梯度更新参数值。一、定义及基本概念深度学习,就是一种利用深度人工神经网络来进行自动分类、预测和学习的技术。它可以从海量的数据中自动学习,找寻数据中的特征。所以说,它的本质就是自动提取特征的能力。可以说,深度学习就等于深度人工神经网络。一般认为超过三层的神经网络就可以叫做深度神经网络。深度学习属于一种特殊的人工智能技术。反向传播算法:此算法是人工神
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QWidget是Qt中所有用户界面对象的基类,掌握它的用法对于学习和使用Qt进行GUI开发至关重要。通过本篇文章的学习,你应该对QWidget有了全面的理解,能够在自己的项目中正确使用它。博主简介:现任阿里巴巴嵌入式技术专家,15年工作经验,深耕嵌入式+人工智能领域,精通嵌入式领域开发、技术管理、简历招聘面试。CSDN优质创作者,提供产品测评、学习辅导、简历面试辅导、毕设辅导、项目开发、C/C++
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声明:英文原文来自扇贝英语app,中文翻译仅供参考Businessesarealreadybeingradicallytransformedbyartificialintelligence(AI).企业已经被人工智能(AI)彻底改变。Toolsnowexistthatofferinstantaneous,high-qualityresultsinimprovingcertainoperations
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在大数据时代,ApacheHive是处理和分析海量数据的强大工具。Hive提供了丰富的聚合函数和强大的OVER窗口函数,能够帮助我们高效地进行数据分析。本文将综合介绍Hive的聚合函数和OVER窗口函数,结合实际使用场景和代码示例,帮助读者深入理解这些功能,尤其是它们在时间序列分析中的应用。一、Hive聚合函数基础聚合函数是Hive中用于对一组数据进行计算并返回单个值的函数。它们在数据分析中非常常
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在人工智能的迅猛发展进程中,自然语言处理(NLP)领域取得了令人瞩目的突破,而Transformer架构无疑是这场变革的核心驱动力。自从2017年在论文《AttentionIsAllYouNeed》中被提出,Transformer便在NLP领域引发了一场革命,彻底改变了模型处理和理解人类语言的方式。打破传统枷锁,开创并行计算新时代在Transformer出现之前,循环神经网络(RNN)及其变体,如
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- 云计算如何与物联网(IoT)结合?
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今天我们来聊一个既酷炫又实用的话题:云计算如何给物联网插上腾飞的翅膀。智能时代的技术密码想象一下,你家的冰箱会自动帮你订购即将用完的牛奶,工厂的机器能预测何时需要维修,城市的路灯会根据实时交通流量调整亮度。这些看似科幻的场景,正是云计算与物联网完美融合的魔法。架构师视角下的技术融合我深知这不仅仅是简单的技术叠加,而是一场深度革命。云计算为物联网提供了超级加速器:弹性计算:像变形金刚一样随时调整计算
- Java常用排序算法/程序员必须掌握的8大排序算法
cugfy
java
分类:
1)插入排序(直接插入排序、希尔排序)
2)交换排序(冒泡排序、快速排序)
3)选择排序(直接选择排序、堆排序)
4)归并排序
5)分配排序(基数排序)
所需辅助空间最多:归并排序
所需辅助空间最少:堆排序
平均速度最快:快速排序
不稳定:快速排序,希尔排序,堆排序。
先来看看8种排序之间的关系:
1.直接插入排序
(1
- 【Spark102】Spark存储模块BlockManager剖析
bit1129
manager
Spark围绕着BlockManager构建了存储模块,包括RDD,Shuffle,Broadcast的存储都使用了BlockManager。而BlockManager在实现上是一个针对每个应用的Master/Executor结构,即Driver上BlockManager充当了Master角色,而各个Slave上(具体到应用范围,就是Executor)的BlockManager充当了Slave角色
- linux 查看端口被占用情况详解
daizj
linux端口占用netstatlsof
经常在启动一个程序会碰到端口被占用,这里讲一下怎么查看端口是否被占用,及哪个程序占用,怎么Kill掉已占用端口的程序
1、lsof -i:port
port为端口号
[root@slave /data/spark-1.4.0-bin-cdh4]# lsof -i:8080
COMMAND PID USER FD TY
- Hosts文件使用
周凡杨
hostslocahost
一切都要从localhost说起,经常在tomcat容器起动后,访问页面时输入http://localhost:8088/index.jsp,大家都知道localhost代表本机地址,如果本机IP是10.10.134.21,那就相当于http://10.10.134.21:8088/index.jsp,有时候也会看到http: 127.0.0.1:
- java excel工具
g21121
Java excel
直接上代码,一看就懂,利用的是jxl:
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import jxl.Cell;
import jxl.Sheet;
import jxl.Workbook;
import jxl.read.biff.BiffException;
import jxl.write.Label;
import
- web报表工具finereport常用函数的用法总结(数组函数)
老A不折腾
finereportweb报表函数总结
ADD2ARRAY
ADDARRAY(array,insertArray, start):在数组第start个位置插入insertArray中的所有元素,再返回该数组。
示例:
ADDARRAY([3,4, 1, 5, 7], [23, 43, 22], 3)返回[3, 4, 23, 43, 22, 1, 5, 7].
ADDARRAY([3,4, 1, 5, 7], "测试&q
- 游戏服务器网络带宽负载计算
墙头上一根草
服务器
家庭所安装的4M,8M宽带。其中M是指,Mbits/S
其中要提前说明的是:
8bits = 1Byte
即8位等于1字节。我们硬盘大小50G。意思是50*1024M字节,约为 50000多字节。但是网宽是以“位”为单位的,所以,8Mbits就是1M字节。是容积体积的单位。
8Mbits/s后面的S是秒。8Mbits/s意思是 每秒8M位,即每秒1M字节。
我是在计算我们网络流量时想到的
- 我的spring学习笔记2-IoC(反向控制 依赖注入)
aijuans
Spring 3 系列
IoC(反向控制 依赖注入)这是Spring提出来了,这也是Spring一大特色。这里我不用多说,我们看Spring教程就可以了解。当然我们不用Spring也可以用IoC,下面我将介绍不用Spring的IoC。
IoC不是框架,她是java的技术,如今大多数轻量级的容器都会用到IoC技术。这里我就用一个例子来说明:
如:程序中有 Mysql.calss 、Oracle.class 、SqlSe
- 高性能mysql 之 选择存储引擎(一)
annan211
mysqlInnoDBMySQL引擎存储引擎
1 没有特殊情况,应尽可能使用InnoDB存储引擎。 原因:InnoDB 和 MYIsAM 是mysql 最常用、使用最普遍的存储引擎。其中InnoDB是最重要、最广泛的存储引擎。她 被设计用来处理大量的短期事务。短期事务大部分情况下是正常提交的,很少有回滚的情况。InnoDB的性能和自动崩溃 恢复特性使得她在非事务型存储的需求中也非常流行,除非有非常
- UDP网络编程
百合不是茶
UDP编程局域网组播
UDP是基于无连接的,不可靠的传输 与TCP/IP相反
UDP实现私聊,发送方式客户端,接受方式服务器
package netUDP_sc;
import java.net.DatagramPacket;
import java.net.DatagramSocket;
import java.net.Ine
- JQuery对象的val()方法执行结果分析
bijian1013
JavaScriptjsjquery
JavaScript中,如果id对应的标签不存在(同理JAVA中,如果对象不存在),则调用它的方法会报错或抛异常。在实际开发中,发现JQuery在id对应的标签不存在时,调其val()方法不会报错,结果是undefined。
- http请求测试实例(采用json-lib解析)
bijian1013
jsonhttp
由于fastjson只支持JDK1.5版本,因些对于JDK1.4的项目,可以采用json-lib来解析JSON数据。如下是http请求的另外一种写法,仅供参考。
package com;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import
- 【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成
bit1129
hessian
在【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化一文中介绍了基于Hessian的RPC服务的实现步骤,在那里使用Hessian提供的API完成基于Hessian的RPC服务开发和客户端调用,本文使用Spring对Hessian的集成来实现Hessian的RPC调用。
定义模型、接口和服务器端代码
|---Model
&nb
- 【Mahout三】基于Mahout CBayes算法的20newsgroup流程分析
bit1129
Mahout
1.Mahout环境搭建
1.下载Mahout
http://mirror.bit.edu.cn/apache/mahout/0.10.0/mahout-distribution-0.10.0.tar.gz
2.解压Mahout
3. 配置环境变量
vim /etc/profile
export HADOOP_HOME=/home
- nginx负载tomcat遇非80时的转发问题
ronin47
nginx负载后端容器是tomcat(其它容器如WAS,JBOSS暂没发现这个问题)非80端口,遇到跳转异常问题。解决的思路是:$host:port
详细如下:
该问题是最先发现的,由于之前对nginx不是特别的熟悉所以该问题是个入门级别的:
? 1 2 3 4 5
- java-17-在一个字符串中找到第一个只出现一次的字符
bylijinnan
java
public class FirstShowOnlyOnceElement {
/**Q17.在一个字符串中找到第一个只出现一次的字符。如输入abaccdeff,则输出b
* 1.int[] count:count[i]表示i对应字符出现的次数
* 2.将26个英文字母映射:a-z <--> 0-25
* 3.假设全部字母都是小写
*/
pu
- mongoDB 复制集
开窍的石头
mongodb
mongo的复制集就像mysql的主从数据库,当你往其中的主复制集(primary)写数据的时候,副复制集(secondary)会自动同步主复制集(Primary)的数据,当主复制集挂掉以后其中的一个副复制集会自动成为主复制集。提供服务器的可用性。和防止当机问题
mo
- [宇宙与天文]宇宙时代的经济学
comsci
经济
宇宙尺度的交通工具一般都体型巨大,造价高昂。。。。。
在宇宙中进行航行,近程采用反作用力类型的发动机,需要消耗少量矿石燃料,中远程航行要采用量子或者聚变反应堆发动机,进行超空间跳跃,要消耗大量高纯度水晶体能源
以目前地球上国家的经济发展水平来讲,
- Git忽略文件
Cwind
git
有很多文件不必使用git管理。例如Eclipse或其他IDE生成的项目文件,编译生成的各种目标或临时文件等。使用git status时,会在Untracked files里面看到这些文件列表,在一次需要添加的文件比较多时(使用git add . / git add -u),会把这些所有的未跟踪文件添加进索引。
==== ==== ==== 一些牢骚
- MySQL连接数据库的必须配置
dashuaifu
mysql连接数据库配置
MySQL连接数据库的必须配置
1.driverClass:com.mysql.jdbc.Driver
2.jdbcUrl:jdbc:mysql://localhost:3306/dbname
3.user:username
4.password:password
其中1是驱动名;2是url,这里的‘dbna
- 一生要养成的60个习惯
dcj3sjt126com
习惯
一生要养成的60个习惯
第1篇 让你更受大家欢迎的习惯
1 守时,不准时赴约,让别人等,会失去很多机会。
如何做到:
①该起床时就起床,
②养成任何事情都提前15分钟的习惯。
③带本可以随时阅读的书,如果早了就拿出来读读。
④有条理,生活没条理最容易耽误时间。
⑤提前计划:将重要和不重要的事情岔开。
⑥今天就准备好明天要穿的衣服。
⑦按时睡觉,这会让按时起床更容易。
2 注重
- [介绍]Yii 是什么
dcj3sjt126com
PHPyii2
Yii 是一个高性能,基于组件的 PHP 框架,用于快速开发现代 Web 应用程序。名字 Yii (读作 易)在中文里有“极致简单与不断演变”两重含义,也可看作 Yes It Is! 的缩写。
Yii 最适合做什么?
Yii 是一个通用的 Web 编程框架,即可以用于开发各种用 PHP 构建的 Web 应用。因为基于组件的框架结构和设计精巧的缓存支持,它特别适合开发大型应
- Linux SSH常用总结
eksliang
linux sshSSHD
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2186931 一、连接到远程主机
格式:
ssh name@remoteserver
例如:
ssh
[email protected]
二、连接到远程主机指定的端口
格式:
ssh name@remoteserver -p 22
例如:
ssh i
- 快速上传头像到服务端工具类FaceUtil
gundumw100
android
快速迭代用
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileNotFoundException;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.IOExceptio
- jQuery入门之怎么使用
ini
JavaScripthtmljqueryWebcss
jQuery的强大我何问起(个人主页:hovertree.com)就不用多说了,那么怎么使用jQuery呢?
首先,下载jquery。下载地址:http://hovertree.com/hvtart/bjae/b8627323101a4994.htm,一个是压缩版本,一个是未压缩版本,如果在开发测试阶段,可以使用未压缩版本,实际应用一般使用压缩版本(min)。然后就在页面上引用。
- 带filter的hbase查询优化
kane_xie
查询优化hbaseRandomRowFilter
问题描述
hbase scan数据缓慢,server端出现LeaseException。hbase写入缓慢。
问题原因
直接原因是: hbase client端每次和regionserver交互的时候,都会在服务器端生成一个Lease,Lease的有效期由参数hbase.regionserver.lease.period确定。如果hbase scan需
- java设计模式-单例模式
men4661273
java单例枚举反射IOC
单例模式1,饿汉模式
//饿汉式单例类.在类初始化时,已经自行实例化
public class Singleton1 {
//私有的默认构造函数
private Singleton1() {}
//已经自行实例化
private static final Singleton1 singl
- mongodb 查询某一天所有信息的3种方法,根据日期查询
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境mongodb纵观千象
// mongodb的查询真让人难以琢磨,就查询单天信息,都需要花费一番功夫才行。
// 第一种方式:
coll.aggregate([
{$project:{sendDate: {$substr: ['$sendTime', 0, 10]}, sendTime: 1, content:1}},
{$match:{sendDate: '2015-
- 二维数组转换成JSON
tangqi609567707
java二维数组json
原文出处:http://blog.csdn.net/springsen/article/details/7833596
public class Demo {
public static void main(String[] args) { String[][] blogL
- erlang supervisor
wudixiaotie
erlang
定义supervisor时,如果是监控celuesimple_one_for_one则删除children的时候就用supervisor:terminate_child (SupModuleName, ChildPid),如果shutdown策略选择的是brutal_kill,那么supervisor会调用exit(ChildPid, kill),这样的话如果Child的behavior是gen_