- MapReduce学习笔记
1.MapReduce做什么Mapper负责“分”,即把复杂的任务分解为若干个“简单的任务”来处理。Reducer负责对map阶段的结果进行汇总。2.MapReduce工作机制实体一:客户端,用来提交MapReduce作业。实体二:JobTracker,用来协调作业的运行。实体三:TaskTracker,用来处理作业划分后的任务。实体四:HDFS,用来在其它实体间共享作业文件。3.编写MapRed
- uni-app学习笔记二十一--pages.json中tabBar设置底部菜单项和图标
moxiaoran5753
uni-app学习笔记
如果应用是一个多tab应用,可以通过tabBar配置项指定一级导航栏,以及tab切换时显示的对应页。在pages.json中提供tabBar配置,不仅仅是为了方便快速开发导航,更重要的是在App和小程序端提升性能。在这两个平台,底层原生引擎在启动时无需等待js引擎初始化,即可直接读取pages.json中配置的tabBar信息,渲染原生tab。Tips当设置position为top时,将不会显示i
- C# 学习笔记-多线程操作、异常排除
鱼听禅
C#c#多线程
多线程操作、异常排除1.异常解决1.1关于创建调用提示非单线程的问题2.关于无法捕获的异常2.1AccessViolationException异常1.异常解决1.1关于创建调用提示非单线程的问题调试过程中,创建多线程调用Excel时提示:在可以调用OLE之前,必须将当前线程设置为单线程单元(STA)模式。请确保您的Main函数带有STAThreadAttribute标记解决方法是,设置线程属性为
- Flutter-完整开发实战详解(一、Dart-语言和-Flutter-基础)
2401_85122662
flutter
《Android学习笔记总结+最新移动架构视频+大厂安卓面试真题+项目实战源码讲义》完整开源地址:https://docs.qq.com/doc/DSkNLaERkbnFoS0ZF基本类型var可以定义变量,如vartag=“666”,这和JS、Kotlin等语言类似,同时Dart属于动态类型语言,支持闭包。Dart中number类型分为int和double,其中java中的long对应的也是Da
- 学习笔记:oracle online系列:oracle:Per-Process PGA memory limit
认真就输DBA
Oracle学习随笔学习笔记oracle
我们的文章会在微信公众号IT民工的龙马人生和博客网站(www.htz.pw)同步更新,欢迎关注收藏,也欢迎大家转载,但是请在文章开始地方标注文章出处,谢谢!由于博客中有大量代码,通过页面浏览效果更佳。本文转自朋友的真实案例分享。oracleonline系列:oracle:Per-ProcessPGAmemorylimit前几日,东区某客户的19crac出现了ORA-04030,从报错的trace来
- 机器学习知识点复习 上(保研、复试、面试)百面机器学习笔记
机器学习知识点复习上一、特征工程1.为什么需要对数值类型的特征做归一化?2.文本表示模型3.图像数据不足的处理方法二、模型评估1.常见的评估指标2.ROC曲线3.为什么在一些场景中要使用余弦相似度而不是欧氏距离?4.过拟合和欠拟合三、经典算法1.支持向量机SVM2.逻辑回归3.决策树四、降维1.主成分分析(PrinalComponentsAnalysis,PCA)降维中最经典的方法2.线性判别分析
- DPDK探测设备并初始化
分享放大价值
DPDKdpdkprobe设备初始化mmap
本文整理下之前的学习笔记,基于DPDK17.11版本源码分析。主要看一下DPDK探测网卡设备,并进行初始化的流程,用到了类似kernel中的总线-设备-驱动模型。本文的重点之一是DPDK如何在用户态操作网卡寄存器,这里先给个答案:想要操作网卡寄存器,需要用到网卡的基地址BAR,intel网卡一般使用BAR0就行,通过mmap此文件/sys/bus/pci/devices/'pciaddress'/
- 深入详解 AI 与深度学习:从零开始掌握 BERT 模型架构
拉不拉斯AICoding
技术探索人工智能深度学习bert
深入详解AI与深度学习:从零开始掌握BERT模型架构引言在自然语言处理(NLP)领域,BERT(BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers)是近年来最具影响力的模型之一。它通过双向上下文理解彻底改变了NLP任务的处理方式。本文将从基础概念到核心原理、应用场景和实践技巧,深入浅出地讲解BERT,帮助初学者快速掌握这一技术。一、BERT的核心
- 动手学深度学习13.7. 单发多框检测(SSD)-笔记&练习(PyTorch)
scdifsn
深度学习笔记pytorchssd单发多框检测(SSD)目标检测mAP评价
以下内容为结合李沐老师的课程和教材补充的学习笔记,以及对课后练习的一些思考,自留回顾,也供同学之人交流参考。本节课程地址:45SSD实现【动手学深度学习v2】_哔哩哔哩_bilibili本节教材地址:13.7.单发多框检测(SSD)—动手学深度学习2.0.0documentation本节开源代码:…>d2l-zh>pytorch>chapter_optimization>ssd.ipynb单发多框
- 动手学深度学习3.3线性回归的简洁实现-笔记&练习(PyTorch)
scdifsn
深度学习线性回归笔记pytorch
以下内容为结合李沐老师的课程和教材补充的学习笔记,以及对课后练习的一些思考,自留回顾,也供同学之人交流参考。本节课程地址:线性回归的简洁实现_哔哩哔哩_bilibili本节教材地址:3.3.线性回归的简洁实现—动手学深度学习2.0.0documentation(d2l.ai)本节开源代码:...>d2l-zh>pytorch>chapter_linear-networks>linear-regre
- Python学习笔记2-垃圾回收机制
Carrie_Lei
Pythonpython学习笔记
Python的垃圾回收机制是自动管理内存的系统,用于回收不再使用的内存,以避免内存泄漏和优化内存使用。Python使用引用计数(ReferenceCounting)和垃圾回收(GarbageCollection)两种方式来管理内存。1.引用计数(ReferenceCounting)引用计数是Python内存管理的基础机制。每个对象都维护一个引用计数器,记录有多少个引用指向该对象。当一个新的引用指向
- Transformer模型架构深度讲解
Transformer是一种在自然语言处理(NLP)和深度学习中非常重要的模型架构。它首次由Vaswani等人于2017年提出,主要应用于序列到序列的任务(如机器翻译、文本生成、摘要生成等)。Transformer模型与传统的RNN(循环神经网络)和LSTM(长短时记忆网络)不同,它不依赖于时间步的顺序处理,而是完全基于“注意力机制”进行计算,这使得它在训练速度、并行化能力和长期依赖问题的处理上具
- Python数据分析学习笔记:字符串统计
NIKEeri
pythonpandas字符串匹配python数据分析学习
一、题目来源KagglePandas-Exercise:SummaryFunctionsandMaps章节二、题目要求描述一瓶葡萄酒时,可用的词汇有限。哪种词出现频率更高:“tropical”还是“fruity”?统计description列中这两个词的出现次数。忽略大小写。三、我的思路(使用str.contains统计总次数)tropical_count=reviews['description
- 【机器学习|学习笔记】随机森林(Random Forest, RF)详解,附代码。
努力毕业的小土博^_^
机器学习基础算法优质笔记1机器学习学习笔记随机森林人工智能
【机器学习|学习笔记】随机森林(RandomForest,RF)详解,附代码。【机器学习|学习笔记】随机森林(RandomForest,RF)详解,附代码。文章目录【机器学习|学习笔记】随机森林(RandomForest,RF)详解,附代码。前言起源随机子空间法与Bagging的萌芽原理算法机制理论保障发展应用优缺点优点缺点Python实现示例(Scikit-learn)欢迎铁子们点赞、关注、收藏
- AI人工智能浪潮中,GPT的技术优势凸显
AI学长带你学AI
人工智能gptai
AI人工智能浪潮中,GPT的技术优势凸显关键词:人工智能、GPT、自然语言处理、深度学习、Transformer、大语言模型、技术优势摘要:本文深入探讨了在人工智能浪潮中GPT(GenerativePre-trainedTransformer)系列模型的技术优势。我们将从GPT的核心架构出发,分析其独特的技术特点,包括自注意力机制、预训练-微调范式、零样本学习能力等。通过与传统NLP方法的对比,揭
- PyTorch深度学习快速入门教程【小土堆】详细学习笔记(第1-11个视频笔记)
胡说八道的Dr. Zhu
深度学习pytorch学习
本学习笔记源自于B站up主【我是土堆】的视频教程:PyTorch深度学习快速入门教程(绝对通俗易懂!)【小土堆】本博客是该视频教程中第1-11个视频的详细学习笔记,第12-22个视频、第23-33个视频的详细学习笔记链接如下:PyTorch深度学习快速入门教程【小土堆】详细学习笔记(第12-22个视频笔记)PyTorch深度学习快速入门教程【小土堆】详细学习笔记(第23-33个视频笔记)目录1、P
- 关于 Linux中系统调优的一些笔记
山河已无恙
Linux笔记Linux性能调优1024程序员节linux运维
写在前面推送的的邮件里看到有大佬讲的公共课,听了之后这里整理学习笔记。因为是公开课,所以讲的很浅,没接触过,这里做为了解,长长见识。博文内容包括系统调优原理概述如何检测系统的性能瓶颈如何进行内核参数调优如何限制服务的资源占用自定义tuned调优配置集我突然又明白,死亡是聪明的兄长,我们可以放心地把自己托付给他,他会知道在我们有所准备的适当时刻前来。我也突然懂得,原来痛苦、失望和悲愁不是为了惹恼我们
- CSC研修计划的书写
博主最近在申请CSC,所以也会更新一下自己的学习笔记,有需要的可以关注我一下,同时有问题大家可以一起交流一下啊一要求(fromCSC官网)①拟留学专业(研究课题)在国内外研究情况及水平;②拟选择的留学国别、留学单位及选择原因(应简单评述对方国家及留学单位在申请人所从事学科、专业领域的水平、优势,申请人及所在单位与对方有无合作基础及业务联系);③达到本次出国学习预期目标的可行性,结合本人目前从事的工
- 【机器学习笔记 Ⅱ】9 模型评估
巴伦是只猫
机器学习机器学习笔记人工智能
评估机器学习模型是确保其在实际应用中有效性和可靠性的关键步骤。以下是系统化的评估方法,涵盖分类、回归、聚类等任务的评估指标和技术:一、分类模型评估1.基础指标2.高级指标ROC-AUC:通过绘制真正例率(TPR)vs假正例率(FPR)曲线下面积评估模型整体性能。AUC=1:完美分类;AUC=0.5:随机猜测。适用于二分类及多分类(OvR或OvO策略)。混淆矩阵:可视化模型在各类别上的具体错误(如将
- 【机器学习笔记 Ⅱ】7 多类分类
巴伦是只猫
机器学习机器学习笔记分类
1.多类分类(Multi-classClassification)定义多类分类是指目标变量(标签)有超过两个类别的分类任务。例如:手写数字识别:10个类别(0~9)。图像分类:区分猫、狗、鸟等。新闻主题分类:政治、经济、体育等。特点互斥性:每个样本仅属于一个类别(区别于多标签分类)。输出要求:模型需输出每个类别的概率分布,且概率之和为1。实现方式One-vs-Rest(OvR):训练K个二分类器(
- 【DeepSeek开源周】Day 4:DualPipe & EPLB 学习笔记
蓝海星梦
DeepSeek开源周探秘开源学习笔记人工智能云计算分布式
目录一、DualPipe&EPLB概述二、DualPipe详解1.流水线并行策略(1)F-then-B策略(2)1F1B策略2.朴素流水线并行3.GPipe微批次流水线并行4.PipeStream5.ZBPP6.DualPipe7.DualPipeV8.流水线并行方案对比三、EPLB详解1.专家并行(EP)2.EPLB冗余专家策略3.负载均衡策略(1)分层负载均衡(2)全局负载均衡(3)接口和示例
- 【机器学习笔记 Ⅱ】4 神经网络中的推理
推理(Inference)是神经网络在训练完成后利用学到的参数对新数据进行预测的过程。与训练阶段不同,推理阶段不计算梯度也不更新权重,仅执行前向传播。以下是其实现原理和代码示例的完整解析:1.推理的核心步骤加载训练好的模型参数(权重和偏置)。前向传播:输入数据逐层计算,得到输出。后处理:根据任务类型解析输出(如分类取概率最大值,回归直接输出)。2.代码实现(Python+NumPy)(1)定义模型
- 【机器学习笔记 Ⅲ】3 异常检测算法
巴伦是只猫
机器学习机器学习笔记算法
异常检测算法(AnomalyDetection)详解异常检测是识别数据中显著偏离正常模式的样本(离群点)的技术,广泛应用于欺诈检测、故障诊断、网络安全等领域。以下是系统化的解析:1.异常类型类型描述示例点异常单个样本明显异常信用卡交易中的天价消费上下文异常在特定上下文中异常(如时间序列)夏季气温突降至零下集体异常一组相关样本联合表现为异常网络流量中突然的DDOS攻击流量2.常用算法(1)基于统计的
- 【机器学习笔记 Ⅲ】4 特征选择
巴伦是只猫
机器学习机器学习笔记人工智能
特征选择(FeatureSelection)系统指南特征选择是机器学习中优化模型性能的关键步骤,通过筛选最相关、信息量最大的特征,提高模型精度、降低过拟合风险并加速训练。以下是完整的特征选择方法论:1.特征选择的核心目标提升模型性能:去除噪声和冗余特征,增强泛化能力。降低计算成本:减少训练和预测时间。增强可解释性:简化模型,便于业务理解。2.特征选择方法分类(1)过滤法(FilterMethods
- 机器学习笔记二-回归
回归是统计学和机器学习中的一种基本方法,用于建模变量之间的关系,特别是用一个或多个自变量(输入变量)来预测一个因变量(输出变量)的值。回归分析广泛应用于预测、趋势分析和关联研究中。根据目标和数据的性质,可以使用不同类型的回归方法。1.回归的基本概念:自变量(IndependentVariable):也称为预测变量、解释变量,是模型中的输入变量,用于预测或解释因变量的变化。因变量(Dependent
- OpenHarmony解读之设备认证:Pake协议详解与实战
陈乔布斯
鸿蒙开发HarmonyOSOpenHarmonyharmonyos分布式鸿蒙开发软总线openHarmony嵌入式硬件
往期推文全新看点(文中附带最新·鸿蒙全栈学习笔记)①鸿蒙应用开发与鸿蒙系统开发哪个更有前景?②嵌入式开发适不适合做鸿蒙南向开发?看完这篇你就了解了~③对于大前端开发来说,转鸿蒙开发究竟是福还是祸?④鸿蒙岗位需求突增!移动端、PC端、IoT到底该怎么选?⑤记录一场鸿蒙开发岗位面试经历~⑥持续更新中……一、概述在设备认证过程中,pake协议用于认证会话密钥协商,基于该会话密钥,双方可以安全地交换各自的
- 【ESP32最全学习笔记(基础篇)——7.ESP32 ADC – 使用 Arduino IDE 读取模拟值】
「已注销」
ESP32学习笔记学习ESP32单片机嵌入式硬件Arduino
关于本教程:ESP32基础篇1.ESP32简介2.ESP32Arduino集成开发环境3.VS代码和PlatformIO4.ESP32引脚5.ESP32输入输出6.ESP32脉宽调制7.ESP32模拟输入☑8.ESP32中断定时器9.ESP32深度睡眠
- Neo4j 的向量搜索(Neo4jVector)和常见的向量数据库(比如 Milvus、Qdrant)之间的区别与联系
先说联系(共同点)点内容✅都支持向量检索都可以基于embedding(向量)做相似度搜索,比如给一段文本、找出最相似的若干条记录。✅都用于语义检索你可以把它们用在RAG(检索增强生成)、ChatwithDocs、智能问答、推荐系统等应用里。✅都支持批量插入、查询都可以批量向数据库中插入文本+向量,然后用向量做top-k检索(如search(k=8))。✅都和LangChain集成它们都可以通过la
- 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
- 计算机网络(网页显示过程,TCP三次握手,HTTP1.0,1.1,2.0,3.0,JWT cookie)
老虎0627
计算机网络计算机网络tcp/ip网络协议
前言最近一直在看后端开发的面经,里面涉及到了好多计算机网络的知识,在这里以问题的形式写一个学习笔记(其中参考了:JavaGuide和小林coding这两个很好的学习网站)1.当键入网址后,到网页显示,其间发生了什么?(1)首先浏览器会解析URL。(如确定协议像Http或Https)(2)然后通过DNS服务器把域名解析为IP地址。(找到服务器啦)(3)接着TCP协议三次握手和服务器建立连接。(客户端
- 分享100个最新免费的高匿HTTP代理IP
mcj8089
代理IP代理服务器匿名代理免费代理IP最新代理IP
推荐两个代理IP网站:
1. 全网代理IP:http://proxy.goubanjia.com/
2. 敲代码免费IP:http://ip.qiaodm.com/
120.198.243.130:80,中国/广东省
58.251.78.71:8088,中国/广东省
183.207.228.22:83,中国/
- mysql高级特性之数据分区
annan211
java数据结构mongodb分区mysql
mysql高级特性
1 以存储引擎的角度分析,分区表和物理表没有区别。是按照一定的规则将数据分别存储的逻辑设计。器底层是由多个物理字表组成。
2 分区的原理
分区表由多个相关的底层表实现,这些底层表也是由句柄对象表示,所以我们可以直接访问各个分区。存储引擎管理分区的各个底层
表和管理普通表一样(所有底层表都必须使用相同的存储引擎),分区表的索引只是
- JS采用正则表达式简单获取URL地址栏参数
chiangfai
js地址栏参数获取
GetUrlParam:function GetUrlParam(param){
var reg = new RegExp("(^|&)"+ param +"=([^&]*)(&|$)");
var r = window.location.search.substr(1).match(reg);
if(r!=null
- 怎样将数据表拷贝到powerdesigner (本地数据库表)
Array_06
powerDesigner
==================================================
1、打开PowerDesigner12,在菜单中按照如下方式进行操作
file->Reverse Engineer->DataBase
点击后,弹出 New Physical Data Model 的对话框
2、在General选项卡中
Model name:模板名字,自
- logbackのhelloworld
飞翔的马甲
日志logback
一、概述
1.日志是啥?
当我是个逗比的时候我是这么理解的:log.debug()代替了system.out.print();
当我项目工作时,以为是一堆得.log文件。
这两天项目发布新版本,比较轻松,决定好好地研究下日志以及logback。
传送门1:日志的作用与方法:
http://www.infoq.com/cn/articles/why-and-how-log
上面的作
- 新浪微博爬虫模拟登陆
随意而生
新浪微博
转载自:http://hi.baidu.com/erliang20088/item/251db4b040b8ce58ba0e1235
近来由于毕设需要,重新修改了新浪微博爬虫废了不少劲,希望下边的总结能够帮助后来的同学们。
现行版的模拟登陆与以前相比,最大的改动在于cookie获取时候的模拟url的请求
- synchronized
香水浓
javathread
Java语言的关键字,可用来给对象和方法或者代码块加锁,当它锁定一个方法或者一个代码块的时候,同一时刻最多只有一个线程执行这段代码。当两个并发线程访问同一个对象object中的这个加锁同步代码块时,一个时间内只能有一个线程得到执行。另一个线程必须等待当前线程执行完这个代码块以后才能执行该代码块。然而,当一个线程访问object的一个加锁代码块时,另一个线程仍然
- maven 简单实用教程
AdyZhang
maven
1. Maven介绍 1.1. 简介 java编写的用于构建系统的自动化工具。目前版本是2.0.9,注意maven2和maven1有很大区别,阅读第三方文档时需要区分版本。 1.2. Maven资源 见官方网站;The 5 minute test,官方简易入门文档;Getting Started Tutorial,官方入门文档;Build Coo
- Android 通过 intent传值获得null
aijuans
android
我在通过intent 获得传递兑现过的时候报错,空指针,我是getMap方法进行传值,代码如下 1 2 3 4 5 6 7 8 9
public
void
getMap(View view){
Intent i =
- apache 做代理 报如下错误:The proxy server received an invalid response from an upstream
baalwolf
response
网站配置是apache+tomcat,tomcat没有报错,apache报错是:
The proxy server received an invalid response from an upstream server. The proxy server could not handle the request GET /. Reason: Error reading fr
- Tomcat6 内存和线程配置
BigBird2012
tomcat6
1、修改启动时内存参数、并指定JVM时区 (在windows server 2008 下时间少了8个小时)
在Tomcat上运行j2ee项目代码时,经常会出现内存溢出的情况,解决办法是在系统参数中增加系统参数:
window下, 在catalina.bat最前面
set JAVA_OPTS=-XX:PermSize=64M -XX:MaxPermSize=128m -Xms5
- Karam与TDD
bijian1013
KaramTDD
一.TDD
测试驱动开发(Test-Driven Development,TDD)是一种敏捷(AGILE)开发方法论,它把开发流程倒转了过来,在进行代码实现之前,首先保证编写测试用例,从而用测试来驱动开发(而不是把测试作为一项验证工具来使用)。
TDD的原则很简单:
a.只有当某个
- [Zookeeper学习笔记之七]Zookeeper源代码分析之Zookeeper.States
bit1129
zookeeper
public enum States {
CONNECTING, //Zookeeper服务器不可用,客户端处于尝试链接状态
ASSOCIATING, //???
CONNECTED, //链接建立,可以与Zookeeper服务器正常通信
CONNECTEDREADONLY, //处于只读状态的链接状态,只读模式可以在
- 【Scala十四】Scala核心八:闭包
bit1129
scala
Free variable A free variable of an expression is a variable that’s used inside the expression but not defined inside the expression. For instance, in the function literal expression (x: Int) => (x
- android发送json并解析返回json
ronin47
android
package com.http.test;
import org.apache.http.HttpResponse;
import org.apache.http.HttpStatus;
import org.apache.http.client.HttpClient;
import org.apache.http.client.methods.HttpGet;
import
- 一份IT实习生的总结
brotherlamp
PHPphp资料php教程php培训php视频
今天突然发现在不知不觉中自己已经实习了 3 个月了,现在可能不算是真正意义上的实习吧,因为现在自己才大三,在这边撸代码的同时还要考虑到学校的功课跟期末考试。让我震惊的是,我完全想不到在这 3 个月里我到底学到了什么,这是一件多么悲催的事情啊。同时我对我应该 get 到什么新技能也很迷茫。所以今晚还是总结下把,让自己在接下来的实习生活有更加明确的方向。最后感谢工作室给我们几个人这个机会让我们提前出来
- 据说是2012年10月人人网校招的一道笔试题-给出一个重物重量为X,另外提供的小砝码重量分别为1,3,9。。。3^N。 将重物放到天平左侧,问在两边如何添加砝码
bylijinnan
java
public class ScalesBalance {
/**
* 题目:
* 给出一个重物重量为X,另外提供的小砝码重量分别为1,3,9。。。3^N。 (假设N无限大,但一种重量的砝码只有一个)
* 将重物放到天平左侧,问在两边如何添加砝码使两边平衡
*
* 分析:
* 三进制
* 我们约定括号表示里面的数是三进制,例如 47=(1202
- dom4j最常用最简单的方法
chiangfai
dom4j
要使用dom4j读写XML文档,需要先下载dom4j包,dom4j官方网站在 http://www.dom4j.org/目前最新dom4j包下载地址:http://nchc.dl.sourceforge.net/sourceforge/dom4j/dom4j-1.6.1.zip
解开后有两个包,仅操作XML文档的话把dom4j-1.6.1.jar加入工程就可以了,如果需要使用XPath的话还需要
- 简单HBase笔记
chenchao051
hbase
一、Client-side write buffer 客户端缓存请求 描述:可以缓存客户端的请求,以此来减少RPC的次数,但是缓存只是被存在一个ArrayList中,所以多线程访问时不安全的。 可以使用getWriteBuffer()方法来取得客户端缓存中的数据。 默认关闭。 二、Scan的Caching 描述: next( )方法请求一行就要使用一次RPC,即使
- mysqldump导出时出现when doing LOCK TABLES
daizj
mysqlmysqdump导数据
执行 mysqldump -uxxx -pxxx -hxxx -Pxxxx database tablename > tablename.sql
导出表时,会报
mysqldump: Got error: 1044: Access denied for user 'xxx'@'xxx' to database 'xxx' when doing LOCK TABLES
解决
- CSS渲染原理
dcj3sjt126com
Web
从事Web前端开发的人都与CSS打交道很多,有的人也许不知道css是怎么去工作的,写出来的css浏览器是怎么样去解析的呢?当这个成为我们提高css水平的一个瓶颈时,是否应该多了解一下呢?
一、浏览器的发展与CSS
- 《阿甘正传》台词
dcj3sjt126com
Part Ⅰ:
《阿甘正传》Forrest Gump经典中英文对白
Forrest: Hello! My names Forrest. Forrest Gump. You wanna Chocolate? I could eat about a million and a half othese. My momma always said life was like a box ochocol
- Java处理JSON
dyy_gusi
json
Json在数据传输中很好用,原因是JSON 比 XML 更小、更快,更易解析。
在Java程序中,如何使用处理JSON,现在有很多工具可以处理,比较流行常用的是google的gson和alibaba的fastjson,具体使用如下:
1、读取json然后处理
class ReadJSON
{
public static void main(String[] args)
- win7下nginx和php的配置
geeksun
nginx
1. 安装包准备
nginx : 从nginx.org下载nginx-1.8.0.zip
php: 从php.net下载php-5.6.10-Win32-VC11-x64.zip, php是免安装文件。
RunHiddenConsole: 用于隐藏命令行窗口
2. 配置
# java用8080端口做应用服务器,nginx反向代理到这个端口即可
p
- 基于2.8版本redis配置文件中文解释
hongtoushizi
redis
转载自: http://wangwei007.blog.51cto.com/68019/1548167
在Redis中直接启动redis-server服务时, 采用的是默认的配置文件。采用redis-server xxx.conf 这样的方式可以按照指定的配置文件来运行Redis服务。下面是Redis2.8.9的配置文
- 第五章 常用Lua开发库3-模板渲染
jinnianshilongnian
nginxlua
动态web网页开发是Web开发中一个常见的场景,比如像京东商品详情页,其页面逻辑是非常复杂的,需要使用模板技术来实现。而Lua中也有许多模板引擎,如目前我在使用的lua-resty-template,可以渲染很复杂的页面,借助LuaJIT其性能也是可以接受的。
如果学习过JavaEE中的servlet和JSP的话,应该知道JSP模板最终会被翻译成Servlet来执行;而lua-r
- JZSearch大数据搜索引擎
颠覆者
JavaScript
系统简介:
大数据的特点有四个层面:第一,数据体量巨大。从TB级别,跃升到PB级别;第二,数据类型繁多。网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三,价值密度低。以视频为例,连续不间断监控过程中,可能有用的数据仅仅有一两秒。第四,处理速度快。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。业界将其归纳为4个“V”——Volume,Variety,Value,Velocity。大数据搜索引
- 10招让你成为杰出的Java程序员
pda158
java编程框架
如果你是一个热衷于技术的
Java 程序员, 那么下面的 10 个要点可以让你在众多 Java 开发人员中脱颖而出。
1. 拥有扎实的基础和深刻理解 OO 原则 对于 Java 程序员,深刻理解 Object Oriented Programming(面向对象编程)这一概念是必须的。没有 OOPS 的坚实基础,就领会不了像 Java 这些面向对象编程语言
- tomcat之oracle连接池配置
小网客
oracle
tomcat版本7.0
配置oracle连接池方式:
修改tomcat的server.xml配置文件:
<GlobalNamingResources>
<Resource name="utermdatasource" auth="Container"
type="javax.sql.DataSou
- Oracle 分页算法汇总
vipbooks
oraclesql算法.net
这是我找到的一些关于Oracle分页的算法,大家那里还有没有其他好的算法没?我们大家一起分享一下!
-- Oracle 分页算法一
select * from (
select page.*,rownum rn from (select * from help) page
-- 20 = (currentPag