- 第65期 | GPTSecurity周报
云起无垠
GPTSecurity人工智能网络安全语言模型
GPTSecurity是一个涵盖了前沿学术研究和实践经验分享的社区,集成了生成预训练Transformer(GPT)、人工智能生成内容(AIGC)以及大语言模型(LLM)等安全领域应用的知识。在这里,您可以找到关于GPT/AIGC/LLM最新的研究论文、博客文章、实用的工具和预设指令(Prompts)。现为了更好地知悉近一周的贡献内容,现总结如下。SecurityPapers1.基于第一性原理的大
- 朝阳小队第一天培训日记
朱大宝_0e38
2018-8-14多云大风天色渐晚也许是今天风太大,把时间都吹跑了(ಡωಡ)拼接而成的奇怪图片1杨周:“今天是培训第一天,从聆听司歌开始,到领导的讲话,我了解了太平金科在太平集团的战略地位,也为能够在世界五百强企业工作而骄傲。一天的培训参加了许多活动,最有趣的应该是下午团队拓展训练,让我明白团队的胜利需要有快速的决策力,果断的执行力以及优秀个人能力。虽然第一天我们第四小组分数不高,但我相信接下来会
- Hi式复盘Day88/365 偏题的作文。
陆文博
【反思】:效果图画的慢一个原因是注意力不集中,还有一个原因就是自己没有一个完备的素材库,我几乎所有的东西都要去网上找,连一个贴图库都没有,这当然会花费很多的时间去找贴图、找模型。所以空闲时间我需要自己去晚上下载贴图库,自己完备自己的东西,这样才能更省时间的画图,时间对我这么一个做事慢的人来说,它是十分珍贵的。绝对不能懒,只有弄完素材库我才知道啥叫方便省事。没事的时候记得回想一下自己的目标,什么才是
- 文字模型训练分析评论(算法实战)
富士达幸运星
算法人工智能机器学习
文字模型训练,尤其是在自然语言处理(NLP)领域,是构建能够理解、解释、生成人类语言系统的核心步骤。这类模型广泛应用于文本分类、情感分析、机器翻译、聊天机器人、摘要生成等多个方面。针对文字模型训练后的分析评论,可以从以下几个方面进行:1.性能评估准确率/错误率:评估模型在测试集上的准确率或错误率是最直接的方式,这能反映模型的基本性能。混淆矩阵:对于分类任务,混淆矩阵可以详细展示模型在各个类别上的表
- 快速使用transformers的pipeline实现各种深度学习任务
E寻数据
huggingface计算机视觉nlp深度学习人工智能pythonpipelinetransformers
目录引言安装情感分析文本生成文本摘要图片分类实例分割目标检测音频分类自动语音识别视觉问答文档问题回答图文描述引言在这篇中文博客中,我们将深入探讨使用transformers库中的pipeline()函数,它为预训练模型提供了一个简单且快速的推理方法。pipeline()函数支持多种任务,包括文本分类、文本生成、摘要生成、图像分类、图像分割、对象检测、音频分类、自动语音识别、视觉问题回答、文档问题回
- 1-pipeline()函数-transformers-python库
Flora-pi
人工智能人工智能
pipeline()函数pipeline()函数是Transformers库中最基本的工具。Transformer模型用于解决各种NLP任务,Transformers库提供了创建和使用这些模型的功能。我们先来看一看pipeline()是如何解决NLP问题。文章目录`pipeline()`函数情感分析目前可用的一些pipelines有:zero-shot-classification(零样本分类)t
- 基于CNN-BiLSTM-Adaboost风电功率预测研究(Matlab代码实现)
创新优化代码学习
cnnmatlab人工智能
欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、研究方法1.数据准备与预处理2.CNN特征提取3.BiLSTM序列建模4.Adaboost集成学习5.模型训练与评估三、研究优势四、未来展望2运行结果3参考文献4Matlab代码、数据⛳️赠与读者做科研,涉及到一个深在的思想系
- 【概率图与随机过程】01 一维高斯分布:极大似然与无偏性
石 溪
机器学习中的数学(全集)概率论图论自然语言处理机器学习人工智能
在这个专栏中,我们开篇首先介绍高斯分布,他的重要性体现在两点:第一:依据中心极限定理,当样本量足够大的时候,任意分布的均值都趋近于一个高斯分布,这是在整个工程领域体现出该分布的一种普适性;第二:高斯分布是后续许多模型的根本基础,例如线性高斯模型(卡尔曼滤波)、高斯过程等等。因此我们首先在这一讲当中,结合一元高斯分布,来讨论一下极大似然估计,估计的有偏性、无偏性等基本建模问题。1.极大似然估计问题背
- Datawhale AI夏令营
于弋gg
人工智能计算机视觉python
一、分析CV识别任务任务分析自己研究生期间做过的大多是无监督任务,监督任务做的很少。比如,之前用过yolov5做过滑动验证码的识别,给滑动验证码的缺口打标签是项耗时费力的工作。本次任务相同,是给非机动车、机动车打标签。frame_id:不同帧event_id:一帧里面出现的不同车辆idbbox:车辆位置模型输入输出猜测1)如果识别车辆很容易,那么输入原始音频x,标出每帧的位置作为输出,记为y。放进
- OpenCV小练习:人脸检测
happydeer
opencv人脸检测
OpenCV自带人脸检测模型,拿来就能用。所以“人脸检测”这个任务对于OpenCV而言真是太简单了——感叹一下:OpenCV太强大了!相关的介绍文章在网上可以搜到很多,原本我觉得没必要再写一篇了。结果我在写练习代码的时候,还是碰到了一些新问题,值得记录一下。人脸检测需要用到opencv_objdetect模块。我们在之前介绍OpenCV编译的时候没有用到这个模块,这次就要补充编译一下了。需要注意这
- onnx转tensorRT模型出现错误 This version of TensorRT only supports input K as an initializer
lainegates
pytorch人工智能深度学习神经网络
问题onnx模型转tensorRT模型时,出现错误。ThisversionofTensorRTonlysupportsinputKasaninitializer.TryapplyingconstantfoldingonthemodelusingPolygraphgoogle到tensorRT8.6支持了dynamictopk,不会再有这个问题。但项目上限制是tensorRT8.5Problemsc
- [模型部署] ONNX模型转TRT模型部分要点
lainegates
深度学习人工智能
本篇讲“ONNX模型转TRT模型”部分要点。以下皆为TRT模型的支持情况。模型存为ONNX格式后,已经丢失了很多信息,与原python代码极难对应。因为在“ONNX转TRT”时,转换出错,更难映射回python代码。解决此类问题的关键为:转onnx时要打开verbose选项,输出每一行python的模型代码被转成了哪些ONNX算子。torch.onnx.export(model,(dummy_in
- 高鸿业宏观经济学第七版课后答案
zgxxw
课后习题答案深度学习
完整版:http://zgw.100xuexi.com/SubItem/IndexInfoDetail.aspx?id=97adebda-f4df-4cf8-bdc2-e5e4a690128a第12章 宏观经济的基本指标及其衡量12.1 复习笔记12.2 课后习题详解12.3 名校考研真题详解第13章 国民收入的决定:收入-支出模型13.1 复习笔记13.2 课后习题详解13.3 名校考研真题详解
- 晨间日记
精灵宝贝_7842
2022/5/15复盘第209天一、今天很平静锻炼陪伴孩子打卡二、思今天没有跑步,因为昨晚和爱人孩子聊天太晚,不想让自己太累,选择走着锻炼,感觉也是不错的锻炼。从而对锻炼有了新的认知,它重要的是锻炼过程而不是锻炼形式,重在刻意训练。和儿子的相处,感觉有点着急,出现了一些问题。在反思过程中,有了新的想法,在和儿子交流过程中,让我有了新的选择,希望在以后的相处中多想耐心和鼓励。打卡作业选择自己当前的近
- 【Linux】Linux系统性能调优技巧
大雨淅淅
linuxlinux
目录一、Linux系统性能指标二、Linux系统性能调优技巧2.1保持系统更新2.2磁盘I/O性能优化2.3内存管理调整2.4关闭不必要的服务2.5进程资源限制2.6网络性能调整2.7监控和分析工具2.8编译器优化2.9预读取和写入缓存2.10内核参数调整2.11性能分析工具2.12NUMA优化2.13数据库性能调优2.14使用交换空间2.15更新和维护2.16负载均衡和分布式计算2.17使用固态
- linux:网络编程之TCP
htx nb
网络linuxtcp/ip数据库c语言
一、三个模型1.B/S(Browser/Server)模型定义:B/S模型是一种网络架构模式,其中用户通过网页浏览器(如Chrome、Firefox等)来访问和使用服务器上的应用程序或数据。特点:简化用户访问:用户无需下载和安装专门的客户端软件,只需通过浏览器即可访问系统。跨平台性:由于基于浏览器,因此可以跨多个操作系统和平台使用。维护和升级方便:所有的维护和升级工作都在服务器端进行,减少了客户端
- 破解赚钱两级化
尘世知行者
昨天文章谈到真正赚钱的都是闷声发财,这个不难理解,赚钱的本质还是稀缺,占据资源稀缺处的好事当然是知道的越少越好,等到竞争激烈、市场饱和,那就利润稀薄了,所以最好是有强大的壁垒,能参与的少,技术要做专利布局,比如高通,商业模式要做势能布局,强者越强,而金融市场有数据模型,比如当年的彼特林奇,闷声发财直到退休才公开公式模型,现在的文艺复兴公司年年收益率那么高,肯定是有关键性指标或者数据模型,钱是往资源
- 【ShuQiHere】用类来实现LSTM:让你的模型拥有更强的记忆力
ShuQiHere
代码武士的机器学习秘传lstm人工智能
【ShuQiHere】欢迎回到ShuQiHere!今天我们要来聊一聊LSTM(LongShort-TermMemory),一种非常流行的循环神经网络(RNN)变种。LSTM以其卓越的记忆能力和处理长序列数据的强大性能而闻名。今天,我们将用类的方式来实现LSTM,并将其应用于手写数字识别任务中。1.什么是LSTM?LSTM是一种特殊的RNN,它通过引入“门”的机制,能够更好地捕捉长时间跨度的依赖关系
- 【ShuQiHere】微调与训练恢复:理解 `load_weights` 和 `save_model` 的实用方法
ShuQiHere
机器学习深度学习
【ShuQiHere】在深度学习的世界中,训练一个模型不仅需要时间,还需要大量的计算资源。比如,你已经花了几天时间训练一个模型,但突然间,电脑崩溃了,你的所有进度都丢失了。这种情况就像是在一场马拉松比赛的最后一公里摔倒,让人沮丧至极。那么,有没有什么方法可以避免这种悲剧呢?今天,我们就来聊聊如何通过保存和加载模型的权重来应对这些挑战,确保你在深度学习的旅程中不会白费功夫。模型保存和加载的背景训练一
- Phenaki——文本描述生成动画或视频,动态视频序列。
爱研究的小牛
AIGC—视频AIGC人工智能深度学习音视频
一、Phenaki介绍Phenaki是一个先进的视频生成系统,能够根据输入的文本描述生成连续且符合语义的视频内容。Phenaki的核心在于将文本描述转化为视频的过程,通过一系列深度学习技术实现高质量、流畅的视频生成。二、Phenaki核心功能1.文本到视频生成(Text-to-VideoGeneration)Phenaki的最重要功能是根据自然语言文本描述生成连续的视频。用户只需输入一段描述,模型
- 信哥日记
妈妈熊
2020年10月15日星期四农历八月廿九天气晴今天早上因为校队篮球训练请假了,所以就多了很多时间可以回到班上完成自己的本职工作,作为一个学习委员,早上我需要在班级的黑板上写上一句名人名言,摆好当天要上课的课表,检查跟进各科作业的提交情况。下午阳光体育,我们班本来计划要去足球场上玩的,但是因为同年级其他两个班有班级比赛,所以我们只能在旁边观赛,或者在剩下的狭小空间里玩。晚上奥数集训队,老师给我们出了
- 【ShuQiHere】从 FNN 到 RNN:用股票价格预测一步步理解神经网络的演化
ShuQiHere
神经网络rnn人工智能
【ShuQiHere】引言神经网络在人工智能和机器学习领域是一个核心的研究方向,而前馈神经网络(FNN)是最基础的模型之一。虽然FNN在许多任务中表现出色,但当面对时间序列数据时,例如预测股票价格,它往往显得力不从心。这是因为FNN无法有效利用历史信息来预测未来的走势。为了解决这一问题,循环神经网络(RNN)被引入。通过这个熟悉的例子——股票价格预测,我们将一步步探讨RNN是如何从FNN演化而来的
- 程序设计训练3.18愚人节的礼物
.jc7
c++c语言
程序设计训练3.18愚人节的礼物【问题描述】四月一日快到了,Vayko想了个愚人的好办法——送礼物。嘿嘿,不要想的太好,这礼物可没那么简单,Vayko为了愚人,准备了一堆盒子,其中只有一个盒子里面装了礼物。盒子里面可以再放零个或者多个盒子。假设放礼物的盒子里不再放其他盒子。用()表示一个盒子,B表示礼物,Vayko想让你帮她算出愚人指数,即最少需要拆多少个盒子才能拿到礼物。【输入形式】本题目包含多
- Spring AI
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人工智能人工智能springjava
本文介绍Spring的一级项目SpringAI简介:SpringAI是一个用于AI工程的应用程序框架。其目标是将Spring生态系统的设计原则(如可移植性和模块化设计)应用于AI领域,并推动将POJO(PlainOldJavaObjects,简单老式Java对象)作为应用程序的构建块引入到AI领域。主要特性:支持跨AI提供商的便携式API,用于聊天、文本到图像和嵌入模型。同时支持同步和流API选项
- 小琳AI课堂:单向模型 vs 双向模型 —— 揭秘大语言模型生成文本的奥秘
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小琳AI课堂人工智能语言模型自然语言处理
大家好,这里是小琳AI课堂!今天,我们要深入探讨自然语言处理(NLP)领域中的两种基础模型架构:单向模型和双向模型。这两种模型在处理和理解语言序列(如句子)的方式上有显著差异,它们的工作原理直接影响着大语言模型生成文本的方式。让我们一起来揭秘吧!单向模型(UnidirectionalModels)工作原理:单向模型在处理文本时,只能考虑序列中的一个方向,要么是从左到右,要么是从右到左。这意味着在生
- 第T10周:数据增强
OreoCC
深度学习人工智能tensorflow2
>-**本文为[365天深度学习训练营]中的学习记录博客**>-**原作者:[K同学啊]**第10周:数据增强难度:夯实基础⭐⭐语言:Python3、TensorFlow2要求:学会在代码中使用数据增强手段来提高acc请探索更多的数据增强手段并记录在本教程中,你将学会如何进行数据增强,并通过数据增强用少量数据达到非常非常棒的识别准确率。我将展示两种数据增强方式,以及如何自定义数据增强方式并将其放到
- 深度学习系列70:模型部署torchserve
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深度学习系列深度学习人工智能
1.流程说明ts文件夹下,从launcher.py进入,执行jar文件。入口为model_server.py的start()函数。内容包含:读取args,创建pid文件找到java,启动model-server.jar程序,同时读取log-config文件,TEMP文件夹地址,TS_CONFIG_FILE文件根据cpu核数、gpu个数,启动多进程。每个进程有一个socket_name和socket
- Redis多线程特性
知知之之
Redisredis数据库缓存
Redis6.0版本之前是用单线程模型,6.0版本为什么使用多线程?Redis几乎不存在CPU成为性能瓶颈的情况,主要受限于内存和网络IO内存优化内存淘汰策略增加内存硬件网络IO优化Redis在处理客户端的请求时,包括获取(socket读)、解析、执行、内容返回(socket写)等都由一个顺序串行的主线程处理。随着硬件性能提升,Redis的性能瓶颈可能出现网络IO的读写,也就是:单个线程处理网络读
- 致敬航天英雄
薇儿G
神州十三号航天飞船21年10月16日在酒泉发射成功,计划在轨驻留6个月,将在太空迎接新年,于2022年4月返回地球。神十三共载有三位航天员,分别为翟志刚、叶光富、王亚平(我国首位进行出舱活动的女航天员),他们是我们的骄傲。经过很多次严谨的实验,一次次的吸取教训,总结经验,才能够发射载人飞船。航天员又经过无数个特殊的训练,超重,失重训练,跳伞,耐力适应性等,都是为了更好的适应太空环境。他们是我们的骄
- 【ERPNext】Frappe、Bench、Bench CLI、 ERPNext、Desk
烟话6
python
文章目录Frappe:Bench:BenchCLI:ERPNext:Desk:Frappe:提示:就是一个开源的Web应用程序框架Frappe是一个开源的Web应用程序框架,用于构建数据驱动的应用。它的核心特点包括:MVC架构:Frappe基于模型-视图-控制器(MVC)架构,使代码结构清晰,便于维护和扩展。集成数据库:Frappe使用MariaDB/MySQL作为后端数据库,并提供ORM(对象关
- 设计模式介绍
tntxia
设计模式
设计模式来源于土木工程师 克里斯托弗 亚历山大(http://en.wikipedia.org/wiki/Christopher_Alexander)的早期作品。他经常发表一些作品,内容是总结他在解决设计问题方面的经验,以及这些知识与城市和建筑模式之间有何关联。有一天,亚历山大突然发现,重复使用这些模式可以让某些设计构造取得我们期望的最佳效果。
亚历山大与萨拉-石川佳纯和穆雷 西乐弗斯坦合作
- android高级组件使用(一)
百合不是茶
androidRatingBarSpinner
1、自动完成文本框(AutoCompleteTextView)
AutoCompleteTextView从EditText派生出来,实际上也是一个文本编辑框,但它比普通编辑框多一个功能:当用户输入一个字符后,自动完成文本框会显示一个下拉菜单,供用户从中选择,当用户选择某个菜单项之后,AutoCompleteTextView按用户选择自动填写该文本框。
使用AutoCompleteTex
- [网络与通讯]路由器市场大有潜力可挖掘
comsci
网络
如果国内的电子厂商和计算机设备厂商觉得手机市场已经有点饱和了,那么可以考虑一下交换机和路由器市场的进入问题.....
这方面的技术和知识,目前处在一个开放型的状态,有利于各类小型电子企业进入
&nbs
- 自写简单Redis内存统计shell
商人shang
Linux shell统计Redis内存
#!/bin/bash
address="192.168.150.128:6666,192.168.150.128:6666"
hosts=(${address//,/ })
sfile="staticts.log"
for hostitem in ${hosts[@]}
do
ipport=(${hostitem
- 单例模式(饿汉 vs懒汉)
oloz
单例模式
package 单例模式;
/*
* 应用场景:保证在整个应用之中某个对象的实例只有一个
* 单例模式种的《 懒汉模式》
* */
public class Singleton {
//01 将构造方法私有化,外界就无法用new Singleton()的方式获得实例
private Singleton(){};
//02 申明类得唯一实例
priva
- springMvc json支持
杨白白
json springmvc
1.Spring mvc处理json需要使用jackson的类库,因此需要先引入jackson包
2在spring mvc中解析输入为json格式的数据:使用@RequestBody来设置输入
@RequestMapping("helloJson")
public @ResponseBody
JsonTest helloJson() {
- android播放,掃描添加本地音頻文件
小桔子
最近幾乎沒有什麽事情,繼續鼓搗我的小東西。想在項目中加入一個簡易的音樂播放器功能,就像華為p6桌面上那麼大小的音樂播放器。用過天天動聽或者QQ音樂播放器的人都知道,可已通過本地掃描添加歌曲。不知道他們是怎麼實現的,我覺得應該掃描設備上的所有文件,過濾出音頻文件,每個文件實例化為一個實體,記錄文件名、路徑、歌手、類型、大小等信息。具體算法思想,
- oracle常用命令
aichenglong
oracledba常用命令
1 创建临时表空间
create temporary tablespace user_temp
tempfile 'D:\oracle\oradata\Oracle9i\user_temp.dbf'
size 50m
autoextend on
next 50m maxsize 20480m
extent management local
- 25个Eclipse插件
AILIKES
eclipse插件
提高代码质量的插件1. FindBugsFindBugs可以帮你找到Java代码中的bug,它使用Lesser GNU Public License的自由软件许可。2. CheckstyleCheckstyle插件可以集成到Eclipse IDE中去,能确保Java代码遵循标准代码样式。3. ECLemmaECLemma是一款拥有Eclipse Public License许可的免费工具,它提供了
- Spring MVC拦截器+注解方式实现防止表单重复提交
baalwolf
spring mvc
原理:在新建页面中Session保存token随机码,当保存时验证,通过后删除,当再次点击保存时由于服务器端的Session中已经不存在了,所有无法验证通过。
1.新建注解:
? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18
- 《Javascript高级程序设计(第3版)》闭包理解
bijian1013
JavaScript
“闭包是指有权访问另一个函数作用域中的变量的函数。”--《Javascript高级程序设计(第3版)》
看以下代码:
<script type="text/javascript">
function outer() {
var i = 10;
return f
- AngularJS Module类的方法
bijian1013
JavaScriptAngularJSModule
AngularJS中的Module类负责定义应用如何启动,它还可以通过声明的方式定义应用中的各个片段。我们来看看它是如何实现这些功能的。
一.Main方法在哪里
如果你是从Java或者Python编程语言转过来的,那么你可能很想知道AngularJS里面的main方法在哪里?这个把所
- [Maven学习笔记七]Maven插件和目标
bit1129
maven插件
插件(plugin)和目标(goal)
Maven,就其本质而言,是一个插件执行框架,Maven的每个目标的执行逻辑都是由插件来完成的,一个插件可以有1个或者几个目标,比如maven-compiler-plugin插件包含compile和testCompile,即maven-compiler-plugin提供了源代码编译和测试源代码编译的两个目标
使用插件和目标使得我们可以干预
- 【Hadoop八】Yarn的资源调度策略
bit1129
hadoop
1. Hadoop的三种调度策略
Hadoop提供了3中作业调用的策略,
FIFO Scheduler
Fair Scheduler
Capacity Scheduler
以上三种调度算法,在Hadoop MR1中就引入了,在Yarn中对它们进行了改进和完善.Fair和Capacity Scheduler用于多用户共享的资源调度
2. 多用户资源共享的调度
- Nginx使用Linux内存加速静态文件访问
ronin47
Nginx是一个非常出色的静态资源web服务器。如果你嫌它还不够快,可以把放在磁盘中的文件,映射到内存中,减少高并发下的磁盘IO。
先做几个假设。nginx.conf中所配置站点的路径是/home/wwwroot/res,站点所对应文件原始存储路径:/opt/web/res
shell脚本非常简单,思路就是拷贝资源文件到内存中,然后在把网站的静态文件链接指向到内存中即可。具体如下:
- 关于Unity3D中的Shader的知识
brotherlamp
unityunity资料unity教程unity视频unity自学
首先先解释下Unity3D的Shader,Unity里面的Shaders是使用一种叫ShaderLab的语言编写的,它同微软的FX文件或者NVIDIA的CgFX有些类似。传统意义上的vertex shader和pixel shader还是使用标准的Cg/HLSL 编程语言编写的。因此Unity文档里面的Shader,都是指用ShaderLab编写的代码,然后我们来看下Unity3D自带的60多个S
- CopyOnWriteArrayList vs ArrayList
bylijinnan
java
package com.ljn.base;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Iterator;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.CopyOnWriteArrayList;
/**
* 总述:
* 1.ArrayListi不是线程安全的,CopyO
- 内存中栈和堆的区别
chicony
内存
1、内存分配方面:
堆:一般由程序员分配释放, 若程序员不释放,程序结束时可能由OS回收 。注意它与数据结构中的堆是两回事,分配方式是类似于链表。可能用到的关键字如下:new、malloc、delete、free等等。
栈:由编译器(Compiler)自动分配释放,存放函数的参数值,局部变量的值等。其操作方式类似于数据结构中
- 回答一位网友对Scala的提问
chenchao051
scalamap
本来准备在私信里直接回复了,但是发现不太方便,就简要回答在这里。 问题 写道 对于scala的简洁十分佩服,但又觉得比较晦涩,例如一例,Map("a" -> List(11,111)).flatMap(_._2),可否说下最后那个函数做了什么,真正在开发的时候也会如此简洁?谢谢
先回答一点,在实际使用中,Scala毫无疑问就是这么简单。
- mysql 取每组前几条记录
daizj
mysql分组最大值最小值每组三条记录
一、对分组的记录取前N条记录:例如:取每组的前3条最大的记录 1.用子查询: SELECT * FROM tableName a WHERE 3> (SELECT COUNT(*) FROM tableName b WHERE b.id=a.id AND b.cnt>a. cnt) ORDER BY a.id,a.account DE
- HTTP深入浅出 http请求
dcj3sjt126com
http
HTTP(HyperText Transfer Protocol)是一套计算机通过网络进行通信的规则。计算机专家设计出HTTP,使HTTP客户(如Web浏览器)能够从HTTP服务器(Web服务器)请求信息和服务,HTTP目前协议的版本是1.1.HTTP是一种无状态的协议,无状态是指Web浏览器和Web服务器之间不需要建立持久的连接,这意味着当一个客户端向服务器端发出请求,然后We
- 判断MySQL记录是否存在方法比较
dcj3sjt126com
mysql
把数据写入到数据库的时,常常会碰到先要检测要插入的记录是否存在,然后决定是否要写入。
我这里总结了判断记录是否存在的常用方法:
sql语句: select count ( * ) from tablename;
然后读取count(*)的值判断记录是否存在。对于这种方法性能上有些浪费,我们只是想判断记录记录是否存在,没有必要全部都查出来。
- 对HTML XML的一点认识
e200702084
htmlxml
感谢http://www.w3school.com.cn提供的资料
HTML 文档中的每个成分都是一个节点。
节点
根据 DOM,HTML 文档中的每个成分都是一个节点。
DOM 是这样规定的:
整个文档是一个文档节点
每个 HTML 标签是一个元素节点
包含在 HTML 元素中的文本是文本节点
每一个 HTML 属性是一个属性节点
注释属于注释节点
Node 层次
- jquery分页插件
genaiwei
jqueryWeb前端分页插件
//jquery页码控件// 创建一个闭包 (function($) { // 插件的定义 $.fn.pageTool = function(options) { var totalPa
- Mybatis与Ibatis对照入门于学习
Josh_Persistence
mybatisibatis区别联系
一、为什么使用IBatis/Mybatis
对于从事 Java EE 的开发人员来说,iBatis 是一个再熟悉不过的持久层框架了,在 Hibernate、JPA 这样的一站式对象 / 关系映射(O/R Mapping)解决方案盛行之前,iBaits 基本是持久层框架的不二选择。即使在持久层框架层出不穷的今天,iBatis 凭借着易学易用、
- C中怎样合理决定使用那种整数类型?
秋风扫落叶
c数据类型
如果需要大数值(大于32767或小于32767), 使用long 型。 否则, 如果空间很重要 (如有大数组或很多结构), 使用 short 型。 除此之外, 就使用 int 型。 如果严格定义的溢出特征很重要而负值无关紧要, 或者你希望在操作二进制位和字节时避免符号扩展的问题, 请使用对应的无符号类型。 但是, 要注意在表达式中混用有符号和无符号值的情况。
&nbs
- maven问题
zhb8015
maven问题
问题1:
Eclipse 中 新建maven项目 无法添加src/main/java 问题
eclipse创建maevn web项目,在选择maven_archetype_web原型后,默认只有src/main/resources这个Source Floder。
按照maven目录结构,添加src/main/ja
- (二)androidpn-server tomcat版源码解析之--push消息处理
spjich
javaandrodipn推送
在 (一)androidpn-server tomcat版源码解析之--项目启动这篇中,已经描述了整个推送服务器的启动过程,并且把握到了消息的入口即XmppIoHandler这个类,今天我将继续往下分析下面的核心代码,主要分为3大块,链接创建,消息的发送,链接关闭。
先贴一段XmppIoHandler的部分代码
/**
* Invoked from an I/O proc
- 用js中的formData类型解决ajax提交表单时文件不能被serialize方法序列化的问题
中华好儿孙
JavaScriptAjaxWeb上传文件FormData
var formData = new FormData($("#inputFileForm")[0]);
$.ajax({
type:'post',
url:webRoot+"/electronicContractUrl/webapp/uploadfile",
data:formData,
async: false,
ca
- mybatis常用jdbcType数据类型
ysj5125094
mybatismapperjdbcType
MyBatis 通过包含的jdbcType
类型
BIT FLOAT CHAR