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明志刘明
大模型学习手册langchain
需要学习提示词工程的同学请看面向开发者的提示词工程需要学习ChatGPT的同学请查看搭建基于ChatGPT的问答系统本部分之前的章节可以查看基于LangChain开发应用程序第一章-简介基于LangChain开发应用程序第二章-提示和输出第三章储存在与语言模型交互时,你可能已经注意到一个关键问题:它们并不记忆你之前的交流内容,这在我们构建一些应用程序(如聊天机器人)的时候,带来了很大的挑战,使得对
- java 线程池 队列封装_java线程池(线程池组---分离任务队列和线程池)
爱打怪的小魔女
java线程池队列封装
线程池本质上所使用的逻辑模型仍然是我们熟悉的“生产者/消费者”模型。生产消费外部线程(生产者)--->任务消费者和生产者共享一个数据结构(缓存任务)PriorityQueue;生产者将任务添加到队列中,消费者从队列中取出数据;队列和线程池(线程池内部维护一个线程数组),完全耦合在一起,当任务特别多,队列就不断的膨胀,增多,拥堵;就向车子过洞子另外一头走不掉,我靠,长龙(世界最长堵车世界纪录在天朝2
- R语言标准普尔500指数Garch(1,1)模型
ronghuilin
一、例3.3标准普尔500指数的月超额收益率,从1926年开始,共792个观察值,如图所示。记rt为超额收益率,rt的样本ACF和rt2的样本PACF。在间隔为1,3时有少许序列相关性,但主要特征是平方序列显示的强烈线性相关性。例题建立garch(1,1)模型的过程:(1)应用arma(p,q)模型消除数据的线性依赖(2)在arma(p,q)模型基础上,建立garch(1,1)模型(3)改进g
- VLSI电路单元的自动布局:全局布局基础介绍
Jaaiko
数学建模算法开源图论matlab
2024年华数杯全国大学生数学建模竞赛B题为:VLSI电路单元的自动布局。本题主要关注的是全局布局问题。学术界针对全局布局的评估模型和优化方法的研究历史悠久。本文借题顺势介绍全局布局的一些重点基础内容和相关工具/资料,以期为对EDA算法设计领域感兴趣、对数学建模感兴趣的人降低研究门槛。VLSI是超大规模集成电路的简称。完成一个VLSI设计的流程十分复杂,包含多种数据格式的转化,其中将逻辑网表转变为
- VLSI 电路单元的自动布局-2024华数杯B题
2401_84314384
算法python数学建模
摘要超大规模集成电路设计通常采用电子设计自动化(EDA)的方式进行,布局是EDA工具的核心的核心。本文通过构建的线长评估模型及网格密度评估模型,并在此基础上对模型进行优化,最后利用模型实现VLSI电路单元的自动布局。问题一:基于结合直线型斯坦纳最小树思想的优化HPWL模型评估与电路单元连线接口坐标相关的线长。本题需要建立与电路单元连线接口坐标相关的线长评估模型,最小化每组估计线长与对应RSMT的差
- OSG 三维城市数据信息化管理平台演示视频
者山海
OSG架构OSGQTC++
1.实现功能(1)实现软件主体界面:如各种信息展示栏、状态栏、树状图、三维展示界面等。(2)实现软件相关功能:如添加度带、经纬网、影像图层、地形高程等基础图层信息,加载并处理整个新城区的城市模型(OSGB)、SHP图层、OSG模型、基础图元等各类数据文件,实现距离、高度差、立面面积、地形剖面等各种量测,完成井盖、社区、街道、人户关联、绿化等各种城市信息各类查询展示及管理,添加巡航、天气、大气等模拟
- 什么是AIGC?有哪些免费工具?
chent_某位
AIGC
AIGC(AIGeneratedContent),即“人工智能生成内容”,是指通过人工智能技术自动生成各种类型的数字内容。AIGC让机器能够根据输入的信息或数据生成符合人类需求的文本、图像、音频、视频等内容,极大提高了内容创作的效率。AIGC的背景与起源随着深度学习和自然语言处理技术的快速发展,人工智能已经不再局限于简单的任务,如分类、预测和数据分析,而是具备了生成内容的能力。生成式AI模型,如O
- 新质农业-再生农业的应用
橙蜂智农
人工智能制造创业创新
橙蜂智能公司致力于提供先进的人工智能和物联网解决方案,帮助企业优化运营并实现技术潜能。公司主要服务包括AI数字人、AI翻译、埃域知识库、大模型服务等。其核心价值观为创新、客户至上、质量、合作和可持续发展。橙蜂智农的智慧农业产品涵盖了多方面的功能,如智能化推荐、数据分析、远程监控和决策支持系统。用户可以通过应用获得个性化的作物种植建议、实时的生长状态监控以及精确的灌溉和施肥指导,提升农业生产效率。文
- SAM2:环境安装&代码调试
要养家的程序猿
AI算法python算法ai人工智能科技
引子时隔大半年,SAM2代终于来了,之前写过一篇《SegmentAnything(SAM)环境安装&代码调试》,感兴趣童鞋请移步SegmentAnything(SAM)环境安装&代码调试-CSDN博客,OK,让我们开始吧。一、模型介绍Meta公司去年发布了SAM1基础模型,已经可以在图像上分割对象。而最新发布的SAM2可用于图片和视频,并可以实现实时、可提示的对象分割。SAM2在图像分割准确性方面
- 【Redis】Redis缓存
1886i
JavaRedis缓存redis数据库
目录一、缓存1、概念2、作用3、缺点二、缓存模型三、缓存的更新1、更新策略2、主动更新的三种模式1.cacheasidepattern2.read/writethroughpattern3.writebehindcachingpattern3、线程安全问题1.缓存删除还是更新缓存2.先删除缓存后操作数据库3.先操作数据库后删除缓存4.如何保证缓存与数据库操作同时成功或失败4、最佳选择一、缓存1、概
- 3ds Max 2018 进阶快捷键操作笔记
阿松2333
笔记3dsmax
1.视图与界面控制Alt+W:切换当前视口最大化。工作时常需要在多个视口之间切换,该快捷键帮助快速专注于某一视口细节。F3:切换线框模式与实体模式。方便随时观察模型的结构和表面,特别是在检查复杂几何形状时非常有用。F4:显示网格边缘。在实体模式下显示线框,常用于优化模型的边缘流畅度。Ctrl+X:进入专家模式,隐藏所有UI元素,保留视口。适合全屏工作,最大化利用屏幕空间。视图导航Alt+中键拖动:
- Springboot3 整合 Mybatis3
(前程似锦)
mybatisjavaspringboot
Springboot3整合MybatisSpringboot3整合MybatisSpringboot3整合Mybatis一、导入依赖二、编写配置文件三、定义模型entity实体类四、在启动类上添加注解,表示mapper接口所在位置五、定义mapper接口六、定义mapper.xml映射文件七、service层八、测试一、导入依赖mybatis的必要依赖注意:使用springboot3的话要使用my
- 视频也能分割?!在云服务器上部署最新视觉大模型SAM2教程、详细代码注释和视频演示
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图像处理人工智能python人工智能python深度学习SAM2计算机视觉图像分割
使用SAM2进行视频分割本笔记本展示了如何使用SAM2在视频中进行交互式分割。它将涵盖以下内容:在帧上添加点击以获取和细化masklets(时空掩码)在整个视频中传播点击以获取_masklets同时分割和跟踪多个目标我们使用术语_segment_或_mask_来指代单个帧上对象的模型预测,_masklet_指代整个视频中的时空掩码。如果使用Jupyter在本地运行,请首先根据安装说明在您的环境中安
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热水养鲨鱼
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SpringBoot整合SSE(管控连接)1、sse单向通信整成逻辑双向通信。2、轻量级实现端对端信息互通。3、避免繁琐配置学习。核心点通过记录连接码和心跳检测实现伪双向通道,避免无效连接占用过多内存。服务器推送(ServerPush)技术允许网站和应用在有新内容可用时主动向用户推送更新,而不需要用户主动去查询。与传统的"拉"模型不同,服务器推送采用"推"的方式主动把信息发给客户端。服务器推送的优
- 多模态大模型微调Qwen-VL微调及日志
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- 一文搞懂 Flink Task 数据交互之数据写源码
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一文搞懂FlinkTask数据交互之数据写源码1.RecordWriterOutput2.RecordWriter3.数据分区器ChannelSelector4.数据输出模型ResultPartition5.子模型ResultSubpartition6.本地buffer池LocalBufferPool7.获取buffer8.将buffer添加到ResultSubpartitionFlink重要源码
- 年薪80w起!零成本快速入门大模型指南
AI产品经理
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今年招聘市场确实是好点了,我发现群友都在讨论,得赶快学点AI大模型。他们有的是想正式转到一些新兴的AI行业,需要系统的学习训练。更多的是想跟已有的技能结合,辅助编程提效,或上手实操应用,增加自己的职场竞争力。这也可以理解,ChatGPT推出仅一年半的时间,就将生成式AI推向主流。从谷歌到亚马逊,从百度到阿里,几乎所有科技巨头都在布局AI,也直接影响到了招聘市场,大模型相关的岗位数量多了不少,年薪甚
- 如何有效的学习AI大模型?
Python程序员罗宾
学习人工智能语言模型自然语言处理架构
学习AI大模型是一个系统性的过程,涉及到多个学科的知识。以下是一些建议,帮助你更有效地学习AI大模型:基础知识储备:数学基础:学习线性代数、概率论、统计学和微积分等,这些是理解机器学习算法的数学基础。编程技能:掌握至少一种编程语言,如Python,因为大多数AI模型都是用Python实现的。理论学习:机器学习基础:了解监督学习、非监督学习、强化学习等基本概念。深度学习:学习神经网络的基本结构,如卷
- 【深度学习】【OnnxRuntime】【Python】模型转化、环境搭建以及模型部署的详细教程
牙牙要健康
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【深度学习】【OnnxRuntime】【Python】模型转化、环境搭建以及模型部署的详细教程提示:博主取舍了很多大佬的博文并亲测有效,分享笔记邀大家共同学习讨论文章目录【深度学习】【OnnxRuntime】【Python】模型转化、环境搭建以及模型部署的详细教程前言模型转换--pytorch转onnxWindows平台搭建依赖环境onnxruntime调用onnx模型ONNXRuntime推理核
- Java 后端程序员必须要懂的几种框架分享
Java烟雨
javamvc开发语言
MVC框架MVC模式是软件工程中的一种软件架构模式,可以把软件系统分为三个基本部分:模型(Model),编写程序应有的功能(实现算法等等)、进行数据管理和数据库设计,。视图(View),界面设计人员进行图形界面设计。控制器(Controller),负责转发请求,对请求进行处理。比较知名的MVC框架有SpringMVC,是一种基于请求驱动类型的轻量级Web框架,目的是帮助我们后端程序员简化开发。我个
- Netty权威指南:Netty总结-高性能与可靠性
Ty_1106
Nettyjava网络rpc
第二十二章高性能之道22.1RPC调用性能模型分析22.1.1传统RPC调用性能差三宗罪:网络传输采用同步阻塞I/O导致经常性阻塞序列化性能差线程模型问题22.1.2I/O通信性能三要素传输:BIO、NIO或者AIO协议:HTTP公有协议,内部私有协议线程:数据报如何读取,Reactor线程模型22.2Netty高性能之道22.2.1异步非阻塞通信I/O多路复用技术22.2.2高效的Reactor
- 英伟达(NVIDIA)B200架构解读
weixin_41205263
芯际争霸GPGPU架构gpu算力人工智能硬件架构
H100芯片是一款高性能AI芯片,其中的TransformerEngine是专门用于加速Transformer模型计算的核心部件。Transformer模型是一种自然语言处理(NLP)模型,广泛应用于机器翻译、文本生成等任务。TransformerEngine的电路设计原理主要包括以下几个方面:
- Upstage 将发布新一代 LLM “Solar Pro “预览版
吴脑的键客
人工智能人工智能
SolarPro是最智能的LLM,经过优化可在单GPU上运行,性能超过微软、Meta和谷歌等科技巨头的模型。加州圣何塞2024年9月11日电/美通社/–Upstage今天宣布发布其下一代大型语言模型(LLM)SolarPro的预览版。加州圣何塞2024年9月11日电/美通社/–Upstage今天宣布发布其下一代大型语言模型(LLM)SolarPro的预览版。该预览版作为开源模型免费提供API访问,
- SpringBoot项目
俺叫啥好嘞
spring系列springspringboot
SpringBoot项目大概分为四层:(1)DAO层:包括XxxMapper.java(数据库访问接口类),XxxMapper.xml(数据库链接实现);(这个命名,有人喜欢用Dao命名,有人喜欢用Mapper,看个人习惯了吧)(2)Bean层:也叫model层,模型层,entity层,实体层,就是数据库表的映射实体类,存放POJO对象;(3)Service层:也叫服务层,业务层,包括XxxSer
- 开源模型应用落地-qwen2-7b-instruct-LoRA微调-unsloth(让微调起飞)-单机单卡-V100(十七)
开源技术探险家
开源模型-实际应用落地#深度学习语言模型自然语言处理
一、前言本篇文章将在v100单卡服务器上,使用unsloth去高效微调QWen2系列模型,通过阅读本文,您将能够更好地掌握这些关键技术,理解其中的关键技术要点,并应用于自己的项目中。使用unsloth能够使模型的微调速度提高2-5倍。在处理大规模数据或对时间要求较高的场景下,这可以大大节省微调所需的时间,提高开发效率。其次,可减少80%的内存使用。这对于资源有限的环境或者需要同时运行多个微调任务的
- [AI资讯·0605] GLM-4系列开源模型,OpenAI安全疑云,ARM推出终端计算子系统,猿辅导大模型备案……
老牛同学
AI人工智能ai大模型AI资讯
AI资讯1毛钱1百万token,写2遍红楼梦!国产大模型下一步还想卷什么?AI「末日」突然来临,公司同事集体变蠢!只因四大聊天机器人同时宕机OpenAI员工们开始反抗了!AI手机PC大爆发,Arm从软硬件到生态发力,打造行业AI百宝箱GLM-4开源版本:超越Llama3,多模态比肩GPT4V,MaaS平台也大升级猿辅导竟然是一家AI公司?大模型全家桶曝光|甲子光年FineChatBI,帆软在AI方
- 用前端的语言写后端——Node.js之Express
tabzzz
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ExpressExpress是一种流行的模型视图控制器(MVC)Node.js框架,具有快速、极简和灵活的优点,为Web和移动应用程序开发提供了强大的功能集合。最受欢迎的Node.js框架!文章目录Express安装ExpressHelloWorld路由中间件全局中间件应用中间件开放跨域请求几种常用的Express内置中间件函数1.JSON格式数据中间件函数2.静态文件中间件函数3.路由中间件函数
- 网络编程9.4
江亭棠
网络linux
1、多进程多线程并发服务器,再实现一遍(重点模型)。多进程并发服务器:#include#defineSERPORT9999#defineSERIP"192.168.0.162"#defineBACKLOG10voidhande(intsss){if(sss==SIGCHLD){while(waitpid(-1,NULL,WNOHANG)!=-1);}}intmain(intargc,constch
- netty4源码阅读与分析---netty线程模型
红尘之一骑
javaNIOnetty源码阅读与分析
本文主要说下我自己对netty线程模型的理解,以及这样的线程模型的好处。通俗的来讲,netty的线程模型描述的就是老板和员工的故事。老板(通常情况下是一个老板)负责接活,与客户沟通,协调(netty的accept),谈成后(通道建立),他需要从员工中选出一位员工来负责处理后续具体的事宜(worker线程,这里我们有16位员工,编号1-16),员工做事时按照任务的先后顺序进行处理,这样可以避免错乱,
- 【3.6 python中的numpy编写一个“手写数字识”的神经网络】
wang151038606
深度学习入门pythonnumpy神经网络
3.6python中的numpy编写一个“手写数字识”的神经网络要使用Python中的NumPy库从头开始编写一个“手写数字识别”的神经网络,我们通常会处理MNIST数据集,这是一个广泛使用的包含手写数字的图像数据集。但是,完全用NumPy来实现神经网络(包括数据的加载、预处理、模型定义、前向传播、损失计算、反向传播和权重更新)是一个相当复杂的任务,因为NumPy本身不提供自动微分或高级优化算法(
- apache ftpserver-CentOS config
gengzg
apache
<server xmlns="http://mina.apache.org/ftpserver/spring/v1"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="
http://mina.apache.o
- 优化MySQL数据库性能的八种方法
AILIKES
sqlmysql
1、选取最适用的字段属性 MySQL可以很好的支持大数据量的存取,但是一般说来,数据库中的表越小,在它上面执行的查询也就会越快。因此,在创建表的时候,为了获得更好的 性能,我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。例如,在定义邮政编码这个字段时,如果将其设置为CHAR(255),显然给数据库增加了不必要的空间,甚至使用VARCHAR这种类型也是多余的,因为CHAR(6)就可以很
- JeeSite 企业信息化快速开发平台
Kai_Ge
JeeSite
JeeSite 企业信息化快速开发平台
平台简介
JeeSite是基于多个优秀的开源项目,高度整合封装而成的高效,高性能,强安全性的开源Java EE快速开发平台。
JeeSite本身是以Spring Framework为核心容器,Spring MVC为模型视图控制器,MyBatis为数据访问层, Apache Shiro为权限授权层,Ehcahe对常用数据进行缓存,Activit为工作流
- 通过Spring Mail Api发送邮件
120153216
邮件main
原文地址:http://www.open-open.com/lib/view/open1346857871615.html
使用Java Mail API来发送邮件也很容易实现,但是最近公司一个同事封装的邮件API实在让我无法接受,于是便打算改用Spring Mail API来发送邮件,顺便记录下这篇文章。 【Spring Mail API】
Spring Mail API都在org.spri
- Pysvn 程序员使用指南
2002wmj
SVN
源文件:http://ju.outofmemory.cn/entry/35762
这是一篇关于pysvn模块的指南.
完整和详细的API请参考 http://pysvn.tigris.org/docs/pysvn_prog_ref.html.
pysvn是操作Subversion版本控制的Python接口模块. 这个API接口可以管理一个工作副本, 查询档案库, 和同步两个.
该
- 在SQLSERVER中查找被阻塞和正在被阻塞的SQL
357029540
SQL Server
SELECT R.session_id AS BlockedSessionID ,
S.session_id AS BlockingSessionID ,
Q1.text AS Block
- Intent 常用的用法备忘
7454103
.netandroidGoogleBlogF#
Intent
应该算是Android中特有的东西。你可以在Intent中指定程序 要执行的动作(比如:view,edit,dial),以及程序执行到该动作时所需要的资料 。都指定好后,只要调用startActivity(),Android系统 会自动寻找最符合你指定要求的应用 程序,并执行该程序。
下面列出几种Intent 的用法
显示网页:
- Spring定时器时间配置
adminjun
spring时间配置定时器
红圈中的值由6个数字组成,中间用空格分隔。第一个数字表示定时任务执行时间的秒,第二个数字表示分钟,第三个数字表示小时,后面三个数字表示日,月,年,< xmlnamespace prefix ="o" ns ="urn:schemas-microsoft-com:office:office" />
测试的时候,由于是每天定时执行,所以后面三个数
- POJ 2421 Constructing Roads 最小生成树
aijuans
最小生成树
来源:http://poj.org/problem?id=2421
题意:还是给你n个点,然后求最小生成树。特殊之处在于有一些点之间已经连上了边。
思路:对于已经有边的点,特殊标记一下,加边的时候把这些边的权值赋值为0即可。这样就可以既保证这些边一定存在,又保证了所求的结果正确。
代码:
#include <iostream>
#include <cstdio>
- 重构笔记——提取方法(Extract Method)
ayaoxinchao
java重构提炼函数局部变量提取方法
提取方法(Extract Method)是最常用的重构手法之一。当看到一个方法过长或者方法很难让人理解其意图的时候,这时候就可以用提取方法这种重构手法。
下面是我学习这个重构手法的笔记:
提取方法看起来好像仅仅是将被提取方法中的一段代码,放到目标方法中。其实,当方法足够复杂的时候,提取方法也会变得复杂。当然,如果提取方法这种重构手法无法进行时,就可能需要选择其他
- 为UILabel添加点击事件
bewithme
UILabel
默认情况下UILabel是不支持点击事件的,网上查了查居然没有一个是完整的答案,现在我提供一个完整的代码。
UILabel *l = [[UILabel alloc] initWithFrame:CGRectMake(60, 0, listV.frame.size.width - 60, listV.frame.size.height)]
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(PHP-REDIS实例)
bijian1013
redis数据库NoSQL
一.redis.php
<?php
//实例化
$redis = new Redis();
//连接服务器
$redis->connect("localhost");
//授权
$redis->auth("lamplijie");
//相关操
- SecureCRT使用备注
bingyingao
secureCRT每页行数
SecureCRT日志和卷屏行数设置
一、使用securecrt时,设置自动日志记录功能。
1、在C:\Program Files\SecureCRT\下新建一个文件夹(也就是你的CRT可执行文件的路径),命名为Logs;
2、点击Options -> Global Options -> Default Session -> Edite Default Sett
- 【Scala九】Scala核心三:泛型
bit1129
scala
泛型类
package spark.examples.scala.generics
class GenericClass[K, V](val k: K, val v: V) {
def print() {
println(k + "," + v)
}
}
object GenericClass {
def main(args: Arr
- 素数与音乐
bookjovi
素数数学haskell
由于一直在看haskell,不可避免的接触到了很多数学知识,其中数论最多,如素数,斐波那契数列等,很多在学生时代无法理解的数学现在似乎也能领悟到那么一点。
闲暇之余,从图书馆找了<<The music of primes>>和<<世界数学通史>>读了几遍。其中素数的音乐这本书与软件界熟知的&l
- Java-Collections Framework学习与总结-IdentityHashMap
BrokenDreams
Collections
这篇总结一下java.util.IdentityHashMap。从类名上可以猜到,这个类本质应该还是一个散列表,只是前面有Identity修饰,是一种特殊的HashMap。
简单的说,IdentityHashMap和HashM
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-享元模式-Flyweight
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collection;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java
- PS人像润饰&调色教程集锦
cherishLC
PS
1、仿制图章沿轮廓润饰——柔化图像,凸显轮廓
http://www.howzhi.com/course/retouching/
新建一个透明图层,使用仿制图章不断Alt+鼠标左键选点,设置透明度为21%,大小为修饰区域的1/3左右(比如胳膊宽度的1/3),再沿纹理方向(比如胳膊方向)进行修饰。
所有修饰完成后,对该润饰图层添加噪声,噪声大小应该和
- 更新多个字段的UPDATE语句
crabdave
update
更新多个字段的UPDATE语句
update tableA a
set (a.v1, a.v2, a.v3, a.v4) = --使用括号确定更新的字段范围
- hive实例讲解实现in和not in子句
daizj
hivenot inin
本文转自:http://www.cnblogs.com/ggjucheng/archive/2013/01/03/2842855.html
当前hive不支持 in或not in 中包含查询子句的语法,所以只能通过left join实现。
假设有一个登陆表login(当天登陆记录,只有一个uid),和一个用户注册表regusers(当天注册用户,字段只有一个uid),这两个表都包含
- 一道24点的10+种非人类解法(2,3,10,10)
dsjt
算法
这是人类算24点的方法?!!!
事件缘由:今天晚上突然看到一条24点状态,当时惊为天人,这NM叫人啊?以下是那条状态
朱明西 : 24点,算2 3 10 10,我LX炮狗等面对四张牌痛不欲生,结果跑跑同学扫了一眼说,算出来了,2的10次方减10的3次方。。我草这是人类的算24点啊。。
然后么。。。我就在深夜很得瑟的问室友求室友算
刚出完题,文哥的暴走之旅开始了
5秒后
- 关于YII的菜单插件 CMenu和面包末breadcrumbs路径管理插件的一些使用问题
dcj3sjt126com
yiiframework
在使用 YIi的路径管理工具时,发现了一个问题。 <?php  
- 对象与关系之间的矛盾:“阻抗失配”效应[转]
come_for_dream
对象
概述
“阻抗失配”这一词组通常用来描述面向对象应用向传统的关系数据库(RDBMS)存放数据时所遇到的数据表述不一致问题。C++程序员已经被这个问题困扰了好多年,而现在的Java程序员和其它面向对象开发人员也对这个问题深感头痛。
“阻抗失配”产生的原因是因为对象模型与关系模型之间缺乏固有的亲合力。“阻抗失配”所带来的问题包括:类的层次关系必须绑定为关系模式(将对象
- 学习编程那点事
gcq511120594
编程互联网
一年前的夏天,我还在纠结要不要改行,要不要去学php?能学到真本事吗?改行能成功吗?太多的问题,我终于不顾一切,下定决心,辞去了工作,来到传说中的帝都。老师给的乘车方式还算有效,很顺利的就到了学校,赶巧了,正好学校搬到了新校区。先安顿了下来,过了个轻松的周末,第一次到帝都,逛逛吧!
接下来的周一,是我噩梦的开始,学习内容对我这个零基础的人来说,除了勉强完成老师布置的作业外,我已经没有时间和精力去
- Reverse Linked List II
hcx2013
list
Reverse a linked list from position m to n. Do it in-place and in one-pass.
For example:Given 1->2->3->4->5->NULL, m = 2 and n = 4,
return 
- Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC Test HtmlUnit简介
jinnianshilongnian
spring 4.1
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Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- Hadoop集群工具distcp
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1. 环境描述
两个集群:rock 和 stone
rock无kerberos权限认证,stone有要求认证。
1. 从rock复制到stone,采用hdfs
Hadoop distcp -i hdfs://rock-nn:8020/user/cxz/input hdfs://stone-nn:8020/user/cxz/运行在rock端,即源端问题:报版本
- 一个备份MySQL数据库的简单Shell脚本
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mysql脚本
主脚本(用于备份mysql数据库): 该Shell脚本可以自动备份
数据库。只要复制粘贴本脚本到文本编辑器中,输入数据库用户名、密码以及数据库名即可。我备份数据库使用的是mysqlump 命令。后面会对每行脚本命令进行说明。
1. 分别建立目录“backup”和“oldbackup” #mkdir /backup #mkdir /oldbackup
- 300个涵盖IT各方面的免费资源(中)——设计与编码篇
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IT资源图标库图片库色彩板字体
A. 免费的设计资源
Freebbble:来自于Dribbble的免费的高质量作品。
Dribbble:Dribbble上“免费”的搜索结果——这是巨大的宝藏。
Graphic Burger:每个像素点都做得很细的绝佳的设计资源。
Pixel Buddha:免费和优质资源的专业社区。
Premium Pixels:为那些有创意的人提供免费的素材。
- thrift总结 - 跨语言服务开发
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thrift
官网
官网JAVA例子
thrift入门介绍
IBM-Apache Thrift - 可伸缩的跨语言服务开发框架
Thrift入门及Java实例演示
thrift的使用介绍
RPC
POM:
<dependency>
<groupId>org.apache.thrift</groupId>