- STM32中断系统详解(大白话版)
平凡灵感码头
stm32stm32单片机嵌入式硬件
活动发起人@小虚竹想对你说:这是一个以写作博客为目的的创作活动,旨在鼓励大学生博主们挖掘自己的创作潜能,展现自己的写作才华。如果你是一位热爱写作的、想要展现自己创作才华的小伙伴,那么,快来参加吧!我们一起发掘写作的魅力,书写出属于我们的故事。我们诚挚邀请你参加为期14天的创作挑战赛!提醒:在发布作品前,请将不需要的内容删除。一、中断是什么?1.1生活场景比喻想象你在家做饭:你正在切菜(主程序运行)
- 考证好像真的能改变一个人‼️
小猫椰椰
探潜数据分析数据分析职场和发展大数据
考完这些证书,我真的感觉自己变样了。BDA初级数据分析师、BDA中级数据分析师、CPBA商业分析师3个方向,文科生的我,原本没有听过这些证书,但进入职场才知道,多一项技能,多一份优势刚毕业的时候,我考了BDA初级数据分析师,那个时候就尝到了甜头,不仅让简历更漂亮了,自己也掌握了数据分析技能后来的几年,我又陆陆续续考了BDA中级数据分析师和CPBA商业分析师3个方向的证书,看着这些证真的有满满的成就
- 冷门吃香的四个职业
小猫椰椰
探潜数据分析数据分析职场和发展大数据
数据分析师、商业分析师、互联网营销师、全媒体运营师…这些职业大多数人都很陌生,但是在这个内卷的时代,已经成为很多人的新选择、新出路,冷门又高薪。今天总结了这四个职业的基本信息,看看有没有你感兴趣的我是在【探潜数据分析】报名并学习的BDA数据分析师和CPBA商业分析师,两个证我都拿到手了,探潜的老师们很有耐心,一对一辅导我到拿证。我的工作因为这两个证改善很多#探潜数据分析#探潜学堂#BDA数据分析#
- 手把手教你用Docker部署Dify平台,打造可视化LLM应用环境
脱泥不tony
自然语言处理AI大模型LLM人工智能大语言模型语言模型Dify
“Dify是一款开源的大语言模型(LLM)应用开发平台。它融合了后端即服务(BackendasService)和LLMOps的理念,使开发者可以快速搭建生产级的生成式AI应用。即使你是非技术人员,也能参与到AI应用的定义和数据运营过程中。Dify内置了构建LLM应用所需的关键技术栈,包括对数百个模型的支持、直观的Prompt编排界面、高质量的RAG引擎、稳健的Agent框架、灵活的流程编排,并同时
- 【PromptCoder】使用 package.json 生成 cursorrules
正宗咸豆花
jsonprompt人工智能个人开发
【PromptCoder】使用package.json生成cursorrules在当今快节奏的开发世界中,效率和准确性至关重要。开发者们不断寻找能够优化工作流程、帮助他们更快编写高质量代码的工具。Cursor作为一款AI驱动的代码编辑器,正在彻底改变我们的编程方式。但如果我告诉你,有一种方法可以让Cursor变得更加智能,更加贴合你的项目需求呢?这就是CursorRules的作用。我们将探讨如何利
- TypeScript 中的 type 和 interface:你真的了解它们的不同吗?
初见雨夜
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如果你有写过Vue3的项目,那么对TypeScript肯定不会陌生。不管是公司新项目技术选型还是个人学习开发新的前端项目,Vue3+TypeScript已经成为首选技术方案之一在TypeScript这个强大的静态类型系统中,type和interface是两个重要的关键字,用于定义和描述数据类型。然而,这两者之间的区别是什么,在实际开发过程中我们要怎么用呢?废话不说,直接进入正题,就让我们一起深入探
- AI产品怎样才能打造出像人类一样聪明和有情商?
AI天才研究院
Python实战DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型AI实战大数据人工智能语言模型JavaPython架构设计
作者:禅与计算机程序设计艺术1.简介随着人工智能技术的飞速发展、算法能力的不断增强、数据集的积累、计算设备的普及,人工智能已经成为各个行业、各个领域的重要突破性技术。然而,面对这一技术带来的巨大变革,如何为用户提供更加人性化的服务,并让人工智能模型对用户输入做出智能回应,则成为了一个长期且艰难的挑战。今天,我们将讨论一些常见的人机交互相关的问题,如语言模型、对话系统、生成模型等,并从中可以窥视到人
- 最全中文对话数据集(不定期更新)
数据猎手小k
人工智能大数据
随着人工智能技术的发展,自然语言处理(NLP)领域中的对话系统逐渐成为研究的热点。为了提升对话系统的性能,需要大量的高质量对话数据来训练和优化模型。然而,中文对话数据相对于英文来说较为稀缺,且质量参差不齐,这限制了中文对话系统的发展。因此,构建大规模、高质量的中文对话数据集成为了一个迫切的需求。一、研究意义1、推动中文NLP发展:大规模高质量的中文对话数据集能够为中文自然语言处理领域的研究提供基础
- 女人,你成功引起了安装vm和centos的兴趣了
心仪悦悦
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先打开vm安装包按下一步勾上我同意,然后下一步然后一直下一步就OK了。然后就到了我们新建虚拟机了来到上面那个页面,然后下一步,直到来到下面这个页面,选择稍后安装然后下一步然后将默认改成下图所示就下一步然后将位置名字改一下就好啦在来个低低配后面就是下一步到完成,此时我们还不能打开虚拟机,要配置cd改成这样就完成了。
- ELMo ,LM:一串词序列的概率分布probability distribution over sequences of words
强化学习曾小健
NLP自然语言处理#预训练语言模型
语言模型(LanguageModel),语言模型简单来说就是一串词序列的概率分布。Languagemodelisaprobabilitydistributionoversequencesofwords.GPT与ELMo当成特征的做法不同,OpenAIGPT不需要再重新对任务构建新的模型结构,而是直接在transformer这个语言模型上的最后一层接上softmax作为任务输出层,然后再对这整个模型
- 腿足机器人之十三-强化学习PPO算法
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腿足机器人之十三-强化学习PPO算法腿足机器人位姿常用强化学习算法PPO算法核心原理PPO算法的创新设计PPO算法典型流程优势函数对于复杂地形适应性(如楼梯、碎石路),传统的腿足机器人采用基于模型的控制器,该方法依赖精确动力学建模(如ZMP控制),存在参数调优困难以及环境扰动鲁棒性差,而采用端到端的强化学习方法,则将建模的任务交给了强化学习模型自主构建,这增加了模型对环境变化的自适应性。腿足机器人
- 基于双层优化的微电网系统规划设计方法(Matlab代码实现)
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个人主页欢迎来到本博客❤️❤️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1概述1.1微电网系统结构1.2微电网系统双层规划设计结构1.3双层优化模型1.4上层容量优化模型1.5下层调度优化模型2运行结果3文献来源4Matlab代码、数据、文章1概述微电网系统可将多种类型的分布式发电单元组合在一起,有效发挥单一能源系统的优点,实现
- DCMNet一种用于目标检测的轻量级骨干结构模型详解及代码复现
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深度学习算法详解及代码复现深度学习机器学习计算机视觉人工智能算法目标检测
模型背景在深度学习技术快速发展的背景下,目标检测领域取得了显著进展。早期的手工特征提取方法如Viola-Jones和HOG逐渐被卷积神经网络(CNN)取代,其中AlexNet在2012年的ILSVRC比赛中表现突出,推动了CNN在计算机视觉中的广泛应用。然而,这些早期模型在精度和效率方面仍存在不足,尤其是在处理复杂场景和小目标时表现不佳。这为DCMNet等新型轻量化目标检测模型的出现提供了契机,旨
- 远程办公2.0:如何通过技术实现全球化团队协作?
远程办公2.0时代:从“被迫适应”到“主动进化”的未来工作革命——前沿技术与趋势预测全解析引言:一场不可逆的全球工作革命2020年的一场疫情,让全球职场人第一次大规模体验了远程办公的“生存模式”,而五年后的今天,远程办公已从“权宜之计”进化为“战略选择”。根据《2022年未来办公调研报告》,到2025年,全球53%的企业将永久开放远程办公选项。与此同时,技术的爆发式迭代正推动远程办公迈入2.0时代
- Python人工智能学习路线,来自阿里巴巴佛系Python程序员的指南
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2024年程序员学习python人工智能学习
其实,这两方面都是存在的,但都很片面,这里不加赘述。客观地说,数字化、智能化是人类社会发展的趋势,而当下人工智能无疑是一大热门,那是蓝海还是火海?我们回到老道理——水的深度,只有你自己去试试水才知道。当你对上面情况有了初步的了解并想试试水,需要面对的问题是:AI入门容易吗?答案其实是否定的,难!AI领域需要钻研算法原理、大量复杂的公式及符号、无所适从的项目都是劝退一时热度初学者的原因。但对于一个初
- 如何用对提示词?快速解锁大模型的隐藏能力
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你是否留意到,有人借助AI高效完成工作甚至实现盈利,然而大部分人却仅用AI获取一些无关紧要的内容。为何会出现这种差异呢?究其原因,主要在于与AI沟通技巧的不同。无论使用何种模型,提示词的编写技巧都具有通用性。接下来,本文将详细介绍如何编写prompt(提示词),从而与大模型实现更有效的沟通。一、提示词的构成首先,我们来剖析一个prompt所应包含的关键信息:任务(指令):明确需要完成的任务以及期望
- 微调 LLM (RLHF + DPO)
人工智能
微调LLM(RLHF+DPO)使用强化学习(RL)根据人类反馈微调大语言模型(即RLHF)的方法,以及一种更有效的改进方法(即DPO)。一、GPT-3与InstructGPT2020年,OpenAI发布了GPT-3,这是一种大型语言模型(LLM),只需查看几个示例即可执行任意自然语言处理(NLP)任务。这包括为模型编写巧妙的输入(即提示),使其执行所需的任务(例如翻译、问答和完形填空任务)。尽管G
- 内网映射神器nps搭建
NPS(内网穿透神器)是一款非常实用的工具,能够帮助用户在内网环境下实现外部网络的访问,解决了许多网络安全和远程访问的问题。通过NPS,可以轻松地在受限的内网环境中,让外部网络设备访问内网服务。下面我将详细介绍如何搭建和配置NPS,从下载到验证,帮助你更好地理解和应用这个工具。1.下载NPS首先,需要访问NPS的官方GitHub仓库,选择适合你操作系统的二进制文件进行下载。步骤:打开NPS的Git
- Java并发与面试-每日必看(13)
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前言Java不秃,面试不慌!欢迎来到这片Java修炼场!这里没有枯燥的教科书,只有每日一更的硬核知识+幽默吐槽,让你在欢笑中掌握Java基础、算法、面试套路,摆脱“写代码如写诗、看代码如看天书”的困境。什么是锁?用通俗易懂的方式解释锁(Lock)就像是一把“门锁”,控制多个线程(或者多个任务)访问同一个资源,防止它们互相踩踏,导致数据混乱。想象一下,你和朋友们一起去共享单车停车点,但是只有一辆单车
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前言Java不秃,面试不慌!欢迎来到这片Java修炼场!这里没有枯燥的教科书,只有每日一更的硬核知识+幽默吐槽,让你在欢笑中掌握Java基础、算法、面试套路,摆脱“写代码如写诗、看代码如看天书”的困境。记住:代码会背叛你,但知识不会!坚持积累,总有一天,HR会为你的八股文落泪,面试官会因你的算法沉默。ReentrantLock中tryLock()和lock()⽅法的区别想象一下,你和朋友去奶茶店买
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题目描述小南有一套可爱的玩具小人,它们各有不同的职业。有一天,这些玩具小人把小南的眼镜藏了起来。小南发现玩具小人们围成了一个圈,它们有的面朝圈内,有的面朝圈外。如下图:这时singer告诉小南一个谜题:“眼镜藏在我左数第3个玩具小人的右数第1个玩具小人的左数第2个玩具小人那里。”小南发现,这个谜题中玩具小人的朝向非常关键,因为朝内和朝外的玩具小人的左右方向是相反的:面朝圈内的玩具小人,它的左边是顺
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《单链表实现模板-C语言版》——从零构建你的“数据火车”引言链表是数据结构中的“火车”,每节车厢(节点)通过“连接器”(指针)串联。本文将用C语言手把手教你搭建一列单链表火车,实现增删改查等核心操作,并附完整可运行代码!一、链表结构设计1.节点结构体typedefstructListNode{eleTypedata;//车厢装载的货物(数据)structListNode*next;//连接下一节车
- 让 LLM 来评判 | 设计你自己的评估 prompt
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设计你自己的评估prompt这是让LLM来评判系列文章的第三篇,敬请关注系列文章:基础概念选择LLM评估模型设计你自己的评估prompt评估你的评估结果奖励模型相关内容技巧与提示通用prompt设计建议我总结的互联网上通用prompt的通用设计原则如下:任务描述清晰:YourtaskistodoX(你的任务是X).YouwillbeprovidedwithY(你拿到的信息是Y).评估标准精细,评分
- 在 Linux 环境下使用 C 语言实现 Hook 技术
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在Linux环境下使用C语言实现Hook技术,常见的场景包括函数Hook和系统调用Hook等,下面为你详细介绍这两种方式的实现原理和示例代码。函数Hook原理在Linux中,函数Hook的核心思路是通过修改目标函数的内存代码,使其跳转到自定义的钩子函数。通常会使用ptrace系统调用或者动态链接器(LD_PRELOAD)的特性来实现。这里主要介绍LD_PRELOAD方法,它是一种简单且有效的函数H
- 清华大学:DeepSeek+DeepResearch 让科研像聊天一样简单(86 页 PDF)
伟贤AI之路
AI技术pdf
第一弹:《DeepSeek:从入门到精通(100页PDF)》第二弹:《DeepSeek如何赋能职场应用?从提示语技巧到多场景应用》第三弹:《普通人如何抓住DeepSeek红利?》现在是《DeepSeek+DeepResearch让科研像聊天一样简单》PDF阅读地址:https://tcnsnwj3d31i.feishu.cn/wiki/CkbJw0pm5i5uAEkiijrcGGHrnGhPDF中
- 深入拆解Nightingale(一)
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夜莺运维github开源软件golang
前言了解了一段时间的开源项目夜莺,虽说看了一些官方提供了文档和还有视频,并且有幸参加快猫的黄埔营培训,算是新手入门水平。还是存在很多问题不懂,我想关键应该其中细节并没有很了解,另一方面也听大佬说‘阅读优秀的源代码是软件工程师提高自己编程能力和学习开源框架的最佳手段之一’,所有我打算写一系列关于夜莺监控在源码级别的分析,希望能做到深入拆解的地步并且深入浅出的表达出来,哈哈哈。ps夜莺是源于滴滴,目前
- docker部署GPU环境
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使用Docker部署GPU环境涉及到几个关键步骤,以下是详细步骤:1.安装NVIDIA驱动程序确保你的系统已经安装了NVIDIAGPU驱动。这是使用GPU的前提条件。2.安装Docker和nvidia-container-toolkit首先,确保你已经安装了Docker。然后,安装NVIDIAContainerToolkit,它允许Docker容器访问宿主机上的GPU资源。对于Ubuntu系统,安
- 脑洞大开!用DeepSeek辅助AI绘图!
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DeepSeek应用(AI绘图篇)DeepSeek作为当前最好的AI大模型之一,其强大的文本生成能力被广泛的应用于各个领域,本文我们来聊聊用DeepSeek来辅助AI绘图。(文末附多款可以免费使用的AI绘图工具)一、DeepSeek&AI绘图作为语言模型,DeepSeek本身没有直接绘图的能力,换个思路,让DeepSeek按照我们的想法去创造绘图提示词,我们再讲提示词提供给AI绘图工具就可以了。操
- 常用Python代码
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常见的for循环去博客设置页面,选择一款你喜欢的代码片高亮样式,下面展示同样高亮的代码片.1Value=[(10,150),(100,200),(180,230)]fori,(minVal,maxVal)inenumerate(Value):plt.subplot(1,3,i+1)edges=cv2.Canny(image,minVal,maxVal)edges=cv2.GaussianBlur(
- 体验通义千问AI大模型生成Python泊松分布
「已注销」
人工智能python开发语言
在Python中,你可以使用matplotlib和numpy库来绘制泊松分布的概率密度函数(PDF)或累积分布函数(CDF)。以下是一个示例代码片段,它展示了如何使用numpy的poisson函数以及matplotlib进行绘制:importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipy.statsimportpoisson#使用scipy中的泊松分布
- 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_