- 车载以太网都有什么协议?
天赐好车
车载以太网车载以太网
目录一、物理层协议(PhysicalLayer)二、数据链路层协议(DataLinkLayer)三、网络层协议(NetworkLayer)四、传输层协议(TransportLayer)五、应用层协议(ApplicationLayer)六、车载网络融合协议七、标准化组织八、协议分层总结表九、趋势与未来协议车载以太网涉及的协议众多,覆盖物理层、数据链路层、网络层、传输层及应用层,形成完整的协议栈体系。
- OpenCV中超分辨率(Super Resolution)模块类cv::dnn_superres::DnnSuperResImpl
村北头的码农
OpenCVopencvdnn人工智能
操作系统:ubuntu22.04OpenCV版本:OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言:C++11算法描述OpenCV中超分辨率(SuperResolution)模块的一个内部实现类。它属于dnn_superres模块,用于加载和运行基于深度学习的图像超分辨率模型。这个类是OpenCV中用于执行深度学习超分辨率推理的主要类。你可以用它来加载预训练的超分辨率模型(如ED
- Spring Boot + 本地部署大模型实现:优化与性能提升
代码老y
springboot后端java
在将大语言模型集成到SpringBoot应用中时,性能优化是一个关键环节。本地部署的大模型虽然提供了强大的功能,但也可能带来一些性能挑战,如响应时间较长、资源占用较高等问题。本文将介绍如何在SpringBoot应用中优化本地部署大模型的性能,确保应用的高效运行。一、性能优化策略(一)缓存机制缓存生成结果:对于一些常见的输入,可以将生成的结果缓存起来。当相同的输入再次出现时,直接返回缓存的结果,而不
- VLA模型
一介绍在机器人领域,视觉-语言-动作(VLA)模型的发展经历了显著的演变,这得益于计算机视觉和自然语言处理领域的进步。VLA模型代表了一类旨在处理多模态输入的模型,整合了来自视觉、语言和动作的信息。这些模型对于实现具身智能至关重要,使机器人能够理解物理世界并与之互动。以下是VLA模型发展的时间线:早期阶段:计算机视觉和自然语言处理的集成大约在2015年开始,随着视觉问答(VQA)系统的出现。这些系
- Android:手机号码归属地查询
自己开发的项目里,添加了一个简易的“手机号码归属地查询”模块,纯手撸,没有采用第三方框架。获取源码效果图:开发思路:界面实现--->获取数据--->数据处理--->界面展示具体实现:1.界面实现界面绘制比较简单,就不放代码了,其中为EditText做了几点处理:自定义背景bg_edit_selector:bg_edit_normal:bg_edit_selected:添加动画效果,简单的透明度、伸
- 高可扩展属性建模设计:架构师的全局思考与落地方案
nbsaas-boot
数据库
在复杂业务系统中,动态属性扩展始终是架构设计的核心难题之一。传统方案如宽表设计和EAV(实体-属性-值)模型分别在性能与扩展性上各有优势与劣势,但也都有明显局限。为了兼顾性能、扩展性、维护成本,需要引入更灵活的设计模式。本文将深入探讨除宽表和EAV以外的几种现代解决方案,并提供综合推荐。一、问题背景:属性扩展的基本矛盾属性扩展的根本矛盾是:字段的多样性&动态性↔结构化存储&高性能查询需求变动频繁↔
- 宽表设计(Wide Table) 与 子表 + 类型 + 属性表设计(EAV 模型或“属性表”模型)
nbsaas-boot
数据库
在软件系统设计中,属性扩展(尤其是面向动态业务字段的扩展)是一个常见问题。尤其在企业应用、CMS、电商平台等场景中,经常会遇到「某个对象可能会增加不同的字段」的需求,例如:商品新增自定义字段、用户增加扩展信息等。本文将讨论两种主流方案——宽表设计(WideTable)与子表+类型+属性表设计(EAV模型或“属性表”模型),并从可维护性、性能、适用场景等方面进行系统分析。一、方案一:宽表设计(Wid
- 【AI大模型面试八股文】大模型训练中如何应对灾难性遗忘问题?
一叶千舟
AI大模型应用【八股文】人工智能深度学习
目录✅面试回答模板:一、什么是灾难性遗忘?举个通俗的例子:二、灾难性遗忘是怎么发生的?常见触发情境:三、我们为什么要关注灾难性遗忘?四、主流解决方案汇总✅1.固定部分参数(FeatureExtraction)✅2.正则化策略(Regularization)✅3.回放机制(Rehearsal/Replay)✅4.参数隔离(ParameterIsolation)✅5.使用提示学习(PromptLear
- Random Erasing:计算机视觉的「隐形斗篷」——遮挡艺术的对抗学习革命
星光银河
深度学习-代表性技术主题/概念层面计算机视觉学习人工智能cnn神经网络深度学习
当ImageNet冠军模型在真实世界的遮挡面前崩溃时(识别准确率骤降38%),中科院自动化研究所2017年提出的RandomErasing技术以一纸惊艳了学界。这种在图像中随机挖洞的简单操作,让ResNet-50在Partial-iNaturalist数据集上抗遮挡能力提升4.2倍,错误率降低59%,揭示了模型鲁棒性的深层密码。️遮挡困境:视觉模型的阿喀琉斯之踵图像识别鲁棒性演化史时代技术Imag
- 什么是神经网络架构搜索(NAS, Neural Architecture Search),如何写对应的python程序代码呢
小桥流水---人工智能
算法深度学习Python程序代码神经网络架构python
一、什么是神经网络架构搜索(NAS,NeuralArchitectureSearch)神经网络架构搜索(NAS,NeuralArchitectureSearch)是一种用于自动化设计神经网络架构的技术。传统的神经网络模型架构设计通常依赖于专家经验和大量试错,而NAS通过算法自动搜索网络架构,以发现最适合特定任务的神经网络设计。NAS可以极大地减少人工调参的时间和精力,并且在某些情况下能够找到比手工
- 深度解析生成式 AI:从技术原理到实战应用
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一、生成式AI:重构数字内容生产范式(一)技术定义与核心价值生成式人工智能(GenerativeAI)是通过深度学习模型自动创造文本、图像、代码、视频等内容的技术体系,其核心在于从数据中学习概率分布并生成符合人类认知的输出。与传统判别式AI(如图像分类)不同,生成式AI实现了从"识别"到"创造"的跨越,典型应用包括:文本领域:ChatGPT对话系统、小说自动生成图像领域:MidJourney艺术创
- 睿尔曼系列机器人——以创新驱动未来,重塑智能协作新生态(上)
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在工业自动化与智能服务深度融合的浪潮中,协作机器人凭借其安全、灵活、易部署的特性,成为推动产业升级的核心力量。睿尔曼(RuiermanRobotics)作为中国协作机器人领域的领军品牌,始终以“让机器人触手可及”为使命,专注于轻量化、高精度、高性价比的协作机器人研发与生产。其产品矩阵覆盖工业制造、物流仓储、医疗健康、商业服务等多场景,通过模块化设计、智能算法优化和开放生态构建,为全球客户提供高效、
- 人形机器人运动控制技术演进:从强化学习到神经微分方程的前沿解析
1.引言:人形运动控制的挑战与范式迁移人形机器人需在非结构化环境中实现双足行走、跑步、跳跃等复杂动作,其核心问题可归结为高维连续状态-动作空间的实时优化。传统方法(如基于模型的预测控制MPC)依赖精确的动力学建模,但在实际系统中面临以下瓶颈:模型失配:复杂接触动力学(如足-地交互)难以显式建模;计算瓶颈:高维非线性优化难以满足实时性需求;环境扰动敏感:传统控制器对未知干扰的鲁棒性不足。近年来,以强
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系列文章目录目录系列文章目录前言一、更深入的理解1.1实体化动作头微调1.1.1实体标签1.1.2工作原理1.1.3支持的实现1.2高级调优参数1.2.1模型组件1.2.1.1视觉编码器(tune_visual)1.2.1.2语言模型(tune_llm)1.2.1.3投影器(tune_projector)1.2.1.4扩散模型(tune_diffusion_model)1.2.2理解数据转换1.2
- 【保姆级教程】Cpolar+EasyImage搭建私人图床,看完就会!
文章目录1.前言2.EasyImage网站搭建2.1.EasyImage下载和安装2.2.EasyImage网页测试2.3.cpolar的安装和注册3.本地网页发布3.1.Cpolar云端设置3.2Cpolar内网穿透本地设置4.公网访问测试5.结语1.前言在数字内容创作领域,高效的视觉素材管理系统已成为提升生产效能的核心要素。当前创作者面临的关键困境在于:如何建立可自主掌控的图像存储架构?虽然云
- 【甲方安全视角】资产管理体系建设
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文章目录引言一、端口管理1.概述2.增量管理3.存量管理4.安全管理二、域名管理1.概述2.增量管理3.存量管理4.安全管理三、URL管理1.概述2.增量管理3.存量管理4.安全管理四、接口(API)管理1.概述2.增量管理3.存量管理4.安全管理五、网络管理六、风险梳理总结引言资产管理体系是信息安全体系架构中的基础模块,主要围绕企业各类资产开展。众所周知,资产具有不断变化、流动性强的特点,几乎每
- 长短期记忆网络(LSTM):让神经网络拥有 “持久记忆力” 的神奇魔法
在神经网络的奇妙世界里,有一种模型仿佛拥有了“魔法”,能够记住很久以前的信息,克服了传统循环神经网络(RNN)在处理长序列数据时的“健忘症”,它就是长短期记忆网络(LongShort-TermMemoryNetwork),简称LSTM。今天,就让我们一起走进LSTM的世界,揭开它神秘的面纱。一、从RNN的“健忘症”说起循环神经网络(RNN)是一种专门为处理序列数据而设计的神经网络,它通过隐藏层的循
- C++异常机制深度剖析与工程哲学思考
泡沫o0
C/C++编程世界:探索C/C++的奥妙c++开发语言linuxc++11嵌入式qtarm
目录标题C++异常机制深度剖析与工程哲学思考一、异常机制的诞生与初衷1.1语义分离与错误处理的优雅设计1.2RAII与自动化资源管理二、异常机制的现实困境与多维分析2.1性能开销的深层原因2.2异常机制带来的认知与维护成本三、异常机制的未来与替代方案探索3.1异常机制的优化困境与标准委员会的努力3.2替代方案与工程实践的权衡艺术3.3工程哲学视角下的未来路径结语C++异常机制深度剖析与工程哲学思考
- golang 中当 JSON 数据缺少结构体(struct)中定义的某些字段,会有异常吗
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目录关键影响示例演示潜在问题与解决方案问题1:逻辑错误(零值干扰)问题2:忽略可选字段问题3:第三方库验证最佳实践总结在Go语言中,当JSON数据缺少结构体(struct)中定义的某些字段时,不会产生错误,但会导致以下结果和行为:关键影响零值填充缺少的字段会被自动赋值为其类型的零值:数值类型(int,float等)→0字符串(string)→空字符串""布尔类型(bool)→false指针、切片、
- OpenCASCADE学习|点云可视化深度优化指南
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OpenCASCADE学习c++opencascade点云
在三维可视化领域,点云数据的渲染效果直接影响用户对数据的理解和分析。OpenCASCADE作为强大的几何内核,其点云可视化能力常因默认参数设置导致点尺寸过小、颜色单调、层次不清等问题。本文将深入探讨点云渲染的优化策略,通过理论分析与实践案例结合,全面提升点云可视化效果。点云渲染核心问题分析点云可视化效果不佳的根本原因在于默认参数与实际需求不匹配。当使用基础代码创建点云时:Handle(AIS_Po
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文章目录前言一、MPU6050驱动模型1.1核心应用API(必须)1.2设置数据结构1.3硬件初始化1.4设备实例化二、数据结构定义2.1寄存器相关配置2.2陀螺仪灵敏度值2.2数据结构Data配置结构三、核心功能实现3.1原数据解算3.2通道数据获取3.3采样数据获取3.4初始化总结前言在传统嵌入式传感器开发中,裸机驱动往往需要数百行初始化代码,而复杂的RTOS驱动又面临框架学习成本高的问题。Z
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这个错误NosuchsignalQObject::dataChanged(QModelIndex,QModelIndex,QVector)通常出现在使用QDataWidgetMapper进行数据映射,并且模型相关信号使用不正确的场景下。下面分析可能的原因及对应的解决办法:原因分析模型不支持该信号:QDataWidgetMapper依赖模型发出dataChanged信号来更新与之关联的窗口部件。如果
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- 面试版-前端开发核心知识
一、DOM操作与事件处理:用户交互的基石1.1原生点击事件的三种绑定方式前端与用户的交互始于事件,而点击事件是最基础的交互方式。原生JavaScript绑定点击事件主要有以下三种方式:(1)HTML内联绑定(不推荐)直接在HTML标签中通过onclick属性定义事件逻辑:点击我functionhandleClick(){console.log('内联事件触发');}缺点:HTML与JS逻辑耦合,无
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粒子群算法求解机器人路径规划一、路径规划的作用路径规划主要是让目标对象在规定范围内的区域内找到一条从起点到终点的无碰撞安全路径。路径规划中有静态路径规划以及动态路径规划。这里仅针对静态路径规划方法进行简单的介绍,以下路径规划仅指在静态环境下的路径规划。在进行路径规划的时候,我们首先需要考虑的有以下几个方面:a.起点与终点的位置获取b.障碍物的环境表示c.规划方法d.搜索方法二、路径规划需要考虑的几
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锅锅来了
Golang运维开发实战手册golang服务器linux
目录Go语言中Cmd的Start和Run方法详解及Start方法使用示例一、Start()和Run()方法的区别1.Start()方法2.Run()方法3.关键区别对比二、Start()方法使用示例示例:实时获取命令输出三、Run()方法使用示例四、关键注意事项Go语言中Cmd的Start和Run方法详解及Start方法使用示例在Go语言的os/exec包中,Cmd结构体提供了两种执行命令的方法:
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系列篇章AI大模型探索之路-训练篇1:大语言模型微调基础认知AI大模型探索之路-训练篇2:大语言模型预训练基础认知AI大模型探索之路-训练篇3:大语言模型全景解读AI大模型探索之路-训练篇4:大语言模型训练数据集概览AI大模型探索之路-训练篇5:大语言模型预训练数据准备-词元化AI大模型探索之路-训练篇6:大语言模型预训练数据准备-预处理AI大模型探索之路-训练篇7:大语言模型Transforme
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- Java常用排序算法/程序员必须掌握的8大排序算法
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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
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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_