- 一、C#上位机语法篇学习笔记
飞翔的老宫本
C#上位机c#visualstudiowindows笔记学习
0、基础中的基础Write和WriteLine方法对比#region1Write和WriteLine方法对比staticvoidTest1()//方法{stringemal1="915992026@qq.com";stringuserName=emal1.Substring(0,7);Console.WriteLine(userName);//输出后换行stringuserName1=emal1.
- 使用OpenAI的API构建聊天机器人
dgay_hua
机器人python
技术背景介绍聊天机器人是近年来热门的AI应用之一,无论是客服系统、智能助手还是社交娱乐,都可以看到其身影。构建一个高效的聊天机器人,离不开强大的自然语言处理模型。OpenAI提供的API为开发者简化了这一过程,本文将介绍如何使用OpenAI的API服务构建一个基本的聊天机器人。核心原理解析聊天机器人主要依赖于生成式预训练模型(GPT),它通过大量文本数据训练,学习语言模式和上下文关联,从而能够生成
- 【个人学习日志-前端】浏览器窗口大小改变后,超出视窗部分的导航栏div标签背景色丢失问题
雲海夢
学习csshtmlvscode前端
项目场景:复刻小米商城前端html。问题描述浏览器窗口宽度改变后,导航栏div标签超出视图的部分背景色丢失。问题如图:原因分析:导航栏的宽度是基于其子元素的宽度计算的,当窗口宽度较小时,子元素可能会换行或超出视窗,导致背景色无法覆盖整个导航栏。如果导航栏的布局没有正确处理响应式设计,当窗口宽度较小时,布局可能会塌陷,导致背景色丢失。min-width属性用于设置元素的最小宽度,确保元素在窗口宽度较
- 机器学习·逻辑回归
AAA顶置摸鱼
python深度学习机器学习逻辑回归人工智能
前言逻辑回归虽然名称中有“回归”,但实际上用于分类问题。基于线性回归的模型,通过使用逻辑函数(如Sigmoid函数)将线性组合的结果映射到0到1之间的概率值,用于表示属于某个类别的可能性。一、逻辑回归vs线性回归特性逻辑回归线性回归任务类型分类(二分类为主)回归(预测连续值)输出范围(0,1)(概率值)(-∞,+∞)核心函数Sigmoid函数线性函数损失函数对数损失函数(交叉熵)均方误差(MSE)
- Meta AI 最近推出了一款全新的机器学习框架ParetoQ,专门用于大型语言模型的4-bit 以下量化
新加坡内哥谈技术
人工智能语言模型自然语言处理
每周跟踪AI热点新闻动向和震撼发展想要探索生成式人工智能的前沿进展吗?订阅我们的简报,深入解析最新的技术突破、实际应用案例和未来的趋势。与全球数同行一同,从行业内部的深度分析和实用指南中受益。不要错过这个机会,成为AI领域的领跑者。点击订阅,与未来同行!订阅:https://rengongzhineng.io/MetaAI最近推出了一款全新的机器学习框架——ParetoQ,专门用于大型语言模型的4
- 论文笔记《基于深度学习模型的药物-靶标结合亲和力预测》
I_dyllic
深度学习论文阅读深度学习人工智能
基于深度学习模型的药物-靶标结合亲和力预测这是一篇二区的文章,算是一个综述,记录一下在阅读过程中遇到的问题。文章目录基于深度学习模型的药物-靶标结合亲和力预测前言一、蛋白质接触图谱二、为什么蛋白质图谱的准确性对DTA模型预测结果没有影响1.对这段话的解释2.关于Alphafold3三、随机配体与随机配体节点属性(配体一般指药物)1.什么是随机配体与配体节点属性四、关于深度学习模型对特征的自动学习过
- python票务系统_python基础学习:模拟火车订票系统
一愫
python票务系统
2020-12-20str1=["车次","出发站-到达站","出发时间","到达时间","历时"]train_numbers=["T40","T298","Z158"]train_place=["长春-北京","哈尔滨-北京","青岛-北京"]train_outTime=["00:12","00:06","12:48"]train_arriveTime=["12:20","10:50","21:
- Andrej Karpathy:计算范式的变革者
AI天才研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型AI大模型企业级应用开发实战大厂Offer收割机面试题简历程序员读书硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLMJavaPython架构设计Agent程序员实现财富自由
《AndrejKarpathy:计算范式的变革者》概述本文旨在全面探讨AndrejKarpathy在计算范式变革中的角色和贡献。AndrejKarpathy是一位世界级的人工智能专家,程序员,软件架构师,CTO,同时也是计算机图灵奖获得者,计算机编程和人工智能领域大师。他以其深刻的技术见解,对深度学习和自然语言处理领域的贡献,以及对计算范式的革新性思考,成为了当今技术领域的引领者之一。本文分为六个
- 人生的转折点反而迷失了方向
苏木樨
笔记
就像我老婆说的,我是抽空结了一个婚。今天是上班的第三天,不知道是出于何种原因,自己反而陷入了深深的困境,没有了斗志,原因也找不出来,白天在公司没有很大量的产出,晚上回去是想学一学,或者看看书;也静不下心来,变得浮躁,眼高手低,看上去有很多路子,但实际上又感觉无路可走;静下心来坐在电脑面前安心学习的日子一去不复返。流逝的是时间,浪费的是我为数不多的生命。经典一问,我该何去何从?创业,我做什么呢?我该
- 一杯咖啡的时间学习大模型(LLM):LLaMA解读之旋转编码RoPE(含代码实现)
Bug_makerACE
llamapython人工智能nlppytorch深度学习transformer
文章目录一、LLaMA的核心改进全景二、旋转位置编码(RoPE)2.1改进动机2.2数学原理2.3源码实现一、LLaMA的核心改进全景Meta开源的LLaMA模型凭借其卓越的性能表现成为大模型发展的重要里程碑。相较于标准Transformer架构,LLaMA主要在以下几个方面进行了关键改进:位置编码升级:采用旋转位置编码(RotaryPositionEmbedding,RoPE)归一化革新:对每个
- 【LeetCode 刷题】单调栈(1)-下一更大元素
Bran_Liu
LeetCodeleetcode算法职场和发展python
此博客为《代码随想录》单调栈章节的学习笔记,主要内容为单调栈下一更大元素问题的相关题目解析。文章目录739.每日温度496.下一个更大元素I503.下一个更大元素II739.每日温度题目链接classSolution:defdailyTemperatures(self,temperatures:List[int])->List[int]:n=len(temperatures)res=[0]*nst
- DeepSeek底层揭秘——知识图谱与语料库的联邦学习架构
9命怪猫
知识图谱架构人工智能
目录1.知识图谱与语料库的联邦学习架构2.技术要素3.技术难点与挑战4.技术路径5.应用场景6.最新研究与技术进展7.未来趋势8.实际案例猫哥说1.知识图谱与语料库的联邦学习架构(1)定义“知识图谱与语料库的联邦学习架构”是一种结合知识图谱(KnowledgeGraph,KG)、语料库(Corpus)和联邦学习(FederatedLearning,FL)的分布式学习框架。其核心目标是通过联邦学习技
- linux学习第六十篇:Linux监控平台介绍,zabbix监控介绍,安装zabbix,忘记Admin密码如何做_adminstartor密码
2501_90339150
linux学习zabbix
Linux监控平台介绍常见开源监控软件:cacti、nagios、zabbix、smokeping、open-falcon等等cacti、smokeping偏向于基础监控,成图非常漂亮cacti、nagios、zabbix服务端监控中心,需要php环境支持,其中zabbix和cacti都需要mysql作为数据存储,nagios不用存储历史数据,注重服务或者监控项的状态,zabbix会获取服务或者监
- 人工智能之自然语言处理技术演进
香橙薄荷心
AI人工智能自然语言处理
自然语言处理技术演进自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)是人工智能的重要分支,旨在使计算机能够理解、生成和处理人类语言。近年来,NLP技术经历了从规则驱动到数据驱动的革命性演进,尤其是在深度学习和大规模预训练模型的推动下,取得了显著突破。本文将深入探讨NLP技术的演进历程、核心模型及其应用,并通过具体案例和代码示例帮助读者理解其实际应用。1.NLP技术演进历程
- 网络安全(黑客)——自学2025
网安大师兄
web安全安全网络网络安全密码学
基于入门网络安全/黑客打造的:黑客&网络安全入门&进阶学习资源包前言什么是网络安全网络安全可以基于攻击和防御视角来分类,我们经常听到的“红队”、“渗透测试”等就是研究攻击技术,而“蓝队”、“安全运营”、“安全运维”则研究防御技术。如何成为一名黑客很多朋友在学习安全方面都会半路转行,因为不知如何去学,在这里,我将这个整份答案分为黑客(网络安全)入门必备、黑客(网络安全)职业指南、黑客(网络安全)学习
- 分发饼干(力扣455)
qy发大财
leetcode算法职场和发展
从这道题开始我们就进入贪心算法的学习了。这个算法没有固定的套路,甚至题目之间的联系也很少,基本上每一道题都要当新题来写。我们能做的只有见多识广,这样才有机会在考试中根据以往经验解决贪心的题目。贪心的本质上就是找到局部最优解,最终的答案就是全局最优解。这道题要求尽可能分到更多的小孩,那么所谓的贪心究竟贪在什么地方呢?我们可以先将胃口和饼干的数组进行从小到大的排序,让小胃口的小孩吃到尽可能小的饼干,只
- 利用gensim生成词袋模型(基于频次和基于TF-IDF)
weixin_50291342
文本表示自然语言处理python机器学习
前言参考文献:胡盼盼编著.自然语言处理从入门到实战[M].中国铁道出版社,2020.最近在学习文本表示的一种最简单方式——词袋模型,书中给出了使用gensim生成词袋模型的代码,原代码就来自于这本书,我加了一些注释,方便理解代码。一、引入库fromgensim.modelsimportTfidfModelfromgensim.corporaimportDictionaryimportjieba二、
- 2019 - Web开发技术指南和趋势
编程鸭
互联网JavaScript编程语言前端前端IT编程程序员
这是一个2019年你成为前端,后端或全栈开发者的进阶指南:你不需要学习所有的技术成为一个web开发者这个指南只是通过简单分类列出了技术选项我将从我的经验和参考中给出建议首选我们会介绍通用的知识,最后介绍2019年的Web的一些趋势1.基础前端开发者1.1HTML&CSSHTML&CSS最基础的知识:语义化的HTML元素基础的CSS语法Flexbox&GridCSS变量浏览器开发者工具1.2响应式布
- 书籍-《机器学习数学基础》
机器学习深度学习数学
书籍:MathematicsforMachineLearning作者:MarcPeterDeisenroth,A.AldoFaisal,ChengSoonOng出版:CambridgeUniversityPress编辑:陈萍萍的公主@一点人工一点智能下载:书籍下载-《机器学习数学基础》01书籍介绍理解机器学习所需的基本数学工具包括线性代数、解析几何、矩阵分解、向量微积分、最优化、概率论和统计学。这
- R 语言 必备 十大资源
后端
引言R是进行统计计算和数据分析的热门编程语言之一,广泛应用于数据科学家、研究者和统计学家之间,用于处理大数据、执行复杂分析和结果可视化。如果你是R的新手或希望提升你的R技能,这里有一些核心资源可以助你一臂之力,无论是从基础学起还是提高现有水平,包括官方站点、知名学府和互动式学习平台。1.R项目官网(r-project.org)R项目的官方网站是开启R学习之旅的首选,它提供免费的R软件、文档、教程和
- 零基础入门机器学习 -- 第三章第一个机器学习模型——线性回归
山海青风
#机器学习人工智能机器学习回归线性回归python
3.1线性回归的概念在现实生活中,许多事情都遵循某种线性关系,比如:房价vs面积:房子的面积越大,价格通常越高。工资vs工作经验:工作经验越多,薪资往往更高。汽车油耗vs车速:在一定范围内,车速越快,油耗可能越高。线性回归(LinearRegression)是机器学习中最基础的算法之一,它用于研究两个变量之间的线性关系,即一个变量(自变量)如何影响另一个变量(因变量)。3.2线性回归的数学直觉线性
- 零基础入门机器学习 -- 第二章机器学习的基本流程
山海青风
#机器学习机器学习python人工智能
1.机器学习的五个基本步骤在机器学习项目中,我们通常遵循以下步骤:收集数据:获取数据集,例如从文件、数据库或在线资源。清洗和预处理数据:处理缺失值、去除异常数据、转换数据格式等。选择合适的模型:不同任务适合不同模型,如分类使用逻辑回归、决策树等。训练模型:让模型从数据中学习模式并调整参数。评估模型:检查模型的准确率,以判断效果是否良好。本章会通过电影评分预测的示例,帮助你快速体验从数据到模型的基本
- 深度学习-108-大语言模型LLM之基于langchain的结构化输出功能提取结构化信息
皮皮冰燃
深度学习深度学习语言模型langchain
文章目录1langchain的结构化输出1.1推荐的使用流程1.2模式定义1.3返回结构化输出1.3.1工具调用(方式一)1.3.2JSON模式(方式二)1.3.3结构化输出法(方式三)2提取结构化信息2.1定义数据模型2.2配置提示模板2.3设置执行链3参考附录1langchain的结构化输出对于许多应用程序,例如聊天机器人,模型需要直接用自然语言响应用户。然而,在某些情况下,我们需要模型以结构
- 数学到底在哪里支撑着编程
数学
在编程的世界里,数学并非只是一个学科,它实际上是支撑整个编程基础的支柱之一。数学不仅为编程提供了理论框架,它的各种理论和方法被用来提升代码效率、优化算法、设计系统架构、分析数据、以及确保程序的正确性。编程中的很多技术,从数据结构的选择到算法的设计、从性能优化到人工智能的构建,都离不开数学的支撑。在这篇文章中,我们将从多个方面深入探讨数学如何在编程中发挥作用,包括算法设计、数据结构优化、机器学习、图
- 真正通俗易懂的Langchain入门学习(六)
caridle
智能体langchain学习
五、下一步行动:从学习者到创造者的跃迁1.启动你的第一个项目(3天实践计划)行动指南:graphTDA[第1天:选择方向]-->B{{三选一}}B-->C[客服助手]B-->D[论文分析]B-->E[数据助手]C/D/E-->F[第2天:搭建基础]F-->G[第3天:添加特色功能]具体任务:基础版必做:运行课堂示例代码替换为自己的数据(如上传公司产品手册/个人学习笔记)特色功能选装:给客服助手添加
- 真正通俗易懂的Langchain入门学习(四)
caridle
智能体langchain学习
三、核心模块深入:像搭积木一样组装AI能力1.Models(模型层):给你的AI换个“大脑”场景需求:需要更高精度的回答?→换GPT-4数据敏感必须本地部署?→用开源模型想节省成本?→选择按量付费的模型实操演示:#使用OpenAI的GPT-4(需账户有访问权限)fromlangchain.chat_modelsimportChatOpenAIgpt4=ChatOpenAI(model="gpt-4
- 真正通俗易懂的Langchain入门学习(五)
caridle
智能体langchain学习
四、项目实战:从玩具到工具的蜕变项目1:智能客服助手(1-2天)场景需求:用户咨询产品信息→自动查询数据库处理退换货请求→生成工单并邮件通知多轮对话→记住用户历史订单技术栈:产品咨询售后服务用户提问意图识别Chain类型判断数据库查询Agent工单生成Chain组织回复回复美化Transform分步实现:搭建基础问答链fromlangchain.chainsimportRetrievalQA#连接
- 真正通俗易懂的Langchain入门学习(一)
caridle
智能体langchain学习数据库
以下是针对初学者的LangChain基础学习提纲,从理论到实践逐步深入,帮助你系统掌握核心概念与应用:一、基础认知(1-2天)什么是LangChain?定义:基于语言模型(LLM)构建应用程序的框架。核心功能:连接LLM与外部数据/工具、管理对话流程、自动化复杂任务。典型应用场景:聊天机器人、文档问答、数据分析助手、自动化工作流。与普通LLM应用的区别:支持多步骤任务、记忆管理、外部工具集成。核心
- AI Agent智能应用从0到1定制开发Langchain+LLM全流程解决方案与落地实战
AI知识分享官
人工智能langchain算法数据挖掘计算机视觉机器学习产品经理
大模型微调实战:精通、指令微调、开源大模型微调、对齐与垂直领域应用29套AI全栈大模型项目实战,人工智能视频课程-多模态大模型,微调技术训练营,大模型多场景实战,AI图像处理,AI量化投资,OPenCV视觉处理,机器学习,Pytorch深度学习,推荐系统,自动驾驶,训练私有大模型,LLM大语言模型,大模型多场景实战,Agent智能应用,AIGC实战落地,ChatGPT虚拟数字人,Djourney智
- Django学习笔记(第二天:render函数渲染网页模板,使用网页模板输出数据,实现前端页面与数据分离)
S1901
Djangopythondjango学习笔记
Django模板在HelloWorld目录底下创建templates目录并新建runoob.html文件,整个目录结构如下:HelloWorld/|--HelloWorld||--__init__.py||--__init__.pyc||--settings.py||--settings.pyc||--urls.py||--urls.pyc||--views.py||--views.pyc||--
- ASM系列五 利用TreeApi 解析生成Class
lijingyao8206
ASM字节码动态生成ClassNodeTreeAPI
前面CoreApi的介绍部分基本涵盖了ASMCore包下面的主要API及功能,其中还有一部分关于MetaData的解析和生成就不再赘述。这篇开始介绍ASM另一部分主要的Api。TreeApi。这一部分源码是关联的asm-tree-5.0.4的版本。
在介绍前,先要知道一点, Tree工程的接口基本可以完
- 链表树——复合数据结构应用实例
bardo
数据结构树型结构表结构设计链表菜单排序
我们清楚:数据库设计中,表结构设计的好坏,直接影响程序的复杂度。所以,本文就无限级分类(目录)树与链表的复合在表设计中的应用进行探讨。当然,什么是树,什么是链表,这里不作介绍。有兴趣可以去看相关的教材。
需求简介:
经常遇到这样的需求,我们希望能将保存在数据库中的树结构能够按确定的顺序读出来。比如,多级菜单、组织结构、商品分类。更具体的,我们希望某个二级菜单在这一级别中就是第一个。虽然它是最后
- 为啥要用位运算代替取模呢
chenchao051
位运算哈希汇编
在hash中查找key的时候,经常会发现用&取代%,先看两段代码吧,
JDK6中的HashMap中的indexFor方法:
/**
* Returns index for hash code h.
*/
static int indexFor(int h, int length) {
- 最近的情况
麦田的设计者
生活感悟计划软考想
今天是2015年4月27号
整理一下最近的思绪以及要完成的任务
1、最近在驾校科目二练车,每周四天,练三周。其实做什么都要用心,追求合理的途径解决。为
- PHP去掉字符串中最后一个字符的方法
IT独行者
PHP字符串
今天在PHP项目开发中遇到一个需求,去掉字符串中的最后一个字符 原字符串1,2,3,4,5,6, 去掉最后一个字符",",最终结果为1,2,3,4,5,6 代码如下:
$str = "1,2,3,4,5,6,";
$newstr = substr($str,0,strlen($str)-1);
echo $newstr;
- hadoop在linux上单机安装过程
_wy_
linuxhadoop
1、安装JDK
jdk版本最好是1.6以上,可以使用执行命令java -version查看当前JAVA版本号,如果报命令不存在或版本比较低,则需要安装一个高版本的JDK,并在/etc/profile的文件末尾,根据本机JDK实际的安装位置加上以下几行:
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_25
- JAVA进阶----分布式事务的一种简单处理方法
无量
多系统交互分布式事务
每个方法都是原子操作:
提供第三方服务的系统,要同时提供执行方法和对应的回滚方法
A系统调用B,C,D系统完成分布式事务
=========执行开始========
A.aa();
try {
B.bb();
} catch(Exception e) {
A.rollbackAa();
}
try {
C.cc();
} catch(Excep
- 安墨移动广 告:移动DSP厚积薄发 引领未来广 告业发展命脉
矮蛋蛋
hadoop互联网
“谁掌握了强大的DSP技术,谁将引领未来的广 告行业发展命脉。”2014年,移动广 告行业的热点非移动DSP莫属。各个圈子都在纷纷谈论,认为移动DSP是行业突破点,一时间许多移动广 告联盟风起云涌,竞相推出专属移动DSP产品。
到底什么是移动DSP呢?
DSP(Demand-SidePlatform),就是需求方平台,为解决广 告主投放的各种需求,真正实现人群定位的精准广
- myelipse设置
alafqq
IP
在一个项目的完整的生命周期中,其维护费用,往往是其开发费用的数倍。因此项目的可维护性、可复用性是衡量一个项目好坏的关键。而注释则是可维护性中必不可少的一环。
注释模板导入步骤
安装方法:
打开eclipse/myeclipse
选择 window-->Preferences-->JAVA-->Code-->Code
- java数组
百合不是茶
java数组
java数组的 声明 创建 初始化; java支持C语言
数组中的每个数都有唯一的一个下标
一维数组的定义 声明: int[] a = new int[3];声明数组中有三个数int[3]
int[] a 中有三个数,下标从0开始,可以同过for来遍历数组中的数
- javascript读取表单数据
bijian1013
JavaScript
利用javascript读取表单数据,可以利用以下三种方法获取:
1、通过表单ID属性:var a = document.getElementByIdx_x_x("id");
2、通过表单名称属性:var b = document.getElementsByName("name");
3、直接通过表单名字获取:var c = form.content.
- 探索JUnit4扩展:使用Theory
bijian1013
javaJUnitTheory
理论机制(Theory)
一.为什么要引用理论机制(Theory)
当今软件开发中,测试驱动开发(TDD — Test-driven development)越发流行。为什么 TDD 会如此流行呢?因为它确实拥有很多优点,它允许开发人员通过简单的例子来指定和表明他们代码的行为意图。
TDD 的优点:
&nb
- [Spring Data Mongo一]Spring Mongo Template操作MongoDB
bit1129
template
什么是Spring Data Mongo
Spring Data MongoDB项目对访问MongoDB的Java客户端API进行了封装,这种封装类似于Spring封装Hibernate和JDBC而提供的HibernateTemplate和JDBCTemplate,主要能力包括
1. 封装客户端跟MongoDB的链接管理
2. 文档-对象映射,通过注解:@Document(collectio
- 【Kafka八】Zookeeper上关于Kafka的配置信息
bit1129
zookeeper
问题:
1. Kafka的哪些信息记录在Zookeeper中 2. Consumer Group消费的每个Partition的Offset信息存放在什么位置
3. Topic的每个Partition存放在哪个Broker上的信息存放在哪里
4. Producer跟Zookeeper究竟有没有关系?没有关系!!!
//consumers、config、brokers、cont
- java OOM内存异常的四种类型及异常与解决方案
ronin47
java OOM 内存异常
OOM异常的四种类型:
一: StackOverflowError :通常因为递归函数引起(死递归,递归太深)。-Xss 128k 一般够用。
二: out Of memory: PermGen Space:通常是动态类大多,比如web 服务器自动更新部署时引起。-Xmx
- java-实现链表反转-递归和非递归实现
bylijinnan
java
20120422更新:
对链表中部分节点进行反转操作,这些节点相隔k个:
0->1->2->3->4->5->6->7->8->9
k=2
8->1->6->3->4->5->2->7->0->9
注意1 3 5 7 9 位置是不变的。
解法:
将链表拆成两部分:
a.0-&
- Netty源码学习-DelimiterBasedFrameDecoder
bylijinnan
javanetty
看DelimiterBasedFrameDecoder的API,有举例:
接收到的ChannelBuffer如下:
+--------------+
| ABC\nDEF\r\n |
+--------------+
经过DelimiterBasedFrameDecoder(Delimiters.lineDelimiter())之后,得到:
+-----+----
- linux的一些命令 -查看cc攻击-网口ip统计等
hotsunshine
linux
Linux判断CC攻击命令详解
2011年12月23日 ⁄ 安全 ⁄ 暂无评论
查看所有80端口的连接数
netstat -nat|grep -i '80'|wc -l
对连接的IP按连接数量进行排序
netstat -ntu | awk '{print $5}' | cut -d: -f1 | sort | uniq -c | sort -n
查看TCP连接状态
n
- Spring获取SessionFactory
ctrain
sessionFactory
String sql = "select sysdate from dual";
WebApplicationContext wac = ContextLoader.getCurrentWebApplicationContext();
String[] names = wac.getBeanDefinitionNames();
for(int i=0; i&
- Hive几种导出数据方式
daizj
hive数据导出
Hive几种导出数据方式
1.拷贝文件
如果数据文件恰好是用户需要的格式,那么只需要拷贝文件或文件夹就可以。
hadoop fs –cp source_path target_path
2.导出到本地文件系统
--不能使用insert into local directory来导出数据,会报错
--只能使用
- 编程之美
dcj3sjt126com
编程PHP重构
我个人的 PHP 编程经验中,递归调用常常与静态变量使用。静态变量的含义可以参考 PHP 手册。希望下面的代码,会更有利于对递归以及静态变量的理解
header("Content-type: text/plain");
function static_function () {
static $i = 0;
if ($i++ < 1
- Android保存用户名和密码
dcj3sjt126com
android
转自:http://www.2cto.com/kf/201401/272336.html
我们不管在开发一个项目或者使用别人的项目,都有用户登录功能,为了让用户的体验效果更好,我们通常会做一个功能,叫做保存用户,这样做的目地就是为了让用户下一次再使用该程序不会重新输入用户名和密码,这里我使用3种方式来存储用户名和密码
1、通过普通 的txt文本存储
2、通过properties属性文件进行存
- Oracle 复习笔记之同义词
eksliang
Oracle 同义词Oracle synonym
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2098861
1.什么是同义词
同义词是现有模式对象的一个别名。
概念性的东西,什么是模式呢?创建一个用户,就相应的创建了 一个模式。模式是指数据库对象,是对用户所创建的数据对象的总称。模式对象包括表、视图、索引、同义词、序列、过
- Ajax案例
gongmeitao
Ajaxjsp
数据库采用Sql Server2005
项目名称为:Ajax_Demo
1.com.demo.conn包
package com.demo.conn;
import java.sql.Connection;import java.sql.DriverManager;import java.sql.SQLException;
//获取数据库连接的类public class DBConnec
- ASP.NET中Request.RawUrl、Request.Url的区别
hvt
.netWebC#asp.nethovertree
如果访问的地址是:http://h.keleyi.com/guestbook/addmessage.aspx?key=hovertree%3C&n=myslider#zonemenu那么Request.Url.ToString() 的值是:http://h.keleyi.com/guestbook/addmessage.aspx?key=hovertree<&
- SVG 教程 (七)SVG 实例,SVG 参考手册
天梯梦
svg
SVG 实例 在线实例
下面的例子是把SVG代码直接嵌入到HTML代码中。
谷歌Chrome,火狐,Internet Explorer9,和Safari都支持。
注意:下面的例子将不会在Opera运行,即使Opera支持SVG - 它也不支持SVG在HTML代码中直接使用。 SVG 实例
SVG基本形状
一个圆
矩形
不透明矩形
一个矩形不透明2
一个带圆角矩
- 事务管理
luyulong
javaspring编程事务
事物管理
spring事物的好处
为不同的事物API提供了一致的编程模型
支持声明式事务管理
提供比大多数事务API更简单更易于使用的编程式事务管理API
整合spring的各种数据访问抽象
TransactionDefinition
定义了事务策略
int getIsolationLevel()得到当前事务的隔离级别
READ_COMMITTED
- 基础数据结构和算法十一:Red-black binary search tree
sunwinner
AlgorithmRed-black
The insertion algorithm for 2-3 trees just described is not difficult to understand; now, we will see that it is also not difficult to implement. We will consider a simple representation known
- centos同步时间
stunizhengjia
linux集群同步时间
做了集群,时间的同步就显得非常必要了。 以下是查到的如何做时间同步。 在CentOS 5不再区分客户端和服务器,只要配置了NTP,它就会提供NTP服务。 1)确认已经ntp程序包: # yum install ntp 2)配置时间源(默认就行,不需要修改) # vi /etc/ntp.conf server pool.ntp.o
- ITeye 9月技术图书有奖试读获奖名单公布
ITeye管理员
ITeye
ITeye携手博文视点举办的9月技术图书有奖试读活动已圆满结束,非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。 9月试读活动回顾:http://webmaster.iteye.com/blog/2118112本次技术图书试读活动的优秀奖获奖名单及相应作品如下(优秀文章有很多,但名额有限,没获奖并不代表不优秀):
《NFC:Arduino、Andro