- 【技术解密】本地部署 DeepSeek-V3:完整指南
海棠AI实验室
“智元启示录“-AI发展的深度思考与未来展望人工智能深度学习DeepSeek
目录引言运行环境需求下载与安装推理部署总结参考资源引言随着人工智能的快速发展,开源大模型正逐步改变着技术生态。DeepSeek-V3作为最新的开源大模型之一,不仅提供了强大的推理能力,同时也支持本地部署,使开发者可以灵活地进行自定义优化。本文将详细介绍如何在本地部署DeepSeek-V3,涵盖系统要求、安装步骤、模型转换及不同推理框架的应用。1.运行环境需求1.1硬件要求✅NVIDIAGPU(支持
- 人工智能伦理与可持续发展
CarlowZJ
人工智能
前言人工智能(AI)技术正在深刻地改变我们的生活和工作方式。从自动驾驶汽车到智能医疗系统,从个性化推荐到自动化决策,AI的应用无处不在。然而,随着技术的快速发展,其伦理和社会影响也引发了广泛的关注。人工智能伦理不仅涉及技术本身的公平性、透明性和安全性,还涉及到更广泛的社会、经济和环境影响。本文将探讨人工智能伦理的核心问题,并从可持续发展的角度提出应对策略。一、人工智能伦理的核心问题1.1数据隐私与
- 小米音频理解技术重大突破:7B模型借助DeepSeek-R1算法引领行业新篇章
耶耶Norsea
网络杂烩人工智能深度学习
摘要小米公司通过采用DeepSeek-R1算法的迁移技术,在音频理解领域实现了重大突破。其7B模型在MMAU音频评测基准中表现出色,成功登顶排行榜。MMAU评测基准包含10000条音频样本,涵盖语音、环境声和音乐等多种类型,难度极高。即便如此,该模型的表现已超越人类专家的82.2%识别准确率,展现出卓越的音频理解能力。关键词小米音频突破,DeepSeek-R1算法,7B模型进展,MMAU评测基准,
- TRS收益互换系统开发为何敢称“无限拓展”?模块化架构+弹性集群揭秘!
Ashlee_code
架构pythonjavac++c语言
《【券商震惊】传统询价3小时→TRS黑科技10分钟!盈立证券交易量暴增150%背后秘密》开篇:询价耗时3小时?券商正在被低效“慢性杀死”电话询价、邮件比价、Excel汇总——传统场外交易中,一次询价流程动辄数小时,客户流失率高达40%!TRS收益互换平台,依托DeepSeek动态定价算法与多发行方实时比价引擎,将询价响应时间从3小时压缩至10分钟,助力盈立证券交易量飙升150%,彻底改写行业游戏规
- 24小时响应+零宕机!TRS收益互换系统售后如何成为券商“救命稻草”?
Ashlee_code
架构javapythonc++c语言
《【券商震惊】传统询价3小时→TRS黑科技10分钟!盈立证券交易量暴增150%背后秘密》开篇:询价耗时3小时?券商正在被低效“慢性杀死”电话询价、邮件比价、Excel汇总——传统场外交易中,一次询价流程动辄数小时,客户流失率高达40%!令克软件TRS收益互换平台,依托DeepSeek动态定价算法与多发行方实时比价引擎,将询价响应时间从3小时压缩至10分钟,助力盈立证券交易量飙升150%,彻底改写行
- 证券交易系统核心技术解析:LinkTrader 的毫秒级响应架构与风控实践
Ashlee_code
架构pythonjavac++
一、行业痛点:为什么传统交易系统正在被淘汰?2024年,证券行业guweng22346的技术竞争已从“功能完备”转向**“速度+智能”的极限博弈**。以下是传统系统的三大致命缺陷:数据延迟:非官方行情源导致套利窗口丢失(实测延迟普遍>0.1秒);风控低效:依赖人工监控,凌晨时段风险拦截率不足30%;扩展性差:单体架构下订单处理峰值低于10万/秒,极易崩溃。典型案例:某券商因系统延迟0.05秒,单日
- 学习Web3.0需要具备哪些基础知识?
alankuo
人工智能人工智能
学习Web3.0需要具备以下基础知识:一、计算机科学基础1.编程知识-了解至少一种编程语言,如Python、JavaScript等。这将有助于理解Web3.0应用程序的开发和智能合约的编写。-熟悉编程概念,如变量、数据类型、控制结构、函数等。2.数据结构和算法-掌握常见的数据结构,如数组、链表、栈、队列、树、图等,以及它们的操作和应用。-了解基本的算法,如排序、搜索、递归等,以及它们的时间和空间复
- LLM-PowerHouse: 一站式大型语言模型定制训练与推理指南
Nifc666
语言模型人工智能自然语言处理whisperlangchaingpt开源软件
LLM-PowerHouse:解锁大型语言模型的潜力在人工智能和自然语言处理领域,大型语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)正在掀起一场革命。随着GPT、BERT等模型的出现,LLMs展现出了惊人的能力,可以执行各种复杂的语言任务。然而,如何有效地训练和使用这些强大的模型仍然是一个挑战。针对这一需求,GitHub上的LLM-PowerHouse项目应运而生,为开发者、研究人员
- 深入理解C++编程:从内存管理到多态与算法实现
嵌入式Jerry
C++c++算法开发语言
C++是一门功能强大的编程语言,广泛应用于系统编程、游戏开发和高性能计算等领域。本文将通过一系列经典问题,深入探讨C++的核心知识点,包括内存管理、多态(结合函数重载与覆盖)、多线程、TCP/IP模型、软链接与硬链接的区别,以及常见算法实现。每个知识点都配有详细的代码示例和解释,帮助你更好地理解和掌握。1.内存管理:内存泄露与检测什么是内存泄露?内存泄露是指程序在动态分配内存后,未能正确释放已不再
- 【sklearn 01】人工智能概述
@金色海岸
人工智能sklearnpython
一、人工智能,机器学习,深度学习人工智能指由人类制造出的具有智能的机器。这是一个非常大的范围,长远目标是让机器实现人工智能,但目前我们仍处在非常初始的阶段,甚至不能称为智能机器学习是指通过数据训练出能完成一定功能的模型,是实现人工智能的手段之一,也是目前最主流的人工智能实现方法深度学习则是机器学习的分支,超过8层的神经网络模型就叫深度学习,深度即层数。深度学习目前在语音、图像等领域取得很好的效果
- C/C++每日一练:实现选择排序
風清掦
C/C++~每日一练c语言c++算法
选择排序选择排序是一种简单直观的排序算法,时间复杂度为,其中n是数组长度,不适合大数据集的排序,适合于元素较少且对性能要求不高的场景。选择排序的基本思想是:每次从未排序部分选择最小的元素,将其放到已排序部分的末尾。这样经过多轮操作后,整个数组会被逐步排好序。具体步骤如下:初始化:将第一个元素作为已排序区,剩余部分作为未排序区。遍历未排序区:从未排序区间找出最小的元素,记下其位置。交换位置:将找到的
- C/C++每日一练:实现冒泡排序
風清掦
C/C++~每日一练算法c语言c++排序算法
题目要求编写一个程序,实现冒泡排序算法。给定一个由n个整数组成的数组,要求通过冒泡排序对数组从小到大进行排序。输入:一个整数数组,长度为n,数组中的元素可能是正数或负数。输出:按照升序排序后的数组。做题思路冒泡排序是一种简单直观的排序算法。其基本思想是通过多次遍历数组,逐步将未排序部分中的最大或最小元素“冒泡”到数组的一端,直到整个数组有序。冒泡排序的步骤如下:从数组的第一个元素开始,依次比较相邻
- 【人工智能】【Python】在Scikit-Learn中使用决策树算法(ID3和CART)
SmallBambooCode
机器学习人工智能python算法scikit-learn决策树机器学习ai
importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifier,plot_tree#加载数据集iris=load_iri
- Day65 | 灵神 | 二分查找:红蓝染色法
为了前进而后退,为了走直路而走弯路
刷题记录数据结构算法学习笔记二分查找c++
Day65|灵神|二分查找:红蓝染色法灵神讲解的非常好建议大家去听听灵神的,二分查找就是常忘常学常新,我之前学过很多次二分,但这次还是有新的理解,我把可能比较难理解的点写到了下面,大家没看懂视频的地方可以看看我写的当然主要的其实是check函数,在本题中就是大于等于target这个条件,估计灵神下个视频会讲吧二分查找红蓝染色法【基础算法精讲04】_哔哩哔哩_bilibili文章目录Day65|灵神
- 算法每日一练 (13)
张胤尘
算法每日一练算法数据结构
欢迎来到张胤尘的技术站技术如江河,汇聚众志成。代码似星辰,照亮行征程。开源精神长,传承永不忘。携手共前行,未来更辉煌文章目录算法每日一练(13)全排列II题目描述解题思路解题代码`c/c++``golang``lua`官方站点:力扣Leetcode算法每日一练(13)全排列II题目地址:全排列II题目描述给定一个可包含重复数字的序列nums,按任意顺序返回所有不重复的全排列。示例1:输入:nums
- 差异中寻找共识:浅析中美欧AIGC服务商的标识义务
人工智能
2025年1月7日,西藏日喀则地震中一张被广泛传播的图片“被压在废墟下的小男孩”被证明是AI合成图片,[1]这随即引发了社会对于人工智能生成物(ArtificialIntelligenceGeneratedContent,以下简称“AIGC”)的广泛讨论。随着AI大模型生成逼真图像、音频与视频的能力日益增强,人类作品与AIGC之间的界限愈发模糊。如不加以管控,则会产生“真相侵蚀”(TruthDec
- 迷雾渐开:美国AIGC可版权性剖析及案例梳理
人工智能
当地时间2025年1月29日,美国版权局(U.S.CopyrightOffice,USCO)发布了版权和人工智能相关法律和政策报告的第二部分——《版权和人工智能:可版权性》(以下简称“《USCO可版权性报告》”)[1],旨在探讨人工智能生成内容(AIGC)的可版权性问题。该报告明确指出,美国版权局认为现有的版权法足以解决AIGC问题,因此无需制定新的立法。具体而言,该报告在此前美国版权局于2023
- 智能体平台架构深度剖析:从底层到应用的全链路解析
人工智能
在当今人工智能飞速发展的时代,智能体平台作为承载和驱动智能应用的关键基础设施,其架构设计至关重要。一个优秀的智能体平台架构,能够高效整合各类资源,实现智能体的灵活构建与稳定运行,为多样化的应用场景提供强大支持。稳固根基:基础资源层与并行平台层基础资源层是整个智能体平台的基石。其中,GPU和服务器构成了强大的计算硬件支撑,确保平台能够应对复杂的计算任务。而数据与OSS(对象存储服务)则如同智能体的“
- 美国首例AI训练数据版权案:从汤森路透诉罗斯案看AI训练数据的“合理使用”
人工智能
随着人工智能(AI)技术的快速发展和广泛应用,复杂的版权问题也随之而来。2025年2月11日,美国特拉华州联邦地区法院对汤森路透(ThomsonReuters)诉罗斯(Ross)案作出部分简易判决,认定被告罗斯公司未经授权使用受版权保护的作品训练AI法律检索工具的行为构成版权侵权,且不属于合理使用。[1]这是美国首个就AI训练数据作出实质性判决的案件。本文将重点分析其合理使用论述中对于“转换性目的
- 【常见的排序算法有哪些】
F_windy
排序算法算法
一、冒泡排序(BubbleSort)设计思想:像气泡上浮,两两比较相邻元素,顺序错误就交换,直到整个数组有序。Java代码:publicstaticvoidbubbleSort(int[]arr){for(inti=0;iarr[j+1]){inttemp=arr[j];arr[j]=arr[j+1];arr[j+1]=temp;}}}}复杂度:•时间:平均/最坏O(n²),最好O(n)(已有序时
- 【sklearn 03】逻辑回归、决策树、支持向量机
@金色海岸
sklearn逻辑回归决策树
逻辑回归、决策树、支持向量机-逻辑回归logisticsregression(逻辑回归)算法是经典的分类算法,基本思想是构造一个概率的拟合函数。决策树决策树的基本思想是根据样例去推断其背后的树形知识表征支持向量机支持向量机SVM(supportvectormachine)的基本思想是寻找最大的间隔的分割超平面。离分割超平面最近的这些样本点称为支持向量机
- JVM常用概念之FPU溢出
剑海风云
JDK(JavaDevelopmentKit)jvmFPU溢出
问题当自己的代码根本没有浮点或矢量运算,JVM在x86生成的机器代码为什么会用到XMM寄存器?基础知识FPU和矢量单元在现代CPU中随处可见,在许多情况下,它们为FPU特定的操作提供了一组备用寄存器。例如,Intelx86_64中的SSE和AVX扩展具有一组额外的宽XMM、YMM和ZMM寄存器,可与更宽的指令结合使用。虽然非矢量指令集通常与矢量和非矢量寄存器不正交(例如,我们不能在x86_64上将
- 数据结构与算法——二叉树,多叉树的递归遍历、层序遍历,DFS与BFS
Book_熬夜!
数据结构与算法深度优先宽度优先算法数据结构广度优先
文章目录二叉树1.递归遍历2.层序遍历3.多叉树遍历二叉树【子节点】:每个节点下方相连的节点【父节点】:每个节点上方相连的节点【根节点】:最上方没有父节点的节点【叶子节点】:最下方没有子节点的节点【最大深度】:树的最大层数【高度】:节点数减一,即枝数。【满二叉树(PerfectBinaryTree)】:深度为h,则总节点数:2^h-1FullBinaryTree是指一棵二叉树的所有节点要么没有孩子
- Spring Boot 集成高德地图电子围栏
Cloud_.
springboot后端java
摘要:本文手把手教你通过SpringBoot调用高德地图API实现电子围栏功能,涵盖云端围栏创建、设备位置监控与本地算法校验,附带完整代码和避坑经验!一、电子围栏核心原理1.1什么是电子围栏?虚拟地理边界:在地图上划定区域(圆形/多边形),触发进出事件应用场景:员工考勤、物流围栏、儿童安全区域监控技术核心:基于GPS/北斗坐标的位置判断(射线法或API调用)1.2高德地图API能力云端围栏管理:创
- 数据结构与算法——二叉搜索树,使用TreeMap将键值对存储在一棵二叉搜索树的节点
Book_熬夜!
数据结构与算法算法javascript数据结构
二叉搜索树【二叉搜索树(BST)】:对于树中的每个节点,其左子树的每个节点的值都要小于这个节点的值,右子树的每个节点的值都要大于这个节点的值。左小右大。中序遍历结果是有序的,会从小到大排序。7/\49/\\1810(不符合)可以使用TreeMap把键值对存储在一棵二叉搜索树的节点里通过遍历这棵二叉搜索树,比遍历普通的二叉树能更快实现增删查改classTreeNode{constructor(key
- 【人工智能基础2】Tramsformer架构、自然语言处理基础、计算机视觉总结
roman_日积跬步-终至千里
人工智能习题人工智能自然语言处理计算机视觉
文章目录七、Transformer架构1.替代LSTM的原因2.Transformer架构:编码器-解码器架构3.Transformer架构原理八、自然语言处理基础1.语言模型基本概念2.向量语义3.预训练语言模型的基本原理与方法4.DeepSeek基本原理九、计算机视觉七、Transformer架构1.替代LSTM的原因处理极长序列时,效率下降:虽然LSTM设计的初衷是解决长期依赖问题,即让模型
- Java代码实现文件上传
啊侠
Java学习java实现文件上传
Java代码实现文件上传在文件上传过程中,文件是以流的形式从浏览器提交到服务端的。一般情况下采用Apache公司的开源文件上传组件common-fileupioad来进行文件的上传。由于common-fileupioad依赖于common-io,所以还要下载common-io这个包。准备工作:下载jar包,建立项目,把包导入lib目录,将lib添加到项目输出目录,配置好Tomcat。我们只编写简单
- 怎么做一个AI产品经理?
AI筑梦师
AI产品经理人工智能产品经理
AI产品经理全面进化:在人工智能迅猛发展的时代,产品经理的角色正经历前所未有的转型。从传统的需求捕捉者到技术与商业紧密结合的创新推动者,AI产品经理肩负着将前沿AI技术转化为解决用户痛点的产品的重要任务。随着大数据、云计算和大模型技术的不断成熟,产品经理不仅需要具备敏锐的市场洞察,还必须深刻理解AI技术本质,跨界整合技术、数据与业务优势,从而推动产品的持续创新与落地。本文将全面解析AI产品经理的角
- 请编写一个Python程序,实现WOA-CNN-BiLSTM鲸鱼算法优化卷积双向长短期记忆神经网络多输入单输出回归预测功能。
2301_81121233
算法神经网络pythonmongodbstormzookeeperspark
实现一个基于鲸鱼优化算法(WOA)优化的卷积双向长短期记忆神经网络(CNN-BiLSTM)的多输入单输出回归预测功能是一个复杂的任务,涉及到多个步骤和组件。由于完整的实现会非常冗长,我将提供一个简化的框架和关键部分的代码示例,帮助你理解如何实现这个功能。请注意,这个示例不会包含所有细节,比如数据集的准备、鲸鱼优化算法的具体实现(WOA是一个元启发式算法,需要单独实现或引用现有库),以及CNN-Bi
- LORA 微调大模型:从入门到入土
大模型.
人工智能开发语言gptagi架构大模型
在当今人工智能领域,预训练的大模型已经成为推动技术发展的核心力量。然而,在实际项目中,我们往往会发现这些预训练模型虽然强大,但直接就去应用于一些特定的任务时,往往无法完全满足需求。这时,微调就成为了必不可少的一步。而在众多微调方法中,LORA全名(Low-RankAdaptation)以高效性和实用性,逐渐成为了许多开发者训练模型的首选项。作为一名小有经验的咸鱼开发者,我深知在实际项目中高效的进行
- 微信开发者验证接口开发
362217990
微信 开发者 token 验证
微信开发者接口验证。
Token,自己随便定义,与微信填写一致就可以了。
根据微信接入指南描述 http://mp.weixin.qq.com/wiki/17/2d4265491f12608cd170a95559800f2d.html
第一步:填写服务器配置
第二步:验证服务器地址的有效性
第三步:依据接口文档实现业务逻辑
这里主要讲第二步验证服务器有效性。
建一个
- 一个小编程题-类似约瑟夫环问题
BrokenDreams
编程
今天群友出了一题:
一个数列,把第一个元素删除,然后把第二个元素放到数列的最后,依次操作下去,直到把数列中所有的数都删除,要求依次打印出这个过程中删除的数。
&
- linux复习笔记之bash shell (5) 关于减号-的作用
eksliang
linux关于减号“-”的含义linux关于减号“-”的用途linux关于“-”的含义linux关于减号的含义
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2105677
管道命令在bash的连续处理程序中是相当重要的,尤其在使用到前一个命令的studout(标准输出)作为这次的stdin(标准输入)时,就显得太重要了,某些命令需要用到文件名,例如上篇文档的的切割命令(split)、还有
- Unix(3)
18289753290
unix ksh
1)若该变量需要在其他子进程执行,则可用"$变量名称"或${变量}累加内容
什么是子进程?在我目前这个shell情况下,去打开一个新的shell,新的那个shell就是子进程。一般状态下,父进程的自定义变量是无法在子进程内使用的,但通过export将变量变成环境变量后就能够在子进程里面应用了。
2)条件判断: &&代表and ||代表or&nbs
- 关于ListView中性能优化中图片加载问题
酷的飞上天空
ListView
ListView的性能优化网上很多信息,但是涉及到异步加载图片问题就会出现问题。
具体参看上篇文章http://314858770.iteye.com/admin/blogs/1217594
如果每次都重新inflate一个新的View出来肯定会造成性能损失严重,可能会出现listview滚动是很卡的情况,还会出现内存溢出。
现在想出一个方法就是每次都添加一个标识,然后设置图
- 德国总理默多克:给国人的一堂“震撼教育”课
永夜-极光
教育
http://bbs.voc.com.cn/topic-2443617-1-1.html德国总理默多克:给国人的一堂“震撼教育”课
安吉拉—默克尔,一位经历过社会主义的东德人,她利用自己的博客,发表一番来华前的谈话,该说的话,都在上面说了,全世界想看想传播——去看看默克尔总理的博客吧!
德国总理默克尔以她的低调、朴素、谦和、平易近人等品格给国人留下了深刻印象。她以实际行动为中国人上了一堂
- 关于Java继承的一个小问题。。。
随便小屋
java
今天看Java 编程思想的时候遇见一个问题,运行的结果和自己想想的完全不一样。先把代码贴出来!
//CanFight接口
interface Canfight {
void fight();
}
//ActionCharacter类
class ActionCharacter {
public void fight() {
System.out.pr
- 23种基本的设计模式
aijuans
设计模式
Abstract Factory:提供一个创建一系列相关或相互依赖对象的接口,而无需指定它们具体的类。 Adapter:将一个类的接口转换成客户希望的另外一个接口。A d a p t e r模式使得原本由于接口不兼容而不能一起工作的那些类可以一起工作。 Bridge:将抽象部分与它的实现部分分离,使它们都可以独立地变化。 Builder:将一个复杂对象的构建与它的表示分离,使得同
- 《周鸿祎自述:我的互联网方法论》读书笔记
aoyouzi
读书笔记
从用户的角度来看,能解决问题的产品才是好产品,能方便/快速地解决问题的产品,就是一流产品.
商业模式不是赚钱模式
一款产品免费获得海量用户后,它的边际成本趋于0,然后再通过广告或者增值服务的方式赚钱,实际上就是创造了新的价值链.
商业模式的基础是用户,木有用户,任何商业模式都是浮云.商业模式的核心是产品,本质是通过产品为用户创造价值.
商业模式还包括寻找需求
- JavaScript动态改变样式访问技术
百合不是茶
JavaScriptstyle属性ClassName属性
一:style属性
格式:
HTML元素.style.样式属性="值";
创建菜单:在html标签中创建 或者 在head标签中用数组创建
<html>
<head>
<title>style改变样式</title>
</head>
&l
- jQuery的deferred对象详解
bijian1013
jquerydeferred对象
jQuery的开发速度很快,几乎每半年一个大版本,每两个月一个小版本。
每个版本都会引入一些新功能,从jQuery 1.5.0版本开始引入的一个新功能----deferred对象。
&nb
- 淘宝开放平台TOP
Bill_chen
C++c物流C#
淘宝网开放平台首页:http://open.taobao.com/
淘宝开放平台是淘宝TOP团队的产品,TOP即TaoBao Open Platform,
是淘宝合作伙伴开发、发布、交易其服务的平台。
支撑TOP的三条主线为:
1.开放数据和业务流程
* 以API数据形式开放商品、交易、物流等业务;
&
- 【大型网站架构一】大型网站架构概述
bit1129
网站架构
大型互联网特点
面对海量用户、海量数据
大型互联网架构的关键指标
高并发
高性能
高可用
高可扩展性
线性伸缩性
安全性
大型互联网技术要点
前端优化
CDN缓存
反向代理
KV缓存
消息系统
分布式存储
NoSQL数据库
搜索
监控
安全
想到的问题:
1.对于订单系统这种事务型系统,如
- eclipse插件hibernate tools安装
白糖_
Hibernate
eclipse helios(3.6)版
1.启动eclipse 2.选择 Help > Install New Software...> 3.添加如下地址:
http://download.jboss.org/jbosstools/updates/stable/helios/ 4.选择性安装:hibernate tools在All Jboss tool
- Jquery easyui Form表单提交注意事项
bozch
jquery easyui
jquery easyui对表单的提交进行了封装,提交的方式采用的是ajax的方式,在开发的时候应该注意的事项如下:
1、在定义form标签的时候,要将method属性设置成post或者get,特别是进行大字段的文本信息提交的时候,要将method设置成post方式提交,否则页面会抛出跨域访问等异常。所以这个要
- Trie tree(字典树)的Java实现及其应用-统计以某字符串为前缀的单词的数量
bylijinnan
java实现
import java.util.LinkedList;
public class CaseInsensitiveTrie {
/**
字典树的Java实现。实现了插入、查询以及深度优先遍历。
Trie tree's java implementation.(Insert,Search,DFS)
Problem Description
Igna
- html css 鼠标形状样式汇总
chenbowen00
htmlcss
css鼠标手型cursor中hand与pointer
Example:CSS鼠标手型效果 <a href="#" style="cursor:hand">CSS鼠标手型效果</a><br/>
Example:CSS鼠标手型效果 <a href="#" style=&qu
- [IT与投资]IT投资的几个原则
comsci
it
无论是想在电商,软件,硬件还是互联网领域投资,都需要大量资金,虽然各个国家政府在媒体上都给予大家承诺,既要让市场的流动性宽松,又要保持经济的高速增长....但是,事实上,整个市场和社会对于真正的资金投入是非常渴望的,也就是说,表面上看起来,市场很活跃,但是投入的资金并不是很充足的......
 
- oracle with语句详解
daizj
oraclewithwith as
oracle with语句详解 转
在oracle中,select 查询语句,可以使用with,就是一个子查询,oracle 会把子查询的结果放到临时表中,可以反复使用
例子:注意,这是sql语句,不是pl/sql语句, 可以直接放到jdbc执行的
----------------------------------------------------------------
- hbase的简单操作
deng520159
数据库hbase
近期公司用hbase来存储日志,然后再来分析 ,把hbase开发经常要用的命令找了出来.
用ssh登陆安装hbase那台linux后
用hbase shell进行hbase命令控制台!
表的管理
1)查看有哪些表
hbase(main)> list
2)创建表
# 语法:create <table>, {NAME => <family&g
- C语言scanf继续学习、算术运算符学习和逻辑运算符
dcj3sjt126com
c
/*
2013年3月11日20:37:32
地点:北京潘家园
功能:完成用户格式化输入多个值
目的:学习scanf函数的使用
*/
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i, j, k;
printf("please input three number:\n"); //提示用
- 2015越来越好
dcj3sjt126com
歌曲
越来越好
房子大了电话小了 感觉越来越好
假期多了收入高了 工作越来越好
商品精了价格活了 心情越来越好
天更蓝了水更清了 环境越来越好
活得有奔头人会步步高
想做到你要努力去做到
幸福的笑容天天挂眉梢 越来越好
婆媳和了家庭暖了 生活越来越好
孩子高了懂事多了 学习越来越好
朋友多了心相通了 大家越来越好
道路宽了心气顺了 日子越来越好
活的有精神人就不显
- java.sql.SQLException: Value '0000-00-00' can not be represented as java.sql.Tim
feiteyizu
mysql
数据表中有记录的time字段(属性为timestamp)其值为:“0000-00-00 00:00:00”
程序使用select 语句从中取数据时出现以下异常:
java.sql.SQLException:Value '0000-00-00' can not be represented as java.sql.Date
java.sql.SQLException: Valu
- Ehcache(07)——Ehcache对并发的支持
234390216
并发ehcache锁ReadLockWriteLock
Ehcache对并发的支持
在高并发的情况下,使用Ehcache缓存时,由于并发的读与写,我们读的数据有可能是错误的,我们写的数据也有可能意外的被覆盖。所幸的是Ehcache为我们提供了针对于缓存元素Key的Read(读)、Write(写)锁。当一个线程获取了某一Key的Read锁之后,其它线程获取针对于同
- mysql中blob,text字段的合成索引
jackyrong
mysql
在mysql中,原来有一个叫合成索引的,可以提高blob,text字段的效率性能,
但只能用在精确查询,核心是增加一个列,然后可以用md5进行散列,用散列值查找
则速度快
比如:
create table abc(id varchar(10),context blog,hash_value varchar(40));
insert into abc(1,rep
- 逻辑运算与移位运算
latty
位运算逻辑运算
源码:正数的补码与原码相同例+7 源码:00000111 补码 :00000111 (用8位二进制表示一个数)
负数的补码:
符号位为1,其余位为该数绝对值的原码按位取反;然后整个数加1。 -7 源码: 10000111 ,其绝对值为00000111 取反加一:11111001 为-7补码
已知一个数的补码,求原码的操作分两种情况:
- 利用XSD 验证XML文件
newerdragon
javaxmlxsd
XSD文件 (XML Schema 语言也称作 XML Schema 定义(XML Schema Definition,XSD)。 具体使用方法和定义请参看:
http://www.w3school.com.cn/schema/index.asp
java自jdk1.5以上新增了SchemaFactory类 可以实现对XSD验证的支持,使用起来也很方便。
以下代码可用在J
- 搭建 CentOS 6 服务器(12) - Samba
rensanning
centos
(1)安装
# yum -y install samba
Installed:
samba.i686 0:3.6.9-169.el6_5
# pdbedit -a rensn
new password:123456
retype new password:123456
……
(2)Home文件夹
# mkdir /etc
- Learn Nodejs 01
toknowme
nodejs
(1)下载nodejs
https://nodejs.org/download/ 选择相应的版本进行下载 (2)安装nodejs 安装的方式比较多,请baidu下
我这边下载的是“node-v0.12.7-linux-x64.tar.gz”这个版本 (1)上传服务器 (2)解压 tar -zxvf node-v0.12.
- jquery控制自动刷新的代码举例
xp9802
jquery
1、html内容部分 复制代码代码示例: <div id='log_reload'>
<select name="id_s" size="1">
<option value='2'>-2s-</option>
<option value='3'>-3s-</option