- FFmpeg 超级详细安装与配置教程(Windows 系统)
Stuomasi_xiaoxin
人工智能ffmpegaipython深度学习
FFmpeg是一款功能强大的开源多媒体处理工具集,能够进行音视频的编码、解码、转码、混流、推流、滤镜、格式转换等多种操作。本教程将详细介绍如何在Windows系统上安装和配置FFmpeg,并提供一些常用的使用示例,助你从入门到基本掌握。目录什么是FFmpeg?Windows系统下安装FFmpeg️步骤1:下载FFmpeg步骤2:解压文件步骤3:配置环境变量步骤4:验证安装FFmpeg基本使用入门1
- BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)
jerwey
bert人工智能深度学习
BERT(BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers)是由Google于2018年提出的一种基于Transformer架构的预训练语言模型,属于大型语言模型(LLM)的一种重要类型。其核心特点和技术定位如下:1.核心架构Encoder-Only结构:BERT仅使用Transformer的编码器(Encoder),通过多层堆叠捕捉文本的双向
- 大语言模型(LLM)按架构分类
jerwey
语言模型分类人工智能
大语言模型(LLM)按架构分类的深度解析1.仅编码器架构(Encoder-Only)原理双向注意力机制:通过Transformer编码器同时捕捉上下文所有位置的依赖关系#伪代码示例:BERT的MLM任务masked_input="The[MASK]satonthemat"output=encoder(masked_input)#预测[MASK]="cat"预训练任务:掩码语言建模(MLM):随机遮
- 深入了解Transformer模型及其优缺点
目录前言1Transformer结构特点1.1注意力机制(Self-Attention)1.2编码器-解码器架构1.3位置编码和基于注意力的损失函数2Transformer模型优缺点分析2.1Transformer模型的优点2.2Transformer模型的缺点3应用领域结语前言在当今人工智能领域,自然语言处理的关键问题之一是解决文本理解和生成中的挑战。传统的循环神经网络虽然在处理序列数据方面取得
- ASCII 码表
IMPYLH
笔记
ASCII(AmericanStandardCodeforInformationInterchange,美国信息交换标准代码)是一种字符编码标准,用于表示一组特定的95个(英语)可打印字符和33个控制字符(共128个代码点)。二进制八进制十进制十六进制字符01000000403220space(novisibleglyph)01000010413321!01000100423422"0100011
- Soc 离屏渲染优化 - 序
皓瑞 =)
离屏渲染离屏渲染
想了挺久,我决定还是记录一些东西;讲述一下rk_mmp_demo编码的一些背景,出于何种目的,又解决了什么问题.背景大概在一年半年前由于工作上的原因接触到了OpenGL,为此我还写了一篇笔记OpenGL简介.在这个示例里,演示了如何使用OpenGL实现转场特效这一实现,比如百叶窗的frag.glsl就如下:varyingvec2oUV;uniformsampler2DTexA;uniformsam
- FocalNet:焦点调制网络
AI专题精讲
Paper阅读计算机视觉人工智能AI技术应用
摘要我们提出了焦点调制网络(简称FocalNets),在该网络中,自注意力(self-attention,SA)被完全替换为焦点调制模块,用于建模视觉中的token交互。焦点调制由三个组件组成:(i)焦点上下文化(focalcontextualization),通过一组深度可分离卷积层实现,用于从短程到长程编码视觉上下文;(ii)门控聚合(gatedaggregation),选择性地将上下文聚合到
- 混合方法研究Twitter:理论构建与实践应用
Lemaden
混合方法研究推文数据处理扎根理论机器学习应用社交媒体分析
混合方法研究Twitter:理论构建与实践应用背景简介随着社交媒体在社会互动中的重要性日益凸显,研究者们越来越关注如何更有效地分析和理解社交媒体数据。本章通过探讨Twitter数据的研究方法,提出了一种反思性和开放性的研究框架,以及如何将定性方法与计算方法相结合,深入挖掘社交媒体的复杂性。理论构建与编码方法本章首先强调了理论构建的重要性,并通过图33.1展示了一种全面纳入研究设计过程的方法。研究者
- 如何使用Nvivo的编码比较查询功能??
编码比较查询功能Nvivo的编码比较查询功能是一个强大的工具,能够帮助用户比较和分析在不同编码或不同数据集之间的差异。这一功能主要用于分析不同编码者或不同时间段、不同变量下的编码一致性,或者对比不同组别的数据内容,帮助研究者深入理解数据背后的潜在模式,并提升质性研究的可靠性。一、原理编码比较查询功能的核心原理是对比不同编码者对相同数据的编码情况,或者同一编码者在不同时间段的编码情况。通过这种对比,
- 扎根理论编码的操作
编码是一个对于深度访谈资料中的词句、段落等片段不断进行分析概括和归纳标识的过程。开放式编码是指对访谈资料的词句和片段进行概念化、抽象化的标示。它既可以是访谈对象所使用的生动、鲜明的词语,也可以是研究人员从资料阅读中所抽象出的名词和概念。关联式编码的目的就是理清各个概念及其之间的相互关系,通过对概念之间关系的反复思考和分析,整合出更高抽象层次的范畴,并确定相关范畴的性质和维度。选择式编码的任务则是系
- 六种扎根理论的编码方法
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学习经验分享
一、实境编码1.概念:实境编码是一种基于参与者原生语言的质性编码方法,其核心在于直接采用研究对象在访谈、观察或文本中使用的原始词汇、短语或独特表达作为分析代码。该方法通过保留数据的"原生态"语言形式(如方言、隐喻、习惯用语),强制研究者摒弃预设范畴,从底层捕捉参与者的真实认知框架和文化语境。2.目的:通过保留参与者的原始语言,实境编码帮助研究者保持对参与者生活经验的忠实表达,并避免解释性偏差。3.
- 渗透靶机 Doctor 复盘
https://vulnyx.com/打点nmap$IP==>22,80端口gobusterdir-u$URL-w/usr/share/seclists/Discovery/Web-Content/raft-large-words.txt得到一些目录信息,看了一下没发现什么框架看不出什么看一下源码是否存在敏感信息硬编码,太多了,似乎没有开发者控制台全局搜索敏感字段或者路由http://phpapi
- 飞算JavaAI:AI赋能的Java开发助手
山峰哥
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『AI先锋杯·14天征文挑战第一期』AI技术如何重塑你的工作与行业?一、前言在2025年人工智能技术爆发的时代,开发者的工作方式正经历着革命性变革。智能编码工具已经从简单的代码补全进化到能够理解复杂需求、生成完整工程的能力。本文将深入分析国产Java开发助手飞算JavaAI如何通过自然语言交互彻底改变传统开发流程,并结合电商系统、金融交易引擎等实战案例,验证其在实际项目中的生产力提升效果。二、飞算
- LLaVA-1.5:强大的多模态大模型(包含论文代码详解)
Sherlock Ma
AIGC多模态大模型pythonaiAIGC人工智能深度学习
1.概述LLaVA是一个由威斯康星大学麦迪逊分校、微软研究院和哥伦比亚大学的研究人员开发的大型语言和视觉助手。它是一个端到端训练的大型多模态模型,结合了视觉编码器和语言模型,用于通用的视觉和语言理解。微软研究院、威斯康星大学的研究人员在LLaVA基础之上,继续开源了LLaVA-1.5版本。与前一代相比,LLaVA-1.5引入了跨模态连接器和特定格式的学术视觉问答数据集,全面提升了多模态理解和生成能
- python学习之路 - python的文件操作
目录一、python文件操作1、文件的编码a、概念b、编码分类2、文件的读取a、打开文件a、读取文件字节c、读取文件行d、for循环的读取3、文件的关闭4、文件的写入5、文件的追加6、文件操作综合a、案例一:读取字符个数b、案例二:复制文件一、python文件操作1、文件的编码a、概念计算机只能识别0和1,所以需要用编码技术将内容翻译成0和1b、编码分类UTF-8除非有特殊要求,否则一般都用此编码
- 粗略地看一下 glTF 2.0 的所有标准属性(顺便说一下,还有 .glb 的结构)
在下胡三汉
3d
编码在glTF中,场景和各种对象的定义一般用JSON来描述,而顶点数据等所谓的“缓冲区”部分则以二进制形式存储。对于这些内容的最终编码方式,有多种选择。.gltf(JSON)+.bin(二进制缓冲区)(+图像文件)如何分离JSON和二进制部分。二进制部分可以分为多个部分。纹理可以位于单独的图像文件中,也可以位于二进制缓冲区中。二进制部分也可以合并为.gltf(JSON)您可以使用DataURI方案
- 善用工具者掌控职业主动权
当AI编码工具如星火燎原般渗透开发领域,不少程序员陷入"被替代焦虑"。但技术演进的真相是:AI并非职业终结者,而是能力放大器。那些能与AI形成共生关系、善用工具重构竞争力的开发者,正迎来职业跃迁的黄金机遇。一、AI对编程生态的多维重塑:挑战与机遇并存效率革命:从重复劳动中解放AI辅助工具正在重构开发流程:智能代码补全(如GitHubCopilot)能根据上下文预测20行后续代码,使基础编码效率提升
- 系统架构设计师论文分享-论软件过程模型及应用
码农卿哥
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我的软考历程摘要2023年2月,我所在的公司通过了研发纱线MES系统的立项,该系统为国内纱线工厂提供SAAS服务,旨在提升纱线工厂的数字化和智能化水平。我在该项目中担任架构设计师,负责该项目的架构设计工作。本文结合我在该项目中的实践,详细论述了常见的软件开发模式如瀑布模型、原型模型、螺旋模式等,本项目采用了瀑布模型和原型模型结合的方式,把项目周期分成了需求分析、系统设计、程序设计、编码实现和测试验
- FFmpeg 视频编码
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FFmpeg实战项目-视频播放器ffmpeg音视频
1.简介编码视频数据,如下图所示,将原始的YUV数据编码为H.264或者H.265。使用FFmpeg进行视频编码的流程通常包括以下几个步骤:注册编解码器:通过av_register_all()函数注册FFmpeg所有编解码器,这是使用任何编解码器的前提条件。初始化输出上下文:使用avformat_alloc_output_context2()函数来初始化输出码流的AVFormatContext,这
- ffmpeg 视频编码流程及主要API
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FFMPEGffmpeg音视频
一、编码流程初始化组件配置编码器参数打开编码器处理输入帧编码循环写入输出数据收尾释放资源二、核心步骤与API详解1.初始化与参数配置注册组件(旧版本需手动注册,新版本自动处理)avformat_network_init();//网络相关初始化(可选)查找编码器AVCodec*codec=avcodec_find_encoder(AV_CODEC_ID_H264);//支持H.264/HEVC等创建
- Python数据结构之 Big O
ぃ曦晔°
数据结构算法BigO复杂度
学习课程:【Udemy高分付费课程】Python数据结构与算法-终极Python编码面试和计算机科学训练营在Python中,BigO表示法用于描述算法的时间复杂度,即算法运行时间与输入大小之间的关系;或空间复杂度,即算法运行时所占用的内存。在处理时间复杂度和空间复杂度是有3个希腊字母:Ω--最佳速度θ--平均速度O--最坏情况我们在讨论BigO时,总是在谈论最坏情况(WorstCase)Pytho
- AI 大模型重塑软件开发流程的四点观察:跃迁/重构/变革/挑战
敖行客 Allthinker
Thinker说人工智能大模型
作为软件开发的从业者,笔者深刻感受到AI大模型对开发流程的颠覆性影响。从最初的代码补全工具到如今能够自主完成复杂任务的智能协作者,AI的角色转变正推动软件开发范式发生系统性变革。基于实际开发经验与行业案例,从四个维度,浅显讲述一下AI大模型重塑软件开发流程的观察。观察一:编码能力突破——从“助手”到“协作者”的技术跃迁核心变化:AI从“补全代码片段”进化为“自主构建完整系统”过去,AI在开发中的角
- Llama改进之——RoPE旋转位置编码
愤怒的可乐
NLP项目实战#LLaMARoPE旋转位置编码
引言旋转位置编码(RotaryPositionEmbedding,RoPE)将绝对相对位置依赖纳入自注意力机制中,以增强Transformer架构的性能。目前很火的大模型LLaMA、QWen等都应用了旋转位置编码。之前在[论文笔记]ROFORMER中对旋转位置编码的原始论文进行了解析,重点推导了旋转位置编码的公式,本文侧重实现,同时尽量简化数学上的推理,详细推理可见最后的参考文章。复数与极坐标复数
- Llama改进之——分组查询注意力
愤怒的可乐
#NLP项目实战自然语言处理llama深度学习人工智能分组查询注意力旋转位置编码
引言今天介绍LLAMA2模型引入的关于注意力的改进——分组查询注意力(Grouped-queryattention,GQA)1。Transformer中的多头注意力在解码阶段来说是一个性能瓶颈。多查询注意力2通过共享单个key和value头,同时不减少query头来提升性能。多查询注意力可能导致质量下降和训练不稳定,因此常用的是分组查询注意力。然后我们结合上篇文章3探讨的旋转位置编码,将选择位置编
- 【Rust日报】Rust稳定2024版本将于 2025年2月20日发布
fastembed-rs-AI嵌入库FastEmbed的Rust实现,提供了快速的文本嵌入、图像嵌入和候选项重新排序功能。它具有以下主要特性:支持同步使用,无需依赖Tokio。使用@pykeio/ort进行高性能的ONNX推理。使用@huggingface/tokenizers进行快速编码。支持使用@rayon-rs/rayon进行批量嵌入生成和并行计算。默认模型是FlagEmbedding,在M
- 彻底解决Qt中文乱码以及汉字编码的问题(UTF-8/GBK)
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qt
原文链接:https://blog.csdn.net/m0_46577050/article/details/133804929
- 利用人名语言分类案例演示RNN、LSTM和GRU的区别(基于PyTorch)
.30-06Springfield
rnnlstmgru分类人工智能pythonpytorch
文章目录一、程序结构1.1程序整体结构1.2各模块功能关系流程图二、数据预处理模块详解2.1定义字符集和语言类别2.2读取数据2.3人名转换为one-hot编码张量2.4自定义数据集类2.5数据加载器三、模型定义模块详解3.1RNN模型3.2LSTM模型3.3GRU模型四、模型训练与测试模块详解4.1测试模型基本功能4.2模型训练主函数五、结果可视化与对比模块详解六、模型预测模块详解七、案例结果分
- 【Agent实战】用“前置编码器+LLM”复刻ChatGPT附件功能
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大模型Agent入门与代码实战chatgpt人工智能LLMAgentAIGCDeepSeek
1.引言:多模态LLM解耦原生多模态LLM将多种模态的处理能力“内化”于一个庞大的模型中,是技术的前沿。而我们这里讨论的“前置编码器+LLM”方案,则是一种解耦的设计哲学:LLM专注于语言:让强大的文本LLM继续做它最擅长的事情——理解和生成高质量的文本、进行逻辑推理和遵循复杂指令。前置编码器专注于转换:为每种文件类型构建或调用专门的、最优的工具(模型或库)来将其转换为高质量的文本表示。这种方案的
- 嵌入式视频编解码入门保姆级教程
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视频编解码cocos2d游戏引擎b帧p帧H.264h.265
目录章节1:视频编解码的“榨汁机”是怎么回事?1.1为什么需要视频编解码?1.2视频编解码的核心原理1.3嵌入式设备上的挑战章节2:认识视频数据的基本“零件”2.1像素、帧和分辨率2.2帧的类型:I、P、B帧2.3码流和容器章节3:H.264编解码的“魔法书”3.1H.264的核心技术3.2嵌入式设备上的H.2643.3动手实践:用FFmpeg编码H.264视频3.4调试小技巧章节4:帧间预测与运
- LLM大模型命名规则与部署硬件实践手册
文章目录一、理论基础:从信息编码到系统设计1.1命名系统的信息论基础1.2硬件架构与模型运行的关系1.3量化技术的数学原理二、国际主流模型命名规则深度解析2.1OpenAI:极简主义与功能导向2.2AnthropicClaude:诗意命名的技术内涵2.3GoogleGemini:统一品牌下的分层架构2.4MetaLlama:开源社区的透明化命名三、国内主流模型命名规则与文化内涵3.1百度文心:知识
- Spring4.1新特性——Spring MVC增强
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目录
Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
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Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- mysql 性能查询优化
annan211
javasql优化mysql应用服务器
1 时间到底花在哪了?
mysql在执行查询的时候需要执行一系列的子任务,这些子任务包含了整个查询周期最重要的阶段,这其中包含了大量为了
检索数据列到存储引擎的调用以及调用后的数据处理,包括排序、分组等。在完成这些任务的时候,查询需要在不同的地方
花费时间,包括网络、cpu计算、生成统计信息和执行计划、锁等待等。尤其是向底层存储引擎检索数据的调用操作。这些调用需要在内存操
- windows系统配置
cherishLC
windows
删除Hiberfil.sys :使用命令powercfg -h off 关闭休眠功能即可:
http://jingyan.baidu.com/article/f3ad7d0fc0992e09c2345b51.html
类似的还有pagefile.sys
msconfig 配置启动项
shutdown 定时关机
ipconfig 查看网络配置
ipconfig /flushdns
- 人体的排毒时间
Array_06
工作
========================
|| 人体的排毒时间是什么时候?||
========================
转载于:
http://zhidao.baidu.com/link?url=ibaGlicVslAQhVdWWVevU4TMjhiKaNBWCpZ1NS6igCQ78EkNJZFsEjCjl3T5EdXU9SaPg04bh8MbY1bR
- ZooKeeper
cugfy
zookeeper
Zookeeper是一个高性能,分布式的,开源分布式应用协调服务。它提供了简单原始的功能,分布式应用可以基于它实现更高级的服务,比如同步, 配置管理,集群管理,名空间。它被设计为易于编程,使用文件系统目录树作为数据模型。服务端跑在java上,提供java和C的客户端API。 Zookeeper是Google的Chubby一个开源的实现,是高有效和可靠的协同工作系统,Zookeeper能够用来lea
- 网络爬虫的乱码处理
随意而生
爬虫网络
下边简单总结下关于网络爬虫的乱码处理。注意,这里不仅是中文乱码,还包括一些如日文、韩文 、俄文、藏文之类的乱码处理,因为他们的解决方式 是一致的,故在此统一说明。 网络爬虫,有两种选择,一是选择nutch、hetriex,二是自写爬虫,两者在处理乱码时,原理是一致的,但前者处理乱码时,要看懂源码后进行修改才可以,所以要废劲一些;而后者更自由方便,可以在编码处理
- Xcode常用快捷键
张亚雄
xcode
一、总结的常用命令:
隐藏xcode command+h
退出xcode command+q
关闭窗口 command+w
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关闭当前
- mongoDB索引操作
adminjun
mongodb索引
一、索引基础: MongoDB的索引几乎与传统的关系型数据库一模一样,这其中也包括一些基本的优化技巧。下面是创建索引的命令: > db.test.ensureIndex({"username":1}) 可以通过下面的名称查看索引是否已经成功建立: &nbs
- 成都软件园实习那些话
aijuans
成都 软件园 实习
无聊之中,翻了一下日志,发现上一篇经历是很久以前的事了,悔过~~
断断续续离开了学校快一年了,习惯了那里一天天的幼稚、成长的环境,到这里有点与世隔绝的感觉。不过还好,那是刚到这里时的想法,现在感觉在这挺好,不管怎么样,最要感谢的还是老师能给这么好的一次催化成长的机会,在这里确实看到了好多好多能想到或想不到的东西。
都说在外面和学校相比最明显的差距就是与人相处比较困难,因为在外面每个人都
- Linux下FTP服务器安装及配置
ayaoxinchao
linuxFTP服务器vsftp
检测是否安装了FTP
[root@localhost ~]# rpm -q vsftpd
如果未安装:package vsftpd is not installed 安装了则显示:vsftpd-2.0.5-28.el5累死的版本信息
安装FTP
运行yum install vsftpd命令,如[root@localhost ~]# yum install vsf
- 使用mongo-java-driver获取文档id和查找文档
BigBird2012
driver
注:本文所有代码都使用的mongo-java-driver实现。
在MongoDB中,一个集合(collection)在概念上就类似我们SQL数据库中的表(Table),这个集合包含了一系列文档(document)。一个DBObject对象表示我们想添加到集合(collection)中的一个文档(document),MongoDB会自动为我们创建的每个文档添加一个id,这个id在
- JSONObject以及json串
bijian1013
jsonJSONObject
一.JAR包简介
要使程序可以运行必须引入JSON-lib包,JSON-lib包同时依赖于以下的JAR包:
1.commons-lang-2.0.jar
2.commons-beanutils-1.7.0.jar
3.commons-collections-3.1.jar
&n
- [Zookeeper学习笔记之三]Zookeeper实例创建和会话建立的异步特性
bit1129
zookeeper
为了说明问题,看个简单的代码,
import org.apache.zookeeper.*;
import java.io.IOException;
import java.util.concurrent.CountDownLatch;
import java.util.concurrent.ThreadLocal
- 【Scala十二】Scala核心六:Trait
bit1129
scala
Traits are a fundamental unit of code reuse in Scala. A trait encapsulates method and field definitions, which can then be reused by mixing them into classes. Unlike class inheritance, in which each c
- weblogic version 10.3破解
ronin47
weblogic
版本:WebLogic Server 10.3
说明:%DOMAIN_HOME%:指WebLogic Server 域(Domain)目录
例如我的做测试的域的根目录 DOMAIN_HOME=D:/Weblogic/Middleware/user_projects/domains/base_domain
1.为了保证操作安全,备份%DOMAIN_HOME%/security/Defa
- 求第n个斐波那契数
BrokenDreams
今天看到群友发的一个问题:写一个小程序打印第n个斐波那契数。
自己试了下,搞了好久。。。基础要加强了。
&nbs
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-访问者模式-Visitor
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.List;
interface IVisitor {
//第二次分派,Visitor调用Element
void visitConcret
- MatConvNet的excise 3改为网络配置文件形式
cherishLC
matlab
MatConvNet为vlFeat作者写的matlab下的卷积神经网络工具包,可以使用GPU。
主页:
http://www.vlfeat.org/matconvnet/
教程:
http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/practicals/cnn/index.html
注意:需要下载新版的MatConvNet替换掉教程中工具包中的matconvnet:
http
- ZK Timeout再讨论
chenchao051
zookeepertimeouthbase
http://crazyjvm.iteye.com/blog/1693757 文中提到相关超时问题,但是又出现了一个问题,我把min和max都设置成了180000,但是仍然出现了以下的异常信息:
Client session timed out, have not heard from server in 154339ms for sessionid 0x13a3f7732340003
- CASE WHEN 用法介绍
daizj
sqlgroup bycase when
CASE WHEN 用法介绍
1. CASE WHEN 表达式有两种形式
--简单Case函数
CASE sex
WHEN '1' THEN '男'
WHEN '2' THEN '女'
ELSE '其他' END
--Case搜索函数
CASE
WHEN sex = '1' THEN
- PHP技巧汇总:提高PHP性能的53个技巧
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PHP
PHP技巧汇总:提高PHP性能的53个技巧 用单引号代替双引号来包含字符串,这样做会更快一些。因为PHP会在双引号包围的字符串中搜寻变量, 单引号则不会,注意:只有echo能这么做,它是一种可以把多个字符串当作参数的函数译注: PHP手册中说echo是语言结构,不是真正的函数,故把函数加上了双引号)。 1、如果能将类的方法定义成static,就尽量定义成static,它的速度会提升将近4倍
- Yii框架中CGridView的使用方法以及详细示例
dcj3sjt126com
yii
CGridView显示一个数据项的列表中的一个表。
表中的每一行代表一个数据项的数据,和一个列通常代表一个属性的物品(一些列可能对应于复杂的表达式的属性或静态文本)。 CGridView既支持排序和分页的数据项。排序和分页可以在AJAX模式或正常的页面请求。使用CGridView的一个好处是,当用户浏览器禁用JavaScript,排序和分页自动退化普通页面请求和仍然正常运行。
实例代码如下:
- Maven项目打包成可执行Jar文件
dyy_gusi
assembly
Maven项目打包成可执行Jar文件
在使用Maven完成项目以后,如果是需要打包成可执行的Jar文件,我们通过eclipse的导出很麻烦,还得指定入口文件的位置,还得说明依赖的jar包,既然都使用Maven了,很重要的一个目的就是让这些繁琐的操作简单。我们可以通过插件完成这项工作,使用assembly插件。具体使用方式如下:
1、在项目中加入插件的依赖:
<plugin>
- php常见错误
geeksun
PHP
1. kevent() reported that connect() failed (61: Connection refused) while connecting to upstream, client: 127.0.0.1, server: localhost, request: "GET / HTTP/1.1", upstream: "fastc
- 修改linux的用户名
hongtoushizi
linuxchange password
Change Linux Username
更改Linux用户名,需要修改4个系统的文件:
/etc/passwd
/etc/shadow
/etc/group
/etc/gshadow
古老/传统的方法是使用vi去直接修改,但是这有安全隐患(具体可自己搜一下),所以后来改成使用这些命令去代替:
vipw
vipw -s
vigr
vigr -s
具体的操作顺
- 第五章 常用Lua开发库1-redis、mysql、http客户端
jinnianshilongnian
nginxlua
对于开发来说需要有好的生态开发库来辅助我们快速开发,而Lua中也有大多数我们需要的第三方开发库如Redis、Memcached、Mysql、Http客户端、JSON、模板引擎等。
一些常见的Lua库可以在github上搜索,https://github.com/search?utf8=%E2%9C%93&q=lua+resty。
Redis客户端
lua-resty-r
- zkClient 监控机制实现
liyonghui160com
zkClient 监控机制实现
直接使用zk的api实现业务功能比较繁琐。因为要处理session loss,session expire等异常,在发生这些异常后进行重连。又因为ZK的watcher是一次性的,如果要基于wather实现发布/订阅模式,还要自己包装一下,将一次性订阅包装成持久订阅。另外如果要使用抽象级别更高的功能,比如分布式锁,leader选举
- 在Mysql 众多表中查找一个表名或者字段名的 SQL 语句
pda158
mysql
在Mysql 众多表中查找一个表名或者字段名的 SQL 语句:
方法一:SELECT table_name, column_name from information_schema.columns WHERE column_name LIKE 'Name';
方法二:SELECT column_name from information_schema.colum
- 程序员对英语的依赖
Smile.zeng
英语程序猿
1、程序员最基本的技能,至少要能写得出代码,当我们还在为建立类的时候思考用什么单词发牢骚的时候,英语与别人的差距就直接表现出来咯。
2、程序员最起码能认识开发工具里的英语单词,不然怎么知道使用这些开发工具。
3、进阶一点,就是能读懂别人的代码,有利于我们学习人家的思路和技术。
4、写的程序至少能有一定的可读性,至少要人别人能懂吧...
以上一些问题,充分说明了英语对程序猿的重要性。骚年
- Oracle学习笔记(8) 使用PLSQL编写触发器
vipbooks
oraclesql编程活动Access
时间过得真快啊,转眼就到了Oracle学习笔记的最后个章节了,通过前面七章的学习大家应该对Oracle编程有了一定了了解了吧,这东东如果一段时间不用很快就会忘记了,所以我会把自己学习过的东西做好详细的笔记,用到的时候可以随时查找,马上上手!希望这些笔记能对大家有些帮助!
这是第八章的学习笔记,学习完第七章的子程序和包之后