- 大模型算法工程师技术路线全解析:从基础到资深的能力跃迁
Mr.小海
大模型算法数据挖掘人工智能机器学习深度学习机器翻译web3
文章目录大模型算法工程师技术路线全解析:从基础到资深的能力跃迁一、基础阶段(0-2年经验):构建核心知识体系与工程入门数学与机器学习基础编程与深度学习框架NLP与Transformer入门二、进阶阶段(2-4年经验):深化模型技术与工程落地能力大模型预训练与微调技术预训练原理:数据与任务的协同设计微调工具:参数高效适配与工程优化对齐实践:价值观优化与实证效果分布式训练与框架工具并行策略:多维度协同
- 大前端开发者如何应对 AI 浪潮:技能提升与职业发展规划
欧阳天羲
大前端与AI的深度融合#AI大前端行业应用与趋势篇人工智能前端
AI技术的爆发正深刻重塑大前端领域的技术栈与职业边界——从代码生成到智能交互,从自动化测试到自主化应用,AI不再是“可选技能”,而是“生存必备”。对于前端开发者而言,这既是挑战(传统技能贬值加速),更是机遇(新职业赛道涌现)。本文将系统梳理AI时代前端开发者的技能升级路线图,解析三大核心职业方向的能力要求,并提供可落地的学习路径与实践方案,帮助开发者在技术变革中实现竞争力跃迁。一、AI时代对大前端
- 端到端神经网络视频编解码器介绍
码流怪侠
音视频基础深度学习-PyTorch神经网络视频编解码人工智能githubDCVC端到端神经网路音视频
一、技术演进:从模块优化到全局智能的范式跃迁传统编解码器的效率天花板(1990-2017)架构局限:H.264/HEVC依赖手工设计的运动估计、DCT变换、熵编码模块,各模块独立优化导致全局效率损失。高分辨率瓶颈:4K/8K视频普及后,码率与画质矛盾激化,HEVC在VR场景下码率仍需>20Mbps才能保持无伪影画质。端到端神经编解码的爆发期(2017-2024)2017奠基年:Ballé团队提出超
- 跃迁
韩涵数
每次买完付费课程,我就问自己,你想从这里学到什么,是那一句文案吸引了你,他宣传的那些吸引人的模式又能做到多少呢?反正也买了,就来验证一下他们的用心程度。但核聚老师的课我真心不后悔,反而捡到了宝,比如今天学到的第8课,如何快速掌握一门知识,图片发自App图片发自App给出4个方法,3个结论1.比如数学,你选一章节,是你花一些力气就能见效果的。把他分成5组,每组6道题,就是30道题,如果6道题有3道是
- AI技术正在深刻重塑A/B测试优化的流程、效率和价值,推动其从传统的“手动实验”向“智能优化引擎”跃迁。
zzywxc787
人工智能
AI技术正在深刻重塑A/B测试优化的流程、效率和价值,推动其从传统的“手动实验”向“智能优化引擎”跃迁。以下是具体变革方向及实际影响:1.实验设计智能化:告别“猜猜看”传统痛点:依赖经验选择测试变量(如按钮颜色、文案),忽略潜在高价值组合。AI解决方案:多臂老虎机算法(MAB):动态分配流量至表现最优的变体(如:80%流量给当前最优,20%探索新选项),减少流量浪费高达70%(Netflix案例)
- 揭秘智能家居定制平板:其在不同生活场景中的常见应用与重要性
华一精品Adreamer
平板
在智能家居浪潮席卷全球的当下,人与居住空间的交互方式正经历着前所未有的变革。曾经分散在手机APP、语音指令与零星面板上的控制权,如今正迅速向一个更直观、更强大、更契合场景的中心汇聚——定制化平板电脑。这已非简单的一块触摸屏,而是深度融合场景需求、重塑家居交互逻辑、并驱动行业向沉浸式体验跃迁的战略级中枢。一、智能家居发展趋势智能家居行业已经从最初的单品智能,逐步迈入了全屋智能与场景智能的深水区。根据
- 铸造软件交付的“自动驾驶”系统——AI大模型如何引爆DevOps革命
LucianaiB
评测人工智能自动驾驶devops
铸造软件交付的“自动驾驶”系统——AI大模型如何引爆DevOps革命嗨,我是LucianaiB!总有人间一两风,填我十万八千梦。路漫漫其修远兮,吾将上下而求索。摘要(Abstract)本文深入探讨了人工智能大模型(AILargeModels)如何驱动DevOps从“自动化”(Automation)向“自主化”(Autonomous)的革命性跃迁。文章指出,AI大模型正成为现代软件工厂的“中枢神经系
- DeepSeek 驱动智能交通调度:从传统到智慧的跃迁之路
奔跑吧邓邓子
DeepSeek实战DeepSeek智能交通调度应用
目录一、引言二、DeepSeek技术概述2.1DeepSeek简介2.2核心技术原理2.3技术特点与优势三、智能交通调度现状与挑战3.1智能交通调度系统构成3.2现存问题与挑战四、DeepSeek在智能交通调度中的应用4.1交通流量预测与优化4.2智能信号灯控制4.3公交智能排班与调度4.4地铁智能运维与调度4.5交通枢纽智能管理4.6事故预防与应急响应五、应用案例分析5.1某省会城市交通优化案例
- CDO 三阶认证”是基于专知智库《首席数据官3.0转型框架》设计的分级能力认证体系,旨在通过“初级-中级-高级”三阶段评估,系统衡量首席数据官(CDO)的能力成熟度,推动其从“基础执行”到“战略引领
人形机器人专利池研究中心
首席数据官3.0数据场景架构师数据场景生态首席数据官3.0数据零件架构师数据场景架构师
“CDO三阶认证”是基于专知智库《首席数据官3.0转型框架》设计的分级能力认证体系,旨在通过“初级-中级-高级”三阶段评估,系统化衡量首席数据官(CDO)的能力成熟度,推动其从“基础执行”到“战略引领”的跃迁。以下从设计逻辑、阶段划分、评估标准、核心价值四方面展开说明:一、设计逻辑:基于“能力-指数”双轨模型的分级认证CDO三阶认证的核心是“能力重塑”与“指数增长”的双轨驱动,紧密贴合白皮书提出的
- 专题:2025大模型2.0:GPT到DeepSeek技术演进与产业落地报告|附200+份报告PDF汇总下载
拓端研究室
pdf
原文链接:https://tecdat.cn/?p=42738当OpenAI在2023年推出ChatGPT时,业界或许未曾预料到,短短两年后大模型会以“2.0”形态重塑产业逻辑。本报告汇总解读基于国家工业信息安全发展研究中心与联想集团联合发布的《2025大模型2.0产业发展报告》,以及哈工大计算学部人工智能学院关于DeepSeek系列模型的技术白皮书,深入剖析大模型从“技术验证”向“商业落地”跃迁
- Spring 生态创新应用:微服务架构设计与前沿技术融合实践
七夜zippoe
#Javaspring微服务java
在数字化转型的深水区,企业级应用正面临从“单体架构”向“分布式智能架构”的根本性跃迁。Spring生态以其二十年技术沉淀形成的生态壁垒,已成为支撑这场变革的核心基础设施。从2002年RodJohnson发布《ExpertOne-on-OneJ2EEDesignandDevelopment》奠定的理论基础,到如今覆盖从开发到运维全链路的技术矩阵,Spring始终以“简化开发”为初心,构建出适配不同业
- 从单体脚本到模块化设计:Python工程师的架构思维跃迁
引言:从“一团乱麻”到“乐高积木”你是否曾经打开一个Python脚本,里面密密麻麻挤着上千行代码?函数相互缠绕,全局变量随处可见,想改一个小功能却心惊胆战,生怕牵一发而动全身?这就是典型的“单体脚本”(MonolithicScript)困境。作为过来人,我深知这种痛苦。本文将手把手带你跳出这个泥潭,掌握模块化设计的核心思想,并初步建立宝贵的架构设计思维,让你的代码从“勉强运行”跃迁到“优雅可维护”
- 算法化资本——智能投顾技术重构金融生态的深度解析
田园Coder
人工智能科普人工智能科普
金融市场的数字化进程正经历着本质性跃迁。当传统交易大厅的开放式喊价被服务器集群的低频嗡鸣取代,当投资决策从人类直觉转向概率矩阵计算,一场由人工智能驱动的资本范式革命已悄然降临。智能投顾作为这场变革的核心载体,其技术架构不仅重塑财富管理的运作逻辑,更在认知层面挑战着金融市场的存在根基。理解这场变革的深度与广度,需要穿透技术表象,审视算法与资本结合引发的复杂生态嬗变。智能投顾系统的技术支柱建立于三重认
- 打破AI落地困局:易路iBuilder的“垂直深耕+开箱即用”破壁之道
weixin_54980836
人工智能大数据
中国企业的数字化转型已步入深水区,人力资源管理作为企业核心竞争力的关键引擎,正经历从“信息化”向“智能化”的范式跃迁。在这场以AI为驱动的组织效能革命中,易路人力资源科技凭借前瞻性的“软件+AI+服务”战略,推出国内首个HR智能体平台iBuilder,不仅重新定义了人力资源管理的技术边界,更引领着从“碳基管理”向“硅基协作”的产业升级。本文将深度解析中国人力资源数字化现状、AI技术应用进程、市场成
- 全球 AI HR 浪潮下的中国实践:从效率革命到战略重构
weixin_54980836
人工智能重构
一、全球AIHR的技术跃迁与价值重构在DeepSeek、ChatGPT引发的生成式AI革命中,人力资源管理领域正经历着从“工具替代”到“认知重构”的范式转变。Gartner《2025年人力资源技术趋势报告》指出,AI在HR场景的应用已从简历筛选、薪资计算等基础效率工具,升级为支持组织战略决策的“数字伙伴”。这种转变的底层逻辑,源于大模型技术带来的三大突破:多模态交互能力:AI已能同时处理文本、语音
- Tesla的FSD 架构设计
WSSWWWSSW
智能驾驶汽车人工智能FSD
特斯拉的FSD(完全自动驾驶)架构设计以端到端神经网络为核心,结合专用硬件加速、海量数据训练和持续OTA迭代,形成了一套高度集成的系统。以下从硬件、软件、算法、数据处理和安全机制五个维度展开分析:一、硬件架构:从HW3.0到AI5的算力跃迁HW3.0基础设计采用三星14nm工艺的定制SoC,包含12个Cortex-A72CPU核心、2个NPU(合计73.7TOPS算力)和Mali-G71GPU,支
- 智能财报OCR识别录入,破解财报分析困局,重塑金融风控新范式
kevin 1
ocr人工智能大数据
在金融数字化转型的浪潮中,数据已成为驱动业务决策与风险管理的核心资产。然而,海量的非结构化财务报表数据,正成为制约金融机构运营效率和风控精度的关键瓶颈。本文旨在剖析传统财报识别与分析模式的深层挑战,并探讨以AI为核心的智能解决方案如何赋能行业,实现从数据处理到决策智能的范式跃迁。一、效能瓶颈:传统财报处理的三重制约对于银行、证券、信托等金融机构而言,高效、精准的财报分析是信贷审批、投资决策和合规审
- 未来已来:美颜SDK如何通过深度学习实现个性化美颜形象?
美狐美颜SDK开放平台
美颜sdk直播美颜sdk视频美颜sdk深度学习人工智能直播美颜sdk美颜sdk美颜api视频美颜sdk直播美颜工具
你有没有这样的时刻:打开相机滤镜,调了半天,依旧找不到最适合自己的美颜效果?或是刷短视频时,惊艳于博主的“自然”颜值,却又发现自己的滤镜总显得太“假”?这背后,其实藏着一个越来越热门的技术关键词——个性化美颜,而它的核心驱动力,正是深度学习。从“千人一脸”到“千人千面”,美颜SDK走进了一个真正智能的时代。一、美颜SDK,从滤镜到AI的技术跃迁美颜SDK是一类集成在App中,用于图像实时处理和优化
- AIGC视觉生成革命:文生图、图生图与视频生成垂直模型发展全景报告(2025)
Liudef06小白
AIGC人工智能AI作画语言模型
一、引言:从实验工具到产业引擎的跃迁人工智能生成内容(AIGC)技术正经历从文本向多模态的范式转移。2023-2025年间,文生图、图生图与视频生成垂直模型逐步跨越技术奇点,从实验室玩具进化为工业化生产力工具。这一进程的核心驱动力在于架构创新、数据优化与场景深耕的三重突破:扩散模型与Transformer的融合催生了更高保真度的图像生成;十亿级多模态数据训练解决了复杂语义理解难题;而面向影视、电商
- 【领码思考】ESG画卷里的项目管理新篇:AI赋能下的绿色智造之路
领码科技
央国企理念篇AI应用人工智能ESG项目管理AI赋能绿色转型可持续发展
摘要ESG(环境、社会、治理)理念正悄然融入项目管理的每个细胞,成为驱动项目成功的新引擎。本文聚焦ESG如何与项目管理深度融合,立体呈现各阶段ESG应用场景,围绕AI与数字化工具的协同赋能,解析项目经理如何在绿色转型中实现角色跃迁。通过流程图与表格精炼框架,强化理论指导与实践操作,并结合当下热点新技术,旨在为项目团队和企业管理层提供清晰可落地的全周期ESG实施路径,开启项目管理可持续发展的智慧新纪
- 扫描电镜能谱分析入门:扫描电镜不仅能看,还能“查成分”
扫描电镜
扫描电镜扫描电子显微镜科研扫描电镜推荐
扫描电镜能谱分析入门:扫描电镜不仅能看,还能“查成分”掌握EDS,从一张黑白图到微观化学地图的跃迁引言:黑白图像之外,还有哪些信息?在扫描电子显微镜(SEM)中,你或许已经熟悉了放大图像的纹理与结构。但仅靠形貌还不够,我们还需要知道:这是什么材料?都有哪些元素?分布在哪里?这就是能谱分析(EDS)登场的时刻。配合SEM,EDS让我们从“看图”进入“读谱”的阶段,打通形貌与成分之间的桥梁,是现代微纳
- 科学的第五范式:人工智能如何重塑发现之疆
田园Coder
人工智能科普人工智能科普
在人类探索未知的壮阔史诗中,科学方法的演进如同照亮迷雾的灯塔。从基于经验的第一范式(描述自然现象),到以理论推演为核心的第二范式(牛顿定律、麦克斯韦方程),再到以计算机模拟为标志的第三范式(气候模型、分子动力学),直至以大数据挖掘为驱动的第四范式(基因组学、高能物理),每一次范式跃迁都极大地拓展了认知的疆界。如今,我们正站在一个更恢弘转折的门槛上——第五范式:人工智能驱动的科学(AIforScie
- 【深度解析】Seedance 1.0:重新定义 AI 视频生成的工业级标准
小深ai硬件分享
人工智能大数据深度学习机器学习
当AI从文字生成迈向视频创作,技术的跃迁正在重塑内容产业的底层逻辑。2025年6月11日,字节跳动旗下火山引擎在FORCE原动力大会上正式发布视频生成模型Seedance1.0,这款登顶国际权威榜单ArtificialAnalysis的产品,以影视级画质、极速生成效率和极致成本控制,重新定义了AI视频生成的行业标杆。作为AI行业的新媒体运营,本文将从技术突破、场景落地和产业影响三个维度,为你深度解
- 高端宠食新标杆?瑞普纳百年科研实力
Jamie20190106
宠物
在高端宠物食品领域,一场由消费者认知升级驱动的范式革命正在发生。当市场焦点仍普遍停留在“天然食材”或“无谷配方”的表层叙事时,雀巢普瑞纳(NestléPurina)已凭借其超过130年的科研积淀,率先提出并实践“主动健康科学(ProactiveHealthScience)”的营养新理念。这不仅是一次产品迭代,更是对行业标准的深度重塑——从“满足当下需求”跃迁至“科学预见并管理未来健康”,以制药级的
- 软件架构的发展历程——从早期的单体架构到如今的云原生与智能架构
软件架构的发展历程是技术演进与业务需求相互驱动的结果,从早期的单体架构到如今的云原生与智能架构,每一步都在突破系统的可扩展性、灵活性和效率边界。以下是其核心发展脉络及未来趋势的全景解析:一、发展历程:从单体到智能的技术跃迁1.单体架构(1960s-1990s)特点:所有功能模块(UI、业务逻辑、数据访问)集中在一个代码库,依赖单一数据库,部署为单个进程。代表技术:COBOL大型主机系统、早期C/S
- 重构企业智能服务:大模型部署背后的战略与落地实践
慌ZHANG
人工智能人工智能
个人主页:慌ZHANG-CSDN博客期待您的关注一、引言:从“能用”到“可用”的时代跃迁过去一年中,大语言模型(LLMs)实现了从实验室“黑科技”到企业场景“生产力”的巨大跃迁。无论是通用问答、客户支持、文本生成、知识库问询,还是代码辅助、财报分析,大模型的边界已快速渗透到各行各业。然而,许多企业在试图将ChatGPT或DeepSeek等模型引入自己的业务系统时却发现:在线服务存在数据泄露风险;响
- 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
- 程序人生:技术人如何实现职业阶梯的跨越式发展
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战AgenticAI实战AI人工智能与大数据程序人生职场和发展ai
程序人生:技术人如何实现职业阶梯的跨越式发展关键词:职业发展、技术领导力、T型人才、职业规划、跨领域能力、持续学习、技术管理摘要:本文针对技术从业者的职业发展痛点,构建了系统化的职业阶梯跨越模型。通过解析技术人才成长的核心阶段与能力模型,结合数学量化评估体系和实战案例,提供从技术深耕到领导力跃迁的完整路径。内容涵盖能力矩阵构建、项目实战策略、跨领域知识融合、个人品牌经营等关键模块,帮助技术人突破职
- 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
- 重构未来开发范式:如何引领 AIGS 时代的技术革命
小爱想睡懒觉
重构
一、AIGS革命:AI重塑企业软件系统的三大趋势行业灵魂拷问:当所有企业系统都需要实时调用大模型能力时,您的开发框架能否支撑百万级并发?在数据安全成为刚需的时代,如何实现AI功能的合规化、私有化部署?JBoltAI的未来宣言:技术演进路径:从AIGC到AIGS的跃迁图谱技术代际核心特征JBoltAI实践成果行业价值AIGC1.0单点内容生成支持文本/代码/图像生成,提供智能客服对话模板效率提升30
- rust的指针作为函数返回值是直接传递,还是先销毁后创建?
wudixiaotie
返回值
这是我自己想到的问题,结果去知呼提问,还没等别人回答, 我自己就想到方法实验了。。
fn main() {
let mut a = 34;
println!("a's addr:{:p}", &a);
let p = &mut a;
println!("p's addr:{:p}", &a
- java编程思想 -- 数据的初始化
百合不是茶
java数据的初始化
1.使用构造器确保数据初始化
/*
*在ReckInitDemo类中创建Reck的对象
*/
public class ReckInitDemo {
public static void main(String[] args) {
//创建Reck对象
new Reck();
}
}
- [航天与宇宙]为什么发射和回收航天器有档期
comsci
地球的大气层中有一个时空屏蔽层,这个层次会不定时的出现,如果该时空屏蔽层出现,那么将导致外层空间进入的任何物体被摧毁,而从地面发射到太空的飞船也将被摧毁...
所以,航天发射和飞船回收都需要等待这个时空屏蔽层消失之后,再进行
&
- linux下批量替换文件内容
商人shang
linux替换
1、网络上现成的资料
格式: sed -i "s/查找字段/替换字段/g" `grep 查找字段 -rl 路径`
linux sed 批量替换多个文件中的字符串
sed -i "s/oldstring/newstring/g" `grep oldstring -rl yourdir`
例如:替换/home下所有文件中的www.admi
- 网页在线天气预报
oloz
天气预报
网页在线调用天气预报
<%@ page language="java" contentType="text/html; charset=utf-8"
pageEncoding="utf-8"%>
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transit
- SpringMVC和Struts2比较
杨白白
springMVC
1. 入口
spring mvc的入口是servlet,而struts2是filter(这里要指出,filter和servlet是不同的。以前认为filter是servlet的一种特殊),这样就导致了二者的机制不同,这里就牵涉到servlet和filter的区别了。
参见:http://blog.csdn.net/zs15932616453/article/details/8832343
2
- refuse copy, lazy girl!
小桔子
copy
妹妹坐船头啊啊啊啊!都打算一点点琢磨呢。文字编辑也写了基本功能了。。今天查资料,结果查到了人家写得完完整整的。我清楚的认识到:
1.那是我自己觉得写不出的高度
2.如果直接拿来用,很快就能解决问题
3.然后就是抄咩~~
4.肿么可以这样子,都不想写了今儿个,留着作参考吧!拒绝大抄特抄,慢慢一点点写!
- apache与php整合
aichenglong
php apache web
一 apache web服务器
1 apeche web服务器的安装
1)下载Apache web服务器
2)配置域名(如果需要使用要在DNS上注册)
3)测试安装访问http://localhost/验证是否安装成功
2 apache管理
1)service.msc进行图形化管理
2)命令管理,配
- Maven常用内置变量
AILIKES
maven
Built-in properties
${basedir} represents the directory containing pom.xml
${version} equivalent to ${project.version} (deprecated: ${pom.version})
Pom/Project properties
Al
- java的类和对象
百合不是茶
JAVA面向对象 类 对象
java中的类:
java是面向对象的语言,解决问题的核心就是将问题看成是一个类,使用类来解决
java使用 class 类名 来创建类 ,在Java中类名要求和构造方法,Java的文件名是一样的
创建一个A类:
class A{
}
java中的类:将某两个事物有联系的属性包装在一个类中,再通
- JS控制页面输入框为只读
bijian1013
JavaScript
在WEB应用开发当中,增、删除、改、查功能必不可少,为了减少以后维护的工作量,我们一般都只做一份页面,通过传入的参数控制其是新增、修改或者查看。而修改时需将待修改的信息从后台取到并显示出来,实际上就是查看的过程,唯一的区别是修改时,页面上所有的信息能修改,而查看页面上的信息不能修改。因此完全可以将其合并,但通过前端JS将查看页面的所有信息控制为只读,在信息量非常大时,就比较麻烦。
- AngularJS与服务器交互
bijian1013
JavaScriptAngularJS$http
对于AJAX应用(使用XMLHttpRequests)来说,向服务器发起请求的传统方式是:获取一个XMLHttpRequest对象的引用、发起请求、读取响应、检查状态码,最后处理服务端的响应。整个过程示例如下:
var xmlhttp = new XMLHttpRequest();
xmlhttp.onreadystatechange
- [Maven学习笔记八]Maven常用插件应用
bit1129
maven
常用插件及其用法位于:http://maven.apache.org/plugins/
1. Jetty server plugin
2. Dependency copy plugin
3. Surefire Test plugin
4. Uber jar plugin
1. Jetty Pl
- 【Hive六】Hive用户自定义函数(UDF)
bit1129
自定义函数
1. 什么是Hive UDF
Hive是基于Hadoop中的MapReduce,提供HQL查询的数据仓库。Hive是一个很开放的系统,很多内容都支持用户定制,包括:
文件格式:Text File,Sequence File
内存中的数据格式: Java Integer/String, Hadoop IntWritable/Text
用户提供的 map/reduce 脚本:不管什么
- 杀掉nginx进程后丢失nginx.pid,如何重新启动nginx
ronin47
nginx 重启 pid丢失
nginx进程被意外关闭,使用nginx -s reload重启时报如下错误:nginx: [error] open() “/var/run/nginx.pid” failed (2: No such file or directory)这是因为nginx进程被杀死后pid丢失了,下一次再开启nginx -s reload时无法启动解决办法:nginx -s reload 只是用来告诉运行中的ng
- UI设计中我们为什么需要设计动效
brotherlamp
UIui教程ui视频ui资料ui自学
随着国际大品牌苹果和谷歌的引领,最近越来越多的国内公司开始关注动效设计了,越来越多的团队已经意识到动效在产品用户体验中的重要性了,更多的UI设计师们也开始投身动效设计领域。
但是说到底,我们到底为什么需要动效设计?或者说我们到底需要什么样的动效?做动效设计也有段时间了,于是尝试用一些案例,从产品本身出发来说说我所思考的动效设计。
一、加强体验舒适度
嗯,就是让用户更加爽更加爽的用你的产品。
- Spring中JdbcDaoSupport的DataSource注入问题
bylijinnan
javaspring
参考以下两篇文章:
http://www.mkyong.com/spring/spring-jdbctemplate-jdbcdaosupport-examples/
http://stackoverflow.com/questions/4762229/spring-ldap-invoking-setter-methods-in-beans-configuration
Sprin
- 数据库连接池的工作原理
chicony
数据库连接池
随着信息技术的高速发展与广泛应用,数据库技术在信息技术领域中的位置越来越重要,尤其是网络应用和电子商务的迅速发展,都需要数据库技术支持动 态Web站点的运行,而传统的开发模式是:首先在主程序(如Servlet、Beans)中建立数据库连接;然后进行SQL操作,对数据库中的对象进行查 询、修改和删除等操作;最后断开数据库连接。使用这种开发模式,对
- java 关键字
CrazyMizzz
java
关键字是事先定义的,有特别意义的标识符,有时又叫保留字。对于保留字,用户只能按照系统规定的方式使用,不能自行定义。
Java中的关键字按功能主要可以分为以下几类:
(1)访问修饰符
public,private,protected
p
- Hive中的排序语法
daizj
排序hiveorder byDISTRIBUTE BYsort by
Hive中的排序语法 2014.06.22 ORDER BY
hive中的ORDER BY语句和关系数据库中的sql语法相似。他会对查询结果做全局排序,这意味着所有的数据会传送到一个Reduce任务上,这样会导致在大数量的情况下,花费大量时间。
与数据库中 ORDER BY 的区别在于在hive.mapred.mode = strict模式下,必须指定 limit 否则执行会报错。
- 单态设计模式
dcj3sjt126com
设计模式
单例模式(Singleton)用于为一个类生成一个唯一的对象。最常用的地方是数据库连接。 使用单例模式生成一个对象后,该对象可以被其它众多对象所使用。
<?phpclass Example{ // 保存类实例在此属性中 private static&
- svn locked
dcj3sjt126com
Lock
post-commit hook failed (exit code 1) with output:
svn: E155004: Working copy 'D:\xx\xxx' locked
svn: E200031: sqlite: attempt to write a readonly database
svn: E200031: sqlite: attempt to write a
- ARM寄存器学习
e200702084
数据结构C++cC#F#
无论是学习哪一种处理器,首先需要明确的就是这种处理器的寄存器以及工作模式。
ARM有37个寄存器,其中31个通用寄存器,6个状态寄存器。
1、不分组寄存器(R0-R7)
不分组也就是说说,在所有的处理器模式下指的都时同一物理寄存器。在异常中断造成处理器模式切换时,由于不同的处理器模式使用一个名字相同的物理寄存器,就是
- 常用编码资料
gengzg
编码
List<UserInfo> list=GetUserS.GetUserList(11);
String json=JSON.toJSONString(list);
HashMap<Object,Object> hs=new HashMap<Object, Object>();
for(int i=0;i<10;i++)
{
- 进程 vs. 线程
hongtoushizi
线程linux进程
我们介绍了多进程和多线程,这是实现多任务最常用的两种方式。现在,我们来讨论一下这两种方式的优缺点。
首先,要实现多任务,通常我们会设计Master-Worker模式,Master负责分配任务,Worker负责执行任务,因此,多任务环境下,通常是一个Master,多个Worker。
如果用多进程实现Master-Worker,主进程就是Master,其他进程就是Worker。
如果用多线程实现
- Linux定时Job:crontab -e 与 /etc/crontab 的区别
Josh_Persistence
linuxcrontab
一、linux中的crotab中的指定的时间只有5个部分:* * * * *
分别表示:分钟,小时,日,月,星期,具体说来:
第一段 代表分钟 0—59
第二段 代表小时 0—23
第三段 代表日期 1—31
第四段 代表月份 1—12
第五段 代表星期几,0代表星期日 0—6
如:
*/1 * * * * 每分钟执行一次。
*
- KMP算法详解
hm4123660
数据结构C++算法字符串KMP
字符串模式匹配我们相信大家都有遇过,然而我们也习惯用简单匹配法(即Brute-Force算法),其基本思路就是一个个逐一对比下去,这也是我们大家熟知的方法,然而这种算法的效率并不高,但利于理解。
假设主串s="ababcabcacbab",模式串为t="
- 枚举类型的单例模式
zhb8015
单例模式
E.编写一个包含单个元素的枚举类型[极推荐]。代码如下:
public enum MaYun {himself; //定义一个枚举的元素,就代表MaYun的一个实例private String anotherField;MaYun() {//MaYun诞生要做的事情//这个方法也可以去掉。将构造时候需要做的事情放在instance赋值的时候:/** himself = MaYun() {*
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