- 2024 LLM年度事件回顾：价格全面下跌、本地运行大模型、多模态能力爆发……
大模型.
人工智能语言模型自然语言处理知识图谱架构大模型
2025年伊始，Django的作者之一SimonWillison，带我们回顾了2024年AI的重磅进展，堪称大模型的“里程碑”盘点。快来看看有哪些突破，刷新了我们对AI的认知！原文很长，下面给大家列几个关键点：1、GPT-4壁垒被突破从前，GPT-4被视为无人能及的高度智能“天花板”，现在，ChatbotArea排行榜上已经有近70个模型，超过了2023年3月版本的GPT-4。谷歌的Gemini1
- 我们为什么要用大语言模型来迭代数据安全能力？
大模型.
语言模型人工智能自然语言处理架构深度学习大数据大模型
在当今科技飞速发展的时代，大语言模型无疑是最炙手可热的话题之一。从OpenAI的GPT系列到谷歌的BERT，这些拥有海量参数的模型宛如智能巨人，正重塑着自然语言处理（NLP）的格局。你或许好奇，大语言模型究竟为何如此备受瞩目？这得从自然语言处理领域的核心任务——文本分类说起。文本分类，就像是给五花八门的文本信息贴上合适的“标签”，无论是判断一封邮件是正常邮件还是垃圾邮件，分析社交媒体上的评论是积极
- 盘点50个AI大模型企业和典型产品
大模型玩家
人工智能语言模型ai自然语言处理深度学习大模型
OpenAI：-ChatGPT：是OpenAI推出的非常具有影响力的聊天机器人程序，能够进行自然流畅的对话、文本创作、问题解答等，不断迭代升级，引发了全球对大模型的广泛关注。-GPT-4O：OpenAI的新一代AI模型，在语言理解和生成能力上有进一步提升，能够感知用户的情绪，并针对问题以带有情绪的“嗓音”做出反馈。-Sora：文生视频大模型，可根据文本指令生成复杂且具有一定时长的视频，具有多个镜头
- 从模型到实际：人工智能项目落地的关键要素
IT猫仔
科技人工智能语言模型自然语言处理搜索引擎服务器机器学习
引言近年来，人工智能技术从实验室走向实际应用，其潜力在各行各业得到了初步的验证。然而，AI技术的落地并非一蹴而就，许多企业在尝试部署AI项目时，却发现自己陷入了“模型很好看，应用却难做”的困境。无论是数据准备不足、算法与场景的不匹配，还是缺乏持续优化的机制，这些问题都可能导致项目停滞，甚至功亏一篑。前排提示，文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦！对于企业来说，人工智能的价值不仅在于模型的高精度
- 使用Ollama 在Ubuntu运行deepseek大模型：以deepseek-r1为例
skywalk8163
人工智能ubuntulinux人工智能ollama
deepseek大模型上热搜啦！咱们来亲身感受下DeepSeek模型的魅力吧！整个操作流程非常简单方便，只需要2步，先安装Ollama，然后执行大模型即可。支持的deepseek-r1模型deepseek-r1DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5Bollamarundeepseek-r1:1.5bDeepSeek-R1-Distill-Qwen-7Bollamarundeeps
- AI大模型项目实战：智能校园的秘密——深度剖析AI数字校园架构与解决方案
大模型.
人工智能架构开发语言深度学习机器学习产品经理
在这篇文章中，我们将详细解读一幅关于AI数字校园架构的图示，深入剖析其各个功能模块和层级的解决方案，探讨AI技术如何在校园环境中落地实施，以提升教育、管理和决策的智能化水平。文章将逐层分析从用户交互到技术基础设施的架构内容，并针对每个模块给出详细的解决方案，帮助理解该架构如何通过AI技术为师生及管理者提供智能化的服务。一、用户层：多角色智能化交互用户层是AI数字校园的表层，它将直接服务于三类核心用
- 大模型产品架构全景解读：从应用场景到技术支持的完整路径
健忘的派大星
架构人工智能语言模型aiagiLLMAI大模型
前言随着人工智能技术的迅猛发展，大模型逐渐成为推动各行业智能化转型的核心动力之一。大模型不仅可以处理大量数据，进行复杂任务的自动化，还能通过微调、蒸馏等技术在特定场景中表现出色。本文将结合大模型产品架构图，详细解读每一个组成模块，帮助读者理解从应用场景到技术支持的完整路径，洞察大模型如何在实际业务中落地。一、落地场景：赋能业务的智能化解决方案大模型的实际价值首先体现在各个业务场景的落地应用中。在架
- scikit-learn基本功能和示例代码
weixin_30777913
深度学习机器学习pythonscikit-learn
scikit-learn（简称sklearn）是一个广泛使用的Python机器学习库，提供了丰富的工具和算法，涵盖了数据预处理、模型训练、评估和优化等多个方面。scikit-learn是一个功能强大的机器学习库，涵盖了数据预处理、分类、回归、聚类、降维、模型选择与评估等多个方面。通过上述代码示例，您可以快速上手并使用scikit-learn进行机器学习任务。以下是对scikit-learn主要功能
- 检索增强（Retrieval Augmentation）是一种结合信息检索技术和生成模型的技术
大霸王龙
系统分析业务人工智能
检索增强（RetrievalAugmentation）是一种结合信息检索技术和生成模型的技术，旨在通过从外部知识库或文档中检索相关信息来增强生成模型的能力。这种方法广泛应用于自然语言处理（NLP）任务中，如问答系统、对话生成和文本生成等。1.检索增强的核心思想检索增强的核心思想是将生成模型与信息检索系统结合，利用外部知识库或文档中的信息来辅助生成更准确、更丰富的回答或内容。具体来说，检索增强包括以
- A7. Jenkins Pipeline自动化构建过程，可灵活配置多项目、多模块服务实战
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AI大模型应用与实战springboot自动化后端自动化构建服务构建build
服务容器化构建的环境配置构建前需要解决什么下面我们带着问题分析构建的过程：1.如何解决jenkins执行环境与shell脚本执行环境不一致问题？2.构建之前动态修改项目的环境变量3.在通过容器打包时避免不了会产生比较多的不可用的镜像资源，这些资源要是不及时删除掉时会导致服务器磁盘暴满，导致资源浪费。此时我们在构建之前也要执行不可用的镜像清除操作；4.本地LLama大模型服务地址，如何以容器部署时作
- 2000-2021年上市公司数字化转型数据（MD&A报告词频、文本统计）
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数据#上市公司上市公司数字化转型数字化转型上市公司
2000-2021年上市公司数字化转型数据（MD&A报告词频、文本统计）1、时间：2000-2021年2、来源：上市公司NB3、范围：上市公司4、指标：包括人工智能技术、大数据技术、云计算技术、区块链技术、数字技术运用和数字技术应用、互联网商业模式、智能制造、现代信息系统等9个维度175个词频类别、股票代码、股票简称、年报标题、年份、MD&A文本-文本总长度、MD&A文本仅中英文-文本总长度、人工
- Go语言开发项目文件规范
liberty030706
golang开发语言后端
1.controllers存放控制器结构体接收请求：从HTTP请求中解析数据（如路径参数、查询参数、请求体等）。调用业务逻辑：与服务层（ServiceLayer）或模型层（ModelLayer）交互，处理业务逻辑。返回响应：根据处理结果返回HTTP响应（如JSON、HTML页面等）。代码示例：packageadminimport"github.com/gin-gonic/gin"typeArtic
- 强化学习很多ac架构的算法比如ppo，为什么使用状态价值网络而不使用动作价值网络实现critic呢?｜状态价值网络的优势与挑战｜Actor-Critic｜状态价值｜强化学习
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人工智能算法人工智能架构
目录1.强化学习的基础1.1策略与价值函数2.Actor-Critic架构概述2.1Critic的作用3.为什么选择状态价值网络？3.1训练稳定性3.2计算效率3.3高维动作空间的适应性4.使用状态价值网络的挑战4.1收敛速度4.2欠拟合风险5.解决方案与未来方向5.1改进的状态价值网络5.2结合动作价值和状态价值6.结论随着强化学习技术的不断发展，其在诸如游戏、机器人控制和金融预测等领域的应用越
- 强化学习中，为什么用AC架构
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目录强化学习中，为什么用AC架构为什么用AC架构？AC架构的工作原理AC架构的优缺点优点：缺点：相关算法：基于AC架构的算法总结强化学习中，为什么用AC架构在强化学习（ReinforcementLearning,RL）中，AC架构（即Actor-Critic架构）是一种非常常用的架构，用于训练智能体（Agent）在环境中执行任务。AC架构结合了策略梯度方法和价值迭代方法，通过分离策略和价值函数的估
- python、JAVA等多种语言演示免费获取股票数据（实时数据、历史数据、CDMA、KDJ等指标数据）配有股票数据API接口说明文档说明
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pythonjava数据库股票API接口股票数据接口
近一两年来，股票量化分析逐渐受到广泛关注。而作为这一领域的初学者，首先需要面对的挑战就是如何获取全面且准确的股票数据。因为无论是实时交易数据、历史交易记录、财务数据还是基本面信息，这些数据都是我们进行量化分析时不可或缺的宝贵资源。我们的核心任务是从这些数据中挖掘出有价值的信息，为我们的投资策略提供有力的支持。在寻找数据的过程中，我尝试了多种途径，包括自编网易股票页面爬虫、申万行业数据爬虫，以及同花
- 领域模型、MDD\DDD\TDD概念
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此篇是个人笔记整理，知识来源：领域模型-CSDN博客、什么是MDD，DDD，TDD?-CSDN博客一、领域模型定义：领域模型是对领域内的概念类或现实世界中对象的可视化表示。又称概念模型、领域对象模型、分析对象模型。它专注于分析问题领域本身，发掘重要的业务领域概念，并建立业务领域概念之间的关系。领域模型（DomainModel），是完成从需求分析到面向对象设计的一座桥梁，领域模型是指对需求所涉及的领
- There was a problem confirming the ssl certificate: [SSL:CERTIFICATE_ VERIFY_ FAILED]certificate解决方案
爱编程的喵喵
Python基础课程pythonpipSSLcertificate解决方案
大家好，我是爱编程的喵喵。双985硕士毕业，现担任全栈工程师一职，热衷于将数据思维应用到工作与生活中。从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。喜欢通过博客创作的方式对所学的知识进行总结与归纳，不仅形成深入且独到的理解，而且能够帮助新手快速入门。 本文主要介绍了Therewasaproblemco
- 【大模型应用开发 动手做AI Agent】LlamaIndex和基于RAG的AI开发
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AI大模型企业级应用开发实战大数据AI人工智能计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
文章目录【大模型应用开发动手做AIAgent】LlamaIndex和基于RAG的AI开发1.背景介绍1.1问题的由来1.2研究现状1.3研究意义1.4本文结构2.核心概念与联系LlamaIndexRAG联系3.核心算法原理&具体操作步骤3.1算法原理概述LlamaIndexRAG3.2算法步骤详解LlamaIndexRAG3.3算法优缺点LlamaIndexRAG3.4算法应用领域4.数学模型和公
- springboot整合doris(doris创建表)
小徐敲java
dorisspringboot数据库doris
Doris的数据模型主要分为3类：明细模型（DuplicateKeyModel）：允许指定的Key列重复；适用于必须保留所有原始数据记录的情况主键模型（UniqueKeyModel）：每一行的Key值唯一；可确保给定的Key列不会存在重复行聚合模型（AggregateKeyModel）：可根据Key列聚合数据；通常用于需要汇总或聚合信息（如总数或平均值）的情况Column可以分为两大类：Key和V
- 5 个遥遥领先的大模型 RAG 工具
机器学习社区
大模型大模型算法人工智能RAG多模态大模型语言模型
想象一下拥有一种超能力，让你能够对任何问题或提示生成类似人类的回答，同时还能够利用庞大的外部知识库确保准确性和相关性。这不是科幻小说，这就是检索增强生成（RAG）的力量。在本文中，我们将介绍五大遥遥领先的RAG工具或库：LangChain、LlamaIndex、Haystack、RAGatouille和EmbedChain。LangChainLangChain是一个全面的开源框架，用于开发大型语言
- AI会不会是一个大泡沫
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人工智能
深度求索（DeepSeek）引发的震撼，还在继续进行中。刚看了一下数字：美股盘前，英伟达跌超11%，博通跌超11%，台积电、Arm跌超10%，同时，在日本股市，英伟达的主要供应商AdvantestCorp的股价暴跌8.6%。这些科技股，真是跌惨了。这整件事，就像魔幻一下。1月20日，深度求索正式发布推理大模型DeepSeek-R1。推出后不久，R1就凭借其开源的性质、大幅下降的售价和训练成本获得了
- RAG技术架构深度解析（非常详细）零基础入门到精通，收藏这一篇就够了
Python_chichi
程序员互联网大模型架构人工智能机器学习语音识别
本文主要介绍了RAG技术架构在AI编程中的创新应用及其面临的挑战。文章深入分析了RAG技术架构的兼容性、实时性和智能化水平等方面的问题，并提出了相应的改进措施，如加强标准化建设、引入实时数据处理技术和先进算法模型。同时，文章预测了RAG技术架构在智能化水平持续提升、跨领域融合加速以及数据隐私与安全保障方面的未来发展趋势。最后，文章回顾了RAG技术在AI编程领域的应用成果，并展望了其广阔的应用前景，
- doris: MAP数据类型
向阳1218
大数据doris
MAP表示由K,V类型元素组成的map，不能作为key列使用。目前支持在Duplicate，Unique模型的表中使用。K,V支持的类型有：BOOLEAN,TINYINT,SMALLINT,INT,BIGINT,LARGEINT,FLOAT,DOUBLE,DECIMAL,DECIMALV3,DATE,DATEV2,DATETIME,DATETIMEV2,CHAR,VARCHAR,STRINGCSV
- 构建 Q&A 系统：基于文档和模型的问答
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AI编程springAI
在现代企业中，自动化的问答系统可以极大地提升工作效率，特别是在文档处理、客户支持和知识管理等领域。通过结合SpringAI和文档检索技术，可以轻松构建一个智能的问答系统，帮助用户从文档中快速获取信息。本文将展示如何利用SpringAI构建一个可以根据文档内容回答问题的智能Q&A系统。1.构建智能Q&A系统的背景现代的Q&A系统不仅需要能理解用户的问题，还需要能够从大量文档中找到相关的答案。传统的问
- （新春特辑）腾讯开源MimicMotion整合包，最强图片生成跳舞视频的动作视频模型，动作丝滑没有破绽
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人工智能计算机视觉机器学习AI作画腾讯云AI代码助手
一、项目介绍：（文末提供下载）腾讯图片生成跳舞视频的项目MimicMotion，高质量人类动作视频生成与置信感姿势。亮点：丰富的细节，良好的时间平滑性，以及长视频长度。效果同时支持面部特征和唇形同步，不止可以搞跳舞视频，也可以做数字人。本文信息图片均来源于GitHub开源地址：https://github.com/Tencent/MimicMotion二、效果展示三、概述近年来，生成式人工智能在图
- 大话特征工程：2.特征组合与描述
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白话机器学习机器人
公元2147年，人类文明站在科技的巅峰，所有决策、发展甚至感知都被“全维计算网络”所掌控。这套系统以高维空间中的数据为基础，试图预测并塑造未来。然而，这场辉煌的技术革命却在悄无声息之间酿成了人类最大的危机——维数灾难。系统的高维特征空间本应为复杂世界提供精确的洞察，但却因维度的无限膨胀开始背离现实。全球天气失控、医疗系统陷入混乱、社会资源分配崩溃，这些技术上的崩坏正在逐步渗透进人类的感知之中。建筑
- Transformers库的模板困境：apply_chat_template的版本变迁与解决方案
Gaffey大杂烩
大模型windowslinux数据库
目录问题现状低版本（4.43及以下）的简便方式高版本的报错问题原因分析旧版本的实现逻辑新版本的变化解决办法问题现状在使用Transformers库中的tokenizer处理模型输入时，我们经常需要将输入文本格式化为模型可以理解的格式。这个过程在不同版本的Transformers库中有着显著的差异。低版本（4.43及以下）的简便方式在Transformers4.43及更低版本中，当我们需要加载类似C
- Ollama 可以设置的环境变量
刘贤松
工具服务器运维
在Ollama的世界里，环境变量如同神秘的符文，它们是控制和定制这个强大工具的关键。通过精心设置这些环境变量，我们可以让Ollama更好地适应我们的需求，就像调整一把精密的乐器，使其奏出最和谐的旋律。以下是一些可以设置的环境变量，它们将帮助我们驾驭Ollama，让它成为我们探索数据海洋的得力助手。Llama3.1是Meta（Facebook的母公司）发布的一系列最先进的开源大语言模型。Llama3
- 轻松实现 vLLM Chat：用 LangChain 替代 OpenAI API
ahdfwcevnhrtds
langchainpython
引言在现代应用中，使用语言模型进行自动化对话生成已经成为一个重要趋势。vLLM作为开源的语言模型实现，可以部署成一个模拟OpenAIAPI协议的服务器，方便成为应用中的替代方案。本篇文章将介绍如何使用LangChain的langchain-openai包来轻松实现vLLMChat。主要内容vLLM概述vLLM可以作为一个服务部署，模拟OpenAIAPI协议，从而成为OpenAIAPI的替代方案。通
- 使用 Python 和 scikit-learn 实现 KNN 分类：以鸢尾花数据集为例
弥树子
pythonscikit-learn分类
在机器学习的世界里，K-NearestNeighbors（KNN）算法是一种简单而强大的分类方法。它基于一个直观的想法：相似的数据点往往属于同一类别。本文将通过Python的scikit-learn库实现KNN分类，以经典的鸢尾花数据集为例，展示从数据加载到模型评估的完整流程。1.KNN算法简介KNN是一种监督学习算法，主要用于分类和回归任务。它的工作原理非常简单：对于一个新的数据点，算法会查找训
- Java实现的基于模板的网页结构化信息精准抽取组件：HtmlExtractor
yangshangchuan
信息抽取HtmlExtractor精准抽取信息采集
HtmlExtractor是一个Java实现的基于模板的网页结构化信息精准抽取组件，本身并不包含爬虫功能，但可被爬虫或其他程序调用以便更精准地对网页结构化信息进行抽取。
HtmlExtractor是为大规模分布式环境设计的，采用主从架构，主节点负责维护抽取规则，从节点向主节点请求抽取规则，当抽取规则发生变化，主节点主动通知从节点，从而能实现抽取规则变化之后的实时动态生效。
如
- java编程思想 -- 多态
百合不是茶
java多态详解
一: 向上转型和向下转型
面向对象中的转型只会发生在有继承关系的子类和父类中（接口的实现也包括在这里）。父类：人 子类：男人向上转型： Person p = new Man() ; //向上转型不需要强制类型转化向下转型： Man man =
- [自动数据处理]稳扎稳打,逐步形成自有ADP系统体系
comsci
dp
对于国内的IT行业来讲,虽然我们已经有了"两弹一星",在局部领域形成了自己独有的技术特征,并初步摆脱了国外的控制...但是前面的路还很长....
首先是我们的自动数据处理系统还无法处理很多高级工程...中等规模的拓扑分析系统也没有完成,更加复杂的
- storm 自定义 日志文件
商人shang
stormclusterlogback
Storm中的日志级级别默认为INFO，并且，日志文件是根据worker号来进行区分的，这样，同一个log文件中的信息不一定是一个业务的，这样就会有以下两个需求出现：
1. 想要进行一些调试信息的输出
2. 调试信息或者业务日志信息想要输出到一些固定的文件中
不要怕，不要烦恼，其实Storm已经提供了这样的支持，可以通过自定义logback 下的 cluster.xml 来输
- Extjs3 SpringMVC使用 @RequestBody 标签问题记录
21jhf
springMVC使用 @RequestBody(required = false) UserVO userInfo
传递json对象数据，往往会出现http 415，400,500等错误，总结一下需要使用ajax提交json数据才行，ajax提交使用proxy，参数为jsonData，不能为params；另外，需要设置Content-type属性为json，代码如下：
（由于使用了父类aaa
- 一些排错方法
文强chu
方法
1、java.lang.IllegalStateException: Class invariant violation
at org.apache.log4j.LogManager.getLoggerRepository(LogManager.java:199)at org.apache.log4j.LogManager.getLogger(LogManager.java:228)
at o
- Swing中文件恢复我觉得很难
小桔子
swing
我那个草了！老大怎么回事，怎么做项目评估的？只会说相信你可以做的，试一下，有的是时间！
用java开发一个图文处理工具，类似word，任意位置插入、拖动、删除图片以及文本等。文本框、流程图等，数据保存数据库，其余可保存pdf格式。ok,姐姐千辛万苦，
- php 文件操作
aichenglong
PHP读取文件写入文件
1 写入文件
@$fp=fopen("$DOCUMENT_ROOT/order.txt", "ab");
if(!$fp){
echo "open file error" ;
exit;
}
$outputstring="date:"." \t tire:".$tire."
- MySQL的btree索引和hash索引的区别
AILIKES
数据结构mysql算法
Hash 索引结构的特殊性，其 检索效率非常高，索引的检索可以一次定位，不像B-Tree 索引需要从根节点到枝节点，最后才能访问到页节点这样多次的IO访问，所以 Hash 索引的查询效率要远高于 B-Tree 索引。
可能很多人又有疑问了，既然 Hash 索引的效率要比 B-Tree 高很多，为什么大家不都用 Hash 索引而还要使用 B-Tree 索引呢
- JAVA的抽象--- 接口 --实现
百合不是茶
抽象 接口 实现接口
//抽象 类 ,方法
//定义一个公共抽象的类 ,并在类中定义一个抽象的方法体
抽象的定义使用abstract
abstract class A 定义一个抽象类 例如：
//定义一个基类
public abstract class A{
//抽象类不能用来实例化，只能用来继承
//
- JS变量作用域实例
bijian1013
作用域
<script>
var scope='hello';
function a(){
console.log(scope); //undefined
var scope='world';
console.log(scope); //world
console.log(b);
- TDD实践（二）
bijian1013
javaTDD
实践题目：分解质因数
Step1：
单元测试：
package com.bijian.study.factor.test;
import java.util.Arrays;
import junit.framework.Assert;
import org.junit.Before;
import org.junit.Test;
import com.bijian.
- [MongoDB学习笔记一]MongoDB主从复制
bit1129
mongodb
MongoDB称为分布式数据库，主要原因是1.基于副本集的数据备份， 2.基于切片的数据扩容。副本集解决数据的读写性能问题，切片解决了MongoDB的数据扩容问题。
事实上，MongoDB提供了主从复制和副本复制两种备份方式，在MongoDB的主从复制和副本复制集群环境中，只有一台作为主服务器，另外一台或者多台服务器作为从服务器。 本文介绍MongoDB的主从复制模式，需要指明
- 【HBase五】Java API操作HBase
bit1129
hbase
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;
import org.apache.hadoop.hbase.HColumnDescriptor;
import org.apache.ha
- python调用zabbix api接口实时展示数据
ronin47
zabbix api接口来进行展示。经过思考之后，计划获取如下内容： 1、 获得认证密钥 2、 获取zabbix所有的主机组 3、 获取单个组下的所有主机 4、 获取某个主机下的所有监控项
- jsp取得绝对路径
byalias
绝对路径
在JavaWeb开发中，常使用绝对路径的方式来引入JavaScript和CSS文件，这样可以避免因为目录变动导致引入文件找不到的情况，常用的做法如下：
一、使用${pageContext.request.contextPath}
代码” ${pageContext.request.contextPath}”的作用是取出部署的应用程序名，这样不管如何部署，所用路径都是正确的。
- Java定时任务调度：用ExecutorService取代Timer
bylijinnan
java
《Java并发编程实战》一书提到的用ExecutorService取代Java Timer有几个理由，我认为其中最重要的理由是：
如果TimerTask抛出未检查的异常，Timer将会产生无法预料的行为。Timer线程并不捕获异常，所以 TimerTask抛出的未检查的异常会终止timer线程。这种情况下，Timer也不会再重新恢复线程的执行了;它错误的认为整个Timer都被取消了。此时，已经被
- SQL 优化原则
chicony
sql
一、问题的提出
在应用系统开发初期，由于开发数据库数据比较少，对于查询SQL语句，复杂视图的的编写等体会不出SQL语句各种写法的性能优劣，但是如果将应用系统提交实际应用后，随着数据库中数据的增加，系统的响应速度就成为目前系统需要解决的最主要的问题之一。系统优化中一个很重要的方面就是SQL语句的优化。对于海量数据，劣质SQL语句和优质SQL语句之间的速度差别可以达到上百倍，可见对于一个系统
- java 线程弹球小游戏
CrazyMizzz
java游戏
最近java学到线程，于是做了一个线程弹球的小游戏，不过还没完善
这里是提纲
1.线程弹球游戏实现
1.实现界面需要使用哪些API类
JFrame
JPanel
JButton
FlowLayout
Graphics2D
Thread
Color
ActionListener
ActionEvent
MouseListener
Mouse
- hadoop jps出现process information unavailable提示解决办法
daizj
hadoopjps
hadoop jps出现process information unavailable提示解决办法
jps时出现如下信息：
3019 -- process information unavailable3053 -- process information unavailable2985 -- process information unavailable2917 --
- PHP图片水印缩放类实现
dcj3sjt126com
PHP
<?php
class Image{
private $path;
function __construct($path='./'){
$this->path=rtrim($path,'/').'/';
}
//水印函数，参数：背景图，水印图，位置，前缀,TMD透明度
public function water($b,$l,$pos
- IOS控件学习：UILabel常用属性与用法
dcj3sjt126com
iosUILabel
参考网站：
http://shijue.me/show_text/521c396a8ddf876566000007
http://www.tuicool.com/articles/zquENb
http://blog.csdn.net/a451493485/article/details/9454695
http://wiki.eoe.cn/page/iOS_pptl_artile_281
- 完全手动建立maven骨架
eksliang
javaeclipseWeb
建一个 JAVA 项目 ：
mvn archetype:create
-DgroupId=com.demo
-DartifactId=App
[-Dversion=0.0.1-SNAPSHOT]
[-Dpackaging=jar]
建一个 web 项目 ：
mvn archetype:create
-DgroupId=com.demo
-DartifactId=web-a
- 配置清单
gengzg
配置
1、修改grub启动的内核版本
vi /boot/grub/grub.conf
将default 0改为1
拷贝mt7601Usta.ko到/lib文件夹
拷贝RT2870STA.dat到 /etc/Wireless/RT2870STA/文件夹
拷贝wifiscan到bin文件夹，chmod 775 /bin/wifiscan
拷贝wifiget.sh到bin文件夹，chm
- Windows端口被占用处理方法
huqiji
windows
以下文章主要以80端口号为例，如果想知道其他的端口号也可以使用该方法..........................1、在windows下如何查看80端口占用情况?是被哪个进程占用?如何终止等. 这里主要是用到windows下的DOS工具,点击"开始"--"运行",输入&
- 开源ckplayer 网页播放器， 跨平台(html5, mobile)，flv, f4v, mp4, rtmp协议. webm, ogg, m3u8 ！
天梯梦
mobile
CKplayer，其全称为超酷flv播放器，它是一款用于网页上播放视频的软件，支持的格式有：http协议上的flv,f4v,mp4格式，同时支持rtmp视频流格 式播放，此播放器的特点在于用户可以自己定义播放器的风格，诸如播放/暂停按钮，静音按钮，全屏按钮都是以外部图片接口形式调用，用户根据自己的需要制作 出播放器风格所需要使用的各个按钮图片然后替换掉原始风格里相应的图片就可以制作出自己的风格了，
- 简单工厂设计模式
hm4123660
java工厂设计模式简单工厂模式
简单工厂模式（Simple Factory Pattern）属于类的创新型模式，又叫静态工厂方法模式。是通过专门定义一个类来负责创建其他类的实例，被创建的实例通常都具有共同的父类。简单工厂模式是由一个工厂对象决定创建出哪一种产品类的实例。简单工厂模式是工厂模式家族中最简单实用的模式，可以理解为是不同工厂模式的一个特殊实现。
- maven笔记
zhb8015
maven
跳过测试阶段：
mvn package -DskipTests
临时性跳过测试代码的编译：
mvn package -Dmaven.test.skip=true
maven.test.skip同时控制maven-compiler-plugin和maven-surefire-plugin两个插件的行为，即跳过编译，又跳过测试。
指定测试类
mvn test
- 非mapreduce生成Hfile，然后导入hbase当中
Stark_Summer
maphbasereduceHfilepath实例
最近一个群友的boss让研究hbase，让hbase的入库速度达到5w+/s，这可愁死了，4台个人电脑组成的集群，多线程入库调了好久，速度也才1w左右，都没有达到理想的那种速度，然后就想到了这种方式，但是网上多是用mapreduce来实现入库，而现在的需求是实时入库，不生成文件了，所以就只能自己用代码实现了，但是网上查了很多资料都没有查到，最后在一个网友的指引下，看了源码，最后找到了生成Hfile
- jsp web tomcat 编码问题
王新春
tomcatjsppageEncode
今天配置jsp项目在tomcat上，windows上正常，而linux上显示乱码，最后定位原因为tomcat 的server.xml 文件的配置，添加 URIEncoding 属性：
<Connector port="8080" protocol="HTTP/1.1"
connectionTi
