软件项目管理 3.5.敏捷生存期模型

英码科技基于昇腾算力实现DeepSeek离线部署英码科技科技
DeepSeek-R1模型以其创新架构和高效能技术迅速成为行业焦点。如果能够在边缘进行离线部署，不仅能发挥DeepSeek大模型的效果，还能确保数据处理的安全性和可控性。英码科技作为AI算力产品和AI应用解决方案服务商，积极响应市场需求，率先完成了昇腾系列产品与DeepSeek模型的深度适配。从硬件调校到软件优化，英码科技确保了昇腾系列产品的稳定、高效适配，为用户提供了更具竞争力的部署选择。Dee
【一文读懂】HTTP与Websocket协议 Bl_a_ck 通讯协议 http websocket 网络协议
HTTP协议概述HTTP(HypertextTransferProtocol)，即超文本传输协议，是一种用于在客户端和服务器之间传输超文本（例如网页、图片、音频、视频等）的通信协议。它是万维网（WWW）的基础，负责在浏览器（客户端）和web服务器之间交换信息。HTTP是一个应用层协议，位于OSI模型的第七层，通常通过TCP（传输控制协议）进行通信。HTTP是无状态的、面向请求/响应的协议，意思是每
95%人都不知道的，或许是最全DeepSeek 提示词合集、使用技巧与代码实现全攻略【建议收藏】大F的智能小课 python 开发语言人工智能算法
一、引言DeepSeek作为一款强大的AI大语言模型工具，凭借其高效、灵活的特点，受到了众多开发者和用户的青睐。本文将全面介绍DeepSeek的提示词合集、使用技巧以及代码实现方法，帮助读者更好地利用这一工具，提升工作效率和创造力。二、DeepSeek提示词合集（一）代码处理代码改写：优化代码，进行纠错、注释、调优等。示例：请对以下代码进行优化，提高运行效率：[代码片段]对代码进行修改，来实现纠错
【vLLM 学习】安装
vLLM是一款专为大语言模型推理加速而设计的框架，实现了KV缓存内存几乎零浪费，解决了内存管理瓶颈问题。更多vLLM中文文档及教程可访问→https://vllm.hyper.ai/vLLM是一个Python库，包含预编译的C++和CUDA(12.1)二进制文件。依赖环境操作系统：LinuxPython：3.8-3.12GPU：计算能力7.0或更高（例如V100、T4、RTX20xx、A100、L
揭秘DeepSeek代码改写提示词：从低效代码到工业级优化的AI魔法老六哥_AI助理指南 DeepSeek 人工智能 DeepSeek
揭秘DeepSeek代码改写提示词：从低效代码到工业级优化的AI魔法引言：代码改写——AI时代的"编程外科手术"在软件工程领域，代码改写（CodeRefactoring）既是基本功也是高阶技能。传统开发中，开发者需要同时兼顾功能实现、性能优化、边界条件处理等多维目标，而DeepSeek的代码改写提示词技术，通过其独特的模型架构与提示词工程，正在重构这一过程的底层逻辑。本文将从技术原理、实践方法论、
基于 LLM 的智能运维 Agent 系统设计与实现 LLM教程人工智能 embedding LLM python 大模型 Agent 智能体
摘要本文详细介绍了一个基于大语言模型(LLM)的智能运维Agent系统的设计与实现。该系统采用多Agent协同的架构，通过事件驱动的方式实现了自动化运维流程。系统集成了先进的AI能力，能够实现故障自动诊断、预测性维护、知识沉淀等核心功能。一、运维Agent架构设计在设计智能运维Agent系统时，我们采用了模块化和事件驱动的架构思想，将复杂的运维场景分解为多个独立的能力域，并通过消息总线实现各组件的
python后端调用Deep Seek API YY_oot python ai 语言模型
python后端调用DeepSeekAPI需要依次下载●Ollama●DeepseekR1LLM模型●嵌入模型nomic-embed-text/bge-m3●AnythingLLM参考教程：DeepseekR1打造本地化RAG知识库:安装部署使用详细教程手把手教你：deepseekR1基于AnythingLLMAPI调用本地知识库python调用anythingllm的APIimportreque
JVM内存模型与Java线程内存模型的区别我心向阳iu 面试-场景应用题 #JVM #Java多线程 jvm java 开发语言
文章目录JVM内存模型与Java线程内存模型的区别JVM内存模型1.程序计数器（ProgramCounterRegister）2.Java虚拟机栈（JavaVirtualMachineStacks）3.本地方法栈（NativeMethodStack）4.Java堆（JavaHeap）5.方法区（MethodArea）6.运行时常量池（RuntimeConstantPool）7.直接内存（Direc
.Net 7 新编译器 ILC 简析 dotNET跨平台 .net
楔子：这个新编译器的全称是ILCompiler。是之前CoreRT项目合并过来的，在.Net7成熟，并且可以产业化应用。本质：ILC编译器的本质除了构建CLR的所拥有的主要功能，还包含了对LLVM这种意图取代GCC编译器的操作，对于LLVM主要是用来Win，Linux,Macos三种不同的操作系统的目标文件而所做的封装。一.CLR的主要功能：1.构建内存模型，比如MethodTable,EECla
【AI论文】随机鹦鹉在大型语言模型（LLM）之肩：物理概念理解的总结性评估东临碣石82 人工智能语言模型自然语言处理
摘要：我们以系统的方式探讨了一个被广泛提及的问题：大型语言模型（LLM）真的理解它们所说的话吗？这与人们更为熟悉的术语“随机鹦鹉”息息相关。为此，我们提出了一项总结性评估，针对一项精心设计的物理概念理解任务——PhysiCo。我们的任务通过使用网格格式的输入来抽象描述物理现象，从而缓解了记忆问题。这些网格代表了不同层次的理解，从核心现象、应用实例到网格世界中其他抽象模式的类比。对我们任务的全面研究
JVM内存区域以及内存分配策略 NPU_Li Meng JVM JVM Java中的内存区域
一、运行时的数据区域程序计数器程序计数器（ProgramCounterRegister）是一块较小的内存空间，可以看作是当前线程所执行的字节码的行号指示器。每个线程都有一个独立的程序计数器，彼此间计数器互不影响，独立存储，即是“线程私有”的内存。在虚拟机的概念模型里，字节码解释器工作时就是通过改变这个计数器的值来选取下一条需要执行的字节码指令，分支、跳转、循坏、异常处理、线程恢复等基础功能都需要依
LLaMA3大模型技术全网最全解析——模型架构与训练方法（收录于GPT-4/ChatGPT技术与产业分析） chenweiPhD 人工智能深度学习语言模型架构
Meta在周四（4月18日）发布了其最新大型语言模型LLaMA3。该模型将被集成到其虚拟助手MetaAI中。Meta自称8B和70B的LLaMA3是当今8B和70B参数规模的最佳模型，并在推理、代码生成和指令跟踪方面有了很大进步。（点赞是我们分享的动力）--------------------------------------------------主编作者陈巍博士，高级职称，曾担任华为系相关自
第二章：13.1 机器学习的迭代发展望云山190 机器学习人工智能
目录机器学习模型开发流程构建电子邮件垃圾邮件分类器示例总结垃圾邮件分类示例构建垃圾邮件分类器机器学习模型开发流程确定系统架构：首先，需要决定机器学习系统的总体架构，这包括选择合适的模型、确定使用的数据集、可能还包括选择超参数等。实现和训练模型：根据上述决定，实现并训练一个模型。通常，第一次训练的模型不会立即达到预期的效果。诊断和调整：对模型进行诊断，查看算法的偏差、方差或进行错误分析。根据诊断结果
DeepSeek 如何获取数据库中的表信息（表名和字段名称） Python测试之道数据库 python
问题背景在测试或开发过程中，了解数据库的表结构（包括表名和字段名称）是非常重要的一环，尤其是当我们需要测试数据库相关的功能或验证数据时。然而，手动查看数据库结构可能耗时且容易出错。如果能够通过DeepSeek与数据库直接交互，自动获取表名和字段信息，将大大提升测试效率。本文将介绍如何利用DeepSeek模型结合数据库查询，自动生成表结构信息（包括表名和字段名称）。此外，还会展示如何通过自然语言描述
私有AI对话系统实战：基于Ollama+OpenWebUI的DeepSeek-R1本地化部署手把手教学（可共享访问） Developer-YC DeekSeek-R1 大模型解读与实战教学人工智能 python java github node.js 语言模型后端
引言：为什么选择本地部署大模型？在数据隐私日益重要的今天，云端AI服务的局限性逐渐显现——敏感信息泄露风险、网络延迟依赖、定制化能力不足。而通过**Ollama（模型管理框架）和OpenWebUI（可视化交互工具）**的组合，开发者可以轻松实现大模型（如DeepSeek-R1）的本地部署，兼顾性能与安全。本文将以DeepSeek-R1为例，详解从环境配置到实战应用的全流程。一、工具与模型简介1.O
deepseek本地部署指南（解决下载速度慢）灶龙人工智能 deepseek 人工智能本地部署
很多人都照着网上的教程去下载，但是网上的下载Ollama模型都下载不了，所以我打算写一篇不同的deepseek本地部署指南。第一步：下载奇游加速器奇游加速器下载网址下载奇游加速器后进行安装，然后搜索Deepseek点击进去，不要着急充值，点击右上角口令，输入奇游111就可以白嫖三天的有效期。第二步：下载Ollama框架点进Deepseek后，先点击一键加速（中途不要关闭），在点击右边的游戏服务中的
理论一、大模型—概念伯牙碎琴大模型自然语言处理 ai
一、总述大模型通常指的是参数规模庞大、训练难度较高的人工智能模型。随着深度学习技术的发展，研究人员和企业越来越倾向于构建更大的模型，以提高模型的性能和泛化能力。这些大模型往往需要大量的数据和计算资源来训练，并且在实际应用中通常表现出色。大模型全称是大型语言模型（LLM，LargeLanguageModel），这个“大”主要指模型结构容量大，结构中的参数多，用于预训练大模型的数据量大。一个大模型可以
一、大模型微调的前沿技术与应用伯牙碎琴大模型微调人工智能大模型微调 Deepseek
大模型微调的前沿技术与应用随着大规模预训练模型（如GPT、BERT、T5等）的广泛应用，大模型微调（Fine-Tuning,FT）成为了提升模型在特定任务中性能的关键技术。通过微调，开发者可以根据实际需求调整预训练模型的参数，使其更好地适应特定应用场景。本文将介绍大模型微调技术的前沿发展，分析不同微调方法的特点、适用场景以及优缺点，并对它们进行系统分类。微调技术的重要性大模型微调能够帮助开发者根据
根据deepseek模型微调训练自动驾驶模型及数据集的思路 ywfwyht 自动驾驶深度学习人工智能自动驾驶人工智能机器学习
以下是使用DeepSeek模型微调训练自动驾驶模型的详细步骤和代码示例。本流程假设你已有自动驾驶领域的数据集（如驾驶指令、传感器数据等），并基于PyTorch框架实现。Step1:环境准备#安装依赖库pipinstalltorchtransformersdatasetsnumpypandasStep2:数据准备假设数据集格式为JSON，包含输入文本（传感器/场景描述）和输出控制指令：//data/
领域驱动设计（DDD）是什么？——从理论到实践的全方位解析小胡说技书 Java+SSM+DB java 领域驱动设计（DDD）架构领域模型微服务
文章目录一、引言二、核心概念与定位2.1DDD定义与核心理念2.2DDD关键元素三、底层原理与技术细节3.1领域模型与普适语言3.1.1领域模型3.1.2普适语言（UbiquitousLanguage）3.2战术设计模式详解3.2.1实体、值对象、聚合与领域服务3.2.2无状态函数在领域服务中的应用3.2.3工厂与仓储模式3.3战略设计：限界上下文与防腐层3.3.1限界上下文（BoundedCon
揭秘DeepSeek内幕：清华教授剖析AI模型技术原理大模型. 人工智能 chatgpt 安全 agi gpt 大模型 deepseek
从ChatGPT到各种新兴的AI模型，每一次技术突破都能引发广泛的关注和讨论——而最近AI界的“新宠”，无疑是DeepSeek。在本文中，清华大学长聘副教授将深入剖析DeepSeekR1背后的大规模强化学习技术及其基本原理，并进一步展望大模型技术未来的发展方向。1、透过DeepSeekR1，看大模型技术的发展趋势今天我将从宏观角度为大家介绍DeepSeekR1所代表的大规模强化学习技术，及其基本原
【科普】大模型应用中一个 Token 占多少汉字？答案超乎想象！大模型. easyui 前端人工智能程序人生语言模型文心一言自然语言处理
先说答案：不同模型可能采用各自的切分方法，因此，一个Token所对应的汉字数量也会有所不同。如腾讯1token≈1.8个汉字，通义千问、千帆大模型等1token=1个汉字，对于英文文本来说，1个token通常对应3至4个字母，不同的模型对相同的输入分词，分词结果是不一样的。同样可以说，一个汉字占约0.5个Token。‌Token是大模型中最基础、最常见的概念，它既可以是一个完整的单词，也可以是一个
解决Deepseek服务器繁忙的两种高效方案：本地部署与平替平台实测小真— 自然语言处理 ai 人工智能
近期爆火的Deepseek访问量激增频繁出现服务器繁忙提示，严重影响工作效率。本人实测了两种有效解决方案，整理了出这份保姆级指南。方案一：本地化部署核心优势说白了就是模型部署在自己本地，只有自己一个人用了没人挤了，但是对电脑硬件要求高部署步骤详解环境准备系统要求：Linux/Windows10+（推荐Ubuntu20.04）硬件配置：NVIDIA显卡（显存≥8GB）、内存≥16GB安装依赖：Pyt
当 Deepseek 频繁提示 “服务器繁忙“，我们该如何破局？晚风る AI人工智能网络
在使用Deepseek的过程中，不少用户都遭遇过“服务器繁忙”的提示，这无疑给我们的使用体验带来了极大的困扰。那么，当这种情况频繁出现时，我们究竟该如何应对呢？本文将为大家提供一些有效的解决方案。一、原因分析DeepSeek服务器繁忙的原因可能有以下几点：用户流量过大：如用户量激增，高峰时段访问。技术性能瓶颈：如算力瓶颈、带宽限制、模型优化不足。安全问题：如外部恶意攻击。服务维护与限制：如服务维护
大模型产品Deepseek（七）、可视化本地知识库搭建详细教程（Cherry Studio）伯牙碎琴大模型 DeepSeek AI 大模型知识库
完整教程：使用CherryStudio配置OllamaAPI并搭建知识库在本节教程中，我们将通过CherryStudio配置OllamaAPI，并安装嵌入模型bge-m3，以实现知识库的搭建与智能问答功能。具体内容包括CherryStudio的安装、嵌入模型配置、OllamaAPI配置、创建知识库及基于该知识库和通用大模型的提问示例。CherryStudio介绍看这篇文章1.准备工作在开始之前，确
”人货场”模型搞懂没？数据分析大部分场景都能用！接地气的陈老师人工智能数据分析大数据机器学习推荐系统
做数据分析的同学，很多都听过：人、货、场的分析模型。然而，这东西又是个只闻其名，不见真身的东西。到底该怎么结合实际分析？今天我们系统讲解下。问题场景：某生鲜电商，用户复购率较低，60%的用户在30天内无二次购买行为，运营领导非常着急，要求通过数据分析提升复购率，请问你作为数据分析师该怎么做？建立人工智能精准推荐算法（40%概率用协同过滤，60%用关联分析）把过往6个月月初复购率做成折线图，然后写下
Forrester发布2024年五大网络安全新威胁岛屿旅人网络安全 web安全网络安全网络安全
文章目录前言一、大选年的叙事（舆论）操控攻击二、深度伪造引发身份安全危机三、生成式人工智能数据泄露四、人工智能软件供应链攻击五、太空成为安全战略高点数据泄露平均成本高达218万美元前言人工智能正重塑网络安全格局，武器化大语言模型正成为首选攻击工具，安全团队在应对武器化人工智能攻击方面将面临日益严峻的挑战。Forrester近日发布《2024年网络安全威胁预测报告》指出，人工智能正重塑网络安全格局，
YOLOv11 火焰识别：智能时代的火灾预警新利器星际编程喵 Python探索之旅 YOLO python 目标检测机器学习人工智能开发语言
前言随着人工智能（AI）在各个领域如火如荼发展，图像识别技术也跟着飞速进步。从最初的传统算法到如今的深度学习模型，图像识别在准确性和效率上提升令人惊叹。而在这场技术革命中，YOLO（YouOnlyLookOnce）系列模型无疑扮演举足轻重的角色。今天，我们将目光聚焦在最新的版本——YOLOv11。别误会，YOLOv11可不是什么随便升级。它远不止数字上多了个“1”那么简单。YOLOv11集成许多先
如何使用DeepSeek训练模型 LCG元大模型人工智能
目录准备工作硬件要求软件环境数据收集与预处理数据收集数据预处理模型构建与训练模型构建模型训练模型评估与调优评估指标调优方法部署与应用部署方式应用集成✍️相关问答DeepSeek模型在医疗领域的具体应用案例有哪些？临床辅助诊疗：医患关系的连接桥梁：医疗科研的学术助手：医疗服务体系革新：医学影像诊断：药物研发：基层医疗能力提升：医疗机器人智能化：如何利用DeepSeek进行多模态数据分析？脑图使用De
AI —— 文字生成图片的逻辑鱼不知海 AI写作 AI作画
事情的起因是我在做一个自用软件时，需要测试文字生成图像的功能。于是就对现在能使用的ai大模型去做了一些尝试。输入几组我的描述性文字其中的一张图片令我大为震撼。（师妹师兄温酒毛驴）问题大家应该可以发现，一位图像人物的下半身时有问题的。同时从人的逻辑上，这种图缺少内核逻辑。在NLP的成熟度如此高的情况下，对描述性文字进行逻辑上的重构并不是太麻烦的事情。豆包扩充文字（在一个宁静的日子里，师兄与师妹并辔而
Linux的Initrd机制被触发 linux
Linux 的 initrd 技术是一个非常普遍使用的机制，linux2.6 内核的 initrd 的文件格式由原来的文件系统镜像文件转变成了 cpio 格式，变化不仅反映在文件格式上， linux 内核对这两种格式的 initrd 的处理有着截然的不同。本文首先介绍了什么是 initrd 技术，然后分别介绍了 Linux2.4 内核和 2.6 内核的 initrd 的处理流程。最后通过对 Lin
maven本地仓库路径修改 bitcarter maven
默认maven本地仓库路径：C:\Users\Administrator\.m2 修改maven本地仓库路径方法： 1.打开E:\maven\apache-maven-2.2.1\conf\settings.xml 2.找到
XSD和XML中的命名空间 darrenzhu xml xsd schema namespace 命名空间
http://www.360doc.com/content/12/0418/10/9437165_204585479.shtml http://blog.csdn.net/wanghuan203/article/details/9203621 http://blog.csdn.net/wanghuan203/article/details/9204337 http://www.cn
Java 求素数运算周凡杨 java 算法素数
网络上对求素数之解数不胜数，我在此总结归纳一下，同时对一些编码，加以改进，效率有成倍热提高。第一种：原理: 6N(+-)1法任何一个自然数，总可以表示成为如下的形式之一： 6N，6N+1，6N+2，6N+3，6N+4，6N+5 (N=0，1，2，…)
java 单例模式 g21121 java
想必单例模式大家都不会陌生，有如下两种方式来实现单例模式： class Singleton { private static Singleton instance=new Singleton(); private Singleton(){} static Singleton getInstance() { return instance; }
Linux下Mysql源码安装 510888780 mysql
1.假设已经有mysql-5.6.23-linux-glibc2.5-x86_64.tar.gz (1)创建mysql的安装目录及数据库存放目录解压缩下载的源码包，目录结构，特殊指定的目录除外：
32位和64位操作系统墙头上一根草 32位和64位操作系统
32位和64位操作系统是指：CPU一次处理数据的能力是32位还是64位。现在市场上的CPU一般都是64位的，但是这些CPU并不是真正意义上的64 位CPU，里面依然保留了大部分32位的技术，只是进行了部分64位的改进。32位和64位的区别还涉及了内存的寻址方面，32位系统的最大寻址空间是2 的32次方= 4294967296（bit）= 4（GB）左右，而64位系统的最大寻址空间的寻址空间则达到了
我的spring学习笔记10-轻量级_Spring框架 aijuans Spring 3
一、问题提问： → 请简单介绍一下什么是轻量级？轻量级（Leightweight）是相对于一些重量级的容器来说的，比如Spring的核心是一个轻量级的容器，Spring的核心包在文件容量上只有不到1M大小，使用Spring核心包所需要的资源也是很少的，您甚至可以在小型设备中使用Spring。
mongodb 环境搭建及简单CURD antlove Web Install curd NoSQL mongo
一搭建mongodb环境 1. 在mongo官网下载mongodb 2. 在本地创建目录 "D:\Program Files\mongodb-win32-i386-2.6.4\data\db" 3. 运行mongodb服务 [mongod.exe --dbpath "D:\Program Files\mongodb-win32-i386-2.6.4\data\
数据字典和动态视图百合不是茶 oracle 数据字典动态视图系统和对象权限
数据字典（data dictionary）是 Oracle 数据库的一个重要组成部分，这是一组用于记录数据库信息的只读（read-only）表。随着数据库的启动而启动,数据库关闭时数据字典也关闭数据字典中包含数据库中所有方案对象（schema object）的定义(包括表，视图，索引，簇，同义词，序列，过程，函数，包，触发器等等) 数据库为一
多线程编程一般规则 bijian1013 java thread 多线程 java多线程
如果两个工两个以上的线程都修改一个对象，那么把执行修改的方法定义为被同步的，如果对象更新影响到只读方法，那么只读方法也要定义成同步的。不要滥用同步。如果在一个对象内的不同的方法访问的不是同一个数据，就不要将方法设置为synchronized的。
将文件或目录拷贝到另一个Linux系统的命令scp bijian1013 linux unix scp
一.功能说明 scp就是security copy，用于将文件或者目录从一个Linux系统拷贝到另一个Linux系统下。scp传输数据用的是SSH协议，保证了数据传输的安全，其格式如下： scp 远程用户名@IP地址：文件的绝对路径
【持久化框架MyBatis3五】MyBatis3一对多关联查询 bit1129 Mybatis3
以教员和课程为例介绍一对多关联关系，在这里认为一个教员可以叫多门课程，而一门课程只有1个教员教，这种关系在实际中不太常见，通过教员和课程是多对多的关系。示例数据：地址表： CREATE TABLE ADDRESSES ( ADDR_ID INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, STREET VAR
cookie状态判断引发的查找问题 bitcarter form cgi
先说一下我们的业务背景： 1.前台将图片和文本通过form表单提交到后台，图片我们都做了base64的编码，并且前台图片进行了压缩 2.form中action是一个cgi服务 3.后台cgi服务同时供PC，H5，APP 4.后台cgi中调用公共的cookie状态判断方法（公共的，大家都用，几年了没有问题）问题：（折腾两天。。。。） 1.PC端cgi服务正常调用，cookie判断没
通过Nginx,Tomcat访问日志(access log)记录请求耗时 ronin47
一、Nginx通过$upstream_response_time $request_time统计请求和后台服务响应时间 nginx.conf使用配置方式： log_format main '$remote_addr - $remote_user [$time_local] "$request" ''$status $body_bytes_sent "$http_r
java-67- n个骰子的点数。把n个骰子扔在地上，所有骰子朝上一面的点数之和为S。输入n，打印出S的所有可能的值出现的概率。 bylijinnan java
public class ProbabilityOfDice { /** * Q67 n个骰子的点数 * 把n个骰子扔在地上，所有骰子朝上一面的点数之和为S。输入n，打印出S的所有可能的值出现的概率。 * 在以下求解过程中，我们把骰子看作是有序的。 * 例如当n=2时，我们认为（1，2）和（2，1）是两种不同的情况 */ private stati
看别人的博客，觉得心情很好 Cb123456 博客心情
以为写博客，就是总结，就和日记一样吧，同时也在督促自己。今天看了好长时间博客: 职业规划: http://www.iteye.com/blogs/subjects/zhiyeguihua android学习: 1.http://byandby.i
[JWFD开源工作流]尝试用原生代码引擎实现循环反馈拓扑分析 comsci 工作流
我们已经不满足于仅仅跳跃一次，通过对引擎的升级，今天我测试了一下循环反馈模式，大概跑了200圈，引擎报一个溢出错误在一个流程图的结束节点中嵌入一段方程，每次引擎运行到这个节点的时候，通过实时编译器GM模块，计算这个方程，计算结果与预设值进行比较，符合条件则跳跃到开始节点，继续新一轮拓扑分析，直到遇到
JS常用的事件及方法 cwqcwqmax9 js
事件描述 onactivate 当对象设置为活动元素时触发。 onafterupdate 当成功更新数据源对象中的关联对象后在数据绑定对象上触发。 onbeforeactivate 对象要被设置为当前元素前立即触发。 onbeforecut 当选中区从文档中删除之前在源对象触发。 onbeforedeactivate 在 activeElement 从当前对象变为父文档其它对象之前立即
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正则表达式验证日期格式 function isDate(d){ var v = d.match(/^(\d{4})-(\d{1,2})-(\d{1,2})$/i); if(!v) { this.focus(); return false; } } <input value="2000-8-8" onblu
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判断一个数是质数的几种方法 EmmaZhao Math python
质数也叫素数，是只能被1和它本身整除的正整数，最小的质数是2，目前发现的最大的质数是p=2^57885161-1【注1】。判断一个数是质数的最简单的方法如下： def isPrime1(n): for i in range(2, n): if n % i == 0: return False return True 但是在上面的方法中有一些冗余的计算，所以
SpringSecurity工作原理小解读坏我一锅粥 SpringSecurity
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Hbase Rest API : 数据查询 kane_xie REST hbase
hbase（hadoop）是用java编写的，有些语言（例如python）能够对它提供良好的支持，但也有很多语言使用起来并不是那么方便，比如c#只能通过thrift访问。Rest就能很好的解决这个问题。Hbase的org.apache.hadoop.hbase.rest包提供了rest接口，它内嵌了jetty作为servlet容器。启动命令：./bin/hbase rest s
JQuery实现鼠标拖动元素移动位置（源码+注释）明子健 jquery js 源码拖动鼠标
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Postgresql 连表更新字段语法 update qifeifei PostgreSQL
下面这段sql本来目的是想更新条件下的数据，可是这段sql却更新了整个表的数据。sql如下： UPDATE tops_visa.visa_order SET op_audit_abort_pass_date = now() FROM tops_visa.visa_order as t1 INNER JOIN tops_visa.visa_visitor as t2 ON t1.
将redis,memcache结合使用的方案? tcrct redis cache
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开发中遇到的诡异的bug wudixiaotie bug
今天我们服务器组遇到个问题：我们的服务是从Kafka里面取出数据，然后把offset存储到ssdb中，每个topic和partition都对应ssdb中不同的key，服务启动之后，每次kafka数据更新我们这边收到消息，然后存储之后就发现ssdb的值偶尔是-2,这就奇怪了，最开始我们是在代码中打印存储的日志，发现没什么问题，后来去查看ssdb的日志，才发现里面每次set的时候都会对同一个key

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