- LLM - 通过案例轻松理解MCP、Tool Calling、Agent
小小工匠
【LLM大模型】MCPFunctionCallAgentToolCalling
文章目录一、MCP是什么?二、MCP解决了哪些痛点?三、什么是ToolCalling?四、对比案例一:ToolCallingvsMCP五、对比案例二:AgentvsAgent+MCP六:使用场景理解Agent→ToolCalling→MCP场景一:智能助手帮你整理工作安排(重构版)Agent的理解与规划ToolCalling的执行流程MCP的幕后支撑场景二:智能电商客服处理订单异常Agent的理解
- 快讯,2021印尼羽毛球大师赛,桃田贤斗再次高歌猛进
虫大话体坛
快讯,2021印尼羽毛球大师赛,桃田贤斗再次高歌猛进.。北京时间11月16日,2021印尼羽毛球大师赛(超级750系列)开始首轮比赛的争夺,在刚刚结束的一场男单焦点赛事中,桃田贤斗以2比0战胜小苏吉亚托,再奏凯歌。桃田贤斗自东京奥运会后基本没有休息过,一直在海外征战。丹麦赛和安赛龙的对战成为经典,直到最后一局才分出胜负。桃田贤斗在东京奥运会前曾遭受过车祸和感染新冠,但凭借惊人的毅力,状态逐渐恢复。
- Gemini CLI Web 实现
GeminiCLIWeb简化版:基于Core包的智能Web扩展架构详解项目地址:https://github.com/lovelyqun/gemini-cli-web.git前言在AI应用开发领域,如何将强大的命令行工具转化为易用的Web应用是一个常见挑战。本文将深入分析packages/web-simple的实现,这是一个基于GeminiCLICore包构建的Web扩展,展示了如何优雅地复用现有
- AI 人工智能与 Copilot 的融合发展策略
AI天才研究院
AI人工智能与大数据人工智能copilotai
AI人工智能与Copilot的融合发展策略关键词:人工智能、Copilot、代码生成、人机协作、机器学习、自然语言处理、软件开发摘要:本文探讨了人工智能与Copilot技术的融合发展策略。我们将从技术原理、实现方法、应用场景等多个维度深入分析,提出一套完整的融合框架和发展路径。文章首先介绍背景和核心概念,然后详细讲解关键技术,包括自然语言处理、代码生成算法等,接着通过实际案例展示应用效果,最后讨论
- AI 人工智能与 Copilot 碰撞出的火花
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战人工智能copilotai
AI人工智能与Copilot碰撞出的火花关键词:AI人工智能、Copilot、代码辅助、智能编程、人机协作、软件开发、技术创新摘要:本文深入探讨了AI人工智能与Copilot碰撞所产生的一系列效应。首先介绍了相关背景,包括目的、预期读者、文档结构和术语表。接着阐述了核心概念与联系,展示了其原理和架构的示意图及流程图。详细讲解了核心算法原理和具体操作步骤,并通过Python代码进行说明。同时给出了数
- 多租户SaaS系统中设计安全便捷的跨租户流程共享
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安全功能测试架构中间件微服务网络安全代码规范
四维协同架构,结合动态授权、加密传输、行为审计和智能策略一、权限控制体系1.动态权限模型2.授权策略实现RBAC+ABAC混合模型在流程表增加shared_tenants字段存储授权信息,结合属性动态校验:CREATETABLEworkflow_process(process_idVARCHAR(36)PRIMARYKEY,tenant_idVARCHAR(36)NOTNULL,shared_te
- 黄仁勋对话Transformer七子:模型的未来在于数据质量,而非规模
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#AI商业/产品/投融资前沿#LLM大语言模型transformer深度学习人工智能
黄仁勋对话Transformer七子:模型的未来在于数据质量,而非规模乌鸦智能说2024-03-2216:14在今年的GTC大会上,英伟达CEO黄仁勋邀请了Transformer的七位作者(NikiParmar因故临时未能出席)参与圆桌论坛的讨论,这是Transformer团队首次在公开场合集体亮相。2017年,八位在谷歌工作的AI科学家发表了一篇名为《AttentionIsAllYouNeed》
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0xSecl
漏洞复现v1安全web安全
0x01产品简介九块九付费进群系统是一种新的社群管理方式,用户通过支付9.9元人民币即可加入特定的微信群,享受群内提供的服务或资源。这种模式通常用于知识分享、资源下载、专业交流等社群,通过设置门槛来筛选成员,提高群组的专业性和互动质量。0x02漏洞概述九块九付费进群系统wxselect接口存在SQL注入漏洞,未经身份验证的远程攻击者除了可以利用SQL注入漏洞获取数据库中的信息(例如,管理员后台密码
- #Datawhale组队学习#7月-强化学习Task1
fzyz123
Datawhale组队学习强化学习人工智能AI
这里是Datawhale组织的组队学习《强化学习入门202507》,Datawhale是一个开源的社区。第一章绪论1.1为什么要学习强化学习?强化学习(ReinforcementLearning,RL)是机器学习中专注于智能体(Agent)如何通过与环境交互学习最优决策策略的分支。与监督学习依赖静态数据集、无监督学习聚焦数据内在结构不同,强化学习的核心在于序贯决策:智能体通过试错探索环境,根据行动
- 大数据时代下的时序数据库选型指南:基于工业场景的IoTDB技术优势与适用性研究
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>在宝钢集团的智能工厂里,5万多个传感器每秒产生150万+数据点,传统数据库系统每天积压3TB未处理数据——这揭示了工业4.0时代的核心矛盾:**海量时序数据处理能力已成为智能制造的关键瓶颈**。###工业时序数据的四大特殊性工业场景下的时序数据与传统互联网数据存在本质差异:1.**高精度时间要求**-数控机床振动监测需微秒级时间戳-电网故障定位要求时间同步精度≤1μs2.**多源异构性**```
- 微算法科技研究量子视觉计算,利用量子力学原理提升传统计算机视觉任务的性能
计算机视觉,作为人工智能领域的一个重要分支,致力于模拟人类视觉系统对图像或视频等视觉数据的理解与分析能力。它涵盖了图像识别、目标检测、图像分割等一系列复杂任务,广泛应用于自动驾驶、医疗影像分析、安防监控等多个领域。然而,随着数据规模的不断膨胀和任务复杂度的日益提升,传统计算机视觉算法在处理大规模、高维度数据时遇到了性能瓶颈。微算法科技(NASDAQ:MLGO)研究量子视觉计算,探索量子计算与经典卷
- OpenAI 再放大招!Codex:云端 AI 编程助手,可自动执行编写功能代码
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近日,OpenAI正式发布了一款颠覆性的云端代码智能体——Codex。这一工具不仅能够生成代码,还能通过自然语言指令完成包括错误修复、代码审查、拉取请求提交等全流程开发任务,标志着AI从辅助工具向自动化协作伙伴的跨越。Codex的推出,不仅是技术上的里程碑,更是对软件开发行业工作模式的革命性挑战。Codex的核心功能与技术创新1.多任务并行处理能力Codex可在独立的云端沙盒环境中同时处理多项任务
- 【世纪龙科技】智能网联汽车环境感知系统教学难题的创新实践
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在职业院校智能网联汽车专业教学中,环境感知系统的教学长期面临三大核心挑战:设备成本高昂导致实训资源不足、抽象原理难以直观呈现、传统教学模式难以满足产业需求。如何让学生在有限的教学条件下,深入理解激光雷达、毫米波雷达等核心部件的工作原理,并掌握实际应用能力?江苏世纪龙科技研发的《智能网联汽车环境感知系统VR教学软件》,为这一教学痛点提供了创新解决方案。聚焦教学痛点,重构学习体验传统实训室中,传感器设
- “空中的士”上架淘宝工业品后,要登录交个朋友淘宝直播间?
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3月20日消息,交个朋友官微发文宣布,20日晚上七点,全球首个获得适航认证的“飞行的士”将亮相交个朋友淘宝直播间。据悉,这款无人驾驶载人航空器可搭载两人,长6.05米,宽5.73米,高1.93米,由16个螺旋桨组成,为全智能无人驾驶航空器,能够垂直起降,主要在低空空域飞行。通过【氧恵】APP,可以免费领取淘宝及各大电商隐藏优惠券及返利,还能分享赚钱,与朋友一起享受购物乐趣!【氧恵邀请码:00088
- Agent架构解析及分布式Agent协作方案
来源:AI大模型应用实践AIAgent(智能体)系统发展迅猛,且关注点已经不再局限在Agent的规划推理等基本能力,智能体系统在扩展性、互操作、安全性等工程化方面的挑战也越来越引起重视,比如最近的MCP和A2A。上一篇我们介绍了A2A,今天接着再聊聊分布式Agent系统的话题。Agent模式架构解析Agent有效减少人类工作总量,人与AI协作才是最终形态。人类与AI交互可大致分为三种模式。Embe
- 注意,这些药「伤肺」
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大多数药物经过肝脏代谢、肾脏排泄,因此伤肝、伤肾的药物我们大多熟知。但是,有一些药物可以被肺摄取,并聚集在肺中,从而引起一系列的肺损伤,你可尽知?引起肺炎的药物青霉素类、红霉素、磺胺类、氟嗪酸、呋喃妥因、氯丙嗪、安痛定、对氨基水杨酸钠、干扰素、甲氨蝶呤、三氮唑核苷、5-氟尿嘧啶、吲达帕胺、皮质激素、甲基苄肼、门冬酰胺酶、紫杉醇等药物可作为过敏原,一些过敏体质患者可发生过敏性肺炎,主要累及细支气管,
- vLLM快速入门:开启高效推理与部署之旅
在如今这个人工智能飞速发展的时代,语言模型的应用已经深入到我们生活的方方面面,从智能聊天机器人到文本生成工具,都离不开强大的语言模型技术支持。而vLLM作为一个专注于高效推理和部署的开源项目,正在为研究人员和开发人员提供一种全新的解决方案,让语言模型的使用变得更加便捷、高效。初识vLLM:背景与意义vLLM(VeryLargeLanguageModelInference)是一个专注于大型语言模型推
- 深入解析 vLLM 分布式推理与部署策略
在当今人工智能快速发展的时代,大型语言模型(LLM)的推理和部署面临着诸多挑战,尤其是当模型规模日益庞大时,如何高效地利用硬件资源成为关键问题。vLLM作为一种强大的工具,为分布式推理和部署提供了多种策略,本文将详细探讨其相关技术和应用场景,希望能对您提供有价值的参考。分布式推理策略的选择在开始分布式推理和部署之前,明确何时采用分布式推理以及可选的策略至关重要。1.单GPU推理:如果模型能够在单个
- 硬笔手抄:《小窗幽记》传世警句——人心好胜,我以胜应必败;人情好谦,我以谦处反胜
清泉_9313
《小窗幽记》——朝市山林俱有事,今人忙处古人闲。《小窗幽记》——富贵之家,常有穷亲戚来往,便是忠厚。《小窗幽记》——人心好胜,我以胜应必败;人情好谦,我以谦处反胜。《小窗幽记》——富时不俭贫时悔,潜时不学用时悔,醉后狂言醒时悔,安不将息病时悔。《小窗幽记》——草色花香,游人赏其真趣;桃开梅谢,达士悟其无常。《小窗幽记》——真放肆不在饮酒高歌,假矜持偏于大庭卖弄。看明世事透,自然不重功名;认得当下真
- IoC容器深度解析:架构、原理与实现
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IoC容器深度解析:架构、原理与实现引用:.NETIoC容器原理与实现等巫山的雲彩都消散撒下的碧色如何看淡一、引言:从服务定位器到IoC的演进类签名修改集中式管理依赖反转+动态注入强耦合直接依赖全量代码重构服务定位器模式圈复杂度指数级增长IoC容器方案低耦合+高扩展性历史痛点在早期软件开发中(如2000年代JavaEE体系),开发者面临两大核心问题:强耦合依赖链:上层模块直接实例化下层对象(new
- 国内第一梯队终端安全产品解析:技术与场景实践
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国内终端安全市场的第一梯队产品,通常具备技术领先性、场景覆盖度和规模化落地能力。结合2025年最新行业动态与实战案例,以下从技术架构、核心能力和典型应用三个维度,解析当前市场的头部产品及其差异化价值。一、技术架构与市场格局国内终端安全市场呈现"平台化、智能化、场景化"三大趋势。根据赛迪顾问2023年数据,奇安信以18.7%的终端安全市场份额位居首位,其天擎系统通过"终端检测与响应(EDR)+主动防
- 基于计算实在论的智能体构建案例分析
引言:计算实在论不仅是一个哲学框架,更是一套可操作的工程设计原则。它要求我们将智能体的构建,从“模拟人类智能的表象”转向“复现智能涌现的底层计算条件”。本文将详细阐述,如何将这一深刻转变,具体落实到下一代智能体的架构、学习机制、伦理设计和终极目标之中,并通过丰富的案例分析,展示其颠覆性的实践价值。一:架构的根本转变——从“数据处理器”到“关系建模器”理论指导:宇宙的基础是“关系”,而非孤立的“数据
- 广州邮科波分复用设备:让网络带宽飞速增长的幕后英雄
邮科工业交换机定制
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大家是否曾有过这样的困扰:手机信号差、互联网速度慢,想下载个视频都要等上好久。你有没有想过,背后支撑这些网络服务的技术是如何让信息传输变得如此高效的?今天,我们就来聊一聊一个背后默默“加速”网络的技术——邮科波分复用设备(WDM)。波分复用设备:网络“快车道”的核心要是用个比喻,你可以把数据传输看作是高速公路上的车流。而邮科波分复用设备,正是那条让车流更加畅通无阻的高速公路上的“智能分车道系统”。
- AI应用服务
SUPER5266
人工智能
AI大模型--AI应用,该如何和前端交互,呈现llm模型答复内容呢?向LLM大模型提问后,系统得先识别问题,再从数据网络找信息,接着推理出正确结果,还得防止模型“胡编乱造”(控制模型幻想)。有时多个智能体(agent)要一起处理,结果还得融合。这些步骤都是异步进行的,没法像传统应用接口那样实时出结果。为减少大模型结果延迟、提升用户体验,我们提供以下方案。方案1、轮询后端pedding结果到db或其
- AI Agent从零到精通:深度解析Workflow、Prompt、Multi-Agent Systems和RL Training
爱看烟花的码农
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1.AI智能体简介:从概念到应用1.1什么是AI智能体?AI智能体是一种自主智能体,能够根据用户输入的目标,自主规划、执行和优化任务,最终生成结果。它不同于传统聊天模型(如ChatGPT)的单次回答能力,而是能处理多步骤、工具依赖、动态调整的复杂任务。例如:任务:用户要求“撰写一篇关于AI伦理的文章”。智能体行为:搜索资料、整理信息、撰写草稿、校对优化,全程无需用户干预。制造业场景(ManuS):
- 2018-04-08
viper44
科技就是将复杂的事情简单化,所以智能手机的出现显著降低了我们学习的难度,只要善于使用搜索引擎,几乎能够获得所有的知识,而我们利用这些工具的姿势,会反过来决定我们未来的走向,所以一定不能做伸手党,能查到东西尽量自己去搜索,网上有很多现成的成功,我们要善于搜索,把节约的时间拿去干别的事生活中会面临很多突发状况,要如何才能从容面对呢,培养急智的最简单的方法就是列举出所有可能出现的问题,并对它们制定一些相
- 云手机隐私保护指南:如何保障账号与数据的云端安全?
Clownseven
智能手机安全
用云手机,担心账号被盗?数据泄露?其实,你不是一个人。只要是把设备和数据放在“云端”,很多人都会下意识问一句:“安全吗?”云手机虽方便,但毕竟是基于虚拟化的云服务,本地可控性差,安全隐患看似无处不在。那么,云手机到底安不安全?如何才能确保账号和数据的云端安全?这篇文章,我们不谈空洞理论,直接从实战角度帮你拆解云手机的隐私保护问题。云手机为什么会有隐私风险?很多人把云手机想得过于“透明安全”,但事实
- 2023-03-06至2023-03-12
独行者103
这周要求重构代码,将vue2+webpack+antdv转换成vue3+vite+elementui,也算是带薪学习了。不过,看上去改了很多东西,真的很难办。就算是一个高德地图和动态路由,我都改的非常困难。这又是一个巨大的工程。看了古德里安写的《闪击英雄》,也看了隆美尔的《步兵突击》,不过《闪击英雄》要钱,我需要另找。现在在看隆美尔写的《步兵突击》。序言评价还算客观的,肯定了这些将领的军事才能的同
- IntelliJ IDEA 与 Java 开发的自动化部署方案
Java技术栈实战
javaintellij-idea自动化ai
IntelliJIDEA与Java开发的自动化部署方案关键词:IntelliJIDEA、Java开发、自动化部署、CI/CD、Docker、Jenkins、Maven/Gradle摘要:本文深入探讨了如何利用IntelliJIDEA这一强大的JavaIDE与现代化工具链实现Java应用的自动化部署。我们将从开发环境配置开始,逐步介绍构建工具集成、持续集成/持续部署(CI/CD)流程搭建、容器化部署
- Java NLP炼金术:从词袋到深度学习,构建AI时代的语言魔方
墨夶
Java学习资料人工智能java自然语言处理
一、JavaNLP的“三剑客”:框架与工具链1.1ApacheOpenNLP:传统NLP的“瑞士军刀”目标:用词袋模型实现文本分类与实体识别代码实战:文档分类器的“炼成术”//OpenNLP文档分类器(基于词袋模型)importopennlp.tools.doccat.*;importopennlp.tools.util.*;publicclassDocumentClassifier{//训练模型
- 对股票分析时要注意哪些主要因素?
会飞的奇葩猪
股票 分析 云掌股吧
众所周知,对散户投资者来说,股票技术分析是应战股市的核心武器,想学好股票的技术分析一定要知道哪些是重点学习的,其实非常简单,我们只要记住三个要素:成交量、价格趋势、振荡指标。
一、成交量
大盘的成交量状态。成交量大说明市场的获利机会较多,成交量小说明市场的获利机会较少。当沪市的成交量超过150亿时是强市市场状态,运用技术找综合买点较准;
- 【Scala十八】视图界定与上下文界定
bit1129
scala
Context Bound,上下文界定,是Scala为隐式参数引入的一种语法糖,使得隐式转换的编码更加简洁。
隐式参数
首先引入一个泛型函数max,用于取a和b的最大值
def max[T](a: T, b: T) = {
if (a > b) a else b
}
因为T是未知类型,只有运行时才会代入真正的类型,因此调用a >
- C语言的分支——Object-C程序设计阅读有感
darkblue086
applec框架cocoa
自从1972年贝尔实验室Dennis Ritchie开发了C语言,C语言已经有了很多版本和实现,从Borland到microsoft还是GNU、Apple都提供了不同时代的多种选择,我们知道C语言是基于Thompson开发的B语言的,Object-C是以SmallTalk-80为基础的。和C++不同的是,Object C并不是C的超集,因为有很多特性与C是不同的。
Object-C程序设计这本书
- 去除浏览器对表单值的记忆
周凡杨
html记忆autocompleteform浏览
&n
- java的树形通讯录
g21121
java
最近用到企业通讯录,虽然以前也开发过,但是用的是jsf,拼成的树形,及其笨重和难维护。后来就想到直接生成json格式字符串,页面上也好展现。
// 首先取出每个部门的联系人
for (int i = 0; i < depList.size(); i++) {
List<Contacts> list = getContactList(depList.get(i
- Nginx安装部署
510888780
nginxlinux
Nginx ("engine x") 是一个高性能的 HTTP 和 反向代理 服务器,也是一个 IMAP/POP3/SMTP 代理服务器。 Nginx 是由 Igor Sysoev 为俄罗斯访问量第二的 Rambler.ru 站点开发的,第一个公开版本0.1.0发布于2004年10月4日。其将源代码以类BSD许可证的形式发布,因它的稳定性、丰富的功能集、示例配置文件和低系统资源
- java servelet异步处理请求
墙头上一根草
java异步返回servlet
servlet3.0以后支持异步处理请求,具体是使用AsyncContext ,包装httpservletRequest以及httpservletResponse具有异步的功能,
final AsyncContext ac = request.startAsync(request, response);
ac.s
- 我的spring学习笔记8-Spring中Bean的实例化
aijuans
Spring 3
在Spring中要实例化一个Bean有几种方法:
1、最常用的(普通方法)
<bean id="myBean" class="www.6e6.org.MyBean" />
使用这样方法,按Spring就会使用Bean的默认构造方法,也就是把没有参数的构造方法来建立Bean实例。
(有构造方法的下个文细说)
2、还
- 为Mysql创建最优的索引
annan211
mysql索引
索引对于良好的性能非常关键,尤其是当数据规模越来越大的时候,索引的对性能的影响越发重要。
索引经常会被误解甚至忽略,而且经常被糟糕的设计。
索引优化应该是对查询性能优化最有效的手段了,索引能够轻易将查询性能提高几个数量级,最优的索引会比
较好的索引性能要好2个数量级。
1 索引的类型
(1) B-Tree
不出意外,这里提到的索引都是指 B-
- 日期函数
百合不是茶
oraclesql日期函数查询
ORACLE日期时间函数大全
TO_DATE格式(以时间:2007-11-02 13:45:25为例)
Year:
yy two digits 两位年 显示值:07
yyy three digits 三位年 显示值:007
- 线程优先级
bijian1013
javathread多线程java多线程
多线程运行时需要定义线程运行的先后顺序。
线程优先级是用数字表示,数字越大线程优先级越高,取值在1到10,默认优先级为5。
实例:
package com.bijian.study;
/**
* 因为在代码段当中把线程B的优先级设置高于线程A,所以运行结果先执行线程B的run()方法后再执行线程A的run()方法
* 但在实际中,JAVA的优先级不准,强烈不建议用此方法来控制执
- 适配器模式和代理模式的区别
bijian1013
java设计模式
一.简介 适配器模式:适配器模式(英语:adapter pattern)有时候也称包装样式或者包装。将一个类的接口转接成用户所期待的。一个适配使得因接口不兼容而不能在一起工作的类工作在一起,做法是将类别自己的接口包裹在一个已存在的类中。 &nbs
- 【持久化框架MyBatis3三】MyBatis3 SQL映射配置文件
bit1129
Mybatis3
SQL映射配置文件一方面类似于Hibernate的映射配置文件,通过定义实体与关系表的列之间的对应关系。另一方面使用<select>,<insert>,<delete>,<update>元素定义增删改查的SQL语句,
这些元素包含三方面内容
1. 要执行的SQL语句
2. SQL语句的入参,比如查询条件
3. SQL语句的返回结果
- oracle大数据表复制备份个人经验
bitcarter
oracle大表备份大表数据复制
前提:
数据库仓库A(就拿oracle11g为例)中有两个用户user1和user2,现在有user1中有表ldm_table1,且表ldm_table1有数据5千万以上,ldm_table1中的数据是从其他库B(数据源)中抽取过来的,前期业务理解不够或者需求有变,数据有变动需要重新从B中抽取数据到A库表ldm_table1中。
- HTTP加速器varnish安装小记
ronin47
http varnish 加速
上午共享的那个varnish安装手册,个人看了下,有点不知所云,好吧~看来还是先安装玩玩!
苦逼公司服务器没法连外网,不能用什么wget或yum命令直接下载安装,每每看到别人博客贴出的在线安装代码时,总有一股羡慕嫉妒“恨”冒了出来。。。好吧,既然没法上外网,那只能麻烦点通过下载源码来编译安装了!
Varnish 3.0.4下载地址: http://repo.varnish-cache.org/
- java-73-输入一个字符串,输出该字符串中对称的子字符串的最大长度
bylijinnan
java
public class LongestSymmtricalLength {
/*
* Q75题目:输入一个字符串,输出该字符串中对称的子字符串的最大长度。
* 比如输入字符串“google”,由于该字符串里最长的对称子字符串是“goog”,因此输出4。
*/
public static void main(String[] args) {
Str
- 学习编程的一点感想
Cb123456
编程感想Gis
写点感想,总结一些,也顺便激励一些自己.现在就是复习阶段,也做做项目.
本专业是GIS专业,当初觉得本专业太水,靠这个会活不下去的,所以就报了培训班。学习的时候,进入状态很慢,而且当初进去的时候,已经上到Java高级阶段了,所以.....,呵呵,之后有点感觉了,不过,还是不好好写代码,还眼高手低的,有
- [能源与安全]美国与中国
comsci
能源
现在有一个局面:地球上的石油只剩下N桶,这些油只够让中国和美国这两个国家中的一个顺利过渡到宇宙时代,但是如果这两个国家为争夺这些石油而发生战争,其结果是两个国家都无法平稳过渡到宇宙时代。。。。而且在战争中,剩下的石油也会被快速消耗在战争中,结果是两败俱伤。。。
在这个大
- SEMI-JOIN执行计划突然变成HASH JOIN了 的原因分析
cwqcwqmax9
oracle
甲说:
A B两个表总数据量都很大,在百万以上。
idx1 idx2字段表示是索引字段
A B 两表上都有
col1字段表示普通字段
select xxx from A
where A.idx1 between mmm and nnn
and exists (select 1 from B where B.idx2 =
- SpringMVC-ajax返回值乱码解决方案
dashuaifu
AjaxspringMVCresponse中文乱码
SpringMVC-ajax返回值乱码解决方案
一:(自己总结,测试过可行)
ajax返回如果含有中文汉字,则使用:(如下例:)
@RequestMapping(value="/xxx.do") public @ResponseBody void getPunishReasonB
- Linux系统中查看日志的常用命令
dcj3sjt126com
OS
因为在日常的工作中,出问题的时候查看日志是每个管理员的习惯,作为初学者,为了以后的需要,我今天将下面这些查看命令共享给各位
cat
tail -f
日 志 文 件 说 明
/var/log/message 系统启动后的信息和错误日志,是Red Hat Linux中最常用的日志之一
/var/log/secure 与安全相关的日志信息
/var/log/maillog 与邮件相关的日志信
- [应用结构]应用
dcj3sjt126com
PHPyii2
应用主体
应用主体是管理 Yii 应用系统整体结构和生命周期的对象。 每个Yii应用系统只能包含一个应用主体,应用主体在 入口脚本中创建并能通过表达式 \Yii::$app 全局范围内访问。
补充: 当我们说"一个应用",它可能是一个应用主体对象,也可能是一个应用系统,是根据上下文来决定[译:中文为避免歧义,Application翻译为应
- assertThat用法
eksliang
JUnitassertThat
junit4.0 assertThat用法
一般匹配符1、assertThat( testedNumber, allOf( greaterThan(8), lessThan(16) ) );
注释: allOf匹配符表明如果接下来的所有条件必须都成立测试才通过,相当于“与”(&&)
2、assertThat( testedNumber, anyOf( g
- android点滴2
gundumw100
应用服务器android网络应用OSHTC
如何让Drawable绕着中心旋转?
Animation a = new RotateAnimation(0.0f, 360.0f,
Animation.RELATIVE_TO_SELF, 0.5f, Animation.RELATIVE_TO_SELF,0.5f);
a.setRepeatCount(-1);
a.setDuration(1000);
如何控制Andro
- 超简洁的CSS下拉菜单
ini
htmlWeb工作html5css
效果体验:http://hovertree.com/texiao/css/3.htmHTML文件:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
<head>
<title>简洁的HTML+CSS下拉菜单-HoverTree</title>
- kafka consumer防止数据丢失
kane_xie
kafkaoffset commit
kafka最初是被LinkedIn设计用来处理log的分布式消息系统,因此它的着眼点不在数据的安全性(log偶尔丢几条无所谓),换句话说kafka并不能完全保证数据不丢失。
尽管kafka官网声称能够保证at-least-once,但如果consumer进程数小于partition_num,这个结论不一定成立。
考虑这样一个case,partiton_num=2
- @Repository、@Service、@Controller 和 @Component
mhtbbx
DAOspringbeanprototype
@Repository、@Service、@Controller 和 @Component 将类标识为Bean
Spring 自 2.0 版本开始,陆续引入了一些注解用于简化 Spring 的开发。@Repository注解便属于最先引入的一批,它用于将数据访问层 (DAO 层 ) 的类标识为 Spring Bean。具体只需将该注解标注在 DAO类上即可。同时,为了让 Spring 能够扫描类
- java 多线程高并发读写控制 误区
qifeifei
java thread
先看一下下面的错误代码,对写加了synchronized控制,保证了写的安全,但是问题在哪里呢?
public class testTh7 {
private String data;
public String read(){
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "read data "
- mongodb replica set(副本集)设置步骤
tcrct
javamongodb
网上已经有一大堆的设置步骤的了,根据我遇到的问题,整理一下,如下:
首先先去下载一个mongodb最新版,目前最新版应该是2.6
cd /usr/local/bin
wget http://fastdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-x86_64-2.6.0.tgz
tar -zxvf mongodb-linux-x86_64-2.6.0.t
- rust学习笔记
wudixiaotie
学习笔记
1.rust里绑定变量是let,默认绑定了的变量是不可更改的,所以如果想让变量可变就要加上mut。
let x = 1; let mut y = 2;
2.match 相当于erlang中的case,但是case的每一项后都是分号,但是rust的match却是逗号。
3.match 的每一项最后都要加逗号,但是最后一项不加也不会报错,所有结尾加逗号的用法都是类似。
4.每个语句结尾都要加分