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2024年,人工智能技术经历了前所未有的飞跃。大型语言模型(LLM)的能力显著提升,成本大幅下降,多模态应用成为主流。然而,令人担忧的是,技术进步与实际应用普及之间存在着巨大的鸿沟。“智能体”等概念被热炒,但实际应用却远未达到预期。本文将探讨这种技术进步与应用普及之间的矛盾,并分析弥合鸿沟的关键所在。技术的突飞猛进2024年,AI技术在多个方面取得了突破性进展。首先,模型能力得到了显著提升。GPT
- 软件架构的康威定律:AI如何重构团队协作模式
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1.引言康威定律,一个简洁却深刻的观察:任何组织设计出的系统,其结构都与组织自身的沟通结构保持一致。这意味着,一个团队的沟通方式、组织结构直接影响着最终产品的架构。这在软件开发领域尤为明显。一个沟通效率低下的团队,往往会设计出复杂、难以维护的软件系统。而近年来,人工智能技术的飞速发展为解决这一问题提供了一种新的途径。本文将探讨AI工具,特别是AI辅助代码生成工具,如何帮助团队克服康威定律的限制,重
- 实操数据预处理:从理论到实践的基础步骤
炼丹侠
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在快速发展的人工智能领域,数据不仅是基础,更是推动技术创新的关键力量。高质量的数据集是构建高效、准确模型的前提。本文将全面深入探讨数据预处理的各个环节,从基础的数据清洗到复杂的数据增强,再到高效的Python应用实践,为你提供一站式的数据处理解决方案。无论你的经验如何,这篇文章都将成为你宝贵的资源。数据清洗:打好数据质量的基础数据清洗是提升数据质量的首要步骤,涵盖了如下几个关键操作:缺失值的智能处
- 文献综述相关ChatGPT提示词分享
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PromptChatGPTAIWritePaperchatgpt人工智能数据分析AIGC信息可视化数据挖掘prompt
文献综述ChatGPT可以帮助提高文献综述的有效性和全面性。ChatGPT可以高效搜索和审查与宝子们课题研究相关的文献资料来源。一些给力的插件工具还可以帮助您总结复杂的研究论文并提取信息以更快更好地消化信息。合理的运用ChatGPT和GPTs可以提高文献综述的清晰度和质量,使其更加全面和有洞察力。文献综述提示词*131.在[人工智能相关]领域中,主要发现有哪些?2.在[人工智能相关]领域中,引用次
- 大模型的RAG微调与Agent:提升智能代理的效率与效果
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目录编辑引言RAG模型概述检索阶段生成阶段RAG模型的微调数据集选择损失函数设计微调策略超参数调整RAG模型在智能代理中的应用客户服务信息检索内容创作决策支持:结论引言在人工智能的快速发展中,大型预训练模型(LLMs)已经成为推动技术进步的关键力量。这些模型通过在海量数据上的预训练,掌握了丰富的语言知识和模式识别能力,从而在多种自然语言处理任务上展现出卓越的性能。然而,预训练模型的通用性也意味着它
- 2024年AI浪潮:基础设施重构、模型演进与挑战并存
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2024年,人工智能领域呈现出蓬勃发展的景象,投资持续增长、基础设施发生变革,技术应用加速落地。各大科技公司和初创企业纷纷涌入,试图在这一充满机遇的领域分一杯羹。本文将深入探讨2024年AI发展的三大核心趋势:AI基础设施的重构、模型发展的新趋势以及AI发展带来的挑战,并重点关注企业如何从AI投资中获得回报,以及AI智能体技术的巨大潜力。选择合适的AI代码生成器将成为企业提升效率的关键。AI基础设
- AI生成前端页面:解放前端开发,拥抱AI时代的高效
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在数字时代,效率是企业和个人的核心竞争力。而对于前端开发人员来说,重复性工作和繁琐的代码编写常常成为效率提升的瓶颈。幸运的是,随着人工智能技术的飞速发展,一个新的时代已经到来——AI代码生成器(例如ScriptEcho)的出现,正以前所未有的方式改变着前端开发的格局。本文将探讨人工智能在日常应用中的广泛影响,并着重介绍如何利用AI技术,例如ScriptEcho,来提升前端开发效率,从而更好地应对当
- 「AI 中国」榜单揭晓,OpenBayes贝式计算入选「大模型最具潜力创业企业 TOP 10」
日前,「AI中国」机器之心2024年度评选正式揭晓,OpenBayes贝式计算有幸入选「大模型最具潜力创业企业TOP10」。作为专业的人工智能媒体与产业服务平台,机器之心于2017年发布了AI榜单「SyncedMachineIntelligenceAwards」,在随后的时间里,伴随AI的跨越式发展,机器之心的年度评选也逐渐成为了产业风向标之一,覆盖的领域、范围更加广泛,维度更加细化。机器之心20
- 高效员工培训:AI赋能企业发展新纪元
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在当今竞争激烈的商业环境中,员工是企业最宝贵的资产。高效的员工培训不仅能提升员工技能,提高工作效率,更能增强企业核心竞争力,推动企业持续发展。然而,传统的员工培训模式往往存在效率低下、成本高昂、缺乏互动性等诸多问题。例如,传统的线下培训需要耗费大量时间和资源,难以满足员工个性化学习需求,培训效果评估也缺乏客观数据支撑。面对这些挑战,人工智能(AI)技术的应用为企业员工培训带来了革命性的变革,为构建
- 探索未来视频创作:Tune-A-Video项目深度解析
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探索未来视频创作:Tune-A-Video项目深度解析Tune-A-Video[ICCV2023]Tune-A-Video:One-ShotTuningofImageDiffusionModelsforText-to-VideoGeneration项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/tu/Tune-A-Video在数字艺术与人工智能的交汇点上,Tune-A-Vi
- 对于编程零基础,第一个语言是 Python 的人有什么建议?
cda2024
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在当今数字化时代,编程已成为一项必备技能。无论你是想成为一名专业的软件开发人员,还是希望在数据分析、人工智能等领域有所建树,掌握一门编程语言都是至关重要的第一步。对于许多初学者来说,Python是一个理想的选择。它不仅语法简洁易懂,而且拥有强大的社区支持和丰富的库资源。那么,对于编程零基础且选择Python作为第一门语言的人,有哪些实用的建议呢?1.建立正确的学习心态1.1持之以恒学习编程并不是一
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近年来,人工智能技术飞速发展,深刻地改变着我们的生活。而OpenAI作为人工智能领域的领军者,其最新动作更是引人注目:进军实体机器人领域!这不仅标志着人工智能技术应用场景的重大拓展,也预示着未来智能机器人时代的加速到来。本文将深入探讨OpenAI的实体机器人战略,分析其背后的深层逻辑,并展望其未来发展趋势与挑战。OpenAI的战略布局:从AI模型到实体机器人OpenAI在人工智能领域已取得了令人瞩
- Python从0到100(七十三):Python OpenCV-OpenCV实现手势虚拟拖拽
是Dream呀
pythonopencv开发语言
前言:零基础学Python:Python从0到100最新最全教程。想做这件事情很久了,这次我更新了自己所写过的所有博客,汇集成了Python从0到100,共一百节课,帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识,成为学习学习和学业的先行者!欢迎大家订阅专栏:零基础学Python:Python从0到100最新
- 国产海光CPU平台兼容性指南-基础软件分册-20231013(附各系统下载链接)
技术瘾君子1573
服务器&存储服务器兼容列表海光CPU云计算大数据操作系统
目录声明一、操作系统二、虚拟化和云2.1虚拟化和云2.2虚拟机上的操作系统2.2.1VMwarevSphere上的虚拟机操作系统2.2.2KVM上的虚拟机操作系统2.2.3WindowsHyper-V上的虚拟机操作系统2.2.4VirtualBox上的虚拟机操作系统三、分布式存储四、数据库五、中间件六、大数据七、平台组件7.1云平台7.2大数据平台7.3人工智能平台7.4科学与工程计算平台八、其它
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随着人工智能技术的不断发展,智能问答系统成为越来越多企业提升客户服务、知识管理与内部沟通的关键工具。今天我们将深入解析一套智能问答系统的设计思路与技术架构,帮助大家更好地理解如何利用这一系统在实际场景中高效运作。一、智能问答系统的整体架构这套智能问答系统分为前台、AI服务和后台三个核心部分,每个部分承担着不同的职责,分别负责用户交互、问题处理与数据支持。通过这种模块化的设计,整个系统的工作流程得以
- 与机器学习的邂逅--自适应神经网络结构的深度解析
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引言随着人工智能的发展,神经网络已成为许多应用领域的重要工具。自适应神经网络(AdaptiveNeuralNetworks,ANN)因其出色的学习能力和灵活性,逐渐成为研究的热点。本文将详细探讨自适应神经网络的基本概念、工作原理、关键技术、C++实现示例及其应用案例,最后展望未来的发展趋势。自适应神经网络的基本概念什么是自适应神经网络?自适应神经网络是一种能够根据输入数据的变化和环境的动态特性自动
- 深度解析智能问答系统:如何打造精准、高效的AI对话架构?
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在人工智能的飞速发展中,智能问答系统(QA系统)逐渐成为了企业内部管理、客户服务、搜索引擎等多个领域中的关键技术。今天,我们将深入探讨一个基于大模型、自然语言处理、知识检索的智能问答系统的架构,详细介绍其技术原理、流程以及未来应用前景。一、系统整体概览在这个智能问答系统中,整个流程可以大致划分为两大部分:前端问答生成与后端离线数据处理。前端部分是用户交互的核心,通过用户的输入、关键词提取、检索和问
- PostgreSQL - pgvector 插件构建向量数据库并进行相似度查询
花千树-010
RAG数据库postgresqlAI编程
在现代的机器学习和人工智能应用中,向量相似度检索是一个非常重要的技术,尤其是在文本、图像或其他类型的嵌入向量的操作中。本文将介绍如何在PostgreSQL中安装pgvector插件,用于存储和检索向量数据,并展示如何通过Python脚本向数据库插入向量并执行相似度查询。一、安装PostgreSQL并配置pgvector插件1.安装PostgreSQL首先,确保你已经安装了PostgreSQL。可以
- AI行业高压与人才健康:纪念Felix Hill,并探讨AI代码生成工具的价值
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今天,我们怀着沉痛的心情悼念GoogleDeepMind研究科学家FelixHill,这位杰出的AI学者在41岁的年纪离开了我们。他的离世引发了我们对AI行业高压环境与人才健康问题的深刻反思。Felix生前曾公开表达AI行业前所未有的压力,这促使我们思考如何利用技术,例如AI代码生成器,来改善开发者的工作环境,提升效率,守护人才健康。FelixHill在自然语言处理和人工智能领域取得了令人瞩目的成
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- 直播预告丨精度优于AlphaFold,基于深度学习实现生物大分子及其互作的三维结构预测
「MeetAI4S」系列直播第6期将于1月15日19:00准时开播,HyperAI超神经有幸邀请到了南开大学统计与数据科学学院教授郑伟,他本次分享的主题是「AlphaFold3王座未稳,来自学术界的反超:基于深度学习的生物大分子及其互作的三维结构预测」。蛋白质的功能取决于其独特的三维结构,近年来,基于深度学习等人工智能技术的蛋白质结构预测发展迅猛,AlphaFold甚至获得了2024年诺贝尔化学奖
- Gary Marcus 2025年AI预测:AGI仍在路上,务实发展才是王道
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人工智能领域发展日新月异,各种预测层出不穷。知名人工智能专家GaryMarcus近期发布了对2025年AI发展趋势的25项预测,其中最引人注目的是:AGI(通用人工智能)不会在2025年出现。这与一些过于乐观甚至盲目乐观的预测形成了鲜明对比。本文将深入解读Marcus的预测,探讨其背后的逻辑,并结合当前AI技术发展现状进行分析。Marcus的预测整体基调是谨慎乐观,他既肯定了AI在特定领域的进步,
- 数据驱动销售预测的未来:ScriptEcho赋能高效决策
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在瞬息万变的商业环境中,准确的销售预测是企业制定有效销售策略、实现业绩增长的基石。传统的销售预测方法往往依赖于人工分析和复杂的电子表格,效率低下,难以应对市场变化的快速冲击。然而,随着大数据的兴起和人工智能技术的飞速发展,数据驱动决策正成为现代企业提升竞争力的关键。本文将探讨销售预测面临的挑战与机遇,并重点介绍ScriptEcho如何通过AI赋能,提升销售预测的准确性和效率,助力企业实现数据驱动增
- 人类为何追求AGI?一个AI代码生成工具的思考
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近年来,“AI写代码工具”的出现,无疑为软件开发领域带来了革命性的变化。而我们今天要探讨的,是关于人类对通用人工智能(AGI)的追求,以及这与AI辅助开发工具之间微妙的联系。文章开头就抛出了一个尖锐的问题:人类为何如此痴迷于AGI,而非将更多精力放在改善人类生活本身?文章作者表达了对AGI发展方向的担忧。他认为,目前对AGI的追求,更多地体现在创造能够取代人类的超级智能上,例如“少数派报告式”的行
- AI代码生成工具的未来:杨立昆的洞见与AI革命
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近年来,人工智能(AI)领域取得了令人瞩目的进展,特别是以大型语言模型为代表的AI技术,在自然语言处理、图像生成等领域展现出强大的能力。然而,深度学习先驱杨立昆(YannLeCun)却对现有的AI系统提出了尖锐的批评,他认为目前的AI系统“理解能力远不如猫”,缺乏对真实世界的理解和常识。这引发了人们对AI未来发展方向的思考,也为我们探讨AI代码生成工具,以及AI技术对人类社会的影响提供了新的视角。
- 零售业的AI赋能与前端开发效率革命:ScriptEcho 的助力
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零售业正经历着前所未有的数字化转型,但同时也面临着巨大的挑战。库存管理混乱、个性化客户体验不足等问题,严重制约着零售企业的盈利能力。而人工智能(AI)的兴起,为解决这些问题提供了新的思路。通过AI驱动的实时库存管理和客户行为分析,零售企业可以显著提升运营效率和客户满意度。然而,构建这些AI赋能的零售应用,需要强大的前端开发能力,这正是AI代码生成器ScriptEcho能够发挥关键作用的地方。AI赋
- AI赋能:2024年,如何用AI提升效率,我的15个实用技巧及2025年展望
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2024年,人工智能技术突飞猛进,深刻地改变了我们的工作方式。作为一名科技领域的作者,我亲身体验了AI带来的效率提升。过去一年,我探索了各种AI工具,并将其应用于我的日常工作中,显著缩短了工作流程,节省了大量时间。本文将分享我在2024年使用AI提升生产力的15个实用技巧,并展望2025年AI可能带来的更多可能性。AI赋能下的高效创作:从代码到图像,全方位提升首先,AI极大地辅助了我的编程工作。对
- AI时代的前端开发:技能提升与职业发展之路
前端
在瞬息万变的科技时代,个人职业发展的重要性日益凸显。提升技能,不断学习,已经不再是锦上添花,而是立足之本,是我们在竞争激烈的职场中脱颖而出的关键。而人工智能(AI)技术的快速发展,为我们提供了前所未有的机遇,特别是对于前端开发领域,AI正以前所未有的速度改变着我们的工作方式和学习方式。AI赋能前端开发:个性化学习路径前端开发领域的技术栈庞大而复杂,涵盖HTML、CSS、JavaScript、各种框
- AI赋能:加速产品开发,提升公司竞争力
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在当今快节奏的商业环境中,产品开发效率直接关系到公司的生存和发展。然而,许多公司面临着产品开发周期长、成本高、市场响应速度慢等诸多挑战。这些挑战不仅延缓了产品上市时间,也增加了市场竞争的风险。因此,提高产品开发效率,成为企业提升核心竞争力的关键。而人工智能技术的应用,为我们提供了解决这些问题的有效途径。加速产品迭代,快速响应市场需求传统的软件开发流程往往冗长复杂,从需求分析、设计、编码到测试和上线
- 未来教育:AI知识库如何重塑学习体验
知识管理知识库知识库软件
在科技日新月异的今天,教育领域正经历着前所未有的变革。人工智能(AI)技术的快速发展,特别是AI知识库的广泛应用,正在重塑我们的学习体验,使之变得更加高效、个性化和智能化。本文将深入探讨AI知识库如何影响未来教育,以及它如何为学习者提供前所未有的学习体验。一、AI知识库:教育领域的智能助手AI知识库,作为结合了人工智能技术的知识管理系统,不仅能够存储和处理海量信息,还能通过自然语言处理、机器学习等
- 二分查找排序算法
周凡杨
java二分查找排序算法折半
一:概念 二分查找又称
折半查找(
折半搜索/
二分搜索),优点是比较次数少,查找速度快,平均性能好;其缺点是要求待查表为有序表,且插入删除困难。因此,折半查找方法适用于不经常变动而 查找频繁的有序列表。首先,假设表中元素是按升序排列,将表中间位置记录的关键字与查找关键字比较,如果两者相等,则查找成功;否则利用中间位置记录将表 分成前、后两个子表,如果中间位置记录的关键字大于查找关键字,则进一步
- java中的BigDecimal
bijian1013
javaBigDecimal
在项目开发过程中出现精度丢失问题,查资料用BigDecimal解决,并发现如下这篇BigDecimal的解决问题的思路和方法很值得学习,特转载。
原文地址:http://blog.csdn.net/ugg/article/de
- Shell echo命令详解
daizj
echoshell
Shell echo命令
Shell 的 echo 指令与 PHP 的 echo 指令类似,都是用于字符串的输出。命令格式:
echo string
您可以使用echo实现更复杂的输出格式控制。 1.显示普通字符串:
echo "It is a test"
这里的双引号完全可以省略,以下命令与上面实例效果一致:
echo Itis a test 2.显示转义
- Oracle DBA 简单操作
周凡杨
oracle dba sql
--执行次数多的SQL
select sql_text,executions from (
select sql_text,executions from v$sqlarea order by executions desc
) where rownum<81;
&nb
- 画图重绘
朱辉辉33
游戏
我第一次接触重绘是编写五子棋小游戏的时候,因为游戏里的棋盘是用线绘制的,而这些东西并不在系统自带的重绘里,所以在移动窗体时,棋盘并不会重绘出来。所以我们要重写系统的重绘方法。
在重写系统重绘方法时,我们要注意一定要调用父类的重绘方法,即加上super.paint(g),因为如果不调用父类的重绘方式,重写后会把父类的重绘覆盖掉,而父类的重绘方法是绘制画布,这样就导致我们
- 线程之初体验
西蜀石兰
线程
一直觉得多线程是学Java的一个分水岭,懂多线程才算入门。
之前看《编程思想》的多线程章节,看的云里雾里,知道线程类有哪几个方法,却依旧不知道线程到底是什么?书上都写线程是进程的模块,共享线程的资源,可是这跟多线程编程有毛线的关系,呜呜。。。
线程其实也是用户自定义的任务,不要过多的强调线程的属性,而忽略了线程最基本的属性。
你可以在线程类的run()方法中定义自己的任务,就跟正常的Ja
- linux集群互相免登陆配置
林鹤霄
linux
配置ssh免登陆
1、生成秘钥和公钥 ssh-keygen -t rsa
2、提示让你输入,什么都不输,三次回车之后会在~下面的.ssh文件夹中多出两个文件id_rsa 和 id_rsa.pub
其中id_rsa为秘钥,id_rsa.pub为公钥,使用公钥加密的数据只有私钥才能对这些数据解密 c
- mysql : Lock wait timeout exceeded; try restarting transaction
aigo
mysql
原文:http://www.cnblogs.com/freeliver54/archive/2010/09/30/1839042.html
原因是你使用的InnoDB 表类型的时候,
默认参数:innodb_lock_wait_timeout设置锁等待的时间是50s,
因为有的锁等待超过了这个时间,所以抱错.
你可以把这个时间加长,或者优化存储
- Socket编程 基本的聊天实现。
alleni123
socket
public class Server
{
//用来存储所有连接上来的客户
private List<ServerThread> clients;
public static void main(String[] args)
{
Server s = new Server();
s.startServer(9988);
}
publi
- 多线程监听器事件模式(一个简单的例子)
百合不是茶
线程监听模式
多线程的事件监听器模式
监听器时间模式经常与多线程使用,在多线程中如何知道我的线程正在执行那什么内容,可以通过时间监听器模式得到
创建多线程的事件监听器模式 思路:
1, 创建线程并启动,在创建线程的位置设置一个标记
2,创建队
- spring InitializingBean接口
bijian1013
javaspring
spring的事务的TransactionTemplate,其源码如下:
public class TransactionTemplate extends DefaultTransactionDefinition implements TransactionOperations, InitializingBean{
...
}
TransactionTemplate继承了DefaultT
- Oracle中询表的权限被授予给了哪些用户
bijian1013
oracle数据库权限
Oracle查询表将权限赋给了哪些用户的SQL,以备查用。
select t.table_name as "表名",
t.grantee as "被授权的属组",
t.owner as "对象所在的属组"
- 【Struts2五】Struts2 参数传值
bit1129
struts2
Struts2中参数传值的3种情况
1.请求参数绑定到Action的实例字段上
2.Action将值传递到转发的视图上
3.Action将值传递到重定向的视图上
一、请求参数绑定到Action的实例字段上以及Action将值传递到转发的视图上
Struts可以自动将请求URL中的请求参数或者表单提交的参数绑定到Action定义的实例字段上,绑定的规则使用ognl表达式语言
- 【Kafka十四】关于auto.offset.reset[Q/A]
bit1129
kafka
I got serveral questions about auto.offset.reset. This configuration parameter governs how consumer read the message from Kafka when there is no initial offset in ZooKeeper or
- nginx gzip压缩配置
ronin47
nginx gzip 压缩范例
nginx gzip压缩配置 更多
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nginx
gzip
配置
随着nginx的发展,越来越多的网站使用nginx,因此nginx的优化变得越来越重要,今天我们来看看nginx的gzip压缩到底是怎么压缩的呢?
gzip(GNU-ZIP)是一种压缩技术。经过gzip压缩后页面大小可以变为原来的30%甚至更小,这样,用
- java-13.输入一个单向链表,输出该链表中倒数第 k 个节点
bylijinnan
java
two cursors.
Make the first cursor go K steps first.
/*
* 第 13 题:题目:输入一个单向链表,输出该链表中倒数第 k 个节点
*/
public void displayKthItemsBackWard(ListNode head,int k){
ListNode p1=head,p2=head;
- Spring源码学习-JdbcTemplate queryForObject
bylijinnan
javaspring
JdbcTemplate中有两个可能会混淆的queryForObject方法:
1.
Object queryForObject(String sql, Object[] args, Class requiredType)
2.
Object queryForObject(String sql, Object[] args, RowMapper rowMapper)
第1个方法是只查
- [冰川时代]在冰川时代,我们需要什么样的技术?
comsci
技术
看美国那边的气候情况....我有个感觉...是不是要进入小冰期了?
那么在小冰期里面...我们的户外活动肯定会出现很多问题...在室内呆着的情况会非常多...怎么在室内呆着而不发闷...怎么用最低的电力保证室内的温度.....这都需要技术手段...
&nb
- js 获取浏览器型号
cuityang
js浏览器
根据浏览器获取iphone和apk的下载地址
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta charset="utf-8" content="text/html"/>
<meta name=
- C# socks5详解 转
dalan_123
socketC#
http://www.cnblogs.com/zhujiechang/archive/2008/10/21/1316308.html 这里主要讲的是用.NET实现基于Socket5下面的代理协议进行客户端的通讯,Socket4的实现是类似的,注意的事,这里不是讲用C#实现一个代理服务器,因为实现一个代理服务器需要实现很多协议,头大,而且现在市面上有很多现成的代理服务器用,性能又好,
- 运维 Centos问题汇总
dcj3sjt126com
云主机
一、sh 脚本不执行的原因
sh脚本不执行的原因 只有2个
1.权限不够
2.sh脚本里路径没写完整。
二、解决You have new mail in /var/spool/mail/root
修改/usr/share/logwatch/default.conf/logwatch.conf配置文件
MailTo =
MailFrom
三、查询连接数
- Yii防注入攻击笔记
dcj3sjt126com
sqlWEB安全yii
网站表单有注入漏洞须对所有用户输入的内容进行个过滤和检查,可以使用正则表达式或者直接输入字符判断,大部分是只允许输入字母和数字的,其它字符度不允许;对于内容复杂表单的内容,应该对html和script的符号进行转义替换:尤其是<,>,',"",&这几个符号 这里有个转义对照表:
http://blog.csdn.net/xinzhu1990/articl
- MongoDB简介[一]
eksliang
mongodbMongoDB简介
MongoDB简介
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2173288 1.1易于使用
MongoDB是一个面向文档的数据库,而不是关系型数据库。与关系型数据库相比,面向文档的数据库不再有行的概念,取而代之的是更为灵活的“文档”模型。
另外,不
- zookeeper windows 入门安装和测试
greemranqq
zookeeper安装分布式
一、序言
以下是我对zookeeper 的一些理解: zookeeper 作为一个服务注册信息存储的管理工具,好吧,这样说得很抽象,我们举个“栗子”。
栗子1号:
假设我是一家KTV的老板,我同时拥有5家KTV,我肯定得时刻监视
- Spring之使用事务缘由(2-注解实现)
ihuning
spring
Spring事务注解实现
1. 依赖包:
1.1 spring包:
spring-beans-4.0.0.RELEASE.jar
spring-context-4.0.0.
- iOS App Launch Option
啸笑天
option
iOS 程序启动时总会调用application:didFinishLaunchingWithOptions:,其中第二个参数launchOptions为NSDictionary类型的对象,里面存储有此程序启动的原因。
launchOptions中的可能键值见UIApplication Class Reference的Launch Options Keys节 。
1、若用户直接
- jdk与jre的区别(_)
macroli
javajvmjdk
简单的说JDK是面向开发人员使用的SDK,它提供了Java的开发环境和运行环境。SDK是Software Development Kit 一般指软件开发包,可以包括函数库、编译程序等。
JDK就是Java Development Kit JRE是Java Runtime Enviroment是指Java的运行环境,是面向Java程序的使用者,而不是开发者。 如果安装了JDK,会发同你
- Updates were rejected because the tip of your current branch is behind
qiaolevip
学习永无止境每天进步一点点众观千象git
$ git push joe prod-2295-1
To
[email protected]:joe.le/dr-frontend.git
! [rejected] prod-2295-1 -> prod-2295-1 (non-fast-forward)
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[email protected]
- [一起学Hive]之十四-Hive的元数据表结构详解
superlxw1234
hivehive元数据结构
关键字:Hive元数据、Hive元数据表结构
之前在 “[一起学Hive]之一–Hive概述,Hive是什么”中介绍过,Hive自己维护了一套元数据,用户通过HQL查询时候,Hive首先需要结合元数据,将HQL翻译成MapReduce去执行。
本文介绍一下Hive元数据中重要的一些表结构及用途,以Hive0.13为例。
文章最后面,会以一个示例来全面了解一下,
- Spring 3.2.14,4.1.7,4.2.RC2发布
wiselyman
Spring 3
Spring 3.2.14、4.1.7及4.2.RC2于6月30日发布。
其中Spring 3.2.1是一个维护版本(维护周期到2016-12-31截止),后续会继续根据需求和bug发布维护版本。此时,Spring官方强烈建议升级Spring框架至4.1.7 或者将要发布的4.2 。
其中Spring 4.1.7主要包含这些更新内容。