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数据分析能量站
机器学习人工智能
欢迎关v:数据分析能量站0论文小结一、研究背景与核心问题大语言模型(LLM)在处理复杂任务时面临两大瓶颈:知识局限性:纯LLM存在“知识幻觉”(编造事实)和“领域知识缺口”;推理浅度:传统检索增强生成(RAG)仅通过关键词匹配获取信息,无法处理多跳推理、语义歧义等复杂需求。核心主张:RAG与推理的深度整合(RAG+Reasoning)是突破上述瓶颈的关键,通过“检索提供实时知识,推理赋予逻辑能力”
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自动化机器学习(AutoML)是一种将自动化技术应用于机器学习模型开发流程的方法,旨在简化或去除需要专业知识的复杂步骤,让非专家用户也能轻松创建和部署机器学习模型**[^3^]。具体介绍如下:1.自动化的概念:自动化是指使设备在无人或少量人参与的情况下完成一系列任务的过程。这一概念随着电子计算机的发明和发展而不断进化,从最初的物理机械到后来的数字程序控制,再到现在的人工智能和机器学习,自动化已经渗
- 聚众识别漏检难题?陌讯多尺度检测实测提升 92%
一、开篇痛点:复杂场景下的聚众识别困境在安防监控、大型赛事等场景中,实时聚众识别是保障公共安全的核心技术。但传统视觉算法常面临三大难题:一是密集人群重叠导致小目标漏检率超30%,二是光照变化(如夜间逆光)引发误报率飙升,三是复杂背景干扰下实时性不足(FPS<15)。某景区监控项目曾反馈,开源模型在节假日人流高峰时,因漏检导致预警延迟达20秒,存在严重安全隐患。这些问题的根源在于传统算法的局限性:单
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在人类的历史中,每一次技术革命都重新洗牌了社会的力量结构:工业革命带来机器力量的爆发,信息时代成就了程序员的黄金时代。而如今,随着通用人工智能(AGI)和大模型技术的突飞猛进,我们正在步入一个**“人人皆有神功”的AI江湖时代**。当AI成为每个人的智能助手,编程是否还重要?程序员将何去何从?本文将以“武林江湖”的隐喻,探索AI时代的技术平权与社会重构。一、技术平权真的来了吗?过去,程序员之所以被
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温馨提示:本篇文章已同步至"AI专题精讲"CPO:对比偏好优化—突破大型语言模型在机器翻译中的性能边界摘要中等规模的大型语言模型(LLMs),如参数量为7B或13B的模型,在机器翻译(MT)任务中展现出良好性能。然而,它们仍未能达到最先进的传统编码器-解码器翻译模型,或是如GPT-4(OpenAI,2023)等更大规模LLM的表现。在本研究中,我们致力于弥合这一性能差距。我们首先评估了在机器翻译任
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大型语言模型的智能本质是什么基于海量数据的统计模式识别与生成系统,数据驱动的语言模拟系统,其价值在于高效处理文本任务(如写作、翻译、代码生成),而非真正的理解与创造大型语言模型(如GPT-4、Claude等)的智能本质可概括为基于海量数据的统计模式识别与生成系统,其核心能力源于对语言规律的深度学习,但缺乏真正的理解与意识。以下从本质特征、技术机制、典型案例及争议点展开分析:一、智能本质的核心特征统
- 渣土车识别漏检率高?陌讯算法实测降 90%
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目标跟踪人工智能计算机视觉目标检测算法智慧城市
在城市建筑垃圾运输管理中,渣土车的合规性监测一直是行业痛点。传统视觉算法在复杂工况下常常出现误判——阴雨天车牌识别模糊、夜间车灯眩光导致车型误分类、不同品牌渣土车混检时准确率骤降。某市政管理局的统计显示,采用传统方案时,日均漏检率高达23%,由此引发的违规倾倒投诉占比超60%。技术解析:从单模态到多特征融合的突破传统渣土车识别多依赖单一目标检测模型(如FasterR-CNN),其核心缺陷在于:特征
- 复杂场景检测失效?陌讯多模态算法在千万级监控网的落地实战
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开篇痛点:安防监控的检测困境"明明人就在画面里,系统却毫无反应!"——这是某智慧园区安防负责人的吐槽。传统目标检测模型在安防监控场景面临三大死穴:漏报:夜间、遮挡场景下召回率骤降(实测ResNet50漏报率>40%)误报:树叶晃动、光影变化引发的误报占比超35%延迟:1080P视频流检测延迟普遍>100ms,难以满足实时响应需求技术解析:陌讯算法的三阶优化架构陌讯视觉算法采用多模态特征金字塔(MM
- 复杂场景检测老翻车?陌讯算法实测提升 40%
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在工业质检、安防监控等计算机视觉落地场景中,工程师常面临棘手问题:传统算法在光照突变、目标遮挡等复杂环境下,漏检率高达20%以上,泛化能力不足成为项目落地的最大阻碍。而陌讯AI视觉算法通过架构创新,正在重新定义复杂场景下的检测精度标准。技术解析:从单模态到多模态的跨越传统目标检测模型多依赖单一RGB图像输入,在特征提取阶段容易受环境干扰。以经典的FasterR-CNN为例,其区域提议网络(RPN)
- 深度学习超参数优化(HPO)终极指南:从入门到前沿
摘要:在深度学习的实践中,模型性能的好坏不仅取决于算法和数据,更在一半程度上取决于超参数的精妙设置。本文是一篇关于超参数优化(HyperparameterOptimization,HPO)的综合性指南,旨在带领读者从最基础的概念出发,系统性地梳理从经典到前沿的各类优化方法,并最终落地于实用策略和现代工具。无论您是初学者还是资深从业者,都能从中获得宝贵的见解。第一部分:夯实基础——HPO的核心概念1
- 基于R语言的极值统计学及其在相关领域中的实践技术应用
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受到气候变化、温室效应以及人类活动等因素的影响,自然界中极端高温、极端环境污染、大洪水和大暴雨等现象的发生日益频繁;在人类社会中,股市崩溃、金融危机等极端情况也时有发生;今年的新冠疫情就是非常典型的极端现象。研究此类极端现象需要新的统计学方法,该类统计学的理论和方法都与传统的基于高斯分布的统计学模型有极大的不同。极值统计学就是专门研究自然界和人类社会中很少发生,然而发生之后有着巨大影响的极端现象的
- 工业大模型应用报告:新机遇、挑战与未来展望
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大模型在工业智能化发展中的新机遇、挑战与展望。以下是报告的核心内容概述:大模型为工业智能化发展带来新机遇大模型开启人工智能应用新时代,推动技术创新和应用。大模型有望成为驱动工业智能化的引擎,提高研发效率、拓展生产制造智能化应用边界、提升经营管理水平。大模型应用落地需要深度适配工业场景,解决行业知识和企业特定环境的理解问题。大模型和小模型在工业领域将长期并存小模型应用呈现倒U型分布,主要集中在生产制
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在遥感技术与人工智能深度融合的2025年,AI大模型正重塑长时序植被遥感数据分析范式。从Landsat/Sentinel卫星数据的智能化去云处理,到MODIS植被产品的AI辅助质量控制,以ChatGPT、DeepSeeK为代表的大模型技术已成为提升遥感数据处理效率与精度的核心工具——尤其在长时序植被动态监测、物候期精准提取、时空变异归因分析及生态环境质量评估等领域,展现出传统方法难以企及的技术优势
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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
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- 深度对比:innerHTML vs 虚拟DOM——原理、性能与应用全解析
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引言在现代Web开发中,高效操作DOM(文档对象模型)是构建高性能应用的关键。传统方法如innerHTML和新兴的虚拟DOM(VirtualDOM)技术代表了两种截然不同的DOM更新策略。innerHTML作为浏览器原生API,直接操纵HTML字符串;虚拟DOM则是通过JavaScript对象树进行优化更新,广泛应用于React、Vue等框架。本文深入对比两者的核心原理、技术细节、应用场景及优劣,
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GeoffreyHinton对Al研究人才选拔的直觉,未来影响及技术展望的深入见解!文章目录一.整个访谈内容1.1.起点:理解大脑的工作方式以及隐藏层命名的由来1.2.谈Ilya:他有很好的直觉1.3.预测下一个词也需要推理1.4.模型能从语言中学到很多,但从多模态中学习会更容易1.5.关于认知的三种观点1.6.黄仁勋送了我一块GPU1.7.数字系统有人类无法比拟的优势1.8.需要得到重视的快速权
- 源力觉醒!百度文心4.5对比Qwen3:开源大模型双雄终极评测
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计算机学科论文创新点人工智能深度学习迁移学习经验分享
>2024年大模型战场硝烟再起,百度携文心4.5强势入局开源领域,与阿里通义千问Qwen3上演"双雄争霸"。这场技术对决将如何重塑AI开发格局?本文将带您深入技术腹地,揭秘两大模型的真实战力!###一、战局全景:开源大模型进入"双巨头时代"####最新技术格局(2024年7月)|**维度**|**文心4.5**|**Qwen3**||----------------|---------------
- AI大模型开发工程师之路:从零到一的进阶指南
当前最热门的技术无疑是AI大模型。虽然它的应用前景广阔,但真正精通大模型技术的人还不多。然而,市场对大模型的需求却在不断增长,吸引了不少开发者想要转行进入这个领域。然而,面对新技术,许多人心中充满疑虑,担心自己无法掌握。笔者也是充满疑虑,然后直到我看到这本书籍,感觉受益匪浅,给与了很多指导和引路,先分享给大家,也希望可以帮助更多的小伙伴。一起开启大模型之路。加油加油加油!!!目录1.大模型开发知识
- ColQwen-Omni:RAG全模态检索来了,支持【文本|图像|视频|音频】四种模态!
致Great
音视频
还记得ColPali、ColQwen和DSE吗?这些模型开创了视觉文档检索的新范式:无需费力地从文档中提取文本进行处理,只需将文档页面视为一系列图像(屏幕截图),然后训练视觉语言模型(VLM)直接将其内容表示为向量。ColPali的实践表明,这种策略通常比其他替代方法更快、更简单,并且能带来更好的检索性能。自发布一年以来,ColPali和ColQwen系列模型已被下载数百万次,被誉为“2024年顶
- C++-linux 7.文件IO(二)文件描述符、阻塞与非阻塞
HHRL-yx
C++-linux系统编程linuxc++服务器
文件IO进阶:文件描述符、阻塞与非阻塞在前文我们介绍了文件IO的核心系统调用,本章将深入探讨Linux文件IO的底层机制,包括文件描述符的本质、阻塞与非阻塞IO模型、文件偏移量控制(lseek)以及系统调用中的参数传递规则,帮助你构建更完整的系统编程知识体系。一、文件描述符:进程与文件的桥梁在Linux系统中,当我们打开或创建一个文件(或套接字)时,操作系统会提供一个文件描述符(FileDescr
- Java使用Langchai4j接入AI大模型的简单使用(四)--整合Springboot
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一、在Maven中引入依赖核心配置如下,这里使用的是Springboog3,jdk17,注意版本,如果启动不起来很有可能是版本冲突:17UTF-8UTF-83.4.31.0.0-beta1dev.langchain4jlangchain4j-community-dashscope-spring-boot-starterorg.springframework.bootspring-boot-star
- 互联网大厂Java求职面试:基于Spring AI与云原生架构的RAG系统设计与实现
在未来等你
Java场景面试宝典JavaSpringAiRAG系统云原生
互联网大厂Java求职面试:基于SpringAI与云原生架构的RAG系统设计与实现场景背景郑薪苦,一位自称“代码界的段子手”的程序员,正在参加某互联网大厂的技术总监面试。面试官是技术总监李总,拥有丰富的架构设计经验,尤其擅长AI与大模型技术、云原生架构等领域。今天的面试主题围绕企业知识库与AI大模型的深度融合架构展开,重点探讨如何设计一个高性能、可扩展的RAG(Retrieval-Augmente
- 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
- 如何增强LLM(大语言模型)的“置信度”和“自信心” :LLM的“自信”不是“什么都能答”,而是“该答的答得准,不该答的敢说不”。
ZhangJiQun&MXP
教学2021AIpython2024大模型以及算力语言模型人工智能自然语言处理深度学习transformer机器学习
如何增强LLM(大语言模型)的“置信度”和“自信心”Pleaseprovideafirmanswer,andforthosewhodon’tknow,pleasereply‘unknown’LLM(大语言模型)的“置信度”(对输出内容的准确性判断)和“自信心”(稳定输出可靠信息的能力),核心逻辑与传统模型相通——让模型在“已知且可靠的知识范围内输出”,同时避免“强行回答陌生问题”。但LLM因生成式
- Redis 深度解析:从核心原理到生产实践
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Redis深度解析:从核心原理到生产实践一、Redis核心定位与数据结构1.核心能力矩阵深度解析Redis作为高性能内存数据库,核心能力覆盖缓存、数据存储、消息中间件等场景,其设计哲学围绕速度优先、内存高效、功能丰富展开:内存存储特性纯内存操作:基于内存寻址的O(1)复杂度数据操作,单节点QPS可达10万+持久化方案:RDB(快照)与AOF(日志)双模式,支持数据持久化与故障恢复单线程模型:基于事
- 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
- IntelliJ IDEA 使用技巧与插件推荐:提升开发效率的终极指南
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idejetbrainJAVA编程工具
在现代软件开发中,IntelliJIDEA作为一款功能强大的集成开发环境(IDE),深受开发者的喜爱。它不仅支持多种编程语言和框架,还提供了丰富的功能和插件,帮助开发者提高工作效率和代码质量。本文将深入探讨IntelliJIDEA的使用技巧和插件推荐,助您充分利用这款优秀的开发工具。目录IntelliJIDEA简介高效使用IntelliJIDEA的技巧快捷键大全代码导航与搜索高级重构实时错误检查与
- jsonp 常用util方法
hw1287789687
jsonpjsonp常用方法jsonp callback
jsonp 常用java方法
(1)以jsonp的形式返回:函数名(json字符串)
/***
* 用于jsonp调用
* @param map : 用于构造json数据
* @param callback : 回调的javascript方法名
* @param filters : <code>SimpleBeanPropertyFilter theFilt
- 多线程场景
alafqq
多线程
0
能不能简单描述一下你在java web开发中需要用到多线程编程的场景?0
对多线程有些了解,但是不太清楚具体的应用场景,能简单说一下你遇到的多线程编程的场景吗?
Java多线程
2012年11月23日 15:41 Young9007 Young9007
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最典型的如:
1、
- Maven学习——修改Maven的本地仓库路径
Kai_Ge
maven
安装Maven后我们会在用户目录下发现.m2 文件夹。默认情况下,该文件夹下放置了Maven本地仓库.m2/repository。所有的Maven构件(artifact)都被存储到该仓库中,以方便重用。但是windows用户的操作系统都安装在C盘,把Maven仓库放到C盘是很危险的,为此我们需要修改Maven的本地仓库路径。
- placeholder的浏览器兼容
120153216
placeholder
【前言】
自从html5引入placeholder后,问题就来了,
不支持html5的浏览器也先有这样的效果,
各种兼容,之前考虑,今天测试人员逮住不放,
想了个解决办法,看样子还行,记录一下。
【原理】
不使用placeholder,而是模拟placeholder的效果,
大概就是用focus和focusout效果。
【代码】
<scrip
- debian_用iso文件创建本地apt源
2002wmj
Debian
1.将N个debian-506-amd64-DVD-N.iso存放于本地或其他媒介内,本例是放在本机/iso/目录下
2.创建N个挂载点目录
如下:
debian:~#mkdir –r /media/dvd1
debian:~#mkdir –r /media/dvd2
debian:~#mkdir –r /media/dvd3
….
debian:~#mkdir –r /media
- SQLSERVER耗时最长的SQL
357029540
SQL Server
对于DBA来说,经常要知道存储过程的某些信息:
1. 执行了多少次
2. 执行的执行计划如何
3. 执行的平均读写如何
4. 执行平均需要多少时间
列名 &
- com/genuitec/eclipse/j2eedt/core/J2EEProjectUtil
7454103
eclipse
今天eclipse突然报了com/genuitec/eclipse/j2eedt/core/J2EEProjectUtil 错误,并且工程文件打不开了,在网上找了一下资料,然后按照方法操作了一遍,好了,解决方法如下:
错误提示信息:
An error has occurred.See error log for more details.
Reason:
com/genuitec/
- 用正则删除文本中的html标签
adminjun
javahtml正则表达式去掉html标签
使用文本编辑器录入文章存入数据中的文本是HTML标签格式,由于业务需要对HTML标签进行去除只保留纯净的文本内容,于是乎Java实现自动过滤。
如下:
public static String Html2Text(String inputString) {
String htmlStr = inputString; // 含html标签的字符串
String textSt
- 嵌入式系统设计中常用总线和接口
aijuans
linux 基础
嵌入式系统设计中常用总线和接口
任何一个微处理器都要与一定数量的部件和外围设备连接,但如果将各部件和每一种外围设备都分别用一组线路与CPU直接连接,那么连线
- Java函数调用方式——按值传递
ayaoxinchao
java按值传递对象基础数据类型
Java使用按值传递的函数调用方式,这往往使我感到迷惑。因为在基础数据类型和对象的传递上,我就会纠结于到底是按值传递,还是按引用传递。其实经过学习,Java在任何地方,都一直发挥着按值传递的本色。
首先,让我们看一看基础数据类型是如何按值传递的。
public static void main(String[] args) {
int a = 2;
- ios音量线性下降
bewithme
ios音量
直接上代码吧
//second 几秒内下降为0
- (void)reduceVolume:(int)second {
KGVoicePlayer *player = [KGVoicePlayer defaultPlayer];
if (!_flag) {
_tempVolume = player.volume;
- 与其怨它不如爱它
bijian1013
选择理想职业规划
抱怨工作是年轻人的常态,但爱工作才是积极的心态,与其怨它不如爱它。
一般来说,在公司干了一两年后,不少年轻人容易产生怨言,除了具体的埋怨公司“扭门”,埋怨上司无能以外,也有许多人是因为根本不爱自已的那份工作,工作完全成了谋生的手段,跟自已的性格、专业、爱好都相差甚远。
- 一边时间不够用一边浪费时间
bingyingao
工作时间浪费
一方面感觉时间严重不够用,另一方面又在不停的浪费时间。
每一个周末,晚上熬夜看电影到凌晨一点,早上起不来一直睡到10点钟,10点钟起床,吃饭后玩手机到下午一点。
精神还是很差,下午像一直野鬼在城市里晃荡。
为何不尝试晚上10点钟就睡,早上7点就起,时间完全是一样的,把看电影的时间换到早上,精神好,气色好,一天好状态。
控制让自己周末早睡早起,你就成功了一半。
有多少个工作
- 【Scala八】Scala核心二:隐式转换
bit1129
scala
Implicits work like this: if you call a method on a Scala object, and the Scala compiler does not see a definition for that method in the class definition for that object, the compiler will try to con
- sudoku slover in Haskell (2)
bookjovi
haskellsudoku
继续精简haskell版的sudoku程序,稍微改了一下,这次用了8行,同时性能也提高了很多,对每个空格的所有解不是通过尝试算出来的,而是直接得出。
board = [0,3,4,1,7,0,5,0,0,
0,6,0,0,0,8,3,0,1,
7,0,0,3,0,0,0,0,6,
5,0,0,6,4,0,8,0,7,
- Java-Collections Framework学习与总结-HashSet和LinkedHashSet
BrokenDreams
linkedhashset
本篇总结一下两个常用的集合类HashSet和LinkedHashSet。
它们都实现了相同接口java.util.Set。Set表示一种元素无序且不可重复的集合;之前总结过的java.util.List表示一种元素可重复且有序
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-备忘录模式-Memento
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
/*
* 备忘录模式的功能是,在不破坏封装性的前提下,捕获一个对象的内部状态,并在对象之外保存这个状态,为以后的状态恢复作“备忘”
- 《RAW格式照片处理专业技法》笔记
cherishLC
PS
注意,这不是教程!仅记录楼主之前不太了解的
一、色彩(空间)管理
作者建议采用ProRGB(色域最广),但camera raw中设为ProRGB,而PS中则在ProRGB的基础上,将gamma值设为了1.8(更符合人眼)
注意:bridge、camera raw怎么设置显示、输出的颜色都是正确的(会读取文件内的颜色配置文件),但用PS输出jpg文件时,必须先用Edit->conv
- 使用 Git 下载 Spring 源码 编译 for Eclipse
crabdave
eclipse
使用 Git 下载 Spring 源码 编译 for Eclipse
1、安装gradle,下载 http://www.gradle.org/downloads
配置环境变量GRADLE_HOME,配置PATH %GRADLE_HOME%/bin,cmd,gradle -v
2、spring4 用jdk8 下载 https://jdk8.java.
- mysql连接拒绝问题
daizj
mysql登录权限
mysql中在其它机器连接mysql服务器时报错问题汇总
一、[running]
[email protected]:~$mysql -uroot -h 192.168.9.108 -p //带-p参数,在下一步进行密码输入
Enter password: //无字符串输入
ERROR 1045 (28000): Access
- Google Chrome 为何打压 H.264
dsjt
applehtml5chromeGoogle
Google 今天在 Chromium 官方博客宣布由于 H.264 编解码器并非开放标准,Chrome 将在几个月后正式停止对 H.264 视频解码的支持,全面采用开放的 WebM 和 Theora 格式。
Google 在博客上表示,自从 WebM 视频编解码器推出以后,在性能、厂商支持以及独立性方面已经取得了很大的进步,为了与 Chromium 现有支持的編解码器保持一致,Chrome
- yii 获取控制器名 和方法名
dcj3sjt126com
yiiframework
1. 获取控制器名
在控制器中获取控制器名: $name = $this->getId();
在视图中获取控制器名: $name = Yii::app()->controller->id;
2. 获取动作名
在控制器beforeAction()回调函数中获取动作名: $name =
- Android知识总结(二)
come_for_dream
android
明天要考试了,速速总结如下
1、Activity的启动模式
standard:每次调用Activity的时候都创建一个(可以有多个相同的实例,也允许多个相同Activity叠加。)
singleTop:可以有多个实例,但是不允许多个相同Activity叠加。即,如果Ac
- 高洛峰收徒第二期:寻找未来的“技术大牛” ——折腾一年,奖励20万元
gcq511120594
工作项目管理
高洛峰,兄弟连IT教育合伙人、猿代码创始人、PHP培训第一人、《细说PHP》作者、软件开发工程师、《IT峰播》主创人、PHP讲师的鼻祖!
首期现在的进程刚刚过半,徒弟们真的很棒,人品都没的说,团结互助,学习刻苦,工作认真积极,灵活上进。我几乎会把他们全部留下来,现在已有一多半安排了实际的工作,并取得了很好的成绩。等他们出徒之日,凭他们的能力一定能够拿到高薪,而且我还承诺过一个徒弟,当他拿到大学毕
- linux expect
heipark
expect
1. 创建、编辑文件go.sh
#!/usr/bin/expect
spawn sudo su admin
expect "*password*" { send "13456\r\n" }
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2. 设置权限
chmod u+x go.sh 3.
- Spring4.1新特性——静态资源处理增强
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spring 4.1
目录
Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
Spring4.1新特性——Spring MVC增强
Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- idea ubuntuxia 乱码
liyonghui160com
1.首先需要在windows字体目录下或者其它地方找到simsun.ttf 这个 字体文件。
2.在ubuntu 下可以执行下面操作安装该字体:
sudo mkdir /usr/share/fonts/truetype/simsun
sudo cp simsun.ttf /usr/share/fonts/truetype/simsun
fc-cache -f -v
- 改良程序的11技巧
pda158
技巧
有很多理由都能说明为什么我们应该写出清晰、可读性好的程序。最重要的一点,程序你只写一次,但以后会无数次的阅读。当你第二天回头来看你的代码 时,你就要开始阅读它了。当你把代码拿给其他人看时,他必须阅读你的代码。因此,在编写时多花一点时间,你会在阅读它时节省大量的时间。
让我们看一些基本的编程技巧:
尽量保持方法简短
永远永远不要把同一个变量用于多个不同的
- 300个涵盖IT各方面的免费资源(下)——工作与学习篇
shoothao
创业免费资源学习课程远程工作
工作与生产效率:
A. 背景声音
Noisli:背景噪音与颜色生成器。
Noizio:环境声均衡器。
Defonic:世界上任何的声响都可混合成美丽的旋律。
Designers.mx:设计者为设计者所准备的播放列表。
Coffitivity:这里的声音就像咖啡馆里放的一样。
B. 避免注意力分散
Self Co
- 深入浅出RPC
uule
rpc
深入浅出RPC-浅出篇
深入浅出RPC-深入篇
RPC
Remote Procedure Call Protocol
远程过程调用协议
它是一种通过网络从远程计算机程序上请求服务,而不需要了解底层网络技术的协议。RPC协议假定某些传输协议的存在,如TCP或UDP,为通信程序之间携带信息数据。在OSI网络通信模型中,RPC跨越了传输层和应用层。RPC使得开发