- Python训练 + Go优化 + C#部署:端到端AI模型的跨语言实践
威哥说编程
人工智能学习资料库pythongolangc#
在现代AI应用中,如何高效地训练、优化、并最终部署AI模型是一项复杂且具有挑战性的任务。在这一过程中,选择合适的编程语言和工具可以显著提高效率和系统的性能。Python作为AI领域的主流语言,具有丰富的深度学习框架(如PyTorch和TensorFlow),在模型训练方面处于领先地位。然而,针对计算密集型任务(如数据预处理、加密等),Go语言因其高效的并发处理和出色的性能,成为优化计算的理想选择。
- 【MoodVine】DeepSeek聊天持久化(2):Spring AI + Redis实现对话记忆管理
一只鱼吖
【西瓜和晚霞】MoodVinespringredisjava
在上一篇文章中,我们介绍了如何引入SpringAI,本文将深入探讨如何实现聊天记录的持久化存储。一、初始方案:内存存储的局限性在项目初期,我们使用简单的内存存储实现聊天记录管理:创建ChatController@RestController@RequestMapping("/chat")publicclassChatController{privatefinalOllamaChatModeloll
- cuda编程python接口_使用Python写CUDA程序的方法
weixin_39822184
cuda编程python接口
使用Python写CUDA程序有两种方式:*Numba*PyCUDAnumbapro现在已经不推荐使用了,功能被拆分并分别被集成到accelerate和Numba了。例子numbaNumba通过及时编译机制(JIT)优化Python代码,Numba可以针对本机的硬件环境进行优化,同时支持CPU和GPU的优化,并且可以和Numpy集成,使Python代码可以在GPU上运行,只需在函数上方加上相关的指
- Python成第四个支持CUDA的编程语言
Python成第四个支持CUDA的编程语言3月19日NVIDIA的GTC2013图形技术大会将开幕,在此之前会有很多宣传造势内容,其中最重大也是最主要的就是NVIDIA老总黄仁勋的开幕词了,其他合作伙伴也会发布各自的演讲。ContinuumAnalytics联合NVIDIA宣布将会引入新的PythonCUDA编译器——NumbaPro,Python也成为继C、C++以及Fortan之后的第四个支持
- 李航老师-统计学习
小三爷_df1b
三个准则1.作为入门选手,不要每章都看2.不要从零造轮子去实现算法,太浪费时间3.必须能手推公式章节目录##统计学习概论-统计学习的目的是对数据进行==预测与分析==-统计学习的前提是同类数据具有一定的统计规律性-统计学习的方法-监督学习(supervisedlearning)-非监督学习(unsupervisedlearning)-半监督学习(semi-supervisedlearning)-强
- 阿里通义千问Qwen3深夜升级:架构革新+性能碾压
俊哥V
AIAI新闻热点由AI辅助创作AI人工智能
(以下借助DeepSeek-R1&Grok3辅助整理)北京时间2025年7月22日凌晨,阿里云通义千问团队发布了Qwen3旗舰模型的最新更新——Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507-FP8。这一更新不仅在性能上实现了突破,还标志着开源大模型技术架构的重大进化。本报告基于官方发布信息、社区反馈以及相关分析,全面解读该更新的技术细节、性能表现、社区反应及未来展望。一、技术架构与战
- 从 0 到 1 搞定nvidia 独显推流:硬件视频编码环境安装完整学习笔记
lxmyzzs
图像算法之音视频编解码音视频学习笔记
笔记用于安装和配置一套完整的媒体处理工具链,包括NVIDIA编码头文件、带CUDA加速的FFmpeg以及ZLMediaKit流媒体服务框架,适用于需要进行视频编解码、流媒体推流/拉流等场景的开发与部署。标题核心组件及版本说明nv-codec-headers来源:Gitee仓库jario-jin/nv-codec-headers版本:n11.1.5.0(对应NVIDIAVideoCodecSDK接口
- 新年逼自己一把,学会使用DeepSeek R1:从「翻车」到「封神」实战
无数碎片寻妳
杂谈人工智能
DeepSeekR1的发布就像是一颗闪亮的星星,瞬间照亮了整个AI领域。它不仅颠覆了我们对传统指令模型的认知,更带来了全新的推理能力,让我们在日常工作、学习中都能高效利用AI。然而,要想完全发挥R1的潜力,你必须掌握一些使用技巧,避免那些让AI“翻车”的错误。接下来,我们将通过一些经典案例和实用技巧,帮助你从入门到精通,让DeepSeekR1成为你工作中的得力助手。1.DeepSeekR1模型的独
- AI周报:技术面试卷出新高度,Agent落地开启“工具觉醒”时代
哪小吒圈子
人工智能语言模型
一句话暴论:当面试官要求手搓FP16精度时,真正的考题是“你能否在硅基文明觉醒前跟上进化速度”。一、面试地狱难度实录(开发者生存指南)百度二面手搓FP16精度:考的不是浮点数,而是对硬件底层的敬畏(原文)腾讯夺命11连问:混元大模型面试暴露行业真相——懂原理已不够,得会调参、训推、修故障的“全栈炼丹师”(解析)NVIDIA四轮拷打实录:GPU厂面试竟考Attention优化!LightingAtt
- EP 设备间P2P 与 基于pcie switch 的p2p区别
zly8865372
p2p网络协议网络
在PCIe(PeripheralComponentInterconnectExpress)系统中,Endpoint(EP)设备之间的P2P通信和通过PCIeSwitch的P2P通信是两种不同的直接数据传输方式,它们在路径、性能、配置和适用场景上存在显著差异。以下是详细对比分析:1.基本概念(1)EP设备直接P2P定义:两个PCIeEndpoint(如GPU、NVMeSSD、网卡)不经过Switch
- 深度强化学习 | 图文详细推导深度确定性策略梯度DDPG算法
Mr.Winter`
机器人人工智能数据挖掘深度学习神经网络强化学习具身智能
目录0专栏介绍1演员-评论家架构1.1Critic网络优化1.2Actor网络优化2深度确定性策略梯度算法0专栏介绍本专栏以贝尔曼最优方程等数学原理为根基,结合PyTorch框架逐层拆解DRL的核心算法(如DQN、PPO、SAC)逻辑。针对机器人运动规划场景,深入探讨如何将DRL与路径规划、动态避障等任务结合,包含仿真环境搭建、状态空间设计、奖励函数工程化调优等技术细节,旨在帮助读者掌握深度强化学
- 【Python练习】031. 解释python中的深拷贝和浅拷贝
031.解释python中的深拷贝和浅拷贝031.解释python中的深拷贝和浅拷贝1.浅拷贝(ShallowCopy)浅拷贝的实现方式示例代码2.深拷贝(DeepCopy)深拷贝的实现方式示例代码区别总结适用场景注意事项浅拷贝的应用深拷贝的应用不同数据类型的拷贝行为自定义对象的拷贝控制性能与适用场景031.解释python中的深拷贝和浅拷贝在Python中,深拷贝(DeepCopy)和浅拷贝(S
- 基于国产手机 SoC 的多模态模型推理加速实战:GPU × NPU 协同优化全流程解析
观熵
智能终端Ai探索与创新实践人工智能androidNPUGPU
基于国产手机SoC的多模态模型推理加速实战:GPU×NPU协同优化全流程解析关键词多模态模型推理、NPU硬件加速、GPU并行计算、国产手机SoC、端侧部署优化、华为昇腾NPU、小米Surge芯片、高通AIEngine、异构计算加速、TFLiteNNAPI、ONNXRuntimeEP摘要随着国产智能手机SoC(如华为昇腾、vivoV系列、小米Surge、紫光展锐、联发科Dimensity)的异构计算
- 客服系统本地部署对接fastgpt 以及现有业务系统
adminwolf
个人开发
在日常的用户咨询中,许多用户会问我们的系统或浏览器插件能否直接接入Deepseek。其实,这种说法存在一定的不准确之处。正确的理解是,我们需要接入的是支持Deepseek的AI知识库平台,而非直接接入Deepseek本身,而且这些平台通常都支持多种大模型切换。下面,就为大家详细介绍相关的接入方式。我们网站:gofly.v1kf.com一、扣子智能体平台对于非技术人员来说,现在建议直接使用coze.
- 边缘计算与量子模型优化驱动医疗诊断新突破
内容概要在医疗人工智能领域,边缘计算与量子模型优化的协同演进正重构诊断系统的技术范式。通过将计算节点前置至医疗设备端,边缘架构有效解决了传统云端模型面临的实时性瓶颈,配合量子优化算法对复杂特征空间的快速寻优能力,使得CT、MRI等高维影像数据的解析效率提升显著。值得关注的是,框架选型直接影响着模型部署的可行性——TensorFlow在移动端推理优化方面的工具链完备性,与PyTorch动态图机制对迭
- 精通 triton 使用 MLIR 的源码逻辑 - 第001节:triton 的应用简介
项目使用到MLIR,通过了解triton对MLIR的使用,体会到MLIR在较大项目中的使用方式,汇总一下。1.Triton概述OpenAITriton是一个开源的编程语言和编译器,旨在简化GPU高性能计算(HPC)的开发,特别是针对深度学习、科学计算等需要高效并行计算的领域。既允许开发者编写高度优化的代码,又不必过度关注底层硬件细节。这样,通过简化高性能计算,可以加速新算法的实现和实验。传统GPU
- pytorch图像分类全流程(二)
前人栽树,后人乘凉
datawhalepytorchpytorch分类python
本次使用的是ImageNet1000类别信息,resnet18预训练模型。记录一些一坑和知识点。在传入图片或视频之前我们都会对其进行预处理,归纳下来为四个字母RCTN:缩放、裁剪、转Tensor、归一化,可以使用transforms.Compose()函数打包对应四个函数进行预处理,当然这里有个小坑,transforms.Compose()只接受pillow格式的图像,不能拿opencv传入图片。
- PyTorch图像分类系列——流程概览
VAMOT
PyTorch图像分类系列pytorch深度学习分类计算机视觉
一、加载数据1.使用torchvision.datasets的方法加载经典数据集在此网址查看支持哪些经典数据集:Datasets—Torchvision0.18documentation(pytorch.org)data_train=torchvision.datasets.CIFAR10(root="CIFAR10",train=True,transform=ToTensor(),target_
- vue2解决页面重排滚动条问题
啥都不是的小白菜
前端javascripthtml
项目场景:项目场景:vue2问题描述例如:在一个卡片页面底部添加一条数据后,滚动条自动跑到了页面顶部去了:原因分析:可能是添加数据后页面重排导致的解决方案:提示:通过deepseek给出了一个较为高效的方案且不会干扰用户的正常滚动行为exportdefault{data(){return{scrollPosition:0};},beforeUpdate(){this.scrollPosition=
- tensorflow sigmoid_cross_entropy_with_logits 函数解释及公式推导
CrazyWolf_081c
tensorflowsigmoid_cross_entropy_with_logits函数解释及公式推导tensorflow官方文档解释参考pytorch--BCELosspytorch--BCELoss解释参考定义在tensorflow/python/ops/nn_impl.py.功能:计算在给定logits和label之间的sigmoidcrossentropy。测量离散分类任务中的概率误差,
- ai绘画生成软件哪个好?几款好用的AI绘画软件分享!
呼酱小宝箱
随着人工智能技术的不断发展,越来越多的AI绘画生成软件被开发出来。这些软件利用深度学习技术,可以将普通照片或图像转化成具备艺术效果的画作。那么,ai绘画生成软件哪个好?首先,让我们来看一下几个常见的AI绘画生成软件,它们分别是:1、DeepDreamDeepDream是由Google开发的一款AI绘画生成软件。它通过卷积神经网络对输入的图片进行处理,从而生成出具有艺术风格的画作。DeepDream
- Pytorch图像二分类代码 AlexNet
望舒向晚
Pytorchpytorch深度学习机器学习
importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimimporttorch.utils.dataimporttorch.nn.functionalasFimporttorchvisionfromtorchvisionimporttransformsfromPILimportImagedefcheck_image(path):try:im=Ima
- 基于逻辑回归的图像二分类算法实现(Pytorch版)
哎呦哥哥、
图像分类pytorch逻辑回归分类
基于逻辑回归的图像二分类算法实现(Pytorch版)数据集模型代码数据集链接:FastFoodClassificationDataset我们只使用Burger和Pizza这两类。模型代码importtorchimporttorch.nnasnnfromtorchvision.models.utilsimportload_state_dict_from_urlmodel_urls={'resnet5
- DeepSeek部署指南:从入门到精通
wujj_whut
热门应用c++DeepSeek嵌入式实时数据库
DeepSeek部署指南:从入门到精通引言在人工智能和深度学习领域,模型的部署是一个至关重要的环节。DeepSeek作为一款强大的深度学习框架,其部署过程不仅关系到模型的性能表现,还直接影响到实际应用的效果。本文将详细介绍DeepSeek的部署流程,涵盖从环境配置到实际应用的各个方面,旨在帮助读者全面掌握DeepSeek的部署技巧。一、DeepSeek简介DeepSeek是一款开源的深度学习框架,
- uniapp使用uni-ui怎么修改默认的css样式比如多选框及样式覆盖小程序/安卓/ios兼容问题
禾苗种树
uni-appuicssscss
修改uni-ui多选框(uni-data-checkbox)的默认样式在uniapp中使用uni-ui的uni-data-checkbox组件时,可以通过以下几种方式修改其默认样式:方法一:使用深度选择器格式一:在页面的style部分使用深度选择器>>>或/deep/来穿透组件作用域:/*在普通CSS中*/>>>#rememberbox.uni-checkbox-input{border-colo
- 【Python 语法】Python 神经网络项目常用语法
一杯水果茶!
人生苦短我用Pythonpython
基础1.导入模块和包2.修改系统路径(sys.path.append)3.命令行参数解析(argparse模块)4.assert确保正确性5.main()脚本入口点6.辅助函数生成器函数`cycle(dl)`一、常用函数1.`.cuda()`/`.cpu()`和`torch.device`2.`torch.zeros`、`torch.randn`、`torch.arrange`、`torch.po
- 深度学习系列----->环境搭建(Ubuntu)
二师兄用飘柔
深度学习历程深度学习ubuntu人工智能pytorchpython
1、前言电脑基础系统硬件情况:系统:ubuntu18.04、显卡:GTX1050Ti;后续的环境搭建都在此基础上进行。此次学习选择Pytorch作为深度学习的框架,选择的原因主要由于PyTorch在研究领域特别受欢迎,较多的论文框架也是基于其开发。2、anaconda+python3安装测试在学习深度学习的过程中会涉及到使用不同版本python包的问题,而anaconda可以便捷获取包且对包能够进
- 深度学习-常用环境配置
瑶山
AIlinux人工智能windowsCUDAPyTorch
目录Miniconda安装安装NVIDIA显卡驱动安装CUDA和cnDNNCUDAcuDNNPyTorch安装手动下载测试Miniconda安装最新版Miniconda搭建Python环境_miniconda创建python虚拟环境-CSDN博客安装NVIDIA显卡驱动直接进NVIDIA官网:NVIDIAGeForce驱动程序-N卡驱动|NVIDIA在这里有GeForce驱动程序,立即下载,这是下
- 机器学习初学者理论初解
Mikhail_G
机器学习人工智能
大家好!为什么手机相册能自动识别人脸?为什么购物网站总能推荐你喜欢的商品?这些“智能”背后,都藏着一位隐形高手——机器学习(MachineLearning)。一、什么是机器学习?简单说,机器学习是教计算机从数据中自己找规律的技术。就像教孩子认猫:不是直接告诉他“猫有尖耳朵和胡须”,而是给他看100张猫狗照片,让他自己总结出猫的特征。传统程序vs机器学习传统程序:输入规则+数据→输出结果(例:按“温
- Deep in the heart 与《心迷宫》的互译
lingxuanqiquan
前几天,我在别人推荐下,看了一部电影《心迷宫》。整个片子看起来有点像一个小品,反转迭出,高潮迭起。故事采用大量的倒序、插叙,没有用心仔细看的人,或许会看的有点迷茫。按照惯例,此处有大量剧透,介意者误视之~在县城上班的宗耀是村长的儿子,他和老爸不和,因为老爸给他安排的道路不是他想要的。因为是村长的儿子,所以得帮老爸保留面子,但他挡不住内心的悸动——尽管老爸希望他找个城里姑娘恋爱结婚,但他还是和村里的
- mondb入手
木zi_鸣
mongodb
windows 启动mongodb 编写bat文件,
mongod --dbpath D:\software\MongoDBDATA
mongod --help 查询各种配置
配置在mongob
打开批处理,即可启动,27017原生端口,shell操作监控端口 扩展28017,web端操作端口
启动配置文件配置,
数据更灵活 
- 大型高并发高负载网站的系统架构
bijian1013
高并发负载均衡
扩展Web应用程序
一.概念
简单的来说,如果一个系统可扩展,那么你可以通过扩展来提供系统的性能。这代表着系统能够容纳更高的负载、更大的数据集,并且系统是可维护的。扩展和语言、某项具体的技术都是无关的。扩展可以分为两种:
1.
- DISPLAY变量和xhost(原创)
czmmiao
display
DISPLAY
在Linux/Unix类操作系统上, DISPLAY用来设置将图形显示到何处. 直接登陆图形界面或者登陆命令行界面后使用startx启动图形, DISPLAY环境变量将自动设置为:0:0, 此时可以打开终端, 输出图形程序的名称(比如xclock)来启动程序, 图形将显示在本地窗口上, 在终端上输入printenv查看当前环境变量, 输出结果中有如下内容:DISPLAY=:0.0
- 获取B/S客户端IP
周凡杨
java编程jspWeb浏览器
最近想写个B/S架构的聊天系统,因为以前做过C/S架构的QQ聊天系统,所以对于Socket通信编程只是一个巩固。对于C/S架构的聊天系统,由于存在客户端Java应用,所以直接在代码中获取客户端的IP,应用的方法为:
String ip = InetAddress.getLocalHost().getHostAddress();
然而对于WEB
- 浅谈类和对象
朱辉辉33
编程
类是对一类事物的总称,对象是描述一个物体的特征,类是对象的抽象。简单来说,类是抽象的,不占用内存,对象是具体的,
占用存储空间。
类是由属性和方法构成的,基本格式是public class 类名{
//定义属性
private/public 数据类型 属性名;
//定义方法
publ
- android activity与viewpager+fragment的生命周期问题
肆无忌惮_
viewpager
有一个Activity里面是ViewPager,ViewPager里面放了两个Fragment。
第一次进入这个Activity。开启了服务,并在onResume方法中绑定服务后,对Service进行了一定的初始化,其中调用了Fragment中的一个属性。
super.onResume();
bindService(intent, conn, BIND_AUTO_CREATE);
- base64Encode对图片进行编码
843977358
base64图片encoder
/**
* 对图片进行base64encoder编码
*
* @author mrZhang
* @param path
* @return
*/
public static String encodeImage(String path) {
BASE64Encoder encoder = null;
byte[] b = null;
I
- Request Header简介
aigo
servlet
当一个客户端(通常是浏览器)向Web服务器发送一个请求是,它要发送一个请求的命令行,一般是GET或POST命令,当发送POST命令时,它还必须向服务器发送一个叫“Content-Length”的请求头(Request Header) 用以指明请求数据的长度,除了Content-Length之外,它还可以向服务器发送其它一些Headers,如:
- HttpClient4.3 创建SSL协议的HttpClient对象
alleni123
httpclient爬虫ssl
public class HttpClientUtils
{
public static CloseableHttpClient createSSLClientDefault(CookieStore cookies){
SSLContext sslContext=null;
try
{
sslContext=new SSLContextBuilder().l
- java取反 -右移-左移-无符号右移的探讨
百合不是茶
位运算符 位移
取反:
在二进制中第一位,1表示符数,0表示正数
byte a = -1;
原码:10000001
反码:11111110
补码:11111111
//异或: 00000000
byte b = -2;
原码:10000010
反码:11111101
补码:11111110
//异或: 00000001
- java多线程join的作用与用法
bijian1013
java多线程
对于JAVA的join,JDK 是这样说的:join public final void join (long millis )throws InterruptedException Waits at most millis milliseconds for this thread to die. A timeout of 0 means t
- Java发送http请求(get 与post方法请求)
bijian1013
javaspring
PostRequest.java
package com.bijian.study;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;
import java.net.HttpURL
- 【Struts2二】struts.xml中package下的action配置项默认值
bit1129
struts.xml
在第一部份,定义了struts.xml文件,如下所示:
<!DOCTYPE struts PUBLIC
"-//Apache Software Foundation//DTD Struts Configuration 2.3//EN"
"http://struts.apache.org/dtds/struts
- 【Kafka十三】Kafka Simple Consumer
bit1129
simple
代码中关于Host和Port是割裂开的,这会导致单机环境下的伪分布式Kafka集群环境下,这个例子没法运行。
实际情况是需要将host和port绑定到一起,
package kafka.examples.lowlevel;
import kafka.api.FetchRequest;
import kafka.api.FetchRequestBuilder;
impo
- nodejs学习api
ronin47
nodejs api
NodeJS基础 什么是NodeJS
JS是脚本语言,脚本语言都需要一个解析器才能运行。对于写在HTML页面里的JS,浏览器充当了解析器的角色。而对于需要独立运行的JS,NodeJS就是一个解析器。
每一种解析器都是一个运行环境,不但允许JS定义各种数据结构,进行各种计算,还允许JS使用运行环境提供的内置对象和方法做一些事情。例如运行在浏览器中的JS的用途是操作DOM,浏览器就提供了docum
- java-64.寻找第N个丑数
bylijinnan
java
public class UglyNumber {
/**
* 64.查找第N个丑数
具体思路可参考 [url] http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/2541117420094245366965/[/url]
*
题目:我们把只包含因子
2、3和5的数称作丑数(Ugly Number)。例如6、8都是丑数,但14
- 二维数组(矩阵)对角线输出
bylijinnan
二维数组
/**
二维数组 对角线输出 两个方向
例如对于数组:
{ 1, 2, 3, 4 },
{ 5, 6, 7, 8 },
{ 9, 10, 11, 12 },
{ 13, 14, 15, 16 },
slash方向输出:
1
5 2
9 6 3
13 10 7 4
14 11 8
15 12
16
backslash输出:
4
3
- [JWFD开源工作流设计]工作流跳跃模式开发关键点(今日更新)
comsci
工作流
既然是做开源软件的,我们的宗旨就是给大家分享设计和代码,那么现在我就用很简单扼要的语言来透露这个跳跃模式的设计原理
大家如果用过JWFD的ARC-自动运行控制器,或者看过代码,应该知道在ARC算法模块中有一个函数叫做SAN(),这个函数就是ARC的核心控制器,要实现跳跃模式,在SAN函数中一定要对LN链表数据结构进行操作,首先写一段代码,把
- redis常见使用
cuityang
redis常见使用
redis 通常被认为是一个数据结构服务器,主要是因为其有着丰富的数据结构 strings、map、 list、sets、 sorted sets
引入jar包 jedis-2.1.0.jar (本文下方提供下载)
package redistest;
import redis.clients.jedis.Jedis;
public class Listtest
- 配置多个redis
dalan_123
redis
配置多个redis客户端
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans" xmlns:xsi=&quo
- attrib命令
dcj3sjt126com
attr
attrib指令用于修改文件的属性.文件的常见属性有:只读.存档.隐藏和系统.
只读属性是指文件只可以做读的操作.不能对文件进行写的操作.就是文件的写保护.
存档属性是用来标记文件改动的.即在上一次备份后文件有所改动.一些备份软件在备份的时候会只去备份带有存档属性的文件.
- Yii使用公共函数
dcj3sjt126com
yii
在网站项目中,没必要把公用的函数写成一个工具类,有时候面向过程其实更方便。 在入口文件index.php里添加 require_once('protected/function.php'); 即可对其引用,成为公用的函数集合。 function.php如下:
<?php /** * This is the shortcut to D
- linux 系统资源的查看(free、uname、uptime、netstat)
eksliang
netstatlinux unamelinux uptimelinux free
linux 系统资源的查看
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2167081
http://eksliang.iteye.com 一、free查看内存的使用情况
语法如下:
free [-b][-k][-m][-g] [-t]
参数含义
-b:直接输入free时,显示的单位是kb我们可以使用b(bytes),m
- JAVA的位操作符
greemranqq
位运算JAVA位移<<>>>
最近几种进制,加上各种位操作符,发现都比较模糊,不能完全掌握,这里就再熟悉熟悉。
1.按位操作符 :
按位操作符是用来操作基本数据类型中的单个bit,即二进制位,会对两个参数执行布尔代数运算,获得结果。
与(&)运算:
1&1 = 1, 1&0 = 0, 0&0 &
- Web前段学习网站
ihuning
Web
Web前段学习网站
菜鸟学习:http://www.w3cschool.cc/
JQuery中文网:http://www.jquerycn.cn/
内存溢出:http://outofmemory.cn/#csdn.blog
http://www.icoolxue.com/
http://www.jikexue
- 强强联合:FluxBB 作者加盟 Flarum
justjavac
r
原文:FluxBB Joins Forces With Flarum作者:Toby Zerner译文:强强联合:FluxBB 作者加盟 Flarum译者:justjavac
FluxBB 是一个快速、轻量级论坛软件,它的开发者是一名德国的 PHP 天才 Franz Liedke。FluxBB 的下一个版本(2.0)将被完全重写,并已经开发了一段时间。FluxBB 看起来非常有前途的,
- java统计在线人数(session存储信息的)
macroli
javaWeb
这篇日志是我写的第三次了 前两次都发布失败!郁闷极了!
由于在web开发中常常用到这一部分所以在此记录一下,呵呵,就到备忘录了!
我对于登录信息时使用session存储的,所以我这里是通过实现HttpSessionAttributeListener这个接口完成的。
1、实现接口类,在web.xml文件中配置监听类,从而可以使该类完成其工作。
public class Ses
- bootstrp carousel初体验 快速构建图片播放
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境bootstrap纵观千象
img{
border: 1px solid white;
box-shadow: 2px 2px 12px #333;
_width: expression(this.width > 600 ? "600px" : this.width + "px");
_height: expression(this.width &
- SparkSQL读取HBase数据,通过自定义外部数据源
superlxw1234
sparksparksqlsparksql读取hbasesparksql外部数据源
关键字:SparkSQL读取HBase、SparkSQL自定义外部数据源
前面文章介绍了SparSQL通过Hive操作HBase表。
SparkSQL从1.2开始支持自定义外部数据源(External DataSource),这样就可以通过API接口来实现自己的外部数据源。这里基于Spark1.4.0,简单介绍SparkSQL自定义外部数据源,访
- Spring Boot 1.3.0.M1发布
wiselyman
spring boot
Spring Boot 1.3.0.M1于6.12日发布,现在可以从Spring milestone repository下载。这个版本是基于Spring Framework 4.2.0.RC1,并在Spring Boot 1.2之上提供了大量的新特性improvements and new features。主要包含以下:
1.提供一个新的sprin