- 交叉熵损失函数（Cross-Entropy Loss）
我叫罗泽南
深度学习人工智能
原理交叉熵损失函数是深度学习中分类问题常用的损失函数，特别适用于多分类问题。它通过度量预测分布与真实分布之间的差异，来衡量模型输出的准确性。交叉熵的数学公式交叉熵的定义如下：CrossEntroyLoss=−∑i=1Nyi⋅log(y^i)\begin{equation}CrossEntroyLoss=-\sum_{i=1}^{N}y_i\cdotlog(\hat{y}_i)\end{equati
- AI大模型引领医疗变革：十大创新应用场景塑造智慧医疗新时代
和老莫一起学AI
人工智能自动化数据库学习语言模型大模型
前言在人工智能技术的迅猛发展中，AI大模型以其无与伦比的数据处理能力和深度学习能力，正逐步成为医疗健康领域变革的引领者。本文旨在深入探讨AI大模型在医疗领域的十大创新应用场景，展示其如何显著提升医疗服务效率、赋能临床决策，并推动整个行业向智能化转型。一、智能化诊疗：精准辅助，提升诊断效率AI大模型凭借对海量医疗数据的深度分析，能够协助医生进行更为精准的诊断。例如，百度灵医大模型凭借强大的数据处理能
- 技术文档的精髓：规划布局、语言表达与更新维护
重庆钢铁侠
经验分享
本文将从技术文档的规划布局、语言表达以及更新与维护三个方面入手，探讨如何打造一份出色的技术文档，确保信息的系统性、连贯性以及时效性。一：技术文档的规划布局1.1确定文档的整体架构技术文档的规划布局是确保信息呈现系统性和连贯性的关键。首先，需要确定文档的整体架构，这包括章节设置和逻辑顺序。一个好的架构应该能够清晰地指导读者从入门到精通。章节设置：根据文档的目的和受众，合理设置章节。例如，对于深度学习
- 基于深度学习的推荐系统构建：Movielens 数据集
fresh的转码之路
深度学习人工智能机器学习推荐算法
基于深度学习的推荐系统构建：Movielens数据集依赖环境代码语言：python3.11.5开发平台：pycharmtensorflow版本：2.18.0MovieLen1M数据及简介MovieLens1M数据集包含包含6000个用户在近4000部电影上的100万条评分，也包括电影元数据信息和用户属性信息。下载地址为：http://files.grouplens.org/datasets/mov
- 海外抖音技术深度解析：算法、AI与全球化的挑战
神探阿航
计算机产业科普与思考算法人工智能机器学习数据挖掘深度学习
引言2025年1月19日，在美国宣布暂停服务，这一事件引发了全球用户的广泛关注。作为全球最受欢迎的短视频平台之一，其成功离不开其强大的技术支撑，尤其是其个性化推荐算法和AI驱动的创作工具。然而，随着全球市场环境的变化，它面临的技术与运营挑战也日益凸显。本文将深入分析其技术核心、全球化运营中的挑战及其未来发展方向。核心：个性化推荐引擎其算法是其成功的关键，其核心在于个性化推荐引擎。该引擎采用深度学习
- YOLOv8与Transformer：探索目标检测的新架构
AI架构设计之禅
AI大模型应用入门实战与进阶大数据AI人工智能计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
YOLOv8与Transformer：探索目标检测的新架构关键词：目标检测，深度学习，YOLOv8，Transformer，计算机视觉，卷积神经网络摘要：目标检测是计算机视觉领域的一项重要任务，其目标是从图像或视频中识别和定位特定对象。近年来，YOLO（YouOnlyLookOnce）系列算法以其高精度和高速度成为目标检测领域的佼佼者。最新版本的YOLOv8引入了Transformer架构，进一步
- 图像生成大模型：Imagen 详解
转角再相遇
imagenpython深度学习计算机视觉
近年来，图像生成技术取得了显著进展，推动了计算机视觉和生成对抗网络（GAN）等领域的发展。Imagen是一个新兴的图像生成大模型，其在生成高质量、逼真图像方面表现出色。本文将详细讲解Imagen的基本原理、架构、训练流程及应用场景。1.Imagen的基本原理1.1什么是Imagen？Imagen是一种基于深度学习的图像生成模型，结合了自注意力机制（Self-attentionMechanism）和
- 【MySQL】Mysql数据库导入导出sql文件、备份数据库、迁移数据库
程序员洲洲
数据库数据库mysql导入导出sqlsql文件备份迁移
本文摘要：本文提出了xxx的实用开发小技巧。作者介绍：我是程序员洲洲，一个热爱写作的非著名程序员。CSDN全栈优质领域创作者、华为云博客社区云享专家、阿里云博客社区专家博主。同时欢迎大家关注其他专栏，我将分享Web前后端开发、人工智能、机器学习、深度学习从0到1系列文章。同时洲洲已经建立了程序员技术交流群，如果您感兴趣，可以私信我加入我的社群，也可以直接vx联系（文末有名片）v：bdizztt随时
- 实战千问2大模型第五天——VLLM 运行 Qwen2-VL-7B（多模态）
学术菜鸟小晨
千问多模型qwen2vl
一、简介VLLM是一种高效的深度学习推理库，通过PagedAttention算法有效管理大语言模型的注意力内存，其特点包括24倍的吞吐提升和3.5倍的TGI性能，无需修改模型结构，专门设计用于加速大规模语言模型（LLM）的推理过程。它通过优化显存管理、支持大模型的批处理推理以及减少不必要的内存占用，来提高多GPU环境下的推理速度和效率。VLLM的核心特点包括：显存高效性：VLLM能够动态管理显存，
- qwenvl 代码中的attention pool 注意力池如何理解，attention pool注意力池是什么？
OpenSani
AI大模型计算机视觉语言模型qwenvlLLM
qwenvl中的attentionpool如何理解，其实这就是一个概念的问题看qwenvl的huggingface的代码的时候，发现代码里有一个Resampler以及attn_pool，这和之前理解的连接池线程池表示资源复用的意思不太一样，查了一下：注意这里的pool和线程池连接池里面的pool不一样:深度学习中的池化：池化在深度学习中主要指通过滑动窗口对特征图进行下采样，提取最重要的特征，减少计
- 计算机视觉与深度学习：使用深度学习训练基于视觉的车辆检测器（MATLAB源码-Faster R-CNN）
ZhShy23
javascript深度学习
在人工智能领域，计算机视觉是一个重要且充满活力的研究方向。它使计算机能够理解和分析图像和视频数据，从而做出有意义的决策。其中，目标检测是计算机视觉中的一项关键技术，它旨在识别并定位图像中的多个目标对象。车辆检测作为目标检测的一个重要应用，在自动驾驶、智能交通系统等领域有着广泛的应用前景。本文将介绍如何使用MATLAB和深度学习技术，特别是FasterR-CNN模型，来训练一个车辆检测器。文章目录一
- GAN在图像增强中的应用实战指南
码字仙子
本文还有配套的精品资源，点击获取简介：图像增强技术通过算法改善图像质量，GAN作为一种生成对抗网络，在此领域具有重要应用。通过生成器和判别器的对抗性训练，GAN可以生成逼真图像、修复低质量图像、扩增数据集并进行风格迁移。本项目将介绍如何使用Python及其相关库实现GAN图像增强，包括模型的构建、训练和评估。通过项目案例学习，你可以掌握GAN在图像增强中的实际应用，提高图像处理和深度学习的技能。1
- 【Python】已解决：WARNING: pip is configured with locations that require TLS/SSL, however the ssl module i
屿小夏
pythonpipssl
个人简介：某不知名博主，致力于全栈领域的优质博客分享|用最优质的内容带来最舒适的阅读体验！文末获取免费IT学习资料！文末获取更多信息精彩专栏推荐订阅收藏专栏系列直达链接相关介绍书籍分享点我跳转书籍作为获取知识的重要途径，对于IT从业者来说更是不可或缺的资源。不定期更新IT图书，并在评论区抽取随机粉丝，书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新，涵盖机器学习、深度学习、自然
- 深度学习模型推理速度/吞吐量计算(附代码）
Scabbards_
1500深度学习笔记深度学习人工智能
参考博文：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI4MDYzNzg4Mw==&mid=2247546551&idx=2&sn=f198b6365e11f0a18832ff1203302632&chksm=ebb70e63dcc0877569d1838b2391744be628bf6cbb6e203a49f855e0769ecbbbf5a9929fe2db&scene
- PyTorch使用教程- Tensor包
Loving_enjoy
论文pytorch人工智能
###PyTorch使用教程-Tensor包PyTorch是一个流行的深度学习框架，它提供了一个易于使用的API来创建和操作张量（Tensors）。张量是一个多维数组，类似于NumPy中的ndarray，但它是基于GPU的，支持自动求导。本文将详细介绍PyTorch中的Tensor包，包括张量的创建、运算、形状变换、索引与切片、以及重要的张量处理方式。####一、张量的创建在PyTorch中，可以
- ChatGPT详解
Loving_enjoy
实用技巧人工智能自然语言处理
ChatGPT是一款由OpenAI研发和维护的先进的自然语言处理模型（NLP），全名为ChatGenerativePre-trainedTransformer，于2022年11月30日发布。以下是对ChatGPT的详细介绍：###一、技术架构与原理1.**技术架构**：ChatGPT建立在Transformer架构之上，这是一种深度学习模型，特别适用于处理自然语言。其核心是自注意力机制，允许模型在
- AI绘画工具介绍
编程小郭
ai作画
市面上AI绘画工具众多，它们利用深度学习和图像处理技术，为用户提供了丰富的创作体验和可能性。以下是对几款主流AI绘画工具的详细介绍及横向对比：一、主流AI绘画工具介绍Midjourney简介：Midjourney是一个独立的研究实验室，专注于人工智能绘图，被广泛应用于设计、艺术创作、广告制作等领域。特点：以其强大的图像生成能力和跨界融合的创新特点著称，能够根据文本描述和视觉输入生成兼具故事性与视觉
- 文心一言vsGPT-4全面对比
编程小郭
文心一言chatgptjavapython人工智能ai
文心一言和GPT-4都是当前非常先进的人工智能语言模型，它们各自具有独特的特点和优势。以下是对这两款工具的全面比较：文心一言是由百度开发的一款大型人工智能语言模型，它基于强大的深度学习技术和海量的数据资源，具备出色的语言理解和生成能力。文心一言在中文处理方面尤为出色，能够准确理解中文语境和语义，生成流畅、自然的中文文本。文心一言还具备丰富的知识库和推理能力，能够回答各种问题，提供有用的信息和建议。
- 基于深度学习的认知架构的AI
SEU-WYL
深度学习dnn人工智能深度学习架构
基于深度学习的认知架构的AI是一类模仿人类认知过程的人工智能系统，旨在模拟人类感知、学习、推理、决策等复杂的认知功能。认知架构的目的是创建一个能够理解和处理复杂环境、实现自我学习和适应的AI系统。结合深度学习技术，这类AI可以更好地应对动态和复杂的任务需求。1.基于深度学习的认知架构的组成一个典型的基于深度学习的认知架构包含多个关键模块：感知模块：负责从外部环境中获取数据，处理和提取特征。深度学习
- 什么是AI显卡，英伟达与AMD显卡的全面对比
wit_@
人工智能python算法deeplearning大数据网络
什么是AI显卡？AI显卡是专门为人工智能计算任务设计和优化的图形处理器（GPU）。相比传统显卡，AI显卡具备更强的计算能力、更高的并行处理效率以及针对深度学习、数据科学等领域的特殊硬件支持。在人工智能领域，尤其是深度学习中，训练和推理任务需要处理大量的矩阵运算，这正是GPU擅长的领域。AI显卡通过高度并行的架构，可以显著提升训练速度和模型性能，同时降低功耗和延迟。常见的AI显卡用途包括：深度学习模
- 深入了解卷积神经网络（CNN）：图像处理与深度学习的革命性技术
wit_@
cnnpython机器学习深度学习scikit-learn
深入了解卷积神经网络（CNN）：图像处理与深度学习的革命性技术导语卷积神经网络（CNN）是现代深度学习领域中最重要的模型之一，特别在计算机视觉（CV）领域具有革命性的影响。无论是图像分类、目标检测，还是人脸识别、语音处理，CNN都发挥了举足轻重的作用。随着技术的不断发展，CNN已经成为了解决众多实际问题的核心工具。但对于许多人来说，CNN仍然是一个相对复杂的概念，尤其是初学者可能会被其背后的数学原
- 从零开始的 AI Infra 学习之路
SSS不知-道
MLSys人工智能深度学习pytorch
从零开始的AIInfra学习之路文章目录从零开始的AIInfra学习之路一、概述二、AI算法应用2.1机器学习2.2深度学习2.3LLM三、AI开发体系3.1编程语言四、AI训练框架&推理引擎4.1PyTorch4.2llama.cpp4.3vLLM五、AI编译&计算架构5.1CUDA5.2CANN六、AI硬件&体系结构6.1INVIDIAGPU6.2AscendNPU一、概述AIInfra（AI
- 【深度学习】Huber Loss详解
小小小小祥
深度学习人工智能算法职场和发展机器学习
文章目录1.HuberLoss原理详解2.Pytorch代码详解3.与MSELoss、MAELoss区别及各自优缺点3.1MSELoss均方误差损失3.2MAELoss平均绝对误差损失3.3HuberLoss4.总结4.1优化平滑4.2梯度较好4.3为什么说MSE是平滑的1.HuberLoss原理详解HuberLoss是一种结合了MSE（均方误差）与MAE（平均绝对误差）的损失函数，旨在克服两者的
- 【YOLOV8】YOLOV8模型训练train及参数详解
小小小小祥
YOLO
介绍训练深度学习模型涉及为其提供数据并调整其参数，以便它能够做出准确的预测。UltralyticsYOLOv8的训练模式专为有效、高效地训练目标检测模型而设计，充分利用现代硬件的能力。本指南旨在涵盖使用YOLOv8强大功能集训练自定义模型所需的所有细节，帮助你快速入门。为什么选择UltralyticsYOLO进行训练？高效性：无论是单GPU设置还是跨多个GPU扩展，都能充分利用你的硬件。多功能性：
- 【YOLOV8】目标检测任务中应该如何选择YOLOV8n/s/m/l/x模型及输入尺寸大小
小小小小祥
YOLO目标检测人工智能
问题描述：YOLOV8作为目前主流的深度学习网络，支持图像分类、目标检测、实例分割、姿态检测、旋转目标检测等功能。对于目标检测任务官方提供了n/s/m/l/x五个模型，我们在使用YOLOV8模型进行自己任务训练时，应该如何选择YOLOV8的模型以及输入尺寸大小呢？YOLOV8官网：https://github.com/ultralytics/ultralyticsYOLOV8n/s/m/l/x信息
- ChatGPT4.0最新功能和使用技巧，助力日常生活、学习与工作！
WangYan2022
教程人工智能chatgpt数据分析ai绘画AI写作
熟练掌握ChatGPT4.0在数据分析、自动生成代码等方面的强大功能，系统学习人工智能（包括传统机器学习、深度学习等）的基础理论知识，以及具体的代码实现方法，同时掌握ChatGPT4.0在科研工作中的各种使用方法与技巧，以及人工智能领域经典机器学习算法（BP神经网络、支持向量机、决策树、随机森林、变量降维与特征选择、群优化算法等）和热门深度学习方法（卷积神经网络、迁移学习、RNN与LSTM神经网络
- 深入解读ChatGPT的工作原理及底层逻辑
NAR_鱼丸
ChatGPT程序人生
ChatGPT的工作原理和底层逻辑可以从多个方面进行解读，主要包括其基本原理、核心技术、训练过程以及应用能力。工作原理涉及了深度学习模型、自然语言处理技术和文本生成算法等多个方面。通过预训练和微调，模型能够理解语言的语法和语义，并能够根据上下文生成符合语境的文本回复。基本原理ChatGPT是一种基于自然语言处理（NLP）和深度学习技术的聊天机器人。其基本原理是使用大量文本数据来训练深度神经网络模型
- 厉害了，LSTM+Transformer王炸创新，精准度又高了！
马拉AI
LSTMtransformer
【LSTM+Transformer】作为一种混合深度学习模型，近年来在学术界和工业界都受到了极大的关注。它巧妙地融合了长短期记忆网络（LSTM）在处理时序数据方面的专长和Transformer在捕捉长距离依赖关系上的优势，从而在文本生成、机器翻译、时间序列预测等多个领域取得了突破性的进展。这种创新的结合不仅提升了模型的预测精度，还优化了性能和训练效率，使其在序列分析任务中展现出卓越的能力。例如，最
- 构建高效GPU算力平台：挑战、策略与未来展望
Mr' 郑
gpu算力
引言随着深度学习、高性能计算和大数据分析等领域的快速发展，GPU（图形处理器）因其强大的并行计算能力和浮点运算速度而成为首选的计算平台。然而，随着模型规模的增长和技术的进步，构建高效稳定的GPU算力平台面临着新的挑战。本文旨在探讨这些挑战、应对策略以及对未来发展的展望。当前挑战算力分配与资源优化在多用户共享GPU集群的环境下，合理分配计算资源并确保每个任务能够高效运行是一项挑战。这不仅涉及到硬件资
- 详解深度学习中的Dropout
nk妹妹
深度学习深度学习人工智能
Dropout是一种在神经网络训练中常用的正则化技术，其操作是在每次训练迭代中随机“丢弃”一部分神经元（即将其输出置为零）。以下是对这一操作的详细解释：一、基本思想Dropout的基本思想是减少神经元之间的复杂共适应关系，迫使网络在训练过程中不依赖于特定的神经元子集。这有助于增加模型的泛化能力，防止过拟合。二、具体实现随机选择：在每次训练迭代中，以一定的概率p（通常设定为0.2到0.5之间）随机选
- TOMCAT在POST方法提交参数丢失问题
357029540
javatomcatjsp
摘自http://my.oschina.net/luckyi/blog/213209
昨天在解决一个BUG时发现一个奇怪的问题，一个AJAX提交数据在之前都是木有问题的，突然提交出错影响其他处理流程。
检查时发现页面处理数据较多，起初以为是提交顺序不正确修改后发现不是由此问题引起。于是删除掉一部分数据进行提交，较少数据能够提交成功。
恢复较多数据后跟踪提交FORM DATA ，发现数
- 在MyEclipse中增加JSP模板 删除-2008-08-18
ljy325
jspxmlMyEclipse
在D:\Program Files\MyEclipse 6.0\myeclipse\eclipse\plugins\com.genuitec.eclipse.wizards_6.0.1.zmyeclipse601200710\templates\jsp 目录下找到Jsp.vtl，复制一份，重命名为jsp2.vtl,然后把里面的内容修改为自己想要的格式，保存。
然后在 D:\Progr
- JavaScript常用验证脚本总结
eksliang
JavaScriptjavaScript表单验证
转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2098985
下面这些验证脚本，是我在这几年开发中的总结，今天把他放出来，也算是一种分享吧，现在在我的项目中也在用！包括日期验证、比较，非空验证、身份证验证、数值验证、Email验证、电话验证等等...!
&nb
- 微软BI（4）
18289753290
微软BI SSIS
1）
Q:查看ssis里面某个控件输出的结果：
A MessageBox.Show(Dts.Variables["v_lastTimestamp"].Value.ToString());
这是我们在包里面定义的变量
2):在关联目的端表的时候如果是一对多的关系，一定要选择唯一的那个键作为关联字段。
3)
Q：ssis里面如果将多个数据源的数据插入目的端一
- 定时对大数据量的表进行分表对数据备份
酷的飞上天空
大数据量
工作中遇到数据库中一个表的数据量比较大，属于日志表。正常情况下是不会有查询操作的，但如果不进行分表数据太多，执行一条简单sql语句要等好几分钟。。
分表工具：linux的shell + mysql自身提供的管理命令
原理：使用一个和原表数据结构一样的表，替换原表。
linux shell内容如下：
=======================开始
- 本质的描述与因材施教
永夜-极光
感想随笔
不管碰到什么事,我都下意识的想去探索本质,找寻一个最形象的描述方式。
我坚信,世界上对一件事物的描述和解释,肯定有一种最形象,最贴近本质,最容易让人理解
&
- 很迷茫。。。
随便小屋
随笔
小弟我今年研一，也是从事的咱们现在最流行的专业（计算机）。本科三流学校，为了能有个更好的跳板，进入了考研大军，非常有幸能进入研究生的行业（具体学校就不说了，怕把学校的名誉给损了）。
先说一下自身的条件，本科专业软件工程。主要学习就是软件开发，几乎和计算机没有什么区别。因为学校本身三流，也就是让老师带着学生学点东西，然后让学生毕业就行了。对专业性的东西了解的非常浅。就那学的语言来说
- 23种设计模式的意图和适用范围
aijuans
设计模式
Factory Method 意图 定义一个用于创建对象的接口，让子类决定实例化哪一个类。Factory Method 使一个类的实例化延迟到其子类。 适用性 当一个类不知道它所必须创建的对象的类的时候。 当一个类希望由它的子类来指定它所创建的对象的时候。 当类将创建对象的职责委托给多个帮助子类中的某一个，并且你希望将哪一个帮助子类是代理者这一信息局部化的时候。
Abstr
- Java中的synchronized和volatile
aoyouzi
javavolatilesynchronized
说到Java的线程同步问题肯定要说到两个关键字synchronized和volatile。说到这两个关键字，又要说道JVM的内存模型。JVM里内存分为main memory和working memory。 Main memory是所有线程共享的，working memory则是线程的工作内存，它保存有部分main memory变量的拷贝，对这些变量的更新直接发生在working memo
- js数组的操作和this关键字
百合不是茶
js数组操作this关键字
js数组的操作;
一:数组的创建:
1、数组的创建
var array = new Array(); //创建一个数组
var array = new Array([size]); //创建一个数组并指定长度，注意不是上限，是长度
var arrayObj = new Array([element0[, element1[, ...[, elementN]]]
- 别人的阿里面试感悟
bijian1013
面试分享工作感悟阿里面试
原文如下：http://greemranqq.iteye.com/blog/2007170
一直做企业系统，虽然也自己一直学习技术，但是感觉还是有所欠缺，准备花几个月的时间，把互联网的东西，以及一些基础更加的深入透析，结果这次比较意外，有点突然，下面分享一下感受吧！
&nb
- 淘宝的测试框架Itest
Bill_chen
springmaven框架单元测试JUnit
Itest测试框架是TaoBao测试部门开发的一套单元测试框架，以Junit4为核心，
集合DbUnit、Unitils等主流测试框架，应该算是比较好用的了。
近期项目中用了下，有关itest的具体使用如下：
1.在Maven中引入itest框架：
<dependency>
<groupId>com.taobao.test</groupId&g
- 【Java多线程二】多路条件解决生产者消费者问题
bit1129
java多线程
package com.tom;
import java.util.LinkedList;
import java.util.Queue;
import java.util.concurrent.ThreadLocalRandom;
import java.util.concurrent.locks.Condition;
import java.util.concurrent.loc
- 汉字转拼音pinyin4j
白糖_
pinyin4j
以前在项目中遇到汉字转拼音的情况，于是在网上找到了pinyin4j这个工具包，非常有用，别的不说了，直接下代码：
import java.util.HashSet;
import java.util.Set;
import net.sourceforge.pinyin4j.PinyinHelper;
import net.sourceforge.pinyin
- org.hibernate.TransactionException: JDBC begin failed解决方案
bozch
ssh数据库异常DBCP
org.hibernate.TransactionException: JDBC begin failed: at org.hibernate.transaction.JDBCTransaction.begin(JDBCTransaction.java:68) at org.hibernate.impl.SessionImp
- java-并查集（Disjoint-set）-将多个集合合并成没有交集的集合
bylijinnan
java
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.HashMap;
import java.util.HashSet;
import java.util.Iterator;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.ut
- Java PrintWriter打印乱码
chenbowen00
java
一个小程序读写文件，发现PrintWriter输出后文件存在乱码，解决办法主要统一输入输出流编码格式。
读文件：
BufferedReader
从字符输入流中读取文本，缓冲各个字符，从而提供字符、数组和行的高效读取。
可以指定缓冲区的大小，或者可使用默认的大小。大多数情况下，默认值就足够大了。
通常，Reader 所作的每个读取请求都会导致对基础字符或字节流进行相应的读取请求。因
- [天气与气候]极端气候环境
comsci
环境
如果空间环境出现异变...外星文明并未出现,而只是用某种气象武器对地球的气候系统进行攻击,并挑唆地球国家间的战争,经过一段时间的准备...最大限度的削弱地球文明的整体力量,然后再进行入侵......
那么地球上的国家应该做什么样的防备工作呢?
&n
- oracle order by与union一起使用的用法
daizj
UNIONoracleorder by
当使用union操作时，排序语句必须放在最后面才正确，如下：
只能在union的最后一个子查询中使用order by，而这个order by是针对整个unioning后的结果集的。So：
如果unoin的几个子查询列名不同，如
Sql代码
select supplier_id, supplier_name
from suppliers
UNI
- zeus持久层读写分离单元测试
deng520159
单元测试
本文是zeus读写分离单元测试,距离分库分表,只有一步了.上代码:
1.ZeusMasterSlaveTest.java
package com.dengliang.zeus.webdemo.test;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import org.junit.Assert;
import org.j
- Yii 截取字符串(UTF-8) 使用组件
dcj3sjt126com
yii
1.将Helper.php放进protected\components文件夹下。
2.调用方法：
Helper::truncate_utf8_string($content,20,false); //不显示省略号 Helper::truncate_utf8_string($content,20); //显示省略号
&n
- 安装memcache及php扩展
dcj3sjt126com
PHP
安装memcache tar zxvf memcache-2.2.5.tgz cd memcache-2.2.5/ /usr/local/php/bin/phpize (?) ./configure --with-php-confi
- JsonObject 处理日期
feifeilinlin521
javajsonJsonOjbectJsonArrayJSONException
写这边文章的初衷就是遇到了json在转换日期格式出现了异常 net.sf.json.JSONException: java.lang.reflect.InvocationTargetException 原因是当你用Map接收数据库返回了java.sql.Date 日期的数据进行json转换出的问题话不多说 直接上代码
&n
- Ehcache（06）——监听器
234390216
监听器listenerehcache
监听器
Ehcache中监听器有两种，监听CacheManager的CacheManagerEventListener和监听Cache的CacheEventListener。在Ehcache中，Listener是通过对应的监听器工厂来生产和发生作用的。下面我们将来介绍一下这两种类型的监听器。
- activiti 自带设计器中chrome 34版本不能打开bug的解决
jackyrong
Activiti
在acitivti modeler中，如果是chrome 34，则不能打开该设计器，其他浏览器可以，
经证实为bug，参考
http://forums.activiti.org/content/activiti-modeler-doesnt-work-chrome-v34
修改为，找到
oryx.debug.js
在最头部增加
if (!Document.
- 微信收货地址共享接口-终极解决
laotu5i0
微信开发
最近要接入微信的收货地址共享接口，总是不成功，折腾了好几天，实在没办法网上搜到的帖子也是骂声一片。我把我碰到并解决问题的过程分享出来，希望能给微信的接口文档起到一个辅助作用，让后面进来的开发者能快速的接入，而不需要像我们一样苦逼的浪费好几天，甚至一周的青春。各种羞辱、谩骂的话就不说了，本人还算文明。
如果你能搜到本贴，说明你已经碰到了各种 ed
- 关于人才
netkiller.github.com
工作面试招聘netkiller人才
关于人才
每个月我都会接到许多猎头的电话，有些猎头比较专业，但绝大多数在我看来与猎头二字还是有很大差距的。 与猎头接触多了，自然也了解了他们的工作，包括操作手法，总体上国内的猎头行业还处在初级阶段。
总结就是“盲目推荐，以量取胜”。
目前现状
许多从事人力资源工作的人，根本不懂得怎么找人才。处在人才找不到企业，企业找不到人才的尴尬处境。
企业招聘，通常是需要用人的部门提出招聘条件，由人
- 搭建 CentOS 6 服务器 - 目录
rensanning
centos
(1) 安装CentOS
ISO（desktop/minimal）、Cloud（AWS/阿里云）、Virtualization（VMWare、VirtualBox）
详细内容
(2) Linux常用命令
cd、ls、rm、chmod......
详细内容
(3) 初始环境设置
用户管理、网络设置、安全设置......
详细内容
(4) 常驻服务Daemon
- 【求助】mongoDB无法更新主键
toknowme
mongodb
Query query = new Query(); query.addCriteria(new Criteria("_id").is(o.getId())); &n
- jquery 页面滚动到底部自动加载插件集合
xp9802
jquery
很多社交网站都使用无限滚动的翻页技术来提高用户体验，当你页面滑到列表底部时候无需点击就自动加载更多的内容。下面为你推荐 10 个 jQuery 的无限滚动的插件：
1. jQuery ScrollPagination
jQuery ScrollPagination plugin 是一个 jQuery 实现的支持无限滚动加载数据的插件。
2. jQuery Screw
S
