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前网易架构师-高司机
深度学习+AIpytorch
一、pytorch简介Pytorch是torch的python版本，是由Facebook开源的神经网络框架，专门针对GPU加速的深度神经网络（DNN）编程。Torch是一个经典的对多维矩阵数据进行操作的张量（tensor）库，在机器学习和其他数学密集型应用有广泛应用。与Tensorflow的静态计算图不同，pytorch的计算图是动态的，可以根据计算需要实时改变计算图。但由于Torch语言采用Lu
- [特殊字符]️用Python打造全能型新闻爬虫：抓取全文+图片+视频的完整攻略（含最新Playwright方案）
Python爬虫项目
python爬虫数据分析开发语言音视频javascript数据挖掘
一、前言：为什么要抓取新闻网站全文？在大数据、人工智能风口之上，构建新闻语料库用于训练自然语言处理（NLP）模型、情感分析、热点追踪等任务变得愈发重要。然而，大多数新闻网站并不提供开放的API，内容分散在网页的各个结构中，因此我们必须编写一个功能齐全的爬虫来抓取文章、图片、视频等多种内容。️二、技术选型与环境准备主要依赖库库名用途Playwright最新浏览器自动化技术，支持动态页面渲染Beaut
- 斟酌文章
执笔成书
文/执笔成书从开始学习写作的时候，老师就告诉过我们，一篇好的作品大部分都是经过反复斟酌，多次修改的，斟酌文章的立意结构，删改不合适的或者不精彩简练的词句，这都是基本的素养。之前在高中的时候，因为一般是写议论文，也是应试教育的结果，老师提倡我们写议论文，于是一直都在练习写议论文，一般来说，先会写一个大纲，然后写出自己的论点，甚至连论文要引用的例子也会列出来，然后再开始写文章，但是这种写法在我手里经常
- 【软件架构】DSA和ABSDM的区别及应用场景
小马哥编程
iSAQB软件架构架构系统架构软件工程开发语言设计模式
理解领域特定架构（DSA）和基于架构的软件开发方法（ABSDM）的区别及其应用场景，关键在于认清它们本质上是不同层次的概念：领域特定架构(Domain-SpecificArchitecture-DSA)是什么：DSA指的是一种针对特定应用领域（如电信、金融交易、图形处理、深度学习、汽车电子等）高度优化和定制化的软件架构设计。核心思想：领域聚焦：深刻理解特定领域的核心需求、约束（性能、功耗、实时性、
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**欢迎来到琛哥的技术世界！**博主小档案：琛哥，一名来自世界500强的资深程序猿，毕业于国内知名985高校。技术专长：琛哥在深度学习任务中展现出卓越的能力，包括但不限于java、python等技术。近年来，琛哥更是将触角延伸至AI领域，对于机器学习、自然语言处理、智能推荐等前沿技术都有独到的见解和实践经验。博客亮点：琛哥坚信“授人以渔胜于授人以鱼”，因此我的博客中，你不仅可以找到关于技术的深入解
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1.引言论文介绍了VideoPrism，这是一个通用视频编码器，能够在多种视频理解任务中实现最先进的性能。VideoPrism的目标是通过单一冻结模型处理不同的视频理解任务，包括分类、定位、检索、字幕生成和问答。VideoPrism在预训练过程中使用了大规模的视频-文本对数据和带有噪声平行文本的视频片段。预训练方法在掩码自动编码基础上进行了改进，通过全局-局部蒸馏语义视频嵌入和令牌洗牌方案，使Vi
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DeepSeek-R1：强大的AI推理引擎底座DeepSeek是由杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司开发的新一代AI大模型。其核心优势在于强大的推理引擎能力，融合了自然语言处理（NLP）、深度学习、大规模数据分析等前沿技术。DeepSeek-R1具备卓越的逻辑推理、多模态分析（文本/图像/语音）和实时交互能力，能够高效处理代码生成、复杂问题求解、跨模态学习等高阶任务。凭借其开源、高效、多模态
- NLP论文速读|chameleon：一个即插即用的组合推理模块Plug-and-Play Compositional Reasoning with Large Language Models
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NLP论文速读自然语言处理人工智能机器学习深度学习nlp语言模型
论文速读|Chameleon:Plug-and-PlayCompositionalReasoningwithLargeLanguageModels论文信息：简介:该论文介绍了一个名为Chameleon的人工智能系统，旨在解决大型语言模型（LLMs）在处理复杂推理任务时存在的固有限制，例如无法访问最新信息、使用外部工具以及执行精确的数学和逻辑推理。Chameleon通过插入即用模块增强LLMs，使其
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引言随着便携式音频设备的普及，对小型化、高性能音频解决方案的需求日益增长。本文将介绍一款极致小型化的高性能USB音频解码器模组——A316-Mini-V1，这是一款基于XMOSXU316芯片的微型音频处理模组。产品概述A316-Mini-V1是一款专为小尺寸产品设计的Mini模组，其最显著的特点是尺寸极小，仅有13mm×13mm，适合集成到空间受限的便携式设备中。尽管体积小巧，但该模组集成了功能强
- AI深度噪音抑制技术
这两年人工智能快速发展，AI已经渗透到了各行各业。在噪音抑制技术领域，AI也同样发挥了巨大的作用。AI深度噪音抑制技术是一种利用人工智能和深度学习算法来动态处理和减少音频信号中的噪声，从而提升音频的清晰度和质量。与传统的噪音抑制技术相比，AI深度噪音抑制能够更智能、更精准地分辨出背景噪音与有用的语音或音乐信号，尤其在复杂、多样的环境下表现尤为出色。1.工作原理AI深度噪音抑制技术基于深度神经网络（
- 【深度学习】softmax 回归的从零开始实现与简洁实现
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深度学习深度学习回归人工智能softmax回归交叉熵损失函数
前言小时候听过一个小孩练琴的故事，老师让他先弹最简单的第一小节，小孩练了两天后弹不出。接着，老师让他直接去练更难的第二小节，小孩练习了几天后还是弹不出，开始感觉到挫败和烦躁了。小孩以为老师之后会让他从简单的开始练，谁知老师直接让他开始练最难的一小节。小孩不干了，问老师是不是故意刁难他。老师笑笑，让他现在弹弹第一小节试试。神奇的是，小孩竟然发现自己已经能完整弹出来了。这有点像我现在的学习状况，前些天
- 数据集标准化:软件2.0的基石工程
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数据集标准化,软件工程,数据质量,机器学习,人工智能,数据治理,数据可信度1.背景介绍在当今数据爆炸的时代，数据已成为企业和组织的核心资产。然而，海量的原始数据往往杂乱无章，格式不统一，质量参差不齐，这严重阻碍了数据价值的挖掘和应用。数据标准化作为解决这一问题的关键技术，已成为软件2.0时代不可或缺的基石工程。软件2.0时代，人工智能、机器学习等技术蓬勃发展，对数据质量提出了更高的要求。传统的软件
- 李开复：AI 2.0 时代的意义
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人工智能，深度学习，Transformer，大模型，通用人工智能，AI2.0，伦理问题，未来趋势1.背景介绍人工智能（AI）技术近年来发展迅速，从最初的局限于特定领域的应用，逐渐发展到能够处理更复杂的任务，甚至展现出一些类似人类智能的能力。2010年以来，深度学习技术的兴起，特别是Transformer模型的出现，为AI发展带来了新的突破。这些模型能够处理海量数据，学习复杂的模式，并在自然语言处理
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广州司法亲子鉴定中心机构地址在哪?目前，亲子鉴定机构很多，一些具有司法鉴定资格的机构也在进行亲子鉴定。广州司法亲子鉴定中心机构地址在哪里?广州亲子鉴定咨询中心机构地址在广州市越秀区三元里大道217号民生商业大厦7楼701E室，广州中量国鉴生物可以做亲子鉴定咨询。然而，家庭亲子鉴定具有很强的政策性，属于司法鉴定的范畴。在选择鉴定机构时，必须有司法鉴定许可证，亲子鉴定报告必须在全国范围内有效，并在全国
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原文：annas-archive.org/md5/22eab741fce9c15dfad894ecf37bdd51译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0第十七章：概率预测及更多在整本书中，我们学习了生成预测的不同技术，包括一些经典方法，使用机器学习以及一些深度学习架构。但我们一直在关注一种典型的预测问题——为连续时间序列生成点预测，并且没有层级关系且历史数据足够丰富。我们之所以这样做，是因为这
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最近读了荆志强老师的专著《快乐地做教育》，前言就提到：教育的本真，就是通过激励为学生赋能，帮助学生产生足够的“自我效能感”，让学生主动获取知识技能、培育情感态度；帮助学生建立自主深度学习的能力。荆志强老师倡导的“赋能教育”主要从两个方面建构：激励型课堂、自主化管理。其中，他还谈到生本教育的学习观：学习是生命成长的过程，它是人自身的一种需要，而不是外在压力的结果。教育的一切行为都应该是为了满足儿童的
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OpenAI的文本生成器ChatGPT进入公共领域已经两个半月了，该机器人令人印象深刻且深思熟虑的答案已经引起了1300万日常用户的注意，他们已经将其用于一般问题、开发想法和写作全长文章。尽管ChatGPT存在重大缺陷（例如一些事实不准确），但许多人担心这可能对劳动力、学校、新闻业等产生影响。然而，我们可能正处于一场巨大的人工智能革命的开端。OpenAI总裁兼联合创始人GregBrockman于1
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亲子鉴定的程序和流程一般包括如下几个步骤：家长预约，采集样本，送样快递，检测分析和出具鉴定报告。首先，家长需要提前与鉴定机构预约时间，确认相关事宜。然后，在指定的时间和地点采集DNA样本，一般采用唾液或者血液样本。采集完成后，家长将样本交给机构，由专业人员进行检测和分析。最后，机构将根据检测结果出具亲子鉴定报告，交付给家长。亲子鉴定对于家庭关系和法律诉讼具有重要意义和应用价值。首先，亲子鉴定可以帮
- 喜爱购有什么新消息？如何打造百城万店
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自2020年10月起，西安喜爱购商贸商贸股份有限公司全力打造的“百城万店”新零售商业模式应运而生。在探索新零售的道路上,通过互联网、大数据、云计算、人工智能等新技术,重构“人、货、场”商业元素,秉持“舍利差赚服务”经营理念,在全国至少一百个城市的“一千户以上的中高端社区”,打造至少两万家“一区一店”社区生活超市。大家好！我是氧惠最大团队&联合创始人氧惠达人导师。氧惠佣金更高，模式更好，终端用户不流
- AI 驱动自动化运维平台架构与实现
大富大贵7
程序员知识储备1程序员知识储备2程序员知识储备3算法机器学习人工智能决策树大数据
摘要：随着云计算、容器化和大规模分布式系统的普及，传统人工运维方法已难以满足现代IT环境中海量指标、日志和拓扑关系的实时分析与故障响应需求。AI驱动的自动化运维（AIOps）平台通过融合机器学习、深度学习、图分析以及强化学习等多学科技术，实现对海量运维数据的智能感知、预测、诊断和自动化修复。本文深入探讨AI驱动自动化运维平台的整体架构设计与核心技术实现，涵盖数据采集与预处理、AI引擎设计、自动化执
- 冒充顺华文庭内部群胜天半子毛顺华就是骗子，中粮仓智慧农业虚拟盘及早远离切勿被套！
昌龙律法
人到老年，就怕手头没钱。一些不法分子利用老年人信息闭塞、认知较弱等特点瞄准了老年人的“钱袋子”花样百出实施诈骗老年人损失财产的同时还饱受精神打击不能忍！这些套路，应该让爸妈知道智慧农业，低碳环保双探交易市场，数字体育，人工智能十选五就是骗局我们曾曝光了无数种金融骗局，不知道能有多少人看到，能帮一个是一个，再次曝光一种炒股诱导做慈善参加数字经济的骗局，相信作为股民，大家都会经常接到一下分析个股，或者
- 人工智能真的能编程吗？研究勾勒出自主软件工程的障碍
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人工智能软件工程
想象一下这样一个未来：人工智能悄然承担起软件开发的繁重工作：重构杂乱无章的代码、迁移遗留系统以及排查竞态条件，这样人类工程师就可以专注于架构、设计以及那些机器仍然无法解决的真正新颖的问题。最近的进展似乎让这个未来近在咫尺，但麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）以及其他几家合作机构的研究人员发表的一篇新论文指出，要实现这个潜在的未来，需要认真审视当前面临的挑战。这篇题为《面向软件工程
- arXiv.org
arXiv的发展历程与目标解析一、发展历程：从邮件列表到学术基础设施（1991年至今）萌芽期（1989-1991）起源：1989年，物理学家PaulGinsparg基于弦理论专家的邮件列表，尝试自动化预印本分发。1991年8月，洛斯阿拉莫斯国家实验室上线xxx.lanl.gov，最初仅服务高能物理领域，通过电子邮件接收投稿，半年内收录400篇论文。技术突破：1993年接入万维网，成为首个使用“摘要
- GPU 之后，IMU 登场：AI 发展的下一次飞跃
你早晨醒来，手机上的大模型帮你写完邮件、翻译合同，却依旧不能帮你把厨房里洒掉的牛奶擦干。你戴上的AR眼镜知道“那里有杯子”，却抓不到它——AI会说不会做。是不是哪里少了一截？人工智能（AI）的发展历程中，我们见证了从简单的数据处理到复杂的语言生成能力的飞跃。然而，尽管AI在虚拟世界中表现出色，它在物理世界中的表现却相对滞后。为了填补这一空白，AI正在进入一个新的发展阶段：行动驱动时代。在本文中，我
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YOLOv13_SSOD：基于超图关联增强的半监督目标检测框架项目背景随着深度学习技术的快速发展，目标检测在各个领域都取得了显著的进展。然而，现有的监督学习方法在实际应用中面临着标注数据稀缺、泛化能力不足等挑战。特别是在火灾烟雾检测、工业质检等特定场景中，获取大量高质量标注数据的成本极高。为了解决这一问题，本项目基于最新发布的YOLOv13架构，结合EfficientTeacher半监督学习框架，
- USB串口通信、握手协议、深度学习等技术要点
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深度学习人工智能网络协议
基于OpenMV的智能车牌识别系统：从硬件到算法的完整实现前言本文将详细介绍一个基于OpenMV微控制器的智能车牌识别系统的设计与实现。该系统集成了嵌入式视觉处理、串口通信协议、深度学习OCR识别等多种技术，实现了从图像采集到车牌识别的完整流程。系统架构概述整体设计思路该车牌识别系统采用分布式架构设计，将计算密集型任务与嵌入式控制分离：┌─────────────┐USB串口通信┌────────
- 爆改YOLOv8 | 利用AFPN增加小目标检测层(替换小目标检测头）
1，本文介绍这篇文章的改进机制是利用新推出的渐近特征金字塔网络（AFPN）来优化yolov8的检测头，AFPN的核心是引入一种渐近的特征融合策略，将底层和高层的特征逐渐整合到目标检测过程中。这种方式有助于减小不同层次特征之间的语义差距，提高特征融合效果，使得检测模型能更好地适应不同层次的语义信息。关于AFPN的详细介绍可以看论文：https://arxiv.org/pdf/2306.15988.p
- 【Python】Gym 库：于开发和比较强化学习（Reinforcement Learning, RL）算法
彬彬侠
Python基础pythonGym强化学习RLGymnasium
Gym是Python中一个广泛使用的开源库，用于开发和比较强化学习（ReinforcementLearning,RL）算法。它最初由OpenAI开发，提供标准化的环境接口，允许开发者在各种任务（如游戏、机器人控制、模拟物理系统）中测试RL算法。Gym的设计简单且灵活，适合学术研究和工业应用。2022年，Gym被整合到Gymnasium（由FaramaFoundation维护）中，成为主流的强化学习
- python学习路线（从菜鸟到起飞）
突突突然不会编了
python学习开发语言
以下是基于2025年最新技术趋势的Python学习路线，综合多个权威资源整理而成，涵盖从零基础到进阶应用的全流程，适合不同学习目标（如Web开发、数据分析、人工智能等）的学习者。路线分为基础、进阶、实战、高级、方向拓展五个阶段，并附学习资源推荐：一、基础阶段（1-2个月）目标：掌握Python核心语法与编程思维，熟悉开发环境。环境搭建安装Python3.10+，配置PyCharm或VSCode开发
- 语音识别开源项目推荐：GitHub热门仓库盘点
AGI大模型与大数据研究院
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2024年必看！GitHub热门语音识别开源项目全解析：从入门到实战关键词语音识别(ASR)、开源项目、GitHub、Whisper、FunASR、PaddleSpeech、深度学习摘要想象一下：开车时只需说一句话就能自动发消息，听英文演讲时实时获得中文翻译，给视障人士读文本时精准转换——这些场景的背后，语音识别（AutomaticSpeechRecognition,ASR）技术正在改变我们与机器
- 关于旗正规则引擎规则中的上传和下载问题
何必如此
文件下载压缩jsp文件上传
文件的上传下载都是数据流的输入输出，大致流程都是一样的。
一、文件打包下载
1.文件写入压缩包
string mainPath="D:\upload\"; 下载路径
string tmpfileName=jar.zip; &n
- 【Spark九十九】Spark Streaming的batch interval时间内的数据流转源码分析
bit1129
Stream
以如下代码为例（SocketInputDStream）：
Spark Streaming从Socket读取数据的代码是在SocketReceiver的receive方法中，撇开异常情况不谈(Receiver有重连机制，restart方法，默认情况下在Receiver挂了之后，间隔两秒钟重新建立Socket连接)，读取到的数据通过调用store(textRead)方法进行存储。数据
- spark master web ui 端口8080被占用解决方法
daizj
8080端口占用sparkmaster web ui
spark master web ui 默认端口为8080，当系统有其它程序也在使用该接口时，启动master时也不会报错，spark自己会改用其它端口，自动端口号加1，但为了可以控制到指定的端口，我们可以自行设置，修改方法：
1、cd SPARK_HOME/sbin
2、vi start-master.sh
3、定位到下面部分
- oracle_执行计划_谓词信息和数据获取
周凡杨
oracle执行计划
oracle_执行计划_谓词信息和数据获取(上)
一：简要说明
在查看执行计划的信息中，经常会看到两个谓词filter和access，它们的区别是什么，理解了这两个词对我们解读Oracle的执行计划信息会有所帮助。
简单说，执行计划如果显示是access，就表示这个谓词条件的值将会影响数据的访问路径（表还是索引），而filter表示谓词条件的值并不会影响数据访问路径，只起到
- spring中datasource配置
g21121
dataSource
datasource配置有很多种，我介绍的一种是采用c3p0的，它的百科地址是：
http://baike.baidu.com/view/920062.htm
<!-- spring加载资源文件 -->
<bean name="propertiesConfig"
class="org.springframework.b
- web报表工具FineReport使用中遇到的常见报错及解决办法（三）
老A不折腾
finereportFAQ报表软件
这里写点抛砖引玉，希望大家能把自己整理的问题及解决方法晾出来，Mark一下，利人利己。
出现问题先搜一下文档上有没有，再看看度娘有没有，再看看论坛有没有。有报错要看日志。下面简单罗列下常见的问题，大多文档上都有提到的。
1、repeated column width is largerthan paper width：
这个看这段话应该是很好理解的。比如做的模板页面宽度只能放
- mysql 用户管理
墙头上一根草
linuxmysqluser
1.新建用户 //登录MYSQL@>mysql -u root -p@>密码//创建用户mysql> insert into mysql.user(Host,User,Password) values(‘localhost’,'jeecn’,password(‘jeecn’));//刷新系统权限表mysql>flush privileges;这样就创建了一个名为：
- 关于使用Spring导致c3p0数据库死锁问题
aijuans
springSpring 入门Spring 实例Spring3Spring 教程
这个问题我实在是为整个 springsource 的员工蒙羞
如果大家使用 spring 控制事务，使用 Open Session In View 模式，
com.mchange.v2.resourcepool.TimeoutException: A client timed out while waiting to acquire a resource from com.mchange.
- 百度词库联想
annan211
百度
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8">
<title>RunJS</title&g
- int数据与byte之间的相互转换实现代码
百合不是茶
位移int转bytebyte转int基本数据类型的实现
在BMP文件和文件压缩时需要用到的int与byte转换,现将理解的贴出来;
主要是要理解;位移等概念 http://baihe747.iteye.com/blog/2078029
int转byte;
byte转int;
/**
* 字节转成int,int转成字节
* @author Administrator
*
- 简单模拟实现数据库连接池
bijian1013
javathreadjava多线程简单模拟实现数据库连接池
简单模拟实现数据库连接池
实例1：
package com.bijian.thread;
public class DB {
//private static final int MAX_COUNT = 10;
private static final DB instance = new DB();
private int count = 0;
private i
- 一种基于Weblogic容器的鉴权设计
bijian1013
javaweblogic
服务器对请求的鉴权可以在请求头中加Authorization之类的key，将用户名、密码保存到此key对应的value中，当然对于用户名、密码这种高机密的信息，应该对其进行加砂加密等，最简单的方法如下：
String vuser_id = "weblogic";
String vuse
- 【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化
bit1129
hessian
任何一个对象从一个JVM传输到另一个JVM，都要经过序列化为二进制数据(或者字符串等其他格式，比如JSON)，然后在反序列化为Java对象，这最后都是通过二进制的数据在不同的JVM之间传输(一般是通过Socket和二进制的数据传输)，本文定义一个比较符合工作中。
1. 定义三个POJO
Person类
package com.tom.hes
- 【Hadoop十四】Hadoop提供的脚本的功能
bit1129
hadoop
1. hadoop-daemon.sh
1.1 启动HDFS
./hadoop-daemon.sh start namenode
./hadoop-daemon.sh start datanode
通过这种逐步启动的方式，比start-all.sh方式少了一个SecondaryNameNode进程，这不影响Hadoop的使用，其实在 Hadoop2.0中，SecondaryNa
- 中国互联网走在“灰度”上
ronin47
管理 灰度
中国互联网走在“灰度”上（转）
文/孕峰
第一次听说灰度这个词，是任正非说新型管理者所需要的素质。第二次听说是来自马化腾。似乎其他人包括马云也用不同的语言说过类似的意思。
灰度这个词所包含的意义和视野是广远的。要理解这个词，可能同样要用“灰度”的心态。灰度的反面，是规规矩矩，清清楚楚，泾渭分明，严谨条理，是决不妥协，不转弯，认死理。黑白分明不是灰度，像彩虹那样
- java-51-输入一个矩阵，按照从外向里以顺时针的顺序依次打印出每一个数字。
bylijinnan
java
public class PrintMatrixClockwisely {
/**
* Q51.输入一个矩阵，按照从外向里以顺时针的顺序依次打印出每一个数字。
例如：如果输入如下矩阵：
1 2 3 4
5 6 7 8
9
- mongoDB 用户管理
开窍的石头
mongoDB用户管理
1:添加用户
第一次设置用户需要进入admin数据库下设置超级用户（use admin）
db.addUsr({user:'useName',pwd:'111111',roles:[readWrite,dbAdmin]});
第一个参数用户的名字
第二个参数
- [游戏与生活]玩暗黑破坏神3的一些问题
comsci
生活
暗黑破坏神3是有史以来最让人激动的游戏。。。。但是有几个问题需要我们注意
玩这个游戏的时间，每天不要超过一个小时，且每次玩游戏最好在白天
结束游戏之后，最好在太阳下面来晒一下身上的暗黑气息，让自己恢复人的生气
&nb
- java 二维数组如何存入数据库
cuiyadll
java
using System;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Windows.Forms;
using System.Xml;
using System.Xml.Serialization;
using System.IO;
namespace WindowsFormsApplication1
{
- 本地事务和全局事务Local Transaction and Global Transaction(JTA)
darrenzhu
javaspringlocalglobaltransaction
Configuring Spring and JTA without full Java EE
http://spring.io/blog/2011/08/15/configuring-spring-and-jta-without-full-java-ee/
Spring doc -Transaction Management
http://docs.spring.io/spri
- Linux命令之alias - 设置命令的别名，让 Linux 命令更简练
dcj3sjt126com
linuxalias
用途说明
设置命令的别名。在linux系统中如果命令太长又不符合用户的习惯，那么我们可以为它指定一个别名。虽然可以为命令建立“链接”解决长文件名的问 题，但对于带命令行参数的命令，链接就无能为力了。而指定别名则可以解决此类所有问题【1】。常用别名来简化ssh登录【见示例三】，使长命令变短，使常 用的长命令行变短，强制执行命令时询问等。
常用参数
格式：alias
格式：ali
- yii2 restful web服务[格式响应]
dcj3sjt126com
PHPyii2
响应格式
当处理一个 RESTful API 请求时， 一个应用程序通常需要如下步骤 来处理响应格式：
确定可能影响响应格式的各种因素， 例如媒介类型， 语言， 版本， 等等。 这个过程也被称为 content negotiation。
资源对象转换为数组， 如在 Resources 部分中所描述的。 通过 [[yii\rest\Serializer]]
- MongoDB索引调优（2）——[十]
eksliang
mongodbMongoDB索引优化
转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2178555 一、概述
上一篇文档中也说明了，MongoDB的索引几乎与关系型数据库的索引一模一样，优化关系型数据库的技巧通用适合MongoDB，所有这里只讲MongoDB需要注意的地方 二、索引内嵌文档
可以在嵌套文档的键上建立索引，方式与正常
- 当滑动到顶部和底部时，实现Item的分离效果的ListView
gundumw100
android
拉动ListView，Item之间的间距会变大，释放后恢复原样；
package cn.tangdada.tangbang.widget;
import android.annotation.TargetApi;
import android.content.Context;
import android.content.res.TypedArray;
import andr
- 程序员用HTML5制作的爱心树表白动画
ini
JavaScriptjqueryWebhtml5css
体验效果：http://keleyi.com/keleyi/phtml/html5/31.htmHTML代码如下：
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"><head><meta charset="UTF-8" >
<ti
- 预装windows 8 系统GPT模式的ThinkPad T440改装64位 windows 7旗舰版
kakajw
ThinkPad预装改装windows 7windows 8
该教程具有普遍参考性，特别适用于联想的机器，其他品牌机器的处理过程也大同小异。
该教程是个人多次尝试和总结的结果，实用性强，推荐给需要的人！
缘由
小弟最近入手笔记本ThinkPad T440，但是特别不能习惯笔记本出厂预装的Windows 8系统，而且厂商自作聪明地预装了一堆没用的应用软件，消耗不少的系统资源（本本的内存为4G，系统启动完成时，物理内存占用比
- Nginx学习笔记
mcj8089
nginx
一、安装nginx 1、在nginx官方网站下载一个包，下载地址是：
http://nginx.org/download/nginx-1.4.2.tar.gz
2、WinSCP(ftp上传工
- mongodb 聚合查询每天论坛链接点击次数
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境mongodb纵观千象
/* 18 */
{
"_id" : ObjectId("5596414cbe4d73a327e50274"),
"msgType" : "text",
"sendTime" : ISODate("2015-07-03T08:01:16.000Z"
- java术语（PO/POJO/VO/BO/DAO/DTO）
Luob.
DAOPOJODTOpoVO BO
PO(persistant object) 持久对象
在o/r 映射的时候出现的概念,如果没有o/r映射,就没有这个概念存在了.通常对应数据模型(数据库),本身还有部分业务逻辑的处理.可以看成是与数据库中的表相映射的java对象.最简单的PO就是对应数据库中某个表中的一条记录,多个记录可以用PO的集合.PO中应该不包含任何对数据库的操作.
VO(value object) 值对象
通
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Wuaner
Algorithm
Time Complexity & Big-O：
http://stackoverflow.com/questions/487258/plain-english-explanation-of-big-o
http://bigocheatsheet.com/
http://www.sitepoint.com/time-complexity-algorithms/
