- 《C++与新兴数据库技术的完美交互:开启高效数据处理新时代》
程序猿阿伟
c++数据库开发语言
在当今快速发展的科技领域,数据库技术不断推陈出新,为数据的存储、管理和检索带来了更高效、更灵活的解决方案。而C++作为一种强大的编程语言,如何更好地与新兴的数据库技术进行交互,成为了众多开发者关注的热点问题。一、新兴数据库技术的崛起随着大数据、云计算和人工智能等技术的飞速发展,传统的关系型数据库在某些场景下已经难以满足日益增长的需求。新兴的数据库技术,如NoSQL数据库、NewSQL数据库、分布式
- 【ShuQiHere】用类来实现LSTM:让你的模型拥有更强的记忆力
ShuQiHere
代码武士的机器学习秘传lstm人工智能
【ShuQiHere】欢迎回到ShuQiHere!今天我们要来聊一聊LSTM(LongShort-TermMemory),一种非常流行的循环神经网络(RNN)变种。LSTM以其卓越的记忆能力和处理长序列数据的强大性能而闻名。今天,我们将用类的方式来实现LSTM,并将其应用于手写数字识别任务中。1.什么是LSTM?LSTM是一种特殊的RNN,它通过引入“门”的机制,能够更好地捕捉长时间跨度的依赖关系
- 【ShuQiHere】微调与训练恢复:理解 `load_weights` 和 `save_model` 的实用方法
ShuQiHere
机器学习深度学习
【ShuQiHere】在深度学习的世界中,训练一个模型不仅需要时间,还需要大量的计算资源。比如,你已经花了几天时间训练一个模型,但突然间,电脑崩溃了,你的所有进度都丢失了。这种情况就像是在一场马拉松比赛的最后一公里摔倒,让人沮丧至极。那么,有没有什么方法可以避免这种悲剧呢?今天,我们就来聊聊如何通过保存和加载模型的权重来应对这些挑战,确保你在深度学习的旅程中不会白费功夫。模型保存和加载的背景训练一
- Phenaki——文本描述生成动画或视频,动态视频序列。
爱研究的小牛
AIGC—视频AIGC人工智能深度学习音视频
一、Phenaki介绍Phenaki是一个先进的视频生成系统,能够根据输入的文本描述生成连续且符合语义的视频内容。Phenaki的核心在于将文本描述转化为视频的过程,通过一系列深度学习技术实现高质量、流畅的视频生成。二、Phenaki核心功能1.文本到视频生成(Text-to-VideoGeneration)Phenaki的最重要功能是根据自然语言文本描述生成连续的视频。用户只需输入一段描述,模型
- 自考出成绩了
逊珏逸卓
昨天,自考终于出成绩了。美学再一次失败,54分。虽然分数提高了,但还是没及格。论文及格了,90分,也算对得起那一天之内写6000个字的手了。还有三门!还有三门!注意:两句的语气和感情是不一样的!还有《美学》、《语言学概论》和《英语(二)》三门!看招生院的消息,现在很多专业都停了。看来是考自考的人越来越少了。我一定要在汉语言文学(本科)停考前考出来啊!看论文答辩那天的情形,汉语言文学专业还是有不少考
- 【ShuQiHere】从 FNN 到 RNN:用股票价格预测一步步理解神经网络的演化
ShuQiHere
神经网络rnn人工智能
【ShuQiHere】引言神经网络在人工智能和机器学习领域是一个核心的研究方向,而前馈神经网络(FNN)是最基础的模型之一。虽然FNN在许多任务中表现出色,但当面对时间序列数据时,例如预测股票价格,它往往显得力不从心。这是因为FNN无法有效利用历史信息来预测未来的走势。为了解决这一问题,循环神经网络(RNN)被引入。通过这个熟悉的例子——股票价格预测,我们将一步步探讨RNN是如何从FNN演化而来的
- 【ShuQiHere】卷积神经网络(CNN):从输入到输出的逐层解析
ShuQiHere
cnn人工智能神经网络
【ShuQiHere】卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)是深度学习领域的一个里程碑。它的出现不仅改变了计算机视觉的格局,还影响了各类数据处理任务,如语音识别和自然语言处理。随着深度学习的蓬勃发展,CNN成为了图像处理任务中的标准工具。那么,CNN到底是什么?它又是如何工作的?在本文中,我们将通过手写数字识别的例子,逐层解析CNN的每个部分,帮助你全面理解这
- 百度飞桨教程(一)
怎么这么多名字都被占了
百度paddlepaddle人工智能
百度飞桨(paddle),是一个开源的深度学习平台百度飞桨的安装pipinstallpaddlepaddle-ihttps://mirror.baidu.com/pypi/simple手写数字识别案例我们来通过一个案例,大概了解paddle的使用importpaddleimportnumpyasnpfrompaddle.vision.transformsimportNormalizetransfo
- 第T10周:数据增强
OreoCC
深度学习人工智能tensorflow2
>-**本文为[365天深度学习训练营]中的学习记录博客**>-**原作者:[K同学啊]**第10周:数据增强难度:夯实基础⭐⭐语言:Python3、TensorFlow2要求:学会在代码中使用数据增强手段来提高acc请探索更多的数据增强手段并记录在本教程中,你将学会如何进行数据增强,并通过数据增强用少量数据达到非常非常棒的识别准确率。我将展示两种数据增强方式,以及如何自定义数据增强方式并将其放到
- 深度学习系列70:模型部署torchserve
IE06
深度学习系列深度学习人工智能
1.流程说明ts文件夹下,从launcher.py进入,执行jar文件。入口为model_server.py的start()函数。内容包含:读取args,创建pid文件找到java,启动model-server.jar程序,同时读取log-config文件,TEMP文件夹地址,TS_CONFIG_FILE文件根据cpu核数、gpu个数,启动多进程。每个进程有一个socket_name和socket
- 因果的数学推断对人工智能演进路径的影响
奔跑的阿牛
「为什么」读后感这本书属于跟热点的盲买,这涉及到读书的选择误区问题,除了针对相关主题的针对性阅读以及根据个人偏爱挑选相关领域的书,随机热点的选择图书,对避免喜爱偏见颇有助益,当然这个过程也有选择,不是泥沙俱下的照单全收,分寸把握自己掌握。想当然的认为这是一本关于哲学四辩的通俗读物,日常对话中难免会问几个为什么,读完,却未免慨叹,因果问题的量化,用数学公式表达出来,在诸多实践领域的应用竟然力量如此惊
- Facebook开发的机器人:技术创新与应用实践
啊取名真困难
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引言在数字化时代,FacebookMessenger已成为企业与客户沟通的重要渠道。聊天机器人的引入,不仅提升了客户服务的效率,也为企业带来了新的互动方式。一、聊天机器人的兴起1.1客户需求的变化随着消费者对即时服务的需求日益增长,聊天机器人提供了一个快速响应的解决方案。1.2技术进步的推动人工智能和机器学习的发展,让聊天机器人能够更加智能地理解和回应用户需求。二、Facebook上的五款回复机器
- AI人工智能深度学习算法:卷积神经网络的原理与应用
AI大模型应用之禅
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
AI人工智能深度学习算法:卷积神经网络的原理与应用作者:禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍1.1人工智能的兴起与深度学习的崛起人工智能(AI)是指计算机科学的一个分支,旨在创造能够执行通常需要人类智能的任务的智能机器,例如学习、解决问题和决策。近年来,人工智能取得了显著的进展,这在很大程度上归功于深度学习的崛起,深度学习是一种强大的机器学习形式,它使用具有多个层的深度神经网络来学习数据中的复杂模式
- ChatGPT的原理
wfx0002
人工智能人工智能
ChatGPT,美国OpenAI[1]研发的聊天机器人程序[12],于2022年11月30日发布[2-3]。ChatGPT是人工智能技术驱动的自然语言处理工具,它能够通过学习和理解人类的语言来进行对话,还能根据聊天的上下文进行互动,真正像人类一样来聊天交流,甚至能完成撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码,写论文[21]等任务。[2]发展历程编辑播报ChatGPT是美国人工智能研究实验室OpenAI
- 基于深度学习的金属锈蚀检测系统详细实施指南
A等天晴
计算机视觉深度学习人工智能
1.项目背景与目标设定金属锈蚀是工业领域面临的一个普遍问题,它可能导致结构失效、安全隐患和巨大的经济损失。传统的锈蚀检测方法通常依赖人工视觉检查,这种方法不仅耗时耗力,而且容易受到人为因素的影响,导致检测结果不一致或遗漏重要的锈蚀区域。随着深度学习技术的快速发展,特别是在计算机视觉领域的突破,我们现在有能力开发出更加高效、准确的自动化锈蚀检测系统。这个项目的主要目标是构建一个基于最新YOLO(Yo
- Langchain-Chatchat本地部署的解决方案
herosunly
大模型RAGlangchain-chat本地部署解决方案
大家好,我是herosunly。985院校硕士毕业,现担任算法研究员一职,热衷于大模型算法的研究与应用。曾担任百度千帆大模型比赛、BPAA算法大赛评委,编写微软OpenAI考试认证指导手册。曾获得阿里云天池比赛第一名,CCF比赛第二名,科大讯飞比赛第三名。授权多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。
- ChatGPT 3.5/4.0简单使用手册
老童聊AI
明哥陪你学Pythonchatgpt
ChatGPT3.5/4.0是一种先进的人工智能聊天机器人,能够理解和生成自然语言文本,为用户提供信息检索、问题解答、语言翻译等服务。系统要求操作系统:无特定要求,支持主流操作系统。网络连接:需要稳定的网络连接来使用在线服务。安装与注册访问ChatGPT官方网站或下载相应的应用程序。创建账户:根据网站或应用程序的指示完成注册流程。登录:使用注册的账户信息登录。备注:因为国内环境原因,所以我们不得以
- 激光SLAM--(8) LeGO-LOAM论文笔记
lonely-stone
slam激光SLAM论文阅读
论文标题:LeGO-LOAM:LightweightandGround-OptimizedLidarOdometryandMappingonVariableTerrain应用在可变地形场景的轻量级的、并利用地面优化的LOAMABSTRACT轻量级的、基于地面优化的LOAM实时进行六自由度位姿估计,应用在地面的车辆上。强调应用在地面车辆上是因为在这里面要求雷达必须水平安装,而像LOAM和LIO-SA
- 深度学习100问23:什么是前馈型神经网络
不断持续学习ing
人工智能自然语言处理机器学习
嘿,前馈型神经网络就像一个神奇的小工厂哟!一、定义及原理这个小工厂呀,有个特别的工作方式。数据就像是原材料,从输入层这个“大门”进入工厂。然后呢,这些数据一路向前,经过一个又一个隐藏层,就好像经过不同的加工车间。每个车间都对数据进行一番特别的处理和改造。最后,数据到达输出层这个“成品出口”,变成了我们想要的结果。在这个过程中,数据只能一个劲儿地往前跑,可不能绕回来,就像一条单行道。比如说,如果我们
- python 数据挖掘与机器学习
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人工智能ChatGPTpython数据挖掘机器学习神经网络随机森林决策树贝叶斯
近年来,Python编程语言受到越来越多科研人员的喜爱,在多个编程语言排行榜中持续夺冠。同时,伴随着深度学习的快速发展,人工智能技术在各个领域中的应用越来越广泛。机器学习是人工智能的基础,因此,掌握常用机器学习算法的工作原理,并能够熟练运用Python建立实际的机器学习模型,是开展人工智能相关研究的前提和基础。模块一:课前准备Python编程基础与进阶Python编程入门1、Python环境搭建(
- 大模型是如何炼成的:揭秘深度学习训练的秘密与优化技巧
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深度学习人工智能大模型训练ai大模型LLM大语言模型大模型应用
引言:近年来,人工智能领域的突破性进展与大模型的崛起密不可分。从GPT-3到BERT,这些大型预训练模型在各种任务上展现出了惊人的能力。那么,这些大模型是如何训练出来的呢?本文将通过具体案例,带你走进深度学习训练的世界,一探究竟,并分享一些大模型训练过程中的优化技巧。一、数据收集与预处理数据收集:大模型的训练需要海量的数据。例如,GPT-3的训练数据包含了数十亿网页文本,而BERT则使用了维基百科
- 吐血整理(最全论文指令手册),还有 ChatGPT 3.5/4.0 新手使用手册~ 【亲测好用】
yixiaai_com
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今天给大家分享下论文润色、降重、写作的GPT指令提示词,按论文步骤整理让你的文章更加有逻辑且通顺,助力快速完成论文,相信对你有帮助~一、论文写作润色指令1、写作选题指令①确定研究对象我是一名【XXXXX】,请从以下素材内容中,结合【XXXXX】相关知识,提炼出可供参考的学术概念。以下是结合素材内容,提炼出的几个可供参考的学术概念:【概念a】、【概念b】、【概念c】、【概念d】②确定研究选题我是一名
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ORB原文下载链接:(PDF)ORB:anefficientalternativetoSIFTorSURFSIFT原文下载链接:https://www.cs.ubc.ca/~lowe/papers/ijcv04.pdfSURF原文下载链接:https://www.cs.jhu.edu/~misha/ReadingSeminar/Papers/Bay08.pdfORB和AKAZE对比论文下载链接:h
- Java人证合一接口原理、身份证识别、人工智能
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人脸识别,是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流,并自动在图像中检测和跟踪人脸,进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术,通常也叫做人像识别、面部识别。人证合一接口,一般是指人脸与身份证识别接口的相结合,包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等;而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。人
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路人与大师
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对于大模型(如大型神经网络模型)的训练和推理,苹果笔记本电脑(尤其是搭载AppleSilicon芯片的MacBook)确实存在一些限制,这些问题可能让开发者在处理大规模AI项目时感到不适合。以下是一些主要原因:1.GPU不适合深度学习AppleSiliconGPU限制:Apple自家芯片(如M1和M2)的GPU架构与传统的NVIDIAGPU(通常是深度学习和大模型训练的首选)不同。NVIDIA的C
- AI中的核心概念解读:深度学习、机器学习、神经网络与自然语言处理
wypdao
人工智能AIGC算法人工智能深度学习机器学习
人工智能(AI)是一个涵盖广泛领域的技术词汇,近年来受到了越来越多的关注和应用。然而,对于刚接触AI的初学者或非专业人士来说,理解其中的核心概念,特别是深度学习、机器学习、神经网络与自然语言处理之间的区别,可能显得有些复杂。本文将帮助读者梳理这些重要概念,厘清它们之间的关系和区别。一、人工智能(AI)首先,人工智能(AI)是一个广泛的领域,包含了任何通过计算机程序实现的智能行为。AI的目标是让机器
- 昇思25天学习打卡
十分钟ll
昇思25天学习打卡pythonpytorch视觉检测图像处理
@[TOC]《昇思25天学习打卡营第02天|lulul》张量Tensor张量tensor是在机器学习和深度学习中广泛应用的数据概念,张量是多维数组的泛化,能够表示标量(0维张量)、向量(1维张量)、矩阵(2维张量)及更高维的数组。张量基本用法(mindspore)data=[1,0,1,0]x_data=Tensor(data)print(x_data,x_data.shape,x_data.dt
- 论文阅读瞎记(四) Cascade R-CNN: Delving into High Quality Object Detection 2017
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概述在物体检测中1,IOU阈值被用于判定正负样本。在低IOU阈值比如0.5的状态下训练模型经常产生噪音预测,然而检测效果会随着IOU增加而降低。两个主要因素:1.训练时的过拟合,正样本指数消失2.检测器最优IOU与输入假设的不匹配。一个单阶段的物体检测器CascadeR-CNN被提出用于解决这些问题。网络由一个检测序列组成,这些序列训练时会伴随IOU增长从而对FP样本更加有选择性地判别。检测器一个
- 基于yolov8的脑肿瘤检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面
FL1623863129
深度学习YOLO人工智能
【算法介绍】基于YOLOv8的脑肿瘤检测系统是一项前沿的医疗应用,该系统利用YOLOv8这一高效的目标检测算法,实现对脑肿瘤病灶的快速、准确识别。YOLOv8作为YOLO系列的最新版本,不仅继承了前代版本在速度和精度上的优势,还通过改进的网络结构和优化策略,进一步提升了模型性能。在脑肿瘤检测中,YOLOv8通过深度学习技术,自动从脑部图像中提取特征,并学习目标的特征表示和位置信息。系统采用模块化设
- 目标检测:Cascade R-CNN: Delving into High Quality Object Detection - 2017【方法解读】
智维探境
AI与SLAM论文解析目标检测cnnCascadeR-CNN
查看新版本论文:目标检测:CascadeR-CNN:HighQualityObjectDetectionandInstanceSegmentation-2019【方法解读】目录摘要:1.引言2.相关工作3.对象检测3.1.边界框回归3.2.分类3.3.检测质量4.级联R-CNN4.1.级联边界框回归4.2.级联检测摘要:在目标检测中,需要一个交并比(IoU)阈值来定义正样本和负样本。使用低IoU阈
- 解读Servlet原理篇二---GenericServlet与HttpServlet
周凡杨
javaHttpServlet源理GenericService源码
在上一篇《解读Servlet原理篇一》中提到,要实现javax.servlet.Servlet接口(即写自己的Servlet应用),你可以写一个继承自javax.servlet.GenericServletr的generic Servlet ,也可以写一个继承自java.servlet.http.HttpServlet的HTTP Servlet(这就是为什么我们自定义的Servlet通常是exte
- MySQL性能优化
bijian1013
数据库mysql
性能优化是通过某些有效的方法来提高MySQL的运行速度,减少占用的磁盘空间。性能优化包含很多方面,例如优化查询速度,优化更新速度和优化MySQL服务器等。本文介绍方法的主要有:
a.优化查询
b.优化数据库结构
- ThreadPool定时重试
dai_lm
javaThreadPoolthreadtimertimertask
项目需要当某事件触发时,执行http请求任务,失败时需要有重试机制,并根据失败次数的增加,重试间隔也相应增加,任务可能并发。
由于是耗时任务,首先考虑的就是用线程来实现,并且为了节约资源,因而选择线程池。
为了解决不定间隔的重试,选择Timer和TimerTask来完成
package threadpool;
public class ThreadPoolTest {
- Oracle 查看数据库的连接情况
周凡杨
sqloracle 连接
首先要说的是,不同版本数据库提供的系统表会有不同,你可以根据数据字典查看该版本数据库所提供的表。
select * from dict where table_name like '%SESSION%';
就可以查出一些表,然后根据这些表就可以获得会话信息
select sid,serial#,status,username,schemaname,osuser,terminal,ma
- 类的继承
朱辉辉33
java
类的继承可以提高代码的重用行,减少冗余代码;还能提高代码的扩展性。Java继承的关键字是extends
格式:public class 类名(子类)extends 类名(父类){ }
子类可以继承到父类所有的属性和普通方法,但不能继承构造方法。且子类可以直接使用父类的public和
protected属性,但要使用private属性仍需通过调用。
子类的方法可以重写,但必须和父类的返回值类
- android 悬浮窗特效
肆无忌惮_
android
最近在开发项目的时候需要做一个悬浮层的动画,类似于支付宝掉钱动画。但是区别在于,需求是浮出一个窗口,之后边缩放边位移至屏幕右下角标签处。效果图如下:
一开始考虑用自定义View来做。后来发现开线程让其移动很卡,ListView+动画也没法精确定位到目标点。
后来想利用Dialog的dismiss动画来完成。
自定义一个Dialog后,在styl
- hadoop伪分布式搭建
林鹤霄
hadoop
要修改4个文件 1: vim hadoop-env.sh 第九行 2: vim core-site.xml <configuration> &n
- gdb调试命令
aigo
gdb
原文:http://blog.csdn.net/hanchaoman/article/details/5517362
一、GDB常用命令简介
r run 运行.程序还没有运行前使用 c cuntinue 
- Socket编程的HelloWorld实例
alleni123
socket
public class Client
{
public static void main(String[] args)
{
Client c=new Client();
c.receiveMessage();
}
public void receiveMessage(){
Socket s=null;
BufferedRea
- 线程同步和异步
百合不是茶
线程同步异步
多线程和同步 : 如进程、线程同步,可理解为进程或线程A和B一块配合,A执行到一定程度时要依靠B的某个结果,于是停下来,示意B运行;B依言执行,再将结果给A;A再继续操作。 所谓同步,就是在发出一个功能调用时,在没有得到结果之前,该调用就不返回,同时其它线程也不能调用这个方法
多线程和异步:多线程可以做不同的事情,涉及到线程通知
&
- JSP中文乱码分析
bijian1013
javajsp中文乱码
在JSP的开发过程中,经常出现中文乱码的问题。
首先了解一下Java中文问题的由来:
Java的内核和class文件是基于unicode的,这使Java程序具有良好的跨平台性,但也带来了一些中文乱码问题的麻烦。原因主要有两方面,
- js实现页面跳转重定向的几种方式
bijian1013
JavaScript重定向
js实现页面跳转重定向有如下几种方式:
一.window.location.href
<script language="javascript"type="text/javascript">
window.location.href="http://www.baidu.c
- 【Struts2三】Struts2 Action转发类型
bit1129
struts2
在【Struts2一】 Struts Hello World http://bit1129.iteye.com/blog/2109365中配置了一个简单的Action,配置如下
<!DOCTYPE struts PUBLIC
"-//Apache Software Foundation//DTD Struts Configurat
- 【HBase十一】Java API操作HBase
bit1129
hbase
Admin类的主要方法注释:
1. 创建表
/**
* Creates a new table. Synchronous operation.
*
* @param desc table descriptor for table
* @throws IllegalArgumentException if the table name is res
- nginx gzip
ronin47
nginx gzip
Nginx GZip 压缩
Nginx GZip 模块文档详见:http://wiki.nginx.org/HttpGzipModule
常用配置片段如下:
gzip on; gzip_comp_level 2; # 压缩比例,比例越大,压缩时间越长。默认是1 gzip_types text/css text/javascript; # 哪些文件可以被压缩 gzip_disable &q
- java-7.微软亚院之编程判断俩个链表是否相交 给出俩个单向链表的头指针,比如 h1 , h2 ,判断这俩个链表是否相交
bylijinnan
java
public class LinkListTest {
/**
* we deal with two main missions:
*
* A.
* 1.we create two joined-List(both have no loop)
* 2.whether list1 and list2 join
* 3.print the join
- Spring源码学习-JdbcTemplate batchUpdate批量操作
bylijinnan
javaspring
Spring JdbcTemplate的batch操作最后还是利用了JDBC提供的方法,Spring只是做了一下改造和封装
JDBC的batch操作:
String sql = "INSERT INTO CUSTOMER " +
"(CUST_ID, NAME, AGE) VALUES (?, ?, ?)";
- [JWFD开源工作流]大规模拓扑矩阵存储结构最新进展
comsci
工作流
生成和创建类已经完成,构造一个100万个元素的矩阵模型,存储空间只有11M大,请大家参考我在博客园上面的文档"构造下一代工作流存储结构的尝试",更加相信的设计和代码将陆续推出.........
竞争对手的能力也很强.......,我相信..你们一定能够先于我们推出大规模拓扑扫描和分析系统的....
- base64编码和url编码
cuityang
base64url
import java.io.BufferedReader;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;
import java.io.PrintWriter;
import java.io.StringWriter;
import java.io.UnsupportedEncodingException;
- web应用集群Session保持
dalan_123
session
关于使用 memcached 或redis 存储 session ,以及使用 terracotta 服务器共享。建议使用 redis,不仅仅因为它可以将缓存的内容持久化,还因为它支持的单个对象比较大,而且数据类型丰富,不只是缓存 session,还可以做其他用途,一举几得啊。1、使用 filter 方法存储这种方法比较推荐,因为它的服务器使用范围比较多,不仅限于tomcat ,而且实现的原理比较简
- Yii 框架里数据库操作详解-[增加、查询、更新、删除的方法 'AR模式']
dcj3sjt126com
数据库
public function getMinLimit () { $sql = "..."; $result = yii::app()->db->createCo
- solr StatsComponent(聚合统计)
eksliang
solr聚合查询solr stats
StatsComponent
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2169134
http://eksliang.iteye.com/ 一、概述
Solr可以利用StatsComponent 实现数据库的聚合统计查询,也就是min、max、avg、count、sum的功能
二、参数
- 百度一道面试题
greemranqq
位运算百度面试寻找奇数算法bitmap 算法
那天看朋友提了一个百度面试的题目:怎么找出{1,1,2,3,3,4,4,4,5,5,5,5} 找出出现次数为奇数的数字.
我这里复制的是原话,当然顺序是不一定的,很多拿到题目第一反应就是用map,当然可以解决,但是效率不高。
还有人觉得应该用算法xxx,我是没想到用啥算法好...!
还有觉得应该先排序...
还有觉
- Spring之在开发中使用SpringJDBC
ihuning
spring
在实际开发中使用SpringJDBC有两种方式:
1. 在Dao中添加属性JdbcTemplate并用Spring注入;
JdbcTemplate类被设计成为线程安全的,所以可以在IOC 容器中声明它的单个实例,并将这个实例注入到所有的 DAO 实例中。JdbcTemplate也利用了Java 1.5 的特定(自动装箱,泛型,可变长度
- JSON API 1.0 核心开发者自述 | 你所不知道的那些技术细节
justjavac
json
2013年5月,Yehuda Katz 完成了JSON API(英文,中文) 技术规范的初稿。事情就发生在 RailsConf 之后,在那次会议上他和 Steve Klabnik 就 JSON 雏形的技术细节相聊甚欢。在沟通单一 Rails 服务器库—— ActiveModel::Serializers 和单一 JavaScript 客户端库——&
- 网站项目建设流程概述
macroli
工作
一.概念
网站项目管理就是根据特定的规范、在预算范围内、按时完成的网站开发任务。
二.需求分析
项目立项
我们接到客户的业务咨询,经过双方不断的接洽和了解,并通过基本的可行性讨论够,初步达成制作协议,这时就需要将项目立项。较好的做法是成立一个专门的项目小组,小组成员包括:项目经理,网页设计,程序员,测试员,编辑/文档等必须人员。项目实行项目经理制。
客户的需求说明书
第一步是需
- AngularJs 三目运算 表达式判断
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境众观千象AngularJS
事件回顾:由于需要修改同一个模板,里面包含2个不同的内容,第一个里面使用的时间差和第二个里面名称不一样,其他过滤器,内容都大同小异。希望杜绝If这样比较傻的来判断if-show or not,继续追究其源码。
var b = "{{",
a = "}}";
this.startSymbol = function(a) {
- Spark算子:统计RDD分区中的元素及数量
superlxw1234
sparkspark算子Spark RDD分区元素
关键字:Spark算子、Spark RDD分区、Spark RDD分区元素数量
Spark RDD是被分区的,在生成RDD时候,一般可以指定分区的数量,如果不指定分区数量,当RDD从集合创建时候,则默认为该程序所分配到的资源的CPU核数,如果是从HDFS文件创建,默认为文件的Block数。
可以利用RDD的mapPartitionsWithInd
- Spring 3.2.x将于2016年12月31日停止支持
wiselyman
Spring 3
Spring 团队公布在2016年12月31日停止对Spring Framework 3.2.x(包含tomcat 6.x)的支持。在此之前spring团队将持续发布3.2.x的维护版本。
请大家及时准备及时升级到Spring
- fis纯前端解决方案fis-pure
zccst
JavaScript
作者:zccst
FIS通过插件扩展可以完美的支持模块化的前端开发方案,我们通过FIS的二次封装能力,封装了一个功能完备的纯前端模块化方案pure。
1,fis-pure的安装
$ fis install -g fis-pure
$ pure -v
0.1.4
2,下载demo到本地
git clone https://github.com/hefangshi/f