- 忙一点,才是忘掉悲痛的最好办法
斑驳pop
图片发自App年少时不知愁滋味,所谓忧愁不过是关乎学习和玩乐,都是成长的范畴。进入社会,父母,家庭的庇护消失。人生终于撕掉假面,长大后的你不得不直面“丑陋”真实。社会身份的转变,一开始总是让人难以适应,不如意十之八九。与其沉溺其中,不如干点什么吧,别东想西想,别无聊刷剧,别半夜不睡把玩手机。要相信能帮助我们的,只有更好的自己。提升自我的过程,也在使我们强大,最后你能变得快乐,抗压能力增强,那是因为
- 云上运维案例分享
LinkSLA
云计算1024程序员节
一、背景当下,越来越多的企业选择业务数据上云。不可否认数据上云后,增强了扩展的便利性,但是同时也提高了运维管理的难度。如何实现云上业务管理,是运维工程师们面临的新问题。LinkSLA智能运维管家,不仅提供私有云的运维管理,同时为公有云上业务系统提供了统一运维平台。方便IT运维工程师实时掌握公有云上系统的运行状况。二、案例下面我给大家分享一个云上运维监控的小案例:1、夜间重启在5月底,某三甲医院接入
- 2013-2023年 中国MOD17A3H植被净初级生产力(NPP)数据
小王毕业啦
大数据人工智能大数据社科数据
中国MOD17A3H植被净初级生产力(NPP)数据是基于NASA的MODIS卫星遥感数据计算得出的,这些数据对于评估生态系统碳收支、碳循环以及气候变化的影响具有重要意义。NPP数据可以反映植被通过光合作用固定大气中二氧化碳并转化为有机物质的能力,是衡量生态系统健康状况和生产力水平的重要指标。如果NPP呈现增加趋势,可能意味着生态系统的生产力在增强,有利于碳的固定和减少温室气体排放;反之,如果NPP
- ETH:通过文本反馈提高LLM对齐能力
大模型任我行
大模型-模型训练人工智能自然语言处理语言模型
标题:TowardsAligningLanguageModelswithTextualFeedback来源:arXiv,2407.16970️文章简介研究问题:如何通过文本反馈来调整语言模型,使其生成更符合用户期望的行为。主要贡献:论文的提出了ALT,一种将语言模型与文本反馈对齐的方法,通过示例反馈来引导语言模型生成更符合用户偏好的内容。重点思路相关工作对齐:此前的研究已成功利用RLHF来增强LL
- springboot集成 AI 实现图片辅助设计功能
cesske
springboot人工智能后端
springboot集成AI实现图片辅助设计功能在SpringBoot中实现一个图片辅助设计功能,通常会涉及到图像处理、计算机视觉以及机器学习(AI)技术的应用。这样的系统可以帮助用户进行图像编辑、风格转换、自动设计布局等。以下是一个基本步骤和技术栈建议,用于在SpringBoot中构建图片辅助设计功能的系统。1.技术栈选择SpringBoot:作为后端框架,提供RESTfulAPI。图像处理库:
- 【好书分享第十期】大模型应用解决方案_基于ChatGPT和GPT-4等Transformer架构的自然语言处理(文末送书)
屿小夏
书籍推荐chatgpttransformer架构大模型AI
文章目录前言一、内容简介二、作者简介三、目录四、摘录粉丝福利前言在不到4年的时间里,Transformer模型以其强大的性能和创新的思想,迅速在NLP社区崭露头角,打破了过去30年的记录。BERT、T5和GPT等模型现在已成为计算机视觉、语音识别、翻译、蛋白质测序、编码等各个领域中新应用的基础构件。因此,斯坦福大学最近提出了“基础模型”这个术语,用于定义基于巨型预训练Transformer的一系列
- 2023-04-25
xdyggy
学习贯彻党的二十大精神,努力锻造一支高素质的干部队伍党的二十大报告着重强调要增强干部推动高质量发展本领、服务群众本领、防范化解风险本领,这是从现代化建设全局出发提出的重要要求,有很强的现实针对性。对此,努力锻造一支高素质的干部队伍,对学习贯彻党的二十大精神,对党和国家事业具有深远的战略考量和重大的现实意义,能够使我们党始终充满生机活力,为全面建设社会主义现代化国家、全面推进中华民族伟大复兴提供有力
- 重新整理《会说话的发带》
荡起的涟漪
星期天的下午,是我和小姑子眉约好去健身房的日子。“嫂子,午觉睡饱了没?准备出发了也”,我正想着可不可以偷懒的时候,她的电话就来了,“我说小妹,嫂子今天请个假,下次陪你好不好”?“不好。嫂子你忍心小妹我没衣服穿吗”?电话那头传来眉悦耳又带哀求的可怜声。“好吧好吧,总是拗不过你。等我五分钟啊”“还是我家嫂子最好,小妹想看着你的小蛮腰增强动力呢,嘿嘿”“小嘴抹蜜了,不过嫂子爱听,哈哈”五分钟后在我家楼下
- 每天一个数据分析题(五百零二)- 分割式聚类算法
跟着紫枫学姐学CDA
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以下哪个选项是分割式聚类算法?A.K-Means。B.CentroidMethodC.Ward’sMethodD.以上皆非数据分析认证考试介绍:点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python,SQL,统计学,数据分析理论,深度学习,可视化,机器学习,Spark八个方向的专项练习题库,数据分析从业者刷题必备神器!
- 【YOLO系列】YOLO介绍
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目录前言一、算法特点二、工作原理前言YOLO,全称为"YouOnlyLookOnce",是一种流行的实时目标检测算法,由JosephRedmon等人于2015年首次提出。YOLO的核心思想是将目标检测任务视为一个单一的回归问题,直接从图像像素到边界框坐标和类别概率的映射。这种设计使得YOLO能够以非常快的速度进行目标检测,同时保持较高的精度,特别适合需要实时处理的应用场景。一、算法特点速度快YOL
- django学习入门系列之第三点《边框及总结》
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文章目录border背景色总结往期回顾border CSSborder是前端开发中用于控制元素边框外观的重要属性。边框不仅能够增强网页的视觉层次感,还能提供清晰的界面分区,对于提升用户体验和网页设计美学至关重要。border:边框粗细+边框的样式+颜色虚线边框border:3pxdottedred;实线边框border:3pxsoildred;单独有一遍有边框border-left:3pxsol
- 【学习笔记】第三章深度学习基础——Datawhale X李宏毅苹果书 AI夏令营
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人工智能学习笔记
局部极小值与鞍点梯度为0的点我们统称为临界点,包括局部极小值、鞍点等局部极小值和鞍点的梯度都为0,那如何判断呢?先请出我们损失函数:L(θ),θ是模型中的参数的取值,是一个向量。由于网络的复杂性,我们无法直接写出损失函数,不过我们可以写出损失函数的近似取值。根据宋浩老师所讲的大学一年级高等数学的知识,我们可以通过三阶泰勒展开对损失函数在θ附近的取值进行近似:其中,θ是模型中的参数的取值,θ’是在θ
- 机器学习概述与应用:深度学习、人工智能与经典学习方法
刷刷刷粉刷匠
人工智能机器学习深度学习
引言机器学习(MachineLearning)是人工智能(AI)领域中最为核心的分支之一,其主要目的是通过数据学习和构建模型,帮助计算机系统自动完成特定任务。随着深度学习(DeepLearning)的崛起,机器学习技术在各行各业中的应用变得越来越广泛。在本文中,我们将详细介绍机器学习的基础概念,包括无监督学习、有监督学习、增量学习,以及常见的回归和分类问题,并结合实际代码示例来加深理解。1.机器学
- 掌握这些,让 AI 生成的图片真实感爆棚!
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作者:老余捞鱼原创不易,转载请标明出处及原作者。写在前面的话:如何让AI生成的图片看起来更真实?看完我这篇文章,你就可以和过于“完美”的AI生成图片seebyebye了。本文提供了5个技巧,帮助您使用MidJourney创建更真实的图像,摆脱过于“一眼假”的MidJourney风格。这两天Midjourney网页版向所有人开放,同时还推出了免费试用计划。但当您自己使用或者观看他人用Midjourn
- Python深度学习:构建下一代智能系统
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近年来,伴随着以卷积神经网络(CNN)为代表的深度学习的快速发展,人工智能迈入了第三次发展浪潮,AI技术在各个领域中的应用越来越广泛。为了帮助广大学员更加深入地学习人工智能领域最近3-5年的新理论与新技术,本文讲解注意力机制、Transformer模型(BERT、GPT-1/2/3/3.5/4、DETR、ViT、SwinTransformer等)、生成式模型(变分自编码器VAE、生成式对抗网络GA
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并行计算的艺术:PyTorch中torch.cuda.nccl的多GPU通信精粹在深度学习领域,模型的规模和复杂性不断增长,单GPU的计算能力已难以满足需求。多GPU并行计算成为提升训练效率的关键。PyTorch作为灵活且强大的深度学习框架,通过torch.cuda.nccl模块提供了对NCCL(NVIDIACollectiveCommunicationsLibrary)的支持,为多GPU通信提供
- 如何本地搭建 Whisper 语音识别模型?一文解决
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Whisper是OpenAI开发的强大语音识别模型,适用于多种语言的语音转文字任务。要在本地搭建Whisper模型,需要完成以下几个步骤,确保模型在你的设备上顺利运行。1.准备环境首先,确保你的系统上安装了Python(版本3.8到3.11之间)。此外,还需要安装PyTorch,这是Whisper依赖的深度学习框架。2.安装Whisper在命令行中运行以下命令来安装Whisper和其依赖项:pip
- 大规模语言模型从理论到实践:智能代理的组成
AGI通用人工智能之禅
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大规模语言模型从理论到实践:智能代理的组成关键词:大规模语言模型、智能代理、自然语言处理、深度学习、知识表示、推理机制、应用场景文章目录大规模语言模型从理论到实践:智能代理的组成1.背景介绍2.核心概念与联系3.核心算法原理&具体操作步骤3.1算法原理概述3.2算法步骤详解3.3算法优缺点3.4算法应用领域4.数学模型和公式&详细讲解&举例说明4.1数学模型构建4.2公式推导过程4.3案例分析与讲
- 精准掌控GPU:深度学习中PyTorch的torch.cuda.device应用指南
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精准掌控GPU:深度学习中PyTorch的torch.cuda.device应用指南在深度学习的世界里,GPU加速已成为提升模型训练和推理速度的关键。PyTorch,作为当下最流行的深度学习框架之一,提供了torch.cuda.device这一强大的工具,允许开发者精确指定和控制GPU设备。本文将深入探讨如何在PyTorch中使用torch.cuda.device来指定GPU设备,优化你的深度学习
- 使用Python实现深度学习模型:智能灾害响应与救援机器人
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在自然灾害频发的今天,智能灾害响应与救援机器人可以在救援过程中发挥重要作用。本文将详细介绍如何使用Python和深度学习技术实现一个智能灾害响应与救援机器人,帮助你快速入门并掌握基本的开发技能。一、项目概述智能灾害响应与救援机器人的主要功能是通过摄像头实时监控灾区情况,识别受困人员,并提供救援路径规划。我们将使用深度学习模型进行图像识别,并通过Python进行开发。二、项目环境配置在开始项目之前,
- 【Python机器学习】NLP概述——深度处理
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自然语言处理流水线的各个阶段可以看作是层,就像是前馈神经网络中的层一样。深度学习就是通过在传统的两层机器学习模型架构(特征提取+建模)中添加额外的处理层来创建更复杂的模型和行为。上图中,前四层对应于聊天机器人流水线中的前两个阶段(特征提取和特征分析)。例如,词性标注(POS标注)是在聊天机器人流水线的分析阶段生成特征的一种方法。POS标签由默认的SpaCY流水线自动生成,该流水线包括上图中所有的前
- 智能化数据分析:驱动精准决策,增强企业运营效能
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Hi~这里是ProXiao在数字化时代,数据的作用在企业决策中愈发凸显,成为不可或缺的考虑因素。然而,企业在处理和分析海量且分散的数据时常常遇到难题。数据的统计分析不仅要求精准性,更要求效率,这直接关系到企业决策的质量和在市场中的竞争力。因此,运用先进的数据分析技术,充分挖掘并释放数据的潜在价值,对于企业在产品开发、销售策略、服务优化等关键环节做出明智决策至关重要。一、数据分析面临的挑战:数据孤岛
- AAAI2021推荐系统论文清单
机器学习与推荐算法
人工智能推荐系统深度学习机器学习数据分析
嘿,记得给“机器学习与推荐算法”添加星标2021年第35届人工智能顶级会议AAAI论文列表已经放出,此次会议共收到9034篇论文提交,其中有效审稿为7911篇,最终录取篇数为1692篇,录取率为21.4%。由于境外疫情形势依然严峻,大会将在2月2日到2月9日在线上进行举办。较之去年接收篇数1590篇来说,今年的录取数量有所提升。通过对今年所接收的全部论文的标题进行分析,发现以下结论:深度学习技术依
- VirtualBox 安装增强功能报错:Unable to insert the virtual optical disk /Applications/VirtualBox.app/Conten...
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VirtualBox中很多功能需要安装增强功能,在使用过程,安装增强功能会报下面的错误:Unabletoinsertthevirtualopticaldisk/Applications/VirtualBox.app/Contents/MacOS/VBoxGuestAdditions.isointothemachineVirtualUbuntu.Wouldyouliketotrytoforceins
- 什么是损失函数?
翰霖努力成为专家
万能科普数据挖掘计算机视觉机器学习人工智能自然语言处理神经网络深度学习
损失函数(LossFunction)是在机器学习和深度学习中用来评估模型预测值与真实值之间差异的函数。它的主要目的是量化模型预测的错误程度,以便在训练过程中通过最小化这个错误来优化模型。在监督学习中,我们通常有一组训练数据,包括输入特征(X)和对应的真实标签(Y)。模型的目标是学习一个从输入特征到输出标签的映射函数。损失函数就是用来衡量模型在这个映射过程中产生的误差的函数。不同类型的任务会使用不同
- Stable Diffusion
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StableDiffusion是一种基于深度学习的文本到图像生成模型,其原理主要基于扩散模型(DiffusionModel)的变体,即潜在扩散模型(LatentDiffusionModel,LDM)。原理一、技术架构与组成StableDiffusion由三个主要部分组成:变分自编码器(VAE)、U-Net和一个文本编码器。变分自编码器(VAE):VAE是一种生成模型,用于将图像压缩到低维的潜在空间
- 【LSTM回归预测】遗传算法优化注意力机制的长短时记忆神经网络GA-attention-LSTM数据回归预测【含Matlab源码 3738期】
Matlab领域
matlab
⛄一、遗传算法优化注意力机制的长短时记忆神经网络GA-attention-LSTM数据回归预测风力发电是一种清洁能源,越来越受到人们的关注和重视。然而,由于风力发电的不稳定性和不可控性,风电预测成为了一个至关重要的问题。为了更精准地预测风电发电量,许多研究者开始尝试利用深度学习技术来进行风电预测。在本文中,我们将介绍一种基于遗传优化注意力机制的长短时记忆神经网络(GA-attention-LSTM
- 一个全自动病理处理分析工具——CLAM
qq_42894217
病理图像分析python计算机视觉深度学习分类
文章目录1.简介2.环境配置2.1环境创建2.2安装依赖2.3安装预训练编码器3.数据集准备4.数据处理4.1全自动数据预处理4.2半自动数据预处理step1:设置分割参数step2:执行预分割step3:调整分割参数step4:批量分割5.特征提取6.模型训练6.1数据集划分6.2模型训练6.3模型验证6.4热图可视化1.简介CLAM是一种基于深度学习的数据高效、弱监督的全幻灯片(WSI)级的全
- 全面启用Markdown语法以及前端格式优化(代码高亮行号显示等优化)全过程
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什么是MarkDownMarkdown是一种可以使用普通文本编辑器编写的标记语言,通过简单的标记语法,它可以使普通文本内容具有一定的格式。Markdown具有一系列衍生版本,用于扩展Markdown的功能(如表格、脚注、内嵌HTML等等),这些功能原初的Markdown尚不具备,它们能让Markdown转换成更多的格式,例如LaTeX,Docbook。Markdown增强版中比较有名的有Markd
- 年轻干部要会发力
小瓜娃zhai
近日,《求是》杂志发表习近平总书记重要文章《努力成为可堪大用能担重任的栋梁之才》,指出:“年轻干部生逢伟大时代,是党和国家事业发展的生力军,希望大家练好内功、提升修养、增强本领,不要走偏、不要落伍、不要掉队,努力成为可堪大用、能担重任的栋梁之才,为实现第二个百年奋斗目标而努力工作,不辜负党和人民期望和重托!”年轻干部刚刚走上工作岗位,正是学习锻炼、干事创业的好时候,也是打牢基础、行稳致远的关键期。
- redis学习笔记——不仅仅是存取数据
Everyday都不同
returnSourceexpire/delincr/lpush数据库分区redis
最近项目中用到比较多redis,感觉之前对它一直局限于get/set数据的层面。其实作为一个强大的NoSql数据库产品,如果好好利用它,会带来很多意想不到的效果。(因为我搞java,所以就从jedis的角度来补充一点东西吧。PS:不一定全,只是个人理解,不喜勿喷)
1、关于JedisPool.returnSource(Jedis jeids)
这个方法是从red
- SQL性能优化-持续更新中。。。。。。
atongyeye
oraclesql
1 通过ROWID访问表--索引
你可以采用基于ROWID的访问方式情况,提高访问表的效率, , ROWID包含了表中记录的物理位置信息..ORACLE采用索引(INDEX)实现了数据和存放数据的物理位置(ROWID)之间的联系. 通常索引提供了快速访问ROWID的方法,因此那些基于索引列的查询就可以得到性能上的提高.
2 共享SQL语句--相同的sql放入缓存
3 选择最有效率的表
- [JAVA语言]JAVA虚拟机对底层硬件的操控还不完善
comsci
JAVA虚拟机
如果我们用汇编语言编写一个直接读写CPU寄存器的代码段,然后利用这个代码段去控制被操作系统屏蔽的硬件资源,这对于JVM虚拟机显然是不合法的,对操作系统来讲,这样也是不合法的,但是如果是一个工程项目的确需要这样做,合同已经签了,我们又不能够这样做,怎么办呢? 那么一个精通汇编语言的那种X客,是否在这个时候就会发生某种至关重要的作用呢?
&n
- lvs- real
男人50
LVS
#!/bin/bash
#
# Script to start LVS DR real server.
# description: LVS DR real server
#
#. /etc/rc.d/init.d/functions
VIP=10.10.6.252
host='/bin/hostname'
case "$1" in
sta
- 生成公钥和私钥
oloz
DSA安全加密
package com.msserver.core.util;
import java.security.KeyPair;
import java.security.PrivateKey;
import java.security.PublicKey;
import java.security.SecureRandom;
public class SecurityUtil {
- UIView 中加入的cocos2d,背景透明
374016526
cocos2dglClearColor
要点是首先pixelFormat:kEAGLColorFormatRGBA8,必须有alpha层才能透明。然后view设置为透明glView.opaque = NO;[director setOpenGLView:glView];[self.viewController.view setBackgroundColor:[UIColor clearColor]];[self.viewControll
- mysql常用命令
香水浓
mysql
连接数据库
mysql -u troy -ptroy
备份表
mysqldump -u troy -ptroy mm_database mm_user_tbl > user.sql
恢复表(与恢复数据库命令相同)
mysql -u troy -ptroy mm_database < user.sql
备份数据库
mysqldump -u troy -ptroy
- 我的架构经验系列文章 - 后端架构 - 系统层面
agevs
JavaScriptjquerycsshtml5
系统层面:
高可用性
所谓高可用性也就是通过避免单独故障加上快速故障转移实现一旦某台物理服务器出现故障能实现故障快速恢复。一般来说,可以采用两种方式,如果可以做业务可以做负载均衡则通过负载均衡实现集群,然后针对每一台服务器进行监控,一旦发生故障则从集群中移除;如果业务只能有单点入口那么可以通过实现Standby机加上虚拟IP机制,实现Active机在出现故障之后虚拟IP转移到Standby的快速
- 利用ant进行远程tomcat部署
aijuans
tomcat
在javaEE项目中,需要将工程部署到远程服务器上,如果部署的频率比较高,手动部署的方式就比较麻烦,可以利用Ant工具实现快捷的部署。这篇博文详细介绍了ant配置的步骤(http://www.cnblogs.com/GloriousOnion/archive/2012/12/18/2822817.html),但是在tomcat7以上不适用,需要修改配置,具体如下:
1.配置tomcat的用户角色
- 获取复利总收入
baalwolf
获取
public static void main(String args[]){
int money=200;
int year=1;
double rate=0.1;
&
- eclipse.ini解释
BigBird2012
eclipse
大多数java开发者使用的都是eclipse,今天感兴趣去eclipse官网搜了一下eclipse.ini的配置,供大家参考,我会把关键的部分给大家用中文解释一下。还是推荐有问题不会直接搜谷歌,看官方文档,这样我们会知道问题的真面目是什么,对问题也有一个全面清晰的认识。
Overview
1、Eclipse.ini的作用
Eclipse startup is controlled by th
- AngularJS实现分页功能
bijian1013
JavaScriptAngularJS分页
对于大多数web应用来说显示项目列表是一种很常见的任务。通常情况下,我们的数据会比较多,无法很好地显示在单个页面中。在这种情况下,我们需要把数据以页的方式来展示,同时带有转到上一页和下一页的功能。既然在整个应用中这是一种很常见的需求,那么把这一功能抽象成一个通用的、可复用的分页(Paginator)服务是很有意义的。
&nbs
- [Maven学习笔记三]Maven archetype
bit1129
ArcheType
archetype的英文意思是原型,Maven archetype表示创建Maven模块的模版,比如创建web项目,创建Spring项目等等.
mvn archetype提供了一种命令行交互式创建Maven项目或者模块的方式,
mvn archetype
1.在LearnMaven-ch03目录下,执行命令mvn archetype:gener
- 【Java命令三】jps
bit1129
Java命令
jps很简单,用于显示当前运行的Java进程,也可以连接到远程服务器去查看
[hadoop@hadoop bin]$ jps -help
usage: jps [-help]
jps [-q] [-mlvV] [<hostid>]
Definitions:
<hostid>: <hostname>[:
- ZABBIX2.2 2.4 等各版本之间的兼容性
ronin47
zabbix更新很快,从2009年到现在已经更新多个版本,为了使用更多zabbix的新特性,随之而来的便是升级版本,zabbix版本兼容性是必须优先考虑的一点 客户端AGENT兼容
zabbix1.x到zabbix2.x的所有agent都兼容zabbix server2.4:如果你升级zabbix server,客户端是可以不做任何改变,除非你想使用agent的一些新特性。 Zabbix代理(p
- unity 3d还是cocos2dx哪个适合游戏?
brotherlamp
unity自学unity教程unity视频unity资料unity
unity 3d还是cocos2dx哪个适合游戏?
问:unity 3d还是cocos2dx哪个适合游戏?
答:首先目前来看unity视频教程因为是3d引擎,目前对2d支持并不完善,unity 3d 目前做2d普遍两种思路,一种是正交相机,3d画面2d视角,另一种是通过一些插件,动态创建mesh来绘制图形单元目前用的较多的是2d toolkit,ex2d,smooth moves,sm2,
- 百度笔试题:一个已经排序好的很大的数组,现在给它划分成m段,每段长度不定,段长最长为k,然后段内打乱顺序,请设计一个算法对其进行重新排序
bylijinnan
java算法面试百度招聘
import java.util.Arrays;
/**
* 最早是在陈利人老师的微博看到这道题:
* #面试题#An array with n elements which is K most sorted,就是每个element的初始位置和它最终的排序后的位置的距离不超过常数K
* 设计一个排序算法。It should be faster than O(n*lgn)。
- 获取checkbox复选框的值
chiangfai
checkbox
<title>CheckBox</title>
<script type = "text/javascript">
doGetVal: function doGetVal()
{
//var fruitName = document.getElementById("apple").value;//根据
- MySQLdb用户指南
chenchao051
mysqldb
原网页被墙,放这里备用。 MySQLdb User's Guide
Contents
Introduction
Installation
_mysql
MySQL C API translation
MySQL C API function mapping
Some _mysql examples
MySQLdb
- HIVE 窗口及分析函数
daizj
hive窗口函数分析函数
窗口函数应用场景:
(1)用于分区排序
(2)动态Group By
(3)Top N
(4)累计计算
(5)层次查询
一、分析函数
用于等级、百分点、n分片等。
函数 说明
RANK() &nbs
- PHP ZipArchive 实现压缩解压Zip文件
dcj3sjt126com
PHPzip
PHP ZipArchive 是PHP自带的扩展类,可以轻松实现ZIP文件的压缩和解压,使用前首先要确保PHP ZIP 扩展已经开启,具体开启方法就不说了,不同的平台开启PHP扩增的方法网上都有,如有疑问欢迎交流。这里整理一下常用的示例供参考。
一、解压缩zip文件 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11
- 精彩英语贺词
dcj3sjt126com
英语
I'm always here
我会一直在这里支持你
&nb
- 基于Java注解的Spring的IoC功能
e200702084
javaspringbeanIOCOffice
- java模拟post请求
geeksun
java
一般API接收客户端(比如网页、APP或其他应用服务)的请求,但在测试时需要模拟来自外界的请求,经探索,使用HttpComponentshttpClient可模拟Post提交请求。 此处用HttpComponents的httpclient来完成使命。
import org.apache.http.HttpEntity ;
import org.apache.http.HttpRespon
- Swift语法之 ---- ?和!区别
hongtoushizi
?swift!
转载自: http://blog.sina.com.cn/s/blog_71715bf80102ux3v.html
Swift语言使用var定义变量,但和别的语言不同,Swift里不会自动给变量赋初始值,也就是说变量不会有默认值,所以要求使用变量之前必须要对其初始化。如果在使用变量之前不进行初始化就会报错:
var stringValue : String
//
- centos7安装jdk1.7
jisonami
jdkcentos
安装JDK1.7
步骤1、解压tar包在当前目录
[root@localhost usr]#tar -xzvf jdk-7u75-linux-x64.tar.gz
步骤2:配置环境变量
在etc/profile文件下添加
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_75
export CLASSPATH=/usr/java/jdk1.7.0_75/lib
- 数据源架构模式之数据映射器
home198979
PHP架构数据映射器datamapper
前面分别介绍了数据源架构模式之表数据入口、数据源架构模式之行和数据入口数据源架构模式之活动记录,相较于这三种数据源架构模式,数据映射器显得更加“高大上”。
一、概念
数据映射器(Data Mapper):在保持对象和数据库(以及映射器本身)彼此独立的情况下,在二者之间移动数据的一个映射器层。概念永远都是抽象的,简单的说,数据映射器就是一个负责将数据映射到对象的类数据。
&nb
- 在Python中使用MYSQL
pda158
mysqlpython
缘由 近期在折腾一个小东西须要抓取网上的页面。然后进行解析。将结果放到
数据库中。 了解到
Python在这方面有优势,便选用之。 由于我有台
server上面安装有
mysql,自然使用之。在进行数据库的这个操作过程中遇到了不少问题,这里
记录一下,大家共勉。
python中mysql的调用
百度之后能够通过MySQLdb进行数据库操作。
- 单例模式
hxl1988_0311
java单例设计模式单件
package com.sosop.designpattern.singleton;
/*
* 单件模式:保证一个类必须只有一个实例,并提供全局的访问点
*
* 所以单例模式必须有私有的构造器,没有私有构造器根本不用谈单件
*
* 必须考虑到并发情况下创建了多个实例对象
* */
/**
* 虽然有锁,但是只在第一次创建对象的时候加锁,并发时不会存在效率
- 27种迹象显示你应该辞掉程序员的工作
vipshichg
工作
1、你仍然在等待老板在2010年答应的要提拔你的暗示。 2、你的上级近10年没有开发过任何代码。 3、老板假装懂你说的这些技术,但实际上他完全不知道你在说什么。 4、你干完的项目6个月后才部署到现场服务器上。 5、时不时的,老板在检查你刚刚完成的工作时,要求按新想法重新开发。 6、而最终这个软件只有12个用户。 7、时间全浪费在办公室政治中,而不是用在开发好的软件上。 8、部署前5分钟才开始测试。