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大模型时代，新手和程序员如何转型入局大模型行业？我爱学AI transformer 人工智能自然语言处理深度学习大模型训练转行大模型 LLM
在当今大模型迅猛发展的环境下，人工智能的应用越来越广泛。然而，这些大模型的背后隐藏着更为深厚的基础技术——传统机器学习和神经网络。理解这些基础技术，不仅能够帮助我更好地使用大模型，还能为我提供创新和解决实际问题的能力。因此，在这个AI迅猛发展的时代，掌握传统机器学习和神经网络显得尤为重要。在近期的全国两会上，“人工智能”再次被提及，并成为国家战略的焦点。这一举措预示着在接下来的十年到十五年里，人工
深度学习算法，该如何深入，举例说明 liyy614 深度学习
深度学习算法的深入学习可以从理论和实践两个方面进行。理论上，深入理解深度学习需要掌握数学基础（如线性代数、概率论、微积分）、机器学习基础和深度学习框架原理。实践上，可以通过实现和优化深度学习模型来提升技能。理论深入数学基础线性代数：理解向量、矩阵、特征值和特征向量等，对于理解神经网络的权重和偏置矩阵至关重要。概率论：用于理解模型的不确定性，如Dropout等正则化技术。微积分：理解梯度下降等优化算
人工智能聊天机器人未来趋势：AI聊天机器人演变中会期待什么 AI甲子光年人工智能机器人
AI聊天机器人正在改变公司与客户沟通的方式，提供24/7的支持和个性化体验。随着技术的不断发展，AI聊天机器人也在变得越来越复杂和高效。本文将探讨AI聊天机器人的未来趋势，并指出预期将在未来几年塑造其发展的主要创新和发展。了解这些趋势对于希望在AI驱动的客户服务动态领域中保持领先地位的企业和开发者来说至关重要。当前的AI聊天机器人趋势1.自然语言处理的改进在最近过去的一段时间里，自然语言处理（NL
7+纯生信，单细胞识别细胞marker+100种机器学习组合建模，机器学习组合建模取代单独lasso回归势在必行！生信小课堂
影响因子：7.3研究概述：皮肤黑色素瘤（SKCM）是所有皮肤恶性肿瘤中最具侵袭性的类型。本研究从GEO数据库下载单细胞RNA测序（scRNA-seq）数据集，根据原始研究中定义的细胞标记重新注释各种免疫细胞，以确定其特异性标志。接着通过计算免疫细胞通信网络，结合对通信网络的大量分析和通信模式的识别，对所有网络进行了定量表征和比较。最后基于bulkRNA测序数据，使用机器学习训练了枢纽通讯细胞的特定
python基础学习 agente python python 学习开发语言
第一章标识符1、python被称为胶水语言，可以跟各个代码能一块儿使用爬虫、数据分析web全栈开发、数据科学方向、人工智能的机械学习和深度学习、自动化运维、爬虫、办公自动化python是跨平台的，python是解释型语言，不需要编译，python是面向对象的语言1、print()#print()可以输出数字、字符串、含有运算符的表达式#print()可以将内容输出到显示器、文件#print()输出
机器学习和深度学习区别 hong161688 机器学习深度学习人工智能
机器学习和深度学习作为人工智能领域的两大重要分支，虽然有着紧密的联系，但在多个方面存在显著的差异。以下将从定义与起源、技术基础、模型复杂度、数据需求、计算资源需求、应用领域以及学习方式与特点等角度，详细阐述机器学习和深度学习的区别。一、定义与起源机器学习：是人工智能的一个分支，它让计算机能够在没有明确编程的情况下，通过观察和分析大量数据来学习并做出预测或决策。机器学习起源于20世纪50年代，随着算
深度学习算法在图算法中的应用（图卷积网络GCN和图自编码器GAE）大嘤三喵军团深度学习算法网络
深度学习算法在图算法中的应用1.图卷积网络（GraphConvolutionalNetworks,GCN）图卷积网络（GCN）是一种将卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）推广到图结构数据的方法。GCN被广泛用于节点分类、图分类、链接预测等任务。优势和好处灵活性：GCN可以处理不规则和不均匀的数据结构，比如社交网络、分子结构、交通网络等。高效性：GCN使用局
深度学习速通系列:LoRA微调是什么 Ven% 深度学习速通系列人工智能深度学习 python 机器学习 nlp
LoRA微调（Low-RankAdaptation）是一种用于大型预训练语言模型（LLM）的高效微调技术。它的核心思想是在不改变预训练模型权重的前提下，通过在模型的Transformer层中引入可训练的低秩矩阵来实现模型的微调。这种方法可以显著减少训练参数的数量，从而降低对计算资源的需求。LoRA微调的原理：LoRA微调方法建议冻结预训练模型的权重，并在每个Transformer块中注入可训练的低
基于深度学习的基因组数据分析 SEU-WYL 深度学习dnn 深度学习数据分析人工智能
基于深度学习的基因组数据分析利用深度学习技术来处理和分析基因组数据，帮助解决基因组学领域中一些复杂且具有挑战性的问题。这种方法已经在疾病预测、基因功能预测、变异检测、基因表达调控分析、个性化医疗等方面取得了显著进展。1.基因组数据分析的核心挑战基因组数据分析涉及以下主要挑战：高维数据与稀疏性：基因组数据通常包括数百万到数十亿个碱基对，数据维度非常高。同时，许多基因变异事件是稀有的，这种稀疏性使得数
【机器学习】4 ——熵 qq_43507078 我的机器学习机器学习人工智能
机器学习4——熵文章目录机器学习4——熵前言前言熵衡量随机变量不确定性，由克劳德·香农（ClaudeShannon）在1948年提出，称为香农熵。反映了一个系统中信息的混乱程度或信息量。其定义为：H(P)=−∑xP(x)logP(x)H(P)=-\sum_{x}^{}P(x)logP(x)H(P)=−x∑P(x)logP(x)其中：X是一个随机变量，它有种可能的取值P(x)是X取值为x的概率。熵H
基于深度学习的信号滤波：创新技术与应用挑战逼子歌深度学习神经网络信号滤波图像去噪卷积神经网络长短期记忆网络
一、引言1.1研究背景随着科技的不断发展，信号处理领域面临着越来越复杂的挑战。在众多信号处理技术中，基于深度学习的信号滤波技术逐渐崭露头角，成为研究的热点。基于深度学习的信号滤波在信号处理领域具有至关重要的地位。如今，我们生活在一个数据爆炸的时代，各种信号源不断产生大量的复杂数据。例如，在通信领域，信号常常受到噪声干扰，传统的滤波方法在处理复杂、非线性信号时可能效果不佳。而深度学习技术具有自动特征
SSD目标检测系统月见樽
首发于个人博客系统结构system.pngSSD识别系统也是一种单步物体识别系统，即将提取物体位置和判断物体类别融合在一起进行，其最主要的特点是识别器用于判断物体的特征不仅仅来自于神经网络的输出，还来自于神经网络的中间结果。该系统分为以下几个部分：神经网络部分：用作特征提取器，提取图像特征识别器：根据神经网络提取的特征，生成包含物品位置和类别信息的候选框（使用卷积实现）后处理：对识别器提取出的候选
数据分析-18-时间序列分析的季节性检验皮皮冰燃数据分析数据分析
1什么是时间序列时间序列是一组按时间顺序排列的数据点的集合，通常以固定的时间间隔进行观测。这些数据点可以是按小时、天、月甚至年进行采样的。时间序列在许多领域中都有广泛应用，例如金融、经济学、气象学和工程等。时间序列的分析可以帮助我们理解和预测未来的趋势和模式，以及了解数据的周期性、趋势、季节性等特征。常用的时间序列分析方法包括平滑法、回归分析、ARIMA模型、指数平滑法和机器学习方法等。1.1时间
两分钟带你了解分账系统收费标准 cjwi774 分账那些事大数据小程序电子商务分账零售
随着大数据、人工智能、云计算等新兴技术愈发成熟，各行各业数字化、智能化改造升级既是大势所趋也是顺势而为。包括电商行业、共享行业、商业综合体、景区等许多业态都纷纷接入分账系统，助力自身业务进行转型升级。而分账系统的价格一直是企业主们考量的重要标准之一，今天小编就为大家介绍一下分账系统收费标准。其实分账系统没有一个固定的收费标准，因为不同的供应方、不同的功能等收费标准都是不同的。一般来说，目前市面上分
【Python】解决AttributeError: ‘NoneType‘ object has no attribute ‘xxxx‘ 云天徽上 Pandas python 开发语言 pandas 机器学习 numpy
【Python】解决AttributeError:'NoneType'objecthasnoattribute'xxxx'报错欢迎莅临我的个人主页这里是我深耕Python编程、机器学习和自然语言处理（NLP）领域，并乐于分享知识与经验的小天地！博主简介：我是云天徽上，一名对技术充满热情的探索者。多年的Python编程和机器学习实践，使我深入理解了这些技术的核心原理，并能够在实际项目中灵活应用。尤其
Sora文本生成影像模型背后的创新原理与挑战 noVonN c语言深度学习算法区块链人工智能
引言随着人工智能技术的飞速发展，OpenAI作为行业领导者，在文本生成领域取得重大突破之后，近日又推出了其在影像生成领域的最新力作——Sora。这款模型将自然语言处理与计算机视觉技术相结合，旨在通过输入文本描述来快速创作出逼真的电影场景，为内容创作者提供了前所未有的艺术表达工具。然而，正如OpenAI所指出的那样，尽管Sora展现出了令人惊叹的创造力，但它在仿真复杂物理现象和理解具体事例因果关系方
【Hopfield 网络】记忆和联想 Deno_V 人工智能神经网络算法
Hopfield网络：记忆和联想这篇内容是观看这个视频（神经网络是如何联想和记忆的）之后的emmm可以说是总结吧！开篇如果我们突然听到了一首歌，我们为什么能快速的反应出这是哪首歌？这很不可思议，对吧！我们听到了一首歌，如果我们要把这首歌和我们记忆中存储的成千上万首歌一一比较才能知道这是哪首歌的话，那大脑早就超载爆炸了！所以我们不可能通过搜索的方式还原出一首歌是啥样。蛋白质是由肽链折叠而成的，蛋白质
程式语言区分白总Server html python java c++开发语言
程序语言有很多种，每种都有其特定的用途和特点。以下是一些广泛使用的编程语言：1.Python：易于学习，广泛用于数据科学、机器学习、网络开发、自动化等领域。2.Java：广泛应用于企业级应用、安卓开发、大型系统开发等。3.C：一种基础语言，广泛用于系统编程、嵌入式开发、操作系统等领域。4.C++：C语言的扩展，支持面向对象编程，用于游戏开发、高性能应用等。5.JavaScript：主要用于网页前端
SpringMVC的架构有什么优势？——视图与模型（二）不会编程的小孩子架构
#SpringMVC的架构有什么优势？——视图与模型（二）前言关键字：机器学习人工智能AIchatGPT学习实现使用搭建深度python事件远程dockermysql安全技术部署技术自动化代码视图(View)视图是展示结果的组件，它们负责渲染模型数据并生成HTML输出。SpringMVC支持多种视图技术，包括JSP、Thymeleaf等。视图(View)是SpringMVC中渲染并呈现结果的组件，
Python在金融大数据分析中的AI应用实战田野猫咪 python 金融数据分析
随着人工智能时代的到来，Python作为一种功能强大的编程语言，在金融领域的大数据分析中扮演着日益重要的角色。本文将探讨Python在金融领域的应用，重点介绍其在大数据分析方面的实际应用案例，涉及股票市场分析、投资组合优化、风险管理等方面，并提供相关的代码示例。引言随着金融市场数据规模的不断增长，金融机构和投资者们越来越依赖于大数据分析和人工智能技术来做出更准确、更智能的决策。Python作为一种
AI：助力开发者翱翔，而非抢夺其舞台中草药z 人工智能社会 AIGC 开发学习方法
在当今这个科技飞速发展的时代，人工智能（AI）犹如一股春风，悄然渗透进全球各个行业，尤其在软件开发领域，其影响力日益显著。从初创企业到跨国巨头，无一不在积极探索AI如何重塑编程的面貌，引发了一场关于它究竟是开发者的朋友还是潜在对手的热烈讨论。本文将深入探讨AI对软件工程师的影响，揭示其真实角色，以期为业界同仁提供一份全面的视角。️AI：开发者的得力助手AI不是来势汹汹的竞争者，而是软件工程师最可靠
将本地已有的项目上传到新建的git仓库的方法 10676
将本地已有的一个非git项目上传到新建的git仓库的方法一共有两种。一、克隆+拷贝第一种方法比较简单，直接用把远程仓库拉到本地，然后再把自己本地的项目拷贝到仓库中去。然后push到远程仓库上去即可。此方法适用于本地项目不是一个git仓库的情况。1、首先克隆[email protected]:yuanmingchen/tensorflow_study.git2、然后复制自己项目的所有文件到
国产AI大模型Kimi爆火！概念梳理我爱学AI 人工智能 ai 大模型
在人工智能（AI）技术的飞速发展浪潮中，一款名为Kimi的国产大模型近期在资本市场上引起了广泛关注，成为了AI领域的新星。Kimi，由国内AI创业公司月之暗面科技有限公司（MoonshotAI）开发，凭借其卓越的长文本处理能力和丰富的应用场景，迅速在AI对话助手市场中脱颖而出。3月18日，根据月之暗面官方微信公众号消息，支持200万字上下文的Kimi即日启动“内测”。根据机器之心数据显示，尚未上线
Matlab实现BP-NSGA-II多目标预测优化方法含老司开挖掘机
本文还有配套的精品资源，点击获取简介：本文涉及将遗传算法优化的BP神经网络与NSGA-II相结合，应用于多目标预测问题的解决。主要内容包括BP神经网络的学习原理、适应度函数的设计与应用、NSGA-II在多目标优化中的作用、多目标预测的策略以及Matlab工具在算法实现中的使用。本文旨在通过这些技术，帮助读者构建出能在多个相互冲突的目标间取得平衡的优化解决方案，并提供完整的Matlab代码实现，以供
使用 MongoDB 构建 AI：Patronus 如何自动进行大语言模型评估来增强对生成式 AI 的信心 MongoDB 数据平台 AI应用客户案例人工智能 mongodb
大语言模型可能不可靠，这几乎算不上头条新闻。对于某些用例，这可能会带来不便。而对于其他行业，尤其是受监管行业，后果则要严重得多。于是，业内首个大语言模型自动评估平台PatronusAI应运而生。PatronusAI由MetaAI和MetaRealityLabs的机器学习专家创立，旨在增强企业对生成式AI应用程序的信心，在塑造值得信赖的AI生态方面处于领先地位。Patronus联合创始人兼首席技术官
pytorh基础知识和函数的学习：torchvision.transforms() 深蓝海拓机器视觉和人工智能学习学习 pytorch
transforms是PyTorch的torchvision库中用于图像处理的一个模块。它提供了一组工具，用于在图像数据集上进行常见的预处理和数据增强操作，以便更好地训练深度学习模型。以下是一些常用的torchvision.transforms转换：基础图像转换：transforms.ToTensor():将PIL图像或NumPy数组转换为PyTorch的张量，并将像素值范围从[0,255]缩放到
深度学习驱动下的字符识别：挑战与创新逼子歌神经网络深度学习字符识别卷积神经网络图像处理特征提取
一、引言1.1研究背景深度学习在字符识别领域具有至关重要的地位。随着信息技术的飞速发展，对字符识别的准确性和效率要求越来越高。字符识别作为计算机视觉领域的一个重要研究方向，其主要目的是将各种形式的字符转换成计算机可识别的文本信息。近年来，深度学习技术在字符识别领域取得了显著的进展。国内研究者主要使用基于模板匹配的方法、基于统计模型的方法、基于神经网络的方法等各种方法进行字符识别研究。目前，国内各大
Adam优化器：深度学习中的自适应方法 2401_85743969 深度学习人工智能
引言在深度学习领域，优化算法是训练神经网络的核心组件之一。Adam（AdaptiveMomentEstimation）优化器因其自适应学习率调整能力而受到广泛关注。本文将详细介绍Adam优化器的工作原理、实现机制以及与其他优化器相比的优势。深度学习优化器概述优化器在深度学习中负责调整模型的参数，以最小化损失函数。常见的优化器包括SGD（随机梯度下降）、RMSprop、AdaGrad、AdaDelt
【python】最新版小红书js逆向拿到数据，非常详细教程（附完整代码）景天科技苑爬虫副业实战零基础进阶教学 python js逆向小红书逆向 python爬虫
✨✨欢迎大家来到景天科技苑✨✨养成好习惯，先赞后看哦~作者简介：景天科技苑《头衔》：大厂架构师，华为云开发者社区专家博主，阿里云开发者社区专家博主，CSDN全栈领域优质创作者，掘金优秀博主，51CTO博客专家等。《博客》：Python全栈，前后端开发，人工智能，js逆向，App逆向，网络系统安全，数据分析，Django，fastapi，flask等框架，linux，shell脚本等实操经验，网站搭
构建数字产业生态链，共绘数字经济新蓝图树莓集团人工智能大数据物联网科技生活
在当今数字化浪潮席卷全球的时代，构建数字产业生态链成为了推动经济发展的关键引擎。数字产业生态链如同一个强大的磁场，吸引着各类创新要素汇聚，共同描绘出数字经济的宏伟新蓝图。数字产业生态链的核心在于融合与协同。它将软件开发、数据分析、人工智能、物联网等多个领域紧密连接在一起，打破传统产业界限，实现资源的高效整合与共享。不同的数字技术相互赋能，催生出全新的商业模式和产业形态。构建数字产业生态链，离不开创
多线程编程之卫生间周凡杨 java 并发卫生间线程厕所
如大家所知，火车上车厢的卫生间很小，每次只能容纳一个人，一个车厢只有一个卫生间，这个卫生间会被多个人同时使用，在实际使用时，当一个人进入卫生间时则会把卫生间锁上，等出来时打开门，下一个人进去把门锁上，如果有一个人在卫生间内部则别人的人发现门是锁的则只能在外面等待。问题分析：首先问题中有两个实体，一个是人，一个是厕所，所以设计程序时就可以设计两个类。人是多数的，厕所只有一个（暂且模拟的是一个车厢）。
How to Install GUI to Centos Minimal sunjing linux Install Desktop GUI
http://www.namhuy.net/475/how-to-install-gui-to-centos-minimal.html I have centos 6.3 minimal running as web server. I’m looking to install gui to my server to vnc to my server. You can insta
Shell 函数 daizj shell 函数
Shell 函数 linux shell 可以用户定义函数，然后在shell脚本中可以随便调用。 shell中函数的定义格式如下： [function] funname [()]{ action; [return int;] } 说明： 1、可以带function fun() 定义，也可以直接fun() 定义,不带任何参数。 2、参数返回
Linux服务器新手操作之一周凡杨 Linux 简单操作
1.whoami 当一个用户登录Linux系统之后，也许他想知道自己是发哪个用户登录的。此时可以使用whoami命令。 [ecuser@HA5-DZ05 ~]$ whoami e
浅谈Socket通信（一）朱辉辉33 socket
在java中ServerSocket用于服务器端，用来监听端口。通过服务器监听，客户端发送请求，双方建立链接后才能通信。当服务器和客户端建立链接后，两边都会产生一个Socket实例，我们可以通过操作Socket来建立通信。首先我建立一个ServerSocket对象。当然要导入java.net.ServerSocket包 ServerSock
关于框架的简单认识西蜀石兰框架
入职两个月多，依然是一个不会写代码的小白，每天的工作就是看代码，写wiki。前端接触CSS、HTML、JS等语言，一直在用的CS模型，自然免不了数据库的链接及使用，真心涉及框架，项目中用到的BootStrap算一个吧，哦，JQuery只能算半个框架吧，我更觉得它是另外一种语言。后台一直是纯Java代码，涉及的框架是Quzrtz和log4j。都说学前端的要知道三大框架，目前node.
You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your 林鹤霄
You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your MySQL server version for the right syntax to use near 'option,changed_ids ) values('0ac91f167f754c8cbac00e9e3dc372
MySQL5.6的my.ini配置 aigo mysql
注意：以下配置的服务器硬件是：8核16G内存 [client] port=3306 [mysql] default-character-set=utf8 [mysqld] port=3306 basedir=D:/mysql-5.6.21-win
mysql 全文模糊查找便捷解决方案 alxw4616 mysql
mysql 全文模糊查找便捷解决方案 2013/6/14 by 半仙 [email protected] 目的: 项目需求实现模糊查找. 原则: 查询不能超过 1秒. 问题: 目标表中有超过1千万条记录. 使用like '%str%' 进行模糊查询无法达到性能需求. 解决方案: 使用mysql全文索引. 1.全文索引 : MySQL支持全文索引和搜索功能。MySQL中的全文索
自定义数据结构链表(单项 ,双向,环形) 百合不是茶单项链表双向链表
链表与动态数组的实现方式差不多, 数组适合快速删除某个元素链表则可以快速的保存数组并且可以是不连续的单项链表;数据从第一个指向最后一个实现代码: //定义动态链表 clas
threadLocal实例 bijian1013 java thread java多线程 threadLocal
实例1： package com.bijian.thread; public class MyThread extends Thread { private static ThreadLocal tl = new ThreadLocal() { protected synchronized Object initialValue() { return new Inte
activemq安全设置—设置admin的用户名和密码 bijian1013 java activemq
ActiveMQ使用的是jetty服务器, 打开conf/jetty.xml文件，找到 <bean id="adminSecurityConstraint" class="org.eclipse.jetty.util.security.Constraint"> <p
【Java范型一】Java范型详解之范型集合和自定义范型类 bit1129 java
本文详细介绍Java的范型，写一篇关于范型的博客原因有两个，前几天要写个范型方法(返回值根据传入的类型而定)，竟然想了半天，最后还是从网上找了个范型方法的写法；再者，前一段时间在看Gson, Gson这个JSON包的精华就在于对范型的优雅简单的处理，看它的源代码就比较迷糊，只其然不知其所以然。所以，还是花点时间系统的整理总结下范型吧。范型内容范型集合类范型类
【HBase十二】HFile存储的是一个列族的数据 bit1129 hbase
在HBase中，每个HFile存储的是一个表中一个列族的数据，也就是说，当一个表中有多个列簇时，针对每个列簇插入数据，最后产生的数据是多个HFile，每个对应一个列族，通过如下操作验证 1. 建立一个有两个列族的表 create 'members','colfam1','colfam2' 2. 在members表中的colfam1中插入50*5
Nginx 官方一个配置实例 ronin47 nginx 配置实例
user www www; worker_processes 5; error_log logs/error.log; pid logs/nginx.pid; worker_rlimit_nofile 8192; events { worker_connections 4096;} http { include conf/mim
java-15.输入一颗二元查找树，将该树转换为它的镜像，即在转换后的二元查找树中，左子树的结点都大于右子树的结点。用递归和循环 bylijinnan java
//use recursion public static void mirrorHelp1(Node node){ if(node==null)return; swapChild(node); mirrorHelp1(node.getLeft()); mirrorHelp1(node.getRight()); } //use no recursion bu
返回null还是empty bylijinnan java apache spring 编程
第一个问题，函数是应当返回null还是长度为0的数组（或集合）？第二个问题，函数输入参数不当时，是异常还是返回null？先看第一个问题有两个约定我觉得应当遵守： 1.返回零长度的数组或集合而不是null（详见《Effective Java》）理由就是，如果返回empty，就可以少了很多not-null判断： List<Person> list
[科技与项目]工作流厂商的战略机遇期 comsci 工作流
在新的战略平衡形成之前，这里有一个短暂的战略机遇期，只有大概最短6年，最长14年的时间，这段时间就好像我们森林里面的小动物，在秋天中，必须抓紧一切时间存储坚果一样，否则无法熬过漫长的冬季。。。。在微软，甲骨文，谷歌，IBM,SONY
过度设计-举例 cuityang 过度设计
过度设计，需要更多设计时间和测试成本，如无必要，还是尽量简洁一些好。未来的事情，比如访问量，比如数据库的容量，比如是否需要改成分布式都是无法预料的再举一个例子，对闰年的判断逻辑：　　1、 if($Year%4==0) return True; else return Fasle; 　　2、if ( ($Year%4==0 &am
java进阶，《Java性能优化权威指南》试读 darkblue086 java性能优化
记得当年随意读了微软出版社的.NET 2.0应用程序调试，才发现调试器如此强大，应用程序开发调试其实真的简单了很多，不仅仅是因为里面介绍了很多调试器工具的使用，更是因为里面寻找问题并重现问题的思想让我震撼，时隔多年，Java已经如日中天，成为许多大型企业应用的首选，而今天，这本《Java性能优化权威指南》让我再次找到了这种感觉，从不经意的开发过程让我刮目相看，原来性能调优不是简单地看看热点在哪里，
网络学习笔记初识OSI七层模型与TCP协议 dcj3sjt126com 学习笔记
协议：在计算机网络中通信各方面所达成的、共同遵守和执行的一系列约定　　计算机网络的体系结构：计算机网络的层次结构和各层协议的集合。　　两类服务：　　面向连接的服务通信双方在通信之前先建立某种状态，并在通信过程中维持这种状态的变化，同时为服务对象预先分配一定的资源。这种服务叫做面向连接的服务。　　面向无连接的服务通信双方在通信前后不建立和维持状态，不为服务对象
mac中用命令行运行mysql dcj3sjt126com mysql linux mac
参考这篇博客：http://www.cnblogs.com/macro-cheng/archive/2011/10/25/mysql-001.html 感觉workbench不好用（有点先入为主了）。 1，安装mysql 在mysql的官方网站下载 mysql 5.5.23 http://www.mysql.com/downloads/mysql/，根据我的机器的配置情况选择了64
MongDB查询（1）——基本查询[五] eksliang mongodb mongodb 查询 mongodb find
MongDB查询转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2174452 一、find简介 MongoDB中使用find来进行查询。 API:如下 function ( query , fields , limit , skip, batchSize, options ){.....} 参数含义： query:查询参数 fie
base64，加密解密经融加密，对接 y806839048 经融加密对接
String data0 = new String(Base64.encode(bo.getPaymentResult().getBytes(("GBK")))); String data1 = new String(Base64.decode(data0.toCharArray()),"GBK"); // 注意编码格式，注意用于加密，解密的要是同
JavaWeb之JSP概述 ihuning javaweb
什么是JSP？为什么使用JSP？ JSP表示Java Server Page，即嵌有Java代码的HTML页面。使用JSP是因为在HTML中嵌入Java代码比在Java代码中拼接字符串更容易、更方便和更高效。 JSP起源在很多动态网页中，绝大部分内容都是固定不变的，只有局部内容需要动态产生和改变。如果使用Servl
apple watch 指南啸笑天 apple
1. 文档 WatchKit Programming Guide（中译在线版 By @CocoaChina）译文译者原文概览 - 开始为 Apple Watch 进行开发 @星夜暮晨 Overview - Developing for Apple Watch 概览 - 配置 Xcode 项目 - Overview - Configuring Yo
java经典的基础题目 macroli java 编程
1.列举出 10个JAVA语言的优势 a:免费，开源，跨平台(平台独立性)，简单易用，功能完善，面向对象，健壮性，多线程，结构中立，企业应用的成熟平台, 无线应用 2.列举出JAVA中10个面向对象编程的术语 a:包，类，接口，对象，属性，方法，构造器，继承，封装，多态，抽象，范型 3.列举出JAVA中6个比较常用的包 Java.lang;java.util;java.io;java.sql;ja
你所不知道神奇的js replace正则表达式 qiaolevip 每天进步一点点学习永无止境纵观千象 regex
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[一起学Hive]之十五-分析Hive表和分区的统计信息(Statistics) superlxw1234 hive hive分析表 hive统计信息 hive Statistics
关键字：Hive统计信息、分析Hive表、Hive Statistics 类似于Oracle的分析表，Hive中也提供了分析表和分区的功能，通过自动和手动分析Hive表，将Hive表的一些统计信息存储到元数据中。表和分区的统计信息主要包括：行数、文件数、原始数据大小、所占存储大小、最后一次操作时间等； 14.1 新表的统计信息对于一个新创建
Spring Boot 1.2.5 发布 wiselyman spring boot
Spring Boot 1.2.5已在7月2日发布，现在可以从spring的maven库和maven中心库下载。这个版本是一个维护的发布版，主要是一些修复以及将Spring的依赖提升至4.1.7(包含重要的安全修复)。官方建议所有的Spring Boot用户升级这个版本。项目首页 | 源

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