- 深度学习笔记——神经网络
肆——
深度学习深度学习笔记神经网络人工智能python
本文为在拓尔思智能举办的训练营中学习内容的总结,部分内容摘自百度百科个人在这里推荐一个好用的软件,Trae,主要是免费。人工神经元是人工神经网络的基本单元。模拟生物神经元,人工神经元有1个或者多个输入(模拟多个树突或者多个神经元向该神经元传递神经冲动);对输入进行加权求和(模拟细胞体将神经信号进行积累和树突强度不同);对输入之和使用激活函数计算活性值(模拟细胞体产生兴奋或者抑制);输出活性值并传递
- ZooKeeper的初识(Zookeeper基本知识,ZooKeeper shell,ZooKeeper数据模型 ,ZooKeeper Watcher 监听机制,ZooKeeper选举机制)
kismetG
AzkabanZookeeper基本知识ZooKeepershellZooKeeper数据模型ZooKeeperWatcher监听机制ZooKeeper选举机制
Zookeeper基本知识Zookeeper集群搭建Zookeeper集群搭建指的是ZooKeeper分布式模式安装。通常由2n+1台servers组成。这是因为为了保证Leader选举(基于Paxos算法的实现)能过得到多数的支持,所以ZooKeeper集群的数量一般为奇数。Zookeeper运行需要java环境,所以需要提前安装jdk。对于安装leader+follower模式的集群,大致过程
- 用数据唤醒深度好眠,时序数据库 TDengine 助力安提思脑科学研究
涛思数据(TDengine)
时序数据库tdengine数据库
在智能医疗与脑科学快速发展的今天,高效的数据处理能力已成为突破创新的关键。安提思专注于睡眠监测与神经调控,基于人工智能和边缘计算,实现从生理体征监测、智能干预到效果评估的闭环。面对海量生理数据的存储与实时计算需求,安提思选择TDengine云服务作为核心时序数据库,借助其高效的数据压缩能力和毫秒级查询性能,确保精准分析与稳定运行。目前,安提思已完成经颅磁刺激系统的医疗器械型式检验,并计划开展多中心
- taosd 写入与查询场景下压缩解压及加密解密的 CPU 占用分析
涛思数据(TDengine)
时序数据库tdengine数据库大数据
在当今大数据时代,时序数据库的应用越来越广泛,尤其是在物联网、工业监控、金融分析等领域。TDengine作为一款高性能的时序数据库,凭借独特的存储架构和高效的压缩算法,在存储和查询效率上表现出色。然而,随着数据规模的不断增长,在保证数据安全性和存储效率的同时,如何优化CPU的资源占用,成为了一个值得深入讨论的问题。本文将探讨TDengine在数据写入与查询场景下的压缩解压与加密解密过程中对CPU资
- 代码随想录---算法训练营---总结
感谢上Di_123
前端算法题前端javascript
这个是结营时期的刷题量,开营的时候不到一百道题。我总共参加了60天这个代码随想录的算法训练营,每天按照计划逐步进行算法训练,卡尔老师讲的很好,要是有不理解的,偶尔会给他提建议,提问题。祝愿代码随想录未来发展越来越好这个训练营,真的刷新了我对算法的认知。其实对于一个前端JavaScript开发工程师来说,对算法要求不是很高,平常的工作中,顶多就写写递归,写写深搜和广搜,其他的方法真的对于我来说很少接
- 全员DeepSeek时代,前端能做些什么?
二川bro
前端智能AI前端deepseek
全员DeepSeek时代,前端能做些什么?前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站,通俗易懂,风趣幽默,可以分享一下给大家。点击跳转到网站。https://www.captainbed.cn/cccDeepSeek开发阶段测试阶段部署阶段智能代码生成设计稿转代码实时代码审查测试用例生成自动化问题定位构建优化建议性能预测模型一、DeepSeek带来的前端范式变革1.1传统前端开发痛点分析DeepSee
- 算法随笔_67: 使数组按非递减顺序排列
程序趣谈
算法python数据结构
上一篇:算法随笔_66:多数元素_方法2-CSDN博客=====题目描述如下:给你一个下标从0开始的整数数组nums。在一步操作中,移除所有满足nums[i-1]>nums[i]的nums[i],其中0stck[-1],我们就弹出栈顶,不断判断,直到当前元素nums[i]小于等于栈顶,我们才把nums[i]放入栈。然后我们再更新delCntLst和cntLst。代码实现时,cntLst数组可以不要
- Python和C++计算物理光学波形化学结构数学方程
亚图跨际
C/C++Python物理pythonc++物理化学数学方程数值计算
要点Python|C++代码化排序索引和计算:冒泡排序,升序排序,快速排序,索引排序,基于索引数组的排名,基于直接插入的两个键索引,两个相关数组的索引。数学计算1:数据集升序排列后,生成索引和排名。数学计算2:一定量序列排序后,生成得新索引表,并绘制原始序列。计算3:一定量序列进行冒泡排序,插入排序,快速排序,绘制一张图显示三种排序依赖性,分别定性评估小型和广泛序列的排序算法的性能。Python|
- 光学超表面的人工智能
Luis Li 的猫猫
人工智能专区基础及拓展超表面设计人工智能机器学习算法
光学超表面,即能够控制光传播的平面人工介质,正在从实验室过渡到商业应用。这种转变需要先进的超结构和超表面设计,考虑可制造性并通过后处理算法提高光学性能。人工智能,尤其是机器学习的优化,为这些需求提供了解决方案。该文章系统地回顾了AI在三个关键领域的潜在影响:AI支持的超表面可制造性设计(DFM)、超越经典局部相位近似的设计以及AI赋能的计算后端。Introduction超表面是超材料的二维(2D)
- Manus要邀请码?来试试 OpenManus:纯开源AI Agent 神器+简单三步上手实战指南
大F的智能小课
DeepSeek技术解析和实战大模型理论和实战人工智能深度学习机器学习
大家好,我是大F,深耕AI算法十余年,互联网大厂技术岗。分享AI算法干货、技术心得。更多文章可关注《大模型理论和实战》、《DeepSeek技术解析和实战》,一起探索技术的无限可能!一、Manus介绍Manus(拉丁语"手脑并用")作为全球首款通用型AIAgent,其核心突破在于实现了从"被动响应"到"主动执行"的跨越。与传统AI助手不同,它通过多智能体架构在云端虚拟机中运行,能自主调用浏览器、代码
- 搜广推校招面经四十
Y1nhl
搜广推面经机器学习搜索算法人工智能推荐算法算法
字节-广告算法一、离线AUC涨了,但AB实验没涨,可能的原因?1.1.线上线下得样本空间不一致(SSB)线上模型使用的是实时获取的点击、曝光数据。线下使用的离线数据。这可能导致数据分布存在偏差。线上数据受曝光机制、冷启动、新品推荐等因素影响,与离线数据不完全匹配。线下数据存在采样偏差1.2.AUC这些指标无法衡量线上打分准确性。AUC毕竟只是衡量排序1.2.1.引申:PCOC(预估值/真实后验概率
- 自然语言处理(NLP)领域大语言模型学习目录大全
彬彬侠
大模型自然语言处理NLP大模型LLMGPTBERTGLM
本文主要收集了自然语言处理(NLP)领域的大语言模型,可以可以通过点击标题链接查看具体的详情。GPT系列GPT-1(GenerativePre-trainedTransformer1)模型GPT-1(GenerativePre-trainedTransformer1)是OpenAI在2018年6月提出的第一代GPT模型,也是第一个基于Transformer结构的自回归(Autoregressive
- 基于 MATLAB仿真卡尔曼滤波原理及应用
资深码侬
matlabmatlab开发语言
基于MATLAB仿真卡尔曼滤波原理及应用简介:《卡尔曼滤波原理及应用:MATLAB仿真》主要介绍数字信号处理中的卡尔曼(Kalman)滤波算法及在相关领域应用。《卡尔曼滤波原理及应用:MATLAB仿真》共7章。第1章为绪论。第2章介绍MATLAB算法仿真的编程基础。第3章介绍线性Kalman滤波。第4章讨论扩展Kalman滤波,并介绍其在目标跟踪和制导领域的应用和算法仿真。第5章介绍UKF滤波算法
- 山海经——AI思路
Cool_(wly)_Dino
deepseekc++
好的,我需要帮助用户解决这个关于《山海经》的问题。根据用户的问题描述,老师希望找到从第a座山到第b座山之间的某段路径(i,j),使得这段路径上的喜恶度之和最大。用户之前已经得到过一个使用分块算法处理区间最大值查询的C++代码,但现在的问题似乎有所不同,因为这里需要的是最大子数组和,而不是简单的区间最大值。首先,我要确认用户的具体需求。用户提到每座山只能到达下一座山,也就是路径是连续的,所以问题转化
- 企业AI数据安全白皮书:深寻模型会话保护与安当TDE实战
安 当 加 密
人工智能
一、引言人工智能正在重塑企业的业务流程与创新模式,从智能客服到辅助决策,从图像识别到自然语言处理,AI模型正逐步渗透到企业运营的各个环节。然而,随着AI技术的深入应用,数据安全问题也如影随形。对于部署在企业内网的DeepSeek模型而言,员工与模型的会话内容往往包含企业的核心商业信息、敏感技术参数以及员工个人隐私等关键数据。一旦这些数据遭到泄露、篡改或恶意利用,不仅会给企业带来巨大的经济损失,还可
- 就在刚刚!马斯克决定将“地球上最聪明的人工智能”Grok-3免费了!
源代码杀手
AI技术快讯人工智能python
Grok-3概述与关键功能Grok-3是由xAI开发的先进AI模型,于2025年2月19日发布,旨在提升推理能力、计算能力和适应性,特别适用于数学、科学和编程问题。作为xAI系列模型的最新版本,Grok-3延续了公司对构建强大且安全的AI系统的承诺,并推动人工智能在多个领域的应用。Grok-3的核心优势在于其大规模强化学习(RL)优化,能够在几秒到几分钟内进行深度推理,适应复杂任务的需求。配备的D
- Python开发行业薪资多少?
Java大师兄-威哥
Python编程IT技术程序员IT
大家都知道,人工智能越来越受欢迎了。而Python由于简单易用,是人工智能领域中使用最广泛的编程语言之一,它可以无缝地与数据结构和其他常用的AI算法一起使用。Python开发行业薪资多少?我们看看图片就能知道个大概。无论是国内还是国外对于编程语言的热度调查中,Python都是数得上名的。Python热度的持续升温,自然也引起了开源团队的项目。由于OSI认可的开放源码许可,程序员可以使用Python
- 【Java】已解决java.lang.NoClassDefFoundError异常
屿小夏
java开发语言
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
- 介绍 TensorFlow 的基本概念和使用场景。
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经验分享
TensorFlow是一个由谷歌开发的开源机器学习框架,广泛应用于深度学习领域。它提供了一个灵活的平台,可以用于构建各种机器学习模型,包括神经网络。TensorFlow的基本概念和使用场景如下:张量(Tensor):TensorFlow中的基本数据结构就是张量,可以简单理解为多维数组。张量可以是标量(0维张量)、向量(1维张量)、矩阵(2维张量)等。在TensorFlow中,所有数据都以张量的形式
- Python爬取58同城广州房源+可视化分析
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感谢关注天善智能,走好数据之路↑↑↑欢迎关注天善智能,我们是专注于商业智能BI,人工智能AI,大数据分析与挖掘领域的垂直社区,学习,问答、求职一站式搞定!对商业智能BI、大数据分析挖掘、机器学习,python,R等数据领域感兴趣的同学加微信:tstoutiao,邀请你进入数据爱好者交流群,数据爱好者们都在这儿。消失了一段时间,这段时间在CSDN阅读了不少关于Python爬虫的文章,也学习了秦璐老师
- 如何用Python爬取Google新闻
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谷歌python人工智能开发语言
什么是Google新闻?Google新闻是Google推出的一项新闻聚合服务。它收集、整理和展示来自全球主要新闻网站的最新新闻报道。用户可以按关键词、主题、地区、发布来源等进行筛选,Google新闻算法会根据用户的兴趣和浏览习惯推荐个性化的新闻内容。Google新闻数据主要来自权威新闻机构、博客、政府公告等,因此它是获取全球实时信息的重要来源。你可以从Google新闻中获取哪些数据?新闻标题(ti
- 深度学习中N维数组的介绍
帅维维
深度学习深度学习人工智能
N维数组是机器学习和神经网络的主要数据结构。下面是N维数组的实例:0维数组(标量):通常表示一个类别。1维数组(向量):通常表示一个特征向量。二维数组(矩阵):通常表示一个样本--特征矩阵。三维矩阵:通常表示RGB图片(宽*高*通道)。四维矩阵:通常表示一个RGB图片批量(批量大小*宽*高*通道)。五维矩阵:通常表示一个视频批量(批量大小*时间*宽*高*通道)。
- 5人3小时复刻Manus?开源OpenManus项目全解剖,我的DeepSeek股票报告这样诞生
大F的智能小课
DeepSeek技术解析和实战大模型理论和实战数据库人工智能python
大家好,我是大F,深耕AI算法十余年,互联网大厂技术岗。分享AI算法干货、技术心得。更多文章可关注《大模型理论和实战》、《DeepSeek技术解析和实战》,一起探索技术的无限可能!OpenManus是什么1.项目背景OpenManus是由MetaGPT核心团队仅用3小时复刻而成的开源项目,其在GitHub上线首日便获得了10k+的星标(不过下午查看时仅4k)。该项目的核心价值主要体现在以下三个方面
- Win7安装新版本anaconda出现Failed to extract packages解决方案
爱编程的喵喵
Python基础课程pythonanacondawin7failedtoextra
大家好,我是爱编程的喵喵。双985硕士毕业,现担任全栈工程师一职,热衷于将数据思维应用到工作与生活中。从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。喜欢通过博客创作的方式对所学的知识进行总结与归纳,不仅形成深入且独到的理解,而且能够帮助新手快速入门。 本文主要介绍了Win7安装新版本anaconda出
- 数据结构:python实现最大堆算法
cqbelt
python算法数据结构
概念最大堆是一种完全二叉树,父节点的值总是大于或等于其子节点的值。通常,最大堆可以用数组来实现。最大堆的主要操作包括插入元素和提取最大值。在Python中,可以用一个列表来存储堆的元素。索引从0开始的话,父节点和子节点的位置关系需要确定。对于索引i的节点,其左子节点是2i+1,右子节点是2i+2,父节点则是(i-1)//2。插入元素时,需要将新元素添加到数组的末尾,然后进行上浮操作(percola
- Web3中的AI:一种去中心化智能的完整指南
lisw05
人工智能web3web3人工智能去中心化
李升伟引言Web3与人工智能(AI)的结合正在重塑数字世界的底层逻辑。Web3以去中心化、用户数据主权和区块链技术为核心,而AI凭借数据驱动的智能化能力,为去中心化网络注入决策效率和创新活力。二者的融合不仅推动技术范式的革新,更催生了从金融到社会治理的全新应用场景。本文将从技术架构、核心应用、挑战与未来趋势等维度,系统解析Web3中AI的完整图景。一、技术基础:AI与Web3的融合架构1.去中心化
- 机器学习大纲总结
excellent121
机器学习人工智能
一、概念1.人工智能人工智能包含机器学习,机器学习包含深度学习2.机器学习机器学习是实现人工智能的一种途径机器学习=传统机器学习+深度学习3.深度学习深度学习是由机器学习的一种方法发展而来4.发展三要素数据、算法、算力5.发展史5.1符号主义(20世纪50-70):专家系统占主导1950年:图灵设计国际象棋程序1962年:IBMArthurSamuel的跳棋程序战胜人类高手(人工智能第一次浪潮)5
- 机器学习入门知识
十五境剑修
机器学习人工智能
目录前言一、机器学习是什么?二、机器学习的基本类型1.监督学习2.无监督学习3.半监督学习4.强化学习三、机器学习的工作流程四、常见的机器学习算法五、机器学习的评价指标六、机器学习中的过拟合与欠拟合七、机器学习的应用八、学习机器学习的资源前言随着人工智能的发展,作为人工智能中的一个基础且重要的分支——机器学习也是愈发吸引大家来了解以及学习,那么在学习机器学习前,我们需要先来了解一下什么是机器学习,
- 人工智能时代程序员何去何从?
Meteorabcd
人工智能
人工智能时代程序员的未来:挑战与机遇并存随着人工智能(AI)技术的飞速发展,程序员这一职业正面临着前所未有的变革。AI不仅改变了编程的方式,也重塑了程序员的工作内容和职业发展路径。那么,在人工智能时代,程序员将何去何从呢?一、AI对程序员的冲击:效率提升与岗位替代AI技术的普及使得编程效率大幅提升。如今,AI辅助编程工具如GitHubCopilot、CursorAI等已经能够自动生成代码片段、优化
- 【java-数据结构】Java优先级队列揭秘:堆的力量让数据处理飞起来
学无止尽5
Java-数据结构java数据结构开发语言
我的个人主页我的专栏:人工智能领域、java-数据结构、Javase、C语言,希望能帮助到大家!!!点赞收藏❤引言在开发中,尤其是需要处理大量数据或者进行任务调度的场景下,如何高效地管理数据的顺序和优先级是一个至关重要的问题。Java提供了优先级队列(PriorityQueue),它基于堆(Heap)实现,能够以高效的方式管理数据的优先级。在本文中,我们将深入探讨优先级队列的工作原理,特别是堆的作
- 微信开发者验证接口开发
362217990
微信 开发者 token 验证
微信开发者接口验证。
Token,自己随便定义,与微信填写一致就可以了。
根据微信接入指南描述 http://mp.weixin.qq.com/wiki/17/2d4265491f12608cd170a95559800f2d.html
第一步:填写服务器配置
第二步:验证服务器地址的有效性
第三步:依据接口文档实现业务逻辑
这里主要讲第二步验证服务器有效性。
建一个
- 一个小编程题-类似约瑟夫环问题
BrokenDreams
编程
今天群友出了一题:
一个数列,把第一个元素删除,然后把第二个元素放到数列的最后,依次操作下去,直到把数列中所有的数都删除,要求依次打印出这个过程中删除的数。
&
- linux复习笔记之bash shell (5) 关于减号-的作用
eksliang
linux关于减号“-”的含义linux关于减号“-”的用途linux关于“-”的含义linux关于减号的含义
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2105677
管道命令在bash的连续处理程序中是相当重要的,尤其在使用到前一个命令的studout(标准输出)作为这次的stdin(标准输入)时,就显得太重要了,某些命令需要用到文件名,例如上篇文档的的切割命令(split)、还有
- Unix(3)
18289753290
unix ksh
1)若该变量需要在其他子进程执行,则可用"$变量名称"或${变量}累加内容
什么是子进程?在我目前这个shell情况下,去打开一个新的shell,新的那个shell就是子进程。一般状态下,父进程的自定义变量是无法在子进程内使用的,但通过export将变量变成环境变量后就能够在子进程里面应用了。
2)条件判断: &&代表and ||代表or&nbs
- 关于ListView中性能优化中图片加载问题
酷的飞上天空
ListView
ListView的性能优化网上很多信息,但是涉及到异步加载图片问题就会出现问题。
具体参看上篇文章http://314858770.iteye.com/admin/blogs/1217594
如果每次都重新inflate一个新的View出来肯定会造成性能损失严重,可能会出现listview滚动是很卡的情况,还会出现内存溢出。
现在想出一个方法就是每次都添加一个标识,然后设置图
- 德国总理默多克:给国人的一堂“震撼教育”课
永夜-极光
教育
http://bbs.voc.com.cn/topic-2443617-1-1.html德国总理默多克:给国人的一堂“震撼教育”课
安吉拉—默克尔,一位经历过社会主义的东德人,她利用自己的博客,发表一番来华前的谈话,该说的话,都在上面说了,全世界想看想传播——去看看默克尔总理的博客吧!
德国总理默克尔以她的低调、朴素、谦和、平易近人等品格给国人留下了深刻印象。她以实际行动为中国人上了一堂
- 关于Java继承的一个小问题。。。
随便小屋
java
今天看Java 编程思想的时候遇见一个问题,运行的结果和自己想想的完全不一样。先把代码贴出来!
//CanFight接口
interface Canfight {
void fight();
}
//ActionCharacter类
class ActionCharacter {
public void fight() {
System.out.pr
- 23种基本的设计模式
aijuans
设计模式
Abstract Factory:提供一个创建一系列相关或相互依赖对象的接口,而无需指定它们具体的类。 Adapter:将一个类的接口转换成客户希望的另外一个接口。A d a p t e r模式使得原本由于接口不兼容而不能一起工作的那些类可以一起工作。 Bridge:将抽象部分与它的实现部分分离,使它们都可以独立地变化。 Builder:将一个复杂对象的构建与它的表示分离,使得同
- 《周鸿祎自述:我的互联网方法论》读书笔记
aoyouzi
读书笔记
从用户的角度来看,能解决问题的产品才是好产品,能方便/快速地解决问题的产品,就是一流产品.
商业模式不是赚钱模式
一款产品免费获得海量用户后,它的边际成本趋于0,然后再通过广告或者增值服务的方式赚钱,实际上就是创造了新的价值链.
商业模式的基础是用户,木有用户,任何商业模式都是浮云.商业模式的核心是产品,本质是通过产品为用户创造价值.
商业模式还包括寻找需求
- JavaScript动态改变样式访问技术
百合不是茶
JavaScriptstyle属性ClassName属性
一:style属性
格式:
HTML元素.style.样式属性="值";
创建菜单:在html标签中创建 或者 在head标签中用数组创建
<html>
<head>
<title>style改变样式</title>
</head>
&l
- jQuery的deferred对象详解
bijian1013
jquerydeferred对象
jQuery的开发速度很快,几乎每半年一个大版本,每两个月一个小版本。
每个版本都会引入一些新功能,从jQuery 1.5.0版本开始引入的一个新功能----deferred对象。
&nb
- 淘宝开放平台TOP
Bill_chen
C++c物流C#
淘宝网开放平台首页:http://open.taobao.com/
淘宝开放平台是淘宝TOP团队的产品,TOP即TaoBao Open Platform,
是淘宝合作伙伴开发、发布、交易其服务的平台。
支撑TOP的三条主线为:
1.开放数据和业务流程
* 以API数据形式开放商品、交易、物流等业务;
&
- 【大型网站架构一】大型网站架构概述
bit1129
网站架构
大型互联网特点
面对海量用户、海量数据
大型互联网架构的关键指标
高并发
高性能
高可用
高可扩展性
线性伸缩性
安全性
大型互联网技术要点
前端优化
CDN缓存
反向代理
KV缓存
消息系统
分布式存储
NoSQL数据库
搜索
监控
安全
想到的问题:
1.对于订单系统这种事务型系统,如
- eclipse插件hibernate tools安装
白糖_
Hibernate
eclipse helios(3.6)版
1.启动eclipse 2.选择 Help > Install New Software...> 3.添加如下地址:
http://download.jboss.org/jbosstools/updates/stable/helios/ 4.选择性安装:hibernate tools在All Jboss tool
- Jquery easyui Form表单提交注意事项
bozch
jquery easyui
jquery easyui对表单的提交进行了封装,提交的方式采用的是ajax的方式,在开发的时候应该注意的事项如下:
1、在定义form标签的时候,要将method属性设置成post或者get,特别是进行大字段的文本信息提交的时候,要将method设置成post方式提交,否则页面会抛出跨域访问等异常。所以这个要
- Trie tree(字典树)的Java实现及其应用-统计以某字符串为前缀的单词的数量
bylijinnan
java实现
import java.util.LinkedList;
public class CaseInsensitiveTrie {
/**
字典树的Java实现。实现了插入、查询以及深度优先遍历。
Trie tree's java implementation.(Insert,Search,DFS)
Problem Description
Igna
- html css 鼠标形状样式汇总
chenbowen00
htmlcss
css鼠标手型cursor中hand与pointer
Example:CSS鼠标手型效果 <a href="#" style="cursor:hand">CSS鼠标手型效果</a><br/>
Example:CSS鼠标手型效果 <a href="#" style=&qu
- [IT与投资]IT投资的几个原则
comsci
it
无论是想在电商,软件,硬件还是互联网领域投资,都需要大量资金,虽然各个国家政府在媒体上都给予大家承诺,既要让市场的流动性宽松,又要保持经济的高速增长....但是,事实上,整个市场和社会对于真正的资金投入是非常渴望的,也就是说,表面上看起来,市场很活跃,但是投入的资金并不是很充足的......
 
- oracle with语句详解
daizj
oraclewithwith as
oracle with语句详解 转
在oracle中,select 查询语句,可以使用with,就是一个子查询,oracle 会把子查询的结果放到临时表中,可以反复使用
例子:注意,这是sql语句,不是pl/sql语句, 可以直接放到jdbc执行的
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- hbase的简单操作
deng520159
数据库hbase
近期公司用hbase来存储日志,然后再来分析 ,把hbase开发经常要用的命令找了出来.
用ssh登陆安装hbase那台linux后
用hbase shell进行hbase命令控制台!
表的管理
1)查看有哪些表
hbase(main)> list
2)创建表
# 语法:create <table>, {NAME => <family&g
- C语言scanf继续学习、算术运算符学习和逻辑运算符
dcj3sjt126com
c
/*
2013年3月11日20:37:32
地点:北京潘家园
功能:完成用户格式化输入多个值
目的:学习scanf函数的使用
*/
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i, j, k;
printf("please input three number:\n"); //提示用
- 2015越来越好
dcj3sjt126com
歌曲
越来越好
房子大了电话小了 感觉越来越好
假期多了收入高了 工作越来越好
商品精了价格活了 心情越来越好
天更蓝了水更清了 环境越来越好
活得有奔头人会步步高
想做到你要努力去做到
幸福的笑容天天挂眉梢 越来越好
婆媳和了家庭暖了 生活越来越好
孩子高了懂事多了 学习越来越好
朋友多了心相通了 大家越来越好
道路宽了心气顺了 日子越来越好
活的有精神人就不显
- java.sql.SQLException: Value '0000-00-00' can not be represented as java.sql.Tim
feiteyizu
mysql
数据表中有记录的time字段(属性为timestamp)其值为:“0000-00-00 00:00:00”
程序使用select 语句从中取数据时出现以下异常:
java.sql.SQLException:Value '0000-00-00' can not be represented as java.sql.Date
java.sql.SQLException: Valu
- Ehcache(07)——Ehcache对并发的支持
234390216
并发ehcache锁ReadLockWriteLock
Ehcache对并发的支持
在高并发的情况下,使用Ehcache缓存时,由于并发的读与写,我们读的数据有可能是错误的,我们写的数据也有可能意外的被覆盖。所幸的是Ehcache为我们提供了针对于缓存元素Key的Read(读)、Write(写)锁。当一个线程获取了某一Key的Read锁之后,其它线程获取针对于同
- mysql中blob,text字段的合成索引
jackyrong
mysql
在mysql中,原来有一个叫合成索引的,可以提高blob,text字段的效率性能,
但只能用在精确查询,核心是增加一个列,然后可以用md5进行散列,用散列值查找
则速度快
比如:
create table abc(id varchar(10),context blog,hash_value varchar(40));
insert into abc(1,rep
- 逻辑运算与移位运算
latty
位运算逻辑运算
源码:正数的补码与原码相同例+7 源码:00000111 补码 :00000111 (用8位二进制表示一个数)
负数的补码:
符号位为1,其余位为该数绝对值的原码按位取反;然后整个数加1。 -7 源码: 10000111 ,其绝对值为00000111 取反加一:11111001 为-7补码
已知一个数的补码,求原码的操作分两种情况:
- 利用XSD 验证XML文件
newerdragon
javaxmlxsd
XSD文件 (XML Schema 语言也称作 XML Schema 定义(XML Schema Definition,XSD)。 具体使用方法和定义请参看:
http://www.w3school.com.cn/schema/index.asp
java自jdk1.5以上新增了SchemaFactory类 可以实现对XSD验证的支持,使用起来也很方便。
以下代码可用在J
- 搭建 CentOS 6 服务器(12) - Samba
rensanning
centos
(1)安装
# yum -y install samba
Installed:
samba.i686 0:3.6.9-169.el6_5
# pdbedit -a rensn
new password:123456
retype new password:123456
……
(2)Home文件夹
# mkdir /etc
- Learn Nodejs 01
toknowme
nodejs
(1)下载nodejs
https://nodejs.org/download/ 选择相应的版本进行下载 (2)安装nodejs 安装的方式比较多,请baidu下
我这边下载的是“node-v0.12.7-linux-x64.tar.gz”这个版本 (1)上传服务器 (2)解压 tar -zxvf node-v0.12.
- jquery控制自动刷新的代码举例
xp9802
jquery
1、html内容部分 复制代码代码示例: <div id='log_reload'>
<select name="id_s" size="1">
<option value='2'>-2s-</option>
<option value='3'>-3s-</option