- 如何利用模板为您的聊天机器人自动生成反馈
FADxafs
机器人windowspython
在人工智能快速发展的今天,聊天机器人是应用大型语言模型(LLM)的最常见接口之一。尽管如此,许多聊天机器人的质量参差不齐,这使得不断完善和发展显得尤为重要。传统的用户反馈机制往往无法有效捕捉用户体验,而这种反馈的稀缺也阻碍了对聊天机器人的进一步优化。本文旨在介绍一种无需明确用户反馈即可评估聊天机器人的方法。技术背景介绍在构建和改进聊天机器人的过程中,用户反馈如“赞”或“踩”往往是稀缺的资源。即使在
- 宇宙规律对可转移量子强化学习架构的启示
AI天才研究院
计算机软件编程原理与应用实践javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能大厂程序员硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLM系统架构设计软件哲学Agent程序员实现财富自由
第1章引言:宇宙规律与量子强化学习架构1.1问题背景宇宙规律是指宇宙中普遍存在的自然规律,如物理学中的万有引力定律、量子力学中的不确定性原理等。这些规律对宇宙的运行和演化起着决定性的作用。随着科技的发展,人们开始意识到这些宇宙规律可能对人工智能领域,尤其是量子强化学习架构的设计和优化有着深远的启示。量子强化学习是一种结合了量子计算和强化学习的新型机器学习方法。它利用量子计算机的优势,在训练和优化模
- C# 与 Python 代码互相调用的实践
一只小灿灿
netPythonc#python
一、引言在当今的软件开发领域,不同的编程语言都有其独特的优势和适用场景。C#是一种功能强大、面向对象的编程语言,主要应用于Windows平台开发、企业级应用开发以及游戏开发(借助Unity引擎等)等领域;而Python则以其简洁的语法、丰富的库以及在数据科学、机器学习、自动化脚本等众多方面的出色表现备受青睐。在实际的项目开发中,有时候我们希望能够结合这两种语言的优势,实现C#与Python代码的互
- 清华和哈工大把大模型量化做到了1比特,把世界顶尖多模态大模型开源大模型量化个人电脑运行!机器人领域首个开源视觉-语言操作大模型,激发开源VLMs更大潜能,视 Mamba速度提升2.8倍,内存能省87%
代码讲故事
机器人智慧之心Mamba机器人量化大模型开源视觉VLMs
清华和哈工大把大模型量化做到了1比特,把世界顶尖多模态大模型开源大模型量化个人电脑运行!机器人领域首个开源视觉-语言操作大模型,激发开源VLMs更大潜能,视Mamba速度提升2.8倍,内存能省87%。清华和哈工大把大模型量化做到了1比特。在追求更高效的机器学习模型部署时,模型量化技术应运而生,它通过降低权重矩阵的位宽来显著减少大型语言模型的存储和计算需求。我们一般的双精度浮点型double是64位
- 【OpenCV 】第三章: 图像运算:加法运算、位运算、掩码、位平面分解、加密、数字水印、脸部打码
宝贝儿好
OpenCVopencv图像处理python算法
第三章:图像运算图像加法运算1、"+"2、cv2.add()函数3、图像加权和:cv2.addWeighted()函数图像位运算(位逻辑运算)1、按位与运算:cv2.bitwise_and()函数2、按位或运算:cv2.bitwise_or()函数3、按位非运算:cv2.bitwise_not()函数4、按位异或运算:cv2.bitwise_xor()函数掩模(掩码)参数图像与数值的运算图像位平面
- 【机器学习】多模态AI——融合多种数据源的智能系统
2的n次方_
人工智能
随着人工智能的快速发展,单一模态(如文本、图像或语音)已经不能满足复杂任务的需求。多模态AI(MultimodalAI)通过结合多种数据源(如文本、图像、音频等)来提升模型的智能和表现,适用于多样化的应用场景,如自动驾驶、医疗诊断、跨语言翻译等。一、多模态AI简介多模态AI是一种将不同形式的数据(如文本、图像、音频等)融合在一起的技术,旨在让模型从多个维度感知和理解信息。这种融合使得AI系统能够从
- Python OpenAI 库开发指南:从入门到实战精通
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在人工智能(AI)领域,OpenAI无疑是全球最受瞩目的机构之一。它推出的GPT系列模型、DALL·E等创新技术,正在深刻改变各行各业。作为Python开发者,我们该如何快速上手并高效利用OpenAI的API,成为了提升个人竞争力的关键。本文将带你从零开始,深入解析Python语言中的openAI库,助你掌握AI开发的核心工具,成为AI领域的专家。一、什么是openAI库?它能为开发者带来什么?1
- Python3.13来了!编程爱好者必看
Python之栈
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Python3.13于近期发布,其中包含大量重要更新。Python作为机器学习、数据科学和人工智能领域使用最广泛的编程语言,一直在不断发展,以满足这些领域日益增长的需求。最新发布的Python3.13提供了多项具有影响力的改进,旨在提高性能和生产力,对于从事ML和AI项目的开发人员来说是一个重要的里程碑。Python在ML和AI领域的主导地位主要归功于它的简单性、广泛的库支持和庞大的社区。然而,随
- Python(四)——SVG 图坐标轴数字和其他文本设置总结
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在学术论文中,图像的质量和规范性直接影响文章的专业性和表达效果。尤其是在使用Python绘制SVG图时,图像的字体选择、大小设置、以及整体样式需要符合期刊或会议的要求。这不仅能提升视觉呈现的清晰度,还能增强论文内容的可读性和说服力。因此,合理设置坐标轴字体(如数字使用“TimesNewRoman”、文字使用“宋体”)和调整图像细节是学术制图中不可忽视的重要环节。1.设置全局字体frommatplo
- 人工智能之数学基础:一个小例子帮你快速搞懂极大线性无关向量组
每天五分钟玩转人工智能
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本文重点在上一节课程中,我们学习了线性相关和线性无关。当线性相关的时候,那么说明这组向量至少存在一个向量可以被其它向量给表示,可以被表示就说明这个向量就是可有可无的,可以被替代的,这里就涉及到极大线性无关向量组的概念了,本文对此进行学习。极大无关向量组的定义与性质定义在线性空间中,如果存在一个向量组,它满足以下两个条件:一是它本身是线性无关的;二是向量空间中的任何包含它的向量组,如果仍然保持线性无
- 个人职业发展与AI赋能的前端开发
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在瞬息万变的科技浪潮中,个人职业发展显得尤为重要。对于前端开发者而言,如何提升自身竞争力,适应日新月异的技术革新,是持续关注的核心问题。而近年来,人工智能(AI)技术的飞速发展,特别是AI代码生成器的兴起,正深刻地改变着前端开发的格局,为开发者们提供了前所未有的机遇。本文将以ScriptEcho为例,探讨AI技术如何赋能前端开发,助力个人职业发展。市场趋势与个人技能提升当前市场对前端开发人才的需求
- 代码重构的革命:AI代码生成器如何改变游戏规则
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在软件开发的世界里,代码重构是一项既重要又艰巨的任务。繁琐的重复性工作、低下的效率以及难以避免的错误,常常让开发者们疲惫不堪。然而,随着人工智能技术的飞速发展,智能化代码重构的时代已经到来,而AI代码生成器正成为这场革命的核心驱动力。代码重构的挑战:一个开发者的心声传统的代码重构过程充满了挑战。想象一下,你需要将一个庞大的、混乱的代码库改造成模块化、易于维护的结构。这需要你花费大量的时间去理解现有
- Python 3.13性能大提升:免费多线程时代来临
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在编程的世界里,Python一直以其简洁、易读和强大的功能而备受青睐。随着技术的不断进步,Python的每一个新版本都带来了新的惊喜和改进。而Python3.13无疑是其中的一颗璀璨明星。在一个数据驱动的世界里,Python已经成为了一种无处不在的编程语言,它的性能和功能的提升始终是开发者们关注的热点。随着大数据、人工智能、云计算等技术的飞速发展,对编程语言性能的要求也在不断提高。在这样的背景下,
- Transformer入门(1)transformer及其编码器-解码器
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文章目录1.Transformer简介2.Transformer的编码器-解码器架构3.transformer的编码器1.Transformer简介Transformer模型是一种用于自然语言处理的机器学习模型,它在2017年由Google的研究者提出,并在论文《AttentionisAllYouNeed》中详细描述。Transformer模型的核心创新在于其采用了自注意力(self-attent
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月之暗面k1.5多模态思考模型的问世一、月之暗面k1.5多模态思考模型介绍2025年1月20日,月之暗面发布了k1.5多模态思考模型。这一模型在基准测试成绩方面展现出了非凡的性能,它实现了SOTA(state-of-the-art)级别的多模态推理和通用推理能力。多模态推理即模型能够对多种类型的数据(如文本、图像等)进行整合分析推理,通用推理能力则表明它可以广泛应用于多种任务场景进行有效的逻辑推理
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Matlab武动乾坤博客之家博主简介:985研究生,Matlab领域科研开发者;座右铭:行百里者,半于九十。代码获取方式:CSDNMatlab武动乾坤—代码获取方式更多Matlab图像处理仿真内容点击①Matlab图像处理(进阶版)⛳️关注CSDNMatlab武动乾坤,更多资源等你来!!⛄一、SVM水果成熟检测系统SVM(支持向量机)水果成熟检测系统的原理和流程如下:原理:1SVM是一种监督学习算
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在日常生活中,我们难免会遇到图片模糊的情况,无论是年代久远的老照片因分辨率不足而显得模糊,还是在拍摄瞬间因轻微手抖导致的画面不清晰,这些问题都大大影响了图片的观赏价值。那么,面对这些模糊的图片,我们该如何让它们重焕新生,变得清晰明朗呢?接下来,我们就来介绍五款出色的软件,它们具备强大的图像处理能力,能够帮助你轻松实现一键修复模糊图片,让你的珍贵记忆恢复原有的清晰与生动。一、牛学长图片修复工具牛学长
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- 【人工智能 | 大数据】基于人工智能的大数据分析方法
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人工智能大数据数据分析
基于人工智能(AI)的大数据分析方法是指利用机器学习、深度学习和其他AI技术来分析和处理大规模数据集。这些方法能够自动识别模式、提取有用信息,并做出预测或决策,从而帮助企业和组织更好地理解市场趋势、客户行为以及其他关键因素。以下是几种主要的基于AI的大数据分析方法:机器学习模型:通过训练算法让计算机从历史数据中学习并做出预测或分类。常见的机器学习技术包括监督学习(如回归分析、支持向量机)、非监督学
- 基于MATLAB机器学习、深度学习实践技术应用
梦想的初衷~
机器学习人工智能matlab机器学习深度学习
近年来,MATLAB在机器学习和深度学习领域的发展取得了显著成就。其强大的计算能力和灵活的编程环境使其成为科研人员和工程师的首选工具。在无人驾驶汽车、医学影像智能诊疗、ImageNet竞赛等热门领域,MATLAB提供了丰富的算法库和工具箱,极大地推动了人工智能技术的应用和创新。原文链接https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg2NDYxNjMyNA==&mid=224
- ChatGPT搜索漏洞:AI代码生成器安全隐患及应对策略
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近年来,随着人工智能技术的飞速发展,各种AI代码生成器层出不穷,为程序员带来了极大的便利。然而,技术进步的同时也伴随着安全风险的提升。最近,OpenAI的ChatGPT搜索工具曝出重大安全漏洞,引发了业界广泛关注。本文将深入探讨该漏洞的细节、影响以及应对措施,并展望未来AI工具安全发展趋势。ChatGPT作为一款强大的AI工具,其搜索功能本意是帮助用户快速获取信息。然而,英国卫报近期报道揭露了Ch
- 降维算法:主成分分析
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主成分分析一种常用的数据分析技术,主要用于数据降维,在众多领域如统计学、机器学习、信号处理等都有广泛应用。主成分分析是一种通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量(即主成分)的方法。这些主成分按照方差从大到小排列,方差越大,包含的原始数据信息越多。通常会选取前几个方差较大的主成分,以达到在尽量保留原始数据信息的前提下降低数据维度的目的。它通过将多个指标转换为少数几个主成分,
- 深度学习学习笔记(第30周)
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一、摘要本周报的目的在于汇报第30周的学习成果,本周主要聚焦于基于深度学习的图像分割领域的常用模型U-net。 U-net是最常用、最简单的一种分割模型,在2015年被提出。UNet网络是一种用于图像分割的卷积神经网络,其特点是采用了U型网络结构,因此称为UNet。UNet算法的关键创新是在解码器中引入了跳跃连接(SkipConnections),即将编码器中的特征图与解码器中对应的特征图进行连接
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微服务治理与实战springboot入门到精通springspringaiAspringAispringai对接gptspringai整合gptspringai使用详解springai使用
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- 深入解析如何进行TensorFlow框架下的算子开发与适配插件开发:基于昇腾AI的完整流程
快撑死的鱼
华为昇腾AscendC的算子开发系统学习人工智能tensorflowpython
深入解析如何进行TensorFlow框架下的算子开发与适配插件开发:基于昇腾AI的完整流程在人工智能领域中,算子(Operator)作为深度学习模型的基础执行单元,决定了整个模型的计算性能和结果准确性。随着硬件平台的多样化,如何将第三方深度学习框架中的算子适配到特定的硬件平台变得至关重要。本文将深入探讨如何在TensorFlow框架下开发适配昇腾AI处理器的算子插件,通过解析算子属性映射、数据排布
- 【微服务】Spring AI 使用详解
逆风飞翔的小叔
精通springboot微服务SpringAISpringAI使用详解SpringAI使用
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- Python从0到100(八十三):神经网络-使用残差网络RESNET识别手写数字
是Dream呀
python神经网络网络
前言:零基础学Python:Python从0到100最新最全教程。想做这件事情很久了,这次我更新了自己所写过的所有博客,汇集成了Python从0到100,共一百节课,帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识,成为学习学习和学业的先行者!欢迎大家订阅专栏:零基础学Python:Python从0到100最新
- 解锁辅助驾驶新境界:基于昇腾 AI 异构计算架构 CANN 的应用探秘
倔强的石头_
AIGC人工智能架构
博客主页:倔强的石头的CSDN主页Gitee主页:倔强的石头的gitee主页⏩文章专栏:《AI大模型》期待您的关注目录一、引言二、CANN是什么1.异构计算与人工智能的关系2.CANN的定义和作用3.CANN的技术优势三、基于CANN的辅助驾驶AI应用原理1.目标检测算法2.智能检测流程3.算力平台支持四、基于CANN的辅助驾驶AI优势1.高效训练2.精准检测3.快速编程4.产业应用五、部署实操六
- 探秘IO分布式模块设计:让大数据处理更高效
清水湾落车
分布式
一、引言随着互联网的飞速发展,大数据、云计算、人工智能等技术逐渐成为时代的主流。在这个数据爆炸的时代,如何高效地处理海量数据成为企业面临的重大挑战。IO分布式模块设计作为一种有效的解决方案,越来越受到关注。本文将带您了解IO分布式模块设计的基本概念、原理及其在实际应用中的优势。二、什么是IO分布式模块设计?IO分布式模块设计,是指将数据存储、数据处理、数据传输等IO操作进行分布式处理的一种设计方法
- 【人工智能】Python实战:构建高效的多任务学习模型
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《PythonOpenCV从菜鸟到高手》带你进入图像处理与计算机视觉的大门!解锁Python编程的无限可能:《奇妙的Python》带你漫游代码世界多任务学习(Multi-taskLearning,MTL)作为机器学习领域中的一种重要方法,通过在单一模型中同时学习多个相关任务,不仅能够提高模型的泛化能力,还能有效利用任务间的共享信息。本文深入探讨了多任务学习的基本概念、优势及其在实际应用中的重要性。
- 深入浅出Java Annotation(元注解和自定义注解)
Josh_Persistence
Java Annotation元注解自定义注解
一、基本概述
Annontation是Java5开始引入的新特征。中文名称一般叫注解。它提供了一种安全的类似注释的机制,用来将任何的信息或元数据(metadata)与程序元素(类、方法、成员变量等)进行关联。
更通俗的意思是为程序的元素(类、方法、成员变量)加上更直观更明了的说明,这些说明信息是与程序的业务逻辑无关,并且是供指定的工具或
- mysql优化特定类型的查询
annan211
java工作mysql
本节所介绍的查询优化的技巧都是和特定版本相关的,所以对于未来mysql的版本未必适用。
1 优化count查询
对于count这个函数的网上的大部分资料都是错误的或者是理解的都是一知半解的。在做优化之前我们先来看看
真正的count()函数的作用到底是什么。
count()是一个特殊的函数,有两种非常不同的作用,他可以统计某个列值的数量,也可以统计行数。
在统
- MAC下安装多版本JDK和切换几种方式
棋子chessman
jdk
环境:
MAC AIR,OS X 10.10,64位
历史:
过去 Mac 上的 Java 都是由 Apple 自己提供,只支持到 Java 6,并且OS X 10.7 开始系统并不自带(而是可选安装)(原自带的是1.6)。
后来 Apple 加入 OpenJDK 继续支持 Java 6,而 Java 7 将由 Oracle 负责提供。
在终端中输入jav
- javaScript (1)
Array_06
JavaScriptjava浏览器
JavaScript
1、运算符
运算符就是完成操作的一系列符号,它有七类: 赋值运算符(=,+=,-=,*=,/=,%=,<<=,>>=,|=,&=)、算术运算符(+,-,*,/,++,--,%)、比较运算符(>,<,<=,>=,==,===,!=,!==)、逻辑运算符(||,&&,!)、条件运算(?:)、位
- 国内顶级代码分享网站
袁潇含
javajdkoracle.netPHP
现在国内很多开源网站感觉都是为了利益而做的
当然利益是肯定的,否则谁也不会免费的去做网站
&
- Elasticsearch、MongoDB和Hadoop比较
随意而生
mongodbhadoop搜索引擎
IT界在过去几年中出现了一个有趣的现象。很多新的技术出现并立即拥抱了“大数据”。稍微老一点的技术也会将大数据添进自己的特性,避免落大部队太远,我们看到了不同技术之间的边际的模糊化。假如你有诸如Elasticsearch或者Solr这样的搜索引擎,它们存储着JSON文档,MongoDB存着JSON文档,或者一堆JSON文档存放在一个Hadoop集群的HDFS中。你可以使用这三种配
- mac os 系统科研软件总结
张亚雄
mac os
1.1 Microsoft Office for Mac 2011
大客户版,自行搜索。
1.2 Latex (MacTex):
系统环境:https://tug.org/mactex/
&nb
- Maven实战(四)生命周期
AdyZhang
maven
1. 三套生命周期 Maven拥有三套相互独立的生命周期,它们分别为clean,default和site。 每个生命周期包含一些阶段,这些阶段是有顺序的,并且后面的阶段依赖于前面的阶段,用户和Maven最直接的交互方式就是调用这些生命周期阶段。 以clean生命周期为例,它包含的阶段有pre-clean, clean 和 post
- Linux下Jenkins迁移
aijuans
Jenkins
1. 将Jenkins程序目录copy过去 源程序在/export/data/tomcatRoot/ofctest-jenkins.jd.com下面 tar -cvzf jenkins.tar.gz ofctest-jenkins.jd.com &
- request.getInputStream()只能获取一次的问题
ayaoxinchao
requestInputstream
问题:在使用HTTP协议实现应用间接口通信时,服务端读取客户端请求过来的数据,会用到request.getInputStream(),第一次读取的时候可以读取到数据,但是接下来的读取操作都读取不到数据
原因: 1. 一个InputStream对象在被读取完成后,将无法被再次读取,始终返回-1; 2. InputStream并没有实现reset方法(可以重
- 数据库SQL优化大总结之 百万级数据库优化方案
BigBird2012
SQL优化
网上关于SQL优化的教程很多,但是比较杂乱。近日有空整理了一下,写出来跟大家分享一下,其中有错误和不足的地方,还请大家纠正补充。
这篇文章我花费了大量的时间查找资料、修改、排版,希望大家阅读之后,感觉好的话推荐给更多的人,让更多的人看到、纠正以及补充。
1.对查询进行优化,要尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
2.应尽量避免在 where
- jsonObject的使用
bijian1013
javajson
在项目中难免会用java处理json格式的数据,因此封装了一个JSONUtil工具类。
JSONUtil.java
package com.bijian.json.study;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Date;
import java.util.HashMap;
- [Zookeeper学习笔记之六]Zookeeper源代码分析之Zookeeper.WatchRegistration
bit1129
zookeeper
Zookeeper类是Zookeeper提供给用户访问Zookeeper service的主要API,它包含了如下几个内部类
首先分析它的内部类,从WatchRegistration开始,为指定的znode path注册一个Watcher,
/**
* Register a watcher for a particular p
- 【Scala十三】Scala核心七:部分应用函数
bit1129
scala
何为部分应用函数?
Partially applied function: A function that’s used in an expression and that misses some of its arguments.For instance, if function f has type Int => Int => Int, then f and f(1) are p
- Tomcat Error listenerStart 终极大法
ronin47
tomcat
Tomcat报的错太含糊了,什么错都没报出来,只提示了Error listenerStart。为了调试,我们要获得更详细的日志。可以在WEB-INF/classes目录下新建一个文件叫logging.properties,内容如下
Java代码
handlers = org.apache.juli.FileHandler, java.util.logging.ConsoleHa
- 不用加减符号实现加减法
BrokenDreams
实现
今天有群友发了一个问题,要求不用加减符号(包括负号)来实现加减法。
分析一下,先看最简单的情况,假设1+1,按二进制算的话结果是10,可以看到从右往左的第一位变为0,第二位由于进位变为1。
 
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-状态模式-State
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
/*
当一个对象的内在状态改变时允许改变其行为,这个对象看起来像是改变了其类
状态模式主要解决的是当控制一个对象状态的条件表达式过于复杂时的情况
把状态的判断逻辑转移到表示不同状态的一系列类中,可以把复杂的判断逻辑简化
如果在
- CUDA程序block和thread超出硬件允许值时的异常
cherishLC
CUDA
调用CUDA的核函数时指定block 和 thread大小,该大小可以是dim3类型的(三维数组),只用一维时可以是usigned int型的。
以下程序验证了当block或thread大小超出硬件允许值时会产生异常!!!GPU根本不会执行运算!!!
所以验证结果的正确性很重要!!!
在VS中创建CUDA项目会有一个模板,里面有更详细的状态验证。
以下程序在K5000GPU上跑的。
- 诡异的超长时间GC问题定位
chenchao051
jvmcmsGChbaseswap
HBase的GC策略采用PawNew+CMS, 这是大众化的配置,ParNew经常会出现停顿时间特别长的情况,有时候甚至长到令人发指的地步,例如请看如下日志:
2012-10-17T05:54:54.293+0800: 739594.224: [GC 739606.508: [ParNew: 996800K->110720K(996800K), 178.8826900 secs] 3700
- maven环境快速搭建
daizj
安装mavne环境配置
一 下载maven
安装maven之前,要先安装jdk及配置JAVA_HOME环境变量。这个安装和配置java环境不用多说。
maven下载地址:http://maven.apache.org/download.html,目前最新的是这个apache-maven-3.2.5-bin.zip,然后解压在任意位置,最好地址中不要带中文字符,这个做java 的都知道,地址中出现中文会出现很多
- PHP网站安全,避免PHP网站受到攻击的方法
dcj3sjt126com
PHP
对于PHP网站安全主要存在这样几种攻击方式:1、命令注入(Command Injection)2、eval注入(Eval Injection)3、客户端脚本攻击(Script Insertion)4、跨网站脚本攻击(Cross Site Scripting, XSS)5、SQL注入攻击(SQL injection)6、跨网站请求伪造攻击(Cross Site Request Forgerie
- yii中给CGridView设置默认的排序根据时间倒序的方法
dcj3sjt126com
GridView
public function searchWithRelated() {
$criteria = new CDbCriteria;
$criteria->together = true; //without th
- Java集合对象和数组对象的转换
dyy_gusi
java集合
在开发中,我们经常需要将集合对象(List,Set)转换为数组对象,或者将数组对象转换为集合对象。Java提供了相互转换的工具,但是我们使用的时候需要注意,不能乱用滥用。
1、数组对象转换为集合对象
最暴力的方式是new一个集合对象,然后遍历数组,依次将数组中的元素放入到新的集合中,但是这样做显然过
- nginx同一主机部署多个应用
geeksun
nginx
近日有一需求,需要在一台主机上用nginx部署2个php应用,分别是wordpress和wiki,探索了半天,终于部署好了,下面把过程记录下来。
1. 在nginx下创建vhosts目录,用以放置vhost文件。
mkdir vhosts
2. 修改nginx.conf的配置, 在http节点增加下面内容设置,用来包含vhosts里的配置文件
#
- ubuntu添加admin权限的用户账号
hongtoushizi
ubuntuuseradd
ubuntu创建账号的方式通常用到两种:useradd 和adduser . 本人尝试了useradd方法,步骤如下:
1:useradd
使用useradd时,如果后面不加任何参数的话,如:sudo useradd sysadm 创建出来的用户将是默认的三无用户:无home directory ,无密码,无系统shell。
顾应该如下操作:
- 第五章 常用Lua开发库2-JSON库、编码转换、字符串处理
jinnianshilongnian
nginxlua
JSON库
在进行数据传输时JSON格式目前应用广泛,因此从Lua对象与JSON字符串之间相互转换是一个非常常见的功能;目前Lua也有几个JSON库,本人用过cjson、dkjson。其中cjson的语法严格(比如unicode \u0020\u7eaf),要求符合规范否则会解析失败(如\u002),而dkjson相对宽松,当然也可以通过修改cjson的源码来完成
- Spring定时器配置的两种实现方式OpenSymphony Quartz和java Timer详解
yaerfeng1989
timerquartz定时器
原创整理不易,转载请注明出处:Spring定时器配置的两种实现方式OpenSymphony Quartz和java Timer详解
代码下载地址:http://www.zuidaima.com/share/1772648445103104.htm
有两种流行Spring定时器配置:Java的Timer类和OpenSymphony的Quartz。
1.Java Timer定时
首先继承jav
- Linux下df与du两个命令的差别?
pda158
linux
一、df显示文件系统的使用情况,与du比較,就是更全盘化。 最经常使用的就是 df -T,显示文件系统的使用情况并显示文件系统的类型。 举比例如以下: [root@localhost ~]# df -T Filesystem Type &n
- [转]SQLite的工具类 ---- 通过反射把Cursor封装到VO对象
ctfzh
VOandroidsqlite反射Cursor
在写DAO层时,觉得从Cursor里一个一个的取出字段值再装到VO(值对象)里太麻烦了,就写了一个工具类,用到了反射,可以把查询记录的值装到对应的VO里,也可以生成该VO的List。
使用时需要注意:
考虑到Android的性能问题,VO没有使用Setter和Getter,而是直接用public的属性。
表中的字段名需要和VO的属性名一样,要是不一样就得在查询的SQL中
- 该学习笔记用到的Employee表
vipbooks
oraclesql工作
这是我在学习Oracle是用到的Employee表,在该笔记中用到的就是这张表,大家可以用它来学习和练习。
drop table Employee;
-- 员工信息表
create table Employee(
-- 员工编号
EmpNo number(3) primary key,
-- 姓