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对于多数前端开发者而言,用ThreeJS打造炫酷的数字孪生场景并不容易,需掌握大量专业知识。现在这个基于Vue3、ThreeJS和NaiveUI的数字孪生开发框架——Astral3DEditor正式开源,为Web3D开发带来新转机。Astral3DEditor的在这里插入图片描述1.优势功能丰富:支持多种3D模型格式,可导入导出多类型模型,方便资源整合。它还提供插件系统,可扩展更多功能。同时,支持
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文章目录1、numpy2、pytorch做算法过程中,如果涉及到模型落地,那必然会将原始的深度学习的框架训练好的模型转换成目标硬件模型的格式,如onnx,tensorrt,openvino,tflite;那么就有对比不同格式模型输出的一致性,从而判断模型转换是否成功。1、numpy用到的核心代码就一行,就是:importnumpyasnpnp.testing.assert_allclose(act
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在机器学习领域,MATLAB是一种功能强大且广泛使用的工具,它提供了许多内置函数和工具箱,方便开发者进行各种机器学习任务。本文将介绍一些常见的机器学习任务,并提供相应的MATLAB源代码示例。数据预处理在进行机器学习之前,通常需要对原始数据进行预处理。这包括数据清洗、特征选择、特征缩放和数据划分等步骤。%导入数据data=readmatrix('data.csv');%数据清洗cleaned_da
- OpenBayes 一周速览丨OmniGen2「双轨架构」实现文本/图像分工协作,效果直逼GPT-4O
公共资源速递4个公共数据集:ReasonMed医学推理数据集Miriad-5.8M医学问答数据集WebClick网页理解基准数据集OCRBench文本识别基准数据集2个公共模型:MiniCPM4-8BKimi-Dev-72B-GGUF9个公共教程:深度估计*23D生成*3图像生成与处理*4访问官网立即使用:openbayes.com公共数据集ReasonMed医学推理数据集ReasonMed数据集
- MapReduce分布式计算框架:从原理到实战
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大家好!今天我们来聊聊大数据处理领域的一个重要框架——MapReduce。作为Google提出的经典分布式计算模型,MapReduce极大地简化了海量数据的处理流程。无论你是大数据新手还是有一定经验的开发者,这篇文章都会让你对MapReduce有更深入的理解。我们还会通过实际代码示例来展示它的强大功能!一、MapReduce是什么?想象你有一个装满10亿本书的图书馆,现在需要统计所有书中"大数据"
- LoRA微调详解:如何为AIGC模型节省90%显存
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LoRA微调详解:如何为AIGC模型节省90%显存关键词:LoRA、低秩适应、AIGC模型、参数高效微调、显存优化摘要:在AIGC(人工智能生成内容)领域,大模型(如GPT-3、LLaMA、StableDiffusion)的微调需要消耗海量显存,普通用户或企业难以负担。本文将深入解析LoRA(Low-RankAdaptation,低秩适应)这一参数高效微调技术,通过生活类比、数学原理、代码实战和应
- JAVA内存区域划分
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根据《JAVA虚拟机规范》的规定,JAVA虚拟机在执行JAVA程序的过程中会把内存划分为不同的数据区域。不同类型的数据会存储在不同的区域,理解JAVA内存区域的工作细节对理解JAVA多线程、线程安全性有着重要意义。注意,JAVA内存区域的划分与我们常说的java内存模型JMM(JavaMemeryModel)是两个互不交叉的维度的概念,两者没有任何关系。JMM主要是将主内存和工作内存的关系、数据从
- Linux——内核——网络协议
Linux网络协议栈是Linux内核中实现网络通信的核心组件,其设计遵循分层架构,支持多种网络协议和功能。以下从协议栈的分层结构、关键组件、工作流程、数据包处理机制、优化与调试等方面进行详尽阐述:一、协议栈的分层结构Linux网络协议栈基于TCP/IP模型,分为四层:应用层提供用户接口,支持HTTP、FTP、SSH等协议。通过SocketAPI与传输层交互,实现数据收发。传输层TCP:面向连接,提
- 数据仓库之星型模型
james二次元
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星型模型(StarSchema)是一种常见的数据仓库建模技术,专门用于支持高效的查询和数据分析。它以其简单直观的结构得名,中心是一个事实表(FactTable),周围是多个维度表(DimensionTables),整体结构看起来像一颗星。星型模型的组成部分事实表(FactTable)定义:存储与业务过程相关的数值型度量数据(Measures),如销售额、数量等。特征:主键:由多个外键组成,这些外键
- LSTM(Long Short-Term Memory)模型的深度解析
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在6.28号我发了一个博客《RNN(循环神经网络)与LSTM(长短期记忆网络)输出的详细对比分析》,但是我并未详细讲解LSTM,LSTM是循环神经网络中的一个模型,然而通过这篇博客给大家深度解析一下LSTM,重点关注其内部结构和参数。LSTM是为了解决标准RNN在处理长序列时出现的梯度消失/爆炸问题而设计的一种特殊循环神经网络结构。它的核心在于引入了门控机制和细胞状态,使得网络能够有选择地记住或忘
- select、poll和epoll的区别
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文章目录概要一、多路复用I/O模型的诞生1.1多线程或进程方式1.2通过数组,链表等方式保存socketfd,不断轮询二、select三、poll四、epoll五、小结六、参考概要在Unix五种I/O模型一文中,提到了I/O多路复用模型,其在Linux下有3种实现方式:select、poll、epoll,本文主要深入介绍下它们各自特点。事先说明:I/O多路复用模型,select和poll核心就是【
- 深入浅出地讲解数据仓库建设中的业务建模方法论,包括实体联系视图模式、维度建模、星型模型、雪花模型、主题建模等
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作者:禅与计算机程序设计艺术1.简介数据分析师经历了从小处收集数据到中大型互联网公司的数据,面对海量数据和种类繁多的数据源头,如何快速准确地进行分析、建模、报表,成为众多数据分析师的共同心愿。而数据建模则是数据分析师的基础功课之一。数据建模作为数据分析师的一项关键技能和素质要求,其目标是将分析获得的数据转化成有意义的信息,并最终呈现给用户,能够帮助企业实现科学管理、优化决策、提升效益和服务能力。随
- 模型上下文协议(MCP)和Function Calling的区别是什么?——深度解析两种AI交互技术的设计理念与实战应用
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一、引言:AI工具连接范式的“USB革命”与“专用遥控器”之争在AI应用开发中,模型与外部工具的交互能力至关重要。Anthropic推出的模型上下文协议(MCP)与OpenAI的FunctionCalling(函数调用)作为两种主流技术路径,常被开发者视为“万能接口”与“专用工具”的对比。本文将通过技术原理、应用场景、生态特性等多维度解析两者的本质差异,帮助您在实战中做出更高效的选择。二、MCP与
- 基于MCP架构的ChatBI:破解数据分析难题,让智能对话赋能商业决策
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在数据驱动的时代,传统BI工具操作复杂、效率低下,而ChatBI(对话式商业智能)的兴起为企业带来了新希望。本文将深入探讨一种基于MCP(ModelContextProtocol,模型上下文协议)架构的ChatBI解决方案,通过创新设计解决数据准确性、多指标查询及自动化分析等核心痛点。文章以技术拆解+实战案例的形式呈现,帮助您快速理解其原理与价值,助力企业高效实现智能数据分析。关键词:MCP、Ch
- 数据库领域数据仓库的星型模型与雪花模型对比
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数据库领域数据仓库的星型模型与雪花模型对比关键词:数据仓库、星型模型、雪花模型、数据建模、对比分析摘要:本文深入探讨了数据库领域数据仓库中的星型模型与雪花模型。首先介绍了数据仓库建模的背景知识,包括目的、预期读者和文档结构等。接着详细阐述了星型模型和雪花模型的核心概念、联系以及各自的架构特点,并通过Mermaid流程图进行直观展示。然后对两种模型的核心算法原理展开分析,结合Python源代码进行说
- GRU与LSTM之间的联系和区别
AI扶我青云志
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前面我们谈到RNN与LSTM之间的关系,而GRU也是循环神经网络中的一种模型,那么它与LSTM有什么区别呢?接下来我来对GRU(GatedRecurrentUnit)模型进行一次深度解析,重点关注其内部结构、参数以及与LSTM的对比。GRU是LSTM的一种流行且高效的变体,由Cho等人在2014年提出,旨在解决与LSTM相同的长期依赖问题,但通过更简化的结构和更少的参数来实现。核心思想:简化LST
- fastGPT 接入Ollama 模型避坑指南
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一、fastGPT添加应用调用大模型报404错误确认docker-composer.yml中的oneApi配置项是否正确-DEFAULT_ROOT_PSW=Pass1234 #AI模型的API地址哦。务必加/v1。这里默认填写了OneApi的访问地址。-OPENAI_BASE_URL=http://192.168.1.216:3001/v1#AI模型的APIKey。(这里默认填写了OneAPI的快
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探索《非官方知乎API》:解锁知乎数据潜能指南Unofficial-Zhihu-API深度学习模型自动识别验证码,python爬虫库自动管理会话,通过简单易用的API,实现知乎数据的爬取项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/un/Unofficial-Zhihu-API项目介绍非官方知乎API是一个由社区贡献的开源工具,位于https://github.com/l
- 在设计提示词(Prompt)时,关于信息位置的安排z怎么 结合模型特性和任务目标
ZhangJiQun&MXP
教学2024大模型以及算力2021AIpythonprompt人工智能自然语言处理均值算法语言模型
在设计提示词(Prompt)时,关于信息位置的安排z怎么结合模型特性和任务目标在设计提示词(Prompt)时,关于信息位置的安排确实需要结合模型特性和任务目标。从自注意力机制的原理及应用场景来看,关键信息的位置选择需遵循以下启示,并结合具体场景灵活调整:一、核心启示:提示词的“信息权重”与“位置效应”1.最后位置的信息更易被模型“重点处理”原理:生成任务中(如文本续写、回答问题),模型生成最后一个
- 借助 KubeMQ 简化多 LLM 集成
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将多个大语言模型(LLM),如OpenAI和Anthropic的Claude集成到应用程序中是一项具有挑战性的任务。处理不同API和通信协议的复杂性,以及确保请求高效路由,都会带来诸多难题。然而,使用消息代理和路由器可以成为解决这些问题的优雅方案,能处理这些痛点并提供多项关键优势。在本文中,我们将探讨如何实现这一点,并提供代码示例,指导大家如何使用KubeMQ构建一个与OpenAI和Anthrop
- 西南交通大学【机器学习实验1】
实验目的理解和掌握回归问题和分类问题模型评估方法,学会使用均方误差、最大绝对误差、均方根误差指标评估回归模型,学会使用错误率、精度、查全率、查准率、F1指标评价分类模型。实验内容给定回归问题的真实标签和多个算法的预测结果,编程实现MSE、MAE、RMSE三种评测指标,对模型进行对比分析。给定二分类问题真实标签和多个算法的预测结果,编程实现混淆矩阵评测,采用错误率、精度、查全率、查准率、F1指标对结
- 用sklearn库中的算法对数据集进行训练和auc评估(个人学习笔记)
ZD困困困
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本文为个人学习笔记,仅供学习参考,欢迎讨论,要是有哪里写的不对或有疑问的欢迎讨论。题目:运用已给数据集进行模型训练,使用逻辑回归、决策树、随机森林和AdaBoost几个算法进行训练,并打印各个算法训练后的auc评价指标。文章目录1.导入数据集①read_csv():读取数据并以某字符分隔。②merge():合并③drop():删除行或列④tolist():将数组或矩阵转换为列表⑤train_tes
- 科普语音交互所需开源技术方案
以下是ASR(自动语音识别)、LLM(大语言模型)和TTS(文本转语音)三者结合的应用场景及开源方案:一、应用场景智能语音助手如百聆(Bailing),支持语音输入、意图理解、任务管理及语音输出,端到端延迟仅800ms,支持打断和记忆功能。车载语音交互系统(如蔚来、小鹏),结合ASR识别指令、LLM处理复杂查询(如"找有充电桩的高评分餐厅")和TTS提供语音反馈。语音到语音翻译(S2ST)阿里Fu
- 结合LangGraph、DeepSeek-R1和Qdrant 的混合 RAG 技术实践
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RAGrag
一、引言:混合RAG技术的发展与挑战在人工智能领域,检索增强生成(RAG)技术正成为构建智能问答系统的核心方案。传统RAG通过向量数据库存储文档嵌入并检索相关内容,结合大语言模型(LLM)生成回答,有效缓解了LLM的“幻觉”问题。然而,单一的稠密向量检索(如基于Transformer的嵌入模型)在处理关键词匹配和多义词歧义时存在局限性,而稀疏向量检索(如BM25)虽擅长精确关键词匹配,却缺乏语义理
- 学习笔记(28):随机噪声的原理、作用及代码实现详解
宁儿数据安全
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学习笔记(28):随机噪声的原理、作用及代码实现详解一、什么是随机噪声?为什么需要添加?在机器学习中,随机噪声是指数据中无法用特征解释的随机波动,通常符合某种概率分布(如正态分布)。在房价模拟中添加噪声的核心原因如下:1.模拟真实世界的不确定性真实房价除了受面积、房龄影响,还受装修情况、学区、交通、政策等未被建模的特征影响,这些因素的综合效应可抽象为“噪声”。示例:两套面积和房龄相同的房子,房价可
- DeepSeek 大模型:工单系统优化与企业提效关键
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随着信息化时代的到来,企业对运营效率的需求日益增强,工单系统作为重要的运营管理工具,其优化程度直接影响到企业的响应速度与服务质量。DeepSeek大模型通过强大的数据处理能力,为工单系统提供了多维度的优化方案,从分类、派发到内容填充、优先级排序,再到知识管理,全面提升了工单处理的智能化与自动化水平,帮助企业在提升客户满意度的同时,也实现了自身运营效率的跃升。一、工单分类与派发1.精准分类工单分类是
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#机器学习学习笔记深度学习
学习笔记(29):训练集与测试集划分详解:train_test_split函数深度解析一、为什么需要划分训练集和测试集?在机器学习中,模型需要经历两个核心阶段:训练阶段:用训练集数据学习特征与目标值的映射关系(如线性回归的权重)。测试阶段:用测试集评估模型在未见过的数据上的表现,避免“过拟合”(模型只记住训练数据的噪声,无法泛化到新数据)。类比场景:学生通过“练习题”(训练集)学习知识,再通过“考
- Redis总结
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一、Redis是什么?key-value形式的非关系型数据库,基于内存(64位系统默认是物理内存的四分之三),单线程多路io复用,通常当缓存使用,提高查询效率。二、为什么使用Redis?2.1快(内单异高算)内存存储,单线程模型,异步操作,高效的网络通信,优化的算法和数据结构2.2作用2.2.1五大数据类型Redis存储,key-value形式,value的五种数据类型String,List,Se
- 【YOLOv11】ultralytics最新作品yolov11 AND 模型的训练、推理、验证、导出 以及 使用
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#DeepLearning【改进】YOLO系列YOLO人工智能python计算机视觉深度学习
目录一ultralytics公司的最新作品YOLOV111yolov11的创新2安装YOLOv113PYTHONGuide二训练三验证四推理五导出模型六使用文档:https://docs.ultralytics.com/models/yolo11/代码链接:https://github.com/ultralytics/ultralyticsPerformanceMetrics
- github中多个平台共存
jackyrong
github
在个人电脑上,如何分别链接比如oschina,github等库呢,一般教程之列的,默认
ssh链接一个托管的而已,下面讲解如何放两个文件
1) 设置用户名和邮件地址
$ git config --global user.name "xx"
$ git config --global user.email "
[email protected]"
- ip地址与整数的相互转换(javascript)
alxw4616
JavaScript
//IP转成整型
function ip2int(ip){
var num = 0;
ip = ip.split(".");
num = Number(ip[0]) * 256 * 256 * 256 + Number(ip[1]) * 256 * 256 + Number(ip[2]) * 256 + Number(ip[3]);
n
- 读书笔记-jquey+数据库+css
chengxuyuancsdn
htmljqueryoracle
1、grouping ,group by rollup, GROUP BY GROUPING SETS区别
2、$("#totalTable tbody>tr td:nth-child(" + i + ")").css({"width":tdWidth, "margin":"0px", &q
- javaSE javaEE javaME == API下载
Array_06
java
oracle下载各种API文档:
http://www.oracle.com/technetwork/java/embedded/javame/embed-me/documentation/javame-embedded-apis-2181154.html
JavaSE文档:
http://docs.oracle.com/javase/8/docs/api/
JavaEE文档:
ht
- shiro入门学习
cugfy
javaWeb框架
声明本文只适合初学者,本人也是刚接触而已,经过一段时间的研究小有收获,特来分享下希望和大家互相交流学习。
首先配置我们的web.xml代码如下,固定格式,记死就成
<filter>
<filter-name>shiroFilter</filter-name>
&nbs
- Array添加删除方法
357029540
js
刚才做项目前台删除数组的固定下标值时,删除得不是很完整,所以在网上查了下,发现一个不错的方法,也提供给需要的同学。
//给数组添加删除
Array.prototype.del = function(n){
- navigation bar 更改颜色
张亚雄
IO
今天郁闷了一下午,就因为objective-c默认语言是英文,我写的中文全是一些乱七八糟的样子,到不是乱码,但是,前两个自字是粗体,后两个字正常体,这可郁闷死我了,问了问大牛,人家告诉我说更改一下字体就好啦,比如改成黑体,哇塞,茅塞顿开。
翻书看,发现,书上有介绍怎么更改表格中文字字体的,代码如下
 
- unicode转换成中文
adminjun
unicode编码转换
在Java程序中总会出现\u6b22\u8fce\u63d0\u4ea4\u5fae\u535a\u641c\u7d22\u4f7f\u7528\u53cd\u9988\uff0c\u8bf7\u76f4\u63a5这个的字符,这是unicode编码,使用时有时候不会自动转换成中文就需要自己转换了使用下面的方法转换一下即可。
/**
* unicode 转换成 中文
- 一站式 Java Web 框架 firefly
aijuans
Java Web
Firefly是一个高性能一站式Web框架。 涵盖了web开发的主要技术栈。 包含Template engine、IOC、MVC framework、HTTP Server、Common tools、Log、Json parser等模块。
firefly-2.0_07修复了模版压缩对javascript单行注释的影响,并新增了自定义错误页面功能。
更新日志:
增加自定义系统错误页面功能
- 设计模式——单例模式
ayaoxinchao
设计模式
定义
Java中单例模式定义:“一个类有且仅有一个实例,并且自行实例化向整个系统提供。”
分析
从定义中可以看出单例的要点有三个:一是某个类只能有一个实例;二是必须自行创建这个实例;三是必须自行向系统提供这个实例。
&nb
- Javascript 多浏览器兼容性问题及解决方案
BigBird2012
JavaScript
不论是网站应用还是学习js,大家很注重ie与firefox等浏览器的兼容性问题,毕竟这两中浏览器是占了绝大多数。
一、document.formName.item(”itemName”) 问题
问题说明:IE下,可以使用 document.formName.item(”itemName”) 或 document.formName.elements ["elementName&quo
- JUnit-4.11使用报java.lang.NoClassDefFoundError: org/hamcrest/SelfDescribing错误
bijian1013
junit4.11单元测试
下载了最新的JUnit版本,是4.11,结果尝试使用发现总是报java.lang.NoClassDefFoundError: org/hamcrest/SelfDescribing这样的错误,上网查了一下,一般的解决方案是,换一个低一点的版本就好了。还有人说,是缺少hamcrest的包。去官网看了一下,如下发现:
- [Zookeeper学习笔记之二]Zookeeper部署脚本
bit1129
zookeeper
Zookeeper伪分布式安装脚本(此脚本在一台机器上创建Zookeeper三个进程,即创建具有三个节点的Zookeeper集群。这个脚本和zookeeper的tar包放在同一个目录下,脚本中指定的名字是zookeeper的3.4.6版本,需要根据实际情况修改):
#!/bin/bash
#!!!Change the name!!!
#The zookeepe
- 【Spark八十】Spark RDD API二
bit1129
spark
coGroup
package spark.examples.rddapi
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
import org.apache.spark.SparkContext._
object CoGroupTest_05 {
def main(args: Array[String]) {
v
- Linux中编译apache服务器modules文件夹缺少模块(.so)的问题
ronin47
modules
在modules目录中只有httpd.exp,那些so文件呢?
我尝试在fedora core 3中安装apache 2. 当我解压了apache 2.0.54后使用configure工具并且加入了 --enable-so 或者 --enable-modules=so (两个我都试过了)
去make并且make install了。我希望在/apache2/modules/目录里有各种模块,
- Java基础-克隆
BrokenDreams
java基础
Java中怎么拷贝一个对象呢?可以通过调用这个对象类型的构造器构造一个新对象,然后将要拷贝对象的属性设置到新对象里面。Java中也有另一种不通过构造器来拷贝对象的方式,这种方式称为
克隆。
Java提供了java.lang.
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-适配器模式-Adapter
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/
package design.pattern;
/*
* 适配器模式解决的主要问题是,现有的方法接口与客户要求的方法接口不一致
* 可以这样想,我们要写这样一个类(Adapter):
* 1.这个类要符合客户的要求 ---> 那显然要
- HDR图像PS教程集锦&心得
cherishLC
PS
HDR是指高动态范围的图像,主要原理为提高图像的局部对比度。
软件有photomatix和nik hdr efex。
一、教程
叶明在知乎上的回答:
http://www.zhihu.com/question/27418267/answer/37317792
大意是修完后直方图最好是等值直方图,方法是HDR软件调一遍,再结合不透明度和蒙版细调。
二、心得
1、去除阴影部分的
- maven-3.3.3 mvn archetype 列表
crabdave
ArcheType
maven-3.3.3 mvn archetype 列表
可以参考最新的:http://repo1.maven.org/maven2/archetype-catalog.xml
[INFO] Scanning for projects...
[INFO]
- linux shell 中文件编码查看及转换方法
daizj
shell中文乱码vim文件编码
一、查看文件编码。
在打开文件的时候输入:set fileencoding
即可显示文件编码格式。
二、文件编码转换
1、在Vim中直接进行转换文件编码,比如将一个文件转换成utf-8格式
&
- MySQL--binlog日志恢复数据
dcj3sjt126com
binlog
恢复数据的重要命令如下 mysql> flush logs; 默认的日志是mysql-bin.000001,现在刷新了重新开启一个就多了一个mysql-bin.000002
- 数据库中数据表数据迁移方法
dcj3sjt126com
sql
刚开始想想好像挺麻烦的,后来找到一种方法了,就SQL中的 INSERT 语句,不过内容是现从另外的表中查出来的,其实就是 MySQL中INSERT INTO SELECT的使用
下面看看如何使用
语法:MySQL中INSERT INTO SELECT的使用
1. 语法介绍
有三张表a、b、c,现在需要从表b
- Java反转字符串
dyy_gusi
java反转字符串
前几天看见一篇文章,说使用Java能用几种方式反转一个字符串。首先要明白什么叫反转字符串,就是将一个字符串到过来啦,比如"倒过来念的是小狗"反转过来就是”狗小是的念来过倒“。接下来就把自己能想到的所有方式记录下来了。
1、第一个念头就是直接使用String类的反转方法,对不起,这样是不行的,因为Stri
- UI设计中我们为什么需要设计动效
gcq511120594
UIlinux
随着国际大品牌苹果和谷歌的引领,最近越来越多的国内公司开始关注动效设计了,越来越多的团队已经意识到动效在产品用户体验中的重要性了,更多的UI设计师们也开始投身动效设计领域。
但是说到底,我们到底为什么需要动效设计?或者说我们到底需要什么样的动效?做动效设计也有段时间了,于是尝试用一些案例,从产品本身出发来说说我所思考的动效设计。
一、加强体验舒适度
嗯,就是让用户更加爽更加爽的用
- JBOSS服务部署端口冲突问题
HogwartsRow
java应用服务器jbossserverEJB3
服务端口冲突问题的解决方法,一般修改如下三个文件中的部分端口就可以了。
1、jboss5/server/default/conf/bindingservice.beans/META-INF/bindings-jboss-beans.xml
2、./server/default/deploy/jbossweb.sar/server.xml
3、.
- 第三章 Redis/SSDB+Twemproxy安装与使用
jinnianshilongnian
ssdbreidstwemproxy
目前对于互联网公司不使用Redis的很少,Redis不仅仅可以作为key-value缓存,而且提供了丰富的数据结果如set、list、map等,可以实现很多复杂的功能;但是Redis本身主要用作内存缓存,不适合做持久化存储,因此目前有如SSDB、ARDB等,还有如京东的JIMDB,它们都支持Redis协议,可以支持Redis客户端直接访问;而这些持久化存储大多数使用了如LevelDB、RocksD
- ZooKeeper原理及使用
liyonghui160com
ZooKeeper是Hadoop Ecosystem中非常重要的组件,它的主要功能是为分布式系统提供一致性协调(Coordination)服务,与之对应的Google的类似服务叫Chubby。今天这篇文章分为三个部分来介绍ZooKeeper,第一部分介绍ZooKeeper的基本原理,第二部分介绍ZooKeeper
- 程序员解决问题的60个策略
pda158
框架工作单元测试
根本的指导方针
1. 首先写代码的时候最好不要有缺陷。最好的修复方法就是让 bug 胎死腹中。
良好的单元测试
强制数据库约束
使用输入验证框架
避免未实现的“else”条件
在应用到主程序之前知道如何在孤立的情况下使用
日志
2. print 语句。往往额外输出个一两行将有助于隔离问题。
3. 切换至详细的日志记录。详细的日
- Create the Google Play Account
sillycat
Google
Create the Google Play Account
Having a Google account, pay 25$, then you get your google developer account.
References:
http://developer.android.com/distribute/googleplay/start.html
https://p
- JSP三大指令
vikingwei
jsp
JSP三大指令
一个jsp页面中,可以有0~N个指令的定义!
1. page --> 最复杂:<%@page language="java" info="xxx"...%>
* pageEncoding和contentType:
> pageEncoding:它