- rabbitmq安装 虚拟ip_步骤4：配置IPv6地址
weixin_39755625
rabbitmq安装虚拟ip
自动配置IPv6地址ecs-util-ipv6能为已分配IPv6地址的ECS实例一键配置IPv6地址，或者为没有分配IPv6地址的ECS实例一键清理IPv6配置。ecs-util-ipv6工具下载地址如下所示。系列发行版下载地址RHELCentOS5/6/7/8RedHat5/6/7DebianUbuntu14/16Debian/8/9SLESSUSE11/12OpenSUSE42CoreOSCo
- DeepSeek-V3混合精度推理（FP8/BF16）原理与实战全解析
CarlowZJ
DEEPSEEK-V3
目录摘要混合精度推理的背景与意义DeepSeek-V3混合精度架构设计FP8与BF16核心原理详解混合精度推理核心实现实践案例：FP8权重转BF16与推理部署常见问题与注意事项最佳实践与扩展建议总结参考资料附录：可视化图表1.摘要本文系统梳理DeepSeek-V3在FP8/BF16混合精度推理方面的架构设计与工程实现，结合源码与实际案例，帮助开发者深入理解其混合精度推理原理、工程落地方法与性能优化
- 二十九：Dynamic Prompts插件动态提示词讲解
DarkQE
stablediffusion0基础学习stablediffusion
引言：可变化提示词，随机抽取不固定使用方式一：{提示词1|提示词2|。。。。}------从提示词种随机抽取生成方式二:{25::提示词1|75::提示词2}------数字为每个提示词的占比，相当于权重方式三：{2$$提示词1|提示词2|提示词3|提示词4|。。。}从中选区2个搭配生成（可以换比如2-3意思为两到三个搭配组合生成）
- 大模型量化
需要重新演唱
大模型量化
大模型量化是一种优化技术，旨在减少深度学习模型的内存占用和提高推理速度，同时尽量保持模型的精度。量化通过将模型中的浮点数权重和激活值转换为较低精度的表示形式来实现这一目标。以下是关于大模型量化的详细知识：目录1.量化基础1.1量化定义1.2量化优势1.3量化挑战2.量化方法2.1量化类型2.2量化粒度2.3量化算法3.量化实践3.1量化流程3.2量化工具4.量化案例4.1BERT量化4.2GPT-
- 【大模型学习 | 量化】pytorch量化基础知识（1）
九年义务漏网鲨鱼
算法学习pytorch人工智能
pytorch量化[!note]官方定义：performingcomputationsandstoringtensorsatlowerbitwidthsthanfloatingpointprecision.支持INT8量化，可以降低4倍的模型大小以及显存需求，加速2-4倍的推理速度通俗理解：降低权重和激活值的精度（FP32→INT8），从而提高模型大小以及显存需求。一、前置知识1.1算子融合将多个
- MIAOYUN | 每周AI新鲜事儿（06.14-06.20）
人工智能算法机器学习深度学习
紧跟技术浪潮，洞察行业未来，MIAOYUN《每周AI新鲜事儿》，为您精选全球AI领域的最新动态，涵盖AI技术突破、行业动态、趋势发展、前沿政策与学术研究，带您走在智能时代前沿，一起来回顾本周发生的AI新鲜事儿吧！AI开源大模型腾讯混元3D2.1大模型全链路开源6月14日，在CVPR2025（计算机视觉领域顶会之一）上，腾讯混元3D2.1大模型对外全链路开源，其模型权重及架构、训练代码、数据处理流程
- OpenHarmony Liteos_A内核之iperf3移植心得
愿天堂没有996
OpenHarmony移动开发鸿蒙开发单片机嵌入式硬件harmonyos移动开发鸿蒙开发数据结构Liteos_A
一、iperf3工作原理iperf3主要的功能是测试基于特定路径的带宽，在客户端和服务器端建立连接（三次握手）后，客户端发送一定大小的数据报并记下发送的时间，或者客户端在一定的时间内发送数据并记下发送的总数据。带宽的大小等于发送的总数据除以发送的总时间。对服务器端来说，在连接建立时间内，接收的总数据除以所花时间即为服务器端所测得的带宽。iperf3测试UDP的性能时，客户端可以指定UDP数据流的速
- （线性代数最小二乘问题）Normal Equation（正规方程）
音程
数学线性代数机器学习人工智能
NormalEquation（正规方程）是线性代数中的一个重要概念，主要用于解决最小二乘问题（LeastSquaresProblem）。它通过直接求解一个线性方程组，找到线性回归模型的最优参数（如权重或系数）。以下是详细介绍：1.定义与数学表达式给定一个超定方程组（方程数量多于未知数）：Ax=bA\mathbf{x}=\mathbf{b}Ax=b其中：A∈Rm×nA\in\mathbb{R}^{m
- java:实现投票系统（附带源码）
Katie。
Java实战项目java开发语言
1.项目背景详细介绍在现代信息化社会中，投票系统是民主决策、在线调查、用户反馈、选举活动等场景中不可或缺的核心组件。从最简单的“一人一票”在线问卷，到复杂的分布式选举、盲签名投票、区块链防篡改投票等，投票系统的设计安全性、可扩展性、并发性能与数据一致性都提出了高要求。本项目以纯Java技术栈实现一个基础的在线投票系统，适合作为技术博客教程或课堂案例，从前端展示、后端API、数据持久化、业务逻辑，到
- 如何获取和使用 DeepSeek-Prover-V2？
AI生存日记
OpenAI大模型开发语言人工智能开源API
一、获取途径开源平台下载HuggingFace：模型已开源至HuggingFace平台，支持直接下载完整模型权重及配置文件。PPIO派欧云：提供一站式AIGC云服务，平台已上线DeepSeek-Prover-V2-671B模型，支持在线部署与调用。算力适配版本选择提供双版本适配：7B参数模型：适合本地部署或低算力场景，支持Lean4子目标验证。671B稀疏MoE模型：需
- Boosting：从理论到实践——集成学习中的偏差征服者
大千AI助手
人工智能Python#OTHER集成学习boosting机器学习tree人工智能ML
核心定位：一种通过串行训练弱学习器、自适应调整数据权重，将多个弱模型组合成强模型的集成学习框架，专注于降低预测偏差。本文由「大千AI助手」原创发布，专注用真话讲AI，回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我，一起撕掉过度包装，学习真实的AI技术！一、Boosting的本质目标：将一系列弱学习器（仅比随机猜测略好，如浅层决策树）组合成强学习器核心思想：错误驱动学习：后续模型重点修正
- 什么是注意力机制？注意力机制的核心组件（Query、 Key、 Value）
大模型本地部署_
人工智能AI大模型大模型入门LLM大模型AI注意力机制
注意力机制注意力机制是深度学习中一种模仿人类视觉注意力机制的模型设计，它允许神经网络在处理输入信息时有选择地关注最重要的部分，而忽略次要信息。其核心思想是：不是所有输入信息都同等重要。想象你在一个嘈杂的咖啡馆里和朋友聊天。即使环境中充满噪音（其他顾客交谈、咖啡机声、音乐），你也能自动“聚焦”朋友的声音，而“抑制”背景噪音。你的大脑给朋友的声音赋予了很高的“权重”，给其他声音赋予了很低的“权
- 大模型加载多个LoRA并灵活切换
Kaydeon
pytorchpythonllama
在深度学习领域，大型预训练模型因其出色的性能而受到广泛关注。然而，这些模型在微调时往往需要大量的计算资源。为了解决这个问题，LoRA通过低秩矩阵来适应新的任务，从而减少了模型的内存占用和计算需求。本文将介绍如何在HuggingFace大模型中加载多个LoRA适配器，并实现灵活切换。LoRA技术简介LoRA是一种有效的模型适配技术，它通过在模型的权重矩阵中引入低秩结构来实现参数的高效更新。这种方法不
- 鸿蒙OH南向开发 小型系统内核（LiteOS-A）【概述】
yx525623
鸿蒙开发openharmony鸿蒙南向鸿蒙开发openharmonyharmonyos鸿蒙南向嵌入式硬件
简介OpenHarmony轻量级内核是基于IoT领域轻量级物联网操作系统HuaweiLiteOS内核演进发展的新一代内核，包含LiteOS-M和LiteOS-A两类内核。LiteOS-M内核主要应用于轻量系统，面向的MCU（MicroprocessorUnit）一般是百K级内存，可支持MPU（MemoryProtectionUnit）隔离，业界类似的内核有FreeRTOS或ThreadX等；Lit
- 鸿蒙OH南向开发 轻量系统内核（LiteOS-M）【内存管理】
yx525623
鸿蒙开发openharmony鸿蒙南向鸿蒙开发harmonyosopenharmony鸿蒙南向嵌入式硬件
基本概念内存管理模块管理系统的内存资源，它是操作系统的核心模块之一，主要包括内存的初始化、分配以及释放。在系统运行过程中，内存管理模块通过对内存的申请/释放来管理用户和OS对内存的使用，使内存的利用率和使用效率达到最优，同时最大限度地解决系统的内存碎片问题。OpenHarmonyLiteOS-M的内存管理分为静态内存管理和动态内存管理，提供内存初始化、分配、释放等功能。动态内存：在动态内存池中分配
- 参数量 vs 计算量：模型轻量化的双面指标，90%的人没理清！
1.参数量（Parameters）：模型的知识容量定义：参数量指的是模型在训练过程中需要学习和存储的权重（Weights）和偏置（Biases）的总数量。这些参数是模型从数据中学习到的“知识”的具体数值体现。本质：模型内部存储的状态量。它直接决定了模型文件的大小。计算方式：统计模型中所有可学习参数的数量。全连接层（FC/Dense）：参数数量=输入维度*输出维度+输出维度(其中+输出维度是偏置项)
- 75道Kubernetes高频题整理(附答案背诵版)
编程大全
面试题KubernetesKubernetes面试题
简述ETCD及其特点?ETCD是etcd的简称，是一个开源的分布式键值存储系统，常用于存储分布式系统中的关键数据。它由CoreOS团队开发并开源，具有以下特点：简单：ETCD提供了简单易用的HTTPAPI，使用起来非常方便。存储：数据以分层的形式存储在文件目录中，类似于我们日常使用的文件系统。Watch机制：可以Watch指定的键或前缀目录的更改，并对更改时间进行通知。安全通信：支持SSL证书验证
- 微信投票源码系统-支持礼物投票+道具投票等 详细搭建部署教程+源码分享
红兔源码
源码分享小程序phpmysqlsql微信小程序
一、开发背景：为什么需要专业的微信投票系统？在当今社交媒体盛行的时代，微信作为中国最大的社交平台，已经成为各类活动宣传和用户互动的重要阵地。投票活动作为一种简单有效的互动方式，被广泛应用于品牌推广、校园选举、才艺比赛、产品评选等场景。然而，传统的微信投票方式存在诸多痛点：功能单一：仅支持简单的投票功能，缺乏互动性和趣味性安全性差：容易被刷票，影响活动公平性数据分析弱：无法获取详细的投票数据进行分析
- 模拟自动抢票程序的实现与优化
大梦百万秋
知识学爆pythonhttps
引言每年到了节假日或者大型活动的售票季，许多人都会面临一个共同的问题——买票难。无论是火车票、演唱会门票，还是某些热门景区的限量门票，许多人在售票开始的瞬间，往往还没来得及点击购买，票就已经被抢光了。这种“秒光”的现象让人感叹，究竟是手速不够快，还是根本就买不到？事实上，许多票的抢购背后，不仅仅是比拼人类的手速，更多是依赖一些自动化抢票程序。本文将带大家一起实现一个模拟自动抢票程序，并讨论如何通过
- 注意力机制详解：从基础到CBAM模块—含代码
博导ai君
深度学习教学-附源码YOLO深度学习
注意力机制详解：从基础到CBAM模块一、什么是注意力机制？注意力机制（AttentionMechanism）是一种源于人类认知行为的技术思想，模拟人类在面对大量信息时，能够自主聚焦于关键部分而忽略其他不重要信息的能力。这一机制在深度学习中尤为重要，特别是在处理序列数据、图像和视频等高维输入时，能显著提升模型的性能。注意力机制的核心目标是在模型处理数据时为不同的输入部分赋予不同的权重，让模型专注于最
- Python 爬虫实战：携程航班数据接口分析（实时价格监控 + 余票预警）
Python核芯
Python爬虫实战项目python爬虫开发语言携程
引言在航空出行日益频繁的当下，掌握航班动态、票价走势以及余票情况对于旅客安排行程、航空公司调整运营策略以及相关企业开展业务分析都具有极其重要的意义。携程作为国内领先的在线旅行服务平台，拥有海量且实时更新的航班数据，本篇文章将深入探讨如何通过Python爬虫技术对携程航班数据接口进行分析，实现航班实时价格监控以及余票预警功能。一、项目背景及意义随着国内旅游和商务出行需求的持续增长，航班数据的实时性与
- 鸿蒙OH南向开发 轻量系统内核（LiteOS-M）【Trace调测】
yx525623
openharmony鸿蒙南向鸿蒙开发鸿蒙开发harmonyosopenharmony鸿蒙南向嵌入式硬件
基本概念Trace调测旨在帮助开发者获取内核的运行流程，各个模块、任务的执行顺序，从而可以辅助开发者定位一些时序问题或者了解内核的代码运行过程。运行机制内核提供一套Hook框架，将Hook点预埋在各个模块的主要流程中,在内核启动初期完成Trace功能的初始化，并注册Trace的处理函数到Hook中。当系统触发到一个Hook点时，Trace模块会对输入信息进行封装，添加Trace帧头信息，包含事件类
- 【智能优化算法】多目标于分解的多目标进化算法MOEA/D算法（Matlab代码实现）
荔枝科研社
单多目标智能算法算法matlab开发语言多目标进化算法MOEA/D算法
目录1概述2数学模型3运行结果4参考文献5Matlab代码及详细文章1概述基于分解的多目标进化算法(multiobjectiveevolu-tionaryalgorithmbasedondecomposition，MOEA/D)是一种利用分解策略解决多目标问题的算法2'。该算法通过聚合函数将多目标问题分解为N个子问题,每个子问题分配一个对应的权重和相关种群点的邻域"3'。种群迭代通过邻域内随机选择
- HarmonyOS NEXT 弹性布局详解：Flex布局完全指南
是稻香啊
harmonyos
文章目录简介基础概念Flex容器与项目主轴与交叉轴核心属性1.flexDirection2.justifyContent3.alignItems4.flexWrap5.flex权重常见布局场景1.等分布局2.居中布局3.自适应导航栏4.网格布局性能优化常见问题最佳实践总结简介HarmonyOS提供了强大的弹性布局（Flex）能力，通过Flex布局，我们可以轻松实现灵活的、响应式的界面布局。本教程将
- 使用预训练权重在YOLO模型上训练新数据集的完整指南
马里马里奥-
YOLO目标跟踪人工智能
使用预训练权重在YOLO模型上训练新数据集的完整指南引言在目标检测领域，迁移学习已成为提升模型性能的关键技术。本文将详细介绍如何利用预训练权重在YOLO（YouOnlyLookOnce）框架上训练自定义数据集，帮助您节省训练时间并提高检测精度。为什么使用预训练权重？加速收敛：预训练模型已学习通用特征，训练时间可缩短30%−70%30\%-70\%30%−70%小样本适配：在数据量有限时（n<100
- python训练day37 早停策略和模型权重的保持
importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.preprocessingimportMinMaxScalerimporttimeimportmatp
- 解决HiveOS刷显卡bios时提示小于200K不成功的问题
jemenchen
硬件工程驱动开发机器学习图形渲染
问题来由，当使用HiveOS在线刷显卡bios时候，由于老旧的先考rom文件大小只有128k，故其提示文件太小，有问题，而并不进行处理；问题分析：这个问题应该是HiveOS系统自身做了限定，防止用户刷成砖；问题定位：在HiveOs系统用，有这么一个文件叫做agent.command_advance.sh之类的（记忆的，晚点确认了贴出来），路径在/hive/bin/中；解决方案：vi打开此脚本文件，
- Transformer 中 QKV 流向全解析（含注意力机制箭头图示）
Accelemate
transformer人工智能深度学习
QKV是什么？在Attention机制中，我们通过Query（查询）与一组Key-Value（键-值）对计算注意力权重，然后用这些权重对Value进行加权求和，从而输出当前时刻关注上下文的结果。Transformer中注意力模块分布Transformer结构中含有三种注意力机制，每个机制都会涉及Q、K、V的构建和使用：编码器自注意力（EncoderSelf-Attention）解码器自注意力（De
- ProteinMPNN 项目常见问题解决方案
谢贞苹Marnia
ProteinMPNN项目常见问题解决方案ProteinMPNN项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/pr/ProteinMPNN项目基础介绍ProteinMPNN是一个用于蛋白质序列设计的开源项目，基于深度学习技术。该项目的主要编程语言是Python，并且依赖于PyTorch和Numpy等库。ProteinMPNN提供了多种模型权重，包括全蛋白质骨架模型和仅CA
- YOLOv10改进策略【Neck】| BMVC 2024 MASAG 模块（多尺度自适应空间注意门）：动态感受野与空间注意力增强多尺度目标检测精度
Limiiiing
YOLOv10改进专栏YOLO目标检测计算机视觉深度学习
一、本文介绍本文主要利用MSA2NetMSA^{2}NetMSA2Net中的MASAG模块优化YOLOv10的目标检测网络模型。MASAG(Multi-ScaleAdaptiveSpatialAttentionGate)模块通过动态调制空间注意力权重与多尺度感受野，实现了对跨层级特征图中局部细节与全局语义的智能聚合。将其应用于YOLOv10的改进过程中，针对目标
- 矩阵求逆（JAVA）初等行变换
qiuwanchi
矩阵求逆（JAVA）
package gaodai.matrix;
import gaodai.determinant.DeterminantCalculation;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Scanner;
/**
* 矩阵求逆(初等行变换)
* @author 邱万迟
*
- JDK timer
antlove
javajdkschedulecodetimer
1.java.util.Timer.schedule(TimerTask task, long delay)：多长时间（毫秒）后执行任务
2.java.util.Timer.schedule(TimerTask task, Date time)：设定某个时间执行任务
3.java.util.Timer.schedule(TimerTask task, long delay,longperiod
- JVM调优总结 -Xms -Xmx -Xmn -Xss
coder_xpf
jvm应用服务器
堆大小设置JVM 中最大堆大小有三方面限制：相关操作系统的数据模型（32-bt还是64-bit）限制；系统的可用虚拟内存限制；系统的可用物理内存限制。32位系统下，一般限制在1.5G~2G；64为操作系统对内存无限制。我在Windows Server 2003 系统，3.5G物理内存，JDK5.0下测试，最大可设置为1478m。
典型设置：
java -Xmx
- JDBC连接数据库
Array_06
jdbc
package Util;
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.ResultSet;
import java.sql.SQLException;
import java.sql.Statement;
public class JDBCUtil {
//完
- Unsupported major.minor version 51.0（jdk版本错误）
oloz
java
java.lang.UnsupportedClassVersionError: cn/support/cache/CacheType : Unsupported major.minor version 51.0 (unable to load class cn.support.cache.CacheType)
at org.apache.catalina.loader.WebappClassL
- 用多个线程处理1个List集合
362217990
多线程threadlist集合
昨天发了一个提问，启动5个线程将一个List中的内容，然后将5个线程的内容拼接起来，由于时间比较急迫，自己就写了一个Demo，希望对菜鸟有参考意义。。
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.CountDownLatch;
public c
- JSP简单访问数据库
香水浓
sqlmysqljsp
学习使用javaBean，代码很烂，仅为留个脚印
public class DBHelper {
private String driverName;
private String url;
private String user;
private String password;
private Connection connection;
privat
- Flex4中使用组件添加柱状图、饼状图等图表
AdyZhang
Flex
1.添加一个最简单的柱状图
? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28
<?xml version=
"1.0"&n
- Android 5.0 - ProgressBar 进度条无法展示到按钮的前面
aijuans
android
在低于SDK < 21 的版本中，ProgressBar 可以展示到按钮前面，并且为之在按钮的中间，但是切换到android 5.0后进度条ProgressBar 展示顺序变化了，按钮再前面，ProgressBar 在后面了我的xml配置文件如下：
[html]
view plain
copy
<RelativeLa
- 查询汇总的sql
baalwolf
sql
select list.listname, list.createtime,listcount from dream_list as list , (select listid,count(listid) as listcount from dream_list_user group by listid order by count(
- Linux du命令和df命令区别
BigBird2012
linux
1，两者区别
du，disk usage,是通过搜索文件来计算每个文件的大小然后累加，du能看到的文件只是一些当前存在的，没有被删除的。他计算的大小就是当前他认为存在的所有文件大小的累加和。
- AngularJS中的$apply，用还是不用？
bijian1013
JavaScriptAngularJS$apply
在AngularJS开发中，何时应该调用$scope.$apply()，何时不应该调用。下面我们透彻地解释这个问题。
但是首先，让我们把$apply转换成一种简化的形式。
scope.$apply就像一个懒惰的工人。它需要按照命
- [Zookeeper学习笔记十]Zookeeper源代码分析之ClientCnxn数据序列化和反序列化
bit1129
zookeeper
ClientCnxn是Zookeeper客户端和Zookeeper服务器端进行通信和事件通知处理的主要类，它内部包含两个类，1. SendThread 2. EventThread， SendThread负责客户端和服务器端的数据通信，也包括事件信息的传输，EventThread主要在客户端回调注册的Watchers进行通知处理
ClientCnxn构造方法
&
- 【Java命令一】jmap
bit1129
Java命令
jmap命令的用法：
[hadoop@hadoop sbin]$ jmap
Usage:
jmap [option] <pid>
(to connect to running process)
jmap [option] <executable <core>
(to connect to a
- Apache 服务器安全防护及实战
ronin47
此文转自IBM.
Apache 服务简介
Web 服务器也称为 WWW 服务器或 HTTP 服务器 (HTTP Server)，它是 Internet 上最常见也是使用最频繁的服务器之一，Web 服务器能够为用户提供网页浏览、论坛访问等等服务。
由于用户在通过 Web 浏览器访问信息资源的过程中，无须再关心一些技术性的细节，而且界面非常友好，因而 Web 在 Internet 上一推出就得到
- unity 3d实例化位置出现布置？
brotherlamp
unity教程unityunity资料unity视频unity自学
问：unity 3d实例化位置出现布置？
答：实例化的同时就可以指定被实例化的物体的位置,即 position
Instantiate (original : Object, position : Vector3, rotation : Quaternion) : Object
这样你不需要再用Transform.Position了,
如果你省略了第二个参数(
- 《重构，改善现有代码的设计》第八章 Duplicate Observed Data
bylijinnan
java重构
import java.awt.Color;
import java.awt.Container;
import java.awt.FlowLayout;
import java.awt.Label;
import java.awt.TextField;
import java.awt.event.FocusAdapter;
import java.awt.event.FocusE
- struts2更改struts.xml配置目录
chiangfai
struts.xml
struts2默认是读取classes目录下的配置文件，要更改配置文件目录，比如放在WEB-INF下，路径应该写成../struts.xml(非/WEB-INF/struts.xml)
web.xml文件修改如下：
<filter>
<filter-name>struts2</filter-name>
<filter-class&g
- redis做缓存时的一点优化
chenchao051
redishadooppipeline
最近集群上有个job，其中需要短时间内频繁访问缓存，大概7亿多次。我这边的缓存是使用redis来做的，问题就来了。
首先，redis中存的是普通kv，没有考虑使用hash等解结构，那么以为着这个job需要访问7亿多次redis，导致效率低，且出现很多redi
- mysql导出数据不输出标题行
daizj
mysql数据导出去掉第一行去掉标题
当想使用数据库中的某些数据，想将其导入到文件中，而想去掉第一行的标题是可以加上-N参数
如通过下面命令导出数据：
mysql -uuserName -ppasswd -hhost -Pport -Ddatabase -e " select * from tableName" > exportResult.txt
结果为：
studentid
- phpexcel导出excel表简单入门示例
dcj3sjt126com
PHPExcelphpexcel
先下载PHPEXCEL类文件，放在class目录下面，然后新建一个index.php文件，内容如下
<?php
error_reporting(E_ALL);
ini_set('display_errors', TRUE);
ini_set('display_startup_errors', TRUE);
if (PHP_SAPI == 'cli')
die('
- 爱情格言
dcj3sjt126com
格言
1) I love you not because of who you are, but because of who I am when I am with you. 我爱你，不是因为你是一个怎样的人，而是因为我喜欢与你在一起时的感觉。 2) No man or woman is worth your tears, and the one who is, won‘t
- 转 Activity 详解——Activity文档翻译
e200702084
androidUIsqlite配置管理网络应用
activity 展现在用户面前的经常是全屏窗口，你也可以将 activity 作为浮动窗口来使用（使用设置了 windowIsFloating 的主题），或者嵌入到其他的 activity （使用 ActivityGroup ）中。 当用户离开 activity 时你可以在 onPause() 进行相应的操作 。更重要的是，用户做的任何改变都应该在该点上提交 ( 经常提交到 ContentPro
- win7安装MongoDB服务
geeksun
mongodb
1. 下载MongoDB的windows版本：mongodb-win32-x86_64-2008plus-ssl-3.0.4.zip，Linux版本也在这里下载，下载地址： http://www.mongodb.org/downloads
2. 解压MongoDB在D:\server\mongodb, 在D:\server\mongodb下创建d
- Javascript魔法方法:__defineGetter__,__defineSetter__
hongtoushizi
js
转载自： http://www.blackglory.me/javascript-magic-method-definegetter-definesetter/
在javascript的类中,可以用defineGetter和defineSetter_控制成员变量的Get和Set行为
例如,在一个图书类中,我们自动为Book加上书名符号:
function Book(name){
- 错误的日期格式可能导致走nginx proxy cache时不能进行304响应
jinnianshilongnian
cache
昨天在整合某些系统的nginx配置时，出现了当使用nginx cache时无法返回304响应的情况，出问题的响应头： Content-Type:text/html; charset=gb2312 Date:Mon, 05 Jan 2015 01:58:05 GMT Expires:Mon , 05 Jan 15 02:03:00 GMT Last-Modified:Mon, 05
- 数据源架构模式之行数据入口
home198979
PHP架构行数据入口
注：看不懂的请勿踩，此文章非针对java，java爱好者可直接略过。
一、概念
行数据入口（Row Data Gateway）：充当数据源中单条记录入口的对象，每行一个实例。
二、简单实现行数据入口
为了方便理解，还是先简单实现：
<?php
/**
* 行数据入口类
*/
class OrderGateway {
/*定义元数
- Linux各个目录的作用及内容
pda158
linux脚本
1）根目录“/” 根目录位于目录结构的最顶层，用斜线（/）表示，类似于
Windows
操作系统的“C:\“，包含Fedora操作系统中所有的目录和文件。 2）/bin /bin 目录又称为二进制目录，包含了那些供系统管理员和普通用户使用的重要
linux命令的二进制映像。该目录存放的内容包括各种可执行文件，还有某些可执行文件的符号连接。常用的命令有：cp、d
- ubuntu12.04上编译openjdk7
ol_beta
HotSpotjvmjdkOpenJDK
获取源码
从openjdk代码仓库获取(比较慢)
安装mercurial Mercurial是一个版本管理工具。 sudo apt-get install mercurial
将以下内容添加到$HOME/.hgrc文件中，如果没有则自己创建一个： [extensions] forest=/home/lichengwu/hgforest-crew/forest.py fe
- 将数据库字段转换成设计文档所需的字段
vipbooks
设计模式工作正则表达式
哈哈，出差这么久终于回来了，回家的感觉真好！
PowerDesigner的物理数据库一出来，设计文档中要改的字段就多得不计其数，如果要把PowerDesigner中的字段一个个Copy到设计文档中，那将会是一件非常痛苦的事情。
