- Process-based Self-Rewarding Language Models 论文简介
ZHOU_CAMP
deepseekrelated论文人工智能深度学习
基于过程的自奖励语言模型:LLM优化的新范式引言大型语言模型(LLM)在多种任务中展现出了强大的能力,尤其是在使用人工标注的偏好数据进行训练时。然而,传统的自奖励范式在数学推理任务中存在局限性,甚至可能在迭代训练中导致模型性能下降。为了解决这些问题,论文《Process-basedSelf-RewardingLanguageModels》提出了一种新的框架,该框架结合了长链推理、逐步LLM评判(L
- 鸿蒙开发API 12 完全解析:核心技术升级与开发实战
北辰alk
鸿蒙harmonyos华为
文章目录一、API12架构全景图1.1系统架构层次1.2API12核心模块对比二、ArkUI3.0革命性升级2.13D图形能力2.1.13D组件基础结构2.1.2物理引擎集成2.2新增组件库三、分布式能力增强3.1超级终端协同框架3.2分布式数据管理3.2.1跨设备数据库3.2.2设备能力发现四、硬件服务扩展4.1外设统一管理框架4.2新硬件API概览五、安全体系强化5.1安全架构升级5.2关键安
- 每天五分钟深度学习pytorch:基于Pytorch搭建ResNet模型的残差块
每天五分钟玩转人工智能
深度学习框架pytorch深度学习pytorch人工智能ResNet机器学习
残差块我们分析一下这个残差块,x经过两个卷积层得到F(x),然后F(x)+x作为残差块的输出,此时就有一个问题,这个问题就是F(x)+x的维度问题,如果图片数据经过两个卷积层之后F(x)变小(height和weight变小)或者通道数发生了变化,那么此时F(x)是没有办法和x相加的,当然我们可以学习前面的GoogLeNet的方式,也就是说卷积之后的F(x)和x一样,大小不变,或者对x变道和F(x)
- Training-free Neural Architecture Searchthrough Variance of Knowledge of Deep Network Weights(预览版本)
境心镜
免训练深度学习人工智能NAS
代码位置摘要深度学习彻底改变了计算机视觉,但它使用深度网络架构取得了巨大的成功,而这些架构大多是手工制作的,因此可能不是最理想的。神经架构搜索(NAS)旨在通过遵循明确定义的优化范式来弥补这一差距,该范式系统地寻找最佳架构,给定客观标准,例如最大分类准确度。然而,NAS的主要限制是其天文数字般的计算成本,因为它通常需要从头开始训练每个候选网络架构。在本文中,我们旨在通过基于Fisher信息提出一种
- 智能教育:DeepSeek在课堂管理中的应用与代码实现
Evaporator Core
#DeepSeek快速入门系统架构设计师Python开发经验deepseek
课堂管理是教育领域的重要组成部分,它直接影响教学效果和学生的学习体验。随着人工智能技术的发展,DeepSeek正在通过其强大的算法和数据处理能力,推动课堂管理的智能化和高效化。本文将结合代码实现,深入探讨DeepSeek在课堂管理中的应用。一、智能课堂管理系统:从数据到实时监控智能课堂管理的核心在于通过实时监控学生的学习行为,提供及时的反馈和调整。DeepSeek通过深度学习算法,能够从课堂数据中
- [arxiv论文解读]LlamaFactory:100+语言模型统一高效微调
强化学习曾小健
#LLM大语言模型语言模型人工智能自然语言处理
该文档是一篇关于LLAMAFACTORY的学术论文,这是一个用于高效微调大型语言模型(LLMs)的统一框架。这篇论文详细介绍了LLAMAFACTORY的设计、实现和评估,以及它在语言建模和文本生成任务中的应用。下面是对文档内容的详细解释:摘要(Abstract)背景:大型语言模型(LLMs)在多种应用中展现了卓越的推理能力,但需要有效的微调方法来适应下游任务。问题:现有的高效微调方法缺乏一个系统化
- 基于PyTorch的深度学习5——神经网络工具箱
Wis4e
深度学习pytorch神经网络
可以学习如下内容:•介绍神经网络核心组件。•如何构建一个神经网络。•详细介绍如何构建一个神经网络。•如何使用nn模块中Module及functional。•如何选择优化器。•动态修改学习率参数。5.1核心组件神经网络核心组件不多,把这些组件确定后,这个神经网络基本就确定了。这些核心组件包括:1)层:神经网络的基本结构,将输入张量转换为输出张量。2)模型:层构成的网络。3)损失函数:参数学习的目标函
- 开源模型应用落地-Qwen2.5-7B-Instruct与vllm实现推理加速的正确姿势-Docker-OpenResty(三)
开源技术探险家
开源模型-实际应用落地#深度学习自然语言处理语言模型
一、前言目前,大语言模型已升级至Qwen2.5版本。无论是语言模型还是多模态模型,均在大规模多语言和多模态数据上进行预训练,并通过高质量数据进行后期微调以贴近人类偏好。另外,使用Docker实现便捷测试成为一种高效的解决方案。通过将模型及其运行环境封装在Docker容器中,开发者可以确保模型在不同环境下的行为一致性,避免由于环境差异导致的不可预见的错误。Docker的轻量级特性使得测试可以迅速部署
- CentOS Docker 安装指南
lly202406
开发语言
CentOSDocker安装指南引言Docker是一个开源的应用容器引擎,它允许开发者打包他们的应用以及应用的依赖包到一个可移植的容器中,然后发布到任何流行的Linux机器上,也可以实现虚拟化。Docker容器是完全使用沙箱机制,相互之间不会有任何接口(类似iPhone的app)而且更轻量级。本指南旨在为CentOS用户详细讲解Docker的安装过程。系统要求在安装Docker之前,请确保您的Ce
- 深度学习-Android-图片加载框架-Glide-(二)-切入源码层深入分析-Glide-缓存策略
2401_84123077
程序员androidglide缓存
介绍在上一篇中,我们知道了Glide框架的最基本的执行流程,那么只知道基本执行流程,这显然是不够的,我们要深挖Glide框架的细节处理原理,比如缓存机制,图片处理等,这一篇我们就一起去探索Glide的缓存机制。Glide缓存机制可以说是设计的非常完美,考虑的非常周全,下面就以一张表格来说明下Glide缓存。缓存类型缓存代表说明活动缓存ActiveResources如果当前对应的图片资源是从内存缓存
- 2025年 Apache SeaTunnel 2月份社区月报速递
数据库
SeaTunnel社区月报2025-02期“各位热爱ApacheSeaTunnel的小伙伴们,SeaTunnel社区月报来啦!”SeaTunnel正在迅猛发展,这将有利于提升数据同步的高可扩展性、高性能及高可靠性。SeaTunnelMonthlyMergeStars感谢以下小伙伴上个月为ApacheSeaTunnel做的精彩贡献(排名不分先后):@hawk9821@fcb-xiaobo@akula
- 【vLLM 教程】使用 TPU 安装
vLLM是一款专为大语言模型推理加速而设计的框架,实现了KV缓存内存几乎零浪费,解决了内存管理瓶颈问题。更多vLLM中文文档及教程可访问→https://vllm.hyper.ai/vLLM使用PyTorchXLA支持GoogleCloudTPU。依赖环境GoogleCloudTPUVM(单主机和多主机)TPU版本:v5e、v5p、v4Python:3.10安装选项:href="https://v
- YOLOv7-Tiny:轻量化实时目标检测的革新实践
追寻向上
YOLO目标检测人工智能
一、模型定位与核心优势YOLOv7-Tiny作为YOLOv7系列的轻量级版本,专为边缘计算设备和实时检测场景设计。相比标准YOLOv7,其参数量减少约60%(仅6.02M),计算量降至13.2GFLOPs,在保持较高检测精度的同时,推理速度提升至68FPS(NVIDIAV100)。该模型适用于无人机、嵌入式设备、移动端等资源受限场景,在实时性与精度之间实现了极佳平衡。二、模型架构创新主干网络优化深
- 【人工智能基础】生成模型:让数据“无中生有”的神奇魔法
roman_日积跬步-终至千里
#人工智能基础知识人工智能
文章目录一、生成模型的发展脉络二、生成模型的基本原理三、主要生成模型及其逻辑1、生成对抗网络(GAN)2、变分自编码器(VAE)3、扩散模型(DPM)4、基于能量的模型(EBM)5、正规化流(NF)四、生成模型对比分析五、生成模型的应用拓展一、生成模型的发展脉络在深度学习尚未兴起的时期,计算机视觉领域的传统图像生成算法主要依赖纹理合成和纹理映射等技术。这些算法基于手工设计的特征进行图像构建,然而,
- JavaScript学习笔记一
跨界科技汇
前端javascript学习笔记
web三大标准:HTML(结构)+CSS(样式)+JavaScript(行为)JavaScript的作用:动态效果+数据交互编程语言编程让计算机为解决某个问题而使用某种程序设计语言编写程序代码,最终得到结果是什么?世界上最流行的语言之一,是一种运行在客户端的脚本语言脚本语言不需要编译,运行过程中由**js解析器(js引擎)**逐行来进行解释并执行现在也可以基于Node.js技术来进行服务器端编程作
- 数据库存储引擎中 InnoDB 和 MyISAM 的区别?
Code额
SQL数据库存储引擎
InnoDB和MyISAM的区别?InnoDB和MyISAM是MySQL数据库中两种常用的存储引擎,它们各自具有不同的特点和适用场景。以下是它们之间的一些主要区别:InnoDB天生支持事务:提供了完整的提交、回滚和崩溃恢复能力;支持物理外键:有助于保持数据的参照完整性;天生支持行锁:允许更高的并发性,因为只有修改的特定行被锁定,其他行仍可以进行读写操作;手动支持表锁;使用聚簇(集)索引:索引跟数据
- 番外篇 - Docker的使用
穿梭的编织者
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一、Docker的介绍Docker是一个开源的应用容器引擎,基于Go语言并遵从Apache2.0协议开源。Docker可以让开发者打包他们的应用以及依赖包到一个轻量级、可移植的容器中,然后发布到任何流行的Linux机器上,也可以实现虚拟化。容器是完全使用沙箱机制,相互之间不会有任何接口(类似iPhone的app),更重要的是容器性能开销极低二、Docker的安装1.Windows系统的安装win7
- 《DeepSeek-V3:动态温度调节算法,开启推理新境界!》
人工智能深度学习
在人工智能领域不断探索的征程中,DeepSeek-V3以其卓越的创新技术,尤其是动态温度调节算法,成为了备受瞩目的焦点。这项算法犹如一把神奇的钥匙,巧妙地开启了推理速度与精度动态平衡的大门,为大语言模型的发展开辟了新的道路。温度,在大语言模型的世界里,是一个极为关键的参数,它掌控着模型输出的随机性。这一概念,脱胎于热力学,却在人工智能的领域中被赋予了全新的使命。当温度较低时,模型倾向于选择高概率词
- 云原生边缘智能:构建分布式IoT设备的自主决策引擎
桂月二二
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引言:突破云计算边界Tesla自动驾驶系统通过边缘节点每秒处理2300帧图像,决策延迟/dev/quality_valve"四、生产场景解决方案4.1典型行业应用场景4.2故障自愈流程#边缘节点健康检查脚本#!/bin/bashcheck_gpu_utilization(){util=$(nvidia-smi--query-gpu=utilization.gpu--format=csv,nohea
- 2024年最新PyTorch深度学习项目实战100例数据集_python 深度学习项目演练
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程序员深度学习pythonpytorch
前言最近很多订阅了《PyTorch深度学习项目实战100例》的用户私信咨询有些数据集下载不了以及一些文章中没有给出数据集链接,为了解决这个问题,专门开设了本篇文章,提供数据集下载链接,打包100例的所有数据集。本专栏适用人群:深度学习初学者,刚刚接触PyTorch的用户群体,专栏将具体讲解如何快速搭建深度学习模型用自己的数据集实现深度学习小项目,快速让新手小白能够对基于深度学习方法有个基本的框架认
- PyTorch 学习路线
gorgor在码农
#python入门基础pythonpytorch
学习PyTorch需要结合理论理解和实践编码,逐步掌握其核心功能和实际应用。以下是分阶段的学习路径和资源推荐,适合从入门到进阶:1.基础知识准备前提条件Python基础:熟悉Python语法(变量、函数、类、模块等)。数学基础:了解线性代数、微积分、概率论(深度学习的基础)。机器学习基础:理解神经网络、损失函数、优化器(如梯度下降)等概念。学习资源Python入门:Python官方教程机器学习基础
- Imagen原理与代码实例讲解
AI天才研究院
计算DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
Imagen原理与代码实例讲解1.背景介绍在人工智能领域中,图像生成一直是一个具有挑战性的任务。传统的计算机视觉模型通常专注于理解和分析现有图像,而生成全新的高质量图像则需要更高级的技术。随着深度学习技术的不断发展,生成式对抗网络(GenerativeAdversarialNetworks,GAN)等新型模型逐渐展现出了令人惊叹的图像生成能力。谷歌的Imagen就是一种基于大型视觉语言模型的全新图
- 使用DeepSeek来构建LangGraph Agent
乔巴先生24
人工智能python人机交互
随着DeepseekR1的发布,我们不得不把目光聚焦在这个能赶超多个顶流大模型的模型身上,它主要是其在后训练阶段大规模使用了强化学习技术,在仅有极少标注数据的情况下,极大提升了模型推理能力。在数学、代码、自然语言推理等任务上,性能比肩OpenAIo1正式版。为了更好的了解它的性能,我们这篇文章来尝试用它来构建Agent。安装!pipinstall-qopenailangchainlanggraph
- 当深度学习遇见禅宗:用东方智慧重新诠释DQN算法
带上一无所知的我
智能体的自我修炼:强化学习指南深度学习算法人工智能DQN
当深度学习遇见禅宗:用东方智慧重新诠释DQN算法“好的代码如同山水画,既要工笔细描,又要留白写意”——一个在终端前顿悟的开发者DQN是Q-Learning算法与深度神经网络的结合体,通过神经网络近似Q值函数,解决传统Q-Learning在高维状态空间下的"维度灾难"问题。引言:代码与禅的碰撞♂️在某个调试代码到凌晨三点的夜晚,我突然意识到:强化学习的过程,竟与佛家修行惊人地相似。智能体在环境中探索
- 无监督AI训练:机遇与挑战并存
AI天才研究院
计算ChatGPTDeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型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
无监督AI训练:机遇与挑战并存关键词:无监督学习、AI训练、机器学习、聚类算法、降维技术、深度学习摘要:本文深入探讨无监督AI训练这一新兴领域,首先介绍了其基本概念与原理,然后详细解析了无监督AI训练的核心技术,如聚类算法和降维技术,以及无监督深度学习。接着,本文通过实际项目案例分析,展示了无监督AI训练的应用实践。最后,本文分析了无监督AI训练面临的挑战,并展望了其未来发展趋势。通过本文的阅读,
- PyTorch:Python深度学习框架使用详解
零 度°
pythonpython深度学习pytorch
PyTorch是一个开源的机器学习库,广泛用于计算机视觉和自然语言处理领域。它由Facebook的AI研究团队开发,因其动态计算图、易用性以及与Python的紧密集成而受到开发者的青睐。PyTorch的主要特点动态计算图:PyTorch的计算图在运行时构建,使得模型的修改和调试更加灵活。自动微分:自动计算梯度,简化了机器学习模型的训练过程。丰富的API:提供了丰富的神经网络层、函数和损失函数。跨平
- mysql面试知识点
mysql
leftjoin和innerjoin区别leftjoin在右表没有匹配项的时候,会将左表拼接上右表,右表的字段以null填充。innerjoin在右表没有匹配项的时候,该结果不显示innoDB默认的存储引擎支持事务、支持物理外键天生支持行锁、手动支持表锁使用聚簇索引(索引和数据在同一个文件)索引概念一种排好序,能够提升查询性能的数据结构分类聚簇索引(主键索引)索引和行数据都在一个叶子节点上非聚簇索
- 关于自然语言处理(三)深度学习中的文字序列数据的分词操作
MatrixSparse
大模型人工智能自然语言处理深度学习人工智能
深度学习中的文字序列数据二维文字序列在文字数据中,样本与样本之间的联系是语义的联系,语义的联系即是词与词之间、字与字之间的联系,因此在文字序列中每个样本是一个单词或一个字(对英文来说大部分时候是一个单词,偶尔也可以是更小的语言单位,如字母或半词),故而在中文文字数据中,一张二维表往往是一个句子或一段话,而单个样本则表示单词或字。此时,不能够打乱顺序的维度是vocab_size,它代表了一个句子/一
- 【开源项目】2024最新PHP在线客服系统源码/带预知消息/带搭建教程
于飞SEO
免费资源分享开源php开发语言
简介随着人工智能技术的飞速发展,AI驱动的在线客服系统已经成为企业提升客户服务质量和效率的重要工具。本文将探讨AI在线客服系统的理论基础,并展示如何使用PHP语言实现一个简单的AI客服系统。源码仓库地址:ym.fzapp.top在线客服系统的理论基础AI在线客服系统通过自然语言处理(NLP)、机器学习(ML)和深度学习(DL)技术,能够理解和响应客户的查询。这些系统通常包括以下几个关键组件:自然语
- 基于CNN-BIGRU-Attention模型的功率预测(模型详解及代码复现)
清风AI
深度学习算法详解及代码复现深度学习人工智能算法机器学习计算机视觉cnn神经网络
整体架构基于CNN-BiGRU-Attention模型的功率预测模型是一种融合了卷积神经网络(CNN)、双向门控循环单元(BiGRU)和注意力机制(Attention)的深度学习架构。这种混合模型旨在充分利用CNN的局部特征提取能力、BiGRU的长序列处理能力以及Attention机制的关键特征突出能力,从而提高功率预测的准确性和可靠性。模型的整体架构主要包括以下几个关键组件:输入层:设计的输入特
- springmvc 下 freemarker页面枚举的遍历输出
杨白白
enumfreemarker
spring mvc freemarker 中遍历枚举
1枚举类型有一个本地方法叫values(),这个方法可以直接返回枚举数组。所以可以利用这个遍历。
enum
public enum BooleanEnum {
TRUE(Boolean.TRUE, "是"), FALSE(Boolean.FALSE, "否");
- 实习简要总结
byalias
工作
来白虹不知不觉中已经一个多月了,因为项目还在需求分析及项目架构阶段,自己在这段
时间都是在学习相关技术知识,现在对这段时间的工作及学习情况做一个总结:
(1)工作技能方面
大体分为两个阶段,Java Web 基础阶段和Java EE阶段
1)Java Web阶段
在这个阶段,自己主要着重学习了 JSP, Servlet, JDBC, MySQL,这些知识的核心点都过
了一遍,也
- Quartz——DateIntervalTrigger触发器
eksliang
quartz
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2208559 一.概述
simpleTrigger 内部实现机制是通过计算间隔时间来计算下次的执行时间,这就导致他有不适合调度的定时任务。例如我们想每天的 1:00AM 执行任务,如果使用 SimpleTrigger,间隔时间就是一天。注意这里就会有一个问题,即当有 misfired 的任务并且恢复执行时,该执行时间
- Unix快捷键
18289753290
unixUnix;快捷键;
复制,删除,粘贴:
dd:删除光标所在的行 &nbs
- 获取Android设备屏幕的相关参数
酷的飞上天空
android
包含屏幕的分辨率 以及 屏幕宽度的最大dp 高度最大dp
TextView text = (TextView)findViewById(R.id.text);
DisplayMetrics dm = new DisplayMetrics();
text.append("getResources().ge
- 要做物联网?先保护好你的数据
蓝儿唯美
数据
根据Beecham Research的说法,那些在行业中希望利用物联网的关键领域需要提供更好的安全性。
在Beecham的物联网安全威胁图谱上,展示了那些可能产生内外部攻击并且需要通过快速发展的物联网行业加以解决的关键领域。
Beecham Research的技术主管Jon Howes说:“之所以我们目前还没有看到与物联网相关的严重安全事件,是因为目前还没有在大型客户和企业应用中进行部署,也就
- Java取模(求余)运算
随便小屋
java
整数之间的取模求余运算很好求,但几乎没有遇到过对负数进行取模求余,直接看下面代码:
/**
*
* @author Logic
*
*/
public class Test {
public static void main(String[] args) {
// TODO A
- SQL注入介绍
aijuans
sql注入
二、SQL注入范例
这里我们根据用户登录页面
<form action="" > 用户名:<input type="text" name="username"><br/> 密 码:<input type="password" name="passwor
- 优雅代码风格
aoyouzi
代码
总结了几点关于优雅代码风格的描述:
代码简单:不隐藏设计者的意图,抽象干净利落,控制语句直截了当。
接口清晰:类型接口表现力直白,字面表达含义,API 相互呼应以增强可测试性。
依赖项少:依赖关系越少越好,依赖少证明内聚程度高,低耦合利于自动测试,便于重构。
没有重复:重复代码意味着某些概念或想法没有在代码中良好的体现,及时重构消除重复。
战术分层:代码分层清晰,隔离明确,
- 布尔数组
百合不是茶
java布尔数组
androi中提到了布尔数组;
布尔数组默认的是false, 并且只会打印false或者是true
布尔数组的例子; 根据字符数组创建布尔数组
char[] c = {'p','u','b','l','i','c'};
//根据字符数组的长度创建布尔数组的个数
boolean[] b = new bool
- web.xml之welcome-file-list、error-page
bijian1013
javaweb.xmlservleterror-page
welcome-file-list
1.定义:
<welcome-file-list>
<welcome-file>login.jsp</welcome>
</welcome-file-list>
2.作用:用来指定WEB应用首页名称。
error-page1.定义:
<error-page&g
- richfaces 4 fileUpload组件删除上传的文件
sunjing
clearRichfaces 4fileupload
页面代码
<h:form id="fileForm"> <rich:
- 技术文章备忘
bit1129
技术文章
Zookeeper
http://wenku.baidu.com/view/bab171ffaef8941ea76e05b8.html
http://wenku.baidu.com/link?url=8thAIwFTnPh2KL2b0p1V7XSgmF9ZEFgw4V_MkIpA9j8BX2rDQMPgK5l3wcs9oBTxeekOnm5P3BK8c6K2DWynq9nfUCkRlTt9uV
- org.hibernate.hql.ast.QuerySyntaxException: unexpected token: on near line 1解决方案
白糖_
Hibernate
文章摘自:http://blog.csdn.net/yangwawa19870921/article/details/7553181
在编写HQL时,可能会出现这种代码:
select a.name,b.age from TableA a left join TableB b on a.id=b.id
如果这是HQL,那么这段代码就是错误的,因为HQL不支持
- sqlserver按照字段内容进行排序
bozch
按照内容排序
在做项目的时候,遇到了这样的一个需求:
从数据库中取出的数据集,首先要将某个数据或者多个数据按照地段内容放到前面显示,例如:从学生表中取出姓李的放到数据集的前面;
select * fro
- 编程珠玑-第一章-位图排序
bylijinnan
java编程珠玑
import java.io.BufferedWriter;
import java.io.File;
import java.io.FileWriter;
import java.io.IOException;
import java.io.Writer;
import java.util.Random;
public class BitMapSearch {
- Java关于==和equals
chenbowen00
java
关于==和equals概念其实很简单,一个是比较内存地址是否相同,一个比较的是值内容是否相同。虽然理解上不难,但是有时存在一些理解误区,如下情况:
1、
String a = "aaa";
a=="aaa";
==> true
2、
new String("aaa")==new String("aaa
- [IT与资本]软件行业需对外界投资热情保持警惕
comsci
it
我还是那个看法,软件行业需要增强内生动力,尽量依靠自有资金和营业收入来进行经营,避免在资本市场上经受各种不同类型的风险,为企业自主研发核心技术和产品提供稳定,温和的外部环境...
如果我们在自己尚未掌握核心技术之前,企图依靠上市来筹集资金,然后使劲往某个领域砸钱,然
- oracle 数据块结构
daizj
oracle块数据块块结构行目录
oracle 数据块是数据库存储的最小单位,一般为操作系统块的N倍。其结构为:
块头--〉空行--〉数据,其实际为纵行结构。
块的标准大小由初始化参数DB_BLOCK_SIZE指定。具有标准大小的块称为标准块(Standard Block)。块的大小和标准块的大小不同的块叫非标准块(Nonstandard Block)。同一数据库中,Oracle9i及以上版本支持同一数据库中同时使用标
- github上一些觉得对自己工作有用的项目收集
dengkane
github
github上一些觉得对自己工作有用的项目收集
技能类
markdown语法中文说明
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全文检索
elasticsearch
bigdesk elasticsearch管理插件
回到顶部
nosql
mapdb 支持亿级别map, list, 支持事务. 可考虑做为缓存使用
C
- 初二上学期难记单词二
dcj3sjt126com
englishword
dangerous 危险的
panda 熊猫
lion 狮子
elephant 象
monkey 猴子
tiger 老虎
deer 鹿
snake 蛇
rabbit 兔子
duck 鸭
horse 马
forest 森林
fall 跌倒;落下
climb 爬;攀登
finish 完成;结束
cinema 电影院;电影
seafood 海鲜;海产食品
bank 银行
- 8、mysql外键(FOREIGN KEY)的简单使用
dcj3sjt126com
mysql
一、基本概念
1、MySQL中“键”和“索引”的定义相同,所以外键和主键一样也是索引的一种。不同的是MySQL会自动为所有表的主键进行索引,但是外键字段必须由用户进行明确的索引。用于外键关系的字段必须在所有的参照表中进行明确地索引,InnoDB不能自动地创建索引。
2、外键可以是一对一的,一个表的记录只能与另一个表的一条记录连接,或者是一对多的,一个表的记录与另一个表的多条记录连接。
3、如
- java循环标签 Foreach
shuizhaosi888
标签java循环foreach
1. 简单的for循环
public static void main(String[] args) {
for (int i = 1, y = i + 10; i < 5 && y < 12; i++, y = i * 2) {
System.err.println("i=" + i + " y="
- Spring Security(05)——异常信息本地化
234390216
exceptionSpring Security异常信息本地化
异常信息本地化
Spring Security支持将展现给终端用户看的异常信息本地化,这些信息包括认证失败、访问被拒绝等。而对于展现给开发者看的异常信息和日志信息(如配置错误)则是不能够进行本地化的,它们是以英文硬编码在Spring Security的代码中的。在Spring-Security-core-x
- DUBBO架构服务端告警Failed to send message Response
javamingtingzhao
架构DUBBO
废话不多说,警告日志如下,不知道有哪位遇到过,此异常在服务端抛出(服务器启动第一次运行会有这个警告),后续运行没问题,找了好久真心不知道哪里错了。
WARN 2015-07-18 22:31:15,272 com.alibaba.dubbo.remoting.transport.dispatcher.ChannelEventRunnable.run(84)
- JS中Date对象中几个用法
leeqq
JavaScriptDate最后一天
近来工作中遇到这样的两个需求
1. 给个Date对象,找出该时间所在月的第一天和最后一天
2. 给个Date对象,找出该时间所在周的第一天和最后一天
需求1中的找月第一天很简单,我记得api中有setDate方法可以使用
使用setDate方法前,先看看getDate
var date = new Date();
console.log(date);
// Sat J
- MFC中使用ado技术操作数据库
你不认识的休道人
sqlmfc
1.在stdafx.h中导入ado动态链接库
#import"C:\Program Files\Common Files\System\ado\msado15.dll" no_namespace rename("EOF","end")2.在CTestApp文件的InitInstance()函数中domodal之前写::CoIniti
- Android Studio加速
rensanning
android studio
Android Studio慢、吃内存!启动时后会立即通过Gradle来sync & build工程。
(1)设置Android Studio
a) 禁用插件
File -> Settings... Plugins 去掉一些没有用的插件。
比如:Git Integration、GitHub、Google Cloud Testing、Google Cloud
- 各数据库的批量Update操作
tomcat_oracle
javaoraclesqlmysqlsqlite
MyBatis的update元素的用法与insert元素基本相同,因此本篇不打算重复了。本篇仅记录批量update操作的
sql语句,懂得SQL语句,那么MyBatis部分的操作就简单了。 注意:下列批量更新语句都是作为一个事务整体执行,要不全部成功,要不全部回滚。
MSSQL的SQL语句
WITH R AS(
SELECT 'John' as name, 18 as
- html禁止清除input文本输入缓存
xp9802
input
多数浏览器默认会缓存input的值,只有使用ctl+F5强制刷新的才可以清除缓存记录。如果不想让浏览器缓存input的值,有2种方法:
方法一: 在不想使用缓存的input中添加 autocomplete="off"; eg: <input type="text" autocomplete="off" name