- YOLOv8改进,YOLOv8检测头融合DiverseBranchBlock,并添加小目标检测层(四头检测),适合目标检测、分割等
挂科边缘
YOLOv8改进YOLO目标检测人工智能计算机视觉深度学习
摘要一种卷积神经网络(ConvNet)的通用构建模块,以在不增加推理时间成本的情况下提高性能。该模块被命名为多样分支块(DiverseBranchBlock,DBB),通过结合不同尺度和复杂度的多样分支来丰富特征空间,包括卷积序列、多尺度卷积和平均池化,从而增强单个卷积的表示能力。在训练后,DBB可以等效地转换为一个单独的卷积层以进行部署。与新型ConvNet架构的进步不同,DBB在保持宏观架构的
- OpenBayes 一周速览|微软 Phi-4 发布,降低更多成本实现高效推理;Terra 时空数据集上线
公共资源速递5个数据集:Terra多模态时空数据集ChineseCouplets中文对联数据集AqueousSolubility无机化合物数据集HumanLikeDPODataset大模型对话微调数据集SentimentandEmotionAnalysisDataset情感情绪分析数据集4个教程:一键部署Phi-4Docling:文档解析神器一键部署QVQ-72B-preview铅笔素描风格文生图
- 2024年AI浪潮:基础设施重构、模型演进与挑战并存
前端
2024年,人工智能领域呈现出蓬勃发展的景象,投资持续增长、基础设施发生变革,技术应用加速落地。各大科技公司和初创企业纷纷涌入,试图在这一充满机遇的领域分一杯羹。本文将深入探讨2024年AI发展的三大核心趋势:AI基础设施的重构、模型发展的新趋势以及AI发展带来的挑战,并重点关注企业如何从AI投资中获得回报,以及AI智能体技术的巨大潜力。选择合适的AI代码生成器将成为企业提升效率的关键。AI基础设
- 使用多模态大模型转换 office 文档
人工智能图像识别
背景介绍随着大模型的技术的不断发展,如何将各种office文档转换为markdown成为了一个刚需,包括微软在内的不少公司都给出了解决方案,但是都需要经过繁琐的步骤再本地或云端进行部署,有的对本地还有一定算力要求。现在各家的多模态大模型都在不断降价,1块钱都能处理几百张图片,不少提供商还每日提供免费额度,所以使用多模态大模型转换office文档成为一个廉价而简单的解决方案。技术方案这里介绍的是使用
- OpenBayes 一周速览丨ShowUI专注GUI自动化,可解析屏幕截图和用户指令;U-MATH数据集上线
公共资源速递5个数据集:U-MATH数学推理数据集AlMedicalChatbot医学对话数据集Tecnalia电子设备废物高光谱数据集WaterlooExploration大规模图像质量评估数据库WasteClassification可回收物及生活垃圾分类数据集3个教程:一键部署QwQ-32B-PreviewHunyuanVideo腾讯混元文生视频DemoShowUl:专注GUI自动化的视觉-语
- AI生成前端页面:解放前端开发,拥抱AI时代的高效
前端
在数字时代,效率是企业和个人的核心竞争力。而对于前端开发人员来说,重复性工作和繁琐的代码编写常常成为效率提升的瓶颈。幸运的是,随着人工智能技术的飞速发展,一个新的时代已经到来——AI代码生成器(例如ScriptEcho)的出现,正以前所未有的方式改变着前端开发的格局。本文将探讨人工智能在日常应用中的广泛影响,并着重介绍如何利用AI技术,例如ScriptEcho,来提升前端开发效率,从而更好地应对当
- 「AI 中国」榜单揭晓,OpenBayes贝式计算入选「大模型最具潜力创业企业 TOP 10」
日前,「AI中国」机器之心2024年度评选正式揭晓,OpenBayes贝式计算有幸入选「大模型最具潜力创业企业TOP10」。作为专业的人工智能媒体与产业服务平台,机器之心于2017年发布了AI榜单「SyncedMachineIntelligenceAwards」,在随后的时间里,伴随AI的跨越式发展,机器之心的年度评选也逐渐成为了产业风向标之一,覆盖的领域、范围更加广泛,维度更加细化。机器之心20
- 高效员工培训:AI赋能企业发展新纪元
前端
在当今竞争激烈的商业环境中,员工是企业最宝贵的资产。高效的员工培训不仅能提升员工技能,提高工作效率,更能增强企业核心竞争力,推动企业持续发展。然而,传统的员工培训模式往往存在效率低下、成本高昂、缺乏互动性等诸多问题。例如,传统的线下培训需要耗费大量时间和资源,难以满足员工个性化学习需求,培训效果评估也缺乏客观数据支撑。面对这些挑战,人工智能(AI)技术的应用为企业员工培训带来了革命性的变革,为构建
- 【YOLOv8改进】 YOLOv8 更换骨干网络之 GhostNet :通过低成本操作获得更多特征 (论文笔记+引入代码)
YOLO大师
YOLO论文阅读
YOLO目标检测创新改进与实战案例专栏专栏目录:YOLO有效改进系列及项目实战目录包含卷积,主干注意力,检测头等创新机制以及各种目标检测分割项目实战案例专栏链接:YOLO基础解析+创新改进+实战案例介绍摘要在嵌入式设备上部署卷积神经网络(CNNs)由于有限的内存和计算资源而变得困难。特征图中的冗余是那些成功的CNNs的一个重要特性,但在神经架构设计中很少被研究。本文提出了一种新颖的Ghost模块,
- OpenBayes 一周速览|一键部署Qwen2.5-Coder,0编程经验实现代码生成自由!
公共资源速递5个数据集:Coil-100图像数据集Muharaf手写阿拉伯文数据集CollectiveActivity集体活动视频数据集MultimodalSpectroscopic化学多模光谱数据集CDFSOD-benchmark跨域小样本对象检测基准数据集3个教程:一键部署Qwen2.5-CoderInkSight将手写文字数字化DemoGLM-4-Voice端到端中英语音对话模型访问官网立即
- 论文阅读:Deep Bilateral Learning for Real-Time Image Enhancement-google-hdrnet-slicing
SetMaker
论文阅读
项目地址:https://gitcode.com/google/hdrnethdrnet作为超分领域的经典文章,由google提出主要用来用轻量化的方法来实现高分辨率的图像生成,hdrnet结合cnn可以让更高分辨率的图像部署在板端。如图所示,原始图像比如4k图像,首先分为两个主要模块:grid和guide。grid就是对应图上面的那一条特征提取网络,具体来说,原始图像经过下采样之后,默认256分
- Vue项目打包部署与路由配置深度解析
程序员
在Vue.js项目的开发和部署过程中,配置打包路径和路由模式是两个至关重要的环节。下面,我们将详细探讨如何根据需求将Vue项目打包部署到域名的根路径或二级路径,并深入解析hash路由与history路由的配置方法。一、Vue项目打包部署1.配置vue.config.jsvue.config.js是VueCLI项目的配置文件,用于定制项目构建过程中的各种选项。其中,publicPath属性决定了打包
- 探索未来视频创作:Tune-A-Video项目深度解析
刘通双Elsie
探索未来视频创作:Tune-A-Video项目深度解析Tune-A-Video[ICCV2023]Tune-A-Video:One-ShotTuningofImageDiffusionModelsforText-to-VideoGeneration项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/tu/Tune-A-Video在数字艺术与人工智能的交汇点上,Tune-A-Vi
- 在PyTorch框架上训练ImageNet时,Dataloader加载速度慢怎么解决?
cda2024
pytorch人工智能python
在深度学习领域,PyTorch因其灵活性和易用性而受到广泛欢迎。然而,在实际应用中,特别是在处理大规模数据集如ImageNet时,Dataloader的加载速度往往成为瓶颈。本文将深入探讨这一问题,并提供多种解决方案,帮助你在PyTorch框架上高效地训练ImageNet。1.问题背景ImageNet是一个包含超过1400万张图像的大规模数据集,被广泛用于图像分类任务的研究。在PyTorch中,D
- 对于编程零基础,第一个语言是 Python 的人有什么建议?
cda2024
python开发语言
在当今数字化时代,编程已成为一项必备技能。无论你是想成为一名专业的软件开发人员,还是希望在数据分析、人工智能等领域有所建树,掌握一门编程语言都是至关重要的第一步。对于许多初学者来说,Python是一个理想的选择。它不仅语法简洁易懂,而且拥有强大的社区支持和丰富的库资源。那么,对于编程零基础且选择Python作为第一门语言的人,有哪些实用的建议呢?1.建立正确的学习心态1.1持之以恒学习编程并不是一
- OpenAI进军实体机器人:GPT赋能的智能未来
前端
近年来,人工智能技术飞速发展,深刻地改变着我们的生活。而OpenAI作为人工智能领域的领军者,其最新动作更是引人注目:进军实体机器人领域!这不仅标志着人工智能技术应用场景的重大拓展,也预示着未来智能机器人时代的加速到来。本文将深入探讨OpenAI的实体机器人战略,分析其背后的深层逻辑,并展望其未来发展趋势与挑战。OpenAI的战略布局:从AI模型到实体机器人OpenAI在人工智能领域已取得了令人瞩
- OpenBayes 一周速览|微软 Phi-4 发布,降低更多成本实现高效推理;Terra 时空数据集上线
公共资源速递5个数据集:Terra多模态时空数据集ChineseCouplets中文对联数据集AqueousSolubility无机化合物数据集HumanLikeDPODataset大模型对话微调数据集SentimentandEmotionAnalysisDataset情感情绪分析数据集4个教程:一键部署Phi-4Docling:文档解析神器一键部署QVQ-72B-preview铅笔素描风格文生图
- Python从0到100(七十三):Python OpenCV-OpenCV实现手势虚拟拖拽
是Dream呀
pythonopencv开发语言
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
- 国产海光CPU平台兼容性指南-基础软件分册-20231013(附各系统下载链接)
技术瘾君子1573
服务器&存储服务器兼容列表海光CPU云计算大数据操作系统
目录声明一、操作系统二、虚拟化和云2.1虚拟化和云2.2虚拟机上的操作系统2.2.1VMwarevSphere上的虚拟机操作系统2.2.2KVM上的虚拟机操作系统2.2.3WindowsHyper-V上的虚拟机操作系统2.2.4VirtualBox上的虚拟机操作系统三、分布式存储四、数据库五、中间件六、大数据七、平台组件7.1云平台7.2大数据平台7.3人工智能平台7.4科学与工程计算平台八、其它
- 企业如何打造高效智能问答系统?一文详解架构与实现!
功城师
大语言模型自然语言处理LLM人工智能智能问答RAGAgent
随着人工智能技术的不断发展,智能问答系统成为越来越多企业提升客户服务、知识管理与内部沟通的关键工具。今天我们将深入解析一套智能问答系统的设计思路与技术架构,帮助大家更好地理解如何利用这一系统在实际场景中高效运作。一、智能问答系统的整体架构这套智能问答系统分为前台、AI服务和后台三个核心部分,每个部分承担着不同的职责,分别负责用户交互、问题处理与数据支持。通过这种模块化的设计,整个系统的工作流程得以
- 《python基于时间序列分析的降雨量预测系统》毕业设计项目
陈辰学长
python课程设计开发语言
大家好,我是陈辰学长,一名在Java圈辛勤劳作的码农。今日要和大家分享的是一款《python基于时间序列分析的降雨量预测系统》毕业设计项目。项目源码以及部署相关事宜,请联系陈辰学长,文末会附上联系信息哦。作者:陈辰学长个人简介:在Java领域已沉浸十余年,对Java、微信小程序、Python、Android等技术颇为精通。若大家在这些领域有任何问题,欢迎一起交流探讨!各类成品Java毕业设计丰富多
- ACNet:深度学习中的自适应卷积网络新星
郎轶诺
ACNet:深度学习中的自适应卷积网络新星项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ac/ACNet在深度学习领域,卷积神经网络(CNN)一直是图像处理和计算机视觉任务的核心技术。然而,传统的固定大小的卷积核无法灵活适应不同区域的信息密度。针对这一问题,ACNet(AdaptiveConvolutionNetwork)项目应运而生,它引入了一种新型的自适应卷积层,旨在
- 与机器学习的邂逅--自适应神经网络结构的深度解析
想成为高手499
机器学习与人工智能机器学习神经网络人工智能
引言随着人工智能的发展,神经网络已成为许多应用领域的重要工具。自适应神经网络(AdaptiveNeuralNetworks,ANN)因其出色的学习能力和灵活性,逐渐成为研究的热点。本文将详细探讨自适应神经网络的基本概念、工作原理、关键技术、C++实现示例及其应用案例,最后展望未来的发展趋势。自适应神经网络的基本概念什么是自适应神经网络?自适应神经网络是一种能够根据输入数据的变化和环境的动态特性自动
- 自适应神经网络架构:原理解析与代码示例
chian-ocean
机器学习神经网络人工智能深度学习
个人主页:chian-ocean文章专栏自适应神经网络结构:深入探讨与代码实现1.引言随着深度学习的不断发展,传统神经网络模型在处理复杂任务时的局限性逐渐显现。固定的网络结构和参数对于动态变化的环境和多样化的数据往往难以适应,导致了过拟合或欠拟合的问题。自适应神经网络(AdaptiveNeuralNetworks,ANN)为此提供了一种新的解决方案,它可以根据数据特征和训练情况自动调整网络结构,从
- 深度解析智能问答系统:如何打造精准、高效的AI对话架构?
和老莫一起学AI
人工智能架构自然语言处理产品经理语言模型学习ai
在人工智能的飞速发展中,智能问答系统(QA系统)逐渐成为了企业内部管理、客户服务、搜索引擎等多个领域中的关键技术。今天,我们将深入探讨一个基于大模型、自然语言处理、知识检索的智能问答系统的架构,详细介绍其技术原理、流程以及未来应用前景。一、系统整体概览在这个智能问答系统中,整个流程可以大致划分为两大部分:前端问答生成与后端离线数据处理。前端部分是用户交互的核心,通过用户的输入、关键词提取、检索和问
- 数据复制二(多主复制详解)
风清扬-独孤九剑
mysql多活多主多数据中心
目录一、多主复制二、多主复制常用的场景三、多主复制处理写冲突四、自定义冲突解决一、多主复制在上一篇文章谈到了主从复制,对于一个超大规模应用,主从往往是不够用的。还需要多个数据中心,这些数据中心可能部署的全球的任何一个位置。每个数据中心都是主从配置,数据中心的主节点对于其他数据中心来说就是从节点。一个数据中心数据发生变化,异步同步到其他的数据中心的主节点。为了容忍整个数据中心级别故障或者更接近用户,
- ros2_control 6 自由度机械臂
kuan_li_lyg
ROS&ROS2机器人人工智能ROS机械臂控制工程算法
系列文章目录前言ros2_control是一个实时控制框架,专为普通机器人应用而设计。标准的c++接口用于与硬件交互和查询用户定义的控制器命令。这些接口增强了代码的模块化和与机器人无关的设计。具体的应用细节,例如使用什么控制器、机器人有多少个关节以及它们的运动学结构,则通过YAML参数配置文件和通用机器人描述文件(URDF)来指定。最后,通过ROS2启动文件部署ros2_control框架。本教程
- 同城双活和两地三中心架构设计
架构未来
数据库网络架构
一、同城双活同城双活是在同城或相近区域内建立两个机房。同城双机房距离比较近,通信线路质量较好,比较容易实现数据的同步复制,保证高度的数据完整性和数据零丢失。同城两个机房各承担一部分流量,一般入口流量完全随机,内部RPC调用尽量通过就近路由闭环在同机房,相当于两个机房镜像部署了两个独立集群,数据仍然是单点写到主机房数据库,然后实时同步到另外一个机房。下图展示了同城双活简单部署架构:服务调用基本在同机
- 大型系统中 HTTP 的优化与部署
计算机毕设定制辅导-无忧学长
#HTTPhttp网络协议网络
一、引言在当今数字化时代,大型系统的构建与运行离不开高效的网络通信。HTTP,作为超文本传输协议,在大型系统中扮演着举足轻重的角色,负责客户端与服务器之间的信息传输,是实现各类网络应用的基础。无论是电商平台的商品展示与交易、社交网络的动态分享与互动,还是在线办公系统的文件传输与协作,都依赖HTTP协议来确保数据的准确、快速传递。随着业务的不断拓展和用户量的急剧增长,大型系统面临着高并发请求、海量数
- kafka 学习笔记3-传统部署Kraft模式集群——筑梦之路
筑梦之路
kafka学习笔记
部署kafka集群规划一般模式下,元数据在zookeeper中,运行时动态选举controller,由controller进行Kafka集群管理。kraft模式架构下,不再依赖zookeeper集群,而是用三台controller节点代替zookeeper,元数据保存在controller中,由controller直接进行Kafka集群管理。ip主机名角色nodeid192.168.100.131
- 关于旗正规则引擎下载页面需要弹窗保存到本地目录的问题
何必如此
jsp超链接文件下载窗口
生成下载页面是需要选择“录入提交页面”,生成之后默认的下载页面<a>标签超链接为:<a href="<%=root_stimage%>stimage/image.jsp?filename=<%=strfile234%>&attachname=<%=java.net.URLEncoder.encode(file234filesourc
- 【Spark九十八】Standalone Cluster Mode下的资源调度源代码分析
bit1129
cluster
在分析源代码之前,首先对Standalone Cluster Mode的资源调度有一个基本的认识:
首先,运行一个Application需要Driver进程和一组Executor进程。在Standalone Cluster Mode下,Driver和Executor都是在Master的监护下给Worker发消息创建(Driver进程和Executor进程都需要分配内存和CPU,这就需要Maste
- linux上独立安装部署spark
daizj
linux安装spark1.4部署
下面讲一下linux上安装spark,以 Standalone Mode 安装
1)首先安装JDK
下载JDK:jdk-7u79-linux-x64.tar.gz ,版本是1.7以上都行,解压 tar -zxvf jdk-7u79-linux-x64.tar.gz
然后配置 ~/.bashrc&nb
- Java 字节码之解析一
周凡杨
java字节码javap
一: Java 字节代码的组织形式
类文件 {
OxCAFEBABE ,小版本号,大版本号,常量池大小,常量池数组,访问控制标记,当前类信息,父类信息,实现的接口个数,实现的接口信息数组,域个数,域信息数组,方法个数,方法信息数组,属性个数,属性信息数组
}
&nbs
- java各种小工具代码
g21121
java
1.数组转换成List
import java.util.Arrays;
Arrays.asList(Object[] obj); 2.判断一个String型是否有值
import org.springframework.util.StringUtils;
if (StringUtils.hasText(str)) 3.判断一个List是否有值
import org.spring
- 加快FineReport报表设计的几个心得体会
老A不折腾
finereport
一、从远程服务器大批量取数进行表样设计时,最好按“列顺序”取一个“空的SQL语句”,这样可提高设计速度。否则每次设计时模板均要从远程读取数据,速度相当慢!!
二、找一个富文本编辑软件(如NOTEPAD+)编辑SQL语句,这样会很好地检查语法。有时候带参数较多检查语法复杂时,结合FineReport中生成的日志,再找一个第三方数据库访问软件(如PL/SQL)进行数据检索,可以很快定位语法错误。
- mysql linux启动与停止
墙头上一根草
如何启动/停止/重启MySQL一、启动方式1、使用 service 启动:service mysqld start2、使用 mysqld 脚本启动:/etc/inint.d/mysqld start3、使用 safe_mysqld 启动:safe_mysqld&二、停止1、使用 service 启动:service mysqld stop2、使用 mysqld 脚本启动:/etc/inin
- Spring中事务管理浅谈
aijuans
spring事务管理
Spring中事务管理浅谈
By Tony Jiang@2012-1-20 Spring中对事务的声明式管理
拿一个XML举例
[html]
view plain
copy
print
?
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>&nb
- php中隐形字符65279(utf-8的BOM头)问题
alxw4616
php中隐形字符65279(utf-8的BOM头)问题
今天遇到一个问题. php输出JSON 前端在解析时发生问题:parsererror.
调试:
1.仔细对比字符串发现字符串拼写正确.怀疑是 非打印字符的问题.
2.逐一将字符串还原为unicode编码. 发现在字符串头的位置出现了一个 65279的非打印字符.
 
- 调用对象是否需要传递对象(初学者一定要注意这个问题)
百合不是茶
对象的传递与调用技巧
类和对象的简单的复习,在做项目的过程中有时候不知道怎样来调用类创建的对象,简单的几个类可以看清楚,一般在项目中创建十几个类往往就不知道怎么来看
为了以后能够看清楚,现在来回顾一下类和对象的创建,对象的调用和传递(前面写过一篇)
类和对象的基础概念:
JAVA中万事万物都是类 类有字段(属性),方法,嵌套类和嵌套接
- JDK1.5 AtomicLong实例
bijian1013
javathreadjava多线程AtomicLong
JDK1.5 AtomicLong实例
类 AtomicLong
可以用原子方式更新的 long 值。有关原子变量属性的描述,请参阅 java.util.concurrent.atomic 包规范。AtomicLong 可用在应用程序中(如以原子方式增加的序列号),并且不能用于替换 Long。但是,此类确实扩展了 Number,允许那些处理基于数字类的工具和实用工具进行统一访问。
 
- 自定义的RPC的Java实现
bijian1013
javarpc
网上看到纯java实现的RPC,很不错。
RPC的全名Remote Process Call,即远程过程调用。使用RPC,可以像使用本地的程序一样使用远程服务器上的程序。下面是一个简单的RPC 调用实例,从中可以看到RPC如何
- 【RPC框架Hessian一】Hessian RPC Hello World
bit1129
Hello world
什么是Hessian
The Hessian binary web service protocol makes web services usable without requiring a large framework, and without learning yet another alphabet soup of protocols. Because it is a binary p
- 【Spark九十五】Spark Shell操作Spark SQL
bit1129
shell
在Spark Shell上,通过创建HiveContext可以直接进行Hive操作
1. 操作Hive中已存在的表
[hadoop@hadoop bin]$ ./spark-shell
Spark assembly has been built with Hive, including Datanucleus jars on classpath
Welcom
- F5 往header加入客户端的ip
ronin47
when HTTP_RESPONSE {if {[HTTP::is_redirect]}{ HTTP::header replace Location [string map {:port/ /} [HTTP::header value Location]]HTTP::header replace Lo
- java-61-在数组中,数字减去它右边(注意是右边)的数字得到一个数对之差. 求所有数对之差的最大值。例如在数组{2, 4, 1, 16, 7, 5,
bylijinnan
java
思路来自:
http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/2541117420116135376632/
写了个java版的
public class GreatestLeftRightDiff {
/**
* Q61.在数组中,数字减去它右边(注意是右边)的数字得到一个数对之差。
* 求所有数对之差的最大值。例如在数组
- mongoDB 索引
开窍的石头
mongoDB索引
在这一节中我们讲讲在mongo中如何创建索引
得到当前查询的索引信息
db.user.find(_id:12).explain();
cursor: basicCoursor 指的是没有索引
&
- [硬件和系统]迎峰度夏
comsci
系统
从这几天的气温来看,今年夏天的高温天气可能会维持在一个比较长的时间内
所以,从现在开始准备渡过炎热的夏天。。。。
每间房屋要有一个落地电风扇,一个空调(空调的功率和房间的面积有密切的关系)
坐的,躺的地方要有凉垫,床上要有凉席
电脑的机箱
- 基于ThinkPHP开发的公司官网
cuiyadll
行业系统
后端基于ThinkPHP,前端基于jQuery和BootstrapCo.MZ 企业系统
轻量级企业网站管理系统
运行环境:PHP5.3+, MySQL5.0
系统预览
系统下载:http://www.tecmz.com
预览地址:http://co.tecmz.com
各种设备自适应
响应式的网站设计能够对用户产生友好度,并且对于
- Transaction and redelivery in JMS (JMS的事务和失败消息重发机制)
darrenzhu
jms事务承认MQacknowledge
JMS Message Delivery Reliability and Acknowledgement Patterns
http://wso2.com/library/articles/2013/01/jms-message-delivery-reliability-acknowledgement-patterns/
Transaction and redelivery in
- Centos添加硬盘完全教程
dcj3sjt126com
linuxcentoshardware
Linux的硬盘识别:
sda 表示第1块SCSI硬盘
hda 表示第1块IDE硬盘
scd0 表示第1个USB光驱
一般使用“fdisk -l”命
- yii2 restful web服务路由
dcj3sjt126com
PHPyii2
路由
随着资源和控制器类准备,您可以使用URL如 http://localhost/index.php?r=user/create访问资源,类似于你可以用正常的Web应用程序做法。
在实践中,你通常要用美观的URL并采取有优势的HTTP动词。 例如,请求POST /users意味着访问user/create动作。 这可以很容易地通过配置urlManager应用程序组件来完成 如下所示
- MongoDB查询(4)——游标和分页[八]
eksliang
mongodbMongoDB游标MongoDB深分页
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2177567 一、游标
数据库使用游标返回find的执行结果。客户端对游标的实现通常能够对最终结果进行有效控制,从shell中定义一个游标非常简单,就是将查询结果分配给一个变量(用var声明的变量就是局部变量),便创建了一个游标,如下所示:
> var
- Activity的四种启动模式和onNewIntent()
gundumw100
android
Android中Activity启动模式详解
在Android中每个界面都是一个Activity,切换界面操作其实是多个不同Activity之间的实例化操作。在Android中Activity的启动模式决定了Activity的启动运行方式。
Android总Activity的启动模式分为四种:
Activity启动模式设置:
<acti
- 攻城狮送女友的CSS3生日蛋糕
ini
htmlWebhtml5csscss3
在线预览:http://keleyi.com/keleyi/phtml/html5/29.htm
代码如下:
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta charset="UTF-8">
<title>攻城狮送女友的CSS3生日蛋糕-柯乐义<
- 读源码学Servlet(1)GenericServlet 源码分析
jzinfo
tomcatWebservlet网络应用网络协议
Servlet API的核心就是javax.servlet.Servlet接口,所有的Servlet 类(抽象的或者自己写的)都必须实现这个接口。在Servlet接口中定义了5个方法,其中有3个方法是由Servlet 容器在Servlet的生命周期的不同阶段来调用的特定方法。
先看javax.servlet.servlet接口源码:
package
- JAVA进阶:VO(DTO)与PO(DAO)之间的转换
snoopy7713
javaVOHibernatepo
PO即 Persistence Object VO即 Value Object
VO和PO的主要区别在于: VO是独立的Java Object。 PO是由Hibernate纳入其实体容器(Entity Map)的对象,它代表了与数据库中某条记录对应的Hibernate实体,PO的变化在事务提交时将反应到实际数据库中。
实际上,这个VO被用作Data Transfer
- mongodb group by date 聚合查询日期 统计每天数据(信息量)
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境mongodb纵观千象
/* 1 */
{
"_id" : ObjectId("557ac1e2153c43c320393d9d"),
"msgType" : "text",
"sendTime" : ISODate("2015-06-12T11:26:26.000Z")
- java之18天 常用的类(一)
Luob.
MathDateSystemRuntimeRundom
System类
import java.util.Properties;
/**
* System:
* out:标准输出,默认是控制台
* in:标准输入,默认是键盘
*
* 描述系统的一些信息
* 获取系统的属性信息:Properties getProperties();
*
*
*
*/
public class Sy
- maven
wuai
maven
1、安装maven:解压缩、添加M2_HOME、添加环境变量path
2、创建maven_home文件夹,创建项目mvn_ch01,在其下面建立src、pom.xml,在src下面简历main、test、main下面建立java文件夹
3、编写类,在java文件夹下面依照类的包逐层创建文件夹,将此类放入最后一级文件夹
4、进入mvn_ch01
4.1、mvn compile ,执行后会在