- 基于 PyTorch 的 MNIST 手写数字分类模型
欣然～
pytorch分类人工智能
一、概述本代码使用PyTorch框架构建了一个简单的神经网络模型，用于解决MNIST手写数字分类任务。代码主要包括数据的加载与预处理、神经网络模型的构建、损失函数和优化器的定义、模型的训练、评估以及最终模型的保存等步骤。二、依赖库torch：PyTorch深度学习框架的核心库，提供了张量操作、自动求导等功能。torch.nn：PyTorch的神经网络模块，包含了各种神经网络层、损失函数等。torc
- 高效快速教你DeepSeek如何进行本地部署并且可视化对话
大富大贵7
程序员知识储备1程序员知识储备2程序员知识储备3经验分享
科技文章：高效快速教你DeepSeek如何进行本地部署并且可视化对话摘要：随着自然语言处理（NLP）技术的进步，DeepSeek作为一款基于深度学习的语义搜索技术，广泛应用于文本理解、对话系统及信息检索等多个领域。本文将探讨如何高效快速地在本地部署DeepSeek，并结合可视化工具实现对话过程的监控与分析。通过详尽的步骤、案例分析与代码示例，帮助开发者更好地理解和应用DeepSeek技术。同时，本
- 机器学习——分类、回归、聚类、LASSO回归、Ridge回归（自用）
代码的建筑师
模型学习模型训练机器学习机器学习分类回归正则化项LASSORidge朴素
纠正自己的误区：机器学习是一个大范围，并不是一个小的方向，比如：线性回归预测、卷积神经网络和强化学都是机器学习算法在不同场景的应用。机器学习最为关键的是要有数据，也就是数据集名词解释：数据集中的一行叫一条样本或者实例，列名称为特征或者属性。样本的数量称为数据量，特征的数量称为特征维度机器学习常用库：Numpy和sklearn朴素的意思是特征的各条件都是相互独立的机器学习（模型、策略、算法）损失函数
- 如何实现具备自动重连与心跳检测的WebSocket客户端
FFF-X
websocket网络协议网络
本文介绍如何通过原生WebSocketAPI封装一个具备自动重连、心跳检测、错误恢复等能力的稳健客户端。适用于需要长连接的实时通讯场景（如聊天室、实时数据监控等）。核心功能亮点自动重连机制-指数退避策略重连心跳保活-双向检测连接活性消息可靠性-失败消息自动重发异常处理-错误分类处理机制状态管理-精准控制连接生命周期关键优化点说明事件监听优化改用addEventListener替代onopen等属性
- 数据结构之链表（单链表）
Dust-Chasing
数据结构链表c语言
目录一、链表的概念二、链表的分类三、单链表的实现1.创建新的节点2.打印链表3.链表的头插和尾插尾插：要注意第一次插入时链表为空的情况。头插：4.单链表的头删和尾删尾删：注意链表中只有一个元素的情况。且要保存尾节点的前一个节点。头删：5.单链表的查找一、链表的概念链表是一种物理存储结构上非连续、非顺序的存储结构，数据元素的逻辑顺序是通过链表中的指针链接次序实现的。链表实际上就像一列火车一样，每一个
- 深入理解指针（1）
Dust-Chasing
c语言开发语言
指针，一般是代指针变量，指针是C语言中至关重要的一部分。由于内容较多，且较难，所以我们掰开了揉碎了慢慢讲，今天我们开始先讲解字符指针，指针数组，数组指针。一、字符指针指针与数据类型相同，有多种分类inta=0;int*pd=&a;//取a的地址，并将其存入指针变量pd中doubleb=5.20;double*pb=&b;//取b的地址floatc=13.14;float*pc=&c;//取c的地址
- Python基于深度学习的动物图片识别技术的研究与实现
Java老徐
Python毕业设计python深度学习开发语言深度学习的动物图片识别技术Python动物图片识别技术
博主介绍：✌程序员徐师兄、7年大厂程序员经历。全网粉丝12w+、csdn博客专家、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域和毕业项目实战✌文末获取源码联系精彩专栏推荐订阅不然下次找不到哟2022-2024年最全的计算机软件毕业设计选题大全：1000个热门选题推荐✅Java项目精品实战案例《100套》Java微信小程序项目实战《100套》感兴趣的可以先收藏起来，还有大家
- 【深度学习与大模型基础】第7章-特征分解与奇异值分解
lynn-66
深度学习与大模型基础算法机器学习人工智能
一、特征分解特征分解（EigenDecomposition）是线性代数中的一种重要方法，广泛应用于计算机行业的多个领域，如机器学习、图像处理和数据分析等。特征分解将一个方阵分解为特征值和特征向量的形式，帮助我们理解矩阵的结构和性质。1.特征分解的定义对于一个n×n的方阵A，如果存在一个非零向量v和一个标量λ，使得：则称λ为矩阵A的特征值，v为对应的特征向量。特征分解将矩阵A分解为：其中：Q是由特征
- 【笔记】扩散模型（五）：Classifier-Free Guidance 理论推导与代码实现
LittleNyima
DiffusionModels笔记机器学习深度学习
论文链接：Classifier-FreeDiffusionGuidance上一篇文章我们学习了ClassifierGuidance，这种方法通过引入一个额外的分类器，使用梯度引导的方式成功地实现了条件生成。虽然ClassifierGuidance可以直接复用训练好的diffusionmodels，不过这种方法的问题是很明显的，首先需要额外训练一个分类器，而且这个分类器不仅仅分类一般的图像，还需要分
- 震惊！ “深度学习”都在学习什么
扉间798
深度学习学习人工智能
常见的机器学习分类算法俗话说三个臭皮匠胜过诸葛亮这里面集成学习就是将单一的算法弱弱结合算法融合用投票给特征值加权重AdaBoost集成学习算法通过迭代训练一系列弱分类器，给予分类错误样本更高权重，使得后续弱分类器更关注这些样本，然后将这些弱分类器线性组合成强分类器，提高整体分类性能。（一）投票机制投票是一种直观且常用的算法融合策略。在多分类问题中，假设有多个分类器对同一数据进行分类判断。每个分类器
- 在SPSS中进行单因素方差分析（One-Way ANOVA）是一种常见的统计分析方法，用于比较三个或更多独立组之间的均值差异。
zhangfeng1133
均值算法算法
在SPSS中进行单因素方差分析（One-WayANOVA）是一种常见的统计分析方法，用于比较三个或更多独立组之间的均值差异。以下是进行单因素方差分析的详细步骤：---###1.**数据准备**-**因变量**：需要分析的连续变量（如成绩、收入等）。-**自变量**：分类变量（如组别、性别等），通常是一个名义变量。数据结构示例：|组别（自变量）|成绩（因变量）||----------------|-
- 深度学习 | pytorch + torchvision + python 版本对应及环境安装
zfgfdgbhs
深度学习pythonpytorch
目录一、版本对应二、安装命令（pip）1.版本（1）v2.5.1~v2.0.0（2）v1.13.1~v1.11.0（3）v1.10.1~v1.7.02.安装全过程（1）选择版本（2）安装结果参考文章一、版本对应下表来自pytorch的github官方文档：pytorch/vision:Datasets,TransformsandModelsspecifictoComputerVisionpytor
- 架构师必知必会系列：数据架构与数据管理
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战大数据人工智能语言模型JavaPython架构设计
作者：禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍数据架构与数据管理介绍数据架构是指用来定义企业数据的逻辑结构、物理存储结构和数据的流转过程。它由数据中心和IT平台、数据库、文件系统、网络、安全、计算资源等构成。其目的是为了满足业务需求、提升组织效率和降低成本。数据架构包括数据字典、元数据、数据模型、数据流、数据仓库、数据管道、数据服务等。在应用中，将数据按照其自身特性进行划分、分类、归档、清洗和加工，才能
- 【最新】TensorFlow、cuDNN、CUDA三者之间的最新版本对应及下载地址
江上_酒
开发环境及工具配置TensorFlowCUDAcuDNN
TensorFlow、cuDNN、CUDA对应关系官网查询地址CUDA下载地址cuDNN下载地址VersionPythonversionCompilerBuildtoolscuDNNCUDAtensorflow_gpu-2.9.03.7-3.10MSVC2019Bazel5.0.08.111.2tensorflow_gpu-2.8.03.7-3.10MSVC2019Bazel4.2.18.111.
- 一文讲清楚深度学习和机器学习
平凡而伟大.
机器学习人工智能深度学习机器学习人工智能
目录1.定义机器学习（MachineLearning,ML）深度学习（DeepLearning,DL）2.工作原理机器学习深度学习3.应用场景机器学习深度学习4.主要区别5.为什么选择深度学习？6.总结深度学习和机器学习是人工智能（AI）领域中两个密切相关但有所区别的概念。要清楚地解释它们之间的关系，我们可以从定义、工作原理、应用场景以及两者的主要区别等方面进行探讨。1.定义机器学习（Machin
- 回归任务中的评价指标MAE，MSE，RMSE，R-Squared
旺旺棒棒冰
统计学习方法机器学习回归评价指标r2mse
转自博客。仅供自己学习使用，如有侵权，请联系删除分类任务的评价指标有准确率，P值，R值，F1值，而回归任务的评价指标就是MSE，RMSE，MAE、R-SquaredMSE均方误差MSE是真实值与预测值的差值的平方和然后求平均。通过平方的形式便于求导，所以常被用作线性回归的损失函数。MSE=1m∑i=1m(yi−y^i)2MSE=\frac{1}{m}\sum_{i=1}^{m}\left(y_{i
- DeepSeek：智能搜索与分析的新纪元
XRC2231
学习
在人工智能浪潮席卷全球的今天，DeepSeek如同一颗璀璨的新星，以其独特的魅力和强大的功能，在AI领域脱颖而出。DeepSeek，这一基于深度学习和数据挖掘技术的智能搜索与分析系统，不仅重新定义了搜索引擎的边界，更以其卓越的性能和广泛的应用场景，为全球用户带来了前所未有的智能体验。本文将从DeepSeek的定义、特点、应用场景、优势等方面进行全面而深入的介绍，带您领略这一新兴技术的独特魅力。一、
- 零基础入门机器学习：用Scikit-learn实现鸢尾花分类
藍海琴泉
机器学习scikit-learn分类
适合人群：机器学习新手|数据分析爱好者|需快速展示案例的学生一、引言：为什么要学这个案例？目的：明确机器学习解决什么问题，建立学习信心。机器学习定义：让计算机从数据中自动学习规律（如分类鸢尾花品种）。为什么选鸢尾花数据集：数据量小、特征明确，适合教学演示。Scikit-learn优势：提供现成算法和工具，无需从头写数学公式。二、环境准备：5分钟快速上手目的：搭建可运行的代码环境，避免卡在工具安装环
- 集成学习（随机森林）
herry57
数学建模大数据随机森林集成学习
目录一、集成学习概念二、Bagging集成原理三、随机森林四、例子（商品分类）一、集成学习概念集成学习通过建⽴⼏个模型来解决单⼀预测问题。它的⼯作原理是⽣成多个分类器/模型，各⾃独⽴地学习和作出预测。这些预测最后结合成组合预测，因此优于任何⼀个单分类的做出预测。只要单分类器的表现不太差，集成学习的结果总是要好于单分类器的二、Bagging集成原理分类圆形和长方形三、随机森林在机器学习中，随机森林是
- 解码软件需求的三个维度：从满足基础到创造惊喜
技术管理修行
项目管理信息系统项目管理师需求分析质量功能部署需求管理常规需求期望需求意外需求用户体验
在软件开发的世界里，用户需求就像一张复杂的地图，指引着产品前进的方向。但并非所有需求都能带来同样的价值——有些是产品生存的“氧气”，有些是吸引用户的“磁石”，还有一些则是让人眼前一亮的“魔法”。如何区分它们？质量功能展开（QFD）提出的常规需求、期望需求、意外需求分类法，为团队提供了一把解开需求迷局的钥匙。1.常规需求：没有它，产品活不下去想象一下，你下载了一款外卖App，却发现无法下单支付；或者
- AutoImageProcessor代码分析
fydw_715
Transformers人工智能
以下是对AutoImageProcessor类的整理，按照类属性、类方法、静态方法、实例属性和实例方法分类，并对每个方法的功能进行了描述。类属性无显式定义的类属性。全局方法IMAGE_PROCESSOR_MAPPING_NAMES1.遍历IMAGE_PROCESSOR_MAPPING_NAMES字典formodel_type,image_processorsinIMAGE_PROCESSOR_MA
- 【机器学习】机器学习四大分类
藓类少女
机器学习机器学习分类人工智能
机器学习的方法主要可以分为四大类，根据学习方式和数据标注情况进行分类：1.监督学习（SupervisedLearning）特点：有标注数据（即训练数据有明确的输入(X)和输出(Y)）。学习目标是找到一个映射(f(X)\approxY)。适用于分类和回归问题。主要算法：分类（Classification）：逻辑回归（LogisticRegression）支持向量机（SVM）朴素贝叶斯（NaïveBa
- 11.网络编程的基础知识
就很对
网络linux
11.网络编程的基础知识**1.OSI模型与TCP/IP模型****2.IP地址分类****3.Socket编程****4.TCP三次握手与四次挥手****5.常用网络测试工具****6.练习与作业****7.总结**1.OSI模型与TCP/IP模型OSI模型（开放系统互联模型）：7层结构：应用层：为网络用户提供各种服务（如HTTP、FTP）。表示层：数据加密解密、压缩解压缩。会话层：管理进程会话
- 5.进程基本概念
就很对
java服务器linux
5.进程基本概念**1.进程的基本概念****2.进程与程序的区别****3.进程的状态****4.进程调度****5.进程相关命令****6.进程创建与管理****7.进程的应用场景****8.练习与作业****9.进程的地址空间****10.进程的分类****11.进程的并发与并行****12.总结**1.进程的基本概念进程：进程是程序执行的过程，操作系统会为其分配内存资源和CPU调度。PCB
- AtCoder备赛冲刺必刷题（C++） | 洛谷 AT_abc396_a Triple Four
热爱编程的通信人
c++算法开发语言
本文分享的必刷题目是从蓝桥云课、洛谷、AcWing等知名刷题平台精心挑选而来，并结合各平台提供的算法标签和难度等级进行了系统分类。题目涵盖了从基础到进阶的多种算法和数据结构，旨在为不同阶段的编程学习者提供一条清晰、平稳的学习提升路径。欢迎大家订阅我的专栏：算法题解：C++与Python实现！附上汇总贴：算法竞赛备考冲刺必刷题（C++）|汇总【题目来源】洛谷：AT_abc396_a[ABC396A]
- C/C++数据类型--整型类型
蓝心湄
C/C++数据类型c语言
概念数据类型表示的是数据的身份决定它可以进行什么操作、占用多少空间与数据结构的区别数据类型更倾向于表示数据的身份数据结构表示的是怎么操作数据（是在类型的基础上进行对数据的操作的）C语言允许使用的类型类型的分类算术类型：基本类型和枚举类型纯量类型：算术类型和指针类型组合类型：数组类型和结构体类型整型数据基本整型（int）长度为2字节或4字节短整型（shortint）长度为2字节长整型（longint
- AI模型技术演进与行业应用图谱
智能计算研究中心
其他
内容概要当前AI模型技术正经历从基础架构到行业落地的系统性革新。主流深度学习框架如TensorFlow和PyTorch持续优化动态计算图与分布式训练能力，而MXNet凭借高效的异构计算支持在边缘场景崭露头角。与此同时，模型压缩技术通过量化和知识蒸馏将参数量降低60%-80%，联邦学习则通过加密梯度交换实现多机构数据协同训练。在应用层面，医疗诊断模型通过迁移学习在CT影像分类任务中达到98.2%的准
- 模型优化驱动产业应用创新
智能计算研究中心
其他
内容概要当前模型优化技术的迭代正沿着多维路径快速演进，其核心驱动力在于突破算法性能与产业需求间的适配瓶颈。以自适应学习机制与迁移学习框架为基础的优化策略，显著提升了模型在跨场景应用中的泛化能力，而超参数自动调优技术则通过PyTorch、TensorFlow等主流框架的接口标准化，降低了复杂模型的开发门槛。在部署层面，边缘计算与联邦学习的协同应用不仅缩短了金融预测、医疗影像分析等场景的响应延迟，更通
- Go语言常用框架及工具介绍
半桶水专家
golang入门golang开发语言后端
在Go语言开发中，框架和工具的选择能够显著提升开发效率和项目可维护性。以下是Go生态中常用的框架分类及详细介绍：一、Web框架Gin特点：轻量级、高性能，基于httprouter实现快速路由。优势：适合API开发，中间件支持丰富（如日志、CORS、JWT等），社区活跃。适用场景：高并发API服务、微服务、中小型Web应用。示例：r:=gin.Default()r.GET("/ping",func(
- 使用Jupyter Notebook进行深度学习编程 - 深度学习教程
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ChatGPTAIjupyter深度学习ide
大家好，今天我们要聊聊如何使用JupyterNotebook进行深度学习编程。深度学习是人工智能领域中的一项重要技术，通过模仿人脑神经网络的方式进行学习和分析。JupyterNotebook作为一个强大的工具，可以帮助我们轻松地进行深度学习编程，尤其适合初学者和研究人员。本文将带领大家一步步了解如何在JupyterNotebook中开展深度学习项目。一、什么是JupyterNotebook？Jup
- TOMCAT在POST方法提交参数丢失问题
357029540
javatomcatjsp
摘自http://my.oschina.net/luckyi/blog/213209
昨天在解决一个BUG时发现一个奇怪的问题，一个AJAX提交数据在之前都是木有问题的，突然提交出错影响其他处理流程。
检查时发现页面处理数据较多，起初以为是提交顺序不正确修改后发现不是由此问题引起。于是删除掉一部分数据进行提交，较少数据能够提交成功。
恢复较多数据后跟踪提交FORM DATA ，发现数
- 在MyEclipse中增加JSP模板 删除-2008-08-18
ljy325
jspxmlMyEclipse
在D:\Program Files\MyEclipse 6.0\myeclipse\eclipse\plugins\com.genuitec.eclipse.wizards_6.0.1.zmyeclipse601200710\templates\jsp 目录下找到Jsp.vtl，复制一份，重命名为jsp2.vtl,然后把里面的内容修改为自己想要的格式，保存。
然后在 D:\Progr
- JavaScript常用验证脚本总结
eksliang
JavaScriptjavaScript表单验证
转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2098985
下面这些验证脚本，是我在这几年开发中的总结，今天把他放出来，也算是一种分享吧，现在在我的项目中也在用！包括日期验证、比较，非空验证、身份证验证、数值验证、Email验证、电话验证等等...!
&nb
- 微软BI（4）
18289753290
微软BI SSIS
1）
Q:查看ssis里面某个控件输出的结果：
A MessageBox.Show(Dts.Variables["v_lastTimestamp"].Value.ToString());
这是我们在包里面定义的变量
2):在关联目的端表的时候如果是一对多的关系，一定要选择唯一的那个键作为关联字段。
3)
Q：ssis里面如果将多个数据源的数据插入目的端一
- 定时对大数据量的表进行分表对数据备份
酷的飞上天空
大数据量
工作中遇到数据库中一个表的数据量比较大，属于日志表。正常情况下是不会有查询操作的，但如果不进行分表数据太多，执行一条简单sql语句要等好几分钟。。
分表工具：linux的shell + mysql自身提供的管理命令
原理：使用一个和原表数据结构一样的表，替换原表。
linux shell内容如下：
=======================开始
- 本质的描述与因材施教
永夜-极光
感想随笔
不管碰到什么事,我都下意识的想去探索本质,找寻一个最形象的描述方式。
我坚信,世界上对一件事物的描述和解释,肯定有一种最形象,最贴近本质,最容易让人理解
&
- 很迷茫。。。
随便小屋
随笔
小弟我今年研一，也是从事的咱们现在最流行的专业（计算机）。本科三流学校，为了能有个更好的跳板，进入了考研大军，非常有幸能进入研究生的行业（具体学校就不说了，怕把学校的名誉给损了）。
先说一下自身的条件，本科专业软件工程。主要学习就是软件开发，几乎和计算机没有什么区别。因为学校本身三流，也就是让老师带着学生学点东西，然后让学生毕业就行了。对专业性的东西了解的非常浅。就那学的语言来说
- 23种设计模式的意图和适用范围
aijuans
设计模式
Factory Method 意图 定义一个用于创建对象的接口，让子类决定实例化哪一个类。Factory Method 使一个类的实例化延迟到其子类。 适用性 当一个类不知道它所必须创建的对象的类的时候。 当一个类希望由它的子类来指定它所创建的对象的时候。 当类将创建对象的职责委托给多个帮助子类中的某一个，并且你希望将哪一个帮助子类是代理者这一信息局部化的时候。
Abstr
- Java中的synchronized和volatile
aoyouzi
javavolatilesynchronized
说到Java的线程同步问题肯定要说到两个关键字synchronized和volatile。说到这两个关键字，又要说道JVM的内存模型。JVM里内存分为main memory和working memory。 Main memory是所有线程共享的，working memory则是线程的工作内存，它保存有部分main memory变量的拷贝，对这些变量的更新直接发生在working memo
- js数组的操作和this关键字
百合不是茶
js数组操作this关键字
js数组的操作;
一:数组的创建:
1、数组的创建
var array = new Array(); //创建一个数组
var array = new Array([size]); //创建一个数组并指定长度，注意不是上限，是长度
var arrayObj = new Array([element0[, element1[, ...[, elementN]]]
- 别人的阿里面试感悟
bijian1013
面试分享工作感悟阿里面试
原文如下：http://greemranqq.iteye.com/blog/2007170
一直做企业系统，虽然也自己一直学习技术，但是感觉还是有所欠缺，准备花几个月的时间，把互联网的东西，以及一些基础更加的深入透析，结果这次比较意外，有点突然，下面分享一下感受吧！
&nb
- 淘宝的测试框架Itest
Bill_chen
springmaven框架单元测试JUnit
Itest测试框架是TaoBao测试部门开发的一套单元测试框架，以Junit4为核心，
集合DbUnit、Unitils等主流测试框架，应该算是比较好用的了。
近期项目中用了下，有关itest的具体使用如下：
1.在Maven中引入itest框架：
<dependency>
<groupId>com.taobao.test</groupId&g
- 【Java多线程二】多路条件解决生产者消费者问题
bit1129
java多线程
package com.tom;
import java.util.LinkedList;
import java.util.Queue;
import java.util.concurrent.ThreadLocalRandom;
import java.util.concurrent.locks.Condition;
import java.util.concurrent.loc
- 汉字转拼音pinyin4j
白糖_
pinyin4j
以前在项目中遇到汉字转拼音的情况，于是在网上找到了pinyin4j这个工具包，非常有用，别的不说了，直接下代码：
import java.util.HashSet;
import java.util.Set;
import net.sourceforge.pinyin4j.PinyinHelper;
import net.sourceforge.pinyin
- org.hibernate.TransactionException: JDBC begin failed解决方案
bozch
ssh数据库异常DBCP
org.hibernate.TransactionException: JDBC begin failed: at org.hibernate.transaction.JDBCTransaction.begin(JDBCTransaction.java:68) at org.hibernate.impl.SessionImp
- java-并查集（Disjoint-set）-将多个集合合并成没有交集的集合
bylijinnan
java
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.HashMap;
import java.util.HashSet;
import java.util.Iterator;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.ut
- Java PrintWriter打印乱码
chenbowen00
java
一个小程序读写文件，发现PrintWriter输出后文件存在乱码，解决办法主要统一输入输出流编码格式。
读文件：
BufferedReader
从字符输入流中读取文本，缓冲各个字符，从而提供字符、数组和行的高效读取。
可以指定缓冲区的大小，或者可使用默认的大小。大多数情况下，默认值就足够大了。
通常，Reader 所作的每个读取请求都会导致对基础字符或字节流进行相应的读取请求。因
- [天气与气候]极端气候环境
comsci
环境
如果空间环境出现异变...外星文明并未出现,而只是用某种气象武器对地球的气候系统进行攻击,并挑唆地球国家间的战争,经过一段时间的准备...最大限度的削弱地球文明的整体力量,然后再进行入侵......
那么地球上的国家应该做什么样的防备工作呢?
&n
- oracle order by与union一起使用的用法
daizj
UNIONoracleorder by
当使用union操作时，排序语句必须放在最后面才正确，如下：
只能在union的最后一个子查询中使用order by，而这个order by是针对整个unioning后的结果集的。So：
如果unoin的几个子查询列名不同，如
Sql代码
select supplier_id, supplier_name
from suppliers
UNI
- zeus持久层读写分离单元测试
deng520159
单元测试
本文是zeus读写分离单元测试,距离分库分表,只有一步了.上代码:
1.ZeusMasterSlaveTest.java
package com.dengliang.zeus.webdemo.test;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import org.junit.Assert;
import org.j
- Yii 截取字符串(UTF-8) 使用组件
dcj3sjt126com
yii
1.将Helper.php放进protected\components文件夹下。
2.调用方法：
Helper::truncate_utf8_string($content,20,false); //不显示省略号 Helper::truncate_utf8_string($content,20); //显示省略号
&n
- 安装memcache及php扩展
dcj3sjt126com
PHP
安装memcache tar zxvf memcache-2.2.5.tgz cd memcache-2.2.5/ /usr/local/php/bin/phpize (?) ./configure --with-php-confi
- JsonObject 处理日期
feifeilinlin521
javajsonJsonOjbectJsonArrayJSONException
写这边文章的初衷就是遇到了json在转换日期格式出现了异常 net.sf.json.JSONException: java.lang.reflect.InvocationTargetException 原因是当你用Map接收数据库返回了java.sql.Date 日期的数据进行json转换出的问题话不多说 直接上代码
&n
- Ehcache（06）——监听器
234390216
监听器listenerehcache
监听器
Ehcache中监听器有两种，监听CacheManager的CacheManagerEventListener和监听Cache的CacheEventListener。在Ehcache中，Listener是通过对应的监听器工厂来生产和发生作用的。下面我们将来介绍一下这两种类型的监听器。
- activiti 自带设计器中chrome 34版本不能打开bug的解决
jackyrong
Activiti
在acitivti modeler中，如果是chrome 34，则不能打开该设计器，其他浏览器可以，
经证实为bug，参考
http://forums.activiti.org/content/activiti-modeler-doesnt-work-chrome-v34
修改为，找到
oryx.debug.js
在最头部增加
if (!Document.
- 微信收货地址共享接口-终极解决
laotu5i0
微信开发
最近要接入微信的收货地址共享接口，总是不成功，折腾了好几天，实在没办法网上搜到的帖子也是骂声一片。我把我碰到并解决问题的过程分享出来，希望能给微信的接口文档起到一个辅助作用，让后面进来的开发者能快速的接入，而不需要像我们一样苦逼的浪费好几天，甚至一周的青春。各种羞辱、谩骂的话就不说了，本人还算文明。
如果你能搜到本贴，说明你已经碰到了各种 ed
- 关于人才
netkiller.github.com
工作面试招聘netkiller人才
关于人才
每个月我都会接到许多猎头的电话，有些猎头比较专业，但绝大多数在我看来与猎头二字还是有很大差距的。 与猎头接触多了，自然也了解了他们的工作，包括操作手法，总体上国内的猎头行业还处在初级阶段。
总结就是“盲目推荐，以量取胜”。
目前现状
许多从事人力资源工作的人，根本不懂得怎么找人才。处在人才找不到企业，企业找不到人才的尴尬处境。
企业招聘，通常是需要用人的部门提出招聘条件，由人
- 搭建 CentOS 6 服务器 - 目录
rensanning
centos
(1) 安装CentOS
ISO（desktop/minimal）、Cloud（AWS/阿里云）、Virtualization（VMWare、VirtualBox）
详细内容
(2) Linux常用命令
cd、ls、rm、chmod......
详细内容
(3) 初始环境设置
用户管理、网络设置、安全设置......
详细内容
(4) 常驻服务Daemon
- 【求助】mongoDB无法更新主键
toknowme
mongodb
Query query = new Query(); query.addCriteria(new Criteria("_id").is(o.getId())); &n
- jquery 页面滚动到底部自动加载插件集合
xp9802
jquery
很多社交网站都使用无限滚动的翻页技术来提高用户体验，当你页面滑到列表底部时候无需点击就自动加载更多的内容。下面为你推荐 10 个 jQuery 的无限滚动的插件：
1. jQuery ScrollPagination
jQuery ScrollPagination plugin 是一个 jQuery 实现的支持无限滚动加载数据的插件。
2. jQuery Screw
S
