- 大模型-Tool call、检索增强
Java知识技术分享
ai大模型python数据库condaai
大模型Toolcall心知天气:https://www.seniverse.com/例子:调用天气接口APIfromopenaiimportOpenAIimportrequestsimportjson"""#####天气接口API密钥获取:https://www.free-api.com/doc/558#####"""#定义调用天气API的函数defget_weather(location,lan
- 读心术思维导图
胡西风_foxww
#思维导图读心术思维导图模板markdown
读心术思维导图把自己变成他人贴近对方的肢体行为模仿姿势延迟动作不要过于精确模仿对方的声音模仿面部表情同样的速度和节奏配合对方的精神状态注意对方的精力值,让精力充沛起来的练习言行一致,情绪状态看懂他人,语言、思维方式视觉记忆视觉记忆听觉记忆动觉记忆EAC模型视觉创建视觉回忆听觉创建听觉回忆动觉记忆自言自语(内在的推理者)听觉记忆为主导的人语习惯与思维方式语速快慢节奏行话惯语口头禅听觉词汇(听、叫、问
- 如何看待 Kaiming He 最新提出的 Fractal Generative Models ?
AndrewHZ
深度学习新浪潮人工智能深度学习算法计算机视觉生成式模型
何恺明团队提出的分形生成模型(FractalGenerativeModels)引发了广泛关注,其核心思想是通过递归调用生成模型模块构建自相似结构,类似数学中的分形概念(如雪花结构),从而高效生成高分辨率数据(如图像)。FractalGenerativeModels即分形生成模型,是一种新型的生成模型,以下是相关介绍:定义与原理核心概念:将生成模型本身抽象为一个模块,通过在其内部递归调用同类生成模型
- 支持向量机(SVM)简介与应用
Jason_Orton
支持向量机算法机器学习
目录1.什么是支持向量机?2.SVM的基本原理3.核函数与SVM的扩展4.SVM的优势与挑战5.SVM的应用场景6.总结1.什么是支持向量机?支持向量机(SupportVectorMachine,简称SVM)是一种监督学习模型,广泛应用于分类、回归等问题。SVM的核心思想是通过在高维空间中寻找一个超平面(或决策边界),使得不同类别的样本数据能够被该超平面尽可能地分开,同时最大化分类间隔(Margi
- 深度学习:从神经网络到智能应用
Jason_Orton
深度学习神经网络人工智能机器学习
目录引言一.什么是深度学习?二.深度学习的基本原理1.神经网络的组成2.激活函数3.反向传播(Backpropagation)三.深度学习的常见模型四.深度学习的应用场景五.深度学习的挑战与未来结语引言深度学习(DeepLearning)作为机器学习的一个分支,近年来在人工智能领域取得了革命性的进展。无论是语音识别、图像识别,还是自动驾驶、自然语言处理,深度学习都在推动着技术的发展和行业的变革。那
- 【Python大语言模型系列】如何在LangChain中使用ReAct构建AI Agent(案例+源码)
脱泥不tony
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一、引言========当前,在各个大厂纷纷卷LLM的情况下,各自都借助自己的LLM推出了自己的AIAgent,比如字节的Coze,百度的千帆等,还有开源的Dify。你是否想知道其中的原理?是否想过自己如何实现一套AIAgent?当然,借助LangChain就可以。ReAct(ReasoningandAction)是一个框架,其核心思想,就是通过思维链的方式,引导模型将复杂问题进行拆分,一步一步地
- 云上玩转DeepSeek系列之五:实测优化16%, 体验FlashMLA加速DeepSeek-V2-Lite推理
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2月25日,DeepSeek-AI面向社区开源了其技术成果FlashMLA(https://github.com/deepseek-ai/FlashMLA),这是一个面向推理优化的高效多层注意力(Multi-HeadLatentAttention)解码内核。该技术通过优化多头潜在注意力机制和分页KV缓存系统,显著提升了大语言模型的长序列处理能力与推理效率。我们第一时间在人工智能平台PAI上进行拆箱
- (未完)BCNet: Learning Body and Cloth Shape from A Single Image
tianyunlinger
笔记人工智能
BCNet:LearningBodyandClothShapefromASingleImage摘要本文提出了一种从单张近正面视角RGB图像自动重建服装和人体形状的方法。为此,我们提出了基于SMPL(SkinnedMulti-PersonLinearModel,多人线性蒙皮模型)的分层服装表示方法,并创新性地使服装的蒙皮权重与人体网格独立,显著提高了服装模型的表现能力。与现有方法相比,我们的方法支持
- 深入解析 DeepSeek R1:强化学习如何驱动大模型推理能力的进化
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智元启示录人工智能deeplearningDeepSeek-R1
引言在AI竞赛日益激烈的时代,DeepSeek-AI推出了DeepSeekR1,试图以强化学习(RL)直接训练推理能力,而非仅依赖传统的监督微调(SFT)。这一思路不仅为大规模语言模型(LLMs)带来了新的训练范式,还在跨任务推理迁移上表现出潜力。本文将深入解析DeepSeekR1的架构、训练方法和对比实验,并从多维度审视其局限性与未来发展方向。同时,我们也会在文中介绍DeepSeekR1蒸馏到多
- 使用AWS服务Amazon Bedrock构建大模型应用
西京刀客
AIaiawsbedrock
文章目录背景AmazonBedrock支持多模型选择实验demo列出AmazonBedrock服务支持的模型从读取用户评论、调用AmazonBedrock模型进行分类如何利用AWS的嵌入模型进行文本处理和分析背景2023年,生成式人工智能、大模型、ChatGPT等概念无处不在,但是到底什么是生成式人工智能?和之前的人工智能有什么区别?和大模型、Chatgpt的关系是什么?生成式人工智能(genAI
- 3D格式转换工具HOOPS Exchange在PMI处理中的关键作用与优势解析
工业3D_大熊
3DCAD开发工具3d3D模型可视化3D可视化工业3D3D建模3D模型格式转换3D格式转换
在现代制造业的数字化进程中,产品和制造信息(PMI)扮演着至关重要的角色。PMI是指在CAD模型中所包含的用于明确制造和装配细节的各类注释与标记信息,涵盖了几何尺寸、公差、材料说明以及加工要求等关键要素。其能否实现有效传递,直接关系到CAD数据在制造流程中的应用成效,尤其是在当下数字化制造环境日益普及的背景下,数字模型的精准性成为了影响后续生产环节与质量管控的关键因素。1、精准维护PMI逻辑层次关
- DeepSeek热潮下的“同质化困局”与破局之道
Hello kele
人工智能人工智能经验分享
2025年的竞标现场:个个都喊“DeepSeek”想象一下,2025年的某个竞标会,四五家数据分析公司围着一个大客户,争得脸红脖子粗。每家公司都使劲推销自己的平台,拍胸脯说:“我们有DeepSeek,绝对能帮你实现智能化升级!”“DeepSeek能实时给你精准的生意洞察和预测。”“有了DeepSeek,数据会自己告诉你哪里有商机。”“我们用DeepSeek的大模型,自动生成深度报告,给你靠谱的决策
- “华为杯“第十四届中国研究生数学建模竞赛-A题:无人机在抢险救灾中的优化运用(续)
格图素书
大数据竞赛赛题解析数学建模华为无人机
目录5.问题二生命迹象探测5.1问题分析6.问题三灾区通信中继6.1问题分析6.2问题求解7.问题四无人机对地的数据传输7.1问题分析7.2问题求解8.模型的评价8.1模型的优点8.2模型的缺点9.参考文献10.附录本文篇幅较长,分为上下两篇,上篇详见无人机在抢险救灾中的优化运用5.问题二生命迹象探测5.1
- GGUF 文件格式全解析
Just_Paranoid
技术流ClipLLMGGUF量化DeepSeek
在机器学习领域,模型的存储和部署一直是关键环节。随着大语言模型(LLM)的广泛应用,如何高效地存储和加载这些复杂的模型成为一个亟待解决的问题。GGUF(GGMLUniversalFormat)作为一种新兴的二进制文件格式,旨在解决传统GGML及其衍生格式(如GGMF和GGJT)的局限性,为模型推理提供更高效、更灵活的解决方案。官方介绍:https://github.com/ggml-org/ggm
- 如何将 DeepSeek 模型与 PyTorch结合使用
LCG元
大模型pytorch人工智能python
目录环境准备系统要求安装PyCharm下载DeepSeek模型使用Ollama下载模型验证模型下载本地部署DeepSeek模型使用Flask创建HTTP服务使用PyCharm调用本地服务进一步集成到开发流程封装函数自定义快捷键(可选)✍️相关问答DeepSeek模型与PyTorch结合使用的性能优化策略有哪些如何在PyCharm中设置自定义快捷键来快速调用DeepSeek服务DeepSeek模型的
- 医院HIS接入大模型:算力基础设施与训练能力的深度剖析与测算
Allen_LVyingbo
数智化医院2025健康医疗人工智能动态规划python
一、引言1.1研究背景与意义在数字化医疗快速发展的当下,医院信息系统(HospitalInformationSystem,HIS)作为医疗信息化的核心枢纽,承载着患者诊疗信息、医院运营管理等关键数据,对提升医疗服务质量、优化医院管理流程起着至关重要的作用。然而,传统HIS在面对日益增长的医疗数据量和复杂的临床需求时,逐渐显露出分析决策能力不足、智能化程度低等短板。随着人工智能技术的飞速发展,大模型
- AI推介-多模态视觉语言模型VLMs论文速览(arXiv方向):2024.07.20-2024.07.25
小小帅AIGC
VLM论文时报人工智能语言模型自然语言处理大语言模型VLM视觉语言模型论文推送
文章目录~1.LPGen:EnhancingHigh-FidelityLandscapePaintingGenerationthroughDiffusionModel2.HighEfficiencyImageCompressionforLargeVisual-LanguageModels3.Q-Ground:ImageQualityGroundingwithLargeMulti-modalityM
- 论文笔记:Enhancing Sentence Embeddings in Generative Language Models
UQI-LIUWJ
论文阅读语言模型人工智能
2024ICIC1INTRO对于文本嵌入,过去几年的相关研究主要集中在像BERT和RoBERTa这样的判别模型上。这些模型固有的语义空间各向异性,往往需要通过大量数据集进行微调,才能生成高质量的句子嵌入。——>需要较大的训练批次,这会消耗大量的计算资源一些前沿的工作将焦点转向了最近开发的生成模型,期望利用其先进的文本理解能力,直接对输入句子进行编码,而无需额外的反向传播由于句子表示和自回归语言建模
- ThinkJSON:通过强化学习让大型语言模型(LLM)严格遵守JSON模式
AI仙人掌
人工智能深度学习
标题:ThinkInsidetheJSON:ReinforcementStrategyforStrictLLMSchemaAdherence作者:BhavikAgarwal,IshanJoshi,ViktoriaRojkova机构:MasterControlAIResearch链接:arXiv:2502.14905v1本文提出了一种轻量级强化学习框架,通过合成数据、多奖励函数和GRPO优化,显著提
- 技术硬核:突出FP8、3倍速度、90%成本暴降等技术参数,强化可信度
guzhoumingyue
AIpython
DeepSeek近期开源项目详细分析1.FlashMLA:大模型推理效率革命技术特点:首个开源项目FlashMLA是针对英伟达Hopper架构GPU(如H800)优化的高效多头潜在注意力(MLA)解码内核,支持可变长度序列的动态处理,显著降低显存占用并提升推理速度。在H800上可实现每秒3000GB的数据吞吐和580万亿次浮点运算(TFLOPS),接近硬件性能极限。行业影响:通过压缩KV矩阵和优化
- (5-2-01)DeepSeek多模态大模型架构:Janus模型(1)
码农三叔
训练RAG多模态)架构人工智能transformerDeepseek大模型多模态
5.2Janus模型Janus多模态模型的设计核心在于视觉编码的解耦。传统多模态模型通常使用单一的视觉编码器来处理多模态理解和视觉生成任务,但由于这两种任务对视觉特征的需求存在显著差异,单一编码器往往难以同时满足两种任务的需求,从而导致性能瓶颈。为了解决这一问题,Janus模型提出了双路径视觉编码架构,将多模态理解和视觉生成任务的视觉编码过程完全分离,从而避免了任务间的冲突,并显著提升了模型在多模
- 读论文:Generation of 3D molecules in pockets via a language model (Lingo3Dmol)
LastWhisperw
语言模型人工智能自然语言处理
基于线性序列(例如SMILES)或图表示的的分子生成模型已经吸引了基于结构的药物设计领域的广泛关注,但这些模型在捕获3维空间交互时还不够强,也因此经常生成我们不希望产生的分子结构。为了解决这些问题,我们提出Lingo3DMol,一个基于口袋的3维分子生成方案,将语言模型和几何深度学习技术结合起来。为了帮助模型学习分子拓扑学和原子的空间位置,我们还提出一个新的分子表示方法,基于片段的简化分子xxxx
- Simulink开发项1000例实战专栏--实例117:使用MATLAB/Simulink平台,设计并实现一个完整的电动汽车动力总成系统模型
xiaoheshang_123
MATLAB开发项目实例1000例专栏手把手教你学MATLAB专栏unity游戏引擎simulink
目录项目文档:基于Simulink的电动汽车动力总成系统仿真与优化1.背景介绍1.1项目背景1.2系统描述1.3应用场景2.系统架构设计2.1系统框图3.Simulink仿真模型步骤3.1创建Simulink模型3.2添加模块3.2.1电池模块3.2.2电机控制器模块3.2.3驱动电机模块3.2.4变速器模块3.2.5整车控制器模块3.3连接模块3.4设置仿真参数4.示例代码片段5.结束语6.优化
- DeepSeek-V3:最强开源MoE模型的技术解析与使用指南
认识祂
deepseek开源deepseek
目录引言模型概览架构创新:负载均衡策略与训练目标预训练:追求极致的训练效率后训练:从DeepSeek-R1进行知识蒸馏模型下载评估结果基础模型标准基准测试上下文窗口聊天模型标准基准测试(大于67B的模型)开放式生成评估如何使用在线聊天与API平台本地运行指南模型权重转换推理示例使用DeepSeek-InferDemo使用SGLang使用LMDeploy许可证引用联系我们1.引言我们隆重推出Deep
- Ollama微调
软件不硬
LLMtoolAIGC
Ollama是一款开源工具,其目标是简化大语言模型在本地环境的部署和使用。它支持多种流行的开源大语言模型,如Llama2、Qwen2.5等。在上一篇文章中我们部署Ollama,并使用简单命令管理Ollama。接下来我们学习Ollama的高级应用。通过Ollama的ModeFile文件进行微调。通过ModelFile微调1、创建名为Modelfile的空白文件。2、在空白文件内写配置信息。FROMq
- 当我的同事先用了通义灵码DeepSeek-R1模型……
云原生
当你发现同事的代码生成速度比你快,注释比你多,甚至还能智能问答时,别慌,他可能只是比你先用了通义灵码的DeepSeek-R1模型。近日,通义灵码上线DeepSeek-R1模型选择功能,为开发者们提供更懂中文,更擅复杂场景的AI编码助手,安装只需30秒,在IDEA插件市场搜索“通义”,认准排名第一的插件——最新2.1.0版本已支持多个模型,具备实时续写、自然语言生成、智能问答等多项能力。我们选择阿里
- DeepSeek + Higress AI 网关/Spring AI Alibaba 案例征集
云原生
诚挚地感谢每一位持续关注并使用Higress和SpringAIAlibaba的朋友。我们会持续投入,力图把Higress变得更好,把Higress和SpringAIAlibaba社区和生态变得更加繁荣。关于Higress:Higress除了作为云原生网关支持Web应用的部署,也支持作为AI网关支持大模型应用的部署。我们在下方文章中展现了AI网关的需求和场景,以及HigressAI网关的能力。《回归
- SQLMesh 系列教程10- 外部模型(External Models)
梦想画家
数据分析工程#python数据工程sqlmesh
在数据分析和建模过程中,外部模型(ExternalModels)在SQLMesh中扮演着重要角色。外部模型允许用户引用外部数据源或现有数据库表,从而实现灵活的数据整合和分析。本文将介绍外部模型的定义、生成方法(包括使用CLI和YAML文件)、审计功能,以及如何在实际项目中应用外部模型。通过一个具体的示例,我们将展示如何定义和使用外部模型来分析客户数据,帮助用户更好地理解和利用SQLMesh的强大功
- HTTP 协议,你了解多少
三言不语
网络安全http网络协议网络
一、前言学习网络,肯定绕不过网络协议,今天我们需要先简单的了解一下HTTP协议二、HTTP协议2.1简介HTTP(HypertextTransferProtocol)遵循经典的客户端-服务器模型,客户端打开连接以发出请求,然后等待直到收到响应。同时也是Web中最基本的协议之一,用于在浏览器和服务器之间传输超文本和其他资源。以下是HTTP协议的详细介绍:基于TCP/IP协议:HTTP协议是基于TCP
- 全面分析 DeepSeek 的新开源 FlashMLA
X.Cristiano
FlashMLA深度学习人工智能
导言著名的人工智能公司DeepSeek最近开源了FlashMLA,这是一款针对HopperGPU上的多头潜意识(MLA)进行了优化的高性能解码内核。这一进展对于大型语言模型(LLM)来说意义重大,因为大型语言模型在推理过程中面临内存和计算方面的挑战,尤其是长序列。本报告深入探讨了FlashMLA的技术细节、性能指标、应用和未来影响,为研究人员、开发人员和人工智能爱好者提供了全面的了解。背景介绍多头
- Java实现的简单双向Map,支持重复Value
superlxw1234
java双向map
关键字:Java双向Map、DualHashBidiMap
有个需求,需要根据即时修改Map结构中的Value值,比如,将Map中所有value=V1的记录改成value=V2,key保持不变。
数据量比较大,遍历Map性能太差,这就需要根据Value先找到Key,然后去修改。
即:既要根据Key找Value,又要根据Value
- PL/SQL触发器基础及例子
百合不是茶
oracle数据库触发器PL/SQL编程
触发器的简介;
触发器的定义就是说某个条件成立的时候,触发器里面所定义的语句就会被自动的执行。因此触发器不需要人为的去调用,也不能调用。触发器和过程函数类似 过程函数必须要调用,
一个表中最多只能有12个触发器类型的,触发器和过程函数相似 触发器不需要调用直接执行,
触发时间:指明触发器何时执行,该值可取:
before:表示在数据库动作之前触发
- [时空与探索]穿越时空的一些问题
comsci
问题
我们还没有进行过任何数学形式上的证明,仅仅是一个猜想.....
这个猜想就是; 任何有质量的物体(哪怕只有一微克)都不可能穿越时空,该物体强行穿越时空的时候,物体的质量会与时空粒子产生反应,物体会变成暗物质,也就是说,任何物体穿越时空会变成暗物质..(暗物质就我的理
- easy ui datagrid上移下移一行
商人shang
js上移下移easyuidatagrid
/**
* 向上移动一行
*
* @param dg
* @param row
*/
function moveupRow(dg, row) {
var datagrid = $(dg);
var index = datagrid.datagrid("getRowIndex", row);
if (isFirstRow(dg, row)) {
- Java反射
oloz
反射
本人菜鸟,今天恰好有时间,写写博客,总结复习一下java反射方面的知识,欢迎大家探讨交流学习指教
首先看看java中的Class
package demo;
public class ClassTest {
/*先了解java中的Class*/
public static void main(String[] args) {
//任何一个类都
- springMVC 使用JSR-303 Validation验证
杨白白
springmvc
JSR-303是一个数据验证的规范,但是spring并没有对其进行实现,Hibernate Validator是实现了这一规范的,通过此这个实现来讲SpringMVC对JSR-303的支持。
JSR-303的校验是基于注解的,首先要把这些注解标记在需要验证的实体类的属性上或是其对应的get方法上。
登录需要验证类
public class Login {
@NotEmpty
- log4j
香水浓
log4j
log4j.rootCategory=DEBUG, STDOUT, DAILYFILE, HTML, DATABASE
#log4j.rootCategory=DEBUG, STDOUT, DAILYFILE, ROLLINGFILE, HTML
#console
log4j.appender.STDOUT=org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4
- 使用ajax和history.pushState无刷新改变页面URL
agevs
jquery框架Ajaxhtml5chrome
表现
如果你使用chrome或者firefox等浏览器访问本博客、github.com、plus.google.com等网站时,细心的你会发现页面之间的点击是通过ajax异步请求的,同时页面的URL发生了了改变。并且能够很好的支持浏览器前进和后退。
是什么有这么强大的功能呢?
HTML5里引用了新的API,history.pushState和history.replaceState,就是通过
- centos中文乱码
AILIKES
centosOSssh
一、CentOS系统访问 g.cn ,发现中文乱码。
于是用以前的方式:yum -y install fonts-chinese
CentOS系统安装后,还是不能显示中文字体。我使用 gedit 编辑源码,其中文注释也为乱码。
后来,终于找到以下方法可以解决,需要两个中文支持的包:
fonts-chinese-3.02-12.
- 触发器
baalwolf
触发器
触发器(trigger):监视某种情况,并触发某种操作。
触发器创建语法四要素:1.监视地点(table) 2.监视事件(insert/update/delete) 3.触发时间(after/before) 4.触发事件(insert/update/delete)
语法:
create trigger triggerName
after/before 
- JS正则表达式的i m g
bijian1013
JavaScript正则表达式
g:表示全局(global)模式,即模式将被应用于所有字符串,而非在发现第一个匹配项时立即停止。 i:表示不区分大小写(case-insensitive)模式,即在确定匹配项时忽略模式与字符串的大小写。 m:表示
- HTML5模式和Hashbang模式
bijian1013
JavaScriptAngularJSHashbang模式HTML5模式
我们可以用$locationProvider来配置$location服务(可以采用注入的方式,就像AngularJS中其他所有东西一样)。这里provider的两个参数很有意思,介绍如下。
html5Mode
一个布尔值,标识$location服务是否运行在HTML5模式下。
ha
- [Maven学习笔记六]Maven生命周期
bit1129
maven
从mvn test的输出开始说起
当我们在user-core中执行mvn test时,执行的输出如下:
/software/devsoftware/jdk1.7.0_55/bin/java -Dmaven.home=/software/devsoftware/apache-maven-3.2.1 -Dclassworlds.conf=/software/devs
- 【Hadoop七】基于Yarn的Hadoop Map Reduce容错
bit1129
hadoop
运行于Yarn的Map Reduce作业,可能发生失败的点包括
Task Failure
Application Master Failure
Node Manager Failure
Resource Manager Failure
1. Task Failure
任务执行过程中产生的异常和JVM的意外终止会汇报给Application Master。僵死的任务也会被A
- 记一次数据推送的异常解决端口解决
ronin47
记一次数据推送的异常解决
需求:从db获取数据然后推送到B
程序开发完成,上jboss,刚开始报了很多错,逐一解决,可最后显示连接不到数据库。机房的同事说可以ping 通。
自已画了个图,逐一排除,把linux 防火墙 和 setenforce 设置最低。
service iptables stop
- 巧用视错觉-UI更有趣
brotherlamp
UIui视频ui教程ui自学ui资料
我们每个人在生活中都曾感受过视错觉(optical illusion)的魅力。
视错觉现象是双眼跟我们开的一个玩笑,而我们往往还心甘情愿地接受我们看到的假象。其实不止如此,视觉错现象的背后还有一个重要的科学原理——格式塔原理。
格式塔原理解释了人们如何以视觉方式感觉物体,以及图像的结构,视角,大小等要素是如何影响我们的视觉的。
在下面这篇文章中,我们首先会简单介绍一下格式塔原理中的基本概念,
- 线段树-poj1177-N个矩形求边长(离散化+扫描线)
bylijinnan
数据结构算法线段树
package com.ljn.base;
import java.util.Arrays;
import java.util.Comparator;
import java.util.Set;
import java.util.TreeSet;
/**
* POJ 1177 (线段树+离散化+扫描线),题目链接为http://poj.org/problem?id=1177
- HTTP协议详解
chicony
http协议
引言
- Scala设计模式
chenchao051
设计模式scala
Scala设计模式
我的话: 在国外网站上看到一篇文章,里面详细描述了很多设计模式,并且用Java及Scala两种语言描述,清晰的让我们看到各种常规的设计模式,在Scala中是如何在语言特性层面直接支持的。基于文章很nice,我利用今天的空闲时间将其翻译,希望大家能一起学习,讨论。翻译
- 安装mysql
daizj
mysql安装
安装mysql
(1)删除linux上已经安装的mysql相关库信息。rpm -e xxxxxxx --nodeps (强制删除)
执行命令rpm -qa |grep mysql 检查是否删除干净
(2)执行命令 rpm -i MySQL-server-5.5.31-2.el
- HTTP状态码大全
dcj3sjt126com
http状态码
完整的 HTTP 1.1规范说明书来自于RFC 2616,你可以在http://www.talentdigger.cn/home/link.php?url=d3d3LnJmYy1lZGl0b3Iub3JnLw%3D%3D在线查阅。HTTP 1.1的状态码被标记为新特性,因为许多浏览器只支持 HTTP 1.0。你应只把状态码发送给支持 HTTP 1.1的客户端,支持协议版本可以通过调用request
- asihttprequest上传图片
dcj3sjt126com
ASIHTTPRequest
NSURL *url =@"yourURL";
ASIFormDataRequest*currentRequest =[ASIFormDataRequest requestWithURL:url];
[currentRequest setPostFormat:ASIMultipartFormDataPostFormat];[currentRequest se
- C语言中,关键字static的作用
e200702084
C++cC#
在C语言中,关键字static有三个明显的作用:
1)在函数体,局部的static变量。生存期为程序的整个生命周期,(它存活多长时间);作用域却在函数体内(它在什么地方能被访问(空间))。
一个被声明为静态的变量在这一函数被调用过程中维持其值不变。因为它分配在静态存储区,函数调用结束后并不释放单元,但是在其它的作用域的无法访问。当再次调用这个函数时,这个局部的静态变量还存活,而且用在它的访
- win7/8使用curl
geeksun
win7
1. WIN7/8下要使用curl,需要下载curl-7.20.0-win64-ssl-sspi.zip和Win64OpenSSL_Light-1_0_2d.exe。 下载地址:
http://curl.haxx.se/download.html 请选择不带SSL的版本,否则还需要安装SSL的支持包 2. 可以给Windows增加c
- Creating a Shared Repository; Users Sharing The Repository
hongtoushizi
git
转载自:
http://www.gitguys.com/topics/creating-a-shared-repository-users-sharing-the-repository/ Commands discussed in this section:
git init –bare
git clone
git remote
git pull
git p
- Java实现字符串反转的8种或9种方法
Josh_Persistence
异或反转递归反转二分交换反转java字符串反转栈反转
注:对于第7种使用异或的方式来实现字符串的反转,如果不太看得明白的,可以参照另一篇博客:
http://josh-persistence.iteye.com/blog/2205768
/**
*
*/
package com.wsheng.aggregator.algorithm.string;
import java.util.Stack;
/**
- 代码实现任意容量倒水问题
home198979
PHP算法倒水
形象化设计模式实战 HELLO!架构 redis命令源码解析
倒水问题:有两个杯子,一个A升,一个B升,水有无限多,现要求利用这两杯子装C
- Druid datasource
zhb8015
druid
推荐大家使用数据库连接池 DruidDataSource. http://code.alibabatech.com/wiki/display/Druid/DruidDataSource DruidDataSource经过阿里巴巴数百个应用一年多生产环境运行验证,稳定可靠。 它最重要的特点是:监控、扩展和性能。 下载和Maven配置看这里: http
- 两种启动监听器ApplicationListener和ServletContextListener
spjich
javaspring框架
引言:有时候需要在项目初始化的时候进行一系列工作,比如初始化一个线程池,初始化配置文件,初始化缓存等等,这时候就需要用到启动监听器,下面分别介绍一下两种常用的项目启动监听器
ServletContextListener
特点: 依赖于sevlet容器,需要配置web.xml
使用方法:
public class StartListener implements
- JavaScript Rounding Methods of the Math object
何不笑
JavaScriptMath
The next group of methods has to do with rounding decimal values into integers. Three methods — Math.ceil(), Math.floor(), and Math.round() — handle rounding in differen