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引言在数字经济时代,B2B(Business-to-Business)电子商务正在以前所未有的速度改变着企业的运营模式。随着交易量的不断攀升,传统的合同生成和审核流程逐渐成为制约交易效率的瓶颈。然而,随着人工智能(AI)技术的飞速发展,结合B2B系统的智能化升级,我们正见证一场合同生成效率的革命。本文将深入探讨“30秒生成电子合同:B2B系统+AI引擎缩短80%交易周期”这一创新模式,解析其背后的
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一、引言人工智能(AI)是当今世界技术发展的重要方向,它已经渗透到医疗、金融、交通、娱乐等各个领域。随着AI技术的快速发展,它不仅改变了我们的生活,也带来了巨大的职业机会。然而,面对如此广阔的领域,作为大学生,如何在本科阶段有效地学习和利用AI,成了许多同学的困惑。本文将详细介绍大学生在本科阶段如何通过合理的学习路线、方法和工具,逐步掌握AI的核心技术,并为日后进入AI行业打下坚实的基础。通过这篇
- 全面掌握Python:从安装到基础再到进阶的系统学习之路(附代码,建议新手收藏)
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大家好,我是爱编程的喵喵。双985硕士毕业,现担任全栈工程师一职,热衷于将数据思维应用到工作与生活中。从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。喜欢通过博客创作的方式对所学的知识进行总结与归纳,不仅形成深入且独到的理解,而且能够帮助新手快速入门。 本文主要介绍了yuminstalllocate出现
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深入详解无监督学习之降维:PCA与t-SNE的关键概念与核心原理在当今数据驱动的世界中,数据维度的增多带来了计算复杂性和存储挑战,同时也可能导致模型性能下降,这一现象被称为“维度诅咒”(CurseofDimensionality)。降维作为一种重要的特征提取和数据预处理技术,旨在通过减少数据的维度,保留其主要信息,从而简化数据处理过程,并提升模型的性能。本文将深入探讨两种广泛应用于无监督学习中的降
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- 生成式对抗网络在人工智能艺术创作中的应用与创新研究
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摘要本文深入探究生成式对抗网络(GAN)在人工智能艺术创作领域的应用与创新。通过剖析GAN核心原理,阐述其在图像、音乐、文学等艺术创作中的实践,分析面临的挑战与创新方向,呈现GAN对艺术创作模式的变革,为理解人工智能与艺术融合发展提供全面视角。一、引言在人工智能与艺术深度融合的时代浪潮中,生成式对抗网络(GAN)作为一项突破性技术,为艺术创作带来了全新的可能性。它打破传统创作边界,以独特的对抗学习
- 知识图谱在人工智能语义理解与推理中的关键作用及发展研究
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摘要本文聚焦知识图谱,深入剖析其在人工智能语义理解与推理中的核心作用。阐述知识图谱的构建原理、表示方法,分析其在自然语言处理、智能问答系统、推荐系统等多领域助力语义理解与推理的应用,探讨面临的挑战并展望未来发展方向,全面呈现知识图谱对人工智能发展的重要价值与深远影响。一、引言在人工智能追求更精准理解和处理人类语言与知识的进程中,知识图谱成为关键技术。它以结构化形式组织海量知识,揭示实体间复杂关系,
- Flink启动任务
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Flink以本地运行作为解读例如:第一章Python机器学习入门之pandas的使用提示:写完文章后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档文章目录Flink前言StreamExecutionEnvironmentLocalExecutorMiniClusterStreamGraph二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结前言提示:这里可以添加本文要记录的大概内容:例如:随着人工智能的不断发
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- AI人工智能 Agent:在赋能传统行业中的应用
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- “四预”驱动数字孪生水利:让智慧治水守护山河安澜
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近年来,从黄河秋汛到海河特大洪水,从珠江流域性洪灾到长江罕见骤旱,极端天气频发让水安全问题备受关注。如何实现“治水于未发”?数字孪生水利以“预报、预警、预演、预案”(四预)为核心,正在掀起一场水利治理的智慧革命。一、数字孪生水利:从物理世界到虚拟镜像的跃迁数字孪生水利并非简单的“数字建模”,而是通过高精度传感器、大数据、人工智能等技术,在虚拟空间构建与物理流域完全映射的“数字分身”,实现水情、工情
- 硬件NAS将成为电子垃圾?
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随着人工智能(AI)技术的快速发展,传统的NAS设备正面临一场深刻的变革。过去,NAS的主要功能是提供数据存储和共享服务,但在AI时代,单纯的存储功能已无法满足用户需求。未来的NAS必须集成本地AI能力,才能成为真正的AI-NAS。然而,当前市场上的NAS产品硬件配置普遍较低,无法支持本地AI的运行。因此,现有的硬件NAS在三年内可能会被淘汰,取而代之的将是集成了AI和NAS功能的家用AI服务器。
- 【DeepSeek】 全方位使用指南————简版
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- 深度学习的颠覆性发展:从卷积神经网络到Transformer
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1.背景介绍深度学习是人工智能的核心技术之一,它通过模拟人类大脑中的神经网络学习从大数据中抽取知识,从而实现智能化的自动化处理。深度学习的发展历程可以分为以下几个阶段:2006年,GeoffreyHinton等人开始研究卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN),这是深度学习的第一个大突破。CNN主要应用于图像处理和语音识别等领域。2012年,AlexKrizh
- 高性能计算:GPU加速与分布式训练
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1.背景介绍随着人工智能技术的飞速发展,深度学习模型的规模和复杂度不断提升,对计算能力的需求也越来越高。传统的CPU架构已经难以满足深度学习模型训练的需求,因此,GPU加速和分布式训练成为了高性能计算领域的研究热点。1.1.深度学习与计算挑战深度学习模型通常包含数百万甚至数十亿个参数,训练过程需要进行大量的矩阵运算和梯度更新,对计算资源的需求非常高。传统的CPU架构虽然具有较强的通用性,但其并行计
- 人工智能之数学基础:矩阵的范数
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本文重点在前面课程中,我们学习了向量的范数,在矩阵中也有范数,本文来学习一下。矩阵的范数对于分析线性映射函数的特性有重要的作用。矩阵范数的本质矩阵范数是一种映射,它将一个矩阵映射到一个非负实数。矩阵的范数前面我们学习了向量的范数,只有当满足几个条件的时候,此时才可以,那么矩阵也是一样的,当满足下面的条件的时候,才可以定义||A||为矩阵A的范数矩阵范数的性质连续性矩阵范数是连续的函数。即如果矩阵序
- AI 大模型应用数据中心的数据清洗工具
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1.背景介绍在人工智能大模型应用的浪潮中,数据清洗作为数据预处理的重要环节,对于提升模型性能和可靠性具有至关重要的作用。数据中心作为人工智能模型的运行环境,面临着海量数据流和多样化的数据类型,如何高效、准确地进行数据清洗,成为应用大模型的关键问题之一。本文将详细介绍AI大模型应用数据中心的数据清洗工具,包括核心概念、算法原理、具体操作步骤、应用场景等,旨在为AI大模型的实际应用提供参考。2.核心概
- AI 大模型应用数据中心的数据迁移架构
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AI大模型、数据中心、数据迁移、架构设计、迁移策略、性能优化、安全保障1.背景介绍随着人工智能(AI)技术的飞速发展,大规模AI模型的应用日益广泛,涵盖了自然语言处理、计算机视觉、语音识别等多个领域。这些AI模型通常需要海量的数据进行训练和推理,因此数据中心作为AI应用的基础设施,显得尤为重要。然而,随着AI模型规模的不断扩大,数据中心面临着新的挑战:数据规模庞大:AI模型的训练和推理需要海量数据
- 使用LangChain与Amazon Bedrock构建JCVD风格的Chatbot
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技术背景介绍在人工智能时代,构建一个智能化的聊天机器人不仅是一个趋势,更是提升与用户互动体验的关键之一。本文将向你展示如何使用LangChain和AmazonBedrock构建一个仿效让·克劳德·范·达美(JCVD)风格的聊天机器人。我们将借助于Anthropic提供的Claude模型,通过AmazonBedrock强大的基础设施来实现这一目标。核心原理解析LangChain作为一个强大的框架,简
- Cursor 终极使用指南:从零开始走向AI编程
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在数字化浪潮席卷全球的今天,人工智能(AI)已不再是遥不可及的概念,而是逐渐融入我们日常生活的方方面面。作为未来技术的核心驱动力,AI编程成为了众多开发者和技术爱好者争相探索的领域。而在这场技术革命中,Cursor——这一看似简单却功能强大的编程工具,正悄然成为连接初学者与AI编程高手的桥梁。本文将带你从零开始,逐步解锁Cursor的终极使用指南,让你在AI编程的道路上越走越远。一、初识Curso
- 知识管理系统:构建企业智慧大脑
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第一部分:知识管理概述与重要性第1章:知识管理的定义与基本概念1.1.1知识管理的起源与发展知识管理(KnowledgeManagement,KM)起源于20世纪80年代,当时企业在市场竞争中逐渐意识到知识作为一种战略资源的重要性。早期的知识管理实践主要集中在知识的收集、存储和传播上。随着信息技术的发展,知识管理逐渐融入了更先进的技术手段,如数据挖掘、人工智能和大数据分析,使其成为一个跨学科、多领
- 人工智能知识架构详解
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人工智能(ArtificialIntelligence,简称AI)作为当今最具影响力和发展潜力的技术领域之一,正深刻地改变着我们的生活、工作和社会。从智能家居到自动驾驶,从医疗诊断到金融投资,人工智能的应用无处不在。要全面深入地理解和掌握人工智能,构建一个清晰、系统的知识架构至关重要。二、基础数学(一)线性代数线性代数是人工智能的重要数学基础之一。矩阵运算在数据表示和变换中起着核心作用。例如,在图
- TypeScript语言的计算机视觉
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使用TypeScript进行计算机视觉:一个现代化的探索引言随着人工智能和机器学习的快速发展,计算机视觉(ComputerVision)成为了一个极具活力的研究领域。计算机视觉旨在使计算机能够“看”和“理解”数字图像或视频中的内容。近年来,TypeScript作为一种现代化的编程语言,因其类型安全和更好的开发体验,逐渐在前端和后端开发中得到了广泛应用。本文将探讨如何使用TypeScript进行计算
- DeepSeek混合专家架构赋能智能创作
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内容概要在人工智能技术加速迭代的当下,DeepSeek混合专家架构(MixtureofExperts)通过670亿参数的动态路由机制,实现了多模态处理的范式突破。该架构将视觉语言理解、多语言语义解析与深度学习算法深度融合,构建出覆盖文本生成、代码编写、学术研究等场景的立体化能力矩阵。其核心优势体现在三个维度:精准化内容生产——通过智能选题、文献综述自动生成等功能,将学术论文写作效率提升40%以上;
- AI推动地理信息系统(GIS)软件的创新发展与应用拓展
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摘要地理信息系统(GIS)软件作为空间数据处理与分析的核心工具,在城市规划、资源管理、环境监测等领域发挥着关键作用。本文深入探讨人工智能(AI)如何推动GIS软件的创新发展,分析AI技术在提升空间数据分析能力、优化地图制图、拓展应用场景等方面的重要作用,剖析面临的挑战,并对未来发展趋势进行展望,旨在为GIS行业借助AI实现升级提供理论与实践参考。一、引言传统GIS软件主要依赖基于规则的分析方法和人
- 人工智能之数学基础:数学对人工智能技术发展的作用
每天五分钟玩转人工智能
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本文重点数学是人工智能技术发展的基础,它提供了人工智能技术所需的数学理论和算法,包括概率论、统计学、线性代数、微积分、图论等等。本文将从以下几个方面探讨数学对人工智能技术发展的作用。概率论和统计学概率论和统计学是人工智能技术中最为重要的数学分支之一。概率论和统计学的应用范围非常广泛,包括机器学习、数据挖掘、自然语言处理、计算机视觉等领域。在人工智能技术中,概率论和统计学主要用于处理不确定性的问题,
- apache ftpserver-CentOS config
gengzg
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<server xmlns="http://mina.apache.org/ftpserver/spring/v1"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
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- 优化MySQL数据库性能的八种方法
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1、选取最适用的字段属性 MySQL可以很好的支持大数据量的存取,但是一般说来,数据库中的表越小,在它上面执行的查询也就会越快。因此,在创建表的时候,为了获得更好的 性能,我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。例如,在定义邮政编码这个字段时,如果将其设置为CHAR(255),显然给数据库增加了不必要的空间,甚至使用VARCHAR这种类型也是多余的,因为CHAR(6)就可以很
- JeeSite 企业信息化快速开发平台
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JeeSite是基于多个优秀的开源项目,高度整合封装而成的高效,高性能,强安全性的开源Java EE快速开发平台。
JeeSite本身是以Spring Framework为核心容器,Spring MVC为模型视图控制器,MyBatis为数据访问层, Apache Shiro为权限授权层,Ehcahe对常用数据进行缓存,Activit为工作流
- 通过Spring Mail Api发送邮件
120153216
邮件main
原文地址:http://www.open-open.com/lib/view/open1346857871615.html
使用Java Mail API来发送邮件也很容易实现,但是最近公司一个同事封装的邮件API实在让我无法接受,于是便打算改用Spring Mail API来发送邮件,顺便记录下这篇文章。 【Spring Mail API】
Spring Mail API都在org.spri
- Pysvn 程序员使用指南
2002wmj
SVN
源文件:http://ju.outofmemory.cn/entry/35762
这是一篇关于pysvn模块的指南.
完整和详细的API请参考 http://pysvn.tigris.org/docs/pysvn_prog_ref.html.
pysvn是操作Subversion版本控制的Python接口模块. 这个API接口可以管理一个工作副本, 查询档案库, 和同步两个.
该
- 在SQLSERVER中查找被阻塞和正在被阻塞的SQL
357029540
SQL Server
SELECT R.session_id AS BlockedSessionID ,
S.session_id AS BlockingSessionID ,
Q1.text AS Block
- Intent 常用的用法备忘
7454103
.netandroidGoogleBlogF#
Intent
应该算是Android中特有的东西。你可以在Intent中指定程序 要执行的动作(比如:view,edit,dial),以及程序执行到该动作时所需要的资料 。都指定好后,只要调用startActivity(),Android系统 会自动寻找最符合你指定要求的应用 程序,并执行该程序。
下面列出几种Intent 的用法
显示网页:
- Spring定时器时间配置
adminjun
spring时间配置定时器
红圈中的值由6个数字组成,中间用空格分隔。第一个数字表示定时任务执行时间的秒,第二个数字表示分钟,第三个数字表示小时,后面三个数字表示日,月,年,< xmlnamespace prefix ="o" ns ="urn:schemas-microsoft-com:office:office" />
测试的时候,由于是每天定时执行,所以后面三个数
- POJ 2421 Constructing Roads 最小生成树
aijuans
最小生成树
来源:http://poj.org/problem?id=2421
题意:还是给你n个点,然后求最小生成树。特殊之处在于有一些点之间已经连上了边。
思路:对于已经有边的点,特殊标记一下,加边的时候把这些边的权值赋值为0即可。这样就可以既保证这些边一定存在,又保证了所求的结果正确。
代码:
#include <iostream>
#include <cstdio>
- 重构笔记——提取方法(Extract Method)
ayaoxinchao
java重构提炼函数局部变量提取方法
提取方法(Extract Method)是最常用的重构手法之一。当看到一个方法过长或者方法很难让人理解其意图的时候,这时候就可以用提取方法这种重构手法。
下面是我学习这个重构手法的笔记:
提取方法看起来好像仅仅是将被提取方法中的一段代码,放到目标方法中。其实,当方法足够复杂的时候,提取方法也会变得复杂。当然,如果提取方法这种重构手法无法进行时,就可能需要选择其他
- 为UILabel添加点击事件
bewithme
UILabel
默认情况下UILabel是不支持点击事件的,网上查了查居然没有一个是完整的答案,现在我提供一个完整的代码。
UILabel *l = [[UILabel alloc] initWithFrame:CGRectMake(60, 0, listV.frame.size.width - 60, listV.frame.size.height)]
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(PHP-REDIS实例)
bijian1013
redis数据库NoSQL
一.redis.php
<?php
//实例化
$redis = new Redis();
//连接服务器
$redis->connect("localhost");
//授权
$redis->auth("lamplijie");
//相关操
- SecureCRT使用备注
bingyingao
secureCRT每页行数
SecureCRT日志和卷屏行数设置
一、使用securecrt时,设置自动日志记录功能。
1、在C:\Program Files\SecureCRT\下新建一个文件夹(也就是你的CRT可执行文件的路径),命名为Logs;
2、点击Options -> Global Options -> Default Session -> Edite Default Sett
- 【Scala九】Scala核心三:泛型
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泛型类
package spark.examples.scala.generics
class GenericClass[K, V](val k: K, val v: V) {
def print() {
println(k + "," + v)
}
}
object GenericClass {
def main(args: Arr
- 素数与音乐
bookjovi
素数数学haskell
由于一直在看haskell,不可避免的接触到了很多数学知识,其中数论最多,如素数,斐波那契数列等,很多在学生时代无法理解的数学现在似乎也能领悟到那么一点。
闲暇之余,从图书馆找了<<The music of primes>>和<<世界数学通史>>读了几遍。其中素数的音乐这本书与软件界熟知的&l
- Java-Collections Framework学习与总结-IdentityHashMap
BrokenDreams
Collections
这篇总结一下java.util.IdentityHashMap。从类名上可以猜到,这个类本质应该还是一个散列表,只是前面有Identity修饰,是一种特殊的HashMap。
简单的说,IdentityHashMap和HashM
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-享元模式-Flyweight
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collection;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java
- PS人像润饰&调色教程集锦
cherishLC
PS
1、仿制图章沿轮廓润饰——柔化图像,凸显轮廓
http://www.howzhi.com/course/retouching/
新建一个透明图层,使用仿制图章不断Alt+鼠标左键选点,设置透明度为21%,大小为修饰区域的1/3左右(比如胳膊宽度的1/3),再沿纹理方向(比如胳膊方向)进行修饰。
所有修饰完成后,对该润饰图层添加噪声,噪声大小应该和
- 更新多个字段的UPDATE语句
crabdave
update
更新多个字段的UPDATE语句
update tableA a
set (a.v1, a.v2, a.v3, a.v4) = --使用括号确定更新的字段范围
- hive实例讲解实现in和not in子句
daizj
hivenot inin
本文转自:http://www.cnblogs.com/ggjucheng/archive/2013/01/03/2842855.html
当前hive不支持 in或not in 中包含查询子句的语法,所以只能通过left join实现。
假设有一个登陆表login(当天登陆记录,只有一个uid),和一个用户注册表regusers(当天注册用户,字段只有一个uid),这两个表都包含
- 一道24点的10+种非人类解法(2,3,10,10)
dsjt
算法
这是人类算24点的方法?!!!
事件缘由:今天晚上突然看到一条24点状态,当时惊为天人,这NM叫人啊?以下是那条状态
朱明西 : 24点,算2 3 10 10,我LX炮狗等面对四张牌痛不欲生,结果跑跑同学扫了一眼说,算出来了,2的10次方减10的3次方。。我草这是人类的算24点啊。。
然后么。。。我就在深夜很得瑟的问室友求室友算
刚出完题,文哥的暴走之旅开始了
5秒后
- 关于YII的菜单插件 CMenu和面包末breadcrumbs路径管理插件的一些使用问题
dcj3sjt126com
yiiframework
在使用 YIi的路径管理工具时,发现了一个问题。 <?php  
- 对象与关系之间的矛盾:“阻抗失配”效应[转]
come_for_dream
对象
概述
“阻抗失配”这一词组通常用来描述面向对象应用向传统的关系数据库(RDBMS)存放数据时所遇到的数据表述不一致问题。C++程序员已经被这个问题困扰了好多年,而现在的Java程序员和其它面向对象开发人员也对这个问题深感头痛。
“阻抗失配”产生的原因是因为对象模型与关系模型之间缺乏固有的亲合力。“阻抗失配”所带来的问题包括:类的层次关系必须绑定为关系模式(将对象
- 学习编程那点事
gcq511120594
编程互联网
一年前的夏天,我还在纠结要不要改行,要不要去学php?能学到真本事吗?改行能成功吗?太多的问题,我终于不顾一切,下定决心,辞去了工作,来到传说中的帝都。老师给的乘车方式还算有效,很顺利的就到了学校,赶巧了,正好学校搬到了新校区。先安顿了下来,过了个轻松的周末,第一次到帝都,逛逛吧!
接下来的周一,是我噩梦的开始,学习内容对我这个零基础的人来说,除了勉强完成老师布置的作业外,我已经没有时间和精力去
- Reverse Linked List II
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Reverse a linked list from position m to n. Do it in-place and in one-pass.
For example:Given 1->2->3->4->5->NULL, m = 2 and n = 4,
return 
- Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC Test HtmlUnit简介
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- Hadoop集群工具distcp
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1. 环境描述
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1. 从rock复制到stone,采用hdfs
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1. 分别建立目录“backup”和“oldbackup” #mkdir /backup #mkdir /oldbackup
- 300个涵盖IT各方面的免费资源(中)——设计与编码篇
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Premium Pixels:为那些有创意的人提供免费的素材。
- thrift总结 - 跨语言服务开发
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