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百态老人
人工智能大数据笔记
DeepSeekCoder的依赖解析方法主要通过以下步骤实现:数据收集与过滤首先,从GitHub等平台收集代码数据,并使用规则过滤掉不符合要求的代码。例如,过滤掉语法错误、可读性差或模块化低的代码,以确保数据的质量和多样性。解析文件依赖关系在这一阶段,系统会分析同一项目中代码文件之间的依赖关系。具体来说,通过一种基于拓扑排序的算法来识别这些依赖关系。这种方法不同于传统的从入度为零的节点开始的排序,
- 【深度学习】Adam(Adaptive Moment Estimation)优化算法
辰尘_星启
机器学习--深度学习深度学习算法人工智能Adampytorchpython
概述Adam算法结合了动量法(Momentum)和RMSProp的思想,能够自适应调整每个参数的学习率。通过动态调整每个参数的学习率,在非平稳目标(如深度神经网络的损失函数)中表现优异目录基本原理和公式笼统说明:为什么Adam算法可以帮助模型找到更好的参数基本概念动量(Momentum):跟踪梯度的指数衰减平均(一阶矩),加速收敛并减少震荡。自适应学习率:跟踪梯度平方的指数衰减平均(二阶矩),调整
- 从前端程序员到大模型工程师的转型攻略
七七Seven~
前端语言模型人工智能学习chatgpt算法
在科技日新月异的今天,人工智能(AI)特别是大规模预训练模型(大模型)的发展正引领着新一轮的技术革命。对于一位有志于从专注于用户界面设计和开发的前端程序员转向这个充满潜力领域的专业人士来说,这不仅是一次技术栈的转换,更是一个思维方式和个人职业发展的重大转变。本文将提供一个详尽的指南,帮助你顺利地完成这一过渡。第一阶段:打牢基础(第1-4周)深入了解AI与机器学习概念理解:阅读相关书籍、在线课程或观
- Hadoop的mapreduce的执行过程
画纸仁
大数据hadoopmapreduce大数据
一、map阶段的执行过程第一阶段:把输入目录下文件按照一定的标准逐个进行逻辑切片,形成切片规划。默认Splitsize=Blocksize(128M),每一个切片由一个MapTask处理。(getSplits)第二阶段:对切片中的数据按照一定的规则读取解析返回对。默认是按行读取数据。key是每一行的起始位置偏移量,value是本行的文本内容。(TextInputFormat)第三阶段:调用Mapp
- 数字识别项目
不要天天开心
机器学习人工智能深度学习算法
集成算法·Bagging·随机森林构造树模型:由于二重随机性,使得每个树基本上都不会一样,最终的结果也会不一样。集成算法·Stacking·堆叠:很暴力,拿来一堆直接上(各种分类器都来了)·可以堆叠各种各样的分类器(KNN,SVM,RF等等)·分阶段:第一阶段得出各自结果,第二阶段再用前一阶段结果训练实现神经网络实例利用PyTorch内置函数mnist下载数据。·利用torchvision对数据进
- 信息管理之创新的套路
Linzerox
信息论职场和发展笔记职场发展数据库
总结创作过程几乎是亘古不变的,它总是遵循着同一种简单的模式,即在“发散”与“聚合”之间往复交替,“信管法则”的前两个步骤——抓取和组织,构成了“发散”过程。后面两个步骤——提炼和表达,则构成了“聚合”过程。成就创造性工作的三大战略:思想群岛:发散阶段,搜集充分的素材,构建思想群岛,避免从零开始。海明威之桥:请不要在某一阶段的工作中耗尽全部精力,而应留出时间思考未来(写下下一步的想法,当前的状态,易
- 01计算机视觉学习计划
依旧阳光的老码农
计算机视觉计算机视觉人工智能
计算机视觉系统学习计划(3-6个月)本计划按照数学→编程→图像处理→机器学习→深度学习→3D视觉→项目实战的顺序,确保从基础到高级,结合理论和实践。第一阶段(第1-2个月):基础夯实✅目标:掌握数学基础、Python/C++编程、基本图像处理1️⃣数学基础(2周)每日2小时线性代数:矩阵运算、特征值分解(推荐《线性代数及其应用》)概率统计:高斯分布、贝叶斯定理微积分:偏导数、梯度下降傅里叶变换:图
- 一、计算机网络技术——概述、性能指标
练习&两年半
计算机网络计算机网络
网络技术发展历程第一阶段一九六九年美国国防部研制的ARPANET,采用“接口报文处理机”将四台独立的计算机主机互联在一起,实现数据的转发。这一阶段的主要特点是TCP/IP协议初步成型第二阶段:采用三级结构,这一阶段的主要特点是将互联网分为了主干网、地区网和校园网。第三阶段:多层次ISP结构的互联网,这一阶段的主要特点是ISP(InternetServiceProvider)首次出现。计算机网络两个
- 2020年“磐云杯”网络空间安全技能竞赛全国拉赛
Beluga
中职网络空间安全赛题安全linux网络网络空间安全中科磐云
2020年“磐云杯”网络空间安全技能竞赛全国拉赛一、竞赛阶段竞赛阶段任务阶段竞赛任务竞赛时间分值第一阶段单兵模式系统渗透测试任务1Wireshark数据包分析100分钟100任务2系统漏洞扫描与利用100任务3服务漏洞扫描于测试100任务4Web渗透测试100任务5Windows操作系统渗透测试100任务6Linux操作系统渗透测试100任务7主机存活扫描渗透测试100备战阶段攻防对抗准备工作20
- TensorFlow\Keras实战100例——BP\CNN神经网络~MINST手写数字识别
AI街潜水的八角
tensorflow人工智能python
一.原理说明BP神经网络是一种多层的前馈神经网络,其主要的特点是:信号是前向传播的,而误差是反向传播的。具体来说,对于如下的只含一个隐层的神经网络模型:BP神经网络的过程主要分为两个阶段,第一阶段是信号的前向传播,从输入层经过隐含层,最后到达输出层;第二阶段是误差的反向传播,从输出层到隐含层,最后到输入层,依次调节隐含层到输出层的权重和偏置,输入层到隐含层的权重和偏置。卷积神经网络(Convolu
- 《代码随想录第三十二天》——贪心算法基础、分发饼干、摆动序列、最大子序和
-Michelangelo-
算法刷题贪心算法算法
《代码随想录第三十二天》——贪心算法基础、分发饼干、摆动序列、最大子序和本篇文章的所有内容仅基于C++撰写。1.基础知识1.1什么是贪心贪心的本质是选择每一阶段的局部最优,从而达到全局最优。例如,有一堆钞票,你可以拿走十张,如果想达到最大的金额,你要怎么拿?指定每次拿最大的,最终结果就是拿走最大数额的钱。1.2贪心的套路贪心算法并没有固定的套路,就是常识性推导加上举反例。所以唯一的难点就是如何通过
- 单片机学习规划
鬼手点金
技术感悟单片机嵌入式硬件
学习单片机是一个系统化的过程,以下是一个合理的学习规划,帮助你从基础到进阶逐步掌握单片机开发技能。第一阶段:基础知识准备电子基础:学习电路基础知识:电阻、电容、电感、二极管、三极管等。掌握基本电路分析方法:欧姆定律、基尔霍夫定律等。了解数字电路基础:逻辑门、触发器、计数器等。C语言编程:学习C语言基础:数据类型、运算符、控制语句、函数、数组、指针等。熟悉C语言在嵌入式开发中的应用:位操作、结构体、
- JavaScript 编译原理
www.www
JavaScript相关javascript开发语言
JavaScript编译原理编译过程词法分析语法分析代码生成执行代码编译过程通常来说我们写的代码就是一长串的字符串(后面统称为长串的字符串),程序员在借助开发工具才有了格式一说。机器能能够识别的语言只有0和1,后面简称机器语言。JavaScript引擎在代码与机器语言间承担“翻译”的工作JavaScript的编译过程包括词法分析,语法分析,代码生成及执行阶段。每个阶段都有一个产物供下一阶段使用。大
- 零基础到精通Java合集
羽轩GM
Java教程
Java从零基础到精通合集课程大纲,共分为6个阶段、50+个课程模块,每个课程控制在15分钟以内,结合实战案例与高频面试题,适合碎片化学习:第一阶段:Java基础与开发环境搭建(8课时)目标:掌握基础语法与环境配置,完成首个Java程序开发Java开发环境搭建JDK安装与跨平台原理IntelliJIDEA快速入门与HelloWorld编写环境变量配置(PATH与CLASSPATH)数据类型与运算符
- Python详细实现龙格-库塔算法
闲人编程
pythonpython算法开发语言RC4RC5龙格-库塔法常微分
目录Python详细实现龙格-库塔算法引言一、龙格-库塔算法基本原理1.1常微分方程初值问题1.2龙格-库塔方法的基本思想1.3龙格-库塔方法的具体形式二、Python实现龙格-库塔算法2.1基本实现代码解析:2.2高阶Runge-Kutta方法代码解析:三、龙格-库塔算法的应用3.1物理模拟中的应用3.2工程中的应用四、总结Python详细实现龙格-库塔算法引言在数值计算和科学计算领域,求解常微
- [MD] AG stable
やっはろ
人工智能
当然,以下是A-stable和G-stable的详细定义:A-stable(A-稳定)A-stable是数值方法稳定性的一种分类,主要用于分析求解常微分方程初值问题的数值方法。一个数值方法被称为A-stable,如果它满足以下条件:对于所有的步长hhh和所有的λ\lambdaλ满足Re(λ)≤0\text{Re}(\lambda)\leq0Re(λ)≤0,数值方法产生的数值解是稳定的。这里的λ\l
- 计算机组成原理----计算机系统概述
王嘉俊925
计算机组成原理计组计算机组成原理
计算机分类按照输入输出信号的形式可以将电子计算机分为:电子模拟计算机和电子数字计算机。电子模拟计算机定义:采用连续的模拟信号(如电压、电流)进行输入和输出,模拟物理量之间的关系。特点:计算过程基于模拟电路,反映连续变化的物理现象。擅长处理微分方程、动态系统仿真。应用:早期用于科学计算(如飞行模拟、天气预报)和工程设计。局限:精度较低,难以编程和扩展。电子数字计算机定义:使用离散的数字信号(通常为二
- (图像梯度处理、图像边缘化检测、图像轮廓查找和绘制、透视变换、举例轮廓的外接边界框)
GWY_uu
计算机视觉人工智能图像处理
梯度处理的Sobel算子函数功能:Sobel算子是一种用于边缘检测的梯度计算方法,它通过计算图像在水平方向和垂直方向上的梯度来增强边缘信息。参数:src:输入图像。ddepth:输出图像的深度,通常选择为CV_16S以避免溢出。dx和dy:分别指定是否对x轴或y轴求导数,0表示不求导,1表示求一阶导数。ksize(可选):使用的Sobel核大小,默认为3。返回值:经过Sobel算子处理后的图像,通
- 神经网络中的Adam
化作星辰
神经网络人工智能深度学习
Adam(AdaptiveMomentEstimation)是一种广泛使用的优化算法,结合了RMSprop和动量(Momentum)的优点。它通过计算梯度的一阶矩估计(mean)和二阶矩估计(uncenteredvariance),为每个参数提供自适应学习率。Adam由DiederikP.Kingma和JimmyBa在2014年的论文《Adam:AMethodforStochasticOptimi
- 有限差分法
~夕上林~
概率论线性代数数据分析
文章目录泰勒展开有限差分的基本原理一阶导数差分前向差分后向差分中心差分二阶导数差分关于xxx方向的二阶导数关于yyy方向的二阶导数混合二阶导数∂2u∂x∂y\frac{\partial^{2}u}{\partialx\partialy}∂x∂y∂2u有限差分的分类与特点分类显式差分格式隐式差分格式特点优点缺点发展趋势有限差分法的核心思想是将连续的空间和时间离散化,把微分方程中的导数用差分近似代替,
- 经典算法思想总结
2301_80148369
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贪心算法算法思想贪心的本质是选择每一阶段的局部最优,从而达到全局最优。一般解题步骤将问题分解为若干个子问题找出适合的贪心策略求解每一个子问题的最优解将局部最优解堆叠成全局最优解LeetCode455.分发饼干:455.分发饼干-力扣(LeetCode)121.买卖股票的最佳时机:121.买卖股票的最佳时机-力扣(LeetCode)122.买卖股票的最佳时机II:122.买卖股票的最佳时机II-力扣
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weixin_39545102
python有限元传热求解
华中师范大学hahakity有限元算法(FiniteElementMethod,简称FEM)是一种非常流行的求解偏微分方程的数值算法。有限元被广泛应用于结构受力分析、复杂边界的麦克斯韦方程求解以及热传导等问题。这一节介绍有限元方法的基本原理,以及如何用Python从头实现一个有限元算法,数值求解麦克斯韦方程。学习内容筑基:加权残差法(WeightedResidualMethod)心法:有限元与有限
- 测试模型概述
此方konata
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V模型、W模型和H模型都是软件开发生命周期中用于管理和集成测试活动的方法论。V模型特点顺序化测试:开发过程从需求分析到编码,测试过程则从编码到需求分析对等进行。阶段明确:包括需求分析、设计、编码、测试和维护等阶段,每个阶段都有对应的测试活动。文档驱动:每个开发阶段完成后需要生成详细的文档,以供下一阶段使用。优点结构化:提供了清晰的项目结构和明确的阶段划分,便于项目管理和监控。文档完整:生成详细的文
- 什么是Grok-3?技术特点,场景,潜在问题与挑战
AndrewHZ
深度学习新浪潮深度学习transformer人工智能语言模型LLMGrok-3ElonMusk
Grok-3的技术特点与优势1.超大算力与训练规模算力投入:Grok-3使用了20万块英伟达H100GPU,分两个阶段训练(第一阶段10万GPU训练144天,第二阶段20万GPU训练92天),总计算量是前代Grok-2的10倍。这种规模远超同期其他项目(如印度的1.8万GPU公共设施),显著提升了模型性能。模型规模:推测其参数量可能达到200B-500B,远超DeepSeek-R1等模型,通过推大
- PMP冲刺每日一题(14)答案解析
PM简读馆
PMP每日打卡产品经理
试题1标题:在一个项目中可能有许多阶段,而阶段之间会有一个“衔接点”,这就是“阶段关口”。在每个阶段关口应该确保什么?考查项目管理内容https://www.pmcainiao.cn/#3-3选项A:下一阶段能有充足的资金分析结论:虽然资金对于项目推进很重要,但阶段关口的重点并非单纯确保下一阶段资金充足,阶段关口更侧重于对当前阶段成果的审查与判断,以决定是否能进入下一阶段,资金充足只是推进下一阶段
- 数字人|通过语音和图片来创建高质量的视频
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AI之眼音视频数字人talkingheadAniPortrait框架AI
简介arXiv上的计算机视觉领域论文:AniPortrait:Audio-DrivenSynthesisofPhotorealisticPortraitAnimationAniPortrait:照片级真实感肖像动画的音频驱动合成核心内容围绕一种新的人像动画合成框架展开。研究内容提出AniPortrait框架:用于生成由音频和参考肖像图像驱动的高质量动画。实现方法:分2个阶段实现第一阶段,从音频中提
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引言多智能体的架构演进过程:第一阶段:B商城工单自动回复,LLM和RAG结合知识库应答,无法解决工具调用。第二阶段:京东招商站,单一Agent处理知识库问答和工具调用,准确率低&LLM模型幻觉,场景区分度差。第三阶段:京麦智能助手,引入multi-agent架构,master+subagents协同工作模式,把问题分而治之,显著提升准确率。商家助手的算法底座是基于大语言模型(LLM)构建的Mul
- 最新网络安全(黑客)——自学篇
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需要的小伙伴关注我,后台自动发送分享链接~第一阶段:基础操作入门,学习基础知识入门的第一步是学习一些当下主流的安全工具课程并配套基础原理的书籍,一般来说这个过程在1个月左右比较合适。在这个阶段,你已经对网络安全有了基本的了解。如果你学完了第一步,相信你已经在理论上明白了上面是sql注入,什么是xss攻击,对burp、msf、cs等安全工具也掌握了基础操作。这个时候最重要的就是开始打地基!所谓的“打
- 开源的H5即时聊天系统 spring-boot + netty + protobuf + vue ~
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- XGBoost vs LightGBM vs CatBoost:三大梯度提升框架深度解析
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梯度提升树(GradientBoostingDecisionTrees,GBDT)作为机器学习领域的核心算法,在结构化数据建模中始终占据统治地位。本文将深入解析三大主流实现框架:XGBoost、LightGBM和CatBoost,通过原理剖析、参数详解和实战对比,助你全面掌握工业级建模利器。一、算法原理深度对比1.XGBoost:工程优化的奠基者核心创新:二阶泰勒展开:利用损失函数的一阶导和二阶导
- redis学习笔记——不仅仅是存取数据
Everyday都不同
returnSourceexpire/delincr/lpush数据库分区redis
最近项目中用到比较多redis,感觉之前对它一直局限于get/set数据的层面。其实作为一个强大的NoSql数据库产品,如果好好利用它,会带来很多意想不到的效果。(因为我搞java,所以就从jedis的角度来补充一点东西吧。PS:不一定全,只是个人理解,不喜勿喷)
1、关于JedisPool.returnSource(Jedis jeids)
这个方法是从red
- SQL性能优化-持续更新中。。。。。。
atongyeye
oraclesql
1 通过ROWID访问表--索引
你可以采用基于ROWID的访问方式情况,提高访问表的效率, , ROWID包含了表中记录的物理位置信息..ORACLE采用索引(INDEX)实现了数据和存放数据的物理位置(ROWID)之间的联系. 通常索引提供了快速访问ROWID的方法,因此那些基于索引列的查询就可以得到性能上的提高.
2 共享SQL语句--相同的sql放入缓存
3 选择最有效率的表
- [JAVA语言]JAVA虚拟机对底层硬件的操控还不完善
comsci
JAVA虚拟机
如果我们用汇编语言编写一个直接读写CPU寄存器的代码段,然后利用这个代码段去控制被操作系统屏蔽的硬件资源,这对于JVM虚拟机显然是不合法的,对操作系统来讲,这样也是不合法的,但是如果是一个工程项目的确需要这样做,合同已经签了,我们又不能够这样做,怎么办呢? 那么一个精通汇编语言的那种X客,是否在这个时候就会发生某种至关重要的作用呢?
&n
- lvs- real
男人50
LVS
#!/bin/bash
#
# Script to start LVS DR real server.
# description: LVS DR real server
#
#. /etc/rc.d/init.d/functions
VIP=10.10.6.252
host='/bin/hostname'
case "$1" in
sta
- 生成公钥和私钥
oloz
DSA安全加密
package com.msserver.core.util;
import java.security.KeyPair;
import java.security.PrivateKey;
import java.security.PublicKey;
import java.security.SecureRandom;
public class SecurityUtil {
- UIView 中加入的cocos2d,背景透明
374016526
cocos2dglClearColor
要点是首先pixelFormat:kEAGLColorFormatRGBA8,必须有alpha层才能透明。然后view设置为透明glView.opaque = NO;[director setOpenGLView:glView];[self.viewController.view setBackgroundColor:[UIColor clearColor]];[self.viewControll
- mysql常用命令
香水浓
mysql
连接数据库
mysql -u troy -ptroy
备份表
mysqldump -u troy -ptroy mm_database mm_user_tbl > user.sql
恢复表(与恢复数据库命令相同)
mysql -u troy -ptroy mm_database < user.sql
备份数据库
mysqldump -u troy -ptroy
- 我的架构经验系列文章 - 后端架构 - 系统层面
agevs
JavaScriptjquerycsshtml5
系统层面:
高可用性
所谓高可用性也就是通过避免单独故障加上快速故障转移实现一旦某台物理服务器出现故障能实现故障快速恢复。一般来说,可以采用两种方式,如果可以做业务可以做负载均衡则通过负载均衡实现集群,然后针对每一台服务器进行监控,一旦发生故障则从集群中移除;如果业务只能有单点入口那么可以通过实现Standby机加上虚拟IP机制,实现Active机在出现故障之后虚拟IP转移到Standby的快速
- 利用ant进行远程tomcat部署
aijuans
tomcat
在javaEE项目中,需要将工程部署到远程服务器上,如果部署的频率比较高,手动部署的方式就比较麻烦,可以利用Ant工具实现快捷的部署。这篇博文详细介绍了ant配置的步骤(http://www.cnblogs.com/GloriousOnion/archive/2012/12/18/2822817.html),但是在tomcat7以上不适用,需要修改配置,具体如下:
1.配置tomcat的用户角色
- 获取复利总收入
baalwolf
获取
public static void main(String args[]){
int money=200;
int year=1;
double rate=0.1;
&
- eclipse.ini解释
BigBird2012
eclipse
大多数java开发者使用的都是eclipse,今天感兴趣去eclipse官网搜了一下eclipse.ini的配置,供大家参考,我会把关键的部分给大家用中文解释一下。还是推荐有问题不会直接搜谷歌,看官方文档,这样我们会知道问题的真面目是什么,对问题也有一个全面清晰的认识。
Overview
1、Eclipse.ini的作用
Eclipse startup is controlled by th
- AngularJS实现分页功能
bijian1013
JavaScriptAngularJS分页
对于大多数web应用来说显示项目列表是一种很常见的任务。通常情况下,我们的数据会比较多,无法很好地显示在单个页面中。在这种情况下,我们需要把数据以页的方式来展示,同时带有转到上一页和下一页的功能。既然在整个应用中这是一种很常见的需求,那么把这一功能抽象成一个通用的、可复用的分页(Paginator)服务是很有意义的。
&nbs
- [Maven学习笔记三]Maven archetype
bit1129
ArcheType
archetype的英文意思是原型,Maven archetype表示创建Maven模块的模版,比如创建web项目,创建Spring项目等等.
mvn archetype提供了一种命令行交互式创建Maven项目或者模块的方式,
mvn archetype
1.在LearnMaven-ch03目录下,执行命令mvn archetype:gener
- 【Java命令三】jps
bit1129
Java命令
jps很简单,用于显示当前运行的Java进程,也可以连接到远程服务器去查看
[hadoop@hadoop bin]$ jps -help
usage: jps [-help]
jps [-q] [-mlvV] [<hostid>]
Definitions:
<hostid>: <hostname>[:
- ZABBIX2.2 2.4 等各版本之间的兼容性
ronin47
zabbix更新很快,从2009年到现在已经更新多个版本,为了使用更多zabbix的新特性,随之而来的便是升级版本,zabbix版本兼容性是必须优先考虑的一点 客户端AGENT兼容
zabbix1.x到zabbix2.x的所有agent都兼容zabbix server2.4:如果你升级zabbix server,客户端是可以不做任何改变,除非你想使用agent的一些新特性。 Zabbix代理(p
- unity 3d还是cocos2dx哪个适合游戏?
brotherlamp
unity自学unity教程unity视频unity资料unity
unity 3d还是cocos2dx哪个适合游戏?
问:unity 3d还是cocos2dx哪个适合游戏?
答:首先目前来看unity视频教程因为是3d引擎,目前对2d支持并不完善,unity 3d 目前做2d普遍两种思路,一种是正交相机,3d画面2d视角,另一种是通过一些插件,动态创建mesh来绘制图形单元目前用的较多的是2d toolkit,ex2d,smooth moves,sm2,
- 百度笔试题:一个已经排序好的很大的数组,现在给它划分成m段,每段长度不定,段长最长为k,然后段内打乱顺序,请设计一个算法对其进行重新排序
bylijinnan
java算法面试百度招聘
import java.util.Arrays;
/**
* 最早是在陈利人老师的微博看到这道题:
* #面试题#An array with n elements which is K most sorted,就是每个element的初始位置和它最终的排序后的位置的距离不超过常数K
* 设计一个排序算法。It should be faster than O(n*lgn)。
- 获取checkbox复选框的值
chiangfai
checkbox
<title>CheckBox</title>
<script type = "text/javascript">
doGetVal: function doGetVal()
{
//var fruitName = document.getElementById("apple").value;//根据
- MySQLdb用户指南
chenchao051
mysqldb
原网页被墙,放这里备用。 MySQLdb User's Guide
Contents
Introduction
Installation
_mysql
MySQL C API translation
MySQL C API function mapping
Some _mysql examples
MySQLdb
- HIVE 窗口及分析函数
daizj
hive窗口函数分析函数
窗口函数应用场景:
(1)用于分区排序
(2)动态Group By
(3)Top N
(4)累计计算
(5)层次查询
一、分析函数
用于等级、百分点、n分片等。
函数 说明
RANK() &nbs
- PHP ZipArchive 实现压缩解压Zip文件
dcj3sjt126com
PHPzip
PHP ZipArchive 是PHP自带的扩展类,可以轻松实现ZIP文件的压缩和解压,使用前首先要确保PHP ZIP 扩展已经开启,具体开启方法就不说了,不同的平台开启PHP扩增的方法网上都有,如有疑问欢迎交流。这里整理一下常用的示例供参考。
一、解压缩zip文件 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11
- 精彩英语贺词
dcj3sjt126com
英语
I'm always here
我会一直在这里支持你
&nb
- 基于Java注解的Spring的IoC功能
e200702084
javaspringbeanIOCOffice
- java模拟post请求
geeksun
java
一般API接收客户端(比如网页、APP或其他应用服务)的请求,但在测试时需要模拟来自外界的请求,经探索,使用HttpComponentshttpClient可模拟Post提交请求。 此处用HttpComponents的httpclient来完成使命。
import org.apache.http.HttpEntity ;
import org.apache.http.HttpRespon
- Swift语法之 ---- ?和!区别
hongtoushizi
?swift!
转载自: http://blog.sina.com.cn/s/blog_71715bf80102ux3v.html
Swift语言使用var定义变量,但和别的语言不同,Swift里不会自动给变量赋初始值,也就是说变量不会有默认值,所以要求使用变量之前必须要对其初始化。如果在使用变量之前不进行初始化就会报错:
var stringValue : String
//
- centos7安装jdk1.7
jisonami
jdkcentos
安装JDK1.7
步骤1、解压tar包在当前目录
[root@localhost usr]#tar -xzvf jdk-7u75-linux-x64.tar.gz
步骤2:配置环境变量
在etc/profile文件下添加
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_75
export CLASSPATH=/usr/java/jdk1.7.0_75/lib
- 数据源架构模式之数据映射器
home198979
PHP架构数据映射器datamapper
前面分别介绍了数据源架构模式之表数据入口、数据源架构模式之行和数据入口数据源架构模式之活动记录,相较于这三种数据源架构模式,数据映射器显得更加“高大上”。
一、概念
数据映射器(Data Mapper):在保持对象和数据库(以及映射器本身)彼此独立的情况下,在二者之间移动数据的一个映射器层。概念永远都是抽象的,简单的说,数据映射器就是一个负责将数据映射到对象的类数据。
&nb
- 在Python中使用MYSQL
pda158
mysqlpython
缘由 近期在折腾一个小东西须要抓取网上的页面。然后进行解析。将结果放到
数据库中。 了解到
Python在这方面有优势,便选用之。 由于我有台
server上面安装有
mysql,自然使用之。在进行数据库的这个操作过程中遇到了不少问题,这里
记录一下,大家共勉。
python中mysql的调用
百度之后能够通过MySQLdb进行数据库操作。
- 单例模式
hxl1988_0311
java单例设计模式单件
package com.sosop.designpattern.singleton;
/*
* 单件模式:保证一个类必须只有一个实例,并提供全局的访问点
*
* 所以单例模式必须有私有的构造器,没有私有构造器根本不用谈单件
*
* 必须考虑到并发情况下创建了多个实例对象
* */
/**
* 虽然有锁,但是只在第一次创建对象的时候加锁,并发时不会存在效率
- 27种迹象显示你应该辞掉程序员的工作
vipshichg
工作
1、你仍然在等待老板在2010年答应的要提拔你的暗示。 2、你的上级近10年没有开发过任何代码。 3、老板假装懂你说的这些技术,但实际上他完全不知道你在说什么。 4、你干完的项目6个月后才部署到现场服务器上。 5、时不时的,老板在检查你刚刚完成的工作时,要求按新想法重新开发。 6、而最终这个软件只有12个用户。 7、时间全浪费在办公室政治中,而不是用在开发好的软件上。 8、部署前5分钟才开始测试。