- 四大.NET ORM框架深度对比:EF Core、SqlSugar、FreeSql与Dapper的性能、功能与适用场景
m0_74823983
.net
在对比EntityFrameworkCore(EFCore)、SqlSugar、FreeSql和Dapper这四种常用的.NETORM框架时,我们可以从多个维度进行详细的梳理和总结。以下是对这些框架的对比,包括应用场景、优势、劣势,并尝试通过表格形式展示关键数据(尽管ORM框架的对比通常难以直接量化到具体的数据点,但我会尽量通过描述性信息来呈现)。ORM框架对比总结框架名称应用场景优势劣势EFCo
- python中的两种循环
怎么昵称都被占用啊
python练习python
python中的两种循环for循环(计数循环)while循环(条件循环)两种循环的区别range函数跳出循环break示例continue示例循环嵌套循环练习循环,三大语言结构之一,当它满足条件时反复执行某一段代码的过程,在python中有两种循环命令,分别为for循环和while循环for循环(计数循环)python中常用的循环结构之一,可以遍历一个可迭代对象中的元素。因为for循环的循环次数是
- ES7新特性01-ES7新特性
MarxistVive
ES6笔记
ES7新特性01-ES7新特性文章目录ES7新特性01-ES7新特性includes**(幂运算)ES7新特性//includesindexOf//constmingzhu=['西游记','红楼梦','三国演义','水浒传'];//判断//console.log(mingzhu.includes('西游记'));//console.log(mingzhu.includes('金瓶梅'));//**
- MySQL知识大总结(进阶)
神秘的t
mysql数据库
一,数据库的约束1,约束类型1notnull非空约束,标记这个字段不可以为空2unique唯一约束,标记这个字段的值是该列唯一的值,在这一列的其他行,不可以与该字段相等3default默认约束,在该字段没有赋值时,使用默认值填充该列4primarykey主键约束,相当于notnull+unique5foreignkey外键约束,与其他表的主键简历联系,在添加或修改数据是,会根据主外键关系检查数据是
- 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
- 为什么算法很难掌握
浅墨cgz
算法
算法之所以难以掌握,主要是因为以下几个原因:1.抽象性算法是对问题的抽象解决方案,通常不依赖于具体的编程语言或实现细节。初学者可能难以将抽象的逻辑转化为具体的代码。例如,动态规划(DP)的核心思想是将问题分解为子问题并存储中间结果,但这种抽象思维需要大量练习才能掌握。2.数学基础要求许多算法依赖于数学知识,例如:时间复杂度分析:需要理解大O表示法、递归关系等。图论算法:需要了解图的基本概念(如节点
- 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
- 告别品牌形象碎片化:AI代码生成器ScriptEcho如何赋能企业运营
前端
在当今快节奏的商业环境中,一个清晰一致的品牌形象至关重要。它能增强品牌识别度,提升用户信任度,最终驱动业务增长。然而,维护品牌形象一致性却面临着诸多挑战。多平台开发需要大量的代码编写和维护,这不仅耗费时间和资源,还容易导致不同平台之间出现视觉和信息的不一致,最终损害品牌形象。高昂的维护成本和低下的开发效率更是雪上加霜。那么,有没有一种方法能够同时解决这些问题呢?答案是肯定的:借助AI代码生成器,例
- 告别代码堆砌!AI生成前端页面,让开发效率飞升
前端
在当今快节奏的数字世界中,前端开发效率至关重要。面对日益增长的市场需求和复杂的项目,开发者们常常面临着巨大的压力。而一款优秀的AI生成前端页面工具,无疑能成为提升效率的利器。本文将深入探讨谷歌Gemini的强大功能,并结合ScriptEcho——一款基于大模型AI技术的前端代码生成工具,展现如何将AI技术应用于前端开发,从而实现效率的显著提升。谷歌Gemini:AI赋能的未来谷歌Gemini的出现
- 夜莺 v8 第一个版本来了,开始做有意思的功能了
监控开源开源监控软件
夜莺v8大版本已经启动开发,预计25年7、8月份发正式版,相比v7大概会做四五个大功能,每个功能做完了做稳定了都会提前放出来供大家体验,虽然以beta来命名,实际是稳定的,大家可以放心升级。夜莺v5v6v7三个大版本算是一脉相承,一直在打基础,最后一个稳定版是v7.7.2,可以看作是这个系列的终极版。其实这个系列中有些功能早就想改进了,但是由于兼容性、迁移成本、人力的考虑,一直没有动作。现在基础打
- 服务稳定性保障的五大误解
运维sre
在线服务的稳定性保障一直是运维和技术部门的核心工作之一。但时至今日,这个方向实际仍然有很多基本的概念都没有对齐。今天这篇文章就罗列下那些混淆不清的概念,期望有一天大家沟通时不是鸡同鸭讲,各说各话。误解一:服务可用性听过很多技术分享,看过很多平台的承诺,上来都是讲我们的服务稳定性99.9xx%,但似乎都“忘记”了提供这个稳定性的具体算法和解读。如果没有明确的定义,这个数值其实毫无意义。服务稳定性目标
- 怎么使用langchain和ollama自己简单开发搭建一个本地有记忆的大模型?
玩人工智能的辣条哥
Python人工智能langchain数字人管家Ai管家大模型记忆Flask
环境:langchainollama问题描述:怎么使用langchain和ollama开发搭建一个本地有记忆的大模型?之前有个数字人管家项目,需要新增开发数字人后台大模型的记忆功能,测试了一下市面上的开源项目,没有找到满足自己开发需求,下面就自己开发一个小模块项目LLMB,并开源出来,希望各位感兴趣有能力的朋友们,可以更新完善本项目。测试了下下面一些项目,没有满足自己开发需求---###**1.A
- 第三方库的编译
weixin_30369041
c/c++
ACE的编译问题ACE链接时碰到下面一大堆错误:client-SSL-client.o:Infunction`ACE_SSL_SOCK_Stream::close()':../../../../ace/SSL/SSL_SOCK_Stream.i:278:undefinedreferenceto`SSL_shutdown'../../../../ace/SSL/SSL_SOCK_Stream.i:2
- 大模型-LangChain4j 学习总结
小哇666
大模型大模型langchain
通过网盘分享的文件:langchain4j-study-test大模型学习后整理.rar链接:https://pan.baidu.com/s/1HpHzVaGotD6cfeaszEwEQg?pwd=73sy提取码:73sy
- 多模态视觉语言模型
funNLPer
计算机视觉语言模型人工智能自然语言处理多模态
文章目录1.多模态大模型概述1.1模型范式1.2训练范式2.BLIP3.BLIP24.LLaVa&LLaVA1.55.QwenVL5.1模型结构5.2训练过程6.参考1.多模态大模型概述1.1模型范式1)模态编码器:模态编码器主要是对来自不同模态的输入进行编码,来获得相应的特征,如视觉方面用ViT,CLIPVIT;音频模态用C-Former,Whisper等进行编码;2)输入Projector:输
- AI大模型学习路线
liuhenghui5201
AIpythonAI大模型
阶段1Python编程基础主要内容掌握的核心能力·Python基础语法·Python数据处理·函数·文件读写·异常处理·模块和包1、掌握Python开发环境基本配置;2、掌握运算符、表达式、流程控制语句、数组等的使用;3、掌握字符串的基本操作;4、初步建立面向对象的编程思维;5、熟悉异常捕获的基本流程及使用方式;6、掌握类和对象的基本使用方式。可解决的现实问题:熟练掌握人工智能Python语言,建
- 【蓝桥杯】CB组国二攻略(省赛地点:广东)
好心的小明
蓝桥杯职场和发展
1.赛事介绍(针对深大)蓝桥杯是深大的二类竞赛,在计软国一二三保研分别加6,4,2分,国一国二能申请双创一等奖学金,国三能申请双创二等还是三等有点忘了(其实在申请的时候直接申请一等就行了,学院会根据你奖项的实际能申请的奖项给你调整的)。蓝桥杯有很多个组别,有软件组和硬件组,其中软件组针对不同编程语言分组,其中C/C++组人最多,竞争相对较大。JAVA组和Python组人相对较少,竞争可能稍微小一点
- 三套uniapp视频教程,让你彻底搞懂uniapp。学习路上助你一臂之力!
guoguo507
uni-app学习
快速入口在文章最后,大家耐心观看!谢谢(想学其他更多编程技术视频,请进我的博客查看。)Uniapp开发:视频教程的助力之旅在当今数字化飞速发展的时代,移动应用开发已成为众多开发者关注的焦点领域。无论是为了满足企业业务的拓展需求,还是个人开发者想要实现自己的创意想法,开发一款成功的移动应用都面临着诸多挑战和机遇。在这样的大背景下,Uniapp作为一款跨平台开发框架,正以其独特的优势吸引着越来越多开发
- Python最难懂的10大知识点,学会就是大牛!
忆愿
Python编程的脉动之声pythonandroid开发语言人工智能机器学习数据结构算法
你好,我是忆愿,全网4w+粉丝,《遂愿盈创》社群主理人。副业启航①|遂愿盈创(对副业感兴趣免费可入,多种赚钱实战项目等你来,一起探寻副业快速变现的途径;以及对接互联网大厂商务合作,一起来搞点小外快,认识更多互联网大咖)目前群里已经带很多小伙伴(大部分大学生)变现几百块啦,程序员搞副业有额外加成~对副业感兴趣可+V:suiyuan2ying拉你进群。文章目录1.装饰器的套路1.1基础装饰器1.2带参
- YOLOv9改进,YOLOv9检测头融合,适合目标检测、分割任务
挂科边缘
YOLOv9改进目标检测人工智能计算机视觉YOLO
摘要空间注意力已广泛应用于提升卷积神经网络(CNN)的性能,但它存在一定的局限性。作者提出了一个新的视角,认为空间注意力机制本质上解决了卷积核参数共享的问题。然而,空间注意力生成的注意力图信息对于大尺寸卷积核来说是不足够的。因此,提出了一种新型的注意力机制——感受野注意力(RFA)。现有的空间注意力机制,如卷积块注意力模块(CBAM)和协调注意力(CA),仅关注空间特征,未能完全解决卷积核参数共享
- YOLOv8改进,YOLOv8检测头融合RFAConv卷积,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
摘要空间注意力已广泛应用于提升卷积神经网络(CNN)的性能,但它存在一定的局限性。作者提出了一个新的视角,认为空间注意力机制本质上解决了卷积核参数共享的问题。然而,空间注意力生成的注意力图信息对于大尺寸卷积核来说是不足够的。因此,提出了一种新型的注意力机制——感受野注意力(RFA)。现有的空间注意力机制,如卷积块注意力模块(CBAM)和协调注意力(CA),仅关注空间特征,未能完全解决卷积核参数共享
- 使用MoA(Mixture of Agents)混合智能体技术,结合多个开源大语言模型如Llama3、phi-3和Mistral,实现一个强大的AI智能体
fc&&fl
大模型实战应用人工智能语言模型自然语言处理
1.简介论文简介:论文提出了一种称为混合智能体(Mixture-of-Agents,MoA)的方法,利用多个大语言模型(LLM)的集体智慧来提高自然语言理解和生成任务的性能。MoA采用了分层结构,每一层包含多个LLM智能体。每个智能体都将前一层所有智能体的输出作为辅助信息来生成自己的回答。通过迭代地综合和优化回答,MoA可以充分利用不同LLM的独特优势。实验发现,即使其他模型提供的辅助回答质量较低
- 免费PDF处理工具大揭秘:合并、分割、压缩一键搞定
IT技术视界
#PC实用工具#IT技术视界pdf软件工具
PDF是一种广泛使用的文件格式,然而,PDF文件的处理并不是那么容易,很多时候,我们需要对PDF文件进行「合并、分割、压缩、转换、编辑」等操作,但是,我们不想「付费」购买软件。那么,有没有一些「免费的客户端工具」,可以帮助我们快速地处理PDF文件呢?答案是有的,今天,我就为您介绍三款实用的PDF客户端工具「软件获取方式在文章的最后」PDF24工具箱:免费且功能丰富PDF24工具箱客户端是一个提供了
- 从计划到执行:销售团队协同的最佳实践
产品经理
在销售管理中,团队协同效率一直是困扰管理者的核心问题。随着数字化工具的普及,越来越多的销售团队开始借助协同平台来提升内部效率。然而,在实际运用中,许多企业发现仅仅依赖工具并不能完全解决问题,关键还在于对流程的优化和资源的整合。销售流程中的三大痛点1.信息孤岛销售团队经常面临数据分散、信息割裂的问题。客户信息、销售计划、跟进记录分别存储在不同平台,导致查找费时费力。2.沟通效率低下跨部门沟通和内部信
- AI大模型如何赋能电商行业,引领变革
虞书欣的C
人工智能开发语言
•个性化推荐:利用机器学习算法分析用户的历史购买记录、浏览行为和喜好,生成个性化的产品推荐列表,提升用户的购买意愿和满意度。•优化用户体验:•智能搜索引擎:运用自然语言处理技术,优化搜索引擎,让用户能够通过自然语言进行搜索。•虚拟客服:通过聊天机器人和语音助手,提供24/7的客户支持,快速解答用户咨询。•图像识别:利用计算机视觉技术,用户可以通过拍照识别商品,快速找到相似商品或进行排版搭配推荐。•
- AI大模型引领医疗变革:十大创新应用场景塑造智慧医疗新时代
和老莫一起学AI
人工智能自动化数据库学习语言模型大模型
前言在人工智能技术的迅猛发展中,AI大模型以其无与伦比的数据处理能力和深度学习能力,正逐步成为医疗健康领域变革的引领者。本文旨在深入探讨AI大模型在医疗领域的十大创新应用场景,展示其如何显著提升医疗服务效率、赋能临床决策,并推动整个行业向智能化转型。一、智能化诊疗:精准辅助,提升诊断效率AI大模型凭借对海量医疗数据的深度分析,能够协助医生进行更为精准的诊断。例如,百度灵医大模型凭借强大的数据处理能
- 大数据是什么?用浅显的语言揭开神秘面纱
Echo_Wish
大数据大数据单例模式
大数据是什么?用浅显的语言揭开神秘面纱在我们生活的时代,“大数据”已经从一个技术术语,成为了街头巷尾时常听到的词汇。然而,究竟什么是大数据?它离我们有多远?我们该如何理解这个复杂又常用的概念?作为一名深耕大数据领域的创作者,我希望用通俗易懂的语言,结合生活实例和代码,为大家揭开大数据的神秘面纱。一、大数据的定义:比“大”更重要的是“复杂性”从广义上讲,大数据指的是无法通过传统手段高效处理的数据集合
- 如何从0开始写一个操作系统
c后端
本贴用来记录作者用c语言写一个操作系统,主要参考《操作系统真相还原》一书写的,同时也会对书里的代码和linux进行对比,尽量看一下现代操作系统中是如何实现的。原书的代码https://github.com/yifengyou/os-elephant/tree/master我会挑一些说说传统的操作系统课一般从内存,虚拟化等等方面讲起,因为是自己实现操作系统,肯定不能一上来就写开始写内存管理这种大活,
- 大模型系列-GPT算法
樨潮
人工智能
https://blog.csdn.net/None_Pan/article/details/106392965
- 力扣502-IPO-hard-贪心,优先队列 -java
小吴同学GOGOGO
算法java数据结构
思路:本题可以先构造处一个模型,我们的目的在于满足小于等于w的基础上,使得加上profits最大即可,因为是纯利润,不需要考虑w-capital的情况,所以我们只需要构造一个大根堆将所有满足条件的profits加入到堆中即可。st.w>=capitals[i].代码://@author:hairu,WU,fduclassSolution{publicintfindMaximizedCapital(
- apache ftpserver-CentOS config
gengzg
apache
<server xmlns="http://mina.apache.org/ftpserver/spring/v1"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="
http://mina.apache.o
- 优化MySQL数据库性能的八种方法
AILIKES
sqlmysql
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
Kai_Ge
JeeSite
JeeSite 企业信息化快速开发平台
平台简介
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
bit1129
scala
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
hcx2013
list
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
jinnianshilongnian
spring 4.1
目录
Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
Spring4.1新特性——Spring MVC增强
Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- Hadoop集群工具distcp
liyonghui160com
1. 环境描述
两个集群:rock 和 stone
rock无kerberos权限认证,stone有要求认证。
1. 从rock复制到stone,采用hdfs
Hadoop distcp -i hdfs://rock-nn:8020/user/cxz/input hdfs://stone-nn:8020/user/cxz/运行在rock端,即源端问题:报版本
- 一个备份MySQL数据库的简单Shell脚本
pda158
mysql脚本
主脚本(用于备份mysql数据库): 该Shell脚本可以自动备份
数据库。只要复制粘贴本脚本到文本编辑器中,输入数据库用户名、密码以及数据库名即可。我备份数据库使用的是mysqlump 命令。后面会对每行脚本命令进行说明。
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
shoothao
IT资源图标库图片库色彩板字体
A. 免费的设计资源
Freebbble:来自于Dribbble的免费的高质量作品。
Dribbble:Dribbble上“免费”的搜索结果——这是巨大的宝藏。
Graphic Burger:每个像素点都做得很细的绝佳的设计资源。
Pixel Buddha:免费和优质资源的专业社区。
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
uule
thrift
官网
官网JAVA例子
thrift入门介绍
IBM-Apache Thrift - 可伸缩的跨语言服务开发框架
Thrift入门及Java实例演示
thrift的使用介绍
RPC
POM:
<dependency>
<groupId>org.apache.thrift</groupId>