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一、机器学习概述定义机器学习(MachineLearning,ML)是一种通过数据驱动的方法,利用统计学和计算算法来训练模型,使计算机能够从数据中学习并自动进行预测或决策。机器学习通过分析大量数据样本,识别其中的模式和规律,从而对新的数据进行判断。其核心在于通过训练过程,让模型不断优化和提升其预测准确性。主要类型1.监督学习(SupervisedLearning)监督学习是指在训练数据集中包含输入
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理解Gunicorn:PythonWSGI服务器的基石介绍Gunicorn,全称GreenUnicorn,是一个为PythonWSGI(WebServerGatewayInterface)应用设计的高效、轻量级HTTP服务器。作为PythonWeb应用部署的常用工具,Gunicorn以其高性能和易用性著称。本文将介绍Gunicorn的基本概念、安装和配置,帮助初学者快速上手。1.什么是Gunico
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结核病是艾滋病合并其他疾病中导致患者死亡的主要原因。其中结核病由结核分枝杆菌(Mycobacteriumtuberculosis,Mtb)感染引起,获得性免疫缺陷综合症(艾滋病)由人免疫缺陷病毒(Humanimmunodeficiencyvirustype1,HIV-1)感染引起。国家感染性疾病临床医学研究中心/深圳市第三人民医院张国良团队携手深圳华大生命科学研究院吴靓团队,共同研究得出单细胞测序
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24016-孟娟《独生小孩》图片发自App今天我想分享一个蛮特别的绘本,讲的是一个特殊的群体,我也是属于这个群体,80后的独生小孩。这是一本中国绘本,作者郭婧,也是一个80厚。全书一百多页,均为铅笔绘制,虽然为黑白色调,但并不显得沉闷。全书没有文字,犹如“默片”,但并不影响读者对该作品的理解,反而显得神秘,梦幻,給读者留下想象的空间。作者在前蝴蝶页这样写到:“我更希望父母和孩子一起分享这本书,使他
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摘要:本文探讨了店群合一的社区团购平台在当今商业环境中的重要性和优势。通过分析店群合一模式如何将互联网社群与线下终端紧密结合,阐述了链动2+1模式、AI智能名片和S2B2C商城小程序源码在这一模式中的应用价值。这些创新元素的结合为社区团购带来了新的机遇,提升了用户信任感、拓展了营销渠道,并实现了线上线下的完美融合。一、引言随着互联网技术的不断发展,社区团购作为一种新兴的商业模式,在满足消费者日常需
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在数据驱动的时代,Python因其简洁的语法、强大的库生态系统以及活跃的社区,成为了数据分析与可视化的首选语言。本文将通过一个详细的案例,带领大家学习如何使用Python进行数据分析,并通过可视化来直观呈现分析结果。一、环境准备1.1安装必要库在开始数据分析和可视化之前,我们需要安装一些常用的库。主要包括pandas、numpy、matplotlib和seaborn等。这些库分别用于数据处理、数学
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【原文】孔子观于吕梁,县水三十仞,流沫四十里,鼋鼍鱼鳖之所不能游也。见一丈夫游之,以为有苦而欲死也,使弟子并流而拯之。数百步而出,被发行歌而游于塘下。孔子从而问焉,曰:“吾以子为鬼,察子则人也。请问,‘蹈水有道乎’”曰:“亡,吾无道。吾始乎故,长乎性,成乎命。与齐俱入,与汩偕出,从水之道而不为私焉。此吾所以蹈之也。”孔子曰:“何谓始乎故,长乎性,成乎命?”曰:“吾生于陵而安于陵,故也;长于水而安于
- Pyecharts数据可视化大屏:打造沉浸式数据分析体验
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Pyecharts数据可视化大屏:打造沉浸式数据分析体验在当今这个数据驱动的时代,如何将海量数据以直观、生动的方式展现出来,成为了数据分析师和企业决策者关注的焦点。Pyecharts,作为一款基于Python的开源数据可视化库,凭借其丰富的图表类型、灵活的配置选项以及高度的定制化能力,成为了构建数据可视化大屏的理想选择。本文将深入探讨如何利用Pyecharts打造数据可视化大屏,并通过实际代码案例
- 2019-12-22-22:30
涓涓1016
今天是冬至,写下我的日更,是因为这两天的学习真的是能量的满满,让我看到了自己,未来另外一种可能性,也让我看到了这两年这几年的过程中我所接受那些痛苦的来源。一切的根源和痛苦都来自于人生,家庭,而你的原生家庭,你的爸爸和妈妈,是因为你这个灵魂在那一刻选择他们作为你的爸爸和妈妈来的,所以你得接受他,你得接纳他,他就是因为他的存在而给你的学习和成长带来这些痛苦,那其实是你必然要经历的这个过程,当你去接纳的
- 谁家酒器最绝唱,藏在酒厂人未知?景阳冈酒厂先秦藏品大揭秘
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文/王赛时中国的酒器酒具历史久远,举世闻名。从北京的故宫博物院、中国国家博物馆,到世界各国的大型博物馆,都以能够收藏中国古代酒具而夸耀。但很少有人知道,在山东阳谷景阳冈酒厂,默默地收藏了两千件中国酒器。这些酒器,就封藏在景阳冈的酒道馆里。其中有一些青铜酒器,一睡就是三、四千年,堪称无声国宝,堪作无字史书!今天,我将引领诸位首先窥视一下景阳冈酒道馆的9件先秦藏品,你自己来说震撼不震撼。提示:这只是景
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Contextwindow“上下文窗口”是指语言模型在生成新文本时能够回溯和参考的文本量。这不同于语言模型训练时所使用的大量数据集,而是代表了模型的“工作记忆”。较大的上下文窗口可以让模型理解和响应更复杂和更长的提示,而较小的上下文窗口可能会限制模型处理较长提示或在长时间对话中保持连贯性的能力。Fine-tuning微调是使用额外的数据进一步训练预训练语言模型的过程。这使得模型开始表示和模仿微调数
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目录前言需求场景常规写法拆分方法领域对象总结前言实际工作中大部分时间都是在写业务逻辑,一般都是三层架构,表示层(Controller)接收客户端请求,并对入参做检验,业务逻辑层(Service)负责处理业务逻辑,一般开发都是在这一层中写具体的业务逻辑。数据访问层(Dao)是直接和数据库交互的,用于查数据给业务逻辑层,或者是将业务逻辑层处理后的数据写入数据库。简单的增删改查接口不用多说,基本上写好一
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《汉书·郦食其传》有曰:“王者以民为天,而民以食为天。”自古以来,吃饱饭是每一个人的基本要求,而吃好饭却是每一个人的最终追求。于是,厨师这一职业孕育而生,其渊源之久,甚至可追溯到4000年前的奴隶时代。职业本身无贵贱,但职业能力却有高低之分。所以一家餐馆生意好不好,厨师的水平决定一切,而站在所有厨师顶端的就被称之为“特级厨师”。今天要说的就是一个关于“特级厨师刘昴星”的故事。连载历程1995年第4
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在现代AI应用中,快速和高效的相似度搜索是至关重要的。Faiss(FacebookAISimilaritySearch)是一个专门用于快速相似度搜索和聚类的库,特别适用于高维向量。本文将介绍如何使用Faiss来进行相似度搜索,并结合Python代码演示其基本用法。什么是Faiss?Faiss是一个由FacebookAIResearch团队开发的开源库,主要用于高维向量的相似性搜索和聚类。Faiss
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深入理解MultiQueryRetriever:提升向量数据库检索效果的强大工具引言在人工智能和自然语言处理领域,高效准确的信息检索一直是一个关键挑战。传统的基于距离的向量数据库检索方法虽然广泛应用,但仍存在一些局限性。本文将介绍一种创新的解决方案:MultiQueryRetriever,它通过自动生成多个查询视角来增强检索效果,提高结果的相关性和多样性。MultiQueryRetriever的工
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随着AIGC(如chatgpt、midjourney、claude等)大语言模型接二连三的涌现,AI辅助编程工具日益普及,程序员的工作方式正在发生深刻变革。有人担心AI可能取代部分编程工作,也有人认为AI是提高效率的得力助手。面对这一趋势,程序员应该如何应对?是专注于某个领域深耕细作,还是广泛学习以适应快速变化的技术环境?又或者,我们是否应该将重点转向AI无法轻易替代的软技能?让我们一起探讨程序员
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在MongoDB中,oplog(操作日志)是一个特殊的日志系统,用于记录对数据库的所有写操作。oplog允许副本集成员(通常是从节点)应用主节点上已经执行的操作,从而保持数据的一致性。它是MongoDB副本集实现数据复制的基础。MongoDBOplog窗口oplog窗口是指在MongoDB副本集中,从节点可以用来同步数据的时间范围。这个窗口通常由以下因素决定:Oplog大小:oplog的大小是有限
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FaissTips:高效向量搜索与聚类的利器faiss_tipsSomeusefultipsforfaiss项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/faiss_tips项目介绍Faiss是由FacebookAIResearch开发的一个用于高效相似性搜索和密集向量聚类的库。它支持多种硬件平台,包括CPU和GPU,能够在海量数据集上实现快速的近似最近邻搜索(AN
- 梁文道《尽头:怎样是好的阅读和书写》 片段
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1、写小说的人,有时会强烈地感到一种现实的召唤,想去面对和回应现实。这时他们会觉得自己正站在时代中心,就像黑格尔说的,要把时代精神掌握在自己的小说(不是哲学)里面。但是这也很危险,当一个作家像一个时代那样书写,可能就会出现问题了。2、文字是远比语言大块而且湿冷的木头,又距离我们内心的火花稍远,不容易瞬间点燃起来,这处隙缝,给了我们回身的余地,可以再多看一下想一下设身处地一下;人类过往这最后五千年,
- 【华为OD技术面试真题 - 技术面】-测试八股文真题题库(1)
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华为OD面试真题精选专栏:华为OD面试真题精选目录:2024华为OD面试手撕代码真题目录以及八股文真题目录文章目录华为OD面试真题精选1.黑盒测试和白盒测试的区别2.假设我们公司现在开发一个类似于微信的软件1.0版本,现在要你测试这个功能:打开聊天窗口,输入文本,限制字数在200字以内。问你怎么提取测试点。功能测试性能测试安全性测试可用性测试跨平台兼容性测试网络环境测试3.接口测试的工具你了解哪些
- 数据仓库——维度表一致性
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数据仓库基础笔记思维导图已经整理完毕,完整连接为:数据仓库基础知识笔记思维导图维度一致性问题从逻辑层面来看,当一系列星型模型共享一组公共维度时,所涉及的维度称为一致性维度。当维度表存在不一致时,短期的成功难以弥补长期的错误。维度时确保不同过程中信息集成起来实现横向钻取货活动的关键。造成横向钻取失败的原因维度结构的差别,因为维度的差别,分析工作涉及的领域从简单到复杂,但是都是通过复杂的报表来弥补设计
- 高级 ECharts 技巧:自定义图表主题与样式
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ECharts是一个强大的数据可视化库,提供了多种内置主题和样式,但你也可以根据项目的设计需求,自定义图表的主题与样式。本文将介绍如何使用ECharts自定义图表主题,以提升数据可视化的吸引力和一致性。1.什么是ECharts主题?ECharts的主题是指定义图表样式的配置项,包括颜色、字体、线条样式等。通过预设主题,你可以快速更改图表的整体风格,而自定义主题则允许你在此基础上进行个性化设置。2.
- Faiss:高效相似性搜索与聚类的利器
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Faiss是一个针对大规模向量集合的相似性搜索库,由FacebookAIResearch开发。它提供了一系列高效的算法和数据结构,用于加速向量之间的相似性搜索,特别是在大规模数据集上。本文将介绍Faiss的原理、核心功能以及如何在实际项目中使用它。Faiss原理:近似最近邻搜索:Faiss的核心功能之一是近似最近邻搜索,它能够高效地在大规模数据集中找到与给定查询向量最相似的向量。这种搜索是近似的,
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【热情】在开头,塔奇曼提到光有热情是不够的。但是,要想长期的坚持写作,没有热情是不行的。很多人都说,这是一个对写作者很优待的时代,也有很多人前仆后继的写作。在写作这条路上的人,始终很多,一些人来了,一些人走了,但是能坚持下来的却只有那么几个。不知道什么时候开始,写作变现这个词火了起来。不管是谁,都想来分一杯羹。可是写作变现真的没有这么容易,鱼哥说过,写作的人千千万万,能变现的也不过是其中的千分之一
- 这个世界为何对女性这么苛刻
遇见知见
图片发自App当今社会的女性,简直用金刚侠来形容都不为过。虽然早已过了男尊女卑的时代,但是这个世界并没有平等的对待女性。新时代的女性标准:上得了厅堂,下得了厨房,杀得了木马,翻得了围墙,开得起好车,买得起新房,斗得过二奶,打得过流氓,生得了孩子,养得了家庭。这个社会对女性有太多的不公平,既要求女性经济独立,又要求女性贤良淑德。所有的女性的在成长过程中没有任何一项是因为你是女性而给你开绿灯的。图片发
- 《大兴安岭猎人传说》今年最好看的东北鬼怪故事,很优秀
一部电影
《大兴安岭猎人传说》是最新上映于愚人节的网剧,别看是网剧却远超出我的个人预料。该片由民俗故事改编,这点就很吸引人,因为民俗故事口口相传,比那些编造而成的鬼故事更具有了真实性,网大做的电影还不错哦,如果可以我打四星好评。大兴安岭的故事我们经常听老人提起,那里有原始大森林,物产丰富,更流传着精灵怪物的传说。什么红黄白柳灰,出马仙、人参娃娃的故事层出不穷,以大兴安岭为背景的故事真不少。可很多鬼片看到最后
- 18、架构-可观测性之聚合度量
大树~~
架构javapython后端架构
聚合度量聚合度量是指对系统运行时产生的各种指标数据进行收集、聚合和分析,以了解系统的健康状况和性能表现。聚合度量是可观测性的关键组成部分,通过对度量数据的分析,可以及时发现系统中的异常和瓶颈。以下是对聚合度量各个方面的详细解析,并结合具体的数据案例和技术支撑。指标收集收集系统运行时产生的各种指标数据是聚合度量的基础。常见的指标包括CPU使用率、内存使用率、请求处理时间、请求数、错误率等。以下是指标
- 数字里的世界17期:2021年全球10大顶级数据中心,中国移动榜首
张三叨
你知道吗?2016年,全球的数据中心共计用电4160亿千瓦时,比整个英国的发电量还多40%!前言每天,我们都会创造超过250万TB的数据。并且随着物联网(IOT)的不断普及,这一数据将持续增长。如此庞大的数据被存储在被称为“数据中心”的专用设施中。虽然最早的数据中心建于20世纪40年代,但直到1997-2000年的互联网泡沫期间才逐渐成为主流。当前人类的技术,比如人工智能和机器学习,已经将我们推向
- 关于旗正规则引擎规则中的上传和下载问题
何必如此
文件下载压缩jsp文件上传
文件的上传下载都是数据流的输入输出,大致流程都是一样的。
一、文件打包下载
1.文件写入压缩包
string mainPath="D:\upload\"; 下载路径
string tmpfileName=jar.zip; &n
- 【Spark九十九】Spark Streaming的batch interval时间内的数据流转源码分析
bit1129
Stream
以如下代码为例(SocketInputDStream):
Spark Streaming从Socket读取数据的代码是在SocketReceiver的receive方法中,撇开异常情况不谈(Receiver有重连机制,restart方法,默认情况下在Receiver挂了之后,间隔两秒钟重新建立Socket连接),读取到的数据通过调用store(textRead)方法进行存储。数据
- spark master web ui 端口8080被占用解决方法
daizj
8080端口占用sparkmaster web ui
spark master web ui 默认端口为8080,当系统有其它程序也在使用该接口时,启动master时也不会报错,spark自己会改用其它端口,自动端口号加1,但为了可以控制到指定的端口,我们可以自行设置,修改方法:
1、cd SPARK_HOME/sbin
2、vi start-master.sh
3、定位到下面部分
- oracle_执行计划_谓词信息和数据获取
周凡杨
oracle执行计划
oracle_执行计划_谓词信息和数据获取(上)
一:简要说明
在查看执行计划的信息中,经常会看到两个谓词filter和access,它们的区别是什么,理解了这两个词对我们解读Oracle的执行计划信息会有所帮助。
简单说,执行计划如果显示是access,就表示这个谓词条件的值将会影响数据的访问路径(表还是索引),而filter表示谓词条件的值并不会影响数据访问路径,只起到
- spring中datasource配置
g21121
dataSource
datasource配置有很多种,我介绍的一种是采用c3p0的,它的百科地址是:
http://baike.baidu.com/view/920062.htm
<!-- spring加载资源文件 -->
<bean name="propertiesConfig"
class="org.springframework.b
- web报表工具FineReport使用中遇到的常见报错及解决办法(三)
老A不折腾
finereportFAQ报表软件
这里写点抛砖引玉,希望大家能把自己整理的问题及解决方法晾出来,Mark一下,利人利己。
出现问题先搜一下文档上有没有,再看看度娘有没有,再看看论坛有没有。有报错要看日志。下面简单罗列下常见的问题,大多文档上都有提到的。
1、repeated column width is largerthan paper width:
这个看这段话应该是很好理解的。比如做的模板页面宽度只能放
- mysql 用户管理
墙头上一根草
linuxmysqluser
1.新建用户 //登录MYSQL@>mysql -u root -p@>密码//创建用户mysql> insert into mysql.user(Host,User,Password) values(‘localhost’,'jeecn’,password(‘jeecn’));//刷新系统权限表mysql>flush privileges;这样就创建了一个名为:
- 关于使用Spring导致c3p0数据库死锁问题
aijuans
springSpring 入门Spring 实例Spring3Spring 教程
这个问题我实在是为整个 springsource 的员工蒙羞
如果大家使用 spring 控制事务,使用 Open Session In View 模式,
com.mchange.v2.resourcepool.TimeoutException: A client timed out while waiting to acquire a resource from com.mchange.
- 百度词库联想
annan211
百度
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8">
<title>RunJS</title&g
- int数据与byte之间的相互转换实现代码
百合不是茶
位移int转bytebyte转int基本数据类型的实现
在BMP文件和文件压缩时需要用到的int与byte转换,现将理解的贴出来;
主要是要理解;位移等概念 http://baihe747.iteye.com/blog/2078029
int转byte;
byte转int;
/**
* 字节转成int,int转成字节
* @author Administrator
*
- 简单模拟实现数据库连接池
bijian1013
javathreadjava多线程简单模拟实现数据库连接池
简单模拟实现数据库连接池
实例1:
package com.bijian.thread;
public class DB {
//private static final int MAX_COUNT = 10;
private static final DB instance = new DB();
private int count = 0;
private i
- 一种基于Weblogic容器的鉴权设计
bijian1013
javaweblogic
服务器对请求的鉴权可以在请求头中加Authorization之类的key,将用户名、密码保存到此key对应的value中,当然对于用户名、密码这种高机密的信息,应该对其进行加砂加密等,最简单的方法如下:
String vuser_id = "weblogic";
String vuse
- 【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化
bit1129
hessian
任何一个对象从一个JVM传输到另一个JVM,都要经过序列化为二进制数据(或者字符串等其他格式,比如JSON),然后在反序列化为Java对象,这最后都是通过二进制的数据在不同的JVM之间传输(一般是通过Socket和二进制的数据传输),本文定义一个比较符合工作中。
1. 定义三个POJO
Person类
package com.tom.hes
- 【Hadoop十四】Hadoop提供的脚本的功能
bit1129
hadoop
1. hadoop-daemon.sh
1.1 启动HDFS
./hadoop-daemon.sh start namenode
./hadoop-daemon.sh start datanode
通过这种逐步启动的方式,比start-all.sh方式少了一个SecondaryNameNode进程,这不影响Hadoop的使用,其实在 Hadoop2.0中,SecondaryNa
- 中国互联网走在“灰度”上
ronin47
管理 灰度
中国互联网走在“灰度”上(转)
文/孕峰
第一次听说灰度这个词,是任正非说新型管理者所需要的素质。第二次听说是来自马化腾。似乎其他人包括马云也用不同的语言说过类似的意思。
灰度这个词所包含的意义和视野是广远的。要理解这个词,可能同样要用“灰度”的心态。灰度的反面,是规规矩矩,清清楚楚,泾渭分明,严谨条理,是决不妥协,不转弯,认死理。黑白分明不是灰度,像彩虹那样
- java-51-输入一个矩阵,按照从外向里以顺时针的顺序依次打印出每一个数字。
bylijinnan
java
public class PrintMatrixClockwisely {
/**
* Q51.输入一个矩阵,按照从外向里以顺时针的顺序依次打印出每一个数字。
例如:如果输入如下矩阵:
1 2 3 4
5 6 7 8
9
- mongoDB 用户管理
开窍的石头
mongoDB用户管理
1:添加用户
第一次设置用户需要进入admin数据库下设置超级用户(use admin)
db.addUsr({user:'useName',pwd:'111111',roles:[readWrite,dbAdmin]});
第一个参数用户的名字
第二个参数
- [游戏与生活]玩暗黑破坏神3的一些问题
comsci
生活
暗黑破坏神3是有史以来最让人激动的游戏。。。。但是有几个问题需要我们注意
玩这个游戏的时间,每天不要超过一个小时,且每次玩游戏最好在白天
结束游戏之后,最好在太阳下面来晒一下身上的暗黑气息,让自己恢复人的生气
&nb
- java 二维数组如何存入数据库
cuiyadll
java
using System;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Windows.Forms;
using System.Xml;
using System.Xml.Serialization;
using System.IO;
namespace WindowsFormsApplication1
{
- 本地事务和全局事务Local Transaction and Global Transaction(JTA)
darrenzhu
javaspringlocalglobaltransaction
Configuring Spring and JTA without full Java EE
http://spring.io/blog/2011/08/15/configuring-spring-and-jta-without-full-java-ee/
Spring doc -Transaction Management
http://docs.spring.io/spri
- Linux命令之alias - 设置命令的别名,让 Linux 命令更简练
dcj3sjt126com
linuxalias
用途说明
设置命令的别名。在linux系统中如果命令太长又不符合用户的习惯,那么我们可以为它指定一个别名。虽然可以为命令建立“链接”解决长文件名的问 题,但对于带命令行参数的命令,链接就无能为力了。而指定别名则可以解决此类所有问题【1】。常用别名来简化ssh登录【见示例三】,使长命令变短,使常 用的长命令行变短,强制执行命令时询问等。
常用参数
格式:alias
格式:ali
- yii2 restful web服务[格式响应]
dcj3sjt126com
PHPyii2
响应格式
当处理一个 RESTful API 请求时, 一个应用程序通常需要如下步骤 来处理响应格式:
确定可能影响响应格式的各种因素, 例如媒介类型, 语言, 版本, 等等。 这个过程也被称为 content negotiation。
资源对象转换为数组, 如在 Resources 部分中所描述的。 通过 [[yii\rest\Serializer]]
- MongoDB索引调优(2)——[十]
eksliang
mongodbMongoDB索引优化
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2178555 一、概述
上一篇文档中也说明了,MongoDB的索引几乎与关系型数据库的索引一模一样,优化关系型数据库的技巧通用适合MongoDB,所有这里只讲MongoDB需要注意的地方 二、索引内嵌文档
可以在嵌套文档的键上建立索引,方式与正常
- 当滑动到顶部和底部时,实现Item的分离效果的ListView
gundumw100
android
拉动ListView,Item之间的间距会变大,释放后恢复原样;
package cn.tangdada.tangbang.widget;
import android.annotation.TargetApi;
import android.content.Context;
import android.content.res.TypedArray;
import andr
- 程序员用HTML5制作的爱心树表白动画
ini
JavaScriptjqueryWebhtml5css
体验效果:http://keleyi.com/keleyi/phtml/html5/31.htmHTML代码如下:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"><head><meta charset="UTF-8" >
<ti
- 预装windows 8 系统GPT模式的ThinkPad T440改装64位 windows 7旗舰版
kakajw
ThinkPad预装改装windows 7windows 8
该教程具有普遍参考性,特别适用于联想的机器,其他品牌机器的处理过程也大同小异。
该教程是个人多次尝试和总结的结果,实用性强,推荐给需要的人!
缘由
小弟最近入手笔记本ThinkPad T440,但是特别不能习惯笔记本出厂预装的Windows 8系统,而且厂商自作聪明地预装了一堆没用的应用软件,消耗不少的系统资源(本本的内存为4G,系统启动完成时,物理内存占用比
- Nginx学习笔记
mcj8089
nginx
一、安装nginx 1、在nginx官方网站下载一个包,下载地址是:
http://nginx.org/download/nginx-1.4.2.tar.gz
2、WinSCP(ftp上传工
- mongodb 聚合查询每天论坛链接点击次数
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境mongodb纵观千象
/* 18 */
{
"_id" : ObjectId("5596414cbe4d73a327e50274"),
"msgType" : "text",
"sendTime" : ISODate("2015-07-03T08:01:16.000Z"
- java术语(PO/POJO/VO/BO/DAO/DTO)
Luob.
DAOPOJODTOpoVO BO
PO(persistant object) 持久对象
在o/r 映射的时候出现的概念,如果没有o/r映射,就没有这个概念存在了.通常对应数据模型(数据库),本身还有部分业务逻辑的处理.可以看成是与数据库中的表相映射的java对象.最简单的PO就是对应数据库中某个表中的一条记录,多个记录可以用PO的集合.PO中应该不包含任何对数据库的操作.
VO(value object) 值对象
通
- 算法复杂度
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http://bigocheatsheet.com/
http://www.sitepoint.com/time-complexity-algorithms/