- 四、Actor-Critic Methods
沈夢昂志
DRL深度强化学习python深度学习
由于在看DRL论文中,很多公式都很难理解。因此最近在学习DRL的基本内容。再此说明,非常推荐B站“王树森老师的DRL强化学习”本文的图表及内容,都是基于王老师课程的后自行理解整理出的内容。目录A.书接上回1、Reinforce算法B.State-ValueFunctionC.PolicyNetWork(Actor)D.ActionValueNetwork(Critic)E.TraintheNeur
- 板凳-------Mysql cookbook学习 (十一--------4)
唐宇迪机器学习实战课程笔记https://blog.csdn.net/weixin_54338498/article/details/128818007?spm=1001.2101.3001.6650.1&utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7EBlogCommendFromBaidu%7ECtr-1-12881
- Char Studio 使用入门:高效构建企业级对话系统的实战指南
charles666666
人工智能产品经理语言模型自然语言处理架构
数字化浪潮推动下,企业与用户的交互模式正经历深刻变革,对话系统作为核心交互手段,其重要性日益凸显。然而,众多企业在构建对话系统时,却深陷诸多困境,难以自拔。一、开篇痛点场景:企业对话系统开发的典型困境企业在自行开发对话系统时,往往面临预算超支、周期漫长以及维护成本居高不下等问题。开发团队需要投入大量时间和精力进行底层技术架构的搭建,例如自然语言处理算法的研究、对话逻辑的设计等,这不仅消耗了大量的人
- AAAI—24—Main—paper(关于Multi—Modal的全部文章摘要)
我们生活在一个由多种模态(Multimodal)信息构成的世界,包括视觉信息、听觉信息、文本信息、嗅觉信息等等,当研究的问题或者数据集包含多种这样的模态信息时我们称之为多模态学习多模态机器学习旨在处理学习(视觉,听觉,语言等)不同模态融合交织的信息。下游任务(1)视觉问答1.视觉问答(visualquestionanswering,VQA).给予视觉输入(图像或视频),VQA代表了正确提供一个问题
- 神经网络初步学习3——数据与损失
X Y O
神经网络学习人工智能
一、传统机器学习与神经网络前言:该部分需要一定的机器学习与数学基础(很浅的基础),如果有不理解的地方可以自行查阅。(1)区别这里不妨以图像识别为例子:(1)在传统的机器学习视角中:我们需要人工手动去设置并提取我们的特征量,例如常见的SIFT、SURF和HOG等,随后需要我们选择合适的分类器(例如:SVM、KNN等分类器),接着把我们的参数训练出来。(2)而在神经网络的视角中:我们只需要把图片喂给它
- AI驱动的个人工作革命:基于DeepSeek构建全场景智能工作助理(含源代码+多应用场景)
AI_DL_CODE
DeepSeek深度应用人工智能DeepSeek个人智能助理LangChain任务自动化知识管理大模型应用
摘要:本文详细阐述基于DeepSeek大模型构建个人工作助理的完整技术方案,通过LangChain实现任务分解、知识检索与工具调用的智能协同。方案融合向量数据库、多模态交互与个性化学习算法,构建涵盖邮件处理、会议管理、文档生成等15大核心工作场景的自动化系统。文中提供可运行代码、完整部署指南及效能测试数据,实现邮件处理效率提升13倍、会议纪要生成时间缩短100%、任务安排错误率降低83%的显著优化
- 异物检测的计算机视觉算法技术路线
思绪漂移
计算机视觉算法人工智能
异物检测的计算机视觉算法技术路线在现代智能监测系统中,异物检测有着其必要性和运维重要性,通过计算机视觉算法,可以实时识别各种异常物体,为设备安全运行提供有力保障。本文将介绍异物检测的主要技术路线。一、分类识别适应场景分类识别技术主要适用于已知目标类别的异物检测场景。在运维环境中,这类场景包括:固定区域内的障碍物监测(如轨道区域的石块、工具、动物等)关键部件的异物附着检测(如固定装置上的杂物)安全通
- PageRank:互联网的马尔可夫链平衡态
大千AI助手
人工智能Python#OTHER人工智能机器学习条件概率贝叶斯PageRank马尔科夫链MC
本文由「大千AI助手」原创发布,专注用真话讲AI,回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我,一起撕掉过度包装,学习真实的AI技术!PageRank算法本质上是一个在网页图上定义的离散时间马尔可夫链(DTMC),其核心思想是将网页间的链接关系转化为状态转移概率。以下是详细分析:一、马尔可夫链的核心要素在PageRank中的体现马尔可夫链要素PageRank对应数学描述状态空间网页集
- MCMC:高维概率采样的“随机游走”艺术
大千AI助手
人工智能Python#OTHER人工智能数据挖掘机器学习算法MCMC马尔科夫概率论
MCMC(马尔可夫链蒙特卡洛)是一种从复杂概率分布中高效采样的核心算法,它解决了传统采样方法在高维空间中的“维度灾难”问题。以下是其技术本质、关键算法及实践的深度解析:本文由「大千AI助手」原创发布,专注用真话讲AI,回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我,一起撕掉过度包装,学习真实的AI技术!一、MCMC要解决的核心问题目标:从目标分布(π(x)\pi(\mathbf{x})
- LeetCode 刷题:数据结构与算法的实战经验分享
LeetCode刷题:数据结构与算法的实战经验分享关键词:LeetCode、数据结构、算法、刷题经验、实战摘要:本文将围绕LeetCode刷题展开,深入探讨数据结构与算法在实际刷题过程中的应用。通过分享实战经验,帮助读者更好地理解和掌握数据结构与算法知识,提升解题能力。文章将从背景介绍入手,阐述刷题的目的和意义,接着详细解释核心概念,分析它们之间的关系,然后介绍核心算法原理和具体操作步骤,结合数学
- 高压电缆护层电流监测系统的技术实现
李子圆圆
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目录文章目录概要高精度电流监测的技术实现多级预警机制的构建逻辑极端环境下的稳定运行技术远程运维的技术支撑概要高压电缆护层作为电力传输的关键防护结构,其接地电流的异常变化是判断设备状态的重要指标。TLKS-PLGD高压电缆护层电流监测系统通过传感器技术与智能算法的结合,构建了一套完整的电缆安全监测方案。高精度电流监测的技术实现高精度电流监测的技术实现护层电流监测的核心在于数据采集的精准性。该系统采用
- 构建安全密码存储策略:核心原则与最佳实践
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信息安全安全
密码是用户身份认证的第一道防线,其存储安全性直接关系到用户隐私和企业信誉。近年来频发的数据泄露事件揭示了密码管理的关键性。本文将深入探讨从加密算法到系统性防护的完整密码存储方案,帮助开发者构建企业级安全防御体系。一、密码存储基本准则绝对禁止明文存储:即使采用数据库加密措施,直接存储用户原始密码仍存在不可逆泄露风险。运维人员权限滥用或备份文件泄露都可能成为突破口。加密≠安全:AES等对称加密存在密钥
- 数据结构实验解析(C++版)——实验一 复杂度分析
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目录一、实验例题例题1例题2二、实验原理与背景知识1、实验原理2、背景知识三、解题思路与算法1、解题思路2、算法四、代码实现例题1代码例题2代码五、实验结果分析与总结1、实验结果分析2、该实验与数据结构的联系一、实验例题例题1时间空间限制时间限制:1SEC空间限制:128MB问题描述分析以下代码:for(i=1;iusingnamespacestd;intmain(){longlongn;//输入
- Spring Data Neo4j 与后端人工智能算法的数据交互
AI大模型应用实战
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SpringDataNeo4j与后端人工智能算法的数据交互关键词:SpringDataNeo4j、图数据库、人工智能算法、数据交互、知识图谱、图神经网络、数据集成摘要:本文深入探讨了如何利用SpringDataNeo4j框架实现后端人工智能算法与图数据库的高效数据交互。文章首先介绍了图数据库和人工智能算法的基本概念,然后详细解析了SpringDataNeo4j的核心架构和原理。接着,通过实际代码示
- 【数据结构】复杂度分析
目录一、算法1.基本概念2.描述方法3.算法效率二、算法的时间复杂度三、算法的空间复杂度一、算法1.基本概念通俗的讲,算法是解决问题的方法,比如在现实生活中一道菜谱,一个安装轮椅的操作指南等。严格的说,算法是对特定问题求解步骤的一种描述,是指令的有限序列。算法具有的基本特性有:(1)有穷性。一个算法必须总是在执行有穷步之后结束,且每一步都在有求时间内完成。(2)确定性。算法中的每一条指令必须有确切
- 视觉算法之卷积神经网络
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深度学习算法详解及代码复现计算机视觉cnn神经网络深度学习python课程设计毕业设计
定义与特点卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)是一种专为处理具有网格结构的数据而设计的深度学习模型。其独特的结构和功能使其在图像处理、语音识别等领域展现出卓越的性能:CNN的核心设计理念源于对生物视觉系统的模仿。通过模拟大脑皮层中视网膜和视觉皮层的层次化结构,CNN能够有效地捕捉图像中的局部特征并逐步抽象为高层语义信息。这种设计使得CNN特别擅长处理图像和音
- 心理健康语音分析AI模型:开启心理评估新时代
AI大模型应用实战
人工智能语音识别ai
心理健康语音分析AI模型:开启心理评估新时代关键词:心理健康评估、语音信号处理、情感计算、AI模型、多模态融合摘要:传统心理评估依赖量表问卷和人工观察,存在主观性强、效率低、难以实时监测等局限。本文将带您走进“心理健康语音分析AI模型”的世界,从基础概念到核心技术,从算法原理到实战案例,揭秘AI如何通过“听声音”读懂心理状态,开启心理评估的智能化新时代。背景介绍目的和范围心理健康问题已成为全球公共
- MySQL存储结构深度解析:Buffer Pool与Page管理
hdzw20
mysql复习mysql数据库
MySQL存储结构解析:BufferPool与Page管理在MySQL的InnoDB存储引擎中,BufferPool是其核心组件之一,它极大地提升了数据库的性能。理解BufferPool的内部结构和工作机制,对于优化MySQL数据库至关重要。本文将讨论BufferPool的结构、三大链表、改进型LRU算法以及ChangeBuffer机制。1.BufferPool结构:控制块与缓存页BufferPo
- 多模态大模型发展全景:从架构创新到应用突破
陈敬雷-充电了么-CEO兼CTO
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注:此文章内容均节选自充电了么创始人,CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《GPT多模态大模型与AIAgent智能体》(跟我一起学人工智能)【陈敬雷编著】【清华大学出版社】《GPT多模态大模型与AIAgent智能体》新出书籍配套视频【陈敬雷】推荐算法系统实战全系列精品课【陈敬雷】文章目录GPT多模态大模型系列四多模态大模型发展全景:从架构创新到应用突破更多技术内容总结GPT多模态大模型系列四多模态大模型
- Python异步编程终极指南:用协程与事件循环重构你的高并发系统
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- python程序基本架构_Python 程序基本架构
尤尔小喵喵
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Python的一般程序基本架构为:输入,处理,输出,这三块。输入:包括两个内容,变量赋值与输入语句处理:包括算术运算,逻辑运算,算法处理这三方面输出:包括打印输出,写入文件,写入数据库这三块下面举两个例子具体了解一下Python的程序基本架构1输入:变量赋值处理:算术运算输出:打印输出x=12#变量赋值x=12y=13#变量赋值y=13z=x+y#算术运算print(z)#打印输出252输入:输入
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Hanbit便携式GIS局部放电检测仪中PRPD图的绘制方法研究摘要本报告详细阐述了韩国HanbitPoDAS便携式GIS局部放电检测仪软件中相分辨局部放电(PRPD)图的生成方法。报告旨在阐明其技术原理、数据采集、信号处理以及分析功能,这些功能共同实现了对气体绝缘开关设备(GIS)绝缘状态的精确评估。HanbitPoDAS系统利用超高频(UHF)传感器和智能软件算法来捕获、处理并显示PRPD模式
- 如何让AI真正理解你的意图(自适应Prompt实战指南)
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目前的LLM模型,在理解用户意图方面,正在使用自适应Prompt技术,来提升模型的理解能力。目前使用deepseek推理模型能明显看到自适应的一个过程。前言:为什么你的AI总是"答非所问"?相信很多人都遇到过这样的情况:你问:“帮我写一个Python爬虫”AI答:给你一堆理论知识和完整教程(你只想要简单代码)你问:“推荐一部电影”AI答:推荐了《教父》(你想看轻松喜剧)你问:“解释一下机器学习”A
- AI人工智能与机器学习的大数据融合应用
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AI人工智能与机器学习的大数据融合应用关键词:AI人工智能、机器学习、大数据、融合应用、数据挖掘摘要:本文深入探讨了AI人工智能与机器学习在大数据融合应用方面的相关内容。首先介绍了研究的背景、目的、预期读者和文档结构,对核心术语进行了清晰定义。接着阐述了AI、机器学习和大数据的核心概念及相互联系,给出了形象的文本示意图和Mermaid流程图。详细讲解了核心算法原理,并通过Python源代码进行说明
- 目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于深度学习的自动驾驶目标检测算法研究(续)
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目录基于双蓝图卷积的轻量化自动驾驶目标检测算法5.1引言5.2DarkNet53网络冗余性分析5.3双蓝图卷积网络5.4实验结果及分析基于深度学习的自动驾驶目标检测算法研究与应用传统的目标检测算法目标检测基线算法性能对比与选择相关理论和算法基础2.1引言2.2人工神经网络2.3FCOS目标检测算法2.4复杂交通场景下的目标检测难点与FCOS改进方案基于FCOS的目标检测算法改进3.1引言3.2Re
- 百度地图迁徙大数据深度解析与实战指南
百度地图迁徙大数据深度解析与实战指南在数字化时代,人口流动数据已成为洞察社会经济活动的关键指标。百度地图依托海量位置数据和AI算法打造的"迁徙大数据"平台,为城市规划、交通管理、商业选址等领域提供了重要决策支持。本文将系统性解析百度地图迁徙大数据的查看方法、核心功能及实战应用场景,帮助读者快速掌握这一数据驱动的决策工具。一、迁徙大数据的核心价值迁徙大数据通过聚合手机用户的定位信息,构建全国范围的人
- AI人工智能遇上TensorFlow:技术融合新趋势
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AI人工智能遇上TensorFlow:技术融合新趋势关键词:人工智能、TensorFlow、深度学习、神经网络、机器学习、技术融合、AI开发摘要:本文深入探讨了人工智能技术与TensorFlow框架的融合发展趋势。我们将从基础概念出发,详细分析TensorFlow在AI领域的核心优势,包括其架构设计、算法实现和实际应用。文章包含丰富的技术细节,如神经网络原理、TensorFlow核心算法实现、数学
- 基于FPGA的快速傅里叶变换(FFT)设计在嵌入式系统中的应用
风吹麦很
fpga开发嵌入式
基于FPGA的快速傅里叶变换(FFT)设计在嵌入式系统中的应用快速傅里叶变换(FastFourierTransform,FFT)是一种重要的信号处理算法,在许多领域中都得到广泛的应用,例如通信系统、雷达技术、图像处理等。为了提高FFT的计算性能和实时性,将其设计为硬件加速器常常是一个明智的选择。本文将介绍基于现场可编程门阵列(Field-ProgrammableGateArray,FPGA)的FF
- AI人工智能领域中AI作画的技术优势
AI大模型应用之禅
人工智能AI作画ai
AI人工智能领域中AI作画的技术优势关键词:AI作画、技术优势、人工智能、艺术创作、图像生成摘要:本文深入探讨了AI人工智能领域中AI作画的技术优势。从背景介绍出发,阐述了AI作画的起源与发展,明确了文章的目的、范围、预期读者以及文档结构。接着详细分析了AI作画的核心概念,包括其原理和架构,并通过Mermaid流程图进行直观展示。对核心算法原理进行了深入剖析,结合Python代码示例进行讲解。同时
- 让 Python 代码飙升330倍:从入门到精通的四种性能优化实践
python
花下猫语:性能优化是每个程序员的必修课,但你是否想过,除了更换算法,还有哪些“大招”?这篇文章堪称典范,它将一个普通的函数,通过四套组合拳,硬生生把性能提升了330倍!作者不仅展示了“术”,更传授了“道”。让我们一起跟随作者的思路,体验一次酣畅淋漓的优化之旅。PS.本文选自最新一期Python潮流周刊,如果你对优质文章感兴趣,诚心推荐你订阅我们的专栏。作者:ItamarTurner-Traurin
- Java常用排序算法/程序员必须掌握的8大排序算法
cugfy
java
分类:
1)插入排序(直接插入排序、希尔排序)
2)交换排序(冒泡排序、快速排序)
3)选择排序(直接选择排序、堆排序)
4)归并排序
5)分配排序(基数排序)
所需辅助空间最多:归并排序
所需辅助空间最少:堆排序
平均速度最快:快速排序
不稳定:快速排序,希尔排序,堆排序。
先来看看8种排序之间的关系:
1.直接插入排序
(1
- 【Spark102】Spark存储模块BlockManager剖析
bit1129
manager
Spark围绕着BlockManager构建了存储模块,包括RDD,Shuffle,Broadcast的存储都使用了BlockManager。而BlockManager在实现上是一个针对每个应用的Master/Executor结构,即Driver上BlockManager充当了Master角色,而各个Slave上(具体到应用范围,就是Executor)的BlockManager充当了Slave角色
- linux 查看端口被占用情况详解
daizj
linux端口占用netstatlsof
经常在启动一个程序会碰到端口被占用,这里讲一下怎么查看端口是否被占用,及哪个程序占用,怎么Kill掉已占用端口的程序
1、lsof -i:port
port为端口号
[root@slave /data/spark-1.4.0-bin-cdh4]# lsof -i:8080
COMMAND PID USER FD TY
- Hosts文件使用
周凡杨
hostslocahost
一切都要从localhost说起,经常在tomcat容器起动后,访问页面时输入http://localhost:8088/index.jsp,大家都知道localhost代表本机地址,如果本机IP是10.10.134.21,那就相当于http://10.10.134.21:8088/index.jsp,有时候也会看到http: 127.0.0.1:
- java excel工具
g21121
Java excel
直接上代码,一看就懂,利用的是jxl:
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import jxl.Cell;
import jxl.Sheet;
import jxl.Workbook;
import jxl.read.biff.BiffException;
import jxl.write.Label;
import
- web报表工具finereport常用函数的用法总结(数组函数)
老A不折腾
finereportweb报表函数总结
ADD2ARRAY
ADDARRAY(array,insertArray, start):在数组第start个位置插入insertArray中的所有元素,再返回该数组。
示例:
ADDARRAY([3,4, 1, 5, 7], [23, 43, 22], 3)返回[3, 4, 23, 43, 22, 1, 5, 7].
ADDARRAY([3,4, 1, 5, 7], "测试&q
- 游戏服务器网络带宽负载计算
墙头上一根草
服务器
家庭所安装的4M,8M宽带。其中M是指,Mbits/S
其中要提前说明的是:
8bits = 1Byte
即8位等于1字节。我们硬盘大小50G。意思是50*1024M字节,约为 50000多字节。但是网宽是以“位”为单位的,所以,8Mbits就是1M字节。是容积体积的单位。
8Mbits/s后面的S是秒。8Mbits/s意思是 每秒8M位,即每秒1M字节。
我是在计算我们网络流量时想到的
- 我的spring学习笔记2-IoC(反向控制 依赖注入)
aijuans
Spring 3 系列
IoC(反向控制 依赖注入)这是Spring提出来了,这也是Spring一大特色。这里我不用多说,我们看Spring教程就可以了解。当然我们不用Spring也可以用IoC,下面我将介绍不用Spring的IoC。
IoC不是框架,她是java的技术,如今大多数轻量级的容器都会用到IoC技术。这里我就用一个例子来说明:
如:程序中有 Mysql.calss 、Oracle.class 、SqlSe
- 高性能mysql 之 选择存储引擎(一)
annan211
mysqlInnoDBMySQL引擎存储引擎
1 没有特殊情况,应尽可能使用InnoDB存储引擎。 原因:InnoDB 和 MYIsAM 是mysql 最常用、使用最普遍的存储引擎。其中InnoDB是最重要、最广泛的存储引擎。她 被设计用来处理大量的短期事务。短期事务大部分情况下是正常提交的,很少有回滚的情况。InnoDB的性能和自动崩溃 恢复特性使得她在非事务型存储的需求中也非常流行,除非有非常
- UDP网络编程
百合不是茶
UDP编程局域网组播
UDP是基于无连接的,不可靠的传输 与TCP/IP相反
UDP实现私聊,发送方式客户端,接受方式服务器
package netUDP_sc;
import java.net.DatagramPacket;
import java.net.DatagramSocket;
import java.net.Ine
- JQuery对象的val()方法执行结果分析
bijian1013
JavaScriptjsjquery
JavaScript中,如果id对应的标签不存在(同理JAVA中,如果对象不存在),则调用它的方法会报错或抛异常。在实际开发中,发现JQuery在id对应的标签不存在时,调其val()方法不会报错,结果是undefined。
- http请求测试实例(采用json-lib解析)
bijian1013
jsonhttp
由于fastjson只支持JDK1.5版本,因些对于JDK1.4的项目,可以采用json-lib来解析JSON数据。如下是http请求的另外一种写法,仅供参考。
package com;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import
- 【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成
bit1129
hessian
在【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化一文中介绍了基于Hessian的RPC服务的实现步骤,在那里使用Hessian提供的API完成基于Hessian的RPC服务开发和客户端调用,本文使用Spring对Hessian的集成来实现Hessian的RPC调用。
定义模型、接口和服务器端代码
|---Model
&nb
- 【Mahout三】基于Mahout CBayes算法的20newsgroup流程分析
bit1129
Mahout
1.Mahout环境搭建
1.下载Mahout
http://mirror.bit.edu.cn/apache/mahout/0.10.0/mahout-distribution-0.10.0.tar.gz
2.解压Mahout
3. 配置环境变量
vim /etc/profile
export HADOOP_HOME=/home
- nginx负载tomcat遇非80时的转发问题
ronin47
nginx负载后端容器是tomcat(其它容器如WAS,JBOSS暂没发现这个问题)非80端口,遇到跳转异常问题。解决的思路是:$host:port
详细如下:
该问题是最先发现的,由于之前对nginx不是特别的熟悉所以该问题是个入门级别的:
? 1 2 3 4 5
- java-17-在一个字符串中找到第一个只出现一次的字符
bylijinnan
java
public class FirstShowOnlyOnceElement {
/**Q17.在一个字符串中找到第一个只出现一次的字符。如输入abaccdeff,则输出b
* 1.int[] count:count[i]表示i对应字符出现的次数
* 2.将26个英文字母映射:a-z <--> 0-25
* 3.假设全部字母都是小写
*/
pu
- mongoDB 复制集
开窍的石头
mongodb
mongo的复制集就像mysql的主从数据库,当你往其中的主复制集(primary)写数据的时候,副复制集(secondary)会自动同步主复制集(Primary)的数据,当主复制集挂掉以后其中的一个副复制集会自动成为主复制集。提供服务器的可用性。和防止当机问题
mo
- [宇宙与天文]宇宙时代的经济学
comsci
经济
宇宙尺度的交通工具一般都体型巨大,造价高昂。。。。。
在宇宙中进行航行,近程采用反作用力类型的发动机,需要消耗少量矿石燃料,中远程航行要采用量子或者聚变反应堆发动机,进行超空间跳跃,要消耗大量高纯度水晶体能源
以目前地球上国家的经济发展水平来讲,
- Git忽略文件
Cwind
git
有很多文件不必使用git管理。例如Eclipse或其他IDE生成的项目文件,编译生成的各种目标或临时文件等。使用git status时,会在Untracked files里面看到这些文件列表,在一次需要添加的文件比较多时(使用git add . / git add -u),会把这些所有的未跟踪文件添加进索引。
==== ==== ==== 一些牢骚
- MySQL连接数据库的必须配置
dashuaifu
mysql连接数据库配置
MySQL连接数据库的必须配置
1.driverClass:com.mysql.jdbc.Driver
2.jdbcUrl:jdbc:mysql://localhost:3306/dbname
3.user:username
4.password:password
其中1是驱动名;2是url,这里的‘dbna
- 一生要养成的60个习惯
dcj3sjt126com
习惯
一生要养成的60个习惯
第1篇 让你更受大家欢迎的习惯
1 守时,不准时赴约,让别人等,会失去很多机会。
如何做到:
①该起床时就起床,
②养成任何事情都提前15分钟的习惯。
③带本可以随时阅读的书,如果早了就拿出来读读。
④有条理,生活没条理最容易耽误时间。
⑤提前计划:将重要和不重要的事情岔开。
⑥今天就准备好明天要穿的衣服。
⑦按时睡觉,这会让按时起床更容易。
2 注重
- [介绍]Yii 是什么
dcj3sjt126com
PHPyii2
Yii 是一个高性能,基于组件的 PHP 框架,用于快速开发现代 Web 应用程序。名字 Yii (读作 易)在中文里有“极致简单与不断演变”两重含义,也可看作 Yes It Is! 的缩写。
Yii 最适合做什么?
Yii 是一个通用的 Web 编程框架,即可以用于开发各种用 PHP 构建的 Web 应用。因为基于组件的框架结构和设计精巧的缓存支持,它特别适合开发大型应
- Linux SSH常用总结
eksliang
linux sshSSHD
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2186931 一、连接到远程主机
格式:
ssh name@remoteserver
例如:
ssh
[email protected]
二、连接到远程主机指定的端口
格式:
ssh name@remoteserver -p 22
例如:
ssh i
- 快速上传头像到服务端工具类FaceUtil
gundumw100
android
快速迭代用
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileNotFoundException;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.IOExceptio
- jQuery入门之怎么使用
ini
JavaScripthtmljqueryWebcss
jQuery的强大我何问起(个人主页:hovertree.com)就不用多说了,那么怎么使用jQuery呢?
首先,下载jquery。下载地址:http://hovertree.com/hvtart/bjae/b8627323101a4994.htm,一个是压缩版本,一个是未压缩版本,如果在开发测试阶段,可以使用未压缩版本,实际应用一般使用压缩版本(min)。然后就在页面上引用。
- 带filter的hbase查询优化
kane_xie
查询优化hbaseRandomRowFilter
问题描述
hbase scan数据缓慢,server端出现LeaseException。hbase写入缓慢。
问题原因
直接原因是: hbase client端每次和regionserver交互的时候,都会在服务器端生成一个Lease,Lease的有效期由参数hbase.regionserver.lease.period确定。如果hbase scan需
- java设计模式-单例模式
men4661273
java单例枚举反射IOC
单例模式1,饿汉模式
//饿汉式单例类.在类初始化时,已经自行实例化
public class Singleton1 {
//私有的默认构造函数
private Singleton1() {}
//已经自行实例化
private static final Singleton1 singl
- mongodb 查询某一天所有信息的3种方法,根据日期查询
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境mongodb纵观千象
// mongodb的查询真让人难以琢磨,就查询单天信息,都需要花费一番功夫才行。
// 第一种方式:
coll.aggregate([
{$project:{sendDate: {$substr: ['$sendTime', 0, 10]}, sendTime: 1, content:1}},
{$match:{sendDate: '2015-
- 二维数组转换成JSON
tangqi609567707
java二维数组json
原文出处:http://blog.csdn.net/springsen/article/details/7833596
public class Demo {
public static void main(String[] args) { String[][] blogL
- erlang supervisor
wudixiaotie
erlang
定义supervisor时,如果是监控celuesimple_one_for_one则删除children的时候就用supervisor:terminate_child (SupModuleName, ChildPid),如果shutdown策略选择的是brutal_kill,那么supervisor会调用exit(ChildPid, kill),这样的话如果Child的behavior是gen_