- AI绘画能取代设计师吗?
网络安全我来了
IT技术AI作画
AI绘画能取代设计师吗?在日益数字化的时代,人工智能(AI)正在快速渗透我们的生活和工作中。特别是在设计领域,AI绘画这一新兴技术引发了热烈讨论。你是否也曾好奇,AI绘画是否有可能取代设计师的工作?让我们一同探讨这个引人深思的话题。1.AI绘画的现状1.1AI绘画技术的形成与发展AI绘画的背后,离不开图像风格迁移、图文预训练模型和扩散模型这三大技术的共同推动。有点像是一位多才多艺的音乐家,利用不同
- 用vue写一个内网请求chatgpt的网页可以返回图片请求【内含一个key】
steamedbread321
vue.jschatgptjavascript
最近不是chatgpt很活吗?可是必须要科技上网才可以进入,所以我就参考其他人写的页面改写了一个网页版不需要chatgpt请求的网页,还可以请求图片哦。部署以后就可以直接使用废话不多说了直接上代码海洋生物详情{{x.msg}}{{x.msg}}{{sentext}}{{sentexttp}}const{createApp}=VuecreateApp({data(){return{api:'',ms
- 9. 马科维茨资产组合模型+FF5+GARCH风险模型优化方案(理论+Python实战)
AI量金术师
金融资产组合模型进化论python开发语言金融人工智能机器学习算法
目录0.承前1.核心风险函数代码讲解1.1数据准备和初始化1.2单资产GARCH建模1.3模型拟合和波动率预测1.4异常处理机制1.5相关系数矩阵计算1.6构建波动率矩阵1.7计算协方差矩阵1.8确保矩阵对称性1.9确保矩阵半正定性1.10格式转换和返回1.11calculate_covariance_matrix函数汇总2.代码汇总3.反思3.1不足之处3.2提升思路4.启后0.承前本篇博文是对
- python保存和调用模型
sphinxrascal168
大幅度
2.创建文件目录,保存模型importosfromsklearn.externalsimportjoblib#创建文件目录dirs='testModel'ifnotos.path.exists(dirs):os.makedirs(dirs)#保存模型joblib.dump(LR,dirs+'/LR.pkl')3.读取模型#读取模型LR=joblib.load(dirs+'/LR.pkl')test
- 语言模型与向量模型:深入解析与实例剖析
♢.*
语言模型人工智能自然语言处理
亲爱的小伙伴们,在求知的漫漫旅途中,若你对深度学习的奥秘、Java与Python的奇妙世界,亦或是读研论文的撰写攻略有所探寻,那不妨给我一个小小的关注吧。我会精心筹备,在未来的日子里不定期地为大家呈上这些领域的知识宝藏与实用经验分享。每一个点赞,都如同春日里的一缕阳光,给予我满满的动力与温暖,让我们在学习成长的道路上相伴而行,共同进步✨。期待你的关注与点赞哟!在自然语言处理领域,语言模型和向量模型
- Model Import Settings
UniMark
unityeditormanualunity
前言在可视化3D世界中,模型是3D世界的核心,你可以没有贴图,可以没有特效,甚至可以没有用户交互界面,但必须得有模型来描述世界的基本样貌。在3D世界中,由点线面构成了模型的轮廓;由UV和纹理,共同描述模型的样貌;由骨骼和蒙皮信息描述模型的运动姿态;再由骨骼的运动轨迹描述模型在某个时间段内的肢体动作。MODELPAGEMODEL功能描述ScaleFactor调整导入模型的全局缩放比例。如果模型的比例
- Python 调用常见大模型 API 全解析
♢.*
python开发语言语言模型nlp
亲爱的小伙伴们,在求知的漫漫旅途中,若你对深度学习的奥秘、JAVA、PYTHON与SAP的奇妙世界,亦或是读研论文的撰写攻略有所探寻,那不妨给我一个小小的关注吧。我会精心筹备,在未来的日子里不定期地为大家呈上这些领域的知识宝藏与实用经验分享。每一个点赞,都如同春日里的一缕阳光,给予我满满的动力与温暖,让我们在学习成长的道路上相伴而行,共同进步✨。期待你的关注与点赞哟!调用通义千问接口获取APIKe
- 使用Ollama 在Ubuntu运行deepseek大模型:以DeepSeek-coder为例
skywalk8163
人工智能ubuntulinux人工智能deepseek
DeepSeek大模型这几天冲上热搜啦!咱们来亲身感受下DeepSeek模型的魅力吧!整个操作流程非常简单方便,只需要2步,先安装Ollama,然后执行大模型即可。安装Ollama在Ubuntu下安装Ollama非常简单,直接snap安装即可:sudosnapinstallollama运行DeepSeek大模型直接用ollamarun后面跟模型名字即可,比如执行deepseek-coderolla
- AI编译器之——为什么大模型需要Relax?
FF-Studio
人工智能深度学习自然语言处理机器学习语言模型
放在最前:Relax的关键创新深度学习模型(比如ChatGPT这种大模型)在运行时经常遇到“输入尺寸不固定”的情况。比如你问它一个问题,这次输入是10个字,下次可能是100个字。传统编译器处理这种“变来变去”的尺寸很笨——要么只能按固定尺寸优化(导致变尺寸时性能暴跌),要么每次都要重新编译(慢到没法用)。Relax的创新:符号形状:让编译器学会“代数”Relax允许编译器用“符号变量”(比如n)表
- 实战LLM强化学习——使用GRPO(DeepSeek R1出圈算法)
FF-Studio
DeepSeekR1算法语言模型人工智能自然语言处理机器学习
——关于使用Unsloth库、LoRa微调及GRPOTrainer自定义奖励函数实现“只输出10个英语单词”的探索为什么要进行“只输出10个英文单词”的极端尝试?在大模型的训练或微调当中,大多数场景我们都希望它能“自由发挥”,给出越丰富越好的答案。但,为了更好的理解强化学习在LLM训练过程中发挥的意义,也为了学习GPRO这个强化学习算法,笔者出此题目,方便大家学习理解。GRPO(GroupRela
- Ubuntu交叉编译 arm板子上的TVM
陈有爱
TVMubuntu人工智能
目录X86Ubuntu的TVM安装LLVM下载tvm配置config.cmake编译源码python安装测试是否安装成功可以在安装一些库,用于RPCTracker和auto-tuning交叉编译801arm的TVM交叉编译链下载配置config.cmake编译源码编译的时候可能会遇到错误ONNX模型转换为TVM模型创建pre.py,将onnx模型编译成tvm.so文件测试TVM模型修改demo程序
- 【AI中数学-数理统计-综合实例-包括python实现】 揭开数据的面纱:真实样本数据的探索与可视化
云博士的AI课堂
AI中的数学人工智能python数理统计数据预处理数据探索数据可视化机器学习
第五章:数理统计-综合实例1.揭开数据的面纱:真实样本数据的探索与可视化在人工智能(AI)应用中,数据是构建算法和模型的基石,而数理统计则为我们提供了理解和处理这些数据的工具。数据探索和可视化是数理统计中至关重要的步骤,它们不仅能帮助我们理解数据的分布、关系和趋势,还能够为后续的建模工作提供依据。本节将通过五个实际案例,展示如何使用数理统计和可视化技术对真实样本数据进行探索。每个案例都包括具体的描
- Apache Airflow 全面解析
由数入道
人工智能apacheAirflow
1.Airflow的定义与核心定位ApacheAirflow是一个开源的工作流自动化与调度平台,由Airbnb于2014年创建,2016年进入Apache孵化器,2019年成为顶级项目。其核心设计理念是“WorkflowsasCode”,通过编程方式定义、调度和监控复杂的数据流水线(Pipeline),适用于ETL、机器学习模型训练、数据湖管理、报表生成等场景。2.核心概念与架构解析2.1核心组件
- Spring AI 在微服务中的应用:支持分布式 AI 推理
drebander
AI编程springAI
1.引言在现代企业中,微服务架构已成为开发复杂系统的主流方式,而AI模型推理也越来越多地被集成到业务流程中。如何在分布式微服务架构下高效地集成SpringAI,使多个服务可以协同完成AI任务,并支持分布式AI推理,是企业面临的关键挑战。本篇文章将探讨:在微服务架构中如何部署SpringAI服务;如何通过分布式AI推理提高推理性能与扩展性;典型应用场景,如电商推荐、智能客服、实时分析等。2.Spri
- 架构师考试系列(2)论文专题:论统一过程开发方法RUP的应用
CoderIsArt
架构设计研究软件架构
摘要:2020年6月,我参加了本公司的“虚拟现实(VR)”(下面称为该项目)平台的开发工作。我在此项目中,作为主要管理人员,担任系统架构师,负责整个项目的架构设计工作。该项目包括素材管理、热点管理、场景管理、VR产品制作、VR产品管理、VR产品展示等相关功能模块。该项目主要采用了RUP开发模型,对项目的开发过程进行规范和改进。本文以该项目为例,结合了作者的实践,讨论RUP(统一过程)在开发中的应用
- 6. 深入Linux安全世界:构建坚不可摧的系统屏障
涛ing
Linux概览linux安全运维服务器ubuntuunixc++
本章目录前言6.1理解Linux安全模型深入了解文件权限权限位详解:修改文件权限:绘制示例图:文件权限的结构6.2用户账户的安全设置查看系统中的用户示例解释:管理用户的安全策略6.3防火墙与网络安全性常用iptables规则1.**只允许特定IP访问SSH服务**2.限制连接速率简单网络流量防火墙结构示意图:6.4数据加密技术使用GPG进行文件加密1.生成密钥对2.加密文件3.解密文件数据加密的流
- 2025年美赛数学建模 MCM Problem B: Managing Sustainable Tourism 问题 B:可持续旅游管理 思路+代码解析【第一问】
一键难忘
付费专栏数学建模2025美赛2025年美赛数学建模可持续旅游管理
本文为个人解题笔记,仅供参考学习。本文B题的第一问。其他问题均在本专栏内,订阅一次,全部可见。本文为个人解题笔记,仅供参考学习。第一小问【为阿拉斯加州朱诺建⽴⼀个可持续旅游业模型。】BuildamodelforasustainabletourismindustryinJuneau,Alaska.Youmaywanttoconsiderfactorssuchasthenumberofvisitors
- github最强Chatbox AI 模型桌面,支持 ChatGPT、Claude等主流模型,适用于 Win、Linux等,总结文档图片并互动,智能编程,AI实时联网搜索与查询,图片生成,科研写作等
struggle2025
人工智能深度学习语音识别计算机视觉语言模型图像处理数据分析
一、软件介绍(文末提供下载)Chatbox是一个AI模型桌面客户端,支持ChatGPT、Claude、GoogleGemini、Ollama等主流模型,适用于Windows、Mac、Linux、Web、Android和iOS全平台。github地址:GitHub-Bin-Huang/chatbox:User-friendlyDesktopClientAppforAIModels/LLMs(GPT,
- 2025年美赛数学建模 MCM Problem B: Managing Sustainable Tourism 问题 B:可持续旅游管理 代码解析
2025年数学建模美赛
2025年美赛MCM/ICM数学建模旅游2025美赛2025年数学建模美赛python代码matlab可持续旅游管理
目录代码框架:遗传算法优化可持续旅游模型python代码代码解析:matlab代码代码解析:代码框架:遗传算法优化可持续旅游模型python代码importnumpyasnpimportrandomimportmatplotlib.pyplotasplt#定义遗传算法的参数POP_SIZE=100#种群大小GENS=500#迭代代数MUTATION_RATE=0.01#变异率CROSSOVER_R
- vLLM源码之分离式架构
Bj陈默
架构
一、vLLM分离式架构概述1.基本概念vLLM是一个用于高效地服务大语言模型(LLM)推理的库。其分离式架构是一种创新的设计理念,旨在优化LLM的运行效率。这种架构将模型执行的不同阶段进行分离处理,主要包括请求处理、模型执行和结果输出等关键环节。2.设计目的提升吞吐量。通过分离式架构,可以并行处理多个请求,避免不同请求在处理过程中的相互干扰,充分利用硬件资源,特别是在处理高并发请求时能显著提高系统
- 关于时间序列预测的一份介绍
张焚雪
人工智能算法大数据
时间序列预测是一种基于过去数据点的分析方法,用于预测未来值。它广泛应用于经济学、金融、气象学、销售预测、库存管理等领域。在这篇文章中,我就将介绍有关时间序列预测有关的东西,具体将包含其有关的概念、预测过程以及相关模型简介。一、概念1.1预测模型所谓预测模型就是用基于历史数据预测未来值的各种数学和统计模型,它是时间序列预测的核心,选择合适的预测模型直接影响到预测结果的准确性。一般我们考虑根据频率与趋
- RUP:用例驱动、以架构为中心的迭代增量开发模式
zhousenshan
软考-系统架构师架构
1RUP特点RationalUnifiedProcess(RUP),即Rational统一过程,二维的开发模型,涉及九大工作流,是一种为了满足这些需求而生的开发模式。RUP是一个用例驱动、以架构为中心的迭代增量开发模式,可以帮助我们更好地进行软件开发用例驱动在RUP中,用例是驱动软件开发的主要力量。用例是一种以用户的视角描述系统功能的方法,通常以一组交互的形式表达,定义了系统如何响应外部事件。通过
- 2025年01月30日Github流行趋势
油泼辣子多加
GitHub每日趋势github
项目名称:Janus项目地址url:https://github.com/deepseek-ai/Janus项目语言:Python历史star数:11942今日star数:2187项目维护者:learningpro,hills-code,TheOneTrueGuy,mowentian,soloice项目简介:Janus系列:统一多模态理解和生成模型项目名称:DeepSeek-Coder项目地址ur
- 基于面向对象技术的异构系统整合
Shimizu
工作xsl工作流引擎xml工具workflow
作者:吴上荣摘要:本文研究了XMI技术的核心概念,提出了整合系统的XMI集成模型,并研究了其表达和处理,给出了基于XMI模型的异构系统之间的信息交换模式。工作流技术在异构系统的整合中,已经有很丰富的研究成果。本文将XMI/XML与工作流技术相结合,提出了基于XMI/XML技术的工作流模型,以用于异构系统的整合。关键词:系统整合XMI工作流技术随着信息技术在企业的运营和管理中应用的不断深入,不同信息
- OpenAI 函数调用 功能入门
AI火箭
chatgptopenai
Javascript版Langchain入门作者:AI小火箭的HB我是AI小火箭的HB,我探索和写作人工智能和语言交叉点的所有事物,范围从LLM,聊天机器人,语音机器人,开发框架,以数据为中心的潜在空间等。介绍LangChain是一个开源Python库,用于构建由大型语言模型(LLM)支持的应用程序。它提供了一个框架,将LLM与其他数据源(如互联网或个人文件)连接起来,允许开发人员将多个命令链接在
- Google Protocol Buffers的.NET与Python
步、步、为营
.netpythonphp
一、引言大家好,我是[博主名字],一直致力于探索各种有趣且实用的技术,今天想和大家分享在项目开发中遇到的一个十分强大的工具——GoogleProtocolBuffers,以及它在.NET与Python这两种不同语言环境中的应用和实践。在当今的软件开发领域,我们常常会面临跨语言通信的挑战。比如,一个大型项目可能由多个不同语言编写的模块组成,.NET凭借其强大的生态系统和对Windows平台的深度集成
- DeepSeek:LLM在MoE训练中的无损平衡
大模型任我行
大模型-模型训练人工智能自然语言处理语言模型论文笔记
标题:AUXILIARY-LOSS-FREELOADBALANCINGSTRAT-EGYFORMIXTURE-OF-EXPERTS来源:arXiv,2408.15664摘要对于混合专家(MoE)模型,不平衡的专家负载将导致路由崩溃或计算开销增加。现有方法通常采用辅助损耗来促进负载平衡,但较大的辅助损耗会在训练中引入不可忽略的干扰梯度,从而损害模型性能。为了在训练过程中控制负载平衡,同时不产生不希望
- Deepseek 对种猪市场会带来哪些影响?
百态老人
笔记大数据人工智能
DeepSeek对种猪市场的影响可以从以下几个方面进行分析:1.提高生产效率与降低成本根据,DeepSeek已经被用于养猪场中分析饲料配比,从而将猪的育肥周期从6个月缩短至5个月,并降低了15%的成本。这表明DeepSeek在优化养殖流程和提高生产效率方面具有显著作用,能够帮助养猪场降低运营成本,提升经济效益。2.推动智能化养殖技术的应用和提到,深度学习技术(如YOLOv5模型)已经被应用于生猪的
- 基于CNN-GRU-Attention混合神经网络的负荷预测方法(Python代码实现)
宇哥预测优化代码学习
神经网络cnngru
欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录1概述一、引言二、模型结构三、数据预处理四、模型训练与评估五、实验结果与分析六、结论与展望2运行结果3参考文献4Python代码实现及数据1概述基于CNN-GRU(convolutionalneuralnetworks-gaterecurrentunit)神经网络的电
- 如何获取 DeepSeek 多模态大模型 Janus-Pro-7B
Channing Lewis
AI#AGI#NLPdeepseek
DeepSeek团队近期开源了新一代多模态模型Janus-Pro-7B,该模型在图像生成和多模态理解方面表现卓越,超越了OpenAI的DALL-E3,并在基准测试中取得了优异成绩。Janus-Pro-7B的代码和模型参数已经分别在github和huggingface上开源,我们拉取到本地后就能运行使用了。以下是如何获取Janus-Pro-7B模型的详细指南:步骤一:克隆代码库gitclonehtt
- 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
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Spring4.1新特性——综述
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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
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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
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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
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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>