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m0_74891046
矩阵
随着TikTok等社交媒体平台的快速发展,短视频创作和内容运营逐渐成为互联网行业的重要组成部分。为了帮助内容创作者、品牌运营商以及数据分析人员更高效地管理多个TikTok账号并优化运营策略,TK矩阵系统提供了一种全新的解决方案,结合了先进的软件技术与硬件设施,旨在简化操作流程,提高工作效率。TK矩阵系统概述TK矩阵系统是一款集成软件与硬件的综合平台,专为TikTok内容管理和数据采集设计。系统使用
- 开发实战|commons-lang3库的字符串工具类join方法
六月暴雪飞梨花
commons-lang3StringUtilsStringjoin
作者简介:「六月暴雪飞梨花」,专注于研究Java,就职于科技型公司后端工程师近期荣誉:华为云云享专家、阿里云专家博主、腾讯云优秀创作者、腾讯云TDP-KOL、ACDU成员、墨天轮技术专家博主三连支持:欢迎❤️关注、点赞、收藏三连,支持一下博主~文章目录引言来源StringUtils.joinString.join功能对比StringUtils.join支持原生数组支持集合支持迭代器Iterator
- 生成式对抗网络在人工智能艺术创作中的应用与创新研究
辛迎蕌
人工智能
摘要本文深入探究生成式对抗网络(GAN)在人工智能艺术创作领域的应用与创新。通过剖析GAN核心原理,阐述其在图像、音乐、文学等艺术创作中的实践,分析面临的挑战与创新方向,呈现GAN对艺术创作模式的变革,为理解人工智能与艺术融合发展提供全面视角。一、引言在人工智能与艺术深度融合的时代浪潮中,生成式对抗网络(GAN)作为一项突破性技术,为艺术创作带来了全新的可能性。它打破传统创作边界,以独特的对抗学习
- 知识图谱在人工智能语义理解与推理中的关键作用及发展研究
@王威&
人工智能
摘要本文聚焦知识图谱,深入剖析其在人工智能语义理解与推理中的核心作用。阐述知识图谱的构建原理、表示方法,分析其在自然语言处理、智能问答系统、推荐系统等多领域助力语义理解与推理的应用,探讨面临的挑战并展望未来发展方向,全面呈现知识图谱对人工智能发展的重要价值与深远影响。一、引言在人工智能追求更精准理解和处理人类语言与知识的进程中,知识图谱成为关键技术。它以结构化形式组织海量知识,揭示实体间复杂关系,
- 【Kafka高级】Kafka性能优化与调优实践
全栈追梦人
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在大规模数据处理和实时消息传递场景中,Kafka的性能优化至关重要。本文将从生产者性能优化、消费者性能优化以及集群性能调优三个方面展开,结合实际代码示例和配置参数,帮助读者更好地理解和应用Kafka性能优化策略。一、生产者性能优化Kafka生产者的性能直接影响消息发送的效率和系统的吞吐量。以下是一些关键优化策略:1.1批量发送生产者会将消息批量发送到Kafka,减少网络请求次数。以下参数对批量发送
- 耦合与解耦:软件工程中的核心矛盾与破局之道
以恒1
软件工程
耦合与解耦:软件工程中的核心矛盾与破局之道在软件开发领域,耦合与解耦是贯穿始终的核心矛盾。它们如同硬币的两面,既相互对立又紧密依存。本文将从概念解析、类型分类、解耦策略到实际应用,全面剖析这对矛盾体的本质与破局之道。一、耦合的本质:依赖关系的多维透视耦合(Coupling)指软件系统中不同模块、组件或服务之间的相互依赖程度。这种依赖可能表现为数据传递、控制流交互或资源共享。根据耦合强度,可分为七种
- 【K8S】ImagePullBackOff状态问题排查。
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在Python中,变量的初始化并不一定会开辟新的内存空间。Python的内存管理机制非常灵活,它会根据变量的值、类型以及Python的内部优化策略来决定是否复用已有的内存空间。1.变量初始化的基本概念在Python中,变量是对象的引用。当你初始化一个变量时,Python会执行以下操作:创建一个对象(如果该对象不存在)。将变量名绑定到该对象。例如:a=10b="hello"a是一个整数对象的引用。b
- 【新品发售】NVIDIA 发布全球最小个人 AI 超级计算机 DGX Spark
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GTC2025大会上,NVIDIA正式推出了搭载NVIDIAGraceBlackwell平台的个人AI超级计算机——DGXSpark。赞奇可接受预订,直接私信后台即刻预订!DGXSpark(前身为ProjectDIGITS)支持AI开发者、研究人员、数据科学家和学生,在台式电脑上对大模型进行原型设计、微调和推理。用户可以在本地运行这些模型,或将其部署在NVIDIADGXCloud或任何其他加速云或
- Bell-1量子计算机分析:开启量子计算2.0时代的创新引擎
Allen_Lyb
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Bell-1量子计算机:开启量子计算2.0时代的创新引擎一、引言1.1研究背景在当今科技飞速发展的时代,量子计算作为前沿领域,正深刻地改变着科技格局,引领新一轮科技革命与产业变革。自20世纪80年代量子计算概念被提出以来,历经多年的理论探索与技术攻坚,已取得了众多突破性进展。从最初理论设想的提出,到逐步构建出量子计算机,每一次进展都吸引着全球科学界和产业界的高度关注,其发展历程见证了人类对计算能力
- BRAM消耗与FIFO的关系:有效利用FPGA资源的策略
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BRAM消耗与FIFO的关系:有效利用FPGA资源的策略引言在FPGA设计中,BRAM(BlockRAM)是用于存储数据的重要资源。有效管理和利用BRAM对于实现高性能数字系统至关重要。特别是对于需要频繁读写数据的应用,FIFO(先进先出)缓冲区的使用与BRAM的消耗之间存在着密切的关系。本文将探讨BRAM的消耗、FIFO的特性,以及如何正确利用BRAM以优化设计效率。1.BRAM的基本概念1.1
- 《深度剖析:BERT与GPT——自然语言处理架构的璀璨双星》
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在自然语言处理(NLP)的广袤星空中,BERT(BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers)与GPT(GenerativePretrainedTransformer)系列模型宛如两颗最为耀眼的星辰,引领着NLP技术不断迈向新的高度。它们基于独特的架构设计,以强大的语言理解与生成能力,彻底革新了NLP的研究与应用范式,成为学界和业界竞相探索
- SM系列密码算法在网络空间安全中的体系化应用研究
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一、算法架构与技术特性解析1.1SM2椭圆曲线公钥算法基于Fp-256r1椭圆曲线构建,采用Weierstrass方程形式:y²≡x³+ax+b(modp),其核心安全参数满足:素数模p:256位大素数基域Fp上椭圆曲线阶n满足n>2^191抗MOV约化攻击特性支持高效标量乘运算优化密钥协商协议采用改进的ECMQV机制,通过两步验证实现前向安全性,计算流程包含:临时密钥对生成:(d_A,P_A)←
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HuggingFace预训练GPT微调ChatGPT(微调入门!新手友好!)在实战中,⼤多数情况下都不需要从0开始训练模型,⽽是使⽤“⼤⼚”或者其他研究者开源的已经训练好的⼤模型。在各种⼤模型开源库中,最具代表性的就是HuggingFace。HuggingFace是⼀家专注于NLP领域的AI公司,开发了⼀个名为Transformers的开源库,该开源库拥有许多预训练后的深度学习模型,如BERT、G
- 共筑智慧城市新生态!YashanDB与荣科科技完成兼容互认证
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近日,深圳计算科学研究院的崖山数据库系统YashanDB与荣科科技股份有限公司的智慧工程移动管理平台V1.0与不动产智能管理系统V1.0成功完成了兼容性互认证,标志着双方在智慧城市建设领域实现关键突破,以国产化高性能数据库技术为核心,为工程建设与不动产管理领域提供安全可控、高效稳定的数字化解决方案。在兼容性互认证过程中,双方针对功能、性能、兼容性以及稳定性等关键指标进行了多轮严格测试,验证了Ya
- YOLOv12优化:图像去噪 | AAAI2025 Transformer |一种基于Transformer的盲点网络(TBSN)架构 ,结合空间和通道自注意力层来增强网络能力
AI小怪兽
YOLOv12魔术师YOLOtransformer深度学习人工智能python
提出了一种基于Transformer的盲点网络(TBSN)架构,通过分析和重新设计Transformer运算符以满足盲点要求。TBSN遵循扩张BSN的架构原则,并结合空间和通道自注意力层来增强网络能力。如何使用:1)结合C3k2二次创新使用;2)结合A2C2f二次创新使用;亮点包括:1.提出了一种新的基于Transformer的盲点网络(TBSN)架构;2.引入了知识蒸馏策略来提高计算效率;3.在
- 数智读书笔记系列021《大数据医疗》:探索医疗行业的智能变革
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一、书籍介绍《大数据医疗》由徐曼、沈江、余海燕合著,由机械工业出版社出版。徐曼是南开大学商学院副教授,在大数据驱动的智能决策研究领域颇有建树,尤其在大数据驱动的医疗与健康决策方面有着深入研究,曾获天津优秀博士论文、教育部博士研究生新人奖。沈江等作者也在相关学术和实践领域有着丰富的经验和深厚的专业知识。这本书系统且深入地探讨了大数据技术在医疗领域的应用与变革,对推动医疗行业的智能化发展具有重要的理论
- 自学网络安全(黑客技术)2025年 —三个月学习计划
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基于入门网络安全/黑客打造的:黑客&网络安全入门&进阶学习资源包前言什么是网络安全网络安全可以基于攻击和防御视角来分类,我们经常听到的“红队”、“渗透测试”等就是研究攻击技术,而“蓝队”、“安全运营”、“安全运维”则研究防御技术。如何成为一名黑客很多朋友在学习安全方面都会半路转行,因为不知如何去学,在这里,我将这个整份答案分为黑客(网络安全)入门必备、黑客(网络安全)职业指南、黑客(网络安全)学习
- 哈希表的前沿演进:从经典实现到未来潜力
大富大贵7
程序员知识储备1程序员知识储备2程序员知识储备3经验分享
摘要:哈希表(HashTable)作为一种基本且高效的数据结构,已广泛应用于计算机科学的各个领域。从数据库的索引、缓存系统到密码学、分布式系统中,哈希表都发挥着至关重要的作用。随着计算需求的不断增长,哈希表的性能优化及其新型变种已成为当前研究的热点。本文将探讨哈希表的经典实现方式及其优化技术,并展望未来在量子计算、分布式存储等领域的潜在应用。1.引言:哈希表作为一种具有常数时间复杂度(O(1))的
- 架构设计的灵魂交响曲:系统设计各维度的深度解析与实战指南
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引言:系统设计的背景与重要性在快速变化的技术环境中,数字化转型成为企业生存与发展的核心驱动力。系统设计能力不仅是技术团队的核心竞争力,也是推动业务创新和提升整体效率的关键因素。根据Gartner的研究,超过70%的数字化转型项目未能实现预期结果,这强调了有效系统设计的重要性。企业需通过科学合理的系统设计来应对市场变化、用户需求和技术发展,从而实现更高的业务价值。文章将深入探讨架构设计的各个维度,通
- 【存储中间件】Redis核心技术与实战(六):Redis的设计与实现(缓存淘汰算法、过期策略与惰性删除)
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#Redis核心技术与实战架构师进阶-存储中间件缓存中间件redis
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- 智见未来:多大模型协同的数据分析新范式
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个人主页:一ge科研小菜鸡-CSDN博客期待您的关注1.引言随着大语言模型(LLM)的快速发展,ChatGPT、DeepSeek、Grok等AI模型在数据分析和洞察生成方面展现出巨大潜力。利用多个LLM的协同能力,可以增强数据分析的多角度解读、减少单一模型的偏差,并优化洞察生成的深度和精准度。本文探讨如何结合多个LLM,在数据分析领域实现更可靠的洞察生成,并提供具体的策略、方法和应用场景。2.主要
- 对于项目管理过程,如何减少项目返工?
在项目管理中,返工是吞噬资源、拖延进度、消磨士气的"隐形杀手"。据统计,软件开发项目中因需求变更导致的返工成本占总成本的30%-50%,而在建筑工程领域,返工率超过10%的项目普遍存在利润率下降风险。减少返工不仅是效率问题,更是项目管理的核心能力体现。本文将从返工根源剖析、全流程防控策略到工具方法落地,系统阐述如何构建"一次做对"的项目管理体系。一、返工的五大病根诊断需求模糊症(占比35%)用户需
- 10篇R1相关的研究全面汇总,万字思考!
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原创长琴DatawhaleDatawhale干货作者:长琴,Datawhale成员本文通过10篇R1相关的研究,介绍R1后LLM的新范式。其核心就是如何进一步增强LLM的能力。本文中的相关阅读,可以在主页找到对应文章:主页地址:https://yam.gift/基本框架首先是整体的框架,如下所示。•Base+SFT•R1冷启动•LIMO(817DataSelection)•s1(1000)•Bas
- 研发源代码防泄密加密软件分析
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企业数据防泄密源代码防泄密企业信息安全网络安全
目前很多企业都拥有自己的研发机构,其研发成果往往体现在源代码和技术文档方面,这些核心机密,如何防止研发参与人员泄密,如何防止核心成员把研究成果带走另立山头,或者提供给竞争对手,是一个很现实的一个问题。有些公司通过和员工签署保密协议,来对应上述的泄密问题,但由于计算机的特性,源代码图纸的取证困难,效果很不理想。如果能够事先进行防范,减少或者杜绝泄密风险,那将大大提升保密性,所以需要购买源代码以及技术
- Transformer与图神经网络的融合与应用
AI天才研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型AI大模型企业级应用开发实战计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
Transformer与图神经网络的融合与应用关键词:Transformer,图神经网络,注意力机制,图结构数据,图表示学习,图分类,图生成1.背景介绍近年来,深度学习技术在各个领域取得了显著的进展。其中,Transformer模型和图神经网络(GraphNeuralNetworks,GNNs)是两个备受关注的研究方向。Transformer最初应用于自然语言处理领域,通过自注意力机制实现了并行计
- 深度学习的颠覆性发展:从卷积神经网络到Transformer
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AI大模型应用入门实战与进阶ChatGPT大数据人工智能语言模型AILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍深度学习是人工智能的核心技术之一,它通过模拟人类大脑中的神经网络学习从大数据中抽取知识,从而实现智能化的自动化处理。深度学习的发展历程可以分为以下几个阶段:2006年,GeoffreyHinton等人开始研究卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN),这是深度学习的第一个大突破。CNN主要应用于图像处理和语音识别等领域。2012年,AlexKrizh
- 深入解析 DeepSeek-R1 模型的显存与内存需求
gs80140
基础知识科谱deepseek
DeepSeek-R1系列模型涵盖从轻量级到超大规模的多个版本,适用于不同的应用场景。了解各版本在不同量化精度下的显存和内存需求,有助于选择适合自身硬件配置的模型。模型参数与量化精度的关系模型的参数量决定了其基础大小,而量化精度(如FP16、INT8、INT4)则影响每个参数所占用的存储空间。通过降低量化精度,可以显著减少模型的显存和内存占用,但可能会对模型性能产生一定影响。以下是不同量化精度下,
- Ai时代初期,人类文明的多纬度演进方向分析
Ai度
人工智能
在AI时代初期,文明的演进呈现出多维度、跨领域的突破性特征,结合最新研究进展与实践案例,其深层变革可进一步细化为以下六大维度:一、技术平权与生产要素重构AI技术通过算力跃迁与认知革命重构生产要素。例如,华为昇腾芯片使县域政务系统获得省级决策能力,特斯拉工厂的机械臂实现0.8秒完成车身焊接,而量子-经典混合算法将药物分子模拟效率提升1200倍。这种技术平权运动正推动全球劳动生产率提升30%,同时催生
- 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_