- OpenCV 深度学习模块 cv2.dnn 与其他深度学习框架的优缺点对比及适用场景
白.夜
深度学习opencv
OpenCV提供了一个深度学习模块cv2.dnn,让开发者能够在计算机视觉项目中轻松加载和推理深度学习模型。相比于TensorFlow、PyTorch等其他深度学习框架,cv2.dnn有其独特的优点与缺点,适用于不同的应用场景。在这篇文章中,我们将详细分析cv2.dnn的优缺点,并讨论它的适用场景。一、cv2.dnn的优点1.简单易用cv2.dnn提供了一个相对简单且易于使用的接口,适合已经在使用
- 深度学习中的 blob 格式:与普通 image 的区别及转换原因
白.夜
深度学习人工智能
在深度学习模型推理过程中,我们经常会用到cv2.dnn.blobFromImage函数将普通图像转换为blob格式。那么,blob格式到底是什么?它和普通image有什么区别?为什么在模型推理中需要这种转换?本文将用通俗的语言为你解答这些问题。1.什么是blob格式?blob是OpenCV中用于深度学习模型输入的一种特殊数据格式,全称为BinaryLargeObject。它本质上是一个多维数组(通
- 第三十个问题-讲讲Agent、MCP、OpenAI Responses API
释迦呼呼
AI一千问人工智能语言模型机器学习深度学习自然语言处理
1.Agent(智能体)136定义与核心功能Agent是什么:能够自主执行复杂任务的智能实体,通常基于大语言模型(LLM)构建,配备指令和工具,可独立完成多步骤任务(如网络搜索、文件处理、自动化操作等)18。应用场景:客服自动化、法律文档检索、代码审查、数据输入、股票分析等36。OpenAI的Agent生态:DeepResearch:自动生成带引用的研究报告。Operator:通过控制浏览器光标执
- DeepSeek多语言智能创作引擎解析
智能计算研究中心
其他
内容概要在人工智能技术加速演进的背景下,DeepSeek系列产品通过混合专家架构(MoE)与670亿参数的协同设计,构建了多模态智能创作引擎的核心竞争力。该系统依托动态路由机制,将视觉语言理解模块与多语言处理单元进行深度耦合,使模型在解析图文混合信息时展现出超越单一模态的认知能力。尤为突出的是,其分层参数激活策略将推理成本降低至传统密集模型的38%,同时维持了95%以上的任务完成精度。行业分析机构
- 通义千问:阿里巴巴的AI大模型深度解析
俊星学长
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通义千问:阿里巴巴的AI大模型深度解析在人工智能(AI)技术日新月异的今天,大型语言模型作为其中的佼佼者,正逐步改变着我们的生活与工作方式。阿里巴巴推出的通义千问,作为这一领域的佼佼者,以其卓越的性能和广泛的应用场景,引起了业界的广泛关注。本文将从通义千问的简介、模型架构、技术特点与优势、应用场景以及未来发展等多个方面,对其进行全面解析。一、通义千问简介通义千问是由阿里云开发的一款大型语言模型,旨
- Java:AI 浪潮中的隐形支柱 —— 探秘 Java 在人工智能领域的独特地位
琢磨先生David
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引言在人工智能技术席卷全球的今天,当人们谈论AI开发时,Python、R语言、C++等工具总是最先被提及。然而在这个充满创新的领域,有一个"老兵"正悄然发挥着不可替代的作用——自1995年诞生至今的Java语言,凭借其独特的工程化基因,正在构建起AI世界的底层基础设施。本文将揭示Java如何在大数据、机器学习、企业级AI系统等领域持续创造价值。一、Java的AI基因解码跨平台优势的现代意义"一次编
- 谷歌Gemini 3大模型发布,AI领域再掀波澜!
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在人工智能的浩瀚宇宙中,每一次重大突破都如同一颗璀璨的新星,照亮我们对未来的想象。而近期,谷歌发布的Gemini3大模型,无疑是其中最为耀眼的存在,它在AI领域激起的波澜,迅速蔓延至全球科技圈,引发了广泛关注与热烈讨论。随着AI技术的迅猛发展,我们已经见证了众多令人惊叹的创新成果。从智能语音助手到图像识别技术,从自动驾驶汽车到医疗诊断辅助系统,AI正以前所未有的速度改变着我们的生活和工作方式。在这
- 大语言模型的潜力是否被高估
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关于大语言模型(LLM)的潜力是否被高估,目前学术界和产业界存在显著分歧。以下从技术能力、应用局限性和未来发展方向三个方面综合分析:一、技术能力的争议:潜力与局限并存对现实世界的理解与模拟MIT的研究表明,LLM在训练过程中可能自发形成对现实世界的内部模拟。例如,通过解决卡雷尔编程谜题(KarelPuzzle),模型在没有直接接触环境信息的情况下,正确率从初始的随机指令提升至92.4%,并展现出对
- 使用DeepSeek自动生成PPT:高效办公的终极指南
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引言在现代职场中,PPT(PowerPoint演示文稿)已经成为沟通、展示和分享想法的重要工具。然而,制作一份高质量的PPT往往需要耗费大量时间和精力,尤其是在内容整理、排版设计和样式调整方面。幸运的是,随着人工智能技术的发展,像DeepSeek这样的工具可以帮助我们自动化生成PPT,极大地提升工作效率。本文将详细介绍如何使用DeepSeek自动生成PPT,并分享一些实用技巧,帮助你快速上手。一、
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一.系统介绍小狐狸AI数字人分身系统源码独立部署支持PC端、小程序端、H5端,一键克隆真人形象+声音核心功能亮点:1:1真人级克隆技术声音克隆:上传3分钟音频,AI深度学习声纹特征,复刻语气、情感、方言形象克隆:通过照片/视频建模,生成动态3D数字人,表情自然,动作流畅智能口型同步引擎AI算法精准匹配唇形与语音,实现口型同步0门槛SAAS化操作无需专业设备,网页端一键生成数字人视频海量模板库:电商
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一、初聊大模型1、什么是大模型?大模型,通常指的是在人工智能领域中的大型预训练模型。你可以把它们想象成非常聪明的大脑,这些大脑通过阅读大量的文本、图片、声音等信息,学习到了世界的知识。这些大脑(模型)非常大,有的甚至有几千亿个参数,这些参数就像是大脑中的神经元,它们通过复杂的计算来理解和生成语言、图片等。举个例子,你可能听说过GPT-3,它就是一个非常著名的大模型。GPT-3可以通过理解你提出的问
- 国产 DeepSeek V3 被秒成“前浪“?谷歌开放最强 Gemini 2.0 全家桶:速度快60倍,上下文还长16倍!
Bryan Ding
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谷歌向所有人发布了Gemini2.0——迄今为止谷歌“功能最强大”的人工智能模型套件。1谷歌Gemini2.0向所有人开放去年12月,谷歌发布Gemini2.0Flash的实验版本,正式开启了代理型AI的新时代。Gemini2.0Flash是谷歌为开发者群体打造的高效主力模型,具有低延迟、高性能等优势。今年早些时候,谷歌在GoogleAIStudio中更新了2.0FlashThinkingExpe
- 【PyTorch】PyTorch 中改变张量形状的几种方法
shengchao0920
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PyTorch中改变张量形状的几种方法在深度学习领域,PyTorch是一个广泛使用的框架,它提供了丰富的API来处理张量(tensor)。在模型开发过程中,我们经常需要改变张量的形状以满足特定的需求。本文将介绍在PyTorch中改变张量形状的几种方法,并给出推荐的使用场景。比如:我们想合并一个张量的最后两个维度。一、方法1.使用reshape方法reshape方法可以改变张量的形状而不改变其数据。
- L1-5 别再来这么多猫娘了!
云格~
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以GPT技术为核心的人工智能系统出现后迅速引领了行业的变革,不仅用于大量的语言工作(如邮件编写或文章生成等工作),还被应用在一些较特殊的领域——例如去年就有同学尝试使用ChatGPT作弊并被当场逮捕(全校被取消成绩)。相信聪明的你一定不会犯一样的错误!言归正传,对于GPT类的AI,一个使用方式受到不少年轻用户的欢迎——将AI变成猫娘:当然,由于训练数据里并不区分道德或伦理倾向,因此如果不加审查,A
- Gemini 2.0 Flash
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每周跟踪AI热点新闻动向和震撼发展想要探索生成式人工智能的前沿进展吗?订阅我们的简报,深入解析最新的技术突破、实际应用案例和未来的趋势。与全球数同行一同,从行业内部的深度分析和实用指南中受益。不要错过这个机会,成为AI领域的领跑者。点击订阅,与未来同行!订阅:https://rengongzhineng.io/过去一年,人工智能领域取得了令人瞩目的进展。如今,备受期待的Gemini2.0系列首款模
- 模型的秘密武器:利用注意力改善长上下文推理能力
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【导语】在大语言模型(LLM)不断刷新各项任务记录的今天,很多模型宣称能处理超长上下文内容,但在实际推理过程中,复杂问题往往因隐性事实的遗漏而败下阵来。今天,我们就以《AttentionRevealsMoreThanTokens:Training-FreeLong-ContextReasoningwithAttention-guidedRetrieval》为蓝本,带大家通俗解读如何利用Transf
- OpenAI 团队组织架构和研发技术栈
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- 大型语言模型与强化学习的融合:迈向通用人工智能的新范式——基于基础复现的实验平台构建
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1.引言大型语言模型(LLM)在自然语言处理领域的突破,展现了强大的知识存储、推理和生成能力,为人工智能带来了新的可能性。强化学习(RL)作为一种通过与环境交互学习最优策略的方法,在智能体训练中发挥着重要作用。本文旨在探索LLM与RL的深度融合,分析LLM如何赋能RL,并阐述这种融合对于迈向通用人工智能(AGI)的意义。为了更好地理解这一融合的潜力,我们基于“LargeLanguageModela
- 太速科技-基于3U VPX的 Jetson Xavier NX GPU计算主板
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基于3UVPX的JetsonXavierNXGPU计算主板一、产品概述基于3UVPX的JetsonXavierNXGPU计算主板,是AI人工智能的低功耗计算平台,是LINUX环境下软件开发等的理想工具,拥有VPX标准连接器和特性的接口。二、板卡原理框图三、板卡外扩功能P0接口电源输入+12V,板卡总功耗60W以内P1接口1路RS422接口,一路GigabitEthernet前面板接口MICROUS
- CIR-DFENet:结合跨模态图像表示和双流特征增强网络进行活动识别
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前言:零基础学Python:Python从0到100最新最全教程。想做这件事情很久了,这次我更新了自己所写过的所有博客,汇集成了Python从0到100,共一百节课,帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识,成为学业升学和求职工作的先行者!【优惠信息】•新专栏订阅前200名享9.9元优惠•订阅量破200
- 深度学习-服务器训练SparseDrive过程记录
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深度学习服务器人工智能
1、cuda安装1.1卸载安装失败的cuda参考:https://blog.csdn.net/weixin_40826634/article/details/127493809注意:因为/usr/local/cuda-xx.x/bin/下没有卸载脚本,很可能是apt安装的,所以通过执行下面的命令删除:apt-get--purgeremove"cuda*"apt-getautoremove然后执行f
- AI Agent席卷B端:解锁部门效率新玩法,挑战企业软件的智能革命
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随着人工智能技术的迅猛发展,AIAgent(人工智能代理)作为一种新兴的生产力工具,正在深刻改变企业软件生态。特别是在B端(面向企业端)的应用场景中,AIAgent的潜力逐渐显现。从最近Dify在GitHub上突破8万Star、进入开源领域Top100,到OpenManus几天内收获2万Star的惊人表现,开源AI项目的爆发式增长表明,在AI时代,优质的开源项目正以空前的速度吸引关注。与此同时,传
- 使用 Ollama 对 LLaMA-2 模型进行微调的详细指南
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1.环境准备在开始微调之前,需要确保硬件和软件环境满足要求。合适的环境配置可以显著提高微调效率,并减少潜在的错误。1.1硬件要求大语言模型的微调需要强大的计算能力,尤其是GPU资源。以下是推荐的硬件配置:GPU:建议使用至少NVIDIARTX3090或更高配置的GPU。如果条件允许,使用多卡GPU(如RTX4090或A100)可以显著加快训练速度。对于更大的模型(如LLaMA-213B或33B),
- 机器学习驱动的智能化电池管理技术与应用
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电池管理技术概述电池的工作原理与关键性能指标电池管理系统的核心功能ØSOC估计ØSOH估计Ø寿命预测Ø故障诊断人工智能机器学习基础人工智能的发展机器学习的关键概念机器学习在电池管理中的应用案例介绍人工智能在电池荷电状态估计中的应用荷电状态估计方法概述基于迁移学习的SOC估计(1)基于迁移学习的SOC估计方法数据集、估计框架、估计结果(2)全生命周期下的SOC估计方法数据集、估计框架、估计结果基于数
- AI大模型时代,2025大龄程序员如何轻松转型赢未来?
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当前大龄程序员的处境在科技行业的高速发展中,大龄程序员这一群体正面临着前所未有的挑战。随着新兴技术的不断涌现,如云计算、大数据、人工智能等,传统的编程技能逐渐显得“过时”。同时,年轻一代的程序员以更加低廉的薪酬和旺盛的精力涌入市场,加剧了职场的竞争。对于大龄程序员而言,他们不仅需要应对技能更新的压力,还常常受到年龄歧视的影响,尤其是在追求创新和速度的科技公司中。许多大龄程序员发现自己处于尴尬境地,
- 《解锁华为黑科技:MindSpore+鸿蒙深度集成奥秘》
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在数字化浪潮汹涌澎湃的当下,人工智能与操作系统的融合已成为推动科技发展的核心驱动力。华为作为科技领域的先锋,其AI开发框架MindSpore与鸿蒙系统的深度集成备受瞩目,开启了智能生态的新篇章。华为MindSpore:AI框架的创新先锋MindSpore自2019年诞生以来,迅速在AI领域崭露头角。它以其独特的设计理念和先进的技术架构,为开发者提供了全场景的AI开发支持。从设计理念上看,MindS
- Langchain链式开发:打造高效、可扩展的AI应用
小南AI学院
langchain人工智能软件工程
1.Langchain链是什么?Langchain是一个开源框架,专门用于开发基于大型语言模型(LLMs)的应用程序。它允许开发者将各种组件(如模型、数据源、工具等)连接在一起,构建复杂的AI应用程序。“链”(Chain)在Langchain中是一个核心概念,它代表了多个组件的有序连接,用于完成特定任务。2.Langchain链的职责是什么?Langchain链的主要职责包括:流程编排:管理多个组
- 模型量化 (Model Quantization) 算法 (Model Quantization Algorithms)
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1模型量化的必要性:降低模型大小、加速推理、减少资源消耗随着深度学习模型的日益复杂和庞大,其在资源受限的设备(如移动端、嵌入式设备)上的部署面临着巨大的挑战。即使在服务器端,部署大型模型也会带来高昂的计算成本和能源消耗。模型量化(ModelQuantization)作为一种关键的模型压缩和加速技术应运而生。其核心思想是将模型中的浮点数(通常是FP32或FP16)表示的权重和激活值转换为低精度整数(
- ESP32-S3一款专为人工智能物联网打造的芯片
LS_learner
嵌入式人工智能物联网嵌入式硬件
ESP32-S3是一款专为AIoT(人工智能物联网)市场打造的MCU(微控制器单元)芯片,集成了2.4GHzWi-Fi和Bluetooth5(LE)功能。以下是对ESP32-S3的详细介绍:一、核心性能处理器:搭载Xtensa®32位LX7双核处理器,主频高达240MHz。内存:内置512KBSRAM(静态随机存取存储器),同时支持更大容量的高速OctalSPIflash和片外RAM,用户可配置数
- AI人工智能PPT内容案例参考
puerppt
PPT模板人工智能PPTppt
人工智能(AI)的PPT介绍内容提纲,可以帮助你在演示中全面而清晰地阐述AI的概念、历史、技术及应用。这些内容可以直接填入PPT的每一张幻灯片中,帮助你高效地介绍主题,文末精选了10套AI人工智能PPT模板,可下载幻灯片1:封面标题:人工智能(AI)的简介副标题:探索智能未来演讲者:你的名字日期:如2023年10月XX日幻灯片2:目录什么是人工智能人工智能的历史人工智能的基本技术人工智能的应用领域
- Spring的注解积累
yijiesuifeng
spring注解
用注解来向Spring容器注册Bean。
需要在applicationContext.xml中注册:
<context:component-scan base-package=”pagkage1[,pagkage2,…,pagkageN]”/>。
如:在base-package指明一个包
<context:component-sc
- 传感器
百合不是茶
android传感器
android传感器的作用主要就是来获取数据,根据得到的数据来触发某种事件
下面就以重力传感器为例;
1,在onCreate中获得传感器服务
private SensorManager sm;// 获得系统的服务
private Sensor sensor;// 创建传感器实例
@Override
protected void
- [光磁与探测]金吕玉衣的意义
comsci
这是一个古代人的秘密:现在告诉大家
信不信由你们:
穿上金律玉衣的人,如果处于灵魂出窍的状态,可以飞到宇宙中去看星星
这就是为什么古代
- 精简的反序打印某个数
沐刃青蛟
打印
以前看到一些让求反序打印某个数的程序。
比如:输入123,输出321。
记得以前是告诉你是几位数的,当时就抓耳挠腮,完全没有思路。
似乎最后是用到%和/方法解决的。
而今突然想到一个简短的方法,就可以实现任意位数的反序打印(但是如果是首位数或者尾位数为0时就没有打印出来了)
代码如下:
long num, num1=0;
- PHP:6种方法获取文件的扩展名
IT独行者
PHP扩展名
PHP:6种方法获取文件的扩展名
1、字符串查找和截取的方法
1
$extension
=
substr
(
strrchr
(
$file
,
'.'
), 1);
2、字符串查找和截取的方法二
1
$extension
=
substr
- 面试111
文强chu
面试
1事务隔离级别有那些 ,事务特性是什么(问到一次)
2 spring aop 如何管理事务的,如何实现的。动态代理如何实现,jdk怎么实现动态代理的,ioc是怎么实现的,spring是单例还是多例,有那些初始化bean的方式,各有什么区别(经常问)
3 struts默认提供了那些拦截器 (一次)
4 过滤器和拦截器的区别 (频率也挺高)
5 final,finally final
- XML的四种解析方式
小桔子
domjdomdom4jsax
在平时工作中,难免会遇到把 XML 作为数据存储格式。面对目前种类繁多的解决方案,哪个最适合我们呢?在这篇文章中,我对这四种主流方案做一个不完全评测,仅仅针对遍历 XML 这块来测试,因为遍历 XML 是工作中使用最多的(至少我认为)。 预 备 测试环境: AMD 毒龙1.4G OC 1.5G、256M DDR333、Windows2000 Server
- wordpress中常见的操作
aichenglong
中文注册wordpress移除菜单
1 wordpress中使用中文名注册解决办法
1)使用插件
2)修改wp源代码
进入到wp-include/formatting.php文件中找到
function sanitize_user( $username, $strict = false
- 小飞飞学管理-1
alafqq
管理
项目管理的下午题,其实就在提出问题(挑刺),分析问题,解决问题。
今天我随意看下10年上半年的第一题。主要就是项目经理的提拨和培养。
结合我自己经历写下心得
对于公司选拔和培养项目经理的制度有什么毛病呢?
1,公司考察,选拔项目经理,只关注技术能力,而很少或没有关注管理方面的经验,能力。
2,公司对项目经理缺乏必要的项目管理知识和技能方面的培训。
3,公司对项目经理的工作缺乏进行指
- IO输入输出部分探讨
百合不是茶
IO
//文件处理 在处理文件输入输出时要引入java.IO这个包;
/*
1,运用File类对文件目录和属性进行操作
2,理解流,理解输入输出流的概念
3,使用字节/符流对文件进行读/写操作
4,了解标准的I/O
5,了解对象序列化
*/
//1,运用File类对文件目录和属性进行操作
//在工程中线创建一个text.txt
- getElementById的用法
bijian1013
element
getElementById是通过Id来设置/返回HTML标签的属性及调用其事件与方法。用这个方法基本上可以控制页面所有标签,条件很简单,就是给每个标签分配一个ID号。
返回具有指定ID属性值的第一个对象的一个引用。
语法:
&n
- 励志经典语录
bijian1013
励志人生
经典语录1:
哈佛有一个著名的理论:人的差别在于业余时间,而一个人的命运决定于晚上8点到10点之间。每晚抽出2个小时的时间用来阅读、进修、思考或参加有意的演讲、讨论,你会发现,你的人生正在发生改变,坚持数年之后,成功会向你招手。不要每天抱着QQ/MSN/游戏/电影/肥皂剧……奋斗到12点都舍不得休息,看就看一些励志的影视或者文章,不要当作消遣;学会思考人生,学会感悟人生
- [MongoDB学习笔记三]MongoDB分片
bit1129
mongodb
MongoDB的副本集(Replica Set)一方面解决了数据的备份和数据的可靠性问题,另一方面也提升了数据的读写性能。MongoDB分片(Sharding)则解决了数据的扩容问题,MongoDB作为云计算时代的分布式数据库,大容量数据存储,高效并发的数据存取,自动容错等是MongoDB的关键指标。
本篇介绍MongoDB的切片(Sharding)
1.何时需要分片
&nbs
- 【Spark八十三】BlockManager在Spark中的使用场景
bit1129
manager
1. Broadcast变量的存储,在HttpBroadcast类中可以知道
2. RDD通过CacheManager存储RDD中的数据,CacheManager也是通过BlockManager进行存储的
3. ShuffleMapTask得到的结果数据,是通过FileShuffleBlockManager进行管理的,而FileShuffleBlockManager最终也是使用BlockMan
- yum方式部署zabbix
ronin47
yum方式部署zabbix
安装网络yum库#rpm -ivh http://repo.zabbix.com/zabbix/2.4/rhel/6/x86_64/zabbix-release-2.4-1.el6.noarch.rpm 通过yum装mysql和zabbix调用的插件还有agent代理#yum install zabbix-server-mysql zabbix-web-mysql mysql-
- Hibernate4和MySQL5.5自动创建表失败问题解决方法
byalias
J2EEHibernate4
今天初学Hibernate4,了解了使用Hibernate的过程。大体分为4个步骤:
①创建hibernate.cfg.xml文件
②创建持久化对象
③创建*.hbm.xml映射文件
④编写hibernate相应代码
在第四步中,进行了单元测试,测试预期结果是hibernate自动帮助在数据库中创建数据表,结果JUnit单元测试没有问题,在控制台打印了创建数据表的SQL语句,但在数据库中
- Netty源码学习-FrameDecoder
bylijinnan
javanetty
Netty 3.x的user guide里FrameDecoder的例子,有几个疑问:
1.文档说:FrameDecoder calls decode method with an internally maintained cumulative buffer whenever new data is received.
为什么每次有新数据到达时,都会调用decode方法?
2.Dec
- SQL行列转换方法
chicony
行列转换
create table tb(终端名称 varchar(10) , CEI分值 varchar(10) , 终端数量 int)
insert into tb values('三星' , '0-5' , 74)
insert into tb values('三星' , '10-15' , 83)
insert into tb values('苹果' , '0-5' , 93)
- 中文编码测试
ctrain
编码
循环打印转换编码
String[] codes = {
"iso-8859-1",
"utf-8",
"gbk",
"unicode"
};
for (int i = 0; i < codes.length; i++) {
for (int j
- hive 客户端查询报堆内存溢出解决方法
daizj
hive堆内存溢出
hive> select * from t_test where ds=20150323 limit 2;
OK
Exception in thread "main" java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
问题原因: hive堆内存默认为256M
这个问题的解决方法为:
修改/us
- 人有多大懒,才有多大闲 (评论『卓有成效的程序员』)
dcj3sjt126com
程序员
卓有成效的程序员给我的震撼很大,程序员作为特殊的群体,有的人可以这么懒, 懒到事情都交给机器去做 ,而有的人又可以那么勤奋,每天都孜孜不倦得做着重复单调的工作。
在看这本书之前,我属于勤奋的人,而看完这本书以后,我要努力变成懒惰的人。
不要在去庞大的开始菜单里面一项一项搜索自己的应用程序,也不要在自己的桌面上放置眼花缭乱的快捷图标
- Eclipse简单有用的配置
dcj3sjt126com
eclipse
1、显示行号 Window -- Prefences -- General -- Editors -- Text Editors -- show line numbers
2、代码提示字符 Window ->Perferences,并依次展开 Java -> Editor -> Content Assist,最下面一栏 auto-Activation
- 在tomcat上面安装solr4.8.0全过程
eksliang
Solrsolr4.0后的版本安装solr4.8.0安装
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2096478
首先solr是一个基于java的web的应用,所以安装solr之前必须先安装JDK和tomcat,我这里就先省略安装tomcat和jdk了
第一步:当然是下载去官网上下载最新的solr版本,下载地址
- Android APP通用型拒绝服务、漏洞分析报告
gg163
漏洞androidAPP分析
点评:记得曾经有段时间很多SRC平台被刷了大量APP本地拒绝服务漏洞,移动安全团队爱内测(ineice.com)发现了一个安卓客户端的通用型拒绝服务漏洞,来看看他们的详细分析吧。
0xr0ot和Xbalien交流所有可能导致应用拒绝服务的异常类型时,发现了一处通用的本地拒绝服务漏洞。该通用型本地拒绝服务可以造成大面积的app拒绝服务。
针对序列化对象而出现的拒绝服务主要
- HoverTree项目已经实现分层
hvt
编程.netWebC#ASP.ENT
HoverTree项目已经初步实现分层,源代码已经上传到 http://hovertree.codeplex.com请到SOURCE CODE查看。在本地用SQL Server 2008 数据库测试成功。数据库和表请参考:http://keleyi.com/a/bjae/ue6stb42.htmHoverTree是一个ASP.NET 开源项目,希望对你学习ASP.NET或者C#语言有帮助,如果你对
- Google Maps API v3: Remove Markers 移除标记
天梯梦
google maps api
Simply do the following:
I. Declare a global variable:
var markersArray = [];
II. Define a function:
function clearOverlays() {
for (var i = 0; i < markersArray.length; i++ )
- jQuery选择器总结
lq38366
jquery选择器
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40
- 基础数据结构和算法六:Quick sort
sunwinner
AlgorithmQuicksort
Quick sort is probably used more widely than any other. It is popular because it is not difficult to implement, works well for a variety of different kinds of input data, and is substantially faster t
- 如何让Flash不遮挡HTML div元素的技巧_HTML/Xhtml_网页制作
刘星宇
htmlWeb
今天在写一个flash广告代码的时候,因为flash自带的链接,容易被当成弹出广告,所以做了一个div层放到flash上面,这样链接都是a触发的不会被拦截,但发现flash一直处于div层上面,原来flash需要加个参数才可以。
让flash置于DIV层之下的方法,让flash不挡住飘浮层或下拉菜单,让Flash不档住浮动对象或层的关键参数:wmode=opaque。
方法如下:
- Mybatis实用Mapper SQL汇总示例
wdmcygah
sqlmysqlmybatis实用
Mybatis作为一个非常好用的持久层框架,相关资料真的是少得可怜,所幸的是官方文档还算详细。本博文主要列举一些个人感觉比较常用的场景及相应的Mapper SQL写法,希望能够对大家有所帮助。
不少持久层框架对动态SQL的支持不足,在SQL需要动态拼接时非常苦恼,而Mybatis很好地解决了这个问题,算是框架的一大亮点。对于常见的场景,例如:批量插入/更新/删除,模糊查询,多条件查询,联表查询,