- 面经总结系列(十六): 元象科技大模型推理优化工程师
GoAI
AI面经总结机器学习算法人工智能大模型机器学习深度学习
作者简介:CSDN、阿里云人工智能领域博客专家,新星计划计算机视觉导师,百度飞桨PPDE,专注大数据与AI知识分享。✨公众号:GoAI的学习小屋,免费分享书籍、简历、导图等,更有交流群分享宝藏资料,关注公众号回复“加群”或➡️点击链接加群。AI学习星球推荐:GoAI的学习社区知识星球是一个致力于提供《机器学习|深度学习|CV|NLP|大模型|多模态|AIGC》各个最新AI方向综述、论文等成体系的
- 《深入浅出多模态》(四):多模态经典模型CLIP
GoAI
深入浅出多模态多模态大模型LLM人工智能
AI学习星球推荐:GoAI的学习社区知识星球是一个致力于提供《机器学习|深度学习|CV|NLP|大模型|多模态|AIGC》各个最新AI方向综述、论文等成体系的学习资料,配有全面而有深度的专栏内容,包括不限于前沿论文解读、资料共享、行业最新动态以、实践教程、求职相关(简历撰写技巧、面经资料与心得)多方面综合学习平台,强烈推荐AI小白及AI爱好者学习,性价比非常高!加入星球➡️点击链接✨专栏介
- RAG检索增强生成在垂类AI应用效能优化中的应用
TechVision大咖圈
人工智能RAG检索增强生成垂类AI效能优化知识库向量检索
关键词:RAG、检索增强生成、垂类AI、效能优化、知识库、向量检索、大模型应用文章目录引言:为什么垂类AI需要RAGRAG技术原理深度解析垂类AI应用的痛点与挑战RAG在垂类AI中的解决方案效能优化的核心策略实战案例分析最佳实践与踩坑指南总结与展望引言:为什么垂类AI需要RAG在AI大模型满天飞的今天,每个企业都想搭建自己的"智能助手"。但是现实很骨感——通用大模型虽然知识渊博,却像个"万金油",
- 深入浅出多模态》(十一)之多模态经典模型:Flamingo系列
GoAI
机器学习多模态大模型人工智能LLM机器学习
AI学习星球推荐:GoAI的学习社区知识星球是一个致力于提供《机器学习|深度学习|CV|NLP|大模型|多模态|AIGC》各个最新AI方向综述、论文等成体系的学习资料,配有全面而有深度的专栏内容,包括不限于前沿论文解读、资料共享、行业最新动态以、实践教程、求职相关(简历撰写技巧、面经资料与心得)多方面综合学习平台,强烈推荐AI小白及AI爱好者学习,性价比非常高!加入星球➡️点击链接✨专栏介绍:本作
- MyBatis源码深度解析:核心机制与实战应用指南
言宇程序
mybatisMyBatis源码深度解析核心
MyBatis源码深度解析:核心机制与实战应用指南作为Java开发者,深入理解MyBatis源码能显著提升复杂场景下的技术决策能力。面对框架底层庞杂的模块设计,如何快速建立系统化的源码认知体系?本文将从实际应用场景出发,拆解核心源码实现逻辑。一、源码阅读的价值与技术突破点配置陷阱规避通过分析XML配置加载流程,掌握MappedStatement注册机制与typeAliases的优先级陷阱性能调优依
- MyBatis缓存机制深度解析
搞怪青年布响丸辣
mybatis缓存spring
在软件开发中,性能优化是一个永恒的话题。对于频繁访问数据库的应用来说,缓存是提高性能的重要手段之一。MyBatis作为一款流行的持久层框架,自然提供了丰富的缓存支持。本文将深入探讨MyBatis的一级缓存、二级缓存以及集成第三方缓存的机制和使用注意事项。一、MyBatis缓存概述MyBatis缓存主要分为两类:一级缓存(SqlSession级别的缓存)和二级缓存(Mapper级别的缓存)。一级缓存
- 线程安全与锁机制深度解析
大曰编程
java面试安全java大数据
在Java并发编程中,线程安全与锁机制是保障多线程环境下数据一致性的核心技术。本文从线程安全的本质定义、实现策略及主流锁机制的原理与实践展开,结合JVM底层实现与JUC框架特性,构建系统化知识体系,确保内容深度与去重性。线程安全核心概念与分类线程安全本质定义线程安全指多个线程访问共享资源时,无需额外同步措施仍能保证操作结果符合预期。其核心挑战源于以下三个特性的冲突:原子性:操作不可分割(如i++实
- 深度学习目标检测之YOLOv3实战(二)训练自己的图像数据
郎郎不会飞
深度学习目标识别python深度学习
深度学习目标检测之YOLOv3实战(二)训练自己的图像数据数据集准备数据集预处理原demo修改数据集训练目标检测补充二零二零年的大年初一,给大家拜个年,祝大家鼠年吉祥,万事如意,趁着喜气,把Yolov3训练自己的数据过程,记录一下,共勉共进。同样,无人机搭载山狗拍摄的视频,目标检测的种类是模型tank和airplane,部分效果图镇贴:数据集准备首先需要将自己的数据集准备好,不同场景下的目标数据尽
- 数据恢复原理深度解析:从二进制碎片到完整文件
数据恢复原理深度解析:从二进制碎片到完整文件数据恢复看似神奇,实则是计算机科学与数字取证技术的精妙结合。本文将深入剖析数据恢复的核心原理,带您了解被删除文件如何"起死回生"的技术奥秘。一、存储介质的数据记录原理1.磁性存储(HDD)的数据印记磁畴取向:硬盘通过磁畴的南北极方向表示0和1读写头悬浮:纳米级高度的磁头不接触盘片(3-5nm)实际案例:即使格式化后,磁畴的物理状态仍可通过MFM(磁力显微
- 2025 AI编程工具全景图:七强横评与实战落地实战指南
杜哥无敌
AI应用人工智能
—深度拆解最新技术趋势,赋能开发者效率革命一、市场现状与演进趋势:从辅助工具到开发核心引擎2025年,AI编程工具已从“代码补全插件”进化为覆盖需求分析、编码、测试、部署的全流程智能伙伴。据Gartner数据,全球75%开发者依赖AI生成代码,头部企业25%的新代码由AI生成后人工审核。技术演进呈现三大特征:多模型协同:主流工具集成GPT-4o、Claude3.7、Gemini2.0等模型,动态切
- 智能招聘新生态:牛客AI面试如何重塑企业人才战略
牛客企业服务
人工智能面试职场和发展求职招聘科技springpython
在数字化浪潮席卷全球的今天,企业招聘正经历着前所未有的变革。某生活服务电商巨头通过深度应用牛客AI面试,实现了从传统招聘到智能化筛选的跨越式升级。这场以技术驱动的效率革命,不仅解决了多元化业务下的招聘难题,更重新定义了人才评估的标准与流程。一、破解多元业务招聘难题:牛客AI面试的精准赋能作为业务覆盖即时配送、餐饮服务、技术研发及海外市场拓展的综合性企业,该巨头面临着从基层岗位到高端技术人才的全链条
- MCP模型上下文协议:AI人工智能模型训练的自动化调参
AI天才研究院
AI人工智能与大数据人工智能自动化运维ai
MCP模型上下文协议:AI人工智能模型训练的自动化调参关键词:MCP模型、自动化调参、AI训练、超参数优化、上下文协议、机器学习、深度学习摘要:本文深入探讨MCP模型上下文协议在AI模型训练自动化调参中的应用。MCP(ModelContextProtocol)是一种创新的自动化调参框架,通过上下文感知和动态参数调整机制,显著提升模型训练效率和性能。文章将从理论基础、算法实现、数学原理到实际应用进行
- MySQL的主从和分库分表
snow_7
MySQL
主从分离:多读少些的场景MySQL1)主从复制使用的是binlog异步的方式MySQL的主从复制是依赖于binlog的,也就是记录MySQL上的所有变化并以二进制形式保存在磁盘上二进制日志文件。主从复制就是将binlog中的数据从主库传输到从库上,一般这个过程是异步的,即主库上的操作不会等待binlog同步的完成。主从复制的过程是这样的:首先从库在连接到主节点时会创建一个IO线程,用以请求主库更新
- 利用ShadowRoot 实现样式隔离
Helson@lin
javascriptchromedevtools
ShadowRootShadowDOMAPI的ShadowRoot接口是一个DOM子树的根节点,它与文档的主DOM树分开渲染。ShadowRoot的模式——可以是open或者closed。这定义了shadowroot的内部实现是否可被JavaScript访问及修改—也就是说ShadowRoot的特性图片来源:掘金(https://juejin.cn/post/6979489951108825095
- InnoDB 索引数据结构的详解
lanbing
Mysql数据结构mysql
InnoDB存储引擎的索引结构基于B+树(B+Tree),这是其核心特性之一。B+树的设计结合了磁盘存储特性和数据库查询需求,能够高效地处理大规模数据的查找、插入、删除和范围查询操作。以下是InnoDB索引数据结构的详细说明:1.B+树的结构特点B+树是一种自平衡的多路搜索树,其核心特性如下:所有数据存储在叶子节点:B+树的非叶子节点仅存储键值(Key)和子节点指针,而实际的数据(记录)只存在于叶
- 音频采样数据格式
melonbo
百问-音视频音视频
音频信号在模拟到数字转换时,会涉及到多个关键参数,如采样率、位深度、通道数等。下面是常见的音频采样数据格式及其相关概念:1.采样率(SampleRate)采样率指的是每秒钟对音频信号进行采样的次数,单位为赫兹(Hz)。常见的值如下:44.1kHz:常用于音频CD和大多数音乐文件格式(如WAV、MP3)。48kHz:常用于专业音频录制、电影和视频音频处理。96kHz、192kHz:常用于高保真音频(
- LangGraph深度解析:构建持久化、可观测的智能体工作流
kakaZhui
大模型Agent入门与代码实战AIGCLLM人工智能AgentMcp
一、项目概述与技术定位1.1LangGraph核心价值LangGraph是由LangChain团队推出的开源框架(GitHub仓库:https://github.com/langchain-ai/langgraph),专为构建持久化、状态化的智能体工作流设计。作为LangChain生态系统的战略补充,它解决了传统LLM应用在以下方面的关键痛点:持久化执行:支持长时间运行(数小时/天级)的工作流,故
- Python 特殊方法深度解析:从对象创建到元类编程的全攻略
佑瞻
python工程化python开发语言
在Python开发中,我们经常会遇到需要自定义类行为的场景。无论是重载运算符、定制属性访问,还是优化内存使用,特殊方法都扮演着关键角色。这些被双下划线包裹的方法(如__init__、__getitem__)如同类的"隐藏接口",掌握它们能让我们更灵活地操控类的行为。今天,我们就来深入探讨这些特殊方法的奥秘,揭开Python面向对象编程的底层逻辑。一、特殊方法的核心概念与基本定制特殊方法的本质特殊方
- LangGraph 内存与人工介入深度解析:构建有记忆的智能交互系统
佑瞻
LangGraphLangChainlanggraph
在开发对话式AI应用时,我们常常面临两个核心挑战:如何让智能体记住用户的历史对话?当智能体执行敏感操作时如何引入人工审核?LangGraph作为新一代智能体开发框架,通过完善的内存管理机制和人在回路功能,为这些问题提供了系统性解决方案。本文将从原理到实践,详细解析LangGraph的记忆系统与人工介入机制,帮助你构建更智能、更可靠的对话应用。一、短期记忆:维持对话连续性的核心机制1.1短期记忆的本
- LangGraph 多智能体系统深度解析:从监督式到群体式架构实战
佑瞻
LangGraphLangChainlanggraph
在智能体开发过程中,我们常常会遇到这样的困境:当单个智能体需要同时处理多个领域的任务(如同时管理航班预订和酒店预订)时,其处理效率和专业性会大幅下降。是让单个智能体强行兼容多领域?还是寻找更合理的架构方案?今天我们就来聊聊LangGraph中的多智能体系统,看看如何通过分解任务到独立智能体,再组合成高效协作的系统,解决这一现实挑战。一、多智能体系统的核心概念与优势1.1为什么需要多智能体系统想象一
- http相关网络问题面试怎么答
weixin_42339193
计算机网络前端http
一、先明确HTTP的核心定义(基础层)首先用一句话概括HTTP的本质,让面试官快速了解你对核心概念的认知:“HTTP(HyperTextTransferProtocol,超文本传输协议)是一种用于在客户端(如浏览器)和服务器之间传输数据的应用层协议,它基于请求-响应模式,是互联网数据交互的基础(比如网页加载、API调用等都依赖HTTP)。”二、深入讲解HTTP的关键特性(知识深度)围绕HTTP的核
- 提高APP安全性的必备加固手段——深度解析代码混淆技术
Nginx运维小李
ios
APP加固方式iOSAPP加固是优化APK安全性的一种方法,常见的加固方式有混淆代码、加壳、数据加密、动态加载等。下面介绍一下iOSAPP加固的具体实现方式。混淆代码:使用ProGuard工具可以对代码进行混淆,使得反编译出来的代码很难阅读和理解。使用方式:在build.gradle文件中配置proguard-rules.pro文件,然后在项目构建时执行混淆。加壳:使用加壳工具对APK文件进行加壳
- 图论基础知识 深度优先(Depth First Search, 简称DFS),广度优先(Breathe First Search, 简称BFS)
mmaerd
Leetcode刷题学习记录深度优先图论宽度优先机考
图论基础知识学习记录自代码随想录dfs与bfs区别dfs是沿着一个方向去搜,不到黄河不回头,直到搜不下去了,再换方向(换方向的过程就涉及到了回溯)。bfs是先把本节点所连接的所有节点遍历一遍,走到下一个节点的时候,再把连接节点的所有节点遍历一遍,搜索方向更像是广度,四面八方的搜索过程。深度优先搜索理论(DepthFirstSearch,简称DFS)搜索方向,是认准一个方向搜,直到碰壁之后再换方向换
- 四阶数独——深度优先搜索dfs
我爱工作&工作love我
c++深度优先算法
文章目录四阶数独例题讲解深度优先dfs搜索知识点算法思想应用代码框架四阶数独例题讲解题目描述这里讨论一种简化的数独——四阶数独。给出一个4×4的格子,每个格子只能填写1到4之间的整数,要求每行、每列和四等分更小的正方形部分都刚好由1到4组成。求总共有多少种不同的数独?输出结果:288思路常规思路就是根据格子序号挨个设置数如果每次都是从第一个开始设置,暴力枚举,一个格子四种选择,16个格子所以就有4
- 数据结构——图的遍历之深度优先遍历(DFS算法)_全世界最可爱的王小帅_CSDN博客
全世界最可爱的王小帅
数据结构图论算法cppc#
数据结构——图的遍历之深度优先遍历图的遍历一般分为深度优先遍历和广度优先遍历下面我们要说的是深度优先遍历**(DFS算法)**1,我们首先选择一个顶点作为起始点,假设我们选择顶点v作为起始点,首先访问v,然后找v的邻接点,访问v的一个还未被访问过邻接点w1,2,再以w1为起始点,然后去找w1的邻接点,访问w1的一个还未被访问过的邻接点w2,再以w2作为起始点继续往下访问…3,如果我们访问到一个顶点
- 深度解析基于贝叶斯的垃圾邮件分类
大千AI助手
人工智能Python#OTHER分类数据挖掘人工智能机器学习算法贝叶斯Bayes
贝叶斯垃圾邮件分类的核心逻辑是基于贝叶斯定理,利用邮件中的特征(通常是单词)来计算该邮件属于“垃圾邮件”或“非垃圾邮件”的概率,并根据概率大小进行分类。它是一种朴素贝叶斯分类器,因其假设特征(单词)之间相互独立而得名(虽然这在现实中不完全成立,但效果通常很好)。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
- 数据结构与算法:深度优先的实战指南
数据结构与算法:深度优先的实战指南关键词:深度优先搜索(DFS)、递归、栈、图遍历、路径查找、迷宫寻路、算法实战摘要:深度优先搜索(DFS)是计算机科学中最经典的算法之一,被广泛应用于路径查找、游戏AI、社交网络分析等场景。本文将用“迷宫探险”的故事串联核心概念,结合生活案例、代码实战和LeetCode经典题,带您从0到1掌握DFS的底层逻辑与实战技巧。即使你是算法新手,也能通过通俗易懂的讲解,真
- 从零开始:Python实现语音识别的完整教程_副本
AIGC应用创新大全
AI大模型与大数据技术AI人工智能与大数据应用开发MCP&Agent云算力网络python语音识别开发语言ai
从零开始:Python实现语音识别的完整教程关键词:Python、语音识别、语音转文本、音频处理、机器学习、深度学习、自然语言处理摘要:本文将带你从零开始学习如何使用Python实现语音识别功能。我们将从基础概念讲起,逐步深入到实际代码实现,涵盖音频处理、特征提取、模型训练等关键环节,最终构建一个完整的语音识别系统。无论你是初学者还是有一定经验的开发者,都能从本教程中获得实用的知识和技能。背景介绍
- 深度C盘清理技巧
nightunderblackcat
基础项目开发语言windows
大家好!C盘空间告急几乎是每个Windows用户都会遇到的“成长烦恼”。系统运行缓慢、更新失败、软件无法安装……这些问题的元凶往往就是被塞满的C盘。今天我们就来一场彻底的“大扫除”,不仅清理表面垃圾,更要深入系统释放宝贵空间!第一步:基础清洁-扫除显性垃圾磁盘清理工具(最基础但有效!)操作:打开“此电脑”->右键点击C盘->选择属性->点击磁盘清理。重点清理:Windows更新清理:这是大头!系统
- Oracle 树形统计再进阶:类型多样性与高频类型分析(第三课)
AI、少年郎
oracle数据库
在《Oracle递归+Decode+分组函数实现复杂树形统计(第二课)》基础上,我们进一步攻克部门级请假数据的深度分析需求:1、统计每个部门(含所有下级)的请假类型多样性(共发生多少种类型)2、识别每个部门的高频请假类型(出现次数最多的类型,支持并列情况)3、扩展时间维度统计(按季度/月份分析趋势,示例以季度为例)通过DECODE、递归CTE与高级聚合函数的组合,实现从基础统计到业务洞察的跨越。一
- java杨辉三角
3213213333332132
java基础
package com.algorithm;
/**
* @Description 杨辉三角
* @author FuJianyong
* 2015-1-22上午10:10:59
*/
public class YangHui {
public static void main(String[] args) {
//初始化二维数组长度
int[][] y
- 《大话重构》之大布局的辛酸历史
白糖_
重构
《大话重构》中提到“大布局你伤不起”,如果企图重构一个陈旧的大型系统是有非常大的风险,重构不是想象中那么简单。我目前所在公司正好对产品做了一次“大布局重构”,下面我就分享这个“大布局”项目经验给大家。
背景
公司专注于企业级管理产品软件,企业有大中小之分,在2000年初公司用JSP/Servlet开发了一套针对中
- 电驴链接在线视频播放源码
dubinwei
源码电驴播放器视频ed2k
本项目是个搜索电驴(ed2k)链接的应用,借助于磁力视频播放器(官网:
http://loveandroid.duapp.com/ 开放平台),可以实现在线播放视频,也可以用迅雷或者其他下载工具下载。
项目源码:
http://git.oschina.net/svo/Emule,动态更新。也可从附件中下载。
项目源码依赖于两个库项目,库项目一链接:
http://git.oschina.
- Javascript中函数的toString()方法
周凡杨
JavaScriptjstoStringfunctionobject
简述
The toString() method returns a string representing the source code of the function.
简译之,Javascript的toString()方法返回一个代表函数源代码的字符串。
句法
function.
- struts处理自定义异常
g21121
struts
很多时候我们会用到自定义异常来表示特定的错误情况,自定义异常比较简单,只要分清是运行时异常还是非运行时异常即可,运行时异常不需要捕获,继承自RuntimeException,是由容器自己抛出,例如空指针异常。
非运行时异常继承自Exception,在抛出后需要捕获,例如文件未找到异常。
此处我们用的是非运行时异常,首先定义一个异常LoginException:
/**
* 类描述:登录相
- Linux中find常见用法示例
510888780
linux
Linux中find常见用法示例
·find path -option [ -print ] [ -exec -ok command ] {} \;
find命令的参数;
- SpringMVC的各种参数绑定方式
Harry642
springMVC绑定表单
1. 基本数据类型(以int为例,其他类似):
Controller代码:
@RequestMapping("saysth.do")
public void test(int count) {
}
表单代码:
<form action="saysth.do" method="post&q
- Java 获取Oracle ROWID
aijuans
javaoracle
A ROWID is an identification tag unique for each row of an Oracle Database table. The ROWID can be thought of as a virtual column, containing the ID for each row.
The oracle.sql.ROWID class i
- java获取方法的参数名
antlove
javajdkparametermethodreflect
reflect.ClassInformationUtil.java
package reflect;
import javassist.ClassPool;
import javassist.CtClass;
import javassist.CtMethod;
import javassist.Modifier;
import javassist.bytecode.CodeAtt
- JAVA正则表达式匹配 查找 替换 提取操作
百合不是茶
java正则表达式替换提取查找
正则表达式的查找;主要是用到String类中的split();
String str;
str.split();方法中传入按照什么规则截取,返回一个String数组
常见的截取规则:
str.split("\\.")按照.来截取
str.
- Java中equals()与hashCode()方法详解
bijian1013
javasetequals()hashCode()
一.equals()方法详解
equals()方法在object类中定义如下:
public boolean equals(Object obj) {
return (this == obj);
}
很明显是对两个对象的地址值进行的比较(即比较引用是否相同)。但是我们知道,String 、Math、I
- 精通Oracle10编程SQL(4)使用SQL语句
bijian1013
oracle数据库plsql
--工资级别表
create table SALGRADE
(
GRADE NUMBER(10),
LOSAL NUMBER(10,2),
HISAL NUMBER(10,2)
)
insert into SALGRADE values(1,0,100);
insert into SALGRADE values(2,100,200);
inser
- 【Nginx二】Nginx作为静态文件HTTP服务器
bit1129
HTTP服务器
Nginx作为静态文件HTTP服务器
在本地系统中创建/data/www目录,存放html文件(包括index.html)
创建/data/images目录,存放imags图片
在主配置文件中添加http指令
http {
server {
listen 80;
server_name
- kafka获得最新partition offset
blackproof
kafkapartitionoffset最新
kafka获得partition下标,需要用到kafka的simpleconsumer
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.util.Date;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.
- centos 7安装docker两种方式
ronin47
第一种是采用yum 方式
yum install -y docker
 
- java-60-在O(1)时间删除链表结点
bylijinnan
java
public class DeleteNode_O1_Time {
/**
* Q 60 在O(1)时间删除链表结点
* 给定链表的头指针和一个结点指针(!!),在O(1)时间删除该结点
*
* Assume the list is:
* head->...->nodeToDelete->mNode->nNode->..
- nginx利用proxy_cache来缓存文件
cfyme
cache
user zhangy users;
worker_processes 10;
error_log /var/vlogs/nginx_error.log crit;
pid /var/vlogs/nginx.pid;
#Specifies the value for ma
- [JWFD开源工作流]JWFD嵌入式语法分析器负号的使用问题
comsci
嵌入式
假如我们需要用JWFD的语法分析模块定义一个带负号的方程式,直接在方程式之前添加负号是不正确的,而必须这样做:
string str01 = "a=3.14;b=2.71;c=0;c-((a*a)+(b*b))"
定义一个0整数c,然后用这个整数c去
- 如何集成支付宝官方文档
dai_lm
android
官方文档下载地址
https://b.alipay.com/order/productDetail.htm?productId=2012120700377310&tabId=4#ps-tabinfo-hash
集成的必要条件
1. 需要有自己的Server接收支付宝的消息
2. 需要先制作app,然后提交支付宝审核,通过后才能集成
调试的时候估计会真的扣款,请注意
- 应该在什么时候使用Hadoop
datamachine
hadoop
原帖地址:http://blog.chinaunix.net/uid-301743-id-3925358.html
存档,某些观点与我不谋而合,过度技术化不可取,且hadoop并非万能。
--------------------------------------------万能的分割线--------------------------------
有人问我,“你在大数据和Hado
- 在GridView中对于有外键的字段使用关联模型进行搜索和排序
dcj3sjt126com
yii
在GridView中使用关联模型进行搜索和排序
首先我们有两个模型它们直接有关联:
class Author extends CActiveRecord {
...
}
class Post extends CActiveRecord {
...
function relations() {
return array(
'
- 使用NSString 的格式化大全
dcj3sjt126com
Objective-C
格式定义The format specifiers supported by the NSString formatting methods and CFString formatting functions follow the IEEE printf specification; the specifiers are summarized in Table 1. Note that you c
- 使用activeX插件对象object滚动有重影
蕃薯耀
activeX插件滚动有重影
使用activeX插件对象object滚动有重影 <object style="width:0;" id="abc" classid="CLSID:D3E3970F-2927-9680-BBB4-5D0889909DF6" codebase="activex/OAX339.CAB#
- SpringMVC4零配置
hanqunfeng
springmvc4
基于Servlet3.0规范和SpringMVC4注解式配置方式,实现零xml配置,弄了个小demo,供交流讨论。
项目说明如下:
1.db.sql是项目中用到的表,数据库使用的是oracle11g
2.该项目使用mvn进行管理,私服为自搭建nexus,项目只用到一个第三方 jar,就是oracle的驱动;
3.默认项目为零配置启动,如果需要更改启动方式,请
- 《开源框架那点事儿16》:缓存相关代码的演变
j2eetop
开源框架
问题引入
上次我参与某个大型项目的优化工作,由于系统要求有比较高的TPS,因此就免不了要使用缓冲。
该项目中用的缓冲比较多,有MemCache,有Redis,有的还需要提供二级缓冲,也就是说应用服务器这层也可以设置一些缓冲。
当然去看相关实现代代码的时候,大致是下面的样子。
[java]
view plain
copy
print
?
public vo
- AngularJS浅析
kvhur
JavaScript
概念
AngularJS is a structural framework for dynamic web apps.
了解更多详情请见原文链接:http://www.gbtags.com/gb/share/5726.htm
Directive
扩展html,给html添加声明语句,以便实现自己的需求。对于页面中html元素以ng为前缀的属性名称,ng是angular的命名空间
- 架构师之jdk的bug排查(一)---------------split的点号陷阱
nannan408
split
1.前言.
jdk1.6的lang包的split方法是有bug的,它不能有效识别A.b.c这种类型,导致截取长度始终是0.而对于其他字符,则无此问题.不知道官方有没有修复这个bug.
2.代码
String[] paths = "object.object2.prop11".split("'");
System.ou
- 如何对10亿数据量级的mongoDB作高效的全表扫描
quentinXXZ
mongodb
本文链接:
http://quentinXXZ.iteye.com/blog/2149440
一、正常情况下,不应该有这种需求
首先,大家应该有个概念,标题中的这个问题,在大多情况下是一个伪命题,不应该被提出来。要知道,对于一般较大数据量的数据库,全表查询,这种操作一般情况下是不应该出现的,在做正常查询的时候,如果是范围查询,你至少应该要加上limit。
说一下,
- C语言算法之水仙花数
qiufeihu
c算法
/**
* 水仙花数
*/
#include <stdio.h>
#define N 10
int main()
{
int x,y,z;
for(x=1;x<=N;x++)
for(y=0;y<=N;y++)
for(z=0;z<=N;z++)
if(x*100+y*10+z == x*x*x
- JSP指令
wyzuomumu
jsp
jsp指令的一般语法格式: <%@ 指令名 属性 =”值 ” %>
常用的三种指令: page,include,taglib
page指令语法形式: <%@ page 属性 1=”值 1” 属性 2=”值 2”%>
include指令语法形式: <%@include file=”relative url”%> (jsp可以通过 include