simple梦
simple梦

句子迷

没有不可治愈的伤痛，没有不能结束的沉沦，所有失去的，会以另一种方式归来。(约翰·肖尔斯 《许愿树》)

你可能感兴趣的:(句子迷)

  • Transformer架构深度研究报告（二、分层原理） jiaojieran transformer深度学习人工智能
    一、Transformer不同层作用剖析1.1低层作用在Transformer架构中，低层（1-3层）主要承担着局部语法建模的关键任务，其对语言基础结构的理解和处理为后续高层语义分析奠定了坚实基础。在词性标注（POStagging）任务中，低层通过对相邻词之间关系的细致捕捉，能够精准判断每个词的词性。例如在句子“Thedogrunsfast”中，对于“runs”这个词，低层模型会关注其与相邻词“d
  • 百度搜索语法 羊羊一洋 百度
    百度搜索作为中国最大的搜索引擎，其搜索语法与谷歌搜索类似，但也有一些特有的功能。以下是一些基本的百度搜索语法：1.双引号(`""`)：用来搜索精确的短语或句子。例如，搜索`"人工智能"`会找到包含完整短语"人工智能"的结果。2.减号(-)：用来排除搜索结果中的特定词汇。例如，搜索`手机-iphone`会找到包含"手机"但不包含"iphone"的结果。3.加号(+)：用来确保搜索结果中包含特定的词汇
  • 系统调用read和write的疑问 唯瑞主义 疑问篇linux
    问题背景：现在我有一个中文文档，里面是一些中文的句子，然后我有一个charbuffer[1]的缓冲区，我通过read中文文档，然后把数据写入到标准输出中，此时终端却正常打印，而不是显示乱码。代码展示：#include"unistd.h"#include#include"stdio.h"#include"stdlib.h"intmain(){//打开intfd=open("test.txt",O_R
  • 用Meta的开源工具打造AI驱动的应用：LASER、Faiss与聊天加载器示例 dgay_hua 人工智能faisspython
    MetaPlatforms（原Facebook）在AI技术领域持续创新，推出了多个优秀的开源工具，比如用于多语言句子嵌入的LASER、用于高效相似性搜索的Faiss，以及用于加载和处理Messenger和WhatsApp聊天记录的工具。这些工具可以帮助开发者快速构建AI驱动的应用。在本文中，我们将深入介绍这些工具的功能，并通过可运行的代码示例展示如何将它们应用到实际项目中。技术背景介绍LASER（
  • 笔记：大模型Tokens是啥？为啥大模型按Tokens收费？ 瞬间动力 硅基蒸馏easyui前端javascript人工智能tooneapi阿里云
    一、Token的定义与示例1.核心概念Token是自然语言处理中的最小文本单位，代表模型处理文本时的一次计算单元。英文场景：1个token≈1个单词或标点符号。示例：句子"Hello,world!"拆分为["Hello",",","world","!"]，共4个token。中文场景：1个token≈1个汉字或词语。示例：短语"深度求索"拆分为["深","度","求","索"]，共4个token；若
  • Empowering LLMs with Logical Reasoning: 从“语言大师”到“逻辑大师”的进化之路 步子哥 人工智能
    “逻辑是智慧的骨架，而语言是智慧的血肉。让大语言模型（LLMs）既能说会道，又能逻辑严谨，是AI发展的下一座高峰。”开篇：语言模型的“逻辑盲区”近年来，大语言模型（LLMs）在自然语言处理（NLP）任务中取得了令人瞩目的成就。从生成流畅的文章到翻译复杂的句子，这些模型似乎无所不能。然而，当我们试图让它们回答逻辑推理问题时，却发现它们的表现常常令人失望。比如，某顶尖LLM在回答以下问题时出现了自相矛
  • 联发科芯片的随身wifi改串命令 虎王科技 spring单片机
    【果迷改双串】#随身wifi#adbshell卡1echo'AT+EGMR=1,10,"888888888888888"'>/dev/radio/pttycmd1卡2echo'AT+EGMR=1,7,"666666666666666"'>/dev/radio/pttycmd1
  • 论文笔记：Enhancing Sentence Embeddings in Generative Language Models UQI-LIUWJ 论文阅读语言模型人工智能
    2024ICIC1INTRO对于文本嵌入，过去几年的相关研究主要集中在像BERT和RoBERTa这样的判别模型上。这些模型固有的语义空间各向异性，往往需要通过大量数据集进行微调，才能生成高质量的句子嵌入。——>需要较大的训练批次，这会消耗大量的计算资源一些前沿的工作将焦点转向了最近开发的生成模型，期望利用其先进的文本理解能力，直接对输入句子进行编码，而无需额外的反向传播由于句子表示和自回归语言建模
  • 【深度学习】Transformer入门：通俗易懂的介绍 知识靠谱 深度学习深度学习transformer人工智能
    【深度学习】Transformer入门：通俗易懂的介绍一、引言二、从前的“读句子”方式三、Transformer的“超级阅读能力”四、Transformer是怎么做到的？五、Transformer的“多视角”能力六、Transformer的“位置记忆”七、Transformer的“翻译流程”八、Transformer为什么这么厉害？九、Transformer的应用十、总结一、引言在自然语言处理（N
  • Python|基于Kimi大模型，实现对文本进行批量润色处理（4） 写python的鑫哥 AI大模型实战应用人工智能python大模型kimi语言模型润色prompt
    前言本文是该专栏的第4篇，后面会持续分享AI大模型干货知识，记得关注。有的时候，我们在处理文本数据的时候，会需要对文本内容做润色处理。在介绍之前，我们先来了解“什么是润色”。文本润色，是指对已经完成的文本进行修改和改进的过程，目的是提高文本的可读性、流畅度和表达效果。这个过程可能包括纠正语法错误、调整句子结构、增强语言的表达力、统一风格和语调、改善逻辑连贯性等。润色后的文本应该更加清晰、准确、吸引
  • 2024Android面试总结（附相关架构及资料） 2401_86372470 面试架构职场和发展
    在今年六月份，我萌生了跳槽的打算，在过去的7,8月份我经历了差不多两个月左右的面试。最终拿到了平安人寿、TCL电子、投哪儿网以及几个不太知名公司的offer。于是就写下这篇文章，一来记录总结自己的面试，二来帮助需要跳槽意向的大家了提供一些跳槽经验。文末会给大家分享我整理的Android面试专题及答案（这些题我基本都刷了三遍以上，毕竟年前突然被裁心里是有点迷）准备阶段在面试准备阶段我大概准备了差不多
  • 当你给大模型一段输入之后，它是怎么得到答案的 牛不才 000-大模型chatgptAIGC文心一言gptllamaagiprompt
    1.先把问题“嚼碎”（输入处理）比如你问：“太阳为什么东升西落？”切分知识点：模型会把这句话拆解成词汇单元（比如：“太阳”“为什么”“东”“升”“西”“落”），就像你背单词时先拆解句子。2.动用毕生所学（模型“回想”知识）大模型并不是真有一个“数据库”，而是依靠训练时海量的知识联结：（类似人类的经验积累）内在规律：从上学过的教材、论文、百科中记住过“地球自转导致太阳视运动”这个常识。猜测套路：统计
  • 大语言模型训练数据集格式 香菜烤面包 #AI大模型语言模型人工智能深度学习
    1.SFT（有监督微调）的数据集格式对于大语言模型的训练中，SFT（SupervisedFine-Tuning）的数据集格式可以采用以下方式：输入数据：输入数据是一个文本序列，通常是一个句子或者一个段落。每个样本可以是一个字符串或者是一个tokenized的文本序列。标签数据：标签数据是与输入数据对应的标签或类别。标签可以是单个类别，也可以是多个类别的集合。对于多分类任务，通常使用one-hot编
  • 大模型训练 && 微调数据格式 comli_cn 大模型笔记人工智能大模型
    1.SFT（有监督微调）的数据集格式？对于大语言模型的训练中，SFT（SupervisedFine-Tuning）的数据集格式可以采用以下方式：输入数据：输入数据是一个文本序列，通常是一个句子或者一个段落。每个样本可以是一个字符串或者是一个tokenized的文本序列。标签数据：标签数据是与输入数据对应的标签或类别。标签可以是单个类别，也可以是多个类别的集合。对于多分类任务，通常使用one-hot
  • 有了HTTP，为什么还要RPC？ 凌志学java java编程rpchttp网络
    很长时间以来都没有怎么好好搞清楚RPC（即RemoteProcedureCall，远程过程调用）和HTTP调用的区别，不都是写一个服务然后在客户端调用么？这里请允许我迷之一笑~Naive！本文简单地介绍一下两种形式的C/S架构，先说一下他们最本质的区别，就是RPC主要是基于TCP/IP协议的，而HTTP服务主要是基于HTTP协议的。我们都知道HTTP协议是在传输层协议TCP之上的，所以效率来看的话
  • 自然语言处理5——词法分析 河篱 自然语言处理自然语言处理算法nlp
    自然语言处理5——词法分析文章目录自然语言处理5——词法分析英文的词法分析中文的词法分析中文未登录词识别词：是语言信息处理的基本单位。词法分析步骤：词的识别：将句子序列转换为词序列形态分析：词的构成、形态变化、词形还原词性标注：标记句子中词的词性英文的词法分析英文的特点：曲折型语言，词与词之间有边界标记，词的形态变化丰富屈折变化：由于语法作用而造成的单词形态变化，但单词的词性基本不变派生变化：一个
  • 【小白学AI系列】NLP 核心知识点（七）Embedding概念介绍 Blankspace空白 人工智能自然语言处理embedding
    Embedding（嵌入）是自然语言处理（NLP）中非常重要的概念。简单来说，embedding是一种将离散的、稀疏的、不可直接计算的对象（比如词、字符或句子）转换为密集的、连续的向量表示的技术。这个向量通常是低维的，并且在向量空间中能够捕捉到该对象的某些语义或结构特征。可以通过这种方式将我们通常理解为文本的信息转化为模型可以处理的数字形式。1.为什么需要Embedding？传统的计算机处理文本的
  • 提升信息检索准确性和效率的搜索技巧 雅俗共赏100 笔记搜索引擎
    一、基础技巧精准关键词避免长句子，提取核心关键词（如用“光合作用步骤”代替“请告诉我光合作用的具体过程”）。同义词替换：尝试不同表达（如“AI发展史”vs“人工智能历史”）。排除干扰词使用减号-排除无关内容（例：苹果-手机排除科技公司结果）。精确匹配用英文引号""搜索完整短语（例："量子力学基础教程"）。二、高级搜索指令（以Google为例）限定网站site:域名关键词（例：site:zhihu.
  • java 实现TextRank算法提取文章摘要 melck java算法开发语言
    在Java中，常用的文章摘要提取库是“TextRank”算法。该算法从文本中提取主题和段落，并根据主题和文本中的单词计算权重。使用TextRank实现文章摘要提取具体步骤如下：寻找文章中的关键句子：首先需要分割出文章中的句子，可以使用分词库将文章拆分成句子，然后使用TextRank算法找到文章中与主题相关的句子，这些句子通常包含有标题、关键字等。计算句子的权重：针对关键句子，需要对每个句子计算权重
  • 利用人工智能增强可读性：自动为文本添加标点符号 姚家湾 AI标点符号
    在数字通信时代，文本的清晰度和可读性至关重要。无论是转录口语、处理原始文本数据还是改进用户生成的内容，标点符号在传达预期信息方面都起着至关重要的作用。但是，手动编辑文本以添加标点符号可能非常耗时且容易出错。这就是人工智能(AI)发挥作用的地方，它提供了一种强大的解决方案，可以自动将标点符号插入句子中。目前，利用大模型的能力，完全可以胜任添加标点符号的工作，不需要其它特别的处理程序。参考代码from
  • Java 设计模式之解释器模式 xiangxiongfly915 #Java设计模式java设计模式解释器模式
    文章目录Java设计模式之解释器模式概述UML代码实现Java设计模式之解释器模式概述解释器模式(interpreter)：给定一个语言，定义它的文法的一种表示，并定义一个解释器，这个解释器使用该表示来解释语言中的句子。如果一种特定类型的问题发生的频率足够高，那么可能就值得将该问题的各个实例表述为一个简单语言中的句子。这样就可以构建一个解释器，该解释器通过解释这些句子来解决该问题。UMLAbstr
  • 《大话设计模式》学习记录 MatthewMao 设计模式c++设计模式
    转载地址：1.理论支持1：https://www.cnblogs.com/ygsworld/p/10647954.html2.理论支持2：小菜编程成长记系列-伍迷-博客园前言：设计模式系列是参照IT前辈-程杰编写的《大话设计模式》的内容而来，由于其实现内容是按照依据.NetFramwork的C#来实现的，而我是搞C++，所以我想着用C++的知识将书上相应的例子来实现一遍，不过学习之前，得明确一下：
  • 基于 HanLP 的句子结构分析与关系抽取 梦落青云 知识图谱javaHanLP
    一、引言自然语言处理（NLP）是人工智能领域的重要分支，旨在让计算机理解和处理人类语言。句子结构分析和关系抽取是NLP中的关键任务，它们可以帮助我们理解句子的语法结构和语义关系。HanLP是一款功能强大的中文自然语言处理工具包，提供了丰富的功能，包括分词、词性标注、依存句法分析等。本文将介绍如何使用HanLP进行句子结构分析与关系抽取。二、HanLP简介HanLP是由汉语言技术实验室开发的开源中文
  • DeepSeek-V3的混合专家（MoE）架构 阿湯哥 架构微服务云原生
    DeepSeek-V3的混合专家（MoE）架构具有多方面的创新设计，以下是详细介绍：架构原理模块构成：MoE架构核心是在前馈网络（FFN）中采用专家混合模型。将模型划分为多个专家网络，每个专家可看作一个子模型，负责处理特定类型的任务或数据模式。如在语言翻译中，有专门处理中文语法的专家，也有负责生成英文句子结构的专家。DeepSeek-V3包含大量专家，如256个专家模型，总参数量达6710亿。动态
  • 《大模型应用开发极简入门》随记 hoypte 人工智能
    术语：自然语言处理（NLP)人工智能（AI）大预言模型（LLM）机器学习（ML)深度学习（DL)内容LLM概述ML算法被称为人工神经网络DL是ML的一个分支最先开始简单语言模型吗，例如：n-gram模型（通过词频来根据前面的词预测句子里下一个词---可能生成不连贯的词），为了提升性能引入循环神经网络（RNN）和长短期记忆（LSTM）网络---处理大量数据效率还是不行。Transformer架构架构
  • 情感分析研究综述：方法演化与前沿挑战 next_travel 人工智能机器学习深度学习
    文章目录摘要abstract1.引言2.模型方法2.1文本情感分析2.1.1文档级情感分类2.1.2句子级情感分类2.1.3方面级情感分类2.2文本情感分析方法2.2.1基于词典的方法2.2.2基于机器学习的方法2.2.3基于深度学习方法2.3视觉情感分析2.4音频情感分析2.5多模态情感分析2.5.1图文方法2.5.2视听方法2.5.3音频-图像-文本方法3.情感分析的挑战3.1讥讽检测3.2模
  • Jieba分词算法应用 C嘎嘎嵌入式开发 算法服务器数据库c++linux
    1.Jieba分词算法简介Jieba是一个用于中文分词的Python库，其核心思想是基于词典和统计模型来进行分词。由于中文文本中没有明显的单词边界，因此分词是中文处理中的一个重要任务。Jieba提供了以下几种主要的分词模式：精确模式：尽可能准确地切分句子，适合用于文本分析。全模式：将句子中所有可能的词语都切分出来，适合用于搜索引擎。搜索引擎模式：在精确模式的基础上，对长词再次切分，适合用于搜索引擎
  • 【Vim Masterclass 笔记13】第 7 章：Vim 核心操作之——文本对象与宏操作 + S07L28：Vim 文本对象 安冬的码畜日常 VimMasterclassvim笔记vim文本对象文本对象
    文章目录Section7：TextObjectsandMacrosS07L28TextObjects1文本对象的含义2操作文本对象的基本语法3操作光标所在的整个单词4删除光标所在的整个句子5操作光标所在的整个段落6删除光标所在的中括号内的文本7删除光标所在的小括号内的文本8操作尖括号内的文本9操作光标所在的标签文本10操作大括号内的文本11操作光标所在的各种括号内的文本12本节思维导图写在前面本篇
  • 植物大战僵尸杂交版 m0_69576880 前端
    1.感谢作者潜艇伟伟迷2.大小大概110M，下载链接在下方链接：https://pan.baidu.com/s/1Ew6iTg0_d_Ut8N9_18KGLw提取码：yspa3.祝大家玩的开心
  • 清影2.0（AI视频生成）技术浅析（二）：自然语言处理 爱研究的小牛 AIGC—视频AIGC—自然语言处理自然语言处理人工智能音视频AIGC深度学习机器学习
    清影2.0（AI视频生成）中的自然语言处理（NLP）技术是其核心组件之一，负责将用户输入的自然语言文本转化为机器可以理解的语义表示，从而指导后续的视频生成过程。一、基本原理1.目标清影2.0的NLP技术旨在将用户输入的自然语言文本转化为机器可以理解的语义表示，从而指导后续的视频生成。具体目标包括：1.深度语义理解：理解文本的语义、情感、意图等深层次信息。2.上下文关联：捕捉文本中词语之间、句子之间
  • jQuery 跨域访问的三种方式 No 'Access-Control-Allow-Origin' header is present on the reque qiaolevip 每天进步一点点学习永无止境跨域众观千象
    XMLHttpRequest cannot load http://v.xxx.com. No 'Access-Control-Allow-Origin' header is present on the requested resource. Origin 'http://localhost:63342' is therefore not allowed access. test.html:1
  • mysql 分区查询优化 annan211 java分区优化mysql
    分区查询优化 引入分区可以给查询带来一定的优势，但同时也会引入一些bug. 分区最大的优点就是优化器可以根据分区函数来过滤掉一些分区，通过分区过滤可以让查询扫描更少的数据。 所以，对于访问分区表来说，很重要的一点是要在where 条件中带入分区，让优化器过滤掉无需访问的分区。 可以通过查看explain执行计划，是否携带 partitions
  • MYSQL存储过程中使用游标 chicony Mysql存储过程
    DELIMITER $$ DROP PROCEDURE IF EXISTS getUserInfo $$ CREATE PROCEDURE getUserInfo(in date_day datetime)-- -- 实例-- 存储过程名为：getUserInfo-- 参数为：date_day日期格式:2008-03-08--    BEGINdecla
  • mysql 和 sqlite 区别 Array_06 sqlite
    转载： http://www.cnblogs.com/ygm900/p/3460663.html mysql 和 sqlite 区别 SQLITE是单机数据库。功能简约，小型化，追求最大磁盘效率 MYSQL是完善的服务器数据库。功能全面，综合化，追求最大并发效率 MYSQL、Sybase、Oracle等这些都是试用于服务器数据量大功能多需要安装，例如网站访问量比较大的。而sq
  • pinyin4j使用 oloz pinyin4j
    首先需要pinyin4j的jar包支持；jar包已上传至附件内 方法一:把汉字转换为拼音；例如：编程转换后则为biancheng      /** * 将汉字转换为全拼 * @param src 你的需要转换的汉字 * @param isUPPERCASE 是否转换为大写的拼音； true:转换为大写；fal
  • 微博发送私信 随意而生 微博
    在前面文章中说了如和获取登陆时候所需要的cookie，现在只要拿到最后登陆所需要的cookie，然后抓包分析一下微博私信发送界面 http://weibo.com/message/history?uid=****&name=**** 可以发现其发送提交的Post请求和其中的数据， 让后用程序模拟发送POST请求中的数据，带着cookie发送到私信的接入口，就可以实现发私信的功能了。
  • jsp 香水浓 jsp
    JSP初始化     容器载入JSP文件后，它会在为请求提供任何服务前调用jspInit()方法。如果您需要执行自定义的JSP初始化任务，复写jspInit()方法就行了 JSP执行     这一阶段描述了JSP生命周期中一切与请求相关的交互行为，直到被销毁。     当JSP网页完成初始化后
  • 在 Windows 上安装 SVN Subversion 服务端 AdyZhang SVN
    在 Windows 上安装 SVN Subversion 服务端2009-09-16高宏伟哈尔滨市道里区通达街291号   最佳阅读效果请访问原地址：http://blog.donews.com/dukejoe/archive/2009/09/16/1560917.aspx   现在的Subversion已经足够稳定，而且已经进入了它的黄金时段。我们看到大量的项目都在使
  • android开发中如何使用 alertDialog从listView中删除数据？ aijuans android
    我现在使用listView展示了很多的配置信息，我现在想在点击其中一条的时候填出 alertDialog,点击确认后就删除该条数据，（ ArrayAdapter ，ArrayList，listView 全部删除），我知道在 下面的onItemLongClick 方法中 参数 arg2  是选中的序号，但是我不知道如何继续处理下去 1 2 3
  • jdk-6u26-linux-x64.bin 安装 baalwolf linux
    1.上传安装文件(jdk-6u26-linux-x64.bin) 2.修改权限 [root@localhost ~]# ls -l /usr/local/jdk-6u26-linux-x64.bin 3.执行安装文件 [root@localhost ~]# cd /usr/local [root@localhost local]# ./jdk-6u26-linux-x64.bin&nbs
  • MongoDB经典面试题集锦 BigBird2012 mongodb
    1.什么是NoSQL数据库？NoSQL和RDBMS有什么区别？在哪些情况下使用和不使用NoSQL数据库？ NoSQL是非关系型数据库，NoSQL = Not Only SQL。 关系型数据库采用的结构化的数据，NoSQL采用的是键值对的方式存储数据。 在处理非结构化/半结构化的大数据时；在水平方向上进行扩展时；随时应对动态增加的数据项时可以优先考虑使用NoSQL数据库。 在考虑数据库的成熟
  • JavaScript异步编程Promise模式的6个特性 bijian1013 JavaScriptPromise
            Promise是一个非常有价值的构造器，能够帮助你避免使用镶套匿名方法，而使用更具有可读性的方式组装异步代码。这里我们将介绍6个最简单的特性。         在我们开始正式介绍之前，我们想看看Javascript Promise的样子： var p = new Promise(function(r
  • [Zookeeper学习笔记之八]Zookeeper源代码分析之Zookeeper.ZKWatchManager bit1129 zookeeper
    ClientWatchManager接口 //接口的唯一方法materialize用于确定那些Watcher需要被通知 //确定Watcher需要三方面的因素1.事件状态 2.事件类型 3.znode的path public interface ClientWatchManager { /** * Return a set of watchers that should
  • 【Scala十五】Scala核心九：隐式转换之二 bit1129 scala
    隐式转换存在的必要性，   在Java Swing中，按钮点击事件的处理，转换为Scala的的写法如下：   val button = new JButton button.addActionListener( new ActionListener { def actionPerformed(event: ActionEvent) {
  • Android JSON数据的解析与封装小Demo ronin47
    转自：http://www.open-open.com/lib/view/open1420529336406.html package com.example.jsondemo; import org.json.JSONArray; import org.json.JSONException; import org.json.JSONObject;    impor
  • [设计]字体创意设计方法谈 brotherlamp UIui自学ui视频ui教程ui资料
      从古至今，文字在我们的生活中是必不可少的事物，我们不能想象没有文字的世界将会是怎样。在平面设计中，UI设计师在文字上所花的心思和功夫最多，因为文字能直观地表达UI设计师所的意念。在文字上的创造设计，直接反映出平面作品的主题。 如设计一幅戴尔笔记本电脑的广告海报，假设海报上没有出现“戴尔”两个文字，即使放上所有戴尔笔记本电脑的图片都不能让人们得知这些电脑是什么品牌。只要写上“戴尔笔
  • 单调队列-用一个长度为k的窗在整数数列上移动，求窗里面所包含的数的最大值 bylijinnan java算法面试题
    import java.util.LinkedList; /* 单调队列 滑动窗口 单调队列是这样的一个队列：队列里面的元素是有序的，是递增或者递减 题目：给定一个长度为N的整数数列a(i),i=0,1,...,N-1和窗长度k. 要求：f(i) = max{a(i-k+1),a(i-k+2),..., a(i)},i = 0,1,...,N-1 问题的另一种描述就
  • struts2处理一个form多个submit chiangfai struts2
    web应用中，为完成不同工作，一个jsp的form标签可能有多个submit。如下代码： <s:form action="submit" method="post" namespace="/my"> <s:textfield name="msg" label="叙述：">
  • shell查找上个月，陷阱及野路子 chenchao051 shell
    date -d "-1 month" +%F     以上这段代码，假如在2012/10/31执行，结果并不会出现你预计的9月份，而是会出现八月份，原因是10月份有31天，9月份30天，所以-1 month在10月份看来要减去31天，所以直接到了8月31日这天，这不靠谱。     野路子解决：假设当天日期大于15号
  • mysql导出数据中文乱码问题 daizj mysql中文乱码导数据
    解决mysql导入导出数据乱码问题方法： １、进入mysql，通过如下命令查看数据库编码方式： mysql>  show variables like 'character_set_%'; +--------------------------+----------------------------------------+ | Variable_name&nbs
  • SAE部署Smarty出现：Uncaught exception 'SmartyException' with message 'unable to write dcj3sjt126com PHPsmartysae
      对于SAE出现的问题：Uncaught exception 'SmartyException' with message 'unable to write file...。 官方给出了详细的FAQ：http://sae.sina.com.cn/?m=faqs&catId=11#show_213 解决方案为：   01 $path 
  • 《教父》系列台词 dcj3sjt126com
    Your love is also your weak point. 你的所爱同时也是你的弱点。   If anything in this life is certain, if history has taught us anything, it is that you can kill anyone.   不顾家的人永远不可能成为一个真正的男人。 &
  • mongodb安装与使用 dyy_gusi mongo
    一.MongoDB安装和启动,widndows和linux基本相同 1.下载数据库,     linux:mongodb-linux-x86_64-ubuntu1404-3.0.3.tgz 2.解压文件,并且放置到合适的位置     tar -vxf mongodb-linux-x86_64-ubun
  • Git排除目录 geeksun git
    在Git的版本控制中，可能有些文件是不需要加入控制的，那我们在提交代码时就需要忽略这些文件，下面讲讲应该怎么给Git配置一些忽略规则。   有三种方法可以忽略掉这些文件，这三种方法都能达到目的，只不过适用情景不一样。 1.  针对单一工程排除文件 这种方式会让这个工程的所有修改者在克隆代码的同时，也能克隆到过滤规则，而不用自己再写一份，这就能保证所有修改者应用的都是同一
  • Ubuntu 创建开机自启动脚本的方法 hongtoushizi ubuntu
    转载自： http://rongjih.blog.163.com/blog/static/33574461201111504843245/ Ubuntu 创建开机自启动脚本的步骤如下： 1) 将你的启动脚本复制到 /etc/init.d目录下 以下假设你的脚本文件名为 test。   2) 设置脚本文件的权限 $ sudo chmod 755
  • 第八章 流量复制/AB测试/协程 jinnianshilongnian nginxluacoroutine
    流量复制 在实际开发中经常涉及到项目的升级，而该升级不能简单的上线就完事了，需要验证该升级是否兼容老的上线，因此可能需要并行运行两个项目一段时间进行数据比对和校验，待没问题后再进行上线。这其实就需要进行流量复制，把流量复制到其他服务器上，一种方式是使用如tcpcopy引流；另外我们还可以使用nginx的HttpLuaModule模块中的ngx.location.capture_multi进行并发
  • 电商系统商品表设计 lkl
    DROP TABLE IF EXISTS `category`; -- 类目表 /*!40101 SET @saved_cs_client = @@character_set_client */; /*!40101 SET character_set_client = utf8 */; CREATE TABLE `category` ( `id` int(11) NOT NUL
  • 修改phpMyAdmin导入SQL文件的大小限制 pda158 sqlmysql
    　用phpMyAdmin导入mysql数据库时，我的10M的 数据库不能导入，提示mysql数据库最大只能导入2M。 　　 phpMyAdmin数据库导入出错： 　　You probably tried to upload too large file. Please refer to documentation for ways to workaround this limit.
  • Tomcat性能调优方案 Sobfist apachejvmtomcat应用服务器
    一、操作系统调优 对于操作系统优化来说，是尽可能的增大可使用的内存容量、提高CPU的频率，保证文件系统的读写速率等。经过压力测试验证，在并发连接很多的情况下，CPU的处理能力越强，系统运行速度越快。。 【适用场景】 任何项目。 二、Java虚拟机调优 应该选择SUN的JVM，在满足项目需要的前提下，尽量选用版本较高的JVM，一般来说高版本产品在速度和效率上比低版本会有改进。 J
  • SQLServer学习笔记 vipbooks 数据结构xml
    1、create database school 创建数据库school 2、drop database school 删除数据库school 3、use school 连接到school数据库，使其成为当前数据库 4、create table class(classID int primary key identity not null) 创建一个名为class的表，其有一
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他