- LangChain中的向量数据库接口－Weaviate
洪城叮当
langchain数据库经验分享笔记交互人工智能知识图谱
文章目录前言一、原型定义二、代码解析1、add_texts方法1.1、应用样例2、from_texts方法2.1、应用样例3、similarity_search方法3.1、应用样例三、项目应用1、安装依赖2、引入依赖3、创建对象4、添加数据5、查询数据总结前言 Weaviate是一个开源的向量数据库，支持存储来自各类机器学习模型的数据对象和向量嵌入，并能无缝扩展至数十亿数据对象。它提供存储文档嵌
- Python的科学计算库NumPy（一）
linlin_1998
pythonnumpy开发语言
NumPy(NumericalPython)是Python中最基础、最重要的科学计算库之一，提供了高性能的多维数组（ndarray）对象和大量数学函数，是许多数据科学、机器学习库（如Pandas、SciPy、TensorFlow等）的基础依赖。1.创建一个numpy里面的一维数组importnumpyasnp###通过array方法创建一个ndarrayarray1=np.array([1,2,3
- 微算法科技的前沿探索：量子机器学习算法在视觉任务中的革新应用
MicroTech2025
量子计算算法
在信息技术飞速发展的今天，计算机视觉作为人工智能领域的重要分支，正逐步渗透到我们生活的方方面面。从自动驾驶到人脸识别，从医疗影像分析到安防监控，计算机视觉技术展现了巨大的应用潜力。然而，随着视觉任务复杂度的不断提升，传统机器学习算法在处理大规模、高维度数据时遇到了计算瓶颈。在此背景下，量子计算作为一种颠覆性的计算模式，以其独特的并行处理能力和指数级增长的计算空间，为解决这一难题提供了新的思路。微算
- 在mac m1基于llama.cpp运行deepseek
lama.cpp是一个高效的机器学习推理库，目标是在各种硬件上实现LLM推断，保持最小设置和最先进性能。llama.cpp支持1.5位、2位、3位、4位、5位、6位和8位整数量化，通过ARMNEON、Accelerate和Metal支持Apple芯片，使得在MACM1处理器上运行Deepseek大模型成为可能。1下载llama.cppgitclonehttps://github.com/ggerg
- 【机器学习笔记Ⅰ】9 特征缩放
巴伦是只猫
机器学习机器学习笔记人工智能
特征缩放（FeatureScaling）详解特征缩放是机器学习数据预处理的关键步骤，旨在将不同特征的数值范围统一到相近的尺度，从而加速模型训练、提升性能并避免某些特征主导模型。1.为什么需要特征缩放？(1)问题背景量纲不一致：例如：特征1：年龄（范围0-100）特征2：收入（范围0-1,000,000）梯度下降的困境：量纲大的特征（如收入）会导致梯度更新方向偏离最优路径，收敛缓慢。量纲小的特征（如
- 深度学习实战-使用TensorFlow与Keras构建智能模型
程序员Gloria
Python超入门TensorFlowpython
深度学习实战-使用TensorFlow与Keras构建智能模型深度学习已经成为现代人工智能的重要组成部分，而Python则是实现深度学习的主要编程语言之一。本文将探讨如何使用TensorFlow和Keras构建深度学习模型，包括必要的代码实例和详细的解析。1.深度学习简介深度学习是机器学习的一个分支，使用多层神经网络来学习和表示数据中的复杂模式。其广泛应用于图像识别、自然语言处理、推荐系统等领域。
- 【大模型与机器学习解惑】什么是A/B测试，为何进行A/B测试？
以下内容将围绕机器学习中的A/B测试展开，从概念与背景到实施细节、示例代码、优化思路和未来建议，并在最后给出一个整体的“输出目录”供参考。目录什么是机器学习的A/B测试为何要进行A/B测试A/B测试的实施流程示例代码与详细解释优化方向与未来建议结语1.什么是机器学习的A/B测试A/B测试（也常被称作对照试验、SplitTest）最早多用于互联网产品的功能或界面迭代中，指的是将用户或样本随机分为两组
- 详解LLMOps，将DevOps用于大语言模型开发
大家好，在机器学习领域，随着技术的不断发展，将大型语言模型（LLMs）集成到商业产品中已成为一种趋势，同时也带来了许多挑战。为了有效应对这些挑战，数据科学家们转向了一种新型的DevOps实践LLM-OPS，专为大型语言模型的开发和维护而设计。本文将介绍LLM-OPS的核心思想，并分析这一策略如何帮助数据科学家更高效地运用DevOps的优秀实践，从而在语言模型的开发和部署过程中，提升工作效率和成果的
- 搜广推校招面经九十一
美团机器学习/数据挖掘算法工程师_二面一、介绍一下ESMM模型，是否有进行过函数推导传统的转化率建模方式：只用发生点击（click=1）的样本来训练CVR模型。CVR定义如下：CVR=P(y=1∣x,z=1)CVR=P(y=1|x,z=1)CVR=P(y=1∣x,z=1)y=1表示用户发生了转化（如购买）z=1表示用户点击了广告这样做的问题：样本选择偏差（SampleSelectionBias,S
- python 计算生态概览的概述
文章目录前言python计算生态库的介绍1.网络爬虫2.数据分析3.文本处理4.数据可视化5.机器学习6.图形用户界面7.游戏开发8.网络应用开发前言python计算生态概览的解释Python计算生态概览是对Python作为一门强大而广泛使用的编程语言所拥有的庞大软件集合的整体描述和概述。这个生态体系不仅包含了Python的标准库（stdlib），即随Python解释器安装的基本模块，还涵盖了极其
- Google机器学习实践指南(模型预测偏差)
AI_Auto
人工智能机器学习人工智能
Google机器学习（31）-模型预测偏差预测偏差：模型为何总是"猜不准"的真相揭秘你的模型预测准确率高达95%，却总是与实际情况差那么一点点？这可能是预测偏差在作祟！本文将带你深入探索这个被忽视的模型"隐形杀手"。一、什么是预测偏差？一个生活化案例想象一下，你网购了一个智能体重秤，连续一周称重显示都是60kg。但你去健身房用专业设备测量，实际是62kg。这种系统性的测量偏差，就是预测偏差在现实中
- 【机器学习|学习笔记】用 Python 结合 graphviz 生成 ID3、C4.5、CART 三种决策树的结构示意图。
【机器学习|学习笔记】用Python结合graphviz生成ID3、C4.5、CART三种决策树的结构示意图【机器学习|学习笔记】用Python结合graphviz生成ID3、C4.5、CART三种决策树的结构示意图文章目录【机器学习|学习笔记】用Python结合graphviz生成ID3、C4.5、CART三种决策树的结构示意图用Python结合graphviz生成ID3、C4.5、CART三种
- 智能产品经理的核心能力
AI天才研究院
AgenticAI实战AI人工智能与大数据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
智能产品经理的核心能力1.背景介绍在当今快节奏的数字时代,产品经理扮演着至关重要的角色,他们负责确保产品满足用户需求,实现商业目标,并保持竞争优势。随着人工智能(AI)和机器学习(ML)技术的不断发展,智能产品经理的概念应运而生。智能产品经理需要将传统的产品管理技能与新兴技术相结合,以创建具有创新性和智能化的产品体验。智能产品不仅需要满足功能需求,还需要提供个性化、智能化和无缝的用户体验。这对产品
- 使用Python进行机器学习入门指南
软考和人工智能学堂
Python开发经验python机器学习开发语言
使用Python进行机器学习入门指南机器学习（MachineLearning）是人工智能（ArtificialIntelligence,AI）的一个重要分支，旨在通过算法和统计模型，使计算机系统能够自动从数据中学习和改进。Python作为机器学习领域的主流编程语言，提供了丰富的库和工具来实现各种机器学习任务。本文将介绍如何使用Python进行机器学习，包括基本概念、常用库以及一个实战项目示例。目录
- 【亲测免费】 CatBoost 教程项目使用指南
CatBoost教程项目使用指南tutorials项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/tutorials1/tutorials1.项目介绍CatBoost是一个高效、灵活且易于使用的梯度提升库，特别适用于处理分类特征。它由Yandex开发，广泛应用于机器学习和数据科学领域。CatBoost提供了丰富的功能，包括自动处理分类特征、支持GPU训练、内置的交叉验证和模
- Python自动化机器学习平台库之mindsdb使用详解
概要MindsDB是一个开源的自动化机器学习平台，它通过SQL接口简化了机器学习模型的创建、训练和预测过程。该库的核心理念是将机器学习功能直接集成到数据库中，让开发者无需深入了解复杂的机器学习算法，就能够快速构建和部署预测模型。MindsDB支持多种数据源连接，包括MySQL、PostgreSQL、MongoDB等主流数据库，同时提供了丰富的PythonAPI接口，使得数据科学家和开发者能够在熟悉
- 堡垒机操作行为异常检测的机器学习算法应用
一、传统检测模式的困境与机器学习的破局价值在数字化转型浪潮中，堡垒机作为运维安全的核心防线，面临着操作行为复杂度激增与检测能力滞后的双重挑战。传统检测手段主要依赖静态规则库与统计模型，存在三大致命缺陷：规则固化与误报泛滥：某金融机构曾因规则库未及时更新，导致运维人员正常批量操作被误判为“暴力破解”，单日误报量超2000次，消耗安全团队60%的精力。动态行为适应性弱：微服务架构下，运维人员访问路径呈
- 最全 自动驾驶数据集 （11/4号已更新）
数据猎手小k
自动驾驶人工智能机器学习
自动驾驶是一个快速发展的行业，它融合了人工智能、机器学习、传感器技术、高精度地图和先进的计算平台等多种技术。技术方面，自动驾驶汽车依赖于先进的传感器、如激光雷达、摄像头、毫米波雷达等，以及强大的计算平台来处理大量数据，自动驾驶数据集是训练和验证自动驾驶系统的关键资源，它提供了丰富的场景和条件，使算法能够学习和适应复杂的真实世界驾驶环境。一、研究背景自动驾驶技术的发展需要大量的数据来训练和优化算法，
- 机器学习深度学习驱动在光子学设计中的应用与未来【专题培训会议邀您共探科技前沿】
软研科技
信息与通信信号处理量子计算人工智能
一、背景介绍在智能科技飞速发展的今天，光子学设计与智能算法的结合正成为科研创新的热点。深度学习、机器学习等算法在光子器件的逆向设计、超构表面材料设计、光学神经网络构建等方面展现出巨大潜力。二、会议亮点由北京软研国际信息技术研究院主办的“智能算法驱动的光子学设计与应用”专题培训会议，将深入探讨以下核心内容：光子器件的逆向设计：利用深度学习优化多参数光子器件设计。超构表面与超材料设计：智能算法在新型光
- 机器学习与光子学的融合正重塑光学器件设计范式
m0_75133639
光电智能电视二维材料电子半导体人工智能顶刊nature
Nature/Science最新研究表明，该交叉领域聚焦六大前沿方向：光子器件逆向设计、超构材料智能优化、光子神经网络加速器、非线性光学芯片开发、多任务协同优化及光谱智能预测。系统掌握该领域需构建四维知识体系：1、基础融合——从空间/集成光学系统切入，解析机器学习赋能光学的理论必然性，涵盖光学神经网络构建原理2、逆向设计革命——通过AnsysOptics实战，掌握FDTD算法与粒子群/拓扑优化技术
- AI模型训练新范式：基于同态加密的隐私保护方案
AIGC应用创新大全
人工智能同态加密区块链ai
AI模型训练新范式：基于同态加密的隐私保护方案技术解析关键词同态加密（HomomorphicEncryption）、隐私保护机器学习（PPML）、全同态加密（FHE）、安全多方计算（MPC）、加密数据训练摘要本报告系统解析基于同态加密的AI模型训练新范式，覆盖从理论基础到工程实践的全生命周期。首先通过第一性原理推导同态加密的数学本质，对比传统隐私保护技术的局限性；其次构建“加密-训练-解密”全流程
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量子机器学习入门：从理论基石到实践路径元数据框架标题量子机器学习入门：从理论基石到实践路径——连接量子计算与人工智能的未来桥梁关键词量子计算；机器学习；量子算法；量子神经网络；Qiskit；PennyLane；量子变分算法摘要量子机器学习（QuantumMachineLearning,QML）是量子计算与机器学习的交叉领域，通过量子计算的叠加态、纠缠和并行性解决传统机器学习的计算瓶颈（如高维数据处
- 全球人工智能与机器学习大会PPT
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论文解读和大咖技术号记录人工智能
大会演讲PPT合集https://ppt.infoq.cn/list/93PPT分享|ppt|人工智能|aicon|infoq|机器学习PPT分享,前段时间的AICon北京站2021全球人工智能与机器学习大会（https://aicon.infoq.cn/2021/beijing），汇集了很多业界大佬，工业界多个方向的从业人员分享了他们在实际业……https://xw.qq.com/cmsid/2
- 人工智能基础知识PPT课件
智慧化智能化数字化方案
方案解读馆人工智能入门人工智能学习人工智能课件人工智能PPT
人工智能基础知识定义与概念：人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人类智能行为的综合性科学，其目的是让计算机系统具备执行人类智能任务的能力。涉及计算机科学、数学等多学科，研究对象是让系统具备智能，智能包括认知、适应和自主能力等维度。学派与方法学派：有符号主义、联结主义、行为主义等学派，分别从不同角度研究人工智能。方法：包括基于知识、学习和仿生的方法，如专家系统、机器学习、深度学习等。分类与发展分
- 数据挖掘：从理论到实践的深度探索
代码老y
数据挖掘人工智能
在当今数字化时代，数据已经成为企业决策的重要依据。数据挖掘作为一门从大量数据中提取有价值信息的技术，已经广泛应用于各个领域，如金融、医疗、零售、互联网等。本文将深入探讨数据挖掘的基本概念、主要技术和实际应用案例，帮助读者更好地理解数据挖掘的价值和应用。一、数据挖掘的基本概念（一）数据挖掘的定义数据挖掘（DataMining）是从大量数据中提取有用信息的过程。它结合了统计学、机器学习、数据库技术和人
- 开发智能化的企业并购风险评估模型
开发智能化的企业并购风险评估模型关键词：企业并购、风险评估、人工智能、机器学习、深度学习、数学建模摘要：本文详细探讨了开发智能化企业并购风险评估模型的背景、核心概念、算法原理、系统架构设计以及项目实战。通过结合机器学习和深度学习技术，提出了一种基于数据驱动的智能化风险评估方法，旨在帮助企业更准确地识别和预测并购过程中的潜在风险，提升决策的科学性和有效性。第1章:企业并购风险评估模型的背景与问题描述
- 机器学习手写字体识别系统：技术演进与应用实践
万能小贤哥
机器学习人工智能
引言：手写字体识别的技术定位与价值在信息处理领域，人工录入手写文本的低效性与机器识别的高效性形成鲜明对比。例如，医疗处方的人工处理需约5分钟/张，而采用手写字体识别技术可将时间缩短至10秒/张，显著提升处理效率。作为计算机视觉与人工智能的重要分支，手写字体识别技术通过将手写文本转换为可编辑电子文本，不仅大幅减少人工输入时间和错误，降低人工处理成本，还能在大量数据处理时保持高于人工录入的准确性，是人
- 机器学习算法：核心原理与前沿发展综述
fmvrj34202
机器学习算法人工智能
机器学习算法作为人工智能的核心驱动力，正在重塑我们解决问题的范式。本文将系统性地探讨机器学习算法的分类体系、数学基础、优化方法以及最新发展趋势，为从业者提供技术参考。一、算法分类体系根据学习范式，机器学习算法可分为三大类：监督学习：基于标注数据的建模方法线性回归：最小化平方误差的闭式解θ=(XᵀX)⁻¹Xᵀy支持向量机：通过核技巧实现非线性分类，优化目标为max(0,1-yᵢ(w·xᵢ+b))决策
- 「日拱一码」020 机器学习——数据处理
胖达不服输
「日拱一码」机器学习人工智能数据处理python
目录数据清洗缺失值处理删除缺失值：填充缺失值：重复值处理检测重复值处理重复值异常值处理Z-score方法IQR方法（四分位距）数据一致性检查数据转换规范化（归一化）Min-Max归一化MaxAbsScaler标准化离散化等宽离散化等频离散化数据清洗数据清洗是数据处理的第一步，目的是去除噪声数据、处理缺失值和异常值，使数据更加干净、可用缺失值处理删除缺失值：如果数据集中缺失值较少，可以直接删除包含缺
- 机器学习每周挑战——二手车车辆信息&交易售价数据
梦想成为一名机器学习高手
机器学习python人工智能
这是数据集的截图目录背景描述数据说明车型对照：燃料类型对照：老规矩，第一步先导入用到的库第二步，读入数据：第三步，数据预处理第四步：对数据的分析第五步：模型建立前的准备工作第六步：多元线性回归模型的建立第七步：随机森林模型的建立问题：背景描述本数据爬取自印度最大的二手车交易平台CARS24，包含8000+该平台上交易车辆的关键评估信息。CARS24成立于2015年，总部位于印度古尔冈，是一个在印度
- 解线性方程组
qiuwanchi
package gaodai.matrix;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Scanner;
public class Test {
public static void main(String[] args) {
Scanner scanner = new Sc
- 在mysql内部存储代码
annan211
性能mysql存储过程触发器
在mysql内部存储代码
在mysql内部存储代码，既有优点也有缺点，而且有人倡导有人反对。
先看优点：
1 她在服务器内部执行，离数据最近，另外在服务器上执行还可以节省带宽和网络延迟。
2 这是一种代码重用。可以方便的统一业务规则，保证某些行为的一致性，所以也可以提供一定的安全性。
3 可以简化代码的维护和版本更新。
4 可以帮助提升安全，比如提供更细
- Android使用Asynchronous Http Client完成登录保存cookie的问题
hotsunshine
android
Asynchronous Http Client是android中非常好的异步请求工具
除了异步之外还有很多封装比如json的处理，cookie的处理
引用
Persistent Cookie Storage with PersistentCookieStore
This library also includes a PersistentCookieStore whi
- java面试题
Array_06
java面试
java面试题
第一，谈谈final, finally, finalize的区别。
final-修饰符（关键字）如果一个类被声明为final，意味着它不能再派生出新的子类，不能作为父类被继承。因此一个类不能既被声明为 abstract的，又被声明为final的。将变量或方法声明为final，可以保证它们在使用中不被改变。被声明为final的变量必须在声明时给定初值，而在以后的引用中只能
- 网站加速
oloz
网站加速
前序:本人菜鸟，此文研究总结来源于互联网上的资料，大牛请勿喷！本人虚心学习，多指教.
1、减小网页体积的大小，尽量采用div+css模式，尽量避免复杂的页面结构，能简约就简约。
2、采用Gzip对网页进行压缩；
GZIP最早由Jean-loup Gailly和Mark Adler创建，用于UNⅨ系统的文件压缩。我们在Linux中经常会用到后缀为.gz
- 正确书写单例模式
随意而生
java 设计模式 单例
单例模式算是设计模式中最容易理解，也是最容易手写代码的模式了吧。但是其中的坑却不少，所以也常作为面试题来考。本文主要对几种单例写法的整理，并分析其优缺点。很多都是一些老生常谈的问题，但如果你不知道如何创建一个线程安全的单例，不知道什么是双检锁，那这篇文章可能会帮助到你。
懒汉式，线程不安全
当被问到要实现一个单例模式时，很多人的第一反应是写出如下的代码，包括教科书上也是这样
- 单例模式
香水浓
java
懒汉 调用getInstance方法时实例化
public class Singleton {
private static Singleton instance;
private Singleton() {}
public static synchronized Singleton getInstance() {
if(null == ins
- 安装Apache问题：系统找不到指定的文件 No installed service named "Apache2"
AdyZhang
apachehttp server
安装Apache问题：系统找不到指定的文件 No installed service named "Apache2"
每次到这一步都很小心防它的端口冲突问题，结果，特意留出来的80端口就是不能用，烦。
解决方法确保几处：
1、停止IIS启动
2、把端口80改成其它 （譬如90，800，，，什么数字都好）
3、防火墙(关掉试试)
在运行处输入 cmd 回车，转到apa
- 如何在android 文件选择器中选择多个图片或者视频？
aijuans
android
我的android app有这样的需求，在进行照片和视频上传的时候，需要一次性的从照片/视频库选择多条进行上传
但是android原生态的sdk中，只能一个一个的进行选择和上传。
我想知道是否有其他的android上传库可以解决这个问题，提供一个多选的功能，可以使checkbox之类的，一次选择多个 处理方法
官方的图片选择器(但是不支持所有版本的androi，只支持API Level
- mysql中查询生日提醒的日期相关的sql
baalwolf
mysql
SELECT sysid,user_name,birthday,listid,userhead_50,CONCAT(YEAR(CURDATE()),DATE_FORMAT(birthday,'-%m-%d')),CURDATE(), dayofyear( CONCAT(YEAR(CURDATE()),DATE_FORMAT(birthday,'-%m-%d')))-dayofyear(
- MongoDB索引文件破坏后导致查询错误的问题
BigBird2012
mongodb
问题描述：
MongoDB在非正常情况下关闭时，可能会导致索引文件破坏，造成数据在更新时没有反映到索引上。
解决方案：
使用脚本，重建MongoDB所有表的索引。
var names = db.getCollectionNames();
for( var i in names ){
var name = names[i];
print(name);
- Javascript Promise
bijian1013
JavaScriptPromise
Parse JavaScript SDK现在提供了支持大多数异步方法的兼容jquery的Promises模式，那么这意味着什么呢，读完下文你就了解了。
一.认识Promises
“Promises”代表着在javascript程序里下一个伟大的范式，但是理解他们为什么如此伟大不是件简
- [Zookeeper学习笔记九]Zookeeper源代码分析之Zookeeper构造过程
bit1129
zookeeper
Zookeeper重载了几个构造函数，其中构造者可以提供参数最多，可定制性最多的构造函数是
public ZooKeeper(String connectString, int sessionTimeout, Watcher watcher, long sessionId, byte[] sessionPasswd, boolea
- 【Java命令三】jstack
bit1129
jstack
jstack是用于获得当前运行的Java程序所有的线程的运行情况(thread dump），不同于jmap用于获得memory dump
[hadoop@hadoop sbin]$ jstack
Usage:
jstack [-l] <pid>
(to connect to running process)
jstack -F
- jboss 5.1启停脚本 动静分离部署
ronin47
以前启动jboss，往各种xml配置文件，现只要运行一句脚本即可。start nohup sh /**/run.sh -c servicename -b ip -g clustername -u broatcast jboss.messaging.ServerPeerID=int -Djboss.service.binding.set=p
- UI之如何打磨设计能力?
brotherlamp
UIui教程ui自学ui资料ui视频
在越来越拥挤的初创企业世界里，视觉设计的重要性往往可以与杀手级用户体验比肩。在许多情况下，尤其对于 Web 初创企业而言，这两者都是不可或缺的。前不久我们在《右脑革命：别学编程了，学艺术吧》中也曾发出过重视设计的呼吁。如何才能提高初创企业的设计能力呢?以下是 9 位创始人的体会。
1.找到自己的方式
如果你是设计师，要想提高技能可以去设计博客和展示好设计的网站如D-lists或
- 三色旗算法
bylijinnan
java算法
import java.util.Arrays;
/**
问题：
假设有一条绳子，上面有红、白、蓝三种颜色的旗子，起初绳子上的旗子颜色并没有顺序，
您希望将之分类，并排列为蓝、白、红的顺序，要如何移动次数才会最少，注意您只能在绳
子上进行这个动作，而且一次只能调换两个旗子。
网上的解法大多类似：
在一条绳子上移动，在程式中也就意味只能使用一个阵列，而不使用其它的阵列来
- 警告:No configuration found for the specified action: \'s
chiangfai
configuration
1.index.jsp页面form标签未指定namespace属性。
<!--index.jsp代码-->
<%@taglib prefix="s" uri="/struts-tags"%>
...
<s:form action="submit" method="post"&g
- redis -- hash_max_zipmap_entries设置过大有问题
chenchao051
redishash
使用redis时为了使用hash追求更高的内存使用率，我们一般都用hash结构，并且有时候会把hash_max_zipmap_entries这个值设置的很大，很多资料也推荐设置到1000，默认设置为了512，但是这里有个坑
#define ZIPMAP_BIGLEN 254
#define ZIPMAP_END 255
/* Return th
- select into outfile access deny问题
daizj
mysqltxt导出数据到文件
本文转自：http://hatemysql.com/2010/06/29/select-into-outfile-access-deny%E9%97%AE%E9%A2%98/
为应用建立了rnd的帐号，专门为他们查询线上数据库用的，当然，只有他们上了生产网络以后才能连上数据库，安全方面我们还是很注意的，呵呵。
授权的语句如下：
grant select on armory.* to rn
- phpexcel导出excel表简单入门示例
dcj3sjt126com
PHPExcelphpexcel
<?php
error_reporting(E_ALL);
ini_set('display_errors', TRUE);
ini_set('display_startup_errors', TRUE);
if (PHP_SAPI == 'cli')
die('This example should only be run from a Web Brows
- 美国电影超短200句
dcj3sjt126com
电影
1. I see． 我明白了。2. I quit! 我不干了!3. Let go! 放手!4. Me too． 我也是。5. My god! 天哪!6. No way! 不行!7. Come on． 来吧(赶快)8. Hold on． 等一等。9. I agree。 我同意。10. Not bad． 还不错。11. Not yet． 还没。12. See you． 再见。13. Shut up!
- Java访问远程服务
dyy_gusi
httpclientwebservicegetpost
随着webService的崛起，我们开始中会越来越多的使用到访问远程webService服务。当然对于不同的webService框架一般都有自己的client包供使用，但是如果使用webService框架自己的client包，那么必然需要在自己的代码中引入它的包，如果同时调运了多个不同框架的webService，那么就需要同时引入多个不同的clien
- Maven的settings.xml配置
geeksun
settings.xml
settings.xml是Maven的配置文件，下面解释一下其中的配置含义：
settings.xml存在于两个地方：
1.安装的地方：$M2_HOME/conf/settings.xml
2.用户的目录：${user.home}/.m2/settings.xml
前者又被叫做全局配置，后者被称为用户配置。如果两者都存在，它们的内容将被合并，并且用户范围的settings.xml优先。
- ubuntu的init与系统服务设置
hongtoushizi
ubuntu
转载自：
http://iysm.net/?p=178 init
Init是位于/sbin/init的一个程序，它是在linux下，在系统启动过程中，初始化所有的设备驱动程序和数据结构等之后，由内核启动的一个用户级程序，并由此init程序进而完成系统的启动过程。
ubuntu与传统的linux略有不同，使用upstart完成系统的启动，但表面上仍维持init程序的形式。
运行
- 跟我学Nginx+Lua开发目录贴
jinnianshilongnian
nginxlua
使用Nginx+Lua开发近一年的时间，学习和实践了一些Nginx+Lua开发的架构，为了让更多人使用Nginx+Lua架构开发，利用春节期间总结了一份基本的学习教程，希望对大家有用。也欢迎谈探讨学习一些经验。
目录
第一章 安装Nginx+Lua开发环境
第二章 Nginx+Lua开发入门
第三章 Redis/SSDB+Twemproxy安装与使用
第四章 L
- php位运算符注意事项
home198979
位运算PHP&
$a = $b = $c = 0;
$a & $b = 1;
$b | $c = 1
问a,b,c最终为多少?
当看到这题时，我犯了一个低级错误，误 以为位运算符会改变变量的值。所以得出结果是1 1 0
但是位运算符是不会改变变量的值的，例如：
$a=1;$b=2;
$a&$b;
这样a,b的值不会有任何改变
- Linux shell数组建立和使用技巧
pda158
linux
1.数组定义 [chengmo@centos5 ~]$ a=(1 2 3 4 5) [chengmo@centos5 ~]$ echo $a 1 一对括号表示是数组，数组元素用“空格”符号分割开。
2.数组读取与赋值 得到长度： [chengmo@centos5 ~]$ echo ${#a[@]} 5 用${#数组名[@或
- hotspot源码(JDK7)
ol_beta
javaHotSpotjvm
源码结构图，方便理解：
├─agent Serviceab
- Oracle基本事务和ForAll执行批量DML练习
vipbooks
oraclesql
基本事务的使用：
从账户一的余额中转100到账户二的余额中去，如果账户二不存在或账户一中的余额不足100则整笔交易回滚
select * from account;
-- 创建一张账户表
create table account(
-- 账户ID
id number(3) not null,
-- 账户名称
nam
