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为什么转行大模型行业？深度解析职业变革与技术红利大模型入门教程大模型学习语言模型人工智能 AI 大模型程序员大模型入门
引言2023年ChatGPT的爆发式发展，标志着AI大模型技术正式进入大众视野。这一技术不仅重塑了人工智能的边界，更催生了全新的职业赛道。从传统算法工程师到互联网从业者，越来越多的人开始将目光投向大模型领域。本文将深入探讨这一现象背后的核心动因，并结合行业现状、技术趋势与职业发展路径，为从业者提供系统性分析。一、行业变革：传统岗位萎缩与大模型崛起传统技术岗位的困境以推荐算法为例，随着移动互联网流量
DeepSeek 与云原生后端：AI 赋能现代应用架构一ge科研小菜菜后端人工智能后端
个人主页：一ge科研小菜鸡-CSDN博客期待您的关注1.引言在当今快速发展的互联网时代，云原生（CloudNative）架构已成为后端开发的主流趋势。云原生后端的核心目标是利用云计算的弹性、可扩展性和高可用性，为现代应用提供稳定可靠的后端支持。而人工智能（AI）技术的发展，使得智能化成为云原生后端的新趋势。DeepSeek作为新一代AI技术，在云原生后端的自动化运维、智能资源调度、安全增强和高效数
AI 大模型应用数据中心建设：高性能计算与存储架构 AI智能涌现深度研究 AI大模型应用入门实战与进阶 java python javascript kotlin golang 架构人工智能
AI大模型、数据中心、高性能计算、存储架构、分布式训练、GPU加速、数据管理1.背景介绍近年来，人工智能（AI）技术取得了飞速发展，特别是深度学习模型的突破性进展，催生了一系列基于大规模数据训练的强大AI模型，例如GPT-3、BERT、DALL-E等。这些AI大模型在自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域展现出强大的应用潜力，但也对计算资源和数据存储提出了极高的要求。传统的计算架构难以满足AI大
人工智能直通车系列24【机器学习基础】（机器学习模型评估指标（回归））浪九天人工智能直通车开发语言 python 机器学习深度学习神经网络人工智能
目录机器学习模型评估指标（回归）1.均方误差（MeanSquaredError,MSE）2.均方根误差（RootMeanSquaredError,RMSE）3.平均绝对误差（MeanAbsoluteError,MAE）4.决定系数（CoefficientofDetermination,R2）机器学习模型评估指标（回归）1.均方误差（MeanSquaredError,MSE）详细解释均方误差是回归问
Redis 安装详细教程（小白版）小小鸭程序员 spring java AI编程 spring cloud redis
一、Windows系统安装Redis方法1：直接安装（推荐新手）下载RedisforWindows访问微软维护的Redis版本：https://github.com/microsoftarchive/redis/releases下载Redis-x64-3.2.100.msi（或最新版本）安装包。安装Redis双击下载的.msi文件点击下一步，勾选“AddRedisinstallationfolde
国央企AI落地：以智能客服系统为突破口的详细实施方案探讨数商云网络 B2B系统数字化电商平台人工智能大数据架构 java 微服务 spring
一、引言随着人工智能（AI）技术的飞速发展和广泛应用，国央企作为国民经济的重要支柱，正积极探索AI技术在企业管理、业务运营等方面的应用。智能客服系统作为AI技术的一个重要应用领域，具有提升服务效率、增强用户体验、降低运营成本等显著优势，成为国央企AI落地的重要突破口。本文将详细探讨国央企如何以智能客服系统为突破口，实施AI技术的落地应用，并结合数商云在智能客服系统领域的实践经验，为国央企提供一套切
CSDN社区，到底该不该用DeepSeek AI生成文章？ Small踢倒coffee_氕氘氚 python 经验分享
##引言在当今数字化时代，人工智能（AI）技术正以惊人的速度发展，逐渐渗透到各个行业和领域。作为AI技术的一个重要分支，自然语言处理（NLP）在内容创作、文本生成等方面展现出了巨大的潜力。DeepSeekAI作为一款先进的AI写作工具，能够自动生成高质量的文章，极大地提高了内容创作的效率。然而，随着AI生成内容的普及，CSDN社区中的开发者、技术爱好者和内容创作者们开始思考一个问题：我们到底该不该
AI大模型从入门到精通，2025终极指南！好卷啊，又不能躺平，只能悄悄卷你们了！大模型教程人工智能大模型训练 LLM 知识库大模型大模型入门大模型学习
什么是AI大模型？AI大模型是指使用大规模数据和强大的计算能力训练出来的人工智能模型。这些模型通常具有高度的准确性和泛化能力，可以应用于各种领域，如自然语言处理、图像识别、语音识别等。为什么要学AI大模型？2024人工智能大模型的技术岗位与能力培养随着人工智能技术的迅速发展和应用，大模型作为其中的重要组成部分，正逐渐成为推动人工智能发展的重要引擎。大模型以其强大的数据处理和模式识别能力，广泛应用于
AI大模型学习路线：从入门到精通的完整指南【2025最新】 AI大模型-大飞人工智能学习大模型 LLM AI 程序员大模型学习
引言近年来，以GPT、BERT、LLaMA等为代表的AI大模型彻底改变了人工智能领域的技术格局。它们不仅在自然语言处理（NLP）任务中表现卓越，还在计算机视觉、多模态交互等领域展现出巨大潜力。本文旨在为开发者、研究者和技术爱好者提供一条清晰的学习路径，帮助读者逐步掌握大模型的核心技术并实现实际应用。一、基础阶段：构建知识体系数学与理论基础线性代数：矩阵运算、特征值与奇异值分解是大模型参数优化的基础
Python与Web 3.0：重新定义数字身份验证的未来 Echo_Wish Python！实战！python 前端开发语言
Python与Web3.0：重新定义数字身份验证的未来随着Web3.0的迅猛发展，传统的身份验证方式正面临越来越大的挑战。从依赖中心化服务器存储用户数据，到如今去中心化、用户掌控数据的新时代，身份验证系统经历了前所未有的变革。而作为一个人工智能、区块链和Python技术的深度爱好者，我认为Python将成为构建Web3.0身份验证系统的重要工具。今天，我们就来聊聊如何结合Python与Web3.0
大模型和数据要素赋能实体零售行业数字化转型建设和实施方案优享智库大模型数据要素数据治理数据仓库主数据零售
大模型和数据要素赋能实体零售行业数字化转型建设和实施方案更多参考公众号：优享智库引言项目背景与意义数字化转型目标与期望实施方案概述零售行业现状及挑战实体零售行业现状数字化转型面临的挑战市场需求与趋势分析大模型与数据要素赋能策略大模型技术及应用场景数据要素采集、整合与治理赋能策略制定与实施路径数字化转型关键技术与解决方案人工智能技术及应用大数据分析与挖掘技术云计算、物联网等技术支持定制化解决方案设计
从LLM出发：由浅入深探索AI开发的全流程与简单实践（全文3w字）码事漫谈 AI 人工智能
文章目录第一部分：AI开发的背景与历史1.1人工智能的起源与发展1.2神经网络与深度学习的崛起1.3Transformer架构与LLM的兴起1.4当前AI开发的现状与趋势第二部分：AI开发的核心技术2.1机器学习：AI的基础2.1.1机器学习的类型2.1.2机器学习的流程2.2深度学习：机器学习的进阶2.2.1神经网络基础2.2.2深度学习的关键架构2.3Transformer架构：现代LLM的核
Google Gemini 大模型技术架构剖析 musicml 人工智能
▼最近直播超级多，预约保你有收获近期直播：《从原理到实践教你做出一个Gemini/ChatGPT》—1—Gemini技术架构剖析Google新的多模态模型家族Gemini，它在文本、图像、音频、视频等方面具有卓越的能力。Gemini系列包括Ultra、Pro和Nano三种尺寸，适用于从复杂的推理任务到设备内存受限的应用场景。GeminiUltra是最强大的模型，可在各种高度复杂的任务（包括推理和多
我们的AI人工智能，自动发布了一篇假新闻…… 数据断案数据人的故事人工智能数据库 sql oracle 数据分析
今天这个故事，还得从一个事故开始说起。前些日子，我们被XX公司投诉，说我们的资讯发布了关于他们公司授信额度的不实报道：告诉我们这篇资讯与他们公司最新公开披露的数据不一致，相关内容并不属实，可能对广大网友们造成严重误导，并对他们公司造成了严重负面影响……balabala一堆指责，并要求我们3小时内删除全部相关信息。然后，他们丢了2篇公告附件过来。我们对照着仔细一看，还真是我们搞错了：由于数据错误，“
精选AI大模型读物：《从ChatGPT到AIGC：智能创作与应用赋能》——探索智能时代的创作力量 AGI大模型老王人工智能 chatgpt AIGC AI大模型大模型
自2023年以来，AI聊天机器人ChatGPT火爆互联网，其颠覆性的使用体验重塑了人们对于AI的认知。而ChatGPT背后的技术―AIGC也引起了互联网圈的关注，打开了人们对AI应用的想象空间。本书从ChatGPT入手，以AIGC为中心，对AIGC的理论知识、应用场景、未来发展等内容进行了全面的梳理。首先，本书对AIGC的概念、技术构成、产业生态、市场现状等进行了讲解，以便读者对AIGC形成一个清
深入解析两大AI模型的架构与功能草莓屁屁我不吃人工智能 chatgpt
在人工智能（AI）领域，自然语言处理（NLP）一直是研究的热点之一。随着技术的不断进步，我们见证了从简单的聊天机器人到复杂语言模型的演变。其中，Google的Gemini和OpenAI的ChatGPT作为两大代表性模型，各自在技术和应用上展现出了卓越的性能。本文将详细解析Gemini和ChatGPT的系统架构、功能特性及其背后的技术原理。Gemini模型详解技术背景与架构Gemini，顾名思义，意
建立高质量个人数据库：解锁DeepSeek的关键 CodeJourney. 人工智能算法 python
在人工智能飞速发展的时代，DeepSeek为普通人处理数据、提升工作效率带来了新的可能。然而，很多人在使用过程中存在误区，本文围绕如何正确利用DeepSeek搭建高质量个人数据库展开探讨，强调其对个人成长和发展的重要性，并通过具体实例展示其强大功能。重新理解DeepSeekDeepSeek的普及使普通人能够轻松搭建个人数据库，但不少人在使用时存在错误认知。他们将DeepSeek视为主角，把杂乱无章
如何减少跨团队交付摩擦？——基于 DevOps 与敏捷的最佳实践网罗开发实战实战源码 devops 运维
网罗开发（小红书、快手、视频号同名）大家好，我是展菲，目前在上市企业从事人工智能项目研发管理工作，平时热衷于分享各种编程领域的软硬技能知识以及前沿技术，包括iOS、前端、HarmonyOS、Java、Python等方向。在移动端开发、鸿蒙开发、物联网、嵌入式、云原生、开源等领域有深厚造诣。图书作者：《ESP32-C3物联网工程开发实战》图书作者：《SwiftUI入门，进阶与实战》超级个体：CO
展望 AIGC 前景：通义万相 2.1 与蓝耘智算平台共筑 AI 生产力高地 accurater AIGC 人工智能神经网络深度学习
喜欢可以到主页订阅专栏引言人工智能生成内容（AIGC）技术正在重塑内容创作、影视制作、广告设计等行业的底层逻辑。作为该领域的革命性技术代表，通义万相2.1凭借其开源特性、多模态生成能力和技术突破，成为全球视频生成模型的标杆。而蓝耘智算平台则通过高性能算力支持与分布式架构优化，为AIGC技术的规模化应用提供了基础设施保障。两者的协同不仅推动了AI生产力的跃迁，更开启了从技术研发到商业落地的全链条创新
Python编码系列—Python代码重构：提升代码质量学步_技术 Python编码 python 重构开发语言
欢迎来到我的技术小筑，一个专为技术探索者打造的交流空间。在这里，我们不仅分享代码的智慧，还探讨技术的深度与广度。无论您是资深开发者还是技术新手，这里都有一片属于您的天空。让我们在知识的海洋中一起航行，共同成长，探索技术的无限可能。探索专栏：学步_技术的首页——持续学习，不断进步，让学习成为我们共同的习惯，让总结成为我们前进的动力。技术导航：人工智能：深入探讨人工智能领域核心技术。自动驾驶：分享自动
python 使用microsoft-Florence-2-base进行图片描述生成哦里哦里哦里给 AI 大语言模型实战 python microsoft 开发语言
目录一、Florence-2简介二、代码实践三、多语言模型一、Florence-2简介Florence-2是一个先进的视觉基础模型，采用基于提示（prompt）的方式，处理广泛的视觉和视觉-语言任务。Florence-2能够解析简单的文本提示，执行如图像描述、物体检测和分割等任务。该模型利用FLD-5B数据集，该数据集包含54亿个注释，涵盖1.26亿张图像，用于掌握多任务学习。模型的序列到序列架构
powershell运行脚本报错哦里哦里哦里给编程杂记后端
因为在此系统上禁止运行脚本。有关详细信息，请参阅https:/go.microsoft.com/fwlink/?LinkID=135170中的about_Execution_Policies。所在位置行:1字符:1+./compose.ps1up--build+~~~~~~~~~~~~~+CategoryInfo:SecurityError:(:)[]，PSSecurityException+Fu
【人工智能】Model Context Protocol (MCP) 是一个开放协议，标准化了应用程序向大型语言模型（LLMs）提供上下文的方式本本本添哥 013 -AIGC 人工智能大模型人工智能语言模型 php
一、ModelContextProtocol(MCP)概述MCP，ModelContextProtocolMCP，是一个开放协议。MCP，标准化了应用程序向大型语言模型（LLMs）提供上下文的方式。‌MCP，旨在标准化应用程序如何为大型语言模型（LLM）提供上下文信息。MCP，提供了一个标准的接口，使得LLM可以无缝集成各种外部数据源和工具，从而扩展其能力和应用场景。二、MCP的定义和作用MCP定
C# WinForm【DataTable分页查询与数据导出到Excel】 Easonflowers VS实战 c#excel
准备：主要控件saveFileDialog保存文件bindingNavigator分页控件bindingSource绑定数据源引用命名空间usingSystem;usingSystem.Data;usingSystem.Windows.Forms;usingExcel=Microsoft.Office.Interop.Excel;usingSystem.Data.SqlClient;namespa
从零开始大模型开发与微调：PyCharm的下载与安装 AI天才研究院 AI大模型企业级应用开发实战 AI大模型应用入门实战与进阶 DeepSeek R1 &大数据AI人工智能大模型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 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
从零开始大模型开发与微调：PyCharm的下载与安装1.背景介绍随着人工智能和深度学习技术的不断发展,大型语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)已经成为当前最引人注目的研究热点之一。LLMs能够在各种自然语言处理任务上展现出惊人的性能,例如机器翻译、文本生成、问答系统等。PyTorch和TensorFlow等深度学习框架为训练和微调大型语言模型提供了强大的支持。PyCharm
c#中将数据库数据导出到EXCEL中 lujunql 技术 excel 数据库 c#microsoft library string
我分以下几步进行介绍：1，新建一个C#应用程序，在对话框上放置一个按钮，Name=buttonOutput,Text=Output,用这个按钮激发导出程序；2，添加对“MicrosoftExcel9.0ObjectLibrary”的引用，根据自己计算机上安装Office版本的来确定Library的版本；3，在代码中加入引用：usingExcel;usingSystem.Reflection;4，在
PyTorch从入门到精通：探索深度学习新境界 lmtealily 深度学习 pytorch 人工智能
引言PyTorch作为当前最受欢迎的深度学习框架之一，凭借其动态计算图的独特设计和与Python生态的无缝集成，正重塑着人工智能开发的新范式1。从NVIDIA的研究实践到Meta的产业应用，PyTorch的价值已渗透至学术研究、工业部署的每个角落。本文将带领您从张量操作基础开始，逐步探索GPU加速、动态图机制、框架生态集成等高级主题，最终实现理论与实战的双重突破。一、PyTorch核心基础构建1.
【Python】已解决：pip安装第三方模块（库）与PyCharm中不同步的问题（PyCharm添加本地python解释器）屿小夏 python pip pycharm
个人简介：某不知名博主，致力于全栈领域的优质博客分享|用最优质的内容带来最舒适的阅读体验！文末获取免费IT学习资料！文末获取更多信息精彩专栏推荐订阅收藏专栏系列直达链接相关介绍书籍分享点我跳转书籍作为获取知识的重要途径，对于IT从业者来说更是不可或缺的资源。不定期更新IT图书，并在评论区抽取随机粉丝，书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新，涵盖机器学习、深度学习、自然
【AI大模型智能应用】Deepseek生成测试用例柳柳的博客 AI大模型测试用例
在软件开发过程中，测试用例的设计和编写是确保软件质量的关键。然而，软件系统的复杂性不断增加，手动编写测试用例的工作量变得异常庞大，且容易出错。DeepSeek基于人工智能和机器学习，它能够依据软件的需求和设计文档，自动生成高质量的测试用例，显著减轻人工编写测试用例的负担。体验一把用DeepSeek编写测试用例，还生成清晰直观的思维导图，整个流程十分顺畅。这篇文章讲解如何使用deepseek生成功能
人工智能之数学基础:线性代数中矩阵的初印象每天五分钟玩转人工智能机器学习深度学习之数学基础线性代数人工智能矩阵机器学习深度学习
本文重点从本篇文章开始，我们将开始学习矩阵的概念，矩阵，作为线性代数的核心概念之一，就像是一个个精心编织的网格，将复杂的数据和关系以一种简洁而直观的方式呈现出来。矩阵矩阵的初印象想象一下，你手里有一张空白的表格，上面布满了等待填充的格子。这些格子按照行和列整齐排列，形成了一个二维的平面结构。如果我们把数字、符号或者更复杂的元素填入这些格子中，那么这个表格就变成了一个“矩阵”。简单来说，矩阵就是一个
Enum用法不懂事的小屁孩 enum
以前的时候知道enum，但是真心不怎么用，在实际开发中，经常会用到以下代码: protected final static String XJ = "XJ"; protected final static String YHK = "YHK"; protected final static String PQ = "PQ";
【Spark九十七】RDD API之aggregateByKey bit1129 spark
1. aggregateByKey的运行机制 /** * Aggregate the values of each key, using given combine functions and a neutral "zero value". * This function can return a different result type
hive创建表是报错： Specified key was too long; max key length is 767 bytes daizj hive
今天在hive客户端创建表时报错，具体操作如下 hive> create table test2(id string); FAILED: Execution Error, return code 1 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.DDLTask. MetaException(message:javax.jdo.JDODataSto
Map 与 JavaBean之间的转换周凡杨 java 自省转换反射
最近项目里需要一个工具类，它的功能是传入一个Map后可以返回一个JavaBean对象。很喜欢写这样的Java服务，首先我想到的是要通过Java 的反射去实现匿名类的方法调用，这样才可以把Map里的值set 到JavaBean里。其实这里用Java的自省会更方便，下面两个方法就是一个通过反射，一个通过自省来实现本功能。 1：JavaBean类 1 &nb
java连接ftp下载 g21121 java
有的时候需要用到java连接ftp服务器下载，上传一些操作，下面写了一个小例子。 /** ftp服务器地址 */ private String ftpHost; /** ftp服务器用户名 */ private String ftpName; /** ftp服务器密码 */ private String ftpPass; /** ftp根目录 */ private String f
web报表工具FineReport使用中遇到的常见报错及解决办法（二）老A不折腾 finereport web报表 java报表总结
抛砖引玉，希望大家能把自己整理的问题及解决方法晾出来，Mark一下，利人利己。出现问题先搜一下文档上有没有，再看看度娘有没有，再看看论坛有没有。有报错要看日志。下面简单罗列下常见的问题，大多文档上都有提到的。 1、没有返回数据集：在存储过程中的操作语句之前加上set nocount on 或者在数据集exec调用存储过程的前面加上这句。当S
linux 系统cpu 内存等信息查看墙头上一根草 cpu 内存 liunx
1 查看CPU 　　1.1 查看CPU个数　　# cat /proc/cpuinfo | grep "physical id" | uniq | wc -l 　　2 　　**uniq命令：删除重复行;wc –l命令：统计行数** 　　1.2 查看CPU核数　　# cat /proc/cpuinfo | grep "cpu cores" | u
Spring中的AOP aijuans spring AOP
Spring中的AOP Written by Tony Jiang @ 2012-1-18 （转）何为AOP AOP，面向切面编程。在不改动代码的前提下，灵活的在现有代码的执行顺序前后，添加进新规机能。来一个简单的Sample: 目标类： [java] view plain copy print ? package&nb
placeholder(HTML 5) IE 兼容插件 alxw4616 JavaScript jquery jQuery插件
placeholder 这个属性被越来越频繁的使用. 但为做HTML 5 特性IE没能实现这东西. 以下的jQuery插件就是用来在IE上实现该属性的. /** * [placeholder(HTML 5) IE 实现.IE9以下通过测试.] * v 1.0 by oTwo 2014年7月31日 11:45:29 */ $.fn.placeholder = function
Object类,值域,泛型等总结(适合有基础的人看) 百合不是茶泛型的继承和通配符变量的值域 Object类转换
java的作用域在编程的时候经常会遇到,而我经常会搞不清楚这个问题,所以在家的这几天回忆一下过去不知道的每个小知识点变量的值域; package 基础; /** * 作用域的范围 * * @author Administrator * */ public class zuoyongyu { public static vo
JDK1.5 Condition接口 bijian1013 java thread Condition java多线程
Condition 将 Object 监视器方法（wait、notify和 notifyAll）分解成截然不同的对象，以便通过将这些对象与任意 Lock 实现组合使用，为每个对象提供多个等待 set （wait-set）。其中，Lock 替代了 synchronized 方法和语句的使用，Condition 替代了 Object 监视器方法的使用。条件（也称为条件队列或条件变量）为线程提供了一
开源中国OSC源创会记录 bijian1013 hadoop spark MemSQL
一.Strata+Hadoop World（SHW）大会是全世界最大的大数据大会之一。SHW大会为各种技术提供了深度交流的机会，还会看到最领先的大数据技术、最广泛的应用场景、最有趣的用例教学以及最全面的大数据行业和趋势探讨。二.Hadoop &nbs
【Java范型七】范型消除 bit1129 java
范型是Java1.5引入的语言特性，它是编译时的一个语法现象，也就是说，对于一个类，不管是范型类还是非范型类，编译得到的字节码是一样的，差别仅在于通过范型这种语法来进行编译时的类型检查，在运行时是没有范型或者类型参数这个说法的。范型跟反射刚好相反，反射是一种运行时行为，所以编译时不能访问的变量或者方法(比如private)，在运行时通过反射是可以访问的，也就是说，可见性也是一种编译时的行为，在
【Spark九十四】spark-sql工具的使用 bit1129 spark
spark-sql是Spark bin目录下的一个可执行脚本，它的目的是通过这个脚本执行Hive的命令，即原来通过 hive>输入的指令可以通过spark-sql>输入的指令来完成。 spark-sql可以使用内置的Hive metadata-store，也可以使用已经独立安装的Hive的metadata store 关于Hive build into Spark
js做的各种倒计时 ronin47 js 倒计时
第一种：精确到秒的javascript倒计时代码 HTML代码: <form name="form1"> <div align="center" align="middle"
java-37.有n 个长为m+1 的字符串，如果某个字符串的最后m 个字符与某个字符串的前m 个字符匹配，则两个字符串可以联接 bylijinnan java
public class MaxCatenate { /* * Q.37 有n 个长为m+1 的字符串，如果某个字符串的最后m 个字符与某个字符串的前m 个字符匹配，则两个字符串可以联接， * 问这n 个字符串最多可以连成一个多长的字符串，如果出现循环，则返回错误。 */ public static void main(String[] args){
mongoDB安装开窍的石头 mongodb安装基本操作
mongoDB的安装 1:mongoDB下载 https://www.mongodb.org/downloads 2:下载mongoDB下载后解压
[开源项目]引擎的关键意义 comsci 开源项目
一个系统，最核心的东西就是引擎。。。。。而要设计和制造出引擎，最关键的是要坚持。。。。。。现在最先进的引擎技术，也是从莱特兄弟那里出现的，但是中间一直没有断过研发的
软件度量的一些方法 cuiyadll 方法
软件度量的一些方法http://cuiyingfeng.blog.51cto.com/43841/6775/在前面我们已介绍了组成软件度量的几个方面。在这里我们将先给出关于这几个方面的一个纲要介绍。在后面我们还会作进一步具体的阐述。当我们不从高层次的概念级来看软件度量及其目标的时候，我们很容易把这些活动看成是不同而且毫不相干的。我们现在希望表明他们是怎样恰如其分地嵌入我们的框架的。也就是我们度量的
XSD中的targetNameSpace解释 darrenzhu xml namespace xsd targetnamespace
参考链接: http://blog.csdn.net/colin1014/article/details/357694 xsd文件中定义了一个targetNameSpace后，其内部定义的元素，属性，类型等都属于该targetNameSpace,其自身或外部xsd文件使用这些元素，属性等都必须从定义的targetNameSpace中找：例如：以下xsd文件，就出现了该错误，即便是在一
什么是RAID0、RAID1、RAID0+1、RAID5，等磁盘阵列模式? dcj3sjt126com raid
RAID 1又称为Mirror或Mirroring，它的宗旨是最大限度的保证用户数据的可用性和可修复性。 RAID 1的操作方式是把用户写入硬盘的数据百分之百地自动复制到另外一个硬盘上。由于对存储的数据进行百分之百的备份，在所有RAID级别中，RAID 1提供最高的数据安全保障。同样，由于数据的百分之百备份，备份数据占了总存储空间的一半，因而，Mirror的磁盘空间利用率低，存储成本高。 Mir
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快速入门 Yii 提供了一整套用来简化实现 RESTful 风格的 Web Service 服务的 API。特别是，Yii 支持以下关于 RESTful 风格的 API：支持 Active Record 类的通用API的快速原型涉及的响应格式（在默认情况下支持 JSON 和 XML) 支持可选输出字段的定制对象序列化适当的格式的数据采集和验证错误
MongoDB查询(3)——内嵌文档查询（七） eksliang MongoDB查询内嵌文档 MongoDB查询内嵌数组
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典型的使用场景就是要设置一个头像，头像需要从系统图库或者拍照获得，在android4.4之前，我用的代码没问题，但是今天使用android4.4的时候突然发现不灵了。baidu了一圈，终于解决了。下面是解决方案： private String[] items = new String[] { "图库","拍照" }; /* 头像名称 */
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Aegis 是一个默认的 Xfire 绑定方式，它将 XML 映射为 POJO, 支持代码先行的开发.你开发服务类与 POJO,它为你生成 XML schema/wsdl XML 和注解映射概览默认情况下，你的 POJO 类被是基于他们的名字与命名空间被序列化。如果
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以下防止文档在完全加载之前运行Jquery代码，否则会出现试图隐藏一个不存在的元素、获得未完全加载的图像的大小等等 $(document).ready(function(){ jquery代码; }); <script type="text/javascript" src="c:/scripts/jquery-1.4.2.min.js&quo

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