_a565
_a565

SMART模型

S：specific, 明确的
M：measurable，可衡量的
A：attainable，可实现的
R：relevant，现实的
T：time-based，有时限的
适应领域：目标管理

你可能感兴趣的:(SMART模型)

  • 机器学习与深度学习间关系与区别 ℒℴѵℯ心·动ꦿ໊ོ꫞ 人工智能学习深度学习python
    一、机器学习概述定义机器学习（MachineLearning,ML）是一种通过数据驱动的方法，利用统计学和计算算法来训练模型，使计算机能够从数据中学习并自动进行预测或决策。机器学习通过分析大量数据样本，识别其中的模式和规律，从而对新的数据进行判断。其核心在于通过训练过程，让模型不断优化和提升其预测准确性。主要类型1.监督学习（SupervisedLearning）监督学习是指在训练数据集中包含输入
  • 消息中间件有哪些常见类型 xmh-sxh-1314 java
    消息中间件根据其设计理念和用途，可以大致分为以下几种常见类型：点对点消息队列（Point-to-PointMessagingQueues）：在这种模型中，消息被发送到特定的队列中，消费者从队列中取出并处理消息。队列中的消息只能被一个消费者消费，消费后即被删除。常见的实现包括IBM的MQSeries、RabbitMQ的部分使用场景等。适用于任务分发、负载均衡等场景。发布/订阅消息模型（Pub/Sub
  • LLM 词汇表 落难Coder LLMsNLP大语言模型大模型llama人工智能
    Contextwindow“上下文窗口”是指语言模型在生成新文本时能够回溯和参考的文本量。这不同于语言模型训练时所使用的大量数据集，而是代表了模型的“工作记忆”。较大的上下文窗口可以让模型理解和响应更复杂和更长的提示，而较小的上下文窗口可能会限制模型处理较长提示或在长时间对话中保持连贯性的能力。Fine-tuning微调是使用额外的数据进一步训练预训练语言模型的过程。这使得模型开始表示和模仿微调数
  • 探索OpenAI和LangChain的适配器集成：轻松切换模型提供商 nseejrukjhad langchaineasyui前端python
    #探索OpenAI和LangChain的适配器集成：轻松切换模型提供商##引言在人工智能和自然语言处理的世界中，OpenAI的模型提供了强大的能力。然而，随着技术的发展，许多人开始探索其他模型以满足特定需求。LangChain作为一个强大的工具，集成了多种模型提供商，通过提供适配器，简化了不同模型之间的转换。本篇文章将介绍如何使用LangChain的适配器与OpenAI集成，以便轻松切换模型提供商
  • 使用Apify加载Twitter消息以进行微调的完整指南 nseejrukjhad twittereasyui前端python
    #使用Apify加载Twitter消息以进行微调的完整指南##引言在自然语言处理领域，微调模型以适应特定任务是提升模型性能的常见方法。本文将介绍如何使用Apify从Twitter导出聊天信息，以便进一步进行微调。##主要内容###使用Apify导出推文首先，我们需要从Twitter导出推文。Apify可以帮助我们做到这一点。通过Apify的强大功能，我们可以批量抓取和导出数据，适用于各类应用场景。
  • 如何部分格式化提示模板:LangChain中的高级技巧 nseejrukjhad langchainjava服务器python
    标题:如何部分格式化提示模板:LangChain中的高级技巧内容:如何部分格式化提示模板:LangChain中的高级技巧引言在使用大型语言模型(LLM)时,提示工程是一个关键环节。LangChain提供了强大的提示模板功能,让我们能更灵活地构建和管理提示。本文将介绍LangChain中一个高级特性-部分格式化提示模板,这个技巧可以让你的提示管理更加高效和灵活。什么是部分格式化提示模板?部分格式化提
  • 人工智能时代，程序员如何保持核心竞争力？ jmoych 人工智能
    随着AIGC（如chatgpt、midjourney、claude等）大语言模型接二连三的涌现，AI辅助编程工具日益普及，程序员的工作方式正在发生深刻变革。有人担心AI可能取代部分编程工作，也有人认为AI是提高效率的得力助手。面对这一趋势,程序员应该如何应对?是专注于某个领域深耕细作，还是广泛学习以适应快速变化的技术环境?又或者，我们是否应该将重点转向AI无法轻易替代的软技能？让我们一起探讨程序员
  • 数据仓库——维度表一致性 墨染丶eye 背诵数据仓库
    数据仓库基础笔记思维导图已经整理完毕，完整连接为：数据仓库基础知识笔记思维导图维度一致性问题从逻辑层面来看，当一系列星型模型共享一组公共维度时，所涉及的维度称为一致性维度。当维度表存在不一致时，短期的成功难以弥补长期的错误。维度时确保不同过程中信息集成起来实现横向钻取货活动的关键。造成横向钻取失败的原因维度结构的差别，因为维度的差别，分析工作涉及的领域从简单到复杂，但是都是通过复杂的报表来弥补设计
  • 【华为OD技术面试真题 - 技术面】- python八股文真题题库（1） 算法大师 华为od面试python
    华为OD面试真题精选专栏：华为OD面试真题精选目录:2024华为OD面试手撕代码真题目录以及八股文真题目录文章目录华为OD面试真题精选1.数据预处理流程数据预处理的主要步骤工具和库2.介绍线性回归、逻辑回归模型线性回归（LinearRegression）模型形式：关键点：逻辑回归（LogisticRegression）模型形式：关键点：参数估计与评估：3.python浅拷贝及深拷贝浅拷贝（Shal
  • Xinference如何注册自定义模型 玩人工智能的辣条哥 人工智能AI大模型Xinference
    环境：Xinference问题描述：Xinference如何注册自定义模型解决方案：1.写个model_config.json，内容如下{"version":1,"context_length":2048,"model_name":"custom-llama-3","model_lang":["en","ch"],"model_ability":["generate","chat"],"model
  • 网络编程基础 记得开心一点啊 网络
    目录♫什么是网络编程♫Socket套接字♪什么是Socket套接字♪数据报套接字♪流套接字♫数据报套接字通信模型♪数据报套接字通讯模型♪DatagramSocket♪DatagramPacket♪实现UDP的服务端代码♪实现UDP的客户端代码♫流套接字通信模型♪流套接字通讯模型♪ServerSocket♪Socket♪实现TCP的服务端代码♪实现TCP的客户端代码♫什么是网络编程网络编程，指网络上
  • 简单了解 JVM 记得开心一点啊 jvm
    目录♫什么是JVM♫JVM的运行流程♫JVM运行时数据区♪虚拟机栈♪本地方法栈♪堆♪程序计数器♪方法区/元数据区♫类加载的过程♫双亲委派模型♫垃圾回收机制♫什么是JVMJVM是JavaVirtualMachine的简称，意为Java虚拟机。虚拟机是指通过软件模拟的具有完整硬件功能的、运行在一个完全隔离的环境中的完整计算机系统（如：JVM、VMwave、VirtualBox）。JVM和其他两个虚拟机
  • Python实现简单的机器学习算法 master_chenchengg pythonpython办公效率python开发IT
    Python实现简单的机器学习算法开篇：初探机器学习的奇妙之旅搭建环境：一切从安装开始必备工具箱第一步：安装Anaconda和JupyterNotebook小贴士：如何配置Python环境变量算法初体验：从零开始的Python机器学习线性回归：让数据说话数据准备：从哪里找数据编码实战：Python实现线性回归模型评估：如何判断模型好坏逻辑回归：从分类开始理论入门：什么是逻辑回归代码实现：使用skl
  • 推荐算法_隐语义-梯度下降 _feivirus_ 算法机器学习和数学推荐算法机器学习隐语义
    importnumpyasnp1.模型实现"""inputrate_matrix:M行N列的评分矩阵，值为P*Q.P:初始化用户特征矩阵M*K.Q:初始化物品特征矩阵K*N.latent_feature_cnt:隐特征的向量个数max_iteration:最大迭代次数alpha:步长lamda:正则化系数output分解之后的P和Q"""defLFM_grad_desc(rate_matrix,l
  • BART&BERT Ambition_LAO 深度学习
    BART和BERT都是基于Transformer架构的预训练语言模型。模型架构：BERT(BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers)主要是一个编码器（Encoder）模型，它使用了Transformer的编码器部分来处理输入的文本，并生成文本的表示。BERT特别擅长理解语言的上下文，因为它在预训练阶段使用了掩码语言模型（MLM）任务，即
  • 系统架构设计师 需求分析篇二 AmHardy 软件架构设计师系统架构需求分析面向对象分析分析模型UML和SysML
    面向对象分析方法1.用例模型构建用例模型一般需要经历4个阶段：识别参与者：识别与系统交互的所有事物。合并需求获得用例：将需求分配给予其相关的参与者。细化用例描述：详细描述每个用例的功能。调整用例模型：优化用例之间的关系和结构，前三个阶段是必需的。2.用例图的三元素参与者：使用系统的用户或其他外部系统和设备。用例：系统所提供的服务。通信关联：参与者和用例之间的关系，或用例与用例之间的关系。3.识别参
  • 如何用matlab灵活控制feko的求解 NingrLi matlab开发语言
    https://bbs.rfeda.cn/read.php?tid=3778Feko中的模型和求解设置等都可以通过editfeko进行设置，其文件存储为.pre文件，该文件可以用文本打开，因此，我们可以通过VB、VC、matlab等工具对.pre文件进行读写操作，以达到更灵活的使用feko。同样，对于.out文件，我们也可以进行读操作。熟练使用对.pre文件和.out文件的操作后，我们可以方便的计
  • 计算机网络八股总结 Petrichorzncu 八股总结计算机网络笔记
    这里写目录标题网络模型划分（五层和七层）及每一层的功能五层网络模型七层网络模型（OSI模型）==三次握手和四次挥手具体过程及原因==三次握手四次挥手TCP/IP协议组成==UDP协议与TCP/IP协议的区别==Http协议相关知识网络地址，子网掩码等相关计算网络模型划分（五层和七层）及每一层的功能五层网络模型应用层：负责处理网络应用程序，如电子邮件、文件传输和网页浏览。主要协议包括HTTP、FTP
  • yolov5＞onnx＞ncnn＞apk 图像处理大大大大大牛啊 opencv实战代码讲解yoloonnxncnn安卓
    一.yolov5pt模型转onnx条件：colabnotebookyolov51.安装环境!pipinstallonnx>=1.7.0#forONNXexport!pipinstallcoremltools==4.0#forCoreMLexport!pipinstallonnx-simplifier2.修改common.py在classFocus下面
  • 免费的GPT可在线直接使用（一键收藏） kkai人工智能 gpt
    1、LuminAI（https://kk.zlrxjh.top）LuminAI标志着一款融合了星辰大数据模型与文脉深度模型的先进知识增强型语言处理系统，旨在自然语言处理（NLP）的技术开发领域发光发热。此系统展现了卓越的语义把握与内容生成能力，轻松驾驭多样化的自然语言处理任务。VisionAI在NLP界的应用领域广泛，能够胜任从机器翻译、文本概要撰写、情绪分析到问答等众多任务。通过对大量文本数据的
  • AI大模型的架构演进与最新发展 季风泯灭的季节 AI大模型应用技术二人工智能架构
    随着深度学习的发展，AI大模型（LargeLanguageModels,LLMs）在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了革命性的进展。本文将详细探讨AI大模型的架构演进，包括从Transformer的提出到GPT、BERT、T5等模型的历史演变，并探讨这些模型的技术细节及其在现代人工智能中的核心作用。一、基础模型介绍：Transformer的核心原理Transformer架构的背景在Transfo
  • [实践应用] 深度学习之模型性能评估指标 YuanDaima2048 深度学习工具使用深度学习人工智能损失函数性能评估pytorchpython机器学习
    文章总览：YuanDaiMa2048博客文章总览深度学习之模型性能评估指标分类任务回归任务排序任务聚类任务生成任务其他介绍在机器学习和深度学习领域，评估模型性能是一项至关重要的任务。不同的学习任务需要不同的性能指标来衡量模型的有效性。以下是对一些常见任务及其相应的性能评估指标的详细解释和总结。分类任务分类任务是指模型需要将输入数据分配到预定义的类别或标签中。以下是分类任务中常用的性能指标：准确率(
  • [实践应用] 深度学习之优化器 YuanDaima2048 深度学习工具使用pytorch深度学习人工智能机器学习python优化器
    文章总览：YuanDaiMa2048博客文章总览深度学习之优化器1.随机梯度下降（SGD）2.动量优化（Momentum）3.自适应梯度（Adagrad）4.自适应矩估计（Adam）5.RMSprop总结其他介绍在深度学习中，优化器用于更新模型的参数，以最小化损失函数。常见的优化函数有很多种，下面是几种主流的优化器及其特点、原理和PyTorch实现：1.随机梯度下降（SGD）原理:随机梯度下降通过
  • 程序员如何在AI时代保持核心竞争力 nfgo chatgpt人工智能
    程序员如何在AI时代保持核心竞争力随着AIGC（如ChatGPT、MidJourney、Claude等）大语言模型的相继涌现，AI辅助编程工具逐渐普及，程序员的工作方式正在发生深刻的变革。AI不仅能够自动生成代码，还能优化、调试、甚至提出解决方案。这一趋势让许多人担心：AI会不会最终取代部分编程工作？然而，也有人认为AI是提升效率的得力助手。那么，程序员在这个AI崛起的时代该如何应对？是专注某个领
  • 生成式地图制图 Bwywb_3 深度学习机器学习深度学习生成对抗网络
    生成式地图制图（GenerativeCartography）是一种利用生成式算法和人工智能技术自动创建地图的技术。它结合了传统的地理信息系统（GIS）技术与现代生成模型（如深度学习、GANs等），能够根据输入的数据自动生成符合需求的地图。这种方法在城市规划、虚拟环境设计、游戏开发等多个领域具有应用前景。主要特点：自动化生成：通过算法和模型，系统能够根据输入的地理或空间数据自动生成地图，而无需人工逐
  • 【大模型应用开发 动手做AI Agent】第一轮行动：工具执行搜索 AI大模型应用之禅 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
    【大模型应用开发动手做AIAgent】第一轮行动：工具执行搜索作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着人工智能技术的飞速发展，大模型应用开发已经成为当下热门的研究方向。AIAgent作为人工智能领域的一个重要分支，旨在模拟人类智能行为，实现智能决策和自主行动。在AIAgent的构建过程中，工具执行搜索是至关重要
  • KVM虚拟机源代码分析【转】 xidianjiapei001 #虚拟化技术
    1.KVM结构及工作原理1.1KVM结构KVM基本结构有两部分组成。一个是KVMDriver，已经成为Linux内核的一个模块。负责虚拟机的创建，虚拟内存的分配，虚拟CPU寄存器的读写以及虚拟CPU的运行等。另外一个是稍微修改过的Qemu，用于模拟PC硬件的用户空间组件，提供I/O设备模型以及访问外设的途径。KVM基本结构如图1所示。其中KVM加入到标准的Linux内核中，被组织成Linux中标准
  • 《算法》四学习——1.1节 进阶的Farmer 算法算法笔记
    前言买了一本算法4，每天看一点，对每个小结来个学习总结，输出驱动输入。本篇笔记针对第一章基础1.1基础编程模型1.1节总结了相关的语法、语言特性和书中将会用到的库。笔记自己在编码中容易遗漏的点&&优先级比||高在开发中习惯了加括号，所以没注意到这点，教材上也有但是忘记了二分查找中计算mid=left+(right-left)/2这样计算可以有效避免(left+right)/2溢出答疑java无穷大
  • 轻量级模型解读——轻量transformer系列 lishanlu136 #图像分类轻量级模型transformer图像分类
    先占坑，持续更新。。。文章目录1、DeiT2、ConViT3、Mobile-Former4、MobileViTTransformer是2017谷歌提出的一篇论文，最早应用于NLP领域的机器翻译工作，Transformer解读，但随着2020年DETR和ViT的出现(DETR解读，ViT解读)，其在视觉领域的应用也如雨后春笋般渐渐出现，其特有的全局注意力机制给图像识别领域带来了重要参考。但是tran
  • 个人学习笔记7-6：动手学深度学习pytorch版-李沐 浪子L 深度学习深度学习笔记计算机视觉python人工智能神经网络pytorch
    #人工智能##深度学习##语义分割##计算机视觉##神经网络#计算机视觉13.11全卷积网络全卷积网络（fullyconvolutionalnetwork，FCN）采用卷积神经网络实现了从图像像素到像素类别的变换。引入l转置卷积（transposedconvolution）实现的，输出的类别预测与输入图像在像素级别上具有一一对应关系：通道维的输出即该位置对应像素的类别预测。13.11.1构造模型下
  • apache ftpserver-CentOS config gengzg apache
    <server xmlns="http://mina.apache.org/ftpserver/spring/v1" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation=" http://mina.apache.o
  • 优化MySQL数据库性能的八种方法 AILIKES sqlmysql
    1、选取最适用的字段属性 　　MySQL可以很好的支持大数据量的存取，但是一般说来，数据库中的表越小，在它上面执行的查询也就会越快。因此，在创建表的时候，为了获得更好的 性能，我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。例如，在定义邮政编码这个字段时，如果将其设置为CHAR(255),显然给数据库增加了不必要的空间，甚至使用VARCHAR这种类型也是多余的，因为CHAR(6)就可以很
  • JeeSite 企业信息化快速开发平台 Kai_Ge JeeSite
    JeeSite 企业信息化快速开发平台 平台简介 JeeSite是基于多个优秀的开源项目，高度整合封装而成的高效，高性能，强安全性的开源Java EE快速开发平台。 JeeSite本身是以Spring Framework为核心容器，Spring MVC为模型视图控制器，MyBatis为数据访问层， Apache Shiro为权限授权层，Ehcahe对常用数据进行缓存，Activit为工作流
  • 通过Spring Mail Api发送邮件 120153216 邮件main
    原文地址：http://www.open-open.com/lib/view/open1346857871615.html 使用Java Mail API来发送邮件也很容易实现，但是最近公司一个同事封装的邮件API实在让我无法接受，于是便打算改用Spring Mail API来发送邮件，顺便记录下这篇文章。 【Spring Mail API】 Spring Mail API都在org.spri
  • Pysvn 程序员使用指南 2002wmj SVN
    源文件:http://ju.outofmemory.cn/entry/35762 这是一篇关于pysvn模块的指南. 完整和详细的API请参考 http://pysvn.tigris.org/docs/pysvn_prog_ref.html. pysvn是操作Subversion版本控制的Python接口模块. 这个API接口可以管理一个工作副本, 查询档案库, 和同步两个. 该
  • 在SQLSERVER中查找被阻塞和正在被阻塞的SQL 357029540 SQL Server
    SELECT  R.session_id AS BlockedSessionID ,          S.session_id AS BlockingSessionID ,          Q1.text AS Block
  • Intent 常用的用法备忘 7454103 .netandroidGoogleBlogF#
    Intent     应该算是Android中特有的东西。你可以在Intent中指定程序 要执行的动作（比如：view,edit,dial），以及程序执行到该动作时所需要的资料 。都指定好后，只要调用startActivity()，Android系统 会自动寻找最符合你指定要求的应用 程序，并执行该程序。 下面列出几种Intent 的用法 显示网页:
  • Spring定时器时间配置 adminjun spring时间配置定时器
    红圈中的值由6个数字组成，中间用空格分隔。第一个数字表示定时任务执行时间的秒，第二个数字表示分钟，第三个数字表示小时，后面三个数字表示日，月，年，< xmlnamespace prefix ="o" ns ="urn:schemas-microsoft-com:office:office" /> 测试的时候，由于是每天定时执行，所以后面三个数
  • POJ 2421 Constructing Roads 最小生成树 aijuans 最小生成树
    来源：http://poj.org/problem?id=2421 题意：还是给你n个点，然后求最小生成树。特殊之处在于有一些点之间已经连上了边。 思路：对于已经有边的点，特殊标记一下，加边的时候把这些边的权值赋值为0即可。这样就可以既保证这些边一定存在，又保证了所求的结果正确。 代码： #include <iostream> #include <cstdio>
  • 重构笔记——提取方法（Extract Method） ayaoxinchao java重构提炼函数局部变量提取方法
    提取方法（Extract Method）是最常用的重构手法之一。当看到一个方法过长或者方法很难让人理解其意图的时候，这时候就可以用提取方法这种重构手法。   下面是我学习这个重构手法的笔记：   提取方法看起来好像仅仅是将被提取方法中的一段代码，放到目标方法中。其实，当方法足够复杂的时候，提取方法也会变得复杂。当然，如果提取方法这种重构手法无法进行时，就可能需要选择其他
  • 为UILabel添加点击事件 bewithme UILabel
        默认情况下UILabel是不支持点击事件的，网上查了查居然没有一个是完整的答案，现在我提供一个完整的代码。   UILabel *l = [[UILabel alloc] initWithFrame:CGRectMake(60, 0, listV.frame.size.width - 60, listV.frame.size.height)]
  • NoSQL数据库之Redis数据库管理(PHP-REDIS实例) bijian1013 redis数据库NoSQL
    一.redis.php <?php //实例化 $redis = new Redis(); //连接服务器 $redis->connect("localhost"); //授权 $redis->auth("lamplijie"); //相关操
  • SecureCRT使用备注 bingyingao secureCRT每页行数
    SecureCRT日志和卷屏行数设置 一、使用securecrt时，设置自动日志记录功能。 1、在C:\Program Files\SecureCRT\下新建一个文件夹(也就是你的CRT可执行文件的路径），命名为Logs； 2、点击Options -> Global Options -> Default Session -> Edite Default Sett
  • 【Scala九】Scala核心三：泛型 bit1129 scala
    泛型类 package spark.examples.scala.generics class GenericClass[K, V](val k: K, val v: V) { def print() { println(k + "," + v) } } object GenericClass { def main(args: Arr
  • 素数与音乐 bookjovi 素数数学haskell
        由于一直在看haskell，不可避免的接触到了很多数学知识，其中数论最多，如素数，斐波那契数列等，很多在学生时代无法理解的数学现在似乎也能领悟到那么一点。     闲暇之余，从图书馆找了<<The music of primes>>和<<世界数学通史>>读了几遍。其中素数的音乐这本书与软件界熟知的&l
  • Java-Collections Framework学习与总结-IdentityHashMap BrokenDreams Collections
            这篇总结一下java.util.IdentityHashMap。从类名上可以猜到，这个类本质应该还是一个散列表，只是前面有Identity修饰，是一种特殊的HashMap。         简单的说，IdentityHashMap和HashM
  • 读《研磨设计模式》-代码笔记-享元模式-Flyweight bylijinnan java设计模式
    声明： 本文只为方便我个人查阅和理解，详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/ import java.util.ArrayList; import java.util.Collection; import java.util.HashMap; import java.util.List; import java
  • PS人像润饰&调色教程集锦 cherishLC PS
      1、仿制图章沿轮廓润饰——柔化图像，凸显轮廓 http://www.howzhi.com/course/retouching/   新建一个透明图层，使用仿制图章不断Alt+鼠标左键选点，设置透明度为21%，大小为修饰区域的1/3左右（比如胳膊宽度的1/3），再沿纹理方向（比如胳膊方向）进行修饰。   所有修饰完成后，对该润饰图层添加噪声，噪声大小应该和
  • 更新多个字段的UPDATE语句 crabdave update
    更新多个字段的UPDATE语句                    update tableA a set (a.v1, a.v2, a.v3, a.v4) = --使用括号确定更新的字段范围
  • hive实例讲解实现in和not in子句 daizj hivenot inin
    本文转自：http://www.cnblogs.com/ggjucheng/archive/2013/01/03/2842855.html 当前hive不支持 in或not in 中包含查询子句的语法，所以只能通过left join实现。 假设有一个登陆表login(当天登陆记录,只有一个uid),和一个用户注册表regusers(当天注册用户，字段只有一个uid)，这两个表都包含
  • 一道24点的10+种非人类解法（2,3,10,10） dsjt 算法
    这是人类算24点的方法？！！！ 事件缘由：今天晚上突然看到一条24点状态，当时惊为天人，这NM叫人啊？以下是那条状态 朱明西 : 24点，算2 3 10 10，我LX炮狗等面对四张牌痛不欲生，结果跑跑同学扫了一眼说，算出来了，2的10次方减10的3次方。。我草这是人类的算24点啊。。 然后么。。。我就在深夜很得瑟的问室友求室友算 刚出完题，文哥的暴走之旅开始了 5秒后
  • 关于YII的菜单插件 CMenu和面包末breadcrumbs路径管理插件的一些使用问题 dcj3sjt126com yiiframework
    在使用 YIi的路径管理工具时，发现了一个问题。                    <?php         
  • 对象与关系之间的矛盾：“阻抗失配”效应[转] come_for_dream 对象
    概述   “阻抗失配”这一词组通常用来描述面向对象应用向传统的关系数据库（RDBMS）存放数据时所遇到的数据表述不一致问题。C++程序员已经被这个问题困扰了好多年，而现在的Java程序员和其它面向对象开发人员也对这个问题深感头痛。   “阻抗失配”产生的原因是因为对象模型与关系模型之间缺乏固有的亲合力。“阻抗失配”所带来的问题包括：类的层次关系必须绑定为关系模式（将对象
  • 学习编程那点事 gcq511120594 编程互联网
    一年前的夏天，我还在纠结要不要改行，要不要去学php？能学到真本事吗？改行能成功吗？太多的问题，我终于不顾一切，下定决心，辞去了工作，来到传说中的帝都。老师给的乘车方式还算有效，很顺利的就到了学校，赶巧了，正好学校搬到了新校区。先安顿了下来，过了个轻松的周末，第一次到帝都，逛逛吧！ 接下来的周一，是我噩梦的开始，学习内容对我这个零基础的人来说，除了勉强完成老师布置的作业外，我已经没有时间和精力去
  • Reverse Linked List II hcx2013 list
    Reverse a linked list from position m to n. Do it in-place and in one-pass. For example:Given 1->2->3->4->5->NULL, m = 2 and n = 4, return 
  • Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC Test HtmlUnit简介 jinnianshilongnian spring 4.1
    目录 Spring4.1新特性——综述 Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他 Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强 Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理 Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化 Spring4.1新特性——Spring MVC增强 Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
  • Hadoop集群工具distcp liyonghui160com
        1. 环境描述 两个集群：rock 和 stone rock无kerberos权限认证，stone有要求认证。 1. 从rock复制到stone，采用hdfs Hadoop distcp -i hdfs://rock-nn:8020/user/cxz/input hdfs://stone-nn:8020/user/cxz/运行在rock端，即源端问题：报版本
  • 一个备份MySQL数据库的简单Shell脚本 pda158 mysql脚本
    　　主脚本（用于备份mysql数据库）： 　　该Shell脚本可以自动备份 数据库。只要复制粘贴本脚本到文本编辑器中，输入数据库用户名、密码以及数据库名即可。我备份数据库使用的是mysqlump 命令。后面会对每行脚本命令进行说明。 　　 1. 分别建立目录“backup”和“oldbackup” 　　#mkdir /backup 　　#mkdir /oldbackup 　
  • 300个涵盖IT各方面的免费资源（中）——设计与编码篇 shoothao IT资源图标库图片库色彩板字体
    A. 免费的设计资源 Freebbble:来自于Dribbble的免费的高质量作品。 Dribbble:Dribbble上“免费”的搜索结果——这是巨大的宝藏。 Graphic Burger:每个像素点都做得很细的绝佳的设计资源。 Pixel Buddha:免费和优质资源的专业社区。 Premium Pixels:为那些有创意的人提供免费的素材。
  • thrift总结 - 跨语言服务开发 uule thrift
    官网 官网JAVA例子 thrift入门介绍 IBM-Apache Thrift - 可伸缩的跨语言服务开发框架 Thrift入门及Java实例演示 thrift的使用介绍   RPC    POM： <dependency> <groupId>org.apache.thrift</groupId>
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他