- MCP与Sequential Thinking:系统问题的分解与解决之道
Echo_Wish
Python进阶python人工智能算法
MCP与SequentialThinking:系统问题的分解与解决之道引言:复杂问题背后的逻辑思维在面对复杂问题时,我们常常感到手足无措,尤其是在需要将任务分解为多个步骤时。这是对个人思维能力的极大挑战,而掌握有效的思维工具则可以让事情事半功倍。今天我们讨论的两个工具:MCP(MutuallyExclusiveCollectivelyExhaustive)和SequentialThinking(顺
- The Illusion of Thinking: Understanding the Strengths and Limitations of Reasoning Models
UnknownBody
LLMDailyCausalandReasoning语言模型人工智能
文章主要内容总结本文围绕大推理模型(LRMs)的推理能力展开系统研究,通过可控谜题环境分析其在不同问题复杂度下的表现,揭示其优势与局限性:研究背景与问题:当前LRMs(如OpenAIo1/o3、DeepSeek-R1等)虽在推理基准测试中表现提升,但对其底层能力、缩放特性及局限性的理解不足。现有评估依赖数学和编码基准,存在数据污染且缺乏对推理轨迹的深度分析。研究方法:采用可控谜题环境(如汉诺塔、跳
- 系统、架构、结构思维辨析
深海科技服务
IT应用探讨架构大数据服务器linux程序人生
一、什么是系统、架构、结构思维系统式思维、架构式思维和结构化思维都是解决复杂问题的重要思维方式,它们之间既有联系又有区别。1.系统式思维(SystemsThinking)定义:系统式思维是一种宏观的、整体性的思考方式,它关注事物作为一个整体的运作方式,以及其组成部分之间如何相互关联、相互影响。它强调理解事物内部的结构、模式、周期和反馈回路,而不是孤立地看待某个问题或某个部分。核心思想:整体性:看到
- 【AI论文】GLM-4.1V-思考:借助可扩展强化学习实现通用多模态推理
东临碣石82
人工智能
摘要:我们推出GLM-4.1V-Thinking这一视觉语言模型(VLM),该模型旨在推动通用多模态推理的发展。在本报告中,我们分享了在以推理为核心的训练框架开发过程中的关键发现。我们首先通过大规模预训练开发了一个具备显著潜力的高性能视觉基础模型,可以说该模型为最终性能设定了上限。随后,借助课程采样强化学习(ReinforcementLearningwithCurriculumSampling,R
- Cline中配置MCP
Alexon Xu
MCP
1、自动安装MCP默认AI生成的配置会报错:spawnnpxENOENTspawnnpxENOENT,然后排查了npx安装都是OK的,需要使用cmd运行npx,配置如下:{"mcpServers":{"sequentialthinking":{"autoApprove":[],"disabled":false,"timeout":60,"command":"cmd.exe","args":["/c
- 深入理解reeze/tipi项目中的词法分析与语法分析技术
焦习娜Samantha
深入理解reeze/tipi项目中的词法分析与语法分析技术tipiThinkingInPHPInternals,AnopenbookonPHPInternals项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ti/tipi引言在编程语言实现领域,词法分析和语法分析是构建编译器或解释器的关键环节。本文将基于reeze/tipi项目中的相关内容,深入浅出地讲解这些核心技术原理。
- Diff-Retinex: Rethinking Low-light Image Enhancement with A Generative Diffusion Model 论文阅读
钟屿
论文阅读人工智能深度学习学习图像处理计算机视觉
Diff-Retinex:用生成式扩散模型重新思考低光照图像增强摘要本文中,我们重新思考了低光照图像增强任务,并提出了一种物理可解释的生成式扩散模型,称为Diff-Retinex。我们的目标是整合物理模型和生成网络的优点。此外,我们希望通过生成网络补充甚至推断低光照图像中缺失的信息。因此,Diff-Retinex将低光照图像增强问题表述为Retinex分解和条件图像生成。在Retinex分解中,我
- 【番外】 AI 时代应具备的四大核心能力
成都犀牛
人工智能大模型人工智能机器学习
四大核心能力AI思维、整合力、引导力、判断力另:如果想快速吸收,可以直接下拉到最后看总结1.AI思维(AIThinking)AI思维是人工智能模型在执行任务时所展现的“思考”方式,是其内部决策逻辑和数据处理能力的体现。算法思维(AlgorithmicThinking):解释:指AI理解和执行决策逻辑的能力。这包括理解任务的内在结构,将问题分解为可处理的步骤,并按照预设或学习到的算法进行处理。它关注
- 论文阅读:arxiv 2025 OThink-R1: Intrinsic Fast/Slow Thinking Mode Switching for Over-Reasoning Mitigation
CSPhD-winston-杨帆
论文阅读
总目录大模型安全相关研究:https://blog.csdn.net/WhiffeYF/article/details/142132328https://www.doubao.com/chat/8815924393371650https://arxiv.org/pdf/2506.02397#page=17.09OThink文章目录速览研究背景与问题核心思路与方法实验结果结论与意义速览这篇论文聚焦于
- 论文阅读:arxiv 2025 Not All Tokens Are What You Need In Thinking
总目录大模型安全相关研究:https://blog.csdn.net/WhiffeYF/article/details/142132328https://arxiv.org/pdf/2505.17827https://www.doubao.com/chat/8814790364572162文章目录速览研究背景提出的解决方案:条件token选择(CTS)实验结果核心贡献研究局限总结速览这篇论文主要探
- CppCon 2016 学习:Lightweight Object Persistence With Modern C++
虾球xz
CppCon学习c++开发语言
你给出的这段文字是某个演讲、论文或者技术文档的概要(Overview)部分,内容主要是关于内存分配器(allocator)设计以及**对象持久化(objectpersistence)**的一些思路。让我帮你逐条解析和理解:Overview(概要)•Goals(目标)Describeawayofthinkingaboutallocatordesignthatmaybehelpful描述一种设计内存分
- ✨如何在 vLLM 中取消 Qwen3 的 Thinking 模式
杨靳言先
人工智能pythonchatgpt自然语言处理pytorch
如何在vLLM中取消Qwen3的Thinking模式在使用Qwen3模型与vLLM(VeryLargeLanguageModel)进行推理服务时,你可能会发现模型默认会输出类似“我正在思考……”的提示内容。这种行为被称为Thinking模式。如果你希望跳过这些提示内容,直接返回模型结果,本文将介绍两种实现方式。什么是Thinking模式?Thinking模式是Qwen3在推理时默认输出的一种提示语
- fastadmin发送邮箱提示“SMTP Server did not respond with anything I recognized”
爱吃西红柿!
php
修改vendor/txthinking/mailer/src/Mailer/SMTP.php亲测有效
- 17、Swift框架微调实战(2)-QWQ-32B LORA微调cot数据集
Andy_shenzl
大模型学习SwiftQWQ微调LORA
1、QWQ-32B介绍1.1基本介绍QwQ是Qwen系列的大模型之一,专注于推理能力(reasoning)。相比于传统的指令微调(instruction-tuned)模型,QwQ具备思考与推理(thinkingandreasoning)的能力,因此在各种下游任务(特别是复杂问题)上,能实现显著的性能提升。QwQ-32B是该系列的中等规模推理模型,其性能可媲美当前最先进的推理模型,如DeepSeek
- 大模型现象级发现-2025年上半年 资料收集
CSPhD-winston-杨帆
人工智能
相关资料让QwQ思考模型-不思考的小技巧2025-05-27最新实验:不听人类指令OpenAI模型拒绝自我关闭https://x.com/PalisadeAI/status/1926084635903025621公众号qwen3的致命幻觉!大模型微调会思考的大模型更不听话,我的豆包失控了…WhenThinkingFails:ThePitfallsofReasoningforInstruction-
- 多目标跟踪笔记2023
AI算法网奇
数据结构与算法目标跟踪笔记人工智能
目录cvpr2023多目标跟踪算法汇总:MixFormerV2ovtrack模型284MMotionTrackFocusOnDetails:OnlineMulti-objectTrackingwithDiverseFine-grainedRepresentation1、摘要2、方法Observation-CentricSORT:RethinkingSORTforRobustMulti-Object
- 图文检索(1):Rethinking Benchmarks for Cross-modal Image-text Retrieval
简简单单的貔貅
图文检索深度学习计算机视觉
RethinkingBenchmarksforCross-modalImage-textRetrieval摘要1引言2相关工作2.1Image-Textretrieval2.2Image-TextDatasets3方法3.1更新图像候选池3.1.1准备候选图像3.1.2搜索相似的图像3.1.3组装相似的图像集3.2对粗粒度文本进行翻新3.2.1找到粗粒度的文本3.2.2提示生成细节3.2.3合并新
- LeapVAD:通过认知感知和 Dual-Process 思维实现自动驾驶飞跃——论文阅读
一点.点
#自动驾驶人工智能语言模型
《LeapVAD:ALeapinAutonomousDrivingviaCognitivePerceptionandDual-ProcessThinking》2025年1月发表,来自浙江大学、上海AI实验室、慕尼黑工大、同济大学和中科大的论文。尽管自动驾驶技术取得了显著进步,但由于推理能力有限,数据驱动的方法仍然难以应对复杂的场景。与此同时,随着视觉语言模型的普及,知识驱动的自动驾驶系统也得到了长
- NoThinking vs Thinking:推理模型无需思考也能有效
王哥儿聊AI
大模型论文阅读解析人工智能语言模型自然语言处理
摘要:最近的大型语言模型(LLMs)显著提升了推理能力,主要是通过在生成过程中包含一个明确且冗长的“思考”过程来实现的。在本文中,我们质疑这种明确的思考过程是否真的必要。我们使用最先进的DeepSeek-R1-Distill-Qwen模型,发现通过简单的提示绕过思考过程(记作NoThinking)可以出人意料地有效。在控制token数量的情况下,NoThinking在多个具有挑战性的推理数据集上优
- Stop Overthinking: A Survey on Efficient Reasoning for Large Language Models
绒绒毛毛雨
搜索推荐语言模型人工智能自然语言处理
文章目录摘要1引言2背景:长思维链推理模型与过度思考现象2.1思维链(CoT)推理2.2长CoT推理模型中的过度思考问题3基于模型的高效推理3.1基于长度奖励设计的强化学习(RL)3.2使用可变长度CoT数据的监督微调(SFT)3.2.1构建可变长度CoT推理数据集3.2.2微调方法4基于推理输出的高效推理4.1将推理步骤压缩为更少的潜在表示4.2推理过程中的动态推理范式4.2.1基于显式标准的动
- 进阶篇09self-Ask-大模型
monday_CN
机器学习大数据人工智能
AIAgent技术框架进阶教程:SelfAsk深度解析系列课程进度已完成章节:9章当前更新内容:SelfAsk框架详解即将更新:ThinkingandSacrifici框架解析目录知识回顾SelfAsk框架原理实战代码解析版本迁移指南最佳实践建议常见问题解答1.知识回顾PlanandExecute核心要点需要工具直接处理未完成已完成用户请求任务分解子任务列表执行判断外部API调用内部计算状态更新完
- AI Agent(十一)-Camel基于AI的图像内容识别
AI_Auto
人工智能人工智能AIAgent
AIAgent系列【十一】一.Camel库函数修复二、代码实现一.Camel库函数修复对于camel-ai版本为0.2.22的安装包程序,base_model中函数preprocess_messages,此函数的作用是对消息列表进行预处理,主要目的是在将消息发送到模型API之前,移除消息中的“思考内容”(thinkingcontent),并执行其他模型特定的预处理操作。需要修改的文件地址为:…Li
- TokenFormer: Rethinking Transformer Scaling with Tokenized Model Parameters
不打灰的小刘
dailypapertransformer深度学习人工智能语言模型
基本信息原文链接:https://arxiv.org/abs/2410.23168作者:HaiyangWang,YueFan,MuhammadFerjadNaeem,YongqinXian,JanEricLenssen,LiweiWang,FedericoTombari,BerntSchiele️关键词:ProgressiveScaling,Attentionmechanism分类:机器学习摘要中
- Tokenformer: 下一代Transformer架构
码农Q!
transformer深度学习人工智能agiailangchainchatgpt
1.导言Transformer架构已经成为当今大模型的基石,不管是NLP还是CV领域,目前的SOTA模型基本都是基于Transformer架构的,比如NLP中目前的各种知名大模型,或者CV中的Vit等模型本次介绍的论文标题为:Tokenformer:RethinkingTransformerScalingwithTokenizedModelParameters,”顾名思义,本文提出了Tokenfo
- 月之暗面再次开源Kimi大模型——Kimi-VL-A3B-Instruct 和 Kimi-VL-A3B-Thinking
吴脑的键客
机器人技术DeepSeek开源人工智能
我们介绍的Kimi-VL,是一种高效的开源专家混合物(MoE)视觉语言模型(VLM),它具有先进的多模态推理能力、长语境理解能力和强大的代理能力,而在其语言解码器(Kimi-VL-A3B)中只需激活2.8B个参数。Kimi-VL在各个具有挑战性的领域都表现出了强劲的性能:作为一种通用的视觉语言模型,Kimi-VL在多轮代理交互任务(例如OSWorld)中表现出色,取得了与旗舰模型相当的先进成果。此
- 利用解析差异SSRF + sqlite注入 + waf逻辑漏洞 -- xyctf 2025 fate WP
A5rZ
网络安全
本文章附带TP(ThinkingProcess)!#!/usr/bin/envpython3#导入所需的库importflask#Flaskweb框架importsqlite3#SQLite数据库操作importrequests#HTTP请求库importstring#字符串处理importjson#JSON处理app=flask.Flask(__name__)#创建Flask应用实例blackl
- 书籍-《意志与责任:人工智能的法律思考》
人工智能机器学习机器人自动驾驶
书籍:WillandResponsibility:LegalThinkingofArtificialIntelligence作者:JunGu,ChunmingXu出版:Springer编辑:陈萍萍的公主@一点人工一点智能下载:书籍下载-《意志与责任:人工智能的法律思考》01书籍介绍本书深入探究了作者在人工智能(AI)领域的法律思考。当下,人工智能在科技行业以及公众群体中引发了日益浓厚的兴趣。作为“
- 投机解码EAGLE精读
rommel rain
transformer语言模型人工智能
题目:EAGLE:SpeculativeSamplingRequiresRethinkingFeatureUncertainty[ICML2024]发表于24.02链接:https://arxiv.org/abs/2401.15077本文一作对该工作的讲解:智源社区活动LLM推理是自回归的,这个自回归是从token层开始的自回归(也就是词元被转成嵌入的那一层)。而EAGLE将这一自回归延后到了特征
- 后真相时代的critical thinking:辨识真相的能力培养
AI天才研究院
计算DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能大厂程序员硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLM系统架构设计软件哲学Agent程序员实现财富自由
嗯,用户希望我写一篇关于后真相时代培养批判性思维的文章,而且结构非常详细,包括背景介绍、核心概念、算法原理等等。我得先理清楚每个部分需要涵盖的内容。首先,标题是《后真相时代的criticalthinking:辨识真相的能力培养》,关键词应该包括后真相、批判性思维、信息辨别、逻辑分析、证据评估、算法原理。摘要部分要简明扼�地总结文章的核心,强调批判性思维的重要性及其在各个领域的应用。接下来是背景介绍
- claude-3-7-sonnet-20250219 支持深度思考,流式输出
徐同保
前端javascript开发语言
node代码(美国服务器):constchatAnthropicAiOnAzureForStream=async(req,res)=>{let{messages,apiKey='sk-xxx',type='1',thinking=false}=req.bodyres.setHeader('Content-Type','text/event-stream;charset=utf-8')res.set
- Dom
周华华
JavaScripthtml
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml&q
- 【Spark九十六】RDD API之combineByKey
bit1129
spark
1. combineByKey函数的运行机制
RDD提供了很多针对元素类型为(K,V)的API,这些API封装在PairRDDFunctions类中,通过Scala隐式转换使用。这些API实现上是借助于combineByKey实现的。combineByKey函数本身也是RDD开放给Spark开发人员使用的API之一
首先看一下combineByKey的方法说明:
- msyql设置密码报错:ERROR 1372 (HY000): 解决方法详解
daizj
mysql设置密码
MySql给用户设置权限同时指定访问密码时,会提示如下错误:
ERROR 1372 (HY000): Password hash should be a 41-digit hexadecimal number;
问题原因:你输入的密码是明文。不允许这么输入。
解决办法:用select password('你想输入的密码');查询出你的密码对应的字符串,
然后
- 路漫漫其修远兮 吾将上下而求索
周凡杨
学习 思索
王国维在他的《人间词话》中曾经概括了为学的三种境界古今之成大事业、大学问者,罔不经过三种之境界。“昨夜西风凋碧树。独上高楼,望尽天涯路。”此第一境界也。“衣带渐宽终不悔,为伊消得人憔悴。”此第二境界也。“众里寻他千百度,蓦然回首,那人却在灯火阑珊处。”此第三境界也。学习技术,这也是你必须经历的三种境界。第一层境界是说,学习的路是漫漫的,你必须做好充分的思想准备,如果半途而废还不如不要开始。这里,注
- Hadoop(二)对话单的操作
朱辉辉33
hadoop
Debug:
1、
A = LOAD '/user/hue/task.txt' USING PigStorage(' ')
AS (col1,col2,col3);
DUMP A;
//输出结果前几行示例:
(>ggsnPDPRecord(21),,)
(-->recordType(0),,)
(-->networkInitiation(1),,)
- web报表工具FineReport常用函数的用法总结(日期和时间函数)
老A不折腾
finereport报表工具web开发
web报表工具FineReport常用函数的用法总结(日期和时间函数)
说明:凡函数中以日期作为参数因子的,其中日期的形式都必须是yy/mm/dd。而且必须用英文环境下双引号(" ")引用。
DATE
DATE(year,month,day):返回一个表示某一特定日期的系列数。
Year:代表年,可为一到四位数。
Month:代表月份。
- c++ 宏定义中的##操作符
墙头上一根草
C++
#与##在宏定义中的--宏展开 #include <stdio.h> #define f(a,b) a##b #define g(a) #a #define h(a) g(a) int main() { &nbs
- 分析Spring源代码之,DI的实现
aijuans
springDI现源代码
(转)
分析Spring源代码之,DI的实现
2012/1/3 by tony
接着上次的讲,以下这个sample
[java]
view plain
copy
print
- for循环的进化
alxw4616
JavaScript
// for循环的进化
// 菜鸟
for (var i = 0; i < Things.length ; i++) {
// Things[i]
}
// 老鸟
for (var i = 0, len = Things.length; i < len; i++) {
// Things[i]
}
// 大师
for (var i = Things.le
- 网络编程Socket和ServerSocket简单的使用
百合不是茶
网络编程基础IP地址端口
网络编程;TCP/IP协议
网络:实现计算机之间的信息共享,数据资源的交换
协议:数据交换需要遵守的一种协议,按照约定的数据格式等写出去
端口:用于计算机之间的通信
每运行一个程序,系统会分配一个编号给该程序,作为和外界交换数据的唯一标识
0~65535
查看被使用的
- JDK1.5 生产消费者
bijian1013
javathread生产消费者java多线程
ArrayBlockingQueue:
一个由数组支持的有界阻塞队列。此队列按 FIFO(先进先出)原则对元素进行排序。队列的头部 是在队列中存在时间最长的元素。队列的尾部 是在队列中存在时间最短的元素。新元素插入到队列的尾部,队列检索操作则是从队列头部开始获得元素。
ArrayBlockingQueue的常用方法:
- JAVA版身份证获取性别、出生日期及年龄
bijian1013
java性别出生日期年龄
工作中需要根据身份证获取性别、出生日期及年龄,且要还要支持15位长度的身份证号码,网上搜索了一下,经过测试好像多少存在点问题,干脆自已写一个。
CertificateNo.java
package com.bijian.study;
import java.util.Calendar;
import
- 【Java范型六】范型与枚举
bit1129
java
首先,枚举类型的定义不能带有类型参数,所以,不能把枚举类型定义为范型枚举类,例如下面的枚举类定义是有编译错的
public enum EnumGenerics<T> { //编译错,提示枚举不能带有范型参数
OK, ERROR;
public <T> T get(T type) {
return null;
- 【Nginx五】Nginx常用日志格式含义
bit1129
nginx
1. log_format
1.1 log_format指令用于指定日志的格式,格式:
log_format name(格式名称) type(格式样式)
1.2 如下是一个常用的Nginx日志格式:
log_format main '[$time_local]|$request_time|$status|$body_bytes
- Lua 语言 15 分钟快速入门
ronin47
lua 基础
-
-
单行注释
-
-
[[
[多行注释]
-
-
]]
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
1.
变量 & 控制流
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
num
=
23
-
-
数字都是双精度
str
=
'aspythonstring'
- java-35.求一个矩阵中最大的二维矩阵 ( 元素和最大 )
bylijinnan
java
the idea is from:
http://blog.csdn.net/zhanxinhang/article/details/6731134
public class MaxSubMatrix {
/**see http://blog.csdn.net/zhanxinhang/article/details/6731134
* Q35
求一个矩阵中最大的二维
- mongoDB文档型数据库特点
开窍的石头
mongoDB文档型数据库特点
MongoDD: 文档型数据库存储的是Bson文档-->json的二进制
特点:内部是执行引擎是js解释器,把文档转成Bson结构,在查询时转换成js对象。
mongoDB传统型数据库对比
传统类型数据库:结构化数据,定好了表结构后每一个内容符合表结构的。也就是说每一行每一列的数据都是一样的
文档型数据库:不用定好数据结构,
- [毕业季节]欢迎广大毕业生加入JAVA程序员的行列
comsci
java
一年一度的毕业季来临了。。。。。。。。
正在投简历的学弟学妹们。。。如果觉得学校推荐的单位和公司不适合自己的兴趣和专业,可以考虑来我们软件行业,做一名职业程序员。。。
软件行业的开发工具中,对初学者最友好的就是JAVA语言了,网络上不仅仅有大量的
- PHP操作Excel – PHPExcel 基本用法详解
cuiyadll
PHPExcel
导出excel属性设置//Include classrequire_once('Classes/PHPExcel.php');require_once('Classes/PHPExcel/Writer/Excel2007.php');$objPHPExcel = new PHPExcel();//Set properties 设置文件属性$objPHPExcel->getProperties
- IBM Webshpere MQ Client User Issue (MCAUSER)
darrenzhu
IBMjmsuserMQMCAUSER
IBM MQ JMS Client去连接远端MQ Server的时候,需要提供User和Password吗?
答案是根据情况而定,取决于所定义的Channel里面的属性Message channel agent user identifier (MCAUSER)的设置。
http://stackoverflow.com/questions/20209429/how-mca-user-i
- 网线的接法
dcj3sjt126com
一、PC连HUB (直连线)A端:(标准568B):白橙,橙,白绿,蓝,白蓝,绿,白棕,棕。 B端:(标准568B):白橙,橙,白绿,蓝,白蓝,绿,白棕,棕。 二、PC连PC (交叉线)A端:(568A): 白绿,绿,白橙,蓝,白蓝,橙,白棕,棕; B端:(标准568B):白橙,橙,白绿,蓝,白蓝,绿,白棕,棕。 三、HUB连HUB&nb
- Vimium插件让键盘党像操作Vim一样操作Chrome
dcj3sjt126com
chromevim
什么是键盘党?
键盘党是指尽可能将所有电脑操作用键盘来完成,而不去动鼠标的人。鼠标应该说是新手们的最爱,很直观,指哪点哪,很听话!不过常常使用电脑的人,如果一直使用鼠标的话,手会发酸,因为操作鼠标的时候,手臂不是在一个自然的状态,臂肌会处于绷紧状态。而使用键盘则双手是放松状态,只有手指在动。而且尽量少的从鼠标移动到键盘来回操作,也省不少事。
在chrome里安装 vimium 插件
- MongoDB查询(2)——数组查询[六]
eksliang
mongodbMongoDB查询数组
MongoDB查询数组
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2177292 一、概述
MongoDB查询数组与查询标量值是一样的,例如,有一个水果列表,如下所示:
> db.food.find()
{ "_id" : "001", "fruits" : [ "苹
- cordova读写文件(1)
gundumw100
JavaScriptCordova
使用cordova可以很方便的在手机sdcard中读写文件。
首先需要安装cordova插件:file
命令为:
cordova plugin add org.apache.cordova.file
然后就可以读写文件了,这里我先是写入一个文件,具体的JS代码为:
var datas=null;//datas need write
var directory=&
- HTML5 FormData 进行文件jquery ajax 上传 到又拍云
ileson
jqueryAjaxhtml5FormData
html5 新东西:FormData 可以提交二进制数据。
页面test.html
<!DOCTYPE>
<html>
<head>
<title> formdata file jquery ajax upload</title>
</head>
<body>
<
- swift appearanceWhenContainedIn:(version1.2 xcode6.4)
啸笑天
version
swift1.2中没有oc中对应的方法:
+ (instancetype)appearanceWhenContainedIn:(Class <UIAppearanceContainer>)ContainerClass, ... NS_REQUIRES_NIL_TERMINATION;
解决方法:
在swift项目中新建oc类如下:
#import &
- java实现SMTP邮件服务器
macroli
java编程
电子邮件传递可以由多种协议来实现。目前,在Internet 网上最流行的三种电子邮件协议是SMTP、POP3 和 IMAP,下面分别简单介绍。
◆ SMTP 协议
简单邮件传输协议(Simple Mail Transfer Protocol,SMTP)是一个运行在TCP/IP之上的协议,用它发送和接收电子邮件。SMTP 服务器在默认端口25上监听。SMTP客户使用一组简单的、基于文本的
- mongodb group by having where 查询sql
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境mongo纵观千象
SELECT cust_id,
SUM(price) as total
FROM orders
WHERE status = 'A'
GROUP BY cust_id
HAVING total > 250
db.orders.aggregate( [
{ $match: { status: 'A' } },
{
$group: {
- Struts2 Pojo(六)
Luob.
POJOstrust2
注意:附件中有完整案例
1.采用POJO对象的方法进行赋值和传值
2.web配置
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<web-app version="2.5"
xmlns="http://java.sun.com/xml/ns/javaee&q
- struts2步骤
wuai
struts
1、添加jar包
2、在web.xml中配置过滤器
<filter>
<filter-name>struts2</filter-name>
<filter-class>org.apache.st