- 威斯康星大学教授的这本书把大模型(LLM)一次性讲明白了!
AI小白龙*
大模型人工智能langchaintransformerLLMai大模型大模型微调
在当今人工智能技术飞速发展的时代,大型语言模型(LLM)作为聊天机器人、文本生成和理解等应用的核心,已经成为研究和商业领域关注的焦点。然而,尽管这些模型的应用无处不在,但对于大多数开发者来说,它们的工作原理仍然是一个黑箱,更不用说如何从头开始构建一个这样的模型了。《从头开始构建大型语言模型》这本书,正是填补了这一知识的空白,成为了一本重量级且稀缺的资源。CSDN大礼包:这本《从头开始构建大型语言模
- 【心理】《津巴多普通心理学》第十二章读书笔记
dear心理咨询师黄倩雯
第十二章:心理障碍什么是心理障碍?医学模型将心理障碍视为疾病,心理学将心理障碍视为生物、心理、社会、行为因素交互作用的结果。
- yolov5 +gui界面+单目测距 实现对图片视频摄像头的测距
毕设宇航
QQ767172261yolov5单目测距
可实现对图片,视频,摄像头的检测项目概述本项目旨在实现一个集成了YOLOv5目标检测算法、图形用户界面(GUI)以及单目测距功能的系统。该系统能够对图片、视频或实时摄像头输入进行目标检测,并估算目标的距离。通过结合YOLOv5的强大检测能力和单目测距技术,系统能够在多种应用场景中提供高效、准确的目标检测和测距功能。技术栈YOLOv5:用于目标检测的深度学习模型。OpenCV:用于图像处理和单目测距
- 如何从0到1本地搭建whisper语音识别模型
MaxCode-1
搭建本地gptwhisper
文章目录环境准备1.系统要求2.安装依赖项1:安装Python和虚拟环境2:安装Whisper3:下载Whisper模型4:进行语音识别5:提高效率和精度6:开发和集成Whisper是OpenAI发布的一个强大的语音识别模型,它可以将语音转换为文本,支持多语言输入,并且可以处理各种音频类型。以下是一个从0到1的本地搭建Whisper模型进行语音识别教程环境准备1.系统要求操作系统:Linux、Ma
- #每天一本书+一页笔记# 1204《情绪的重建》
May终身阅读者
#一生一万本计划#10000/1204【阅读日期】20210703【书名】情绪的重建【作者】曾旻【关键词】如何应对情绪困扰【分类】心理学【简评】作者是心理咨询师,心理学硕士,知乎心理学优秀回答者,擅长科普心理学知识。本书介绍了人们出现情绪困扰的6种常见原因,应对情绪困扰的9种认知策略。全书逻辑清晰,浅显易懂,用丰富的故事、例子,帮助读者理解心理学知识,生动好读,贴近实际。推荐阅读。【出版社】天地【
- 改变—我怎么变得不一样
走廊公考
某餐厅,两位友人正在聊天,其中一位惊讶的对另外一位说:你怎么生吃大蒜!!!另一位反应过来说:和我男友学的。一个人的被另一个人影响,改变自己的行为,这是心理学家一直关注的问题,改变是怎么发生的。改变,“改”指的是过程,“变”代表的是结果,两个字组合起来,意味着这个人变的和原来不一样了。这种不一样分为积极的和消极的两大类,当然也要算上谈不上积极或消极的改变。对于改变的分类还可以从时间的长短来认识,有的
- 从文本坐标数据转换为矢量(点线面)
天南地北飞
fme学习学习
从坐标数据转换为空间几何(点线面)介绍只要文件中包含空间数据(如经纬度信息),转换为点、线或面要素。我们将使用内置的excelReader参数、VertexCreator转换器将坐标转换为点要素。我们还将使用VertexCreator转换器和LineBuilder转换器和AreaBuilder转换为线和面要素。对于任何纬度/纬度的的数据集,都可以这么搞。模板总体结构截取了我的模板的部分内容,爬取了
- java reactor模式例子_Netty Reactor模式实现原理详解
weixin_39923623
javareactor模式例子
在前面的文章中(Reactor模型详解),我们讲解了Reactor模式的各种演变形式,本文主要讲解的则是Netty是如何实现Reactor模式的。这里关于Netty实现的Reactor模式,需要说明的是,其实现的模式如下图所示:对于Netty使用的Reactor模式,其主要特点如下:使用一个线程作为mainReactor,专门用于监听客户端的连接事件,当获取到事件之后就将该事件交由Acceptor
- STM32学习笔记(二、初识stm32单片机)
藏,捉
单片机stm32学习
一、stm32的含义是什么?首先stm32是意法半导体公司(ST)使用ARM公司的Cortex-M为核心生产的32位的单片机。其中,ST---意法半导体公司,即SOC厂商。M---为Microelectronics的缩写,即微型处理器。32---表示控制器为32位的。103---表示F系列的子系列。二、stm32的分类CPU位数内核系列描述32Cortex--M0STM32F0入门级STM32L0
- 提示,善用锚点时刻让行为立刻发生。
牵着梦飞
提示是生活中的隐形驱动力,也是行为发生的决定性因素;没有提示,行为就不会发生。相反来说,如果没有提示,即使我们的动机和能力都很高,也是没有什么用的。在福格行为模型中,动机和能力是持续存在的,而提示是非此即彼的。也就是说。我们要么注意到它,要么忽略它。如果我们没有注意到提示,或者提示没有适时出现,那行为就不会发生。因此,提示一定要明确地适时出现。在平常的生活中,提示无处不在。而我们在做一件事,为了事
- drools dmn_Drools 7支持DMN(决策模型和表示法)
dnc8371
javapython大数据机器学习人工智能
droolsdmn决策模型和表示法(DMN)规范是OMG(对象管理组)相对较新的标准,旨在为业务规则和业务决策提供服务。BPMN(它的兄弟规范)用于业务流程:标准化表示法和执行语义,以使业务用户可以使用它,并且可以在不同供应商的工具之间交换模型。Drools团队一直在积极遵循规范及其发展方向。该团队认为,根据对开放标准的长期承诺,现在是时候支持该规范并为其用户提供一个兼容的实现。该规范定义了其他内
- 可控硅的工作原理、分类、作用与三极管的区别、与场效应管区别、典型应用接线图
2301_79716471
单片机嵌入式硬件人工智能大数据智能家居充电桩集成电路
可控硅(SCR,SiliconControlledRectifier)是一种电子器件,其工作原理基于半导体的导电性可控特性。以下是可控硅的工作原理:结构:可控硅由四个半导体层组成,通常是三个N型半导体层和一个P型半导体层。这些层被两个金属接触的电极所夹在中间。触发:当施加一个正向电压到可控硅的阳极(A)和阴极(K)之间时,将不会导通,因为P-N结是反向偏置的。但是,一旦在另一个电极(称为门极或触发
- Ai+若依(集成easyexcel实现excel表格增强)
潇洒(sa)一点
java
EasyExcel介绍官方地址:EasyExcel官方文档-基于Java的Excel处理工具|EasyExcel官网Java解析、生成Excel比较有名的框架有Apachepoi、jxl。但他们都存在一个严重的问题就是非常的耗内存,poi有一套SAX模式的API可以一定程度的解决一些内存溢出的问题,但POI还是有一些缺陷,比如07版Excel解压缩以及解压后存储都是在内存中完成的,内存消耗依然很大
- 弹性资源组件集成系列(一)datax集成弹性资源设计解释
中间件XL
弹性资源组件k8s分布式dataX弹性资源分布式dataxk8s
简介弹性组件集成有弹性需求的组件,为组件增加高弹性容量,规划集成datax,elastic-job,xxl-job,sentineldashboard,dolphinscheduer,eventbridgedatax基于社区版,此前已对datax进行重构,增加其metricsexporter,分布式特性,分布式模型是基于启动的worker分配,固定的worker数量,如果分片少,浪费资源;分片多,
- 请简述Philippe Kruchten 4+1视图模型与Rational 4+1视图模型的区别和联系?
不开心不写代码!
笔记
请简述PhilippeKruchten4+1视图模型与Rational4+1视图模型的区别和联系?Kruchten4+1视图模型包括逻辑视图物理视图场景视图开发视图与标准模型的对应关系:与UML的对应关系:逻辑视图对应功能模型(静态:类图对象图动态:活动图状态图交互图)物理视图对应框架模型(静态:部署图动态:活动图状态图交互图)场景视图对应结构模型(静态:用例图动态:活动图状态图交互图)开发视图对
- 大模型时代,新手和程序员如何转型入局大模型行业?
我爱学AI
transformer人工智能自然语言处理深度学习大模型训练转行大模型LLM
在当今大模型迅猛发展的环境下,人工智能的应用越来越广泛。然而,这些大模型的背后隐藏着更为深厚的基础技术——传统机器学习和神经网络。理解这些基础技术,不仅能够帮助我更好地使用大模型,还能为我提供创新和解决实际问题的能力。因此,在这个AI迅猛发展的时代,掌握传统机器学习和神经网络显得尤为重要。在近期的全国两会上,“人工智能”再次被提及,并成为国家战略的焦点。这一举措预示着在接下来的十年到十五年里,人工
- 大模型算法岗,面试百问百答,7天3个offer拿到手!
爱喝白开水a
算法面试职场和发展ai大模型大语言模型LLM大模型面试
导读大模型时代很多企业都在开发自己的大模型,这直接刺激了大模型岗位的需求。本文为大家整理了大模型面试相关的知识点,希望对大家面试求职有所帮助。今天分享大模型面试相关知识点,持续更新。1.RAG技术体系的总体思路数据预处理->分块(这一步骤很关键,有时候也决定了模型的效果)->文本向量化->query向量化->向量检索->重排->query+检索内容输入LLM->输出2.使用外挂知识库主要为了解决什
- 100天精通Python丨黑科技篇 —— 21、大语言模型_100天精通python快速入门到黑科技
前端收割机
程序员python科技语言模型
ChatGPT是OpenAI推出的一种基于GPT-3/4的聊天机器人。chatgpt的颠覆性影响主要体现在提高语言交流的便捷性、个性化服务、自动化客服和教育娱乐等方面,这些应用可以为用户带来更多的便利和乐趣,同时也为企业提供了更多的服务和商机。本文收录于《100天精通Python专栏-快速入门到黑科技》,是由CSDN内容合伙人丨全站排名Top4的硬核博主不吃西红柿倾力打造,分基础知识篇和黑科技应用
- 吾家有儿初长成--大学篇(续)
喜猪猪
DAY4WINDSOR—STRAUTFORD—COVENTRY今天我们启程去温莎,参观著名的温莎城堡。温莎城堡是女王居住的地方,今天正好碰到升女王旗,可惜没有见到女王本尊。进入到温莎城堡内部不给拍照,所以今天的相片不多。城堡面积很大。我们先排队参观了女王的玩具屋,里面有巨大且精美的城堡模型,模型里的小人,车子和家具都是由意大利的工匠纯手工打造然后放到里面的,制作精良。玩具屋的两侧陈列着女王曾经玩过
- 深度学习算法,该如何深入,举例说明
liyy614
深度学习
深度学习算法的深入学习可以从理论和实践两个方面进行。理论上,深入理解深度学习需要掌握数学基础(如线性代数、概率论、微积分)、机器学习基础和深度学习框架原理。实践上,可以通过实现和优化深度学习模型来提升技能。理论深入数学基础线性代数:理解向量、矩阵、特征值和特征向量等,对于理解神经网络的权重和偏置矩阵至关重要。概率论:用于理解模型的不确定性,如Dropout等正则化技术。微积分:理解梯度下降等优化算
- Web安全与网络安全:SQL漏洞注入
hong161688
web安全sqloracle
Web安全与网络安全:SQL漏洞注入引言在Web安全领域,SQL注入漏洞(SQLInjectionVulnerability)是一种极具破坏性的安全威胁。它允许攻击者通过向Web应用程序的输入字段中插入或“注入”恶意的SQL代码片段,从而操纵后台数据库系统,执行未授权的数据库查询,甚至可能获取数据库管理权限,进而对整个系统造成严重的安全损害。本文将从SQL注入的原理、分类、危害及防御策略等方面进行
- 快速上手指南:在Windows系统中下载Ollama,一键启动大模型体验!
再不会AI就不礼貌了
人工智能学习方法大数据llama语言模型
1.下载ollama官网下载安装:ollama.com2.拉取大模型llama3.1终端中输入ollamapullllama3.1,等待安装3.运行llama3.1ollamarunllama3.1接下来就可以和模型对话了退出/bye运行/?查看更多聊天中命令其他ollamagithub:github.com/ollama/olla…常用命令删除模型:ollamarmollamarmllama3.
- XPER: 揭示预测性能的驱动力
AI甲子光年
人工智能玩游戏chatgpt
敏感AI系统的信任度和可接受性很大程度上取决于用户理解相关模型,或者至少理解其预测结果的能力。为了揭示不透明的AI应用,今天普遍使用了可解释AI(XAI)方法,如事后解释工具(例如SHAP,LIME),而其输出的洞察现在已被广泛理解。除了个别预测之外,我们在本文中展示了如何使用可解释性能(XPER)方法识别任何分类或回归模型的性能指标(例如AUC,R2)的驱动因素。能够识别预测模型在统计或经济性能
- k8s防火墙networkPolicy,其他规则和端口规则ports的匹配顺序,进站策略ingress和出站策略egress中,ports规则的常用方法。
技术服务于生态
kubernetes服务器linux
端口策略和其他策略的顺序关系是什么一共四个策略ipBlockpodSelectornamespaceSlector------------------portsports这个策略,和前面三个不同什么不同匹配顺序不同在网络通信OSI七层模型中一个数据包从A到BB接收到数据包是先看ip选择是否接收如果接收才会拆包看ip报文里面封装的TCP/UDP报文中的端口号如果不接收,就不会有检测端口号的操作,因为
- 【环境搭建:onnx模型部署】onnxruntime-gpu安装与测试(python)(1)
2401_83703835
程序员python深度学习pytorch
cuda==10.2cudnn==8.0.3onnxruntime-gpu==1.5.0or1.6.0pipinstallonnxruntime-gpu==1.6.0###2.2方法二:onnxruntime-gpu不依赖于本地主机上cuda和cudnn在conda环境中安装,不依赖于本地主机上已安装的cuda和cudnn版本,灵活方便。这里,先说一下已经测试通过的组合:*python3.6,cu
- 反射是一个新的AI模型,可以在一台性能良好的笔记本上运行并在测试中击败GPT-4o
AI甲子光年
人工智能
开源AI模型领域又迎来一位新的重量级选手。由初创公司HyperWrite开发的Reflection70B,凭借其创新的“反思”机制,正引发广泛关注,这一机制旨在解决大型语言模型的核心问题——幻觉。在早期的基准测试中,这个升级版的Meta的Llama3.1-70BInstruct架构已经超越了OpenAI的GPT-4o。Reflection70B引入了一种创新方法来增强语言模型的推理能力和准确性。通
- Python 入门的60个基础练习
金汤肥牛面.
pythonjava数据库开发语言机器学习算法前端
文章目录01-HelloWorld02-print函数03-基本运算04-input05-输入输出基础练习06-字符串使用基础07-列表基础08-元组基础09-字典基础10-基本判断11-条件表达式、三元运算符12-判断练习:用户名和密码是否正确13-猜数:基础实现14-成绩分类115-成绩分类216-石头剪刀布17-改进的石头剪刀布18-猜数,直到猜对19-猜数,5次机会20-while循环,累
- 解决: ImportError: Missing optional dependency ‘openpyxl’. Use pip or conda to install openpyxl.
白舟的博客
抠脑问题pipconda
问题:使用代码时:importpandasaspd#替换为你的Excel文件路径excel_path='path_to_your_excel_file.xlsx'#使用pandas的read_excel函数读取Excel文件df=pd.read_excel(excel_path)#将DataFrame转换为数组data_array=df.values#打印数组print(data_array)然后
- 行家是如何挑选奇楠沉香的?
沉香收藏品鉴孙光明
奇楠沉香最珍贵之处,在于它迷人的香气,被称为“生命中最好的香”,只要你闻过,就绝难忘记这人世间绝妙的好味道,从古至今,有无数人为之着迷疯狂。12mm白奇楠沉香手串这件私藏品——芽庄12mm规格芽庄白奇楠手串,重19.81克,收藏它的原因不仅在于近乎完美的品相,更在于过鼻不忘的味道,蜜甜、乳香、果香、棋凉韵清清楚楚,爆发力强大,闻一口真真可谓直冲脑门,令人魂牵梦绕,真正的行家之藏。奇楠的分类根据奇楠
- 从头开始学习->JVM(一):java内存模型(JMM)不是java虚拟机内存模型(JVM)哦!
吴里斯蒂亚诺_翀纳尔多
前言在进入jvm的世界之前,我要先给大家整理一个概念上的细节,java内存模型和jvm内存模型,是两回事哦。在网上很多朋友的博客上,都会无意识的将java内存模型和jvm内存模型混为一谈,这让一部分不明白真相的看客都会以为是这样,但是实际上java内存模型和jvm内存模型,在概念上来讲是两回事,当然,不能否认的是这两者有着极大的关联性,甚至某种意义上来讲,JVM是JMM的实现方式,JMM是为JVM
- Linux的Initrd机制
被触发
linux
Linux 的 initrd 技术是一个非常普遍使用的机制,linux2.6 内核的 initrd 的文件格式由原来的文件系统镜像文件转变成了 cpio 格式,变化不仅反映在文件格式上, linux 内核对这两种格式的 initrd 的处理有着截然的不同。本文首先介绍了什么是 initrd 技术,然后分别介绍了 Linux2.4 内核和 2.6 内核的 initrd 的处理流程。最后通过对 Lin
- maven本地仓库路径修改
bitcarter
maven
默认maven本地仓库路径:C:\Users\Administrator\.m2
修改maven本地仓库路径方法:
1.打开E:\maven\apache-maven-2.2.1\conf\settings.xml
2.找到
 
- XSD和XML中的命名空间
darrenzhu
xmlxsdschemanamespace命名空间
http://www.360doc.com/content/12/0418/10/9437165_204585479.shtml
http://blog.csdn.net/wanghuan203/article/details/9203621
http://blog.csdn.net/wanghuan203/article/details/9204337
http://www.cn
- Java 求素数运算
周凡杨
java算法素数
网络上对求素数之解数不胜数,我在此总结归纳一下,同时对一些编码,加以改进,效率有成倍热提高。
第一种:
原理: 6N(+-)1法 任何一个自然数,总可以表示成为如下的形式之一: 6N,6N+1,6N+2,6N+3,6N+4,6N+5 (N=0,1,2,…)
- java 单例模式
g21121
java
想必单例模式大家都不会陌生,有如下两种方式来实现单例模式:
class Singleton {
private static Singleton instance=new Singleton();
private Singleton(){}
static Singleton getInstance() {
return instance;
}
- Linux下Mysql源码安装
510888780
mysql
1.假设已经有mysql-5.6.23-linux-glibc2.5-x86_64.tar.gz
(1)创建mysql的安装目录及数据库存放目录
解压缩下载的源码包,目录结构,特殊指定的目录除外:
- 32位和64位操作系统
墙头上一根草
32位和64位操作系统
32位和64位操作系统是指:CPU一次处理数据的能力是32位还是64位。现在市场上的CPU一般都是64位的,但是这些CPU并不是真正意义上的64 位CPU,里面依然保留了大部分32位的技术,只是进行了部分64位的改进。32位和64位的区别还涉及了内存的寻址方面,32位系统的最大寻址空间是2 的32次方= 4294967296(bit)= 4(GB)左右,而64位系统的最大寻址空间的寻址空间则达到了
- 我的spring学习笔记10-轻量级_Spring框架
aijuans
Spring 3
一、问题提问:
→ 请简单介绍一下什么是轻量级?
轻量级(Leightweight)是相对于一些重量级的容器来说的,比如Spring的核心是一个轻量级的容器,Spring的核心包在文件容量上只有不到1M大小,使用Spring核心包所需要的资源也是很少的,您甚至可以在小型设备中使用Spring。
 
- mongodb 环境搭建及简单CURD
antlove
WebInstallcurdNoSQLmongo
一 搭建mongodb环境
1. 在mongo官网下载mongodb
2. 在本地创建目录 "D:\Program Files\mongodb-win32-i386-2.6.4\data\db"
3. 运行mongodb服务 [mongod.exe --dbpath "D:\Program Files\mongodb-win32-i386-2.6.4\data\
- 数据字典和动态视图
百合不是茶
oracle数据字典动态视图系统和对象权限
数据字典(data dictionary)是 Oracle 数据库的一个重要组成部分,这是一组用于记录数据库信息的只读(read-only)表。随着数据库的启动而启动,数据库关闭时数据字典也关闭 数据字典中包含
数据库中所有方案对象(schema object)的定义(包括表,视图,索引,簇,同义词,序列,过程,函数,包,触发器等等)
数据库为一
- 多线程编程一般规则
bijian1013
javathread多线程java多线程
如果两个工两个以上的线程都修改一个对象,那么把执行修改的方法定义为被同步的,如果对象更新影响到只读方法,那么只读方法也要定义成同步的。
不要滥用同步。如果在一个对象内的不同的方法访问的不是同一个数据,就不要将方法设置为synchronized的。
- 将文件或目录拷贝到另一个Linux系统的命令scp
bijian1013
linuxunixscp
一.功能说明 scp就是security copy,用于将文件或者目录从一个Linux系统拷贝到另一个Linux系统下。scp传输数据用的是SSH协议,保证了数据传输的安全,其格式如下: scp 远程用户名@IP地址:文件的绝对路径
- 【持久化框架MyBatis3五】MyBatis3一对多关联查询
bit1129
Mybatis3
以教员和课程为例介绍一对多关联关系,在这里认为一个教员可以叫多门课程,而一门课程只有1个教员教,这种关系在实际中不太常见,通过教员和课程是多对多的关系。
示例数据:
地址表:
CREATE TABLE ADDRESSES
(
ADDR_ID INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
STREET VAR
- cookie状态判断引发的查找问题
bitcarter
formcgi
先说一下我们的业务背景:
1.前台将图片和文本通过form表单提交到后台,图片我们都做了base64的编码,并且前台图片进行了压缩
2.form中action是一个cgi服务
3.后台cgi服务同时供PC,H5,APP
4.后台cgi中调用公共的cookie状态判断方法(公共的,大家都用,几年了没有问题)
问题:(折腾两天。。。。)
1.PC端cgi服务正常调用,cookie判断没
- 通过Nginx,Tomcat访问日志(access log)记录请求耗时
ronin47
一、Nginx通过$upstream_response_time $request_time统计请求和后台服务响应时间
nginx.conf使用配置方式:
log_format main '$remote_addr - $remote_user [$time_local] "$request" ''$status $body_bytes_sent "$http_r
- java-67- n个骰子的点数。 把n个骰子扔在地上,所有骰子朝上一面的点数之和为S。输入n,打印出S的所有可能的值出现的概率。
bylijinnan
java
public class ProbabilityOfDice {
/**
* Q67 n个骰子的点数
* 把n个骰子扔在地上,所有骰子朝上一面的点数之和为S。输入n,打印出S的所有可能的值出现的概率。
* 在以下求解过程中,我们把骰子看作是有序的。
* 例如当n=2时,我们认为(1,2)和(2,1)是两种不同的情况
*/
private stati
- 看别人的博客,觉得心情很好
Cb123456
博客心情
以为写博客,就是总结,就和日记一样吧,同时也在督促自己。今天看了好长时间博客:
职业规划:
http://www.iteye.com/blogs/subjects/zhiyeguihua
android学习:
1.http://byandby.i
- [JWFD开源工作流]尝试用原生代码引擎实现循环反馈拓扑分析
comsci
工作流
我们已经不满足于仅仅跳跃一次,通过对引擎的升级,今天我测试了一下循环反馈模式,大概跑了200圈,引擎报一个溢出错误
在一个流程图的结束节点中嵌入一段方程,每次引擎运行到这个节点的时候,通过实时编译器GM模块,计算这个方程,计算结果与预设值进行比较,符合条件则跳跃到开始节点,继续新一轮拓扑分析,直到遇到
- JS常用的事件及方法
cwqcwqmax9
js
事件 描述
onactivate 当对象设置为活动元素时触发。
onafterupdate 当成功更新数据源对象中的关联对象后在数据绑定对象上触发。
onbeforeactivate 对象要被设置为当前元素前立即触发。
onbeforecut 当选中区从文档中删除之前在源对象触发。
onbeforedeactivate 在 activeElement 从当前对象变为父文档其它对象之前立即
- 正则表达式验证日期格式
dashuaifu
正则表达式IT其它java其它
正则表达式验证日期格式
function isDate(d){
var v = d.match(/^(\d{4})-(\d{1,2})-(\d{1,2})$/i);
if(!v) {
this.focus();
return false;
}
}
<input value="2000-8-8" onblu
- Yii CModel.rules() 方法 、validate预定义完整列表、以及说说验证
dcj3sjt126com
yii
public array rules () {return} array 要调用 validate() 时应用的有效性规则。 返回属性的有效性规则。声明验证规则,应重写此方法。 每个规则是数组具有以下结构:array('attribute list', 'validator name', 'on'=>'scenario name', ...validation
- UITextAttributeTextColor = deprecated in iOS 7.0
dcj3sjt126com
ios
In this lesson we used the key "UITextAttributeTextColor" to change the color of the UINavigationBar appearance to white. This prompts a warning "first deprecated in iOS 7.0."
Ins
- 判断一个数是质数的几种方法
EmmaZhao
Mathpython
质数也叫素数,是只能被1和它本身整除的正整数,最小的质数是2,目前发现的最大的质数是p=2^57885161-1【注1】。
判断一个数是质数的最简单的方法如下:
def isPrime1(n):
for i in range(2, n):
if n % i == 0:
return False
return True
但是在上面的方法中有一些冗余的计算,所以
- SpringSecurity工作原理小解读
坏我一锅粥
SpringSecurity
SecurityContextPersistenceFilter
ConcurrentSessionFilter
WebAsyncManagerIntegrationFilter
HeaderWriterFilter
CsrfFilter
LogoutFilter
Use
- JS实现自适应宽度的Tag切换
ini
JavaScripthtmlWebcsshtml5
效果体验:http://hovertree.com/texiao/js/3.htm
该效果使用纯JavaScript代码,实现TAB页切换效果,TAB标签根据内容自适应宽度,点击TAB标签切换内容页。
HTML文件代码:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"
- Hbase Rest API : 数据查询
kane_xie
RESThbase
hbase(hadoop)是用java编写的,有些语言(例如python)能够对它提供良好的支持,但也有很多语言使用起来并不是那么方便,比如c#只能通过thrift访问。Rest就能很好的解决这个问题。Hbase的org.apache.hadoop.hbase.rest包提供了rest接口,它内嵌了jetty作为servlet容器。
启动命令:./bin/hbase rest s
- JQuery实现鼠标拖动元素移动位置(源码+注释)
明子健
jqueryjs源码拖动鼠标
欢迎讨论指正!
print.html代码:
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta http-equiv=Content-Type content="text/html;charset=utf-8">
<title>发票打印</title>
&l
- Postgresql 连表更新字段语法 update
qifeifei
PostgreSQL
下面这段sql本来目的是想更新条件下的数据,可是这段sql却更新了整个表的数据。sql如下:
UPDATE tops_visa.visa_order
SET op_audit_abort_pass_date = now()
FROM
tops_visa.visa_order as t1
INNER JOIN tops_visa.visa_visitor as t2
ON t1.
- 将redis,memcache结合使用的方案?
tcrct
rediscache
公司架构上使用了阿里云的服务,由于阿里的kvstore收费相当高,打算自建,自建后就需要自己维护,所以就有了一个想法,针对kvstore(redis)及ocs(memcache)的特点,想自己开发一个cache层,将需要用到list,set,map等redis方法的继续使用redis来完成,将整条记录放在memcache下,即findbyid,save等时就memcache,其它就对应使用redi
- 开发中遇到的诡异的bug
wudixiaotie
bug
今天我们服务器组遇到个问题:
我们的服务是从Kafka里面取出数据,然后把offset存储到ssdb中,每个topic和partition都对应ssdb中不同的key,服务启动之后,每次kafka数据更新我们这边收到消息,然后存储之后就发现ssdb的值偶尔是-2,这就奇怪了,最开始我们是在代码中打印存储的日志,发现没什么问题,后来去查看ssdb的日志,才发现里面每次set的时候都会对同一个key