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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
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- 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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
- 【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
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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
- 从零开始大模型开发与微调:PyCharm的下载与安装
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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DeepSeekR1&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AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
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
- A survey on instance segmentation: state of the art——论文笔记
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摘要这篇论文综述了实例分割的研究进展,定义其为同时解决对象检测和语义分割的问题。论文讨论了实例分割的背景、面临的挑战、技术演变、常用数据集,并总结了相关领域的最新成果和未来研究方向。实例分割的发展从粗略的对象分类逐步演变为更精细的像素级别推理,广泛应用于自动驾驶、机器人等领域。论文为研究人员提供了对实例分割领域的全面了解和有价值的参考。一、简介第一部分“简介”主要介绍了实例分割的背景、定义和挑战。
- PyTorch从入门到精通:探索深度学习新境界
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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)
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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
- 如何测试模型的推理速度
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前言模型的推理速度测试有两种方式:一种是使用python的时间戳time函数来记录,另一种是使用Pytorch里的Event。同时,在进行GPU测试时,为减少冷启动的状态影响,可以先进行预热。代码如下(示例):if__name__=="__main__":model=BiSeNet(backbone='STDCNet813',n_classes=2,export=True)model.cuda()
- Vision Transformer (ViT) 详细描述及 PyTorch 代码全解析
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VisionTransformer(ViT)是一种将Transformer架构应用于图像分类任务的模型。它摒弃了传统卷积神经网络(CNN)的卷积操作,而是将图像分割成patches,并将这些patches视为序列输入到Transformer编码器中。ViT的处理流程输入图像被分割成多个固定大小的patch,每个patch经过线性投影变成嵌入向量,然后加上位置编码。接着,这些嵌入向量会和类别标签(c
- 【AI大模型智能应用】Deepseek生成测试用例
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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
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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
- PyTorch 环境搭建全攻略:CUDA/cuDNN 配置与多版本管理技巧
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一、环境搭建前的准备工作1.硬件兼容性检测#检查NVIDIAGPU型号nvidia-smi#验证CUDA支持的ComputeCapabilitylspci|grep-invidia#查看CUDA版本兼容性矩阵https://developer.nvidia.com/cuda-gpus2.系统环境要求组件推荐配置最低要求操作系统Ubuntu20.04LTSWindows10/11显卡驱动NVIDIA
- 人工智能第五次笔记(python运算符)
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一.运算符运算符用于执行某种操作并返回一个结果,Python中的运算符可以分为:算数运算符,比较运算符,逻辑运算符,赋值运算符,位运算符,身份运算符,成员运算符,三目运算符八种1.1算数运算符用于执行基本的数学运算1.1.1常见的算数运算符+:加法-:减法*:乘法/:除法%:取模(取余数)**:幂运算//:整除(取整数部分)x1=5x2=2x3=(1,2)#元组x4=(3,4)x5=[1,2]x6
- PyTorch 实现 Conditional DCGAN(条件深度卷积生成对抗网络)进行图像到图像转换的示例代码
max500600
算法pythonYOLO深度学习人工智能
以下是一个使用PyTorch实现ConditionalDCGAN(条件深度卷积生成对抗网络)进行图像到图像转换的示例代码。该代码包含训练和可视化部分,假设输入为图片和4个工艺参数,根据这些输入生成相应的图片。1.导入必要的库importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimimporttorchvisionimporttorchvision.
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pytorch人工智能科研与代码
个人主页:十二月的猫-CSDN博客系列专栏:《PyTorch科研加速指南:即插即用式模块开发》-CSDN博客十二月的寒冬阻挡不了春天的脚步,十二点的黑夜遮蔽不住黎明的曙光目录1.前言2.标签转独热编码函数2.1完整函数2.2函数功能解释3.实战示例4.总结1.前言《Python/PyTorch极简课》专栏持续更新中,未来最少文章数量为100篇。由于专栏刚刚建立,目前免费,后续将慢慢恢复原价至99.
- 【人工智能基础2】机器学习、深度学习总结
roman_日积跬步-终至千里
人工智能习题人工智能机器学习深度学习
文章目录一、人工智能关键技术二、机器学习基础1.监督、无监督、半监督学习2.损失函数:四种损失函数3.泛化与交叉验证4.过拟合与欠拟合5.正则化6.支持向量机三、深度学习基础1、概念与原理2、学习方式3、多层神经网络训练方法一、人工智能关键技术领域基础原理与逻辑机器学习机器学习基于数据,研究从观测数据出发寻找规律,利用这些规律对未来数据进行预测。基于学习模式,机器学习可以分为监督、无监督、强化学习
- 一文搞懂 AI Agent 与 AI 大模型的区别
a小胡哦
人工智能ManusAiagent
在人工智能蓬勃发展的当下,新术语和新技术层出不穷。AIAgent和AI大模型便是其中的“明星”,但不少人对它们的区别感到困惑。今天,我们就以Manus这类AIAgent为例,深入剖析AIAgent与一般AI大模型的不同之处。Manus:Manus定义与核心能力AI大模型AI大模型是基于深度学习架构,通过海量数据训练得到的复杂模型,像GPT-4、文心一言等。它们具备强大的知识储备和语言理解生成能力,
- vscode--工作区和相对路径
一头大学牲
程序--编程记录vscodeide编辑器
vscode的相对路径使用vscode编辑python项目时发现,它的相对路径是相对于当前工作根目录来定位的,也就是从工作文件夹的最顶级目录开始查找,而非是从当前执行文件开始查找。例子:根目录:F:\deep-learning-for-image-processing执行文件路径:F:\deep-learning-for-image-processing\pytorch_classificatio
- 一周热点:微软攻克语音输入、文本输出难题-Phi-4-multimodal
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机器学习人工智能
微软Phi-4-multimodal模型是人工智能领域的一个重要进展,它标志着微软在多模态人工智能技术上的突破。以下是对该模型的详细解释:模型概述微软Phi-4-multimodal是一个能够同时处理文本、图像和语音的多模态大型语言模型。它通过创新的架构和训练方法,实现了在不同模态之间的无缝交互,为用户提供更自然、更智能的交互体验。模型架构该模型采用多模态Transformer架构,通过LoRA(
- 清华大学《DeepSeek赋能家庭教育》深度解析:AI如何重塑现代家庭教育模式
硅基打工人
AI人工智能经验分享大数据开源语言模型
引言:家庭教育的困境与AI的破局在数字化与智能化浪潮下,家庭教育面临多重挑战:家长教育能力不足、教育资源分配不均、亲子沟通效率低下、个性化需求难以满足等。清华大学发布的《DeepSeek赋能家庭教育》系列报告(共56页)提出了一种基于人工智能的解决方案,通过深度学习平台DeepSeek,为家庭教育注入科技动能。本文将从技术原理、核心功能、应用场景、伦理安全及未来展望等多维度展开分析。一、DeepS
- 小语言模型(SLM)技术解析:如何在有限资源下实现高效AI推理
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引言:为什么小语言模型(SLM)是2025年的技术焦点?2025年,人工智能领域正经历一场“由大变小”的革命。尽管大语言模型(LLM)如GPT-4、GeminiUltra等在复杂任务中表现惊艳,但其高昂的算力成本、庞大的参数量(通常超过千亿)和依赖云端的特性,使得实际落地面临诸多瓶颈。**小语言模型(SmallLanguageModel,SLM)**应运而生,凭借其高效性、经济性和本地化部署能力,
- 3.13.0 python 配置tensorflow(CPU版本)
m0_Gattuso
tensorflow人工智能python
condacreate--nametestpython=3.12activatetestpipinstalltensorflow上面3步骤在condaprompt里完成退出时记得condadeactivate来源:Windows下tensorflow/pytorch环境配置_pycharm怎么配置tensorflow环境-CSDN博客然后问题出现了:condaenvironment里什么都没有,理
- 矩阵求逆(JAVA)初等行变换
qiuwanchi
矩阵求逆(JAVA)
package gaodai.matrix;
import gaodai.determinant.DeterminantCalculation;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Scanner;
/**
* 矩阵求逆(初等行变换)
* @author 邱万迟
*
- JDK timer
antlove
javajdkschedulecodetimer
1.java.util.Timer.schedule(TimerTask task, long delay):多长时间(毫秒)后执行任务
2.java.util.Timer.schedule(TimerTask task, Date time):设定某个时间执行任务
3.java.util.Timer.schedule(TimerTask task, long delay,longperiod
- JVM调优总结 -Xms -Xmx -Xmn -Xss
coder_xpf
jvm应用服务器
堆大小设置JVM 中最大堆大小有三方面限制:相关操作系统的数据模型(32-bt还是64-bit)限制;系统的可用虚拟内存限制;系统的可用物理内存限制。32位系统下,一般限制在1.5G~2G;64为操作系统对内存无限制。我在Windows Server 2003 系统,3.5G物理内存,JDK5.0下测试,最大可设置为1478m。
典型设置:
java -Xmx
- JDBC连接数据库
Array_06
jdbc
package Util;
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.ResultSet;
import java.sql.SQLException;
import java.sql.Statement;
public class JDBCUtil {
//完
- Unsupported major.minor version 51.0(jdk版本错误)
oloz
java
java.lang.UnsupportedClassVersionError: cn/support/cache/CacheType : Unsupported major.minor version 51.0 (unable to load class cn.support.cache.CacheType)
at org.apache.catalina.loader.WebappClassL
- 用多个线程处理1个List集合
362217990
多线程threadlist集合
昨天发了一个提问,启动5个线程将一个List中的内容,然后将5个线程的内容拼接起来,由于时间比较急迫,自己就写了一个Demo,希望对菜鸟有参考意义。。
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.CountDownLatch;
public c
- JSP简单访问数据库
香水浓
sqlmysqljsp
学习使用javaBean,代码很烂,仅为留个脚印
public class DBHelper {
private String driverName;
private String url;
private String user;
private String password;
private Connection connection;
privat
- Flex4中使用组件添加柱状图、饼状图等图表
AdyZhang
Flex
1.添加一个最简单的柱状图
? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28
<?xml version=
"1.0"&n
- Android 5.0 - ProgressBar 进度条无法展示到按钮的前面
aijuans
android
在低于SDK < 21 的版本中,ProgressBar 可以展示到按钮前面,并且为之在按钮的中间,但是切换到android 5.0后进度条ProgressBar 展示顺序变化了,按钮再前面,ProgressBar 在后面了我的xml配置文件如下:
[html]
view plain
copy
<RelativeLa
- 查询汇总的sql
baalwolf
sql
select list.listname, list.createtime,listcount from dream_list as list , (select listid,count(listid) as listcount from dream_list_user group by listid order by count(
- Linux du命令和df命令区别
BigBird2012
linux
1,两者区别
du,disk usage,是通过搜索文件来计算每个文件的大小然后累加,du能看到的文件只是一些当前存在的,没有被删除的。他计算的大小就是当前他认为存在的所有文件大小的累加和。
- AngularJS中的$apply,用还是不用?
bijian1013
JavaScriptAngularJS$apply
在AngularJS开发中,何时应该调用$scope.$apply(),何时不应该调用。下面我们透彻地解释这个问题。
但是首先,让我们把$apply转换成一种简化的形式。
scope.$apply就像一个懒惰的工人。它需要按照命
- [Zookeeper学习笔记十]Zookeeper源代码分析之ClientCnxn数据序列化和反序列化
bit1129
zookeeper
ClientCnxn是Zookeeper客户端和Zookeeper服务器端进行通信和事件通知处理的主要类,它内部包含两个类,1. SendThread 2. EventThread, SendThread负责客户端和服务器端的数据通信,也包括事件信息的传输,EventThread主要在客户端回调注册的Watchers进行通知处理
ClientCnxn构造方法
&
- 【Java命令一】jmap
bit1129
Java命令
jmap命令的用法:
[hadoop@hadoop sbin]$ jmap
Usage:
jmap [option] <pid>
(to connect to running process)
jmap [option] <executable <core>
(to connect to a
- Apache 服务器安全防护及实战
ronin47
此文转自IBM.
Apache 服务简介
Web 服务器也称为 WWW 服务器或 HTTP 服务器 (HTTP Server),它是 Internet 上最常见也是使用最频繁的服务器之一,Web 服务器能够为用户提供网页浏览、论坛访问等等服务。
由于用户在通过 Web 浏览器访问信息资源的过程中,无须再关心一些技术性的细节,而且界面非常友好,因而 Web 在 Internet 上一推出就得到
- unity 3d实例化位置出现布置?
brotherlamp
unity教程unityunity资料unity视频unity自学
问:unity 3d实例化位置出现布置?
答:实例化的同时就可以指定被实例化的物体的位置,即 position
Instantiate (original : Object, position : Vector3, rotation : Quaternion) : Object
这样你不需要再用Transform.Position了,
如果你省略了第二个参数(
- 《重构,改善现有代码的设计》第八章 Duplicate Observed Data
bylijinnan
java重构
import java.awt.Color;
import java.awt.Container;
import java.awt.FlowLayout;
import java.awt.Label;
import java.awt.TextField;
import java.awt.event.FocusAdapter;
import java.awt.event.FocusE
- struts2更改struts.xml配置目录
chiangfai
struts.xml
struts2默认是读取classes目录下的配置文件,要更改配置文件目录,比如放在WEB-INF下,路径应该写成../struts.xml(非/WEB-INF/struts.xml)
web.xml文件修改如下:
<filter>
<filter-name>struts2</filter-name>
<filter-class&g
- redis做缓存时的一点优化
chenchao051
redishadooppipeline
最近集群上有个job,其中需要短时间内频繁访问缓存,大概7亿多次。我这边的缓存是使用redis来做的,问题就来了。
首先,redis中存的是普通kv,没有考虑使用hash等解结构,那么以为着这个job需要访问7亿多次redis,导致效率低,且出现很多redi
- mysql导出数据不输出标题行
daizj
mysql数据导出去掉第一行去掉标题
当想使用数据库中的某些数据,想将其导入到文件中,而想去掉第一行的标题是可以加上-N参数
如通过下面命令导出数据:
mysql -uuserName -ppasswd -hhost -Pport -Ddatabase -e " select * from tableName" > exportResult.txt
结果为:
studentid
- phpexcel导出excel表简单入门示例
dcj3sjt126com
PHPExcelphpexcel
先下载PHPEXCEL类文件,放在class目录下面,然后新建一个index.php文件,内容如下
<?php
error_reporting(E_ALL);
ini_set('display_errors', TRUE);
ini_set('display_startup_errors', TRUE);
if (PHP_SAPI == 'cli')
die('
- 爱情格言
dcj3sjt126com
格言
1) I love you not because of who you are, but because of who I am when I am with you. 我爱你,不是因为你是一个怎样的人,而是因为我喜欢与你在一起时的感觉。 2) No man or woman is worth your tears, and the one who is, won‘t
- 转 Activity 详解——Activity文档翻译
e200702084
androidUIsqlite配置管理网络应用
activity 展现在用户面前的经常是全屏窗口,你也可以将 activity 作为浮动窗口来使用(使用设置了 windowIsFloating 的主题),或者嵌入到其他的 activity (使用 ActivityGroup )中。 当用户离开 activity 时你可以在 onPause() 进行相应的操作 。更重要的是,用户做的任何改变都应该在该点上提交 ( 经常提交到 ContentPro
- win7安装MongoDB服务
geeksun
mongodb
1. 下载MongoDB的windows版本:mongodb-win32-x86_64-2008plus-ssl-3.0.4.zip,Linux版本也在这里下载,下载地址: http://www.mongodb.org/downloads
2. 解压MongoDB在D:\server\mongodb, 在D:\server\mongodb下创建d
- Javascript魔法方法:__defineGetter__,__defineSetter__
hongtoushizi
js
转载自: http://www.blackglory.me/javascript-magic-method-definegetter-definesetter/
在javascript的类中,可以用defineGetter和defineSetter_控制成员变量的Get和Set行为
例如,在一个图书类中,我们自动为Book加上书名符号:
function Book(name){
- 错误的日期格式可能导致走nginx proxy cache时不能进行304响应
jinnianshilongnian
cache
昨天在整合某些系统的nginx配置时,出现了当使用nginx cache时无法返回304响应的情况,出问题的响应头: Content-Type:text/html; charset=gb2312 Date:Mon, 05 Jan 2015 01:58:05 GMT Expires:Mon , 05 Jan 15 02:03:00 GMT Last-Modified:Mon, 05
- 数据源架构模式之行数据入口
home198979
PHP架构行数据入口
注:看不懂的请勿踩,此文章非针对java,java爱好者可直接略过。
一、概念
行数据入口(Row Data Gateway):充当数据源中单条记录入口的对象,每行一个实例。
二、简单实现行数据入口
为了方便理解,还是先简单实现:
<?php
/**
* 行数据入口类
*/
class OrderGateway {
/*定义元数
- Linux各个目录的作用及内容
pda158
linux脚本
1)根目录“/” 根目录位于目录结构的最顶层,用斜线(/)表示,类似于
Windows
操作系统的“C:\“,包含Fedora操作系统中所有的目录和文件。 2)/bin /bin 目录又称为二进制目录,包含了那些供系统管理员和普通用户使用的重要
linux命令的二进制映像。该目录存放的内容包括各种可执行文件,还有某些可执行文件的符号连接。常用的命令有:cp、d
- ubuntu12.04上编译openjdk7
ol_beta
HotSpotjvmjdkOpenJDK
获取源码
从openjdk代码仓库获取(比较慢)
安装mercurial Mercurial是一个版本管理工具。 sudo apt-get install mercurial
将以下内容添加到$HOME/.hgrc文件中,如果没有则自己创建一个: [extensions] forest=/home/lichengwu/hgforest-crew/forest.py fe
- 将数据库字段转换成设计文档所需的字段
vipbooks
设计模式工作正则表达式
哈哈,出差这么久终于回来了,回家的感觉真好!
PowerDesigner的物理数据库一出来,设计文档中要改的字段就多得不计其数,如果要把PowerDesigner中的字段一个个Copy到设计文档中,那将会是一件非常痛苦的事情。