- Tesla的FSD 架构设计
WSSWWWSSW
智能驾驶汽车人工智能FSD
特斯拉的FSD(完全自动驾驶)架构设计以端到端神经网络为核心,结合专用硬件加速、海量数据训练和持续OTA迭代,形成了一套高度集成的系统。以下从硬件、软件、算法、数据处理和安全机制五个维度展开分析:一、硬件架构:从HW3.0到AI5的算力跃迁HW3.0基础设计采用三星14nm工艺的定制SoC,包含12个Cortex-A72CPU核心、2个NPU(合计73.7TOPS算力)和Mali-G71GPU,支
- 「源力觉醒 创作者计划」_以FastDeploy为例部署ERNIE-4.5-21B大模型全流程实践
cooldream2009
大模型基础AI技术文心大模型FastDeploy
目录前言1环境准备与依赖安装1.1硬件要求1.2Python环境与pip升级2下载ERNIE-4.5模型权重2.1安装HuggingFaceCLI工具2.2设置国内镜像加速(可选)2.3下载模型文件3安装FastDeploy与Paddle推理引擎3.1安装PaddlePaddle-GPU版本3.2安装FastDeploy-GPU4启动ERNIE-4.5本地服务4.1启动OpenAI兼容API服务4
- 在 WSL2 中配置 CUDA 环境变量的两种方法(含多版本支持)
新子y
python人工智能linux
通过编辑~/.bashrc文件添加export语句来配置CUDA环境变量,然后用source~/.bashrc刷新环境。✅一:更完整的环境变量设置exportPATH=/home/yyf/.local/bin:$PATHexportCUDA_HOME=/usr/local/cuda-12.6exportPATH=$CUDA_HOME/bin:$PATHexportLD_LIBRARY_PATH=$
- 深度学习-Tensor
Tensor张量:与numpy中的ndarray不同之处:tensor可以在GPU或其他专用硬件上运行,以加速计算。一、Tensor初始化1.直接从数据中创建data=[[1,2],[3,4]]x_data=torch.tensor(data)2.从numpy数组创建np_array=np.array(data)x_np=torch.from_numpy(np_array)3.从另一个Tensor
- AI初学者如何对大模型进行微调?——零基础保姆级实战指南
仅需8GB显存,三步完成个人专属大模型训练四步实战:从环境配置到模型发布步骤1:云端环境搭建(10分钟)推荐使用阿里魔塔ModelScope免费GPU资源:#注册后执行环境初始化pip3install--upgradepippip3installbitsandbytes>=0.39.0gitclone--depth1https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.
- 服务器无对应cuda版本安装pytorch-gpu[自用]
片月斜生梦泽南
pytorch
服务器无对应cuda版本安装pytorch-gpu服务器无对应cuda版本安装pytorch-gpu网址下载非root用户安装tmux查看服务器ubuntu版本conda安装tensorflow-gpu安装1.x版本服务器无对应cuda版本安装pytorch-gpu网址GPU版本的pytorch、pytorchvision的下载链接https://download.pytorch.org/whl/
- 「论文导读」LLM高效推理与模型量化
雷羿 LexChien
prompt人工智能LLM论文阅读
1.论文背景作者:HugoTouvron等人,來自MetaAI来源:arXiv:2302.13971,2023年2月主题:介绍LLaMA系列模型(LLaMA-7B、13B、33B、65B),专为研究用途设计,强调高效能与低资源需求的语言模型推理。论文探讨如何通过优化训练数据、模型架构和推理技术,在有限硬体资源(如单一GPU或CPU)上实现高效推理。学术背景:随着大型语言模型(LLM)如GPT-3的
- OpenCV CUDA模块设备层-----高效地计算两个 uint 类型值的带权重平均值
村北头的码农
OpenCVopencv人工智能计算机视觉
操作系统:ubuntu22.04OpenCV版本:OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言:C++11算法描述OpenCV的CUDA模块(cudev)中的一个设备端内联函数,用于高效地计算两个uint类型值的带权重平均值。该函数返回两个无符号整数a和b的加权平均值,权重为:return(a*3+b)/4;函数原型__device____forceinline__uintc
- 华为OD机试 - GPU 调度(Python/JS/C/C++ 2025 A卷 100分)
哪 吒
华为odpythonjavascript2025A卷华为OD机试
华为OD机试2025A卷题库疯狂收录中,刷题点这里专栏导读本专栏收录于《华为OD机试真题(Python/JS/C/C++)》。刷的越多,抽中的概率越大,私信哪吒,备注华为OD,加入华为OD刷题交流群,每一题都有详细的答题思路、详细的代码注释、3个测试用例、为什么这道题采用XX算法、XX算法的适用场景,发现新题目,随时更新。一、题目描述任务编排服务负责对任务进行组合调度。参与编排的任务有两种类型,其
- 机器学习知识点复习 上(保研、复试、面试)百面机器学习笔记
机器学习知识点复习上一、特征工程1.为什么需要对数值类型的特征做归一化?2.文本表示模型3.图像数据不足的处理方法二、模型评估1.常见的评估指标2.ROC曲线3.为什么在一些场景中要使用余弦相似度而不是欧氏距离?4.过拟合和欠拟合三、经典算法1.支持向量机SVM2.逻辑回归3.决策树四、降维1.主成分分析(PrinalComponentsAnalysis,PCA)降维中最经典的方法2.线性判别分析
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以下是针对2024-2025年主流开源与商用TTS模型的综合技术选型分析,结合GitHub热度、功能特性、部署成本及中文支持等核心维度进行对比,并附详细实践建议。一、开源TTS模型对比(2024-2025年主流方案)模型名称开源/厂商克隆支持中文支持部署要求更新状态开源地址/时间核心优势Dia-1.6BNariLabs(开源)✅零样本声纹克隆❌仅英语GPU(A4000,40tokens/s)✅活跃
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——释放深度学习潜能,告别版本依赖的烦恼!**为什么需要多版本CUDA?在深度学习、科学计算等领域,不同框架(TensorFlow、PyTorch等)对CUDA版本的要求各异。同时升级框架或维护旧项目时,版本冲突频发。多版本CUDA共存+一键切换是高效开发的刚需!本文将手把手教你实现这一能力,并分享独创的“动态软链接+环境隔离”技巧,让版本管理行云流水!环境准备硬件要求NVIDIA显卡(支持CUD
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技术文章大纲:DeepSeek部署中的常见问题及解决方案引言简要介绍DeepSeek及其应用场景,说明部署过程中可能遇到的挑战。环境配置问题硬件兼容性问题:GPU型号、驱动版本不匹配的解决方案。依赖库冲突:Python版本、CUDA/cuDNN不兼容的排查方法。虚拟环境配置:Anaconda或Docker环境的最佳实践。模型加载与初始化问题预训练模型下载失败:网络代理设置、手动下载替代方案。显存不
- PyTorch安装总失败?看完这篇保姆级教程,从0到1轻松搞定!
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引言:为什么你装不好PyTorch?“CUDA版本不匹配?pip安装超时?conda环境冲突?”新手安装PyTorch的坑比代码bug还多!这篇博客整合CSDN高赞实战技巧,手把手教你绕过10大安装陷阱,附赠代码级验证指南!一、安装前必看:环境检查清单检查项操作方法Python版本python--version(推荐3.8-3.11)CUDA驱动nvidia-smi(仅NVIDIA显卡需要)con
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ubuntu22.04CUDA从驱动到tensorflow安装0系统常规设置和软件安装0.1挂载第二硬盘默认Home0.2软件安装0.3安装指定版本的python0.4python虚拟环境设置1直接安装1.1配置信息1.2驱动安装1.3集显显示,独显运算(其它debug用)1.4卸载驱动(备用,未试)日常使用ssh后台运行(断联不中断)0系统常规设置和软件安装0.1挂载第二硬盘默认Homesudo
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前言前些天发现了一个巨牛的人工智能免费学习网站,通俗易懂,风趣幽默,忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站量子计算+AI芯片:光子计算如何重构神经网络硬件生态——2025年超异构计算架构下的万亿参数模型训练革命产业拐点:英伟达BlackwellUltra发布光互连版GPU,IBM量子处理器突破512比特,光子计算商用成本降至$5/TOPS实测突破:Llama3-405B在光子-量子混合集群训练能耗下
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出现如下报错:NVIDIAGeForceRTX3090withCUDAcapabilitysm_86isnotcompatiblewiththecurrentPyTorchinstallation.ThecurrentPyTorchinstallsupportsCUDAcapabilitiessm_37sm_50sm_60sm_70.IfyouwanttousetheNVIDIAGeForceRT
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本节课你将学到BERT模型的核心原理与优势HuggingFaceTransformers库的BERT接口使用情感分析任务的完整实现流程模型微调(Fine-tuning)技巧开始之前环境要求Python3.8+需要安装的包:pipinstalltorchtransformersdatasetspandastqdmGPU推荐(可加速训练)前置知识第28讲Transformer基础基本PyTorch使用
- Vulkan工厂论:高性能渲染架构的终极秘密
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文章摘要Vulkan通过"现代自动化工厂"模式打造高性能渲染引擎:多线程并行处理(多个工头)、批量提交指令(批量订单)、自主资源管理(智能仓库)、灵活管线配置(可调流水线)和高效同步机制。相比传统API"老式工厂"的单线程指挥模式,Vulkan让CPU(工头)和GPU(工人)协同更高效,消除等待时间,充分发挥硬件性能,实现极致渲染效率。这套平台无关的设计适用于各种系统环境,为高质量实时渲染提供基础
- 【一起来学AI大模型】支持向量机(SVM):核心算法深度解析
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一、算法核心思想支持向量机(SVM)是一种强大的监督学习算法,核心思想是通过寻找最优超平面实现分类或回归:分类目标:找到能最大化两类数据间隔的超平面回归目标:找到包含最多数据点的ε带关键概念图解超平面:w·x+b=0/\/\+1|支持向量|-1|●●||●●||●●||_________________|最大间隔(margin)二、数学原理与优化问题1.线性可分情况目标函数:\min_{w,b}\
- 【CMake】CMake简介及使用示例
晴雨日记
CMakec++
CMake简介CMake是一个跨平台的开源构建系统生成器,用于管理软件构建过程。它不直接编译代码,而是根据CMakeLists.txt文件生成标准构建文件(如Makefile、VisualStudio项目等),再调用底层工具(如gcc、MSVC)编译。核心优势:跨平台:支持Windows、Linux、macOS可扩展:支持C/C++/CUDA/Fortran等多种语言模块化:提供find_pack
- 开源 vGPU 方案 HAMi: core&memory 隔离测试
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本文主要对开源的vGPU方案HAMi的GPUCore&Memory隔离功能进行测试。省流:HAMivGPU方案提供的Core&Memory隔离基本符合预期:Core隔离:Pod能使用的算力会围绕设定值波动,但是一段时间内平均下来和申请的gpucores基本一致Memory隔离:Pod中申请的GPU内存超过设定值时会直接提示CUDAOOM1.环境准备简单说一下测试环境GPU:A40*2K8s:v1.
- 【TVM 教程】如何处理 TVM 报错
ApacheTVM是一个深度的深度学习编译框架,适用于CPU、GPU和各种机器学习加速芯片。更多TVM中文文档可访问→https://tvm.hyper.ai/运行TVM时,可能会遇到如下报错:---------------------------------------------------------------AnerroroccurredduringtheexecutionofTVM.F
- llama-cpp-python使用教程
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llamapython开发语言
以下是llama-cpp-python的完整使用教程,涵盖安装、基础用法、高级功能(如GPU加速、多模态等)和常见问题解决。1.安装1.1基础安装(CPU版)pipinstallllama-cpp-python-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple1.2启用GPU加速(CUDA)CMAKE_ARGS="-DGGML_CUDA=ON"pipinstall
- 机器学习笔记——支持向量机
star_and_sun
机器学习笔记支持向量机
支持向量机参数模型对分布需要假设(这也是与非参数模型的区别之一)间隔最大化,形式转化为凸二次规划问题最大化间隔间隔最大化是意思:对训练集有着充分大的确信度来分类训练数据,最难以分的点也有足够大的信度将其分开间隔最大化的分离超平面的的求解怎么求呢?最终的方法如下1.线性可分的支持向量机的优化目标其实就是找得到分离的的超平面求得参数w和b的值就可以了注意,最大间隔分离超平面是唯一的,间隔叫硬间隔1.1
- error -- unsupported GNU version gcc later than 10 are not supported;(gcc、g++)
众人(某音、某书同名)
服务器linux运维
服务器跑dit时编译flash-atten以及pytorch的cuda版本检查出错,分别报错题目以及如下:想了下是系统找不到编译器subprocess.CalledProcessError:Command'['which','c++']'returnednon-zeroexitstatus1.备案,以后有人要用12我还得换回来方案一:更改gcc和gcc+的版本没有合适的版本的话需要root权限指定
- 游戏引擎中顶点着色&像素着色
霸王奉先
游戏开发基础理论游戏引擎顶点着色器像素着色器顶点颜色顶点UV顶点法向
一.GPU渲染管线GPU在接收到游戏端提交的Mesh,Shader数据后,渲染管线开始工作,将数据进行处理投射为2D屏幕中光栅图像.GPU硬件中着色单元有两类,分别为顶点着色器和像素着色器.二.顶点着色器完成Mesh网格中顶点(3D)到屏幕(2D)计算vertex_fvf(灵活顶点格式)=3D坐标+法向+UV+颜色(布料,摇曳等特殊效果)+自定义structVetex_Fvf{floatx,y,z
- 多线程编程之卫生间
周凡杨
java并发卫生间线程厕所
如大家所知,火车上车厢的卫生间很小,每次只能容纳一个人,一个车厢只有一个卫生间,这个卫生间会被多个人同时使用,在实际使用时,当一个人进入卫生间时则会把卫生间锁上,等出来时打开门,下一个人进去把门锁上,如果有一个人在卫生间内部则别人的人发现门是锁的则只能在外面等待。问题分析:首先问题中有两个实体,一个是人,一个是厕所,所以设计程序时就可以设计两个类。人是多数的,厕所只有一个(暂且模拟的是一个车厢)。
- How to Install GUI to Centos Minimal
sunjing
linuxInstallDesktopGUI
http://www.namhuy.net/475/how-to-install-gui-to-centos-minimal.html
I have centos 6.3 minimal running as web server. I’m looking to install gui to my server to vnc to my server. You can insta
- Shell 函数
daizj
shell函数
Shell 函数
linux shell 可以用户定义函数,然后在shell脚本中可以随便调用。
shell中函数的定义格式如下:
[function] funname [()]{
action;
[return int;]
}
说明:
1、可以带function fun() 定义,也可以直接fun() 定义,不带任何参数。
2、参数返回
- Linux服务器新手操作之一
周凡杨
Linux 简单 操作
1.whoami
当一个用户登录Linux系统之后,也许他想知道自己是发哪个用户登录的。
此时可以使用whoami命令。
[ecuser@HA5-DZ05 ~]$ whoami
e
- 浅谈Socket通信(一)
朱辉辉33
socket
在java中ServerSocket用于服务器端,用来监听端口。通过服务器监听,客户端发送请求,双方建立链接后才能通信。当服务器和客户端建立链接后,两边都会产生一个Socket实例,我们可以通过操作Socket来建立通信。
首先我建立一个ServerSocket对象。当然要导入java.net.ServerSocket包
ServerSock
- 关于框架的简单认识
西蜀石兰
框架
入职两个月多,依然是一个不会写代码的小白,每天的工作就是看代码,写wiki。
前端接触CSS、HTML、JS等语言,一直在用的CS模型,自然免不了数据库的链接及使用,真心涉及框架,项目中用到的BootStrap算一个吧,哦,JQuery只能算半个框架吧,我更觉得它是另外一种语言。
后台一直是纯Java代码,涉及的框架是Quzrtz和log4j。
都说学前端的要知道三大框架,目前node.
- You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your
林鹤霄
You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your MySQL server version for the right syntax to use near 'option,changed_ids ) values('0ac91f167f754c8cbac00e9e3dc372
- MySQL5.6的my.ini配置
aigo
mysql
注意:以下配置的服务器硬件是:8核16G内存
[client]
port=3306
[mysql]
default-character-set=utf8
[mysqld]
port=3306
basedir=D:/mysql-5.6.21-win
- mysql 全文模糊查找 便捷解决方案
alxw4616
mysql
mysql 全文模糊查找 便捷解决方案
2013/6/14 by 半仙
[email protected]
目的: 项目需求实现模糊查找.
原则: 查询不能超过 1秒.
问题: 目标表中有超过1千万条记录. 使用like '%str%' 进行模糊查询无法达到性能需求.
解决方案: 使用mysql全文索引.
1.全文索引 : MySQL支持全文索引和搜索功能。MySQL中的全文索
- 自定义数据结构 链表(单项 ,双向,环形)
百合不是茶
单项链表双向链表
链表与动态数组的实现方式差不多, 数组适合快速删除某个元素 链表则可以快速的保存数组并且可以是不连续的
单项链表;数据从第一个指向最后一个
实现代码:
//定义动态链表
clas
- threadLocal实例
bijian1013
javathreadjava多线程threadLocal
实例1:
package com.bijian.thread;
public class MyThread extends Thread {
private static ThreadLocal tl = new ThreadLocal() {
protected synchronized Object initialValue() {
return new Inte
- activemq安全设置—设置admin的用户名和密码
bijian1013
javaactivemq
ActiveMQ使用的是jetty服务器, 打开conf/jetty.xml文件,找到
<bean id="adminSecurityConstraint" class="org.eclipse.jetty.util.security.Constraint">
<p
- 【Java范型一】Java范型详解之范型集合和自定义范型类
bit1129
java
本文详细介绍Java的范型,写一篇关于范型的博客原因有两个,前几天要写个范型方法(返回值根据传入的类型而定),竟然想了半天,最后还是从网上找了个范型方法的写法;再者,前一段时间在看Gson, Gson这个JSON包的精华就在于对范型的优雅简单的处理,看它的源代码就比较迷糊,只其然不知其所以然。所以,还是花点时间系统的整理总结下范型吧。
范型内容
范型集合类
范型类
- 【HBase十二】HFile存储的是一个列族的数据
bit1129
hbase
在HBase中,每个HFile存储的是一个表中一个列族的数据,也就是说,当一个表中有多个列簇时,针对每个列簇插入数据,最后产生的数据是多个HFile,每个对应一个列族,通过如下操作验证
1. 建立一个有两个列族的表
create 'members','colfam1','colfam2'
2. 在members表中的colfam1中插入50*5
- Nginx 官方一个配置实例
ronin47
nginx 配置实例
user www www;
worker_processes 5;
error_log logs/error.log;
pid logs/nginx.pid;
worker_rlimit_nofile 8192;
events {
worker_connections 4096;}
http {
include conf/mim
- java-15.输入一颗二元查找树,将该树转换为它的镜像, 即在转换后的二元查找树中,左子树的结点都大于右子树的结点。 用递归和循环
bylijinnan
java
//use recursion
public static void mirrorHelp1(Node node){
if(node==null)return;
swapChild(node);
mirrorHelp1(node.getLeft());
mirrorHelp1(node.getRight());
}
//use no recursion bu
- 返回null还是empty
bylijinnan
javaapachespring编程
第一个问题,函数是应当返回null还是长度为0的数组(或集合)?
第二个问题,函数输入参数不当时,是异常还是返回null?
先看第一个问题
有两个约定我觉得应当遵守:
1.返回零长度的数组或集合而不是null(详见《Effective Java》)
理由就是,如果返回empty,就可以少了很多not-null判断:
List<Person> list
- [科技与项目]工作流厂商的战略机遇期
comsci
工作流
在新的战略平衡形成之前,这里有一个短暂的战略机遇期,只有大概最短6年,最长14年的时间,这段时间就好像我们森林里面的小动物,在秋天中,必须抓紧一切时间存储坚果一样,否则无法熬过漫长的冬季。。。。
在微软,甲骨文,谷歌,IBM,SONY
- 过度设计-举例
cuityang
过度设计
过度设计,需要更多设计时间和测试成本,如无必要,还是尽量简洁一些好。
未来的事情,比如 访问量,比如数据库的容量,比如是否需要改成分布式 都是无法预料的
再举一个例子,对闰年的判断逻辑:
1、 if($Year%4==0) return True; else return Fasle;
2、if ( ($Year%4==0 &am
- java进阶,《Java性能优化权威指南》试读
darkblue086
java性能优化
记得当年随意读了微软出版社的.NET 2.0应用程序调试,才发现调试器如此强大,应用程序开发调试其实真的简单了很多,不仅仅是因为里面介绍了很多调试器工具的使用,更是因为里面寻找问题并重现问题的思想让我震撼,时隔多年,Java已经如日中天,成为许多大型企业应用的首选,而今天,这本《Java性能优化权威指南》让我再次找到了这种感觉,从不经意的开发过程让我刮目相看,原来性能调优不是简单地看看热点在哪里,
- 网络学习笔记初识OSI七层模型与TCP协议
dcj3sjt126com
学习笔记
协议:在计算机网络中通信各方面所达成的、共同遵守和执行的一系列约定 计算机网络的体系结构:计算机网络的层次结构和各层协议的集合。 两类服务: 面向连接的服务通信双方在通信之前先建立某种状态,并在通信过程中维持这种状态的变化,同时为服务对象预先分配一定的资源。这种服务叫做面向连接的服务。 面向无连接的服务通信双方在通信前后不建立和维持状态,不为服务对象
- mac中用命令行运行mysql
dcj3sjt126com
mysqllinuxmac
参考这篇博客:http://www.cnblogs.com/macro-cheng/archive/2011/10/25/mysql-001.html 感觉workbench不好用(有点先入为主了)。
1,安装mysql
在mysql的官方网站下载 mysql 5.5.23 http://www.mysql.com/downloads/mysql/,根据我的机器的配置情况选择了64
- MongDB查询(1)——基本查询[五]
eksliang
mongodbmongodb 查询mongodb find
MongDB查询
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2174452 一、find简介
MongoDB中使用find来进行查询。
API:如下
function ( query , fields , limit , skip, batchSize, options ){.....}
参数含义:
query:查询参数
fie
- base64,加密解密 经融加密,对接
y806839048
经融加密对接
String data0 = new String(Base64.encode(bo.getPaymentResult().getBytes(("GBK"))));
String data1 = new String(Base64.decode(data0.toCharArray()),"GBK");
// 注意编码格式,注意用于加密,解密的要是同
- JavaWeb之JSP概述
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什么是JSP?为什么使用JSP?
JSP表示Java Server Page,即嵌有Java代码的HTML页面。使用JSP是因为在HTML中嵌入Java代码比在Java代码中拼接字符串更容易、更方便和更高效。
JSP起源
在很多动态网页中,绝大部分内容都是固定不变的,只有局部内容需要动态产生和改变。
如果使用Servl
- apple watch 指南
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1. 文档
WatchKit Programming Guide(中译在线版 By @CocoaChina) 译文 译者 原文 概览 - 开始为 Apple Watch 进行开发 @星夜暮晨 Overview - Developing for Apple Watch 概览 - 配置 Xcode 项目 - Overview - Configuring Yo
- java经典的基础题目
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1.列举出 10个JAVA语言的优势 a:免费,开源,跨平台(平台独立性),简单易用,功能完善,面向对象,健壮性,多线程,结构中立,企业应用的成熟平台, 无线应用 2.列举出JAVA中10个面向对象编程的术语 a:包,类,接口,对象,属性,方法,构造器,继承,封装,多态,抽象,范型 3.列举出JAVA中6个比较常用的包 Java.lang;java.util;java.io;java.sql;ja
- 你所不知道神奇的js replace正则表达式
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每天进步一点点学习永无止境纵观千象regex
var v = 'C9CFBAA3CAD0';
console.log(v);
var arr = v.split('');
for (var i = 0; i < arr.length; i ++) {
if (i % 2 == 0) arr[i] = '%' + arr[i];
}
console.log(arr.join(''));
console.log(v.r
- [一起学Hive]之十五-分析Hive表和分区的统计信息(Statistics)
superlxw1234
hivehive分析表hive统计信息hive Statistics
关键字:Hive统计信息、分析Hive表、Hive Statistics
类似于Oracle的分析表,Hive中也提供了分析表和分区的功能,通过自动和手动分析Hive表,将Hive表的一些统计信息存储到元数据中。
表和分区的统计信息主要包括:行数、文件数、原始数据大小、所占存储大小、最后一次操作时间等;
14.1 新表的统计信息
对于一个新创建
- Spring Boot 1.2.5 发布
wiselyman
spring boot
Spring Boot 1.2.5已在7月2日发布,现在可以从spring的maven库和maven中心库下载。
这个版本是一个维护的发布版,主要是一些修复以及将Spring的依赖提升至4.1.7(包含重要的安全修复)。
官方建议所有的Spring Boot用户升级这个版本。
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