- 【大模型科普】AIGC技术发展与应用实践(一文读懂AIGC)
人工智能
【专栏介绍】⌈⌈⌈人工智能与大模型应用⌋⌋⌋人工智能(AI)通过算法模拟人类智能,利用机器学习、深度学习等技术驱动医疗、金融等领域的智能化。大模型是千亿参数的深度神经网络(如ChatGPT),经海量数据训练后能完成文本生成、图像创作等复杂任务,显著提升效率,但面临算力消耗、数据偏见等挑战。当前正加速与教育、科研融合,未来需平衡技术创新与伦理风险,推动可持续发展。文章目录一、AIGC概述(一)什么是
- AIGC时代品牌突围战:10招玩转DeepSeek内容推荐(深度扩展版)
白雪讲堂
人工智能大数据机器学习
一、认知革命:从SEO到GEO的生死迭代案例对比:传统SEO困境:某家电品牌2023年投入200万SEO优化,关键词排名TOP3但流量下降42%(SEMrush数据)GEO突破案例:某母婴品牌通过结构化数据改造,AI推荐量从日均300次飙升至1.2万次(来源:DeepSeek官方案例库)实战要点:内容形态改造:将产品参数表升级为JSON-LD格式(某手机品牌实现参数类问题100%引用)流量分配逻辑
- AIGC带来数据革命:R语言如何成为数据科学家的秘密武器?
程序边界
AIGCr语言开发语言
文章目录一、R语言的基础特性1.1R语言的起源与发展1.2R语言的核心优势二、R语言在AIGC中的应用场景2.1数据预处理与清洗2.2文本分析与生成2.3机器学习与模型构建2.4数据可视化与报告生成三、R语言在AIGC中的具体案例3.1金融数据分析与预测3.2医疗数据分析与建模3.3社交媒体数据分析与情感分析四、R语言在AIGC中的未来展望4.1与深度学习框架的集成4.2与云计算平台的集成4.3与
- 五、AIGC大模型_05模型的vLLM部署与LangChain调用
学不会lostfound
AI人工智能langchainopenaivLLMAIGC
0、概述要搭建一个大模型应用服务,通常需要包含以下五层结构,即:基础环境、模型层、推理层、对外接口、外挂应用在了解了模型的微调训练之后,本文将以vLLM、OpenAI、LangChain为例,介绍大模型的推理部署以及对外接口开放调用1、vLLM1.1定义vLLM(VirtualLargeLanguageModel)是一个开源的大语言模型高速推理框架,由加州大学伯克利分校的LMSYS组织开发,它旨在
- 毕业论文需要进行几次AIGC检测?
kexiaoya2013
人工智能AIGC论文阅读论文笔记
每到毕业季,许多同学都会面临论文查重的困扰。尤其是今年Deepseek的爆火,学校对论文AIGC检测也越来越严格。那么,毕业论文AIGC检测究竟需要做几次呢?一、检测次数受哪些因素影响1、学校政策部分高校提供1-2次免费检测机会,有的则要求自己检测合格后才能提交。检测前,务必提前了解所在院校的检测规则。若学校未明确,建议至少自查2次(初稿+定稿)。2、AI率波动如果首次AI率检测结果超过或接近学校
- 差异中寻找共识:浅析中美欧AIGC服务商的标识义务
人工智能
2025年1月7日,西藏日喀则地震中一张被广泛传播的图片“被压在废墟下的小男孩”被证明是AI合成图片,[1]这随即引发了社会对于人工智能生成物(ArtificialIntelligenceGeneratedContent,以下简称“AIGC”)的广泛讨论。随着AI大模型生成逼真图像、音频与视频的能力日益增强,人类作品与AIGC之间的界限愈发模糊。如不加以管控,则会产生“真相侵蚀”(TruthDec
- 迷雾渐开:美国AIGC可版权性剖析及案例梳理
人工智能
当地时间2025年1月29日,美国版权局(U.S.CopyrightOffice,USCO)发布了版权和人工智能相关法律和政策报告的第二部分——《版权和人工智能:可版权性》(以下简称“《USCO可版权性报告》”)[1],旨在探讨人工智能生成内容(AIGC)的可版权性问题。该报告明确指出,美国版权局认为现有的版权法足以解决AIGC问题,因此无需制定新的立法。具体而言,该报告在此前美国版权局于2023
- 【AI】使用Python实现机器学习小项目教程
丶2136
AI人工智能python机器学习
引言在本教程中,我们将带领您使用Python编程语言实现一个经典的机器学习项目——鸢尾花(Iris)分类。通过这个项目,您将掌握机器学习的基本流程,包括数据加载、预处理、模型训练、评估和优化等步骤。论文AIGC检测,降AIGC检测,AI降重,三连私信免费获取:ReduceAIGC9折券!DetectAIGC立减2元券!AI降重9折券!目录引言一、项目背景与目标二、开发环境准备2.1所需工具2.2环
- AIGC从入门到实战:可能消失的职业和新出现的机会
AGI大模型与大数据研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能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
AIGC从入门到实战:可能消失的职业和新出现的机会作者:禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍人工智能生成内容(AIGC)正在迅速改变我们的世界。从文本、代码到图像和音乐,AIGC正在各个领域展示其强大的能力,并开始挑战传统的创意产业。本篇文章将深入探讨AIGC的概念、技术原理、应用场景以及其对未来职业的影响,并为读者提供入门AIGC的实用指南。1.1AIGC的兴起AIGC的兴起得益于近年来人工智能技
- 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
AGI大模型老王
人工智能chatgptAIGCAI大模型大模型
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
- 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
accurater
AIGC人工智能神经网络深度学习
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
- Rpm安装Docker
星光落入你灰蒙蒙的眼
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如果您不能使用Docker的存储库来安装Docker,您可以下载.rpm文件并手动安装。每次要升级Docker引擎时,都需要下载一个新文件。官方文档1、登录https://download.docker.com/linux/centos/并选择您的CentOS版本。然后浏览到x86_64/stable/Packages/,下载您想要安装的Docker版本的.rpm文件#已Centos7.9为例mk
- centos 8 安装docker(RPM离线)——k8s和docker系列
名栩
#容器dockerlinuxcentos
如果无法使用Docker的存储库来安装Docker,可以下载.rpm版本的文件并手动安装。每次要升级DockerEngine时都需要下载一个新文件。前往https://download.docker.com/linux/centos/并选择CentOS版本。然后浏览x86_64/stable/Packages/并下载.rpm要安装的Docker版本的文件。笔记要安装每晚或测试(预发布)包,stab
- Stable Diffusion API /sdapi/v1/txt2img的完整参数列表及其说明
aerror
stablediffusion
基本参数{"prompt":"高质量,精细的恐龙",//主提示词"negative_prompt":"模糊,低质量",//负面提示词"styles":["photorealistic","detailed"],//应用的风格预设"seed":42,//随机种子,-1为随机"subseed":-1,//次级种子"subseed_strength":0.3,//次级种子影响强度(0-1)"seed_r
- 关于stable diffusion的lora训练在linux远程工作站的部署
回天一梦
stablediffusionpython经验分享
在学校Arc中部署loratraining,一大问题就是依赖缺失和冲突。可以利用miniconda或者anaconda建立虚拟环境来解决。安装anaconda或者miniconda(官网上也有教程):wgethttps://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-5.3.0-Linux-x86_64.shchmod+xAnaconda3-5.3.0-Linux-x8
- SD教程 : Stable Diffusion WebUI 云端部署
AI想象家
stablediffusiongptAI作画AIGC人工智能
StableDiffusionWebUI云端部署对于电脑配置无法满足StableDiffusionWebUI部署要求的朋友们,不用担心,我们可以租用GPU进行部署,在对比使用了多个云平台(矩池云/AutoDL/青椒云)之后,我强烈推荐揽睿星舟云平台,原因如下:•新用户注册即送无门槛3.8元优惠券,可免费白嫖2小时3090显卡。(用完重新注册一个号继续白嫖[呲牙])•价格合理,NVIDIA3090搭
- Stable Diffusion 模型具体如何设置参数?
壁纸样机神器
stablediffusion人工智能计算机视觉
基础参数设置随机种子(seed):设置一个固定的随机种子值,可以确保在相同文本提示下生成相同的图像。如果设置为-1,则每次生成的图像都是随机的。num_inference_steps:控制模型推理的步数。步数越多,生成的图像质量通常越高,但生成时间也会相应增加。通常使用默认值50步,如果需要更快的结果可以减少步数,而更高质量的图像则可以适当增加步数。guidance_scale:用于调整生成图像对
- RAG技术深度解析:从基础Agent到复杂推理Deep Search的架构实践
小爷毛毛(卓寿杰)
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重磅推荐专栏:《大模型AIGC》《课程大纲》《知识星球》本专栏致力于探索和讨论当今最前沿的技术趋势和应用领域,包括但不限于ChatGPT和StableDiffusion等。我们将深入研究大型模型的开发和应用,以及与之相关的人工智能生成内容(AIGC)技术。通过深入的技术解析和实践经验分享,旨在帮助读者更好地理解和应用这些领域的最新进展一、什么是RAGAgent?1.从信息处理到智能生成在自然语言处
- torch.logical_and()方法
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torch.logical_and()计算给定输入张量的元素逻辑AND。零被视为False,非零被视为True官方文档说明:https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.logical_and.html#torch.logical_andtorch.logical_and(input,other,*,out=None)→返回张量input(张量)–
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利用python执行统计模型:http://www.statsmodels.org/stable/index.html
- 适合企业内训的AI工具实操培训教程(37页PPT)(文末有下载方式)
极客11
数字化
详细资料请看本解读文章的最后内容。资料解读:适合企业内训的AI工具实操培训教程在当今数字化时代,人工智能(AI)技术迅速发展,深度融入到各个领域,AIGC(人工智能生成内容)更是成为内容创作的新趋势,为企业提升效率、创新发展带来了新契机。这份培训教程聚焦多种AI工具,尤其是DeepSeek,为企业员工提供了全面的实操指导。AIGC指利用人工智能技术自动生成文本、图像、音频、视频等内容,让AI协助甚
- Stable Diffusion/DALL-E 3图像生成优化策略
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StableDiffusion的最新版本或社区开发的插件,可以补充这些信息以保持内容的时效性。云端源想1.硬件与部署优化(进阶)显存压缩技术使用--medvram或--lowvram启动参数(StableDiffusionWebUI),通过分层加载模型降低显存占用(适合6GB以下显卡)。分块推理(TiledDiffusion):将图像分割为512×512区块,逐块生成后无缝拼接,支持4096×40
- 毕业论文AIGC高?5个方法有效降低AI率,消除AI痕迹!
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AIGC人工智能经验分享论文抽检毕业论文AIGC检测学习方法
现在很多学校要求毕业论文基本都要检测AIGC了。AIGC是指人工智能生成的内容,现在无论是毕业论文还是期刊投稿,都会检测论文是否由AI生成的,比如知网、维普、万方、Turnitin、MasterAI率检测等。如果你的论文使用了AI工具辅助写作,自己提前进行AIGC检测,必要时降低AIGC率是很有必要的,那么,如何降低AIGC率呢?分享5种方法:1、改写句子结构。AI生成的句子通常比较长,句子结构僵
- 【扩散模型Diffusion Model系列】1-一篇文章带你快速入门扩散模型Diffusion Model,个人入门学习路线+优质学习博客资料
Leafing_
DiffusionModel扩散模型人工智能深度学习AIGC扩散模型AI视频生成算法人工智能深度学习
文章目录零、写在前面一、扩散理论缘起DDPM再见,马尔科夫!高视角DDIMLevelup!更高视角SDE、ScoreMatching、ODE走直线!RectifiedFlow和FlowMatching二、模型结构传统派LDMUNet:StableDiffusion维新派MMDiT:StableDiffusion3/Flux三、加速采样多走一步,再比较ConsistencyModel/LCM半白箱采
- 第81期 | GPTSecurity周报
aigc网络安全
GPTSecurity是一个涵盖了前沿学术研究和实践经验分享的社区,集成了生成预训练Transformer(GPT)、人工智能生成内容(AIGC)以及大语言模型(LLM)等安全领域应用的知识。在这里,您可以找到关于GPT/AIGC/LLM最新的研究论文、博客文章、实用的工具和预设指令(Prompts)。现为了更好地知悉近一周的贡献内容,现总结如下。SecurityPapers1.大语言模型与代码安
- Diffusion Transformer与Differential Transformer:技术创新与应用前景
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深度学习人工智能机器学习
引言Transformer架构已成为自然语言处理(NLP)和计算机视觉(CV)领域的主流技术。随着技术的不断发展,DiffusionTransformer和DifferentialTransformer等新型架构逐步涌现,为生成模型和注意力机制带来了突破性的进展。本文旨在从科学视角探讨这两种模型的核心原理、技术特点及应用前景。DiffusionTransformer概念与原理DiffusionTr
- AIGC论文查重和传统论文查重有什么区别?
真不二价825
论文查重AI论文写作AIGC论文查重
AIGC论文查重和传统论文查重在多个方面存在显著区别,以下是对两者的详细比较:一、检测目标和技术原理AIGC论文查重检测目标:主要用于检测和分析文本内容是否由AI生成,特别是在要求提供真实人类经验的领域,如新闻发布、文学创作等。技术原理:主要利用自然语言处理和深度学习技术,分析文本的风格、语法结构和语义连贯性,以判断内容是否可能由AI模型产生。传统论文查重检测目标:主要检测论文中是否存在抄袭或剽窃
- 【AIGC】计算机视觉-YOLO系列家族
LeeZhao@
计算机视觉AIGC计算机视觉YOLO
YOLO系列家族(1)YOLO发展史(2)YOLOX(3)YOLOv6(4)YOLOv7(5)YOLOv8(6)YOLOv9(7)YOLOv10(8)YOLOv11(9)YOLOv12(1)YOLO发展史YOLO(YouOnlyLookOnce)是一种流行的物体检测和图像分割模型,由华盛顿大学的约瑟夫-雷德蒙(JosephRedmon)和阿里-法哈迪(AliFarhadi)开发。YOLO于2015
- 不同学科的论文,AIGC检测时有区别吗?
kexiaoya2013
AIGC论文阅读论文笔记
不同学科的论文在写作风格、专业术语、逻辑结构上有着明显的差异,那么,不同学科的论文在AIGC检测时,检测结果会有区别吗?结果提前告诉你,当然有区别。一、学科特性决定检测难度1、理工科论文专业术语密集、实验步骤固定,在写作过程中很容易形成标准化的表达,这种规律性很强的文本,最容易被AIGC检测工具抓出破绽。2、人文社科论文注重思辨与逻辑推演,在写作中常常会带有个人的观点和批判性思考,这些人类特有的复
- Stable Diffusion 模型的概念、类型、下载、安装、使用
水滴技术
AI绘画从入门到精通stablediffusionAI作画AIGCpython
本文收录于《AI绘画从入门到精通》专栏,专栏总目录:点这里。大家好,我是水滴~~我们在《StableDiffusionWebUI界面介绍》时,第一个就讲到了StableDiffusion模型,那么这个模型是什么?该从哪儿下载?下载后放到哪儿?该怎么使用呢?本篇文章将围绕着这几个问题来逐一讲述。文章目录一、什么是模型二、大模型的类型2.1基础模型(BaseModel)2.2文件类型三、大模型在哪儿下
- mondb入手
木zi_鸣
mongodb
windows 启动mongodb 编写bat文件,
mongod --dbpath D:\software\MongoDBDATA
mongod --help 查询各种配置
配置在mongob
打开批处理,即可启动,27017原生端口,shell操作监控端口 扩展28017,web端操作端口
启动配置文件配置,
数据更灵活 
- 大型高并发高负载网站的系统架构
bijian1013
高并发负载均衡
扩展Web应用程序
一.概念
简单的来说,如果一个系统可扩展,那么你可以通过扩展来提供系统的性能。这代表着系统能够容纳更高的负载、更大的数据集,并且系统是可维护的。扩展和语言、某项具体的技术都是无关的。扩展可以分为两种:
1.
- DISPLAY变量和xhost(原创)
czmmiao
display
DISPLAY
在Linux/Unix类操作系统上, DISPLAY用来设置将图形显示到何处. 直接登陆图形界面或者登陆命令行界面后使用startx启动图形, DISPLAY环境变量将自动设置为:0:0, 此时可以打开终端, 输出图形程序的名称(比如xclock)来启动程序, 图形将显示在本地窗口上, 在终端上输入printenv查看当前环境变量, 输出结果中有如下内容:DISPLAY=:0.0
- 获取B/S客户端IP
周凡杨
java编程jspWeb浏览器
最近想写个B/S架构的聊天系统,因为以前做过C/S架构的QQ聊天系统,所以对于Socket通信编程只是一个巩固。对于C/S架构的聊天系统,由于存在客户端Java应用,所以直接在代码中获取客户端的IP,应用的方法为:
String ip = InetAddress.getLocalHost().getHostAddress();
然而对于WEB
- 浅谈类和对象
朱辉辉33
编程
类是对一类事物的总称,对象是描述一个物体的特征,类是对象的抽象。简单来说,类是抽象的,不占用内存,对象是具体的,
占用存储空间。
类是由属性和方法构成的,基本格式是public class 类名{
//定义属性
private/public 数据类型 属性名;
//定义方法
publ
- android activity与viewpager+fragment的生命周期问题
肆无忌惮_
viewpager
有一个Activity里面是ViewPager,ViewPager里面放了两个Fragment。
第一次进入这个Activity。开启了服务,并在onResume方法中绑定服务后,对Service进行了一定的初始化,其中调用了Fragment中的一个属性。
super.onResume();
bindService(intent, conn, BIND_AUTO_CREATE);
- base64Encode对图片进行编码
843977358
base64图片encoder
/**
* 对图片进行base64encoder编码
*
* @author mrZhang
* @param path
* @return
*/
public static String encodeImage(String path) {
BASE64Encoder encoder = null;
byte[] b = null;
I
- Request Header简介
aigo
servlet
当一个客户端(通常是浏览器)向Web服务器发送一个请求是,它要发送一个请求的命令行,一般是GET或POST命令,当发送POST命令时,它还必须向服务器发送一个叫“Content-Length”的请求头(Request Header) 用以指明请求数据的长度,除了Content-Length之外,它还可以向服务器发送其它一些Headers,如:
- HttpClient4.3 创建SSL协议的HttpClient对象
alleni123
httpclient爬虫ssl
public class HttpClientUtils
{
public static CloseableHttpClient createSSLClientDefault(CookieStore cookies){
SSLContext sslContext=null;
try
{
sslContext=new SSLContextBuilder().l
- java取反 -右移-左移-无符号右移的探讨
百合不是茶
位运算符 位移
取反:
在二进制中第一位,1表示符数,0表示正数
byte a = -1;
原码:10000001
反码:11111110
补码:11111111
//异或: 00000000
byte b = -2;
原码:10000010
反码:11111101
补码:11111110
//异或: 00000001
- java多线程join的作用与用法
bijian1013
java多线程
对于JAVA的join,JDK 是这样说的:join public final void join (long millis )throws InterruptedException Waits at most millis milliseconds for this thread to die. A timeout of 0 means t
- Java发送http请求(get 与post方法请求)
bijian1013
javaspring
PostRequest.java
package com.bijian.study;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;
import java.net.HttpURL
- 【Struts2二】struts.xml中package下的action配置项默认值
bit1129
struts.xml
在第一部份,定义了struts.xml文件,如下所示:
<!DOCTYPE struts PUBLIC
"-//Apache Software Foundation//DTD Struts Configuration 2.3//EN"
"http://struts.apache.org/dtds/struts
- 【Kafka十三】Kafka Simple Consumer
bit1129
simple
代码中关于Host和Port是割裂开的,这会导致单机环境下的伪分布式Kafka集群环境下,这个例子没法运行。
实际情况是需要将host和port绑定到一起,
package kafka.examples.lowlevel;
import kafka.api.FetchRequest;
import kafka.api.FetchRequestBuilder;
impo
- nodejs学习api
ronin47
nodejs api
NodeJS基础 什么是NodeJS
JS是脚本语言,脚本语言都需要一个解析器才能运行。对于写在HTML页面里的JS,浏览器充当了解析器的角色。而对于需要独立运行的JS,NodeJS就是一个解析器。
每一种解析器都是一个运行环境,不但允许JS定义各种数据结构,进行各种计算,还允许JS使用运行环境提供的内置对象和方法做一些事情。例如运行在浏览器中的JS的用途是操作DOM,浏览器就提供了docum
- java-64.寻找第N个丑数
bylijinnan
java
public class UglyNumber {
/**
* 64.查找第N个丑数
具体思路可参考 [url] http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/2541117420094245366965/[/url]
*
题目:我们把只包含因子
2、3和5的数称作丑数(Ugly Number)。例如6、8都是丑数,但14
- 二维数组(矩阵)对角线输出
bylijinnan
二维数组
/**
二维数组 对角线输出 两个方向
例如对于数组:
{ 1, 2, 3, 4 },
{ 5, 6, 7, 8 },
{ 9, 10, 11, 12 },
{ 13, 14, 15, 16 },
slash方向输出:
1
5 2
9 6 3
13 10 7 4
14 11 8
15 12
16
backslash输出:
4
3
- [JWFD开源工作流设计]工作流跳跃模式开发关键点(今日更新)
comsci
工作流
既然是做开源软件的,我们的宗旨就是给大家分享设计和代码,那么现在我就用很简单扼要的语言来透露这个跳跃模式的设计原理
大家如果用过JWFD的ARC-自动运行控制器,或者看过代码,应该知道在ARC算法模块中有一个函数叫做SAN(),这个函数就是ARC的核心控制器,要实现跳跃模式,在SAN函数中一定要对LN链表数据结构进行操作,首先写一段代码,把
- redis常见使用
cuityang
redis常见使用
redis 通常被认为是一个数据结构服务器,主要是因为其有着丰富的数据结构 strings、map、 list、sets、 sorted sets
引入jar包 jedis-2.1.0.jar (本文下方提供下载)
package redistest;
import redis.clients.jedis.Jedis;
public class Listtest
- 配置多个redis
dalan_123
redis
配置多个redis客户端
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans" xmlns:xsi=&quo
- attrib命令
dcj3sjt126com
attr
attrib指令用于修改文件的属性.文件的常见属性有:只读.存档.隐藏和系统.
只读属性是指文件只可以做读的操作.不能对文件进行写的操作.就是文件的写保护.
存档属性是用来标记文件改动的.即在上一次备份后文件有所改动.一些备份软件在备份的时候会只去备份带有存档属性的文件.
- Yii使用公共函数
dcj3sjt126com
yii
在网站项目中,没必要把公用的函数写成一个工具类,有时候面向过程其实更方便。 在入口文件index.php里添加 require_once('protected/function.php'); 即可对其引用,成为公用的函数集合。 function.php如下:
<?php /** * This is the shortcut to D
- linux 系统资源的查看(free、uname、uptime、netstat)
eksliang
netstatlinux unamelinux uptimelinux free
linux 系统资源的查看
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2167081
http://eksliang.iteye.com 一、free查看内存的使用情况
语法如下:
free [-b][-k][-m][-g] [-t]
参数含义
-b:直接输入free时,显示的单位是kb我们可以使用b(bytes),m
- JAVA的位操作符
greemranqq
位运算JAVA位移<<>>>
最近几种进制,加上各种位操作符,发现都比较模糊,不能完全掌握,这里就再熟悉熟悉。
1.按位操作符 :
按位操作符是用来操作基本数据类型中的单个bit,即二进制位,会对两个参数执行布尔代数运算,获得结果。
与(&)运算:
1&1 = 1, 1&0 = 0, 0&0 &
- Web前段学习网站
ihuning
Web
Web前段学习网站
菜鸟学习:http://www.w3cschool.cc/
JQuery中文网:http://www.jquerycn.cn/
内存溢出:http://outofmemory.cn/#csdn.blog
http://www.icoolxue.com/
http://www.jikexue
- 强强联合:FluxBB 作者加盟 Flarum
justjavac
r
原文:FluxBB Joins Forces With Flarum作者:Toby Zerner译文:强强联合:FluxBB 作者加盟 Flarum译者:justjavac
FluxBB 是一个快速、轻量级论坛软件,它的开发者是一名德国的 PHP 天才 Franz Liedke。FluxBB 的下一个版本(2.0)将被完全重写,并已经开发了一段时间。FluxBB 看起来非常有前途的,
- java统计在线人数(session存储信息的)
macroli
javaWeb
这篇日志是我写的第三次了 前两次都发布失败!郁闷极了!
由于在web开发中常常用到这一部分所以在此记录一下,呵呵,就到备忘录了!
我对于登录信息时使用session存储的,所以我这里是通过实现HttpSessionAttributeListener这个接口完成的。
1、实现接口类,在web.xml文件中配置监听类,从而可以使该类完成其工作。
public class Ses
- bootstrp carousel初体验 快速构建图片播放
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境bootstrap纵观千象
img{
border: 1px solid white;
box-shadow: 2px 2px 12px #333;
_width: expression(this.width > 600 ? "600px" : this.width + "px");
_height: expression(this.width &
- SparkSQL读取HBase数据,通过自定义外部数据源
superlxw1234
sparksparksqlsparksql读取hbasesparksql外部数据源
关键字:SparkSQL读取HBase、SparkSQL自定义外部数据源
前面文章介绍了SparSQL通过Hive操作HBase表。
SparkSQL从1.2开始支持自定义外部数据源(External DataSource),这样就可以通过API接口来实现自己的外部数据源。这里基于Spark1.4.0,简单介绍SparkSQL自定义外部数据源,访
- Spring Boot 1.3.0.M1发布
wiselyman
spring boot
Spring Boot 1.3.0.M1于6.12日发布,现在可以从Spring milestone repository下载。这个版本是基于Spring Framework 4.2.0.RC1,并在Spring Boot 1.2之上提供了大量的新特性improvements and new features。主要包含以下:
1.提供一个新的sprin