- 【AI大模型】LLM模型架构深度解析:BERT vs. GPT vs. T5
我爱一条柴ya
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引言Transformer架构的诞生(Vaswanietal.,2017)彻底改变了自然语言处理(NLP)。在其基础上,BERT、GPT和T5分别代表了三种不同的模型范式,主导了预训练语言模型的演进。理解它们的差异是LLM开发和学习的基石。一、核心架构对比特性BERT(BidirectionalEncoder)GPT(GenerativePre-trainedTransformer)T5(Text
- 【LeetCode102.二叉树的层序遍历】vs.【LeetCode103.二叉树的锯齿形层序遍历】
小鲈鱼-
数据结构c++算法
题目链接LeetCode102.二叉树的层序遍历:102.二叉树的层序遍历-力扣(LeetCode)LeetCode103.二叉树的锯齿形层序遍历:103.二叉树的锯齿形层序遍历-力扣(LeetCode)实现思路定义一个队列,每一轮循环,队列都会放入新的一层的节点;在下一次循环中,取出上一层放入的所有新节点(放入数组中),并依次从队列中踢出这些节点,获取到这些节点的左右孩子,再放入队列中。如此,就
- 全方位解析:AWS vs. Azure vs. Google Cloud
如果你的业务正在增长,并且正在寻求以云服务形式获取IT方面的帮助,那么实际上只有少数供应商可供选择,差不多就是AWS、MicrosoftAzure、GoogleCloud、IBMCloud这几个。当然,还有其他优质公司,包括阿里巴巴、Salesforce、腾讯、甲骨文、戴尔EMC、Rackspace、Equinix以及其他二级和三级玩家。它们的特点在于更小、更个性化——这是许多企业喜欢和寻求的。本
- 黑客 vs. 网安:谁才是数字世界的主宰? 2024年信息安全人员应该重点学什么?
网安导师小李
程序员编程网络安全linux运维服务器excelweb安全pythonjava
在当今数字化飞速发展的时代,信息安全问题日益严峻。黑客攻击、数据泄露、网络病毒等威胁不断涌现,企业和个人的隐私安全岌岌可危。随着人工智能、物联网、云计算、区块链等新技术的兴起,信息安全行业正面临着新的挑战和机遇。2024年信息安全行业面临的挑战和机遇**1.人工智能(AI):**AI技术的广泛应用使得攻击者能够利用机器学习和自动化技术进行更具针对性的攻击。例如,恶意软件可以通过AI算法不断自我进化
- 大语言模型应用提示工程Prompt Engineering
全栈你个大西瓜
人工智能大模型自然语言处理prompt人工智能提示工程
提示工程(PromptEngineering)是指通过精心设计和优化输入提示(prompt),以引导人工智能模型(如大型语言模型)生成更符合预期的输出。一、提示工程的核心任务明确任务目标确定模型需要完成的具体任务(如文本生成、翻译、分类、问答等)。示例:需要模型生成一篇产品评测vs.需要模型总结文章要点。设计提示结构包含必要的上下文、示例、格式要求和约束条件。示例:请根据以下产品参数生成一段吸引人
- EventBridge精准之道:CloudTrail事件 vs. 服务原生事件,我该如何选?
运维开发王义杰
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当我们深入使用AWSEventBridge时,常常会发现一个有趣的现象:对于同一个操作(比如启动一个EC2实例),EventBridge中似乎会出现两种事件。一种来自CloudTrail,记录了API调用的行为;另一种则直接来自EC2服务本身,描述了实例状态的变化。这引出了一个至关重要的问题:在创建EventBridge规则时,我应该监听哪一种?它们有什么区别?{"source":[{"prefi
- 噪声预测 vs. 数据预测:扩散模型中的目标函数选择与生成表现对比
观熵
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噪声预测vs.数据预测:扩散模型中的目标函数选择与生成表现对比关键词:噪声预测、数据重建、MSELoss、ELBO、score-basedmodeling、DDPM、EDM、训练目标、采样策略摘要:扩散模型的训练目标设计直接影响模型收敛速度、生成质量与采样路径稳定性。最初的DDPM采用了预测添加噪声ε的方法,但近年来诸如EDM(ElucidatedDiffusionModels)等模型开始转向对原
- AWS Cognito vs. IAM Identity Center:别再混淆了!理清“用户身份”与“员工身份”的区别
运维开发王义杰
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大家好,在AWS庞大的服务家族中,身份管理是构建安全、可扩展应用的核心。而提到身份管理,很多人常常会对AWSCognito和AWSIAMIdentityCenter(曾用名AWSSSO)感到困惑,特别是当看到它们都支持SAML时,会觉得功能似乎有所重合。这种困惑非常正常!它们确实都是处理“谁可以访问什么”的问题,但服务的对象和核心场景却截然不同。简单来说,一句话总结它们的核心区别就是:AWSCog
- Spring AOP 和 AspectJ 有什么区别和联系?
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简单来说,可以把它们的关系比作:智能手机的相机vs.专业单反相机。SpringAOP(智能手机相机):内置于Spring框架中,开箱即用,非常方便。它能满足95%的日常AOP需求(如日志、事务、安全),性能也足够好。但它的功能相对有限,只能在特定场景下“拍照”(即只能增强方法的执行)。AspectJ(专业单反相机):是一个独立、完整且功能极其强大的AOP解决方案。它像一台专业相机,有各种镜头(连接
- v-if、display、visibility、opacity隐藏元素的区别
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前端元素隐藏与条件渲染完全指南(Vuevs.Reactvs.CSS)本文对比v-if、v-show、display:none、opacity:0、visibility:hidden以及React条件渲染的差异,帮你彻底掌握它们的适用场景!核心概念1.DOM树vs.渲染树DOM树:完整的HTML节点结构(无论是否隐藏)。渲染树:浏览器实际绘制到屏幕上的内容(隐藏元素可能被跳过)。2.关键差异特性是否
- 【开源项目】「安卓原生3D开源渲染引擎」:Sceneform‑EQR
「安卓原生3D开源渲染引擎」:Sceneform‑EQR渲染引擎“那一夜凌晨3点,第一次提交PR的手在抖……”——我深刻体会这种忐忑与激动。仓库地址:(github.com)。一、前言:开源对我意味着什么DIY的自由Vs.工业化的束缚刚入Android原生开发时,我习惯自己在项目里嵌入各种3D渲染/AR/XR模块,结构臃肿、流程混乱。当我知道GoogleSceneformSDK被弃用,起初只是出于
- Python深入理解迭代器和生成器
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当说起Python里面的高级特性时,就不能不提迭代器(Iterators)和生成器(Generators)啦!它们就像是处理数据的一把利器,特别是对付大数据的时候,简直就是神器!咱们今天就来聊聊它们到底是啥,怎么用,还有点啥实际用途吧!目录1.迭代器(Iterators)2.使用迭代器3.自定义迭代器4.生成器(Generators)5.生成器vs.列表推导式6.生成器的惰性计算(LazyEval
- Mysql备份
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Mysql备份MySQL备份类型及优势详解MySQL作为最流行的开源数据库之一,其数据备份策略至关重要。以下是MySQL常见备份类型及其优势的详细解析:一、物理备份vs.逻辑备份1.物理备份(PhysicalBackup)定义:直接复制数据库文件(如数据文件、日志文件)。工具:mysqldump(逻辑+物理混合)、mysqlpump、xtrabackup(推荐)。优势:速度快:无需解析SQL语句,
- 海光x86与Intel/AMD x86的差异解析:技术演进、架构博弈与未来之路
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在信息技术领域,x86架构作为计算产业的基石,历经四十余年演进,形成了以Intel、AMD为主导的全球生态,而海光x86的崛起,则标志着中国在自主可控计算赛道上的关键突破。本文将从技术起源、指令集架构、硬件设计、生态兼容性及未来趋势五个维度,深度剖析海光x86与Intel/AMDx86的差异。一、技术起源:授权合作vs.自主创新1.海光x86:AMD授权下的国产化突围海光x86的技术根基源于AMD
- DDD架构实战 充血模型 电商订单
我是Dduo不是dduo
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目录一、充血模型的核心概念1.领域对象的职责2.领域层的核心地位二、充血模型的特点1.以领域为中心的设计2.强封装性3.支持复杂业务逻辑4.便于领域知识传递三、充血模型的优势四、充血模型的实现要点1.明确实体与值对象2.领域服务的定位3.领域事件的应用4.仓储模式(Repository)五、充血模型vs.贫血模型六、充血模型的应用挑战七、充血模型的典型应用场景总结代码示例在领域驱动设计(DDD)架
- 矩阵阶数(线性代数) vs. 张量维度(深度学习):线性代数与深度学习的基石辨析,再也不会被矩阵阶数给混淆了
Ven%
简单入门pytorch线性代数矩阵深度学习pytorchtensor张量人工智能
文章目录前言第一部分:重温矩阵阶数-方阵的专属标签第二部分:深入张量维度-深度学习的多维容器第三部分:核心区别总结第四部分:在深度学习中为何混淆?如何区分?结论前言在线性代数的殿堂里,“矩阵阶数”是一个基础而明确的概念。然而,当我们踏入深度学习的领域,面对的是更高维的数据结构——张量(Tensor),描述其大小的术语变成了“维度(Dimensions)”或更精确地说“形状(Shape)”。这两个概
- QML革命:下一代GUI开发的核心优势详解
智驾
Qt实战qtqml
文章目录引言:为什么需要QML?一、极速开发:声明式语法vs.传统命令式二、解耦架构:MVVM的优雅实践三、跨平台一致性:一次编写,全平台渲染四、动态交互:JavaScript的灵活力量五、性能优化:硬件加速渲染六、现代UI组件:开箱即用的强大套件七、无缝融合:QML与C++的共生之道结语:QML适合哪些场景?引言:为什么需要QML?在传统GUI开发中,开发者常面临代码臃肿、UI与逻辑强耦合、跨平
- MongoDb 有必要分库么
旷野说
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在MongoDB中,数据分散在多个数据库(DB)中查询与集中在单个数据库中查询的性能差异主要取决于资源分配、并发操作和系统负载。以下是关键区别:资源隔离vs.资源共享多个数据库:优势:每个数据库拥有独立的文件、锁和内存缓存(WiredTiger缓存)。在高并发场景下,不同数据库的查询可减少资源竞争(如锁争用)。劣势:若物理资源(CPU、内存、磁盘I/O)有限,多个数据库可能分散缓
- 0_序章导论
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吴恩达《AIfor人工智能
课程整体框架时长:4周终极目标:学完后比大公司CEO更懂AI,能领导团队解决实际问题每周核心内容分解第一周:重新认识AI的本质弱AI(ANI)vs.强AI(AGI)ANI(弱人工智能):特点:只精通单一任务(如语音助手、自动驾驶)现状:已创造巨大价值,未来将在零售、制造、交通等非软件行业爆发AGI(强人工智能):目标:达到或超越人类全能智能真相:数十年内难以突破,无需担忧"机器人灭绝人类"破除AI
- 一文带你看懂:Pump 新地址买入 (↑Makers) VS. (↑Holders) 有啥区别?
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在Solana上使用PumpFun或类似工具发币时,你可能在Birdeye、Dexscreener或交易数据面板中看到两种指标:Pump新地址买入(↑Makers)Pump新地址买入(↑Holders)它们乍一看类似,但含义完全不同。理解这两者,有助于你判断代币是否“只是热闹”,还是“真的有人在拿住”。一、什么是“Pump新地址买入”?这是指有多少新地址第一次买入这个代币。系统会识别从未持有该To
- 什么是Overlay网络?Underlay 网络 vs. Overlay网络
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聊聊Underlay、Overlay网络Underlay网络vs.Overlay网络最近因为工作原因学习了overlay与underlay网络的知识,参考了什么是Overlay网络做出一些自己的总结。什么是Underlay网络,Overlay网络?Underlay网络是由各类物理设备构成,通过使用路由协议保证其设备之间的IP连通性的承载网络。Overlay网络是通过网络虚拟化技术,在同一张Unde
- 【java】乐观锁的实现和注意细节
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文章目录1.前言乐观锁vs.悲观锁:基本概念对比使用场景及优势简述2.基于版本号的乐观锁实现代码示例注意事项3.基于CAS机制的乐观锁实现核心思想代码示例关键点说明4.框架中的乐观锁实践MyBatis中基于版本号的乐观锁实现示例代码JPA(Hibernate)中的乐观锁@Version注解关键点与底层原理示例代码5.乐观锁使用中的注意细节并发冲突后的重试机制与失败处理事务管理中的注意事项数据持久化
- 从代码学习深度强化学习 - REINFORCE 算法 PyTorch版
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文章目录前言**一、理论基础:什么是策略梯度?****1.1基于价值vs.基于策略****1.2策略梯度(PolicyGradient)****1.3REINFORCE算法:蒙特卡洛策略梯度****1.4REINFORCE算法流程****二、PyTorch代码实践****2.1环境与辅助函数****2.2核心算法实现****2.3训练与结果****总结**前言欢迎来到“从代码学习深度强化学习”系列
- 智能体应用最新进展:从单点工具到企业级系统的架构演进
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架构
在当今数字化与智能化飞速发展的时代,智能体应用正经历着从单点工具到企业级系统的深刻架构演进。这一转变不仅革新了企业运营的方式,更重塑了行业的竞争格局。智能体以其自主决策、多模态交互以及持续进化的能力,正逐渐成为推动各行业创新与发展的核心驱动力。一、智能体应用的层级革命传统脚本工具vs.自主决策智能体传统脚本工具在过去的自动化流程中扮演着重要角色,它基于预设的规则和流程运行,如同机械般执行任务。例如
- dsp指令集是什么?有哪些常用的DSP指令?
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目录DSP指令集的核心特点DSP指令集vs.通用CPU指令集典型DSP指令集架构为什么需要DSP指令集?有哪些常用的DSP指令?1.算术运算指令2.数据搬移与存储指令3.控制与优化指令4.位操作与特殊功能指令5.并行处理指令DSP指令集(DigitalSignalProcessorInstructionSet)是专为数字信号处理器(DSP)设计的机器指令
- Ollama vs. vLLM
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人工智能
Ollama和vLLM并非竞争关系,而是满足不同需求的互补工具。Ollama极大地降低了大众接触和使用大模型的门槛,而vLLM则为严肃的、规模化的AI应用提供了坚实的性能基石。简单来说:玩,选Ollama;干活,选vLLM。Ollamavs.vLLM:本地大模型部署指南在本地环境中运行大语言模型(LLM)已成为开发者和企业的核心诉求。无论是出于数据隐私、成本控制还是低延迟的考虑,选择一个合适的部署
- 微软Copilot两大创新功能详解:SharePoint Agents vs. Copilot Notebooks
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微软Copilot正在不断进化,最近两项全新功能——SharePointAgents和CopilotNotebooks,分别聚焦于企业知识问答与项目级智能协作。它们适用场景截然不同,但又能彼此补充,构建起从“知识获取”到“内容生产”的智能化链路。很多小伙伴感觉这两个功能有些类似,今天我就来帮大家答疑解惑。✅什么是SharePointAgents?SharePointAgents是微软基于Share
- Java八股文——Spring「SpringCloud 篇」
YuTaoShao
Java八股文javaspringspringcloud
了解SpringCloud吗,说一下他和SpringBoot的区别面试官您好,我非常了解SpringCloud,并且在项目中也深度使用过。我认为,要理解SpringBoot和SpringCloud的区别,最好的方式是把它们看作是构建现代应用程序的两个不同阶段的解决方案。它们之间是“基础与上层建筑”的关系,而不是“竞争”关系。一个核心的比喻:造房子vs.建小区SpringBoot:就像一个“模块化的
- Apifox vs. Apipost:2025 API 工具大揭秘
在2025年的API开发版图中,一场围绕AI能力的激烈角逐正悄然上演。Apipost和Apifox作为备受瞩目的两大劲旅,在这场竞赛中的表现却大相径庭。如今,AI已成为衡量API工具价值的核心准则,其融入开发流程的深度与广度,直接决定了工具能否助力开发者与企业在数字化浪潮中抢占先机。经全面且深入的测评,Apipost凭借全方位、深层次的AI优势,成功脱颖而出,与Apifox拉开显著差距。以下将从多
- Java八股文——MySQL「SQL 基础篇」
YuTaoShao
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NOSQL和SQL的区别?面试官您好,SQL(关系型数据库)和NoSQL(非关系型数据库)是当今数据存储领域的两大主流阵营。它们之间不是“谁取代谁”的关系,而是两种完全不同的设计哲学,适用于解决不同类型的问题。我通常会从以下几个核心维度来对比它们:1.数据模型(DataModel)——结构化vs.灵活SQL(关系型数据库):核心:基于关系模型,数据被组织在结构化的二维表(Table)中,表有固定的
- 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