- 启元世界(Inspir.ai)技术浅析(一)
爱研究的小牛
AIGC—游戏制作人工智能机器学习AIGC深度学习
启元世界(Inspir.ai)作为全球领先的通用人工智能平台公司,自2017年成立以来,一直致力于通过人工智能技术提升产业效能和生活体验。公司汇聚了来自全球顶尖公司和高等学府的技术专家,专注于深度强化学习、推荐算法以及机器学习系统平台等前沿领域,并成功将人工智能技术应用于数字娱乐、智能决策和机器人等多个领域。一、核心技术启元世界在人工智能领域取得了多项突破性进展,其核心技术涵盖了以下几个方面:1.
- ImportError: DLL load failed while importing _rust: 找不到指定的程序的解决方案
爱编程的喵喵
Python基础课程pythonImportErrorDLLloadfailed_rust解决方案
大家好,我是爱编程的喵喵。双985硕士毕业,现担任全栈工程师一职,热衷于将数据思维应用到工作与生活中。从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。喜欢通过博客创作的方式对所学的知识进行总结与归纳,不仅形成深入且独到的理解,而且能够帮助新手快速入门。 本文主要介绍了ImportError:DLLloa
- Rust中奖励函数的实现与应用
AI天才研究院
计算AI大模型企业级应用开发实战大数据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
Rust中奖励函数的实现与应用作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming关键词:Rust,奖励函数,强化学习,机器学习,状态空间1.背景介绍1.1问题的由来在机器学习领域,特别是在强化学习(ReinforcementLearning,RL)中,奖励函数(RewardFunction)扮演着至关重要的角色。它定义了智能体(Agent)在执行任务时
- 理解随机森林算法
菌菌的快乐生活
算法随机森林机器学习
基本概念随机森林(RandomForest)是一种集成学习算法,它属于机器学习中的监督学习算法。简单来说,它就像是一群“专家”(决策树)在一起讨论并做出决策。想象你要判断一个水果是苹果还是橙子,你可以通过观察水果的颜色、形状、大小等特征。随机森林算法就是利用很多棵决策树来对这个水果进行判断。每一棵决策树就像一个小专家,它们根据自己对这些特征的判断来给出一个答案(是苹果还是橙子),最后综合这些小专家
- AI常见的算法
纠结哥_Shrek
人工智能算法
人工智能(AI)中常见的算法分为多个领域,如机器学习、深度学习、强化学习、自然语言处理和计算机视觉等。以下是一些常见的算法及其用途:1.机器学习(MachineLearning)监督学习(SupervisedLearning)线性回归(LinearRegression):用于预测连续值,如房价预测。逻辑回归(LogisticRegression):用于分类问题,如垃圾邮件检测。支持向量机(SVM)
- 【 书生·浦语大模型实战营】学习笔记(五):LMDeploy 量化部署
GoAI
深入浅出LLM深入浅出AI大模型LLM部署人工智能LMDeploy
AI学习星球推荐:GoAI的学习社区知识星球是一个致力于提供《机器学习|深度学习|CV|NLP|大模型|多模态|AIGC》各个最新AI方向综述、论文等成体系的学习资料,配有全面而有深度的专栏内容,包括不限于前沿论文解读、资料共享、行业最新动态以、实践教程、求职相关(简历撰写技巧、面经资料与心得)多方面综合学习平台,强烈推荐AI小白及AI1;;爱好者学习,性价比非常高!加入星球➡️点击链接
- python中cv是什么_python里面cv是什么意思
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python中cv是什么
OpenCV(OpenSourceComputerVisionLibrary)开放源代码计算机视觉库,主要算法涉及图像处理、计算机视觉和机器学习相关方法。OpenCV其实就是一堆C和C++语言的源代码文件,这些源代码文件中实现了许多常用的计算机视觉算法。OpenCV由一系列C函数和C++类构成,它有C,C++,Python和java接口,当前SDK(SoftwareDevelopmentKit软件
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迪娜学姐
人工智能
我是娜姐@迪娜学姐,一个SCI医学期刊编辑,探索用AI工具提效论文写作和发表。上一篇介绍了10个检测AI率的在线工具。本篇来说说AI率到底是如何检测出来的?该如何有效降低论文的AI率?和AI大模型一样,AI检测的核心也是机器学习模型,它们在包含人类创作和AI生成文本样本的大型数据集上进行训练,通过学习每种文本中存在的模式和特征,以此来区分人类创作的文本和AI生成文本。AI检测器查找的一些关键特征包
- 深入剖析ipywidgets-7.0.0b1:Python交互式前端库的新进展
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本文还有配套的精品资源,点击获取简介:ipywidgets是一个用于创建交互式用户界面的Python库,广泛应用于数据可视化和科学计算。最新版本7.0.0b1带来了新特性、性能优化、API改进和兼容性增强。本详细解析包括ipywidgets的核心概述、主要功能、版本新特性以及其在教育、数据探索和应用原型开发等场景中的应用。1.ipywidgets核心概念介绍在当今数据科学和机器学习领域,交互式可视
- 机器学习Day01
酒脑猫
机器学习人工智能
人工智能三大概念及其关系人工智能(AI):使用计算机来模拟或者代替人类机器学习(ML):机器自动学习,并不只由人定义规则编程深度学习(DL):大脑仿生,模拟人大脑神经网络,设计一层层神经元模拟事物机器学习是实现人工智能的一种途径,深度学习是机器学习的一种更加深入的方法。机器学习学习方法基于规则的学习:程序员根据自己经验定义规则基于模型的学习:由于某些事物,问题无法可以定义明确的规则,如:图片,语音
- 机器学习Day1
一飞学编程
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1.背景以周志华教授的《机器学习》为核心学习AI知识2.绪论中的重要概念整理机器学习的目的:利用经验(数据)来改善系统性能记录:(key1:value1,key2:value2…)数据集:记录的集合示例(样本):对一个事件或对象的描述属性(特征):key1,key2…属性值:value1,value2…属性空间(样本空间、输入空间):key1,key2等组成的多维空间特征向量:形如(value1,
- 机器学习建模流程 day02
扫把星133
机器学习人工智能python
机器学习建模流程通常可以分为以下几个主要步骤:问题定义与数据收集:确定问题的类型(分类、回归、聚类等可见上篇所讲内容)和目标。收集相关数据,可以是从数据库、API、文件或其他来源获取。注释:数据库是计算机里面的存储的数据的,当然可以对数据进行一些操作增删改查,通常用于存储大量结构化数据,并提供高效的数据操作和查询功能。API(ApplicationProgrammingInterface,应用程序
- 【DL】神经网络与机器学习基础知识介绍(一)
MengWoods
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原博客:https://mengwoods.github.io/post/dl/009-dl-fundamental/文章目录基本通用概念梯度下降算法数据工程训练技术偏差与方差防止过拟合评估指标决策树基本通用概念机器学习的类型:监督学习(SupervisedLearning):分类,回归无监督学习(UnsupervisedLearning):聚类,降维强化学习(ReinforcementLearn
- 使用seaborn绘制相关性热力图
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使用seaborn绘制相关性热力图在数据分析和机器学习中,热力图是一种常见的可视化方法,用于显示不同变量之间的相关性。在Python中,我们可以使用seaborn库绘制相关性热力图。本文将介绍如何使用seaborn中的heatmap函数来绘制相关性热力图,并为读者提供示例代码。首先,我们需要导入必要的库:pandas、numpy和seaborn。我们还使用了matplotlib库以便于展示结果。i
- 一文搞懂python的face_recognition人脸识别库
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随着人工智能和机器学习的快速发展,人脸识别技术在安全监控、身份验证、智能相册等领域的应用越来越广泛。Python作为一门简洁高效的编程语言,其丰富的库支持使得人脸识别的实现变得更加容易。本文将介绍如何使用Python的face_recognition库来实现基本的人脸识别功能。一、face_recognition库简介1.1什么是face_recognition库?face_recognition
- 智联未来——打造基于机器学习的MySQL智能运维助手,开启协作新时代
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在当今快速发展的信息技术领域,数据库作为信息系统的核心组件,其稳定性和效率直接关系到业务的成功与否。面对日益增长的数据管理和处理需求,传统的运维方式已经难以满足现代企业对高效、稳定服务的要求。为此,越来越多的企业开始探索如何通过智能化手段提升数据库运维水平,特别是利用最新的AI技术和自动化工具来构建一个功能强大的智能运维助手。今天,我们将深入了解如何训练这样一个基于机器学习的MySQL智能运维助手
- Python生态系统中拥有丰富的第三方库
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Python生态系统中拥有丰富的第三方库,这些库覆盖了几乎所有领域,包括科学计算、数据分析、机器学习、人工智能、Web开发等。这些库的存在极大地丰富了Python的功能,使其成为一门强大而灵活的编程语言。以下是一些常用的Python第三方库:1.**科学计算与数据处理:**-**NumPy:**提供高性能的多维数组对象,以及相关工具,用于处理这些数组。-**Pandas:**提供数据结构和数据分析
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TensorFlow是一个广泛应用的开源深度学习框架,支持多种机器学习任务,如深度学习、神经网络、强化学习等。以下是TensorFlow的详细教程,涵盖基础使用方法和示例代码。1.安装与导入安装TensorFlow:pipinstalltensorflow导入TensorFlow:importtensorflowastfimportnumpyasnp验证安装:print(tf.__version_
- 【小白学AI系列】NLP 核心知识点(六)Softmax函数介绍
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Softmax函数Softmax函数是一种常用的数学函数,广泛应用于机器学习中的分类问题,尤其是在神经网络的输出层。它的主要作用是将一个实数向量“压缩”成一个概率分布,使得所有输出的值在0到1之间,并且总和为1。换句话说,Softmax将模型的原始输出(logits)转化为概率,帮助我们做分类决策。定义与公式假设我们有一个向量z=[z1,z2,…,zn]\mathbf{z}=[z_1,z_2,\d
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机器学习:利用sklearn实现心脏病预测机器学习sklearn实现心脏病预测项目地址:https://gitcode.com/Resource-Bundle-Collection/171ff欢迎使用本资源仓库,本项目专注于利用Python的sklearn库进行心脏病预测的机器学习实践。通过详尽的步骤和示例代码,本项目为你展示了如何应用不同的机器学习算法来分析心脏病数据集,并预测患者是否有可能患有
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随着深度学习和机器学习技术的迅速发展,越来越多的行业和领域开始应用这些技术。然而,这些技术的“黑盒”特性也带来了不容忽视的挑战。在许多任务中,尽管这些模型表现出色,取得了相当高的精度,但其决策过程不透明,这对于依赖于机器决策的应用(如金融、医疗、法律等)来说,可能是无法接受的。因此,如何提高模型的可解释性、实现透明和可信的人工智能,成为了当下人工智能领域的重要课题。❤️本文将深入探讨机器学习中的可
- 爬虫实战--- (6)链家房源数据爬取与分析可视化
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文章持续跟新,可以微信搜一搜公众号[rain雨雨编程],第一时间阅读,涉及数据分析,机器学习,Java编程,爬虫,实战项目等。目录前言1.爬取目标2.所涉及知识点3.步骤分析(穿插代码讲解)步骤一:发送请求步骤二:获取数据步骤三:解析数据步骤四:保存数据4.爬取结果5.完整代码6数据可视化前言今天我将为大家分享一个非常实用的Python项目——链家房源数据的爬取与分析可视化。在这篇文章中,我们将分
- 使用scikit-learn实现线性回归对自定义数据集进行拟合
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1.引入必要的库首先,需要引入必要的库。scikit-learn提供了强大的机器学习工具,pandas和numpy则用于数据处理,matplotlib用于结果的可视化。importpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.linear_modelimportLinear
- 数据挖掘的常用算法
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在大数据时代,数据挖掘是最关键的工作。大数据的挖掘是从海量、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的大型数据库中发现隐含在其中有价值的、潜在有用的信息和知识的过程,也是一种决策支持过程。其主要基于人工智能,机器学习,模式学习,统计学等。通过对大数据高度自动化地分析,做出归纳性的推理,从中挖掘出潜在的模式,可以帮助企业、商家、用户调整市场政策、减少风险、理性面对市场,并做出正确的决策。目前,在很多领域尤其
- Upgini: 智能数据搜索与丰富化引擎 - 提升机器学习和人工智能模型准确性的利器
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Upgini:智能数据搜索与丰富化引擎在当今数据驱动的世界中,机器学习和人工智能模型的准确性至关重要。然而,提高模型准确性往往是一项艰巨的任务,需要大量的特征工程和数据处理工作。幸运的是,Upgini这一创新的Python库为数据科学家和机器学习工程师提供了一个强大的解决方案。Upgini的核心功能Upgini是一个智能数据搜索和丰富化引擎,专为机器学习和AI设计。它的主要功能包括:自动特征发现与
- 《机器学习实战》——在python中使用Matplotlib注解绘制树形图
哆啦AA梦
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#encoding=utf-8#使用文本注解绘制树形图importmatplotlib.pyplotaspltdecisionNode=dict(boxstyle="sawtooth",fc="0.8")leafNode=dict(boxstyle="round4",fc="0.8")arrow_args=dict(arrowstyle="<-")#上面三行代码定义文本框和箭头格式#定义决策树决策
- 【外文原版书阅读】《机器学习前置知识》1.线性代数的重要性,初识向量以及向量加法
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807.《机器学习前置知识》机器学习人工智能计算机视觉深度学习神经网络c++c语言
目录编辑编辑1.Chapter2WhyLinearAlgebra?2.Chapter3WhatIsaVector?个人主页:Icomi大家好,我是Icomi,本专栏是我阅读外文原版书《BeforeMachineLearning》对于文章中我认为能够增进线性代数与机器学习之间的理解的内容的一个输出,希望能够帮助到各位更加深刻的理解线性代数与机器学习。若各位对本系列内容感兴趣,可以给我点个关注跟进内容
- Python 实现车牌识别
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Python技术专栏python计算机视觉opencv
一、车牌识别的基本原理车牌识别主要包括以下几个步骤:图像采集:通过摄像头或其他图像采集设备获取包含车牌的图像。图像预处理:对采集到的图像进行灰度化、滤波、增强等操作,以提高图像的质量和清晰度,便于后续的处理。车牌定位:从预处理后的图像中找出车牌的位置。这可以通过一些特征提取和机器学习算法来实现,例如基于颜色特征、边缘特征等方法来定位车牌区域。字符分割:将定位到的车牌区域中的字符分割开,以便对每个字
- 数学与机器学习:共舞于智能时代的双璧
每天五分钟玩转人工智能
机器学习人工智能
随着人工智能的崛起,机器学习作为其核心技术之一,正引领着新一轮的科技革命。而在这场革命中,数学以其深邃的理论和精妙的工具,为机器学习提供了坚实的支撑。数学与机器学习之间的关系,如同琴瑟和鸣,共同编织出智能时代的华美乐章。数学,作为自然科学的皇后,以其严谨的逻辑和精确的推理,为机器学习提供了坚实的理论基础。机器学习算法的设计、优化和应用,都离不开数学的支持。无论是线性代数、概率统计,还是微积分、最优
- scikit-learn基本功能和示例代码
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深度学习机器学习pythonscikit-learn
scikit-learn(简称sklearn)是一个广泛使用的Python机器学习库,提供了丰富的工具和算法,涵盖了数据预处理、模型训练、评估和优化等多个方面。scikit-learn是一个功能强大的机器学习库,涵盖了数据预处理、分类、回归、聚类、降维、模型选择与评估等多个方面。通过上述代码示例,您可以快速上手并使用scikit-learn进行机器学习任务。以下是对scikit-learn主要功能
- Hadoop(一)
朱辉辉33
hadooplinux
今天在诺基亚第一天开始培训大数据,因为之前没接触过Linux,所以这次一起学了,任务量还是蛮大的。
首先下载安装了Xshell软件,然后公司给了账号密码连接上了河南郑州那边的服务器,接下来开始按照给的资料学习,全英文的,头也不讲解,说锻炼我们的学习能力,然后就开始跌跌撞撞的自学。这里写部分已经运行成功的代码吧.
在hdfs下,运行hadoop fs -mkdir /u
- maven An error occurred while filtering resources
blackproof
maven报错
转:http://stackoverflow.com/questions/18145774/eclipse-an-error-occurred-while-filtering-resources
maven报错:
maven An error occurred while filtering resources
Maven -> Update Proje
- jdk常用故障排查命令
daysinsun
jvm
linux下常见定位命令:
1、jps 输出Java进程
-q 只输出进程ID的名称,省略主类的名称;
-m 输出进程启动时传递给main函数的参数;
&nb
- java 位移运算与乘法运算
周凡杨
java位移运算乘法
对于 JAVA 编程中,适当的采用位移运算,会减少代码的运行时间,提高项目的运行效率。这个可以从一道面试题说起:
问题:
用最有效率的方法算出2 乘以8 等於几?”
答案:2 << 3
由此就引发了我的思考,为什么位移运算会比乘法运算更快呢?其实简单的想想,计算机的内存是用由 0 和 1 组成的二
- java中的枚举(enmu)
g21121
java
从jdk1.5开始,java增加了enum(枚举)这个类型,但是大家在平时运用中还是比较少用到枚举的,而且很多人和我一样对枚举一知半解,下面就跟大家一起学习下enmu枚举。先看一个最简单的枚举类型,一个返回类型的枚举:
public enum ResultType {
/**
* 成功
*/
SUCCESS,
/**
* 失败
*/
FAIL,
- MQ初级学习
510888780
activemq
1.下载ActiveMQ
去官方网站下载:http://activemq.apache.org/
2.运行ActiveMQ
解压缩apache-activemq-5.9.0-bin.zip到C盘,然后双击apache-activemq-5.9.0-\bin\activemq-admin.bat运行ActiveMQ程序。
启动ActiveMQ以后,登陆:http://localhos
- Spring_Transactional_Propagation
布衣凌宇
springtransactional
//事务传播属性
@Transactional(propagation=Propagation.REQUIRED)//如果有事务,那么加入事务,没有的话新创建一个
@Transactional(propagation=Propagation.NOT_SUPPORTED)//这个方法不开启事务
@Transactional(propagation=Propagation.REQUIREDS_N
- 我的spring学习笔记12-idref与ref的区别
aijuans
spring
idref用来将容器内其他bean的id传给<constructor-arg>/<property>元素,同时提供错误验证功能。例如:
<bean id ="theTargetBean" class="..." />
<bean id ="theClientBean" class=&quo
- Jqplot之折线图
antlove
jsjqueryWebtimeseriesjqplot
timeseriesChart.html
<script type="text/javascript" src="jslib/jquery.min.js"></script>
<script type="text/javascript" src="jslib/excanvas.min.js&
- JDBC中事务处理应用
百合不是茶
javaJDBC编程事务控制语句
解释事务的概念; 事务控制是sql语句中的核心之一;事务控制的作用就是保证数据的正常执行与异常之后可以恢复
事务常用命令:
Commit提交
- [转]ConcurrentHashMap Collections.synchronizedMap和Hashtable讨论
bijian1013
java多线程线程安全HashMap
在Java类库中出现的第一个关联的集合类是Hashtable,它是JDK1.0的一部分。 Hashtable提供了一种易于使用的、线程安全的、关联的map功能,这当然也是方便的。然而,线程安全性是凭代价换来的――Hashtable的所有方法都是同步的。此时,无竞争的同步会导致可观的性能代价。Hashtable的后继者HashMap是作为JDK1.2中的集合框架的一部分出现的,它通过提供一个不同步的
- ng-if与ng-show、ng-hide指令的区别和注意事项
bijian1013
JavaScriptAngularJS
angularJS中的ng-show、ng-hide、ng-if指令都可以用来控制dom元素的显示或隐藏。ng-show和ng-hide根据所给表达式的值来显示或隐藏HTML元素。当赋值给ng-show指令的值为false时元素会被隐藏,值为true时元素会显示。ng-hide功能类似,使用方式相反。元素的显示或
- 【持久化框架MyBatis3七】MyBatis3定义typeHandler
bit1129
TypeHandler
什么是typeHandler?
typeHandler用于将某个类型的数据映射到表的某一列上,以完成MyBatis列跟某个属性的映射
内置typeHandler
MyBatis内置了很多typeHandler,这写typeHandler通过org.apache.ibatis.type.TypeHandlerRegistry进行注册,比如对于日期型数据的typeHandler,
- 上传下载文件rz,sz命令
bitcarter
linux命令rz
刚开始使用rz上传和sz下载命令:
因为我们是通过secureCRT终端工具进行使用的所以会有上传下载这样的需求:
我遇到的问题:
sz下载A文件10M左右,没有问题
但是将这个文件A再传到另一天服务器上时就出现传不上去,甚至出现乱码,死掉现象,具体问题
解决方法:
上传命令改为;rz -ybe
下载命令改为:sz -be filename
如果还是有问题:
那就是文
- 通过ngx-lua来统计nginx上的虚拟主机性能数据
ronin47
ngx-lua 统计 解禁ip
介绍
以前我们为nginx做统计,都是通过对日志的分析来完成.比较麻烦,现在基于ngx_lua插件,开发了实时统计站点状态的脚本,解放生产力.项目主页: https://github.com/skyeydemon/ngx-lua-stats 功能
支持分不同虚拟主机统计, 同一个虚拟主机下可以分不同的location统计.
可以统计与query-times request-time
- java-68-把数组排成最小的数。一个正整数数组,将它们连接起来排成一个数,输出能排出的所有数字中最小的。例如输入数组{32, 321},则输出32132
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
import java.util.Comparator;
public class MinNumFromIntArray {
/**
* Q68输入一个正整数数组,将它们连接起来排成一个数,输出能排出的所有数字中最小的一个。
* 例如输入数组{32, 321},则输出这两个能排成的最小数字32132。请给出解决问题
- Oracle基本操作
ccii
Oracle SQL总结Oracle SQL语法Oracle基本操作Oracle SQL
一、表操作
1. 常用数据类型
NUMBER(p,s):可变长度的数字。p表示整数加小数的最大位数,s为最大小数位数。支持最大精度为38位
NVARCHAR2(size):变长字符串,最大长度为4000字节(以字符数为单位)
VARCHAR2(size):变长字符串,最大长度为4000字节(以字节数为单位)
CHAR(size):定长字符串,最大长度为2000字节,最小为1字节,默认
- [强人工智能]实现强人工智能的路线图
comsci
人工智能
1:创建一个用于记录拓扑网络连接的矩阵数据表
2:自动构造或者人工复制一个包含10万个连接(1000*1000)的流程图
3:将这个流程图导入到矩阵数据表中
4:在矩阵的每个有意义的节点中嵌入一段简单的
- 给Tomcat,Apache配置gzip压缩(HTTP压缩)功能
cwqcwqmax9
apache
背景:
HTTP 压缩可以大大提高浏览网站的速度,它的原理是,在客户端请求网页后,从服务器端将网页文件压缩,再下载到客户端,由客户端的浏览器负责解压缩并浏览。相对于普通的浏览过程HTML ,CSS,Javascript , Text ,它可以节省40%左右的流量。更为重要的是,它可以对动态生成的,包括CGI、PHP , JSP , ASP , Servlet,SHTML等输出的网页也能进行压缩,
- SpringMVC and Struts2
dashuaifu
struts2springMVC
SpringMVC VS Struts2
1:
spring3开发效率高于struts
2:
spring3 mvc可以认为已经100%零配置
3:
struts2是类级别的拦截, 一个类对应一个request上下文,
springmvc是方法级别的拦截,一个方法对应一个request上下文,而方法同时又跟一个url对应
所以说从架构本身上 spring3 mvc就容易实现r
- windows常用命令行命令
dcj3sjt126com
windowscmdcommand
在windows系统中,点击开始-运行,可以直接输入命令行,快速打开一些原本需要多次点击图标才能打开的界面,如常用的输入cmd打开dos命令行,输入taskmgr打开任务管理器。此处列出了网上搜集到的一些常用命令。winver 检查windows版本 wmimgmt.msc 打开windows管理体系结构(wmi) wupdmgr windows更新程序 wscrip
- 再看知名应用背后的第三方开源项目
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知名应用程序的设计和技术一直都是开发者需要学习的,同样这些应用所使用的开源框架也是不可忽视的一部分。此前《
iOS第三方开源库的吐槽和备忘》中作者ibireme列举了国内多款知名应用所使用的开源框架,并对其中一些框架进行了分析,同样国外开发者
@iOSCowboy也在博客中给我们列出了国外多款知名应用使用的开源框架。另外txx's blog中详细介绍了
Facebook Paper使用的第三
- Objective-c单例模式的正确写法
jsntghf
单例iosiPhone
一般情况下,可能我们写的单例模式是这样的:
#import <Foundation/Foundation.h>
@interface Downloader : NSObject
+ (instancetype)sharedDownloader;
@end
#import "Downloader.h"
@implementation
- jquery easyui datagrid 加载成功,选中某一行
hae
jqueryeasyuidatagrid数据加载
1.首先你需要设置datagrid的onLoadSuccess
$(
'#dg'
).datagrid({onLoadSuccess :
function
(data){
$(
'#dg'
).datagrid(
'selectRow'
,3);
}});
2.onL
- jQuery用户数字打分评价效果
ini
JavaScripthtmljqueryWebcss
效果体验:http://hovertree.com/texiao/jquery/5.htmHTML文件代码:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
<head>
<title>jQuery用户数字打分评分代码 - HoverTree</
- mybatis的paramType
kerryg
DAOsql
MyBatis传多个参数:
1、采用#{0},#{1}获得参数:
Dao层函数方法:
public User selectUser(String name,String area);
对应的Mapper.xml
<select id="selectUser" result
- centos 7安装mysql5.5
MrLee23
centos
首先centos7 已经不支持mysql,因为收费了你懂得,所以内部集成了mariadb,而安装mysql的话会和mariadb的文件冲突,所以需要先卸载掉mariadb,以下为卸载mariadb,安装mysql的步骤。
#列出所有被安装的rpm package rpm -qa | grep mariadb
#卸载
rpm -e mariadb-libs-5.
- 利用thrift来实现消息群发
qifeifei
thrift
Thrift项目一般用来做内部项目接偶用的,还有能跨不同语言的功能,非常方便,一般前端系统和后台server线上都是3个节点,然后前端通过获取client来访问后台server,那么如果是多太server,就是有一个负载均衡的方法,然后最后访问其中一个节点。那么换个思路,能不能发送给所有节点的server呢,如果能就
- 实现一个sizeof获取Java对象大小
teasp
javaHotSpot内存对象大小sizeof
由于Java的设计者不想让程序员管理和了解内存的使用,我们想要知道一个对象在内存中的大小变得比较困难了。本文提供了可以获取对象的大小的方法,但是由于各个虚拟机在内存使用上可能存在不同,因此该方法不能在各虚拟机上都适用,而是仅在hotspot 32位虚拟机上,或者其它内存管理方式与hotspot 32位虚拟机相同的虚拟机上 适用。
- SVN错误及处理
xiangqian0505
SVN提交文件时服务器强行关闭
在SVN服务控制台打开资源库“SVN无法读取current” ---摘自网络 写道 SVN无法读取current修复方法 Can't read file : End of file found
文件:repository/db/txn_current、repository/db/current
其中current记录当前最新版本号,txn_current记录版本库中版本