- 回答我!!!如何用“快递分拣”讲明白OSI五层模型?
茫忙然
计算机网络网络
刚开始学习计算机网络时,会比较难理解计算机网络的五层协议,毕竟确实挺抽象的,接下来我用寄快递的过程来类比计算机网络的五层协议(物理层、数据链路层、网络层、传输层、应用层),帮助大家理解每一层的功能和作用。1.物理层(PhysicalLayer)——交通工具和道路快递中的比喻:卡车、飞机、轮船等运输工具,以及高速公路、铁路、航线等物理路径。功能:负责将包裹(数据)从一个地点物理传输到另一个地点,不关
- Python基于深度学习的动物图片识别技术的研究与实现
Java老徐
Python毕业设计python深度学习开发语言深度学习的动物图片识别技术Python动物图片识别技术
博主介绍:✌程序员徐师兄、7年大厂程序员经历。全网粉丝12w+、csdn博客专家、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域和毕业项目实战✌文末获取源码联系精彩专栏推荐订阅不然下次找不到哟2022-2024年最全的计算机软件毕业设计选题大全:1000个热门选题推荐✅Java项目精品实战案例《100套》Java微信小程序项目实战《100套》感兴趣的可以先收藏起来,还有大家
- stability ai推出的 AI模型2D图像转3D视频
微丽宝
AI工具人工智能3d音视频
StableVirtualCamera是StabilityAl推出的A|模型,能将2D图像转换为具有真实深度和透视感的3D视频。用户可以通过指定相机轨迹和多种动态路径(如螺旋、推拉变焦、平移等)来生成视频。模型支持从1到32张输入图像生成不同宽高比(如1:1、9:16、16:9)的视频,最长可达1000帧。无需复杂的重建或优化,可生成高质量的3D视频,同时保持3D一致性和时间平滑性。StableV
- 【深度学习与大模型基础】第7章-特征分解与奇异值分解
lynn-66
深度学习与大模型基础算法机器学习人工智能
一、特征分解特征分解(EigenDecomposition)是线性代数中的一种重要方法,广泛应用于计算机行业的多个领域,如机器学习、图像处理和数据分析等。特征分解将一个方阵分解为特征值和特征向量的形式,帮助我们理解矩阵的结构和性质。1.特征分解的定义对于一个n×n的方阵A,如果存在一个非零向量v和一个标量λ,使得:则称λ为矩阵A的特征值,v为对应的特征向量。特征分解将矩阵A分解为:其中:Q是由特征
- 不神话大模型,不做技术乌托邦,用"传统IT+AI积木"实现企业智能转型
人工智能
一、开篇:AI革命的务实辩证法在技术狂热与落地鸿沟并存的AI时代,灵燕智能体开发平台提出"三轮驱动法则":•不颠覆的智慧:MySQL、知识图谱库、MQ等传统中间件构成数字地基•不空想的创新:大模型仅承担"认知苦力",在人类设计的思考链中定向发力•不取巧的工程:通过D2R映射、低代码工具、元数据治理实现可落地的智能装配二、核心价值:智能开发的工业流水线技术要素原子化拆解将复杂需求分解为可执行的"技术
- 186.HarmonyOS NEXT系列教程之列表切换案例数据管理详解
harmonyos-next
温馨提示:本篇博客的详细代码已发布到git:https://gitcode.com/nutpi/HarmonyosNext可以下载运行哦!HarmonyOSNEXT系列教程之列表切换案例数据管理详解效果演示1.数据模型设计1.1ListInfo类@ObservedexportclassListInfo{//列表项数据结构icon:ResourceStr='';//图标资源name:Resource
- 【论文阅读】Persistent Homology Captures the Generalization of Neural Networks Without A Validation Set
开心星人
论文阅读论文阅读
将神经网络表征为加权的无环图,直接根据模型的权重矩阵构造PD。计算相邻batch的权重矩阵PD之间的距离。比较同调收敛性与神经网络的验证精度变化趋势摘要机器学习从业者通常通过监控模型的某些指标来估计其泛化误差,并在训练数值收敛之前停止训练,以防止过拟合。通常,这种误差度量或任务相关的指标是通过一个验证集(holdoutset)来计算的。因为这些数据没有直接用于更新模型参数,通常假设模型在验证集上的
- 【论文阅读】实时全能分割模型
万里守约
论文阅读论文阅读图像分割图像处理计算机视觉
文章目录导言1、论文简介2、论文主要方法3、论文针对的问题4、论文创新点总结导言在最近的计算机视觉领域,针对实时多任务分割的需求日益增长,特别是在交互式分割、全景分割和视频实例分割等多种应用场景中。为了解决这些挑战,本文介绍了一种新方法——RMP-SAM(Real-TimeMulti-PurposeSegmentAnything),旨在实现实时的多功能分割。RMP-SAM结合了动态卷积与高效的模型
- Windows10本地部署Dify+Xinference
橘长长长
AI相关aidifyxinferenceglm4
目录前言一、安装必要项1.安装Docker和AnaConda2.安装Xinference3.通过Xinference部署本地glm4-chat-1m4.验证glm4-chat-1m是否部署完成5.安装Dify三、Dify中配置大模型1.浏览器输入http://localhost:80启动Dify页面2.随便注册账户登录3.配置Xinference四、运行Dify1.设置系统推理模型2.对话窗口验证
- 论文阅读:2023 arxiv Multiscale Positive-Unlabeled Detection of AI-Generated Texts
CSPhD-winston-杨帆
论文阅读论文阅读人工智能
总目录大模型安全相关研究:https://blog.csdn.net/WhiffeYF/article/details/142132328MultiscalePositive-UnlabeledDetectionofAI-GeneratedTextshttps://arxiv.org/abs/2305.18149https://www.doubao.com/chat/211427064915225
- 【笔记】扩散模型(五):Classifier-Free Guidance 理论推导与代码实现
LittleNyima
DiffusionModels笔记机器学习深度学习
论文链接:Classifier-FreeDiffusionGuidance上一篇文章我们学习了ClassifierGuidance,这种方法通过引入一个额外的分类器,使用梯度引导的方式成功地实现了条件生成。虽然ClassifierGuidance可以直接复用训练好的diffusionmodels,不过这种方法的问题是很明显的,首先需要额外训练一个分类器,而且这个分类器不仅仅分类一般的图像,还需要分
- 【论文阅读】Availability Attacks Create Shortcuts
开心星人
论文阅读论文阅读
还得重复读这一篇论文,有些地方理解不够透彻可用性攻击通过在训练数据中添加难以察觉的扰动,使数据无法被机器学习算法利用,从而防止数据被未经授权地使用。例如,一家私人公司未经用户同意就收集了超过30亿张人脸图像,用于构建商业人脸识别模型。为解决这些担忧,许多数据投毒攻击被提出,以防止数据被未经授权的深度模型学习。它们通过在训练数据中添加难以察觉的扰动,使模型无法从数据中学习太多信息,从而导致模型在未见
- NLP高频面试题(十)——目前常见的几种大模型架构是啥样的
Chaos_Wang_
NLP常见面试题自然语言处理架构人工智能
深入浅出:目前常见的几种大模型架构解析随着Transformer模型的提出与发展,语言大模型迅速崛起,已经成为人工智能领域最为关注的热点之一。本文将为大家详细解析几种目前常见的大模型架构,帮助读者理解其核心差异及适用场景。1.什么是LLM(大语言模型)?LLM通常指参数量巨大、能够捕捉丰富语义信息的Transformer模型,它们通过海量的文本数据训练而成,能够实现高度逼真的文本生成、复杂的语言理
- 金鼎量化助手中的板块与成份股如何实时联动以及股票代码与股软联动
wxqq_541182238
金鼎量化助手经验分享笔记其他人工智能
在专栏之前的文章中有介绍板块强度的作用,使用了哪些参考指标等,下面介绍金鼎量化助手板块强度页面中的板块与成份个股的联动以及如何实现个股与股软:如同花顺、通达信之间的联动。通过股票代码直接联动到股软快速查看。一、板块强度与成份股的关联在金鼎量化助手的板块强度页面中分了两列,第一列是板块,第二列是板块对应的成份股,每天打开软件后会实时获取到板块的最新强度排名情况(需保证勾选上实时刷新选项框),板块列表
- 架构师必知必会系列:数据架构与数据管理
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战大数据人工智能语言模型JavaPython架构设计
作者:禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍数据架构与数据管理介绍数据架构是指用来定义企业数据的逻辑结构、物理存储结构和数据的流转过程。它由数据中心和IT平台、数据库、文件系统、网络、安全、计算资源等构成。其目的是为了满足业务需求、提升组织效率和降低成本。数据架构包括数据字典、元数据、数据模型、数据流、数据仓库、数据管道、数据服务等。在应用中,将数据按照其自身特性进行划分、分类、归档、清洗和加工,才能
- HTTP核心知识
Sean2077
HTTPhttp
理解HTTP协议是优化Web应用性能、调试问题和实现高效通信的基础。以下是前端开发者需要掌握的核心HTTP知识:1.HTTP基础概念请求与响应模型理解客户端(浏览器)发送HTTP请求,服务器返回HTTP响应的基本流程。HTTP方法(Methods)GET:获取资源(幂等操作)POST:提交数据(非幂等)PUT:更新资源DELETE:删除资源HEAD:仅获取响应头OPTIONS:查看服务器支持的通信
- 前端性能优化-知识点
甲亿
前端性能优化
Web性能优化意义1.减少整体加载时间:减小文件体积、减少HTTP请求、使用预加载。2.使网站尽快可用:仅加载首屏内容,其他内容根据需要进行懒加载。3.平滑和交互性:使用CSS替代JS动画、减少UI重绘。4.加载表现形式:使用加载动画、进度条、骨架屏等过渡信息,让用户感觉到页面加载更快。5.性能监测:性能指标、性能测试、性能监控持续优化等Web性能指标RAIL性能模型Response(响应):快速
- 嵌入式Linux驱动开发:从基础知识到实践精通
坚持坚持那些年
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:嵌入式Linux由于其稳定性、可定制性和丰富资源,在智能设备领域得到广泛应用。掌握嵌入式Linux驱动程序设计对于开发者至关重要。本课程从基础知识点出发,详细介绍了内核接口理解、设备树编程、I/O操作、字符与块设备驱动、网络驱动、电源管理、调试技巧、硬件抽象层、设备模型和模块化编程等关键技能,并通过实际操作实践来强化学习,帮助开发者成长为嵌入式Linux驱动开
- 三维点云重建的原理及代码
晚风微凉~
matlab图像处理
点云重建是将来自各种传感器(如激光雷达、相机等)采集的离散点云数据转换为具有结构和几何形状的物体模型的过程。在这个过程中,算法的核心任务是从大量的离散点中提取出具有几何意义的特征,并将这些特征组合成相应的物体模型。在实际应用中,无法获得物体所有表面的三维坐标数据,因此点云重建算法必须处理部分点云数据,尽可能准确地还原物体的几何结构。点云重建的目标是通过对描述物体表面形状的点数据进行处理,根据它们的
- Android端ReactNative环境搭建——上
hzulwy
reactnativereactnativeandroidreact.js
前言最近一年,因为公司业务需要,部门引入了rn这门跨段技术来开发业务需求。从去年部门大佬调研rn这个框架到现在已有超过一年的时间了。而我从当时毕业不到1年的小白成长到现在负责维护项目的Android端代码的主力。同时,自己对rn相关的技术有了不少理解。因此,想要分享一些知识点,希望可以帮助到大家。我会以一个专栏的方式述说在这一年当中使用rn开发需求遇到的困难。大家可以借鉴参考下,共同进步!!!使用
- 回归模型评价指标——衡量预测能力
Tang–t
回归数据挖掘人工智能机器学习python
目录一、指标说明1.均方误差(MeanSquaredError,MSE)2.均方根误差(RootMeanSquaredError,RMSE)3.平均绝对误差(MeanAbsoluteError,MAE)4.决定系数(CoefficientofDetermination,R²)5.解释方差(ExplainedVariance,EV)6.最大误差(MaximumError)二、代码一、指标说明回归模型
- AI大模型编程能力对比:Deepseek&Claude&Gemini
黑夜路人(heiyeluren)
AI人工智能人工智能aiAIGC语言模型
在当今快速发展的技术领域,人工智能(AI)模型在编程和数据处理方面的应用越来越广泛。不同的AI模型因其独特的设计理念和技术优势,适用于不同的编程任务和场景。本文将对三种主流的AI模型——DeepSeekv3、GeminiFlash2.0和Claude3.5Sonnet的编程能力进行详细对比,帮助读者根据具体需求选择最合适的工具。同时对DeepSeekv3、GeminiFlash2.0和Claude
- 图像质量评价学习笔记02:IQA模型性能评价指标(PLCC、SROCC、KROCC、RMSE)
可靠的豆包蟹同志
图像质量评估IQA图像处理计算机视觉人工智能算法
性能好的图像质量评价(IQA)算法,其质量评测分数会与主观质量分数高度一致,IQA有许多评价指标,为了衡量方法测试结果与主观评价之间的一致性,视频质量专家组VQEG(VideoQualityExpertsGroup,目前国际上对视频质量进行标准化及性能测试的权威组织)提出了四个可以验证客观评价结果和主观评价结果之间的紧密程度的四个指标:PLCC、SROCC、KROCC和RMSE,也是目前最常用的I
- 哈尔滨工业大学DeepSeek公开课人工智能:大模型原理 技术与应用-从GPT到DeepSeek|附视频下载方法
你觉得205
人工智能机器学习大数据ai知识图谱python运维
导读INTRODUCTION今天继续哈尔滨工业大学车万翔教授带来了一场主题为“DeepSeek技术前沿与应用”的报告。本报告深入探讨了大语言模型在自然语言处理(NLP)领域的核心地位及其发展历程,从基础概念出发,延伸至语言模型在机器翻译、拼音输入法、语音识别等任务中的关键作用。强调了语言模型不仅辅助其他NLP任务,本身也蕴含大量知识,如地理信息、语义理解和推理能力。随着技术的发展,尤其是trans
- 计算机基础:编码01,无符号数编码
水饺编程
MFC学习笔记Win32学习笔记mfcc++visualstudiowindows
专栏导航本节文章分别属于《Win32学习笔记》和《MFC学习笔记》两个专栏,故划分为两个专栏导航。读者可以自行选择前往哪个专栏。(一)WIn32专栏导航上一篇:计算机基础:二进制基础13,十六进制与二进制的相互转换回到目录下一篇:计算机基础:编码02,有符号数编码,原码(二)MFC专栏导航上一篇:计算机基础:二进制基础13,十六进制与二进制的相互转换回到目录下一篇:计算机基础:编码02,有符号数编
- 《AI大模型趣味实战 》第8集:多端适配 个人新闻头条 基于大模型和RSS聚合打造个人新闻电台(Flask WEB版) 2
带娃的IT创业者
AI大模型趣味实战人工智能flask前端
《AI大模型趣味实战》第8集:多端适配个人新闻头条基于大模型和RSS聚合打造个人新闻电台(FlaskWEB版)2摘要本文末尾介绍了如何实现新闻智能体的方法。在信息爆炸的时代,如何高效获取和筛选感兴趣的新闻内容成为一个现实问题。本文将带领读者通过Python和Flask框架,结合大模型的强大能力,构建一个个性化的新闻聚合平台,不仅能够自动收集整理各类RSS源的新闻,还能以语音播报的形式提供"新闻电台
- 先验地图--slam学习笔记
超级璐璐
人工智能机器学习
先验信息(PriorInformation)先验信息指的是在收集新数据之前已有的知识或假设。这种信息可以来自之前的实验、历史数据、理论模型或专家意见。地图信息:在无人驾驶中,车辆通常会预先加载高精度地图数据,这些地图数据提供了道路布局、车道线位置、交叉口结构等信息。这些信息就是先验信息。车辆动力学模型:车辆的动力学模型,包括车辆的物理特性(如质量、轮胎摩擦系数等),这些模型可以帮助预测车辆的行为。
- 小白学AI量化:DeepSeek+Python构建强大的金融数据挖掘与多维分析机器人
老余捞鱼
AI顾投高级策略AI探讨与学习人工智能python金融deepseek
作者:老余捞鱼原创不易,转载请标明出处及原作者。写在前面的话:在机构主导的量化交易时代,普通投资者如何用一杯奶茶的钱(15元/天)打造专业级智能量化产品?本文将为您揭秘一个革命性的解决方案——基于国产大模型DeepSeek和Python构建的智能数据挖掘分析机器人。它不仅适用于通用网页数据抓取,更能深度应用于金融领域,精准捕捉市场信号。本文“干货”很多,请务必耐心读完。一、颠覆认知的性价比革命1.
- 数据挖掘实战-基于机器学习的垃圾邮件检测模型
艾派森
数据挖掘实战合集数据挖掘机器学习人工智能python
♂️个人主页:@艾派森的个人主页✍作者简介:Python学习者希望大家多多支持,我们一起进步!如果文章对你有帮助的话,欢迎评论点赞收藏加关注+目录1.项目背景2.数据集介绍
- 集成学习(随机森林)
herry57
数学建模大数据随机森林集成学习
目录一、集成学习概念二、Bagging集成原理三、随机森林四、例子(商品分类)一、集成学习概念集成学习通过建⽴⼏个模型来解决单⼀预测问题。它的⼯作原理是⽣成多个分类器/模型,各⾃独⽴地学习和作出预测。这些预测最后结合成组合预测,因此优于任何⼀个单分类的做出预测。只要单分类器的表现不太差,集成学习的结果总是要好于单分类器的二、Bagging集成原理分类圆形和长方形三、随机森林在机器学习中,随机森林是
- 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
ihuning
javaweb
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
啸笑天
apple
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
macroli
java编程
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
qiaolevip
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。
项目首页 | 源