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IoT-Darren
单片机嵌入式硬件
文章来自:国产MCU厂商品牌汇总及分析(精选)MCU六大应用领域及TOP厂商在中国市场,MCU的应用主要在以下六个领域。我们根据这50家MCU厂商的产品特性和出货量,分别归入相应应用类别,但这并非意味着一个公司只提供一个应用的行业方案。国内MCU厂商多集中在家电和消费电子应用领域,该市场的竞争已经十分激烈。而在汽车电子和工业控制领域,国内MCU厂商的技术、产品和应用方案跟国际大厂还有不小的差距,有
- prompt技术结合大模型 生成测试用例
小赖同学啊
自动化测试(apppcAPI)pythonprompt测试用例
要利用prompt技术结合大模型对目标B/S架构软件系统进行测试,以下以使用Python调用OpenAI的GPT模型进行功能测试用例生成,再借助Selenium库执行测试为例,给出一个完整的实现示例。前提条件安装依赖库:你需要安装openai和selenium库,可以使用以下命令进行安装:pipinstallopenaiselenium获取OpenAIAPI密钥:你需要在OpenAI平台上注册并获
- 边缘AI架构提升LLM应用的响应速度
AI天才研究院
计算ChatGPTDeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能大厂程序员硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLM系统架构设计软件哲学Agent程序员实现财富自由
边缘AI架构提升LLM应用的响应速度关键词边缘计算、边缘AI、LLM、响应速度、模型压缩、分布式计算摘要本文探讨了如何通过边缘AI架构提升大型语言模型(LLM)应用的响应速度。文章首先介绍了边缘计算与边缘AI的基本概念、优势和应用场景,然后深入分析了边缘AI系统的架构设计与实现,以及提升LLM响应速度的关键技术。通过实际案例展示了边缘AI在LLM应用中的效果,并对未来发展趋势和潜在挑战进行了展望,
- ORB-SLAM3的源码学习: Settings.cc:Settings::readCamera1/readCamera2 从配置文件中加载相机参数
PaLu-LvL
计算机视觉#ORB-SLAM3计算机视觉ubuntuopencv人工智能数码相机学习
前言需要从配置文件yaml文件中读取相机参数才能用于后续计算。1.函数声明读取相机1的参数:voidSettings::readCamera1(cv::FileStorage&fSettings)如果是双目相机则还要读取相机2的参数:voidSettings::readCamera2(cv::FileStorage&fSettings)2.函数定义相机11.读取相机模型3的模型加入了针孔相机模型以
- DataWorks Copilot × DeepSeek-R1 来了!给你的智能数据开发加满 buff
DataWorksCopilot×DeepSeek-R1来了!DataWorksCopilot,作为一站式智能数据开发治理平台DataWorks的智能助手,借助AI推理和自然语言处理能力,通过提供代码辅助和智能应用开发功能,为开发者和企业用户带来便捷高效的数据开发体验。现在,DataWorksCopilot与DeepSeek-R1模型深度对接,支持DeepSeek-R1-671B模型与DeepSe
- 通过MATLAB/Simulink平台,使用时域分析法评估一个典型控制系统的响应速度性能指标
xiaoheshang_123
MATLAB开发项目实例1000例专栏手把手教你学MATLAB专栏simulinkmatlab
目录基于Simulink的时域分析法评估系统的响应速度性能指标1.背景介绍1.1项目背景1.2系统描述1.3应用场景2.系统架构设计2.1系统框图2.2数学模型3.Simulink仿真模型步骤3.1创建Simulink模型3.2添加模块3.2.1阶跃输入模块3.2.2系统模型模块3.2.3输出显示模块3.2.4数据记录模块3.3连接模块3.4设置仿真参数3.5运行仿真4.响应速度性能指标计算5.参
- 朴素贝叶斯模型在文本分类中的应用
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朴素贝叶斯(NaiveBayes)是一种基于贝叶斯定理的概率分类算法,广泛应用于文本分类任务中。它的核心思想是根据训练数据中不同类别的条件概率,预测新文本属于哪个类别。尽管其假设条件较为简单(假设特征之间相互独立),但朴素贝叶斯在许多实际应用中仍表现出色,特别是在处理文本分类任务时。本文将介绍朴素贝叶斯模型的基本原理、在文本分类中的应用以及其优缺点,并通过示例说明其具体实现。1.朴素贝叶斯模型的基
- 深入了解与全面使用DeepSeek:从基础到高级应用
一位卑微的码农
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引言随着AI技术的发展,DeepSeek作为一款先进的智能助手,为用户提供了强大的文本生成、代码分析、数学公式处理等能力。本文将详细介绍DeepSeek的基础知识、安装配置、API调用方法以及高级应用技巧,帮助你充分挖掘这一工具的潜力。一、认识DeepSeek1.1DeepSeek简介DeepSeek是由深度求索公司开发的人工智能平台,它支持三种主要模式:基础模型(V3)、深度思考(R1)和联网搜
- 一文讲清产品动销是什么?如何提升动销能力?
销售管理
在现代商业环境中,“产品动销”是一个频繁出现的术语,它直接影响着企业的销售业绩和市场份额。那么,什么是产品动销?如何提升产品的动销能力呢?今天我们就来详细聊聊这个话题。所参考的工具是>>>https://s.fanruan.com/4xlkc一、什么是产品动销?产品动销,顾名思义,就是指产品从企业销售渠道出库并被终端客户购买的过程。动销的核心是产品能够在市场上得到有效销售,即被消费者实际购买和使用
- 【数值模型后处理系列】通风系数计算及垂直层插值
北潇
数值模型Python实用基础技能pythonWRF
一、通风系数1.1通风系数简介通风系数(VentilationCoefficient,VC)可以用来表征扩散条件,其计算公式如下(参考USIyerandPErnestRaj的文章):其中mixingdepth选用WRF输出的边界层高度(PBLH),meanwindspeed近似用边界层顶的风速与地面风速做平均(当然也可多选几层)。1.2Python代码实现VC的计算计算VC的示例代码:fromne
- 大客户管理的方法和策略
客户管理crm系统
大客户管理的核心在于精准识别客户价值、提供个性化解决方案、建立长期互信关系,并通过数据优化决策。根据Gartner研究,80%的企业利润来自20%的大客户,而分层管理能提升30%的客户留存率。以精准分层为例,企业需根据客户贡献度、战略匹配度等维度划分优先级,例如,某全球500强企业通过RFM模型(最近消费、频率、金额)筛选出Top5%客户,针对性投入资源后,次年营收增长达18%。一、大客户分层与识
- 如何在不依赖函数调用功能的情况下结合工具与大型语言模型
Jason9510
语言模型人工智能
当大型语言模型(LLM)原生不支持函数调用功能时,如何实现智能工具调度?本文通过自然语言解析+结构化输出控制的方法来实现。GitHub代码地址核心实现步骤定义工具函数使用@tool装饰器声明可调用工具:fromlangchain_core.toolsimporttool@tooldefmultiply_by_max(a:int,b:list[int])->int:"""将a乘以b列表中的最大值""
- GPT-4o mini 大模型价格战,一百万 Token 只需要 1.1元 RMB
简简单单OnlineZuozuo
m1Python领域m4杂项GPT-4ominiChatGPTChatGPT4.0大模型LLM
本心、输入输出、结果文章目录GPT-4omini大模型价格战,一百万Token只需要1.1元RMB前言目前它的定价方案是每处理一百万个token仅需15美分GPT-4omini极快的响应速度GPT-4omini大模型价格战,一百万Token只需要1.1元RMB编辑|简简单单Onlinezuozuo地址|https://blog.csdn.net/qq_15071263如果觉得本文对你有帮助,欢迎点
- Flux【Lora模型】:效率太高了,超写实逼真黑悟空Flux Lora它来了
AI绘画师-海绵
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在大家热心谈论黑悟空的时候,AI绘画领域也不甘落后,结合最近火爆的AI绘画工具Flux,各路大神第一时间就训练出了Flux的loar版本,今天我们就来体验感受一下大神“AIGAME熊熊”推出的Flux版本的loar模型:FLUX1-超写实逼真黑悟空模型下载地址(文末网盘地址也可获取)****触发词:aiyouxiketang下面是作者推荐的提示词:amaninarmorwithabeardanda
- 机器学习 - 学习线性模型的重要性
谦亨有终
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在接下来的博文中,我们将重点学习线性模型的回归模型和分类模型,在学习之前,让我们来了解一下学习线性模型的重要性,以及如何入门学习。一、作为初学者如何学习线性模型?作为初学者,要高效学习机器学习以及其中的线性模型,可以遵循以下几个步骤和建议:(一)、机器学习的整体学习策略打好数学基础线性代数:理解向量、矩阵、线性变换等,这些是理解模型表示(如y=w^Tx+b)和算法优化的基础。微积分:掌握导数、梯度
- 递归消除特征法RFE筛选特征-包装法-特征选择-特征降维
糯米君_
预处理机器学习python人工智能
RFE(Recursivefeatureelimination):递归消除特征法使用一个基模型(这里使用逻辑回归)来进行多轮训练,每轮训练后,消除若干权值系数的特征,再基于新的特征集进行下一轮训练。RFE的具体步骤如下:1、初始的特征集为所有可用的特征。2、使用当前特征集进行建模,然后计算每个特征的重要性。3、删除最不重要的一个(或多个)特征,更新特征集。4、跳转到步骤2,直到完成所有特征的重要性
- 深入解析Spring Cloud:微服务架构的利器(下)
Wells974
爪哇架构springcloud微服务
在上一篇文章中,我们介绍了SpringCloud的基本概念、核心组件以及如何在Java项目中使用SpringCloud进行服务注册与发现。本文将继续探讨SpringCloud的负载均衡、配置管理、服务熔断和API网关等高级特性。4.负载均衡4.1使用RibbonSpringCloudRibbon是一个客户端负载均衡器,与Eureka无缝集成,支持多种负载均衡策略。在服务消费者项目中,引入Ribbo
- 【深度学习基础】什么是注意力机制
我的青春不太冷
深度学习人工智能注意力机制
文章目录一、注意力机制的核心地位:从补充到主导二、技术突破:从Transformer到多模态融合三、跨领域应用:从NLP到通用人工智能四、未来挑战与趋势结语参考链接注意力机制:深度学习的核心革命与未来基石在深度学习的发展历程中,注意力机制(AttentionMechanism)的引入堪称一场革命。它不仅解决了传统模型的根本性缺陷,更通过动态聚焦关键信息的能力,重塑了人工智能处理复杂任务的范式。本文
- 【机器学习】多元线性回归
T0uken
Python全栈开发1024程序员节机器学习算法线性回归
在实际应用中,许多问题都包含多个特征(输入变量),而不仅仅是单个输入变量。多元线性回归是线性回归的扩展,它能够处理多个输入特征并建立它们与目标变量的线性关系。本教程将系统性推演多元线性回归,包括向量化处理、特征放缩、梯度下降的收敛性和学习率选择等,并使用numpy实现。最后,我们会通过sklearn快速实现多元线性回归模型。多元线性回归模型简介多元线性回归的模型公式为:y=X⋅w+by=X\cdo
- Java中JWT(JSON Web Token)的运用
华农第一蒟蒻
java修炼javajson前端springboottoken
目录1.JWT的结构2.JWT的优点3.JWT的流转过程4.具体案例一、项目结构二、依赖配置三、用户模型四、JWT工具类五、JWT请求过滤器六、安全配置七、身份验证控制器八、测试JWTJWT(JSONWebToken)是一种开放标准(RFC7519),用于在网络应用环境间以紧凑的方式安全地传递信息。JWT可以被用作身份验证和信息交换的手段,特别适合用于前后端分离的应用程序。1.JWT的结构JWT由
- 【第15章:量子深度学习与未来趋势—15.3 量子深度学习在图像处理、自然语言处理等领域的应用潜力分析】
再见孙悟空_
#【深度学习・探索智能核心奥秘】深度学习机器学习人工智能音视频自然语言处理量子深度学习量子学习未来
一、开篇:为什么我们需要关注这场"量子+AI"的世纪联姻?各位技术爱好者们,今天我们要聊的这个话题,可能是未来十年最值得押注的技术革命——量子深度学习。这不是简单的"1+1=2"的物理叠加,而是一场可能彻底改写AI发展轨迹的范式转移。想象这样一个场景:你现在训练一个GPT-5级别的模型,不需要耗费价值上亿美元的算力资源,不需要等待数周的训练时间,甚至不需要纠结于模型参数是否过拟合。这就是量子深度学
- 【第15章:量子深度学习与未来趋势—15.1 量子计算基础与量子机器学习的发展背景】
再见孙悟空_
#【深度学习・探索智能核心奥秘】机器翻译自然语言处理计算机视觉量子计算人工智能深度学习机器学习
想象一下,你正在用ChatGPT生成一篇小说,突然它卡在"主角穿越虫洞"的情节上——这不是因为想象力枯竭,而是传统计算机的晶体管已经烧到冒烟。当前AI大模型的参数规模每4个月翻一番,但摩尔定律的终结让经典计算机的算力增长首次跟不上AI的进化速度。这时候,量子计算带着它的"超能力"登场了:1台50量子位的量子计算机,处理某些问题的速度可达超级计算机的1亿倍。这场算力革命,正在改写深度学习的游戏规则。
- 论deepseek软件底层原理
星糖曙光
磨刀不误砍柴工(工具重要性)AI作画经验分享人工智能笔记
DeepSeek软件底层原理剖析一、核心架构基石(一)混合专家架构(MoE)架构本质:MoE架构模拟人类专家协作模式,构建一个专家集合。每个专家模块专门负责特定类型或领域知识的处理。任务分配机制:当模型面临输入任务时,类似智能调度系统的“路由器”会分析任务特征,将其导向最适配的专家模块。如处理医学文本时,将任务分配给擅长医学知识处理的专家,避免通用模块处理的低效性,极大提升计算效率与任务处理的针对
- Python 循环神经网络(RNN)算法详解与应用案例
闲人编程
pythonpythonrnn算法循环神经网络深度学习文本生成
目录Python循环神经网络(RNN)算法详解与应用案例引言一、RNN的基本原理1.1RNN的结构1.2RNN的优势与挑战二、Python中RNN的面向对象实现2.1`RNNCell`类的实现2.2`RNNModel`类的实现2.3`Trainer`类的实现三、案例分析3.1序列预测3.1.1数据准备3.1.2模型训练3.1.3结果分析3.2文本生成3.2.1数据准备3.2.2模型训练3.2.3文
- 本地部署model scope魔搭大模型流程
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一、安装python二、安装Gradio三、添加镜像加速四、运行字符串倒叙五、运行绘图六、安装常用软件包和库七、我目前使用的软件包和库简介八、文字生成图片AI模型九、文字回复AI模型一、安装python可参考安装步骤:python学习笔记-python安装与环境变量配置_python环境变量-CSDN博客二、安装Gradio在cmd执行以下命令。Gradio封装了功能丰富的前端用户界面,一会儿用来
- 电脑录屏软件 班迪录屏 Bandicam v8.0 注册版 下载与使用说明
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电脑windows
Bandicam是一款电脑录屏软件。主要功能:多模式录制:支持录制屏幕、游戏画面以及设备内容(如HDMI输入和摄像头)。自由调整录制区域:你可以选择全屏录制,也可以自定义录屏分辨率,满足多种需求。鼠标追随功能:录制时可追随鼠标移动,聚焦特定操作区域。重复捕捉功能:支持反复录制屏幕内容,方便制作教程或解说视频。快捷键设置:自定义快捷键,录制操作更加便捷高效。双音频混合录制:提供同时录制系统音效和麦克
- DeepSeek 混合专家(MoE)架构技术原理剖析
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DeepSeek混合专家(MoE)架构技术原理剖析在人工智能快速发展的当下,大规模语言模型不断突破创新,DeepSeek混合专家(MoE)架构脱颖而出,成为业内关注焦点。本文将深入剖析其技术原理,为大家揭开它的神秘面纱。一、MoE架构概述(一)基本概念混合专家(MixtureofExperts,MoE)架构,简单来说,就像是一个专家团队。在这个团队里,每个专家都是一个小型神经网络,各自擅长处理特定
- GBase 8a数据库多并发insert性能缓慢的优化
GBASE数据库
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- 分析投资策略数据
Young_Zn_Cu
投资策略
投资策略分析(在实习最后一周,当然要再多学一点金融相关知识啦,于是就有了这篇文章,以下均出于个人对投资策略的浅薄见解,欢迎大家提出建议)任务:分析私募排排网上的数据,并根据不同的策略进行分析,写出报告由于本人之前对投资部分了解较少,所以名词解释会占相当大一部分篇幅,大家可以直接移步后面部分!私募投资投资策略分析数据名词解释投资策略名词解释股票策略债券策略期货及衍生品策略多资产策略组合基金对筛选出来
- 使用多模态大语言模型进行深度学习的图像、文本和语音数据增强
数行天下
人工智能语言模型深度学习人工智能自然语言处理
在过去的五年里,研究方向已从传统的机器学习(ML)和深度学习(DL)方法转向利用大语言模型(LLMs),包括多模态方法,用于数据增强,以提高泛化能力,并在训练深度卷积神经网络时防止过拟合。然而,现有的综述文章主要集中于机器学习和深度学习技术或有限的模态(如文本或图像),在涵盖LLM方法的最新进展和多模态应用方面仍存在空白。本文通过探索利用多模态LLMs进行图像、文本和语音数据增强的最新文献,填补了
- 多线程编程之理财
周凡杨
java多线程生产者消费者理财
现实生活中,我们一边工作,一边消费,正常情况下会把多余的钱存起来,比如存到余额宝,还可以多挣点钱,现在就有这个情况:我每月可以发工资20000万元 (暂定每月的1号),每月消费5000(租房+生活费)元(暂定每月的1号),其中租金是大头占90%,交房租的方式可以选择(一月一交,两月一交、三月一交),理财:1万元存余额宝一天可以赚1元钱,
- [Zookeeper学习笔记之三]Zookeeper会话超时机制
bit1129
zookeeper
首先,会话超时是由Zookeeper服务端通知客户端会话已经超时,客户端不能自行决定会话已经超时,不过客户端可以通过调用Zookeeper.close()主动的发起会话结束请求,如下的代码输出内容
Created /zoo-739160015
CONNECTEDCONNECTED
.............CONNECTEDCONNECTED
CONNECTEDCLOSEDCLOSED
- SecureCRT快捷键
daizj
secureCRT快捷键
ctrl + a : 移动光标到行首ctrl + e :移动光标到行尾crtl + b: 光标前移1个字符crtl + f: 光标后移1个字符crtl + h : 删除光标之前的一个字符ctrl + d :删除光标之后的一个字符crtl + k :删除光标到行尾所有字符crtl + u : 删除光标至行首所有字符crtl + w: 删除光标至行首
- Java 子类与父类这间的转换
周凡杨
java 父类与子类的转换
最近同事调的一个服务报错,查看后是日期之间转换出的问题。代码里是把 java.sql.Date 类型的对象 强制转换为 java.sql.Timestamp 类型的对象。报java.lang.ClassCastException。
代码:
- 可视化swing界面编辑
朱辉辉33
eclipseswing
今天发现了一个WindowBuilder插件,功能好强大,啊哈哈,从此告别手动编辑swing界面代码,直接像VB那样编辑界面,代码会自动生成。
首先在Eclipse中点击help,选择Install New Software,然后在Work with中输入WindowBui
- web报表工具FineReport常用函数的用法总结(文本函数)
老A不折腾
finereportweb报表工具报表软件java报表
文本函数
CHAR
CHAR(number):根据指定数字返回对应的字符。CHAR函数可将计算机其他类型的数字代码转换为字符。
Number:用于指定字符的数字,介于1Number:用于指定字符的数字,介于165535之间(包括1和65535)。
示例:
CHAR(88)等于“X”。
CHAR(45)等于“-”。
CODE
CODE(text):计算文本串中第一个字
- mysql安装出错
林鹤霄
mysql安装
[root@localhost ~]# rpm -ivh MySQL-server-5.5.24-1.linux2.6.x86_64.rpm Preparing... #####################
- linux下编译libuv
aigo
libuv
下载最新版本的libuv源码,解压后执行:
./autogen.sh
这时会提醒找不到automake命令,通过一下命令执行安装(redhat系用yum,Debian系用apt-get):
# yum -y install automake
# yum -y install libtool
如果提示错误:make: *** No targe
- 中国行政区数据及三级联动菜单
alxw4616
近期做项目需要三级联动菜单,上网查了半天竟然没有发现一个能直接用的!
呵呵,都要自己填数据....我了个去这东西麻烦就麻烦的数据上.
哎,自己没办法动手写吧.
现将这些数据共享出了,以方便大家.嗯,代码也可以直接使用
文件说明
lib\area.sql -- 县及县以上行政区划分代码(截止2013年8月31日)来源:国家统计局 发布时间:2014-01-17 15:0
- 哈夫曼加密文件
百合不是茶
哈夫曼压缩哈夫曼加密二叉树
在上一篇介绍过哈夫曼编码的基础知识,下面就直接介绍使用哈夫曼编码怎么来做文件加密或者压缩与解压的软件,对于新手来是有点难度的,主要还是要理清楚步骤;
加密步骤:
1,统计文件中字节出现的次数,作为权值
2,创建节点和哈夫曼树
3,得到每个子节点01串
4,使用哈夫曼编码表示每个字节
- JDK1.5 Cyclicbarrier实例
bijian1013
javathreadjava多线程Cyclicbarrier
CyclicBarrier类
一个同步辅助类,它允许一组线程互相等待,直到到达某个公共屏障点 (common barrier point)。在涉及一组固定大小的线程的程序中,这些线程必须不时地互相等待,此时 CyclicBarrier 很有用。因为该 barrier 在释放等待线程后可以重用,所以称它为循环的 barrier。
CyclicBarrier支持一个可选的 Runnable 命令,
- 九项重要的职业规划
bijian1013
工作学习
一. 学习的步伐不停止 古人说,活到老,学到老。终身学习应该是您的座右铭。 世界在不断变化,每个人都在寻找各自的事业途径。 您只有保证了足够的技能储
- 【Java范型四】范型方法
bit1129
java
范型参数不仅仅可以用于类型的声明上,例如
package com.tom.lang.generics;
import java.util.List;
public class Generics<T> {
private T value;
public Generics(T value) {
this.value =
- 【Hadoop十三】HDFS Java API基本操作
bit1129
hadoop
package com.examples.hadoop;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream;
import org.apache.hadoop.fs.FileStatus;
import org.apache.hadoo
- ua实现split字符串分隔
ronin47
lua split
LUA并不象其它许多"大而全"的语言那样,包括很多功能,比如网络通讯、图形界面等。但是LUA可以很容易地被扩展:由宿主语言(通常是C或 C++)提供这些功能,LUA可以使用它们,就像是本来就内置的功能一样。LUA只包括一个精简的核心和最基本的库。这使得LUA体积小、启动速度快,从 而适合嵌入在别的程序里。因此在lua中并没有其他语言那样多的系统函数。习惯了其他语言的字符串分割函
- java-从先序遍历和中序遍历重建二叉树
bylijinnan
java
public class BuildTreePreOrderInOrder {
/**
* Build Binary Tree from PreOrder and InOrder
* _______7______
/ \
__10__ ___2
/ \ /
4
- openfire开发指南《连接和登陆》
开窍的石头
openfire开发指南smack
第一步
官网下载smack.jar包
下载地址:http://www.igniterealtime.org/downloads/index.jsp#smack
第二步
把smack里边的jar导入你新建的java项目中
开始编写smack连接openfire代码
p
- [移动通讯]手机后盖应该按需要能够随时开启
comsci
移动
看到新的手机,很多由金属材质做的外壳,内存和闪存容量越来越大,CPU速度越来越快,对于这些改进,我们非常高兴,也非常欢迎
但是,对于手机的新设计,有几点我们也要注意
第一:手机的后盖应该能够被用户自行取下来,手机的电池的可更换性应该是必须保留的设计,
- 20款国外知名的php开源cms系统
cuiyadll
cms
内容管理系统,简称CMS,是一种简易的发布和管理新闻的程序。用户可以在后端管理系统中发布,编辑和删除文章,即使您不需要懂得HTML和其他脚本语言,这就是CMS的优点。
在这里我决定介绍20款目前国外市面上最流行的开源的PHP内容管理系统,以便没有PHP知识的读者也可以通过国外内容管理系统建立自己的网站。
1. Wordpress
WordPress的是一个功能强大且易于使用的内容管
- Java生成全局唯一标识符
darrenzhu
javauuiduniqueidentifierid
How to generate a globally unique identifier in Java
http://stackoverflow.com/questions/21536572/generate-unique-id-in-java-to-label-groups-of-related-entries-in-a-log
http://stackoverflow
- php安装模块检测是否已安装过, 使用的SQL语句
dcj3sjt126com
sql
SHOW [FULL] TABLES [FROM db_name] [LIKE 'pattern']
SHOW TABLES列举了给定数据库中的非TEMPORARY表。您也可以使用mysqlshow db_name命令得到此清单。
本命令也列举数据库中的其它视图。支持FULL修改符,这样SHOW FULL TABLES就可以显示第二个输出列。对于一个表,第二列的值为BASE T
- 5天学会一种 web 开发框架
dcj3sjt126com
Web框架framework
web framework层出不穷,特别是ruby/python,各有10+个,php/java也是一大堆 根据我自己的经验写了一个to do list,按照这个清单,一条一条的学习,事半功倍,很快就能掌握 一共25条,即便很磨蹭,2小时也能搞定一条,25*2=50。只需要50小时就能掌握任意一种web框架
各类web框架大同小异:现代web开发框架的6大元素,把握主线,就不会迷路
建议把本文
- Gson使用三(Map集合的处理,一对多处理)
eksliang
jsongsonGson mapGson 集合处理
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2175532 一、概述
Map保存的是键值对的形式,Json的格式也是键值对的,所以正常情况下,map跟json之间的转换应当是理所当然的事情。 二、Map参考实例
package com.ickes.json;
import java.lang.refl
- cordova实现“再点击一次退出”效果
gundumw100
android
基本的写法如下:
document.addEventListener("deviceready", onDeviceReady, false);
function onDeviceReady() {
//navigator.splashscreen.hide();
document.addEventListener("b
- openldap configuration leaning note
iwindyforest
configuration
hostname // to display the computer name
hostname <changed name> // to change
go to: /etc/sysconfig/network, add/modify HOSTNAME=NEWNAME to change permenately
dont forget to change /etc/hosts
- Nullability and Objective-C
啸笑天
Objective-C
https://developer.apple.com/swift/blog/?id=25
http://www.cocoachina.com/ios/20150601/11989.html
http://blog.csdn.net/zhangao0086/article/details/44409913
http://blog.sunnyxx
- jsp中实现参数隐藏的两种方法
macroli
JavaScriptjsp
在一个JSP页面有一个链接,//确定是一个链接?点击弹出一个页面,需要传给这个页面一些参数。//正常的方法是设置弹出页面的src="***.do?p1=aaa&p2=bbb&p3=ccc"//确定目标URL是Action来处理?但是这样会在页面上看到传过来的参数,可能会不安全。要求实现src="***.do",参数通过其他方法传!//////
- Bootstrap A标签关闭modal并打开新的链接解决方案
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境bootstrap纵观千象
Bootstrap里面的js modal控件使用起来很方便,关闭也很简单。只需添加标签 data-dismiss="modal" 即可。
可是偏偏有时候需要a标签既要关闭modal,有要打开新的链接,尝试多种方法未果。只好使用原始js来控制。
<a href="#/group-buy" class="btn bt
- 二维数组在Java和C中的区别
流淚的芥末
javac二维数组数组
Java代码:
public class test03 {
public static void main(String[] args) {
int[][] a = {{1},{2,3},{4,5,6}};
System.out.println(a[0][1]);
}
}
运行结果:
Exception in thread "mai
- systemctl命令用法
wmlJava
linuxsystemctl
对比表,以 apache / httpd 为例 任务 旧指令 新指令 使某服务自动启动 chkconfig --level 3 httpd on systemctl enable httpd.service 使某服务不自动启动 chkconfig --level 3 httpd off systemctl disable httpd.service 检查服务状态 service h