- 从单品到全盘:解锁服装商品企划的全局密码
xss
全局思维,服装行业的胜负手?在如今的服装行业,竞争可谓是白热化状态。从繁华都市的街头巷尾,到电商平台的虚拟世界,各类服装品牌如雨后春笋般涌现,让人目不暇接。大到国际知名品牌,小到街头巷尾的小众潮牌,都在想尽办法吸引消费者的目光。在这个竞争激烈的大环境下,价格战、设计比拼、营销大战等各种竞争手段层出不穷。价格战中,品牌们为了吸引顾客,不断压低价格,利润空间被一再压缩;设计上,大家绞尽脑汁,紧跟潮流甚
- PySpark实现导出两个包含多个Parquet数据文件的S3目录里的对应值的差异值分析
weixin_30777913
pythonspark数据分析云计算
编写PySpark代码实现从一个包含多个Parquet数据文件的AmazonS3目录的dataframe数据里取两个维度字段,一个度量字段的数据,根据这两个维度字段的数据分组统计,计算度量字段的数据的分组总计值,得到一个包含两个维度字段和度量字段的分组总计值字段的dataframe,再从另一个包含多个Parquet数据文件的S3目录的dataframe数据里取两个维度字段,一个度量字段的数据组成一
- 【学习思维模型】
宇希啊
思维模型学习
学习思维模型一、理解类模型二、记忆类模型三、解决问题类模型四、结构化学习模型五、效率与习惯类模型六、高阶思维模型七、实践建议八、新增学习思维模型**1.波利亚问题解决四步法****2.主动回忆(ActiveRecall)****3.鱼骨图(因果图/IshikawaDiagram)****4.MECE原则(MutuallyExclusive,CollectivelyExhaustive)****5.
- 探讨消息队列系统:AWS SQS vs. Apache Kafka
fxrz12
工具awsapachekafka
在现代软件架构中,消息队列系统扮演着关键角色,帮助系统实现异步通信、负载均衡和解耦。两种广泛使用的消息队列系统是AWSSimpleQueueService(SQS)和ApacheKafka。尽管它们都提供消息传递功能,但在设计理念、功能和使用场景上存在显著差异。本文将详细探讨AWSSQS和ApacheKafka的特点,帮助你在不同场景下做出最佳选择。一、ApacheKafkaApacheKafka
- Linux tcpdump -any抓的包转换成标准的pcap
812503533
linuxtcpdump网络协议tcp/ip
在Linux中使用tcpdump-any抓包并转换为标准pcap文件时出现额外字段,通常与链路层协议头部的差异以及pcap文件格式的兼容性有关。以下是详细原因和解决方案:一、问题原因分析-any选项的局限性tcpdump-any会自动猜测链路层协议类型(如Ethernet、IEEE802.11、PPP等),但可能因环境复杂导致误判。例如:在混合网络(如同时包含有线和无线流量)中,自动检测可能失败。
- git subtree 高频使用方法
NickDeCodes
gitgitgithub
subtree高频使用方法官网添加新的子项目查看子项目的差异使用子项目克隆存储库引入超级项目更新改变分支引入子项目更新对子项目进行更改将更改推送到子项目存储库高效配置添加新的子项目subtreegitsubtreeadd--prefix=example-submodulehttps://github.com/githubtraining/example-submodulemaster--squas
- 警惕AI神话破灭:深度解析大模型缺陷与禁用场景指南
领码科技
AI应用IT职场大模型缺陷AI工具风险伦理挑战应用场景限制可信AI
摘要当前AI大模型虽展现强大能力,但其本质缺陷可能引发系统性风险。本文从认知鸿沟、数据困境、伦理雷区、技术瓶颈四大维度剖析大模型局限性,揭示医疗诊断、法律决策等8类禁用场景,提出可信AI建设框架与用户防护策略。通过理论分析与实操案例结合,为规避AI工具风险提供系统性解决方案。关键词:大模型缺陷、AI工具风险、伦理挑战、应用场景限制、可信AI一、认知鸿沟:无法企及的人类智慧1.1创造性思维的致命短板
- 关于两次项目的学习感悟
罗婕斯特
大数据
经过这两次项目,我学到了以下几点:1.模块化与结构化思维:代码展示了如何将深度学习任务分解为多个模块(如数据加载、模型定义、训练循环、评估等)。这种模块化的思维方式不仅适用于编程,也可以应用于解决复杂问题时的结构化思考。2.细节决定成败:代码中涉及了许多细节,如数据预处理、学习率调整、损失函数的选择等。这些细节对模型的最终性能有着重要影响。这提醒我们,在解决实际问题时,细节往往决定成败,需要耐心和
- 机器学习之KMeans算法
Mr终游
机器学习机器学习算法kmeans
目录一、KMeans的核心思想二、KMeans算法流程三、KMeans的关键点1.优点:2.缺点:四、如何确定最佳k值1.肘部法则2.轮廓系数五、Kmeans的典型应用场景六、代码示例KMeans是一种广泛使用的无监督学习算法,主要用于聚类分析(Clustering)。它的目标是将数据集划分为K个互不重叠的子集(簇,Cluster),使得同一簇内的数据点尽可能相似,不同簇之间的数据点尽可能差异显著
- 地理信息系统(ArcGIS)在水文水资源、水环境中的技术应用
岁月如歌,青春不败
水文水资源arcgis水文模型水文资源水文水资源水质模型洪水地理信息系统
在水文水环境保护中,对于信息的采集、处理和分析是关键步骤。水文水环境及其相关数据均具有空间分布特征,传统的方法难以发挥作用。地理信息系统(GIS)强大的空间数据管理和分析功能,在空间信息处理上有独到的优势,是研究区域水文水环境的空间差异的有力工具,GIS在水文水环境中的应用对解决水文水环境中许多问题起着重要的作用与意义。一:ARCGIS数据管理1.1ArcGIS界面及数据加载1.2ArcGIS常见
- 每日面试题-TCP 和 UDP 有什么区别?
晚夜微雨问海棠呀
tcp/ipudp网络协议
TCP(传输控制协议)和UDP(用户数据报协议)是传输层的两大核心协议,主要区别如下:核心差异对比连接模式TCP:面向连接,需通过三次握手建立可靠通道。UDP:无连接,直接发送数据报,无需预先协商。可靠性TCP:提供数据确认、重传、校验和流量控制,确保数据完整有序到达。UDP:不保证可靠性,可能丢包、乱序,无重传机制。传输方式TCP:基于字节流传输,数据按顺序重组(如文件下载)。UDP:基于独立数
- 如何实现集群中的session共享存储?思维导图 代码示例(java 架构)
用心去追梦
java架构开发语言
集群中Session共享存储的实现在分布式系统或集群环境中,确保用户会话(Session)能够在所有节点之间共享是一个关键问题。为了实现这一点,可以采用多种策略和技术。以下是关于如何在Java架构中实现集群中的Session共享存储的主要方面:1.使用集中式存储服务Memcached:轻量级、高性能的内存缓存系统,适用于存储短期的session数据。Redis:功能更强大的键值存储数据库,不仅支持
- 函数式编程
猫哥不给力
javascript前端函数式编程
什么是函数式编程函数式编程(FunctionalProgramming,FP),FP是编程范式之一,我们常听说的编程范式还有面向过程编程、面向对象编程。面向对象编程的思维方式:把现实世界中的事物抽象成程序世界中的类和对象,通过封装、继承和多态来演示事物事件的联系函数式编程的思维方式:把现实世界的事物和事物之间的联系抽象到程序世界(对运算过程进行抽象)程序的本质:根据输入通过某种运算获得相应的输出,
- 多模态模型在做选择题时,如何设置Prompt,如何精准定位我们需要的选项
暗巷提灯
prompt
我们这里以Qwen2-VL-7B-instruct为例:假设我们需要分析一张图片的情绪(从现有的情绪中进行选择),并且我们需要它以思维链的形式展现出来,我们可以这样设置prompt:emotion6_CoT="""Analyzethegivenimageanddeterminetheemotionitrepresents.Emotionaloptions:(A)anger(B)disgust(C)
- AI 赋能软件开发:从工具到思维的全面升级
二川bro
智能AI人工智能
AI赋能软件开发:从工具到思维的全面升级前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站,通俗易懂,风趣幽默,可以分享一下给大家。点击跳转到网站。https://www.captainbed.cn/ccc一、AI如何改变软件开发1.1开发效率的提升代码生成:AI工具如GitHubCopilot可以自动生成代码片段,减少重复劳动错误检测:AI能够实时识别代码中的潜在错误和漏洞性能优化:AI可以自动优化算法和数
- 机器学习数学基础:29.t检验
@心都
机器学习人工智能
一、t检验的定义与核心思想(一)定义t检验(Student’st-test)是一种在统计学领域中广泛应用的基于t分布的统计推断方法。其主要用途在于判断样本均值与总体均值之间,或者两个独立样本的均值之间、配对样本的均值之间是否存在显著差异。例如,在教育研究中,可以通过t检验判断某个班级学生的平均成绩与全校学生的平均成绩是否有显著差异;在医学实验里,可用于比较实验组和对照组的患者某项生理指标的均值是否
- MongoDB的数据存储格式是什么?思维导图 代码示例(java 架构)
用心去追梦
mongodbjava架构
MongoDB使用BSON(BinaryJSON)作为其主要的数据存储格式。BSON是一种二进制表示的结构化数据格式,它扩展了JSON的概念,使其更适合于数据库操作。以下是关于MongoDB数据存储格式的详细介绍:MongoDB数据存储格式BSON(BinaryJSON)定义:BSON是一种类JSON的二进制序列化文档格式,专为高效存储和传输而设计。特点:类型丰富:除了基本的JSON类型外,还支持
- 分片(sharding)和复制(replication)是怎样工作的?思维导图 代码示例(java 架构)
用心去追梦
java架构开发语言
分片(Sharding)和复制(Replication)是MongoDB中用于提升性能、可用性和数据冗余的关键特性。它们各自解决不同的问题,并且可以一起使用以提供更强大的数据库解决方案。分片与复制的工作原理-思维导图概要您可以创建一个以“MongoDB分片与复制”为核心节点的思维导图,并根据以下分类展开:分片(Sharding)定义将数据分布在多个服务器上目的水平扩展存储容量提高读写吞吐量组件配置
- 如何通过 DeepSeek 开发一个简单的 AI 辅助工具?
借雨醉东风
人工智能
关注我,持续分享逻辑思维&管理思维&面试题;可提供大厂面试辅导、及定制化求职/在职/管理/架构辅导;推荐专栏《10天学会使用asp.net编程AI大模型》,目前已完成所有内容。一顿烧烤不到的费用,让人能紧跟时代的浪潮。从普通网站,到公众号、小程序,再到AI大模型网站。干货满满。学成后可接项目赚外快,绝对划算。不仅学会如何编程,还将学会如何将AI技术应用到实际问题中,为您的职业生涯增添一笔宝贵的财富
- 深度学习和机器学习的差异
The god of big data
教程深度学习机器学习人工智能
一、技术架构的本质差异传统机器学习(MachineLearning)建立在统计学和数学优化基础之上,其核心技术是通过人工设计的特征工程(FeatureEngineering)构建模型。以支持向量机(SVM)为例,算法通过核函数将数据映射到高维空间,但特征提取完全依赖工程师的领域知识。这种"人工特征+浅层模型"的结构在面对复杂非线性关系时容易遭遇性能瓶颈。深度学习(DeepLearning)作为机器
- 从前端程序员到大模型工程师的转型攻略
七七Seven~
前端语言模型人工智能学习chatgpt算法
在科技日新月异的今天,人工智能(AI)特别是大规模预训练模型(大模型)的发展正引领着新一轮的技术革命。对于一位有志于从专注于用户界面设计和开发的前端程序员转向这个充满潜力领域的专业人士来说,这不仅是一次技术栈的转换,更是一个思维方式和个人职业发展的重大转变。本文将提供一个详尽的指南,帮助你顺利地完成这一过渡。第一阶段:打牢基础(第1-4周)深入了解AI与机器学习概念理解:阅读相关书籍、在线课程或观
- CUDA编程之OpenCV与CUDA结合使用
byxdaz
CUDAopencv人工智能计算机视觉
OpenCV与CUDA的结合使用可显著提升图像处理性能。一、版本匹配与环境配置CUDA与OpenCV版本兼容性OpenCV各版本对CUDA的支持存在差异,例如OpenCV4.5.4需搭配CUDA10.02,而较新的OpenCV4.8.0需使用更高版本CUDA。需注意部分模块(如级联检测器)可能因CUDA版本更新而不再支持。OpenCV版本CUDA版本4.5.x推荐CUDA11.x及以下
- 基于支持向量数据描述 (SVDD) 进行多类分类(Matlab代码实现)
荔枝科研社
分类matlab人工智能
个人主页:研学社的博客欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录1概述一、引言二、SVDD算法原理三、基于SVDD的多类分类方法四、讨论与展望五、结论2运行结果3参考文献4Matlab代码实现1概述使用支持向量数据描述(SVDD)进行多类分类。矩阵代码。基于SVDD的多类分类在此MATLAB脚本中呈现。多类
- 基于信息间隙决策理论的碳捕集电厂调度(Matlab代码实现)
砌墙_2301
matlab算法人工智能
个人主页欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录1概述基于信息间隙决策理论(IGDT)的碳捕集电厂调度研究综述一、信息间隙决策理论(IGDT)的定义与核心原理二、碳捕集电厂调度的主要研究方向与挑战三、IGDT在碳捕集电厂调度中的模型框架四、现有调度方法的局限性及IGDT的改进五、实证研究案例分析六、总结与
- ——当机器开始"思考",人类终于读懂了自己的大脑
人工智能机器学习
第一层突破:AI让我们看见"思维的源代码"想象一下,你正在教ChatGPT写诗——当它从"枯藤老树昏鸦"的堆砌,突然产出"月光在二进制河流里流淌"的句子时,这不仅是算法的胜利,更是一面照向人类思维的魔镜。科学家发现,AI学习语言的方式竟与婴儿惊人相似:✅模式捕捉:像人类从环境声音中提取词汇✅联想迭代:用已知概念嫁接新知识(比如用"电"理解"闪电网络")✅创造性错误:AI的"幻觉"对应人脑的直觉跳跃
- 交易员必懂的“货币性格学”:如何给你的策略选对交易品种?
EagleTrader
金融
在市场中,每个货币对都有其独特的“性格”——波动规律、驱动因素和风险特征。就像人类性格决定行为模式一样,理解货币对的“性格”是制定差异化策略的关键。本文EagleTrader将从多角度去了解货币对,并分享如何根据其特性调整自己的交易策略。货币对“性格”的构成要素波动性不同货币对的价格波动幅度和频率差异是显著的。例如,欧元/美元(EUR/USD)作为市场中交易量最大的货币对之一,其波动相对较为平稳,
- 【DuodooTEKr】Odoo 18设备管理双剑客:Maintenance设备模块与IOT模块的深度解析与实践
邹工转型手札
Duodoo开源Odoo18开源风吟九宵人工智能物联网制造开源python
作者:Odoo技术开发/资深信息化负责人日期:2025年3月9日作为拥有16年制造业信息化实战经验的从业者,我见证过企业从传统设备管理向数字化转型的全过程。在Odoo生态中,设备模块(Maintenance)与IOT模块(InternetofThings)堪称制造业数字化的"任督二脉"。本文将通过三组对比、四维差异、六大场景带您掌握这两个核心模块的应用精髓。一、模块定位的"一体两面"(1)设备模块
- 商品繁杂链接超级多如何选购与避坑
suirosu
运维
现代网络购物商品混杂,链接多,选择废时间,型号版本多,导致各种购买错误耽搁大量时间,人生命也不是很长,没有多少天,都是30000天左右。1.依照参数选出自己需要的型号2.对所有选出型号记录名字编号版本等3.对所有选出型号截屏4.确定好型号后,选择就看价格了,就轻松些了5.用型号名字或截屏图搜索商品购买购买东西避坑:1.有放链接的,原商品链接内容版本可能变了,要看实物。2.价格差异大,参考官网价格,
- 开源模型应用落地-Qwen2.5-7B-Instruct与vllm实现推理加速的正确姿势-Docker-OpenResty(三)
开源技术探险家
开源模型-实际应用落地#深度学习自然语言处理语言模型
一、前言目前,大语言模型已升级至Qwen2.5版本。无论是语言模型还是多模态模型,均在大规模多语言和多模态数据上进行预训练,并通过高质量数据进行后期微调以贴近人类偏好。另外,使用Docker实现便捷测试成为一种高效的解决方案。通过将模型及其运行环境封装在Docker容器中,开发者可以确保模型在不同环境下的行为一致性,避免由于环境差异导致的不可预见的错误。Docker的轻量级特性使得测试可以迅速部署
- 聊天服务器分布式改造
jforgame
基于Netty的仿QQ聊天室分布式QQ聊天室springcloud
目前的聊天室是单节点的,无论是http接口还是socket接口都在同一个进程,无法承受太多人同时在线,容灾性也非常差。因此,一个成熟的IM产品一定是做成分布式的,根据功能分模块,每个模块也使用多个节点并行部署。1.技术选型SpringCloudAlibaba和Netflix都是用于构建分布式系统的工具集,它们在微服务架构中发挥着重要作用,但在多个方面存在差异:发展与维护Netflix:部分核心组件
- redis学习笔记——不仅仅是存取数据
Everyday都不同
returnSourceexpire/delincr/lpush数据库分区redis
最近项目中用到比较多redis,感觉之前对它一直局限于get/set数据的层面。其实作为一个强大的NoSql数据库产品,如果好好利用它,会带来很多意想不到的效果。(因为我搞java,所以就从jedis的角度来补充一点东西吧。PS:不一定全,只是个人理解,不喜勿喷)
1、关于JedisPool.returnSource(Jedis jeids)
这个方法是从red
- SQL性能优化-持续更新中。。。。。。
atongyeye
oraclesql
1 通过ROWID访问表--索引
你可以采用基于ROWID的访问方式情况,提高访问表的效率, , ROWID包含了表中记录的物理位置信息..ORACLE采用索引(INDEX)实现了数据和存放数据的物理位置(ROWID)之间的联系. 通常索引提供了快速访问ROWID的方法,因此那些基于索引列的查询就可以得到性能上的提高.
2 共享SQL语句--相同的sql放入缓存
3 选择最有效率的表
- [JAVA语言]JAVA虚拟机对底层硬件的操控还不完善
comsci
JAVA虚拟机
如果我们用汇编语言编写一个直接读写CPU寄存器的代码段,然后利用这个代码段去控制被操作系统屏蔽的硬件资源,这对于JVM虚拟机显然是不合法的,对操作系统来讲,这样也是不合法的,但是如果是一个工程项目的确需要这样做,合同已经签了,我们又不能够这样做,怎么办呢? 那么一个精通汇编语言的那种X客,是否在这个时候就会发生某种至关重要的作用呢?
&n
- lvs- real
男人50
LVS
#!/bin/bash
#
# Script to start LVS DR real server.
# description: LVS DR real server
#
#. /etc/rc.d/init.d/functions
VIP=10.10.6.252
host='/bin/hostname'
case "$1" in
sta
- 生成公钥和私钥
oloz
DSA安全加密
package com.msserver.core.util;
import java.security.KeyPair;
import java.security.PrivateKey;
import java.security.PublicKey;
import java.security.SecureRandom;
public class SecurityUtil {
- UIView 中加入的cocos2d,背景透明
374016526
cocos2dglClearColor
要点是首先pixelFormat:kEAGLColorFormatRGBA8,必须有alpha层才能透明。然后view设置为透明glView.opaque = NO;[director setOpenGLView:glView];[self.viewController.view setBackgroundColor:[UIColor clearColor]];[self.viewControll
- mysql常用命令
香水浓
mysql
连接数据库
mysql -u troy -ptroy
备份表
mysqldump -u troy -ptroy mm_database mm_user_tbl > user.sql
恢复表(与恢复数据库命令相同)
mysql -u troy -ptroy mm_database < user.sql
备份数据库
mysqldump -u troy -ptroy
- 我的架构经验系列文章 - 后端架构 - 系统层面
agevs
JavaScriptjquerycsshtml5
系统层面:
高可用性
所谓高可用性也就是通过避免单独故障加上快速故障转移实现一旦某台物理服务器出现故障能实现故障快速恢复。一般来说,可以采用两种方式,如果可以做业务可以做负载均衡则通过负载均衡实现集群,然后针对每一台服务器进行监控,一旦发生故障则从集群中移除;如果业务只能有单点入口那么可以通过实现Standby机加上虚拟IP机制,实现Active机在出现故障之后虚拟IP转移到Standby的快速
- 利用ant进行远程tomcat部署
aijuans
tomcat
在javaEE项目中,需要将工程部署到远程服务器上,如果部署的频率比较高,手动部署的方式就比较麻烦,可以利用Ant工具实现快捷的部署。这篇博文详细介绍了ant配置的步骤(http://www.cnblogs.com/GloriousOnion/archive/2012/12/18/2822817.html),但是在tomcat7以上不适用,需要修改配置,具体如下:
1.配置tomcat的用户角色
- 获取复利总收入
baalwolf
获取
public static void main(String args[]){
int money=200;
int year=1;
double rate=0.1;
&
- eclipse.ini解释
BigBird2012
eclipse
大多数java开发者使用的都是eclipse,今天感兴趣去eclipse官网搜了一下eclipse.ini的配置,供大家参考,我会把关键的部分给大家用中文解释一下。还是推荐有问题不会直接搜谷歌,看官方文档,这样我们会知道问题的真面目是什么,对问题也有一个全面清晰的认识。
Overview
1、Eclipse.ini的作用
Eclipse startup is controlled by th
- AngularJS实现分页功能
bijian1013
JavaScriptAngularJS分页
对于大多数web应用来说显示项目列表是一种很常见的任务。通常情况下,我们的数据会比较多,无法很好地显示在单个页面中。在这种情况下,我们需要把数据以页的方式来展示,同时带有转到上一页和下一页的功能。既然在整个应用中这是一种很常见的需求,那么把这一功能抽象成一个通用的、可复用的分页(Paginator)服务是很有意义的。
&nbs
- [Maven学习笔记三]Maven archetype
bit1129
ArcheType
archetype的英文意思是原型,Maven archetype表示创建Maven模块的模版,比如创建web项目,创建Spring项目等等.
mvn archetype提供了一种命令行交互式创建Maven项目或者模块的方式,
mvn archetype
1.在LearnMaven-ch03目录下,执行命令mvn archetype:gener
- 【Java命令三】jps
bit1129
Java命令
jps很简单,用于显示当前运行的Java进程,也可以连接到远程服务器去查看
[hadoop@hadoop bin]$ jps -help
usage: jps [-help]
jps [-q] [-mlvV] [<hostid>]
Definitions:
<hostid>: <hostname>[:
- ZABBIX2.2 2.4 等各版本之间的兼容性
ronin47
zabbix更新很快,从2009年到现在已经更新多个版本,为了使用更多zabbix的新特性,随之而来的便是升级版本,zabbix版本兼容性是必须优先考虑的一点 客户端AGENT兼容
zabbix1.x到zabbix2.x的所有agent都兼容zabbix server2.4:如果你升级zabbix server,客户端是可以不做任何改变,除非你想使用agent的一些新特性。 Zabbix代理(p
- unity 3d还是cocos2dx哪个适合游戏?
brotherlamp
unity自学unity教程unity视频unity资料unity
unity 3d还是cocos2dx哪个适合游戏?
问:unity 3d还是cocos2dx哪个适合游戏?
答:首先目前来看unity视频教程因为是3d引擎,目前对2d支持并不完善,unity 3d 目前做2d普遍两种思路,一种是正交相机,3d画面2d视角,另一种是通过一些插件,动态创建mesh来绘制图形单元目前用的较多的是2d toolkit,ex2d,smooth moves,sm2,
- 百度笔试题:一个已经排序好的很大的数组,现在给它划分成m段,每段长度不定,段长最长为k,然后段内打乱顺序,请设计一个算法对其进行重新排序
bylijinnan
java算法面试百度招聘
import java.util.Arrays;
/**
* 最早是在陈利人老师的微博看到这道题:
* #面试题#An array with n elements which is K most sorted,就是每个element的初始位置和它最终的排序后的位置的距离不超过常数K
* 设计一个排序算法。It should be faster than O(n*lgn)。
- 获取checkbox复选框的值
chiangfai
checkbox
<title>CheckBox</title>
<script type = "text/javascript">
doGetVal: function doGetVal()
{
//var fruitName = document.getElementById("apple").value;//根据
- MySQLdb用户指南
chenchao051
mysqldb
原网页被墙,放这里备用。 MySQLdb User's Guide
Contents
Introduction
Installation
_mysql
MySQL C API translation
MySQL C API function mapping
Some _mysql examples
MySQLdb
- HIVE 窗口及分析函数
daizj
hive窗口函数分析函数
窗口函数应用场景:
(1)用于分区排序
(2)动态Group By
(3)Top N
(4)累计计算
(5)层次查询
一、分析函数
用于等级、百分点、n分片等。
函数 说明
RANK() &nbs
- PHP ZipArchive 实现压缩解压Zip文件
dcj3sjt126com
PHPzip
PHP ZipArchive 是PHP自带的扩展类,可以轻松实现ZIP文件的压缩和解压,使用前首先要确保PHP ZIP 扩展已经开启,具体开启方法就不说了,不同的平台开启PHP扩增的方法网上都有,如有疑问欢迎交流。这里整理一下常用的示例供参考。
一、解压缩zip文件 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11
- 精彩英语贺词
dcj3sjt126com
英语
I'm always here
我会一直在这里支持你
&nb
- 基于Java注解的Spring的IoC功能
e200702084
javaspringbeanIOCOffice
- java模拟post请求
geeksun
java
一般API接收客户端(比如网页、APP或其他应用服务)的请求,但在测试时需要模拟来自外界的请求,经探索,使用HttpComponentshttpClient可模拟Post提交请求。 此处用HttpComponents的httpclient来完成使命。
import org.apache.http.HttpEntity ;
import org.apache.http.HttpRespon
- Swift语法之 ---- ?和!区别
hongtoushizi
?swift!
转载自: http://blog.sina.com.cn/s/blog_71715bf80102ux3v.html
Swift语言使用var定义变量,但和别的语言不同,Swift里不会自动给变量赋初始值,也就是说变量不会有默认值,所以要求使用变量之前必须要对其初始化。如果在使用变量之前不进行初始化就会报错:
var stringValue : String
//
- centos7安装jdk1.7
jisonami
jdkcentos
安装JDK1.7
步骤1、解压tar包在当前目录
[root@localhost usr]#tar -xzvf jdk-7u75-linux-x64.tar.gz
步骤2:配置环境变量
在etc/profile文件下添加
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_75
export CLASSPATH=/usr/java/jdk1.7.0_75/lib
- 数据源架构模式之数据映射器
home198979
PHP架构数据映射器datamapper
前面分别介绍了数据源架构模式之表数据入口、数据源架构模式之行和数据入口数据源架构模式之活动记录,相较于这三种数据源架构模式,数据映射器显得更加“高大上”。
一、概念
数据映射器(Data Mapper):在保持对象和数据库(以及映射器本身)彼此独立的情况下,在二者之间移动数据的一个映射器层。概念永远都是抽象的,简单的说,数据映射器就是一个负责将数据映射到对象的类数据。
&nb
- 在Python中使用MYSQL
pda158
mysqlpython
缘由 近期在折腾一个小东西须要抓取网上的页面。然后进行解析。将结果放到
数据库中。 了解到
Python在这方面有优势,便选用之。 由于我有台
server上面安装有
mysql,自然使用之。在进行数据库的这个操作过程中遇到了不少问题,这里
记录一下,大家共勉。
python中mysql的调用
百度之后能够通过MySQLdb进行数据库操作。
- 单例模式
hxl1988_0311
java单例设计模式单件
package com.sosop.designpattern.singleton;
/*
* 单件模式:保证一个类必须只有一个实例,并提供全局的访问点
*
* 所以单例模式必须有私有的构造器,没有私有构造器根本不用谈单件
*
* 必须考虑到并发情况下创建了多个实例对象
* */
/**
* 虽然有锁,但是只在第一次创建对象的时候加锁,并发时不会存在效率
- 27种迹象显示你应该辞掉程序员的工作
vipshichg
工作
1、你仍然在等待老板在2010年答应的要提拔你的暗示。 2、你的上级近10年没有开发过任何代码。 3、老板假装懂你说的这些技术,但实际上他完全不知道你在说什么。 4、你干完的项目6个月后才部署到现场服务器上。 5、时不时的,老板在检查你刚刚完成的工作时,要求按新想法重新开发。 6、而最终这个软件只有12个用户。 7、时间全浪费在办公室政治中,而不是用在开发好的软件上。 8、部署前5分钟才开始测试。