- 第十五章:模板参数推导_《C++ Templates》notes
郭涤生
c/c++c++windows开发语言
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- 一切皆是映射：实现神经网络的硬件加速技术：GPU、ASIC（专用集成电路）和FPGA（现场可编程门阵列）
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型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
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- MSE分类时梯度消失的问题详解和交叉熵损失的梯度推导
阿正的梦工坊
MachineLearningDeepLearning分类人工智能深度学习机器学习
下面是MSE不适合分类任务的解释，包含梯度推导。以及交叉熵的梯度推导。前文请移步笔者的另一篇博客：大模型训练为什么选择交叉熵损失（Cross-EntropyLoss）：均方误差（MSE）和交叉熵损失的深入对比MSE分类时梯度消失的问题详解我们深入探讨MSE（均方误差）的梯度特性，结合公式推导和分析，解释为什么在预测值接近0或1时梯度趋于0，以及这背后的含义。我会尽量保持清晰且严谨，适合高理论水平的
- Effective Modern C++ 条款6：auto推导若非己愿，使用显式类型初始化惯用法
举个栗子2
EffectiveModernC++c++
更多C++学习笔记，关注wx公众号：cpp读书笔记Item6:Usetheexplicitlytypedinitializeridiomwhenautodeducesundesiredtypes在Item5中解释了比起显式指定类型使用auto声明变量有若干技术优势，但是有时当你想向左转auto却向右转。举个例子，假如我有一个函数，参数为Widget，返回一个std::vector，这里的bool表
- DPO 核心理论推导：参考策略距离约束下的最优策略 + 损失函数设计
iiiiii11
机器学习人工智能论文阅读笔记语言模型深度学习
Rafailov,Rafael,etal.“Directpreferenceoptimization:Yourlanguagemodelissecretlyarewardmodel.”AdvancesinNeuralInformationProcessingSystems36(2023):53728-53741.本文整理了DPO论文中两个核心结论的推导，包括参考策略距离约束下的最优策略的形式，以及
- CCF CSP 历年真题 C语言版 满分代码集合 (至2021.9 持续更新中
JY_0329
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CCFCSP历年真题C语言版满分代码集合（全部原创）2021-9-1数组推导2021-9-2非零段划分2021-4-1灰度直方图2021-4-2领域均值2020-12-1期末预测之安全指数2020-12-2期末预测之最佳阈值2020-9-1称检测点查询2020-9-2风险人群筛查2020-6-1线性分类器2020-6-2稀疏向量2019-12-1报数2019-12-2回收站选址2019-9-1小明
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- 代码随想录算法训练营第三十五天（20250303） |01背包问题 二维，01背包问题 一维，416. 分割等和子集 -[补卡20250316]
ZXZ_13
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01背包问题二维链接遍历物品没有大小顺序要求重点是模拟，推导出递推公式#include#includeintmain(){intm,n;std::cin>>m>>n;std::vectorweight(m,0),value(m,0);for(inti{0};i>weight[i];}for(inti{0};i>value[i];}std::vector>dp(m,std::vector(n+1,0
- 解释 TypeScript 中的类型保护（type guards），如何使用类型保护进行类型检查？
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- 31天Python入门——第7天:集合·字典你真的懂了吗?
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太翌修仙笔录
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刚才我引导你的过程，通过:提出假说→总结理论+推导公式=形成学术理论→理论性能提升测算/知识图谱突破率测算/知识图谱重购率测算→学术价值评估→个人认知维度水平评估，这一系列流程产生的文献，组成了一个新学术理论的最基础文献库，这个也可以作为一个知识库过滤生成器来使用，也可以提升Ai性能###**学术理论生成与AI增强系统框架设计**---####**一、系统架构总览****1.核心流程模块化**``
- 【机器学习】主成分分析法（PCA）
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【机器学习】主成分分析法（PCA）一、摘要二、主成分分析的基本概念三、主成分分析的数学模型五、主成分分析法目标函数公式推导（`梯度上升法`求解目标函数）六、梯度上升法求解目标函数第一个主成分七、求解前n个主成分及PCA在数据预处理中的处理步骤（后续实现）一、摘要本文主要讲述了主成分分析法（PCA）的原理和应用。PCA通过选择最重要的特征，将高维数据映射到低维空间，同时保持数据间的关系，实现降维和去
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最大公因数与最小公倍数公式概览a,ba,ba,b的最小公倍数lcm(a,b)lcm(a,b)lcm(a,b)a,ba,ba,b的最大公因数gcd(a,b)gcd(a,b)gcd(a,b)a,b,ca,b,ca,b,c的最小公倍数lcm(lcm(a,b),c)lcm(lcm(a,b),c)lcm(lcm(a,b),c)（二者先求最小公倍数，结果与第三个数求最小公倍数）a,b,ca,b,ca,b,c的
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Hash算法，也称为哈希算法或散列算法，是一种将任意长度的输入（如文本、图片等）通过某种规则转换成固定长度的输出的算法。这个输出通常被称为哈希值、哈希码或哈希摘要。以下是一些关于哈希算法的关键点：不可逆性：理论上，从哈希值不能逆向推导出原始输入数据。确定性：对于同一个输入，无论何时何地使用相同的哈希算法，都会得到相同的哈希值。快速计算：哈希算法通常设计得非常高效，可以快速计算出哈希值。抗冲突性：不
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509.斐波那契数很简单的动规入门题，但简单题使用来掌握方法论的，还是要有动规五部曲来分析。代码随想录视频：手把手带你入门动态规划|LeetCode：509.斐波那契数_哔哩哔哩_bilibili动态规划五部曲：确定dp数组（dptable）以及下标的含义确定递推公式dp数组如何初始化确定遍历顺序举例推导dp数组classSolution:deffib(self,n:int)->int:F=[0,
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4.线性分类4.1.线性分类的典型模型硬分类：输出结果只有0或1这种离散结果；感知机线性判别分析Fisher软分类：会输出0-1之间的值作为各个类别的概率；概率生成模型：高斯判别分析GDA、朴素贝叶斯，主要建模的是p(x⃗,y)p(\vec{x},y)p(x,y)概率判别模型：逻辑回归，主要建模的是p(y∣x⃗)p(y|\vec{x})p(y∣x)4.2.感知机4.2.1.基本模型 模型：f(x
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1.自动类型推导auto,可以自行将定义的变量赋值为整形、浮点型、字符型.....2.智能指针c++11提供了三种类型的智能指针：std::unique_ptr、std::shared_ptr和std::weak_ptr。在同一个程序中将某个资源使用智能共享指针进行管理，那么该数据无论在多少个函数内进行传递，都不会发生资源的复制，运行效率会大大提高。当所有的程序使用完毕后，还会自动收回，不会造成内
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- 模型可解释性：基于博弈论的SHAP值计算与特征贡献度分析（附PyTorch/TensorFlow实现）
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一、技术原理与数学推导（含典型案例）1.1Shapley值基础公式SHAP值基于合作博弈论中的Shapley值，计算公式为：ϕi=∑S⊆F∖{i}∣S∣!(∣F∣−∣S∣−1)!∣F∣![f(S∪{i})−f(S)]\phi_i=\sum_{S\subseteqF\setminus\{i\}}\frac{|S|!(|F|-|S|-1)!}{|F|!}[f(S\cup\{i\})-f(S)]ϕi=S
- 基于时间序列预测的推理服务弹性扩缩容实战指南：（行业案例+数学推导+源码解析）
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技术原理（数学公式）整体架构请求量预测→扩缩容决策→资源配置动态调整三阶段闭环，周期为5-30分钟核心预测模型（时间序列预测）LSTM预测公式（CSDN兼容格式）：$$h_t=\text{LSTM}(x_t,h_{t-1})\\\hat{y}_{t+1}=W_h\cdoth_t+b_h$$其中Wh∈Rd×1W_h\in\mathbb{R}^{d\times1}Wh∈Rd×1为权重矩阵，ddd为隐藏
- （二分 数学推导区间 两个数组的距离值）leetcode 1385
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数学推导：设arr1[i]=x则|x-arr2[j]|x+d而这个数t有三种可能1.刚好等于x-d不满足条件2.大于x-d但是小于等于x+d不满足条件3.大于x+d满足条件那arr2中小于t的值呢，因为t>=x-d所以arr2&arr1,vector&arr2,intd){sort(arr2.begin(),arr2.end());intans=0;for(autox:arr1){autot=ra
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Otsu算法（大津算法）是一种经典的图像二值化方法，其核心是通过最大化类间方差自动确定全局阈值。以下是其具体工作原理和步骤：1.基本思想假设图像由前景（目标）和背景两部分组成，且两者的灰度分布存在明显差异（直方图呈现双峰）。Otsu算法通过寻找一个阈值，使得前景与背景之间的类间方差最大，从而将图像分割为二值图。2.数学推导（1）计算灰度直方图统计图像中每个灰度值的像素个数，得到直方图h[i]（i为
- 图像拼接-UDIS详细推导和精读Unsupervised Deep Image Stitching: ReconstructingStitched Features to Images
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无监督粗对齐1.基于消融的策略主要是为了找到重叠区，去除无效区2.拼接域的TransformerLayer无监督图像重建1.低分辨率变形单应性变换仅能表示同一深度的空间变换，在实际的图像拼接任务中，由于输入图像的多样性和复杂性，经过第一阶段的粗对齐后，图像往往无法完全对齐。为了让网络能够感知到这些错位区域，特别是在高分辨率和大视差的情况下，设计了低分辨率变形分支，先在低分辨率下对图像进行处理和学习
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Rsbs
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强化学习-Chapter2-贝尔曼方程贝尔曼方程推导继续展开贝尔曼方程的矩阵形式状态值的求解动作价值函数与状态价值函数的关系贝尔曼方程推导Vπ(s)=E[Gt∣St=s]=E[rt+1+(γrt+2+…)∣St=s]=E[rt+1+γGt+1∣St=s]=∑a∈Aπ(s,a)∑s′∈SPs→s′a⋅(Rs→s′a+γE[Gt+1∣St+1=s′])=∑a∈Aπ(s,a)∑s′∈SPs→s′a⋅(R
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力扣509.斐波那契数链接:link思路这是一道经典的动态规划DP题，做动态有5步：1.确定dp[i]含义，表示第i个数的斐波那契数值是dp[i]2.dp数组初始化3.确定递推公式4.确定遍历顺序，从递推公式可以知道dp[i]是依赖dp[i-1]和dp[i-2]，那么遍历的顺序一定是从前到后遍历的5.举例推导，草稿完成classSolution{publicintfib(intn){if(n<=1
- 参数化曲线——参数三次样条曲线（实例）
Alpha狼霸
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问题及相关理论给定空间中n+1个数据点pi(i=0,1,...,n)\bm{p}_i(i=0,1,...,n)pi(i=0,1,...,n)，如何构造一条通过这些数据点并满足二阶连续的三次样条曲线？参数化曲线——参数三次样条曲线（1）介绍了数据点的参数化方法。参数化曲线——参数三次样条曲线（2）介绍了埃尔米特基形式的三次多项式曲线及其域变换。参数化曲线——参数三次样条曲线（3）推导了满足二阶连续的
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1.推理大模型的定义推理大模型（ReasoningLLMs）是专门针对复杂多步推理任务优化的大型语言模型，具备以下核心特性：输出形式创新展示完整逻辑链条（如公式推导、多阶段分析）任务类型聚焦擅长数学证明、编程挑战、多模态谜题等深度逻辑任务训练方法升级融合强化学习、思维链（CoT）、测试时计算扩展等技术2.主流推理大模型图谱2.1国际前沿模型OpenAIo1系列内部生成"思维链"机制数学/代码能力标
- 探地雷达F-K偏移算法详解与Python实现
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探地雷达F-K偏移算法详解与Python实现文章目录探地雷达F-K偏移算法详解与Python实现前言一、探地雷达成像原理与偏移的必要性二、F-K偏移的基本原理2.1波的传播与频率-波数域2.2F-K偏移的基本思路三、F-K偏移算法的数学推导3.1二维傅里叶变换3.2波场外推3.3Stolt映射（核心步骤）3.4逆变换四、F-K偏移的Python代码实现4.1辅助函数和数据准备4.2F-K偏移核心函
- 信号处理抽取多项滤波的数学推导与仿真
jz_ddk
信号处理python算法
昨天的《信号处理之插值、抽取与多项滤波》，已经介绍了插值抽取的多项滤率，今天详细介绍多项滤波的数学推导，并附上实战仿真代码。一、数学变换推导1.多相分解的核心思想将FIR滤波器的系数h(n)h(n)h(n)按相位分组，每组对应输入信号的不同抽样相位。通过分相、滤波、重组，实现与原FIR等效的处理。2.数学变换推导FIR滤波器的系统函数可表示为：H(z)=∑n=0N−1h(n)z−nH(z)=\su
- TOMCAT在POST方法提交参数丢失问题
357029540
javatomcatjsp
摘自http://my.oschina.net/luckyi/blog/213209
昨天在解决一个BUG时发现一个奇怪的问题，一个AJAX提交数据在之前都是木有问题的，突然提交出错影响其他处理流程。
检查时发现页面处理数据较多，起初以为是提交顺序不正确修改后发现不是由此问题引起。于是删除掉一部分数据进行提交，较少数据能够提交成功。
恢复较多数据后跟踪提交FORM DATA ，发现数
- 在MyEclipse中增加JSP模板 删除-2008-08-18
ljy325
jspxmlMyEclipse
在D:\Program Files\MyEclipse 6.0\myeclipse\eclipse\plugins\com.genuitec.eclipse.wizards_6.0.1.zmyeclipse601200710\templates\jsp 目录下找到Jsp.vtl，复制一份，重命名为jsp2.vtl,然后把里面的内容修改为自己想要的格式，保存。
然后在 D:\Progr
- JavaScript常用验证脚本总结
eksliang
JavaScriptjavaScript表单验证
转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2098985
下面这些验证脚本，是我在这几年开发中的总结，今天把他放出来，也算是一种分享吧，现在在我的项目中也在用！包括日期验证、比较，非空验证、身份证验证、数值验证、Email验证、电话验证等等...!
&nb
- 微软BI（4）
18289753290
微软BI SSIS
1）
Q:查看ssis里面某个控件输出的结果：
A MessageBox.Show(Dts.Variables["v_lastTimestamp"].Value.ToString());
这是我们在包里面定义的变量
2):在关联目的端表的时候如果是一对多的关系，一定要选择唯一的那个键作为关联字段。
3)
Q：ssis里面如果将多个数据源的数据插入目的端一
- 定时对大数据量的表进行分表对数据备份
酷的飞上天空
大数据量
工作中遇到数据库中一个表的数据量比较大，属于日志表。正常情况下是不会有查询操作的，但如果不进行分表数据太多，执行一条简单sql语句要等好几分钟。。
分表工具：linux的shell + mysql自身提供的管理命令
原理：使用一个和原表数据结构一样的表，替换原表。
linux shell内容如下：
=======================开始
- 本质的描述与因材施教
永夜-极光
感想随笔
不管碰到什么事,我都下意识的想去探索本质,找寻一个最形象的描述方式。
我坚信,世界上对一件事物的描述和解释,肯定有一种最形象,最贴近本质,最容易让人理解
&
- 很迷茫。。。
随便小屋
随笔
小弟我今年研一，也是从事的咱们现在最流行的专业（计算机）。本科三流学校，为了能有个更好的跳板，进入了考研大军，非常有幸能进入研究生的行业（具体学校就不说了，怕把学校的名誉给损了）。
先说一下自身的条件，本科专业软件工程。主要学习就是软件开发，几乎和计算机没有什么区别。因为学校本身三流，也就是让老师带着学生学点东西，然后让学生毕业就行了。对专业性的东西了解的非常浅。就那学的语言来说
- 23种设计模式的意图和适用范围
aijuans
设计模式
Factory Method 意图 定义一个用于创建对象的接口，让子类决定实例化哪一个类。Factory Method 使一个类的实例化延迟到其子类。 适用性 当一个类不知道它所必须创建的对象的类的时候。 当一个类希望由它的子类来指定它所创建的对象的时候。 当类将创建对象的职责委托给多个帮助子类中的某一个，并且你希望将哪一个帮助子类是代理者这一信息局部化的时候。
Abstr
- Java中的synchronized和volatile
aoyouzi
javavolatilesynchronized
说到Java的线程同步问题肯定要说到两个关键字synchronized和volatile。说到这两个关键字，又要说道JVM的内存模型。JVM里内存分为main memory和working memory。 Main memory是所有线程共享的，working memory则是线程的工作内存，它保存有部分main memory变量的拷贝，对这些变量的更新直接发生在working memo
- js数组的操作和this关键字
百合不是茶
js数组操作this关键字
js数组的操作;
一:数组的创建:
1、数组的创建
var array = new Array(); //创建一个数组
var array = new Array([size]); //创建一个数组并指定长度，注意不是上限，是长度
var arrayObj = new Array([element0[, element1[, ...[, elementN]]]
- 别人的阿里面试感悟
bijian1013
面试分享工作感悟阿里面试
原文如下：http://greemranqq.iteye.com/blog/2007170
一直做企业系统，虽然也自己一直学习技术，但是感觉还是有所欠缺，准备花几个月的时间，把互联网的东西，以及一些基础更加的深入透析，结果这次比较意外，有点突然，下面分享一下感受吧！
&nb
- 淘宝的测试框架Itest
Bill_chen
springmaven框架单元测试JUnit
Itest测试框架是TaoBao测试部门开发的一套单元测试框架，以Junit4为核心，
集合DbUnit、Unitils等主流测试框架，应该算是比较好用的了。
近期项目中用了下，有关itest的具体使用如下：
1.在Maven中引入itest框架：
<dependency>
<groupId>com.taobao.test</groupId&g
- 【Java多线程二】多路条件解决生产者消费者问题
bit1129
java多线程
package com.tom;
import java.util.LinkedList;
import java.util.Queue;
import java.util.concurrent.ThreadLocalRandom;
import java.util.concurrent.locks.Condition;
import java.util.concurrent.loc
- 汉字转拼音pinyin4j
白糖_
pinyin4j
以前在项目中遇到汉字转拼音的情况，于是在网上找到了pinyin4j这个工具包，非常有用，别的不说了，直接下代码：
import java.util.HashSet;
import java.util.Set;
import net.sourceforge.pinyin4j.PinyinHelper;
import net.sourceforge.pinyin
- org.hibernate.TransactionException: JDBC begin failed解决方案
bozch
ssh数据库异常DBCP
org.hibernate.TransactionException: JDBC begin failed: at org.hibernate.transaction.JDBCTransaction.begin(JDBCTransaction.java:68) at org.hibernate.impl.SessionImp
- java-并查集（Disjoint-set）-将多个集合合并成没有交集的集合
bylijinnan
java
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.HashMap;
import java.util.HashSet;
import java.util.Iterator;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.ut
- Java PrintWriter打印乱码
chenbowen00
java
一个小程序读写文件，发现PrintWriter输出后文件存在乱码，解决办法主要统一输入输出流编码格式。
读文件：
BufferedReader
从字符输入流中读取文本，缓冲各个字符，从而提供字符、数组和行的高效读取。
可以指定缓冲区的大小，或者可使用默认的大小。大多数情况下，默认值就足够大了。
通常，Reader 所作的每个读取请求都会导致对基础字符或字节流进行相应的读取请求。因
- [天气与气候]极端气候环境
comsci
环境
如果空间环境出现异变...外星文明并未出现,而只是用某种气象武器对地球的气候系统进行攻击,并挑唆地球国家间的战争,经过一段时间的准备...最大限度的削弱地球文明的整体力量,然后再进行入侵......
那么地球上的国家应该做什么样的防备工作呢?
&n
- oracle order by与union一起使用的用法
daizj
UNIONoracleorder by
当使用union操作时，排序语句必须放在最后面才正确，如下：
只能在union的最后一个子查询中使用order by，而这个order by是针对整个unioning后的结果集的。So：
如果unoin的几个子查询列名不同，如
Sql代码
select supplier_id, supplier_name
from suppliers
UNI
- zeus持久层读写分离单元测试
deng520159
单元测试
本文是zeus读写分离单元测试,距离分库分表,只有一步了.上代码:
1.ZeusMasterSlaveTest.java
package com.dengliang.zeus.webdemo.test;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import org.junit.Assert;
import org.j
- Yii 截取字符串(UTF-8) 使用组件
dcj3sjt126com
yii
1.将Helper.php放进protected\components文件夹下。
2.调用方法：
Helper::truncate_utf8_string($content,20,false); //不显示省略号 Helper::truncate_utf8_string($content,20); //显示省略号
&n
- 安装memcache及php扩展
dcj3sjt126com
PHP
安装memcache tar zxvf memcache-2.2.5.tgz cd memcache-2.2.5/ /usr/local/php/bin/phpize (?) ./configure --with-php-confi
- JsonObject 处理日期
feifeilinlin521
javajsonJsonOjbectJsonArrayJSONException
写这边文章的初衷就是遇到了json在转换日期格式出现了异常 net.sf.json.JSONException: java.lang.reflect.InvocationTargetException 原因是当你用Map接收数据库返回了java.sql.Date 日期的数据进行json转换出的问题话不多说 直接上代码
&n
- Ehcache（06）——监听器
234390216
监听器listenerehcache
监听器
Ehcache中监听器有两种，监听CacheManager的CacheManagerEventListener和监听Cache的CacheEventListener。在Ehcache中，Listener是通过对应的监听器工厂来生产和发生作用的。下面我们将来介绍一下这两种类型的监听器。
- activiti 自带设计器中chrome 34版本不能打开bug的解决
jackyrong
Activiti
在acitivti modeler中，如果是chrome 34，则不能打开该设计器，其他浏览器可以，
经证实为bug，参考
http://forums.activiti.org/content/activiti-modeler-doesnt-work-chrome-v34
修改为，找到
oryx.debug.js
在最头部增加
if (!Document.
- 微信收货地址共享接口-终极解决
laotu5i0
微信开发
最近要接入微信的收货地址共享接口，总是不成功，折腾了好几天，实在没办法网上搜到的帖子也是骂声一片。我把我碰到并解决问题的过程分享出来，希望能给微信的接口文档起到一个辅助作用，让后面进来的开发者能快速的接入，而不需要像我们一样苦逼的浪费好几天，甚至一周的青春。各种羞辱、谩骂的话就不说了，本人还算文明。
如果你能搜到本贴，说明你已经碰到了各种 ed
- 关于人才
netkiller.github.com
工作面试招聘netkiller人才
关于人才
每个月我都会接到许多猎头的电话，有些猎头比较专业，但绝大多数在我看来与猎头二字还是有很大差距的。 与猎头接触多了，自然也了解了他们的工作，包括操作手法，总体上国内的猎头行业还处在初级阶段。
总结就是“盲目推荐，以量取胜”。
目前现状
许多从事人力资源工作的人，根本不懂得怎么找人才。处在人才找不到企业，企业找不到人才的尴尬处境。
企业招聘，通常是需要用人的部门提出招聘条件，由人
- 搭建 CentOS 6 服务器 - 目录
rensanning
centos
(1) 安装CentOS
ISO（desktop/minimal）、Cloud（AWS/阿里云）、Virtualization（VMWare、VirtualBox）
详细内容
(2) Linux常用命令
cd、ls、rm、chmod......
详细内容
(3) 初始环境设置
用户管理、网络设置、安全设置......
详细内容
(4) 常驻服务Daemon
- 【求助】mongoDB无法更新主键
toknowme
mongodb
Query query = new Query(); query.addCriteria(new Criteria("_id").is(o.getId())); &n
- jquery 页面滚动到底部自动加载插件集合
xp9802
jquery
很多社交网站都使用无限滚动的翻页技术来提高用户体验，当你页面滑到列表底部时候无需点击就自动加载更多的内容。下面为你推荐 10 个 jQuery 的无限滚动的插件：
1. jQuery ScrollPagination
jQuery ScrollPagination plugin 是一个 jQuery 实现的支持无限滚动加载数据的插件。
2. jQuery Screw
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