- Mistral 发布 Mistral OCR,号称「世界上最好的 OCR 模型」
自不量力的A同学
ocr
Mistral发布的MistralOCR号称“世界上最好的OCR模型”,以下是对它的详细介绍:产品概述MistralOCR是一种光学字符识别API,以图像和PDF作为输入,可从有序交错的文本和图像中提取内容,能理解文档的每个元素,包括媒体、文本、表格、公式等,可与RAG系统结合,处理多模式文档。核心优势顶尖的复杂文档理解能力:可精准识别科学论文、技术文献中的图表、公式(含LaTeX)、表格及混合排
- Imagen原理与代码实例讲解
AI天才研究院
计算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
Imagen原理与代码实例讲解1.背景介绍在人工智能领域中,图像生成一直是一个具有挑战性的任务。传统的计算机视觉模型通常专注于理解和分析现有图像,而生成全新的高质量图像则需要更高级的技术。随着深度学习技术的不断发展,生成式对抗网络(GenerativeAdversarialNetworks,GAN)等新型模型逐渐展现出了令人惊叹的图像生成能力。谷歌的Imagen就是一种基于大型视觉语言模型的全新图
- 大数据分析服务器硬件配置如何选择
elva428204358
服务器服务器
大数据,现如今已被人工智能替代。我们先不讨论人工智能,就大数据而言,我们都是在强调他的技术,而我们在用大数据时候,经常用它的来神话它的影响。例如,广告投放精准化,社会安全管理有序,医药行业智能化等。一、建立大数据分析服务器的五个基本方面1、可视化分析:大数据分析的使用者有大数据分析专家,同时还有普通用户,但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析,因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点,
- 使用DeepSeek来构建LangGraph Agent
乔巴先生24
人工智能python人机交互
随着DeepseekR1的发布,我们不得不把目光聚焦在这个能赶超多个顶流大模型的模型身上,它主要是其在后训练阶段大规模使用了强化学习技术,在仅有极少标注数据的情况下,极大提升了模型推理能力。在数学、代码、自然语言推理等任务上,性能比肩OpenAIo1正式版。为了更好的了解它的性能,我们这篇文章来尝试用它来构建Agent。安装!pipinstall-qopenailangchainlanggraph
- DeepSeek Agent 企业应用
大势下的牛马
搭建本地gptDeepseekRAGAgent
DeepSeekAgent技术是基于深度求索(DeepSeek)大模型构建的智能代理系统,其核心技术架构与应用优势可从以下几个方面进行深度解析:一、核心技术架构混合专家模型(MoE)与架构优化DeepSeek的模型家族(如DeepSeekMoE、DeepSeek-V3)采用混合专家系统(MoE),通过动态激活不同专家模块提升计算效率。例如,DeepSeekMoE16B在保持较低激活参数(2.8B)
- MMLU 88.5分的海螺minimax-01能平替DeepSeek?程序员:建议再看看
surfirst
LLM人工智能评测
一、背景近期,国产海螺大模型minimax-text-01在AI领域引发广泛关注。这款模型在CoreAcademicBenchmarks上表现亮眼,多项指标名列前茅,甚至被一些自媒体誉为DeepSeek的平替选择。然而,模型的实际应用效果是否与学术评测相符?让我们一起深入探讨。二、minimax-text-01简介minimax-text-01是一个具有4560亿参数量的大规模语言模型,每个tok
- 《DeepSeek+Langchain落地实操:RAG知识增强检索和智能体实战开发》
AI周红伟
langchain
大数据与人工智能实战专家—周红伟老师法国科学院数据算法博士/曾任阿里人工智能专家/曾任马上消费金融风控负责人课程背景LangChain是一项旨在赋能开发人员利用语言模型构建端到端应用程序的强大框架。它的设计理念在于简化和加速利用大型语言模型(LLM)和对话模型构建应用程序的过程。这个框架提供了一套全面的工具、组件和接口,旨在简化基于大型语言模型和对话模型的应用程序开发过程。LangChain本质上
- 【Python】浮点数计算时的不准确性以及如何进行精确计算
cacho_37967865
Python语言浮点数decimal
浮点数一个普遍的问题就是在计算机的世界中,浮点数并不能准确地表示十进制。并且,即便是最简单的数学运算,也会带来不可控制的后果。因为,在计算机的世界中只认识0与1因为在计算机里面,小数是不精确的,例如1.115在计算机中实际上是1.1149999999999999911182,所以当你对这个小数精确到小数点后两位的时候,实际上小数点后第三位是4,所以四舍五入,因此结果为1.11。这种说法,对了一半。
- PyTorch:Python深度学习框架使用详解
零 度°
pythonpython深度学习pytorch
PyTorch是一个开源的机器学习库,广泛用于计算机视觉和自然语言处理领域。它由Facebook的AI研究团队开发,因其动态计算图、易用性以及与Python的紧密集成而受到开发者的青睐。PyTorch的主要特点动态计算图:PyTorch的计算图在运行时构建,使得模型的修改和调试更加灵活。自动微分:自动计算梯度,简化了机器学习模型的训练过程。丰富的API:提供了丰富的神经网络层、函数和损失函数。跨平
- JSP开发案例教程【5.3】
BinaryStarXin
JSP开发案例教程java数据库开发语言javascriptHibernate和ORM访问MySQL
11.3.1Hibernate和ORM当使用一种面向对象的程序设计语言来进行应用开发时,从项目开始起一直采用面向对象分析、面向对象设计、面向对象编程,但到了持久层数据库访问时,又必须重返关系数据库的访问方式,这是一种非常糟糕的感觉。于是需要一种工具,它可以把关系型数据库包装成面向对象的模型,这个工具就是ORM框架。ORM(ObjectRelationalMapping,对象关系映射)的实现思想就是
- 大模型时代,后端程序员如何避免被AI卷死?
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我是王中阳,专注帮程序员升职加薪。最近后台收到很多留言:“AI都能写代码了,咱们后端是不是要失业了?”说实话,去年我也慌过。当看到AI能够快速生成代码,甚至某些简单的代码任务完成得比牛马程序员还要出色时,内心的焦虑感油然而生。但后来我通过深入研究和实践发现,这波AI浪潮里藏着巨大的升职加薪机会。今天说点大实话,教你怎么把AI变成涨薪工具。先泼盆冷水:这3类程序员真的危险了只会CRUD的API搬运工
- 了解目标检测:两阶段检测(Two-Stage Detection)、单阶段检测(Single-Stage Detection)和区域建议网络(RPN)
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深度学习基础目标检测网络目标跟踪
了解目标检测:两阶段检测(Two-StageDetection)、单阶段检测(Single-StageDetection)和区域建议网络(RPN)在目标检测领域,模型架构在很大程度上决定了模型的性能、速度和应用场景。本文将详细探讨两类主要的目标检测方法——两阶段检测(Two-StageDetection)和单阶段检测(Single-StageDetection),以及它们的核心组件之一:区域建议网
- 操作系统试题二
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服务器运维
1.(单选题,2.0分)下列选项中,操作系统提供给应用程序的接口是()。A.系统调用B.中断C.库函数D.原语正确答案:A2.(单选题,2.0分)批处理系统的主要缺点是()A.系统吞吐量小B.CPU利用率不高C.资源利用率低D.无交互能力正确答案:D3.(单选题,2.0分)从用户的观点看,操作系统是()。A.用户与计算机硬件之间的接口B.控制和管理计算机资源的软件C.合理地组织计算机工作流程的软件
- 大模型时代,什么是tokens?
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大模型时代,什么是tokens?前言在当今大模型主导的人工智能浪潮中,我们见证了诸多令人惊叹的应用。从精准流畅的语言翻译,到能够根据简单提示创作出富有创意故事的文本生成工具,大模型展现出了强大的能力。然而,在这些复杂且神奇的模型背后,有一个基础而关键的概念——tokens,它犹如大模型世界的基石,支撑着整个模型的运行与发展。理解tokens,对于我们深入认识大模型如何处理信息、优化性能以及合理应用
- 【AI绘画】“木刻时光·细密风”模型发布
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模型中文名称:木刻时光·细密风模型名称:bylander/woodcutprint_v4模型使用说明:1)在提示词中需要说明”黑白木刻“,对应的英文提示是”woodcutprint,blackandwhite“等字样;2)生成提示词后,使用”提示词优化“的选项,生图效果更好;3)一般一次生成4张,就能挑选出满意的作品;4)如果效果不好,可以调整提示词,目前个人试验,各类场景(神话、日常生活、风景、
- 1.3 最优化的基本概念
西瓜毛毛猫
最优化算法
系统分类一般来说,最优化算法研究可以分为:构造最优化模型、确定最优化问题的类型与设计算法、实现算法或调用优化算法软件包进行求解。最优化模型的构造与实际问题息息相关。打个比方,给定二维欧几里得空间的若干个分离点,假定它们可以通过一条直线分成两部分,也可以通过一条曲线分成两部分。那么分别使用直线和曲线所得到的最优化模型是不同的。在前文的问题中,目标函数与约束函数都是由模型来决定的。在确定模型后,我们再
- Doris存储的逻辑架构和物理架构
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Doris数据湖架构Doris
ApacheDoris的存储架构分为逻辑架构和物理架构两个层面,其设计核心围绕数据分布与查询优化展开。以下为详细解析:一、逻辑架构1.表结构分层逻辑表(LogicalTable)用户直接操作的抽象表,支持多种数据模型:明细模型(DuplicateKeyModel):原始数据存储,无预聚合,适合日志类场景。聚合模型(AggregateKeyModel):写入时按维度预聚合(如SUM、COUNT),适
- SpringBoot与Sentinel整合,解决异常爬虫请求问题
奔向理想的星辰大海
Java研发实用技巧云原生springbootsentinel爬虫
Sentinel是阿里巴巴开源的一款面向分布式服务架构的轻量级高可用流量控制组件,主要用于流量控制、熔断降级和系统负载保护。虽然Sentinel主要用于微服务场景下的流量管理和故障隔离,但也可以通过一些策略和配置来辅助防御DDoS攻击和异常爬虫请求。DDoS攻击DDoS(DistributedDenialofService)是一种恶意攻击手段,攻击者通过控制大量计算机设备(如僵尸网络),向目标服务
- 数据安全策略与实践:从理论到落地
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大数据高阶实战秘籍大数据
数据安全策略与实践:从理论到落地在大数据时代,数据早已成为企业和机构的核心资产,但随之而来的数据泄露、非法访问和滥用问题也屡见不鲜。从用户隐私到企业机密,再到国家级信息安全,无一不受到数据安全的影响。那么,如何构建高效的数据安全策略并在实际中落地实施?这是我们今天要探讨的核心话题。一、数据安全为何重要?数据泄露的影响在2021年某著名社交平台数据泄露事件中,超过5亿用户的个人信息被曝光,直接导致了
- python花一个花
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python花一个花(Flower)是一个指令,它可以用来给当前的python程序做一个休息。你可以在你的python程序中加入这个指令,来让程序在执行一段时间后暂停一下,以此来减轻计算机的压力。你可以这样使用python花一个花:importtimetime.sleep(1)这段代码会使当前的程序暂停1秒钟,然后再继续执行。你可以根据你的需要来调整暂停的时间。
- 最新AI大模型面试题+答案汇总,整理好了!
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前言想进大公司?技能要跟上,面试更要强!阿里巴巴、菜鸟网络、蚂蚁金服、腾讯、咪咕这些响当当的名字,吸引着无数求职者的目光。但是,想要敲开这些顶级企业的大门,特别是AI大模型相关的岗位,没两把刷子可不行。别担心,这里有一份精心准备的《AI大模型面试指南》,专门帮大家搞定那些让人头疼的面试题。从一面的基础知识,到二面、三面的深度技术,再到跨领域问题,这份资料应有尽有。不管你是新手小白,还是技术老鸟,都
- 软考初级程序员知识点汇总
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考试软考程序员考试
以下是计算机技术与软件专业技术资格(水平)考试(简称“软考”)中程序员(初级)考试的核心知识点汇总,涵盖考试大纲的主要方向,帮助你系统复习:一、计算机基础计算机组成与体系结构计算机五大部件:运算器、控制器、存储器、输入设备、输出设备进制转换:二进制、八进制、十进制、十六进制的相互转换数据表示:原码、反码、补码、浮点数表示、ASCII码、汉字编码(GB2312、Unicode)存储单位:位(bit)
- Dask vs. Apache Spark: 大数据处理的利器对比与应用实例
步入烟尘
Python超入门指南全册apachespark大数据
本文已收录于《Python超入门指南全册》本专栏专门针对零基础和需要进阶提升的同学所准备的一套完整教学,从基础到精通不断进阶深入,后续还有实战项目,轻松应对面试,专栏订阅地址:https://blog.csdn.net/mrdeam/category_12647587.html优点:订阅限时19.9付费专栏,私信博主还可进入全栈VIP答疑群,作者优先解答机会(代码指导、远程服务),群里大佬众多可以
- 【简单记录】RAG与LLM的交互流程
努力努力再努力呐
RAGLLMRAGLLM
一、流程名称该流程旨在通过结合用户查询、相关知识源和大型语言模型(LLM),生成一个增强上下文的文本响应。二、流程步骤查询输入用户输入一个具体的查询(Query),这个查询可能是一个问题、一个请求或是一个需要解释的概念。搜索相关知识源系统接收查询后,开始在预先定义或配置的知识源(KnowledgeInformationSources)中搜索与查询相关的信息。这些知识源可能包括数据库、在线文档、网站
- 极市平台 | 从Deepseek R1和NSA算法谈谈个人的一些反思
双木的木
Transformer专栏深度学习拓展阅读大模型专栏算法deepseek深度学习chatgpt人工智能transformerllama
本文来源公众号“极市平台”,仅用于学术分享,侵权删,干货满满。原文链接:从DeepseekR1和NSA算法谈谈个人的一些反思先谈一个测验Reasoning模型的题目最近某个群里面有一道考验大模型能力数学题,感觉这个题比9.9和9.11谁大更考验Reasoning模型,似乎很多大模型的答案都做的不好.DeepSeek-R1能做对,但是整个思考过程非常长,大家可以自己试试.给如下等式添加括号,可以加多
- Python实现网络通信:Socket模块与TCP/IP协议全解析
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pythontcp/ip网络Socket模块人工智能开发语言编程
Langchain系列文章目录01-玩转LangChain:从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块:四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain:从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain:从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain:深度评估问答系统的三种高效方法(示例生成、手
- 简记_ MCU管脚的防静电处理
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EMC嵌入式硬件
一、分析(一)接口处的信号要先过ESD/TVS管,然后拉到被保护器件;建个ESD电路发生器的模型,代入到我们的电路中去分析:继电器实现这两个“开关”,并且还会感应出一些额外的RLC寄生。ESD的频谱是宽带的(指的是各种频率分量都有),频率范围大概是几十MHz到500MHz,ESD波形具有0.7~1ns的上升沿,通过上升沿跟最大带宽的计算公式0.35/tr,可得最大带宽约为:0.35/0.7ns=0
- python | flower,一个强大的 Python 库!
双木的木
python拓展学习python库python开发语言计算机视觉人工智能算法联邦学习深度学习
本文来源公众号“python”,仅用于学术分享,侵权删,干货满满。原文链接:flower,一个强大的Python库!大家好,今天为大家分享一个强大的Python库-flower。Github地址:https://github.com/mher/flower随着机器学习模型应用的增长,联邦学习(FederatedLearning,FL)逐渐成为一个重要方向。联邦学习允许多个客户端在不共享原始数据的情
- Transformer 工作原理图文详解和实践:在生成式对话系统中的核心技术剖析
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ChatGPT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
https://www.youtube.com/watch?v=wjZofJX0v4M&t=33sTransformer在生成式对话系统中的核心技术剖析作者:禅与计算机程序设计艺术文章目录Transformer在生成式对话系统中的核心技术剖析1.背景介绍2.核心概念与联系2.1生成式对话系统2.2Transformer模型3.核心算法原理和具体操作步骤3.1Transformer编码器3.2Tra
- 本地大模型-使用Open WebUI页面关联Ollama和Stable Diffusion可视化问答及画图/Ollama常用命令
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AI学习指南pythonOllama本地大模型
目录下载地址安装关联Ollama关联StableDiffusion效果下载地址GitHub-open-webui/open-webui:User-friendlyAIInterface(SupportsOllama,OpenAIAPI,...)安装可以使用docker,安装更方便dockerrun-d-p3450:8080--add-host=host.docker.internal:host-g
- 二分查找排序算法
周凡杨
java二分查找排序算法折半
一:概念 二分查找又称
折半查找(
折半搜索/
二分搜索),优点是比较次数少,查找速度快,平均性能好;其缺点是要求待查表为有序表,且插入删除困难。因此,折半查找方法适用于不经常变动而 查找频繁的有序列表。首先,假设表中元素是按升序排列,将表中间位置记录的关键字与查找关键字比较,如果两者相等,则查找成功;否则利用中间位置记录将表 分成前、后两个子表,如果中间位置记录的关键字大于查找关键字,则进一步
- java中的BigDecimal
bijian1013
javaBigDecimal
在项目开发过程中出现精度丢失问题,查资料用BigDecimal解决,并发现如下这篇BigDecimal的解决问题的思路和方法很值得学习,特转载。
原文地址:http://blog.csdn.net/ugg/article/de
- Shell echo命令详解
daizj
echoshell
Shell echo命令
Shell 的 echo 指令与 PHP 的 echo 指令类似,都是用于字符串的输出。命令格式:
echo string
您可以使用echo实现更复杂的输出格式控制。 1.显示普通字符串:
echo "It is a test"
这里的双引号完全可以省略,以下命令与上面实例效果一致:
echo Itis a test 2.显示转义
- Oracle DBA 简单操作
周凡杨
oracle dba sql
--执行次数多的SQL
select sql_text,executions from (
select sql_text,executions from v$sqlarea order by executions desc
) where rownum<81;
&nb
- 画图重绘
朱辉辉33
游戏
我第一次接触重绘是编写五子棋小游戏的时候,因为游戏里的棋盘是用线绘制的,而这些东西并不在系统自带的重绘里,所以在移动窗体时,棋盘并不会重绘出来。所以我们要重写系统的重绘方法。
在重写系统重绘方法时,我们要注意一定要调用父类的重绘方法,即加上super.paint(g),因为如果不调用父类的重绘方式,重写后会把父类的重绘覆盖掉,而父类的重绘方法是绘制画布,这样就导致我们
- 线程之初体验
西蜀石兰
线程
一直觉得多线程是学Java的一个分水岭,懂多线程才算入门。
之前看《编程思想》的多线程章节,看的云里雾里,知道线程类有哪几个方法,却依旧不知道线程到底是什么?书上都写线程是进程的模块,共享线程的资源,可是这跟多线程编程有毛线的关系,呜呜。。。
线程其实也是用户自定义的任务,不要过多的强调线程的属性,而忽略了线程最基本的属性。
你可以在线程类的run()方法中定义自己的任务,就跟正常的Ja
- linux集群互相免登陆配置
林鹤霄
linux
配置ssh免登陆
1、生成秘钥和公钥 ssh-keygen -t rsa
2、提示让你输入,什么都不输,三次回车之后会在~下面的.ssh文件夹中多出两个文件id_rsa 和 id_rsa.pub
其中id_rsa为秘钥,id_rsa.pub为公钥,使用公钥加密的数据只有私钥才能对这些数据解密 c
- mysql : Lock wait timeout exceeded; try restarting transaction
aigo
mysql
原文:http://www.cnblogs.com/freeliver54/archive/2010/09/30/1839042.html
原因是你使用的InnoDB 表类型的时候,
默认参数:innodb_lock_wait_timeout设置锁等待的时间是50s,
因为有的锁等待超过了这个时间,所以抱错.
你可以把这个时间加长,或者优化存储
- Socket编程 基本的聊天实现。
alleni123
socket
public class Server
{
//用来存储所有连接上来的客户
private List<ServerThread> clients;
public static void main(String[] args)
{
Server s = new Server();
s.startServer(9988);
}
publi
- 多线程监听器事件模式(一个简单的例子)
百合不是茶
线程监听模式
多线程的事件监听器模式
监听器时间模式经常与多线程使用,在多线程中如何知道我的线程正在执行那什么内容,可以通过时间监听器模式得到
创建多线程的事件监听器模式 思路:
1, 创建线程并启动,在创建线程的位置设置一个标记
2,创建队
- spring InitializingBean接口
bijian1013
javaspring
spring的事务的TransactionTemplate,其源码如下:
public class TransactionTemplate extends DefaultTransactionDefinition implements TransactionOperations, InitializingBean{
...
}
TransactionTemplate继承了DefaultT
- Oracle中询表的权限被授予给了哪些用户
bijian1013
oracle数据库权限
Oracle查询表将权限赋给了哪些用户的SQL,以备查用。
select t.table_name as "表名",
t.grantee as "被授权的属组",
t.owner as "对象所在的属组"
- 【Struts2五】Struts2 参数传值
bit1129
struts2
Struts2中参数传值的3种情况
1.请求参数绑定到Action的实例字段上
2.Action将值传递到转发的视图上
3.Action将值传递到重定向的视图上
一、请求参数绑定到Action的实例字段上以及Action将值传递到转发的视图上
Struts可以自动将请求URL中的请求参数或者表单提交的参数绑定到Action定义的实例字段上,绑定的规则使用ognl表达式语言
- 【Kafka十四】关于auto.offset.reset[Q/A]
bit1129
kafka
I got serveral questions about auto.offset.reset. This configuration parameter governs how consumer read the message from Kafka when there is no initial offset in ZooKeeper or
- nginx gzip压缩配置
ronin47
nginx gzip 压缩范例
nginx gzip压缩配置 更多
0
nginx
gzip
配置
随着nginx的发展,越来越多的网站使用nginx,因此nginx的优化变得越来越重要,今天我们来看看nginx的gzip压缩到底是怎么压缩的呢?
gzip(GNU-ZIP)是一种压缩技术。经过gzip压缩后页面大小可以变为原来的30%甚至更小,这样,用
- java-13.输入一个单向链表,输出该链表中倒数第 k 个节点
bylijinnan
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two cursors.
Make the first cursor go K steps first.
/*
* 第 13 题:题目:输入一个单向链表,输出该链表中倒数第 k 个节点
*/
public void displayKthItemsBackWard(ListNode head,int k){
ListNode p1=head,p2=head;
- Spring源码学习-JdbcTemplate queryForObject
bylijinnan
javaspring
JdbcTemplate中有两个可能会混淆的queryForObject方法:
1.
Object queryForObject(String sql, Object[] args, Class requiredType)
2.
Object queryForObject(String sql, Object[] args, RowMapper rowMapper)
第1个方法是只查
- [冰川时代]在冰川时代,我们需要什么样的技术?
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技术
看美国那边的气候情况....我有个感觉...是不是要进入小冰期了?
那么在小冰期里面...我们的户外活动肯定会出现很多问题...在室内呆着的情况会非常多...怎么在室内呆着而不发闷...怎么用最低的电力保证室内的温度.....这都需要技术手段...
&nb
- js 获取浏览器型号
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js浏览器
根据浏览器获取iphone和apk的下载地址
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta charset="utf-8" content="text/html"/>
<meta name=
- C# socks5详解 转
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socketC#
http://www.cnblogs.com/zhujiechang/archive/2008/10/21/1316308.html 这里主要讲的是用.NET实现基于Socket5下面的代理协议进行客户端的通讯,Socket4的实现是类似的,注意的事,这里不是讲用C#实现一个代理服务器,因为实现一个代理服务器需要实现很多协议,头大,而且现在市面上有很多现成的代理服务器用,性能又好,
- 运维 Centos问题汇总
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云主机
一、sh 脚本不执行的原因
sh脚本不执行的原因 只有2个
1.权限不够
2.sh脚本里路径没写完整。
二、解决You have new mail in /var/spool/mail/root
修改/usr/share/logwatch/default.conf/logwatch.conf配置文件
MailTo =
MailFrom
三、查询连接数
- Yii防注入攻击笔记
dcj3sjt126com
sqlWEB安全yii
网站表单有注入漏洞须对所有用户输入的内容进行个过滤和检查,可以使用正则表达式或者直接输入字符判断,大部分是只允许输入字母和数字的,其它字符度不允许;对于内容复杂表单的内容,应该对html和script的符号进行转义替换:尤其是<,>,',"",&这几个符号 这里有个转义对照表:
http://blog.csdn.net/xinzhu1990/articl
- MongoDB简介[一]
eksliang
mongodbMongoDB简介
MongoDB简介
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2173288 1.1易于使用
MongoDB是一个面向文档的数据库,而不是关系型数据库。与关系型数据库相比,面向文档的数据库不再有行的概念,取而代之的是更为灵活的“文档”模型。
另外,不
- zookeeper windows 入门安装和测试
greemranqq
zookeeper安装分布式
一、序言
以下是我对zookeeper 的一些理解: zookeeper 作为一个服务注册信息存储的管理工具,好吧,这样说得很抽象,我们举个“栗子”。
栗子1号:
假设我是一家KTV的老板,我同时拥有5家KTV,我肯定得时刻监视
- Spring之使用事务缘由(2-注解实现)
ihuning
spring
Spring事务注解实现
1. 依赖包:
1.1 spring包:
spring-beans-4.0.0.RELEASE.jar
spring-context-4.0.0.
- iOS App Launch Option
啸笑天
option
iOS 程序启动时总会调用application:didFinishLaunchingWithOptions:,其中第二个参数launchOptions为NSDictionary类型的对象,里面存储有此程序启动的原因。
launchOptions中的可能键值见UIApplication Class Reference的Launch Options Keys节 。
1、若用户直接
- jdk与jre的区别(_)
macroli
javajvmjdk
简单的说JDK是面向开发人员使用的SDK,它提供了Java的开发环境和运行环境。SDK是Software Development Kit 一般指软件开发包,可以包括函数库、编译程序等。
JDK就是Java Development Kit JRE是Java Runtime Enviroment是指Java的运行环境,是面向Java程序的使用者,而不是开发者。 如果安装了JDK,会发同你
- Updates were rejected because the tip of your current branch is behind
qiaolevip
学习永无止境每天进步一点点众观千象git
$ git push joe prod-2295-1
To git@git.dianrong.com:joe.le/dr-frontend.git
! [rejected] prod-2295-1 -> prod-2295-1 (non-fast-forward)
error: failed to push some refs to 'git@git.dianron
- [一起学Hive]之十四-Hive的元数据表结构详解
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hivehive元数据结构
关键字:Hive元数据、Hive元数据表结构
之前在 “[一起学Hive]之一–Hive概述,Hive是什么”中介绍过,Hive自己维护了一套元数据,用户通过HQL查询时候,Hive首先需要结合元数据,将HQL翻译成MapReduce去执行。
本文介绍一下Hive元数据中重要的一些表结构及用途,以Hive0.13为例。
文章最后面,会以一个示例来全面了解一下,
- Spring 3.2.14,4.1.7,4.2.RC2发布
wiselyman
Spring 3
Spring 3.2.14、4.1.7及4.2.RC2于6月30日发布。
其中Spring 3.2.1是一个维护版本(维护周期到2016-12-31截止),后续会继续根据需求和bug发布维护版本。此时,Spring官方强烈建议升级Spring框架至4.1.7 或者将要发布的4.2 。
其中Spring 4.1.7主要包含这些更新内容。