- 分布式之消息中间件
CatalpaFlat
分布式消息队列
分布式之消息中间件目录*1.消息中间件概述*2.消息中间件使用场景*3.消息中间件原理*4.消息中间件传递模式 *4.1点对点模式(PTP) *4.2发布-订阅模型(Pub/Sub)1.消息中间件概述 消息中间件利用高效可靠的消息传递机制进行平台无关的数据交流,并基于数据通信来进行分布式系统的集成。通过提供消息传递和消息排队模型,它可以在分布式环境下扩展进程间的通信。消息中间件就是用在消息队
- DeepSeek横空出世,AI格局或将改写?
倔强的石头_
热点时事AIGC人工智能AIGC
引言这几天,国产AI大模型DeepSeekR1,一飞冲天,在全球AI圈持续引爆热度,DeepSeekR1已经是世界上最先进的AI模型之一,可与OpenAI的新o1和Meta的LlamaAI模型相媲美。DeepSeek-V3模型发布后,在美国热度持续飙升。美国媒体发布紧急信息,中国的新ai技术,已威胁到美国的领先地位。目录引言DeepSeek是谁编辑发布即震撼:DeepSeekR1正式版技术实力大揭
- 线性回归的简单实现
SkaWxp
深度学习深度学习机器学习mxnetgluon
本文是《动手学深度学习》的笔记文章目录线性回归的简单实现生成随机数据集读取数据初始化模型参数定义模型定义损失函数定义优化算法训练模型线性回归的简洁实现生成数据集读取数据定义模型初始化模型参数定义损失函数定义优化算法训练模型线性回归的简单实现用了mxnet中的自动求导和数组结构frommxnetimportautograd,ndimportrandom生成随机数据集只有这个是用了自己造的数据,因为线
- 数字孪生下的智慧城市(城市大脑)建设方案——建模层
百态老人
智慧城市人工智能
要构建城市信息模型(CIM)、建筑信息模型(BIM)及仿真模型,并实现L3级精度的核心区三维建模,需结合多源数据与多层级标准,具体步骤如下:1.CIM建模层构建L3级精度标准定义CIM模型分为7级(CIM1-CIM7),其中CIM3级对应标准模型,需满足以下要求:三维框架表达:包括建筑物、道路、场地、管线等实体的基本结构。内外表面建模:用倾斜摄影、BIM或CAD数据细化建筑内外表面细节。数据源:卫
- Task01:线性回归;Softmax与分类模型、多层感知机
恰人陈
pytorch机器学习深度学习神经网络
一、mxnet相关函数用法mxnet.nd用法对标numpy库(1)nd.concatfrommxnetimportndnd.concat(X,Y,dim=0)nd.concat(X,Y,dim=1)X,Y为两个矩阵nd.concat为连接矩阵,dim表示连接的维度,若原来两个矩阵为(4,3),dim=0就表示新生成矩阵为(8,3)dim=1表示新生成矩阵为(4,6)(2)y+=xy=y+x这样的
- 【单层神经网络】基于MXNet库简化实现线性回归
辰尘_星启
神经网络mxnet线性回归
写在前面同最开始的两篇文章完整程序及注释'''导入使用的库'''#基本frommxnetimportautograd,nd,gluon#模型、网络frommxnet.gluonimportnnfrommxnetimportinit#学习frommxnet.gluonimportlossasgloss#数据集frommxnet.gluonimportdataasgdata'''生成测试数据集'''#
- 初入机器学习
辰尘_星启
机器学习人工智能深度学习pythonmxnet
写在前面本专栏专门撰写深度学习相关的内容,防止自己遗忘,也为大家提供一些个人的思考一切仅供参考概念辨析深度学习:本质是建模,将训练得到的模型作为系统的一部分使用侧重于发现样本集中隐含的规律难点是认识并了解模型,合理设置初始模型,要对建模对象有比较深刻的认识依赖大量的准确训练样本强化学习:本质是系统,直接将训练得到的模型视作系统本身(激进的像“端到端”)侧重于最大化当前环境下的奖励,最终目标是寻找环
- SaaS架构详解
Rainbow酱
架构sasspaas
SaaS架构详解架构图IaaS层定义基础设施即服务(Infrastructure-as-a-Service),指把IT基础设施作为一种服务通过网络对外提供,并根据用户对资源的实际使用量或占用量进行计费的一种服务模式。作用在这种服务模型中,普通用户不用自己构建一个数据中心等硬件设施,而是通过租用的方式,利用Internet从IaaS服务提供商获得计算机基础设施服务,包括服务器、存储和网络等服务。内容
- 线性回归基础学习
Remoa
人工智能线性回归优化gluonmxnetloss
线性回归基础学习目录:理论知识样例代码测试参考文献一、理论知识线性回归思维导图NDArray:MXNet中存储和变换数据的主要工具,提供GPU计算和自动求梯度等功能线性回归可以用神经网络图表示,也可以用矢量计算表示在Gluon中,data模块提供了有关数据处理的工具,nn模块定义了大量神经网络的层,loss模块定义了各种损失函数在MXNet的init模块(initializer)提供了模型参数化的
- 基于Stackelberg博弈的光伏用户群优化定价模型(Matlab代码实现)
砌墙_2301
matlab
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2运行结果3文献来源4Matlab代码、数据、文章下载1概述文献来源:摘要:在由多主体组成的光伏用户群中,用户间存在光伏电量共享。然而,在现有的分布式光伏上网政策下,用户间的共享水平很低。为了提高用户间光伏电量共享水平,根据用户的用电特性,构建了光伏用
- 深度学习:基于MindNLP的RAG应用开发
Landy_Jay
深度学习人工智能
什么是RAG?RAG(Retrieval-AugmentedGeneration,检索增强生成)是一种结合检索(Retrieval)和生成(Generation)的技术,旨在提升大语言模型(LLM)生成内容的准确性、相关性和时效性。基本思想:通过外部知识库动态检索与用户查询相关的信息,并将检索结果作为上下文输入生成模型,辅助生成更可靠的回答。与传统LLM的区别:传统LLM仅依赖预训练参数中的静态知
- 跟李沐学AI:视频生成类论文精读(Movie Gen、HunyuanVideo)
Landy_Jay
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MovieGen:ACastofMediaFoundationModels简介MovieGen是Meta公司提出的一系列内容生成模型,包含了3.2.1预训练数据MovieGen采用大约100M的视频-文本对和1B的图片-文本对进行预训练。图片-文本对的预训练流程与Meta提出的Emu:Enhancingimagegenerationmodelsusingphotogenicneedlesinaha
- MATLAB 实现基于MPA(海洋捕食者算法)进行时间序列预测模型的项目详细实例
nantangyuxi
MATLABmatlab算法人工智能回归cnn支持向量机大数据
目录MTFSTLTFSB实她基她MPTFS(海洋捕食者算法)进行时间序列预测模型她项目详细实例...1项目背景介绍...1项目目标她意义...1项目挑战...2项目特点她创新...3项目应用领域...3项目效果预测图程序设计...4项目模型架构...5项目模型描述及代码示例...5项目模型算法流程图...6项目目录结构设计及各模块功能说明...7项目部署她应用...9项目扩展...11项目应该注意
- OpenAI紧急加播:ChatGPT上新深度搜索,持续思考30分钟输出1万字,刷榜“人类最后的考试”
量子位
就在开源的DeepSeek-R1被整合进各路AI搜索工具之际,OpenAI临时举行小型发布会。4点27通知,8点开始直播。ChatGPT上新“DeepResearch”,把推理大模型的思考能力用于联网搜索。据介绍,DeepResearch功能可在数十分钟完成人类专家需要几个小时的复杂研究任务。在“人类最后的考试”上,DeepResearch刷新了最高分,比o3-mini高推理设置分数高出一倍。该测
- PyTorch生态系统中的连续深度学习:使用Torchdyn实现连续时间神经网络
神经常微分方程(NeuralODEs)是深度学习领域的创新性模型架构,它将神经网络的离散变换扩展为连续时间动力系统。与传统神经网络将层表示为离散变换不同,NeuralODEs将变换过程视为深度(或时间)的连续函数。这种方法为机器学习开创了新的研究方向,尤其在生成模型、时间序列分析和物理信息学习等领域具有重要应用。本文将基于Torchdyn(一个专门用于连续深度学习和平衡模型的PyTorch扩展库)
- Mixture of Experts(MoE)学习笔记
南七小僧
人工智能网站开发医疗器械研发学习笔记人工智能MoE大模型
1学习动机第一次了解到MoE(Mixtureofexperts),是在GPT-4模型架构泄漏事件,听说GPT-4的架构是8个GPT-3级别大小的模型以MoE架构(8*220B)组合成一个万亿参数级别的模型。不过在这之后开源社区并没有对MoE架构进行很多的探索,更多的工作还是聚焦在预训练新的大模型,在Llama2或其他模型上做Fine-tune,以及扩展大模型的ContextLength。12月8号
- 基于CNN(一维卷积Conv1D)+LSTM+Attention 实现股票多变量时间序列预测(PyTorch版)
矩阵猫咪
cnnlstmpytorch注意力机制卷积神经网络长短期记忆网络Attention
前言系列专栏:【深度学习:算法项目实战】✨︎涉及医疗健康、财经金融、商业零售、食品饮料、运动健身、交通运输、环境科学、社交媒体以及文本和图像处理等诸多领域,讨论了各种复杂的深度神经网络思想,如卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络、门控循环单元、长短期记忆、自然语言处理、深度强化学习、大型语言模型和迁移学习。在深度学习的众多模型中,卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)因其独特的优势
- MongoDB从入门到实战:全面掌握核心操作与Python对接技巧!
kdayjj966
windowspython服务器mongodb开发语言数据库
MongoDB数据库"NoSQL"⼀词最早于1998年被⽤于⼀个轻量级的关系数据库的名字随着web2.0的快速发展,NoSQL概念在2009年被提了出来NoSQL在2010年⻛⽣⽔起,现在国内外众多⼤⼩⽹站,如facebook、google、淘宝、京东、百度等,都在使⽤nosql开发⾼性能的产品对于⼀名程序员来讲,使⽤nosql已经成为⼀条必备技能NoSQL最常⻅的解释是“non-relation
- 周报 | 25.1.27-25.2.2文章汇总
双木的木
深度学习拓展阅读python拓展学习人工智能transformer算法深度学习YOLOchatgptllama
为了更好地整理文章和发表接下来的文章,以后每周都汇总一份周报。周报|25.1.20-25.1.26文章汇总-CSDN博客机器学习AI算法工程|DeepSeekV3两周使用总结-CSDN博客Datawhale|一文详尽之SFT(监督微调,建议收藏)!-CSDN博客arXiv每日学术速递|强强联合:CNN与Transformer融合创新提升模型性能!!-CSDN博客AI生成未来|字节提出VideoWo
- CSS标准盒模型与怪异盒模型
DTcode7
HTML网站开发#前端基础入门三大核心之CSSHTMLCSSwebcss3网页开发
CSS标准盒模型与怪异盒模型基本概念与作用标准盒模型怪异盒模型示例一:比较标准盒模型与怪异盒模型示例二:使用box-sizing属性示例三:响应式布局中的应用示例四:解决布局问题示例五:创建复杂的背景效果实际工作中的使用技巧在CSS布局的世界里,盒模型是构建网页布局的基础。它定义了元素如何在页面上占据空间,以及元素的边距、边框、内边距和内容如何相互作用。本文将深入探讨两种盒模型——标准盒模型(St
- TVM:设计与架构
Adenialzz
tvm模型部署架构react.js前端
TVM:设计与架构本文档适用于想要了解TVM架构和/或积极开发项目的开发人员。页面组织如下:示例编译流程概述了TVM将模型的高层描述转换为可部署模块所采取的步骤。要开始使用,请先阅读本节。逻辑架构组件部分描述了逻辑组件。后面的部分是针对每个逻辑组件的特定指南,按组件的名称组织。设备/目标交互描述了TVM如何与每种支持的物理设备和代码生成目标进行交互。请查看开发人员操作指南以获取有用的开发技巧。本指
- 大型语言模型(LLM)压缩技术:如何让庞然大物更轻巧?
空间机器人
LLM语言模型学习笔记语言模型人工智能自然语言处理
大型语言模型(LLM)压缩技术:如何让庞然大物更轻巧?随着大模型在各个领域的广泛应用,我们面临的一个核心问题是——如何让这些庞大的模型在硬件资源有限的环境下运行?这就需要我们运用一系列的技术来“压缩”这些模型,使其在保持精度的同时,能够适应不同的硬件设备。那么,LLM压缩到底是如何实现的呢?让我们从几个关键技术开始讲解:剪枝(Pruning)、知识蒸馏(KnowledgeDistillation)
- Ollama 部署 DeepSeek - r1 教程:Windows 与 Linux 篇
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在人工智能技术飞速发展的今天,能够在本地部署并使用先进的模型成为许多技术爱好者和专业人士的追求。DeepSeek-r1以其出色的性能备受关注,借助Ollama工具,我们可以方便地在Windows和Linux系统上完成部署。下面就为大家详细介绍具体步骤。一、准备工作在开始部署之前,需要确保已经安装了Ollama。如果尚未安装,请按照以下对应系统的安装方法进行操作。(一)Windows系统安装Olla
- M-Ped: Multi-Prompt Ensemble Decoding for Large Language Models
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本文是LLM系列文章,针对《M-Ped:Multi-PromptEnsembleDecodingforLargeLanguageModels》的翻译。M-Ped:大型语言模型的多提示集成解码摘要1引言2方法3实验4研究5相关工作6结论摘要随着大型语言模型(LLMs)在自然语言处理(NLP)领域的广泛应用,提高其性能已成为研究热点。本文提出了一种新的多提示集成解码方法,旨在通过利用多个提示的结果聚合
- SlimGPT: Layer-wise Structured Pruning for Large Language Models
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LLMDailyLLMPruning剪枝语言模型人工智能
本文是LLM系列文章,针对《SlimGPT:Layer-wiseStructuredPruningforLargeLanguageModels》的翻译。SlimGPT:大型语言模型的分层结构化修剪摘要1引言2相关工作3前言4方法5实验6结论摘要大型语言模型(LLM)因其在各个领域的卓越能力而受到广泛关注,其巨大的参数规模为实际部署带来了挑战。结构化修剪是一种平衡模型性能和效率的有效方法,但在计算资
- RabbitMQ架构设计原理
T_karine
RabbitMQjava开发语言
一、什么是消息中间件消息中间件基于队列模型实现异步/同步传输数据。作用:可以实现支撑高并发、异步、解耦、流量削峰。优点:由于RabbitMQ是erlang语言开发的,具有天生抗高并发的性能,吞吐量达到万级。1、什么是异步将一个任务中比较耗时的业务逻辑代码使用异步的方式去执行,可以提高响应速度。2、什么是解耦耦合:所谓耦合,指系统各功能、模块之间具有依赖性,依赖性越强、耦合度就越高,维护成本也就越高
- WebSocket与http协议对比
CY_U
websockethttp网络协议java
HTTP与WebSocket协议深度对比一、协议基础特性对比特性HTTP/1.1WebSocket(RFC6455)协议层定位应用层协议应用层协议(基于HTTP升级机制)传输层依赖TCPTCP默认端口80(HTTP)/443(HTTPS)80(WS)/443(WSS)通信模型请求-响应(半双工)全双工双向通信连接生命周期短连接(默认)或长连接(Keep-Alive)持久化长连接头部开销每个请求携带
- 有用的知识又增加了:如何让代码全面适配 Swift 6
大熊猫侯佩
Apple开发入门Swift6结构化并发数据竞争DataRaceActor结构和类MainActor
概述自从Swift并发模型首次引入async和await关键字以来,我就迫不及待的开始使用它们来进行异步代码的开发了。随着时间的推移,Swift并发模型变得越来越强大,它通过让Swift编译器识别潜在问题,提供了可靠的数据竞争安全保障。然而,在切换到Swift6版本后,大家面对代码中自动生成的所有警告和错误可能会显得束手无策。这里,我们将分享一些在代码库中适配Swift6严格并发模式(Strict
- 最小边际采样在分类任务中的应用
ningaiiii
机器学习与深度学习分类数据挖掘人工智能
最小边际采样在分类任务中的应用在机器学习的分类任务里,如何高效利用有限的标注数据,一直是研究的重点。最小边际采样(LeastMarginSampling)作为主动学习策略中的一种,为解决这一问题提供了独特的思路。本文将深入探讨最小边际采样在分类任务中的原理、应用以及优势与挑战。一、最小边际采样的原理最小边际采样的核心概念是基于模型预测概率来衡量样本的不确定性。在一个多分类问题中,模型会对每个样本预
- 《Inside VCL(深入核心——VCL架构剖析)》.(李维) 一
liang08114
delphiVCL
一、回到从前:1.1、多任务操作系统是如何设计和实现的?1.1.1、系统——多个应用程序方案1:(系统不断读取应用程序状态)系统通过大型循环(Loop)不断坚持么一个恶用用程序是否触发了特定的事件。方案2:(事件驱动模型——事件/消息处理模型)执行环境将事件转换成代表事件的消息,然后发送给对应的应用程序。//消息大概格式TMyMessage=packedrecord//用来存储事件信息Messag
- 解线性方程组
qiuwanchi
package gaodai.matrix;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Scanner;
public class Test {
public static void main(String[] args) {
Scanner scanner = new Sc
- 在mysql内部存储代码
annan211
性能mysql存储过程触发器
在mysql内部存储代码
在mysql内部存储代码,既有优点也有缺点,而且有人倡导有人反对。
先看优点:
1 她在服务器内部执行,离数据最近,另外在服务器上执行还可以节省带宽和网络延迟。
2 这是一种代码重用。可以方便的统一业务规则,保证某些行为的一致性,所以也可以提供一定的安全性。
3 可以简化代码的维护和版本更新。
4 可以帮助提升安全,比如提供更细
- Android使用Asynchronous Http Client完成登录保存cookie的问题
hotsunshine
android
Asynchronous Http Client是android中非常好的异步请求工具
除了异步之外还有很多封装比如json的处理,cookie的处理
引用
Persistent Cookie Storage with PersistentCookieStore
This library also includes a PersistentCookieStore whi
- java面试题
Array_06
java面试
java面试题
第一,谈谈final, finally, finalize的区别。
final-修饰符(关键字)如果一个类被声明为final,意味着它不能再派生出新的子类,不能作为父类被继承。因此一个类不能既被声明为 abstract的,又被声明为final的。将变量或方法声明为final,可以保证它们在使用中不被改变。被声明为final的变量必须在声明时给定初值,而在以后的引用中只能
- 网站加速
oloz
网站加速
前序:本人菜鸟,此文研究总结来源于互联网上的资料,大牛请勿喷!本人虚心学习,多指教.
1、减小网页体积的大小,尽量采用div+css模式,尽量避免复杂的页面结构,能简约就简约。
2、采用Gzip对网页进行压缩;
GZIP最早由Jean-loup Gailly和Mark Adler创建,用于UNⅨ系统的文件压缩。我们在Linux中经常会用到后缀为.gz
- 正确书写单例模式
随意而生
java 设计模式 单例
单例模式算是设计模式中最容易理解,也是最容易手写代码的模式了吧。但是其中的坑却不少,所以也常作为面试题来考。本文主要对几种单例写法的整理,并分析其优缺点。很多都是一些老生常谈的问题,但如果你不知道如何创建一个线程安全的单例,不知道什么是双检锁,那这篇文章可能会帮助到你。
懒汉式,线程不安全
当被问到要实现一个单例模式时,很多人的第一反应是写出如下的代码,包括教科书上也是这样
- 单例模式
香水浓
java
懒汉 调用getInstance方法时实例化
public class Singleton {
private static Singleton instance;
private Singleton() {}
public static synchronized Singleton getInstance() {
if(null == ins
- 安装Apache问题:系统找不到指定的文件 No installed service named "Apache2"
AdyZhang
apachehttp server
安装Apache问题:系统找不到指定的文件 No installed service named "Apache2"
每次到这一步都很小心防它的端口冲突问题,结果,特意留出来的80端口就是不能用,烦。
解决方法确保几处:
1、停止IIS启动
2、把端口80改成其它 (譬如90,800,,,什么数字都好)
3、防火墙(关掉试试)
在运行处输入 cmd 回车,转到apa
- 如何在android 文件选择器中选择多个图片或者视频?
aijuans
android
我的android app有这样的需求,在进行照片和视频上传的时候,需要一次性的从照片/视频库选择多条进行上传
但是android原生态的sdk中,只能一个一个的进行选择和上传。
我想知道是否有其他的android上传库可以解决这个问题,提供一个多选的功能,可以使checkbox之类的,一次选择多个 处理方法
官方的图片选择器(但是不支持所有版本的androi,只支持API Level
- mysql中查询生日提醒的日期相关的sql
baalwolf
mysql
SELECT sysid,user_name,birthday,listid,userhead_50,CONCAT(YEAR(CURDATE()),DATE_FORMAT(birthday,'-%m-%d')),CURDATE(), dayofyear( CONCAT(YEAR(CURDATE()),DATE_FORMAT(birthday,'-%m-%d')))-dayofyear(
- MongoDB索引文件破坏后导致查询错误的问题
BigBird2012
mongodb
问题描述:
MongoDB在非正常情况下关闭时,可能会导致索引文件破坏,造成数据在更新时没有反映到索引上。
解决方案:
使用脚本,重建MongoDB所有表的索引。
var names = db.getCollectionNames();
for( var i in names ){
var name = names[i];
print(name);
- Javascript Promise
bijian1013
JavaScriptPromise
Parse JavaScript SDK现在提供了支持大多数异步方法的兼容jquery的Promises模式,那么这意味着什么呢,读完下文你就了解了。
一.认识Promises
“Promises”代表着在javascript程序里下一个伟大的范式,但是理解他们为什么如此伟大不是件简
- [Zookeeper学习笔记九]Zookeeper源代码分析之Zookeeper构造过程
bit1129
zookeeper
Zookeeper重载了几个构造函数,其中构造者可以提供参数最多,可定制性最多的构造函数是
public ZooKeeper(String connectString, int sessionTimeout, Watcher watcher, long sessionId, byte[] sessionPasswd, boolea
- 【Java命令三】jstack
bit1129
jstack
jstack是用于获得当前运行的Java程序所有的线程的运行情况(thread dump),不同于jmap用于获得memory dump
[hadoop@hadoop sbin]$ jstack
Usage:
jstack [-l] <pid>
(to connect to running process)
jstack -F
- jboss 5.1启停脚本 动静分离部署
ronin47
以前启动jboss,往各种xml配置文件,现只要运行一句脚本即可。start nohup sh /**/run.sh -c servicename -b ip -g clustername -u broatcast jboss.messaging.ServerPeerID=int -Djboss.service.binding.set=p
- UI之如何打磨设计能力?
brotherlamp
UIui教程ui自学ui资料ui视频
在越来越拥挤的初创企业世界里,视觉设计的重要性往往可以与杀手级用户体验比肩。在许多情况下,尤其对于 Web 初创企业而言,这两者都是不可或缺的。前不久我们在《右脑革命:别学编程了,学艺术吧》中也曾发出过重视设计的呼吁。如何才能提高初创企业的设计能力呢?以下是 9 位创始人的体会。
1.找到自己的方式
如果你是设计师,要想提高技能可以去设计博客和展示好设计的网站如D-lists或
- 三色旗算法
bylijinnan
java算法
import java.util.Arrays;
/**
问题:
假设有一条绳子,上面有红、白、蓝三种颜色的旗子,起初绳子上的旗子颜色并没有顺序,
您希望将之分类,并排列为蓝、白、红的顺序,要如何移动次数才会最少,注意您只能在绳
子上进行这个动作,而且一次只能调换两个旗子。
网上的解法大多类似:
在一条绳子上移动,在程式中也就意味只能使用一个阵列,而不使用其它的阵列来
- 警告:No configuration found for the specified action: \'s
chiangfai
configuration
1.index.jsp页面form标签未指定namespace属性。
<!--index.jsp代码-->
<%@taglib prefix="s" uri="/struts-tags"%>
...
<s:form action="submit" method="post"&g
- redis -- hash_max_zipmap_entries设置过大有问题
chenchao051
redishash
使用redis时为了使用hash追求更高的内存使用率,我们一般都用hash结构,并且有时候会把hash_max_zipmap_entries这个值设置的很大,很多资料也推荐设置到1000,默认设置为了512,但是这里有个坑
#define ZIPMAP_BIGLEN 254
#define ZIPMAP_END 255
/* Return th
- select into outfile access deny问题
daizj
mysqltxt导出数据到文件
本文转自:http://hatemysql.com/2010/06/29/select-into-outfile-access-deny%E9%97%AE%E9%A2%98/
为应用建立了rnd的帐号,专门为他们查询线上数据库用的,当然,只有他们上了生产网络以后才能连上数据库,安全方面我们还是很注意的,呵呵。
授权的语句如下:
grant select on armory.* to rn
- phpexcel导出excel表简单入门示例
dcj3sjt126com
PHPExcelphpexcel
<?php
error_reporting(E_ALL);
ini_set('display_errors', TRUE);
ini_set('display_startup_errors', TRUE);
if (PHP_SAPI == 'cli')
die('This example should only be run from a Web Brows
- 美国电影超短200句
dcj3sjt126com
电影
1. I see. 我明白了。2. I quit! 我不干了!3. Let go! 放手!4. Me too. 我也是。5. My god! 天哪!6. No way! 不行!7. Come on. 来吧(赶快)8. Hold on. 等一等。9. I agree。 我同意。10. Not bad. 还不错。11. Not yet. 还没。12. See you. 再见。13. Shut up!
- Java访问远程服务
dyy_gusi
httpclientwebservicegetpost
随着webService的崛起,我们开始中会越来越多的使用到访问远程webService服务。当然对于不同的webService框架一般都有自己的client包供使用,但是如果使用webService框架自己的client包,那么必然需要在自己的代码中引入它的包,如果同时调运了多个不同框架的webService,那么就需要同时引入多个不同的clien
- Maven的settings.xml配置
geeksun
settings.xml
settings.xml是Maven的配置文件,下面解释一下其中的配置含义:
settings.xml存在于两个地方:
1.安装的地方:$M2_HOME/conf/settings.xml
2.用户的目录:${user.home}/.m2/settings.xml
前者又被叫做全局配置,后者被称为用户配置。如果两者都存在,它们的内容将被合并,并且用户范围的settings.xml优先。
- ubuntu的init与系统服务设置
hongtoushizi
ubuntu
转载自:
http://iysm.net/?p=178 init
Init是位于/sbin/init的一个程序,它是在linux下,在系统启动过程中,初始化所有的设备驱动程序和数据结构等之后,由内核启动的一个用户级程序,并由此init程序进而完成系统的启动过程。
ubuntu与传统的linux略有不同,使用upstart完成系统的启动,但表面上仍维持init程序的形式。
运行
- 跟我学Nginx+Lua开发目录贴
jinnianshilongnian
nginxlua
使用Nginx+Lua开发近一年的时间,学习和实践了一些Nginx+Lua开发的架构,为了让更多人使用Nginx+Lua架构开发,利用春节期间总结了一份基本的学习教程,希望对大家有用。也欢迎谈探讨学习一些经验。
目录
第一章 安装Nginx+Lua开发环境
第二章 Nginx+Lua开发入门
第三章 Redis/SSDB+Twemproxy安装与使用
第四章 L
- php位运算符注意事项
home198979
位运算PHP&
$a = $b = $c = 0;
$a & $b = 1;
$b | $c = 1
问a,b,c最终为多少?
当看到这题时,我犯了一个低级错误,误 以为位运算符会改变变量的值。所以得出结果是1 1 0
但是位运算符是不会改变变量的值的,例如:
$a=1;$b=2;
$a&$b;
这样a,b的值不会有任何改变
- Linux shell数组建立和使用技巧
pda158
linux
1.数组定义 [chengmo@centos5 ~]$ a=(1 2 3 4 5) [chengmo@centos5 ~]$ echo $a 1 一对括号表示是数组,数组元素用“空格”符号分割开。
2.数组读取与赋值 得到长度: [chengmo@centos5 ~]$ echo ${#a[@]} 5 用${#数组名[@或
- hotspot源码(JDK7)
ol_beta
javaHotSpotjvm
源码结构图,方便理解:
├─agent Serviceab
- Oracle基本事务和ForAll执行批量DML练习
vipbooks
oraclesql
基本事务的使用:
从账户一的余额中转100到账户二的余额中去,如果账户二不存在或账户一中的余额不足100则整笔交易回滚
select * from account;
-- 创建一张账户表
create table account(
-- 账户ID
id number(3) not null,
-- 账户名称
nam