- llama.cpp 和 LLM（大语言模型）
这个懒人
llama语言模型人工智能
llama.cpp和LLM（大语言模型）的介绍，以及两者的关联与区别：1.LLM（LargeLanguageModel，大语言模型）定义：LLM是基于深度学习技术（如Transformer架构）构建的超大参数量的自然语言处理模型。它通过海量文本数据训练，能够生成连贯、语义丰富的文本，完成问答、创作、推理等任务。特点：参数规模大：如GPT-3（1750亿参数）、Llama-65B（650亿参数）等。
- AI在项目中的应用
酒江
人工智能
AI大模型（如GPT-4、BERT、T5等）在各类项目中有广泛的应用，可以极大地提高项目效率、优化流程，并解决许多传统方法难以应对的问题。以下是AI大模型在不同类型项目中的一些具体应用：1.自然语言处理（NLP）文本生成和摘要：AI大模型可以生成高质量的文本内容，自动撰写文章、新闻报道、博客或技术文档，甚至可以进行文献摘要，帮助内容创作者提高效率。情感分析：在客户服务、社交媒体监控或市场研究项目中
- GTP生成UI代码
酒江
ui人工智能深度学习
使用GPT生成UI代码，通常是指利用GPT模型生成前端界面的代码，例如HTML、CSS、JavaScript等。GPT可以帮助开发人员快速创建界面元素的代码，减少手动编写的工作量。下面是一些关键步骤，详细说明如何用GPT生成UI代码：1.明确UI需求和设计界面元素：首先明确需要哪些UI元素。例如：按钮、输入框、表单、表格等。布局：确定页面的布局结构，例如：一栏布局、两栏布局、响应式设计等。交互功能
- 超全！600 个通用大模型Prompt指令
AI Echoes
人工智能
超全！600个ChatGPT通用Prompt指令：1.电子邮件营销提示“我需要一种[电子邮件类型]，让我的[理想客户角色]对我的[产品/服务]产生[情感]，并说服他们以紧迫感采取[期望的行动]。”“我正在寻找一种[电子邮件类型]，它可以直接说明我的[理想客户角色]的需求和痛点，并以紧迫感和强烈的提议说服他们采取[期望的行动]。”“我需要一封[电子邮件类型]，向[理想的客户角色]展示我的[产品/服务
- 【Python学习笔记】一些关于多线程，xls文件读取，PyQt5，PyInstaller打包等问题的解决方案记录
百里香酚兰
Python自学笔记python学习笔记pyinstallerxls文件PyQt5多线程
背景：最近利用休息时间写了个小型exe程序，主要涉及的技术点有：多线程，读取xls文件，基于PyQt5的简单GUI页面，利用PyInstaller打包成exe。虽然有ChatGPT等协助，但难免还是在开发过程中遇到了一些疑难问题，所以开个记录贴刊登解决方式。问题&解决方式：1.PyQt+PyInstaller：tqdm报错AttributeError:‘NoneType‘objecthasnoat
- 2025年2月值得收藏的国内可用的免费AI大语言模型平台评测
chatgptdeepseek
作为开发者和AI爱好者，我一直在寻找便捷可靠的大语言模型服务。今天整理分享几个我亲自体验过的、国内可访问的AI对话平台，希望能为大家节省筛选时间。为什么需要替代方案？由于众所周知的原因，直接访问原版ChatGPT存在一定障碍。虽然有VPN等解决方案，但对于日常使用而言，一个稳定、便捷的国内可用平台能大幅提升工作效率。几个值得尝试的平台GPT中文站(https://chat.uniation.net
- DeepSeek 与各类常见软件的详细搭配使用方法
潇杨爱吃粉
python开发语言vscode
一、与开发工具集成（以VSCode为例）**1.通过插件调用DeepSeek**步骤：安装插件在VSCode扩展商店中搜索安装CodeGPT或Cursor（内置AI功能）。配置API密钥打开插件设置，找到APIKey输入框。登录DeepSeek官网获取API密钥（需注册账号并订阅服务）。粘贴密钥并保存。使用场景代码生成：选中代码片段，右键选择AskDeepSeek，输入需求如“优化这段代码”。问题
- 大模型与自然语言理解（NLU）：差异与联系
技术流 Gavin
AIoTpython语言模型ai
近年来，人工智能领域取得了显著进展，尤其是在自然语言处理（NLP）方面。大模型和自然语言理解（NLU）作为NLP的两个重要分支，常常被提及，但它们之间存在着本质区别。1.定义与目标大模型:通常指拥有庞大参数规模（数十亿甚至数千亿）的深度学习模型，例如GPT-3、LaMDA等。它们通过海量文本数据进行训练，旨在学习语言的统计规律，并能够生成流畅、连贯的文本。NLU:是NLP的一个子领域，专注于让机器
- Secs/Gem第一讲 · 总结精华版(基于secs4net项目的ChatGpt介绍)
好学近乎知o
secs/gem面试secs4net
好的！这就是《第一讲·总结精华版》——为背诵准备的口述速成稿，适合面试前复习+答题用。我们会分为两个部分：第一部分：一整段口述稿，可以当成面试时开口自我介绍用；第二部分：要点清单+关键词串讲，方便你临阵复盘，条理更清晰。【第一部分】通用口述稿（面试时可复读）“我们在对接设备时主要使用SECS/GEM通信协议，它是半导体行业里的一个国际标准，基于SECS-II报文格式和HSMS或SECS-I物理层。
- 作为普通程序员，我们该如何学习大模型（LLM），学习路线和知识体系
和老莫一起学AI
学习人工智能深度学习语言模型ai程序员转行
前言原谅我的后知后觉，才开始从头写，我是已经上了一阶段大模型的课，也搜集了些资料，并自己做了小部分实践，回过头来，才想开始整理些文章。起初，大家都在写，都在发，我那会在焦虑。自chatgpt爆火以来，AI技术又被广泛关注，国内外各大厂商也纷纷布局，作为我们每一个普通人，也无不时刻感受着AI一波又一波的冲击。尤其是作为程序员的我，相信绝大多数程序员也有和我一样的感受，从一开始的新奇，到焦虑，到试图去
- 探索DeepSeek：前端开发者不可错过的新一代AI技术实践指南
formerlyai
人工智能前端
引言：为什么DeepSeek成为技术圈焦点？最近，国产AI模型DeepSeek凭借其低成本训练、高性能输出和开源策略，迅速成为开发者社区的热门话题。作为覆盖语言、代码、视觉的多模态技术矩阵，DeepSeek不仅实现了与ChatGPT相媲美的能力，还通过强化学习驱动的架构创新，解决了大模型落地中的成本与效率瓶颈。对于前端开发者而言，DeepSeek的API接入能力和私有化部署方案，为智能应用开发提供
- 从“参数竞赛”到“行动革命”：Manus与DeepSeek背后的中国AI范式之争
AWS官方合作商
人工智能AIdeepseekManus
引言：当中国AI开始定义游戏规则在OpenAI用ChatGPT掀起全球AI浪潮的两年后，中国科技企业正以两种截然不同的姿势重新书写竞争剧本——DeepSeek用671亿参数的R1模型震撼硅谷，而Manus则以“数字打工人”的姿态突破AI代理的想象边界。这不仅是技术的较量，更是中国AI产业对西方话语体系的颠覆性回应。本文将用技术现实主义视角，解剖这场“参数狂魔”与“行动派”的角力真相一、DeepSe
- ChatGPT推理模型&通用模型大解析！
即兴小索奇
ChatGPT&AI人工智能chatgpt
很多人知道通用模型和推理模型了，那么ChatGPT的哪些模型是通用模型，哪些又是推理模型呢？以下是ChatGPT的所有模型及其分类介绍：通用模型GPT-4：OpenAI的旗舰模型，是一个大型多模态模型，能够比以前的模型更准确地解决困难问题，具有更广泛的通用知识和先进的推理能力。它适用于多种任务，包括聊天、文本生成、内容创作等。GPT-4o系列：包括GPT-4o、GPT-4owithCanvas、G
- 【大模型实战篇】使用GPTQ量化QwQ-32B微调后的推理模型
源泉的小广场
大模型大模型量化推理模型量化量化qwq32bgptq量化大模型推理性能调优
1.量化背景之所以做量化，就是希望在现有的硬件条件下，提升性能。量化能将模型权重从高精度（如FP32）转换为低精度（如INT8/FP16），内存占用可减少50%~75%。低精度运算（如INT8）在GPU等硬件上计算效率更高，推理速度可提升2~4倍。我们的任务是，将QwQ-32B微调后的推理模型，也就是bf16的精度，通过量化，压缩到int4。关于QwQ-32B微调，可以参考《利用ms-swift微
- 【GPT入门】第23课 langchain serve介绍
*星星之火*
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【GPT入门】第23课langchainserve介绍1.langchain介绍2.思路3.代码1.langchain介绍langserve是一个用于简化LangChain应用部署的工具，它可以将使用LangChain构建的链（chains）、代理（agents）等组件快速转化为RESTfulAPI服务，下面从多个方面详细介绍它的作用：1.简化部署流程一键部署为API：LangChain可用于构建
- 【GPT入门】第24课 langfuse介绍
*星星之火*
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【GPT入门】第24课langfuse介绍1.langfuse概念与作用2.代码3.页面效果4.设计模式1.装饰器模式2.上下文管理模式1.langfuse概念与作用Langfuse是一款专为大规模语言模型（LLM）应用开发设计的开源平台。其作用主要包括以下几个方面：提升开发效率：通过消除LLM应用构建与运维的复杂性，让开发者、运维团队及产品经理能更专注于核心开发与迭代优化，减少在监控与优化方面的
- 【GPT入门】第20课 langchain的function calling 初步体验
*星星之火*
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【GPT入门】第20课langchain的functioncalling初步体验1.langchain的functioncalling非常简洁2.代码3.执行结果：1.langchain的functioncalling非常简洁在方法名说明方法用途和参数作用增加@tool标签langchain方法自动把@tool转为方法定义，后续方法调用都很简洁下面代码用支持单函数与多函数调用，自己体验一下quer
- LLM-PowerHouse: 一站式大型语言模型定制训练与推理指南
Nifc666
语言模型人工智能自然语言处理whisperlangchaingpt开源软件
LLM-PowerHouse:解锁大型语言模型的潜力在人工智能和自然语言处理领域,大型语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)正在掀起一场革命。随着GPT、BERT等模型的出现,LLMs展现出了惊人的能力,可以执行各种复杂的语言任务。然而,如何有效地训练和使用这些强大的模型仍然是一个挑战。针对这一需求,GitHub上的LLM-PowerHouse项目应运而生,为开发者、研究人员
- 【Python】执行脚本的时，如何指定运行根目录，而不是指定脚本的父级目录
jwensh
#Pythonpython
author:jwensh&gptdate:2024.09.23python执行脚本的时，如何指定运行根目录，而不是指定脚本的父级目录prompt：python执行脚本的时候，如何指定他的运行根目录，而不是指定脚本的父级目录在执行Python脚本时，如果你想指定一个自定义的运行根目录，而不是默认的脚本所在目录，可以使用以下几种方式：1.通过os.chdir()修改当前工作目录在脚本中使用os.ch
- 【源码阅读】olmocr中的prompts
海绵波波107
#大模型pdf
目录一、PDF转换为训练数据二、使用微调模型三、比较差异总结一、PDF转换为训练数据让ChatGPT-4将文档（如PDF文件）转换为结构化的“银级”训练数据（silvertrainingdata）#Thisisthepromptweuseforgettingchatgpt4otoconvertdocumentsintooursilvertrainingdatadefbuild_openai_sil
- 大模型联网搜索组件 SearXNG 部署和使用
「已注销」
SearXNG是一个免费的互联网元搜索引擎，它整合了来自超过70个搜索服务的结果。用户不会被跟踪或进行特征分析，很好地保护了用户隐私。2022年11月OpenAI发布ChatGPT后，大模型和知识库开始火爆，联网搜索成为弥补大模型知识陈旧的重要工具。提供元搜索功能的SearXNG开始被很多大模型应用比如ChatNio[1]采用，在大模型时代发挥了巨大作用。本文将介绍如何基于docker部署私人的S
- ChatGPT智能聊天机器人实现
云端源想
chatgpt机器人
以下是一个从零实现类ChatGPT智能聊天机器人的完整开发指南，包含技术选型、核心代码逻辑和推荐学习资源：—云端平台整理一、技术架构与工具核心模型基座模型：HuggingFaceTransformers库（如GPT-2/GPT-3.5TurboAPI/LLaMA2）轻量化方案：微软DeepSpeed或MetaFairScale（降低显存占用）训练框架PyTorchLightning+Acceler
- 2025年：AI将编写99%的代码？OpenAI高管宣告编程革命的临界点
东方佑
量子变法人工智能机器学习（深度学习）人工智能
引言：AI编程的「奇点」已至「2025年底，99%的编码将实现AI自动化」——这并非科幻电影的桥段，而是OpenAI首席产品官KevinWeil在近期采访中掷出的惊世预言。他断言，今年将是AI在编程领域永久超越人类的拐点，一场由AI驱动的开发革命正在席卷全球。一、OpenAI的激进预测：AI编程的「军备竞赛」1.1从GPT-3到o1：AI能力的指数级跃升GPT-3时代：仅能完成简单代码（如按钮功能
- DeepSeek写的还是人写的？用AI识别AI的底层逻辑与未来博弈 ——从“真假美猴王”到人机共生的技术革命
星落无尘
人工智能deeplearningAIGC
引言：当AI学会“伪装人类”中国自研大模型DeepSeek其生成的网文被读者评价“文笔至少中上级”，甚至有文学教授惊叹“AI的诗句比我一辈子写的更惊艳”。但随之而来的是一场“身份危机”：当AI文本与人类作品愈发相似，如何分辨文字背后的灵魂？本文将从技术检测原理、人机本质差异、伦理挑战三个维度，揭开AI写作识别的秘密。一、AI检测技术：以AI之矛攻AI之盾1.Fast-DetectGPT：改写比对算
- ChatGPT、DeepSeek、Grok 三者对比：AI 语言模型的博弈与未来
一ge科研小菜菜
人工智能人工智能
个人主页：一ge科研小菜鸡-CSDN博客期待您的关注1.引言随着人工智能技术的飞速发展，AI语言模型已经成为人机交互、内容创作、代码生成、智能问答等领域的重要工具。其中，ChatGPT（OpenAI）、DeepSeek（中国团队研发）和Grok（xAI，ElonMusk旗下公司）是当前三大具有代表性的AI语言模型。它们在技术架构、应用场景、用户体验、生态开放性等多个维度各具特色，并针对不同的用户需
- 为什么转行大模型行业？深度解析职业变革与技术红利
大模型入门教程
大模型学习语言模型人工智能AI大模型程序员大模型入门
引言2023年ChatGPT的爆发式发展，标志着AI大模型技术正式进入大众视野。这一技术不仅重塑了人工智能的边界，更催生了全新的职业赛道。从传统算法工程师到互联网从业者，越来越多的人开始将目光投向大模型领域。本文将深入探讨这一现象背后的核心动因，并结合行业现状、技术趋势与职业发展路径，为从业者提供系统性分析。一、行业变革：传统岗位萎缩与大模型崛起传统技术岗位的困境以推荐算法为例，随着移动互联网流量
- AI 大模型应用数据中心建设：高性能计算与存储架构
AI智能涌现深度研究
AI大模型应用入门实战与进阶javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
AI大模型、数据中心、高性能计算、存储架构、分布式训练、GPU加速、数据管理1.背景介绍近年来，人工智能（AI）技术取得了飞速发展，特别是深度学习模型的突破性进展，催生了一系列基于大规模数据训练的强大AI模型，例如GPT-3、BERT、DALL-E等。这些AI大模型在自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域展现出强大的应用潜力，但也对计算资源和数据存储提出了极高的要求。传统的计算架构难以满足AI大
- GitHub一周热门ai项目 2025.3.17
BillyXie23
AI探索ai人工智能
项目1：Significant-Gravitas/AutoGPT地址:significant-gravitas.github.com/AutoGPT描述:AutoGPT致力于为所有人提供可访问的AI工具，让用户专注于重要事务。Stars:173,449推荐理由:适合想要探索自动化AI应用的开发者，支持自定义扩展，开源生态强大，适合构建智能助手、自动化流程等场景。项目2：AUTOMATIC1111/
- AI大模型学习路线：从入门到精通的完整指南【2025最新】
AI大模型-大飞
人工智能学习大模型LLMAI程序员大模型学习
引言近年来，以GPT、BERT、LLaMA等为代表的AI大模型彻底改变了人工智能领域的技术格局。它们不仅在自然语言处理（NLP）任务中表现卓越，还在计算机视觉、多模态交互等领域展现出巨大潜力。本文旨在为开发者、研究者和技术爱好者提供一条清晰的学习路径，帮助读者逐步掌握大模型的核心技术并实现实际应用。一、基础阶段：构建知识体系数学与理论基础线性代数：矩阵运算、特征值与奇异值分解是大模型参数优化的基础
- 基于GPT架构的视频生成工具（VideoGPT）
deepdata_cn
视频生成音视频视频生成
VideoGPT是基于GPT架构的视频生成工具，支持从文本生成视频。最初，研究人员尝试将自然语言处理中的GPT架构思想引入视频处理领域，开始探索如何利用其强大的语言理解和生成能力来处理视频的时空信息。模型改进与创新：如VideoGPT+模型结合了先进的图像编码器和视频编码器，克服了传统方法在处理视频时的局限，在捕捉丰富空间细节和理解复杂时间动态上展现出卓越性能。iVideoGPT采用新颖的压缩to
- Java实现的基于模板的网页结构化信息精准抽取组件：HtmlExtractor
yangshangchuan
信息抽取HtmlExtractor精准抽取信息采集
HtmlExtractor是一个Java实现的基于模板的网页结构化信息精准抽取组件，本身并不包含爬虫功能，但可被爬虫或其他程序调用以便更精准地对网页结构化信息进行抽取。
HtmlExtractor是为大规模分布式环境设计的，采用主从架构，主节点负责维护抽取规则，从节点向主节点请求抽取规则，当抽取规则发生变化，主节点主动通知从节点，从而能实现抽取规则变化之后的实时动态生效。
如
- java编程思想 -- 多态
百合不是茶
java多态详解
一: 向上转型和向下转型
面向对象中的转型只会发生在有继承关系的子类和父类中（接口的实现也包括在这里）。父类：人 子类：男人向上转型： Person p = new Man() ; //向上转型不需要强制类型转化向下转型： Man man =
- [自动数据处理]稳扎稳打,逐步形成自有ADP系统体系
comsci
dp
对于国内的IT行业来讲,虽然我们已经有了"两弹一星",在局部领域形成了自己独有的技术特征,并初步摆脱了国外的控制...但是前面的路还很长....
首先是我们的自动数据处理系统还无法处理很多高级工程...中等规模的拓扑分析系统也没有完成,更加复杂的
- storm 自定义 日志文件
商人shang
stormclusterlogback
Storm中的日志级级别默认为INFO，并且，日志文件是根据worker号来进行区分的，这样，同一个log文件中的信息不一定是一个业务的，这样就会有以下两个需求出现：
1. 想要进行一些调试信息的输出
2. 调试信息或者业务日志信息想要输出到一些固定的文件中
不要怕，不要烦恼，其实Storm已经提供了这样的支持，可以通过自定义logback 下的 cluster.xml 来输
- Extjs3 SpringMVC使用 @RequestBody 标签问题记录
21jhf
springMVC使用 @RequestBody(required = false) UserVO userInfo
传递json对象数据，往往会出现http 415，400,500等错误，总结一下需要使用ajax提交json数据才行，ajax提交使用proxy，参数为jsonData，不能为params；另外，需要设置Content-type属性为json，代码如下：
（由于使用了父类aaa
- 一些排错方法
文强chu
方法
1、java.lang.IllegalStateException: Class invariant violation
at org.apache.log4j.LogManager.getLoggerRepository(LogManager.java:199)at org.apache.log4j.LogManager.getLogger(LogManager.java:228)
at o
- Swing中文件恢复我觉得很难
小桔子
swing
我那个草了！老大怎么回事，怎么做项目评估的？只会说相信你可以做的，试一下，有的是时间！
用java开发一个图文处理工具，类似word，任意位置插入、拖动、删除图片以及文本等。文本框、流程图等，数据保存数据库，其余可保存pdf格式。ok,姐姐千辛万苦，
- php 文件操作
aichenglong
PHP读取文件写入文件
1 写入文件
@$fp=fopen("$DOCUMENT_ROOT/order.txt", "ab");
if(!$fp){
echo "open file error" ;
exit;
}
$outputstring="date:"." \t tire:".$tire."
- MySQL的btree索引和hash索引的区别
AILIKES
数据结构mysql算法
Hash 索引结构的特殊性，其 检索效率非常高，索引的检索可以一次定位，不像B-Tree 索引需要从根节点到枝节点，最后才能访问到页节点这样多次的IO访问，所以 Hash 索引的查询效率要远高于 B-Tree 索引。
可能很多人又有疑问了，既然 Hash 索引的效率要比 B-Tree 高很多，为什么大家不都用 Hash 索引而还要使用 B-Tree 索引呢
- JAVA的抽象--- 接口 --实现
百合不是茶
抽象 接口 实现接口
//抽象 类 ,方法
//定义一个公共抽象的类 ,并在类中定义一个抽象的方法体
抽象的定义使用abstract
abstract class A 定义一个抽象类 例如：
//定义一个基类
public abstract class A{
//抽象类不能用来实例化，只能用来继承
//
- JS变量作用域实例
bijian1013
作用域
<script>
var scope='hello';
function a(){
console.log(scope); //undefined
var scope='world';
console.log(scope); //world
console.log(b);
- TDD实践（二）
bijian1013
javaTDD
实践题目：分解质因数
Step1：
单元测试：
package com.bijian.study.factor.test;
import java.util.Arrays;
import junit.framework.Assert;
import org.junit.Before;
import org.junit.Test;
import com.bijian.
- [MongoDB学习笔记一]MongoDB主从复制
bit1129
mongodb
MongoDB称为分布式数据库，主要原因是1.基于副本集的数据备份， 2.基于切片的数据扩容。副本集解决数据的读写性能问题，切片解决了MongoDB的数据扩容问题。
事实上，MongoDB提供了主从复制和副本复制两种备份方式，在MongoDB的主从复制和副本复制集群环境中，只有一台作为主服务器，另外一台或者多台服务器作为从服务器。 本文介绍MongoDB的主从复制模式，需要指明
- 【HBase五】Java API操作HBase
bit1129
hbase
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;
import org.apache.hadoop.hbase.HColumnDescriptor;
import org.apache.ha
- python调用zabbix api接口实时展示数据
ronin47
zabbix api接口来进行展示。经过思考之后，计划获取如下内容： 1、 获得认证密钥 2、 获取zabbix所有的主机组 3、 获取单个组下的所有主机 4、 获取某个主机下的所有监控项
- jsp取得绝对路径
byalias
绝对路径
在JavaWeb开发中，常使用绝对路径的方式来引入JavaScript和CSS文件，这样可以避免因为目录变动导致引入文件找不到的情况，常用的做法如下：
一、使用${pageContext.request.contextPath}
代码” ${pageContext.request.contextPath}”的作用是取出部署的应用程序名，这样不管如何部署，所用路径都是正确的。
- Java定时任务调度：用ExecutorService取代Timer
bylijinnan
java
《Java并发编程实战》一书提到的用ExecutorService取代Java Timer有几个理由，我认为其中最重要的理由是：
如果TimerTask抛出未检查的异常，Timer将会产生无法预料的行为。Timer线程并不捕获异常，所以 TimerTask抛出的未检查的异常会终止timer线程。这种情况下，Timer也不会再重新恢复线程的执行了;它错误的认为整个Timer都被取消了。此时，已经被
- SQL 优化原则
chicony
sql
一、问题的提出
在应用系统开发初期，由于开发数据库数据比较少，对于查询SQL语句，复杂视图的的编写等体会不出SQL语句各种写法的性能优劣，但是如果将应用系统提交实际应用后，随着数据库中数据的增加，系统的响应速度就成为目前系统需要解决的最主要的问题之一。系统优化中一个很重要的方面就是SQL语句的优化。对于海量数据，劣质SQL语句和优质SQL语句之间的速度差别可以达到上百倍，可见对于一个系统
- java 线程弹球小游戏
CrazyMizzz
java游戏
最近java学到线程，于是做了一个线程弹球的小游戏，不过还没完善
这里是提纲
1.线程弹球游戏实现
1.实现界面需要使用哪些API类
JFrame
JPanel
JButton
FlowLayout
Graphics2D
Thread
Color
ActionListener
ActionEvent
MouseListener
Mouse
- hadoop jps出现process information unavailable提示解决办法
daizj
hadoopjps
hadoop jps出现process information unavailable提示解决办法
jps时出现如下信息：
3019 -- process information unavailable3053 -- process information unavailable2985 -- process information unavailable2917 --
- PHP图片水印缩放类实现
dcj3sjt126com
PHP
<?php
class Image{
private $path;
function __construct($path='./'){
$this->path=rtrim($path,'/').'/';
}
//水印函数，参数：背景图，水印图，位置，前缀,TMD透明度
public function water($b,$l,$pos
- IOS控件学习：UILabel常用属性与用法
dcj3sjt126com
iosUILabel
参考网站：
http://shijue.me/show_text/521c396a8ddf876566000007
http://www.tuicool.com/articles/zquENb
http://blog.csdn.net/a451493485/article/details/9454695
http://wiki.eoe.cn/page/iOS_pptl_artile_281
- 完全手动建立maven骨架
eksliang
javaeclipseWeb
建一个 JAVA 项目 ：
mvn archetype:create
-DgroupId=com.demo
-DartifactId=App
[-Dversion=0.0.1-SNAPSHOT]
[-Dpackaging=jar]
建一个 web 项目 ：
mvn archetype:create
-DgroupId=com.demo
-DartifactId=web-a
- 配置清单
gengzg
配置
1、修改grub启动的内核版本
vi /boot/grub/grub.conf
将default 0改为1
拷贝mt7601Usta.ko到/lib文件夹
拷贝RT2870STA.dat到 /etc/Wireless/RT2870STA/文件夹
拷贝wifiscan到bin文件夹，chmod 775 /bin/wifiscan
拷贝wifiget.sh到bin文件夹，chm
- Windows端口被占用处理方法
huqiji
windows
以下文章主要以80端口号为例，如果想知道其他的端口号也可以使用该方法..........................1、在windows下如何查看80端口占用情况?是被哪个进程占用?如何终止等. 这里主要是用到windows下的DOS工具,点击"开始"--"运行",输入&
- 开源ckplayer 网页播放器， 跨平台(html5, mobile)，flv, f4v, mp4, rtmp协议. webm, ogg, m3u8 ！
天梯梦
mobile
CKplayer，其全称为超酷flv播放器，它是一款用于网页上播放视频的软件，支持的格式有：http协议上的flv,f4v,mp4格式，同时支持rtmp视频流格 式播放，此播放器的特点在于用户可以自己定义播放器的风格，诸如播放/暂停按钮，静音按钮，全屏按钮都是以外部图片接口形式调用，用户根据自己的需要制作 出播放器风格所需要使用的各个按钮图片然后替换掉原始风格里相应的图片就可以制作出自己的风格了，
- 简单工厂设计模式
hm4123660
java工厂设计模式简单工厂模式
简单工厂模式（Simple Factory Pattern）属于类的创新型模式，又叫静态工厂方法模式。是通过专门定义一个类来负责创建其他类的实例，被创建的实例通常都具有共同的父类。简单工厂模式是由一个工厂对象决定创建出哪一种产品类的实例。简单工厂模式是工厂模式家族中最简单实用的模式，可以理解为是不同工厂模式的一个特殊实现。
- maven笔记
zhb8015
maven
跳过测试阶段：
mvn package -DskipTests
临时性跳过测试代码的编译：
mvn package -Dmaven.test.skip=true
maven.test.skip同时控制maven-compiler-plugin和maven-surefire-plugin两个插件的行为，即跳过编译，又跳过测试。
指定测试类
mvn test
- 非mapreduce生成Hfile，然后导入hbase当中
Stark_Summer
maphbasereduceHfilepath实例
最近一个群友的boss让研究hbase，让hbase的入库速度达到5w+/s，这可愁死了，4台个人电脑组成的集群，多线程入库调了好久，速度也才1w左右，都没有达到理想的那种速度，然后就想到了这种方式，但是网上多是用mapreduce来实现入库，而现在的需求是实时入库，不生成文件了，所以就只能自己用代码实现了，但是网上查了很多资料都没有查到，最后在一个网友的指引下，看了源码，最后找到了生成Hfile
- jsp web tomcat 编码问题
王新春
tomcatjsppageEncode
今天配置jsp项目在tomcat上，windows上正常，而linux上显示乱码，最后定位原因为tomcat 的server.xml 文件的配置，添加 URIEncoding 属性：
<Connector port="8080" protocol="HTTP/1.1"
connectionTi
