- OpenAI 助力数据分析中的模式识别与趋势预测
山海青风
#OpenAI数据分析信息可视化数据挖掘
数据分析师的日常工作中,发现数据中的隐藏模式和预测未来趋势是非常重要的一环。借助OpenAI的强大语言模型(如GPT-4),我们可以轻松完成这些任务,无需深厚的编程基础,也能快速上手。在本文中,我们将通过一个简单的例子,展示如何利用OpenAI模型帮助数据分析师识别模式和预测趋势,尤其是在时间序列预测(如销售、流量等)中的实际应用,并加入数据可视化来更直观地展示分析结果。一、模式识别与趋势预测的重
- 2024年Agent AI:Agent AI的基本概念、关键技术、应用前景、未来展望
大模型部署
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在2024年,人工智能领域迎来了一个新的里程碑——AgentAI的兴起。AgentAI,即代理智能,是一种能够感知并在不同领域和应用中采取行动的系统。它不仅是人工智能研究的一个新方向,更是通向人工通用智能(AGI)的一条充满希望的途径。本文将详细介绍AgentAI的基本概念、关键技术和应用前景。一、AgentAI的基本概念AgentAI,或称代理智能,是指一类能够感知环境、理解情境并在此基础上执行
- 突破性能极限:DeepSeek开源FlashMLA解码内核技术解析
Shockang
DeepSeekDeepSeek技术前沿
引言:大模型时代的推理加速革命在生成式AI大行其道的今天,如何提升大语言模型的推理效率已成为行业焦点。DeepSeek团队最新开源的FlashMLA项目凭借其惊人的性能表现引发关注——在H800GPU上实现580TFLOPS计算性能,这正是大模型推理优化的重大突破。项目亮点速览GitHub仓库|性能测试核心优势硬件级优化:专为Hopper架构GPU设计,充分发挥TensorCore潜力内存黑科技:
- 终于明白了!人工智能、机器学习、深度学习、集成学习及大模型的定义与联系
大模型玩家
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在当今快速发展的科技领域,人工智能(ArtificialIntelligence,AI)、机器学习(MachineLearning,ML)、深度学习(DeepLearning,DL)、集成学习(EnsembleLearning)以及大模型(LargeModels)等概念频繁出现在人们的视野中。它们不仅推动了科技的进步,也深刻影响了社会生活的方方面面。本文将对这些概念进行全面解析,并探讨它们之间的联
- 困惑度的估计
转码的小石
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固定长度模型的困惑度(Perplexity,PPL)困惑度(PPL)是评估语言模型性能的常用指标。需要注意的是,这个指标专门适用于经典的语言模型(有时称为自回归模型或因果语言模型),而对于像BERT这样的掩码语言模型,则定义不太清楚(请参考模型总结)。经典语言模型:经典语言模型的目标是计算给定一段文本的概率,具体来说,就是计算一个序列中每个token的条件概率,n-gram模型是最基础的经典语言模
- Python微调DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B模型:使用Transformers和PyTorch进行训练
煤炭里de黑猫
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前言近年来,基于Transformer架构的预训练语言模型如GPT、BERT等已经取得了显著的成果,广泛应用于自然语言处理(NLP)的各个领域。为了让这些模型更加适应特定任务,我们通常会进行微调(Fine-tuning)。本博客将详细介绍如何微调一个名为Qwen-1.5B的模型,使用HuggingFace的Transformers库与PyTorch框架来实现。我们将通过一步步的代码解析,帮助你理解
- 学习心得体会:深入探讨大语言模型的世界——读《自然语言处理:大模型理论与实践》(预览版)有感
Nuyoah_610
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《自然语言处理:大模型理论与实践》(预览版)由赵宇教授编写,是一本深入探讨大语言模型世界的专业著作。作为一名正在学习和研究自然语言处理的学生,这本书为我提供了宝贵的理论基础和实践指导。《自然语言处理:大模型理论与实践》教材官网:首页|自然语言处理:大模型理论与实践赵宇教授简介西南财经大学教授,博导,四川省学术和技术带头人后备人选,金融智能与金融工程四川省重点实验室副主任,通用人工智能与数字经济创新
- AI工具 | 每个打工人必备的15款人工智能超级工具
Qingmu2024
AIGC(文本图像视频)特训营人工智能AIGC
咱们得面对一个残酷的事实:大多数“人工智能”工具本质上华而不实,往往没什么用。不过,还是有一些靠谱的人工智能平台,它们可不只是营销噱头。有些AI公司正试图改变游戏规则。人工智能工具让人们能够更聪明地工作,而不是更辛苦地劳作。如果你想知道未来有什么,那就来看看这10款人工智能工具吧,它们将彻底改变我们的工作方式。1.AI驱动的插画和动态设计网址:https://lottiefiles.com/lot
- 深入Java自然语言交互的情感分析:从零构建智能情感检测系统
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在这个信息爆炸的时代,如何快速准确地理解大量文本背后的情绪成为了企业和个人关注的焦点。无论是社交媒体监控、产品评论分析还是客户服务优化,情感分析技术都发挥着至关重要的作用。今天,我们将带您一步步构建一个基于Java的情感分析应用,让您不仅能够理解其背后的原理,还能亲手实现这一强大的工具。技术栈简介在开始之前,我们需要了解几个关键的技术点:StanfordNLP:提供了一套全面的自然语言处理功能,包
- 人人都看得懂的DeepSeek入门科普
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当大家都在好奇下一代AI会怎样改变我们的工作与生活时,中国公司DeepSeek正以惊人的速度和态度闯进大众视野。它究竟是什么,能做什么,又为何能在AI热潮里高调崭露头角?本文带你了解DeepSeek及其最新推出的两款大模型,顺便一起讨论它如何搅动整个AI行业的水面。1.DeepSeek是什么?DeepSeek=AI+国产+免费+开源+强大DeepSeek是一家专注通用人工智能(AGI)的中国科技公
- 谁才是 AI 的“第一语言”?Python 与 Java 的较量
CarlowZJ
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在人工智能(AI)领域,编程语言的选择至关重要,它直接影响到开发效率、模型性能和应用部署的便利性。近年来,Python和Java在AI领域的竞争愈发激烈。本文将探讨这两种语言在AI开发中的优劣,并分析谁更有可能成为AI的“第一语言”。一、Python:AI开发的“王者”Python在AI领域的主导地位由来已久。自2021年10月登顶TIOBE榜首以来,Python至今稳居第一,并第六次摘下了TIO
- 第七个问题 - 什么是AIGC?它和LLM是什么关系?
释迦呼呼
AI一千问AIGC人工智能机器学习深度学习自然语言处理语言模型
AIGC(人工智能生成内容)和LLM(大语言模型)是当前人工智能领域的两个核心概念,它们既有紧密联系,又有明确区别。以下是详细解析:一、什么是AIGC?AIGC(AI-GeneratedContent,人工智能生成内容)指由人工智能系统自动生成的各类数字化内容,涵盖文本、图像、音频、视频、代码、3D模型等多种形式。其核心是让AI模型学习数据分布后,按需生成符合人类需求的内容。AIGC的关键特点:多
- NLP作业02:课程设计报告
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自然语言处理课程设计人工智能
NLP作业02:课程设计报告作业头这个作业属于那个课程自然语言处理这个作业要求在哪里NLP作业02:课程设计报告我在这个课程的目标是通过综合应用项目的实施,培养团队协作沟通能力和运用现代工具分析和解决复杂工程问题的能力这个作业在那个具体方面帮助我实现目标能综合运用所学理论知识和操作技能进行实际工程项目的设计开发参考文献http://t.csdn.cn/mu8sF垃圾短信分类1.设计目的通过课程设计
- AI赋能软件测试:效率与质量的革命性提升
北陌宝宝
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近年来,人工智能(AI)技术蓬勃发展,正在深刻改变着各行各业,软件测试领域也不例外。作为一名CSDN软件测试工程师博主,我深刻感受到AI技术为软件测试带来的巨大变革。本文将探讨AI在软件测试中的应用场景、优势以及未来发展趋势,希望能为广大测试同仁提供一些启发。一、AI赋能软件测试的应用场景AI技术在软件测试中的应用场景十分广泛,涵盖了测试的各个环节,主要包括:测试用例生成:传统的测试用例编写耗时耗
- 边缘计算的发展与应用:腾讯云的技术探索
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边缘计算腾讯云人工智能云计算物联网数据安全实时计算
随着5G、物联网(IoT)和人工智能(AI)等技术的发展,数据计算的需求正在发生变化。传统的云计算模式依赖于集中式数据中心,虽然提供了强大的算力和存储能力,但在某些场景下,数据传输的延迟、带宽成本和隐私保护等问题仍然存在。边缘计算应运而生,作为云计算的延伸,它可以将数据处理下沉至更靠近数据源的地方,从而提升计算效率,优化网络资源利用。腾讯云作为云计算服务商之一,在边缘计算领域进行了深入探索,结合自
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- 计算:第四部分 计算的极限 第 12 章 机器能思考吗 AlphaGo 与李世石
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计算:第四部分计算的极限第12章机器能思考吗AlphaGo与李世石作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来自从计算机问世以来,人们就不断探讨机器能否具备人类的思维能力。这个问题一直是人工智能领域的重要议题,也是哲学和认知科学领域长期争论的焦点。直到2016年,AlphaGo与李世石的围棋对决,才将这个问题推向了高潮
- Chatbox AI + grok-beta大模型秒杀GPT4.0(部署属于您自己的本地AI大语言模型聊天系统)
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- 即插即用的注意力机制21种
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提示:谬误之处请指出更正摘要随着深度学习特别是自然语言处理领域的飞速发展,注意力机制(AttentionMechanism)已成为提升模型表现的关键技术,本文主要记录了即插即用的注意力机制结构的功能、出处及核心代码。1、SEBlock(Squeeze-and-Excitation)功能:自适应学习通道权重,增强重要通道特征。出处:SENet#SEBlock(PyTorch)classSEBlock
- Deepseek 手搓资源全集
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你想要的都在此,请自取。若有补充,不吝赐教。DeepSeek基本信息2025年1月20日,杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司发布高性能AI推理模型DeepSeek-R1,对标OpenAI的o1正式版。DeepSeek官网:https://www.deepseek.com/Chat:https://chat.deepseek.com/API文档:https://api-docs.deepsee
- AI写代码工具赋能前端开发:提升开发者解决问题能力
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近年来,人工智能(AI)技术在各个领域都取得了显著进展,前端开发领域也不例外。AI的快速发展为前端开发者带来了前所未有的机遇,同时也带来了新的挑战。开发者需要不断学习新的技术和工具,以适应快速变化的开发环境。而AI写代码工具的出现,为开发者提升解决问题的能力提供了强有力的支持。本文将探讨AI前端开发工具如何帮助开发者更高效地解决问题,并以ScriptEcho为例进行说明。……传统的Web前端开发工
- AI写代码工具赋能前端开发:ScriptEcho 如何激发创新?
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近年来,人工智能技术飞速发展,深刻地改变着各个行业,前端开发领域也不例外。借助AI写代码工具,开发者们能够以前所未有的速度和效率构建复杂的应用程序,从而释放出更多的时间和精力专注于创新。本文将以ScriptEcho为例,深入探讨AI如何赋能前端开发,提升创新能力。……AI赋能前端创新:效率与创意的平衡传统的前端开发流程往往充满了重复性的工作,例如编写大量的样板代码、处理复杂的布局以及调试各种兼容性
- DeepSeek预测2030年:全球 50% 的白领工作将由 AI Agent 辅助完成,金融、医疗等专业渗透率超 70%
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基于当前技术趋势、行业动态及搜索结果中的关键信息,对未来的发展进行多维度预测,涵盖人工智能、搜索行业、全球经济格局等领域:一、人工智能技术的革命性突破低成本高性能模型的普及DeepSeek-R1等国产大模型通过混合专家架构(MoE)和算法优化,以OpenAI1/70的训练成本实现同等性能,推动AI开发从“重训练”向“重推理”转型。这一模式将加速中小企业和新兴国家进入AI赛道,形成“算力平权”效应。
- 网关类设备技术演进思路
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1.新技术采纳5G和物联网技术:支持更快的数据传输和更多连接。人工智能(AI)和机器学习:用于数据分析、用户行为预测和自动化决策。边缘计算:在设备端进行数据处理,减少对云服务的依赖,提高响应速度。区块链技术:用于确保数据安全和网络安全。2.安全性和隐私数据加密和隐私保护:采用最新的加密技术保护数据传输和存储。身份验证和访问控制:强化用户身份验证,确保只有授权用户可以访问网关。固件和软件安全更新:支
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目录一、安装ollama1.下载ollama2.下载模型二、使用chatbox进行对话1.打开chatboxai.app页面2.使用方式3.设置chatbox4.设置环境变量windows设置:mac设置:一、安装ollamaOllama是一个开源的本地大语言模型运行框架,设计用于简化在本地运行大型语言模型的过程,降低使用门槛。步骤如下:1.下载ollama打开网页:ollama.com,安装对
- 浏览器自动化库Browser-Use:让大型语言模型与网站互动的新工具
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在当今数字化时代,自动化技术正变得越来越重要。尤其是在网页自动化领域,它能够帮助我们节省大量的时间和精力,完成重复性的任务。最近,一个名为Browser-Use的开源网页自动化库引起了广泛关注,它允许大型语言模型(LLM)与网站互动,通过简单的接口实现网页自动化操作。本文将详细介绍这个库的功能、安装方法以及如何使用它来完成一些实际的任务。Browser-Use简介Browser-Use是一个开源的
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在人工智能领域,尤其是自然语言处理(NLP)中,将文本信息转化为机器可以理解的形式是一个至关重要的步骤。本文探讨如何将文本转换为向量表示的过程,包括分词、ID映射、One-hot编码以及最终的词嵌入(Embedding),并通过具体的案例代码来辅助解释这些概念。处理字符还是数字人工智能算法只能处理数字形式的数据,特别是浮点数。这意味着任何非数字的信息,如汉字、字母等,都需要被转换成数值形式才能用于
- PyTorch知识点总结之一
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Hello kele
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随着人工智能技术的迅猛发展,尤其是大语言模型(如DeepSeek、GPT系列、Grok等)的出现,人们开始探讨一个引人深思的问题:这些智能系统是否有一天能完全替代人类?本文从技术现状、能力边界以及未来趋势三个方面,分析这个问题,并试图给出一种平衡的视角。一、技术现状:大语言模型的能力与局限大语言模型在过去几年中取得了显著进步。可以理解复杂的自然语言,生成连贯的文本,甚至完成编程、分析和创意任务。例
- 初学者推荐学习AI的路径
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学习人工智能的路径可以分为基础知识、编程技能、机器学习、深度学习、数据处理与可视化、自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)、强化学习、实践项目和持续学习几个阶段。以下是一个简要的路径:1️⃣基础知识数学基础(线性代数、微积分、概率统计)编程基础(Python/R等语言)算法与数据结构2️⃣机器学习基础理解监督学习(如回归、分类)、无监督学习(如聚类、PCA)掌握机器学习库(如scikit-le
- apache ftpserver-CentOS config
gengzg
apache
<server xmlns="http://mina.apache.org/ftpserver/spring/v1"
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- 优化MySQL数据库性能的八种方法
AILIKES
sqlmysql
1、选取最适用的字段属性 MySQL可以很好的支持大数据量的存取,但是一般说来,数据库中的表越小,在它上面执行的查询也就会越快。因此,在创建表的时候,为了获得更好的 性能,我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。例如,在定义邮政编码这个字段时,如果将其设置为CHAR(255),显然给数据库增加了不必要的空间,甚至使用VARCHAR这种类型也是多余的,因为CHAR(6)就可以很
- JeeSite 企业信息化快速开发平台
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平台简介
JeeSite是基于多个优秀的开源项目,高度整合封装而成的高效,高性能,强安全性的开源Java EE快速开发平台。
JeeSite本身是以Spring Framework为核心容器,Spring MVC为模型视图控制器,MyBatis为数据访问层, Apache Shiro为权限授权层,Ehcahe对常用数据进行缓存,Activit为工作流
- 通过Spring Mail Api发送邮件
120153216
邮件main
原文地址:http://www.open-open.com/lib/view/open1346857871615.html
使用Java Mail API来发送邮件也很容易实现,但是最近公司一个同事封装的邮件API实在让我无法接受,于是便打算改用Spring Mail API来发送邮件,顺便记录下这篇文章。 【Spring Mail API】
Spring Mail API都在org.spri
- Pysvn 程序员使用指南
2002wmj
SVN
源文件:http://ju.outofmemory.cn/entry/35762
这是一篇关于pysvn模块的指南.
完整和详细的API请参考 http://pysvn.tigris.org/docs/pysvn_prog_ref.html.
pysvn是操作Subversion版本控制的Python接口模块. 这个API接口可以管理一个工作副本, 查询档案库, 和同步两个.
该
- 在SQLSERVER中查找被阻塞和正在被阻塞的SQL
357029540
SQL Server
SELECT R.session_id AS BlockedSessionID ,
S.session_id AS BlockingSessionID ,
Q1.text AS Block
- Intent 常用的用法备忘
7454103
.netandroidGoogleBlogF#
Intent
应该算是Android中特有的东西。你可以在Intent中指定程序 要执行的动作(比如:view,edit,dial),以及程序执行到该动作时所需要的资料 。都指定好后,只要调用startActivity(),Android系统 会自动寻找最符合你指定要求的应用 程序,并执行该程序。
下面列出几种Intent 的用法
显示网页:
- Spring定时器时间配置
adminjun
spring时间配置定时器
红圈中的值由6个数字组成,中间用空格分隔。第一个数字表示定时任务执行时间的秒,第二个数字表示分钟,第三个数字表示小时,后面三个数字表示日,月,年,< xmlnamespace prefix ="o" ns ="urn:schemas-microsoft-com:office:office" />
测试的时候,由于是每天定时执行,所以后面三个数
- POJ 2421 Constructing Roads 最小生成树
aijuans
最小生成树
来源:http://poj.org/problem?id=2421
题意:还是给你n个点,然后求最小生成树。特殊之处在于有一些点之间已经连上了边。
思路:对于已经有边的点,特殊标记一下,加边的时候把这些边的权值赋值为0即可。这样就可以既保证这些边一定存在,又保证了所求的结果正确。
代码:
#include <iostream>
#include <cstdio>
- 重构笔记——提取方法(Extract Method)
ayaoxinchao
java重构提炼函数局部变量提取方法
提取方法(Extract Method)是最常用的重构手法之一。当看到一个方法过长或者方法很难让人理解其意图的时候,这时候就可以用提取方法这种重构手法。
下面是我学习这个重构手法的笔记:
提取方法看起来好像仅仅是将被提取方法中的一段代码,放到目标方法中。其实,当方法足够复杂的时候,提取方法也会变得复杂。当然,如果提取方法这种重构手法无法进行时,就可能需要选择其他
- 为UILabel添加点击事件
bewithme
UILabel
默认情况下UILabel是不支持点击事件的,网上查了查居然没有一个是完整的答案,现在我提供一个完整的代码。
UILabel *l = [[UILabel alloc] initWithFrame:CGRectMake(60, 0, listV.frame.size.width - 60, listV.frame.size.height)]
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(PHP-REDIS实例)
bijian1013
redis数据库NoSQL
一.redis.php
<?php
//实例化
$redis = new Redis();
//连接服务器
$redis->connect("localhost");
//授权
$redis->auth("lamplijie");
//相关操
- SecureCRT使用备注
bingyingao
secureCRT每页行数
SecureCRT日志和卷屏行数设置
一、使用securecrt时,设置自动日志记录功能。
1、在C:\Program Files\SecureCRT\下新建一个文件夹(也就是你的CRT可执行文件的路径),命名为Logs;
2、点击Options -> Global Options -> Default Session -> Edite Default Sett
- 【Scala九】Scala核心三:泛型
bit1129
scala
泛型类
package spark.examples.scala.generics
class GenericClass[K, V](val k: K, val v: V) {
def print() {
println(k + "," + v)
}
}
object GenericClass {
def main(args: Arr
- 素数与音乐
bookjovi
素数数学haskell
由于一直在看haskell,不可避免的接触到了很多数学知识,其中数论最多,如素数,斐波那契数列等,很多在学生时代无法理解的数学现在似乎也能领悟到那么一点。
闲暇之余,从图书馆找了<<The music of primes>>和<<世界数学通史>>读了几遍。其中素数的音乐这本书与软件界熟知的&l
- Java-Collections Framework学习与总结-IdentityHashMap
BrokenDreams
Collections
这篇总结一下java.util.IdentityHashMap。从类名上可以猜到,这个类本质应该还是一个散列表,只是前面有Identity修饰,是一种特殊的HashMap。
简单的说,IdentityHashMap和HashM
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-享元模式-Flyweight
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collection;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java
- PS人像润饰&调色教程集锦
cherishLC
PS
1、仿制图章沿轮廓润饰——柔化图像,凸显轮廓
http://www.howzhi.com/course/retouching/
新建一个透明图层,使用仿制图章不断Alt+鼠标左键选点,设置透明度为21%,大小为修饰区域的1/3左右(比如胳膊宽度的1/3),再沿纹理方向(比如胳膊方向)进行修饰。
所有修饰完成后,对该润饰图层添加噪声,噪声大小应该和
- 更新多个字段的UPDATE语句
crabdave
update
更新多个字段的UPDATE语句
update tableA a
set (a.v1, a.v2, a.v3, a.v4) = --使用括号确定更新的字段范围
- hive实例讲解实现in和not in子句
daizj
hivenot inin
本文转自:http://www.cnblogs.com/ggjucheng/archive/2013/01/03/2842855.html
当前hive不支持 in或not in 中包含查询子句的语法,所以只能通过left join实现。
假设有一个登陆表login(当天登陆记录,只有一个uid),和一个用户注册表regusers(当天注册用户,字段只有一个uid),这两个表都包含
- 一道24点的10+种非人类解法(2,3,10,10)
dsjt
算法
这是人类算24点的方法?!!!
事件缘由:今天晚上突然看到一条24点状态,当时惊为天人,这NM叫人啊?以下是那条状态
朱明西 : 24点,算2 3 10 10,我LX炮狗等面对四张牌痛不欲生,结果跑跑同学扫了一眼说,算出来了,2的10次方减10的3次方。。我草这是人类的算24点啊。。
然后么。。。我就在深夜很得瑟的问室友求室友算
刚出完题,文哥的暴走之旅开始了
5秒后
- 关于YII的菜单插件 CMenu和面包末breadcrumbs路径管理插件的一些使用问题
dcj3sjt126com
yiiframework
在使用 YIi的路径管理工具时,发现了一个问题。 <?php
- 对象与关系之间的矛盾:“阻抗失配”效应[转]
come_for_dream
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概述
“阻抗失配”这一词组通常用来描述面向对象应用向传统的关系数据库(RDBMS)存放数据时所遇到的数据表述不一致问题。C++程序员已经被这个问题困扰了好多年,而现在的Java程序员和其它面向对象开发人员也对这个问题深感头痛。
“阻抗失配”产生的原因是因为对象模型与关系模型之间缺乏固有的亲合力。“阻抗失配”所带来的问题包括:类的层次关系必须绑定为关系模式(将对象
- 学习编程那点事
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编程互联网
一年前的夏天,我还在纠结要不要改行,要不要去学php?能学到真本事吗?改行能成功吗?太多的问题,我终于不顾一切,下定决心,辞去了工作,来到传说中的帝都。老师给的乘车方式还算有效,很顺利的就到了学校,赶巧了,正好学校搬到了新校区。先安顿了下来,过了个轻松的周末,第一次到帝都,逛逛吧!
接下来的周一,是我噩梦的开始,学习内容对我这个零基础的人来说,除了勉强完成老师布置的作业外,我已经没有时间和精力去
- Reverse Linked List II
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Reverse a linked list from position m to n. Do it in-place and in one-pass.
For example:Given 1->2->3->4->5->NULL, m = 2 and n = 4,
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- Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC Test HtmlUnit简介
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1. 从rock复制到stone,采用hdfs
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1. 分别建立目录“backup”和“oldbackup” #mkdir /backup #mkdir /oldbackup
- 300个涵盖IT各方面的免费资源(中)——设计与编码篇
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Dribbble:Dribbble上“免费”的搜索结果——这是巨大的宝藏。
Graphic Burger:每个像素点都做得很细的绝佳的设计资源。
Pixel Buddha:免费和优质资源的专业社区。
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- thrift总结 - 跨语言服务开发
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官网
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thrift入门介绍
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Thrift入门及Java实例演示
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POM:
<dependency>
<groupId>org.apache.thrift</groupId>