- 基于华为自研NPU Ascend 910的TensorFlow 1.x训练脚本迁移和使能混合精度记录
Tianyi Li 1997
华为云tensorflow华为人工智能深度学习python
简介基于TesorFlow1.x以Sess.run形式搭建入门级——手写数字分类网络,并迁移到华为自研NPUAscend910,同时使能混合精度。硬件介绍华为自研NPUAscend910,即昇腾910AI处理器(简称NPU),根据官方介绍,是在2019年发布的人工智能(AI)专用的神经网络处理器,其算力高达256T,最新款算力高达310T,是业界主流芯片算力的2倍。当前业界大多数训练脚本基于Ten
- 深入理解npm:从入门到精通
brrdg_sefg
npm前端node.js
1.npm简介npm(NodePackageManager)是Node.js生态系统中的核心组件,它不仅是一个包管理器,还是一个强大的开发工具和庞大的开源社区。自2010年首次发布以来,npm已经成为世界上最大的软件注册表,拥有超过100万个包,每周下载量超过数十亿次。1.1npm的历史和发展npm由IsaacZ.Schlueter创建,最初是为了简化Node.js模块的安装过程。随着时间的推移,
- 全面总结.NET 4.0新特性
C云
工作编程语言.netvb.netstring编译器c#dictionary
转自:http://developer.51cto.com/art/200907/134082.htm.NETFramework的每一个新版本都给我们来带许多让.NET变得更强大和易用的新特性,.NET4.0版当然也不例外。当我们关注一个个单独的新特性时,就会看到微软为兑现“联合发展”的诺言,正在C#和VB.NET之间相互取长补短。动态查询(DynamicLookup)(C#中新引入)前面我们提到
- 当 LSTM 遇上 ARIMA!!
奋进小青
人工智能
大家好,我是小青ARIMA和LSTM是两种常用于时间序列预测的模型,各有优劣。ARIMA擅长捕捉线性关系,而LSTM擅长处理非线性和长时间依赖的关系。将ARIMA和LSTM融合,可以充分发挥它们各自的优势,构建更强大的时间序列预测模型。ARIMA算法ARIMA是一种经典的时间序列预测方法,适用于捕捉时间序列数据中的线性趋势和季节性模式。它通过整合自回归(AR)、差分(I)、移动平均(MA)三部分,
- 3.2.2 具体的案例展示uvm_object在实际验证中的应用?
啄缘之间
UVM学习总结学习svuvmverilog测试用例
文章目录前言一、案例一:使用uvm_object_utils()简化对象类设计1.1示例代码二、案例二:基于《UVM实战》的验证平台2.1示例代码三、案例三:以太网验证平台3.1示例代码四、案例四:验证一个简单的总线接口4.1、具体实现1.定义派生自`uvm_object`的事务类2.定义序列类3.定义驱动类4.定义环境类5.定义测试类6.顶层测试平台4.2、总结五、总结前言以下是几个具体的案例或
- pythonweb项目实例-Python Web项目实战Day05 - 编写Web框架
weixin_39593427
在正式开始Web开发前,我们需要编写一个Web框架。aiohttp已经是一个Web框架了,为什么我们还需要自己封装一个?原因是从使用者的角度来说,aiohttp相对比较底层,编写一个URL的处理函数需要这么几步:第一步,编写一个用@asyncio.coroutine装饰的函数:@asyncio.coroutinedefhandle_url_xxx(request):pass第二步,传入的参数需要自
- WebP2P+自研回音消除:视频通话SDK嵌入式EasyRTC构建高交互性音视频应用
Likeadust
音视频p2pWebP2Pwebrtc
随着移动互联网时代的到来,手机端的扬声器大多采用外置设计,且音量较大。在这种情况下,扬声器播放的声音更容易被麦克风捕捉,从而导致回声问题显著加剧。这种设计虽然方便用户在免提模式下使用,但也带来了更复杂的音频处理挑战。回音消除算法的核心在于从麦克风采集的混合信号中分离出原始语音信号和回声信号,并将回声信号从混合信号中移除。EasyRTC采用的自研算法基于以下几种技术:自适应滤波器:通过实时调整滤波器
- 电影《哪吒之魔童闹海》迅雷BT完整下载资源[DB-1080P/3.25GB/MP4中字]磁力高清版分享
fgrwed
5Gpython
《哪吒之魔童闹海》:重塑经典,挑战命运的壮丽史诗在中国动画电影的历史长河中,《哪吒之魔童闹海》无疑是一颗璀璨的明珠,它不仅继承了传统神话故事的精髓,更以现代视角和创新技术重新诠释了哪吒这一经典角色,为观众呈现了一场关于成长、友情与命运的视觉与心灵双重盛宴。自2025年上映以来,这部电影不仅在国内市场取得了巨大成功,更在国际上赢得了广泛赞誉,成为中国动画电影走向世界的又一重要里程碑。《哪吒之魔童闹海
- 基于SIMULINK的OFDM程序
Xiaoxll12
Matlab程序OFDM相关介绍通信算法仿真
转自:http://blog.xxcxw.cn/2018/07/13/基于simulink的ofdm程序/最近在SIMULINK上搭建了一个最简单的OFDM系统,给刚入门的小伙伴们分享下代码网盘:链接:https://pan.baidu.com/s/1owpwObN0zXQGpZ_2qYe2zA密码:y07gOFDM框图运行结果TX/RX星座图TX基带信号RX信号(加噪)最终判决结果(全对)
- React中类组件和函数组件的理解和区别
web行路人
react.js前端前端框架JavaScriptjavascript
react代码模块分为类组件和函数组件。从语法和定义、内部状态管理、生命周期、性能、可读性和维护性、上下文、集成状态管理库等角度对比React中类组件和函数组件。1、语法和定义类组件:使用ES6的类(class)语法定义的React组件。它们具有更复杂的功能,特别是在React16.8之前,它们是唯一能够使用状态(state)和生命周期方法的组件。特点:使用class关键字定义,并继承自React
- Flink CDC 在阿里云 DataWorks 数据集成入湖场景的应用实践
大数据flink阿里云数据分析
摘要:本文整理自FlinkForwardAsia2024大会中阿里云DataWorks数据集成团队陈吉通的分享,主要分享FlinkCDC在阿里云DataWorks数据集成入湖场景的应用实践。内容分为以下四个部分:1.阿里云DataWorks数据集成介绍2.DataWorks数据集成入湖解决方案的架构和原理3.DataWorks数据集成入湖场景的产品化案例分享4.未来规划一、阿里云DataWorks
- 昆仑万维发布Matrix-Zero世界模型,开启空间智能新时代
量子位
2月14日,昆仑万维正式推出Matrix-Zero世界模型,成为中国第一家同时推出3D场景生成、可交互视频生成模型的探索空间智能的企业。Matrix-Zero世界模型包含两款子模型:013D场景生成大模型昆仑万维自研3D场景生成大模型,支持将用户输入的图片转化为可自由探索的真实合理的3D场景,比WorldLabs生成场景的探索范围更大更自由,而且包括动态物理效果;02可交互视频生成大模型昆仑万维自
- 大语言模型(LLM)快速理解
大模型猫叔
语言模型人工智能自然语言处理机器学习
自2022年,ChatGPT发布之后,大语言模型(LargeLanguageModel),简称LLM掀起了一波狂潮。作为学习理解LLM的开始,先来整体理解一下大语言模型。一、发展历史大语言模型的发展历史可以追溯到早期的语言模型和机器翻译系统,但其真正的起点可以说是随着深度学习技术的兴起而开始。1.1统计语言模型在深度学习技术出现之前,语言模型主要基于传统的统计方法,也称为统计语言模型(SLM)。S
- springboot毕设 Steam游戏平台系统 程序+论文
思源学长_计算机毕设
springboot课程设计游戏
本系统(程序+源码)带文档lw万字以上文末可获取一份本项目的java源码和数据库参考。系统程序文件列表开题报告内容研究背景随着互联网技术的飞速发展,电子游戏已成为全球范围内广受欢迎的娱乐方式之一。Steam,作为Valve公司开发的一款综合性数字游戏分发平台,自推出以来,凭借其庞大的游戏库、活跃的用户社区以及便捷的在线服务,迅速成为全球最大的游戏平台之一。它不仅改变了游戏行业的销售模式,还促进了玩
- AZ31镁合金产氢材料的电化学行为和放电性能/AZ31钛镁合金材料/镁铝水滑石转化膜/Mg-Gd-Y镁合金微弧氧化复合涂层/镁系储氢合金
修啊昵称
化学试剂
AZ31镁合金在Al(NO3)3溶液中的电化学行为和放电性能通过对腐蚀析氢行为,开路电位,动电位极化曲线,交流阻抗谱和恒流放电性能等的测试与分析,研究了AZ31镁合金在不同浓度Al(NO3)3溶液中的电化学行为和放电性能.结果表明:随着Al(NO3)3溶液浓度的增大,AZ31镁合金的开路电位和自腐蚀电位负移,交流阻抗值减小,放电活性增强;与镁盐电解液相比,AZ31镁合金在0.6mol·L~(-1)
- 多孔纳米金的研究进展
ye_ziming
材料纳米
多孔纳米金的研究进展摘要:纳米材料是指在三维空间中至少有一维处于纳米尺度范围(1-100nm)或由它们作为基本单元构成的材料,这大约相当于10~100个原子紧密排列在一起的尺度。自20世纪70年代纳米颗粒材料问世以来,纳米飞速的发展;纳米多孔金作为一种新型纳米金属材料,近年来逐渐受到了研究者的广泛关注,其具有比表面积高、导电性好和结构灵活可控等特点.由于其特殊的结构与性质,纳米多孔金在催化、传感、
- 1Panel 安装常见问题与解决方案指南
Anyexyz
1Panel应用安装使用指南1panel运维docker
安装参考1Panel文档-在线安装部分,这里仅作常见安装失败的问题解析。常见Q&A收集自1Panel微信群,论坛以及GitHubissueQ1.安装过程中提示docker安装失败[1PanelLog]:…启动dockerFailedtoenableunit:Unitfiledocker.servicedoesnotexist.Failedtostartdocker.service:Unitdock
- Kotlin 2.1.0 入门教程(十五)继承、重写、派生类初始化顺序
xvch
Kotlinkotlinandroid
继承所有类都有一个共同的超类Any,对于没有声明超类型的类来说,Any是其默认的超类://隐式继承自Any。classExampleAny有三个方法:equals()、hashCode()和toString()。因此,所有类都定义了这些方法。默认情况下,类是final的,即它们不能被继承。若要使一个类可被继承,需使用open关键字标记它://该类可被继承。openclassBase要声明一个显式的
- ALBERT:轻量级的BERT,用于语言表征的自监督学习
人工智能
ALBERT:轻量级的BERT,用于语言表征的自监督学习阅读时长:19分钟发布时间:2025-02-13近日热文:全网最全的神经网络数学原理(代码和公式)直观解释欢迎关注知乎和公众号的专栏内容LLM架构专栏知乎LLM专栏知乎【柏企】公众号【柏企科技说】【柏企阅文】ALBERT提出了特定的参数缩减技术,以降低内存消耗并提高BERT的训练速度。模型架构选择ALBERT架构的主干与BERT类似,它使用带
- 广汽本田销量暴跌近三成,李进没有交出好答卷?
财经三剑客
人工智能汽车
全年累计销量47.06万辆,同比下滑26.52%,新能源车型全年累计销量仅1万多辆。这就是广汽本田2024年交出的“答卷”。同时,这也是广汽本田自2021年以来连续第四年年销量下滑。随着2024年车市数据的揭晓,广汽本田的销量表现无疑成为了众人瞩目的焦点。这家曾经稳坐年度销量榜单前十的车企,如今却面临着销量骤降近三成的严峻挑战,而且这场溃败似乎仍未触底。回顾过去一年,我国汽车市场呈现出整体增长的态
- 2025年:信创替代的关键之年
了不起的云计算V
人工智能大数据
2025年,将成为信创替代进程中的关键一年。在国家政策的强力推动下,信创产业正加速实现国产化替代,从技术突破到市场拓展,从产业链完善到应用场景的全面铺开,信创产业即将迎来全面爆发的临界点。一、政策引领:信创替代的加速引擎自2020年信创产业进入规模化推广阶段以来,国家政策持续加码。2023年9月底下发的79号文更是为信创替代按下了“快进键”,明确要求到2027年央企国企100%完成信创替代,涵盖芯
- 【Transformer】小白入门指南
静静喜欢大白
随记医疗影像transformer深度学习人工智能
目录1、简介2、Transformer解决问题技术概览核心组成自注意力机制(Self-AttentionMechanism)多头注意力机制(Multi-HeadAttention)前馈神经网络(Feed-ForwardNeuralNetwork)位置编码(PositionalEncoding)残差连接与标准化框架认识1.输入输出2.Encoder3.Decoder4.训练过程5.Positione
- 大型语言模型的核心机制解析
耶耶Norsea
网络杂烩人工智能Deepseek
摘要大型语言模型的核心机制依赖于Transformer架构,该架构通过嵌入层将输入数据转换为向量形式,并结合位置编码以保留序列中单词的顺序信息。随后,这些向量进入多头自注意力层,能够同时关注输入序列的不同部分。自注意力层的输出经过残差连接和层归一化处理,以增强模型的学习能力和稳定性。接着,数据流经前馈网络进一步处理,最终再次通过残差连接和层归一化,得到编码器层的输出。模型性能高度依赖大规模和高质量
- DeepSeek使用手册,其中一份是清华大学出品
cpa007
云计算
自娶,。https://pan.quark.cn/s/d174471b17c0深入了解DeepSeek:从技术到应用一、DeepSeek是什么?DeepSeek(深度求索)是一款由杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司开发的人工智能平台,专注于提供高效易用的AI模型训练与推理能力。它既包含预训练大语言模型(如DeepSeek-R1系列),也提供配套工具链,助力开发者快速实现AI应用落地。二、De
- Java学习之ArrayList原理剖析
李楠琳
Javajavaarraylist
ArrayList底层是基于数组实现的,其封装的各种方法:Add、remove、get、set等,其本质就是对数组的基本操作。publicclassArrayListextendsAbstractListimplementsList,RandomAccess,Cloneable,java.io.SerializableArrayList继承自AbstractList类,实现了RandomAcces
- Netty解决TCP粘包拆包问题
is_Peng
Java基础javanettysocket网络通信网络
什么是TCP粘包/拆包TCP是一种面向连接的、可靠的、基于字节流的传输层通信协议。TCP是基于字节流传输的,就像河流一样,数据“流”式传输,数据中间没有分界。TCP底层并不了解上层业务数据的具体含义,它会根据TCP缓冲区的实际情况进行包的划分,所以一个完整的数据包可能会拆分成多个包传输,或者多个数据包可能会合并成一个包传输,这就是所谓的TCP的粘包/拆包问题。如下图所示:正常业务逻辑上,Clien
- 微软 LayoutLMv3:通过统一文本和图像掩码进行文档人工智能预训练
人工智能
LayoutLMv3:通过统一文本和图像掩码进行文档人工智能预训练LayoutLMv3应用统一的文本-图像多模态Transformer来学习跨模态表示。Transformer具有多层架构,每层主要由多头自注意力机制和逐位置全连接前馈网络组成。Transformer的输入是文本嵌入$Y=y_{1:L}$和图像嵌入$X=x_{1:M}$序列的连接,其中$L$和$M$分别是文本和图像的序列长度。通过Tr
- 【深度学习】常见模型-GPT(Generative Pre-trained Transformer,生成式预训练 Transformer)
IT古董
深度学习人工智能深度学习gpttransformer
GPT(GenerativePre-trainedTransformer)1️⃣什么是GPT?GPT(GenerativePre-trainedTransformer,生成式预训练Transformer)是由OpenAI开发的基于Transformer解码器(Decoder)的自回归(Autoregressive)语言模型。它能够通过大量无监督数据预训练,然后微调(Fine-tuning)以适应特
- 微软 LayoutLMv3:通过统一文本和图像掩码进行文档人工智能预训练
人工智能
LayoutLMv3:通过统一文本和图像掩码进行文档人工智能预训练LayoutLMv3应用统一的文本-图像多模态Transformer来学习跨模态表示。Transformer具有多层架构,每层主要由多头自注意力机制和逐位置全连接前馈网络组成。Transformer的输入是文本嵌入$Y=y_{1:L}$和图像嵌入$X=x_{1:M}$序列的连接,其中$L$和$M$分别是文本和图像的序列长度。通过Tr
- 自动驾驶技术的未来趋势与挑战分析
智能计算研究中心
其他
内容概要自动驾驶技术自诞生以来经历了多个发展阶段。最初的研究集中在感知和控制系统的基础构建,随后进入了数据处理和算法的优化阶段,如今,随着人工智能和机器学习技术的快速应用,自动驾驶行业正处于一个前所未有的迅猛发展期。当前,行业内涌现出多种解决方案,各大汽车制造商与科技公司纷纷加大投入,推动这一领域的技术进步。市场需求不断增加,为自动驾驶技术注入活力。城市交通拥堵、环境污染等问题促使人们寻求更加智能
- Enum用法
不懂事的小屁孩
enum
以前的时候知道enum,但是真心不怎么用,在实际开发中,经常会用到以下代码:
protected final static String XJ = "XJ";
protected final static String YHK = "YHK";
protected final static String PQ = "PQ";
- 【Spark九十七】RDD API之aggregateByKey
bit1129
spark
1. aggregateByKey的运行机制
/**
* Aggregate the values of each key, using given combine functions and a neutral "zero value".
* This function can return a different result type
- hive创建表是报错: Specified key was too long; max key length is 767 bytes
daizj
hive
今天在hive客户端创建表时报错,具体操作如下
hive> create table test2(id string);
FAILED: Execution Error, return code 1 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.DDLTask. MetaException(message:javax.jdo.JDODataSto
- Map 与 JavaBean之间的转换
周凡杨
java自省转换反射
最近项目里需要一个工具类,它的功能是传入一个Map后可以返回一个JavaBean对象。很喜欢写这样的Java服务,首先我想到的是要通过Java 的反射去实现匿名类的方法调用,这样才可以把Map里的值set 到JavaBean里。其实这里用Java的自省会更方便,下面两个方法就是一个通过反射,一个通过自省来实现本功能。
1:JavaBean类
1 &nb
- java连接ftp下载
g21121
java
有的时候需要用到java连接ftp服务器下载,上传一些操作,下面写了一个小例子。
/** ftp服务器地址 */
private String ftpHost;
/** ftp服务器用户名 */
private String ftpName;
/** ftp服务器密码 */
private String ftpPass;
/** ftp根目录 */
private String f
- web报表工具FineReport使用中遇到的常见报错及解决办法(二)
老A不折腾
finereportweb报表java报表总结
抛砖引玉,希望大家能把自己整理的问题及解决方法晾出来,Mark一下,利人利己。
出现问题先搜一下文档上有没有,再看看度娘有没有,再看看论坛有没有。有报错要看日志。下面简单罗列下常见的问题,大多文档上都有提到的。
1、没有返回数据集:
在存储过程中的操作语句之前加上set nocount on 或者在数据集exec调用存储过程的前面加上这句。当S
- linux 系统cpu 内存等信息查看
墙头上一根草
cpu内存liunx
1 查看CPU
1.1 查看CPU个数
# cat /proc/cpuinfo | grep "physical id" | uniq | wc -l
2
**uniq命令:删除重复行;wc –l命令:统计行数**
1.2 查看CPU核数
# cat /proc/cpuinfo | grep "cpu cores" | u
- Spring中的AOP
aijuans
springAOP
Spring中的AOP
Written by Tony Jiang @ 2012-1-18 (转)何为AOP
AOP,面向切面编程。
在不改动代码的前提下,灵活的在现有代码的执行顺序前后,添加进新规机能。
来一个简单的Sample:
目标类:
[java]
view plain
copy
print
?
package&nb
- placeholder(HTML 5) IE 兼容插件
alxw4616
JavaScriptjquery jQuery插件
placeholder 这个属性被越来越频繁的使用.
但为做HTML 5 特性IE没能实现这东西.
以下的jQuery插件就是用来在IE上实现该属性的.
/**
* [placeholder(HTML 5) IE 实现.IE9以下通过测试.]
* v 1.0 by oTwo 2014年7月31日 11:45:29
*/
$.fn.placeholder = function
- Object类,值域,泛型等总结(适合有基础的人看)
百合不是茶
泛型的继承和通配符变量的值域Object类转换
java的作用域在编程的时候经常会遇到,而我经常会搞不清楚这个
问题,所以在家的这几天回忆一下过去不知道的每个小知识点
变量的值域;
package 基础;
/**
* 作用域的范围
*
* @author Administrator
*
*/
public class zuoyongyu {
public static vo
- JDK1.5 Condition接口
bijian1013
javathreadConditionjava多线程
Condition 将 Object 监视器方法(wait、notify和 notifyAll)分解成截然不同的对象,以便通过将这些对象与任意 Lock 实现组合使用,为每个对象提供多个等待 set (wait-set)。其中,Lock 替代了 synchronized 方法和语句的使用,Condition 替代了 Object 监视器方法的使用。
条件(也称为条件队列或条件变量)为线程提供了一
- 开源中国OSC源创会记录
bijian1013
hadoopsparkMemSQL
一.Strata+Hadoop World(SHW)大会
是全世界最大的大数据大会之一。SHW大会为各种技术提供了深度交流的机会,还会看到最领先的大数据技术、最广泛的应用场景、最有趣的用例教学以及最全面的大数据行业和趋势探讨。
二.Hadoop
&nbs
- 【Java范型七】范型消除
bit1129
java
范型是Java1.5引入的语言特性,它是编译时的一个语法现象,也就是说,对于一个类,不管是范型类还是非范型类,编译得到的字节码是一样的,差别仅在于通过范型这种语法来进行编译时的类型检查,在运行时是没有范型或者类型参数这个说法的。
范型跟反射刚好相反,反射是一种运行时行为,所以编译时不能访问的变量或者方法(比如private),在运行时通过反射是可以访问的,也就是说,可见性也是一种编译时的行为,在
- 【Spark九十四】spark-sql工具的使用
bit1129
spark
spark-sql是Spark bin目录下的一个可执行脚本,它的目的是通过这个脚本执行Hive的命令,即原来通过
hive>输入的指令可以通过spark-sql>输入的指令来完成。
spark-sql可以使用内置的Hive metadata-store,也可以使用已经独立安装的Hive的metadata store
关于Hive build into Spark
- js做的各种倒计时
ronin47
js 倒计时
第一种:精确到秒的javascript倒计时代码
HTML代码:
<form name="form1">
<div align="center" align="middle"
- java-37.有n 个长为m+1 的字符串,如果某个字符串的最后m 个字符与某个字符串的前m 个字符匹配,则两个字符串可以联接
bylijinnan
java
public class MaxCatenate {
/*
* Q.37 有n 个长为m+1 的字符串,如果某个字符串的最后m 个字符与某个字符串的前m 个字符匹配,则两个字符串可以联接,
* 问这n 个字符串最多可以连成一个多长的字符串,如果出现循环,则返回错误。
*/
public static void main(String[] args){
- mongoDB安装
开窍的石头
mongodb安装 基本操作
mongoDB的安装
1:mongoDB下载 https://www.mongodb.org/downloads
2:下载mongoDB下载后解压
- [开源项目]引擎的关键意义
comsci
开源项目
一个系统,最核心的东西就是引擎。。。。。
而要设计和制造出引擎,最关键的是要坚持。。。。。。
现在最先进的引擎技术,也是从莱特兄弟那里出现的,但是中间一直没有断过研发的
- 软件度量的一些方法
cuiyadll
方法
软件度量的一些方法http://cuiyingfeng.blog.51cto.com/43841/6775/在前面我们已介绍了组成软件度量的几个方面。在这里我们将先给出关于这几个方面的一个纲要介绍。在后面我们还会作进一步具体的阐述。当我们不从高层次的概念级来看软件度量及其目标的时候,我们很容易把这些活动看成是不同而且毫不相干的。我们现在希望表明他们是怎样恰如其分地嵌入我们的框架的。也就是我们度量的
- XSD中的targetNameSpace解释
darrenzhu
xmlnamespacexsdtargetnamespace
参考链接:
http://blog.csdn.net/colin1014/article/details/357694
xsd文件中定义了一个targetNameSpace后,其内部定义的元素,属性,类型等都属于该targetNameSpace,其自身或外部xsd文件使用这些元素,属性等都必须从定义的targetNameSpace中找:
例如:以下xsd文件,就出现了该错误,即便是在一
- 什么是RAID0、RAID1、RAID0+1、RAID5,等磁盘阵列模式?
dcj3sjt126com
raid
RAID 1又称为Mirror或Mirroring,它的宗旨是最大限度的保证用户数据的可用性和可修复性。 RAID 1的操作方式是把用户写入硬盘的数据百分之百地自动复制到另外一个硬盘上。由于对存储的数据进行百分之百的备份,在所有RAID级别中,RAID 1提供最高的数据安全保障。同样,由于数据的百分之百备份,备份数据占了总存储空间的一半,因而,Mirror的磁盘空间利用率低,存储成本高。
Mir
- yii2 restful web服务快速入门
dcj3sjt126com
PHPyii2
快速入门
Yii 提供了一整套用来简化实现 RESTful 风格的 Web Service 服务的 API。 特别是,Yii 支持以下关于 RESTful 风格的 API:
支持 Active Record 类的通用API的快速原型
涉及的响应格式(在默认情况下支持 JSON 和 XML)
支持可选输出字段的定制对象序列化
适当的格式的数据采集和验证错误
- MongoDB查询(3)——内嵌文档查询(七)
eksliang
MongoDB查询内嵌文档MongoDB查询内嵌数组
MongoDB查询内嵌文档
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2177301 一、概述
有两种方法可以查询内嵌文档:查询整个文档;针对键值对进行查询。这两种方式是不同的,下面我通过例子进行分别说明。
二、查询整个文档
例如:有如下文档
db.emp.insert({
&qu
- android4.4从系统图库无法加载图片的问题
gundumw100
android
典型的使用场景就是要设置一个头像,头像需要从系统图库或者拍照获得,在android4.4之前,我用的代码没问题,但是今天使用android4.4的时候突然发现不灵了。baidu了一圈,终于解决了。
下面是解决方案:
private String[] items = new String[] { "图库","拍照" };
/* 头像名称 */
- 网页特效大全 jQuery等
ini
JavaScriptjquerycsshtml5ini
HTML5和CSS3知识和特效
asp.net ajax jquery实例
分享一个下雪的特效
jQuery倾斜的动画导航菜单
选美大赛示例 你会选谁
jQuery实现HTML5时钟
功能强大的滚动播放插件JQ-Slide
万圣节快乐!!!
向上弹出菜单jQuery插件
htm5视差动画
jquery将列表倒转顺序
推荐一个jQuery分页插件
jquery animate
- swift objc_setAssociatedObject block(version1.2 xcode6.4)
啸笑天
version
import UIKit
class LSObjectWrapper: NSObject {
let value: ((barButton: UIButton?) -> Void)?
init(value: (barButton: UIButton?) -> Void) {
self.value = value
- Aegis 默认的 Xfire 绑定方式,将 XML 映射为 POJO
MagicMa_007
javaPOJOxmlAegisxfire
Aegis 是一个默认的 Xfire 绑定方式,它将 XML 映射为 POJO, 支持代码先行的开发.你开发服 务类与 POJO,它为你生成 XML schema/wsdl
XML 和 注解映射概览
默认情况下,你的 POJO 类被是基于他们的名字与命名空间被序列化。如果
- js get max value in (json) Array
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境max纵观千象
// Max value in Array
var arr = [1,2,3,5,3,2];Math.max.apply(null, arr); // 5
// Max value in Jaon Array
var arr = [{"x":"8/11/2009","y":0.026572007},{"x"
- XMLhttpRequest 请求 XML,JSON ,POJO 数据
Luob.
POJOjsonAjaxxmlXMLhttpREquest
在使用XMlhttpRequest对象发送请求和响应之前,必须首先使用javaScript对象创建一个XMLHttpRquest对象。
var xmlhttp;
function getXMLHttpRequest(){
if(window.ActiveXObject){
xmlhttp:new ActiveXObject("Microsoft.XMLHTTP
- jquery
wuai
jquery
以下防止文档在完全加载之前运行Jquery代码,否则会出现试图隐藏一个不存在的元素、获得未完全加载的图像的大小 等等
$(document).ready(function(){
jquery代码;
});
<script type="text/javascript" src="c:/scripts/jquery-1.4.2.min.js&quo