- 人工智能丨ChatGPT 免费开放网络搜索,能否挑战 Google 的搜索霸主地位?
霍格沃兹测试开发学社测试人社区
人工智能chatgpt
近年来,人工智能的快速发展改变了许多行业,尤其是在信息获取和搜索领域。随着OpenAI推出的ChatGPT系统,它的功能不断增强,而一个重要的新变化是——ChatGPT的网络搜索功能现在对所有用户免费开放。这一变革有可能颠覆Google多年来在搜索引擎领域的统治地位。那么,ChatGPT如何通过这一免费搜索功能重新定义信息搜索方式呢?ChatGPT的网络搜索功能ChatGPT最初是一个文本生成工具
- 使用 Python 调用 Ollama API 并调用 deepseek-r1:8b 模型
眸笑丶
DeepSeekPythonpython开发语言
使用Python调用OllamaAPI并调用deepseek-r1:8b模型准备工作调用OllamaAPI使用generate实现多轮对话并保留对话的记忆ollama是一个强大的本地大语言模型工具,支持多种开源模型,例如deepseek-r1:8b。通过Ollama的API,我们可以轻松调用这些模型来完成文本生成、对话等任务。这里记录一下如何使用Python调用OllamaAPI,并调用deeps
- DeepSeek 解决实际问题,提升自己的技术水平和应用能力
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- 谁说消费级硬件不能玩 DeepSeek - R1 微调?手把手教你进阶AI玩家
硅基创想家
#大模型-DeepSeek系列人工智能DeepSeek大模型微调大模型GPU
微调像DeepSeek-R1这样的大规模人工智能模型可能需要大量资源,但借助正确的工具,在消费级硬件上进行高效训练是可行的。让我们来探索如何使用LoRA(低秩自适应)和Unsloth来优化DeepSeek-R1的微调,实现更快、更具成本效益的训练。一、大规模人工智能模型的微调DeepSeek最新的R1模型在推理性能方面树立了新的标杆,在保持开源的同时,可与专有模型相媲美。DeepSeek-R1的蒸
- 一个游戏程序员的学习资料【转载】
Snail -Bernoulli
游戏程序员游戏程序员成长路线
想起写这篇文章是在看侯杰先生的《深入浅出MFC》时,突然觉得自己在大学这几年关于游戏编程方面还算是有些心得,因此写出这篇小文,介绍我眼中的游戏程序员的书单与源代码参考。一则是作为自己今后两年学习目标的备忘录,二来没准对别人也有点参考价值。我的原则是只写自己研究过或准备研究的资料,所以内容无疑会带上强烈的个人喜好色彩,比如对网络,数据库等重要方面完全没有涉及。因为自己主要对三维图形引擎,人工智能算法
- deepseek 的离线部署-AI大模型
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官方网址官方地址:OllamaOllama目前支持以下大语言模型:libraryOllama下载地址:https://ollama.com/download/ollama-linux-amd64.tgz安装部署Ollama1.官方脚本安装注意:服务器需要可以访问github等外网
- 一文看懂 Claude 3.7 Sonnet,为什么是第一个融合推理模式的 AI 模型
董董灿是个攻城狮
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1.Claude3.7Sonnet有何特别之处?Claude3.7Sonnet是Anthropic最新发布的AI模型,发布过程中,最突出最吸引眼球的特点是首个“融合推理”模型。什么是融合推理模型?简单来说,这个AI既能快速响应问题,也能进行深度思考,并且允许用户控制思考的深度和时长。这种设计让AI更加接近人类的思考模式,能够在不同情境下灵活调整回答方式。传统的大语言模型(LLM)通常有两种工作方式
- 通过Bedrock Access Gateway解决方案快速访问Amazon Bedrock的多种大语言模型
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BedrockAccessGateway(BAG)解决方案提供了开箱即用、兼容OpenAI的代理功能,帮助用户轻松无缝地从OpenAI迁移到AmazonBedrock。1.概述亚马逊云科技的AmazonBedrock服务支持一系列领先的基础模型,为客户提供多种选择,满足不同业务场景的需求。其中,Anthropic公司的Claude3是在AmazonBedrock新上线的大型语言模型(LargeLa
- Bedrock Claude Chat: 基于AWS Bedrock和Claude的智能聊天机器人
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BedrockClaudeChat:智能聊天的新选择在人工智能和自然语言处理技术飞速发展的今天,智能聊天机器人正在各行各业得到广泛应用。AWS推出的BedrockClaudeChat项目为开发者提供了一个强大而灵活的聊天机器人解决方案,让构建智能对话系统变得前所未有的简单。项目概述BedrockClaudeChat是一个基于AmazonBedrock平台和Anthropic公司Claude大语言模
- 2001-2022年 上市公司数字赋能指数(TF-IDF)数据:评估企业数字化转型的关键指标
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上市公司数字赋能指数(TF-IDF)数据:评估企业数字化转型的关键指标上市公司数字赋能指数是一个衡量企业利用数字技术提升业务能力和效率的综合性指标。该指数通过量化分析企业在大数据、云计算、人工智能等数字技术应用方面的能力,反映企业数字化转型的深度和广度。获取数据点这里:2001年-2022年上市公司-数字赋能指数(TF-IDF)(Excel+dta)数字赋能指数的重要性数字化转型:推动企业实现数字
- 2025智能系统工程-中国人工智能系列白皮书报告200+份汇总解读|附PDF下载
数据挖掘深度学习人工智能算法
原文链接:https://tecdat.cn/?p=40836在当今科技飞速发展的时代,人工智能正以前所未有的速度渗透到各个行业,深刻改变着人们的生活与工作方式。本报告汇总解读聚焦智能系统工程这一前沿领域,深入剖析其发展现状、关键技术、应用实践及未来趋势。本报告汇总洞察基于文末269份人工智能行业研究报告的数据,报告合集已分享在交流群,阅读原文进群和500+行业人士共同交流和成长。报告首先对智能系
- 【llm对话系统】大模型源码分析之 LLaMA 模型的 Masked Attention
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在大型语言模型(LLM)中,注意力机制(AttentionMechanism)是核心组成部分。然而,在自回归(autoregressive)模型中,例如LLaMA,我们需要对注意力进行屏蔽(Masking),以防止模型“偷看”未来的信息。本文将深入探讨LLaMA模型中MaskedAttention的实现逻辑,并对比其他类型大模型中常用的MaskedAttention方案。1.什么是MaskedAt
- 全套清华大学DeepSeek教程来袭
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- Python从0到100(六十八):Python OpenCV-图像边缘检测及图像融合
是Dream呀
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前言:零基础学Python:Python从0到100最新最全教程。想做这件事情很久了,这次我更新了自己所写过的所有博客,汇集成了Python从0到100,共一百节课,帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识,成为学习学习和学业的先行者!欢迎大家订阅专栏:零基础学Python:Python从0到100最新
- 第九章 Spring AI API中文版 - Ollama Embeddings API
明爷们儿
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Ollama嵌入通过Ollama,您可以在本地运行各种大型语言模型(LLMs),并从中生成嵌入。SpringAI通过OllamaEmbeddingClient支持Ollama文本嵌入。嵌入是一个浮点数向量(列表)。两个向量之间的距离衡量它们的相关性。小距离表明高相关性,大距离表明低相关性。先决条件您首先需要在本地机器上运行Ollama。参考官方Ollama项目链接:README,开始在本地机器上运
- 解锁机器学习核心算法 | K -近邻算法:机器学习的神奇钥匙
紫雾凌寒
AI炼金厂#机器学习算法算法机器学习近邻算法KNNk-近邻算法pythonscikit-learn
一、引言今天我们继续学习机器学习核心算法——K-近邻(K-NearestNeighbors,简称KNN)算法。它就像是一位经验丰富的“老江湖”,以其简单而又强大的方式,在众多机器学习任务中占据着不可或缺的地位。K-近邻算法,作为机器学习中的一种基本分类与回归方法,以其独特的“基于邻居投票”策略而闻名。它的核心思想简单易懂,就如同我们在生活中判断一个人可能的兴趣爱好时,会参考他身边最常接触的朋友们的
- 【AI测试学习】AnythingLLM+Ollama+DeepSeek部署私人知识库
艳Yansky
AI测试Python学习笔记人工智能DeepSeekOllamaAnythingLLM
1.搭建DeepSeek大语言模型1.1Ollama大预言模型部署Ollama简化了大型语言模型的运行,让每个人都能在本地轻松体验AI的强大,打开浏览器-下载Ollama-输入命令-搞定,这是本地部署大语言模型的全新方式。这里我们借助Ollama大预言模型部署工具进行搭建官网如下:Ollama安装包也可百度网盘获取:安装完成后,桌面右下角会显示ollama图标1.2.安装DeepSeek复制oll
- 支持向量机(Support Vector Machine,SVM)详细解释(带示例)
浪九天
人工智能理论支持向量机算法机器学习
目录基本概念线性可分情况线性不可分情况工作原理示例Python案例代码解释基本概念支持向量机是一种有监督的机器学习算法,可用于分类和回归任务。在分类问题中,SVM的目标是找到一个最优的超平面,将不同类别的样本分隔开来,并且使得两类样本到该超平面的间隔最大。这个超平面被称为最大间隔超平面,而那些离超平面最近的样本点被称为支持向量,它们决定了超平面的位置和方向。线性可分情况当数据是线性可分的,即存在一
- 中国信通院“护证计划”正式启动,合合信息入选首批技术支撑单位
大模型人工智能算法
随着人工智能技术的飞速发展,AI照“骗”在各个行业泛滥成灾,数字图像的真实性面临前所未有的挑战。近日,由中国互联网协会中小企业发展工委会主办的“卓信大数据计划”2025年度会议在京召开。本次会议上,中国信通院、中国互联网协会、中国图象图形学学会以及合合信息、蚂蚁安全实验室等多家企业代表共同启动了以AI守护AI,面向可信证照的专项行动“护证计划”,合合信息成功入选“护证计划”首批技术支撑单位。图说:
- 【Stable Diffusion】AnimatedDiff--AI动画 插件使用技巧分享;文生视频、图生视频、AI生成视频工具;
乘凉~
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本专栏主要记录人工智能的应用方面的内容,包括chatGPT、DeepSeek、AI绘画等等;在当今AI的热潮下,不学习AI,就要被AI淘汰;所以欢迎小伙伴加入本专栏和我一起探索AI的应用,通过AI来帮助自己提升生产力;本文的目标就是让每一个读者,都能学会并掌握AnimateDiff的使用;成功用它来生成你想要的视频。AnimateDiff是StableDiffusion的一个插件,借助它,你可以实
- 清华大学《DeepSeek与AI幻觉》(无套路免费分享)
xiecoding.cn
人工智能deepseekdeepseek教程deepseek与AI幻觉deepseek清华教程
随着人工智能技术的飞速发展,以DeepSeek为代表的国产大模型正逐渐成为各行各业的重要工具。然而,AI在生成内容时常常会出现“幻觉”——即生成与事实不符、逻辑断裂或脱离上下文的内容。清华大学新闻与传播学院与人工智能学院联合推出的这篇教程《DeepSeek与AI幻觉》,系统性地讲解了AI幻觉的成因、评测方法及应对策略,旨在帮助用户更好地理解和使用AI工具。《DeepSeek与AI幻觉》:https
- 基于Python实现的【机器学习】小项目教程案例
xinxiyinhe
人工智能githubpython机器学习
以下是一个基于Python实现的【机器学习】小项目教程案例,结合的经典案例与最佳实践,涵盖数据预处理、模型训练与评估全流程,并附详细代码说明与结果分析:案例1:鸢尾花分类(SVM算法)数据集:IrisDataset(含150个样本,4个特征,3个类别)目标:根据花瓣与萼片长度预测鸢尾花种类步骤:环境准备:安装scikit-learn、pandas、matplotlibpipinstallsciki
- 上海第二批49家创新型企业总部名单出炉,合合信息入选
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创新型企业是上海现代化产业体系的重要组成部分,是上海高质量发展的活力所在。近期,上海为新认定的第二批49家创新型企业总部进行授牌,着力为创新型企业在沪发展壮大营造良好环境。此次获授牌的企业总部涵盖集成电路、生物医药、人工智能、数字经济、战新综合等重点产业领域,上海合合信息科技股份有限公司(股票代码:688615.SH)成功入选第二批49家创新型企业总部名单,系人工智能领域获奖企业之一。图说:上海市
- 深入详解人工智能机器学习:强化学习
猿享天开
人工智能基础知识学习人工智能机器学习强化学习
目录强化学习概述强化学习的基本概念定义关键组件强化学习过程常用算法应用示例示例代码代码解释应用场景强化学习核心概念和底层原理核心概念底层原理总结强化学习概述强化学习(ReinforcementLearning,RL)是机器学习中的一个重要领域,其核心目标是通过与环境的交互学习如何采取行动以最大化累积奖励。与监督学习不同的是,强化学习不依赖于给定的输入输出对,而是通过试探和反馈不断改进决策策略。强化
- 低代码革命:基于DeepSeek微调模型实现前端代码自动生成与私有JS API调用的实战指南
Light60
低代码实战篇AI应用低代码开发DeepSeek微调模型JavaScriptAPI智能生成
摘要本文探讨如何微调DeepSeek平台的大语言模型,以实现前端代码的智能生成与自建JavaScriptAPI库的无缝调用。从模型训练、代码生成到API集成,提供全面的实战方法论,结合CodeBLEU评估指标与异步调用优化技巧,确保代码质量与执行效率。通过具体案例演示,帮助开发者突破低代码开发瓶颈,实现高效、安全的可视化开发。关键字:低代码开发、DeepSeek、微调模型、JavaScriptAP
- JS宏案例:在wps编辑器中玩numpy
jackispy
JS宏实例numpy数据分析javascript
NumPy是Python中用于科学计算的一个基础库,它提供了大量的数学函数工具,尤其是用于高效处理大型多维数组和矩阵。NumPy是Python数据分析、机器学习、科学计算等领域中不可或缺的一部分。然,在wps的js宏编辑器中,并没有这样一个模块或是全局对象,但是,问题不大,我们可以手搓一个。不过,要使用JS完全模拟python中的numpy是比较困难的,工作量也非常的大,我们可以适当简化一下,如只
- 饿了么算法工程师-AIGC岗内推
飞300
AIGC业界资讯
1、紧跟业界最新自然语言处理技术动态,深入研发并努力创新,特别是在LLM、多模态理解和LLMAgent领域。2、基于大型语言模型开展文本生成、自然语言理解以及智能对话系统的研发,提出新颖的算法/模型,并进行实际开发和应用。3、探索多模态数据的结合,包括图像、文本、语音等,以丰富智能系统的理解和交互能力。4、将自然语言处理技术与具体业务场景相结合,考虑业务的特殊性并适配业务需求。参与到具体的NLP相
- 2025年,值得关注的LLM大趋势
AI小白熊
人工智能产品经理python开发语言学习ai大模型
随着人工智能技术不断进步,大语言模型正在改变各行各业的运作方式。从代码生成到语言学习应用,GenAI已经渗透到我们日常生活的方方面面。随着像上个月OpenAI的“12天”计划或谷歌的Veo2和Imagen3等新技术的发布,我们看到了快速的创新迭代。面对这些变化,2025年LLM的大趋势值得我们关注。LLM的新兴应用:不仅仅是聊天机器人回想起最初我们用ChatGPT来生成代码或修改文本时,可能没有意
- 机器学习:强化学习的epsilon贪心算法
田乐蒙
PythonML机器学习贪心算法人工智能
强化学习(ReinforcementLearning,RL)是一种机器学习方法,旨在通过与环境交互,使智能体(Agent)学习如何采取最优行动,以最大化某种累积奖励。它与监督学习和无监督学习不同,强调试错探索(Exploration-Exploitation)以及基于奖励信号的学习。强化学习任务通常用马尔可夫决策过程来描述:机器处于环境EEE中,状态空间XXX,其中每个状态x∈Xx\inXx∈X是
- 构建智慧校园:推动教育现代化的重要路径
智慧校园-合肥自友科技
智慧校园数字化校园智慧校园平台智慧校园智慧校园系统智慧校园平台智慧校园建设智慧校园软件智慧校园方案智慧校园厂商
随着信息技术的飞速发展,智慧校园作为教育领域的新趋势,正逐渐成为推动教育现代化的重要力量。智慧校园不仅是一种物理空间的升级,更是一种教育理念和实践方式的革新。它强调利用大数据、人工智能、物联网等前沿技术,实现教学过程的智能化、个性化与高效化。智慧校园的核心在于智能硬件设施的广泛部署,如智能教室、电子白板、智能图书馆等,这些设备不仅能够提供更为便捷、高效的教与学环境,还能够收集并分析大量数据,为优化
- 分享100个最新免费的高匿HTTP代理IP
mcj8089
代理IP代理服务器匿名代理免费代理IP最新代理IP
推荐两个代理IP网站:
1. 全网代理IP:http://proxy.goubanjia.com/
2. 敲代码免费IP:http://ip.qiaodm.com/
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183.207.228.22:83,中国/
- mysql高级特性之数据分区
annan211
java数据结构mongodb分区mysql
mysql高级特性
1 以存储引擎的角度分析,分区表和物理表没有区别。是按照一定的规则将数据分别存储的逻辑设计。器底层是由多个物理字表组成。
2 分区的原理
分区表由多个相关的底层表实现,这些底层表也是由句柄对象表示,所以我们可以直接访问各个分区。存储引擎管理分区的各个底层
表和管理普通表一样(所有底层表都必须使用相同的存储引擎),分区表的索引只是
- JS采用正则表达式简单获取URL地址栏参数
chiangfai
js地址栏参数获取
GetUrlParam:function GetUrlParam(param){
var reg = new RegExp("(^|&)"+ param +"=([^&]*)(&|$)");
var r = window.location.search.substr(1).match(reg);
if(r!=null
- 怎样将数据表拷贝到powerdesigner (本地数据库表)
Array_06
powerDesigner
==================================================
1、打开PowerDesigner12,在菜单中按照如下方式进行操作
file->Reverse Engineer->DataBase
点击后,弹出 New Physical Data Model 的对话框
2、在General选项卡中
Model name:模板名字,自
- logbackのhelloworld
飞翔的马甲
日志logback
一、概述
1.日志是啥?
当我是个逗比的时候我是这么理解的:log.debug()代替了system.out.print();
当我项目工作时,以为是一堆得.log文件。
这两天项目发布新版本,比较轻松,决定好好地研究下日志以及logback。
传送门1:日志的作用与方法:
http://www.infoq.com/cn/articles/why-and-how-log
上面的作
- 新浪微博爬虫模拟登陆
随意而生
新浪微博
转载自:http://hi.baidu.com/erliang20088/item/251db4b040b8ce58ba0e1235
近来由于毕设需要,重新修改了新浪微博爬虫废了不少劲,希望下边的总结能够帮助后来的同学们。
现行版的模拟登陆与以前相比,最大的改动在于cookie获取时候的模拟url的请求
- synchronized
香水浓
javathread
Java语言的关键字,可用来给对象和方法或者代码块加锁,当它锁定一个方法或者一个代码块的时候,同一时刻最多只有一个线程执行这段代码。当两个并发线程访问同一个对象object中的这个加锁同步代码块时,一个时间内只能有一个线程得到执行。另一个线程必须等待当前线程执行完这个代码块以后才能执行该代码块。然而,当一个线程访问object的一个加锁代码块时,另一个线程仍然
- maven 简单实用教程
AdyZhang
maven
1. Maven介绍 1.1. 简介 java编写的用于构建系统的自动化工具。目前版本是2.0.9,注意maven2和maven1有很大区别,阅读第三方文档时需要区分版本。 1.2. Maven资源 见官方网站;The 5 minute test,官方简易入门文档;Getting Started Tutorial,官方入门文档;Build Coo
- Android 通过 intent传值获得null
aijuans
android
我在通过intent 获得传递兑现过的时候报错,空指针,我是getMap方法进行传值,代码如下 1 2 3 4 5 6 7 8 9
public
void
getMap(View view){
Intent i =
- apache 做代理 报如下错误:The proxy server received an invalid response from an upstream
baalwolf
response
网站配置是apache+tomcat,tomcat没有报错,apache报错是:
The proxy server received an invalid response from an upstream server. The proxy server could not handle the request GET /. Reason: Error reading fr
- Tomcat6 内存和线程配置
BigBird2012
tomcat6
1、修改启动时内存参数、并指定JVM时区 (在windows server 2008 下时间少了8个小时)
在Tomcat上运行j2ee项目代码时,经常会出现内存溢出的情况,解决办法是在系统参数中增加系统参数:
window下, 在catalina.bat最前面
set JAVA_OPTS=-XX:PermSize=64M -XX:MaxPermSize=128m -Xms5
- Karam与TDD
bijian1013
KaramTDD
一.TDD
测试驱动开发(Test-Driven Development,TDD)是一种敏捷(AGILE)开发方法论,它把开发流程倒转了过来,在进行代码实现之前,首先保证编写测试用例,从而用测试来驱动开发(而不是把测试作为一项验证工具来使用)。
TDD的原则很简单:
a.只有当某个
- [Zookeeper学习笔记之七]Zookeeper源代码分析之Zookeeper.States
bit1129
zookeeper
public enum States {
CONNECTING, //Zookeeper服务器不可用,客户端处于尝试链接状态
ASSOCIATING, //???
CONNECTED, //链接建立,可以与Zookeeper服务器正常通信
CONNECTEDREADONLY, //处于只读状态的链接状态,只读模式可以在
- 【Scala十四】Scala核心八:闭包
bit1129
scala
Free variable A free variable of an expression is a variable that’s used inside the expression but not defined inside the expression. For instance, in the function literal expression (x: Int) => (x
- android发送json并解析返回json
ronin47
android
package com.http.test;
import org.apache.http.HttpResponse;
import org.apache.http.HttpStatus;
import org.apache.http.client.HttpClient;
import org.apache.http.client.methods.HttpGet;
import
- 一份IT实习生的总结
brotherlamp
PHPphp资料php教程php培训php视频
今天突然发现在不知不觉中自己已经实习了 3 个月了,现在可能不算是真正意义上的实习吧,因为现在自己才大三,在这边撸代码的同时还要考虑到学校的功课跟期末考试。让我震惊的是,我完全想不到在这 3 个月里我到底学到了什么,这是一件多么悲催的事情啊。同时我对我应该 get 到什么新技能也很迷茫。所以今晚还是总结下把,让自己在接下来的实习生活有更加明确的方向。最后感谢工作室给我们几个人这个机会让我们提前出来
- 据说是2012年10月人人网校招的一道笔试题-给出一个重物重量为X,另外提供的小砝码重量分别为1,3,9。。。3^N。 将重物放到天平左侧,问在两边如何添加砝码
bylijinnan
java
public class ScalesBalance {
/**
* 题目:
* 给出一个重物重量为X,另外提供的小砝码重量分别为1,3,9。。。3^N。 (假设N无限大,但一种重量的砝码只有一个)
* 将重物放到天平左侧,问在两边如何添加砝码使两边平衡
*
* 分析:
* 三进制
* 我们约定括号表示里面的数是三进制,例如 47=(1202
- dom4j最常用最简单的方法
chiangfai
dom4j
要使用dom4j读写XML文档,需要先下载dom4j包,dom4j官方网站在 http://www.dom4j.org/目前最新dom4j包下载地址:http://nchc.dl.sourceforge.net/sourceforge/dom4j/dom4j-1.6.1.zip
解开后有两个包,仅操作XML文档的话把dom4j-1.6.1.jar加入工程就可以了,如果需要使用XPath的话还需要
- 简单HBase笔记
chenchao051
hbase
一、Client-side write buffer 客户端缓存请求 描述:可以缓存客户端的请求,以此来减少RPC的次数,但是缓存只是被存在一个ArrayList中,所以多线程访问时不安全的。 可以使用getWriteBuffer()方法来取得客户端缓存中的数据。 默认关闭。 二、Scan的Caching 描述: next( )方法请求一行就要使用一次RPC,即使
- mysqldump导出时出现when doing LOCK TABLES
daizj
mysqlmysqdump导数据
执行 mysqldump -uxxx -pxxx -hxxx -Pxxxx database tablename > tablename.sql
导出表时,会报
mysqldump: Got error: 1044: Access denied for user 'xxx'@'xxx' to database 'xxx' when doing LOCK TABLES
解决
- CSS渲染原理
dcj3sjt126com
Web
从事Web前端开发的人都与CSS打交道很多,有的人也许不知道css是怎么去工作的,写出来的css浏览器是怎么样去解析的呢?当这个成为我们提高css水平的一个瓶颈时,是否应该多了解一下呢?
一、浏览器的发展与CSS
- 《阿甘正传》台词
dcj3sjt126com
Part Ⅰ:
《阿甘正传》Forrest Gump经典中英文对白
Forrest: Hello! My names Forrest. Forrest Gump. You wanna Chocolate? I could eat about a million and a half othese. My momma always said life was like a box ochocol
- Java处理JSON
dyy_gusi
json
Json在数据传输中很好用,原因是JSON 比 XML 更小、更快,更易解析。
在Java程序中,如何使用处理JSON,现在有很多工具可以处理,比较流行常用的是google的gson和alibaba的fastjson,具体使用如下:
1、读取json然后处理
class ReadJSON
{
public static void main(String[] args)
- win7下nginx和php的配置
geeksun
nginx
1. 安装包准备
nginx : 从nginx.org下载nginx-1.8.0.zip
php: 从php.net下载php-5.6.10-Win32-VC11-x64.zip, php是免安装文件。
RunHiddenConsole: 用于隐藏命令行窗口
2. 配置
# java用8080端口做应用服务器,nginx反向代理到这个端口即可
p
- 基于2.8版本redis配置文件中文解释
hongtoushizi
redis
转载自: http://wangwei007.blog.51cto.com/68019/1548167
在Redis中直接启动redis-server服务时, 采用的是默认的配置文件。采用redis-server xxx.conf 这样的方式可以按照指定的配置文件来运行Redis服务。下面是Redis2.8.9的配置文
- 第五章 常用Lua开发库3-模板渲染
jinnianshilongnian
nginxlua
动态web网页开发是Web开发中一个常见的场景,比如像京东商品详情页,其页面逻辑是非常复杂的,需要使用模板技术来实现。而Lua中也有许多模板引擎,如目前我在使用的lua-resty-template,可以渲染很复杂的页面,借助LuaJIT其性能也是可以接受的。
如果学习过JavaEE中的servlet和JSP的话,应该知道JSP模板最终会被翻译成Servlet来执行;而lua-r
- JZSearch大数据搜索引擎
颠覆者
JavaScript
系统简介:
大数据的特点有四个层面:第一,数据体量巨大。从TB级别,跃升到PB级别;第二,数据类型繁多。网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三,价值密度低。以视频为例,连续不间断监控过程中,可能有用的数据仅仅有一两秒。第四,处理速度快。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。业界将其归纳为4个“V”——Volume,Variety,Value,Velocity。大数据搜索引
- 10招让你成为杰出的Java程序员
pda158
java编程框架
如果你是一个热衷于技术的
Java 程序员, 那么下面的 10 个要点可以让你在众多 Java 开发人员中脱颖而出。
1. 拥有扎实的基础和深刻理解 OO 原则 对于 Java 程序员,深刻理解 Object Oriented Programming(面向对象编程)这一概念是必须的。没有 OOPS 的坚实基础,就领会不了像 Java 这些面向对象编程语言
- tomcat之oracle连接池配置
小网客
oracle
tomcat版本7.0
配置oracle连接池方式:
修改tomcat的server.xml配置文件:
<GlobalNamingResources>
<Resource name="utermdatasource" auth="Container"
type="javax.sql.DataSou
- Oracle 分页算法汇总
vipbooks
oraclesql算法.net
这是我找到的一些关于Oracle分页的算法,大家那里还有没有其他好的算法没?我们大家一起分享一下!
-- Oracle 分页算法一
select * from (
select page.*,rownum rn from (select * from help) page
-- 20 = (currentPag