- 手机上运行AI大模型(Deepseek等)
zd200572
智能手机人工智能deepseek
最近deepseek的大火,让大家掀起新一波的本地部署运行大模型的热潮,特别是deepseek有蒸馏的小参数量版本,电脑上就相当方便了,直接ollama+open-webui这种类似的组合就可以轻松地实现,只要硬件,如显存,RAM足够,参数量合适,速度还可以接受。本地部署的意义在于,一是可以数据不上网,让一些私密的数据有所保障,二是可以实现一些在线限制的功能。在手机上运行的意义,其实更多可能是玩玩
- 浅谈知识蒸馏技术
eso1983
机器学习人工智能深度学习
最近爆火的DeepSeek技术,将知识蒸馏技术运用推到我们面前。今天就简单介绍一下知识蒸馏技术并附上python示例代码。知识蒸馏(KnowledgeDistillation)是一种模型压缩技术,它的核心思想是将一个大型的、复杂的教师模型(teachermodel)的知识迁移到一个小型的、简单的学生模型(studentmodel)中,从而在保持模型性能的前提下,减少模型的参数数量和计算复杂度。以下
- Java Stream:让数据处理变得更简单、更高效
三花学编程
Javajava开发语言
Java中的Stream是一种用于处理集合(数组、列表等)和其他数据源的元素序列的抽象。StreamAPI提供了一种声明性的编程风格,可以方便地对数据进行过滤、映射、聚合等操作。Stream可以理解为一种管道流,它允许你直接指定操作步骤,并在内部隐式地处理数据。与传统的集合操作相比,使用Stream可以更简洁、高效地处理集合。例如,排序、去重、聚合等操作都可以通过Stream方便地完成。Strea
- 从小站到大站的部署架构总结
weixin_34006965
数据库php运维
~今天給大家介绍下运维部署常见的架构模型,以及他们的演变过程。你所接触的站点用的什么部署模型呢??**一、常见的网站部署架构模型**一、单机集中式1.1什么是单机集中方式?单机-单个独立的系统实例化部署,也就是把所有的应用都堆积到一个实例上,实例常指:单个主机或者单个vps。集中式-集中的什么?集中的应用(Application)、文件(DATA)、数据(File)。Application包括一部
- MOE模型入门
云帆@
AI人工智能
一、目录定义:MOE架构代表类型如何解决expert平衡的?而不是集中到某一专家。如何训练、微调MOE模型?基础架构优缺点不同MOE模型实现方式、训练方法二、实现定义:MOE架构MOE:混合专家模型,多个专家共同决策的模型。实现:将transformer模型中的每个前馈网络(FFN)层替换为MoE层,其中MoE层由两个核心部分组成:一个路由器(或者叫门控网络)和若干数量的专家。代表类型谷歌MOE,
- 自然语言生成(NLG)算法模型评估方案的硬件配置、系统架构设计、软件技术栈、实现流程和关键代码
weixin_30777913
人工智能算法系统架构自然语言处理
智能化对话中的自然语言生成(NLG)算法模型评估是一个复杂而多维的过程,它涉及多个评估指标和策略,以确保生成的文本质量、准确性和流畅性。智能化对话中的NLG算法模型评估是一个涉及多个评估指标和策略的过程。通过选择合适的评估指标和策略,可以全面、客观地评估模型的性能和表现,为模型的优化和改进提供有力支持。以下是对NLG算法模型评估的详细论述及举例说明:一、评估指标准确性:•关注模型生成的语言内容是否
- 增强现实引擎开发题库
小小菜鸟白
增强现实ar人工智能
增强现实引擎开发题库(60题完整版)一、单选题(共20题)VuforiaModelTargetGenerator工具用于生成()。A.3D模型B.2D模型C.模型的视图D.矢量图形答案:C设计VuMark必须使用的工具是()。A.PhotoshopB.AdobeIllustratorC.BlenderD.Maya答案:BVuforiaObjectScanner扫描的模型文件扩展名是()。A..ad
- 微软推出GRIN-MoE:开创专家路由新范式
OpenCSG
microsoft
前沿科技速递在人工智能领域,模型的性能和可扩展性一直是研究的热点。微软最近推出的GRIN-MoE(Gradient-InformedMixture-of-Experts)模型,以其独特的架构和显著的性能表现,正引领着AI技术的前沿,特别是在编码和数学任务上展现出强大的能力。GRIN-MoE的发布标志着企业级应用中AI技术的又一次飞跃,旨在提升处理复杂任务的效率和准确性。来源:传神社区01模型简介G
- UE学习日志#18 C++笔记#4 基础复习4 指派初始化器和指针
学游戏开发的
UE学习日志C++学习c++笔记
1指派初始化器C++20引入了指派初始化器,以使用他们的名称初始化所谓聚合的数据成员。聚合类型是满足以下限制的数组类型的对象或结构或类的对象:1.仅public数据成员,2.无用户声明或继承的构造函数,3.无虚函数和无虚基类、private或protected的基类指派初始化的顺序必须与声明顺序相同,不允许混合使用指派初始化器和非指派初始化器。未使用指派初始化器初始化的任何数据成员都将使用其默认值
- Doris使用手册以及与Mysql差异整理
Jet-W
mysql数据库doris大数据后端
目录数据类型Doris数据类型数值类型日期类型字符串类型半结构类型聚合类型IP类型MySQL到Doris类型映射数据模型Doris的数据模型Aggregate模型示例一:导入数据聚合建表插入数据查看表示例二:保留明细数据示例三:导入数据与已有数据聚合Uniq模型建表插入数据查询表使用注意Duplicate模型建表插入数据查看表数据模型的选择建议与mysql差异语法DDLCreate-TableDo
- 动手学PyTorch建模与应用:从深度学习到大模型
王国平
pytorch人工智能数据分析python数据挖掘
在人工智能时代,机器学习技术日新月异,深度学习是机器学习领域中一个全新的研究方向和应用热点,它是机器学习的一种,也是实现人工智能的必由之路。深度学习的出现不仅推动了机器学习的发展,而且促进了人工智能技术的革新,已经被成功应用在语音识别、图像分类识别、地球物理、大语言模型等领域,具有巨大的发展潜力和价值。本书是一本带领读者快速学习PyTorch并将其运用于深度学习建模方向的入门指南,重点介绍了基于P
- 本周AI动态:生成型AI的命运掌握在法院手中
本周AI领域发生了音乐公司指控两家开发AI歌曲生成器的初创公司Udio和Suno侵犯版权的事件。美国音乐唱片行业协会(RIAA)周一宣布,由索尼音乐娱乐公司、环球音乐集团、华纳唱片公司等发起的诉讼已经提起。诉讼声称,Udio和Suno在未经音乐公司同意的情况下,使用这些公司的音乐训练生成型AI模型,要求每首涉嫌侵权的作品赔偿15万美元。唱片公司在投诉中表示,“合成音乐输出可能会使市场充斥机器生成的
- Mixtral 8x22B 为开放模型树立了新基准
MistralAI发布了Mixtral8x22B,这为开源模型在性能和效率方面树立了新的基准。该模型拥有强大的多语言能力,以及卓越的数学和编码能力。Mixtral8x22B采用稀疏混合专家(SMoE)模型架构,在激活状态下仅使用其1410亿参数中的390亿个。GPT4.0,GooglePlay,Claude,Overleaf,Midjourney,OF,X等等平台现已可通过WildCard订阅。除
- 太多模型了!
多少个AI模型才算太多?这需要看你的角度。但每周10个可能有点过头了。在过去几天里,我们大概就看到了这么多新模型的推出,要说这些模型彼此之间有何对比,甚至一开始就能比较,都变得越来越难。那么这到底有什么意义呢?我们正处于AI发展的一个奇怪时期,尽管整个过程一直都很奇怪。我们看到从小型开发者到大型资金雄厚的公司,各种大小模型层出不穷。不如我们来简单列举一下这周推出的几个模型,看看各自的特点。LLaM
- 非凸联合创始人李佐凡:将数智交易作为自己的终身事业
“喜欢数学,热爱编程,逻辑清晰”,这是李佐凡留给我的最初印象。12年前,李佐凡凭借着一股“初生牛犊不怕虎”的勇气进入数智交易投资,面对华尔街这群聪明的人,丝毫没有显露出胆怯和慌张。华尔街固有万千魅力,但对李佐凡而言,他更期待在中国施展拳脚,梦想把数智交易作为自己的终身事业来完成,从而为行业带来更多的效率价值。一、以梦为马,坚守本心非科班出身的李佐凡,进入金融行业并非误打误撞,而是他一直以来的梦想。
- OpenAI开源战略反思:中国力量推动AI产业变革
在上周五的Reddit问答会上,OpenAI首席执行官SamAltman罕见承认公司正面临来自中国科技企业的强劲挑战。这位向来强硬的硅谷领军者坦言,以深度求索(DeepSeek)为代表的中国AI公司正在改写行业游戏规则。这场历时三小时的对话揭示了诸多行业动向:OpenAI承认其闭源策略正面临市场考验,深度求索等中国企业的开源生态已形成差异化竞争优势新一代o3推理模型将突破性展示思维链,这被视为对R
- 基于RFM聚类与随机森林算法的智能手机用户监测数据案例分析
kaka_R-Py
大数据可视化多元统计分析R语言数据分析与可视化算法聚类随机森林
基于RFM聚类与随机森林算法的智能手机用户监测数据案例分析摘要近年来,随着数字化和信息化的快速发展,越来越多的人开始使用智能手机。文章基于某公司某年连续30天4万多位智能手机用户的监测数据,通过随机森林与RFM聚类分析模型对智能手机用户的监测数据进行挖掘和分析,有效地统计和归纳了用户对于A类APP的使用情况,模型准确度达到了80%,同时对于智能手机APP的开发和使用提出了相应的建议。该研究的数据驱
- Vue和Vue-Element-Admin(十):HTML和CSS快速学习笔记
A叶子叶
#Vue与Web开发vue.jshtmlcss
目录html标签分类网页布局盒子模型浮动定位css标签选择flex布局transform转换Vue开发tipsless和scssVScode常用插件后端语言框架很多,Java适合企业级应用(规范且稳定),Go适合高并发场景(比如云上产品),Python框架(bottle,tornado,django)简单且快速,也天然适合数据分析场景,PHP适合快速建站,前端变化小,所见即所得,因此抽空记录下学习
- AI浪潮下程序员的职业转型与技术进阶之路
nbsaas-boot
人工智能
一、引言1.1研究背景与意义在科技飞速发展的当今时代,人工智能(AI)无疑是最为耀眼的技术领域之一。从早期简单的专家系统到如今复杂的深度学习模型,AI技术经历了从理论探索到广泛应用的巨大跨越,正以前所未有的速度改变着我们的生活和工作方式。近年来,AI技术取得了一系列突破性进展。以GPT系列为代表的大型语言模型,展现出强大的自然语言处理能力,能够实现文本生成、对话交互、代码编写等多种任务。根据《20
- Sklearn 中的线性回归模型
Cacciatore->
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线性回归的数学模型假设单变量回归模型:hθ(x)=θTx=θ0+θ1x1h_\theta(x)=\theta^Tx=\theta_0+\theta_1x_1hθ(x)=θTx=θ0+θ1x1这里的θ0\theta_0θ0就是偏置,而θ1\theta_1θ1就是权重,而x1x_1x1就是特征。线性回归方程的代价函数为:J(θ)=12m∑mi=1(hθ(x(i))−y(i))2J(\theta)=\f
- 基于物理的渲染(PBR):渲染管线与PBR集成教程_2024-07-21_05-35-40.Tex
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基于物理的渲染(PBR):渲染管线与PBR集成教程PBR基础理论PBR的起源与重要性PhysicallyBasedRendering(PBR)的概念起源于对现实世界光照和材质表现的精确模拟。在传统的计算机图形学中,材质的外观往往通过简单的颜色和纹理贴图来定义,这种做法虽然在早期的3D渲染中足够使用,但随着技术的发展和对真实感渲染的需求增加,其局限性逐渐显现。PBR的出现,旨在通过物理准确的模型和参
- 【Three.js+React】教程002:添加lil-gui控制器和加载GLTF模型
叁拾舞
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文章目录添加lil-gui加载gltf模型添加lil-gui安装lil-gui:npminstalllil-gui实现代码:functionRotatingBox(){constmeshRef=useRef();
- DeepSeek的出现对全球GPT产业产生的冲击
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引言近年来,人工智能技术的迅猛发展推动了自然语言处理(NLP)领域的革命性进步。特别是以GPT(GenerativePre-trainedTransformer)系列模型为代表的大规模预训练语言模型,已经在全球范围内引发了广泛关注和应用。然而,随着技术的不断演进,新兴的GPT模型如DeepSeek的出现,正在对全球GPT产业产生深远的影响。本文将从技术、市场、应用场景和产业生态等多个维度,深入探讨
- 【机器学习BDT】python代码实现(下)
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文章目录BDT(BootstrapDecisionTree)python实现导入库分类树主体代码回归树主体代码输出函数完整代码后续可能添加的功能BDT(BootstrapDecisionTree)python实现代码仅供参考导入库importCART树_自己写importnumpy其中一个库之前写的分类树主体代码在原始数据权重基础上使用更新的数据权重以更新BDT模型.def分类树(self,BDT
- DeepSeek总是崩?教你本地部署离线DeepSeek R1,保姆级教程
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最近DeepSeek由于受到大量DDOS攻击,加上访问过热,总是会出现服务器繁忙、无法加载的情况,于是乎我测试在本地电脑部署DeepSeekR1模型,居然测试成功了,而且速度并不比APP慢。下面会讲到部署本地LLM(大模型)需要的软件,以及相应的电脑配置,这里以DeepSeeKR1各种版本为例。软件配置我选择了Ollama作为本地运行LLM的工具,这是一个非常出名的开源软件,Github上有12万
- 目标检测的超级英雄:YOLO带你识别世界
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Python探索之旅目标检测YOLO目标跟踪人工智能计算机视觉python
前言YOLO(YouOnlyLookOnce)是计算机视觉领域一颗璀璨的明星,它以高效、快速著称,成为目标检测算法的代表。今天,我们一起走进YOLO的世界,看看它如何神奇地识别图像中的物体。当然,不用担心,这篇文章会让你轻松理解,并且我会用幽默、通俗的语言给大家展示这项技术。相信我,看完之后,你会觉得YOLO不仅是个算法,更像是个看得懂、说得清的技术伙伴。简介YOLO不仅是一个简单的目标检测模型,
- 博客2: JVM类加载机制详解
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博客2:JVM类加载机制详解摘要:本文将深入探讨Java虚拟机(JVM)的类加载机制,包括类加载过程、类加载器类型和双亲委派模型等。JVM类加载机制是Java程序在运行时将字节码加载到内存的过程。理解类加载机制对于熟练使用Java语言及进行性能调优至关重要。本文将从以下几个方面来探讨JVM类加载机制:类加载过程类加载过程可以分为以下五个阶段:a、加载(Loading):加载阶段主要是通过类加载器将
- python orm框架有哪些
hakesashou
python基础知识python数据库sqlite
ORM概念ORM(ObjectRalationalMapping,对象关系映射)用来把对象模型表示的对象映射到基于SQL的关系模型数据库结构中去。这样,我们在具体的操作实体对象的时候,就不需要再去和复杂的SQL语句打交道,只需简单的操作实体对象的属性和方法。ORM技术是在对象和关系之间提供了一条桥梁,前台的对象型数据和数据库中的关系型的数据通过这个桥梁来相互转化。Python中常用的ORMSQLO
- Python 魔法学院 - 第32篇:Python ORM框架 ⭐⭐⭐
星核日记
《Python魔法学院》python数据库pycharm开发语言windows
目录引言1.ORM框架概述1.1什么是ORM?比喻:ORM就像一位翻译官1.2ORM的优势2.[SQLAlchemy](https://docs.sqlalchemy.org.cn/en/20/intro.html)2.1SQLAlchemy简介2.2SQLAlchemy的核心组件2.3SQLAlchemy示例2.3.1安装SQLAlchemy2.3.2定义模型2.3.3插入数据2.3.4查询数据
- python 图像特征提取_python实现LBP方法提取图像纹理特征实现分类的步骤
weixin_39969060
python图像特征提取
题目描述这篇博文是数字图像处理的大作业.题目描述:给定40张不同风格的纹理图片,大小为512*512,要求将每张图片分为大小相同的9块,利用其中的5块作为训练集,剩余的4块作为测试集,构建适当的模型实现图片的分类.图片如下图所示:分析:由于数据集太小,所以神经网络模型并不适合此类的图像处理.就需要寻找方法提取图像的纹理信息.本文采用LBP的方法提取图像的纹理信息,然后转化成直方图作为图像的特征,然
- 对股票分析时要注意哪些主要因素?
会飞的奇葩猪
股票 分析 云掌股吧
众所周知,对散户投资者来说,股票技术分析是应战股市的核心武器,想学好股票的技术分析一定要知道哪些是重点学习的,其实非常简单,我们只要记住三个要素:成交量、价格趋势、振荡指标。
一、成交量
大盘的成交量状态。成交量大说明市场的获利机会较多,成交量小说明市场的获利机会较少。当沪市的成交量超过150亿时是强市市场状态,运用技术找综合买点较准;
- 【Scala十八】视图界定与上下文界定
bit1129
scala
Context Bound,上下文界定,是Scala为隐式参数引入的一种语法糖,使得隐式转换的编码更加简洁。
隐式参数
首先引入一个泛型函数max,用于取a和b的最大值
def max[T](a: T, b: T) = {
if (a > b) a else b
}
因为T是未知类型,只有运行时才会代入真正的类型,因此调用a >
- C语言的分支——Object-C程序设计阅读有感
darkblue086
applec框架cocoa
自从1972年贝尔实验室Dennis Ritchie开发了C语言,C语言已经有了很多版本和实现,从Borland到microsoft还是GNU、Apple都提供了不同时代的多种选择,我们知道C语言是基于Thompson开发的B语言的,Object-C是以SmallTalk-80为基础的。和C++不同的是,Object C并不是C的超集,因为有很多特性与C是不同的。
Object-C程序设计这本书
- 去除浏览器对表单值的记忆
周凡杨
html记忆autocompleteform浏览
&n
- java的树形通讯录
g21121
java
最近用到企业通讯录,虽然以前也开发过,但是用的是jsf,拼成的树形,及其笨重和难维护。后来就想到直接生成json格式字符串,页面上也好展现。
// 首先取出每个部门的联系人
for (int i = 0; i < depList.size(); i++) {
List<Contacts> list = getContactList(depList.get(i
- Nginx安装部署
510888780
nginxlinux
Nginx ("engine x") 是一个高性能的 HTTP 和 反向代理 服务器,也是一个 IMAP/POP3/SMTP 代理服务器。 Nginx 是由 Igor Sysoev 为俄罗斯访问量第二的 Rambler.ru 站点开发的,第一个公开版本0.1.0发布于2004年10月4日。其将源代码以类BSD许可证的形式发布,因它的稳定性、丰富的功能集、示例配置文件和低系统资源
- java servelet异步处理请求
墙头上一根草
java异步返回servlet
servlet3.0以后支持异步处理请求,具体是使用AsyncContext ,包装httpservletRequest以及httpservletResponse具有异步的功能,
final AsyncContext ac = request.startAsync(request, response);
ac.s
- 我的spring学习笔记8-Spring中Bean的实例化
aijuans
Spring 3
在Spring中要实例化一个Bean有几种方法:
1、最常用的(普通方法)
<bean id="myBean" class="www.6e6.org.MyBean" />
使用这样方法,按Spring就会使用Bean的默认构造方法,也就是把没有参数的构造方法来建立Bean实例。
(有构造方法的下个文细说)
2、还
- 为Mysql创建最优的索引
annan211
mysql索引
索引对于良好的性能非常关键,尤其是当数据规模越来越大的时候,索引的对性能的影响越发重要。
索引经常会被误解甚至忽略,而且经常被糟糕的设计。
索引优化应该是对查询性能优化最有效的手段了,索引能够轻易将查询性能提高几个数量级,最优的索引会比
较好的索引性能要好2个数量级。
1 索引的类型
(1) B-Tree
不出意外,这里提到的索引都是指 B-
- 日期函数
百合不是茶
oraclesql日期函数查询
ORACLE日期时间函数大全
TO_DATE格式(以时间:2007-11-02 13:45:25为例)
Year:
yy two digits 两位年 显示值:07
yyy three digits 三位年 显示值:007
- 线程优先级
bijian1013
javathread多线程java多线程
多线程运行时需要定义线程运行的先后顺序。
线程优先级是用数字表示,数字越大线程优先级越高,取值在1到10,默认优先级为5。
实例:
package com.bijian.study;
/**
* 因为在代码段当中把线程B的优先级设置高于线程A,所以运行结果先执行线程B的run()方法后再执行线程A的run()方法
* 但在实际中,JAVA的优先级不准,强烈不建议用此方法来控制执
- 适配器模式和代理模式的区别
bijian1013
java设计模式
一.简介 适配器模式:适配器模式(英语:adapter pattern)有时候也称包装样式或者包装。将一个类的接口转接成用户所期待的。一个适配使得因接口不兼容而不能在一起工作的类工作在一起,做法是将类别自己的接口包裹在一个已存在的类中。 &nbs
- 【持久化框架MyBatis3三】MyBatis3 SQL映射配置文件
bit1129
Mybatis3
SQL映射配置文件一方面类似于Hibernate的映射配置文件,通过定义实体与关系表的列之间的对应关系。另一方面使用<select>,<insert>,<delete>,<update>元素定义增删改查的SQL语句,
这些元素包含三方面内容
1. 要执行的SQL语句
2. SQL语句的入参,比如查询条件
3. SQL语句的返回结果
- oracle大数据表复制备份个人经验
bitcarter
oracle大表备份大表数据复制
前提:
数据库仓库A(就拿oracle11g为例)中有两个用户user1和user2,现在有user1中有表ldm_table1,且表ldm_table1有数据5千万以上,ldm_table1中的数据是从其他库B(数据源)中抽取过来的,前期业务理解不够或者需求有变,数据有变动需要重新从B中抽取数据到A库表ldm_table1中。
- HTTP加速器varnish安装小记
ronin47
http varnish 加速
上午共享的那个varnish安装手册,个人看了下,有点不知所云,好吧~看来还是先安装玩玩!
苦逼公司服务器没法连外网,不能用什么wget或yum命令直接下载安装,每每看到别人博客贴出的在线安装代码时,总有一股羡慕嫉妒“恨”冒了出来。。。好吧,既然没法上外网,那只能麻烦点通过下载源码来编译安装了!
Varnish 3.0.4下载地址: http://repo.varnish-cache.org/
- java-73-输入一个字符串,输出该字符串中对称的子字符串的最大长度
bylijinnan
java
public class LongestSymmtricalLength {
/*
* Q75题目:输入一个字符串,输出该字符串中对称的子字符串的最大长度。
* 比如输入字符串“google”,由于该字符串里最长的对称子字符串是“goog”,因此输出4。
*/
public static void main(String[] args) {
Str
- 学习编程的一点感想
Cb123456
编程感想Gis
写点感想,总结一些,也顺便激励一些自己.现在就是复习阶段,也做做项目.
本专业是GIS专业,当初觉得本专业太水,靠这个会活不下去的,所以就报了培训班。学习的时候,进入状态很慢,而且当初进去的时候,已经上到Java高级阶段了,所以.....,呵呵,之后有点感觉了,不过,还是不好好写代码,还眼高手低的,有
- [能源与安全]美国与中国
comsci
能源
现在有一个局面:地球上的石油只剩下N桶,这些油只够让中国和美国这两个国家中的一个顺利过渡到宇宙时代,但是如果这两个国家为争夺这些石油而发生战争,其结果是两个国家都无法平稳过渡到宇宙时代。。。。而且在战争中,剩下的石油也会被快速消耗在战争中,结果是两败俱伤。。。
在这个大
- SEMI-JOIN执行计划突然变成HASH JOIN了 的原因分析
cwqcwqmax9
oracle
甲说:
A B两个表总数据量都很大,在百万以上。
idx1 idx2字段表示是索引字段
A B 两表上都有
col1字段表示普通字段
select xxx from A
where A.idx1 between mmm and nnn
and exists (select 1 from B where B.idx2 =
- SpringMVC-ajax返回值乱码解决方案
dashuaifu
AjaxspringMVCresponse中文乱码
SpringMVC-ajax返回值乱码解决方案
一:(自己总结,测试过可行)
ajax返回如果含有中文汉字,则使用:(如下例:)
@RequestMapping(value="/xxx.do") public @ResponseBody void getPunishReasonB
- Linux系统中查看日志的常用命令
dcj3sjt126com
OS
因为在日常的工作中,出问题的时候查看日志是每个管理员的习惯,作为初学者,为了以后的需要,我今天将下面这些查看命令共享给各位
cat
tail -f
日 志 文 件 说 明
/var/log/message 系统启动后的信息和错误日志,是Red Hat Linux中最常用的日志之一
/var/log/secure 与安全相关的日志信息
/var/log/maillog 与邮件相关的日志信
- [应用结构]应用
dcj3sjt126com
PHPyii2
应用主体
应用主体是管理 Yii 应用系统整体结构和生命周期的对象。 每个Yii应用系统只能包含一个应用主体,应用主体在 入口脚本中创建并能通过表达式 \Yii::$app 全局范围内访问。
补充: 当我们说"一个应用",它可能是一个应用主体对象,也可能是一个应用系统,是根据上下文来决定[译:中文为避免歧义,Application翻译为应
- assertThat用法
eksliang
JUnitassertThat
junit4.0 assertThat用法
一般匹配符1、assertThat( testedNumber, allOf( greaterThan(8), lessThan(16) ) );
注释: allOf匹配符表明如果接下来的所有条件必须都成立测试才通过,相当于“与”(&&)
2、assertThat( testedNumber, anyOf( g
- android点滴2
gundumw100
应用服务器android网络应用OSHTC
如何让Drawable绕着中心旋转?
Animation a = new RotateAnimation(0.0f, 360.0f,
Animation.RELATIVE_TO_SELF, 0.5f, Animation.RELATIVE_TO_SELF,0.5f);
a.setRepeatCount(-1);
a.setDuration(1000);
如何控制Andro
- 超简洁的CSS下拉菜单
ini
htmlWeb工作html5css
效果体验:http://hovertree.com/texiao/css/3.htmHTML文件:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
<head>
<title>简洁的HTML+CSS下拉菜单-HoverTree</title>
- kafka consumer防止数据丢失
kane_xie
kafkaoffset commit
kafka最初是被LinkedIn设计用来处理log的分布式消息系统,因此它的着眼点不在数据的安全性(log偶尔丢几条无所谓),换句话说kafka并不能完全保证数据不丢失。
尽管kafka官网声称能够保证at-least-once,但如果consumer进程数小于partition_num,这个结论不一定成立。
考虑这样一个case,partiton_num=2
- @Repository、@Service、@Controller 和 @Component
mhtbbx
DAOspringbeanprototype
@Repository、@Service、@Controller 和 @Component 将类标识为Bean
Spring 自 2.0 版本开始,陆续引入了一些注解用于简化 Spring 的开发。@Repository注解便属于最先引入的一批,它用于将数据访问层 (DAO 层 ) 的类标识为 Spring Bean。具体只需将该注解标注在 DAO类上即可。同时,为了让 Spring 能够扫描类
- java 多线程高并发读写控制 误区
qifeifei
java thread
先看一下下面的错误代码,对写加了synchronized控制,保证了写的安全,但是问题在哪里呢?
public class testTh7 {
private String data;
public String read(){
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "read data "
- mongodb replica set(副本集)设置步骤
tcrct
javamongodb
网上已经有一大堆的设置步骤的了,根据我遇到的问题,整理一下,如下:
首先先去下载一个mongodb最新版,目前最新版应该是2.6
cd /usr/local/bin
wget http://fastdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-x86_64-2.6.0.tgz
tar -zxvf mongodb-linux-x86_64-2.6.0.t
- rust学习笔记
wudixiaotie
学习笔记
1.rust里绑定变量是let,默认绑定了的变量是不可更改的,所以如果想让变量可变就要加上mut。
let x = 1; let mut y = 2;
2.match 相当于erlang中的case,但是case的每一项后都是分号,但是rust的match却是逗号。
3.match 的每一项最后都要加逗号,但是最后一项不加也不会报错,所有结尾加逗号的用法都是类似。
4.每个语句结尾都要加分