2022年中国征信行业覆盖人群、参与者数量及征信业务查询量统计[图]

【人工智能】注意力机制深入理解问道飞鱼机器学习与人工智能人工智能注意力机制
文章目录**一、注意力机制的核心思想****二、传统序列模型的局限性****三、Transformer与自注意力机制****1.自注意力机制的数学公式****四、注意力机制的关键改进****1.稀疏注意力（SparseAttention）****2.相对位置编码（RelativePositionEncoding）****3.图注意力网络（GraphAttentionNetwork,GAN）****
OpenEuler kinit报错找不到文件的解决办法久违的太阳其他故障处理服务器运维
客户一套华为大数据集群平台,在一台arm平台openEuler服务器上面安装完集群客户端之后,使用kinit认证出现报错Nosuchfileordirectory:最终定位是操作系统/lib64缺少ld包导致,执行下面的命令恢复：ln-sv/lib/ld-linux-aarch64.so.1/lib64/ld-linux-aarch64.so.1
JAVA学习-练习试用Java实现“对大数据集中的网络日志进行解析和异常行为筛查” 守护者170 java学习 java 学习
问题：编写一个Spark程序，对大数据集中的网络日志进行解析和异常行为筛查。解答思路：下面是一个简单的Spark程序示例，用于解析网络日志并筛查异常行为。这个示例假设日志文件格式如下：timestamp,ip_address,user_id,action,event,extra_info2023-01-0112:00:00,192.168.1.1,123,login,success,none202
JAVA学习-练习试用Java实现“实现一个Spark应用，对大数据集中的文本数据进行情感分析和关键词筛选” 守护者170 java学习 java 学习
问题：实现一个Spark应用，对大数据集中的文本数据进行情感分析和关键词筛选。解答思路：要实现一个Spark应用，对大数据集中的文本数据进行情感分析和关键词筛选，需要按照以下步骤进行：1.环境准备确保的环境中已经安装了ApacheSpark。可以从[ApacheSpark官网](https://spark.apache.org/downloads.html)下载并安装。2.创建Spark应用以下是
深度学习的颠覆性发展：从卷积神经网络到Transformer AI天才研究院 AI大模型应用入门实战与进阶 ChatGPT 大数据人工智能语言模型 AI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
1.背景介绍深度学习是人工智能的核心技术之一，它通过模拟人类大脑中的神经网络学习从大数据中抽取知识，从而实现智能化的自动化处理。深度学习的发展历程可以分为以下几个阶段：2006年，GeoffreyHinton等人开始研究卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks，CNN），这是深度学习的第一个大突破。CNN主要应用于图像处理和语音识别等领域。2012年，AlexKrizh
高性能计算:GPU加速与分布式训练 AI天才研究院 DeepSeek R1 &大数据AI人工智能大模型 AI大模型企业级应用开发实战计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
1.背景介绍随着人工智能技术的飞速发展，深度学习模型的规模和复杂度不断提升，对计算能力的需求也越来越高。传统的CPU架构已经难以满足深度学习模型训练的需求，因此，GPU加速和分布式训练成为了高性能计算领域的研究热点。1.1.深度学习与计算挑战深度学习模型通常包含数百万甚至数十亿个参数，训练过程需要进行大量的矩阵运算和梯度更新，对计算资源的需求非常高。传统的CPU架构虽然具有较强的通用性，但其并行计
人工智能之数学基础：矩阵的范数每天五分钟玩转人工智能机器学习深度学习之数学基础人工智能矩阵算法线性代数范数
本文重点在前面课程中，我们学习了向量的范数，在矩阵中也有范数，本文来学习一下。矩阵的范数对于分析线性映射函数的特性有重要的作用。矩阵范数的本质矩阵范数是一种映射，它将一个矩阵映射到一个非负实数。矩阵的范数前面我们学习了向量的范数，只有当满足几个条件的时候，此时才可以，那么矩阵也是一样的，当满足下面的条件的时候，才可以定义||A||为矩阵A的范数矩阵范数的性质连续性矩阵范数是连续的函数。即如果矩阵序
AI 大模型应用数据中心的数据清洗工具 SuperAGI2025 计算机软件编程原理与应用实践 java python javascript kotlin golang 架构人工智能
1.背景介绍在人工智能大模型应用的浪潮中，数据清洗作为数据预处理的重要环节，对于提升模型性能和可靠性具有至关重要的作用。数据中心作为人工智能模型的运行环境，面临着海量数据流和多样化的数据类型，如何高效、准确地进行数据清洗，成为应用大模型的关键问题之一。本文将详细介绍AI大模型应用数据中心的数据清洗工具，包括核心概念、算法原理、具体操作步骤、应用场景等，旨在为AI大模型的实际应用提供参考。2.核心概
AI 大模型应用数据中心的数据迁移架构 AGI大模型与大数据研究院 DeepSeek R1 &大数据AI人工智能 java python javascript kotlin golang 架构人工智能
AI大模型、数据中心、数据迁移、架构设计、迁移策略、性能优化、安全保障1.背景介绍随着人工智能（AI）技术的飞速发展，大规模AI模型的应用日益广泛，涵盖了自然语言处理、计算机视觉、语音识别等多个领域。这些AI模型通常需要海量的数据进行训练和推理，因此数据中心作为AI应用的基础设施，显得尤为重要。然而，随着AI模型规模的不断扩大，数据中心面临着新的挑战：数据规模庞大:AI模型的训练和推理需要海量数据
使用LangChain与Amazon Bedrock构建JCVD风格的Chatbot scaFHIO langchain python
技术背景介绍在人工智能时代，构建一个智能化的聊天机器人不仅是一个趋势，更是提升与用户互动体验的关键之一。本文将向你展示如何使用LangChain和AmazonBedrock构建一个仿效让·克劳德·范·达美（JCVD）风格的聊天机器人。我们将借助于Anthropic提供的Claude模型，通过AmazonBedrock强大的基础设施来实现这一目标。核心原理解析LangChain作为一个强大的框架，简
Cursor 终极使用指南：从零开始走向AI编程芯作者 DD：日记人工智能机器学习深度学习 AI编程
在数字化浪潮席卷全球的今天，人工智能（AI）已不再是遥不可及的概念，而是逐渐融入我们日常生活的方方面面。作为未来技术的核心驱动力，AI编程成为了众多开发者和技术爱好者争相探索的领域。而在这场技术革命中，Cursor——这一看似简单却功能强大的编程工具，正悄然成为连接初学者与AI编程高手的桥梁。本文将带你从零开始，逐步解锁Cursor的终极使用指南，让你在AI编程的道路上越走越远。一、初识Curso
知识管理系统：构建企业智慧大脑 AI天才研究院 ChatGPT AI大模型企业级应用开发实战 DeepSeek R1 &大数据AI人工智能大模型大厂Offer收割机面试题简历程序员读书硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据 AIGC AGI LLM Java Python 架构设计 Agent 程序员实现财富自由
第一部分：知识管理概述与重要性第1章：知识管理的定义与基本概念1.1.1知识管理的起源与发展知识管理（KnowledgeManagement，KM）起源于20世纪80年代，当时企业在市场竞争中逐渐意识到知识作为一种战略资源的重要性。早期的知识管理实践主要集中在知识的收集、存储和传播上。随着信息技术的发展，知识管理逐渐融入了更先进的技术手段，如数据挖掘、人工智能和大数据分析，使其成为一个跨学科、多领
人工智能知识架构详解 CodeJourney. 数据库人工智能算法架构
人工智能（ArtificialIntelligence，简称AI）作为当今最具影响力和发展潜力的技术领域之一，正深刻地改变着我们的生活、工作和社会。从智能家居到自动驾驶，从医疗诊断到金融投资，人工智能的应用无处不在。要全面深入地理解和掌握人工智能，构建一个清晰、系统的知识架构至关重要。二、基础数学（一）线性代数线性代数是人工智能的重要数学基础之一。矩阵运算在数据表示和变换中起着核心作用。例如，在图
TypeScript语言的计算机视觉苏墨瀚包罗万象 golang 开发语言后端
使用TypeScript进行计算机视觉：一个现代化的探索引言随着人工智能和机器学习的快速发展，计算机视觉（ComputerVision）成为了一个极具活力的研究领域。计算机视觉旨在使计算机能够“看”和“理解”数字图像或视频中的内容。近年来，TypeScript作为一种现代化的编程语言，因其类型安全和更好的开发体验，逐渐在前端和后端开发中得到了广泛应用。本文将探讨如何使用TypeScript进行计算
DeepSeek混合专家架构赋能智能创作智能计算研究中心其他
内容概要在人工智能技术加速迭代的当下，DeepSeek混合专家架构（MixtureofExperts）通过670亿参数的动态路由机制，实现了多模态处理的范式突破。该架构将视觉语言理解、多语言语义解析与深度学习算法深度融合，构建出覆盖文本生成、代码编写、学术研究等场景的立体化能力矩阵。其核心优势体现在三个维度：精准化内容生产——通过智能选题、文献综述自动生成等功能，将学术论文写作效率提升40%以上；
AI推动地理信息系统（GIS）软件的创新发展与应用拓展酥脆可口 facebook
摘要地理信息系统（GIS）软件作为空间数据处理与分析的核心工具，在城市规划、资源管理、环境监测等领域发挥着关键作用。本文深入探讨人工智能（AI）如何推动GIS软件的创新发展，分析AI技术在提升空间数据分析能力、优化地图制图、拓展应用场景等方面的重要作用，剖析面临的挑战，并对未来发展趋势进行展望，旨在为GIS行业借助AI实现升级提供理论与实践参考。一、引言传统GIS软件主要依赖基于规则的分析方法和人
人工智能之数学基础：数学对人工智能技术发展的作用每天五分钟玩转人工智能机器学习深度学习之数学基础人工智能深度学习机器学习神经网络自然语言处理数学
本文重点数学是人工智能技术发展的基础，它提供了人工智能技术所需的数学理论和算法，包括概率论、统计学、线性代数、微积分、图论等等。本文将从以下几个方面探讨数学对人工智能技术发展的作用。概率论和统计学概率论和统计学是人工智能技术中最为重要的数学分支之一。概率论和统计学的应用范围非常广泛，包括机器学习、数据挖掘、自然语言处理、计算机视觉等领域。在人工智能技术中，概率论和统计学主要用于处理不确定性的问题，
人工智能之数学基础：线性子空间每天五分钟玩转人工智能机器学习深度学习之数学基础人工智能深度学习线性代数线性子空间线性空间
本文重点在前面的课程中，我们学习了线性空间，本文我们我们在此基础上学习线性子空间。在应用中，线性子空间的概念被广泛应用于信号处理、机器学习、图像处理等领域。子空间的性质子空间是线性空间的一部分，它需要满足下面的性质：设V是数域F上的线性空间，W是V的一个非空子集。如果W对于V中的加法运算和数乘运算也构成F上的一个线性空间，则称W为V的线性子空间（或称向量子空间）。具体来说，设V是一个线性空间，W是
AI驱动软件开发流程的智能化转型与效能提升我有些不开心开发语言
摘要在数字化快速发展的时代，软件开发行业面临着提升效率、保证质量与满足多变需求的挑战。本文聚焦人工智能（AI）如何驱动软件开发流程的智能化转型，探讨其在需求分析、代码编写、测试调试、项目管理等环节对效能的提升，分析转型中面临的挑战，并对未来发展趋势展开展望，为软件行业借助AI实现升级提供理论与实践参考。一、引言传统软件开发流程依赖大量人工操作，各环节易出现沟通不畅、效率低下、错误频发等问题。随着软
详解离线安装Python库爱编程的喵喵 Python基础课程 python 离线安装 requirements
大家好，我是爱编程的喵喵。双985硕士毕业，现担任全栈工程师一职，热衷于将数据思维应用到工作与生活中。从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。喜欢通过博客创作的方式对所学的知识进行总结与归纳，不仅形成深入且独到的理解，而且能够帮助新手快速入门。本文主要介绍了详解离线安装Python库，希望能对
基于协同过滤推荐算法的景点票务数据系统（python-计算机毕设）计算机程序设计(接毕设) 推荐算法机器学习毕业设计 python 人工智能
摘要IABSTRACTII第1章引言1研究背景及意义1研究背景1研究意义1国内外研究现状2智慧旅游3旅游大数据3研究内容4本章小结4第2章相关技术概述5基于内容的推荐算法5基于内容的推荐算法原理5基于内容的推荐算法实现5协同过滤推荐算法6协同过滤算法原理6协同过滤算法实现7SpringBoot框架9SpringBoot简介9SpringBoot特性10SpringBoot工作原理10Vue.js框
计算机视觉毕业设计选题推荐：选题技巧建议收藏 HaiLang_IT 毕业设计人工智能计算机视觉
目录前言毕设选题开题指导建议更多精选选题选题帮助最后前言大家好,这里是海浪学长毕设专题!大四是整个大学期间最忙碌的时光，一边要忙着准备考研、考公、考教资或者实习为毕业后面临的升学就业做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。学长给大家整理了人工智能专业最新精选选题，如遇选题困难或选题有任何疑问，都可以问学长哦(见文末)!对毕设有任何疑问都可以问学长哦!更多选题指导:最新最全计算机专业毕设选题精选推荐汇
【Dive Into Stable Diffusion v3.5】1：开源项目正式发布——深入探索SDv3.5模型全参/LoRA/RLHF训练 Donvink 大模型 #AIGC stable diffusion AIGC 人工智能机器学习深度学习
目录1引言2项目简介3快速上手3.1下载代码3.2环境配置3.3项目结构3.4下载模型与数据集3.5运行指令3.6核心参数说明3.6.1通用参数3.6.2优化器/学习率3.6.3数据相关4结语1引言在人工智能和机器学习领域，生成模型的应用越来越广泛。StableDiffusion作为其中的佼佼者，因其强大的图像生成能力而备受关注。今天，我的开源项目DiveIntoStableDiffusionv3
Java IDEA中Gutter Icons图标的含义路宇 java笔记 java intellij-idea 开发语言 gutter-icons 图标 Java开发工具
前些天发现了一个蛮有意思的人工智能学习网站,8个字形容一下"通俗易懂，风趣幽默"，感觉非常有意思,忍不住分享一下给大家。点击跳转到教程前言：很多人刚开始用IDEA来学习编程，会发现下面这些图标。但是我们有时候并不知道它的含义和设置显示与隐藏，下面给大家讲解一下装订线图标位于左侧编辑器中。它们调用一些基本操作以及其他特定于框架和技术的功能。设置步骤File->Setting进到idea的设置页面。接
【科研必备】EI/Scopus收录！2025年3-4月智能制造、自动化、无人驾驶、人工智能等前沿领域国际会议邀您参与~与全球学者交流，让学术之光在国际舞台上闪耀！努力毕业的小土博^_^ 学术会议推荐制造自动化人工智能深度学习神经网络算法
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Elasticsearch 介绍：分布式搜索与分析引擎吱屋猪_ elasticsearch
在如今大数据时代，企业和开发者面临着前所未有的数据量和实时性要求。为了能够高效地处理、存储和查询这些数据，Elasticsearch作为一种强大的分布式搜索引擎，已经成为了很多组织和开发者的首选解决方案。1.什么是Elasticsearch？Elasticsearch是一个开源的、基于ApacheLucene构建的全文搜索引擎。它提供了高效的搜索功能，并且非常适合处理大量数据，尤其是在需要快速搜索
数仓建模—Data Warebase AI 时代数据平台应当的样子不二人生数仓建模人工智能数据仓库数仓建模
DataWarebaseAI时代数据平台应当的样子引言：在这个AI技术飞速发展的时代，我们有能力更深入地发掘数据潜在的价值，而数据处理不应当成为阻碍。云原生分布式DataWarebase将开启处理数据的新范式，它让数据的使用返璞归真，不论是存储还是查询，一个系统满足业务全方位数据需求。打破复杂数据架构的束缚，大大降低数据的使用门槛，释放数据潜能，让数据涌现智能。背景近二十年大数据发展史2002年我
Flink 通过 Chunjun Oracle LogMiner 实时读取 Oracle 变更日志并写入 Doris 的方案 roman_日积跬步-终至千里 #flink 实战 flink oracle 大数据
文章目录一、技术背景二、关键技术1、OracleLogMiner2、Chunjun的LogMiner关键流程3、修复ChunjunOracleLogMiner问题一、技术背景在大数据实时同步场景中，需要将Oracle数据库的变更数据（CDC）采集并写入ApacheDoris，以支持数据分析、BI报表、实时数据仓库等应用。本方案基于Flink+Chunjun，通过OracleLogMiner解析Re
【第11章】亿级电商平台订单系统-海量数据架构设计 cherry5230 架构系统架构架构分布式
1-1本章导学课程导学课程定位：大型系统架构设计核心难点解析核心项目：BToB电商平台订单系统（年交易额200亿级）本章知识体系1.核心概念辨析海量数据vs大数据本质区别解析常见认知误区说明2.方法论框架海量数据处理核心思想分布式计算原理数据分片策略弹性扩展机制3.数据库架构设计方法论体系读写分离模式分库分表策略数据分区方案缓存层设计4.数据处理体系海量数据处理之道批处理与流处理数据压缩技术异步处
图生视频技术的发展与展望：从技术突破到未来图景 Liudef06 Stable Diffusion 音视频人工智能深度学习 stable diffusion
一、技术发展现状图生视频（Image-to-VideoGeneration）是生成式人工智能（AIGC）的重要分支，其核心是通过单张或多张静态图像生成动态视频序列。近年来，随着深度学习、多模态融合和计算硬件的进步，图生视频技术经历了从基础研究到商业落地的快速演进。早期探索与GAN的奠基早期图生视频技术主要基于生成对抗网络（GAN），通过对抗训练生成低分辨率的视频片段。例如，DeepMind的DVD
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 apple c 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 autocomplete form 浏览
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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 nginx linux
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 oracle sql 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 java thread 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 Ajax springMVC response 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 PHP yii2
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 JUnit assertThat
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 OS HTC
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 html Web 工作 html5 css
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 kafka offset 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 DAO spring bean prototype
@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 java mongodb
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

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