- 李开复:AI 2.0 时代的机遇
AGI大模型与大数据研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
人工智能,深度学习,Transformer,大模型,通用人工智能,AI2.0,应用场景,未来趋势1.背景介绍人工智能(AI)技术近年来发展迅速,从语音识别、图像识别到自然语言处理等领域取得了突破性进展。其中,深度学习作为人工智能的核心技术之一,推动了AI技术的飞速发展。然而,深度学习模型的训练成本高、数据依赖性强、可解释性差等问题仍然制约着AI技术的进一步发展。李开复先生在《AI2.0时代的机遇》
- Graphene Federation指南:实现 GraphQL 联邦架构
邴联微
GrapheneFederation指南:实现GraphQL联邦架构graphene-federationFederationsupportforgraphene项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/gr/graphene-federation项目介绍Graphene-Federation是由CSDN公司开发的InsCodeAI大模型推荐的一个用于Graphene
- 2025 职业革命:AI 重构就业图谱的生存法则
RPAdaren
人工智能重构
一、技术迭代下的产业剧变2025年的春天,全球科技界正在见证人工智能的第三次浪潮。根据麦肯锡最新发布的《全球就业趋势报告》,大模型技术已渗透至83%的行业领域。以医疗行业为例,IBMWatson的诊断准确率已达98.7%,超越资深医师平均水平;金融领域,摩根大通的AI交易系统每日处理超2000万笔订单,效率提升400%。这些数据背后,是AI技术从单一功能向通用智能的跨越式发展。二、职业版图的重构逻
- llama.cpp 和 LLM(大语言模型)
这个懒人
llama语言模型人工智能
llama.cpp和LLM(大语言模型)的介绍,以及两者的关联与区别:1.LLM(LargeLanguageModel,大语言模型)定义:LLM是基于深度学习技术(如Transformer架构)构建的超大参数量的自然语言处理模型。它通过海量文本数据训练,能够生成连贯、语义丰富的文本,完成问答、创作、推理等任务。特点:参数规模大:如GPT-3(1750亿参数)、Llama-65B(650亿参数)等。
- AI在项目中的应用
酒江
人工智能
AI大模型(如GPT-4、BERT、T5等)在各类项目中有广泛的应用,可以极大地提高项目效率、优化流程,并解决许多传统方法难以应对的问题。以下是AI大模型在不同类型项目中的一些具体应用:1.自然语言处理(NLP)文本生成和摘要:AI大模型可以生成高质量的文本内容,自动撰写文章、新闻报道、博客或技术文档,甚至可以进行文献摘要,帮助内容创作者提高效率。情感分析:在客户服务、社交媒体监控或市场研究项目中
- 超全!600 个通用大模型Prompt指令
AI Echoes
人工智能
超全!600个ChatGPT通用Prompt指令:1.电子邮件营销提示“我需要一种[电子邮件类型],让我的[理想客户角色]对我的[产品/服务]产生[情感],并说服他们以紧迫感采取[期望的行动]。”“我正在寻找一种[电子邮件类型],它可以直接说明我的[理想客户角色]的需求和痛点,并以紧迫感和强烈的提议说服他们采取[期望的行动]。”“我需要一封[电子邮件类型],向[理想的客户角色]展示我的[产品/服务
- 「AI 加持的高效架构」高并发场景下的服务器成本优化
摘要在高并发场景下,服务器资源消耗巨大,导致运维成本飙升。本篇文章将探讨限流、缓存、队列等技术手段,并结合AI技术优化服务器负载,降低计算成本。通过具体案例分析,提供更经济高效的高并发架构解决方案。引言高并发的挑战随着互联网业务增长,系统需要承受高并发请求,面临以下挑战:瞬时流量激增:秒杀、抢购、热门活动带来的超高流量。资源消耗巨大:数据库、服务器、网络带宽压力大,成本攀升。响应速度下降:延迟增加
- llama-factory微调
AI Echoes
深度学习人工智能机器学习deepseek
大模型微调实操--llama-factoryllama-factory环境安装前置准备英伟达显卡驱动更新地址下载NVIDIA官方驱动|NVIDIAcuda下载安装地址CUDAToolkit12.2Downloads|NVIDIADeveloperpytorch下载安装地址PreviousPyTorchVersions|PyTorchllama-factory项目和文档地址https://githu
- cursor or 大模型的编程使用经验
人工智能cursor
1.git管理代码版本改了、达到了基本效果就可以保存(也就是实现了基本代码逻辑)。一旦大模型给出新的代码实现逻辑,或者自己人工修改代码实现逻辑,每修改一次代码,实现逻辑就保存一次代码版本。commit消息遵循以下示例:test:本次代码实现思路是...2.使用md文件避免大模型幻觉为什么使用md文件辅助大模型编程:大模型有可能会随意变更代码实现逻辑大模型上下文在多次对话可能会忘记之前的对话内容,但
- 智能家居与互联网:技术演进、生态重构与未来图景
ssl证书
——2025年智能家居产业发展全景透视引言:从“连接”到“智能”的跨越智能家居的进化史,本质上是互联网技术与家居场景深度融合的历史。从早期的手机远程控制灯光,到如今AI大模型驱动的全屋智能系统,智能家居已从“物物连接”迈入“主动服务”时代。据预测,2030年全球智能家居支出将达1950亿美元,中国市场增速领跑全球。这一变革背后,是物联网、5G、AI技术的协同突破,也是消费需求从“功能满足”向“体验
- 2025年2月值得收藏的国内可用的免费AI大语言模型平台评测
chatgptdeepseek
作为开发者和AI爱好者,我一直在寻找便捷可靠的大语言模型服务。今天整理分享几个我亲自体验过的、国内可访问的AI对话平台,希望能为大家节省筛选时间。为什么需要替代方案?由于众所周知的原因,直接访问原版ChatGPT存在一定障碍。虽然有VPN等解决方案,但对于日常使用而言,一个稳定、便捷的国内可用平台能大幅提升工作效率。几个值得尝试的平台GPT中文站(https://chat.uniation.net
- WEB UI自动化测试中,元素定位的八大定位方式详解
做测试的小薄
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在WebUI自动化测试中,元素定位是实现自动化操作的核心步骤。准确、高效的元素定位能够确保测试脚本的稳定性和可维护性。SeleniumWebDriver提供了八种常见的元素定位方式,每种方式都有其适用场景和高级技巧。本文将逐一解析这八大定位方式,并分享一些进阶技巧,帮助你提升自动化测试的效率。一、通过ID定位(find_element(By.ID,"value"))原理HTML元素的id属性通常是
- 笔记:代码随想录算法训练营day48:739. 每日温度\496.下一个更大元素 I\503.下一个更大元素II
jingjingjing1111
笔记
学习资料:代码随想录单调栈适合找左边或右边比当前大或小的元素739.每日温度力扣题目链接大致意思为用栈存储当前值以及比当前的小的值,但后遇到比当前值大的值的时候再计算非常巧妙的是,最后需要等于0的时候,正好后面没有比当下大的数的那个数的位置的result保留为0,不用处理classSolution{public:vectordailyTemperatures(vector&temperatures
- 新手必看——ctf六大题型介绍及六大题型解析&举例解题
沛哥网络安全
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CTF(CaptureTheFlag)介绍与六大题型解析一、什么是CTF?CTF(CaptureTheFlag),意为“夺旗赛”,是一种信息安全竞赛形式,广泛应用于网络安全领域。CTF竞赛通过模拟现实中的网络安全攻防战,让参赛者以攻防对抗的形式,利用各种信息安全技术进行解决一系列安全问题,最终获得“旗帜(Flag)”来获得积分。CTF赛事一般分为两种形式:Jeopardy(解题模式):参赛者通过解
- 大模型与自然语言理解(NLU):差异与联系
技术流 Gavin
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近年来,人工智能领域取得了显著进展,尤其是在自然语言处理(NLP)方面。大模型和自然语言理解(NLU)作为NLP的两个重要分支,常常被提及,但它们之间存在着本质区别。1.定义与目标大模型:通常指拥有庞大参数规模(数十亿甚至数千亿)的深度学习模型,例如GPT-3、LaMDA等。它们通过海量文本数据进行训练,旨在学习语言的统计规律,并能够生成流畅、连贯的文本。NLU:是NLP的一个子领域,专注于让机器
- 组织效能突围战:从人效洼地到行业标杆(下)
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正如上一篇文章所说,人效低下往往带来一系列严重后果。很多企业开始意识到人效提升的必要性,但苦于找不到好的提升方案,不知该如何下手。今天继续来看六大模块和四个案例,相信会带给你新的启发。某消费品企业:优化营销费用管控,营销费比降低8个点AMT企源携手某消费品企业优化营销费用管理体系,优化管理流程、数字化落地全业务过程,闭环管理营销费用执行过程,分析营销费用数据,调整营销策略并优化投入。具体措施包括:
- SMT贴片加工厂厂房承重能力要求
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SMT贴片加工厂厂房承重能力要求SMT贴片加工大部分都是重型设备,尤其是贴片机、回流焊等设备,有些重达几顿、十几吨,因此厂房承重必须符合规范,如果厂房承重差,极有可能造成坍塌,并且SMT产线都是整线设备摆放,对厂房局部承重压力大,因此厂房承重能力是SMT贴片厂必须认真审视的问题,下面英特丽为大家介绍厂房承重能力的要求。厂房承重能力决定能够摆放多少SMT设备,事先必须经过厂房承重检测机构进行检测鉴定
- 小程序生命周期三段式结构口诀
向贤
小程序前端开发技术面试小程序
文章目录一、应用大总管[应用生命周期(AppLevel)]1.冷启热启错不慌(App.onLaunch/onShow/onError)2.切后隐身守空房(App.onHide)3.未寻页面有担当(App.onPageNotFound)二、页面五部曲[页面生命周期(PageLevel)]1.加载登场秀(Page.onLoad)2.现身就绪走(Page.onShow→onReady)3.隐身卸载收(P
- 3.0 二分查找算法:二分查找算法简介
熊峰峰
#1.每日练习算法数据结构c++二分查找
二分查找算法简介一、算法定义二、算法原理三、示例分析四、C++实现五、关键注意事项六、适用场景与局限性七、二分查找的三大模板1.朴素的二分模板2.查找左边界的二分模板3.查找右边界的二分模板4.关键对比与总结一、算法定义二分查找(BinarySearch)是一种在有序数组中快速查找目标元素的算法。其核心思想是通过分治策略不断缩小搜索范围,时间复杂度为O(logn),效率远高于线性查找(O(n))。
- 揭秘MANUS :多代理架构如何碾压竞争对手,人类必读的深度剖析
爱吃青菜的大力水手
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MANUS技术架构与竞品对比深度解析一、技术架构图与核心模块对比根据资料中提到的多代理架构,Manus的技术架构可概括为“三层智能体协同+虚拟机沙盒”的闭环系统。以下是其与亚信科技AISWareMaaS平台及DeepSeek的架构对比:架构层级ManusDeepSeekAISWareMaaS核心模块规划代理(任务拆解)、执行代理(工具调用)、验证代理(结果审查)单一大语言模型(LLM)平台层(数据
- AcWing 3533:查找第K小数 ← STL map
hnjzsyjyj
信息学竞赛#STL标准库STLmap
【题目来源】https://www.acwing.com/problem/content/3536/【题目描述】查找一个长度为n的数组中第k小的数。注意,相同大小算一样大,如213452中,第三小的数为3。【输入格式】第一行包含整数n。第二行包含n个整数,表示数组中元素。第三行包含整数k。【输出格式】输出第k小的整数。数据保证有解。【数据范围】1≤k≤n≤1000数组中元素取值范围[1,10000
- 四大升级!助力首个 AI 原生开源操作系统 openEuler 24.03 LTS 正式发布
AI科技大本营
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经过两年的准备,三个创新版本的积累,凝聚全球创新开发力量的openEuler24.03LTS正式发布。在整个开发过程中,国内外十多家芯片厂商,二十多家操作系统厂商,一百多家行业头部软件供应商启动原生开发,两年内共有5136名社区开发者参与到了版本的开发工作中。作为里程碑式的版本,openEuler社区也和行业内的其它社区一起定义了内核等组件的版本基线。汇聚了产业链上下游软硬件厂商技术共识的open
- 作为普通程序员,我们该如何学习大模型(LLM),学习路线和知识体系
和老莫一起学AI
学习人工智能深度学习语言模型ai程序员转行
前言原谅我的后知后觉,才开始从头写,我是已经上了一阶段大模型的课,也搜集了些资料,并自己做了小部分实践,回过头来,才想开始整理些文章。起初,大家都在写,都在发,我那会在焦虑。自chatgpt爆火以来,AI技术又被广泛关注,国内外各大厂商也纷纷布局,作为我们每一个普通人,也无不时刻感受着AI一波又一波的冲击。尤其是作为程序员的我,相信绝大多数程序员也有和我一样的感受,从一开始的新奇,到焦虑,到试图去
- 零基础入门AI:一键本地运行各种开源大语言模型 - Ollama
和老莫一起学AI
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什么是Ollama?Ollama是一个可以在本地部署和管理开源大语言模型的框架,由于它极大的简化了开源大语言模型的安装和配置细节,一经推出就广受好评,目前已在github上获得了46kstar。不管是著名的羊驼系列,还是最新的AI新贵Mistral,等等各种开源大语言模型,都可以用Ollama实现一键安装并运行,支持的更多模型的列表可以查看Ollama官网。ModelParametersSizeD
- Web安全攻防入门教程——hvv行动详解
白帽子黑客罗哥
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Web安全攻防入门教程Web安全攻防是指在Web应用程序的开发、部署和运行过程中,保护Web应用免受攻击和恶意行为的技术与策略。这个领域不仅涉及防御措施的实现,还包括通过渗透测试、漏洞挖掘和模拟攻击来识别潜在的安全问题。本教程将带你入门Web安全攻防的基础概念、常见攻击类型、防御技术以及一些实战方法。一、Web安全基础Web应用安全的三大核心目标(CIA三原则)机密性(Confidentialit
- 前端(vue)学习笔记(CLASS 4):组件组成部分与通信
肥肠可耐的西西公主
vue.js前端学习
1、组件的三大组成部分(结构/样式/逻辑)注意点:1、结构只能有一个根元素2、全局样式(默认),影响所有组件;局部样式,scoped下样式,只作用于当前组件3、el根实例独有,data是一个函数,其他配置项一致样式注意点:默认情况下,写在组件中的样式会全局生效,因此很容易造成多个组件之间的样式冲突问题1、全局样式:默认组件中的样式会作用到全局2、局部样式:可以给组件加上scoped属性,可以让样式
- 随机过程的基本概念机有限维分布的数字特征
C_VuI
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随机过程的基本概念及有限维分布的数字特征:从理论到应用在现代科学与技术的众多领域中,随机过程的身影无处不在,它如同一位神秘的幕后操纵者,影响着我们生活的方方面面。今天,咱们就一起来深入探究随机过程的基本概念以及有限维分布的数字特征,说不定能为你打开一扇新的知识大门哦一、随机过程的基本概念(一)定义大揭秘随机过程,简单来说,就是一族依赖于某个参数(通常是时间参数ttt)的随机变量{X(t),t∈T}
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- 前端学习路线:从零基础到初级工程师的完整指南(2025最新版)
超浪的晨
前端学习
前言作为连接设计与技术的核心岗位,前端开发在数字化时代持续释放强大生命力。本路线图专为初学者设计,通过「渐进式学习路径」+「实战项目驱动」的模式,助你系统掌握现代前端开发技能体系。一、基础筑基阶段(4-6周)三大核心基石HTML5语义化标签()表单验证与多媒体支持SEO基础与无障碍访问CSS3Flex/Grid布局(重点掌握)动画与过渡(@keyframes+transition)响应式设计(媒体
- 从零学习大模型(六)-----LoRA(上)
懒惰才能让科技进步
大语言模型gpt-3人工智能深度学习chatgpt语言模型
LoRA简介LoRA(Low-RankAdaptation)是一种参数高效的微调技术,旨在降低微调大规模预训练模型的存储和计算成本。**其核心思想是通过对模型的特定参数进行低秩分解,仅对少量附加参数进行训练,从而完成任务适应,而无需更新整个模型的权重。**这种方法通过引入额外的低秩矩阵来适应新的任务,保持了预训练模型的核心知识,使其更具灵活性和高效性。在大规模语言模型的实际应用中,微调需要耗费巨大
- jvm调优总结(从基本概念 到 深度优化)
oloz
javajvmjdk虚拟机应用服务器
JVM参数详解:http://www.cnblogs.com/redcreen/archive/2011/05/04/2037057.html
Java虚拟机中,数据类型可以分为两类:基本类型和引用类型。基本类型的变量保存原始值,即:他代表的值就是数值本身;而引用类型的变量保存引用值。“引用值”代表了某个对象的引用,而不是对象本身,对象本身存放在这个引用值所表示的地址的位置。
- 【Scala十六】Scala核心十:柯里化函数
bit1129
scala
本篇文章重点说明什么是函数柯里化,这个语法现象的背后动机是什么,有什么样的应用场景,以及与部分应用函数(Partial Applied Function)之间的联系 1. 什么是柯里化函数
A way to write functions with multiple parameter lists. For instance
def f(x: Int)(y: Int) is a
- HashMap
dalan_123
java
HashMap在java中对很多人来说都是熟的;基于hash表的map接口的非同步实现。允许使用null和null键;同时不能保证元素的顺序;也就是从来都不保证其中的元素的顺序恒久不变。
1、数据结构
在java中,最基本的数据结构无外乎:数组 和 引用(指针),所有的数据结构都可以用这两个来构造,HashMap也不例外,归根到底HashMap就是一个链表散列的数据
- Java Swing如何实时刷新JTextArea,以显示刚才加append的内容
周凡杨
java更新swingJTextArea
在代码中执行完textArea.append("message")后,如果你想让这个更新立刻显示在界面上而不是等swing的主线程返回后刷新,我们一般会在该语句后调用textArea.invalidate()和textArea.repaint()。
问题是这个方法并不能有任何效果,textArea的内容没有任何变化,这或许是swing的一个bug,有一个笨拙的办法可以实现
- servlet或struts的Action处理ajax请求
g21121
servlet
其实处理ajax的请求非常简单,直接看代码就行了:
//如果用的是struts
//HttpServletResponse response = ServletActionContext.getResponse();
// 设置输出为文字流
response.setContentType("text/plain");
// 设置字符集
res
- FineReport的公式编辑框的语法简介
老A不折腾
finereport公式总结
FINEREPORT用到公式的地方非常多,单元格(以=开头的便被解析为公式),条件显示,数据字典,报表填报属性值定义,图表标题,轴定义,页眉页脚,甚至单元格的其他属性中的鼠标悬浮提示内容都可以写公式。
简单的说下自己感觉的公式要注意的几个地方:
1.if语句语法刚接触感觉比较奇怪,if(条件式子,值1,值2),if可以嵌套,if(条件式子1,值1,if(条件式子2,值2,值3)
- linux mysql 数据库乱码的解决办法
墙头上一根草
linuxmysql数据库乱码
linux 上mysql数据库区分大小写的配置
lower_case_table_names=1 1-不区分大小写 0-区分大小写
修改/etc/my.cnf 具体的修改内容如下:
[client]
default-character-set=utf8
[mysqld]
datadir=/var/lib/mysql
socket=/va
- 我的spring学习笔记6-ApplicationContext实例化的参数兼容思想
aijuans
Spring 3
ApplicationContext能读取多个Bean定义文件,方法是:
ApplicationContext appContext = new ClassPathXmlApplicationContext(
new String[]{“bean-config1.xml”,“bean-config2.xml”,“bean-config3.xml”,“bean-config4.xml
- mysql 基准测试之sysbench
annan211
基准测试mysql基准测试MySQL测试sysbench
1 执行如下命令,安装sysbench-0.5:
tar xzvf sysbench-0.5.tar.gz
cd sysbench-0.5
chmod +x autogen.sh
./autogen.sh
./configure --with-mysql --with-mysql-includes=/usr/local/mysql
- sql的复杂查询使用案列与技巧
百合不是茶
oraclesql函数数据分页合并查询
本片博客使用的数据库表是oracle中的scott用户表;
------------------- 自然连接查询
查询 smith 的上司(两种方法)
&
- 深入学习Thread类
bijian1013
javathread多线程java多线程
一. 线程的名字
下面来看一下Thread类的name属性,它的类型是String。它其实就是线程的名字。在Thread类中,有String getName()和void setName(String)两个方法用来设置和获取这个属性的值。
同时,Thr
- JSON串转换成Map以及如何转换到对应的数据类型
bijian1013
javafastjsonnet.sf.json
在实际开发中,难免会碰到JSON串转换成Map的情况,下面来看看这方面的实例。另外,由于fastjson只支持JDK1.5及以上版本,因此在JDK1.4的项目中可以采用net.sf.json来处理。
一.fastjson实例
JsonUtil.java
package com.study;
impor
- 【RPC框架HttpInvoker一】HttpInvoker:Spring自带RPC框架
bit1129
spring
HttpInvoker是Spring原生的RPC调用框架,HttpInvoker同Burlap和Hessian一样,提供了一致的服务Exporter以及客户端的服务代理工厂Bean,这篇文章主要是复制粘贴了Hessian与Spring集成一文,【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成
在
【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化一文中
- 【Mahout二】基于Mahout CBayes算法的20newsgroup的脚本分析
bit1129
Mahout
#!/bin/bash
#
# Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more
# contributor license agreements. See the NOTICE file distributed with
# this work for additional information re
- nginx三种获取用户真实ip的方法
ronin47
随着nginx的迅速崛起,越来越多公司将apache更换成nginx. 同时也越来越多人使用nginx作为负载均衡, 并且代理前面可能还加上了CDN加速,但是随之也遇到一个问题:nginx如何获取用户的真实IP地址,如果后端是apache,请跳转到<apache获取用户真实IP地址>,如果是后端真实服务器是nginx,那么继续往下看。
实例环境: 用户IP 120.22.11.11
- java-判断二叉树是不是平衡
bylijinnan
java
参考了
http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/25411174201142733927831/
但是用java来实现有一个问题。
由于Java无法像C那样“传递参数的地址,函数返回时能得到参数的值”,唯有新建一个辅助类:AuxClass
import ljn.help.*;
public class BalancedBTree {
- BeanUtils.copyProperties VS PropertyUtils.copyProperties
诸葛不亮
PropertyUtilsBeanUtils
BeanUtils.copyProperties VS PropertyUtils.copyProperties
作为两个bean属性copy的工具类,他们被广泛使用,同时也很容易误用,给人造成困然;比如:昨天发现同事在使用BeanUtils.copyProperties copy有integer类型属性的bean时,没有考虑到会将null转换为0,而后面的业
- [金融与信息安全]最简单的数据结构最安全
comsci
数据结构
现在最流行的数据库的数据存储文件都具有复杂的文件头格式,用操作系统的记事本软件是无法正常浏览的,这样的情况会有什么问题呢?
从信息安全的角度来看,如果我们数据库系统仅仅把这种格式的数据文件做异地备份,如果相同版本的所有数据库管理系统都同时被攻击,那么
- vi区段删除
Cwind
linuxvi区段删除
区段删除是编辑和分析一些冗长的配置文件或日志文件时比较常用的操作。简记下vi区段删除要点备忘。
vi概述
引文中并未将末行模式单独列为一种模式。单不单列并不重要,能区分命令模式与末行模式即可。
vi区段删除步骤:
1. 在末行模式下使用:set nu显示行号
非必须,随光标移动vi右下角也会显示行号,能够正确找到并记录删除开始行
- 清除tomcat缓存的方法总结
dashuaifu
tomcat缓存
用tomcat容器,大家可能会发现这样的问题,修改jsp文件后,但用IE打开 依然是以前的Jsp的页面。
出现这种现象的原因主要是tomcat缓存的原因。
解决办法如下:
在jsp文件头加上
<meta http-equiv="Expires" content="0"> <meta http-equiv="kiben&qu
- 不要盲目的在项目中使用LESS CSS
dcj3sjt126com
Webless
如果你还不知道LESS CSS是什么东西,可以看一下这篇文章,是我一朋友写给新人看的《CSS——LESS》
不可否认,LESS CSS是个强大的工具,它弥补了css没有变量、无法运算等一些“先天缺陷”,但它似乎给我一种错觉,就是为了功能而实现功能。
比如它的引用功能
?
.rounded_corners{
- [入门]更上一层楼
dcj3sjt126com
PHPyii2
更上一层楼
通篇阅读完整个“入门”部分,你就完成了一个完整 Yii 应用的创建。在此过程中你学到了如何实现一些常用功能,例如通过 HTML 表单从用户那获取数据,从数据库中获取数据并以分页形式显示。你还学到了如何通过 Gii 去自动生成代码。使用 Gii 生成代码把 Web 开发中多数繁杂的过程转化为仅仅填写几个表单就行。
本章将介绍一些有助于更好使用 Yii 的资源:
- Apache HttpClient使用详解
eksliang
httpclienthttp协议
Http协议的重要性相信不用我多说了,HttpClient相比传统JDK自带的URLConnection,增加了易用性和灵活性(具体区别,日后我们再讨论),它不仅是客户端发送Http请求变得容易,而且也方便了开发人员测试接口(基于Http协议的),即提高了开发的效率,也方便提高代码的健壮性。因此熟练掌握HttpClient是很重要的必修内容,掌握HttpClient后,相信对于Http协议的了解会
- zxing二维码扫描功能
gundumw100
androidzxing
经常要用到二维码扫描功能
现给出示例代码
import com.google.zxing.WriterException;
import com.zxing.activity.CaptureActivity;
import com.zxing.encoding.EncodingHandler;
import android.app.Activity;
import an
- 纯HTML+CSS带说明的黄色导航菜单
ini
htmlWebhtml5csshovertree
HoverTree带说明的CSS菜单:纯HTML+CSS结构链接带说明的黄色导航
在线体验效果:http://hovertree.com/texiao/css/1.htm代码如下,保存到HTML文件可以看到效果:
<!DOCTYPE html >
<html >
<head>
<title>HoverTree
- fastjson初始化对性能的影响
kane_xie
fastjson序列化
之前在项目中序列化是用thrift,性能一般,而且需要用编译器生成新的类,在序列化和反序列化的时候感觉很繁琐,因此想转到json阵营。对比了jackson,gson等框架之后,决定用fastjson,为什么呢,因为看名字感觉很快。。。
网上的说法:
fastjson 是一个性能很好的 Java 语言实现的 JSON 解析器和生成器,来自阿里巴巴的工程师开发。
- 基于Mybatis封装的增删改查实现通用自动化sql
mengqingyu
DAO
1.基于map或javaBean的增删改查可实现不写dao接口和实现类以及xml,有效的提高开发速度。
2.支持自定义注解包括主键生成、列重复验证、列名、表名等
3.支持批量插入、批量更新、批量删除
<bean id="dynamicSqlSessionTemplate" class="com.mqy.mybatis.support.Dynamic
- js控制input输入框的方法封装(数字,中文,字母,浮点数等)
qifeifei
javascript js
在项目开发的时候,经常有一些输入框,控制输入的格式,而不是等输入好了再去检查格式,格式错了就报错,体验不好。 /** 数字,中文,字母,浮点数(+/-/.) 类型输入限制,只要在input标签上加上 jInput="number,chinese,alphabet,floating" 备注:floating属性只能单独用*/
funct
- java 计时器应用
tangqi609567707
javatimer
mport java.util.TimerTask; import java.util.Calendar; public class MyTask extends TimerTask { private static final int
- erlang输出调用栈信息
wudixiaotie
erlang
在erlang otp的开发中,如果调用第三方的应用,会有有些错误会不打印栈信息,因为有可能第三方应用会catch然后输出自己的错误信息,所以对排查bug有很大的阻碍,这样就要求我们自己打印调用的栈信息。用这个函数:erlang:process_display (self (), backtrace).需要注意这个函数只会输出到标准错误输出。
也可以用这个函数:erlang:get_s