- 【第4章】项目实战-亿级电商系统需求分析
cherry5230
架构需求分析大数据数据库架构
1-14项目背景介绍项目基本背景平台类型:B2B电商平台年交易额:超200亿元客户定位:行业龙头企业项目规模:历时:1年以上总投入:450+人月费用等级:千万级业务背景解析1.平台业务模式演进初始阶段自营模式:自有品牌商品完整生产链:设计→生产→制造→销售主要客户:企业采购业务特点:自产自销发展阶段平台扩展:引入供应商体系商品结构:自有商品供应商商品客户服务升级:提供综合商品包一站式采购解决方案2
- 深度学习五大模型:CNN、Transformer、BERT、RNN、GAN详细解析
深度学习
卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)原理:CNN主要由卷积层、池化层和全连接层组成。卷积层通过卷积核在输入数据上进行卷积运算,提取局部特征;池化层则对特征图进行下采样,降低特征维度,同时保留主要特征;全连接层将特征图展开为一维向量,并进行分类或回归计算。CNN利用卷积操作实现局部连接和权重共享,能够自动学习数据中的空间特征。适用场景:广泛应用于图像处理相关的
- 未来5年AI人工智能与信息技术领域发展趋势
海宁不掉头发
人工智能软件工程人工智能人工智能软件工程笔记chatgpt
未来五年人工智能与信息技术领域发展趋势深度解析一、人工智能与神经网络技术的突破路径(一)算法架构的范式革新深度神经网络正经历从量变到质变的演进。以Transformer为核心的序列建模技术持续迭代,字节跳动云雀模型通过动态结构优化,在保持语言理解能力的同时将参数量压缩至GPT-4的1/10,推理速度提升3倍。更值得关注的是类脑计算的突破,中国科学院自动化研究所提出"基于内生复杂性"的类脑神经元模型
- 程序员都在偷偷用的黑科技工具,老板发现后竟主动要求加薪?
后端
上周三凌晨两点,我正对着满屏的SQL报错信息抓耳挠腮。同事老王突然在微信群里甩来一行代码:"试试用DeepSeek分析你的数据库日志。"我半信半疑地复制粘贴,没想到这个看似普通的指令,居然在十秒内就定位到了索引缺失的根源。更魔幻的是,第二天早会上,那个总板着脸的CTO居然在全员面前点名表扬了我的"超强问题排查能力"。这就是DeepSeek最让我着迷的地方——它总能把复杂的代码问题变成幼儿园算术题。
- RNN及其变体
EmbodiedTech
人工智能大模型自然语言处理
第三章RNN及其变体1认识RNN模型【根据RNN内部结构,可以分为哪几类】定义循环神经网络:一般接受的一序列进行输入,输出也是一个序列作用和应用场景RNN擅长处理连续语言文本,机器翻译、文本生成、文本分类、摘要生成RNN模型的分类根据输入与输出结构NVsN:输入和输出等长,应用场景:对联生成;词性标注;NERNVs1:输入N,输出为单值,应用场景:文本分类1VsN:输入是一个,输出为N,应用场景:
- 深度学习框架PyTorch——从入门到精通(5)构建神经网络
Fansv587
Torch框架学习深度学习pytorch神经网络经验分享
构建神经网络获取训练设备定义类模型层nn.Flattennn.Linearnn.ReLUnn.Sequentialnn.Softmax模型参数补充说明argmax神经网络是由一些层或者模块组成的,这些层和模块会对数据进行各种操作。在PyTorch里,torch.nn这个命名空间提供了你搭建自己神经网络所需要的所有基础组件。PyTorch里的每一个模块都是nn.Module类的子类。一个神经网络本身
- 基于MATLAB的遗传算法优化BP神经网络航空发动机寿命预测
默默科研仔
发动机寿命预测matlab神经网络发动机寿命预测
基于MATLAB的遗传算法优化BP神经网络航空发动机寿命预测一、基本原理与优化框架遗传算法(GA)与BP神经网络的结合(GA-BP)主要通过全局搜索优化BP神经网络的初始权值和阈值,解决传统BP易陷入局部最优、收敛速度慢的问题。具体优化形式包括:初始参数优化:GA仅优化初始参数,后续仍依赖BP反向传播微调。全局参数优化:GA直接优化全部网络参数,无需BP参与。混合优化:GA优化初始参数后,再通过B
- 10-29 插入学生总学分表(MSSQL)
拿下pta500题
sqlserver数据结构数据库mssql
本题目要求编写Insert语句,计算每位同学获得的总学分,并将所有学生的总学分按学号升序排序后一起插入到totalcredit表中。注意:1)当某门课程成绩在60分以上时才能合计计入总学分2)如果某学生尚未选修任何课程时,总学分计为0,并插入到totalcredit表中。3)执行Insert语句之前,totalcredit表中没有任何记录。提示:MSSQLServer评测SQL语句。inserti
- 深度学习框架PyTorch——从入门到精通(5)自动微分
Fansv587
深度学习pytorch人工智能
使用torch.autograd自动微分张量、函数和计算图计算梯度禁用梯度追踪关于计算图的更多信息张量梯度和雅可比乘积在训练神经网络时,最常用的算法是反向传播。在该算法中,参数(模型权重)根据损失函数的梯度相对于给定参数进行调整。为了计算这些梯度,PyTorch有一个内置的微分引擎,名为torch.autograd。它支持为任何计算图自动计算梯度。考虑最简单的一层神经网络,具有输入x、参数w和b以
- 《量子门与AI神经元:计算世界的奇妙碰撞》
程序猿阿伟
人工智能量子计算
在当今科技飞速发展的时代,量子计算和人工智能作为前沿领域,正不断颠覆我们对计算和智能的认知。量子门操作和AI中的神经元计算过程,分别作为这两大领域的核心机制,看似处于不同维度,却有着千丝万缕的联系,它们之间的区别与关联,犹如一把钥匙,为我们打开了通往更高级计算与智能世界的大门。量子门操作是量子计算的基础,它利用量子力学的奇妙特性,如叠加和纠缠,对量子比特进行操控。量子比特,作为量子信息的基本单元,
- 深度学习中的Channel,通道数是什么?
%KT%
深度学习深度学习人工智能
参考文章:直观理解深度学习的卷积操作,超赞!-CSDN博客如何理解卷积神经网络中的通道(channel)_神经网络通道数-CSDN博客深度学习-卷积神经网络—卷积操作详细介绍_深度卷积的作用-CSDN博客正文:在跑深度学习代码的过程中,经常遇到的一个报错是:模型尺寸不匹配的问题。一般pytorch中尺寸/张量的表现方式是:torch.size([16,3,24,24])。这四个参数的含义如下:16
- AI人工智能深度学习算法:搭建可拓展的深度学习模型架构
AI大模型应用之禅
DeepSeekR1&AI大模型与大数据javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
深度学习、模型架构、可拓展性、神经网络、机器学习1.背景介绍深度学习作为人工智能领域最前沿的技术之一,在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了突破性的进展。深度学习模型的成功离不开其强大的学习能力和可拓展性。本文将深入探讨深度学习算法的原理、模型架构设计以及可拓展性的关键要素,并通过代码实例和实际应用场景,帮助读者理解如何搭建可拓展的深度学习模型架构。2.核心概念与联系深度学习的核心概念是人
- 使用axios实现实时获取文件上传/下载进度。实现文件上传,下载进度条显示
三年模拟五年烧烤
javascriptjavascript前端
下载文件实现进度条显示利用axios封装的原生onDownloadProgress属性,该属性为一个回调方法,当axios请求将文件从服务器下载时会进行回调。接收一个回调参数,该回调参数中包含总下载进度,当前下载进度。不多比比直接上代码下载下载进度:{{downLoadProgress}}import{ref}from'@vue/reactivity';importaxiosfrom'axios'
- 比特币牛市还在不在
web3区块链比特币
在加密货币的风云世界里,比特币的一举一动始终牵动着投资者们的神经。近期比特币的涨幅动作,再次引发了市场对于牛市是否仍在延续的激烈讨论。在深入探索比特币市场的过程中,获取全面且及时的资讯至关重要。您可以通过访问TechubNews,下载TechubNews,在这里,您不仅能够获取到关于比特币的深度分析文章,还能追踪到最新的Web3资讯,为您在加密货币投资领域的决策提供有力支持。回顾比特币的历史价格走
- 年轻人痉挛性斜颈:健康饮食助力康复
全力以赴66
生活
痉挛性斜颈是一种神经系统疾病,表现为颈部肌肉不自主收缩,导致头部歪斜或转动困难。虽然其病因复杂,可能与遗传、环境、神经损伤或压力有关,但通过健康饮食,可以辅助缓解症状,改善生活质量。1.增加镁的摄入:放松肌肉镁是一种天然的肌肉松弛剂,能够帮助缓解肌肉紧张和痉挛。痉挛性斜颈患者通常伴有颈部肌肉过度收缩,补充镁有助于放松肌肉。推荐食物:绿叶蔬菜(如菠菜、羽衣甘蓝)。坚果(如杏仁、腰果)。全谷物(如糙米
- 老人痉挛性斜颈:健康饮食助力缓解症状
全力以赴66
生活
痉挛性斜颈是一种神经系统疾病,表现为颈部肌肉不自主收缩,导致头部歪斜或转动困难。老年人由于身体机能下降,更容易受到这种疾病的困扰。虽然痉挛性斜颈的治疗需要结合医学手段,但通过健康饮食,可以辅助缓解症状,改善生活质量。1.增加镁的摄入:放松肌肉镁是一种天然的肌肉松弛剂,能够帮助缓解肌肉紧张和痉挛。痉挛性斜颈患者通常伴有颈部肌肉过度收缩,补充镁有助于放松肌肉。推荐食物:绿叶蔬菜(如菠菜、羽衣甘蓝)。坚
- 理解深度学习1-简介
shangjg3
PyTorch深度学习实战深度学习人工智能
人工智能(AI)旨在打造模仿智能行为的系统。它覆盖了众多方法,涵盖了基于逻辑、搜索和概率推理的技术。机器学习是AI的一个分支,它通过对观测数据进行数学模型拟合来学习决策制定。这个领域近年来迅猛发展,现在几乎(虽不完全准确)与AI同义。深度神经网络是一类机器学习模型,将其应用到数据上的过程称为深度学习。目前,深度网络是最强大和最实用的机器学习模型之一,常见于日常生活中。我们常常用自然语言处理(Nat
- 如何计算一个7B的模型训练需要的参数量以及训练时需要的计算资源
yxx122345
算法
计算理论过程见:transformer中多头注意力机制的参数量是多少?1.模型参数量的计算7B参数模型的总参数量是70亿(7billion)。这些参数主要分布在以下几个部分:Transformer层:多头注意力机制(Multi-HeadAttention)前馈神经网络(Feed-ForwardNetwork)嵌入层(EmbeddingLayer):词嵌入(TokenEmbeddings)位置编码(
- 最新NPU芯片详解及应用场景
美好的事情总会发生
AI嵌入式硬件硬件工程linux人工智能ai
近年来,NPU(神经网络处理器)技术快速发展,各大厂商推出多款高性能AI加速芯片,覆盖从端侧设备到云端数据中心的多样化需求。以下是NPU芯片及其核心特点与应用场景的详细说明:1.苹果M3系列芯片(M3/M3Pro/M3Max)NPU架构:第二代16核神经网络引擎,采用台积电3nm工艺。算力:18TOPS(每秒万亿次操作),较M2提升40%。技术亮点:支持混合精度计算(FP16/INT8),动态分配
- 存储系统——存储容量问题计算
点滴汇聚江河
软考-软件设计师软件工程
问题如下:内存按字节编址,若用存储容量为32K*8bit的存储器芯片构成地址从A0000H到DFFFFH的内存,需要几块芯片要计算所需的存储器芯片数量,需按以下步骤进行:确定地址范围的总字节数地址范围从A0000H到DFFFFH。计算差值:DFFFFH-A0000H+1=40000H(十六进制)40000H=4×16⁴=262,144字节这里的计算给一个最笨的,但是最好记住的方法。40000H这个
- 【pytorch(cuda)】基于DQN算法的无人机三维城市空间航线规划(Python代码实现)
wlz249
pythonpytorch算法
欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、DQN算法概述三、基于DQN的无人机三维航线规划方法1.环境建模2.状态与动作定义3.奖励函数设计4.深度神经网络训练5.航线规划四、研究挑战与展望2运行结果3参考文献4Python代码实现⛳️赠与读者做科研,涉及到一个深在的
- 注意力机制+多尺度卷积
一只小小的土拨鼠
解构前沿:文献精读深度学习python人工智能YOLO深度学习
多尺度卷积先提供丰富的特征信息,注意力机制再从中筛选出关键信息,这样结合起来,不仅可以进一步提高模型的识别精度和效率,显著提升模型性能,还可以增强模型的可解释性。MPARN:multi-scalepathattentionresidualnetworkforfaultdiagnosisofrotatingmachines方法:论文介绍了一种用于旋转机械故障诊断的多尺度卷积神经网络结构,称为多尺度路
- 信用租赁系统全链路风控解决方案
红点租赁系统开发
其他
内容概要当商户们头疼于租出去的设备总被拖欠时,这套信用租赁系统的风控设计像给生意上了把智能锁——芝麻信用分成了"入场券",区块链存证化身"数字公证员",而支付宝的代扣功能则像一位永不迟到的收租管家。这套方案最妙的地方在于,它把原本分散的流程拧成一股绳:从用户资质筛查、合同存证到代扣执行,甚至为纠纷预留了司法仲裁通道。如果租赁公司还在用纸质合同和人工催缴,建议试试把押金换成数据流——毕竟,比起担心用
- 论文笔记:Deep Algorithm Unrolling for Blind Image Deblurring
爱学习的小菜鸡
论文笔记去模糊图像处理神经网络
这是一篇CVPR2020的去模糊论文,主要是通过传统与深度相结合,将迭代次数变成神经网络的层数,使网络结构的网络结构更加具有解释性。主要贡献:DeepUnrollingforBlindImageDeblurring(DUBLID):提出一种可解释的神经网络结构叫做DUBLID,首先提出一种迭代算法,该算法被认为是梯度域中传统的广义全变分正则方法(generalizedTV-regularizeda
- 人工智能技术篇*卷(三)
code_stream
#人工智能人工智能
接下来,我们在神经网络方面继续展开神经网络多层感知机(MLP)解决问题:多层感知机是一种基本的前馈神经网络,可用于解决分类和回归问题。它通过多个神经元层的非线性变换,能够学习复杂的非线性关系,对数据进行分类或预测连续值。例如,在手写数字识别中,它可以从数字图像的像素数据中学习到特征模式,从而判断该数字是0-9中的哪一个;在房价预测中,根据房屋的面积、房间数量等特征预测房价。案例:以手写数字识别为例
- 神经网络模型压缩&实例教程—非结构化剪枝
程序先锋
《python深度学习》笔记神经网络剪枝深度学习
目录1.导包&定义一个简单的网络2.获取网络需要剪枝的模块3.模块剪枝(核心)3.1随机剪枝weight3.2L1范数剪枝bias4.总结最先进的深度学习技术依赖于难以部署的过度参数化模型。相反,已知生物神经网络使用高效的稀疏连接。为了在不牺牲准确性的情况下减少内存、电池和硬件消耗,通过减少模型中的参数数量来确定压缩模型的最佳技术是很重要的。这反过来又允许您在设备上部署轻量级模型,并通过设备上的私
- linux下消息队列详解
zy20150613
linuxlinux消息队列
消息队列提供了从一个进程向另外一个进程发送一块数据的方法,每个数据块认为有一个类型(通俗说法是一个通道),但是接受通道与发送通道必须一致才能实现通信。消息队列的不足之处在于每个消息最大长度有限度,每个消息队列总字节数有限制,系统的消息队列有限制。命令:cat/proc/sys/kernel/msgmax:查看一条信息最大有多大cat/proc/sys/kernel/msgmnb:查看消息队列中信息
- 深入解析Quantum-GABP:量子神经网络的实现与应用
m0_57781768
神经网络量子计算人工智能
深入解析Quantum-GABP:量子神经网络的实现与应用引言在现代科技飞速发展的今天,量子计算与神经网络的结合成为了研究热点。量子神经网络(QuantumNeuralNetworks,QNN)凭借其巨大的计算潜力和独特的量子特性,逐渐吸引了研究者的关注。其中,Quantum-GABP(量子广义反向传播算法)作为一种高效的量子神经网络训练算法,展现出极大的应用前景。本文将深入探讨Quantum-G
- 量子神经网络(Quantum Neural Network):结合量子计算的 AI 新探索
盼达思文体科创
人工智能和深度学习量子计算人工智能神经网络
一、引言在当今科技飞速发展的时代,人工智能(AI)和量子计算成为了两个备受关注的领域。量子神经网络(QuantumNeuralNetwork,QNN)作为这两个领域的交叉点,正吸引着越来越多的研究兴趣。QNN试图将量子计算的强大能力与传统神经网络的学习能力相结合,为解决复杂的人工智能问题提供新的思路和方法。二、量子计算基础(一)量子比特(Qubit)量子比特是量子计算的基本信息单位,与传统的比特不
- Pytorch 小记 第八回:GoogleNet卷积神经网络模型代码
Start_Present
pytorchcnn神经网络分类python深度学习
本次小记,提供了一份基于pytorch的GoogleNet卷积神经网络模型的代码。除此之外,对代码中不容易理解的部分进行了讲解。本代码的平台是PyCharm2024.1.3,python版本3.11numpy版本是1.26.4,pytorch版本2.0.0+cu118,d2l的版本是1.0.3importnumpyasnpimporttorchfromtorchimportnnfromtorchv
- 微信开发者验证接口开发
362217990
微信 开发者 token 验证
微信开发者接口验证。
Token,自己随便定义,与微信填写一致就可以了。
根据微信接入指南描述 http://mp.weixin.qq.com/wiki/17/2d4265491f12608cd170a95559800f2d.html
第一步:填写服务器配置
第二步:验证服务器地址的有效性
第三步:依据接口文档实现业务逻辑
这里主要讲第二步验证服务器有效性。
建一个
- 一个小编程题-类似约瑟夫环问题
BrokenDreams
编程
今天群友出了一题:
一个数列,把第一个元素删除,然后把第二个元素放到数列的最后,依次操作下去,直到把数列中所有的数都删除,要求依次打印出这个过程中删除的数。
&
- linux复习笔记之bash shell (5) 关于减号-的作用
eksliang
linux关于减号“-”的含义linux关于减号“-”的用途linux关于“-”的含义linux关于减号的含义
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2105677
管道命令在bash的连续处理程序中是相当重要的,尤其在使用到前一个命令的studout(标准输出)作为这次的stdin(标准输入)时,就显得太重要了,某些命令需要用到文件名,例如上篇文档的的切割命令(split)、还有
- Unix(3)
18289753290
unix ksh
1)若该变量需要在其他子进程执行,则可用"$变量名称"或${变量}累加内容
什么是子进程?在我目前这个shell情况下,去打开一个新的shell,新的那个shell就是子进程。一般状态下,父进程的自定义变量是无法在子进程内使用的,但通过export将变量变成环境变量后就能够在子进程里面应用了。
2)条件判断: &&代表and ||代表or&nbs
- 关于ListView中性能优化中图片加载问题
酷的飞上天空
ListView
ListView的性能优化网上很多信息,但是涉及到异步加载图片问题就会出现问题。
具体参看上篇文章http://314858770.iteye.com/admin/blogs/1217594
如果每次都重新inflate一个新的View出来肯定会造成性能损失严重,可能会出现listview滚动是很卡的情况,还会出现内存溢出。
现在想出一个方法就是每次都添加一个标识,然后设置图
- 德国总理默多克:给国人的一堂“震撼教育”课
永夜-极光
教育
http://bbs.voc.com.cn/topic-2443617-1-1.html德国总理默多克:给国人的一堂“震撼教育”课
安吉拉—默克尔,一位经历过社会主义的东德人,她利用自己的博客,发表一番来华前的谈话,该说的话,都在上面说了,全世界想看想传播——去看看默克尔总理的博客吧!
德国总理默克尔以她的低调、朴素、谦和、平易近人等品格给国人留下了深刻印象。她以实际行动为中国人上了一堂
- 关于Java继承的一个小问题。。。
随便小屋
java
今天看Java 编程思想的时候遇见一个问题,运行的结果和自己想想的完全不一样。先把代码贴出来!
//CanFight接口
interface Canfight {
void fight();
}
//ActionCharacter类
class ActionCharacter {
public void fight() {
System.out.pr
- 23种基本的设计模式
aijuans
设计模式
Abstract Factory:提供一个创建一系列相关或相互依赖对象的接口,而无需指定它们具体的类。 Adapter:将一个类的接口转换成客户希望的另外一个接口。A d a p t e r模式使得原本由于接口不兼容而不能一起工作的那些类可以一起工作。 Bridge:将抽象部分与它的实现部分分离,使它们都可以独立地变化。 Builder:将一个复杂对象的构建与它的表示分离,使得同
- 《周鸿祎自述:我的互联网方法论》读书笔记
aoyouzi
读书笔记
从用户的角度来看,能解决问题的产品才是好产品,能方便/快速地解决问题的产品,就是一流产品.
商业模式不是赚钱模式
一款产品免费获得海量用户后,它的边际成本趋于0,然后再通过广告或者增值服务的方式赚钱,实际上就是创造了新的价值链.
商业模式的基础是用户,木有用户,任何商业模式都是浮云.商业模式的核心是产品,本质是通过产品为用户创造价值.
商业模式还包括寻找需求
- JavaScript动态改变样式访问技术
百合不是茶
JavaScriptstyle属性ClassName属性
一:style属性
格式:
HTML元素.style.样式属性="值";
创建菜单:在html标签中创建 或者 在head标签中用数组创建
<html>
<head>
<title>style改变样式</title>
</head>
&l
- jQuery的deferred对象详解
bijian1013
jquerydeferred对象
jQuery的开发速度很快,几乎每半年一个大版本,每两个月一个小版本。
每个版本都会引入一些新功能,从jQuery 1.5.0版本开始引入的一个新功能----deferred对象。
&nb
- 淘宝开放平台TOP
Bill_chen
C++c物流C#
淘宝网开放平台首页:http://open.taobao.com/
淘宝开放平台是淘宝TOP团队的产品,TOP即TaoBao Open Platform,
是淘宝合作伙伴开发、发布、交易其服务的平台。
支撑TOP的三条主线为:
1.开放数据和业务流程
* 以API数据形式开放商品、交易、物流等业务;
&
- 【大型网站架构一】大型网站架构概述
bit1129
网站架构
大型互联网特点
面对海量用户、海量数据
大型互联网架构的关键指标
高并发
高性能
高可用
高可扩展性
线性伸缩性
安全性
大型互联网技术要点
前端优化
CDN缓存
反向代理
KV缓存
消息系统
分布式存储
NoSQL数据库
搜索
监控
安全
想到的问题:
1.对于订单系统这种事务型系统,如
- eclipse插件hibernate tools安装
白糖_
Hibernate
eclipse helios(3.6)版
1.启动eclipse 2.选择 Help > Install New Software...> 3.添加如下地址:
http://download.jboss.org/jbosstools/updates/stable/helios/ 4.选择性安装:hibernate tools在All Jboss tool
- Jquery easyui Form表单提交注意事项
bozch
jquery easyui
jquery easyui对表单的提交进行了封装,提交的方式采用的是ajax的方式,在开发的时候应该注意的事项如下:
1、在定义form标签的时候,要将method属性设置成post或者get,特别是进行大字段的文本信息提交的时候,要将method设置成post方式提交,否则页面会抛出跨域访问等异常。所以这个要
- Trie tree(字典树)的Java实现及其应用-统计以某字符串为前缀的单词的数量
bylijinnan
java实现
import java.util.LinkedList;
public class CaseInsensitiveTrie {
/**
字典树的Java实现。实现了插入、查询以及深度优先遍历。
Trie tree's java implementation.(Insert,Search,DFS)
Problem Description
Igna
- html css 鼠标形状样式汇总
chenbowen00
htmlcss
css鼠标手型cursor中hand与pointer
Example:CSS鼠标手型效果 <a href="#" style="cursor:hand">CSS鼠标手型效果</a><br/>
Example:CSS鼠标手型效果 <a href="#" style=&qu
- [IT与投资]IT投资的几个原则
comsci
it
无论是想在电商,软件,硬件还是互联网领域投资,都需要大量资金,虽然各个国家政府在媒体上都给予大家承诺,既要让市场的流动性宽松,又要保持经济的高速增长....但是,事实上,整个市场和社会对于真正的资金投入是非常渴望的,也就是说,表面上看起来,市场很活跃,但是投入的资金并不是很充足的......
 
- oracle with语句详解
daizj
oraclewithwith as
oracle with语句详解 转
在oracle中,select 查询语句,可以使用with,就是一个子查询,oracle 会把子查询的结果放到临时表中,可以反复使用
例子:注意,这是sql语句,不是pl/sql语句, 可以直接放到jdbc执行的
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- hbase的简单操作
deng520159
数据库hbase
近期公司用hbase来存储日志,然后再来分析 ,把hbase开发经常要用的命令找了出来.
用ssh登陆安装hbase那台linux后
用hbase shell进行hbase命令控制台!
表的管理
1)查看有哪些表
hbase(main)> list
2)创建表
# 语法:create <table>, {NAME => <family&g
- C语言scanf继续学习、算术运算符学习和逻辑运算符
dcj3sjt126com
c
/*
2013年3月11日20:37:32
地点:北京潘家园
功能:完成用户格式化输入多个值
目的:学习scanf函数的使用
*/
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i, j, k;
printf("please input three number:\n"); //提示用
- 2015越来越好
dcj3sjt126com
歌曲
越来越好
房子大了电话小了 感觉越来越好
假期多了收入高了 工作越来越好
商品精了价格活了 心情越来越好
天更蓝了水更清了 环境越来越好
活得有奔头人会步步高
想做到你要努力去做到
幸福的笑容天天挂眉梢 越来越好
婆媳和了家庭暖了 生活越来越好
孩子高了懂事多了 学习越来越好
朋友多了心相通了 大家越来越好
道路宽了心气顺了 日子越来越好
活的有精神人就不显
- java.sql.SQLException: Value '0000-00-00' can not be represented as java.sql.Tim
feiteyizu
mysql
数据表中有记录的time字段(属性为timestamp)其值为:“0000-00-00 00:00:00”
程序使用select 语句从中取数据时出现以下异常:
java.sql.SQLException:Value '0000-00-00' can not be represented as java.sql.Date
java.sql.SQLException: Valu
- Ehcache(07)——Ehcache对并发的支持
234390216
并发ehcache锁ReadLockWriteLock
Ehcache对并发的支持
在高并发的情况下,使用Ehcache缓存时,由于并发的读与写,我们读的数据有可能是错误的,我们写的数据也有可能意外的被覆盖。所幸的是Ehcache为我们提供了针对于缓存元素Key的Read(读)、Write(写)锁。当一个线程获取了某一Key的Read锁之后,其它线程获取针对于同
- mysql中blob,text字段的合成索引
jackyrong
mysql
在mysql中,原来有一个叫合成索引的,可以提高blob,text字段的效率性能,
但只能用在精确查询,核心是增加一个列,然后可以用md5进行散列,用散列值查找
则速度快
比如:
create table abc(id varchar(10),context blog,hash_value varchar(40));
insert into abc(1,rep
- 逻辑运算与移位运算
latty
位运算逻辑运算
源码:正数的补码与原码相同例+7 源码:00000111 补码 :00000111 (用8位二进制表示一个数)
负数的补码:
符号位为1,其余位为该数绝对值的原码按位取反;然后整个数加1。 -7 源码: 10000111 ,其绝对值为00000111 取反加一:11111001 为-7补码
已知一个数的补码,求原码的操作分两种情况:
- 利用XSD 验证XML文件
newerdragon
javaxmlxsd
XSD文件 (XML Schema 语言也称作 XML Schema 定义(XML Schema Definition,XSD)。 具体使用方法和定义请参看:
http://www.w3school.com.cn/schema/index.asp
java自jdk1.5以上新增了SchemaFactory类 可以实现对XSD验证的支持,使用起来也很方便。
以下代码可用在J
- 搭建 CentOS 6 服务器(12) - Samba
rensanning
centos
(1)安装
# yum -y install samba
Installed:
samba.i686 0:3.6.9-169.el6_5
# pdbedit -a rensn
new password:123456
retype new password:123456
……
(2)Home文件夹
# mkdir /etc
- Learn Nodejs 01
toknowme
nodejs
(1)下载nodejs
https://nodejs.org/download/ 选择相应的版本进行下载 (2)安装nodejs 安装的方式比较多,请baidu下
我这边下载的是“node-v0.12.7-linux-x64.tar.gz”这个版本 (1)上传服务器 (2)解压 tar -zxvf node-v0.12.
- jquery控制自动刷新的代码举例
xp9802
jquery
1、html内容部分 复制代码代码示例: <div id='log_reload'>
<select name="id_s" size="1">
<option value='2'>-2s-</option>
<option value='3'>-3s-</option