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C++蓝桥杯题目讲解汇总(持续更新)Fibonacci数列资源限制时间限制:1.0s内存限制:256.0MB问题描述Fibonacci数列的递推公式为:Fn=Fn−1+Fn−2F_n=F_{n-1}+F_{n-2}Fn=Fn−1+Fn−2,其中F1=F2=1F_1=F_2=1F1=F2=1当n比较大时,FnF_nFn也非常大,现在我们想知道,FnF_nFn除以10007的余数是多少。输入格式输入包
- Aligner:自动修正AI的生成结果,北大推出残差修正模型对齐技术
蚝油菜花
每日AI项目与应用实例人工智能人工智能开源
❤️如果你也关注AI的发展现状,且对AI应用开发非常感兴趣,我会每日分享大模型与AI领域的最新开源项目和应用,提供运行实例和实用教程,帮助你快速上手AI技术,欢迎关注我哦!微信公众号|搜一搜:蚝油菜花快速阅读技术背景:Aligner是北京大学团队提出的大语言模型对齐技术,通过学习对齐答案与未对齐答案之间的修正残差来提升模型性能。核心优势:作为即插即用的模块,可以直接应用于各种开源和基于API的模型
- 大语言模型丨ChatGPT-4o深度科研应用、论文与项目撰写、数据分析、机器学习、深度学习及AI绘图(BP神经网络、支持向量机、决策树、随机森林、变量降维与特征选择、群优化算法等)
赵钰老师
ChatGPTpython人工智能语言模型深度学习数据分析chatgpt机器学习随机森林
目录第一章、2024大语言模型最新进展与ChatGPT各模型第二章、ChatGPT-4o提示词使用方法与高级技巧(最新加入思维链及逆向工程及GPTs)第三章、ChatGPT4-4o助力日常生活、学习与工作第四章、基于ChatGPT-4o课题申报、论文选题及实验方案设计第五章、基于ChatGPT-4o信息检索、总结分析、论文写作与投稿、专利idea构思与交底书的撰写第六章、ChatGPT-4o编程入
- DeepSeek R1 Ollama本地化部署全攻略:三步实现企业级私有化大模型部署
Coderabo
DeepSeekR1Ollama
前言Ollama作为当前最受欢迎的本地大模型运行框架,为DeepSeekR1的私有化部署提供了便捷高效的解决方案。本文将深入讲解如何将HuggingFace格式的DeepSeekR1模型转换为Ollama支持的GGUF格式,并实现企业级的高可用部署方案。文章包含完整的量化配置、API服务集成和性能优化技巧。—一、基础环境搭建1.1系统环境要求操作系统:Ubuntu22.04LTS或CentOS8+
- 【python】在【机器学习】与【数据挖掘】中的应用:从基础到【AI大模型】
小李很执着
杂乱无章机器学习数据挖掘python人工智能语言模型
目录一、Python在数据挖掘中的应用1.1数据预处理数据清洗数据变换数据归一化高级预处理技术1.2特征工程特征选择特征提取特征构造二、Python在机器学习中的应用2.1监督学习分类回归2.2非监督学习聚类降维三、Python在深度学习中的应用3.1深度学习框架TensorFlowPyTorch四、Python在AI大模型中的应用4.1大模型简介4.2GPT-4o实例五、实例验证5.1数据集介绍
- DeepSeek点燃国产大模型斗志,RAG等核心技术被重估
量子位
原创关注前沿科技量子位黑马DeepSeek-R1的崛起,给外国网友上演了一场来自东方的震撼。一边,OpenAI和Claude都破了大防,一个声讨“窃取”,一个嘲讽“落后”,两家水火不容的对手竟然以这种戏剧性的方式,鲜有地达成了一致。另一边,微软、亚马逊等云服务厂商,甚至英伟达都开启了“真香”模式,你追我赶地在自家云平台上线DeepSeek-R1。但不管破防还是真香,DeepSeek-R1都已经成为
- 揭秘大语言模型:什么是LLM大模型?
AGI-杠哥
程序人生兼职副业web安全语言模型人工智能自然语言处理
前言自从去年chatgpt横空出世以来,它火爆也让大语言模型这个词变的很流行,到底什么是大语言模型,今天从初学者的角度介绍一下大语言模型的基本概念、组成部分和基本工作流程等。下面的介绍中如果涉及到一些专业术语不太理解,也没关系,只要有一个感性认识即可,毕竟我们不打算造车,只要做到自己部署开源大模型的时候,不至于脸盲就可以了。一、大语言模型特点和基本组成大语言模型(LargeLanguageMode
- Encoder-only decoder-only encoder-decoder大模型的区别
阿牛牛阿
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- 【AI知识点】三种不同架构的大语言模型(LLMs)的区别
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【AI论文解读】【AI知识点】【AI小项目】【AI战略思考】在自然语言处理(NLP)中,预训练语言模型(LLMs,LargeLanguageModels)通常基于不同的架构,如仅编码器的模型(Encoder-only)、编码器-解码器的模型(Encoder-Decoder),以及仅解码器的模型(Decoder-only)。这三种架构有着显著的区别,主要体现在功能、适用任务和性能上。下面从架构、功能
- JAVA-基础⑦二维数组与排序
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1、冒泡排序(BubbleSort)冒泡排序是所有排序算法中最简单的一个排序,也是我个人学习的第一个排序方法,在这里重新进行一个总结。冒泡排序(BubbleSort)就如同其名称一样,水中的气泡由于压强的原因所以从下到上其大小也是从小到大,如下图整个排序过程分为一个大循环和大循环中的很多小循环进行,我们先来讲其中的小循环他做的事情:每次小循环其实做的事情都很简单,就是单纯的循环所有数据找到其中最大
- 全面解析大模型产品经理岗位职责:从入门到精通,一篇全懂!收藏我这篇就够了!
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- 大模型开发流程及架构
寒夜灬星辰
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一、主要内容●以大语言模型为功能核心●利用大语言模型的强大理解能力和生成能力●结合特殊的数据或业务逻辑来提供独特功能的应用二、明确目标●大模型作为一个调用工具,不需要知道太多的原理,不需要优化模型能力●需要掌握PromptEngineering、数据处理方法、业务逻辑分解等手段来充分发挥大模型能力,适配应用任务三、大模型开发与传统开发的区别(一)传统开发将非常复杂的业务拆解成小任务,每个任务构造训
- 大模型开发流程
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大模型开发流程参考新想法(Halukisan(Xiaoliu)(github.com))大模型一般开发流程设计:确定目标,设计功能。这一步需要认真考虑好,这个模型应用的目标群体是谁,需求方的具体应用场景是什么,不一定每次都要一个大模型为底座。架构搭建:搭建整体架构,搭建数据库,可以参考Halukisan/ModelDataBase:Es和向量数据库Milvus的构建与数据存储(github.com
- 大模型开发流程及项目实战
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一、大模型开发整理流程1.1、什么是大模型开发我们将开发以大语言模型为功能核心、通过大语言模型的强大理解能力和生成能力、结合特殊的数据或业务逻辑来提供独特功能的应用称为大模型开发。开发大模型相关应用,其技术核心点虽然在大语言模型上,但一般通过调用API或开源模型来实现核心的理解与生成,通过PromptEnginnering来实现大语言模型的控制,因此,虽然大模型是深度学习领域的集大成之作,大模型开
- 大模型迎来2025开年大作:deepseek-R1与deepseek-R1-Zero
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2025-01-20正式发布DeepSeek-R1,并同步开源模型权重。DeepSeek-R1遵循MITLicense,允许用户通过蒸馏技术借助R1训练其他模型。DeepSeek-R1上线API,对用户开放思维链输出,通过设置model='deepseek-reasoner'即可调用。DeepSeek官网与App即日起同步更新上线。论文地址:https://github.com/deepseek-
- Meta首席科学家Yann LeCun预言:5年内AI架构将颠覆,当前大模型的4大核心缺陷
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✨引言:一场颠覆AI行业的预言在2025冬季达沃斯“技术辩论”现场,Meta首席AI科学家、图灵奖得主杨立昆(YannLeCun)抛出一个震撼观点:“当前的大语言模型(LLM)范式将在3-5年内被淘汰。”这位深度学习先驱的论断,不仅直指ChatGPT等明星产品的技术天花板,更揭示了下一代AI进化的核心路径——构建理解物理世界的“世界模型”(WorldModel)。作为Meta人工智能实验室负责人,
- StarRocks实战——表设计规范与监控体系
吵吵叭火
#Grafana大数据prometheusgrafana数据仓库
目录前言一、StarRocks表设计1.1字段类型1.2分区分桶1.2.1分区规范1.2.2分桶规范1.3主键表1.3.1数据有冷热特征1.3.2大宽表1.4实际案例1.4.1案例一:主键表内存优化1.4.2案例一:Update内存超了,导致主键表导入失败1.4.3案例三:tablet数量治理1.5建表案例二、StarRocks监控2.1监控架构StarRocks慢查询2.2监控页面使用2.2监控
- 【AI人工智能】DeepSeek R1:你需要知道的一切
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人工智能人工智能AIDeepSeek程序员计算机编程开源
我们将在本博客中介绍的关于DeepSeekR1的所有你需要知道的一切内容,请坚持认真读完,必有收获:DeepSeekR1简要概述主要特点与能力开源与可访问性模型架构强化学习训练变体与精简模型使用案例与应用从专有模型迁移到开源模型1.DeepSeekR1简要概述大语言模型(LLM)研究领域正在迅速发展,每一个新模型都在推动机器能力的边界。DeepSeekR1是由DeepSeek于2025年1月20日
- 本地部署DeepSeek大模型完整指南
ddv_08
深度学习人工智能
DeepSeek作为国产顶尖开源大模型,其优秀的语义理解和生成能力备受关注。本文将手把手教你如何在本地计算机部署DeepSeek模型并实现对话交互,支持CPU/GPU双模式运行。环境准备1.硬件要求最低配置:16GB内存+100GB存储空间(仅运行7B模型)推荐配置:24GB以上显存的NVIDIA显卡(如RTX3090/4090)2.软件依赖#创建Python虚拟环境condacreate-nde
- kafka自定义分区器无法接收到数据
一嗷
kafka
记录一下大无语事件,今天看尚硅谷的kafka自定义分区器,结果自己编写得分区器kafka一直接收不到数据,idea里也终端没有语句输出,找了好久才发现问题。自定义分区器代码:importorg.apache.kafka.clients.producer.Partitioner;importorg.apache.kafka.common.Cluster;importjava.util.Map;pub
- 深入探索Llama.cpp:在LangChain中使用llama-cpp-python
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深入探索Llama.cpp:在LangChain中使用llama-cpp-python随着大语言模型(LLMs)的普及,开发者需要更有效的方法来部署和使用这些模型。本文将介绍如何使用Llama.cpp的Python绑定——llama-cpp-python,并展示如何在LangChain中实现此功能。1.引言llama-cpp-python是Llama.cpp的Python绑定,使开发者能够在本地运
- DeepSeek R1 简易指南:架构、培训、本地部署和硬件要求
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CSS技巧与案例详解vue2与vue3技巧合集VueUse源码解读DeepSeek团队近期发布的DeepSeek-R1技术论文展示了其在增强大语言模型推理能力方面的创新实践。该研究突破性地采用强化学习(ReinforcementLearning)作为核心训练范式,在不依赖大规模监督微调的前提下显著提升了模型的复杂问题求解能力。技术架构深度解析模型体系:DeepSeek-R1系列包含两大核心成员:D
- 使用Ollama本地化部署DeepSeek
大模型llm人工智能
1、Ollama简介Ollama是一个开源的本地化大模型部署工具,旨在简化大型语言模型(LLM)的安装、运行和管理。它支持多种模型架构,并提供与OpenAI兼容的API接口,适合开发者和企业快速搭建私有化AI服务。Ollama的主要特点包括:轻量化部署:支持在本地设备上运行模型,无需依赖云端服务。多模型支持:兼容多种开源模型,如LLaMA、DeepSeek等。高效管理:提供命令行工具,方便用户下载
- LLM-预训练:深入理解 Megatron-LM(2)原理介绍
u013250861
#LLM/训练人工智能
最近在基于Megatron-LM的代码来训练大语言模型,本人觉得Megatron的代码很具有学习意义,于是大量参考了网上很多对Megatron代码的解读文章和NVIDAMegatron团队公开发布的2篇论文,并结合最近Megatron-LM代码库的更新,整理成了这几篇系列文章。Megatron-LM代码版本:23.06https://github.com/NVIDIA/Megatron-LM/tr
- 玩转大语言模型——使用GraphRAG+Ollama本地构建知识图谱(完全本地化,不依赖OpenAI)
艾醒(AiXing-w)
玩转大语言模型语言模型知识图谱人工智能
系列文章目录玩转大语言模型——使用langchain和Ollama本地部署大语言模型玩转大语言模型——ollama导入huggingface下载的模型玩转大语言模型——langchain调用ollama视觉多模态语言模型玩转大语言模型——使用GraphRAG+Ollama构建知识图谱玩转大语言模型——完美解决GraphRAG构建的知识图谱全为英文的问题玩转大语言模型——配置图数据库Neo4j(含a
- 【大模型应用开发 动手做AI Agent】Plan and Solve策略的提出
杭州大厂Java程序媛
计算机软件编程原理与应用实践javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
【大模型应用开发动手做AIAgent】Plan-and-Solve策略的提出关键词:大模型,AIAgent,Plan-and-Solve,智能体,策略学习,强化学习,自然语言处理1.背景介绍随着人工智能技术的飞速发展,大模型(LargeLanguageModel,LLM)在自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)领域取得了显著的突破。大模型能够理解和生成自然语言,
- 设计模式GOF23简介
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C++/C#设计模式设计模式
软件设计模式介绍公元1991年,软件界有四位大侠,总结了前人的一些设计模式,并进行分门别类,一共得出23种设计模式供软件开发者进行参考复用,在经过几代人的开发实践后,设计模式在各个项目中大放光彩,这四位大侠是Gamma,Helm,JohnsonVlissides,Addison-Wesley,全地球程序员为了表示对设计模式的敬仰与崇拜,因此设计模式又称为GOF23。设计模式分类设计模式主要有三大类
- 基于Micropython利用ESP32-C3墨水屏电子时钟方法
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单片机项目实战操作之优秀驱动开发
本篇笔记介绍一下我们设计制作的墨水屏时钟。1、所需硬件1)合宙的ESP32-C3:2)电子价签拆出来的2.9寸墨水屏:——电子价签型号为:Stellar-L,墨水屏型号为:E029A01。3)自己设计的一块墨水屏驱动板:——这块PCB比较复杂了,贴片电容、电阻、二极管有20多个,再加上贴片AHT20和24P的FPC,焊接难度有点大
- 深度学习-笔记1
深度学习神经网络
刚开始接触深度学习相关内容,在这儿做一个笔记:网址:https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleNLPpaddle-nlp是一个自然语言处理NLP方面的工具包(代码库)ERNIEERNIE是百度基于BERT改进的预训练大模型,结合了Transformer架构和知识增强机制。整体上可以分为预训练模型层和任务适配层,预训练模型层负责学习通用的语言知识和语义表示,任务适配层
- Spring4.1新特性——Spring MVC增强
jinnianshilongnian
spring 4.1
目录
Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
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Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- mysql 性能查询优化
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javasql优化mysql应用服务器
1 时间到底花在哪了?
mysql在执行查询的时候需要执行一系列的子任务,这些子任务包含了整个查询周期最重要的阶段,这其中包含了大量为了
检索数据列到存储引擎的调用以及调用后的数据处理,包括排序、分组等。在完成这些任务的时候,查询需要在不同的地方
花费时间,包括网络、cpu计算、生成统计信息和执行计划、锁等待等。尤其是向底层存储引擎检索数据的调用操作。这些调用需要在内存操
- windows系统配置
cherishLC
windows
删除Hiberfil.sys :使用命令powercfg -h off 关闭休眠功能即可:
http://jingyan.baidu.com/article/f3ad7d0fc0992e09c2345b51.html
类似的还有pagefile.sys
msconfig 配置启动项
shutdown 定时关机
ipconfig 查看网络配置
ipconfig /flushdns
- 人体的排毒时间
Array_06
工作
========================
|| 人体的排毒时间是什么时候?||
========================
转载于:
http://zhidao.baidu.com/link?url=ibaGlicVslAQhVdWWVevU4TMjhiKaNBWCpZ1NS6igCQ78EkNJZFsEjCjl3T5EdXU9SaPg04bh8MbY1bR
- ZooKeeper
cugfy
zookeeper
Zookeeper是一个高性能,分布式的,开源分布式应用协调服务。它提供了简单原始的功能,分布式应用可以基于它实现更高级的服务,比如同步, 配置管理,集群管理,名空间。它被设计为易于编程,使用文件系统目录树作为数据模型。服务端跑在java上,提供java和C的客户端API。 Zookeeper是Google的Chubby一个开源的实现,是高有效和可靠的协同工作系统,Zookeeper能够用来lea
- 网络爬虫的乱码处理
随意而生
爬虫网络
下边简单总结下关于网络爬虫的乱码处理。注意,这里不仅是中文乱码,还包括一些如日文、韩文 、俄文、藏文之类的乱码处理,因为他们的解决方式 是一致的,故在此统一说明。 网络爬虫,有两种选择,一是选择nutch、hetriex,二是自写爬虫,两者在处理乱码时,原理是一致的,但前者处理乱码时,要看懂源码后进行修改才可以,所以要废劲一些;而后者更自由方便,可以在编码处理
- Xcode常用快捷键
张亚雄
xcode
一、总结的常用命令:
隐藏xcode command+h
退出xcode command+q
关闭窗口 command+w
关闭所有窗口 command+option+w
关闭当前
- mongoDB索引操作
adminjun
mongodb索引
一、索引基础: MongoDB的索引几乎与传统的关系型数据库一模一样,这其中也包括一些基本的优化技巧。下面是创建索引的命令: > db.test.ensureIndex({"username":1}) 可以通过下面的名称查看索引是否已经成功建立: &nbs
- 成都软件园实习那些话
aijuans
成都 软件园 实习
无聊之中,翻了一下日志,发现上一篇经历是很久以前的事了,悔过~~
断断续续离开了学校快一年了,习惯了那里一天天的幼稚、成长的环境,到这里有点与世隔绝的感觉。不过还好,那是刚到这里时的想法,现在感觉在这挺好,不管怎么样,最要感谢的还是老师能给这么好的一次催化成长的机会,在这里确实看到了好多好多能想到或想不到的东西。
都说在外面和学校相比最明显的差距就是与人相处比较困难,因为在外面每个人都
- Linux下FTP服务器安装及配置
ayaoxinchao
linuxFTP服务器vsftp
检测是否安装了FTP
[root@localhost ~]# rpm -q vsftpd
如果未安装:package vsftpd is not installed 安装了则显示:vsftpd-2.0.5-28.el5累死的版本信息
安装FTP
运行yum install vsftpd命令,如[root@localhost ~]# yum install vsf
- 使用mongo-java-driver获取文档id和查找文档
BigBird2012
driver
注:本文所有代码都使用的mongo-java-driver实现。
在MongoDB中,一个集合(collection)在概念上就类似我们SQL数据库中的表(Table),这个集合包含了一系列文档(document)。一个DBObject对象表示我们想添加到集合(collection)中的一个文档(document),MongoDB会自动为我们创建的每个文档添加一个id,这个id在
- JSONObject以及json串
bijian1013
jsonJSONObject
一.JAR包简介
要使程序可以运行必须引入JSON-lib包,JSON-lib包同时依赖于以下的JAR包:
1.commons-lang-2.0.jar
2.commons-beanutils-1.7.0.jar
3.commons-collections-3.1.jar
&n
- [Zookeeper学习笔记之三]Zookeeper实例创建和会话建立的异步特性
bit1129
zookeeper
为了说明问题,看个简单的代码,
import org.apache.zookeeper.*;
import java.io.IOException;
import java.util.concurrent.CountDownLatch;
import java.util.concurrent.ThreadLocal
- 【Scala十二】Scala核心六:Trait
bit1129
scala
Traits are a fundamental unit of code reuse in Scala. A trait encapsulates method and field definitions, which can then be reused by mixing them into classes. Unlike class inheritance, in which each c
- weblogic version 10.3破解
ronin47
weblogic
版本:WebLogic Server 10.3
说明:%DOMAIN_HOME%:指WebLogic Server 域(Domain)目录
例如我的做测试的域的根目录 DOMAIN_HOME=D:/Weblogic/Middleware/user_projects/domains/base_domain
1.为了保证操作安全,备份%DOMAIN_HOME%/security/Defa
- 求第n个斐波那契数
BrokenDreams
今天看到群友发的一个问题:写一个小程序打印第n个斐波那契数。
自己试了下,搞了好久。。。基础要加强了。
&nbs
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-访问者模式-Visitor
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
interface IVisitor {
//第二次分派,Visitor调用Element
void visitConcret
- MatConvNet的excise 3改为网络配置文件形式
cherishLC
matlab
MatConvNet为vlFeat作者写的matlab下的卷积神经网络工具包,可以使用GPU。
主页:
http://www.vlfeat.org/matconvnet/
教程:
http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/practicals/cnn/index.html
注意:需要下载新版的MatConvNet替换掉教程中工具包中的matconvnet:
http
- ZK Timeout再讨论
chenchao051
zookeepertimeouthbase
http://crazyjvm.iteye.com/blog/1693757 文中提到相关超时问题,但是又出现了一个问题,我把min和max都设置成了180000,但是仍然出现了以下的异常信息:
Client session timed out, have not heard from server in 154339ms for sessionid 0x13a3f7732340003
- CASE WHEN 用法介绍
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CASE WHEN 用法介绍
1. CASE WHEN 表达式有两种形式
--简单Case函数
CASE sex
WHEN '1' THEN '男'
WHEN '2' THEN '女'
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--Case搜索函数
CASE
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- PHP技巧汇总:提高PHP性能的53个技巧
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PHP技巧汇总:提高PHP性能的53个技巧 用单引号代替双引号来包含字符串,这样做会更快一些。因为PHP会在双引号包围的字符串中搜寻变量, 单引号则不会,注意:只有echo能这么做,它是一种可以把多个字符串当作参数的函数译注: PHP手册中说echo是语言结构,不是真正的函数,故把函数加上了双引号)。 1、如果能将类的方法定义成static,就尽量定义成static,它的速度会提升将近4倍
- Yii框架中CGridView的使用方法以及详细示例
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yii
CGridView显示一个数据项的列表中的一个表。
表中的每一行代表一个数据项的数据,和一个列通常代表一个属性的物品(一些列可能对应于复杂的表达式的属性或静态文本)。 CGridView既支持排序和分页的数据项。排序和分页可以在AJAX模式或正常的页面请求。使用CGridView的一个好处是,当用户浏览器禁用JavaScript,排序和分页自动退化普通页面请求和仍然正常运行。
实例代码如下:
- Maven项目打包成可执行Jar文件
dyy_gusi
assembly
Maven项目打包成可执行Jar文件
在使用Maven完成项目以后,如果是需要打包成可执行的Jar文件,我们通过eclipse的导出很麻烦,还得指定入口文件的位置,还得说明依赖的jar包,既然都使用Maven了,很重要的一个目的就是让这些繁琐的操作简单。我们可以通过插件完成这项工作,使用assembly插件。具体使用方式如下:
1、在项目中加入插件的依赖:
<plugin>
- php常见错误
geeksun
PHP
1. kevent() reported that connect() failed (61: Connection refused) while connecting to upstream, client: 127.0.0.1, server: localhost, request: "GET / HTTP/1.1", upstream: "fastc
- 修改linux的用户名
hongtoushizi
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Change Linux Username
更改Linux用户名,需要修改4个系统的文件:
/etc/passwd
/etc/shadow
/etc/group
/etc/gshadow
古老/传统的方法是使用vi去直接修改,但是这有安全隐患(具体可自己搜一下),所以后来改成使用这些命令去代替:
vipw
vipw -s
vigr
vigr -s
具体的操作顺
- 第五章 常用Lua开发库1-redis、mysql、http客户端
jinnianshilongnian
nginxlua
对于开发来说需要有好的生态开发库来辅助我们快速开发,而Lua中也有大多数我们需要的第三方开发库如Redis、Memcached、Mysql、Http客户端、JSON、模板引擎等。
一些常见的Lua库可以在github上搜索,https://github.com/search?utf8=%E2%9C%93&q=lua+resty。
Redis客户端
lua-resty-r
- zkClient 监控机制实现
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zkClient 监控机制实现
直接使用zk的api实现业务功能比较繁琐。因为要处理session loss,session expire等异常,在发生这些异常后进行重连。又因为ZK的watcher是一次性的,如果要基于wather实现发布/订阅模式,还要自己包装一下,将一次性订阅包装成持久订阅。另外如果要使用抽象级别更高的功能,比如分布式锁,leader选举
- 在Mysql 众多表中查找一个表名或者字段名的 SQL 语句
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mysql
在Mysql 众多表中查找一个表名或者字段名的 SQL 语句:
方法一:SELECT table_name, column_name from information_schema.columns WHERE column_name LIKE 'Name';
方法二:SELECT column_name from information_schema.colum
- 程序员对英语的依赖
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英语程序猿
1、程序员最基本的技能,至少要能写得出代码,当我们还在为建立类的时候思考用什么单词发牢骚的时候,英语与别人的差距就直接表现出来咯。
2、程序员最起码能认识开发工具里的英语单词,不然怎么知道使用这些开发工具。
3、进阶一点,就是能读懂别人的代码,有利于我们学习人家的思路和技术。
4、写的程序至少能有一定的可读性,至少要人别人能懂吧...
以上一些问题,充分说明了英语对程序猿的重要性。骚年
- Oracle学习笔记(8) 使用PLSQL编写触发器
vipbooks
oraclesql编程活动Access
时间过得真快啊,转眼就到了Oracle学习笔记的最后个章节了,通过前面七章的学习大家应该对Oracle编程有了一定了了解了吧,这东东如果一段时间不用很快就会忘记了,所以我会把自己学习过的东西做好详细的笔记,用到的时候可以随时查找,马上上手!希望这些笔记能对大家有些帮助!
这是第八章的学习笔记,学习完第七章的子程序和包之后