深度强化学习—

最新人工智能硬件培训AI 基础入门学习课程参考2025版（大模型篇）聆思科技AI芯片聆思大模型开发板实践分享大模型语音交互人工智能语音识别视觉检测 AI编程人机交互
前言在人工智能大模型重塑教育与社会发展的当下，无论是探索未来职业方向，还是更新技术储备，掌握大模型知识都已成为新时代的必修课。从职场上辅助工作的智能助手，到课堂用于学术研究的智能工具，大模型正在工作生活教育等领域发挥着越来越重要的作用。针对日前前来咨询的广大客户对面向大模型智能硬件的学习需求，我们根据CSK6大模型语音视觉开发板已有功能，整理了一份适合基于本开发板进行教学活动的学习课程参考给大家备
2025年全球数据安全发展趋势 jinan886 人工智能大数据安全数据分析
随着云计算、大数据、人工智能等技术的迅猛发展，数据已成为驱动经济社会发展的关键生产要素。然而，数据泄露、网络攻击等安全事件频发，给个人隐私、企业利益乃至国家安全带来了前所未有的挑战。全球数据安全发展趋势正随着技术进步和威胁演变而不断变化，以下是主要趋势：1.数据隐私法规加强GDPR（欧盟《通用数据保护条例）和CCPA（加州消费者隐私法案）等法规推动了全球对数据隐私的重视，更多国家和地区正在制定或更
AI原生应用监控：实时领域偏见预警系统设计原理 Agentic AI人工智能与大数据 CSDN AI-native 人工智能 ai
AI原生应用监控：实时领域偏见预警系统设计原理关键词AI监控、算法偏见、实时预警、公平性AI、模型监控、偏见检测、AI治理摘要在人工智能驱动决策日益普及的今天，AI系统中的隐性偏见已成为影响公平性、可信度和业务连续性的关键风险。本文深入探讨了AI原生应用监控的核心挑战，重点剖析了实时领域偏见预警系统的设计原理与实现方法。通过将复杂的算法偏见比作"数字世界的隐形滤镜"，我们揭示了偏见如何在AI系统中
机器学习在智能仓储中的应用：库存管理与物流优化 Blossom.118 机器学习与人工智能机器学习人工智能深度学习机器人 sklearn tensorflow cnn
最近研学过程中发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家。点击链接跳转到网站人工智能及编程语言学习教程。读者们可以通过里面的文章详细了解一下人工智能及其编程等教程和学习方法。下面开始对正文内容的介绍。随着电子商务的蓬勃发展，仓储和物流行业面临着前所未有的挑战和机遇。智能仓储通过整合先进的信息技术，如物联网（IoT）、大数据和机器学习，能够实现从货物入库到出库的全流程
【自然语言处理-NLP】文本预处理技术云博士的AI课堂哈佛博后带你玩转机器学习深度学习自然语言处理人工智能 NLP 深度学习数据预处理 NLP数据预处理机器学习
以下内容将从基本概念到实用代码分步骤、分场景地详细介绍NLP常见文本预处理方法及其背后的思想。如果无法从外部导入数据，我们会模拟一份简易文本数据（如字符串列表），并在此基础上演示预处理代码及详细解释，确保在常规Python环境下可以运行。一、文本预处理的常见需求和作用在自然语言处理（NLP）任务（如机器学习、深度学习、大模型开发）中，原始文本数据通常会包含各种噪声，例如：多余的空格、换行符、特殊符
深度学习之基于Pytorch卷积神经网络人民币面值识别 Q1744828575 python pytorch plotly
欢迎大家点赞、收藏、关注、评论啦，由于篇幅有限，只展示了部分核心代码。文章目录一项目简介二、功能三、系统四.总结一项目简介一、项目背景在日常生活和商业活动中，人民币面值识别技术具有重要的应用价值。传统的面值识别方法，如基于模板匹配或特征工程的方法，在面对复杂多变的图像环境时，往往难以达到理想的识别效果。随着深度学习技术的兴起，特别是卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwo
行为正则化与顺序策略优化结合的离线多智能体学习算法
离线多智能体强化学习（MARL）是一个新兴领域，目标是在从预先收集的数据集中学习最佳的多智能体策略。随着人工智能技术的发展，多智能体系统在诸如自动驾驶、智能家居、机器人协作以及智能调度决策等方面展现了巨大的应用潜力。但现有的离线MARL方法也面临很多挑战，仍存在不协调行为和分布外联合动作的问题。为了应对这些挑战，中山大学计算机学院、美团履约平台技术部开展了学术合作项目，并取得了一些的成果，希望分享
提升AI产品竞争力：可用性评估的10个核心维度 AGI大模型与大数据研究院人工智能 ai
提升AI产品竞争力：可用性评估的10个核心维度关键词：AI产品、可用性评估、用户体验、人机交互、产品竞争力、评估维度、人工智能摘要：本文深入探讨了提升AI产品竞争力的10个核心可用性评估维度。我们将从用户角度出发，系统性地分析如何评估和优化AI产品的可用性，包括易用性、效率、可学习性、容错性等关键指标。通过详细的案例分析和实用建议，帮助产品团队打造更具竞争力的AI解决方案。背景介绍目的和范围本文旨
面经总结系列（十六）：元象科技大模型推理优化工程师 GoAI AI面经总结机器学习算法人工智能大模型机器学习深度学习
‍作者简介：CSDN、阿里云人工智能领域博客专家，新星计划计算机视觉导师，百度飞桨PPDE，专注大数据与AI知识分享。✨公众号：GoAI的学习小屋，免费分享书籍、简历、导图等，更有交流群分享宝藏资料，关注公众号回复“加群”或➡️点击链接加群。AI学习星球推荐：GoAI的学习社区知识星球是一个致力于提供《机器学习|深度学习|CV|NLP|大模型|多模态|AIGC》各个最新AI方向综述、论文等成体系的
《深入浅出多模态》(四)：多模态经典模型CLIP GoAI 深入浅出多模态多模态大模型 LLM 人工智能
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大学专业科普 | 物联网、自动化和人工智能
在选择大学专业时，可以先从自身兴趣、能力和职业规划出发，初步确定几个感兴趣的领域。然后结合外部环境因素，如专业前景、教育资源和就业情况等，对这些专业进行深入的分析和比较。物联网专业课程设置基础课程：包括物联网概论、电子电工基础、计算机网络技术、数据库应用基础、C语言程序设计等。专业核心课程：传感器与传感网技术、自动识别技术与应用、单片机基础、物联网通信技术、嵌入式系统设计、无线传感器网络等。实践课
深入浅出多模态》（十一）之多模态经典模型：Flamingo系列 GoAI 机器学习多模态大模型人工智能 LLM 机器学习
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招标专家随机抽选——抽取结果打印模板设计—未来之窗智能编程——仙盟创梦IDE 未来之窗软件服务招标专家仙盟创梦IDE 东方仙盟
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深度学习目标检测之YOLOv3实战（二）训练自己的图像数据郎郎不会飞深度学习目标识别 python 深度学习
深度学习目标检测之YOLOv3实战（二）训练自己的图像数据数据集准备数据集预处理原demo修改数据集训练目标检测补充二零二零年的大年初一，给大家拜个年，祝大家鼠年吉祥，万事如意，趁着喜气，把Yolov3训练自己的数据过程，记录一下，共勉共进。同样，无人机搭载山狗拍摄的视频，目标检测的种类是模型tank和airplane，部分效果图镇贴：数据集准备首先需要将自己的数据集准备好，不同场景下的目标数据尽
MCP模型上下文协议：AI人工智能模型训练的自动化调参 AI天才研究院 AI人工智能与大数据人工智能自动化运维 ai
MCP模型上下文协议：AI人工智能模型训练的自动化调参关键词：MCP模型、自动化调参、AI训练、超参数优化、上下文协议、机器学习、深度学习摘要：本文深入探讨MCP模型上下文协议在AI模型训练自动化调参中的应用。MCP(ModelContextProtocol)是一种创新的自动化调参框架，通过上下文感知和动态参数调整机制，显著提升模型训练效率和性能。文章将从理论基础、算法实现、数学原理到实际应用进行
AI--提升效率、驱动创新的核心引擎保持学习ing AI编程自动化低代码
自动化代码生成、低代码/无代码开发、算法优化实践等新兴技术在软件开发领域正逐渐崭露头角。这些技术为开发者提供了更高效、更便捷的开发方式，大大提升了软件开发的效率和质量。本文重点探讨的是这些技术在实际应用中的价值和优势。1、自动化代码生成1.1优势自动化代码生成是利用机器学习和人工智能技术，通过分析需求和已有代码，生成可用的代码片段或完整的程序。这种技术可以极大地减少开发人员的工作量，提高开发效率。
YOLOv11革命性升级：基于MobileNetv4的UIB和ExtraDW模块重构C3k2架构，实现移动端推理性能飞跃博导ai君深度学习教学-附源码 YOLO 重构
引言与背景概述在当今人工智能飞速发展的时代，目标检测技术已成为计算机视觉领域的核心技术之一。从自动驾驶汽车到智能安防系统，从移动端AR应用到工业质检，目标检测无处不在。然而，随着应用场景的多样化，特别是移动端和边缘设备的普及，对模型的计算效率提出了更为严苛的要求。YOLO（YouOnlyLookOnce）系列算法作为目标检测领域的领军者，一直在精度与速度之间寻求最佳平衡。从YOLOv1到最新的YO
从零开始：Python实现语音识别的完整教程_副本 AIGC应用创新大全 AI大模型与大数据技术 AI人工智能与大数据应用开发 MCP&Agent 云算力网络 python 语音识别开发语言 ai
从零开始：Python实现语音识别的完整教程关键词：Python、语音识别、语音转文本、音频处理、机器学习、深度学习、自然语言处理摘要：本文将带你从零开始学习如何使用Python实现语音识别功能。我们将从基础概念讲起，逐步深入到实际代码实现，涵盖音频处理、特征提取、模型训练等关键环节，最终构建一个完整的语音识别系统。无论你是初学者还是有一定经验的开发者，都能从本教程中获得实用的知识和技能。背景介绍
分类预测 | MATLAB实现BP神经网络多特征分类预测 matlab科研社分类 matlab 神经网络
✅作者简介：热爱数据处理、数学建模、仿真设计、论文复现、算法创新的Matlab仿真开发者。更多Matlab代码及仿真咨询内容点击主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知，期刊达人。内容介绍近年来，随着大数据时代的到来以及计算能力的显著提升，人工智能技术得到了飞速发展。在众多人工智能算法中，反向传播神经网络（BackPropagationNeuralNetwork,BP神经网络）凭借其强大的非
信息抽取数据集全景分析：分类体系、技术演进与挑战_DEEPSEEK 致Great 分类数据挖掘人工智能
信息抽取数据集全景分析：分类体系、技术演进与挑战摘要信息抽取（IE）作为自然语言处理的核心任务，是构建知识图谱、支持智能问答等应用的基础。近年来，随着深度学习技术的发展和大规模预训练模型的兴起，IE数据集呈现爆发式增长，其分析与评估对模型研发和领域迁移至关重要。本文基于对158个主流IE数据集的系统性梳理，首次提出“信息提取与命名实体识别数据集分类体系”。该体系涵盖8大类别（命名实体识别、关系提取
自然语言处理之文本生成：Recurrent Neural Networks (RNN)：序列模型与语言模型 zhubeibei168 自然语言处理自然语言处理 rnn 语言模型人工智能机器翻译生成对抗网络
自然语言处理之文本生成：RecurrentNeuralNetworks(RNN)：序列模型与语言模型自然语言处理简介NLP的基本概念自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，简称NLP）是人工智能领域的一个重要分支&#
2025年 UI 自动化框架使用排行 Thomas Kant 自动化测试 ui 自动化运维
亲爱的技术爱好者们，热烈欢迎来到Kant2048的博客！我是ThomasKant，很开心能在CSDN上与你们相遇～本博客的精华专栏：【自动化测试】【测试经验】【人工智能】【Python】</
使用Ultralytics YOLO进行数据增强 alpszero YOLO计算机视觉应用 YOLO 人工智能机器学习
概述数据增强是计算机视觉领域的一项重要技术，它通过对现有图像进行各种转换，人为地扩展训练数据集。在训练深度学习模型时，数据增强有助于提高模型的鲁棒性，减少过拟合，并增强对真实世界场景的泛化。在训练计算机视觉模型的过程中，数据增强具有多种重要作用：扩展数据集：通过创建现有图像的变体，可以有效增加训练数据集的规模，而无需收集新数据。提高泛化能力：模型学会在各种条件下识别物体，使其在实际应用中更加稳健。
全球人工智能与大模型发展全景：技术历程、产品概览与未来趋势软件职业规划人工智能搜索引擎
一、人工智能的发展历程（一）萌芽期（1950s-1980s）1956年：人工智能的诞生人工智能（AI）的概念在1956年的达特茅斯会议上被正式提出。那是一个充满梦想和探索的时代，一群年轻的科学家，包括约翰·麦卡锡（JohnMcCarthy）、马文·明斯基（MarvinMinsky）和克劳德·香农（ClaudeShannon）等，齐聚达特茅斯学院，共同探讨一个前所未有的课题：如何让机器模拟人类智能。
推荐几本人工智能方面的书（入门级）人邮异步社区人工智能深度学习神经网络
以下推荐几本适合入门人工智能的书籍，帮助你逐步建立基础知识和理解：一、数学基础类《数学之美》推荐理由：深入浅出地讲解了自然语言处理与搜索方向的数学原理，对于理解算法背后的数学逻辑非常有帮助。本书的章节名称，有“统计语言模型”“谈谈中文分词”“贾里尼克和现代语言处理”“布尔代数和搜索引擎”“信息指纹及其应用”等，似乎太过专业，实际上高中和大学低年级的同学们都能看得懂，当然本书因此也可以称得上是“高级
分布式学习嘉陵妹妹分布式学习
1.列举三个非冯·诺依曼计算结构非冯结构是指不遵循传统冯·诺依曼体系的计算架构，包括：数据流结构（DataflowArchitecture）：指令执行取决于数据的可用性而不是程序计数器。神经网络结构（NeuralNetworkArchitecture）：模拟生物神经元连接，用于人工智能。量子计算结构（QuantumComputingArchitecture）：利用量子比特和量子叠加原理进行计算。2
线性代数-第9篇：二次型与正定矩阵：优化问题的数学基础程序员勇哥人工智能(AI)线性代数人工智能大数据 python
线性代数-第9篇：二次型与正定矩阵：优化问题的数学基础在人工智能、量化投资和大数据分析中，优化问题无处不在，比如机器学习的损失函数最小化、量化投资组合的风险最小化等。而二次型与正定矩阵作为线性代数中的重要概念，为解决这些优化问题提供了坚实的数学基础。本篇将深入解析它们的原理及其在实际场景中的关键应用。一、二次型：从向量到函数的桥梁1.定义与表达式二次型是一个关于向量x\mathbf{x}x的二次齐
AI人工智能领域知识图谱在深度学习中的应用拓展
AI人工智能领域知识图谱在深度学习中的应用拓展关键词：知识图谱、深度学习、神经网络、图嵌入、知识表示学习、推理机制、应用场景摘要：本文深入探讨了知识图谱与深度学习的融合应用，系统性地分析了知识图谱在深度学习中的关键技术路径和应用场景。文章首先介绍了知识图谱的基本概念和表示方法，然后详细阐述了知识图谱与深度学习结合的多种技术路线，包括图神经网络、知识嵌入和推理机制等。接着通过具体案例展示了知识图谱增
[pytorch] pytorch_model.bin 和 training_args.bin 的区别心心喵 pytorch 深度学习 pytorch 神经网络
pytorch_model.bin和training_args.bin是与PyTorch框架和训练过程相关的两个文件。pytorch_model.bin:这是保存了PyTorch模型的二进制文件。在使用PyTorch进行深度学习训练时，经过训练的模型会被保存为这个文件，其中包含了模型的权重参数。这个文件可以被加载到PyTorch中，以便进行推理、评估或继续训练。training_args.bin:
【2025最新】AI大模型项目实战教程大揭秘！超详细攻略，手把手带你飞，记得收藏！大模型教程人工智能产品经理大模型大模型教程大数据大模型学习程序员
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
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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