- 模型微调:让AI更懂你的魔法棒
带上一无所知的我
pytorch人工智能python
模型微调:让AI更懂你的魔法棒✨在人工智能的世界里,模型微调(Fine-tuning)就像是一位魔法师用魔法棒对预训练模型进行“个性化改造”,让它更适应特定的任务。今天,我们就来深入探讨模型微调的技术细节,让你也能像魔法师一样,轻松驾驭AI模型!什么是模型微调?模型微调是指在预训练模型的基础上,通过少量的特定任务数据进行训练,使模型更好地适应新任务的技术。预训练模型通常是基于大规模数据集(如Ima
- 【十 自然语言处理项目实战】【10.2 数据收集与预处理】
再见孙悟空_
#自然语言处理人工智能知识图谱transformer自然语言处理数据收集自然语言处理预处理自然语言处理项目
各位在数据泥潭里打滚的勇士们,今天咱们要聊的这个话题,就像学做川菜必须掌握的"火锅底料炒制法"——数据收集与预处理!这玩意儿看着像脏活累活,实则是决定你模型上限的生死关卡。作为一个曾把BERT训成人工智障的老司机,这就把五年掉坑经验熬成一锅十全大补汤!(戴上橡胶手套准备掏数据)一、数据收集的野路子:比盗墓还刺激的冒险1.1公开数据集寻宝图(附藏宝坐标)①正道的光:Kaggle(数据界的沃尔玛):搜
- 根据论文复现大模型方法以及出错处理技巧
Ai玩家hly
从0倒1论文复现大模型复现Ai大模型复现
复现一篇论文中的大模型搭建涉及以下几个关键步骤:理解论文的模型架构、数据集处理、超参数设置以及实验环境的搭建。这里给出一个基本的实现方法示例,假设我们选择复现一个图像分类任务中的经典模型,例如ResNet。实现步骤示例1.理解论文和模型架构选择一篇关于ResNet的论文作为示例,例如《DeepResidualLearningforImageRecognition》(Heetal.,2015)。2.
- 全网独家 | 超级POI数据集:27.3亿条,涵盖2018-2024年,7年44份,全国范围、同源、相同处理方法、字段丰富
空间数据研究所
全国同源历史POI数据空间数据研究所历史POIPOI数据全国同源历史POI兴趣点超级POI数据集
超级POI数据集概况时间范围:2018年12月至2024年12月覆盖区域:全国所有省、直辖市、自治区和特别行政区数据总量:2,731,535,499条数据格式:支持SHP、FileGDB、GeoJson、MIF/TAB、TXT、Excel、CSV坐标系统:可以提供WGS84、GCJ02、BD09等常见坐标系提供形式:本地矢量数据文件数据选择:可根据指定的城市、省,类别,时间提供相应数据文件数据来源
- Python 生成数据(使用Pygal模拟掷骰子)
钢铁男儿
Python从入门到精通python开发语言
数据可视化指的是通过可视化表示来探索数据,它与数据挖掘紧密相关,而数据挖掘指的是使用代码来探索数据集的规律和关联。数据集可以是用一行代码就能表示的小型数字列表,也可以是数以吉字节的数据。使用Pygal模拟掷骰子在本节中,我们将使用Python可视化包Pygal来生成可缩放的矢量图形文件。对于需要在尺寸不同的屏幕上显示的图表,这很有用,因为它们将自动缩放,以适合观看者的屏幕。如果你打算以在线方式使用
- 使用 TensorFlow 进行图像处理:深度解析卷积神经网络(CNN)
一碗黄焖鸡三碗米饭
人工智能前沿与实践tensorflow图像处理cnn人工智能机器学习pythonai
目录使用TensorFlow进行图像处理:深度解析卷积神经网络(CNN)1.什么是卷积神经网络(CNN)?CNN的基本结构为什么CNN适合图像处理?2.使用TensorFlow构建CNN2.1环境准备2.2加载并预处理MNIST数据集2.3构建CNN模型2.4编译和训练模型2.5评估模型3.CNN的优化与改进3.1使用数据增强3.2调整网络结构4.CNN在其他图像处理任务中的应用5.总结参考文献在
- 集成学习(Ensemble Learning)基础知识1
代码骑士
#机器学习集成学习机器学习人工智能
文章目录一、集成学习1、基本概念2、回顾:误差的偏差-方差分解3、为什么集成学习有效?4、基学习器:“好而不同”5、集成学习的两个基本问题(1)如何训练出具有差异性的多个基学习器?(2)如何将多个基学习器的预测结果集成为最终的强学习器预测结果?二、自助法(Bagging)1、Bagging2、BootstrapBootstrap采样的数学性质3、Bagging:集成学习的两个基本问题(1)如何训练
- 以量子“自相干—波函数”理论的破产奠基唯物唯一的《自然集合论》
留下一片云
科技
违背守恒定律-物质唯一性的“自相干即可改变衍射方向”思想实验:在接受屏光栅“电子落点处”继续开缝衍射。多级重复角度叠加后,按量子“波函数”理论,“电子只靠自相干,不需任何外部作用即可任意变向、返回”,“拔着自己的头发离开了地球”。唯心的经典骗术:“天机不可泄露”—“观察导致坍缩”。—————————自然集合论自然是融洽无矛盾的客观存在,唯物唯一。集合有统属,万物归自然。集合内性本善,逻辑/规则在集
- SQL语言的散点图
苏墨瀚
包罗万象golang开发语言后端
SQL语言的散点图引言在数据科学和数据分析的领域中,数据可视化是一项重要的技能。有效的数据可视化可以帮助我们理解复杂的数据集,发现数据中的潜在规律,进而支持决策制定。散点图作为一种基本而有效的数据可视化形式,广泛应用于各种领域。本文将深入探讨散点图的概念、使用场景、SQL查询与散点图的结合,以及如何通过SQL语言生成散点图。散点图的定义与特点散点图是一种二维图形,用来展示两个变量之间的关系。每个点
- Electron对接语音唤醒Windows SDK
蚂蚁二娘
electronwindowsc++
一、项目主要依赖vuevue-cli-plugin-electron-builderelectronffi-napinodejs操作c++的dll库ref-napic++类型转换js-audio-recorder录音插件二、下载SDK设置好唤醒词后,下载windowsSdk,项目需要/bin目录下的msc_x64.dll和msc.dll(分别是64位和32位的dll,按需使用),以及/bin/ms
- leetcode501-二叉搜索树中的众数
记得早睡~
算法小课堂leetcode算法javascript数据结构
leetcode501思路由于是二叉搜索树,那么我们知道它的特性:使用中序遍历得到的是从小到大排序的,所以我们利用这个规则,使用count来统计每次出现一个新的数的总个数,maxCount统计最大的个数值,result来存储二叉树中的众数,也就是要得到的结果值,pre用于统计前一个节点值初始化定义好值以后,我们需要使用中序遍历,中间处理逻辑值当pre还不存在的时候或者前一个节点跟后一个节点不相同时
- 进入Tokio的异步世界
lipicoder
rust开发语言后端
Tokio是一个基于Rust语言开发的异步运行时。初接触的开发者可能会存在两个疑问,为什么要异步,什么要基于Rust来做异步?简单的说,异步更符合计算机的运行机制,能够更大的发挥计算能力。当然,这个是针对IO密集型的任务。如果是CPU密集型的,长耗时的纯计算,那还是同步机制好从通常的场景来看,大部分的应用都是IO密集型的。长耗时的纯CPU计算只需要写一个脚本跑就可以了,比较简单为什么采用Rust来
- 大厂裁员不断,这个高薪岗位却找不到人?
大家好,我是陈哥。当下,裁员潮席卷全球:微软裁撤万人级游戏部门,谷歌AI伦理团队被优化,亚马逊用机器人取代数万仓储岗位。然而,DevOps工程师的招聘却逆势而上。据美国在线求职平台FlexJobs数据显示:2024年第一季度,资深DevOps工程师位列全美远程高薪岗位第六位,单季度新增空缺约为1500-2000个。在中国,各企业对DevOps工程师的需求同样旺盛,仅2024年9月单月就新增约120
- 史上最全JVM面试八股文合集
Java小海.
面试java职场和发展程序人生后端
简述JVM内存模型线程私有的运行时数据区:程序计数器、Java虚拟机栈、本地方法栈。线程共享的运行时数据区:Java堆、方法区。简述程序计数器程序计数器表示当前线程所执行的字节码的行号指示器。程序计数器不会产生StackOverflowError和OutOfMemoryError。简述虚拟机栈Java虚拟机栈用来描述Java方法执行的内存模型。线程创建时就会分配一个栈空间,线程结束后栈空间被回收。
- 一键秒连WiFi智能设备,uni-app全栈式物联开发指南。
豆豆(前端开发+ui设计)
前端
如何使用uni-app框架实现通过WiFi连接设备并进行命令交互的硬件开发。为了方便理解和实践,我们将提供相应的源代码示例,帮助开发者快速上手。1.硬件准备在开始之前,请确保你已经准备好以下硬件设备:支持WiFi连接的设备:如ESP8266、ESP32等。控制端设备:手机或电脑,安装有支持uni-app开发的开发环境(如HBuilderX)。网络环境:确保设备和控制端在同一个局域网内。2.uni-
- 智慧城市道路防护栏破损缺陷检测数据集VOC+YOLO格式6939张3类别
FL1623863129
数据集YOLO深度学习机器学习
数据集格式:PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件,仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数):6939标注数量(xml文件个数):6939标注数量(txt文件个数):6939标注类别数:3标注类别名称(注意yolo格式类别顺序不和这个对应,而以labels文件夹classes.txt为准):["body","cr
- 深入浅出JVM(一)---两种环境
杨洪波
Javajvmjavaclassapi语言引擎
如果你想真正掌握JAVA技术,请首先记住它的四个组成部分:JAVA语言,class文件格式,JVM和JAVAAPI.如果你说你学过JAVA,那么,你已经知道了,JAVA有两个环境:编译环境和运行环境.好,我们分别讨论.1)编译环境编译环境是什么?如果你装了JDK,那么,你的D:/j2sdk1.4.2目录下的所有东西,就是你的JAVA编译环境.编译环境的工作流程如下:你利用JAVA语言规范,或利用J
- 利用 HAI 平台进行 DeepSeek 模型训练的详细指南
摘要本文旨在为非专业用户提供在HAI平台上进行DeepSeek模型训练的详细步骤。从创建项目、上传数据集、配置训练参数到启动训练任务并监控训练过程,本文将逐步指导用户完成整个流程。此外,本文还包含可运行的示例代码模块和相关章节配图,以帮助用户更好地理解和操作。引言HAI(HyperAI)平台是一个强大的AI模型训练平台,但对于非专业用户来说,其复杂性可能会成为使用的障碍。本文将详细介绍如何在HAI
- 华为云认证 - 云学堂「集证」有礼
天氰色等烟雨
华为云
华为云最近又出了一个新活动,我看了一下,奖励比上次的要好很多,本来不想搞的,这下不得不考虑一下了~还是一样,得先报名才能参与活动!特别提醒一下,企业账号是不能参加这次活动的,大家要用个人账户来报名。按以往的经历,不是实名认证的账号也可以参与进来。活动地址如下:DeveloperEvents_DeveloperAlliance-HuaweiCloudMeetlike-mindeddevelopers
- 【AI Agent教程】各种Agent开发框架都是如何实现ReAct思想的?深入源码学习一下
同学小张
大模型人工智能学习笔记经验分享AIGCAIAgentReAct
大家好,我是同学小张,持续学习C++进阶知识和AI大模型应用实战案例,持续分享,欢迎大家点赞+关注,共同学习和进步。驱动大模型有很多种方式,例如纯Prompt方式、思维链方式、ReAct方式等。ReAct方式是AIAgent最常用的实现思路之一,它强调在执行任务时结合推理(Reasoning)和行动(Acting)两个方面,使得Agent能够在复杂和动态的环境中更有效地工作。本文我们来看看常用的那
- 基于传感器数据的城市空气质量预测与污染源分类
云端.代码农夫CloudFarmer
分类数据挖掘人工智能
项目名称:基于传感器数据的城市空气质量预测与污染源分类创新点:结合时间序列预测(回归)与污染源分类(多标签分类),使用公开API获取实时数据。项目目标预测未来6小时的空气质量指数(AQI)。根据传感器数据判断可能的污染源类型(如工业排放、交通尾气、扬尘等)。数据集来源数据获取:通过开放API实时抓取(如OpenAQ、AirNow或国内公开的城市空气质量平台)。特征示例:PM2.5、PM10、SO2
- Springboot启动失败:解决「org.yaml.snakeyaml.error.YAMLException」报错全记录
-天凉好秋-
springbootjavaideavisualstudiocode
##关键字Java、Springboot、vscode、idea、nacos启动失败、YAMLException、字符集配置---##背景环境###项目架构-**框架**:SSM(Spring+SpringMVC+MyBatis)-**中间件**:Nacos(配置管理+服务发现)-**配置存储**:Nacos中存储了Springboot的配置,包括:数据库连接信息、Redis连接信息、服务配置等。
- USB摄像头数据获取——libuvc
jbjhzstsl
linux
优点:跨平台支持:libuvc是一个跨平台的库,可以在不同的操作系统上使用,包括Linux、Windows和macOS等。简单易用:libuvc提供了一套简单易用的API,使得使用摄像头设备变得更加简便,尤其适合快速开发原型和简单应用。封装性好:libuvc封装了许多底层细节,如视频格式转换、缓冲区管理等,简化了开发过程。缺点:功能有限:相对于V4L2,libuvc提供的功能相对有限,可能无法满足
- 使用LangSmith Chat Datasets微调模型
scaFHIO
python人工智能机器学习
在这篇文章中,我们将探讨如何通过LangSmithChatDatasets轻松微调模型。这一过程分为三个简单的步骤:创建聊天数据集。使用LangSmithDatasetChatLoader加载示例。微调你的模型。微调后,您可以在LangChain应用中使用微调过的模型。在深入探讨之前,我们需要安装一些前置条件。前置条件确保您已经安装了langchain>=0.0.311并准备好LangSmithA
- vs code配置python_如何在vscode里的python配置好matplotlib?,vscode配置python环境教程
weixin_39564151
vscode配置python
如何在vscode里的python配置好matplotlib?,vscode配置python环境教程vscode配置python环境教程2020-09-2015:14:33人已围观VScode配置Python环境“配置任务运行程序”遇到问题我建议尝试再把bug写出来,不能因为不一样就不继续首先需要VScodePython插件。打开Python任意脚可以直接拖入。点击左下角的扩展按钮,在弹出界面选择
- 黄河之声杂志黄河之声杂志社黄河之声编辑部2024年第23期目录
QQ296078736
人工智能
原创歌曲复兴之梦张杰文;薛亚东;石静;2杂诗·思乡覃艳;何家国;183我们在一起周敏;184祖国处处好风光马戈;185民族音乐学与传统音乐理论山西戏剧环境下原创音乐剧现状分析及发展思索王景璐;4-9基于音乐分析的聊斋俚曲【叠断桥】溯源研究杨晨宇;10-18从聊城尺八现状看中华优秀传统文化回流现象赵蕊;19-23徽班与徽商解飞;24-27四川白玉县“手指锅庄”艺术特征与传承发展研究李明明;28-31
- 文本纠错(Text Correction)
dundunmm
人工智能数据挖掘文本纠错人工智能数据挖掘文本纠错深度学习
文本纠错(TextCorrection)是自然语言处理(NLP)中的一个重要任务,旨在自动检测并修正文本中的错误,包括拼写、语法、语义等层面的错误。其核心目标是通过算法模型将错误文本转换为符合语言规范的表达。该任务在自动写作辅助、搜索引擎优化、智能客服、教育等多个领域具有广泛应用。输入:包含错误的原始文本(如“我明天要去北京,希望天汽好。”)输出:修正后的规范文本(如“我明天要去北京,希望天气好。
- 目前市场上主流的机器视觉的框架有哪些?他们的特点及优劣
yuanpan
机器学习计算机视觉
目前市场上主流的机器视觉框架和工具可以分为商业软件、开源工具和深度学习框架三大类。以下是它们的总结及特点对比:1.商业软件(1)Halcon(MVTec)特点:专注于工业机器视觉,提供高精度、高效率的算法。支持复杂的工业应用,如缺陷检测、3D视觉、深度学习等。提供图形化开发工具HDevelop和多种编程接口。优势:算法优化好,适合实时工业应用。硬件兼容性强,支持多种工业相机和设备。劣势:商业软件,
- Hadoop相关面试题
努力的搬砖人.
java面试hadoop
以下是150道Hadoop面试题及其详细回答,涵盖了Hadoop的基础知识、HDFS、MapReduce、YARN、HBase、Hive、Sqoop、Flume、ZooKeeper等多个方面,每道题目都尽量详细且简单易懂:Hadoop基础概念类1.什么是Hadoop?Hadoop是一个由Apache基金会开发的开源分布式计算框架,主要用于处理和存储大规模数据集。它提供了高容错性和高扩展性的分布式存
- 数据增强:扩充数据集提升模型泛化能力
AI天才研究院
计算AI大模型企业级应用开发实战ChatGPT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AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍1.1.数据增强的重要性在机器学习领域,模型的泛化能力至关重要。一个泛化能力强的模型能够在未见数据上表现良好,而过拟合的模型则会在训练数据上表现出色,但在新数据上表现糟糕。数据增强是一种有效提升模型泛化能力的技术,它通过对现有数据进行各种变换,人为地扩充数据集,从而增加训练数据的数量和多样性。1.2.数据增强的应用场景数据增强广泛应用于各种机器学习任务中,包括:图像识别:对图像进行旋转
- 统一思想认识
永夜-极光
思想
1.统一思想认识的基础,才能有的放矢
原因:
总有一种描述事物的方式最贴近本质,最容易让人理解.
如何让教育更轻松,在于找到最适合学生的方式.
难点在于,如何模拟对方的思维基础选择合适的方式. &
- Joda Time使用笔记
bylijinnan
javajoda time
Joda Time的介绍可以参考这篇文章:
http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-jodatime.html
工作中也常常用到Joda Time,为了避免每次使用都查API,记录一下常用的用法:
/**
* DateTime变化(增减)
*/
@Tes
- FileUtils API
eksliang
FileUtilsFileUtils API
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2217374 一、概述
这是一个Java操作文件的常用库,是Apache对java的IO包的封装,这里面有两个非常核心的类FilenameUtils跟FileUtils,其中FilenameUtils是对文件名操作的封装;FileUtils是文件封装,开发中对文件的操作,几乎都可以在这个框架里面找到。 非常的好用。
- 各种新兴技术
不懂事的小屁孩
技术
1:gradle Gradle 是以 Groovy 语言为基础,面向Java应用为主。基于DSL(领域特定语言)语法的自动化构建工具。
现在构建系统常用到maven工具,现在有更容易上手的gradle,
搭建java环境:
http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-gradle/
搭建android环境:
http://m
- tomcat6的https双向认证
酷的飞上天空
tomcat6
1.生成服务器端证书
keytool -genkey -keyalg RSA -dname "cn=localhost,ou=sango,o=none,l=china,st=beijing,c=cn" -alias server -keypass password -keystore server.jks -storepass password -validity 36
- 托管虚拟桌面市场势不可挡
蓝儿唯美
用户还需要冗余的数据中心,dinCloud的高级副总裁兼首席营销官Ali Din指出。该公司转售一个MSP可以让用户登录并管理和提供服务的用于DaaS的云自动化控制台,提供服务或者MSP也可以自己来控制。
在某些情况下,MSP会在dinCloud的云服务上进行服务分层,如监控和补丁管理。
MSP的利润空间将根据其参与的程度而有所不同,Din说。
“我们有一些合作伙伴负责将我们推荐给客户作为个
- spring学习——xml文件的配置
a-john
spring
在Spring的学习中,对于其xml文件的配置是必不可少的。在Spring的多种装配Bean的方式中,采用XML配置也是最常见的。以下是一个简单的XML配置文件:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.or
- HDU 4342 History repeat itself 模拟
aijuans
模拟
来源:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=4342
题意:首先让求第几个非平方数,然后求从1到该数之间的每个sqrt(i)的下取整的和。
思路:一个简单的模拟题目,但是由于数据范围大,需要用__int64。我们可以首先把平方数筛选出来,假如让求第n个非平方数的话,看n前面有多少个平方数,假设有x个,则第n个非平方数就是n+x。注意两种特殊情况,即
- java中最常用jar包的用途
asia007
java
java中最常用jar包的用途
jar包用途axis.jarSOAP引擎包commons-discovery-0.2.jar用来发现、查找和实现可插入式接口,提供一些一般类实例化、单件的生命周期管理的常用方法.jaxrpc.jarAxis运行所需要的组件包saaj.jar创建到端点的点到点连接的方法、创建并处理SOAP消息和附件的方法,以及接收和处理SOAP错误的方法. w
- ajax获取Struts框架中的json编码异常和Struts中的主控制器异常的解决办法
百合不是茶
jsjson编码返回异常
一:ajax获取自定义Struts框架中的json编码 出现以下 问题:
1,强制flush输出 json编码打印在首页
2, 不强制flush js会解析json 打印出来的是错误的jsp页面 却没有跳转到错误页面
3, ajax中的dataType的json 改为text 会
- JUnit使用的设计模式
bijian1013
java设计模式JUnit
JUnit源代码涉及使用了大量设计模式
1、模板方法模式(Template Method)
定义一个操作中的算法骨架,而将一些步骤延伸到子类中去,使得子类可以不改变一个算法的结构,即可重新定义该算法的某些特定步骤。这里需要复用的是算法的结构,也就是步骤,而步骤的实现可以在子类中完成。
 
- Linux常用命令(摘录)
sunjing
crondchkconfig
chkconfig --list 查看linux所有服务
chkconfig --add servicename 添加linux服务
netstat -apn | grep 8080 查看端口占用
env 查看所有环境变量
echo $JAVA_HOME 查看JAVA_HOME环境变量
安装编译器
yum install -y gcc
- 【Hadoop一】Hadoop伪集群环境搭建
bit1129
hadoop
结合网上多份文档,不断反复的修正hadoop启动和运行过程中出现的问题,终于把Hadoop2.5.2伪分布式安装起来,跑通了wordcount例子。Hadoop的安装复杂性的体现之一是,Hadoop的安装文档非常多,但是能一个文档走下来的少之又少,尤其是Hadoop不同版本的配置差异非常的大。Hadoop2.5.2于前两天发布,但是它的配置跟2.5.0,2.5.1没有分别。 &nb
- Anychart图表系列五之事件监听
白糖_
chart
创建图表事件监听非常简单:首先是通过addEventListener('监听类型',js监听方法)添加事件监听,然后在js监听方法中定义具体监听逻辑。
以钻取操作为例,当用户点击图表某一个point的时候弹出point的name和value,代码如下:
<script>
//创建AnyChart
var chart = new AnyChart();
//添加钻取操作&quo
- Web前端相关段子
braveCS
web前端
Web标准:结构、样式和行为分离
使用语义化标签
0)标签的语义:使用有良好语义的标签,能够很好地实现自我解释,方便搜索引擎理解网页结构,抓取重要内容。去样式后也会根据浏览器的默认样式很好的组织网页内容,具有很好的可读性,从而实现对特殊终端的兼容。
1)div和span是没有语义的:只是分别用作块级元素和行内元素的区域分隔符。当页面内标签无法满足设计需求时,才会适当添加div
- 编程之美-24点游戏
bylijinnan
编程之美
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.HashSet;
import java.util.List;
import java.util.Random;
import java.util.Set;
public class PointGame {
/**编程之美
- 主页面子页面传值总结
chengxuyuancsdn
总结
1、showModalDialog
returnValue是javascript中html的window对象的属性,目的是返回窗口值,当用window.showModalDialog函数打开一个IE的模式窗口时,用于返回窗口的值
主界面
var sonValue=window.showModalDialog("son.jsp");
子界面
window.retu
- [网络与经济]互联网+的含义
comsci
互联网+
互联网+后面是一个人的名字 = 网络控制系统
互联网+你的名字 = 网络个人数据库
每日提示:如果人觉得不舒服,千万不要外出到处走动,就呆在床上,玩玩手游,更不能够去开车,现在交通状况不
- oracle 创建视图 with check option
daizj
视图vieworalce
我们来看下面的例子:
create or replace view testview
as
select empno,ename from emp where ename like ‘M%’
with check option;
这里我们创建了一个视图,并使用了with check option来限制了视图。 然后我们来看一下视图包含的结果:
select * from testv
- ToastPlugin插件在cordova3.3下使用
dibov
Cordova
自己开发的Todos应用,想实现“
再按一次返回键退出程序 ”的功能,采用网上的ToastPlugins插件,发现代码或文章基本都是老版本,运行问题比较多。折腾了好久才弄好。下面吧基于cordova3.3下的ToastPlugins相关代码共享。
ToastPlugin.java
package&nbs
- C语言22个系统函数
dcj3sjt126com
cfunction
C语言系统函数一、数学函数下列函数存放在math.h头文件中Double floor(double num) 求出不大于num的最大数。Double fmod(x, y) 求整数x/y的余数。Double frexp(num, exp); double num; int *exp; 将num分为数字部分(尾数)x和 以2位的指数部分n,即num=x*2n,指数n存放在exp指向的变量中,返回x。D
- 开发一个类的流程
dcj3sjt126com
开发
本人近日根据自己的开发经验总结了一个类的开发流程。这个流程适用于单独开发的构件,并不适用于对一个项目中的系统对象开发。开发出的类可以存入私人类库,供以后复用。
以下是开发流程:
1. 明确类的功能,抽象出类的大概结构
2. 初步设想类的接口
3. 类名设计(驼峰式命名)
4. 属性设置(权限设置)
判断某些变量是否有必要作为成员属
- java 并发
shuizhaosi888
java 并发
能够写出高伸缩性的并发是一门艺术
在JAVA SE5中新增了3个包
java.util.concurrent
java.util.concurrent.atomic
java.util.concurrent.locks
在java的内存模型中,类的实例字段、静态字段和构成数组的对象元素都会被多个线程所共享,局部变量与方法参数都是线程私有的,不会被共享。
- Spring Security(11)——匿名认证
234390216
Spring SecurityROLE_ANNOYMOUS匿名
匿名认证
目录
1.1 配置
1.2 AuthenticationTrustResolver
对于匿名访问的用户,Spring Security支持为其建立一个匿名的AnonymousAuthenticat
- NODEJS项目实践0.2[ express,ajax通信...]
逐行分析JS源代码
Ajaxnodejsexpress
一、前言
通过上节学习,我们已经 ubuntu系统搭建了一个可以访问的nodejs系统,并做了nginx转发。本节原要做web端服务 及 mongodb的存取,但写着写着,web端就
- 在Struts2 的Action中怎样获取表单提交上来的多个checkbox的值
lhbthanks
javahtmlstrutscheckbox
第一种方法:获取结果String类型
在 Action 中获得的是一个 String 型数据,每一个被选中的 checkbox 的 value 被拼接在一起,每个值之间以逗号隔开(,)。
所以在 Action 中定义一个跟 checkbox 的 name 同名的属性来接收这些被选中的 checkbox 的 value 即可。
以下是实现的代码:
前台 HTML 代码:
- 003.Kafka基本概念
nweiren
hadoopkafka
Kafka基本概念:Topic、Partition、Message、Producer、Broker、Consumer。 Topic: 消息源(Message)的分类。 Partition: Topic物理上的分组,一
- Linux环境下安装JDK
roadrunners
jdklinux
1、准备工作
创建JDK的安装目录:
mkdir -p /usr/java/
下载JDK,找到适合自己系统的JDK版本进行下载:
http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/index.html
把JDK安装包下载到/usr/java/目录,然后进行解压:
tar -zxvf jre-7
- Linux忘记root密码的解决思路
tomcat_oracle
linux
1:使用同版本的linux启动系统,chroot到忘记密码的根分区passwd改密码 2:grub启动菜单中加入init=/bin/bash进入系统,不过这时挂载的是只读分区。根据系统的分区情况进一步判断. 3: grub启动菜单中加入 single以单用户进入系统. 4:用以上方法mount到根分区把/etc/passwd中的root密码去除 例如: ro
- 跨浏览器 HTML5 postMessage 方法以及 message 事件模拟实现
xueyou
jsonpjquery框架UIhtml5
postMessage 是 HTML5 新方法,它可以实现跨域窗口之间通讯。到目前为止,只有 IE8+, Firefox 3, Opera 9, Chrome 3和 Safari 4 支持,而本篇文章主要讲述 postMessage 方法与 message 事件跨浏览器实现。postMessage 方法 JSONP 技术不一样,前者是前端擅长跨域文档数据即时通讯,后者擅长针对跨域服务端数据通讯,p