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UnknownBody
LLMDailyMultimodal语言模型人工智能自然语言处理
论文主要内容总结本文聚焦于多模态大语言模型(MLLMs)在指称消解任务中的语用能力研究,通过简单但抽象的视觉刺激(如颜色块和颜色网格)开展实验。具体内容如下:1.研究目的考察LLaVA-NeXT、Qwen2-VL和JanusPro等MLLMs在“导演-匹配者”式参考游戏中,对颜色和空间布局的语境化语用推理能力,验证其是否能像人类一样根据视觉上下文解析指称表达。2.实验方法模型:测试三种MLLMs的
- SVC相关介绍
itzilong
视频会议
https://www.cnblogs.com/huxiaopeng/p/5653310.htmlhttps://janus.conf.meetecho.com/vp9svctest.htmlhttps://w3c.github.io/webrtc-svc/#intro开源框架Janushttps://blog.csdn.net/sonysuqin/article/details/84988120
- 数据库领域:图数据库的分布式图存储系统
数据库管理艺术
数据库分布式wpfai
数据库领域:图数据库的分布式图存储系统关键词:图数据库、分布式存储、图计算、Neo4j、JanusGraph、数据分片、一致性哈希摘要:本文深入探讨了分布式图存储系统的核心原理和实现技术。我们将从图数据库的基本概念出发,分析分布式图存储面临的独特挑战,详细讲解主流分布式图存储架构的设计思路,包括数据分片策略、查询处理机制和一致性保证。文章还将通过实际代码示例展示如何构建一个简单的分布式图存储系统,
- DeepSeek本地私有部署(基于Ollama)
奶羊cnk
人工智能deepseek
DeepSeek是一家由中国知名量化私募巨头幻方量化创立的人工智能公司,致力于开发高效、高性能的生成式AI模型。自成立以来,DeepSeek在短短一年多的时间里取得了显著的进展,推出了多个引人注目的开源模型,包括DeepSeekCoder、DeepSeekLLM、DeepSeek-V2、DeepSeek-V3、DeepSeek-Rl和多模态模型Janus。DeepSeek的爆火,引发了全球科技震动
- janus网络穿透失败解决方案
年轻的古尔丹
云游戏平台学习开发记录工作问题以及维护linuxnginxcentos运维
janus网络穿透失败解决方案发现网上关于这方面的资料很少,记录一下,给有需要的同志。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_44259356/article/details/103594808问题一:Lostconnectiontotheserver(isitdown?)首先确保janus是启动的,然后确保配置的是https连接方式,谷歌浏览器webrtc目前只能通过
- Janus 项目常见问题解决方案
武朵欢Nerissa
Janus项目常见问题解决方案janusThread-safeasyncio-awarequeueforPython项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/janu/janus项目基础介绍Janus是一个用于Python的线程安全异步队列库,旨在用于同步(线程化)代码与异步(基于asyncio)代码之间的通信。该项目的主要编程语言是Python。Janus库的设计灵
- 大模型系列——DeepSeek Janus系列多模态模型
猫猫姐
大模型人工智能大模型DeepSeek
大模型系列——DeepSeekJanus系列多模态模型DeepSeek的Janus系列是一种先进的开源多模态AI模型,它将图像理解、文本到图像生成和视觉语言推理统一到一个系统中。AI正在迅速发展,多模态模型正在彻底改变机器理解和生成内容的方式。DeepSeek的Janus系列是一种先进的开源多模态AI模型,它将图像理解、文本到图像生成和视觉语言推理统一到一个系统中。1、什么是DeepSeek的Ja
- 大模型培训讲师老师叶梓分享:DeepSeek多模态大模型janus初探
人工智能培训咨询叶梓
AI大模型大模型实战人工智能大模型工具人工智能培训大模型讲师人工智能讲师多模态图像生成
以下视频内容为叶梓分享DeepSeek多模态大模型janus的部署,并验证其实际效果,包括图生文和文生图两部分。叶梓老师人工智能培训分享DeepSeek多模态大模型janus初探DeepSeek的多模态大模型Janus是一款强大的AI模型,专注于图像和文本的多模态理解和生成。其升级版本Janus-Pro在多个基准测试中表现出色,超越了OpenAI的DALL-E3和其他热门模型。Janus-Pro的
- WebRTC-SFU服务器-Janus部署【保姆级部署教程】
倔强的初学者
后端服务开发webrtc服务器运维SFU多人通话Janus
一、SFUWebRTCSFU(SelectiveForwardingUnit)构架是一种通过服务器来路由和转发WebRTC客户端音视频数据流的方法。这种构架的核心特点是将服务器模拟成一个WebRTC的Peer客户端,从而实现了音视频流的直接转发。在SFU构架中,服务器作为中心节点,但并不负责音视频流的混合处理,而是直接将其从一个客户端转发到其他客户端。这种构架的优点在于,由于数据包是直接转发,不需
- 探秘高效WebRTC工具:Janus_client
仰北帅Bobbie
探秘高效WebRTC工具:Janus_clientflutter_janus_clientApluginthatallowstheflutterapptocommunicatewithaJanusserverusingdifferenttransportmechanisms,suchasWebSocketandHTTP(rest).Itfeaturesadeveloper-friendlyapit
- WebRTC笔记之二十:Janus信令交互流程
草上爬
WebRTC笔记webrtc交互Januswebsocket信令
Janus包含三种类型的节点:1.根节点serverroot(可配置,默认是/janus),只能在该节点中创建janus会话2.会话节点sessionendpoint(例如/janus/12345678)3.插件handle节点pluginhandleendpoint(例如/janus/12345678/98765432),插件handle节点会被添加到会话中会话节点用来处理与会话相关的消息,插件
- How Janus and Baidu WebRTC relate
fareast_mzh
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TherelationshipbetweenJanusGatewayandBaiduWebRTC(libwebrtc)issubtlebutimportant.Here’sabreakdown:HowJanusandBaiduWebRTCrelateJanusGatewayBaiduWebRTC(libwebrtc)WhatitisAmediaserverforWebRTC(writteninC)
- 启智平台华为昇腾910B使用MS-Swift微调Janus-Pro-7/1B
幸福回头
LLMMS-Swift人工智能
最近想要微调一下DeepSeek出品的Janus多模态大模型利用启智平台的昇腾910B国产计算卡进行大模型的微调查看了一下MS-Swift支持了Janus模型的微调,LLamafactory好像暂时还不支持该模型的微调看到了MS-Swift有单独对昇腾的支持,因此首先要安装swift,根据下述指令安装即可首先要准备好底层的华为NPU驱动以及CANN加速库以及Torch-npu安装一、环境准备与昇腾
- DeepSeek 开源模型全解析(2024.1.1–2025.2.6)
张3蜂
#人工智能开源#神经网络开源人工智能机器人
目录一、通用大语言模型:DeepSeek-V3系列137二、推理优化模型:DeepSeek-R1系列811三、多模态模型:Janus系列10四、生态整合与部署建议五、总结与展望以下为DeepSeek在2024年1月至2025年2月期间发布的开源模型及其核心信息,涵盖自然语言处理、多模态与推理优化三大领域:一、通用大语言模型:DeepSeek-V3系列137模型名称版本号参数规模特点公布时间下载地址
- 基于特定硬件配置的 DeepSeek-R1-14B 和 Janus-Pro-7B 本地部署优化方案
VA_QianXue
DeepSeekpython
目录一、前期调研与问题分析(一)显存情况剖析(二)并行运行的考量二、优化方案详述(一)优化步骤总览(二)具体优化步骤总结三、深度优化方案(一)硬件适配分析(二)部署流程优化(三)性能调优建议(四)稳定性保障(五)扩展应用场景拥有一台配置为I9-14900HXCPU32G内存4060显卡(8G显存)以及集显(共享8G显存)的笔记本电脑,在该设备上部署DeepSeek-R1-14B和Janus-Pro
- 【AGI】DeepSeek开源周:The whale is making waves!
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AIGC重塑生活神器agi开源人工智能AIGC生活语言模型
DeepSeek开源周:Thewhaleismakingwaves!思维火花引言一、DeepSeek模型体系的技术演进1.通用语言模型:DeepSeek-V3系列2.推理优化模型:DeepSeek-R1系列3.多模态模型:Janus系列二、开源周三大工具库的技术解析1.FlashMLA:解码效率的极限突破(2025.02.24)2.DeepEP:MoE通信范式的重构(2025.02.25)3.De
- 云服务器部署DeepSeek Janus-Pro生成图片实战
deepseek
序本文主要研究一下如何在腾讯云HAI-GPU服务器上部署DeepSeekJanus-Pro来进行文本生成图片步骤选择带GPU的服务器到deepseek2025试用一下带GPU的服务器下载Janusgitclonehttps://github.com/deepseek-ai/Janus.git安装依赖cdJanuspipinstall-e.安装gradiopipinstallgradio安装torc
- (5-3)DeepSeek多模态大模型架构:Janus-Pro模型
码农三叔
训练RAG多模态)架构transformerdeekseek人工智能大模型
5.3Janus-Pro模型Janus-Pro的架构采用了解耦视觉编码的设计理念,将多模态理解与视觉生成任务分离开来,以充分发挥各自优势。Janus-Pro的核心创新在于将视觉编码过程分为两个独立的路径,从而解决传统统一编码中“理解”和“生成”任务之间的冲突。5.3.1解耦视觉编码Janus-Pro模型在架构设计上继承并优化了Janus的核心理念——视觉编码的解耦,这种设计通过分离多模态理解任务和
- (5-2-01)DeepSeek多模态大模型架构:Janus模型(1)
码农三叔
训练RAG多模态)架构人工智能transformerDeepseek大模型多模态
5.2Janus模型Janus多模态模型的设计核心在于视觉编码的解耦。传统多模态模型通常使用单一的视觉编码器来处理多模态理解和视觉生成任务,但由于这两种任务对视觉特征的需求存在显著差异,单一编码器往往难以同时满足两种任务的需求,从而导致性能瓶颈。为了解决这一问题,Janus模型提出了双路径视觉编码架构,将多模态理解和视觉生成任务的视觉编码过程完全分离,从而避免了任务间的冲突,并显著提升了模型在多模
- 使用DeepSeek+本地知识库,尝试从0到1搭建高度定制化工作流(自动化篇)
代码轨迹
Python自动化pythondeepseek
7.5.配图生成目的:由于小红书发布文章要求图文格式,因此在生成文案的基础上,我们还需要生成图文搭配文案进行发布。原实现思路:起初我打算使用deepseek的文生图模型Janus进行本地部署生成,参考博客:Deepseek发布的Janus-Pro-1B初体验但后来尝试使用后发现Janus现阶段对于这类特定任务的生成图还不太能够胜任。以下是我尝试使用文案让Janus生成的图片:现实现思路:当下普遍的
- 《DeepSeek Janus Pro 7B:多模态人工智能大模型部署全攻略》
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神经网络人工智能深度学习人工智能
《DeepSeekJanusPro7B:多模态人工智能大模型部署全攻略》引言:开启多模态AI新世界在科技飞速发展的当下,多模态AI已成为人工智能领域中最耀眼的明星,正以前所未有的速度改变着我们的生活与工作方式。从智能语音助手到图像识别系统,从自动驾驶汽车到智能医疗诊断,多模态AI的身影无处不在,它让机器能够理解和处理多种类型的信息,如文本、图像、音频等,从而实现更加智能、高效的交互。DeepSee
- Go 语言调用 SiliconFlow 的 Deepseek AI Janus-Pro-7B 模型进行图像生成
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gogoframegolang开发语言后端
使用Go调用SiliconFlow图像生成API概述本文档介绍如何使用Go语言调用SiliconFlow的DeepseekAIJanus-Pro-7B模型进行图像生成。环境准备Go1.20或更高版本网络连接SiliconFlowAPI令牌依赖管理在项目根目录创建go.mod文件:gomodinitimage-generatorgogetgithub.com/go-resty/resty/v2代码实
- DeepSeek发布开源多模态大模型Janus-Pro-7B!本地部署+Colab部署!支持图像识别和图像生成!基准测试得分超越OpenAI的DALL·E 3 + Stable Diffusion
AI超元域
stablediffusion人工智能AI编程aiAI作画AIGC
本篇笔记所对应的视频:https://www.bilibili.com/video/BV18DFpeMEps/Janus-Pro-7B是由DeepSeek开发的多模态AI模型,它在理解和生成方面取得了显著的进步。这意味着它不仅可以处理文本,还可以处理图像等其他模态的信息。模型主要特点:统一的架构:Janus-Pro采用单一transformer架构来处理文本和图像信息,实现了真正的多模态理解和生成
- 解锁DeepSeek大模Q型:超实用提示词技巧大放送
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通用大语言模型人工智能
DeepSeek大模型简介DeepSeek是由深度求索(DeepSeekInc.)团队开发的大型预训练语言模型,以其高效推理、多模态融合及对垂直领域的深度优化而著称。自2023年7月成立以来,该团队迅速在AI领域崭露头角。2025年初,DeepSeek相继发布了DeepSeek-V3、DeepSeek-R1和多模态模型JanusPro等多款模型,这些模型在性能、成本和应用场景上均展现出显著优势。D
- DeepSeek 多模态大模型Janus-Pro本地部署教程
在这个春节期间最火的显然是DeepSeek了。据不负责统计朋友圈每天给我推送关于DeepSeek的文章超过20篇。打开知乎跟B站也全是DeepSeek相关的内容。关于DeepSeek究竟有多么的牛逼,这里就不多废话了。一、Janus-ProJanus-Pro是一种创新的自回归框架,其统一了多模态理解与生成任务。该框架通过将视觉编码解耦到不同的处理路径(同时仍使用单一统一的Transformer架构
- 与StableDiffusion相比,Janus Pro在文本到图像生成任务上有哪些优势?
alankuo
人工智能
与StableDiffusion相比,JanusPro在文本到图像生成任务上有以下优势:架构创新优势路径分离更高效:JanusPro采用创新的自回归框架,将视觉编码分离为“理解”和“生成”两条路径,避免了视觉编码器在理解和生成任务中的角色冲突,使模型灵活性大大提升。而StableDiffusion没有这种分离设计,在处理复杂任务时可能存在一定局限。处理机制轻量化:JanusPro引入修正流,用轻量
- 本地部署 DeepSeek 多模态大模型!支持图像识别和图像生成
这儿有一堆花
AI科技(人工智能)ai语言模型人工智能
DeepSeek开源多模态大模型Janus-Pro-7B,普通电脑可以直接安装使用!支持图像识别和图像生成,性能非常强悍!特别说明!虽说现在的电脑基本都能跑,但是最好还是十几代的CPU或者GPU。安装教程1、检查自己是否安装了Git和conda,如果没有安装,请点击前往下载【Git】和【Conda】git--versionconda--version2.创建虚拟环境condacreate-nmye
- 在本地运行DeepSeek Janus 系列,DeepSeek Janus 系列用于图像理解和生成的统一多模态 AI
知识大胖
NVIDIAGPU和大语言模型开发教程人工智能deepseek
简介人工智能正在快速发展,多模态模型正在彻底改变机器理解和生成内容的方式。DeepSeek的Janus系列是一种先进的开源多模态人工智能模型,它将图像理解、文本到图像生成和视觉语言推理统一到一个系统中。推荐文章《如何在本地电脑上安装和使用DeepSeekR-1》权重1,DeepSeek《Nvidia系列之使用NVIDIAIsaacSim和ROS2的命令行控制您的机器人》权重1,NVIDIAIsaa
- deepseek再爆大招,janus pro炸裂出场
caoz
没想到,大招连发,来的这么快。我昨天文章还说他们不支持出图,今天就爆了新的多模态出来。januspro多模态大模型炸裂出场,transformer架构,没有走diffusion路线,再次颠覆行业认知,继续追着OpenAI打。家里有高配电脑的可以玩起来了,网上自己搜索吧。据说7B版本已经可以超越stablediffusion和dall-E3,强的我都有点不敢信了。相信很快各种解读,测试报告都会出来。
- AI 图像生成器,如何使用 Janus-Pro 和 Janus, Deepseek 的 Janus-Pro、Janus 和其他领先工具的比较
知识大胖
NVIDIAGPU和大语言模型开发教程人工智能deepseekjanuspro
介绍人工智能(AI)彻底改变了数字艺术和设计领域,使创建高质量图像变得前所未有的简单,而且只需付出最少的努力。人工智能驱动的图像生成器使用深度学习算法将文本描述转换为逼真或艺术化的视觉效果,可满足营销、广告、游戏和内容创作等各种行业的需求。在本综合指南中,我们将探索一些最流行的AI图像生成器,包括DeepSeek的Janus-Pro和Janus,以及DALL·E3、Midjourney、Stabl
- 关于旗正规则引擎规则中的上传和下载问题
何必如此
文件下载压缩jsp文件上传
文件的上传下载都是数据流的输入输出,大致流程都是一样的。
一、文件打包下载
1.文件写入压缩包
string mainPath="D:\upload\"; 下载路径
string tmpfileName=jar.zip; &n
- 【Spark九十九】Spark Streaming的batch interval时间内的数据流转源码分析
bit1129
Stream
以如下代码为例(SocketInputDStream):
Spark Streaming从Socket读取数据的代码是在SocketReceiver的receive方法中,撇开异常情况不谈(Receiver有重连机制,restart方法,默认情况下在Receiver挂了之后,间隔两秒钟重新建立Socket连接),读取到的数据通过调用store(textRead)方法进行存储。数据
- spark master web ui 端口8080被占用解决方法
daizj
8080端口占用sparkmaster web ui
spark master web ui 默认端口为8080,当系统有其它程序也在使用该接口时,启动master时也不会报错,spark自己会改用其它端口,自动端口号加1,但为了可以控制到指定的端口,我们可以自行设置,修改方法:
1、cd SPARK_HOME/sbin
2、vi start-master.sh
3、定位到下面部分
- oracle_执行计划_谓词信息和数据获取
周凡杨
oracle执行计划
oracle_执行计划_谓词信息和数据获取(上)
一:简要说明
在查看执行计划的信息中,经常会看到两个谓词filter和access,它们的区别是什么,理解了这两个词对我们解读Oracle的执行计划信息会有所帮助。
简单说,执行计划如果显示是access,就表示这个谓词条件的值将会影响数据的访问路径(表还是索引),而filter表示谓词条件的值并不会影响数据访问路径,只起到
- spring中datasource配置
g21121
dataSource
datasource配置有很多种,我介绍的一种是采用c3p0的,它的百科地址是:
http://baike.baidu.com/view/920062.htm
<!-- spring加载资源文件 -->
<bean name="propertiesConfig"
class="org.springframework.b
- web报表工具FineReport使用中遇到的常见报错及解决办法(三)
老A不折腾
finereportFAQ报表软件
这里写点抛砖引玉,希望大家能把自己整理的问题及解决方法晾出来,Mark一下,利人利己。
出现问题先搜一下文档上有没有,再看看度娘有没有,再看看论坛有没有。有报错要看日志。下面简单罗列下常见的问题,大多文档上都有提到的。
1、repeated column width is largerthan paper width:
这个看这段话应该是很好理解的。比如做的模板页面宽度只能放
- mysql 用户管理
墙头上一根草
linuxmysqluser
1.新建用户 //登录MYSQL@>mysql -u root -p@>密码//创建用户mysql> insert into mysql.user(Host,User,Password) values(‘localhost’,'jeecn’,password(‘jeecn’));//刷新系统权限表mysql>flush privileges;这样就创建了一个名为:
- 关于使用Spring导致c3p0数据库死锁问题
aijuans
springSpring 入门Spring 实例Spring3Spring 教程
这个问题我实在是为整个 springsource 的员工蒙羞
如果大家使用 spring 控制事务,使用 Open Session In View 模式,
com.mchange.v2.resourcepool.TimeoutException: A client timed out while waiting to acquire a resource from com.mchange.
- 百度词库联想
annan211
百度
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8">
<title>RunJS</title&g
- int数据与byte之间的相互转换实现代码
百合不是茶
位移int转bytebyte转int基本数据类型的实现
在BMP文件和文件压缩时需要用到的int与byte转换,现将理解的贴出来;
主要是要理解;位移等概念 http://baihe747.iteye.com/blog/2078029
int转byte;
byte转int;
/**
* 字节转成int,int转成字节
* @author Administrator
*
- 简单模拟实现数据库连接池
bijian1013
javathreadjava多线程简单模拟实现数据库连接池
简单模拟实现数据库连接池
实例1:
package com.bijian.thread;
public class DB {
//private static final int MAX_COUNT = 10;
private static final DB instance = new DB();
private int count = 0;
private i
- 一种基于Weblogic容器的鉴权设计
bijian1013
javaweblogic
服务器对请求的鉴权可以在请求头中加Authorization之类的key,将用户名、密码保存到此key对应的value中,当然对于用户名、密码这种高机密的信息,应该对其进行加砂加密等,最简单的方法如下:
String vuser_id = "weblogic";
String vuse
- 【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化
bit1129
hessian
任何一个对象从一个JVM传输到另一个JVM,都要经过序列化为二进制数据(或者字符串等其他格式,比如JSON),然后在反序列化为Java对象,这最后都是通过二进制的数据在不同的JVM之间传输(一般是通过Socket和二进制的数据传输),本文定义一个比较符合工作中。
1. 定义三个POJO
Person类
package com.tom.hes
- 【Hadoop十四】Hadoop提供的脚本的功能
bit1129
hadoop
1. hadoop-daemon.sh
1.1 启动HDFS
./hadoop-daemon.sh start namenode
./hadoop-daemon.sh start datanode
通过这种逐步启动的方式,比start-all.sh方式少了一个SecondaryNameNode进程,这不影响Hadoop的使用,其实在 Hadoop2.0中,SecondaryNa
- 中国互联网走在“灰度”上
ronin47
管理 灰度
中国互联网走在“灰度”上(转)
文/孕峰
第一次听说灰度这个词,是任正非说新型管理者所需要的素质。第二次听说是来自马化腾。似乎其他人包括马云也用不同的语言说过类似的意思。
灰度这个词所包含的意义和视野是广远的。要理解这个词,可能同样要用“灰度”的心态。灰度的反面,是规规矩矩,清清楚楚,泾渭分明,严谨条理,是决不妥协,不转弯,认死理。黑白分明不是灰度,像彩虹那样
- java-51-输入一个矩阵,按照从外向里以顺时针的顺序依次打印出每一个数字。
bylijinnan
java
public class PrintMatrixClockwisely {
/**
* Q51.输入一个矩阵,按照从外向里以顺时针的顺序依次打印出每一个数字。
例如:如果输入如下矩阵:
1 2 3 4
5 6 7 8
9
- mongoDB 用户管理
开窍的石头
mongoDB用户管理
1:添加用户
第一次设置用户需要进入admin数据库下设置超级用户(use admin)
db.addUsr({user:'useName',pwd:'111111',roles:[readWrite,dbAdmin]});
第一个参数用户的名字
第二个参数
- [游戏与生活]玩暗黑破坏神3的一些问题
comsci
生活
暗黑破坏神3是有史以来最让人激动的游戏。。。。但是有几个问题需要我们注意
玩这个游戏的时间,每天不要超过一个小时,且每次玩游戏最好在白天
结束游戏之后,最好在太阳下面来晒一下身上的暗黑气息,让自己恢复人的生气
&nb
- java 二维数组如何存入数据库
cuiyadll
java
using System;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Windows.Forms;
using System.Xml;
using System.Xml.Serialization;
using System.IO;
namespace WindowsFormsApplication1
{
- 本地事务和全局事务Local Transaction and Global Transaction(JTA)
darrenzhu
javaspringlocalglobaltransaction
Configuring Spring and JTA without full Java EE
http://spring.io/blog/2011/08/15/configuring-spring-and-jta-without-full-java-ee/
Spring doc -Transaction Management
http://docs.spring.io/spri
- Linux命令之alias - 设置命令的别名,让 Linux 命令更简练
dcj3sjt126com
linuxalias
用途说明
设置命令的别名。在linux系统中如果命令太长又不符合用户的习惯,那么我们可以为它指定一个别名。虽然可以为命令建立“链接”解决长文件名的问 题,但对于带命令行参数的命令,链接就无能为力了。而指定别名则可以解决此类所有问题【1】。常用别名来简化ssh登录【见示例三】,使长命令变短,使常 用的长命令行变短,强制执行命令时询问等。
常用参数
格式:alias
格式:ali
- yii2 restful web服务[格式响应]
dcj3sjt126com
PHPyii2
响应格式
当处理一个 RESTful API 请求时, 一个应用程序通常需要如下步骤 来处理响应格式:
确定可能影响响应格式的各种因素, 例如媒介类型, 语言, 版本, 等等。 这个过程也被称为 content negotiation。
资源对象转换为数组, 如在 Resources 部分中所描述的。 通过 [[yii\rest\Serializer]]
- MongoDB索引调优(2)——[十]
eksliang
mongodbMongoDB索引优化
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2178555 一、概述
上一篇文档中也说明了,MongoDB的索引几乎与关系型数据库的索引一模一样,优化关系型数据库的技巧通用适合MongoDB,所有这里只讲MongoDB需要注意的地方 二、索引内嵌文档
可以在嵌套文档的键上建立索引,方式与正常
- 当滑动到顶部和底部时,实现Item的分离效果的ListView
gundumw100
android
拉动ListView,Item之间的间距会变大,释放后恢复原样;
package cn.tangdada.tangbang.widget;
import android.annotation.TargetApi;
import android.content.Context;
import android.content.res.TypedArray;
import andr
- 程序员用HTML5制作的爱心树表白动画
ini
JavaScriptjqueryWebhtml5css
体验效果:http://keleyi.com/keleyi/phtml/html5/31.htmHTML代码如下:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"><head><meta charset="UTF-8" >
<ti
- 预装windows 8 系统GPT模式的ThinkPad T440改装64位 windows 7旗舰版
kakajw
ThinkPad预装改装windows 7windows 8
该教程具有普遍参考性,特别适用于联想的机器,其他品牌机器的处理过程也大同小异。
该教程是个人多次尝试和总结的结果,实用性强,推荐给需要的人!
缘由
小弟最近入手笔记本ThinkPad T440,但是特别不能习惯笔记本出厂预装的Windows 8系统,而且厂商自作聪明地预装了一堆没用的应用软件,消耗不少的系统资源(本本的内存为4G,系统启动完成时,物理内存占用比
- Nginx学习笔记
mcj8089
nginx
一、安装nginx 1、在nginx官方网站下载一个包,下载地址是:
http://nginx.org/download/nginx-1.4.2.tar.gz
2、WinSCP(ftp上传工
- mongodb 聚合查询每天论坛链接点击次数
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境mongodb纵观千象
/* 18 */
{
"_id" : ObjectId("5596414cbe4d73a327e50274"),
"msgType" : "text",
"sendTime" : ISODate("2015-07-03T08:01:16.000Z"
- java术语(PO/POJO/VO/BO/DAO/DTO)
Luob.
DAOPOJODTOpoVO BO
PO(persistant object) 持久对象
在o/r 映射的时候出现的概念,如果没有o/r映射,就没有这个概念存在了.通常对应数据模型(数据库),本身还有部分业务逻辑的处理.可以看成是与数据库中的表相映射的java对象.最简单的PO就是对应数据库中某个表中的一条记录,多个记录可以用PO的集合.PO中应该不包含任何对数据库的操作.
VO(value object) 值对象
通
- 算法复杂度
Wuaner
Algorithm
Time Complexity & Big-O:
http://stackoverflow.com/questions/487258/plain-english-explanation-of-big-o
http://bigocheatsheet.com/
http://www.sitepoint.com/time-complexity-algorithms/