- 【LangChain编程:从入门到实践】代码实践
AI天才研究院
计算大数据AI人工智能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
【LangChain编程:从入门到实践】代码实践1.背景介绍1.1人工智能的发展历程人工智能(ArtificialIntelligence,AI)是当代科技领域最具革命性和颠覆性的技术之一。自20世纪50年代诞生以来,AI经历了起伏跌宕的发展历程。在早期,AI主要集中于基于规则的系统和专家系统,试图模拟人类的推理过程。然而,随着大数据时代的到来和计算能力的飞速提升,机器学习和深度学习技术开始占据主
- 因果推断与机器学习—因果表征学习与泛化能力
樱花的浪漫
因果推断机器学习学习人工智能深度学习自然语言处理计算机视觉
近十年来,深度学习在多个领域取得了巨大成功,包括机器视觉、自然语言处理、语音识别和生物信息等。这些成功为机器学习技术的进一步发展和应用奠定了基础。表征学习是深度学习的核心技术之一。在机器学习问题中,其主要目的是从观测到的低级变量中提取信息,进而学习到能够准确预测目标变量的高级变量。这种从低层次到高层次变量的学习过程,有助于模型更好地理解数据和进行预测。以德国马克斯-普朗克研究所的BernhardS
- 基于深度学习的植物病害检测系统
A等天晴
计算机视觉深度学习人工智能
引言背景介绍植物病害对农业生产的影响不容忽视。随着全球人口的增长和气候变化的影响,农作物病害问题变得更加严峻。传统的植物病害检测方法往往依赖于人工检测,不仅耗时费力,而且对检测者的专业知识要求较高。深度学习技术,尤其是YOLO(YouOnlyLookOnce)模型,在图像识别和目标检测领域取得了显著的成果。YOLO模型可以在实时情况下检测并识别图像中的多个目标,为植物病害的快速检测提供了新的途径。
- Joker 前端框架组件的生命周期:深度解析与实践应用
前端框架低代码
在Joker前端框架的开发体系中,组件的生命周期犹如一颗精准的导航星,指引着开发者构建高效、稳定且富有交互性的应用程序。它完整地涵盖了从组件实例诞生的那一刻起,直至其完成使命被销毁的全过程,每一个阶段都蕴含着独特的意义与功能。一、生命周期:全景扫描当一个组件类被实例化,犹如一颗新星在应用的宇宙中诞生,其生命周期的宏大叙事便徐徐拉开帷幕。此时,组件开始着手渲染自身的视图以及其下属的子视图,这一过程就
- 大模型应用开发课程上新!
人工智能
在人工智能快速发展的今天,大模型应用已逐渐渗透到各个行业,对我们的工作和生活产生了深远的影响。越来越多的企业和开发者渴望深入探索大模型落地应用,然而却缺少高质量且专业的培训课程及学习途径。为满足企业和开发者在实际场景中使用大模型、创建大模型应用的需求,百度智能云千帆AI加速器近日推出线上加速营。针对各行业普遍适用的大模型功能场景,如逻辑编排、文件撰写等,采用案例实操讲解的方式授课。企业和开发者可以
- NeuralCF 模型:神经网络协同过滤模型
Lewis@
神经网络人工智能深度学习
实验和完整代码完整代码实现和jupyter运行:https://github.com/Myolive-Lin/RecSys--deep-learning-recommendation-system/tree/main引言NeuralCF模型由新加坡国立大学研究人员于2017年提出,其核心思想在于将传统协同过滤方法与深度学习技术相结合,从而更为有效地捕捉用户与物品之间的复杂交互关系。该模型利用神经网
- 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
- 程序员副业推荐专题—如何利用AI来写公众号
计算机学长
程序员副业推荐人工智能
利用AI高效撰写微信公众号文章,需结合平台长图文特色与用户阅读习惯,覆盖选题策划、内容生成、排版优化、数据复盘全流程。废话不多讲,直接干货开讲,以下为分步骤实操指南:一、AI辅助公众号内容生产全流程1.选题与标题优化•工具推荐:ChatGPT、Claude、新榜/清博大数据•爆款选题公式:你是一个10年经验的公众号主编,针对[职场/育儿/财经等]领域:1. 结合近期热点(如五一调休争议、AI失业焦
- Magic Leap:MagicLeap操作系统深度解析_2024-07-26_12-07-05.Tex
chenjj4003
游戏开发restful后端性能优化vrmicrosoft平面1024程序员节
MagicLeap:MagicLeap操作系统深度解析MagicLeap操作系统概览MagicLeap操作系统的历史与发展MagicLeap操作系统,作为MagicLeap公司为其增强现实(AR)设备开发的定制操作系统,自2015年公司首次公开其AR技术以来,便开始了其独特的演进历程。该操作系统旨在为用户提供沉浸式的AR体验,同时确保设备的高性能和低延迟。随着MagicLeapOneCreator
- 堆——实现及应用
TimDyh
学习笔记算法数据结构c++
概念完全二叉树:若设二叉树的深度为h,除第h层外,其它各层(1~h-1)的结点数都达到最大个数,第h层所有的结点都连续集中在最左边。用数组表示(下标从1开始),则有:arr[i]的左孩子是arr[2*i],右孩子是arr[2*i+1];arr[i]的父节点是arr[i/2]。大顶堆:每个结点的值都大于或等于其左右孩子结点的值。小顶堆:每个结点的值都小于或等于其左右孩子结点的值。操作注:本节以小顶堆
- OpenAI新商标申请曝光:AI硬件、机器人、量子计算全线布局?
新加坡内哥谈技术
人工智能深度学习语言模型学习科技
每周跟踪AI热点新闻动向和震撼发展想要探索生成式人工智能的前沿进展吗?订阅我们的简报,深入解析最新的技术突破、实际应用案例和未来的趋势。与全球数同行一同,从行业内部的深度分析和实用指南中受益。不要错过这个机会,成为AI领域的领跑者。点击订阅,与未来同行!订阅:https://rengongzhineng.io/上周五,AI初创公司OpenAI向美国专利商标局(USPTO)提交了一项新的商标申请,涵
- 深度学习篇---深度学习框架图像预处理&各部分组件
Ronin-Lotus
深度学习篇程序代码篇深度学习人工智能Python机器学习pytorchpaddlepaddle深度学习框架
文章目录前言第一部分:图像预处理PaddlePaddle图像预处理PyTorch图像预处理第二部分:框架各部分组件PaddlePaddle1.卷积层(ConvolutionalLayer)2.池化层(PoolingLayer)3.全连接层(FullyConnectedLayer)4.激活函数(ActivationFunction)5.优化器(Optimizer)6.归一化(Normalizatio
- 深度探索:机器学习中的粒子群优化算法(PBMT)原理及应用
生瓜蛋子
机器学习机器学习算法人工智能
目录一、引言与背景二、定理三、算法原理四、算法实现五、优缺点分析优点:缺点:六、案例应用七、对比与其他算法八、结论与展望一、引言与背景随着机器学习技术的迅速发展,优化算法在模型训练、特征选择、参数调优等多个环节扮演着至关重要的角色。粒子群优化(ParticleSwarmOptimization,PBMT)作为一类灵感源自鸟群觅食行为的群体智能优化算法,自1995年提出以来,因其简单、高效的特点,在
- 机器学习,深度学习,神经网络,深度神经网络
武昌库里写JAVA
面试题汇总与解析java学习开发语言课程设计springboot
人工智能包含机器学习,机器学习包含深度学习(是其中比较重要的分支)。深度学习源自于人工神经网络的研究,但是并不完全等于传统神经网络。神经网络与深度神经网络的区别在于隐藏层级,通常两层或两层以上隐藏层的网络叫做深度神经网络。一般隐藏层越多,精确度越高。深度学习的算法又分很多种,比较典型的四种:卷积神经网络—CNN,循环神经网络—RNN,生成对抗网络—GANs,深度强化学习—RL。机器学习和深度学习的
- 基于深度学习的车牌检测识别系统 —— 使用YOLOv5实现车牌检测与识别
2025年数学建模美赛
深度学习YOLO人工智能分类ui
目录引言项目背景与目标1.1项目背景1.2项目目标系统设计与架构2.1系统功能概述2.2系统架构数据准备与处理3.1数据集选择与收集3.2数据标注3.3数据集划分YOLOv5模型训练与优化4.1YOLOv5配置文件4.2安装YOLOv5并开始训练4.3模型评估与优化车牌识别与推理5.1加载模型进行推理5.2UI界面设计总结与展望引言车牌识别(LicensePlateRecognition,LPR)
- DeepSeek-R1 低成本训练的根本原因是?
明哲AI
AIGC人工智能大模型deepseekAIAgent
在人工智能领域,大语言模型(LLM)正以前所未有的速度发展,驱动着自然语言处理、内容生成、智能客服等众多应用的革新。然而,高性能的背后往往是高昂的训练成本,动辄数百万美元的投入让许多企业和研究机构望而却步。近期,国产大模型DeepSeek-R1的横空出世,以其卓越的性能和极具竞争力的成本,打破了这一固有认知。它在MATH基准测试中,以77.5%的准确率媲美OpenAIo1模型,但训练成本却仅为其三
- 关于大模型 AGI 应知应会_生在AI发展的时代
森焱森
机器人人工智能算法总结科技
在AI时代,大模型和通用人工智能(AGI)正在深刻改变我们的生活和工作方式。以下是一些关于大模型和AGI的关键知识点,帮助我们更好地理解这一技术浪潮。一、大模型的核心概念与特点(一)什么是大模型大模型(LargeLanguageModels,LLMs)是指具有大规模参数和复杂计算结构的深度学习模型,通常由深度神经网络构建而成,拥有数十亿甚至数千亿个参数。这些模型通过训练海量数据来学习复杂的模式和特
- Elasticsearch中的度量聚合:深度解析与实战应用
芯作者
DD:日记elasticsearchkubernetes
在大数据和实时分析日益重要的今天,Elasticsearch以其强大的搜索和聚合能力,成为了众多企业和开发者进行数据分析和处理的首选工具。本文将深入探讨Elasticsearch中的度量聚合(MetricAggregations),展示其如何在数据分析中发挥关键作用,并通过实例让读者领略其魅力。度量聚合简介Elasticsearch的聚合分析功能允许用户对数据进行复杂的统计和运算,而度量聚合则是其
- 无需昂贵GPU:本地部署开源AI项目LocalAI在消费级硬件上运行大模型
芯作者
DD:日记人工智能
无需昂贵GPU:本地部署开源AI项目LocalAI在消费级硬件上运行大模型随着人工智能技术的快速发展,越来越多的AI模型被广泛应用于各个领域。然而,运行这些模型通常需要高性能的硬件支持,特别是GPU(图形处理器),这往往导致较高的成本门槛。为了打破这一限制,开源AI项目LocalAI提供了一种在消费级硬件上运行大模型的有效方案。本文将详细介绍LocalAI的工作原理、硬件配置要求、以及如何在消费级
- DeepSeek-V3与GPT-4o的对比详解
芯作者
DD:日记数据挖掘数据分析
DeepSeek-V3,作为一款引人注目的开源大型语言模型,自其诞生以来,便以卓越的性能和高效的性价比,在AI界掀起了一股新的浪潮。本文将详细介绍DeepSeek-V3的诞生背景、技术优势,以及与顶尖闭源模型GPT-4o的对比,以期为读者提供一个全面而通俗的理解。一、DeepSeek-V3的诞生DeepSeek-V3由杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司(DeepSeek)于2024年12月2
- 如何利用DeepSeek打造医疗领域专属AI助手?从微调到部署全流程解析
明哲AI
AIGC人工智能机器学习Deepseek大模型
如何利用DeepSeek开源模型打造医疗领域专属AI助手?从微调到部署全流程解析医疗人工智能正迎来爆发式增长,但在实际应用中,通用大模型往往存在医学知识不精准、诊断逻辑不严谨等问题。本文将手把手带您实现医疗垂直领域大模型的定制化训练,以DeepSeek-R1为基座,打造专业可靠的医疗AI助手。一、基座模型选型:医疗推理的黄金搭档1.1为什么选择DeepSeek-R1-Distill-Llama-8
- AI 浪潮席卷中国年,开启科技新春新纪元
芯作者
DD:日记人工智能机器学习
在21世纪的第三个十年,人工智能(AI)技术以前所未有的速度席卷全球,而在东方古国——中国,这股浪潮尤为汹涌澎湃。随着大数据、云计算、深度学习等技术的不断成熟,AI不仅重塑了传统行业的面貌,更在新春佳节这一最具中国特色的时刻,以其独特的方式,开启了科技新春的新纪元。本文将从AI在春节期间的应用、对中国经济的影响、社会文化的变迁、面临的挑战以及未来展望等五个方面,层次分明地探讨这一话题。一、AI在春
- 青少年编程与数学 02-008 Pyhon语言编程基础 19课题、外部模块
明月看潮生
编程与数学第02阶段青少年编程python编程与数学编程语言
青少年编程与数学02-008Pyhon语言编程基础19课题、外部模块一、外部模块特点:常见外部模块:安装外部模块:使用外部模块:二、库二、框架三、常用框架Web开发框架:数据分析和科学计算框架:机器学习和人工智能框架:异步编程框架:GUI开发框架:课题摘要:本文介绍了Python中的外部模块、库和框架。外部模块是Python标准库之外的第三方模块,提供额外功能,如NumPy、Pandas等,通过p
- 领域驱动设计(DDD)笔记(一)基本概念
一个简单的IT人
基于代码工程角度的DDD设计领域驱动go语言java
文章链接领域驱动设计(DDD)笔记(一)基本概念-CSDN博客领域驱动设计(DDD)笔记(二)代码组织原则-CSDN博客领域驱动设计(DDD)笔记(三)后端工程架构-CSDN博客DDD基本概念DDD是一种面向复杂需求的软件设计方法,将软件开发和核心业务概念深度联系起来,设计出不断发展的模型DDD目标概述将主要重点放到核心领域和领域逻辑上(coredomain)将复杂的业务逻辑的实现设计体现在领域模
- 从 0 到 1 掌握 LangChain Agents:自定义工具 + LLM 打造智能工作流!
吴师兄大模型
现代大模型技术与应用langchainAgents自定义工具pythonLLM大模型LangChain
系列文章目录01-玩转LangChain:从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块:四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain:从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain:从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain:深度评估问答系统的三种高效方法(示例生成、手动评估与LLM辅助
- 大语言模型LLM分布式训练:TensorFlow攻略与深度解析(LLM系列04)
North_D
大语言模型LLM分布式tensorflow人工智能自然语言处理深度学习python神经网络
文章目录大语言模型LLM分布式训练:TensorFlow攻略与深度解析(LLM系列04)1.引言2.TensorFlow分布式训练基础概念3.TensorFlow中LLM分布式训练的关键技术及应用4.利用TensorFlow进行LLM分布式训练的具体实践5.高级主题与最新进展探究大语言模型LLM分布式训练:TensorFlow攻略与深度解析(LLM系列04)1.引言随着自然语言处理(NLP)的迅速
- 星辰——人工智能中台
jingmuxu123
人工智能自然语言处理nlp
星辰闪耀,赋能不止。2020年,智慧眼AILab正式发布并启用新一代人工智能平台—星辰人工智能中台。星辰人工智能中台主要包括算力层、容器层、引擎层和能力层四部分,为行业智能应用提供AI能力支撑的统一共享服务平台,满足了人工智能算法场景的高度定制化需求。人工智能中台四个部分介绍算力层面:可以实现对众多CPU、GPU、FPGA和ARM等国内外计算资源进行有机整合。容器层面:支持和数据中台进行无缝对接,
- 开源项目推荐:DuckDuckGo搜索神器——深度探索与集成工具
娄雅月Leticia
开源项目推荐:DuckDuckGo搜索神器——深度探索与集成工具duckduckgo_searchSearchforwords,documents,images,videos,news,mapsandtexttranslationusingtheDuckDuckGo.comsearchengine.Downloadingfilesandimagestoalocalharddrive.项目地址:ht
- 深入解析人工智能中台架构的五大关键层级
大模型玩家
人工智能架构面试职场和发展ai机器人
在人工智能技术蓬勃发展的今天,企业迫切需要一种高效、灵活的方式来整合、管理和应用AI技术。人工智能中台(AIMiddlePlatform)应运而生,它为企业提供了一个统一的技术平台,能够有效支撑多样化的业务需求,实现数字化转型。在本文中,我们将详细解析人工智能中台的整体架构,逐层深入,帮助大家理解如何从底层硬件到上层应用,实现全方位的AI能力构建。一、基础设施层(IaaS):奠定坚实基础任何一个高
- Tensorflow 2.x(keras)源码详解之第十章:keras中的模型保存与加载(详解Checkpoint&md5&模型序列化)
爱编程的喵喵
tensorflowkeras模型保存
大家好,我是爱编程的喵喵。双985硕士毕业,现担任全栈工程师一职,热衷于将数据思维应用到工作与生活中。从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。喜欢通过博客创作的方式对所学的知识进行总结与归纳,不仅形成深入且独到的理解,而且能够帮助新手快速入门。 本文主要介绍了Tensorflow2.x(kera
- 分享100个最新免费的高匿HTTP代理IP
mcj8089
代理IP代理服务器匿名代理免费代理IP最新代理IP
推荐两个代理IP网站:
1. 全网代理IP:http://proxy.goubanjia.com/
2. 敲代码免费IP:http://ip.qiaodm.com/
120.198.243.130:80,中国/广东省
58.251.78.71:8088,中国/广东省
183.207.228.22:83,中国/
- mysql高级特性之数据分区
annan211
java数据结构mongodb分区mysql
mysql高级特性
1 以存储引擎的角度分析,分区表和物理表没有区别。是按照一定的规则将数据分别存储的逻辑设计。器底层是由多个物理字表组成。
2 分区的原理
分区表由多个相关的底层表实现,这些底层表也是由句柄对象表示,所以我们可以直接访问各个分区。存储引擎管理分区的各个底层
表和管理普通表一样(所有底层表都必须使用相同的存储引擎),分区表的索引只是
- JS采用正则表达式简单获取URL地址栏参数
chiangfai
js地址栏参数获取
GetUrlParam:function GetUrlParam(param){
var reg = new RegExp("(^|&)"+ param +"=([^&]*)(&|$)");
var r = window.location.search.substr(1).match(reg);
if(r!=null
- 怎样将数据表拷贝到powerdesigner (本地数据库表)
Array_06
powerDesigner
==================================================
1、打开PowerDesigner12,在菜单中按照如下方式进行操作
file->Reverse Engineer->DataBase
点击后,弹出 New Physical Data Model 的对话框
2、在General选项卡中
Model name:模板名字,自
- logbackのhelloworld
飞翔的马甲
日志logback
一、概述
1.日志是啥?
当我是个逗比的时候我是这么理解的:log.debug()代替了system.out.print();
当我项目工作时,以为是一堆得.log文件。
这两天项目发布新版本,比较轻松,决定好好地研究下日志以及logback。
传送门1:日志的作用与方法:
http://www.infoq.com/cn/articles/why-and-how-log
上面的作
- 新浪微博爬虫模拟登陆
随意而生
新浪微博
转载自:http://hi.baidu.com/erliang20088/item/251db4b040b8ce58ba0e1235
近来由于毕设需要,重新修改了新浪微博爬虫废了不少劲,希望下边的总结能够帮助后来的同学们。
现行版的模拟登陆与以前相比,最大的改动在于cookie获取时候的模拟url的请求
- synchronized
香水浓
javathread
Java语言的关键字,可用来给对象和方法或者代码块加锁,当它锁定一个方法或者一个代码块的时候,同一时刻最多只有一个线程执行这段代码。当两个并发线程访问同一个对象object中的这个加锁同步代码块时,一个时间内只能有一个线程得到执行。另一个线程必须等待当前线程执行完这个代码块以后才能执行该代码块。然而,当一个线程访问object的一个加锁代码块时,另一个线程仍然
- maven 简单实用教程
AdyZhang
maven
1. Maven介绍 1.1. 简介 java编写的用于构建系统的自动化工具。目前版本是2.0.9,注意maven2和maven1有很大区别,阅读第三方文档时需要区分版本。 1.2. Maven资源 见官方网站;The 5 minute test,官方简易入门文档;Getting Started Tutorial,官方入门文档;Build Coo
- Android 通过 intent传值获得null
aijuans
android
我在通过intent 获得传递兑现过的时候报错,空指针,我是getMap方法进行传值,代码如下 1 2 3 4 5 6 7 8 9
public
void
getMap(View view){
Intent i =
- apache 做代理 报如下错误:The proxy server received an invalid response from an upstream
baalwolf
response
网站配置是apache+tomcat,tomcat没有报错,apache报错是:
The proxy server received an invalid response from an upstream server. The proxy server could not handle the request GET /. Reason: Error reading fr
- Tomcat6 内存和线程配置
BigBird2012
tomcat6
1、修改启动时内存参数、并指定JVM时区 (在windows server 2008 下时间少了8个小时)
在Tomcat上运行j2ee项目代码时,经常会出现内存溢出的情况,解决办法是在系统参数中增加系统参数:
window下, 在catalina.bat最前面
set JAVA_OPTS=-XX:PermSize=64M -XX:MaxPermSize=128m -Xms5
- Karam与TDD
bijian1013
KaramTDD
一.TDD
测试驱动开发(Test-Driven Development,TDD)是一种敏捷(AGILE)开发方法论,它把开发流程倒转了过来,在进行代码实现之前,首先保证编写测试用例,从而用测试来驱动开发(而不是把测试作为一项验证工具来使用)。
TDD的原则很简单:
a.只有当某个
- [Zookeeper学习笔记之七]Zookeeper源代码分析之Zookeeper.States
bit1129
zookeeper
public enum States {
CONNECTING, //Zookeeper服务器不可用,客户端处于尝试链接状态
ASSOCIATING, //???
CONNECTED, //链接建立,可以与Zookeeper服务器正常通信
CONNECTEDREADONLY, //处于只读状态的链接状态,只读模式可以在
- 【Scala十四】Scala核心八:闭包
bit1129
scala
Free variable A free variable of an expression is a variable that’s used inside the expression but not defined inside the expression. For instance, in the function literal expression (x: Int) => (x
- android发送json并解析返回json
ronin47
android
package com.http.test;
import org.apache.http.HttpResponse;
import org.apache.http.HttpStatus;
import org.apache.http.client.HttpClient;
import org.apache.http.client.methods.HttpGet;
import
- 一份IT实习生的总结
brotherlamp
PHPphp资料php教程php培训php视频
今天突然发现在不知不觉中自己已经实习了 3 个月了,现在可能不算是真正意义上的实习吧,因为现在自己才大三,在这边撸代码的同时还要考虑到学校的功课跟期末考试。让我震惊的是,我完全想不到在这 3 个月里我到底学到了什么,这是一件多么悲催的事情啊。同时我对我应该 get 到什么新技能也很迷茫。所以今晚还是总结下把,让自己在接下来的实习生活有更加明确的方向。最后感谢工作室给我们几个人这个机会让我们提前出来
- 据说是2012年10月人人网校招的一道笔试题-给出一个重物重量为X,另外提供的小砝码重量分别为1,3,9。。。3^N。 将重物放到天平左侧,问在两边如何添加砝码
bylijinnan
java
public class ScalesBalance {
/**
* 题目:
* 给出一个重物重量为X,另外提供的小砝码重量分别为1,3,9。。。3^N。 (假设N无限大,但一种重量的砝码只有一个)
* 将重物放到天平左侧,问在两边如何添加砝码使两边平衡
*
* 分析:
* 三进制
* 我们约定括号表示里面的数是三进制,例如 47=(1202
- dom4j最常用最简单的方法
chiangfai
dom4j
要使用dom4j读写XML文档,需要先下载dom4j包,dom4j官方网站在 http://www.dom4j.org/目前最新dom4j包下载地址:http://nchc.dl.sourceforge.net/sourceforge/dom4j/dom4j-1.6.1.zip
解开后有两个包,仅操作XML文档的话把dom4j-1.6.1.jar加入工程就可以了,如果需要使用XPath的话还需要
- 简单HBase笔记
chenchao051
hbase
一、Client-side write buffer 客户端缓存请求 描述:可以缓存客户端的请求,以此来减少RPC的次数,但是缓存只是被存在一个ArrayList中,所以多线程访问时不安全的。 可以使用getWriteBuffer()方法来取得客户端缓存中的数据。 默认关闭。 二、Scan的Caching 描述: next( )方法请求一行就要使用一次RPC,即使
- mysqldump导出时出现when doing LOCK TABLES
daizj
mysqlmysqdump导数据
执行 mysqldump -uxxx -pxxx -hxxx -Pxxxx database tablename > tablename.sql
导出表时,会报
mysqldump: Got error: 1044: Access denied for user 'xxx'@'xxx' to database 'xxx' when doing LOCK TABLES
解决
- CSS渲染原理
dcj3sjt126com
Web
从事Web前端开发的人都与CSS打交道很多,有的人也许不知道css是怎么去工作的,写出来的css浏览器是怎么样去解析的呢?当这个成为我们提高css水平的一个瓶颈时,是否应该多了解一下呢?
一、浏览器的发展与CSS
- 《阿甘正传》台词
dcj3sjt126com
Part Ⅰ:
《阿甘正传》Forrest Gump经典中英文对白
Forrest: Hello! My names Forrest. Forrest Gump. You wanna Chocolate? I could eat about a million and a half othese. My momma always said life was like a box ochocol
- Java处理JSON
dyy_gusi
json
Json在数据传输中很好用,原因是JSON 比 XML 更小、更快,更易解析。
在Java程序中,如何使用处理JSON,现在有很多工具可以处理,比较流行常用的是google的gson和alibaba的fastjson,具体使用如下:
1、读取json然后处理
class ReadJSON
{
public static void main(String[] args)
- win7下nginx和php的配置
geeksun
nginx
1. 安装包准备
nginx : 从nginx.org下载nginx-1.8.0.zip
php: 从php.net下载php-5.6.10-Win32-VC11-x64.zip, php是免安装文件。
RunHiddenConsole: 用于隐藏命令行窗口
2. 配置
# java用8080端口做应用服务器,nginx反向代理到这个端口即可
p
- 基于2.8版本redis配置文件中文解释
hongtoushizi
redis
转载自: http://wangwei007.blog.51cto.com/68019/1548167
在Redis中直接启动redis-server服务时, 采用的是默认的配置文件。采用redis-server xxx.conf 这样的方式可以按照指定的配置文件来运行Redis服务。下面是Redis2.8.9的配置文
- 第五章 常用Lua开发库3-模板渲染
jinnianshilongnian
nginxlua
动态web网页开发是Web开发中一个常见的场景,比如像京东商品详情页,其页面逻辑是非常复杂的,需要使用模板技术来实现。而Lua中也有许多模板引擎,如目前我在使用的lua-resty-template,可以渲染很复杂的页面,借助LuaJIT其性能也是可以接受的。
如果学习过JavaEE中的servlet和JSP的话,应该知道JSP模板最终会被翻译成Servlet来执行;而lua-r
- JZSearch大数据搜索引擎
颠覆者
JavaScript
系统简介:
大数据的特点有四个层面:第一,数据体量巨大。从TB级别,跃升到PB级别;第二,数据类型繁多。网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三,价值密度低。以视频为例,连续不间断监控过程中,可能有用的数据仅仅有一两秒。第四,处理速度快。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。业界将其归纳为4个“V”——Volume,Variety,Value,Velocity。大数据搜索引
- 10招让你成为杰出的Java程序员
pda158
java编程框架
如果你是一个热衷于技术的
Java 程序员, 那么下面的 10 个要点可以让你在众多 Java 开发人员中脱颖而出。
1. 拥有扎实的基础和深刻理解 OO 原则 对于 Java 程序员,深刻理解 Object Oriented Programming(面向对象编程)这一概念是必须的。没有 OOPS 的坚实基础,就领会不了像 Java 这些面向对象编程语言
- tomcat之oracle连接池配置
小网客
oracle
tomcat版本7.0
配置oracle连接池方式:
修改tomcat的server.xml配置文件:
<GlobalNamingResources>
<Resource name="utermdatasource" auth="Container"
type="javax.sql.DataSou
- Oracle 分页算法汇总
vipbooks
oraclesql算法.net
这是我找到的一些关于Oracle分页的算法,大家那里还有没有其他好的算法没?我们大家一起分享一下!
-- Oracle 分页算法一
select * from (
select page.*,rownum rn from (select * from help) page
-- 20 = (currentPag