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Echo_Wish
Python笔记从零开始学Python人工智能Python算法python深度学习开发语言
在深度学习领域,模型的大小和计算复杂度常常是一个挑战。知识蒸馏(KnowledgeDistillation)和模型压缩(ModelCompression)是两种有效的技术,可以在保持模型性能的同时减少模型的大小和计算需求。本文将详细介绍如何使用Python实现这两种技术。目录引言知识蒸馏概述模型压缩概述实现步骤数据准备教师模型训练学生模型训练(知识蒸馏)模型压缩代码实现结论1.引言在实际应用中,深
- Apache ZooKeeper 分布式协调服务
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1.ZooKeeper概述1.1定义与定位核心定位:分布式系统的协调服务,提供强一致性的配置管理、命名服务、分布式锁和集群管理能力核心模型:基于树形节点(ZNode)的键值存储,支持Watcher监听机制生态地位:Hadoop/Kafka等生态核心依赖,分布式系统基础设施级组件1.2设计目标强一致性:所有节点数据最终一致(基于ZAB协议)高可用性:集群半数以上节点存活即可提供服务顺序性:全局唯一递
- 基于遗传算法求解带有时间窗、车载容量限制、多车辆、单配送中心路径优化VRPTW(多约束)matlab代码
天天Matlab科研工作室
智能优化算法matlab仿真无人机matlab仿真电子资源matlab算法自动驾驶
1数学模型(1)有关模型的说明和假设1)模型中的已知量有:各需求点的位置坐标、各需求点的物料需求数量,各需求点的物料的到达时间要求,配送中心到各需求点的最短行驶距离,各需求点互相之间的最短运输距离。2)现场调查发现,需要配送的物料是可以混装在同一物料架上的,且各需求点需要的物料数量小于物料仓库的库存量。3)忽略在配送过程中车辆遇到的拥挤排队等不利于生产进行的外界因素,也就是说整个装配车间正常运行。
- Flink SQL 优化实战 - 维表 JOIN 优化
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大数据数据库flinksql
作者:龙逸尘,腾讯CSIG高级工程师背景介绍维表(DimensionTable)是来自数仓建模的概念。在数仓模型中,事实表(FactTable)是指存储有事实记录的表,如系统日志、销售记录等,而维表是与事实表相对应的一种表,它保存了事实表中指定属性的相关详细信息,可以跟事实表做关联;相当于将事实表上经常重复出现的属性抽取、规范出来用一张表进行管理。在实际生产中,我们经常会有这样的需求,以原始数据流
- Ollama容器+打造DeepSeek-R1-7B大模型
码哝小鱼
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1、获取Ollama官方镜像1.1在线拉取镜像#dokcerpullollama/ollama:0.5.71.2导入离线镜像#tar-zxfollama0.5.7_x86.tar.gz#dokcerload-iollama0.5.7.tar2、执行以下命令创建与启动ollama#dockerrun-dp8880:11434--nameollama\-eOLLAMA_HOST=0.0.0.0:114
- DeepSeek R1 与 OpenAI O1:机器学习模型的巅峰对决
学无止尽5
机器学习人工智能
我的个人主页我的专栏:人工智能领域、java-数据结构、Javase、C语言,希望能帮助到大家!!!点赞收藏❤一、引言在机器学习的广袤天地中,大型语言模型(LLM)无疑是最为璀璨的明珠。它们凭借卓越的语言理解与生成能力,正以前所未有的方式重塑着我们与信息交互的模式。DeepSeekR1和OpenAIO1作为其中的佼佼者,代表了当前技术的前沿水准,在架构设计、训练方法、性能表现以及应用场景等诸多层面
- qt UI架构之MVD
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ui架构
在Qt中,MVD(Model-View-Delegate)是一种用于分离数据、显示和用户交互的设计架构。它是MVC(Model-View-Controller)的变体,特别适合用于处理复杂的数据显示和编辑场景(如表格、列表、树形结构等)。1.MVD架构的核心组件MVD架构由以下三个核心组件组成:1.1Model(模型)负责管理数据。提供数据的访问接口(如data()和setData())。通知视图
- 06 Django-orm-多表操作
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一创建模型实例:我们来假定下面这些概念,字段和关系作者模型:一个作者有姓名和年龄。作者详细模型:把作者的详情放到详情表,包含生日,手机号,家庭住址等信息。作者详情模型和作者模型之间是一对一的关系(one-to-one)出版商模型:出版商有名称,所在城市以及email。书籍模型:书籍有书名和出版日期,一本书可能会有多个作者,一个作者也可以写多本书,所以作者和书籍的关系就是多对多的关联关系(many-
- DeepSeek与ChatGPT的全面对比
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在人工智能(AI)领域,生成式预训练模型(GPT)已成为推动技术革新的核心力量。OpenAI的ChatGPT自发布以来,凭借其卓越的自然语言处理能力,迅速占据市场主导地位。然而,近期中国AI初创公司DeepSeek推出的R1模型,以其高效性和低成本,迅速引起全球关注。本文将深入探讨DeepSeek与ChatGPT的技术差异、性能表现以及各自的应用前景,旨在为读者提供全新的视角和启发。一、技术架构与
- 【kafka系列】broker
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目录Broker接收生产者消息和返回消息给消费者的流程逻辑分析Broker处理生产者消息的核心流程Broker处理消费者消息的核心流程关键点总结Broker接收生产者消息和返回消息给消费者的流程逻辑分析Broker处理生产者消息的核心流程接收请求Broker的SocketServer接收来自生产者的ProduceRequest(基于Reactor网络模型)。请求解析与验证解析请求头(Topic、P
- Python自学攻略:AI时代的高效学习法 —— 如何用大模型快速上手编程
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在AI技术爆发的今天,学习Python已不再是传统的“看书+敲代码”模式。借助大语言模型(如Deepseek、GPT、Claude、Kimi、豆包等),学习效率可以提升数倍。本文将结合实操路径、工具链和避坑指南,为你提供一套AI时代的Python速成方案。一、为什么AI能让Python学习效率飙升?实时纠错与解释传统学习:遇到报错需反复查资料,耗时且挫败感强AI辅助:直接将错误信息丢给大模型,1秒
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AI大模型实战与应用DeepSeek-R1使用阿里云对接DeepSeek百炼平台使用DeepSeekDeepSeek使用详解DeepSeek-R1使用详解DeepSeek-R1
目录一、前言二、DeepSeek简介2.1DeepSeek是什么2.2DeepSeekR1特点2.2.1DeepSeek-R1创新点2.3DeepSeekR1应用场景2.4与其他大模型对比三、阿里云百炼大平台介绍3.1阿里云百炼大平台是什么3.2阿里云百炼平台主要功能3.2.1应用场景3.3为什么选择阿里云百炼平台四、前置准备4.1注册百炼平台账户4.2获取apikey4.3本地安装python环
- 《Python与C#:虚拟机与元宇宙的次元战争》
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一、运行时拓扑的「克莱因瓶」C#的CLR是三维环面结构的完美体现,IL代码在JIT编译时经历时空折叠。Unity引擎中,值类型在栈内存构建莫比乌斯环,使得800万顶点模型渲染保持16ms的帧同步。但当尝试将ECS架构推至理论极限时,发现GC的标记-清除算法会破坏拓扑结构,必须切换到UnityDOTS的Burst编译器实现量子退火优化。Python的PyPy则是四维超球面,JIT编译器在跟踪热点时创
- 《AI对话秘籍:5个Prompt Engineering核心技巧让DeepSeek输出质量翻倍》
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PromptEngineering人工智能promptchatgptgptai
引言随着自然语言处理技术的飞速发展,像ChatGPT这样的AI对话系统已经广泛应用于客服、教育、创作等多个领域。然而,如何高效地与这些语言模型进行交互,获得准确、相关且高质量的回复,成为了应用中的一个关键挑战。这时,PromptEngineering(提示词工程)便成为了一项必不可少的技能。PromptEngineering的核心目标是通过优化与模型的输入互动方式,让模型生成更加符合预期的输出。在
- Redis高级特性解析——Redis核心技术与最佳实践
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作者:禅与计算机程序设计艺术1.简介Redis是开源的高性能键值对存储数据库,它支持数据持久化、LRU淘汰策略、发布订阅系统、事务、流水线等丰富的数据结构和功能,并且提供多种客户端编程接口,可以满足用户各种应用场景的需求。但是,作为一个高性能数据库,Redis还存在一些不足之处,比如内存管理、网络模型、集群架构、客户端连接、监控、持久化、主从复制等方面。因此,作者希望通过本文分析Redis高级特性
- LightGBM+NRBO-Transformer-BiLSTM多变量回归预测 Matlab代码
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LightGBM+NRBO-Transformer-BiLSTM多变量回归预测Matlab代码一、引言1.1、研究背景与意义在现代数据科学领域,多变量回归预测问题一直是一个研究热点。随着互联网和物联网技术的迅速发展,数据量呈指数级增长,如何从这些海量数据中提取有用的信息,并进行准确预测,成为了一个亟待解决的问题。多变量回归预测模型在金融风险管理、气象预报、医疗健康等多个领域具有广泛的应用。例如,在
- ASR技术与Whisper引擎
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一、ASR技术简介ASR英文全称是AutomaticSpeechRecognition,中文叫做自动语音识别,是利用机器对语音信号进行识别和理解并将其转换成相文本和命令的技术。下面2张图是网上找到的语音识别结构图和流程图。以下为ASR技术的核心技术。特征提取:通过编码将声音转变为数字信号,提取有效的声学特征。梅尔频率倒谱系数MFCC是最经典的语音特征。声学模型:声学模型通过处理编码得到的向量,将相
- chattts本地化python部署及采坑记录(2024年亲测可用)
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ChatTTS是一个文本转语音的开源项目,短短2周左右的时间,在GitHub上已经斩获了24.4k的Star!官网:https://chattts.com/zh开源地址:https://github.com/2noise/ChatTTSChatTTS模型:https://huggingface.co/2Noise/ChatTTSChatTTS在线网页Demo:https://huggingface
- 景联文科技数据处理平台:支持高质量图像标注服务
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图像标注是计算机视觉领域中不可或缺的一环,它通过为图像添加标签来帮助机器学习算法理解图像内容。这一过程对于创建高质量的训练数据集至关重要,使得AI模型能够准确地识别和分类现实世界中的物体。常见的图像标注类型:边界框标注:这是最常用的标注方式之一,通常用于物体检测任务。通过绘制矩形框来确定图像中目标物体的位置,可以是二维或三维形式。分割标注:包括语义分割(同一类别的所有实例被视为整体)和实例分割(每
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数据标注公司在人工智能领域扮演着重要角色,通过提供高质量的数据标注服务,帮助企业和组织训练和优化机器学习模型。从需求分析到数据交付,每一个步骤都需要严格把控,确保数据的质量和安全性。景联文科技是一家专业的数据采集与标注公司,致力于为客户提供高质量的数据处理服务,助力企业在人工智能(AI)领域的创新与发展。数据标注的四项基本流程:数据采集、数据清洗、数据标注、数据质检。数据采集数据采集是数据处理的第
- Mooncake:kimi后端推理服务的架构设计
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前言本文依托论文《Mooncake:AKVCache-centricDisaggregatedArchitectureforLLMServing》来讲解kimi的后端服务架构Mooncake,并按照自己的思路来梳理论文中的一些关键信息。背景服务端面临的问题随着大模型技术越来越强,很多应用都是以Maas(ModelasaService)的方式对外提供服务,服务端的能力受模型的能力约束。对于C端应用来
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- KTransformers:告别天价显卡!国产框架让单卡24G显存跑DeepSeek-R1 671B大模型:推理速度飙升28倍
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- 【大模型实战】零门槛入门AgentScope多智能体游戏开发:和Agent玩飞花令
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1.项目起因最近,阿里开源了一款全新的多智能体协同的Multi-Agent应用框架-AgentScope,早先的单智能体还只能完成对话类等一些简单的应用,通过调用外部API(如搜索绘画配音等)也只是拓展了单智能体的能力边界。如果能够调用多个智能体,并做好多个智能体之间的协同配合,就能够打造出内容和样式更加丰富的应用。中国古典诗词中的经典游戏(如飞花令尾字接龙即景联诗九宫格)等,非常考验选手的知识储
- 轻量级的注意力网络(LANMSFF)模型详解及代码复现
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深度学习算法详解及代码复现深度学习人工智能神经网络python计算机视觉
定义与特点在深度学习领域,轻量化网络设计已成为一个重要的研究方向。LANMSFF模型作为一种新型的轻量级网络架构,在保持高性能的同时,显著降低了模型的复杂度。LANMSFF模型的核心特点可以概括为以下几个方面:轻量级设计:通过精心设计的网络结构和参数优化,在保持较高性能的同时,显著降低了模型的复杂度。注意力机制:引入了一种新的注意力机制,能够有效地捕捉图像中的关键特征,提高模型的表达能力。多尺度特
- MongoDB入门与实践
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笔记mongodb数据库
MongoDB是一个NoSQL数据库,它采用文档模型来存储数据,具有高性能、易扩展、灵活的特点。以下是MongoDB的入门指南和一些基本的实践示例,帮助你开始使用MongoDB。1.安装和基本配置安装MongoDB具体安装方法取决于你的操作系统。以Ubuntu为例,可以通过以下命令安装MongoDB:sudoaptupdatesudoaptinstall-ymongodb启动MongoDB安装完成
- AI驱动的药物设计的优势表现在哪些方面
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量化交易人工智能
AI驱动的药物设计(AI-DrivenDrugDesign)正在彻底改变传统药物研发的模式,其优势主要体现在以下几个方面:1.加速药物发现过程传统药物发现:通常需要10-15年,耗资数十亿美元。AI驱动药物发现:通过高通量筛选、虚拟药物设计和预测模型,大幅缩短研发周期。案例:Exscientia利用AI平台在12个月内设计出了一种抗癌药物候选分子,而传统方法通常需要4-5年。2.降低研发成本传统方
- 教您如何选购触觉力反馈设备
宋13810279720
力反馈机器人人工智能计算机外设3d硬件工程
触觉力反馈技术是指在人机交互过程中,计算机对用户的输入做出响应,并通过力反馈设备作用于用户的过程。它是一种机械装置表现出来的反作用力,将力反馈设备与环境中物体交互的信息转化成用户能够感知的力的效果,如触碰物体的阻力、举起物体的重力和“触摸”物体表面的摩擦力。可以沟通交流,力反馈全系列。目前全球市场上基本被三大品牌垄断。分别为:美国3Dsystems(Geomagic/Sensable),瑞士For
- 高效高并发调度架构
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架构
以下是从架构层面为你提供的适合多核CPU、多GPU环境下API客户端、服务端高级调度,以实现高效并发大规模与用户交互的技术栈:通信协议gRPC:基于HTTP/2协议,具有高性能、低延迟的特点,支持二进制序列化(通常搭配Protobuf),非常适合高并发场景。它提供了流式通信和多路复用功能,可有效减少网络开销。常用于微服务之间的通信,例如机器学习模型服务与前端应用之间的交互。RSocket:是一种基
- 英码科技基于昇腾算力实现DeepSeek离线部署
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DeepSeek-R1模型以其创新架构和高效能技术迅速成为行业焦点。如果能够在边缘进行离线部署,不仅能发挥DeepSeek大模型的效果,还能确保数据处理的安全性和可控性。英码科技作为AI算力产品和AI应用解决方案服务商,积极响应市场需求,率先完成了昇腾系列产品与DeepSeek模型的深度适配。从硬件调校到软件优化,英码科技确保了昇腾系列产品的稳定、高效适配,为用户提供了更具竞争力的部署选择。Dee
- 解读Servlet原理篇二---GenericServlet与HttpServlet
周凡杨
javaHttpServlet源理GenericService源码
在上一篇《解读Servlet原理篇一》中提到,要实现javax.servlet.Servlet接口(即写自己的Servlet应用),你可以写一个继承自javax.servlet.GenericServletr的generic Servlet ,也可以写一个继承自java.servlet.http.HttpServlet的HTTP Servlet(这就是为什么我们自定义的Servlet通常是exte
- MySQL性能优化
bijian1013
数据库mysql
性能优化是通过某些有效的方法来提高MySQL的运行速度,减少占用的磁盘空间。性能优化包含很多方面,例如优化查询速度,优化更新速度和优化MySQL服务器等。本文介绍方法的主要有:
a.优化查询
b.优化数据库结构
- ThreadPool定时重试
dai_lm
javaThreadPoolthreadtimertimertask
项目需要当某事件触发时,执行http请求任务,失败时需要有重试机制,并根据失败次数的增加,重试间隔也相应增加,任务可能并发。
由于是耗时任务,首先考虑的就是用线程来实现,并且为了节约资源,因而选择线程池。
为了解决不定间隔的重试,选择Timer和TimerTask来完成
package threadpool;
public class ThreadPoolTest {
- Oracle 查看数据库的连接情况
周凡杨
sqloracle 连接
首先要说的是,不同版本数据库提供的系统表会有不同,你可以根据数据字典查看该版本数据库所提供的表。
select * from dict where table_name like '%SESSION%';
就可以查出一些表,然后根据这些表就可以获得会话信息
select sid,serial#,status,username,schemaname,osuser,terminal,ma
- 类的继承
朱辉辉33
java
类的继承可以提高代码的重用行,减少冗余代码;还能提高代码的扩展性。Java继承的关键字是extends
格式:public class 类名(子类)extends 类名(父类){ }
子类可以继承到父类所有的属性和普通方法,但不能继承构造方法。且子类可以直接使用父类的public和
protected属性,但要使用private属性仍需通过调用。
子类的方法可以重写,但必须和父类的返回值类
- android 悬浮窗特效
肆无忌惮_
android
最近在开发项目的时候需要做一个悬浮层的动画,类似于支付宝掉钱动画。但是区别在于,需求是浮出一个窗口,之后边缩放边位移至屏幕右下角标签处。效果图如下:
一开始考虑用自定义View来做。后来发现开线程让其移动很卡,ListView+动画也没法精确定位到目标点。
后来想利用Dialog的dismiss动画来完成。
自定义一个Dialog后,在styl
- hadoop伪分布式搭建
林鹤霄
hadoop
要修改4个文件 1: vim hadoop-env.sh 第九行 2: vim core-site.xml <configuration> &n
- gdb调试命令
aigo
gdb
原文:http://blog.csdn.net/hanchaoman/article/details/5517362
一、GDB常用命令简介
r run 运行.程序还没有运行前使用 c cuntinue 
- Socket编程的HelloWorld实例
alleni123
socket
public class Client
{
public static void main(String[] args)
{
Client c=new Client();
c.receiveMessage();
}
public void receiveMessage(){
Socket s=null;
BufferedRea
- 线程同步和异步
百合不是茶
线程同步异步
多线程和同步 : 如进程、线程同步,可理解为进程或线程A和B一块配合,A执行到一定程度时要依靠B的某个结果,于是停下来,示意B运行;B依言执行,再将结果给A;A再继续操作。 所谓同步,就是在发出一个功能调用时,在没有得到结果之前,该调用就不返回,同时其它线程也不能调用这个方法
多线程和异步:多线程可以做不同的事情,涉及到线程通知
&
- JSP中文乱码分析
bijian1013
javajsp中文乱码
在JSP的开发过程中,经常出现中文乱码的问题。
首先了解一下Java中文问题的由来:
Java的内核和class文件是基于unicode的,这使Java程序具有良好的跨平台性,但也带来了一些中文乱码问题的麻烦。原因主要有两方面,
- js实现页面跳转重定向的几种方式
bijian1013
JavaScript重定向
js实现页面跳转重定向有如下几种方式:
一.window.location.href
<script language="javascript"type="text/javascript">
window.location.href="http://www.baidu.c
- 【Struts2三】Struts2 Action转发类型
bit1129
struts2
在【Struts2一】 Struts Hello World http://bit1129.iteye.com/blog/2109365中配置了一个简单的Action,配置如下
<!DOCTYPE struts PUBLIC
"-//Apache Software Foundation//DTD Struts Configurat
- 【HBase十一】Java API操作HBase
bit1129
hbase
Admin类的主要方法注释:
1. 创建表
/**
* Creates a new table. Synchronous operation.
*
* @param desc table descriptor for table
* @throws IllegalArgumentException if the table name is res
- nginx gzip
ronin47
nginx gzip
Nginx GZip 压缩
Nginx GZip 模块文档详见:http://wiki.nginx.org/HttpGzipModule
常用配置片段如下:
gzip on; gzip_comp_level 2; # 压缩比例,比例越大,压缩时间越长。默认是1 gzip_types text/css text/javascript; # 哪些文件可以被压缩 gzip_disable &q
- java-7.微软亚院之编程判断俩个链表是否相交 给出俩个单向链表的头指针,比如 h1 , h2 ,判断这俩个链表是否相交
bylijinnan
java
public class LinkListTest {
/**
* we deal with two main missions:
*
* A.
* 1.we create two joined-List(both have no loop)
* 2.whether list1 and list2 join
* 3.print the join
- Spring源码学习-JdbcTemplate batchUpdate批量操作
bylijinnan
javaspring
Spring JdbcTemplate的batch操作最后还是利用了JDBC提供的方法,Spring只是做了一下改造和封装
JDBC的batch操作:
String sql = "INSERT INTO CUSTOMER " +
"(CUST_ID, NAME, AGE) VALUES (?, ?, ?)";
- [JWFD开源工作流]大规模拓扑矩阵存储结构最新进展
comsci
工作流
生成和创建类已经完成,构造一个100万个元素的矩阵模型,存储空间只有11M大,请大家参考我在博客园上面的文档"构造下一代工作流存储结构的尝试",更加相信的设计和代码将陆续推出.........
竞争对手的能力也很强.......,我相信..你们一定能够先于我们推出大规模拓扑扫描和分析系统的....
- base64编码和url编码
cuityang
base64url
import java.io.BufferedReader;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;
import java.io.PrintWriter;
import java.io.StringWriter;
import java.io.UnsupportedEncodingException;
- web应用集群Session保持
dalan_123
session
关于使用 memcached 或redis 存储 session ,以及使用 terracotta 服务器共享。建议使用 redis,不仅仅因为它可以将缓存的内容持久化,还因为它支持的单个对象比较大,而且数据类型丰富,不只是缓存 session,还可以做其他用途,一举几得啊。1、使用 filter 方法存储这种方法比较推荐,因为它的服务器使用范围比较多,不仅限于tomcat ,而且实现的原理比较简
- Yii 框架里数据库操作详解-[增加、查询、更新、删除的方法 'AR模式']
dcj3sjt126com
数据库
public function getMinLimit () { $sql = "..."; $result = yii::app()->db->createCo
- solr StatsComponent(聚合统计)
eksliang
solr聚合查询solr stats
StatsComponent
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2169134
http://eksliang.iteye.com/ 一、概述
Solr可以利用StatsComponent 实现数据库的聚合统计查询,也就是min、max、avg、count、sum的功能
二、参数
- 百度一道面试题
greemranqq
位运算百度面试寻找奇数算法bitmap 算法
那天看朋友提了一个百度面试的题目:怎么找出{1,1,2,3,3,4,4,4,5,5,5,5} 找出出现次数为奇数的数字.
我这里复制的是原话,当然顺序是不一定的,很多拿到题目第一反应就是用map,当然可以解决,但是效率不高。
还有人觉得应该用算法xxx,我是没想到用啥算法好...!
还有觉得应该先排序...
还有觉
- Spring之在开发中使用SpringJDBC
ihuning
spring
在实际开发中使用SpringJDBC有两种方式:
1. 在Dao中添加属性JdbcTemplate并用Spring注入;
JdbcTemplate类被设计成为线程安全的,所以可以在IOC 容器中声明它的单个实例,并将这个实例注入到所有的 DAO 实例中。JdbcTemplate也利用了Java 1.5 的特定(自动装箱,泛型,可变长度
- JSON API 1.0 核心开发者自述 | 你所不知道的那些技术细节
justjavac
json
2013年5月,Yehuda Katz 完成了JSON API(英文,中文) 技术规范的初稿。事情就发生在 RailsConf 之后,在那次会议上他和 Steve Klabnik 就 JSON 雏形的技术细节相聊甚欢。在沟通单一 Rails 服务器库—— ActiveModel::Serializers 和单一 JavaScript 客户端库——&
- 网站项目建设流程概述
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工作
一.概念
网站项目管理就是根据特定的规范、在预算范围内、按时完成的网站开发任务。
二.需求分析
项目立项
我们接到客户的业务咨询,经过双方不断的接洽和了解,并通过基本的可行性讨论够,初步达成制作协议,这时就需要将项目立项。较好的做法是成立一个专门的项目小组,小组成员包括:项目经理,网页设计,程序员,测试员,编辑/文档等必须人员。项目实行项目经理制。
客户的需求说明书
第一步是需
- AngularJs 三目运算 表达式判断
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境众观千象AngularJS
事件回顾:由于需要修改同一个模板,里面包含2个不同的内容,第一个里面使用的时间差和第二个里面名称不一样,其他过滤器,内容都大同小异。希望杜绝If这样比较傻的来判断if-show or not,继续追究其源码。
var b = "{{",
a = "}}";
this.startSymbol = function(a) {
- Spark算子:统计RDD分区中的元素及数量
superlxw1234
sparkspark算子Spark RDD分区元素
关键字:Spark算子、Spark RDD分区、Spark RDD分区元素数量
Spark RDD是被分区的,在生成RDD时候,一般可以指定分区的数量,如果不指定分区数量,当RDD从集合创建时候,则默认为该程序所分配到的资源的CPU核数,如果是从HDFS文件创建,默认为文件的Block数。
可以利用RDD的mapPartitionsWithInd
- Spring 3.2.x将于2016年12月31日停止支持
wiselyman
Spring 3
Spring 团队公布在2016年12月31日停止对Spring Framework 3.2.x(包含tomcat 6.x)的支持。在此之前spring团队将持续发布3.2.x的维护版本。
请大家及时准备及时升级到Spring
- fis纯前端解决方案fis-pure
zccst
JavaScript
作者:zccst
FIS通过插件扩展可以完美的支持模块化的前端开发方案,我们通过FIS的二次封装能力,封装了一个功能完备的纯前端模块化方案pure。
1,fis-pure的安装
$ fis install -g fis-pure
$ pure -v
0.1.4
2,下载demo到本地
git clone https://github.com/hefangshi/f