- 一文大白话讲清楚webpack基本使用——8——开发环境和生产环境的配置和区别
16年上任的CTO
webpackwebpack前端node.jswebpack开发环境webpack生产环境
一文大白话讲清楚webpack基本使用——8——开发环境和生产环境的配置和区别1.建议按文章顺序从头看,一看到底,豁然开朗第一篇:一文大白话讲清楚啥是个webpack第二篇:一文大白话讲清楚webpack基本使用——1——完成webpack的初步构建第三篇一文大白话讲清楚webpack基本使用——2——css相关loader的配置和使用第四篇一文大白话讲清楚webpack基本使用——3——图像相关
- 信息流广告预估技术在美团外卖的实践 思维导图-java架构
用心去追梦
java架构开发语言
创建一个关于“信息流广告预估技术在美团外卖的实践”的思维导图,并且专注于Java架构下的实现,可以按照以下结构来组织内容。这个思维导图将涵盖从数据收集、特征工程、模型选择与训练、系统架构设计到性能优化和效果评估的关键领域。思维导图结构1.项目背景美团外卖平台简介用户群体与市场定位信息流广告的意义提升用户体验增加广告收益2.用户及上下文数据收集数据来源用户行为(点击、浏览、下单等)广告主提供的创意素
- 嵌入式专业英语(第二周)
佩佩(@ 。 @)
c语言linux
在第一周的基础上增加一、学预科准备、linux基础接触的专业英文、知识点Crack:破解,裂开virtualmachine:虚拟机terminal:终端,站台Permissiondenied:权限不允许password:密码remove:删除regular:普通的empty:空的directory:目录、路径、文件夹名cannot:不能necessary:必须的catch:抓取omitting:省
- 【AI论文】PaSa:一款用于全面学术论文搜索的大型语言模型(LLM)代理
东临碣石82
人工智能语言模型自然语言处理
摘要:我们推出了PaSa,这是一款由大型语言模型驱动的高级论文搜索代理。PaSa能够自主做出一系列决策,包括调用搜索工具、阅读论文以及选择相关参考文献,从而最终为复杂的学术查询提供全面且准确的结果。我们使用强化学习方法和一个合成数据集AutoScholarQuery对PaSa进行了优化,该数据集包含3.5万个细粒度的学术查询以及来自顶级人工智能会议出版物的相应论文。此外,我们还开发了RealSch
- gradio库的基本使用
Echo.....
pythonpython
Gradio(通过pipinstallgradio安装)是一个用于创建交互式界面的Python库。它允许你基于预训练模型、函数或任意代码块创建实时演示和部署模型的图形用户界面(GUI)。使用Gradio库,你可以轻松创建Web界面,用于输入数据、调用模型、显示结果,并为用户提供与模型交互的功能。它支持多种输入类型(如文本框、图片上传、滑块等)和输出展示方式(如图像展示、文本展示等)。你可以根据需要
- 大型语言模型高效预训练策略的比较研究
二进制独立开发
非纯粹GenAI深度思索GenAI与Python语言模型深度学习人工智能自然语言处理python开发语言机器学习
文章目录摘要1.引言2.背景与挑战2.1LLM中的预训练2.2扩展LLM的挑战3.高效预训练策略3.1增量训练3.1.1理论基础3.1.2实际实现3.1.3实验结果3.2混合优化3.2.1理论基础3.2.2实际实现3.2.3实验结果3.3其他新兴技术3.3.1知识蒸馏3.3.2稀疏训练3.3.3数据增强3.3.4迁移学习4.比较分析4.1性能指标4.2增量训练vs.混合优化4.2.1模型精度4.2
- 题目:解码方法(来自leetcode)动态规划----斐波那契模型
清风逸梦
leetcode动态规划算法
解码方法题目动态规划(5步走)状态表示状态转移方程初始化填表顺序返回值代码题目链接题目动态规划(5步走)状态表示dp[i]表示为从下标i之前的的解码数。状态转移方程以i位置为终点,下标为i的位置有两种方式:第一种就是单独解码,第二种就是与前面的一位数合并解码。单独解码有分两种情况:第一种是:当s[i]在[1,9]时可以单独解码,就相当于在dp[i-1]种情况后接上一个单独解码,所以dp[i]=dp
- 如何在 PyTorch 分布式训练中使用 TORCH_DISTRIBUTED_DEBUG=INFO 进行调试
weixin_48705841
pytorch分布式人工智能
如何在PyTorch分布式训练中使用TORCH_DISTRIBUTED_DEBUG=INFO进行调试在使用PyTorch进行分布式训练时,调试分布式训练过程中的问题可能非常棘手。尤其是在多卡、多节点的训练环境中,常常会遇到通信延迟、同步错误等问题。为了帮助调试这些问题,PyTorch提供了一个非常有用的环境变量TORCH_DISTRIBUTED_DEBUG,通过设置它,你可以在控制台输出更多的调试
- 在 PyTorch 训练中使用 `tqdm` 显示进度条
weixin_48705841
pytorch人工智能python
在PyTorch训练中使用tqdm显示进度条在深度学习的训练过程中,实时查看训练进度是非常重要的,它可以帮助我们更好地理解训练的效率,并及时调整模型或优化参数。使用tqdm库来为训练过程添加进度条是一个非常有效的方式,本文将介绍如何在PyTorch中结合tqdm来动态显示训练进度。1.安装tqdm库首先,如果你还没有安装tqdm,可以通过pip命令进行安装:pipinstalltqdmtqdm是一
- 【在 PyTorch 中使用 tqdm 显示训练进度条,并解决常见错误TypeError: ‘module‘ object is not callable】
weixin_48705841
人工智能
在PyTorch中使用tqdm显示训练进度条,并解决常见错误TypeError:'module'objectisnotcallable在进行深度学习模型训练时,尤其是在处理大规模数据时,实时了解训练过程中的进展是非常重要的。为了实现这一点,我们可以使用tqdm库,它可以非常方便地为你提供进度条显示。1.什么是tqdm?TQDM是一个快速、可扩展的Python进度条库。它可以用来显示迭代的进度,帮助
- 冷静回看 TRUMP:31 小时近 800 亿美元市值,是自由还是无序?
区块链web3
作者:Techub独家解读撰文:Babywhale,TechubNews从0到800亿的市值需要多久?将在本周就任的美国总统特朗普给出了答案:31小时。当然,虽然以代币的价格去计算市值可能并不是一种所有人都认可的方式,但不得不承认的是特朗普的团队创造了一个在Web3领域前无古人后,可能后也难有来者的记录。但这个记录可能除了证明特朗普无利不起早的商人本性之外,没有任何好处。这三天的故事相信大家都已经
- 深度学习模型开发文档
Ares代码行者
深度学习
深度学习模型开发文档1.简介2.深度学习模型开发流程3.数据准备3.1数据加载3.2数据可视化4.构建卷积神经网络(CNN)5.模型训练5.1定义损失函数和优化器5.2训练过程6.模型评估与优化6.1模型评估6.2超参数调优7.模型部署8.总结参考资料1.简介深度学习是人工智能的一个分支,利用多层神经网络从数据中提取特征并进行学习。它被广泛应用于图像识别、自然语言处理、语音识别等领域。本文将以构建
- Syncthing在ubuntu下的安装使用
V丶Chao
Linux下命令使用ubuntulinux运维
以前安装这个软件的时候,是在windows和mac上,都是图形化的安装方式,但是ubuntu不太一样,需要增加源,然后执行命令。安装的系统版本是2004。参考链接1,主要命令包含下面几个部分:第一步:(这个在我机器上并没有执行)sudoaptinstallcurlapt-transport-https第二步:curl-shttps://syncthing.net/release-key.txt|s
- Java复习第四天
Allen_idle
算法leetcode职场和发展
一、代码题1.相同的树(1)题目给你两棵二叉树的根节点p和q,编写一个函数来检验这两棵树是否相同。如果两个树在结构上相同,并且节点具有相同的值,则认为它们是相同的。示例1:输入:p=[1,2,3],q=[1,2,3]输出:true示例2:输入:p=[1,2],q=[1,null,2]输出:false示例3:输入:p=[1,2,1],q=[1,1,2]输出:false(2)思路实现a.题目实现如果两
- 代码随想录算法训练营day28(0121)
Lazy.land
算法
1.买卖股票的最佳时机II想到思路其实代码非常简单,其实也跟之前做的那一题摆动序列有一点关联,只不过更加地简单这题的代码,思路很巧妙!题目122.买卖股票的最佳时机II给你一个整数数组prices,其中prices[i]表示某支股票第i天的价格。在每一天,你可以决定是否购买和/或出售股票。你在任何时候最多只能持有一股股票。你也可以先购买,然后在同一天出售。返回你能获得的最大利润。示例1:输入:pr
- CES Asia 2025优惠期倒计时5天,科技盛宴即将开启
赛逸展张胜
科技
随着时间的推移,备受瞩目的CESAsia2025优惠期已进入最后5天倒计时。作为亚洲顶级的消费电子盛会,CESAsia2025将汇聚众多国内外知名的科技企业,展示涵盖智能家居、智能出行、虚拟现实、人工智能等热门赛道的顶尖成果,是行业交流、商贸合作、趋势洞察的绝佳平台。在这最后的优惠时段内,参展商们仍有机会享受到展位费用的梯度折扣,越早锁定,优惠力度越大,还能优先挑选心仪展位,获得额外的宣传推广资源
- 深度学习环境配置指南!(Windows、Mac、Ubuntu全讲解)
Charmve
#AI学习指导:从入门到进阶软件安装环境配置计算机视觉实战文档详细开放源码cudalinuxgpuanacondaubuntu
关注“迈微AI研习社”,内容首发于公众号作者:伍天舟、马曾欧、陈信达入门深度学习,很多人经历了从入门到放弃的心酸历程,且千军万马倒在了入门第一道关卡:环境配置问题。俗话说,环境配不对,学习两行泪。如果你正在面临配置环境的痛苦,不管你是Windows用户、Ubuntu用户还是苹果死忠粉,这篇文章都是为你量身定制的。接下来就依次讲下Windows、Mac和Ubuntu的深度学习环境配置问题。一、Win
- 联邦学习中客户端发送的梯度是vector而不是tensor
wzx_Eleven
联邦学习机器学习网络安全人工智能
在联邦学习中,当本地使用神经网络或深度学习模型时,训练的梯度通常是与模型参数(权重和偏置)相对应的梯度数据。具体来说,梯度的类型和形状取决于模型的结构(例如,卷积神经网络、全连接网络等),以及模型的层数、每层的神经元数量等因素。1.梯度类型:梯度是一个张量:在神经网络中,梯度通常是一个张量(tensor),每一层的梯度张量的形状和该层的权重形状相匹配。具体来说,梯度是损失函数对每个参数的偏导数,表
- 选课(贪心) pta
wzx_Eleven
算法
小明是个好学的程序猿,他想在一天内尽可能多的选择课程进行学习。在下列课程中,他能选择的最多课程是几门?输入格式:第一行为一个整数n,表示课程总数。接下来每行为x,y,z表示课程名,开始时间,结束时间。输出格式:输出一个整数,表示小明最多可选的课程数。输入样例:5Art910English9.310.3Math1011Computer10.311.3Music1112输出样例:在这里给出相应的输出。
- 蓝桥杯训练—完美的代价
初春十九
蓝桥杯训练蓝桥杯职场和发展
文章目录一、题目二、示例三、解析四、代码一、题目回文串,是一种特殊的字符串,它从左往右读和从右往左读是一样的。现在给你一个串,它不一定是回文的,请你计算最少的交换次数使得该串变成一个完美的回文串。交换的定义是:交换两个相邻的字符例如mamad第一次交换ad:mamda第二次交换md:madma第三次交换ma:madam输入格式:输入一行,是一个字符串,长度为n,只包括小写字母输出格式:如果可能,输
- 1. 基于大模型能力,如何提炼出优质prompt(入门版)
姚瑞南
prompt系列课程人工智能AIGCchatgpt
本文原创作者:姚瑞南AI-agent大模型运营专家,先后任职于美团、猎聘等中大厂AI训练专家和智能运营专家岗;多年人工智能行业智能产品运营及大模型落地经验,拥有AI外呼方向国家专利与PMP项目管理证书。(转载需经授权)本文简介:入门版:基于大模型能力,如何提炼出优质prompt提示词的重要性和价值大模型基础能力简介prompt的基本定义如何定义优质的promptprompt的万能公式与套路prom
- 论文阅读--Qwen2&2.5技术报告
__如果
论文阅读qwen
Qwen21引言所有模型都是在超过7trilliontoken(7万亿)的高质量、大规模数据集上预训练的2Tokenizer&Model2.1Tokenizer沿用Qwen(Bai等人,2023a)的做法,我们采用了基于字节级字节对编码的相同Tokenizer所有大小的模型都采用一个共有词汇表,包含151,643个常规词元和3个控制词元2.2模型架构基于Transformer架构的大型语言模型,具
- 从System Prompt来看GPT-3.5到GPT-4的进化
herosunly
大模型systempromptgpt-3chatgptgpt4gpt4o
大家好,我是herosunly。985院校硕士毕业,现担任算法t研究员一职,热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名,CCF比赛第二名,科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。 本文主要介绍了从SystemPrompt来看GPT-3.5到GPT-4的进化之路,希
- 几个导致DeepFaceLab训练速度较慢的原因
AlphaFinance
多媒体AI技术人工智能python机器学习
可能有几个原因导致DeepFaceLab训练速度较慢:复杂度:DeepFaceLab的算法和模型较为复杂,需要处理大量数据和计算复杂的数学运算,这可能导致训练速度较慢。硬件配置:DeepFaceLab需要较高的计算机配置才能运行,包括较大的内存、高性能的GPU、快速的存储器等。如果你的计算机配置不够高,可能会导致训练速度较慢。数据量:DeepFaceLab需要大量的训练数据来训练模型,如果你的数据
- R语言机器学习算法实战系列(十九)特征选择之Monte Carlo算法(Monte Carlo Feature Selection)
生信学习者1
R语言机器学习实战r语言机器学习算法数据分析数据挖掘数据可视化人工智能
禁止商业或二改转载,仅供自学使用,侵权必究,如需截取部分内容请后台联系作者!文章目录介绍原理步骤下载数据加载R包导入数据数据预处理数据分割MCFS运行MCFS-ID过程混淆矩阵重要特征的RI最小阈值距离与共同部分收敛特征重要性排序选择重要特征构建特征依赖图提取重要特征基于重要特征构建随机森林模型混淆矩阵评估模型AUC曲线刻画模型在训练和测试数据集的表现总结系统信息介绍特征选择(FeatureSel
- 双指针第二类
笔耕不辍cj
算法数据结构
vectorsort(vector&A){intk=A.size()-1;vectorresult(A.size(),0);//定义一个新数组for(inti=0,j=A.size()-1;i<=j;){if(A[i]*A[i]<A[j]*A[j]){result[k--]=A[j]*A[j];j--;}else{result[k--]=A[i]*A[i];i++;}}returnresult;}
- 昇腾910-PyTorch 实现 GoogleNet图像分类
深度学习图像识别
PyTorch实现GoogleNet用于图像分类本实验主要介绍了如何在昇腾上,使用pytorch对经典的GoogleNet模型在公开的CIFAR10数据集进行分类训练的实战讲解。内容包括GoogleNet模型创新点介绍、GoogleNet网络架构剖析与GoogleNet网络模型代码实战分析等等。本实验的目录结构安排如下所示:GoogleNet网络模型创新点介绍GoogleNet的网络架构剖析Goo
- Apache DolphinScheduler 限制秒级别的定时调度
数据库
背景ApacheDolphinScheduler定时任务配置采用的7位Crontab表达式,分别对应秒、分、时、月天、月、周天、年。在团队日常开发工作中,工作流的定时调度一般不会细化到秒级别。但历史上出现过因配置的疏忽大意而产生故障时间,如应该配置每分钟执行的工作流被配置长了每秒执行,造成短时间内产生大量工作流实例,对ApacheDolphinScheduler服务可用性和提交任务的Hadoop集
- Android入门第69天-AndroidStudio中的Gradle使用国内镜像最强教程
TGITCIC
Android从入门到精通androidandroid国内镜像androidgradleandroid镜像android编译超时gradle超时gradle下载慢
背景AndroidStudio默认连接的是dl.google的gadle仓库。每次重新build时:下载速度慢;等待了半天总时buildfaild;build到一半connectiontimeout;即使使用了魔法也难以一次build好;这严重影响了我们的学习、开发效率。当前网络上的使用国内镜像的教程不全网上的教程要么有的只说一半、有的干脆说了就不对、有的只给出之言片语。老实说,目前网上的Andr
- 储值免单的数学问题
howeres
Math
问题条件:商品下单时,提供优惠项:结算价格3倍进行储值,本单免单小明购买牛肉面26元,使用了优惠项,储值78元,本单免单.在第二次购买牛肉面时,价格降为19.9元请问,小明前一天是否受降价影响?不受影响请给出具体理由,受影响请给出亏损金额.分析储值免单,实际等价于:充3送1,送完当即扣款假设:充300送100,得400充30送10,得40每次都购买30的商品,充300后使用余额和每次都临时充30送
- 解线性方程组
qiuwanchi
package gaodai.matrix;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Scanner;
public class Test {
public static void main(String[] args) {
Scanner scanner = new Sc
- 在mysql内部存储代码
annan211
性能mysql存储过程触发器
在mysql内部存储代码
在mysql内部存储代码,既有优点也有缺点,而且有人倡导有人反对。
先看优点:
1 她在服务器内部执行,离数据最近,另外在服务器上执行还可以节省带宽和网络延迟。
2 这是一种代码重用。可以方便的统一业务规则,保证某些行为的一致性,所以也可以提供一定的安全性。
3 可以简化代码的维护和版本更新。
4 可以帮助提升安全,比如提供更细
- Android使用Asynchronous Http Client完成登录保存cookie的问题
hotsunshine
android
Asynchronous Http Client是android中非常好的异步请求工具
除了异步之外还有很多封装比如json的处理,cookie的处理
引用
Persistent Cookie Storage with PersistentCookieStore
This library also includes a PersistentCookieStore whi
- java面试题
Array_06
java面试
java面试题
第一,谈谈final, finally, finalize的区别。
final-修饰符(关键字)如果一个类被声明为final,意味着它不能再派生出新的子类,不能作为父类被继承。因此一个类不能既被声明为 abstract的,又被声明为final的。将变量或方法声明为final,可以保证它们在使用中不被改变。被声明为final的变量必须在声明时给定初值,而在以后的引用中只能
- 网站加速
oloz
网站加速
前序:本人菜鸟,此文研究总结来源于互联网上的资料,大牛请勿喷!本人虚心学习,多指教.
1、减小网页体积的大小,尽量采用div+css模式,尽量避免复杂的页面结构,能简约就简约。
2、采用Gzip对网页进行压缩;
GZIP最早由Jean-loup Gailly和Mark Adler创建,用于UNⅨ系统的文件压缩。我们在Linux中经常会用到后缀为.gz
- 正确书写单例模式
随意而生
java 设计模式 单例
单例模式算是设计模式中最容易理解,也是最容易手写代码的模式了吧。但是其中的坑却不少,所以也常作为面试题来考。本文主要对几种单例写法的整理,并分析其优缺点。很多都是一些老生常谈的问题,但如果你不知道如何创建一个线程安全的单例,不知道什么是双检锁,那这篇文章可能会帮助到你。
懒汉式,线程不安全
当被问到要实现一个单例模式时,很多人的第一反应是写出如下的代码,包括教科书上也是这样
- 单例模式
香水浓
java
懒汉 调用getInstance方法时实例化
public class Singleton {
private static Singleton instance;
private Singleton() {}
public static synchronized Singleton getInstance() {
if(null == ins
- 安装Apache问题:系统找不到指定的文件 No installed service named "Apache2"
AdyZhang
apachehttp server
安装Apache问题:系统找不到指定的文件 No installed service named "Apache2"
每次到这一步都很小心防它的端口冲突问题,结果,特意留出来的80端口就是不能用,烦。
解决方法确保几处:
1、停止IIS启动
2、把端口80改成其它 (譬如90,800,,,什么数字都好)
3、防火墙(关掉试试)
在运行处输入 cmd 回车,转到apa
- 如何在android 文件选择器中选择多个图片或者视频?
aijuans
android
我的android app有这样的需求,在进行照片和视频上传的时候,需要一次性的从照片/视频库选择多条进行上传
但是android原生态的sdk中,只能一个一个的进行选择和上传。
我想知道是否有其他的android上传库可以解决这个问题,提供一个多选的功能,可以使checkbox之类的,一次选择多个 处理方法
官方的图片选择器(但是不支持所有版本的androi,只支持API Level
- mysql中查询生日提醒的日期相关的sql
baalwolf
mysql
SELECT sysid,user_name,birthday,listid,userhead_50,CONCAT(YEAR(CURDATE()),DATE_FORMAT(birthday,'-%m-%d')),CURDATE(), dayofyear( CONCAT(YEAR(CURDATE()),DATE_FORMAT(birthday,'-%m-%d')))-dayofyear(
- MongoDB索引文件破坏后导致查询错误的问题
BigBird2012
mongodb
问题描述:
MongoDB在非正常情况下关闭时,可能会导致索引文件破坏,造成数据在更新时没有反映到索引上。
解决方案:
使用脚本,重建MongoDB所有表的索引。
var names = db.getCollectionNames();
for( var i in names ){
var name = names[i];
print(name);
- Javascript Promise
bijian1013
JavaScriptPromise
Parse JavaScript SDK现在提供了支持大多数异步方法的兼容jquery的Promises模式,那么这意味着什么呢,读完下文你就了解了。
一.认识Promises
“Promises”代表着在javascript程序里下一个伟大的范式,但是理解他们为什么如此伟大不是件简
- [Zookeeper学习笔记九]Zookeeper源代码分析之Zookeeper构造过程
bit1129
zookeeper
Zookeeper重载了几个构造函数,其中构造者可以提供参数最多,可定制性最多的构造函数是
public ZooKeeper(String connectString, int sessionTimeout, Watcher watcher, long sessionId, byte[] sessionPasswd, boolea
- 【Java命令三】jstack
bit1129
jstack
jstack是用于获得当前运行的Java程序所有的线程的运行情况(thread dump),不同于jmap用于获得memory dump
[hadoop@hadoop sbin]$ jstack
Usage:
jstack [-l] <pid>
(to connect to running process)
jstack -F
- jboss 5.1启停脚本 动静分离部署
ronin47
以前启动jboss,往各种xml配置文件,现只要运行一句脚本即可。start nohup sh /**/run.sh -c servicename -b ip -g clustername -u broatcast jboss.messaging.ServerPeerID=int -Djboss.service.binding.set=p
- UI之如何打磨设计能力?
brotherlamp
UIui教程ui自学ui资料ui视频
在越来越拥挤的初创企业世界里,视觉设计的重要性往往可以与杀手级用户体验比肩。在许多情况下,尤其对于 Web 初创企业而言,这两者都是不可或缺的。前不久我们在《右脑革命:别学编程了,学艺术吧》中也曾发出过重视设计的呼吁。如何才能提高初创企业的设计能力呢?以下是 9 位创始人的体会。
1.找到自己的方式
如果你是设计师,要想提高技能可以去设计博客和展示好设计的网站如D-lists或
- 三色旗算法
bylijinnan
java算法
import java.util.Arrays;
/**
问题:
假设有一条绳子,上面有红、白、蓝三种颜色的旗子,起初绳子上的旗子颜色并没有顺序,
您希望将之分类,并排列为蓝、白、红的顺序,要如何移动次数才会最少,注意您只能在绳
子上进行这个动作,而且一次只能调换两个旗子。
网上的解法大多类似:
在一条绳子上移动,在程式中也就意味只能使用一个阵列,而不使用其它的阵列来
- 警告:No configuration found for the specified action: \'s
chiangfai
configuration
1.index.jsp页面form标签未指定namespace属性。
<!--index.jsp代码-->
<%@taglib prefix="s" uri="/struts-tags"%>
...
<s:form action="submit" method="post"&g
- redis -- hash_max_zipmap_entries设置过大有问题
chenchao051
redishash
使用redis时为了使用hash追求更高的内存使用率,我们一般都用hash结构,并且有时候会把hash_max_zipmap_entries这个值设置的很大,很多资料也推荐设置到1000,默认设置为了512,但是这里有个坑
#define ZIPMAP_BIGLEN 254
#define ZIPMAP_END 255
/* Return th
- select into outfile access deny问题
daizj
mysqltxt导出数据到文件
本文转自:http://hatemysql.com/2010/06/29/select-into-outfile-access-deny%E9%97%AE%E9%A2%98/
为应用建立了rnd的帐号,专门为他们查询线上数据库用的,当然,只有他们上了生产网络以后才能连上数据库,安全方面我们还是很注意的,呵呵。
授权的语句如下:
grant select on armory.* to rn
- phpexcel导出excel表简单入门示例
dcj3sjt126com
PHPExcelphpexcel
<?php
error_reporting(E_ALL);
ini_set('display_errors', TRUE);
ini_set('display_startup_errors', TRUE);
if (PHP_SAPI == 'cli')
die('This example should only be run from a Web Brows
- 美国电影超短200句
dcj3sjt126com
电影
1. I see. 我明白了。2. I quit! 我不干了!3. Let go! 放手!4. Me too. 我也是。5. My god! 天哪!6. No way! 不行!7. Come on. 来吧(赶快)8. Hold on. 等一等。9. I agree。 我同意。10. Not bad. 还不错。11. Not yet. 还没。12. See you. 再见。13. Shut up!
- Java访问远程服务
dyy_gusi
httpclientwebservicegetpost
随着webService的崛起,我们开始中会越来越多的使用到访问远程webService服务。当然对于不同的webService框架一般都有自己的client包供使用,但是如果使用webService框架自己的client包,那么必然需要在自己的代码中引入它的包,如果同时调运了多个不同框架的webService,那么就需要同时引入多个不同的clien
- Maven的settings.xml配置
geeksun
settings.xml
settings.xml是Maven的配置文件,下面解释一下其中的配置含义:
settings.xml存在于两个地方:
1.安装的地方:$M2_HOME/conf/settings.xml
2.用户的目录:${user.home}/.m2/settings.xml
前者又被叫做全局配置,后者被称为用户配置。如果两者都存在,它们的内容将被合并,并且用户范围的settings.xml优先。
- ubuntu的init与系统服务设置
hongtoushizi
ubuntu
转载自:
http://iysm.net/?p=178 init
Init是位于/sbin/init的一个程序,它是在linux下,在系统启动过程中,初始化所有的设备驱动程序和数据结构等之后,由内核启动的一个用户级程序,并由此init程序进而完成系统的启动过程。
ubuntu与传统的linux略有不同,使用upstart完成系统的启动,但表面上仍维持init程序的形式。
运行
- 跟我学Nginx+Lua开发目录贴
jinnianshilongnian
nginxlua
使用Nginx+Lua开发近一年的时间,学习和实践了一些Nginx+Lua开发的架构,为了让更多人使用Nginx+Lua架构开发,利用春节期间总结了一份基本的学习教程,希望对大家有用。也欢迎谈探讨学习一些经验。
目录
第一章 安装Nginx+Lua开发环境
第二章 Nginx+Lua开发入门
第三章 Redis/SSDB+Twemproxy安装与使用
第四章 L
- php位运算符注意事项
home198979
位运算PHP&
$a = $b = $c = 0;
$a & $b = 1;
$b | $c = 1
问a,b,c最终为多少?
当看到这题时,我犯了一个低级错误,误 以为位运算符会改变变量的值。所以得出结果是1 1 0
但是位运算符是不会改变变量的值的,例如:
$a=1;$b=2;
$a&$b;
这样a,b的值不会有任何改变
- Linux shell数组建立和使用技巧
pda158
linux
1.数组定义 [chengmo@centos5 ~]$ a=(1 2 3 4 5) [chengmo@centos5 ~]$ echo $a 1 一对括号表示是数组,数组元素用“空格”符号分割开。
2.数组读取与赋值 得到长度: [chengmo@centos5 ~]$ echo ${#a[@]} 5 用${#数组名[@或
- hotspot源码(JDK7)
ol_beta
javaHotSpotjvm
源码结构图,方便理解:
├─agent Serviceab
- Oracle基本事务和ForAll执行批量DML练习
vipbooks
oraclesql
基本事务的使用:
从账户一的余额中转100到账户二的余额中去,如果账户二不存在或账户一中的余额不足100则整笔交易回滚
select * from account;
-- 创建一张账户表
create table account(
-- 账户ID
id number(3) not null,
-- 账户名称
nam