- AI绘画能取代设计师吗?
网络安全我来了
IT技术AI作画
AI绘画能取代设计师吗?在日益数字化的时代,人工智能(AI)正在快速渗透我们的生活和工作中。特别是在设计领域,AI绘画这一新兴技术引发了热烈讨论。你是否也曾好奇,AI绘画是否有可能取代设计师的工作?让我们一同探讨这个引人深思的话题。1.AI绘画的现状1.1AI绘画技术的形成与发展AI绘画的背后,离不开图像风格迁移、图文预训练模型和扩散模型这三大技术的共同推动。有点像是一位多才多艺的音乐家,利用不同
- 9. 马科维茨资产组合模型+FF5+GARCH风险模型优化方案(理论+Python实战)
AI量金术师
金融资产组合模型进化论python开发语言金融人工智能机器学习算法
目录0.承前1.核心风险函数代码讲解1.1数据准备和初始化1.2单资产GARCH建模1.3模型拟合和波动率预测1.4异常处理机制1.5相关系数矩阵计算1.6构建波动率矩阵1.7计算协方差矩阵1.8确保矩阵对称性1.9确保矩阵半正定性1.10格式转换和返回1.11calculate_covariance_matrix函数汇总2.代码汇总3.反思3.1不足之处3.2提升思路4.启后0.承前本篇博文是对
- python保存和调用模型
sphinxrascal168
大幅度
2.创建文件目录,保存模型importosfromsklearn.externalsimportjoblib#创建文件目录dirs='testModel'ifnotos.path.exists(dirs):os.makedirs(dirs)#保存模型joblib.dump(LR,dirs+'/LR.pkl')3.读取模型#读取模型LR=joblib.load(dirs+'/LR.pkl')test
- 语言模型与向量模型:深入解析与实例剖析
♢.*
语言模型人工智能自然语言处理
亲爱的小伙伴们,在求知的漫漫旅途中,若你对深度学习的奥秘、Java与Python的奇妙世界,亦或是读研论文的撰写攻略有所探寻,那不妨给我一个小小的关注吧。我会精心筹备,在未来的日子里不定期地为大家呈上这些领域的知识宝藏与实用经验分享。每一个点赞,都如同春日里的一缕阳光,给予我满满的动力与温暖,让我们在学习成长的道路上相伴而行,共同进步✨。期待你的关注与点赞哟!在自然语言处理领域,语言模型和向量模型
- Model Import Settings
UniMark
unityeditormanualunity
前言在可视化3D世界中,模型是3D世界的核心,你可以没有贴图,可以没有特效,甚至可以没有用户交互界面,但必须得有模型来描述世界的基本样貌。在3D世界中,由点线面构成了模型的轮廓;由UV和纹理,共同描述模型的样貌;由骨骼和蒙皮信息描述模型的运动姿态;再由骨骼的运动轨迹描述模型在某个时间段内的肢体动作。MODELPAGEMODEL功能描述ScaleFactor调整导入模型的全局缩放比例。如果模型的比例
- Python 调用常见大模型 API 全解析
♢.*
python开发语言语言模型nlp
亲爱的小伙伴们,在求知的漫漫旅途中,若你对深度学习的奥秘、JAVA、PYTHON与SAP的奇妙世界,亦或是读研论文的撰写攻略有所探寻,那不妨给我一个小小的关注吧。我会精心筹备,在未来的日子里不定期地为大家呈上这些领域的知识宝藏与实用经验分享。每一个点赞,都如同春日里的一缕阳光,给予我满满的动力与温暖,让我们在学习成长的道路上相伴而行,共同进步✨。期待你的关注与点赞哟!调用通义千问接口获取APIKe
- 使用Ollama 在Ubuntu运行deepseek大模型:以DeepSeek-coder为例
skywalk8163
人工智能ubuntulinux人工智能deepseek
DeepSeek大模型这几天冲上热搜啦!咱们来亲身感受下DeepSeek模型的魅力吧!整个操作流程非常简单方便,只需要2步,先安装Ollama,然后执行大模型即可。安装Ollama在Ubuntu下安装Ollama非常简单,直接snap安装即可:sudosnapinstallollama运行DeepSeek大模型直接用ollamarun后面跟模型名字即可,比如执行deepseek-coderolla
- Apache Flink流处理框架
weixin_44594317
apacheflink大数据
ApacheFlink是一个分布式流处理框架和数据处理引擎,专注于以低延迟和高吞吐量处理无界和有界的数据流。它可以同时处理流式数据和批处理数据,并且提供强大的容错机制和状态管理功能。Flink常用于实时分析、复杂事件处理(CEP)、机器学习和批量数据处理等场景。1.Flink的核心概念在理解Flink的工作原理之前,先要了解它的一些核心概念:流处理(StreamProcessing):处理数据流中
- Python 爬虫实战:从喜马拉雅爬取有声书播放量,挖掘热门音频内容
西攻城狮北
python爬虫音视频实战案例
目录引言一、项目背景与需求分析1.1喜马拉雅平台的特点1.2数据爬取目标二、技术选型与工具准备2.1技术选型2.2工具准备三、爬取有声书播放量数据3.1获取音频列表3.2获取音频详情四、数据存储五、数据处理与分析5.1数据清洗5.2数据分析六、可视化展示七、总结与展望引言喜马拉雅作为国内知名的音频分享平台,拥有海量的有声书、广播剧、音乐等内容。通过爬取喜马拉雅上的有声书播放量数据,我们可以分析哪些
- AI编译器之——为什么大模型需要Relax?
FF-Studio
人工智能深度学习自然语言处理机器学习语言模型
放在最前:Relax的关键创新深度学习模型(比如ChatGPT这种大模型)在运行时经常遇到“输入尺寸不固定”的情况。比如你问它一个问题,这次输入是10个字,下次可能是100个字。传统编译器处理这种“变来变去”的尺寸很笨——要么只能按固定尺寸优化(导致变尺寸时性能暴跌),要么每次都要重新编译(慢到没法用)。Relax的创新:符号形状:让编译器学会“代数”Relax允许编译器用“符号变量”(比如n)表
- 实战LLM强化学习——使用GRPO(DeepSeek R1出圈算法)
FF-Studio
DeepSeekR1算法语言模型人工智能自然语言处理机器学习
——关于使用Unsloth库、LoRa微调及GRPOTrainer自定义奖励函数实现“只输出10个英语单词”的探索为什么要进行“只输出10个英文单词”的极端尝试?在大模型的训练或微调当中,大多数场景我们都希望它能“自由发挥”,给出越丰富越好的答案。但,为了更好的理解强化学习在LLM训练过程中发挥的意义,也为了学习GPRO这个强化学习算法,笔者出此题目,方便大家学习理解。GRPO(GroupRela
- Ubuntu交叉编译 arm板子上的TVM
陈有爱
TVMubuntu人工智能
目录X86Ubuntu的TVM安装LLVM下载tvm配置config.cmake编译源码python安装测试是否安装成功可以在安装一些库,用于RPCTracker和auto-tuning交叉编译801arm的TVM交叉编译链下载配置config.cmake编译源码编译的时候可能会遇到错误ONNX模型转换为TVM模型创建pre.py,将onnx模型编译成tvm.so文件测试TVM模型修改demo程序
- 【AI中数学-数理统计-综合实例-包括python实现】 揭开数据的面纱:真实样本数据的探索与可视化
云博士的AI课堂
AI中的数学人工智能python数理统计数据预处理数据探索数据可视化机器学习
第五章:数理统计-综合实例1.揭开数据的面纱:真实样本数据的探索与可视化在人工智能(AI)应用中,数据是构建算法和模型的基石,而数理统计则为我们提供了理解和处理这些数据的工具。数据探索和可视化是数理统计中至关重要的步骤,它们不仅能帮助我们理解数据的分布、关系和趋势,还能够为后续的建模工作提供依据。本节将通过五个实际案例,展示如何使用数理统计和可视化技术对真实样本数据进行探索。每个案例都包括具体的描
- Apache Airflow 全面解析
由数入道
人工智能apacheAirflow
1.Airflow的定义与核心定位ApacheAirflow是一个开源的工作流自动化与调度平台,由Airbnb于2014年创建,2016年进入Apache孵化器,2019年成为顶级项目。其核心设计理念是“WorkflowsasCode”,通过编程方式定义、调度和监控复杂的数据流水线(Pipeline),适用于ETL、机器学习模型训练、数据湖管理、报表生成等场景。2.核心概念与架构解析2.1核心组件
- Spring AI 在微服务中的应用:支持分布式 AI 推理
drebander
AI编程springAI
1.引言在现代企业中,微服务架构已成为开发复杂系统的主流方式,而AI模型推理也越来越多地被集成到业务流程中。如何在分布式微服务架构下高效地集成SpringAI,使多个服务可以协同完成AI任务,并支持分布式AI推理,是企业面临的关键挑战。本篇文章将探讨:在微服务架构中如何部署SpringAI服务;如何通过分布式AI推理提高推理性能与扩展性;典型应用场景,如电商推荐、智能客服、实时分析等。2.Spri
- 架构师考试系列(2)论文专题:论统一过程开发方法RUP的应用
CoderIsArt
架构设计研究软件架构
摘要:2020年6月,我参加了本公司的“虚拟现实(VR)”(下面称为该项目)平台的开发工作。我在此项目中,作为主要管理人员,担任系统架构师,负责整个项目的架构设计工作。该项目包括素材管理、热点管理、场景管理、VR产品制作、VR产品管理、VR产品展示等相关功能模块。该项目主要采用了RUP开发模型,对项目的开发过程进行规范和改进。本文以该项目为例,结合了作者的实践,讨论RUP(统一过程)在开发中的应用
- 6. 深入Linux安全世界:构建坚不可摧的系统屏障
涛ing
Linux概览linux安全运维服务器ubuntuunixc++
本章目录前言6.1理解Linux安全模型深入了解文件权限权限位详解:修改文件权限:绘制示例图:文件权限的结构6.2用户账户的安全设置查看系统中的用户示例解释:管理用户的安全策略6.3防火墙与网络安全性常用iptables规则1.**只允许特定IP访问SSH服务**2.限制连接速率简单网络流量防火墙结构示意图:6.4数据加密技术使用GPG进行文件加密1.生成密钥对2.加密文件3.解密文件数据加密的流
- 2025年美赛数学建模 MCM Problem B: Managing Sustainable Tourism 问题 B:可持续旅游管理 思路+代码解析【第一问】
一键难忘
付费专栏数学建模2025美赛2025年美赛数学建模可持续旅游管理
本文为个人解题笔记,仅供参考学习。本文B题的第一问。其他问题均在本专栏内,订阅一次,全部可见。本文为个人解题笔记,仅供参考学习。第一小问【为阿拉斯加州朱诺建⽴⼀个可持续旅游业模型。】BuildamodelforasustainabletourismindustryinJuneau,Alaska.Youmaywanttoconsiderfactorssuchasthenumberofvisitors
- 解决 Lombok 与 Java 模块系统的兼容性问题:从错误到解决方案
码农阿豪@新空间代码工作室
包罗万象java开发语言
个人名片作者简介:java领域优质创作者个人主页:码农阿豪工作室:新空间代码工作室(提供各种软件服务)个人邮箱:[
[email protected]]个人微信:15279484656个人导航网站:www.forff.top座右铭:总有人要赢。为什么不能是我呢?专栏导航:码农阿豪系列专栏导航面试专栏:收集了java相关高频面试题,面试实战总结️Spring5系列专栏:整理了Spring5重要知识点与
- github最强Chatbox AI 模型桌面,支持 ChatGPT、Claude等主流模型,适用于 Win、Linux等,总结文档图片并互动,智能编程,AI实时联网搜索与查询,图片生成,科研写作等
struggle2025
人工智能深度学习语音识别计算机视觉语言模型图像处理数据分析
一、软件介绍(文末提供下载)Chatbox是一个AI模型桌面客户端,支持ChatGPT、Claude、GoogleGemini、Ollama等主流模型,适用于Windows、Mac、Linux、Web、Android和iOS全平台。github地址:GitHub-Bin-Huang/chatbox:User-friendlyDesktopClientAppforAIModels/LLMs(GPT,
- 2025年美赛数学建模 MCM Problem B: Managing Sustainable Tourism 问题 B:可持续旅游管理 代码解析
2025年数学建模美赛
2025年美赛MCM/ICM数学建模旅游2025美赛2025年数学建模美赛python代码matlab可持续旅游管理
目录代码框架:遗传算法优化可持续旅游模型python代码代码解析:matlab代码代码解析:代码框架:遗传算法优化可持续旅游模型python代码importnumpyasnpimportrandomimportmatplotlib.pyplotasplt#定义遗传算法的参数POP_SIZE=100#种群大小GENS=500#迭代代数MUTATION_RATE=0.01#变异率CROSSOVER_R
- vLLM源码之分离式架构
Bj陈默
架构
一、vLLM分离式架构概述1.基本概念vLLM是一个用于高效地服务大语言模型(LLM)推理的库。其分离式架构是一种创新的设计理念,旨在优化LLM的运行效率。这种架构将模型执行的不同阶段进行分离处理,主要包括请求处理、模型执行和结果输出等关键环节。2.设计目的提升吞吐量。通过分离式架构,可以并行处理多个请求,避免不同请求在处理过程中的相互干扰,充分利用硬件资源,特别是在处理高并发请求时能显著提高系统
- 关于时间序列预测的一份介绍
张焚雪
人工智能算法大数据
时间序列预测是一种基于过去数据点的分析方法,用于预测未来值。它广泛应用于经济学、金融、气象学、销售预测、库存管理等领域。在这篇文章中,我就将介绍有关时间序列预测有关的东西,具体将包含其有关的概念、预测过程以及相关模型简介。一、概念1.1预测模型所谓预测模型就是用基于历史数据预测未来值的各种数学和统计模型,它是时间序列预测的核心,选择合适的预测模型直接影响到预测结果的准确性。一般我们考虑根据频率与趋
- RUP:用例驱动、以架构为中心的迭代增量开发模式
zhousenshan
软考-系统架构师架构
1RUP特点RationalUnifiedProcess(RUP),即Rational统一过程,二维的开发模型,涉及九大工作流,是一种为了满足这些需求而生的开发模式。RUP是一个用例驱动、以架构为中心的迭代增量开发模式,可以帮助我们更好地进行软件开发用例驱动在RUP中,用例是驱动软件开发的主要力量。用例是一种以用户的视角描述系统功能的方法,通常以一组交互的形式表达,定义了系统如何响应外部事件。通过
- 2025年01月30日Github流行趋势
油泼辣子多加
GitHub每日趋势github
项目名称:Janus项目地址url:https://github.com/deepseek-ai/Janus项目语言:Python历史star数:11942今日star数:2187项目维护者:learningpro,hills-code,TheOneTrueGuy,mowentian,soloice项目简介:Janus系列:统一多模态理解和生成模型项目名称:DeepSeek-Coder项目地址ur
- JavaScript逆向高阶指南:突破基础,掌握核心逆向技术
不做超级小白
web逆向知识碎片web前端javascript开发语言ecmascript
JavaScript逆向高阶指南:突破基础,掌握核心逆向技术JavaScript逆向工程是Web开发者和安全分析师的核心竞争力。无论是解析混淆代码、分析压缩脚本,还是逆向Web应用架构,掌握高阶逆向技术都将助您深入理解复杂JavaScript逻辑。本文将通过实战案例,带您探索JavaScript逆向的深层技术原理。1.JavaScript反混淆实战现代Web应用常采用多重混淆技术保护代码,以下为高
- 基于面向对象技术的异构系统整合
Shimizu
工作xsl工作流引擎xml工具workflow
作者:吴上荣摘要:本文研究了XMI技术的核心概念,提出了整合系统的XMI集成模型,并研究了其表达和处理,给出了基于XMI模型的异构系统之间的信息交换模式。工作流技术在异构系统的整合中,已经有很丰富的研究成果。本文将XMI/XML与工作流技术相结合,提出了基于XMI/XML技术的工作流模型,以用于异构系统的整合。关键词:系统整合XMI工作流技术随着信息技术在企业的运营和管理中应用的不断深入,不同信息
- OpenAI 函数调用 功能入门
AI火箭
chatgptopenai
Javascript版Langchain入门作者:AI小火箭的HB我是AI小火箭的HB,我探索和写作人工智能和语言交叉点的所有事物,范围从LLM,聊天机器人,语音机器人,开发框架,以数据为中心的潜在空间等。介绍LangChain是一个开源Python库,用于构建由大型语言模型(LLM)支持的应用程序。它提供了一个框架,将LLM与其他数据源(如互联网或个人文件)连接起来,允许开发人员将多个命令链接在
- DeepSeek:LLM在MoE训练中的无损平衡
大模型任我行
大模型-模型训练人工智能自然语言处理语言模型论文笔记
标题:AUXILIARY-LOSS-FREELOADBALANCINGSTRAT-EGYFORMIXTURE-OF-EXPERTS来源:arXiv,2408.15664摘要对于混合专家(MoE)模型,不平衡的专家负载将导致路由崩溃或计算开销增加。现有方法通常采用辅助损耗来促进负载平衡,但较大的辅助损耗会在训练中引入不可忽略的干扰梯度,从而损害模型性能。为了在训练过程中控制负载平衡,同时不产生不希望
- Deepseek 对种猪市场会带来哪些影响?
百态老人
笔记大数据人工智能
DeepSeek对种猪市场的影响可以从以下几个方面进行分析:1.提高生产效率与降低成本根据,DeepSeek已经被用于养猪场中分析饲料配比,从而将猪的育肥周期从6个月缩短至5个月,并降低了15%的成本。这表明DeepSeek在优化养殖流程和提高生产效率方面具有显著作用,能够帮助养猪场降低运营成本,提升经济效益。2.推动智能化养殖技术的应用和提到,深度学习技术(如YOLOv5模型)已经被应用于生猪的
- ASM系列五 利用TreeApi 解析生成Class
lijingyao8206
ASM字节码动态生成ClassNodeTreeAPI
前面CoreApi的介绍部分基本涵盖了ASMCore包下面的主要API及功能,其中还有一部分关于MetaData的解析和生成就不再赘述。这篇开始介绍ASM另一部分主要的Api。TreeApi。这一部分源码是关联的asm-tree-5.0.4的版本。
在介绍前,先要知道一点, Tree工程的接口基本可以完
- 链表树——复合数据结构应用实例
bardo
数据结构树型结构表结构设计链表菜单排序
我们清楚:数据库设计中,表结构设计的好坏,直接影响程序的复杂度。所以,本文就无限级分类(目录)树与链表的复合在表设计中的应用进行探讨。当然,什么是树,什么是链表,这里不作介绍。有兴趣可以去看相关的教材。
需求简介:
经常遇到这样的需求,我们希望能将保存在数据库中的树结构能够按确定的顺序读出来。比如,多级菜单、组织结构、商品分类。更具体的,我们希望某个二级菜单在这一级别中就是第一个。虽然它是最后
- 为啥要用位运算代替取模呢
chenchao051
位运算哈希汇编
在hash中查找key的时候,经常会发现用&取代%,先看两段代码吧,
JDK6中的HashMap中的indexFor方法:
/**
* Returns index for hash code h.
*/
static int indexFor(int h, int length) {
- 最近的情况
麦田的设计者
生活感悟计划软考想
今天是2015年4月27号
整理一下最近的思绪以及要完成的任务
1、最近在驾校科目二练车,每周四天,练三周。其实做什么都要用心,追求合理的途径解决。为
- PHP去掉字符串中最后一个字符的方法
IT独行者
PHP字符串
今天在PHP项目开发中遇到一个需求,去掉字符串中的最后一个字符 原字符串1,2,3,4,5,6, 去掉最后一个字符",",最终结果为1,2,3,4,5,6 代码如下:
$str = "1,2,3,4,5,6,";
$newstr = substr($str,0,strlen($str)-1);
echo $newstr;
- hadoop在linux上单机安装过程
_wy_
linuxhadoop
1、安装JDK
jdk版本最好是1.6以上,可以使用执行命令java -version查看当前JAVA版本号,如果报命令不存在或版本比较低,则需要安装一个高版本的JDK,并在/etc/profile的文件末尾,根据本机JDK实际的安装位置加上以下几行:
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_25  
- JAVA进阶----分布式事务的一种简单处理方法
无量
多系统交互分布式事务
每个方法都是原子操作:
提供第三方服务的系统,要同时提供执行方法和对应的回滚方法
A系统调用B,C,D系统完成分布式事务
=========执行开始========
A.aa();
try {
B.bb();
} catch(Exception e) {
A.rollbackAa();
}
try {
C.cc();
} catch(Excep
- 安墨移动广 告:移动DSP厚积薄发 引领未来广 告业发展命脉
矮蛋蛋
hadoop互联网
“谁掌握了强大的DSP技术,谁将引领未来的广 告行业发展命脉。”2014年,移动广 告行业的热点非移动DSP莫属。各个圈子都在纷纷谈论,认为移动DSP是行业突破点,一时间许多移动广 告联盟风起云涌,竞相推出专属移动DSP产品。
到底什么是移动DSP呢?
DSP(Demand-SidePlatform),就是需求方平台,为解决广 告主投放的各种需求,真正实现人群定位的精准广
- myelipse设置
alafqq
IP
在一个项目的完整的生命周期中,其维护费用,往往是其开发费用的数倍。因此项目的可维护性、可复用性是衡量一个项目好坏的关键。而注释则是可维护性中必不可少的一环。
注释模板导入步骤
安装方法:
打开eclipse/myeclipse
选择 window-->Preferences-->JAVA-->Code-->Code
- java数组
百合不是茶
java数组
java数组的 声明 创建 初始化; java支持C语言
数组中的每个数都有唯一的一个下标
一维数组的定义 声明: int[] a = new int[3];声明数组中有三个数int[3]
int[] a 中有三个数,下标从0开始,可以同过for来遍历数组中的数
- javascript读取表单数据
bijian1013
JavaScript
利用javascript读取表单数据,可以利用以下三种方法获取:
1、通过表单ID属性:var a = document.getElementByIdx_x_x("id");
2、通过表单名称属性:var b = document.getElementsByName("name");
3、直接通过表单名字获取:var c = form.content.
- 探索JUnit4扩展:使用Theory
bijian1013
javaJUnitTheory
理论机制(Theory)
一.为什么要引用理论机制(Theory)
当今软件开发中,测试驱动开发(TDD — Test-driven development)越发流行。为什么 TDD 会如此流行呢?因为它确实拥有很多优点,它允许开发人员通过简单的例子来指定和表明他们代码的行为意图。
TDD 的优点:
&nb
- [Spring Data Mongo一]Spring Mongo Template操作MongoDB
bit1129
template
什么是Spring Data Mongo
Spring Data MongoDB项目对访问MongoDB的Java客户端API进行了封装,这种封装类似于Spring封装Hibernate和JDBC而提供的HibernateTemplate和JDBCTemplate,主要能力包括
1. 封装客户端跟MongoDB的链接管理
2. 文档-对象映射,通过注解:@Document(collectio
- 【Kafka八】Zookeeper上关于Kafka的配置信息
bit1129
zookeeper
问题:
1. Kafka的哪些信息记录在Zookeeper中 2. Consumer Group消费的每个Partition的Offset信息存放在什么位置
3. Topic的每个Partition存放在哪个Broker上的信息存放在哪里
4. Producer跟Zookeeper究竟有没有关系?没有关系!!!
//consumers、config、brokers、cont
- java OOM内存异常的四种类型及异常与解决方案
ronin47
java OOM 内存异常
OOM异常的四种类型:
一: StackOverflowError :通常因为递归函数引起(死递归,递归太深)。-Xss 128k 一般够用。
二: out Of memory: PermGen Space:通常是动态类大多,比如web 服务器自动更新部署时引起。-Xmx
- java-实现链表反转-递归和非递归实现
bylijinnan
java
20120422更新:
对链表中部分节点进行反转操作,这些节点相隔k个:
0->1->2->3->4->5->6->7->8->9
k=2
8->1->6->3->4->5->2->7->0->9
注意1 3 5 7 9 位置是不变的。
解法:
将链表拆成两部分:
a.0-&
- Netty源码学习-DelimiterBasedFrameDecoder
bylijinnan
javanetty
看DelimiterBasedFrameDecoder的API,有举例:
接收到的ChannelBuffer如下:
+--------------+
| ABC\nDEF\r\n |
+--------------+
经过DelimiterBasedFrameDecoder(Delimiters.lineDelimiter())之后,得到:
+-----+----
- linux的一些命令 -查看cc攻击-网口ip统计等
hotsunshine
linux
Linux判断CC攻击命令详解
2011年12月23日 ⁄ 安全 ⁄ 暂无评论
查看所有80端口的连接数
netstat -nat|grep -i '80'|wc -l
对连接的IP按连接数量进行排序
netstat -ntu | awk '{print $5}' | cut -d: -f1 | sort | uniq -c | sort -n
查看TCP连接状态
n
- Spring获取SessionFactory
ctrain
sessionFactory
String sql = "select sysdate from dual";
WebApplicationContext wac = ContextLoader.getCurrentWebApplicationContext();
String[] names = wac.getBeanDefinitionNames();
for(int i=0; i&
- Hive几种导出数据方式
daizj
hive数据导出
Hive几种导出数据方式
1.拷贝文件
如果数据文件恰好是用户需要的格式,那么只需要拷贝文件或文件夹就可以。
hadoop fs –cp source_path target_path
2.导出到本地文件系统
--不能使用insert into local directory来导出数据,会报错
--只能使用
- 编程之美
dcj3sjt126com
编程PHP重构
我个人的 PHP 编程经验中,递归调用常常与静态变量使用。静态变量的含义可以参考 PHP 手册。希望下面的代码,会更有利于对递归以及静态变量的理解
header("Content-type: text/plain");
function static_function () {
static $i = 0;
if ($i++ < 1
- Android保存用户名和密码
dcj3sjt126com
android
转自:http://www.2cto.com/kf/201401/272336.html
我们不管在开发一个项目或者使用别人的项目,都有用户登录功能,为了让用户的体验效果更好,我们通常会做一个功能,叫做保存用户,这样做的目地就是为了让用户下一次再使用该程序不会重新输入用户名和密码,这里我使用3种方式来存储用户名和密码
1、通过普通 的txt文本存储
2、通过properties属性文件进行存
- Oracle 复习笔记之同义词
eksliang
Oracle 同义词Oracle synonym
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2098861
1.什么是同义词
同义词是现有模式对象的一个别名。
概念性的东西,什么是模式呢?创建一个用户,就相应的创建了 一个模式。模式是指数据库对象,是对用户所创建的数据对象的总称。模式对象包括表、视图、索引、同义词、序列、过
- Ajax案例
gongmeitao
Ajaxjsp
数据库采用Sql Server2005
项目名称为:Ajax_Demo
1.com.demo.conn包
package com.demo.conn;
import java.sql.Connection;import java.sql.DriverManager;import java.sql.SQLException;
//获取数据库连接的类public class DBConnec
- ASP.NET中Request.RawUrl、Request.Url的区别
hvt
.netWebC#asp.nethovertree
如果访问的地址是:http://h.keleyi.com/guestbook/addmessage.aspx?key=hovertree%3C&n=myslider#zonemenu那么Request.Url.ToString() 的值是:http://h.keleyi.com/guestbook/addmessage.aspx?key=hovertree<&
- SVG 教程 (七)SVG 实例,SVG 参考手册
天梯梦
svg
SVG 实例 在线实例
下面的例子是把SVG代码直接嵌入到HTML代码中。
谷歌Chrome,火狐,Internet Explorer9,和Safari都支持。
注意:下面的例子将不会在Opera运行,即使Opera支持SVG - 它也不支持SVG在HTML代码中直接使用。 SVG 实例
SVG基本形状
一个圆
矩形
不透明矩形
一个矩形不透明2
一个带圆角矩
- 事务管理
luyulong
javaspring编程事务
事物管理
spring事物的好处
为不同的事物API提供了一致的编程模型
支持声明式事务管理
提供比大多数事务API更简单更易于使用的编程式事务管理API
整合spring的各种数据访问抽象
TransactionDefinition
定义了事务策略
int getIsolationLevel()得到当前事务的隔离级别
READ_COMMITTED
- 基础数据结构和算法十一:Red-black binary search tree
sunwinner
AlgorithmRed-black
The insertion algorithm for 2-3 trees just described is not difficult to understand; now, we will see that it is also not difficult to implement. We will consider a simple representation known
- centos同步时间
stunizhengjia
linux集群同步时间
做了集群,时间的同步就显得非常必要了。 以下是查到的如何做时间同步。 在CentOS 5不再区分客户端和服务器,只要配置了NTP,它就会提供NTP服务。 1)确认已经ntp程序包: # yum install ntp 2)配置时间源(默认就行,不需要修改) # vi /etc/ntp.conf server pool.ntp.o
- ITeye 9月技术图书有奖试读获奖名单公布
ITeye管理员
ITeye
ITeye携手博文视点举办的9月技术图书有奖试读活动已圆满结束,非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。 9月试读活动回顾:http://webmaster.iteye.com/blog/2118112本次技术图书试读活动的优秀奖获奖名单及相应作品如下(优秀文章有很多,但名额有限,没获奖并不代表不优秀):
《NFC:Arduino、Andro