- 深度学习与OpenCV:解锁计算机视觉的无限可能
程序员-李旭亮
深度学习
在科技日新月异的今天,计算机视觉作为人工智能领域的一颗璀璨明珠,正以前所未有的速度改变着我们的生活与工作方式。而《深度学习》与OpenCV,作为这一领域的两大重要工具,更是为计算机视觉的入门与深入探索铺设了坚实的基石。本文将带您一窥这两者的魅力,探索它们如何携手开启计算机视觉的无限可能。深度学习:智能的催化剂深度学习,作为机器学习的一个分支,其核心在于通过构建深层次的神经网络模型,模拟人脑的学习过
- SAAS多租户系统的详细设计方案,后台数据库及各类框架详细设计方案-程序员必被的技术
九张算数
数字工匠数据库
SAAS多租户系统的详细设计方案多租户(Multi-Tenant)架构是一种在单个软件实例中服务多个客户(租户)的设计方式。每个租户的数据和配置是独立的,但共享同一个应用程序和基础设施。设计一个高效的SAAS多租户系统需要考虑以下几个方面:架构设计、后台数据库设计、框架选择、数据隔离、安全性、可扩展性和性能优化。1.架构设计1.1多租户架构模式单实例多租户(SingleInstance,Multi
- 精心收集:ChatGPT无限制使用镜像网站集合【2024-8月最新】~
yixia_ai
chatgpt人工智能
一、GPT4o&&4.0turbo&GPT4omini介绍总有人问我,GPT4o、GPT4.0和GPT3.5有什么区别?国内怎么才能用上,听说很复杂以一张表来表达他们的区别吧GPT3.5、GPT3.5Turbo、GPT4.0均已经被官方放弃维护,也就是说我们其实已经使用不到这几个模型了。目前官方主流开放的模型有GPT4omini和GPT4o,当然这两个模型只是对话模型。还有其他Dalle绘画、Wh
- 【好书推荐5】《精通推荐算法:核心模块+经典模型+代码详解》
是Yu欸
粉丝福利学习推荐算法算法机器学习人工智能数据挖掘自然语言处理
【好书推荐5】《精通推荐算法:核心模块+经典模型+代码详解》写在最前面编辑推荐内容简介作者简介精彩书评目录前言/序言本书特色本书内容你好呀!我是是Yu欸2024每日百字篆刻时光,感谢你的陪伴与支持~欢迎一起踏上探险之旅,挖掘无限可能,共同成长!前些天发现了一个人工智能学习网站,内容深入浅出、易于理解。如果对人工智能感兴趣,不妨点击查看。写在最前面感谢大家的陪伴和支持!2024年,争取每周二开展粉丝
- 电商平台的用户画像标签体系建设
里外00
01整体思路电商平台连接了卖家和买家两端,最终目的都是促进交易,从而追求更高的销售额。提高人货匹配度是促进交易的关键,而提高人货匹配度的关键就是“让买家找到想要的货物”。本文结合“人、货、场”理论模型,尝试建立电商平台的用户画像标签体系。02三大类标签用户在平台购物的整体流程可以概括为:进入平台、选择商品、下单付款。可以将该过程抽象为“人、货、场”。即用户通过什么途径进入什么商品的页面,完成选择并
- jQuery基础——DOM基础
雷特IT
jquery前端javascript
写在前面参考文献:莫振杰《从0到1:jQuery快速上手》这期主讲DOM和事件,下面开始。DOM基础DOM对象,也就是文档对象模型。DOM操作,可以理解为“元素操作”。这里可以参考之前的JS。下面复习一下:DOM结构DOM结构,也就是“树形结构”,所谓树形结构也就是使用“树节点”来表示页面中的每一个元素。DOM结构,也被称为“DOM树”。其中,html是树根,也叫做“根元素”。树结构中的关系:兄弟
- 做事要心甘情愿才好
卷毛张Z
岁月像一把刀,我们原本都是一模一样的模型,被雕刻成她想要的样子,慢慢有棱有角并且成型,最后成为一件艺术品。长大后,我变成了自己小时候最讨厌的样子。有点冷漠又有点热情,有点公私分明又有点公私不分,有点现实又有点天真,还有点难以捉摸。最近,想学PS拍摄出有质感的照片,总觉得会拍照的姑娘上辈子一定是个天使。但PS这个软件又不是我这种普通的女生安装得来的,也懒得去电脑店里装,所以这件事就一直搁置。前两天,
- GPT-SoVITS语音合成服务器部署,可远程访问(全部代码和详细部署步骤)
学术菜鸟小晨
最新人工智能技术gpt人工智能
GPT-SoVITS是一个开源项目,它使用大约一分钟的语音数据便可以训练出一个优秀的TTS模型。项目的核心技术是Zero-shotTTS和Few-shotTTS。Zero-shotTTS可以让用户输入5秒钟的语音样本并立即体验转换后的语音,而Few-shotTTS则可以通过使用仅一分钟的训练数据进行模型微调,从而提高语音相似度和真实性。该项目支持多语言推理,包括但不限于英语,日语和中文。此外,项目
- 在STM32上实现嵌入式人工智能应用
嵌入式详谈
stm32人工智能嵌入式硬件
引言随着微控制器的计算能力不断增强,人工智能(AI)开始在嵌入式系统中扮演越来越重要的角色。STM32微控制器由于其高性能和低功耗的特性,非常适合部署轻量级AI模型。本文将探讨如何在STM32平台上实现深度学习应用,特别是利用STM32Cube.AI工具链将训练好的神经网络模型部署到STM32设备上。环境准备硬件选择:STM32F746GDiscoverykit,具备足够的计算资源和内存支持复杂模
- mysql容器性能优化_MySQL高级--性能优化
马克love
mysql容器性能优化
1.应用优化1.1使用数据库连接池使用数据库连接池,避免数据库连接频繁的创建和销毁,进而减少资源的消耗,提高数据库的访问性能。1.2减少对MySQL的访问1.2.1避免数据重复检索能一次检索获取到结果,就不要进行俩次检索,减少对数据库的无用重请求。1.2.2增加cache层增加缓存层来减轻数据库负担。可以使用orm框架提供的一级/二级缓存,或者使用redis来缓存数据。1.3负载均衡1.3.1My
- mysql 批处理速度_mysql批处理性能优化
martingalesquare
mysql批处理速度
参考了:http://blog.csdn.net/tolcf/article/details/52102849后来根据自己情况测试一次,结果如下。1、mysqlinsert####第一种测试情况batchSize=5000;connection.setAutoCommit(false);prepStatement.addBatch();##----测试结果如下----2016-09-1014:53
- mysql数据库学习-mysql内存IO性能优化
执笔画情ora
MYSQL性能优化数据库mysql学习
Mysql内存性能优化1CPU模式优化1.7、安装jemalloc,避免原生内存分配器带来的内存碎片问题.cp$basedir/lib/mysql/libjemalloc.so.1/usr/lib64/libjemalloc.so数据库配置文件添加如下[mysqld_safe]malloc-lib=/usr/lib64/libjemalloc.so1.8、修改cpu模式cat/sys/device
- 路由学习属于OSI模型的哪一层
ljl2107
AI生成智能路由器网络
路由学习主要发生在OSI(开放系统互连)模型的第三层,即网络层。在OSI模型中,每一层都有其特定的功能和责任,而网络层的主要职责是管理网络中的数据通信,包括数据包的转发和路由选择。具体来说,路由学习是路由器通过一定的算法和机制,学习并更新其路由表的过程。路由表是路由器进行数据包转发决策的基础,它包含了网络中各个目的地的最佳路径信息。当路由器接收到一个数据包时,它会根据数据包的目的地址,在路由表中查
- MySQL批处理性能优化
javartisan
mysql性能优化数据库
rewriteBatchedStatements是MySQLJDBC驱动中的一个参数,用于开启批量处理优化功能。在默认情况下,MySQLJDBC驱动会将客户端提交的批处理命令(如多个INSERT、UPDATE或DELETE命令)逐一发送给服务器执行。这样的处理方式相对简单,但效率并不高,因为它没有充分利用MySQL的批量操作能力。通过设置rewriteBatchedStatements=true,
- io模型-poll函数应用
wuziNO_1
linux
运行1个服务器和2个客户端实现效果:服务器和2个客户端互相聊天,服务器和客户端都需要使用select模型去实现服务器要监视2个客户端是否连接,2个客户端是否发来消息以及服务器自己的标准输入流客户端要监视服务器是否发来消息以及客户端自己的标准输入流在不开线程的情况下,实现互相聊天pollser.c#include#defineSER_PORT6666//服务器端口号#defineSER_IP"127
- 初识LangChain的快速入门指南
hai40587
langchain
初识LangChain的快速入门指南LangChain是一个强大的自然语言处理(NLP)工具链,旨在帮助开发者快速构建复杂的语言处理应用。它简化了与大语言模型(LLM)的交互过程,支持数据检索和将不同功能模块串联起来以完成复杂任务。本指南将详细介绍LangChain的安装、核心概念、基本使用、进阶使用以及社区与支持,帮助读者快速上手LangChain。一、安装与设置首先,确保你的系统中已安装Pyt
- 理解PyTorch版YOLOv5模型构架
LabVIEW_Python
一个深度学习模型,可以拆解为:模型构架(ModelArchitecture):下面详述激活函数(ActivationFunction):YOLOv5在隐藏层中使用了LeakyReLU激活函数,在最后的检测层中使用了Sigmoid激活函数,参考这里优化函数(OptimizationFunction):YOLOv5的默认优化算法是:SGD;可以通过命令行参数更改为Adam损失函数(LossFuncti
- 人工智能在影视业的应用存在哪些风险?
alankuo
生成式人工智能AIGC人工智能
人工智能在影视业的应用存在以下风险:-就业岗位减少:-演员:虚拟演员和数字化角色的出现,可能使大量充当背景板的群演失去工作机会。比如在一些场景中,虚拟演员可以替代真人演员完成简单的表演任务。-编剧:虽然AI目前无法完全替代编剧,但可能会使部分基础编剧人员面临更大的竞争压力,一些简单的剧本创作工作可能会被AI取代。-特效师和画师:AI能够自动生成骨骼结构、建筑、人物、场景等3D模型,这可能导致特效公
- ELO评分机制公式
灵海之森
LLMpython
ELO评分是一种常用于棋类等竞技游戏中的评分系统,用来衡量玩家(或模型)的相对技能水平。在大模型竞技场中,ELO评分可以用来比较不同模型的表现。ELO评分系统的核心是根据比赛结果调整模型的评分。ELO评分的计算公式具体案例推导
- 收藏:登顶GitHub Trending,开源工具MinerU助力复杂PDF高效解析提取
jackyrongvip
pdfPDF提取
登顶GitHubTrending,开源工具MinerU助力复杂PDF高效解析提取-CSDN博客在7月4日举行的WAIC2024科学前沿主论坛上,书生·浦语2.5正式发布,面向大模型研发与应用的全链条工具体系同时迎来升级。在数据处理环节,上海人工智能实验室(上海AI实验室)大模型数据基座OpenDataLab团队开源了全新的智能数据提取工具——MinerU。MinerU不仅能将混合了图片、公式、表格
- 微软发布Phi-3.5——这个新型小型AI模型优于Gemini和GPT-4o
AI新智元
microsoft人工智能
微软发布了其小型语言模型Phi-3.5的最新版本。这个新版本是对上一代的重大升级,在几个重要指标上击败了谷歌、OpenAI、Mistral和Meta等领先公司的小型模型。Phi-3.5有38亿、41.5亿和419亿个参数版本。这三个版本都可以免费下载,可以使用Ollama等本地工具运行。它在推理方面表现特别出色,在领先的小型模型中仅次于GPT-4o-mini。它在数学基准测试中也表现出色,大大超过
- kafka监听topic消费_Kafka消费者-从Kafka读取数据
weixin_39747296
kafka监听topic消费
(1)Customer和CustomerGroup(1)两种常用的消息模型队列模型(queuing)和发布-订阅模型(publish-subscribe)。队列的处理方式是一组消费者从服务器读取消息,一条消息只由其中的一个消费者来处理。发布-订阅模型中,消息被广播给所有的消费者,接收到消息的消费者都可以处理此消息。(2)Kafka的消费者和消费者组Kafka为这两种模型提供了单一的消费者抽象模型:
- 学会成长之筛选思维
贺筱竹
粥左罗老师在新书《学会成长》中书写了25个思维模型。筛选思维是第一个思维模型。何为筛选呢?书中的说法:(1)利用筛子进行选种,选矿等。(2)泛指通过淘汰的方法挑选。没有筛选,就谈不上选择。我清楚的记得,15年前在选择人生伴侣这件大事上自己的态度。不管是对方的人品,学识,成长背景,还是世界观,人生观,价值观通通都没有具体的了解,就匆匆忙忙闪婚了。只记得当时的想法是,周围同龄人差不多都结婚了,介绍人说
- HTML5+CSS:Flex属性的应用
垦利不
csshtml5css3
引言:Flex布局是什么?Flex是FlexibleBox的缩写,意为”弹性布局”,用来为盒状模型提供最大的灵活性。任何一个容器都可以指定为Flex布局。.box{ display:flex;}行内元素也可以使用Flex布局。.box{ display:inline-flex;}Webkit内核的浏览器,必须加上-webkit前缀。.box{ display:-webkit-flex;/*Safa
- AI大模型副业变现之路,有技术就有收入!
AI大模型-王哥
人工智能AI大模型大模型大模型学习大模型教程大模型入门
在当今时代,AI大模型的应用越来越广泛,利用这些技术开展副业赚钱已成为可能。以下是一份详细的指南,帮助你了解需要学习的内容以及如何操作。一、需要学习的内容基础知识储备(1)数学知识:线性代数、概率论与数理统计、微积分等,这些是理解AI算法的基础。(2)编程技能:掌握Python编程语言,因为Python在AI领域有丰富的库和框架支持。(3)机器学习原理:了解常见的机器学习算法,如线性回归、决策树、
- 2020-02-08 《每天学点儿逻辑学》107
我来自金星
导语说出来你可能不相信,科学史上的很多重大发现,一开始可能都是猜出来的。比如,牛顿发现万有引力定律,门捷列夫的元素周期表。苯的分子式的发现更离奇,化学家凯库勒做了一个蛇咬住自己尾巴的梦,由此猜出了它的环形结构。这些“蒙”的过程,或多或少就运用了溯因推理。与穆勒五法不同,这种方法适用于寻找更加抽象、理念化的原因,而我们都得使用这种抽象的解释来应对日常生活。接下来这几篇的主要话题是溯因推理,如何寻找更
- ETH:通过文本反馈提高LLM对齐能力
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
标题:TowardsAligningLanguageModelswithTextualFeedback来源:arXiv,2407.16970️文章简介研究问题:如何通过文本反馈来调整语言模型,使其生成更符合用户期望的行为。主要贡献:论文的提出了ALT,一种将语言模型与文本反馈对齐的方法,通过示例反馈来引导语言模型生成更符合用户偏好的内容。重点思路相关工作对齐:此前的研究已成功利用RLHF来增强LL
- TCP并发服务器多线程和多进程方式以及几种IO模型
王鑫的博客886
服务器linux开发语言网络协议
1.阻塞I/O(BlockingI/O)在阻塞I/O模型中,当应用程序发起I/O操作时,整个进程会被阻塞,直到操作完成。在这个过程中,应用程序无法执行其他任务,必须等待I/O操作的完成。特点:简单性:编程简单,逻辑清晰,容易理解和实现。低效性:在高并发场景下,由于每个I/O操作都会阻塞整个进程,资源利用率较低。2.非阻塞I/O(Non-blockingI/O)非阻塞I/O模型允许应用程序在发起I/
- python调用statsmodels模块实现整合移动平均自回归模型(ARIMA)——以预测股票收盘价为例.md
爆米LiuChen
python回归开发语言
文章目录程序简介程序/数据集下载代码分析程序简介调用statsmodels模块对上证指数的收盘价进行ARIMA模型动态建模,ARIMA适合短期预测,因此输入为15个数据,输出为1个数据程序输入:原序列,需要往后预测的个数程序输出:预测序列,模型结构(白噪声检验、单根检验、一阶差分自相关图、一阶差分偏自相关图)差分整合移动平均自回归模型(ARIMA),ARIMA(p,d,q)中,AR是”自回归”,p
- android开发中使用WebView性能优化攻略
cesske
android
目录前言1.缓存策略2.硬件加速3.异步加载4.压缩和优化资源5.禁用不必要的特性6.内存管理7.监控和分析8.适配不同设备9.更新WebView组件总结前言在Android开发中,WebView用于展示网页内容,但它可能会引入性能问题,如加载速度慢、内存占用高、滚动不流畅等。以下是一些针对WebView性能优化的策略和技巧:1.缓存策略开启应用缓存:通过设置WebView的缓存模式来缓存网页数据
- 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
macroli
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