- 专访徐小平:AI已进入日常生活 没有泡沫只有彩虹
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▼点击上方蓝字关注网易智能为你解读AI领域大公司大事件,新观点新应用从共享单车到新零售,从人工智能到区块链,从直播答题到内容创业,移动互联网时代,每一次商业机遇的新风口周期在变得越来越短,无论对于创业者还是投资人,一上场就出现“留给选手的时间不多了”已成了常态。2018年春,网易科技联合起风了推出“Top中国投资人”深度访谈节目,将分别就当下热点方向,邀请国内顶级机构若干位资深合伙人共同探索未来一
- 苹果的“AI茅”之路只走了一半
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今年苹果发布会最大的亮点,也许是和华为“撞档”,又或者是替腾讯“发布”新手游,但肯定不是iPhone16。9月10日,苹果秋季新品发布会与华为见非凡品牌盛典相继举行,iPhone16系列也与HUAWEIMateXT同日发布。不过,两大厂商的新品卖点各不相同,华为更加强调三折叠屏手机的“引领性、创新性、颠覆性”;苹果备受关注的则是苹果人工智能(AppleIntelligence)。首席执行官蒂姆·库
- 使用LangChain与Together AI模型交互:深入探讨和实践指南
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使用LangChain与TogetherAI模型交互:深入探讨和实践指南1.引言在人工智能和自然语言处理领域,TogetherAI已经成为一个强大的平台,提供了对50多个领先开源模型的访问。本文将深入探讨如何使用LangChain与TogetherAI模型进行交互,为开发者提供实用的知识和见解,同时解决可能遇到的常见问题。2.TogetherAI简介TogetherAI是一个强大的API平台,允许
- OpenLM: 一个灵活的开源大语言模型接口工具
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OpenLM:一个灵活的开源大语言模型接口工具引言在人工智能和自然语言处理快速发展的今天,大语言模型(LLM)已经成为许多应用的核心。然而,不同的LLM提供商往往有着各自的API和使用方式,这给开发者带来了一定的挑战。本文将介绍OpenLM,这是一个零依赖、兼容OpenAIAPI的LLM提供者接口,它可以直接通过HTTP调用不同的推理端点。我们将深入探讨OpenLM的特性、使用方法,以及如何将其与
- 使用中专API实现AI模型调用与部署
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在AI技术领域,如何调用和部署大语言模型(LLM)是一个常见的需求。本文将详细介绍如何通过中专API地址http://api.wlai.vip,实现对OpenAI大模型的调用与部署,并提供一个详细的demo代码示例。引言随着人工智能技术的飞速发展,大语言模型在自然语言处理任务中的表现尤为突出。然而,由于国内访问海外API存在一定限制,本文将使用中专API地址来解决这一问题,并展示如何在本地环境中配
- AI算法部署方式对比分析:哪种方案性价比最高?
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随着人工智能技术的飞速发展,AI算法在各个领域的应用日益广泛。AI算法的部署方式直接关系到系统的性能、实时性、成本及安全性等多个方面。本文将探讨AI算法分析的三种主要部署方式:本地计算、边缘计算和云计算,并详细分析它们的优劣性。一、本地计算1)部署方式本地计算是指将AI算法直接部署在摄像头或其他终端设备上。这种部署方式使得数据处理和分析在设备本地完成,无需通过网络传输数据。2)优点高效实时:由于数
- [Day 74] 區塊鏈與人工智能的聯動應用:理論、技術與實踐
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區塊鏈在智慧城市中的應用智慧城市旨在利用現代科技提升城市管理、公共服務以及生活質量,隨著物聯網(IoT)、大數據與人工智能的發展,區塊鏈技術在智慧城市中的潛力越來越被重視。區塊鏈以其去中心化、安全、透明的特性,可以有效提升智慧城市的數據管理、安全性和可追溯性。本篇文章將探討區塊鏈在智慧城市中的具體應用,並且提供代碼範例,詳細解釋每個代碼的作用。區塊鏈的基本概念區塊鏈是一種分佈式賬本技術(DLT),
- GitHub的未来:在微软领导下保持独立与AI发展的平衡
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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/采访托马斯·多姆克,他是GitHub的首席执行官。GitHub作为一个全球领先的代码管理
- 虚拟现实智能家居实训系统实训解决方案
武汉唯众智创
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随着科技的飞速发展,智能家居已成为现代生活的重要组成部分,它不仅极大地提升了居住的便捷性与舒适度,还推动了物联网、大数据、人工智能等前沿技术的融合应用。为了满足市场对智能家居专业人才日益增长的需求,虚拟现实智能家居实训系统实训解决方案旨在通过高度仿真的虚拟环境,为职业院校学生提供全面、高效、安全的智能家居系统学习与实践平台。一、解决方案概述该方案是一款深度融合教学理论、实践操作与效果评估的全方位解
- 数字孪生及其在航空航天中的应用
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数字孪生及其在航空航天中的应用人工智能技术与咨询来源:《航空学报》,作者孟松鹤等摘要:数字孪生已引起国内外的广泛重视,可看作是连接物理世界和数字世界的纽带。其通过建立物理系统的数字模型、实时监测系统状态并驱动模型动态更新实现系统行为更准确的描述与预报,从而在线优化决策与反馈控制。本文分析表明数字孪生体相比一般的模拟模型,具有集中性、动态性和完整性的突出特点。数字孪生的发展需要复杂系统建模、传感与监
- 通过 Azure OpenAI 服务使用 GPT-35-Turbo and GPT-4(win版)
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官方文档AzureOpenAI是微软提供的一项云服务,旨在将OpenAI的先进人工智能模型与Azure的基础设施和服务相结合。通过AzureOpenAI,开发者和企业可以访问OpenAI的各种模型,如GPT-3、Codex和DALL-E等,并将其集成到自己的应用程序和服务中。调用方式API调用:用户可以通过HTTP请求来调用AzureOpenAI提供的RESTAPI。请求中需要包含API密钥进行身
- 人工智能行业深度报告:AI下半场,应用落地,赋能百业
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一、大模型行业发展现状及前沿技术观察1.1大模型行业发展现状2022年11月底,OpenAI发布了人机对话模型ChatGPT,在两个月不到的时间内其线上活跃用户规模超过1亿人,生成式大模型受到越来越广泛的关注,人工智能行业进入到以大模型为代表的快速发展阶段,巨量参数和智能涌现是这一轮人工智能变革的典型特征。微软、谷歌、Meta、亚马逊等全球科技巨头将大模型视为重要的发展机遇,在生成式大模型领域加速
- 能力追上博士生,OpenAI发布最强o1系列模型
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9月13日凌晨1点,OpenAI发布o1系列模型,包括o1-preview(下称o1预览版)和o1-mini。针对这一消息,该公司创始人SamAltman在X上表示:“nomorepatience,jimmy.(需要耐心等待的时刻结束了)”OpenAI表示:“该模型代表了人工智能能力的新水平。鉴于此,我们将计数器重置为1,并将该系列命名为o1。”这也意味着,o1就是此前坊间盛传即将发布的“草莓”模
- 如何让大模型更聪明?
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如何让大模型更聪明?随着人工智能技术的飞速发展,大模型在多个领域展现出了前所未有的能力,但它们仍然面临着理解力、泛化能力和适应性等方面的挑战。那么,如何让大模型变得更聪明呢?快来分享你的想法吧~随着人工智能技术的飞速发展,大模型在多个领域展现出了前所未有的能力,但它们仍然面临着理解力、泛化能力和适应性等方面的挑战。那么,如何让大模型变得更聪明呢?快来分享你的想法吧~随着人工智能技术的飞速发展,大模
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语音助手的自然语言处理模块是语音助手系统的关键组成部分。通过这个模块,系统能够识别用户的意图并做出相应的回应。我们可以使用NLP技术来解析文本输入,并将其转换为系统可以理解的命令或指令。在本项目中,我们将结合语音识别、自然语言处理和语音合成技术,构建一个功能简化的语音助手。一、项目背景与需求分析1.1项目目标本项目旨在创建一个语音助手系统,它可以:1.语音识别:从用户的语音输入中提取文本信息。2.
- 深入掌握大模型精髓:《实战AI大模型》带你全面理解大模型开发!
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今天,人工智能技术的快速发展和广泛应用已经引起了大众的关注和兴趣,它不仅成为技术发展的核心驱动力,更是推动着社会生活的全方位变革。特别是作为AI重要分支的深度学习,通过不断刷新的表现力已引领并定义了一场科技革命。大型深度学习模型(简称AI大模型)以其强大的表征能力和卓越的性能,在自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等领域均取得了突破性的进展。尤其随着AI大模型的广泛应用,无数领域因此受益。AI大模型
- 【已解决】Python报错:ModuleNotFoundError: No module named ‘requests‘
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本文摘要:已解决ERROR:Couldnotfindaversionthatsatisfiestherequirement,并总结提出了几种可用解决方案。同时结合人工智能GPT排除可能得隐患及错误。作者介绍:我是程序员洲洲,一个热爱写作的非著名程序员。CSDN全栈优质领域创作者、华为云博客社区云享专家、阿里云博客社区专家博主。公粽号:洲与AI。作者优秀专栏:洲洲每周都会举办一些送书活动,欢迎大家关
- 镜舟科技与西南证券合作,构建极速、高效数据平台
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《金融科技发展规划(2022-2025年)》明确了高质量推进金融数字化转型的总体思路,云计算、人工智能等新兴技术开始被广泛应用,提升金融服务的便捷性,但随着日益增长的数据体量,数据的存储和处理能力日渐。数据的金融机构需要加强数据能力建设、完善数据中心建设,并构建健全的数字安全生态。在金融行业的数字化转型浪潮中,西南证券凭借其深厚的行业经验和前瞻性视野,与镜舟科技一起,构建一个高效、稳定且易于维护的
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人工智能正在成为当今科技中不可或缺的一部分,因此学习AI编程对于在科技领域取得成功至关重要。由于在教育、灵活性和编程教学能力方面的价值,各种类型的AI套件在2024年引领潮流。以下讨论了2024年学习编程的一些顶级AI套件。1.树莓派AI套件这个树莓派AI套件将是初学者和专家尝试更灵活且经济的方法的最佳选择。它包含一个树莓派板、一个摄像头模块和其他不同的传感器,非常适合构建和编程AI项目的全面设置
- 【ShuQiHere】探索人工智能核心:机器学习的奥秘
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【ShuQiHere】什么是机器学习?机器学习(MachineLearning,ML)是人工智能(ArtificialIntelligence,AI)中最关键的组成部分之一。它使得计算机不仅能够处理数据,还能从数据中学习,从而做出预测和决策。无论是语音识别、自动驾驶还是推荐系统,背后都依赖于机器学习模型。机器学习与传统的编程不同,它不再依赖于人类编写的固定规则,而是通过数据自我改进模型,从而更灵活
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随着人工智能技术的飞速发展,大模型在多个领域展现出了前所未有的能力,但它们仍然面临着理解力、泛化能力和适应性等方面的挑战。让大模型更聪明,从算法创新、数据质量与多样性、模型架构优化等角度出发,我们可以采取以下策略:一、算法创新优化损失函数:损失函数是优化算法的核心,直接影响模型的最终性能。在大模型中,需要设计更为精细的损失函数来捕捉数据中的复杂性和细微差别。例如,结合任务特性和数据特性,设计多任务
- 预警提醒并生成日志,便于后期追溯的智慧地产开源了
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智慧地产视觉监控平台是一款功能强大且简单易用的实时算法视频监控系统。它的愿景是最底层打通各大芯片厂商相互间的壁垒,省去繁琐重复的适配流程,实现芯片、算法、应用的全流程组合,从而大大减少企业级应用约95%的开发成本。AI是新形势下数字经济的重要基础设施,具备同各行各业结合的能力,越来越多的行业和领域都在进行不同层次的智能化升级。新人工智能时代将是泛智能时代,覆盖的范围也远远不止传统理解中的互联网和科
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在当今人工智能领域,大规模语言模型成为了研究和应用的热点之一。它们以其大规模的参数和强大的性能表现,推动着机器学习和深度学习技术的发展。对于GPT系列大规模语言模型的发展历程,有两点令人印象深刻。第一点是可拓展的训练架构与学习范式:Transformer架构能够拓展到百亿、千亿甚至万亿参数规模,并且将预训练任务统一为预测下一个词这一通用学习范式;第二点是对于数据质量与数据规模的重视:不同于BERT
- 大数据领域的深度分析——AI是在帮助开发者还是取代他们?
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在大数据领域,生成式人工智能(AIGC)的应用正在迅速扩展,改变了数据科学家和开发者的工作方式。本文将从大数据的专业视角,探讨AI工具在这一领域的作用,以及它们是如何帮助开发者而非取代他们的。1.大数据领域的AI工具现状在大数据领域,AI工具已经取得了显著进展,以下是几款主要的AI工具及其功能和实际应用:ApacheSpark+MLlib:ApacheSpark是一个开源的分布式计算系统,广泛用于
- OpenAI正式推出了全新的o1-preview系列,专注于解决复杂问题
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- 机器学习与深度学习的区别
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文章目录机器学习与深度学习的区别一、引言二、机器学习概述1、机器学习定义1.1、机器学习的应用2、机器学习算法三、深度学习概述1、深度学习定义1.1、深度学习的应用2、深度学习算法四、机器学习与深度学习的区别1、学习方法2、数据需求3、应用领域五、总结机器学习与深度学习的区别一、引言在人工智能的浪潮中,机器学习和深度学习无疑是最耀眼的两颗明星。它们在许多领域都取得了令人瞩目的成就,从自动驾驶汽车到
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数据标注作为AI技术发展的重要支撑,对于训练高质量的机器学习模型以及推动应用领域的创新具有不可替代的作用。景联文科技作为专业的数据标注公司,致力于提供专业的数据标注服务,帮助客户解决AI链条中的数据处理难题,共同推动人工智能技术的进步与发展。一站式数据标注服务景联文科技提供一站式的数据标注服务,涵盖从图像、视频、音频到文本等多种数据类型。•图像标注:对象检测、语义分割、关键点标注、多边形标注等。•
- 实现数据卓越:生成式人工智能如何彻底改变数据集成
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- 如何使用AIStarter启动器打包并发布AI应用项目【AI软件】
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随着人工智能技术的不断进步,越来越多的开发者希望将自己的AI应用项目分享给更多用户。AIStarter启动器提供了一个便捷的平台,帮助开发者轻松完成项目的打包和发布。本文将详细介绍使用AIStarter启动器的全过程,包括注册账号、发布应用、设置价格、上传封面图片等关键步骤,并分享一些实用的注意事项。注册账号首先,你需要在AIStarter官方网站上注册一个账号。注册过程非常简单,只需填写基本信息
- AIStarter市场指南:项目分享与框架优化【AI绘画、写作、对话、办公、设计】
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随着人工智能技术的飞速发展,越来越多的开发者和爱好者希望能够将自己的创意和项目分享给更多人。AIStarter作为一个专注于AI领域的平台,正致力于打造一个开放的应用市场,让创作者能够轻松分享他们的项目,同时也方便其他用户下载和使用。本文将详细介绍AIStarter应用市场的功能和使用方法,并分享熊哥的一些心得与展望。应用市场概述AIStarter应用市场是一个集成了多种AI应用程序的平台,旨在为
- apache ftpserver-CentOS config
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<server xmlns="http://mina.apache.org/ftpserver/spring/v1"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
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- 优化MySQL数据库性能的八种方法
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1、选取最适用的字段属性 MySQL可以很好的支持大数据量的存取,但是一般说来,数据库中的表越小,在它上面执行的查询也就会越快。因此,在创建表的时候,为了获得更好的 性能,我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。例如,在定义邮政编码这个字段时,如果将其设置为CHAR(255),显然给数据库增加了不必要的空间,甚至使用VARCHAR这种类型也是多余的,因为CHAR(6)就可以很
- JeeSite 企业信息化快速开发平台
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平台简介
JeeSite是基于多个优秀的开源项目,高度整合封装而成的高效,高性能,强安全性的开源Java EE快速开发平台。
JeeSite本身是以Spring Framework为核心容器,Spring MVC为模型视图控制器,MyBatis为数据访问层, Apache Shiro为权限授权层,Ehcahe对常用数据进行缓存,Activit为工作流
- 通过Spring Mail Api发送邮件
120153216
邮件main
原文地址:http://www.open-open.com/lib/view/open1346857871615.html
使用Java Mail API来发送邮件也很容易实现,但是最近公司一个同事封装的邮件API实在让我无法接受,于是便打算改用Spring Mail API来发送邮件,顺便记录下这篇文章。 【Spring Mail API】
Spring Mail API都在org.spri
- Pysvn 程序员使用指南
2002wmj
SVN
源文件:http://ju.outofmemory.cn/entry/35762
这是一篇关于pysvn模块的指南.
完整和详细的API请参考 http://pysvn.tigris.org/docs/pysvn_prog_ref.html.
pysvn是操作Subversion版本控制的Python接口模块. 这个API接口可以管理一个工作副本, 查询档案库, 和同步两个.
该
- 在SQLSERVER中查找被阻塞和正在被阻塞的SQL
357029540
SQL Server
SELECT R.session_id AS BlockedSessionID ,
S.session_id AS BlockingSessionID ,
Q1.text AS Block
- Intent 常用的用法备忘
7454103
.netandroidGoogleBlogF#
Intent
应该算是Android中特有的东西。你可以在Intent中指定程序 要执行的动作(比如:view,edit,dial),以及程序执行到该动作时所需要的资料 。都指定好后,只要调用startActivity(),Android系统 会自动寻找最符合你指定要求的应用 程序,并执行该程序。
下面列出几种Intent 的用法
显示网页:
- Spring定时器时间配置
adminjun
spring时间配置定时器
红圈中的值由6个数字组成,中间用空格分隔。第一个数字表示定时任务执行时间的秒,第二个数字表示分钟,第三个数字表示小时,后面三个数字表示日,月,年,< xmlnamespace prefix ="o" ns ="urn:schemas-microsoft-com:office:office" />
测试的时候,由于是每天定时执行,所以后面三个数
- POJ 2421 Constructing Roads 最小生成树
aijuans
最小生成树
来源:http://poj.org/problem?id=2421
题意:还是给你n个点,然后求最小生成树。特殊之处在于有一些点之间已经连上了边。
思路:对于已经有边的点,特殊标记一下,加边的时候把这些边的权值赋值为0即可。这样就可以既保证这些边一定存在,又保证了所求的结果正确。
代码:
#include <iostream>
#include <cstdio>
- 重构笔记——提取方法(Extract Method)
ayaoxinchao
java重构提炼函数局部变量提取方法
提取方法(Extract Method)是最常用的重构手法之一。当看到一个方法过长或者方法很难让人理解其意图的时候,这时候就可以用提取方法这种重构手法。
下面是我学习这个重构手法的笔记:
提取方法看起来好像仅仅是将被提取方法中的一段代码,放到目标方法中。其实,当方法足够复杂的时候,提取方法也会变得复杂。当然,如果提取方法这种重构手法无法进行时,就可能需要选择其他
- 为UILabel添加点击事件
bewithme
UILabel
默认情况下UILabel是不支持点击事件的,网上查了查居然没有一个是完整的答案,现在我提供一个完整的代码。
UILabel *l = [[UILabel alloc] initWithFrame:CGRectMake(60, 0, listV.frame.size.width - 60, listV.frame.size.height)]
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(PHP-REDIS实例)
bijian1013
redis数据库NoSQL
一.redis.php
<?php
//实例化
$redis = new Redis();
//连接服务器
$redis->connect("localhost");
//授权
$redis->auth("lamplijie");
//相关操
- SecureCRT使用备注
bingyingao
secureCRT每页行数
SecureCRT日志和卷屏行数设置
一、使用securecrt时,设置自动日志记录功能。
1、在C:\Program Files\SecureCRT\下新建一个文件夹(也就是你的CRT可执行文件的路径),命名为Logs;
2、点击Options -> Global Options -> Default Session -> Edite Default Sett
- 【Scala九】Scala核心三:泛型
bit1129
scala
泛型类
package spark.examples.scala.generics
class GenericClass[K, V](val k: K, val v: V) {
def print() {
println(k + "," + v)
}
}
object GenericClass {
def main(args: Arr
- 素数与音乐
bookjovi
素数数学haskell
由于一直在看haskell,不可避免的接触到了很多数学知识,其中数论最多,如素数,斐波那契数列等,很多在学生时代无法理解的数学现在似乎也能领悟到那么一点。
闲暇之余,从图书馆找了<<The music of primes>>和<<世界数学通史>>读了几遍。其中素数的音乐这本书与软件界熟知的&l
- Java-Collections Framework学习与总结-IdentityHashMap
BrokenDreams
Collections
这篇总结一下java.util.IdentityHashMap。从类名上可以猜到,这个类本质应该还是一个散列表,只是前面有Identity修饰,是一种特殊的HashMap。
简单的说,IdentityHashMap和HashM
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-享元模式-Flyweight
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collection;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java
- PS人像润饰&调色教程集锦
cherishLC
PS
1、仿制图章沿轮廓润饰——柔化图像,凸显轮廓
http://www.howzhi.com/course/retouching/
新建一个透明图层,使用仿制图章不断Alt+鼠标左键选点,设置透明度为21%,大小为修饰区域的1/3左右(比如胳膊宽度的1/3),再沿纹理方向(比如胳膊方向)进行修饰。
所有修饰完成后,对该润饰图层添加噪声,噪声大小应该和
- 更新多个字段的UPDATE语句
crabdave
update
更新多个字段的UPDATE语句
update tableA a
set (a.v1, a.v2, a.v3, a.v4) = --使用括号确定更新的字段范围
- hive实例讲解实现in和not in子句
daizj
hivenot inin
本文转自:http://www.cnblogs.com/ggjucheng/archive/2013/01/03/2842855.html
当前hive不支持 in或not in 中包含查询子句的语法,所以只能通过left join实现。
假设有一个登陆表login(当天登陆记录,只有一个uid),和一个用户注册表regusers(当天注册用户,字段只有一个uid),这两个表都包含
- 一道24点的10+种非人类解法(2,3,10,10)
dsjt
算法
这是人类算24点的方法?!!!
事件缘由:今天晚上突然看到一条24点状态,当时惊为天人,这NM叫人啊?以下是那条状态
朱明西 : 24点,算2 3 10 10,我LX炮狗等面对四张牌痛不欲生,结果跑跑同学扫了一眼说,算出来了,2的10次方减10的3次方。。我草这是人类的算24点啊。。
然后么。。。我就在深夜很得瑟的问室友求室友算
刚出完题,文哥的暴走之旅开始了
5秒后
- 关于YII的菜单插件 CMenu和面包末breadcrumbs路径管理插件的一些使用问题
dcj3sjt126com
yiiframework
在使用 YIi的路径管理工具时,发现了一个问题。 <?php  
- 对象与关系之间的矛盾:“阻抗失配”效应[转]
come_for_dream
对象
概述
“阻抗失配”这一词组通常用来描述面向对象应用向传统的关系数据库(RDBMS)存放数据时所遇到的数据表述不一致问题。C++程序员已经被这个问题困扰了好多年,而现在的Java程序员和其它面向对象开发人员也对这个问题深感头痛。
“阻抗失配”产生的原因是因为对象模型与关系模型之间缺乏固有的亲合力。“阻抗失配”所带来的问题包括:类的层次关系必须绑定为关系模式(将对象
- 学习编程那点事
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一年前的夏天,我还在纠结要不要改行,要不要去学php?能学到真本事吗?改行能成功吗?太多的问题,我终于不顾一切,下定决心,辞去了工作,来到传说中的帝都。老师给的乘车方式还算有效,很顺利的就到了学校,赶巧了,正好学校搬到了新校区。先安顿了下来,过了个轻松的周末,第一次到帝都,逛逛吧!
接下来的周一,是我噩梦的开始,学习内容对我这个零基础的人来说,除了勉强完成老师布置的作业外,我已经没有时间和精力去
- Reverse Linked List II
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Reverse a linked list from position m to n. Do it in-place and in one-pass.
For example:Given 1->2->3->4->5->NULL, m = 2 and n = 4,
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1. 从rock复制到stone,采用hdfs
Hadoop distcp -i hdfs://rock-nn:8020/user/cxz/input hdfs://stone-nn:8020/user/cxz/运行在rock端,即源端问题:报版本
- 一个备份MySQL数据库的简单Shell脚本
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1. 分别建立目录“backup”和“oldbackup” #mkdir /backup #mkdir /oldbackup
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- thrift总结 - 跨语言服务开发
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<dependency>
<groupId>org.apache.thrift</groupId>