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油泼辣子多加
GitHub每日趋势github
项目名称:oumi项目地址url:https://github.com/oumi-ai/oumi项目语言:Python历史star数:1416今日star数:205项目维护者:xrdaukar,oelachqar,taenin,wizeng23,kaisopos项目简介:构建最先进基础模型所需的一切,从头到尾。项目名称:Qwen2.5-VL项目地址url:https://github.com/Qw
- 缓存增强生成(CAG)对比检索增强生成(RAG):谁才是大语言模型的最优解?
人工智能
缓存增强生成(CAG)对比检索增强生成(RAG):谁才是大语言模型的最优解?1.前期准备:RAG与KV-Cache(CAG)RAG是什么RAG是一种检索增强生成方法,它利用检索器查找相关文档,然后将这些文档传递给大语言模型,以生成最终答案。优势处理大型或频繁更新的数据集时,无需一次性加载全部内容。避免了大量提示信息导致的截断或上下文过载问题。关键局限增加了检索步骤,可能会导致速度变慢。通常依赖外部
- MySQL 插入数据指南
wjs2024
开发语言
MySQL插入数据指南引言MySQL是一款广泛使用的开源关系数据库管理系统,被广泛应用于各种规模的组织中。在数据库管理中,数据的插入是基础操作之一。本文将详细介绍如何在MySQL中插入数据,包括插入单条记录和多条记录,以及一些高级插入技术。准备工作在开始之前,请确保您已经:安装并配置了MySQL数据库。创建了一个数据库和一个表。连接到MySQL数据库。插入单条记录插入单条记录是最基本的插入操作。以
- Neo4j图数据库初识
六尘
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graphdatabase图数据库的笔记之Neo4j图数据库初识目录什么是图数据库为什么使用图数据库Neo4j的下载安装Cypher查询语言Neo4j的各类API事务Neo4j数据建模大规模数据导入neo4j一.什么是图数据库关键词:存储图结构数据,NoSQLNeo4j的基本要素(构造单元):结点,关系,属性二.为什么使用图数据库最大优势:查询的高性能举例说明:RDBMS-MySQLVS.Grap
- mysql sqlite 语法_SQLite SQL语法详解
weixin_39880621
mysqlsqlite语法
SELECTsql-statement::=SELECT[ALL|DISTINCT]result[FROMtable-list][WHEREexpr][GROUPBYexpr-list][HAVINGexpr][compound-opselect]*[ORDERBYsort-expr-list][LIMITinteger[(OFFSET|,)integer]]result::=result-col
- TypeError: unsupported operand type(s) for +=: ‘Dense‘ and ‘str‘
开始King
人工智能pythontensorflow
tensorflow2.0报这个错误因为你在定义模型的时候model=Sequential(SimpleRNN(3),Dense(5,activation='softmax'))是不是感觉少了点什么,没加[]model=Sequential([SimpleRNN(3),Dense(5,activation='softmax')])
- 机器学习--学习计划
kyle~
机器学习机器学习学习人工智能
3周机器学习速成计划基于「28原则」,聚焦机器学习20%的核心概念,覆盖80%的常见应用场景。计划分为理论学习+项目实战,每周学习后通过5个递进项目巩固知识。第1周:数据与监督学习基础学习目标:掌握数据预处理、线性模型与分类任务的基础流程。核心概念(20%关键内容):数据预处理缺失值处理(均值填充、删除)特征缩放(标准化、归一化)分类变量编码(独热编码、标签编码)监督学习基础线性回归(原理、损失函
- 机器学习--概览
kyle~
机器学习机器学习人工智能
一、机器学习基础概念1.定义机器学习(MachineLearning,ML):通过算法让计算机从数据中自动学习规律,并利用学习到的模型进行预测或决策,而无需显式编程。2.与编程的区别传统编程机器学习输入:规则+数据→输出:结果输入:数据+结果→输出:规则需要人工编写逻辑自动发现数据中的模式3.核心要素数据:模型学习的原材料(结构化/非结构化)特征(Feature):数据的可量化属性(如房价预测中的
- 机器学习笔记20241017
tt555555555555
学习笔记深度学习机器学习笔记人工智能
文章目录torchvisiondataloadernn.module卷积非线性激活模型选择训练误差泛化误差正则化权重衰退的基本概念数学表示权重衰退的效果物理解释数值稳定性(GradientVanishing)梯度消失原因解决方法梯度爆炸(GradientExplosion)定义原因解决方法总结继续跟着小土堆学pytorchtorchvision#导入torchvision库,主要用于处理图像数据集
- 基于BiGRU的预测模型及其Python和MATLAB实现
追蜻蜓追累了
机器学习深度学习cnnlstm神经网络gru回归算法
##一、背景在当今快速发展的数据驱动的时代,尤其是在自然语言处理(NLP)、时间序列预测、语音识别等任务中,深度学习技术的应用已经变得越来越普遍。传统的机器学习算法往往无法很好地捕捉数据中的时序信息和上下文关系,因此深度学习中的循环神经网络(RNN)逐渐成为解决这一问题的重要工具。RNN能够处理序列数据,但它们在长序列数据的学习中存在梯度消失和梯度爆炸的问题。为了解决这些问题,长短期记忆网络(LS
- Transformer预测模型及其Python和MATLAB实现
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###一、背景在自然语言处理(NLP)领域,传统的序列到序列(Seq2Seq)模型大多依赖于循环神经网络(RNN)和长短期记忆(LSTM)网络。这些模型虽然在许多任务中取得了成功,但由于其计算效率低下以及长距离依赖关系处理的不足,导致模型训练时间漫长,并在处理较长文本时效果不佳。2017年,Vaswani等人提出的Transformer模型在《AttentionisAllYouNeed》一文中引起
- 随机森林(Random Forest)预测模型及其特征分析(Python和MATLAB实现)
追蜻蜓追累了
深度学习机器学习python随机森林大数据回归算法算法
##一、背景在大数据和机器学习的快速发展时代,数据的处理和分析变得尤为重要。随着多个领域积累了海量数据,传统的统计分析方法常常无法满足复杂问题的需求。在这种背景下,机器学习方法开始广泛应用。随机森林(RandomForest)作为一种强大的集成学习方法,因其高效性和较强的泛化能力而备受关注。随机森林最初由LeoBreiman在2001年提出,基于决策树这一基本分类模型。其基本思想是通过构建多个决策
- 关于双塔模型的简单介绍
eso1983
python算法推荐算法
双塔模型是一种常用于推荐系统和信息检索等领域的深度学习架构,其核心思想是将用户和物品分别映射到不同的向量空间,通过计算两个向量的相似度来预测用户对物品的偏好或相关性。1.python示例使用python语言来简单示例一下实现过程如下:importtensorflowastffromtensorflow.keras.layersimportInput,Dense,Embedding,Concaten
- 手机上运行AI大模型(Deepseek等)
zd200572
智能手机人工智能deepseek
最近deepseek的大火,让大家掀起新一波的本地部署运行大模型的热潮,特别是deepseek有蒸馏的小参数量版本,电脑上就相当方便了,直接ollama+open-webui这种类似的组合就可以轻松地实现,只要硬件,如显存,RAM足够,参数量合适,速度还可以接受。本地部署的意义在于,一是可以数据不上网,让一些私密的数据有所保障,二是可以实现一些在线限制的功能。在手机上运行的意义,其实更多可能是玩玩
- 浅谈知识蒸馏技术
eso1983
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最近爆火的DeepSeek技术,将知识蒸馏技术运用推到我们面前。今天就简单介绍一下知识蒸馏技术并附上python示例代码。知识蒸馏(KnowledgeDistillation)是一种模型压缩技术,它的核心思想是将一个大型的、复杂的教师模型(teachermodel)的知识迁移到一个小型的、简单的学生模型(studentmodel)中,从而在保持模型性能的前提下,减少模型的参数数量和计算复杂度。以下
- 从小站到大站的部署架构总结
weixin_34006965
数据库php运维
~今天給大家介绍下运维部署常见的架构模型,以及他们的演变过程。你所接触的站点用的什么部署模型呢??**一、常见的网站部署架构模型**一、单机集中式1.1什么是单机集中方式?单机-单个独立的系统实例化部署,也就是把所有的应用都堆积到一个实例上,实例常指:单个主机或者单个vps。集中式-集中的什么?集中的应用(Application)、文件(DATA)、数据(File)。Application包括一部
- MOE模型入门
云帆@
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一、目录定义:MOE架构代表类型如何解决expert平衡的?而不是集中到某一专家。如何训练、微调MOE模型?基础架构优缺点不同MOE模型实现方式、训练方法二、实现定义:MOE架构MOE:混合专家模型,多个专家共同决策的模型。实现:将transformer模型中的每个前馈网络(FFN)层替换为MoE层,其中MoE层由两个核心部分组成:一个路由器(或者叫门控网络)和若干数量的专家。代表类型谷歌MOE,
- 自然语言生成(NLG)算法模型评估方案的硬件配置、系统架构设计、软件技术栈、实现流程和关键代码
weixin_30777913
人工智能算法系统架构自然语言处理
智能化对话中的自然语言生成(NLG)算法模型评估是一个复杂而多维的过程,它涉及多个评估指标和策略,以确保生成的文本质量、准确性和流畅性。智能化对话中的NLG算法模型评估是一个涉及多个评估指标和策略的过程。通过选择合适的评估指标和策略,可以全面、客观地评估模型的性能和表现,为模型的优化和改进提供有力支持。以下是对NLG算法模型评估的详细论述及举例说明:一、评估指标准确性:•关注模型生成的语言内容是否
- 增强现实引擎开发题库
小小菜鸟白
增强现实ar人工智能
增强现实引擎开发题库(60题完整版)一、单选题(共20题)VuforiaModelTargetGenerator工具用于生成()。A.3D模型B.2D模型C.模型的视图D.矢量图形答案:C设计VuMark必须使用的工具是()。A.PhotoshopB.AdobeIllustratorC.BlenderD.Maya答案:BVuforiaObjectScanner扫描的模型文件扩展名是()。A..ad
- 微软推出GRIN-MoE:开创专家路由新范式
OpenCSG
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前沿科技速递在人工智能领域,模型的性能和可扩展性一直是研究的热点。微软最近推出的GRIN-MoE(Gradient-InformedMixture-of-Experts)模型,以其独特的架构和显著的性能表现,正引领着AI技术的前沿,特别是在编码和数学任务上展现出强大的能力。GRIN-MoE的发布标志着企业级应用中AI技术的又一次飞跃,旨在提升处理复杂任务的效率和准确性。来源:传神社区01模型简介G
- 使用doris过程中总结的与mysql中语法差异
数据游戏
数仓mysql数据库database
1.mysql中的varchar()长度与doris中长度不一致,导致导入失败2.doris中where后面时间与字符串比较需转化类型#当create_time为datetime类型,mysql中使用concat()函数可直接比较,doris则不行,需进行类型转化wheredate_format(create_time,'%Y-%m-%d%H:%i:%s')0
- Doris使用手册以及与Mysql差异整理
Jet-W
mysql数据库doris大数据后端
目录数据类型Doris数据类型数值类型日期类型字符串类型半结构类型聚合类型IP类型MySQL到Doris类型映射数据模型Doris的数据模型Aggregate模型示例一:导入数据聚合建表插入数据查看表示例二:保留明细数据示例三:导入数据与已有数据聚合Uniq模型建表插入数据查询表使用注意Duplicate模型建表插入数据查看表数据模型的选择建议与mysql差异语法DDLCreate-TableDo
- 动手学PyTorch建模与应用:从深度学习到大模型
王国平
pytorch人工智能数据分析python数据挖掘
在人工智能时代,机器学习技术日新月异,深度学习是机器学习领域中一个全新的研究方向和应用热点,它是机器学习的一种,也是实现人工智能的必由之路。深度学习的出现不仅推动了机器学习的发展,而且促进了人工智能技术的革新,已经被成功应用在语音识别、图像分类识别、地球物理、大语言模型等领域,具有巨大的发展潜力和价值。本书是一本带领读者快速学习PyTorch并将其运用于深度学习建模方向的入门指南,重点介绍了基于P
- MySQL常见优化手段
唐僧不爱八戒
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1.配置优化1.1缓存设置查询缓存:查询缓存可以显著减少对同一查询的重复执行次数。SETGLOBALquery_cache_size=268435456;--设置查询缓存大小为256MBSETGLOBALquery_cache_type=ON;--启用查询缓存例如,执行SELECT*FROMusersWHEREid=1;后,再次执行相同查询将直接从缓存中读取结果。表缓存:表缓存大小决定了可以同时打
- 本周AI动态:生成型AI的命运掌握在法院手中
本周AI领域发生了音乐公司指控两家开发AI歌曲生成器的初创公司Udio和Suno侵犯版权的事件。美国音乐唱片行业协会(RIAA)周一宣布,由索尼音乐娱乐公司、环球音乐集团、华纳唱片公司等发起的诉讼已经提起。诉讼声称,Udio和Suno在未经音乐公司同意的情况下,使用这些公司的音乐训练生成型AI模型,要求每首涉嫌侵权的作品赔偿15万美元。唱片公司在投诉中表示,“合成音乐输出可能会使市场充斥机器生成的
- Mixtral 8x22B 为开放模型树立了新基准
MistralAI发布了Mixtral8x22B,这为开源模型在性能和效率方面树立了新的基准。该模型拥有强大的多语言能力,以及卓越的数学和编码能力。Mixtral8x22B采用稀疏混合专家(SMoE)模型架构,在激活状态下仅使用其1410亿参数中的390亿个。GPT4.0,GooglePlay,Claude,Overleaf,Midjourney,OF,X等等平台现已可通过WildCard订阅。除
- 太多模型了!
多少个AI模型才算太多?这需要看你的角度。但每周10个可能有点过头了。在过去几天里,我们大概就看到了这么多新模型的推出,要说这些模型彼此之间有何对比,甚至一开始就能比较,都变得越来越难。那么这到底有什么意义呢?我们正处于AI发展的一个奇怪时期,尽管整个过程一直都很奇怪。我们看到从小型开发者到大型资金雄厚的公司,各种大小模型层出不穷。不如我们来简单列举一下这周推出的几个模型,看看各自的特点。LLaM
- DorisSQL与MySQL函数与语法对照差异篇
小晨说数据
字符串mysqljava数据库sql
1.日期函数时区.mysql -> convert_tz(dt,from_tz,to_tz)doris -> CONVERT_TZ(DATETIME dt, VARCHAR from_tz, VARCHAR to_tz)获取当前的日期,以DATE类型返回.mysql -> CURDATE()doris -> CURDATE()获得当前的时间,返回datatime类型.mysql -> NOW()d
- OpenAI开源战略反思:中国力量推动AI产业变革
在上周五的Reddit问答会上,OpenAI首席执行官SamAltman罕见承认公司正面临来自中国科技企业的强劲挑战。这位向来强硬的硅谷领军者坦言,以深度求索(DeepSeek)为代表的中国AI公司正在改写行业游戏规则。这场历时三小时的对话揭示了诸多行业动向:OpenAI承认其闭源策略正面临市场考验,深度求索等中国企业的开源生态已形成差异化竞争优势新一代o3推理模型将突破性展示思维链,这被视为对R
- 2025mysql经典面试题合集!
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1.解释MySQL中的JOIN操作。JOIN操作用于结合两个或多个数据库表的行。类型包括INNERJOIN(只返回两表匹配的行)、LEFTJOIN(返回左表的所有行及右表匹配的行)、RIGHTJOIN(返回右表的所有行及左表匹配的行)等。2.如何优化MySQL查询?优化MySQL查询的方法包括:使用合适的索引、避免在WHERE子句中使用函数、选择合适的数据类型、使用LIMIT语句减少数据量、避免全
- Linux的Initrd机制
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Linux 的 initrd 技术是一个非常普遍使用的机制,linux2.6 内核的 initrd 的文件格式由原来的文件系统镜像文件转变成了 cpio 格式,变化不仅反映在文件格式上, linux 内核对这两种格式的 initrd 的处理有着截然的不同。本文首先介绍了什么是 initrd 技术,然后分别介绍了 Linux2.4 内核和 2.6 内核的 initrd 的处理流程。最后通过对 Lin
- maven本地仓库路径修改
bitcarter
maven
默认maven本地仓库路径:C:\Users\Administrator\.m2
修改maven本地仓库路径方法:
1.打开E:\maven\apache-maven-2.2.1\conf\settings.xml
2.找到
 
- XSD和XML中的命名空间
darrenzhu
xmlxsdschemanamespace命名空间
http://www.360doc.com/content/12/0418/10/9437165_204585479.shtml
http://blog.csdn.net/wanghuan203/article/details/9203621
http://blog.csdn.net/wanghuan203/article/details/9204337
http://www.cn
- Java 求素数运算
周凡杨
java算法素数
网络上对求素数之解数不胜数,我在此总结归纳一下,同时对一些编码,加以改进,效率有成倍热提高。
第一种:
原理: 6N(+-)1法 任何一个自然数,总可以表示成为如下的形式之一: 6N,6N+1,6N+2,6N+3,6N+4,6N+5 (N=0,1,2,…)
- java 单例模式
g21121
java
想必单例模式大家都不会陌生,有如下两种方式来实现单例模式:
class Singleton {
private static Singleton instance=new Singleton();
private Singleton(){}
static Singleton getInstance() {
return instance;
}
- Linux下Mysql源码安装
510888780
mysql
1.假设已经有mysql-5.6.23-linux-glibc2.5-x86_64.tar.gz
(1)创建mysql的安装目录及数据库存放目录
解压缩下载的源码包,目录结构,特殊指定的目录除外:
- 32位和64位操作系统
墙头上一根草
32位和64位操作系统
32位和64位操作系统是指:CPU一次处理数据的能力是32位还是64位。现在市场上的CPU一般都是64位的,但是这些CPU并不是真正意义上的64 位CPU,里面依然保留了大部分32位的技术,只是进行了部分64位的改进。32位和64位的区别还涉及了内存的寻址方面,32位系统的最大寻址空间是2 的32次方= 4294967296(bit)= 4(GB)左右,而64位系统的最大寻址空间的寻址空间则达到了
- 我的spring学习笔记10-轻量级_Spring框架
aijuans
Spring 3
一、问题提问:
→ 请简单介绍一下什么是轻量级?
轻量级(Leightweight)是相对于一些重量级的容器来说的,比如Spring的核心是一个轻量级的容器,Spring的核心包在文件容量上只有不到1M大小,使用Spring核心包所需要的资源也是很少的,您甚至可以在小型设备中使用Spring。
 
- mongodb 环境搭建及简单CURD
antlove
WebInstallcurdNoSQLmongo
一 搭建mongodb环境
1. 在mongo官网下载mongodb
2. 在本地创建目录 "D:\Program Files\mongodb-win32-i386-2.6.4\data\db"
3. 运行mongodb服务 [mongod.exe --dbpath "D:\Program Files\mongodb-win32-i386-2.6.4\data\
- 数据字典和动态视图
百合不是茶
oracle数据字典动态视图系统和对象权限
数据字典(data dictionary)是 Oracle 数据库的一个重要组成部分,这是一组用于记录数据库信息的只读(read-only)表。随着数据库的启动而启动,数据库关闭时数据字典也关闭 数据字典中包含
数据库中所有方案对象(schema object)的定义(包括表,视图,索引,簇,同义词,序列,过程,函数,包,触发器等等)
数据库为一
- 多线程编程一般规则
bijian1013
javathread多线程java多线程
如果两个工两个以上的线程都修改一个对象,那么把执行修改的方法定义为被同步的,如果对象更新影响到只读方法,那么只读方法也要定义成同步的。
不要滥用同步。如果在一个对象内的不同的方法访问的不是同一个数据,就不要将方法设置为synchronized的。
- 将文件或目录拷贝到另一个Linux系统的命令scp
bijian1013
linuxunixscp
一.功能说明 scp就是security copy,用于将文件或者目录从一个Linux系统拷贝到另一个Linux系统下。scp传输数据用的是SSH协议,保证了数据传输的安全,其格式如下: scp 远程用户名@IP地址:文件的绝对路径
- 【持久化框架MyBatis3五】MyBatis3一对多关联查询
bit1129
Mybatis3
以教员和课程为例介绍一对多关联关系,在这里认为一个教员可以叫多门课程,而一门课程只有1个教员教,这种关系在实际中不太常见,通过教员和课程是多对多的关系。
示例数据:
地址表:
CREATE TABLE ADDRESSES
(
ADDR_ID INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
STREET VAR
- cookie状态判断引发的查找问题
bitcarter
formcgi
先说一下我们的业务背景:
1.前台将图片和文本通过form表单提交到后台,图片我们都做了base64的编码,并且前台图片进行了压缩
2.form中action是一个cgi服务
3.后台cgi服务同时供PC,H5,APP
4.后台cgi中调用公共的cookie状态判断方法(公共的,大家都用,几年了没有问题)
问题:(折腾两天。。。。)
1.PC端cgi服务正常调用,cookie判断没
- 通过Nginx,Tomcat访问日志(access log)记录请求耗时
ronin47
一、Nginx通过$upstream_response_time $request_time统计请求和后台服务响应时间
nginx.conf使用配置方式:
log_format main '$remote_addr - $remote_user [$time_local] "$request" ''$status $body_bytes_sent "$http_r
- java-67- n个骰子的点数。 把n个骰子扔在地上,所有骰子朝上一面的点数之和为S。输入n,打印出S的所有可能的值出现的概率。
bylijinnan
java
public class ProbabilityOfDice {
/**
* Q67 n个骰子的点数
* 把n个骰子扔在地上,所有骰子朝上一面的点数之和为S。输入n,打印出S的所有可能的值出现的概率。
* 在以下求解过程中,我们把骰子看作是有序的。
* 例如当n=2时,我们认为(1,2)和(2,1)是两种不同的情况
*/
private stati
- 看别人的博客,觉得心情很好
Cb123456
博客心情
以为写博客,就是总结,就和日记一样吧,同时也在督促自己。今天看了好长时间博客:
职业规划:
http://www.iteye.com/blogs/subjects/zhiyeguihua
android学习:
1.http://byandby.i
- [JWFD开源工作流]尝试用原生代码引擎实现循环反馈拓扑分析
comsci
工作流
我们已经不满足于仅仅跳跃一次,通过对引擎的升级,今天我测试了一下循环反馈模式,大概跑了200圈,引擎报一个溢出错误
在一个流程图的结束节点中嵌入一段方程,每次引擎运行到这个节点的时候,通过实时编译器GM模块,计算这个方程,计算结果与预设值进行比较,符合条件则跳跃到开始节点,继续新一轮拓扑分析,直到遇到
- JS常用的事件及方法
cwqcwqmax9
js
事件 描述
onactivate 当对象设置为活动元素时触发。
onafterupdate 当成功更新数据源对象中的关联对象后在数据绑定对象上触发。
onbeforeactivate 对象要被设置为当前元素前立即触发。
onbeforecut 当选中区从文档中删除之前在源对象触发。
onbeforedeactivate 在 activeElement 从当前对象变为父文档其它对象之前立即
- 正则表达式验证日期格式
dashuaifu
正则表达式IT其它java其它
正则表达式验证日期格式
function isDate(d){
var v = d.match(/^(\d{4})-(\d{1,2})-(\d{1,2})$/i);
if(!v) {
this.focus();
return false;
}
}
<input value="2000-8-8" onblu
- Yii CModel.rules() 方法 、validate预定义完整列表、以及说说验证
dcj3sjt126com
yii
public array rules () {return} array 要调用 validate() 时应用的有效性规则。 返回属性的有效性规则。声明验证规则,应重写此方法。 每个规则是数组具有以下结构:array('attribute list', 'validator name', 'on'=>'scenario name', ...validation
- UITextAttributeTextColor = deprecated in iOS 7.0
dcj3sjt126com
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In this lesson we used the key "UITextAttributeTextColor" to change the color of the UINavigationBar appearance to white. This prompts a warning "first deprecated in iOS 7.0."
Ins
- 判断一个数是质数的几种方法
EmmaZhao
Mathpython
质数也叫素数,是只能被1和它本身整除的正整数,最小的质数是2,目前发现的最大的质数是p=2^57885161-1【注1】。
判断一个数是质数的最简单的方法如下:
def isPrime1(n):
for i in range(2, n):
if n % i == 0:
return False
return True
但是在上面的方法中有一些冗余的计算,所以
- SpringSecurity工作原理小解读
坏我一锅粥
SpringSecurity
SecurityContextPersistenceFilter
ConcurrentSessionFilter
WebAsyncManagerIntegrationFilter
HeaderWriterFilter
CsrfFilter
LogoutFilter
Use
- JS实现自适应宽度的Tag切换
ini
JavaScripthtmlWebcsshtml5
效果体验:http://hovertree.com/texiao/js/3.htm
该效果使用纯JavaScript代码,实现TAB页切换效果,TAB标签根据内容自适应宽度,点击TAB标签切换内容页。
HTML文件代码:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"
- Hbase Rest API : 数据查询
kane_xie
RESThbase
hbase(hadoop)是用java编写的,有些语言(例如python)能够对它提供良好的支持,但也有很多语言使用起来并不是那么方便,比如c#只能通过thrift访问。Rest就能很好的解决这个问题。Hbase的org.apache.hadoop.hbase.rest包提供了rest接口,它内嵌了jetty作为servlet容器。
启动命令:./bin/hbase rest s
- JQuery实现鼠标拖动元素移动位置(源码+注释)
明子健
jqueryjs源码拖动鼠标
欢迎讨论指正!
print.html代码:
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta http-equiv=Content-Type content="text/html;charset=utf-8">
<title>发票打印</title>
&l
- Postgresql 连表更新字段语法 update
qifeifei
PostgreSQL
下面这段sql本来目的是想更新条件下的数据,可是这段sql却更新了整个表的数据。sql如下:
UPDATE tops_visa.visa_order
SET op_audit_abort_pass_date = now()
FROM
tops_visa.visa_order as t1
INNER JOIN tops_visa.visa_visitor as t2
ON t1.
- 将redis,memcache结合使用的方案?
tcrct
rediscache
公司架构上使用了阿里云的服务,由于阿里的kvstore收费相当高,打算自建,自建后就需要自己维护,所以就有了一个想法,针对kvstore(redis)及ocs(memcache)的特点,想自己开发一个cache层,将需要用到list,set,map等redis方法的继续使用redis来完成,将整条记录放在memcache下,即findbyid,save等时就memcache,其它就对应使用redi
- 开发中遇到的诡异的bug
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今天我们服务器组遇到个问题:
我们的服务是从Kafka里面取出数据,然后把offset存储到ssdb中,每个topic和partition都对应ssdb中不同的key,服务启动之后,每次kafka数据更新我们这边收到消息,然后存储之后就发现ssdb的值偶尔是-2,这就奇怪了,最开始我们是在代码中打印存储的日志,发现没什么问题,后来去查看ssdb的日志,才发现里面每次set的时候都会对同一个key