- 大模型应用之基于Langchain的测试用例生成
少喝冰美式
langchain测试用例人工智能自然语言处理AI大模型大模型应用大模型微调
一用例生成实践效果在组内的日常工作安排中,持续优化测试技术、提高测试效率始终是重点任务。近期,我们在探索实践使用大模型生成测试用例,期望能够借助其强大的自然语言处理能力,自动化地生成更全面和高质量的测试用例。当前,公司已经普及使用JoyCoder,我们可以拷贝相关需求及设计文档的信息给到JoyCoder,让其生成测试用例,但在使用过程中有以下痛点:1)仍需要多步人工操作:如复制粘贴文档,编写提示词
- 【漫话机器学习系列】079.超参数调优(Hyperparameter Tuning)
IT古董
漫话机器学习系列专辑机器学习深度学习人工智能
超参数调优(HyperparameterTuning)是机器学习中优化模型性能的重要步骤之一。超参数是模型在训练之前设定的参数,而不是通过训练数据学习到的参数。正确地选择超参数可以显著提高模型的预测能力,反之,错误的超参数选择可能会导致过拟合、欠拟合或训练过程缓慢。1.超参数的定义超参数是控制学习过程的外部参数,不同于模型参数(例如权重和偏置),超参数不通过训练过程自动优化。常见的超参数包括:学习
- 全场景深度学习开源框架(MindSpore)
deepdata_cn
人工智能深度学习开源人工智能
MindSpore是华为推出的一款全场景深度学习开源框架。旨在实现不同计算平台(如云端、边缘端、端侧)和不同硬件(如CPU、GPU、Ascend等)之间的高效协同。无论是在数据中心的大规模计算,还是在手机、物联网设备等资源受限的终端上,MindSpore都能灵活适配,充分发挥各硬件平台的性能优势,实现模型的高效训练和推理。该框架引入了自动并行技术,能够根据模型结构和硬件资源自动进行并行策略的搜索和
- Three.js + React + Echart(折线图 光线流动效果,柱状图数据动态更新动画) + Svga-Web应用之数据大屏(适配1920*1080 2560*1440 3840*2160)
ConstSuccess
前端架构3D模型数据大屏javascript前端react.js
Web应用之数据大屏一、技术栈React17.0.0搭建脚手架Eahcrt常规图表Svga动画3D模型-Three.Js大屏适配-目标大屏(4K-3840*2160)二、React17.0.0脚手架搭建npxcreate-react-appmy-appcdmy-appnpmstart具体详细情况,自行官网查看React官网三、Echarts常规图表1、echarts-for-reactEchart
- 使用 Numpy 自定义数据集,使用pytorch框架实现逻辑回归并保存模型,然后保存模型后再加载模型进行预测,对预测结果计算精确度和召回率及F1分数
辞落山
pytorch逻辑回归人工智能
1.导入必要的库首先,导入我们需要的库:Numpy、Pytorch和相关工具包。importnumpyasnpimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromsklearn.metricsimportaccuracy_score,recall_score,f1_score2.自定义数据集使用Numpy创建一个简单的线性可分数据集,并
- React + three.js 3D模型面部表情控制
买药弟弟
虚拟直播软件设计论如何快乐自闭javascriptreact.js3d
系列文章目录React使用three.js加载gltf3D模型|three.js入门React+three.js3D模型骨骼绑定React+three.js3D模型面部表情控制React+three.js实现人脸动捕与3D模型表情同步结合react-webcam、three.js与electron实现桌面人脸动捕应用示例项目(github):https://github.com/couchette
- React+Cesium基础教程(003):加载3D建筑物和创建标签
叁拾舞
Ceisumreact.jscesium
文章目录03-加载3D建筑物和标签方式一方式二完整代码03-加载3D建筑物和标签方式一添加来自OpenStreetMap的建筑物模型,让场景更加丰富和真实:viewer.scene.primitives.add(newCesium.createOsmBuildings());方式二使用Cesiumion资源:
- AI学习指南HuggingFace篇-高级优化技巧
俞兆鹏
AI学习指南ai
一、引言在深度学习和自然语言处理(NLP)中,模型训练的效率和性能至关重要。HuggingFace提供了多种高级优化技巧,帮助开发者提升模型训练的效率和效果。本文将介绍混合精度训练、分布式训练等高级优化技巧,并探讨如何通过这些方法提升模型训练效率。二、混合精度训练(一)混合精度训练的原理混合精度训练利用自动混合精度(AMP)技术,高效管理FP16和FP32之间的转换。通过在前向传播中使用FP16加
- 《计算机网络基础》(第二章:计算机网络体系结构 )
请向我看齐
网络安全计算机网络网络
OSI(OpenSystemInterconnection)参考模型OSI参考模型七层模型TCP/IP模型一、概念二、过程三、原理四、示例五、分类六、发展七、功能两种模型的对比OSI参考模型概念定义:OSI(OpenSystemInterconnection)参考模型是国际标准化组织(ISO)制定的一个用于计算机网络通信的分层架构模型。它将网络通信的功能划分为七个不同的层次,从下到上依次为物理层、
- httprunner实践样例
谷隐凡二
测试测试工具
目录1.安装HTTPRunner2.基本概念和目录结构3.编写一个HTTPRunner测试用例(YAML示例)4.运行测试用例5.使用Python编写测试用例6.运行Python测试用例7.集成测试报告8.高级用法:集成环境变量、外部数据9.集成到CI/CD流程10.应用说明:简介:HTTPRunner是一个非常好用的自动化测试框架,它用于HTTPAPI测试,支持RESTful、GraphQL等接
- 本地部署 DeepSeek
hutao11111111111
本地部署DeepSeekgithub开源
一、为什么选择本地部署DeepSeek?(一)服务器不稳定之殇当我们依赖在线服务器使用DeepSeek时,时常会遭遇服务器的“小脾气”。想象一下,你正灵感爆棚,借助DeepSeek撰写一篇精彩的文章,或是进行重要的数据分析,可服务器突然宕机,一切努力瞬间付诸东流;又或者在使用高峰时段,模型的反应变得异常迟缓,每一次提问都要等待漫长的时间,严重影响工作效率和创作心情。而这些问题的根源,很大程度上是因
- 在CentOS服务器上部署DeepSeek R1
蓝染k9z
deepseek服务器centoslinux人工智能deepseek
在CentOS服务器上部署DeepSeekR1,并通过公网IP与其进行对话,可以按照以下步骤操作:一、环境准备系统要求:CentOS8+(需支持AVX512指令集)。硬件配置:GPU版本:NVIDIA驱动520+,CUDA11.8+。CPU版本:至少16核处理器,64GB内存。存储空间:原始模型需要30GB,量化后约8-20GB。安装基础工具:更新系统并安装必要的编译工具:一定要买GPU服务器。s
- 跨越网络边界:IPv6与零信任架构的深度融合
零信任Enlink_Young
网络安全
2024年,工信部发布了《关于开展“网络去NAT”专项工作进一步深化IPv6部署应用的通知》,加速了国内网络由IPv4向IPv6的转型步伐。未来,各行各业将逐步去NAT,逐步向IPv6迁移。在此过程中,网络安全解决方案和产品能力将面临新的挑战,需要根据IPv6环境进行针对性的调整。在当前的网络环境中,随着远程办公、物联网(IoT)和云计算的普及,企业网络边界逐渐模糊,传统的边界安全模型越来越难以应
- 科技快讯 | OpenAI首次向免费用户开放推理模型;特朗普与黄仁勋会面;雷军回应“10后小学生深情表白小米SU7”
最新科技快讯
科技
不用开口:谷歌AI帮你致电商家,价格、预约一键搞定谷歌在1月30日推出SearchLabs中的“AskforMe”实验性功能,用户可利用AI代替自己致电商家咨询价格和服务。该功能已与美汽车修理厂和美甲沙龙店合作,用户需加入SearchLabs并搜索相关短语进行测试。功能使用部分预订餐厅技术,目前处于测试阶段。我国光子毫米波雷达技术取得突破性进展,为6G技术应用奠定基础1月27日,据新华社报道,南开
- Selenium安装及配置和Python/Java案例
fuqying
pythonseleniumjava
什么是Selenium?Selenium起源2004年,是一个开源、免费、简单、灵活,对Web浏览器支持良好的自动化测试工具,在UI自动化、爬虫等场景下是十分实用的。Selenium的用途*Selenium*有很多功能,但其核心是Web浏览器自动化的一个工具集,它使用最好的技术来远程控制浏览器实例,并模拟用户与浏览器的交互。它允许用户模拟终端用户执行的常见活动;将文本输入到字段中,选择下拉值和复选
- React Compiler核心原理:新一代响应式引擎如何实现毫秒级热更新
威哥说编程
react.jsjavascript前端
React在前端开发中已经成为构建用户界面的标准库,它的声明式编程模型和组件化设计为开发者提供了极大的灵活性和便利性。然而,随着React应用变得越来越复杂,性能成为了一个不可忽视的问题。特别是在大型应用中,如何实现快速的组件更新和响应式渲染,成为了提高开发体验和用户体验的关键。在过去几年中,React团队致力于改进React的更新机制,以解决性能瓶颈和提升开发体验。ReactCompiler(或
- LlamaIndex架构设计:大模型长期记忆模块竟暗藏图数据库玄机
威哥说编程
数据库llama
随着人工智能技术的不断发展,大型语言模型(LLM)已经在自然语言处理、文本生成、对话系统等领域取得了显著的进展。然而,尽管这些模型在理解和生成语言方面表现出色,它们却面临着一个重要问题——长期记忆的缺失。传统的语言模型通常只依赖于当前输入的信息,并且无法记住过去的上下文或从历史中积累的知识。这使得它们在需要长期记忆或复杂知识推理的任务中表现不佳。为了解决这一问题,越来越多的研究开始探索如何为大模型
- DeepSeek- R1 原理介绍
kcarly
大模型知识乱炖杂谈DeepSeekR1原理介绍
DeepSeek-R1是由DeepSeek公司推出的一款基于强化学习(RL)的开源推理模型,其核心原理和特点如下:1.核心技术与架构强化学习驱动:DeepSeek-R1是首个完全通过强化学习训练的大型语言模型,无需依赖监督微调(SFT)或人工标注数据。它采用组相对策略优化(GRPO)算法,通过奖励机制和规则引导模型生成结构化思维链(CoT),从而提升推理能力。多阶段训练流程:模型采用冷启动阶段、强
- PyTorch动态计算图:如何灵活构建复杂模型
AI天才研究院
计算AI大模型企业级应用开发实战ChatGPT计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
PyTorch动态计算图:如何灵活构建复杂模型关键词:PyTorch、动态计算图、自动微分、反向传播、神经网络、模型构建、计算图优化文章目录PyTorch动态计算图:如何灵活构建复杂模型1.背景介绍1.1深度学习框架的发展1.2静态图与动态图的对比1.3PyTorch的崛起及其优势2.核心概念与联系2.1PyTorch中的张量(Tensor)2.2自动微分(Autograd)机制2.3动态计算图的
- 深度学习框架PyTorch原理与实践
AI天才研究院
AI实战大数据人工智能语言模型JavaPython架构设计
作者:禅与计算机程序设计艺术文章目录1.简介2.背景介绍3.基本概念和术语3.1PyTorch简介3.2PyTorch的特点1)自动求导机制2)GPU加速3)模型部署4)数据管道5)代码阅读友好4.核心算法原理4.1神经网络结构4.2神经网络层4.3激活函数5.实际案例——MNIST手写数字识别数据准备模型定义训练测试整体代码1.简介Deeplearning(DL)hasbeenanincreas
- 自定义数据集 使用paddlepaddle框架实现逻辑回归并保存模型,然后保存模型后再加载模型进行预测
辞落山
逻辑回归
1.引言在这篇博客中,我们将使用PaddlePaddle框架实现一个逻辑回归模型,利用NumPy自定义数据集进行训练,并保存模型。最后,我们将演示如何加载保存的模型并进行预测。2.环境设置首先,确保已安装PaddlePaddle和NumPy:pipinstallpaddlepaddlenumpy3.数据集准备我们使用NumPy自定义一个简单的二分类数据集:importnumpyasnp#生成简单数
- Databricks 开源 LLM,训练只需三个小时
唐 城
AI-毕业设计全套springlog4jpostgresql数据库java
大数据分析公司DatabricksInc近日也加入了生成式AI领域的竞争之中,发布了一个名为Dolly的开源大型语言模型,将模型命名为Dolly是为了向第一只克隆羊多莉致敬。像ChatGPT和Bard这样的生成式AI,它们使用的数据通常来自于在成千上万不同网站,使用的数据量十分惊人,而且想要使用这些数据训练AI还需要数以千计的强大GPU在背后提供支持。Databricks希望通过开源Dolly及其
- 解决_pickle.UnpicklingError: A load persistent id instruction was encountered,but no persistent_load
邻家的狗2
深度学习人工智能机器学习
报错信息:_pickle.UnpicklingError:Aloadpersistentidinstructionwasencountered,butnopersistent_loadfunctionwasspecified.报错原因:在加载模型参数时,torch版本发生变化,我报错因为训练前torch版本比较高,后面需要较低版本导致两个版本不一致发生报错。解决办法:将训练重新训练一次就欧克了,保
- Python第三阶段学习 Django day08
MetalTrader
Tude-Pydjangopython
《DjangoWeb框架教学笔记》目录文章目录《DjangoWeb框架教学笔记》目录文件上传Django中的用户认证(使用Django认证系统)auth基本模型操作:auth扩展字段电子邮件发送项目部署uWSGI网关接口配置(ubuntu18.04配置)nginx及反向代理配置nginx配置静态文件路径404/500界面邮件告警文件上传文件上传必须为POST提交方式表单中文件上传时必须有带有enc
- JavaWeb——CSS的使用
糖JL是我儿
JavaWebcss前端javascript
CSS层叠样式表(英文全称:(cascadingstlesheets)能够对网页中元素位置的排版进行像素级精确控制,支持几乎所有的字体字号样式,拥有对网页对象和模型样式编辑的能力,简单来说,CSS用来美化页面一、CSS的引入方式:1.行内式:通过元素开始标签的style属性引入语法:style="样式名:样式值;样式名:样式值;......"缺点:代码复用度低,不利于维护CSS样式和HTML结构代
- 每日 Java 面试题分享【第 20 天】
一只蜘猪
【2025最新版】Java基础面试题java开发语言面试IO
欢迎来到每日Java面试题分享栏目!订阅专栏,不错过每一天的练习今日分享3道面试题目!评论区复述一遍印象更深刻噢~目录问题一:什么是BIO、NIO、AIO?问题二:什么是Channel?问题三:什么是Selector?问题一:什么是BIO、NIO、AIO?面试官视角拆解:这个问题考察对JavaI/O模型的体系化理解,以及不同场景下的技术选型能力。回答要体现三个层次:基础概念对比(核心特征+工作机制
- 自定义数据集 使用pytorch框架实现逻辑回归并保存模型,然后保存模型后再加载模型进行预测
Z211613347
机器学习深度学习人工智能
importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorch.utils.dataimportDataset,DataLoaderimporttorchvision.transformsastransformsimportpandasaspdimportnumpyasnpclassCustomDataset(Dataset):def_
- DeepSeek R1 AI 模型到底牛在哪里?
老马啸西风
java
DeepSeekR1模型的优势原文地址:DeepSeekR1模型的优势最近都说DeepSeekR1模型很牛,到底牛在哪里?卓越的推理能力数学推理:在AIME2024数学竞赛中,DeepSeekR1取得了79.8%的pass@1得分,略微超过OpenAI-o1-1217。在MATH-500基准测试上,它获得了97.3%的高分,与OpenAI-o1-1217的性能相当,并且显著优于其他模型。代码推理:
- DeepSeek R1 AI 论文翻译
老马啸西风
java
摘要原文地址:DeepSeekR1AI论文翻译我们介绍了我们的第一代推理模型,DeepSeek-R1-Zero和DeepSeek-R1。DeepSeek-R1-Zero是一个通过大规模强化学习(RL)训练的模型,且在此过程中未使用监督微调(SFT)作为预处理步骤,展现出了显著的推理能力。通过RL,DeepSeek-R1-Zero自然而然地展现了许多强大且引人注目的推理行为。然而,它也遇到了一些挑战
- 落地DevOps的挑战及其解决方法
DevOps探索者
DevOpsdevops运维自动化
开发团队在采用DevOps时面临哪些常见挑战?以及克服这些挑战的解决方案是什么?在DevOps软件开发方法中,开发和运营团队的传统分离被消除,取而代之的是协作和集成的团队模型。DevOps工程师的工作涉及整个应用程序生命周期,从开发和测试到部署和运营。这种方法鼓励团队成员开发多样化的技能,因为他们不局限于单一职能。DevOps还提倡一种共同负责开发软件质量和可靠性的文化。通过打破团队之间的隔阂并促
- 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