Solidworks中零件背景颜色如何修改成白色。

强化学习在连续动作空间的应用：DDPG与TD3 AI天才研究院计算 AI大模型应用入门实战与进阶大数据人工智能语言模型 AI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA 计算 AI大模型应用
1.背景介绍1.1强化学习简介强化学习（ReinforcementLearning，简称RL）是一种机器学习方法，它通过让智能体（Agent）在环境（Environment）中与环境进行交互，学习如何根据观察到的状态（State）选择动作（Action），以最大化某种长期累积奖励（Reward）的方法。强化学习的核心问题是学习一个策略（Policy），即在给定状态下选择动作的映射关系。1.2连续动
【DeepSeek】一文详解GRPO算法——为什么能减少大模型训练资源？ FF-Studio DeepSeek R1 算法
GRPO，一种新的强化学习方法，是DeepSeekR1使用到的训练方法。今天的这篇博客文章，笔者会从零开始，层层递进地为各位介绍一种在强化学习中极具实用价值的技术——GRPO（GroupRelativePolicyOptimization）。如果你是第一次听说这个概念，也不必慌张，笔者会带领你从最基础的强化学习背景知识讲起，一步步剖析其来龙去脉，然后再结合实例讲解GRPO在实际应用中的思路和操作示
DeepSeek底层揭秘——多头潜在注意力MLA 9命怪猫 AI ai 人工智能大模型
目录1.多头潜在注意力（MLA）2.核心功能3.技术要素4.难点挑战暨含解决方案5.技术路径6.应用场景7.实际案例：DeepSeek8.最新研究与技术进展9.未来趋势猫哥说1.多头潜在注意力（MLA）(1)定义“多头潜在注意力（Multi-HeadLatentAttention,MLA）”是一种基于注意力机制的深度学习方法，旨在通过多个注意力头（Multi-HeadAttention）对潜在空间
每天一篇逻辑漏洞不灭锦鲤学习
前言：水一篇文章，今天也没有去挖洞内容：学了那么多了，还没有长进，是不是我的学习方法有问题但是到底哪里有问题呢，我又不知道，我好像好久没有总结了，应该写一篇日记，然后总结的一篇文章，然后把日记的内容丢里面，感觉就挺好了，就不用去找文章了好了就这样，进入正题好了，今天学会伪造了jsonp的xss，就是说是json格式的话，不是jsonp格式，可以尝试在url后面加上callback，看是否有返回值
2020-10-09 weixin_45660257 笔记
java学习集合的目标1.会使用集合存储数据2.会遍历集合，把数据取出来3.掌握每种集合的特性集合框架的学习方法方式1.学习顶层：学习顶层接口，抽象类中共性的方法，所有的子类创建对象使用Collection接口定义的是所有的单列集合中共性的方法所有的单列集合都可以使用共性的方法没有带索引的方法继承：子类共性抽取形成父类（接口）List接口1.有序的集合(存储和取出元素顺序相同)2.允许存储重复的元
强化学习在机器人控制中的应用：从理论到实践 Echo_Wish 前沿技术人工智能机器人
强化学习在机器人控制中的应用：从理论到实践大家好，我是你们熟悉的人工智能与Python领域自媒体创作者Echo_Wish。今天我们来聊聊一个炙手可热的话题——强化学习在机器人控制中的应用。近年来，随着人工智能技术的飞速发展，机器人在各个领域的应用越来越广泛。而强化学习作为一种重要的机器学习方法，为机器人控制提供了强有力的技术支持。接下来，让我们一起探讨强化学习在机器人控制中的原理和实践，并通过具体
目标检测代码示例（基于Python和OpenCV） matlab_python22 计算机视觉
引言目标检测是计算机视觉领域中的一个核心任务，其目标是在图像或视频中定位和识别特定对象。随着技术的发展，目标检测算法不断演进，从传统的基于手工特征的方法到现代的深度学习方法，再到基于Transformer的架构，目标检测技术已经取得了显著的进步。本文将总结和对比几种主要的目标检测算法，探讨它们的优势、劣势和适用场景。1.目标检测算法分类1.1单阶段检测（One-Stage）与双阶段检测（Two-S
|网络安全|网络安全学习方法网络安全King web安全学习方法安全
1、先网络后安全很多初学者还没搞定网络看懂网络拓扑，就急着研究防火墙或VPN，其实这样就不清楚整个网络架构是如何安全演进的。正确的流程是：先通过网络协议和拓扑设计的学习，能独立搭建一个企业网/校园网，再引入局域网安全、防火墙、入侵检测、VPN等安全技术，使整个网络慢慢变得安全起来，这样才能看到整个网络安全的全貌。2、勤做实验勤抓包目前各大网络和安全厂商都有对应的模拟器，不再需要硬件支持就可以在电脑
一、系统分析师考试介绍 Rainbow酱系统分析系统分析软考
科目1考点考试介绍考试报名、考试科目、大纲及考点分析、证书价值、常见问题。视频课程规划、推荐资料、学习方法。计算机组成与结构数据的表示：进制转换、编码表示、逻辑运算、浮点数。校验码：奇偶校验码、循环冗余校验码、海明校验码。计算机硬件：硬件组成、CPU、寄存器等。计算机指令：寻址方式、指令流水线计算。计算机体系结构:Flynn分类,指令系统CISC和RISC。计算机存储系统：分级存储、cache、存
17.推荐系统的在线学习与实时更新郑万通推荐系统
接下来就讲解推荐系统的在线学习与实时更新。推荐系统的在线学习和实时更新是为了使推荐系统能够动态地适应用户行为的变化，保持推荐结果的实时性和相关性。以下是详细的介绍和实现方法。推荐系统的在线学习与实时更新在线学习的概念在线学习（OnlineLearning）是一种机器学习方法，与传统的批量学习（BatchLearning）不同，在线学习模型能够在数据流到达时逐步更新，而不是在整个数据集上训练一次。这
KDD 2023 | 先睹为快！KDD 2023论文合集50篇（附下载地址）马拉AI 机器学习人工智能深度学习
下载地址：点我跳转1.DoubleAdapt:AMeta-learningApproachtoIncrementalLearningforStockTrendForecastingCode：NoneArea：一种用于股票趋势预测增量学习的元学习方法2.HomoGCL:RethinkingHomophilyinGraphContrastiveLearningCode：https://github.c
对DeepSeek-R1通过强化学习提升大型语言模型推理能力的技术原理解析一只贴代码君语言模型人工智能自然语言处理学习 AI编程开发语言
强化学习基础•基本概念：强化学习是一种机器学习方法，智能体（模型）通过与环境进行交互，根据环境反馈的奖励信号来学习最优的行为策略。•关键要素：包括环境（模型所处的推理任务场景）、状态（模型在推理过程中的当前情况，如已有的推理步骤、已知信息等）、动作（模型在当前状态下做出的推理决策，如选择何种推理方法、如何组织语言等）、奖励（根据模型的动作和结果给予的反馈，如推理正确给予正奖励，错误给予负奖励或无奖
迁移学习 Transfer Learning 有人给我介绍对象吗模块迁移学习人工智能机器学习
迁移学习（TransferLearning）是什么？迁移学习是一种机器学习方法，它的核心思想是利用已有模型的知识来帮助新的任务或数据集进行学习，从而减少训练数据的需求、加快训练速度，并提升模型性能。1.为什么需要迁移学习？在深度学习任务（如目标检测、分类）中，通常需要大量数据和计算资源来训练一个高性能模型。然而，在某些场景下，我们面临以下挑战：数据有限：有些领域（如医学影像、多光谱图像）很难收集足
deepseek:三个月备考高级系统架构师 wujiada001 AI-MODEL 系统架构
一、备考总体规划（2025年2月11日-2025年5月）1.第一阶段：基础夯实（2025年2月11日-2025年3月10日）目标：快速掌握系统架构师考试的核心知识点。重点内容：计算机组成原理、操作系统、数据库原理。软件工程、设计模式、系统架构设计原则。网络通信、分布式系统、云计算、大数据等新兴技术。学习方法：阅读《系统架构设计师教程》或精简版教材，快速过一遍知识点。观看视频课程（如慕课网、腾讯课堂
聚类算法概念、分类、特点及应用场景【机器学习】【无监督学习】飞火流星02027 云计算机器学习算法聚类人工智能聚类算法
概念机器学习聚类算法‌是一种无监督学习方法，旨在将数据集分割成不同的类或簇，使得同一簇内的数据对象相似性尽可能大，而不同簇之间的数据对象差异性也尽可能大。聚类算法广泛应用于新闻自动分组、用户分群、图像分割等领域。‌主要聚类算法及其特点‌层次聚类算法‌层次法(hierarchicalmethods)通过构建数据点之间的层次结构来进行聚类，可以是自底向上的凝聚方法或自顶向下的分裂方法。代表算法包括CU
土壤分析：土壤污染监测_（18）.土壤污染监测与修复的最新进展 zhubeibei168 农业检测 opencv 人工智能计算机视觉无人机图像处理农业检测
土壤污染监测与修复的最新进展1.引言随着工业化和城市化的快速发展，土壤污染问题日益严重，对环境和人类健康构成了巨大威胁。传统的土壤污染监测方法依赖于实验室分析，耗时且成本高昂。近年来，计算机视觉技术在土壤污染监测领域的应用取得了显著进展，通过图像处理和机器学习方法，可以快速、准确地识别和监测土壤污染情况。本节将介绍计算机视觉技术在土壤污染监测与修复中的最新进展，包括数据采集、图像处理、特征提取、污
大模型学习笔记 - LLM 对齐优化算法 DPO JL_Jessie 学习笔记算法 LLM
LLM-DPOLLM-DPODPO概述DPO目标函数推导DPO目标函数梯度的推导DPO概述大模型预训练是从大量语料中进行无监督学习，语料库内容混杂，训练的目标是语言模型损失，任务是nexttokenprediction，生成的token不可控，为了让大模型能生成符合人类偏好的答案(无毒无害等）一般都会进行微调和人类对齐，通常采用的方法是基于人类反馈的强化学习方法RLHF.RLHF是一个复杂且经常不
自监督的主要学习方法一只波加猹~ 自监督学习自监督
自监督学习是一种机器学习方法，其中模型从未标注的数据中学习生成标签，通常通过构造预训练任务或预测任务来从数据的内部结构中提取信息。它的核心目标是利用无监督的数据进行学习，从而在下游任务中更好地利用监督信号。自监督学习的主要方法可以分为以下三类：1.基于上下文（Context-based）方法基于上下文的方法通过预测数据的局部信息或不同部分之间的关系，来进行自监督学习。模型通过挖掘数据本身的结构或模
Python近红外光谱分析与机器学习、深度学习方法融合实践技术 xiao5kou4chang6kai4 人工智能机器学习深度学习 python 机器学习深度学习近红外光谱
第一章Python入门基础【理论讲解与案例演示实操练习】1、Python环境搭建（下载、安装与版本选择）。2、如何选择Python编辑器？（IDLE、Notepad++、PyCharm、Jupyter…）3、Python基础（数据类型和变量、字符串和编码、list和tuple、条件判断、循环、函数的定义与调用等）4、常见的错误与程序调试5、第三方模块的安装与使用6、文件读写（I/O）7、实操练习第
数据结构、算法与STL 刃神太酷啦蓝桥杯C++组 C++数据结构
数据结构、算法与STL顺序存储比如像手机的通讯录中的排序，就可以在内存中采用顺序存储的方式算法是可以没有输入的，但一定要有输出。没有输出的算法是没有意义的算法的学习方法跟数学相似运行代码的时间用时间复杂度去看时间复杂度只用看被执行次数最多（凭感觉看是哪个）的那个语句使用C++标准注意事项：1.编译器支持几几年的标准，我们就要去写符合标准下的代码2.C++标准可以向前兼容，但是不能向后兼容（eg:支
一文掌握什么是时间序列？时间序列研究的核心任务？目前最强大的时序分析与建模工具和项目？幸运 lucky 人工智能学习之路时间序列核心任务时序分析与建模工具和项目 SOTA
CSDN叶庭云：https://yetingyun.blog.csdn.net/什么是时间序列？时间序列是一系列按照时间顺序排列的数据点，这些数据点通常是随时间连续变化的测量值。时间序列分析是统计学中专门用于解析时间顺序数据的一套技术，旨在识别数据中的模式、趋势、季节性波动及其他潜在的周期性特征。然而，当前，机器学习与深度学习方法在这一领域的应用正日益受到青睐。时间序列数据可以来源于各种领域，如经
Python视频制作引擎Manim安装教程2024版(科学概念可视化)_下载mainm引擎 m0_61067876 程序员 python 开发语言
一、Python所有方向的学习路线Python所有方向路线就是把Python常用的技术点做整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。二、学习软件工欲善其事必先利其器。学习Python常用的开发软件都在这里了，给大家节省了很多时间。三、入门学习视频我们在看视频学习的时候，不能光动眼动脑不动手，比较科学的学习方法是在理解之后运用它们
c语言八数码问题启发式搜索_一种快速且简单的AI启发式语言学习方法 weixin_26632369 python java 人工智能编程语言机器学习
c语言八数码问题启发式搜索介绍(Introduction)ThespecialthingIfoundwhenIfirststarteddivingintothefieldofArtificialIntelligencewastheinfiniteamountofparallelsbetweenhowneuralnetworkslearnandmysubjectiveexperienceofmyow
一切皆是映射：神经网络在图像识别中的应用案例 AI大模型应用之禅 AI大模型与大数据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 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
一切皆是映射：神经网络在图像识别中的应用案例关键词：神经网络、图像识别、深度学习、卷积神经网络、映射、模式识别1.背景介绍1.1问题的由来图像识别问题的研究源于人类对于智能机器的渴望。早在20世纪50年代，人工智能的先驱们就开始探索如何让计算机具备类似人类的视觉感知能力。从最初的简单模式匹配，到后来的统计学习方法，再到如今的深度学习，图像识别技术经历了几代演变。这一演变过程反映了人工智能技术的快速
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
深度学习盛行，还记得哪些传统机器学习方法和模型？硬件学长森哥人工智能深度学习机器学习人工智能
开头森哥说：假期前后在准备成像技术的总结，目前已完成两部分，争取在摸索出一些编辑和运营技巧后，完善成一个系列和大家见面；当然也有可能会通过一些更加贴合摄影实用的角度出一些更加浅显的内容。最终如何呈现还需要慢慢摸索。传统机器学习是指在深度学习盛行之前开发的机器学习和人工智能技术。这些传统方法通常依赖于手工设计的特征提取和模型结构。而深度学习是一种机器学习技术，它通过深层神经网络从原始数据中学习特征表
决策树ID3算法小波LFZZB 算法决策树机器学习数据挖掘 sklearn
决策树决策树概念决策树，一种基于规则的机器学习方法，主要用于分类和回归，常用作机器学习中的预测模型。树形结构图，树中每个节点表示某个对象，每个分叉路径代表的某个可能的属性值，每个叶结点对应从根节点到该叶节点所经历的路径所表示的对象的值。它通过递归地划分数据空间并在每个分区内拟合一个简单的预测模型来工作。选择分区是为了在每个细分中最大化目标变量的同质性。决策树特点1.树形结构决策树由根节点、内部节点
监督学习、无监督学习和强化学习的特点和应用场景 BugNest AI 学习 ai 机器学习人工智能
在机器学习中，监督学习、无监督学习和强化学习是三种核心的学习范式，它们各自具有独特的特点和应用场景。以下是对这三种学习方法的详细对比和总结：监督学习（SupervisedLearning）特点：数据标注：训练数据包含明确的输入特征和对应的标签（目标输出）。学习方式：模型通过学习输入特征和标签之间的关系来进行训练，这种关系通常表现为一个映射函数。预测能力：一旦训练完成，模型能够对新的、未见过的输入数
【15-聚类分析入门：使用Scikit-learn进行K-means聚类】是阿牛啊机器学习回归预测大数据挖掘 kmeans 聚类 python 机器学习人工智能 sklearn 性能优化
文章目录前言K-means聚类的原理Scikit-learn中的K-means实现安装与导入生成模拟数据应用K-means聚类可视化聚类结果选择K的值总结前言聚类分析是一种无监督学习方法，用于将数据集中的样本分组成若干个簇(cluster)。K-means是最广泛使用的聚类算法之一，其核心思想是将数据点分配到K个簇中，使得每个点到其簇中心的距离之和最小。在本文中，我们将介绍如何使用Scikit
深入解析：Python中的决策树与随机森林小鹿( ﹡ˆoˆ﹡ ) Python python 决策树随机森林 Python
在这个数据驱动的时代，机器学习技术已经成为许多企业和研究机构不可或缺的一部分。其中，决策树和随机森林作为两种强大的算法，在分类和回归任务中表现尤为出色。本文将带领大家深入了解这两种算法在Python中的实现，从基础到实战，逐步揭开它们的神秘面纱。引言决策树是一种非常直观的预测模型，它通过一系列规则对数据进行分割，最终形成树状结构。而随机森林则是基于决策树的一种集成学习方法，通过构建多个决策树并取其
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mysql高级特性之数据分区 annan211 java 数据结构 mongodb 分区 mysql
mysql高级特性 1 以存储引擎的角度分析，分区表和物理表没有区别。是按照一定的规则将数据分别存储的逻辑设计。器底层是由多个物理字表组成。 2 分区的原理分区表由多个相关的底层表实现，这些底层表也是由句柄对象表示，所以我们可以直接访问各个分区。存储引擎管理分区的各个底层表和管理普通表一样(所有底层表都必须使用相同的存储引擎)，分区表的索引只是
JS采用正则表达式简单获取URL地址栏参数 chiangfai js 地址栏参数获取
GetUrlParam:function GetUrlParam(param){ var reg = new RegExp("(^|&)"+ param +"=([^&]*)(&|$)"); var r = window.location.search.substr(1).match(reg); if(r!=null
怎样将数据表拷贝到powerdesigner (本地数据库表) Array_06 powerDesigner
================================================== 1、打开PowerDesigner12，在菜单中按照如下方式进行操作 file->Reverse Engineer->DataBase 点击后，弹出 New Physical Data Model 的对话框 2、在General选项卡中 Model name:模板名字，自
logbackのhelloworld 飞翔的马甲日志 logback
一、概述 1.日志是啥？当我是个逗比的时候我是这么理解的：log.debug()代替了system.out.print(); 当我项目工作时，以为是一堆得.log文件。这两天项目发布新版本，比较轻松，决定好好地研究下日志以及logback。传送门1：日志的作用与方法： http://www.infoq.com/cn/articles/why-and-how-log 上面的作
新浪微博爬虫模拟登陆随意而生新浪微博
转载自：http://hi.baidu.com/erliang20088/item/251db4b040b8ce58ba0e1235 近来由于毕设需要，重新修改了新浪微博爬虫废了不少劲，希望下边的总结能够帮助后来的同学们。现行版的模拟登陆与以前相比，最大的改动在于cookie获取时候的模拟url的请求
synchronized 香水浓 java thread
Java语言的关键字，可用来给对象和方法或者代码块加锁，当它锁定一个方法或者一个代码块的时候，同一时刻最多只有一个线程执行这段代码。当两个并发线程访问同一个对象object中的这个加锁同步代码块时，一个时间内只能有一个线程得到执行。另一个线程必须等待当前线程执行完这个代码块以后才能执行该代码块。然而，当一个线程访问object的一个加锁代码块时，另一个线程仍然
maven 简单实用教程 AdyZhang maven
1. Maven介绍 1.1. 简介 java编写的用于构建系统的自动化工具。目前版本是2.0.9，注意maven2和maven1有很大区别，阅读第三方文档时需要区分版本。 1.2. Maven资源见官方网站；The 5 minute test，官方简易入门文档；Getting Started Tutorial，官方入门文档；Build Coo
Android 通过 intent传值获得null aijuans android
我在通过intent 获得传递兑现过的时候报错，空指针,我是getMap方法进行传值，代码如下 1 2 3 4 5 6 7 8 9 public void getMap(View view){ Intent i =
apache 做代理报如下错误：The proxy server received an invalid response from an upstream baalwolf response
网站配置是apache＋tomcat,tomcat没有报错，apache报错是： The proxy server received an invalid response from an upstream server. The proxy server could not handle the request GET /. Reason: Error reading fr
Tomcat6 内存和线程配置 BigBird2012 tomcat6
1、修改启动时内存参数、并指定JVM时区（在windows server 2008 下时间少了8个小时）在Tomcat上运行j2ee项目代码时，经常会出现内存溢出的情况，解决办法是在系统参数中增加系统参数： window下，在catalina.bat最前面 set JAVA_OPTS=-XX:PermSize=64M -XX:MaxPermSize=128m -Xms5
Karam与TDD bijian1013 Karam TDD
一.TDD 测试驱动开发（Test-Driven Development,TDD）是一种敏捷（AGILE）开发方法论，它把开发流程倒转了过来，在进行代码实现之前，首先保证编写测试用例，从而用测试来驱动开发（而不是把测试作为一项验证工具来使用）。 TDD的原则很简单： a.只有当某个
[Zookeeper学习笔记之七]Zookeeper源代码分析之Zookeeper.States bit1129 zookeeper
public enum States { CONNECTING, //Zookeeper服务器不可用，客户端处于尝试链接状态 ASSOCIATING, //？？？ CONNECTED, //链接建立，可以与Zookeeper服务器正常通信 CONNECTEDREADONLY, //处于只读状态的链接状态，只读模式可以在
【Scala十四】Scala核心八：闭包 bit1129 scala
Free variable A free variable of an expression is a variable that’s used inside the expression but not defined inside the expression. For instance, in the function literal expression (x: Int) => (x
android发送json并解析返回json ronin47 android
package com.http.test; import org.apache.http.HttpResponse; import org.apache.http.HttpStatus; import org.apache.http.client.HttpClient; import org.apache.http.client.methods.HttpGet; import
一份IT实习生的总结 brotherlamp PHP php资料 php教程 php培训 php视频
今天突然发现在不知不觉中自己已经实习了 3 个月了，现在可能不算是真正意义上的实习吧，因为现在自己才大三，在这边撸代码的同时还要考虑到学校的功课跟期末考试。让我震惊的是，我完全想不到在这 3 个月里我到底学到了什么，这是一件多么悲催的事情啊。同时我对我应该 get 到什么新技能也很迷茫。所以今晚还是总结下把，让自己在接下来的实习生活有更加明确的方向。最后感谢工作室给我们几个人这个机会让我们提前出来
据说是2012年10月人人网校招的一道笔试题-给出一个重物重量为X,另外提供的小砝码重量分别为1，3，9。。。3^N。将重物放到天平左侧，问在两边如何添加砝码 bylijinnan java
public class ScalesBalance { /** * 题目： * 给出一个重物重量为X,另外提供的小砝码重量分别为1，3，9。。。3^N。（假设N无限大，但一种重量的砝码只有一个） * 将重物放到天平左侧，问在两边如何添加砝码使两边平衡 * * 分析： * 三进制 * 我们约定括号表示里面的数是三进制，例如 47=(1202
dom4j最常用最简单的方法 chiangfai dom4j
要使用dom4j读写XML文档,需要先下载dom4j包,dom4j官方网站在 http://www.dom4j.org/目前最新dom4j包下载地址:http://nchc.dl.sourceforge.net/sourceforge/dom4j/dom4j-1.6.1.zip 解开后有两个包,仅操作XML文档的话把dom4j-1.6.1.jar加入工程就可以了,如果需要使用XPath的话还需要
简单HBase笔记 chenchao051 hbase
一、Client-side write buffer 客户端缓存请求描述：可以缓存客户端的请求，以此来减少RPC的次数，但是缓存只是被存在一个ArrayList中，所以多线程访问时不安全的。可以使用getWriteBuffer()方法来取得客户端缓存中的数据。默认关闭。二、Scan的Caching 描述： next( )方法请求一行就要使用一次RPC,即使
mysqldump导出时出现when doing LOCK TABLES daizj mysql mysqdump 导数据
　　执行　mysqldump -uxxx -pxxx -hxxx -Pxxxx database tablename > tablename.sql　导出表时，会报 mysqldump: Got error: 1044: Access denied for user 'xxx'@'xxx' to database 'xxx' when doing LOCK TABLES 解决
CSS渲染原理 dcj3sjt126com Web
从事Web前端开发的人都与CSS打交道很多，有的人也许不知道css是怎么去工作的，写出来的css浏览器是怎么样去解析的呢？当这个成为我们提高css水平的一个瓶颈时，是否应该多了解一下呢？一、浏览器的发展与CSS
《阿甘正传》台词 dcj3sjt126com
Part Ⅰ: 《阿甘正传》Forrest Gump经典中英文对白 Forrest: Hello! My names Forrest. Forrest Gump. You wanna Chocolate? I could eat about a million and a half othese. My momma always said life was like a box ochocol
Java处理JSON dyy_gusi json
Json在数据传输中很好用，原因是JSON 比 XML 更小、更快，更易解析。在Java程序中，如何使用处理JSON，现在有很多工具可以处理，比较流行常用的是google的gson和alibaba的fastjson，具体使用如下： 1、读取json然后处理 class ReadJSON { public static void main(String[] args)
win7下nginx和php的配置 geeksun nginx
1. 安装包准备 nginx : 从nginx.org下载nginx-1.8.0.zip php：从php.net下载php-5.6.10-Win32-VC11-x64.zip， php是免安装文件。 RunHiddenConsole: 用于隐藏命令行窗口 2. 配置 # java用8080端口做应用服务器，nginx反向代理到这个端口即可 p
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第五章常用Lua开发库3-模板渲染 jinnianshilongnian nginx lua
动态web网页开发是Web开发中一个常见的场景，比如像京东商品详情页，其页面逻辑是非常复杂的，需要使用模板技术来实现。而Lua中也有许多模板引擎，如目前我在使用的lua-resty-template，可以渲染很复杂的页面，借助LuaJIT其性能也是可以接受的。如果学习过JavaEE中的servlet和JSP的话，应该知道JSP模板最终会被翻译成Servlet来执行；而lua-r
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系统简介：大数据的特点有四个层面：第一，数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别；第二，数据类型繁多。网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三，价值密度低。以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。第四，处理速度快。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。业界将其归纳为4个“V”——Volume，Variety，Value，Velocity。大数据搜索引
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如果你是一个热衷于技术的 Java 程序员，那么下面的 10 个要点可以让你在众多 Java 开发人员中脱颖而出。　　 1. 拥有扎实的基础和深刻理解 OO 原则　　对于 Java 程序员，深刻理解 Object Oriented Programming（面向对象编程）这一概念是必须的。没有 OOPS 的坚实基础，就领会不了像 Java 这些面向对象编程语言
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