- 用“Gemini 2.0 Flash Preview Image Generation”模型修改图片,有哪些常用的提示词和方法
子燕若水
AI画图caoni
选定模型在GoogleAIStudio或API中切换到gemini-2.0-flash-preview-image-generation并将输出格式设为Image+Text,否则不会返回图片。12上传或贴入待修改的图片在Studio中点击“➕”上传;调用API时,把图片作为inline_data或多part请求的一部分。3输入编辑指令与聊天相同直接用自然语言描述,例如「把这辆蓝色轿车改成敞篷,然后
- 业务编排可视化_从ESB服务组合编排到NetflixConductor微服务编排
bingxuelzc
业务编排可视化
作者:人月神话,新浪博客同名简介:多年SOA规划建设,私有云PaaS平台架构设计经验,长期从事一线项目实践今天谈下传统ESB服务总线里面的可视化服务设计,服务组合编排和微服务里面的服务编排。对于服务组合编排,实际上我们看到有几个不同的场景。单服务可视化设计-仅仅针对一个服务实现服务组合编排-实现多个服务的组合形成一个新的服务业务流程编排-通过服务组合编排实现要给完整的业务流程对于业务流程编排可以看
- deepseek介绍及vscode部署
爱折腾的赵同学
vscodeide编辑器
最近,国产AI大模型deepseek冲上热搜,引起了国内外的的广泛关注,也震惊了业内。具体的模型效果这里不谈,但它开源,必须说一句真香,本文具体谈一下deepseek的入门,并分析一下deepseek的优势。1、deepseek入门deepseek目前发布了网页端和手机端app,极大便利了普通用户。对比与目前国内发布的其他大模型,deepseek具有突出优势。在网页端,直接进入就可以进行对话。进入
- 本地部署Qwen3小参数版本实测:并非鸡肋
程序员寒山
qwen3模型测试本地部署大模型
大家好,我是程序员寒山。都说本地部署大模型是鸡肋,真的是这样吗?今天,咱们就来实际测试一下,看看Qwen3小参数版本在本地部署后的表现究竟如何。为什么有人觉得本地部署大模型是鸡肋?一方面,本地部署需要一定的技术门槛,从环境配置到模型安装,每一步都有可能出现问题。另一方面,大模型对硬件要求较高,尤其是对GPU的性能和显存容量有一定要求。如果硬件不达标,模型运行起来可能会很慢,甚至根本无法运行。而且,
- iClone 中创建的面部动画导入 Daz 3D
子燕若水
3Ddaz3diclonecaoni
以下是如何将iClone中创建的面部动画导入Daz3D的简要指南。简而言之,您可以通过FBX(使用3DXchange或CharacterCreator的导出工具)导出iClone面部动画,然后将其导入DazStudio并将变形或骨骼重新映射到Genesis角色上。其他流程包括使用MotionBuilder或带有Diffeomorphic附加组件的Blender作为中间步骤。1.Exportingf
- 招聘 | 美团 AI 搜索:致力用 AI 技术创造极致的搜索和交互体验
美团技术团队
人工智能大数据
敢用算法定义下一代搜索体验吗?我们正在寻找「AI狂热分子」——能让搜索结果秒懂用户灵魂需求的算法魔法师、精准雕琢搜索体验的算法工程技术革新者敢用大模型重构搜索逻辑的技术造浪者、深耕算法工程实践的大模型架构驾驭者愿用数据和代码解锁智能边界的未来架构师、用工程代码与数据打破技术边界的技术领航人和我们一起,可以做些什么?AI搜索团队致力于打造以智能搜索为核心的新型产品,以满足用户需求为目标,专注于为用户
- 利用视觉-语言模型搭建机器人灵巧操作的支架
三谷秋水
智能体大模型计算机视觉语言模型机器人人工智能计算机视觉机器学习
25年6月来自斯坦福和德国卡尔斯鲁厄理工的论文“ScaffoldingDexterousManipulationwithVision-LanguageModels”。灵巧机械手对于执行复杂的操作任务至关重要,但由于演示收集和高维控制的挑战,其训练仍然困难重重。虽然强化学习(RL)可以通过在模拟中积累经验来缓解数据瓶颈,但它通常依赖于精心设计的、针对特定任务的奖励函数,这阻碍了其可扩展性和泛化能力。
- 【机器学习第四期(Python)】LightGBM 方法原理详解
WW、forever
机器学习原理及代码实现机器学习python人工智能
LightGBM概述一、LightGBM简介二、LightGBM原理详解⚙️核心原理LightGBM的主要特点三、LightGBM实现步骤(Python)可调参数推荐完整案例代码(回归任务+可视化)参考LightGBM是由微软开源的基于梯度提升框架(GBDT)的机器学习算法,专为高性能、高效率设计,适用于大规模数据处理任务。它在准确率、训练速度和资源使用上都优于传统GBDT实现(如XGBoost)
- 【自动化测试】Pytest的必会技巧 —— pytest setup和teardown
程序员 小濠
自动化测试实战pytest测试用例自动化测试测试工程师测试工具
pytestsetup和teardown我们在使用selenium执行web自动化测试的时候,当我们需要执行多条测试用例时,执行一条用例就启动一次浏览器显然效率就太低了,我们需要一次启动浏览器,执行多条用例。pytest可以满足我们的需求吗?答案是pytest的setup和teardown完美匹配我们的需求,unittest有的它有,unittest没有的它也有!作用范围模块级(setup_mod
- SpringMVC实战:从配置到JSON处理全解析
Cyanto
SpringMVCspringjava
目录项目概述核心配置文件解析web.xml配置springmvc.xml配置控制器详解基本控制器示例请求处理方式获取请求参数返回JSON数据请求转发重定向视图解析与页面跳转项目结构说明关键知识点总结项目概述这是一个基于SpringMVC的Web应用示例,展示了如何配置SpringMVC环境、创建控制器以及处理不同类型的请求和响应。项目包含了以下核心功能:基本页面跳转请求参数处理JSON数据返回请求
- 告别网络崩溃!手把手教你零基础部署本地DeepSeek-R1,解锁AI自由(附独家加速下载+全版本适配)
程序小武
网络人工智能
使用Ollama部署本地DeepSeek-R1模型为什么要部署一个本地DeepSeek?在使用AI网站或App时遇到网络连接失败或网站本身问题,决定部署自己的本地DeepSeek。在如今这个数字化时代,AI网站和应用已经成为了我们日常生活中不可或缺的一部分,它们帮助我们提升效率、解决问题。然而,频繁遭遇网络连接问题或平台本身的不稳定,往往会带来不少困扰,尤其是当我们依赖这些工具来完成重要任务时,任
- 火山引擎大模型未来发展趋势
苹果企业签名分发
智能体人工智能火山引擎
用户可能正在做技术选型或者行业研究,需要预测火山引擎在激烈竞争中的突围方向。从问题简洁性看,ta可能已经有一定基础认知,不需要我从零科普大模型概念。火山引擎作为字节跳动的技术输出平台,优势在于背靠抖音、今日头条等超级应用的海量数据和场景。但国内大模型赛道已经挤满百度文心、阿里通义等玩家,它必须找到差异化路径。我注意到几个关键点:技术层面,多模态和推理效率是火山近期的发力重点。他们6月刚发布的Sky
- 创客匠人深度解析:创始人 IP 定位的认知革命与产品哲学
创小匠
tcp/ip人工智能大数据ip
在知识变现赛道同质化加剧的当下,创始人IP的破局核心在于认知维度的升维。创客匠人创始人老蒋在IP变现大课中提出的定位金句,实则蕴含着从用户心智占领到商业模型重构的深层逻辑,为内容创业者提供了超越流量思维的底层方法论。一、定位减法的认知科学本质“定位最核心的逻辑是做减法”的底层,是认知心理学中的“注意力稀缺”原理。当用户每天面临海量信息冲击时,唯有聚焦单一价值点才能突破记忆壁垒。某法律IP放弃“泛法
- 为什么要学习 next.js 框架 + Vercel 部署平台,因为我想把自己的 app 分享给别人。
waterHBO
学习javascript开发语言
前端开发太卷?不如给你的React换个“豪华座驾”和“F1赛道”**如果你像我一样,从create-react-app的时代一路走来,你一定经历过那种“甜蜜的烦恼”:React给了你一个超强的V8引擎,但造车剩下的所有事——从方向盘(路由)、底盘(项目结构)到导航系统(数据管理)——都得你自己撸。结果就是,每个项目开始前,你都在重复发明轮子,在Webpack的配置地狱里苦苦挣扎。好消息是,时代变了
- 【Git】第十六节:Fork & Pull Request 协作模型 —— 为开源项目贡献代码的完整指南
全栈前端老曹
git版本管理与工程化生态git开源javascriptweb源代码管理版本管理
第16节:Fork&PullRequest协作模型——为开源项目贡献代码的完整指南引言:成为开源项目的贡献者,构建高质量协作机制在开源社区中,Fork&PullRequest(PR)模型是最主流的协作方式。它允许开发者:在不影响主仓库的前提下进行修改;将自己的改动提交给原项目维护者审核;实现跨团队、跨地域的高效协作。本节课老曹将带你全面掌握:✅Fork的作用与使用方法✅如何从Fork创建分支并提交
- Django 4.x Models App settings 模型应用设置
Mr数据杨
PythonWeb开发pythondjango模型model配置
在Django框架中,模型(Model)是用于定义和操作数据库表结构的核心组件。模型通过使用Python类的形式,帮助简化数据库操作,自动生成SQL语句,使得开发者能够专注于业务逻辑的实现,而无需直接编写复杂的SQL代码。Django的ORM(对象关系映射)提供了一种便捷的方式,将Python对象与数据库记录进行映射操作,从而有效地管理数据交互。对于那些想要在项目中使用Django构建数据库应用的
- Django ORM 2. 模型(Model)操作
博观而约取
djangopython后端
1.数据准备本文后续所有ORM操作将通过提供通用的测试数据进行演示:定义6个模型(覆盖字段类型、关系类型、查询、聚合、注解等场景)关于创建模型请参考上一节:DjangoORM1.创建模型(Model)使用Django离线脚本批量生成各模型测试数据模型定义在测试app(假如app名为web)下的models.py(web/models.py)中添加如下6个模型:fromdjango.dbimport
- 3D打印+开源硬件:独立开发者的低成本创业秘籍
AI天才研究院
计算AI大模型企业级应用开发实战AI人工智能与大数据3d开源ai
3D打印+开源硬件:独立开发者的低成本创业秘籍关键词:3D打印、开源硬件、低成本创业、独立开发者、快速原型、开源生态、硬件创新摘要:对于独立开发者而言,创业最大的痛点往往是“钱少、人少、试错成本高”。但近年来,3D打印技术的普及与开源硬件生态的成熟,正在彻底改变这一局面。本文将从“3D打印如何降低硬件制造门槛”“开源硬件如何提供免费设计资源”“两者如何结合实现‘创意-原型-产品’的快速闭环”三个核
- RAG和KAG的区别
testresultstomorrow
人工智能pythonjava知识图谱
RAG(Retrieval-AugmentedGeneration,检索增强生成)和KAG(Knowledge-AugmentedGeneration,知识增强生成)都是用于增强生成模型能力的框架,但它们在多个方面存在区别,以下是具体介绍:原理与知识处理方式RAG:基于检索和生成的结合,用户查询经检索系统处理后,从外部知识源检索相关文档或段落,再将这些作为上下文输入生成模型,生成相关回复。KAG:
- GitHub 趋势日报 (2025年06月26日)
qianmoQ
GitHub项目趋势日报(2025年)github
由TrendForge系统生成|https://trendforge.devlive.org/本日报中的项目描述已自动翻译为中文今日获星趋势图今日获星趋势图716free-for-dev677Self-Hosting-Guide618Best-websites-a-programmer-should-visit565dioxus411edit337awesome-mcp-servers310lea
- Kafka 消息队列
ikun·
kafka分布式
一、消息队列1.什么是消息队列消息(Message)是指在应用间传送的数据。消息可以非常简单,比如只包含文本字符串,也可以更复杂,可能包含嵌入对象。消息队列(MessageQueue)是一种应用间的通信方式,消息发送后可以立即返回,由消息系统来确保消息的可靠传递。消息发布者只管把消息发布到MQ中而不用管谁来取,消息使用者只管从MQ中取消息而不管是谁发布的。这样发布者和使用者都不用知道对方的存在。2
- GitHub 趋势日报 (2025年06月25日)
qianmoQ
GitHub项目趋势日报(2025年)github
由TrendForge系统生成|https://trendforge.devlive.org/本日报中的项目描述已自动翻译为中文今日获星趋势图今日获星趋势图880awesome788build-your-own-x691free-for-dev427best-of-ml-python404Self-Hosting-Guide403Best-websites-a-programmer-should-
- html制作一个简单的表单
Gin387
html前端javascript
表单输入练习申请表姓名感兴趣的职位:web设计师web开发着web管理者其他需求:阅读确认信息经验无经验1年2年3年其中,input有很多text,radio(单选),checkbox(多选)其中的绑定关系
- python读mongodb很慢_Python3.5+Mongodb+Flask Web实战坑点小结【Dog Plus】
weixin_39604685
我不是程序员,也不是设计师,我只是碰巧有一些想法和一台电脑。Iamnotadesignernoracoder.I'mjustaguywithapoint-of-viewandacomputer.写在前言前:第一个WEB部署完毕,觉得有必要做一个小结:开发平台及工具:Win10+Pycharm+Py3.5+Flask+Mongodb回头看看,一旦选择这样的套装就注定要有很多坑来填。建议后来者能用Li
- 面经总结系列(十六): 元象科技大模型推理优化工程师
GoAI
AI面经总结机器学习算法人工智能大模型机器学习深度学习
作者简介:CSDN、阿里云人工智能领域博客专家,新星计划计算机视觉导师,百度飞桨PPDE,专注大数据与AI知识分享。✨公众号:GoAI的学习小屋,免费分享书籍、简历、导图等,更有交流群分享宝藏资料,关注公众号回复“加群”或➡️点击链接加群。AI学习星球推荐:GoAI的学习社区知识星球是一个致力于提供《机器学习|深度学习|CV|NLP|大模型|多模态|AIGC》各个最新AI方向综述、论文等成体系的
- 《深入浅出多模态》(四):多模态经典模型CLIP
GoAI
深入浅出多模态多模态大模型LLM人工智能
AI学习星球推荐:GoAI的学习社区知识星球是一个致力于提供《机器学习|深度学习|CV|NLP|大模型|多模态|AIGC》各个最新AI方向综述、论文等成体系的学习资料,配有全面而有深度的专栏内容,包括不限于前沿论文解读、资料共享、行业最新动态以、实践教程、求职相关(简历撰写技巧、面经资料与心得)多方面综合学习平台,强烈推荐AI小白及AI爱好者学习,性价比非常高!加入星球➡️点击链接✨专栏介
- RAG检索增强生成在垂类AI应用效能优化中的应用
TechVision大咖圈
人工智能RAG检索增强生成垂类AI效能优化知识库向量检索
关键词:RAG、检索增强生成、垂类AI、效能优化、知识库、向量检索、大模型应用文章目录引言:为什么垂类AI需要RAGRAG技术原理深度解析垂类AI应用的痛点与挑战RAG在垂类AI中的解决方案效能优化的核心策略实战案例分析最佳实践与踩坑指南总结与展望引言:为什么垂类AI需要RAG在AI大模型满天飞的今天,每个企业都想搭建自己的"智能助手"。但是现实很骨感——通用大模型虽然知识渊博,却像个"万金油",
- 云计算在可视化非线性偏微分方程动力学中的应用:拟线性和半线性示例-AI云计算数值分析和代码验证
亚图跨际
AI云计算人工智能
“拟线性”和“半线性”代表了非线性偏微分方程(PDEs)这一大类中的重要分类。其区别主要在于非线性的表现形式,特别是与未知函数的最高阶导数之间的关系。在偏微分方程的研究中,将其分为线性、半线性、拟线性和完全非线性至关重要,因为用于分析和求解它们(例如,解的存在性、唯一性、正则性、数值方法)的数学技术根据其线性性质而显著不同。非线性偏微分方程通常比线性偏微分方程更难求解和分析,即使在非线性类别中,由
- 云驱动的扩散现象可视化-AI云计算数值分析和代码验证
亚图跨际
AI人工智能
扩散是一种基本的被动传输过程,其中粒子由于随机分子运动而从较高浓度移动到较低浓度,影响从生物呼吸到工业半导体掺杂的各种现象。扩散是粒子从高浓度区域向低浓度区域自发移动的过程,由气体或液体中分子的随机运动和碰撞驱动。这是一种不需外部能量输入的被动传输过程。☁️AI云计算数值分析和代码验证影响扩散的重要因素包括:浓度梯度:浓度差异越大,扩散速率越快。当接近平衡时,扩散会减慢。分子质量:较轻的分子比较重
- ECharts后台读取数据动态生成折线图:实时数据可视化解决方案
窦菲芊Harriet
ECharts后台读取数据动态生成折线图:实时数据可视化解决方案【下载地址】ECharts后台读取数据动态生成折线图该项目提供了一种高效的方法,利用PHP从数据库中读取数据,并通过JSON格式传输到前端,结合ECharts库动态生成折线图。通过AJAX技术,数据能够实时刷新,确保折线图始终反映最新数据变化。项目集成了ECharts和jQuery,简化了开发流程,适合需要实时数据可视化的场景。只需将
- java责任链模式
3213213333332132
java责任链模式村民告县长
责任链模式,通常就是一个请求从最低级开始往上层层的请求,当在某一层满足条件时,请求将被处理,当请求到最高层仍未满足时,则请求不会被处理。
就是一个请求在这个链条的责任范围内,会被相应的处理,如果超出链条的责任范围外,请求不会被相应的处理。
下面代码模拟这样的效果:
创建一个政府抽象类,方便所有的具体政府部门继承它。
package 责任链模式;
/**
*
- linux、mysql、nginx、tomcat 性能参数优化
ronin47
一、linux 系统内核参数
/etc/sysctl.conf文件常用参数 net.core.netdev_max_backlog = 32768 #允许送到队列的数据包的最大数目
net.core.rmem_max = 8388608 #SOCKET读缓存区大小
net.core.wmem_max = 8388608 #SOCKET写缓存区大
- php命令行界面
dcj3sjt126com
PHPcli
常用选项
php -v
php -i PHP安装的有关信息
php -h 访问帮助文件
php -m 列出编译到当前PHP安装的所有模块
执行一段代码
php -r 'echo "hello, world!";'
php -r 'echo "Hello, World!\n";'
php -r '$ts = filemtime("
- Filter&Session
171815164
session
Filter
HttpServletRequest requ = (HttpServletRequest) req;
HttpSession session = requ.getSession();
if (session.getAttribute("admin") == null) {
PrintWriter out = res.ge
- 连接池与Spring,Hibernate结合
g21121
Hibernate
前几篇关于Java连接池的介绍都是基于Java应用的,而我们常用的场景是与Spring和ORM框架结合,下面就利用实例学习一下这方面的配置。
1.下载相关内容: &nb
- [简单]mybatis判断数字类型
53873039oycg
mybatis
昨天同事反馈mybatis保存不了int类型的属性,一直报错,错误信息如下:
Caused by: java.lang.NumberFormatException: For input string: "null"
at sun.mis
- 项目启动时或者启动后ava.lang.OutOfMemoryError: PermGen space
程序员是怎么炼成的
eclipsejvmtomcatcatalina.sheclipse.ini
在启动比较大的项目时,因为存在大量的jsp页面,所以在编译的时候会生成很多的.class文件,.class文件是都会被加载到jvm的方法区中,如果要加载的class文件很多,就会出现方法区溢出异常 java.lang.OutOfMemoryError: PermGen space.
解决办法是点击eclipse里的tomcat,在
- 我的crm小结
aijuans
crm
各种原因吧,crm今天才完了。主要是接触了几个新技术:
Struts2、poi、ibatis这几个都是以前的项目中用过的。
Jsf、tapestry是这次新接触的,都是界面层的框架,用起来也不难。思路和struts不太一样,传说比较简单方便。不过个人感觉还是struts用着顺手啊,当然springmvc也很顺手,不知道是因为习惯还是什么。jsf和tapestry应用的时候需要知道他们的标签、主
- spring里配置使用hibernate的二级缓存几步
antonyup_2006
javaspringHibernatexmlcache
.在spring的配置文件中 applicationContent.xml,hibernate部分加入
xml 代码
<prop key="hibernate.cache.provider_class">org.hibernate.cache.EhCacheProvider</prop>
<prop key="hi
- JAVA基础面试题
百合不是茶
抽象实现接口String类接口继承抽象类继承实体类自定义异常
/* * 栈(stack):主要保存基本类型(或者叫内置类型)(char、byte、short、 *int、long、 float、double、boolean)和对象的引用,数据可以共享,速度仅次于 * 寄存器(register),快于堆。堆(heap):用于存储对象。 */ &
- 让sqlmap文件 "继承" 起来
bijian1013
javaibatissqlmap
多个项目中使用ibatis , 和数据库表对应的 sqlmap文件(增删改查等基本语句),dao, pojo 都是由工具自动生成的, 现在将这些自动生成的文件放在一个单独的工程中,其它项目工程中通过jar包来引用 ,并通过"继承"为基础的sqlmap文件,dao,pojo 添加新的方法来满足项
- 精通Oracle10编程SQL(13)开发触发器
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*开发触发器
*/
--得到日期是周几
select to_char(sysdate+4,'DY','nls_date_language=AMERICAN') from dual;
select to_char(sysdate,'DY','nls_date_language=AMERICAN') from dual;
--建立BEFORE语句触发器
CREATE O
- 【EhCache三】EhCache查询
bit1129
ehcache
本文介绍EhCache查询缓存中数据,EhCache提供了类似Hibernate的查询API,可以按照给定的条件进行查询。
要对EhCache进行查询,需要在ehcache.xml中设定要查询的属性
数据准备
@Before
public void setUp() {
//加载EhCache配置文件
Inpu
- CXF框架入门实例
白糖_
springWeb框架webserviceservlet
CXF是apache旗下的开源框架,由Celtix + XFire这两门经典的框架合成,是一套非常流行的web service框架。
它提供了JAX-WS的全面支持,并且可以根据实际项目的需要,采用代码优先(Code First)或者 WSDL 优先(WSDL First)来轻松地实现 Web Services 的发布和使用,同时它能与spring进行完美结合。
在apache cxf官网提供
- angular.equals
boyitech
AngularJSAngularJS APIAnguarJS 中文APIangular.equals
angular.equals
描述:
比较两个值或者两个对象是不是 相等。还支持值的类型,正则表达式和数组的比较。 两个值或对象被认为是 相等的前提条件是以下的情况至少能满足一项:
两个值或者对象能通过=== (恒等) 的比较
两个值或者对象是同样类型,并且他们的属性都能通过angular
- java-腾讯暑期实习生-输入一个数组A[1,2,...n],求输入B,使得数组B中的第i个数字B[i]=A[0]*A[1]*...*A[i-1]*A[i+1]
bylijinnan
java
这道题的具体思路请参看 何海涛的微博:http://weibo.com/zhedahht
import java.math.BigInteger;
import java.util.Arrays;
public class CreateBFromATencent {
/**
* 题目:输入一个数组A[1,2,...n],求输入B,使得数组B中的第i个数字B[i]=A
- FastDFS 的安装和配置 修订版
Chen.H
linuxfastDFS分布式文件系统
FastDFS Home:http://code.google.com/p/fastdfs/
1. 安装
http://code.google.com/p/fastdfs/wiki/Setup http://hi.baidu.com/leolance/blog/item/3c273327978ae55f93580703.html
安装libevent (对libevent的版本要求为1.4.
- [强人工智能]拓扑扫描与自适应构造器
comsci
人工智能
当我们面对一个有限拓扑网络的时候,在对已知的拓扑结构进行分析之后,发现在连通点之后,还存在若干个子网络,且这些网络的结构是未知的,数据库中并未存在这些网络的拓扑结构数据....这个时候,我们该怎么办呢?
那么,现在我们必须设计新的模块和代码包来处理上面的问题
- oracle merge into的用法
daizj
oraclesqlmerget into
Oracle中merge into的使用
http://blog.csdn.net/yuzhic/article/details/1896878
http://blog.csdn.net/macle2010/article/details/5980965
该命令使用一条语句从一个或者多个数据源中完成对表的更新和插入数据. ORACLE 9i 中,使用此命令必须同时指定UPDATE 和INSE
- 不适合使用Hadoop的场景
datamachine
hadoop
转自:http://dev.yesky.com/296/35381296.shtml。
Hadoop通常被认定是能够帮助你解决所有问题的唯一方案。 当人们提到“大数据”或是“数据分析”等相关问题的时候,会听到脱口而出的回答:Hadoop! 实际上Hadoop被设计和建造出来,是用来解决一系列特定问题的。对某些问题来说,Hadoop至多算是一个不好的选择,对另一些问题来说,选择Ha
- YII findAll的用法
dcj3sjt126com
yii
看文档比较糊涂,其实挺简单的:
$predictions=Prediction::model()->findAll("uid=:uid",array(":uid"=>10));
第一个参数是选择条件:”uid=10″。其中:uid是一个占位符,在后面的array(“:uid”=>10)对齐进行了赋值;
更完善的查询需要
- vim 常用 NERDTree 快捷键
dcj3sjt126com
vim
下面给大家整理了一些vim NERDTree的常用快捷键了,这里几乎包括了所有的快捷键了,希望文章对各位会带来帮助。
切换工作台和目录
ctrl + w + h 光标 focus 左侧树形目录ctrl + w + l 光标 focus 右侧文件显示窗口ctrl + w + w 光标自动在左右侧窗口切换ctrl + w + r 移动当前窗口的布局位置
o 在已有窗口中打开文件、目录或书签,并跳
- Java把目录下的文件打印出来
蕃薯耀
列出目录下的文件文件夹下面的文件目录下的文件
Java把目录下的文件打印出来
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 2015年7月11日 11:02:
- linux远程桌面----VNCServer与rdesktop
hanqunfeng
Desktop
windows远程桌面到linux,需要在linux上安装vncserver,并开启vnc服务,同时需要在windows下使用vnc-viewer访问Linux。vncserver同时支持linux远程桌面到linux。
linux远程桌面到windows,需要在linux上安装rdesktop,同时开启windows的远程桌面访问。
下面分别介绍,以windo
- guava中的join和split功能
jackyrong
java
guava库中,包含了很好的join和split的功能,例子如下:
1) 将LIST转换为使用字符串连接的字符串
List<String> names = Lists.newArrayList("John", "Jane", "Adam", "Tom");
- Web开发技术十年发展历程
lampcy
androidWeb浏览器html5
回顾web开发技术这十年发展历程:
Ajax
03年的时候我上六年级,那时候网吧刚在小县城的角落萌生。传奇,大话西游第一代网游一时风靡。我抱着试一试的心态给了网吧老板两块钱想申请个号玩玩,然后接下来的一个小时我一直在,注,册,账,号。
彼时网吧用的512k的带宽,注册的时候,填了一堆信息,提交,页面跳转,嘣,”您填写的信息有误,请重填”。然后跳转回注册页面,以此循环。我现在时常想,如果当时a
- 架构师之mima-----------------mina的非NIO控制IOBuffer(说得比较好)
nannan408
buffer
1.前言。
如题。
2.代码。
IoService
IoService是一个接口,有两种实现:IoAcceptor和IoConnector;其中IoAcceptor是针对Server端的实现,IoConnector是针对Client端的实现;IoService的职责包括:
1、监听器管理
2、IoHandler
3、IoSession
- ORA-00054:resource busy and acquire with NOWAIT specified
Everyday都不同
oraclesessionLock
[Oracle]
今天对一个数据量很大的表进行操作时,出现如题所示的异常。此时表明数据库的事务处于“忙”的状态,而且被lock了,所以必须先关闭占用的session。
step1,查看被lock的session:
select t2.username, t2.sid, t2.serial#, t2.logon_time
from v$locked_obj
- javascript学习笔记
tntxia
JavaScript
javascript里面有6种基本类型的值:number、string、boolean、object、function和undefined。number:就是数字值,包括整数、小数、NaN、正负无穷。string:字符串类型、单双引号引起来的内容。boolean:true、false object:表示所有的javascript对象,不用多说function:我们熟悉的方法,也就是
- Java enum的用法详解
xieke90
enum枚举
Java中枚举实现的分析:
示例:
public static enum SEVERITY{
INFO,WARN,ERROR
}
enum很像特殊的class,实际上enum声明定义的类型就是一个类。 而这些类都是类库中Enum类的子类 (java.l