纸上芭蕾
纸上芭蕾

0925-2019，255专注训练

今天早上用三个番茄钟，刻意训练

图片发自App

学习完八项认知，重新的梳理自己，曾经的自己身上那么多的劣根，自大，总是对别人有所期盼，不断的要求别人和自己一样，结果让别人也很累，自己也特别累，无条件的信任和尊重才是真爱，最高的相处之道是让别人舒服，看破而不说破才是大智慧，润物细声的去影响他人而给别人带来希望和力量！

内在的世界呈现了自己与外在与世界的关系，自我负责就不会外求。生命是流动的河，接纳生命中出现的一切

是的，智慧和爱没有围墙，拿回自己的力量

你可能感兴趣的:(0925-2019，255专注训练)

  • python 学习曲线函数_如何使用学习曲线来诊断你的LSTM模型的行为？（附代码）... weixin_39576066 python学习曲线函数
    LSTM是一种时间递归神经网络，适合于处理和预测时间序列中间隔和延迟相对较长的重要事件。在自然语言处理、语言识别等一系列的应用上都取得了很好的效果。《LongShortTermMemoryNetworkswithPython》是澳大利亚机器学习专家JasonBrownlee的著作，里面详细介绍了LSTM模型的原理和使用。该书总共分为十四个章节，具体如下：第一章：什么是LSTMs？第二章：怎么样训练
  • 翻译Deep Learning and the Game of Go（14）第十二章 采用actor-critic方法的强化学习 idol_watch 围棋与深度学习
    本章包括:利用优势使强化学习更有效率用actor-critic方法来实现自我提升AI设计和训练Keras的多输出神经网络如果你正在学习下围棋，最好的改进方法之一是让一个水平更高的棋手给你复盘。有时候，最有用的反馈只是指出你在哪里赢棋或输棋。复盘的人可能会给出这样的评论，“你下了30步后已经远远落后了”或“在下了110步后，你有一个获胜的局面，但你的对手在130时扭转了局面。”为什么这种反馈是有帮助
  • 【漫话机器学习系列】041.信息丢失（dropout） IT古董 漫话机器学习系列专辑机器学习人工智能深度学习
    信息丢失（Dropout）Dropout是一种广泛应用于神经网络训练中的正则化技术，旨在减少过拟合（overfitting），提高模型的泛化能力。虽然"信息丢失"（dropout）这个术语在某些情况下可能引起误解，指的并非是数据的丢失，而是训练过程中故意“丢弃”神经网络中的部分神经元。这种做法可以避免模型过于依赖于某些特定的神经元，从而提高模型在新数据上的表现。Dropout的工作原理在神经网络的
  • 第二章：12.3 建立表现基准 望云山190 基准性能水平人工智能机器学习
    背景介绍语音识别是一种常见的机器学习应用，用户通过语音输入代替键盘输入，系统需要将语音转换为文本。在这个过程中，算法的性能可以通过训练误差和交叉验证误差来评估。误差定义训练误差（Jtrain）：指算法在训练数据集上无法正确转录的音频片段的百分比。在这个例子中，训练误差是10.8%，意味着算法在训练数据上犯了10.8%的错误。交叉验证误差（Jcv）：指算法在未见过的数据（交叉验证集）上无法正确转录的
  • 第二章：12.4 学习曲线 望云山190 深度学习机器学习人工智能
    学习曲线的基本概念学习曲线是展示机器学习模型性能如何随着训练数据量增加而变化的图表。它们可以帮助我们理解模型在不同数据量下的表现，以及模型是否过拟合或欠拟合。二阶模型的学习曲线交叉验证错误（Jcv）：这条绿色曲线表示模型在未见过的数据上的表现。它反映了模型的泛化能力，即模型对新数据的预测能力。训练错误（Jtrain）：这条红色曲线表示模型在训练数据上的表现。它反映了模型对训练数据的拟合程度。学习曲
  • 微信DeepSeek王炸组合 金枝玉叶9 程序员知识储备1程序员知识储备2vue.js
    1.背景信息微信：腾讯旗下的超级社交应用，涵盖通讯、支付、小程序生态等，月活用户超10亿。DeepSeek：专注AGI（通用人工智能）的中国公司，核心产品包括大模型（如DeepSeek-R1、DeepSeek-Chat）、多模态技术及行业解决方案。“王炸组合”：通常指强强联合的顶级合作，可能暗示技术互补或场景融合。2.可能的合作方向AI功能嵌入微信生态：DeepSeek的大模型能力（如对话、搜索、
  • 机器学习相关基础 星辰瑞云 机器学习
    1.预备知识人工智能:用人工的方法在机器(计算机)上实现的智能;或者说是人们使机器具有类似于人的智能。人工智能学科:人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门技术科学。2.日常生活中的机器学习:①称为RGB(由红色，绿色，蓝色组成)，这种是欠拟合欠拟合和过拟合区别:•欠拟合（Underfitting）：模型在训练数据上表现不佳，无法很好地捕捉数据中的规律。通
  • DeepSeek提示词高阶用法全解析：职场效率提升的10个实战案例*——让AI成为你的全能职场助手 涛涛讲AI 效率工具人工智能deepseek扣子智能体AI应用大模型python
    近期，国产AI模型DeepSeek因其强大的中文理解力、低成本与高性能的组合，成为职场人热议的焦点。本文结合官方指南与实战案例，总结10个贴近职场场景的提示词高阶用法，助你解锁AI生产力工具的真正潜力。一、角色设定：让AI化身“资深顾问”场景：需要快速生成专业方案但缺乏经验时，通过角色设定让AI模拟行业专家视角。提示词示例：角色：资深企业战略顾问（专注数字化转型领域）背景：某传统制造企业计划转型智
  • 【DeepSeek】一文详解GRPO算法——为什么能减少大模型训练资源？ FF-Studio DeepSeekR1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
  • AIMv2：多模态自回归预训练的视觉新突破 人工智能
    AIMv2：多模态自回归预训练的视觉新突破阅读时长：19分钟发布时间：2025-02-17近日热文：全网最全的神经网络数学原理（代码和公式）直观解释欢迎关注知乎和公众号的专栏内容LLM架构专栏知乎LLM专栏知乎【柏企】公众号【柏企科技说】【柏企阅文】导言视觉模型在人工智能领域的地位愈发重要，从图像识别、目标检测到多模态理解，其应用场景不断拓展。在大规模数据集上进行预训练，能助力模型学习丰富的视觉特
  • Audio-Visual Speech Enhancement（视听语音增强）领域近三年研究进展与国内团队及手机厂商动态分析 AndrewHZ 深度学习新浪潮智能手机算法计算机视觉硬件架构硬件工程智能硬件
    一、视听语音增强领域近三年研究进展多模态融合与模型轻量化多模态特征融合：中国科学技术大学团队提出通过引入超声舌头图像和唇部视频的联合建模，结合知识蒸馏技术，在训练阶段利用教师模型传递舌部运动知识，从而在推断时仅依赖唇部视频即可提升语音增强效果。此外，中科院声学所提出基于泰勒展开的模型架构，将幅度-相位解耦与空间-谱域解耦重新建模，提升算法可解释性并优化性能。轻量化模型设计：中国科大与腾讯天籁实验室
  • 解决 `‘npm‘ 不是内部或外部命令` 的步骤 王大师王文峰 Java基础到框架面经吐血整理编程利器IDEAnpm前端node.js
    本人详解作者：王文峰，参加过CSDN2020年度博客之星，《Java王大师王天师》公众号：JAVA开发王大师，专注于天道酬勤的Java开发问题中国国学、传统文化和代码爱好者的程序人生，期待你的关注和支持！本人外号：神秘小峯山峯转载说明：务必注明来源（注明：作者：王文峰哦）解决`'npm'不是内部或外部命令`的步骤学习教程（传送门）解决`'npm'不是内部或外部命令`的步骤1.**确认是否已安装No
  • HTML5 起步 强强学习 html5前端html
    HTML5是W3C与WHATWG合作的结果,WHATWG指WebHypertextApplicationTechnologyWorkingGroup。WHATWG致力于web表单和应用程序，而W3C专注于XHTML2.0。在2006年，双方决定进行合作，来创建一个新版本的HTML。HTML5中的一些有趣的新特性：用于绘画的canvas元素用于媒介回放的video和audio元素对本地离线存储的更好
  • DeepSeek的崛起之路：从技术突破到行业变革 诚信爱国敬业友善 心得人工智能aiDeepSeek
    一、DeepSeek的进化历程初创与奠基（2023-2024）作为幻方量化子公司，DeepSeek于2023年在杭州成立，专注于大语言模型研发。其首代模型通过量化投资的算法积累实现推理效率突破，为后续发展奠定基础。技术爆发（2024-2025）2024年末：发布DeepSeek-V3（671B参数），性能超越多数开源模型，逼近GPT-4等闭源标杆。2025年1月：推出R1系列（660B参数），通过
  • Aerospike 小的~~ nosqlAerospike
    文章来源：拉勾教育Java高薪训练营第3期Aerospike介绍Aerospike（简称AS）是一个分布式，可扩展的键值存储的NoSQL数据库。T级别大数据高并发的结构化数据存储读写操作达微妙级，99%的响应可在1毫秒内实现采用混合架构，索引存储在内存中，而数据可存储在机械硬盘(HDD)或固态硬盘(SSD)上（也可存储在内存）AS内部在访问SSD屏蔽了文件系统层级，直接访问地址，保证了数据的读取速
  • 用 Python 实现基于特质波动率的量化投资策略 机器懒得学习 人工智能大数据
    在量化投资中，如何构建有效的投资组合是一个关键问题。特质波动率（IdiosyncraticVolatility，简称IV）作为衡量股票独特风险的指标，受到了越来越多的关注。基于特质波动率的投资策略，通过剔除市场风险，专注于每只股票独立的风险特征，有助于构建更精确的投资组合。本篇博客将介绍如何使用Python实现基于特质波动率的量化投资策略，包括数据获取、因子计算、投资组合构建以及绩效分析等重要环节
  • 朴素贝叶斯模型在文本分类中的应用 Ash Butterfield nlp分类数据挖掘人工智能
    朴素贝叶斯（NaiveBayes）是一种基于贝叶斯定理的概率分类算法，广泛应用于文本分类任务中。它的核心思想是根据训练数据中不同类别的条件概率，预测新文本属于哪个类别。尽管其假设条件较为简单（假设特征之间相互独立），但朴素贝叶斯在许多实际应用中仍表现出色，特别是在处理文本分类任务时。本文将介绍朴素贝叶斯模型的基本原理、在文本分类中的应用以及其优缺点，并通过示例说明其具体实现。1.朴素贝叶斯模型的基
  • 义父们，支持我兄弟参加CSDN博客之星2024！他是一名优秀的运维工程师！ qq_42856429 运维java开发语言
    标题：支持我兄弟参加CSDN博客之星2024！他是一名优秀的运维工程师！大家好，今天想为大家推荐一位非常优秀的技术博主——XMYX-0。他是一名专注于运维领域的开发者，尤其擅长Kubernetes（K8s）和Python自动化运维。他正在参加CSDN博客之星2024活动，希望大家能够为他投上宝贵的一票！为什么支持他？Kubernetes（K8s）领域的深度实践者在K8s领域有着丰富的实战经验。他的
  • 人工智能的发展领域之GPU加速计算的应用概述、架构介绍与教学过程 m0_74824592 面试学习路线阿里巴巴人工智能架构
    文章目录一、架构介绍GPU算力平台概述优势与特点二、注册与登录账号注册流程GPU服务器类型配置选择指南内存和存储容量网络带宽CPU配置三、创建实例实例创建步骤镜像选择与设置四、连接实例SSH连接方法远程桌面配置一、架构介绍GPU算力平台概述一个专注于GPU加速计算的专业云服务平台，隶属于软件和信息技术服务业。主要面向高校、科研机构和企业用户。该平台提供多种NVIDIAGPU选择，适用于机器学习、人
  • Flux【Lora模型】：效率太高了，超写实逼真黑悟空Flux Lora它来了 AI绘画师-海绵 uiAIGC人工智能3d平面设计计算机
    在大家热心谈论黑悟空的时候，AI绘画领域也不甘落后，结合最近火爆的AI绘画工具Flux,各路大神第一时间就训练出了Flux的loar版本，今天我们就来体验感受一下大神“AIGAME熊熊”推出的Flux版本的loar模型：FLUX1-超写实逼真黑悟空模型下载地址（文末网盘地址也可获取）****触发词：aiyouxiketang下面是作者推荐的提示词：amaninarmorwithabeardanda
  • 递归消除特征法RFE筛选特征-包装法-特征选择-特征降维 糯米君_ 预处理机器学习python人工智能
    RFE（Recursivefeatureelimination）：递归消除特征法使用一个基模型（这里使用逻辑回归）来进行多轮训练，每轮训练后，消除若干权值系数的特征，再基于新的特征集进行下一轮训练。RFE的具体步骤如下:1、初始的特征集为所有可用的特征。2、使用当前特征集进行建模，然后计算每个特征的重要性。3、删除最不重要的一个（或多个）特征，更新特征集。4、跳转到步骤2，直到完成所有特征的重要性
  • vite和react有什么区别？ 因上精进，果上随缘 Javascriptreact.jsjavascript前端
    Vite和React在功能和定位上有明显的区别。Vite是一个基于浏览器原生ESimports的开发服务器和构建工具，旨在弥合当前和下一代Web开发之间的差距。它专注于为开发人员和现代Web项目提供更快、更高性能的体验。Vite的主要特性包括快速的冷启动、及时的热模块更新和真正的按需加载。它使用原生ESM作为模块系统，利用浏览器对ESM的支持，在开发时无需打包，从而实现了极速的启动速度和热模块替换
  • 【深度学习】计算机视觉（CV）-图像分类-ResNet（Residual Network，残差网络） IT古董 深度学习人工智能深度学习计算机视觉分类
    ResNet（ResidualNetwork，残差网络）是一种深度卷积神经网络（CNN）架构，由何恺明（KaimingHe）等人在2015年提出，最初用于ImageNet竞赛，并在分类任务上取得了冠军。ResNet的核心思想是残差学习（ResidualLearning），它通过跳跃连接（SkipConnections）解决了深度神经网络训练中的梯度消失和梯度爆炸问题，使得非常深的网络（如50层、1
  • 【第15章：量子深度学习与未来趋势—15.3 量子深度学习在图像处理、自然语言处理等领域的应用潜力分析】 再见孙悟空_ #【深度学习・探索智能核心奥秘】深度学习机器学习人工智能音视频自然语言处理量子深度学习量子学习未来
    一、开篇：为什么我们需要关注这场"量子+AI"的世纪联姻？各位技术爱好者们，今天我们要聊的这个话题，可能是未来十年最值得押注的技术革命——量子深度学习。这不是简单的"1+1=2"的物理叠加，而是一场可能彻底改写AI发展轨迹的范式转移。想象这样一个场景：你现在训练一个GPT-5级别的模型，不需要耗费价值上亿美元的算力资源，不需要等待数周的训练时间，甚至不需要纠结于模型参数是否过拟合。这就是量子深度学
  • Python 循环神经网络（RNN）算法详解与应用案例 闲人编程 pythonpythonrnn算法循环神经网络深度学习文本生成
    目录Python循环神经网络（RNN）算法详解与应用案例引言一、RNN的基本原理1.1RNN的结构1.2RNN的优势与挑战二、Python中RNN的面向对象实现2.1`RNNCell`类的实现2.2`RNNModel`类的实现2.3`Trainer`类的实现三、案例分析3.1序列预测3.1.1数据准备3.1.2模型训练3.1.3结果分析3.2文本生成3.2.1数据准备3.2.2模型训练3.2.3文
  • 基于深度学习YOLOv10的PCB板缺陷检测系统（附完整资源+PySide6界面+训练代码） 人工智能_SYBH 深度学习YOLO人工智能目标检测python
    引言：在现代制造业中，电子元件和PCB（印刷电路板）是非常重要的基础设施。PCB缺陷检测是生产过程中至关重要的一步。传统的缺陷检测方法主要依靠人工检查，这不仅效率低，而且容易受到人眼疲劳的影响。随着深度学习技术的不断发展，基于深度学习的自动化缺陷检测已成为研究的热点，尤其是在计算机视觉领域。YOLO（YouOnlyLookOnce）系列算法凭借其高速和高精度的优势，成为了目标检测领域的佼佼者。本文
  • 使用多模态大语言模型进行深度学习的图像、文本和语音数据增强 数行天下 人工智能语言模型深度学习人工智能自然语言处理
    在过去的五年里，研究方向已从传统的机器学习（ML）和深度学习（DL）方法转向利用大语言模型（LLMs），包括多模态方法，用于数据增强，以提高泛化能力，并在训练深度卷积神经网络时防止过拟合。然而，现有的综述文章主要集中于机器学习和深度学习技术或有限的模态（如文本或图像），在涵盖LLM方法的最新进展和多模态应用方面仍存在空白。本文通过探索利用多模态LLMs进行图像、文本和语音数据增强的最新文献，填补了
  • OpenWebUI，RAG+外部知识库+AI写文的开源应用 m0_74824780 人工智能开源
    引言自从去年AI火起来之后，很多人便热衷于寻找适合自用的AI开源项目，把各家大模型API接入到自己的AI程序里，便可以通过AI辅助完成一系列日常任务，比如内容翻译/润色/总结/撰写、格式转换、数据分类、代码分析、角色扮演等等。一般情况下，大模型依靠自身训练数据便能够完成的任务质量偏高，像翻译总结、格式转换之类，市面上所有的AI程序基本都能够满足这一点需求；但是需要结合外部资料/超长上文信息/实时信
  • 【Vim Masterclass 笔记10】S06L23：Vim 核心操作训练之 —— 文本的搜索、查找与替换操作（第二部分） 安冬的码畜日常 VimMasterclassvim笔记vim查找与替换
    文章目录S06L23Search,Find,andReplace-PartTwo1文本替换命令`:s/old/new/`2指定范围的文本替换3特例：路径的替换4文件行号的配置5要点总结（1）搜索当前行（SameLineSearching）（2）跨行搜索（Searching）（3）替换命令（SubstituteCommand）写在前面根据李笑来《自学是门手艺》的建议，梳理完知识要点后又对这章内容制作
  • Rasa：开源的机器学习框架 Indra_ran 开源机器学习人工智能linuxcentos运维
    一、Rasa简介Rasa是一套用来构建基于上下文的AI小助手和聊天机器人框架。分为两个主要的模块：NLU：自然语言理解模块，实现意图识别以及槽值的提取，将用户的输入转化为结构性数据，在训练过程中，为了提高从用户信息的实体识别能力，采用了预先训练的实体提取器Pre-trainedEntityExtractors，正则表达式Regexes，同义词Synonyms等RasaCore：对话管理模块，也是一
  • 如何用ruby来写hadoop的mapreduce并生成jar包 wudixiaotie mapreduce
    ruby来写hadoop的mapreduce，我用的方法是rubydoop。怎么配置环境呢： 1.安装rvm：     不说了 网上有 2.安装ruby：     由于我以前是做ruby的，所以习惯性的先安装了ruby，起码调试起来比jruby快多了。 3.安装jruby：     rvm install jruby然后等待安
  • java编程思想 -- 访问控制权限 百合不是茶 java访问控制权限单例模式
    访问权限是java中一个比较中要的知识点,它规定者什么方法可以访问,什么不可以访问   一:包访问权限;   自定义包: package com.wj.control; //包 public class Demo { //定义一个无参的方法 public void DemoPackage(){ System.out.println("调用
  • [生物与医学]请审慎食用小龙虾 comsci 生物
         现在的餐馆里面出售的小龙虾,有一些是在野外捕捉的,这些小龙虾身体里面可能带有某些病毒和细菌,人食用以后可能会导致一些疾病,严重的甚至会死亡.....      所以,参加聚餐的时候,最好不要点小龙虾...就吃养殖的猪肉,牛肉,羊肉和鱼,等动物蛋白质     
  • org.apache.jasper.JasperException: Unable to compile class for JSP: 商人shang maven2.2jdk1.8
    环境： jdk1.8    maven  tomcat7-maven-plugin  2.0 原因： tomcat7-maven-plugin  2.0 不知吃 jdk 1.8，换成 tomcat7-maven-plugin  2.2就行，即     <plugin>
  • 你的垃圾你处理掉了吗?GC oloz GC
    前序:本人菜鸟，此文研究学习来自网络，各位牛牛多指教　 1.垃圾收集算法的核心思想 　　Java语言建立了垃圾收集机制，用以跟踪正在使用的对象和发现并回收不再使用(引用)的对象。该机制可以有效防范动态内存分配中可能发生的两个危险：因内存垃圾过多而引发的内存耗尽，以及不恰当的内存释放所造成的内存非法引用。 　　垃圾收集算法的核心思想是：对虚拟机可用内存空间，即堆空间中的对象进行识别
  • shiro 和 SESSSION 杨白白 shiro
    shiro 在web项目里默认使用的是web容器提供的session，也就是说shiro使用的session是web容器产生的，并不是自己产生的，在用于非web环境时可用其他来源代替。在web工程启动的时候它就和容器绑定在了一起，这是通过web.xml里面的shiroFilter实现的。通过session.getSession()方法会在浏览器cokkice产生JESSIONID，当关闭浏览器，此
  • 移动互联网终端 淘宝客如何实现盈利 小桔子 移動客戶端淘客淘寶App
           2012年淘宝联盟平台为站长和淘宝客带来的分成收入突破30亿元，同比增长100%。而来自移动端的分成达1亿元，其中美丽说、蘑菇街、果库、口袋购物等App运营商分成近5000万元。 可以看出，虽然目前阶段PC端对于淘客而言仍旧是盈利的大头，但移动端已经呈现出爆发之势。而且这个势头将随着智能终端(手机，平板)的加速普及而更加迅猛
  • wordpress小工具制作 aichenglong wordpress小工具
    wordpress 使用侧边栏的小工具，很方便调整页面结构 小工具的制作过程 1 在自己的主题文件中新建一个文件夹(如widget)，在文件夹中创建一个php(AWP_posts-category.php) 小工具是一个类,想侧边栏一样，还得使用代码注册，他才可以再后台使用，基本的代码一层不变 <?php class AWP_Post_Category extends WP_Wi
  • JS微信分享 AILIKES js
    // 所有功能必须包含在 WeixinApi.ready 中进行    WeixinApi.ready(function(Api) {        // 微信分享的数据            var wxData = {       &nb
  • 封装探讨 百合不是茶 JAVA面向对象 封装
    //封装   属性 方法 将某些东西包装在一起，通过创建对象或使用静态的方法来调用，称为封装；封装其实就是有选择性地公开或隐藏某些信息，它解决了数据的安全性问题，增加代码的可读性和可维护性   在 Aname类中申明三个属性，将其封装在一个类中：通过对象来调用   例如   1： //属性 将其设为私有 姓名 name 可以公开
  • jquery radio/checkbox change事件不能触发的问题 bijian1013 JavaScriptjquery
    我想让radio来控制当前我选择的是机动车还是特种车，如下所示：  <html> <head> <script src="http://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/1.7.1/jquery.min.js" type="text/javascript"><
  • AngularJS中安全性措施 bijian1013 JavaScriptAngularJS安全性XSRFJSON漏洞
            在使用web应用中，安全性是应该首要考虑的一个问题。AngularJS提供了一些辅助机制，用来防护来自两个常见攻击方向的网络攻击。 一.JSON漏洞         当使用一个GET请求获取JSON数组信息的时候（尤其是当这一信息非常敏感，
  • [Maven学习笔记九]Maven发布web项目 bit1129 maven
    基于Maven的web项目的标准项目结构 user-project     user-core     user-service     user-web        src      
  • 【Hive七】Hive用户自定义聚合函数(UDAF) bit1129 hive
    用户自定义聚合函数，用户提供的多个入参通过聚合计算(求和、求最大值、求最小值)得到一个聚合计算结果的函数。 问题：UDF也可以提供输入多个参数然后输出一个结果的运算，比如加法运算add(3，5)，add这个UDF需要实现UDF的evaluate方法,那么UDF和UDAF的实质分别究竟是什么？   Double evaluate(Double a, Double b)  
  • 通过 nginx-lua 给 Nginx 增加 OAuth 支持 ronin47
    前言：我们使用Nginx的Lua中间件建立了OAuth2认证和授权层。如果你也有此打算，阅读下面的文档，实现自动化并获得收益。SeatGeek 在过去几年中取得了发展，我们已经积累了不少针对各种任务的不同管理接口。我们通常为新的展示需求创建新模块，比如我们自己的博客、图表等。我们还定期开发内部工具来处理诸如部署、可视化操作及事件处理等事务。在处理这些事务中，我们使用了几个不同的接口来认证： &n
  • 利用tomcat-redis-session-manager做session同步时自定义类对象属性保存不上的解决方法 bsr1983 session
    在利用tomcat-redis-session-manager做session同步时，遇到了在session保存一个自定义对象时，修改该对象中的某个属性，session未进行序列化，属性没有被存储到redis中。 在 tomcat-redis-session-manager的github上有如下说明： Session Change Tracking As noted in the &qu
  • 《代码大全》表驱动法-Table Driven Approach-1 bylijinnan java算法
    关于Table Driven Approach的一篇非常好的文章： http://www.codeproject.com/Articles/42732/Table-driven-Approach package com.ljn.base; import java.util.Random; public class TableDriven { public
  • Sybase封锁原理 chicony Sybase
           昨天在操作Sybase IQ12.7时意外操作造成了数据库表锁定，不能删除被锁定表数据也不能往其中写入数据。由于着急往该表抽入数据，因此立马着手解决该表的解锁问题。     无奈此前没有接触过Sybase IQ12.7这套数据库产品，加之当时已属于下班时间无法求助于支持人员支持，因此只有借助搜索引擎强大的
  • java异常处理机制 CrazyMizzz java
    java异常关键字有以下几个，分别为 try catch final throw throws 他们的定义分别为 try：    Opening exception-handling statement. catch：  Captures the exception. finally： Runs its code before terminating
  • hive 数据插入DML语法汇总 daizj hiveDML数据插入
    Hive的数据插入DML语法汇总1、Loading files into tables语法：1) LOAD DATA [LOCAL] INPATH 'filepath' [OVERWRITE] INTO TABLE tablename [PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 ...)]解释：1)、上面命令执行环境为hive客户端环境下： hive>l
  • 工厂设计模式 dcj3sjt126com 设计模式
      使用设计模式是促进最佳实践和良好设计的好办法。设计模式可以提供针对常见的编程问题的灵活的解决方案。 工厂模式 工厂模式（Factory）允许你在代码执行时实例化对象。它之所以被称为工厂模式是因为它负责“生产”对象。工厂方法的参数是你要生成的对象对应的类名称。 Example #1 调用工厂方法（带参数） <?phpclass Example{ 
  • mysql字符串查找函数 dcj3sjt126com mysql
      FIND_IN_SET(str,strlist) 假如字符串str 在由N 子链组成的字符串列表strlist 中，则返回值的范围在1到 N 之间。一个字符串列表就是一个由一些被‘,’符号分开的自链组成的字符串。如果第一个参数是一个常数字符串，而第二个是type SET列，则   FIND_IN_SET() 函数被优化，使用比特计算。如果str不在strlist 或st
  • jvm内存管理 easterfly jvm
    一、JVM堆内存的划分 分为年轻代和年老代。年轻代又分为三部分：一个eden,两个survivor。 工作过程是这样的：e区空间满了后，执行minor gc，存活下来的对象放入s0, 对s0仍会进行minor gc，存活下来的的对象放入s1中，对s1同样执行minor gc，依旧存活的对象就放入年老代中； 年老代满了之后会执行major gc，这个是stop the word模式，执行
  • CentOS-6.3安装配置JDK-8 gengzg centos
    JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_45 JRE_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_45/jre PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$JRE_HOME/bin CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar:$JRE_HOME/lib export JAVA_HOME
  • 【转】关于web路径的获取方法 huangyc1210 Web路径
    假定你的web application 名称为news,你在浏览器中输入请求路径：  http://localhost:8080/news/main/list.jsp  则执行下面向行代码后打印出如下结果：  1、 System.out.println(request.getContextPath()); //可返回站点的根路径。也就是项
  • php里获取第一个中文首字母并排序 远去的渡口 数据结构PHP
    很久没来更新博客了，还是觉得工作需要多总结的好。今天来更新一个自己认为比较有成就的问题吧。 最近在做储值结算，需求里结算首页需要按门店的首字母A-Z排序。我的数据结构原本是这样的： Array ( [0] => Array ( [sid] => 2885842 [recetcstoredpay] =&g
  • java内部类 hm4123660 java内部类匿名内部类成员内部类方法内部类
         　在Java中，可以将一个类定义在另一个类里面或者一个方法里面，这样的类称为内部类。内部类仍然是一个独立的类，在编译之后内部类会被编译成独立的.class文件，但是前面冠以外部类的类名和$符号。内部类可以间接解决多继承问题,可以使用内部类继承一个类，外部类继承一个类，实现多继承。      &nb
  • Caused by: java.lang.IncompatibleClassChangeError: class org.hibernate.cfg.Exten zhb8015
    maven pom.xml关于hibernate的配置和异常信息如下，查了好多资料，问题还是没有解决。只知道是包冲突，就是不知道是哪个包....遇到这个问题的分享下是怎么解决的。。   maven pom:   <dependency> <groupId>org.hibernate</groupId> <ar
  • Spark 性能相关参数配置详解－任务调度篇 Stark_Summer sparkcachecpu任务调度yarn
    随着Spark的逐渐成熟完善, 越来越多的可配置参数被添加到Spark中来, 本文试图通过阐述这其中部分参数的工作原理和配置思路, 和大家一起探讨一下如何根据实际场合对Spark进行配置优化。   由于篇幅较长，所以在这里分篇组织，如果要看最新完整的网页版内容，可以戳这里：http://spark-config.readthedocs.org/，主要是便
  • css3滤镜 wangkeheng htmlcss
    经常看到一些网站的底部有一些灰色的图标，鼠标移入的时候会变亮，开始以为是js操作src或者bg呢，搜索了一下，发现了一个更好的方法：通过css3的滤镜方法。 html代码： <a href='' class='icon'><img src='utv.jpg' /></a> css代码： .icon{-webkit-filter: graysc
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他