- AI 计算的未来:去中心化浪潮与全球竞争格局重塑
智识微光Intelligence
人工智能机器学习大数据
引言人工智能(AI)正以前所未有的速度发展,尤其是大模型训练和推理效率的提升,使得AI计算成本迅速下降,呈现出向去中心化演进的趋势。最新的DeepSeekr1模型,以仅600万美元的训练成本,达到了OpenAIo1级别的性能,表明AI技术正迈向更具普惠性的阶段。这一趋势不仅对AI产业格局产生深远影响,还将改变计算基础设施、全球科技竞争力分布,甚至可能影响人工超级智能(ASI)的未来发展。因此,AI
- 聊聊AI中的“蒸馏”技术
自由鬼
行业发展IT应用探讨产品分析对比人工智能深度学习机器学习
一、什么是“蒸馏”技术“蒸馏”技术实际上是指知识蒸馏(KnowledgeDistillation),这是一种用于压缩和优化大模型的机器学习方法。其核心思想类似于传统蒸馏:大模型(教师模型)包含丰富的知识,而小模型(学生模型)通过学习大模型的输出,从而在保持高性能的同时降低计算成本。1.知识蒸馏的过程教师模型(TeacherModel)训练先训练一个大规模基础模型,这个模型能力很强,但计算开销大。生
- AI协助探索AI新构型的自动化创新概念
liron71
人工智能
训练AI自生成输出模块化代码,生成元代码级别的AI功能单元代码,然后再由AI组织为另一个AI,实现AI开发AI的能力;用AI协助探索迭代新构型AI将会出现,并成为一种新的技术路线潮流。有限结点,无限的连接形式,也是实现一种复杂性的方式。扩展结点、增加参数,是另一种外延式的实现复杂性的方式,这种方式,也可以看作是有限结点、动态连接形式,是等效的,当连接权重置值0,就相当于连接消除,连接构型中相当于没
- Spring框架AOP基本使用指南
未来并未来
springjava后端
AOP(Aspect-OrientedProgramming,面向切面编程)是Spring框架中的一个重要特性,它允许开发者将横切关注点(如日志记录、事务管理、安全性等)从业务逻辑中分离出来,从而提高代码的模块化和可维护性。本文将详细介绍Spring框架中AOP的基本使用,包括如何定义切面、通知、切点以及如何在Spring应用中配置AOP。1.AOP基本概念在开始使用SpringAOP之前,我们需
- 一文带你了解Linux中部署Redis主从复制,主从复制原理
小满只想睡觉
linuxredis后端
本文谈到的内容主要是以下几点:如何部署Redis主从复制(一主二从)一些关于主从的问题模拟和思考主从复制原理和工作流程前文所谓主从复制,就是以其中一台机器作为master,并且以写为主,其他从服务器(Slave)则是以读为主,达到读写分离的效果,以来提高系统性能。从服务器的数据全部从主服务中复制同步而来。当master数据变化的时候,自动将新的数据异步同步到其他Slave数据库redis官方文档:
- Nginx--日志(介绍、配置、日志轮转)
m0_74825466
nginx运维
前言:本博客仅作记录学习使用,部分图片出自网络,如有侵犯您的权益,请联系删除一、Nginx日志介绍nginx有一个非常灵活的日志记录模式,每个级别的配置可以有各自独立的访问日志,所需日志模块ngx_http_log_module的支持,日志格式通过log_format命令来定义,日志对于统计和排错是非常有利的,下面总结了nginx日志相关的配置包括access_log、log_format、ope
- 大模型蒸馏与大模型微调技术有啥差别?
kcarly
大模型知识乱炖杂谈大模型蒸馏大模型微调大模型AI
大模型蒸馏与大模型微调是当前人工智能领域中两种重要的技术手段,它们在模型优化、性能提升和资源利用方面各有特点。以下将从定义、技术原理、应用场景及优缺点等方面对这两种技术进行深入对比。一、定义与基本概念大模型蒸馏(KnowledgeDistillation)蒸馏是一种将大型复杂模型(教师模型)的知识迁移到小型模型(学生模型)的技术。通过训练学生模型模仿教师模型的行为,实现模型压缩和性能保留的目标。蒸
- 从 0 到 1,DEEPseek 大模型瞬间 “霸榜” AI 赛道的秘密
羑悻的小杀马特.
人工智能deepseekAI大模型
大家都知道,科技发展特别快,AI更是突飞猛进。DeepSeek大模型,就像一匹黑马,在AI领域迅速冒尖。它和我们常用的搜索引擎、聊天机器人都有联系,到底有多大能耐?让我们一起揭开它的神秘面纱。deepseek官网传送门:DeepSeek下面就对本文标题来剖析一下:目录一·本篇背景:二.技术实力:突破创新的基石:2.1强大的模型能力:2.1.1高效的训练方法:2.2.2优化的推理速度:三·市场策略:
- Python实现链接MinIO,并将文件数据从MinIO批量下载并保存到本地
写python的鑫哥
Python课堂pythonMinIO文件下载数据存储存储桶Buckets文件夹下载
前言本文是该专栏的第43篇,后面会持续分享python的各种干货知识,值得关注。MinIO是一个高性能的对象存储服务,它兼容亚马逊S3云存储服务接口,非常适合于存储大容量非结构化的数据,比如说“图片、视频、日志文件、备份数据和容器/虚拟机镜像”等。MinIO原生支持Kubernetes,可以用于构建云存储服务。MinIO可以在标准硬件上运行,非常适合私有云和边缘计算场景。MinIO提供了存储桶级粒
- 基于深度学习的大规模模型训练
SEU-WYL
深度学习dnn深度学习人工智能dnn
基于深度学习的大规模模型训练涉及训练具有数百万甚至数十亿参数的深度神经网络,以处理复杂的任务,如自然语言处理、计算机视觉和语音识别。以下是关于基于深度学习的大规模模型训练的详细介绍:1.背景和动机数据和模型规模增长:随着数据量和模型复杂度的增加,传统的单机或小规模集群训练难以满足需求。计算资源需求:大规模模型训练需要大量计算资源和存储,单一设备无法满足。任务复杂性:处理复杂任务(如GPT-3、BE
- 基于麻雀搜索算法SSA求解最优目标
pytorchCode
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基于麻雀搜索算法SSA求解最优目标麻雀搜索算法(SparrowSearchAlgorithm,SSA)是一种启发式优化算法,灵感来自于麻雀的群体行为。该算法模拟了麻雀在寻找食物时的搜索过程,通过合作和竞争来找到最佳解决方案。在本文中,我们将介绍如何使用SSA算法来求解最优目标,并提供相应的MATLAB源代码。首先,我们需要定义问题的目标函数。假设我们要求解的目标是最小化一个连续的优化问题。那么,我
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目录WEB日志分类处理方案ELK安装Elasticsearch安装Logstash安装kibana导入依赖AOP做接口日志输出日志entity类AOPAspect类logback-spring.xml配置YML配置WEB日志分类处理方案web系统的日志按照价值排序分类controller层的接口访问日志(debug日志)自定义包下的其他日志(debug日志)全局日志①全局错误日志②部分组件的deb
- 「DeepSeek接班OpenAI」,最新开源的R1推理模型,让AI圈爆了
人工智能学家
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来源:前沿科技分享圈近日,AI领域迎来了一次重大突破,DeepSeek正式推出了其最新研发的开源推理模型——DeepSeek-R1。这一模型在数学、代码和自然语言推理等关键任务上的表现,已经能够与OpenAI的o1正式版相媲美,引发了AI研究者和从业者的广泛关注。多阶段训练:创新的模型架构DeepSeek-R1的训练方式采用了多阶段循环的策略,具体包括基础训练、强化学习(RL)、微调等多个阶段。这
- 【学习心得】Python好库推荐——PEFT
小oo呆
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一、PEFT是什么?PEFT(Parameter-EfficientFine-Tuning)是一种在深度学习中进行参数高效微调的技术。这种技术主要应用于大型预训练模型的微调过程中,目的是在保持模型性能的同时减少所需的计算资源和时间。通过PEFT,可以有效地调整模型以适应特定任务或数据集,而无需对整个模型的所有参数进行全面微调。二、PEFT使用场景在计算资源有限的情况下,如边缘设备、移动设备或低成本
- 深度学习训练模型损失Loss为NaN或者无穷大(INF)原因及解决办法
余弦的倒数
学习笔记机器学习深度学习pytorch深度学习人工智能机器学习
文章目录一、可能原因==1.学习率过高====2.batchsize过大==3.梯度爆炸4.损失函数不稳定5.数据预处理问题6.数据标签与输入不匹配7.模型初始化问题8.优化器设置问题9.数值问题==10.模型结构设计缺陷==二、调试步骤三、常见预防措施一、可能原因1.学习率过高原因:学习率过高可能导致梯度爆炸,权重更新幅度过大,导致模型参数变为无穷大或NaN。学习率设置过大是常见问题,它会让参数
- java 监控车辆位置_基于Spring Boot的实时运行车辆位置模拟和监控系统
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- 贪心算法相关知识
秋夜Autumn
贪心算法算法
目录基础定义工作原理步骤一:分解问题步骤二:确定贪心策略步骤三:求解子问题步骤四:合并结果适用场景活动安排问题找零问题哈夫曼编码局限性高级与动态规划的对比决策方式最优性保证时间复杂度和空间复杂度算法实现要点贪心策略的证明数据结构的选择更多的实际应用示例资源分配问题文件压缩中的行程长度编码(RLE)改进股票买卖问题(简单情况)贪心算法的优化方向贪心算法的挑战与应对贪心算法的未来发展趋势进阶贪心算法的
- 爬虫守则--写爬虫,不犯法
Erfec
玩爬虫,技术当然是中立的,浏览了因为爬虫被捕入狱的案例,自己总结了如下爬虫守则,不吃牢饭!1、爬虫速度不要太快,不要给对方服务器造成太大压力2、爬虫不要伪造VIP,绕过对方身份验证,你可以真的买一个VIP做自动化,这没问题3、公民个人信息不要去碰4、爬取的数据不能用于盈利5、爬虫是模拟人,不要做人不能做到的事情
- AI大模型在智能客服系统中的应用
季风泯灭的季节
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目录引言1.基于大模型的智能客服系统架构2.对话生成与上下文管理对话生成上下文管理3.提高客服系统响应精度的策略1.使用专门训练的数据集2.引入实体识别和意图分类3.反馈循环和持续优化4.AI大模型在企业中的优化与调优策略1.模型微调(Fine-tuning)2.模型蒸馏(ModelDistillation)3.响应延迟优化4.持续监控与反馈结论引言随着人工智能(AI)技术的不断发展,AI大模型在
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目录2.2容器(Container)2.2.1容器的生命周期管理2.2.2启动、停止、删除容器2.2.3查看容器状态与日志总结2.2容器(Container)容器是Docker镜像的运行实例,它提供了一个独立的、隔离的运行环境,包含了自己的文件系统、进程空间和网络栈。容器化技术使得应用程序可以在不同的环境中保持一致的行为,并且可以快速启动和停止。本节将详细介绍容器的生命周期管理、如何启动、停止和删
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环境要求:根据《yolov8训练环境搭建》搭建好运行环境参考文献:1、yolo官方文档python版本:https://docs.ultralytics.com/usage/python/2、github文档https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/README.zh-CN.md3、标定源数据的生成使用labelImg来标定类别,输出
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关注我,持续分享逻辑思维&管理思维&面试题;可提供大厂面试辅导、及定制化求职/在职/管理/架构辅导;推荐专栏《10天学会使用asp.net编程AI大模型》,目前已完成所有内容。一顿烧烤不到的费用,让人能紧跟时代的浪潮。从普通网站,到公众号、小程序,再到AI大模型网站。干货满满。学成后可接项目赚外快,绝对划算。不仅学会如何编程,还将学会如何将AI技术应用到实际问题中,为您的职业生涯增添一笔宝贵的财富
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码农三叔
训练RAG多模态)人工智能python深度学习大模型文生图多模态
3.5扩散模型扩散模型(DiffusionModels)是一类用于生成图像的深度学习模型,近年来在图像生成任务中取得了显著的进展。扩散模型的基本思想是通过逐步添加噪声到数据中,然后学习从噪声中恢复原始数据的过程。3.5.1扩散模型的基本概念扩散模型是一种基于随机过程的生成模型,通过逐步添加和去除噪声,实现从随机噪声到高质量数据的转化,其独特的训练和生成机制使其在图像生成领域表现出色。1.扩散过程扩
- 粒子群算法原理的示例介绍
12abxd
算法模板算法粒子群算法数学建模python
一:粒子群优化算法的介绍粒子群优化算法(PSO)是一种基于群体智能的优化算法,于1995年提出。它受到鸟群狩猎行为的启发,通过模拟鸟群或鱼群的社会行为来进行问题的求解。基本原理粒子群算法中,每个解决问题的潜在解被视为搜索空间中的一个“粒子”,每个粒子代表了问题的一个可能解。粒子在搜索空间中飞行,通过跟踪两个“极值”来更新自己的位置和速度:1.个体极值:粒子自身所经历的最优位置。2.全局极值:整个粒
- 机器学习笔记 - 将音频转换为图像进行分类的机器学习模型
坐望云起
深度学习从入门到精通机器学习深度学习语音识别光谱图Whisper
一、简述语音识别技术是将音频信号转化为文本的过程。其基本原理如下:1.音频录制:首先需要对口语发音进行录制,并将其转化为数字形式的音频文件。2.预处理:对音频信号进行预处理,包括去除杂音干扰、增加音频的信噪比以及消除不必要的语音、噪声等。3.特征提取:特征提取是语音信号处理的一个重要部分,通过对音频数据进行分析,提取其中特有的频率、音调、幅度等数学特征,并转化成数字特征。4.模型训练:在特征提取完
- A3C(Asynchronous Advantage Actor-Critic)算法
C7211BA
算法
A3C(AsynchronousAdvantageActor-Critic)是一种强化学习算法,它结合了Actor-Critic方法和异步更新(AsynchronousUpdates)技术。A3C是由GoogleDeepMind提出的,并在许多强化学习任务中表现出色,特别是那些复杂的、需要并行处理的环境。A3C主要解决了传统深度强化学习中的一些问题,如训练稳定性和数据效率问题。A3C算法的关键点A
- 【C/C++】开关灯游戏 蓝桥杯/ACM备考
奇变偶不变0727
c语言c++游戏
本题考点预览:【算法:模拟】状态压缩与枚举利用整数的二进制表示对灯的点击状态进行压缩和枚举。矩阵操作与模拟按下按钮后,矩阵中对应灯的状态发生变化,涉及邻接元素的修改。递归思想简化操作每一行的灯状态由上一行的按钮点击状态决定。边界条件处理特别注意矩阵边界灯的翻转,不越界。拷贝与回溯使用memcpy保持初始状态不变,便于尝试不同方案。题目描述5行6列按钮组成的矩阵,每个按钮下面有一盏灯。当按下一个按钮
- 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