- DeepSeek在智能教育评估中的应用:试题检索
AIGC应用创新大全
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DeepSeek在智能教育评估中的应用:试题检索关键词:DeepSeek、智能教育、试题检索、自然语言处理、知识图谱、个性化学习、评估系统摘要:本文探讨了DeepSeek大模型在智能教育评估系统中的试题检索应用。我们将深入分析如何利用先进的自然语言处理技术和知识图谱构建高效的试题检索系统,实现个性化学习路径推荐和精准评估。文章将从核心概念、技术原理到实际应用场景,全面解析这一创新教育技术解决方案。
- 两步移动搜索法(2SFCA)python
我在北京coding
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实现两步移动搜索法(Two-StepFloatingCatchmentAreaMethod,2SFCA)是一种广泛应用于地理信息系统(GIS)领域的方法,用于评估设施的空间可达性。以下是基于Python和GeoPandas的一种实现方式。准备工作为了实现2SFCA方法,需要准备以下数据集:供给点:表示服务提供方的位置及其服务能力。需求点:表示潜在使用者的位置及其需求量。距离矩阵:描述供给点与需求点
- Java、python中高级开发工程师岗位框架要求统计
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一、主流框架使用频率框架/技术出现频率说明SpringBoot89%几乎成为Java后端开发的标配,用于快速构建微服务和独立应用。SpringCloud76%微服务架构必备,提供服务发现、配置管理、网关等核心组件。MyBatis/MyBatis-Plus72%最流行的ORM框架,MyBatis-Plus进一步简化开发。Spring68%基础框架,中高级岗位要求深入理解IoC、AOP原理。Hiber
- PPOCRLabel 环境配置教程
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人工智能算法计算机视觉opencv
PPOCRLabel环境配置教程_哔哩哔哩_bilibili1安装conda2新建环境condacreate--nameppocrpython=3.8--channelhttps://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/condaactivateppocrpipinstall-rrequirements.txt-ihttps://pypi
- response.split(“\n“)[0].strip() 是什么
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教学2021AIpythonpython机器学习人工智能语言模型自然语言处理
response.split(“\n”)[0].strip()是什么returnresponse.split("\n")[0].strip()这行代码在Python中通常用于对字符串进行处理并返回处理后的结果response.split("\n"):split()是Python字符串对象的一个方法,用于根据指定的分隔符将字符串拆分成一个列表。在这行代码中,"\n"作为分隔符,表示按照换行符来拆分字
- 【TVM 教程】如何处理 TVM 报错
ApacheTVM是一个深度的深度学习编译框架,适用于CPU、GPU和各种机器学习加速芯片。更多TVM中文文档可访问→https://tvm.hyper.ai/运行TVM时,可能会遇到如下报错:---------------------------------------------------------------AnerroroccurredduringtheexecutionofTVM.F
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1文档字符串函数定义下的第一个字符串是文档字符串,用于解释函数。可以通过help(function_name)或function_name.__doc__来查看。2函数返回单个返回值:return一个值无返回值:函数执行完毕没有return语句,或者return后面没有值,会隐式地返回None返回多个值:实际上是返回一个包含所有值的元组(tuple)3参数函数声明:使用def关键字来创建函数默认参
- Python-selenium爬取
藏在歌词里
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selenium前言使用python的requests模块还是存在很大的局限性,例如:只发一次请求;针对ajax动态加载的网页则无法获取数据等等问题。特此,本章节将通过selenium模拟浏览器来完成更高级的爬虫抓取任务。什么是seleniumSelenium是一个用于自动化Web应用程序测试的开源工具集。它提供了一组API和工具,可以与多种编程语言一起使用,如Java、Python、C#等,用于
- python --飞浆离线ocr使用/paddleocr
依赖#python==3.7.3paddleocr==2.7.0.2paddlepaddle==2.5.2loguru==0.7.3frompaddleocrimportPaddleOCRimportcv2importnumpyasnpif__name__=='__main__':OCR=PaddleOCR(use_doc_orientation_classify=False,#检测文档方向use
- 【PaddleOCR】OCR文本检测与文本识别数据集整理,持续更新......
博主简介:曾任某智慧城市类企业算法总监,目前在美国市场的物流公司从事高级算法工程师一职,深耕人工智能领域,精通python数据挖掘、可视化、机器学习等,发表过AI相关的专利并多次在AI类比赛中获奖。CSDN人工智能领域的优质创作者,提供AI相关的技术咨询、项目开发和个性化解决方案等服务,如有需要请站内私信或者联系任意文章底部的的VX名片(ID:xf982831907)博主粉丝群介绍:①群内初中生、
- 多模态大模型的技术应用与未来展望:重构AI交互范式的新引擎
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重构人工智能
一、引言:为什么多模态是AI发展的下一场革命?过去十年,深度学习推动了计算机视觉和自然语言处理的飞跃,但两者的发展路径长期割裂。随着生成式AI和大模型时代的到来,**多模态大模型(MultimodalFoundationModels)**以统一的建模方式处理图像、文本、音频、视频等多源数据,重塑了“感知-认知-决策”链条,为AGI迈出关键一步。OpenAI的GPT-4o、Google的Gemini
- 说话人识别python_基于各种分类算法的说话人识别(年龄段识别)
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基于各种分类算法的语音分类(年龄段识别)概述实习期间作为帮手打杂进行了一段时间的语音识别研究,内容是基于各种分类算法的语音的年龄段识别,总结一下大致框架,基本思想是:获取语料库TIMIT提取数据特征,进行处理MFCC/i-vectorLDA/PLDA/PCA语料提取,基于分类算法进行分类SVM/SVR/GMM/GBDT...用到的工具有HTK(C,shell)/Kaldi(C++,shell)/L
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以下是llama-cpp-python的完整使用教程,涵盖安装、基础用法、高级功能(如GPU加速、多模态等)和常见问题解决。1.安装1.1基础安装(CPU版)pipinstallllama-cpp-python-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple1.2启用GPU加速(CUDA)CMAKE_ARGS="-DGGML_CUDA=ON"pipinstall
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前言前面已经介绍了requests和selenium这两种方式的基础知识和模拟登录,但是我们需要每次都进行登录,这明显是很麻烦并且不合理的,所以这次我分享一下怎么可以让我们的程序进行一次登录之后,和普通浏览器一样下次不进行登录直接进行对网站数据的爬取下面的我分享的内容需要前置知识,如果同志有知识不理解,可以查看我以前写的文章Python爬虫request三方库实战-CSDN博客Python爬虫XP
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在Linux环境下从0搭建Dify准备工作系统环境私有化部署下载Dify代码ZIP包启动Dify启动Docker容器访问Dify本地环境服务器环境准备工作因工作需要私有化部署公司内部的知识库,研究了一下准备采用Dify+RAG的方式实现,以下是具体步骤。系统环境服务器配置:官方建议2核4G以上;Liunx版本:RockyLinuxrelease9.4;Docker版本:28.1.1;Dify版本:
- Requestium - 将Requests和Selenium合并在一起的自动化测试工具
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Requests是Python的第三方库,主要用于发送http请求,常用于接口自动化测试等。Selenium是一个用于Web应用程序的自动化测试工具。Selenium测试直接运行在浏览器中,就像真正的用户在操作一样。本篇介绍一款将Requests和Selenium结合在一起的自动化测试工具-Requestium简介Requestium是一个Python库,它将Requests、Selenium和P
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文章目录前言一、虚拟环境的核心价值1.1依赖冲突的典型场景1.2隔离机制实现原理二、venv与conda的架构对比2.1工具定位差异2.2性能基准测试(以创建环境+安装numpy为例)三、venv的配置与最佳实践3.1基础工作流3.2多版本Python管理四、conda的进阶应用4.1环境创建与通道配置4.2混合使用conda与pip的风险控制4.3跨平台环境导出五、工具选型决策树5.1场景化推荐
- 冒泡排序算法详解(含Python代码实现)
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冒泡排序(BubbleSort)是最基础的排序算法之一,通常用于学习排序算法的入门理解。本文将通过Python代码实现冒泡排序,并详细讲解其原理、执行流程、复杂度分析及适用情况。✨一、算法简介冒泡排序的核心思想是:相邻两个元素比较,将较大的元素不断“冒泡”至右侧,最终实现排序。其基本过程是重复比较相邻的元素,如果顺序错误就交换,重复这一过程,直到没有任何需要交换的为止。二、Python代码实现下面
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在PyTorch中,.item()和.tolist()是两个常用于从Tensor中提取Python原生数据的方法,尤其在调试、日志记录或将结果传给非张量库时非常有用。下面是它们的详解与代码示例。1..item()方法用途:将仅包含一个元素的张量(即标量张量)转换为对应的Python原生数据类型(float,int,等)。限制:只能用于只包含一个元素的Tensor,否则会报错。示例代码:import
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- jEasyUI 创建自定义视图
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jEasyUI创建自定义视图引言jEasyUI是一款流行的jQueryUI扩展库,它提供了丰富的UI组件和交互效果,帮助开发者快速构建美观、响应式的网页应用。在jEasyUI中,创建自定义视图是一个常见的需求,本文将详细介绍如何使用jEasyUI创建自定义视图,包括视图的结构、样式和交互。视图结构在jEasyUI中,一个自定义视图通常由以下几个部分组成:容器:用于承载视图内容的HTML元素,通常是
- ImportError: /nvidia/cusparse/lib/libcusparse.so.12: undefined symbol: __nvJitLinkComplete_12_4
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大家好,我是爱编程的喵喵。双985硕士毕业,现担任全栈工程师一职,热衷于将数据思维应用到工作与生活中。从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。喜欢通过博客创作的方式对所学的知识进行总结与归纳,不仅形成深入且独到的理解,而且能够帮助新手快速入门。 本文主要介绍了ImportError:/home/
- dockerfile详解
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Dockerfile编写:每条保留字指令都必须为大写字母,且后面要跟随至少一个参数指令按照从上到下顺序执行#表示注释每条指令都会创建一个新的镜像层并对镜像进行提交Dockerfile保留字FROM基础镜像,当前新镜像是基于哪个镜像的,指定一个已经存在的镜像作为模板。Dockerfile第一条必须是FROM#FROM镜像名FROMhub.c.163.com/library/tomcatMAINTAI
- Prometheus系列01-Prometheus的单机版二进制部署
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作为CNCF中最成功的开源项目之一,Prometheus已经成为了云原生监控的代名词,被广泛应用在Kubernetes和OpenShift等项目中,同时有很多第三方解决方案也会集成Prometheus。随着Kubernetes在容器调度和管理上确定领头羊的地位,Prometheus也成为Kubernetes容器监控的标配。考虑到k8s系统的复杂性和上手难度较高,本文将从最简单最基础的部分开始循序渐
- 【Prometheus】cAdvisor工作原理介绍
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cAdvisor(ContainerAdvisor)是Google开源的容器监控工具,专注于实时采集和暴露容器级别的资源使用数据。其底层实现基于Linux内核的多项技术,结合高效的事件驱动架构,实现对容器资源的细粒度监控。以下从核心机制、数据采集原理和架构实现三方面详细解析:一、核心依赖技术cAdvisor的监控能力建立在Linux内核提供的底层机制之上:cgroups(控制组)资源隔离与统计:c
- CppCon 2015 学习:Beyond Sanitizers
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Sanitizers,一类基于编译时插桩(instrumentation)的动态测试工具,用来检测程序运行时的各种错误。Sanitizers简介基于编译时插桩:编译器在编译代码时自动插入检测代码。动态运行时检测:程序运行时实时检查错误。常见类型:ASan(AddressSanitizer):检测内存相关错误,如越界访问、使用后释放(Use-After-Free)、内存泄漏等。UBSan(Undef
- Github 2025-07-05 Rust开源项目日报Top10
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根据GithubTrendings的统计,今日(2025-07-05统计)共有10个项目上榜。根据开发语言中项目的数量,汇总情况如下:开发语言项目数量Rust项目10TypeScript项目1uv:极快的Python软件包安装程序和解析器创建周期:147天开发语言:Rust协议类型:ApacheLicense2.0Star数量:7066个Fork数量:200次关注人数:7066人贡献人数:45人O
- JSONLines和JSON数据格式使用教程
Cachel wood
现代程序设计技术jsonjsonlines贪心算法算法sparkajax大数据
文章目录一、核心区别二、JSONLines的优势三、Python中使用JSONLines1.写入JSONLines文件2.读取JSONLines文件3.处理大文件示例四、常见工具支持1.命令行工具2.编程语言库五、适用场景选择六、注意事项总结JSONLines(简称jsonl或jl)和传统JSON都是用于存储结构化数据的格式,但它们的设计目标和使用场景有所不同。以下是详细对比和使用指南:一、核心区
- 【机器学习笔记 Ⅱ】11 决策树模型
巴伦是只猫
机器学习机器学习笔记决策树
决策树模型(DecisionTree)详解决策树是一种树形结构的监督学习模型,通过一系列规则对数据进行分类或回归。其核心思想是模仿人类决策过程,通过不断提问(基于特征划分)逐步逼近答案。1.核心概念节点类型:根节点:起始问题(最佳特征划分点)。内部节点:中间决策步骤(特征判断)。叶节点:最终预测结果(类别或数值)。分支:对应特征的取值或条件判断(如“年龄≥30?”)。2.构建决策树的关键步骤(1)
- 多线程编程之卫生间
周凡杨
java并发卫生间线程厕所
如大家所知,火车上车厢的卫生间很小,每次只能容纳一个人,一个车厢只有一个卫生间,这个卫生间会被多个人同时使用,在实际使用时,当一个人进入卫生间时则会把卫生间锁上,等出来时打开门,下一个人进去把门锁上,如果有一个人在卫生间内部则别人的人发现门是锁的则只能在外面等待。问题分析:首先问题中有两个实体,一个是人,一个是厕所,所以设计程序时就可以设计两个类。人是多数的,厕所只有一个(暂且模拟的是一个车厢)。
- How to Install GUI to Centos Minimal
sunjing
linuxInstallDesktopGUI
http://www.namhuy.net/475/how-to-install-gui-to-centos-minimal.html
I have centos 6.3 minimal running as web server. I’m looking to install gui to my server to vnc to my server. You can insta
- Shell 函数
daizj
shell函数
Shell 函数
linux shell 可以用户定义函数,然后在shell脚本中可以随便调用。
shell中函数的定义格式如下:
[function] funname [()]{
action;
[return int;]
}
说明:
1、可以带function fun() 定义,也可以直接fun() 定义,不带任何参数。
2、参数返回
- Linux服务器新手操作之一
周凡杨
Linux 简单 操作
1.whoami
当一个用户登录Linux系统之后,也许他想知道自己是发哪个用户登录的。
此时可以使用whoami命令。
[ecuser@HA5-DZ05 ~]$ whoami
e
- 浅谈Socket通信(一)
朱辉辉33
socket
在java中ServerSocket用于服务器端,用来监听端口。通过服务器监听,客户端发送请求,双方建立链接后才能通信。当服务器和客户端建立链接后,两边都会产生一个Socket实例,我们可以通过操作Socket来建立通信。
首先我建立一个ServerSocket对象。当然要导入java.net.ServerSocket包
ServerSock
- 关于框架的简单认识
西蜀石兰
框架
入职两个月多,依然是一个不会写代码的小白,每天的工作就是看代码,写wiki。
前端接触CSS、HTML、JS等语言,一直在用的CS模型,自然免不了数据库的链接及使用,真心涉及框架,项目中用到的BootStrap算一个吧,哦,JQuery只能算半个框架吧,我更觉得它是另外一种语言。
后台一直是纯Java代码,涉及的框架是Quzrtz和log4j。
都说学前端的要知道三大框架,目前node.
- You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your
林鹤霄
You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your MySQL server version for the right syntax to use near 'option,changed_ids ) values('0ac91f167f754c8cbac00e9e3dc372
- MySQL5.6的my.ini配置
aigo
mysql
注意:以下配置的服务器硬件是:8核16G内存
[client]
port=3306
[mysql]
default-character-set=utf8
[mysqld]
port=3306
basedir=D:/mysql-5.6.21-win
- mysql 全文模糊查找 便捷解决方案
alxw4616
mysql
mysql 全文模糊查找 便捷解决方案
2013/6/14 by 半仙
[email protected]
目的: 项目需求实现模糊查找.
原则: 查询不能超过 1秒.
问题: 目标表中有超过1千万条记录. 使用like '%str%' 进行模糊查询无法达到性能需求.
解决方案: 使用mysql全文索引.
1.全文索引 : MySQL支持全文索引和搜索功能。MySQL中的全文索
- 自定义数据结构 链表(单项 ,双向,环形)
百合不是茶
单项链表双向链表
链表与动态数组的实现方式差不多, 数组适合快速删除某个元素 链表则可以快速的保存数组并且可以是不连续的
单项链表;数据从第一个指向最后一个
实现代码:
//定义动态链表
clas
- threadLocal实例
bijian1013
javathreadjava多线程threadLocal
实例1:
package com.bijian.thread;
public class MyThread extends Thread {
private static ThreadLocal tl = new ThreadLocal() {
protected synchronized Object initialValue() {
return new Inte
- activemq安全设置—设置admin的用户名和密码
bijian1013
javaactivemq
ActiveMQ使用的是jetty服务器, 打开conf/jetty.xml文件,找到
<bean id="adminSecurityConstraint" class="org.eclipse.jetty.util.security.Constraint">
<p
- 【Java范型一】Java范型详解之范型集合和自定义范型类
bit1129
java
本文详细介绍Java的范型,写一篇关于范型的博客原因有两个,前几天要写个范型方法(返回值根据传入的类型而定),竟然想了半天,最后还是从网上找了个范型方法的写法;再者,前一段时间在看Gson, Gson这个JSON包的精华就在于对范型的优雅简单的处理,看它的源代码就比较迷糊,只其然不知其所以然。所以,还是花点时间系统的整理总结下范型吧。
范型内容
范型集合类
范型类
- 【HBase十二】HFile存储的是一个列族的数据
bit1129
hbase
在HBase中,每个HFile存储的是一个表中一个列族的数据,也就是说,当一个表中有多个列簇时,针对每个列簇插入数据,最后产生的数据是多个HFile,每个对应一个列族,通过如下操作验证
1. 建立一个有两个列族的表
create 'members','colfam1','colfam2'
2. 在members表中的colfam1中插入50*5
- Nginx 官方一个配置实例
ronin47
nginx 配置实例
user www www;
worker_processes 5;
error_log logs/error.log;
pid logs/nginx.pid;
worker_rlimit_nofile 8192;
events {
worker_connections 4096;}
http {
include conf/mim
- java-15.输入一颗二元查找树,将该树转换为它的镜像, 即在转换后的二元查找树中,左子树的结点都大于右子树的结点。 用递归和循环
bylijinnan
java
//use recursion
public static void mirrorHelp1(Node node){
if(node==null)return;
swapChild(node);
mirrorHelp1(node.getLeft());
mirrorHelp1(node.getRight());
}
//use no recursion bu
- 返回null还是empty
bylijinnan
javaapachespring编程
第一个问题,函数是应当返回null还是长度为0的数组(或集合)?
第二个问题,函数输入参数不当时,是异常还是返回null?
先看第一个问题
有两个约定我觉得应当遵守:
1.返回零长度的数组或集合而不是null(详见《Effective Java》)
理由就是,如果返回empty,就可以少了很多not-null判断:
List<Person> list
- [科技与项目]工作流厂商的战略机遇期
comsci
工作流
在新的战略平衡形成之前,这里有一个短暂的战略机遇期,只有大概最短6年,最长14年的时间,这段时间就好像我们森林里面的小动物,在秋天中,必须抓紧一切时间存储坚果一样,否则无法熬过漫长的冬季。。。。
在微软,甲骨文,谷歌,IBM,SONY
- 过度设计-举例
cuityang
过度设计
过度设计,需要更多设计时间和测试成本,如无必要,还是尽量简洁一些好。
未来的事情,比如 访问量,比如数据库的容量,比如是否需要改成分布式 都是无法预料的
再举一个例子,对闰年的判断逻辑:
1、 if($Year%4==0) return True; else return Fasle;
2、if ( ($Year%4==0 &am
- java进阶,《Java性能优化权威指南》试读
darkblue086
java性能优化
记得当年随意读了微软出版社的.NET 2.0应用程序调试,才发现调试器如此强大,应用程序开发调试其实真的简单了很多,不仅仅是因为里面介绍了很多调试器工具的使用,更是因为里面寻找问题并重现问题的思想让我震撼,时隔多年,Java已经如日中天,成为许多大型企业应用的首选,而今天,这本《Java性能优化权威指南》让我再次找到了这种感觉,从不经意的开发过程让我刮目相看,原来性能调优不是简单地看看热点在哪里,
- 网络学习笔记初识OSI七层模型与TCP协议
dcj3sjt126com
学习笔记
协议:在计算机网络中通信各方面所达成的、共同遵守和执行的一系列约定 计算机网络的体系结构:计算机网络的层次结构和各层协议的集合。 两类服务: 面向连接的服务通信双方在通信之前先建立某种状态,并在通信过程中维持这种状态的变化,同时为服务对象预先分配一定的资源。这种服务叫做面向连接的服务。 面向无连接的服务通信双方在通信前后不建立和维持状态,不为服务对象
- mac中用命令行运行mysql
dcj3sjt126com
mysqllinuxmac
参考这篇博客:http://www.cnblogs.com/macro-cheng/archive/2011/10/25/mysql-001.html 感觉workbench不好用(有点先入为主了)。
1,安装mysql
在mysql的官方网站下载 mysql 5.5.23 http://www.mysql.com/downloads/mysql/,根据我的机器的配置情况选择了64
- MongDB查询(1)——基本查询[五]
eksliang
mongodbmongodb 查询mongodb find
MongDB查询
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2174452 一、find简介
MongoDB中使用find来进行查询。
API:如下
function ( query , fields , limit , skip, batchSize, options ){.....}
参数含义:
query:查询参数
fie
- base64,加密解密 经融加密,对接
y806839048
经融加密对接
String data0 = new String(Base64.encode(bo.getPaymentResult().getBytes(("GBK"))));
String data1 = new String(Base64.decode(data0.toCharArray()),"GBK");
// 注意编码格式,注意用于加密,解密的要是同
- JavaWeb之JSP概述
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什么是JSP?为什么使用JSP?
JSP表示Java Server Page,即嵌有Java代码的HTML页面。使用JSP是因为在HTML中嵌入Java代码比在Java代码中拼接字符串更容易、更方便和更高效。
JSP起源
在很多动态网页中,绝大部分内容都是固定不变的,只有局部内容需要动态产生和改变。
如果使用Servl
- apple watch 指南
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1. 文档
WatchKit Programming Guide(中译在线版 By @CocoaChina) 译文 译者 原文 概览 - 开始为 Apple Watch 进行开发 @星夜暮晨 Overview - Developing for Apple Watch 概览 - 配置 Xcode 项目 - Overview - Configuring Yo
- java经典的基础题目
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1.列举出 10个JAVA语言的优势 a:免费,开源,跨平台(平台独立性),简单易用,功能完善,面向对象,健壮性,多线程,结构中立,企业应用的成熟平台, 无线应用 2.列举出JAVA中10个面向对象编程的术语 a:包,类,接口,对象,属性,方法,构造器,继承,封装,多态,抽象,范型 3.列举出JAVA中6个比较常用的包 Java.lang;java.util;java.io;java.sql;ja
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var v = 'C9CFBAA3CAD0';
console.log(v);
var arr = v.split('');
for (var i = 0; i < arr.length; i ++) {
if (i % 2 == 0) arr[i] = '%' + arr[i];
}
console.log(arr.join(''));
console.log(v.r
- [一起学Hive]之十五-分析Hive表和分区的统计信息(Statistics)
superlxw1234
hivehive分析表hive统计信息hive Statistics
关键字:Hive统计信息、分析Hive表、Hive Statistics
类似于Oracle的分析表,Hive中也提供了分析表和分区的功能,通过自动和手动分析Hive表,将Hive表的一些统计信息存储到元数据中。
表和分区的统计信息主要包括:行数、文件数、原始数据大小、所占存储大小、最后一次操作时间等;
14.1 新表的统计信息
对于一个新创建
- Spring Boot 1.2.5 发布
wiselyman
spring boot
Spring Boot 1.2.5已在7月2日发布,现在可以从spring的maven库和maven中心库下载。
这个版本是一个维护的发布版,主要是一些修复以及将Spring的依赖提升至4.1.7(包含重要的安全修复)。
官方建议所有的Spring Boot用户升级这个版本。
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