- 系统学习Python——并发模型和异步编程：进程、线程和GIL
分类目录：《系统学习Python》总目录在文章《并发模型和异步编程：基础知识》我们简单介绍了Python中的进程、线程和协程。本文就着重介绍Python中的进程、线程和GIL的关系。Python解释器的每个实例都是一个进程。使用multiprocessing或concurrent.futures库可以启动额外的Python进程。Python的subprocess库用于启动运行外部程序（不管使用何种
- 驱动程序为什么要做 WHQL 认证?
GDCA SSL证书
网络协议网络
驱动程序进行WHQL（WindowsHardwareQualityLabs）认证的核心价值在于解决兼容性、安全性和市场准入三大关键问题，具体必要性如下：️一、规避系统拦截，保障驱动可用性消除安装警告未认证的驱动在安装时会触发Windows的红色安全警告（如“无法验证发布者”），甚至被系统强制拦截。通过WHQL认证的驱动获得微软数字签名，用户可无阻安装。满足系统强制要求Windows1
- C++ 11 Lambda表达式和min_element()与max_element()的使用_c++ lamda函数 min_element(
网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。需要这份系统化的资料的朋友，可以添加戳这里获取一个人可以走的很快，但一群人才能走的更远！不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人，都欢迎加入我们的的圈子（技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导），让我们一起学习成长！intmain(){vectormyvec{3,
- 冒泡、选择、插入排序：三大基础排序算法深度解析（C语言实现）
xienda
算法排序算法数据结构
在算法学习道路上，排序算法是每位程序员必须掌握的基石。本文将深入解析冒泡排序、选择排序和插入排序这三种基础排序算法，通过C语言代码实现和对比分析，帮助读者彻底理解它们的差异与应用场景。算法原理与代码实现1.冒泡排序（BubbleSort）工作原理：通过重复比较相邻元素，将较大元素逐步"冒泡"到数组末尾。voidbubbleSort(intarr[],intn){ for(inti=0;iarr[
- 深入剖析OpenJDK 18 GA源码：Java平台最新发展
想法臃肿
本文还有配套的精品资源，点击获取简介：OpenJDK18GA作为Java开发的关键里程碑，提供了诸多新特性和改进。本文章深入探讨了OpenJDK18GA源码，揭示其内部机制，帮助开发者更好地理解和利用这个版本。文章还涵盖了PatternMatching、SealedClasses、Records、JEP395、JEP406和JEP407等特性，以及HotSpot虚拟机、编译器、垃圾收集器、内存模型
- PyTorch & TensorFlow速成复习：从基础语法到模型部署实战（附FPGA移植衔接）
阿牛的药铺
算法移植部署pytorchtensorflowfpga开发
PyTorch&TensorFlow速成复习：从基础语法到模型部署实战（附FPGA移植衔接）引言：为什么算法移植工程师必须掌握框架基础？针对光学类产品算法FPGA移植岗位需求（如可见光/红外图像处理），深度学习框架是算法落地的"桥梁"——既要用PyTorch/TensorFlow验证算法可行性，又要将训练好的模型（如CNN、目标检测）转换为FPGA可部署的格式（ONNX、TFLite）。本文采用"
- 算法学习笔记：17.蒙特卡洛算法 ——从原理到实战，涵盖 LeetCode 与考研 408 例题
在计算机科学和数学领域，蒙特卡洛算法（MonteCarloAlgorithm）以其独特的随机抽样思想，成为解决复杂问题的有力工具。从圆周率的计算到金融风险评估，从物理模拟到人工智能，蒙特卡洛算法都发挥着不可替代的作用。本文将深入剖析蒙特卡洛算法的思想、解题思路，结合实际应用场景与Java代码实现，并融入考研408的相关考点，穿插图片辅助理解，帮助你全面掌握这一重要算法。蒙特卡洛算法的基本概念蒙特卡
- 分布式学习笔记_04_复制模型
NzuCRAS
分布式学习笔记架构后端
常见复制模型使用复制的目的在分布式系统中，数据通常需要被分布在多台机器上，主要为了达到：拓展性：数据量因读写负载巨大，一台机器无法承载，数据分散在多台机器上仍然可以有效地进行负载均衡，达到灵活的横向拓展高容错&高可用：在分布式系统中单机故障是常态，在单机故障的情况下希望整体系统仍然能够正常工作，这时候就需要数据在多台机器上做冗余，在遇到单机故障时能够让其他机器接管统一的用户体验：如果系统客户端分布
- 配音助手：自媒体神器，内置海量音色的语音，支持多主播配音
阿幸软件杂货间
媒体
软件介绍内置文字转语音，提供多个主播音色，男声、女声、小孩、方言。支持的场景也是比较多，比如：广告促销、有声读物、广播配音、影视配音、Ai配音等。这个软件是免费的，只不过需要通过手机号码登录就可以使用全部功能了。软件下载夸克下载
- 霍夫变换（Hough Transform）算法原来详解和纯C++代码实现以及OpenCV中的使用示例
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算法图形图像处理算法opencv图像处理与计算机视觉算法直线提取检测目标检测霍夫变换算法
霍夫变换（HoughTransform）是一种经典的图像处理与计算机视觉算法，广泛用于检测图像中的几何形状，例如直线、圆、椭圆等。其核心思想是将图像空间中的“点”映射到参数空间中的“曲线”，从而将形状检测问题转化为参数空间中的峰值检测问题。一、霍夫变换基本思想输入：边缘图像（如经过Canny边缘检测）输出：一组满足几何模型的形状（如直线、圆）关键思想：图像空间中的一个点→参数空间中的一个曲线参数空
- npm proxy setting
kjndppl
[Node.jsJavaScriptnpmhttpsproxypassword
清理npmconfigdeletehttp-proxynpmconfigdeletehttps-proxy具体设置步骤如下：1.执行npmconfig后，将看到下一行提示信息npmconfigls-ltoshowalldefaults.2.执行npmconfigls-l后，在一大长串的settign中找出userconfig项(大概位于倒数第4项)[b]userconfig[/b]="C:\\Us
- 计算机网络技术
CZZDg
计算机网络
目录一.网络概述1.网络的概念2.网络发展是3.网络的四要素4.网络功能5.网络类型6.网络协议与标准7.网络中常见的概念8.网络拓补结构二.网络模型1.分层思想2.OSI七层模型3.TCP/IP五层模型4.数据的封装与解封装过程三.IP地址1.进制转换2.IP地址定义3.IP地址组成成分4.IP地址分类5.地址划分6、相关概念一.网络概述1.网络的概念两个主机通过传输介质和通信协议实现通信和资源
- ThinkSound V2版 - 一键给无声视频配音，为AI视频生成匹配音效 支持50系显卡 一键整合包下载
昨日之日2006
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ThinkSound是阿里通义实验室开源的首个音频生成模型，它能够让AI像专业“音效师”一样，根据视频内容生成高度逼真、与视觉内容完美契合的音频。ThinkSound可直接应用于影视后期制作，为AI生成的视频自动匹配精准的环境噪音与爆炸声效；服务于游戏开发领域，实时生成雨势变化等动态场景的自适应音效；同时可以无障碍视频生产，为视障用户同步生成画面描述与环境音效。今天分享的ThinkSoundV2版
- OpenWebUI(12)源码学习-后端constants.py常量定义文件
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目录文件名：`constants.py`功能概述：主要功能点详解1.**MESSAGES枚举类**2.**WEBHOOK_MESSAGES枚举类**3.**ERROR_MESSAGES枚举类**✅默认错误模板✅认证与用户相关错误✅资源冲突与重复错误✅验证失败类错误✅权限限制类错误✅文件上传与格式错误✅模型与API错误✅请求频率与安全限制✅数据库与配置错误4.**TASKS枚举类**✅总结实际应用场
- RocketMQ 核心特性实战详解
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RocketMQ核心特性实战详解本文基于RocketMQ4.x+rocketmq-spring-boot-starter2.3.1，从零搭建，逐步讲解RocketMQ11大核心特性，每一段代码都能直接跑。0.项目环境准备依赖引入在pom.xml文件添加：org.apache.rocketmqrocketmq-spring-boot-starter2.3.1配置文件application.ymlse
- Kimi Chat 1.5 与 2.0 架构升级对比
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1.5版的MoE架构优化KimiChat1.5采用了优化后的MoE架构，其核心在于“专家网络动态路由”。这一机制类似于快递系统智能选择最优路径，能够根据输入数据的特性动态分配计算资源。这种优化显著提升了模型的计算效率，同时降低了硬件资源的浪费。在实际应用中，这意味着开发者可以在相同的硬件配置下处理更复杂的任务，或者在有限的资源下实现更高的性能。2.0的混合专家系统创新点与1.5版相比，KimiCh
- 数字孪生技术为UI前端注入新活力：实现产品设计的沉浸式体验
ui设计前端开发老司机
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hello宝子们...我们是艾斯视觉擅长ui设计、前端开发、数字孪生、大数据、三维建模、三维动画10年+经验!希望我的分享能帮助到您!如需帮助可以评论关注私信我们一起探讨!致敬感谢感恩!一、引言：从“平面交互”到“沉浸体验”的UI革命当用户在电商APP中翻看3D家具模型却无法感知其与自家客厅的匹配度，当设计师在2D屏幕上绘制汽车内饰却难以预判实际乘坐体验——传统UI设计的“平面化、静态化、割裂感”
- Java三年经验程序员技术栈全景指南：从前端到架构，对标阿里美团全栈要求
可曾去过倒悬山
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Java三年经验程序员技术栈全景指南：从前端到架构，对标阿里美团全栈要求三年经验是Java程序员的分水岭，技术栈深度决定你成为“业务码农”还是“架构师候选人”。本文整合阿里、美团、滴滴等大厂招聘要求，为你绘制可落地的进阶路线。一、Java核心：从语法糖到JVM底层三年经验与初级的核心差异在于系统级理解，大厂面试常考以下能力：JVM与性能调优内存模型（堆外内存、元空间）、GC算法（G1/ZGC适用场
- 传统检测响应慢？陌讯多模态引擎提速90+FPS实战
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算法计算机视觉目标检测
开篇痛点：实时目标检测在安防监控中的核心挑战在安防监控领域，实时目标检测是保障公共安全的关键技术。然而，传统算法如YOLOv5或开源框架MMDetection常面临两大痛点：误报率高（复杂光照或遮挡场景下检测不稳定）和响应延迟（高分辨率视频流处理FPS低于30）。实测数据显示，城市交通监控系统误报率达15%，导致安保资源浪费；客户反馈表明，延迟超100ms时，目标跟踪可能失效。这些问题源于算法泛化
- 反光衣识别漏检率 30%？陌讯多尺度模型实测优化
在建筑工地、交通指挥等场景中，反光衣是保障作业人员安全的重要装备，对其进行精准识别是智能监控系统的核心功能之一。但传统视觉算法在实际应用中却屡屡碰壁：强光下反光衣易与背景混淆、远距离小目标漏检率高达30%、复杂场景下模型泛化能力不足[实测数据来源：某智慧工地项目2024年Q1日志]。这些问题直接导致安全监控系统预警滞后，给安全生产埋下隐患。一、技术解析：反光衣识别的核心难点与陌讯算法创新反光衣识别
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AI音乐模拟器：AIGC时代的智能音乐创作革命引言：AIGC浪潮下的音乐创作新范式在数字化转型的浪潮中，人工智能生成内容（AIGC）正在重塑各个创意领域。音乐产业作为创意经济的重要组成部分，正经历着前所未有的变革。据最新市场研究数据显示，全球AI音乐市场规模预计将从2023年的5.8亿美元增长到2030年的26.8亿美元，年复合增长率高达24.3%。这一快速增长的市场背后，是AI音乐技术正在打破传
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- 盲超分的核心概念
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数学建模盲超分超分重建
一、盲超分的本质与数学建模1.退化过程的数学表达低分辨率图像（LR）可看作高分辨率图像（HR）经过退化模型后的结果：：观测到的低分辨率图像：待恢复的高分辨率图像：模糊核（BlurKernel）⊗：卷积操作↓：下采样（步长为）：加性噪声（如高斯噪声、泊松噪声等）盲超分的核心问题：在未知、、的情况下，从估计。2.为什么传统超分方法会失效？传统方法（如SRCNN、EDSR）假设退化是固定的（如双三次下采
- LangChain中的向量数据库接口－Weaviate
洪城叮当
langchain数据库经验分享笔记交互人工智能知识图谱
文章目录前言一、原型定义二、代码解析1、add_texts方法1.1、应用样例2、from_texts方法2.1、应用样例3、similarity_search方法3.1、应用样例三、项目应用1、安装依赖2、引入依赖3、创建对象4、添加数据5、查询数据总结前言 Weaviate是一个开源的向量数据库，支持存储来自各类机器学习模型的数据对象和向量嵌入，并能无缝扩展至数十亿数据对象。它提供存储文档嵌
- LLM中 最后一个词语的表征（隐藏状态）通常会融合前面所有词语的信息吗？
ZhangJiQun&MXP
教学2024大模型以及算力2021AIpython机器学习算法深度学习人工智能
LLM中最后一个词语的表征（隐藏状态）通常会融合前面所有词语的信息吗？在大语言模型（LLM）中，最后一个词语的表征（隐藏状态）通常会融合前面所有词语的信息，这是由LLM的核心架构（以Transformer为基础）决定的，具体可以从以下角度理解：1.核心机制：自注意力（Self-Attention）的作用现代LLM（如GPT系列、Qwen等）均基于Transformer架构，其核心是自注意力机制。在
- 深度学习模型表征提取全解析
ZhangJiQun&MXP
教学2024大模型以及算力2021AIpython深度学习人工智能pythonembedding语言模型
模型内部进行表征提取的方法在自然语言处理（NLP）中，“表征（Representation）”指将文本（词、短语、句子、文档等）转化为计算机可理解的数值形式（如向量、矩阵），核心目标是捕捉语言的语义、语法、上下文依赖等信息。自然语言表征技术可按“静态/动态”“有无上下文”“是否融入知识”等维度划分一、传统静态表征（无上下文，词级为主）这类方法为每个词分配固定向量，不考虑其在具体语境中的含义（无法解
- AI Agent开发学习系列 - langchain之Chains的使用(7)：用四种处理文档的预制链轻松实现文档对话
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AIAgent学习人工智能langchainprompt语言模型python
在LangChain中，四种文档处理预制链（stuff、refine、mapreduce、mapre-rank）是实现文档问答、摘要等任务的常用高阶工具。它们的核心作用是：将长文档切分为块，分步处理，再整合结果，极大提升大模型处理长文档的能力。stuff直接拼接所有文档内容到prompt，一次性交给大模型处理。适合文档较短、token不超限的场景。refine递进式摘要。先对第一块文档生成初步答案
- LLM的表征做减法的是什么，自然语言是一个矩阵，怎么进行减法的
ZhangJiQun&MXP
教学2024大模型以及算力2021AIpython计算机视觉人工智能机器学习算法深度学习
LLM的表征做减法的是什么，自然语言是一个矩阵，怎么进行减法的有个假设：就是最后一个词语融合了前面词语的信息减法操作主要用于提取模型内部表征中的"诚实性"概念向量。具体来说，这是通过对比诚实和不诚实场景下的模型隐藏状态实现的。importtorchfromtransformersimportAutoModelForCausalLM,AutoTokenizer,AutoConfigimportnum
- 什么是RFM模型
走过冬季
学习笔记大数据数据分析
RFM模型是客户价值分析中一种经典且实用的量化模型，它通过三个关键维度评估用户价值，帮助企业识别最有价值的客户群体。名称RFM由三个核心指标的英文首字母组成：R（Recency）-最近一次消费时间定义：用户上一次发生交易行为距今的时间长度（如多少天前）。意义：衡量用户的活跃度和流失风险。R值越小（最近有消费），说明用户越活跃，流失风险越低；R值越大（很久没消费），用户流失风险越高。母婴场景示例：一
- redis学习笔记——不仅仅是存取数据
Everyday都不同
returnSourceexpire/delincr/lpush数据库分区redis
最近项目中用到比较多redis，感觉之前对它一直局限于get/set数据的层面。其实作为一个强大的NoSql数据库产品，如果好好利用它，会带来很多意想不到的效果。（因为我搞java，所以就从jedis的角度来补充一点东西吧。PS：不一定全，只是个人理解，不喜勿喷）
1、关于JedisPool.returnSource(Jedis jeids)
这个方法是从red
- SQL性能优化-持续更新中。。。。。。
atongyeye
oraclesql
1 通过ROWID访问表--索引
你可以采用基于ROWID的访问方式情况,提高访问表的效率, , ROWID包含了表中记录的物理位置信息..ORACLE采用索引(INDEX)实现了数据和存放数据的物理位置(ROWID)之间的联系. 通常索引提供了快速访问ROWID的方法,因此那些基于索引列的查询就可以得到性能上的提高.
2 共享SQL语句--相同的sql放入缓存
3 选择最有效率的表
- [JAVA语言]JAVA虚拟机对底层硬件的操控还不完善
comsci
JAVA虚拟机
如果我们用汇编语言编写一个直接读写CPU寄存器的代码段，然后利用这个代码段去控制被操作系统屏蔽的硬件资源，这对于JVM虚拟机显然是不合法的，对操作系统来讲，这样也是不合法的，但是如果是一个工程项目的确需要这样做，合同已经签了，我们又不能够这样做，怎么办呢？ 那么一个精通汇编语言的那种X客，是否在这个时候就会发生某种至关重要的作用呢？
&n
- lvs- real
男人50
LVS
#!/bin/bash
#
# Script to start LVS DR real server.
# description: LVS DR real server
#
#. /etc/rc.d/init.d/functions
VIP=10.10.6.252
host='/bin/hostname'
case "$1" in
sta
- 生成公钥和私钥
oloz
DSA安全加密
package com.msserver.core.util;
import java.security.KeyPair;
import java.security.PrivateKey;
import java.security.PublicKey;
import java.security.SecureRandom;
public class SecurityUtil {
- UIView 中加入的cocos2d，背景透明
374016526
cocos2dglClearColor
要点是首先pixelFormat:kEAGLColorFormatRGBA8，必须有alpha层才能透明。然后view设置为透明glView.opaque = NO;[director setOpenGLView:glView];[self.viewController.view setBackgroundColor:[UIColor clearColor]];[self.viewControll
- mysql常用命令
香水浓
mysql
连接数据库
mysql -u troy -ptroy
备份表
mysqldump -u troy -ptroy mm_database mm_user_tbl > user.sql
恢复表（与恢复数据库命令相同）
mysql -u troy -ptroy mm_database < user.sql
备份数据库
mysqldump -u troy -ptroy
- 我的架构经验系列文章 - 后端架构 - 系统层面
agevs
JavaScriptjquerycsshtml5
系统层面：
高可用性
所谓高可用性也就是通过避免单独故障加上快速故障转移实现一旦某台物理服务器出现故障能实现故障快速恢复。一般来说，可以采用两种方式，如果可以做业务可以做负载均衡则通过负载均衡实现集群，然后针对每一台服务器进行监控，一旦发生故障则从集群中移除；如果业务只能有单点入口那么可以通过实现Standby机加上虚拟IP机制，实现Active机在出现故障之后虚拟IP转移到Standby的快速
- 利用ant进行远程tomcat部署
aijuans
tomcat
在javaEE项目中，需要将工程部署到远程服务器上，如果部署的频率比较高，手动部署的方式就比较麻烦，可以利用Ant工具实现快捷的部署。这篇博文详细介绍了ant配置的步骤（http://www.cnblogs.com/GloriousOnion/archive/2012/12/18/2822817.html），但是在tomcat7以上不适用，需要修改配置，具体如下：
1.配置tomcat的用户角色
- 获取复利总收入
baalwolf
获取
public static void main(String args[]){
int money=200;
int year=1;
double rate=0.1;
&
- eclipse.ini解释
BigBird2012
eclipse
大多数java开发者使用的都是eclipse，今天感兴趣去eclipse官网搜了一下eclipse.ini的配置，供大家参考，我会把关键的部分给大家用中文解释一下。还是推荐有问题不会直接搜谷歌，看官方文档，这样我们会知道问题的真面目是什么，对问题也有一个全面清晰的认识。
Overview
1、Eclipse.ini的作用
Eclipse startup is controlled by th
- AngularJS实现分页功能
bijian1013
JavaScriptAngularJS分页
对于大多数web应用来说显示项目列表是一种很常见的任务。通常情况下，我们的数据会比较多，无法很好地显示在单个页面中。在这种情况下，我们需要把数据以页的方式来展示，同时带有转到上一页和下一页的功能。既然在整个应用中这是一种很常见的需求，那么把这一功能抽象成一个通用的、可复用的分页（Paginator）服务是很有意义的。
&nbs
- [Maven学习笔记三]Maven archetype
bit1129
ArcheType
archetype的英文意思是原型，Maven archetype表示创建Maven模块的模版，比如创建web项目，创建Spring项目等等.
mvn archetype提供了一种命令行交互式创建Maven项目或者模块的方式，
mvn archetype
1.在LearnMaven-ch03目录下，执行命令mvn archetype:gener
- 【Java命令三】jps
bit1129
Java命令
jps很简单，用于显示当前运行的Java进程，也可以连接到远程服务器去查看
[hadoop@hadoop bin]$ jps -help
usage: jps [-help]
jps [-q] [-mlvV] [<hostid>]
Definitions:
<hostid>: <hostname>[:
- ZABBIX2.2 2.4 等各版本之间的兼容性
ronin47
zabbix更新很快，从2009年到现在已经更新多个版本，为了使用更多zabbix的新特性，随之而来的便是升级版本，zabbix版本兼容性是必须优先考虑的一点 客户端AGENT兼容
zabbix1.x到zabbix2.x的所有agent都兼容zabbix server2.4：如果你升级zabbix server，客户端是可以不做任何改变，除非你想使用agent的一些新特性。 Zabbix代理（p
- unity 3d还是cocos2dx哪个适合游戏？
brotherlamp
unity自学unity教程unity视频unity资料unity
unity 3d还是cocos2dx哪个适合游戏？
问：unity 3d还是cocos2dx哪个适合游戏？
答：首先目前来看unity视频教程因为是3d引擎，目前对2d支持并不完善，unity 3d 目前做2d普遍两种思路，一种是正交相机，3d画面2d视角，另一种是通过一些插件，动态创建mesh来绘制图形单元目前用的较多的是2d toolkit，ex2d，smooth moves，sm2，
- 百度笔试题：一个已经排序好的很大的数组，现在给它划分成m段，每段长度不定，段长最长为k，然后段内打乱顺序，请设计一个算法对其进行重新排序
bylijinnan
java算法面试百度招聘
import java.util.Arrays;
/**
* 最早是在陈利人老师的微博看到这道题：
* #面试题#An array with n elements which is K most sorted，就是每个element的初始位置和它最终的排序后的位置的距离不超过常数K
* 设计一个排序算法。It should be faster than O(n*lgn)。
- 获取checkbox复选框的值
chiangfai
checkbox
<title>CheckBox</title>
<script type = "text/javascript">
doGetVal: function doGetVal()
{
//var fruitName = document.getElementById("apple").value;//根据
- MySQLdb用户指南
chenchao051
mysqldb
原网页被墙，放这里备用。 MySQLdb User's Guide
Contents
Introduction
Installation
_mysql
MySQL C API translation
MySQL C API function mapping
Some _mysql examples
MySQLdb
- HIVE 窗口及分析函数
daizj
hive窗口函数分析函数
窗口函数应用场景：
（1）用于分区排序
（2）动态Group By
（3）Top N
（4）累计计算
（5）层次查询
一、分析函数
用于等级、百分点、n分片等。
函数 说明
RANK() &nbs
- PHP ZipArchive 实现压缩解压Zip文件
dcj3sjt126com
PHPzip
PHP ZipArchive 是PHP自带的扩展类，可以轻松实现ZIP文件的压缩和解压，使用前首先要确保PHP ZIP 扩展已经开启，具体开启方法就不说了，不同的平台开启PHP扩增的方法网上都有，如有疑问欢迎交流。这里整理一下常用的示例供参考。
一、解压缩zip文件 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11
- 精彩英语贺词
dcj3sjt126com
英语
I'm always here
我会一直在这里支持你
&nb
- 基于Java注解的Spring的IoC功能
e200702084
javaspringbeanIOCOffice
- java模拟post请求
geeksun
java
一般API接收客户端（比如网页、APP或其他应用服务）的请求，但在测试时需要模拟来自外界的请求，经探索，使用HttpComponentshttpClient可模拟Post提交请求。 此处用HttpComponents的httpclient来完成使命。
import org.apache.http.HttpEntity ;
import org.apache.http.HttpRespon
- Swift语法之 ---- ?和!区别
hongtoushizi
?swift!
转载自： http://blog.sina.com.cn/s/blog_71715bf80102ux3v.html
Swift语言使用var定义变量，但和别的语言不同，Swift里不会自动给变量赋初始值，也就是说变量不会有默认值，所以要求使用变量之前必须要对其初始化。如果在使用变量之前不进行初始化就会报错：
var stringValue : String
//
- centos7安装jdk1.7
jisonami
jdkcentos
安装JDK1.7
步骤1、解压tar包在当前目录
[root@localhost usr]#tar -xzvf jdk-7u75-linux-x64.tar.gz
步骤2：配置环境变量
在etc/profile文件下添加
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_75
export CLASSPATH=/usr/java/jdk1.7.0_75/lib
- 数据源架构模式之数据映射器
home198979
PHP架构数据映射器datamapper
前面分别介绍了数据源架构模式之表数据入口、数据源架构模式之行和数据入口数据源架构模式之活动记录，相较于这三种数据源架构模式，数据映射器显得更加“高大上”。
一、概念
数据映射器（Data Mapper）：在保持对象和数据库（以及映射器本身）彼此独立的情况下，在二者之间移动数据的一个映射器层。概念永远都是抽象的，简单的说，数据映射器就是一个负责将数据映射到对象的类数据。
&nb
- 在Python中使用MYSQL
pda158
mysqlpython
缘由 近期在折腾一个小东西须要抓取网上的页面。然后进行解析。将结果放到
数据库中。 了解到
Python在这方面有优势，便选用之。 由于我有台
server上面安装有
mysql，自然使用之。在进行数据库的这个操作过程中遇到了不少问题，这里
记录一下，大家共勉。
python中mysql的调用
百度之后能够通过MySQLdb进行数据库操作。
- 单例模式
hxl1988_0311
java单例设计模式单件
package com.sosop.designpattern.singleton;
/*
* 单件模式：保证一个类必须只有一个实例，并提供全局的访问点
*
* 所以单例模式必须有私有的构造器，没有私有构造器根本不用谈单件
*
* 必须考虑到并发情况下创建了多个实例对象
* */
/**
* 虽然有锁，但是只在第一次创建对象的时候加锁，并发时不会存在效率
- 27种迹象显示你应该辞掉程序员的工作
vipshichg
工作
1、你仍然在等待老板在2010年答应的要提拔你的暗示。 2、你的上级近10年没有开发过任何代码。 3、老板假装懂你说的这些技术，但实际上他完全不知道你在说什么。 4、你干完的项目6个月后才部署到现场服务器上。 5、时不时的，老板在检查你刚刚完成的工作时，要求按新想法重新开发。 6、而最终这个软件只有12个用户。 7、时间全浪费在办公室政治中，而不是用在开发好的软件上。 8、部署前5分钟才开始测试。
