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计算机学长
通用大语言模型人工智能架构
DeepSeek混合专家（MoE）架构技术原理剖析在人工智能快速发展的当下，大规模语言模型不断突破创新，DeepSeek混合专家（MoE）架构脱颖而出，成为业内关注焦点。本文将深入剖析其技术原理，为大家揭开它的神秘面纱。一、MoE架构概述（一）基本概念混合专家（MixtureofExperts，MoE）架构，简单来说，就像是一个专家团队。在这个团队里，每个专家都是一个小型神经网络，各自擅长处理特定
- 【深度解析】ICLR：人工智能领域的顶级学术会议 | 顶会与SCI期刊的区别全攻略
X_taiyang18
人工智能
【深度解析】ICLR：人工智能领域的顶级学术会议|顶会与SCI期刊的区别全攻略简介在人工智能和机器学习领域，ICLR（InternationalConferenceonLearningRepresentations）被誉为“深度学习的顶级会议”。自2013年由深度学习三巨头中的YoshuaBengio和YannLeCun创办以来，ICLR迅速崛起，成为全球科研人员争相投稿的学术盛会。那么，ICLR
- 本地部署 DeepSeek：环境准备 + 详细步骤 + 高级部署方案 + 可视化工具集成 + 故障排除手册 + 性能优化建议
Katie。
人工智能技术发展aideepseek人工智能人工智能大模型
前言随着人工智能技术的迅猛发展，大语言模型（LLM）在多个行业中的应用日益广泛，从自然语言处理、内容生成到智能客服、医疗诊断等领域，AI正在深刻改变传统的工作方式和业务流程。DeepSeek作为一家新兴的AI公司，凭借其高效的AI模型和开源的优势，迅速在竞争激烈的AI市场中脱颖而出。其模型不仅在性能上表现出色，还通过开源策略吸引了大量开发者和企业的关注，形成了一个活跃的社区生态。然而，随着AI技术
- 全面解析：AI大模型入门教程，让你的学习之路不再迷茫，这个大模型学习路线非常详细收藏这篇就够了！
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前言AI大模型，作为当前人工智能领域的热点，凭借其强大的处理复杂数据和任务的能力，受到广泛的关注和应用。无论你是技术小白还是有一定基础的开发者，本教程都将带你从入门到实践，逐步掌握AI大模型的核心技术。基础知识大模型概述定义：AI大模型是一种拥有海量参数和强大计算能力的神经网络模型，能够处理复杂的数据和任务。应用：广泛应用于自然语言处理、图像识别、生成等领域。学习大模型的意义提升技术能力：掌握大模
- SaaS+AI工具推荐：最适合智能化转型的解决方案
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不论是传统软件还是SaaS，其核心目标始终如一——帮助企业解决问题、提升效率。然而，随着技术的飞速发展，SaaS正在超越传统模式，尤其是在与AI（人工智能）的深度融合中展现出了强大的潜力。这种“智能化”的转型不仅让企业获得了更具针对性和效率的服务，还让解决问题的方式更加灵活和高效。下面我们将从“更好的解决方案”和“智能化技术应用”两个层面，探讨SaaS在企业问题解决中的新路径。SaaS+AI：智能
- DeepSeek 引领的 AI 范式转变与存储架构的演进
星辰@Sea
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引言在过去的几十年中，人工智能（AI）技术经历了翻天覆地的变化，从最初的符号主义到连接主义，再到现在的深度学习，每一次技术革新都推动了AI能力的显著提升。而在这场变革中，DeepSeek作为一股不可忽视的力量，正在引领AI范式的转变，并深刻影响着存储架构的发展。在这篇博客中，我们将深入探讨DeepSeek如何推动AI范式的转变，以及这种转变对存储架构带来的深远影响。通过分析当前AI技术的发展趋势，
- DeepSeek进阶开发与应用1：DeepSeek框架概述与基础应用
Evaporator Core
#DeepSeek快速入门DeepSeek进阶开发与应用spring自然语言处理
引言在当今的人工智能领域，深度学习技术已经成为了推动技术进步的核心动力之一。DeepSeek作为一个先进的深度学习框架，旨在为开发者和研究人员提供一个高效、灵活且易于扩展的平台，以便于他们能够快速地实现和部署各种深度学习模型。本文将深入探讨DeepSeek框架的核心架构、基础应用以及如何通过代码实现一个简单的深度学习模型。DeepSeek框架概述DeepSeek框架的设计理念是简洁而强大。它提供了
- 深度剖析DeepSeek本地部署：技术、实践与优化策略
Abossss
AI论文pythonai人工智能
一、引言1.1研究背景与意义近年来，人工智能技术以迅猛之势蓬勃发展，成为推动各行业变革的核心力量。其中，大语言模型（LLMs）作为人工智能领域的关键技术，在自然语言处理、智能客服、内容创作等众多领域展现出了强大的应用潜力，引发了学术界和产业界的广泛关注。OpenAI的GPT系列模型凭借其出色的语言理解与生成能力，在全球范围内掀起了AI应用的热潮；Google的BERT模型则在自然语言理解任务中取得
- AI驱动的可演化架构与前端开发效率
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人工智能架构前端
1.引言在当今快节奏的数字时代，软件系统需要具备强大的适应能力才能在瞬息万变的市场需求中保持竞争力。软件可演化架构的重要性日益凸显，它能够让软件系统在面对需求变更、技术升级以及市场波动时，能够快速、高效地进行调整和升级，避免因僵化的架构而导致的项目失败和资源浪费。然而，传统的软件架构往往面临着诸多挑战，例如维护成本高昂、迭代速度缓慢、难以适应新的技术和需求等。幸运的是，人工智能（AI）技术的快速发
- DeepSeek R1 与 OpenAI O1：机器学习模型的巅峰对决
学无止尽5
机器学习人工智能
我的个人主页我的专栏：人工智能领域、java-数据结构、Javase、C语言，希望能帮助到大家！！！点赞收藏❤一、引言在机器学习的广袤天地中，大型语言模型（LLM）无疑是最为璀璨的明珠。它们凭借卓越的语言理解与生成能力，正以前所未有的方式重塑着我们与信息交互的模式。DeepSeekR1和OpenAIO1作为其中的佼佼者，代表了当前技术的前沿水准，在架构设计、训练方法、性能表现以及应用场景等诸多层面
- DeepSeek与ChatGPT的全面对比
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人工智能ChatGPTDeepSeekChatGPTDeepSeek人工智能质量效能
在人工智能（AI）领域，生成式预训练模型（GPT）已成为推动技术革新的核心力量。OpenAI的ChatGPT自发布以来，凭借其卓越的自然语言处理能力，迅速占据市场主导地位。然而，近期中国AI初创公司DeepSeek推出的R1模型，以其高效性和低成本，迅速引起全球关注。本文将深入探讨DeepSeek与ChatGPT的技术差异、性能表现以及各自的应用前景，旨在为读者提供全新的视角和启发。一、技术架构与
- Python说课内容介绍
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算法算法
一、明确课程目标1.课程目标的确定面向整个专业：Python课程作为计算机专业或相关专业中的一部分，需要对学生的编程能力、问题解决能力以及软件开发的基础技能进行培养。通过本课程，学生能够掌握Python编程的基本语法、面向对象编程、常见数据结构和算法。面向岗位：课程目标还需要结合市场需求和岗位要求。例如，数据分析、人工智能、Web开发等方向都需要具备Python编程能力。学生通过学习Python，
- nlp技术
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人工智能自然语言处理
自然语言处理（NaturalLanguageProcessing,NLP）技术是一种计算机科学与人工智能的交叉领域，涉及机器对人类语言进行处理和理解的能力。以下是一些常见的NLP技术的示例：1.机器翻译：NLP技术可以帮助机器将一种语言翻译成另一种语言。例如，谷歌翻译使用NLP技术实现自动翻译，用户可以输入一段文本，然后谷歌翻译会自动将其翻译成其他语言。2.文本分类：NLP技术可以将文本分类到不同
- 景联文科技数据处理平台：支持高质量图像标注服务
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图像标注是计算机视觉领域中不可或缺的一环，它通过为图像添加标签来帮助机器学习算法理解图像内容。这一过程对于创建高质量的训练数据集至关重要，使得AI模型能够准确地识别和分类现实世界中的物体。常见的图像标注类型：边界框标注：这是最常用的标注方式之一，通常用于物体检测任务。通过绘制矩形框来确定图像中目标物体的位置，可以是二维或三维形式。分割标注：包括语义分割（同一类别的所有实例被视为整体）和实例分割（每
- 景联文科技：以全面数据处理服务推动AI创新与产业智能化转型
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数据标注公司在人工智能领域扮演着重要角色，通过提供高质量的数据标注服务，帮助企业和组织训练和优化机器学习模型。从需求分析到数据交付，每一个步骤都需要严格把控，确保数据的质量和安全性。景联文科技是一家专业的数据采集与标注公司，致力于为客户提供高质量的数据处理服务，助力企业在人工智能（AI）领域的创新与发展。数据标注的四项基本流程：数据采集、数据清洗、数据标注、数据质检。数据采集数据采集是数据处理的第
- 落实“双碳”行动，深兰科技推动分子能源技术在AI硬件产品领域的应用及产业化进程
AI周刊
人工智能科技
10月21日，上海气候周分子能研究中心(筹)成立仪式在上海环境能源交易所举行。仪式上，深兰科技践行“双碳”目标，与上海东八能源技术有限公司签署分子能源AI应用产业化合作协议。根据协议，国际分子能量发电开拓者、上海气候周分子能研究中心(筹)总干事、首席科学家栾玉成博士团队创立的上海东八能源技术有限公司将与深兰科技共同推动具有全球创新颠覆式能源技术的分子能源发电项目成果，在人工智能硬件产品方面的产业化
- Xsens惯性动捕技术优化人型机器人AI训练流程
宋13810279720
动作捕捉机器人人工智能
人工智能与机器人技术的飞速发展让人型机器人逐渐从科幻概念转变为现实应用，成为未来智能生活的重要组成部分。为了实现人型机器人动作的精准与流畅，惯性动捕技术正逐步成为优化其AI训练流程的关键手段。惯性动捕技术是一种利用惯性传感器（如加速度计、陀螺仪等）捕捉人体运动数据的方法。相较于光学动捕技术，惯性动捕不受环境光线和空间限制，具有更高的便携性和灵活性。在人型机器人AI训练过程中，惯性动捕技术能够实时捕
- 三种方式实现人车流统计（yolov5+opencv+deepsort+bytetrack+iou）
Jayson God
人工智能c++yolov5opencv算法人工智能
一、运行环境1、项目运行环境如下2、CPU配置3、GPU配置如果没有GPUyolov5目标检测时间会比较久二、编程语言与使用库版本项目编程语言使用c++，使用的第三方库，onnxruntime-linux-x64-1.12.1，opencv-4.6.0opencv官方地址Releases-OpenCVopencvgithub地址https://github.com/opencv/opencv/tr
- 读算法简史：从美索不达米亚到人工智能时代15读后总结与感想兼导读
躺柒
人工智能算法导读总结AI
1.基本信息算法简史：从美索不达米亚到人工智能时代克里斯·布利克利著中信出版集团股份有限公司,2024年9月出版1.1.读薄率书籍总字数18.6万字，笔记总字数51653字。读薄率51653÷186000≈27.77%1.2.读厚方向当我点击时，算法在想什么？算法霸权极简算法史：从数学到机器的故事算法的陷阱：超级平台、算法垄断与场景欺骗天才与算法：人脑与AI的数学思维算法图解1.3.笔记--章节对
- 从养殖场到科技前沿：YOLOv11+OpenCV精准计数鸡蛋与鸡
星际编程喵
Python探索之旅YOLOopencv人工智能python目标检测计算机视觉
前言谁能想到，鸡蛋和鸡的计数居然能变成一项高科技活儿？想象一下，早上去市场，卖家把鸡蛋摔得稀巴烂，结果鸡蛋滚得到处都是——难道你就得一个个捡回来数？还得小心别弄错？可是，你又不是超人！别担心，科技来帮忙！今天的主角是YOLOv11和OpenCV，它们是计算机视觉领域的两位大佬，专门为你解决这一难题。无论是鸡蛋还是鸡，它们都能精准识别，数得清清楚楚。不信？那我们就一起去看看怎么用这对“黄金搭档”解决
- Python爬虫——网站基本信息
IT·小灰灰
python爬虫开发语言网络
在智能时代，数据是新的石油。Python爬虫技术赋予了我们成为数据猎人的能力，让我们能够在网络的广袤土地上狩猎，为机器学习和人工智能的发展提供燃料目录一、介绍——Python二、介绍——Python爬虫1.请求库2.解析库3.数据存储4.多线程/多进程5.异步编程6.代理和反爬虫7.爬虫框架8.爬虫的法律和道德问题9.异常处理10.日志记录三、爬虫示例代码一、介绍——PythonPython是一种
- Python 自动排班表格（代码分享）
趣享先生
Python案例分享专栏python开发语言
✅作者简介：2022年博客新星第八。热爱国学的Java后端开发者，修心和技术同步精进。个人主页：JavaFans的博客个人信条：不迁怒，不贰过。小知识，大智慧。当前专栏：Java案例分享专栏✨特色专栏：国学周更-心性养成之路本文内容：Python自动排班表格（代码分享） 前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站。文章目录前言问题描述解决步骤1
- 理论一、大模型—概念
伯牙碎琴
大模型自然语言处理ai
一、总述大模型通常指的是参数规模庞大、训练难度较高的人工智能模型。随着深度学习技术的发展，研究人员和企业越来越倾向于构建更大的模型，以提高模型的性能和泛化能力。这些大模型往往需要大量的数据和计算资源来训练，并且在实际应用中通常表现出色。大模型全称是大型语言模型（LLM，LargeLanguageModel），这个“大”主要指模型结构容量大，结构中的参数多，用于预训练大模型的数据量大。一个大模型可以
- 自动驾驶系列—颠覆未来驾驶：深入解析自动驾驶线控转向系统技术
学步_技术
自动驾驶自动驾驶人工智能机器学习线控系统
欢迎来到我的技术小筑，一个专为技术探索者打造的交流空间。在这里，我们不仅分享代码的智慧，还探讨技术的深度与广度。无论您是资深开发者还是技术新手，这里都有一片属于您的天空。让我们在知识的海洋中一起航行，共同成长，探索技术的无限可能。探索专栏：学步_技术的首页——持续学习，不断进步，让学习成为我们共同的习惯，让总结成为我们前进的动力。技术导航：人工智能：深入探讨人工智能领域核心技术。自动驾驶：分享自动
- 《一文吃透！NLTK与SpaCy，自然语言处理的神兵利器》
人工智能深度学习
在人工智能的璀璨星空中，自然语言处理（NLP）无疑是最为耀眼的领域之一。它让机器能够理解、处理和生成人类语言，极大地推动了智能交互的发展。而在Python的NLP工具库中，NLTK和SpaCy就像两把锋利的宝剑，各自散发着独特的光芒。今天，就让我们深入探究这两款工具的使用技巧与优势，为你的NLP之旅增添强大助力。一、NLTK：自然语言处理的瑞士军刀NLTK（NaturalLanguageToolk
- Flux架构：构建可预测的Web应用状态管理体系
阿珊和她的猫
架构前端
前端开发工程师、技术日更博主、已过CET6阿珊和她的猫_CSDN博客专家、23年度博客之星前端领域TOP1牛客高级专题作者、打造专栏《前端面试必备》、《2024面试高频手撕题》蓝桥云课签约作者、上架课程《Vue.js和Egg.js开发企业级健康管理项目》、《带你从入门到实战全面掌握uni-app》前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站。文章
- ”人货场”模型搞懂没？数据分析大部分场景都能用！
接地气的陈老师
人工智能数据分析大数据机器学习推荐系统
做数据分析的同学，很多都听过：人、货、场的分析模型。然而，这东西又是个只闻其名，不见真身的东西。到底该怎么结合实际分析？今天我们系统讲解下。问题场景：某生鲜电商，用户复购率较低，60%的用户在30天内无二次购买行为，运营领导非常着急，要求通过数据分析提升复购率，请问你作为数据分析师该怎么做？建立人工智能精准推荐算法（40%概率用协同过滤，60%用关联分析）把过往6个月月初复购率做成折线图，然后写下
- Forrester发布2024年五大网络安全新威胁
岛屿旅人
网络安全web安全网络安全网络安全
文章目录前言一、大选年的叙事（舆论）操控攻击二、深度伪造引发身份安全危机三、生成式人工智能数据泄露四、人工智能软件供应链攻击五、太空成为安全战略高点数据泄露平均成本高达218万美元前言人工智能正重塑网络安全格局，武器化大语言模型正成为首选攻击工具，安全团队在应对武器化人工智能攻击方面将面临日益严峻的挑战。Forrester近日发布《2024年网络安全威胁预测报告》指出，人工智能正重塑网络安全格局，
- 人工智能的本质解构：从二进制桎梏到造物主悖论
Somnolence.·.·.·.
人工智能人工智能ai
一、数学牢笼中的困兽：人工智能的0-1本质人工智能的底层逻辑是数学暴力的具象化演绎。晶体管开关的物理震荡被抽象为布尔代数的0-1序列，冯·诺依曼架构将思维简化为存储器与运算器的机械对话。即使深度神经网络看似模拟人脑突触，其本质仍是矩阵乘法的迭代游戏——波士顿动力机器人的空翻动作不过是微分方程求解的物理引擎呈现，AlphaGo的围棋神话只是蒙特卡洛树搜索的概率统计。这种基于有限离散数学的架构，注定人
- YOLOv11 火焰识别：智能时代的火灾预警新利器
星际编程喵
Python探索之旅YOLOpython目标检测机器学习人工智能开发语言
前言随着人工智能（AI）在各个领域如火如荼发展，图像识别技术也跟着飞速进步。从最初的传统算法到如今的深度学习模型，图像识别在准确性和效率上提升令人惊叹。而在这场技术革命中，YOLO（YouOnlyLookOnce）系列模型无疑扮演举足轻重的角色。今天，我们将目光聚焦在最新的版本——YOLOv11。别误会，YOLOv11可不是什么随便升级。它远不止数字上多了个“1”那么简单。YOLOv11集成许多先
- Nginx负载均衡
510888780
nginx应用服务器
Nginx负载均衡一些基础知识:
nginx 的 upstream目前支持 4 种方式的分配
1)、轮询（默认）
每个请求按时间顺序逐一分配到不同的后端服务器，如果后端服务器down掉，能自动剔除。
2)、weight
指定轮询几率，weight和访问比率成正比
- RedHat 6.4 安装 rabbitmq
bylijinnan
erlangrabbitmqredhat
在 linux 下安装软件就是折腾，首先是测试机不能上外网要找运维开通，开通后发现测试机的 yum 不能使用于是又要配置 yum 源，最后安装 rabbitmq 时也尝试了两种方法最后才安装成功
机器版本：
[root@redhat1 rabbitmq]# lsb_release
LSB Version: :base-4.0-amd64:base-4.0-noarch:core
- FilenameUtils工具类
eksliang
FilenameUtilscommon-io
转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2217081 一、概述
这是一个Java操作文件的常用库，是Apache对java的IO包的封装，这里面有两个非常核心的类FilenameUtils跟FileUtils，其中FilenameUtils是对文件名操作的封装;FileUtils是文件封装，开发中对文件的操作，几乎都可以在这个框架里面找到。 非常的好用。
- xml文件解析SAX
不懂事的小屁孩
xml
xml文件解析:xml文件解析有四种方式，
1.DOM生成和解析XML文档(SAX是基于事件流的解析)
2.SAX生成和解析XML文档(基于XML文档树结构的解析)
3.DOM4J生成和解析XML文档
4.JDOM生成和解析XML
本文章用第一种方法进行解析，使用android常用的DefaultHandler
import org.xml.sax.Attributes;
- 通过定时任务执行mysql的定期删除和新建分区，此处是按日分区
酷的飞上天空
mysql
使用python脚本作为命令脚本，linux的定时任务来每天定时执行
#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf8 -*-
import pymysql
import datetime
import calendar
#要分区的表
table_name = 'my_table'
#连接数据库的信息
host,user,passwd,db =
- 如何搭建数据湖架构？听听专家的意见
蓝儿唯美
架构
Edo Interactive在几年前遇到一个大问题：公司使用交易数据来帮助零售商和餐馆进行个性化促销，但其数据仓库没有足够时间去处理所有的信用卡和借记卡交易数据
“我们要花费27小时来处理每日的数据量，”Edo主管基础设施和信息系统的高级副总裁Tim Garnto说道：“所以在2013年，我们放弃了现有的基于PostgreSQL的关系型数据库系统，使用了Hadoop集群作为公司的数
- spring学习——控制反转与依赖注入
a-john
spring
控制反转（Inversion of Control，英文缩写为IoC）是一个重要的面向对象编程的法则来削减计算机程序的耦合问题，也是轻量级的Spring框架的核心。 控制反转一般分为两种类型，依赖注入（Dependency Injection，简称DI）和依赖查找（Dependency Lookup）。依赖注入应用比较广泛。
- 用spool+unixshell生成文本文件的方法
aijuans
xshell
例如我们把scott.dept表生成文本文件的语句写成dept.sql,内容如下:
set pages 50000;
set lines 200;
set trims on;
set heading off;
spool /oracle_backup/log/test/dept.lst;
select deptno||','||dname||','||loc
- 1、基础--名词解析(OOA/OOD/OOP)
asia007
学习基础知识
OOA:Object-Oriented Analysis（面向对象分析方法）
是在一个系统的开发过程中进行了系统业务调查以后，按照面向对象的思想来分析问题。OOA与结构化分析有较大的区别。OOA所强调的是在系统调查资料的基础上，针对OO方法所需要的素材进行的归类分析和整理，而不是对管理业务现状和方法的分析。
OOA（面向对象的分析）模型由5个层次（主题层、对象类层、结构层、属性层和服务层）
- 浅谈java转成json编码格式技术
百合不是茶
json编码java转成json编码
json编码;是一个轻量级的数据存储和传输的语言
在java中需要引入json相关的包,引包方式在工程的lib下就可以了
JSON与JAVA数据的转换（JSON 即 JavaScript Object Natation，它是一种轻量级的数据交换格式，非
常适合于服务器与 JavaScript 之间的数据的交
- web.xml之Spring配置(基于Spring+Struts+Ibatis)
bijian1013
javaweb.xmlSSIspring配置
指定Spring配置文件位置
<context-param>
<param-name>contextConfigLocation</param-name>
<param-value>
/WEB-INF/spring-dao-bean.xml,/WEB-INF/spring-resources.xml,
/WEB-INF/
- Installing SonarQube（Fail to download libraries from server）
sunjing
InstallSonar
1. Download and unzip the SonarQube distribution
2. Starting the Web Server
The default port is "9000" and the context path is "/". These values can be changed in &l
- 【MongoDB学习笔记十一】Mongo副本集基本的增删查
bit1129
mongodb
一、创建复本集
假设mongod,mongo已经配置在系统路径变量上，启动三个命令行窗口，分别执行如下命令：
mongod --port 27017 --dbpath data1 --replSet rs0
mongod --port 27018 --dbpath data2 --replSet rs0
mongod --port 27019 -
- Anychart图表系列二之执行Flash和HTML5渲染
白糖_
Flash
今天介绍Anychart的Flash和HTML5渲染功能
HTML5
Anychart从6.0第一个版本起，已经逐渐开始支持各种图的HTML5渲染效果了，也就是说即使你没有安装Flash插件，只要浏览器支持HTML5，也能看到Anychart的图形（不过这些是需要做一些配置的）。
这里要提醒下大家，Anychart6.0版本对HTML5的支持还不算很成熟，目前还处于
- Laravel版本更新异常4.2.8-> 4.2.9 Declaration of ... CompilerEngine ... should be compa
bozch
laravel
昨天在为了把laravel升级到最新的版本，突然之间就出现了如下错误：
ErrorException thrown with message "Declaration of Illuminate\View\Engines\CompilerEngine::handleViewException() should be compatible with Illuminate\View\Eng
- 编程之美-NIM游戏分析-石头总数为奇数时如何保证先动手者必胜
bylijinnan
编程之美
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class Nim {
/**编程之美 NIM游戏分析
问题：
有N块石头和两个玩家A和B，玩家A先将石头随机分成若干堆，然后按照BABA...的顺序不断轮流取石头，
能将剩下的石头一次取光的玩家获胜，每次取石头时，每个玩家只能从若干堆石头中任选一堆，
- lunce创建索引及简单查询
chengxuyuancsdn
查询创建索引lunce
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import org.apache.lucene.analysis.Analyzer;
import org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer;
import org.apache.lucene.document.Docume
- [IT与投资]坚持独立自主的研究核心技术
comsci
it
和别人合作开发某项产品....如果互相之间的技术水平不同,那么这种合作很难进行,一般都会成为强者控制弱者的方法和手段.....
所以弱者,在遇到技术难题的时候,最好不要一开始就去寻求强者的帮助,因为在我们这颗星球上,生物都有一种控制其
- flashback transaction闪回事务查询
daizj
oraclesql闪回事务
闪回事务查询有别于闪回查询的特点有以下3个：
（1）其正常工作不但需要利用撤销数据，还需要事先启用最小补充日志。
（2）返回的结果不是以前的“旧”数据，而是能够将当前数据修改为以前的样子的撤销SQL（Undo SQL）语句。
（3）集中地在名为flashback_transaction_query表上查询，而不是在各个表上通过“as of”或“vers
- Java I/O之FilenameFilter类列举出指定路径下某个扩展名的文件
游其是你
FilenameFilter
这是一个FilenameFilter类用法的例子，实现的列举出“c:\\folder“路径下所有以“.jpg”扩展名的文件。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28
- C语言学习五函数，函数的前置声明以及如何在软件开发中合理的设计函数来解决实际问题
dcj3sjt126com
c
# include <stdio.h>
int f(void) //括号中的void表示该函数不能接受数据，int表示返回的类型为int类型
{
return 10; //向主调函数返回10
}
void g(void) //函数名前面的void表示该函数没有返回值
{
//return 10; //error 与第8行行首的void相矛盾
}
in
- 今天在测试环境使用yum安装，遇到一个问题： Error: Cannot retrieve metalink for repository: epel. Pl
dcj3sjt126com
centos
今天在测试环境使用yum安装，遇到一个问题：
Error: Cannot retrieve metalink for repository: epel. Please verify its path and try again
处理很简单，修改文件“/etc/yum.repos.d/epel.repo”， 将baseurl的注释取消， mirrorlist注释掉。即可。
&n
- 单例模式
shuizhaosi888
单例模式
单例模式 懒汉式
public class RunMain {
/**
* 私有构造
*/
private RunMain() {
}
/**
* 内部类，用于占位，只有
*/
private static class SingletonRunMain {
priv
- Spring Security（09）——Filter
234390216
Spring Security
Filter
目录
1.1 Filter顺序
1.2 添加Filter到FilterChain
1.3 DelegatingFilterProxy
1.4 FilterChainProxy
1.5
- 公司项目NODEJS实践0.1
逐行分析JS源代码
mongodbnginxubuntunodejs
一、前言
前端如何独立用nodeJs实现一个简单的注册、登录功能，是不是只用nodejs+sql就可以了？其实是可以实现，但离实际应用还有距离，那要怎么做才是实际可用的。
网上有很多nod
- java.lang.Math
liuhaibo_ljf
javaMathlang
System.out.println(Math.PI);
System.out.println(Math.abs(1.2));
System.out.println(Math.abs(1.2));
System.out.println(Math.abs(1));
System.out.println(Math.abs(111111111));
System.out.println(Mat
- linux下时间同步
nonobaba
ntp
今天在linux下做hbase集群的时候，发现hmaster启动成功了，但是用hbase命令进入shell的时候报了一个错误 PleaseHoldException: Master is initializing，查看了日志，大致意思是说master和slave时间不同步，没办法，只好找一种手动同步一下，后来发现一共部署了10来台机器，手动同步偏差又比较大，所以还是从网上找现成的解决方
- ZooKeeper3.4.6的集群部署
roadrunners
zookeeper集群部署
ZooKeeper是Apache的一个开源项目，在分布式服务中应用比较广泛。它主要用来解决分布式应用中经常遇到的一些数据管理问题，如：统一命名服务、状态同步、集群管理、配置文件管理、同步锁、队列等。这里主要讲集群中ZooKeeper的部署。
1、准备工作
我们准备3台机器做ZooKeeper集群，分别在3台机器上创建ZooKeeper需要的目录。
数据存储目录
- Java高效读取大文件
tomcat_oracle
java
读取文件行的标准方式是在内存中读取，Guava 和Apache Commons IO都提供了如下所示快速读取文件行的方法： Files.readLines(new File(path), Charsets.UTF_8); FileUtils.readLines(new File(path)); 这种方法带来的问题是文件的所有行都被存放在内存中，当文件足够大时很快就会导致
- 微信支付api返回的xml转换为Map的方法
xu3508620
xmlmap微信api
举例如下：
<xml>
<return_code><![CDATA[SUCCESS]]></return_code>
<return_msg><![CDATA[OK]]></return_msg>
<appid><
