- 关于AIGC降重 方法的总结
hjehheje
AIGC
在当下信息如潮水般涌来的内容创作世界里,“小狗伪原创”这个独特的存在,犹如一颗投入平静湖面的石子,激起了层层涟漪。那么,小狗伪原创到底处于何种档次呢?这一问题如同神秘的宝藏,亟待我们去探索和剖析。一、小狗伪原创的定义小狗伪原创,说白了,就是借助特定手段,对原始内容进行一番“乔装打扮”。它对原文的语句结构进行巧妙变换,词汇也被替换成看似不同实则相近的表述,可其骨子里的核心思想以及大部分内容,依旧深深
- 维普AIGC降重方法有哪些?
hjehheje
AIGC
在学术写作和论文创作中,重复率过高是许多人面临的一大难题。随着科技的发展,维普AIGC为我们提供了一系列有效的降重方法。那么,维普AIGC降重方法有哪些呢?接下来就为大家详细介绍。语义理解与改写维普AIGC具备强大的语义理解能力。例如,当我们面对一段论述市场趋势的文字时,它能精准把握核心含义。假设原文是“当前智能手机市场呈现出快速增长的趋势,消费者对高性能手机的需求日益旺盛”,维普AIGC可能会将
- 测试模板:Showcase规范和流程
iBigder
小测试管理软件测试全套常用模板测试管理
【测试资料】https://fzqxk86ywz.feishu.cn/share/base/view/shrcnp65x91aNEkF2REnU2VcmmH【AIGC和小红书】https://fzqxk86ywz.feishu.cn/sheets/GugIsI9zKhNaEwtJscbcgKFCn6bFiddler成功汉化完整过程和汉化补丁下载:https://zhuanlan.zhihu.com
- 企业微信机器人与DeepSeek结合实现交互的应用案例
老胖闲聊
办公自动化企业微信机器人交互
以下是一个结合企业微信机器人与深度求索(Deepseek)AIGC模型的交互式应用实现示例,包含完整代码及逐行注释:1.实现架构用户消息->企业微信服务器->自建服务端->DeepseekAPI->处理响应->返回企业微信群2.完整实现代码(deepseek_wechat_bot.py)#-*-coding:utf-8-*-importosimportjsonimportrequestsfromf
- 图生视频技术的发展与展望:从技术突破到未来图景
Liudef06
StableDiffusion音视频人工智能深度学习stablediffusion
一、技术发展现状图生视频(Image-to-VideoGeneration)是生成式人工智能(AIGC)的重要分支,其核心是通过单张或多张静态图像生成动态视频序列。近年来,随着深度学习、多模态融合和计算硬件的进步,图生视频技术经历了从基础研究到商业落地的快速演进。早期探索与GAN的奠基早期图生视频技术主要基于生成对抗网络(GAN),通过对抗训练生成低分辨率的视频片段。例如,DeepMind的DVD
- AIGC与教育行业的邂逅--其在数学领域的应用与实现
想成为高手499
AIGC
引言在数学教学中,教师往往需要大量的时间准备练习题和答案解析,而学生则需要定制化的练习来满足不同的学习需求。AIGC技术可以通过自动生成数学题目、定制化学习内容、即时反馈等方式,极大地提升数学学习的效率与质量。本文将深入探讨AIGC在数学领域的几种应用场景,并通过Python代码展示具体实现方式。1.自动生成数学题目与解析数学题目生成是AIGC在数学教学中的主要应用之一。通过生成不同难度和类型的题
- 五、AIGC大模型_08Agent基础知识
学不会lostfound
AI人工智能agent不同生命周期的知识用AI处理AIGC
0、概述根据知识的生命周期分类,我们通常会采取不同的方法(微调、RAG、Agent)来将知识融入到AI中0.1长生命周期知识这类知识通常具有较高的稳定性和通用性,不会因时间的推移而轻易改变。它们是知识体系中的“基石”,在较长时间内保持有效性和价值。特点:稳定性强:如数学定理、物理公式等,这些知识经过长期验证,具有高度的确定性和普适性基础性强:往往是学习和研究其他知识的基础,例如教科书中的基础知识更
- 五、AIGC大模型_09手动实现ReAct_Agent
学不会lostfound
AI人工智能react_agentLangGraphMulti-AgentPlanAndExecuteAIGC
0、前言在上一章节中,我们了解到:create_react_agent是LangGraph提供的一个预构建方法(fromlanggraph.prebuiltimportcreate_react_agent),它可以将语言模型(LLM)和一组工具(Tools)结合起来,创建一个能够根据用户输入自动调用工具的智能代理,这个代理可以根据用户的请求,决定是否需要调用某个工具,并将工具的输出反馈给用户这个函
- 参加AIGC四级考试的,建议先看下我的备考经验
Tester_孙大壮
AI培训师AIGC
写在前面这是我2024年末看到AI快速发展,自己也想入局AI而准备的一个考试,但是真正考试下来发现这个考试真的特别简单,除了政府补贴,其他可能对自己没有任何的用处,我觉得这个在面试的时候也很难成为一个加分项,但是备考过程中可能会对一些AI的知识有框架式的了解,以下是我的备考经验,希望对你有帮助。我参加的是广州本地宝推荐的人社部AIGC考试。整体而言,考试难度不算特别大。以我的工作年限,符合报考四级
- 【大模型科普】AIGC技术发展与应用实践(一文读懂AIGC)
人工智能
【专栏介绍】⌈⌈⌈人工智能与大模型应用⌋⌋⌋人工智能(AI)通过算法模拟人类智能,利用机器学习、深度学习等技术驱动医疗、金融等领域的智能化。大模型是千亿参数的深度神经网络(如ChatGPT),经海量数据训练后能完成文本生成、图像创作等复杂任务,显著提升效率,但面临算力消耗、数据偏见等挑战。当前正加速与教育、科研融合,未来需平衡技术创新与伦理风险,推动可持续发展。文章目录一、AIGC概述(一)什么是
- AIGC时代品牌突围战:10招玩转DeepSeek内容推荐(深度扩展版)
白雪讲堂
人工智能大数据机器学习
一、认知革命:从SEO到GEO的生死迭代案例对比:传统SEO困境:某家电品牌2023年投入200万SEO优化,关键词排名TOP3但流量下降42%(SEMrush数据)GEO突破案例:某母婴品牌通过结构化数据改造,AI推荐量从日均300次飙升至1.2万次(来源:DeepSeek官方案例库)实战要点:内容形态改造:将产品参数表升级为JSON-LD格式(某手机品牌实现参数类问题100%引用)流量分配逻辑
- AIGC带来数据革命:R语言如何成为数据科学家的秘密武器?
程序边界
AIGCr语言开发语言
文章目录一、R语言的基础特性1.1R语言的起源与发展1.2R语言的核心优势二、R语言在AIGC中的应用场景2.1数据预处理与清洗2.2文本分析与生成2.3机器学习与模型构建2.4数据可视化与报告生成三、R语言在AIGC中的具体案例3.1金融数据分析与预测3.2医疗数据分析与建模3.3社交媒体数据分析与情感分析四、R语言在AIGC中的未来展望4.1与深度学习框架的集成4.2与云计算平台的集成4.3与
- 五、AIGC大模型_05模型的vLLM部署与LangChain调用
学不会lostfound
AI人工智能langchainopenaivLLMAIGC
0、概述要搭建一个大模型应用服务,通常需要包含以下五层结构,即:基础环境、模型层、推理层、对外接口、外挂应用在了解了模型的微调训练之后,本文将以vLLM、OpenAI、LangChain为例,介绍大模型的推理部署以及对外接口开放调用1、vLLM1.1定义vLLM(VirtualLargeLanguageModel)是一个开源的大语言模型高速推理框架,由加州大学伯克利分校的LMSYS组织开发,它旨在
- 毕业论文需要进行几次AIGC检测?
kexiaoya2013
人工智能AIGC论文阅读论文笔记
每到毕业季,许多同学都会面临论文查重的困扰。尤其是今年Deepseek的爆火,学校对论文AIGC检测也越来越严格。那么,毕业论文AIGC检测究竟需要做几次呢?一、检测次数受哪些因素影响1、学校政策部分高校提供1-2次免费检测机会,有的则要求自己检测合格后才能提交。检测前,务必提前了解所在院校的检测规则。若学校未明确,建议至少自查2次(初稿+定稿)。2、AI率波动如果首次AI率检测结果超过或接近学校
- 差异中寻找共识:浅析中美欧AIGC服务商的标识义务
人工智能
2025年1月7日,西藏日喀则地震中一张被广泛传播的图片“被压在废墟下的小男孩”被证明是AI合成图片,[1]这随即引发了社会对于人工智能生成物(ArtificialIntelligenceGeneratedContent,以下简称“AIGC”)的广泛讨论。随着AI大模型生成逼真图像、音频与视频的能力日益增强,人类作品与AIGC之间的界限愈发模糊。如不加以管控,则会产生“真相侵蚀”(TruthDec
- 迷雾渐开:美国AIGC可版权性剖析及案例梳理
人工智能
当地时间2025年1月29日,美国版权局(U.S.CopyrightOffice,USCO)发布了版权和人工智能相关法律和政策报告的第二部分——《版权和人工智能:可版权性》(以下简称“《USCO可版权性报告》”)[1],旨在探讨人工智能生成内容(AIGC)的可版权性问题。该报告明确指出,美国版权局认为现有的版权法足以解决AIGC问题,因此无需制定新的立法。具体而言,该报告在此前美国版权局于2023
- 【AI】使用Python实现机器学习小项目教程
丶2136
AI人工智能python机器学习
引言在本教程中,我们将带领您使用Python编程语言实现一个经典的机器学习项目——鸢尾花(Iris)分类。通过这个项目,您将掌握机器学习的基本流程,包括数据加载、预处理、模型训练、评估和优化等步骤。论文AIGC检测,降AIGC检测,AI降重,三连私信免费获取:ReduceAIGC9折券!DetectAIGC立减2元券!AI降重9折券!目录引言一、项目背景与目标二、开发环境准备2.1所需工具2.2环
- AIGC从入门到实战:可能消失的职业和新出现的机会
AGI大模型与大数据研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
AIGC从入门到实战:可能消失的职业和新出现的机会作者:禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍人工智能生成内容(AIGC)正在迅速改变我们的世界。从文本、代码到图像和音乐,AIGC正在各个领域展示其强大的能力,并开始挑战传统的创意产业。本篇文章将深入探讨AIGC的概念、技术原理、应用场景以及其对未来职业的影响,并为读者提供入门AIGC的实用指南。1.1AIGC的兴起AIGC的兴起得益于近年来人工智能技
- 精选AI大模型读物:《从ChatGPT到AIGC:智能创作与应用赋能》——探索智能时代的创作力量
AGI大模型老王
人工智能chatgptAIGCAI大模型大模型
自2023年以来,AI聊天机器人ChatGPT火爆互联网,其颠覆性的使用体验重塑了人们对于AI的认知。而ChatGPT背后的技术―AIGC也引起了互联网圈的关注,打开了人们对AI应用的想象空间。本书从ChatGPT入手,以AIGC为中心,对AIGC的理论知识、应用场景、未来发展等内容进行了全面的梳理。首先,本书对AIGC的概念、技术构成、产业生态、市场现状等进行了讲解,以便读者对AIGC形成一个清
- 展望 AIGC 前景:通义万相 2.1 与蓝耘智算平台共筑 AI 生产力高地
accurater
AIGC人工智能神经网络深度学习
喜欢可以到主页订阅专栏引言人工智能生成内容(AIGC)技术正在重塑内容创作、影视制作、广告设计等行业的底层逻辑。作为该领域的革命性技术代表,通义万相2.1凭借其开源特性、多模态生成能力和技术突破,成为全球视频生成模型的标杆。而蓝耘智算平台则通过高性能算力支持与分布式架构优化,为AIGC技术的规模化应用提供了基础设施保障。两者的协同不仅推动了AI生产力的跃迁,更开启了从技术研发到商业落地的全链条创新
- RAG技术深度解析:从基础Agent到复杂推理Deep Search的架构实践
小爷毛毛(卓寿杰)
系统架构与解决方案搜索推荐架构语言模型人工智能自然语言处理
重磅推荐专栏:《大模型AIGC》《课程大纲》《知识星球》本专栏致力于探索和讨论当今最前沿的技术趋势和应用领域,包括但不限于ChatGPT和StableDiffusion等。我们将深入研究大型模型的开发和应用,以及与之相关的人工智能生成内容(AIGC)技术。通过深入的技术解析和实践经验分享,旨在帮助读者更好地理解和应用这些领域的最新进展一、什么是RAGAgent?1.从信息处理到智能生成在自然语言处
- 适合企业内训的AI工具实操培训教程(37页PPT)(文末有下载方式)
极客11
数字化
详细资料请看本解读文章的最后内容。资料解读:适合企业内训的AI工具实操培训教程在当今数字化时代,人工智能(AI)技术迅速发展,深度融入到各个领域,AIGC(人工智能生成内容)更是成为内容创作的新趋势,为企业提升效率、创新发展带来了新契机。这份培训教程聚焦多种AI工具,尤其是DeepSeek,为企业员工提供了全面的实操指导。AIGC指利用人工智能技术自动生成文本、图像、音频、视频等内容,让AI协助甚
- 毕业论文AIGC高?5个方法有效降低AI率,消除AI痕迹!
我是宝库
AIGC人工智能经验分享论文抽检毕业论文AIGC检测学习方法
现在很多学校要求毕业论文基本都要检测AIGC了。AIGC是指人工智能生成的内容,现在无论是毕业论文还是期刊投稿,都会检测论文是否由AI生成的,比如知网、维普、万方、Turnitin、MasterAI率检测等。如果你的论文使用了AI工具辅助写作,自己提前进行AIGC检测,必要时降低AIGC率是很有必要的,那么,如何降低AIGC率呢?分享5种方法:1、改写句子结构。AI生成的句子通常比较长,句子结构僵
- 第81期 | GPTSecurity周报
aigc网络安全
GPTSecurity是一个涵盖了前沿学术研究和实践经验分享的社区,集成了生成预训练Transformer(GPT)、人工智能生成内容(AIGC)以及大语言模型(LLM)等安全领域应用的知识。在这里,您可以找到关于GPT/AIGC/LLM最新的研究论文、博客文章、实用的工具和预设指令(Prompts)。现为了更好地知悉近一周的贡献内容,现总结如下。SecurityPapers1.大语言模型与代码安
- AIGC论文查重和传统论文查重有什么区别?
真不二价825
论文查重AI论文写作AIGC论文查重
AIGC论文查重和传统论文查重在多个方面存在显著区别,以下是对两者的详细比较:一、检测目标和技术原理AIGC论文查重检测目标:主要用于检测和分析文本内容是否由AI生成,特别是在要求提供真实人类经验的领域,如新闻发布、文学创作等。技术原理:主要利用自然语言处理和深度学习技术,分析文本的风格、语法结构和语义连贯性,以判断内容是否可能由AI模型产生。传统论文查重检测目标:主要检测论文中是否存在抄袭或剽窃
- 【AIGC】计算机视觉-YOLO系列家族
LeeZhao@
计算机视觉AIGC计算机视觉YOLO
YOLO系列家族(1)YOLO发展史(2)YOLOX(3)YOLOv6(4)YOLOv7(5)YOLOv8(6)YOLOv9(7)YOLOv10(8)YOLOv11(9)YOLOv12(1)YOLO发展史YOLO(YouOnlyLookOnce)是一种流行的物体检测和图像分割模型,由华盛顿大学的约瑟夫-雷德蒙(JosephRedmon)和阿里-法哈迪(AliFarhadi)开发。YOLO于2015
- 不同学科的论文,AIGC检测时有区别吗?
kexiaoya2013
AIGC论文阅读论文笔记
不同学科的论文在写作风格、专业术语、逻辑结构上有着明显的差异,那么,不同学科的论文在AIGC检测时,检测结果会有区别吗?结果提前告诉你,当然有区别。一、学科特性决定检测难度1、理工科论文专业术语密集、实验步骤固定,在写作过程中很容易形成标准化的表达,这种规律性很强的文本,最容易被AIGC检测工具抓出破绽。2、人文社科论文注重思辨与逻辑推演,在写作中常常会带有个人的观点和批判性思考,这些人类特有的复
- AI重构电商内容体系:企业如何突破生产、管理、分发三重门?
Tezign_space
人工智能重构AIGC科技数字资产管理内容数字化内容科技
在电商内容需求激增的2025年,AI技术已成为破解内容生产低效、管理混乱、分发粗放的核心工具。特赞科技服务案例显示,企业通过AIGC+数字资产管理方案可实现效率300%提升。内容科技驱动电商新范式电商内容已从"商品说明书"演变为体验经济载体。2025年数据显示,83%用户因短视频/3D内容完成购买决策,但企业普遍面临三大痛点:生产端:传统设计流程无法满足海量SKU需求管理端:数字资产利用率不足40
- AIGC是怎么为拥有5000家门店的行业头部企业做内容分发?
Tezign_space
AIGC人工智能科技经验分享传媒音视频
在AI的发展过程中,我们也曾走过弯路。最初,我们都沉浸在通过海量数据训练出超级智能的幻想中,但随着时间的推移,我们逐渐意识到,在商业应用中,技术的稳定性和可靠性远比单纯的先进性更为重要。特别是在面向企业的应用场景中,客户需要的是稳定、可靠的服务,而不是可能出错的概率性结果。所以,我们现在需要做的是将工程技术与AI进行深度融合。通过工程手段来提升AI的稳定性和降低成本,这样我们才能在商业场景中更好地
- AIGC视频生成模型:ByteDance的PixelDance模型
好评笔记
AIGC音视频机器学习人工智能深度学习计算机视觉transformer
大家好,这里是好评笔记,公主号:Goodnote,专栏文章私信限时Free。本文详细介绍ByteDance的视频生成模型PixelDance,论文于2023年11月发布,模型上线于2024年9月,同时期上线的模型还有Seaweed(论文未发布)。热门专栏机器学习机器学习笔记合集深度学习深度学习笔记合集优质专栏回顾:机器学习笔记深度学习笔记多模态论文笔记AIGC—图像文章目录热门专栏机器学习深度学习
- Java实现的基于模板的网页结构化信息精准抽取组件:HtmlExtractor
yangshangchuan
信息抽取HtmlExtractor精准抽取信息采集
HtmlExtractor是一个Java实现的基于模板的网页结构化信息精准抽取组件,本身并不包含爬虫功能,但可被爬虫或其他程序调用以便更精准地对网页结构化信息进行抽取。
HtmlExtractor是为大规模分布式环境设计的,采用主从架构,主节点负责维护抽取规则,从节点向主节点请求抽取规则,当抽取规则发生变化,主节点主动通知从节点,从而能实现抽取规则变化之后的实时动态生效。
如
- java编程思想 -- 多态
百合不是茶
java多态详解
一: 向上转型和向下转型
面向对象中的转型只会发生在有继承关系的子类和父类中(接口的实现也包括在这里)。父类:人 子类:男人向上转型: Person p = new Man() ; //向上转型不需要强制类型转化向下转型: Man man =
- [自动数据处理]稳扎稳打,逐步形成自有ADP系统体系
comsci
dp
对于国内的IT行业来讲,虽然我们已经有了"两弹一星",在局部领域形成了自己独有的技术特征,并初步摆脱了国外的控制...但是前面的路还很长....
首先是我们的自动数据处理系统还无法处理很多高级工程...中等规模的拓扑分析系统也没有完成,更加复杂的
- storm 自定义 日志文件
商人shang
stormclusterlogback
Storm中的日志级级别默认为INFO,并且,日志文件是根据worker号来进行区分的,这样,同一个log文件中的信息不一定是一个业务的,这样就会有以下两个需求出现:
1. 想要进行一些调试信息的输出
2. 调试信息或者业务日志信息想要输出到一些固定的文件中
不要怕,不要烦恼,其实Storm已经提供了这样的支持,可以通过自定义logback 下的 cluster.xml 来输
- Extjs3 SpringMVC使用 @RequestBody 标签问题记录
21jhf
springMVC使用 @RequestBody(required = false) UserVO userInfo
传递json对象数据,往往会出现http 415,400,500等错误,总结一下需要使用ajax提交json数据才行,ajax提交使用proxy,参数为jsonData,不能为params;另外,需要设置Content-type属性为json,代码如下:
(由于使用了父类aaa
- 一些排错方法
文强chu
方法
1、java.lang.IllegalStateException: Class invariant violation
at org.apache.log4j.LogManager.getLoggerRepository(LogManager.java:199)at org.apache.log4j.LogManager.getLogger(LogManager.java:228)
at o
- Swing中文件恢复我觉得很难
小桔子
swing
我那个草了!老大怎么回事,怎么做项目评估的?只会说相信你可以做的,试一下,有的是时间!
用java开发一个图文处理工具,类似word,任意位置插入、拖动、删除图片以及文本等。文本框、流程图等,数据保存数据库,其余可保存pdf格式。ok,姐姐千辛万苦,
- php 文件操作
aichenglong
PHP读取文件写入文件
1 写入文件
@$fp=fopen("$DOCUMENT_ROOT/order.txt", "ab");
if(!$fp){
echo "open file error" ;
exit;
}
$outputstring="date:"." \t tire:".$tire."
- MySQL的btree索引和hash索引的区别
AILIKES
数据结构mysql算法
Hash 索引结构的特殊性,其 检索效率非常高,索引的检索可以一次定位,不像B-Tree 索引需要从根节点到枝节点,最后才能访问到页节点这样多次的IO访问,所以 Hash 索引的查询效率要远高于 B-Tree 索引。
可能很多人又有疑问了,既然 Hash 索引的效率要比 B-Tree 高很多,为什么大家不都用 Hash 索引而还要使用 B-Tree 索引呢
- JAVA的抽象--- 接口 --实现
百合不是茶
抽象 接口 实现接口
//抽象 类 ,方法
//定义一个公共抽象的类 ,并在类中定义一个抽象的方法体
抽象的定义使用abstract
abstract class A 定义一个抽象类 例如:
//定义一个基类
public abstract class A{
//抽象类不能用来实例化,只能用来继承
//
- JS变量作用域实例
bijian1013
作用域
<script>
var scope='hello';
function a(){
console.log(scope); //undefined
var scope='world';
console.log(scope); //world
console.log(b);
- TDD实践(二)
bijian1013
javaTDD
实践题目:分解质因数
Step1:
单元测试:
package com.bijian.study.factor.test;
import java.util.Arrays;
import junit.framework.Assert;
import org.junit.Before;
import org.junit.Test;
import com.bijian.
- [MongoDB学习笔记一]MongoDB主从复制
bit1129
mongodb
MongoDB称为分布式数据库,主要原因是1.基于副本集的数据备份, 2.基于切片的数据扩容。副本集解决数据的读写性能问题,切片解决了MongoDB的数据扩容问题。
事实上,MongoDB提供了主从复制和副本复制两种备份方式,在MongoDB的主从复制和副本复制集群环境中,只有一台作为主服务器,另外一台或者多台服务器作为从服务器。 本文介绍MongoDB的主从复制模式,需要指明
- 【HBase五】Java API操作HBase
bit1129
hbase
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;
import org.apache.hadoop.hbase.HColumnDescriptor;
import org.apache.ha
- python调用zabbix api接口实时展示数据
ronin47
zabbix api接口来进行展示。经过思考之后,计划获取如下内容: 1、 获得认证密钥 2、 获取zabbix所有的主机组 3、 获取单个组下的所有主机 4、 获取某个主机下的所有监控项  
- jsp取得绝对路径
byalias
绝对路径
在JavaWeb开发中,常使用绝对路径的方式来引入JavaScript和CSS文件,这样可以避免因为目录变动导致引入文件找不到的情况,常用的做法如下:
一、使用${pageContext.request.contextPath}
代码” ${pageContext.request.contextPath}”的作用是取出部署的应用程序名,这样不管如何部署,所用路径都是正确的。
- Java定时任务调度:用ExecutorService取代Timer
bylijinnan
java
《Java并发编程实战》一书提到的用ExecutorService取代Java Timer有几个理由,我认为其中最重要的理由是:
如果TimerTask抛出未检查的异常,Timer将会产生无法预料的行为。Timer线程并不捕获异常,所以 TimerTask抛出的未检查的异常会终止timer线程。这种情况下,Timer也不会再重新恢复线程的执行了;它错误的认为整个Timer都被取消了。此时,已经被
- SQL 优化原则
chicony
sql
一、问题的提出
在应用系统开发初期,由于开发数据库数据比较少,对于查询SQL语句,复杂视图的的编写等体会不出SQL语句各种写法的性能优劣,但是如果将应用系统提交实际应用后,随着数据库中数据的增加,系统的响应速度就成为目前系统需要解决的最主要的问题之一。系统优化中一个很重要的方面就是SQL语句的优化。对于海量数据,劣质SQL语句和优质SQL语句之间的速度差别可以达到上百倍,可见对于一个系统
- java 线程弹球小游戏
CrazyMizzz
java游戏
最近java学到线程,于是做了一个线程弹球的小游戏,不过还没完善
这里是提纲
1.线程弹球游戏实现
1.实现界面需要使用哪些API类
JFrame
JPanel
JButton
FlowLayout
Graphics2D
Thread
Color
ActionListener
ActionEvent
MouseListener
Mouse
- hadoop jps出现process information unavailable提示解决办法
daizj
hadoopjps
hadoop jps出现process information unavailable提示解决办法
jps时出现如下信息:
3019 -- process information unavailable3053 -- process information unavailable2985 -- process information unavailable2917 --
- PHP图片水印缩放类实现
dcj3sjt126com
PHP
<?php
class Image{
private $path;
function __construct($path='./'){
$this->path=rtrim($path,'/').'/';
}
//水印函数,参数:背景图,水印图,位置,前缀,TMD透明度
public function water($b,$l,$pos
- IOS控件学习:UILabel常用属性与用法
dcj3sjt126com
iosUILabel
参考网站:
http://shijue.me/show_text/521c396a8ddf876566000007
http://www.tuicool.com/articles/zquENb
http://blog.csdn.net/a451493485/article/details/9454695
http://wiki.eoe.cn/page/iOS_pptl_artile_281
- 完全手动建立maven骨架
eksliang
javaeclipseWeb
建一个 JAVA 项目 :
mvn archetype:create
-DgroupId=com.demo
-DartifactId=App
[-Dversion=0.0.1-SNAPSHOT]
[-Dpackaging=jar]
建一个 web 项目 :
mvn archetype:create
-DgroupId=com.demo
-DartifactId=web-a
- 配置清单
gengzg
配置
1、修改grub启动的内核版本
vi /boot/grub/grub.conf
将default 0改为1
拷贝mt7601Usta.ko到/lib文件夹
拷贝RT2870STA.dat到 /etc/Wireless/RT2870STA/文件夹
拷贝wifiscan到bin文件夹,chmod 775 /bin/wifiscan
拷贝wifiget.sh到bin文件夹,chm
- Windows端口被占用处理方法
huqiji
windows
以下文章主要以80端口号为例,如果想知道其他的端口号也可以使用该方法..........................1、在windows下如何查看80端口占用情况?是被哪个进程占用?如何终止等. 这里主要是用到windows下的DOS工具,点击"开始"--"运行",输入&
- 开源ckplayer 网页播放器, 跨平台(html5, mobile),flv, f4v, mp4, rtmp协议. webm, ogg, m3u8 !
天梯梦
mobile
CKplayer,其全称为超酷flv播放器,它是一款用于网页上播放视频的软件,支持的格式有:http协议上的flv,f4v,mp4格式,同时支持rtmp视频流格 式播放,此播放器的特点在于用户可以自己定义播放器的风格,诸如播放/暂停按钮,静音按钮,全屏按钮都是以外部图片接口形式调用,用户根据自己的需要制作 出播放器风格所需要使用的各个按钮图片然后替换掉原始风格里相应的图片就可以制作出自己的风格了,
- 简单工厂设计模式
hm4123660
java工厂设计模式简单工厂模式
简单工厂模式(Simple Factory Pattern)属于类的创新型模式,又叫静态工厂方法模式。是通过专门定义一个类来负责创建其他类的实例,被创建的实例通常都具有共同的父类。简单工厂模式是由一个工厂对象决定创建出哪一种产品类的实例。简单工厂模式是工厂模式家族中最简单实用的模式,可以理解为是不同工厂模式的一个特殊实现。
- maven笔记
zhb8015
maven
跳过测试阶段:
mvn package -DskipTests
临时性跳过测试代码的编译:
mvn package -Dmaven.test.skip=true
maven.test.skip同时控制maven-compiler-plugin和maven-surefire-plugin两个插件的行为,即跳过编译,又跳过测试。
指定测试类
mvn test
- 非mapreduce生成Hfile,然后导入hbase当中
Stark_Summer
maphbasereduceHfilepath实例
最近一个群友的boss让研究hbase,让hbase的入库速度达到5w+/s,这可愁死了,4台个人电脑组成的集群,多线程入库调了好久,速度也才1w左右,都没有达到理想的那种速度,然后就想到了这种方式,但是网上多是用mapreduce来实现入库,而现在的需求是实时入库,不生成文件了,所以就只能自己用代码实现了,但是网上查了很多资料都没有查到,最后在一个网友的指引下,看了源码,最后找到了生成Hfile
- jsp web tomcat 编码问题
王新春
tomcatjsppageEncode
今天配置jsp项目在tomcat上,windows上正常,而linux上显示乱码,最后定位原因为tomcat 的server.xml 文件的配置,添加 URIEncoding 属性:
<Connector port="8080" protocol="HTTP/1.1"
connectionTi