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Fgaoxing
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在人工智能技术飞速发展的今天,能够在本地部署并使用先进的模型成为许多技术爱好者和专业人士的追求。DeepSeek-r1以其出色的性能备受关注,借助Ollama工具,我们可以方便地在Windows和Linux系统上完成部署。下面就为大家详细介绍具体步骤。一、准备工作在开始部署之前,需要确保已经安装了Ollama。如果尚未安装,请按照以下对应系统的安装方法进行操作。(一)Windows系统安装Olla
- DeepSeek:开启智能搜索与AI发展的新纪元
gs80140
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在人工智能领域,DeepSeek正以其卓越的技术创新和强大的性能表现,成为全球瞩目的焦点。作为一款基于深度学习技术的智能搜索引擎和AI模型,DeepSeek不仅在技术上取得了重大突破,还在多个应用场景中展现了巨大的应用潜力,为用户带来了前所未有的智能体验。一、DeepSeek简介DeepSeek由杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司推出,是一款集自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)、强化
- 【Java】已解决java.lang.ClassNotFoundException异常
屿小夏
java开发语言
个人简介:某不知名博主,致力于全栈领域的优质博客分享|用最优质的内容带来最舒适的阅读体验!文末获取免费IT学习资料!文末获取更多信息精彩专栏推荐订阅收藏专栏系列直达链接相关介绍书籍分享点我跳转书籍作为获取知识的重要途径,对于IT从业者来说更是不可或缺的资源。不定期更新IT图书,并在评论区抽取随机粉丝,书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新,涵盖机器学习、深度学习、自然
- 【Python】一文教你快速遍历文件夹下所有文件
鸽芷咕
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鸽芷咕:个人主页个人专栏:《C++干货基地》《粉丝福利》⛺️生活的理想,就是为了理想的生活!博主简介博主致力于嵌入式、Python、人工智能、C/C++领域和各种前沿技术的优质博客分享,用最优质的内容带来最舒适的阅读体验!在博客领域获得C/C++领域优质、CSDN年度征文第一、掘金2023年人气作者、华为云享专家、支付宝开放社区优质博主等头衔。个人社区&个人社群加入点击即可介绍加入链接个人社群社群
- 小南每日 AI 资讯 |美国与日本企业联合投资“星际之门”项目| 罗永浩老师最新初创项目上线! | 25/01/24
小南AI学院
人工智能microsoft
近期人工智能(AI)领域的重要动态随着人工智能技术的迅猛发展,多个领域涌现出令人瞩目的创新。以下是近期AI领域的几项重大进展,涵盖技术创新、行业合作以及AI在各个领域的应用:1.AI技术创新与产品发布DeepSeek发布开源模型R1,挑战传统开发模式中国初创公司深度求索(DeepSeek)于1月27日发布开源AI模型R1。该模型以低成本实现接近OpenAIGPT-3的性能,打破了“越大越好”的传统
- AIGC的底层框架和技术模块
五岔路口
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AIGC(ArtificialIntelligenceGeneratedContent,人工智能生成内容)的底层框架和技术模块是构建其强大自然语言处理能力的核心组成部分。以下是对AIGC底层框架和技术模块的详细解析:底层框架AIGC的底层框架主要基于深度学习的语言模型,特别是Transformer模型及其变种,如GPT(GenerativePre-trainedTransformer)等。这些模型
- 什么是MOE架构?哪些大模型使用了MOE?
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在人工智能快速发展的今天,大语言模型(LLM)的规模越来越大,参数量动辄上千亿甚至万亿。然而,更大的模型往往意味着更高的计算成本和更多的资源消耗。混合专家模型(MixtureofExperts,简称MoE)作为一种创新的架构设计,为解决这一难题提供了一个优雅的解决方案。什么是混合专家模型?想象一下,如果把一个大语言模型比作一所综合性大学,传统的模型就像是让所有教授(参数)都参与每一次教学活动。而M
- 某验第四代滑块逆向快速破解
码王吴彦祖
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本期地址如下,使用base64解码获得网址aHR0cHM6Ly9ndDQuZ2VldGVzdC5jb20v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。点击跳转到网站破解某验,某盾已经是司空见惯的事情了,网上也有很多资料查阅,但是大多数都是繁琐、冗长,本文以最直接快速理解的方法讲解,稍微认真一点看完文章,你至少能在半个小时内完成破解本文大致步骤如下:找到加密位置
- 新春特辑:人工智能专题大复盘
互联互通社区
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播洒一年的阳光,收获一路的辉煌;挥洒一年的汗水,绽放一路的明媚;付出一年的辛苦,装点一路的幸福;感谢一年的努力,创造一路的奇迹。新的一年,愿与你再扬帆济海,创造美好精彩!人工智能:人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来,理论和技术日益成熟
- 【新春特辑】2025年1月科技浪潮中的AI最新时事与科技趋势
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2025年1月科技浪潮中的AI最新时事与科技趋势一、AI科技时事人工智能代理(AIAgent)的发展最新进展:人工智能代理正逐步成为科技领域的新热点。这些代理能够自主执行特定任务,如管理日程、回复邮件等。然而,它们仍面临可靠性、可访问性和安全性等方面的挑战。随着技术的不断进步,这些挑战有望逐步得到解决。未来展望:未来,AI代理将更加智能化,能够更好地理解用户需求并提供个性化服务。同时,它们也将成为
- 计算机视觉:解锁智能时代的钥匙与实战案例
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计算机视觉:解锁智能时代的钥匙与实战案例在人工智能的浩瀚星空中,计算机视觉无疑是最为璀璨的星辰之一。它不仅让机器拥有了“看”的能力,更是推动了自动驾驶、安防监控、医疗影像分析、智能制造等多个领域的革新。本文将深入探讨计算机视觉的核心技术、最新进展,并通过一个具体的代码案例,展示如何在实际项目中应用这些技术。一、计算机视觉概述计算机视觉,简而言之,是指让计算机系统从数字图像或视频中提取有用信息的过程
- 人工智能导论--第1章-知识点与学习笔记
想拿高薪的韭菜
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请根据教材内容,完成进行下面的作业任务。必须包含有教材的具体内容,不能是生成式AI系统的生成内容。参考教材1.1节的内容介绍,谈谈你对“智能”的认识。思维能力是智能的重要特征之一,结合教材1.1.2节内容,从思维的定义、分类及其特点等角度,阐述思维的含义。参考教材1.1.3节的内容介绍,名词解析“人工智能”。参考教材1.2节的内容介绍,介绍人工智能的发展简史。参考教材1.3节的内容介绍,人工智能作
- Python从0到100(八十一):神经网络-Fashion MNIST数据集取得最高的识别准确率
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前言:零基础学Python:Python从0到100最新最全教程。想做这件事情很久了,这次我更新了自己所写过的所有博客,汇集成了Python从0到100,共一百节课,帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识,成为学习学习和学业的先行者!欢迎大家订阅专栏:零基础学Python:Python从0到100最新
- 老玩童:互联网智慧助老平台——科技赋能银发族,开启智慧养老新生活
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详细描述:1.引言随着全球老龄化社会的加速到来,老年人的生活质量和社会参与度成为社会关注的焦点。传统的养老服务模式往往存在资源不足、服务单一、效率低下等问题,难以满足老年人日益增长的多样化需求。基于互联网技术的智慧助老平台“老玩童”,通过整合物联网、大数据、人工智能等先进技术,构建了一个全方位、智能化、个性化的助老服务体系,为老年人及其家庭提供了全新的解决方案。本文将深入探讨这一平台的核心理念、技
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- 从零开始大模型开发与微调:汉字拼音数据集处理
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从零开始大模型开发与微调:汉字拼音数据集处理1.背景介绍1.1问题的由来在人工智能领域,自然语言处理(NLP)是一项基础且重要的研究方向。随着深度学习技术的飞速发展,大规模语言模型(LargeLanguageModel,LLM)在NLP领域取得了显著的成果。然而,LLM的训练与微调过程往往需要海量的文本数据,而这些数据通常以自然语言形式存在,难以直接用于模型训练。因此,如何从自然语言数据中提取结构
- 本地部署LLM工具大比拼:谁才是你的智能之选?
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在人工智能的浪潮中,本地部署LLM工具为我们开启了个性化智能交互的新大门。今天,就带大家深入对比几款热门的本地部署LLM工具:ollama、Llamafile、jan、LLaMa.cpp、GPT4All、LMStudio,从多个关键角度剖析它们的特点与优势,助你挑选出最契合自身需求的智能伙伴。一、安装使用便捷性大排名1.ollama:轻松上手的智能先锋ollama的安装便捷性堪称一流。只需一条简单
- 一张图看懂AI技术架构!开发、训练、部署全链路深度解析!
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人工智能(AI)技术的快速发展,使得企业在AI模型的开发、训练、部署和运维过程中面临前所未有的复杂性。从数据管理、模型训练到应用落地,再到算力调度和智能运维,一个完整的AI架构需要涵盖多个层面,确保AI技术能够高效、稳定地运行。本文将基于AI技术架构全景图,深入剖析AI的开发工具、AI平台、算力与框架、智能运维四大核心部分,帮助大家系统性地理解AI全生命周期管理。一、AI开发工具:赋能高效开发,提
- Forbes:2025年人工智能发展前瞻
人工智能学家
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来源:科技世代千高原克雷格·S·史密斯CraigS.Smith2025年1月7日技术发展速度飞快,转眼间,星辰延伸成星线,我们今天所处的位置与几天前相去甚远。越来越难以预测明天我们会身在何处。有一点是明确的:我们正在进入通用人工智能(AGI)领域,超级人工智能(ASI)现在似乎触手可及。无论如何定义,AGI不会突然出现;它会不断发展,我们已经看到了它逐渐展开的迹象。AGI的曙光AGI一直以来都是我
- 数字化转型导师坚鹏:AI大模型DEEPSEEK重构人工智能格局的里程碑
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数字化转型导师坚鹏:AI大模型DEEPSEEK重构人工智能格局的里程碑在人工智能领域迅猛发展的浪潮中,每一次重大技术突破都犹如一颗投入平静湖面的巨石,激起千层浪。DEEPSEEK的发布,无疑是近期人工智能领域最受瞩目的事件之一。凭借其独特的技术优势和创新理念,DEEPSEEK迅速在全球人工智能舞台上崭露头角,对现有的人工智能格局产生了多维度、深层次的影响。一、技术突破:从"追赶者"到"规则制定者"
- AI在虚拟试衣中的应用:革新在线购物体验
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AI在虚拟试衣中的应用:革新在线购物体验关键词:虚拟试衣,增强现实,在线购物,深度学习,图像识别,人工智能,用户交互1.背景介绍1.1问题由来随着电子商务的迅猛发展,在线购物已经成为人们日常生活的一部分。然而,由于无法亲身试穿,在线购物体验在满足用户个性化需求方面仍存在诸多不足。传统的网页图片展示和文字描述难以真实传达衣物的质地、颜色和尺寸。因此,虚拟试衣技术应运而生,成为电商平台上提升用户体验的
- 柳暗花明又一村:Seq2Seq编码器解码器架构
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Seq2Seq,编码器-解码器,自然语言处理,机器翻译,文本生成,循环神经网络,长短期记忆网络1.背景介绍在人工智能领域,自然语言处理(NLP)始终是研究的热点之一。从机器翻译到文本摘要,从对话系统到问答机器人,Seq2Seq编码器-解码器架构在众多NLP任务中展现出强大的能力。传统的机器翻译方法通常依赖于统计模型和规则引擎,难以捕捉语言的复杂性和语义关系。随着深度学习的兴起,Seq2Seq架构为
- 《C++ 赋能 K-Means 聚类算法:开启智能数据分类之旅》
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在当今数字化浪潮汹涌澎湃的时代,人工智能无疑是引领科技变革的核心驱动力之一。而在人工智能的广袤天地中,数据分类与聚类作为挖掘数据内在价值、揭示数据潜在规律的关键技术手段,正发挥着前所未有的重要作用。K-Means聚类算法,作为数据聚类领域的经典之作,以其简洁高效的特性而备受瞩目。当我们将目光聚焦于C++这一强大而高效的编程语言时,会发现它与K-Means聚类算法的结合犹如天作之合,能够为数据处理与
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程序猿阿伟
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在当今数字化时代,数据如潮水般涌来,如何从海量数据中提取有价值的信息,成为了众多领域面临的关键挑战。人工智能(AI)技术的崛起,为解决这一难题提供了强大的工具。其中,能够实现数据分类与聚类,并以可视化形式展现的AI技术,正逐渐成为各行业数据分析和决策的核心力量。数据分类与聚类:AI的核心技能数据分类是将数据划分到预先定义好的类别中,就像把图书馆里的书籍按照不同学科分类摆放,方便读者查找。比如在垃圾
- AI大模型基于LLM的Agent架构图解
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Agent定义Agent是什么?Agent是一种能够自主决策、采取行动以达到某种目标的实体。AIAgent的确定义:基于人工智能(尤其是大模型)技术,能够感知和理解环境,并采取行动以完成目标的智能实体。Agent能干什么?AIAgent主要依托LLM模型和具体的业务场景来调用相应的工具来完成任务目标,智能化程度和行业贴合度会更明显。典型案例有什么?智能核保应用,如果解决方案搭载AIAgent能力,
- 【机器学习与数据挖掘实战】案例11:基于灰色预测和SVR的企业所得税预测分析
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机器学习与数据挖掘实战机器学习数据挖掘灰色预测SVR人工智能
【作者主页】FrancekChen【专栏介绍】⌈⌈⌈机器学习与数据挖掘实战⌋⌋⌋机器学习是人工智能的一个分支,专注于让计算机系统通过数据学习和改进。它利用统计和计算方法,使模型能够从数据中自动提取特征并做出预测或决策。数据挖掘则是从大型数据集中发现模式、关联和异常的过程,旨在提取有价值的信息和知识。机器学习为数据挖掘提供了强大的分析工具,而数据挖掘则是机器学习应用的重要领域,两者相辅相成,共同推动
- DeepSeek Janus-Pro:多模态AI模型的突破与创新
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近年来,人工智能领域取得了显著的进展,尤其是在多模态模型(MultimodalModels)方面。多模态模型能够同时处理和理解文本、图像等多种类型的数据,极大地扩展了AI的应用场景。DeepSeek(DeepSeek-V3深度剖析:下一代AI模型的全面解读)公司最新发布的Janus-Pro模型,正是在这一领域的一次重大突破。本文将深入探讨Janus-Pro的技术特点、创新之处以及其在多模态任务中的
- 2025年编程AI工具概览
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随着人工智能技术的飞速发展,编程AI工具在2025年已成为程序员和开发者的得力助手。这些工具不仅提高了编程效率,还在代码质量、自动化和创新性方面表现出显著优势。以下是一些在2025年备受推崇的编程AI工具:1.GitHubCopilotGitHubCopilot是由GitHub、OpenAl和Microsoft联合打造的一款高级代码生成和辅助工具。它基于OpenAl的Codex模型,能够理解自然语
- 简述web3.0前端开发的最简单三个步骤
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Web3.0是互联网的下一代前沿技术,包括人工智能,大数据和区块链都是这项技术的核心,Web3.0为用户提供了更为智能的互联网服务体验,该技术的核心要素为去中心化,也就是摆脱中心化的权力控制,能够让数据和各项交易通过网络里的各项节点来维护和验证,并不是通过中心化的机构或服务器控制各项节点,Web3有车有中心化,有户权益性,去信任化,互操作性这些特点,可以拥有更大的操作空间和可能性。去中心化是基于区
- .NET/C#大型项目研发必备(5)--Web服务/WebApi的负载均衡
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前言:本系列文章适合有初/中级.NET知识的同学阅读。(1)本系列文章,旨在讲述研发一个中大型项目所需要了解的一系列“基本构件”,并提供这些“基本构件”的【最简单】、【最快速】使用方法!!(并不深究技术原理)(2)通过阅读本系列文章,能让你在正规“项目研发”方面快速入门+进阶,并能达成“小团队构建大网站”的目的。(3)本系列文章采用的技术,已成功应用到人工智能、产业互联网、社区电商、游戏、金融风控
- Linux的Initrd机制
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Linux 的 initrd 技术是一个非常普遍使用的机制,linux2.6 内核的 initrd 的文件格式由原来的文件系统镜像文件转变成了 cpio 格式,变化不仅反映在文件格式上, linux 内核对这两种格式的 initrd 的处理有着截然的不同。本文首先介绍了什么是 initrd 技术,然后分别介绍了 Linux2.4 内核和 2.6 内核的 initrd 的处理流程。最后通过对 Lin
- maven本地仓库路径修改
bitcarter
maven
默认maven本地仓库路径:C:\Users\Administrator\.m2
修改maven本地仓库路径方法:
1.打开E:\maven\apache-maven-2.2.1\conf\settings.xml
2.找到
 
- XSD和XML中的命名空间
darrenzhu
xmlxsdschemanamespace命名空间
http://www.360doc.com/content/12/0418/10/9437165_204585479.shtml
http://blog.csdn.net/wanghuan203/article/details/9203621
http://blog.csdn.net/wanghuan203/article/details/9204337
http://www.cn
- Java 求素数运算
周凡杨
java算法素数
网络上对求素数之解数不胜数,我在此总结归纳一下,同时对一些编码,加以改进,效率有成倍热提高。
第一种:
原理: 6N(+-)1法 任何一个自然数,总可以表示成为如下的形式之一: 6N,6N+1,6N+2,6N+3,6N+4,6N+5 (N=0,1,2,…)
- java 单例模式
g21121
java
想必单例模式大家都不会陌生,有如下两种方式来实现单例模式:
class Singleton {
private static Singleton instance=new Singleton();
private Singleton(){}
static Singleton getInstance() {
return instance;
}
- Linux下Mysql源码安装
510888780
mysql
1.假设已经有mysql-5.6.23-linux-glibc2.5-x86_64.tar.gz
(1)创建mysql的安装目录及数据库存放目录
解压缩下载的源码包,目录结构,特殊指定的目录除外:
- 32位和64位操作系统
墙头上一根草
32位和64位操作系统
32位和64位操作系统是指:CPU一次处理数据的能力是32位还是64位。现在市场上的CPU一般都是64位的,但是这些CPU并不是真正意义上的64 位CPU,里面依然保留了大部分32位的技术,只是进行了部分64位的改进。32位和64位的区别还涉及了内存的寻址方面,32位系统的最大寻址空间是2 的32次方= 4294967296(bit)= 4(GB)左右,而64位系统的最大寻址空间的寻址空间则达到了
- 我的spring学习笔记10-轻量级_Spring框架
aijuans
Spring 3
一、问题提问:
→ 请简单介绍一下什么是轻量级?
轻量级(Leightweight)是相对于一些重量级的容器来说的,比如Spring的核心是一个轻量级的容器,Spring的核心包在文件容量上只有不到1M大小,使用Spring核心包所需要的资源也是很少的,您甚至可以在小型设备中使用Spring。
 
- mongodb 环境搭建及简单CURD
antlove
WebInstallcurdNoSQLmongo
一 搭建mongodb环境
1. 在mongo官网下载mongodb
2. 在本地创建目录 "D:\Program Files\mongodb-win32-i386-2.6.4\data\db"
3. 运行mongodb服务 [mongod.exe --dbpath "D:\Program Files\mongodb-win32-i386-2.6.4\data\
- 数据字典和动态视图
百合不是茶
oracle数据字典动态视图系统和对象权限
数据字典(data dictionary)是 Oracle 数据库的一个重要组成部分,这是一组用于记录数据库信息的只读(read-only)表。随着数据库的启动而启动,数据库关闭时数据字典也关闭 数据字典中包含
数据库中所有方案对象(schema object)的定义(包括表,视图,索引,簇,同义词,序列,过程,函数,包,触发器等等)
数据库为一
- 多线程编程一般规则
bijian1013
javathread多线程java多线程
如果两个工两个以上的线程都修改一个对象,那么把执行修改的方法定义为被同步的,如果对象更新影响到只读方法,那么只读方法也要定义成同步的。
不要滥用同步。如果在一个对象内的不同的方法访问的不是同一个数据,就不要将方法设置为synchronized的。
- 将文件或目录拷贝到另一个Linux系统的命令scp
bijian1013
linuxunixscp
一.功能说明 scp就是security copy,用于将文件或者目录从一个Linux系统拷贝到另一个Linux系统下。scp传输数据用的是SSH协议,保证了数据传输的安全,其格式如下: scp 远程用户名@IP地址:文件的绝对路径
- 【持久化框架MyBatis3五】MyBatis3一对多关联查询
bit1129
Mybatis3
以教员和课程为例介绍一对多关联关系,在这里认为一个教员可以叫多门课程,而一门课程只有1个教员教,这种关系在实际中不太常见,通过教员和课程是多对多的关系。
示例数据:
地址表:
CREATE TABLE ADDRESSES
(
ADDR_ID INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
STREET VAR
- cookie状态判断引发的查找问题
bitcarter
formcgi
先说一下我们的业务背景:
1.前台将图片和文本通过form表单提交到后台,图片我们都做了base64的编码,并且前台图片进行了压缩
2.form中action是一个cgi服务
3.后台cgi服务同时供PC,H5,APP
4.后台cgi中调用公共的cookie状态判断方法(公共的,大家都用,几年了没有问题)
问题:(折腾两天。。。。)
1.PC端cgi服务正常调用,cookie判断没
- 通过Nginx,Tomcat访问日志(access log)记录请求耗时
ronin47
一、Nginx通过$upstream_response_time $request_time统计请求和后台服务响应时间
nginx.conf使用配置方式:
log_format main '$remote_addr - $remote_user [$time_local] "$request" ''$status $body_bytes_sent "$http_r
- java-67- n个骰子的点数。 把n个骰子扔在地上,所有骰子朝上一面的点数之和为S。输入n,打印出S的所有可能的值出现的概率。
bylijinnan
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public class ProbabilityOfDice {
/**
* Q67 n个骰子的点数
* 把n个骰子扔在地上,所有骰子朝上一面的点数之和为S。输入n,打印出S的所有可能的值出现的概率。
* 在以下求解过程中,我们把骰子看作是有序的。
* 例如当n=2时,我们认为(1,2)和(2,1)是两种不同的情况
*/
private stati
- 看别人的博客,觉得心情很好
Cb123456
博客心情
以为写博客,就是总结,就和日记一样吧,同时也在督促自己。今天看了好长时间博客:
职业规划:
http://www.iteye.com/blogs/subjects/zhiyeguihua
android学习:
1.http://byandby.i
- [JWFD开源工作流]尝试用原生代码引擎实现循环反馈拓扑分析
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工作流
我们已经不满足于仅仅跳跃一次,通过对引擎的升级,今天我测试了一下循环反馈模式,大概跑了200圈,引擎报一个溢出错误
在一个流程图的结束节点中嵌入一段方程,每次引擎运行到这个节点的时候,通过实时编译器GM模块,计算这个方程,计算结果与预设值进行比较,符合条件则跳跃到开始节点,继续新一轮拓扑分析,直到遇到
- JS常用的事件及方法
cwqcwqmax9
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事件 描述
onactivate 当对象设置为活动元素时触发。
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- 正则表达式验证日期格式
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正则表达式验证日期格式
function isDate(d){
var v = d.match(/^(\d{4})-(\d{1,2})-(\d{1,2})$/i);
if(!v) {
this.focus();
return false;
}
}
<input value="2000-8-8" onblu
- Yii CModel.rules() 方法 、validate预定义完整列表、以及说说验证
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public array rules () {return} array 要调用 validate() 时应用的有效性规则。 返回属性的有效性规则。声明验证规则,应重写此方法。 每个规则是数组具有以下结构:array('attribute list', 'validator name', 'on'=>'scenario name', ...validation
- UITextAttributeTextColor = deprecated in iOS 7.0
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In this lesson we used the key "UITextAttributeTextColor" to change the color of the UINavigationBar appearance to white. This prompts a warning "first deprecated in iOS 7.0."
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- 判断一个数是质数的几种方法
EmmaZhao
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质数也叫素数,是只能被1和它本身整除的正整数,最小的质数是2,目前发现的最大的质数是p=2^57885161-1【注1】。
判断一个数是质数的最简单的方法如下:
def isPrime1(n):
for i in range(2, n):
if n % i == 0:
return False
return True
但是在上面的方法中有一些冗余的计算,所以
- SpringSecurity工作原理小解读
坏我一锅粥
SpringSecurity
SecurityContextPersistenceFilter
ConcurrentSessionFilter
WebAsyncManagerIntegrationFilter
HeaderWriterFilter
CsrfFilter
LogoutFilter
Use
- JS实现自适应宽度的Tag切换
ini
JavaScripthtmlWebcsshtml5
效果体验:http://hovertree.com/texiao/js/3.htm
该效果使用纯JavaScript代码,实现TAB页切换效果,TAB标签根据内容自适应宽度,点击TAB标签切换内容页。
HTML文件代码:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"
- Hbase Rest API : 数据查询
kane_xie
RESThbase
hbase(hadoop)是用java编写的,有些语言(例如python)能够对它提供良好的支持,但也有很多语言使用起来并不是那么方便,比如c#只能通过thrift访问。Rest就能很好的解决这个问题。Hbase的org.apache.hadoop.hbase.rest包提供了rest接口,它内嵌了jetty作为servlet容器。
启动命令:./bin/hbase rest s
- JQuery实现鼠标拖动元素移动位置(源码+注释)
明子健
jqueryjs源码拖动鼠标
欢迎讨论指正!
print.html代码:
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta http-equiv=Content-Type content="text/html;charset=utf-8">
<title>发票打印</title>
&l
- Postgresql 连表更新字段语法 update
qifeifei
PostgreSQL
下面这段sql本来目的是想更新条件下的数据,可是这段sql却更新了整个表的数据。sql如下:
UPDATE tops_visa.visa_order
SET op_audit_abort_pass_date = now()
FROM
tops_visa.visa_order as t1
INNER JOIN tops_visa.visa_visitor as t2
ON t1.
- 将redis,memcache结合使用的方案?
tcrct
rediscache
公司架构上使用了阿里云的服务,由于阿里的kvstore收费相当高,打算自建,自建后就需要自己维护,所以就有了一个想法,针对kvstore(redis)及ocs(memcache)的特点,想自己开发一个cache层,将需要用到list,set,map等redis方法的继续使用redis来完成,将整条记录放在memcache下,即findbyid,save等时就memcache,其它就对应使用redi
- 开发中遇到的诡异的bug
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bug
今天我们服务器组遇到个问题:
我们的服务是从Kafka里面取出数据,然后把offset存储到ssdb中,每个topic和partition都对应ssdb中不同的key,服务启动之后,每次kafka数据更新我们这边收到消息,然后存储之后就发现ssdb的值偶尔是-2,这就奇怪了,最开始我们是在代码中打印存储的日志,发现没什么问题,后来去查看ssdb的日志,才发现里面每次set的时候都会对同一个key