- 简单介绍 NVIDIA推出的图形处理单元(GPU)架构“安培架构“
神仙约架
人工智能架构安培安培架构NVIDIA
概念"安培架构"(AmpereArchitecture)是NVIDIA推出的一款图形处理单元(GPU)架构,它是继图灵架构之后的下一代产品。安培架构最初在2020年发布,以其高性能和高效率而闻名,广泛应用于游戏、专业视觉、数据中心、人工智能(AI)和自动驾驶等领域。特点安培架构的主要特点包括:1.更高的性能和效率-安培架构通过改进的执行单元和更高的时钟频率,提供了比前代图灵架构更高的性能和能效。2
- 又一个大模型宝藏开源项目:深入探索 graphrag-local-ollama:开源项目的深度剖析与应用实战
python_知世
LLMAI大模型大模型技术AIollamagraphrag开源
一、引言随着人工智能技术在各个领域的广泛应用,对高效、灵活且经济的模型解决方案的需求日益迫切。传统的模型使用方式往往受到诸多限制,如高昂的成本、对网络的依赖以及数据隐私等问题。在这样的背景下,开源项目graphrag-local-ollama应运而生。graphrag-local-ollama是微软graphrag的一个创新扩展,它专注于支持使用ollama下载的本地模型。这一特性使得用户能够在本
- AI驱动的企业绩效管理:目标设定与实时跟踪
SuperAGI2025
DeepSeek人工智能大数据机器学习ai
AI驱动的企业绩效管理:目标设定与实时跟踪关键词:AI、企业绩效管理、目标设定、实时跟踪、数据分析摘要随着人工智能(AI)技术的迅猛发展,企业绩效管理正迎来革命性的变化。本文旨在探讨AI在目标设定与实时跟踪方面的应用,分析其理论基础和实际操作,从而为企业提供一套系统化的绩效管理方案。文章首先介绍AI及企业绩效管理的基本概念,接着阐述AI驱动的目标设定与实时跟踪框架,并通过实际案例解析其应用效果。最
- AI前端开发的技能需求变化:拥抱AI时代的新挑战
wangtaohappy
人工智能前端
随着人工智能技术的飞速发展,前端开发领域也迎来了翻天覆地的变化。越来越多的AI工具涌现,为开发者带来了前所未有的机遇与挑战。在AI赋能下,前端开发不再仅仅是静态页面的构建,而是与AI深度融合,创造更智能、更交互的应用。而这,也意味着前端开发者的技能需求正经历着前所未有的转变。本文将深入探讨AI时代前端开发的技能需求变化,并探讨如何适应这一变化,提升自身竞争力。我们将会重点讨论AI写代码工具在其中扮
- 解锁机器学习核心算法|朴素贝叶斯:分类的智慧法则
紫雾凌寒
AI炼金厂#机器学习算法机器学习算法分类朴素贝叶斯python深度学习人工智能
一、引言在机器学习的庞大算法体系中,有十种算法被广泛认为是最具代表性和实用性的,它们犹如机器学习领域的“十大神器”,各自发挥着独特的作用。这十大算法包括线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、K-近邻算法、K-平均算法、支持向量机、朴素贝叶斯算法、主成分分析(PCA)、神经网络。它们涵盖了回归、分类、聚类、降维等多个机器学习任务领域,是众多机器学习应用的基础和核心。而在这众多的算法中,朴素贝叶斯算法
- 解锁机器学习核心算法 | 线性回归:机器学习的基石
紫雾凌寒
AI炼金厂#机器学习算法算法机器学习线性回归人工智能深度学习aipython
在机器学习的众多算法中,线性回归宛如一块基石,看似质朴无华,却稳稳支撑起诸多复杂模型的架构。它是我们初涉机器学习领域时便会邂逅的算法之一,其原理与应用广泛渗透于各个领域。无论是预测房价走势、剖析股票市场波动,还是钻研生物医学数据、优化工业生产流程,线性回归皆能大显身手。本质上,线性回归是一种用于构建变量间线性关系的统计模型。它试图寻觅一条最佳拟合直线(或超平面),以使预测值与实际观测值之间的误差降
- AI环境初识
网络飞鸥
AI人工智能
在搭建AI环境时,当前流行的技术涉及多个方面,包括开发框架、深度学习库、硬件支持以及具体的应用技术等。以下是一些主要的技术趋势和流行技术:一、开发框架与深度学习库TensorFlow:由谷歌开发的一个开源机器学习库,广泛用于研究和生产环境。它提供了强大的张量计算能力和灵活的架构,支持广泛的机器学习和深度学习算法。PyTorch:由Facebook推出,也是一个广受欢迎的开源机器学习库。PyTorc
- 什么是AGI
hunter206206
人工智能agi
AGI(ArtificialGeneralIntelligence,人工通用智能)是指具备与人类相当或超越人类水平的通用智能的人工智能系统。与当前主流的**狭义人工智能(NarrowAI)**不同,AGI能够像人类一样灵活地处理各种任务,具备学习、推理、规划、创造和解决复杂问题的能力。AGI的核心特点通用性:AGI能够处理多种任务,而不仅限于特定领域。例如,它既能下棋,也能写作、驾驶、解决数学问题
- 14.5 Auto-GPT:基于Agent的AGI实验如何重新定义人工智能未来?
少林码僧
AI大模型应用实战专栏gptagi人工智能transformer深度学习langchain
Auto-GPT:基于Agent的AGI实验如何重新定义人工智能未来?关键词:自主智能体范式、AGI演进路径、动态环境交互、认知架构革命、社会级智能网络一、AGI演进的关键瓶颈与Agent范式的突破1.1传统AI系统的能力天花板
- 什么AGI
MonkeyKing.sun
agi
通用人工智能(ArtificialGeneralIntelligence,AGI)是人工智能领域的一个概念,指能够在广泛的认知任务中展现出与人类相当,甚至超越人类能力的智能系统。与当前大量应用的、针对特定任务设计的狭义人工智能(如专注于图像识别的人脸识别系统、专注于语言翻译的翻译软件等)不同,AGI具备以下显著特征:自适应学习能力:能从各种经验中学习新知识,并迅速适应全新的环境与任务。例如,面对一
- vue页面导出Word文档(含图片)
·零落·
Vue日常研发问题总结vue页面导出word文档wordvue
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:人工智能教程文章目录一、vue介绍二、引用插件安装引入插件三、Word模板data数据页面函数echart图片获取四、热门博客一、vue介绍Vue.js是一个渐进式JavaScript框架,用于构建用户界面。与其他庞大的框架不同,Vue被设计为可以自底向上逐层应用。Vue的核心库只关注视图层,不仅易于
- 杰和推出面向人工智能应用的AI服务器
weixin_34211761
在这个数据爆炸的年代,我们获取数据的难度大大降低,但要获取数据的价值仅依靠简单的数据分析是不可行的。如果将大数据看作一个产业,那么数据深挖(挖掘)就是其中一项核心技术,数据深挖(挖掘)通常与计算机科学有关,如数据统计、数据检索、分析处理、机器学习等技术,而这些恰好是人工智能技术的优势。人工智能一直都是备受关注的热门领域,更是被认为是第四次工业革命。随着技术的不断开发及深入优化,人工智能以迅雷不及掩
- 机器学习数学通关指南——微积分基本概念
Shockang
机器学习数学通关指南机器学习微积分数学
前言本文隶属于专栏《机器学习数学通关指南》,该专栏为笔者原创,引用请注明来源,不足和错误之处请在评论区帮忙指出,谢谢!本专栏目录结构和参考文献请见《机器学习数学通关指南》正文函数一、函数的定义与本质映射关系:函数是实数集到实数集的映射(或更一般地,非空数集到数集的映射)。规范形式:f:D→Rf:D\to\mathbb{R}f:D→R,其中D⊆RD\subseteq\mathbb{R}D⊆R为定义域
- SVM(支持向量机)原理及数学推导全过程详解
子木呀
支持向量机人工智能分类算法SVM
由于格式问题,为方便阅读,请点击下方链接访问原文点击此处访问原文点击此处访问原文点击此处访问原文点击此处访问原文关于SVM网上已经有很多很多的前辈有过讲解,这两天自己在网上看了看资料,结合前辈们的文章对SVM进行了一个整理,把看的过程中产生的一些问题也进行了解答。本来想着总结得简洁明了又易懂,但SVM本就有严格的数学理论支撑,不像其他机器学习算法是一个黑箱,写完发现要尽量让小白也懂少不了具体的论述
- 【2025年最新】ChatGPT润色论文高阶技巧(附9个高级指令)
qq_36603278
chatgptgpt论文笔记人工智能
论文润色是学术写作中至关重要的一环,能够有效提升研究成果的表达质量和学术影响力。借助ChatGPT等人工智能工具,研究人员可以快速优化语言表达、完善内容结构,从而专注于核心研究内容。本文总结了9个适用于不同场景的高级指令,帮助学术写作者高效完成论文润色工作。在使用ChatGPT进行学术论文润色时,需要使用明确清晰的提示词指令来指导ChatGPT如何进行修改。这些指令包括你希望改进的具体方面,例如语
- 【机器学习】支持向量机(SVM)详解:原理与优化
宸码
机器学习模式识别支持向量机机器学习算法人工智能数据挖掘python
支持向量机(SVM)详解:原理与优化支持向量机(SVM)详解1.基本概念2.数学原理2.1线性可分情况2.2最优化问题2.3拉格朗日对偶问题2.4核函数技巧(KernelTrick)2.5非线性分类与支持向量3.优缺点分析3.1优点3.2缺点4.SVM与其他算法的比较5.总结支持向量机(SVM)详解1.基本概念支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)是一种强大的监督学习算法,
- 智能边缘计算:开启智能新时代
livefan
人工智能
什么是智能边缘计算?在当今数字化浪潮中,边缘计算已成为一个热门词汇。简单来说,边缘计算是一种分布式计算架构,它将数据处理和存储更靠近数据源的位置,而不是集中于远程数据中心。通过这种方式,边缘计算可以减少数据传输的延迟,提高响应速度,增强数据处理的实时性和效率。而智能边缘计算,是边缘计算架构在涉及数据分析、机器学习或人工智能的工作负载中的应用。一般来说,边缘架构是一种将数据或应用程序放置在网络边缘的
- 多档买卖盘逐笔委托逐笔成交进行大数据分析以及模型结果20250221
level2Tick
A股level2历史数据金融数据库
多档买卖盘逐笔委托逐笔成交进行大数据分析以及模型结果20250221采用Level2逐笔成交与逐笔委托的详细记录,这种毫秒级别的数据能揭露众多关键信息,如庄家意图、虚假交易,使所有交易行为透明化。这对交易大师分析主力习性大有裨益,对人工智能进行机器学习也非常合适,数据量大且精确。以下是今日根据Level2逐笔成交与委托数据观察到的部分股票现象:level2逐笔成交逐笔委托数据下载链接:https:
- a股股票高频行情数据逐笔分析历史数据下载20250221
hightick
数据分析数据挖掘数据库金融
a股股票高频行情数据逐笔分析历史数据下载20250221基于Level2的逐笔成交和逐笔委托数据,这种毫秒级别的记录能分析出许多关键信息,如庄家意图、虚假动作,使所有交易行为暴露在阳光下。这对交易大师分析主力习性非常有帮助,对人工智能的学习也极具意义,数据量大且精准。以下是今日Level2逐笔成交与委托数据分析的部分股票现象:level2逐笔成交逐笔委托数据下载链接:https://pan.bai
- 自动化革命:Mbox边缘计算网关如何颠覆传统仓储行业
明达技术
自动化边缘计算人工智能
在自动化数字化的时代,仓储行业正经历着一场前所未有的变革。随着人工智能、物联网、机器人技术等先进技术的不断发展,传统的仓储模式正在被重新定义。首先,自动化设备如自动搬运车、自动分拣机、无人叉车等在仓库中的应用越来越广泛。这些设备不仅提高了仓储作业的效率,减少了人工成本,还大大降低了作业中的错误率。例如,自动搬运车可以根据预设的路径自动运送货物,无需人工驾驶,节省了人力并提高了运输效率。我们自主研发
- DeepSeek vs ChatGPT:AI 领域的华山论剑,谁主沉浮?
晨陌y
chatgpt人工智能
一、引言在当今科技飞速发展的时代,人工智能(AI)已然成为推动各领域变革的核心力量。而在人工智能的众多分支中,自然语言处理(NLP)因其与人类日常交流和信息处理的紧密联系,成为了最受瞩目的领域之一。在这片充满创新与突破的领域里,DeepSeek和ChatGPT犹如两颗璀璨的明星,吸引着全球开发者、研究人员以及广大普通用户的目光。它们代表着当前AI语言模型的顶尖水准,一场关于“谁主沉浮”的激烈较量正
- 深度强化学习算法在金融交易决策中的优化应用【附数据】
算法与数据
算法
金融数据分析与建模专家金融科研助手|论文指导|模型构建✨专业领域:金融数据处理与分析量化交易策略研究金融风险建模投资组合优化金融预测模型开发深度学习在金融中的应用擅长工具:Python/R/MATLAB量化分析机器学习模型构建金融时间序列分析蒙特卡洛模拟风险度量模型金融论文指导内容:金融数据挖掘与处理量化策略开发与回测投资组合构建与优化金融风险评估模型期刊论文✅具体问题可以私信或查看文章底部二维码
- 物联网数据采集平台【物联网毕业论文】
算法与数据
物联网
物联网技术与数据分析|物联网系统设计|模型构建✨专业领域:物联网系统架构设计智能设备与传感器网络数据采集与处理物联网大数据分析智能家居与工业物联网边缘计算与云计算物联网安全与隐私保护擅长工具:Python/R/Matlab数据分析与建模物联网平台与设备编程数据流与实时监控系统设计机器学习与预测模型应用物联网协议(MQTT,CoAP,HTTP)物联网数据可视化工具✅物联网专业题目与数据:物联网毕业论
- GPU与FPGA加速:硬件赋能AI应用
AI天才研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型AI大模型企业级应用开发实战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
GPU与FPGA加速:硬件赋能AI应用1.背景介绍1.1人工智能的兴起人工智能(AI)在过去几年中经历了爆炸式增长,成为推动科技创新的核心动力。从语音识别和计算机视觉,到自然语言处理和推荐系统,AI已广泛应用于各个领域。然而,训练和部署AI模型需要大量计算资源,这对传统的CPU架构提出了巨大挑战。1.2硬件加速的必要性为满足AI算法对计算能力的巨大需求,硬件加速技术应运而生。专用硬件如GPU(图形
- DeepSeek 与网络安全:AI 在网络安全领域的应用与挑战
一ge科研小菜菜
人工智能运维网络
个人主页:一ge科研小菜鸡-CSDN博客期待您的关注1.引言在当今数字化时代,网络安全已成为国家、企业和个人面临的重要挑战。从传统的病毒、木马攻击,到高级持续性威胁(APT)、零日漏洞和供应链攻击,网络威胁的形式日益复杂。与此同时,人工智能(AI)技术的快速发展正在为网络安全提供全新的解决方案,而DeepSeek作为AI领域的新兴力量,也正在探索如何利用深度学习和大规模语言模型(LLM)加强网络安
- 《解锁AI密码,机器人精准感知环境不再是梦!》
人工智能机器学习
在科技飞速发展的当下,人工智能与机器人技术的融合正深刻改变着世界。其中,人工智能助力机器人实现更精准的环境感知,已成为该领域的核心课题,吸引着全球科研人员与科技企业的目光。这不仅关乎机器人能否在复杂环境中高效执行任务,更预示着未来智能时代的发展走向。多传感器融合:感知基石的稳固搭建机器人要精准感知环境,首先离不开各类传感器。视觉传感器,比如常见的摄像头,能像人类眼睛一样捕捉周围的图像信息,通过对图
- DeepSeek 与后端开发:AI 赋能云端架构与智能化服务
一ge科研小菜菜
人工智能后端人工智能云原生
个人主页:一ge科研小菜鸡-CSDN博客期待您的关注1.引言随着人工智能(AI)技术的快速发展,后端开发正经历一场深刻变革。从传统的RESTAPI到现代的云原生架构,后端系统的设计越来越依赖智能化技术,提高系统的效率、可扩展性和稳定性。DeepSeek作为AI领域的新兴力量,在后端开发中展现出巨大的潜力。本文将深入探讨DeepSeek在后端开发中的应用,包括智能API生成、数据库优化、自动化运维、
- Deepseek从入门到精通,最全指令汇总
weixin_50019283
ai人工智能深度学习服务器运维
在人工智能技术日新月异的今天,Deepseek作为一款功能强大的语言交互工具,正深刻地改变着我们获取信息、进行内容创作的方式。无论是从事文案策划、程序开发,还是单纯想要解决日常疑问,Deepseek凭借其卓越的语言理解与生成能力,都能成为我们得力的助手。而若想充分挖掘Deepseek的潜力,熟练掌握各类指令便是开启这扇智能大门的钥匙。接下来,就让我们一同深入探索这份从基础到高阶的Deepseek指
- 大模型应用开发:核心技术与领域实践
每天五分钟玩转人工智能
人工智能
一本书籍的价值在人工智能领域,大模型技术以其强大的语言理解和生成能力,正在深刻改变着众多行业的应用方式。然而,面对这些复杂且前沿的技术实现与实际落地挑战,许多开发者和从业者往往感到无从下手。为了解答这些疑问,提供系统的技术知识和实战经验,《大模型应用开发:核心技术与领域实践》应运而生。这本书由科大讯飞AI团队与中国科大的资深专家联合撰写,旨在打通大模型的技术原理与应用实践之间的壁垒,为相关领域的从
- 三维扫描自动化智能检测系统:为品质护航,为效率加速
CASAIM
人工智能3d计算机视觉
产品质量是企业的生命线。然而,传统的检测方式往往依赖人工操作,不仅效率低下,还容易因人为因素导致检测结果不准确。自动化智能检测系统是一种集成了先进传感器技术、图像处理算法和人工智能的高科技设备。它能够自动识别和检测物体的尺寸、形状质量指标,并实时生成检测报告。通过智能化的检测流程,企业可以实现生产过程的全自动化质量控制,确保每一项产品都符合高标准的质量要求。CASAIM作为快速批量处理的自动化智能
- Spring的注解积累
yijiesuifeng
spring注解
用注解来向Spring容器注册Bean。
需要在applicationContext.xml中注册:
<context:component-scan base-package=”pagkage1[,pagkage2,…,pagkageN]”/>。
如:在base-package指明一个包
<context:component-sc
- 传感器
百合不是茶
android传感器
android传感器的作用主要就是来获取数据,根据得到的数据来触发某种事件
下面就以重力传感器为例;
1,在onCreate中获得传感器服务
private SensorManager sm;// 获得系统的服务
private Sensor sensor;// 创建传感器实例
@Override
protected void
- [光磁与探测]金吕玉衣的意义
comsci
这是一个古代人的秘密:现在告诉大家
信不信由你们:
穿上金律玉衣的人,如果处于灵魂出窍的状态,可以飞到宇宙中去看星星
这就是为什么古代
- 精简的反序打印某个数
沐刃青蛟
打印
以前看到一些让求反序打印某个数的程序。
比如:输入123,输出321。
记得以前是告诉你是几位数的,当时就抓耳挠腮,完全没有思路。
似乎最后是用到%和/方法解决的。
而今突然想到一个简短的方法,就可以实现任意位数的反序打印(但是如果是首位数或者尾位数为0时就没有打印出来了)
代码如下:
long num, num1=0;
- PHP:6种方法获取文件的扩展名
IT独行者
PHP扩展名
PHP:6种方法获取文件的扩展名
1、字符串查找和截取的方法
1
$extension
=
substr
(
strrchr
(
$file
,
'.'
), 1);
2、字符串查找和截取的方法二
1
$extension
=
substr
- 面试111
文强chu
面试
1事务隔离级别有那些 ,事务特性是什么(问到一次)
2 spring aop 如何管理事务的,如何实现的。动态代理如何实现,jdk怎么实现动态代理的,ioc是怎么实现的,spring是单例还是多例,有那些初始化bean的方式,各有什么区别(经常问)
3 struts默认提供了那些拦截器 (一次)
4 过滤器和拦截器的区别 (频率也挺高)
5 final,finally final
- XML的四种解析方式
小桔子
domjdomdom4jsax
在平时工作中,难免会遇到把 XML 作为数据存储格式。面对目前种类繁多的解决方案,哪个最适合我们呢?在这篇文章中,我对这四种主流方案做一个不完全评测,仅仅针对遍历 XML 这块来测试,因为遍历 XML 是工作中使用最多的(至少我认为)。 预 备 测试环境: AMD 毒龙1.4G OC 1.5G、256M DDR333、Windows2000 Server
- wordpress中常见的操作
aichenglong
中文注册wordpress移除菜单
1 wordpress中使用中文名注册解决办法
1)使用插件
2)修改wp源代码
进入到wp-include/formatting.php文件中找到
function sanitize_user( $username, $strict = false
- 小飞飞学管理-1
alafqq
管理
项目管理的下午题,其实就在提出问题(挑刺),分析问题,解决问题。
今天我随意看下10年上半年的第一题。主要就是项目经理的提拨和培养。
结合我自己经历写下心得
对于公司选拔和培养项目经理的制度有什么毛病呢?
1,公司考察,选拔项目经理,只关注技术能力,而很少或没有关注管理方面的经验,能力。
2,公司对项目经理缺乏必要的项目管理知识和技能方面的培训。
3,公司对项目经理的工作缺乏进行指
- IO输入输出部分探讨
百合不是茶
IO
//文件处理 在处理文件输入输出时要引入java.IO这个包;
/*
1,运用File类对文件目录和属性进行操作
2,理解流,理解输入输出流的概念
3,使用字节/符流对文件进行读/写操作
4,了解标准的I/O
5,了解对象序列化
*/
//1,运用File类对文件目录和属性进行操作
//在工程中线创建一个text.txt
- getElementById的用法
bijian1013
element
getElementById是通过Id来设置/返回HTML标签的属性及调用其事件与方法。用这个方法基本上可以控制页面所有标签,条件很简单,就是给每个标签分配一个ID号。
返回具有指定ID属性值的第一个对象的一个引用。
语法:
&n
- 励志经典语录
bijian1013
励志人生
经典语录1:
哈佛有一个著名的理论:人的差别在于业余时间,而一个人的命运决定于晚上8点到10点之间。每晚抽出2个小时的时间用来阅读、进修、思考或参加有意的演讲、讨论,你会发现,你的人生正在发生改变,坚持数年之后,成功会向你招手。不要每天抱着QQ/MSN/游戏/电影/肥皂剧……奋斗到12点都舍不得休息,看就看一些励志的影视或者文章,不要当作消遣;学会思考人生,学会感悟人生
- [MongoDB学习笔记三]MongoDB分片
bit1129
mongodb
MongoDB的副本集(Replica Set)一方面解决了数据的备份和数据的可靠性问题,另一方面也提升了数据的读写性能。MongoDB分片(Sharding)则解决了数据的扩容问题,MongoDB作为云计算时代的分布式数据库,大容量数据存储,高效并发的数据存取,自动容错等是MongoDB的关键指标。
本篇介绍MongoDB的切片(Sharding)
1.何时需要分片
&nbs
- 【Spark八十三】BlockManager在Spark中的使用场景
bit1129
manager
1. Broadcast变量的存储,在HttpBroadcast类中可以知道
2. RDD通过CacheManager存储RDD中的数据,CacheManager也是通过BlockManager进行存储的
3. ShuffleMapTask得到的结果数据,是通过FileShuffleBlockManager进行管理的,而FileShuffleBlockManager最终也是使用BlockMan
- yum方式部署zabbix
ronin47
yum方式部署zabbix
安装网络yum库#rpm -ivh http://repo.zabbix.com/zabbix/2.4/rhel/6/x86_64/zabbix-release-2.4-1.el6.noarch.rpm 通过yum装mysql和zabbix调用的插件还有agent代理#yum install zabbix-server-mysql zabbix-web-mysql mysql-
- Hibernate4和MySQL5.5自动创建表失败问题解决方法
byalias
J2EEHibernate4
今天初学Hibernate4,了解了使用Hibernate的过程。大体分为4个步骤:
①创建hibernate.cfg.xml文件
②创建持久化对象
③创建*.hbm.xml映射文件
④编写hibernate相应代码
在第四步中,进行了单元测试,测试预期结果是hibernate自动帮助在数据库中创建数据表,结果JUnit单元测试没有问题,在控制台打印了创建数据表的SQL语句,但在数据库中
- Netty源码学习-FrameDecoder
bylijinnan
javanetty
Netty 3.x的user guide里FrameDecoder的例子,有几个疑问:
1.文档说:FrameDecoder calls decode method with an internally maintained cumulative buffer whenever new data is received.
为什么每次有新数据到达时,都会调用decode方法?
2.Dec
- SQL行列转换方法
chicony
行列转换
create table tb(终端名称 varchar(10) , CEI分值 varchar(10) , 终端数量 int)
insert into tb values('三星' , '0-5' , 74)
insert into tb values('三星' , '10-15' , 83)
insert into tb values('苹果' , '0-5' , 93)
- 中文编码测试
ctrain
编码
循环打印转换编码
String[] codes = {
"iso-8859-1",
"utf-8",
"gbk",
"unicode"
};
for (int i = 0; i < codes.length; i++) {
for (int j
- hive 客户端查询报堆内存溢出解决方法
daizj
hive堆内存溢出
hive> select * from t_test where ds=20150323 limit 2;
OK
Exception in thread "main" java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
问题原因: hive堆内存默认为256M
这个问题的解决方法为:
修改/us
- 人有多大懒,才有多大闲 (评论『卓有成效的程序员』)
dcj3sjt126com
程序员
卓有成效的程序员给我的震撼很大,程序员作为特殊的群体,有的人可以这么懒, 懒到事情都交给机器去做 ,而有的人又可以那么勤奋,每天都孜孜不倦得做着重复单调的工作。
在看这本书之前,我属于勤奋的人,而看完这本书以后,我要努力变成懒惰的人。
不要在去庞大的开始菜单里面一项一项搜索自己的应用程序,也不要在自己的桌面上放置眼花缭乱的快捷图标
- Eclipse简单有用的配置
dcj3sjt126com
eclipse
1、显示行号 Window -- Prefences -- General -- Editors -- Text Editors -- show line numbers
2、代码提示字符 Window ->Perferences,并依次展开 Java -> Editor -> Content Assist,最下面一栏 auto-Activation
- 在tomcat上面安装solr4.8.0全过程
eksliang
Solrsolr4.0后的版本安装solr4.8.0安装
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2096478
首先solr是一个基于java的web的应用,所以安装solr之前必须先安装JDK和tomcat,我这里就先省略安装tomcat和jdk了
第一步:当然是下载去官网上下载最新的solr版本,下载地址
- Android APP通用型拒绝服务、漏洞分析报告
gg163
漏洞androidAPP分析
点评:记得曾经有段时间很多SRC平台被刷了大量APP本地拒绝服务漏洞,移动安全团队爱内测(ineice.com)发现了一个安卓客户端的通用型拒绝服务漏洞,来看看他们的详细分析吧。
0xr0ot和Xbalien交流所有可能导致应用拒绝服务的异常类型时,发现了一处通用的本地拒绝服务漏洞。该通用型本地拒绝服务可以造成大面积的app拒绝服务。
针对序列化对象而出现的拒绝服务主要
- HoverTree项目已经实现分层
hvt
编程.netWebC#ASP.ENT
HoverTree项目已经初步实现分层,源代码已经上传到 http://hovertree.codeplex.com请到SOURCE CODE查看。在本地用SQL Server 2008 数据库测试成功。数据库和表请参考:http://keleyi.com/a/bjae/ue6stb42.htmHoverTree是一个ASP.NET 开源项目,希望对你学习ASP.NET或者C#语言有帮助,如果你对
- Google Maps API v3: Remove Markers 移除标记
天梯梦
google maps api
Simply do the following:
I. Declare a global variable:
var markersArray = [];
II. Define a function:
function clearOverlays() {
for (var i = 0; i < markersArray.length; i++ )
- jQuery选择器总结
lq38366
jquery选择器
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 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40
- 基础数据结构和算法六:Quick sort
sunwinner
AlgorithmQuicksort
Quick sort is probably used more widely than any other. It is popular because it is not difficult to implement, works well for a variety of different kinds of input data, and is substantially faster t
- 如何让Flash不遮挡HTML div元素的技巧_HTML/Xhtml_网页制作
刘星宇
htmlWeb
今天在写一个flash广告代码的时候,因为flash自带的链接,容易被当成弹出广告,所以做了一个div层放到flash上面,这样链接都是a触发的不会被拦截,但发现flash一直处于div层上面,原来flash需要加个参数才可以。
让flash置于DIV层之下的方法,让flash不挡住飘浮层或下拉菜单,让Flash不档住浮动对象或层的关键参数:wmode=opaque。
方法如下:
- Mybatis实用Mapper SQL汇总示例
wdmcygah
sqlmysqlmybatis实用
Mybatis作为一个非常好用的持久层框架,相关资料真的是少得可怜,所幸的是官方文档还算详细。本博文主要列举一些个人感觉比较常用的场景及相应的Mapper SQL写法,希望能够对大家有所帮助。
不少持久层框架对动态SQL的支持不足,在SQL需要动态拼接时非常苦恼,而Mybatis很好地解决了这个问题,算是框架的一大亮点。对于常见的场景,例如:批量插入/更新/删除,模糊查询,多条件查询,联表查询,