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IT古董
深度学习人工智能深度学习gpttransformer
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LayoutLMv3:通过统一文本和图像掩码进行文档人工智能预训练LayoutLMv3应用统一的文本-图像多模态Transformer来学习跨模态表示。Transformer具有多层架构,每层主要由多头自注意力机制和逐位置全连接前馈网络组成。Transformer的输入是文本嵌入$Y=y_{1:L}$和图像嵌入$X=x_{1:M}$序列的连接,其中$L$和$M$分别是文本和图像的序列长度。通过Tr
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在人工智能(AI)快速发展的时代,AI技术的影响已经渗透到各个领域,从医疗保健到金融服务,再到创意产业。AI工具的出现,为前端开发带来了前所未有的效率提升,但也引发了人们对创造力的担忧:这些强大的AI写代码工具会解放前端工程师的创造力,还是会最终扼杀它?本文将以ScriptEcho为例,探讨AI辅助前端开发工具对前端工程师创造力的双面影响。AI辅助前端开发对创造力的潜在负面影响不可否认,AI辅助前
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随着人工智能技术的飞速发展,AI写代码工具已经不再是遥不可及的梦想,它正深刻地改变着前端开发的模式。AI赋能前端开发,不仅提高了开发效率,也降低了学习门槛,为更多开发者打开了通往智能化前端世界的大门。然而,学习AI前端开发也面临着诸多挑战,需要系统学习和持续实践。本文将为你详细介绍AI前端开发的学习途径、资源以及实践经验,助你开启这段精彩的旅程。AI前端开发的兴起及重要性近年来,人工智能技术在各个
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近年来,人工智能(AI)技术飞速发展,深刻地改变着各个行业,前端开发领域也不例外。AI写代码工具的兴起,为前端开发者带来了前所未有的机遇和挑战。本文将探讨AI前端开发与其他技术的融合,分析其对职业发展的影响,并以ScriptEcho为例,解读AI如何赋能前端开发。AI前端开发与其他技术的融合:机遇与挑战并存AI前端开发并非孤立存在,它与低代码/无代码平台、区块链技术、Web3.0、元宇宙等新兴技术
- AI时代的前端开发:拥抱变化,迎接挑战
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近年来,人工智能(AI)技术的飞速发展深刻地改变着各个行业,前端开发领域也不例外。面对AI带来的冲击和挑战,开发者们需要积极拥抱变化,学习新技能,才能在竞争激烈的市场中立于不败之地。本文将探讨AI时代前端开发面临的新挑战,以及如何利用AI赋能前端开发,提高效率,应对技术更新迭代。关键词:AI写代码工具AI时代前端开发的新挑战AI技术的快速发展,为前端开发带来了前所未有的机遇,同时也带来了新的挑战。
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1.深度前馈神经网络(DeepFeedforwardNetworks)发明时间:2006年左右,随着计算能力的提升和大数据集的可用性增加,深度学习开始兴起。发明动机:解决传统机器学习模型在复杂数据上的局限性,如线性模型无法处理非线性关系的数据。模型特点:由多个隐藏层组成的神经网络,每一层的节点与下一层的节点完全连接。应用场景:分类、回归、语音识别、图像识别等。2.卷积神经网络(Convolutio
- 自动驾驶技术的未来趋势与挑战分析
智能计算研究中心
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内容概要自动驾驶技术自诞生以来经历了多个发展阶段。最初的研究集中在感知和控制系统的基础构建,随后进入了数据处理和算法的优化阶段,如今,随着人工智能和机器学习技术的快速应用,自动驾驶行业正处于一个前所未有的迅猛发展期。当前,行业内涌现出多种解决方案,各大汽车制造商与科技公司纷纷加大投入,推动这一领域的技术进步。市场需求不断增加,为自动驾驶技术注入活力。城市交通拥堵、环境污染等问题促使人们寻求更加智能
- DeepSeek预言未来5年升值最快的东西
ZhuBin365
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Thinking好的,我现在需要思考未来5年哪些东西可能会升值最快。首先,我得考虑当前的经济趋势和技术发展的方向。通货膨胀可能继续,所以实物资产可能保值。然后是科技领域,比如人工智能、量子计算这些前沿技术相关的资产可能会有增长。接着,环保和可持续发展是热门话题,可再生能源相关的产业可能会增值。例如,太阳能、风能的公司股票或者相关技术专利。另外,电动汽车和电池技术也可能持续发展,锂、钴等稀有金属的需
- LLM大模型产品经理学习指南【2025全新版】:极致详细,一篇搞定!
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产品经理语言模型人工智能DeepSeek大模型学习LLM
前言·随着人工智能技术的蓬勃发展,尤其是大模型(LargeModel)的强势兴起,越来越多的企业对这一领域愈发重视并加大投入。作为大模型产品经理,需具备一系列跨学科的知识与技能,方能有效地推动产品的开发、优化以及市场化进程。以下是一份详尽的大模型产品经理学习路线,旨在助力你构建所需的知识体系,实现从零基础到精通的蜕变。一、基础知识阶段(一)计算机科学基础数据结构与算法:深入理解基本的数据结构(如数
- 销售易、极兔、珍客CRM:产品功能特色与企业适用性分析
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销售易CRM产品功能移动化与社交化:销售易CRM支持iOS、Android等主流操作系统,销售人员可以随时随地访问客户信息、更新销售进度、创建任务等。同时,它还具备社交化功能,能够整合企业内部的社交网络,促进员工之间的协作与沟通。AI与大数据驱动:销售易CRM融合了人工智能和大数据技术,通过智能数据分析,帮助企业洞察客户行为和需求,预测销售趋势。例如,AI可以对客户数据进行深度挖掘,识别出高价值客
- 前瞻技术:塑造未来生活的新趋势
火龙果wa
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人工智能在艺术创作中的应用越来越普遍。AI可以生成画作、音乐和文学作品。它通过分析大量数据,学习艺术风格,并能创造出独特的作品。AI创作的艺术作品有几个特点。首先,它可以快速完成创作,节省时间。第二,AI能够融合多种风格。这使得作品更加多样化,有了新的表现形式。此外,AI常常会产生一些意想不到的创意,这能激发人们的灵感。艺术家与AI的合作也在逐渐发展。很多艺术家开始尝试与AI共同创作。他们使用AI
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引言在当今数字化与智能化的浪潮中,人工智能(AI)技术正以前所未有的速度改变着我们的生活和工作方式。DeepSeek,作为一款由杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司开发的人工智能模型,凭借其强大的功能和灵活的应用场景,成为了众多企业和专业人士的得力助手。本文将带你深入了解DeepSeek,从新手入门到高手进阶,掌握其核心功能与使用技巧,实现个人能力的蜕变。一、初识DeepSeek:人工智能的“
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在全球化的今天,互联网应用已不再局限于单一市场。高效便捷的前端开发方案成为企业拓展国际市场的关键。得益于人工智能技术的飞速发展,AI代码生成器正在深刻改变前端开发模式,为国际化应用开发带来前所未有的机遇。然而,国际化开发也面临着诸多挑战,例如不同地区用户习惯、技术标准、语言差异等等。本文将探讨AI前端开发在国际化市场中的机遇与挑战,并以ScriptEcho为例,分析AI工具如何助力企业实现高效的全
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1979年在中国是一个重要的年份。这一年发生了诸多大事,也被视为中国在政治、经济、科技、文化等多个领域的一个重要转折点和中国近现代历史重要的时期断代点之一。相比1979年所开启的波澜壮阔的新时代,中国人工智能(ArtificialIntelligence,AI)研究在1979年的起步只能算历史大潮中的一朵不起眼的浪花,但在中国人工智能的历史里,这是开天辟地的大事件。人工智能最早的学派是符号主义学派
- 今日AI和商界事件(2025-02-11)
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今日AI大事件主要包括以下几个方面:一、行业竞购与合作变动马斯克组团竞购OpenAI据《华尔街日报》报道,马斯克率投资者财团出价974亿美元竞购OpenAI,欲使其回归开源公益使命。xAI支持此次竞购,若成功,xAI或与OpenAI合并。对此,OpenAI首席执行官奥尔特曼在X平台回应,调侃愿花97.4亿美元收购推特。这一举动反映了AI行业巨头之间的复杂关系和利益纠葛。FigureAI与OpenA
- 今日AI和商界事件(2025-02-07)
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AI和商界事件人工智能
今日AI领域的相关事件包括但不限于以下几个方面:一、政策与监管美国众议员推动禁止政府设备使用中国AI应用DeepSeek:美国众议院两名来自两党的议员提议立法,禁止联邦政府设备使用中国人工智能应用DeepSeek,理由是中国政府可能利用该应用进行监视和散布虚假信息。这一事件反映了地缘政治紧张背景下,各国在关键技术领域对自主性和安全性的重视。二、行业动态与发展OpenAI推进“星际之门”项目:Ope
- 精通LangChain:如何使用Unstructured处理多种格式的图像文档
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#引言随着人工智能和深度学习的快速发展,文档图像分析(DocumentImageAnalysis,DIA)在许多领域中变得至关重要。然而,处理多种图像格式的文档仍然是一个挑战。本文将介绍如何使用Unstructured库,通过LangChain框架加载和处理多种格式的图像文档,帮助您在DIA任务中实现更高效的工作流程。#主要内容##安装Unstructured在开始之前,确保安装了Unstruct
- 《深入了解Unstructured包:在LangChain中使用Unstructured.IO提取干净文本》
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引言在现代数据处理和人工智能应用中,解析和清洗文本数据是一个重要的环节。无论是PDF文件、Word文档还是CSV文件,能够高效地提取有用信息对下游任务至关重要。这篇文章将介绍如何使用Unstructured.IO的Unstructured包来从原始文档中提取干净文本,并在LangChain框架中使用它。本文将包含安装与设置指南、详细教程、代码示例、常见问题及解决方案,并提供进一步学习的资源。主要内
- Python爬虫框架Scrapy入门指南
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Scrapy是一个高效、灵活、开放的Python爬虫框架,它可以帮助开发者快速地开发出高质量的网络爬虫,而不需要太多的编码工作。以下是对Scrapy的入门指南:一、Scrapy简介Scrapy是一个用于抓取网站和提取结构化数据的应用程序框架,可用于各种有用的应用程序,如数据挖掘、信息处理或历史存档。尽管Scrapy最初是为网络抓取而设计的,但它也可用于使用API提取数据或用作通用网络爬虫。Scra
- DeepSeek-V2模型版本更新:探索高效经济的多专家混合架构
姜葵烽
DeepSeek-V2模型版本更新:探索高效经济的多专家混合架构DeepSeek-V2项目地址:https://gitcode.com/hf_mirrors/ai-gitcode/DeepSeek-V2在人工智能模型的发展进程中,每一次版本更新都是对前一次成果的深化与完善。今天,我们将详细介绍DeepSeek-V2模型的新版本特性,以及它如何通过创新的架构设计,实现了在性能和成本之间的最佳平衡。新
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《PythonOpenCV从菜鸟到高手》带你进入图像处理与计算机视觉的大门!解锁Python编程的无限可能:《奇妙的Python》带你漫游代码世界在深度学习模型的训练过程中,优化器起着至关重要的作用,它决定了模型的收敛速度以及最终的性能。本文将介绍深度学习中常用的优化器,从传统的随机梯度下降(SGD)到现代的自适应优化器(如Adam)。我们将深入探讨每种优化器的原理、优缺点,并通过Python实现
- 【人工智能】基于Python和OpenCV实现实时人脸识别系统:从基础到应用
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随着人工智能和计算机视觉的快速发展,人脸识别技术已广泛应用于监控、安全、社交媒体、金融和医疗等领域。本文将介绍如何利用Python和OpenCV库,结合dlib进行实时人脸识别的实现。通过构建一个基础的实时人脸识别系统,读者将深入了解人脸检测与识别的核心原理,掌握如何使用现有的计算机视觉工具快速开发一个有效的实时系统。本文将详细介绍如何通过OpenCV和dlib来实现人脸检测与识别,如何实时获取摄
- 机器学习面试笔试知识点-线性回归、逻辑回归(Logistics Regression)和支持向量机(SVM)
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机器学习面试笔试知识点-线性回归、逻辑回归LogisticsRegression和支持向量机SVM微信公众号:数学建模与人工智能一、线性回归1.线性回归的假设函数2.线性回归的损失函数(LossFunction)两者区别3.简述岭回归与Lasso回归以及使用场景4.什么场景下用L1、L2正则化5.什么是ElasticNet回归6.ElasticNet回归的使用场景7.线性回归要求因变量服从正态分布
- 线性回归、逻辑回归及SVM
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1,回归(LinearRegression)回归其实就是对已知公式的未知参数进行估计。可以简单的理解为:在给定训练样本点和已知的公式后,对于一个或多个未知参数,机器会自动枚举参数的所有可能取值(对于多个参数要枚举它们的不同组合),直到找到那个最符合样本点分布的参数(或参数组合)。当然,实际运算有一些优化算法,肯定不会去枚举的。注意,回归的前提是公式已知,否则回归无法进行。回归中的公式基本都是数据分
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AI是什么?人工智能(ArtificialIntelligence),英文缩写为AI。AI人工智能不是简单的应用程序,而是一类技术,包含机器学习、自然语言处理、计算机视觉等多个领域。AI系统通常由算法、数据、模型和代码组成,其中代码用于实现算法,数据用于训练模型,最终形成智能决策能力。AI可以嵌入到应用程序中,但其本身是一个复杂的技术体系。AI为什么这么聪明?AI之所以看起来很聪明,主要是因为它通
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概念与定义逻辑回归是一种用于分类问题的统计方法。它通过计算目标变量的概率来预测类别归属,并假设数据服从伯努利分布(二分类)或多项式分布(多分类)。逻辑回归模型输出的是概率值,通常使用sigmoid函数将线性组合映射到0和1之间。1.概念逻辑回归用于解决分类问题,特别是二分类问题。它通过估计输入变量与目标变量之间的关系来预测目标变量的类别。2.定义逻辑回归是一种广义线性模型,其核心思想是将线性组合通
- 强化学习算法:蒙特卡洛树搜索 (Monte Carlo Tree Search) 原理与代码实例讲解
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强化学习算法:蒙特卡洛树搜索(MonteCarloTreeSearch)原理与代码实例讲解关键词:蒙特卡洛树搜索,强化学习,决策树,搜索算法,博弈策略,应用场景,代码实现1.背景介绍1.1问题由来强化学习(ReinforcementLearning,RL)是人工智能领域的一个核心分支,专注于通过与环境交互,学习最优策略以实现特定目标。传统的强化学习算法,如Q-learning、SARSA等,通常依
- 大语言模型的分类及本地部署所需的硬件配置要求
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LLM基础知识语言模型分类人工智能
1、大语言模型概念及作用大语言模型:(LargeLanguageModel,LLM)是一种基于深度学习的人工智能模型,它能够理解和生成自然语言[1]。简单来说,它就像一个“超级大脑”,能够处理各种语言任务,比如写文章、回答问题、翻译语言等;它通过训练大量的文本数据,学习语言的结构、语法、语义以及上下文关联,从而能够理解和生成与人类语言相似的文本。举个例子:如果你问它一个问题,比如:“为什么天空是蓝
- Java实现的简单双向Map,支持重复Value
superlxw1234
java双向map
关键字:Java双向Map、DualHashBidiMap
有个需求,需要根据即时修改Map结构中的Value值,比如,将Map中所有value=V1的记录改成value=V2,key保持不变。
数据量比较大,遍历Map性能太差,这就需要根据Value先找到Key,然后去修改。
即:既要根据Key找Value,又要根据Value
- PL/SQL触发器基础及例子
百合不是茶
oracle数据库触发器PL/SQL编程
触发器的简介;
触发器的定义就是说某个条件成立的时候,触发器里面所定义的语句就会被自动的执行。因此触发器不需要人为的去调用,也不能调用。触发器和过程函数类似 过程函数必须要调用,
一个表中最多只能有12个触发器类型的,触发器和过程函数相似 触发器不需要调用直接执行,
触发时间:指明触发器何时执行,该值可取:
before:表示在数据库动作之前触发
- [时空与探索]穿越时空的一些问题
comsci
问题
我们还没有进行过任何数学形式上的证明,仅仅是一个猜想.....
这个猜想就是; 任何有质量的物体(哪怕只有一微克)都不可能穿越时空,该物体强行穿越时空的时候,物体的质量会与时空粒子产生反应,物体会变成暗物质,也就是说,任何物体穿越时空会变成暗物质..(暗物质就我的理
- easy ui datagrid上移下移一行
商人shang
js上移下移easyuidatagrid
/**
* 向上移动一行
*
* @param dg
* @param row
*/
function moveupRow(dg, row) {
var datagrid = $(dg);
var index = datagrid.datagrid("getRowIndex", row);
if (isFirstRow(dg, row)) {
- Java反射
oloz
反射
本人菜鸟,今天恰好有时间,写写博客,总结复习一下java反射方面的知识,欢迎大家探讨交流学习指教
首先看看java中的Class
package demo;
public class ClassTest {
/*先了解java中的Class*/
public static void main(String[] args) {
//任何一个类都
- springMVC 使用JSR-303 Validation验证
杨白白
springmvc
JSR-303是一个数据验证的规范,但是spring并没有对其进行实现,Hibernate Validator是实现了这一规范的,通过此这个实现来讲SpringMVC对JSR-303的支持。
JSR-303的校验是基于注解的,首先要把这些注解标记在需要验证的实体类的属性上或是其对应的get方法上。
登录需要验证类
public class Login {
@NotEmpty
- log4j
香水浓
log4j
log4j.rootCategory=DEBUG, STDOUT, DAILYFILE, HTML, DATABASE
#log4j.rootCategory=DEBUG, STDOUT, DAILYFILE, ROLLINGFILE, HTML
#console
log4j.appender.STDOUT=org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4
- 使用ajax和history.pushState无刷新改变页面URL
agevs
jquery框架Ajaxhtml5chrome
表现
如果你使用chrome或者firefox等浏览器访问本博客、github.com、plus.google.com等网站时,细心的你会发现页面之间的点击是通过ajax异步请求的,同时页面的URL发生了了改变。并且能够很好的支持浏览器前进和后退。
是什么有这么强大的功能呢?
HTML5里引用了新的API,history.pushState和history.replaceState,就是通过
- centos中文乱码
AILIKES
centosOSssh
一、CentOS系统访问 g.cn ,发现中文乱码。
于是用以前的方式:yum -y install fonts-chinese
CentOS系统安装后,还是不能显示中文字体。我使用 gedit 编辑源码,其中文注释也为乱码。
后来,终于找到以下方法可以解决,需要两个中文支持的包:
fonts-chinese-3.02-12.
- 触发器
baalwolf
触发器
触发器(trigger):监视某种情况,并触发某种操作。
触发器创建语法四要素:1.监视地点(table) 2.监视事件(insert/update/delete) 3.触发时间(after/before) 4.触发事件(insert/update/delete)
语法:
create trigger triggerName
after/before
- JS正则表达式的i m g
bijian1013
JavaScript正则表达式
g:表示全局(global)模式,即模式将被应用于所有字符串,而非在发现第一个匹配项时立即停止。 i:表示不区分大小写(case-insensitive)模式,即在确定匹配项时忽略模式与字符串的大小写。 m:表示
- HTML5模式和Hashbang模式
bijian1013
JavaScriptAngularJSHashbang模式HTML5模式
我们可以用$locationProvider来配置$location服务(可以采用注入的方式,就像AngularJS中其他所有东西一样)。这里provider的两个参数很有意思,介绍如下。
html5Mode
一个布尔值,标识$location服务是否运行在HTML5模式下。
ha
- [Maven学习笔记六]Maven生命周期
bit1129
maven
从mvn test的输出开始说起
当我们在user-core中执行mvn test时,执行的输出如下:
/software/devsoftware/jdk1.7.0_55/bin/java -Dmaven.home=/software/devsoftware/apache-maven-3.2.1 -Dclassworlds.conf=/software/devs
- 【Hadoop七】基于Yarn的Hadoop Map Reduce容错
bit1129
hadoop
运行于Yarn的Map Reduce作业,可能发生失败的点包括
Task Failure
Application Master Failure
Node Manager Failure
Resource Manager Failure
1. Task Failure
任务执行过程中产生的异常和JVM的意外终止会汇报给Application Master。僵死的任务也会被A
- 记一次数据推送的异常解决端口解决
ronin47
记一次数据推送的异常解决
需求:从db获取数据然后推送到B
程序开发完成,上jboss,刚开始报了很多错,逐一解决,可最后显示连接不到数据库。机房的同事说可以ping 通。
自已画了个图,逐一排除,把linux 防火墙 和 setenforce 设置最低。
service iptables stop
- 巧用视错觉-UI更有趣
brotherlamp
UIui视频ui教程ui自学ui资料
我们每个人在生活中都曾感受过视错觉(optical illusion)的魅力。
视错觉现象是双眼跟我们开的一个玩笑,而我们往往还心甘情愿地接受我们看到的假象。其实不止如此,视觉错现象的背后还有一个重要的科学原理——格式塔原理。
格式塔原理解释了人们如何以视觉方式感觉物体,以及图像的结构,视角,大小等要素是如何影响我们的视觉的。
在下面这篇文章中,我们首先会简单介绍一下格式塔原理中的基本概念,
- 线段树-poj1177-N个矩形求边长(离散化+扫描线)
bylijinnan
数据结构算法线段树
package com.ljn.base;
import java.util.Arrays;
import java.util.Comparator;
import java.util.Set;
import java.util.TreeSet;
/**
* POJ 1177 (线段树+离散化+扫描线),题目链接为http://poj.org/problem?id=1177
- HTTP协议详解
chicony
http协议
引言
- Scala设计模式
chenchao051
设计模式scala
Scala设计模式
我的话: 在国外网站上看到一篇文章,里面详细描述了很多设计模式,并且用Java及Scala两种语言描述,清晰的让我们看到各种常规的设计模式,在Scala中是如何在语言特性层面直接支持的。基于文章很nice,我利用今天的空闲时间将其翻译,希望大家能一起学习,讨论。翻译
- 安装mysql
daizj
mysql安装
安装mysql
(1)删除linux上已经安装的mysql相关库信息。rpm -e xxxxxxx --nodeps (强制删除)
执行命令rpm -qa |grep mysql 检查是否删除干净
(2)执行命令 rpm -i MySQL-server-5.5.31-2.el
- HTTP状态码大全
dcj3sjt126com
http状态码
完整的 HTTP 1.1规范说明书来自于RFC 2616,你可以在http://www.talentdigger.cn/home/link.php?url=d3d3LnJmYy1lZGl0b3Iub3JnLw%3D%3D在线查阅。HTTP 1.1的状态码被标记为新特性,因为许多浏览器只支持 HTTP 1.0。你应只把状态码发送给支持 HTTP 1.1的客户端,支持协议版本可以通过调用request
- asihttprequest上传图片
dcj3sjt126com
ASIHTTPRequest
NSURL *url =@"yourURL";
ASIFormDataRequest*currentRequest =[ASIFormDataRequest requestWithURL:url];
[currentRequest setPostFormat:ASIMultipartFormDataPostFormat];[currentRequest se
- C语言中,关键字static的作用
e200702084
C++cC#
在C语言中,关键字static有三个明显的作用:
1)在函数体,局部的static变量。生存期为程序的整个生命周期,(它存活多长时间);作用域却在函数体内(它在什么地方能被访问(空间))。
一个被声明为静态的变量在这一函数被调用过程中维持其值不变。因为它分配在静态存储区,函数调用结束后并不释放单元,但是在其它的作用域的无法访问。当再次调用这个函数时,这个局部的静态变量还存活,而且用在它的访
- win7/8使用curl
geeksun
win7
1. WIN7/8下要使用curl,需要下载curl-7.20.0-win64-ssl-sspi.zip和Win64OpenSSL_Light-1_0_2d.exe。 下载地址:
http://curl.haxx.se/download.html 请选择不带SSL的版本,否则还需要安装SSL的支持包 2. 可以给Windows增加c
- Creating a Shared Repository; Users Sharing The Repository
hongtoushizi
git
转载自:
http://www.gitguys.com/topics/creating-a-shared-repository-users-sharing-the-repository/ Commands discussed in this section:
git init –bare
git clone
git remote
git pull
git p
- Java实现字符串反转的8种或9种方法
Josh_Persistence
异或反转递归反转二分交换反转java字符串反转栈反转
注:对于第7种使用异或的方式来实现字符串的反转,如果不太看得明白的,可以参照另一篇博客:
http://josh-persistence.iteye.com/blog/2205768
/**
*
*/
package com.wsheng.aggregator.algorithm.string;
import java.util.Stack;
/**
- 代码实现任意容量倒水问题
home198979
PHP算法倒水
形象化设计模式实战 HELLO!架构 redis命令源码解析
倒水问题:有两个杯子,一个A升,一个B升,水有无限多,现要求利用这两杯子装C
- Druid datasource
zhb8015
druid
推荐大家使用数据库连接池 DruidDataSource. http://code.alibabatech.com/wiki/display/Druid/DruidDataSource DruidDataSource经过阿里巴巴数百个应用一年多生产环境运行验证,稳定可靠。 它最重要的特点是:监控、扩展和性能。 下载和Maven配置看这里: http
- 两种启动监听器ApplicationListener和ServletContextListener
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javaspring框架
引言:有时候需要在项目初始化的时候进行一系列工作,比如初始化一个线程池,初始化配置文件,初始化缓存等等,这时候就需要用到启动监听器,下面分别介绍一下两种常用的项目启动监听器
ServletContextListener
特点: 依赖于sevlet容器,需要配置web.xml
使用方法:
public class StartListener implements
- JavaScript Rounding Methods of the Math object
何不笑
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The next group of methods has to do with rounding decimal values into integers. Three methods — Math.ceil(), Math.floor(), and Math.round() — handle rounding in differen