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FOUR_A
LLM人工智能机器学习大模型llama算法
分词器在这里,我们不会实现一个BPE分词器(但AndrejKarpathy有一个非常简洁的实现)。BPE(BytePairEncoding,字节对编码)是一种数据压缩算法,也被用于自然语言处理中的分词方法。它通过逐步将常见的字符或子词组合成更长的词元(tokens),从而有效地表示文本中的词汇。在自然语言处理中的BPE分词器的工作原理如下:初始化:首先,将所有词汇表中的单词分解为单个字符或符号。例
- 【UDS诊断(ClearDiagnosticInformation_0x84服务)测试用例CAPL代码全解析⑦】
车端域控测试工程师
测试用例汽车经验分享CANoe学习
ISO14229-1:2023UDS诊断【ClearDiagnosticInformation_0x84服务】_TestCase07作者:车端域控测试工程师更新日期:2025年03月11日关键词:UDS诊断协议、清除诊断信息服务、ClearDiagnosticInformation_0x84服务、ISO14229-1:2023TC84-007测试用例用例ID测试场景验证要点参考条款预期结果TC84
- 使用LangChain访问个人数据第一章-简介
明志刘明
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需要学习提示词工程的同学请看面向开发者的提示词工程需要学习ChatGPT的同学请查看搭建基于ChatGPT的问答系统需要学习LangChian开发的同学请查看基于LangChain开发应用程序正文在大数据时代,数据价值逐渐凸显,打造定制化、个性化服务,个人数据尤为重要。要开发一个具备较强服务能力、能够充分展现个性化智能的应用程序,大模型与个人数据的对齐是一个重要步骤。作为针对大模型开发应运而生的框
- 使用LangChain访问个人数据第八章-总结
明志刘明
大模型学习手册langchain人工智能
需要学习提示词工程的同学请看面向开发者的提示词工程需要学习ChatGPT的同学请查看搭建基于ChatGPT的问答系统需要学习LangChian开发的同学请查看基于LangChain开发应用程序本部分前几个章节请查看使用LangChain访问个人数据第一章-简介使用LangChain访问个人数据第二章-文档加载使用LangChain访问个人数据第三章-文档分割使用LangChain访问个人数据第四章
- 基于 LangChain 开发应用程序第一章-简介
明志刘明
大模型学习手册langchain人工智能
需要学习提示词工程的同学请看面向开发者的提示词工程需要学习ChatGPT的同学请查看搭建基于ChatGPT的问答系统本部分章节目录如下:基于LangChain开发应用程序第一章-简介基于LangChain开发应用程序第二章-提示和输出基于LangChain开发应用程序第三章-储存基于LangChain开发应用程序第四章-模型链基于LangChain开发应用程序第五章-基于文档的问答基于LangCh
- 使用Java对接StockTV印度股票数据源API实战指南
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关键词:JavaAPI开发、SpringBoot、WebSocket、ApacheHttpClient一、项目概述本指南将使用Java实现StockTV金融数据API的完整对接方案,包含以下核心模块:✅RESTAPI客户端:支持同步/异步调用✅WebSocket实时订阅:基于SpringWebSocket✅企业级特性:连接池管理、熔断降级✅生产就绪:完整的异常处理和监控二、环境准备1.技术栈要求J
- 警惕AI神话破灭:深度解析大模型缺陷与禁用场景指南
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AI应用IT职场大模型缺陷AI工具风险伦理挑战应用场景限制可信AI
摘要当前AI大模型虽展现强大能力,但其本质缺陷可能引发系统性风险。本文从认知鸿沟、数据困境、伦理雷区、技术瓶颈四大维度剖析大模型局限性,揭示医疗诊断、法律决策等8类禁用场景,提出可信AI建设框架与用户防护策略。通过理论分析与实操案例结合,为规避AI工具风险提供系统性解决方案。关键词:大模型缺陷、AI工具风险、伦理挑战、应用场景限制、可信AI一、认知鸿沟:无法企及的人类智慧1.1创造性思维的致命短板
- 从零开始学习黑客技术,看这一篇就够了
网络安全-旭师兄
学习web安全python密码学网络安全
基于入门网络安全/黑客打造的:黑客&网络安全入门&进阶学习资源包黑客,对于很多人来说,是一个神秘的代名词,加之影视作品夸张的艺术表现,使得黑客这个本来只专注于技术的群体,散发出亦正亦邪的神秘色彩。黑客源自英文hacker一词,最初曾指热心于计算机技术、水平高超的电脑高手,尤其是程序设计人员,逐渐区分为白帽、灰帽、黑帽等。其中,白帽黑客被称为道德黑客。他们不会非法入侵用户网络,而是通过一系列测试检查
- 大语言模型原理基础与前沿 双层路由多模态融合、多任务学习和模块化架构
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AI大语言模型和知识图谱融合Python入门实战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
大语言模型原理基础与前沿:双层路由多模态融合、多任务学习和模块化架构关键词:大语言模型、双层路由、多模态融合、多任务学习、模块化架构、神经网络、自然语言处理1.背景介绍大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)已经成为人工智能和自然语言处理领域的重要研究方向。随着GPT-3、BERT等模型的出现,大语言模型在各种任务中展现出了惊人的性能。然而,随着模型规模的不断扩大和应用场景的
- 领域大模型之微调技术和最佳实践
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人工智能深度学习语言模型金融
BERT和GPT-3等语言模型针对语言任务进行了预训练。微调使它们适应特定领域,如营销、医疗保健、金融。在本指南中,您将了解LLM架构、微调过程以及如何为NLP任务微调自己的预训练模型。-介绍-大型语言模型(LLM)的特别之处可以概括为两个关键词——大型和通用。“大”是指它们训练的海量数据集及其参数的大小,即模型在训练过程中学习的记忆和知识;“通用”意味着他们具有广泛的语言任务能力。更明确地说,L
- JSON数据解析实战:从嵌套结构到结构化表格
亿牛云爬虫专家
代理IP爬虫代理pythonjson数据解析嵌套结构结构化表格GoogleScholar学术文献爬虫代理
在信息爆炸的时代,如何从杂乱无章的数据中还原出精准的知识图谱,是数据侦探们常常面临的挑战。本文以GoogleScholar为目标,深入解析嵌套JSON数据,从海量文献信息中提取关键词、作者、期刊等内容。最终,我们不仅将数据转换成结构化表格,还通过Graphviz制作出技术关系图谱,揭示文献间的隐秘联系。关键数据分析在本次调研中,我们的核心目标是获取GoogleScholar上的学术文献信息。为此,
- 句子改写器在线转换的原创性提升策略
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在文本处理领域,"句子改写器在线转换"的原创性提升并非单纯依赖工具升级,而是需要融合算法优化、人工干预与策略设计的系统工程。以下从技术底层到应用层拆解核心方法,辅以实验数据验证其可行性:一、语义拓扑重构技术(SemanticTopologyReconstruction)原理突破传统同义词替换仅影响表层词汇(LexicalLevel),而STR技术通过依存句法分析,构建句子的语义网络拓扑图,对主谓宾
- 程序员如何利用 AI 辅助编程,提升效率并摆脱 996
fxrz12
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——从AI编程助手到高效提示词技巧在过去,程序员遇到问题时,会优先选择Google、StackOverflow、必应、百度等搜索引擎。然而,AI的崛起正在改变这一模式。越来越多的IT人开始直接向AI询问问题,而不再只是搜索代码片段。如何有效地向AI提问,写出精准的Prompt(提示词),决定了AI能否真正成为你的高效助手。本文将探讨如何利用AI提升编程效率,并深入讲解如何向AI提问,以便获得最佳答
- 程序员提示词使用指南:从入门到精通的Prompt技巧
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在当今的编程世界里,编写高效、简洁的代码一直是每个程序员追求的目标。但随着AI技术的发展,程序员们有了新的“武器”——Prompt提示词。Prompt,即提示词,是指在编程过程中,给AI模型提供的指令或问题,以便获得所需的代码或答案。今天,我们就来详细探讨一下如何从入门到精通地使用Prompt提示词,帮助你在编程过程中事半功倍。首先,我们来了解一下Prompt的基础知识。一、什么是Prompt提示
- LLM论文笔记 20: How to think step-by-step: A mechanistic understanding of chain-of-thought reasoning
Zhouqi_Hua
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Arxiv日期:2024.5.16机构:IIT关键词CoT本质LLM推理本质核心结论1.CoT推理的功能组件尽管不同阶段的推理任务具有不同的推理需求,模型内部的功能组件几乎是相同的(共享而非独享)不同的神经算法实际上是由类似归纳头(inductionheads)等机制组合而成2.注意力机制中的信息流动attentionheads在不同的模型层之间传递信息,特别是当它们涉及到本体论相关(ontolo
- 《ChatGPT Prompt Engineering for Developers》课程-提示词原则
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LLMchatgpt人工智能pythonai
编写Prompt的原则本章的主要内容为编写Prompt的原则,在本章中,我们将给出两个编写Prompt的原则与一些相关的策略,你将练习基于这两个原则来编写有效的Prompt,从而便捷而有效地使用LLM。一、环境配置本教程使用OpenAI所开放的ChatGPTAPI,因此你需要首先拥有一个ChatGPT的API_KEY(也可以直接访问官方网址在线测试),然后需要安装openai的第三方库首先需要安装
- AI Prompt 提示词工程入门指南:新手小白快速上手
机器学习司猫白
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近年来,人工智能(AI)发展迅猛,特别是大语言模型(LLMs)(如ChatGPT、Claude、Gemini、Llama等)的广泛应用,让人们可以用自然语言与AI进行互动。而提示词工程(PromptEngineering),即如何设计有效的提示词,已经成为一项重要技能。本篇博客专为新手小白打造,帮助你快速掌握Prompt工程的基础,学会如何撰写高质量的提示词,让AI更精准地理解你的需求,并产出最优
- AI提示词(Prompt)的理解和学习指南
时光不负追梦人
人工智能prompt
AI提示词(Prompt)的理解和学习指南一、什么是AI提示词?AI提示词(Prompt)是用户输入给人工智能模型的指令或问题,用于引导模型生成特定类型的回答或内容。它如同与AI沟通的“钥匙”,设计得当的提示词能显著提升输出质量。二、提示词的核心要素明确目标模糊示例:“写一篇关于环保的文章。”优化示例:“以‘垃圾分类’为主题,撰写一篇面向社区居民的科普文章,要求包含实施步骤和常见误区,字数约800
- 清华、北大DeepSeek使用手册:8本,698页大合集
2501_90850576
人工智能pdf
链接:https://pan.quark.cn/s/79b8b14e2c56以前看了很多教程,都感觉特别花哨,没啥干货,大部分就是把GPT的说明书稍微改改,就拿来用在DeepSeek上了,没啥用。但清华和北大这个手册完全不一样!它先是给你讲清楚原理,然后手把手教你怎么科学地使用。它不只是告诉你怎么提问,还会告诉你为啥要这么问,这不就是教你怎么掌握提示词的底层逻辑嘛。
- 数据分析在宇宙观测中的重要性
AI天才研究院
计算ChatGPTDeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能大厂程序员硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLM系统架构设计软件哲学Agent程序员实现财富自由
数据分析在宇宙观测中的重要性关键词:数据分析、宇宙观测、数据预处理、数据挖掘、数据可视化摘要:本文将探讨数据分析在宇宙观测中的重要性,从数据分析在宇宙观测中的应用背景、重要性、面临的挑战与机遇以及未来发展趋势等方面进行深入分析,旨在为读者提供一个全面而详细的了解。引言第1章:分析数据与宇宙观测的关联1.1.1数据分析在宇宙观测中的应用背景宇宙观测是研究宇宙的结构、演化、性质以及各种物理现象的科学。
- 文本向量化-词嵌入方法系列1:静态词嵌入(Word2Vec+GloVe)
学习ml的小菜鸡
nlp自然语言处理word2vec
文本分散化表示指将语言表示成低维、稠密、连续的向量,分为静态嵌入和动态嵌入两种方式。静态词嵌入有Word2Vec,Sen2Vec,Doc2Vec,以及GloVe模型;而动态词嵌入有ELMO,Transformer,GPT,Bert和XLNet等等。本文主要对静态词嵌入方法做一个整体介绍,动态词嵌入会在系列2中更新。目录1.Word2Vec1.1CBOW1.2Skip-gram1.3Sen2Vec+
- 第N4周:NLP中的文本嵌入
OreoCC
自然语言处理人工智能
本人往期文章可查阅:深度学习总结词嵌入是一种用于自然语言处理(NLP)的技术,用于将单词表示为数字,以便计算机可以处理它们。通俗的讲就是,一种把文本转为数值输入到计算机中的方法。之前文章中提到的将文本转换为字典序列、one-hot编码就是最早期的词嵌入方法。Embedding和EmbeddingBag则是PyTorch中的用来处理文本数据中词嵌入(wordembedding)的工具,它们将离散的词
- python爬虫项目(十二):爬取各大音乐平台排行榜并分析音乐类型趋势
人工智能_SYBH
爬虫试读2025年爬虫百篇实战宝典:从入门到精通python爬虫开发语言python爬虫项目python爬虫
目录1.项目简介2.工具与技术3.爬取音乐平台排行榜数据3.1使用requests和BeautifulSoup爬取网易云音乐排行榜3.2爬取QQ音乐排行榜4.数据处理4.1合并数据5.分析音乐类型趋势5.1使用关键词匹配类型6.数据可视化6.1绘制音乐类型分布图6.2绘制时间趋势图7.总结爬取各大音乐平台排行榜并分析音乐类型趋势是一个有趣且有意义的项目。我们可以通过以下步骤来实现:1.项目简介本项
- 技术人实测 | 如何用AI工具2分钟突破知网AIGC检测线
LL06210721
人工智能AIGC
最近在GitHub发现个有意思的本地化算法工具,其核心是通过对抗式语义重组技术重构文本逻辑链。测试时发现:将GPT生成的论文导入后,系统会保留原始参考文献格式,同时用学术同义词替换引擎重写表达结构。实测数据:某985实验室的AI生成稿经处理,知网AIGC率从38%→9.7%(检测截图已脱敏),维普重复率从24%→8.3%。工具最实用的三个细节:保留公式编号和图表位置不变支持LaTeX源码级修改追踪
- GPT-4o 随机性揭秘:可控与不可控的奥秘
真智AI
java前端人工智能机器学习语言模型chatgpt
GPT-4o中可避免与不可避免的随机性探讨GPT-4o生成随机性的来源,从已知且可控的因素到不透明且不可控的机制。GPT-4o结果中的随机性:无可避免的现实毫无疑问,GPT-4o的输出存在随机性。毕竟,模型在选择每个token时是从概率分布中进行采样的。但我一直没有意识到,这些概率本身并不是完全确定性的。即使在使用相同的提示词、固定的随机种子(seed)以及将温度(temperature)设为0的
- StarUML~时序图效果
Johhny Rade
UML参考
01时序图基本操作对象间调用:Object1Object2对象自调用:Object302表达条件结构与循环结构左侧1:条件结构左侧2:循环结构03时序图操作分组(顺序,循环等)一组相关的顺序操作,关键词seq相关的循环操作,关键词loop其它…04时序图示例
- 分布式ID
stay down
分布式分布式
分布式id基本上都基于号段模式或者雪花算法模式实现,但是各有优缺点,需要根据业务情况下确定具体使用方案UUIDUUID(UniversallyUniqueldentifier),通用唯一识别码。UUID是基于当前时间、计数器(counter)和硬件标识(通常为无线网卡的MAC地址)等数据计算生成的。UUID由以下几部分的组合当前日期和时间,UUID的第一个部分与时间有关,如果你在生成一个UUID之
- [C/C++]滑动窗口专题/最小覆盖子串/字符串排列/找到字符串中所有字母异位词/无重复字符的最长子串/串联所有单词的子串
消失男孩
热门面试题
以下内容节选自公众号:labuladong《我写了套框架,把滑动窗口算法变成了默写题》,传送门在最下方参考链接1。我觉得非常牛逼,在此记录,方便复习。1、框架2、LeetCode76:最小覆盖子串3、LeetCode567:字符串排列4、LeetCode438:找到字符串中所有字母异位词5、LeetCode3:无重复字符的最长子串6、LeetCode30:串联所有单词的子串1、框架以下框架中,遇到
- 专题二——滑动窗口
有时间要学习
算法基础算法
目录一长度最小的子数组二无重复字符的最长字符串三最大连续1的个数Ⅲ四将x减到0的最小操作数五水果成篮六找到字符串中所有字母异位词七串联所有单词的子串八最小覆盖子串原理:定义两个指针(下标)来维护所指向的区间始终是符合题目要求,大致分为三步:1进窗口:用一个指针来进行遍历搜索使指针区间符合要求2更新值:该区间符合要求后记录存储数值(可以是任意区间)3出窗口:另一个指针开始进行向后走继续查找符合要求的
- Claude更新王炸功能:一键生成、评估、优化提示词!
AI信息Gap
人工智能chatgptgptaiOpenAI
要想挖掘一座金矿,你得先学会使用铲子。类似地,要想让LLM模型或生成式AI工具更好的为你服务,你得先学会“写提示词”。提示词就是敲开AI大门的那把钥匙,相同的任务目标,不同的提示词得到的结果可能截然不同。好的提示词是高质量输出内容的前提条件。关于提示词的教程,我已经写了很多,感兴趣的小伙伴可以在文末按需学习。当前生成式AI最强大的能力是什么?生成。既然是这样,那么为什么不让AI自己根据我们的任务需
- 矩阵求逆(JAVA)初等行变换
qiuwanchi
矩阵求逆(JAVA)
package gaodai.matrix;
import gaodai.determinant.DeterminantCalculation;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Scanner;
/**
* 矩阵求逆(初等行变换)
* @author 邱万迟
*
- JDK timer
antlove
javajdkschedulecodetimer
1.java.util.Timer.schedule(TimerTask task, long delay):多长时间(毫秒)后执行任务
2.java.util.Timer.schedule(TimerTask task, Date time):设定某个时间执行任务
3.java.util.Timer.schedule(TimerTask task, long delay,longperiod
- JVM调优总结 -Xms -Xmx -Xmn -Xss
coder_xpf
jvm应用服务器
堆大小设置JVM 中最大堆大小有三方面限制:相关操作系统的数据模型(32-bt还是64-bit)限制;系统的可用虚拟内存限制;系统的可用物理内存限制。32位系统下,一般限制在1.5G~2G;64为操作系统对内存无限制。我在Windows Server 2003 系统,3.5G物理内存,JDK5.0下测试,最大可设置为1478m。
典型设置:
java -Xmx
- JDBC连接数据库
Array_06
jdbc
package Util;
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.ResultSet;
import java.sql.SQLException;
import java.sql.Statement;
public class JDBCUtil {
//完
- Unsupported major.minor version 51.0(jdk版本错误)
oloz
java
java.lang.UnsupportedClassVersionError: cn/support/cache/CacheType : Unsupported major.minor version 51.0 (unable to load class cn.support.cache.CacheType)
at org.apache.catalina.loader.WebappClassL
- 用多个线程处理1个List集合
362217990
多线程threadlist集合
昨天发了一个提问,启动5个线程将一个List中的内容,然后将5个线程的内容拼接起来,由于时间比较急迫,自己就写了一个Demo,希望对菜鸟有参考意义。。
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.CountDownLatch;
public c
- JSP简单访问数据库
香水浓
sqlmysqljsp
学习使用javaBean,代码很烂,仅为留个脚印
public class DBHelper {
private String driverName;
private String url;
private String user;
private String password;
private Connection connection;
privat
- Flex4中使用组件添加柱状图、饼状图等图表
AdyZhang
Flex
1.添加一个最简单的柱状图
? 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
<?xml version=
"1.0"&n
- Android 5.0 - ProgressBar 进度条无法展示到按钮的前面
aijuans
android
在低于SDK < 21 的版本中,ProgressBar 可以展示到按钮前面,并且为之在按钮的中间,但是切换到android 5.0后进度条ProgressBar 展示顺序变化了,按钮再前面,ProgressBar 在后面了我的xml配置文件如下:
[html]
view plain
copy
<RelativeLa
- 查询汇总的sql
baalwolf
sql
select list.listname, list.createtime,listcount from dream_list as list , (select listid,count(listid) as listcount from dream_list_user group by listid order by count(
- Linux du命令和df命令区别
BigBird2012
linux
1,两者区别
du,disk usage,是通过搜索文件来计算每个文件的大小然后累加,du能看到的文件只是一些当前存在的,没有被删除的。他计算的大小就是当前他认为存在的所有文件大小的累加和。
- AngularJS中的$apply,用还是不用?
bijian1013
JavaScriptAngularJS$apply
在AngularJS开发中,何时应该调用$scope.$apply(),何时不应该调用。下面我们透彻地解释这个问题。
但是首先,让我们把$apply转换成一种简化的形式。
scope.$apply就像一个懒惰的工人。它需要按照命
- [Zookeeper学习笔记十]Zookeeper源代码分析之ClientCnxn数据序列化和反序列化
bit1129
zookeeper
ClientCnxn是Zookeeper客户端和Zookeeper服务器端进行通信和事件通知处理的主要类,它内部包含两个类,1. SendThread 2. EventThread, SendThread负责客户端和服务器端的数据通信,也包括事件信息的传输,EventThread主要在客户端回调注册的Watchers进行通知处理
ClientCnxn构造方法
&
- 【Java命令一】jmap
bit1129
Java命令
jmap命令的用法:
[hadoop@hadoop sbin]$ jmap
Usage:
jmap [option] <pid>
(to connect to running process)
jmap [option] <executable <core>
(to connect to a
- Apache 服务器安全防护及实战
ronin47
此文转自IBM.
Apache 服务简介
Web 服务器也称为 WWW 服务器或 HTTP 服务器 (HTTP Server),它是 Internet 上最常见也是使用最频繁的服务器之一,Web 服务器能够为用户提供网页浏览、论坛访问等等服务。
由于用户在通过 Web 浏览器访问信息资源的过程中,无须再关心一些技术性的细节,而且界面非常友好,因而 Web 在 Internet 上一推出就得到
- unity 3d实例化位置出现布置?
brotherlamp
unity教程unityunity资料unity视频unity自学
问:unity 3d实例化位置出现布置?
答:实例化的同时就可以指定被实例化的物体的位置,即 position
Instantiate (original : Object, position : Vector3, rotation : Quaternion) : Object
这样你不需要再用Transform.Position了,
如果你省略了第二个参数(
- 《重构,改善现有代码的设计》第八章 Duplicate Observed Data
bylijinnan
java重构
import java.awt.Color;
import java.awt.Container;
import java.awt.FlowLayout;
import java.awt.Label;
import java.awt.TextField;
import java.awt.event.FocusAdapter;
import java.awt.event.FocusE
- struts2更改struts.xml配置目录
chiangfai
struts.xml
struts2默认是读取classes目录下的配置文件,要更改配置文件目录,比如放在WEB-INF下,路径应该写成../struts.xml(非/WEB-INF/struts.xml)
web.xml文件修改如下:
<filter>
<filter-name>struts2</filter-name>
<filter-class&g
- redis做缓存时的一点优化
chenchao051
redishadooppipeline
最近集群上有个job,其中需要短时间内频繁访问缓存,大概7亿多次。我这边的缓存是使用redis来做的,问题就来了。
首先,redis中存的是普通kv,没有考虑使用hash等解结构,那么以为着这个job需要访问7亿多次redis,导致效率低,且出现很多redi
- mysql导出数据不输出标题行
daizj
mysql数据导出去掉第一行去掉标题
当想使用数据库中的某些数据,想将其导入到文件中,而想去掉第一行的标题是可以加上-N参数
如通过下面命令导出数据:
mysql -uuserName -ppasswd -hhost -Pport -Ddatabase -e " select * from tableName" > exportResult.txt
结果为:
studentid
- phpexcel导出excel表简单入门示例
dcj3sjt126com
PHPExcelphpexcel
先下载PHPEXCEL类文件,放在class目录下面,然后新建一个index.php文件,内容如下
<?php
error_reporting(E_ALL);
ini_set('display_errors', TRUE);
ini_set('display_startup_errors', TRUE);
if (PHP_SAPI == 'cli')
die('
- 爱情格言
dcj3sjt126com
格言
1) I love you not because of who you are, but because of who I am when I am with you. 我爱你,不是因为你是一个怎样的人,而是因为我喜欢与你在一起时的感觉。 2) No man or woman is worth your tears, and the one who is, won‘t
- 转 Activity 详解——Activity文档翻译
e200702084
androidUIsqlite配置管理网络应用
activity 展现在用户面前的经常是全屏窗口,你也可以将 activity 作为浮动窗口来使用(使用设置了 windowIsFloating 的主题),或者嵌入到其他的 activity (使用 ActivityGroup )中。 当用户离开 activity 时你可以在 onPause() 进行相应的操作 。更重要的是,用户做的任何改变都应该在该点上提交 ( 经常提交到 ContentPro
- win7安装MongoDB服务
geeksun
mongodb
1. 下载MongoDB的windows版本:mongodb-win32-x86_64-2008plus-ssl-3.0.4.zip,Linux版本也在这里下载,下载地址: http://www.mongodb.org/downloads
2. 解压MongoDB在D:\server\mongodb, 在D:\server\mongodb下创建d
- Javascript魔法方法:__defineGetter__,__defineSetter__
hongtoushizi
js
转载自: http://www.blackglory.me/javascript-magic-method-definegetter-definesetter/
在javascript的类中,可以用defineGetter和defineSetter_控制成员变量的Get和Set行为
例如,在一个图书类中,我们自动为Book加上书名符号:
function Book(name){
- 错误的日期格式可能导致走nginx proxy cache时不能进行304响应
jinnianshilongnian
cache
昨天在整合某些系统的nginx配置时,出现了当使用nginx cache时无法返回304响应的情况,出问题的响应头: Content-Type:text/html; charset=gb2312 Date:Mon, 05 Jan 2015 01:58:05 GMT Expires:Mon , 05 Jan 15 02:03:00 GMT Last-Modified:Mon, 05
- 数据源架构模式之行数据入口
home198979
PHP架构行数据入口
注:看不懂的请勿踩,此文章非针对java,java爱好者可直接略过。
一、概念
行数据入口(Row Data Gateway):充当数据源中单条记录入口的对象,每行一个实例。
二、简单实现行数据入口
为了方便理解,还是先简单实现:
<?php
/**
* 行数据入口类
*/
class OrderGateway {
/*定义元数
- Linux各个目录的作用及内容
pda158
linux脚本
1)根目录“/” 根目录位于目录结构的最顶层,用斜线(/)表示,类似于
Windows
操作系统的“C:\“,包含Fedora操作系统中所有的目录和文件。 2)/bin /bin 目录又称为二进制目录,包含了那些供系统管理员和普通用户使用的重要
linux命令的二进制映像。该目录存放的内容包括各种可执行文件,还有某些可执行文件的符号连接。常用的命令有:cp、d
- ubuntu12.04上编译openjdk7
ol_beta
HotSpotjvmjdkOpenJDK
获取源码
从openjdk代码仓库获取(比较慢)
安装mercurial Mercurial是一个版本管理工具。 sudo apt-get install mercurial
将以下内容添加到$HOME/.hgrc文件中,如果没有则自己创建一个: [extensions] forest=/home/lichengwu/hgforest-crew/forest.py fe
- 将数据库字段转换成设计文档所需的字段
vipbooks
设计模式工作正则表达式
哈哈,出差这么久终于回来了,回家的感觉真好!
PowerDesigner的物理数据库一出来,设计文档中要改的字段就多得不计其数,如果要把PowerDesigner中的字段一个个Copy到设计文档中,那将会是一件非常痛苦的事情。