- 【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
- EmbodiedSAM:在线实时3D实例分割,利用视觉基础模型实现高效场景理解
数据猎手小k
3D实例分割在线实时感知视觉基础模型(VFM)应用
2025-02-12,由清华大学和南洋理工大学的研究团队开发一种名为EmbodiedSAM(ESAM)的在线3D实例分割框架。该框架利用2D视觉基础模型辅助实时3D场景理解,解决了高质量3D数据稀缺的难题,为机器人导航、操作等任务提供了高效、准确的视觉感知能力。一、研究背景随着机器人技术和人工智能的发展,机器人在复杂环境中执行任务(如导航、操作和交互)的能力越来越依赖于对三维(3D)场景的实时、准
- 国产信创AI IDE:开启智能编程新时代
InsCode AI IDE
国产信创AIIDE:开启智能编程新时代随着信息技术的迅猛发展,软件开发工具也在不断演进。近年来,人工智能(AI)技术的应用为编程工具带来了革命性的变化。其中,国产信创AIIDE——InsCodeAIIDE,作为一款由CSDN、GitCode和华为云CodeArtsIDE联合开发的新一代集成开发环境(IDE),以其智能化、高效化的特点,正在引领智能编程的新时代。最新接入DeepSeek-V3模型,点
- 【产品小白】什么是AI产品经理
百事不可口y
产品经理的一步一步人工智能产品经理学习产品运营内容运营用户运营
一、AI产品经理的定义与角色定位AI产品经理是人工智能技术与商业应用之间的核心桥梁,负责将复杂的AI技术转化为满足市场需求的产品。需同时具备技术理解力、商业洞察力和用户思维,既要参与算法选型与数据建模,又要定义产品功能与市场策略,是贯穿产品全生命周期的关键角色。与传统互联网产品经理相比,AI产品经理的独特之处在于:技术深度参与:需理解机器学习、自然语言处理(NLP)、计算机视觉等技术原理,并参与数
- 人工智能(AI)系统化学习路线
xiaoyu❅
python人工智能学习
一、为什么需要系统化学习AI?人工智能技术正在重塑各行各业,但许多初学者容易陷入误区:❌盲目跟风:直接学习TensorFlow/PyTorch,忽视数学与算法基础。❌纸上谈兵:只看理论不写代码,无法解决实际问题。❌方向模糊:对CV/NLP/RL等细分领域缺乏认知,难以针对性提升。正确的学习姿势:“金字塔式”分层学习(理论→算法→框架→应用→工程化),逐步构建完整的AI知识体系。二、人工智能学习路线
- NLP高频面试题(三)——普通RNN的梯度消失和梯度爆炸问题
Chaos_Wang_
NLP常见面试题自然语言处理rnn人工智能
普通RNN(循环神经网络)的梯度消失和梯度爆炸问题是指在训练深层或长序列的RNN模型时出现的两种典型问题:一、梯度消失(VanishingGradient)梯度消失是指在反向传播过程中,梯度逐层传播时变得越来越小,最终趋于接近0,导致模型前层的参数难以更新。原因:在反向传播时,每一层的梯度是通过链式法则计算得到的。因为链式求导中不断乘以一个较小的数值(小于1),随着层数或时间步的增加,梯度将指数级
- MMScan数据集:首个最大的多模态3D场景数据集,包含层次化的语言标注
数据集
2024-10-24,由上海人工智能实验室联合多所高校创建了MMScan,这是迄今为止最大的多模态3D场景数据集,包含了层次化的语言标注。数据集的建立,不仅推动了3D场景理解的研究进展,还为训练和评估多模态3D感知模型提供了宝贵的资源。一、研究背景:随着大型语言模型(LLMs)的兴起和与其他数据模态的融合,多模态3D感知因其与物理世界的连接而受到越来越多的关注,并取得了快速进展。然而,现有的数据集
- 【AI大模型】RAG如何让生成AI更智能?最新方法与优劣深度解析
健忘的派大星
人工智能语言模型aiAI大模型agiRAG程序员
前言近年来,人工智能技术突飞猛进,尤其是生成式AI,简直像是开了挂一样,各种惊艳的表现让人直呼“未来已来”。根据IDC的研究,生成式AI的市场规模在2022年已经达到了107亿美元,而到2026年,这个数字预计会飙升至326亿美元!不过,尽管生成式AI很强大,但它也并非完美无缺——比如生成内容的质量、准确性和可靠性,依然有提升的空间。这时候,检索增强生成(RAG)技术登场了!RAG的核心思路很简单
- 深度革命:ResNet 如何用 “残差连接“ 颠覆深度学习
安意诚Matrix
机器学习笔记深度学习人工智能
一文快速了解ResNet创新点在深度学习的历史长河中,2015年或许是最具突破性的一年。这一年,微软亚洲研究院的何恺明团队带着名为ResNet(残差网络)的模型横空出世,在ImageNet图像分类竞赛中以3.57%的错误率夺冠,将人类视觉的识别误差(约5.1%)远远甩在身后。更令人震撼的是,ResNet将神经网络的深度推至152层,彻底打破了"深层网络无法训练"的魔咒。这场革命的核心,正是一个简单
- A Survey of Large Language Models大模型综述论文章节总结
WhyteHighmore
论文语言模型人工智能自然语言处理论文笔记
ASurveyofLLM人大译ASurveyofLargeLanguageModels这篇论文全面回顾了大型语言模型(LLM)的最新进展,重点关注其发展背景、关键发现和主流技术。文章主要围绕LLM的四个主要方面展开:1引言自从1950年图灵测试被提出以来,人类一直在探索机器掌握语言智能的方法。语言本质上是一种受语法规则支配的复杂、精细的人类表达系统,这使得开发能够理解和掌握语言的强大人工智能(AI
- AI:对比ChatGPT这类聊天机器人,人形机器人对人类有哪些不一样的影响?
InnoLink_1024
AGI人工智能机器学习chatgpt人工智能机器人
人形机器人与像ChatGPT这样的聊天机器人相比,虽然都属于人工智能技术的应用,但由于其具备的物理形态和与环境的互动能力,它们对人类的影响会有很大的不同。下面从多个角度进行对比,阐述它们各自对人类的不同影响:1.物理交互与虚拟交互人形机器人:具有物理形态,能够在物理世界中与人类进行直接交互。例如,搬运物品、进行日常家务、提供身体上的帮助(如扶持老人、帮助走路等),以及进行非语言的沟通(如手势、面部
- DeepSeek从入门到精通「清华团队」
YuKeeHgg
DeepSeek人工智能ai
由清华大学新闻与传播学院新媒体研究中心元宇宙文化实验室的余梦珑博士后及其团队撰写文档的核心内容围绕DeepSeek的技术特点、应用场景、使用方法以及如何通过提示语设计提升AI使用效率等方面展开,帮助用户从入门到精通DeepSeek的使用。「文末附下载方式」第一部分:DeepSeek基础概念1.1DeepSeek简介定义:专注通用人工智能(AGI)的中国科技公司,主攻大模型研发与应用。核心产品:开源
- 人工智能的未来:从基础到前沿的探索与展望
小二爱编程·
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1.人工智能简介内容概述:人工智能(AI)是指模拟和执行人类智能任务的技术。随着计算能力和数据量的增加,AI在各个领域取得了显著进展,从自动化的基本任务到解决复杂的实际问题,人工智能正渗透到我们生活的各个方面。2.人工智能的种类与发展内容概述:AI的种类可以按智能的复杂度分为三大类:弱人工智能(NarrowAI):目前大多数应用都属于弱AI,如语音助手、自动驾驶等。它们专注于特定任务,并且无法扩展
- 知识蒸馏:从软标签压缩到推理能力迁移的工程实践(基于教师-学生模型的高效压缩技术与DeepSeek合成数据创新)
AI仙人掌
人工智能AI人工智能深度学习语言模型机器学习
知识蒸馏通过迁移教师模型(复杂)的知识到学生模型(轻量),实现模型压缩与性能平衡。核心在于利用教师模型的软标签(概率分布)替代独热编码标签,学生模型不仅学习到教师模型输出数据的类别信息,还能够捕捉到类别之间的相似性和关系,从而提升其泛化能力核心概念知识蒸馏的核心目标是实现从教师模型到学生模型的知识迁移。在实际应用中,无论是大规模语言模型(LLMs)还是其他类型的神经网络模型,都会通过softmax
- SciER:首个大规模科学文档中的实体和关系抽取数据集
数据集
2024-10-28,为科学文档中的实体和关系抽取领域带来了突破,提供了一个包含106篇完整科学出版物、超过24,000个实体和12,000个关系的大规模数据集,这对于构建科学知识图谱和促进科学信息抽取技术的发展具有重要意义。数据集地址:SciER|科学信息提取数据集|人工智能数据集一、研究背景:在科学文档中,实体(如数据集、方法、任务)和它们之间的关系对于理解科学发现和推动研究进展至关重要。然而
- 元戎启行最新战略RoadAGI:所有移动智能体都将被AI驱动
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2025年3月18日(北京时间),元戎启行作为国内人工智能企业代表,出席由NVIDIA主办的GTC大会。会上,公司CEO周光发表了技术主题演讲,展示了公司的最新战略布局RoadAGI,并发布道路通用人工智能平台——AISpark(以下简称”Spark平台”)。RoadAGI是元戎启行实现物理世界通用人工智能的关键一步,旨在让包括智能驾驶汽车在内的移动智能体,都具有在道路上自主行驶、与物理世界深度交
- 什么是机器视觉3D引导大模型
视觉人机器视觉
机器视觉3D3d数码相机机器人人工智能大数据
机器视觉3D引导大模型是结合深度学习、多模态数据融合与三维感知技术的智能化解决方案,旨在提升工业自动化、医疗、物流等领域的操作精度与效率。以下从技术架构、行业应用、挑战与未来趋势等方面综合分析:一、技术架构与核心原理多模态数据融合与深度学习3D视觉引导大模型通常整合RGB图像、点云数据、深度信息等多模态输入,通过深度学习算法(如卷积神经网络、Transformer)进行特征提取与融合。例如,油田机
- 【财经信息差】2024年12月27日最新财经资讯一览 每日财经热点一网打尽
代码简单说
AI观财经:财经信息差AI观财经财经信息差今日财经资讯财经热点今日资讯
大家好,欢迎来到财经信息差!每天,我们将带你直击全球财经动态,精选最新的市场变化、政策动向与产业趋势,让你在最短的时间内,轻松掌握最关键的财经资讯。随着人工智能技术的迅猛发展,我们将用AI的视角为你解析财经热点、企业动向及全球经济变化,让复杂的信息变得简单易懂,帮助你做出更明智的投资决策。财经领域股票市场美股三大指数集体低开,大型科技股多数下跌,纳斯达克金龙指数跌1.07%。小鹏汽车跌3.32%,
- 探索AI知识库的无限潜力:定义、应用与未来展望
知识库知识库管理知识库软件
一、AI知识库的定义AI知识库,作为人工智能技术与传统知识库概念的融合,是指利用人工智能算法和技术构建、管理和维护的信息存储系统。它不仅包含了大量的结构化、半结构化和非结构化数据,还具备智能检索、推理分析、自我学习和优化等高级功能。AI知识库通过模拟人类的认知过程,实现了对知识的有效组织和高效利用,为各种应用场景提供了强大的支持。二、AI知识库的应用1.客户服务与支持在电子商务领域,AI知识库的应
- 低代码平台未来发展趋势有哪些?
低代码
低代码平台的未来发展趋势呈现出多维度的创新与深化,以下结合JNPF快速开发平台的特性,为您分析其未来的发展方向:1.智能化与AI深度融合低代码平台将与人工智能技术深度融合,实现开发流程的智能化升级。例如,JNPF平台有望通过自然语言处理技术,让开发者仅需用自然语言描述需求,平台即可自动生成初步的应用架构和代码逻辑。此外,AI技术还将用于智能推荐、代码自动生成、流程自动化等功能,进一步提升开发效率。
- 探索“AI知识库”的未来:重塑信息获取与教育的新篇章
知识库知识库管理
在数字化时代,信息的爆炸性增长既为人类带来了前所未有的知识盛宴,也带来了信息筛选与理解的巨大挑战。在此背景下,“AI知识库”作为人工智能技术与知识管理深度融合的产物,正逐步成为解决这一难题的关键。本文旨在探讨“AI知识库”的核心价值、技术进展、应用领域以及对未来教育与社会信息获取方式的深远影响,并在此基础上展望其发展前景。一、AI知识库的定义与核心价值定义:AI知识库,简而言之,是利用人工智能技术
- 人工智能之数学基础:基变换和坐标变换的区别
每天五分钟玩转人工智能
机器学习深度学习之数学基础人工智能机器学习算法基变换坐标变换线性变换
本文重点基变换和坐标变换是线性代数中的两个重要概念,它们描述了向量在不同基底或坐标系下的表示和转换关系。矩阵矩阵不仅可以作为线性变换的描述,而且可以作为一组基地描述。而作为变换的矩阵,不但可以把线性空间中的一个点给变换到另一个点去,而且也能够把线性空间中的一个坐标系(基)表换到另一个坐标系(基)去,这就是基变换和坐标变换。定义与本质基变换:定义:基变换是指向量在不同基底下表示的关系的数学描述。它涉
- 深度测评:2025年这五款AI直播工具风卷来袭,首款堪称直播界变革者!
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智能电视
深度测评:2025年这五款AI直播工具风卷来袭,首款堪称直播界变革者!随着人工智能(AI)技术的飞速发展,直播行业正经历着前所未有的变革。2025年,被誉为“AI直播元年”,这一年见证了众多创新AI直播工具的涌现,它们不仅提升了直播的智能化水平,更在效率、互动性和观赏性上实现了质的飞跃。以下,我们将盘点2025年经典实用的十款AI直播工具,尤其聚焦于第一款,带您领略AI如何重塑直播行业。一、智享A
- 【SoC基础】第2节:CPU简介
望闻问嵌
#SoC单片机嵌入式硬件
:如果你也对机器人、人工智能感兴趣,看来我们志同道合✨:不妨浏览一下我的博客主页【https://blog.csdn.net/weixin_51244852】:文章若有幸对你有帮助,可点赞收藏⭐不迷路:内容若有错误,敬请留言指正!原创文,转载注明出处文章目录CPU结构设计CPU生产厂商CPU工作原理CPU的组成CPU的类型CPU内核与CPU的关系CPU内核种类参考CPU结构设计结构类型结构特点优点
- 深度学习在医学影像分析中的应用:DeepSeek系统的实践与探索
Evaporator Core
#深度学习#DeepSeek快速入门DeepSeek进阶开发与应用深度学习人工智能
随着人工智能技术的迅猛发展,深度学习在医学领域的应用逐渐成为研究热点。医学影像分析作为医疗诊断的重要组成部分,正受益于深度学习技术的突破。DeepSeek系统是一种基于深度学习的医学影像分析平台,旨在通过高效、精准的算法辅助医生进行疾病诊断和治疗决策。本文将深入探讨DeepSeek系统的技术原理、实现方法及其在医学影像分析中的实际应用,并结合代码示例展示其核心功能。1.DeepSeek系统的技术架
- Lisp语言的云存储
俞嫦曦
包罗万象golang开发语言后端
Lisp语言的云存储:构建智能化数据管理新时代引言随着信息技术的飞速发展,数据的生产和存储呈现出爆炸式增长。云存储作为一种新兴的数据管理方式,逐渐成为各行业必不可少的基础设施。尤其是在大数据、人工智能等领域,对数据的快速访问和高效存储要求尤为迫切。与此同时,Lisp语言作为一种历史悠久且具有强大表达能力的编程语言,通过其特有的特性,可以在云存储的架构设计与实现方面发挥独特的优势。本文将深入探讨Li
- 【SoC基础】单片机之RCC模块
望闻问嵌
#SoC单片机
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- 深入探索 PyTorch 在语音识别中的应用
Zoro|
PyTorchDeepLearning机器学习pytorch语音识别人工智能
深入探索PyTorch在语音识别中的应用在本篇博客中,我将分享如何使用PyTorch进行语音识别任务,重点围绕环境配置、数据预处理、特征提取、模型设计以及模型比较展开。本文基于最近一次机器学习作业(HW2)的任务内容,任务目标是对语音信号进行逐帧音素预测,从而完成多类别分类任务。一、介绍任务背景任务目标:利用深度神经网络对语音信号进行逐帧音素预测。音素定义:音素是语音中能够区分单词的最小语音单位。
- 北约人工智能战略举措与影响分析
岛屿旅人
网络安全人工智能行业分析人工智能网络网络安全web安全安全
文章目录前言一、顶层规划,明确发展方向(一)发布《人工智能战略》,明确AI发展方向和行动指南(二)适应当前需求,适时更新《人工智能战略》(三)制定《数据利用框架政策》,提供政策指导和基础支持二、政策配套,推动细化落实(一)成立北约数据和审查委员会,推动人工智能转化应用(二)成立新兴和颠覆技术咨询小组,指导创新与成果转化(三)成立北约创新委员会,引领前沿技术研究三、加强投资,促进生态布局(一)启动北
- 深度学习五大模型:CNN、Transformer、BERT、RNN、GAN详细解析
深度学习
卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)原理:CNN主要由卷积层、池化层和全连接层组成。卷积层通过卷积核在输入数据上进行卷积运算,提取局部特征;池化层则对特征图进行下采样,降低特征维度,同时保留主要特征;全连接层将特征图展开为一维向量,并进行分类或回归计算。CNN利用卷积操作实现局部连接和权重共享,能够自动学习数据中的空间特征。适用场景:广泛应用于图像处理相关的
- 解读Servlet原理篇二---GenericServlet与HttpServlet
周凡杨
javaHttpServlet源理GenericService源码
在上一篇《解读Servlet原理篇一》中提到,要实现javax.servlet.Servlet接口(即写自己的Servlet应用),你可以写一个继承自javax.servlet.GenericServletr的generic Servlet ,也可以写一个继承自java.servlet.http.HttpServlet的HTTP Servlet(这就是为什么我们自定义的Servlet通常是exte
- MySQL性能优化
bijian1013
数据库mysql
性能优化是通过某些有效的方法来提高MySQL的运行速度,减少占用的磁盘空间。性能优化包含很多方面,例如优化查询速度,优化更新速度和优化MySQL服务器等。本文介绍方法的主要有:
a.优化查询
b.优化数据库结构
- ThreadPool定时重试
dai_lm
javaThreadPoolthreadtimertimertask
项目需要当某事件触发时,执行http请求任务,失败时需要有重试机制,并根据失败次数的增加,重试间隔也相应增加,任务可能并发。
由于是耗时任务,首先考虑的就是用线程来实现,并且为了节约资源,因而选择线程池。
为了解决不定间隔的重试,选择Timer和TimerTask来完成
package threadpool;
public class ThreadPoolTest {
- Oracle 查看数据库的连接情况
周凡杨
sqloracle 连接
首先要说的是,不同版本数据库提供的系统表会有不同,你可以根据数据字典查看该版本数据库所提供的表。
select * from dict where table_name like '%SESSION%';
就可以查出一些表,然后根据这些表就可以获得会话信息
select sid,serial#,status,username,schemaname,osuser,terminal,ma
- 类的继承
朱辉辉33
java
类的继承可以提高代码的重用行,减少冗余代码;还能提高代码的扩展性。Java继承的关键字是extends
格式:public class 类名(子类)extends 类名(父类){ }
子类可以继承到父类所有的属性和普通方法,但不能继承构造方法。且子类可以直接使用父类的public和
protected属性,但要使用private属性仍需通过调用。
子类的方法可以重写,但必须和父类的返回值类
- android 悬浮窗特效
肆无忌惮_
android
最近在开发项目的时候需要做一个悬浮层的动画,类似于支付宝掉钱动画。但是区别在于,需求是浮出一个窗口,之后边缩放边位移至屏幕右下角标签处。效果图如下:
一开始考虑用自定义View来做。后来发现开线程让其移动很卡,ListView+动画也没法精确定位到目标点。
后来想利用Dialog的dismiss动画来完成。
自定义一个Dialog后,在styl
- hadoop伪分布式搭建
林鹤霄
hadoop
要修改4个文件 1: vim hadoop-env.sh 第九行 2: vim core-site.xml <configuration> &n
- gdb调试命令
aigo
gdb
原文:http://blog.csdn.net/hanchaoman/article/details/5517362
一、GDB常用命令简介
r run 运行.程序还没有运行前使用 c cuntinue 
- Socket编程的HelloWorld实例
alleni123
socket
public class Client
{
public static void main(String[] args)
{
Client c=new Client();
c.receiveMessage();
}
public void receiveMessage(){
Socket s=null;
BufferedRea
- 线程同步和异步
百合不是茶
线程同步异步
多线程和同步 : 如进程、线程同步,可理解为进程或线程A和B一块配合,A执行到一定程度时要依靠B的某个结果,于是停下来,示意B运行;B依言执行,再将结果给A;A再继续操作。 所谓同步,就是在发出一个功能调用时,在没有得到结果之前,该调用就不返回,同时其它线程也不能调用这个方法
多线程和异步:多线程可以做不同的事情,涉及到线程通知
&
- JSP中文乱码分析
bijian1013
javajsp中文乱码
在JSP的开发过程中,经常出现中文乱码的问题。
首先了解一下Java中文问题的由来:
Java的内核和class文件是基于unicode的,这使Java程序具有良好的跨平台性,但也带来了一些中文乱码问题的麻烦。原因主要有两方面,
- js实现页面跳转重定向的几种方式
bijian1013
JavaScript重定向
js实现页面跳转重定向有如下几种方式:
一.window.location.href
<script language="javascript"type="text/javascript">
window.location.href="http://www.baidu.c
- 【Struts2三】Struts2 Action转发类型
bit1129
struts2
在【Struts2一】 Struts Hello World http://bit1129.iteye.com/blog/2109365中配置了一个简单的Action,配置如下
<!DOCTYPE struts PUBLIC
"-//Apache Software Foundation//DTD Struts Configurat
- 【HBase十一】Java API操作HBase
bit1129
hbase
Admin类的主要方法注释:
1. 创建表
/**
* Creates a new table. Synchronous operation.
*
* @param desc table descriptor for table
* @throws IllegalArgumentException if the table name is res
- nginx gzip
ronin47
nginx gzip
Nginx GZip 压缩
Nginx GZip 模块文档详见:http://wiki.nginx.org/HttpGzipModule
常用配置片段如下:
gzip on; gzip_comp_level 2; # 压缩比例,比例越大,压缩时间越长。默认是1 gzip_types text/css text/javascript; # 哪些文件可以被压缩 gzip_disable &q
- java-7.微软亚院之编程判断俩个链表是否相交 给出俩个单向链表的头指针,比如 h1 , h2 ,判断这俩个链表是否相交
bylijinnan
java
public class LinkListTest {
/**
* we deal with two main missions:
*
* A.
* 1.we create two joined-List(both have no loop)
* 2.whether list1 and list2 join
* 3.print the join
- Spring源码学习-JdbcTemplate batchUpdate批量操作
bylijinnan
javaspring
Spring JdbcTemplate的batch操作最后还是利用了JDBC提供的方法,Spring只是做了一下改造和封装
JDBC的batch操作:
String sql = "INSERT INTO CUSTOMER " +
"(CUST_ID, NAME, AGE) VALUES (?, ?, ?)";
- [JWFD开源工作流]大规模拓扑矩阵存储结构最新进展
comsci
工作流
生成和创建类已经完成,构造一个100万个元素的矩阵模型,存储空间只有11M大,请大家参考我在博客园上面的文档"构造下一代工作流存储结构的尝试",更加相信的设计和代码将陆续推出.........
竞争对手的能力也很强.......,我相信..你们一定能够先于我们推出大规模拓扑扫描和分析系统的....
- base64编码和url编码
cuityang
base64url
import java.io.BufferedReader;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;
import java.io.PrintWriter;
import java.io.StringWriter;
import java.io.UnsupportedEncodingException;
- web应用集群Session保持
dalan_123
session
关于使用 memcached 或redis 存储 session ,以及使用 terracotta 服务器共享。建议使用 redis,不仅仅因为它可以将缓存的内容持久化,还因为它支持的单个对象比较大,而且数据类型丰富,不只是缓存 session,还可以做其他用途,一举几得啊。1、使用 filter 方法存储这种方法比较推荐,因为它的服务器使用范围比较多,不仅限于tomcat ,而且实现的原理比较简
- Yii 框架里数据库操作详解-[增加、查询、更新、删除的方法 'AR模式']
dcj3sjt126com
数据库
public function getMinLimit () { $sql = "..."; $result = yii::app()->db->createCo
- solr StatsComponent(聚合统计)
eksliang
solr聚合查询solr stats
StatsComponent
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2169134
http://eksliang.iteye.com/ 一、概述
Solr可以利用StatsComponent 实现数据库的聚合统计查询,也就是min、max、avg、count、sum的功能
二、参数
- 百度一道面试题
greemranqq
位运算百度面试寻找奇数算法bitmap 算法
那天看朋友提了一个百度面试的题目:怎么找出{1,1,2,3,3,4,4,4,5,5,5,5} 找出出现次数为奇数的数字.
我这里复制的是原话,当然顺序是不一定的,很多拿到题目第一反应就是用map,当然可以解决,但是效率不高。
还有人觉得应该用算法xxx,我是没想到用啥算法好...!
还有觉得应该先排序...
还有觉
- Spring之在开发中使用SpringJDBC
ihuning
spring
在实际开发中使用SpringJDBC有两种方式:
1. 在Dao中添加属性JdbcTemplate并用Spring注入;
JdbcTemplate类被设计成为线程安全的,所以可以在IOC 容器中声明它的单个实例,并将这个实例注入到所有的 DAO 实例中。JdbcTemplate也利用了Java 1.5 的特定(自动装箱,泛型,可变长度
- JSON API 1.0 核心开发者自述 | 你所不知道的那些技术细节
justjavac
json
2013年5月,Yehuda Katz 完成了JSON API(英文,中文) 技术规范的初稿。事情就发生在 RailsConf 之后,在那次会议上他和 Steve Klabnik 就 JSON 雏形的技术细节相聊甚欢。在沟通单一 Rails 服务器库—— ActiveModel::Serializers 和单一 JavaScript 客户端库——&
- 网站项目建设流程概述
macroli
工作
一.概念
网站项目管理就是根据特定的规范、在预算范围内、按时完成的网站开发任务。
二.需求分析
项目立项
我们接到客户的业务咨询,经过双方不断的接洽和了解,并通过基本的可行性讨论够,初步达成制作协议,这时就需要将项目立项。较好的做法是成立一个专门的项目小组,小组成员包括:项目经理,网页设计,程序员,测试员,编辑/文档等必须人员。项目实行项目经理制。
客户的需求说明书
第一步是需
- AngularJs 三目运算 表达式判断
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境众观千象AngularJS
事件回顾:由于需要修改同一个模板,里面包含2个不同的内容,第一个里面使用的时间差和第二个里面名称不一样,其他过滤器,内容都大同小异。希望杜绝If这样比较傻的来判断if-show or not,继续追究其源码。
var b = "{{",
a = "}}";
this.startSymbol = function(a) {
- Spark算子:统计RDD分区中的元素及数量
superlxw1234
sparkspark算子Spark RDD分区元素
关键字:Spark算子、Spark RDD分区、Spark RDD分区元素数量
Spark RDD是被分区的,在生成RDD时候,一般可以指定分区的数量,如果不指定分区数量,当RDD从集合创建时候,则默认为该程序所分配到的资源的CPU核数,如果是从HDFS文件创建,默认为文件的Block数。
可以利用RDD的mapPartitionsWithInd
- Spring 3.2.x将于2016年12月31日停止支持
wiselyman
Spring 3
Spring 团队公布在2016年12月31日停止对Spring Framework 3.2.x(包含tomcat 6.x)的支持。在此之前spring团队将持续发布3.2.x的维护版本。
请大家及时准备及时升级到Spring
- fis纯前端解决方案fis-pure
zccst
JavaScript
作者:zccst
FIS通过插件扩展可以完美的支持模块化的前端开发方案,我们通过FIS的二次封装能力,封装了一个功能完备的纯前端模块化方案pure。
1,fis-pure的安装
$ fis install -g fis-pure
$ pure -v
0.1.4
2,下载demo到本地
git clone https://github.com/hefangshi/f