- DeepSeek与剪映短视频创作指南
meisongqing
人工智能DeepSeek剪映
DeepSeek(深度求索)作为一家专注实现AGI的中国公司,其技术可能涉及AI文本生成、图像处理等领域,结合剪映的智能剪辑功能,可以大幅提升短视频创作效率。以下是结合两者优势的详细创作步骤:一、创意策划阶段AI灵感激发使用DeepSeek的AI文本生成功能,输入关键词(如"美食教程"、"科技科普")获取创意方向生成10-20个标题备选(示例Prompt:"生成10个吸引年轻人的美妆短视频标题")
- Manus联创澄清:我们并未使用MCP技术
耶耶Norsea
网络杂烩人工智能
摘要近日,Manus联创针对外界关于其产品可能涉及“沙盒越狱”的疑问进行了正式回应。公司明确表示并未使用Anthropic的MCP(模型上下文协议)技术,并强调MCP是一个旨在标准化应用程序与大型语言模型(LLM)之间上下文交互的开放标准。此外,Manus联创宣布了开源计划,以增强透明度和社区参与。季逸超也确认他们没有采用MCP技术,进一步澄清了相关质疑。关键词沙盒越狱,MCP技术,开源计划,透明
- 【LLM】从零开始实现 LLaMA3
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
大模型学习手册langchain
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
java爬虫
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
领码科技
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
AI智能涌现深度研究
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
程序员莫玛
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
hjehheje
算法人工智能python
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
AI人工智能
——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
shandianfk_com
ChatGPTAIprompt人工智能深度学习
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
大模型论文阅读人工智能chatgpt论文阅读机器学习深度学习语言模型
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
evil-tomato
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
人工智能prompt
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
- [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
- github中多个平台共存
jackyrong
github
在个人电脑上,如何分别链接比如oschina,github等库呢,一般教程之列的,默认
ssh链接一个托管的而已,下面讲解如何放两个文件
1) 设置用户名和邮件地址
$ git config --global user.name "xx"
$ git config --global user.email "
[email protected]"
- ip地址与整数的相互转换(javascript)
alxw4616
JavaScript
//IP转成整型
function ip2int(ip){
var num = 0;
ip = ip.split(".");
num = Number(ip[0]) * 256 * 256 * 256 + Number(ip[1]) * 256 * 256 + Number(ip[2]) * 256 + Number(ip[3]);
n
- 读书笔记-jquey+数据库+css
chengxuyuancsdn
htmljqueryoracle
1、grouping ,group by rollup, GROUP BY GROUPING SETS区别
2、$("#totalTable tbody>tr td:nth-child(" + i + ")").css({"width":tdWidth, "margin":"0px", &q
- javaSE javaEE javaME == API下载
Array_06
java
oracle下载各种API文档:
http://www.oracle.com/technetwork/java/embedded/javame/embed-me/documentation/javame-embedded-apis-2181154.html
JavaSE文档:
http://docs.oracle.com/javase/8/docs/api/
JavaEE文档:
ht
- shiro入门学习
cugfy
javaWeb框架
声明本文只适合初学者,本人也是刚接触而已,经过一段时间的研究小有收获,特来分享下希望和大家互相交流学习。
首先配置我们的web.xml代码如下,固定格式,记死就成
<filter>
<filter-name>shiroFilter</filter-name>
&nbs
- Array添加删除方法
357029540
js
刚才做项目前台删除数组的固定下标值时,删除得不是很完整,所以在网上查了下,发现一个不错的方法,也提供给需要的同学。
//给数组添加删除
Array.prototype.del = function(n){
- navigation bar 更改颜色
张亚雄
IO
今天郁闷了一下午,就因为objective-c默认语言是英文,我写的中文全是一些乱七八糟的样子,到不是乱码,但是,前两个自字是粗体,后两个字正常体,这可郁闷死我了,问了问大牛,人家告诉我说更改一下字体就好啦,比如改成黑体,哇塞,茅塞顿开。
翻书看,发现,书上有介绍怎么更改表格中文字字体的,代码如下
 
- unicode转换成中文
adminjun
unicode编码转换
在Java程序中总会出现\u6b22\u8fce\u63d0\u4ea4\u5fae\u535a\u641c\u7d22\u4f7f\u7528\u53cd\u9988\uff0c\u8bf7\u76f4\u63a5这个的字符,这是unicode编码,使用时有时候不会自动转换成中文就需要自己转换了使用下面的方法转换一下即可。
/**
* unicode 转换成 中文
- 一站式 Java Web 框架 firefly
aijuans
Java Web
Firefly是一个高性能一站式Web框架。 涵盖了web开发的主要技术栈。 包含Template engine、IOC、MVC framework、HTTP Server、Common tools、Log、Json parser等模块。
firefly-2.0_07修复了模版压缩对javascript单行注释的影响,并新增了自定义错误页面功能。
更新日志:
增加自定义系统错误页面功能
- 设计模式——单例模式
ayaoxinchao
设计模式
定义
Java中单例模式定义:“一个类有且仅有一个实例,并且自行实例化向整个系统提供。”
分析
从定义中可以看出单例的要点有三个:一是某个类只能有一个实例;二是必须自行创建这个实例;三是必须自行向系统提供这个实例。
&nb
- Javascript 多浏览器兼容性问题及解决方案
BigBird2012
JavaScript
不论是网站应用还是学习js,大家很注重ie与firefox等浏览器的兼容性问题,毕竟这两中浏览器是占了绝大多数。
一、document.formName.item(”itemName”) 问题
问题说明:IE下,可以使用 document.formName.item(”itemName”) 或 document.formName.elements ["elementName&quo
- JUnit-4.11使用报java.lang.NoClassDefFoundError: org/hamcrest/SelfDescribing错误
bijian1013
junit4.11单元测试
下载了最新的JUnit版本,是4.11,结果尝试使用发现总是报java.lang.NoClassDefFoundError: org/hamcrest/SelfDescribing这样的错误,上网查了一下,一般的解决方案是,换一个低一点的版本就好了。还有人说,是缺少hamcrest的包。去官网看了一下,如下发现:
- [Zookeeper学习笔记之二]Zookeeper部署脚本
bit1129
zookeeper
Zookeeper伪分布式安装脚本(此脚本在一台机器上创建Zookeeper三个进程,即创建具有三个节点的Zookeeper集群。这个脚本和zookeeper的tar包放在同一个目录下,脚本中指定的名字是zookeeper的3.4.6版本,需要根据实际情况修改):
#!/bin/bash
#!!!Change the name!!!
#The zookeepe
- 【Spark八十】Spark RDD API二
bit1129
spark
coGroup
package spark.examples.rddapi
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
import org.apache.spark.SparkContext._
object CoGroupTest_05 {
def main(args: Array[String]) {
v
- Linux中编译apache服务器modules文件夹缺少模块(.so)的问题
ronin47
modules
在modules目录中只有httpd.exp,那些so文件呢?
我尝试在fedora core 3中安装apache 2. 当我解压了apache 2.0.54后使用configure工具并且加入了 --enable-so 或者 --enable-modules=so (两个我都试过了)
去make并且make install了。我希望在/apache2/modules/目录里有各种模块,
- Java基础-克隆
BrokenDreams
java基础
Java中怎么拷贝一个对象呢?可以通过调用这个对象类型的构造器构造一个新对象,然后将要拷贝对象的属性设置到新对象里面。Java中也有另一种不通过构造器来拷贝对象的方式,这种方式称为
克隆。
Java提供了java.lang.
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-适配器模式-Adapter
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
package design.pattern;
/*
* 适配器模式解决的主要问题是,现有的方法接口与客户要求的方法接口不一致
* 可以这样想,我们要写这样一个类(Adapter):
* 1.这个类要符合客户的要求 ---> 那显然要
- HDR图像PS教程集锦&心得
cherishLC
PS
HDR是指高动态范围的图像,主要原理为提高图像的局部对比度。
软件有photomatix和nik hdr efex。
一、教程
叶明在知乎上的回答:
http://www.zhihu.com/question/27418267/answer/37317792
大意是修完后直方图最好是等值直方图,方法是HDR软件调一遍,再结合不透明度和蒙版细调。
二、心得
1、去除阴影部分的
- maven-3.3.3 mvn archetype 列表
crabdave
ArcheType
maven-3.3.3 mvn archetype 列表
可以参考最新的:http://repo1.maven.org/maven2/archetype-catalog.xml
[INFO] Scanning for projects...
[INFO]
- linux shell 中文件编码查看及转换方法
daizj
shell中文乱码vim文件编码
一、查看文件编码。
在打开文件的时候输入:set fileencoding
即可显示文件编码格式。
二、文件编码转换
1、在Vim中直接进行转换文件编码,比如将一个文件转换成utf-8格式
&
- MySQL--binlog日志恢复数据
dcj3sjt126com
binlog
恢复数据的重要命令如下 mysql> flush logs; 默认的日志是mysql-bin.000001,现在刷新了重新开启一个就多了一个mysql-bin.000002
- 数据库中数据表数据迁移方法
dcj3sjt126com
sql
刚开始想想好像挺麻烦的,后来找到一种方法了,就SQL中的 INSERT 语句,不过内容是现从另外的表中查出来的,其实就是 MySQL中INSERT INTO SELECT的使用
下面看看如何使用
语法:MySQL中INSERT INTO SELECT的使用
1. 语法介绍
有三张表a、b、c,现在需要从表b
- Java反转字符串
dyy_gusi
java反转字符串
前几天看见一篇文章,说使用Java能用几种方式反转一个字符串。首先要明白什么叫反转字符串,就是将一个字符串到过来啦,比如"倒过来念的是小狗"反转过来就是”狗小是的念来过倒“。接下来就把自己能想到的所有方式记录下来了。
1、第一个念头就是直接使用String类的反转方法,对不起,这样是不行的,因为Stri
- UI设计中我们为什么需要设计动效
gcq511120594
UIlinux
随着国际大品牌苹果和谷歌的引领,最近越来越多的国内公司开始关注动效设计了,越来越多的团队已经意识到动效在产品用户体验中的重要性了,更多的UI设计师们也开始投身动效设计领域。
但是说到底,我们到底为什么需要动效设计?或者说我们到底需要什么样的动效?做动效设计也有段时间了,于是尝试用一些案例,从产品本身出发来说说我所思考的动效设计。
一、加强体验舒适度
嗯,就是让用户更加爽更加爽的用
- JBOSS服务部署端口冲突问题
HogwartsRow
java应用服务器jbossserverEJB3
服务端口冲突问题的解决方法,一般修改如下三个文件中的部分端口就可以了。
1、jboss5/server/default/conf/bindingservice.beans/META-INF/bindings-jboss-beans.xml
2、./server/default/deploy/jbossweb.sar/server.xml
3、.
- 第三章 Redis/SSDB+Twemproxy安装与使用
jinnianshilongnian
ssdbreidstwemproxy
目前对于互联网公司不使用Redis的很少,Redis不仅仅可以作为key-value缓存,而且提供了丰富的数据结果如set、list、map等,可以实现很多复杂的功能;但是Redis本身主要用作内存缓存,不适合做持久化存储,因此目前有如SSDB、ARDB等,还有如京东的JIMDB,它们都支持Redis协议,可以支持Redis客户端直接访问;而这些持久化存储大多数使用了如LevelDB、RocksD
- ZooKeeper原理及使用
liyonghui160com
ZooKeeper是Hadoop Ecosystem中非常重要的组件,它的主要功能是为分布式系统提供一致性协调(Coordination)服务,与之对应的Google的类似服务叫Chubby。今天这篇文章分为三个部分来介绍ZooKeeper,第一部分介绍ZooKeeper的基本原理,第二部分介绍ZooKeeper
- 程序员解决问题的60个策略
pda158
框架工作单元测试
根本的指导方针
1. 首先写代码的时候最好不要有缺陷。最好的修复方法就是让 bug 胎死腹中。
良好的单元测试
强制数据库约束
使用输入验证框架
避免未实现的“else”条件
在应用到主程序之前知道如何在孤立的情况下使用
日志
2. print 语句。往往额外输出个一两行将有助于隔离问题。
3. 切换至详细的日志记录。详细的日
- Create the Google Play Account
sillycat
Google
Create the Google Play Account
Having a Google account, pay 25$, then you get your google developer account.
References:
http://developer.android.com/distribute/googleplay/start.html
https://p
- JSP三大指令
vikingwei
jsp
JSP三大指令
一个jsp页面中,可以有0~N个指令的定义!
1. page --> 最复杂:<%@page language="java" info="xxx"...%>
* pageEncoding和contentType:
> pageEncoding:它