- 怎么使用DeepSeek?DeepSeek使用教程
轻创思维
网络
1.简介DeepSeek是一款基于人工智能技术的智能搜索引擎和信息检索工具。它能够通过自然语言处理技术理解用户的查询需求,并提供精准、全面的搜索结果。无论您是想查找信息、解答问题还是进行创意写作,DeepSeek都能为您提供高效的支持。2.主要功能智能搜索:支持自然语言输入,快速获取精准结果。多语言支持:支持中文、英文及其他多种语言的输入和输出。知识库覆盖:整合海量互联网信息,覆盖百科、新闻、学术
- 深度学习torch之19种优化算法(optimizer)解析
@Mr_LiuYang
论文阅读深度学习optimizerAdam学习率调整优化算法
提示:有谬误请指正摘要本博客详细介绍了多种常见的深度学习优化算法,包括经典的LBFGS、Rprop、Adagrad、RMSprop、Adadelta、ASGD、Adamax、Adam、AdamW、NAdam、RAdam以及SparseAdam等,通过对这些算法的公式和参数说明进行详细解析,博客旨在为机器学习工程师和研究人员提供清晰的理论指导,帮助读者选择合适的优化算法提升模型训练效率。父类定义Op
- 《机器学习数学基础》补充资料:四元数、点积和叉积
CS创新实验室
机器学习数学基础机器学习人工智能机器学习数学基础
《机器学习数学基础》第1章1.4节介绍了内积、点积的有关概念,特别辨析了内积空间、欧几里得空间;第4章4.1.1节介绍了叉积的有关概念;4.1.2节介绍了张量积(也称外积)的概念。以上这些内容,在不同资料中,所用术语的含义会有所差别,读者阅读的时候,不妨注意,一般资料中,都是在欧几里得空间探讨有关问题,并且是在三维的欧氏空间中,其实质所指即相同。但是,如果不是在欧氏空间中,各概念、术语则不能混用。
- python中的Pillow 有哪些常用的功能?
大懒猫软件
pillow计算机视觉人工智能python
Pillow的常用功能Pillow是一个强大的图像处理库,提供了丰富的功能来处理和操作图像。以下是一些常用的功能及其示例代码:1.打开和保存图像Pillow可以轻松地打开和保存各种格式的图像文件。示例代码Python复制fromPILimportImage#打开图像img=Image.open("example.jpg")#显示图像img.show()#保存图像img.save("output.j
- ️ 总览:TotalSegmentator - 医学影像分割的革新者
金斐茉
️总览:TotalSegmentator-医学影像分割的革新者TotalSegmentatorToolforrobustsegmentationof>100importantanatomicalstructuresinCTimages项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/to/TotalSegmentator在医学图像处理领域中,精确且高效的自动分割工具对于研究和
- 探索TotalSegmentator:一款强大的全场景图像分割工具
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探索TotalSegmentator:一款强大的全场景图像分割工具项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/to/TotalSegmentator项目简介是一个开源的、基于深度学习的全场景图像分割框架。它由开发者Wasserth创建,旨在为医学影像分析、自动驾驶、遥感图像处理等多个领域提供高效且准确的像素级分类能力。该项目的亮点在于其模型的通用性和易用性,能够处理多种
- DeepSeek的实用方法DeepSeek+kimi生成PPT
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AI人工智能人工智能pptai
在人工智能领域,DeepSeek和KimiAI作为强大的语言模型,为开发者和普通用户提供了丰富的功能。本文将详细介绍DeepSeek的实用方法,以及如何结合KimiAI生成PPT,帮助您快速上手并发挥其强大能力。一、DeepSeek的使用方法(一)注册与登录访问官网:打开浏览器,输入DeepSeek官网。注册账号:点击“注册”按钮,填写邮箱地址、设置密码,并完成邮箱验证。登录:注册成功后,使用注册
- EBS 性能不足?从吞吐量到 IOPS,阿里云全方位优化
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阿里云云计算存储加速吞吐量优化RAID配置云计算运维IOPS提升
在云计算环境中,存储性能对于业务稳定运行至关重要,尤其是数据库、大数据分析、AI计算等高IO需求的应用。然而,许多用户在使用EBS(弹性块存储)时,可能会遇到磁盘吞吐量或IOPS(每秒输入/输出操作数)不足的问题,导致应用响应变慢、数据处理延迟,甚至影响业务连续性。那么,是什么原因导致EBS性能瓶颈?如何优化吞吐量和IOPS以提升存储性能?阿里云又能提供哪些优化方案?本文将从存储架构、性能监控、优
- 《机器学习数学基础》补充资料:求解线性方程组的克拉默法则
CS创新实验室
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《机器学习数学基础》中并没有将解线性方程组作为重点,只是在第2章2.4.2节做了比较完整的概述。这是因为,如果用程序求解线性方程组,相对于高等数学教材中强调的手工求解,要简单得多了。本文是关于线性方程组的拓展,供对此有兴趣的读者阅读。1.线性方程组的解位于一条直线不失一般性,这里讨论三维空间的情况,对于多维空间,可以由此外推,毕竟三维空间便于想象和作图说明。设矩阵A=[124135]\pmb{A}
- 对比度调整操作
weixin_51302377
深度学习人工智能计算机视觉算法
对比度调整是一种常见的图像处理操作,用于增强或减弱图像中不同颜色或亮度之间的差异,使图像的细节更加清晰或柔和。以下是关于对比度调整操作的详细介绍:原理对比度是指图像中最亮和最暗区域之间的差异程度。对比度调整通过改变图像中像素值的分布来实现。一般来说,增加对比度会使亮的部分更亮,暗的部分更暗,从而增强图像的层次感和细节;降低对比度则会使图像的亮度分布更加均匀,减少图像的层次感。在数学上,对比度调整通
- 自然语言处理NLP 01语言转换&语言模型
伊一大数据&人工智能学习日志
自然语言处理自然语言处理人工智能语言模型nlp机器学习深度学习
目录语言转化方式1.数据预处理(DataPreprocessing)(1)文本清理(2)分词(3)语言特殊处理2.特征提取(FeatureExtraction)(1)词袋模型(BagofWords,BoW)(2)TF-IDF(3)词嵌入(WordEmbedding)3.模型输入(ModelInput)(1)序列编码(2)预训练模型输入4.模型推理(ModelInference)(1)使用传统模型(
- Python中的GIL锁详解
_Itachi__
pythonpython开发语言
Python中的GIL锁详解大家好,今天我们来聊聊Python中一个备受争议的话题——GIL锁(GlobalInterpreterLock,全局解释器锁)。GIL锁是Python解释器中的一个重要机制,但它对多线程程序的性能影响很大,尤其是在计算密集型任务(如图像处理)中。本文将从GIL锁的原理、影响以及如何在图像处理中规避GIL锁的角度,带大家彻底搞懂这个问题!1.什么是GIL锁?GIL锁是Py
- 从零到入门:人工智能学习路径全解析
这题有点难度
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一、打破迷雾:重新认识人工智能人工智能(AI)早已不再是科幻电影中的专属概念,而是渗透到我们生活的方方面面。从手机里的语音助手到电商平台的推荐系统,从自动驾驶到医疗影像分析,AI技术正在重塑人类社会的运行方式。对于初学者而言,建立正确的认知框架至关重要:1.技术图谱解析:机器学习(ML):AI的核心驱动力,使计算机具备从数据中学习的能力深度学习(DL):基于神经网络的进阶技术,擅长处理图像、语音等
- 常用的高性能计算工具有哪些
这题有点难度
人工智能学习
在当今数字化时代,高性能计算(HPC)已成为推动科学、工程、技术以及商业创新的核心力量。无论是模拟宇宙的起源、设计新型航空器,还是训练复杂的人工智能模型,HPC都扮演着不可或缺的角色。本文将深入探讨高性能计算的定义、其背后的强大工具,以及它们如何助力各领域的突破性发展。一、高性能计算:定义与意义高性能计算(HPC)是一种利用超级计算机或大规模集群来处理复杂计算任务的技术。它通过并行计算和优化算法,
- 从代码到专利:如何用自注意力机制实现高效序列转换?——深度解析Google的Transformer架构
CodePatentMaster
transformer深度学习人工智能AIGC架构
本文将从五个方面【技术问题、技术手段、技术效果、代码实现逻辑和工程落地建议】解读以下专利。US201816021971A,ATTENTION-BASEDSEQUENCETRANSDUCTIONNEURALNETWORKS一、技术问题:为什么需要自注意力机制?在传统的序列转换任务(如机器翻译、语音识别等)中,循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN)是常用的模型架构。然而,这些模型存在以下问题:
- 合作伙伴中心Partner Center中添加了Copilot预览版
xueyunshengling
微软合作伙伴计划合作伙伴中心copilotCopilot预览版
目录一、引言二、Copilot功能概述2.1Copilot简介2.2Copilot的核心功能2.3Copilot的访问和使用三、Copilot的使用方法3.1Copilot功能区域3.2Copilot使用示例3.2.1编写有效提示3.2.2使用反馈循环四、负责任的人工智能4.1Copilot结果的可靠性4.2意外或冒犯性内容的处理4.3Copilot数据收集五、总结一、引言合作伙伴中心(预览版)中
- 探索并应用Copilot背后的技术:自主代理架构
花生糖@
AIGC学习资料库copilotAIGC人工智能
引言Copilot技术,作为现代软件开发中的一个创新工具,正在改变编程的协作方式。它通过集成到开发环境中,为开发者提供实时的代码建议和自动化的代码补全功能。本篇文章将深入探讨Copilot背后的技术——自主代理架构,并探讨其在软件开发中的应用潜力。Copilot技术概述Copilot是由GitHub和OpenAI合作开发的一项技术,它利用机器学习模型来理解代码上下文,并提供智能的代码补全建议。这项
- DeepSeek底层揭秘——多跳推理
9命怪猫
AI人工智能大模型深度学习ai神经网络
1.多跳推理(1)定义多跳推理(Multi-hopReasoning)是一种复杂的推理技术,指模型在回答问题或解决任务时,需要跨越多个信息片段或知识点,逐步推导出最终答案,而不是直接从单一信息源中获取结果。每一次跨越称为一个“跳跃”(hop),多跳推理通常需要模型具备逻辑推理能力、上下文理解能力以及信息整合能力。例如,在自然语言处理(NLP)中,多跳推理任务可能需要模型从多个段落中提取相关信息,并
- 《DeepSeek模型压缩:在高效与性能间寻平衡》
人工智能深度学习
在人工智能飞速发展的当下,大语言模型不断迭代升级,规模与性能同步攀升。DeepSeek作为其中的佼佼者,在模型压缩技术上不断探索,力求在减小模型体积的同时,最大程度保留模型性能,为更广泛的应用场景提供支持。量化:用低精度表达,换存储空间与计算效率量化技术是DeepSeek模型压缩的关键手段之一,它将模型中的高精度浮点数参数转换为低比特数的整数或定点数,从而实现存储空间的大幅缩减与计算速度的提升。从
- 马斯克发布新一代大模型Grok 3:算力支撑下的 AI 跃进
人工智能算法大模型gpu硬件
北京时间2025年2月18日,特斯拉创始人埃隆・马斯克旗下的人工智能公司xAI正式发布了最新一代大模型——Grok3,在全球AI竞争白热化阶段,这无疑给全球AI市场带来了新的变局和挑战。马斯克称Grok3的能力较前代产品提升了“一个数量级”,并将其誉为“地球上最聪明的人工智能”。那么,马斯克为何要发布这新一代大模型,其背后又与算力有着怎样千丝万缕的联系呢?一、AI赛道的竞争需求从行业发展的大背景来
- ColD Fusion,分布式多任务微调的协同 “密码”
人工智能
ColDFusion,分布式多任务微调的协同“密码”发布时间:2025-02-19近日热文:1.全网最全的神经网络数学原理(代码和公式)直观解释2.大模型进化史:从Transformer到DeepSeek-R1的AI变革之路3.2W8000字深度剖析25种RAG变体:全网最全~没有之一知乎【柏企】公众号【柏企科技说】【柏企阅文】在预训练模型的基础上进行改进,有望提升所有基于它微调的模型性能。然而,
- 【TVM教程】为 x86 CPU 自动调优卷积网络
ApacheTVM是一个深度的深度学习编译框架,适用于CPU、GPU和各种机器学习加速芯片。更多TVM中文文档可访问→https://tvm.hyper.ai/作者:YaoWang,EddieYan本文介绍如何为x86CPU调优卷积神经网络。注意,本教程不会在Windows或最新版本的macOS上运行。如需运行,请将本教程的主体放在if__name__=="__main__":代码块中。impor
- AI技术在音乐产品中有哪些应用场景?
大数据人工智能音乐大数据
自动标注、平滑过渡、音乐鉴权、AI创作,当AI技术应用于音乐行业为人类的精神文化与娱乐生活带来便利和更多选择时,也是一件让人激动不已的事情。随着深度学习算法的出现、大数据和5G技术的成熟,AI人工智能已逐渐融入我们的生产生活中,在教育、医疗、政务办公、城市管理等多个方面发挥作用。随着AI技术在音乐行业研究及应用的深入,音乐人工智能已经不新鲜,很多新的应用和产品已经惊艳亮相。基于对于音乐技术及产品的
- 海康SDK中NET_DVR_CapturePicture方法截图使用心得概述
Mr1Qian
springbootjavasdkman
前言鉴于实际应用需求,我们需要通过操控云台相机来捕捉其各个角度的图像。原先采用的方法NET_DVR_CaptureJPEGPicture,虽然能够成功截取图片,但所得图片格式为JPEG,这一格式由于采用了有损压缩技术,可能在后续的图像处理工作中影响图像质量。在深入研究了SDK使用手册后,我们发现了一个名为NET_DVR_CapturePicture的方法,它能够截取BMP格式的图片。相较于JPEG
- 【深度学习入门:基于python的理论与实现读书笔记】第五章误差反向传播法
Bin二叉
深度学习python人工智能
目录摘要第五章误差反向传播法简单层的实现乘法层的实现加法层的实现激活函数层的实现ReLU层Sigmoid层Affine层和Softmax层的实现Affine层Softmax-with-Loss层误差反向传播法的实现摘要该文章简要介绍了神经网络的误差反向传播法,省去了大量的推理过程,重点讲述了神经网络误差反向传播法的代码实现。第五章误差反向传播法反向传播就是从后到前局部计算偏导数并将其与从上游传来的
- PyTorch与TensorFlow的对比:哪个框架更适合你的项目?
木觞清
pytorchtensorflow人工智能
在机器学习和深度学习领域,PyTorch和TensorFlow是最流行的两个框架。它们各有特点,适用于不同的开发需求和场景。本文将详细对比这两个框架,帮助你根据项目需求选择最合适的工具。一、概述PyTorch和TensorFlow都是深度学习框架,它们为构建、训练和部署神经网络提供了强大的工具。尽管它们的最终目标相同,但其设计哲学和实现方式有所不同。PyTorch:由Facebook的人工智能研究
- 使用AI自动写代码,DeepSeek+CLine+VSCode实战教程,主打一个便宜实惠用得起!
AI程序猿人
人工智能AI编程vscodeDeepSeekAIAI大模型Dify
0前言最近DeepSeek火了起来,各个媒体都在宣传,那DeekSeek到底是个啥?从程序员角度来看:DeepSeek一个人工智能助手,可以帮助我们解决代码知识点疑问,以及某个晦涩难懂的知识点问题,处理生活中的一些文本信息问题等。其实这些能力早在数年前ChatGPT也已经具备了,那么为什么最近DeepSeek这么火呢?一个原因就是因为它是国产的,那必须得支持。还有一个原因就是它实惠呀,便宜!目测目
- OpenCV的卡尔曼滤波器:实现和应用
雪域Code
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OpenCV的卡尔曼滤波器:实现和应用卡尔曼滤波器(Kalmanfilter)是一种最优估计的算法,在众多领域有着广泛的应用,如控制系统、通信系统、机器人等。OpenCV作为一个计算机视觉库,也提供了对卡尔曼滤波器的支持。本文将介绍OpenCV中卡尔曼滤波器的基本原理、实现方法以及在图像处理中的应用。一、卡尔曼滤波器简介卡尔曼滤波器是一种用于状态估计和信号滤波的算法,主要针对线性、高斯分布的系统。
- DeepSeek再传重大突破!新发布原生稀疏注意力(NSA)机制,重新定义AI效率天花板
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人工智能deepseek注意力机制深度学习
大家好,我是Shelly,一个专注于输出AI工具和科技前沿内容的AI应用教练,体验过300+款以上的AI应用工具。关注科技及大模型领域对社会的影响10年+。关注我一起驾驭AI工具,拥抱AI时代的到来。人工智能&AIGC术语100条Shelly聊AI-重磅发布Shelly聊AI:年度展望:2025年AI与社会发展关键事件的深度思考(每年一篇,十年为期)2025年2月18日,中国AI领域迎来一枚“技术
- 生成式AI如何重塑计算机视觉:自监督学习与稀疏计算的革命
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人工智能计算机视觉学习
生成式AI如何重塑计算机视觉:自监督学习与稀疏计算的革命引言:从“数据饥渴”到“智能涌现”传统计算机视觉高度依赖海量标注数据,但现实场景中标注成本高昂且覆盖范围有限。例如,医疗影像标注需专业医生耗时数月,工业缺陷检测需针对特定产线定制数据集。生成式AI(如Diffusion模型、自监督学习)的崛起,正在打破这一瓶颈——通过更高效的训练范式与计算架构,让机器学会“从无标注数据中看见世界”。(示意图:
- redis学习笔记——不仅仅是存取数据
Everyday都不同
returnSourceexpire/delincr/lpush数据库分区redis
最近项目中用到比较多redis,感觉之前对它一直局限于get/set数据的层面。其实作为一个强大的NoSql数据库产品,如果好好利用它,会带来很多意想不到的效果。(因为我搞java,所以就从jedis的角度来补充一点东西吧。PS:不一定全,只是个人理解,不喜勿喷)
1、关于JedisPool.returnSource(Jedis jeids)
这个方法是从red
- SQL性能优化-持续更新中。。。。。。
atongyeye
oraclesql
1 通过ROWID访问表--索引
你可以采用基于ROWID的访问方式情况,提高访问表的效率, , ROWID包含了表中记录的物理位置信息..ORACLE采用索引(INDEX)实现了数据和存放数据的物理位置(ROWID)之间的联系. 通常索引提供了快速访问ROWID的方法,因此那些基于索引列的查询就可以得到性能上的提高.
2 共享SQL语句--相同的sql放入缓存
3 选择最有效率的表
- [JAVA语言]JAVA虚拟机对底层硬件的操控还不完善
comsci
JAVA虚拟机
如果我们用汇编语言编写一个直接读写CPU寄存器的代码段,然后利用这个代码段去控制被操作系统屏蔽的硬件资源,这对于JVM虚拟机显然是不合法的,对操作系统来讲,这样也是不合法的,但是如果是一个工程项目的确需要这样做,合同已经签了,我们又不能够这样做,怎么办呢? 那么一个精通汇编语言的那种X客,是否在这个时候就会发生某种至关重要的作用呢?
&n
- lvs- real
男人50
LVS
#!/bin/bash
#
# Script to start LVS DR real server.
# description: LVS DR real server
#
#. /etc/rc.d/init.d/functions
VIP=10.10.6.252
host='/bin/hostname'
case "$1" in
sta
- 生成公钥和私钥
oloz
DSA安全加密
package com.msserver.core.util;
import java.security.KeyPair;
import java.security.PrivateKey;
import java.security.PublicKey;
import java.security.SecureRandom;
public class SecurityUtil {
- UIView 中加入的cocos2d,背景透明
374016526
cocos2dglClearColor
要点是首先pixelFormat:kEAGLColorFormatRGBA8,必须有alpha层才能透明。然后view设置为透明glView.opaque = NO;[director setOpenGLView:glView];[self.viewController.view setBackgroundColor:[UIColor clearColor]];[self.viewControll
- mysql常用命令
香水浓
mysql
连接数据库
mysql -u troy -ptroy
备份表
mysqldump -u troy -ptroy mm_database mm_user_tbl > user.sql
恢复表(与恢复数据库命令相同)
mysql -u troy -ptroy mm_database < user.sql
备份数据库
mysqldump -u troy -ptroy
- 我的架构经验系列文章 - 后端架构 - 系统层面
agevs
JavaScriptjquerycsshtml5
系统层面:
高可用性
所谓高可用性也就是通过避免单独故障加上快速故障转移实现一旦某台物理服务器出现故障能实现故障快速恢复。一般来说,可以采用两种方式,如果可以做业务可以做负载均衡则通过负载均衡实现集群,然后针对每一台服务器进行监控,一旦发生故障则从集群中移除;如果业务只能有单点入口那么可以通过实现Standby机加上虚拟IP机制,实现Active机在出现故障之后虚拟IP转移到Standby的快速
- 利用ant进行远程tomcat部署
aijuans
tomcat
在javaEE项目中,需要将工程部署到远程服务器上,如果部署的频率比较高,手动部署的方式就比较麻烦,可以利用Ant工具实现快捷的部署。这篇博文详细介绍了ant配置的步骤(http://www.cnblogs.com/GloriousOnion/archive/2012/12/18/2822817.html),但是在tomcat7以上不适用,需要修改配置,具体如下:
1.配置tomcat的用户角色
- 获取复利总收入
baalwolf
获取
public static void main(String args[]){
int money=200;
int year=1;
double rate=0.1;
&
- eclipse.ini解释
BigBird2012
eclipse
大多数java开发者使用的都是eclipse,今天感兴趣去eclipse官网搜了一下eclipse.ini的配置,供大家参考,我会把关键的部分给大家用中文解释一下。还是推荐有问题不会直接搜谷歌,看官方文档,这样我们会知道问题的真面目是什么,对问题也有一个全面清晰的认识。
Overview
1、Eclipse.ini的作用
Eclipse startup is controlled by th
- AngularJS实现分页功能
bijian1013
JavaScriptAngularJS分页
对于大多数web应用来说显示项目列表是一种很常见的任务。通常情况下,我们的数据会比较多,无法很好地显示在单个页面中。在这种情况下,我们需要把数据以页的方式来展示,同时带有转到上一页和下一页的功能。既然在整个应用中这是一种很常见的需求,那么把这一功能抽象成一个通用的、可复用的分页(Paginator)服务是很有意义的。
&nbs
- [Maven学习笔记三]Maven archetype
bit1129
ArcheType
archetype的英文意思是原型,Maven archetype表示创建Maven模块的模版,比如创建web项目,创建Spring项目等等.
mvn archetype提供了一种命令行交互式创建Maven项目或者模块的方式,
mvn archetype
1.在LearnMaven-ch03目录下,执行命令mvn archetype:gener
- 【Java命令三】jps
bit1129
Java命令
jps很简单,用于显示当前运行的Java进程,也可以连接到远程服务器去查看
[hadoop@hadoop bin]$ jps -help
usage: jps [-help]
jps [-q] [-mlvV] [<hostid>]
Definitions:
<hostid>: <hostname>[:
- ZABBIX2.2 2.4 等各版本之间的兼容性
ronin47
zabbix更新很快,从2009年到现在已经更新多个版本,为了使用更多zabbix的新特性,随之而来的便是升级版本,zabbix版本兼容性是必须优先考虑的一点 客户端AGENT兼容
zabbix1.x到zabbix2.x的所有agent都兼容zabbix server2.4:如果你升级zabbix server,客户端是可以不做任何改变,除非你想使用agent的一些新特性。 Zabbix代理(p
- unity 3d还是cocos2dx哪个适合游戏?
brotherlamp
unity自学unity教程unity视频unity资料unity
unity 3d还是cocos2dx哪个适合游戏?
问:unity 3d还是cocos2dx哪个适合游戏?
答:首先目前来看unity视频教程因为是3d引擎,目前对2d支持并不完善,unity 3d 目前做2d普遍两种思路,一种是正交相机,3d画面2d视角,另一种是通过一些插件,动态创建mesh来绘制图形单元目前用的较多的是2d toolkit,ex2d,smooth moves,sm2,
- 百度笔试题:一个已经排序好的很大的数组,现在给它划分成m段,每段长度不定,段长最长为k,然后段内打乱顺序,请设计一个算法对其进行重新排序
bylijinnan
java算法面试百度招聘
import java.util.Arrays;
/**
* 最早是在陈利人老师的微博看到这道题:
* #面试题#An array with n elements which is K most sorted,就是每个element的初始位置和它最终的排序后的位置的距离不超过常数K
* 设计一个排序算法。It should be faster than O(n*lgn)。
- 获取checkbox复选框的值
chiangfai
checkbox
<title>CheckBox</title>
<script type = "text/javascript">
doGetVal: function doGetVal()
{
//var fruitName = document.getElementById("apple").value;//根据
- MySQLdb用户指南
chenchao051
mysqldb
原网页被墙,放这里备用。 MySQLdb User's Guide
Contents
Introduction
Installation
_mysql
MySQL C API translation
MySQL C API function mapping
Some _mysql examples
MySQLdb
- HIVE 窗口及分析函数
daizj
hive窗口函数分析函数
窗口函数应用场景:
(1)用于分区排序
(2)动态Group By
(3)Top N
(4)累计计算
(5)层次查询
一、分析函数
用于等级、百分点、n分片等。
函数 说明
RANK() &nbs
- PHP ZipArchive 实现压缩解压Zip文件
dcj3sjt126com
PHPzip
PHP ZipArchive 是PHP自带的扩展类,可以轻松实现ZIP文件的压缩和解压,使用前首先要确保PHP ZIP 扩展已经开启,具体开启方法就不说了,不同的平台开启PHP扩增的方法网上都有,如有疑问欢迎交流。这里整理一下常用的示例供参考。
一、解压缩zip文件 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11
- 精彩英语贺词
dcj3sjt126com
英语
I'm always here
我会一直在这里支持你
&nb
- 基于Java注解的Spring的IoC功能
e200702084
javaspringbeanIOCOffice
- java模拟post请求
geeksun
java
一般API接收客户端(比如网页、APP或其他应用服务)的请求,但在测试时需要模拟来自外界的请求,经探索,使用HttpComponentshttpClient可模拟Post提交请求。 此处用HttpComponents的httpclient来完成使命。
import org.apache.http.HttpEntity ;
import org.apache.http.HttpRespon
- Swift语法之 ---- ?和!区别
hongtoushizi
?swift!
转载自: http://blog.sina.com.cn/s/blog_71715bf80102ux3v.html
Swift语言使用var定义变量,但和别的语言不同,Swift里不会自动给变量赋初始值,也就是说变量不会有默认值,所以要求使用变量之前必须要对其初始化。如果在使用变量之前不进行初始化就会报错:
var stringValue : String
//
- centos7安装jdk1.7
jisonami
jdkcentos
安装JDK1.7
步骤1、解压tar包在当前目录
[root@localhost usr]#tar -xzvf jdk-7u75-linux-x64.tar.gz
步骤2:配置环境变量
在etc/profile文件下添加
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_75
export CLASSPATH=/usr/java/jdk1.7.0_75/lib
- 数据源架构模式之数据映射器
home198979
PHP架构数据映射器datamapper
前面分别介绍了数据源架构模式之表数据入口、数据源架构模式之行和数据入口数据源架构模式之活动记录,相较于这三种数据源架构模式,数据映射器显得更加“高大上”。
一、概念
数据映射器(Data Mapper):在保持对象和数据库(以及映射器本身)彼此独立的情况下,在二者之间移动数据的一个映射器层。概念永远都是抽象的,简单的说,数据映射器就是一个负责将数据映射到对象的类数据。
&nb
- 在Python中使用MYSQL
pda158
mysqlpython
缘由 近期在折腾一个小东西须要抓取网上的页面。然后进行解析。将结果放到
数据库中。 了解到
Python在这方面有优势,便选用之。 由于我有台
server上面安装有
mysql,自然使用之。在进行数据库的这个操作过程中遇到了不少问题,这里
记录一下,大家共勉。
python中mysql的调用
百度之后能够通过MySQLdb进行数据库操作。
- 单例模式
hxl1988_0311
java单例设计模式单件
package com.sosop.designpattern.singleton;
/*
* 单件模式:保证一个类必须只有一个实例,并提供全局的访问点
*
* 所以单例模式必须有私有的构造器,没有私有构造器根本不用谈单件
*
* 必须考虑到并发情况下创建了多个实例对象
* */
/**
* 虽然有锁,但是只在第一次创建对象的时候加锁,并发时不会存在效率
- 27种迹象显示你应该辞掉程序员的工作
vipshichg
工作
1、你仍然在等待老板在2010年答应的要提拔你的暗示。 2、你的上级近10年没有开发过任何代码。 3、老板假装懂你说的这些技术,但实际上他完全不知道你在说什么。 4、你干完的项目6个月后才部署到现场服务器上。 5、时不时的,老板在检查你刚刚完成的工作时,要求按新想法重新开发。 6、而最终这个软件只有12个用户。 7、时间全浪费在办公室政治中,而不是用在开发好的软件上。 8、部署前5分钟才开始测试。