- YOLOv11革命性升级:基于MobileNetv4的UIB和ExtraDW模块重构C3k2架构,实现移动端推理性能飞跃
博导ai君
深度学习教学-附源码YOLO重构
引言与背景概述在当今人工智能飞速发展的时代,目标检测技术已成为计算机视觉领域的核心技术之一。从自动驾驶汽车到智能安防系统,从移动端AR应用到工业质检,目标检测无处不在。然而,随着应用场景的多样化,特别是移动端和边缘设备的普及,对模型的计算效率提出了更为严苛的要求。YOLO(YouOnlyLookOnce)系列算法作为目标检测领域的领军者,一直在精度与速度之间寻求最佳平衡。从YOLOv1到最新的YO
- 关于 java:8. Java 内存模型与 JVM 基础
shenyan~
javajvm开发语言
一、堆Java堆是JVM中所有线程共享的运行时内存区域,用于存放所有对象实例、数组以及类的实例字段值。在Java中:Stringstr=newString("abc");newString("abc")创建的对象就分配在堆中。1.1堆的特点特性说明共享区域所有线程共享堆GC管理垃圾回收器对堆管理最频繁分代模型为提高GC性能,堆被划分为新生代/老年代等区域空间大堆是JVM管理内存中最大的区域慢速堆分
- 从零开始:Python实现语音识别的完整教程_副本
AIGC应用创新大全
AI大模型与大数据技术AI人工智能与大数据应用开发MCP&Agent云算力网络python语音识别开发语言ai
从零开始:Python实现语音识别的完整教程关键词:Python、语音识别、语音转文本、音频处理、机器学习、深度学习、自然语言处理摘要:本文将带你从零开始学习如何使用Python实现语音识别功能。我们将从基础概念讲起,逐步深入到实际代码实现,涵盖音频处理、特征提取、模型训练等关键环节,最终构建一个完整的语音识别系统。无论你是初学者还是有一定经验的开发者,都能从本教程中获得实用的知识和技能。背景介绍
- 从零开始:用Python构建AI语音识别应用的完整指南
AI大模型应用之禅
人工智能python语音识别ai
从零开始:用Python构建AI语音识别应用的完整指南关键词:Python语音识别、AI语音处理、语音转文本、SpeechRecognition库、端到端模型摘要:本文从0到1带您掌握用Python构建AI语音识别应用的全流程。我们将用“给小学生讲故事”的方式,拆解语音识别的核心概念(如音频采集、特征提取、模型解码),结合代码实战(从调用API到自定义模型),并覆盖环境搭建、常见问题和未来趋势。无
- 面向大语言模型幻觉的关键数据集:系统性综述与分类法
致Great
语言模型人工智能自然语言处理
面向大语言模型幻觉的关键数据集:系统性综述与分类法摘要大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)在自然语言处理的多个领域取得了革命性进展,但其固有的“幻觉”问题——即生成看似合理但与事实不符或与上下文无关的内容——严重制约了其在关键应用中的可靠性与安全性。为了系统性地评估、理解并缓解LLM的幻觉现象,学术界和工业界开发了大量多样化的数据集与基准。本文对大模型幻觉领域的关键数据集
- 导师要求一天完成综述,我7分钟搞定——打造一个全本地DeepResearch助手
小洛~·~
人工智能深度学习chatgptgptAI写作
1.项目背景LocalDeepResearcher是一个本地化运行的AI研究助手,旨在通过结合大语言模型(LLM)和搜索工具,实现自动化深度研究并生成结构化报告。该项目由LangChainAI开发,支持本地模型(例如通过Ollama运行的deepseek-r1:7b)和云端模型(例如Claude、GPT),并集成了多种搜索引擎(如Tavily、DuckDuckGo)。其本地优先的设计确保了数据隐私
- 【LangGraph 】“工作流”的核心就是围绕一个共享的 `State`
等风来不如迎风去
AI入门与实战langgraph
是的。LangGraph里“工作流”的核心就是围绕一个共享的State(也常被命名为AgentState或者类似的TypedDict/Pydantic模型)来组织的:State本质上是整个流程的“快照”,所有跨节点需要保留或传递的数据,都必须定义在这个结构里。LangGraph在执行节点(node)时,会把当前的State传入该节点,节点内部可以读写它,然后再返回一个新的(或被修改过的)State
- AI测试方法
二狗子82
ai功能测试测试用例AIGC
1.创建高质量的测试数据集为了验证标签的准确性,需要构建一个丰富的测试数据集。该数据集应包括多种场景和风格的输入文本:正常对话、非正式对话、含有拼写错误或语法问题的文本等。包括模棱两可或复杂情境的文本,看看模型是否能正确分类。确保数据集中有足够的标签种类分布,这样可以测试模型是否能应对不同类别的文本内容。2.多轮对话的上下文跟踪对于涉及多轮对话或长文本的情况,模型需要正确理解整个对话的上下文。例如
- 非结构化文档的自动化敏感标识方法技术解析
KKKlucifer
自动化运维
在数字化时代,企业与组织面临的数据形态正发生深刻变革。据统计,非结构化数据占企业数据总量的80%以上,涵盖文本、邮件、PDF、日志、社交媒体内容等多种形式。这些数据中往往蕴含着大量敏感信息,如个人身份信息、商业机密、医疗记录等,一旦泄露将造成严重的安全风险。然而,非结构化文档缺乏统一的数据模型和格式规范,传统基于结构化数据的敏感信息识别方法难以直接应用,面临着三大核心挑战:语义理解复杂性:自然语言
- 信息抽取数据集全景分析:分类体系、技术演进与挑战_DEEPSEEK
致Great
分类数据挖掘人工智能
信息抽取数据集全景分析:分类体系、技术演进与挑战摘要信息抽取(IE)作为自然语言处理的核心任务,是构建知识图谱、支持智能问答等应用的基础。近年来,随着深度学习技术的发展和大规模预训练模型的兴起,IE数据集呈现爆发式增长,其分析与评估对模型研发和领域迁移至关重要。本文基于对158个主流IE数据集的系统性梳理,首次提出“信息提取与命名实体识别数据集分类体系”。该体系涵盖8大类别(命名实体识别、关系提取
- 自然语言处理之文本生成:Recurrent Neural Networks (RNN):序列模型与语言模型
zhubeibei168
自然语言处理自然语言处理rnn语言模型人工智能机器翻译生成对抗网络
自然语言处理之文本生成:RecurrentNeuralNetworks(RNN):序列模型与语言模型自然语言处理简介NLP的基本概念自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,简称NLP)是人工智能领域的一个重要分支
- 学 Simulink:实时系统与嵌入式部署类场景ROS + Simulink 联合仿真的多传感器信号融合与滤波模块
amy_mhd
simulinkmatlab
目录ROS+Simulink联合仿真的多传感器信号融合与滤波模块场景目标✅准备工作软件安装:硬件准备(可选):步骤详解第一步:创建Simulink模型并配置ROS支持启用ROS工具箱支持:第二步:添加ROS输入接口(接收传感器数据)使用Subscribe模块接收ROSTopic数据:第三步:设计滤波与信号预处理模块方法一:IMU数据滤波(加速度+角速度)方法二:卡尔曼滤波器(KalmanFilte
- 【Go语言-Day 12】解密动态数组:深入理解 Go 切片 (Slice) 的创建与核心原理
吴师兄大模型
Go语言从入门到精通golang开发语言后端go语言人工智能LLMpython
Langchain系列文章目录01-玩转LangChain:从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块:四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain:从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain:从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain:深度评估问答系统的三种高效方法(示例生成、手
- 多模态大语言模型arxiv论文略读(144)
胖头鱼爱算法
#mllm_arxiv语言模型人工智能自然语言处理论文笔记论文阅读
LARP:TokenizingVideoswithaLearnedAutoregressiveGenerativePrior➡️论文标题:LARP:TokenizingVideoswithaLearnedAutoregressiveGenerativePrior➡️论文作者:HanyuWang,SakshamSuri,YixuanRen,HaoChen,AbhinavShrivastava➡️研究
- 使用Ultralytics YOLO进行数据增强
alpszero
YOLO计算机视觉应用YOLO人工智能机器学习
概述数据增强是计算机视觉领域的一项重要技术,它通过对现有图像进行各种转换,人为地扩展训练数据集。在训练深度学习模型时,数据增强有助于提高模型的鲁棒性,减少过拟合,并增强对真实世界场景的泛化。在训练计算机视觉模型的过程中,数据增强具有多种重要作用:扩展数据集:通过创建现有图像的变体,可以有效增加训练数据集的规模,而无需收集新数据。提高泛化能力:模型学会在各种条件下识别物体,使其在实际应用中更加稳健。
- 「分布式事务」之数据一致性模型
呼拉拉呼拉
分布式事务分布式分布式事务分布式系统分布式数据一致性模型
概念 分布式系统中的数据一致性模型定义了在事务处理过程中,系统如何保证数据在不同节点间的正确性和一致性。 本文主要阐述了分布式系统六大类数据一致性模型,相关的概念、特点、缺点、实现方式、常见应用以及简单示例说明。分类 在分布式系统中,一致性模型主要分为六大类:1.强一致性模型(StrongConsistency)2.弱一致性模型(WeakConsistency)3.最终一致性模型(Eventu
- Python 数据分析与可视化 Day 11 - 特征工程基础
蓝婷儿
pythonpython数据分析人工智能
✅今日目标理解特征工程在数据分析和机器学习中的意义掌握常见特征类型的处理方式:数值型、类别型、时间型学习特征提取、转换、标准化、独热编码(One-HotEncoding)等核心操作为后续建模任务做好特征准备工作一、什么是特征工程?特征工程是将原始数据转换为模型可学习的“特征向量”的过程,是机器学习效果好坏的核心因素之一。常见任务包括:缺失值处理(已学)异常值处理(已学)数值归一化、标准化类别变量编
- 阿里云百炼全解析:一站式大模型开发平台的架构与行业实践
一休哥助手
人工智能阿里云架构云计算
目录大模型开发范式的革新平台核心架构与技术解析全生命周期开发工作流企业级安全与合规体系行业应用场景与最佳实践未来演进与技术展望1.大模型开发范式的革新1.1从碎片化到平台化的演进传统大模型开发面临三大核心挑战:算力管理复杂、工具链割裂、安全合规风险高。阿里云百炼通过一站式平台化架构重构开发范式:传统模式分散工具链手动部署安全风险百炼平台统一工作流自动化部署
- 瀑布式开发与敏捷开发的区别是什么
易成技术团队
pingcode研发管理工具IT项目管理企业管理智能化研发管理工具
摘要:瀑布模型式是最典型的预见性的方法,严格遵循预先计划的需求、分析、设计、编码、测试的步骤顺序进行。敏捷开发以用户的需求进化为核心,采用迭代、循序渐进的方法进行软件开发。我们将在文章中详细说明两者各自的适合场景。详细解答:瀑布和敏捷都不是什么新概念,关于敏捷开发与瀑布开发的优势与缺点都已经比较明确,这里根据全网的资料给大家做一些整理和总结。一、瀑布开发瀑布模型式是最典型的预见性的方法,严格遵循预
- 2025年最值得关注的十大OCR模型,技术进化与应用突破全面解析!
蜗牛沐雨
ocr自动化
光学字符识别(OCR)技术已经完成了从“慢、误差高、功能单一”的旧时代,向“快速、精准、多场景全覆盖”的新纪元转变。今天,OCR不再是简单的图像转文本工具,而是支撑智能办公、文档自动化、跨语言内容处理以及视觉理解的核心技术。尤其在2025年,技术格局发生了显著变化:模型更轻量,支持更复杂的文本结构识别,具备强大的多语言和多模态处理能力,能应对实时场景识别甚至复杂的工业图像分析。本文整合了GitHu
- 全球人工智能与大模型发展全景:技术历程、产品概览与未来趋势
软件职业规划
人工智能搜索引擎
一、人工智能的发展历程(一)萌芽期(1950s-1980s)1956年:人工智能的诞生人工智能(AI)的概念在1956年的达特茅斯会议上被正式提出。那是一个充满梦想和探索的时代,一群年轻的科学家,包括约翰·麦卡锡(JohnMcCarthy)、马文·明斯基(MarvinMinsky)和克劳德·香农(ClaudeShannon)等,齐聚达特茅斯学院,共同探讨一个前所未有的课题:如何让机器模拟人类智能。
- 推荐几本人工智能方面的书(入门级)
人邮异步社区
人工智能深度学习神经网络
以下推荐几本适合入门人工智能的书籍,帮助你逐步建立基础知识和理解:一、数学基础类《数学之美》推荐理由:深入浅出地讲解了自然语言处理与搜索方向的数学原理,对于理解算法背后的数学逻辑非常有帮助。本书的章节名称,有“统计语言模型”“谈谈中文分词”“贾里尼克和现代语言处理”“布尔代数和搜索引擎”“信息指纹及其应用”等,似乎太过专业,实际上高中和大学低年级的同学们都能看得懂,当然本书因此也可以称得上是“高级
- 通过实例对比:瀑布模型 vs 喷泉模型 vs 敏捷模型 vs 统一过程模型 vs 螺旋模型
佟格码路
软考-系统架构师专辑软件工程软件过程模型
目录1.瀑布模型(WaterfallModel)2.喷泉模型(FountainModel)3.敏捷模型(AgileModel)
- C#.NET 中间件详解
c#.net
简介中间件(Middleware)是ASP.NETCore的核心组件,用于处理HTTP请求和响应的管道机制。它是基于管道模型的轻量级、模块化设计,允许开发者在请求处理过程中插入自定义逻辑。中间件广泛应用于日志记录、认证授权、异常处理、路由等场景。定义:中间件是处理HTTP请求和响应的组件,位于服务器接收到请求到最终返回响应之间的“管道”中。作用:可用于身份认证、授权、日志、静态文件、异常处理、CO
- zephyr OS 线程的使用
目录概述1线程的概念1.1线程定义1.2线程的本质定义1.3线程的核心组成要素1.4线程与进程的对比1.5线程在RTOS中的关键特性1.6线程的同步与通信1.7线程在嵌入式系统的特殊考量1.8多线程编程模型2ZephyrRTOS中线程2.1创建线程的步骤2.2ZephyrRTOS中线程定义2.3关键API函数2.4线程中的睡眠函数3线程应用实践3.1完整线程定义模板3.1.1源代码3.1.2关键细
- Day33 PO模型
lookout99
软件测试python自动化测试工具
系列文章目录Day01软件测试基础总结Day02测试用例知识点总结(上)Day03测试用例知识点总结(下)Day04禅道-从安装到卸载Day05MySql的基础使用Day06MySql知识点总结Day07MySql知识点再总结与多表查询Day08redis的基础知识Day08VMware的安装、Linux系统安装和Linux基础命令Day09Linux常用命令总结Day10Linux环境部署和项目
- 【LLaMA 3实战】3、LLaMA 3长文本处理终极指南:从128K上下文到百万级文档实战
无心水
LLaMA3模型实战专栏LLaMALLaMA3长文本处理MetaAI大模型CSDN技术干货LLaMA3前沿模型实战
引言:长文本处理的技术跃迁当LLaMA3将上下文窗口扩展至128Ktokens(约8万字),长文本处理技术迎来了革命性突破。这不仅意味着模型能处理更复杂的文档,更开启了"全局认知"的新可能——从法律合同的全条款审查到代码仓库的跨文件重构,从金融报告的时序分析到医疗病历的全周期追踪。本文将系统拆解LLaMA3长文本能力的技术内核,提供工程级优化方案与实战技巧,助你突破长文本处理的算力瓶颈与应用边界。
- 【LLaMA 3实战】2、LLaMA 3对话能力全解析:从架构革新到多智能体实战指南
无心水
LLaMA3模型实战专栏llamaLLaMA3对话能力全解析LLaMA3AI大模型多智能体CSDN技术干货Meta
引言:LLaMA3对话能力的革命性突破当Meta发布LLaMA3时,其对话能力的跃升重新定义了开源大模型的边界。这款拥有128K上下文窗口的开源模型,不仅在MT-Bench评测中超越GPT-3.5,更通过分组查询注意力(GQA)等架构创新,实现了推理速度30%的提升。本文将从底层架构到应用实战,系统拆解LLaMA3对话能力的技术奥秘,包含核心机制解析、训练策略、工程优化及多智能体系统开发,助你全面
- 通过本地LLM搭建本地RAG
TBM矩阵
#AI体系学习人工智能
整体思路通过ollama下载并搭建本地大预言模型LLM。通过ollama搭建embedding模型。通过langchain文件加载器加载本地内容文件(PDF文件)。通过langchain调用embedding模型进行向量存储和RAG检索。通过langchainprompts实现提示词工程。通过langchain调用LLM模型实现RAG生成,完成对本地文件的分析。准备环境服务器:CentOSLinu
- 用Pytorch训练手写签名模型并进行签名识别
TBM矩阵
#AI体系学习pytorch人工智能python
整体思路收集至少两个人的手写签名图片,每个人至少20张使用Pytorch进行模型训练使用Flask搭建Web服务使用Html/JavaScript实现前端调用进行签名识别项目结构signature-systemdatatrainuser001001.png...user002001.png...templatesindex.htmlapp.pymodel.pytrain.py建模:model.py
- java责任链模式
3213213333332132
java责任链模式村民告县长
责任链模式,通常就是一个请求从最低级开始往上层层的请求,当在某一层满足条件时,请求将被处理,当请求到最高层仍未满足时,则请求不会被处理。
就是一个请求在这个链条的责任范围内,会被相应的处理,如果超出链条的责任范围外,请求不会被相应的处理。
下面代码模拟这样的效果:
创建一个政府抽象类,方便所有的具体政府部门继承它。
package 责任链模式;
/**
*
- linux、mysql、nginx、tomcat 性能参数优化
ronin47
一、linux 系统内核参数
/etc/sysctl.conf文件常用参数 net.core.netdev_max_backlog = 32768 #允许送到队列的数据包的最大数目
net.core.rmem_max = 8388608 #SOCKET读缓存区大小
net.core.wmem_max = 8388608 #SOCKET写缓存区大
- php命令行界面
dcj3sjt126com
PHPcli
常用选项
php -v
php -i PHP安装的有关信息
php -h 访问帮助文件
php -m 列出编译到当前PHP安装的所有模块
执行一段代码
php -r 'echo "hello, world!";'
php -r 'echo "Hello, World!\n";'
php -r '$ts = filemtime("
- Filter&Session
171815164
session
Filter
HttpServletRequest requ = (HttpServletRequest) req;
HttpSession session = requ.getSession();
if (session.getAttribute("admin") == null) {
PrintWriter out = res.ge
- 连接池与Spring,Hibernate结合
g21121
Hibernate
前几篇关于Java连接池的介绍都是基于Java应用的,而我们常用的场景是与Spring和ORM框架结合,下面就利用实例学习一下这方面的配置。
1.下载相关内容: &nb
- [简单]mybatis判断数字类型
53873039oycg
mybatis
昨天同事反馈mybatis保存不了int类型的属性,一直报错,错误信息如下:
Caused by: java.lang.NumberFormatException: For input string: "null"
at sun.mis
- 项目启动时或者启动后ava.lang.OutOfMemoryError: PermGen space
程序员是怎么炼成的
eclipsejvmtomcatcatalina.sheclipse.ini
在启动比较大的项目时,因为存在大量的jsp页面,所以在编译的时候会生成很多的.class文件,.class文件是都会被加载到jvm的方法区中,如果要加载的class文件很多,就会出现方法区溢出异常 java.lang.OutOfMemoryError: PermGen space.
解决办法是点击eclipse里的tomcat,在
- 我的crm小结
aijuans
crm
各种原因吧,crm今天才完了。主要是接触了几个新技术:
Struts2、poi、ibatis这几个都是以前的项目中用过的。
Jsf、tapestry是这次新接触的,都是界面层的框架,用起来也不难。思路和struts不太一样,传说比较简单方便。不过个人感觉还是struts用着顺手啊,当然springmvc也很顺手,不知道是因为习惯还是什么。jsf和tapestry应用的时候需要知道他们的标签、主
- spring里配置使用hibernate的二级缓存几步
antonyup_2006
javaspringHibernatexmlcache
.在spring的配置文件中 applicationContent.xml,hibernate部分加入
xml 代码
<prop key="hibernate.cache.provider_class">org.hibernate.cache.EhCacheProvider</prop>
<prop key="hi
- JAVA基础面试题
百合不是茶
抽象实现接口String类接口继承抽象类继承实体类自定义异常
/* * 栈(stack):主要保存基本类型(或者叫内置类型)(char、byte、short、 *int、long、 float、double、boolean)和对象的引用,数据可以共享,速度仅次于 * 寄存器(register),快于堆。堆(heap):用于存储对象。 */ &
- 让sqlmap文件 "继承" 起来
bijian1013
javaibatissqlmap
多个项目中使用ibatis , 和数据库表对应的 sqlmap文件(增删改查等基本语句),dao, pojo 都是由工具自动生成的, 现在将这些自动生成的文件放在一个单独的工程中,其它项目工程中通过jar包来引用 ,并通过"继承"为基础的sqlmap文件,dao,pojo 添加新的方法来满足项
- 精通Oracle10编程SQL(13)开发触发器
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*开发触发器
*/
--得到日期是周几
select to_char(sysdate+4,'DY','nls_date_language=AMERICAN') from dual;
select to_char(sysdate,'DY','nls_date_language=AMERICAN') from dual;
--建立BEFORE语句触发器
CREATE O
- 【EhCache三】EhCache查询
bit1129
ehcache
本文介绍EhCache查询缓存中数据,EhCache提供了类似Hibernate的查询API,可以按照给定的条件进行查询。
要对EhCache进行查询,需要在ehcache.xml中设定要查询的属性
数据准备
@Before
public void setUp() {
//加载EhCache配置文件
Inpu
- CXF框架入门实例
白糖_
springWeb框架webserviceservlet
CXF是apache旗下的开源框架,由Celtix + XFire这两门经典的框架合成,是一套非常流行的web service框架。
它提供了JAX-WS的全面支持,并且可以根据实际项目的需要,采用代码优先(Code First)或者 WSDL 优先(WSDL First)来轻松地实现 Web Services 的发布和使用,同时它能与spring进行完美结合。
在apache cxf官网提供
- angular.equals
boyitech
AngularJSAngularJS APIAnguarJS 中文APIangular.equals
angular.equals
描述:
比较两个值或者两个对象是不是 相等。还支持值的类型,正则表达式和数组的比较。 两个值或对象被认为是 相等的前提条件是以下的情况至少能满足一项:
两个值或者对象能通过=== (恒等) 的比较
两个值或者对象是同样类型,并且他们的属性都能通过angular
- java-腾讯暑期实习生-输入一个数组A[1,2,...n],求输入B,使得数组B中的第i个数字B[i]=A[0]*A[1]*...*A[i-1]*A[i+1]
bylijinnan
java
这道题的具体思路请参看 何海涛的微博:http://weibo.com/zhedahht
import java.math.BigInteger;
import java.util.Arrays;
public class CreateBFromATencent {
/**
* 题目:输入一个数组A[1,2,...n],求输入B,使得数组B中的第i个数字B[i]=A
- FastDFS 的安装和配置 修订版
Chen.H
linuxfastDFS分布式文件系统
FastDFS Home:http://code.google.com/p/fastdfs/
1. 安装
http://code.google.com/p/fastdfs/wiki/Setup http://hi.baidu.com/leolance/blog/item/3c273327978ae55f93580703.html
安装libevent (对libevent的版本要求为1.4.
- [强人工智能]拓扑扫描与自适应构造器
comsci
人工智能
当我们面对一个有限拓扑网络的时候,在对已知的拓扑结构进行分析之后,发现在连通点之后,还存在若干个子网络,且这些网络的结构是未知的,数据库中并未存在这些网络的拓扑结构数据....这个时候,我们该怎么办呢?
那么,现在我们必须设计新的模块和代码包来处理上面的问题
- oracle merge into的用法
daizj
oraclesqlmerget into
Oracle中merge into的使用
http://blog.csdn.net/yuzhic/article/details/1896878
http://blog.csdn.net/macle2010/article/details/5980965
该命令使用一条语句从一个或者多个数据源中完成对表的更新和插入数据. ORACLE 9i 中,使用此命令必须同时指定UPDATE 和INSE
- 不适合使用Hadoop的场景
datamachine
hadoop
转自:http://dev.yesky.com/296/35381296.shtml。
Hadoop通常被认定是能够帮助你解决所有问题的唯一方案。 当人们提到“大数据”或是“数据分析”等相关问题的时候,会听到脱口而出的回答:Hadoop! 实际上Hadoop被设计和建造出来,是用来解决一系列特定问题的。对某些问题来说,Hadoop至多算是一个不好的选择,对另一些问题来说,选择Ha
- YII findAll的用法
dcj3sjt126com
yii
看文档比较糊涂,其实挺简单的:
$predictions=Prediction::model()->findAll("uid=:uid",array(":uid"=>10));
第一个参数是选择条件:”uid=10″。其中:uid是一个占位符,在后面的array(“:uid”=>10)对齐进行了赋值;
更完善的查询需要
- vim 常用 NERDTree 快捷键
dcj3sjt126com
vim
下面给大家整理了一些vim NERDTree的常用快捷键了,这里几乎包括了所有的快捷键了,希望文章对各位会带来帮助。
切换工作台和目录
ctrl + w + h 光标 focus 左侧树形目录ctrl + w + l 光标 focus 右侧文件显示窗口ctrl + w + w 光标自动在左右侧窗口切换ctrl + w + r 移动当前窗口的布局位置
o 在已有窗口中打开文件、目录或书签,并跳
- Java把目录下的文件打印出来
蕃薯耀
列出目录下的文件文件夹下面的文件目录下的文件
Java把目录下的文件打印出来
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 2015年7月11日 11:02:
- linux远程桌面----VNCServer与rdesktop
hanqunfeng
Desktop
windows远程桌面到linux,需要在linux上安装vncserver,并开启vnc服务,同时需要在windows下使用vnc-viewer访问Linux。vncserver同时支持linux远程桌面到linux。
linux远程桌面到windows,需要在linux上安装rdesktop,同时开启windows的远程桌面访问。
下面分别介绍,以windo
- guava中的join和split功能
jackyrong
java
guava库中,包含了很好的join和split的功能,例子如下:
1) 将LIST转换为使用字符串连接的字符串
List<String> names = Lists.newArrayList("John", "Jane", "Adam", "Tom");
- Web开发技术十年发展历程
lampcy
androidWeb浏览器html5
回顾web开发技术这十年发展历程:
Ajax
03年的时候我上六年级,那时候网吧刚在小县城的角落萌生。传奇,大话西游第一代网游一时风靡。我抱着试一试的心态给了网吧老板两块钱想申请个号玩玩,然后接下来的一个小时我一直在,注,册,账,号。
彼时网吧用的512k的带宽,注册的时候,填了一堆信息,提交,页面跳转,嘣,”您填写的信息有误,请重填”。然后跳转回注册页面,以此循环。我现在时常想,如果当时a
- 架构师之mima-----------------mina的非NIO控制IOBuffer(说得比较好)
nannan408
buffer
1.前言。
如题。
2.代码。
IoService
IoService是一个接口,有两种实现:IoAcceptor和IoConnector;其中IoAcceptor是针对Server端的实现,IoConnector是针对Client端的实现;IoService的职责包括:
1、监听器管理
2、IoHandler
3、IoSession
- ORA-00054:resource busy and acquire with NOWAIT specified
Everyday都不同
oraclesessionLock
[Oracle]
今天对一个数据量很大的表进行操作时,出现如题所示的异常。此时表明数据库的事务处于“忙”的状态,而且被lock了,所以必须先关闭占用的session。
step1,查看被lock的session:
select t2.username, t2.sid, t2.serial#, t2.logon_time
from v$locked_obj
- javascript学习笔记
tntxia
JavaScript
javascript里面有6种基本类型的值:number、string、boolean、object、function和undefined。number:就是数字值,包括整数、小数、NaN、正负无穷。string:字符串类型、单双引号引起来的内容。boolean:true、false object:表示所有的javascript对象,不用多说function:我们熟悉的方法,也就是
- Java enum的用法详解
xieke90
enum枚举
Java中枚举实现的分析:
示例:
public static enum SEVERITY{
INFO,WARN,ERROR
}
enum很像特殊的class,实际上enum声明定义的类型就是一个类。 而这些类都是类库中Enum类的子类 (java.l