云上de
云上de

懂足球-掌上足球体育问答

《懂足球-掌上足球体育问答》为广大足球爱好者准备了200道难度不同的足球常识问答题。用户可以根据自身水平，在三种难度中做出选择。在答题娱乐的过程中，即便足球菜鸟也可以从易到难、循序渐进地学习足球知识，掌握足球规则，轻松晋级真球迷。


你可能感兴趣的:(懂足球-掌上足球体育问答)

  • Llama大型语言模型原理详解 摆烂大大王 llamallama语言模型人工智能
    Llama大型语言模型是一种基于深度学习的自然语言处理模型，它在文本生成、问答、摘要等多种NLP任务中展现出强大的性能。本文将详细解析Llama模型的原理，包括其结构、训练过程以及工作机制，帮助读者深入理解这一先进的模型。一、模型结构Llama模型采用了一种基于Transformer的架构，这是一种由多个自注意力机制和前馈神经网络组成的深度神经网络结构。Transformer架构通过自注意力机制捕
  • 【LangChain编程：从入门到实践】数据库问答场景 AI天才研究院 计算AI大模型企业级应用开发实战大数据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
    【LangChain编程：从入门到实践】数据库问答场景作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来在现代信息社会中，数据的爆炸性增长使得如何高效地从海量数据中提取有用信息成为一个重要课题。数据库问答系统（DatabaseQuestionAnsweringSystem,DBQA）作为一种能够直接从数据库中获取答案的技术，
  • 如何寻找好用的GPTs模型？ 小宝哥Code ChatGPT与AIGC人工智能
    要有效地寻找和使用好用的GPT模型，可以按照以下步骤来选择和应用最合适的模型，尤其是在科研或工作中需要完成特定任务时：1.明确需求和任务在寻找适合的GPT模型之前，首先需要明确你要解决的任务或需求。不同的GPT模型在处理各种任务时表现不一样。常见的任务包括：文本生成：创作文章、生成报告、写作论文等。问答系统：快速解答科研问题、技术问题等。翻译和润色：翻译论文、改进文章语言质量等。数据分析和图表生成
  • 【产品经理修炼之道】-商业的本质：需求、价值与交易 xiaoli8748_软件开发 产品经理
    商业的本质是什么？本文将从需求、价值和交易三个核心要素出发，深入探讨商业活动的底层逻辑，供大家参考。商业分析的对象是商业，想得道商业分析，就要懂商业本身。这样平平无奇的一段话，却包含了巨大的威力。不同行业，其商业理解不一致，同时底层又是相通的。Costco联合创始人辛尼格对零售业的总结——“它不是一门复杂的生意，需要的只是以更低的成本销售高质量的商品，即好产品低价格。”而Line创始人森川亮的总结
  • 2025美赛B题-问题B：管理可持续旅游 V建模忠哥V 旅游
    美国阿拉斯加州朱诺市人口约30,000人，2023年创下160万邮轮乘客的纪录，在最繁忙的日子里，邮轮乘客多达7艘，游客人数超过20,000人。1虽然这些游客为该市带来了约3.75亿美元的可观收入，!但也带来了与过度拥挤相关的问题，迫使该市努力限制游客数量。具有讽刺意味的是，朱诺的主要景点之一门登霍尔冰川一直在消退，主要是由于过度旅游导致的气温升高。自2007年以来，冰川消退的面积相当于八个足球场
  • Transformer代码怎么写？原理一听就懂，代码一写就废！分享我从理解原理到实际编写代码的转换秘籍 夜信431 transformer深度学习人工智能
    这个困惑非常典型，这正是从"理解者"到"创造者"的关键跃迁阶段。让我们用建造房子的比喻，结合具体代码实例，拆解这个转化过程：示例代码(已加注释)：importosimportplatformimporttimeimportmathimportwarningsimporttorchimporttorch.distributedasdistfromtorchimportoptimfromtorch.n
  • 乙巳年大年初二民俗思 一叶迎秋 文心一言
    乙巳年大年初二民俗思嫁女回亲门，带子孝恩情。只愿此时暖，家和万事兴。莫待无尽思，方懂天涯行。解愁话日常，无忧膝下景。
  • 比较EFI和BIOS weixin_33948416
    文章太长，有很多人会看不进去。在这个浮躁的社会里，能够把一本书逐字阅读已经变成了一种奢侈，尤其是现在大行其道的速读阅读法，讲究快即是美。而技术来不得半点取巧，需要一点点的读，一点点的思考和吸收，浮躁了，你就变成啥也懂，啥也不精的伪专家。一个显著的区别就是EFI是用模块化，C语言风格的参数堆栈传递方式，动态链接的形式构建的系统，较BIOS而言更易于实现，容错和纠错特性更强，缩短了系统研发的时间。它运
  • 知识图谱与大语言模型：构建智能问答系统 AGI大模型与大数据研究院 大数据AI人工智能计算大数据人工智能语言模型AI大模型LLMJavaPython架构设计AgentRPA
    1.背景介绍在当今的信息时代，数据的获取和处理已经成为了我们生活中不可或缺的一部分。然而，随着数据量的爆炸性增长，如何从海量的数据中提取有用的信息，进而为用户提供精准的服务，已经成为了一个重要的研究课题。在这个背景下，知识图谱和大语言模型应运而生，它们通过对数据的深度挖掘和智能处理，为构建智能问答系统提供了可能。2.核心概念与联系2.1知识图谱知识图谱是一种新型的数据结构，它以图的形式表示实体之间
  • GraphRAG、Naive RAG框架总结主流框架推荐(共23个)：LightRAG、nano-GraphRAG、Fast-GraphRAG、Dify、RAGflow等 汀、人工智能 LLM工业级落地实践LLM技术汇总人工智能RAG检索系统搜索推荐检索增强生成GraphRAGDify
    设想你正致力于构建一个智能问答系统，该系统旨在从庞大的知识库中迅速而精确地提取关键信息，并据此生成自然流畅的回答。然而，随着数据规模的不断扩大，系统面临着严峻的挑战：检索效率逐渐下滑，生成内容的质量亦趋于下降。这正是当前众多检索增强型生成（RAG）系统亟需解决的核心问题——如何在数据冗余、检索效率低下以及生成内容不相关之间找到一个最佳的平衡点。RAG的发展瓶颈:传统RAG系统通过检索模型提取最相关
  • LLM系列(0)：行业大模型落地服务在全业务场景的应用与探索【大模型智能问答、NL2SQL、文档智能分析智能生成、AI智能体决策等】 汀、人工智能 LLM工业级落地实践人工智能自然语言处理promptNL2DSLNL2SQL大模型智能问答
    行业大模型落地服务：在全业务场景的应用与探索1.行业大模型落地挑战及应对1.1.挑战一：有限的算力资源在政企客户场景中落地行业大模型方案，可能首先面临的一个挑战是客户的算力资源有限。算力资源作为大模型落地的前提条件，是很多客户关注的重点，也是业务团队前期与客户沟通交流的一个重点。行业大模型场景落地是否一定需要大量的GPU算力，以及需要多少的算力才能满足落地需求？GPU算力主要消耗在两个地方，一是大
  • 大模型问答机器人的智能化程度 AI大模型应用之禅 AI大模型与大数据javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
    大模型、问答机器人、智能化程度、自然语言处理、深度学习、Transformer模型、知识图谱、推理能力、对话系统1.背景介绍近年来，人工智能技术取得了飞速发展，特别是深度学习的兴起，为自然语言处理（NLP）领域带来了革命性的变革。其中，大模型问答机器人作为一种新型的智能交互系统，凭借其强大的语言理解和生成能力，在客服、教育、娱乐等领域展现出广阔的应用前景。问答机器人是指能够理解用户自然语言问题并给
  • 2024年网安最新史上最全网络安全站点集合_网络安全漏洞网站 2401_84253850 程序员web安全安全
    http://www.7kb.org/(7kb论坛)http://lu4n.com/（lun博客）OD体育平台-首页（cnbiraid博客）http://blog.neargle.com（neargle博客)https://lightrains.org（lightrains博客)首页-imlonghao（imlonghao博客）ZeroKeeper（zerokeeper博客）http://www.
  • 计算机基础知识经典问答题,计算机基础知识问答题及答案一 剑胆书心 计算机基础知识经典问答题
    计算机基础知识试题及答案(一)一、选择题(1)第四代计算机的主要逻辑元件采用的是A)晶体管B)小规模集成电路C)电子管D)大规模和超大规模集成电路(2)下列叙述中，错误的是A)把数据从内存传输到硬盘叫写盘B)把源程序转换为目标程序的过程叫编译C)应用软件对操作系统没有任何要求D)计算机内部对数据的传输、存储和处理都使用二进制(3)计算机硬件的五大基本构件包括：运算器、存储器、输入设备、输出设备和A
  • Flutter开发者必备面试问题与答案03 独立开发者_猫哥 AIflutter面试javascript
    Flutter开发者必备面试问题与答案03视频https://youtu.be/rDrn2S6UWnkhttps://www.bilibili.com/video/BV1TeyBYgE3V/前言原文Flutter完整面试问题及答案03本文是flutter面试问题的第三讲，高频问答10题。正文21.AspectRatio组件有什么作用？在Flutter中，AspectRatio小部件用于控制其子小部
  • Qwen-VL论文解读 dream_home8407 人工智能
    Qwen-VL：用于理解、定位、文本阅读等的通用视觉-语言模型摘要在本文中，我们介绍了Qwen-VL系列，这是一组大规模的视觉-语言模型（LVLMs），旨在感知和理解文本和图像。从Qwen-LM开始，我们通过精心设计的（i）视觉受体，（ii）输入-输出接口，（iii）3阶段训练管道，以及（iv）多语言多模态清洗语料库，赋予其视觉能力。除了传统的图像描述和问答，我们还通过图像-标题-框元组的对齐实现
  • uniapp(vue) 使用i18n国际化翻译,复制即可使用！一看就懂 黑云压城After uni-appvue.js前端
    一、在项目的文件目录里cmd执行下载命令安装依赖执行:npminstallvue-i18n@next二、执行命令下载完成后，进入项目检查一下是否存在。三、在咱们项目里面创建一个lang目录，目录的名字自己随便起，我这边以lang为演示。zh.js://zh.jsexportdefault{language:{//这里面放所有的中文替换词text:'TikTokShop（也称TikTok电商）是创新
  • 检索增强（Retrieval Augmentation）是一种结合信息检索技术和生成模型的技术 大霸王龙 系统分析业务人工智能
    检索增强（RetrievalAugmentation）是一种结合信息检索技术和生成模型的技术，旨在通过从外部知识库或文档中检索相关信息来增强生成模型的能力。这种方法广泛应用于自然语言处理（NLP）任务中，如问答系统、对话生成和文本生成等。1.检索增强的核心思想检索增强的核心思想是将生成模型与信息检索系统结合，利用外部知识库或文档中的信息来辅助生成更准确、更丰富的回答或内容。具体来说，检索增强包括以
  • 构建 Q&A 系统：基于文档和模型的问答 drebander AI编程springAI
    在现代企业中，自动化的问答系统可以极大地提升工作效率，特别是在文档处理、客户支持和知识管理等领域。通过结合SpringAI和文档检索技术，可以轻松构建一个智能的问答系统，帮助用户从文档中快速获取信息。本文将展示如何利用SpringAI构建一个可以根据文档内容回答问题的智能Q&A系统。1.构建智能Q&A系统的背景现代的Q&A系统不仅需要能理解用户的问题，还需要能够从大量文档中找到相关的答案。传统的问
  • PAT乙级题解1003(超级详细分析，看完就懂) 算法小白TQ PAT乙级算法c++pat考试
    题目描述：题意简化：给定一个字符串和一些判定规则,判断该字符串是否正确思路分析(解读规则)：①字符串中只能含有P,A,T这三种字符②形如PAT,APATA,AAPATAA,AAAPATAAA…这种都算正确，可以观察到：P和T都是有且只有一个P一定在T的左边P和T中间A的个数一定不为0③第三点是在第二点的基础上进行的拓展先拓展②中的字符串，看看正确的字符串都有什么规律{PAT−>PAAT−>PAAA
  • eggjs部署宝塔常见问题 雾恋 eggjs前端eggjsjavascript
    最近在考虑做一个智能问答相关的网站，在选择后端服务器的时候觉得eggjs相对来说更适合我，然后就根据eggjs官网开始了搭建的工作，在搭建成功以后开始了部署工作，在此过程中发现了很多问题。一键安装依赖配置在项目跟路径创建index.js，我们在部署的时候宝塔会自动帮我们安装依赖，所以需要配置该文件。constegg=require('egg');constworkers=Number(proces
  • ks8 本地化部署 F5-TTS CHEN_RUI_2200 机器学习TTS
    huggingface上有一个demo可以打开就能玩https://huggingface.co/spaces/mrfakename/E2-F5-TTS上传了一段懂王的演讲片段，然后在generatetext框内填了点古诗词，生成后这语气这效果，离真懂王就差一个手风琴了。F5-TTS项目地址：【GitHub】SWividF5-TTSDiffusionTransformerwithConvNeXtV
  • 【C++ 动态规划】1024. 视频拼接|1746 闻缺陷则喜何志丹 c++动态规划leetcode算法视频拼接片段
    本文涉及知识点C++动态规划LeetCode1024.视频拼接你将会获得一系列视频片段，这些片段来自于一项持续时长为time秒的体育赛事。这些片段可能有所重叠，也可能长度不一。使用数组clips描述所有的视频片段，其中clips[i]=[starti,endi]表示：某个视频片段开始于starti并于endi结束。甚至可以对这些片段自由地再剪辑：例如，片段[0,7]可以剪切成[0,1]+[1,3]
  • 最小二乘法-线性回归 和 梯度下降法 梦回楼~ 最小二乘法算法机器学习人工智能
    最小二乘法一、最小二乘法概念以及应用  最小二乘法（LeastSquaresMethod,LSE）是一种数学优化技术，主要用于寻找最佳拟合给定数据点的函数。它通过最小化观测值与模型预测值之间的差的平方和来估计模型参数。  换成听得懂的话说就是，我们有一组数据(x1,y1),(x2,y2)…(xn,yn)，我们也知道他的数学表达式的形式例如y=kx+b(但是不知道k、b的具体值)，但是(xn,yn)
  • 第30章 测试驱动开发中的设计模式解析（Python 版） Tester_孙大壮 测试驱动开发驱动开发设计模式python
    写在前面这本书是我们老板推荐过的，我在《价值心法》的推荐书单里也看到了它。用了一段时间Cursor软件后，我突然思考，对于测试开发工程师来说，什么才更有价值呢？如何让AI工具更好地辅助自己写代码，或许优质的单元测试是一个切入点。就我个人而言，这本书确实很有帮助。第一次读的时候，很多细节我都不太懂，但将书中内容应用到工作中后，我受益匪浅。比如面对一些让人抓狂的代码设计时，书里的方法能让我逐步深入理解
  • DeepSeek R1模型基于ollama部署 &Dirac 机器学习笔记python语言模型nlp
    DeepSeekR1模型基于ollama部署1、安装部署ollama(windows)2、在ollama中使用deepseekr13、问答示例4、python调用接口5、ollama常用命令1、安装部署ollama(windows)Ollama是一个专为本地机器设计的开源框架，旨在简化大型语言模型（LLM）的部署和运行过程。它提供了一套工具和命令，使用户能够轻松地下载、管理和运行各种语言模型，包括
  • _知识图谱 大哥喝阔落 知识图谱人工智能
    知识图谱（KnowledgeGraph）是一种结构化的知识表示形式，用于描述现实世界中的实体、概念及其之间的关系。它以图结构的形式组织知识，节点表示实体或概念，边表示实体之间的关系。知识图谱的核心目标是让机器能够理解和利用人类知识，从而支持智能问答、语义搜索、推荐系统等应用。1.知识图谱的定义知识图谱是一种语义网络，它通过图结构（节点和边）来表示知识：节点（Node）：表示实体（如人、地点、事物）
  • 2025年美赛数学建模B题管理可持续旅游 小驴数模 美赛2025年美赛美赛数学建模
    美国阿拉斯加的朱诺市拥有约3万人口，并在2023年以1.6人的收入增长百万邮轮乘客，在最繁忙的日子里接待多达7艘大型游轮大约2万名游客。[1]虽然这些游客为在3.75亿美元的[2]，他们还带来了有关过度拥挤的问题，使城市努力限制客人的数量。具有讽刺意味的是，门登霍尔冰川，总理之一朱诺的景点一直在减少，主要是由于气温变暖，部分原因是过度旅游。自2007年以来，该冰川已经消退，相当于8个足球场，这使得
  • FAQ智能客服系统 小海的小窝 开源
    https://github.com/ruonan101/-FAQ-https://github.com/ruonan101/-FAQ-这是一个基于嵌入(Embedding)技术的智能客服系统，支持：FAQ的添加和管理智能问答匹配当没有合适答案时转人工服务安装依赖pipinstall-rrequirements.txt运行服务pythonmain.py服务启动后，访问http://localhos
  • 2025美赛数学建模C题 奥运奖牌模型保姆级教程讲解｜模型讲解 DS数模 2025美赛数学建模开发语言美赛美国大学生数学建模数学建模比赛美赛C题
    2025美赛C题保姆级教程思路分析C题题目：奥运奖牌榜模型今年的C题是一道典型的数据处理、预测类题目，题目背景设定简单易懂，对小白非常友好，整体难度不大，注意各个题目之间的联系。本题整体属于体育数据分析与预测类型，涉及利用历史奥运会奖牌数据进行数学建模，预测未来的奖牌分布，同时分析国家间的表现差异及潜在的影响因素。美赛的特点就是发散性强，相对其他比赛而言重创新。1总体分析1.1问题背景：除了观看2
  • ASM系列五 利用TreeApi 解析生成Class lijingyao8206 ASM字节码动态生成ClassNodeTreeAPI
       前面CoreApi的介绍部分基本涵盖了ASMCore包下面的主要API及功能，其中还有一部分关于MetaData的解析和生成就不再赘述。这篇开始介绍ASM另一部分主要的Api。TreeApi。这一部分源码是关联的asm-tree-5.0.4的版本。          在介绍前，先要知道一点， Tree工程的接口基本可以完
  • 链表树——复合数据结构应用实例 bardo 数据结构树型结构表结构设计链表菜单排序
    我们清楚：数据库设计中，表结构设计的好坏，直接影响程序的复杂度。所以，本文就无限级分类（目录）树与链表的复合在表设计中的应用进行探讨。当然，什么是树，什么是链表，这里不作介绍。有兴趣可以去看相关的教材。 需求简介： 经常遇到这样的需求，我们希望能将保存在数据库中的树结构能够按确定的顺序读出来。比如，多级菜单、组织结构、商品分类。更具体的，我们希望某个二级菜单在这一级别中就是第一个。虽然它是最后
  • 为啥要用位运算代替取模呢 chenchao051 位运算哈希汇编
        在hash中查找key的时候，经常会发现用&取代%，先看两段代码吧，     JDK6中的HashMap中的indexFor方法： /** * Returns index for hash code h. */ static int indexFor(int h, int length) {
  • 最近的情况 麦田的设计者 生活感悟计划软考想
          今天是2015年4月27号      整理一下最近的思绪以及要完成的任务             1、最近在驾校科目二练车，每周四天，练三周。其实做什么都要用心，追求合理的途径解决。为
  • PHP去掉字符串中最后一个字符的方法 IT独行者 PHP字符串
    今天在PHP项目开发中遇到一个需求，去掉字符串中的最后一个字符 原字符串1,2,3,4,5,6, 去掉最后一个字符","，最终结果为1,2,3,4,5,6 代码如下： $str = "1,2,3,4,5,6,"; $newstr = substr($str,0,strlen($str)-1); echo $newstr;
  • hadoop在linux上单机安装过程 _wy_ linuxhadoop
    1、安装JDK     jdk版本最好是1.6以上，可以使用执行命令java -version查看当前JAVA版本号，如果报命令不存在或版本比较低，则需要安装一个高版本的JDK，并在/etc/profile的文件末尾，根据本机JDK实际的安装位置加上以下几行：    export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_25  
  • JAVA进阶----分布式事务的一种简单处理方法 无量 多系统交互分布式事务
    每个方法都是原子操作： 提供第三方服务的系统，要同时提供执行方法和对应的回滚方法 A系统调用B,C,D系统完成分布式事务 =========执行开始======== A.aa(); try { B.bb(); } catch(Exception e) { A.rollbackAa(); } try { C.cc(); } catch(Excep
  • 安墨移动广 告：移动DSP厚积薄发 引领未来广 告业发展命脉 矮蛋蛋 hadoop互联网
    　　“谁掌握了强大的DSP技术，谁将引领未来的广 告行业发展命脉。”2014年，移动广 告行业的热点非移动DSP莫属。各个圈子都在纷纷谈论，认为移动DSP是行业突破点，一时间许多移动广 告联盟风起云涌，竞相推出专属移动DSP产品。 　　到底什么是移动DSP呢? 　　DSP(Demand-SidePlatform)，就是需求方平台，为解决广 告主投放的各种需求，真正实现人群定位的精准广
  • myelipse设置 alafqq IP
      在一个项目的完整的生命周期中，其维护费用，往往是其开发费用的数倍。因此项目的可维护性、可复用性是衡量一个项目好坏的关键。而注释则是可维护性中必不可少的一环。 注释模板导入步骤  安装方法： 打开eclipse/myeclipse 选择 window-->Preferences-->JAVA-->Code-->Code
  • java数组 百合不是茶 java数组
    java数组的   声明  创建  初始化；   java支持C语言      数组中的每个数都有唯一的一个下标 一维数组的定义 声明： int[] a = new int[3];声明数组中有三个数int[3] int[] a 中有三个数，下标从0开始，可以同过for来遍历数组中的数
  • javascript读取表单数据 bijian1013 JavaScript
    利用javascript读取表单数据，可以利用以下三种方法获取： 1、通过表单ID属性：var a = document.getElementByIdx_x_x("id"); 2、通过表单名称属性：var b = document.getElementsByName("name"); 3、直接通过表单名字获取：var c = form.content.
  • 探索JUnit4扩展：使用Theory bijian1013 javaJUnitTheory
    理论机制（Theory） 一.为什么要引用理论机制（Theory）         当今软件开发中，测试驱动开发（TDD — Test-driven development）越发流行。为什么 TDD 会如此流行呢？因为它确实拥有很多优点，它允许开发人员通过简单的例子来指定和表明他们代码的行为意图。 TDD 的优点：     &nb
  • [Spring Data Mongo一]Spring Mongo Template操作MongoDB bit1129 template
    什么是Spring Data Mongo Spring Data MongoDB项目对访问MongoDB的Java客户端API进行了封装，这种封装类似于Spring封装Hibernate和JDBC而提供的HibernateTemplate和JDBCTemplate，主要能力包括 1. 封装客户端跟MongoDB的链接管理 2. 文档-对象映射，通过注解:@Document(collectio
  • 【Kafka八】Zookeeper上关于Kafka的配置信息 bit1129 zookeeper
    问题： 1. Kafka的哪些信息记录在Zookeeper中 2. Consumer Group消费的每个Partition的Offset信息存放在什么位置 3. Topic的每个Partition存放在哪个Broker上的信息存放在哪里 4. Producer跟Zookeeper究竟有没有关系？没有关系！！！   //consumers、config、brokers、cont
  • java OOM内存异常的四种类型及异常与解决方案 ronin47 java OOM 内存异常
          　OOM异常的四种类型： 　　　 　　一：　StackOverflowError ：通常因为递归函数引起（死递归，递归太深）。-Xss 128k 一般够用。     　  二：　out Of memory: PermGen Space：通常是动态类大多，比如web 服务器自动更新部署时引起。-Xmx
  • java-实现链表反转-递归和非递归实现 bylijinnan java
    20120422更新： 对链表中部分节点进行反转操作，这些节点相隔k个： 0->1->2->3->4->5->6->7->8->9 k=2 8->1->6->3->4->5->2->7->0->9 注意1 3 5 7 9 位置是不变的。 解法： 将链表拆成两部分： a.0-&
  • Netty源码学习-DelimiterBasedFrameDecoder bylijinnan javanetty
    看DelimiterBasedFrameDecoder的API，有举例： 接收到的ChannelBuffer如下： +--------------+ | ABC\nDEF\r\n | +--------------+ 经过DelimiterBasedFrameDecoder(Delimiters.lineDelimiter())之后，得到： +-----+----
  • linux的一些命令 -查看cc攻击-网口ip统计等 hotsunshine linux
    Linux判断CC攻击命令详解 2011年12月23日 ⁄ 安全 ⁄ 暂无评论 查看所有80端口的连接数 netstat -nat|grep -i '80'|wc -l 对连接的IP按连接数量进行排序 netstat -ntu | awk '{print $5}' | cut -d: -f1 | sort | uniq -c | sort -n 查看TCP连接状态 n
  • Spring获取SessionFactory ctrain sessionFactory
    String sql = "select sysdate from dual"; WebApplicationContext wac = ContextLoader.getCurrentWebApplicationContext(); String[] names = wac.getBeanDefinitionNames(); for(int i=0; i&
  • Hive几种导出数据方式 daizj hive数据导出
    Hive几种导出数据方式   1.拷贝文件   如果数据文件恰好是用户需要的格式，那么只需要拷贝文件或文件夹就可以。 hadoop fs –cp source_path target_path   2.导出到本地文件系统   --不能使用insert into local directory来导出数据，会报错 --只能使用
  • 编程之美 dcj3sjt126com 编程PHP重构
    我个人的 PHP 编程经验中，递归调用常常与静态变量使用。静态变量的含义可以参考 PHP 手册。希望下面的代码，会更有利于对递归以及静态变量的理解   header("Content-type: text/plain"); function static_function () { static $i = 0; if ($i++ < 1
  • Android保存用户名和密码 dcj3sjt126com android
    转自：http://www.2cto.com/kf/201401/272336.html 我们不管在开发一个项目或者使用别人的项目，都有用户登录功能，为了让用户的体验效果更好，我们通常会做一个功能，叫做保存用户，这样做的目地就是为了让用户下一次再使用该程序不会重新输入用户名和密码，这里我使用3种方式来存储用户名和密码 1、通过普通 的txt文本存储 2、通过properties属性文件进行存
  • Oracle 复习笔记之同义词 eksliang Oracle 同义词Oracle synonym
    转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2098861 1.什么是同义词       同义词是现有模式对象的一个别名。       概念性的东西，什么是模式呢？创建一个用户，就相应的创建了 一个模式。模式是指数据库对象，是对用户所创建的数据对象的总称。模式对象包括表、视图、索引、同义词、序列、过
  • Ajax案例 gongmeitao Ajaxjsp
    数据库采用Sql Server2005 项目名称为:Ajax_Demo 1.com.demo.conn包 package com.demo.conn; import java.sql.Connection;import java.sql.DriverManager;import java.sql.SQLException; //获取数据库连接的类public class DBConnec
  • ASP.NET中Request.RawUrl、Request.Url的区别 hvt .netWebC#asp.nethovertree
      如果访问的地址是：http://h.keleyi.com/guestbook/addmessage.aspx?key=hovertree%3C&n=myslider#zonemenu那么Request.Url.ToString() 的值是：http://h.keleyi.com/guestbook/addmessage.aspx?key=hovertree<&
  • SVG 教程 （七）SVG 实例，SVG 参考手册 天梯梦 svg
    SVG 实例 在线实例 下面的例子是把SVG代码直接嵌入到HTML代码中。 谷歌Chrome，火狐，Internet Explorer9，和Safari都支持。 注意：下面的例子将不会在Opera运行，即使Opera支持SVG - 它也不支持SVG在HTML代码中直接使用。   SVG 实例 SVG基本形状 一个圆 矩形 不透明矩形 一个矩形不透明2 一个带圆角矩
  • 事务管理 luyulong javaspring编程事务
    事物管理 spring事物的好处 为不同的事物API提供了一致的编程模型 支持声明式事务管理 提供比大多数事务API更简单更易于使用的编程式事务管理API 整合spring的各种数据访问抽象 TransactionDefinition 定义了事务策略 int getIsolationLevel()得到当前事务的隔离级别 READ_COMMITTED 
  • 基础数据结构和算法十一：Red-black binary search tree sunwinner AlgorithmRed-black
      The insertion algorithm for 2-3 trees just described is not difficult to understand; now, we will see that it is also not difficult to implement. We will consider a simple representation known
  • centos同步时间 stunizhengjia linux集群同步时间
    做了集群，时间的同步就显得非常必要了。 以下是查到的如何做时间同步。 在CentOS 5不再区分客户端和服务器，只要配置了NTP，它就会提供NTP服务。 1)确认已经ntp程序包： # yum install ntp 2)配置时间源（默认就行，不需要修改） # vi /etc/ntp.conf server pool.ntp.o
  • ITeye 9月技术图书有奖试读获奖名单公布 ITeye管理员 ITeye
    ITeye携手博文视点举办的9月技术图书有奖试读活动已圆满结束，非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。 9月试读活动回顾：http://webmaster.iteye.com/blog/2118112本次技术图书试读活动的优秀奖获奖名单及相应作品如下（优秀文章有很多，但名额有限，没获奖并不代表不优秀）：      《NFC：Arduino、Andro
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他