- 解锁企业潜能,Vatee万腾平台引领智能新纪元
自媒体经济说
其他
在数字化转型的浪潮中,企业正站在一个前所未有的十字路口,面对着前所未有的机遇与挑战。解锁企业内在潜能,实现跨越式发展,已成为众多企业的共同追求。而Vatee万腾平台,作为智能科技的先锋,正以其强大的智能赋能能力,引领企业步入一个全新的智能纪元。Vatee万腾平台,是一个集成了人工智能、大数据、云计算等前沿技术的综合性智能服务平台。它不仅仅是一个技术工具,更是企业转型升级的加速器,能够深入企业运营的
- LiteBee Wing测评:走进中小学课堂,合适的编程无人机非常重要!
song_bcbd
“国务院在《新一代人工智能发展规划》中明确,要广泛开展人工智能科普活动,实施全民智能教育项目,要在中小学阶段设置人工智能相关课程,逐步推广编程教育,鼓励社会力量参与寓教于乐的编程教学软件、游戏的开发和推广,而且要进行人工智能竞赛。”作为从事创客教育多年的老师,感谢在这个大环境,让学生能够了解人工智能,接触到前沿科技,同时也鼓励更多学生学习编程,因为没有学编程,可能就会像现在的我们后悔以前没有学习好
- 释放“AI+”新质生产力,深算院如何“把大数据变小”?
YashanDB
YashanDB国产数据库数据库数据库大数据
近期,南都·湾财社推出《新质·中国造》栏目,深入千行百业,遍访湾区企业,解锁湾区新质生产力,共探高质量发展之道。本期对话深圳计算科学研究院YashanDB首席技术官陈志标,探讨国产数据库如何实现创新突围,抢抓数字经济时代的新机遇。以下是专访内容:如何应对AI时代所面临的算力挑战?南都·湾财社:数据、算力和算法是发展人工智能的三要素,深算院做了怎样的前瞻性布局?陈志标:今年,政府工作报告中首次提及开
- 第51课 Scratch入门篇:放烟花(烟花爆炸)
小英子架构
Scratch编程开发语言青少年编程
放烟花(烟花爆炸)故事背景: 水在一个宁静的小镇上,生活着一位充满好奇心和创造力的小朋友。 有一天晚上,小镇的天空格外黑暗,星星也躲在了云层后面。小朋友望着黑漆漆的夜空,心想:要是能有一场绚丽的烟花表演,那该多好啊!于是,他决定用自己所学的Scratch编程知识来创造一场属于自己的烟花盛宴。,!程序原理: 这节课是在上一节课的基础上,当移动到最顶端的时候,显示一个爆炸的效果,爆炸其实实际围绕一个圆
- 9.11事件背后的阴谋
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美国以本·拉登策划了“911”事件为由发动了阿富汗战争。可是,战争已经过去10多年了。“9.11”事件还有许多谜底至今尚未被解开。在2001年9月11日,美国东部时间约早上8时50分,纽约市曼哈顿区遭到恐怖袭击。世贸中心被两架遭恐怖分子劫持的民航客机相继冲击,两座大厦随即起火并冒出大量浓烟稍后相继倒下,伤亡人数难以估计。此外,世贸中心倒塌后大约一小时,位于华盛顿的五角大楼被第三架飞机撞击,两度爆炸
- 数字化智能工厂数字化供应链架构、全景管理、全流程贯通方案
数字化建设方案
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随着信息技术的飞速发展,数字化转型已成为制造企业提升竞争力的关键途径。数字化智能工厂通过集成先进的物联网(IoT)、大数据、云计算、人工智能(AI)等技术,实现了生产过程的智能化、供应链管理的精准化及决策的科学化。本方案旨在构建一套完善的数字化供应链架构,实现全景管理、全流程贯通、智慧化升级,以数据为驱动,强化技术支撑与安全管理体系,推动企业向智能制造迈进。一、数字化供应链架构1.**集成化平台构
- 通过与AI代理结对编程在集成课程中促进AI辅助学习循环的方法
神一样的老师
论文阅读分享人工智能结对编程学习
本篇论文提出了一种新的方法论,利用人工智能(AI)技术的最新进展,为学生制定一个AI辅助的代码学习循环。这种方法在现有的学习过程中创新性地融入了结对编程,以增强学生的互动式学习体验。以下是论文的主要内容概述:摘要(Abstract):提出了一种新方法,利用AI技术来辅助学生学习编程。方法包括将示例代码转化为脚手架代码作为练习,通过教师与AI的配对来实现。脚手架代码作为学生在硬件平台上迭代完成和调试
- 【数据分析】利用Python+AI+工作流实现自动化数据分析-全流程讲解
z千鑫
AI领域FLASK基础Python基础人工智能数据分析pythonAI编程AI工作流ai自动化
文章目录一、为什么要用AI进行自动化分析?二、AI自动化分析场景三、编写Python脚本示例1、用flask实现让AI分析数据内容使用说明:示例2、用定时任务的方式,定时处理AI数据代码说明四、把AI分析的数据,放到AI工作流中做展示五、openAI的key结尾在信息爆炸的时代,如何快速获取有价值的洞察力成为了各行各业的迫切需求。传统的内容分析方法往往又耗时又费力,并且难以满足快速变化的市场需求。
- 重新开始写作的一点感想
西西坚持
这两年总是很焦虑,工作后,生活圈变窄了。我每天就像生活在猪圈里的小猪,按部就班的工作,等着每个月发工资的日子。刚开始,我觉得挺好的。我终于独立了,终于能通过自己的努力,养活自己了。再也不用为了找一份工作,每天埋头苦读。我开始过起了朝九晚五的梦想生活。可是,随着年龄的增长,我渐渐发现自己与社会脱节了。我发现工资的上涨永远赶不上物价上涨。多年后再次进入KTV,我发现曾经爱唱的歌,早已消失在榜单里,视频
- 【提示词】浅谈GPT等大模型中的Prompt
有梦想的程序星空
深入浅出讲解自然语言处理gptprompt人工智能自然语言处理
Prompt是人工智能(AI)提示词,是一种利用自然语言来指导或激发人工智能模型完成特定任务的方法。在AI语境中,Prompt是一种自然语言输入,通常指的是向模型提出的一个请求或问题,这个请求或问题的形式和内容会影响模型的输出。Promptengineering(提示工程)是一种技术,用于设计和优化用于训练AI模型的Prompt。Prompt技术的基本思想是:通过给模型提供一个或多个提示词或短语,
- 基于深度学习的农作物病害检测
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基于深度学习的农作物病害检测利用卷积神经网络(CNN)、生成对抗网络(GAN)、Transformer等深度学习技术,自动识别和分类农作物的病害,帮助农业工作者提高作物管理效率、减少损失。1.农作物病害检测的挑战病害种类繁多:农作物病害的类型多样,不同病害在同一作物上的表现差异很大,同时同一种病害在不同生长阶段的症状也可能不同。环境影响:天气、光照、湿度等外部环境因素会影响农作物的表现,使得病害检
- 基于深度学习的文本引导的图像编辑
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基于深度学习的文本引导的图像编辑(Text-GuidedImageEditing)是一种通过自然语言文本指令对图像进行编辑或修改的技术。它结合了图像生成和自然语言处理(NLP)的最新进展,使用户能够通过描述性文本对图像内容进行精确的调整和操控。1.文本引导的图像编辑的挑战文本和图像之间的对齐:如何将文本中的语义信息准确地映射到图像中的特定区域或元素是一个关键挑战。这涉及到多模态数据的对齐和理解。编
- 星尘
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流星是孤独的当夜深人静喧嚣停止的时候它才出现谁知道它曾耗尽心力去争取那一点星光谁知道那黑暗中的陨石曾经也有过一瞬的璀璨然而流星都是短暂的就算承载了无数的愿望终归是要陨落陨落?就这样消失在黑暗之中?夕阳迟暮依然要散尽光热然而就这么瞬息片刻也要放弃光明吗?黑暗里的陨石啊继续磨擦出自己的星光吧就算会化作一片星尘消失在永恒的瞬间那也是灿烂的…
- 深度学习--对抗生成网络(GAN, Generative Adversarial Network)
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对抗生成网络(GAN,GenerativeAdversarialNetwork)是一种深度学习模型,由IanGoodfellow等人在2014年提出。GAN主要用于生成数据,通过两个神经网络相互对抗,来生成以假乱真的新数据。以下是对GAN的详细阐述,包括其概念、作用、核心要点、实现过程、代码实现和适用场景。1.概念GAN由两个神经网络组成:生成器(Generator)和判别器(Discrimina
- Python前沿技术:机器学习与人工智能
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Python前沿技术:机器学习与人工智能一、引言随着科技的飞速发展,机器学习和人工智能(AI)已经成为了计算机科学领域的热门话题。Python作为一门易学易用且功能强大的编程语言,已经成为了这两个领域的首选语言之一。本文将深入探讨Python在机器学习和人工智能领域的应用,以及一些前沿技术和工具。二、Python机器学习基础2.1机器学习概述机器学习是人工智能(AI)的一个关键子集,它的核心在于让
- CSP-J(/S) 2020爆炸记【游记】
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文章目录前言Day-xx训练Day-26初赛Day-18初赛成绩Day-5Day-1Day0Day1总结前言这次CSP−J(/S)CSP-J(/S)CSP−J(/S)的考试我的发挥非常差,该拿的分都没拿到.写一下自己的训练历程和心得感悟吧!Day-xx训练最近学了一大堆算法,在博客里我都有记录,有点应接不暇,但确实是长见识了,发现自己到现在都还没学入门(菜)Day-26初赛考前和gyx,cxy一直
- 高职人工智能训练师边缘计算实训室解决方案
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一、引言随着物联网(IoT)、大数据、人工智能(AI)等技术的飞速发展,计算需求日益复杂和多样化。传统的云计算模式虽在一定程度上满足了这些需求,但在处理海量数据、保障实时性与安全性、提升计算效率等方面仍面临诸多挑战。在此背景下,边缘计算作为一种新兴的计算模式应运而生,通过将计算能力推向数据生成或用户所在的网络边缘,显著降低了数据传输的延迟,提升了处理效率,并增强了数据安全性。针对高等职业院校的人工
- 深度学习:怎么看pth文件的参数
奥利给少年
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.pth文件是PyTorch模型的权重文件,它通常包含了训练好的模型的参数。要查看或使用这个文件,你可以按照以下步骤操作:1.确保你有模型的定义你需要有创建这个.pth文件时所用的模型的代码。这意味着你需要有模型的类定义和架构。2.加载模型权重使用PyTorch的load_state_dict方法来加载权重。这里是如何操作的:importtorchimporttorch.nnasnn#定义模型结构
- chatgpt赋能python:如何在Python中安装Keras库?
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如何在Python中安装Keras库?Keras是一个简单易用的神经网络库,由FrançoisChollet编写。它在Python编程语言中实现了深度学习的功能,可以使您更轻松地构建和试验不同类型的神经网络。如果您是一名Python开发人员,肯定会想知道如何在您的Python项目中安装Keras库。在本文中,我们将向您展示如何安装和配置Keras库。步骤1:安装Python要使用Keras库,您需
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文章目录1.训练是干什么?2.预训练模型进行训练,主要更改的是预训练模型的什么东西?1.训练是干什么?以yolov5为例子,训练的目的是把一组输入猫狗图像放到神经网络中,得到一个输出模型,这个模型下次可以直接用来识别哪个是猫,哪个是狗2.预训练模型进行训练,主要更改的是预训练模型的什么东西?超参数(Hyperparameters):这是模型结构中定义的参数,比如:卷积核大小(kernel_size
- 语音识别技术有哪些应用场景?
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语音识别技术,作为人工智能领域的重要分支,已经深入到我们日常生活的方方面面。以下是一些常见的应用场景:智能助理智能助理如Siri、GoogleAssistant以及Alexa等,都基于语音识别技术来实现用户交互。用户可以通过语音命令来拨打电话、查询信息、设置提醒等。这些助理软件能够理解多种语言和方言,并能够在复杂的环境噪声中准确识别用户的指令。智能家居在智能家居领域,语音识别被用于控制各种智能设备
- Keras深度学习框架入门及实战指南
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数学建模、运筹学之非线性规划一、最优化问题理论体系二、梯度下降法——无约束非线性规划三、牛顿法——无约束非线性规划四、只包含等值约束的拉格朗日乘子法五、不等值约束非线性规划与KKT条件一、最优化问题理论体系最优化问题旨在寻找全局最优值(或为最大值,或为最小值)。最优化问题一般可以分为两个部分:目标函数与约束条件。该问题的进一步细分也是根据这两部分的差异。最优化问题根据变量的取值范围不同可以划分为一
- 深度学习驱动的车牌识别:技术演进与未来挑战
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一、引言1.1研究背景在当今社会,智能交通系统的发展日益重要,而车牌识别作为其关键组成部分,发挥着至关重要的作用。车牌识别技术广泛应用于交通管理、停车场管理、安防监控等领域。在交通管理中,它可以用于车辆识别、交通违法监控和车流统计等,提高交通管理的效率和准确性。在停车场管理中,实现车辆的自动识别和收费,提升管理和服务水平。在安防监控领域,可用于追踪嫌疑人及犯罪行为。深度学习的出现为车牌识别带来了重
- 所以爱真的会消失
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有些爱真的会随着时间慢慢消失不见。去了哪里,无人知晓。很多爱情走到最后都会变得不耐烦,一个动作甚至一个眼神都可能挑起一场战争。可能这就是不爱了吧?所以爱真的会消失的对吗?很多女生在被追的时候能体验到男生百般的照顾,感受到他万种关心,更能体会到男生的用心。确立关系后,这样的体验感可能会越来越少,直到结婚,可能这样的感觉会消之殆尽。甚至有些人今天还在说着爱你,做着爱你的事,转脸明天就能跟别人在一起。这
- 元宵节2023-02-06
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每天花时间整理自己,是让自己内心平静下来非常好的活动现在有太多的思绪,以至于你会让自己爆炸今天是元宵,也是忙碌又围着娃娃转的一天上午去新思路体验,遇上一个特别厉害的销售,结果立马花了2w报课,现在回想,200+一节课,怎么下得去手,钢琴都不想这么贵。可见销售的厉害之处了。这个人负责多店,我说加微信,最后也只是加了一个多人共用的工作微信,打太极能力一流。先是说今天是元宵特别活动7折,一年也不会打这个
- 数字化(电子化)招标采购平台系统核心功能详细介绍
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数智化招标采购平台覆盖全业务类型、全采购流程、全采购方式,是郑州信源公司运用“互联网+”、大数据、人工智能、区块链、物联网等新兴技术,结合供应链管理理念,以招标采购为核心,提供交易、管理、数据、服务、监管为一体的高标准采购管理平台,赋能政企用户实现采购业务全流程的电子化、数字化、智慧化。根据产品功能及应用领域,产品包括:企业数智化招采供应链平台、金融数智化招采平台、政府数智化采购平台、公共资源数智
- Python实现梯度下降法
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博客:Python实现梯度下降法目录引言什么是梯度下降法?梯度下降法的应用场景梯度下降法的基本思想梯度下降法的原理梯度的定义学习率的选择损失函数与优化问题梯度下降法的收敛条件Python实现梯度下降法面向对象的设计思路代码实现示例与解释梯度下降法应用实例:线性回归场景描述算法实现结果分析与可视化梯度下降法的改进版本随机梯度下降(SGD)小批量梯度下降(Mini-batchGradientDesce
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本文重点在机器学习或者深度学习中,我们需要通过修改参数使得损失函数最小化(或最大化),优化算法就是一种调整模型参数更新的策略。在pytorch中定义了优化器optim,我们可以使用它调用封装好的优化算法,然后传递给它神经网络模型参数,就可以对模型进行优化。本文是学习第6步(优化器),参考链接pytorch的学习路线随机梯度下降算法在深度学习和机器学习中,梯度下降算法是最常用的参数更新方法,它的公式
- 录像与录像装置的区别
wjq77
录像装置是20世纪晚期艺术的一个多元界面。它糅合了艺术与科技、私人空间与公共场所、主观视觉与机器的非透明表面、高雅文化与大众文化、博物馆艺术品的严肃性与卫星电视的数字狂欢,这是一个身体消失的时刻与身体再度被发现的时刻。录像装置不能以信件形式发送或拍成视频。它不能成为原始录像的拷贝或是拷贝的拷贝。没有人能将其买来放在客厅的角落,艺术家也不能靠自己口袋里的小钱来创作它。录像装置拥有它自己的历史,受制于
- 二分查找排序算法
周凡杨
java二分查找排序算法折半
一:概念 二分查找又称
折半查找(
折半搜索/
二分搜索),优点是比较次数少,查找速度快,平均性能好;其缺点是要求待查表为有序表,且插入删除困难。因此,折半查找方法适用于不经常变动而 查找频繁的有序列表。首先,假设表中元素是按升序排列,将表中间位置记录的关键字与查找关键字比较,如果两者相等,则查找成功;否则利用中间位置记录将表 分成前、后两个子表,如果中间位置记录的关键字大于查找关键字,则进一步
- java中的BigDecimal
bijian1013
javaBigDecimal
在项目开发过程中出现精度丢失问题,查资料用BigDecimal解决,并发现如下这篇BigDecimal的解决问题的思路和方法很值得学习,特转载。
原文地址:http://blog.csdn.net/ugg/article/de
- Shell echo命令详解
daizj
echoshell
Shell echo命令
Shell 的 echo 指令与 PHP 的 echo 指令类似,都是用于字符串的输出。命令格式:
echo string
您可以使用echo实现更复杂的输出格式控制。 1.显示普通字符串:
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这里的双引号完全可以省略,以下命令与上面实例效果一致:
echo Itis a test 2.显示转义
- Oracle DBA 简单操作
周凡杨
oracle dba sql
--执行次数多的SQL
select sql_text,executions from (
select sql_text,executions from v$sqlarea order by executions desc
) where rownum<81;
&nb
- 画图重绘
朱辉辉33
游戏
我第一次接触重绘是编写五子棋小游戏的时候,因为游戏里的棋盘是用线绘制的,而这些东西并不在系统自带的重绘里,所以在移动窗体时,棋盘并不会重绘出来。所以我们要重写系统的重绘方法。
在重写系统重绘方法时,我们要注意一定要调用父类的重绘方法,即加上super.paint(g),因为如果不调用父类的重绘方式,重写后会把父类的重绘覆盖掉,而父类的重绘方法是绘制画布,这样就导致我们
- 线程之初体验
西蜀石兰
线程
一直觉得多线程是学Java的一个分水岭,懂多线程才算入门。
之前看《编程思想》的多线程章节,看的云里雾里,知道线程类有哪几个方法,却依旧不知道线程到底是什么?书上都写线程是进程的模块,共享线程的资源,可是这跟多线程编程有毛线的关系,呜呜。。。
线程其实也是用户自定义的任务,不要过多的强调线程的属性,而忽略了线程最基本的属性。
你可以在线程类的run()方法中定义自己的任务,就跟正常的Ja
- linux集群互相免登陆配置
林鹤霄
linux
配置ssh免登陆
1、生成秘钥和公钥 ssh-keygen -t rsa
2、提示让你输入,什么都不输,三次回车之后会在~下面的.ssh文件夹中多出两个文件id_rsa 和 id_rsa.pub
其中id_rsa为秘钥,id_rsa.pub为公钥,使用公钥加密的数据只有私钥才能对这些数据解密 c
- mysql : Lock wait timeout exceeded; try restarting transaction
aigo
mysql
原文:http://www.cnblogs.com/freeliver54/archive/2010/09/30/1839042.html
原因是你使用的InnoDB 表类型的时候,
默认参数:innodb_lock_wait_timeout设置锁等待的时间是50s,
因为有的锁等待超过了这个时间,所以抱错.
你可以把这个时间加长,或者优化存储
- Socket编程 基本的聊天实现。
alleni123
socket
public class Server
{
//用来存储所有连接上来的客户
private List<ServerThread> clients;
public static void main(String[] args)
{
Server s = new Server();
s.startServer(9988);
}
publi
- 多线程监听器事件模式(一个简单的例子)
百合不是茶
线程监听模式
多线程的事件监听器模式
监听器时间模式经常与多线程使用,在多线程中如何知道我的线程正在执行那什么内容,可以通过时间监听器模式得到
创建多线程的事件监听器模式 思路:
1, 创建线程并启动,在创建线程的位置设置一个标记
2,创建队
- spring InitializingBean接口
bijian1013
javaspring
spring的事务的TransactionTemplate,其源码如下:
public class TransactionTemplate extends DefaultTransactionDefinition implements TransactionOperations, InitializingBean{
...
}
TransactionTemplate继承了DefaultT
- Oracle中询表的权限被授予给了哪些用户
bijian1013
oracle数据库权限
Oracle查询表将权限赋给了哪些用户的SQL,以备查用。
select t.table_name as "表名",
t.grantee as "被授权的属组",
t.owner as "对象所在的属组"
- 【Struts2五】Struts2 参数传值
bit1129
struts2
Struts2中参数传值的3种情况
1.请求参数绑定到Action的实例字段上
2.Action将值传递到转发的视图上
3.Action将值传递到重定向的视图上
一、请求参数绑定到Action的实例字段上以及Action将值传递到转发的视图上
Struts可以自动将请求URL中的请求参数或者表单提交的参数绑定到Action定义的实例字段上,绑定的规则使用ognl表达式语言
- 【Kafka十四】关于auto.offset.reset[Q/A]
bit1129
kafka
I got serveral questions about auto.offset.reset. This configuration parameter governs how consumer read the message from Kafka when there is no initial offset in ZooKeeper or
- nginx gzip压缩配置
ronin47
nginx gzip 压缩范例
nginx gzip压缩配置 更多
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nginx
gzip
配置
随着nginx的发展,越来越多的网站使用nginx,因此nginx的优化变得越来越重要,今天我们来看看nginx的gzip压缩到底是怎么压缩的呢?
gzip(GNU-ZIP)是一种压缩技术。经过gzip压缩后页面大小可以变为原来的30%甚至更小,这样,用
- java-13.输入一个单向链表,输出该链表中倒数第 k 个节点
bylijinnan
java
two cursors.
Make the first cursor go K steps first.
/*
* 第 13 题:题目:输入一个单向链表,输出该链表中倒数第 k 个节点
*/
public void displayKthItemsBackWard(ListNode head,int k){
ListNode p1=head,p2=head;
- Spring源码学习-JdbcTemplate queryForObject
bylijinnan
javaspring
JdbcTemplate中有两个可能会混淆的queryForObject方法:
1.
Object queryForObject(String sql, Object[] args, Class requiredType)
2.
Object queryForObject(String sql, Object[] args, RowMapper rowMapper)
第1个方法是只查
- [冰川时代]在冰川时代,我们需要什么样的技术?
comsci
技术
看美国那边的气候情况....我有个感觉...是不是要进入小冰期了?
那么在小冰期里面...我们的户外活动肯定会出现很多问题...在室内呆着的情况会非常多...怎么在室内呆着而不发闷...怎么用最低的电力保证室内的温度.....这都需要技术手段...
&nb
- js 获取浏览器型号
cuityang
js浏览器
根据浏览器获取iphone和apk的下载地址
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta charset="utf-8" content="text/html"/>
<meta name=
- C# socks5详解 转
dalan_123
socketC#
http://www.cnblogs.com/zhujiechang/archive/2008/10/21/1316308.html 这里主要讲的是用.NET实现基于Socket5下面的代理协议进行客户端的通讯,Socket4的实现是类似的,注意的事,这里不是讲用C#实现一个代理服务器,因为实现一个代理服务器需要实现很多协议,头大,而且现在市面上有很多现成的代理服务器用,性能又好,
- 运维 Centos问题汇总
dcj3sjt126com
云主机
一、sh 脚本不执行的原因
sh脚本不执行的原因 只有2个
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2.sh脚本里路径没写完整。
二、解决You have new mail in /var/spool/mail/root
修改/usr/share/logwatch/default.conf/logwatch.conf配置文件
MailTo =
MailFrom
三、查询连接数
- Yii防注入攻击笔记
dcj3sjt126com
sqlWEB安全yii
网站表单有注入漏洞须对所有用户输入的内容进行个过滤和检查,可以使用正则表达式或者直接输入字符判断,大部分是只允许输入字母和数字的,其它字符度不允许;对于内容复杂表单的内容,应该对html和script的符号进行转义替换:尤其是<,>,',"",&这几个符号 这里有个转义对照表:
http://blog.csdn.net/xinzhu1990/articl
- MongoDB简介[一]
eksliang
mongodbMongoDB简介
MongoDB简介
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2173288 1.1易于使用
MongoDB是一个面向文档的数据库,而不是关系型数据库。与关系型数据库相比,面向文档的数据库不再有行的概念,取而代之的是更为灵活的“文档”模型。
另外,不
- zookeeper windows 入门安装和测试
greemranqq
zookeeper安装分布式
一、序言
以下是我对zookeeper 的一些理解: zookeeper 作为一个服务注册信息存储的管理工具,好吧,这样说得很抽象,我们举个“栗子”。
栗子1号:
假设我是一家KTV的老板,我同时拥有5家KTV,我肯定得时刻监视
- Spring之使用事务缘由(2-注解实现)
ihuning
spring
Spring事务注解实现
1. 依赖包:
1.1 spring包:
spring-beans-4.0.0.RELEASE.jar
spring-context-4.0.0.
- iOS App Launch Option
啸笑天
option
iOS 程序启动时总会调用application:didFinishLaunchingWithOptions:,其中第二个参数launchOptions为NSDictionary类型的对象,里面存储有此程序启动的原因。
launchOptions中的可能键值见UIApplication Class Reference的Launch Options Keys节 。
1、若用户直接
- jdk与jre的区别(_)
macroli
javajvmjdk
简单的说JDK是面向开发人员使用的SDK,它提供了Java的开发环境和运行环境。SDK是Software Development Kit 一般指软件开发包,可以包括函数库、编译程序等。
JDK就是Java Development Kit JRE是Java Runtime Enviroment是指Java的运行环境,是面向Java程序的使用者,而不是开发者。 如果安装了JDK,会发同你
- Updates were rejected because the tip of your current branch is behind
qiaolevip
学习永无止境每天进步一点点众观千象git
$ git push joe prod-2295-1
To
[email protected]:joe.le/dr-frontend.git
! [rejected] prod-2295-1 -> prod-2295-1 (non-fast-forward)
error: failed to push some refs to '
[email protected]
- [一起学Hive]之十四-Hive的元数据表结构详解
superlxw1234
hivehive元数据结构
关键字:Hive元数据、Hive元数据表结构
之前在 “[一起学Hive]之一–Hive概述,Hive是什么”中介绍过,Hive自己维护了一套元数据,用户通过HQL查询时候,Hive首先需要结合元数据,将HQL翻译成MapReduce去执行。
本文介绍一下Hive元数据中重要的一些表结构及用途,以Hive0.13为例。
文章最后面,会以一个示例来全面了解一下,
- Spring 3.2.14,4.1.7,4.2.RC2发布
wiselyman
Spring 3
Spring 3.2.14、4.1.7及4.2.RC2于6月30日发布。
其中Spring 3.2.1是一个维护版本(维护周期到2016-12-31截止),后续会继续根据需求和bug发布维护版本。此时,Spring官方强烈建议升级Spring框架至4.1.7 或者将要发布的4.2 。
其中Spring 4.1.7主要包含这些更新内容。