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宸码
模式识别机器学习机器学习python逻辑回归分类人工智能算法
从入门到精通:掌握逻辑回归与二分类问题的解决之道引言1.1逻辑回归简介1.2逻辑回归的应用场景逻辑回归基本原理2.1逻辑回归概述逻辑回归的基本思想预测类别的概率2.2线性模型与Sigmoid函数线性模型Sigmoid函数Sigmoid函数的性质为什么选择Sigmoid函数2.3逻辑回归的输出:概率值分类决策代价函数与优化数学基础3.1逻辑回归的假设与目标假设目标3.2对数似然函数概率模型对数似然函
- Unity使用讯飞语音模型(语音合成+语音识别+语音唤醒)Window端SDK
苏轼轼
语音识别人工智能
1.查看官方文档、登录并下载我们所需的SDK。语音唤醒需要我们设置唤醒词。讯飞智能语音SDK文档官网讯飞智能语音产品介绍官网在控制台下载对应SDK,由于讯飞官方只提供了C++/C语音版本,我们需要用C#调用下载SDK的dll库文件。2.将dll库拖进Unity项目中如果目标设备为64位,我们选择msc_x64.dll;如果是32位,我们选择msc.dll。另外我们如果要使用语音唤醒功能,还需要wa
- C++菜鸟必看——sort排序的3种用法
sort排序是一种有排序功能的函数,运用起来十分简单粗暴,也很省时间,是偷懒的不二选择。①普通sort格式:sort(a,a+n);//a是数组名,a+n代表a数组里从零到n按从小到大的顺序排序#include//万能头usingnamespacestd;intmain(){intn;cin>>n;inta[n];for(inti=0;i>a[i];//输入sort(a,a+n);//从小到大排序
- VIVADO生成DCP和EDF指南
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VIVADO生成DCP和EDF文章目录VIVADO生成DCP和EDF前言一、DCP封装二、EDF封装前言详细步骤就不贴图了,网上一大堆在Vivado中,常用的三种封装形式有三种:●IP●edif●dcp在下文之前,先看几个概念out_of_context:和global相对,out_of_context就是将上下文分离,在综合的时候,只是将这个module作为一个整体,类似IP生成的时候,选择gl
- 讯飞星火深度推理模型X1,为教育医疗带来革新
在科技飞速发展的今天,人工智能大模型已经成为推动各行业变革的重要力量。科大讯飞作为人工智能领域的佼佼者,其研发的星火深度推理模型X1,凭借独特的技术优势和强大的功能,为教育和医疗两大关乎国计民生的领域带来了前所未有的革新。技术原理与创新讯飞星火深度推理模型X1基于Transformer架构,并在此基础上进行了一系列创新。它通过大规模多阶段强化学习训练方法,在复杂推理、数学、代码、语言理解等场景全面
- Rust实现FasterR-CNN目标检测全流程
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使用Rust和FasterR-CNN进行目标检测FasterR-CNN是目标检测领域广泛使用的深度学习模型。Rust生态中可以通过tch-rs(Torch绑定)调用预训练的PyTorch模型实现。以下为完整实现步骤:环境准备安装Rust和必要的依赖:cargoaddtchcargoaddanyhow#错误处理下载预训练的FasterR-CNN模型(需PyTorch格式.pt文件),或使用Torch
- UI TARS 和 Magentic-UI的区别和差异
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UI-TARS和Magentic-UI都是当前前沿的AI驱动自动化工具,但它们在设计理念技术架构和应用场景上存在显著差异。以下是两者的核心区别和对比分析:1.开发背景与目标定位UI-TARS由字节跳动开发,专注于跨平台GUI自动化,强调通过自然语言指令实现端到端的任务执行(如打开应用填写表单等),目标是成为通用型视觉语言模型代理,减少人工干预核心定位:多模态感知与自动化执行,适用于需要高精度界面操
- RK3576 Yolo 部署
1.开发背景Ubuntu下实现yolo计算比较常见,现实中我们需要在各种嵌入式板卡上实现yolo模型,在板卡上运行yolo也是常态。主要参考官方github和野火教程。2.开发需求在RK3576上运行yolov8的官方例程3.开发环境Ubuntu20.04+Conda+Yolov8+RK35764.实现步骤4.1PyTorch文件转ONNX4.1.1下载权重文件下载官方权重文件yolov8n.pt
- Django
ઈ一笑ഒ
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1.Django和Tornado的关系Django是一个高级PythonWeb框架,它鼓励快速开发和干净、实用的设计。Django遵循MVC(模型-视图-控制器)设计模式的一个变种,称为MTV(模型-模板-视图)。Django框架提供了大量的“开箱即用”功能,包括:ORM(对象关系映射),让数据库操作变得简单。丰富的模板系统,用于快速生成动态网页。强大的表单系统,简化用户输入和验证过程。认证系统、
- Python C10K问题、五种Unix IO模型
贵哥的编程之路(热爱分享 为后来者)
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一、什么是C10K问题?C10K问题(Concurrency10KProblem)指的是:服务器如何高效地同时处理1万(10,000)个并发连接。早期的服务器和操作系统在面对大量并发IO时,效率极低,容易崩溃或响应缓慢。解决C10K问题,推动了操作系统IO模型的不断演进。二、Unix系统的五种IO模型随着网络和并发需求的提升,Unix系统逐步发展出了五种IO模型,每种模型都在解决并发效率问题上迈进
- Hamiltonian Transformer理论:融合哈密顿力学与Transformer架构的新范式
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HamiltonianTransformer理论是一种将经典哈密顿力学原理与现代Transformer架构相结合的新型神经网络范式。这一理论框架试图解决当前深度学习模型在效率、动态系统建模和长期依赖处理等方面的核心挑战。本文将系统梳理HamiltonianTransformer的理论基础、关键创新点、实现方法以及应用前景,并分析其相对于传统Transformer架构的优势与潜在限制。哈密顿力学与T
- Spring AI ETL Pipeline使用指南
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前言(Introduction)版本声明:本文基于SpringAI1.0.0版本编写。由于SpringAI目前仍处于活跃开发阶段,API和组件可能在后续版本中发生变化,请注意及时关注官方文档更新以保持兼容性。在当今大数据和人工智能快速发展的背景下,ETL(Extract,Transform,Load)系统已经不再只是简单的数据搬运工。ETL是数据仓库和数据分析流程中的核心环节,它负责将分散的数据从
- 智能驾驶新纪元:Gemini如何重塑车载交互体验
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在2025年谷歌I/O开发者大会即将拉开帷幕之际,谷歌抛出一则重磅消息:将生成式AI模型Gemini深度融入AndroidAuto系统。这一具有里程碑意义的举措,犹如为车载交互技术注入了一剂强劲的“创新催化剂”,推动其大步迈入全新发展阶段。正如AndroidforCars副总裁PatrickBrady所言,此举绝非对传统语音助手的简单升级,而是极有可能成为“车载体验领域的一场重大变革”。在驾驶场景
- C语言内存的“禁区”:为何不能返回局部变量的地址?
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资料合集下载链接:https://pan.quark.cn/s/472bbdfcd014在C语言编程中,指针和内存管理是两大核心,也是许多新手甚至有经验的开发者容易踩坑的地方。一个经典的问题就是:“为什么我的函数返回一个指针,有时候能用,有时候程序就崩溃了?”答案往往藏在C语言的内存分区模型中。今天,我们就根据一份课堂笔记,深入探讨一个关键的“禁区”:从函数返回局部变量的地址,并搞清楚为什么有些地
- Vue3 首款 3D 数字孪生编辑器
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对于多数前端开发者而言,用ThreeJS打造炫酷的数字孪生场景并不容易,需掌握大量专业知识。现在这个基于Vue3、ThreeJS和NaiveUI的数字孪生开发框架——Astral3DEditor正式开源,为Web3D开发带来新转机。Astral3DEditor的在这里插入图片描述1.优势功能丰富:支持多种3D模型格式,可导入导出多类型模型,方便资源整合。它还提供插件系统,可扩展更多功能。同时,支持
- Java内存区域划分及各区域作用
Java虚拟机内存区域示意图:各分区都有什么特点,他们的作用是什么呢?1.程序计数器(ProgramCounterRegister)线程私有。程序计数器是一块较小的空间,它可以看做是当前线程所执行的字节码的行号指示器。2.Java虚拟机栈线程私有。Java虚拟机栈的生命周期与线程相同。虚拟机栈描述的是Java方法执行的内存模型:每个方法在执行的同时都会创建一个栈帧(StackFrame)用于存储局
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文章目录1、numpy2、pytorch做算法过程中,如果涉及到模型落地,那必然会将原始的深度学习的框架训练好的模型转换成目标硬件模型的格式,如onnx,tensorrt,openvino,tflite;那么就有对比不同格式模型输出的一致性,从而判断模型转换是否成功。1、numpy用到的核心代码就一行,就是:importnumpyasnpnp.testing.assert_allclose(act
- OpenBayes 一周速览丨OmniGen2「双轨架构」实现文本/图像分工协作,效果直逼GPT-4O
公共资源速递4个公共数据集:ReasonMed医学推理数据集Miriad-5.8M医学问答数据集WebClick网页理解基准数据集OCRBench文本识别基准数据集2个公共模型:MiniCPM4-8BKimi-Dev-72B-GGUF9个公共教程:深度估计*23D生成*3图像生成与处理*4访问官网立即使用:openbayes.com公共数据集ReasonMed医学推理数据集ReasonMed数据集
- 【Maven】Maven深度避坑指南:依赖冲突全维度解决方案与工业级实战(超万字解析)
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注:本文基于50+大型企业级项目经验,结合Maven底层源码机制,系统化解决依赖冲突问题。包含20个实战场景、10类特殊案例及5大防御体系构建方案。Maven深度避坑指南:依赖冲突全维度解决方案与工业级实战(超万字解析)第一部分:依赖冲突核心原理深度解析1.1Maven依赖机制底层原理1.2类加载冲突的JVM级影响第二部分:八大实战解决方案深度强化2.1企业级排除方案(精准手术刀)2.2BOM模式
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文章摘要TableExportTool是一个用于表格数据导出的工具,主要包含表格读取、数据解析、导出和代码生成四大模块。它支持读取Excel/CSV文件,解析字段和类型后转换为JSON、二进制、Lua等多种格式,并自动生成C#、Lua等数据结构代码。工具还提供Unity集成功能,支持一键导出、Asset生成和热更新。核心流程包括读取表头、类型校验、数据组装和导出,通过NPOI/EPPlus实现表格
- MapReduce分布式计算框架:从原理到实战
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大家好!今天我们来聊聊大数据处理领域的一个重要框架——MapReduce。作为Google提出的经典分布式计算模型,MapReduce极大地简化了海量数据的处理流程。无论你是大数据新手还是有一定经验的开发者,这篇文章都会让你对MapReduce有更深入的理解。我们还会通过实际代码示例来展示它的强大功能!一、MapReduce是什么?想象你有一个装满10亿本书的图书馆,现在需要统计所有书中"大数据"
- LoRA微调详解:如何为AIGC模型节省90%显存
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LoRA微调详解:如何为AIGC模型节省90%显存关键词:LoRA、低秩适应、AIGC模型、参数高效微调、显存优化摘要:在AIGC(人工智能生成内容)领域,大模型(如GPT-3、LLaMA、StableDiffusion)的微调需要消耗海量显存,普通用户或企业难以负担。本文将深入解析LoRA(Low-RankAdaptation,低秩适应)这一参数高效微调技术,通过生活类比、数学原理、代码实战和应
- JAVA内存区域划分
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根据《JAVA虚拟机规范》的规定,JAVA虚拟机在执行JAVA程序的过程中会把内存划分为不同的数据区域。不同类型的数据会存储在不同的区域,理解JAVA内存区域的工作细节对理解JAVA多线程、线程安全性有着重要意义。注意,JAVA内存区域的划分与我们常说的java内存模型JMM(JavaMemeryModel)是两个互不交叉的维度的概念,两者没有任何关系。JMM主要是将主内存和工作内存的关系、数据从
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Linux网络协议栈是Linux内核中实现网络通信的核心组件,其设计遵循分层架构,支持多种网络协议和功能。以下从协议栈的分层结构、关键组件、工作流程、数据包处理机制、优化与调试等方面进行详尽阐述:一、协议栈的分层结构Linux网络协议栈基于TCP/IP模型,分为四层:应用层提供用户接口,支持HTTP、FTP、SSH等协议。通过SocketAPI与传输层交互,实现数据收发。传输层TCP:面向连接,提
- 数据仓库之星型模型
james二次元
数据仓库大数据数据仓库
星型模型(StarSchema)是一种常见的数据仓库建模技术,专门用于支持高效的查询和数据分析。它以其简单直观的结构得名,中心是一个事实表(FactTable),周围是多个维度表(DimensionTables),整体结构看起来像一颗星。星型模型的组成部分事实表(FactTable)定义:存储与业务过程相关的数值型度量数据(Measures),如销售额、数量等。特征:主键:由多个外键组成,这些外键
- LSTM(Long Short-Term Memory)模型的深度解析
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在6.28号我发了一个博客《RNN(循环神经网络)与LSTM(长短期记忆网络)输出的详细对比分析》,但是我并未详细讲解LSTM,LSTM是循环神经网络中的一个模型,然而通过这篇博客给大家深度解析一下LSTM,重点关注其内部结构和参数。LSTM是为了解决标准RNN在处理长序列时出现的梯度消失/爆炸问题而设计的一种特殊循环神经网络结构。它的核心在于引入了门控机制和细胞状态,使得网络能够有选择地记住或忘
- select、poll和epoll的区别
pigfu
linux基础linuxselectlinuxpolllinuxepollselect和epoll区别
文章目录概要一、多路复用I/O模型的诞生1.1多线程或进程方式1.2通过数组,链表等方式保存socketfd,不断轮询二、select三、poll四、epoll五、小结六、参考概要在Unix五种I/O模型一文中,提到了I/O多路复用模型,其在Linux下有3种实现方式:select、poll、epoll,本文主要深入介绍下它们各自特点。事先说明:I/O多路复用模型,select和poll核心就是【
- 深入浅出地讲解数据仓库建设中的业务建模方法论,包括实体联系视图模式、维度建模、星型模型、雪花模型、主题建模等
AI天才研究院
Python实战自然语言处理人工智能语言模型编程实践开发语言架构设计
作者:禅与计算机程序设计艺术1.简介数据分析师经历了从小处收集数据到中大型互联网公司的数据,面对海量数据和种类繁多的数据源头,如何快速准确地进行分析、建模、报表,成为众多数据分析师的共同心愿。而数据建模则是数据分析师的基础功课之一。数据建模作为数据分析师的一项关键技能和素质要求,其目标是将分析获得的数据转化成有意义的信息,并最终呈现给用户,能够帮助企业实现科学管理、优化决策、提升效益和服务能力。随
- 模型上下文协议(MCP)和Function Calling的区别是什么?——深度解析两种AI交互技术的设计理念与实战应用
码力金矿
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一、引言:AI工具连接范式的“USB革命”与“专用遥控器”之争在AI应用开发中,模型与外部工具的交互能力至关重要。Anthropic推出的模型上下文协议(MCP)与OpenAI的FunctionCalling(函数调用)作为两种主流技术路径,常被开发者视为“万能接口”与“专用工具”的对比。本文将通过技术原理、应用场景、生态特性等多维度解析两者的本质差异,帮助您在实战中做出更高效的选择。二、MCP与
- 基于MCP架构的ChatBI:破解数据分析难题,让智能对话赋能商业决策
码力金矿
MCP人工智能python架构数据分析数据挖掘数据库sqloceanbase人工智能
在数据驱动的时代,传统BI工具操作复杂、效率低下,而ChatBI(对话式商业智能)的兴起为企业带来了新希望。本文将深入探讨一种基于MCP(ModelContextProtocol,模型上下文协议)架构的ChatBI解决方案,通过创新设计解决数据准确性、多指标查询及自动化分析等核心痛点。文章以技术拆解+实战案例的形式呈现,帮助您快速理解其原理与价值,助力企业高效实现智能数据分析。关键词:MCP、Ch
- 解读Servlet原理篇二---GenericServlet与HttpServlet
周凡杨
javaHttpServlet源理GenericService源码
在上一篇《解读Servlet原理篇一》中提到,要实现javax.servlet.Servlet接口(即写自己的Servlet应用),你可以写一个继承自javax.servlet.GenericServletr的generic Servlet ,也可以写一个继承自java.servlet.http.HttpServlet的HTTP Servlet(这就是为什么我们自定义的Servlet通常是exte
- MySQL性能优化
bijian1013
数据库mysql
性能优化是通过某些有效的方法来提高MySQL的运行速度,减少占用的磁盘空间。性能优化包含很多方面,例如优化查询速度,优化更新速度和优化MySQL服务器等。本文介绍方法的主要有:
a.优化查询
b.优化数据库结构
- ThreadPool定时重试
dai_lm
javaThreadPoolthreadtimertimertask
项目需要当某事件触发时,执行http请求任务,失败时需要有重试机制,并根据失败次数的增加,重试间隔也相应增加,任务可能并发。
由于是耗时任务,首先考虑的就是用线程来实现,并且为了节约资源,因而选择线程池。
为了解决不定间隔的重试,选择Timer和TimerTask来完成
package threadpool;
public class ThreadPoolTest {
- Oracle 查看数据库的连接情况
周凡杨
sqloracle 连接
首先要说的是,不同版本数据库提供的系统表会有不同,你可以根据数据字典查看该版本数据库所提供的表。
select * from dict where table_name like '%SESSION%';
就可以查出一些表,然后根据这些表就可以获得会话信息
select sid,serial#,status,username,schemaname,osuser,terminal,ma
- 类的继承
朱辉辉33
java
类的继承可以提高代码的重用行,减少冗余代码;还能提高代码的扩展性。Java继承的关键字是extends
格式:public class 类名(子类)extends 类名(父类){ }
子类可以继承到父类所有的属性和普通方法,但不能继承构造方法。且子类可以直接使用父类的public和
protected属性,但要使用private属性仍需通过调用。
子类的方法可以重写,但必须和父类的返回值类
- android 悬浮窗特效
肆无忌惮_
android
最近在开发项目的时候需要做一个悬浮层的动画,类似于支付宝掉钱动画。但是区别在于,需求是浮出一个窗口,之后边缩放边位移至屏幕右下角标签处。效果图如下:
一开始考虑用自定义View来做。后来发现开线程让其移动很卡,ListView+动画也没法精确定位到目标点。
后来想利用Dialog的dismiss动画来完成。
自定义一个Dialog后,在styl
- hadoop伪分布式搭建
林鹤霄
hadoop
要修改4个文件 1: vim hadoop-env.sh 第九行 2: vim core-site.xml <configuration> &n
- gdb调试命令
aigo
gdb
原文:http://blog.csdn.net/hanchaoman/article/details/5517362
一、GDB常用命令简介
r run 运行.程序还没有运行前使用 c cuntinue 
- Socket编程的HelloWorld实例
alleni123
socket
public class Client
{
public static void main(String[] args)
{
Client c=new Client();
c.receiveMessage();
}
public void receiveMessage(){
Socket s=null;
BufferedRea
- 线程同步和异步
百合不是茶
线程同步异步
多线程和同步 : 如进程、线程同步,可理解为进程或线程A和B一块配合,A执行到一定程度时要依靠B的某个结果,于是停下来,示意B运行;B依言执行,再将结果给A;A再继续操作。 所谓同步,就是在发出一个功能调用时,在没有得到结果之前,该调用就不返回,同时其它线程也不能调用这个方法
多线程和异步:多线程可以做不同的事情,涉及到线程通知
&
- JSP中文乱码分析
bijian1013
javajsp中文乱码
在JSP的开发过程中,经常出现中文乱码的问题。
首先了解一下Java中文问题的由来:
Java的内核和class文件是基于unicode的,这使Java程序具有良好的跨平台性,但也带来了一些中文乱码问题的麻烦。原因主要有两方面,
- js实现页面跳转重定向的几种方式
bijian1013
JavaScript重定向
js实现页面跳转重定向有如下几种方式:
一.window.location.href
<script language="javascript"type="text/javascript">
window.location.href="http://www.baidu.c
- 【Struts2三】Struts2 Action转发类型
bit1129
struts2
在【Struts2一】 Struts Hello World http://bit1129.iteye.com/blog/2109365中配置了一个简单的Action,配置如下
<!DOCTYPE struts PUBLIC
"-//Apache Software Foundation//DTD Struts Configurat
- 【HBase十一】Java API操作HBase
bit1129
hbase
Admin类的主要方法注释:
1. 创建表
/**
* Creates a new table. Synchronous operation.
*
* @param desc table descriptor for table
* @throws IllegalArgumentException if the table name is res
- nginx gzip
ronin47
nginx gzip
Nginx GZip 压缩
Nginx GZip 模块文档详见:http://wiki.nginx.org/HttpGzipModule
常用配置片段如下:
gzip on; gzip_comp_level 2; # 压缩比例,比例越大,压缩时间越长。默认是1 gzip_types text/css text/javascript; # 哪些文件可以被压缩 gzip_disable &q
- java-7.微软亚院之编程判断俩个链表是否相交 给出俩个单向链表的头指针,比如 h1 , h2 ,判断这俩个链表是否相交
bylijinnan
java
public class LinkListTest {
/**
* we deal with two main missions:
*
* A.
* 1.we create two joined-List(both have no loop)
* 2.whether list1 and list2 join
* 3.print the join
- Spring源码学习-JdbcTemplate batchUpdate批量操作
bylijinnan
javaspring
Spring JdbcTemplate的batch操作最后还是利用了JDBC提供的方法,Spring只是做了一下改造和封装
JDBC的batch操作:
String sql = "INSERT INTO CUSTOMER " +
"(CUST_ID, NAME, AGE) VALUES (?, ?, ?)";
- [JWFD开源工作流]大规模拓扑矩阵存储结构最新进展
comsci
工作流
生成和创建类已经完成,构造一个100万个元素的矩阵模型,存储空间只有11M大,请大家参考我在博客园上面的文档"构造下一代工作流存储结构的尝试",更加相信的设计和代码将陆续推出.........
竞争对手的能力也很强.......,我相信..你们一定能够先于我们推出大规模拓扑扫描和分析系统的....
- base64编码和url编码
cuityang
base64url
import java.io.BufferedReader;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;
import java.io.PrintWriter;
import java.io.StringWriter;
import java.io.UnsupportedEncodingException;
- web应用集群Session保持
dalan_123
session
关于使用 memcached 或redis 存储 session ,以及使用 terracotta 服务器共享。建议使用 redis,不仅仅因为它可以将缓存的内容持久化,还因为它支持的单个对象比较大,而且数据类型丰富,不只是缓存 session,还可以做其他用途,一举几得啊。1、使用 filter 方法存储这种方法比较推荐,因为它的服务器使用范围比较多,不仅限于tomcat ,而且实现的原理比较简
- Yii 框架里数据库操作详解-[增加、查询、更新、删除的方法 'AR模式']
dcj3sjt126com
数据库
public function getMinLimit () { $sql = "..."; $result = yii::app()->db->createCo
- solr StatsComponent(聚合统计)
eksliang
solr聚合查询solr stats
StatsComponent
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2169134
http://eksliang.iteye.com/ 一、概述
Solr可以利用StatsComponent 实现数据库的聚合统计查询,也就是min、max、avg、count、sum的功能
二、参数
- 百度一道面试题
greemranqq
位运算百度面试寻找奇数算法bitmap 算法
那天看朋友提了一个百度面试的题目:怎么找出{1,1,2,3,3,4,4,4,5,5,5,5} 找出出现次数为奇数的数字.
我这里复制的是原话,当然顺序是不一定的,很多拿到题目第一反应就是用map,当然可以解决,但是效率不高。
还有人觉得应该用算法xxx,我是没想到用啥算法好...!
还有觉得应该先排序...
还有觉
- Spring之在开发中使用SpringJDBC
ihuning
spring
在实际开发中使用SpringJDBC有两种方式:
1. 在Dao中添加属性JdbcTemplate并用Spring注入;
JdbcTemplate类被设计成为线程安全的,所以可以在IOC 容器中声明它的单个实例,并将这个实例注入到所有的 DAO 实例中。JdbcTemplate也利用了Java 1.5 的特定(自动装箱,泛型,可变长度
- JSON API 1.0 核心开发者自述 | 你所不知道的那些技术细节
justjavac
json
2013年5月,Yehuda Katz 完成了JSON API(英文,中文) 技术规范的初稿。事情就发生在 RailsConf 之后,在那次会议上他和 Steve Klabnik 就 JSON 雏形的技术细节相聊甚欢。在沟通单一 Rails 服务器库—— ActiveModel::Serializers 和单一 JavaScript 客户端库——&
- 网站项目建设流程概述
macroli
工作
一.概念
网站项目管理就是根据特定的规范、在预算范围内、按时完成的网站开发任务。
二.需求分析
项目立项
我们接到客户的业务咨询,经过双方不断的接洽和了解,并通过基本的可行性讨论够,初步达成制作协议,这时就需要将项目立项。较好的做法是成立一个专门的项目小组,小组成员包括:项目经理,网页设计,程序员,测试员,编辑/文档等必须人员。项目实行项目经理制。
客户的需求说明书
第一步是需
- AngularJs 三目运算 表达式判断
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境众观千象AngularJS
事件回顾:由于需要修改同一个模板,里面包含2个不同的内容,第一个里面使用的时间差和第二个里面名称不一样,其他过滤器,内容都大同小异。希望杜绝If这样比较傻的来判断if-show or not,继续追究其源码。
var b = "{{",
a = "}}";
this.startSymbol = function(a) {
- Spark算子:统计RDD分区中的元素及数量
superlxw1234
sparkspark算子Spark RDD分区元素
关键字:Spark算子、Spark RDD分区、Spark RDD分区元素数量
Spark RDD是被分区的,在生成RDD时候,一般可以指定分区的数量,如果不指定分区数量,当RDD从集合创建时候,则默认为该程序所分配到的资源的CPU核数,如果是从HDFS文件创建,默认为文件的Block数。
可以利用RDD的mapPartitionsWithInd
- Spring 3.2.x将于2016年12月31日停止支持
wiselyman
Spring 3
Spring 团队公布在2016年12月31日停止对Spring Framework 3.2.x(包含tomcat 6.x)的支持。在此之前spring团队将持续发布3.2.x的维护版本。
请大家及时准备及时升级到Spring
- fis纯前端解决方案fis-pure
zccst
JavaScript
作者:zccst
FIS通过插件扩展可以完美的支持模块化的前端开发方案,我们通过FIS的二次封装能力,封装了一个功能完备的纯前端模块化方案pure。
1,fis-pure的安装
$ fis install -g fis-pure
$ pure -v
0.1.4
2,下载demo到本地
git clone https://github.com/hefangshi/f