- 基于 SASL/SCRAM 让 Kafka 实现动态授权认证
zlt2000
Javajavaspringbootkafka
一、说明在大数据处理和分析中ApacheKafka已经成为了一个核心组件。然而在生产环境中部署Kafka时,安全性是一个必须要考虑的重要因素。SASL(简单认证与安全层)和SCRAM(基于密码的认证机制的盐化挑战响应认证机制)提供了一种方法来增强Kafka集群的安全性。本文将从零开始部署ZooKeeper和Kafka并通过配置SASL/SCRAM和ACL(访问控制列表)来增强Kafka的安全性。二
- application.yml 文件配置解析
前端小努力
springboot
application.yml文件配置解析application.yml文件是SpringBoot应用程序中用于配置各种属性的主要文件之一。它可以配置的内容非常广泛,包括但不限于以下几类:服务器配置端口号服务器地址会话管理SSL配置数据源配置数据库URL用户名和密码JDBC驱动类名连接池配置JPA和Hibernate配置DDL自动更新策略SQL显示方言配置日志配置日志级别日志文件路径安全性配置基本
- 网络安全必备!全面解读Payloads All The Things项目
人工智能我来了
IT技术web安全安全
探索「PayloadsAllTheThings」:提升Web应用程序安全的开源利器在信息安全领域,Web应用程序的安全性一直是一个备受关注的话题。而在这诸多安全工具中,一个叫做「PayloadsAllTheThings」的项目正迅速吸引着众多安全研究者和开发者的目光。今天,我们将深入探讨这个项目,看看它如何帮助您提升Web应用的安全水平。项目介绍「PayloadsAllTheThings」是一个开
- 用Firecrawl轻松获取网站数据,提升AI应用的效率!
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人工智能AI人工智能
Firecrawl:助力AI应用的强大工具!在数字化信息爆炸的时代,如何高效地从海量网页中提取有用数据变得尤其重要。Firecrawl的问世,为我们揭开了一种便捷的方法来应对这一挑战。它不仅能够将整个网站的数据转化为适用于大语言模型(LLM)的markdown或结构化数据,还能通过单一的API实现数据抓取、爬取和提取。从此,清晰、整洁的数据触手可及。什么是Firecrawl?Firecrawl是一
- 【人工智能】 AI的进化之路:大模型如何重塑技术格局
蒙娜丽宁
Python杂谈人工智能人工智能python
《PythonOpenCV从菜鸟到高手》带你进入图像处理与计算机视觉的大门!解锁Python编程的无限可能:《奇妙的Python》带你漫游代码世界本文深入探讨了人工智能大模型的进化历程及其对技术格局的深远影响。从早期神经网络到现代大模型的突破,文章分析了关键技术进步,如Transformer架构、预训练机制和分布式计算。结合数学公式和代码示例,详细阐述了大模型的训练原理、优化方法及实际应用场景。文
- SpringBoot高并发上传下载解决方案
hdsoft_huge
springbootjava后端
这里写目录标题一、引言二、高并发上传下载面临的挑战2.1传统上传下载方式的瓶颈2.2高并发场景下的性能指标要求三、SpringBoot高并发上传下载的架构设计3.1整体架构设计3.2关键组件设计3.2.1负载均衡层3.2.2API网关层3.2.3应用服务层3.2.4存储层3.2.5缓存层3.2.6消息队列四、SpringBoot高并发上传下载的关键技术实现4.1异步非阻塞编程模型4.1.1@Asy
- 数字人矩阵源码--基于深度学习的数字人面部表情合成
我~18339948121
数字人源码数字人矩阵源码123数字人源码矩阵深度学习线性代数人工智能flasktornadopython
AI正在席卷全球,数字人市场需求增长,用AI数字分身一天就能生产出几十条高质量短视频,你只需要上传一段视频,甚至都不用开口说话,直接复制粘贴文案,就能得到一个属于你的数字分身。深度学习数字人面部表情合成的关键技术3D面部建模与参数化建立高精度3D面部模型是表情合成的基础,常用Blendshape或面部动作编码系统(FACS)作为参数化控制方法。Blendshape通过线性组合基础表情形状生成新表情
- 探秘AI的秘密:leaked-system-prompts
人工智能我来了
人工智能AI人工智能
揭秘:揭秘系统提示合集背后的秘密在当今这个人工智能技术迅速发展的时代,了解和使用大型语言模型(LLM)已成为技术爱好者、开发者和研究人员的共同目标。而作为核心组成部分,系统提示(systemprompts)的设计和应用直接影响了LLM的表现和功能。今天,我们将为大家揭示一个神秘而又充满吸引力的项目——“leaked-system-prompts”。这个项目为我们打开了一扇窥探这些大型语言模型系统提
- 打造 AI 产品的前端架构:响应式、流式、智能交互三合一
关键点AI产品前端挑战:AI产品前端需要处理流式响应、上下文管理、多模型切换和复杂的用户交互,同时保证高性能和响应式体验。流式响应:通过Server-SentEvents(SSE)或WebSocket实现实时数据流,提升用户感知的响应速度。多模型切换:支持动态切换AI模型(如GPT-4、Grok),并优化上下文缓存和token预估。会话持久化:通过本地存储或后端数据库保存用户会话,支持编辑和恢复功
- C# 解决请求被中止:无法建立SSL / TLS安全通道问题
weixin_45866907
C#解决请求被中止:无法建立SSL/TLS安全通道问题[1].Net
C#解决请求被中止:无法建立SSL/TLS安全通道问题参考文章:(1)C#解决请求被中止:无法建立SSL/TLS安全通道问题(2)https://www.cnblogs.com/SuperMetalMax/p/7286044.html备忘一下。
- 深入探索 Vanna:让数据库交互更智能
从零开始学习人工智能
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深入探索Vanna:让数据库交互更智能在数字化时代,与数据库进行高效交互是许多开发者、数据分析师和企业面临的挑战。传统的SQL查询编写不仅需要对数据库结构有深入的了解,还需要花费大量的时间和精力来调试和优化。Vanna,一个基于Python的开源工具,通过结合检索增强(RetrievalAugmentation)和大型语言模型(LLM),为这一问题提供了一个创新的解决方案。本文将深入探讨Vanna
- asyncio基本用法介绍
遮天华月
python算法
目录一、`asyncio`的核心概念二、`asyncio`的常见用法三、`asyncio`中的同步原语四、`asyncio`中的网络操作五、`asyncio`的调试工具总结asyncio是Python标准库中用于异步编程和并发任务管理的核心库。它的基础是事件循环,用来调度协程(coroutines),让它们能够非阻塞地并发执行。这种编程模型在处理大量I/O密集型任务时非常高效,如网络操作、文件读写
- 引导语言的魔法:从简单指令到智能对话的艺术
步子哥
智能涌现AGI通用人工智能人工智能python机器学习
大型语言模型(LLMs)就像一台精密的预测机器,依靠输入的提示(prompt)生成令人惊叹的输出。然而,撰写一个高效的提示并非易事——它需要科学与艺术的结合。无论是要求模型生成代码、回答问题,还是创作故事,提示的设计决定了输出的质量。本文将深入探讨提示工程(PromptEngineering)的奥秘,带你从基础配置到高级技巧,揭示如何通过精心设计的提示,引导LLMs生成准确、有趣且实用的结果。准备
- 解决“请求被中止: 未能创建 SSL/TLS 安全通道”的问题
publicStreamGetResponseStreamByHttpGet(stringurl){try{//创建请求地址之前添加代码System.Net.ServicePointManager.SecurityProtocol=SecurityProtocolType.Tls12;HttpWebRequestrequest=(HttpWebRequest)HttpWebRequest.Crea
- System.Net.WebException: 请求被中止: 未能创建 SSL/TLS 安全通道。
tianen2010
tls異常asp.net
System.Net.WebException:请求被中止:未能创建SSL/TLS安全通道。客户端执行https请求时,报出“System.Net.WebException:请求被中止:未能创建SSL/TLS安全通道。”的问题。原因是:服务端更改了安全协议,而执行的客户端并未注册该协议。如果客户端的.netframework版本低于4.0,协议类型枚举中只有ServicePointManager.
- 目前最全的国内AI大模型117家名单。。。
AI大模型正在飞速发展,一年多时间国内已有很多大模型公司。前排提示,文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦!这篇文章咱们就来看看,这应该是目前最全面的国内AI大模型及公司名单。第一节是117家AI大模型公司表格;第二节是前20家一个介绍,117个介绍放在一篇中阅读体感差,两个方法:1)PDF阅读;2)在线阅读1AI大模型117家名单117家已备案的AI大模型名称、所属公司、主要应用领域。铁铁们收
- 语言的钥匙:提示工程的艺术与驾驭AI的智慧
田园Coder
人工智能科普人工智能科普
当大型语言模型(LLM)如GPT-4展现出令人惊叹的通用能力,却又伴随着“幻觉”、“黑箱”和“不可控”等阴影时,一个核心问题变得无比迫切:人类如何有效地与这些庞然大物沟通,引导它们可靠、安全、精准地完成任务?答案并非在于重新训练这头计算巨兽(成本高昂且周期漫长),而在于掌握一门新兴的关键技艺——提示工程(PromptEngineering)。提示工程,简而言之,就是精心设计输入给模型的自然语言指令
- 巨头开源的背后,是价格战还是价值战?
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开源
当巨头们纷纷开源自家模型,他们背后的博弈是什么?放眼全球,谷歌在发布其王牌模型Gemini2.5Pro时,选择开源其衍生的轻量级模型Gemma,Meta的LLaMA虽名为开源,却始终带着商业限制的“镣铐”……他们小心谨慎地通过开源开放吸引全球开发者的关注,同时却牢牢掌控核心能力与商业变现路径。回到国内,从阿里通义千问全尺寸开源到DeepSeek的一鸣惊人,再到前几天百度开源其主力模型文心4.5。中
- 请求被中止: 未能创建 SSL/TLS 安全通道(.net framework 4.0 解决方法 )
dearbaba_11
请求被中止:未能创建SSL/TLS安全通道请求被中止:未能创建SSL/TLS安全通道.NET4.0未能创建SSL/TLS安全通道
请求被中止:未能创建SSL/TLS安全通道(.netframework4.0解决方法)参考文章:(1)请求被中止:未能创建SSL/TLS安全通道(.netframework4.0解决方法)(2)https://www.cnblogs.com/wlays/articles/10617013.html(3)https://www.javazxz.com/thread-6848-1-1.html备忘一下
- 探索生成式 AI Agent:12类,40+个AI Agent实例应用场景的宝藏库
和老莫一起学AI
人工智能产品经理职场和发展面试自然语言处理ai大模型
在人工智能的璀璨星空中,生成式AI智能体(GenAIAgents)无疑是最耀眼的星辰之一,正以前所未有的速度改变着我们与技术互动的方式。今天,我将分享GitHub上一个宝藏级的项目——“NirDiamant/GenAI_Agents”,这里汇聚了从基础到高级的各种GenAI智能体技术教程与实现案例,堪称一座智能体开发的知识宝库。1.适合初学者的智能体简单会话智能体概览通过集成语言模型、提示模板和历
- VSCode-Copilot的系统提示词
youngqqcn
AIvscodecopilotide
title:VSCode-Copilot系统提示词date:2025-07-0211:05categories:技术tags:AI人工智能LLM大语言模型提示词Microsoft开源了VSCodeCopilotChat,以下是其系统提示词的摘录。https://github.com/microsoft/vscode-copilot-chat/blob/main/src/extension/prom
- ReBEL模型的本地部署与运行,用于三元组抽取任务(事件抽取、知识抽取)
1.服务器CUDA11.72.依赖condacreate-nrebel_envpython=3.10-ycondaactivaterebel_env#安装PyTorch(建议与CUDA11.7配合)pipinstalltorchtorchvisiontorchaudio--index-urlhttps://download.pytorch.org/whl/cu117#安装Transformers和
- rabbitmq 控制台页面无法访问
其他机器无法访问页面:http://192.168.211.128:15672/出于安全的考虑,guest这个默认的用户只能通过localhost来登录,其他的IP无法直接使用这个账号为了解决这个问题,需要在rabbitmq的配置文件中将loopback_users配置设置为空,如编写配置文件:/etc/rabbitmq/rabbitmq.config,并在其中添加以下内容:[root@rabbi
- C#.NET Newtonsoft.Json 详解
c#.net
简介Newtonsoft.Json(又称Json.NET)是.NET生态中最流行的JSON序列化/反序列化库,支持.NETFramework、.NETCore、Mono、Xamarin等多种平台。功能丰富:自动映射对象、LINQtoJSON、JSchema验证、自定义转换、性能可调等核心功能与基础使用序列化与反序列化usingNewtonsoft.Json;//模型类publicclassPers
- 大神之路-起始篇 | 第13章.计算机科学导论之【文件结构】学习笔记
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从业必看书籍专栏学习笔记
欢迎关注「WeiyiGeek」公众号点击下方卡片即可关注我哟!设为「星标⭐」每天带你基础入门到进阶实践再到放弃学习!涉及网络安全运维、应用开发、物联网IOT、学习路径、个人感悟等知识“花开堪折直须折,莫待无花空折枝。”作者主页:[https://www.weiyigeek.top]作者博客:[https://blog.weiyigeek.top]作者答疑学习交流群:
- 轻量级FTP服务器应用——开箱即用
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办公软件效率工具FTPeclipsercp
文章目录背景目标实现下载背景快速搭建测试环境程序员在开发文件上传/下载、FTP集成等功能时,需要快速验证代码逻辑,但连接生产环境或公共测试服务器存在风险且效率低下。环境隔离与安全性在本地或内网启动专属FTP服务,避免污染公共环境,同时防止敏感测试数据外泄。低成本资源占用无需部署完整的FTP服务软件(如vsftpd、FileZillaServer),通过轻量级嵌入式方案节省系统资源。自定义配置灵活性
- 基于改进扩散模型与注意力机制的影像到转基因数据预测系统
基于改进扩散模型与注意力机制的影像到转基因数据预测系统1.项目概述本系统利用改进的扩散模型结合注意力机制,从医学影像中预测转基因数据。系统采用PyTorch框架实现,包含数据预处理、模型架构、训练流程和评估指标等完整模块。importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorch.optimasoptimfromtorc
- 深入剖析AI大模型:关于模型训练
chilavert318
熬之滴水穿石人工智能
今天说的是模型训练,在AI模型里,它是点亮智慧星辰的关键引擎。今天将围绕开源预训练模型的使用、数据与模型的集成、模型的部署管理,以及大规模模型的可扩展性与效率提升展开,带大家开启一场深入浅出的模型训练实战之旅。一、使用开源预训练模型1、如何利用开源模型(如BERT、GPT)进行微调开源预训练模型就像是已经搭建好框架的摩天大楼,BERT、GPT等模型便是其中声名赫赫的标志性建筑。它们经过海量数据的“
- RAG技术栈详解:构建智能问答系统的核心组件
认知超载
AI人工智能
本文深度剖析RAG(Retrieval-AugmentedGeneration)技术栈的核心构成,助你快速搭建企业级知识增强系统一、RAG技术架构全景图二、核心组件技术选型1.检索模块(Retriever)向量数据库主流选择:Pinecone、Milvus、Qdrant、Weaviate新兴势力:ChromaDB(开源轻量级)、腾讯云向量数据库嵌入模型(Embedding)OpenAItext-e
- 微调 || RAG,项目落地怎么选?LLM应用选型指南,适用场景全解析
认知超载
AI人工智能
基本定义微调:是指利用更小、更具针对性的数据集对经过预先训练的大语言模型进一步训练的过程。在这个过程中,模型基于新数据集修改权重和参数,学习特定于任务的模式,同时保留来自最初预训练模型的知识。RAG:即检索增强生成,是将检索大量外部知识的过程与文本生成结合在一起的一种方法。它会从大型外部数据库中检索与输入问题相关的信息,将这些信息作为上下文提供给大语言模型,辅助其生成回答。微调适用场景1.特定领域
- 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