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jinan886
人工智能大数据安全数据分析
随着云计算、大数据、人工智能等技术的迅猛发展,数据已成为驱动经济社会发展的关键生产要素。然而,数据泄露、网络攻击等安全事件频发,给个人隐私、企业利益乃至国家安全带来了前所未有的挑战。全球数据安全发展趋势正随着技术进步和威胁演变而不断变化,以下是主要趋势:1.数据隐私法规加强GDPR(欧盟《通用数据保护条例)和CCPA(加州消费者隐私法案)等法规推动了全球对数据隐私的重视,更多国家和地区正在制定或更
- AI原生应用监控:实时领域偏见预警系统设计原理
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CSDNAI-native人工智能ai
AI原生应用监控:实时领域偏见预警系统设计原理关键词AI监控、算法偏见、实时预警、公平性AI、模型监控、偏见检测、AI治理摘要在人工智能驱动决策日益普及的今天,AI系统中的隐性偏见已成为影响公平性、可信度和业务连续性的关键风险。本文深入探讨了AI原生应用监控的核心挑战,重点剖析了实时领域偏见预警系统的设计原理与实现方法。通过将复杂的算法偏见比作"数字世界的隐形滤镜",我们揭示了偏见如何在AI系统中
- 告别GPU焦虑:如何在纯CPU服务器上,打造高性能Embedding服务?
ezl1fe
embedding后端人工智能
Hi,大家好,我是ezl1fe。最近接手一个项目,要求在纯CPU服务器上部署Embedding模型服务。兄弟们都懂,GPU它香啊,但它也贵啊!很多时候,咱只能在有限的资源里想办法。一开始,我们图方便,直接从HuggingFace上拉了当时效果最好的BAAI/bge-m3模型,用transformers库一把梭。结果呢?部署到一台8核16G的服务器上,精度是高,但性能也是真的“感人”,单个请求响应要
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Blossom.118
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最近研学过程中发现了一个巨牛的人工智能学习网站,通俗易懂,风趣幽默,忍不住分享一下给大家。点击链接跳转到网站人工智能及编程语言学习教程。读者们可以通过里面的文章详细了解一下人工智能及其编程等教程和学习方法。下面开始对正文内容的介绍。随着电子商务的蓬勃发展,仓储和物流行业面临着前所未有的挑战和机遇。智能仓储通过整合先进的信息技术,如物联网(IoT)、大数据和机器学习,能够实现从货物入库到出库的全流程
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- 提升AI产品竞争力:可用性评估的10个核心维度
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提升AI产品竞争力:可用性评估的10个核心维度关键词:AI产品、可用性评估、用户体验、人机交互、产品竞争力、评估维度、人工智能摘要:本文深入探讨了提升AI产品竞争力的10个核心可用性评估维度。我们将从用户角度出发,系统性地分析如何评估和优化AI产品的可用性,包括易用性、效率、可学习性、容错性等关键指标。通过详细的案例分析和实用建议,帮助产品团队打造更具竞争力的AI解决方案。背景介绍目的和范围本文旨
- 面经总结系列(十六): 元象科技大模型推理优化工程师
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作者简介:CSDN、阿里云人工智能领域博客专家,新星计划计算机视觉导师,百度飞桨PPDE,专注大数据与AI知识分享。✨公众号:GoAI的学习小屋,免费分享书籍、简历、导图等,更有交流群分享宝藏资料,关注公众号回复“加群”或➡️点击链接加群。AI学习星球推荐:GoAI的学习社区知识星球是一个致力于提供《机器学习|深度学习|CV|NLP|大模型|多模态|AIGC》各个最新AI方向综述、论文等成体系的
- 大学专业科普 | 物联网、自动化和人工智能
在选择大学专业时,可以先从自身兴趣、能力和职业规划出发,初步确定几个感兴趣的领域。然后结合外部环境因素,如专业前景、教育资源和就业情况等,对这些专业进行深入的分析和比较。物联网专业课程设置基础课程:包括物联网概论、电子电工基础、计算机网络技术、数据库应用基础、C语言程序设计等。专业核心课程:传感器与传感网技术、自动识别技术与应用、单片机基础、物联网通信技术、嵌入式系统设计、无线传感器网络等。实践课
- 招标专家随机抽选——抽取结果打印模板设计—未来之窗智能编程——仙盟创梦IDE
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招标专家仙盟创梦IDE东方仙盟
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- MCP模型上下文协议:AI人工智能模型训练的自动化调参
AI天才研究院
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MCP模型上下文协议:AI人工智能模型训练的自动化调参关键词:MCP模型、自动化调参、AI训练、超参数优化、上下文协议、机器学习、深度学习摘要:本文深入探讨MCP模型上下文协议在AI模型训练自动化调参中的应用。MCP(ModelContextProtocol)是一种创新的自动化调参框架,通过上下文感知和动态参数调整机制,显著提升模型训练效率和性能。文章将从理论基础、算法实现、数学原理到实际应用进行
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自动化代码生成、低代码/无代码开发、算法优化实践等新兴技术在软件开发领域正逐渐崭露头角。这些技术为开发者提供了更高效、更便捷的开发方式,大大提升了软件开发的效率和质量。本文重点探讨的是这些技术在实际应用中的价值和优势。1、自动化代码生成1.1优势自动化代码生成是利用机器学习和人工智能技术,通过分析需求和已有代码,生成可用的代码片段或完整的程序。这种技术可以极大地减少开发人员的工作量,提高开发效率。
- 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
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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
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- 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
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- 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
- 分布式学习
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分布式学习
1.列举三个非冯·诺依曼计算结构非冯结构是指不遵循传统冯·诺依曼体系的计算架构,包括:数据流结构(DataflowArchitecture):指令执行取决于数据的可用性而不是程序计数器。神经网络结构(NeuralNetworkArchitecture):模拟生物神经元连接,用于人工智能。量子计算结构(QuantumComputingArchitecture):利用量子比特和量子叠加原理进行计算。2
- 线性代数-第9篇:二次型与正定矩阵:优化问题的数学基础
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人工智能(AI)线性代数人工智能大数据python
线性代数-第9篇:二次型与正定矩阵:优化问题的数学基础在人工智能、量化投资和大数据分析中,优化问题无处不在,比如机器学习的损失函数最小化、量化投资组合的风险最小化等。而二次型与正定矩阵作为线性代数中的重要概念,为解决这些优化问题提供了坚实的数学基础。本篇将深入解析它们的原理及其在实际场景中的关键应用。一、二次型:从向量到函数的桥梁1.定义与表达式二次型是一个关于向量x\mathbf{x}x的二次齐
- 通过本地LLM搭建本地RAG
TBM矩阵
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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
- AI人工智能领域知识图谱在深度学习中的应用拓展
AI人工智能领域知识图谱在深度学习中的应用拓展关键词:知识图谱、深度学习、神经网络、图嵌入、知识表示学习、推理机制、应用场景摘要:本文深入探讨了知识图谱与深度学习的融合应用,系统性地分析了知识图谱在深度学习中的关键技术路径和应用场景。文章首先介绍了知识图谱的基本概念和表示方法,然后详细阐述了知识图谱与深度学习结合的多种技术路线,包括图神经网络、知识嵌入和推理机制等。接着通过具体案例展示了知识图谱增
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#使用SQL-Ollama与自然语言交互SQL数据库的指南##技术背景介绍随着人工智能技术的发展,能够使用自然语言与SQL数据库交互的需求越来越大。这种技术可以帮助用户轻松访问和操作数据库,而无需深刻理解SQL语法。SQL-Ollama是一个专门设计的模板,利用Zephyr-7b模型,通过Ollama在本地运行推理,使这一过程变得简单而高效。##核心原理解析SQL-Ollama通过将自然语言转换为
- 文心大模型4.5及X1重磅上线,真实测评
2025年3月16日,人工智能领域迎来一场重要盛事——百度文心大模型4.5如期正式发布。与此同时,百度还惊喜推出了另一款全新模型——文心大模型X1。目前,文心大模型4.5和X1已在文心一言官网(https://yiyan.baidu.com/)正式上线,并免费向用户开放。其中,文心大模型4.5面向企业用户和开发者,用户可以通过登录百度智能云千帆大模型平台,轻松调用文心大模型4.5的API接口,快速
- 人工智能-基础篇-10-什么是卷积神经网络CNN(网格状数据处理:输入层,卷积层,激活函数,池化层,全连接层,输出层等)
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卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)是一种专为处理网格状数据(如图像、视频、音频)设计的深度学习模型。它通过模拟生物视觉机制,从原始数据中自动提取多层次的特征,最终实现高效的分类、检测或生成任务。1、核心概念与原理1、生物视觉启发局部感受野:模仿人类视觉皮层神经元仅响应局部区域刺激的特性,每个神经元关注输入数据的局部区域(如图像的一小块区域)。权值共享:同一
- python系列教程246——多态
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python系列教程python开发语言
朋友们,如需转载请标明出处:https://blog.csdn.net/jiangjunshow声明:在人工智能技术教学期间,不少学生向我提一些python相关的问题,所以为了让同学们掌握更多扩展知识更好地理解AI技术,我让助理负责分享这套python系列教程,希望能帮到大家!由于这套python教程不是由我所写(有时候有空也会参与编写),所以不如我的人工智能教程风趣幽默,学起来比较枯燥;但它的知
- Python 解析 AI 在能源管理与智能电网中的应用
头发在线失联
python人工智能开发语言
```htmlPython解析AI在能源管理与智能电网中的应用Python解析AI在能源管理与智能电网中的应用随着全球对可持续发展的重视和能源需求的不断增长,能源管理与智能电网技术正在成为研究和实践的重要领域。在这个背景下,人工智能(AI)作为一项前沿技术,正被广泛应用于能源管理与智能电网中,以提高效率、优化资源分配并减少环境影响。本文将探讨Python如何在这一领域中发挥作用,并解析其具体应用场
- 如何实现聊天模型响应流式处理
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langchain
在现代人工智能应用中,流式处理聊天模型的响应成为一种常见需求,特别是在需要实时输出或大规模处理时。本文将详细介绍如何在Python中实现聊天模型的同步和异步流式处理,使用langchain库中提供的ChatAnthropic模型作为示例。技术背景介绍流式处理是指从模型逐步获取输出,而不是等待整个输出完成。这对于处理长文本生成或需要动态响应的应用场景特别有用。langchain库中的聊天模型实现了R
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AIAgent智能体开发实战人工智能网络ai
AI人工智能助力空间智能领域提升运营效率关键词:AI人工智能、空间智能领域、运营效率、智能算法、数据驱动摘要:本文聚焦于AI人工智能在空间智能领域的应用,旨在探讨其如何助力该领域提升运营效率。首先介绍了空间智能领域的背景和相关概念,阐述了AI在其中的核心作用和原理。接着详细讲解了相关核心算法,并结合数学模型进行分析。通过项目实战案例展示了AI在空间智能领域的具体应用和实现方式。同时探讨了实际应用场
- 人工智能的发展历程与未来展望
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ai
人工智能的发展历程与未来展望一、人工智能的起源与早期发展1.1人工智能的定义与概念起源人工智能(AI)的定义与概念起源可追溯至20世纪中叶,当时一群具有远见的科学家和工程师开始探索机器是否能够模拟人类智能行为。1956年,在达特茅斯会议上,约翰·麦卡锡首次提出了“人工智能”这一术语,标志着该领域的正式诞生。AI的定义涉及创建能够执行需要人类智能的任务的机器,如视觉感知、语音识别、决策和语言翻译等。
- DeepSeek:AI驱动的效率革命与实战案例解
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在人工智能技术的浪潮中,DeepSeek作为一款专注实现AGI(通用人工智能)的先锋工具,正通过其强大的自然语言处理(NLP)与分布式计算能力,重新定义高效办公的边界。以下通过技术解析与实战案例,展现DeepSeek如何赋能个人与企业,开启职场效率革命。一、技术革新:DeepSeek的核心竞争力深度学习赋能DeepSeek的技术架构基于BERT、Transformer等先进深度学习模型,通过构建复
- Enum用法
不懂事的小屁孩
enum
以前的时候知道enum,但是真心不怎么用,在实际开发中,经常会用到以下代码:
protected final static String XJ = "XJ";
protected final static String YHK = "YHK";
protected final static String PQ = "PQ";
- 【Spark九十七】RDD API之aggregateByKey
bit1129
spark
1. aggregateByKey的运行机制
/**
* Aggregate the values of each key, using given combine functions and a neutral "zero value".
* This function can return a different result type
- hive创建表是报错: Specified key was too long; max key length is 767 bytes
daizj
hive
今天在hive客户端创建表时报错,具体操作如下
hive> create table test2(id string);
FAILED: Execution Error, return code 1 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.DDLTask. MetaException(message:javax.jdo.JDODataSto
- Map 与 JavaBean之间的转换
周凡杨
java自省转换反射
最近项目里需要一个工具类,它的功能是传入一个Map后可以返回一个JavaBean对象。很喜欢写这样的Java服务,首先我想到的是要通过Java 的反射去实现匿名类的方法调用,这样才可以把Map里的值set 到JavaBean里。其实这里用Java的自省会更方便,下面两个方法就是一个通过反射,一个通过自省来实现本功能。
1:JavaBean类
1 &nb
- java连接ftp下载
g21121
java
有的时候需要用到java连接ftp服务器下载,上传一些操作,下面写了一个小例子。
/** ftp服务器地址 */
private String ftpHost;
/** ftp服务器用户名 */
private String ftpName;
/** ftp服务器密码 */
private String ftpPass;
/** ftp根目录 */
private String f
- web报表工具FineReport使用中遇到的常见报错及解决办法(二)
老A不折腾
finereportweb报表java报表总结
抛砖引玉,希望大家能把自己整理的问题及解决方法晾出来,Mark一下,利人利己。
出现问题先搜一下文档上有没有,再看看度娘有没有,再看看论坛有没有。有报错要看日志。下面简单罗列下常见的问题,大多文档上都有提到的。
1、没有返回数据集:
在存储过程中的操作语句之前加上set nocount on 或者在数据集exec调用存储过程的前面加上这句。当S
- linux 系统cpu 内存等信息查看
墙头上一根草
cpu内存liunx
1 查看CPU
1.1 查看CPU个数
# cat /proc/cpuinfo | grep "physical id" | uniq | wc -l
2
**uniq命令:删除重复行;wc –l命令:统计行数**
1.2 查看CPU核数
# cat /proc/cpuinfo | grep "cpu cores" | u
- Spring中的AOP
aijuans
springAOP
Spring中的AOP
Written by Tony Jiang @ 2012-1-18 (转)何为AOP
AOP,面向切面编程。
在不改动代码的前提下,灵活的在现有代码的执行顺序前后,添加进新规机能。
来一个简单的Sample:
目标类:
[java]
view plain
copy
print
?
package&nb
- placeholder(HTML 5) IE 兼容插件
alxw4616
JavaScriptjquery jQuery插件
placeholder 这个属性被越来越频繁的使用.
但为做HTML 5 特性IE没能实现这东西.
以下的jQuery插件就是用来在IE上实现该属性的.
/**
* [placeholder(HTML 5) IE 实现.IE9以下通过测试.]
* v 1.0 by oTwo 2014年7月31日 11:45:29
*/
$.fn.placeholder = function
- Object类,值域,泛型等总结(适合有基础的人看)
百合不是茶
泛型的继承和通配符变量的值域Object类转换
java的作用域在编程的时候经常会遇到,而我经常会搞不清楚这个
问题,所以在家的这几天回忆一下过去不知道的每个小知识点
变量的值域;
package 基础;
/**
* 作用域的范围
*
* @author Administrator
*
*/
public class zuoyongyu {
public static vo
- JDK1.5 Condition接口
bijian1013
javathreadConditionjava多线程
Condition 将 Object 监视器方法(wait、notify和 notifyAll)分解成截然不同的对象,以便通过将这些对象与任意 Lock 实现组合使用,为每个对象提供多个等待 set (wait-set)。其中,Lock 替代了 synchronized 方法和语句的使用,Condition 替代了 Object 监视器方法的使用。
条件(也称为条件队列或条件变量)为线程提供了一
- 开源中国OSC源创会记录
bijian1013
hadoopsparkMemSQL
一.Strata+Hadoop World(SHW)大会
是全世界最大的大数据大会之一。SHW大会为各种技术提供了深度交流的机会,还会看到最领先的大数据技术、最广泛的应用场景、最有趣的用例教学以及最全面的大数据行业和趋势探讨。
二.Hadoop
&nbs
- 【Java范型七】范型消除
bit1129
java
范型是Java1.5引入的语言特性,它是编译时的一个语法现象,也就是说,对于一个类,不管是范型类还是非范型类,编译得到的字节码是一样的,差别仅在于通过范型这种语法来进行编译时的类型检查,在运行时是没有范型或者类型参数这个说法的。
范型跟反射刚好相反,反射是一种运行时行为,所以编译时不能访问的变量或者方法(比如private),在运行时通过反射是可以访问的,也就是说,可见性也是一种编译时的行为,在
- 【Spark九十四】spark-sql工具的使用
bit1129
spark
spark-sql是Spark bin目录下的一个可执行脚本,它的目的是通过这个脚本执行Hive的命令,即原来通过
hive>输入的指令可以通过spark-sql>输入的指令来完成。
spark-sql可以使用内置的Hive metadata-store,也可以使用已经独立安装的Hive的metadata store
关于Hive build into Spark
- js做的各种倒计时
ronin47
js 倒计时
第一种:精确到秒的javascript倒计时代码
HTML代码:
<form name="form1">
<div align="center" align="middle"
- java-37.有n 个长为m+1 的字符串,如果某个字符串的最后m 个字符与某个字符串的前m 个字符匹配,则两个字符串可以联接
bylijinnan
java
public class MaxCatenate {
/*
* Q.37 有n 个长为m+1 的字符串,如果某个字符串的最后m 个字符与某个字符串的前m 个字符匹配,则两个字符串可以联接,
* 问这n 个字符串最多可以连成一个多长的字符串,如果出现循环,则返回错误。
*/
public static void main(String[] args){
- mongoDB安装
开窍的石头
mongodb安装 基本操作
mongoDB的安装
1:mongoDB下载 https://www.mongodb.org/downloads
2:下载mongoDB下载后解压
 
- [开源项目]引擎的关键意义
comsci
开源项目
一个系统,最核心的东西就是引擎。。。。。
而要设计和制造出引擎,最关键的是要坚持。。。。。。
现在最先进的引擎技术,也是从莱特兄弟那里出现的,但是中间一直没有断过研发的
 
- 软件度量的一些方法
cuiyadll
方法
软件度量的一些方法http://cuiyingfeng.blog.51cto.com/43841/6775/在前面我们已介绍了组成软件度量的几个方面。在这里我们将先给出关于这几个方面的一个纲要介绍。在后面我们还会作进一步具体的阐述。当我们不从高层次的概念级来看软件度量及其目标的时候,我们很容易把这些活动看成是不同而且毫不相干的。我们现在希望表明他们是怎样恰如其分地嵌入我们的框架的。也就是我们度量的
- XSD中的targetNameSpace解释
darrenzhu
xmlnamespacexsdtargetnamespace
参考链接:
http://blog.csdn.net/colin1014/article/details/357694
xsd文件中定义了一个targetNameSpace后,其内部定义的元素,属性,类型等都属于该targetNameSpace,其自身或外部xsd文件使用这些元素,属性等都必须从定义的targetNameSpace中找:
例如:以下xsd文件,就出现了该错误,即便是在一
- 什么是RAID0、RAID1、RAID0+1、RAID5,等磁盘阵列模式?
dcj3sjt126com
raid
RAID 1又称为Mirror或Mirroring,它的宗旨是最大限度的保证用户数据的可用性和可修复性。 RAID 1的操作方式是把用户写入硬盘的数据百分之百地自动复制到另外一个硬盘上。由于对存储的数据进行百分之百的备份,在所有RAID级别中,RAID 1提供最高的数据安全保障。同样,由于数据的百分之百备份,备份数据占了总存储空间的一半,因而,Mirror的磁盘空间利用率低,存储成本高。
Mir
- yii2 restful web服务快速入门
dcj3sjt126com
PHPyii2
快速入门
Yii 提供了一整套用来简化实现 RESTful 风格的 Web Service 服务的 API。 特别是,Yii 支持以下关于 RESTful 风格的 API:
支持 Active Record 类的通用API的快速原型
涉及的响应格式(在默认情况下支持 JSON 和 XML)
支持可选输出字段的定制对象序列化
适当的格式的数据采集和验证错误
- MongoDB查询(3)——内嵌文档查询(七)
eksliang
MongoDB查询内嵌文档MongoDB查询内嵌数组
MongoDB查询内嵌文档
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2177301 一、概述
有两种方法可以查询内嵌文档:查询整个文档;针对键值对进行查询。这两种方式是不同的,下面我通过例子进行分别说明。
二、查询整个文档
例如:有如下文档
db.emp.insert({
&qu
- android4.4从系统图库无法加载图片的问题
gundumw100
android
典型的使用场景就是要设置一个头像,头像需要从系统图库或者拍照获得,在android4.4之前,我用的代码没问题,但是今天使用android4.4的时候突然发现不灵了。baidu了一圈,终于解决了。
下面是解决方案:
private String[] items = new String[] { "图库","拍照" };
/* 头像名称 */
- 网页特效大全 jQuery等
ini
JavaScriptjquerycsshtml5ini
HTML5和CSS3知识和特效
asp.net ajax jquery实例
分享一个下雪的特效
jQuery倾斜的动画导航菜单
选美大赛示例 你会选谁
jQuery实现HTML5时钟
功能强大的滚动播放插件JQ-Slide
万圣节快乐!!!
向上弹出菜单jQuery插件
htm5视差动画
jquery将列表倒转顺序
推荐一个jQuery分页插件
jquery animate
- swift objc_setAssociatedObject block(version1.2 xcode6.4)
啸笑天
version
import UIKit
class LSObjectWrapper: NSObject {
let value: ((barButton: UIButton?) -> Void)?
init(value: (barButton: UIButton?) -> Void) {
self.value = value
- Aegis 默认的 Xfire 绑定方式,将 XML 映射为 POJO
MagicMa_007
javaPOJOxmlAegisxfire
Aegis 是一个默认的 Xfire 绑定方式,它将 XML 映射为 POJO, 支持代码先行的开发.你开发服 务类与 POJO,它为你生成 XML schema/wsdl
XML 和 注解映射概览
默认情况下,你的 POJO 类被是基于他们的名字与命名空间被序列化。如果
- js get max value in (json) Array
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境max纵观千象
// Max value in Array
var arr = [1,2,3,5,3,2];Math.max.apply(null, arr); // 5
// Max value in Jaon Array
var arr = [{"x":"8/11/2009","y":0.026572007},{"x"
- XMLhttpRequest 请求 XML,JSON ,POJO 数据
Luob.
POJOjsonAjaxxmlXMLhttpREquest
在使用XMlhttpRequest对象发送请求和响应之前,必须首先使用javaScript对象创建一个XMLHttpRquest对象。
var xmlhttp;
function getXMLHttpRequest(){
if(window.ActiveXObject){
xmlhttp:new ActiveXObject("Microsoft.XMLHTTP
- jquery
wuai
jquery
以下防止文档在完全加载之前运行Jquery代码,否则会出现试图隐藏一个不存在的元素、获得未完全加载的图像的大小 等等
$(document).ready(function(){
jquery代码;
});
<script type="text/javascript" src="c:/scripts/jquery-1.4.2.min.js&quo