- Vue3 首款 3D 数字孪生编辑器
❀͜͡傀儡师
3d编辑器
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
- 使用numpy或pytorch校验两个张量是否相等
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
- Java内存区域(运行时数据区域)怎么划分的?
1、Java内存区域(运行时数据区域)怎么划分的?程序计数器,Java虚拟机栈,本地方法栈,堆,方法区2、线程私用的部分(程序计数器,Java虚拟机栈,本地方法栈)程序计数器程序计数器存储了当前线程正在执行的字节码指令的地址(如果是当前执行的是Native方法,那么计数器为空),字节码解释器就是通过改变计数器的值来选取下一条需要执行的字节码指令。程序计数器是线程私有的,便于各个线程切换后,可以恢复
- 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)
夜雨hiyeyu.com
mavenjava
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
- 竞技FPS核心技术:C/S强同步模式深度解析
你一身傲骨怎能输
商业化射击游戏技术专栏C/S
文章摘要C/S强同步模式是竞技FPS游戏的核心技术,采用服务器权威计算+客户端预测的架构。客户端采集输入并本地预测表现,服务器进行权威状态计算后同步给所有客户端,出现差异时客户端回滚并重演输入。该模式通过预测回滚、延迟补偿等机制平衡流畅性与公平性,支持高频状态同步(如60Hz/128Hz),有效防止作弊。典型实现包括输入/状态包设计、快照存储和重演逻辑,适用于CS:GO、Valorant等竞技游戏
- 游戏配置表导出工具深度解析
你一身傲骨怎能输
游戏工具链游戏
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
AI妈妈手把手
mapreduce前端大数据分布式计算python人工智能
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
SuperAGI2025
AI大模型应用开发宝典AIGCai
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
weixin_44612246
java开发语言redis
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
- Linux——内核——网络协议
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
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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
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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
- 数据库领域数据仓库的星型模型与雪花模型对比
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数据库领域数据仓库的星型模型与雪花模型对比关键词:数据仓库、星型模型、雪花模型、数据建模、对比分析摘要:本文深入探讨了数据库领域数据仓库中的星型模型与雪花模型。首先介绍了数据仓库建模的背景知识,包括目的、预期读者和文档结构等。接着详细阐述了星型模型和雪花模型的核心概念、联系以及各自的架构特点,并通过Mermaid流程图进行直观展示。然后对两种模型的核心算法原理展开分析,结合Python源代码进行说
- vue路由,本地存储,刷新页面(学习心得)
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简介:在使用vue单独做一个网站时,会使用到路由和本地存储,这次主要介绍我在学习路由和本地存储使用到的一种方法。路由:vue里面的路由类似于html内的a标签,使用前需要导入路由的包;这个一般使用了路由后会自动导入的,可以去main.js内查看是否有router的包导入。那么使用路由可以有三种方法:第一种:使用name+params的方法,这里的name是index.js内路由的namethis.
- GRU与LSTM之间的联系和区别
AI扶我青云志
机器学习人工智能深度学习
前面我们谈到RNN与LSTM之间的关系,而GRU也是循环神经网络中的一种模型,那么它与LSTM有什么区别呢?接下来我来对GRU(GatedRecurrentUnit)模型进行一次深度解析,重点关注其内部结构、参数以及与LSTM的对比。GRU是LSTM的一种流行且高效的变体,由Cho等人在2014年提出,旨在解决与LSTM相同的长期依赖问题,但通过更简化的结构和更少的参数来实现。核心思想:简化LST
- 创客匠人解析创始人 IP 定位:从专业度到用户心智的占领之道
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tcp/ip网络网络协议
在知识付费领域,创始人IP的定位往往决定了商业变现的天花板。创客匠人通过服务5万+知识博主的实践经验,揭示了一个核心逻辑:定位的本质不是简单的标签设定,而是通过持续提升专业度,以实际成果占领用户心智。这一过程需要系统化的方法论支撑,而创客匠人提出的“五大定位系统”,为创始人IP提供了从战略到执行的完整路径。一、愿景使命定位:驱动IP长期发展的底层逻辑许多创始人忽视愿景使命的价值,将其视为口号,但创
- fastGPT 接入Ollama 模型避坑指南
枫蓝驿
人工智能chatgpt
一、fastGPT添加应用调用大模型报404错误确认docker-composer.yml中的oneApi配置项是否正确-DEFAULT_ROOT_PSW=Pass1234 #AI模型的API地址哦。务必加/v1。这里默认填写了OneApi的访问地址。-OPENAI_BASE_URL=http://192.168.1.216:3001/v1#AI模型的APIKey。(这里默认填写了OneAPI的快
- 探索《非官方知乎 API》:解锁知乎数据潜能指南
探索《非官方知乎API》:解锁知乎数据潜能指南Unofficial-Zhihu-API深度学习模型自动识别验证码,python爬虫库自动管理会话,通过简单易用的API,实现知乎数据的爬取项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/un/Unofficial-Zhihu-API项目介绍非官方知乎API是一个由社区贡献的开源工具,位于https://github.com/l
- 在设计提示词(Prompt)时,关于信息位置的安排z怎么 结合模型特性和任务目标
ZhangJiQun&MXP
教学2024大模型以及算力2021AIpythonprompt人工智能自然语言处理均值算法语言模型
在设计提示词(Prompt)时,关于信息位置的安排z怎么结合模型特性和任务目标在设计提示词(Prompt)时,关于信息位置的安排确实需要结合模型特性和任务目标。从自注意力机制的原理及应用场景来看,关键信息的位置选择需遵循以下启示,并结合具体场景灵活调整:一、核心启示:提示词的“信息权重”与“位置效应”1.最后位置的信息更易被模型“重点处理”原理:生成任务中(如文本续写、回答问题),模型生成最后一个
- 借助 KubeMQ 简化多 LLM 集成
强哥之神
智能路由器transformer深度学习语言模型架构deepseek
将多个大语言模型(LLM),如OpenAI和Anthropic的Claude集成到应用程序中是一项具有挑战性的任务。处理不同API和通信协议的复杂性,以及确保请求高效路由,都会带来诸多难题。然而,使用消息代理和路由器可以成为解决这些问题的优雅方案,能处理这些痛点并提供多项关键优势。在本文中,我们将探讨如何实现这一点,并提供代码示例,指导大家如何使用KubeMQ构建一个与OpenAI和Anthrop
- 西南交通大学【机器学习实验1】
实验目的理解和掌握回归问题和分类问题模型评估方法,学会使用均方误差、最大绝对误差、均方根误差指标评估回归模型,学会使用错误率、精度、查全率、查准率、F1指标评价分类模型。实验内容给定回归问题的真实标签和多个算法的预测结果,编程实现MSE、MAE、RMSE三种评测指标,对模型进行对比分析。给定二分类问题真实标签和多个算法的预测结果,编程实现混淆矩阵评测,采用错误率、精度、查全率、查准率、F1指标对结
- 用sklearn库中的算法对数据集进行训练和auc评估(个人学习笔记)
ZD困困困
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本文为个人学习笔记,仅供学习参考,欢迎讨论,要是有哪里写的不对或有疑问的欢迎讨论。题目:运用已给数据集进行模型训练,使用逻辑回归、决策树、随机森林和AdaBoost几个算法进行训练,并打印各个算法训练后的auc评价指标。文章目录1.导入数据集①read_csv():读取数据并以某字符分隔。②merge():合并③drop():删除行或列④tolist():将数组或矩阵转换为列表⑤train_tes
- 科普语音交互所需开源技术方案
以下是ASR(自动语音识别)、LLM(大语言模型)和TTS(文本转语音)三者结合的应用场景及开源方案:一、应用场景智能语音助手如百聆(Bailing),支持语音输入、意图理解、任务管理及语音输出,端到端延迟仅800ms,支持打断和记忆功能。车载语音交互系统(如蔚来、小鹏),结合ASR识别指令、LLM处理复杂查询(如"找有充电桩的高评分餐厅")和TTS提供语音反馈。语音到语音翻译(S2ST)阿里Fu
- 结合LangGraph、DeepSeek-R1和Qdrant 的混合 RAG 技术实践
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一、引言:混合RAG技术的发展与挑战在人工智能领域,检索增强生成(RAG)技术正成为构建智能问答系统的核心方案。传统RAG通过向量数据库存储文档嵌入并检索相关内容,结合大语言模型(LLM)生成回答,有效缓解了LLM的“幻觉”问题。然而,单一的稠密向量检索(如基于Transformer的嵌入模型)在处理关键词匹配和多义词歧义时存在局限性,而稀疏向量检索(如BM25)虽擅长精确关键词匹配,却缺乏语义理
- Spring4.1新特性——Spring MVC增强
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spring 4.1
目录
Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
Spring4.1新特性——Spring MVC增强
Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- mysql 性能查询优化
annan211
javasql优化mysql应用服务器
1 时间到底花在哪了?
mysql在执行查询的时候需要执行一系列的子任务,这些子任务包含了整个查询周期最重要的阶段,这其中包含了大量为了
检索数据列到存储引擎的调用以及调用后的数据处理,包括排序、分组等。在完成这些任务的时候,查询需要在不同的地方
花费时间,包括网络、cpu计算、生成统计信息和执行计划、锁等待等。尤其是向底层存储引擎检索数据的调用操作。这些调用需要在内存操
- windows系统配置
cherishLC
windows
删除Hiberfil.sys :使用命令powercfg -h off 关闭休眠功能即可:
http://jingyan.baidu.com/article/f3ad7d0fc0992e09c2345b51.html
类似的还有pagefile.sys
msconfig 配置启动项
shutdown 定时关机
ipconfig 查看网络配置
ipconfig /flushdns
- 人体的排毒时间
Array_06
工作
========================
|| 人体的排毒时间是什么时候?||
========================
转载于:
http://zhidao.baidu.com/link?url=ibaGlicVslAQhVdWWVevU4TMjhiKaNBWCpZ1NS6igCQ78EkNJZFsEjCjl3T5EdXU9SaPg04bh8MbY1bR
- ZooKeeper
cugfy
zookeeper
Zookeeper是一个高性能,分布式的,开源分布式应用协调服务。它提供了简单原始的功能,分布式应用可以基于它实现更高级的服务,比如同步, 配置管理,集群管理,名空间。它被设计为易于编程,使用文件系统目录树作为数据模型。服务端跑在java上,提供java和C的客户端API。 Zookeeper是Google的Chubby一个开源的实现,是高有效和可靠的协同工作系统,Zookeeper能够用来lea
- 网络爬虫的乱码处理
随意而生
爬虫网络
下边简单总结下关于网络爬虫的乱码处理。注意,这里不仅是中文乱码,还包括一些如日文、韩文 、俄文、藏文之类的乱码处理,因为他们的解决方式 是一致的,故在此统一说明。 网络爬虫,有两种选择,一是选择nutch、hetriex,二是自写爬虫,两者在处理乱码时,原理是一致的,但前者处理乱码时,要看懂源码后进行修改才可以,所以要废劲一些;而后者更自由方便,可以在编码处理
- Xcode常用快捷键
张亚雄
xcode
一、总结的常用命令:
隐藏xcode command+h
退出xcode command+q
关闭窗口 command+w
关闭所有窗口 command+option+w
关闭当前
- mongoDB索引操作
adminjun
mongodb索引
一、索引基础: MongoDB的索引几乎与传统的关系型数据库一模一样,这其中也包括一些基本的优化技巧。下面是创建索引的命令: > db.test.ensureIndex({"username":1}) 可以通过下面的名称查看索引是否已经成功建立: &nbs
- 成都软件园实习那些话
aijuans
成都 软件园 实习
无聊之中,翻了一下日志,发现上一篇经历是很久以前的事了,悔过~~
断断续续离开了学校快一年了,习惯了那里一天天的幼稚、成长的环境,到这里有点与世隔绝的感觉。不过还好,那是刚到这里时的想法,现在感觉在这挺好,不管怎么样,最要感谢的还是老师能给这么好的一次催化成长的机会,在这里确实看到了好多好多能想到或想不到的东西。
都说在外面和学校相比最明显的差距就是与人相处比较困难,因为在外面每个人都
- Linux下FTP服务器安装及配置
ayaoxinchao
linuxFTP服务器vsftp
检测是否安装了FTP
[root@localhost ~]# rpm -q vsftpd
如果未安装:package vsftpd is not installed 安装了则显示:vsftpd-2.0.5-28.el5累死的版本信息
安装FTP
运行yum install vsftpd命令,如[root@localhost ~]# yum install vsf
- 使用mongo-java-driver获取文档id和查找文档
BigBird2012
driver
注:本文所有代码都使用的mongo-java-driver实现。
在MongoDB中,一个集合(collection)在概念上就类似我们SQL数据库中的表(Table),这个集合包含了一系列文档(document)。一个DBObject对象表示我们想添加到集合(collection)中的一个文档(document),MongoDB会自动为我们创建的每个文档添加一个id,这个id在
- JSONObject以及json串
bijian1013
jsonJSONObject
一.JAR包简介
要使程序可以运行必须引入JSON-lib包,JSON-lib包同时依赖于以下的JAR包:
1.commons-lang-2.0.jar
2.commons-beanutils-1.7.0.jar
3.commons-collections-3.1.jar
&n
- [Zookeeper学习笔记之三]Zookeeper实例创建和会话建立的异步特性
bit1129
zookeeper
为了说明问题,看个简单的代码,
import org.apache.zookeeper.*;
import java.io.IOException;
import java.util.concurrent.CountDownLatch;
import java.util.concurrent.ThreadLocal
- 【Scala十二】Scala核心六:Trait
bit1129
scala
Traits are a fundamental unit of code reuse in Scala. A trait encapsulates method and field definitions, which can then be reused by mixing them into classes. Unlike class inheritance, in which each c
- weblogic version 10.3破解
ronin47
weblogic
版本:WebLogic Server 10.3
说明:%DOMAIN_HOME%:指WebLogic Server 域(Domain)目录
例如我的做测试的域的根目录 DOMAIN_HOME=D:/Weblogic/Middleware/user_projects/domains/base_domain
1.为了保证操作安全,备份%DOMAIN_HOME%/security/Defa
- 求第n个斐波那契数
BrokenDreams
今天看到群友发的一个问题:写一个小程序打印第n个斐波那契数。
自己试了下,搞了好久。。。基础要加强了。
&nbs
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-访问者模式-Visitor
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
interface IVisitor {
//第二次分派,Visitor调用Element
void visitConcret
- MatConvNet的excise 3改为网络配置文件形式
cherishLC
matlab
MatConvNet为vlFeat作者写的matlab下的卷积神经网络工具包,可以使用GPU。
主页:
http://www.vlfeat.org/matconvnet/
教程:
http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/practicals/cnn/index.html
注意:需要下载新版的MatConvNet替换掉教程中工具包中的matconvnet:
http
- ZK Timeout再讨论
chenchao051
zookeepertimeouthbase
http://crazyjvm.iteye.com/blog/1693757 文中提到相关超时问题,但是又出现了一个问题,我把min和max都设置成了180000,但是仍然出现了以下的异常信息:
Client session timed out, have not heard from server in 154339ms for sessionid 0x13a3f7732340003
- CASE WHEN 用法介绍
daizj
sqlgroup bycase when
CASE WHEN 用法介绍
1. CASE WHEN 表达式有两种形式
--简单Case函数
CASE sex
WHEN '1' THEN '男'
WHEN '2' THEN '女'
ELSE '其他' END
--Case搜索函数
CASE
WHEN sex = '1' THEN
- PHP技巧汇总:提高PHP性能的53个技巧
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PHP
PHP技巧汇总:提高PHP性能的53个技巧 用单引号代替双引号来包含字符串,这样做会更快一些。因为PHP会在双引号包围的字符串中搜寻变量, 单引号则不会,注意:只有echo能这么做,它是一种可以把多个字符串当作参数的函数译注: PHP手册中说echo是语言结构,不是真正的函数,故把函数加上了双引号)。 1、如果能将类的方法定义成static,就尽量定义成static,它的速度会提升将近4倍
- Yii框架中CGridView的使用方法以及详细示例
dcj3sjt126com
yii
CGridView显示一个数据项的列表中的一个表。
表中的每一行代表一个数据项的数据,和一个列通常代表一个属性的物品(一些列可能对应于复杂的表达式的属性或静态文本)。 CGridView既支持排序和分页的数据项。排序和分页可以在AJAX模式或正常的页面请求。使用CGridView的一个好处是,当用户浏览器禁用JavaScript,排序和分页自动退化普通页面请求和仍然正常运行。
实例代码如下:
- Maven项目打包成可执行Jar文件
dyy_gusi
assembly
Maven项目打包成可执行Jar文件
在使用Maven完成项目以后,如果是需要打包成可执行的Jar文件,我们通过eclipse的导出很麻烦,还得指定入口文件的位置,还得说明依赖的jar包,既然都使用Maven了,很重要的一个目的就是让这些繁琐的操作简单。我们可以通过插件完成这项工作,使用assembly插件。具体使用方式如下:
1、在项目中加入插件的依赖:
<plugin>
- php常见错误
geeksun
PHP
1. kevent() reported that connect() failed (61: Connection refused) while connecting to upstream, client: 127.0.0.1, server: localhost, request: "GET / HTTP/1.1", upstream: "fastc
- 修改linux的用户名
hongtoushizi
linuxchange password
Change Linux Username
更改Linux用户名,需要修改4个系统的文件:
/etc/passwd
/etc/shadow
/etc/group
/etc/gshadow
古老/传统的方法是使用vi去直接修改,但是这有安全隐患(具体可自己搜一下),所以后来改成使用这些命令去代替:
vipw
vipw -s
vigr
vigr -s
具体的操作顺
- 第五章 常用Lua开发库1-redis、mysql、http客户端
jinnianshilongnian
nginxlua
对于开发来说需要有好的生态开发库来辅助我们快速开发,而Lua中也有大多数我们需要的第三方开发库如Redis、Memcached、Mysql、Http客户端、JSON、模板引擎等。
一些常见的Lua库可以在github上搜索,https://github.com/search?utf8=%E2%9C%93&q=lua+resty。
Redis客户端
lua-resty-r
- zkClient 监控机制实现
liyonghui160com
zkClient 监控机制实现
直接使用zk的api实现业务功能比较繁琐。因为要处理session loss,session expire等异常,在发生这些异常后进行重连。又因为ZK的watcher是一次性的,如果要基于wather实现发布/订阅模式,还要自己包装一下,将一次性订阅包装成持久订阅。另外如果要使用抽象级别更高的功能,比如分布式锁,leader选举
- 在Mysql 众多表中查找一个表名或者字段名的 SQL 语句
pda158
mysql
在Mysql 众多表中查找一个表名或者字段名的 SQL 语句:
方法一:SELECT table_name, column_name from information_schema.columns WHERE column_name LIKE 'Name';
方法二:SELECT column_name from information_schema.colum
- 程序员对英语的依赖
Smile.zeng
英语程序猿
1、程序员最基本的技能,至少要能写得出代码,当我们还在为建立类的时候思考用什么单词发牢骚的时候,英语与别人的差距就直接表现出来咯。
2、程序员最起码能认识开发工具里的英语单词,不然怎么知道使用这些开发工具。
3、进阶一点,就是能读懂别人的代码,有利于我们学习人家的思路和技术。
4、写的程序至少能有一定的可读性,至少要人别人能懂吧...
以上一些问题,充分说明了英语对程序猿的重要性。骚年
- Oracle学习笔记(8) 使用PLSQL编写触发器
vipbooks
oraclesql编程活动Access
时间过得真快啊,转眼就到了Oracle学习笔记的最后个章节了,通过前面七章的学习大家应该对Oracle编程有了一定了了解了吧,这东东如果一段时间不用很快就会忘记了,所以我会把自己学习过的东西做好详细的笔记,用到的时候可以随时查找,马上上手!希望这些笔记能对大家有些帮助!
这是第八章的学习笔记,学习完第七章的子程序和包之后