- AIGC视觉生成革命:文生图、图生图与视频生成垂直模型发展全景报告(2025)
Liudef06小白
AIGC人工智能AI作画语言模型
一、引言:从实验工具到产业引擎的跃迁人工智能生成内容(AIGC)技术正经历从文本向多模态的范式转移。2023-2025年间,文生图、图生图与视频生成垂直模型逐步跨越技术奇点,从实验室玩具进化为工业化生产力工具。这一进程的核心驱动力在于架构创新、数据优化与场景深耕的三重突破:扩散模型与Transformer的融合催生了更高保真度的图像生成;十亿级多模态数据训练解决了复杂语义理解难题;而面向影视、电商
- [论文阅读] 人工智能 | 读懂Meta-Fair:让LLM摆脱偏见的自动化测试新方法
张较瘦_
前沿技术论文阅读人工智能
读懂Meta-Fair:让LLM摆脱偏见的自动化测试新方法论文标题:Meta-Fair:AI-AssistedFairnessTestingofLargeLanguageModelsarXiv:2507.02533Meta-Fair:AI-AssistedFairnessTestingofLargeLanguageModelsMiguelRomero-Arjona,JoséA.Parejo,Jua
- 深度 |AI高质量数据集交易爆发式增长
数智前沿
数字化转型人工智能数据集
AI产业从通用模型向行业垂直应用快速融合下沉的阶段演进,人工智能三大基本要素之一数据,面临的高质量数据不足问题却凸显。财联社记者最新从业内获悉,目前各大模型企业迫切希望获得更多更好的高质量数据集,需求集中于头部企业行业知识底座构建,人工智能高质量数据集的需求量、交易量激增,已成为数据流通最活跃的领域。不过,高质量数据集的建设、流通环节均面临诸多问题,目前数据交易所并非模型语料最主要的采购途径。需求
- 轻量化分布式AGI架构:基于区块链构建终端神经元节点的互联网智脑
探客木木夕
分布式agi人工智能架构区块链
在2025年的技术发展背景下,轻量化分布式AGI架构正成为人工智能领域的重要突破方向。通过将终端设备转化为神经元节点,结合区块链技术构建去中心化的互联网智脑,不仅能够突破传统AGI开发的算力瓶颈,还能实现数据安全共享与价值分配。**这一架构将重塑人工智能的发展范式,使AGI能力从中心化实验室扩散至全球终端设备网络,最终形成一个去中心化、自演进、高可用的互联网级智能系统**。研究显示,通过知识密度提
- 写测试太烦?Copilot + Jest 让你 3 分钟搞定单元测试
网罗开发(小红书、快手、视频号同名) 大家好,我是展菲,目前在上市企业从事人工智能项目研发管理工作,平时热衷于分享各种编程领域的软硬技能知识以及前沿技术,包括iOS、前端、HarmonyOS、Java、Python等方向。在移动端开发、鸿蒙开发、物联网、嵌入式、云原生、开源等领域有深厚造诣。图书作者:《ESP32-C3物联网工程开发实战》图书作者:《SwiftUI入门,进阶与实战》超级个体:CO
- Python编程电子书:从基础到实践
王奥雷
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:Python电子书汇集了基础语法、面向对象编程、标准及第三方库使用、文件操作、网络编程、并发编程、单元测试与调试、Python2与Python3的区别等核心知识点。通过实例和项目案例,帮助读者在Web开发、数据分析、人工智能等应用领域提升编程技能,跟上Python的技术进步。1.Python基础语法介绍Python作为一种高级编程语言,其易读性和简洁的语法使其
- 开源模型应用落地-OpenAI Agents SDK-集成MCP与Qwen3-8B模型的创新应用探索(七)
开源技术探险家
开源模型-实际应用落地开源pythonai人工智能
一、前言在人工智能技术飞速发展的今天,如何将先进的模型和技术无缝结合,成为推动行业变革的关键。OpenAIAgents通过集成模型上下文协议(MCP)和阿里巴巴推出的Qwen3-8B模型,正开启一场智能应用的革命。这种创新的结合不仅提升了AI代理与外部工具之间的通信能力,还在多模态任务处理、个性化服务等领域展现出巨大潜力。本文将深入探讨这一技术组合的实际应用场景,揭示其在改善客户体验和提升运营效率
- 开源模型应用落地-OpenAI Agents SDK-集成Qwen3-8B-探索output_guardrail的创意应用(六)
开源技术探险家
开源模型-实际应用落地开源pythonai人工智能
一、前言随着人工智能技术的迅猛发展,大语言模型(LLM)在各行各业的应用日益广泛。然而,模型生成的内容是否安全、合规、符合用户预期,成为开发者和企业不可忽视的问题。为此,OutputGuardrail应运而生,作为一种关键的安全机制,它在模型生成结果之后进行内容审核与过滤,确保输出不偏离道德、法律和业务规范。通过检测不当的内容,不仅提升了AI系统的可信度,也为构建更加稳健和负责任的人工智能应用提供
- 什么是深度学习框架中的计算图?
杰瑞学AI
ComputerknowledgeNLP/LLMsAI/AGI深度学习人工智能pytorch
在深度学习框架中,计算图是核心的数据结构和抽象概念,它用来表示和定义深度学习模型的计算过程。我们可以把它想象成一个描述数学运算如何组合和执行的有向图。以下是计算图的关键要素和作用:节点:代表操作或变量。操作:数学运算,如加法(+)、乘法(*)、矩阵乘法(matmul)、激活函数(ReLU,sigmoid)、卷积(conv2d)、损失函数(cross_entropy)等。变量:通常是张量,即存储数据
- 开源模型应用落地-让AI更懂你的每一次交互-Mem0集成Qdrant、Neo4j与Streamlit的创新实践(四)
开源技术探险家
开源模型-实际应用落地neo4j开源人工智能语言模型
一、前言在人工智能迅速发展的今天,如何让AI系统更懂“你”?答案或许藏在个性化的记忆管理之中。Mem0作为一个开源的记忆管理系统,正致力于为AI赋予长期记忆与个性化服务能力。通过结合高性能向量数据库Qdrant、图数据库Neo4j的强大关系分析能力以及Streamlit的高效可视化交互,我们可以打造出一个既能存储用户历史行为、又能实时推理并展示结果的智能记忆助手。本文将带您一步步探索这一技术组合的
- 【优秀文章】7月优秀文章推荐
优秀文章智能自主运动体与人工智能技术——环境感知、SLAM定位、路径规划、运动控制、多智能体协同作者:fpga和matlabC++之红黑树认识与实现作者:zzh_zao【手把手带你刷好题】–C语言基础编程题(十)作者:草莓熊Lotso飞算JavaAI:从“码农”到“代码指挥官”的终极进化论作者:可涵不会debug前端网页开发学习(HTML+CSS+JS)有这一篇就够!作者:一颗小谷粒
- 蛋白质结构预测/功能注释/交互识别/按需设计,中国海洋大学张树刚团队直击蛋白质智能计算核心任务
hyperai
蛋白质作为生命活动的主要承担者,在人体生理功能中扮演关键角色。然而传统研究面临结构解析成本高昂、功能注释严重滞后、新型蛋白质设计效率低下等挑战。近年来,生命科学对蛋白质复杂特性解析的需求日益迫切,大数据、深度学习、多模态计算等技术的突破性发展,为构建蛋白质智能计算体系提供了全新的发展契机。蛋白质智能计算体系的构建,使得蛋白质在大规模功能注释、交互预测及三维结构建模等领域取得显著成果,为药物发现与生
- 【心灵鸡汤】深度学习技能形成树:从零基础到AI专家的成长路径全解析
智算菩萨
人工智能深度学习
引言:技能树的生长哲学在这个人工智能浪潮汹涌的时代,深度学习犹如一棵参天大树,其根系深深扎入数学与计算科学的沃土,主干挺拔地承载着机器学习的核心理念,而枝叶则繁茂地延伸至计算机视觉、自然语言处理、强化学习等各个应用领域。对于初入此领域的新手而言,理解这棵技能树的生长规律,掌握其形成过程中的关键节点和发展阶段,将直接决定其在人工智能道路上能够走多远、攀多高。技能树的概念源于游戏设计,但在学习深度学习
- MongoDB + Voyage AI 详解:重塑数据库与AI的协同范式
csdn_tom_168
NoSQL数据库mongodb人工智能AI
MongoDB+VoyageAI详解:重塑数据库与AI的协同范式2025年2月,MongoDB官方宣布收购VoyageAI,这一举措标志着数据库与人工智能技术的深度融合迈入新阶段。通过整合VoyageAI的先进AI检索与嵌入模型能力,MongoDB旨在重新定义AI时代的数据库架构,为企业构建智能应用提供端到端的数据基础设施。一、收购背景与技术战略1.行业趋势驱动AI数据挑战:随着生成式AI与大语言
- HarmonyOS5.0仓颉引擎与盘古大模型:个性化作业批改系统架构设计与实现
H老师带你学鸿蒙
系统架构HarmonyOS5.0鸿蒙华为仓颉教育
人工智能与边缘计算的融合正在重塑教育评价体系。本文将展示如何基于HarmonyOS5.0仓颉并发引擎和盘古大模型,构建新一代智能作业批改系统。系统架构全景graphTDA[学生端设备]-->|提交作业|B[仓颉边缘处理]B-->C[盘古大模型分析]C-->D[个性化反馈生成]D-->E[学生终端]D-->F[教师仪表盘]subgraphHarmonyOS分布式系统B-->|设备协同|G[教室平板集
- 阿里云瑶池数据库 Data Agent for Meta 正式发布,让 AI 更懂你的业务!
数据库观点资讯人工智能
背景随着生成式人工智能(GenerativeAI)从概念验证迈向规模化商业落地,AIAgent已成为企业核心业务流程的重要组成部分。然而,当模型调用日益便捷时,核心痛点已不再是模型本身,而是集中在一个关键要素上:数据。AIAgent的落地瓶颈已从技术能力转向高质量、高相关性、安全合规的数据供给。企业面临的核心挑战在于:数据孤岛导致知识库分散,通用大模型难以理解专业业务传统数据管理依赖人工开发维护,
- 【TVM 教程】如何处理 TVM 报错
ApacheTVM是一个深度的深度学习编译框架,适用于CPU、GPU和各种机器学习加速芯片。更多TVM中文文档可访问→https://tvm.hyper.ai/运行TVM时,可能会遇到如下报错:---------------------------------------------------------------AnerroroccurredduringtheexecutionofTVM.F
- 【PaddleOCR】OCR文本检测与文本识别数据集整理,持续更新......
博主简介:曾任某智慧城市类企业算法总监,目前在美国市场的物流公司从事高级算法工程师一职,深耕人工智能领域,精通python数据挖掘、可视化、机器学习等,发表过AI相关的专利并多次在AI类比赛中获奖。CSDN人工智能领域的优质创作者,提供AI相关的技术咨询、项目开发和个性化解决方案等服务,如有需要请站内私信或者联系任意文章底部的的VX名片(ID:xf982831907)博主粉丝群介绍:①群内初中生、
- 多模态大模型的技术应用与未来展望:重构AI交互范式的新引擎
zhaoyi_he
重构人工智能
一、引言:为什么多模态是AI发展的下一场革命?过去十年,深度学习推动了计算机视觉和自然语言处理的飞跃,但两者的发展路径长期割裂。随着生成式AI和大模型时代的到来,**多模态大模型(MultimodalFoundationModels)**以统一的建模方式处理图像、文本、音频、视频等多源数据,重塑了“感知-认知-决策”链条,为AGI迈出关键一步。OpenAI的GPT-4o、Google的Gemini
- 使用 C++ 实现 MFCC 特征提取与说话人识别系统
whoarethenext
c++开发语言mfcc语音识别
使用C++实现MFCC特征提取与说话人识别系统在音频处理和人工智能领域,C++凭借其卓越的性能和对硬件的底层控制能力,在实时音频分析、嵌入式设备和高性能计算场景中占据着不可或缺的地位。本文将引导你了解如何使用C++库计算核心的音频特征——梅尔频率倒谱系数(MFCCs),并进一步利用这些特征构建一个说话人识别(声纹识别)系统。Part1:在C/C++中计算MFCCs直接从零开始实现MFCC的所有计算
- ImportError: /nvidia/cusparse/lib/libcusparse.so.12: undefined symbol: __nvJitLinkComplete_12_4
爱编程的喵喵
Python基础课程pythonImportErrortorchnvJitLink解决方案
大家好,我是爱编程的喵喵。双985硕士毕业,现担任全栈工程师一职,热衷于将数据思维应用到工作与生活中。从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。喜欢通过博客创作的方式对所学的知识进行总结与归纳,不仅形成深入且独到的理解,而且能够帮助新手快速入门。 本文主要介绍了ImportError:/home/
- 【机器学习&深度学习】多分类评估策略
一叶千舟
深度学习【理论】深度学习【应用必备常识】大数据人工智能
目录前言一、多分类3大策略✅宏平均(MacroAverage)✅加权平均(WeightedAverage)✅微平均(MicroAverage)二、类比理解2.1宏平均(MacroAverage)2.1.1计算方式2.1.2适合场景2.1.3宏平均不适用的场景2.1.4宏平均一般用在哪些指标上?2.1.5怎么看macroavg指标?2.1.6宏平均值低说明了什么?2.1.7从宏平均指标中定位模型短板
- 网络安全相关专业总结(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了
网络安全工程师教学
兼职副业黑客技术网络安全web安全安全人工智能网络运维
一、网络工程专业专业内涵网络工程是指按计划进行的以工程化的思想、方式、方法,设计、研发和解决网络系统问题的工程,一般指计算机网络系统的开发与构建。该专业培养具备计算机科学与技术学科理论基础,掌握网络技术领域专业知识和基本技能,在计算机、网络及人工智能领域的工程实践和应用方面受到良好训练,具有深厚通信背景、可持续发展、能力较强的高水平工程技术人才。学生可在计算机软硬件系统、互联网、移动互联网及新一代
- 大语言模型应用指南:ReAct 框架
AI大模型应用实战
javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
大语言模型应用指南:ReAct框架关键词:大语言模型,ReAct框架,自然语言处理(NLP),模型融合,多模态学习,深度学习,深度学习框架1.背景介绍1.1问题由来近年来,深度学习技术在自然语言处理(NLP)领域取得了显著进展。尤其是大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs),如BERT、GPT系列等,通过在大规模无标签数据上进行预训练,获得了强大的语言理解和生成能力。然而,预
- 大语言模型原理基础与前沿 基于语言反馈进行微调
AI天才研究院
计算AI大模型企业级应用开发实战AI人工智能与大数据计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
大语言模型原理基础与前沿基于语言反馈进行微调作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着深度学习技术的飞速发展,自然语言处理(NLP)领域取得了显著的进展。大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)如GPT-3、BERT等在各项NLP任务上取得了令人瞩目的成绩。然而,如何进一步提高大语言模型的理
- 《北京市加快推动“人工智能+医药健康“创新发展行动计划(2025-2027年)》深度解读
引言随着新一轮科技革命和产业变革的深入推进,人工智能技术与医药健康的深度融合已成为全球科技创新的重要方向。北京市于2025年7月正式发布《北京市加快推动"人工智能+医药健康"创新发展行动计划(2025-2027年)》,旨在充分发挥北京在人工智能技术策源、头部医疗资源汇聚、健康数据高度富集等方面的突出优势,构建形成"人工智能+医药健康"创新和应用并举的产业生态体系,打造具有国际影响力的创新策源地、应
- 「源力觉醒 创作者计划」_文心大模型开源:开启 AI 新时代的大门
小黄编程快乐屋
人工智能
在人工智能的浩瀚星空中,大模型技术宛如一颗璀璨的巨星,照亮了无数行业前行的道路。自诞生以来,大模型凭借其强大的语言理解与生成能力,引发了全球范围内的技术变革与创新浪潮。百度宣布于6月30日开源文心大模型4.5系列,这一消息如同一颗重磅炸弹,在AI领域掀起了惊涛骇浪,其影响之深远,意义之重大,足以改写行业的发展轨迹。百度这次放大招,直接把文心大模型4.5开源了,这操作就像往国内AI圈子里空投了一个超
- 四种微调技术详解:SFT 监督微调、LoRA 微调、P-tuning v2、Freeze 监督微调方法
当谈到人工智能大语言模型的微调技术时,我们进入了一个令人兴奋的领域。这些大型预训练模型,如GPT-3、BERT和T5,拥有卓越的自然语言处理能力,但要使它们在特定任务上表现出色,就需要进行微调,以使其适应特定的数据和任务需求。在这篇文章中,我们将深入探讨四种不同的人工智能大语言模型微调技术:SFT监督微调、LoRA微调方法、P-tuningv2微调方法和Freeze监督微调方法。第一部分:SFT监
- 2023年搜索领域的技术认证与职业发展指南
搜索引擎技术
搜索引擎ai
2023年搜索领域的技术认证与职业发展指南关键词搜索领域、技术认证、职业发展、搜索引擎技术、人工智能搜索摘要本指南旨在为搜索领域的从业者和有志于进入该领域的人士提供全面的技术认证与职业发展参考。首先介绍搜索领域的概念基础,包括其历史发展和关键问题。接着阐述相关理论框架,分析不同认证背后的原理。架构设计部分展示搜索系统的组成与交互。实现机制探讨算法复杂度和代码优化。实际应用部分给出实施和部署策略。高
- 探索AI人工智能医疗NLP实体识别系统的架构设计
AI学长带你学AI
人工智能自然语言处理easyuiai
探索AI人工智能医疗NLP实体识别系统的架构设计关键词:人工智能、医疗NLP、实体识别、系统架构、深度学习、自然语言处理、医疗信息化摘要:本文将深入探讨医疗领域NLP实体识别系统的架构设计。我们将从基础概念出发,逐步解析医疗文本处理的特殊性,详细介绍实体识别技术的核心原理,并通过实际案例展示如何构建一个高效可靠的医疗实体识别系统。文章还将探讨当前技术面临的挑战和未来发展方向,为医疗AI领域的从业者
- 基本数据类型和引用类型的初始值
3213213333332132
java基础
package com.array;
/**
* @Description 测试初始值
* @author FuJianyong
* 2015-1-22上午10:31:53
*/
public class ArrayTest {
ArrayTest at;
String str;
byte bt;
short s;
int i;
long
- 摘抄笔记--《编写高质量代码:改善Java程序的151个建议》
白糖_
高质量代码
记得3年前刚到公司,同桌同事见我无事可做就借我看《编写高质量代码:改善Java程序的151个建议》这本书,当时看了几页没上心就没研究了。到上个月在公司偶然看到,于是乎又找来看看,我的天,真是非常多的干货,对于我这种静不下心的人真是帮助莫大呀。
看完整本书,也记了不少笔记
- 【备忘】Django 常用命令及最佳实践
dongwei_6688
django
注意:本文基于 Django 1.8.2 版本
生成数据库迁移脚本(python 脚本)
python manage.py makemigrations polls
说明:polls 是你的应用名字,运行该命令时需要根据你的应用名字进行调整
查看该次迁移需要执行的 SQL 语句(只查看语句,并不应用到数据库上):
python manage.p
- 阶乘算法之一N! 末尾有多少个零
周凡杨
java算法阶乘面试效率
&n
- spring注入servlet
g21121
Spring注入
传统的配置方法是无法将bean或属性直接注入到servlet中的,配置代理servlet亦比较麻烦,这里其实有比较简单的方法,其实就是在servlet的init()方法中加入要注入的内容:
ServletContext application = getServletContext();
WebApplicationContext wac = WebApplicationContextUtil
- Jenkins 命令行操作说明文档
510888780
centos
假设Jenkins的URL为http://22.11.140.38:9080/jenkins/
基本的格式为
java
基本的格式为
java -jar jenkins-cli.jar [-s JENKINS_URL] command [options][args]
下面具体介绍各个命令的作用及基本使用方法
1. &nb
- UnicodeBlock检测中文用法
布衣凌宇
UnicodeBlock
/** * 判断输入的是汉字 */ public static boolean isChinese(char c) { Character.UnicodeBlock ub = Character.UnicodeBlock.of(c);
- java下实现调用oracle的存储过程和函数
aijuans
javaorale
1.创建表:STOCK_PRICES
2.插入测试数据:
3.建立一个返回游标:
PKG_PUB_UTILS
4.创建和存储过程:P_GET_PRICE
5.创建函数:
6.JAVA调用存储过程返回结果集
JDBCoracle10G_INVO
- Velocity Toolbox
antlove
模板toolboxvelocity
velocity.VelocityUtil
package velocity;
import org.apache.velocity.Template;
import org.apache.velocity.app.Velocity;
import org.apache.velocity.app.VelocityEngine;
import org.apache.velocity.c
- JAVA正则表达式匹配基础
百合不是茶
java正则表达式的匹配
正则表达式;提高程序的性能,简化代码,提高代码的可读性,简化对字符串的操作
正则表达式的用途;
字符串的匹配
字符串的分割
字符串的查找
字符串的替换
正则表达式的验证语法
[a] //[]表示这个字符只出现一次 ,[a] 表示a只出现一
- 是否使用EL表达式的配置
bijian1013
jspweb.xmlELEasyTemplate
今天在开发过程中发现一个细节问题,由于前端采用EasyTemplate模板方法实现数据展示,但老是不能正常显示出来。后来发现竟是EL将我的EasyTemplate的${...}解释执行了,导致我的模板不能正常展示后台数据。
网
- 精通Oracle10编程SQL(1-3)PLSQL基础
bijian1013
oracle数据库plsql
--只包含执行部分的PL/SQL块
--set serveroutput off
begin
dbms_output.put_line('Hello,everyone!');
end;
select * from emp;
--包含定义部分和执行部分的PL/SQL块
declare
v_ename varchar2(5);
begin
select
- 【Nginx三】Nginx作为反向代理服务器
bit1129
nginx
Nginx一个常用的功能是作为代理服务器。代理服务器通常完成如下的功能:
接受客户端请求
将请求转发给被代理的服务器
从被代理的服务器获得响应结果
把响应结果返回给客户端
实例
本文把Nginx配置成一个简单的代理服务器
对于静态的html和图片,直接从Nginx获取
对于动态的页面,例如JSP或者Servlet,Nginx则将请求转发给Res
- Plugin execution not covered by lifecycle configuration: org.apache.maven.plugin
blackproof
maven报错
转:http://stackoverflow.com/questions/6352208/how-to-solve-plugin-execution-not-covered-by-lifecycle-configuration-for-sprin
maven报错:
Plugin execution not covered by lifecycle configuration:
- 发布docker程序到marathon
ronin47
docker 发布应用
1 发布docker程序到marathon 1.1 搭建私有docker registry 1.1.1 安装docker regisry
docker pull docker-registry
docker run -t -p 5000:5000 docker-registry
下载docker镜像并发布到私有registry
docker pull consol/tomcat-8.0
- java-57-用两个栈实现队列&&用两个队列实现一个栈
bylijinnan
java
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Stack;
/*
* Q 57 用两个栈实现队列
*/
public class QueueImplementByTwoStacks {
private Stack<Integer> stack1;
pr
- Nginx配置性能优化
cfyme
nginx
转载地址:http://blog.csdn.net/xifeijian/article/details/20956605
大多数的Nginx安装指南告诉你如下基础知识——通过apt-get安装,修改这里或那里的几行配置,好了,你已经有了一个Web服务器了。而且,在大多数情况下,一个常规安装的nginx对你的网站来说已经能很好地工作了。然而,如果你真的想挤压出Nginx的性能,你必
- [JAVA图形图像]JAVA体系需要稳扎稳打,逐步推进图像图形处理技术
comsci
java
对图形图像进行精确处理,需要大量的数学工具,即使是从底层硬件模拟层开始设计,也离不开大量的数学工具包,因为我认为,JAVA语言体系在图形图像处理模块上面的研发工作,需要从开发一些基础的,类似实时数学函数构造器和解析器的软件包入手,而不是急于利用第三方代码工具来实现一个不严格的图形图像处理软件......
&nb
- MonkeyRunner的使用
dai_lm
androidMonkeyRunner
要使用MonkeyRunner,就要学习使用Python,哎
先抄一段官方doc里的代码
作用是启动一个程序(应该是启动程序默认的Activity),然后按MENU键,并截屏
# Imports the monkeyrunner modules used by this program
from com.android.monkeyrunner import MonkeyRun
- Hadoop-- 海量文件的分布式计算处理方案
datamachine
mapreducehadoop分布式计算
csdn的一个关于hadoop的分布式处理方案,存档。
原帖:http://blog.csdn.net/calvinxiu/article/details/1506112。
Hadoop 是Google MapReduce的一个Java实现。MapReduce是一种简化的分布式编程模式,让程序自动分布到一个由普通机器组成的超大集群上并发执行。就如同ja
- 以資料庫驗證登入
dcj3sjt126com
yii
以資料庫驗證登入
由於 Yii 內定的原始框架程式, 採用綁定在UserIdentity.php 的 demo 與 admin 帳號密碼: public function authenticate() { $users=array( &nbs
- github做webhooks:[2]php版本自动触发更新
dcj3sjt126com
githubgitwebhooks
上次已经说过了如何在github控制面板做查看url的返回信息了。这次就到了直接贴钩子代码的时候了。
工具/原料
git
github
方法/步骤
在github的setting里面的webhooks里把我们的url地址填进去。
钩子更新的代码如下: error_reportin
- Eos开发常用表达式
蕃薯耀
Eos开发Eos入门Eos开发常用表达式
Eos开发常用表达式
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 2014年8月18日 15:03:35 星期一
&
- SpringSecurity3.X--SpEL 表达式
hanqunfeng
SpringSecurity
使用 Spring 表达式语言配置访问控制,要实现这一功能的直接方式是在<http>配置元素上添加 use-expressions 属性:
<http auto-config="true" use-expressions="true">
这样就会在投票器中自动增加一个投票器:org.springframework
- Redis vs Memcache
IXHONG
redis
1. Redis中,并不是所有的数据都一直存储在内存中的,这是和Memcached相比一个最大的区别。
2. Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据,同时还提供list,set,hash等数据结构的存储。
3. Redis支持数据的备份,即master-slave模式的数据备份。
4. Redis支持数据的持久化,可以将内存中的数据保持在磁盘中,重启的时候可以再次加载进行使用。
Red
- Python - 装饰器使用过程中的误区解读
kvhur
JavaScriptjqueryhtml5css
大家都知道装饰器是一个很著名的设计模式,经常被用于AOP(面向切面编程)的场景,较为经典的有插入日志,性能测试,事务处理,Web权限校验, Cache等。
原文链接:http://www.gbtags.com/gb/share/5563.htm
Python语言本身提供了装饰器语法(@),典型的装饰器实现如下:
@function_wrapper
de
- 架构师之mybatis-----update 带case when 针对多种情况更新
nannan408
case when
1.前言.
如题.
2. 代码.
<update id="batchUpdate" parameterType="java.util.List">
<foreach collection="list" item="list" index=&
- Algorithm算法视频教程
栏目记者
Algorithm算法
课程:Algorithm算法视频教程
百度网盘下载地址: http://pan.baidu.com/s/1qWFjjQW 密码: 2mji
程序写的好不好,还得看算法屌不屌!Algorithm算法博大精深。
一、课程内容:
课时1、算法的基本概念 + Sequential search
课时2、Binary search
课时3、Hash table
课时4、Algor
- C语言算法之冒泡排序
qiufeihu
c算法
任意输入10个数字由小到大进行排序。
代码:
#include <stdio.h>
int main()
{
int i,j,t,a[11]; /*定义变量及数组为基本类型*/
for(i = 1;i < 11;i++){
scanf("%d",&a[i]); /*从键盘中输入10个数*/
}
for
- JSP异常处理
wyzuomumu
Webjsp
1.在可能发生异常的网页中通过指令将HTTP请求转发给另一个专门处理异常的网页中:
<%@ page errorPage="errors.jsp"%>
2.在处理异常的网页中做如下声明:
errors.jsp:
<%@ page isErrorPage="true"%>,这样设置完后就可以在网页中直接访问exc