- 推荐系统的视频特征-视频关键帧特征提取与向量生成
总体流程概览视频文件(.mp4)↓关键帧抽取(FFmpeg/SceneDetect)↓帧图像(.jpg)↓图像模型提取特征(CLIP/CNN/ViT)↓多帧聚合成视频向量(均值池化等)↓向量库/推荐系统模型特征提取推荐:使用OpenAI的CLIP模型CLIP(ContrastiveLanguage-ImagePretraining)适合推荐系统做跨模态建模,对视频封面帧或场景帧提取效果非常好。✅1
- Elixir 中的状态管理:进程、Agent 与 GenServer 实践
actor_dev
elixirerlangstate
简介当我第一次学习Elixir时,我曾困惑于如何管理状态。与通过可变全局变量实现状态管理的命令式语言不同,Elixir的不可变数据模型和基于BEAM虚拟机的并发设计要求采用不同的方法。本文将探讨Elixir中状态的处理方式。上下文:BEAM虚拟机与并发Elixir运行在专为高并发和容错设计的BEAM虚拟机上。受Actor模型启发,BEAM将进程视为通过消息传递通信的轻量级实体。由于数据不可变,状态
- 什么叫精通C++
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常用的面向对象复用模型设计、常用的数据结构设计、常用的操作系统知识、内存管理、多线程互斥,然后能够很轻松的应用现有的软件模块和开发库,比如用开源的库(例如log4cpp),购买的其他公司的接口模块等,能够和容易上手应用一个你从未涉足的开发平台(比如从vc转到symbian,转到qt),开发令老板比较满意的程序模块.十足的自信心+强烈的求知欲+对Programming&&CPP的执着+百折不挠的钻研
- Neo4j 图数据库安装教程(2024最新版)—— Windows / Linux / macOS 全平台指南
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Neo4j图数据库安装教程(2024最新版)——Windows/Linux/macOS全平台指南Neo4j是目前最流行的图数据库(GraphDatabase),广泛应用于社交网络、推荐系统、知识图谱等领域。本文将详细介绍Windows、Linux和macOS三大平台的Neo4j安装方法,并包含配置优化、基础使用示例和常见问题解决。一、Neo4j简介1.什么是Neo4j?Neo4j是一个高性能的No
- PaddleOCR不同模型和Paddle版本推理性能对比
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飞桨PaddleOCR这几年发布了从V2到V5的中英文OCR模型,Paddle推理框架也从2.X升级到3.0.0版本。本次对不同模型和推理框架的性能做些对比。测试条件:操作系统:win10X64CPU:13thGenIntel(R)Core(TM)i9-13900HF3.0GHz24核32线程CPU指令集:AVX,AVX2测试基于PaddleOCRSharp的C++版本SDK:https://gi
- 2025 AI编程工具全景图:七强横评与实战落地实战指南
杜哥无敌
AI应用人工智能
—深度拆解最新技术趋势,赋能开发者效率革命一、市场现状与演进趋势:从辅助工具到开发核心引擎2025年,AI编程工具已从“代码补全插件”进化为覆盖需求分析、编码、测试、部署的全流程智能伙伴。据Gartner数据,全球75%开发者依赖AI生成代码,头部企业25%的新代码由AI生成后人工审核。技术演进呈现三大特征:多模型协同:主流工具集成GPT-4o、Claude3.7、Gemini2.0等模型,动态切
- 【EI会议征稿】东北大学主办第三届机器视觉、图像处理与影像技术国际会议(MVIPIT 2025)
诗远Yolanda
图像处理计算机视觉考研视频机器学习论文阅读
一、会议信息大会官网:www.mvipit.org官方邮箱:
[email protected]会议地点:辽宁沈阳主办单位:东北大学会议时间:2025年9月27日-9月29日二、征稿主题集中但不限于“机器视觉、图像处理与影像技术”等其他相关主题。机器视觉:视觉中的统计机器学习;立体视觉标定;几何建模与处理;人脸识别与手势识别;早期视觉和生物学启发的视觉;光流法和运动追踪;图像分割和图像分类;基于模型的视觉
- 牛客 AI 面试 Ultra 版重磅升级!定义智能招聘新高度,三大颠覆性创新,重新诠释 AI 面试专业标杆
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人工智能面试职场和发展求职招聘pythonjava算法
在招聘竞争日益激烈的当下,国内领先的AI招聘平台牛客,凭借对行业痛点的精准洞察和技术创新的不懈追求,再次为招聘领域带来革命性突破——牛客AI面试Ultra版震撼发布!01.智能交互革命:2秒极速追问,双向对话零延迟●全语音沉浸式体验:无需手动操作,候选人开口即答,数字面试官依托实时推理引擎,2秒内触发多维追问,基于岗位胜任力模型(如冰山模型)层层挖掘需求理解、沟通能力、抗压能力等核心素质。●候选人
- 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
AI人工智能与大数据人工智能自动化运维ai
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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1·urllib库简介·用途:urllib库是python的标准库之一,是python内置的HTTP请求库,用于发送HTTP/FTP请求,它可以看作处理URL的组件集合。·特点:简单易用,支持HTTP、HTTPS、FTP等协议。2.urllib库包含4大模块:目录:(1)urllib.request(2)urllib.parse(3)urllib.error(4)urllib.robotparse
- [Python] -基础篇5-玩转Python内置数据结构:列表、元组、字典与集合
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Python是一门以简洁优雅著称的编程语言,其中内置的数据结构为日常编程提供了强大支持。本文将系统介绍Python中四大核心数据结构:列表(list)、元组(tuple)、字典(dict)与集合(set),并配以实用示例,帮助读者全面掌握其用法及适用场景。一、列表(List):可变序列的代表列表是最常用的Python数据结构之一,支持动态增删改查。1.1基本操作fruits=['apple','b
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痛点场景:直接加载高清大图假设你的应用需要显示用户相册:NetworkImage('https://example.com/high-res-photo.jpg')面临的问题:网络差时长时间白屏重复下载相同图片浪费流量敏感图片无权限验证内存占用过高导致崩溃代理模式解决方案核心思想:为其他对象提供一种代理以控制对这个对象的访问。三种常见代理类型:虚拟代理:延迟加载大资源(如占位图→高清图)保护代理:
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- 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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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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一、堆Java堆是JVM中所有线程共享的运行时内存区域,用于存放所有对象实例、数组以及类的实例字段值。在Java中:Stringstr=newString("abc");newString("abc")创建的对象就分配在堆中。1.1堆的特点特性说明共享区域所有线程共享堆GC管理垃圾回收器对堆管理最频繁分代模型为提高GC性能,堆被划分为新生代/老年代等区域空间大堆是JVM管理内存中最大的区域慢速堆分
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从零开始:Python实现语音识别的完整教程关键词:Python、语音识别、语音转文本、音频处理、机器学习、深度学习、自然语言处理摘要:本文将带你从零开始学习如何使用Python实现语音识别功能。我们将从基础概念讲起,逐步深入到实际代码实现,涵盖音频处理、特征提取、模型训练等关键环节,最终构建一个完整的语音识别系统。无论你是初学者还是有一定经验的开发者,都能从本教程中获得实用的知识和技能。背景介绍
- 从零开始:用Python构建AI语音识别应用的完整指南
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从零开始:用Python构建AI语音识别应用的完整指南关键词:Python语音识别、AI语音处理、语音转文本、SpeechRecognition库、端到端模型摘要:本文从0到1带您掌握用Python构建AI语音识别应用的全流程。我们将用“给小学生讲故事”的方式,拆解语音识别的核心概念(如音频采集、特征提取、模型解码),结合代码实战(从调用API到自定义模型),并覆盖环境搭建、常见问题和未来趋势。无
- 面向大语言模型幻觉的关键数据集:系统性综述与分类法
致Great
语言模型人工智能自然语言处理
面向大语言模型幻觉的关键数据集:系统性综述与分类法摘要大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)在自然语言处理的多个领域取得了革命性进展,但其固有的“幻觉”问题——即生成看似合理但与事实不符或与上下文无关的内容——严重制约了其在关键应用中的可靠性与安全性。为了系统性地评估、理解并缓解LLM的幻觉现象,学术界和工业界开发了大量多样化的数据集与基准。本文对大模型幻觉领域的关键数据集
- 导师要求一天完成综述,我7分钟搞定——打造一个全本地DeepResearch助手
小洛~·~
人工智能深度学习chatgptgptAI写作
1.项目背景LocalDeepResearcher是一个本地化运行的AI研究助手,旨在通过结合大语言模型(LLM)和搜索工具,实现自动化深度研究并生成结构化报告。该项目由LangChainAI开发,支持本地模型(例如通过Ollama运行的deepseek-r1:7b)和云端模型(例如Claude、GPT),并集成了多种搜索引擎(如Tavily、DuckDuckGo)。其本地优先的设计确保了数据隐私
- 【LangGraph 】“工作流”的核心就是围绕一个共享的 `State`
等风来不如迎风去
AI入门与实战langgraph
是的。LangGraph里“工作流”的核心就是围绕一个共享的State(也常被命名为AgentState或者类似的TypedDict/Pydantic模型)来组织的:State本质上是整个流程的“快照”,所有跨节点需要保留或传递的数据,都必须定义在这个结构里。LangGraph在执行节点(node)时,会把当前的State传入该节点,节点内部可以读写它,然后再返回一个新的(或被修改过的)State
- 七天学完十大机器学习经典算法-05.从投票到分类:K近邻(KNN)算法完全指南
接上一篇《七天学完十大机器学习经典算法-04.随机森林:群众智慧的机器学习实践》想象一下,你搬进了一个新小区。想知道这个小区整体氛围如何?最直接的方法就是看看你最近的几家邻居是什么样的人——如果邻居们都很安静、整洁,小区大概率不错;如果邻居们深夜喧哗、环境杂乱,你可能就得重新考虑了。K近邻(K-NearestNeighbors,KNN)算法的核心思想,就如同这个观察邻居的过程。它是机器学习中最直观
- AI测试方法
二狗子82
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1.创建高质量的测试数据集为了验证标签的准确性,需要构建一个丰富的测试数据集。该数据集应包括多种场景和风格的输入文本:正常对话、非正式对话、含有拼写错误或语法问题的文本等。包括模棱两可或复杂情境的文本,看看模型是否能正确分类。确保数据集中有足够的标签种类分布,这样可以测试模型是否能应对不同类别的文本内容。2.多轮对话的上下文跟踪对于涉及多轮对话或长文本的情况,模型需要正确理解整个对话的上下文。例如
- 非结构化文档的自动化敏感标识方法技术解析
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在数字化时代,企业与组织面临的数据形态正发生深刻变革。据统计,非结构化数据占企业数据总量的80%以上,涵盖文本、邮件、PDF、日志、社交媒体内容等多种形式。这些数据中往往蕴含着大量敏感信息,如个人身份信息、商业机密、医疗记录等,一旦泄露将造成严重的安全风险。然而,非结构化文档缺乏统一的数据模型和格式规范,传统基于结构化数据的敏感信息识别方法难以直接应用,面临着三大核心挑战:语义理解复杂性:自然语言
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信息抽取数据集全景分析:分类体系、技术演进与挑战摘要信息抽取(IE)作为自然语言处理的核心任务,是构建知识图谱、支持智能问答等应用的基础。近年来,随着深度学习技术的发展和大规模预训练模型的兴起,IE数据集呈现爆发式增长,其分析与评估对模型研发和领域迁移至关重要。本文基于对158个主流IE数据集的系统性梳理,首次提出“信息提取与命名实体识别数据集分类体系”。该体系涵盖8大类别(命名实体识别、关系提取
- 自然语言处理之文本生成:Recurrent Neural Networks (RNN):序列模型与语言模型
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自然语言处理之文本生成:RecurrentNeuralNetworks(RNN):序列模型与语言模型自然语言处理简介NLP的基本概念自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,简称NLP)是人工智能领域的一个重要分支
- Java用CompareTo方法实现根据两个或多个属性对对象进行排序
偶遇急雨洗心尘
javajvm开发语言servlet算法
CompareTo方法CompareTo是String类的方法,CompareTo(Objecto1,Objecto2),就是用o1和o2进行比较o1.compateTo(o2)大于0则o1大o1.compateTo(o2)小于0则o2大o1.compateTo(o2)等于0则一样大升序降序升序:publicstaticvoidmain(String[]args){ArrayListlist=ne
- JAVA设计模式之模板模式
偶遇急雨洗心尘
java设计模式开发语言
设计模式设计模式(DesignPattern)是前辈们对代码开发经验的总结,是解决特定问题的一系列套路。它不是语法规定,而是一套用来提高代码可复用性、可维护性、可读性、稳健性以及安全性的解决方案。总体来说设计模式分为三大类:创建型模式,共五种:工厂方法模式、抽象工厂模式、单例模式、建造者模式、原型模式。结构型模式,共七种:适配器模式、装饰器模式、代理模式、外观模式、桥接模式、组合模式、享元模式。行
- 学 Simulink:实时系统与嵌入式部署类场景ROS + Simulink 联合仿真的多传感器信号融合与滤波模块
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目录ROS+Simulink联合仿真的多传感器信号融合与滤波模块场景目标✅准备工作软件安装:硬件准备(可选):步骤详解第一步:创建Simulink模型并配置ROS支持启用ROS工具箱支持:第二步:添加ROS输入接口(接收传感器数据)使用Subscribe模块接收ROSTopic数据:第三步:设计滤波与信号预处理模块方法一:IMU数据滤波(加速度+角速度)方法二:卡尔曼滤波器(KalmanFilte
- 【Go语言-Day 12】解密动态数组:深入理解 Go 切片 (Slice) 的创建与核心原理
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Go语言从入门到精通golang开发语言后端go语言人工智能LLMpython
Langchain系列文章目录01-玩转LangChain:从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块:四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain:从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain:从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain:深度评估问答系统的三种高效方法(示例生成、手
- 多模态大语言模型arxiv论文略读(144)
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#mllm_arxiv语言模型人工智能自然语言处理论文笔记论文阅读
LARP:TokenizingVideoswithaLearnedAutoregressiveGenerativePrior➡️论文标题:LARP:TokenizingVideoswithaLearnedAutoregressiveGenerativePrior➡️论文作者:HanyuWang,SakshamSuri,YixuanRen,HaoChen,AbhinavShrivastava➡️研究
- jsonp 常用util方法
hw1287789687
jsonpjsonp常用方法jsonp callback
jsonp 常用java方法
(1)以jsonp的形式返回:函数名(json字符串)
/***
* 用于jsonp调用
* @param map : 用于构造json数据
* @param callback : 回调的javascript方法名
* @param filters : <code>SimpleBeanPropertyFilter theFilt
- 多线程场景
alafqq
多线程
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能不能简单描述一下你在java web开发中需要用到多线程编程的场景?0
对多线程有些了解,但是不太清楚具体的应用场景,能简单说一下你遇到的多线程编程的场景吗?
Java多线程
2012年11月23日 15:41 Young9007 Young9007
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最典型的如:
1、
- Maven学习——修改Maven的本地仓库路径
Kai_Ge
maven
安装Maven后我们会在用户目录下发现.m2 文件夹。默认情况下,该文件夹下放置了Maven本地仓库.m2/repository。所有的Maven构件(artifact)都被存储到该仓库中,以方便重用。但是windows用户的操作系统都安装在C盘,把Maven仓库放到C盘是很危险的,为此我们需要修改Maven的本地仓库路径。
- placeholder的浏览器兼容
120153216
placeholder
【前言】
自从html5引入placeholder后,问题就来了,
不支持html5的浏览器也先有这样的效果,
各种兼容,之前考虑,今天测试人员逮住不放,
想了个解决办法,看样子还行,记录一下。
【原理】
不使用placeholder,而是模拟placeholder的效果,
大概就是用focus和focusout效果。
【代码】
<scrip
- debian_用iso文件创建本地apt源
2002wmj
Debian
1.将N个debian-506-amd64-DVD-N.iso存放于本地或其他媒介内,本例是放在本机/iso/目录下
2.创建N个挂载点目录
如下:
debian:~#mkdir –r /media/dvd1
debian:~#mkdir –r /media/dvd2
debian:~#mkdir –r /media/dvd3
….
debian:~#mkdir –r /media
- SQLSERVER耗时最长的SQL
357029540
SQL Server
对于DBA来说,经常要知道存储过程的某些信息:
1. 执行了多少次
2. 执行的执行计划如何
3. 执行的平均读写如何
4. 执行平均需要多少时间
列名 &
- com/genuitec/eclipse/j2eedt/core/J2EEProjectUtil
7454103
eclipse
今天eclipse突然报了com/genuitec/eclipse/j2eedt/core/J2EEProjectUtil 错误,并且工程文件打不开了,在网上找了一下资料,然后按照方法操作了一遍,好了,解决方法如下:
错误提示信息:
An error has occurred.See error log for more details.
Reason:
com/genuitec/
- 用正则删除文本中的html标签
adminjun
javahtml正则表达式去掉html标签
使用文本编辑器录入文章存入数据中的文本是HTML标签格式,由于业务需要对HTML标签进行去除只保留纯净的文本内容,于是乎Java实现自动过滤。
如下:
public static String Html2Text(String inputString) {
String htmlStr = inputString; // 含html标签的字符串
String textSt
- 嵌入式系统设计中常用总线和接口
aijuans
linux 基础
嵌入式系统设计中常用总线和接口
任何一个微处理器都要与一定数量的部件和外围设备连接,但如果将各部件和每一种外围设备都分别用一组线路与CPU直接连接,那么连线
- Java函数调用方式——按值传递
ayaoxinchao
java按值传递对象基础数据类型
Java使用按值传递的函数调用方式,这往往使我感到迷惑。因为在基础数据类型和对象的传递上,我就会纠结于到底是按值传递,还是按引用传递。其实经过学习,Java在任何地方,都一直发挥着按值传递的本色。
首先,让我们看一看基础数据类型是如何按值传递的。
public static void main(String[] args) {
int a = 2;
- ios音量线性下降
bewithme
ios音量
直接上代码吧
//second 几秒内下降为0
- (void)reduceVolume:(int)second {
KGVoicePlayer *player = [KGVoicePlayer defaultPlayer];
if (!_flag) {
_tempVolume = player.volume;
- 与其怨它不如爱它
bijian1013
选择理想职业规划
抱怨工作是年轻人的常态,但爱工作才是积极的心态,与其怨它不如爱它。
一般来说,在公司干了一两年后,不少年轻人容易产生怨言,除了具体的埋怨公司“扭门”,埋怨上司无能以外,也有许多人是因为根本不爱自已的那份工作,工作完全成了谋生的手段,跟自已的性格、专业、爱好都相差甚远。
- 一边时间不够用一边浪费时间
bingyingao
工作时间浪费
一方面感觉时间严重不够用,另一方面又在不停的浪费时间。
每一个周末,晚上熬夜看电影到凌晨一点,早上起不来一直睡到10点钟,10点钟起床,吃饭后玩手机到下午一点。
精神还是很差,下午像一直野鬼在城市里晃荡。
为何不尝试晚上10点钟就睡,早上7点就起,时间完全是一样的,把看电影的时间换到早上,精神好,气色好,一天好状态。
控制让自己周末早睡早起,你就成功了一半。
有多少个工作
- 【Scala八】Scala核心二:隐式转换
bit1129
scala
Implicits work like this: if you call a method on a Scala object, and the Scala compiler does not see a definition for that method in the class definition for that object, the compiler will try to con
- sudoku slover in Haskell (2)
bookjovi
haskellsudoku
继续精简haskell版的sudoku程序,稍微改了一下,这次用了8行,同时性能也提高了很多,对每个空格的所有解不是通过尝试算出来的,而是直接得出。
board = [0,3,4,1,7,0,5,0,0,
0,6,0,0,0,8,3,0,1,
7,0,0,3,0,0,0,0,6,
5,0,0,6,4,0,8,0,7,
- Java-Collections Framework学习与总结-HashSet和LinkedHashSet
BrokenDreams
linkedhashset
本篇总结一下两个常用的集合类HashSet和LinkedHashSet。
它们都实现了相同接口java.util.Set。Set表示一种元素无序且不可重复的集合;之前总结过的java.util.List表示一种元素可重复且有序
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-备忘录模式-Memento
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;
/*
* 备忘录模式的功能是,在不破坏封装性的前提下,捕获一个对象的内部状态,并在对象之外保存这个状态,为以后的状态恢复作“备忘”
- 《RAW格式照片处理专业技法》笔记
cherishLC
PS
注意,这不是教程!仅记录楼主之前不太了解的
一、色彩(空间)管理
作者建议采用ProRGB(色域最广),但camera raw中设为ProRGB,而PS中则在ProRGB的基础上,将gamma值设为了1.8(更符合人眼)
注意:bridge、camera raw怎么设置显示、输出的颜色都是正确的(会读取文件内的颜色配置文件),但用PS输出jpg文件时,必须先用Edit->conv
- 使用 Git 下载 Spring 源码 编译 for Eclipse
crabdave
eclipse
使用 Git 下载 Spring 源码 编译 for Eclipse
1、安装gradle,下载 http://www.gradle.org/downloads
配置环境变量GRADLE_HOME,配置PATH %GRADLE_HOME%/bin,cmd,gradle -v
2、spring4 用jdk8 下载 https://jdk8.java.
- mysql连接拒绝问题
daizj
mysql登录权限
mysql中在其它机器连接mysql服务器时报错问题汇总
一、[running]
[email protected]:~$mysql -uroot -h 192.168.9.108 -p //带-p参数,在下一步进行密码输入
Enter password: //无字符串输入
ERROR 1045 (28000): Access
- Google Chrome 为何打压 H.264
dsjt
applehtml5chromeGoogle
Google 今天在 Chromium 官方博客宣布由于 H.264 编解码器并非开放标准,Chrome 将在几个月后正式停止对 H.264 视频解码的支持,全面采用开放的 WebM 和 Theora 格式。
Google 在博客上表示,自从 WebM 视频编解码器推出以后,在性能、厂商支持以及独立性方面已经取得了很大的进步,为了与 Chromium 现有支持的編解码器保持一致,Chrome
- yii 获取控制器名 和方法名
dcj3sjt126com
yiiframework
1. 获取控制器名
在控制器中获取控制器名: $name = $this->getId();
在视图中获取控制器名: $name = Yii::app()->controller->id;
2. 获取动作名
在控制器beforeAction()回调函数中获取动作名: $name =
- Android知识总结(二)
come_for_dream
android
明天要考试了,速速总结如下
1、Activity的启动模式
standard:每次调用Activity的时候都创建一个(可以有多个相同的实例,也允许多个相同Activity叠加。)
singleTop:可以有多个实例,但是不允许多个相同Activity叠加。即,如果Ac
- 高洛峰收徒第二期:寻找未来的“技术大牛” ——折腾一年,奖励20万元
gcq511120594
工作项目管理
高洛峰,兄弟连IT教育合伙人、猿代码创始人、PHP培训第一人、《细说PHP》作者、软件开发工程师、《IT峰播》主创人、PHP讲师的鼻祖!
首期现在的进程刚刚过半,徒弟们真的很棒,人品都没的说,团结互助,学习刻苦,工作认真积极,灵活上进。我几乎会把他们全部留下来,现在已有一多半安排了实际的工作,并取得了很好的成绩。等他们出徒之日,凭他们的能力一定能够拿到高薪,而且我还承诺过一个徒弟,当他拿到大学毕
- linux expect
heipark
expect
1. 创建、编辑文件go.sh
#!/usr/bin/expect
spawn sudo su admin
expect "*password*" { send "13456\r\n" }
interact
2. 设置权限
chmod u+x go.sh 3.
- Spring4.1新特性——静态资源处理增强
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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
- idea ubuntuxia 乱码
liyonghui160com
1.首先需要在windows字体目录下或者其它地方找到simsun.ttf 这个 字体文件。
2.在ubuntu 下可以执行下面操作安装该字体:
sudo mkdir /usr/share/fonts/truetype/simsun
sudo cp simsun.ttf /usr/share/fonts/truetype/simsun
fc-cache -f -v
- 改良程序的11技巧
pda158
技巧
有很多理由都能说明为什么我们应该写出清晰、可读性好的程序。最重要的一点,程序你只写一次,但以后会无数次的阅读。当你第二天回头来看你的代码 时,你就要开始阅读它了。当你把代码拿给其他人看时,他必须阅读你的代码。因此,在编写时多花一点时间,你会在阅读它时节省大量的时间。
让我们看一些基本的编程技巧:
尽量保持方法简短
永远永远不要把同一个变量用于多个不同的
- 300个涵盖IT各方面的免费资源(下)——工作与学习篇
shoothao
创业免费资源学习课程远程工作
工作与生产效率:
A. 背景声音
Noisli:背景噪音与颜色生成器。
Noizio:环境声均衡器。
Defonic:世界上任何的声响都可混合成美丽的旋律。
Designers.mx:设计者为设计者所准备的播放列表。
Coffitivity:这里的声音就像咖啡馆里放的一样。
B. 避免注意力分散
Self Co
- 深入浅出RPC
uule
rpc
深入浅出RPC-浅出篇
深入浅出RPC-深入篇
RPC
Remote Procedure Call Protocol
远程过程调用协议
它是一种通过网络从远程计算机程序上请求服务,而不需要了解底层网络技术的协议。RPC协议假定某些传输协议的存在,如TCP或UDP,为通信程序之间携带信息数据。在OSI网络通信模型中,RPC跨越了传输层和应用层。RPC使得开发