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YY_oot
pythonai语言模型
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- html显示base64的pdf,html - base64 embeded PDF files won't render in Chrome - Stack Overflow
weixin_33047553
SomePDFfileswon'trenderinChromebrowserbutwillrenderfineinFirefox.Allfilesrenderfineinallbrowsersifemededdirectly.Theconfusingpartisthattheproblemisonlyforsomefilesandnotall.Filesarestoredinafolderthat
- 自动安装python的bat脚本
batchpython
我发现python的静默安装,在win11有些版本上会有问题,导致Path不能写上环境变量。所以我做了两个.bat文件用来静默的安装python。@echooff::SetdownloadURLandtargetpathsetPYTHON_URL=https://mirrors.aliyun.com/python-release/windows/python-3.12.6-embed-amd64.
- 利用Infinity Embeddings创建文本嵌入
qahaj
python
技术背景介绍在自然语言处理(NLP)任务中,文本嵌入是一种将文本数据转换成固定维度向量的技术。这些向量能够捕捉文本之间的语义关系,使得在后续的任务(如文本分类、相似度计算等)中非常实用。Infinity嵌入模型是一种能够方便创建高质量文本嵌入的现代工具。核心原理解析InfinityEmbeddings利用强大的预训练模型,通过对输入的文本数据进行编码,生成具有语义意义的高维向量。这个过程不仅仅是简
- 一杯咖啡的时间学习大模型(LLM):LLaMA解读之旋转编码RoPE(含代码实现)
Bug_makerACE
llamapython人工智能nlppytorch深度学习transformer
文章目录一、LLaMA的核心改进全景二、旋转位置编码(RoPE)2.1改进动机2.2数学原理2.3源码实现一、LLaMA的核心改进全景Meta开源的LLaMA模型凭借其卓越的性能表现成为大模型发展的重要里程碑。相较于标准Transformer架构,LLaMA主要在以下几个方面进行了关键改进:位置编码升级:采用旋转位置编码(RotaryPositionEmbedding,RoPE)归一化革新:对每个
- DeepSeek 实现原理探析
rockmelodies
人工智能aideepseek深度学习
DeepSeek实现原理探析引言DeepSeek是一种基于深度学习的智能搜索技术,它通过结合自然语言处理(NLP)、信息检索(IR)和机器学习(ML)等多领域的技术,旨在提供更加精准、智能的搜索结果。本文将深入探讨DeepSeek的实现原理,分析其核心技术及其在实际应用中的表现。一、DeepSeek的核心技术自然语言处理(NLP)词嵌入(WordEmbedding):DeepSeek使用如Word
- 使用 HuggingFace 库进行本地嵌入向量生成
qq_37836323
python人工智能开发语言
在当今的AI和机器学习应用中,嵌入向量(embeddings)已成为不可或缺的一部分。嵌入向量能够将文本等高维数据转换为低维稠密向量,从而便于计算和分析。在本文中,我们将介绍如何使用HuggingFace库在本地生成嵌入向量,并演示相关代码。环境准备首先,我们需要安装一些必要的依赖库。可以通过以下命令进行安装:#安装必要的库!pipinstallsentence-transformers!pipi
- LLM+Embedding构建问答系统的局限性及优化方案
lichunericli
人工智能自然语言处理语言模型
LangChain+LLM方案的局限性:LLM意图识别准确性较低,交互链路长导致时间开销大;Embedding不适合多词条聚合匹配等。背景在探索如何利用大型语言模型(LLM)构建知识问答系统的过程中,我们确定了两个核心步骤:将用户提出的问题和知识库中的信息转换成嵌入向量(Embeddings),然后利用向量相似度技术来检索最相关的知识条目。利用LLM来识别用户问题的意图,并对检索到的原始答案进行加
- DeepSeek:API调用+联网搜索,分钟打造企业级 AI 应用
奔向理想的星辰大海
云原生人工智能
现在只需拖拽几步,就能搭建一个基于DeepSeek、集「智能问答+知识管理+实时搜索」于一体的AI应用,让大模型更智能、更精准。这样的新组合,将如何升级大模型使用体验?来一探究竟:免部署,分钟级搭建AI应用在腾讯云大模型知识引擎中,将DeepSeek大模型无缝整合到自己的应用场景中——平台提供多轮对话、文档解析、文本拆分、embedding计算等功能,开发者可以根据需求自由组合,分钟级灵活搭建智能
- CEF132 编译指南 MacOS 篇 - depot_tools 安装与配置 (四)
守城小轩
CEFchromedevtools浏览器开发chrome指纹浏览器
1.引言在CEF132(ChromiumEmbeddedFramework)的编译过程中,depot_tools扮演着举足轻重的角色。这套由Chromium项目精心打造的脚本和工具集,专门用于获取、管理和更新Chromium及其相关项目(包括CEF)的源代码。借助depot_tools,开发者能够高效地同步最新的CEF源码,并进行项目构建。本篇将作为CEF132编译指南系列的第四篇,详细阐述如何在
- CEF132 编译指南 MacOS 篇 - 启程:认识 CEF (一)
守城小轩
CEF浏览器开发chromedevtoolschrome指纹浏览器
1.引言在当今的软件开发领域,将Web技术融入桌面应用程序已成为一种趋势。开发者们寻求一种方式,既能充分利用原生应用的性能,又能享受Web开发带来的高效和灵活性。ChromiumEmbeddedFramework(CEF)应运而生,它是一个基于GoogleChromium项目的开源框架,为开发者提供了将Web内容无缝集成到桌面应用中的能力。本篇将作为CEF132编译指南系列的第一篇,引领读者初步认
- Yocto Project的后坐力与未来可能性分析
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Yocto嵌入式硬件linux架构学习职场和发展经验分享面试
一、YoctoProject概述YoctoProject(简称Yocto)是一款基于OpenEmbedded开发环境的开源项目,致力于为嵌入式系统提供高自定义性的Linux发行模型。通过自定义属于自己的BSP层,开发者可以根据需要构建特定硬件环境下最优化的Linux分发版。Yocto目前已被应用于各大嵌入式行业,包括通信、应用端、自动化设备、智能系统等多种领域。目前,它的发展流向深刻影响着未来的嵌
- 快速Elasticsearch向量评分插件安装与使用指南
缪阔孝Ruler
快速Elasticsearch向量评分插件安装与使用指南fast-elasticsearch-vector-scoringScoredocumentsusingembedding-vectorsdot-productorcosine-similaritywithESLuceneengine项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/fast-elasticsear
- SOME/IP协议详解「1.0·概述」
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SOME/IP协议详解网络协议网络什么是someipsomeip优势
SOME/IP协议详解「1.0·概述」点击返回雪云飞星的SOME/IP协议详解「总目录」SOME/IP协议详解「1.0·概述」1什么是SOME/IP2SOME/IP的优势1什么是SOME/IP官方描述原文是这么写的:SOME/IPisanautomotive/embeddedcommunicationprotocolwhichsupportsremoteprocedurecalls,eventno
- LLM 中的 vocabulary 和 embedding vector
Overman..
LLMembedding人工智能LLM大模型
vocabulary将自然语言转换为tokenid是根据模型使用的词汇表(vocabulary)进行的。这个过程通常分为两个步骤:分词(Tokenization)将输入的自然语言文本按照某种规则分割成一系列的token,可以是单词、子词或者字符等。分词的规则需要事先定义好,通常使用诸如基于词典、基于规则、基于统计等方法。查表(Lookup)将分词得到的每个token在词汇表中查找对应的数值id。词
- GraphRAG如何使用ollama提供的llm model 和Embedding model服务构建本地知识库
m0_74824865
面试学习路线阿里巴巴embeddingflaskpython
使用GraphRAG踩坑无数在GraphRAG的使用过程中将需要踩的坑都踩了一遍(不得不吐槽下,官方代码有很多遗留问题,他们自己也承认工作重心在算法的优化而不是各种模型和框架的兼容性适配性上),经过了大量的查阅各种资料以及debug过程(Indexing的过程有点费机器),最终成功运行了GraphRAG项目。先后测试了两种方式,都成功了:使用ollama提供本地llmmodel和Embedding
- 如何在 Node.js 中创建嵌入向量
如何在Node.js中创建嵌入向量原文链接:HowtoCreateVectorEmbeddingsinNode.js作者:PhilNash译者:倔强青铜三前言大家好,我是倔强青铜三。是一名热情的软件工程师,我热衷于分享和传播IT技术,致力于通过我的知识和技能推动技术交流与创新,欢迎关注我,微信公众号:倔强青铜三。欢迎点赞、收藏、关注,一键三连!!!在构建检索增强生成(RAG)应用时,首要任务是准备
- 【CEF】《CEF 桌面软件开发实战》笔记-汇总
江湖人称菠萝包
【CEF】相关c++前端javascript
一、入门知识基于CEF开发桌面应用有其独特的配置要求,比如运行库必须配置为MTD/MT,而不能是MD/MDd等。CEF是ChromiumEmbeddedFramework的简写,顾名思义,这是一个把Chromium嵌入其他应用的框架。官网地址是:https://bitbucket.org/chromiumembedded/cef,这个开源项目是MarshallGreenblatt在2008年创立的
- hexo添加_Hexo博客中插入音乐/视频/
阿月Rebecca
hexo添加
Hexo插入音乐/视频/网易云音乐/bilibili视频,会让博客看起来很洋气(ง•̀_•́)ง。查看更多于本人博客:iii.runMarkdown通用的音乐视频插入方法iframe标签代码从网易云音乐获得网易云音乐因为简书不支持,可以在李飞阳看到效果。iframeembed标签因为简书不支持,可以在李飞阳看到效果。embedjavascript标签举例javascript使用Hexo插件插入音乐
- nodejs 实现加载 huggingface local embedding model 方法
gaohongfeng1
embeddingnode.jstransformer
耗尽两天出坑,整理过程如下,希望对遇到问题的人得到帮助!!!首先nodejs在大模型生态上,坑还是超级多,尤其是对我不熟悉nodejs。我没有从零创建项目,比如用npminit方法,而是使用的一个开源项目:gitclonehttps://github.com/langchain-ai/langchain-nextjs-template.git基于这个项目本身pnpmdev页面显示正常,然后创建li
- golang 代发邮件支持附件发送,outlook案列,其他邮箱需要替换对应邮箱服务域名
AuLuo-
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GPT===问答实例importpandasaspdfromopenai.embeddings_utilsimportget_embedding,cosine_similarityimportopenaiimportosimportloggingasloggerfromflask_corsimportCORSimportosopenai.api_key=os.getenv('OPENAI_API_
- 前端大模型入门:编码(Tokenizer)和嵌入(Embedding)解析
大模型玩家
前端embedding产品经理经验分享算法人工智能学习方法
本文介绍了大规模语言模型(LLM)中的两个核心概念:Tokenizer和Embedding。Tokenizer将文本转换为模型可处理的数字ID,而Embedding则将这些ID转化为能捕捉语义关系的稠密向量。文章通过具体示例和代码展示了两者的实现方法,帮助读者理解其基本原理和应用场景。作者|想飞的雪糕LLM的核心是通过对语言进行建模来生成自然语言输出或理解输入,两个重要的概念在其中发挥关键作用:T
- 探索未来:golang-nextjs-portable,轻量级的跨平台应用框架
郝赢泉
探索未来:golang-nextjs-portable,轻量级的跨平台应用框架golang-nextjs-portableGoprogramwithembeddedNext.jsapp.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/go/golang-nextjs-portable在现代开发领域,融合不同技术栈以创造高效、便捷的应用已成为趋势。今天,我们来探讨一个创新项目
- 使用 LangChain 掌握检索增强生成 (RAG) 的终极指南:2、查询转换
Hugo_Hoo
使用LangChain掌握RAG的指南langchain人工智能AI编程
查询转换查询转换的核心思想是将用户查询以一种能让大型语言模型(LLM)正确回答问题的方式进行翻译或转换。例如,如果用户提出一个模糊的问题,我们的RAG检索器可能会根据与用户问题不太相关的嵌入(embeddings)检索出错误的(或模糊的)文档,导致LLM生成错误的答案。解决这个问题有几种方法:退一步提示(Step-backprompting):这涉及到鼓励LLM从一个给定的问题或问题中退一步,提出
- OpenAI 实战进阶教程 - 第八节: 模型扩展与智能工具开发 - 理解 Embedding 与向量检索原理
山海青风
人工智能人工智能python
适合的读者群体软件开发人员:需要在项目中实现智能检索或问答功能的工程师。数据分析师/科学家:对自然语言处理、文本挖掘等方向感兴趣,希望了解最新向量检索技术。技术产品经理:希望在产品中集成智能搜索、FAQ问答等功能,提升用户体验。为什么要采用Embedding与向量检索技术?在很多企业或组织中,都有大量的文字资料(FAQ、产品手册、文档案例等)。传统的关键词搜索只能依赖于字符串匹配,对于意思相近但表
- PDF问答工具(基于openai API和streamlit)
橙意满满的西瓜大侠
人工智能streamlitlangchain人工智能
utils.py:fromlangchain_community.document_loadersimportPyPDFLoaderfromlangchain_text_splittersimportRecursiveCharacterTextSplitterfromlangchain_openai.embeddingsimportOpenAIEmbeddingsfromlangchain_com
- 关于双塔模型的简单介绍
eso1983
python算法推荐算法
双塔模型是一种常用于推荐系统和信息检索等领域的深度学习架构,其核心思想是将用户和物品分别映射到不同的向量空间,通过计算两个向量的相似度来预测用户对物品的偏好或相关性。1.python示例使用python语言来简单示例一下实现过程如下:importtensorflowastffromtensorflow.keras.layersimportInput,Dense,Embedding,Concaten
- Windows下怎么安装FFFmpeg
skywalk8163
编程语言windowsffmpeg
Windows下怎么安装FFFmpeg第一种方法到github网站找到地址:GitHub-FFmpeg/FFmpeg:Mirrorofhttps://git.ffmpeg.org/ffmpeg.git到repo里去下载windows下软件:没找到编译好的,只有源代码。那么就用pip安装好了:pipinstallffmpeg成功!未成功:还是报错INFO[open_webui.env]Embeddi
- 使用Qdrant进行矢量相似性搜索的实践
hgSdaegva
pythonwindowslinux
在今天的文章中,我将带你深入了解Qdrant,这是一个生产就绪的矢量相似性搜索引擎,并提供一个便利的API来存储、搜索和管理点。这篇文章重点展示如何使用Qdrant进行自我查询检索,并结合OpenAIEmbeddings进行矢量化处理。技术背景介绍Qdrant是一个专注于矢量相似性搜索的引擎,适用于需要快速检索和过滤的场景。它允许我们通过API轻松地存储和管理矢量数据点,并根据矢量相似性进行高效检
- 向量语义(Vector Semantics)与表征学习(Representation Learning)详解
苏西月
学习人工智能
1.向量语义(VectorSemantics)与词嵌入(WordEmbeddings)向量语义的核心思想是用数学向量来表示单词的意义。传统的NLP方法(如基于规则的语言模型)需要人为定义单词的语义规则,而向量语义方法则通过分析单词在大量文本中的使用模式来学习其语义。关键词:词向量(WordRepresentations):单词被表示为一个多维向量,每个维度对应于该单词的某种语义特征。分布式表示(D
- springmvc 下 freemarker页面枚举的遍历输出
杨白白
enumfreemarker
spring mvc freemarker 中遍历枚举
1枚举类型有一个本地方法叫values(),这个方法可以直接返回枚举数组。所以可以利用这个遍历。
enum
public enum BooleanEnum {
TRUE(Boolean.TRUE, "是"), FALSE(Boolean.FALSE, "否");
- 实习简要总结
byalias
工作
来白虹不知不觉中已经一个多月了,因为项目还在需求分析及项目架构阶段,自己在这段
时间都是在学习相关技术知识,现在对这段时间的工作及学习情况做一个总结:
(1)工作技能方面
大体分为两个阶段,Java Web 基础阶段和Java EE阶段
1)Java Web阶段
在这个阶段,自己主要着重学习了 JSP, Servlet, JDBC, MySQL,这些知识的核心点都过
了一遍,也
- Quartz——DateIntervalTrigger触发器
eksliang
quartz
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2208559 一.概述
simpleTrigger 内部实现机制是通过计算间隔时间来计算下次的执行时间,这就导致他有不适合调度的定时任务。例如我们想每天的 1:00AM 执行任务,如果使用 SimpleTrigger,间隔时间就是一天。注意这里就会有一个问题,即当有 misfired 的任务并且恢复执行时,该执行时间
- Unix快捷键
18289753290
unixUnix;快捷键;
复制,删除,粘贴:
dd:删除光标所在的行 &nbs
- 获取Android设备屏幕的相关参数
酷的飞上天空
android
包含屏幕的分辨率 以及 屏幕宽度的最大dp 高度最大dp
TextView text = (TextView)findViewById(R.id.text);
DisplayMetrics dm = new DisplayMetrics();
text.append("getResources().ge
- 要做物联网?先保护好你的数据
蓝儿唯美
数据
根据Beecham Research的说法,那些在行业中希望利用物联网的关键领域需要提供更好的安全性。
在Beecham的物联网安全威胁图谱上,展示了那些可能产生内外部攻击并且需要通过快速发展的物联网行业加以解决的关键领域。
Beecham Research的技术主管Jon Howes说:“之所以我们目前还没有看到与物联网相关的严重安全事件,是因为目前还没有在大型客户和企业应用中进行部署,也就
- Java取模(求余)运算
随便小屋
java
整数之间的取模求余运算很好求,但几乎没有遇到过对负数进行取模求余,直接看下面代码:
/**
*
* @author Logic
*
*/
public class Test {
public static void main(String[] args) {
// TODO A
- SQL注入介绍
aijuans
sql注入
二、SQL注入范例
这里我们根据用户登录页面
<form action="" > 用户名:<input type="text" name="username"><br/> 密 码:<input type="password" name="passwor
- 优雅代码风格
aoyouzi
代码
总结了几点关于优雅代码风格的描述:
代码简单:不隐藏设计者的意图,抽象干净利落,控制语句直截了当。
接口清晰:类型接口表现力直白,字面表达含义,API 相互呼应以增强可测试性。
依赖项少:依赖关系越少越好,依赖少证明内聚程度高,低耦合利于自动测试,便于重构。
没有重复:重复代码意味着某些概念或想法没有在代码中良好的体现,及时重构消除重复。
战术分层:代码分层清晰,隔离明确,
- 布尔数组
百合不是茶
java布尔数组
androi中提到了布尔数组;
布尔数组默认的是false, 并且只会打印false或者是true
布尔数组的例子; 根据字符数组创建布尔数组
char[] c = {'p','u','b','l','i','c'};
//根据字符数组的长度创建布尔数组的个数
boolean[] b = new bool
- web.xml之welcome-file-list、error-page
bijian1013
javaweb.xmlservleterror-page
welcome-file-list
1.定义:
<welcome-file-list>
<welcome-file>login.jsp</welcome>
</welcome-file-list>
2.作用:用来指定WEB应用首页名称。
error-page1.定义:
<error-page&g
- richfaces 4 fileUpload组件删除上传的文件
sunjing
clearRichfaces 4fileupload
页面代码
<h:form id="fileForm"> <rich:
- 技术文章备忘
bit1129
技术文章
Zookeeper
http://wenku.baidu.com/view/bab171ffaef8941ea76e05b8.html
http://wenku.baidu.com/link?url=8thAIwFTnPh2KL2b0p1V7XSgmF9ZEFgw4V_MkIpA9j8BX2rDQMPgK5l3wcs9oBTxeekOnm5P3BK8c6K2DWynq9nfUCkRlTt9uV
- org.hibernate.hql.ast.QuerySyntaxException: unexpected token: on near line 1解决方案
白糖_
Hibernate
文章摘自:http://blog.csdn.net/yangwawa19870921/article/details/7553181
在编写HQL时,可能会出现这种代码:
select a.name,b.age from TableA a left join TableB b on a.id=b.id
如果这是HQL,那么这段代码就是错误的,因为HQL不支持
- sqlserver按照字段内容进行排序
bozch
按照内容排序
在做项目的时候,遇到了这样的一个需求:
从数据库中取出的数据集,首先要将某个数据或者多个数据按照地段内容放到前面显示,例如:从学生表中取出姓李的放到数据集的前面;
select * fro
- 编程珠玑-第一章-位图排序
bylijinnan
java编程珠玑
import java.io.BufferedWriter;
import java.io.File;
import java.io.FileWriter;
import java.io.IOException;
import java.io.Writer;
import java.util.Random;
public class BitMapSearch {
- Java关于==和equals
chenbowen00
java
关于==和equals概念其实很简单,一个是比较内存地址是否相同,一个比较的是值内容是否相同。虽然理解上不难,但是有时存在一些理解误区,如下情况:
1、
String a = "aaa";
a=="aaa";
==> true
2、
new String("aaa")==new String("aaa
- [IT与资本]软件行业需对外界投资热情保持警惕
comsci
it
我还是那个看法,软件行业需要增强内生动力,尽量依靠自有资金和营业收入来进行经营,避免在资本市场上经受各种不同类型的风险,为企业自主研发核心技术和产品提供稳定,温和的外部环境...
如果我们在自己尚未掌握核心技术之前,企图依靠上市来筹集资金,然后使劲往某个领域砸钱,然
- oracle 数据块结构
daizj
oracle块数据块块结构行目录
oracle 数据块是数据库存储的最小单位,一般为操作系统块的N倍。其结构为:
块头--〉空行--〉数据,其实际为纵行结构。
块的标准大小由初始化参数DB_BLOCK_SIZE指定。具有标准大小的块称为标准块(Standard Block)。块的大小和标准块的大小不同的块叫非标准块(Nonstandard Block)。同一数据库中,Oracle9i及以上版本支持同一数据库中同时使用标
- github上一些觉得对自己工作有用的项目收集
dengkane
github
github上一些觉得对自己工作有用的项目收集
技能类
markdown语法中文说明
回到顶部
全文检索
elasticsearch
bigdesk elasticsearch管理插件
回到顶部
nosql
mapdb 支持亿级别map, list, 支持事务. 可考虑做为缓存使用
C
- 初二上学期难记单词二
dcj3sjt126com
englishword
dangerous 危险的
panda 熊猫
lion 狮子
elephant 象
monkey 猴子
tiger 老虎
deer 鹿
snake 蛇
rabbit 兔子
duck 鸭
horse 马
forest 森林
fall 跌倒;落下
climb 爬;攀登
finish 完成;结束
cinema 电影院;电影
seafood 海鲜;海产食品
bank 银行
- 8、mysql外键(FOREIGN KEY)的简单使用
dcj3sjt126com
mysql
一、基本概念
1、MySQL中“键”和“索引”的定义相同,所以外键和主键一样也是索引的一种。不同的是MySQL会自动为所有表的主键进行索引,但是外键字段必须由用户进行明确的索引。用于外键关系的字段必须在所有的参照表中进行明确地索引,InnoDB不能自动地创建索引。
2、外键可以是一对一的,一个表的记录只能与另一个表的一条记录连接,或者是一对多的,一个表的记录与另一个表的多条记录连接。
3、如
- java循环标签 Foreach
shuizhaosi888
标签java循环foreach
1. 简单的for循环
public static void main(String[] args) {
for (int i = 1, y = i + 10; i < 5 && y < 12; i++, y = i * 2) {
System.err.println("i=" + i + " y="
- Spring Security(05)——异常信息本地化
234390216
exceptionSpring Security异常信息本地化
异常信息本地化
Spring Security支持将展现给终端用户看的异常信息本地化,这些信息包括认证失败、访问被拒绝等。而对于展现给开发者看的异常信息和日志信息(如配置错误)则是不能够进行本地化的,它们是以英文硬编码在Spring Security的代码中的。在Spring-Security-core-x
- DUBBO架构服务端告警Failed to send message Response
javamingtingzhao
架构DUBBO
废话不多说,警告日志如下,不知道有哪位遇到过,此异常在服务端抛出(服务器启动第一次运行会有这个警告),后续运行没问题,找了好久真心不知道哪里错了。
WARN 2015-07-18 22:31:15,272 com.alibaba.dubbo.remoting.transport.dispatcher.ChannelEventRunnable.run(84)
- JS中Date对象中几个用法
leeqq
JavaScriptDate最后一天
近来工作中遇到这样的两个需求
1. 给个Date对象,找出该时间所在月的第一天和最后一天
2. 给个Date对象,找出该时间所在周的第一天和最后一天
需求1中的找月第一天很简单,我记得api中有setDate方法可以使用
使用setDate方法前,先看看getDate
var date = new Date();
console.log(date);
// Sat J
- MFC中使用ado技术操作数据库
你不认识的休道人
sqlmfc
1.在stdafx.h中导入ado动态链接库
#import"C:\Program Files\Common Files\System\ado\msado15.dll" no_namespace rename("EOF","end")2.在CTestApp文件的InitInstance()函数中domodal之前写::CoIniti
- Android Studio加速
rensanning
android studio
Android Studio慢、吃内存!启动时后会立即通过Gradle来sync & build工程。
(1)设置Android Studio
a) 禁用插件
File -> Settings... Plugins 去掉一些没有用的插件。
比如:Git Integration、GitHub、Google Cloud Testing、Google Cloud
- 各数据库的批量Update操作
tomcat_oracle
javaoraclesqlmysqlsqlite
MyBatis的update元素的用法与insert元素基本相同,因此本篇不打算重复了。本篇仅记录批量update操作的
sql语句,懂得SQL语句,那么MyBatis部分的操作就简单了。 注意:下列批量更新语句都是作为一个事务整体执行,要不全部成功,要不全部回滚。
MSSQL的SQL语句
WITH R AS(
SELECT 'John' as name, 18 as
- html禁止清除input文本输入缓存
xp9802
input
多数浏览器默认会缓存input的值,只有使用ctl+F5强制刷新的才可以清除缓存记录。如果不想让浏览器缓存input的值,有2种方法:
方法一: 在不想使用缓存的input中添加 autocomplete="off"; eg: <input type="text" autocomplete="off" name