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小蒋的学习笔记
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文章目录Part.01模型文件基础Part.02模型下载渠道Part.03模型类目与推荐Part.01模型文件基础想要的内容=提示词+模型+参数模型存储在models/Stable-diffusion,模型叫检查点Checkpoint,文件后缀一般是.ckpt,文件大小为几GB称为大模型,也有.safetensors后缀,大小一般小一点VAE变分自解码器,负责将加噪后的潜空间数据转化为正常图像,主
- 零基础玩转深度神经网络大模型:从Hello World到AI炼金术(详解版)
青霄客
AI-大模型人工智能dnn神经网络
一、为什么说深度神经网络是21世纪的「炼金术」?在开始代码之前,我们先看一组震撼数据:GPT-3模型参数量达到1750亿(相当于人类大脑神经元数量的1/10)StableDiffusion生成一张图片需要150亿次浮点运算AlphaFold预测蛋白质结构的准确率超过人类专家这些看似魔法的技术背后,都藏着一个共同的核心——深度神经网络。让我们用Python揭开这层神秘面纱。二、环境搭建:打造你的AI
- 手势密码的h5实现参考
pilihou
html5h5手势密码实现
手势密码的h5实现参考html代码html,body{margin:0;padding:0;width:100%;height:100%;}varR=26,CW=400,CH=320,OffsetX=30,OffsetY=30;functionCaculateNinePointLotion(diffX,diffY){varRe=[];for(varrow=0;row0){cxt.beginPath
- PyTorch 深度学习实战(27):扩散模型(Diffusion Models)与图像生成
进取星辰
PyTorch深度学习实战机器学习人工智能
一、扩散模型原理1.核心思想扩散模型(DiffusionModels)通过逐步添加和去除噪声学习数据分布,核心分为两个过程:2.训练目标(简化损失函数)通过最小化预测噪声的均方误差:二、扩散模型实现(基于PyTorch)以MNIST手写数字生成为例,实现扩散模型:定义噪声调度:线性或余弦噪声计划构建UNet模型:预测每一步的噪声实现扩散过程:前向加噪与反向去噪训练与生成:从噪声生成图像三、代码实现
- 【React 】React 性能优化的手段有哪些?
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1.是什么React凭借virtualDOM和diff算法拥有高效的性能,但是某些情况下,性能明显可以进一步提高在前面文章中,我们了解到类组件通过调用setState方法,就会导致render,父组件一旦发生render渲染,子组件一定也会执行render渲染2.如何做在React中如何避免不必要的render中,我们了解到如何避免不必要的render来应付上面的问题,主要手段是通过shouldC
- [Git] 两张图理解工作区、暂存区和版本库并总结git常用命令
Spade_
#Gitgitgithub
两张图理解工作区、暂存区和版本库并总结git常用命令前情提要一、版本管理1.一张图总结2.版本管理常用命令二、分支管理1.一张图总结2.git常用分支命名3.gitbranch和gitcheckout三、拉取与提交命令1.gitmerge2.gitfetch3.gitpull4.gitpush5.gitdiff前情提要学了很多git命令,还有就是工作区、暂存区和版本库,这三个搞来搞去有点懵逼,自己
- 自回归模型的新浪潮?GPT-4o图像生成技术解析与未来展望
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最近,Reddit用户seicaratteri通过逆向工程分析了GPT-4o的图像生成网络请求,发现其生成过程可能并非一步到位,而是分多步骤完成——例如先生成基础图像,再逐步优化细节,类似于ComfyUI这类AI工具的工作流程。更值得注意的是,OpenAI的官方文档明确指出,与基于扩散模型(DiffusionModel)的DALL·E不同,GPT-4o的图像生成模块是一个内嵌于ChatGPT中的自
- 具身智能 - Diffusion Policy:技术解析与应用实践
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具身智能之DiffusionPolicy:技术解析与应用实践一、DiffusionPolicy的核心概念DiffusionPolicy是一种基于扩散模型(DiffusionModels)的决策生成框架,专为具身智能(EmbodiedIntelligence)设计。其核心思想是通过逐步去噪的过程,在复杂环境中生成鲁棒的动作序列。与传统的强化学习(RL)或模仿学习(IL)相比,DiffusionPol
- python以图搜图api_以图搜图(二):python dHash算法
啟潍
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differentHash算法dHash中文叫差异哈希算法,在对图片进行哈希转换时,通过左右两个像素大小的比较,得到最终哈希序列。相比于aHash算法。dHash速度快,判断效果也要好。实现过程缩小尺寸。将图片缩小为9*8大小,此时照片有72个像素点。灰度化处理。计算差异值,获得最后哈希值(与aHash主要区别处)。比较每行左右两个像素,如果左边的像素比右边的更亮(左边像素值大于右边像素值),则记
- IsaacLab最新2025教程(7)-引入IK solver控制机器人
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机器人控制可以直接给定关节角进行驱动实现功能,完成任务,但是关节角不是很直观而且做teleoperation或者是结合VLA模型时候,用eefpose会更符合直觉一些,isaacsim用的是LulaKinematics,因为IsaacLab现在是ETHZ的团队在开发,所以他们倾向于differentialIK和OSC(operationalspacecontroller),最新版本的IsaacLa
- 扩散模型(Diffusion Models)用于图像去噪:开启图像去噪模型新前沿
喵了个AI
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- npm与npx:有何不同?
npm与npx:有何不同?原文链接:npmvs.npx:What’sthedifference?作者:FimberElemuwa✏️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!!!什么是npm?npm代表NodePackageManag
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- 『SD』Stable Diffusion WebUI 安装插件(以汉化为例)
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本文简介点赞+关注+收藏=学会了StableDiffusionWebUI是允许用户自行安装插件的,插件的种类有很多,有将页面翻译成中文的插件,也有提示词补全插件,也有精细控制出图的插件。以汉化为例,StableDiffusionWebUI默认是英文的,我们只需装个汉化插件然后重启一下项目就能把页面变成中文了。安装插件StableDiffusionWebUI安装插件有2种方式:方式1:直接在页面中安
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前言安装方式:使用发行包在带有NVidia-GPU的Windows10/11上安装sd.webui.zip从v1.0.0-pre下载并解压其内容。跑步update.bat。跑步run.bat。Windows上自动安装安装Python3.10.6(较新版本的Python不支持torch),选中“AddPythontoPATH”。【python一定要是3.10.6】这个版本(https://www.p
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LeetCode.455分发饼干g.sort()s.sort()left=0foriins:ifleft>=len(g):breakifi>=g[left]:left+=1returnleftLeetCode.376摆动序列prediff=0res=1foriinrange(len(nums)-1):curdiff=nums[i+1]-nums[i]ifcurdiff*prediffres:res
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基本流程:建中模——zb雕刻高模——maya拓扑低模——拆uv——sp烘焙贴图——sp绘制材质——渲染1材质贴图:diffuse/albedo/basecolor:漫反射reflection/specular:反射metalness:金属度glossiness:光泽度roughness:粗糙度normal:法线displacement/height:置换bump:凹凸ambientocclusio
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一、AntSK由AIDotNet团队开发的人工智能知识库与智能体框架,支持多模型集成和离线部署能力。核心能力:•支持OpenAI、AzureOpenAI、星火、阿里灵积等主流大模型,以及20余种国产数据库(如达梦)•内置语义内核(SemanticKernel)实现复杂语义理解,支持文档问答(Word/PDF/PPT等格式)与文生图功能(集成StableDiffusion)•纯离线运行能力,通过LL
- 谁在偷看你的数据?联邦学习与差分隐私的安全真相
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人工智能下的网络安全安全人工智能网络安全
随着生成式AI逐步进入金融、医疗、教育、政务等高敏感行业,“隐私”问题被推上风口浪尖。很多企业将联邦学习(FederatedLearning)和差分隐私(DifferentialPrivacy)视为解决数据合规问题的金钥匙。但现实并不那么乐观。你真的知道联邦学习“去中心化”的模型参数,可能泄露出原始输入?你以为加了差分隐私就“万无一失”?攻击者却在模型梯度里重建了你的用户人脸。本期将系统解构联邦学
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废话不说,我们先通过代码示例,了解AI生成图像的基本过程以及如何控制图像的风格和质量。1.安装和设置环境首先,我们需要安装必要的库。确保你已经安装了torch、diffusers和transformers等库。pipinstalltorchtorchvisiondiffuserstransformers2.加载预训练模型在这个例子中,我们继续使用StableDiffusion模型,加载该模型并将其
- 颠覆式革新:Dify×DeepSeek引爆企业级AI开发效率革命
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《实战AI智能体》《向量数据库指南》人工智能机器学习RAGAI智能体ManusdeepseekDify
一、基础架构:构建AI生态的核心支撑1.可视化工作流引擎Dify通过拖拽式画布实现AI工作流的智能编排,用户无需代码即可设计复杂逻辑。例如:•智能决策节点:支持条件分支、循环逻辑和多模型协同(如用DeepSeek-R1处理推理任务,同时调用StableDiffusion生成配图);•实时调试:在画布中直接模拟数据流,验证流程有效性,减少开发周期30%以上。操作建议:从预设模板库中选择“客服工单处理
- 神秘的图像进化:单GPU扩散蒸馏中的相对与绝对位置匹配之谜
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在人们对图像生成和创作的无尽追求中,扩散模型就像一种魔法,将最初一团朦胧的高斯噪声慢慢“绘制”出精致的图像。近期,一篇题为“HighQualityDiffusionDistillationonaSingleGPUwithRelativeandAbsolutePositionMatching”的论文,为我们展示了一种在单个GPU上也能完成高质量扩散蒸馏的惊艳方法——RAPM。它利用相对与绝对位置匹配
- 【前端】【面试】前端 Diff 相关考题及答案
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面试考题专栏(前后端)前端面试职场和发展
一、前端Diff相关考题及答案Diff算法用于对比数据差异,常见于前端框架(React、Vue)、版本控制(Git)、数据同步(WebSocket)等场景。以下是常见考题及答案:二、考题与答案(一)基础概念题(1)什么是Diff算法?前端为什么需要Diff?答:Diff(Difference)算法用于比较两个数据结构的不同点。前端需要Diff主要是为了高效更新界面,减少不必要的DOM变更,提高性能
- Stable Diffusion进行图像生成
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使用StableDiffusion进行图像生成通常涉及以下步骤:安装依赖库:首先,你需要安装必要的Python库,如PyTorch、torchvision、diffusers和transformers等。这些库将为你提供深度学习框架、图像处理工具和StableDiffusion模型的接口。获取预训练模型:StableDiffusion模型通常很大,因此你需要从可靠的来源下载预训练模型。Huggin
- 【ICLR 2023】Diffusion Models扩散模型和Prompt Learning提示学习:prompt-to-prompt
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DiffusionModels专栏文章汇总:入门与实战前言:今年promptlearning提示学习和diffusionmodels扩散模型实在是太火了,最新的ICLR2023的一项工作把两者结合了起来,取得了十分惊艳的效果!正好昨天代码刚刚开源,这篇博客就和大家一起解读一下原理与代码!目录贡献概述图像编辑技术为什么是困难的?真正的text-to-image编辑论文和代码天选之子:cross-at
- [AnimateDiff] animateiff-cli-prompt-travel 我来了,划重点
AI创业失败之路
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踩坑总结:1.使用此工具,最好有代码基础或者有相关人带队,自己研究很多部署等问题遇到了很难解决。2.工具是命令行的,对于其他工具上手比较难,建议先学习会其他工具在上手。重点来了:对于想创业的团队,这个工具必学!!!!没有之一,必学1.首先animatediff-cli-prompt-travel是一个发布在GitHub上的CLI工具,用于生成动画差异。在这篇文章中,我们将介绍如何安装这个工具,如何
- 多线程编程之卫生间
周凡杨
java并发卫生间线程厕所
如大家所知,火车上车厢的卫生间很小,每次只能容纳一个人,一个车厢只有一个卫生间,这个卫生间会被多个人同时使用,在实际使用时,当一个人进入卫生间时则会把卫生间锁上,等出来时打开门,下一个人进去把门锁上,如果有一个人在卫生间内部则别人的人发现门是锁的则只能在外面等待。问题分析:首先问题中有两个实体,一个是人,一个是厕所,所以设计程序时就可以设计两个类。人是多数的,厕所只有一个(暂且模拟的是一个车厢)。
- How to Install GUI to Centos Minimal
sunjing
linuxInstallDesktopGUI
http://www.namhuy.net/475/how-to-install-gui-to-centos-minimal.html
I have centos 6.3 minimal running as web server. I’m looking to install gui to my server to vnc to my server. You can insta
- Shell 函数
daizj
shell函数
Shell 函数
linux shell 可以用户定义函数,然后在shell脚本中可以随便调用。
shell中函数的定义格式如下:
[function] funname [()]{
action;
[return int;]
}
说明:
1、可以带function fun() 定义,也可以直接fun() 定义,不带任何参数。
2、参数返回
- Linux服务器新手操作之一
周凡杨
Linux 简单 操作
1.whoami
当一个用户登录Linux系统之后,也许他想知道自己是发哪个用户登录的。
此时可以使用whoami命令。
[ecuser@HA5-DZ05 ~]$ whoami
e
- 浅谈Socket通信(一)
朱辉辉33
socket
在java中ServerSocket用于服务器端,用来监听端口。通过服务器监听,客户端发送请求,双方建立链接后才能通信。当服务器和客户端建立链接后,两边都会产生一个Socket实例,我们可以通过操作Socket来建立通信。
首先我建立一个ServerSocket对象。当然要导入java.net.ServerSocket包
ServerSock
- 关于框架的简单认识
西蜀石兰
框架
入职两个月多,依然是一个不会写代码的小白,每天的工作就是看代码,写wiki。
前端接触CSS、HTML、JS等语言,一直在用的CS模型,自然免不了数据库的链接及使用,真心涉及框架,项目中用到的BootStrap算一个吧,哦,JQuery只能算半个框架吧,我更觉得它是另外一种语言。
后台一直是纯Java代码,涉及的框架是Quzrtz和log4j。
都说学前端的要知道三大框架,目前node.
- You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your
林鹤霄
You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your MySQL server version for the right syntax to use near 'option,changed_ids ) values('0ac91f167f754c8cbac00e9e3dc372
- MySQL5.6的my.ini配置
aigo
mysql
注意:以下配置的服务器硬件是:8核16G内存
[client]
port=3306
[mysql]
default-character-set=utf8
[mysqld]
port=3306
basedir=D:/mysql-5.6.21-win
- mysql 全文模糊查找 便捷解决方案
alxw4616
mysql
mysql 全文模糊查找 便捷解决方案
2013/6/14 by 半仙 alxw4616@Msn.com
目的: 项目需求实现模糊查找.
原则: 查询不能超过 1秒.
问题: 目标表中有超过1千万条记录. 使用like '%str%' 进行模糊查询无法达到性能需求.
解决方案: 使用mysql全文索引.
1.全文索引 : MySQL支持全文索引和搜索功能。MySQL中的全文索
- 自定义数据结构 链表(单项 ,双向,环形)
百合不是茶
单项链表双向链表
链表与动态数组的实现方式差不多, 数组适合快速删除某个元素 链表则可以快速的保存数组并且可以是不连续的
单项链表;数据从第一个指向最后一个
实现代码:
//定义动态链表
clas
- threadLocal实例
bijian1013
javathreadjava多线程threadLocal
实例1:
package com.bijian.thread;
public class MyThread extends Thread {
private static ThreadLocal tl = new ThreadLocal() {
protected synchronized Object initialValue() {
return new Inte
- activemq安全设置—设置admin的用户名和密码
bijian1013
javaactivemq
ActiveMQ使用的是jetty服务器, 打开conf/jetty.xml文件,找到
<bean id="adminSecurityConstraint" class="org.eclipse.jetty.util.security.Constraint">
<p
- 【Java范型一】Java范型详解之范型集合和自定义范型类
bit1129
java
本文详细介绍Java的范型,写一篇关于范型的博客原因有两个,前几天要写个范型方法(返回值根据传入的类型而定),竟然想了半天,最后还是从网上找了个范型方法的写法;再者,前一段时间在看Gson, Gson这个JSON包的精华就在于对范型的优雅简单的处理,看它的源代码就比较迷糊,只其然不知其所以然。所以,还是花点时间系统的整理总结下范型吧。
范型内容
范型集合类
范型类
- 【HBase十二】HFile存储的是一个列族的数据
bit1129
hbase
在HBase中,每个HFile存储的是一个表中一个列族的数据,也就是说,当一个表中有多个列簇时,针对每个列簇插入数据,最后产生的数据是多个HFile,每个对应一个列族,通过如下操作验证
1. 建立一个有两个列族的表
create 'members','colfam1','colfam2'
2. 在members表中的colfam1中插入50*5
- Nginx 官方一个配置实例
ronin47
nginx 配置实例
user www www;
worker_processes 5;
error_log logs/error.log;
pid logs/nginx.pid;
worker_rlimit_nofile 8192;
events {
worker_connections 4096;}
http {
include conf/mim
- java-15.输入一颗二元查找树,将该树转换为它的镜像, 即在转换后的二元查找树中,左子树的结点都大于右子树的结点。 用递归和循环
bylijinnan
java
//use recursion
public static void mirrorHelp1(Node node){
if(node==null)return;
swapChild(node);
mirrorHelp1(node.getLeft());
mirrorHelp1(node.getRight());
}
//use no recursion bu
- 返回null还是empty
bylijinnan
javaapachespring编程
第一个问题,函数是应当返回null还是长度为0的数组(或集合)?
第二个问题,函数输入参数不当时,是异常还是返回null?
先看第一个问题
有两个约定我觉得应当遵守:
1.返回零长度的数组或集合而不是null(详见《Effective Java》)
理由就是,如果返回empty,就可以少了很多not-null判断:
List<Person> list
- [科技与项目]工作流厂商的战略机遇期
comsci
工作流
在新的战略平衡形成之前,这里有一个短暂的战略机遇期,只有大概最短6年,最长14年的时间,这段时间就好像我们森林里面的小动物,在秋天中,必须抓紧一切时间存储坚果一样,否则无法熬过漫长的冬季。。。。
在微软,甲骨文,谷歌,IBM,SONY
- 过度设计-举例
cuityang
过度设计
过度设计,需要更多设计时间和测试成本,如无必要,还是尽量简洁一些好。
未来的事情,比如 访问量,比如数据库的容量,比如是否需要改成分布式 都是无法预料的
再举一个例子,对闰年的判断逻辑:
1、 if($Year%4==0) return True; else return Fasle;
2、if ( ($Year%4==0 &am
- java进阶,《Java性能优化权威指南》试读
darkblue086
java性能优化
记得当年随意读了微软出版社的.NET 2.0应用程序调试,才发现调试器如此强大,应用程序开发调试其实真的简单了很多,不仅仅是因为里面介绍了很多调试器工具的使用,更是因为里面寻找问题并重现问题的思想让我震撼,时隔多年,Java已经如日中天,成为许多大型企业应用的首选,而今天,这本《Java性能优化权威指南》让我再次找到了这种感觉,从不经意的开发过程让我刮目相看,原来性能调优不是简单地看看热点在哪里,
- 网络学习笔记初识OSI七层模型与TCP协议
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学习笔记
协议:在计算机网络中通信各方面所达成的、共同遵守和执行的一系列约定 计算机网络的体系结构:计算机网络的层次结构和各层协议的集合。 两类服务: 面向连接的服务通信双方在通信之前先建立某种状态,并在通信过程中维持这种状态的变化,同时为服务对象预先分配一定的资源。这种服务叫做面向连接的服务。 面向无连接的服务通信双方在通信前后不建立和维持状态,不为服务对象
- mac中用命令行运行mysql
dcj3sjt126com
mysqllinuxmac
参考这篇博客:http://www.cnblogs.com/macro-cheng/archive/2011/10/25/mysql-001.html 感觉workbench不好用(有点先入为主了)。
1,安装mysql
在mysql的官方网站下载 mysql 5.5.23 http://www.mysql.com/downloads/mysql/,根据我的机器的配置情况选择了64
- MongDB查询(1)——基本查询[五]
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mongodbmongodb 查询mongodb find
MongDB查询
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2174452 一、find简介
MongoDB中使用find来进行查询。
API:如下
function ( query , fields , limit , skip, batchSize, options ){.....}
参数含义:
query:查询参数
fie
- base64,加密解密 经融加密,对接
y806839048
经融加密对接
String data0 = new String(Base64.encode(bo.getPaymentResult().getBytes(("GBK"))));
String data1 = new String(Base64.decode(data0.toCharArray()),"GBK");
// 注意编码格式,注意用于加密,解密的要是同
- JavaWeb之JSP概述
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什么是JSP?为什么使用JSP?
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在很多动态网页中,绝大部分内容都是固定不变的,只有局部内容需要动态产生和改变。
如果使用Servl
- apple watch 指南
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1. 文档
WatchKit Programming Guide(中译在线版 By @CocoaChina) 译文 译者 原文 概览 - 开始为 Apple Watch 进行开发 @星夜暮晨 Overview - Developing for Apple Watch 概览 - 配置 Xcode 项目 - Overview - Configuring Yo
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1.列举出 10个JAVA语言的优势 a:免费,开源,跨平台(平台独立性),简单易用,功能完善,面向对象,健壮性,多线程,结构中立,企业应用的成熟平台, 无线应用 2.列举出JAVA中10个面向对象编程的术语 a:包,类,接口,对象,属性,方法,构造器,继承,封装,多态,抽象,范型 3.列举出JAVA中6个比较常用的包 Java.lang;java.util;java.io;java.sql;ja
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每天进步一点点学习永无止境纵观千象regex
var v = 'C9CFBAA3CAD0';
console.log(v);
var arr = v.split('');
for (var i = 0; i < arr.length; i ++) {
if (i % 2 == 0) arr[i] = '%' + arr[i];
}
console.log(arr.join(''));
console.log(v.r
- [一起学Hive]之十五-分析Hive表和分区的统计信息(Statistics)
superlxw1234
hivehive分析表hive统计信息hive Statistics
关键字:Hive统计信息、分析Hive表、Hive Statistics
类似于Oracle的分析表,Hive中也提供了分析表和分区的功能,通过自动和手动分析Hive表,将Hive表的一些统计信息存储到元数据中。
表和分区的统计信息主要包括:行数、文件数、原始数据大小、所占存储大小、最后一次操作时间等;
14.1 新表的统计信息
对于一个新创建
- Spring Boot 1.2.5 发布
wiselyman
spring boot
Spring Boot 1.2.5已在7月2日发布,现在可以从spring的maven库和maven中心库下载。
这个版本是一个维护的发布版,主要是一些修复以及将Spring的依赖提升至4.1.7(包含重要的安全修复)。
官方建议所有的Spring Boot用户升级这个版本。
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