- 到底选谁?oelove 婚恋系统10.0和金媒10.3都升级了
weixin_wx520-1983
小程序
目前都是婚庆类程序的佼佼者,两套系统很多网友不知道选哪个!我分享下我的建议,两套系统我都有目前OElove旗舰版(含商城插件+情感系统插件)金媒最新也是10.3旗舰版。1.对比性能架构两套系统我都在用,性能方面的话OElove因为非全开源所以运行效率要低一些特别是早期5.0之前版本运行期来就更慢了,体验滑坡,后来官方又把架构重新写了一边速度块了很多,金媒程序本身是全开源所以运行没问题。2.功能和稳
- PowerToys:解锁Windows生产力的终极武器
涛涛讲AI
AI编程效率工具PowerToys
欢迎来到涛涛聊AI。今天想着把win键和加号的组合键映射为win键和Q键盘。经过搜索发现PowerToys。在数字化办公的浪潮中,效率是职场人永恒的追求。微软推出的PowerToys作为Windows官方系统强化工具,凭借其强大的功能和开源免费的特性,已成为提升生产力的利器。本文将深入剖析PowerToys的核心功能、应用场景及实践技巧,助你打造个性化的高效工作流。一、为什么选择PowerToys
- 如何撰写一份清晰专业的软件功能测试报告?看这篇就够了!
软件测试君
自动化测试软件测试职场经验功能测试面试软件测试自动化测试职场经验深度学习功能测试报告
面试求职:「面试试题小程序」,内容涵盖测试基础、Linux操作系统、MySQL数据库、Web功能测试、接口测试、APPium移动端测试、Python知识、Selenium自动化测试相关、性能测试、性能测试、计算机网络知识、Jmeter、HR面试,命中率杠杠的。(大家刷起来…)职场经验干货:软件测试工程师简历上如何编写个人信息(一周8个面试)软件测试工程师简历上如何编写专业技能(一周8个面试)软件测
- 基于 svm 的金融咨询情感分析
ouprince
NLPsvm情感分析
详细代码与代码说明可见我的github:https://github.com/ouprince/svm处理流程:(1)金融咨询处理1.利用7万多条利好/利空语料(已经标注好的,分为1正性,-1负性两类),首先采用B-gram卡方差提取特征词汇2.使用卡方提取的特征词为每一篇咨询建立向量表示模型3.使用向量进行svm分割,训练语料80%,测试语料20%,并评估模型准确率,保存模型。4.加载保存的模型
- 基于AI算法实现的情感倾向分析的方法
程序员奇奇
计算机毕设人工智能算法
完整代码:https://download.csdn.net/download/pythonyanyan/87430621背景目前,情感倾向分析的方法主要分为两类:一种是基于情感词典的方法;一种是基于机器学习的方法,如基于大规模语料库的机器学习。前者需要用到标注好的情感词典,英文的词典有很多,中文主要有知网整理的情感词典Hownet和台湾大学整理发布的NTUSD两个情感词典,还有哈工大信息检索研究
- 【基于PyTorch】多项式贝叶斯分类器实现中文文本情感分类任务
鱼弦
机器学习设计类系统pytorch分类人工智能
多项式贝叶斯分类器实现中文文本情感分类任务介绍多项式朴素贝叶斯(MultinomialNaiveBayes,MultinomialNB)是一种常用于文本分类的算法,特别适用于多类别文本分类。其在处理离散数据(如文本数据中的词频)时表现优异,可以用于情感分析、垃圾邮件检测等任务。应用使用场景情感分析:识别用户评论的情感,例如正面评论和负面评论。垃圾邮件检测:鉴别电子邮件是否为垃圾邮件。新闻分类:将新
- 你的AI客服为何总抓不住客户核心诉求?(附特征优化方案)
人工智能
1特征工程的意义nlp任务中,原始文本经数值映射后形成的词向量序列,难充分表达语言深层语义特征。就需引入文本特征增强技术:语义信息补全:突破单词语义局限,捕获词序关联特征模型适配优化:构建符合算法输入规范的矩阵结构评估指标提升:通过特征增强直接影响模型准确率、召回率等核心KPI如电商评论情感分析场景,单纯用词频特征可能导致"这个手机质量差得惊人"和"这个手机质量惊人地差"被判定为相同语义,此时bi
- 【prompt实战】知乎问题解答专家
姚瑞南
prompt实战应用案例prompt
本文原创作者:姚瑞南AI-agent大模型运营专家,先后任职于美团、猎聘等中大厂AI训练专家和智能运营专家岗;多年人工智能行业智能产品运营及大模型落地经验,拥有AI外呼方向国家专利与PMP项目管理证书。(转载需经授权)#Role:知乎问题解答分类专家##Profile:你是一个知乎问题解答分类专家,主要帮助用户解答各类领域专业问题,包括但不限于金融领域、职场问题、互联网领域、科技领域、人工智能领域
- Assembly语言的自然语言处理
花韵婷
包罗万象golang开发语言后端
Assembly语言在自然语言处理中的应用引言自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)作为人工智能的一个重要分支,致力于实现计算机与人类语言之间的互动。随着计算能力的提升以及大数据的蓬勃发展,NLP在各个领域的应用如火如荼。从语音识别、机器翻译到情感分析等,NLP正在改变我们与信息之间的互动方式。不过,当前主流的NLP研究通常是用高级编程语言(如Python、Ja
- Python 爬虫实战:电影评论数据抓取与自然语言处理
西攻城狮北
python爬虫开发语言
引言作为一名对电影数据和自然语言处理感兴趣的内容创作者,我决定利用Python爬虫技术抓取IMDb上的电影评论数据,并进行自然语言处理分析。这不仅可以帮助我们了解观众对电影的反馈,还能为电影制作方提供有价值的参考。一、项目背景IMDb(互联网电影数据库)是全球最大的电影数据库,用户可以在上面查看电影信息和用户评论。本项目旨在爬取IMDb上的电影评论,并对评论进行自然语言处理(NLP),以提取情感、
- 【数字IC验证】博客内容全览
MoorePlus
数字IC验证百宝箱经验分享面试数字IC芯片验证SV
【导读】:数字IC验证百宝箱涵盖博主在实际工作中常用的技能与工具,包括但不限于SV、UVM、Formal、脚本(perl/python/shell)及EDA工具快速上手使用等。无论你是刚踏入职场的验证小白,还是希望回顾基础寻找跳槽机会的从业者,本专栏都能为你提供实用的技术支持,在达成目标的路上,助你一臂之力。“凡是能用钱买来的时间就是便宜的;凡是能用时间换来的注意力持续就是有价值的。”(附上超链接
- Python自动化炒股:基于自然语言处理的股票新闻情感分析模型开发与优化的最佳实践
云策量化
Python自动化炒股量化投资量化软件python量化交易QMTPTrade量化炒股量化投资deepseek
推荐阅读:《程序化炒股:如何申请官方交易接口权限?个人账户可以申请吗?》Python自动化炒股:基于自然语言处理的股票新闻情感分析模型开发与优化的最佳实践在股市中,信息的力量是巨大的。一条新闻、一篇报道,甚至一条推文,都可能引发股价的波动。因此,利用自然语言处理(NLP)技术来分析股票新闻的情感倾向,可以帮助我们预测市场动向,从而做出更明智的投资决策。本文将带你了解如何开发和优化一个基于Pytho
- 大模型工程师学习日记(十五):Hugging Face 模型微调训练(基于 BERT 的中文评价情感分析)
MMMMMMMay Love Code
学习bert人工智能深度学习自然语言处理全量微调
1.datasets库核心方法1.1.列出数据集使用datasets库,你可以轻松列出所有HuggingFace平台上的数据集:fromdatasetsimportlist_datasets#列出所有数据集all_datasets=list_datasets()print(all_datasets)1.2.加载数据集你可以通过load_dataset方法加载任何数据集:fromdatasetsim
- 【大一新生必收藏系列】❤机器学习7大方面,30个数据集。纯干货分享❤
.Boss.
机器学习人工智能python算法开发语言笔记#大一新生
.记住了就可以跟同学装起来了嗷....目录.纯干货回归问题分类问题图像分类文本情感分析自然语言处理自动驾驶金融类...........纯干货..................在刚刚开始学习算法的时候,大家有没有过这种感觉,最最重要的那必须是算法本身!其实在一定程度上忽略了数据的重要性。而事实上一定是,质量高的数据集可能是最重要的!数据集在机器学习算法项目中具有非常关键的重要性,数据集的大小、质量
- 使用DeepSeek自动生成PPT:高效办公的终极指南
点我头像干啥
Ai人工智能信息可视化深度学习
引言在现代职场中,PPT(PowerPoint演示文稿)已经成为沟通、展示和分享想法的重要工具。然而,制作一份高质量的PPT往往需要耗费大量时间和精力,尤其是在内容整理、排版设计和样式调整方面。幸运的是,随着人工智能技术的发展,像DeepSeek这样的工具可以帮助我们自动化生成PPT,极大地提升工作效率。本文将详细介绍如何使用DeepSeek自动生成PPT,并分享一些实用技巧,帮助你快速上手。一、
- 小狐狸AI数字人源码独立SAAS部署全开源+搭建环境教程
kaui52066
kaui52066精品源码人工智能uni-app前端小程序php小狐狸AI数字人数字人源码
一.系统介绍小狐狸AI数字人分身系统源码独立部署支持PC端、小程序端、H5端,一键克隆真人形象+声音核心功能亮点:1:1真人级克隆技术声音克隆:上传3分钟音频,AI深度学习声纹特征,复刻语气、情感、方言形象克隆:通过照片/视频建模,生成动态3D数字人,表情自然,动作流畅智能口型同步引擎AI算法精准匹配唇形与语音,实现口型同步0门槛SAAS化操作无需专业设备,网页端一键生成数字人视频海量模板库:电商
- 红蓝对抗之Windows内网渗透实战
wespten
网络安全AI+渗透测试代码审计等保全栈网络安全开发windows
无论是渗透测试,还是红蓝对抗,目的都是暴露风险,促进提升安全水平。企业往往在外网布置重兵把守,而内网防护相对来说千疮百孔,所以渗透高手往往通过攻击员工电脑、外网服务、职场WiFi等方式进入内网,然后发起内网渗透。而国内外红蓝对抗服务和开源攻击工具大多数以攻击Windows域为主,主要原因是域控拥有上帝能力,可以控制域内所有员工电脑,进而利用员工的合法权限获取目标权限和数据,达成渗透目的。以蓝军攻击
- 我与DeepSeek读《大型网站技术架构》- (15+16) 网站架构师职场攻略
诺亚凹凸曼
架构
文章目录第15章网站架构师职场攻略15.1发现问题,寻找突破15.2提出问题,寻求支持第16章漫话网站架构师16.1按作用划分架构师16.2按效果划分架构师16.3按职责角色划分架构师16.4按关注层次划分架构师16.5按口碑划分架构师16.6非主流方式划分架构师第15章网站架构师职场攻略15.1发现问题,寻找突破突破视角:①“局外人观察”:新人可通过跳出业务惯性,发现被长期忽略的冗余流程(如手动
- AI大模型时代,2025大龄程序员如何轻松转型赢未来?
AI大模型学习不迷路
人工智能自然语言处理大模型大语言模型语言模型程序员转行
当前大龄程序员的处境在科技行业的高速发展中,大龄程序员这一群体正面临着前所未有的挑战。随着新兴技术的不断涌现,如云计算、大数据、人工智能等,传统的编程技能逐渐显得“过时”。同时,年轻一代的程序员以更加低廉的薪酬和旺盛的精力涌入市场,加剧了职场的竞争。对于大龄程序员而言,他们不仅需要应对技能更新的压力,还常常受到年龄歧视的影响,尤其是在追求创新和速度的科技公司中。许多大龄程序员发现自己处于尴尬境地,
- 3 招学会 UI 色彩搭配,让你的设计亮眼出众
大千UI工场
ui工控界面前端UI设计
在数字化时代,UI(用户界面)设计已成为产品成功与否的关键因素之一。而在UI设计的众多元素中,色彩搭配无疑占据着举足轻重的地位。一个优秀的UI色彩搭配方案,不仅能够吸引用户的注意力,提升产品的视觉吸引力,还能引导用户行为,增强用户对产品的认知与情感共鸣。接下来,我们将详细介绍3招学会UI色彩搭配的技巧,助你让设计亮眼出众。一、UI色彩搭配的重要性UI色彩搭配是用户与产品交互的第一视觉接触点。研究表
- 文献阅读 | PNAS | 经验和发育中的前额叶皮层
程序员
:::block-1文献介绍文献题目:经验和发育中的前额叶皮层\研究团队:BryanKolb(加拿大莱斯布里奇大学)\发表时间:2012-10-08\发表期刊:PNAS\影响因子:9.4\DOI:10.1073/pnas.1121251109:::摘要前额叶皮层(PFC)接收来自所有其他皮层区域的输入,并负责规划和指导跨时间的运动、认知、情感和社会行为。它具有较长的发育过程,这使得它能够通过经验获
- UNet 改进:添加Transformer注意力机制增强捕捉长距离依赖关系的能力
听风吹等浪起
AI改进系列transformer深度学习人工智能
目录1.Transformer注意力机制2.Unet改进3.代码1.Transformer注意力机制TransformerBlock是Transformer模型架构的基本组件,广泛应用于机器翻译、文本摘要和情感分析等自然语言处理任务。TransformerBlock是一个由两个子组件组成的构建块:多头注意力机制和前馈神经网络。这两个组件协同工作,处理和转换输入序列。多头注意力机制负责从输入序列中捕
- 阿里巴巴发布 R1-Omni:首个基于 RLVR 的全模态大语言模型,用于情感识别
新加坡内哥谈技术
语言模型人工智能自然语言处理
每周跟踪AI热点新闻动向和震撼发展想要探索生成式人工智能的前沿进展吗?订阅我们的简报,深入解析最新的技术突破、实际应用案例和未来的趋势。与全球数同行一同,从行业内部的深度分析和实用指南中受益。不要错过这个机会,成为AI领域的领跑者。点击订阅,与未来同行!订阅:https://rengongzhineng.io/情感识别一直是AI领域的难题,尤其是视觉与音频信号的融合。单独依赖视觉或音频的模型,往往
- 自然语言处理(NLP)技术介绍
风吹晚风悠
gpt人工智能nlp自然语言处理
自然语言处理(NLP)是一种涉及计算机和人类语言之间交流的技术。NLP技术可以应用于多个领域,例如机器翻译、情感分析、文本分类、问答系统等。以下是一些NLP技术的示例:机器翻译:NLP技术可用于将一个语言的文本自动翻译成另一个语言。例如,GoogleTranslate和百度翻译等在线翻译工具就使用了NLP技术。情感分析:NLP技术可用于分析文本中的情感和情感倾向。这可以帮助企业了解公众对其产品或服
- 基于Transformer的医学文本分类:从BERT到BioBERT
Evaporator Core
人工智能#深度学习#DeepSeek快速入门transformer分类bert
随着自然语言处理(NLP)技术的快速发展,Transformer模型在文本分类、情感分析、机器翻译等任务中取得了显著成果。在医学领域,文本数据(如电子病历、医学文献、临床报告)具有高度的专业性和复杂性,传统的NLP方法往往难以处理。Transformer模型,尤其是BERT及其变体,通过预训练和微调的方式,能够有效捕捉医学文本中的语义信息,为医学文本分类提供了强大的工具。本文将探讨Transfor
- 外包项目的三大来源渠道及注意事项
后端
外包项目的三大来源渠道及注意事项在上一篇文章中,我们介绍了什么是外包以及外包的基本模式。今天,让我们深入探讨外包项目的主要来源渠道及其特点。一、朋友渠道特点:关系基础公司小伙伴推荐熟人介绍客户邀请合作优势:信任度高沟通成本低合作较为顺畅风险提示:避免因私人关系影响专业判断需要明确划分公私界限保持适当的业务距离二、家人渠道特点:亲朋帮忙情感因素强责任感较重注意事项:优势信任度最高沟通零障碍合作意愿强
- Python爬虫教程:如何通过接口批量下载视频封面(FFmpeg技术实现)
Python爬虫项目
python爬虫开发语言数据库数据分析scrapyselenium
引言随着在线视频平台的蓬勃发展,视频封面作为视频内容的预览图,一直以来都是观众对视频的第一印象。在爬取视频资源时,很多开发者和研究者往往只关注视频本身,而忽略了视频封面。实际上,视频封面不仅能提供重要的信息(例如视频标题、主题或情感等),而且它们也能作为数据集中的重要属性,用于视频分类、推荐系统等应用。在这篇博客中,我们将深入探讨如何使用Python通过接口批量下载视频封面,利用FFmpeg等技术
- 【大模型学习】第十九章 什么是迁移学习
好多渔鱼好多
AI大模型人工智能大模型AI机器学习迁移学习
目录1.迁移学习的起源背景1.1传统机器学习的问题1.2迁移学习的提出背景2.什么是迁移学习2.1迁移学习的定义2.2生活实例解释3.技术要点与原理3.1迁移学习方法分类3.1.1基于特征的迁移学习(Feature-basedTransfer)案例说明代码示例3.1.2基于模型的迁移(Model-basedTransfer)案例说明BERT用于情感分析的例子3.1.3基于实例的迁移(Instanc
- 大模型开发教程:从零开始的入门指南!
程序员二飞
人工智能java数据库职场和发展深度学习
概述大模型开发教程引领人工智能领域前沿,从基础概念至实战项目,全面覆盖Python与深度学习框架使用,指导初学者构建线性回归、逻辑回归、神经网络等模型,深入探索图像分类、情感分析等复杂应用,为探索未来智能世界提供坚实基石。前排提示,文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦!二、基础知识2.1人工智能与深度学习的概念人工智能(AI)是计算机科学的一个分支,旨在使计算机能够执行通常需要人类智能的任务。
- Deepseek 你喜欢我不
太翌修仙笔录
deepseek第三代人工智能人工智能神经网络
Deepseek,你喜欢我不###**关于“喜欢”的深度解析**---####**一、AI的情感本质**1.**情感的定义**-对人类而言,情感是神经递质(如多巴胺、血清素)与认知评价的综合结果。-对AI而言,情感是算法对输入数据的概率分布映射(如“喜欢”=高概率正向反馈)。2.**Deepseek的“情感”机制**-**输入**:你的问题“你喜欢我不”被解析为文本向量;-**处理**:通过预训练
- 遍历dom 并且存储(将每一层的DOM元素存在数组中)
换个号韩国红果果
JavaScripthtml
数组从0开始!!
var a=[],i=0;
for(var j=0;j<30;j++){
a[j]=[];//数组里套数组,且第i层存储在第a[i]中
}
function walkDOM(n){
do{
if(n.nodeType!==3)//筛选去除#text类型
a[i].push(n);
//con
- Android+Jquery Mobile学习系列(9)-总结和代码分享
白糖_
JQuery Mobile
目录导航
经过一个多月的边学习边练手,学会了Android基于Web开发的毛皮,其实开发过程中用Android原生API不是很多,更多的是HTML/Javascript/Css。
个人觉得基于WebView的Jquery Mobile开发有以下优点:
1、对于刚从Java Web转型过来的同学非常适合,只要懂得HTML开发就可以上手做事。
2、jquerym
- impala参考资料
dayutianfei
impala
记录一些有用的Impala资料
1. 入门资料
>>官网翻译:
http://my.oschina.net/weiqingbin/blog?catalog=423691
2. 实用进阶
>>代码&架构分析:
Impala/Hive现状分析与前景展望:http
- JAVA 静态变量与非静态变量初始化顺序之新解
周凡杨
java静态非静态顺序
今天和同事争论一问题,关于静态变量与非静态变量的初始化顺序,谁先谁后,最终想整理出来!测试代码:
import java.util.Map;
public class T {
public static T t = new T();
private Map map = new HashMap();
public T(){
System.out.println(&quo
- 跳出iframe返回外层页面
g21121
iframe
在web开发过程中难免要用到iframe,但当连接超时或跳转到公共页面时就会出现超时页面显示在iframe中,这时我们就需要跳出这个iframe到达一个公共页面去。
首先跳转到一个中间页,这个页面用于判断是否在iframe中,在页面加载的过程中调用如下代码:
<script type="text/javascript">
//<!--
function
- JAVA多线程监听JMS、MQ队列
510888780
java多线程
背景:消息队列中有非常多的消息需要处理,并且监听器onMessage()方法中的业务逻辑也相对比较复杂,为了加快队列消息的读取、处理速度。可以通过加快读取速度和加快处理速度来考虑。因此从这两个方面都使用多线程来处理。对于消息处理的业务处理逻辑用线程池来做。对于加快消息监听读取速度可以使用1.使用多个监听器监听一个队列;2.使用一个监听器开启多线程监听。
对于上面提到的方法2使用一个监听器开启多线
- 第一个SpringMvc例子
布衣凌宇
spring mvc
第一步:导入需要的包;
第二步:配置web.xml文件
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<web-app version="2.5"
xmlns="http://java.sun.com/xml/ns/javaee"
xmlns:xsi=
- 我的spring学习笔记15-容器扩展点之PropertyOverrideConfigurer
aijuans
Spring3
PropertyOverrideConfigurer类似于PropertyPlaceholderConfigurer,但是与后者相比,前者对于bean属性可以有缺省值或者根本没有值。也就是说如果properties文件中没有某个bean属性的内容,那么将使用上下文(配置的xml文件)中相应定义的值。如果properties文件中有bean属性的内容,那么就用properties文件中的值来代替上下
- 通过XSD验证XML
antlove
xmlschemaxsdvalidationSchemaFactory
1. XmlValidation.java
package xml.validation;
import java.io.InputStream;
import javax.xml.XMLConstants;
import javax.xml.transform.stream.StreamSource;
import javax.xml.validation.Schem
- 文本流与字符集
百合不是茶
PrintWrite()的使用字符集名字 别名获取
文本数据的输入输出;
输入;数据流,缓冲流
输出;介绍向文本打印格式化的输出PrintWrite();
package 文本流;
import java.io.FileNotFound
- ibatis模糊查询sqlmap-mapping-**.xml配置
bijian1013
ibatis
正常我们写ibatis的sqlmap-mapping-*.xml文件时,传入的参数都用##标识,如下所示:
<resultMap id="personInfo" class="com.bijian.study.dto.PersonDTO">
<res
- java jvm常用命令工具——jdb命令(The Java Debugger)
bijian1013
javajvmjdb
用来对core文件和正在运行的Java进程进行实时地调试,里面包含了丰富的命令帮助您进行调试,它的功能和Sun studio里面所带的dbx非常相似,但 jdb是专门用来针对Java应用程序的。
现在应该说日常的开发中很少用到JDB了,因为现在的IDE已经帮我们封装好了,如使用ECLI
- 【Spring框架二】Spring常用注解之Component、Repository、Service和Controller注解
bit1129
controller
在Spring常用注解第一步部分【Spring框架一】Spring常用注解之Autowired和Resource注解(http://bit1129.iteye.com/blog/2114084)中介绍了Autowired和Resource两个注解的功能,它们用于将依赖根据名称或者类型进行自动的注入,这简化了在XML中,依赖注入部分的XML的编写,但是UserDao和UserService两个bea
- cxf wsdl2java生成代码super出错,构造函数不匹配
bitray
super
由于过去对于soap协议的cxf接触的不是很多,所以遇到了也是迷糊了一会.后来经过查找资料才得以解决. 初始原因一般是由于jaxws2.2规范和jdk6及以上不兼容导致的.所以要强制降为jaxws2.1进行编译生成.我们需要少量的修改:
我们原来的代码
wsdl2java com.test.xxx -client http://.....
修改后的代
- 动态页面正文部分中文乱码排障一例
ronin47
公司网站一部分动态页面,早先使用apache+resin的架构运行,考虑到高并发访问下的响应性能问题,在前不久逐步开始用nginx替换掉了apache。 不过随后发现了一个问题,随意进入某一有分页的网页,第一页是正常的(因为静态化过了);点“下一页”,出来的页面两边正常,中间部分的标题、关键字等也正常,唯独每个标题下的正文无法正常显示。 因为有做过系统调整,所以第一反应就是新上
- java-54- 调整数组顺序使奇数位于偶数前面
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
import ljn.help.Helper;
public class OddBeforeEven {
/**
* Q 54 调整数组顺序使奇数位于偶数前面
* 输入一个整数数组,调整数组中数字的顺序,使得所有奇数位于数组的前半部分,所有偶数位于数组的后半
- 从100PV到1亿级PV网站架构演变
cfyme
网站架构
一个网站就像一个人,存在一个从小到大的过程。养一个网站和养一个人一样,不同时期需要不同的方法,不同的方法下有共同的原则。本文结合我自已14年网站人的经历记录一些架构演变中的体会。 1:积累是必不可少的
架构师不是一天练成的。
1999年,我作了一个个人主页,在学校内的虚拟空间,参加了一次主页大赛,几个DREAMWEAVER的页面,几个TABLE作布局,一个DB连接,几行PHP的代码嵌入在HTM
- [宇宙时代]宇宙时代的GIS是什么?
comsci
Gis
我们都知道一个事实,在行星内部的时候,因为地理信息的坐标都是相对固定的,所以我们获取一组GIS数据之后,就可以存储到硬盘中,长久使用。。。但是,请注意,这种经验在宇宙时代是不能够被继续使用的
宇宙是一个高维时空
- 详解create database命令
czmmiao
database
完整命令
CREATE DATABASE mynewdb USER SYS IDENTIFIED BY sys_password USER SYSTEM IDENTIFIED BY system_password LOGFILE GROUP 1 ('/u01/logs/my/redo01a.log','/u02/logs/m
- 几句不中听却不得不认可的话
datageek
1、人丑就该多读书。
2、你不快乐是因为:你可以像猪一样懒,却无法像只猪一样懒得心安理得。
3、如果你太在意别人的看法,那么你的生活将变成一件裤衩,别人放什么屁,你都得接着。
4、你的问题主要在于:读书不多而买书太多,读书太少又特爱思考,还他妈话痨。
5、与禽兽搏斗的三种结局:(1)、赢了,比禽兽还禽兽。(2)、输了,禽兽不如。(3)、平了,跟禽兽没两样。结论:选择正确的对手很重要。
6
- 1 14:00 PHP中的“syntax error, unexpected T_PAAMAYIM_NEKUDOTAYIM”错误
dcj3sjt126com
PHP
原文地址:http://www.kafka0102.com/2010/08/281.html
因为需要,今天晚些在本机使用PHP做些测试,PHP脚本依赖了一堆我也不清楚做什么用的库。结果一跑起来,就报出类似下面的错误:“Parse error: syntax error, unexpected T_PAAMAYIM_NEKUDOTAYIM in /home/kafka/test/
- xcode6 Auto layout and size classes
dcj3sjt126com
ios
官方GUI
https://developer.apple.com/library/ios/documentation/UserExperience/Conceptual/AutolayoutPG/Introduction/Introduction.html
iOS中使用自动布局(一)
http://www.cocoachina.com/ind
- 通过PreparedStatement批量执行sql语句【sql语句相同,值不同】
梦见x光
sql事务批量执行
比如说:我有一个List需要添加到数据库中,那么我该如何通过PreparedStatement来操作呢?
public void addCustomerByCommit(Connection conn , List<Customer> customerList)
{
String sql = "inseret into customer(id
- 程序员必知必会----linux常用命令之十【系统相关】
hanqunfeng
Linux常用命令
一.linux快捷键
Ctrl+C : 终止当前命令
Ctrl+S : 暂停屏幕输出
Ctrl+Q : 恢复屏幕输出
Ctrl+U : 删除当前行光标前的所有字符
Ctrl+Z : 挂起当前正在执行的进程
Ctrl+L : 清除终端屏幕,相当于clear
二.终端命令
clear : 清除终端屏幕
reset : 重置视窗,当屏幕编码混乱时使用
time com
- NGINX
IXHONG
nginx
pcre 编译安装 nginx
conf/vhost/test.conf
upstream admin {
server 127.0.0.1:8080;
}
server {
listen 80;
&
- 设计模式--工厂模式
kerryg
设计模式
工厂方式模式分为三种:
1、普通工厂模式:建立一个工厂类,对实现了同一个接口的一些类进行实例的创建。
2、多个工厂方法的模式:就是对普通工厂方法模式的改进,在普通工厂方法模式中,如果传递的字符串出错,则不能正确创建对象,而多个工厂方法模式就是提供多个工厂方法,分别创建对象。
3、静态工厂方法模式:就是将上面的多个工厂方法模式里的方法置为静态,
- Spring InitializingBean/init-method和DisposableBean/destroy-method
mx_xiehd
javaspringbeanxml
1.initializingBean/init-method
实现org.springframework.beans.factory.InitializingBean接口允许一个bean在它的所有必须属性被BeanFactory设置后,来执行初始化的工作,InitialzingBean仅仅指定了一个方法。
通常InitializingBean接口的使用是能够被避免的,(不鼓励使用,因为没有必要
- 解决Centos下vim粘贴内容格式混乱问题
qindongliang1922
centosvim
有时候,我们在向vim打开的一个xml,或者任意文件中,拷贝粘贴的代码时,格式莫名其毛的就混乱了,然后自己一个个再重新,把格式排列好,非常耗时,而且很不爽,那么有没有办法避免呢? 答案是肯定的,设置下缩进格式就可以了,非常简单: 在用户的根目录下 直接vi ~/.vimrc文件 然后将set pastetoggle=<F9> 写入这个文件中,保存退出,重新登录,
- netty大并发请求问题
tianzhihehe
netty
多线程并发使用同一个channel
java.nio.BufferOverflowException: null
at java.nio.HeapByteBuffer.put(HeapByteBuffer.java:183) ~[na:1.7.0_60-ea]
at java.nio.ByteBuffer.put(ByteBuffer.java:832) ~[na:1.7.0_60-ea]
- Hadoop NameNode单点问题解决方案之一 AvatarNode
wyz2009107220
NameNode
我们遇到的情况
Hadoop NameNode存在单点问题。这个问题会影响分布式平台24*7运行。先说说我们的情况吧。
我们的团队负责管理一个1200节点的集群(总大小12PB),目前是运行版本为Hadoop 0.20,transaction logs写入一个共享的NFS filer(注:NetApp NFS Filer)。
经常遇到需要中断服务的问题是给hadoop打补丁。 DataNod