- Python编码系列—Python原型模式:深克隆与高效复制的艺术
学步_技术
Python编码python原型模式开发语言
欢迎来到我的技术小筑,一个专为技术探索者打造的交流空间。在这里,我们不仅分享代码的智慧,还探讨技术的深度与广度。无论您是资深开发者还是技术新手,这里都有一片属于您的天空。让我们在知识的海洋中一起航行,共同成长,探索技术的无限可能。探索专栏:学步_技术的首页——持续学习,不断进步,让学习成为我们共同的习惯,让总结成为我们前进的动力。技术导航:人工智能:深入探讨人工智能领域核心技术。自动驾驶:分享自动
- 自然语言处理NLP入门 -- 第八节OpenAI GPT 在 NLP 任务中的应用
山海青风
人工智能gpt自然语言处理python
在前面的学习中,我们已经了解了如何使用一些经典的方法和模型来处理自然语言任务,如文本分类、命名实体识别等。但当我们需要更强的语言生成能力时,往往会求助于更先进的预训练语言模型。OpenAI旗下的GPT系列模型(如GPT-3、GPT-3.5、GPT-4等)在生成文本方面拥有强大的表现。它们不仅能进行语言生成,也可用于诸多NLP任务,包括文本摘要和情感分析。本章将重点介绍:GPT的文本生成原理和应用场
- 《Python代码实战!基于鸿蒙系统开发智慧农业病虫害AI识别系统》
python
在科技赋能传统产业的大趋势下,智慧农业成为农业领域发展的新方向。病虫害识别是智慧农业的关键环节,借助AI技术实现精准的病虫害类目标签,能有效提升农作物的防护水平,降低损失。本文将详细介绍如何基于HarmonyOSNEXTAPI12及以上版本,使用Python开发用于智慧农业病虫害识别的AI类目标签功能,为开发者提供从理论到实践的全面指导。一、开发背景与技术原理在农业生产中,病虫害种类繁多,准确识别
- 学会用提问的方式沟通
西部驯兽师
项目管理职场和发展产品经理
在中国文化背景下,良好的沟通确实需要注重提问的智慧。以下从提问方式、角度分类和文化适配性三个维度,为您系统梳理提问的艺术:一、提问方法论的核心要素文化适配性原则关系前置:提问前建立信任(“王总,最近您团队的项目进展顺利吗?”)间接试探:“您觉得这个方案还有哪些需要完善的地方?”(替代直接批评)面子保护:“这个问题可能我理解有偏差,能否请您再说明下?”结构化提问框架提问目标信息类型事实数据观点态度解
- 英语学习课程
西部驯兽师
项目管理学习
根据国内工程领域职场新人的特点,结合阿联酋工程项目管理实际需求,制定以下系统性英语学习方案(以12个月为周期):一、基础构建阶段(第1-3个月)学习内容:工程英语词汇体系使用《BEC中高级词汇手册》,重点掌握300个工程管理核心术语(如:BillofQuantities工程量清单、VariationOrder变更令)通过PingCode研发管理系统英文界面,每日记录10个工作中实际接触的工程术语商
- 农场游戏源码:打造虚拟田园的数字基石
引言在快节奏的现代生活中,农场游戏以其独特的魅力吸引着众多玩家。它不仅让人们在虚拟世界中体验到田园生活的宁静与乐趣,还激发了玩家的创造力和经营智慧。而这一切的背后,都离不开精心编写的农场游戏源码。本文将深入探讨农场游戏源码的相关知识,从其基本概念、开发流程到优化技巧,全方位揭示这一数字基石的奥秘。农场游戏源码的基本概念定义与作用农场游戏源码是指用于开发农场游戏的计算机程序代码。它包含了游戏的所有功
- 基于 Pytorch 的全卷积网络人脸表情识别:从数据到部署的实战之旅
那年一路北
Pytorch理论+实践pytorch网络人工智能
前言:本文将详细介绍基于Pytorch框架,利用全卷积网络进行人脸表情识别的完整过程,涵盖从数据集的准备、模型的设计与训练,再到模型的部署与预测,通过代码实现以及详细讲解,帮助读者深入理解并掌握这一技术。一、引言人脸表情是人类情感交流的重要方式,不同的表情能够传达出丰富的情感信息。人脸表情识别在智能交互、安防监控、心理健康分析等众多领域有着广泛的应用前景。随着深度学习技术的发展,基于卷积神经网络的
- 苹果AI功能,GPU内存瓶颈,大气预测模型,Chrome内置Gemini
一支烟一朵花
人工智能ai业界资讯神经网络
智源社区刚刚!苹果发布AppleIntelligence,官宣免费接入ChatGPT,Siri迎来重磅更新大模型竞速赛鸣枪开跑后,苹果似乎已经脱离了第一梯队,曾经的行业风向标并没有像其他大厂那样频繁地宣讲AI,加之缺乏能够参与竞争的「明星产品」,其一度被贴上了「落后」的标签。但其实熟悉苹果的网友都知道,这是一家「重落地」的公司,更加擅长的是把创新技术工程化,实现「工程创新」。也正因如此,在生成式A
- 【附源码】基于opencv+pyqt5搭建的人脸识别系统
~啥也不会~
opencv人工智能计算机视觉人脸识别pyqt
文章目录前言一、人脸检测二、人脸识别1.训练识别器2.识别人脸三、界面相关1.Qlabel展示图片2.表格跟随内容而增加和减少3.选择图片文件4.警告框四、源码获取总结前言人脸识别技术作为人工智能领域的一颗璀璨明珠,正逐渐渗透到我们生活的每一个角落,从智能手机的解锁到机场的快速通关,从金融交易的安全认证到智慧城市的高效管理,它正以其独特的优势和强大的功能,为我们的生活带来前所未有的便捷与安全。本篇
- 大模型技术在电商平台商品评价分析中的应用
AI天才研究院
计算DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型AI大模型企业级应用开发实战javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能大厂程序员硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLM系统架构设计软件哲学Agent程序员实现财富自由
大模型技术在电商平台商品评价分析中的应用关键词:大模型技术电商平台商品评价分析情感分析商品推荐Transformer模型BERT模型摘要:本文详细探讨了大模型技术在电商平台商品评价分析中的应用。首先,我们介绍了大模型技术的基本概念、发展背景及其在商品评价分析中的应用前景。随后,我们阐述了电商平台商品评价分析的基本概念、挑战及目标指标。接着,本文重点分析了大模型技术在情感分析和商品推荐中的具体应用,
- (最新亲测有效)python中操作json文件追加数据
影魅周影
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一、前言最近想用json存储接口关联的变量数据,查了一下网上许多伙伴的文章,最后总是某个地方容易报错。最后发现还是大部分网友摘抄别人的细节问题,所以自己记录一下。二、操作流程这里我也是初学者自学,暂时了解到的一些内容,想先让大家清楚一下,首先python中对文件操作的模式中(r、w、a、rb、r+等等),其实默认情况下是无法直接对json文件进行追加的操作,因为json具备有固定的json格式,常
- KaiwuDB 亮相第二十四届中国国际工业博览会
数据库
9月24-28日,以“工业聚能,新质领航”为主题的2024第二十四届中国国际工业博览会(以下简称“工博会”)在国家会展中心(上海)盛大召开,吸引来自全球28个国家和地区2600家参展商,围绕新一代信息技术与应用、智慧能源、新能源与智能网联汽车、机器人等9大专业主题进行集中展示。KaiwuDB受邀亮相大会,以“PoweredbyKaiwuDB”为核心理念打造的工业物联网、数字能源、分布式储能、车联网
- 用DeepSeek做副业,月入过万不是梦!手把手教你AI创作变现秘籍
kang_deepsk
人工智能AI写作ai
一、[开篇引言]副业新风口:AI创作变现数据揭示:2023年,超过40%的职场人尝试副业,其中AI创作工具成为热门选择。用户痛点:不知道如何开始缺乏高效工具支持变现路径不清晰DeepSeek的解决方案:通过AI技术,帮你从内容创作到变现,全程高效操作。二、[DeepSeek副业指南]手把手教学1.选择副业方向:找到你的创作领域步骤1:输入兴趣关键词示例:输入“科技”“教育”“生活技巧”步骤2:AI
- 清华大学发布最新版DeepSeek学习教程,完整版pdf合集,速收藏。
大器晚成667
pdf人工智能深度学习学习AI写作
资料链接:https://pan.quark.cn/s/bb6ebf0e9b4d前日,清华发布的《DeepSeek从入门到精通》长达104页,还没学完,清华大学又发布了几个重磅教程!清华大学《DeepSeek+DeepResearch:让科研像聊天一样简单》,《普通人如何抓住DeepSeek红利》,《DeepSeek如何赋能职场应用》等等,这些教程将学习的受众群体从新手小白扩展到了科研人员,职场人
- 《基于文本挖掘的青岛市民宿评论分析系统设计与实现》开题报告
Python数据分析与机器学习
毕业论文/研究报告数据挖掘数据分析人工智能算法
目录一、选题依据:1.研究背景2.理论意义3.现实意义4.国内外研究现状、水平及发展趋势简述(1)国外研究现状(2)国内研究现状(3)发展趋势二、研究内容1.主要研究内容2.研究方法(1)文献研究法(2)数据挖掘法3.技术路线4.实施方案(1)数据采集与预处理(2)设置LDA主题模型(3)情感分析(4)系统集成与可视化5.可行性分析三、主要参考文献一、选题依据:1.研究背景当下,社会经济蓬勃发展,
- 打造智能供应链:必备工具清单大公开
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供应链管理工具在企业的运营中扮演着至关重要的角色,它们能够帮助企业高效地管理供应链流程,降低成本,提高响应速度,并增强市场竞争力。以下是一些常见的供应链管理工具及其特点:一、基础办公软件●MsOffice(Word、PPT、Excel):职场人必备的基础工具,尤其在Excel中,可以通过VBA、PowerQuery、PowerPivot等功能进行数据处理和分析,覆盖大部分企业90%的业务场景,如需
- 知乎终于想开了!不用登录也能看全文了,网友:早该这样了
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最近,不少网友发现,在知乎电脑版网页上阅读回答时,终于不用再被弹窗逼着登录了!这个被吐槽了近一年的“强制登录看全文”政策悄然取消,用户点击“展开阅读全文”后可以直接浏览完整内容,连评论都能看。虽然打开问题页面时还是会弹出登录提示,但随手关掉后就能畅读无阻。知乎的“反复横跳”史2020年:知乎开始试探性要求用户登录,直接打开问题链接会弹窗提示登录。2024年5月:彻底“锁死”PC端,不登录连回答全文
- 猿大师播放器:HTML内嵌VLC播放RTSP视频流,无需转码,300ms级延迟,碾压服务器转码方案
猿大师播放器
网页播放RTSP视频流猿大师播放器服务器运维vue.jsh.265
在智慧城市、工业安全、应急指挥等关键领域,实时视频监控已成为守护生命与财产的核心防线。然而,行业普遍面临三大矛盾:实时性要求与高延迟矛盾:火灾蔓延速度达1米/秒,化工泄漏扩散仅需数秒,传统方案3秒以上的延迟可能导致应急决策失效;高清化趋势与成本压力矛盾:4K/H.265设备普及率超70%,但服务器转码导致画质损失30%、夜间车牌识别率下降45%;多场景需求与方案割裂矛盾:安防、消
- 构建智慧校园:推动教育现代化的重要路径
智慧校园-合肥自友科技
智慧校园数字化校园智慧校园平台智慧校园智慧校园系统智慧校园平台智慧校园建设智慧校园软件智慧校园方案智慧校园厂商
随着信息技术的飞速发展,智慧校园作为教育领域的新趋势,正逐渐成为推动教育现代化的重要力量。智慧校园不仅是一种物理空间的升级,更是一种教育理念和实践方式的革新。它强调利用大数据、人工智能、物联网等前沿技术,实现教学过程的智能化、个性化与高效化。智慧校园的核心在于智能硬件设施的广泛部署,如智能教室、电子白板、智能图书馆等,这些设备不仅能够提供更为便捷、高效的教与学环境,还能够收集并分析大量数据,为优化
- 自然语言处理入门:从基础概念到实战项目
范范0825
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自然语言处理入门:从基础概念到实战项目一、引言自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,简称NLP)是人工智能的重要分支,旨在让计算机能够理解、生成和处理人类语言。随着大数据和深度学习的发展,NLP技术在文本分类、机器翻译、问答系统、情感分析等领域得到了广泛应用。本文将从NLP的基础概念入手,逐步介绍关键技术,最终通过一个完整的实战项目帮助读者掌握如何在实际应用中使用NLP
- 智慧景区系统开发及功能架构
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智慧景区系统伴随生活水平的持续攀升以及旅游市场的渐趋成熟,游客已不再甘心于传统那种浮光掠影、匆匆而过的旅游模式。他们内心渴望着在景区游览过程中能够收获更具针对性、充满智慧元素的独特体验。就像,游客们满心期待着借助手机这一便捷工具,随时随地都能聆听景点的详细讲解,精准定位自己的位置并获取导航指引,从而彻底杜绝在景区中迷失方向或者与精彩景点失之交臂的情况;他们还盼望着能够事先精心规划好整个行程安排,预
- 物联网在智慧医院中的应用与规划
罗思付之技术屋
综合技术探讨及方案专栏物联网
摘要随着信息技术的快速发展,物联网技术在医院中的应用已经成为医疗领域的重要研究方向。基于医院物联网应用要求,提出一个符合智慧医院建设要求的物联网规划方法和技术架构,并提出了未来医院物联网的规划建议。引言随着医疗信息化的推进,医院物联网作为解决医疗领域问题的有效手段,受到了广泛的关注。医院物联网通过将传感器、设备和信息系统连接起来,实现对医疗建筑环境、医疗设备和医疗服务过程的实时监测和管理,提高医疗
- 美畅物联丨智慧物联中台:解锁视频资源管理的未来钥匙
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监控视频作为企业信息化建设的关键业务,伴随平安城市建设的持续推进,城市视频监控点位的规模与覆盖范畴不断拓展。当前,绝大多数视频监控摄像头由社会单位自主投资构建,然而其建设标准缺乏统一性,系统建设不成体系、不成网络,进而导致“信息孤岛”现象的产生,引发了视频资源共享困难、重复建设等一系列问题。近些年来,随着视频相关业务的渐趋丰富多元,各类业务系统均对各类视频资源的调用有着迫切需求,且各种视频资源呈现
- 从云端到私有:智慧任务管理工具的私有化转型之路
项目管理软件
智慧任务管理工具私有化是指将智慧任务管理工具部署在组织内部的私有服务器或云环境中,以确保数据的安全性、隐私性和完全控制权。以下是对智慧任务管理工具私有化的详细解析:一、私有化的优势●数据安全:私有化部署确保所有数据存储在组织内部的服务器或私有云中,避免数据泄露或被第三方访问,特别适合处理敏感信息或需要遵守数据保护法规(如GDPR、HIPAA等)的组织。●定制化开发:组织可以完全控制系统的配置、更新
- 自然语言处理系列(5)——情感分析的原理与实战
DoYangTan
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自然语言处理系列(5)——情感分析的原理与实战情感分析(SentimentAnalysis)是自然语言处理中的一项经典任务,目的是通过分析文本,判断其表达的情感倾向性。情感分析广泛应用于社交媒体监控、市场调研、客户服务等领域,帮助企业和机构快速了解用户的情感态度。在本文中,我们将深入探讨情感分析的基本概念、常用方法,并展示如何使用Python和现代NLP工具实现情感分析任务。1.情感分析的基本概念
- 文心一言产品拆解调研报告
Charlues.k
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目录一、产品概述二、目标用户与市场定位三、核心功能分析1.功能列表2.功能使用流程3.交互体验四、用户体验评估1.用户视角1.1学习曲线1.2操作流畅度1.3用户心理预期满足程度2.情感设计2.1细节设计与用户情感体验2.2界面与交互符合用户预期3.使用场景3.1高频场景下的操作体验3.2低频或紧急场景下的操作便利性总结五、数据和技术分析1.技术架构1.1技术架构概述1.2核心功能支持与稳定性1.
- Empowering LLMs with Logical Reasoning: 从“语言大师”到“逻辑大师”的进化之路
步子哥
人工智能
“逻辑是智慧的骨架,而语言是智慧的血肉。让大语言模型(LLMs)既能说会道,又能逻辑严谨,是AI发展的下一座高峰。”开篇:语言模型的“逻辑盲区”近年来,大语言模型(LLMs)在自然语言处理(NLP)任务中取得了令人瞩目的成就。从生成流畅的文章到翻译复杂的句子,这些模型似乎无所不能。然而,当我们试图让它们回答逻辑推理问题时,却发现它们的表现常常令人失望。比如,某顶尖LLM在回答以下问题时出现了自相矛
- 第五篇 普通人的编辑利器EmEditor——Vim的替代者(一)
weixin_34236497
开发工具
第五篇普通人的编辑利器EmEditor——Vim的替代者(一)这些天一直忙着整自己独立的博客,其他啥也没干。我就是这样,做一件事请就想不停地做下去,直到做好。现在polaris的博客基本搞定,原计划是接着完善它然后把之前的博文导进去(没有找到好的方法,只能一篇篇复制,调格式了),今天得知一位网友很“期待”文本编辑器序列的第五篇,于是决定停下其他的事情,钻心写这篇文章。1几点说明写这篇文章之前,po
- 前言:什么是大模型微调
伯牙碎琴
大模型微调深度学习人工智能机器学习大模型微调训练
一、大模型微调的基础知识1.什么是大模型微调?大模型微调(Fine-tuning)是指在预训练模型的基础上,针对特定的任务或数据集进行进一步训练的过程。预训练模型通常在大规模的通用数据上训练,具备广泛的语言理解和生成能力。通过微调,我们可以让模型更好地适应特定的领域或任务,例如情感分析、问答系统、文本生成等。2.为什么需要微调?适应特定任务:通用模型虽然功能强大,但在特定任务上可能表现不够精准。微
- 无住之境:“灵魂“概念的消解与超越
109702008
杂谈人工智能
引言在《金刚经》的般若智慧中,"应无所住而生其心"犹如划破无明的闪电,揭示了超越一切执着的修行真谛。当现代人试图用"灵魂"概念解读这句话时,实则触及了佛教哲学最深层的认知革命。本文将深入剖析佛教"无住"智慧与"灵魂"概念的深刻对峙,揭示其背后完整的哲学体系。一、佛教认知革命:对灵魂实体的解构五蕴和合论的解剖刀佛教以"色受想行识"五蕴理论,将所谓灵魂解构为动态的意识流。就像拆解钟表发现没有"钟表灵魂
- 对股票分析时要注意哪些主要因素?
会飞的奇葩猪
股票 分析 云掌股吧
众所周知,对散户投资者来说,股票技术分析是应战股市的核心武器,想学好股票的技术分析一定要知道哪些是重点学习的,其实非常简单,我们只要记住三个要素:成交量、价格趋势、振荡指标。
一、成交量
大盘的成交量状态。成交量大说明市场的获利机会较多,成交量小说明市场的获利机会较少。当沪市的成交量超过150亿时是强市市场状态,运用技术找综合买点较准;
- 【Scala十八】视图界定与上下文界定
bit1129
scala
Context Bound,上下文界定,是Scala为隐式参数引入的一种语法糖,使得隐式转换的编码更加简洁。
隐式参数
首先引入一个泛型函数max,用于取a和b的最大值
def max[T](a: T, b: T) = {
if (a > b) a else b
}
因为T是未知类型,只有运行时才会代入真正的类型,因此调用a >
- C语言的分支——Object-C程序设计阅读有感
darkblue086
applec框架cocoa
自从1972年贝尔实验室Dennis Ritchie开发了C语言,C语言已经有了很多版本和实现,从Borland到microsoft还是GNU、Apple都提供了不同时代的多种选择,我们知道C语言是基于Thompson开发的B语言的,Object-C是以SmallTalk-80为基础的。和C++不同的是,Object C并不是C的超集,因为有很多特性与C是不同的。
Object-C程序设计这本书
- 去除浏览器对表单值的记忆
周凡杨
html记忆autocompleteform浏览
&n
- java的树形通讯录
g21121
java
最近用到企业通讯录,虽然以前也开发过,但是用的是jsf,拼成的树形,及其笨重和难维护。后来就想到直接生成json格式字符串,页面上也好展现。
// 首先取出每个部门的联系人
for (int i = 0; i < depList.size(); i++) {
List<Contacts> list = getContactList(depList.get(i
- Nginx安装部署
510888780
nginxlinux
Nginx ("engine x") 是一个高性能的 HTTP 和 反向代理 服务器,也是一个 IMAP/POP3/SMTP 代理服务器。 Nginx 是由 Igor Sysoev 为俄罗斯访问量第二的 Rambler.ru 站点开发的,第一个公开版本0.1.0发布于2004年10月4日。其将源代码以类BSD许可证的形式发布,因它的稳定性、丰富的功能集、示例配置文件和低系统资源
- java servelet异步处理请求
墙头上一根草
java异步返回servlet
servlet3.0以后支持异步处理请求,具体是使用AsyncContext ,包装httpservletRequest以及httpservletResponse具有异步的功能,
final AsyncContext ac = request.startAsync(request, response);
ac.s
- 我的spring学习笔记8-Spring中Bean的实例化
aijuans
Spring 3
在Spring中要实例化一个Bean有几种方法:
1、最常用的(普通方法)
<bean id="myBean" class="www.6e6.org.MyBean" />
使用这样方法,按Spring就会使用Bean的默认构造方法,也就是把没有参数的构造方法来建立Bean实例。
(有构造方法的下个文细说)
2、还
- 为Mysql创建最优的索引
annan211
mysql索引
索引对于良好的性能非常关键,尤其是当数据规模越来越大的时候,索引的对性能的影响越发重要。
索引经常会被误解甚至忽略,而且经常被糟糕的设计。
索引优化应该是对查询性能优化最有效的手段了,索引能够轻易将查询性能提高几个数量级,最优的索引会比
较好的索引性能要好2个数量级。
1 索引的类型
(1) B-Tree
不出意外,这里提到的索引都是指 B-
- 日期函数
百合不是茶
oraclesql日期函数查询
ORACLE日期时间函数大全
TO_DATE格式(以时间:2007-11-02 13:45:25为例)
Year:
yy two digits 两位年 显示值:07
yyy three digits 三位年 显示值:007
- 线程优先级
bijian1013
javathread多线程java多线程
多线程运行时需要定义线程运行的先后顺序。
线程优先级是用数字表示,数字越大线程优先级越高,取值在1到10,默认优先级为5。
实例:
package com.bijian.study;
/**
* 因为在代码段当中把线程B的优先级设置高于线程A,所以运行结果先执行线程B的run()方法后再执行线程A的run()方法
* 但在实际中,JAVA的优先级不准,强烈不建议用此方法来控制执
- 适配器模式和代理模式的区别
bijian1013
java设计模式
一.简介 适配器模式:适配器模式(英语:adapter pattern)有时候也称包装样式或者包装。将一个类的接口转接成用户所期待的。一个适配使得因接口不兼容而不能在一起工作的类工作在一起,做法是将类别自己的接口包裹在一个已存在的类中。 &nbs
- 【持久化框架MyBatis3三】MyBatis3 SQL映射配置文件
bit1129
Mybatis3
SQL映射配置文件一方面类似于Hibernate的映射配置文件,通过定义实体与关系表的列之间的对应关系。另一方面使用<select>,<insert>,<delete>,<update>元素定义增删改查的SQL语句,
这些元素包含三方面内容
1. 要执行的SQL语句
2. SQL语句的入参,比如查询条件
3. SQL语句的返回结果
- oracle大数据表复制备份个人经验
bitcarter
oracle大表备份大表数据复制
前提:
数据库仓库A(就拿oracle11g为例)中有两个用户user1和user2,现在有user1中有表ldm_table1,且表ldm_table1有数据5千万以上,ldm_table1中的数据是从其他库B(数据源)中抽取过来的,前期业务理解不够或者需求有变,数据有变动需要重新从B中抽取数据到A库表ldm_table1中。
- HTTP加速器varnish安装小记
ronin47
http varnish 加速
上午共享的那个varnish安装手册,个人看了下,有点不知所云,好吧~看来还是先安装玩玩!
苦逼公司服务器没法连外网,不能用什么wget或yum命令直接下载安装,每每看到别人博客贴出的在线安装代码时,总有一股羡慕嫉妒“恨”冒了出来。。。好吧,既然没法上外网,那只能麻烦点通过下载源码来编译安装了!
Varnish 3.0.4下载地址: http://repo.varnish-cache.org/
- java-73-输入一个字符串,输出该字符串中对称的子字符串的最大长度
bylijinnan
java
public class LongestSymmtricalLength {
/*
* Q75题目:输入一个字符串,输出该字符串中对称的子字符串的最大长度。
* 比如输入字符串“google”,由于该字符串里最长的对称子字符串是“goog”,因此输出4。
*/
public static void main(String[] args) {
Str
- 学习编程的一点感想
Cb123456
编程感想Gis
写点感想,总结一些,也顺便激励一些自己.现在就是复习阶段,也做做项目.
本专业是GIS专业,当初觉得本专业太水,靠这个会活不下去的,所以就报了培训班。学习的时候,进入状态很慢,而且当初进去的时候,已经上到Java高级阶段了,所以.....,呵呵,之后有点感觉了,不过,还是不好好写代码,还眼高手低的,有
- [能源与安全]美国与中国
comsci
能源
现在有一个局面:地球上的石油只剩下N桶,这些油只够让中国和美国这两个国家中的一个顺利过渡到宇宙时代,但是如果这两个国家为争夺这些石油而发生战争,其结果是两个国家都无法平稳过渡到宇宙时代。。。。而且在战争中,剩下的石油也会被快速消耗在战争中,结果是两败俱伤。。。
在这个大
- SEMI-JOIN执行计划突然变成HASH JOIN了 的原因分析
cwqcwqmax9
oracle
甲说:
A B两个表总数据量都很大,在百万以上。
idx1 idx2字段表示是索引字段
A B 两表上都有
col1字段表示普通字段
select xxx from A
where A.idx1 between mmm and nnn
and exists (select 1 from B where B.idx2 =
- SpringMVC-ajax返回值乱码解决方案
dashuaifu
AjaxspringMVCresponse中文乱码
SpringMVC-ajax返回值乱码解决方案
一:(自己总结,测试过可行)
ajax返回如果含有中文汉字,则使用:(如下例:)
@RequestMapping(value="/xxx.do") public @ResponseBody void getPunishReasonB
- Linux系统中查看日志的常用命令
dcj3sjt126com
OS
因为在日常的工作中,出问题的时候查看日志是每个管理员的习惯,作为初学者,为了以后的需要,我今天将下面这些查看命令共享给各位
cat
tail -f
日 志 文 件 说 明
/var/log/message 系统启动后的信息和错误日志,是Red Hat Linux中最常用的日志之一
/var/log/secure 与安全相关的日志信息
/var/log/maillog 与邮件相关的日志信
- [应用结构]应用
dcj3sjt126com
PHPyii2
应用主体
应用主体是管理 Yii 应用系统整体结构和生命周期的对象。 每个Yii应用系统只能包含一个应用主体,应用主体在 入口脚本中创建并能通过表达式 \Yii::$app 全局范围内访问。
补充: 当我们说"一个应用",它可能是一个应用主体对象,也可能是一个应用系统,是根据上下文来决定[译:中文为避免歧义,Application翻译为应
- assertThat用法
eksliang
JUnitassertThat
junit4.0 assertThat用法
一般匹配符1、assertThat( testedNumber, allOf( greaterThan(8), lessThan(16) ) );
注释: allOf匹配符表明如果接下来的所有条件必须都成立测试才通过,相当于“与”(&&)
2、assertThat( testedNumber, anyOf( g
- android点滴2
gundumw100
应用服务器android网络应用OSHTC
如何让Drawable绕着中心旋转?
Animation a = new RotateAnimation(0.0f, 360.0f,
Animation.RELATIVE_TO_SELF, 0.5f, Animation.RELATIVE_TO_SELF,0.5f);
a.setRepeatCount(-1);
a.setDuration(1000);
如何控制Andro
- 超简洁的CSS下拉菜单
ini
htmlWeb工作html5css
效果体验:http://hovertree.com/texiao/css/3.htmHTML文件:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
<head>
<title>简洁的HTML+CSS下拉菜单-HoverTree</title>
- kafka consumer防止数据丢失
kane_xie
kafkaoffset commit
kafka最初是被LinkedIn设计用来处理log的分布式消息系统,因此它的着眼点不在数据的安全性(log偶尔丢几条无所谓),换句话说kafka并不能完全保证数据不丢失。
尽管kafka官网声称能够保证at-least-once,但如果consumer进程数小于partition_num,这个结论不一定成立。
考虑这样一个case,partiton_num=2
- @Repository、@Service、@Controller 和 @Component
mhtbbx
DAOspringbeanprototype
@Repository、@Service、@Controller 和 @Component 将类标识为Bean
Spring 自 2.0 版本开始,陆续引入了一些注解用于简化 Spring 的开发。@Repository注解便属于最先引入的一批,它用于将数据访问层 (DAO 层 ) 的类标识为 Spring Bean。具体只需将该注解标注在 DAO类上即可。同时,为了让 Spring 能够扫描类
- java 多线程高并发读写控制 误区
qifeifei
java thread
先看一下下面的错误代码,对写加了synchronized控制,保证了写的安全,但是问题在哪里呢?
public class testTh7 {
private String data;
public String read(){
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "read data "
- mongodb replica set(副本集)设置步骤
tcrct
javamongodb
网上已经有一大堆的设置步骤的了,根据我遇到的问题,整理一下,如下:
首先先去下载一个mongodb最新版,目前最新版应该是2.6
cd /usr/local/bin
wget http://fastdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-x86_64-2.6.0.tgz
tar -zxvf mongodb-linux-x86_64-2.6.0.t
- rust学习笔记
wudixiaotie
学习笔记
1.rust里绑定变量是let,默认绑定了的变量是不可更改的,所以如果想让变量可变就要加上mut。
let x = 1; let mut y = 2;
2.match 相当于erlang中的case,但是case的每一项后都是分号,但是rust的match却是逗号。
3.match 的每一项最后都要加逗号,但是最后一项不加也不会报错,所有结尾加逗号的用法都是类似。
4.每个语句结尾都要加分