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金枝玉叶9
程序员知识储备1程序员知识储备2程序员知识储备3腾讯云云计算
腾讯云大模型知识引擎驱动的DeepSeek满血版医疗顾问大模型搭建实战是一个非常具有挑战性的项目,涉及从数据的处理到模型的训练、部署及优化等多个环节,旨在为医疗领域提供高效、精准的智能化服务。下面是该项目各个方面的详细分析:1.项目背景与目标腾讯云通过结合大模型(如DeepSeek)和知识引擎,致力于为医疗行业提供精准、个性化的智能医疗服务。DeepSeek是腾讯云基于大规模数据和强大计算能力所打
- 【AI-42】如何调整参数和超参
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在机器学习和深度学习中,参数和超参数是两个重要概念,以下是一些常见的参数和超参数及其作用:参数权重(Weight)解释:可以将权重想象成连接不同神经元之间的“桥梁”,其大小决定了一个神经元的输出对下一个神经元的影响程度。权重越大,说明前一个神经元对后一个神经元的影响就越大;权重越小,影响就越小。作用:在模型训练过程中,权重不断调整,使得模型能够学习到输入数据中的各种特征和模式,从而实现对数据的准确
- 使用Python和机器学习技术对高中物理题目进行分类的示例代码
max500600
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以下是一个使用Python和机器学习技术对高中物理题目进行分类的示例代码。我们将使用自然语言处理(NLP)技术处理题目的文本信息,并使用朴素贝叶斯分类器进行分类。步骤概述数据准备:准备包含高中物理题目的数据集,每个题目都有对应的类别标签。文本预处理:对题目文本进行清洗和特征提取。模型训练:使用训练数据训练分类模型。模型评估:使用测试数据评估模型的性能。预测:使用训练好的模型对新的物理题目进行分类。
- 深度学习篇---Opencv中的机器学习和深度学习
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文章目录前言一、OpenCV中的机器学习1.概述2.使用步骤步骤1:准备数据步骤2:创建模型步骤3:训练模型步骤4:预测3.优点简单易用轻量级实时性4.缺点特征依赖性能有限二、OpenCV中的深度学习1.概述图像分类(如ResNet、MobileNet)目标检测(如YOLO、SSD)语义分割(如DeepLab)人脸检测(如OpenFace)2.使用步骤步骤1:加载模型步骤2:准备输入数据步骤3:推
- Mark Github上的一个项目,VLM-R1。GRPO为什么促使MLLM在部分垂域比SFT更好的表现
朱韬韬
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项目地址:GitHub-om-ai-lab/VLM-R1:SolveVisualUnderstandingwithReinforcedVLMs最近做毕设,看到VLM-R1项目,一个有趣的现象:在Grounding任务中,GRPO训练的模型不仅展现出更稳定的训练曲线,其域外泛化能力更是远超传统SFT方法。这种差异在OCR等视觉-语言交叉任务中尤为显著。在追求大模型垂直领域落地的道路上,我们是否过度依
- 深度学习笔记——神经网络
肆——
深度学习深度学习笔记神经网络人工智能python
本文为在拓尔思智能举办的训练营中学习内容的总结,部分内容摘自百度百科个人在这里推荐一个好用的软件,Trae,主要是免费。人工神经元是人工神经网络的基本单元。模拟生物神经元,人工神经元有1个或者多个输入(模拟多个树突或者多个神经元向该神经元传递神经冲动);对输入进行加权求和(模拟细胞体将神经信号进行积累和树突强度不同);对输入之和使用激活函数计算活性值(模拟细胞体产生兴奋或者抑制);输出活性值并传递
- Triplet Loss原理及 Python实现
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Tripletloss最初是谷歌在FaceNet:AUnifiedEmbeddingforFaceRecognitionandClustering论文中提出的,可以学到较好的人脸的embeddingTripletLoss是一种用于训练特征嵌入(featureembedding)的损失函数,广泛应用于人脸识别、图像检索等需要度量相似性的任务。其核心思想是通过学习将同类样本的嵌入距离拉近,不同类样本的
- 代码随想录---算法训练营---总结
感谢上Di_123
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这个是结营时期的刷题量,开营的时候不到一百道题。我总共参加了60天这个代码随想录的算法训练营,每天按照计划逐步进行算法训练,卡尔老师讲的很好,要是有不理解的,偶尔会给他提建议,提问题。祝愿代码随想录未来发展越来越好这个训练营,真的刷新了我对算法的认知。其实对于一个前端JavaScript开发工程师来说,对算法要求不是很高,平常的工作中,顶多就写写递归,写写深搜和广搜,其他的方法真的对于我来说很少接
- Manus的基于Sentence-BERT与ChromaDB的语义检索系统设计与实现
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基于Sentence-BERT与ChromaDB的语义检索系统设计与实现——面向高维向量存储的语义检索优化研究摘要本文提出一种融合Sentence-BERT深度语义编码与ChromaDB向量数据库的语义检索框架。针对传统关键词匹配方法在语义鸿沟问题上的局限性,采用预训练语言模型生成768维语义向量,通过ChromaDB实现高效向量存储与近似最近邻搜索(ANN)。实验表明,在MSMARCO数据集上,
- 3.6手写数字识别项目
不要不开心了
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今天的内容为手写数字识别项目1.数据准备:-使用`torchvision.datasets`加载MNIST数据集。-通过`transforms.Compose`对数据进行预处理,包括转换为张量和归一化。-使用`DataLoader`创建训练和测试数据集的生成器。2.可视化源数据:-使用`matplotlib`库可视化测试集中的部分图像,并显示其对应的真实标签。3.构建模型:-定义一个包含两个隐藏层
- 想知道的都有!大模型的定义、基本架构、训练、经典代表、应用和挑战全解析
和老莫一起学AI
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导读都2024年了,学习AI相关的人或多或少的听说过“大模型”。目前,大模型技术以其庞大的参数规模和卓越的性能,成为了推动行业进步的新引擎。本文将带您深入探索大模型的神秘世界,从其定义、基本原理、训练三步骤,到Prompt技术的巧妙应用,以及大模型在各行业的广泛应用和面临的挑战。无论您是AI领域的专业人士,还是对技术充满好奇的普通读者,本文都将为您提供一个全面、深入的大模型知识图谱。1、大模型的定
- 打卡代码随想录算法训练营第11天: 150. 逆波兰表达式求值 239. 滑动窗口最大值 347.前 K 个高频元素
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代码随想录文中含LLM回答内容150.逆波兰表达式求值力扣题目链接思路K:先理解逆波兰表达式是啥,是把运算符放在了两个要运算的数字的后边,又叫后缀表达式。遇见数字就入栈,遇见算符就计算栈里前两个数字,算完再存回去classSolution{public:intevalRPN(vector&tokens){stackpoland;for(inti=0;ique;voidpop(intval){if(
- 智能算法安全优化与关键技术实践
智能计算研究中心
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内容概要智能算法的安全优化与关键技术实践已成为人工智能发展的核心命题。在医疗影像分析、金融风控、自动驾驶等场景中,联邦学习的分布式协作机制有效解决了数据孤岛问题,而生成对抗网络通过对抗训练增强数据生成能力,为小样本场景提供技术支撑。与此同时,可解释性算法通过特征重要性分析与决策路径可视化,显著提升模型透明度,降低黑箱风险。在技术实现层面,特征工程的自动化筛选与超参数动态调整策略优化了模型性能,结合
- 音频 bug 大全
DEDSEC_Roger
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解决:OSError:libsox.so:cannotopensharedobjectfile:Nosuchfileordirectory运行funasr训练时出现该错误安装个库就好了sudoaptinstalllibsox-dev解决:fatalerror:portaudio.h:Nosuchfileordirectory执行pipinstallPyAudio时出现该错误安装个库就好了sudoa
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有人给我介绍对象吗
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PyTorch深度学习快速入门教程PyTorch是一个灵活且易用的深度学习框架,支持动态图计算,广泛用于学术研究和工业应用。本教程将带你快速掌握PyTorch的基本用法,涵盖张量(Tensor)操作、自动求导(Autograd)、构建神经网络以及模型训练。1.安装PyTorch在终端或命令行中运行以下命令安装PyTorch:pipinstalltorchtorchvisiontorchaudio安
- 基于YOLOv5深度学习的田间杂草检测系统:UI界面 + YOLOv5 + 数据集详细教程
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引言随着农业科技的进步,智能化农业越来越受到重视,尤其是通过计算机视觉技术对作物进行监测和管理。在农业生产中,杂草的生长对作物的生长产生了负面影响,因此准确地检测和识别田间杂草至关重要。本文将详细介绍如何构建一个基于深度学习的田间杂草检测系统,使用YOLOv5模型进行目标检测,并提供一个用户友好的界面。我们将分步骤进行,包括环境配置、数据集准备、模型训练、实时杂草检测系统的实现等内容。目录引言目录
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使用llama-factory完成模型的微调训练后,需要开启其api服务进行调用,参考官方https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory/blob/main/examples/inference/llama3_lora_sft.yaml中的内容进行改写API实现的标准是参考了OpenAI的相关接口协议,基于uvicorn服务框架进行开发,使用如下的方式启动:下述为
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Llama3-8B+LLaMA-Factory中文微调Llama3是目前开源大模型中最优秀的模型之一,但是原生的Llama3模型训练的中文语料占比非常低,因此在中文的表现方便略微欠佳!本教程就以Llama3-8B-Instruct开源模型为模型基座,通过开源程序LLaMA-Factory来进行中文的微调,提高Llama3的中文能力!LLaMA-Factory是一个开源的模型训练工具Llama3-8
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超越基于常识的基准除了不同的评估方法,还应该利用基于常识的基准。训练深度学习模型就好比在平行世界里按下发射火箭的按钮,你听不到也看不到。你无法观察流形学习过程,它发生在数千维空间中,即使投影到三维空间中,你也无法解释它。唯一的反馈信号就是验证指标,就像隐形火箭的高度计。特别重要的是,我们需要知道火箭是否离开了地面。发射地点的海拔高度是多少?模型似乎有15%的精度——这算是很好吗?在开始处理一个数据
- 代码随想录算法训练营第四十八天|583. 两个字符串的删除操作,72. 编辑距离
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- *算法训练(leetcode)第三十九天 | 115. 不同的子序列、583. 两个字符串的删除操作、72. 编辑距离
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刷题记录*115.不同的子序列*583.两个字符串的删除操作解法一解法二*72.编辑距离*115.不同的子序列leetcode题目地址dp[i][j]代表:以i-1结尾的s中包含以j-1结尾的t的个数。有以下两种情况:s[i-1]==t[i-1]:考虑s[i-1]不考虑s[i-1]s[i-1]!=t[i-1]题解思路时间复杂度:O(n2)O(n^2)O(n2)空间复杂度:O(n∗m)O(n*m)O
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刷题记录235.二叉搜索树的最近公共祖先递归非递归701.二叉搜索树中的插入操作递归非递归*450.删除二叉搜索树中的节点235.二叉搜索树的最近公共祖先leetcode题目地址二叉搜索树(BST),左小右大。在BST中查找两个节点p、q的最近公共祖先时,使用前序遍历,访问到的第一个在两个节点的区间内[p,q]的节点就是公共祖先节点。当前节点值超出区间时借助BST性质(左小右大)向对应的方向缩小范
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刷题记录455.分发饼干*376.摆动序列53.最大子数组和455.分发饼干leetcode题目地址贪心,两个数组排序,从前向后或从后向前均可,二者需保持同序,使用两个指针分别指向两个数组,当胃口满足时两个指针同时后移并计数,若不满足则饼干指针后移寻找合适的饼干。由于使用了两次快排,所以时间复杂度为O(nlogn)。时间复杂度:O(nlogn)O(nlogn)O(nlogn)空间复杂度:O(1)O
- 算法训练(leetcode)二刷第三十九天 | 115. 不同的子序列、583. 两个字符串的删除操作、72. 编辑距离
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刷题记录*115.不同的子序列583.两个字符串的删除操作思路一:转求公共子序列思路二:编辑距离(统计删除次数)72.编辑距离*115.不同的子序列leetcode题目地址编辑距离问题。题目要求在s串中查找t串出现的次数。dp数组含义:dp[i][j]表示以s[i-1]结尾的子串A中出现以t[j-1]为结尾的子串B的个数状态转移方程:题目要求在s串中查找t串出现的次数,因此只考虑对s串进行编辑。当
- 2025年AI编程的进展与突破
调皮的芋头
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2025年AI编程的进展与突破1.AI编程能力达到中级工程师水平核心技术突破:大语言模型(如GPT-4、Claude3.5)通过海量代码训练,已能理解自然语言需求并生成符合规范的代码,支持复杂任务(如多文件修改、测试生成、代码部署)。能力边界扩展:AI可独立完成模块化开发、代码调试及简单架构设计,例如Meta计划在2025年将中级工程师的工作自动化,部分企业代码生成率已超50%(如科大讯飞)。多模
- 复现:latent diffusion(LDM)stable diffusion
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复现LDM已解决所有报错下载项目https://github.com/CompVis/latent-diffusion然后运行环境配置:condaenvcreate-fenvironment.yamlcondaactivateldm下载预先训练的权重:下载官方权重文件:mkdir-pmodels/ldm/text2img-large/wget-Omodels/ldm/text2img-large/
- 阿里云CTO:通义稳居全球最强开源大模型,性能接近GPT-4o
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人工智能阿里云云计算
来源:@首席数智官9月19日,在2024杭州云栖大会上,阿里云CTO周靖人表示,阿里云正在围绕AI时代,树立一个AI基础设施的新标准,全面升级从服务器到计算、存储、网络、数据处理、模型训练和推理平台的技术架构体系,让数据中心成为一台超级计算机,为每个AI和应用提供高性能、高效的算力服务。大会现场,通义大模型迎来了年度重磅发布。基础模型升级,性能媲美GPT-4o,发布最强开源模型Qwen2.5系列,
- 特斯拉FSD不同版本的进化
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特斯拉,FSD,自动驾驶,深度学习,计算机视觉,强化学习,神经网络,模型训练1.背景介绍特斯拉自2016年推出Autopilot以来,一直致力于开发全自动驾驶系统,其目标是实现完全无人驾驶,让汽车能够像人类一样感知周围环境,做出安全可靠的驾驶决策。FSD(FullSelf-Driving)是特斯拉自动驾驶系统的最高级别,它旨在实现车辆在任何道路和环境条件下都能安全自主驾驶的能力。FSD的开发是一个
- 如何通过卷积神经网络(CNN)有效地提取图像的局部特征,并在CIFAR-10数据集上实现高精度的分类?
浪九天
人工智能理论python后端深度学习神经网络人工智能机器学习pytorch
目录1.CNN提取图像局部特征的原理2.在CIFAR-10数据集上实现高精度分类的步骤2.1数据准备2.2构建CNN模型2.3定义损失函数和优化器2.4训练模型2.5测试模型3.提高分类精度的技巧卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)是专门为处理具有网格结构数据(如图像)而设计的深度学习模型,能够有效地提取图像的局部特征。下面将详细介绍如何通过CNN提取图像局
- Spring4.1新特性——综述
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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
- Schema与数据类型优化
annan211
数据结构mysql
目前商城的数据库设计真是一塌糊涂,表堆叠让人不忍直视,无脑的架构师,说了也不听。
在数据库设计之初,就应该仔细揣摩可能会有哪些查询,有没有更复杂的查询,而不是仅仅突出
很表面的业务需求,这样做会让你的数据库性能成倍提高,当然,丑陋的架构师是不会这样去考虑问题的。
选择优化的数据类型
1 更小的通常更好
更小的数据类型通常更快,因为他们占用更少的磁盘、内存和cpu缓存,
- 第一节 HTML概要学习
chenke
htmlWebcss
第一节 HTML概要学习
1. 什么是HTML
HTML是英文Hyper Text Mark-up Language(超文本标记语言)的缩写,它规定了自己的语法规则,用来表示比“文本”更丰富的意义,比如图片,表格,链接等。浏览器(IE,FireFox等)软件知道HTML语言的语法,可以用来查看HTML文档。目前互联网上的绝大部分网页都是使用HTML编写的。
打开记事本 输入一下内
- MyEclipse里部分习惯的更改
Array_06
eclipse
继续补充中----------------------
1.更改自己合适快捷键windows-->prefences-->java-->editor-->Content Assist-->
Activation triggers for java的右侧“.”就可以改变常用的快捷键
选中 Text
- 近一个月的面试总结
cugfy
面试
本文是在学习中的总结,欢迎转载但请注明出处:http://blog.csdn.net/pistolove/article/details/46753275
前言
打算换个工作,近一个月面试了不少的公司,下面将一些面试经验和思考分享给大家。另外校招也快要开始了,为在校的学生提供一些经验供参考,希望都能找到满意的工作。
- HTML5一个小迷宫游戏
357029540
html5
通过《HTML5游戏开发》摘抄了一个小迷宫游戏,感觉还不错,可以画画,写字,把摘抄的代码放上来分享下,喜欢的同学可以拿来玩玩!
<html>
<head>
<title>创建运行迷宫</title>
<script type="text/javascript"
- 10步教你上传githib数据
张亚雄
git
官方的教学还有其他博客里教的都是给懂的人说得,对已我们这样对我大菜鸟只能这么来锻炼,下面先不玩什么深奥的,先暂时用着10步干净利索。等玩顺溜了再用其他的方法。
操作过程(查看本目录下有哪些文件NO.1)ls
(跳转到子目录NO.2)cd+空格+目录
(继续NO.3)ls
(匹配到子目录NO.4)cd+ 目录首写字母+tab键+(首写字母“直到你所用文件根就不再按TAB键了”)
(查看文件
- MongoDB常用操作命令大全
adminjun
mongodb操作命令
成功启动MongoDB后,再打开一个命令行窗口输入mongo,就可以进行数据库的一些操作。输入help可以看到基本操作命令,只是MongoDB没有创建数据库的命令,但有类似的命令 如:如果你想创建一个“myTest”的数据库,先运行use myTest命令,之后就做一些操作(如:db.createCollection('user')),这样就可以创建一个名叫“myTest”的数据库。
一
- bat调用jar包并传入多个参数
aijuans
下面的主程序是通过eclipse写的:
1.在Main函数接收bat文件传递的参数(String[] args)
如: String ip =args[0]; String user=args[1]; &nbs
- Java中对类的主动引用和被动引用
ayaoxinchao
java主动引用对类的引用被动引用类初始化
在Java代码中,有些类看上去初始化了,但其实没有。例如定义一定长度某一类型的数组,看上去数组中所有的元素已经被初始化,实际上一个都没有。对于类的初始化,虚拟机规范严格规定了只有对该类进行主动引用时,才会触发。而除此之外的所有引用方式称之为对类的被动引用,不会触发类的初始化。虚拟机规范严格地规定了有且仅有四种情况是对类的主动引用,即必须立即对类进行初始化。四种情况如下:1.遇到ne
- 导出数据库 提示 outfile disabled
BigBird2012
mysql
在windows控制台下,登陆mysql,备份数据库:
mysql>mysqldump -u root -p test test > D:\test.sql
使用命令 mysqldump 格式如下: mysqldump -u root -p *** DBNAME > E:\\test.sql。
注意:执行该命令的时候不要进入mysql的控制台再使用,这样会报
- Javascript 中的 && 和 ||
bijian1013
JavaScript&&||
准备两个对象用于下面的讨论
var alice = {
name: "alice",
toString: function () {
return this.name;
}
}
var smith = {
name: "smith",
- [Zookeeper学习笔记之四]Zookeeper Client Library会话重建
bit1129
zookeeper
为了说明问题,先来看个简单的示例代码:
package com.tom.zookeeper.book;
import com.tom.Host;
import org.apache.zookeeper.WatchedEvent;
import org.apache.zookeeper.ZooKeeper;
import org.apache.zookeeper.Wat
- 【Scala十一】Scala核心五:case模式匹配
bit1129
scala
package spark.examples.scala.grammars.caseclasses
object CaseClass_Test00 {
def simpleMatch(arg: Any) = arg match {
case v: Int => "This is an Int"
case v: (Int, String)
- 运维的一些面试题
yuxianhua
linux
1、Linux挂载Winodws共享文件夹
mount -t cifs //1.1.1.254/ok /var/tmp/share/ -o username=administrator,password=yourpass
或
mount -t cifs -o username=xxx,password=xxxx //1.1.1.1/a /win
- Java lang包-Boolean
BrokenDreams
boolean
Boolean类是Java中基本类型boolean的包装类。这个类比较简单,直接看源代码吧。
public final class Boolean implements java.io.Serializable,
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-命令模式-Command
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.Collection;
import java.util.List;
/**
* GOF 在《设计模式》一书中阐述命令模式的意图:“将一个请求封装
- matlab下GPU编程笔记
cherishLC
matlab
不多说,直接上代码
gpuDevice % 查看系统中的gpu,,其中的DeviceSupported会给出matlab支持的GPU个数。
g=gpuDevice(1); %会清空 GPU 1中的所有数据,,将GPU1 设为当前GPU
reset(g) %也可以清空GPU中数据。
a=1;
a=gpuArray(a); %将a从CPU移到GPU中
onGP
- SVN安装过程
crabdave
SVN
SVN安装过程
subversion-1.6.12
./configure --prefix=/usr/local/subversion --with-apxs=/usr/local/apache2/bin/apxs --with-apr=/usr/local/apr --with-apr-util=/usr/local/apr --with-openssl=/
- sql 行列转换
daizj
sql行列转换行转列列转行
行转列的思想是通过case when 来实现
列转行的思想是通过union all 来实现
下面具体例子:
假设有张学生成绩表(tb)如下:
Name Subject Result
张三 语文 74
张三 数学 83
张三 物理 93
李四 语文 74
李四 数学 84
李四 物理 94
*/
/*
想变成
姓名 &
- MySQL--主从配置
dcj3sjt126com
mysql
linux下的mysql主从配置: 说明:由于MySQL不同版本之间的(二进制日志)binlog格式可能会不一样,因此最好的搭配组合是Master的MySQL版本和Slave的版本相同或者更低, Master的版本肯定不能高于Slave版本。(版本向下兼容)
mysql1 : 192.168.100.1 //master mysq
- 关于yii 数据库添加新字段之后model类的修改
dcj3sjt126com
Model
rules:
array('新字段','safe','on'=>'search')
1、array('新字段', 'safe')//这个如果是要用户输入的话,要加一下,
2、array('新字段', 'numerical'),//如果是数字的话
3、array('新字段', 'length', 'max'=>100),//如果是文本
1、2、3适当的最少要加一条,新字段才会被
- sublime text3 中文乱码解决
dyy_gusi
Sublime Text
sublime text3中文乱码解决
原因:缺少转换为UTF-8的插件
目的:安装ConvertToUTF8插件包
第一步:安装能自动安装插件的插件,百度“Codecs33”,然后按照步骤可以得到以下一段代码:
import urllib.request,os,hashlib; h = 'eb2297e1a458f27d836c04bb0cbaf282' + 'd0e7a30980927
- 概念了解:CGI,FastCGI,PHP-CGI与PHP-FPM
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PHP
CGI
CGI全称是“公共网关接口”(Common Gateway Interface),HTTP服务器与你的或其它机器上的程序进行“交谈”的一种工具,其程序须运行在网络服务器上。
CGI可以用任何一种语言编写,只要这种语言具有标准输入、输出和环境变量。如php,perl,tcl等。 FastCGI
FastCGI像是一个常驻(long-live)型的CGI,它可以一直执行着,只要激活后,不
- Git push 报错 "error: failed to push some refs to " 解决
hongtoushizi
git
Git push 报错 "error: failed to push some refs to " .
此问题出现的原因是:由于远程仓库中代码版本与本地不一致冲突导致的。
由于我在第一次git pull --rebase 代码后,准备push的时候,有别人往线上又提交了代码。所以出现此问题。
解决方案:
1: git pull
2:
- 第四章 Lua模块开发
jinnianshilongnian
nginxlua
在实际开发中,不可能把所有代码写到一个大而全的lua文件中,需要进行分模块开发;而且模块化是高性能Lua应用的关键。使用require第一次导入模块后,所有Nginx 进程全局共享模块的数据和代码,每个Worker进程需要时会得到此模块的一个副本(Copy-On-Write),即模块可以认为是每Worker进程共享而不是每Nginx Server共享;另外注意之前我们使用init_by_lua中初
- java.lang.reflect.Proxy
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1.简介
Proxy 提供用于创建动态代理类和实例的静态方法
(1)动态代理类的属性
代理类是公共的、最终的,而不是抽象的
未指定代理类的非限定名称。但是,以字符串 "$Proxy" 开头的类名空间应该为代理类保留
代理类扩展 java.lang.reflect.Proxy
代理类会按同一顺序准确地实现其创建时指定的接口
- Java中getResourceAsStream的用法
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java
1.Java中的getResourceAsStream有以下几种: 1. Class.getResourceAsStream(String path) : path 不以’/'开头时默认是从此类所在的包下取资源,以’/'开头则是从ClassPath根下获取。其只是通过path构造一个绝对路径,最终还是由ClassLoader获取资源。 2. Class.getClassLoader.get
- spring 包官方下载地址(非maven)
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spring
SPRING官方网站改版后,建议都是通过 Maven和Gradle下载,对不使用Maven和Gradle开发项目的,下载就非常麻烦,下给出Spring Framework jar官方直接下载路径:
http://repo.springsource.org/libs-release-local/org/springframework/spring/
s
- Oracle学习笔记(7) 开发PLSQL子程序和包
vipbooks
oraclesql编程
哈哈,清明节放假回去了一下,真是太好了,回家的感觉真好啊!现在又开始出差之旅了,又好久没有来了,今天继续Oracle的学习!
这是第七章的学习笔记,学习完第六章的动态SQL之后,开始要学习子程序和包的使用了……,希望大家能多给俺一些支持啊!
编程时使用的工具是PLSQL