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测量不确定度是CNAS软件检测机构过程要求中非常重要的一个部分。测量不确定度作为测量结果的一部分,合理表征了被测量量值的分散性,对测量结果的可信性、可比性和可接受性都有重要影响,是评价测量活动质量的重要指标。CNAS软件检测机构在软件检测过程中应识别测量不确定度的贡献,评定测量不确定度。当软件检测项目中有测量不确定度要求时,应建立相应的数学模型,给出相应的测评不确定度案例。当软件检测出现临界值、内
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【neo4j】neo4j和Cypher查询语言相关知识点1.什么是neo4jNeo4j是一个广泛使用的图形数据库管理系统(GraphDatabaseManagementSystem)。它是一种NoSQL数据库,专为存储和查询图形数据而设计。Neo4j支持图形数据模型,允许用户以节点(Nodes)和关系(Relationships)的形式存储数据,并通过属性(Properties)来丰富这些节点和关
- 第84期 | GPTSecurity周报
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GPTSecurity是一个涵盖了前沿学术研究和实践经验分享的社区,集成了生成预训练Transformer(GPT)、人工智能生成内容(AIGC)以及大语言模型(LLM)等安全领域应用的知识。在这里,您可以找到关于GPT/AIGC/LLM最新的研究论文、博客文章、实用的工具和预设指令(Prompts)。现为了更好地知悉近一周的贡献内容,现总结如下。SecurityPapers1.利用数据流路径对大
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呆码科技
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引言生成式预训练变换器(GenerativePre-trainedTransformer,简称GPT)领域是人工智能技术中的一大革新。自OpenAI推出第一代GPT以来,该技术经历了多代发展,不断提升模型的规模、复杂度和智能化程度。GPT模型通过在大规模数据集上进行预训练,学习语言的统计规律和世界知识,然后在特定任务上进行微调,以适应不同的应用需求。GPT领域的发展推动了自然语言处理(NLP)技术
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- 数字孪生技术:虚拟与现实的完美融合
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在现代技术飞速发展的时代,数字孪生技术(DigitalTwin)逐渐成为工业、医疗、城市规划等领域的重要工具。通过数字孪生技术,我们可以创建一个与现实世界对象高度一致的虚拟模型,从而实现对现实对象的监测、分析和优化。本文将深入探讨数字孪生技术的原理、应用场景,并结合Python代码示例,展示如何实现一个简单的数字孪生应用。一、数字孪生技术的基本概念数字孪生技术是指利用传感器、物联网(IoT)、大数
- DeepSeek 公开新的模型权重
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DeepSeek-V3是一款开源大语言模型,在关键基准测试中超越了Llama3.1405B和GPT-4o,尤其在编码和数学任务中成绩优异。除特定受限应用(军事、伤害未成年人、生成虚假信息等)外,模型权重开源,可在线下载。工作原理混合专家架构(MoE):DeepSeek-V3是MoE型Transformer模型,有6710亿个参数,运行时370亿参数激活。相比Llama3.1405B,训练时间大幅缩
- RLHF技术应用探析:从安全任务到高阶能力提升
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标题:RLHF技术应用探析:从安全任务到高阶能力提升文章信息摘要:该分析探讨了RLHF技术在三个主要应用方向的发展现状和潜力。在安全性和结构化任务方面,RLHF已展现出成熟优势,特别是在内容审核和格式转换等领域。在增强模型高阶能力方面,虽然显示出提升逻辑推理和代码生成能力的潜力,但仍处于探索阶段,面临数据集缺乏等挑战。在风格转换方面,RLHF能够实现更细粒度的表达方式控制,对提升模型实用性具有重要
- 奇墨FinOps云成本优化:创新架构攻克云成本优化难题
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企业的数字化转型已成为大势所趋,云服务作为推动企业数字化进程的关键力量,为企业带来了前所未有的便捷性与灵活性。同时,云成本的复杂性以及持续增长的趋势,不仅考验着企业的财务管理能力,更关乎企业的核心竞争力与可持续发展。奇墨FinOps创新框架为破局企业云成本优化挑战带来了崭新的希望。成本态势感知引擎赋能财务决策奇墨FinOps创新框架是专属于财务算法模型及策略库,智能评价与规划资源投入ROI,解决云
- Android中的权限管理机制
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Android中的权限管理机制Android权限管理机制是为了确保用户数据和设备安全而设计的一种机制。它通过Android系统的权限模型来管理应用程序对设备功能和数据的访问权限。Android系统基于用户和应用程序的安全需求,将设备上的各种功能和数据划分为不同的权限,并通过权限管理机制来控制应用程序对这些功能和数据的访问权限。这一机制的核心在于通过用户授权来控制应用程序的权限,从而保护用户隐私和数
- 携手英特尔 | 大势智慧数字文博科技亮相第五届进博会
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开放合作、共享共赢。11月5日至10日,第五届中国国际进口博览会在上海正式举办。本次进博会,由云冈研究院与大势智慧联合打造的云冈石窟第13窟整窟高精度三维模型,结合英特尔服务器软硬协同能力,成功推出数字文博VR一体机创新成果,亮相进博会技术装备展区,吸引众多嘉宾参观体验。数字文博VR一体机是文物数字化模型与虚拟现实技术融合展示的重要成果,实现了超大体量的高浮雕高精度整窟重建,让具备28.34万张纹
- 深度探索 DeepSeek-R1:国产大模型的AGI雏形与创新进展
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随着人工智能技术的飞速发展,国内外企业纷纷发布了一系列创新的大模型,推动了AGI(通用人工智能)领域的探索。近期,DeepSeek-R1这一模型的发布引起了广泛关注,它不仅标志着国产大模型在智能化上的一次重大突破,还提出了全新的训练方法,解决了过去依赖大量人类数据的问题。本篇文章将详细介绍DeepSeek-R1的核心优势、技术创新以及实际应用案例,揭示它在AGI领域的潜力。1.DeepSeek-R
- 生数科技携手央视新闻《文博日历》,推动AI视频技术的创新应用
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近日,生数科技携手央视新闻《文博日历》栏目,借助其旗下AI视频大模型及应用产品Vidu,共同打造AI版2025年文博日历联欢晚会,全面推动AI视频生成技术在媒体中的创新实践。《文博日历》是央视新闻客户端联合各大博物馆推出的文博科普产品,以新媒体形式为观众呈现丰富多彩的文博知识和历史文化。据「TMT星球」了解,此次合作中,生数科技为《文博日历》量身定制了AI视频生成方案,让文物们“动”起来,共同出演
- 天天AI-20250121:全面解读 AI 实践课程:动手学大模型(含PDF课件)
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2AGI.NET|探索AI无限潜力,2AGI为您带来最前沿资讯。2AGI.NET:天天AI-20250121从开源版o1模型的发布到Adobe推出音乐模型DITTO-2,再到OpenAI为研究长寿推出的GPT-4b,AI技术正以前所未有的速度和规模影响着我们的世界。本文将为您梳理近期的技术热点,带您一探究竟。全面解读AI实践课程:动手学大模型(含PDF课件)该教程内容较为专业,理解起来有一定难度,
- 基于Langchain框架,采用Qwen2.5大模型,搭建自己的Agent,ReACT效果比RAG好
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最近在做RAG,调研后发现ReACT好像更具有说服力,对最终结果的解释也更加合理。举个例子,我扔给大模型这样一个问题:15的平方是多少?另外,法国的首都是哪里?采用ReACT的运行结果如下:>EnteringnewAgentExecutorchain...我需要先计算15的平方,然后搜索法国的首都。Action:平方计算器ActionInput:"15"Observation:15的平方等于225
- 基于RBF神经网络的在线学习算法
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人工智能理论与实践神经网络学习算法
基于RBF神经网络的在线学习算法一、引言随着信息技术的飞速发展,数据的产生速度日益加快,传统的批量学习算法在处理大规模、实时更新的数据时面临着诸多挑战。在线学习算法作为一种可以实时更新模型的学习方式,逐渐受到广泛关注。RBF(径向基函数)神经网络作为一种强大的神经网络模型,以其良好的函数逼近能力和非线性处理能力,为在线学习提供了一种有效的工具。本文将深入探讨基于RBF神经网络的在线学习算法,包括其
- Open AI GPT大模型深度解析:通往智能的里程碑
xziyuan
人工智能gpt
大模型——OpenAIGPT大模型介绍人工智能技术的快速发展引发了对智能系统和应用的巨大需求。多模态大模型已经成为了人工智能领域的重要研究方向之一。OpenAI作为一家全球领先的人工智能公司,在推动人工智能技术的边界上发挥着重要作用,其在大模型方面的研究和应用也是一直处于领先地位。本文将介绍OpenAI多模态大模型的研究成果和应用,探讨其在人工智能领域的重要性和影响力,以及给世界带来的可能性。1.
- # AI计算模式 神经网络模型 深度神经网络 多层感知机 卷积神经网络 循环神经网络 长短期记忆网络 图像识别、语音识别、自然语言 轻量化模型和模型压缩 大模型分布式并行
EwenWanW
AGI人工智能神经网络dnn
AI计算模式AI技术发展至今,主流的模型是深度神经网络模型。近20年来,神经网络模型经过多样化的发展,模型总体变得越来越复杂和庞大,对硬件设备的计算速度、存储能力、通信速度的要求越来越高。尽管学者已经提出了许多方法优化模型结构,降低模型的参数量,但是伴随着人们对AI能力的要求越来越高,模型变得更大是不可避免的。原先单CPU可进行模型的训练与推理,如今需要使用GPU、TPU等设备,并通过分布式并行的
- LLaMA Pro是什么 相比于lora full freeze有什么区别 怎么使用
Ven%
简单说深度学习深度学习基础动手深度学习速通系列llamatransformer深度学习人工智能
1.LLaMAPro是什么?LLaMAPro是一种基于LLaMA架构改进的大型语言模型(LLM),旨在解决大模型微调中的知识遗忘问题。它通过在原有模型的基础上扩展新的模块(如Transformer块),并在微调时仅训练这些新增模块,从而在适应新任务的同时保留预训练模型的通用知识。LLaMAPro在代码理解、数学推理和语言理解等任务上表现出色,特别适合需要持续学习和多任务处理的场景。2.LLaMAP
- 【vLLM 学习】使用 OpenVINO 安装
vLLM是一款专为大语言模型推理加速而设计的框架,实现了KV缓存内存几乎零浪费,解决了内存管理瓶颈问题。更多vLLM中文文档及教程可访问→https://vllm.hyper.ai/由OpenVINO驱动的vLLM支持来自vLLM支持的模型列表中的所有LLM模型,并且可以在所有x86-64CPU上(至少需要AVX2支持)进行最佳的模型服务。OpenVINO的vLLM后端支持以下高级vLLM特性:前
- 梯度提升决策树树(GBDT)公式推导
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决策树算法机器学习
###逻辑回归的损失函数逻辑回归模型用于分类问题,其输出是一个概率值。对于二分类问题,逻辑回归模型的输出可以表示为:\[P(y=1|x)=\frac{1}{1+e^{-F(x)}}\]其中\(F(x)\)是一个线性组合函数,通常表示为:\[F(x)=\sum_{m=0}^{M}h_m(x)\]这里的\(h_m(x)\)是学习到的决策树。###损失函数的推导对于单个样本\((x_i,y_i)\),逻
- fit_transform,fit,transform区别和作用
浊酒南街
#机器学习深度学习人工智能
目录前言fit,transform,fit_transform函数介绍函数使用示例前言sklearn中封装的各种算法调用之前都要fit。fit相对于整个代码而言,为后续API服务,用于从一个训练集中学习模型参数,包括归一化时要用到的均值,标准偏差。fit之后,可以调用各种API方法,transform是其中之一。所以当你调用transform之外的方法,也必须要先fit。但是fit与transfo
- 更新 Django 3.2 解决 DEFAULT_AUTO_FIELD warnings
sunjl_a
djangoweb开发djangopythonmigration
当您在Django中定义一个没有指定主键的model时,Django将自动为您创建一个主键。主键设置为整数类型(integer)。如果要覆盖该字段类型,可以在每个模型(model)的基础上执行此操作。从Django3.2开始,您现在可以在您的设置(settings)中自定义自动创建的主键的类型。在Django3.2中开始新项目时,主键的默认类型设置为BigAutoField,这是一个64位整数(6
- CSGHub 快速部署指南
算法llm
CSGHub快速部署指南OmnibusCSGHub是OpenCSG推出的使用Docker快速部署CSGHub的一种方式,主要用于快速功能体验和测试。Docker部署方式允许用户以较低成本在本地计算机部署CSGHub。此种部署方法非常适合概念验证和测试,使用户能够立即访问CSGHub的核心功能(包括模型,数据集管理、Space应用创建以及模型的推理和微调(需要GPU))。本文将带您一步步完成部署。什
- 快手可灵视频生成大模型全方位测评
人工智能llm
快手视频生成大模型“可灵”(Kling),是全球首个真正用户可用的视频生成大模型,自面世以来,凭借其无与伦比的视频生成效果,在全球范围内赢得了用户的热烈追捧与高度评价。截至目前,申请体验其内测版的用户数量已突破70万大关,累计生成的视频作品更是高达700万。可灵在持续创新的道路上也从未停下脚步,在七月份举办的世界人工智能大会(WAIC)期间,可灵再次迎来重大升级。新功能包括上线web端、基础模型效
- ChatGPT
在多模态模型的架构上,ChatGPT的绘图能力主要依赖以下几个核心组件:跨模态编码器(Cross-ModalEncoder):跨模态编码器的作用是将文本和图像的特征进行对齐。GPT可以将用户输入的文本描述转换为文本特征表示,然后利用跨模态编码器将这些特征映射到图像特征空间。这种方式确保模型能够理解描述性语言中不同细节是如何与图像特征对应的。
- 深入详解神经网络的基础知识、工作原理以及应用【一】
猿享天开
人工智能基础知识学习深度学习神经网络人工智能
目录引言1.神经网络基础1.1感知器模型1.2多层感知器(MLP)示例:2.前馈神经网络(FeedforwardNeuralNetworks,FFNN)2.1结构与特点2.2训练过程2.3优化方法3.卷积神经网络(CNN)3.1基本概念3.2层类型3.3网络架构3.4应用领域3.5示例代码示例描述:4.循环神经网络(RNN)4.1基本概念4.2RNN结构4.3应用领域4.4示例代码示例描述:5.深
- 每日论文推荐:我们距离GPT-4V有多远,最接近GPT-4V的开源多模态大模型
linxid
openopenaiGPT-5多模态大模型上海上海AI人工智能
元数据概览:标题:HowFarAreWetoGPT-4V?ClosingtheGaptoCommercialMultimodalModelswithOpen-SourceSuites作者:ZheChen,WeiyunWang,HaoTian,ShenglongYe,ZhangweiGao,ErfeiCui,WenwenTong,KongzhiHu,JiapengLuo,ZhengMa,JiMa,J
- swing之mvc模式
混魔MJM
Java网络编程JavamvcjavaSwing
1Swing与MVCSwing组件设计使用了著名的MVC模型-视图-控制器体系结构。为了了解MVC体系结构与Swing组件的关系,我们来看一下如何设计一个表示按钮的组件,因为按钮的各个部分可以与MVC体系结构的3个部分对应起来。按钮在任意给定时刻,可处于启用和无效两种状态之一。很显然,按钮只有处于启用状态时才会响应点击。记录按钮状态是很有用的,视图需要根据按钮的状态进行不同的渲染。按钮的所有状态就
- 8.2 从看图识字到智能解读:GPT-4 with Vision 开启多模态 AI 新纪元
少林码僧
AI大模型应用实战专栏人工智能chatgpt
从看图识字到智能解读:GPT-4withVision开启多模态AI新纪元引言:AI的多模态跃迁随着人工智能技术的快速发展,我们正迈入一个新的智能交互时代。传统的AI模型主要聚焦于文本处理,而多模态AI模型如GPT-4withVision(GPT-4V)则能够同时处理图像和文本。GPT-4V是OpenAI推出的多模态版本,它不仅能理解图片,还能结合文字对图片内容进行深入分析。这项技术为教育、创意、医
- knob UI插件使用
换个号韩国红果果
JavaScriptjsonpknob
图形是用canvas绘制的
js代码
var paras = {
max:800,
min:100,
skin:'tron',//button type
thickness:.3,//button width
width:'200',//define canvas width.,canvas height
displayInput:'tr
- Android+Jquery Mobile学习系列(5)-SQLite数据库
白糖_
JQuery Mobile
目录导航
SQLite是轻量级的、嵌入式的、关系型数据库,目前已经在iPhone、Android等手机系统中使用,SQLite可移植性好,很容易使用,很小,高效而且可靠。
因为Android已经集成了SQLite,所以开发人员无需引入任何JAR包,而且Android也针对SQLite封装了专属的API,调用起来非常快捷方便。
我也是第一次接触S
- impala-2.1.2-CDH5.3.2
dayutianfei
impala
最近在整理impala编译的东西,简单记录几个要点:
根据官网的信息(https://github.com/cloudera/Impala/wiki/How-to-build-Impala):
1. 首次编译impala,推荐使用命令:
${IMPALA_HOME}/buildall.sh -skiptests -build_shared_libs -format
2.仅编译BE
${I
- 求二进制数中1的个数
周凡杨
java算法二进制
解法一:
对于一个正整数如果是偶数,该数的二进制数的最后一位是 0 ,反之若是奇数,则该数的二进制数的最后一位是 1 。因此,可以考虑利用位移、判断奇偶来实现。
public int bitCount(int x){
int count = 0;
while(x!=0){
if(x%2!=0){ /
- spring中hibernate及事务配置
g21121
Hibernate
hibernate的sessionFactory配置:
<!-- hibernate sessionFactory配置 -->
<bean id="sessionFactory"
class="org.springframework.orm.hibernate3.LocalSessionFactoryBean">
<
- log4j.properties 使用
510888780
log4j
log4j.properties 使用
一.参数意义说明
输出级别的种类
ERROR、WARN、INFO、DEBUG
ERROR 为严重错误 主要是程序的错误
WARN 为一般警告,比如session丢失
INFO 为一般要显示的信息,比如登录登出
DEBUG 为程序的调试信息
配置日志信息输出目的地
log4j.appender.appenderName = fully.qua
- Spring mvc-jfreeChart柱图(2)
布衣凌宇
jfreechart
上一篇中生成的图是静态的,这篇将按条件进行搜索,并统计成图表,左面为统计图,右面显示搜索出的结果。
第一步:导包
第二步;配置web.xml(上一篇有代码)
建BarRenderer类用于柱子颜色
import java.awt.Color;
import java.awt.Paint;
import org.jfree.chart.renderer.category.BarR
- 我的spring学习笔记14-容器扩展点之PropertyPlaceholderConfigurer
aijuans
Spring3
PropertyPlaceholderConfigurer是个bean工厂后置处理器的实现,也就是BeanFactoryPostProcessor接口的一个实现。关于BeanFactoryPostProcessor和BeanPostProcessor类似。我会在其他地方介绍。
PropertyPlaceholderConfigurer可以将上下文(配置文件)中的属性值放在另一个单独的标准java
- maven 之 cobertura 简单使用
antlove
maventestunitcoberturareport
1. 创建一个maven项目
2. 创建com.CoberturaStart.java
package com;
public class CoberturaStart {
public void helloEveryone(){
System.out.println("=================================================
- 程序的执行顺序
百合不是茶
JAVA执行顺序
刚在看java核心技术时发现对java的执行顺序不是很明白了,百度一下也没有找到适合自己的资料,所以就简单的回顾一下吧
代码如下;
经典的程序执行面试题
//关于程序执行的顺序
//例如:
//定义一个基类
public class A(){
public A(
- 设置session失效的几种方法
bijian1013
web.xmlsession失效监听器
在系统登录后,都会设置一个当前session失效的时间,以确保在用户长时间不与服务器交互,自动退出登录,销毁session。具体设置很简单,方法有三种:(1)在主页面或者公共页面中加入:session.setMaxInactiveInterval(900);参数900单位是秒,即在没有活动15分钟后,session将失效。这里要注意这个session设置的时间是根据服务器来计算的,而不是客户端。所
- java jvm常用命令工具
bijian1013
javajvm
一.概述
程序运行中经常会遇到各种问题,定位问题时通常需要综合各种信息,如系统日志、堆dump文件、线程dump文件、GC日志等。通过虚拟机监控和诊断工具可以帮忙我们快速获取、分析需要的数据,进而提高问题解决速度。 本文将介绍虚拟机常用监控和问题诊断命令工具的使用方法,主要包含以下工具:
&nbs
- 【Spring框架一】Spring常用注解之Autowired和Resource注解
bit1129
Spring常用注解
Spring自从2.0引入注解的方式取代XML配置的方式来做IOC之后,对Spring一些常用注解的含义行为一直处于比较模糊的状态,写几篇总结下Spring常用的注解。本篇包含的注解有如下几个:
Autowired
Resource
Component
Service
Controller
Transactional
根据它们的功能、目的,可以分为三组,Autow
- mysql 操作遇到safe update mode问题
bitray
update
我并不知道出现这个问题的实际原理,只是通过其他朋友的博客,文章得知的一个解决方案,目前先记录一个解决方法,未来要是真了解以后,还会继续补全.
在mysql5中有一个safe update mode,这个模式让sql操作更加安全,据说要求有where条件,防止全表更新操作.如果必须要进行全表操作,我们可以执行
SET
- nginx_perl试用
ronin47
nginx_perl试用
因为空闲时间比较多,所以在CPAN上乱翻,看到了nginx_perl这个项目(原名Nginx::Engine),现在托管在github.com上。地址见:https://github.com/zzzcpan/nginx-perl
这个模块的目的,是在nginx内置官方perl模块的基础上,实现一系列异步非阻塞的api。用connector/writer/reader完成类似proxy的功能(这里
- java-63-在字符串中删除特定的字符
bylijinnan
java
public class DeleteSpecificChars {
/**
* Q 63 在字符串中删除特定的字符
* 输入两个字符串,从第一字符串中删除第二个字符串中所有的字符。
* 例如,输入”They are students.”和”aeiou”,则删除之后的第一个字符串变成”Thy r stdnts.”
*/
public static voi
- EffectiveJava--创建和销毁对象
ccii
创建和销毁对象
本章内容:
1. 考虑用静态工厂方法代替构造器
2. 遇到多个构造器参数时要考虑用构建器(Builder模式)
3. 用私有构造器或者枚举类型强化Singleton属性
4. 通过私有构造器强化不可实例化的能力
5. 避免创建不必要的对象
6. 消除过期的对象引用
7. 避免使用终结方法
1. 考虑用静态工厂方法代替构造器
类可以通过
- [宇宙时代]四边形理论与光速飞行
comsci
从四边形理论来推论 为什么光子飞船必须获得星光信号才能够进行光速飞行?
一组星体组成星座 向空间辐射一组由复杂星光信号组成的辐射频带,按照四边形-频率假说 一组频率就代表一个时空的入口
那么这种由星光信号组成的辐射频带就代表由这些星体所控制的时空通道,该时空通道在三维空间的投影是一
- ubuntu server下python脚本迁移数据
cywhoyi
pythonKettlepymysqlcx_Oracleubuntu server
因为是在Ubuntu下,所以安装python、pip、pymysql等都极其方便,sudo apt-get install pymysql,
但是在安装cx_Oracle(连接oracle的模块)出现许多问题,查阅相关资料,发现这边文章能够帮我解决,希望大家少走点弯路。http://www.tbdazhe.com/archives/602
1.安装python
2.安装pip、pymysql
- Ajax正确但是请求不到值解决方案
dashuaifu
Ajaxasync
Ajax正确但是请求不到值解决方案
解决方案:1 . async: false , 2. 设置延时执行js里的ajax或者延时后台java方法!!!!!!!
例如:
$.ajax({ &
- windows安装配置php+memcached
dcj3sjt126com
PHPInstallmemcache
Windows下Memcached的安装配置方法
1、将第一个包解压放某个盘下面,比如在c:\memcached。
2、在终端(也即cmd命令界面)下输入 'c:\memcached\memcached.exe -d install' 安装。
3、再输入: 'c:\memcached\memcached.exe -d start' 启动。(需要注意的: 以后memcached将作为windo
- iOS开发学习路径的一些建议
dcj3sjt126com
ios
iOS论坛里有朋友要求回答帖子,帖子的标题是: 想学IOS开发高阶一点的东西,从何开始,然后我吧啦吧啦回答写了很多。既然敲了那么多字,我就把我写的回复也贴到博客里来分享,希望能对大家有帮助。欢迎大家也到帖子里讨论和分享,地址:http://bbs.csdn.net/topics/390920759
下面是我回复的内容:
结合自己情况聊下iOS学习建议,
- Javascript闭包概念
fanfanlovey
JavaScript闭包
1.参考资料
http://www.jb51.net/article/24101.htm
http://blog.csdn.net/yn49782026/article/details/8549462
2.内容概述
要理解闭包,首先需要理解变量作用域问题
内部函数可以饮用外面全局变量
var n=999;
functio
- yum安装mysql5.6
haisheng
mysql
1、安装http://dev.mysql.com/get/mysql-community-release-el7-5.noarch.rpm
2、yum install mysql
3、yum install mysql-server
4、vi /etc/my.cnf 添加character_set_server=utf8
- po/bo/vo/dao/pojo的详介
IT_zhlp80
javaBOVODAOPOJOpo
JAVA几种对象的解释
PO:persistant object持久对象,可以看成是与数据库中的表相映射的java对象。最简单的PO就是对应数据库中某个表中的一条记录,多个记录可以用PO的集合。PO中应该不包含任何对数据库的操作.
VO:value object值对象。通常用于业务层之间的数据传递,和PO一样也是仅仅包含数据而已。但应是抽象出的业务对象,可
- java设计模式
kerryg
java设计模式
设计模式的分类:
一、 设计模式总体分为三大类:
1、创建型模式(5种):工厂方法模式,抽象工厂模式,单例模式,建造者模式,原型模式。
2、结构型模式(7种):适配器模式,装饰器模式,代理模式,外观模式,桥接模式,组合模式,享元模式。
3、行为型模式(11种):策略模式,模版方法模式,观察者模式,迭代子模式,责任链模式,命令模式,备忘录模式,状态模式,访问者
- [1]CXF3.1整合Spring开发webservice——helloworld篇
木头.java
springwebserviceCXF
Spring 版本3.2.10
CXF 版本3.1.1
项目采用MAVEN组织依赖jar
我这里是有parent的pom,为了简洁明了,我直接把所有的依赖都列一起了,所以都没version,反正上面已经写了版本
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="ht
- Google 工程师亲授:菜鸟开发者一定要投资的十大目标
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工作感悟人生
身为软件开发者,有什么是一定得投资的? Google 软件工程师 Emanuel Saringan 整理了十项他认为必要的投资,第一项就是身体健康,英文与数学也都是必备能力吗?来看看他怎么说。(以下文字以作者第一人称撰写)) 你的健康 无疑地,软件开发者是世界上最久坐不动的职业之一。 每天连坐八到十六小时,休息时间只有一点点,绝对会让你的鲔鱼肚肆无忌惮的生长。肥胖容易扩大罹患其他疾病的风险,
- linux打开最大文件数量1,048,576
tianzhihehe
clinux
File descriptors are represented by the C int type. Not using a special type is often considered odd, but is, historically, the Unix way. Each Linux process has a maximum number of files th
- java语言中PO、VO、DAO、BO、POJO几种对象的解释
衞酆夼
javaVOBOPOJOpo
PO:persistant object持久对象
最形象的理解就是一个PO就是数据库中的一条记录。好处是可以把一条记录作为一个对象处理,可以方便的转为其它对象。可以看成是与数据库中的表相映射的java对象。最简单的PO就是对应数据库中某个表中的一条记录,多个记录可以用PO的集合。PO中应该不包含任何对数据库的操作。
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封装业务逻辑的java对象