- 【AI大模型】Spring AI 基于Redis实现对话持久存储详解
小码农叔叔
AI大模型应用到项目实战高手springboot入门到精通项目实战SpringAI会话存储SpringAI会话记忆SpringAI持久化会话SpringAI会话持久化SpringAI会话SpringAI记忆
目录一、前言二、SpringAI会话记忆介绍2.1SpringAI会话记忆概述2.2常用的会话记忆实现方式2.2.1集成数据库持久存储会话实现步骤2.3适用场景三、SpringAI基于内存会话记忆存储3.1本地开发环境准备3.2工程搭建与集成3.2.1添加核心依赖3.3.2添加配置文件3.3.3添加测试接口3.2ChatMemory介绍3.2.1ChatMemory概述3.2.2InMemoryC
- 【AI智能体】Coze 搭建个人旅游规划助手实战详解
小码农叔叔
AI大模型应用到项目实战高手AI智能体实战应用高手Coze制作旅游规划助手Coze制作旅游规划机器人coze搭建旅游助手coze搭建旅游助手机器人coze制作旅游助手coze机器人coze使用详解
目录一、前言二、Coze工作流介绍2.1什么是工作流2.2Coze工作流作用2.3Coze工作流节点介绍2.3.1开始节点2.3.2大模型节点2.3.3插件节点2.3.4知识库节点2.3.5条件节点三、基于Coze搭建旅游规划助手操作过程3.1创建应用3.2创建工作流3.2.1创建工作流3.2.2配置工作流3.2.2.1配置开始节点3.2.2.2增加第一个大模型节点3.2.2.3增加第二个大模型节
- C++ 第三阶段 新标准库组件 - 第一节:std::optional、std::variant、std::any
程序员弘羽
C++从入门到入土连载c++开发语言
目录一、概述二、std::optional:可选值管理1.核心特性2.基本用法3.常见问题与解决方案三、std::variant:类型安全的联合体1.核心特性2.基本用法3.常见问题与解决方案四、std::any:任意类型的容器1.核心特性2.基本用法3.常见问题与解决方案五、对比与适用场景六、示例代码汇总示例1:std::optional在函数返回值中的应用示例2:std::variant实现状
- 大模型系列——Ollama WebUI 简明教程
猫猫姐
大模型大模型人工智能
大模型系列——OllamaWebUI简明教程OpenWebUI,以前称为OllamaWebUI,支持各种大型语言模型(LLM)运行器,是本地部署并与语言模型交互的多功能工具。OpenWebUI,以前称为OllamaWebUI,是一个可扩展、功能丰富且用户友好的自托管Web界面,旨在完全离线运行。它支持各种大型语言模型(LLM)运行器,使其成为部署和与语言模型交互的多功能工具。OpenWebUI提供
- 从优劣势看:主流AI代码辅助工具
scuter_yu
人工智能
在当今数字化时代,AI代码编程工具已成为提升开发效率、优化代码质量的重要助手。本文将详细介绍几款热门的AI代码编程工具,包括通义灵码、Trae、腾讯云代码助手CodeBuddy、GitHubCopilot、Codeium和Cursor,从优缺点两方面进行分析,帮助开发者更好地选择适合自己的工具。通义灵码一句话介绍:通义灵码是阿里云出品的一款基于通义大模型的智能编码辅助工具。优点:多种会话模式:支持
- 主流AI代码编程工具分享
scuter_yu
aiai编程
在当今数字化时代,AI代码编程工具已成为提升开发效率、优化代码质量的重要助手。这些工具利用人工智能技术,为开发者提供从代码生成、补全到调试、优化等一系列功能,极大地简化了编程流程,让编程变得更加高效、便捷和智能。以下将介绍几款热门的AI代码编程工具。通义灵码产品介绍:通义灵码是阿里云出品的基于通义大模型的智能编程辅助工具,提供行级/函数级实时续写、自然语言生成代码、单元测试生成、代码优化、注释生成
- Deepoc大模型在半导体设计优化与自动化
Deepoch
自动化运维人工智能机器人单片机ai科技
大模型在半导体设计领域的应用已形成多维度技术渗透,其核心价值在于通过数据驱动的方式重构传统设计范式。以下从技术方向、实现路径及行业影响三个层面展开详细分析:参数化建模与动态调优基于物理的深度学习模型(如PINNs)将器件物理方程嵌入神经网络架构,实现工艺参数与电学性能的非线性映射建模。通过强化学习框架(如PPO算法)动态调整掺杂浓度、栅极长度等关键参数,在3nm节点下实现驱动电流提升18%的同时降
- Deepoc大模型在半导体技术芯片性能应用协助突破物理极限
Deepoch
人工智能网络智能化AI科技数据分析硬件工程信息与通信
半导体垂直大模型在芯片设计中的应用与技术突破半导体垂直大模型(SemiconductorVerticalLLM)是专为芯片设计、制造与优化领域训练的大规模人工智能模型,其通过融合半导体物理、工艺知识、设计规则及行业经验,正在重构芯片开发全流程。以下从设计流程革新、性能优化、可靠性提升三大维度,结合具体技术路径与行业案例,解析其应用场景与价值。Deepoc模型在半导体技术应用中取得了巨大突破,可以协
- IPv4 前缀长度与主机位关系大全表(/0 到 /32)-版本2
韩公子的Linux大集市
二网络AiOps服务器网络运维
文章目录关键说明:以下是IPv4地址空间中前缀长度与主机位关系的完整表格大全,按照前缀长度从小到大(主机位从大到小)排列:前缀长度子网掩码主机位数量地址总数可用主机数典型应用场景/00.0.0.0324,294,967,296不可用默认路由/1128.0.0.0312,147,483,648不可用理论划分/2192.0.0.0301,073,741,8241,073,741,822国家级网络/32
- Linux(进程概念)
目录冯诺依曼体系操作系统进程概念进程控制进程状态环境变量虚拟地址空间(进程隔离与内存管理的基石)程序替换冯诺依曼体系五大硬件单元运算器控制器存储器输入设备输出设备所有硬件都是围绕内存工作的操作系统核心目的:高效管理与便捷交互资源管理:优化硬件与软件的资源分配提供抽象接口:屏蔽硬件复杂性保障系统安全与稳定性提供用户交互界面定位:计算机系统的管理者与桥梁如何管理:先描述再组织库函数与系统调用的关系系统
- 分布式训练架构解析
一、分布式训练的问题根源与需求驱动在深度学习领域,模型与数据规模呈指数级增长趋势,传统单机训练模式已难以满足日益复杂的业务需求,分布式训练技术应运而生,其核心驱动力源于以下三大关键困境:1.1算力瓶颈与训练效率危机单GPU设备的计算能力存在物理上限。以NVIDIAA100为例,其单卡FP32算力约为19.5TFLOPS,面对GPT-4这样拥有1.8万亿参数的超大型模型,若采用单机单卡训练,仅完成一
- 【鸿蒙开发】ArkUI滚动类组件-Scroll、Scroller
胡辰和
鸿蒙开发HarmonyOS移动开发harmonyos鸿蒙开发ArkUI组件化容器移动开发Scroll
鸿蒙开发往期学习笔录:鸿蒙(OpenHarmony)南向开发保姆级知识点汇总~鸿蒙应用开发与鸿蒙系统开发哪个更有前景?嵌入式开发适不适合做鸿蒙南向开发?看完这篇你就了解了~对于大前端开发来说,转鸿蒙开发究竟是福还是祸?鸿蒙岗位需求突增!移动端、PC端、IoT到底该怎么选?记录一场鸿蒙开发岗位面试经历~持续更新中……Scroll作为可滚动的容器类组件,它最多包含一个子组件,当子组件的布局尺寸在指定的
- AI教学应用 作业多元化和教师批改多样化
蹦跑的蜗牛
AI人工智能ai
AI教学应用作业多元化和教师批改多样化目标是解决「作业形式多样化+教师批改压力大+教学反馈个性化不足」的问题一、需求大学生的作业和高中完全不一样,比如:作业类型多:可能是论文/实验报告(文字类)、Python代码(编程类)、电路仿真图(图片类)、小组调研视频(视频类)、甚至社会调查的问卷数据(表格类)。教师批改难:比如一篇5000字的论文,老师要检查逻辑、查重、给修改建议;一份代码作业要跑通测试、
- C++ 多态与虚函数
可乐船长2020
C/C++基础多态c++
这一篇介绍一下C++面向对象三大特征之一的多态(之前面试某大厂的实习生被问到多态,后来又了解到一些设计模式,才体会到多态的强大,在这里把对多态的一点点浅显认识总结一下)如有侵权,请联系删除,如有错误,欢迎大家指正,谢谢多态父类的一个指针,可以有多种执行状态(父类的指针调用子类的函数),即多态多态实际上只是一种思想,而虚函数是实现这个思想的语法基础虚函数虚表若对象有虚函数,对象空间最开始4Byte(
- 大模型的“Tomcat”:一文读懂AI推理引擎(Inference Engine)
人工智能
本文已收录在Github,关注我,紧跟本系列专栏文章,咱们下篇再续!魔都架构师|全网30W技术追随者大厂分布式系统/数据中台实战专家主导交易系统百万级流量调优&车联网平台架构AIGC应用开发先行者|区块链落地实践者以技术驱动创新,我们的征途是改变世界!实战干货:编程严选网1推理引擎是啥?从熟悉的“服务器”说起,想象你用Java写好了一个业务应用,如订单处理服务,打成一个JAR或WAR包。这包能直接
- 解密大模型全栈开发:从搭建环境到实战案例,一站式攻略
海棠AI实验室
“智元启示录“-AI发展的深度思考与未来展望人工智能大模型全栈开发
目录大模型基础概念什么是大模型?大模型的发展历程大模型的类型大模型全栈开发环境搭建硬件需求软件环境配置云服务选择大模型应用开发流程模型选择策略提示工程(PromptEngineering)模型微调(Fine-tuning)参数高效微调(PEFT)大模型应用架构设计基本应用架构RAG(检索增强生成)系统Agent系统设计大模型应用部署与优化模型部署选项模型优化技术性能监控与调优大模型应用实战案例智能
- 微调大语言模型(生成任务),怎么评估它到底“变好”了?
茫茫人海一粒沙
语言模型人工智能自然语言处理
随着大语言模型(如GPT、LLaMA)的广泛应用,越来越多团队开始基于它们做微调,定制符合自己业务需求的模型。微调虽能让模型更贴合任务,但评估是否真的“变好”却不是简单的事。本文将系统介绍微调过程中和微调完成后,如何科学有效地评估模型效果,帮助你用对指标,做出准确判断。一、微调时的评估:关注训练过程中的模型表现1.验证集Loss(ValidationLoss)微调训练时,我们会准备一部分数据作为验
- 【AI大模型】26、算力受限下的模型工程:从LoRA到弹性智能系统的优化实践
无心水
AI大模型人工智能搜索引擎LoRA大语言模型微调模型压缩知识蒸馏量化技术
引言:算力瓶颈与模型工程的突围之路在人工智能领域,大语言模型的发展正呈现出参数规模爆炸式增长的趋势。从GPT-3的1750亿参数到PaLM的5400亿参数,模型能力的提升往往伴随着对算力资源的极度渴求。然而,对于大多数企业和研究者而言,动辄数百GB的显存需求、数十万块GPU的训练集群显然是难以企及的"算力鸿沟"。当面对"无米之炊"的困境时,模型工程技术成为突破算力瓶颈的核心路径——通过算法创新而非
- 不懂的还在争论AI,懂行的已用Python+DeepSeek变现!逆袭机会就在AI应用层
渡难繁辰
python开发人工智能拥抱AI人工智能pythonai
最近总有种错觉:AI时代轰轰烈烈,普通人却只能当看客?大模型训练动辄千万美金,算法高深莫测,似乎离我们太远。别急,AI真正的革命性力量,正从神秘实验室涌向普通人的键盘——它的名字叫“AI应用层”。而拿到这张船票的钥匙,就是你早该学起来的:Python。当质疑者还在争论“AI能否取代人类”,行动派已用DeepSeek+LangChain开发智能应用月入五位数!巨头烧钱搭台,我们轻量唱戏!科技大佬砸重
- 【向上教育】国企面试手册(OCR).pdf
㏕追忆似水年华あ
人工智能大数据算法旅游c语言
国企各省面试的形式主要是结构化面试,也有少部分单位采用无领导小组讨论的面试形式。全面了解面试形式是考生须知的重要信息之一。一、结构化面试结构化面试,也称标准化面试,是相对于传统的经验型面试而言的,是根据科学制定的评价指标,运用特定的问题、评价方法和评价标准,严格遵循特定程序,通过测评人员与被测试者进行语言交流,对被测试者进行评价的标准化过程。(一)结构化面试之三大规范1.考题规范化(1)测评要素一
- 2025【二级造价师】备考资料免费分享(超全汇总合集)持续更新!
zjsx138
二级造价师考试二造资料二造学习资料二造复习这款二造网课二级造价师备考资料
【10】2025年二级造价工程师夸克网盘分享2025年二造【安装】夸克网盘分享2025年二造【土建】夸克网盘分享2025年二造【管理】夸克网盘分享2025年二造【交通】夸克网盘分享2025年二造【水利】夸克网盘分享
- Word 中批量转换 LaTeX 公式为标准数学格式的终极方法(附宏设置教程)
小灰兔的小白兔
wordc#开发语言
在学术写作中,我们常常需要将LaTeX格式的公式插入到Word文档中。但如果你有一大段公式使用$...$或LaTeX命令,手动转换无疑非常耗时。本文将介绍一种“一键转换所有LaTeX公式为Word数学公式”的方法,只需设置一次宏,后续即可像“格式刷”一样使用!原理简介MicrosoftWord实际上内置了对LaTeX的识别能力,但需要配合“公式编辑框”使用。借助宏(Macro)功能,我们可以批量触
- 多云环境密钥硬核防护:KDPS如何实现千万级密钥生命周期管理?
安 当 加 密
安全
当GitHub2023年报告显示63%的数据泄露源自测试环境时,某证券公司因测试机密钥硬编码导致量化模型被盗的教训,揭示了多云时代的安全真相:分散的密钥管理=为黑客铺就黄金路。上海安当KDPS关键数据保护系统,以国密认证的KSP密钥中台+HSM硬件加密机为核心,构建千万级密钥的“中央管控引擎”。本文从三大维度拆解其硬核能力:一、密钥管理“铁三角”:集中化、自动化、合规化能力维度传统方案痛点KDPS
- 提示工程入门指南:如何有效地与大语言模型交互
止观止
大语言模型语言模型人工智能
本文深入拆解提示工程的核心概念、最佳实践和实用技巧。作为AI领域的热点技术,提示工程(PromptEngineering)能显著提升大语言模型(LargeLanguageModel,LLM)如DeepSeek的响应质量。文档结构概览引言:为什么需要提示工程?提示的定义与结构:上下文、指令、约束的完整解析提示工程原则:6项核心技巧有效vs无效提示对比:案例驱动的实操分析用户提示与系统提示:行为控制的
- python开发框架django/flask/fastapi对比
研创通之逍遥峰
Pythonpythondjangoflask
Python三大Web开发框架对比:DjangovsFlaskvsFastAPIPython生态系统中有三个主流的Web开发框架:Django、Flask和FastAPI。它们在设计哲学、功能特性和适用场景上各有不同。1.框架概览对比特性DjangoFlaskFastAPI类型全功能框架微框架现代异步框架学习曲线较陡峭平缓中等内置功能ORM,Admin,Auth,模板仅基础路由和模板自动文档,数据
- 【行云流水a】淘天联合爱橙开源强化学习训练框架ROLL OpenRL/openrl PPO-for-Beginners: 从零开始实现强化学习算法PPO 强化学习框架verl 港大等开源GoT-R1
行云流水AI笔记
开源算法
以下是DQN(DeepQ-Network)和PPO(ProximalPolicyOptimization)的全面对比流程图及文字解析。两者是强化学习的核心算法,但在设计理念、适用场景和实现机制上有显著差异:graphTDA[对比维度]-->B[算法类型]A-->C[策略表示]A-->D[动作空间]A-->E[学习机制]A-->F[探索方式]A-->G[稳定性]A-->H[样本效率]A-->I[关键
- 【AI成长会】针对高并发场景下基于用户ID的聊天接口优化方案,包含5个核心方法
以下是针对高并发场景下基于用户ID的聊天接口优化方案,包含5个核心方法、对比表格及权威来源:5大优化方案1.索引优化机制:对user_id字段添加B+树索引,联合查询字段使用覆盖索引(如(user_id,timestamp))优化点:减少全表扫描,提升索引命中率适用场景:基础优化,所有规模均需2.缓存层引入(Redis/Memcached)机制:使用Redis存储用户最近聊天记录(Key:user
- 大模型商用格局雏形初现:Tokens用量决高下,火山引擎问鼎2024
QbitAl
火山引擎人工智能
明敏发自凹非寺量子位|公众号QbitAI大模型应用落地元年,谁家业务更值得关注?Tokens使用量,正在成为最关键的衡量指标。量子位结合市场数据观察,2024下半年国内大模型商用落地日均Tokens消耗量翻了近10倍,从1000亿级规模到10000亿规模,只用了6个月,月复合增长率达到45%。其中,10-12月增长进一步提速。其中,只有1家云厂商商用Tokens日均消耗量的月均复合增长率超过60%
- 深入理解提示词工程:原理、分类与实战应用
小雷FansUnion
AI2025人工智能
一、什么是提示词工程(PromptEngineering)提示词工程是指通过设计和优化与大模型(如ChatGPT、文心一言等)交互的“提示词(Prompt)”,以获得更准确、更高效、更符合预期的模型输出结果的技术和方法。它是大模型应用开发中的核心环节。二、提示词的主要类型1.系统提示词(SystemPrompt)由开发者或系统设定,通常在对话开始时就注入,定义AI的角色、行为边界、风格、输出格式等
- FastAPI vs Flask vs Django:Python Web框架全面对比
天天进步2015
pythonpythonfastapiflask
Python作为最受欢迎的编程语言之一,其Web开发生态极为丰富。FastAPI、Flask和Django是当前主流的三大PythonWeb框架,各有千秋。本文将从架构设计、开发效率、性能表现、生态支持、适用场景等方面,全面对比这三大框架,帮助开发者选择最适合自己的技术栈。目录框架简介架构设计与理念开发效率与易用性性能对比生态与扩展性典型应用场景总结与选型建议参考资料框架简介FastAPI定位:新
- Java实现的基于模板的网页结构化信息精准抽取组件:HtmlExtractor
yangshangchuan
信息抽取HtmlExtractor精准抽取信息采集
HtmlExtractor是一个Java实现的基于模板的网页结构化信息精准抽取组件,本身并不包含爬虫功能,但可被爬虫或其他程序调用以便更精准地对网页结构化信息进行抽取。
HtmlExtractor是为大规模分布式环境设计的,采用主从架构,主节点负责维护抽取规则,从节点向主节点请求抽取规则,当抽取规则发生变化,主节点主动通知从节点,从而能实现抽取规则变化之后的实时动态生效。
如
- java编程思想 -- 多态
百合不是茶
java多态详解
一: 向上转型和向下转型
面向对象中的转型只会发生在有继承关系的子类和父类中(接口的实现也包括在这里)。父类:人 子类:男人向上转型: Person p = new Man() ; //向上转型不需要强制类型转化向下转型: Man man =
- [自动数据处理]稳扎稳打,逐步形成自有ADP系统体系
comsci
dp
对于国内的IT行业来讲,虽然我们已经有了"两弹一星",在局部领域形成了自己独有的技术特征,并初步摆脱了国外的控制...但是前面的路还很长....
首先是我们的自动数据处理系统还无法处理很多高级工程...中等规模的拓扑分析系统也没有完成,更加复杂的
- storm 自定义 日志文件
商人shang
stormclusterlogback
Storm中的日志级级别默认为INFO,并且,日志文件是根据worker号来进行区分的,这样,同一个log文件中的信息不一定是一个业务的,这样就会有以下两个需求出现:
1. 想要进行一些调试信息的输出
2. 调试信息或者业务日志信息想要输出到一些固定的文件中
不要怕,不要烦恼,其实Storm已经提供了这样的支持,可以通过自定义logback 下的 cluster.xml 来输
- Extjs3 SpringMVC使用 @RequestBody 标签问题记录
21jhf
springMVC使用 @RequestBody(required = false) UserVO userInfo
传递json对象数据,往往会出现http 415,400,500等错误,总结一下需要使用ajax提交json数据才行,ajax提交使用proxy,参数为jsonData,不能为params;另外,需要设置Content-type属性为json,代码如下:
(由于使用了父类aaa
- 一些排错方法
文强chu
方法
1、java.lang.IllegalStateException: Class invariant violation
at org.apache.log4j.LogManager.getLoggerRepository(LogManager.java:199)at org.apache.log4j.LogManager.getLogger(LogManager.java:228)
at o
- Swing中文件恢复我觉得很难
小桔子
swing
我那个草了!老大怎么回事,怎么做项目评估的?只会说相信你可以做的,试一下,有的是时间!
用java开发一个图文处理工具,类似word,任意位置插入、拖动、删除图片以及文本等。文本框、流程图等,数据保存数据库,其余可保存pdf格式。ok,姐姐千辛万苦,
- php 文件操作
aichenglong
PHP读取文件写入文件
1 写入文件
@$fp=fopen("$DOCUMENT_ROOT/order.txt", "ab");
if(!$fp){
echo "open file error" ;
exit;
}
$outputstring="date:"." \t tire:".$tire."
- MySQL的btree索引和hash索引的区别
AILIKES
数据结构mysql算法
Hash 索引结构的特殊性,其 检索效率非常高,索引的检索可以一次定位,不像B-Tree 索引需要从根节点到枝节点,最后才能访问到页节点这样多次的IO访问,所以 Hash 索引的查询效率要远高于 B-Tree 索引。
可能很多人又有疑问了,既然 Hash 索引的效率要比 B-Tree 高很多,为什么大家不都用 Hash 索引而还要使用 B-Tree 索引呢
- JAVA的抽象--- 接口 --实现
百合不是茶
抽象 接口 实现接口
//抽象 类 ,方法
//定义一个公共抽象的类 ,并在类中定义一个抽象的方法体
抽象的定义使用abstract
abstract class A 定义一个抽象类 例如:
//定义一个基类
public abstract class A{
//抽象类不能用来实例化,只能用来继承
//
- JS变量作用域实例
bijian1013
作用域
<script>
var scope='hello';
function a(){
console.log(scope); //undefined
var scope='world';
console.log(scope); //world
console.log(b);
- TDD实践(二)
bijian1013
javaTDD
实践题目:分解质因数
Step1:
单元测试:
package com.bijian.study.factor.test;
import java.util.Arrays;
import junit.framework.Assert;
import org.junit.Before;
import org.junit.Test;
import com.bijian.
- [MongoDB学习笔记一]MongoDB主从复制
bit1129
mongodb
MongoDB称为分布式数据库,主要原因是1.基于副本集的数据备份, 2.基于切片的数据扩容。副本集解决数据的读写性能问题,切片解决了MongoDB的数据扩容问题。
事实上,MongoDB提供了主从复制和副本复制两种备份方式,在MongoDB的主从复制和副本复制集群环境中,只有一台作为主服务器,另外一台或者多台服务器作为从服务器。 本文介绍MongoDB的主从复制模式,需要指明
- 【HBase五】Java API操作HBase
bit1129
hbase
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;
import org.apache.hadoop.hbase.HColumnDescriptor;
import org.apache.ha
- python调用zabbix api接口实时展示数据
ronin47
zabbix api接口来进行展示。经过思考之后,计划获取如下内容: 1、 获得认证密钥 2、 获取zabbix所有的主机组 3、 获取单个组下的所有主机 4、 获取某个主机下的所有监控项  
- jsp取得绝对路径
byalias
绝对路径
在JavaWeb开发中,常使用绝对路径的方式来引入JavaScript和CSS文件,这样可以避免因为目录变动导致引入文件找不到的情况,常用的做法如下:
一、使用${pageContext.request.contextPath}
代码” ${pageContext.request.contextPath}”的作用是取出部署的应用程序名,这样不管如何部署,所用路径都是正确的。
- Java定时任务调度:用ExecutorService取代Timer
bylijinnan
java
《Java并发编程实战》一书提到的用ExecutorService取代Java Timer有几个理由,我认为其中最重要的理由是:
如果TimerTask抛出未检查的异常,Timer将会产生无法预料的行为。Timer线程并不捕获异常,所以 TimerTask抛出的未检查的异常会终止timer线程。这种情况下,Timer也不会再重新恢复线程的执行了;它错误的认为整个Timer都被取消了。此时,已经被
- SQL 优化原则
chicony
sql
一、问题的提出
在应用系统开发初期,由于开发数据库数据比较少,对于查询SQL语句,复杂视图的的编写等体会不出SQL语句各种写法的性能优劣,但是如果将应用系统提交实际应用后,随着数据库中数据的增加,系统的响应速度就成为目前系统需要解决的最主要的问题之一。系统优化中一个很重要的方面就是SQL语句的优化。对于海量数据,劣质SQL语句和优质SQL语句之间的速度差别可以达到上百倍,可见对于一个系统
- java 线程弹球小游戏
CrazyMizzz
java游戏
最近java学到线程,于是做了一个线程弹球的小游戏,不过还没完善
这里是提纲
1.线程弹球游戏实现
1.实现界面需要使用哪些API类
JFrame
JPanel
JButton
FlowLayout
Graphics2D
Thread
Color
ActionListener
ActionEvent
MouseListener
Mouse
- hadoop jps出现process information unavailable提示解决办法
daizj
hadoopjps
hadoop jps出现process information unavailable提示解决办法
jps时出现如下信息:
3019 -- process information unavailable3053 -- process information unavailable2985 -- process information unavailable2917 --
- PHP图片水印缩放类实现
dcj3sjt126com
PHP
<?php
class Image{
private $path;
function __construct($path='./'){
$this->path=rtrim($path,'/').'/';
}
//水印函数,参数:背景图,水印图,位置,前缀,TMD透明度
public function water($b,$l,$pos
- IOS控件学习:UILabel常用属性与用法
dcj3sjt126com
iosUILabel
参考网站:
http://shijue.me/show_text/521c396a8ddf876566000007
http://www.tuicool.com/articles/zquENb
http://blog.csdn.net/a451493485/article/details/9454695
http://wiki.eoe.cn/page/iOS_pptl_artile_281
- 完全手动建立maven骨架
eksliang
javaeclipseWeb
建一个 JAVA 项目 :
mvn archetype:create
-DgroupId=com.demo
-DartifactId=App
[-Dversion=0.0.1-SNAPSHOT]
[-Dpackaging=jar]
建一个 web 项目 :
mvn archetype:create
-DgroupId=com.demo
-DartifactId=web-a
- 配置清单
gengzg
配置
1、修改grub启动的内核版本
vi /boot/grub/grub.conf
将default 0改为1
拷贝mt7601Usta.ko到/lib文件夹
拷贝RT2870STA.dat到 /etc/Wireless/RT2870STA/文件夹
拷贝wifiscan到bin文件夹,chmod 775 /bin/wifiscan
拷贝wifiget.sh到bin文件夹,chm
- Windows端口被占用处理方法
huqiji
windows
以下文章主要以80端口号为例,如果想知道其他的端口号也可以使用该方法..........................1、在windows下如何查看80端口占用情况?是被哪个进程占用?如何终止等. 这里主要是用到windows下的DOS工具,点击"开始"--"运行",输入&
- 开源ckplayer 网页播放器, 跨平台(html5, mobile),flv, f4v, mp4, rtmp协议. webm, ogg, m3u8 !
天梯梦
mobile
CKplayer,其全称为超酷flv播放器,它是一款用于网页上播放视频的软件,支持的格式有:http协议上的flv,f4v,mp4格式,同时支持rtmp视频流格 式播放,此播放器的特点在于用户可以自己定义播放器的风格,诸如播放/暂停按钮,静音按钮,全屏按钮都是以外部图片接口形式调用,用户根据自己的需要制作 出播放器风格所需要使用的各个按钮图片然后替换掉原始风格里相应的图片就可以制作出自己的风格了,
- 简单工厂设计模式
hm4123660
java工厂设计模式简单工厂模式
简单工厂模式(Simple Factory Pattern)属于类的创新型模式,又叫静态工厂方法模式。是通过专门定义一个类来负责创建其他类的实例,被创建的实例通常都具有共同的父类。简单工厂模式是由一个工厂对象决定创建出哪一种产品类的实例。简单工厂模式是工厂模式家族中最简单实用的模式,可以理解为是不同工厂模式的一个特殊实现。
- maven笔记
zhb8015
maven
跳过测试阶段:
mvn package -DskipTests
临时性跳过测试代码的编译:
mvn package -Dmaven.test.skip=true
maven.test.skip同时控制maven-compiler-plugin和maven-surefire-plugin两个插件的行为,即跳过编译,又跳过测试。
指定测试类
mvn test
- 非mapreduce生成Hfile,然后导入hbase当中
Stark_Summer
maphbasereduceHfilepath实例
最近一个群友的boss让研究hbase,让hbase的入库速度达到5w+/s,这可愁死了,4台个人电脑组成的集群,多线程入库调了好久,速度也才1w左右,都没有达到理想的那种速度,然后就想到了这种方式,但是网上多是用mapreduce来实现入库,而现在的需求是实时入库,不生成文件了,所以就只能自己用代码实现了,但是网上查了很多资料都没有查到,最后在一个网友的指引下,看了源码,最后找到了生成Hfile
- jsp web tomcat 编码问题
王新春
tomcatjsppageEncode
今天配置jsp项目在tomcat上,windows上正常,而linux上显示乱码,最后定位原因为tomcat 的server.xml 文件的配置,添加 URIEncoding 属性:
<Connector port="8080" protocol="HTTP/1.1"
connectionTi