- EmbodiedSAM:在线实时3D实例分割,利用视觉基础模型实现高效场景理解
数据猎手小k
3D实例分割在线实时感知视觉基础模型(VFM)应用
2025-02-12,由清华大学和南洋理工大学的研究团队开发一种名为EmbodiedSAM(ESAM)的在线3D实例分割框架。该框架利用2D视觉基础模型辅助实时3D场景理解,解决了高质量3D数据稀缺的难题,为机器人导航、操作等任务提供了高效、准确的视觉感知能力。一、研究背景随着机器人技术和人工智能的发展,机器人在复杂环境中执行任务(如导航、操作和交互)的能力越来越依赖于对三维(3D)场景的实时、准
- 单片机—中断系统
落幕
单片机嵌入式硬件
什么是中断系统?为使得CPU具有对外界紧急事件的实时处理能力而设置的,当CPU正在处理某些事的时候,当外界紧急事件请求,CPU会停止当前的事情,先去处理紧急的事件,处理结束后,在返回处理当前事件,这个过程叫做中断,实现这中功能的部件叫做中断系统。什么是中断源?向CPU发出中断请求的请求源就是中断源什么是中断向量表?中断向量是中断服务(处理)程序的入口地址存储中断服务(处理)程序地址的表格中断流程:
- AI编程工具领域:深度理解项目架构篇
xinxiyinhe
AI编程python人工智能AI编程人工智能
AI编程工具领域:深度理解项目架构篇在AI编程工具领域,能够读取项目目录并深度理解项目架构的工具主要通过代码索引、上下文感知和智能问答等功能实现。以下是基于最新信息的工具评估与分析:1.通义灵码(阿里云)核心能力:@workspace功能:基于RAG技术,支持本地代码库的索引和深度感知,可分析项目完整结构,生成文件解释、代码逻辑查询和整体修改建议。多语言支持:覆盖200+编程语言,兼容VSCode
- 深入解析TTM市盈率在股票投资中的应用
scoone
杂项小计生活学习
摘要:本文对TTM市盈率的概念、计算方法、优缺点及其在股票投资决策中的作用进行了详细阐述,旨在帮助投资者更好地运用这一财务指标进行投资分析。一、TTM市盈率概述TTM市盈率,即TrailingTwelveMonths市盈率,是一种反映股票价格与公司最近12个月盈利能力的比率。它通过计算公司过去四个季度净利润的总和,再除以在外流通的普通股总数,得到每股收益(EPS),最后以股价除以每股收益得到TTM
- SelectDB 实时分析性能突出,宝舵成本锐减与性能显著提升的双赢之旅
SelectDB技术团队
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BOCDOP宝舵早期基于TiDB构建实时数仓,随着数据量增长,在数据处理效率、OLAP能力扩展、功能支持、成本与资源方面存在一定优化空间。为提升数据分析能力并优化成本,宝舵引入SelectDB,达成写入速度提升10倍,成本直降30%的显著成效。本文转录自高瑞军(宝尊科技高级架构师)在DorisSummitAsia2024上的演讲,经编辑整理。业务背景宝尊集团创立于2007年,是中国品牌电商服务行业
- 【Apache Storm】
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一、Storm简介1、概述官网地址:https://storm.apache.org/index.htmlApacheStorm是一个开源的、分布式的实时计算系统,专为处理流式数据而设计。它能够处理大量数据流并在极低的延迟下提供实时的结果。相比于传统的批处理系统,Storm具有处理无限数据流的能力,支持非常高的可扩展性和容错机制。Storm可以适用于多种编程语言,具有高度的灵活性。2、核心功能分布
- 基于 KubeSphere v4 的 Kubernetes 生产环境部署架构设计及成本分析
KubeSphere 云原生
kubernetes容器云原生
本文作者:运维有术。今天分享的主题是:如何规划设计一个高可用、可扩展的中小规模生产级K8s集群?通过本文的指导,您将掌握以下设计生产级K8s集群的必备技能:集群规划能力合理规划节点规模和资源配置设计高可用的控制平面、计算平面、存储平面架构规划网络拓扑和安全策略制定存储解决方案组件选型能力选择适合的容器运行时(ContainerRuntime)评估和选择网络插件(CNIPlugin)规划监控、日志等
- 数据增强:扩充数据集提升模型泛化能力
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计算AI大模型企业级应用开发实战ChatGPT计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍1.1.数据增强的重要性在机器学习领域,模型的泛化能力至关重要。一个泛化能力强的模型能够在未见数据上表现良好,而过拟合的模型则会在训练数据上表现出色,但在新数据上表现糟糕。数据增强是一种有效提升模型泛化能力的技术,它通过对现有数据进行各种变换,人为地扩充数据集,从而增加训练数据的数量和多样性。1.2.数据增强的应用场景数据增强广泛应用于各种机器学习任务中,包括:图像识别:对图像进行旋转
- CSS中的伪类与伪元素:让样式更加灵活优雅
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CSS中的伪类与伪元素:让样式更加灵活优雅在CSS的世界里,伪类和伪元素是两个强大而优雅的特性,它们能让我们的样式代码更加简洁,同时提供更丰富的样式控制能力。今天,让我们深入了解这两个概念。一、伪类(Pseudo-classes)1.1什么是伪类?伪类用于定义元素的特殊状态。它们以单个冒号(:)开头,就像给元素添加了一个虚拟的类,但无需修改HTML结构。1.2常用伪类/*鼠标悬停状态*/butto
- Websoft9 开源软件实操平台:快速积累企业级软件技能,深入理解真实业务场景
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引言:打破“纸上谈兵”的实训困境当前高校技术教育普遍面临一个矛盾:学生对开源工具的理论知识掌握充分,但在真实业务场景中常因环境配置复杂、工具链割裂而难以落地。例如,部署一套完整的电商系统需协调数据库、服务器、安全策略等多环节,传统虚拟机环境难以模拟企业级复杂度。Websoft9作为开源软件自动化部署工具,通过预集成200+企业级应用模板(如GitLab、Odoo、Jenkins)和全流程管理能力,
- 使用LangChain实现大规模语言模型自发现推理结构
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使用LangChain实现大规模语言模型自发现推理结构在现代自然语言处理(NLP)的研究中,大规模语言模型(LLMs)已经展示了强大的能力。然而,在应对复杂的推理问题时,传统的提示方法常常力不从心。这篇文章将带您了解SELF-DISCOVER,一种新兴的框架,如何通过LangChain来实现自动化、动态化的推理结构构建,以提高LLMs的性能。技术背景介绍大规模语言模型(如GPT-4和PaLM2)已
- C#搭建Json RPC2.0 Server/Client
Flora*.*
rpcc#
写在前面这篇文章写了改,改了写,中间耽搁好长时间,最终还是决定坚持写下来,因为我自己在学习这部分开发时也花了很长时间去理解,所以这篇文章也相当于是对我这部分开发和学习的一个总结,希望它能给你带来帮助。因为本人能力有限,所以文中有些写的不明白或者有错误的地方还请大佬批评指正,我也会不断在项目中进行总结,更新这篇文章,让其更加通俗易懂!背景介绍在MES项目开发中,我们不希望经常改动主程序,但因为不同客
- Apache Storm实时流处理的核心技术
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1.引言ApacheStorm是一个开源的、分布式的实时计算系统,专为处理流式数据而设计。它能够处理大量数据流并在极低的延迟下提供实时的结果。相比于传统的批处理系统,Storm具有处理无限数据流的能力,支持非常高的可扩展性和容错机制。Storm可以适用于多种编程语言,具有高度的灵活性。1.1什么是ApacheStorm?ApacheStorm是一个流处理引擎,它可以持续处理不断到来的数据流(str
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人形机器人与像ChatGPT这样的聊天机器人相比,虽然都属于人工智能技术的应用,但由于其具备的物理形态和与环境的互动能力,它们对人类的影响会有很大的不同。下面从多个角度进行对比,阐述它们各自对人类的不同影响:1.物理交互与虚拟交互人形机器人:具有物理形态,能够在物理世界中与人类进行直接交互。例如,搬运物品、进行日常家务、提供身体上的帮助(如扶持老人、帮助走路等),以及进行非语言的沟通(如手势、面部
- 使用 DingoDB 创建自查询检索器的实战演示
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DingoDB深入解析与实战演示DingoDB是一种分布式多模向量数据库,它结合了数据湖和向量数据库的特点,能够存储任何类型和大小的数据(如Key-Value、PDF、音频、视频等)。它具有实时低延迟处理能力,可以快速获取洞察并响应,还能高效进行即时分析和处理多模数据。在本教程中,我们将演示如何使用DingoDB向量存储来创建一个自查询检索器。技术背景介绍DingoDB的设计结合了数据湖的灵活性和
- 使用 DashVector 进行高效的矢量检索和自查询检索器演示
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在当代AI应用中,向量数据的管理和检索是至关重要的部分。DashVector是一个完全托管的向量数据库服务,提供了对高维稠密和稀疏向量的支持,允许实时插入和过滤搜索。这个服务基于DAMOAcademy自研的高效向量引擎Proxima核心构建,具备云原生和横向扩展能力,能够快速适应不同应用需求。在本篇文章中,我们将演示如何使用DashVector和SelfQueryRetriever来高效地进行矢量
- A SURVEY ON POST-TRAINING OF LARGE LANGUAGE MODELS——大型语言模型的训练后优化综述——第9部分——应用
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应用尽管预训练为大型语言模型(LLMs)赋予了强大的基础能力,但在部署于专业领域时,LLMs仍经常遇到持续的限制,包括上下文长度受限、容易产生幻觉(hallucination)、推理能力欠佳和固有的偏见。在现实世界的应用中,这些不足显得尤为重要,因为在这些场景中,精确性、可靠性和伦理一致性是至关重要的。这些问题引发了一些根本性的探讨:(1)如何系统地提高LLM的表现以满足特定领域的需求?(2)在实
- 2025年亚马逊多店铺运营的三大核心策略
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2025年亚马逊多店铺运营的三大核心策略随着跨境电商市场的日趋成熟,亚马逊卖家面临的竞争加剧,特别是拥有多个店铺的商家,更需要优化运营策略,提高盈利能力。进入2025年,亚马逊多店铺运营不再是简单的铺货,而是需要更精细的管理与系统化的运营。本篇文章将为你解析三大核心策略,助你高效管理多个店铺,提升市场竞争力。一、精细化选品与差异化布局1.数据驱动选品,提升市场竞争力多店铺运营的核心在于合理配置资源
- 斩获 44K 星!让 DeepSeek 控制你的浏览器,绝了
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Browser-Use的开源框架,是一个能让电脑自动操作网页的智能工具。能处理动态加载的内容(比如广告弹窗、实时更新的图表),遇到网页元素位置变化还会自己调整策略,减少人工干预。Stars数46046Forks数4735主要特点强大的浏览器自动化功能:BrowserUse将先进的AI能力与强大的浏览器自动化技术相结合,为AI智能体实现流畅无缝的网页交互体验。视觉感知与HTML结构提取:将视觉理解能
- 人工智能的未来:从基础到前沿的探索与展望
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1.人工智能简介内容概述:人工智能(AI)是指模拟和执行人类智能任务的技术。随着计算能力和数据量的增加,AI在各个领域取得了显著进展,从自动化的基本任务到解决复杂的实际问题,人工智能正渗透到我们生活的各个方面。2.人工智能的种类与发展内容概述:AI的种类可以按智能的复杂度分为三大类:弱人工智能(NarrowAI):目前大多数应用都属于弱AI,如语音助手、自动驾驶等。它们专注于特定任务,并且无法扩展
- 知识蒸馏:从软标签压缩到推理能力迁移的工程实践(基于教师-学生模型的高效压缩技术与DeepSeek合成数据创新)
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知识蒸馏通过迁移教师模型(复杂)的知识到学生模型(轻量),实现模型压缩与性能平衡。核心在于利用教师模型的软标签(概率分布)替代独热编码标签,学生模型不仅学习到教师模型输出数据的类别信息,还能够捕捉到类别之间的相似性和关系,从而提升其泛化能力核心概念知识蒸馏的核心目标是实现从教师模型到学生模型的知识迁移。在实际应用中,无论是大规模语言模型(LLMs)还是其他类型的神经网络模型,都会通过softmax
- 迁移学习基础知识
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简介使用迁移学习的优势:1、能够快速的训练出一个理想的结果2、当数据集较小时也能训练出理想的效果。注意:在使用别人预训练的参数模型时,要注意别人的预处理方式。原理:对于浅层的网络结构,他们学习到的角点信息和纹理信息都是通用的,将学习好的浅层网络的信息迁移到新的网络中,这样新的网络也拥有了识别底层通用特征的能力,从而能加快网络学习新的数据集的高维特征。常见的迁移学习的方式:1、载入权重后训练所有参数
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在当今科技飞速发展的时代,工业机器人已成为现代工业不可或缺的重要组成部分。它如同一位不知疲倦、高度精准且功能强大的“智能工匠”,以其独特的魅力和卓越的能力,深刻地改变着工业生产的面貌。工业机器人是一种能够自动执行任务的可编程机械装置。它通常由机械臂、控制系统和编程装置等部分组成。机械臂是机器人的主体结构,能够实现多自由度的灵活运动,模拟人类手臂的各种动作。控制系统则犹如机器人的“大脑”,负责指挥和
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GPT-4omini是首个应用OpenAI指令层次结构方法的模型,这有助于增强模型抵抗越狱、提示注入和系统提示提取的能力。这使得模型的响应更加可靠,并有助于在大规模应用中更安全地使用。GPT-4omini在学术基准测试中,无论是在文本智能还是多模态推理方面,都超越了GPT-3.5Turbo和其他小型模型,并支持与GPT-4o相同的语言范围。它在函数调用方面也表现出色,这使开发者能够构建应用程序来从
- 用 C++ 打造综合管理系统:功能实现与代码解析
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- LeetCode[位运算] - #137 Single Number II
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javaAlgorithmLeetCode题解位运算
原题链接:#137 Single Number II
要求:
给定一个整型数组,其中除了一个元素之外,每个元素都出现三次。找出这个元素
注意:算法的时间复杂度应为O(n),最好不使用额外的内存空间
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分析:
与#136类似,都是考察位运算。不过出现两次的可以使用异或运算的特性 n XOR n = 0, n XOR 0 = n,即某一
- 《JavaScript语言精粹》笔记
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0、JavaScript的简单数据类型包括数字、字符创、布尔值(true/false)、null和undefined值,其它值都是对象。
1、JavaScript只有一个数字类型,它在内部被表示为64位的浮点数。没有分离出整数,所以1和1.0的值相同。
2、NaN是一个数值,表示一个不能产生正常结果的运算结果。NaN不等于任何值,包括它本身。可以用函数isNaN(number)检测NaN,但是
- 你应该更新的Java知识之常用程序库
Kai_Ge
java
在很多人眼中,Java 已经是一门垂垂老矣的语言,但并不妨碍 Java 世界依然在前进。如果你曾离开 Java,云游于其它世界,或是每日只在遗留代码中挣扎,或许是时候抬起头,看看老 Java 中的新东西。
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Guava[gwɑ:və],一句话,只要你做Java项目,就应该用Guava(Github)。
guava 是 Google 出品的一套 Java 核心库,在我看来,它甚至应该
- HttpClient
120153216
httpclient
/**
* 可以传对象的请求转发,对象已流形式放入HTTP中
*/
public static Object doPost(Map<String,Object> parmMap,String url)
{
Object object = null;
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- Django model字段类型清单
2002wmj
django
Django 通过 models 实现数据库的创建、修改、删除等操作,本文为模型中一般常用的类型的清单,便于查询和使用: AutoField:一个自动递增的整型字段,添加记录时它会自动增长。你通常不需要直接使用这个字段;如果你不指定主键的话,系统会自动添加一个主键字段到你的model。(参阅自动主键字段) BooleanField:布尔字段,管理工具里会自动将其描述为checkbox。 Cha
- 在SQLSERVER中查找消耗CPU最多的SQL
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返回消耗CPU数目最多的10条语句
SELECT TOP 10
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(SELECT SUBSTRING(text, statement_start_of
- Myeclipse项目无法部署,Undefined exploded archive location
7454103
eclipseMyEclipse
做个备忘!
错误信息为:
Undefined exploded archive location
原因:
在工程转移过程中,导致工程的配置文件出错;
解决方法:
 
- GMT时间格式转换
adminjun
GMT时间转换
普通的时间转换问题我这里就不再罗嗦了,我想大家应该都会那种低级的转换问题吧,现在我向大家总结一下如何转换GMT时间格式,这种格式的转换方法网上还不是很多,所以有必要总结一下,也算给有需要的朋友一个小小的帮助啦。
1、可以使用
SimpleDateFormat SimpleDateFormat
EEE-三位星期
d-天
MMM-月
yyyy-四位年
- Oracle数据库新装连接串问题
aijuans
oracle数据库
割接新装了数据库,客户端登陆无问题,apache/cgi-bin程序有问题,sqlnet.log日志如下:
Fatal NI connect error 12170.
VERSION INFORMATION: TNS for Linux: Version 10.2.0.4.0 - Product
- 回顾java数组复制
ayaoxinchao
java数组
在写这篇文章之前,也看了一些别人写的,基本上都是大同小异。文章是对java数组复制基础知识的回顾,算是作为学习笔记,供以后自己翻阅。首先,简单想一下这个问题:为什么要复制数组?我的个人理解:在我们在利用一个数组时,在每一次使用,我们都希望它的值是初始值。这时我们就要对数组进行复制,以达到原始数组值的安全性。java数组复制大致分为3种方式:①for循环方式 ②clone方式 ③arrayCopy方
- java web会话监听并使用spring注入
bewithme
Java Web
在java web应用中,当你想在建立会话或移除会话时,让系统做某些事情,比如说,统计在线用户,每当有用户登录时,或退出时,那么可以用下面这个监听器来监听。
import java.util.ArrayList;
import java.ut
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(Redis的常用命令及高级应用)
bijian1013
redis数据库NoSQL
一 .Redis常用命令
Redis提供了丰富的命令对数据库和各种数据库类型进行操作,这些命令可以在Linux终端使用。
a.键值相关命令
b.服务器相关命令
1.键值相关命令
&
- java枚举序列化问题
bingyingao
java枚举序列化
对象在网络中传输离不开序列化和反序列化。而如果序列化的对象中有枚举值就要特别注意一些发布兼容问题:
1.加一个枚举值
新机器代码读分布式缓存中老对象,没有问题,不会抛异常。
老机器代码读分布式缓存中新对像,反序列化会中断,所以在所有机器发布完成之前要避免出现新对象,或者提前让老机器拥有新增枚举的jar。
2.删一个枚举值
新机器代码读分布式缓存中老对象,反序列
- 【Spark七十八】Spark Kyro序列化
bit1129
spark
当使用SparkContext的saveAsObjectFile方法将对象序列化到文件,以及通过objectFile方法将对象从文件反序列出来的时候,Spark默认使用Java的序列化以及反序列化机制,通常情况下,这种序列化机制是很低效的,Spark支持使用Kyro作为对象的序列化和反序列化机制,序列化的速度比java更快,但是使用Kyro时要注意,Kyro目前还是有些bug。
Spark
- Hybridizing OO and Functional Design
bookjovi
erlanghaskell
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Tell Above, and Ask Below - Hybridizing OO and Functional Design
文章中把OO和FP讲的深入透彻,里面把smalltalk和haskell作为典型的两种编程范式代表语言,此点本人极为同意,smalltalk可以说是最能体现OO设计的面向对象语言,smalltalk的作者Alan kay也是OO的最早先驱,
- Java-Collections Framework学习与总结-HashMap
BrokenDreams
Collections
开发中常常会用到这样一种数据结构,根据一个关键字,找到所需的信息。这个过程有点像查字典,拿到一个key,去字典表中查找对应的value。Java1.0版本提供了这样的类java.util.Dictionary(抽象类),基本上支持字典表的操作。后来引入了Map接口,更好的描述的这种数据结构。
&nb
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-职责链模式-Chain Of Responsibility
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/
/**
* 业务逻辑:项目经理只能处理500以下的费用申请,部门经理是1000,总经理不设限。简单起见,只同意“Tom”的申请
* bylijinnan
*/
abstract class Handler {
/*
- Android中启动外部程序
cherishLC
android
1、启动外部程序
引用自:
http://blog.csdn.net/linxcool/article/details/7692374
//方法一
Intent intent=new Intent();
//包名 包名+类名(全路径)
intent.setClassName("com.linxcool", "com.linxcool.PlaneActi
- summary_keep_rate
coollyj
SUM
BEGIN
/*DECLARE minDate varchar(20) ;
DECLARE maxDate varchar(20) ;*/
DECLARE stkDate varchar(20) ;
DECLARE done int default -1;
/* 游标中 注册服务器地址 */
DE
- hadoop hdfs 添加数据目录出错
daizj
hadoophdfs扩容
由于原来配置的hadoop data目录快要用满了,故准备修改配置文件增加数据目录,以便扩容,但由于疏忽,把core-site.xml, hdfs-site.xml配置文件dfs.datanode.data.dir 配置项增加了配置目录,但未创建实际目录,重启datanode服务时,报如下错误:
2014-11-18 08:51:39,128 WARN org.apache.hadoop.h
- grep 目录级联查找
dongwei_6688
grep
在Mac或者Linux下使用grep进行文件内容查找时,如果给定的目标搜索路径是当前目录,那么它默认只搜索当前目录下的文件,而不会搜索其下面子目录中的文件内容,如果想级联搜索下级目录,需要使用一个“-r”参数:
grep -n -r "GET" .
上面的命令将会找出当前目录“.”及当前目录中所有下级目录
- yii 修改模块使用的布局文件
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方法一:yii模块默认使用系统当前的主题布局文件,如果在主配置文件中配置了主题比如: 'theme'=>'mythm', 那么yii的模块就使用 protected/themes/mythm/views/layouts 下的布局文件; 如果未配置主题,那么 yii的模块就使用 protected/views/layouts 下的布局文件, 总之默认不是使用自身目录 pr
- 设计模式之单例模式
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今天该来的面试还没来,这个店估计不会来电话了,安静下来写写博客也不错,没事翻了翻小易哥的博客甚至与大牛们之间的差距,基础知识不扎实建起来的楼再高也只能是危楼罢了,陈下心回归基础把以前学过的东西总结一下。
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- 8、数组
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- Decode Ways
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概述:本文通过实例从同步和异步两种方式上回答了”如何在Swift语言中创建http请求“的问题。
如果你对Objective-C比较了解的话,对于如何创建http请求你一定驾轻就熟了,而新语言Swift与其相比只有语法上的区别。但是,对才接触到这个崭新平台的初学者来说,他们仍然想知道“如何在Swift语言中创建http请求?”。
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