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开心小老虎
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DeepSeek是杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司推出的AI助手,免费体验与全球领先AI模型的互动交流,于2025年1月15日正式上线。DeepSeek凭借自然语言处理、机器学习与深度学习、大数据分析等核心技术优势,在推理、自然语言理解与生成、图像与视频分析、语音识别与合成、个性化推荐、大数据处理与分析、跨模态学习以及实时交互与响应等八大领域表现出色。它能进行逻辑推理、解决复杂问题,理解和
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在现代企业财务管理中,实现财务凭证的远程同步和第三方系统对接是提高工作效率和数据准确性的关键。金蝶KIS作为广泛使用的财务管理软件,提供了丰富的WebAPI接口,允许第三方业务系统调用以生成财务记账凭证。然而,对于财务信息这些敏感数据,一旦泄露,对于企业的损失可能不可估量。因此许多企业倾向于将它们部署在公司内部的服务器上,而非云服务器,以确保这些重要、敏感数据安全,但如何安全地将这些接口暴露给远程
- 泛目录秒收录——2025年无极多功能泛目录站群程序架构解析与效能验证
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——智能化、多模态的网站运营与流量管理解决策略(https://www.zhanqun.xin/)一、概述无极多功能泛目录站群程序是基于PHP+Java混合架构开发的下一代站群管理工具,旨在通过AI驱动的内容生成、多模式策略配置及智能化流量管理,帮助用户快速提升网站流量、优化搜索引擎排名。系统支持从内容生产到分发的全链路自动化操作,适用于企业建站、行业门户、电商平台等多种场景。二、核心技术架构1.
- AIGC:开启智能创造的璀璨新篇章
如意.759
AIGC
在当今科技迅猛发展的时代浪潮中,人工智能(ArtificialIntelligence,AI)已然历经了从早期的计算智能、感知智能逐步迈向认知智能的辉煌历程。而在这一进程中,AI生成内容(ArtificialIntelligenceGeneratedContent,AIGC)这项具有革命性意义的技术,正如同一场汹涌澎湃的科技风暴,悄然改变着我们生活的世界。本文将深入且全面地介绍AIGC的基本概念、
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做数据迁移将其他部门的视频地址转化到自己服务器下,生成自己的地址privatevoidmodifyPath(Listrecords){ListupdateRecords=newArrayListsetter){try{if(StringUtils.isNotBlank(videoUrl)&&videoUrl.startsWith("https://static")){StringuploadUrl
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ComfyUI是一款强大的可视化AI生成工具,可以通过工作流的方式自定义图像生成过程。在本教程中,我们将介绍如何使用ComfyUI构建相似画绘制工作流,用于生成基本一致但细节略有变化的图片,例如改变表情、光线、角度等微调内容。1.相似画绘制的应用场景与心得在AI绘图过程中,通常希望生成一系列相似的图像,例如:表情变化(如从微笑变成惊讶)光照变化(如日光到黄昏光照)细节调整(如帽子、头发飘动等)相似
- 视觉Transformer架构的前沿优化技术与高效部署
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引言近年来,Transformer架构在自然语言处理(NLP)领域取得了巨大成功,逐渐成为深度学习的主流模型之一。随着研究的深入,Transformer架构也开始在计算机视觉领域崭露头角,尤其是在图像分类、目标检测和图像生成等任务中表现出色。然而,视觉Transformer(VisionTransformer,ViT)在计算效率和内存消耗方面面临巨大挑战,尤其是在处理高分辨率图像时。为了应对这些挑
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1.背景介绍视频摘要技术是现代计算机视觉领域的一个重要研究方向,其主要目标是通过摘取视频中的关键帧或片段,生成一份能够代表原始视频内容的摘要。这样,用户就可以在短时间内了解视频的主要内容,极大地节省了时间。然而,这项技术面临着一个主要的挑战,即如何确保摘要的多样性,也就是说,如何在摘要中覆盖尽可能多的原始视频中的事件或主题。在这方面,基于轨迹的视频摘要算法提供了一种有效的解决方案。这种算法通过在特
- 大语言模型原理基础与前沿 基于相似性搜索的多模态对齐
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计算DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型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
大语言模型原理基础与前沿基于相似性搜索的多模态对齐1.背景介绍近年来,大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)在自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)领域取得了显著的进展。LLMs通过在海量文本数据上进行预训练,学习到了丰富的语言知识和生成能力,在许多NLP任务上表现出色,如问答、摘要、翻译等。然而,LLMs目前主要局限于单一模态,即文本。
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- DeepSeek-R2模型传闻解析:技术突破与官方辟谣背后的AI竞赛
每天做一点改变
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2025年3月,人工智能领域因一则传闻掀起波澜:中国AI公司深度求索(DeepSeek)或将于3月17日提前发布下一代模型DeepSeek-R2。尽管官方已紧急辟谣,但技术细节和市场反应仍值得深入探讨。一、传闻中的技术突破多家媒体报道称,DeepSeek-R2在以下领域实现显著提升:编程能力:可高效生成高质量代码,支持算法优化与复杂软件开发,降低开发者负担。多语言推理:突破英语限制,支持跨语言复杂
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当ComfyUI的生成模型升级至SDXL版本后,图像生成流程被划分为两个阶段:首先由基础的SDXL模型生成初始图像,随后通过Refiner模型对图像细节进行优化。从这一流程中可以看出,我们目前采用了基础加载器(BaseLoader)和优化加载器(RefinerLoader)的双重架构。通常情况下,我们首先通过基础模型(BaseModel)进行初步的模型加载与图像生成,随后利用优化模型(Refine
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在当今信息爆炸的时代,如何快速整理和理解复杂的主题变得越来越重要。思维导图作为一种有效的知识组织工具,可以帮助我们更好地理解和记忆信息。然而,手动创建一个完整的思维导图往往需要投入大量时间和精力。为了解决这个问题,我们开发了一个基于LangChain的通用思维导图生成工具。项目地址:langchain_universal_tools工具特点简单易用只需提供主题即可自动生成思维导图无需手动整理和组织
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全息投影技术通过光学干涉与衍射原理生成三维立体影像,凭借其沉浸式体验和交互性,已在多个领域展现出广阔的应用前景。以下是针对不同行业的解决方案设计及所需设备与技术的综合分析:一、行业应用解决方案设计娱乐与演艺领域应用场景:演唱会、舞台剧、电影特效、主题乐园等。解决方案:采用360度全息投影技术,配合高流明激光投影仪,打造环绕式舞台效果(如虚拟歌手表演或历史人物“复活”)112。结合互动传感器(如红外
- 神秘的图像进化:单GPU扩散蒸馏中的相对与绝对位置匹配之谜
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在人们对图像生成和创作的无尽追求中,扩散模型就像一种魔法,将最初一团朦胧的高斯噪声慢慢“绘制”出精致的图像。近期,一篇题为“HighQualityDiffusionDistillationonaSingleGPUwithRelativeandAbsolutePositionMatching”的论文,为我们展示了一种在单个GPU上也能完成高质量扩散蒸馏的惊艳方法——RAPM。它利用相对与绝对位置匹配
- Word邮件合并
henry_dx
word
来源:使用邮件合并来批量电子邮件、信件、标签和信封-Microsoft支持在Word中处理主文档,为你想要添加的个性化内容插入合并域。邮件合并完成后,合并文档将为数据源中的每个姓名生成单独的个性化版本。数据源设置邮件合并的第一步是选择要用于个性化信息的数据源。Excel电子表格和Outlook联系人列表是最常见的数据源,但任何可以连接到Word的数据库都能正常使用。如果你还没有数据源,甚至可以在W
- python import 踩坑指南 / sys.path失效解决方案
karmayh
pythonthriftpythonthriftsys.pathsys.modules
不关心故事背景的朋友们可以直接跳到“解决方案”~文章目录故事背景历史方案解决方案故事背景最近在用thrift的时候遇到一个问题,thrift生成的python文件之间的引用都是相对引用的:thrift_folder├──base│├──constants.py│├──__init__.py│└──ttypes.py├──model│├──__init__.py│├──constants.py│├─
- AIGC驱动的自动化学习资料生成:技术框架与代码实现(附保姆级代码)
一键难忘
AIGC自动化运维
本文收录于专栏:精通AI实战千例专栏合集https://blog.csdn.net/weixin_52908342/category_11863492.html从基础到实践,深入学习。无论你是初学者还是经验丰富的老手,对于本专栏案例和项目实践都有参考学习意义。每一个案例都附带关键代码,详细讲解供大家学习,希望可以帮到大家。正在不断更新中~文章目录AIGC驱动的自动化学习资料生成:技术框架与代码实现
- Stable Diffusion进行图像生成
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使用StableDiffusion进行图像生成通常涉及以下步骤:安装依赖库:首先,你需要安装必要的Python库,如PyTorch、torchvision、diffusers和transformers等。这些库将为你提供深度学习框架、图像处理工具和StableDiffusion模型的接口。获取预训练模型:StableDiffusion模型通常很大,因此你需要从可靠的来源下载预训练模型。Huggin
- 关于大模型中Prompt这一概念小记
文弱_书生
乱七八糟prompt人工智能深度学习
大模型中的提示词(Prompt)深入解析1.什么是Prompt?Prompt(提示词)是用户与大模型(如ChatGPT、GPT-4、Gemini、Claude)交互时输入的指令、问题或文本片段。它引导模型生成符合用户需求的输出。Prompt既可以是简单的一句话,比如:“讲一个关于勇敢的故事。”也可以是复杂的、多层次的指令,比如:“假设你是19世纪的数学家,请用欧几里得几何的视角解释平行线的性质,并
- [AnimateDiff] animateiff-cli-prompt-travel 我来了,划重点
AI创业失败之路
prompt人工智能
踩坑总结:1.使用此工具,最好有代码基础或者有相关人带队,自己研究很多部署等问题遇到了很难解决。2.工具是命令行的,对于其他工具上手比较难,建议先学习会其他工具在上手。重点来了:对于想创业的团队,这个工具必学!!!!没有之一,必学1.首先animatediff-cli-prompt-travel是一个发布在GitHub上的CLI工具,用于生成动画差异。在这篇文章中,我们将介绍如何安装这个工具,如何
- 【区块链 + 文化版权】基于区块链的艺术作品版权登记与交易平台 | FISCO BCOS 应用案例
FISCO_BCOS
FISCOBCOS产业应用发展报告区块链文化版权
北京奕江科技与信阳艺术职业学院合作,实施产教融合,利用区块链技术为艺术作品版权保护与交易打造新平台。平台通过区块链的分布式、透明性和不可篡改性,为艺术作品的创作、注册、流通及交易等各个环节提供解决方案,确保作品确权、交易高效且安全,降低交易成本,提高市场透明度,遏制侵权行为,促进艺术市场的健康发展。应用平台业务流程在具体应用层面,平台首先解决了数字艺术作品的确权难题,通过区块链技术为每一件作品生成
- 基于变分推理与 Best‑of‑N 策略的元 Prompt 自动生成与优化框架
由数入道
提示词工程提示词人工智能
摘要本文提出了一种融合变分推理与Best‑of‑N策略的元Prompt自动生成与优化框架,通过高度参数化的模板、随机扰动采样及多指标评分机制,实现从初始提示生成到最终输出的动态优化。同时,针对实际应用中对自适应参数调整、深层语义理解、多模态融合、用户反馈闭环等需求,文章在未来扩展方向中提出了详细建议,并在代码中预留了相应接口。实验评估与讨论表明,该框架具备较高的灵活性、扩展性和实用性,为自然语言生
- Neo4j GDS-06-neo4j GDS 库中社区检测算法介绍
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neo4jneo4j算法云原生网络中间件
neo4japoc系列Neo4jAPOC-01-图数据库apoc插件介绍Neo4jAPOC-01-图数据库apoc插件安装neo4jonwindows10Neo4jAPOC-03-图数据库apoc实战使用使用Neo4jAPOC-04-图数据库apoc实战使用使用apoc.path.spanningTree最小生成树Neo4jAPOC-05-图数据库apoc实战使用使用labelFilterNeo4
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船长@Quant
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PyTorch量化技术教程:PyTorch模型构建与训练本教程旨在为读者提供一套全面且深入的PyTorch技术在量化交易领域应用的知识体系。系统涵盖PyTorch基础入门、核心组件详解、模型构建与训练,以及在A股市场中的实战应用。采用理论与实战深度融合的讲解模式,详细剖析如何运用PyTorch打造量化交易系统全流程。从数据处理的精细操作,到模型训练的优化技巧,再到交易信号生成的精准逻辑,以及风险管
- 前端常用加密方式及使用
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前端常用加密方式有RSA加密、AES加密、MD5加密、SHA256加密以及国密:/生成随机字符串functionrandomString(len){len=len||16;const$chars='ABCDEFGHJKMNPQRSTWXYZabcdefhijkmnprstwxyz2345678';/****默认去掉了容易混淆的字符oOLl,9gq,Vv,Uu,I1****/constmaxPos=
- Python Excel文件操作全攻略
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python#文件操作与异常处理pythonexcel
一、常用Python操作Excel库1.常用库对比库名称支持格式主要功能适用场景pandasxls/xlsx数据读写/分析数据分析与批量处理openpyxlxlsx读写/修改/样式设置复杂Excel文件操作xlrd/xlwtxls读写旧版Excel兼容性要求高的场景xlsxwriterxlsx创建文件/设置复杂格式生成报表/图表2.xlrd/xlwt适用场景:处理.xls格式的旧版Excel文件核
- jsonp 常用util方法
hw1287789687
jsonpjsonp常用方法jsonp callback
jsonp 常用java方法
(1)以jsonp的形式返回:函数名(json字符串)
/***
* 用于jsonp调用
* @param map : 用于构造json数据
* @param callback : 回调的javascript方法名
* @param filters : <code>SimpleBeanPropertyFilter theFilt
- 多线程场景
alafqq
多线程
0
能不能简单描述一下你在java web开发中需要用到多线程编程的场景?0
对多线程有些了解,但是不太清楚具体的应用场景,能简单说一下你遇到的多线程编程的场景吗?
Java多线程
2012年11月23日 15:41 Young9007 Young9007
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最典型的如:
1、
- Maven学习——修改Maven的本地仓库路径
Kai_Ge
maven
安装Maven后我们会在用户目录下发现.m2 文件夹。默认情况下,该文件夹下放置了Maven本地仓库.m2/repository。所有的Maven构件(artifact)都被存储到该仓库中,以方便重用。但是windows用户的操作系统都安装在C盘,把Maven仓库放到C盘是很危险的,为此我们需要修改Maven的本地仓库路径。
- placeholder的浏览器兼容
120153216
placeholder
【前言】
自从html5引入placeholder后,问题就来了,
不支持html5的浏览器也先有这样的效果,
各种兼容,之前考虑,今天测试人员逮住不放,
想了个解决办法,看样子还行,记录一下。
【原理】
不使用placeholder,而是模拟placeholder的效果,
大概就是用focus和focusout效果。
【代码】
<scrip
- debian_用iso文件创建本地apt源
2002wmj
Debian
1.将N个debian-506-amd64-DVD-N.iso存放于本地或其他媒介内,本例是放在本机/iso/目录下
2.创建N个挂载点目录
如下:
debian:~#mkdir –r /media/dvd1
debian:~#mkdir –r /media/dvd2
debian:~#mkdir –r /media/dvd3
….
debian:~#mkdir –r /media
- SQLSERVER耗时最长的SQL
357029540
SQL Server
对于DBA来说,经常要知道存储过程的某些信息:
1. 执行了多少次
2. 执行的执行计划如何
3. 执行的平均读写如何
4. 执行平均需要多少时间
列名 &
- com/genuitec/eclipse/j2eedt/core/J2EEProjectUtil
7454103
eclipse
今天eclipse突然报了com/genuitec/eclipse/j2eedt/core/J2EEProjectUtil 错误,并且工程文件打不开了,在网上找了一下资料,然后按照方法操作了一遍,好了,解决方法如下:
错误提示信息:
An error has occurred.See error log for more details.
Reason:
com/genuitec/
- 用正则删除文本中的html标签
adminjun
javahtml正则表达式去掉html标签
使用文本编辑器录入文章存入数据中的文本是HTML标签格式,由于业务需要对HTML标签进行去除只保留纯净的文本内容,于是乎Java实现自动过滤。
如下:
public static String Html2Text(String inputString) {
String htmlStr = inputString; // 含html标签的字符串
String textSt
- 嵌入式系统设计中常用总线和接口
aijuans
linux 基础
嵌入式系统设计中常用总线和接口
任何一个微处理器都要与一定数量的部件和外围设备连接,但如果将各部件和每一种外围设备都分别用一组线路与CPU直接连接,那么连线
- Java函数调用方式——按值传递
ayaoxinchao
java按值传递对象基础数据类型
Java使用按值传递的函数调用方式,这往往使我感到迷惑。因为在基础数据类型和对象的传递上,我就会纠结于到底是按值传递,还是按引用传递。其实经过学习,Java在任何地方,都一直发挥着按值传递的本色。
首先,让我们看一看基础数据类型是如何按值传递的。
public static void main(String[] args) {
int a = 2;
- ios音量线性下降
bewithme
ios音量
直接上代码吧
//second 几秒内下降为0
- (void)reduceVolume:(int)second {
KGVoicePlayer *player = [KGVoicePlayer defaultPlayer];
if (!_flag) {
_tempVolume = player.volume;
- 与其怨它不如爱它
bijian1013
选择理想职业规划
抱怨工作是年轻人的常态,但爱工作才是积极的心态,与其怨它不如爱它。
一般来说,在公司干了一两年后,不少年轻人容易产生怨言,除了具体的埋怨公司“扭门”,埋怨上司无能以外,也有许多人是因为根本不爱自已的那份工作,工作完全成了谋生的手段,跟自已的性格、专业、爱好都相差甚远。
- 一边时间不够用一边浪费时间
bingyingao
工作时间浪费
一方面感觉时间严重不够用,另一方面又在不停的浪费时间。
每一个周末,晚上熬夜看电影到凌晨一点,早上起不来一直睡到10点钟,10点钟起床,吃饭后玩手机到下午一点。
精神还是很差,下午像一直野鬼在城市里晃荡。
为何不尝试晚上10点钟就睡,早上7点就起,时间完全是一样的,把看电影的时间换到早上,精神好,气色好,一天好状态。
控制让自己周末早睡早起,你就成功了一半。
有多少个工作
- 【Scala八】Scala核心二:隐式转换
bit1129
scala
Implicits work like this: if you call a method on a Scala object, and the Scala compiler does not see a definition for that method in the class definition for that object, the compiler will try to con
- sudoku slover in Haskell (2)
bookjovi
haskellsudoku
继续精简haskell版的sudoku程序,稍微改了一下,这次用了8行,同时性能也提高了很多,对每个空格的所有解不是通过尝试算出来的,而是直接得出。
board = [0,3,4,1,7,0,5,0,0,
0,6,0,0,0,8,3,0,1,
7,0,0,3,0,0,0,0,6,
5,0,0,6,4,0,8,0,7,
- Java-Collections Framework学习与总结-HashSet和LinkedHashSet
BrokenDreams
linkedhashset
本篇总结一下两个常用的集合类HashSet和LinkedHashSet。
它们都实现了相同接口java.util.Set。Set表示一种元素无序且不可重复的集合;之前总结过的java.util.List表示一种元素可重复且有序
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-备忘录模式-Memento
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.List;
/*
* 备忘录模式的功能是,在不破坏封装性的前提下,捕获一个对象的内部状态,并在对象之外保存这个状态,为以后的状态恢复作“备忘”
- 《RAW格式照片处理专业技法》笔记
cherishLC
PS
注意,这不是教程!仅记录楼主之前不太了解的
一、色彩(空间)管理
作者建议采用ProRGB(色域最广),但camera raw中设为ProRGB,而PS中则在ProRGB的基础上,将gamma值设为了1.8(更符合人眼)
注意:bridge、camera raw怎么设置显示、输出的颜色都是正确的(会读取文件内的颜色配置文件),但用PS输出jpg文件时,必须先用Edit->conv
- 使用 Git 下载 Spring 源码 编译 for Eclipse
crabdave
eclipse
使用 Git 下载 Spring 源码 编译 for Eclipse
1、安装gradle,下载 http://www.gradle.org/downloads
配置环境变量GRADLE_HOME,配置PATH %GRADLE_HOME%/bin,cmd,gradle -v
2、spring4 用jdk8 下载 https://jdk8.java.
- mysql连接拒绝问题
daizj
mysql登录权限
mysql中在其它机器连接mysql服务器时报错问题汇总
一、[running]root@192.168.9.136:~$mysql -uroot -h 192.168.9.108 -p //带-p参数,在下一步进行密码输入
Enter password: //无字符串输入
ERROR 1045 (28000): Access
- Google Chrome 为何打压 H.264
dsjt
applehtml5chromeGoogle
Google 今天在 Chromium 官方博客宣布由于 H.264 编解码器并非开放标准,Chrome 将在几个月后正式停止对 H.264 视频解码的支持,全面采用开放的 WebM 和 Theora 格式。
Google 在博客上表示,自从 WebM 视频编解码器推出以后,在性能、厂商支持以及独立性方面已经取得了很大的进步,为了与 Chromium 现有支持的編解码器保持一致,Chrome
- yii 获取控制器名 和方法名
dcj3sjt126com
yiiframework
1. 获取控制器名
在控制器中获取控制器名: $name = $this->getId();
在视图中获取控制器名: $name = Yii::app()->controller->id;
2. 获取动作名
在控制器beforeAction()回调函数中获取动作名: $name =
- Android知识总结(二)
come_for_dream
android
明天要考试了,速速总结如下
1、Activity的启动模式
standard:每次调用Activity的时候都创建一个(可以有多个相同的实例,也允许多个相同Activity叠加。)
singleTop:可以有多个实例,但是不允许多个相同Activity叠加。即,如果Ac
- 高洛峰收徒第二期:寻找未来的“技术大牛” ——折腾一年,奖励20万元
gcq511120594
工作项目管理
高洛峰,兄弟连IT教育合伙人、猿代码创始人、PHP培训第一人、《细说PHP》作者、软件开发工程师、《IT峰播》主创人、PHP讲师的鼻祖!
首期现在的进程刚刚过半,徒弟们真的很棒,人品都没的说,团结互助,学习刻苦,工作认真积极,灵活上进。我几乎会把他们全部留下来,现在已有一多半安排了实际的工作,并取得了很好的成绩。等他们出徒之日,凭他们的能力一定能够拿到高薪,而且我还承诺过一个徒弟,当他拿到大学毕
- linux expect
heipark
expect
1. 创建、编辑文件go.sh
#!/usr/bin/expect
spawn sudo su admin
expect "*password*" { send "13456\r\n" }
interact
2. 设置权限
chmod u+x go.sh 3.
- Spring4.1新特性——静态资源处理增强
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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
- idea ubuntuxia 乱码
liyonghui160com
1.首先需要在windows字体目录下或者其它地方找到simsun.ttf 这个 字体文件。
2.在ubuntu 下可以执行下面操作安装该字体:
sudo mkdir /usr/share/fonts/truetype/simsun
sudo cp simsun.ttf /usr/share/fonts/truetype/simsun
fc-cache -f -v
- 改良程序的11技巧
pda158
技巧
有很多理由都能说明为什么我们应该写出清晰、可读性好的程序。最重要的一点,程序你只写一次,但以后会无数次的阅读。当你第二天回头来看你的代码 时,你就要开始阅读它了。当你把代码拿给其他人看时,他必须阅读你的代码。因此,在编写时多花一点时间,你会在阅读它时节省大量的时间。
让我们看一些基本的编程技巧:
尽量保持方法简短
永远永远不要把同一个变量用于多个不同的
- 300个涵盖IT各方面的免费资源(下)——工作与学习篇
shoothao
创业免费资源学习课程远程工作
工作与生产效率:
A. 背景声音
Noisli:背景噪音与颜色生成器。
Noizio:环境声均衡器。
Defonic:世界上任何的声响都可混合成美丽的旋律。
Designers.mx:设计者为设计者所准备的播放列表。
Coffitivity:这里的声音就像咖啡馆里放的一样。
B. 避免注意力分散
Self Co
- 深入浅出RPC
uule
rpc
深入浅出RPC-浅出篇
深入浅出RPC-深入篇
RPC
Remote Procedure Call Protocol
远程过程调用协议
它是一种通过网络从远程计算机程序上请求服务,而不需要了解底层网络技术的协议。RPC协议假定某些传输协议的存在,如TCP或UDP,为通信程序之间携带信息数据。在OSI网络通信模型中,RPC跨越了传输层和应用层。RPC使得开发