- 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
- LeetCode Hot100(回溯)
asom22
LeetCodeHot100题解leetcode算法职场和发展
46.全排列题意给定一个不含重复数字的数组nums,返回其所有可能的全排列。你可以按任意顺序返回答案。题解因为是所有的排列组合,我们每一个位置都取一遍数组的所有元素看看有没有重复的即可代码importjava.util.*;publicclassSolution{publicstaticvoidmain(String[]args){int[]nums={1,2,3};permute(nums);}
- 免费实时AI图片编辑工具-多模态大模型:GPT-4o、grok、豆包、BAGEL、MagicQuill、OmniGen2
loong_XL
AIGCaigc
纯自然语言对话实现图像编辑;参考https://zhuanlan.zhihu.com/p/1890036563586577897GPT-4ohttps://chatgpt.com/geminihttps://gemini.google.com/grokhttps://grok.com/?referrer=website
- 模型性能评估实战:解密大模型准确率与召回率的计算逻辑与业务权衡
在AI项目落地过程中,模型性能评估是关键一步。想必大家都听过这样的案例:某医疗AI项目中,一个在测试集上准确率达到98%的肺癌筛查模型,实际部署后却遗漏了20%的早期癌变患者。无独有偶,某银行风控系统中,一个标榜着99.5%“高准确率”的模型,实际使用中却放过了90%的信用卡欺诈行为。这些案例都给我们敲响了警钟,模型性能评估中存在不少被忽视的致命盲区,今天就让我们一同深入探寻这其中的奥秘。第一部分
- 【爆款长文】RAG检索增强大模型的“记忆力”革命:Contextual Chunk Headers(CCH)实战全解析
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大家好,我是你们的AI技术侃侃而谈小能手。今天我们来聊聊RAG(Retrieval-AugmentedGeneration)这个AI圈的“记忆力补脑丸”,以及它最近新晋的“脑白金”——ContextualChunkHeaders(CCH)。别眨眼,这可是让大模型“查资料”能力质变的秘密武器!一、RAG:让大模型不再“张口就胡说”先来个小科普。RAG是什么?简单说,就是给大模型加个“外挂”,让它在回
- 使用UmiJS框架开发React
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1、什么是Umi.js?umi,中文可发音为乌米,是一个可插拔的企业级react应用框架。你可以将它简单的理解为一个专注性能的类next.js前端框架,并通过约定、自动生成和解析代码等方式来辅助开发,减少我们开发者的代码量。2、为什么使用Umi.js?我们做react开发的时候会不会遇到以下问题?:2.1项目做大的时候,开发调试的启动和热更新时间会变得很长。2.2大应用下,网站打开很慢,有没有办法
- 【PyTorch】分布式训练报错记录-ERROR:torch.distributed.elastic.multiprocessing.api:failed (exitcode: 1)
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最近,我在服务器上起基于PyTorch分布式框架的预训练实验,起初实验都在顺利进行,但是当我们把模型的深度与宽度调大之后,模型在训练几代之后便会出现如下的报错:WARNING:torch.distributed.elastic.multiprocessing.api:Sendingprocess41495closingsignalSIGTERMWARNING:torch.distributed.e
- Veo 3 视频生成大模型完整操作教程(2025)
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随着AI多模态能力的飞跃,GoogleDeepMind发布的Veo3成为了生成视频领域的一颗重磅炸弹。它不仅能够根据文本生成高质量的视频画面,还能同步生成对白、背景音和环境音,是目前最接近真正“AI导演”的大模型。本文将带你详细了解Veo3的功能、使用方式、提示词撰写技巧,以及完整的创作流程,适合希望用AI快速生成短视频、概念片段、广告、剧情短片等内容的创作者与开发者。一、Veo3是什么?Veo3
- 嵌入式环境下的C++最佳实践
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目标:学习嵌入式环境下的C++最佳实践内存管理优化:避免动态分配为什么避免动态分配?堆内存分配(如malloc,new)开销大,速度慢。堆内存容易导致碎片化,增加内存压力。动态分配增加内存泄漏、使用后未释放等风险。实时、高性能系统(嵌入式、游戏引擎)尤其需要优化内存管理。栈vs堆的性能对比特性栈(stack)堆(heap)分配/释放速度极快(O(1))较慢(需管理分配表,O(logn)或更慢)生命
- DeepSeek R1 Android本地化部署
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1.概述android手机端部署deepseek一般需要安装termux,ollama,deepseek三个大的步骤原因分析:deepseek等大模型需要类似ollama的工具去运行。ollama有macwindow和linux版本,无Android版本;termux是一个模拟linux环境的Androidapp,在此环境中即可安装运行ollamalinux版本,然后再ollama上面部署运行de
- 配网体验大跃升!Matter 1.4.1让家居互联“一气呵成”
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智能家居,作为全体人类追求理想人居环境的终极愿景,具备着庞大的商业潜力,并吸引了无数企业凝聚资源投身于此。然而,在单品智能迈向全屋智能的发展路径上,除了要解决智能家居设备间的通信兼容问题外,还要在用户体验层面上去解决智能家居设备配网流程繁琐冗长的问题。近日,为提升用户体验,解决“配网焦虑”这一行业痛点,连接标准联盟(CSA)正式发布了能让用户轻松的配置智能家居设备的Matter1.4.1版本。本次
- 储能业 | 低成本部署!DolphinDB 打造抽水蓄能一体化解决方案
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导语在电力行业抽水蓄电场景中,电力集团可以基于DolphinDB搭建轻量化实时数仓,有效破解高频数据写入、万亿级数据存储和秒级实时计算等核心难题。同时,该方案助力集团降本增效,提升运维效率,并实现对多个电站数据的统一管理与调度,加快数字化转型步伐。一、行业背景构建清洁低碳、安全高效的新型能源电力系统是实现“双碳”目标的一大关键任务。其中,抽水蓄能作为当前最成熟、最具规模化应用前景的物理储能技术,正
- 合规型区块链RWA系统解决方案报告——机构资产数字化的终极武器
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(跨境金融科技解决方案白皮书)一、直击机构客户四大痛点痛点传统方案缺陷我们的破局点✖️跨境资产流动性差结算周期30+天,摩擦成本超8%▶️7×24h全球实时交易(速度提升90%)✖️合规成本飙升KYC/AML人工审核占成本35%+▶️自动化合规引擎(成本降低50%)✖️资产透明度缺失多层中介导致权属不清▶️链上全生命周期溯源(100%防篡改)✖️新型资产配置难非标资产难分割、难定价▶️碎片化代币发
- 鸿蒙关系型数据库实战:高效数据存储与管理
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在鸿蒙应用开发中,关系型数据库(RDB)是结构化数据存储的核心方案。通过深度实践,其基于SQLite的轻量级实现不仅性能出色,更提供了强大的事务支持和类型安全。以下是关键经验总结:三大核心优势:SQL兼容:完整支持SQL92标准语法线程安全:内置多线程读写锁机制加密存储:支持AES-256加密敏感数据关系型数据库实战封装及使用:在Utils目录下新建一个RdbUtils文件//./src/main
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本来安装的xfce版本的manjaro装好后安装了输入法qq微信等,还是喜欢win10那种小图标的样子,然后开始折腾,换其他桌面先是换成了deepin桌面,网上有教程,不过是kde-》deepin,能用---换入deepin桌面后感觉确实比xfce桌面好用,但opera无法打开(不喜欢firefox上面一大条标题,Opera比较简洁),不知道为什么(请路过的高手指点一下)--继续折腾,换成kde桌
- Python开发AI智能体(三)———Langchain定义提示词模板
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前言上篇文章给大家介绍AI项目检测平台LangSmish以及开源框架Langchain的使用,并且带领大家编写了一个案例。这篇文章将介绍在Langchain框架中如何定义提示词模板一、什么是提示词模板?提示词模板(PromptTemplate)是大语言模型(LLM)应用开发中的核心概念,本质是预定义的提示结构框架。它通过将静态文本与动态变量结合,实现标准化、可复用的提示生成机制。它提示词可以是一个
- 项目管理10大知识领域,49个管理过程关键知识点梳理
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一、项目整合管理1、制定项目章程输入:商业文件(商业论证、效益管理计划)、协议工具技术:专家判断、头脑风暴、焦点小组、访谈输出:项目章程、假设日志2、制定项目管理计划输入:项目章程、其他工程输出工具技术:专家判断、头脑风暴、核对单、焦点小组、访谈输出:项目管理计划3、指导与管理项目工作输入:项目管理计划、项目文件、批准的变更请求工具技术:项目管理信息系统、会议输出:可交付成果、工作绩效数据、问题日
- 重温经典第二弹(xdoj1175,xdoj1179)
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一转眼,记忆又来到了暑假。或许,这是一个这算是自己真正开始接触了解acm的一个时间点吧,各种算法数据结构,开始慢慢浮出水面。回顾当初,感慨万千。又找出了两道未ac之题,确实复杂度明显加强,思维性的进一步考验。Count思路:子串搜索问题,因为n和k大到2e5,因此,肯定是个单向处理不能回溯的问题,否则最坏n方的复杂度是难以接受的。对于单次搜索,考虑可以维护现有区间的元素,然后移位遍历向后搜索,对于
- 爆改RAG检索力:三大Query变形术,助你玩转AI知识检索!
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你以为RAG(Retrieval-AugmentedGeneration)就是“检索+生成”那么简单?那你可太低估AI界的“内卷”了!今天,咱们就来聊聊如何用三大Query变形术,把RAG的检索力拉满,助你在AI知识海洋里捞到最肥的鱼!一、RAG的“灵魂拷问”:你真的会提问吗?在AI时代,信息检索的效率和质量,80%取决于你“怎么问”。RAG系统的本质,就是“你问得好,我答得妙”。但现实往往是——
- 05 大项目 把握关键点,谋定而后动
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成为团队技术牛人java后端面试架构
对技术Leader来讲,团队的开发模式多以项目制或敏捷迭代为主,不论哪种方式,项目管理都是最主要的工作之一。在互联网公司中,日常迭代和重点项目的同步进行几乎成了常态,你也会遇到一些特殊的项目,比如“一号工程(老板项目)”“技改项目(核心系统重写)”“倒排期的重大业务(11.11和618的大促、新业务新产品研发)”。这些项目我统称为“大项目”。大项目因为时间投入大、人员规模大、系统更大,和日常迭代项
- 创客匠人老蒋:创始人 IP 打造的五大核心命题与破局之道
创小匠
tcp/ip网络协议网络
在知识付费行业进入深水区的当下,创始人IP如何从“流量符号”进化为“商业引擎”?创客匠人CEO老蒋在“全球创始人IP领袖高峰论坛”中,围绕“IP、趋势、战略、创新、增长”五大关键词,揭示了IP打造的系统性方法论。一、认知破局:IP是商业战略而非营销手段老蒋以美特斯邦威周成建直播为例,指出创始人IP的本质是“企业战略的人格化表达”。数据显示,IP化创始人的企业估值平均比非IP化企业高30%-50%,
- 创客匠人视角下的知识变现革新:从付费到服务的底层逻辑重构
创小匠
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一、知识付费的本质:被误读的“信息”与被低估的“服务”当“知识付费已死”的论调甚嚣尘上时,创客匠人深耕行业11年的实践揭示了一个本质:知识本身是免费的,互联网时代信息唾手可得,但“让用户懂”的能力才是核心价值。正如牛顿三大定律从未收费,收费的是教师将知识转化为可理解体系的服务——这正是创客匠人所定义的“知识服务”内核。创始人IP打造的本质,正是将碎片化知识转化为体系化认知路径的能力,而知识变现的关
- 微电网能源管理系统:零碳园区的“智慧神经中枢”
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在奔向“双碳”目标的征途上,零碳园区已成为城市高质量发展的绿色引擎。然而,风光资源的波动性、多能需求的复杂性、碳流管理的精确性,如同一张精密交织的能源网络。如何让这张网络高效、低碳、经济地运转?微电网能源管理系统正以“智慧神经中枢”的姿态,重塑零碳园区的能源未来。零碳园区的三大挑战,呼唤智慧解决方案能源“不可控”光伏“看天吃饭”、风电“随风摇摆”,间歇性电源直接冲击电网稳定性负荷“难协同”生产设备
- 零碳园区建设遭遇现实挑战?让我们一起寻找破局之道!
Amy18702111823
物联网
在“双碳”目标的时代浪潮下,零碳园区正成为各地政府与企业绿色转型的核心战场。江苏、广东、四川等20余省份密集出台专项扶持政策,财政补贴、土地优惠、碳配额激励多管齐下。2025年地方两会中,广东、福建、广西、山西、内蒙古等众多省市更是将其列为年度重点任务。然而,在这场轰轰烈烈的零碳园区建设热潮中,一系列现实难题正浮出水面:痛点直击:零碳园区建设的四大拦路虎“碳家底”不清,路径不明:园区的碳排放统计、
- Redis ZSet 数据结构深度解析:原理、实现与实战全揭密!
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一、前言:为什么要学习ZSet?在Redis的五大基础数据类型中,ZSet(SortedSet,有序集合)是一种非常强大而灵活的数据结构,广泛应用于排行榜、延时队列、权重排名等场景。如果说String是Redis的“最小原子”,那么ZSet就是Redis的“重量级选手”——不仅能存数据,还能排序查询,这正是它的魅力所在!二、ZSet是什么?和Set有啥区别?ZSet=Set+Score+排序!特性
- 干货!大模型时代一定要收藏的 20 个LLM 中文数据集
OpenBayes
资源上新人工智能语言模型数据库机器学习
自ChatGPT重磅推出以来,大语言模型(largelanguageModel,LLM)以其卓越的学习能力在各个领域引起轰动。大模型的训练和调优离不开优质庞大的数据支撑,精心构建的数据集不仅为大模型提供了充分的燃料,还为大模型在垂直领域的应用和性能提升提供了可能。本文整理了一些适用于大模型训练调优的热门中文公开数据集(按照首字母A-Z顺序排列),以供大家了解和使用。温馨提示:本文列举的所有数据集,
- 燕大《Python机器学习》实验报告:探索机器学习的奥秘
温冰礼
燕大《Python机器学习》实验报告:探索机器学习的奥秘【下载地址】燕大Python机器学习实验报告下载这份实验报告是燕山大学软件工程专业的学生在进行机器学习实验时所编写的,内容详实,结构清晰,可以直接下载使用。报告中的实验数据和代码均经过验证,确保下载后可以直接应用于实际项目或作为学习参考项目地址:https://gitcode.com/Open-source-documentation-tut
- selenium元素等待及滚动条滚动
测试也算程序员?
seleniumpython测试工具单元测试测试用例压力测试功能测试
selenium三大等待,sleep(强制)、implicitlyWait(隐式等待)、WebDriverWait(显式等待),主要记一下最后面的WebDriverWait。WebDriverWait是三大等待中最常用也是最好用的一种等待方式,比起另外两种而言,B格更高、更智能。写法为:#WebDriverWait(driver,等待总时长,查询间隔时间).until(EC.visibility_
- Python实例之十大歌手评分
*濒危物种*
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实例背景:十大歌手,为丰富校园文化生活,学校拟组织一场歌手大赛,从参赛选手中选拔出十名相对突出的学生,授予“校园十大歌手”称号。比赛之中设置有评委组,每名选手演唱完毕之后会由评委组的十名评委打分。为保证比赛公平公正、防止作弊和恶意打分,计算得分(即平均分)时会先去掉最高分和最低分要求实现:根据每位评委的输入分数,实现计算每位选手得分的功能。【重要步骤提示】定义列表放评委给分找出列表的最高分和最低分
- 探秘阿里云Tair KVCache:大模型推理的加速引擎
云资源服务商
阿里云云计算人工智能
一、引言近年来,人工智能领域发展迅猛,大语言模型(LLM)不断取得突破,其应用场景也日益广泛。从智能客服到内容生成,从智能写作到智能翻译,大语言模型正在深刻地改变着我们的生活和工作方式。随着模型规模的不断扩大和推理需求的日益增长,大模型推理过程中的显存瓶颈问题逐渐凸显,成为制约其发展和应用的关键因素。在大模型推理中,KVCache技术作为一种优化手段,通过缓存历史Token的Key/Value向量
- apache ftpserver-CentOS config
gengzg
apache
<server xmlns="http://mina.apache.org/ftpserver/spring/v1"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="
http://mina.apache.o
- 优化MySQL数据库性能的八种方法
AILIKES
sqlmysql
1、选取最适用的字段属性 MySQL可以很好的支持大数据量的存取,但是一般说来,数据库中的表越小,在它上面执行的查询也就会越快。因此,在创建表的时候,为了获得更好的 性能,我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。例如,在定义邮政编码这个字段时,如果将其设置为CHAR(255),显然给数据库增加了不必要的空间,甚至使用VARCHAR这种类型也是多余的,因为CHAR(6)就可以很
- JeeSite 企业信息化快速开发平台
Kai_Ge
JeeSite
JeeSite 企业信息化快速开发平台
平台简介
JeeSite是基于多个优秀的开源项目,高度整合封装而成的高效,高性能,强安全性的开源Java EE快速开发平台。
JeeSite本身是以Spring Framework为核心容器,Spring MVC为模型视图控制器,MyBatis为数据访问层, Apache Shiro为权限授权层,Ehcahe对常用数据进行缓存,Activit为工作流
- 通过Spring Mail Api发送邮件
120153216
邮件main
原文地址:http://www.open-open.com/lib/view/open1346857871615.html
使用Java Mail API来发送邮件也很容易实现,但是最近公司一个同事封装的邮件API实在让我无法接受,于是便打算改用Spring Mail API来发送邮件,顺便记录下这篇文章。 【Spring Mail API】
Spring Mail API都在org.spri
- Pysvn 程序员使用指南
2002wmj
SVN
源文件:http://ju.outofmemory.cn/entry/35762
这是一篇关于pysvn模块的指南.
完整和详细的API请参考 http://pysvn.tigris.org/docs/pysvn_prog_ref.html.
pysvn是操作Subversion版本控制的Python接口模块. 这个API接口可以管理一个工作副本, 查询档案库, 和同步两个.
该
- 在SQLSERVER中查找被阻塞和正在被阻塞的SQL
357029540
SQL Server
SELECT R.session_id AS BlockedSessionID ,
S.session_id AS BlockingSessionID ,
Q1.text AS Block
- Intent 常用的用法备忘
7454103
.netandroidGoogleBlogF#
Intent
应该算是Android中特有的东西。你可以在Intent中指定程序 要执行的动作(比如:view,edit,dial),以及程序执行到该动作时所需要的资料 。都指定好后,只要调用startActivity(),Android系统 会自动寻找最符合你指定要求的应用 程序,并执行该程序。
下面列出几种Intent 的用法
显示网页:
- Spring定时器时间配置
adminjun
spring时间配置定时器
红圈中的值由6个数字组成,中间用空格分隔。第一个数字表示定时任务执行时间的秒,第二个数字表示分钟,第三个数字表示小时,后面三个数字表示日,月,年,< xmlnamespace prefix ="o" ns ="urn:schemas-microsoft-com:office:office" />
测试的时候,由于是每天定时执行,所以后面三个数
- POJ 2421 Constructing Roads 最小生成树
aijuans
最小生成树
来源:http://poj.org/problem?id=2421
题意:还是给你n个点,然后求最小生成树。特殊之处在于有一些点之间已经连上了边。
思路:对于已经有边的点,特殊标记一下,加边的时候把这些边的权值赋值为0即可。这样就可以既保证这些边一定存在,又保证了所求的结果正确。
代码:
#include <iostream>
#include <cstdio>
- 重构笔记——提取方法(Extract Method)
ayaoxinchao
java重构提炼函数局部变量提取方法
提取方法(Extract Method)是最常用的重构手法之一。当看到一个方法过长或者方法很难让人理解其意图的时候,这时候就可以用提取方法这种重构手法。
下面是我学习这个重构手法的笔记:
提取方法看起来好像仅仅是将被提取方法中的一段代码,放到目标方法中。其实,当方法足够复杂的时候,提取方法也会变得复杂。当然,如果提取方法这种重构手法无法进行时,就可能需要选择其他
- 为UILabel添加点击事件
bewithme
UILabel
默认情况下UILabel是不支持点击事件的,网上查了查居然没有一个是完整的答案,现在我提供一个完整的代码。
UILabel *l = [[UILabel alloc] initWithFrame:CGRectMake(60, 0, listV.frame.size.width - 60, listV.frame.size.height)]
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(PHP-REDIS实例)
bijian1013
redis数据库NoSQL
一.redis.php
<?php
//实例化
$redis = new Redis();
//连接服务器
$redis->connect("localhost");
//授权
$redis->auth("lamplijie");
//相关操
- SecureCRT使用备注
bingyingao
secureCRT每页行数
SecureCRT日志和卷屏行数设置
一、使用securecrt时,设置自动日志记录功能。
1、在C:\Program Files\SecureCRT\下新建一个文件夹(也就是你的CRT可执行文件的路径),命名为Logs;
2、点击Options -> Global Options -> Default Session -> Edite Default Sett
- 【Scala九】Scala核心三:泛型
bit1129
scala
泛型类
package spark.examples.scala.generics
class GenericClass[K, V](val k: K, val v: V) {
def print() {
println(k + "," + v)
}
}
object GenericClass {
def main(args: Arr
- 素数与音乐
bookjovi
素数数学haskell
由于一直在看haskell,不可避免的接触到了很多数学知识,其中数论最多,如素数,斐波那契数列等,很多在学生时代无法理解的数学现在似乎也能领悟到那么一点。
闲暇之余,从图书馆找了<<The music of primes>>和<<世界数学通史>>读了几遍。其中素数的音乐这本书与软件界熟知的&l
- Java-Collections Framework学习与总结-IdentityHashMap
BrokenDreams
Collections
这篇总结一下java.util.IdentityHashMap。从类名上可以猜到,这个类本质应该还是一个散列表,只是前面有Identity修饰,是一种特殊的HashMap。
简单的说,IdentityHashMap和HashM
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-享元模式-Flyweight
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.HashMap;
import java.util.List;
import java
- PS人像润饰&调色教程集锦
cherishLC
PS
1、仿制图章沿轮廓润饰——柔化图像,凸显轮廓
http://www.howzhi.com/course/retouching/
新建一个透明图层,使用仿制图章不断Alt+鼠标左键选点,设置透明度为21%,大小为修饰区域的1/3左右(比如胳膊宽度的1/3),再沿纹理方向(比如胳膊方向)进行修饰。
所有修饰完成后,对该润饰图层添加噪声,噪声大小应该和
- 更新多个字段的UPDATE语句
crabdave
update
更新多个字段的UPDATE语句
update tableA a
set (a.v1, a.v2, a.v3, a.v4) = --使用括号确定更新的字段范围
- hive实例讲解实现in和not in子句
daizj
hivenot inin
本文转自:http://www.cnblogs.com/ggjucheng/archive/2013/01/03/2842855.html
当前hive不支持 in或not in 中包含查询子句的语法,所以只能通过left join实现。
假设有一个登陆表login(当天登陆记录,只有一个uid),和一个用户注册表regusers(当天注册用户,字段只有一个uid),这两个表都包含
- 一道24点的10+种非人类解法(2,3,10,10)
dsjt
算法
这是人类算24点的方法?!!!
事件缘由:今天晚上突然看到一条24点状态,当时惊为天人,这NM叫人啊?以下是那条状态
朱明西 : 24点,算2 3 10 10,我LX炮狗等面对四张牌痛不欲生,结果跑跑同学扫了一眼说,算出来了,2的10次方减10的3次方。。我草这是人类的算24点啊。。
然后么。。。我就在深夜很得瑟的问室友求室友算
刚出完题,文哥的暴走之旅开始了
5秒后
- 关于YII的菜单插件 CMenu和面包末breadcrumbs路径管理插件的一些使用问题
dcj3sjt126com
yiiframework
在使用 YIi的路径管理工具时,发现了一个问题。 <?php  
- 对象与关系之间的矛盾:“阻抗失配”效应[转]
come_for_dream
对象
概述
“阻抗失配”这一词组通常用来描述面向对象应用向传统的关系数据库(RDBMS)存放数据时所遇到的数据表述不一致问题。C++程序员已经被这个问题困扰了好多年,而现在的Java程序员和其它面向对象开发人员也对这个问题深感头痛。
“阻抗失配”产生的原因是因为对象模型与关系模型之间缺乏固有的亲合力。“阻抗失配”所带来的问题包括:类的层次关系必须绑定为关系模式(将对象
- 学习编程那点事
gcq511120594
编程互联网
一年前的夏天,我还在纠结要不要改行,要不要去学php?能学到真本事吗?改行能成功吗?太多的问题,我终于不顾一切,下定决心,辞去了工作,来到传说中的帝都。老师给的乘车方式还算有效,很顺利的就到了学校,赶巧了,正好学校搬到了新校区。先安顿了下来,过了个轻松的周末,第一次到帝都,逛逛吧!
接下来的周一,是我噩梦的开始,学习内容对我这个零基础的人来说,除了勉强完成老师布置的作业外,我已经没有时间和精力去
- Reverse Linked List II
hcx2013
list
Reverse a linked list from position m to n. Do it in-place and in one-pass.
For example:Given 1->2->3->4->5->NULL, m = 2 and n = 4,
return 
- Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC Test HtmlUnit简介
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目录
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Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
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Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- Hadoop集群工具distcp
liyonghui160com
1. 环境描述
两个集群:rock 和 stone
rock无kerberos权限认证,stone有要求认证。
1. 从rock复制到stone,采用hdfs
Hadoop distcp -i hdfs://rock-nn:8020/user/cxz/input hdfs://stone-nn:8020/user/cxz/运行在rock端,即源端问题:报版本
- 一个备份MySQL数据库的简单Shell脚本
pda158
mysql脚本
主脚本(用于备份mysql数据库): 该Shell脚本可以自动备份
数据库。只要复制粘贴本脚本到文本编辑器中,输入数据库用户名、密码以及数据库名即可。我备份数据库使用的是mysqlump 命令。后面会对每行脚本命令进行说明。
1. 分别建立目录“backup”和“oldbackup” #mkdir /backup #mkdir /oldbackup
- 300个涵盖IT各方面的免费资源(中)——设计与编码篇
shoothao
IT资源图标库图片库色彩板字体
A. 免费的设计资源
Freebbble:来自于Dribbble的免费的高质量作品。
Dribbble:Dribbble上“免费”的搜索结果——这是巨大的宝藏。
Graphic Burger:每个像素点都做得很细的绝佳的设计资源。
Pixel Buddha:免费和优质资源的专业社区。
Premium Pixels:为那些有创意的人提供免费的素材。
- thrift总结 - 跨语言服务开发
uule
thrift
官网
官网JAVA例子
thrift入门介绍
IBM-Apache Thrift - 可伸缩的跨语言服务开发框架
Thrift入门及Java实例演示
thrift的使用介绍
RPC
POM:
<dependency>
<groupId>org.apache.thrift</groupId>