- python的中文翻译-再聊聊Python中文社区的翻译
weixin_37988176
在写《学习Python,怎能不懂点PEP呢?》的时候,我已经发现国内的Python翻译环境不容乐观。这个结论可能不对,毕竟这几年Python大热,或许有不少优秀的翻译项目,只是我还不知道而已。不管如何,接着上一篇关于“Python学习资料汉化”的话题,今天,我们再聊聊Python中文社区的翻译话题。Python部落的翻译社很巧合的是,Python部落(公众号:Python程序员)刚刚低调地上线了“
- 9个正规可靠的兼职副业平台,在家也能有收入
AI学习不迷路
数据库前端javascript网络安全学习web安全兼职
随着互联网的普及和远程工作的兴起,找到一份既能赚钱又能在家中舒适的环境下进行的兼职工作变得越来越容易。以下是9个正规可靠的兼职副业平台,它们提供了多种灵活的工作机会,让你在家也能有稳定的收入。云队友这是一个提供远程工作机会的平台,包括编程、设计、市场营销等多种职位。云队友致力于为自由职业者和雇主搭建一个高效的对接平台。猪八戒网猪八戒网是中国领先的服务外包平台,提供设计、写作、翻译、软件开发等多种服
- Golang-Context标准库源码深扒-简介&目录
动起点
golang源码深扒#开发语言golang后端
Context简介&目录简介以下来自官方文档的翻译:context包定义了Context类型,用于跨越API边界和进程传递截止时间、取消信号以及其他与请求相关的值。服务器接收到的请求应该创建一个Context,而发往服务器的调用应该接受一个Context。在它们之间的函数调用链必须传播Context,并可以选择用WithCancel、WithDeadline、WithTimeout或WithVal
- 自然语言处理的发展历程
数亦有术
自然语言处理人工智能
1.自然语言处理发展的7个阶段序号阶段时间贡献代表人物1起源期1913-1956思考使用图灵算法计量模型来描述自然语言,描述词语及词语之间的关系。这一阶段停留在理论层面做探索图灵、马尔可夫、香农2基于规则的形式语言理论期1957-1970形式语言理论的提出,开启了学术界对自然语言结构的研究、建模和解析,从而为基于结构与规则的文本识别、生成和翻译开辟了一条康庄大道诺姆·乔姆斯基、冯志伟3基于规则、概
- 原创提示词:中英法德四国翻译家
姚瑞南
prompt实战应用案例人工智能AIGC
本文原创作者:姚瑞南AI-agent大模型运营专家,先后任职于美团、猎聘等中大厂AI训练专家和智能运营专家岗;多年人工智能行业智能产品运营及大模型落地经验,拥有AI外呼方向国家专利与PMP项目管理证书。(转载需经授权)目录prompt应用效果:原文:英文(English):法文(Français):德文(Deutsch):prompt#Role:Local-DialectProficientEdi
- SOME/IP服务接口
辣椒卷二王
网络协议网络someip车载中间件
本系列文章将分享我在学习SOME/IP过程中积累的一些感悟,并结合SOME/IP的理论知识进行讲解。主要内容是对相关知识的梳理,并结合实际代码展示SOME/IP的使用,旨在自我复习并与大家交流。文中引用了一些例图,但由于未能找到原作者信息,若存在侵权问题,请联系删除。什么是Some/IP在前面的博客中我们介绍了SOA,英文翻译过来是面向服务。SOME/IP(Scalableservice-Orie
- 使用Zapier Natural Language Actions与LangChain集成实现自动化工作流
srudfktuffk
langchain自动化windowspython
技术背景介绍ZapierNaturalLanguageActions(NLA)提供了一种通过自然语言接口访问Zapier平台上5000多个应用和20000多个操作的方法。通过NLA,你可以将自然语言翻译成具体的API调用并获取简化的输出。这使得在复杂的多应用环境中进行自动化操作变得更加轻松。然而需要注意的是,ZapierNLA将在2023年11月17日停用。核心原理解析NLA的核心思想是通过类似O
- 使用SolarChat实现中英韩翻译的实战指南
azzxcvhj
python
在这篇文章中,我们将探索如何利用SolarChat这一强大的聊天模型来实现中英韩翻译功能。SolarChat是一个方便的语言模型接口,能够帮助我们将自然语言处理任务集成到项目中。本文将详细介绍这个模型的核心原理,并通过示例代码展示如何使用它进行翻译。技术背景介绍随着人工智能的发展,语言模型在各种自然语言处理任务中扮演了重要角色。特别是在翻译、对话生成等领域,先进的语言模型如SolarChat为我们
- GitHub 汉化插件安装和配置指南
昌耘李Raymond
GitHub汉化插件安装和配置指南github-hans项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/gi/github-hans1.项目基础介绍和主要的编程语言项目基础介绍GitHub汉化插件(GitHubTranslationToChinese)是由52cik开发的一个开源项目,旨在帮助英文不太熟练的用户更好地使用GitHub。该项目通过将GitHub的界面翻译成中文
- AutoGPT-Forge使用教程,自行构建agent智能体
whyte王
LLM-basedAgentAgentLLMAutoGPT智能体
本博客给出AutoGPT-forge四个教程的翻译与理解,使用GPT4翻译,参考官方教程https://aiedge.medium.com/autogpt-forge-a-comprehensive-guide-to-your-first-steps-a1dfdf46e3b4使用AutoGPTGithub代码日期2024/4/22;博客开始编辑日期2024/4/22,最后编辑日期2024/4/24
- 读后感:《The Missing README: A Guide for the New Software Engineer》
rongqing2019
读后感软件工程
最近在读一本书,中文版的书名叫《程序员的README》,我觉得非常有收获,但是觉得标题翻译的不好,原名就见名知意,这本书是在阿里云开发者公众号上看到了一篇读书笔记让我觉得这本书的内容真好(读书笔记|程序员的README),自己正在实习,这个“README文档”帮助我慢慢解开了一直以来的疑惑,完整的介绍了现代软件工程的细节,边工作边看,具象了许多。先简单介绍一下作者ChrisRiccomini(详细
- 视频流服务器
~尽西风~
linux
1.https://github.com/ZLMediaKit/ZLMediaKit2.https://github.com/ossrs/srs3.https://github.com/bluenviron/mediamtx/releases翻译搜索复制
- 网易云音乐API开源项目常见问题解决方案
束斯畅Sharon
网易云音乐API开源项目常见问题解决方案NeteaseCloudMusicApiC#版网易云音乐API(翻译自Node.js项目Binaryify/NeteaseCloudMusicApi)项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/net/NeteaseCloudMusicApi项目基础介绍网易云音乐API项目是一个开源项目,旨在为开发者提供网易云音乐的各种API接口
- Adaptive AUTOSAR 学习笔记 3 - AP 背景、技术及特征
aFakeProgramer
APAUTOSAR#APAUTOSAR新标准解读系列学习笔记
本系列学习笔记基于AUTOSARAdaptivePlatform官方文档R20-11版本。本文从AUTOSAR_EXP_PlatformDesign.pdf开始,一边学习,一边顺带着翻译一下。尽力而为,不保证精确。你若愿意,也可以当作AUTOSARAdaptivePlatform(AP)中文版来阅读1介绍1.1内容本规范(AUTOSAR_EXP_PlatformDesign.pdf)描述AP设计。
- 使用OpenAI Chat模型进行自然语言处理的实战指南
GEAWfaacc
自然语言处理easyui人工智能python
在本文中,我们将详细介绍如何利用OpenAI的Chat模型进行自然语言处理任务。我们将涵盖从API配置到实际应用的一整套流程,并提供可运行的代码示例来帮助大家上手。如果你对AI对话模型的实际应用感兴趣,那么这篇文章将非常适合你。一、技术背景介绍OpenAI的Chat模型是一类专门用于对话任务的预训练语言模型。它们可以处理多种输入类型,支持丰富的功能调用,适用于各种自然语言处理场景。从翻译到对话生成
- 大语言模型原理与工程实践:预训练数据构建
AI大模型应用之禅
AI大模型与大数据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
大语言模型原理与工程实践:预训练数据构建1.背景介绍大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)近年来在自然语言处理(NLP)领域取得了显著的进展。诸如GPT-3、BERT等模型在各种任务中表现出色,从文本生成到情感分析,再到机器翻译,几乎无所不能。这些模型的成功很大程度上依赖于预训练数据的质量和规模。预训练数据的构建不仅影响模型的性能,还决定了模型的泛化能力和应用范围。在本文中
- 大语言模型原理与工程实践:案例介绍
AI大模型应用之禅
AI大模型与大数据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
大语言模型原理与工程实践:案例介绍作者:禅与计算机程序设计艺术近年来,随着深度学习技术的快速发展,大语言模型(LargeLanguageModel,LLM)在自然语言处理领域取得了突破性进展,展现出强大的文本生成、理解和推理能力。从智能对话到机器翻译,从代码生成到诗歌创作,LLM正在深刻地改变着我们与信息交互的方式,并为人工智能应用开拓了更广阔的空间。1.背景介绍1.1大语言模型的兴起大语言模型的
- FFmpeg 头文件完美翻译之 libavcodec 模块
Leon_Chenl
ffmpegffmpeglibavcodecc音视频视频编解码
前言众所周知,FFmpeg的代码开发上手难度较高,源于官方提供的文档很少有包含代码教程相关的。要想熟练掌握FFmpeg的代码库开发,需要借助它的头文件,FFmpeg把很多代码库教程都写在头文件里面。因此,熟读头文件的内容很重要,为此,我对FFmpeg6.x版本的头文件进行了翻译,方便大家阅读理解。相信我,通读一遍头文件的注释后,你的FFmpeg的代码库开发技能将更上一层。本文适用于有FFmpeg代
- Transformer架构原理详解:多头注意力(MultiHead Attention)
AI大模型应用之禅
AI大模型与大数据javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
Transformer,多头注意力,Multi-HeadAttention,机器翻译,自然语言处理,深度学习1.背景介绍近年来,深度学习在自然语言处理(NLP)领域取得了显著进展。传统的循环神经网络(RNN)在处理长序列数据时存在效率低下和梯度消失等问题。为了解决这些问题,谷歌于2017年提出了Transformer架构,并将其应用于机器翻译任务,取得了突破性的成果。Transformer的核心创
- 基于android的备忘录_[译] 我个人的 Git 技巧备忘录
weixin_39859128
基于android的备忘录
原文地址:MyPersonalGitTricksCheatsheet原文作者:AntoninJanuska译文出自:掘金翻译计划本文永久链接:https://github.com/xitu/gold-miner/blob/master/TODO1/my-personal-git-tricks-cheatsheet.md译者:Pingren校对者:zh1an,Badd,shixi-li我个人的Git
- NPM 与 Node.js 版本兼容问题:npm warn cli npm does not support Node.js
我命由我12345
前端-问题清单node.jsnpm前端前端框架jsjavascripthtml5
问题描述与处理策略1、问题描述npmwarnclinpmv10.9.2doesnotsupportNode.jsv18.16.1.Thisversionofnpmsupportsthefollowingnodeversions:`^18.17.0||>=20.5.0`.Youcanfindthelatestversionathttps://nodejs.org/.#翻译npmwarnclinpmv
- python之.pyc文件
diantuge7474
java运维python
.pyc是个什么呢?计算机是不能够识别高级语言的,所以当我们运行一个高级语言程序的时候,就需要一个“翻译机”来从事把高级语言转变成计算机能读懂的机器语言的过程。这个过程分成两类,第一种是编译,第二种是解释。编译型语言在程序执行之前,先会通过编译器对程序执行一个编译的过程,把程序转变成机器语言。运行时就不需要翻译,而直接执行就可以了。最典型的例子就是C语言。解释型语言就没有这个编译的过程,而是在程序
- 实时离线AI字幕生成与翻译功能在智能眼镜上的应用展望
花生糖@
AIGC学习资料库VLC播放器AIAIGC方案技术AI眼镜
随着人工智能(AI)技术的不断进步,实时字幕生成和翻译功能正逐渐从传统的云服务走向本地设备,为用户提供了更为便捷、私密且广泛适用的服务。特别地,当这些先进的AI能力被集成到诸如智能眼镜这样的穿戴式设备中时,它们可以极大地改善用户体验,并开拓一系列全新的应用场景。技术框架概述VLC播放器近期推出的基于AI的实时字幕生成和翻译功能,标志着一个重要的里程碑。这项创新不仅限于视频播放器内部,而是为整个智能
- 大语言模型原理基础与前沿 指令生成
AI大模型应用之禅
计算机软件编程原理与应用实践javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
大语言模型、指令生成、Transformer、BERT、GPT、LLaMA、Fine-tuning、PromptEngineering1.背景介绍近年来,大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)在自然语言处理领域取得了令人瞩目的成就。从文本生成、翻译到问答和代码编写,LLMs展现出强大的能力,深刻地改变了我们与语言交互的方式。指令生成作为LLMs应用的重要方向之一,旨在通过明
- Quartz框架
mimi虾
Java框架quzrtzspringbootquartz
Quartz的介绍关于Quartz的介绍网上有很多很多,但是在浏览了很多的文章之后,在这里优先推荐给大家的有如下几个以供大家理解,在这里感谢作者的辛苦贡献。参考一(翻译版):https://xuzongbao.gitbooks.io/quartz/content/chapter1.html参考二(开发API):https://www.quartz-scheduler.org/api/2.2.1/i
- 【机器学习】多模态AI——融合多种数据源的智能系统
2的n次方_
人工智能
随着人工智能的快速发展,单一模态(如文本、图像或语音)已经不能满足复杂任务的需求。多模态AI(MultimodalAI)通过结合多种数据源(如文本、图像、音频等)来提升模型的智能和表现,适用于多样化的应用场景,如自动驾驶、医疗诊断、跨语言翻译等。一、多模态AI简介多模态AI是一种将不同形式的数据(如文本、图像、音频等)融合在一起的技术,旨在让模型从多个维度感知和理解信息。这种融合使得AI系统能够从
- Python googletrans库使用
爬虫俗手小马达
python前端
googletrans是一个用于翻译文本的Python库,使用谷歌翻译的API。它可以将文本从一种语言翻译为另一种语言,支持多种语言自动检测。以下是基本的用法示例:安装googletrans库在终端或命令行中执行以下命令安装:pipinstallgoogletrans==4.0.0-rc1使用示例fromgoogletransimportTranslator#初始化翻译器translator=Tr
- Transformer架构原理详解:编码器(Encoder)和解码器(Decoder)
AI大模型应用之禅
AI大模型与大数据javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
Transformer,编码器,解码器,自注意力机制,多头注意力,位置编码,序列到序列,自然语言处理1.背景介绍近年来,深度学习在自然语言处理(NLP)领域取得了显著进展,其中Transformer架构扮演着至关重要的角色。自2017年谷歌发布了基于Transformer的机器翻译模型BERT以来,Transformer及其变体在各种NLP任务上取得了突破性的成果,例如文本分类、问答系统、文本摘要
- Electron 项目运行问题:Electron failed to install correctly
我命由我12345
前端-问题清单electron前端javascriptvue.jsvue2js前端框架
问题描述与处理策略1、问题描述运行Electron项目,报如下错误Error:Electronfailedtoinstallcorrectly,pleasedeletenode_modules/electronandtryinstallingagain#翻译错误:Electron未能正确安装,请删除node_modules/electron,然后重试安装2、问题原因这个错误通常是由于Electro
- 域名解析平台有哪些
在互联网的广袤世界中,域名解析平台起着至关重要的作用,它们就像是互联网的“导航仪”,将人们易于记忆的域名转换为计算机能够理解的IP地址,从而确保我们能够顺利访问各类网站和在线服务。域名解析的过程就是将域名翻译为对应的IP地址,使得浏览器能够准确地找到服务器并获取网页内容。以下是一些国内外知名的域名解析平台:国外域名解析平台1.Cloudflare:Cloudflare是一个全球知名的DNS解析服务
- 分享100个最新免费的高匿HTTP代理IP
mcj8089
代理IP代理服务器匿名代理免费代理IP最新代理IP
推荐两个代理IP网站:
1. 全网代理IP:http://proxy.goubanjia.com/
2. 敲代码免费IP:http://ip.qiaodm.com/
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183.207.228.22:83,中国/
- mysql高级特性之数据分区
annan211
java数据结构mongodb分区mysql
mysql高级特性
1 以存储引擎的角度分析,分区表和物理表没有区别。是按照一定的规则将数据分别存储的逻辑设计。器底层是由多个物理字表组成。
2 分区的原理
分区表由多个相关的底层表实现,这些底层表也是由句柄对象表示,所以我们可以直接访问各个分区。存储引擎管理分区的各个底层
表和管理普通表一样(所有底层表都必须使用相同的存储引擎),分区表的索引只是
- JS采用正则表达式简单获取URL地址栏参数
chiangfai
js地址栏参数获取
GetUrlParam:function GetUrlParam(param){
var reg = new RegExp("(^|&)"+ param +"=([^&]*)(&|$)");
var r = window.location.search.substr(1).match(reg);
if(r!=null
- 怎样将数据表拷贝到powerdesigner (本地数据库表)
Array_06
powerDesigner
==================================================
1、打开PowerDesigner12,在菜单中按照如下方式进行操作
file->Reverse Engineer->DataBase
点击后,弹出 New Physical Data Model 的对话框
2、在General选项卡中
Model name:模板名字,自
- logbackのhelloworld
飞翔的马甲
日志logback
一、概述
1.日志是啥?
当我是个逗比的时候我是这么理解的:log.debug()代替了system.out.print();
当我项目工作时,以为是一堆得.log文件。
这两天项目发布新版本,比较轻松,决定好好地研究下日志以及logback。
传送门1:日志的作用与方法:
http://www.infoq.com/cn/articles/why-and-how-log
上面的作
- 新浪微博爬虫模拟登陆
随意而生
新浪微博
转载自:http://hi.baidu.com/erliang20088/item/251db4b040b8ce58ba0e1235
近来由于毕设需要,重新修改了新浪微博爬虫废了不少劲,希望下边的总结能够帮助后来的同学们。
现行版的模拟登陆与以前相比,最大的改动在于cookie获取时候的模拟url的请求
- synchronized
香水浓
javathread
Java语言的关键字,可用来给对象和方法或者代码块加锁,当它锁定一个方法或者一个代码块的时候,同一时刻最多只有一个线程执行这段代码。当两个并发线程访问同一个对象object中的这个加锁同步代码块时,一个时间内只能有一个线程得到执行。另一个线程必须等待当前线程执行完这个代码块以后才能执行该代码块。然而,当一个线程访问object的一个加锁代码块时,另一个线程仍然
- maven 简单实用教程
AdyZhang
maven
1. Maven介绍 1.1. 简介 java编写的用于构建系统的自动化工具。目前版本是2.0.9,注意maven2和maven1有很大区别,阅读第三方文档时需要区分版本。 1.2. Maven资源 见官方网站;The 5 minute test,官方简易入门文档;Getting Started Tutorial,官方入门文档;Build Coo
- Android 通过 intent传值获得null
aijuans
android
我在通过intent 获得传递兑现过的时候报错,空指针,我是getMap方法进行传值,代码如下 1 2 3 4 5 6 7 8 9
public
void
getMap(View view){
Intent i =
- apache 做代理 报如下错误:The proxy server received an invalid response from an upstream
baalwolf
response
网站配置是apache+tomcat,tomcat没有报错,apache报错是:
The proxy server received an invalid response from an upstream server. The proxy server could not handle the request GET /. Reason: Error reading fr
- Tomcat6 内存和线程配置
BigBird2012
tomcat6
1、修改启动时内存参数、并指定JVM时区 (在windows server 2008 下时间少了8个小时)
在Tomcat上运行j2ee项目代码时,经常会出现内存溢出的情况,解决办法是在系统参数中增加系统参数:
window下, 在catalina.bat最前面
set JAVA_OPTS=-XX:PermSize=64M -XX:MaxPermSize=128m -Xms5
- Karam与TDD
bijian1013
KaramTDD
一.TDD
测试驱动开发(Test-Driven Development,TDD)是一种敏捷(AGILE)开发方法论,它把开发流程倒转了过来,在进行代码实现之前,首先保证编写测试用例,从而用测试来驱动开发(而不是把测试作为一项验证工具来使用)。
TDD的原则很简单:
a.只有当某个
- [Zookeeper学习笔记之七]Zookeeper源代码分析之Zookeeper.States
bit1129
zookeeper
public enum States {
CONNECTING, //Zookeeper服务器不可用,客户端处于尝试链接状态
ASSOCIATING, //???
CONNECTED, //链接建立,可以与Zookeeper服务器正常通信
CONNECTEDREADONLY, //处于只读状态的链接状态,只读模式可以在
- 【Scala十四】Scala核心八:闭包
bit1129
scala
Free variable A free variable of an expression is a variable that’s used inside the expression but not defined inside the expression. For instance, in the function literal expression (x: Int) => (x
- android发送json并解析返回json
ronin47
android
package com.http.test;
import org.apache.http.HttpResponse;
import org.apache.http.HttpStatus;
import org.apache.http.client.HttpClient;
import org.apache.http.client.methods.HttpGet;
import
- 一份IT实习生的总结
brotherlamp
PHPphp资料php教程php培训php视频
今天突然发现在不知不觉中自己已经实习了 3 个月了,现在可能不算是真正意义上的实习吧,因为现在自己才大三,在这边撸代码的同时还要考虑到学校的功课跟期末考试。让我震惊的是,我完全想不到在这 3 个月里我到底学到了什么,这是一件多么悲催的事情啊。同时我对我应该 get 到什么新技能也很迷茫。所以今晚还是总结下把,让自己在接下来的实习生活有更加明确的方向。最后感谢工作室给我们几个人这个机会让我们提前出来
- 据说是2012年10月人人网校招的一道笔试题-给出一个重物重量为X,另外提供的小砝码重量分别为1,3,9。。。3^N。 将重物放到天平左侧,问在两边如何添加砝码
bylijinnan
java
public class ScalesBalance {
/**
* 题目:
* 给出一个重物重量为X,另外提供的小砝码重量分别为1,3,9。。。3^N。 (假设N无限大,但一种重量的砝码只有一个)
* 将重物放到天平左侧,问在两边如何添加砝码使两边平衡
*
* 分析:
* 三进制
* 我们约定括号表示里面的数是三进制,例如 47=(1202
- dom4j最常用最简单的方法
chiangfai
dom4j
要使用dom4j读写XML文档,需要先下载dom4j包,dom4j官方网站在 http://www.dom4j.org/目前最新dom4j包下载地址:http://nchc.dl.sourceforge.net/sourceforge/dom4j/dom4j-1.6.1.zip
解开后有两个包,仅操作XML文档的话把dom4j-1.6.1.jar加入工程就可以了,如果需要使用XPath的话还需要
- 简单HBase笔记
chenchao051
hbase
一、Client-side write buffer 客户端缓存请求 描述:可以缓存客户端的请求,以此来减少RPC的次数,但是缓存只是被存在一个ArrayList中,所以多线程访问时不安全的。 可以使用getWriteBuffer()方法来取得客户端缓存中的数据。 默认关闭。 二、Scan的Caching 描述: next( )方法请求一行就要使用一次RPC,即使
- mysqldump导出时出现when doing LOCK TABLES
daizj
mysqlmysqdump导数据
执行 mysqldump -uxxx -pxxx -hxxx -Pxxxx database tablename > tablename.sql
导出表时,会报
mysqldump: Got error: 1044: Access denied for user 'xxx'@'xxx' to database 'xxx' when doing LOCK TABLES
解决
- CSS渲染原理
dcj3sjt126com
Web
从事Web前端开发的人都与CSS打交道很多,有的人也许不知道css是怎么去工作的,写出来的css浏览器是怎么样去解析的呢?当这个成为我们提高css水平的一个瓶颈时,是否应该多了解一下呢?
一、浏览器的发展与CSS
- 《阿甘正传》台词
dcj3sjt126com
Part Ⅰ:
《阿甘正传》Forrest Gump经典中英文对白
Forrest: Hello! My names Forrest. Forrest Gump. You wanna Chocolate? I could eat about a million and a half othese. My momma always said life was like a box ochocol
- Java处理JSON
dyy_gusi
json
Json在数据传输中很好用,原因是JSON 比 XML 更小、更快,更易解析。
在Java程序中,如何使用处理JSON,现在有很多工具可以处理,比较流行常用的是google的gson和alibaba的fastjson,具体使用如下:
1、读取json然后处理
class ReadJSON
{
public static void main(String[] args)
- win7下nginx和php的配置
geeksun
nginx
1. 安装包准备
nginx : 从nginx.org下载nginx-1.8.0.zip
php: 从php.net下载php-5.6.10-Win32-VC11-x64.zip, php是免安装文件。
RunHiddenConsole: 用于隐藏命令行窗口
2. 配置
# java用8080端口做应用服务器,nginx反向代理到这个端口即可
p
- 基于2.8版本redis配置文件中文解释
hongtoushizi
redis
转载自: http://wangwei007.blog.51cto.com/68019/1548167
在Redis中直接启动redis-server服务时, 采用的是默认的配置文件。采用redis-server xxx.conf 这样的方式可以按照指定的配置文件来运行Redis服务。下面是Redis2.8.9的配置文
- 第五章 常用Lua开发库3-模板渲染
jinnianshilongnian
nginxlua
动态web网页开发是Web开发中一个常见的场景,比如像京东商品详情页,其页面逻辑是非常复杂的,需要使用模板技术来实现。而Lua中也有许多模板引擎,如目前我在使用的lua-resty-template,可以渲染很复杂的页面,借助LuaJIT其性能也是可以接受的。
如果学习过JavaEE中的servlet和JSP的话,应该知道JSP模板最终会被翻译成Servlet来执行;而lua-r
- JZSearch大数据搜索引擎
颠覆者
JavaScript
系统简介:
大数据的特点有四个层面:第一,数据体量巨大。从TB级别,跃升到PB级别;第二,数据类型繁多。网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三,价值密度低。以视频为例,连续不间断监控过程中,可能有用的数据仅仅有一两秒。第四,处理速度快。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。业界将其归纳为4个“V”——Volume,Variety,Value,Velocity。大数据搜索引
- 10招让你成为杰出的Java程序员
pda158
java编程框架
如果你是一个热衷于技术的
Java 程序员, 那么下面的 10 个要点可以让你在众多 Java 开发人员中脱颖而出。
1. 拥有扎实的基础和深刻理解 OO 原则 对于 Java 程序员,深刻理解 Object Oriented Programming(面向对象编程)这一概念是必须的。没有 OOPS 的坚实基础,就领会不了像 Java 这些面向对象编程语言
- tomcat之oracle连接池配置
小网客
oracle
tomcat版本7.0
配置oracle连接池方式:
修改tomcat的server.xml配置文件:
<GlobalNamingResources>
<Resource name="utermdatasource" auth="Container"
type="javax.sql.DataSou
- Oracle 分页算法汇总
vipbooks
oraclesql算法.net
这是我找到的一些关于Oracle分页的算法,大家那里还有没有其他好的算法没?我们大家一起分享一下!
-- Oracle 分页算法一
select * from (
select page.*,rownum rn from (select * from help) page
-- 20 = (currentPag