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独立开发者阿乐
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独立开发者阿乐
原创人工智能数据库aiAI写作
文章目录生成文章标题的方法标题优化技巧功能特点安装方法配置说明使用方法手动生成摘要自动生成摘要摘要显示插件优势框架设计核心文件工作流程数据存储常见问题生成文章标题的方法理解文章的核心主题和关键信息,确保标题能准确概括内容。分析目标读者群体,根据受众的兴趣和需求调整标题风格。使用简洁有力的词语,避免冗长或复杂的表达,保持标题清晰易懂。考虑使用疑问句或数字列表等吸引眼球的句式,增加标题的吸引力。标题优
- 告别配置地狱:用Kustomize实现多环境一键切换
Star_Sea_77
云原生与DevOps工程实践云原生
告别配置地狱:用Kustomize实现多环境一键切换摘要本文针对软件开发中多环境配置管理的痛点,详细阐述如何利用Kustomize实现不同环境配置的高效管理与一键切换。通过对比Kustomize与Helm的适用场景,为中小团队提供选型指南;揭示ConfigMap热更新失效、Secret硬编码泄露等常见问题并提供解决方案;展示如何通过Kustomize构建高效的配置管理流程,实现80%配置共享、20
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背景知识1.UTXO账户模型产生背景:为了解决第一类双花问题(一笔钱花两次)原理介绍:我们先来介绍传统的金融模式,你有10元存款,想转给我3元,银行会怎么操作?很显然,他会将你的账户减3元,将我的账户加3元。这种交易模式记录的是交易结果而UTXO账户模型记录的是交易过程下面是简单的例子:还拿上述例子,你给我转账10元,那么这个机制会做出如下记录:初始状态:你的账户有10元,由一个未花费交易输出(U
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React:在应用程序中统一处理错误(react-error-boundary)引言在前一篇文章中,我们探讨了如何使用react自带的错误边界机制ErrorBoundary进行错误处理。ErrorBoundary是React中用于捕获渲染错误的机制,但它有一些局限性,例如无法处理事件处理程序中的错误或异步操作中的错误。为了解决这些问题,我们将介绍一个名为react-error-boundary的库
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一、提示词工程工具链:概念与架构解析1.1为什么需要工具链?大模型交互的本质是“指令设计”,但人工编写提示词存在三大痛点:效率低(重复调试耗时)、质量不稳定(依赖个人经验)、复用性差(场景迁移成本高)。例如,某电商企业要求AI生成500种商品描述时,人工逐条调整提示词需耗费数周,且风格难以统一。工具链的价值在于通过模块化设计与自动化流程解决上述问题。其核心架构包含三个层级:需求解析层:将用户需求拆
- React - 错误边界(Error boundary)
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React-错误边界(Errorboundary)一.理解二.使用1.使用方式2.使用案例错误边界:https://zh-hans.reactjs.org/docs/error-boundaries.html一.理解部分UI的JavaScript错误不应该导致整个应用崩溃,为了解决这个问题,React16引入了一个新的概念——错误边界。错误边界是一种React组件,这种组件可以捕获发生在其子组件树
- 大语言模型中的思维链提示:解锁高效互动的秘密
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在当今的人工智能领域,大语言模型(LLMs)已然成为一颗耀眼的明星,它经过海量训练,能够理解并生成人类语言,在编程等诸多领域助力人们完成日常任务。然而,若想与这些模型实现高效沟通,掌握正确的请求方式至关重要,而思维链提示(Chainofthoughtprompting)便是与LLMs互动时最为高效的技术之一。什么是提示(Prompting)?LLMs基于海量数据集进行训练,以理解并生成类人文本。其
- Promptify与ReActAgent
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一、Promptify定位:NLP任务的「自动化流水线」1.解决什么问题?传统LLM应用开发痛点:反复调试:需手工编写/调整prompt格式(如调整分隔符、示例数量)兼容性差:不同模型需重写适配代码输出不稳定:非结构化文本需额外解析Promptify用标准化流水线解决上述问题,将复杂prompt工程简化为三行代码:model=OpenAI(api_key)#选择模型prompter=Prompte
- 番外篇 | SEAM-YOLO:引入SEAM系列注意力机制,提升遮挡小目标的检测性能
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YOLOv8:从入门到实战YOLO深度学习人工智能机器学习计算机视觉神经网络
前言:Hello大家好,我是小哥谈。SEAM(Squeeze-and-ExcitationAttentionModule)系列注意力机制是一种高效的特征增强方法,特别适合处理遮挡和小目标检测问题。该机制通过建模通道间关系来自适应地重新校准通道特征响应。在遮挡小目标检测中的应用优势包括:1)通道注意力增强:SEAM通过全局平均池化捕获通道级全局信息,帮助网络在遮挡情况下仍能关注关键特征。2)多尺度特
- 【数据标注师】语音切割转写
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- 办公IT问题管理平台(含移动端和PC端的问题提报与工单跟踪)避坑
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一、核心功能模块设计1.问题提报模块多渠道接入支持Web端、移动端(APP/小程序)、邮件、电话、企业微信/钉钉集成等多种提交方式,用户可快速描述问题并上传截图或附件。智能表单:根据用户角色(如员工、部门管理员)动态展示字段(如部门、设备类型、影响范围)。自动分类与优先级:通过关键词识别(如“网络中断”“系统崩溃”)自动分配问题分类,结合预设规则(如影响用户数)设定优先级。用户界面优化移动端:简化
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为什么应该构建安全的Node.js应用程序?构建安全的Node.js应用程序非常重要,至少有以下三个原因:保护用户数据:您的应用程序可能会处理敏感的用户信息,如个人信息、登录凭证、支付数据或机密的业务见解。如果不能保护这些数据,您可能会被隐私监管机构处以数百万美元的罚款。通过实施强大的安全措施,您可以保护用户数据并避免法律问题。保护应用程序功能:安全漏洞可能会损害后端提供的功能。攻击者可能会利用弱
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今天给大家挖来一个超级宝藏!你是不是也曾幻想过拥有一个钢铁侠的贾维斯那样,能帮你处理各种繁琐任务的AI伙伴?能在你忙得焦头烂额时,优雅地帮你完成研究、分析数据、甚至处理各种日常挑战?别再幻想了!今天的主角——Suna,就是这样一个为你而生的开源通用AI智能体!它不仅仅是一个聊天机器人,更是一个能代表你行动、解决现实世界问题的得力干(工)助(具)手(人)!在GitHub上,光发布几天的Suna项目已
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笔者在工作中计算单变量的ks值时,发现几个分布不同的变量好y计算的ks值相同,凭借统计直觉,发现一定存在问题,笔者从数据和计算ks代码两个方向进行排除。最后定位到计算使用stats.ks_2samp()函数计算ks值时,如果变量存在缺失值,计算得到ks值有误,下面笔者就来好好梳理一下ks值的前世今生。ks检验介绍笔者刚入门机器学习开始做的例子就是金融场景下风控模型。那时评价模型的好坏就用传统的机器
- 庙算兵棋推演AI开发初探(7-神经网络训练与评估概述)
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前面我们提取了特征做了数据集、设计并实现了处理数据集的神经网络,接下来我们需要训练神经网络了,就是把数据对接好灌进去,训练后查看预测的和实际的结果是否一致——也就是训练与评估。数据解析提取数据编码为数据集设计神经网络-->>神经网络训练与评估神经网络一个重要指标是收敛,就是用可以逼近任意函数的神经网络是否可以逼近你数据集中隐含的模式。再重复一遍【特征工程】与【神经网络】的区别:前者就像人发现了牛顿
- 庙算兵棋推演AI开发初探(支线-AI平台注意及tips)
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总是停留在stage阶段一的问题输出回放数据,在显示中发现一动不动,发现stage字段一直是1部署阶段……解决方法:代码层面需要有type=333的行为告诉引擎部署完毕。pip卸载重装兵棋引擎这个我每次关机后都得重新来一遍,很讨厌(经过试验,此举会重新复制一个.engine_config到python包的目录)删除某文件确定发出了部署命令还没效果,看看你的用户根目录(root或者用户名)下有没有.
- 浅谈卷积神经网络(CNN)
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卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN)作为深度学习领域最具影响力的架构之一,已在计算机视觉、自然语言处理、医学影像分析等领域取得了革命性突破。本文将系统全面地剖析CNN的核心原理、关键组件、经典模型、数学基础、训练技巧以及最新进展,通过理论解析与代码实践相结合的方式,帮助读者深入掌握这一重要技术。一、CNN基础与核心思想1.1传统神经网络的局限性在处理图像等
- Go项目限流全攻略:超越中间件的全方位解决方案
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引言:限流在分布式系统中的重要性在当今高并发的互联网应用中,流量控制已成为保障系统稳定性的关键手段。一次突发的流量洪峰可能导致整个系统崩溃,造成不可估量的损失。作为Go开发者,我们常常会面临这样的面试问题:Go项目中如何实现限流?仅仅使用中间件就足够了吗?本文将深入探讨Go项目中的限流策略,分析中间件的局限性,并介绍超越中间件的全方位解决方案。一、常见限流算法解析1.令牌桶算法(TokenBuck
- Alluxio在数据索引和模型分发中的核心价值与应用
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在当前的技术环境下,搜索、推荐、广告、大模型、自动驾驶等领域的业务依赖于海量数据的处理和复杂模型的训练。这些任务通常涉及从用户行为数据和社交网络数据中提取大量信息,进行模型训练和推理。这一过程需要强大的数据分发能力,尤其是在多个服务器同时拉取同一份数据时,更是考验基础设施的性能。在这样的背景下,AlluxioEnterpriseAI在数据索引与模型分发/部署方面展示了其独特的优势,特别是在处理海量
- 选择Alluxio来解决AI模型训练场景数据访问的五大理由
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在AI模型训练尤其是大模型领域,存储系统的性能和稳定性直接决定了模型训练、推理、部署任务的效率和成本。随着全球AI行业的爆发带来的数据规模的快速增长,如何高效管理和利用这些数据成为AI模型训练中的一大挑战。AI模型训练场景面临的五大难题1.数据读写性能不足在AI模型训练与推理过程中,数据的高效读写是确保计算效率的关键。然而,随着数据集的急剧增长,存储系统往往无法满足对高速数据传输的需求,导致读写性
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今天给大家带来的是第二天的几道练习题,包括几道思路特别巧妙的算法题,以及提升的背包问题,相信这类问题对大家算法能力的提升还是十分有帮助的,希望大家学完可以给博主点一个关注。第一题:问题描述给定一个长度为n的数组a,小蓝希望从数组中选择若干个元素(可以不连续),并将它们重新排列,使得这些元素能够形成一个先严格递增然后严格递减的子序列(可以没有递增部分或递减部分)。你需要求出在满足这个条件下,最多可以
- 【目标检测】YOLOv13:超图增强的实时目标检测新标杆,值得收藏。
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一文掌握YOLOv13最新特性1、引言2、Yolov13详细讲解2.1发布时间与背景2.2相对于YOLOv12的核心提升2.2.1精度显著提升2.2.2轻量化与效率优化2.2.3高阶语义建模能力2.3架构设计与核心创新2.3.1超图自适应关联增强(HyperACE)2.3.2全流程聚合-分发(FullPAD)2.3.3轻量化模块设计2.4性能对比2.4代码示例2.4.1环境配置2.4.2训练代码2
- Nginx快速上手
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nginx运维前端后端
什么是nginxNginx是一款开源的高性能HTTP和反向代理服务器,同时也提供了IMAP/POP3/SMTP代理功能。它由俄罗斯程序员IgorSysoev于2004年首次发布,最初设计目的是为了解决C10k问题,即如何让单台服务器同时处理1万个并发连接的问题。功能和作用Nginx主要的功能和作用包括但不限于以下几点:Web服务器:Nginx可以作为一个轻量级的Web服务器来处理静态文件、索引文件
- Python爬虫实战:研究untangle库相关技术
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1.引言在大数据时代,网络数据已成为重要的信息资源。XML和HTML作为互联网上最常用的数据表示格式,广泛应用于API接口、网站结构和数据交换等场景。Python凭借其丰富的爬虫库(如Requests、Scrapy)和灵活的数据处理能力,成为网络数据采集的首选语言。然而,从复杂的XML/HTML文档中提取结构化数据仍然面临诸多挑战,如文档结构多样性、动态内容渲染和数据格式转换等问题。Untangl
- AI算力综述和资料整理
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目录总体介绍计算精度传输协议GPU池化资源调度CUDA技术GPU硬件参考链接总体介绍AI算力是人工智能系统的核心基础设施,涵盖了从计算精度、传输协议到硬件架构的完整技术栈。计算精度混合精度训练原生满血版DeepSeek671B是FP8精度。FP16在训练计算力占比有80-90%,FP32占比10%-20%。大模型训练中通常会用到FP16(半精度浮点数),但并不是只使用FP16,而是采用**混合精度
- 管理会议最佳实践:高效协同与价值最大化
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项目管理
1.会前准备:明确目标与计划1.1明确会议目的1.1.1必要性评估开会前需自问是否真的需要开会,若问题可通过邮件、文档或异步沟通解决,则应避免开会,以节省时间和资源。1.1.2目标定义清晰定义会议目标,如决策、信息同步、创意讨论等,并提前告知参与者,使大家明确参会目的,提前做好准备。1.2制定精准议程1.2.1议程发布提前1-2天发布议程,明确议题、时间分配及每个环节的负责人,让参与者提前了解会议
- 使用大模型预测心力衰竭的全流程系统技术方案大纲
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大模型医疗研究-方案大纲方案大纲深度学习机器学习人工智能
目录1.引言背景与意义目标2.术前风险评估与预测数据采集与预处理风险预测模型输出应用3.术中风险实时监测与预警实时数据流处理动态风险预测4.术后恢复与并发症预测恢复轨迹建模并发症防控5.个性化治疗方案制定6.统计分析与模型验证验证方法性能指标7.健康教育与指导方案8.技术架构与实施路径1.引言背景与意义问题现状:心力衰竭(HF)全球患者超千万,中国25岁以上人群患病率1.1%;传统诊疗漏诊率高,预
- mondb入手
木zi_鸣
mongodb
windows 启动mongodb 编写bat文件,
mongod --dbpath D:\software\MongoDBDATA
mongod --help 查询各种配置
配置在mongob
打开批处理,即可启动,27017原生端口,shell操作监控端口 扩展28017,web端操作端口
启动配置文件配置,
数据更灵活 
- 大型高并发高负载网站的系统架构
bijian1013
高并发负载均衡
扩展Web应用程序
一.概念
简单的来说,如果一个系统可扩展,那么你可以通过扩展来提供系统的性能。这代表着系统能够容纳更高的负载、更大的数据集,并且系统是可维护的。扩展和语言、某项具体的技术都是无关的。扩展可以分为两种:
1.
- DISPLAY变量和xhost(原创)
czmmiao
display
DISPLAY
在Linux/Unix类操作系统上, DISPLAY用来设置将图形显示到何处. 直接登陆图形界面或者登陆命令行界面后使用startx启动图形, DISPLAY环境变量将自动设置为:0:0, 此时可以打开终端, 输出图形程序的名称(比如xclock)来启动程序, 图形将显示在本地窗口上, 在终端上输入printenv查看当前环境变量, 输出结果中有如下内容:DISPLAY=:0.0
- 获取B/S客户端IP
周凡杨
java编程jspWeb浏览器
最近想写个B/S架构的聊天系统,因为以前做过C/S架构的QQ聊天系统,所以对于Socket通信编程只是一个巩固。对于C/S架构的聊天系统,由于存在客户端Java应用,所以直接在代码中获取客户端的IP,应用的方法为:
String ip = InetAddress.getLocalHost().getHostAddress();
然而对于WEB
- 浅谈类和对象
朱辉辉33
编程
类是对一类事物的总称,对象是描述一个物体的特征,类是对象的抽象。简单来说,类是抽象的,不占用内存,对象是具体的,
占用存储空间。
类是由属性和方法构成的,基本格式是public class 类名{
//定义属性
private/public 数据类型 属性名;
//定义方法
publ
- android activity与viewpager+fragment的生命周期问题
肆无忌惮_
viewpager
有一个Activity里面是ViewPager,ViewPager里面放了两个Fragment。
第一次进入这个Activity。开启了服务,并在onResume方法中绑定服务后,对Service进行了一定的初始化,其中调用了Fragment中的一个属性。
super.onResume();
bindService(intent, conn, BIND_AUTO_CREATE);
- base64Encode对图片进行编码
843977358
base64图片encoder
/**
* 对图片进行base64encoder编码
*
* @author mrZhang
* @param path
* @return
*/
public static String encodeImage(String path) {
BASE64Encoder encoder = null;
byte[] b = null;
I
- Request Header简介
aigo
servlet
当一个客户端(通常是浏览器)向Web服务器发送一个请求是,它要发送一个请求的命令行,一般是GET或POST命令,当发送POST命令时,它还必须向服务器发送一个叫“Content-Length”的请求头(Request Header) 用以指明请求数据的长度,除了Content-Length之外,它还可以向服务器发送其它一些Headers,如:
- HttpClient4.3 创建SSL协议的HttpClient对象
alleni123
httpclient爬虫ssl
public class HttpClientUtils
{
public static CloseableHttpClient createSSLClientDefault(CookieStore cookies){
SSLContext sslContext=null;
try
{
sslContext=new SSLContextBuilder().l
- java取反 -右移-左移-无符号右移的探讨
百合不是茶
位运算符 位移
取反:
在二进制中第一位,1表示符数,0表示正数
byte a = -1;
原码:10000001
反码:11111110
补码:11111111
//异或: 00000000
byte b = -2;
原码:10000010
反码:11111101
补码:11111110
//异或: 00000001
- java多线程join的作用与用法
bijian1013
java多线程
对于JAVA的join,JDK 是这样说的:join public final void join (long millis )throws InterruptedException Waits at most millis milliseconds for this thread to die. A timeout of 0 means t
- Java发送http请求(get 与post方法请求)
bijian1013
javaspring
PostRequest.java
package com.bijian.study;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;
import java.net.HttpURL
- 【Struts2二】struts.xml中package下的action配置项默认值
bit1129
struts.xml
在第一部份,定义了struts.xml文件,如下所示:
<!DOCTYPE struts PUBLIC
"-//Apache Software Foundation//DTD Struts Configuration 2.3//EN"
"http://struts.apache.org/dtds/struts
- 【Kafka十三】Kafka Simple Consumer
bit1129
simple
代码中关于Host和Port是割裂开的,这会导致单机环境下的伪分布式Kafka集群环境下,这个例子没法运行。
实际情况是需要将host和port绑定到一起,
package kafka.examples.lowlevel;
import kafka.api.FetchRequest;
import kafka.api.FetchRequestBuilder;
impo
- nodejs学习api
ronin47
nodejs api
NodeJS基础 什么是NodeJS
JS是脚本语言,脚本语言都需要一个解析器才能运行。对于写在HTML页面里的JS,浏览器充当了解析器的角色。而对于需要独立运行的JS,NodeJS就是一个解析器。
每一种解析器都是一个运行环境,不但允许JS定义各种数据结构,进行各种计算,还允许JS使用运行环境提供的内置对象和方法做一些事情。例如运行在浏览器中的JS的用途是操作DOM,浏览器就提供了docum
- java-64.寻找第N个丑数
bylijinnan
java
public class UglyNumber {
/**
* 64.查找第N个丑数
具体思路可参考 [url] http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/2541117420094245366965/[/url]
*
题目:我们把只包含因子
2、3和5的数称作丑数(Ugly Number)。例如6、8都是丑数,但14
- 二维数组(矩阵)对角线输出
bylijinnan
二维数组
/**
二维数组 对角线输出 两个方向
例如对于数组:
{ 1, 2, 3, 4 },
{ 5, 6, 7, 8 },
{ 9, 10, 11, 12 },
{ 13, 14, 15, 16 },
slash方向输出:
1
5 2
9 6 3
13 10 7 4
14 11 8
15 12
16
backslash输出:
4
3
- [JWFD开源工作流设计]工作流跳跃模式开发关键点(今日更新)
comsci
工作流
既然是做开源软件的,我们的宗旨就是给大家分享设计和代码,那么现在我就用很简单扼要的语言来透露这个跳跃模式的设计原理
大家如果用过JWFD的ARC-自动运行控制器,或者看过代码,应该知道在ARC算法模块中有一个函数叫做SAN(),这个函数就是ARC的核心控制器,要实现跳跃模式,在SAN函数中一定要对LN链表数据结构进行操作,首先写一段代码,把
- redis常见使用
cuityang
redis常见使用
redis 通常被认为是一个数据结构服务器,主要是因为其有着丰富的数据结构 strings、map、 list、sets、 sorted sets
引入jar包 jedis-2.1.0.jar (本文下方提供下载)
package redistest;
import redis.clients.jedis.Jedis;
public class Listtest
- 配置多个redis
dalan_123
redis
配置多个redis客户端
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans" xmlns:xsi=&quo
- attrib命令
dcj3sjt126com
attr
attrib指令用于修改文件的属性.文件的常见属性有:只读.存档.隐藏和系统.
只读属性是指文件只可以做读的操作.不能对文件进行写的操作.就是文件的写保护.
存档属性是用来标记文件改动的.即在上一次备份后文件有所改动.一些备份软件在备份的时候会只去备份带有存档属性的文件.
- Yii使用公共函数
dcj3sjt126com
yii
在网站项目中,没必要把公用的函数写成一个工具类,有时候面向过程其实更方便。 在入口文件index.php里添加 require_once('protected/function.php'); 即可对其引用,成为公用的函数集合。 function.php如下:
<?php /** * This is the shortcut to D
- linux 系统资源的查看(free、uname、uptime、netstat)
eksliang
netstatlinux unamelinux uptimelinux free
linux 系统资源的查看
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2167081
http://eksliang.iteye.com 一、free查看内存的使用情况
语法如下:
free [-b][-k][-m][-g] [-t]
参数含义
-b:直接输入free时,显示的单位是kb我们可以使用b(bytes),m
- JAVA的位操作符
greemranqq
位运算JAVA位移<<>>>
最近几种进制,加上各种位操作符,发现都比较模糊,不能完全掌握,这里就再熟悉熟悉。
1.按位操作符 :
按位操作符是用来操作基本数据类型中的单个bit,即二进制位,会对两个参数执行布尔代数运算,获得结果。
与(&)运算:
1&1 = 1, 1&0 = 0, 0&0 &
- Web前段学习网站
ihuning
Web
Web前段学习网站
菜鸟学习:http://www.w3cschool.cc/
JQuery中文网:http://www.jquerycn.cn/
内存溢出:http://outofmemory.cn/#csdn.blog
http://www.icoolxue.com/
http://www.jikexue
- 强强联合:FluxBB 作者加盟 Flarum
justjavac
r
原文:FluxBB Joins Forces With Flarum作者:Toby Zerner译文:强强联合:FluxBB 作者加盟 Flarum译者:justjavac
FluxBB 是一个快速、轻量级论坛软件,它的开发者是一名德国的 PHP 天才 Franz Liedke。FluxBB 的下一个版本(2.0)将被完全重写,并已经开发了一段时间。FluxBB 看起来非常有前途的,
- java统计在线人数(session存储信息的)
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这篇日志是我写的第三次了 前两次都发布失败!郁闷极了!
由于在web开发中常常用到这一部分所以在此记录一下,呵呵,就到备忘录了!
我对于登录信息时使用session存储的,所以我这里是通过实现HttpSessionAttributeListener这个接口完成的。
1、实现接口类,在web.xml文件中配置监听类,从而可以使该类完成其工作。
public class Ses
- bootstrp carousel初体验 快速构建图片播放
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每天进步一点点学习永无止境bootstrap纵观千象
img{
border: 1px solid white;
box-shadow: 2px 2px 12px #333;
_width: expression(this.width > 600 ? "600px" : this.width + "px");
_height: expression(this.width &
- SparkSQL读取HBase数据,通过自定义外部数据源
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sparksparksqlsparksql读取hbasesparksql外部数据源
关键字:SparkSQL读取HBase、SparkSQL自定义外部数据源
前面文章介绍了SparSQL通过Hive操作HBase表。
SparkSQL从1.2开始支持自定义外部数据源(External DataSource),这样就可以通过API接口来实现自己的外部数据源。这里基于Spark1.4.0,简单介绍SparkSQL自定义外部数据源,访
- Spring Boot 1.3.0.M1发布
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Spring Boot 1.3.0.M1于6.12日发布,现在可以从Spring milestone repository下载。这个版本是基于Spring Framework 4.2.0.RC1,并在Spring Boot 1.2之上提供了大量的新特性improvements and new features。主要包含以下:
1.提供一个新的sprin