- 猎板 PCB 控深槽工艺:5G 基站散热模块的关键支撑
猎板PCB黄浩
5G运维数据库
PCB控深槽工艺在5G基站散热模块中的关键作用:猎板PCB的技术突破在5G基站的密集高频信号与高功率运行环境下,散热性能直接决定了设备的稳定性和寿命。猎板PCB通过创新性的控深槽工艺(控深锣/控深铣),结合材料科学与结构优化,为5G基站散热模块提供了高精度、高可靠性的解决方案,有效攻克了高热负荷下的技术瓶颈。一、5G基站散热的核心挑战热负荷激增:5G基站的射频功放(PA)、电源管理模块等器件功耗显
- Deepseek技术深化:驱动大数据时代颠覆性变革的未来引擎
荣华富贵8
springboot搜索引擎后端缓存redis
在大数据时代,信息爆炸和数据驱动的决策逐渐重塑各行各业。作为一项前沿技术,Deepseek正在引领新一轮技术革新,颠覆传统数据处理与分析方式。本文将从理论原理、应用场景和前沿代码实践三个层面,深入剖析Deepseek技术如何为大数据时代提供颠覆性变革的解决方案。一、技术背景与核心思想1.1大数据挑战与机遇在数据量呈指数级增长的背景下,传统数据处理方法面临数据存储、计算效率和信息提取精度的诸多挑战。
- 大模型量化终极对决:FP8 vs AWQ INT4,谁才是性能与精度的王者?
曦紫沐
大模型人工智能大模型量化FP8AWQ_INT4
摘要在大模型部署与优化中,量化技术是突破性能瓶颈的关键。FP8量化与AWQINT4量化作为当前主流方案,分别以“高精度”和“极致压缩”为核心优势。本文通过表格对比二者的数据格式、精度损失、硬件依赖及适用场景,助您在不同需求下精准选择最优方案。一、数据格式:浮点与整数的底层差异FP8量化采用浮点数(FP8),包含E4M3(4位阶码+3位尾数)和E5M2(5位阶码+2位尾数)两种格式,保留动态范围;而
- 2018年4月21日
真昼之月
因为之前周末都是一起床就玩FM然后就不知不觉沉迷,所以这次试着先玩兰斯10试试(。)总之战力稳步增强中,但是直到13T退潮都没遇到海战路线选择,难道这次又要进魔王凯布利斯BE了?!之后打FIFA的联机联赛,新阵容感觉就那样吧,找到感觉后D4轻松升级,但是D3还是会输。之后TOTS活动出来后估计阵容劣势会进一步放大(←无氪党),估计今年是没法再上D1了……以及防守还是做不好,头疼。晚饭前后玩了会儿F
- 2025毫米波雷达技术白皮书:智能汽车与物联网的感知核心
随着人工智能、物联网(IoT)和智能汽车产业的迅猛发展,毫米波雷达技术正成为感知领域的核心驱动力。毫米波雷达凭借其高精度、全天候和强抗干扰能力,广泛应用于智能汽车的自动驾驶、物联网的环境感知以及工业自动化。2025年,毫米波雷达技术在性能、应用场景和市场规模上都达到了一个全新的高度。本白皮书将深入探讨毫米波雷达技术的核心优势、发展趋势及其在智能汽车与物联网中的应用前景,同时推荐各大品牌的领先产品方
- 面试宝典
phpdi
1.引用变量考点引用变量定义:用不同的名字访问同一个变量内容cow机制遍历时的引用处理unset只会取消引用,不会销毁内存空间php中对象默认是引用传递,若需要复制,则需要使用clone2.常量及数据类型define,const;php5.6以用const定义常量不支持表达式;7种false情况:0,0.0,'','0',[],null,false;精度丢失;获取客户端,服务端ip;与app交互$
- BEYOND BINARY REWARDS: TRAINING LMS TOREASON ABOUT THEIR UNCERTAINTY
樱花的浪漫
大模型与智能体对抗生成网络与动作识别强化学习人工智能语言模型自然语言处理机器学习深度学习
https://gist.github.com/josherich/8a30dbf3d6ae0cae1048c3331f38fe80https://gist.github.com/josherich/8a30dbf3d6ae0cae1048c3331f38fe801引言与此担忧一致,研究表明,即使最初校准良好的大型语言模型(LLMs)在RL训练后也会变得过度自信(Lengetal.,2
- 模型压缩中的四大核心技术 —— 量化、剪枝、知识蒸馏和二值化
由数入道
人工智能剪枝人工智能算法模型压缩量化知识蒸馏二值化
一、量化(Quantization)量化的目标在于将原始以32位浮点数表示的模型参数和中间激活,转换为低精度(如FP16、INT8、甚至更低位宽)的数值表示,从而在减少模型存储占用和内存带宽的同时,加速推理运算,特别适用于移动、嵌入式和边缘计算场景。1.1概念与目标基本思想将高精度数值离散化为低精度表示。例如,将FP32权重转换为INT8,可降低内存需求约4倍,同时在支持低精度运算的硬件上加速计算
- yolo检测常见指标
bigdata从入门到放弃
深度学习yoloYOLO目标跟踪人工智能深度学习
YOLO(YouOnlyLookOnce)作为经典的单阶段目标检测算法,其性能评估依赖于目标检测领域的通用指标。这些指标既衡量检测精度(是否准确识别物体类别、准确定位),也衡量检测速度(是否实时)。下面用通俗的语言详细解释核心指标:一、基础:判断“预测框是否有效”——IoU(交并比)目标检测的核心是“预测框”(模型输出的矩形框)是否准确覆盖“真实框”(人工标注的物体位置)。IoU是衡量两者重叠程度
- Python, Go, Rust 开发全球海岛坐标定位APP
Geeker-2025
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以下是一个基于**Python、Go和Rust**协同开发的全球海岛坐标定位APP设计方案,结合三者的优势实现高精度地理计算、实时数据处理和跨平台部署:---###系统架构```mermaidgraphTDA[卫星遥感数据源]-->B(Python数据处理)B-->C{Rust地理引擎}C-->D[Go微服务集群]D-->E[移动端/Web端]E-->F[用户终端]```---###模块分工及技术
- 积家地理大师哪个厂复刻的好(这10个厂家不要错过了)
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积家(Jaeger-LeCoultre)作为高级制表品牌的代表,其经典表款一直备受钟表收藏家和爱好者的青睐。尤其是地理大师系列,以其独特的设计和卓越的性能,成为了许多人心中的梦想之表。在复刻表领域,众多厂家纷纷推出自己的版本,力求还原经典,同时融入现代元素微信:52226813(下单赠送精美礼品)以下是经过市场验证,被广泛认可的积家地理大师复刻表的十大优秀厂家。1.V9工厂V9工厂以其高精度的复刻
- 记录几个实用的网页工具
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收录的几个还不错的网页工具一、图片背景转换可以把纯色的背景转化成透明背景传送门二、泼辣修图网页上传图片直接修图,工具还比较丰富,日常P图还是可以满足的传送门三、稿定抠图一款在线抠图的利器。傻瓜式抠图,简单方便传送门四、色彩笔图片在线压缩工具,精度还是比较不错的传送门五、crontab表达式输入表达式,查看执行结果传送门这个网站提供了很多网页工具,覆盖面是很广的。传送门
- RAG流程中,要怎么对文本进行拆词?
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八股文汇总大模型面试人工智能自然语言处理llama
在RAG(Retrieval-AugmentedGeneration)流程中,对文本的拆词(Tokenization)是影响检索和生成效果的关键步骤。以下是文本拆词的技术细节及优化方法:1.拆词的核心目标检索阶段:确保查询(Query)和文档(Document)的拆词方式一致,提高检索匹配精度。生成阶段:适配大模型的词表,避免生成时的OOV(Out-of-Vocabulary)问题。2.常见拆词方
- RAGFlow 框架调研报告
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架构
RAGFlow框架调研报告1.概述RAGFlow是一个开源的检索增强生成(RAG)框架,专注于深度文档理解和高精度检索。它通过先进的文档解析能力和可视化调试功能,为企业提供了一个强大的知识库问答解决方案。1.1核心特性深度文档处理:内置DeepDoc引擎,支持复杂文档解析高精度检索:提供可视化分块和引用追踪多模态支持:支持文本、图片、PDF、Excel等多种格式开源自托管:完全开源,支持私有化部署
- YOLOv4详细介绍
不是二哈的柯基
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- 【YOLO系列】YOLOv4详解:模型结构、损失函数、训练方法及代码实现
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YOLOv4详解:模型结构、损失函数、训练方法及代码实现motivationYOLO系列作者JosephRedmon与AlexeyBochkovskiy致力于解决目标检测领域的核心矛盾:精度与速度的平衡。YOLOv4的诞生源于两大需求:工业落地:在移动端/边缘设备实现实时检测(>30FPS)学术突破:无需昂贵算力(如1080Ti即可训练),在MSCOCO数据集达到SOTAmethods1.数据加载
- 揭秘智能产品定价AI平台的优势,AI应用架构师为你详解
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- LabVIEW汽车底盘系统测试
在汽车研发制造流程里,底盘系统的性能与可靠性测试意义重大。其关乎车辆的操控稳定性、行驶安全性及乘坐舒适性。过往实车测试不仅成本高昂,还存在安全风险,且受天气、路况等外界因素制约。故而,搭建高精度、可模拟多样工况的底盘系统测试台架迫在眉睫,借助自动化测试技术,提升测试效率与精准度,为底盘系统的优化升级提供数据支撑。硬件选型数据采集设备选用一款具备高采样率、多通道同步采集功能的数据采集模块。高采样率确
- 基于STM32平衡小车设计
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摘要随着智能硬件的发展,基于STM32的两轮智能平衡车作为一种新型的智能移动工具,具备较高的应用价值。本文旨在设计并实现一款基于STM32微控制器的智能平衡车系统,提升其稳定性和操控性,探索如何通过传感器数据和控制算法实现精确平衡控制。本设计基于STM32微控制器,选择了STM32F103系列作为核心控制器,具有足够的处理能力和丰富的外设接口。系统通过MPU6050传感器获取三轴加速度和三轴陀螺仪
- 表征学习:机器认知世界的核心能力与前沿突破
大千AI助手
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一、定义与背景:从特征工程到自动化学习表征学习(RepresentationLearning),又称特征学习(FeatureLearning),是机器学习的核心技术领域,其核心目标是通过算法自动学习数据的内在特征表示,将复杂多变的原始数据(如图像、文本、语音)转化为低维、富含语义信息的向量形式,从而提升下游任务(如分类、回归、聚类)的效率和精度。与传统依赖人工设计特征的特征工程(FeatureEn
- STM32F411与RT-Thread实时操作系统:定时器功能实现
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- 基于深度学习的图像分类:使用ShuffleNet实现高效分类
Blossom.118
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前言图像分类是计算机视觉领域中的一个基础任务,其目标是将输入的图像分配到预定义的类别中。近年来,深度学习技术,尤其是卷积神经网络(CNN),在图像分类任务中取得了显著的进展。ShuffleNet是一种轻量级的深度学习架构,专为移动和嵌入式设备设计,能够在保持较高分类精度的同时,显著减少计算量和模型大小。本文将详细介绍如何使用ShuffleNet实现高效的图像分类,从理论基础到代码实现,带你一步步掌
- uint8_t / uint16_t / uint32_t /uint64_t 这些数据类型的详解。
这些数据类型(uint8_t、uint16_t、uint32_t、uint64_t)是在编程中用来表示无符号整数的标准类型定义。它们主要用于确保在不同平台上数据类型的大小和精度的一致性。这些类型的定义通常来自于标准库,比如C或C++的或者C++的头文件。让我们详细来看一下这些数据类型:uint8_t:类型:无符号8位整数。范围:0到255。存储大小:1字节。示例:一个8位的二进制数,0000000
- 破解电梯场景难题:陌讯识别算法 mAP 达 98.7%
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算法计算机视觉目标检测智慧城市目标跟踪
开篇痛点:电梯间电动车识别的行业困局传统视觉算法在电梯间电动车检测场景中始终面临三重挑战:复杂光线环境下(如强光直射、夜间低照度)目标特征提取不稳定,电动车与婴儿车、行李箱等相似物体的误判率高达35%;电梯轿厢狭小空间导致目标畸变严重,小目标检测漏检率超过20%;普通模型在边缘设备部署时难以兼顾精度与速度,FPS普遍低于15帧[实测数据显示]。这些问题直接导致物业安防系统告警泛滥,真正的安全隐患却
- 电表箱识别漏检率高?陌讯算法实测降 90%
在电力巡检领域,电表箱状态识别一直是计算机视觉技术落地的难点。传统人工巡检模式下,一个台区的200个电表箱需2名巡检员耗时1天完成,且受光线、天气影响,误判率常超过15%。而采用普通开源算法部署的自动识别系统,又面临箱体污渍遮挡、表计型号混杂、边缘计算设备算力有限等多重挑战,实际商用时mAP(平均精度)往往跌破70%,难以满足电力行业的可靠性要求技术解析:从传统方法到陌讯创新架构传统电表箱识别多采
- AI编译器-算法篇(1)遗传算法GA
hush_coder
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AI编译器-算法篇(1)遗传算法GA目录AI编译器-算法篇(1)遗传算法GA目录摘要前言目前问题简述什么是GA核心流程1.初始化种群2.适应度评估3.选择(Selection)4.交叉(Crossover)5.变异(Mutation)6.终止条件7.主流程离散优化问题定义在混合精度优化中未来的方向GA的变种多目标遗传算法NSGA-II与其他结合模拟退火SA禁忌搜索TS社区分层搜索HiFRTuner
- MEMS定向短节的测量精度依靠哪些技术?
ericco123
MEMS陀螺仪惯性技术制造科技
在石油天然气测井或矿井勘探等领域,随钻测量等场景对精度的核心需求,在于振动、冲击等恶劣工况下保持稳定可靠。传统测量工具在这类环境中精度易受干扰而下降。以ER-Gyro-15和ER-Gyro-19为代表的MEMS定向短节恰好破解这一难题:融合了三轴MEMS陀螺与三轴MEMS加速度计的实时数据,采用捷联式设计,成为振动场景下保障高精度测量的关键方案。核心传感器三轴MEMS陀螺仪可实时感知地球自转角速度
- 深入详解:决策树在医学影像分割特征选择中的应用与实现
猿享天开
决策树算法机器学习人工智能
深入详解:决策树在医学影像分割特征选择中的应用与实现决策树(DecisionTree)作为一种经典的机器学习算法,以其简单、直观和可解释性强的特点,在医学影像分割的特征选择中扮演了重要角色。医学影像分割(如分割脑肿瘤、肝脏、肺结节等)需要从高维影像数据中提取关键特征,以提升分割模型的精度和效率。决策树通过构建树形结构,筛选对分割任务最重要的特征,降低数据维度,同时提供可解释的规则。本文将从原理、实
- 为什么同一场景不同镜头渲染耗时天差地别?关键因素解析
渲吧-云渲染
3d
在3dsMax等三维软件中,即使操作同一个场景文件,不同角度的镜头渲染时间也可能相差巨大。这背后是多个关键因素复杂作用的结果:场景内容复杂度差异几何体复杂度:不同镜头捕捉场景不同区域。镜头A可能面对简单的墙面,而镜头B则包含高精度家具、复杂植物模型。多边形数量剧增直接加重计算负担。材质复杂度:镜头中包含反射、折射材质(如玻璃、金属、液体)或使用置换/凹凸贴图模拟细节时,渲染器需计算更多光线弹跳或表
- YXC有源晶振YSO110TR系列:激光测距仪的理想选择
深圳元器猫
元器猫YXC激光测距仪有源晶振YSO110TR
在现代科技的快速发展中,激光测距仪以其高精度和快速测量的特点,已经成为测量领域中不可或缺的工具。本文将深入探讨激光测距仪的工作原理、应用领域以及其在工业和精密仪器中的重要性。激光测距仪是一种利用激光技术进行距离测量的仪器,其测量范围广泛,从3.5米到5000米不等。这种仪器的工作原理基于测量激光从发射到目标反射回来所需的时间。当激光测距仪工作时,它会向目标发射一束激光,然后由光电元件接收反射回来的
- 多线程编程之卫生间
周凡杨
java并发卫生间线程厕所
如大家所知,火车上车厢的卫生间很小,每次只能容纳一个人,一个车厢只有一个卫生间,这个卫生间会被多个人同时使用,在实际使用时,当一个人进入卫生间时则会把卫生间锁上,等出来时打开门,下一个人进去把门锁上,如果有一个人在卫生间内部则别人的人发现门是锁的则只能在外面等待。问题分析:首先问题中有两个实体,一个是人,一个是厕所,所以设计程序时就可以设计两个类。人是多数的,厕所只有一个(暂且模拟的是一个车厢)。
- How to Install GUI to Centos Minimal
sunjing
linuxInstallDesktopGUI
http://www.namhuy.net/475/how-to-install-gui-to-centos-minimal.html
I have centos 6.3 minimal running as web server. I’m looking to install gui to my server to vnc to my server. You can insta
- Shell 函数
daizj
shell函数
Shell 函数
linux shell 可以用户定义函数,然后在shell脚本中可以随便调用。
shell中函数的定义格式如下:
[function] funname [()]{
action;
[return int;]
}
说明:
1、可以带function fun() 定义,也可以直接fun() 定义,不带任何参数。
2、参数返回
- Linux服务器新手操作之一
周凡杨
Linux 简单 操作
1.whoami
当一个用户登录Linux系统之后,也许他想知道自己是发哪个用户登录的。
此时可以使用whoami命令。
[ecuser@HA5-DZ05 ~]$ whoami
e
- 浅谈Socket通信(一)
朱辉辉33
socket
在java中ServerSocket用于服务器端,用来监听端口。通过服务器监听,客户端发送请求,双方建立链接后才能通信。当服务器和客户端建立链接后,两边都会产生一个Socket实例,我们可以通过操作Socket来建立通信。
首先我建立一个ServerSocket对象。当然要导入java.net.ServerSocket包
ServerSock
- 关于框架的简单认识
西蜀石兰
框架
入职两个月多,依然是一个不会写代码的小白,每天的工作就是看代码,写wiki。
前端接触CSS、HTML、JS等语言,一直在用的CS模型,自然免不了数据库的链接及使用,真心涉及框架,项目中用到的BootStrap算一个吧,哦,JQuery只能算半个框架吧,我更觉得它是另外一种语言。
后台一直是纯Java代码,涉及的框架是Quzrtz和log4j。
都说学前端的要知道三大框架,目前node.
- You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your
林鹤霄
You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your MySQL server version for the right syntax to use near 'option,changed_ids ) values('0ac91f167f754c8cbac00e9e3dc372
- MySQL5.6的my.ini配置
aigo
mysql
注意:以下配置的服务器硬件是:8核16G内存
[client]
port=3306
[mysql]
default-character-set=utf8
[mysqld]
port=3306
basedir=D:/mysql-5.6.21-win
- mysql 全文模糊查找 便捷解决方案
alxw4616
mysql
mysql 全文模糊查找 便捷解决方案
2013/6/14 by 半仙
[email protected]
目的: 项目需求实现模糊查找.
原则: 查询不能超过 1秒.
问题: 目标表中有超过1千万条记录. 使用like '%str%' 进行模糊查询无法达到性能需求.
解决方案: 使用mysql全文索引.
1.全文索引 : MySQL支持全文索引和搜索功能。MySQL中的全文索
- 自定义数据结构 链表(单项 ,双向,环形)
百合不是茶
单项链表双向链表
链表与动态数组的实现方式差不多, 数组适合快速删除某个元素 链表则可以快速的保存数组并且可以是不连续的
单项链表;数据从第一个指向最后一个
实现代码:
//定义动态链表
clas
- threadLocal实例
bijian1013
javathreadjava多线程threadLocal
实例1:
package com.bijian.thread;
public class MyThread extends Thread {
private static ThreadLocal tl = new ThreadLocal() {
protected synchronized Object initialValue() {
return new Inte
- activemq安全设置—设置admin的用户名和密码
bijian1013
javaactivemq
ActiveMQ使用的是jetty服务器, 打开conf/jetty.xml文件,找到
<bean id="adminSecurityConstraint" class="org.eclipse.jetty.util.security.Constraint">
<p
- 【Java范型一】Java范型详解之范型集合和自定义范型类
bit1129
java
本文详细介绍Java的范型,写一篇关于范型的博客原因有两个,前几天要写个范型方法(返回值根据传入的类型而定),竟然想了半天,最后还是从网上找了个范型方法的写法;再者,前一段时间在看Gson, Gson这个JSON包的精华就在于对范型的优雅简单的处理,看它的源代码就比较迷糊,只其然不知其所以然。所以,还是花点时间系统的整理总结下范型吧。
范型内容
范型集合类
范型类
- 【HBase十二】HFile存储的是一个列族的数据
bit1129
hbase
在HBase中,每个HFile存储的是一个表中一个列族的数据,也就是说,当一个表中有多个列簇时,针对每个列簇插入数据,最后产生的数据是多个HFile,每个对应一个列族,通过如下操作验证
1. 建立一个有两个列族的表
create 'members','colfam1','colfam2'
2. 在members表中的colfam1中插入50*5
- Nginx 官方一个配置实例
ronin47
nginx 配置实例
user www www;
worker_processes 5;
error_log logs/error.log;
pid logs/nginx.pid;
worker_rlimit_nofile 8192;
events {
worker_connections 4096;}
http {
include conf/mim
- java-15.输入一颗二元查找树,将该树转换为它的镜像, 即在转换后的二元查找树中,左子树的结点都大于右子树的结点。 用递归和循环
bylijinnan
java
//use recursion
public static void mirrorHelp1(Node node){
if(node==null)return;
swapChild(node);
mirrorHelp1(node.getLeft());
mirrorHelp1(node.getRight());
}
//use no recursion bu
- 返回null还是empty
bylijinnan
javaapachespring编程
第一个问题,函数是应当返回null还是长度为0的数组(或集合)?
第二个问题,函数输入参数不当时,是异常还是返回null?
先看第一个问题
有两个约定我觉得应当遵守:
1.返回零长度的数组或集合而不是null(详见《Effective Java》)
理由就是,如果返回empty,就可以少了很多not-null判断:
List<Person> list
- [科技与项目]工作流厂商的战略机遇期
comsci
工作流
在新的战略平衡形成之前,这里有一个短暂的战略机遇期,只有大概最短6年,最长14年的时间,这段时间就好像我们森林里面的小动物,在秋天中,必须抓紧一切时间存储坚果一样,否则无法熬过漫长的冬季。。。。
在微软,甲骨文,谷歌,IBM,SONY
- 过度设计-举例
cuityang
过度设计
过度设计,需要更多设计时间和测试成本,如无必要,还是尽量简洁一些好。
未来的事情,比如 访问量,比如数据库的容量,比如是否需要改成分布式 都是无法预料的
再举一个例子,对闰年的判断逻辑:
1、 if($Year%4==0) return True; else return Fasle;
2、if ( ($Year%4==0 &am
- java进阶,《Java性能优化权威指南》试读
darkblue086
java性能优化
记得当年随意读了微软出版社的.NET 2.0应用程序调试,才发现调试器如此强大,应用程序开发调试其实真的简单了很多,不仅仅是因为里面介绍了很多调试器工具的使用,更是因为里面寻找问题并重现问题的思想让我震撼,时隔多年,Java已经如日中天,成为许多大型企业应用的首选,而今天,这本《Java性能优化权威指南》让我再次找到了这种感觉,从不经意的开发过程让我刮目相看,原来性能调优不是简单地看看热点在哪里,
- 网络学习笔记初识OSI七层模型与TCP协议
dcj3sjt126com
学习笔记
协议:在计算机网络中通信各方面所达成的、共同遵守和执行的一系列约定 计算机网络的体系结构:计算机网络的层次结构和各层协议的集合。 两类服务: 面向连接的服务通信双方在通信之前先建立某种状态,并在通信过程中维持这种状态的变化,同时为服务对象预先分配一定的资源。这种服务叫做面向连接的服务。 面向无连接的服务通信双方在通信前后不建立和维持状态,不为服务对象
- mac中用命令行运行mysql
dcj3sjt126com
mysqllinuxmac
参考这篇博客:http://www.cnblogs.com/macro-cheng/archive/2011/10/25/mysql-001.html 感觉workbench不好用(有点先入为主了)。
1,安装mysql
在mysql的官方网站下载 mysql 5.5.23 http://www.mysql.com/downloads/mysql/,根据我的机器的配置情况选择了64
- MongDB查询(1)——基本查询[五]
eksliang
mongodbmongodb 查询mongodb find
MongDB查询
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2174452 一、find简介
MongoDB中使用find来进行查询。
API:如下
function ( query , fields , limit , skip, batchSize, options ){.....}
参数含义:
query:查询参数
fie
- base64,加密解密 经融加密,对接
y806839048
经融加密对接
String data0 = new String(Base64.encode(bo.getPaymentResult().getBytes(("GBK"))));
String data1 = new String(Base64.decode(data0.toCharArray()),"GBK");
// 注意编码格式,注意用于加密,解密的要是同
- JavaWeb之JSP概述
ihuning
javaweb
什么是JSP?为什么使用JSP?
JSP表示Java Server Page,即嵌有Java代码的HTML页面。使用JSP是因为在HTML中嵌入Java代码比在Java代码中拼接字符串更容易、更方便和更高效。
JSP起源
在很多动态网页中,绝大部分内容都是固定不变的,只有局部内容需要动态产生和改变。
如果使用Servl
- apple watch 指南
啸笑天
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1. 文档
WatchKit Programming Guide(中译在线版 By @CocoaChina) 译文 译者 原文 概览 - 开始为 Apple Watch 进行开发 @星夜暮晨 Overview - Developing for Apple Watch 概览 - 配置 Xcode 项目 - Overview - Configuring Yo
- java经典的基础题目
macroli
java编程
1.列举出 10个JAVA语言的优势 a:免费,开源,跨平台(平台独立性),简单易用,功能完善,面向对象,健壮性,多线程,结构中立,企业应用的成熟平台, 无线应用 2.列举出JAVA中10个面向对象编程的术语 a:包,类,接口,对象,属性,方法,构造器,继承,封装,多态,抽象,范型 3.列举出JAVA中6个比较常用的包 Java.lang;java.util;java.io;java.sql;ja
- 你所不知道神奇的js replace正则表达式
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境纵观千象regex
var v = 'C9CFBAA3CAD0';
console.log(v);
var arr = v.split('');
for (var i = 0; i < arr.length; i ++) {
if (i % 2 == 0) arr[i] = '%' + arr[i];
}
console.log(arr.join(''));
console.log(v.r
- [一起学Hive]之十五-分析Hive表和分区的统计信息(Statistics)
superlxw1234
hivehive分析表hive统计信息hive Statistics
关键字:Hive统计信息、分析Hive表、Hive Statistics
类似于Oracle的分析表,Hive中也提供了分析表和分区的功能,通过自动和手动分析Hive表,将Hive表的一些统计信息存储到元数据中。
表和分区的统计信息主要包括:行数、文件数、原始数据大小、所占存储大小、最后一次操作时间等;
14.1 新表的统计信息
对于一个新创建
- Spring Boot 1.2.5 发布
wiselyman
spring boot
Spring Boot 1.2.5已在7月2日发布,现在可以从spring的maven库和maven中心库下载。
这个版本是一个维护的发布版,主要是一些修复以及将Spring的依赖提升至4.1.7(包含重要的安全修复)。
官方建议所有的Spring Boot用户升级这个版本。
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