（Dual learning）对偶学习—

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如何运用深度学习打造高效AI人工智能系统 AI智能探索者 AI Agent 智能体开发实战人工智能深度学习 ai
如何运用深度学习打造高效AI人工智能系统关键词：深度学习、AI系统、神经网络、模型优化、实战开发摘要：本文将从深度学习的核心概念出发，结合生活实例和代码实战，系统讲解如何构建高效AI系统。我们会拆解数据准备、模型设计、训练优化、部署落地的全流程，揭秘“数据-模型-训练-推理”的协同机制，并通过具体案例演示从0到1开发AI系统的关键技巧，帮助开发者掌握打造高效AI系统的底层逻辑。背景介绍目的和范围在
基于Python引擎的PP-OCR模型库推理张欣-男 python ocr 开发语言 PaddleOCR PaddlePaddle
基于Python引擎的PP-OCR模型库推理1.文本检测模型推理#下载超轻量中文检测模型：wgethttps://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/chinese/ch_PP-OCRv3_det_infer.tartarxfch_PP-OCRv3_det_infer.tarpython3tools/infer/predict_det.py--image_dir=".
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
BGE-M3模型结合Milvus向量数据库强强联合实现混合检索
在基于生成式人工智能的应用开发中，通过关键词或语义匹配的方式对用户提问意图进行识别是一个很重要的步骤，因为识别的精准与否会影响后续大语言模型能否检索出合适的内容作为推理的上下文信息（或选择合适的工具）以给出用户最符合预期的回答。在本篇文章中，我将尽可能详细地介绍想达成准确识别用户提问意图的解决方案之一，即基于功能强大的BGE-M3模型和Milvus向量数据库实现混合检索（稠密向量densevect
AI Agent开发第60课-巧用QWEN3.0 0.6B：小身板扛大旗，AI界的轻骑兵 TGITCIC AI Agent开发大全 qwen3 qwen ali qwen 国产大模型小模型开源小模型 ai agent
第一章：小模型的生存法则——为什么0.6B参数就够了？1.1参数量的"黄金分割点"模型类型参数量推理延迟（ms）并发量（QPS）Qwen-0.6B6亿15-3010万+Qwen-1.5B15亿50-805万Qwen-7B70亿200+1万数据对比显示，当参数量超过6亿后，性能提升与成本增长呈现"抛物线"关系。就像智能手机从4G到5G的迭代，用户感知不到的速度提升，却要为硬件升级买单。Qwen-0.
赋能未来数学课堂——基于Qwen3、LangChain与Agent架构的个性化教辅系统研究微学AI langchain 架构
文章目录摘要引言：技术融合催生的教育新范式第一章：Qwen3+LangChain+Agent架构的核心能力与优势1.1Qwen3模型：专为复杂推理打造的“智能大脑”1.2LangChain框架：构建智能体的“灵活骨架”1.3Agent智能体：自主解决问题的“执行中枢”1.4部署与成本优势第二章：在数学教育中解决的关键问题2.1从“答案”到“过程”：深度解析与分步式辅导2.2千人千面：实现高度个性化
RK3568笔记九十二：QT使用Opencv显示摄像头殷忆枫 RK3568学习笔记笔记
若该文为原创文章，转载请注明原文出处。测试使用QT调用Opencv的API显示摄像头，板子为正点原子的RK3568，最终想实现的是在RK3568平台上使用Qt框架进行部署，利用NPU推理加速视频目标识别。此篇为测试功能代码为正点原子提供的代码，直接用来测试，在未看代码时一直不明白怎么添加opencv的库，后面明白了，只增加了下面的两行：CONFIG+=link_pkgconfigPKGCONFIG
【YOLO系列】YOLOv1详解：模型结构、损失函数、训练方法及代码实现一碗白开水一 yolo系列助你拿捏AI算法 YOLO 人工智能目标检测计算机视觉
YOLOv1（YouOnlyLookOnce）：实时目标检测的革命性突破✨motivation在目标检测领域，传统方法如R-CNN系列存在计算冗余、推理速度慢的问题。2016年提出的YOLO（YouOnlyLookOnce）首次实现端到端单阶段检测，将检测速度提升至45FPS（FasterR-CNN仅7FPS），彻底改变了实时目标检测的格局。其核心思想是将检测视为回归问题，实现"看一眼即知全貌"的
【三维目标检测】Complex-Yolov4详解（二）：模型结构 Coding的叶子 Python三维点云实战宝典 Complex-Yolo Complex-Yolov4 三维目标检测目标检测 python
本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。本文为专栏《python三维点云从基础到深度学习》系列文章，地址为“https://blog.csdn.net/suiyingy/article/details/124017716”。Complex-Yolo网络模型的核心思想是用鸟瞰图BEV替换Yolo网络输入的RGB图像。因此，在完成BEV处理之后，模型的训练和推理过程基本和Yolo完全一致。Yolov
Claude 4 全新上线，科研和写作能力大幅提升！文献检索和综述更容易，实测好用！（附专业提示词）智写AI AI学术写作指南人工智能
在2025年5月22日，Claude正式发布了它的4系列模型：Opus4和Sonnet4七哥总结下这两款模型的特点，Sonnet4适合快速响应的任务，Opus4适合需要推理的复杂多步骤任务。两款模型都有20万token的上下文窗口。对科研人员、程序开发者来说，Claude这一代模型不仅性能强悍，还在多项核心能力上实现了突破式进阶。说说最新亮相的Claude4系列模型在多项核心能力上的三大进阶之处：
LIMO：仅需817样本激活大模型数学推理能力，挑战“数据规模至上”传统范式大千AI助手人工智能 #OTHER #Prompt 人工智能机器学习神经网络算法大模型 LIMO LessIsMore
“以认知模板唤醒沉睡知识，让推理能力在精不在多”LIMO是由上海交通大学、SII（ShanghaiArtificialIntelligenceLaboratory）、GAIRLab联合提出的突破性研究（2025年2月发表），其核心颠覆了传统AI领域“复杂推理需海量训练数据”的认知，证明仅用817个高质量样本即可激发大语言模型（LLMs）的数学推理能力，在AIME、MATH等竞赛级任务中超越使用10
提示工程架构师总结：Agentic AI智能健康项目需求分析的8个关键步骤 AGI大模型与大数据研究院人工智能需求分析 ai
AgenticAI智能健康项目需求分析：从0到1构建智能健康助手的8个关键步骤关键词AgenticAI（智能体AI）、智能健康、需求分析、用户旅程、场景建模、伦理合规、数据策略、系统交互摘要当AI从“被动响应”进化到“主动服务”，AgenticAI（智能体AI）正在重新定义智能健康的边界——它不再是“你问我答的健康助手”，而是“能主动感知、推理、行动的健康管家”：比如监测到糖尿病患者餐后血糖超标，
智慧零售 AI 卡顿？陌讯轻量化方案 FPS 升 40% 2501_92722744 零售人工智能目标跟踪计算机视觉目标检测算法
一、开篇痛点：智慧零售视觉算法的三大行业困境在智慧零售场景中，传统视觉算法正面临着难以突破的技术瓶颈。自助结算台的商品误识别率常高达12%-18%，导致消费者频繁触发人工核验；复杂货架场景下，商品重叠、光照变化和包装相似性问题，使得目标检测漏检率超过20%；而边缘设备的算力限制，又让实时推理帧率（FPS）普遍低于25，无法满足流畅交互需求[1]。这些问题直接造成商超运营成本增加30%以上，严重制约
vLLM专题（三）-快速开始 AI专题精讲大模型专题系列人工智能
本指南将帮助您快速开始使用vLLM执行：离线批量推理使用OpenAI兼容服务器进行在线服务1.先决条件操作系统：LinuxPython：3.9–3.122.安装如果您使用的是NVIDIAGPU，您可以直接使用pip安装vLLM。建议使用uv，一个非常快速的Python环境管理器，来创建和管理Python环境。请按照文档安装uv。安装uv后，您可以创建一个新的Python环境，并使用以下命令安装vL
黄仁勋链博会首秀：中国开源AI催化全球革命，机器人浪潮重塑未来工厂未来智慧谷开源人工智能机器人
7月16日，北京链博会开幕式迎来一位特殊演讲者——英伟达创始人黄仁勋身着唐装，首次以中文登台演讲。这位AI芯片巨头的掌舵人坦言“很紧张”，却清晰传递出一个重要观点：中国的开源AI已成为世界进步的催化剂，让每个国家、每个行业都有机会参与这场AI革命。一、下一波AI浪潮：物理世界的理解与执行黄仁勋在演讲中明确指出，AI的下一波浪潮将是具备推理与执行能力的机器人系统，这类机器人能够理解物理世界。他预测：
智慧水库边缘计算技术路线与框架设计小赖同学啊 test Technology Precious 边缘计算人工智能
智慧水库边缘计算技术路线与框架设计一、边缘计算技术路线1.整体技术路线云边协同层边缘管理层边缘计算层边缘感知层设备层配置下发模型更新数据同步容器编排资源调度安全管理实时数据处理本地AI推理规则引擎协议适配数据采集设备管理水位计雨量计摄像头闸门传感器设备层边缘感知层边缘计算层边缘管理层云边协同层中心云平台2.关键技术演进路线阶段技术重点目标1.0基础建设期容器化部署、基础数据采集实现设备接入和基础数
sahi+yolov8实现图像切片推理
文章目录前言一、SAHI介绍切片推理兼容性设计二、使用步骤图像切片推理与结果融合代码示例结果对比总结前言本文记录项目中涉及到了无人机正射图像的推理（通常8000像素*8000像素以上），由于模型推理尺寸是640*640的，如果直接整图送入模型推理，推理效果极差，可以考虑采用多个切片进行分别进行推理，最后合并推理结果的方式。一、SAHI介绍SAHI（SlicingAidedHyperInferenc
yolov8seg如何获取每个结果的mask，不是一整个的mask boss-dog 视觉算法开发 yolov8 rk3588
使用rk3588开发板对yolov8-seg进行推理时，瑞芯微官方代码中对推理的结果进行了封装，返回的分割结果是所有目标的mask，而不是单个目标的mask。yolov8seg怎么获得每个结果的mask，不是一整个的mask：https://github.com/airockchip/rknn_model_zoo/issues/175解决postprocess.h中关于检测结果的结构体解析type
大模型服务架构设计与性能优化指南陈乔布斯人工智能大模型 AI 性能优化人工智能 Python 大模型 AI 模型服务
引言在大模型应用开发中，模型服务作为核心组件，负责提供高效、稳定的模型推理能力。随着大语言模型（LLM）的快速发展，模型服务架构面临着性能、可扩展性和成本的多重挑战。本文将深入探讨模型服务的核心组件、架构设计、性能优化技术，并结合电商、金融科技等合规行业案例，为开发者提供全面的模型服务设计指南。一、模型服务核心组件1.1推理引擎推理引擎是模型服务的核心，负责执行模型推理计算。目前主流的推理引擎包括
网络安全-网络安全智能体所有详细工作原理和架构及案例
大家读完觉得有帮助记得关注和点赞！！！网络安全智能体（AISecurityAgent）是人工智能与网络安全融合的新范式，通过自主感知、分析决策、联动响应实现动态防护，正在重构传统“人防为主”的安全体系。以下从工作原理、架构设计、行业案例三方面进行深度解析：一、工作原理：三层认知闭环与动态进化1.核心能力分层（L1-L5标准）等级能力特征代表产品L1基础辅助型单步推理，处理预定义任务（如告警初判）9
LLM微调训练指南小小怪 @ 人工智能自然语言处理
模型选择策略开源LLM的选择需综合评估任务需求与资源限制：LLaMA-2（7B/13B/70B）：商用友好，推荐使用HuggingFace格式的社区变体（如NousResearch版本）Mistral（7B）：Apache2.0许可，在推理和数学任务表现突出Falcon（7B/40B）：商业授权宽松，特别适合多轮对话场景硬件匹配参考：NVIDIA3090可微调7B模型（QLoRA），A100建议尝
为什么《贝克街的亡灵》能成为柯南剧场版中的经典之作？全息说电影
要说剧场版哪一步最好看？很多人都会选择《贝克街的亡灵》。《贝克街的亡灵》于2002年上映，所有剧场版中，《贝克街的亡灵》以8.9的评分在豆瓣傲视群雄。《贝克街的亡灵》的故事结合了未来科技（VR游戏以及人工智能）和历史实事，以及殿堂级的推理小说（《福尔摩斯》）创作了一个扣人心弦又具有反思意义的作品。《名侦探柯南》中挺喜欢说教，但是像《贝克街的亡灵》这样深入人心又不突兀的说教却很少。那么，我们现在就来
vllm源码解析(一)：整体架构与推理代码 m0_74825634 架构
vlllm官方代码更新频发,每个版本都有极大变动,很难说哪个版本好用.第一次阅读vllm源码是0.4.0版本,对这版圈复杂度极高的调度代码印象深刻0.4.1对调度逻辑进行重构,完全大变样,读代码速度快赶不上迭代的速度了。现在已经更新到0.5.4,经过长时间观察，发现主要的调度逻辑基本也稳定了下来,应该可以作为一个固话的版本去阅读。本文解读依据vllm0.5.4版本.没有修改任何代码,大家不必担心夹
【思维链（CoT）技术深度解析】从理论到实践的革命性推理方法满怀1015 人工智能人工智能思维链大语言模型推理技术提示工程
目录前言️技术背景与价值当前技术痛点️解决方案概述目标读者说明一、技术原理剖析核心概念图解核心作用讲解关键技术模块⚖️技术演进对比️二、实战演示⚙️环境配置要求核心代码实现案例1：基础CoT提示案例2：自我一致性CoT✅运行结果验证⚡三、性能对比测试方法论量化数据对比结果分析四、最佳实践✅推荐方案❌常见错误调试技巧五、应用场景扩展适用领域创新应用方向技术生态✨结语⚠️技术局限性未来发展趋势学习资源
✨零基础手把手｜Docker+vLLM极速部署OpenAI风格API：5分钟4卡GPU推理+避坑指南+完整镜像配置杨靳言先 python docker vllm部署
一、Docker基础命令查看容器状态Bashdockerps#查看运行中的容器dockerps-a#查看所有容器（包括已停止的）查看镜像列表Bashdockerimages#列出本地所有镜像二、镜像与容器操作镜像打包为.tar文件Bashdockersave-o#将镜像导出为.tar文件#示例：dockersave-omy_image.tarvllm/vllm-openai:v0.8.4打包多个镜
Deja Vu: 利用上下文稀疏性提升大语言模型推理效率 AI专题精讲模型加速人工智能模型加速 AI技术应用
温馨提示：本篇文章已同步至"AI专题精讲"DejaVu:利用上下文稀疏性提升大语言模型推理效率摘要拥有数百亿参数的大语言模型（LLMs）催生了一系列令人振奋的AI应用。然而，在推理阶段它们计算开销极大。稀疏化是一种自然的降本策略，但现有方法要么需要代价高昂的重新训练，要么必须放弃LLM的“in-contextlearning”能力，要么在现代硬件上无法带来真实的墙钟时间加速。我们提出**上下文稀疏
拉普拉斯的魔女-东野圭吾更欣
看完《拉普拉斯的魔女》后感觉东野似乎从社会推理转向了科幻推理，从思考人性转向思考人类的未来。只是遗憾，科幻没做好，推理的韵味也消散了，只有对未来的惶惑能窥一二。人类的未来到底会如何，你还是不知道为好；这本书做为推理小说来看如何，你还是不看为好。细一琢磨，虽明确告诉了我们所有案件的凶手，可是每个案件的操作手法都没有细说。尤其是谦人设计的两次事件都是近乎应用超能力的不可能事件，便是一点想象空间我都酝酿
判断推理---逻辑判断 offer来砸我呀行测
一、翻译推理有明显的逻辑关联词：如果，就；只有，才提问方式：可以推出、不能推出解题思路：先翻译，再推理1、前推后A可以推B，等价于-B推出-A（逆否等价）如果…那么…只要…就…所有…都为了…一定……是…的充分条件2、后推前B推A只有…才不…不…除非A否则不B。。。。。。除非A否则B，-B推A…是…的必要条件，，，，，谁是必不可少的谁放在箭头的后面。3、且和或A且B：二者同时成立和、既有、不仅而且、
逻辑判断与推理-黑与白爱编码的小八嘎 c语言
有A、B、C、D、E五人，每人额头上都贴了一张或黑或白的纸。五人对坐，每人都可以看到其他人额头上的纸的颜色，但都不知道自己额头上的纸的颜色。五人相互观察后，A说：“我看见三人额头上贴的是白纸，一人额头上贴的是黑纸。”B说：“我看见其他四人额头上贴的都是黑纸。”C说：“我看见有一人额头上贴的是白纸，其他三人额头上贴的是黑纸。”D说：“我看见四人额头上贴的是白纸。”E什么也没说。现在已知额头贴黑纸的人
解线性方程组 qiuwanchi
package gaodai.matrix; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.util.Scanner; public class Test { public static void main(String[] args) { Scanner scanner = new Sc
在mysql内部存储代码 annan211 性能 mysql 存储过程触发器
在mysql内部存储代码在mysql内部存储代码，既有优点也有缺点，而且有人倡导有人反对。先看优点： 1 她在服务器内部执行，离数据最近，另外在服务器上执行还可以节省带宽和网络延迟。 2 这是一种代码重用。可以方便的统一业务规则，保证某些行为的一致性，所以也可以提供一定的安全性。 3 可以简化代码的维护和版本更新。 4 可以帮助提升安全，比如提供更细
Android使用Asynchronous Http Client完成登录保存cookie的问题 hotsunshine android
Asynchronous Http Client是android中非常好的异步请求工具除了异步之外还有很多封装比如json的处理，cookie的处理引用 Persistent Cookie Storage with PersistentCookieStore This library also includes a PersistentCookieStore whi
java面试题 Array_06 java 面试
java面试题第一，谈谈final, finally, finalize的区别。 final-修饰符（关键字）如果一个类被声明为final，意味着它不能再派生出新的子类，不能作为父类被继承。因此一个类不能既被声明为 abstract的，又被声明为final的。将变量或方法声明为final，可以保证它们在使用中不被改变。被声明为final的变量必须在声明时给定初值，而在以后的引用中只能
网站加速 oloz 网站加速
前序:本人菜鸟，此文研究总结来源于互联网上的资料，大牛请勿喷！本人虚心学习，多指教. 1、减小网页体积的大小，尽量采用div+css模式，尽量避免复杂的页面结构，能简约就简约。 2、采用Gzip对网页进行压缩； GZIP最早由Jean-loup Gailly和Mark Adler创建，用于UNⅨ系统的文件压缩。我们在Linux中经常会用到后缀为.gz
正确书写单例模式随意而生 java 设计模式单例
　　单例模式算是设计模式中最容易理解，也是最容易手写代码的模式了吧。但是其中的坑却不少，所以也常作为面试题来考。本文主要对几种单例写法的整理，并分析其优缺点。很多都是一些老生常谈的问题，但如果你不知道如何创建一个线程安全的单例，不知道什么是双检锁，那这篇文章可能会帮助到你。　　懒汉式，线程不安全　　当被问到要实现一个单例模式时，很多人的第一反应是写出如下的代码，包括教科书上也是这样
单例模式香水浓 java
懒汉调用getInstance方法时实例化 public class Singleton { private static Singleton instance; private Singleton() {} public static synchronized Singleton getInstance() { if(null == ins
安装Apache问题：系统找不到指定的文件 No installed service named "Apache2" AdyZhang apache http server
安装Apache问题：系统找不到指定的文件 No installed service named "Apache2" 每次到这一步都很小心防它的端口冲突问题，结果，特意留出来的80端口就是不能用，烦。解决方法确保几处： 1、停止IIS启动 2、把端口80改成其它（譬如90，800，，，什么数字都好） 3、防火墙(关掉试试) 在运行处输入 cmd 回车，转到apa
如何在android 文件选择器中选择多个图片或者视频？ aijuans android
我的android app有这样的需求，在进行照片和视频上传的时候，需要一次性的从照片/视频库选择多条进行上传但是android原生态的sdk中，只能一个一个的进行选择和上传。我想知道是否有其他的android上传库可以解决这个问题，提供一个多选的功能，可以使checkbox之类的，一次选择多个处理方法官方的图片选择器(但是不支持所有版本的androi，只支持API Level
mysql中查询生日提醒的日期相关的sql baalwolf mysql
SELECT sysid,user_name,birthday,listid,userhead_50,CONCAT(YEAR(CURDATE()),DATE_FORMAT(birthday,'-%m-%d')),CURDATE(), dayofyear( CONCAT(YEAR(CURDATE()),DATE_FORMAT(birthday,'-%m-%d')))-dayofyear(
MongoDB索引文件破坏后导致查询错误的问题 BigBird2012 mongodb
问题描述： MongoDB在非正常情况下关闭时，可能会导致索引文件破坏，造成数据在更新时没有反映到索引上。解决方案：使用脚本，重建MongoDB所有表的索引。 var names = db.getCollectionNames(); for( var i in names ){ var name = names[i]; print(name);
Javascript Promise bijian1013 JavaScript Promise
Parse JavaScript SDK现在提供了支持大多数异步方法的兼容jquery的Promises模式，那么这意味着什么呢，读完下文你就了解了。一.认识Promises “Promises”代表着在javascript程序里下一个伟大的范式，但是理解他们为什么如此伟大不是件简
[Zookeeper学习笔记九]Zookeeper源代码分析之Zookeeper构造过程 bit1129 zookeeper
Zookeeper重载了几个构造函数，其中构造者可以提供参数最多，可定制性最多的构造函数是 public ZooKeeper(String connectString, int sessionTimeout, Watcher watcher, long sessionId, byte[] sessionPasswd, boolea
【Java命令三】jstack bit1129 jstack
jstack是用于获得当前运行的Java程序所有的线程的运行情况(thread dump），不同于jmap用于获得memory dump [hadoop@hadoop sbin]$ jstack Usage: jstack [-l] <pid> (to connect to running process) jstack -F
jboss 5.1启停脚本　动静分离部署 ronin47
以前启动jboss，往各种xml配置文件，现只要运行一句脚本即可。start nohup sh /**/run.sh -c servicename -b ip -g clustername -u broatcast jboss.messaging.ServerPeerID=int -Djboss.service.binding.set=p
UI之如何打磨设计能力? brotherlamp UI ui教程 ui自学 ui资料 ui视频
在越来越拥挤的初创企业世界里，视觉设计的重要性往往可以与杀手级用户体验比肩。在许多情况下，尤其对于 Web 初创企业而言，这两者都是不可或缺的。前不久我们在《右脑革命：别学编程了，学艺术吧》中也曾发出过重视设计的呼吁。如何才能提高初创企业的设计能力呢?以下是 9 位创始人的体会。 1.找到自己的方式如果你是设计师，要想提高技能可以去设计博客和展示好设计的网站如D-lists或
三色旗算法 bylijinnan java 算法
import java.util.Arrays; /** 问题：假设有一条绳子，上面有红、白、蓝三种颜色的旗子，起初绳子上的旗子颜色并没有顺序，您希望将之分类，并排列为蓝、白、红的顺序，要如何移动次数才会最少，注意您只能在绳子上进行这个动作，而且一次只能调换两个旗子。网上的解法大多类似：在一条绳子上移动，在程式中也就意味只能使用一个阵列，而不使用其它的阵列来
警告:No configuration found for the specified action: \'s chiangfai configuration
1.index.jsp页面form标签未指定namespace属性。  <%@taglib prefix="s" uri="/struts-tags"%> ... <s:form action="submit" method="post"&g
redis -- hash_max_zipmap_entries设置过大有问题 chenchao051 redis hash
使用redis时为了使用hash追求更高的内存使用率，我们一般都用hash结构，并且有时候会把hash_max_zipmap_entries这个值设置的很大，很多资料也推荐设置到1000，默认设置为了512，但是这里有个坑 #define ZIPMAP_BIGLEN 254 #define ZIPMAP_END 255 /* Return th
select into outfile access deny问题 daizj mysql txt 导出数据到文件
本文转自：http://hatemysql.com/2010/06/29/select-into-outfile-access-deny%E9%97%AE%E9%A2%98/ 为应用建立了rnd的帐号，专门为他们查询线上数据库用的，当然，只有他们上了生产网络以后才能连上数据库，安全方面我们还是很注意的，呵呵。授权的语句如下： grant select on armory.* to rn
phpexcel导出excel表简单入门示例 dcj3sjt126com PHP Excel phpexcel
<?php error_reporting(E_ALL); ini_set('display_errors', TRUE); ini_set('display_startup_errors', TRUE); if (PHP_SAPI == 'cli') die('This example should only be run from a Web Brows
美国电影超短200句 dcj3sjt126com 电影
1. I see．我明白了。2. I quit! 我不干了!3. Let go! 放手!4. Me too．我也是。5. My god! 天哪!6. No way! 不行!7. Come on．来吧(赶快)8. Hold on．等一等。9. I agree。我同意。10. Not bad．还不错。11. Not yet．还没。12. See you．再见。13. Shut up!
Java访问远程服务 dyy_gusi httpclient webservice get post
随着webService的崛起，我们开始中会越来越多的使用到访问远程webService服务。当然对于不同的webService框架一般都有自己的client包供使用，但是如果使用webService框架自己的client包，那么必然需要在自己的代码中引入它的包，如果同时调运了多个不同框架的webService，那么就需要同时引入多个不同的clien
Maven的settings.xml配置 geeksun settings.xml
settings.xml是Maven的配置文件，下面解释一下其中的配置含义： settings.xml存在于两个地方： 1.安装的地方：$M2_HOME/conf/settings.xml 2.用户的目录：${user.home}/.m2/settings.xml 前者又被叫做全局配置，后者被称为用户配置。如果两者都存在，它们的内容将被合并，并且用户范围的settings.xml优先。
ubuntu的init与系统服务设置 hongtoushizi ubuntu
转载自： http://iysm.net/?p=178 init Init是位于/sbin/init的一个程序，它是在linux下，在系统启动过程中，初始化所有的设备驱动程序和数据结构等之后，由内核启动的一个用户级程序，并由此init程序进而完成系统的启动过程。 ubuntu与传统的linux略有不同，使用upstart完成系统的启动，但表面上仍维持init程序的形式。运行
跟我学Nginx+Lua开发目录贴 jinnianshilongnian nginx lua
使用Nginx+Lua开发近一年的时间，学习和实践了一些Nginx+Lua开发的架构，为了让更多人使用Nginx+Lua架构开发，利用春节期间总结了一份基本的学习教程，希望对大家有用。也欢迎谈探讨学习一些经验。目录第一章安装Nginx+Lua开发环境第二章 Nginx+Lua开发入门第三章 Redis/SSDB+Twemproxy安装与使用第四章 L
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1.数组定义　　[chengmo@centos5 ~]$ a=(1 2 3 4 5) 　　[chengmo@centos5 ~]$ echo $a 　　1 　　一对括号表示是数组，数组元素用“空格”符号分割开。　　 2.数组读取与赋值　　得到长度：　　[chengmo@centos5 ~]$ echo ${#a[@]} 　　5 　　用${#数组名[@或
hotspot源码(JDK7) ol_beta java HotSpot jvm
源码结构图，方便理解： ├─agent Serviceab
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基本事务的使用：从账户一的余额中转100到账户二的余额中去，如果账户二不存在或账户一中的余额不足100则整笔交易回滚 select * from account; -- 创建一张账户表 create table account( -- 账户ID id number(3) not null, -- 账户名称 nam

（Dual learning）对偶学习——视频笔记

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