- 【大模型微调实战】4. P-Tuning爆款文案生成:让模型学会小红书“爽感”写作,转化率提升300%
AI_DL_CODE
大模型微调P-Tuning小红书文案爆款生成情绪强化自然语言生成提示工程
摘要:在内容营销竞争白热化的当下,普通文案已难以突破流量壁垒。本文聚焦P-Tuning技术在小红书爆款文案生成中的落地应用,通过参数化提示向量优化,将抽象的“爽感”写作转化为可量化、可训练的技术指标。文中提出“六步成文法”,从情绪化数据集构建到爆款元素复刻,完整拆解如何用RTX3060级显卡实现0.1%参数量微调,使文案点击率从2.1%提升至8.7%,爆文率提高5倍,单条文案带货超8万元。核心创新
- Hive与Hudi集成:增量大数据处理方案
AI大数据智能洞察
大数据与AI人工智能大数据AI应用hivehadoop数据仓库ai
Hive与Hudi集成:增量大数据处理方案关键词:Hive、Hudi、增量大数据处理、数据集成、数据湖摘要:本文主要探讨了Hive与Hudi集成的增量大数据处理方案。我们将深入了解Hive和Hudi的核心概念,剖析它们之间的关系,详细阐述集成的算法原理与操作步骤,通过实际项目案例展示如何进行开发环境搭建、代码实现与解读。同时,会介绍该集成方案的实际应用场景、相关工具和资源,探讨未来发展趋势与挑战。
- 【免费下载】 探索PlantVillage-Dataset:深度学习在植物病害检测中的革命性突破
探索PlantVillage-Dataset:深度学习在植物病害检测中的革命性突破在这个数字化时代,人工智能正逐步改变我们的生活,其中深度学习在农业领域的应用尤其引人注目。PlantVillage-Dataset是一个开放源代码的项目,它提供了一个庞大的植物病害识别数据集,旨在帮助开发人员和研究者利用机器学习技术改善农作物健康状况的监测。本文将深入探讨该项目的技术细节、应用价值及其独特之处。项目简
- 【YOLO系列】YOLOv4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目标跟踪人工智能目标检测计算机视觉论文阅读
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
- JavaScript对象与Math对象完全指南
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Javascriptjavascript前端开发语言
JavaScript对象与Math对象完全指南对象基础概念与操作对象是什么?数据集合:包含相关数据和功能的容器结构组成:属性:描述对象特征的变量(名词性)方法:对象可执行的操作(动词性,本质是函数)对象创建与访问//创建对象letperson={ //属性 name:"张三", age:28, profession:"软件工程师", //方法 introduce(){ return`大家好,我
- 开封26家亲子鉴定机构地址汇总-附亲子鉴定办理指南
国医基因李主任
开封亲子鉴定机构地址在哪里?开封亲子鉴定机构地址:开封市鼓楼区包北路8号(开封国医基因130-1550-4309)。亲子鉴定作为现代科学技术发展的产物,越来越受到公众的关注。特别是在家庭法律纠纷、财产继承纠纷、移民、以及个人疑虑等方面,亲子鉴定都发挥着不可或缺的作用。那么,对于生活在河南省开封市的市民来说,开封市的亲子鉴定机构地址在哪里呢?开封26家亲子鉴定机构地址汇总-附亲子鉴定办理指南开封亲子
- 重构数据库未来:金仓数据库,抢占 AI 原生时代先机
7月15日,国产数据库厂商中电科金仓(北京)科技股份有限公司(以下简称“电科金仓”)在北京举行了一场技术发布会,集中发布四款核心产品:AI时代的融合数据库KESV92025、企业级统一管控平台KEMCC、数据库一体机(云数据库AI版)以及企业级智能海量数据集成平台KFSUltra,并同步举行了“金兰组织2.0”启动仪式。如果放在过去几年,这场发布会可能被归入“信创替代”的常规范畴。但这一次,电科金
- 基于Python的酒店订单数据分析与可视化实战
不若浮生一梦
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本文将通过一个酒店订单数据集,展示如何使用Python进行完整的数据分析流程,包括数据清洗、特征工程、探索性分析、可视化以及业务洞察,适合数据分析初学者或想通过项目提升数据思维的开发者。一、项目背景随着旅游业的迅速发展,酒店运营者越来越依赖数据分析来提升客户体验与优化收益管理。本项目基于某国际连锁酒店集团提供的真实订单数据,包含超过10万条记录,涵盖订单类型、顾客行为、取消情况等多个维度。目标是通
- 数据赋能(343)——数据整合——概述
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数据
进行数据整合时,需要遵循以下原则以确保整合数据的完整性、一致性、准确性和可用性。全方位集成原则:信息整合系统既是“数据中心”也是“业务中心”,应具备界面集成、数据集成、应用迁移、业务集成等能力。全面集成原则:既要支持逻辑集成,也要支持物理集成,确保数据的全面性和完整性。集约性原则:整合后的数据库应符合数据库标准要求,避免冗余,为数据共享奠定基础。衔接性原则:在数据整合过程中,应考虑到与不同比例尺或
- 大模型QLoRA微调——基于Qwen2-7B的自动化病历摘要生成系统
01项目简介(1)项目背景医疗文档中包含大量的诊疗信息,例如疾病诊断、手术名称、解剖部位、药物使用以及影像和实验室检查结果。这些信息是医疗数据分析的核心,但由于医疗文本内容复杂、格式多样,提取这些关键内容具有一定挑战。为此,本项目基于Qwen-7B大语言模型,通过QLoRA微调,使其从医疗文档中识别并提取这些信息。(2)数据集介绍本项目在Yidu-S4K数据集上进行指令微调任务,该数据共计包含10
- Python中的 filter() | 函数详解
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目录前言一、基本概念基本语法二、使用方式1.使用lambda函数2.使用普通函数3.使用None过滤假值三、filter()与列表推导式对比1.filter()方式2.列表推导式方式3.选择建议四、常见应用场景1.过滤偶数2.过滤空字符串3.过滤None值4.过滤质数五、注意事项与最佳实践1.惰性求值:filter()返回的是迭代器,只在需要时计算,节省内存2.性能考虑:对于大数据集,filter
- 标签助手:基于LabelImg和YOLOv5的图像半自动标注工具
伏容一Julia
标签助手:基于LabelImg和YOLOv5的图像半自动标注工具项目基础介绍标签助手(labelGo-Yolov5AutoLabelImg)是一个图形化的半自动图像注解工具,它结合了广受欢迎的图像标注工具LabelImg的力量与先进的目标检测框架YOLOv5。这个开源项目旨在简化数据集的标注过程,利用现有YOLOv5PyTorch模型实现快速的半自动化标注,极大地提高了标注效率。项目主要采用Pyt
- SpringBoot Stream实战指南
Stream的概念Stream(流)是计算机科学中用于处理数据序列的抽象概念,通常指按顺序读取或写入的数据集合。它可以是文件、网络连接、内存缓冲区等数据源的抽象表示,允许逐块处理数据而无需一次性加载全部内容。Stream的类型输入流(InputStream)从数据源(如文件、网络)读取数据,例如FileInputStream用于读取文件内容。输出流(OutputStream)向目标(如文件、控制台
- 汤逊湖高分辨率矢量图Shp文件及ArcGIS应用指南
夏曦安
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:本矢量图数据集针对汤逊湖地理信息,提供了精确的边界、形状及属性信息,适用于多种领域。介绍SHP文件及其相关文件格式,展示了在ArcGIS中如何进行空间分析,包括地形、缓冲区、叠加、网络分析,模拟分析,以及可视化等功能,强调其在环境科学、城市规划等领域的应用价值。1.汤逊湖矢量图数据集概述在地理信息系统(GIS)领域,准确、丰富的数据集是进行空间分析和决策支持的
- RK3568笔记九十三:基于RKNN Lite的YOLOv5目标检测
殷忆枫
RK3568学习笔记笔记YOLO
若该文为原创文章,转载请注明原文出处。一、介绍Yolov5是一种目标检测算法,属于单阶段目标检测方法,是在COCO数据集上预训练的物体检测架构和模型系列,它代表了Ultralytics对未来视觉AI方法的开源研究,其中包含了经过数千小时的研究和开发而形成的经验教训和最佳实践。最新的YOLOv5v7.0有YOLOv5n、YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l、YOLOv5x等,除了目标检测,
- 博客摘录「 适合小白的超详细yolov8环境配置+实例运行教程,从零开始教你如何使用yolov8训练自己的数据集(Windows+conda+pycharm)」2024年3月13日
激活虚拟环境使用condaactivate命令激活虚拟环境,激活成功的标志就是命令行前面的(base)换
- 电科金仓全栈出击,“融合数据库平台”挑战AI时代新范式
7月15日,国产数据库厂商中电科金仓(北京)科技股份有限公司(以下简称“电科金仓”)在北京举行了一场技术发布会,集中发布四款核心产品:AI时代的融合数据库KESV92025、企业级统一管控平台KEMCC、数据库一体机(云数据库AI版)以及企业级智能海量数据集成平台KFSUltra,并同步举行了“金兰组织2.0”启动仪式。如果放在过去几年,这场发布会可能被归入“信创替代”的常规范畴。但这一次,电科金
- 读心与芯:我们与机器人的无限未来05未来之路
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1.概念1.1.利用数据确定模式,描述数据集的某些属性,基于过去的经历判断未来可能发生什么,或基于当前发生的事情判断后果或反应1.2.机器学习(machinelearning)是人工智能的一个子集,它不需要显式编程,为系统提供自动学习和根据经验改进的能力1.2.1.机器学习算法基于样本数据(又称训练数据)构建模型,在未经显式编程的情况下对未来数据做出预测或决策1.2.2.机器学习有多种类型,包括有
- 电科金仓“融合数据库”发布:锚定AI时代,重构国产数据库格局
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AI赋能数据库人工智能重构
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fromsklearnimportsvmimportnumpyasnpimportsklearn#因为Python中的sklearn库也集成了SVM算法,所以在Python中一样可以使用支持向量机做分类#取数据集path=r'D:\svm\iris.data'#Iris.data的数据格式如下:共5列,前4列为样本特征,第5列为类别,分别有三种类别Iris-setosa,Iris-versicol
- Python数据可视化库之autoviz使用详解
概要在数据可视化的广阔领域中,快速且智能地将数据转化为直观图表,是数据分析师和开发者的共同需求。Python的autoviz库应运而生,它凭借“一键生成可视化”的强大功能,极大地简化了数据可视化流程。无论是处理简单数据集,还是复杂的多变量数据,autoviz都能自动分析数据特征,生成高质量可视化结果,成为提升数据分析效率的得力助手。安装与验证1、安装方法autoviz库的安装可以借助Python常
- 【SVM】支持向量机实例合集
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支持向量机算法机器学习
基于Java的SVM(支持向量机)实例合集以下是一个基于Java的SVM(支持向量机)实例合集,包含核心代码示例和应用场景说明。这些例子基于流行的机器学习库(如LIBSVM、Weka、JSAT)实现。数据准备与加载使用LIBSVM格式加载数据集://加载LIBSVM格式数据svm_problemprob=newsvm_problem();prob.l=dataSize;//样本数量prob.x=n
- 数据挖掘实战-基于随机森林算法的空气质量污染预测模型
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数据挖掘实战合集信息可视化人工智能python数据挖掘随机森林
♂️个人主页:@艾派森的个人主页✍作者简介:Python学习者希望大家多多支持,我们一起进步!如果文章对你有帮助的话,欢迎评论点赞收藏加关注+目录1.项目背景2.数据集介绍3.技术工具4.实验过程
- 9、LLaMA-Factory项目微调介绍
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大模型学习llamaLLaMAFactory微调大模型LoRA
1、LLaMAFactory介绍 LLaMAFactory是一个在GitHub上开源的项目,该项目给自身的定位是:提供一个易于使用的大语言模型(LLM)微调框架,支持LLaMA、Baichuan、Qwen、ChatGLM等架构的大模型。更细致的看,该项目提供了从预训练、指令微调到RLHF阶段的开源微调解决方案。截止目前(2024年3月1日)支持约120+种不同的模型和内置了60+的数据集,同时封
- [2025CVPR-图象合成、生成方向]ODA-GAN:由弱监督学习辅助的正交解耦比对GAN 虚拟免疫组织化学染色
清风AI
计算机视觉算法深度学习算法详解及代码复现生成对抗网络机器学习目标检测目标跟踪人工智能傅立叶分析深度学习
目录1.背景和动机2.方法概述:ODA-GAN框架2.1弱监督分割管道2.2样本重新划分策略2.3ODA-GAN核心模块3.实验设置与结果3.1数据集和评估指标3.2性能比较3.3消融研究4.结论与贡献1.背景和动机虚拟免疫组化(IHC)染色技术旨在通过生成模型将H&E染色图像转换为IHC染色图像,从而避免繁琐的物理染色过程(如重复切片和抗体处理)。然而,现有方法面临关键挑战:染色不真实与不可靠性
- 3D并行与4D并行
3D并行3D并行通常指的是将以下三种并行策略结合起来:D1:数据并行(DataParallelism)D2:张量并行(TensorParallelism)D3:流水线并行(PipelineParallelism)各个“D”的含义及详细讲解1.数据并行(DataParallelism)含义:在数据并行中,每个设备(或一组设备)都持有完整的模型副本。训练数据集被分成多个批次(mini-batches)
- 暗流涌动
创作人李新钢
深度学习和所有机器学习方法一样,是一种用数学模型对真实世界中的特定问题进行建模,以解决该领域内相似问题的过程。要教计算机认字,差不多也是同样的道理。计算机也要先把每一个字的图案反复看很多很多遍,然后,在计算机的大脑(处理器加上存储器)里,总结出一个规律来,以后计算机再看到类似的图案,只要符合之前总结的规律,计算机就能知道这图案到底是什么字。学习的、反复看的图片叫“训练数据集”;“训练数据集”中,一
- 详解C++中的全局算法
超级飞侠12138
C++c++开发语言c语言
全局算法在C++中,全局算法通常指的是不依赖于特定数据结构或对象,而是可以在各种数据集合上使用的通用算法。这些算法通常定义在标准模板库(STL)中,因此可以在整个程序中重复使用,适用于多种数据类型。STL中的算法可以作用于数组、向量、列表、集合、映射等容器。使用这些算法时,通常需要包含头文件。(1)遍历算法std::for_eachstd::for_each算法用于对容器中的每个元素执行指定的函数
- 【数据集】全球 0.5 度湿地甲烷排放与不确定性数据集 WetCHARTs
WW、forever
数据集CH4
目录数据概述v1.3.3新特性应用与验证数据下载数据文件信息模型配置说明(四位代码)空间与时间覆盖参考数据集名称:CMS:全球0.5度湿地甲烷排放与不确定性(WetCHARTsv1.3.3)数据概述数据概述-WetCHARTsv1.3.1数据概述-WetCHARTsv1.3.3此数据集提供了2001年1月1日至2022年8月31日期间,全球湿地甲烷(CH₄)排放的月度估算数据,空间分辨率为0.5x
- Excel快速入门教程8-数据透视表
python测试开发
有时您需要分析大量数据,成易于阅读和理解的报告。数据透视图允许我们分析此类数据并生成满足业务要求的报告。在本教程中,我们将介绍以下主题;什么是数据透视图?创建数据透视图二维数据透视图什么是数据透视图?数据透视图是大数据集的摘要,通常包括总数,平均值,最小值,最大值等。假设您有不同地区的销售数据,使用数据透视图可以按地区汇总数据并查找每个区域的平均销售额,每个区域的最大和最小销售额等。数据透视图允许
- ASM系列五 利用TreeApi 解析生成Class
lijingyao8206
ASM字节码动态生成ClassNodeTreeAPI
前面CoreApi的介绍部分基本涵盖了ASMCore包下面的主要API及功能,其中还有一部分关于MetaData的解析和生成就不再赘述。这篇开始介绍ASM另一部分主要的Api。TreeApi。这一部分源码是关联的asm-tree-5.0.4的版本。
在介绍前,先要知道一点, Tree工程的接口基本可以完
- 链表树——复合数据结构应用实例
bardo
数据结构树型结构表结构设计链表菜单排序
我们清楚:数据库设计中,表结构设计的好坏,直接影响程序的复杂度。所以,本文就无限级分类(目录)树与链表的复合在表设计中的应用进行探讨。当然,什么是树,什么是链表,这里不作介绍。有兴趣可以去看相关的教材。
需求简介:
经常遇到这样的需求,我们希望能将保存在数据库中的树结构能够按确定的顺序读出来。比如,多级菜单、组织结构、商品分类。更具体的,我们希望某个二级菜单在这一级别中就是第一个。虽然它是最后
- 为啥要用位运算代替取模呢
chenchao051
位运算哈希汇编
在hash中查找key的时候,经常会发现用&取代%,先看两段代码吧,
JDK6中的HashMap中的indexFor方法:
/**
* Returns index for hash code h.
*/
static int indexFor(int h, int length) {
- 最近的情况
麦田的设计者
生活感悟计划软考想
今天是2015年4月27号
整理一下最近的思绪以及要完成的任务
1、最近在驾校科目二练车,每周四天,练三周。其实做什么都要用心,追求合理的途径解决。为
- PHP去掉字符串中最后一个字符的方法
IT独行者
PHP字符串
今天在PHP项目开发中遇到一个需求,去掉字符串中的最后一个字符 原字符串1,2,3,4,5,6, 去掉最后一个字符",",最终结果为1,2,3,4,5,6 代码如下:
$str = "1,2,3,4,5,6,";
$newstr = substr($str,0,strlen($str)-1);
echo $newstr;
- hadoop在linux上单机安装过程
_wy_
linuxhadoop
1、安装JDK
jdk版本最好是1.6以上,可以使用执行命令java -version查看当前JAVA版本号,如果报命令不存在或版本比较低,则需要安装一个高版本的JDK,并在/etc/profile的文件末尾,根据本机JDK实际的安装位置加上以下几行:
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_25  
- JAVA进阶----分布式事务的一种简单处理方法
无量
多系统交互分布式事务
每个方法都是原子操作:
提供第三方服务的系统,要同时提供执行方法和对应的回滚方法
A系统调用B,C,D系统完成分布式事务
=========执行开始========
A.aa();
try {
B.bb();
} catch(Exception e) {
A.rollbackAa();
}
try {
C.cc();
} catch(Excep
- 安墨移动广 告:移动DSP厚积薄发 引领未来广 告业发展命脉
矮蛋蛋
hadoop互联网
“谁掌握了强大的DSP技术,谁将引领未来的广 告行业发展命脉。”2014年,移动广 告行业的热点非移动DSP莫属。各个圈子都在纷纷谈论,认为移动DSP是行业突破点,一时间许多移动广 告联盟风起云涌,竞相推出专属移动DSP产品。
到底什么是移动DSP呢?
DSP(Demand-SidePlatform),就是需求方平台,为解决广 告主投放的各种需求,真正实现人群定位的精准广
- myelipse设置
alafqq
IP
在一个项目的完整的生命周期中,其维护费用,往往是其开发费用的数倍。因此项目的可维护性、可复用性是衡量一个项目好坏的关键。而注释则是可维护性中必不可少的一环。
注释模板导入步骤
安装方法:
打开eclipse/myeclipse
选择 window-->Preferences-->JAVA-->Code-->Code
- java数组
百合不是茶
java数组
java数组的 声明 创建 初始化; java支持C语言
数组中的每个数都有唯一的一个下标
一维数组的定义 声明: int[] a = new int[3];声明数组中有三个数int[3]
int[] a 中有三个数,下标从0开始,可以同过for来遍历数组中的数
- javascript读取表单数据
bijian1013
JavaScript
利用javascript读取表单数据,可以利用以下三种方法获取:
1、通过表单ID属性:var a = document.getElementByIdx_x_x("id");
2、通过表单名称属性:var b = document.getElementsByName("name");
3、直接通过表单名字获取:var c = form.content.
- 探索JUnit4扩展:使用Theory
bijian1013
javaJUnitTheory
理论机制(Theory)
一.为什么要引用理论机制(Theory)
当今软件开发中,测试驱动开发(TDD — Test-driven development)越发流行。为什么 TDD 会如此流行呢?因为它确实拥有很多优点,它允许开发人员通过简单的例子来指定和表明他们代码的行为意图。
TDD 的优点:
&nb
- [Spring Data Mongo一]Spring Mongo Template操作MongoDB
bit1129
template
什么是Spring Data Mongo
Spring Data MongoDB项目对访问MongoDB的Java客户端API进行了封装,这种封装类似于Spring封装Hibernate和JDBC而提供的HibernateTemplate和JDBCTemplate,主要能力包括
1. 封装客户端跟MongoDB的链接管理
2. 文档-对象映射,通过注解:@Document(collectio
- 【Kafka八】Zookeeper上关于Kafka的配置信息
bit1129
zookeeper
问题:
1. Kafka的哪些信息记录在Zookeeper中 2. Consumer Group消费的每个Partition的Offset信息存放在什么位置
3. Topic的每个Partition存放在哪个Broker上的信息存放在哪里
4. Producer跟Zookeeper究竟有没有关系?没有关系!!!
//consumers、config、brokers、cont
- java OOM内存异常的四种类型及异常与解决方案
ronin47
java OOM 内存异常
OOM异常的四种类型:
一: StackOverflowError :通常因为递归函数引起(死递归,递归太深)。-Xss 128k 一般够用。
二: out Of memory: PermGen Space:通常是动态类大多,比如web 服务器自动更新部署时引起。-Xmx
- java-实现链表反转-递归和非递归实现
bylijinnan
java
20120422更新:
对链表中部分节点进行反转操作,这些节点相隔k个:
0->1->2->3->4->5->6->7->8->9
k=2
8->1->6->3->4->5->2->7->0->9
注意1 3 5 7 9 位置是不变的。
解法:
将链表拆成两部分:
a.0-&
- Netty源码学习-DelimiterBasedFrameDecoder
bylijinnan
javanetty
看DelimiterBasedFrameDecoder的API,有举例:
接收到的ChannelBuffer如下:
+--------------+
| ABC\nDEF\r\n |
+--------------+
经过DelimiterBasedFrameDecoder(Delimiters.lineDelimiter())之后,得到:
+-----+----
- linux的一些命令 -查看cc攻击-网口ip统计等
hotsunshine
linux
Linux判断CC攻击命令详解
2011年12月23日 ⁄ 安全 ⁄ 暂无评论
查看所有80端口的连接数
netstat -nat|grep -i '80'|wc -l
对连接的IP按连接数量进行排序
netstat -ntu | awk '{print $5}' | cut -d: -f1 | sort | uniq -c | sort -n
查看TCP连接状态
n
- Spring获取SessionFactory
ctrain
sessionFactory
String sql = "select sysdate from dual";
WebApplicationContext wac = ContextLoader.getCurrentWebApplicationContext();
String[] names = wac.getBeanDefinitionNames();
for(int i=0; i&
- Hive几种导出数据方式
daizj
hive数据导出
Hive几种导出数据方式
1.拷贝文件
如果数据文件恰好是用户需要的格式,那么只需要拷贝文件或文件夹就可以。
hadoop fs –cp source_path target_path
2.导出到本地文件系统
--不能使用insert into local directory来导出数据,会报错
--只能使用
- 编程之美
dcj3sjt126com
编程PHP重构
我个人的 PHP 编程经验中,递归调用常常与静态变量使用。静态变量的含义可以参考 PHP 手册。希望下面的代码,会更有利于对递归以及静态变量的理解
header("Content-type: text/plain");
function static_function () {
static $i = 0;
if ($i++ < 1
- Android保存用户名和密码
dcj3sjt126com
android
转自:http://www.2cto.com/kf/201401/272336.html
我们不管在开发一个项目或者使用别人的项目,都有用户登录功能,为了让用户的体验效果更好,我们通常会做一个功能,叫做保存用户,这样做的目地就是为了让用户下一次再使用该程序不会重新输入用户名和密码,这里我使用3种方式来存储用户名和密码
1、通过普通 的txt文本存储
2、通过properties属性文件进行存
- Oracle 复习笔记之同义词
eksliang
Oracle 同义词Oracle synonym
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2098861
1.什么是同义词
同义词是现有模式对象的一个别名。
概念性的东西,什么是模式呢?创建一个用户,就相应的创建了 一个模式。模式是指数据库对象,是对用户所创建的数据对象的总称。模式对象包括表、视图、索引、同义词、序列、过
- Ajax案例
gongmeitao
Ajaxjsp
数据库采用Sql Server2005
项目名称为:Ajax_Demo
1.com.demo.conn包
package com.demo.conn;
import java.sql.Connection;import java.sql.DriverManager;import java.sql.SQLException;
//获取数据库连接的类public class DBConnec
- ASP.NET中Request.RawUrl、Request.Url的区别
hvt
.netWebC#asp.nethovertree
如果访问的地址是:http://h.keleyi.com/guestbook/addmessage.aspx?key=hovertree%3C&n=myslider#zonemenu那么Request.Url.ToString() 的值是:http://h.keleyi.com/guestbook/addmessage.aspx?key=hovertree<&
- SVG 教程 (七)SVG 实例,SVG 参考手册
天梯梦
svg
SVG 实例 在线实例
下面的例子是把SVG代码直接嵌入到HTML代码中。
谷歌Chrome,火狐,Internet Explorer9,和Safari都支持。
注意:下面的例子将不会在Opera运行,即使Opera支持SVG - 它也不支持SVG在HTML代码中直接使用。 SVG 实例
SVG基本形状
一个圆
矩形
不透明矩形
一个矩形不透明2
一个带圆角矩
- 事务管理
luyulong
javaspring编程事务
事物管理
spring事物的好处
为不同的事物API提供了一致的编程模型
支持声明式事务管理
提供比大多数事务API更简单更易于使用的编程式事务管理API
整合spring的各种数据访问抽象
TransactionDefinition
定义了事务策略
int getIsolationLevel()得到当前事务的隔离级别
READ_COMMITTED
- 基础数据结构和算法十一:Red-black binary search tree
sunwinner
AlgorithmRed-black
The insertion algorithm for 2-3 trees just described is not difficult to understand; now, we will see that it is also not difficult to implement. We will consider a simple representation known
- centos同步时间
stunizhengjia
linux集群同步时间
做了集群,时间的同步就显得非常必要了。 以下是查到的如何做时间同步。 在CentOS 5不再区分客户端和服务器,只要配置了NTP,它就会提供NTP服务。 1)确认已经ntp程序包: # yum install ntp 2)配置时间源(默认就行,不需要修改) # vi /etc/ntp.conf server pool.ntp.o
- ITeye 9月技术图书有奖试读获奖名单公布
ITeye管理员
ITeye
ITeye携手博文视点举办的9月技术图书有奖试读活动已圆满结束,非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。 9月试读活动回顾:http://webmaster.iteye.com/blog/2118112本次技术图书试读活动的优秀奖获奖名单及相应作品如下(优秀文章有很多,但名额有限,没获奖并不代表不优秀):
《NFC:Arduino、Andro