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大力出奇迹985
人工智能宠物
本文围绕AI生成虚拟宠物展开,介绍这类依托人工智能技术诞生的虚拟伙伴,能实现24小时不间断陪伴聊天,为人们解闷。文中详细阐述其技术基础,包括自然语言处理、机器学习等;分析多样功能,如个性化互动、情绪回应等;探讨在独居人群、压力大者等不同群体中的应用场景,最后总结其为人们生活带来的积极影响及未来发展潜力,展现AI虚拟宠物在陪伴领域的独特价值。一、AI生成虚拟宠物的诞生背景与技术基石在快节奏的现代社会
- 基于Python的AI健康助手:开发与部署全攻略
AI算力网络与通信
AI算力网络与通信原理AI人工智能大数据架构python人工智能开发语言ai
基于Python的AI健康助手:开发与部署全攻略关键词:Python、AI健康助手、机器学习、自然语言处理、Flask、部署、健康管理摘要:本文将详细介绍如何使用Python开发一个AI健康助手,从需求分析、技术选型到核心功能实现,再到最终部署上线的完整过程。我们将使用自然语言处理技术理解用户健康咨询,通过机器学习模型提供个性化建议,并展示如何用Flask框架构建Web应用接口。文章包含大量实际代
- PyTorch 使用指南
PyTorch是一个功能强大且灵活的Python开源机器学习库,以其动态计算图和直观的Pythonic接口而闻名。本指南将带您了解PyTorch的基础操作,包括张量创建、自动求导,以及如何构建、训练和优化神经网络模型。我们还将深入探讨其在图像分类(以CIFAR-10为例)和自然语言处理(以灾难推文分类为例)等特定领域的应用,并概述其在图像分割和强化学习等其他领域的应用。PyTorch使用指南1.P
- 30 秒生成旅行计划!AI 代理帮你规划完美行程
在快节奏的现代生活中,高效规划旅行成为大众需求,AI代理凭借技术优势,实现30秒生成旅行计划。本文从技术原理、场景适配、优势亮点、潜在问题及未来趋势五个方面,解析AI代理规划行程的运作机制、适用场景、核心优势,探讨面临的挑战与发展方向,为读者呈现这一便捷工具的全貌,助其了解如何借助AI让旅行规划更轻松。正文一、技术原理:AI代理高效规划的核心支撑AI代理能快速生成旅行计划,背后是自然语言处理技术的
- 使用中转API在Python中调用大型语言模型 (LLM) 的实践**
qq_37836323
python语言模型开发语言
**在人工智能技术中,大型语言模型(LLM)已成为自然语言处理(NLP)和生成任务的重要工具。然而,由于网络限制,直接访问OpenAI的API在中国可能面临挑战。因此,本文将介绍如何使用中转API地址http://api.wlai.vip来调用LLM,并提供相关的demo代码。什么是大型语言模型(LLM)?大型语言模型是一种深度学习模型,训练于大量文本数据上,能够生成、总结、翻译和回答问题等。Op
- 使用中转API调用OpenAI大模型的指南
引言近年来,人工智能(AI)技术的飞速发展使得各种大模型(如GPT-4)在自然语言处理领域表现出色。然而,中国用户访问OpenAI的API时经常会遇到网络限制问题。本文将介绍如何通过中转API地址(http://api.wlai.vip)调用OpenAI的大模型,并提供示例代码以供参考。使用中转API调用OpenAI大模型步骤一:安装所需的Python库首先,确保你已安装了openai库。可以通过
- 《揭秘AI应用架构师在智能虚拟人设计系统中的创新思维》
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人工智能ai
揭秘AI应用架构师在智能虚拟人设计系统中的创新思维关键词:AI应用架构师、智能虚拟人、系统设计、创新思维、自然语言处理、计算机视觉、实时交互摘要:智能虚拟人已从科幻走进现实,无论是直播间的虚拟主播、手机里的智能助手,还是元宇宙中的数字分身,它们背后都离不开AI应用架构师的“隐形设计”。本文将以“总设计师视角”,用生活化的比喻和实例,拆解AI应用架构师在智能虚拟人系统设计中的创新思维——从“让虚拟人
- AIGC 领域 AI 写作在电商文案中的应用技巧
SuperAGI架构师的AI实验室
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AIGC领域AI写作在电商文案中的应用技巧关键词:AIGC、AI写作、电商文案、内容生成、自然语言处理、营销自动化、个性化推荐摘要:本文深入探讨了AIGC(人工智能生成内容)技术在电商文案创作中的应用技巧。文章首先介绍了AIGC的基本概念和发展现状,然后详细分析了AI写作在电商领域的核心应用场景和技术原理。通过具体的算法解析、数学模型和实际案例,展示了如何利用AI技术提升电商文案的创作效率和质量。
- Rouge:面向摘要自动评估的召回导向型指标——原理、演进与应用全景
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“以n-gram重叠量化文本生成质量,为摘要评估提供可计算标尺”Rouge(Recall-OrientedUnderstudyforGistingEvaluation)是由南加州大学信息科学研究所(ISI)的Chin-YewLin于2004年提出的自动文本摘要评估指标,其核心思想是通过计算生成文本与参考摘要之间的n-gram重叠率,量化摘要的内容覆盖度与忠实度。作为自然语言处理(NLP)领域最权威
- Python金融分析:情感分析在量化价值投资中的完整实现
AI量化价值投资入门到精通
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Python金融分析:情感分析在量化价值投资中的完整实现关键词:Python金融分析、情感分析、量化投资、价值投资、自然语言处理、机器学习、金融文本挖掘摘要:本文系统解析如何将情感分析技术深度整合到量化价值投资体系中,通过Python实现从金融文本数据采集、预处理、情感建模到策略回测的完整流程。详细阐述基于规则引擎、机器学习和深度学习的多维度情感分析方法,结合财务指标构建复合投资模型,并通过实战案
- Rufus算法驱动转化革命:亚马逊卖家的低成本流量破局之道
在亚马逊精细化运营的下半场,流量竞争从“烧钱买量”转向“技术借势”,随着平台内部AI算法Rufus的深度应用,其衍生的“超级转化标签”正成为卖家提升转化率的秘密武器,这项由AI驱动的功能不仅重构了消费者决策路径,更以“零广告成本”的优势,为卖家开辟了一条弯道超车的新赛道。Rufus算法解码:AI如何重塑消费决策路径(一)超级转化标签的技术内核Rufus算法的核心是“评论智能提炼”,通过自然语言处理
- 打造专属知识库:手把手教你构建RAG系统
RAG通常指的是"Retrieval-AugmentedGeneration",即“检索增强的生成”。这是一种结合了检索(Retrieval)和生成(Generation)的机器学习模型,通常用于自然语言处理任务,如文本生成、问答系统等。我们通过一下几个步骤来完成一个基于京东云官网文档的RAG系统数据收集建立知识库向量检索提示词与模型数据收集数据的收集再整个RAG实施过程中无疑是最耗人工的,涉及到
- 大模型微调:从零到实践,掌握AI大模型的核心技能
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12大模型人工智能机器学习特征工程pytorch深度学习大模型微调
大模型微调:从零到实践,掌握AI大模型的核心技能引言大规模语言模型(如DeepSeek、通义千问)的出现,彻底改变了自然语言处理的格局。这些模型不仅在学术界取得了突破性进展,在工业界也得到了广泛应用。对于许多初学者来说,直接训练一个完整的大型语言模型可能显得遥不可及。幸运的是,微调(Fine-tuning)技术为我们提供了一条捷径,让我们可以基于已有的预训练模型,针对特定任务进行调整,从而快速实现
- 百度文心大模型ERNIE全面解析
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百度文心大模型ERNIE概述百度推出的文心大模型(ERNIE,EnhancedRepresentationthroughkNowledgeIntEgration)系列是结合知识增强技术的预训练大模型,涵盖自然语言处理(NLP)、跨模态、行业应用等多个方向。其开源版本为开发者提供了可商用的大模型能力支持。ERNIE的核心技术特点知识增强:通过多源知识图谱(如百度百科、专业领域数据)注入,提升模型对实
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AI办公(综合)课程内容框架:深度挖掘与分析一、课程定位深化:从“技能学习”到“价值创造体系构建”传统办公课程聚焦单点工具,本课程定位突破技能培训边界,构建“技术-场景-价值”闭环:-技术穿透性:不局限于AI工具表层操作,深入讲解自然语言处理(NLP)、生成式对抗网络(GANs)等技术在办公场景的底层逻辑,让学员理解“AI为何能优化流程”,而非仅知“如何用工具”。-场景延展性:覆盖内容运营、协作管
- 人工智能自然语言处理:Transformer 模型详解
大力出奇迹985
人工智能自然语言处理transformer
一、Transformer模型的诞生背景在自然语言处理的漫长征程中,早期的传统模型,如循环神经网络(RNN)及其变体长短时记忆网络(LSTM),曾占据主导地位。RNN试图通过依次处理序列中的每个元素,来捕捉上下文信息。但它存在一个致命弱点,在处理长序列时,会面临梯度消失或梯度爆炸的问题,就像一个长途跋涉的旅人,随着路程的增加,逐渐忘记了出发时的目标和重要信息。LSTM虽然在一定程度上缓解了这个问题
- 跨境电商 ai架构设计
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一、核心理论基础AI生成知识库的本质是**“数据驱动的知识结构化与智能化生产”**,核心依赖三大理论支撑:知识工程理论将跨境电商业务中分散的“非结构化信息”(如产品参数、用户评价、物流规则、合规条款)转化为“结构化知识”(如实体关系、规则库、决策树),通过AI实现知识的自动提取、关联与更新。例:家具用品的“材质-环保标准-目标市场合规要求”(如欧盟E1级板材认证)可形成关联知识链。自然语言处理(N
- 字节跳动Coze平台:零代码打造AI智能体
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人工智能
Coze,这是一个由字节跳动推出的AIBot开发平台。它允许用户快速构建、部署和管理自定义的AI聊天机器人(智能体),支持多种功能,如自然语言处理、知识库集成和任务自动化。1.什么是智能体Coze?定义:Coze是一个低代码/无代码的AI开发平台,专注于创建“智能体”(即AIagent)。这些智能体可以模拟人类对话、执行任务(如信息查询或自动化流程),并通过API或插件集成到各种应用中。核心优势:
- 深度剖析AI人工智能情感分析的算法原理
AI算力网络与通信
AI算力网络与通信原理AI人工智能大数据架构人工智能算法easyuiai
深度剖析AI人工智能情感分析的算法原理关键词:情感分析、自然语言处理、机器学习、深度学习、文本分类、情感词典、BERT摘要:本文将深入浅出地讲解AI情感分析的技术原理,从基础概念到核心算法,再到实际应用。我们将探索计算机如何理解人类情感,分析文本背后的情绪色彩,并介绍当前最先进的情感分析技术。通过生活化的比喻和代码实例,帮助读者全面理解这一AI领域的重要应用。背景介绍目的和范围情感分析(Senti
- 数据分析领域如何借助AI人工智能升级
AI天才研究院
ChatGPT计算AI大模型应用入门实战与进阶数据分析人工智能数据挖掘ai
数据分析领域如何借助AI人工智能升级关键词:数据分析、人工智能、机器学习、自动化分析、智能决策、数据预处理、预测分析摘要:本文系统阐述数据分析领域如何通过人工智能实现技术升级。从传统数据分析的瓶颈出发,解析AI驱动的核心技术架构,包括自动化数据预处理、智能特征工程、预测分析模型、自然语言处理在数据分析中的应用。通过具体算法实现、数学模型推导和项目实战案例,展示AI如何提升数据分析效率、挖掘数据深度
- 进阶向:基于Python的电脑硬件监控工具(GUI + 系统信息采集)
超级小识
Python进阶有趣的项目pythonphp开发语言
引言在科技飞速发展的今天,人工智能已经渗透到我们生活的方方面面,从基础的日常沟通到复杂的商业决策,智能技术的影响力正在以惊人的速度扩大。以自然语言处理为例,智能助手不仅能理解人类的日常对话,还能通过情感分析提供个性化的回应;在医疗领域,AI辅助诊断系统的准确率已达到专业医师水平,极大地提高了早期疾病筛查的效率。面对这场深刻的技术变革,理解其背后的逻辑与应用场景变得至关重要。从技术角度看,机器学习算
- 自然语言处理技术应用领域深度解析:从理论到实践的全面探索
1.引言:自然语言处理的技术革命与应用前景自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)作为人工智能领域的核心分支,正在以前所未有的速度改变着我们的数字化生活。从最初的规则基础系统到如今基于深度学习的大语言模型,NLP技术经历了从理论探索到实际应用的深刻变革。在当今信息爆炸的时代,人类每天产生的文本数据量达到了惊人的规模,如何让计算机理解、处理和生成人类语言,已经成为推
- 大语言模型原理与工程实践:RLHF 实战框架
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战AI大模型应用入门实战与进阶AI人工智能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:RLHF实战框架1.背景介绍1.1人工智能的崛起人工智能(AI)技术在过去几年中取得了令人瞩目的进展,尤其是在自然语言处理(NLP)和计算机视觉(CV)等领域。大型语言模型(LLM)的出现,使得人工智能系统能够生成逼真的自然语言输出,从而在多个应用场景中发挥重要作用。1.2大语言模型的挑战然而,训练出高质量的大语言模型并非易事。传统的监督学习方法需要大量高质量的标注数据,
- 浅谈生成式AI语言模型的现状与展望
摘要生成式人工智能语言模型作为当前人工智能领域最具突破性的技术之一,正在深刻改变着自然语言处理的技术范式和应用格局。本文从学术文献综述的角度,系统梳理了从Transformer架构到大语言模型的技术演进历程,深入分析了当前生成式AI语言模型的核心技术特征、应用现状以及面临的主要挑战,并展望了未来发展趋势。研究表明,生成式AI语言模型在参数规模扩展、多模态融合、推理能力提升等方面取得了显著进展,但仍
- 主要分布在背侧海马体(dHPC)CA1区域(dCA1)的时空联合细胞对NLP中的深层语义分析的积极影响和启示
金井PRATHAMA
脑神经科学与NLP自然语言处理人工智能神经网络
时空联合细胞(SpatiotemporalConjunctiveCells)主要分布在背侧海马体CA1区(dCA1),其核心功能是同步编码空间位置、时间信息和行为意图,形成动态的情景记忆表征。这种神经机制为自然语言处理(NLP)中的深层语义分析提供了突破性的启示,尤其在解决语义连贯性、上下文建模和长期依赖等核心挑战上。以下是具体影响和技术实现路径:一、时空联合细胞的核心机制及其NLP关联背侧海马体
- Transformer:颠覆NLP的自注意力革命
ZhangJiQun&MXP
教学2024大模型以及算力2021AIpythontransformer自然语言处理深度学习
Transformer:颠覆NLP的自注意力革命Transformer是自然语言处理领域中极具影响力的深度学习模型架构,以下是对其的详细介绍:提出背景与应用:2017年,Vaswani等人在《AttentionIsAllYouNeed》论文中首次提出Transformer架构,它主要用于处理序列到序列的任务,如机器翻译、文本生成等。核心原理:文本生成的Transformer模型原理是“预测下一个词
- Swin Transformer原理与代码精讲
bai666ai
深度学习之计算机视觉transformerswinCV深度学习图像分类
课程链接:SwinTransformer原理与代码精讲--计算机视觉视频教程-人工智能-CSDN程序员研修院Transformer在许多NLP(自然语言处理)任务中取得了最先进的成果。SwinTransformer是在ViT基础上发展而来,是Transformer应用于CV(计算机视觉)领域又一里程碑式的工作。它可以作为通用的骨干网络,用于图片分类的CV任务,以及下游的CV任务,如目标检测、实例分
- Transformer Masked loss原理精讲及其PyTorch逐行实现
MaskedLoss的核心原理是:在计算损失函数时,只考虑真实有意义的词元(token),而忽略掉为了数据对齐而填充的无意义的填充词元(paddingtoken)。这是重要的技术,可以确保模型专注于学习有意义的任务,并得到一个正确的性能评估。1.原理精讲为什么需要MaskedLoss?在训练神经网络时,我们通常会用一个批次(batch)的数据进行训练,而不是一次只用一个样本。对于自然语言处理任务,
- 深入探讨 Transformer 模型架构
年纪轻轻头已凉
transformer深度学习人工智能
```html深入探讨Transformer模型架构深入探讨Transformer模型架构Transformer是一种革命性的神经网络架构,由Vaswani等人在2017年提出,并在自然语言处理(NLP)领域取得了显著的成功。与传统的循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN)不同,Transformer完全依赖于自注意力机制(Self-AttentionMechanism),这使得它在处理长序
- 星图云开发者平台新功能速递|AI大模型赋能开发应用效率提升三倍!
星图易码
人工智能
还在为技术文档检索耗费数小时?还在重复编写基础CRUD代码?星图云开发者平台发布「三大AI核心能力」,将自然语言大模型深度融入开发全流程。这不是替代开发者,而是让每位工程师拥有超级辅助——从此复杂算法封装、接口调试、业务逻辑设计效率全面跃升。一、智能化多源知识问答技术当开发者以自然语言形式提出技术问题时,多模态自然语言处理(NLP)模型与知识图谱融合技术,实现三重突破:1.跨域知识检索:联动平台专
- Spring的注解积累
yijiesuifeng
spring注解
用注解来向Spring容器注册Bean。
需要在applicationContext.xml中注册:
<context:component-scan base-package=”pagkage1[,pagkage2,…,pagkageN]”/>。
如:在base-package指明一个包
<context:component-sc
- 传感器
百合不是茶
android传感器
android传感器的作用主要就是来获取数据,根据得到的数据来触发某种事件
下面就以重力传感器为例;
1,在onCreate中获得传感器服务
private SensorManager sm;// 获得系统的服务
private Sensor sensor;// 创建传感器实例
@Override
protected void
- [光磁与探测]金吕玉衣的意义
comsci
这是一个古代人的秘密:现在告诉大家
信不信由你们:
穿上金律玉衣的人,如果处于灵魂出窍的状态,可以飞到宇宙中去看星星
这就是为什么古代
- 精简的反序打印某个数
沐刃青蛟
打印
以前看到一些让求反序打印某个数的程序。
比如:输入123,输出321。
记得以前是告诉你是几位数的,当时就抓耳挠腮,完全没有思路。
似乎最后是用到%和/方法解决的。
而今突然想到一个简短的方法,就可以实现任意位数的反序打印(但是如果是首位数或者尾位数为0时就没有打印出来了)
代码如下:
long num, num1=0;
- PHP:6种方法获取文件的扩展名
IT独行者
PHP扩展名
PHP:6种方法获取文件的扩展名
1、字符串查找和截取的方法
1
$extension
=
substr
(
strrchr
(
$file
,
'.'
), 1);
2、字符串查找和截取的方法二
1
$extension
=
substr
- 面试111
文强chu
面试
1事务隔离级别有那些 ,事务特性是什么(问到一次)
2 spring aop 如何管理事务的,如何实现的。动态代理如何实现,jdk怎么实现动态代理的,ioc是怎么实现的,spring是单例还是多例,有那些初始化bean的方式,各有什么区别(经常问)
3 struts默认提供了那些拦截器 (一次)
4 过滤器和拦截器的区别 (频率也挺高)
5 final,finally final
- XML的四种解析方式
小桔子
domjdomdom4jsax
在平时工作中,难免会遇到把 XML 作为数据存储格式。面对目前种类繁多的解决方案,哪个最适合我们呢?在这篇文章中,我对这四种主流方案做一个不完全评测,仅仅针对遍历 XML 这块来测试,因为遍历 XML 是工作中使用最多的(至少我认为)。 预 备 测试环境: AMD 毒龙1.4G OC 1.5G、256M DDR333、Windows2000 Server
- wordpress中常见的操作
aichenglong
中文注册wordpress移除菜单
1 wordpress中使用中文名注册解决办法
1)使用插件
2)修改wp源代码
进入到wp-include/formatting.php文件中找到
function sanitize_user( $username, $strict = false
- 小飞飞学管理-1
alafqq
管理
项目管理的下午题,其实就在提出问题(挑刺),分析问题,解决问题。
今天我随意看下10年上半年的第一题。主要就是项目经理的提拨和培养。
结合我自己经历写下心得
对于公司选拔和培养项目经理的制度有什么毛病呢?
1,公司考察,选拔项目经理,只关注技术能力,而很少或没有关注管理方面的经验,能力。
2,公司对项目经理缺乏必要的项目管理知识和技能方面的培训。
3,公司对项目经理的工作缺乏进行指
- IO输入输出部分探讨
百合不是茶
IO
//文件处理 在处理文件输入输出时要引入java.IO这个包;
/*
1,运用File类对文件目录和属性进行操作
2,理解流,理解输入输出流的概念
3,使用字节/符流对文件进行读/写操作
4,了解标准的I/O
5,了解对象序列化
*/
//1,运用File类对文件目录和属性进行操作
//在工程中线创建一个text.txt
- getElementById的用法
bijian1013
element
getElementById是通过Id来设置/返回HTML标签的属性及调用其事件与方法。用这个方法基本上可以控制页面所有标签,条件很简单,就是给每个标签分配一个ID号。
返回具有指定ID属性值的第一个对象的一个引用。
语法:
&n
- 励志经典语录
bijian1013
励志人生
经典语录1:
哈佛有一个著名的理论:人的差别在于业余时间,而一个人的命运决定于晚上8点到10点之间。每晚抽出2个小时的时间用来阅读、进修、思考或参加有意的演讲、讨论,你会发现,你的人生正在发生改变,坚持数年之后,成功会向你招手。不要每天抱着QQ/MSN/游戏/电影/肥皂剧……奋斗到12点都舍不得休息,看就看一些励志的影视或者文章,不要当作消遣;学会思考人生,学会感悟人生
- [MongoDB学习笔记三]MongoDB分片
bit1129
mongodb
MongoDB的副本集(Replica Set)一方面解决了数据的备份和数据的可靠性问题,另一方面也提升了数据的读写性能。MongoDB分片(Sharding)则解决了数据的扩容问题,MongoDB作为云计算时代的分布式数据库,大容量数据存储,高效并发的数据存取,自动容错等是MongoDB的关键指标。
本篇介绍MongoDB的切片(Sharding)
1.何时需要分片
&nbs
- 【Spark八十三】BlockManager在Spark中的使用场景
bit1129
manager
1. Broadcast变量的存储,在HttpBroadcast类中可以知道
2. RDD通过CacheManager存储RDD中的数据,CacheManager也是通过BlockManager进行存储的
3. ShuffleMapTask得到的结果数据,是通过FileShuffleBlockManager进行管理的,而FileShuffleBlockManager最终也是使用BlockMan
- yum方式部署zabbix
ronin47
yum方式部署zabbix
安装网络yum库#rpm -ivh http://repo.zabbix.com/zabbix/2.4/rhel/6/x86_64/zabbix-release-2.4-1.el6.noarch.rpm 通过yum装mysql和zabbix调用的插件还有agent代理#yum install zabbix-server-mysql zabbix-web-mysql mysql-
- Hibernate4和MySQL5.5自动创建表失败问题解决方法
byalias
J2EEHibernate4
今天初学Hibernate4,了解了使用Hibernate的过程。大体分为4个步骤:
①创建hibernate.cfg.xml文件
②创建持久化对象
③创建*.hbm.xml映射文件
④编写hibernate相应代码
在第四步中,进行了单元测试,测试预期结果是hibernate自动帮助在数据库中创建数据表,结果JUnit单元测试没有问题,在控制台打印了创建数据表的SQL语句,但在数据库中
- Netty源码学习-FrameDecoder
bylijinnan
javanetty
Netty 3.x的user guide里FrameDecoder的例子,有几个疑问:
1.文档说:FrameDecoder calls decode method with an internally maintained cumulative buffer whenever new data is received.
为什么每次有新数据到达时,都会调用decode方法?
2.Dec
- SQL行列转换方法
chicony
行列转换
create table tb(终端名称 varchar(10) , CEI分值 varchar(10) , 终端数量 int)
insert into tb values('三星' , '0-5' , 74)
insert into tb values('三星' , '10-15' , 83)
insert into tb values('苹果' , '0-5' , 93)
- 中文编码测试
ctrain
编码
循环打印转换编码
String[] codes = {
"iso-8859-1",
"utf-8",
"gbk",
"unicode"
};
for (int i = 0; i < codes.length; i++) {
for (int j
- hive 客户端查询报堆内存溢出解决方法
daizj
hive堆内存溢出
hive> select * from t_test where ds=20150323 limit 2;
OK
Exception in thread "main" java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
问题原因: hive堆内存默认为256M
这个问题的解决方法为:
修改/us
- 人有多大懒,才有多大闲 (评论『卓有成效的程序员』)
dcj3sjt126com
程序员
卓有成效的程序员给我的震撼很大,程序员作为特殊的群体,有的人可以这么懒, 懒到事情都交给机器去做 ,而有的人又可以那么勤奋,每天都孜孜不倦得做着重复单调的工作。
在看这本书之前,我属于勤奋的人,而看完这本书以后,我要努力变成懒惰的人。
不要在去庞大的开始菜单里面一项一项搜索自己的应用程序,也不要在自己的桌面上放置眼花缭乱的快捷图标
- Eclipse简单有用的配置
dcj3sjt126com
eclipse
1、显示行号 Window -- Prefences -- General -- Editors -- Text Editors -- show line numbers
2、代码提示字符 Window ->Perferences,并依次展开 Java -> Editor -> Content Assist,最下面一栏 auto-Activation
- 在tomcat上面安装solr4.8.0全过程
eksliang
Solrsolr4.0后的版本安装solr4.8.0安装
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2096478
首先solr是一个基于java的web的应用,所以安装solr之前必须先安装JDK和tomcat,我这里就先省略安装tomcat和jdk了
第一步:当然是下载去官网上下载最新的solr版本,下载地址
- Android APP通用型拒绝服务、漏洞分析报告
gg163
漏洞androidAPP分析
点评:记得曾经有段时间很多SRC平台被刷了大量APP本地拒绝服务漏洞,移动安全团队爱内测(ineice.com)发现了一个安卓客户端的通用型拒绝服务漏洞,来看看他们的详细分析吧。
0xr0ot和Xbalien交流所有可能导致应用拒绝服务的异常类型时,发现了一处通用的本地拒绝服务漏洞。该通用型本地拒绝服务可以造成大面积的app拒绝服务。
针对序列化对象而出现的拒绝服务主要
- HoverTree项目已经实现分层
hvt
编程.netWebC#ASP.ENT
HoverTree项目已经初步实现分层,源代码已经上传到 http://hovertree.codeplex.com请到SOURCE CODE查看。在本地用SQL Server 2008 数据库测试成功。数据库和表请参考:http://keleyi.com/a/bjae/ue6stb42.htmHoverTree是一个ASP.NET 开源项目,希望对你学习ASP.NET或者C#语言有帮助,如果你对
- Google Maps API v3: Remove Markers 移除标记
天梯梦
google maps api
Simply do the following:
I. Declare a global variable:
var markersArray = [];
II. Define a function:
function clearOverlays() {
for (var i = 0; i < markersArray.length; i++ )
- jQuery选择器总结
lq38366
jquery选择器
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- 基础数据结构和算法六:Quick sort
sunwinner
AlgorithmQuicksort
Quick sort is probably used more widely than any other. It is popular because it is not difficult to implement, works well for a variety of different kinds of input data, and is substantially faster t
- 如何让Flash不遮挡HTML div元素的技巧_HTML/Xhtml_网页制作
刘星宇
htmlWeb
今天在写一个flash广告代码的时候,因为flash自带的链接,容易被当成弹出广告,所以做了一个div层放到flash上面,这样链接都是a触发的不会被拦截,但发现flash一直处于div层上面,原来flash需要加个参数才可以。
让flash置于DIV层之下的方法,让flash不挡住飘浮层或下拉菜单,让Flash不档住浮动对象或层的关键参数:wmode=opaque。
方法如下:
- Mybatis实用Mapper SQL汇总示例
wdmcygah
sqlmysqlmybatis实用
Mybatis作为一个非常好用的持久层框架,相关资料真的是少得可怜,所幸的是官方文档还算详细。本博文主要列举一些个人感觉比较常用的场景及相应的Mapper SQL写法,希望能够对大家有所帮助。
不少持久层框架对动态SQL的支持不足,在SQL需要动态拼接时非常苦恼,而Mybatis很好地解决了这个问题,算是框架的一大亮点。对于常见的场景,例如:批量插入/更新/删除,模糊查询,多条件查询,联表查询,