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-米兰的小铁匠
pythonlinux开发语言
业务中有时需要Python通过OpenAI调用大模型API进行问答,通过pip命令安装OpenAI:pipinstallopenai-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple以Qwen2.5-VL-72B-Instruct为例,代码如下:fromopenaiimportOpenAI#初始化OpenAI客户端client=OpenAI(api_key='',
- Qwen3 Coder——最强开源编程模型
核心要点(TL;DR)Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct是目前最强大的开源Agentic编码大模型,支持超长上下文和高效多轮交互,适用于复杂代码和自动化任务。新一代模型在代码生成、工具调用和多任务代理方面表现优异,提供命令行工具QwenCode,便于开发者集成到日常工作流。社区反馈积极,但模型体积庞大,对硬件有较高要求,适合有算力资源的专业用户,普通用户可关注未来小体积版
- 2025年7月23日 AI 今日头条
tanak
AI日报信息差人工智能microsoft
阿里通义千问发布Qwen3-Coder,编程能力超越GPT-4.1阿里通义千问团队推出Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct,采用4800亿参数混合专家模型,支持256Ktoken上下文,并通过YaRN技术扩展至1Mtoken。在LiveBench、BigCodeBench等编程评测中,该模型表现优异,超越GPT-4.1,尤其在复杂代码调试和多语言支持上展现出强大能力。阿里计
- 泽平 的ScalersTalk第六轮新概念朗读持续力训练Day 95 20210626
郑泽平
练习材料:Lesson94FuturechampionsExperimentshaveprovedthatchildrencanbeinstructedinswimmingataveryearlyage.AtaspecialswimmingpoolinLosAngeles,childrenbecomeexpertatholdingtheirbreathunderwaterevenbeforethe
- 探索结合ChatGPT、Midjourney/Nijijourney、Stable Diffusion和Procreate创作动漫图片的工作流程
iCloudEnd
第一节:嘿ChatGPT,你能帮我写提示吗?引用OpenAI自己的描述,ChatGPT是InstructGPT的同级模型,它经过训练可以遵循提示中的指令并提供详细的响应。并且它还能够为图像生成编写提示:)首先,我首先选择了当天的服装:上衣:轻盈的白色长袖衬衫,带有精致的花卉印花。这件衬衫有V领口和飘逸的袖子。下装:我选择了一条高腰A字型中长半身裙,颜色为柔和的淡绿色,外加一双超透明连裤袜。这条裙子
- c语言程序设计猜拳小游戏答辩,C语言课程设计-猜拳游戏
weixin_39558221
c语言程序设计猜拳小游戏答辩
C语言课程设计-猜拳游戏C语言课程设计-猜拳游戏|c语言程序代码编程小程序设计|c语言课程设计报告课程案例enump_r_s{paper,rock,scissors,game,help,instructions,quit};#includemain(){enump_r_splayer,machine;enump_r_sselection_by_player(),selection_by_machi
- 大模型就业方向
有如下几个方向:基座模型训练工作内容:优化模型结构、数据比例,实现在各种任务上效果比较好的通用基座模型护城河:出了问题只有你能解决,给足情绪价值经验要求:必备:模型分布式框架(如deepspeed)、多机多卡训练、顶会的经验;阅读一系列LLM经典论文,例如Instruct-GPT、LORA等,从而对LLM有一个更深入、透彻的掌握。同任选:万卡集群的训练经验(包括预训练、sft、强化学习)、踩坑经验
- Complete Guide to Integrating Live Chat Support on Your Website
adminwolf
个人开发
Integratinglivechatfunctionalityintoyourwebsiteisapowerfulwaytoenhanceuserexperienceanddrivebusinessconversions.Thisguideprovidesstep-by-stepinstructionsonhowtoseamlesslyembedanonlineconsultationfeatu
- 中国计算机学会(CCF)推荐学术会议-B(数据库/数据挖掘/内容检索):CIDR 2026
爱思德学术
数据分析系统架构数据库
CIDR2026TheConferenceonInnovativeDataSystemsResearch(CIDR)isasystems-orientedconference,complementaryinitsmissiontothemainstreamdatabaseconferenceslikeSIGMODandVLDB,emphasizingthesystemsarchitecturepe
- 【运维】SGLang服务器参数配置详解
EulerBlind
LLM服务器运维网络
SGLang是一个高性能的大语言模型推理框架,提供了丰富的服务器参数配置选项。本文将基于官方文档详细介绍SGLang服务器的各种参数配置,帮助开发者更好地优化模型推理性能。常用启动命令多GPU张量并行python-msglang.launch_server--model-pathmeta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct--tp2多GPU数据并行python-msgla
- x86-64架构和aarch64架构的区别解读
Ceeeeen
学习记录架构
一句话概括:x86_64:Intel和AMD主导的桌面级/服务器架构,传统强者,通用计算能力强。aarch64:ARM推出的64位指令集,主打低功耗高效率,手机、IoT、国产服务器的主流选择。️一、什么是“架构”?计算机架构(CPU架构)是指CPU所支持的一组指令集(ISA,InstructionSetArchitecture),决定了:程序怎么执行(机器指令形式)如何调度内存和寄存器能不能运行某
- LOCK指令前缀
Zeppelin421
在Intel®64andIA-32ArchitecturesSoftwareDeveloper'sManual中的章节LOCK-AssertLOCK$SignalPrefix中给出LOCK指令的详细解释LOCK是一个指令前缀,也就是说LOCK会使紧跟在其后面的指令变成原子指令(atomicinstruction)。LOCK指令前缀只能加在以下这些指令前面ADD,ADC,AND,BTC,BTR,BT
- 开源模型应用落地-qwen模型小试-Qwen2.5-7B-Instruct-玩转ollama(一)
开源技术探险家
开源模型-实际应用落地#深度学习自然语言处理语言模型
一、前言在AI大模型百花齐放的时代,很多人都对新兴技术充满了热情,都想尝试一下。然而,实际上要入门AI技术的门槛非常高。除了需要高端设备,还需要面临复杂的部署和安装过程,这让很多人望而却步。在这样的背景下,Ollama的出现为广大开发者和爱好者提供了一条便捷的道路,极大地降低了应用机器学习的门槛。Ollama的优势在于其极致的简化。通过这个平台,用户可以轻松下载、运行和管理各种机器学习模型,而无需
- 什么是arm-arm体系架构版本(指令集版本)-arm内核版本
众里寻佳千百度1995
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1、什么是arm?arm公司:是英国一家电子公司的名字,该公司成立于1990年11月,是苹果电脑,Acorn电脑集团和VLSITechnology的合资企业。Acorn曾在1985年推出世界上首个商用单芯片RISC(ReducedInstructionSetComputing)处理器。ARM主要出售芯片设计技术的授权。ARM处理器:英国Acorn有限公司设计的低功耗成本的第一款RISC微处理器。全
- 阿里通义千问Qwen3深夜升级:架构革新+性能碾压
俊哥V
AIAI新闻热点由AI辅助创作AI人工智能
(以下借助DeepSeek-R1&Grok3辅助整理)北京时间2025年7月22日凌晨,阿里云通义千问团队发布了Qwen3旗舰模型的最新更新——Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507-FP8。这一更新不仅在性能上实现了突破,还标志着开源大模型技术架构的重大进化。本报告基于官方发布信息、社区反馈以及相关分析,全面解读该更新的技术细节、性能表现、社区反应及未来展望。一、技术架构与战
- Dockerfile 使用指南
赵大仁
运维技术nodejsdocker容器服务器运维
Dockerfile使用指南一、什么是Dockerfile?Dockerfile是一个文本文件,包含了一系列指令(Instruction),用于定义一个Docker镜像的构建过程。通过dockerbuild命令,Docker会按照Dockerfile中的指令自动构建镜像。二、Dockerfile基本结构一个典型的Dockerfile包含以下几类指令:1.基础镜像FROMnode:18-alpine
- 论文阅读:LLaVA1.5:Improved Baselines with Visual Instruction Tuning
微风❤水墨
LLM&AIGC&VLPLLM
论文:https://arxiv.org/abs/2310.03744代码:https://github.com/haotian-liu/LLaVA#train微调:https://github.com/haotian-liu/LLaVA/blob/main/docs/Finetune_Custom_Data.md模型论文时间VisionEncoderVLAdapterProjectionLaye
- Lua 练习题
翊飞
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--判断字符在字符串中出现的次数localstr="youyouhaobyeyougood"locali=0forsinstring.gmatch(str,"you")doi=i+1endprint(i)--3--判断表中的数是否连续,0可以代表任意数!localtestTbl={0,0,0,0,0,1,3,5,9}functioncheckNum(testTbl)--统计0的个数localzer
- 开源模型应用落地-全能音频新纪元-Kimi-Audio-7B-Instruct-重塑多模态交互边界
开源技术探险家
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一、前言在AI技术持续突破的2025年,音频交互正从单一任务处理迈向全场景融合的新阶段。4月27日,月之暗面(MoonshotAI)开源的Kimi-Audio-7B-Instruct,以“全能音频通才”之姿,为这一进程树立了里程碑式标杆。这款基于70亿参数架构的模型,首次在单一框架内整合语音识别(ASR)、情感分析(SER)、跨语言对话、语音生成(TTS)等十余项任务,并通过12.5Hz混合标记器
- ARMv8架构
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ARMarm
ARMarchitecturePE(processingelement):采取ARM架构的处理器RISC(reducedinstructionsetcomputer):精简指令集架构:AArch64:64位架构,地址和指令都是64位寄存器提供31个64位通用寄存器,X30用作过程链接寄存器提供1个64位程序计数器PC(programcounter),栈指针SPs(stackpointers),异常
- gin数据解析和绑定
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go代码packagemainimport("net/http""github.com/gin-gonic/gin")//定义接收JSON数据的结构体typeLoginstruct{Usernamestring`form:"username"json:"username"uri:"username"xml:"username"binding:"required"`Passwordstring`fo
- Docker高级管理 --Dockerfile镜像制作
牛爷爷敲代码
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Docker高级管理--Dockerfile镜像制作一、Dockerfile基础概念1.定义与作用定义:Dockerfile是一个包含创建Docker镜像所需指令的文本文件。作用:自动化镜像构建流程,避免手动配置的繁琐和不一致性。版本控制:Dockerfile可纳入代码仓库,便于团队协作和追踪变更。可重复性:相同的Dockerfile构建出的镜像内容完全一致。2.核心组件指令(Instructio
- iOS应用性能优化指南
在移动应用开发领域,iOS应用性能优化一直是开发者关注的焦点。优化应用性能不仅能够提升用户体验,还能增强应用的竞争力。本文将从多个方面详细阐述iOS应用性能优化指南,帮助开发者打造更高效、更流畅的应用。优化内存管理内存泄漏的预防与检测内存泄漏是导致应用性能下降的常见问题。开发者应遵循ARC(自动引用计数)原则,合理管理对象的引用关系。同时,可以使用Xcode的Instruments工具检测内存泄漏
- LLaMA-Omni 深度解析:打开通往无缝人机语音交互的大门
kakaZhui
前沿多模态大模型:论文与实战llama交互LLMTTS语音识别语音合成人工智能
一、引言:语音交互大模型今天我们来看语音交互大模型LLaMA-Omni,它由中国科学院计算技术研究所的研究者们推出,是一个基于强大的Llama-3.1-8B-Instruct构建的语音语言模型。LLaMA-Omni不仅实现了低至226ms的惊人交互延迟,还能同时生成高质量的文本与语音回复,真正意义上让大语言模型(LLM)具备了“听说”的能力。这篇博客将带你由浅入深,全方位地探索LLaMA-Omni
- llama-factory微调Qwen2.5-7B-instruct实战,看这一篇就够了!!!(含windows和linux)
亚伯拉罕·黄肯
大模型llama人工智能大模型llamafactory微调Qwen
一.安装llama-factoryllama-factort的网站:https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory安装llama-factory很简单,打开github后滑到安装LLaMAFactory跟着步骤走即可。安装LLaMAFactorygitclone--depth1https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git
- Android 开发中插桩
小李飞飞砖
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在Android开发中,插桩(Instrumentation)主要通过以下几种方式实现,涵盖编译时、构建时和运行时不同阶段:一、编译时插桩1.注解处理器(APT/KSP)技术:AnnotationProcessingTool/KotlinSymbolProcessing作用:解析自定义注解生成新代码场景:依赖注入(Dagger)、路由表生成(ARouter)特点:不能修改已有代码KSP比APT处理
- ARM 和 x86_64是什么关系
riverz1227
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什么是ARM和x86_64?它们都是CPU指令集架构(ISA)指令集架构(InstructionSetArchitecture)就是:CPU能够理解和执行的“语言”和“命令格式”。类比解释:指令集就像“语言”类比对象ARMCPUx86_64CPU(Intel/AMD)语言西班牙语英语编译器翻译成西班牙语的代码翻译成英语的代码执行者会西班牙语的CPU会英语的CPUARM架构是一种低功耗、高能效的CP
- 什么是ARM架构和Cortex内核?
cykaw2590
单片机MCUarm开发架构
ARM(AdvancedRISCMachine)架构是一种基于精简指令集(RISC,ReducedInstructionSetComputing)的计算机处理器架构,广泛应用于移动设备、嵌入式系统、物联网设备等领域。ARM架构的处理器以其高效的功耗和较低的发热量著称,是目前移动设备中最主流的处理器架构之一。ARM架构的特点高效的功耗:ARM架构设计旨在减少功耗,这对于需要长时间续航的设备非常重要,
- 大模型的“涌现能力“:现象、表现与成因解析
北辰alk
AI深度学习人工智能
文章目录一、涌现能力的本质与特征1.1基本定义1.2识别标准二、三种典型涌现能力表现2.1少样本上下文学习(Few-shotIn-contextLearning)表现特征实证数据可能成因2.2思维链推理(Chain-of-ThoughtReasoning)表现特征典型案例可能成因2.3指令跟随(InstructionFollowing)表现特征能力对比可能成因三、涌现能力的理论解释3.1相变理论视
- 【实战总结】WMIC在HW行动中的4类关键应用
WMIC命令完全指南:网络安全运维工程师的深度实践手册关键词:WMIC命令、Windows管理、网络安全运维、系统信息收集、进程分析、自动化审计【实战总结】WMIC在HW行动中的4类关键应用1.前言在Windows环境下的网络安全运维中,WMIC(WindowsManagementInstrumentationCommand-line)是一个强大但常被低估的管理工具。它通过WMI(WindowsM
- ios内付费
374016526
ios内付费
近年来写了很多IOS的程序,内付费也用到不少,使用IOS的内付费实现起来比较麻烦,这里我写了一个简单的内付费包,希望对大家有帮助。
具体使用如下:
这里的sender其实就是调用者,这里主要是为了回调使用。
[KuroStoreApi kuroStoreProductId:@"产品ID" storeSender:self storeFinishCallBa
- 20 款优秀的 Linux 终端仿真器
brotherlamp
linuxlinux视频linux资料linux自学linux教程
终端仿真器是一款用其它显示架构重现可视终端的计算机程序。换句话说就是终端仿真器能使哑终端看似像一台连接上了服务器的客户机。终端仿真器允许最终用户用文本用户界面和命令行来访问控制台和应用程序。(LCTT 译注:终端仿真器原意指对大型机-哑终端方式的模拟,不过在当今的 Linux 环境中,常指通过远程或本地方式连接的伪终端,俗称“终端”。)
你能从开源世界中找到大量的终端仿真器,它们
- Solr Deep Paging(solr 深分页)
eksliang
solr深分页solr分页性能问题
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2148370
作者:eksliang(ickes) blg:http://eksliang.iteye.com/ 概述
长期以来,我们一直有一个深分页问题。如果直接跳到很靠后的页数,查询速度会比较慢。这是因为Solr的需要为查询从开始遍历所有数据。直到Solr的4.7这个问题一直没有一个很好的解决方案。直到solr
- 数据库面试题
18289753290
面试题 数据库
1.union ,union all
网络搜索出的最佳答案:
union和union all的区别是,union会自动压缩多个结果集合中的重复结果,而union all则将所有的结果全部显示出来,不管是不是重复。
Union:对两个结果集进行并集操作,不包括重复行,同时进行默认规则的排序;
Union All:对两个结果集进行并集操作,包括重复行,不进行排序;
2.索引有哪些分类?作用是
- Android TV屏幕适配
酷的飞上天空
android
先说下现在市面上TV分辨率的大概情况
两种分辨率为主
1.720标清,分辨率为1280x720.
屏幕尺寸以32寸为主,部分电视为42寸
2.1080p全高清,分辨率为1920x1080
屏幕尺寸以42寸为主,此分辨率电视屏幕从32寸到50寸都有
适配遇到问题,已1080p尺寸为例:
分辨率固定不变,屏幕尺寸变化较大。
如:效果图尺寸为1920x1080,如果使用d
- Timer定时器与ActionListener联合应用
永夜-极光
java
功能:在控制台每秒输出一次
代码:
package Main;
import javax.swing.Timer;
import java.awt.event.*;
public class T {
private static int count = 0;
public static void main(String[] args){
- Ubuntu14.04系统Tab键不能自动补全问题解决
随便小屋
Ubuntu 14.04
Unbuntu 14.4安装之后就在终端中使用Tab键不能自动补全,解决办法如下:
1、利用vi编辑器打开/etc/bash.bashrc文件(需要root权限)
sudo vi /etc/bash.bashrc
接下来会提示输入密码
2、找到文件中的下列代码
#enable bash completion in interactive shells
#if
- 学会人际关系三招 轻松走职场
aijuans
职场
要想成功,仅有专业能力是不够的,处理好与老板、同事及下属的人际关系也是门大学问。如何才能在职场如鱼得水、游刃有余呢?在此,教您简单实用的三个窍门。
第一,多汇报
最近,管理学又提出了一个新名词“追随力”。它告诉我们,做下属最关键的就是要多请示汇报,让上司随时了解你的工作进度,有了新想法也要及时建议。不知不觉,你就有了“追随力”,上司会越来越了解和信任你。
第二,勤沟通
团队的力
- 《O2O:移动互联网时代的商业革命》读书笔记
aoyouzi
读书笔记
移动互联网的未来:碎片化内容+碎片化渠道=各式精准、互动的新型社会化营销。
O2O:Online to OffLine 线上线下活动
O2O就是在移动互联网时代,生活消费领域通过线上和线下互动的一种新型商业模式。
手机二维码本质:O2O商务行为从线下现实世界到线上虚拟世界的入口。
线上虚拟世界创造的本意是打破信息鸿沟,让不同地域、不同需求的人
- js实现图片随鼠标滚动的效果
百合不是茶
JavaScript滚动属性的获取图片滚动属性获取页面加载
1,获取样式属性值
top 与顶部的距离
left 与左边的距离
right 与右边的距离
bottom 与下边的距离
zIndex 层叠层次
例子:获取左边的宽度,当css写在body标签中时
<div id="adver" style="position:absolute;top:50px;left:1000p
- ajax同步异步参数async
bijian1013
jqueryAjaxasync
开发项目开发过程中,需要将ajax的返回值赋到全局变量中,然后在该页面其他地方引用,因为ajax异步的原因一直无法成功,需将async:false,使其变成同步的。
格式:
$.ajax({ type: 'POST', ur
- Webx3框架(1)
Bill_chen
eclipsespringmaven框架ibatis
Webx是淘宝开发的一套Web开发框架,Webx3是其第三个升级版本;采用Eclipse的开发环境,现在支持java开发;
采用turbine原型的MVC框架,扩展了Spring容器,利用Maven进行项目的构建管理,灵活的ibatis持久层支持,总的来说,还是一套很不错的Web框架。
Webx3遵循turbine风格,velocity的模板被分为layout/screen/control三部
- 【MongoDB学习笔记五】MongoDB概述
bit1129
mongodb
MongoDB是面向文档的NoSQL数据库,尽量业界还对MongoDB存在一些质疑的声音,比如性能尤其是查询性能、数据一致性的支持没有想象的那么好,但是MongoDB用户群确实已经够多。MongoDB的亮点不在于它的性能,而是它处理非结构化数据的能力以及内置对分布式的支持(复制、分片达到的高可用、高可伸缩),同时它提供的近似于SQL的查询能力,也是在做NoSQL技术选型时,考虑的一个重要因素。Mo
- spring/hibernate/struts2常见异常总结
白糖_
Hibernate
Spring
①ClassNotFoundException: org.aspectj.weaver.reflect.ReflectionWorld$ReflectionWorldException
缺少aspectjweaver.jar,该jar包常用于spring aop中
②java.lang.ClassNotFoundException: org.sprin
- jquery easyui表单重置(reset)扩展思路
bozch
formjquery easyuireset
在jquery easyui表单中 尚未提供表单重置的功能,这就需要自己对其进行扩展。
扩展的时候要考虑的控件有:
combo,combobox,combogrid,combotree,datebox,datetimebox
需要对其添加reset方法,reset方法就是把初始化的值赋值给当前的组件,这就需要在组件的初始化时将值保存下来。
在所有的reset方法添加完毕之后,就需要对fo
- 编程之美-烙饼排序
bylijinnan
编程之美
package beautyOfCoding;
import java.util.Arrays;
/*
*《编程之美》的思路是:搜索+剪枝。有点像是写下棋程序:当前情况下,把所有可能的下一步都做一遍;在这每一遍操作里面,计算出如果按这一步走的话,能不能赢(得出最优结果)。
*《编程之美》上代码有很多错误,且每个变量的含义令人费解。因此我按我的理解写了以下代码:
*/
- Struts1.X 源码分析之ActionForm赋值原理
chenbowen00
struts
struts1在处理请求参数之前,首先会根据配置文件action节点的name属性创建对应的ActionForm。如果配置了name属性,却找不到对应的ActionForm类也不会报错,只是不会处理本次请求的请求参数。
如果找到了对应的ActionForm类,则先判断是否已经存在ActionForm的实例,如果不存在则创建实例,并将其存放在对应的作用域中。作用域由配置文件action节点的s
- [空天防御与经济]在获得充足的外部资源之前,太空投资需有限度
comsci
资源
这里有一个常识性的问题:
地球的资源,人类的资金是有限的,而太空是无限的.....
就算全人类联合起来,要在太空中修建大型空间站,也不一定能够成功,因为资源和资金,技术有客观的限制....
&
- ORACLE临时表—ON COMMIT PRESERVE ROWS
daizj
oracle临时表
ORACLE临时表 转
临时表:像普通表一样,有结构,但是对数据的管理上不一样,临时表存储事务或会话的中间结果集,临时表中保存的数据只对当前
会话可见,所有会话都看不到其他会话的数据,即使其他会话提交了,也看不到。临时表不存在并发行为,因为他们对于当前会话都是独立的。
创建临时表时,ORACLE只创建了表的结构(在数据字典中定义),并没有初始化内存空间,当某一会话使用临时表时,ORALCE会
- 基于Nginx XSendfile+SpringMVC进行文件下载
denger
应用服务器Webnginx网络应用lighttpd
在平常我们实现文件下载通常是通过普通 read-write方式,如下代码所示。
@RequestMapping("/courseware/{id}")
public void download(@PathVariable("id") String courseID, HttpServletResp
- scanf接受char类型的字符
dcj3sjt126com
c
/*
2013年3月11日22:35:54
目的:学习char只接受一个字符
*/
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i;
char ch;
scanf("%d", &i);
printf("i = %d\n", i);
scanf("%
- 学编程的价值
dcj3sjt126com
编程
发一个人会编程, 想想以后可以教儿女, 是多么美好的事啊, 不管儿女将来从事什么样的职业, 教一教, 对他思维的开拓大有帮助
像这位朋友学习:
http://blog.sina.com.cn/s/articlelist_2584320772_0_1.html
VirtualGS教程 (By @林泰前): 几十年的老程序员,资深的
- 二维数组(矩阵)对角线输出
飞天奔月
二维数组
今天在BBS里面看到这样的面试题目,
1,二维数组(N*N),沿对角线方向,从右上角打印到左下角如N=4: 4*4二维数组
{ 1 2 3 4 }
{ 5 6 7 8 }
{ 9 10 11 12 }
{13 14 15 16 }
打印顺序
4
3 8
2 7 12
1 6 11 16
5 10 15
9 14
13
要
- Ehcache(08)——可阻塞的Cache——BlockingCache
234390216
并发ehcacheBlockingCache阻塞
可阻塞的Cache—BlockingCache
在上一节我们提到了显示使用Ehcache锁的问题,其实我们还可以隐式的来使用Ehcache的锁,那就是通过BlockingCache。BlockingCache是Ehcache的一个封装类,可以让我们对Ehcache进行并发操作。其内部的锁机制是使用的net.
- mysqldiff对数据库间进行差异比较
jackyrong
mysqld
mysqldiff该工具是官方mysql-utilities工具集的一个脚本,可以用来对比不同数据库之间的表结构,或者同个数据库间的表结构
如果在windows下,直接下载mysql-utilities安装就可以了,然后运行后,会跑到命令行下:
1) 基本用法
mysqldiff --server1=admin:12345
- spring data jpa 方法中可用的关键字
lawrence.li
javaspring
spring data jpa 支持以方法名进行查询/删除/统计。
查询的关键字为find
删除的关键字为delete/remove (>=1.7.x)
统计的关键字为count (>=1.7.x)
修改需要使用@Modifying注解
@Modifying
@Query("update User u set u.firstna
- Spring的ModelAndView类
nicegege
spring
项目中controller的方法跳转的到ModelAndView类,一直很好奇spring怎么实现的?
/*
* Copyright 2002-2010 the original author or authors.
*
* Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
* yo
- 搭建 CentOS 6 服务器(13) - rsync、Amanda
rensanning
centos
(一)rsync
Server端
# yum install rsync
# vi /etc/xinetd.d/rsync
service rsync
{
disable = no
flags = IPv6
socket_type = stream
wait
- Learn Nodejs 02
toknowme
nodejs
(1)npm是什么
npm is the package manager for node
官方网站:https://www.npmjs.com/
npm上有很多优秀的nodejs包,来解决常见的一些问题,比如用node-mysql,就可以方便通过nodejs链接到mysql,进行数据库的操作
在开发过程往往会需要用到其他的包,使用npm就可以下载这些包来供程序调用
&nb
- Spring MVC 拦截器
xp9802
spring mvc
Controller层的拦截器继承于HandlerInterceptorAdapter
HandlerInterceptorAdapter.java 1 public abstract class HandlerInterceptorAdapter implements HandlerIntercep