- Qwen3 大模型实战:使用 vLLM 部署与函数调用(Function Call)全攻略
曦紫沐
大模型大模型部署Qwen3vLLM函数调用
文章摘要本文将带你从零开始,深入掌握如何使用Qwen3-8B大语言模型,结合vLLM进行高性能部署,并通过函数调用(FunctionCall)实现模型与外部工具的智能联动。我们将详细讲解部署命令、调用方式、代码示例及实际应用场景,帮助你快速构建基于Qwen3的智能应用。一、Qwen3简介与部署环境准备Qwen3是通义千问系列的最新一代大语言模型,具备强大的自然语言理解和生成能力,尤其在函数调用、工
- AIGC内容生成实战:如何用ChatGPT+DALL·E打造高转化内容
AI大模型应用工坊
AI大模型开发实战AIGCchatgptai
AIGC内容生成实战:如何用ChatGPT+DALL·E打造高转化内容关键词:AIGC、ChatGPT、DALL·E、内容生成、高转化营销、多模态协同、提示词工程摘要:随着AIGC(人工智能生成内容)技术的爆发式发展,ChatGPT(文本生成)与DALL·E(图像生成)的组合已成为内容创作领域的“黄金搭档”。本文将深度解析二者的协同原理,结合实战案例演示从需求分析到内容落地的全流程,并揭示提升内容
- 【三桥君】MCP中台,究竟如何实现多模型、多渠道、多环境的统一管控?如何以MCP为核心设计AI应用架构?
三桥君
《三桥君MCP落地方法论》《三桥君AI大模型落地方法论》#《三桥君AI产品方法论》人工智能AI产品经理MCPAPI三桥君系统架构llama
你好,我是✨三桥君✨本文介绍>>一、引言随着人工智能技术的快速发展,越来越多的企业开始引入大语言模型(LLM)以提升用户体验和运营效率。然而,如何高效、稳定地将这些AI能力落地到生产环境呢?传统的系统架构往往难以应对AI应用的高并发、低延迟和灵活扩展需求,因此,从整体架构角度设计AI应用架构显得尤为重要。本文三桥君将深入探讨以MCP为核心的AI应用架构,并分析多种部署方式的优劣势,为企业在AI落地
- ChatGPT还不能写小说吗?
刘若愚
最近,ChatGPT大热,据说可以写论文,编故事,好像无所不能。于是,我给它出了个题目:写一篇5万字的科幻小说。人物:刘若愚,化学家;刘子琪,大律师;仔仔,刘子琪的宠物猫;周金凝,医生;刘泽余,大侦探;赵政淇,程序猿;杰夫(Jeff)机器人它给我的回答是:我很抱歉,我是一个AI语言模型,无法写出如此长篇的小说。但我可以为您提供一些写作灵感和指导:确定故事背景和时间线:在科幻小说中,背景和时间线非常
- AI心理学四层架构揭秘:语言模型为何“说谎“?
TGITCIC
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第一章神经层:代码编织的"脑电图"1.1注意力权重的量子跃迁当Claude3.5Haiku处理"达拉斯所在州的首府"这类问题时,其注意力权重图谱呈现出量子跃迁特征。研究团队通过归因图技术捕捉到:在输入"达拉斯"的瞬间,模型内部Texas节点的激活强度达到87.6%,首府概念节点同步飙升至79.3%。这种非线性激活模式与人类大脑的默认模式网络惊人相似。模型层级激活时序决策路径可解释性神经层300ms
- 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
- Gradient-Adaptive Policy Optimization:Towards Multi-Objective Alignment of Large Language Models
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语言模型人工智能自然语言处理深度学习机器学习
2025.acl-long.549.pdfhttps://aclanthology.org/2025.acl-long.549.pdf1.概述大型语言模型(LLMs)(Anthropic,2023;OpenAI,2024)已经在广泛的实际应用中展示了显著的能力(Bubecketal.,2023),包括内容创作(Yuanetal.,2022)、编程辅助(Chenetal.,2021;Gaoetal.
- Uncovering Bias in Large Vision-Language Models at Scale with Counterfactuals
樱花的浪漫
因果推断大模型与智能体人工智能算法机器学习语言模型自然语言处理
UncoveringBiasinLargeVision-LanguageModelsatScalewithCounterfactuals-ACLAnthologyhttps://aclanthology.org/2025.naacl-long.305/1.概述最近,大型视觉-语言模型(LVLMs)因其能够将语言模型(LLMs)的对话能力扩展到多模态领域而受到欢迎。具体来说,LVLMs可以根据文本提
- Langchain学习笔记(十):文档加载与处理详解
注:本文是Langchain框架的学习笔记;不是教程!不是教程!内容可能有所疏漏,欢迎交流指正。后续将持续更新学习笔记,分享我的学习心得和实践经验。前言在构建基于大语言模型的应用时,文档处理是一个至关重要的环节。无论是构建RAG(检索增强生成)系统,还是进行知识库问答,我们都需要将各种格式的文档转换为模型可以理解和处理的形式。Langchain提供了强大的文档加载和处理功能,支持多种文件格式,并提
- 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
- 构建高效 RAG 流程的七个关键点及其落地实践
charles666666
搜索引擎大数据需求分析交互笔记数据库
人工智能应用浪潮中,检索增强生成(RAG)技术凭借着结合大型语言模型(LLMs)的生成能力和信息检索系统的独特优势,成为了各企业挖掘数据价值、提升业务智能化水平的关键手段之一。然而,构建一个高效且精准的RAG流程并非易事,其中存在着诸多关键点和挑战。作为一名非资深IT技术顾问,我将基于丰富的实战经验,为大家深入剖析构建高效RAG流程的七个关键点及其落地实践。一、文档解析:混合格式的“第一道坎”在企
- ChatGPT 嵌入 IDE:代码生成、调试一步到位!
大力出奇迹985
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当ChatGPT与IDE(集成开发环境)深度融合,开发领域正迎来颠覆性变革。这种结合不仅让代码生成从繁琐的手动编写转变为智能辅助下的高效创作,更将调试过程化繁为简,实现开发全流程的无缝衔接。本文将从开发效率革新、代码质量提升、调试模式重构、学习曲线优化以及未来挑战与机遇五个维度,详细剖析ChatGPT嵌入IDE的具体价值与实践场景,为开发者呈现这一技术融合带来的全新工作模式。在软件开发的历史长河中
- 使用中转API在Python中调用大型语言模型 (LLM) 的实践**
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**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
- 大模型【进阶】(四)QWen模型架构的解读
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人工智能transformer语言模型迁移学习AudioLM语音识别神经网络
一、Qwen大模型的背景Qwen(通义千问)是阿里巴巴云开发的大型语言模型(LLM)和多模态模型系列,旨在提供强大的自然语言理解、文本生成、图像理解、音频处理及工具使用能力。Qwen系列包括Qwen、Qwen1.5、Qwen2、Qwen2.5和Qwen3等版本,涵盖了从小型(0.5B参数)到超大型(480B参数)的模型规模,支持多语言(119种语言)和多模态任务(文本、图像、音频、视频)。本文将重
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2025年最新五大顶级大模型技术对比分析报告执行摘要本报告基于2025年最新数据,深度分析当前最顶尖的5个已发布大语言模型:KimiK2(月之暗面)、Claude3.5Sonnet、GPT-4o、Gemini2.5Pro、DeepSeekR1,从技术架构、成本效益、性能表现、适配场景等多个维度进行全面对比。核心发现KimiK2:中文优化最强,超长上下文处理能力突出,本土化程度最高Claude3.5
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AI+MCP智能研判系统架构1.系统概述1.1核心理念AI+MCP智能研判系统是一个创新的网络安全分析平台,通过将大语言模型(LLM)的智能理解能力与MCP(ModelContextProtocol)协议的标准化工具调用能力相结合,实现了"自然语言提问→AI智能理解→MCP工具调用→AI深度研判→智能结果输出"的完整闭环。1.2技术创新点智能意图识别:基于LLM的自然语言理解,自动解析用户查询意图
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优化提示内容生成技术框架:提示工程架构师的坚实后盾引言背景:大语言模型时代的“提示瓶颈”当GPT-4、Claude3、Gemini等大语言模型(LLM)的参数规模突破万亿、上下文窗口扩展至百万token时,一个矛盾逐渐凸显:模型能力的跃升与提示质量的滞后,正在成为制约AI应用落地的核心瓶颈。2023年斯坦福大学的研究显示,在企业级LLM应用中,70%的功能故障源于提示设计缺陷——或因指令模糊导致输
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从0搭建到持续优化:提示工程架构师的评估体系迭代全流程引言:AI时代的关键角色与评估挑战在人工智能技术迅猛发展的今天,提示工程(PromptEngineering)已从一个小众技能演变为决定AI系统成败的核心能力。随着大语言模型(LLM)能力的不断增强,提示工程架构师(PromptEngineeringArchitect)作为一个新兴职业应运而生,成为连接业务需求与AI能力的关键桥梁。为什么提示工
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LangChain代理决策架构与源码深度剖析一、LangChain代理决策架构概述1.1代理决策架构的核心组件LangChain代理的决策架构是其智能交互的核心,主要由大语言模型(LLM)、工具集(Tools)、提示模板(PromptTemplate)、规划器(Planner)、执行器(Executor)和反馈机制六大组件构成。这些组件通过协同工作,实现从用户输入解析到最终结果输出的完整决策流程。
- Crome:因果鲁棒奖励建模框架——破解LLM对齐中的奖励黑客难题
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人工智能#OTHERPython人工智能深度学习神经网络大模型因果推断奖励黑客RewardHacking
Crome(CausalRobustRewardModeling)是由GoogleDeepMind联合麦吉尔大学和魁北克人工智能研究所(MILA)于2025年提出的创新框架,旨在解决大语言模型(LLM)对齐中奖励模型(RM)的奖励黑客(RewardHacking)问题。该框架通过因果数据增强与反事实训练机制,显著提升RM对真实质量属性(如事实性、安全性)的敏感性,同时抑制对虚假属性(如文本长度、格
- 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
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人工智能#OTHER#Prompt人工智能机器学习神经网络算法大模型LIMOLessIsMore
“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
- 【Ollama】大模型本地部署与 Java 项目调用指南
科马
LLMjava开发语言llama语言模型
Ollama大模型本地部署与Java项目调用指南一、引言背景介绍Ollama是一个轻量级的大语言模型部署工具,支持快速在本地拉取、运行主流开源模型(如LLaMA3、Mistral、Gemma等)。它简化了模型部署的过程,内置RESTfulAPI,使得开发者可以像调用本地服务一样使用强大的大模型能力。本文将介绍如何在本地部署Ollama模型,并通过Java项目调用Ollama提供的API接口,实现本
- 人机协作革命:AI原生应用的商业化路径探索
AGI大模型与大数据研究院
AI-nativeai
人机协作革命:AI原生应用的商业化路径探索关键词:AI原生应用、人机协作、商业化路径、智能代理、大语言模型、AI产品设计、价值闭环摘要:本文深入探讨AI原生应用在商业化过程中的关键路径和挑战。我们将从技术架构、产品设计和商业模式三个维度,分析如何构建可持续的AI商业生态。通过解析智能代理系统、价值闭环设计等核心概念,结合多个行业案例,为开发者提供从技术实现到商业变现的全链路思考框架。背景介绍目的和
- ChatGPT聊天机器人搭建全攻略汇总:精心整理
柚米汇
一、ChatGPT接入微信:ChatGPT接入微信ChatGPT近期以强大的对话和信息整合能力风靡全网,可以写代码、改论文、讲故事,几乎无所不能,这让人不禁有个大胆的想法,能否用他的对话模型把我们的微信打造成一个智能机器人,可以在与好友对话中给出意想不到的回应,而且再也不用担心女朋友影响我们打游戏工作了。GitHub:https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-w
- DesktopCommanderMCP:深度部署与使用指南
皓月照山川
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DesktopCommanderMCP:深度部署与使用指南引言DesktopCommanderMCP是一个强大的本地化模型上下文协议(ModelContextProtocol,MCP)服务器,它通过为大型语言模型(如Claude)提供与其桌面环境直接交互的能力,极大地扩展了AI助手的应用边界。它允许模型执行终端命令、管理文件系统、控制进程,从而实现从代码编写、项目构建到系统管理的端到端自动化工作流
- 提示工程监控不到位:5个未做日志记录导致的排查困难
提示工程监控不到位:5个未做日志记录导致的排查困难关键词:提示工程,日志记录,LLM应用调试,AI监控,排查困难,提示模板,上下文追踪摘要:在大语言模型(LLM)应用爆发的时代,提示工程已成为连接人类需求与AI能力的核心桥梁。但多数开发者聚焦于"如何写好提示",却忽视了"如何记录提示"——日志记录作为提示工程的"黑匣子",直接决定了AI应用故障排查的效率与准确性。本文通过5个真实场景案例,深入浅出
- 提示工程中的上下文窗口优化:架构师提升模型记忆的关键
AI实战架构笔记
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提示工程中的上下文窗口优化:架构师提升模型记忆的关键元数据标题:提示工程中的上下文窗口优化:架构师提升模型记忆的关键策略与实践指南关键词:上下文窗口管理、提示工程架构、大型语言模型优化、注意力机制效率、长序列处理、记忆增强技术、动态上下文规划摘要:在大型语言模型(LLM)应用中,上下文窗口是连接模型能力与实际需求的关键桥梁。本文从架构师视角,系统探讨上下文窗口优化的理论基础、设计原则与实施策略。通
- 实践篇:构建基于LLM与本地Pandas的混合式数据分析引擎
超人阿亚
pandas数据分析数据挖掘
公众号:dify实验室基于LLMOps平台-Dify的一站式学习平台。包含不限于:Dify工作流案例、DSL文件分享、模型接入、Dify交流讨论等各类资源分享。在上一篇《思路探索:当大型语言模型遇见数据分析的现实挑战》中,我们阐述了团队确立的技术路线:利用大型语言模型(LLM)作为自然语言到代码的“翻译器”,并结合PythonPandas库作为后端的高性能“计算核心”。本文将从工程实践的角度,详细
- 2024智能交通趋势:提示工程架构师用AI提示词引领技术变革
AIGC应用创新大全
人工智能ai
2024智能交通趋势:提示工程架构师用AI提示词引领技术变革副标题:从自动驾驶决策到城市交通大脑——大语言模型提示工程实战指南摘要/引言问题陈述:智能交通系统正面临前所未有的复杂性挑战——自动驾驶车辆需要实时处理多源异构数据,城市交通管理需平衡效率与安全,出行服务平台要满足个性化需求。传统AI开发模式依赖大量标注数据和专业领域知识,导致系统迭代缓慢、场景适应性差。当大语言模型(LLM)成为通用人工
- 思路探索:当大型语言模型遇见数据分析的现实挑战
大家好,我是dify实验室的阿亚。近期,我们团队启动了一项旨在简化数据分析流程的探索性项目。我们的目标是构建一个能够通过自然语言进行交互的数据分析工具,让业务人员无需编写复杂的查询语句,仅通过提问即可获取数据洞察。然而,在将这一构想付诸实践的过程中,我们遇到了一系列预料之外的挑战。本文旨在记录我们的探索路径与思考沉淀。一、第一阶段探索:直接利用大模型进行数据分析项目初期,我们最直接的设想是利用大型
- apache ftpserver-CentOS config
gengzg
apache
<server xmlns="http://mina.apache.org/ftpserver/spring/v1"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="
http://mina.apache.o
- 优化MySQL数据库性能的八种方法
AILIKES
sqlmysql
1、选取最适用的字段属性 MySQL可以很好的支持大数据量的存取,但是一般说来,数据库中的表越小,在它上面执行的查询也就会越快。因此,在创建表的时候,为了获得更好的 性能,我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。例如,在定义邮政编码这个字段时,如果将其设置为CHAR(255),显然给数据库增加了不必要的空间,甚至使用VARCHAR这种类型也是多余的,因为CHAR(6)就可以很
- JeeSite 企业信息化快速开发平台
Kai_Ge
JeeSite
JeeSite 企业信息化快速开发平台
平台简介
JeeSite是基于多个优秀的开源项目,高度整合封装而成的高效,高性能,强安全性的开源Java EE快速开发平台。
JeeSite本身是以Spring Framework为核心容器,Spring MVC为模型视图控制器,MyBatis为数据访问层, Apache Shiro为权限授权层,Ehcahe对常用数据进行缓存,Activit为工作流
- 通过Spring Mail Api发送邮件
120153216
邮件main
原文地址:http://www.open-open.com/lib/view/open1346857871615.html
使用Java Mail API来发送邮件也很容易实现,但是最近公司一个同事封装的邮件API实在让我无法接受,于是便打算改用Spring Mail API来发送邮件,顺便记录下这篇文章。 【Spring Mail API】
Spring Mail API都在org.spri
- Pysvn 程序员使用指南
2002wmj
SVN
源文件:http://ju.outofmemory.cn/entry/35762
这是一篇关于pysvn模块的指南.
完整和详细的API请参考 http://pysvn.tigris.org/docs/pysvn_prog_ref.html.
pysvn是操作Subversion版本控制的Python接口模块. 这个API接口可以管理一个工作副本, 查询档案库, 和同步两个.
该
- 在SQLSERVER中查找被阻塞和正在被阻塞的SQL
357029540
SQL Server
SELECT R.session_id AS BlockedSessionID ,
S.session_id AS BlockingSessionID ,
Q1.text AS Block
- Intent 常用的用法备忘
7454103
.netandroidGoogleBlogF#
Intent
应该算是Android中特有的东西。你可以在Intent中指定程序 要执行的动作(比如:view,edit,dial),以及程序执行到该动作时所需要的资料 。都指定好后,只要调用startActivity(),Android系统 会自动寻找最符合你指定要求的应用 程序,并执行该程序。
下面列出几种Intent 的用法
显示网页:
- Spring定时器时间配置
adminjun
spring时间配置定时器
红圈中的值由6个数字组成,中间用空格分隔。第一个数字表示定时任务执行时间的秒,第二个数字表示分钟,第三个数字表示小时,后面三个数字表示日,月,年,< xmlnamespace prefix ="o" ns ="urn:schemas-microsoft-com:office:office" />
测试的时候,由于是每天定时执行,所以后面三个数
- POJ 2421 Constructing Roads 最小生成树
aijuans
最小生成树
来源:http://poj.org/problem?id=2421
题意:还是给你n个点,然后求最小生成树。特殊之处在于有一些点之间已经连上了边。
思路:对于已经有边的点,特殊标记一下,加边的时候把这些边的权值赋值为0即可。这样就可以既保证这些边一定存在,又保证了所求的结果正确。
代码:
#include <iostream>
#include <cstdio>
- 重构笔记——提取方法(Extract Method)
ayaoxinchao
java重构提炼函数局部变量提取方法
提取方法(Extract Method)是最常用的重构手法之一。当看到一个方法过长或者方法很难让人理解其意图的时候,这时候就可以用提取方法这种重构手法。
下面是我学习这个重构手法的笔记:
提取方法看起来好像仅仅是将被提取方法中的一段代码,放到目标方法中。其实,当方法足够复杂的时候,提取方法也会变得复杂。当然,如果提取方法这种重构手法无法进行时,就可能需要选择其他
- 为UILabel添加点击事件
bewithme
UILabel
默认情况下UILabel是不支持点击事件的,网上查了查居然没有一个是完整的答案,现在我提供一个完整的代码。
UILabel *l = [[UILabel alloc] initWithFrame:CGRectMake(60, 0, listV.frame.size.width - 60, listV.frame.size.height)]
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(PHP-REDIS实例)
bijian1013
redis数据库NoSQL
一.redis.php
<?php
//实例化
$redis = new Redis();
//连接服务器
$redis->connect("localhost");
//授权
$redis->auth("lamplijie");
//相关操
- SecureCRT使用备注
bingyingao
secureCRT每页行数
SecureCRT日志和卷屏行数设置
一、使用securecrt时,设置自动日志记录功能。
1、在C:\Program Files\SecureCRT\下新建一个文件夹(也就是你的CRT可执行文件的路径),命名为Logs;
2、点击Options -> Global Options -> Default Session -> Edite Default Sett
- 【Scala九】Scala核心三:泛型
bit1129
scala
泛型类
package spark.examples.scala.generics
class GenericClass[K, V](val k: K, val v: V) {
def print() {
println(k + "," + v)
}
}
object GenericClass {
def main(args: Arr
- 素数与音乐
bookjovi
素数数学haskell
由于一直在看haskell,不可避免的接触到了很多数学知识,其中数论最多,如素数,斐波那契数列等,很多在学生时代无法理解的数学现在似乎也能领悟到那么一点。
闲暇之余,从图书馆找了<<The music of primes>>和<<世界数学通史>>读了几遍。其中素数的音乐这本书与软件界熟知的&l
- Java-Collections Framework学习与总结-IdentityHashMap
BrokenDreams
Collections
这篇总结一下java.util.IdentityHashMap。从类名上可以猜到,这个类本质应该还是一个散列表,只是前面有Identity修饰,是一种特殊的HashMap。
简单的说,IdentityHashMap和HashM
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-享元模式-Flyweight
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collection;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java
- PS人像润饰&调色教程集锦
cherishLC
PS
1、仿制图章沿轮廓润饰——柔化图像,凸显轮廓
http://www.howzhi.com/course/retouching/
新建一个透明图层,使用仿制图章不断Alt+鼠标左键选点,设置透明度为21%,大小为修饰区域的1/3左右(比如胳膊宽度的1/3),再沿纹理方向(比如胳膊方向)进行修饰。
所有修饰完成后,对该润饰图层添加噪声,噪声大小应该和
- 更新多个字段的UPDATE语句
crabdave
update
更新多个字段的UPDATE语句
update tableA a
set (a.v1, a.v2, a.v3, a.v4) = --使用括号确定更新的字段范围
- hive实例讲解实现in和not in子句
daizj
hivenot inin
本文转自:http://www.cnblogs.com/ggjucheng/archive/2013/01/03/2842855.html
当前hive不支持 in或not in 中包含查询子句的语法,所以只能通过left join实现。
假设有一个登陆表login(当天登陆记录,只有一个uid),和一个用户注册表regusers(当天注册用户,字段只有一个uid),这两个表都包含
- 一道24点的10+种非人类解法(2,3,10,10)
dsjt
算法
这是人类算24点的方法?!!!
事件缘由:今天晚上突然看到一条24点状态,当时惊为天人,这NM叫人啊?以下是那条状态
朱明西 : 24点,算2 3 10 10,我LX炮狗等面对四张牌痛不欲生,结果跑跑同学扫了一眼说,算出来了,2的10次方减10的3次方。。我草这是人类的算24点啊。。
然后么。。。我就在深夜很得瑟的问室友求室友算
刚出完题,文哥的暴走之旅开始了
5秒后
- 关于YII的菜单插件 CMenu和面包末breadcrumbs路径管理插件的一些使用问题
dcj3sjt126com
yiiframework
在使用 YIi的路径管理工具时,发现了一个问题。 <?php  
- 对象与关系之间的矛盾:“阻抗失配”效应[转]
come_for_dream
对象
概述
“阻抗失配”这一词组通常用来描述面向对象应用向传统的关系数据库(RDBMS)存放数据时所遇到的数据表述不一致问题。C++程序员已经被这个问题困扰了好多年,而现在的Java程序员和其它面向对象开发人员也对这个问题深感头痛。
“阻抗失配”产生的原因是因为对象模型与关系模型之间缺乏固有的亲合力。“阻抗失配”所带来的问题包括:类的层次关系必须绑定为关系模式(将对象
- 学习编程那点事
gcq511120594
编程互联网
一年前的夏天,我还在纠结要不要改行,要不要去学php?能学到真本事吗?改行能成功吗?太多的问题,我终于不顾一切,下定决心,辞去了工作,来到传说中的帝都。老师给的乘车方式还算有效,很顺利的就到了学校,赶巧了,正好学校搬到了新校区。先安顿了下来,过了个轻松的周末,第一次到帝都,逛逛吧!
接下来的周一,是我噩梦的开始,学习内容对我这个零基础的人来说,除了勉强完成老师布置的作业外,我已经没有时间和精力去
- Reverse Linked List II
hcx2013
list
Reverse a linked list from position m to n. Do it in-place and in one-pass.
For example:Given 1->2->3->4->5->NULL, m = 2 and n = 4,
return 
- Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC Test HtmlUnit简介
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spring 4.1
目录
Spring4.1新特性——综述
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Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
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Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- Hadoop集群工具distcp
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1. 环境描述
两个集群:rock 和 stone
rock无kerberos权限认证,stone有要求认证。
1. 从rock复制到stone,采用hdfs
Hadoop distcp -i hdfs://rock-nn:8020/user/cxz/input hdfs://stone-nn:8020/user/cxz/运行在rock端,即源端问题:报版本
- 一个备份MySQL数据库的简单Shell脚本
pda158
mysql脚本
主脚本(用于备份mysql数据库): 该Shell脚本可以自动备份
数据库。只要复制粘贴本脚本到文本编辑器中,输入数据库用户名、密码以及数据库名即可。我备份数据库使用的是mysqlump 命令。后面会对每行脚本命令进行说明。
1. 分别建立目录“backup”和“oldbackup” #mkdir /backup #mkdir /oldbackup
- 300个涵盖IT各方面的免费资源(中)——设计与编码篇
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Freebbble:来自于Dribbble的免费的高质量作品。
Dribbble:Dribbble上“免费”的搜索结果——这是巨大的宝藏。
Graphic Burger:每个像素点都做得很细的绝佳的设计资源。
Pixel Buddha:免费和优质资源的专业社区。
Premium Pixels:为那些有创意的人提供免费的素材。
- thrift总结 - 跨语言服务开发
uule
thrift
官网
官网JAVA例子
thrift入门介绍
IBM-Apache Thrift - 可伸缩的跨语言服务开发框架
Thrift入门及Java实例演示
thrift的使用介绍
RPC
POM:
<dependency>
<groupId>org.apache.thrift</groupId>