- 公司前景无限好【三句半】
王大生
喜气洋洋新年到,欢聚一堂尽欢笑,先给大伙拜晚年,(鞠躬)萨瓦迪卡!今天说段三句半,说的不好多包涵,不管说得好不好,都别跑远特通信好有钱,年会办得要靠前,年前紧张没得办,年后办码号销售是关键,建立渠道是目标,各个部门一条心,我们——挨个夸图片来源于网络,侵权可删今年公司业绩好,全靠大家辛苦跑,客户上帝伺候好,赚钱啦运营支撑水平高,苦练内功很高效,服务渠道共同抓,干得好商务BOD不可少,精心设计政策好
- 从零到大厂:硬件程序员的硬核修炼手册——2025版面试笔试全攻略
small_wh1te_coder
c面试嵌入式面试职场和发展c算法嵌入式硬件汇编linux
从零到大厂:嵌入式程序员的硬核修炼手册——2025版面试笔试全攻略第一章:C语言的内功心法——从“会用”到“精通”的蜕变引子:C语言,嵌入式江湖的“独孤九剑”兄弟,你是不是觉得C语言都学烂了?指针、数组、结构体,这些东西张口就来。但为啥一到大厂面试,或者遇到稍微复杂点的嵌入式项目,就感觉力不从心,甚至有点懵圈?原因很简单:你可能只是“会用”C语言,离“精通”C语言,特别是“精通”嵌入式领域所需的C
- 练好调查研究基本功
勿误
调查研究是谋事之基、成事之道,是我们党的传家宝。总书记强调“要了解实际,就要掌握调查研究这个基本功”。年轻干部在开展调查研究时要切忌“走马观花”、克服“蜻蜓点水”、避免“浅尝辄止”,不搞作秀式调研、盆景式调研、蜻蜓点水式调研,做到调查研究接地气、察实情、解民忧,练好调查研究这一做好一切工作的必备基本功。切忌“走马观花”,要脚踏实地、亲身实践。“宅”在机关接不到地气,“猫”在车内看不到实情,调查研究
- 学习习近平在中央党校中青年干部培训班开班式上重要讲话精神
Chen_yushan
中共中央总书记、国家主席、中央军委主席习近平在开班式上发表重要讲话强调,年轻干部生逢伟大时代,是党和国家事业发展的生力军,必须练好内功、提升修养,做到信念坚定、对党忠诚,注重实际、实事求是,勇于担当、善于作为,坚持原则、敢于斗争,严守规矩、不逾底线,勤学苦练、增强本领,努力成为可堪大用、能担重任的栋梁之才,不辜负党和人民期望和重托。习近平强调,中国共产党成立一百年来,始终是有崇高理想和坚定信念的党
- 注意啦,职场中有3种人很危险,有1种人很安全,看看你属于哪一种
职场阿良
职场中千帆尽过、大浪淘沙如何在茫茫大海中找到自己的定位,这是每一个职场人必须要做的一件事。有一句话叫“铁打的营盘,流水的兵”,职场中,每天都会有人进进出出,有人欢喜、有人忧。职场类似江湖,没有过硬的本事很难在江湖立足,如何成为那个欢喜的人,需要长时间的内功沉淀,最重要的还要遵守职场生存法则。实际场景中,很多职场人士并不清楚自己的定位和处境,每天依然是自我感觉良好,直到风险降临,才感觉到危机就在你身
- 如何让专卖店导购养成学习习惯?
小宇宙__天马
家居建材行业的竞争是异常激烈,而且市场环境挑战大,去年干得好,今年一不小心就会负增长,没有什么时候可以省心。为了业绩,各门店也是拼尽全力,不断折腾。业绩的提升是各种努力的综合结果,我们要注重内外功的修炼,很多经销商很重视外功的修炼,比如参加联盟、展会、搞活动等等,通过活动的刺激拉升业绩。但是,内功的修炼同样重要,如果只关注活动的拉练,而少了内功的修炼,则会让员工感觉就是个活动机器,少了对品牌的归属
- 服务器生成图片
服务器生成图片通常是指通过服务器端的程序、算法或模型,根据输入的指令、参数或数据自动创建图像的过程。这种技术广泛应用于人工智能绘图、动态图像生成、数据可视化等领域。以下从常见实现方式、技术原理和应用场景三个方面详细介绍:一、常见实现方式基于AI模型的生成这是目前最主流的方式,通过训练好的深度学习模型(如扩散模型、GAN等)生成图片。典型模型:StableDiffusion、DALL・E、Midjo
- 想进大厂?LLMs 10道面试题提前看,有问有答,图文详解!
AI大模型-大飞
人工智能大模型chatgpt产品经理AI程序员大模型面试题
一、微调与优化21、LLM的微调流程是什么?微调(Fine-tuning)LLMs指的是在特定任务或数据上对预训练好的模型进行进一步训练,使其能更好地适应目标场景的过程,其主要流程如下:数据准备:数据收集:根据目标任务收集高质量、有代表性的数据;数据预处理:对原始数据进行清洗,如去除噪声、重复项、不相关内容等。根据模型输入要求对数据进行格式化;数据划分:将数据分为训练集、验证集和测试集,为后续模型
- 【已解决】YOLO11模型转wts时报错:PytorchStreamReader failed reading zip archive
lxmyzzs
bug人工智能python计算机视觉目标检测神经网络深度学习
问题:在把训练好的新YOLO11s模型转wts文件时报错,具体信息如下图(PytorchStreamReaderfailedreadingziparchive:failedfindingcentraldirectory)解决:新老版本pytorch之间的兼容问题,改动一下生成wts文件即可。代码帖在下面。importsys#noqa:F401importargparseimportosimport
- 督导收获——中原焦点团队坚持分享1122天,2023-2-13
归鸿_66
1孩子的咨询一定要家长参与进来。家庭是一个系统,家长参与效果会更好。咨询开始,一般与家长聊孩子近期表现,再分开聊,与孩子谈40分左右,再与父母谈十几分钟,使彼此更加了解,也了解孩子进步。2有症状的孩子要警惕自残、不好念头,还有服药情况。注意用风险告知书。3咨询师能否进入他的世界,难在基本功。一定要练好全然的接纳,非评判的态度,好奇、欣赏。只要能接住,就一直做下去,就会有效果。咨询师要心安定,咨询就
- 深度学习篇---预训练模型
在深度学习中,预训练模型(PretrainedModel)是提升开发效率和模型性能的“利器”。无论是图像识别、自然语言处理还是语音识别,预训练模型都被广泛使用。下面从概念、使用原因、场景、作用等方面详细介绍,并结合Python代码展示常用预训练模型的使用。一、什么是预训练模型?(通俗易懂版)可以把预训练模型理解为:“别人已经训练好的‘半成品模型’,你可以直接拿来用,或者稍作修改就能适配自己的任务”
- 18-3-29
李晓威
哈哈,三月要结束了,也意味着我要吃土了,这可能是我上班第一次领要领底工资了,真的不是我不努力,可能是因为方法没找对,专业不强,身体不像个教练,真的要好好的理解一下了,一个教练最起码你要把自己的身体练好,自己都练不好怎么来带会员,会员看着你也不像一个教练,还有要加强一下自己的专业知识,会员问你一个问题你都不知道怎么回答他,尴尬不尴尬,所以要好好的反思一下自己了。
- MNIST 手写数字识别模型分析
橘子编程
Python学习指南pythonmatplotlib
功能概述这段代码实现了一个基于TensorFlow和Keras的MNIST手写数字识别模型。主要功能包括:加载并预处理MNIST数据集构建一个简单的全连接神经网络模型训练模型并评估其性能使用训练好的模型进行预测保存和加载模型代码解析1.导入必要的库importmatplotlibimporttensorflow.kerasaskerasimporttensorflowastfimportnumpy
- 为什么用Pytorch帮客户训练好了模型还要提供模型结构?
yuanpan
pytorch人工智能机器学习
如果我在训练模型后生成好了一个模型文件:mnist_model.pth我想把这个模型文件给第三方使用,而不告诉他模型定义的结构等信息,那么第三方是不是就用不起来这个模型?答案:是的。如果只提供.pth文件而不告知模型结构,第三方确实无法直接使用该模型。原因和解决方案如下:1.为什么无法直接使用?.pth文件仅保存参数:torch.save(model.state_dict(),'mnist_mod
- 《星辰变》一部值得你看看的国产动画!
夜下小雨
做为又是一部小说改编的动漫,对于广大的粉丝来说真是一项大福利。因为我们看小说是自己想画面,而动画展现了我们想像中的画面。以后我们再回过头来看小说的时候,留下的画面就是动漫的形像了。主人公秦羽先天丹田有问题,修炼不了内功。因此只能从外功入道。可是外功入道的难道可想而知,而他也将是潜龙大陆上第一个由外功入道的人,可想而知他付出的是什么样的努力。也正是因为他从小没有办法修炼内功,所以他的父亲决定好好的保
- 红酒十六年的日更(41): 红酒营销,都是内功
红酒十六年
图片发自App不少酒商,只看销售不练内功。客户回了款,要么物流迟迟不发,要么抠门省电仓库暴晒变质照发,要么奖励不及时不断加码超能力经营,要么质次价高还高喊不当搬运工,要么卖货后对代理经销不管不问,见面就说赔本脸难看话带气。销售不简单,回款不简单,推广不简单,培训不简单,俘获人心不简单,服务更不简单……红酒,远比你想象的要复杂。管理做不好,销售就做不好。管理包括人员管理,培训管理,价格管理,通路管理
- 怎样练好硬拉?打败身边 99% 的肌友
黑旋风_d903
我们都不会抗拒让自己身材更好,就好像世界顶级的健身达人一样。所以硬拉会帮你一个大忙!硬拉,如果练对了,将带来非常明显的增肌效果而且能够显著地增加所有肌肉群的力量。硬拉可以加强整个背部和其周围的肌肉。事实上,硬拉还是最有效的练核心力量的动作,并且可以刺激到其他大肌群。图片发自App核心力量是非常重要的,因为它给几乎所有的动作和姿势都提供了支撑,并且硬拉是建立核心力量的关键。虽然有许多的复合训练,但是
- 【AI论文】CLiFT:面向计算高效与自适应神经渲染的压缩光场标记
摘要:本文提出了一种神经渲染方法,该方法将场景表示为“压缩光场标记(CLiFTs)”,以保留场景丰富的外观和几何信息。CLiFT通过压缩标记实现计算高效的渲染,同时能够通过调整标记数量来表征场景,或利用单个训练好的网络渲染新视角。具体而言,给定一组图像,多视图编码器会根据相机位姿对图像进行标记化处理。潜在空间K均值聚类算法利用这些标记选取一组精简的光线作为聚类中心。随后,多视图“压缩器”将所有标记
- 2021-12-02
13李柳欣
Unit3Part11,从本单元中我学到的最重要的理念(精读和视听说分别总结)精读:浪漫的故事,不能只看外表视听说:感受到了一些地方的美丽2,我在本片文章/音频/视频中学到的怦然心动的单词(精读和视听说分别总结)精读:单词短语在一块单词短语在一块视听说:单词短语在一块3,在本片文章/音频/视频中我最喜欢的一句话(精读和视听说分别总结)精读:Thetruenatureofaheartisseenin
- 英伟达Triton 推理服务详解
leo0308
基础知识机器人Triton人工智能
1.TritonInferenceServer简介TritonInferenceServer(简称Triton,原名NVIDIATensorRTInferenceServer)是英伟达推出的一个开源、高性能的推理服务器,专为AI模型的部署和推理服务而设计。它支持多种深度学习框架和硬件平台,能够帮助开发者和企业高效地将AI模型部署到生产环境中。Triton主要用于模型推理服务化,即将训练好的模型通过
- PyTorch & TensorFlow速成复习:从基础语法到模型部署实战(附FPGA移植衔接)
阿牛的药铺
算法移植部署pytorchtensorflowfpga开发
PyTorch&TensorFlow速成复习:从基础语法到模型部署实战(附FPGA移植衔接)引言:为什么算法移植工程师必须掌握框架基础?针对光学类产品算法FPGA移植岗位需求(如可见光/红外图像处理),深度学习框架是算法落地的"桥梁"——既要用PyTorch/TensorFlow验证算法可行性,又要将训练好的模型(如CNN、目标检测)转换为FPGA可部署的格式(ONNX、TFLite)。本文采用"
- LLM-生成器判别器的实现
总结首先,使用GPT模型获取每个词的生成概率pLLMp_{LLM}pLLM。然后,使用训练好的生成判别器,对每个可能的生成结果进行打分,得到pθ(c∣x1:t)p_\theta(c|x_{1:t})pθ(c∣x1:t)。最后,结合两者的输出,用贝叶斯规则调整每个词的概率,选择调整后的概率最高的词作为输出。通过这样的组合,生成过程可以更好地满足预期需求,如生成符合特定风格或格式的文本。要在使用已经预
- Java内功修炼系列:依赖倒置、控制反转、依赖注入
许进进
ioc依赖倒置控制反转依赖注入java
目录一名词解释1.1依赖倒置原则(Dependencyinversionprinciple)1.2上层/底层模块1.3依赖(Dependency)二依赖倒置2.1依赖倒置前2.1依赖倒置后三控制反转(IoC)四依赖注入(Dependencyinjection)一名词解释1.1依赖倒置原则(Dependencyinversionprinciple)依赖倒置原则来源于软件设计6大设计原则,它的定义如下
- 从数据集视角看——大语言模型(LLMs)的训练、微调和推理
爱看烟花的码农
AIGCNLP语言模型人工智能自然语言处理
1.大语言模型训练的整体框架大语言模型的训练是一个复杂的过程,涉及数据准备、模型架构、优化策略和推理部署。以下是整体框架的详细分解:1.1训练阶段预训练:在海量文本数据上学习通用语言表示,类似于“学习语言的百科全书”。微调:针对特定任务调整模型参数,类似于“针对考试复习重点内容”。指令微调:在对话或指令数据集上优化,使模型更适合交互式任务。推理:使用训练好的模型进行预测或生成。1.2核心组件数据集
- 【机器学习笔记 Ⅱ】4 神经网络中的推理
推理(Inference)是神经网络在训练完成后利用学到的参数对新数据进行预测的过程。与训练阶段不同,推理阶段不计算梯度也不更新权重,仅执行前向传播。以下是其实现原理和代码示例的完整解析:1.推理的核心步骤加载训练好的模型参数(权重和偏置)。前向传播:输入数据逐层计算,得到输出。后处理:根据任务类型解析输出(如分类取概率最大值,回归直接输出)。2.代码实现(Python+NumPy)(1)定义模型
- 【图像超分】论文复现:密集残差链接Transformer!DRCT的Pytorch源码复现,跑通超分源码,获得指标、模型复杂度、结果可视化,核心模块拆解与源码对应,注释详细!
十小大
超分辨率重建(理论+实战科研+应用)pytorch深度学习超分辨率重建图像处理计算机视觉pythontransformer
请先看【专栏介绍文章】:【超分辨率(Super-Resolution)】关于【超分辨率重建】专栏的相关说明,包含专栏简介、专栏亮点、适配人群、相关说明、阅读顺序、超分理解、实现流程、研究方向、论文代码数据集汇总等)完整代码和训练好的模型权重文件下载链接见本文底部,订阅专栏免费获取!本文亮点:跑通DRCT源码,获得与论文一致的PSNR/SSIM、Params、超分可视化结果,修正论文中FLOPs的计
- 嵌入式入门学习——5了解寄存器如何控制单片机
星火嵌入式
嵌入式入门学习单片机
0系列文章入口嵌入式入门学习——0快速入门,Let‘sDoIt!1.内容简介武侠的内功和招式之间的关系类似于编程中的技术和计算原理之间的关系。招式是千变万化的,而内功心法则稳定而深厚。内功心法的深度决定了可以学习的招式变术的上限高度。单片机的控制最终是要落实到寄存器上的。使用库函数或者使用高级语言是招式,了解单片机的寄存器则是内功。2.引言练习武功讲究内外兼修,一味学习技巧,而忽略本质的结果就是一
- 使用TVM编译部署DarkNet模型:YOLO-V2和YOLO-V3实战指南
周情津Raymond
使用TVM编译部署DarkNet模型:YOLO-V2和YOLO-V3实战指南tvm-cnTVMDocumentationinChineseSimplified/TVM中文文档项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/tv/tvm-cn前言在深度学习模型部署领域,TVM作为一个高效的深度学习编译器栈,能够将训练好的模型优化并部署到各种硬件平台上。本文将详细介绍如何使用T
- YOLOv5Lite模型量化与TFLite转换全流程指南
神经网络15044
仿真模型深度学习神经网络YOLO神经网络人工智能深度学习网络机器学习
YOLOv5Lite模型量化与TFLite转换全流程指南1.引言在边缘计算和移动设备上部署目标检测模型时,模型大小和推理速度是关键考量因素。YOLOv5Lite作为YOLO系列的轻量级变种,专为资源受限环境设计。然而,要进一步优化模型性能,量化(Quantization)和转换为TFLite格式是必不可少的步骤。本文将详细介绍从训练好的YOLOv5Lite模型到量化TFLite模型的完整转换流程,
- 第G1周:生成对抗网络(GAN)入门
本文为365天深度学习训练营原作者:K同学啊基础任务:1.了解什么是生成对抗网络2.生成对抗网络结构是怎么样的3.学习本文代码,并跑通代码进阶任务:调用训练好的模型生成新图像一、理论基础生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetworks,GAN)是近年来深度学习领域的一个热点方向。GAN并不指代某一个具体的神经网络,而是指一类基于博弈思想而设计的神经网络。GAN由两个分别被称
- 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
apachehttp 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
JavaScriptPromise
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
UIui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。
<!--index.jsp代码-->
<%@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
redishash
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
mysqltxt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
PHPExcelphpexcel
<?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
httpclientwebservicegetpost
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
nginxlua
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
- php位运算符注意事项
home198979
位运算PHP&
$a = $b = $c = 0;
$a & $b = 1;
$b | $c = 1
问a,b,c最终为多少?
当看到这题时,我犯了一个低级错误,误 以为位运算符会改变变量的值。所以得出结果是1 1 0
但是位运算符是不会改变变量的值的,例如:
$a=1;$b=2;
$a&$b;
这样a,b的值不会有任何改变
- Linux shell数组建立和使用技巧
pda158
linux
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
javaHotSpotjvm
源码结构图,方便理解:
├─agent Serviceab
- Oracle基本事务和ForAll执行批量DML练习
vipbooks
oraclesql
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