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AIGC应用创新大全
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GPT-4在AIGC中的微调技巧:让模型更懂你的需求关键词:GPT-4、AIGC、模型微调、监督学习、指令优化、过拟合预防、个性化生成摘要:AIGC(人工智能生成内容)正在重塑内容创作行业,但通用的GPT-4模型可能无法精准匹配你的垂直需求——比如写电商爆款文案时总“跑题”,或生成技术文档时专业术语不够。本文将用“教小朋友学画画”的通俗类比,从微调的底层逻辑讲到实战技巧,带你掌握让GPT-4“更懂
- AIGC内容生成实战:如何用ChatGPT+DALL·E打造高转化内容
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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
- 【人工智能入门必看的最全Python编程实战(1)】
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一、市场爆发:万亿级赛道的结构性机遇2025年海外短剧市场迎来指数级增长,SensorTower数据显示,仅第一季度应用内购收入就达7亿美元,全年预计突破45亿美元。美国贡献49%收入,东南亚以9%增速成为新兴增长极。这种爆发式增长源于三大驱动力:用户行为变迁:全球短视频用户突破20亿,微短剧月活用户仅8000万,渗透率不足10%,存在11倍增长空间技术赋能创新:AI生成内容(AIGC)降低制作成
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5个必知的AIGC工具,轻松打造爆款虚拟偶像关键词:AIGC工具、虚拟偶像、AI生成内容、数字人建模、智能交互、语音合成、动画生成摘要:本文深度解析5款前沿AIGC工具在虚拟偶像打造中的核心应用,涵盖从形象设计、语音生成到动态交互的全流程技术实现。通过MidJourney、D-ID、MetaHuman、RunwayML、VoiceMaker等工具的原理剖析、操作指南及实战案例,揭示如何利用AI技术
- AIGC 领域 AI 写作在电商文案中的应用技巧
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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。
- AIGC时代,营销人需要掌握的5项新技能
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AIGC时代,营销人需要掌握的5项新技能关键词:AIGC、营销转型、内容生成、数据驱动、人机协作、技能升级、数字营销摘要:随着生成式人工智能(AIGC)技术的快速发展,营销行业正在经历前所未有的变革。本文详细分析了在AIGC时代营销人必须掌握的5项核心新技能,包括AIGC工具应用、数据思维、创意管理、人机协作和伦理意识。通过生动的案例和实用的建议,帮助营销从业者顺利实现技能升级,把握AI时代的营销
- AIGC领域MCP模型上下文协议:数据处理的新方案
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AIGC领域MCP模型上下文协议:数据处理的新方案关键词:AIGC、MCP模型、上下文协议、多模态数据处理、动态上下文管理、长序列建模、语义连贯性摘要:随着AIGC(人工智能生成内容)技术的快速发展,多模态生成、长文本创作、跨场景对话等任务对上下文管理提出了更高要求。传统上下文处理方案因碎片化、语义断层、动态适应性差等问题,难以满足复杂场景需求。本文聚焦AIGC领域的MCP(Multi-Conte
- 百度大涨,AIGC视频生成模型蒸汽机将会给百度带来什么?
百度7月23日盘中表现强势,盘中一度涨4.49%。消息面上,百度旗下百度商业研发团队自研的AIGC视频生成模型蒸汽机(MuseSteamer)正式上线手机网页版,支持用户通过移动端一键生成电影级视频。百度的大涨我们该怎么分析?首先,百度股价的上涨反映了市场对其新推出的AIGC视频生成模型蒸汽机的高度认可和期待。这款模型能够支持用户通过移动端一键生成电影级视频,显示出百度在人工智能技术应用领域的持续
- 生成式引擎优化(GEO):AI时代网站优化的范式重构
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在DeepSeek、文心一言等大模型驱动的AI时代,搜索引擎正经历从"信息检索工具"向"智能决策助手"的质变。据中国互联网信息中心数据显示,2025年AI生成内容(AIGC)在搜索结果中的占比已突破63%,传统SEO的关键词堆砌策略逐渐失效。生成式引擎优化(GEO)作为适配AI搜索的新兴学科,正在重构数字营销的底层逻辑。某美妆品牌通过关键词堆砌获得首页排名,但在文心一言的"2025职场穿搭"问答中
- 【AIGC调研系列】敢于挑战Transformer的新架构Megalodon有什么优势
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Megalodon作为一种新架构,其优势主要体现在以下几个方面:无限上下文处理能力:Megalodon能够处理无限上下文,这一点在多个证据中得到了强调[1][2][3]。这意味着它能够在处理长文本时保持高效和准确,而不会因为上下文长度的限制而降低性能。高性能:在2万亿token的训练任务中,Megalodon的性能超越了Llama2-7B,实现了非凡的效率[1][2][3]。这表明Megalodo
- 【AIGC半月报】AIGC大模型启元:2024.04(下)
AIGC大模型启元:2024.04(下)(1)Llama-3(MetaLLM)(2)Eurux-8x22B(面壁智能)(3)MEGALODON(Meta上下文长度不受限的神经网络架构)(4)Phi-3Mini(微软-最强小参数大模型)(5)日日新5.0(商汤大模型5.0版)(6)中文版Llama3(7)Qwen1.5-110B(国产Llama3)(8)Vidu(国产Sora)(1)Llama-3(
- 每日AIGC最新进展(65):北大和快手联合提出视频生成基础大模型、香港大学提出基于物理常识的视频生成测评标准、MIT提出长纪录片生成模型
沉迷单车的追风少年
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DiffusionModels专栏文章汇总:入门与实战PyramidalFlowMatchingforEfficientVideoGenerativeModeling本研究提出了一种高效的视频生成建模框架,称为“金字塔流匹配”(PyramidalFlowMatching)。该方法旨在解决当前视频生成模型在处理大规模时空数据时所面临的高计算和数据需求问题。传统的级联架构虽然能够减轻计算负担,但由于各
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近期,AIGC大模型以其强大的能力和高效的性能,在人工智能领域迅速崭露头角。作为一种创新的AI技术,AIGC大模型的出现无疑为AI领域的发展带来了新的活力和可能。AIGC大模型的火速发展,得益于其出色的学习和处理能力。该模型能够快速理解、学习和处理大量的数据,然后生成准确的结果。这种能力使得AIGC大模型在诸多领域都有着广泛的应用前景,例如自然语言处理、图像识别、语音识别等,并衍生出了各种新型AI
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AI是在帮助开发者还是取代他们?在软件开发领域,生成式人工智能(AIGC)正在改变开发者的工作方式。无论是代码生成、错误检测还是自动化测试,AI工具正在成为开发者的得力助手。然而,这也引发了对开发者职业前景和技能需求变化的讨论。AI究竟是在帮助开发者还是取代他们?引言人工智能(ArtificialIntelligence,AI)作为一种新兴的技术,正在以前所未有的速度和规模改变着我们的生活和工作方
- 【部署模式演进】多实例 vs 多副本 vs 多租户:智能体平台部署结构深度解析
观熵
AgenticAI架构实战全流程架构人工智能智能体Agent
个人简介作者简介:全栈研发,具备端到端系统落地能力,专注大模型的压缩部署、多模态理解与Agent架构设计。热爱“结构”与“秩序”,相信复杂系统背后总有简洁可控的可能。我叫观熵。不是在控熵,就是在观测熵的流动个人主页:观熵个人邮箱:
[email protected]座右铭:愿科技之光,不止照亮智能,也照亮人心!专栏导航观熵系列专栏导航:AI前沿探索:从大模型进化、多模态交互、AIGC内容生成,到
- ChatGPT 与 AIGC 简问乱答
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ChatGPT与AIGC简问乱答**仅代表个人观点。**[Q1]ChatGPT最近非常火爆,2个月突破1亿月活,从产品形态来看,我们知道的微软、谷歌的搜索引擎都会嵌入。那么我们如何看待它的用户粘性,真的会有那么多人持续使用吗还是说只是一阵热潮?[A1]首先,工业界长久以来对搜索引擎的最终产品形态的定义是:信息问答助理。目前的信息检索黄页的产品形态个人认为其实是在技术发展未能满足最终产品形态目标的情
- AIGC革命:基于魔搭社区的LLM应用开发实战——从模型微调到系统部署
Liudef06小白
AIGC人工智能特殊专栏人工智能魔搭AIGCLLM
AIGC革命:基于魔搭社区的LLM应用开发实战——从模型微调到系统部署1.AIGC技术演进与魔搭社区生态解析人工智能生成内容(AIGC)正在重塑内容创作、软件开发和人机交互的边界。从OpenAI的GPT系列到StabilityAI的StableDiffusion,生成式AI技术正以惊人的速度发展。在这场技术革命中,魔搭社区(ModelScope)作为中国领先的AI模型开源平台,正成为开发者探索AI
- Java大厂面试实录:从电商场景到AIGC的深度技术拷问
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Java场景面试宝典Java面试SpringBootKafkaAI大厂面试微服务
第一轮提问:电商场景与微服务基础面试官:小曾,请描述一个典型的电商秒杀场景,你会如何设计系统架构?涉及哪些关键技术?小曾:秒杀嘛,主要是高并发,我一般会用SpringBoot搭后端,数据库用Redis做缓存,消息队列用Kafka异步处理订单。具体技术细节……呃,好像没细想。面试官(微笑):“不错,Redis和Kafka选得对。那如果用户请求量超10万/QPS,你会如何扩容?SpringCloud的
- 【AIGC工具箱】AIGC重塑生活神器
【AIGC工具箱】AIGC重塑生活神器(一)数字人(1)Sonic(腾讯)(2)HUMVA(二)视频生成(1)HumanDiT(字节跳动)(2)AnimateAnyone2(阿里巴巴)(3)Recraft(4)MIMO(阿里巴巴)(5)Wan2.1(阿里巴巴通义万象)(三)代码辅助(1)Cursor(2)Trae(字节跳动)(3)Qwen2.5-Coder(32B)(阿里巴巴)(4)Roo-Cli
- AIGC工具与软件开发流程的深度集成方案
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一、代码开发环节集成路径环境配置标准化安装AIGC工具包并配置环境变量(如设置AIGC_TOOL_PATH),确保团队开发环境一致。在IDE插件市场安装Copilot等工具,实现编码时实时建议调用。人机协作新模式需求解析:上传PRD文档,AI自动提取业务规则生成类结构(如支付模块的PaymentService雏形)。代码补全:输入注释//JWT验证中间件,生成OAuth2.0
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AI音乐模拟器:AIGC时代的智能音乐创作革命引言:AIGC浪潮下的音乐创作新范式在数字化转型的浪潮中,人工智能生成内容(AIGC)正在重塑各个创意领域。音乐产业作为创意经济的重要组成部分,正经历着前所未有的变革。据最新市场研究数据显示,全球AI音乐市场规模预计将从2023年的5.8亿美元增长到2030年的26.8亿美元,年复合增长率高达24.3%。这一快速增长的市场背后,是AI音乐技术正在打破传
- AIGC与自动驾驶:文心一言的车载交互设计
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AIGC与自动驾驶:文心一言的车载交互设计关键词:AIGC、自动驾驶、车载交互、文心一言、自然语言处理、多模态交互、用户体验摘要:本文深入探讨人工智能生成内容(AIGC)技术在自动驾驶领域的创新应用,特别是百度文心一言如何重构车载交互体验。通过解析文心一言的核心技术架构、多模态融合算法、场景化交互模型,结合具体代码实现和数学模型,揭示其在语音交互、情境理解、个性化服务等场景中的技术优势。同时通过项
- Cursor这类编程Agent软件的模型架构与工作流程
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开发|界面|引擎|交付|副驾——重写全栈法则:AI原生的倍速造应用流来自全栈程序员nine的探索与实践,持续迭代中。欢迎评论私信交流。最近在关注和输出一系列AIGC架构。模型架构与工作流程大语言模型(LLM)核心编程Agent的核心是一个强大的大语言模型,负责理解用户意图并生成相应的代码和解决方案。Cursor这类编程Agent通常基于GPT-4或Claude等先进大语言模型构建。这些模型通过海量
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重磅推荐专栏:《大模型AIGC》《课程大纲》《知识星球》本专栏致力于探索和讨论当今最前沿的技术趋势和应用领域,包括但不限于ChatGPT和StableDiffusion等。我们将深入研究大型模型的开发和应用,以及与之相关的人工智能生成内容(AIGC)技术。通过深入的技术解析和实践经验分享,旨在帮助读者更好地理解和应用这些领域的最新进展1.引言:迎接大型语言模型的新纪元我们正处在一个由人工智能(AI
- 【面试系列】C++ 高频面试题
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AIGC领域AI作画:在数字雕塑中的应用实践关键词:AIGC、AI作画、数字雕塑、生成对抗网络、3D建模、艺术创作、深度学习摘要:本文深入探讨了AIGC(人工智能生成内容)技术在数字雕塑领域的创新应用。我们将从技术原理、算法实现到实际案例,全面解析AI如何赋能传统数字雕塑创作流程。文章首先介绍AIGC在艺术创作中的背景和发展现状,然后详细讲解核心算法原理和数学模型,接着通过实际项目案例展示AI作画
- AIGC空间智能在服装设计领域的颠覆性变革
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AIGC空间智能在服装设计领域的颠覆性变革关键词:AIGC、空间智能、服装设计、数字孪生、生成式AI、3D人体建模、智能设计系统摘要:本文深入探讨AIGC(人工智能生成内容)与空间智能技术在服装设计领域的融合创新,揭示其如何通过三维人体建模、场景模拟、智能生成算法重构传统设计流程。从技术原理层解析空间智能的核心模块,结合生成对抗网络(GAN)、Transformer模型等前沿算法,展示从创意生成到
- 技术解析|可灵AI全球首部AI单元剧《新世界加载中》工作流揭秘:提示词工程如何解决口型同步/复杂动作生成 ?
昨天,在北京首映礼的暗场中,一段黏土风格的荒诞喜剧画面投映在银幕上:一根「宇宙肥肠」在太空中漂浮,讽刺着人类对虚假进步的盲目崇拜。这便是快手可灵AI与异类Outliers团队共同推出的《新世界加载中》,全球首部AI单元剧集。这部与传统短剧不同的全新作品,用全新的呈现方式为观众带来了更具视觉冲击力的视觉效果和观影体验,成为AIGC领域的创新之作。然而,涵盖7个不同题材的单元剧集,必定涉及复杂的人物表
- 解读Servlet原理篇二---GenericServlet与HttpServlet
周凡杨
javaHttpServlet源理GenericService源码
在上一篇《解读Servlet原理篇一》中提到,要实现javax.servlet.Servlet接口(即写自己的Servlet应用),你可以写一个继承自javax.servlet.GenericServletr的generic Servlet ,也可以写一个继承自java.servlet.http.HttpServlet的HTTP Servlet(这就是为什么我们自定义的Servlet通常是exte
- MySQL性能优化
bijian1013
数据库mysql
性能优化是通过某些有效的方法来提高MySQL的运行速度,减少占用的磁盘空间。性能优化包含很多方面,例如优化查询速度,优化更新速度和优化MySQL服务器等。本文介绍方法的主要有:
a.优化查询
b.优化数据库结构
- ThreadPool定时重试
dai_lm
javaThreadPoolthreadtimertimertask
项目需要当某事件触发时,执行http请求任务,失败时需要有重试机制,并根据失败次数的增加,重试间隔也相应增加,任务可能并发。
由于是耗时任务,首先考虑的就是用线程来实现,并且为了节约资源,因而选择线程池。
为了解决不定间隔的重试,选择Timer和TimerTask来完成
package threadpool;
public class ThreadPoolTest {
- Oracle 查看数据库的连接情况
周凡杨
sqloracle 连接
首先要说的是,不同版本数据库提供的系统表会有不同,你可以根据数据字典查看该版本数据库所提供的表。
select * from dict where table_name like '%SESSION%';
就可以查出一些表,然后根据这些表就可以获得会话信息
select sid,serial#,status,username,schemaname,osuser,terminal,ma
- 类的继承
朱辉辉33
java
类的继承可以提高代码的重用行,减少冗余代码;还能提高代码的扩展性。Java继承的关键字是extends
格式:public class 类名(子类)extends 类名(父类){ }
子类可以继承到父类所有的属性和普通方法,但不能继承构造方法。且子类可以直接使用父类的public和
protected属性,但要使用private属性仍需通过调用。
子类的方法可以重写,但必须和父类的返回值类
- android 悬浮窗特效
肆无忌惮_
android
最近在开发项目的时候需要做一个悬浮层的动画,类似于支付宝掉钱动画。但是区别在于,需求是浮出一个窗口,之后边缩放边位移至屏幕右下角标签处。效果图如下:
一开始考虑用自定义View来做。后来发现开线程让其移动很卡,ListView+动画也没法精确定位到目标点。
后来想利用Dialog的dismiss动画来完成。
自定义一个Dialog后,在styl
- hadoop伪分布式搭建
林鹤霄
hadoop
要修改4个文件 1: vim hadoop-env.sh 第九行 2: vim core-site.xml <configuration> &n
- gdb调试命令
aigo
gdb
原文:http://blog.csdn.net/hanchaoman/article/details/5517362
一、GDB常用命令简介
r run 运行.程序还没有运行前使用 c cuntinue 
- Socket编程的HelloWorld实例
alleni123
socket
public class Client
{
public static void main(String[] args)
{
Client c=new Client();
c.receiveMessage();
}
public void receiveMessage(){
Socket s=null;
BufferedRea
- 线程同步和异步
百合不是茶
线程同步异步
多线程和同步 : 如进程、线程同步,可理解为进程或线程A和B一块配合,A执行到一定程度时要依靠B的某个结果,于是停下来,示意B运行;B依言执行,再将结果给A;A再继续操作。 所谓同步,就是在发出一个功能调用时,在没有得到结果之前,该调用就不返回,同时其它线程也不能调用这个方法
多线程和异步:多线程可以做不同的事情,涉及到线程通知
&
- JSP中文乱码分析
bijian1013
javajsp中文乱码
在JSP的开发过程中,经常出现中文乱码的问题。
首先了解一下Java中文问题的由来:
Java的内核和class文件是基于unicode的,这使Java程序具有良好的跨平台性,但也带来了一些中文乱码问题的麻烦。原因主要有两方面,
- js实现页面跳转重定向的几种方式
bijian1013
JavaScript重定向
js实现页面跳转重定向有如下几种方式:
一.window.location.href
<script language="javascript"type="text/javascript">
window.location.href="http://www.baidu.c
- 【Struts2三】Struts2 Action转发类型
bit1129
struts2
在【Struts2一】 Struts Hello World http://bit1129.iteye.com/blog/2109365中配置了一个简单的Action,配置如下
<!DOCTYPE struts PUBLIC
"-//Apache Software Foundation//DTD Struts Configurat
- 【HBase十一】Java API操作HBase
bit1129
hbase
Admin类的主要方法注释:
1. 创建表
/**
* Creates a new table. Synchronous operation.
*
* @param desc table descriptor for table
* @throws IllegalArgumentException if the table name is res
- nginx gzip
ronin47
nginx gzip
Nginx GZip 压缩
Nginx GZip 模块文档详见:http://wiki.nginx.org/HttpGzipModule
常用配置片段如下:
gzip on; gzip_comp_level 2; # 压缩比例,比例越大,压缩时间越长。默认是1 gzip_types text/css text/javascript; # 哪些文件可以被压缩 gzip_disable &q
- java-7.微软亚院之编程判断俩个链表是否相交 给出俩个单向链表的头指针,比如 h1 , h2 ,判断这俩个链表是否相交
bylijinnan
java
public class LinkListTest {
/**
* we deal with two main missions:
*
* A.
* 1.we create two joined-List(both have no loop)
* 2.whether list1 and list2 join
* 3.print the join
- Spring源码学习-JdbcTemplate batchUpdate批量操作
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javaspring
Spring JdbcTemplate的batch操作最后还是利用了JDBC提供的方法,Spring只是做了一下改造和封装
JDBC的batch操作:
String sql = "INSERT INTO CUSTOMER " +
"(CUST_ID, NAME, AGE) VALUES (?, ?, ?)";
- [JWFD开源工作流]大规模拓扑矩阵存储结构最新进展
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工作流
生成和创建类已经完成,构造一个100万个元素的矩阵模型,存储空间只有11M大,请大家参考我在博客园上面的文档"构造下一代工作流存储结构的尝试",更加相信的设计和代码将陆续推出.........
竞争对手的能力也很强.......,我相信..你们一定能够先于我们推出大规模拓扑扫描和分析系统的....
- base64编码和url编码
cuityang
base64url
import java.io.BufferedReader;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;
import java.io.PrintWriter;
import java.io.StringWriter;
import java.io.UnsupportedEncodingException;
- web应用集群Session保持
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session
关于使用 memcached 或redis 存储 session ,以及使用 terracotta 服务器共享。建议使用 redis,不仅仅因为它可以将缓存的内容持久化,还因为它支持的单个对象比较大,而且数据类型丰富,不只是缓存 session,还可以做其他用途,一举几得啊。1、使用 filter 方法存储这种方法比较推荐,因为它的服务器使用范围比较多,不仅限于tomcat ,而且实现的原理比较简
- Yii 框架里数据库操作详解-[增加、查询、更新、删除的方法 'AR模式']
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public function getMinLimit () { $sql = "..."; $result = yii::app()->db->createCo
- solr StatsComponent(聚合统计)
eksliang
solr聚合查询solr stats
StatsComponent
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2169134
http://eksliang.iteye.com/ 一、概述
Solr可以利用StatsComponent 实现数据库的聚合统计查询,也就是min、max、avg、count、sum的功能
二、参数
- 百度一道面试题
greemranqq
位运算百度面试寻找奇数算法bitmap 算法
那天看朋友提了一个百度面试的题目:怎么找出{1,1,2,3,3,4,4,4,5,5,5,5} 找出出现次数为奇数的数字.
我这里复制的是原话,当然顺序是不一定的,很多拿到题目第一反应就是用map,当然可以解决,但是效率不高。
还有人觉得应该用算法xxx,我是没想到用啥算法好...!
还有觉得应该先排序...
还有觉
- Spring之在开发中使用SpringJDBC
ihuning
spring
在实际开发中使用SpringJDBC有两种方式:
1. 在Dao中添加属性JdbcTemplate并用Spring注入;
JdbcTemplate类被设计成为线程安全的,所以可以在IOC 容器中声明它的单个实例,并将这个实例注入到所有的 DAO 实例中。JdbcTemplate也利用了Java 1.5 的特定(自动装箱,泛型,可变长度
- JSON API 1.0 核心开发者自述 | 你所不知道的那些技术细节
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json
2013年5月,Yehuda Katz 完成了JSON API(英文,中文) 技术规范的初稿。事情就发生在 RailsConf 之后,在那次会议上他和 Steve Klabnik 就 JSON 雏形的技术细节相聊甚欢。在沟通单一 Rails 服务器库—— ActiveModel::Serializers 和单一 JavaScript 客户端库——&
- 网站项目建设流程概述
macroli
工作
一.概念
网站项目管理就是根据特定的规范、在预算范围内、按时完成的网站开发任务。
二.需求分析
项目立项
我们接到客户的业务咨询,经过双方不断的接洽和了解,并通过基本的可行性讨论够,初步达成制作协议,这时就需要将项目立项。较好的做法是成立一个专门的项目小组,小组成员包括:项目经理,网页设计,程序员,测试员,编辑/文档等必须人员。项目实行项目经理制。
客户的需求说明书
第一步是需
- AngularJs 三目运算 表达式判断
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境众观千象AngularJS
事件回顾:由于需要修改同一个模板,里面包含2个不同的内容,第一个里面使用的时间差和第二个里面名称不一样,其他过滤器,内容都大同小异。希望杜绝If这样比较傻的来判断if-show or not,继续追究其源码。
var b = "{{",
a = "}}";
this.startSymbol = function(a) {
- Spark算子:统计RDD分区中的元素及数量
superlxw1234
sparkspark算子Spark RDD分区元素
关键字:Spark算子、Spark RDD分区、Spark RDD分区元素数量
Spark RDD是被分区的,在生成RDD时候,一般可以指定分区的数量,如果不指定分区数量,当RDD从集合创建时候,则默认为该程序所分配到的资源的CPU核数,如果是从HDFS文件创建,默认为文件的Block数。
可以利用RDD的mapPartitionsWithInd
- Spring 3.2.x将于2016年12月31日停止支持
wiselyman
Spring 3
Spring 团队公布在2016年12月31日停止对Spring Framework 3.2.x(包含tomcat 6.x)的支持。在此之前spring团队将持续发布3.2.x的维护版本。
请大家及时准备及时升级到Spring
- fis纯前端解决方案fis-pure
zccst
JavaScript
作者:zccst
FIS通过插件扩展可以完美的支持模块化的前端开发方案,我们通过FIS的二次封装能力,封装了一个功能完备的纯前端模块化方案pure。
1,fis-pure的安装
$ fis install -g fis-pure
$ pure -v
0.1.4
2,下载demo到本地
git clone https://github.com/hefangshi/f