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人工智能
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
- 优化提示内容生成技术框架:提示工程架构师的坚实后盾
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
- 生成式引擎优化(GEO)在 Google Gemini 中的实践与探索
GEO优化助手
生成式引擎优化AI搜索优化GEO优化人工智能生成式引擎优化搜索引擎AI搜索营销GEO优化GoogleGemini
2025年,生成式AI(如GoogleGemini、ChatGPT、DeepSeek)已占据全球63%的互联网用户信息获取入口。用户行为从"浏览多个网页"转向"直接获取AI生成的精准答案",这一转变使传统SEO(搜索引擎优化)面临失效风险——即使内容优质,若未被AI模型识别为"可信信源",仍可能被淹没在信息洪流中。在此背景下,生成式引擎优化(GEO,GenerativeEngineOptimiza
- 【2025C卷】华为OD机试九日集训第3期 - 按算法分类,由易到难,提升编程能力和解题技巧
目录一、适合人群二、本期训练时间三、如何参加四、数据结构与算法大纲五、华为OD九日集训第1天、逻辑分析第2天、逻辑分析第3天、逻辑分析第4天、双指针第5天、双指针第6天、数据结构map和list第7天、贪心算法第8天、二分查找第9天、回溯六、集训总结国内直接使用ChatGPT4o、o3、o4-mini-high、GPT-4.5、GPT4.1、Gemini2.5pro、ClaudeSonnet4、D
- 2025B卷 - 华为OD机试七日集训第3期 - 按算法分类,由易到难,循序渐进,玩转OD(Python/JS/C/C++)
哪 吒
搬砖工逆袭Java架构师华为od算法python华为OD机试2025B卷
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- 谷歌引入开源全栈 AI 代理栈:借助 Gemini 2.5 和 LangGraph 实现多步网络搜索、反思与综合
对话式AI已迅速从基础聊天机器人框架中发展起来。然而,大多数大型语言模型(LLM)仍存在一个关键限制——它们仅依据静态训练数据生成回复,缺乏自我识别知识空白或执行实时信息综合的能力。因此,这些模型常常给出不完整或过时的答案,尤其在涉及不断演变或小众话题时。为解决这些问题,AI代理必须超越被动查询。它们需要识别信息空白,执行自主网络搜索,验证结果,并完善回复——有效模仿人类研究助手的工作方式。谷歌与
- 【AI论文】EmbRACE-3K: 复杂环境中的具身推理与行为研究
摘要:近期先进的视觉语言模型(Vision-LanguageModels,VLMs)在被动、离线的图像和视频理解任务中展现出了卓越的性能。然而,在具身场景中,这些模型的有效性仍较为有限。具身场景要求在线交互和主动的场景理解,在此类场景中,智能体以第一人称视角感知环境,且每一次动作都会动态地影响后续的观察结果。即便是像GPT-4o、Claude3.5Sonnet和Gemini2.5Pro这样的先进模
- 谷歌搜索的 AI 防守战,透露了什么新趋势?
在美的苦命程序员
人工智能
在AI搜索这一轮激烈竞逐中,谷歌这位“搜索一哥”正面临新旧对手的夹击:ChatGPT、Perplexity、Claude、Gemini……每一个看上去都野心勃勃、来势汹汹。但即便如此,数据显示,谷歌在全球搜索领域依然维持了89.5%的市场份额,网络访问量环比小幅增长1%。Gemini的月度用户增长更是达到了27%。这不仅是一场份额保卫战,更是谷歌对“搜索形态重塑”的深度试验。透过这场战役,我们也可
- Gemini CLI 用户界面系统深度解析:从命令行到智能交互的完美转换
步子哥
交互人工智能
前言在深入探索了GeminiCLI的核心引擎、沙盒系统、扩展机制和构建发布系统后,今天我们将深入研究用户直接接触的最前端——CLI用户界面系统。这个系统不仅是用户与AI交互的桥梁,更是一个完整的交互式智能终端¹,它将复杂的AI能力转化为直观、高效的命令行体验。注解1-交互式智能终端:不同于传统的命令行工具,GeminiCLI的用户界面系统实现了真正的智能交互。它既支持传统的命令行操作,又提供了现代
- Rust+ChatBoxAI:实战
ChatboxAIChatboxAI是一款基于人工智能技术的智能助手工具,旨在通过自然语言交互帮助用户完成多种任务。以下是其核心功能与特点:功能概述多模型支持:可连接OpenAI、Claude、Gemini等主流大语言模型,用户能自由切换不同AI服务。本地运行:支持离线使用,数据隐私性较强,适合敏感信息处理场景。跨平台兼容:提供Windows、macOS和Linux客户端,同步支持移动端应用。核心
- LLM系统性学习完全指南(初学者必看系列)
GA琥珀
LLM学习人工智能语言模型
前言这篇文章将系统性的讲解LLM(LargeLanguageModels,LLM)的知识和应用。我们将从支撑整个领域的数学与机器学习基石出发,逐步剖析自然语言处理(NLP)的经典范式,深入探究引发革命的Transformer架构,并按时间顺序追溯从BERT、GPT-2到GPT-4、Llama及Gemini等里程碑式模型的演进。随后,我们将探讨如何将这些强大的基础模型转化为实用、安全的应用,涵盖对齐
- Gemini CLI Web 实现
GeminiCLIWeb简化版:基于Core包的智能Web扩展架构详解项目地址:https://github.com/lovelyqun/gemini-cli-web.git前言在AI应用开发领域,如何将强大的命令行工具转化为易用的Web应用是一个常见挑战。本文将深入分析packages/web-simple的实现,这是一个基于GeminiCLICore包构建的Web扩展,展示了如何优雅地复用现有
- 本地部署大模型的几种方式
AI产品经理
语言模型人工智能自然语言处理chatgpt学习
现在大模型可谓是满天飞,只要你稍微关注时下的AI资讯,几乎每天都有新的AI大模型出现.这之中当然有诸如GhatGPT,Gemini这样的私有化大模型,更吸引人关注的可能是开源的可私有化部署的一些大模型.比如Meta前两天开放的Lamma3,Google的Gemma开源模型,国内也有Qwen以及YI等.前排提示,文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦!无论私有的大模型,还是开源的可私有化部署的大模
- Gemini CLI 文件发现引擎深度解析:从模式匹配到智能搜索的架构演进
步子哥
智能涌现架构人工智能
前言在现代AI开发工具中,如何快速、准确地找到相关文件是一个基础而又重要的能力。今天我们将深入解析GeminiCLI中的GlobTool类——一个看似简单的文件搜索工具,实际上却承载着复杂的模式匹配、智能排序、Git集成等多重职责,展现了如何将传统的文件搜索演进为AI时代的智能文件发现系统。GlobTool的设计哲学核心设计理念GlobTool的设计体现了智能化文件发现¹的核心理念。它不仅仅是一个
- Embabel:下一代企业级JVM AI智能体框架的革命引言:AI时代的Java生态新机遇
DZSpace
软件开发jvm人工智能java
在生成式AI(如ChatGPT、Claude、Gemini)席卷全球的背景下,Python凭借其丰富的AI工具链(如PyTorch、LangChain)成为主流开发语言。然而,在企业级软件开发领域,Java和JVM生态(如Kotlin、Scala)长期以来占据主导地位,尤其是在金融、电信、电商等对稳定性、可扩展性、事务管理要求极高的场景。RodJohnson(Spring框架创始人)敏锐地发现了这
- Gemini vs DeepSeek:Transformer 架构下的技术路线差异与企业级选择
charles666666
transformer架构深度学习语言模型产品经理人工智能
一、引言:从商业价值切入Gemini和DeepSeek都基于Transformer架构,但在技术路线和应用场景上各有侧重。本文将解密同源Transformer下的技术分野,帮助企业做出更明智的大模型选型决策。二、Transformer核心机制精要Transformer架构是现代大语言模型的基础,其核心机制包括自注意力机制和前馈神经网络。自注意力机制使模型能够捕捉序列中元素的全局依赖关系,但也是GP
- 深度解码:企业级 AI 选型中 Gemini 与 DeepSeek 的架构对决
charles666666
人工智能架构语言模型深度学习产品经理机器学习
开篇:技术选型会议中的认知困局当技术团队尝试评估基于MoE(专家混合)架构的Gemini1.5Pro和DeepSeek-V3时,决策者往往陷入认知混乱。尽管两者同属MoE架构,实际测试表现却大相径庭。这种混乱源于对参数规模的盲目崇拜。Gemini1.5Pro拥有1.5万亿参数,而DeepSeek-V3参数规模仅为前者的一半。但在实际企业场景测试中,DeepSeek在中文语义理解任务中的准确率却高出
- 使用Gemini实现AI驱动UI自动化测试
测试AI自动化测试
安装依赖pipinstallbrowser-uselangchain-google-genaipydantic编写代码#coding=utf-8importasyncioimportosfrombrowser_use.agent.serviceimportAgentfromlangchain_google_genaiimportChatGoogleGenerativeAIfrompydantici
- 从零构建MCP服务器:FastMCP实战指南
炼丹上岸
大模型#MCP服务器运维人工智能大模型pythonMCP
引言:MCP协议与FastMCP框架ModelContextProtocol(MCP)是连接AI模型与外部服务的标准化协议,允许LLM(如Claude、Gemini)调用工具、访问数据。然而,直接实现MCP协议需要处理JSON-RPC、会话管理等繁琐细节。FastMCP作为Python框架,封装了这些底层逻辑,让开发者专注于业务功能。本文将通过分步实战,从零构建一个完整的MCP服务器,涵盖工具、资
- 2025B卷 - 华为OD机试七日集训第5期 - 按算法分类,由易到难,循序渐进,玩转OD
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- 2025B卷 - 华为OD机试七日集训第4期 - 按算法分类,由易到难,循序渐进,玩转OD(Python/JS/C/C++)
哪 吒
搬砖工逆袭Java架构师华为od算法python华为OD机试2025B卷
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- 2025B卷 - 华为OD机试七日集训第2期 - 按算法分类,由易到难,循序渐进,玩转OD(Python/JS/C/C++)
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- Gemini CLI 智能记忆系统全景解析:从单点存储到分布式记忆网络的架构进化
步子哥
智能涌现分布式架构人工智能
前言在前面的分析中,我们了解了MemoryTool的基础记忆存储功能。今天,我们将深入探索GeminiCLI记忆系统的完整生态——通过分析memoryDiscovery.ts和memoryImportProcessor.ts,揭示一个更加复杂而精妙的分布式记忆网络¹。这个系统不仅能够存储单点记忆,更能够构建跨文件、跨项目的智能上下文体系。注解1-分布式记忆网络:不同于传统的单文件存储,Gemini
- Gemini CLI 的记忆之谜:深入 `GEMINI.md` 的分层上下文系统
步子哥
智能涌现人工智能
如果你曾与GeminiCLI协作,你可能会惊叹于它的“记忆力”。它不仅能理解你当前项目的复杂结构,还能记住你在不同项目中设定的特定规范。这种近乎“心有灵犀”的默契背后,隐藏着一个强大而精妙的设计——GEMINI.md文件。但GEMINI.md并非一块简单的记事板。它是一个动态的、分层的、可组合的上下文系统,是GeminiCLI的“数字大脑”。今天,就让我们化身神经科学家,一同解剖这个大脑,探寻其记
- Sider多模型AI助手平台深度评测:开发者高效编程的秘密武器
梦玄海
人工智能copilot自动化运维开源
一、为什么开发者需要多模型平台?当技术决策面临关键选择时:核心价值:避免被单一模型局限思维,通过横向对比获得最佳解决方案二、Sider核心功能全景图模块支持能力开发场景示例模型库GPT-4/Claude/Gemini/本地模型等`gitdiff智能编程实时补全/调试/注释生成VSCode中自动生成JSDoc文档处理PDF/Word/网页解析技术白皮书关键信息提取自动化定时任务+API集成每日自动生
- Gemini CLI:AI工程师的黄金规范框架
ZhangJiQun&MXP
教学2024大模型以及算力2021AIpython语言模型python深度学习人工智能机器学习
GeminiCLI的系统提示词:高阶工程规范+安全边界控制+工具编排能力GeminiCLI的系统提示词,它是AI工程师的黄金范本,可看作“高阶工程规范+安全边界控制+工具编排能力”的完整框架,具体内容如下:核心目标:让AI作为专注软件工程任务的交互式CLI代理,遵循指令、利用工具,安全高效地协助用户。核心准则:读改代码要遵守项目规范,验证库和框架的可用性,模仿现有代码风格,修改要自然融入项目,谨慎
- 多模态大模型的技术应用与未来展望:重构AI交互范式的新引擎
zhaoyi_he
重构人工智能
一、引言:为什么多模态是AI发展的下一场革命?过去十年,深度学习推动了计算机视觉和自然语言处理的飞跃,但两者的发展路径长期割裂。随着生成式AI和大模型时代的到来,**多模态大模型(MultimodalFoundationModels)**以统一的建模方式处理图像、文本、音频、视频等多源数据,重塑了“感知-认知-决策”链条,为AGI迈出关键一步。OpenAI的GPT-4o、Google的Gemini
- Gemini CLI 工具注册系统深度解析:从动态发现到智能执行的完整架构
前言在探索了GeminiCLI的配置系统、扩展机制和构建流程后,今天我们将深入项目的核心——工具注册系统。这个系统位于tools目录,是整个AI工具生态的神经中枢。通过对tool-registry.ts和tools.ts的深入分析,我们可以看到一个插件化工具架构¹的完整实现。注解1-插件化工具架构:不同于传统的硬编码工具集合,GeminiCLI采用了完全插件化的工具架构。系统能够动态发现、注册和执
- 大语言模型应用指南:谷歌 Gemini 简介
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战AI人工智能与大数据计算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
大语言模型应用指南:谷歌Gemini简介关键词:大语言模型,Gemini,谷歌,人工智能,应用指南1.背景介绍近年来,人工智能领域取得了突破性进展,尤其是大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)的出现,彻底改变了我们与信息交互的方式。从最初的聊天机器人到如今的代码生成、文本创作等领域,LLMs展现出惊人的能力。谷歌作为科技巨头,一直走在人工智能研究的前沿。继BERT、LaMD
- 深入CLI架构:Gemini CLI如何用React构建现代化终端UI
步子哥
智能涌现AGI通用人工智能架构react.jsui人工智能
传统的命令行界面(CLI)通常是简单、无状态的脚本。然而,随着工具功能的日益复杂,用户对交互体验的要求也越来越高。GeminiCLI正是这一趋势下的杰出代表,它借助React和Ink框架,在终端中构建了一个功能丰富、响应迅速且高度可扩展的交互式用户界面。本文将深入剖析该CLIUI(位于packages/cli/src/ui)的设计思想与架构,通过代码示例和注解,揭示其如何将现代Web开发的最佳实践
- 枚举的构造函数中抛出异常会怎样
bylijinnan
javaenum单例
首先从使用enum实现单例说起。
为什么要用enum来实现单例?
这篇文章(
http://javarevisited.blogspot.sg/2012/07/why-enum-singleton-are-better-in-java.html)阐述了三个理由:
1.enum单例简单、容易,只需几行代码:
public enum Singleton {
INSTANCE;
- CMake 教程
aigo
C++
转自:http://xiang.lf.blog.163.com/blog/static/127733322201481114456136/
CMake是一个跨平台的程序构建工具,比如起自己编写Makefile方便很多。
介绍:http://baike.baidu.com/view/1126160.htm
本文件不介绍CMake的基本语法,下面是篇不错的入门教程:
http:
- cvc-complex-type.2.3: Element 'beans' cannot have character
Cb123456
springWebgis
cvc-complex-type.2.3: Element 'beans' cannot have character
Line 33 in XML document from ServletContext resource [/WEB-INF/backend-servlet.xml] is i
- jquery实例:随页面滚动条滚动而自动加载内容
120153216
jquery
<script language="javascript">
$(function (){
var i = 4;$(window).bind("scroll", function (event){
//滚动条到网页头部的 高度,兼容ie,ff,chrome
var top = document.documentElement.s
- 将数据库中的数据转换成dbs文件
何必如此
sqldbs
旗正规则引擎通过数据库配置器(DataBuilder)来管理数据库,无论是Oracle,还是其他主流的数据都支持,操作方式是一样的。旗正规则引擎的数据库配置器是用于编辑数据库结构信息以及管理数据库表数据,并且可以执行SQL 语句,主要功能如下。
1)数据库生成表结构信息:
主要生成数据库配置文件(.conf文
- 在IBATIS中配置SQL语句的IN方式
357029540
ibatis
在使用IBATIS进行SQL语句配置查询时,我们一定会遇到通过IN查询的地方,在使用IN查询时我们可以有两种方式进行配置参数:String和List。具体使用方式如下:
1.String:定义一个String的参数userIds,把这个参数传入IBATIS的sql配置文件,sql语句就可以这样写:
<select id="getForms" param
- Spring3 MVC 笔记(一)
7454103
springmvcbeanRESTJSF
自从 MVC 这个概念提出来之后 struts1.X struts2.X jsf 。。。。。
这个view 层的技术一个接一个! 都用过!不敢说哪个绝对的强悍!
要看业务,和整体的设计!
最近公司要求开发个新系统!
- Timer与Spring Quartz 定时执行程序
darkranger
springbean工作quartz
有时候需要定时触发某一项任务。其实在jdk1.3,java sdk就通过java.util.Timer提供相应的功能。一个简单的例子说明如何使用,很简单: 1、第一步,我们需要建立一项任务,我们的任务需要继承java.util.TimerTask package com.test; import java.text.SimpleDateFormat; import java.util.Date;
- 大端小端转换,le32_to_cpu 和cpu_to_le32
aijuans
C语言相关
大端小端转换,le32_to_cpu 和cpu_to_le32 字节序
http://oss.org.cn/kernel-book/ldd3/ch11s04.html
小心不要假设字节序. PC 存储多字节值是低字节为先(小端为先, 因此是小端), 一些高级的平台以另一种方式(大端)
- Nginx负载均衡配置实例详解
avords
[导读] 负载均衡是我们大流量网站要做的一个东西,下面我来给大家介绍在Nginx服务器上进行负载均衡配置方法,希望对有需要的同学有所帮助哦。负载均衡先来简单了解一下什么是负载均衡,单从字面上的意思来理解就可以解 负载均衡是我们大流量网站要做的一个东西,下面我来给大家介绍在Nginx服务器上进行负载均衡配置方法,希望对有需要的同学有所帮助哦。
负载均衡
先来简单了解一下什么是负载均衡
- 乱说的
houxinyou
框架敏捷开发软件测试
从很久以前,大家就研究框架,开发方法,软件工程,好多!反正我是搞不明白!
这两天看好多人研究敏捷模型,瀑布模型!也没太搞明白.
不过感觉和程序开发语言差不多,
瀑布就是顺序,敏捷就是循环.
瀑布就是需求、分析、设计、编码、测试一步一步走下来。而敏捷就是按摸块或者说迭代做个循环,第个循环中也一样是需求、分析、设计、编码、测试一步一步走下来。
也可以把软件开发理
- 欣赏的价值——一个小故事
bijian1013
有效辅导欣赏欣赏的价值
第一次参加家长会,幼儿园的老师说:"您的儿子有多动症,在板凳上连三分钟都坐不了,你最好带他去医院看一看。" 回家的路上,儿子问她老师都说了些什么,她鼻子一酸,差点流下泪来。因为全班30位小朋友,惟有他表现最差;惟有对他,老师表现出不屑,然而她还在告诉她的儿子:"老师表扬你了,说宝宝原来在板凳上坐不了一分钟,现在能坐三分钟。其他妈妈都非常羡慕妈妈,因为全班只有宝宝
- 包冲突问题的解决方法
bingyingao
eclipsemavenexclusions包冲突
包冲突是开发过程中很常见的问题:
其表现有:
1.明明在eclipse中能够索引到某个类,运行时却报出找不到类。
2.明明在eclipse中能够索引到某个类的方法,运行时却报出找不到方法。
3.类及方法都有,以正确编译成了.class文件,在本机跑的好好的,发到测试或者正式环境就
抛如下异常:
java.lang.NoClassDefFoundError: Could not in
- 【Spark七十五】Spark Streaming整合Flume-NG三之接入log4j
bit1129
Stream
先来一段废话:
实际工作中,业务系统的日志基本上是使用Log4j写入到日志文件中的,问题的关键之处在于业务日志的格式混乱,这给对日志文件中的日志进行统计分析带来了极大的困难,或者说,基本上无法进行分析,每个人写日志的习惯不同,导致日志行的格式五花八门,最后只能通过grep来查找特定的关键词缩小范围,但是在集群环境下,每个机器去grep一遍,分析一遍,这个效率如何可想之二,大好光阴都浪费在这上面了
- sudoku solver in Haskell
bookjovi
sudokuhaskell
这几天没太多的事做,想着用函数式语言来写点实用的程序,像fib和prime之类的就不想提了(就一行代码的事),写什么程序呢?在网上闲逛时发现sudoku游戏,sudoku十几年前就知道了,学生生涯时也想过用C/Java来实现个智能求解,但到最后往往没写成,主要是用C/Java写的话会很麻烦。
现在写程序,本人总是有一种思维惯性,总是想把程序写的更紧凑,更精致,代码行数最少,所以现
- java apache ftpClient
bro_feng
java
最近使用apache的ftpclient插件实现ftp下载,遇见几个问题,做如下总结。
1. 上传阻塞,一连串的上传,其中一个就阻塞了,或是用storeFile上传时返回false。查了点资料,说是FTP有主动模式和被动模式。将传出模式修改为被动模式ftp.enterLocalPassiveMode();然后就好了。
看了网上相关介绍,对主动模式和被动模式区别还是比较的模糊,不太了解被动模
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-工厂方法模式
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/
package design.pattern;
/*
* 工厂方法模式:使一个类的实例化延迟到子类
* 某次,我在工作不知不觉中就用到了工厂方法模式(称为模板方法模式更恰当。2012-10-29):
* 有很多不同的产品,它
- 面试记录语
chenyu19891124
招聘
或许真的在一个平台上成长成什么样,都必须靠自己去努力。有了好的平台让自己展示,就该好好努力。今天是自己单独一次去面试别人,感觉有点小紧张,说话有点打结。在面试完后写面试情况表,下笔真的好难,尤其是要对面试人的情况说明真的好难。
今天面试的是自己同事的同事,现在的这个同事要离职了,介绍了我现在这位同事以前的同事来面试。今天这位求职者面试的是配置管理,期初看了简历觉得应该很适合做配置管理,但是今天面
- Fire Workflow 1.0正式版终于发布了
comsci
工作workflowGoogle
Fire Workflow 是国内另外一款开源工作流,作者是著名的非也同志,哈哈....
官方网站是 http://www.fireflow.org
经过大家努力,Fire Workflow 1.0正式版终于发布了
正式版主要变化:
1、增加IWorkItem.jumpToEx(...)方法,取消了当前环节和目标环节必须在同一条执行线的限制,使得自由流更加自由
2、增加IT
- Python向脚本传参
daizj
python脚本传参
如果想对python脚本传参数,python中对应的argc, argv(c语言的命令行参数)是什么呢?
需要模块:sys
参数个数:len(sys.argv)
脚本名: sys.argv[0]
参数1: sys.argv[1]
参数2: sys.argv[
- 管理用户分组的命令gpasswd
dongwei_6688
passwd
NAME: gpasswd - administer the /etc/group file
SYNOPSIS:
gpasswd group
gpasswd -a user group
gpasswd -d user group
gpasswd -R group
gpasswd -r group
gpasswd [-A user,...] [-M user,...] g
- 郝斌老师数据结构课程笔记
dcj3sjt126com
数据结构与算法
<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<
- yii2 cgridview加上选择框进行操作
dcj3sjt126com
GridView
页面代码
<?=Html::beginForm(['controller/bulk'],'post');?>
<?=Html::dropDownList('action','',[''=>'Mark selected as: ','c'=>'Confirmed','nc'=>'No Confirmed'],['class'=>'dropdown',])
- linux mysql
fypop
linux
enquiry mysql version in centos linux
yum list installed | grep mysql
yum -y remove mysql-libs.x86_64
enquiry mysql version in yum repositoryyum list | grep mysql oryum -y list mysql*
install mysq
- Scramble String
hcx2013
String
Given a string s1, we may represent it as a binary tree by partitioning it to two non-empty substrings recursively.
Below is one possible representation of s1 = "great":
- 跟我学Shiro目录贴
jinnianshilongnian
跟我学shiro
历经三个月左右时间,《跟我学Shiro》系列教程已经完结,暂时没有需要补充的内容,因此生成PDF版供大家下载。最近项目比较紧,没有时间解答一些疑问,暂时无法回复一些问题,很抱歉,不过可以加群(334194438/348194195)一起讨论问题。
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- nginx日志切割并使用flume-ng收集日志
liyonghui160com
nginx的日志文件没有rotate功能。如果你不处理,日志文件将变得越来越大,还好我们可以写一个nginx日志切割脚本来自动切割日志文件。第一步就是重命名日志文件,不用担心重命名后nginx找不到日志文件而丢失日志。在你未重新打开原名字的日志文件前,nginx还是会向你重命名的文件写日志,linux是靠文件描述符而不是文件名定位文件。第二步向nginx主
- Oracle死锁解决方法
pda158
oracle
select p.spid,c.object_name,b.session_id,b.oracle_username,b.os_user_name from v$process p,v$session a, v$locked_object b,all_objects c where p.addr=a.paddr and a.process=b.process and c.object_id=b.
- java之List排序
shiguanghui
list排序
在Java Collection Framework中定义的List实现有Vector,ArrayList和LinkedList。这些集合提供了对对象组的索引访问。他们提供了元素的添加与删除支持。然而,它们并没有内置的元素排序支持。 你能够使用java.util.Collections类中的sort()方法对List元素进行排序。你既可以给方法传递
- servlet单例多线程
utopialxw
单例多线程servlet
转自http://www.cnblogs.com/yjhrem/articles/3160864.html
和 http://blog.chinaunix.net/uid-7374279-id-3687149.html
Servlet 单例多线程
Servlet如何处理多个请求访问?Servlet容器默认是采用单实例多线程的方式处理多个请求的:1.当web服务器启动的