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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
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
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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
- 5个必知的AIGC工具,轻松打造爆款虚拟偶像
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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
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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
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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
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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
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南昌。二〇二〇年一月一日基本科研[1]:1.论文阅读论文--小时2.论文实现论文编写--实验--小时3.数学SINS推导回顾--O分4.科研参考书【】1)的《》看0/0页-5.科研文档1)组织工作[1]:开题报告--英语能力[2]:1.听力--十分2.单词--三分3.口语--五分4.英语文档1)编程能力[2]:1.编程语言C语言--O分2.数据结构与算法C语言数据结构--O分3.编程参考书1)陈正
- 零基础完整版入门经典深度学习时间序列预测项目实战+最新前沿时间序列预测模型代码讲解学习整理(附完整可运行代码)
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时间序列预测项目实战深度学习学习人工智能
专栏内容本专栏主要整理了作者在时间序列预测领域内的一些学习思路与代码整理,帮助大家在初进入此领域时,可以快速掌握代码进行实战操作,对代码的操作再结合论文阅读肯定是上升更快嘛,作者也愿意和大家一起讨论进步,下面的内容会逐步更新,作者主页的资源列也会放出一些可下载的资源供大家参考学习噢。一、LSTM时间序列预测完整代码示例学习分析(pytorch框架)精选试读文章二、LSTM多变量输入实现多步预测完整
- 生成式引擎优化(GEO):AI时代网站优化的范式重构
GEO优化助手
AI搜索优化生成式引擎优化GEO优化人工智能重构生成式引擎优化搜索引擎GEO优化AI搜索营销
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
Zachary AI
AIGC调研相关AIGCtransformer架构
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
DiffusionModels与深度学习AIGC人工智能深度学习扩散模型
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
- 250714脑电分析课题进展——基础知识扩展与论文阅读
脑电分析课题进展目录脑电分析课题进展一、概要二、论文阅读(一)内容(二)创新(三)不足三、书籍阅读四、基础知识学习(一)机器学习(二)代码能力五、总结与展望一、概要本周课题进展聚焦于论文与书籍阅读,以及基础知识的学习(包括机器学习与PyTorch的代码学习)论文阅读以毕明川学姐的学位论文为参考《基于EEG的冥想状态数据挖掘研究》书籍阅读以李颖洁的《脑电信号分析方法及其应用》第一章内容为重点机器学习
- 速看!近屿OJAC发布全新AIGC大模型工程师工程师和产品经理学习路径图!
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
- [论文阅读] 人工智能 + 软件工程 | LLM当“裁判”靠谱吗?——解析代码生成与总结任务中的LLM评判能力
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LLM当“裁判”靠谱吗?——解析代码生成与总结任务中的LLM评判能力论文:OntheEffectivenessofLLM-as-a-judgeforCodeGenerationandSummarizationarXiv:2507.16587OntheEffectivenessofLLM-as-a-judgeforCodeGenerationandSummarizationGiuseppeCrupi
- 论文笔记:EMR-MERGING: Tuning-Free High-Performance Model Merging
UQI-LIUWJ
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2024neurips1intro随着HuggingFace、timm和torchvision等开源仓库的发展,预训练与微调模型的数量激增,这导致模型部署的存储和成本负担加重。多任务学习(MTL)通过联合训练多数据集来部分缓解上述问题,但它存在以下缺陷:(i)计算成本高;(ii)隐私数据限制导致数据不可获取因此,近年来出现了**模型融合(modelmerging)**方法,试图通过权重合并的方式绕
- [论文阅读] 人工智能 + 软件工程 | LLM优化RTL代码:在时序逻辑面前栽了跟头?—— 一项基于变形策略的实证研究
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LLM优化RTL代码:在时序逻辑面前栽了跟头?——一项基于变形策略的实证研究论文标题:RethinkingLLM-BasedRTLCodeOptimizationViaTimingLogicMetamorphosisarXiv:2507.16808[pdf,html,other]RethinkingLLM-BasedRTLCodeOptimizationViaTimingLogicMetamorp
- 浅谈AI和开发者
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
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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
- 【三维感知目标检测论文阅读】《Point RCNN: An Angle-Free Framework for Rotated Object Detection》
今天给大家带来的论文是2019年的《PointRCNN:AnAngle-FreeFrameworkforRotatedObjectDetection》。尽管这是一篇较早的纯点云检测论文,但我把它放在了最后来讲。因为在了解了各类主流方法后,再回过头来阅读它会有更深的理解。PointRCNN采用自底向上的方式直接从点云生成高质量的3D候选框,其对于旋转框的无角度(Angle-Free)处理方式,对于理
- ChatGPT 与 AIGC 简问乱答
MatrixOnEarth
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
- [论文阅读] 人工智能 + 软件工程 | 单会话方法论:一种以人类为中心的人工智能辅助软件开发协议
张较瘦_
前沿技术论文阅读人工智能软件工程
单一对话法(SCM):AI辅助软件开发的“全局对话”新思路SingleConversationMethodology:AHuman-CenteredProtocolforAI-AssistedSoftwareDevelopmentarXiv:2507.12665SingleConversationMethodology:AHuman-CenteredProtocolforAI-AssistedSo
- 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
- Deep Multi-scale Convolutional Neural Network for Dynamic Scene Deblurring 论文阅读
钟屿
论文阅读计算机视觉人工智能
用于动态场景去模糊的深度多尺度卷积神经网络摘要针对一般动态场景的非均匀盲去模糊是一个具有挑战性的计算机视觉问题,因为模糊不仅来源于多个物体运动,还来源于相机抖动和场景深度变化。为了去除这些复杂的运动模糊,传统的基于能量优化的方法依赖于简单的假设,例如模糊核是部分均匀或局部线性的。此外,最近的基于机器学习的方法也依赖于在这些假设下生成的合成模糊数据集。这使得传统的去模糊方法在模糊核难以近似或参数化的
- 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
- jQuery 键盘事件keydown ,keypress ,keyup介绍
107x
jsjquerykeydownkeypresskeyup
本文章总结了下些关于jQuery 键盘事件keydown ,keypress ,keyup介绍,有需要了解的朋友可参考。
一、首先需要知道的是: 1、keydown() keydown事件会在键盘按下时触发. 2、keyup() 代码如下 复制代码
$('input').keyup(funciton(){  
- AngularJS中的Promise
bijian1013
JavaScriptAngularJSPromise
一.Promise
Promise是一个接口,它用来处理的对象具有这样的特点:在未来某一时刻(主要是异步调用)会从服务端返回或者被填充属性。其核心是,promise是一个带有then()函数的对象。
为了展示它的优点,下面来看一个例子,其中需要获取用户当前的配置文件:
var cu
- c++ 用数组实现栈类
CrazyMizzz
数据结构C++
#include<iostream>
#include<cassert>
using namespace std;
template<class T, int SIZE = 50>
class Stack{
private:
T list[SIZE];//数组存放栈的元素
int top;//栈顶位置
public:
Stack(
- java和c语言的雷同
麦田的设计者
java递归scaner
软件启动时的初始化代码,加载用户信息2015年5月27号
从头学java二
1、语言的三种基本结构:顺序、选择、循环。废话不多说,需要指出一下几点:
a、return语句的功能除了作为函数返回值以外,还起到结束本函数的功能,return后的语句
不会再继续执行。
b、for循环相比于whi
- LINUX环境并发服务器的三种实现模型
被触发
linux
服务器设计技术有很多,按使用的协议来分有TCP服务器和UDP服务器。按处理方式来分有循环服务器和并发服务器。
1 循环服务器与并发服务器模型
在网络程序里面,一般来说都是许多客户对应一个服务器,为了处理客户的请求,对服务端的程序就提出了特殊的要求。
目前最常用的服务器模型有:
·循环服务器:服务器在同一时刻只能响应一个客户端的请求
·并发服务器:服
- Oracle数据库查询指令
肆无忌惮_
oracle数据库
20140920
单表查询
-- 查询************************************************************************************************************
-- 使用scott用户登录
-- 查看emp表
desc emp
- ext右下角浮动窗口
知了ing
JavaScriptext
第一种
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/
- 浅谈REDIS数据库的键值设计
矮蛋蛋
redis
http://www.cnblogs.com/aidandan/
原文地址:http://www.hoterran.info/redis_kv_design
丰富的数据结构使得redis的设计非常的有趣。不像关系型数据库那样,DEV和DBA需要深度沟通,review每行sql语句,也不像memcached那样,不需要DBA的参与。redis的DBA需要熟悉数据结构,并能了解使用场景。
- maven编译可执行jar包
alleni123
maven
http://stackoverflow.com/questions/574594/how-can-i-create-an-executable-jar-with-dependencies-using-maven
<build>
<plugins>
<plugin>
<artifactId>maven-asse
- 人力资源在现代企业中的作用
百合不是茶
HR 企业管理
//人力资源在在企业中的作用人力资源为什么会存在,人力资源究竟是干什么的 人力资源管理是对管理模式一次大的创新,人力资源兴起的原因有以下点: 工业时代的国际化竞争,现代市场的风险管控等等。所以人力资源 在现代经济竞争中的优势明显的存在,人力资源在集团类公司中存在着 明显的优势(鸿海集团),有一次笔者亲自去体验过红海集团的招聘,只 知道人力资源是管理企业招聘的 当时我被招聘上了,当时给我们培训 的人
- Linux自启动设置详解
bijian1013
linux
linux有自己一套完整的启动体系,抓住了linux启动的脉络,linux的启动过程将不再神秘。
阅读之前建议先看一下附图。
本文中假设inittab中设置的init tree为:
/etc/rc.d/rc0.d
/etc/rc.d/rc1.d
/etc/rc.d/rc2.d
/etc/rc.d/rc3.d
/etc/rc.d/rc4.d
/etc/rc.d/rc5.d
/etc
- Spring Aop Schema实现
bijian1013
javaspringAOP
本例使用的是Spring2.5
1.Aop配置文件spring-aop.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans
xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmln
- 【Gson七】Gson预定义类型适配器
bit1129
gson
Gson提供了丰富的预定义类型适配器,在对象和JSON串之间进行序列化和反序列化时,指定对象和字符串之间的转换方式,
DateTypeAdapter
public final class DateTypeAdapter extends TypeAdapter<Date> {
public static final TypeAdapterFacto
- 【Spark八十八】Spark Streaming累加器操作(updateStateByKey)
bit1129
update
在实时计算的实际应用中,有时除了需要关心一个时间间隔内的数据,有时还可能会对整个实时计算的所有时间间隔内产生的相关数据进行统计。
比如: 对Nginx的access.log实时监控请求404时,有时除了需要统计某个时间间隔内出现的次数,有时还需要统计一整天出现了多少次404,也就是说404监控横跨多个时间间隔。
Spark Streaming的解决方案是累加器,工作原理是,定义
- linux系统下通过shell脚本快速找到哪个进程在写文件
ronin47
一个文件正在被进程写 我想查看这个进程 文件一直在增大 找不到谁在写 使用lsof也没找到
这个问题挺有普遍性的,解决方法应该很多,这里我给大家提个比较直观的方法。
linux下每个文件都会在某个块设备上存放,当然也都有相应的inode, 那么透过vfs.write我们就可以知道谁在不停的写入特定的设备上的inode。
幸运的是systemtap的安装包里带了inodewatch.stp,位
- java-两种方法求第一个最长的可重复子串
bylijinnan
java算法
import java.util.Arrays;
import java.util.Collections;
import java.util.List;
public class MaxPrefix {
public static void main(String[] args) {
String str="abbdabcdabcx";
- Netty源码学习-ServerBootstrap启动及事件处理过程
bylijinnan
javanetty
Netty是采用了Reactor模式的多线程版本,建议先看下面这篇文章了解一下Reactor模式:
http://bylijinnan.iteye.com/blog/1992325
Netty的启动及事件处理的流程,基本上是按照上面这篇文章来走的
文章里面提到的操作,每一步都能在Netty里面找到对应的代码
其中Reactor里面的Acceptor就对应Netty的ServerBo
- servelt filter listener 的生命周期
cngolon
filterlistenerservelt生命周期
1. servlet 当第一次请求一个servlet资源时,servlet容器创建这个servlet实例,并调用他的 init(ServletConfig config)做一些初始化的工作,然后调用它的service方法处理请求。当第二次请求这个servlet资源时,servlet容器就不在创建实例,而是直接调用它的service方法处理请求,也就是说
- jmpopups获取input元素值
ctrain
JavaScript
jmpopups 获取弹出层form表单
首先,我有一个div,里面包含了一个表单,默认是隐藏的,使用jmpopups时,会弹出这个隐藏的div,其实jmpopups是将我们的代码生成一份拷贝。
当我直接获取这个form表单中的文本框时,使用方法:$('#form input[name=test1]').val();这样是获取不到的。
我们必须到jmpopups生成的代码中去查找这个值,$(
- vi查找替换命令详解
daizj
linux正则表达式替换查找vim
一、查找
查找命令
/pattern<Enter> :向下查找pattern匹配字符串
?pattern<Enter>:向上查找pattern匹配字符串
使用了查找命令之后,使用如下两个键快速查找:
n:按照同一方向继续查找
N:按照反方向查找
字符串匹配
pattern是需要匹配的字符串,例如:
1: /abc<En
- 对网站中的js,css文件进行打包
dcj3sjt126com
PHP打包
一,为什么要用smarty进行打包
apache中也有给js,css这样的静态文件进行打包压缩的模块,但是本文所说的不是以这种方式进行的打包,而是和smarty结合的方式来把网站中的js,css文件进行打包。
为什么要进行打包呢,主要目的是为了合理的管理自己的代码 。现在有好多网站,你查看一下网站的源码的话,你会发现网站的头部有大量的JS文件和CSS文件,网站的尾部也有可能有大量的J
- php Yii: 出现undefined offset 或者 undefined index解决方案
dcj3sjt126com
undefined
在开发Yii 时,在程序中定义了如下方式:
if($this->menuoption[2] === 'test'),那么在运行程序时会报:undefined offset:2,这样的错误主要是由于php.ini 里的错误等级太高了,在windows下错误等级
- linux 文件格式(1) sed工具
eksliang
linuxlinux sed工具sed工具linux sed详解
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2106082
简介
sed 是一种在线编辑器,它一次处理一行内容。处理时,把当前处理的行存储在临时缓冲区中,称为“模式空间”(pattern space),接着用sed命令处理缓冲区中的内容,处理完成后,把缓冲区的内容送往屏幕。接着处理下一行,这样不断重复,直到文件末尾
- Android应用程序获取系统权限
gqdy365
android
引用
如何使Android应用程序获取系统权限
第一个方法简单点,不过需要在Android系统源码的环境下用make来编译:
1. 在应用程序的AndroidManifest.xml中的manifest节点
- HoverTree开发日志之验证码
hvt
.netC#asp.nethovertreewebform
HoverTree是一个ASP.NET的开源CMS,目前包含文章系统,图库和留言板功能。代码完全开放,文章内容页生成了静态的HTM页面,留言板提供留言审核功能,文章可以发布HTML源代码,图片上传同时生成高品质缩略图。推出之后得到许多网友的支持,再此表示感谢!留言板不断收到许多有益留言,但同时也有不少广告,因此决定在提交留言页面增加验证码功能。ASP.NET验证码在网上找,如果不是很多,就是特别多
- JSON API:用 JSON 构建 API 的标准指南中文版
justjavac
json
译文地址:https://github.com/justjavac/json-api-zh_CN
如果你和你的团队曾经争论过使用什么方式构建合理 JSON 响应格式, 那么 JSON API 就是你的 anti-bikeshedding 武器。
通过遵循共同的约定,可以提高开发效率,利用更普遍的工具,可以是你更加专注于开发重点:你的程序。
基于 JSON API 的客户端还能够充分利用缓存,
- 数据结构随记_2
lx.asymmetric
数据结构笔记
第三章 栈与队列
一.简答题
1. 在一个循环队列中,队首指针指向队首元素的 前一个 位置。
2.在具有n个单元的循环队列中,队满时共有 n-1 个元素。
3. 向栈中压入元素的操作是先 移动栈顶指针&n
- Linux下的监控工具dstat
网络接口
linux
1) 工具说明dstat是一个用来替换 vmstat,iostat netstat,nfsstat和ifstat这些命令的工具, 是一个全能系统信息统计工具. 与sysstat相比, dstat拥有一个彩色的界面, 在手动观察性能状况时, 数据比较显眼容易观察; 而且dstat支持即时刷新, 譬如输入dstat 3, 即每三秒收集一次, 但最新的数据都会每秒刷新显示. 和sysstat相同的是,
- C 语言初级入门--二维数组和指针
1140566087
二维数组c/c++指针
/*
二维数组的定义和二维数组元素的引用
二维数组的定义:
当数组中的每个元素带有两个下标时,称这样的数组为二维数组;
(逻辑上把数组看成一个具有行和列的表格或一个矩阵);
语法:
类型名 数组名[常量表达式1][常量表达式2]
二维数组的引用:
引用二维数组元素时必须带有两个下标,引用形式如下:
例如:
int a[3][4]; 引用:
- 10点睛Spring4.1-Application Event
wiselyman
application
10.1 Application Event
Spring使用Application Event给bean之间的消息通讯提供了手段
应按照如下部分实现bean之间的消息通讯
继承ApplicationEvent类实现自己的事件
实现继承ApplicationListener接口实现监听事件
使用ApplicationContext发布消息