- 重大通知!SH-TY数字体育樊纲,操盘手汪定山就是一场騙局!背后利益阴谋让人恼羞成怒
法律咨询维权
原来,所谓的炒股群就是骗子组群表演,团伙以“炒股群”的名义,向不知情的人步步加套,最终目的是骗取钱财。实际上,在这个炒股群内,所谓的投资成功的“股友”、诲人不倦的“老师”、亲切友好的“客服”等,都是嫌疑人设局扮演的,目的就是拉拢想要投资挣钱的股民,骗取他们的信任,从而进一步实施诈骗。诈骗团伙会通过非法渠道获取受害人联系方式,添加为好友后,以免费推荐股票、送牛股,吸引受害人眼球,将受害人拉进“炒股群
- 叮嘱!北恒高级班周一丰创投杯量化私募大赛不正规!受骗不能提现出金被骗真相曝光!
天权顾问
量化北恒私募实盘大赛周一丰投票项目安全吗?量化北恒私募实盘大赛周一丰积分投票已经亏损被骗了怎么办?警惕!量化北恒私募实盘大赛周一丰十选五项目合法吗——杀猪盘骗局!被骗提不了款!提不了现!出不来金!不要上当!自古有句话讲得好“人善被欺、马善被骑”,现如今也是被骗子利用到了极致,人善就真该被欺骗吗?狡猾的骗子们就利用到了这点,利用同情心、爱心去进行诈骗,宣传公益捐款、爱心慈善打比赛来骗取资金!正常的投
- 互信息:理论框架、跨学科应用与前沿进展
大千AI助手
人工智能Python#OTHER人工智能深度学习算法互信息香农通信随机变量
1.起源与核心定义互信息(MutualInformation,MI)由克劳德·香农(ClaudeShannon)在1948年开创性论文《AMathematicalTheoryofCommunication》中首次提出,该论文奠定了现代信息论的基础。互信息用于量化两个随机变量之间的统计依赖关系,定义为:若已知一个随机变量的取值,能为另一个随机变量提供的信息量。数学上,对于离散随机变量XXX和YYY,
- Deepseek技术深化:驱动大数据时代颠覆性变革的未来引擎
荣华富贵8
springboot搜索引擎后端缓存redis
在大数据时代,信息爆炸和数据驱动的决策逐渐重塑各行各业。作为一项前沿技术,Deepseek正在引领新一轮技术革新,颠覆传统数据处理与分析方式。本文将从理论原理、应用场景和前沿代码实践三个层面,深入剖析Deepseek技术如何为大数据时代提供颠覆性变革的解决方案。一、技术背景与核心思想1.1大数据挑战与机遇在数据量呈指数级增长的背景下,传统数据处理方法面临数据存储、计算效率和信息提取精度的诸多挑战。
- 大模型量化终极对决:FP8 vs AWQ INT4,谁才是性能与精度的王者?
曦紫沐
大模型人工智能大模型量化FP8AWQ_INT4
摘要在大模型部署与优化中,量化技术是突破性能瓶颈的关键。FP8量化与AWQINT4量化作为当前主流方案,分别以“高精度”和“极致压缩”为核心优势。本文通过表格对比二者的数据格式、精度损失、硬件依赖及适用场景,助您在不同需求下精准选择最优方案。一、数据格式:浮点与整数的底层差异FP8量化采用浮点数(FP8),包含E4M3(4位阶码+3位尾数)和E5M2(5位阶码+2位尾数)两种格式,保留动态范围;而
- 基于DeepSeek的下一代大型游戏开发革命:架构、核心技术与项目管理实践
Liudef06小白
特殊专栏人工智能AIGC架构人工智能deepseek
基于DeepSeek的下一代大型游戏开发革命:架构、核心技术与项目管理实践DeepSeek大模型正重塑游戏开发范式,本文将深入解析如何利用这一革命性技术构建下一代大型游戏,涵盖从架构设计到项目管理的全流程实践。目录DeepSeek游戏引擎核心架构1.1神经符号系统融合架构1.2动态世界生成引擎智能NPC与剧情系统2.1角色人格建模技术2.2动态叙事生成算法大型项目管理体系3.1敏捷-AI混合开发流
- 【大模型微调实战】4. P-Tuning爆款文案生成:让模型学会小红书“爽感”写作,转化率提升300%
AI_DL_CODE
大模型微调P-Tuning小红书文案爆款生成情绪强化自然语言生成提示工程
摘要:在内容营销竞争白热化的当下,普通文案已难以突破流量壁垒。本文聚焦P-Tuning技术在小红书爆款文案生成中的落地应用,通过参数化提示向量优化,将抽象的“爽感”写作转化为可量化、可训练的技术指标。文中提出“六步成文法”,从情绪化数据集构建到爆款元素复刻,完整拆解如何用RTX3060级显卡实现0.1%参数量微调,使文案点击率从2.1%提升至8.7%,爆文率提高5倍,单条文案带货超8万元。核心创新
- 模型压缩中的四大核心技术 —— 量化、剪枝、知识蒸馏和二值化
由数入道
人工智能剪枝人工智能算法模型压缩量化知识蒸馏二值化
一、量化(Quantization)量化的目标在于将原始以32位浮点数表示的模型参数和中间激活,转换为低精度(如FP16、INT8、甚至更低位宽)的数值表示,从而在减少模型存储占用和内存带宽的同时,加速推理运算,特别适用于移动、嵌入式和边缘计算场景。1.1概念与目标基本思想将高精度数值离散化为低精度表示。例如,将FP32权重转换为INT8,可降低内存需求约4倍,同时在支持低精度运算的硬件上加速计算
- 智慧建筑:科技引领房地产与建筑业的未来
RedPhoenix45
最新接入DeepSeek-V3模型,点击下载最新版本InsCodeAIIDE智慧建筑:科技引领房地产与建筑业的未来随着科技的飞速发展,人工智能(AI)和智能化工具正以前所未有的速度改变着各行各业。在房地产与建筑领域,这种变革尤为显著。从建筑设计到施工管理,再到物业管理,智能化技术正在重塑行业的每一个环节。本文将探讨如何利用先进的智能化工具提升房地产与建筑行业的效率,并介绍一款革命性的开发工具——它
- 智慧施工:AI技术赋能建筑安全监测新纪元
开发AI智能应用,就下载InsCodeAIIDE,一键接入DeepSeek-R1满血版大模型!智慧施工:AI技术赋能建筑安全监测新纪元在现代建筑行业中,施工安全始终是核心关注点之一。随着科技的飞速发展,人工智能(AI)和大数据分析逐渐成为提升施工安全的重要工具。本文将探讨如何利用智能化软件和大模型API来构建高效的施工安全监测系统,并介绍一款强大的开发工具——InsCodeAIIDE的应用场景及其
- 八大国产 AI 模型全景对比:阿里 Qwen、百度文心、腾讯混元、字节豆包、华为盘古、DeepSeek、Kimi、MiniMax 的技术解析与选型指南
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人工智能百度交互语言模型transformer产品经理
“在国产AI模型百花齐放的今天,企业技术决策者稍有不慎,就可能陷入性能与成本的双重困境。如何穿越技术迷雾,找到真正适配业务场景的那把钥匙?”一、开篇引言当技术选型决定企业AI落地成败,你还在凭感觉决策吗?当前国产AI模型市场,模型同质化现象严重,各厂商宣传资料中充满夸张的性能指标,但真正落地到企业实际业务场景中,却常常出现适配性不佳、部署成本不可控等问题。企业急需一份基于真实数据与场景验证的深度解
- 你的团队一直在原地踏步?请建立合适的人才培养体系
老杨说技术
来啦,请坐。我是老杨,这是我的《数字化研发管理》书籍的前奏,我带你稍微见识下其魅力。如果你有强化管理能力,量化技术产出,提升技术效能,打造技术团队等需求,那么这套课程会为你揭开技术管理的神秘面纱,可以让“妈妈再也不用担心你的工作了”。这是《数字化技术管理的方法和实践》第五讲,提升互联网技术团队的人效篇第一部分:提升研发容量,提升研发能力。一句话解释下:通过什么方法,来提升技术团队的容量和能力,让你
- 绘本讲师训练营[16期]16/21 《猜猜我有多爱你》
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16004黄坍仪《猜猜我有多爱你》【英】文/山姆·麦克布雷尼图/安妮塔·婕朗译/梅子涵图片发自App这是一本把爱数量化的书本,通过大兔子和小兔子之前互相表达爱的大小,从而让孩子们更好地理解爱,也是一本睡前绘本,让孩子们在满满的爱中进入梦乡。这个绘本是我第三次绘本实践原创所选择的书,因为,现在的家庭,更需要我们和家人之间好好地去表达爱,感受爱。热场:图片发自App图片发自App这次的对象也是托班3-
- Mamba架构的模型 (内容由deepseek辅助汇总)
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基于Mamba架构的模型近年来在效率和性能上展现出显著突破,以下按架构类型分类列出当前表现最出色的代表模型及其核心特点:一、纯SSM架构模型FalconMamba-7B关键创新:首个通用大规模纯Mamba模型,由阿布扎比TII开发,基于Mamba-1改进,增加RMS归一化层提升训练稳定性13。性能表现:在综合基准(IFEval、BBH、MMLU-PRO等)平均得分15.04,超越Llama3.1-
- DeepSeek在大数据领域正掀起一场深刻的变革
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随着人工智能技术的飞速发展,DeepSeek作为一款行业领先的开源大模型,正在大数据领域掀起一场深刻的变革。其强大的数据处理和分析能力,为各行业带来了新的机遇和变革,推动数据与业务的深度融合。以下是DeepSeek在大数据领域的一些典型的潜在应用:1.加速数据处理与分析流程在传统的大数据应用中,数据收集、预处理和分析往往是一个繁琐且耗时的工程。DeepSeek凭借其高效的算法和强大的计算能力,极大
- Day45 洪明基老师六力理论之阳光力复盘?
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导语:这里是杭说是我2020年365日更的第45天,45/365,行动就是生产力!在还没听课以及看书之前,我以为阳光力就是积极向上,一听课和看书,我猜到了,但还不太具体。01什么是阳光力?洪明基老师给出的定义是:阳光力是指自身具有积极、正向、信任、担当的正能量,并能够把这种正能量传递给别人,实现正能量化。通过这个定义,我们可以拆解为正能量和正能量化。正能量,顾名思义,就是本身带正能量的人,积极、正
- 揭秘智能产品定价AI平台的优势,AI应用架构师为你详解
SuperAGI架构师的AI实验室
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智能定价新范式:AI平台如何重塑产品定价策略——AI应用架构师深度剖析副标题:从算法原理到商业价值,全方位解读智能定价AI平台的架构优势与落地实践摘要/引言在数字化经济时代,产品定价已从传统的经验驱动转向数据驱动的精密科学。传统定价方法依赖人工分析、历史数据和直觉判断,面临三大核心痛点:响应滞后(无法实时捕捉市场波动)、精度有限(难以量化复杂变量间的非线性关系)、规模瓶颈(无法针对海量SKU或细分
- Rouge:面向摘要自动评估的召回导向型指标——原理、演进与应用全景
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深度学习人工智能神经网络Rouge文本摘要Summary评估
“以n-gram重叠量化文本生成质量,为摘要评估提供可计算标尺”Rouge(Recall-OrientedUnderstudyforGistingEvaluation)是由南加州大学信息科学研究所(ISI)的Chin-YewLin于2004年提出的自动文本摘要评估指标,其核心思想是通过计算生成文本与参考摘要之间的n-gram重叠率,量化摘要的内容覆盖度与忠实度。作为自然语言处理(NLP)领域最权威
- 大模型基础知识(万字详解)
掘金安东尼
python机器学习人工智能
在数学上,deepseek多轮自蒸馏可以理解为对学生模型施加一系列滚动KL散度约束:LMSD=∑i=1nαi⋅KL(pTi(x)∥pSi(x))\mathcal{L}_{MSD}=\sum_{i=1}^{n}\alpha_i\cdot\text{KL}(p_{T_i}(x)\parallelp_{S_i}(x))LMSD=i=1∑nαi⋅KL(pTi(x)∥pSi(x))其中,TiT_iTi和Si
- 花了29800元买股票服务费能退吗?炒股服务费亏损十几万怎么退?最全退款流程方法全奉上!
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投顾服务费可以退吗?来听听过来人的说法,找回你的损失!股市中的陷阱与金融维权之路在股市的浪潮中,无数投资者怀揣着财富增长的梦想,将股票视为智慧的结晶与财富的源泉。然而,股市的变幻莫测使得这片海洋既充满机遇又暗藏风险。一些精明的投资者能够乘风破浪,但更多的投资者却如同被浪潮卷走的船只,损失惨重。在追求财富的道路上,许多投资者选择信赖投资顾问公司,期待他们能提供专业的指导和帮助。然而,市场上不乏一些打
- Spring AI 实战:第六章、Spring AI源码浅析之一山可容二虎
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目录(如果文章对您有一丢丢输入,请点赞、收藏、转发吧~)源码开篇、大模型时代:我们正站在浪潮之巅第一章、SpringAI入门之DeepSeek调用第二章、SpringAI提示词之玩转AI占卜的艺术第三章、SpringAI结构化输出之告别杂乱无章第四章、SpringAI多模态之看图说话第五
- 骗局曝光:量化产业智脑私募实盘大赛盈利不让出金!别再被套路了帮你挽回
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量化产业智脑私募实盘大赛盈利不让出金骗局大曝光!无法提现出金不到账真相揭露!!在炒股群行骗是一种极其不道德和非法的行为,严重损害了投资者的利益和信任。面对这种情况,我们应该保持高度警惕,并采取果断措施来防范和打击这类诈骗行为。近期,有一种新型的诈骗手段在股市投资者中悄然兴起。骗子们通过冒充知名的股市分析师或投资顾问,利用虚假的身份和信息在炒股交流群中诱导投资者进行股票交易,从而达到非法获利的目的。
- 构建专业级量化交易回测引擎:从Python代码到云端部署
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引言量化交易的世界中,回测(Backtesting)并非简单的历史数据模拟,它是连接交易思想与市场现实的桥梁,是策略从雏形走向成熟的必经之路。一个严谨的回测流程,能够以科学的方法检验策略的有效性、揭示其潜在风险,并将交易决策从情绪驱动转向数据驱动。构建一个强大的回-测引擎,其意义远超编写一段脚本;它是在构建一个个人专属的金融实验室,用于系统性地开发、验证和迭代交易思想。本报告旨在提供一份全面而深入
- 面向个人量化交易者的数据收集与基础架构综合指南
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引言报告目的本报告旨在为寻求进入量化交易领域的个人交易者,提供一份权威且全面的专家级指南,内容聚焦于数据收集、存储与管理的关键环节。本报告将直接回应您关于所需数据类型、数据来源(特别是针对中国市场)以及如何实现关系型与时序混合数据库架构的具体问题。数据驱动的必要性在量化交易领域,数据的质量、广度和结构不仅仅是策略的输入,更是竞争优势的核心来源1。一个稳健、高效的数据基础设施是所有成功策略赖以建立的
- 服装收银系统性价比排名TOP5对比指南
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概述:科学的性价比对比是生命周期综合使用成本和产品提供价值的比值,通过对市面上主流的5个服装收银系统的量化对比,专业测评机构得出了“服装收银系统性价比排行”,笑铺日记以9.5分获得性价比第1名,显著领先秦丝、日进斗金等产品。测评量化标准:生命周期综合使用成本(简称全周期成本)。主要由购买成本+后续年费+售后费用组成。产品性能及价值(简称产品价值)。由扫码入库、会员管理、系统稳定性等几个服装店重点关
- 打电话识别误报率↓82%:陌讯轻量化部署算法实战解析
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人工智能算法智慧城市计算机视觉目标检测目标跟踪
原创声明:本文内容基于独立技术解析,部分数据引用自“陌讯技术白皮书”,严禁未经授权转载。摘要:针对边缘计算优化和复杂场景鲁棒性挑战,本文解析陌讯视觉算法在打电话识别中的轻量化部署方案。实测显示,该方案在误报率指标上较基线提升显著,适用于安防监控等场景。一、行业痛点打电话识别在安防监控中面临严峻挑战。行业报告显示,公共场所有效行为识别误报率超35%(来源:2024年《智能安防白皮书》)。具体难点包括
- 引你入局!北恒私募高级班周一丰,马建军量化产业智脑私募实盘大赛无法出金受骗真相令人大跌眼镜!
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近年来,随着数字化经济的速发展,数字农业,数字体育,区块链市场逐渐繁荣起来。然而,一些不法分子也趁机混入其中,以新型投资项目为名,行骗之实。利用大家对这些项目的不熟悉,他们以高额回报为诱饵,吸引投资者落入他们的陷阱。我们接到多起投资者举报,称有人冒充知名财经分析师(大学教授经济学家,上市企业项目及高管)【海方知的何茂春】,利用【海方知的何茂春】的声誉和影响力进行诈骗活动。当你看到这篇文章的时候说明
- 生成式引擎优化(GEO)在 Google Gemini 中的实践与探索
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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
- 贪欲!通达OA社科院课堂朱民免费荐股为由欺骗股民投资St-balance风电市场,黑幕大曝光真相震惊人民!
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在股票投资的世界里,很多人希望通过他人的推荐来获取财富,但这也为不法分子提供了可乘之机。最近,一个名为陈刚荐股骗局的案例引起了广泛关注,它以所谓的【“St-balance风电投资市场”】为幌子,诱骗投资者加入,并承诺提供“内部消息”和“高回报”。然而,这个看似光鲜的承诺背后隐藏着深深的陷阱。若你也不幸被骗遇到此类平台一定不要打草惊蛇,早期不能提现还有希望挽回。免费咨询作者微信电话见【文章末尾】不成
- 深度学习中,定量分析和定性分析是什么?要体现什么?
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深度学习小知识深度学习人工智能定量分析定性分析
深度学习中,定量分析和定性分析是什么?要体现什么?在深度学习和一般的数据分析中,定量分析(QuantitativeAnalysis)和定性分析(QualitativeAnalysis)是两种主要的研究方法,它们分别关注数据的数量特征和质的特征。定量分析(QuantitativeAnalysis)定性分析(QualitativeAnalysis)关注方面定量分析涉及可量化的数据,即那些可以通过数字来
- 二分查找排序算法
周凡杨
java二分查找排序算法折半
一:概念 二分查找又称
折半查找(
折半搜索/
二分搜索),优点是比较次数少,查找速度快,平均性能好;其缺点是要求待查表为有序表,且插入删除困难。因此,折半查找方法适用于不经常变动而 查找频繁的有序列表。首先,假设表中元素是按升序排列,将表中间位置记录的关键字与查找关键字比较,如果两者相等,则查找成功;否则利用中间位置记录将表 分成前、后两个子表,如果中间位置记录的关键字大于查找关键字,则进一步
- java中的BigDecimal
bijian1013
javaBigDecimal
在项目开发过程中出现精度丢失问题,查资料用BigDecimal解决,并发现如下这篇BigDecimal的解决问题的思路和方法很值得学习,特转载。
原文地址:http://blog.csdn.net/ugg/article/de
- Shell echo命令详解
daizj
echoshell
Shell echo命令
Shell 的 echo 指令与 PHP 的 echo 指令类似,都是用于字符串的输出。命令格式:
echo string
您可以使用echo实现更复杂的输出格式控制。 1.显示普通字符串:
echo "It is a test"
这里的双引号完全可以省略,以下命令与上面实例效果一致:
echo Itis a test 2.显示转义
- Oracle DBA 简单操作
周凡杨
oracle dba sql
--执行次数多的SQL
select sql_text,executions from (
select sql_text,executions from v$sqlarea order by executions desc
) where rownum<81;
&nb
- 画图重绘
朱辉辉33
游戏
我第一次接触重绘是编写五子棋小游戏的时候,因为游戏里的棋盘是用线绘制的,而这些东西并不在系统自带的重绘里,所以在移动窗体时,棋盘并不会重绘出来。所以我们要重写系统的重绘方法。
在重写系统重绘方法时,我们要注意一定要调用父类的重绘方法,即加上super.paint(g),因为如果不调用父类的重绘方式,重写后会把父类的重绘覆盖掉,而父类的重绘方法是绘制画布,这样就导致我们
- 线程之初体验
西蜀石兰
线程
一直觉得多线程是学Java的一个分水岭,懂多线程才算入门。
之前看《编程思想》的多线程章节,看的云里雾里,知道线程类有哪几个方法,却依旧不知道线程到底是什么?书上都写线程是进程的模块,共享线程的资源,可是这跟多线程编程有毛线的关系,呜呜。。。
线程其实也是用户自定义的任务,不要过多的强调线程的属性,而忽略了线程最基本的属性。
你可以在线程类的run()方法中定义自己的任务,就跟正常的Ja
- linux集群互相免登陆配置
林鹤霄
linux
配置ssh免登陆
1、生成秘钥和公钥 ssh-keygen -t rsa
2、提示让你输入,什么都不输,三次回车之后会在~下面的.ssh文件夹中多出两个文件id_rsa 和 id_rsa.pub
其中id_rsa为秘钥,id_rsa.pub为公钥,使用公钥加密的数据只有私钥才能对这些数据解密 c
- mysql : Lock wait timeout exceeded; try restarting transaction
aigo
mysql
原文:http://www.cnblogs.com/freeliver54/archive/2010/09/30/1839042.html
原因是你使用的InnoDB 表类型的时候,
默认参数:innodb_lock_wait_timeout设置锁等待的时间是50s,
因为有的锁等待超过了这个时间,所以抱错.
你可以把这个时间加长,或者优化存储
- Socket编程 基本的聊天实现。
alleni123
socket
public class Server
{
//用来存储所有连接上来的客户
private List<ServerThread> clients;
public static void main(String[] args)
{
Server s = new Server();
s.startServer(9988);
}
publi
- 多线程监听器事件模式(一个简单的例子)
百合不是茶
线程监听模式
多线程的事件监听器模式
监听器时间模式经常与多线程使用,在多线程中如何知道我的线程正在执行那什么内容,可以通过时间监听器模式得到
创建多线程的事件监听器模式 思路:
1, 创建线程并启动,在创建线程的位置设置一个标记
2,创建队
- spring InitializingBean接口
bijian1013
javaspring
spring的事务的TransactionTemplate,其源码如下:
public class TransactionTemplate extends DefaultTransactionDefinition implements TransactionOperations, InitializingBean{
...
}
TransactionTemplate继承了DefaultT
- Oracle中询表的权限被授予给了哪些用户
bijian1013
oracle数据库权限
Oracle查询表将权限赋给了哪些用户的SQL,以备查用。
select t.table_name as "表名",
t.grantee as "被授权的属组",
t.owner as "对象所在的属组"
- 【Struts2五】Struts2 参数传值
bit1129
struts2
Struts2中参数传值的3种情况
1.请求参数绑定到Action的实例字段上
2.Action将值传递到转发的视图上
3.Action将值传递到重定向的视图上
一、请求参数绑定到Action的实例字段上以及Action将值传递到转发的视图上
Struts可以自动将请求URL中的请求参数或者表单提交的参数绑定到Action定义的实例字段上,绑定的规则使用ognl表达式语言
- 【Kafka十四】关于auto.offset.reset[Q/A]
bit1129
kafka
I got serveral questions about auto.offset.reset. This configuration parameter governs how consumer read the message from Kafka when there is no initial offset in ZooKeeper or
- nginx gzip压缩配置
ronin47
nginx gzip 压缩范例
nginx gzip压缩配置 更多
0
nginx
gzip
配置
随着nginx的发展,越来越多的网站使用nginx,因此nginx的优化变得越来越重要,今天我们来看看nginx的gzip压缩到底是怎么压缩的呢?
gzip(GNU-ZIP)是一种压缩技术。经过gzip压缩后页面大小可以变为原来的30%甚至更小,这样,用
- java-13.输入一个单向链表,输出该链表中倒数第 k 个节点
bylijinnan
java
two cursors.
Make the first cursor go K steps first.
/*
* 第 13 题:题目:输入一个单向链表,输出该链表中倒数第 k 个节点
*/
public void displayKthItemsBackWard(ListNode head,int k){
ListNode p1=head,p2=head;
- Spring源码学习-JdbcTemplate queryForObject
bylijinnan
javaspring
JdbcTemplate中有两个可能会混淆的queryForObject方法:
1.
Object queryForObject(String sql, Object[] args, Class requiredType)
2.
Object queryForObject(String sql, Object[] args, RowMapper rowMapper)
第1个方法是只查
- [冰川时代]在冰川时代,我们需要什么样的技术?
comsci
技术
看美国那边的气候情况....我有个感觉...是不是要进入小冰期了?
那么在小冰期里面...我们的户外活动肯定会出现很多问题...在室内呆着的情况会非常多...怎么在室内呆着而不发闷...怎么用最低的电力保证室内的温度.....这都需要技术手段...
&nb
- js 获取浏览器型号
cuityang
js浏览器
根据浏览器获取iphone和apk的下载地址
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta charset="utf-8" content="text/html"/>
<meta name=
- C# socks5详解 转
dalan_123
socketC#
http://www.cnblogs.com/zhujiechang/archive/2008/10/21/1316308.html 这里主要讲的是用.NET实现基于Socket5下面的代理协议进行客户端的通讯,Socket4的实现是类似的,注意的事,这里不是讲用C#实现一个代理服务器,因为实现一个代理服务器需要实现很多协议,头大,而且现在市面上有很多现成的代理服务器用,性能又好,
- 运维 Centos问题汇总
dcj3sjt126com
云主机
一、sh 脚本不执行的原因
sh脚本不执行的原因 只有2个
1.权限不够
2.sh脚本里路径没写完整。
二、解决You have new mail in /var/spool/mail/root
修改/usr/share/logwatch/default.conf/logwatch.conf配置文件
MailTo =
MailFrom
三、查询连接数
- Yii防注入攻击笔记
dcj3sjt126com
sqlWEB安全yii
网站表单有注入漏洞须对所有用户输入的内容进行个过滤和检查,可以使用正则表达式或者直接输入字符判断,大部分是只允许输入字母和数字的,其它字符度不允许;对于内容复杂表单的内容,应该对html和script的符号进行转义替换:尤其是<,>,',"",&这几个符号 这里有个转义对照表:
http://blog.csdn.net/xinzhu1990/articl
- MongoDB简介[一]
eksliang
mongodbMongoDB简介
MongoDB简介
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2173288 1.1易于使用
MongoDB是一个面向文档的数据库,而不是关系型数据库。与关系型数据库相比,面向文档的数据库不再有行的概念,取而代之的是更为灵活的“文档”模型。
另外,不
- zookeeper windows 入门安装和测试
greemranqq
zookeeper安装分布式
一、序言
以下是我对zookeeper 的一些理解: zookeeper 作为一个服务注册信息存储的管理工具,好吧,这样说得很抽象,我们举个“栗子”。
栗子1号:
假设我是一家KTV的老板,我同时拥有5家KTV,我肯定得时刻监视
- Spring之使用事务缘由(2-注解实现)
ihuning
spring
Spring事务注解实现
1. 依赖包:
1.1 spring包:
spring-beans-4.0.0.RELEASE.jar
spring-context-4.0.0.
- iOS App Launch Option
啸笑天
option
iOS 程序启动时总会调用application:didFinishLaunchingWithOptions:,其中第二个参数launchOptions为NSDictionary类型的对象,里面存储有此程序启动的原因。
launchOptions中的可能键值见UIApplication Class Reference的Launch Options Keys节 。
1、若用户直接
- jdk与jre的区别(_)
macroli
javajvmjdk
简单的说JDK是面向开发人员使用的SDK,它提供了Java的开发环境和运行环境。SDK是Software Development Kit 一般指软件开发包,可以包括函数库、编译程序等。
JDK就是Java Development Kit JRE是Java Runtime Enviroment是指Java的运行环境,是面向Java程序的使用者,而不是开发者。 如果安装了JDK,会发同你
- Updates were rejected because the tip of your current branch is behind
qiaolevip
学习永无止境每天进步一点点众观千象git
$ git push joe prod-2295-1
To
[email protected]:joe.le/dr-frontend.git
! [rejected] prod-2295-1 -> prod-2295-1 (non-fast-forward)
error: failed to push some refs to '
[email protected]
- [一起学Hive]之十四-Hive的元数据表结构详解
superlxw1234
hivehive元数据结构
关键字:Hive元数据、Hive元数据表结构
之前在 “[一起学Hive]之一–Hive概述,Hive是什么”中介绍过,Hive自己维护了一套元数据,用户通过HQL查询时候,Hive首先需要结合元数据,将HQL翻译成MapReduce去执行。
本文介绍一下Hive元数据中重要的一些表结构及用途,以Hive0.13为例。
文章最后面,会以一个示例来全面了解一下,
- Spring 3.2.14,4.1.7,4.2.RC2发布
wiselyman
Spring 3
Spring 3.2.14、4.1.7及4.2.RC2于6月30日发布。
其中Spring 3.2.1是一个维护版本(维护周期到2016-12-31截止),后续会继续根据需求和bug发布维护版本。此时,Spring官方强烈建议升级Spring框架至4.1.7 或者将要发布的4.2 。
其中Spring 4.1.7主要包含这些更新内容。