- 机器学习必备数学与编程指南:从入门到精通
a小胡哦
机器学习基础机器学习人工智能
一、机器学习核心数学基础1.线性代数(神经网络的基础)必须掌握:矩阵运算(乘法、转置、逆)向量空间与线性变换特征值分解与奇异值分解(SVD)为什么重要:神经网络本质就是矩阵运算学习技巧:用NumPy实际操作矩阵运算2.概率与统计(模型评估的关键)核心概念:条件概率与贝叶斯定理概率分布(正态、泊松、伯努利)假设检验与p值应用场景:朴素贝叶斯、A/B测试3.微积分(优化算法的基础)重点掌握:导数与偏导
- 【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
- Spring AI Alibaba 快速入门指南(适合初学者)
会飞的架狗师
AIspring人工智能java
如果你是刚接触AI开发或Spring框架的初学者,不用担心,本指南会用简单易懂的语言带你一步步了解并使用SpringAIAlibaba。一、什么是SpringAIAlibaba(小白也能懂)简单来说,SpringAIAlibaba就是一个“工具包”,它把阿里巴巴的AI技术(比如通义千问大模型、向量数据库等)和大家常用的Spring框架“打包”到了一起。**打个比方:**就像你想做蛋糕(开发AI应用
- 企业级RAG的数据方案选择 - 向量数据库、图数据库和知识图谱
南七小僧
AI技术产品经理网站开发人工智能数据库知识图谱人工智能
如何为企业RAG选择合适的数据存储方式摘要:本文讨论了矢量数据库、图数据库和知识图谱在解决信息检索挑战方面的重要性,特别是针对企业规模的检索增强生成(RAG)。看看海外人工智能企业Writer是如何利用知识图谱增强企业级RAG。要点概要:矢量数据库高效存储数据,但缺乏上下文和关联信息。图数据库优先考虑数据点之间的关系,受益于关系结构。知识图谱在语义存储方面表现出色,由于其能够编码丰富的上下文信息,
- OpenGL里相机的运动控制
qq_42987967
计算机图形学学习笔记数码相机
相机的核心构造一个是glm::lookAt函数,一个是glm::perspective函数,本文相机的一切运动都在于如何构建相应的参数传入上述两个函数里。glm::mat4glm::lookAt(glm::vec3const&eye,//相机所在位置glm::vec3const¢er,//要凝视的点glm::vec3const&up//相机上向量);glm::mat4perspective
- BGE-M3模型结合Milvus向量数据库强强联合实现混合检索
在基于生成式人工智能的应用开发中,通过关键词或语义匹配的方式对用户提问意图进行识别是一个很重要的步骤,因为识别的精准与否会影响后续大语言模型能否检索出合适的内容作为推理的上下文信息(或选择合适的工具)以给出用户最符合预期的回答。在本篇文章中,我将尽可能详细地介绍想达成准确识别用户提问意图的解决方案之一,即基于功能强大的BGE-M3模型和Milvus向量数据库实现混合检索(稠密向量densevect
- Milvus 实战全流程
学习路径总览1.Milvus基础知识什么是向量数据库?Milvus的核心概念(collection、field、index、partition、segment)Milvus和Faiss、Annoy、HNSW的区别2.安装与部署Docker快速部署Milvus(推荐)本地开发环境安装使用MilvusLite本地测试3.数据建模与管理创建Collection与Schema定义(包含向量字段和元数据字段
- 基于Milvus和BGE-VL模型实现以图搜图
时间的痕迹01
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背景最近再做项目的时候,里面有个AI检索的功能,其中一个点就是要实现以图搜图,也就是用户上传一张图,要找出相似度比较高的图,比如下面这样,第一张是原图,第二张是图中的一部分,用户上传第二张图,要能检索到第一张完整的图实现思路整个实现的核心就是用向量检索,也就是在运营端上传第一张图片的时候,先把整个图片转换为向量,存储到向量数据库中,然后用户在检索的时候,把第二张图再转换为向量,与第一张图的向量进行
- 数据挖掘算法:KNN、SVM、决策树详解
大力出奇迹985
数据挖掘算法支持向量机
本文将详细解析数据挖掘领域中常用的三种经典算法:KNN(K近邻算法)、SVM(支持向量机)和决策树。首先分别阐述每种算法的核心原理、实现步骤,再分析它们的优缺点及适用场景,最后对这三种算法进行综合对比与总结。通过本文,读者能全面了解这三种算法的特性,为实际数据挖掘任务中算法的选择提供参考,助力提升数据处理与分析的效率和准确性。在当今信息爆炸的时代,数据挖掘技术在各行各业发挥着至关重要的作用,而算法
- 声纹识别系统(MFCC特征+DTW/SVM分类)
佩爷0107
支持向量机分类算法梅尔频率倒谱系数动态时间规整
摘要本毕业设计实现了一个完整的声纹识别系统,采用梅尔频率倒谱系数(MFCC)作为声学特征提取方法,结合动态时间规整(DTW)和支持向量机(SVM)两种分类算法进行说话人识别。系统包含语音预处理、特征提取、模型训练和识别测试等完整流程,并通过实验对比两种分类算法的性能。第一章绪论1.1研究背景与意义声纹识别(SpeakerRecognition)是生物特征识别技术的一种,通过分析语音信号中包含的说话
- 表征学习:机器认知世界的核心能力与前沿突破
大千AI助手
人工智能#OTHERPython学习人工智能机器学习神经网络表征学习RL特征工程
一、定义与背景:从特征工程到自动化学习表征学习(RepresentationLearning),又称特征学习(FeatureLearning),是机器学习的核心技术领域,其核心目标是通过算法自动学习数据的内在特征表示,将复杂多变的原始数据(如图像、文本、语音)转化为低维、富含语义信息的向量形式,从而提升下游任务(如分类、回归、聚类)的效率和精度。与传统依赖人工设计特征的特征工程(FeatureEn
- Java中的模型API、RAG与向量数据库:构建智能应用的新范式
张道宁
人工智能
引言在当今人工智能迅猛发展的时代,Java开发者如何利用最新的AI技术构建智能应用?本文将深入探讨模型API、检索增强生成(RAG)和向量数据库这三种关键技术,以及它们如何协同工作来提升Java应用的智能化水平。一、模型API:Java中的AI能力接入1.1什么是模型API模型API是大型语言模型(LLM)提供的编程接口,允许开发者通过HTTP请求与AI模型交互。在Java生态中,我们可以通过多种
- 打造专属知识库:手把手教你构建RAG系统
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- 线性代数(6)——向量空间
Irene_hong
1、向量空间(VectorSpace)对于向量空间的维度:Example:=all2-dimrealvectors,如,,相当于一个x-y平面;=allvectorswith3components;=allcolumnvectorswithnrealcomponents;1.1子向量空间(Sub-spaceofVectorSpace)在乘法/加法运算下,子向量空间必须是封闭的,不能超出原向量空间;
- HTML5+JavaScript动画基础 完整版 中文pdf扫描版
不一样的女孩6
《HTML5+JavaScript动画基础》包括了基础知识、基础动画、高级动画、3D动画和其他技术5大部分,分别介绍了动画的基本概念、动画的JavaScript基础、动画中的三角学、渲染技术、速度向量和加速度、边界与摩擦力、用户交互:移动物体、缓动与弹动、碰撞检测、坐标旋转与斜面反弹、撞球物理、粒子与万有引力、正向运动学:让事物行走、反向运动学:拖曳与伸出、三维基础、三维线条与填充、背面剔除与三维
- Java:实现找到R2中两个向量夹角中较小的那个算法(附带源码)
Katie。
Java算法完整教程java算法开发语言
目录项目背景详细介绍项目需求详细介绍相关技术详细介绍实现思路详细介绍完整实现代码代码详细解读项目详细总结项目常见问题及解答扩展方向与性能优化1.项目背景详细介绍在计算机图形学、机器人导航、物理模拟和数据分析中,常需要计算二维平面(R2\mathbb{R}^2)中两个向量之间的夹角。夹角度量能帮助我们判断方向差异、进行路径规划、控制转向和计算投影等操作。具体场景包括:图形旋转与动画:根据两帧之间的方
- 向量的长度
大龙10
书名:代码本色:用编程模拟自然系统作者:DanielShiffman译者:周晗彬ISBN:978-7-115-36947-5目录1.5向量的长度一、向量长度的计算原理向量本身和它的两个分量(x分量和y分量)围成了一个直角三角形。三角形的直角边是它的两个分量,斜边是它本身。一个向量的长度:在PVector中,我们这么实现它:floatmag(){returnsqrt(x*x+y*y);}二、示例,向
- 玩转 Milvus(一):解锁向量数据库的秘密,拥抱Milvus
不学无术の码农
玩转Milvus:向量搜索与AI实践milvus向量数据库
引言:向量数据库,AI时代的“超级引擎”想象一下,你上传一张猫咪照片,系统瞬间从百万张图片中挑出最相似的几张;或者在购物APP中点开一件T恤,推荐栏立刻展示你心动的搭配。这些智能体验的背后,藏着一个秘密武器——高维向量。通过深度学习模型,文本、图像、音频被转化为一串数字,捕捉它们的“灵魂”。但如何在海量向量中快速找到“最像”的那一个?传统数据库如MySQL或MongoDB束手无策,而向量数据库横空
- 玩转 Milvus(二):在 Ubuntu 22.04(WSL2)上安装 Milvus
不学无术の码农
玩转Milvus:向量搜索与AI实践milvus向量数据库
玩转Milvus(二):在Ubuntu22.04(WSL2)上安装Milvus引言:让Milvus在你的笔记本上“起飞”在《玩转Milvus(一)》中,我们揭开了向量数据库的神秘面纱,认识了Milvus作为AI时代的“超级引擎”,如何驱动智能搜索、推荐系统和多模态应用。现在,是时候让Milvus在你的电脑上“落地生根”了!本篇博客将带你在Ubuntu22.04(WSL2)环境下安装Milvus,聚
- 讨论神经网络中的卷积与数学中的卷积有何不同
陶大明
1.当提到神经网络中的卷积时,我们通常是指由多个并行卷积组成的运算。(因为单个核只能特区一种类型的特征,我们usually希望可以在多个位置提取多个特征)2.输入也不仅仅是实值的网格,而是由一系列观测数据的向量构成的网格。我们有的时候会希望跳出核中的一些位置来降低计算的开销(相应的代价是提取特征没有先前那么好了)我们就把这个过程看作对全卷积函数输出的下采样(downsampling).如果只是在输
- 黑猴子的家:Spark RDD 编程进阶 之 广播变量
黑猴子的家
广播变量用来高效分发较大的对象。向所有工作节点发送一个较大的只读值,以供一个或多个Spark操作使用。比如,如果你的应用需要向所有节点发送一个较大的只读查询表,甚至是机器学习算法中的一个很大的特征向量,广播变量用起来都很顺手。传统方式下,Spark会自动把闭包中所有引用到的变量发送到工作节点上。虽然这很方便,但也很低效。原因有二:首先,默认的任务发射机制是专门为小任务进行优化的;其次,事实上你可能
- svm支持向量机实例--线性非线性实例代码可运行
fromsklearnimportsvmimportnumpyasnpimportsklearn#因为Python中的sklearn库也集成了SVM算法,所以在Python中一样可以使用支持向量机做分类#取数据集path=r'D:\svm\iris.data'#Iris.data的数据格式如下:共5列,前4列为样本特征,第5列为类别,分别有三种类别Iris-setosa,Iris-versicol
- 实验七 SVM支持向量机
萍萍无奇a
支持向量机机器学习人工智能
目录一、SVM定义二、SVM基本概念及其优缺点1、间隔2、SVM核心3、支持向量4、支持向量机的基本思想5、优缺点三、损失函数四、代码实现1、算法实现基本流程2、代码解析3、整体代码五、结果截图及解释1、结果截图2、结果解释六、实验总结一、SVM定义支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)是一种经典的监督学习算法,用于解决二分类和多分类问题。其核心思想是通过在特征空间中找到一
- 【SVM】支持向量机实例合集
KENYCHEN奉孝
支持向量机算法机器学习
基于Java的SVM(支持向量机)实例合集以下是一个基于Java的SVM(支持向量机)实例合集,包含核心代码示例和应用场景说明。这些例子基于流行的机器学习库(如LIBSVM、Weka、JSAT)实现。数据准备与加载使用LIBSVM格式加载数据集://加载LIBSVM格式数据svm_problemprob=newsvm_problem();prob.l=dataSize;//样本数量prob.x=n
- 大语言模型 LLM 通过 Excel 知识库 增强日志分析,根因分析能力的技术方案(1):总体介绍
shiter
人工智能系统解决方案与技术架构语言模型excel人工智能
文章大纲1.核心目标2.系统总体架构3.GoogleCloud端到端方案(含无RAG&RAG双模式)3.1无RAG:Function-Calling查表模式3.2RAG:托管式向量检索4.开源轻量级方案5.数字孪生联合验证(实验性)6.知识图谱增强(Neo4j)7.监控与持续优化(CometLLM)8.实施路线图(4~10周)9.典型案例速览10.一键复现仓库11.参考文献1.核心目标让LLM在“
- RAG 技术深度面试题:架构、优化与实践应用
居7然
大模型面试架构人工智能机器学习算法面试
1.RAG基础架构设计问题:对比单阶段检索(Single-stageRetrieval)与两阶段检索(Two-stageRetrieval)在RAG系统中的架构差异,说明在企业知识库场景下为何优先选择两阶段检索?答案:单阶段检索直接通过向量数据库对用户query进行一次相似度匹配返回结果,架构简单但精度有限;两阶段检索则先通过召回阶段(如向量检索+关键词检索)获取候选文档,再通过重排序阶段(如Cr
- 详解C++中的全局算法
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C++c++开发语言c语言
全局算法在C++中,全局算法通常指的是不依赖于特定数据结构或对象,而是可以在各种数据集合上使用的通用算法。这些算法通常定义在标准模板库(STL)中,因此可以在整个程序中重复使用,适用于多种数据类型。STL中的算法可以作用于数组、向量、列表、集合、映射等容器。使用这些算法时,通常需要包含头文件。(1)遍历算法std::for_eachstd::for_each算法用于对容器中的每个元素执行指定的函数
- 第 7 篇:支持向量机(SVM)——在数据旷野中,划出最宽的“安全边界”
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人工智能#机器学习基石支持向量机算法机器学习人工智能分类算法核技巧硬核科普
《人工智能AI之机器学习基石》系列⑦专栏核心理念:用通俗语言讲清楚机器学习的核心原理,强调“洞察+技术理解+应用连接”,构建一个完整的、富有启发性的知识体系。
- 看c++primer知识点总结(基础部分)
伯爵..
c++
看c++primer知识点总结(基础部分)提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档文章目录看c++primer知识点总结(基础部分)前言一、变量和基本类型1.声明2.作用域3.const引用4.指向常量的指针(和引用规则一样)5.常量指针(顶层const)6.处理类型7.自定义数据结构二、字符串、向量和数组1.using声明2.标准库类型string初始化stringstr
- Ros2_学习整理_坐标系变换_11(赵虚左老师)
干掉乔治的猪
Ros2理论与实践学习python机器人c++ros2
坐标变换1.坐标变换概述tf(坐标变换)允许用户随着时间跟随多个坐标系,他在时间缓冲的树结构中维护坐标帧之间的关系。允许用户任意时间点、任意坐标帧之间变换点、向量等。完整的坐标变换由坐标变换广播方和坐标变换监听方组成广播方:发布一组坐标系相对关系。监听方:将多组坐标系相对关系融合为一颗坐标树并实现任意坐标系之间或坐标系与坐标点之间的变换。2.坐标系变换广播2-1.坐标变换相对关系:1、静态坐标系相
- Spring4.1新特性——综述
jinnianshilongnian
spring 4.1
目录
Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
Spring4.1新特性——Spring MVC增强
Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- Schema与数据类型优化
annan211
数据结构mysql
目前商城的数据库设计真是一塌糊涂,表堆叠让人不忍直视,无脑的架构师,说了也不听。
在数据库设计之初,就应该仔细揣摩可能会有哪些查询,有没有更复杂的查询,而不是仅仅突出
很表面的业务需求,这样做会让你的数据库性能成倍提高,当然,丑陋的架构师是不会这样去考虑问题的。
选择优化的数据类型
1 更小的通常更好
更小的数据类型通常更快,因为他们占用更少的磁盘、内存和cpu缓存,
- 第一节 HTML概要学习
chenke
htmlWebcss
第一节 HTML概要学习
1. 什么是HTML
HTML是英文Hyper Text Mark-up Language(超文本标记语言)的缩写,它规定了自己的语法规则,用来表示比“文本”更丰富的意义,比如图片,表格,链接等。浏览器(IE,FireFox等)软件知道HTML语言的语法,可以用来查看HTML文档。目前互联网上的绝大部分网页都是使用HTML编写的。
打开记事本 输入一下内
- MyEclipse里部分习惯的更改
Array_06
eclipse
继续补充中----------------------
1.更改自己合适快捷键windows-->prefences-->java-->editor-->Content Assist-->
Activation triggers for java的右侧“.”就可以改变常用的快捷键
选中 Text
- 近一个月的面试总结
cugfy
面试
本文是在学习中的总结,欢迎转载但请注明出处:http://blog.csdn.net/pistolove/article/details/46753275
前言
打算换个工作,近一个月面试了不少的公司,下面将一些面试经验和思考分享给大家。另外校招也快要开始了,为在校的学生提供一些经验供参考,希望都能找到满意的工作。 
- HTML5一个小迷宫游戏
357029540
html5
通过《HTML5游戏开发》摘抄了一个小迷宫游戏,感觉还不错,可以画画,写字,把摘抄的代码放上来分享下,喜欢的同学可以拿来玩玩!
<html>
<head>
<title>创建运行迷宫</title>
<script type="text/javascript"
- 10步教你上传githib数据
张亚雄
git
官方的教学还有其他博客里教的都是给懂的人说得,对已我们这样对我大菜鸟只能这么来锻炼,下面先不玩什么深奥的,先暂时用着10步干净利索。等玩顺溜了再用其他的方法。
操作过程(查看本目录下有哪些文件NO.1)ls
(跳转到子目录NO.2)cd+空格+目录
(继续NO.3)ls
(匹配到子目录NO.4)cd+ 目录首写字母+tab键+(首写字母“直到你所用文件根就不再按TAB键了”)
(查看文件
- MongoDB常用操作命令大全
adminjun
mongodb操作命令
成功启动MongoDB后,再打开一个命令行窗口输入mongo,就可以进行数据库的一些操作。输入help可以看到基本操作命令,只是MongoDB没有创建数据库的命令,但有类似的命令 如:如果你想创建一个“myTest”的数据库,先运行use myTest命令,之后就做一些操作(如:db.createCollection('user')),这样就可以创建一个名叫“myTest”的数据库。
一
- bat调用jar包并传入多个参数
aijuans
下面的主程序是通过eclipse写的:
1.在Main函数接收bat文件传递的参数(String[] args)
如: String ip =args[0]; String user=args[1]; &nbs
- Java中对类的主动引用和被动引用
ayaoxinchao
java主动引用对类的引用被动引用类初始化
在Java代码中,有些类看上去初始化了,但其实没有。例如定义一定长度某一类型的数组,看上去数组中所有的元素已经被初始化,实际上一个都没有。对于类的初始化,虚拟机规范严格规定了只有对该类进行主动引用时,才会触发。而除此之外的所有引用方式称之为对类的被动引用,不会触发类的初始化。虚拟机规范严格地规定了有且仅有四种情况是对类的主动引用,即必须立即对类进行初始化。四种情况如下:1.遇到ne
- 导出数据库 提示 outfile disabled
BigBird2012
mysql
在windows控制台下,登陆mysql,备份数据库:
mysql>mysqldump -u root -p test test > D:\test.sql
使用命令 mysqldump 格式如下: mysqldump -u root -p *** DBNAME > E:\\test.sql。
注意:执行该命令的时候不要进入mysql的控制台再使用,这样会报
- Javascript 中的 && 和 ||
bijian1013
JavaScript&&||
准备两个对象用于下面的讨论
var alice = {
name: "alice",
toString: function () {
return this.name;
}
}
var smith = {
name: "smith",
- [Zookeeper学习笔记之四]Zookeeper Client Library会话重建
bit1129
zookeeper
为了说明问题,先来看个简单的示例代码:
package com.tom.zookeeper.book;
import com.tom.Host;
import org.apache.zookeeper.WatchedEvent;
import org.apache.zookeeper.ZooKeeper;
import org.apache.zookeeper.Wat
- 【Scala十一】Scala核心五:case模式匹配
bit1129
scala
package spark.examples.scala.grammars.caseclasses
object CaseClass_Test00 {
def simpleMatch(arg: Any) = arg match {
case v: Int => "This is an Int"
case v: (Int, String)
- 运维的一些面试题
yuxianhua
linux
1、Linux挂载Winodws共享文件夹
mount -t cifs //1.1.1.254/ok /var/tmp/share/ -o username=administrator,password=yourpass
或
mount -t cifs -o username=xxx,password=xxxx //1.1.1.1/a /win
- Java lang包-Boolean
BrokenDreams
boolean
Boolean类是Java中基本类型boolean的包装类。这个类比较简单,直接看源代码吧。
public final class Boolean implements java.io.Serializable,
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-命令模式-Command
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/
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collection;
import java.util.List;
/**
* GOF 在《设计模式》一书中阐述命令模式的意图:“将一个请求封装
- matlab下GPU编程笔记
cherishLC
matlab
不多说,直接上代码
gpuDevice % 查看系统中的gpu,,其中的DeviceSupported会给出matlab支持的GPU个数。
g=gpuDevice(1); %会清空 GPU 1中的所有数据,,将GPU1 设为当前GPU
reset(g) %也可以清空GPU中数据。
a=1;
a=gpuArray(a); %将a从CPU移到GPU中
onGP
- SVN安装过程
crabdave
SVN
SVN安装过程
subversion-1.6.12
./configure --prefix=/usr/local/subversion --with-apxs=/usr/local/apache2/bin/apxs --with-apr=/usr/local/apr --with-apr-util=/usr/local/apr --with-openssl=/
- sql 行列转换
daizj
sql行列转换行转列列转行
行转列的思想是通过case when 来实现
列转行的思想是通过union all 来实现
下面具体例子:
假设有张学生成绩表(tb)如下:
Name Subject Result
张三 语文 74
张三 数学 83
张三 物理 93
李四 语文 74
李四 数学 84
李四 物理 94
*/
/*
想变成
姓名 &
- MySQL--主从配置
dcj3sjt126com
mysql
linux下的mysql主从配置: 说明:由于MySQL不同版本之间的(二进制日志)binlog格式可能会不一样,因此最好的搭配组合是Master的MySQL版本和Slave的版本相同或者更低, Master的版本肯定不能高于Slave版本。(版本向下兼容)
mysql1 : 192.168.100.1 //master mysq
- 关于yii 数据库添加新字段之后model类的修改
dcj3sjt126com
Model
rules:
array('新字段','safe','on'=>'search')
1、array('新字段', 'safe')//这个如果是要用户输入的话,要加一下,
2、array('新字段', 'numerical'),//如果是数字的话
3、array('新字段', 'length', 'max'=>100),//如果是文本
1、2、3适当的最少要加一条,新字段才会被
- sublime text3 中文乱码解决
dyy_gusi
Sublime Text
sublime text3中文乱码解决
原因:缺少转换为UTF-8的插件
目的:安装ConvertToUTF8插件包
第一步:安装能自动安装插件的插件,百度“Codecs33”,然后按照步骤可以得到以下一段代码:
import urllib.request,os,hashlib; h = 'eb2297e1a458f27d836c04bb0cbaf282' + 'd0e7a30980927
- 概念了解:CGI,FastCGI,PHP-CGI与PHP-FPM
geeksun
PHP
CGI
CGI全称是“公共网关接口”(Common Gateway Interface),HTTP服务器与你的或其它机器上的程序进行“交谈”的一种工具,其程序须运行在网络服务器上。
CGI可以用任何一种语言编写,只要这种语言具有标准输入、输出和环境变量。如php,perl,tcl等。 FastCGI
FastCGI像是一个常驻(long-live)型的CGI,它可以一直执行着,只要激活后,不
- Git push 报错 "error: failed to push some refs to " 解决
hongtoushizi
git
Git push 报错 "error: failed to push some refs to " .
此问题出现的原因是:由于远程仓库中代码版本与本地不一致冲突导致的。
由于我在第一次git pull --rebase 代码后,准备push的时候,有别人往线上又提交了代码。所以出现此问题。
解决方案:
1: git pull
2:
- 第四章 Lua模块开发
jinnianshilongnian
nginxlua
在实际开发中,不可能把所有代码写到一个大而全的lua文件中,需要进行分模块开发;而且模块化是高性能Lua应用的关键。使用require第一次导入模块后,所有Nginx 进程全局共享模块的数据和代码,每个Worker进程需要时会得到此模块的一个副本(Copy-On-Write),即模块可以认为是每Worker进程共享而不是每Nginx Server共享;另外注意之前我们使用init_by_lua中初
- java.lang.reflect.Proxy
liyonghui160com
1.简介
Proxy 提供用于创建动态代理类和实例的静态方法
(1)动态代理类的属性
代理类是公共的、最终的,而不是抽象的
未指定代理类的非限定名称。但是,以字符串 "$Proxy" 开头的类名空间应该为代理类保留
代理类扩展 java.lang.reflect.Proxy
代理类会按同一顺序准确地实现其创建时指定的接口
- Java中getResourceAsStream的用法
pda158
java
1.Java中的getResourceAsStream有以下几种: 1. Class.getResourceAsStream(String path) : path 不以’/'开头时默认是从此类所在的包下取资源,以’/'开头则是从ClassPath根下获取。其只是通过path构造一个绝对路径,最终还是由ClassLoader获取资源。 2. Class.getClassLoader.get
- spring 包官方下载地址(非maven)
sinnk
spring
SPRING官方网站改版后,建议都是通过 Maven和Gradle下载,对不使用Maven和Gradle开发项目的,下载就非常麻烦,下给出Spring Framework jar官方直接下载路径:
http://repo.springsource.org/libs-release-local/org/springframework/spring/
s
- Oracle学习笔记(7) 开发PLSQL子程序和包
vipbooks
oraclesql编程
哈哈,清明节放假回去了一下,真是太好了,回家的感觉真好啊!现在又开始出差之旅了,又好久没有来了,今天继续Oracle的学习!
这是第七章的学习笔记,学习完第六章的动态SQL之后,开始要学习子程序和包的使用了……,希望大家能多给俺一些支持啊!
编程时使用的工具是PLSQL