- 【三桥君】AI技术发展下,单智能体局限性凸显,如何通过MCP和A2A协议实现智能体团队协作转变?
你好,我是✨三桥君✨本文介绍>>一、引言在AI技术突飞猛进的今天,单智能体的局限性正日益暴露,而智能体(AIAgents)协作已然成为不可逆转的趋势。你是否曾思考过,如何通过MCP和A2A协议实现智能体从单兵作战到团队协作的革命性转变?本文三桥君将深入探讨MCP和A2A协议的核心功能与优势,帮助你全面理解智能体协作的无限可能。二、A2A与MCP协议作用MCP(ModelControlProtoco
- 一个开源AI牛马神器 | AiPy,平替Manus,装完直接上手写Python!
Agent加载失败
人工智能python开源算法AI编程
还记得三个月前那个在闲鱼被炒到万元邀请码的Manus吗?现在你点官网,直接提示「所在地区不可用」了它走了,但更香的国产开源项目出现了:AiPy(爱派)。主打一个极致简化的AIAgent理念:别搞什么插件市场、Agent路由,直接给AI一个Python解释器,让它用自然语言写代码干活。听起来狠活?实际体验更狠:•完全本地化,界面傻瓜式操作,支持自然语言生成&执行Python任务;•数据清洗、文档总结
- 2025 最强 Agent 智能体 学习笔记 (71)
一刀7段
学习笔记人工智能
Agent智能体的系统学习与职业发展核心内容概览本集是《2025最强Agent智能体全套教程》的第72集,聚焦Agent智能体领域的系统学习方法与职业发展路径,系统梳理了从入门到专家的能力体系、关键学习资源、职业方向选择及行业发展机遇。内容结合技术趋势与职场需求,为不同背景的学习者(学生、开发者、转行人士)提供清晰的成长蓝图,帮助其在Agent智能体领域高效成长,实现职业目标。系统学习的能力体系与
- Coze Studio 架构拆解:AI Agent 开发平台项目结构全分析
代码简单说
2025开发必备(限时特惠)架构人工智能CozeStudio架构AIAgent开发平台全栈AI工程化图解架构
CozeStudio架构拆解:AIAgent开发平台项目结构全分析标签:CozeStudio项目架构、领域驱动设计DDD、全栈开发规范、Hertz框架、前后端协作、云原生容器、前端测试、IDL接口设计、微服务解耦、AI开发平台源码分析在最近研究AIAgent开发平台的过程中,我深入分析了刚刚开源的CozeStudio项目。这套系统是国内少有的开源全栈AI工程化项目,代码整洁、架构先进,特别是它基于
- AI Agent开发第60课-巧用QWEN3.0 0.6B:小身板扛大旗,AI界的轻骑兵
TGITCIC
AIAgent开发大全qwen3qwenaliqwen国产大模型小模型开源小模型aiagent
第一章:小模型的生存法则——为什么0.6B参数就够了?1.1参数量的"黄金分割点"模型类型参数量推理延迟(ms)并发量(QPS)Qwen-0.6B6亿15-3010万+Qwen-1.5B15亿50-805万Qwen-7B70亿200+1万数据对比显示,当参数量超过6亿后,性能提升与成本增长呈现"抛物线"关系。就像智能手机从4G到5G的迭代,用户感知不到的速度提升,却要为硬件升级买单。Qwen-0.
- zabbix-agent静默安装
小周学学学
zabbix
msiexec/izabbix-msi安装包/qnSERVER=zabbix服务器IP例如版本为zabbix_agent-7.0.7-windows-amd64-openssl.msi,服务器为192.168.1.100msiexec/izabbix_agent-7.0.7-windows-amd64-openssl.msi/qnSERVER=192.168.1.100官方文档地址:4从MSI安装
- 零基础学习性能测试第九章:全链路追踪-项目实操
试着
性能测试学习性能测试零基础
目录一、实战项目架构(电商下单系统)二、环境搭建(30分钟)1.使用DockerCompose一键部署2.启动命令三、项目集成SkyWalking1.SpringBoot项目添加Agent2.关键业务代码埋点四、全链路压测实战1.JMeter压测脚本配置2.执行压测命令五、全链路追踪分析实战1.在SkyWalking中定位瓶颈2.真实瓶颈分析案例六、中间件性能分析1.Redis性能分析2.MySQ
- 赋能未来数学课堂——基于Qwen3、LangChain与Agent架构的个性化教辅系统研究
微学AI
langchain架构
文章目录摘要引言:技术融合催生的教育新范式第一章:Qwen3+LangChain+Agent架构的核心能力与优势1.1Qwen3模型:专为复杂推理打造的“智能大脑”1.2LangChain框架:构建智能体的“灵活骨架”1.3Agent智能体:自主解决问题的“执行中枢”1.4部署与成本优势第二章:在数学教育中解决的关键问题2.1从“答案”到“过程”:深度解析与分步式辅导2.2千人千面:实现高度个性化
- 今天凌晨,字节开源 Coze,如何白嫖?
Python自动化办公社区
开源开源
大家好,这里是程序员晚枫。最近AI圈放的大招太多了,文章都更新不过来了。本周刚熬夜写完了:开源Qwen3-Coder是顶级AI阳谋,阿里的野心藏不住了,今天凌晨:Coze又开源了!开源地址:https://github.com/coze-dev一、Coze开源,对字节的战略意义本次开源了一系列项目,其中两个比较重要的仓库:CozeStudio一站式AIAgent开发工具-ttps://github
- 如何避免IP被加入黑名单:实用防护指南
爱睡觉的圈圈
代理服务tcp/ip网络协议网络
前言IP被封是爬虫开发者最头疼的问题。很多人以为换个User-Agent就能解决,结果还是被秒封。现代反爬虫系统已经非常智能,不仅看IP访问频率,还会分析浏览器指纹、行为模式、TLS指纹等多个维度。要想真正避免被封,需要从多个角度进行防护。今天分享一套完整的IP保护方案,结合Selenium、指纹浏览器等成熟工具,让你的爬虫更像真实用户。反爬虫检测原理网站如何识别爬虫#现代反爬虫系统的检测维度de
- 爬虫入门:为什么你的爬虫需要代理IP?
前言作为一名在爬虫领域摸爬滚打多年的程序员,我经常收到新手朋友的疑问:"为什么我的爬虫跑了一会儿就不工作了?"今天,我就来详细讲解为什么爬虫需要代理IP,以及如何正确使用代理IP来提升爬虫的稳定性和效率。一、爬虫面临的挑战1.1反爬虫机制的普及现代网站都配备了各种反爬虫机制,最常见的包括:反爬虫机制IP限制User-Agent检测验证码行为分析请求频率限制1.2IP封禁的痛点让我们看一个典型的爬虫
- 【大模型LLM学习】function call/agent学习记录
威化饼的一隅
大模型LLM学习agentlangchain意图识别functioncall工具调用
【大模型LLM学习】functioncall/agent学习记录0前言1langchain实现functioncall2调用本地模型3微调本地模型3.1few-shot调用Claude生成Q-A对3.2tools格式3.3agent微调格式3.4swift微调p.s.0前言 记录一下使用langchain做简单的functioncall/agent(或者说意图识别,如果函数有返回值再进行summ
- 提示工程架构师总结:Agentic AI智能健康项目需求分析的8个关键步骤
AGI大模型与大数据研究院
人工智能需求分析ai
AgenticAI智能健康项目需求分析:从0到1构建智能健康助手的8个关键步骤关键词AgenticAI(智能体AI)、智能健康、需求分析、用户旅程、场景建模、伦理合规、数据策略、系统交互摘要当AI从“被动响应”进化到“主动服务”,AgenticAI(智能体AI)正在重新定义智能健康的边界——它不再是“你问我答的健康助手”,而是“能主动感知、推理、行动的健康管家”:比如监测到糖尿病患者餐后血糖超标,
- 蚂蚁集团大模型安全解决方案“蚁天鉴”升级,新增智能体安全评测工具
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7月28日,世界人工智能大会(WAIC)期间,在由中国信息通信研究院举办的“大模型智塑全球产业新秩序论坛”上,蚂蚁集团大模型安全解决方案“蚁天鉴”宣布升级,新增智能体(AIAgent)安全评测工具,具备Agent对齐、mcp安全扫描、智能体安全扫描及零信任防御等四大核心功能。随着人工智能(AI)技术的不断进步,AI领域正从大模型时代迈向智能体时代。智能体不仅具备对话生成能力,还拥有自主规划、跨领域
- 【Python】Pillow 2
宅男很神经
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3.2.1色彩空间(ColorSpace)与色彩模型(ColorModel)基础色彩模型(ColorModel):色彩模型是一种抽象的数学模型,用一组数值(通常是三个或四个分量)来描述颜色。常见的色彩模型有:RGB(Red,Green,Blue):加色模型,常用于显示器、扫描仪、数码相机。通过混合不同强度的红、绿、蓝三原色光来产生各种颜色。CMY(Cyan,Magenta,Yellow):减色模型
- Ubuntu-24.04-live-server-amd64安装界面中文版
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系列文章目录Ubuntu安装qemu-guest-agentUbuntu-24.04-live-server-amd64启用sshUbuntu乌班图安装VIM文本编辑器工具文章目录系列文章目录前言一、准备工作二、开始安装三、测试效果总结前言Centos结束,转战Ubuntu。我之所以写这篇文章,是因为我想帮助大家更好地理解Ubuntu24.04的服务器版安装过程。我知道网上已经有很多类似的文章,但
- LangChain:大模型时代的开发利器
tanak
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文章目录什么是LangChain?深入解析其核心理念与组件1.模型(Models)2.提示(Prompts)3.链(Chains)4.索引(Indexes)5.记忆(Memory)6.工具(Tools)7.代理(Agents)LangChain在大模型应用中的核心地位与典型场景核心地位:连接、抽象、赋能典型应用场景:LangChain如何赋能实际业务结语:拥抱LangChain,构建大模型应用的未
- Python移动端爬虫实战:模拟User-Agent与反反爬策略全解析
Python爬虫项目
python爬虫开发语言自动化宽度优先
摘要本文将深入探讨2024年最新的Python移动端爬虫技术,重点讲解如何通过模拟移动设备User-Agent绕过网站反爬机制。文章包含移动端爬虫的优势分析、最新User-Agent库使用、完整移动端爬虫实现、高级反反爬技巧以及移动端爬虫的伦理法律考量,并附有多个实战代码示例。关键词:Python爬虫、移动端爬虫、User-Agent、反反爬、selenium-wire、playwright1.移
- Qwen3 Coder——最强开源编程模型
核心要点(TL;DR)Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct是目前最强大的开源Agentic编码大模型,支持超长上下文和高效多轮交互,适用于复杂代码和自动化任务。新一代模型在代码生成、工具调用和多任务代理方面表现优异,提供命令行工具QwenCode,便于开发者集成到日常工作流。社区反馈积极,但模型体积庞大,对硬件有较高要求,适合有算力资源的专业用户,普通用户可关注未来小体积版
- 阿里开源Qwen3-Coder,编程大模型进入高效时代
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开源Qwen3-Coder
7月23日凌晨,阿里云宣布全面开源其最新AI编程大模型Qwen3-Coder,迅速引发全球开发者关注。该模型在多项编程能力测试中刷新开源模型纪录,并在Agent任务规划、工具调用等关键场景中超越GPT-4.1等闭源模型,达到与当前顶尖编程模型Claude4相近的水平。技术架构与性能突破Qwen3-Coder采用混合专家(MoE)架构,总参数量达480B,但实际激活参数仅35B,在保证性能的同时显著
- 网络安全-网络安全智能体所有详细工作原理和架构及案例
大家读完觉得有帮助记得关注和点赞!!!网络安全智能体(AISecurityAgent)是人工智能与网络安全融合的新范式,通过自主感知、分析决策、联动响应实现动态防护,正在重构传统“人防为主”的安全体系。以下从工作原理、架构设计、行业案例三方面进行深度解析:一、工作原理:三层认知闭环与动态进化1.核心能力分层(L1-L5标准)等级能力特征代表产品L1基础辅助型单步推理,处理预定义任务(如告警初判)9
- 可用于AI Agent集成和多种系统之间联调Windows下GCC的C++虚拟机项目
weixin_30777913
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下面是一个完整的C++虚拟机项目设计,实现了所有需求功能,包括虚拟磁盘管理、操作系统安装、I/O重定向和网络转发等功能。可用于AIAgent的集成,全自动设计开发测试Linux下和Windows与Linux联动软件。整体架构设计VMController-config:Config-vdisk:VDiskManager-vm:VirtualMachine-logger:shared_ptr+run(
- python爬取豆瓣图书Top250
实验要求:爬取豆瓣图书排行榜书单信息,存储到数据库中,并爬取图书评论进行数据分析,提取关键字做成词云展示。实验成果:词云效果图:废话不多说,直接开始实战!爬取数据先来看简单的例子:importrequestsfrombs4importBeautifulSoupurl="https://book.douban.com/top250"headers={'User-Agent':'Mozilla/5.0
- python—— 柯里化 & 部分应用函数
青衫客36
Pythonpython开发语言POPL
functools.partial(agent_node,agent=...,name=...)和lambdastate:agent_node(state,agent=...,name=...)这类写法与柯里化(Currying)类似,但要注意它们不是严格意义上的柯里化,而是“部分应用函数”的实现方式,两者关系紧密但不完全等价。一、什么是柯里化(Currying)?柯里化是函数式编程中的一种变换方
- 字节跳动已于 2025-07-26 正式开源其 AI Agent 开发平台「扣子 Coze」的两个核心子项目
武舞悟
go
字节跳动已于2025-07-26正式开源其AIAgent开发平台「扣子Coze」的两个核心子项目,仓库地址如下:•CozeStudio(可视化AgentIDE)GitHub:https://github.com/coze-dev/coze-studio•CozeLoop(运维与调试平台)GitHub:https://github.com/coze-dev/cozeloop两仓库均采用Apache2
- 字节跳动Coze平台:零代码打造AI智能体
小小怪 @
人工智能
Coze,这是一个由字节跳动推出的AIBot开发平台。它允许用户快速构建、部署和管理自定义的AI聊天机器人(智能体),支持多种功能,如自然语言处理、知识库集成和任务自动化。1.什么是智能体Coze?定义:Coze是一个低代码/无代码的AI开发平台,专注于创建“智能体”(即AIagent)。这些智能体可以模拟人类对话、执行任务(如信息查询或自动化流程),并通过API或插件集成到各种应用中。核心优势:
- 能商用!字节扣子开源了!这波Apache 2.0协议开源含金量有多高?
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产品经理人工智能机器学习大数据AI大模型大模型学习
凌晨13:40左右群里收到一条消息:字节跳动的扣子(coze)正式开源了。开源地址:https://github.com/coze-dev其中两个比较重要的仓库:CozeStudio一站式AIAgent开发工具https://github.com/coze-dev/coze-studioCozeLoop一个面向开发者,专注于AIAgent开发与运维的平台级解决方案https://github.co
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思绪漂移
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软件工程的工具链演进华为大咖说丨AIAgent在软件工程工具领域有何应用?未来又将走向何方?软件工程,作为一个旨在通过系统化、规范化和可量化的方法来构建和维护高质量软件的学科,其核心目标始终是提升效率、保障质量和降低复杂性。在过去的几十年里,我们见证了工具链的不断演进:从最初的文本编辑器和编译器,到强大的集成开发环境(IDE),再到以DevOps理念驱动的持续集成/持续交付(CI/CD)流水线。以
- Dify Agent 策略深度解析与应用指南
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1.引言:DifyAgent与Agent策略概览Dify平台中的Agent(智能体)功能为构建高级AI应用提供了强大的支持。理解Agent的核心概念及其策略机制,是充分利用Dify进行复杂应用开发的关键。1.1什么是DifyAgent(智能体)?在Dify平台中,Agent(或称智能体助手)指的是一类能够利用大型语言模型(LLM)的推理能力,自主设定目标、拆解复杂任务、调用工具并优化执行流程的AI
- 使用Java编程-SNMP4J-SNMPv3-代码实例
使用Java编程-SNMP4J-SNMPv3-代码实例SNMP介绍SNMP是一种用于管理网络设备的协议。它是一种标准化的协议,被用于监控和管理网络设备,包括路由器、交换机、服务器、打印机和其他设备。SNMP协议的基本组成部分包括:管理站(ManagementStation):通常是一个PC或服务器,用于监控和管理网络设备。管理代理(ManagementAgent):运行在网络设备上的软件,负责管理
- ios内付费
374016526
ios内付费
近年来写了很多IOS的程序,内付费也用到不少,使用IOS的内付费实现起来比较麻烦,这里我写了一个简单的内付费包,希望对大家有帮助。
具体使用如下:
这里的sender其实就是调用者,这里主要是为了回调使用。
[KuroStoreApi kuroStoreProductId:@"产品ID" storeSender:self storeFinishCallBa
- 20 款优秀的 Linux 终端仿真器
brotherlamp
linuxlinux视频linux资料linux自学linux教程
终端仿真器是一款用其它显示架构重现可视终端的计算机程序。换句话说就是终端仿真器能使哑终端看似像一台连接上了服务器的客户机。终端仿真器允许最终用户用文本用户界面和命令行来访问控制台和应用程序。(LCTT 译注:终端仿真器原意指对大型机-哑终端方式的模拟,不过在当今的 Linux 环境中,常指通过远程或本地方式连接的伪终端,俗称“终端”。)
你能从开源世界中找到大量的终端仿真器,它们
- Solr Deep Paging(solr 深分页)
eksliang
solr深分页solr分页性能问题
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2148370
作者:eksliang(ickes) blg:http://eksliang.iteye.com/ 概述
长期以来,我们一直有一个深分页问题。如果直接跳到很靠后的页数,查询速度会比较慢。这是因为Solr的需要为查询从开始遍历所有数据。直到Solr的4.7这个问题一直没有一个很好的解决方案。直到solr
- 数据库面试题
18289753290
面试题 数据库
1.union ,union all
网络搜索出的最佳答案:
union和union all的区别是,union会自动压缩多个结果集合中的重复结果,而union all则将所有的结果全部显示出来,不管是不是重复。
Union:对两个结果集进行并集操作,不包括重复行,同时进行默认规则的排序;
Union All:对两个结果集进行并集操作,包括重复行,不进行排序;
2.索引有哪些分类?作用是
- Android TV屏幕适配
酷的飞上天空
android
先说下现在市面上TV分辨率的大概情况
两种分辨率为主
1.720标清,分辨率为1280x720.
屏幕尺寸以32寸为主,部分电视为42寸
2.1080p全高清,分辨率为1920x1080
屏幕尺寸以42寸为主,此分辨率电视屏幕从32寸到50寸都有
适配遇到问题,已1080p尺寸为例:
分辨率固定不变,屏幕尺寸变化较大。
如:效果图尺寸为1920x1080,如果使用d
- Timer定时器与ActionListener联合应用
永夜-极光
java
功能:在控制台每秒输出一次
代码:
package Main;
import javax.swing.Timer;
import java.awt.event.*;
public class T {
private static int count = 0;
public static void main(String[] args){
- Ubuntu14.04系统Tab键不能自动补全问题解决
随便小屋
Ubuntu 14.04
Unbuntu 14.4安装之后就在终端中使用Tab键不能自动补全,解决办法如下:
1、利用vi编辑器打开/etc/bash.bashrc文件(需要root权限)
sudo vi /etc/bash.bashrc
接下来会提示输入密码
2、找到文件中的下列代码
#enable bash completion in interactive shells
#if
- 学会人际关系三招 轻松走职场
aijuans
职场
要想成功,仅有专业能力是不够的,处理好与老板、同事及下属的人际关系也是门大学问。如何才能在职场如鱼得水、游刃有余呢?在此,教您简单实用的三个窍门。
第一,多汇报
最近,管理学又提出了一个新名词“追随力”。它告诉我们,做下属最关键的就是要多请示汇报,让上司随时了解你的工作进度,有了新想法也要及时建议。不知不觉,你就有了“追随力”,上司会越来越了解和信任你。
第二,勤沟通
团队的力
- 《O2O:移动互联网时代的商业革命》读书笔记
aoyouzi
读书笔记
移动互联网的未来:碎片化内容+碎片化渠道=各式精准、互动的新型社会化营销。
O2O:Online to OffLine 线上线下活动
O2O就是在移动互联网时代,生活消费领域通过线上和线下互动的一种新型商业模式。
手机二维码本质:O2O商务行为从线下现实世界到线上虚拟世界的入口。
线上虚拟世界创造的本意是打破信息鸿沟,让不同地域、不同需求的人
- js实现图片随鼠标滚动的效果
百合不是茶
JavaScript滚动属性的获取图片滚动属性获取页面加载
1,获取样式属性值
top 与顶部的距离
left 与左边的距离
right 与右边的距离
bottom 与下边的距离
zIndex 层叠层次
例子:获取左边的宽度,当css写在body标签中时
<div id="adver" style="position:absolute;top:50px;left:1000p
- ajax同步异步参数async
bijian1013
jqueryAjaxasync
开发项目开发过程中,需要将ajax的返回值赋到全局变量中,然后在该页面其他地方引用,因为ajax异步的原因一直无法成功,需将async:false,使其变成同步的。
格式:
$.ajax({ type: 'POST', ur
- Webx3框架(1)
Bill_chen
eclipsespringmaven框架ibatis
Webx是淘宝开发的一套Web开发框架,Webx3是其第三个升级版本;采用Eclipse的开发环境,现在支持java开发;
采用turbine原型的MVC框架,扩展了Spring容器,利用Maven进行项目的构建管理,灵活的ibatis持久层支持,总的来说,还是一套很不错的Web框架。
Webx3遵循turbine风格,velocity的模板被分为layout/screen/control三部
- 【MongoDB学习笔记五】MongoDB概述
bit1129
mongodb
MongoDB是面向文档的NoSQL数据库,尽量业界还对MongoDB存在一些质疑的声音,比如性能尤其是查询性能、数据一致性的支持没有想象的那么好,但是MongoDB用户群确实已经够多。MongoDB的亮点不在于它的性能,而是它处理非结构化数据的能力以及内置对分布式的支持(复制、分片达到的高可用、高可伸缩),同时它提供的近似于SQL的查询能力,也是在做NoSQL技术选型时,考虑的一个重要因素。Mo
- spring/hibernate/struts2常见异常总结
白糖_
Hibernate
Spring
①ClassNotFoundException: org.aspectj.weaver.reflect.ReflectionWorld$ReflectionWorldException
缺少aspectjweaver.jar,该jar包常用于spring aop中
②java.lang.ClassNotFoundException: org.sprin
- jquery easyui表单重置(reset)扩展思路
bozch
formjquery easyuireset
在jquery easyui表单中 尚未提供表单重置的功能,这就需要自己对其进行扩展。
扩展的时候要考虑的控件有:
combo,combobox,combogrid,combotree,datebox,datetimebox
需要对其添加reset方法,reset方法就是把初始化的值赋值给当前的组件,这就需要在组件的初始化时将值保存下来。
在所有的reset方法添加完毕之后,就需要对fo
- 编程之美-烙饼排序
bylijinnan
编程之美
package beautyOfCoding;
import java.util.Arrays;
/*
*《编程之美》的思路是:搜索+剪枝。有点像是写下棋程序:当前情况下,把所有可能的下一步都做一遍;在这每一遍操作里面,计算出如果按这一步走的话,能不能赢(得出最优结果)。
*《编程之美》上代码有很多错误,且每个变量的含义令人费解。因此我按我的理解写了以下代码:
*/
- Struts1.X 源码分析之ActionForm赋值原理
chenbowen00
struts
struts1在处理请求参数之前,首先会根据配置文件action节点的name属性创建对应的ActionForm。如果配置了name属性,却找不到对应的ActionForm类也不会报错,只是不会处理本次请求的请求参数。
如果找到了对应的ActionForm类,则先判断是否已经存在ActionForm的实例,如果不存在则创建实例,并将其存放在对应的作用域中。作用域由配置文件action节点的s
- [空天防御与经济]在获得充足的外部资源之前,太空投资需有限度
comsci
资源
这里有一个常识性的问题:
地球的资源,人类的资金是有限的,而太空是无限的.....
就算全人类联合起来,要在太空中修建大型空间站,也不一定能够成功,因为资源和资金,技术有客观的限制....
&
- ORACLE临时表—ON COMMIT PRESERVE ROWS
daizj
oracle临时表
ORACLE临时表 转
临时表:像普通表一样,有结构,但是对数据的管理上不一样,临时表存储事务或会话的中间结果集,临时表中保存的数据只对当前
会话可见,所有会话都看不到其他会话的数据,即使其他会话提交了,也看不到。临时表不存在并发行为,因为他们对于当前会话都是独立的。
创建临时表时,ORACLE只创建了表的结构(在数据字典中定义),并没有初始化内存空间,当某一会话使用临时表时,ORALCE会
- 基于Nginx XSendfile+SpringMVC进行文件下载
denger
应用服务器Webnginx网络应用lighttpd
在平常我们实现文件下载通常是通过普通 read-write方式,如下代码所示。
@RequestMapping("/courseware/{id}")
public void download(@PathVariable("id") String courseID, HttpServletResp
- scanf接受char类型的字符
dcj3sjt126com
c
/*
2013年3月11日22:35:54
目的:学习char只接受一个字符
*/
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i;
char ch;
scanf("%d", &i);
printf("i = %d\n", i);
scanf("%
- 学编程的价值
dcj3sjt126com
编程
发一个人会编程, 想想以后可以教儿女, 是多么美好的事啊, 不管儿女将来从事什么样的职业, 教一教, 对他思维的开拓大有帮助
像这位朋友学习:
http://blog.sina.com.cn/s/articlelist_2584320772_0_1.html
VirtualGS教程 (By @林泰前): 几十年的老程序员,资深的
- 二维数组(矩阵)对角线输出
飞天奔月
二维数组
今天在BBS里面看到这样的面试题目,
1,二维数组(N*N),沿对角线方向,从右上角打印到左下角如N=4: 4*4二维数组
{ 1 2 3 4 }
{ 5 6 7 8 }
{ 9 10 11 12 }
{13 14 15 16 }
打印顺序
4
3 8
2 7 12
1 6 11 16
5 10 15
9 14
13
要
- Ehcache(08)——可阻塞的Cache——BlockingCache
234390216
并发ehcacheBlockingCache阻塞
可阻塞的Cache—BlockingCache
在上一节我们提到了显示使用Ehcache锁的问题,其实我们还可以隐式的来使用Ehcache的锁,那就是通过BlockingCache。BlockingCache是Ehcache的一个封装类,可以让我们对Ehcache进行并发操作。其内部的锁机制是使用的net.
- mysqldiff对数据库间进行差异比较
jackyrong
mysqld
mysqldiff该工具是官方mysql-utilities工具集的一个脚本,可以用来对比不同数据库之间的表结构,或者同个数据库间的表结构
如果在windows下,直接下载mysql-utilities安装就可以了,然后运行后,会跑到命令行下:
1) 基本用法
mysqldiff --server1=admin:12345
- spring data jpa 方法中可用的关键字
lawrence.li
javaspring
spring data jpa 支持以方法名进行查询/删除/统计。
查询的关键字为find
删除的关键字为delete/remove (>=1.7.x)
统计的关键字为count (>=1.7.x)
修改需要使用@Modifying注解
@Modifying
@Query("update User u set u.firstna
- Spring的ModelAndView类
nicegege
spring
项目中controller的方法跳转的到ModelAndView类,一直很好奇spring怎么实现的?
/*
* Copyright 2002-2010 the original author or authors.
*
* Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
* yo
- 搭建 CentOS 6 服务器(13) - rsync、Amanda
rensanning
centos
(一)rsync
Server端
# yum install rsync
# vi /etc/xinetd.d/rsync
service rsync
{
disable = no
flags = IPv6
socket_type = stream
wait
- Learn Nodejs 02
toknowme
nodejs
(1)npm是什么
npm is the package manager for node
官方网站:https://www.npmjs.com/
npm上有很多优秀的nodejs包,来解决常见的一些问题,比如用node-mysql,就可以方便通过nodejs链接到mysql,进行数据库的操作
在开发过程往往会需要用到其他的包,使用npm就可以下载这些包来供程序调用
&nb
- Spring MVC 拦截器
xp9802
spring mvc
Controller层的拦截器继承于HandlerInterceptorAdapter
HandlerInterceptorAdapter.java 1 public abstract class HandlerInterceptorAdapter implements HandlerIntercep