- PalmImage-开源:图像格式转换器的开源项目解析
胡说先森
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:PalmImage是一个开源Java应用程序,专为桌面和服务器环境设计,它能够将GIF、JPEG等常见图像格式以及View文档转换为适用于Palm设备的格式。通过Java技术的应用,PalmImage提供跨平台支持,并利用JavaAPI处理图像转换。作为开源项目,它鼓励社区参与改进,并提供免费使用的优势。同时,PalmImage的命令行界面和脚本自动化为用户提
- 探索 LangChain: 架构、组件和应用
田猿笔记
LangChainlangchain人工智能
介绍每个组件及其用途:1.ModelModel组件是LangChain的核心,它抽象并提供了大语言模型(LLM)的接口。LLM模型用途:提供与多种LLM供应商的接口,如OpenAI、GooglePaLM2、Ollama等。OpenAI示例:fromlangchain.llmsimportOpenAIopenai_llm=OpenAI(model_name="gpt-3.5-turbo")respo
- 国外7个最佳大语言模型 (LLM) API推荐
程序员后端
大型语言模型(LLM)API将彻底改变我们处理语言的方式。在深度学习和机器学习算法的支持下,LLMAPI提供了前所未有的自然语言理解能力。通过利用这些新的API,开发人员现在可以创建能够以前所未有的方式理解和响应书面文本的应用程序。下面,我们将比较从Bard到ChatGPT、PaLM等市场上顶级LLMAPI。我们还将探讨整合这些LLM的潜在用例,并考虑其对语言处理的影响。什么是大语言模型(LLM)
- 分布式训练三大并行策略:数据、模型与流水线并行的本质解析
WHCIS
#分布式训练人工智能与机器学习分布式人工智能深度学习
截至2023年,大型语言模型的参数量已突破万亿级别(如GooglePaLM2达到3400亿参数),单卡显存容量(NVIDIAA10080GB)与计算能力(312TFLOPS)面临严峻挑战。分布式训练通过多维度并行策略实现:算力维度:聚合多卡计算能力存储维度:分布式参数存储通信维度:优化数据传输路径本文将深入剖析三大并行策略的数学本质。一、数据并行:分布式优化的数学基础1.1同步SGD的收敛性证明定
- 使用Google Cloud Vertex AI进行文本和多模态生成
sagvWSRJHMNEB
人工智能计算机视觉python
技术背景介绍GoogleCloudVertexAI是一个强大的框架,提供了多种AI模型的开放访问和动态部署,包括文本、代码和多模态生成模型。通过VertexAI,用户可以利用不同的基础模型,如Gemini、Palm、和Llama,来实现复杂的AI应用。VertexAI不仅限于文本生成,还支持多模态输入,如图像和音频,极大地扩展了AI应用的潜力。核心原理解析VertexAI提供了一种简化的方式来使用
- 深入理解旋转位置编码(RoPE)及其在大型语言模型中的应用
tangjunjun-owen
语言模型-多模态大模型语言模型人工智能自然语言处理RoPE旋转位置编码
文章目录前言一、旋转位置编码原理1、RoPE概述2、复数域内的旋转1、位置编码生成2、应用位置编码二、RoPE的实现细节1、RotaryEmbedding类设计2、apply_rotary_pos_emb函数3、demo_apply_rotary_pos_emb函数三、完整RoPE代码Demo前言随着自然语言处理(NLP)领域的快速发展,预训练的语言模型如BERT、GPT系列、PaLM、Qwen等
- NL2SQL进阶系列(5):论文解读业界前沿方案(DIN-SQL、C3-SQL、DAIL-SQL、SQL-PaLM)、新一代数据集BIRD-SQL解读
汀、人工智能
LLM工业级落地实践copilot人工智能NL2SQLLLM自然语言处理NL2DSLText2SQL
NL2SQL进阶系列(5):论文解读业界前沿方案(DIN-SQL、C3-SQL、DAIL-SQL)、新一代数据集BIRD-SQL解读NL2SQL基础系列(1):业界顶尖排行榜、权威测评数据集及LLM大模型(SpidervsBIRD)全面对比优劣分析[Text2SQL、Text2DSL]NL2SQL基础系列(2):主流大模型与微调方法精选集,Text2SQL经典算法技术回顾七年发展脉络梳理NL2SQ
- Dosbox窗口调整大小
IOT.FIVE.NO.1
操作系统汇编
DOSBox是一个DOS模拟程序,由于它采用的是SDL库,所以可以很方便的移植到其他的平台。DOSBox的最新版本已经支持在Windows、Linux、MacOSX、BeOS、palmOS、Android、webOS、os/2等系统中运行。右键dosbox桌面图标,打开文件所在位置。使用记事本打开:DOSBox0.74Options.bat修改如下两项。然后我们就会发现,窗口已经改变成为我们需要的
- 【大模型从入门到精通42】LLM部署运维(LLM Ops)使用Kubeflow Pipelines掌握LLM工作流4
水木流年追梦
大模型运维人工智能深度学习
这里写目录标题在Kubeflow中自动化和编排监督调整管道重用现有管道提高效率准备数据和模型版本控制配置管道定义管道参数执行管道结论理论问题实践问题在Kubeflow中自动化和编排监督调整管道KubeflowPipelines的核心在于其编排复杂工作流的能力。在本例中,我们将探索如何使用KubeflowPipelines自动和编排监督调整管道,针对由Google提供的基础模型PaLM2进行参数高效
- CV论文--2024.2.20
清风有径
人工智能计算机视觉
1、PaLM2-VAdapter:ProgressivelyAlignedLanguageModelMakesaStrongVision-languageAdapter中文标题:PaLM2-VAdapter:逐步对齐的语言模型打造强大的视觉语言适配器简介:本文展示了渐进式对齐语言模型在连接冻结的视觉编码器和大型语言模型方面的有效性。尽管视觉编码器和大型语言模型的基本架构和预训练方法已经广泛研究,但
- 棕榈泉现代艺术之旅
王剑平旅行记
棕榈泉(PalmSprings)是美国加利福尼亚州东南部科罗拉多沙漠旁的一个绿洲小城。它不仅是个以温泉而著名的旅游休闲胜地,而且还因每年一度在此举办的棕榈泉国际电影节而生成浓厚的艺术氛围。它距离洛杉矶东南方大约120英里,我曾几次靠近过它,但都是去它附近的棕榈泉奥特莱斯购物。现在购物计划完成,我终于渴望去棕榈泉感受一下艺术气息了,这似乎也是对马斯洛需求层次理论的一种诠释。周末的下午,我和家人驱车从
- 【AIGC】大语言模型
AIGCExplore
AIGCAIGC语言模型人工智能
大型语言模型,也叫大语言模型、大模型(LargeLanguageModel,LLM;LargeLanguageModels,LLMs)什么是大型语言模型大型语言模型(LLM)是指具有数千亿(甚至更多)参数的语言模型,它们是通过在大规模文本数据上进行训练而得到的。这些模型基于Transformer架构,其中包含多头注意力层,堆叠在一个非常深的神经网络中。常见的LLM包括GPT-3、PaLM、Gala
- LLM的参数微调、训练、推理;LLM应用框架;LLM分布式训练
lichunericli
LLM人工智能语言模型自然语言处理
大模型基础主流的开源大模型有哪些?GPT-3:由OpenAI开发,GPT-3是一个巨大的自回归语言模型,拥有1750亿个参数。它可以生成文本、回答问题、翻译文本等。GPT-Neo:由EleutherAI开发,GPT-Neo是一个开源的、基于GPT架构的语言模型,拥有数十亿到百亿级的参数。GPT-J:也是由EleutherAI开发的,GPT-J是一个拥有60亿参数的开源语言模型。PaLM(Pathw
- 友好城市——最长上升子序列
OLDERHARD
算法数据结构
Palmia国有一条横贯东西的大河,河有笔直的南北两岸,岸上各有位置各不相同的N个城市。北岸的每个城市有且仅有一个友好城市在南岸,而且不同城市的友好城市不相同。每对友好城市都向政府申请在河上开辟一条直线航道连接两个城市,但是由于河上雾太大,政府决定避免任意两条航道交叉,以避免事故。编程帮助政府做出一些批准和拒绝申请的决定,使得在保证任意两条航线不相交的情况下,被批准的申请尽量多。输入第1行,一个整
- LLM(大语言模型)——大模型简介
1telescope
大模型语言模型人工智能自然语言处理
目录概述发展历程大语言模型的概念LLM的应用和影响大模型的能力、特点大模型的能力涌现能力(energentabilities)作为基座模型支持多元应用的能力支持对话作为统一入口的能力大模型的特点常见大模型闭源LLM(未公开源代码)GPT系列ChatGPTGPT-4Claude系列PaLM系统文心一言星火大模型开源LLMLLaMA系列GLM系列通义千问Baichuan系列什么是LangChainLa
- python基础学习-03 安装
Jiang_Immortals
python学习开发语言
python3可应用于多平台包括Windows、Linux和MacOSX。Unix(Solaris,Linux,FreeBSD,AIX,HP/UX,SunOS,IRIX,等等。)Win9x/NT/2000Macintosh(Intel,PPC,68K)OS/2DOS(多个DOS版本)PalmOSNokia移动手机WindowsCEAcorn/RISCOSBeOSAmigaVMS/OpenVMSQN
- 名言
Iris鸢尾花花
Fateashandpalm,nomatterhowtortuous,alwaysintheirownhand.图片发自App
- 如果把人类消灭不了的垃圾丢进火山…
橙子带你看透
出门旅行不仅是为了欣赏美丽的风景,更多的是为了感受到不同的人文风情,欢迎各位读者来到本期的“PALM看世界”。据统计人类每一年产生的垃圾就有2亿吨,可以二次利用的垃圾就会被回收再次利用,不能回收的垃圾处理的办法就是掩埋。图片发自App那么就有人好奇了,为什么不把垃圾丢进火山里焚化呢?火山的温度那么高直接融化不就可以了。但如果把垃圾丢进火山里,真的可以解决根本问题了吗?首先我们要知道这个方案并不可靠
- 计算机二级Python基本排序题-序号41(补充)
—Miss. Z—
计算机等级考试python算法开发语言计算机二级
1.读取考生文件夹下的"poem.txt"的内容,去除空行和注释行后,以行为单位进行排序,并将结果输出到屏幕上。输出结果为:AGrainofSandAndaheaveninawildflower,Andeternityinanhour.Holdinfinityinthepalmofyourhand,Toseeaworldinagrainofsand,f=open("poem.txt","r")re
- 2022-04-12
地科七班郑丽丽
U2复盘Part11,从本单元中我学到的最重要的理念(精读和视听说分别总结)精读:overcomingobstacles视听说:journeyintotheunknown2,我在本片文章/音频/视频中学到的怦然心动的单词(精读和视听说分别总结)精读:palmsweatconfronthighlightexcitinggracegymnastfantasyrecurnumerousbird's-ey
- 快速入门:使用 Gemini Embeddings 和 Elasticsearch 进行向量搜索
Elastic 中国社区官方博客
ElasticsearchAIElasticelasticsearch大数据搜索引擎数据库全文检索
Gemini是GoogleDeepMind开发的多模态大语言模型家族,作为LaMDA和PaLM2的后继者。由GeminiUltra、GeminiPro和GeminiNano组成,于2023年12月6日发布,定位为OpenAI的竞争者GPT-4。本教程演示如何使用GeminiAPI创建嵌入并将其存储在Elasticsearch中。Elasticsearch将使我们能够执行向量搜索(Knn)来查找相似
- 《彩虹鸟》
Time1979
2004-01-02家里整理旧书,终于让这个故事重见天日。网上没有这篇文章,我之所以如此执著的把这个故事打上来,是觉得如今被有些人标榜的“写给成人的童话”《小王子》,实在是不如这篇故事……故事中描绘的“彩虹鸟”与小女孩葡萄色的眼睛让人印象深刻。最终让它们浮出记忆的水面,是同样让人心灵打冷颤的《鳄鱼的最后晚餐》。它们之间的纽带就是“彩虹鸟”——蜂虎帕尔默,V.VancePalmer(1885~195
- 2018-04-10
超级氯化钾
LAPALMA,CanaryIslands(AP)—AlifeboatbeingusedonasafetydrillaboardacruiseshipinSpain'sCanaryIslandsfellabout65feetintoaportonSundaywhenacablesnapped,trappingcrewmembersbeneathitandkillingfiveofthem,offi
- 目前最好的医疗大语言模型居然是……
AI明说
AI助力科研语言模型人工智能chatgpt
上一期我们梳理了全球的医疗大语言模型(医疗AI与GPT|梳理全球医疗大模型),有比较惊艳的Google的Med-PaLM,也有国内百花齐放的医疗大模型及应用。但论具体的性能及落地使用,莫属遗漏的Medisearch。Medisearch是我目前见过和尝试过的医疗大语言模型中最接地气和最有想象力的。什么是Medisearch?Medisearch(官网:https://medisearch.io)是
- 医疗AI | 梳理全球医疗大模型
AI明说
AI助力科研人工智能llamachatgpt
一、国外医疗大模型1、谷歌医疗大模型(Med-PaLM)谷歌和DeepMind的科研人员在《自然》杂志上发表了一项研究,根据其研究结果,一组临床医生对谷歌和DeepMind团队的医疗大模型Med-PaLM回答的评分高达92.6%,与现实中人类临床医生的水平(92.9%)相当。2、BioMedLM(PubMedGPT)斯坦福基础模型研究中心(CRFM)和MosaicML联合开发了BioMedLM(P
- python3.7.3安装成攻怎么运行它_Python 安装与环境搭建
weixin_39726697
在本地搭建Python3开发环境。Python3可应用于多平台包括Windows、Linux和MacOSX。Unix(Solaris,Linux,FreeBSD,AIX,HP/UX,SunOS,IRIX,等等。)Win9x/NT/2000Macintosh(Intel,PPC,68K)OS/2DOS(多个DOS版本)PalmOSNokia移动手机WindowsCEAcorn/RISCOSBeOSA
- 一篇综述洞悉医学大型语言模型的原理,应用和挑战
TechBeat人工智能社区
技术文章语言模型人工智能自然语言处理
在过去的一年中,随着GPT-4、LLaMA、Mistral,PaLM等先进技术的突飞猛进,大型语言模型(LargeLanguageModels)已经引领全球人工智能进入了一个全新的基础模型时代,这一时代不仅开启了技术创新的新篇章,也彻底重塑了各行各业的运作模式。特别是在医疗领域,这些变革显得尤为突出。医疗领域不仅是全球各国竞相投资的重点研究领域,而且与一个国家的医疗水平和综合国力密切相关。在这样的
- 微软仅用提示词就让ChatGPT达到专业医师水平
ooope
chatgpt人工智能AIGC
微软的最新研究再次证实了提示工程的强大作用——仅仅通过使用提示,GPT-4就能够像一个专家一样发挥作用,而无需进行额外的微调或专家策划。他们提出的最新提示策略Medprompt在医疗专业领域取得了优异的结果,在MultiMedQA的九个测试集中表现最佳。在MedQA数据集(美国医师执照考试题)上,通过Medprompt提示,GPT-4的准确率首次超过90%,超越了BioGPT和Med-PaLM等微
- 什么是RoPE-旋转位置编码?
TFATS
GPT大模型nlp深度学习RoPE旋转位置编码大模型AIGCnlp
RoPE位置编码是大模型中最常见的位置编码之一。像是谷歌的PaLM和meta的LLaMA等开源大模型都是RoPE位置编码,那么RoPE有什么特点呢?本文将介绍如下内容:RoPE旋转位置编码概要什么是位置编码?RoPE及其特点总结一、RoPE旋转位置编码概要本文提出RoPE旋转位置编码方式,其关键思想是将上下文token表示和仅与位置相关的旋转矩阵相乘。RoPE具有良好的外推性和远程衰减的特性,应用
- 请求的艺术 你觉得接受别人帮助, 会成为那个人的负担吗?
Oscarwsh楷恆
如果你接受别人的帮助,那对他们也可能有好处。如果你像我一样,你讨厌要求和接受其他人的帮助。作者AmandaPalmer说这很愚蠢。她是对的。当我们在考虑是否接受帮助时,我们常常会认为“我会成为那个人的负担”,“如果我让他们失望怎么办?”或者太自豪而不能说接受。Amanda的长期朋友和邻居Anthony多年来一直帮助她,在她十几岁时以及之后开始巡回演出时给予她道义上的支持。超过她本可以偿还的限度。但
- apache 安装linux windows
墙头上一根草
apacheinuxwindows
linux安装Apache 有两种方式一种是手动安装通过二进制的文件进行安装,另外一种就是通过yum 安装,此中安装方式,需要物理机联网。以下分别介绍两种的安装方式
通过二进制文件安装Apache需要的软件有apr,apr-util,pcre
1,安装 apr 下载地址:htt
- fill_parent、wrap_content和match_parent的区别
Cb123456
match_parentfill_parent
fill_parent、wrap_content和match_parent的区别:
1)fill_parent
设置一个构件的布局为fill_parent将强制性地使构件扩展,以填充布局单元内尽可能多的空间。这跟Windows控件的dockstyle属性大体一致。设置一个顶部布局或控件为fill_parent将强制性让它布满整个屏幕。
2) wrap_conte
- 网页自适应设计
天子之骄
htmlcss响应式设计页面自适应
网页自适应设计
网页对浏览器窗口的自适应支持变得越来越重要了。自适应响应设计更是异常火爆。再加上移动端的崛起,更是如日中天。以前为了适应不同屏幕分布率和浏览器窗口的扩大和缩小,需要设计几套css样式,用js脚本判断窗口大小,选择加载。结构臃肿,加载负担较大。现笔者经过一定时间的学习,有所心得,故分享于此,加强交流,共同进步。同时希望对大家有所
- [sql server] 分组取最大最小常用sql
一炮送你回车库
SQL Server
--分组取最大最小常用sql--测试环境if OBJECT_ID('tb') is not null drop table tb;gocreate table tb( col1 int, col2 int, Fcount int)insert into tbselect 11,20,1 union allselect 11,22,1 union allselect 1
- ImageIO写图片输出到硬盘
3213213333332132
javaimage
package awt;
import java.awt.Color;
import java.awt.Font;
import java.awt.Graphics;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imagei
- 自己的String动态数组
宝剑锋梅花香
java动态数组数组
数组还是好说,学过一两门编程语言的就知道,需要注意的是数组声明时需要把大小给它定下来,比如声明一个字符串类型的数组:String str[]=new String[10]; 但是问题就来了,每次都是大小确定的数组,我需要数组大小不固定随时变化怎么办呢? 动态数组就这样应运而生,龙哥给我们讲的是自己用代码写动态数组,并非用的ArrayList 看看字符
- pinyin4j工具类
darkranger
.net
pinyin4j工具类Java工具类 2010-04-24 00:47:00 阅读69 评论0 字号:大中小
引入pinyin4j-2.5.0.jar包:
pinyin4j是一个功能强悍的汉语拼音工具包,主要是从汉语获取各种格式和需求的拼音,功能强悍,下面看看如何使用pinyin4j。
本人以前用AscII编码提取工具,效果不理想,现在用pinyin4j简单实现了一个。功能还不是很完美,
- StarUML学习笔记----基本概念
aijuans
UML建模
介绍StarUML的基本概念,这些都是有效运用StarUML?所需要的。包括对模型、视图、图、项目、单元、方法、框架、模型块及其差异以及UML轮廓。
模型、视与图(Model, View and Diagram)
&
- Activiti最终总结
avords
Activiti id 工作流
1、流程定义ID:ProcessDefinitionId,当定义一个流程就会产生。
2、流程实例ID:ProcessInstanceId,当开始一个具体的流程时就会产生,也就是不同的流程实例ID可能有相同的流程定义ID。
3、TaskId,每一个userTask都会有一个Id这个是存在于流程实例上的。
4、TaskDefinitionKey和(ActivityImpl activityId
- 从省市区多重级联想到的,react和jquery的差别
bee1314
jqueryUIreact
在我们的前端项目里经常会用到级联的select,比如省市区这样。通常这种级联大多是动态的。比如先加载了省,点击省加载市,点击市加载区。然后数据通常ajax返回。如果没有数据则说明到了叶子节点。 针对这种场景,如果我们使用jquery来实现,要考虑很多的问题,数据部分,以及大量的dom操作。比如这个页面上显示了某个区,这时候我切换省,要把市重新初始化数据,然后区域的部分要从页面
- Eclipse快捷键大全
bijian1013
javaeclipse快捷键
Ctrl+1 快速修复(最经典的快捷键,就不用多说了)Ctrl+D: 删除当前行 Ctrl+Alt+↓ 复制当前行到下一行(复制增加)Ctrl+Alt+↑ 复制当前行到上一行(复制增加)Alt+↓ 当前行和下面一行交互位置(特别实用,可以省去先剪切,再粘贴了)Alt+↑ 当前行和上面一行交互位置(同上)Alt+← 前一个编辑的页面Alt+→ 下一个编辑的页面(当然是针对上面那条来说了)Alt+En
- js 笔记 函数
征客丶
JavaScript
一、函数的使用
1.1、定义函数变量
var vName = funcation(params){
}
1.2、函数的调用
函数变量的调用: vName(params);
函数定义时自发调用:(function(params){})(params);
1.3、函数中变量赋值
var a = 'a';
var ff
- 【Scala四】分析Spark源代码总结的Scala语法二
bit1129
scala
1. Some操作
在下面的代码中,使用了Some操作:if (self.partitioner == Some(partitioner)),那么Some(partitioner)表示什么含义?首先partitioner是方法combineByKey传入的变量,
Some的文档说明:
/** Class `Some[A]` represents existin
- java 匿名内部类
BlueSkator
java匿名内部类
组合优先于继承
Java的匿名类,就是提供了一个快捷方便的手段,令继承关系可以方便地变成组合关系
继承只有一个时候才能用,当你要求子类的实例可以替代父类实例的位置时才可以用继承。
在Java中内部类主要分为成员内部类、局部内部类、匿名内部类、静态内部类。
内部类不是很好理解,但说白了其实也就是一个类中还包含着另外一个类如同一个人是由大脑、肢体、器官等身体结果组成,而内部类相
- 盗版win装在MAC有害发热,苹果的东西不值得买,win应该不用
ljy325
游戏applewindowsXPOS
Mac mini 型号: MC270CH-A RMB:5,688
Apple 对windows的产品支持不好,有以下问题:
1.装完了xp,发现机身很热虽然没有运行任何程序!貌似显卡跑游戏发热一样,按照那样的发热量,那部机子损耗很大,使用寿命受到严重的影响!
2.反观安装了Mac os的展示机,发热量很小,运行了1天温度也没有那么高
&nbs
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-生成器模式-Builder
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/
/**
* 生成器模式的意图在于将一个复杂的构建与其表示相分离,使得同样的构建过程可以创建不同的表示(GoF)
* 个人理解:
* 构建一个复杂的对象,对于创建者(Builder)来说,一是要有数据来源(rawData),二是要返回构
- JIRA与SVN插件安装
chenyu19891124
SVNjira
JIRA安装好后提交代码并要显示在JIRA上,这得需要用SVN的插件才能看见开发人员提交的代码。
1.下载svn与jira插件安装包,解压后在安装包(atlassian-jira-subversion-plugin-0.10.1)
2.解压出来的包里下的lib文件夹下的jar拷贝到(C:\Program Files\Atlassian\JIRA 4.3.4\atlassian-jira\WEB
- 常用数学思想方法
comsci
工作
对于搞工程和技术的朋友来讲,在工作中常常遇到一些实际问题,而采用常规的思维方式无法很好的解决这些问题,那么这个时候我们就需要用数学语言和数学工具,而使用数学工具的前提却是用数学思想的方法来描述问题。。下面转帖几种常用的数学思想方法,仅供学习和参考
函数思想
把某一数学问题用函数表示出来,并且利用函数探究这个问题的一般规律。这是最基本、最常用的数学方法
- pl/sql集合类型
daizj
oracle集合typepl/sql
--集合类型
/*
单行单列的数据,使用标量变量
单行多列数据,使用记录
单列多行数据,使用集合(。。。)
*集合:类似于数组也就是。pl/sql集合类型包括索引表(pl/sql table)、嵌套表(Nested Table)、变长数组(VARRAY)等
*/
/*
--集合方法
&n
- [Ofbiz]ofbiz初用
dinguangx
电商ofbiz
从github下载最新的ofbiz(截止2015-7-13),从源码进行ofbiz的试用
1. 加载测试库
ofbiz内置derby,通过下面的命令初始化测试库
./ant load-demo (与load-seed有一些区别)
2. 启动内置tomcat
./ant start
或
./startofbiz.sh
或
java -jar ofbiz.jar
&
- 结构体中最后一个元素是长度为0的数组
dcj3sjt126com
cgcc
在Linux源代码中,有很多的结构体最后都定义了一个元素个数为0个的数组,如/usr/include/linux/if_pppox.h中有这样一个结构体: struct pppoe_tag { __u16 tag_type; __u16 tag_len; &n
- Linux cp 实现强行覆盖
dcj3sjt126com
linux
发现在Fedora 10 /ubutun 里面用cp -fr src dest,即使加了-f也是不能强行覆盖的,这时怎么回事的呢?一两个文件还好说,就输几个yes吧,但是要是n多文件怎么办,那还不输死人呢?下面提供三种解决办法。 方法一
我们输入alias命令,看看系统给cp起了一个什么别名。
[root@localhost ~]# aliasalias cp=’cp -i’a
- Memcached(一)、HelloWorld
frank1234
memcached
一、简介
高性能的架构离不开缓存,分布式缓存中的佼佼者当属memcached,它通过客户端将不同的key hash到不同的memcached服务器中,而获取的时候也到相同的服务器中获取,由于不需要做集群同步,也就省去了集群间同步的开销和延迟,所以它相对于ehcache等缓存来说能更好的支持分布式应用,具有更强的横向伸缩能力。
二、客户端
选择一个memcached客户端,我这里用的是memc
- Search in Rotated Sorted Array II
hcx2013
search
Follow up for "Search in Rotated Sorted Array":What if duplicates are allowed?
Would this affect the run-time complexity? How and why?
Write a function to determine if a given ta
- Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
jinnianshilongnian
spring4generic type
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- CentOS安装JDK
liuxingguome
centos
1、行卸载原来的:
[root@localhost opt]# rpm -qa | grep java
tzdata-java-2014g-1.el6.noarch
java-1.7.0-openjdk-1.7.0.65-2.5.1.2.el6_5.x86_64
java-1.6.0-openjdk-1.6.0.0-11.1.13.4.el6.x86_64
[root@localhost
- 二分搜索专题2-在有序二维数组中搜索一个元素
OpenMind
二维数组算法二分搜索
1,设二维数组p的每行每列都按照下标递增的顺序递增。
用数学语言描述如下:p满足
(1),对任意的x1,x2,y,如果x1<x2,则p(x1,y)<p(x2,y);
(2),对任意的x,y1,y2, 如果y1<y2,则p(x,y1)<p(x,y2);
2,问题:
给定满足1的数组p和一个整数k,求是否存在x0,y0使得p(x0,y0)=k?
3,算法分析:
(
- java 随机数 Math与Random
SaraWon
javaMathRandom
今天需要在程序中产生随机数,知道有两种方法可以使用,但是使用Math和Random的区别还不是特别清楚,看到一篇文章是关于的,觉得写的还挺不错的,原文地址是
http://www.oschina.net/question/157182_45274?sort=default&p=1#answers
产生1到10之间的随机数的两种实现方式:
//Math
Math.roun
- oracle创建表空间
tugn
oracle
create temporary tablespace TXSJ_TEMP
tempfile 'E:\Oracle\oradata\TXSJ_TEMP.dbf'
size 32m
autoextend on
next 32m maxsize 2048m
extent m
- 使用Java8实现自己的个性化搜索引擎
yangshangchuan
javasuperword搜索引擎java8全文检索
需要对249本软件著作实现句子级别全文检索,这些著作均为PDF文件,不使用现有的框架如lucene,自己实现的方法如下:
1、从PDF文件中提取文本,这里的重点是如何最大可能地还原文本。提取之后的文本,一个句子一行保存为文本文件。
2、将所有文本文件合并为一个单一的文本文件,这样,每一个句子就有一个唯一行号。
3、对每一行文本进行分词,建立倒排表,倒排表的格式为:词=包含该词的总行数N=行号