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萧十一郎@
pythonpython数据分析开发语言
目录一、案例背景二、代码实现2.1数据收集与导入2.2数据探索性分析2.3数据清洗2.4数据分析2.4.1用户行为随时间的变化2.4.2商品关联分析2.4.3用户购买转化率分析2.4.4用户价值分析(RFM模型)三、主要的代码难点解析3.1数据收集与导入3.2数据清洗-时间戳处理3.3数据分析-商品关联分析3.4数据分析-用户购买转化率分析3.5数据分析-用户价值分析(RFM模型)四、可能改进的代
- 网络通信安全:全面探索与深入分析
baimao__沧海
安全数据库sqlserversqlandroidweb安全
**摘要:**本文全面探索网络通信安全相关内容。首先阐述网络通信安全的基本概念与原理,包括网络通信模型、安全目标以及加密技术基础。接着详细分析其面临的威胁,涵盖恶意软件(病毒、蠕虫、特洛伊木马)、网络攻击(DoS/DDoS、网络嗅探、SQL注入)和社会工程学攻击等。然后介绍防护机制,如防火墙、IDS与IPS、VPN、数据加密技术应用、身份认证与访问控制等。还论述了网络通信安全在企业、金融、政府领域
- 迪威 3D 模型发布系统:制造业产品展示革新利器
3D小将
联讯软件迪威模型3d3d模型发布系统建站系统制造业
在竞争激烈的制造业领域,如何将产品全方位、直观地呈现给客户,成为企业脱颖而出的关键。传统的产品展示方式往往受限于平面资料或有限的实物展示,难以让客户深入了解产品的复杂结构与精妙细节。迪威3D模型发布系统的问世,为制造业企业带来了革命性的产品展示解决方案,开启了高效、立体的产品推广新篇章。一、沉浸式3D模型展示,让产品细节纤毫毕现制造业产品通常具有复杂的构造与精密的工艺,这些关键信息在传统展示中极易
- ST-Align:一个包含430万训练样本,涵盖了15种细粒度多模态数据集
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2025-01-15,由北航大学、合肥工业大学、中科院信息工程研究所和美团等机构联合创建介绍了一种名为LLaVA-ST的多模态大型语言模型。该模型配备了一个名为ST-Align的数据集,专为细粒度时空多模态理解设计。一、研究背景近年来,多模态大型语言模型(MLLMs)在多模态理解方面取得了显著进展,能够基于图像或视频生成对话或描述。然而,对于需要基于语言输入处理视觉坐标的细粒度多模态理解任务,现有
- PlanLLM: 首个支持开放词汇与封闭集任务的跨模态视频程序规划框架
数据集
2025年1月7号,由杨德杰、赵子敬、刘洋联合提出PlanLLM,一种基于可微调大型语言模型(LLM)的跨模态联合学习框架,用于解决视频程序规划任务。通过引入LLM增强规划模块和互信息最大化模块,PlanLLM突破了现有方法依赖封闭集标签和固定语义描述的限制,实现了对新步骤和任务的泛化能力。该方法在COIN、CrossTask、NIV三个基准数据集上取得显著性能提升,展现了其在弱监督学习中的有效性
- 机器学习 [白板推导](三)[线性分类]
神齐的小马
机器学习分类人工智能
4.线性分类4.1.线性分类的典型模型硬分类:输出结果只有0或1这种离散结果;感知机线性判别分析Fisher软分类:会输出0-1之间的值作为各个类别的概率;概率生成模型:高斯判别分析GDA、朴素贝叶斯,主要建模的是p(x⃗,y)p(\vec{x},y)p(x,y)概率判别模型:逻辑回归,主要建模的是p(y∣x⃗)p(y|\vec{x})p(y∣x)4.2.感知机4.2.1.基本模型 模型:f(x
- Collab-Overcooked:专注于多智能体协作的语言模型基准测试平台
数据集
2025-02-27,由北京邮电大学和理想汽车公司联合创建。该平台基于《Overcooked-AI》游戏环境,设计了更具挑战性和实用性的交互任务,目的通过自然语言沟通促进多智能体协作。一、研究背景近年来,基于大型语言模型的智能体系统在复杂任务分解和规划方面展现出巨大潜力,成为自然语言处理领域的研究热点。然而,随着研究的深入,人们发现单个智能体在处理复杂任务时存在局限性,而多智能体系统通过协作能够显
- 书籍-《深度生成模型(第二版)》
书籍:DeepGenerativeModeling作者:JakubM.Tomczak出版:Springer编辑:陈萍萍的公主@一点人工一点智能下载:书籍下载-《深度生成模型(第二版)》01书籍介绍本书是关于生成式AI背后模型的第一本全面著作,经过彻底修订,涵盖了所有主要类别的深度生成模型,包括混合模型、概率电路、自回归模型、基于流的模型、潜在变量模型、生成对抗网络(GANs)、混合模型、基于得分的
- vllm部署说明和注意事项
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1、vllm所在docker镜像可去vllm官网提供的镜像地址拉取地址:UsingDocker—vLLMVllm镜像运行需要不同的cuda版本依赖,如上vllm/vllm-openai:v0.7.2需要cuda12.1方可运行。DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B可去modelscope下载:整体大小约为60GB部署DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B模型,
- 通过docker-compose部署qwen2-vl-7b模型
scutshijie
docker容器运维语言模型
docker-compose部署qwen2-vl-7b模型准备工作docker-compose.yml遇到的报错在ONE-API设置测试脚本准备工作1、安装较新版本的docker-compose2、安装docker-nvidia3、下载qwen2-vl-7b的模型文件,参考:https://modelscope.cn/models/Qwen/Qwen2-VL-7B-Instruct4、建议先仔细查
- s1K 数据集:是一个用于提升语言模型推理能力的高质量数据集。
数据集
2025-02-07,由斯坦福大学、华盛顿大学等研究机构创建了s1K数据集,该数据集包含1,000个精心挑选的问题,并配以推理轨迹和答案,为语言模型推理能力的提升提供了重要的数据基础。一、研究背景近年来,语言模型(LMs)在大规模预训练的基础上取得了显著进展,其性能提升主要依赖于训练时计算资源的增加。然而,随着模型规模的不断扩大,训练成本也急剧上升。为了在有限的资源下进一步提升模型性能,研究者们开
- ChatGPT智能聊天机器人实现
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以下是一个从零实现类ChatGPT智能聊天机器人的完整开发指南,包含技术选型、核心代码逻辑和推荐学习资源:—云端平台整理一、技术架构与工具核心模型基座模型:HuggingFaceTransformers库(如GPT-2/GPT-3.5TurboAPI/LLaMA2)轻量化方案:微软DeepSpeed或MetaFairScale(降低显存占用)训练框架PyTorchLightning+Acceler
- 【面试经验】华为 AI软开 计算产品线(面经+时间线)
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面试华为人工智能
一.岗位:AI软开二.时间线:投递08.09,机试08.28,测评08.29;面试均线上,一面09.12,二面09.27,三面09.29(本来是09.19线下二三面,但由于本人有事推迟)三.一面(50min)自我介绍简单介绍一下传统知识图谱建设和大模型对于知识的构建的差异和整体的趋势聊聊实习经历中的提示工程和sft具体的工作AI的一个发展历史流程和相关算法的引进知识图谱建设的总体流程回顾机试:老鼠
- Python学习日记-第二十九天-tcp(客户端)
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系列文章目录tcp介绍tcp特点tcp客户端一、tcp介绍Tcp协议,传输控制协议是一种面向连接的、可靠的、基于字节流的传输层通信协议,由IETF的RFC793定义TCP通信需要经过创建连接、传输数据、终止连接三个步骤TCP通信模型中,在通信开始之前,一定要先建立相关的链接,才能发送数据,类似于生活中的“打电话”(注:之前学习的udp,在通信前,不需要建立相关的链接,只需要发送数据即可,类似于“写
- 组件化/Kotlin
Ice_Lemon_dc
androidkotlin开发语言
七、组件化组件化原理引入组件化的原因:项目随着需求的增加规模变得越来越大,规模的增大导致了各种业务错中复杂的交织在一起,每个业务模块之间,代码没有约束,带来了代码边界的模糊,代码冲突时有发生,更改一个小问题可能引起一些新的问题,牵一发而动全身,增加一个新需求,需要熟悉相关的代码逻辑,增加开发时间避免重复造轮子,可以节省开发和维护的成本。可以通过组件和模块为业务基准合理地安排人力,提高开发效率。不同
- 探索大模型应用:构建基于检索的RAG实战指南
李逍遥猿
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在AI技术的浪潮中,大模型以其强大的问题回答能力,正逐渐渗透到各行各业,成为推动行业发展的新引擎。然而,大模型并非万能,它在实时性和私有领域知识覆盖上存在局限。为了克服这些限制,本文将带你深入了解如何利用检索增强生成模型(RAG)来扩展大模型的能力,并通过一个实战案例,展示如何构建一个基于RAG的AI知识库。一、大模型的局限与RAG的机遇大模型虽然在处理通用问题上表现出色,但在面对实时数据和私有领
- MVC/MVP/MVVM框架学习总结(二)
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上次已经了解到MVC的知识,现在是扩展实现MVP/MVVM的框架改进本身项目MVVM框架即Model-View-ViewModel框架,是一种软件架构设计模式,以下是具体介绍:核心组件Model(模型):代表应用程序的数据结构和业务逻辑,负责数据的存储、检索、验证和处理,定义业务规则和算法,是应用程序的数据核心。比如在一个电商应用中,商品数据、用户订单数据等的存储和相关逻辑处理都属于Model层。
- 开源模型应用落地-Qwen2-VL-7B-Instruct-vLLM-OpenAI API Client调用
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开源大语言模型-新手试炼深度学习AI编程AIGC
一、前言学习Qwen2-VL,为我们打开了一扇通往先进人工智能技术的大门。让我们能够深入了解当今最前沿的视觉语言模型的工作原理和强大能力。这不仅拓宽了我们的知识视野,更让我们站在科技发展的潮头,紧跟时代的步伐。Qwen2-VL具有卓越的图像和视频理解能力,以及多语言支持等特性。学习它可以提升我们处理复杂视觉信息的能力,无论是在学术研究中分析图像数据、解读视频内容,还是在实际工作中进行文档处理、解决
- 当大模型训练遇上“双向飙车”:DeepSeek开源周 DualPipe解析指南
来自于狂人
人工智能gpu算力算法系统架构
前言在大模型训练中,传统流水线并行因单向数据流和通信延迟的限制,导致GPU利用率不足60%,成为算力瓶颈。DeepSeek团队提出的DualPipe双向流水线架构,通过双向计算流与计算-通信重叠的创新设计,将前向与反向传播拆解为“对称轨道”,使GPU可“边读边写、边算边传”,将流水线空闲时间压缩超50%。结合显存优化技术,其显存占用仅为传统方法的1/8,GPU利用率提升至92%,单epoch训练时
- DeepSeek写的还是人写的?用AI识别AI的底层逻辑与未来博弈 ——从“真假美猴王”到人机共生的技术革命
星落无尘
人工智能deeplearningAIGC
引言:当AI学会“伪装人类”中国自研大模型DeepSeek其生成的网文被读者评价“文笔至少中上级”,甚至有文学教授惊叹“AI的诗句比我一辈子写的更惊艳”。但随之而来的是一场“身份危机”:当AI文本与人类作品愈发相似,如何分辨文字背后的灵魂?本文将从技术检测原理、人机本质差异、伦理挑战三个维度,揭开AI写作识别的秘密。一、AI检测技术:以AI之矛攻AI之盾1.Fast-DetectGPT:改写比对算
- ChatGPT、DeepSeek、Grok 三者对比:AI 语言模型的博弈与未来
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个人主页:一ge科研小菜鸡-CSDN博客期待您的关注1.引言随着人工智能技术的飞速发展,AI语言模型已经成为人机交互、内容创作、代码生成、智能问答等领域的重要工具。其中,ChatGPT(OpenAI)、DeepSeek(中国团队研发)和Grok(xAI,ElonMusk旗下公司)是当前三大具有代表性的AI语言模型。它们在技术架构、应用场景、用户体验、生态开放性等多个维度各具特色,并针对不同的用户需
- Ollama 基本概念
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学习Ollamaai
Ollama是一个本地化的、支持多种自然语言处理(NLP)任务的机器学习框架,专注于模型加载、推理和生成任务。通过Ollama,用户能够方便地与本地部署的大型预训练模型进行交互。1.模型(Model)在Ollama中,模型是核心组成部分。它们是经过预训练的机器学习模型,能够执行不同的任务,例如文本生成、文本摘要、情感分析、对话生成等。Ollama支持多种流行的预训练模型,常见的模型有:deepse
- 基于发明的电容电感的新型热力梯度耦合电容电感lc谐振储能可行性
热爱电气
数学建模
热梯度双层LC谐振储能结构可行性分析设计一种结合热力梯度、电容层(C层)、电感层(L层)及中间耦合层的双层LC谐振储能系统,需从物理原理、材料选择、热管理、能量耦合效率等方面进行综合评估。以下是详细分析:1.设计原理与理论模型(1)结构示意图[高温区]┌───────────────┐│电容层(C层)│→温度梯度ΔT├───────────────┤│热-电耦合层│→热传导/电磁耦合├──────
- 为什么转行大模型行业?深度解析职业变革与技术红利
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引言2023年ChatGPT的爆发式发展,标志着AI大模型技术正式进入大众视野。这一技术不仅重塑了人工智能的边界,更催生了全新的职业赛道。从传统算法工程师到互联网从业者,越来越多的人开始将目光投向大模型领域。本文将深入探讨这一现象背后的核心动因,并结合行业现状、技术趋势与职业发展路径,为从业者提供系统性分析。一、行业变革:传统岗位萎缩与大模型崛起传统技术岗位的困境以推荐算法为例,随着移动互联网流量
- AI 大模型应用数据中心建设:高性能计算与存储架构
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AI大模型应用入门实战与进阶javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
AI大模型、数据中心、高性能计算、存储架构、分布式训练、GPU加速、数据管理1.背景介绍近年来,人工智能(AI)技术取得了飞速发展,特别是深度学习模型的突破性进展,催生了一系列基于大规模数据训练的强大AI模型,例如GPT-3、BERT、DALL-E等。这些AI大模型在自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域展现出强大的应用潜力,但也对计算资源和数据存储提出了极高的要求。传统的计算架构难以满足AI大
- 人工智能直通车系列24【机器学习基础】(机器学习模型评估指标(回归))
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目录机器学习模型评估指标(回归)1.均方误差(MeanSquaredError,MSE)2.均方根误差(RootMeanSquaredError,RMSE)3.平均绝对误差(MeanAbsoluteError,MAE)4.决定系数(CoefficientofDetermination,R2)机器学习模型评估指标(回归)1.均方误差(MeanSquaredError,MSE)详细解释均方误差是回归问
- 【31】单片机编程核心技巧:Switch驱动多任务跑马灯
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【31】单片机编程核心技巧:Switch驱动多任务跑马灯七律·双驱Switch双驱控双灯,状态分治显神通。步骤变量定乾坤,定时中断显锋芒。电光石火随心转,程序逻辑自分明。单片机中真王者,一招一式定乾坤。摘要本文以STC8H单片机为例,通过Switch语句实现两路独立的跑马灯控制,系统阐述其多任务并行机制、步骤变量管理及代码实现。Switch语句通过独立的步骤变量(run_step1和run_ste
- 从零开始学机器学习——构建一个推荐web应用
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首先给大家介绍一个很好用的学习地址:https://cloudstudio.net/columns今天,我们终于将分类器这一章节学习完活了,和回归一样,最后一章节用来构建web应用程序,我们会回顾之前所学的知识点,并新增一个web应用用来让模型和用户交互。所以今天的主题是美食推荐。美食推荐Web应用程序首先,请不要担心,本章节并不会涉及过多的前端知识点。我们此次的学习重点在于机器学习本身,因此我们
- 使用FastAPI部署bge-base和bge-reranker
MoyiTech
fastapipython开发语言RAGrerank
最近在做RAG项目,会频繁使用到本地embedding模型和rerank模型,但是每次跑demo都要用10来秒加载模型,非常慢,所以就封装了接口用于直接调用importosimportnumpyasnpimportloggingimportuvicornimportdatetimefromfastapiimportFastAPI,Security,HTTPExceptionfromfastapi.
- 国产芯片替代方案:解析沁恒USB桥接芯片转四串/双串/单串口
禾川兴 13242400688
沁恒直替系列单片机嵌入式硬件桥接模式
沁恒国产USB桥接芯片:高兼容性方案加速国产化替代随着USB通信接口在工业控制、消费电子、智能设备等领域的广泛应用,国产芯片厂商沁恒微电子(WCH)推出了一系列高性能USB转串口芯片,以高集成度、低成本、全兼容设计实现对国际品牌芯片的完美替代。本文针对沁恒多款USB桥接芯片与国际主流型号进行对比,展现其技术竞争力与国产化价值。一、沁恒USB桥接芯片核心优势全兼容设计硬件引脚定义、封装尺寸、
- HQL之投影查询
归来朝歌
HQLHibernate查询语句投影查询
在HQL查询中,常常面临这样一个场景,对于多表查询,是要将一个表的对象查出来还是要只需要每个表中的几个字段,最后放在一起显示?
针对上面的场景,如果需要将一个对象查出来:
HQL语句写“from 对象”即可
Session session = HibernateUtil.openSession();
- Spring整合redis
bylijinnan
redis
pom.xml
<dependencies>
<!-- Spring Data - Redis Library -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.data</groupId>
<artifactId>spring-data-redi
- org.hibernate.NonUniqueResultException: query did not return a unique result: 2
0624chenhong
Hibernate
参考:http://blog.csdn.net/qingfeilee/article/details/7052736
org.hibernate.NonUniqueResultException: query did not return a unique result: 2
在项目中出现了org.hiber
- android动画效果
不懂事的小屁孩
android动画
前几天弄alertdialog和popupwindow的时候,用到了android的动画效果,今天专门研究了一下关于android的动画效果,列出来,方便以后使用。
Android 平台提供了两类动画。 一类是Tween动画,就是对场景里的对象不断的进行图像变化来产生动画效果(旋转、平移、放缩和渐变)。
第二类就是 Frame动画,即顺序的播放事先做好的图像,与gif图片原理类似。
- js delete 删除机理以及它的内存泄露问题的解决方案
换个号韩国红果果
JavaScript
delete删除属性时只是解除了属性与对象的绑定,故当属性值为一个对象时,删除时会造成内存泄露 (其实还未删除)
举例:
var person={name:{firstname:'bob'}}
var p=person.name
delete person.name
p.firstname -->'bob'
// 依然可以访问p.firstname,存在内存泄露
- Oracle将零干预分析加入网络即服务计划
蓝儿唯美
oracle
由Oracle通信技术部门主导的演示项目并没有在本月较早前法国南斯举行的行业集团TM论坛大会中获得嘉奖。但是,Oracle通信官员解雇致力于打造一个支持零干预分配和编制功能的网络即服务(NaaS)平台,帮助企业以更灵活和更适合云的方式实现通信服务提供商(CSP)的连接产品。这个Oracle主导的项目属于TM Forum Live!活动上展示的Catalyst计划的19个项目之一。Catalyst计
- spring学习——springmvc(二)
a-john
springMVC
Spring MVC提供了非常方便的文件上传功能。
1,配置Spring支持文件上传:
DispatcherServlet本身并不知道如何处理multipart的表单数据,需要一个multipart解析器把POST请求的multipart数据中抽取出来,这样DispatcherServlet就能将其传递给我们的控制器了。为了在Spring中注册multipart解析器,需要声明一个实现了Mul
- POJ-2828-Buy Tickets
aijuans
ACM_POJ
POJ-2828-Buy Tickets
http://poj.org/problem?id=2828
线段树,逆序插入
#include<iostream>#include<cstdio>#include<cstring>#include<cstdlib>using namespace std;#define N 200010struct
- Java Ant build.xml详解
asia007
build.xml
1,什么是antant是构建工具2,什么是构建概念到处可查到,形象来说,你要把代码从某个地方拿来,编译,再拷贝到某个地方去等等操作,当然不仅与此,但是主要用来干这个3,ant的好处跨平台 --因为ant是使用java实现的,所以它跨平台使用简单--与ant的兄弟make比起来语法清晰--同样是和make相比功能强大--ant能做的事情很多,可能你用了很久,你仍然不知道它能有
- android按钮监听器的四种技术
百合不是茶
androidxml配置监听器实现接口
android开发中经常会用到各种各样的监听器,android监听器的写法与java又有不同的地方;
1,activity中使用内部类实现接口 ,创建内部类实例 使用add方法 与java类似
创建监听器的实例
myLis lis = new myLis();
使用add方法给按钮添加监听器
- 软件架构师不等同于资深程序员
bijian1013
程序员架构师架构设计
本文的作者Armel Nene是ETAPIX Global公司的首席架构师,他居住在伦敦,他参与过的开源项目包括 Apache Lucene,,Apache Nutch, Liferay 和 Pentaho等。
如今很多的公司
- TeamForge Wiki Syntax & CollabNet User Information Center
sunjing
TeamForgeHow doAttachementAnchorWiki Syntax
the CollabNet user information center http://help.collab.net/
How do I create a new Wiki page?
A CollabNet TeamForge project can have any number of Wiki pages. All Wiki pages are linked, and
- 【Redis四】Redis数据类型
bit1129
redis
概述
Redis是一个高性能的数据结构服务器,称之为数据结构服务器的原因是,它提供了丰富的数据类型以满足不同的应用场景,本文对Redis的数据类型以及对这些类型可能的操作进行总结。
Redis常用的数据类型包括string、set、list、hash以及sorted set.Redis本身是K/V系统,这里的数据类型指的是value的类型,而不是key的类型,key的类型只有一种即string
- SSH2整合-附源码
白糖_
eclipsespringtomcatHibernateGoogle
今天用eclipse终于整合出了struts2+hibernate+spring框架。
我创建的是tomcat项目,需要有tomcat插件。导入项目以后,鼠标右键选择属性,然后再找到“tomcat”项,勾选一下“Is a tomcat project”即可。具体方法见源码里的jsp图片,sql也在源码里。
补充1:项目中部分jar包不是最新版的,可能导
- [转]开源项目代码的学习方法
braveCS
学习方法
转自:
http://blog.sina.com.cn/s/blog_693458530100lk5m.html
http://www.cnblogs.com/west-link/archive/2011/06/07/2074466.html
1)阅读features。以此来搞清楚该项目有哪些特性2)思考。想想如果自己来做有这些features的项目该如何构架3)下载并安装d
- 编程之美-子数组的最大和(二维)
bylijinnan
编程之美
package beautyOfCoding;
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class MaxSubArraySum2 {
/**
* 编程之美 子数组之和的最大值(二维)
*/
private static final int ROW = 5;
private stat
- 读书笔记-3
chengxuyuancsdn
jquery笔记resultMap配置ibatis一对多配置
1、resultMap配置
2、ibatis一对多配置
3、jquery笔记
1、resultMap配置
当<select resultMap="topic_data">
<resultMap id="topic_data">必须一一对应。
(1)<resultMap class="tblTopic&q
- [物理与天文]物理学新进展
comsci
如果我们必须获得某种地球上没有的矿石,才能够进行某些能量输出装置的设计和建造,而要获得这种矿石,又必须首先进行深空探测,而要进行深空探测,又必须获得这种能量输出装置,这个矛盾的循环,会导致地球联盟在与宇宙文明建立关系的时候,陷入困境
怎么办呢?
 
- Oracle 11g新特性:Automatic Diagnostic Repository
daizj
oracleADR
Oracle Database 11g的FDI(Fault Diagnosability Infrastructure)是自动化诊断方面的又一增强。
FDI的一个关键组件是自动诊断库(Automatic Diagnostic Repository-ADR)。
在oracle 11g中,alert文件的信息是以xml的文件格式存在的,另外提供了普通文本格式的alert文件。
这两份log文
- 简单排序:选择排序
dieslrae
选择排序
public void selectSort(int[] array){
int select;
for(int i=0;i<array.length;i++){
select = i;
for(int k=i+1;k<array.leng
- C语言学习六指针的经典程序,互换两个数字
dcj3sjt126com
c
示例程序,swap_1和swap_2都是错误的,推理从1开始推到2,2没完成,推到3就完成了
# include <stdio.h>
void swap_1(int, int);
void swap_2(int *, int *);
void swap_3(int *, int *);
int main(void)
{
int a = 3;
int b =
- php 5.4中php-fpm 的重启、终止操作命令
dcj3sjt126com
PHP
php 5.4中php-fpm 的重启、终止操作命令:
查看php运行目录命令:which php/usr/bin/php
查看php-fpm进程数:ps aux | grep -c php-fpm
查看运行内存/usr/bin/php -i|grep mem
重启php-fpm/etc/init.d/php-fpm restart
在phpinfo()输出内容可以看到php
- 线程同步工具类
shuizhaosi888
同步工具类
同步工具类包括信号量(Semaphore)、栅栏(barrier)、闭锁(CountDownLatch)
闭锁(CountDownLatch)
public class RunMain {
public long timeTasks(int nThreads, final Runnable task) throws InterruptedException {
fin
- bleeding edge是什么意思
haojinghua
DI
不止一次,看到很多讲技术的文章里面出现过这个词语。今天终于弄懂了——通过朋友给的浏览软件,上了wiki。
我再一次感到,没有辞典能像WiKi一样,给出这样体贴人心、一清二楚的解释了。为了表达我对WiKi的喜爱,只好在此一一中英对照,给大家上次课。
In computer science, bleeding edge is a term that
- c中实现utf8和gbk的互转
jimmee
ciconvutf8&gbk编码
#include <iconv.h>
#include <stdlib.h>
#include <stdio.h>
#include <unistd.h>
#include <fcntl.h>
#include <string.h>
#include <sys/stat.h>
int code_c
- 大型分布式网站架构设计与实践
lilin530
应用服务器搜索引擎
1.大型网站软件系统的特点?
a.高并发,大流量。
b.高可用。
c.海量数据。
d.用户分布广泛,网络情况复杂。
e.安全环境恶劣。
f.需求快速变更,发布频繁。
g.渐进式发展。
2.大型网站架构演化发展历程?
a.初始阶段的网站架构。
应用程序,数据库,文件等所有的资源都在一台服务器上。
b.应用服务器和数据服务器分离。
c.使用缓存改善网站性能。
d.使用应用
- 在代码中获取Android theme中的attr属性值
OliveExcel
androidtheme
Android的Theme是由各种attr组合而成, 每个attr对应了这个属性的一个引用, 这个引用又可以是各种东西.
在某些情况下, 我们需要获取非自定义的主题下某个属性的内容 (比如拿到系统默认的配色colorAccent), 操作方式举例一则:
int defaultColor = 0xFF000000;
int[] attrsArray = { andorid.r.
- 基于Zookeeper的分布式共享锁
roadrunners
zookeeper分布式共享锁
首先,说说我们的场景,订单服务是做成集群的,当两个以上结点同时收到一个相同订单的创建指令,这时并发就产生了,系统就会重复创建订单。等等......场景。这时,分布式共享锁就闪亮登场了。
共享锁在同一个进程中是很容易实现的,但在跨进程或者在不同Server之间就不好实现了。Zookeeper就很容易实现。具体的实现原理官网和其它网站也有翻译,这里就不在赘述了。
官
- 两个容易被忽略的MySQL知识
tomcat_oracle
mysql
1、varchar(5)可以存储多少个汉字,多少个字母数字? 相信有好多人应该跟我一样,对这个已经很熟悉了,根据经验我们能很快的做出决定,比如说用varchar(200)去存储url等等,但是,即使你用了很多次也很熟悉了,也有可能对上面的问题做出错误的回答。 这个问题我查了好多资料,有的人说是可以存储5个字符,2.5个汉字(每个汉字占用两个字节的话),有的人说这个要区分版本,5.0
- zoj 3827 Information Entropy(水题)
阿尔萨斯
format
题目链接:zoj 3827 Information Entropy
题目大意:三种底,计算和。
解题思路:调用库函数就可以直接算了,不过要注意Pi = 0的时候,不过它题目里居然也讲了。。。limp→0+plogb(p)=0,因为p是logp的高阶。
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <cmath&