- 快速上手指南:在Windows系统中下载Ollama,一键启动大模型体验!
再不会AI就不礼貌了
人工智能学习方法大数据llama语言模型
1.下载ollama官网下载安装:ollama.com2.拉取大模型llama3.1终端中输入ollamapullllama3.1,等待安装3.运行llama3.1ollamarunllama3.1接下来就可以和模型对话了退出/bye运行/?查看更多聊天中命令其他ollamagithub:github.com/ollama/olla…常用命令删除模型:ollamarmollamarmllama3.
- XPER: 揭示预测性能的驱动力
AI甲子光年
人工智能玩游戏chatgpt
敏感AI系统的信任度和可接受性很大程度上取决于用户理解相关模型,或者至少理解其预测结果的能力。为了揭示不透明的AI应用,今天普遍使用了可解释AI(XAI)方法,如事后解释工具(例如SHAP,LIME),而其输出的洞察现在已被广泛理解。除了个别预测之外,我们在本文中展示了如何使用可解释性能(XPER)方法识别任何分类或回归模型的性能指标(例如AUC,R2)的驱动因素。能够识别预测模型在统计或经济性能
- k8s防火墙networkPolicy,其他规则和端口规则ports的匹配顺序,进站策略ingress和出站策略egress中,ports规则的常用方法。
技术服务于生态
kubernetes服务器linux
端口策略和其他策略的顺序关系是什么一共四个策略ipBlockpodSelectornamespaceSlector------------------portsports这个策略,和前面三个不同什么不同匹配顺序不同在网络通信OSI七层模型中一个数据包从A到BB接收到数据包是先看ip选择是否接收如果接收才会拆包看ip报文里面封装的TCP/UDP报文中的端口号如果不接收,就不会有检测端口号的操作,因为
- 【环境搭建:onnx模型部署】onnxruntime-gpu安装与测试(python)(1)
2401_83703835
程序员python深度学习pytorch
cuda==10.2cudnn==8.0.3onnxruntime-gpu==1.5.0or1.6.0pipinstallonnxruntime-gpu==1.6.0###2.2方法二:onnxruntime-gpu不依赖于本地主机上cuda和cudnn在conda环境中安装,不依赖于本地主机上已安装的cuda和cudnn版本,灵活方便。这里,先说一下已经测试通过的组合:*python3.6,cu
- 反射是一个新的AI模型,可以在一台性能良好的笔记本上运行并在测试中击败GPT-4o
AI甲子光年
人工智能
开源AI模型领域又迎来一位新的重量级选手。由初创公司HyperWrite开发的Reflection70B,凭借其创新的“反思”机制,正引发广泛关注,这一机制旨在解决大型语言模型的核心问题——幻觉。在早期的基准测试中,这个升级版的Meta的Llama3.1-70BInstruct架构已经超越了OpenAI的GPT-4o。Reflection70B引入了一种创新方法来增强语言模型的推理能力和准确性。通
- 从头开始学习->JVM(一):java内存模型(JMM)不是java虚拟机内存模型(JVM)哦!
吴里斯蒂亚诺_翀纳尔多
前言在进入jvm的世界之前,我要先给大家整理一个概念上的细节,java内存模型和jvm内存模型,是两回事哦。在网上很多朋友的博客上,都会无意识的将java内存模型和jvm内存模型混为一谈,这让一部分不明白真相的看客都会以为是这样,但是实际上java内存模型和jvm内存模型,在概念上来讲是两回事,当然,不能否认的是这两者有着极大的关联性,甚至某种意义上来讲,JVM是JMM的实现方式,JMM是为JVM
- 机器学习和深度学习区别
hong161688
机器学习深度学习人工智能
机器学习和深度学习作为人工智能领域的两大重要分支,虽然有着紧密的联系,但在多个方面存在显著的差异。以下将从定义与起源、技术基础、模型复杂度、数据需求、计算资源需求、应用领域以及学习方式与特点等角度,详细阐述机器学习和深度学习的区别。一、定义与起源机器学习:是人工智能的一个分支,它让计算机能够在没有明确编程的情况下,通过观察和分析大量数据来学习并做出预测或决策。机器学习起源于20世纪50年代,随着算
- 第四十九章 Caché 函数大全 $PIECE 函数
Cache技术分享
第四十九章Caché函数大全$PIECE函数使用定界符返回或替换子字符串。大纲$PIECE(string,delimiter,from,to)$P(string,delimiter,from,to)SET$PIECE(string,delimiter,from,to)=valueSET$P(string,delimiter,from,to)=value参数string标识分隔的子字符串的目标字符串
- 图像分割任务在设计模型损失函数时,高斯函数会被如何应用
Wils0nEdwards
计算机视觉人工智能深度学习
什么是高斯函数?Gaussianfunction,又称为高斯函数,是一种常见的数学函数,定义为一种特定形状的钟形曲线。其表达式通常为:f(x)=a⋅exp(−(x−b)22c2)f(x)=a\cdot\exp\left(-\frac{(x-b)^2}{2c^2}\right)f(x)=a⋅exp(−2c2(x−b)2)其中:aaa决定了曲线的高度(峰值)。bbb是曲线中心位置的均值,决定曲线的对
- 重温经典:五言之冠冕6
海滨公园
重温经典:五言之冠冕6重温经典:五言之冠冕66.涉江采芙蓉涉江采芙蓉,兰泽多芳草。采之欲遗谁,所思在远道。还顾望旧乡,长路漫浩浩。同心而离居,忧伤以终老。重温经典:五言之冠冕6【背景】这是反映游子思妇的相思之诗,是《古诗十九首》之一,当作于汉献帝建安之前的几十年间。两汉时期,千千万万的学子离乡游学求宦。但大多无处施展才华,这些宦途失意的游学的士子在宦途无望、朋友道绝的孤单失意中,自然会苦苦地怀念故
- 7个特色创意营销点子
科技旋涡
人工智能大数据
营销是一场注意力的游戏。就是利用你手中的工具让你的品牌吸引观众的眼球。当然,营销是复杂且多层次的,但有时候一个简单的想法可以开启令人兴奋的新可能性。比如:你的营销工具清单可能比你想象的要长。仅因为你以前从未使用过某个营销渠道,并不意味着你将来不能通过它取得优异的成果。你可以在所有标准类型的内容——博客文章、白皮书、短视频、社交媒体营销帖子、电子邮件营销——中添加新的和新颖的产品。通过尝试不同的内容
- C++学习笔记(16)
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十七、新的STL方法(成员函数)1)C++11新增了的方法cbegin()、cend()、crbegin()、crend(),这些方法将元素视为const。2)iteratoremplace(iteratorpos,…);//在指定位置插入一个元素,…用于构造元素,返回指向插入元素的迭代器。3)更重要的是,除了传统的拷贝构造函数和赋值函数,C++11新增了移动构造函数和移动赋值函数。十八、摒弃ex
- 大学生走近社区 调研社区治理现状
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大学生走近社区调研社区治理现状党的十九届四中全会作出了“坚持和完善中国特色社会主义制度、推进国家治理体系和治理能力现代化”的重大战略部署,其中对基层社会治理也提出了明确的要求。基层社会治理是国家社会治理体系的基础,是我国治理能力在基层的具体体现,它直接关系到人们的安全感、获得感、幸福感。它的有效运行,决定着整个国家和社会治理基础的坚实性和稳定性。改革开放40多年来,我国社区治理在不断的实践中已经取
- Python Web 框架篇:Flask、Django、FastAPI介绍及其核心技术
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PythonWebpython前端flaskfastapidjango开发语言后端
PythonWeb框架篇:Flask、Django、FastAPI介绍及其核心技术目录FlaskFlask核心概念(路由、视图函数、模板渲染)FlaskBlueprint模块化应用Flask扩展(Flask-SQLAlchemy、Flask-WTF、Flask-Migrate等)DjangoDjango项目架构DjangoORM及模型定义Django中间件Django信号机制DjangoForm和
- 深度学习速通系列:LoRA微调是什么
Ven%
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LoRA微调(Low-RankAdaptation)是一种用于大型预训练语言模型(LLM)的高效微调技术。它的核心思想是在不改变预训练模型权重的前提下,通过在模型的Transformer层中引入可训练的低秩矩阵来实现模型的微调。这种方法可以显著减少训练参数的数量,从而降低对计算资源的需求。LoRA微调的原理:LoRA微调方法建议冻结预训练模型的权重,并在每个Transformer块中注入可训练的低
- 使用docker部署MongoDB数据库
数据小白的进阶之路
数据库dockermongodb
最近由于工作需要搭建MongoDB数据库:将解析的车端采集的数据写入到数据库,由于MongoDB高可用、海量扩展、灵活数据的模型,因此选用MongoDB数据库;由于现公司只有服务器,因此考虑容器化部署MongoDB数据,特此记录一下~一、镜像拉取使用如下命令拉取最新MongoDB镜像dockerpullmongo二、创建MongoDB容器2.1创建宿主机目录执行如下代码:mkdir-p/home/
- MongoDB数据库
weixin_34104341
数据库jsonshell
一简介MongoDB是一款强大、灵活、且易于扩展的通用型数据库1.易用性MongoDB是一个面向文档(document-oriented)的数据库,而不是关系型数据库。不采用关系型主要是为了获得更好得扩展性。当然还有一些其他好处,与关系数据库相比,面向文档的数据库不再有“行“(row)的概念取而代之的是更为灵活的“文档”(document)模型。通过在文档中嵌入文档和数组,面向文档的方法能够仅使用
- linux查看jupyter运行,在Linux服务器上运行Jupyter notebook server教程
天启大烁哥
在Linux服务器上运行Jupyternotebookserver教程很多deeplearning教程都推荐在jupyternotebook运行python代码,方便及时交互。但只在本地运行没有GPU环境,虽然googlecolab是个好办法,但发现保存模型后在云端找不到模型文件,且需要合理上网才能访问。于是想给实验室的服务器配置jupyternotebook,供本机远程访问。踩了不少坑,码一下教
- C++学习笔记(15)
月夕花晨374
c++学习笔记
二、C++11静态断言assert宏是运行时断言,在程序运行的时候才能起作用。C++11新增了静态断言static_assert,用于在编译时检查源代码。使用静态断言不需要包含头文件。语法:static_assert(常量表达式,提示信息);注意:static_assert的第一个参数是常量表达式。而assert的表达式既可以是常量,也可以是变量。220、C++11新标准一、longlong类型新
- 加载pkl文件,Python报错AttributeError: Can‘t get attribute ‘DeepFM‘ on <module ‘__main__‘ from...>
Zerol_Yan
Python基础python
背景模型同学发过来的pkl格式的模型,在系统中加载的时候,报错AttributeError:module'__main__'hasnoattribute'LabelEncoderExt',尝试了很多种方式,最后终于解决了这个问题,记录一下,以后遇到类似的可以做参考。项目代码及结构app.pyfrominitimportappimportjsonfromflaskimportrequest@app.
- 最大熵模型(Maximum entropy model)
Fang Suk
机器学习最大熵模型最大熵最大熵原理指数族分布
最大熵模型(Maximumentropymodel)本文你将知道:什么是最大熵原理,最大熵模型最大熵模型的推导(约束最优化问题求解)最大熵模型的含义与优缺点1最大熵原理最大熵原理:在满足已知约束条件的模型集合中,选择熵最大的模型。熵最大,对应着随机性最大。最大熵首先要满足已知事实,对于其他未知的情况,不做任何的假设,认为他们是等可能性的,此时随机性最大。2最大熵模型最大熵原理是统计学习的一般原理,
- OpenAI计划提高ChatGPT的价格——你需要了解的事项
AI小夏
chatgpt人工智能
据报道,OpenAI正在考虑为ChatGPT提供更高价位的订阅层级,以应对对更高级AI功能日益增长的需求。据TheInformation的报道,OpenAI内部已经讨论过订阅价格,最高可能达到每月2000美元。这些高级订阅将提供正在开发的高性能AI模型中的新高级功能,包括”Strawberry”(草莓)和”Orion”(猎户座)。高级功能即将为专业人士和企业推出目前,ChatGPT提供免费层级和每
- 基于ReAct提示词框架的大语言模型Agent原理
会写代码的孙悟空
chatGPT语言模型chatgpt人工智能智能体agent
简介论文出自ReAct:SynergizingReasoningandActinginLanguageModelsReAct=reason+actreason:推理act:行动先看reason和act都是哪种模式思维链技术(ChainofThought)是一种用于提高大型语言模型(如GPT)解决问题能力的技巧。这种技术的核心思想是将复杂的问题分解成一系列更简单的步骤,然后逐步解决这些步骤,最终达到
- 做好职业规划,绘制璀璨蓝图!
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我们来聊一聊如何做好职业规划,建立自己奋斗的目标和计划。1、使用SWOT模型分析自己的现状SWOT分析通过对自己的优势、劣势、机会和威胁加以综合评估,做一个合理的自我分析,帮助我们更清楚地分析自己的现状,发现自身的优势和劣势,在工作中发现机遇和挑战,通过学习提升自己,可以使我们在工作中发挥更大的价值。使用上面的SWOT分析表,根据自身的情况,列出自己的优劣势,分析面对的机会和挑战,提前做好准备,让
- 目标检测-YOLOv3
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深度学习目标检测YOLO深度学习
YOLOv3介绍YOLOv3(YouOnlyLookOnce,Version3)是YOLO系列目标检测模型的第三个版本,相较于YOLOv2有了显著的改进和增强,尤其在检测速度和精度上表现优异。YOLOv3的设计目标是在保持高速的前提下提升检测的准确性和稳定性。下面是对YOLOv3改进和优势的介绍,以及YOLOv3核心部分的代码展示。相比YOLOv2的改进与优势多尺度特征金字塔YOLOv3引入了FP
- 一维非稳态多层圆筒热传导matlab,一种求解复合圆筒壁非稳态导热问题的新方法...
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复合圆筒壁导热问题有广泛的工程应用背景。例如,注汽和采油生产中的井筒由隔热油管、环空、套管、水泥环和地层等构成;地面油气输送的多层保温管道等也属复合圆筒壁。这些结构边界条件复杂,分析求解难度大甚至无法求解,往往采用数值方法计算。而单纯的数值解不便于理解影响该问题的各种参数的物理意义,因此各种近似分析方法得到发展。但这种近似往往难以在整个时间坐标范围内都达到较高的精度,这就使得近似解更多地局限于定性
- flask sqlalchemy 动态创建表
llc的足迹
数据库flasksqlalchemy
创建模型defget_model(suffix):classBaseModel(Base):__tablename__=f'table_{suffix}'__table_args__={'extend_existing':True}target_name=db.Column(db.String(64),nullable=False,unique=True,comment="名称")target_i
- 2021-04-13
等我攒够六便士_就去找月亮
其实要不是PS老师讲到以后晚上上课要点名,我可能还不回去听课,我们自己专业课就是ps,一度我认为没必要去听课。但是晚上去听了感受颇深,ps部分老师早已讲完,现在学习AU创建和编辑形状,以及更换对象,等知识,创建出螺丝刀的模型,感觉比ps制出来的效果好很多,就是全程没有鼠标,阿西,面对这些需要移动的工作没有鼠标,手都快废了。对程序设计可能没什莫智慧,但是这些修修补补,添加零件,知道他的结构后,让设计
- 数据分析-18-时间序列分析的季节性检验
皮皮冰燃
数据分析数据分析
1什么是时间序列时间序列是一组按时间顺序排列的数据点的集合,通常以固定的时间间隔进行观测。这些数据点可以是按小时、天、月甚至年进行采样的。时间序列在许多领域中都有广泛应用,例如金融、经济学、气象学和工程等。时间序列的分析可以帮助我们理解和预测未来的趋势和模式,以及了解数据的周期性、趋势、季节性等特征。常用的时间序列分析方法包括平滑法、回归分析、ARIMA模型、指数平滑法和机器学习方法等。1.1时间
- 客户端绑定本地端口与服务器建立连接的详细实现
醉心编码
通信软件c/c++技术类服务器TCP数据结构网络
客户端绑定本地端口与服务器建立连接的详细实现一、网络编程基础1.1TCP/IP协议1.2套接字(Socket)1.3客户端与服务器模型二、客户端程序的设计2.1需求分析2.2流程设计三、具体代码实现3.1伪代码3.2C代码实现四、代码详解4.1初始化套接字库4.2创建套接字4.3绑定本地端口4.4准备服务器地址和端口信息:4.5连接到服务器**:在网络编程中,客户端与服务器之间的通信是一个非常重要
- 枚举的构造函数中抛出异常会怎样
bylijinnan
javaenum单例
首先从使用enum实现单例说起。
为什么要用enum来实现单例?
这篇文章(
http://javarevisited.blogspot.sg/2012/07/why-enum-singleton-are-better-in-java.html)阐述了三个理由:
1.enum单例简单、容易,只需几行代码:
public enum Singleton {
INSTANCE;
- CMake 教程
aigo
C++
转自:http://xiang.lf.blog.163.com/blog/static/127733322201481114456136/
CMake是一个跨平台的程序构建工具,比如起自己编写Makefile方便很多。
介绍:http://baike.baidu.com/view/1126160.htm
本文件不介绍CMake的基本语法,下面是篇不错的入门教程:
http:
- cvc-complex-type.2.3: Element 'beans' cannot have character
Cb123456
springWebgis
cvc-complex-type.2.3: Element 'beans' cannot have character
Line 33 in XML document from ServletContext resource [/WEB-INF/backend-servlet.xml] is i
- jquery实例:随页面滚动条滚动而自动加载内容
120153216
jquery
<script language="javascript">
$(function (){
var i = 4;$(window).bind("scroll", function (event){
//滚动条到网页头部的 高度,兼容ie,ff,chrome
var top = document.documentElement.s
- 将数据库中的数据转换成dbs文件
何必如此
sqldbs
旗正规则引擎通过数据库配置器(DataBuilder)来管理数据库,无论是Oracle,还是其他主流的数据都支持,操作方式是一样的。旗正规则引擎的数据库配置器是用于编辑数据库结构信息以及管理数据库表数据,并且可以执行SQL 语句,主要功能如下。
1)数据库生成表结构信息:
主要生成数据库配置文件(.conf文
- 在IBATIS中配置SQL语句的IN方式
357029540
ibatis
在使用IBATIS进行SQL语句配置查询时,我们一定会遇到通过IN查询的地方,在使用IN查询时我们可以有两种方式进行配置参数:String和List。具体使用方式如下:
1.String:定义一个String的参数userIds,把这个参数传入IBATIS的sql配置文件,sql语句就可以这样写:
<select id="getForms" param
- Spring3 MVC 笔记(一)
7454103
springmvcbeanRESTJSF
自从 MVC 这个概念提出来之后 struts1.X struts2.X jsf 。。。。。
这个view 层的技术一个接一个! 都用过!不敢说哪个绝对的强悍!
要看业务,和整体的设计!
最近公司要求开发个新系统!
- Timer与Spring Quartz 定时执行程序
darkranger
springbean工作quartz
有时候需要定时触发某一项任务。其实在jdk1.3,java sdk就通过java.util.Timer提供相应的功能。一个简单的例子说明如何使用,很简单: 1、第一步,我们需要建立一项任务,我们的任务需要继承java.util.TimerTask package com.test; import java.text.SimpleDateFormat; import java.util.Date;
- 大端小端转换,le32_to_cpu 和cpu_to_le32
aijuans
C语言相关
大端小端转换,le32_to_cpu 和cpu_to_le32 字节序
http://oss.org.cn/kernel-book/ldd3/ch11s04.html
小心不要假设字节序. PC 存储多字节值是低字节为先(小端为先, 因此是小端), 一些高级的平台以另一种方式(大端)
- Nginx负载均衡配置实例详解
avords
[导读] 负载均衡是我们大流量网站要做的一个东西,下面我来给大家介绍在Nginx服务器上进行负载均衡配置方法,希望对有需要的同学有所帮助哦。负载均衡先来简单了解一下什么是负载均衡,单从字面上的意思来理解就可以解 负载均衡是我们大流量网站要做的一个东西,下面我来给大家介绍在Nginx服务器上进行负载均衡配置方法,希望对有需要的同学有所帮助哦。
负载均衡
先来简单了解一下什么是负载均衡
- 乱说的
houxinyou
框架敏捷开发软件测试
从很久以前,大家就研究框架,开发方法,软件工程,好多!反正我是搞不明白!
这两天看好多人研究敏捷模型,瀑布模型!也没太搞明白.
不过感觉和程序开发语言差不多,
瀑布就是顺序,敏捷就是循环.
瀑布就是需求、分析、设计、编码、测试一步一步走下来。而敏捷就是按摸块或者说迭代做个循环,第个循环中也一样是需求、分析、设计、编码、测试一步一步走下来。
也可以把软件开发理
- 欣赏的价值——一个小故事
bijian1013
有效辅导欣赏欣赏的价值
第一次参加家长会,幼儿园的老师说:"您的儿子有多动症,在板凳上连三分钟都坐不了,你最好带他去医院看一看。" 回家的路上,儿子问她老师都说了些什么,她鼻子一酸,差点流下泪来。因为全班30位小朋友,惟有他表现最差;惟有对他,老师表现出不屑,然而她还在告诉她的儿子:"老师表扬你了,说宝宝原来在板凳上坐不了一分钟,现在能坐三分钟。其他妈妈都非常羡慕妈妈,因为全班只有宝宝
- 包冲突问题的解决方法
bingyingao
eclipsemavenexclusions包冲突
包冲突是开发过程中很常见的问题:
其表现有:
1.明明在eclipse中能够索引到某个类,运行时却报出找不到类。
2.明明在eclipse中能够索引到某个类的方法,运行时却报出找不到方法。
3.类及方法都有,以正确编译成了.class文件,在本机跑的好好的,发到测试或者正式环境就
抛如下异常:
java.lang.NoClassDefFoundError: Could not in
- 【Spark七十五】Spark Streaming整合Flume-NG三之接入log4j
bit1129
Stream
先来一段废话:
实际工作中,业务系统的日志基本上是使用Log4j写入到日志文件中的,问题的关键之处在于业务日志的格式混乱,这给对日志文件中的日志进行统计分析带来了极大的困难,或者说,基本上无法进行分析,每个人写日志的习惯不同,导致日志行的格式五花八门,最后只能通过grep来查找特定的关键词缩小范围,但是在集群环境下,每个机器去grep一遍,分析一遍,这个效率如何可想之二,大好光阴都浪费在这上面了
- sudoku solver in Haskell
bookjovi
sudokuhaskell
这几天没太多的事做,想着用函数式语言来写点实用的程序,像fib和prime之类的就不想提了(就一行代码的事),写什么程序呢?在网上闲逛时发现sudoku游戏,sudoku十几年前就知道了,学生生涯时也想过用C/Java来实现个智能求解,但到最后往往没写成,主要是用C/Java写的话会很麻烦。
现在写程序,本人总是有一种思维惯性,总是想把程序写的更紧凑,更精致,代码行数最少,所以现
- java apache ftpClient
bro_feng
java
最近使用apache的ftpclient插件实现ftp下载,遇见几个问题,做如下总结。
1. 上传阻塞,一连串的上传,其中一个就阻塞了,或是用storeFile上传时返回false。查了点资料,说是FTP有主动模式和被动模式。将传出模式修改为被动模式ftp.enterLocalPassiveMode();然后就好了。
看了网上相关介绍,对主动模式和被动模式区别还是比较的模糊,不太了解被动模
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-工厂方法模式
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/
package design.pattern;
/*
* 工厂方法模式:使一个类的实例化延迟到子类
* 某次,我在工作不知不觉中就用到了工厂方法模式(称为模板方法模式更恰当。2012-10-29):
* 有很多不同的产品,它
- 面试记录语
chenyu19891124
招聘
或许真的在一个平台上成长成什么样,都必须靠自己去努力。有了好的平台让自己展示,就该好好努力。今天是自己单独一次去面试别人,感觉有点小紧张,说话有点打结。在面试完后写面试情况表,下笔真的好难,尤其是要对面试人的情况说明真的好难。
今天面试的是自己同事的同事,现在的这个同事要离职了,介绍了我现在这位同事以前的同事来面试。今天这位求职者面试的是配置管理,期初看了简历觉得应该很适合做配置管理,但是今天面
- Fire Workflow 1.0正式版终于发布了
comsci
工作workflowGoogle
Fire Workflow 是国内另外一款开源工作流,作者是著名的非也同志,哈哈....
官方网站是 http://www.fireflow.org
经过大家努力,Fire Workflow 1.0正式版终于发布了
正式版主要变化:
1、增加IWorkItem.jumpToEx(...)方法,取消了当前环节和目标环节必须在同一条执行线的限制,使得自由流更加自由
2、增加IT
- Python向脚本传参
daizj
python脚本传参
如果想对python脚本传参数,python中对应的argc, argv(c语言的命令行参数)是什么呢?
需要模块:sys
参数个数:len(sys.argv)
脚本名: sys.argv[0]
参数1: sys.argv[1]
参数2: sys.argv[
- 管理用户分组的命令gpasswd
dongwei_6688
passwd
NAME: gpasswd - administer the /etc/group file
SYNOPSIS:
gpasswd group
gpasswd -a user group
gpasswd -d user group
gpasswd -R group
gpasswd -r group
gpasswd [-A user,...] [-M user,...] g
- 郝斌老师数据结构课程笔记
dcj3sjt126com
数据结构与算法
<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<
- yii2 cgridview加上选择框进行操作
dcj3sjt126com
GridView
页面代码
<?=Html::beginForm(['controller/bulk'],'post');?>
<?=Html::dropDownList('action','',[''=>'Mark selected as: ','c'=>'Confirmed','nc'=>'No Confirmed'],['class'=>'dropdown',])
- linux mysql
fypop
linux
enquiry mysql version in centos linux
yum list installed | grep mysql
yum -y remove mysql-libs.x86_64
enquiry mysql version in yum repositoryyum list | grep mysql oryum -y list mysql*
install mysq
- Scramble String
hcx2013
String
Given a string s1, we may represent it as a binary tree by partitioning it to two non-empty substrings recursively.
Below is one possible representation of s1 = "great":
- 跟我学Shiro目录贴
jinnianshilongnian
跟我学shiro
历经三个月左右时间,《跟我学Shiro》系列教程已经完结,暂时没有需要补充的内容,因此生成PDF版供大家下载。最近项目比较紧,没有时间解答一些疑问,暂时无法回复一些问题,很抱歉,不过可以加群(334194438/348194195)一起讨论问题。
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- nginx日志切割并使用flume-ng收集日志
liyonghui160com
nginx的日志文件没有rotate功能。如果你不处理,日志文件将变得越来越大,还好我们可以写一个nginx日志切割脚本来自动切割日志文件。第一步就是重命名日志文件,不用担心重命名后nginx找不到日志文件而丢失日志。在你未重新打开原名字的日志文件前,nginx还是会向你重命名的文件写日志,linux是靠文件描述符而不是文件名定位文件。第二步向nginx主
- Oracle死锁解决方法
pda158
oracle
select p.spid,c.object_name,b.session_id,b.oracle_username,b.os_user_name from v$process p,v$session a, v$locked_object b,all_objects c where p.addr=a.paddr and a.process=b.process and c.object_id=b.
- java之List排序
shiguanghui
list排序
在Java Collection Framework中定义的List实现有Vector,ArrayList和LinkedList。这些集合提供了对对象组的索引访问。他们提供了元素的添加与删除支持。然而,它们并没有内置的元素排序支持。 你能够使用java.util.Collections类中的sort()方法对List元素进行排序。你既可以给方法传递
- servlet单例多线程
utopialxw
单例多线程servlet
转自http://www.cnblogs.com/yjhrem/articles/3160864.html
和 http://blog.chinaunix.net/uid-7374279-id-3687149.html
Servlet 单例多线程
Servlet如何处理多个请求访问?Servlet容器默认是采用单实例多线程的方式处理多个请求的:1.当web服务器启动的