- DeepSeek多语言AI高效应用实践
智能计算研究中心
其他
内容概要在人工智能技术快速迭代的背景下,DeepSeek系列模型凭借混合专家架构(MoE)与670亿参数规模,在多语言处理、视觉语言理解及复杂任务生成领域实现了突破性进展。本文系统性拆解其技术架构设计逻辑,聚焦论文写作、代码生成、SEO关键词拓展三大核心场景,分析模型在高生成质量、低使用成本维度的差异化优势。技术维度DeepSeekProver传统单模态模型多语言支持97种语言动态切换单一语种优化
- 使用Python和Django构建支持多语言的博客网站
程序员~小强
pythondjangosqlite
随着互联网的发展,博客已经成为人们获取信息和分享想法的重要平台。但是不同国家和地区的用户语言各异,这给博客的国际化带来了挑战。本文将介绍如何使用Python和Django这两个强大的Web开发框架,来构建一个支持多语言的博客网站。Django框架概述Django是一个开源的Web应用框架,由Python写成。它鼓励快速开发和干净的设计。通过提供大量常用组件,Django可以更快地构建高质量的Web
- Umi-OCR 实践教程:离线、免费、高效的图像文字识别工具
几道之旅
人工智能智能体及数字员工ocr人工智能
一、工具简介Umi-OCR是一款开源、免费且支持离线运行的OCR(光学字符识别)工具,适用于Windows和Linux系统。它基于深度学习技术,能够高效提取图像中的文字,支持多语言识别、批量处理、截屏识别等功能,尤其适合对隐私敏感或网络受限的场景。核心亮点:离线运行:无需联网,保护隐私。多引擎支持:提供Paddle(高性能)和Rapid(低配兼容)两种引擎。批量处理:支持图片、PDF、电子书等多格
- CLR中的类型转换
qzy0621
C#C++笔记c++c#
CLR中的类型转换字符串类型转换容器类型转换自定义类型相互转换项目设置CLR(CommonLanguageRuntime,公共语言运行时)是微软.NET框架的核心组件,是微软对CLI标准的具体实现,负责管理和执行托管代码,提供跨语言互操作性、内存管理、安全性等关键服务CLR的类型转换机制是.NET框架中实现类型安全与多语言互操作的核心功能之一若调试不能命中,可参考C#通过CLR调用C++代码无法命
- 谷歌:对比学习将LLM转为嵌入模型
大模型任我行
大模型-成熟基座人工智能自然语言处理语言模型论文笔记
标题:GeminiEmbedding:GeneralizableEmbeddingsfromGemini来源:arXiv,2503.07891摘要在本报告中,我们介绍了Gemini嵌入,这是一种最先进的嵌入模型,它利用了Gemini、Google最有能力的大型语言模型的力量。利用Gemini固有的多语言和代码理解能力,GeminiEmbedding为跨越多种语言和文本模式的文本生成高度可概括的嵌入
- DeepSeek多语言670亿参数高效创作解析
智能计算研究中心
其他
内容概要本文聚焦DeepSeek系列模型的核心技术突破与应用价值,通过解析其混合专家架构(MoE)的设计逻辑与670亿参数的规模化优势,揭示其在多语言处理、视觉语言理解及代码生成领域的创新表现。从技术特性出发,文章将对比OpenAI等主流模型的性能差异,探讨参数效率与计算资源优化如何支撑低成本、高精度的内容生成场景,例如学术论文写作、智能选题规划及SEO关键词拓展。同时,通过分析DeepSeekP
- DeepSeek混合专家架构赋能智能创作
智能计算研究中心
其他
内容概要在人工智能技术加速迭代的当下,DeepSeek混合专家架构(MixtureofExperts)通过670亿参数的动态路由机制,实现了多模态处理的范式突破。该架构将视觉语言理解、多语言语义解析与深度学习算法深度融合,构建出覆盖文本生成、代码编写、学术研究等场景的立体化能力矩阵。其核心优势体现在三个维度:精准化内容生产——通过智能选题、文献综述自动生成等功能,将学术论文写作效率提升40%以上;
- 【AI论文】RWKV-7“鹅”模型,具备富有表现力的动态状态演化能力
东临碣石82
人工智能
摘要:我们推出RWKV-7“鹅”,这是一种全新的序列建模架构,同时发布的还有预训练语言模型。在多语言任务中,这些模型在30亿参数规模下实现了下游性能的全新最优水平,并且在英语语言性能上,尽管训练所用的标记数量远少于其他顶尖30亿参数模型,但仍能与当前最优水平相媲美。然而,RWKV-7模型仅需常量内存使用和每个标记的常量推理时间。RWKV-7引入了一种新泛化的delta规则,该规则具有向量值门控和上
- ci如何做才能做到每秒rps 为3000+
行思理
LNMP运维CIphp
要让CodeIgniter(CI)实现每秒3000+RPS(RequestsPerSecond)的高并发处理能力,需要从框架优化、服务器配置、代码设计等多方面入手。尽管CI本身是一个轻量级框架,但其默认配置和传统PHP-FPM模式的性能天花板较低(通常RPS在500-800左右),需通过以下优化策略突破性能瓶颈:一、核心优化方向1.升级PHP版本与启用OPcachePHP8+:使用PHP8.0及以
- 开源模型应用落地-qwen模型小试-调用Qwen2-7B-Instruct-进阶篇(十二)
开源技术探险家
开源模型-实际应用落地#深度学习自然语言处理语言模型
一、前言经过前五篇“qwen模型小试”文章的学习,我们已经熟练掌握qwen大模型的使用。然而,就在前几天阿里云又发布了Qwen2版本。无论是语言模型还是多模态模型,均在大规模多语言和多模态数据上进行预训练,并通过高质量数据进行后期微调以贴近人类偏好。本文将介绍如何使用Transformers库进行模型推理(相较于qwen1系列,使用方式上有较大的调整),现在,我们赶紧跟上脚步,去体验一下新版本模型
- AI编程工具领域:深度理解项目架构篇
xinxiyinhe
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AI编程工具领域:深度理解项目架构篇在AI编程工具领域,能够读取项目目录并深度理解项目架构的工具主要通过代码索引、上下文感知和智能问答等功能实现。以下是基于最新信息的工具评估与分析:1.通义灵码(阿里云)核心能力:@workspace功能:基于RAG技术,支持本地代码库的索引和深度感知,可分析项目完整结构,生成文件解释、代码逻辑查询和整体修改建议。多语言支持:覆盖200+编程语言,兼容VSCode
- Apache Storm:实时数据处理的闪电战
Aaron_945
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文章目录ApacheStorm原理拓扑结构数据流处理容错机制官网链接基础使用安装与配置编写拓扑提交与运行高级使用状态管理窗口操作多语言支持优点高吞吐量低延迟可扩展性容错性总结ApacheStorm是一个开源的分布式实时计算系统,它允许你以极高的吞吐量处理无界数据流。Storm被广泛用于实时分析、在线机器学习、连续计算等多种场景。本文将深入探讨ApacheStorm的原理、基础使用、高级特性及其优点
- 开源的 AntDesignVue 表单设计器使用教程
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FormCreate开源FormCreatevue.js表单设计器ant-design-vue
FcDesigner版是一款基于Vue3.0的低代码可视化表单设计器工具,通过数据驱动表单渲染。可以通过拖拽的方式快速创建表单,提高开发者对表单的开发效率,节省开发者的时间。并广泛应用于在政务系统、OA系统、ERP系统、电商系统、流程管理等领域。源码地址:Github|Gitee|文档|在线演示本项目采用Vue3.0和AntDesignVue进行页面构建,内置多语言解决方案,支持二次扩展开发,支持
- DeepSeek高能低耗AI创作突破
智能计算研究中心
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内容概要随着人工智能技术向垂直领域加速渗透,生成式模型的应用边界正经历革命性拓展。DeepSeek系列产品通过670亿参数混合专家架构,构建起覆盖学术研究、内容创作与编程开发的多模态解决方案。该架构融合视觉语言理解与多语言处理能力,在保持高响应速度的同时,显著降低算力消耗,其单位计算成本仅为同类产品的三分之一。值得关注的是,系统搭载的DeepSeekProver学术引擎可自动生成文献综述框架,而D
- Spring Boot Starter 设计原理与实战:打造企业级自定义启动器
fanxbl957
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博主介绍:Java、Python、js全栈开发“多面手”,精通多种编程语言和技术,痴迷于人工智能领域。秉持着对技术的热爱与执着,持续探索创新,愿在此分享交流和学习,与大家共进步。全栈开发环境搭建运行攻略:多语言一站式指南(环境搭建+运行+调试+发布+保姆级详解)感兴趣的可以先收藏起来,希望帮助更多的人SpringBootStarter设计原理与实战:打造企业级自定义启动器一、引言在当今的企业级Ja
- 外贸 B2B 平台没落?多语言批发系统正在崛起
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多语言电商系统外贸电商多语言订货系统多语言电商系统多语言订货系统跨境电商外贸订货系统
近年来,全球外贸行业正在发生快速变化,传统的B2B平台正面临越来越多的挑战,尤其是在面对新兴的多语言批发系统时。这种变化不仅影响了供应商和买家之间的交易方式,也正在推动外贸行业的数字化升级和转型。今天,让我们一起探讨外贸B2B平台的逐渐没落以及多语言批发系统的崛起。外贸B2B平台的困境外贸B2B平台,如阿里巴巴国际站、环球资源等,曾经是许多企业获取海外客户的主要途径。通过这些平台,商家可以轻松地找
- STM32 MY1690语音芯片实现智能时间播报系统 | 零基础入门STM32第七十一步
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STM32入门教程(100步)stm32嵌入式硬件单片机驱动开发物联网
主题内容教学目的/扩展视频MP3播放芯片电路原理,跳线设置,手册分析,驱动程序与调用。了解指令表。师从洋桃电子,杜洋老师文章目录一、系统架构与核心组件1.1硬件拓扑图1.2核心组件说明二、语音播报原理分析2.1语音文件命名规范2.2播报指令协议三、两种播报方式对比3.1无语法播报(机械式)3.2有语法播报(智能优化)四、核心代码解析4.1时间读取与显示4.2智能播报算法五、系统扩展方案5.1多语言
- 开源模型应用落地-Qwen2-VL-7B-Instruct-vLLM-OpenAI API Client调用
开源技术探险家
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
- 从零到精通:用go+vue语言打造高效多语言博客系统的完整指南
程序员爱钓鱼
golangvue.js开发语言
后端部分(Go)首先创建文章相关的数据模型packagemodelimport(“gorm.io/gorm”)//Article文章主表typeArticlestruct{gorm.ModelStatusuint8json:"status"gorm:"default:1"//状态:0-禁用1-启用Sortintjson:"sort"gorm:"default:0"//排序AuthorIduintj
- python 使用microsoft-Florence-2-base进行图片描述生成
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AI大语言模型实战pythonmicrosoft开发语言
目录一、Florence-2简介二、代码实践三、多语言模型一、Florence-2简介Florence-2是一个先进的视觉基础模型,采用基于提示(prompt)的方式,处理广泛的视觉和视觉-语言任务。Florence-2能够解析简单的文本提示,执行如图像描述、物体检测和分割等任务。该模型利用FLD-5B数据集,该数据集包含54亿个注释,涵盖1.26亿张图像,用于掌握多任务学习。模型的序列到序列架构
- 大模型巅峰对决:DeepSeek vs GPT-4/Claude/PaLM-2 全面对比与核心差异揭秘
accurater
机器学习科技人工智能
喜欢可以到主页订阅专栏目录技术架构对比性能表现与基准测试多模态与多语言能力推理效率与成本分析开源生态与行业适配应用场景与案例研究未来发展与技术趋势代码实现与调用示例1.技术架构对比DeepSeek:动态稀疏激活的混合专家系统(MoE)动态路由机制:每个输入仅激活约5.5%的参数(如6710亿参数中激活370亿),显著降低计算能耗40%。模块化设计:支持金融、医疗等领域的即插即用式微调,行业适配能力
- 一个数如果恰好等于它的因子之和,这个数就称为“完数“。例如6=1+2+3.编程找出1000以内的所有完数。-多语言
赔罪
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目录C语言实现Python实现Java实现Js实现题目:一个数如果恰好等于它的因子之和,这个数就称为"完数"。例如6=1+2+3.编程找出1000以内的所有完数。完数(PerfectNumber)是一个正整数,它等于其所有正因子(不包括自身)的和。换句话说,如果一个数n的所有正因子(除了n本身)相加的结果等于n,那么n就是一个完数。完数的性质完数是稀有的,已知的完数都是偶数。根据欧几里得的定理,完
- 将一个数组逆序输出。-多语言
赔罪
Practicequestions算法数据结构pythonc语言javajavascript
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- 主流开源大模型能力对比矩阵
时光旅人01号
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模型名称核心优势主要局限Llama2/3✅多语言生态完善✅Rotary位置编码✅GQA推理加速⚠️数据时效性差⚠️隐私保护不足Qwen✅千亿参数规模✅中文语境优化✅复杂文本生成⚠️需高性能硬件⚠️领域知识需二次训练ChatGLM-3✅多轮对话支持✅中英双语流畅✅对话记忆优秀⚠️计算资源消耗大⚠️长文本易发散DeepSeek✅代码注释生成✅技术文档规范✅全流程方案生成⚠️逻辑错误较多⚠️数据更新延迟
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bug菌¹
华为odc语言java华为OD机考真题华为OD小明能到达的最大坐标值
本文收录于「2025华为OD机试真题(Java版)」专栏,手把手带你零基础教学华为OD机试。本题集提供最优题解思路,解题步骤,代码解析,复杂度分析及最优题解源码等,支持多语言题解,助你轻松拿捏OD机考,一举上岸!安利大家关注&&收藏&&订阅!题库正在疯狂收录中,up!up!up!!提醒:拒绝一切代考/替考,违法必究!本人所写题库均搜集于互联网。 订阅福利:一次订阅,可永久免费阅读,提供在线答疑解
- rapidocr-onnxruntime库及在open-webui上传PDF 图像处理 (使用 OCR)应用
原野AI
大模型部署pdfocr深度学习open-webui
背景rapidocr-onnxruntime是一个跨平台的OCR库,基于ONNXRuntime推理框架。目前已知运行速度最快、支持最广,完全开源免费并支持离线快速部署的多平台多语言OCR。缘起:百度paddle工程化不是太好,为了方便大家在各种端上进行ocr推理,我们将它转换为onnx格式,使用Python/C++/Java/Swift/C#将它移植到各个平台。名称来源:轻快好省并智能。基于深度学
- DeepSeek多语言智能创作引擎解析
智能计算研究中心
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内容概要在人工智能技术加速演进的背景下,DeepSeek系列产品通过混合专家架构(MoE)与670亿参数的协同设计,构建了多模态智能创作引擎的核心竞争力。该系统依托动态路由机制,将视觉语言理解模块与多语言处理单元进行深度耦合,使模型在解析图文混合信息时展现出超越单一模态的认知能力。尤为突出的是,其分层参数激活策略将推理成本降低至传统密集模型的38%,同时维持了95%以上的任务完成精度。行业分析机构
- 2025年开源大模型全景:语言、多模态与开发工具的前沿探索
软件职业规划
开源
语言类开源大模型1.Llama系列开发者:Meta发布时间:2024年7月参数量:8B、70B、405B特点:Llama系列模型以其强大的多语言支持和广泛的自然语言处理能力而闻名。它支持文本生成、问答、翻译等多种任务,尤其在处理长篇文本时表现出色,支持高达128K的上下文长度。Meta与超过25个合作伙伴共同推出该系列模型,包括亚马逊云科技、Databricks和英伟达等,推动了开源大模型在工业界
- 基于ChatGPT和GoogleScholar的文章总结器
莫达菲尼
chatgpt人工智能自然语言处理网络爬虫自动化
在当今信息爆炸的时代,科研人员每天都会面对大量的文献资料。为了更高效地筛选和理解这些资料,我们开发了一款基于ChatGPT和GoogleScholar的文章摘要工具。它能够自动抓取GoogleScholar上的研究文章,并利用OpenAI的GPT模型进行摘要生成,同时支持多语言输出,帮助打破语言障碍,加速科研进程。项目介绍本项目的目标是通过以下两方面提升科研效率:跨语言阅读:通过多语言摘要功能,帮
- DeepSeek面试——分词算法
mzgong
人工智能算法
DeepSeek-V3分词算法一、核心算法:字节级BPE(Byte-levelBPE,BBPE)DeepSeek-V3采用字节级BPE(BBPE)作为核心分词算法,这是对传统BPE(BytePairEncoding)算法的改进版本。其核心原理是将文本分解为字节(Byte)序列,通过统计高频相邻字节对的共现频率进行逐层合并,最终形成128K扩展词表。二、BBPE的核心优势1.多语言统一处理能力跨语言
- jquery实现的jsonp掉java后台
知了ing
javajsonpjquery
什么是JSONP?
先说说JSONP是怎么产生的:
其实网上关于JSONP的讲解有很多,但却千篇一律,而且云里雾里,对于很多刚接触的人来讲理解起来有些困难,小可不才,试着用自己的方式来阐释一下这个问题,看看是否有帮助。
1、一个众所周知的问题,Ajax直接请求普通文件存在跨域无权限访问的问题,甭管你是静态页面、动态网页、web服务、WCF,只要是跨域请求,一律不准;
2、
- Struts2学习笔记
caoyong
struts2
SSH : Spring + Struts2 + Hibernate
三层架构(表示层,业务逻辑层,数据访问层) MVC模式 (Model View Controller)
分层原则:单向依赖,接口耦合
1、Struts2 = Struts + Webwork
2、搭建struts2开发环境
a>、到www.apac
- SpringMVC学习之后台往前台传值方法
满城风雨近重阳
springMVC
springMVC控制器往前台传值的方法有以下几种:
1.ModelAndView
通过往ModelAndView中存放viewName:目标地址和attribute参数来实现传参:
ModelAndView mv=new ModelAndView();
mv.setViewName="success
- WebService存在的必要性?
一炮送你回车库
webservice
做Java的经常在选择Webservice框架上徘徊很久,Axis Xfire Axis2 CXF ,他们只有一个功能,发布HTTP服务然后用XML做数据传输。
是的,他们就做了两个功能,发布一个http服务让客户端或者浏览器连接,接收xml参数并发送xml结果。
当在不同的平台间传输数据时,就需要一个都能解析的数据格式。
但是为什么要使用xml呢?不能使json或者其他通用数据
- js年份下拉框
3213213333332132
java web ee
<div id="divValue">test...</div>测试
//年份
<select id="year"></select>
<script type="text/javascript">
window.onload =
- 简单链式调用的实现技术
归来朝歌
方法调用链式反应编程思想
在编程中,我们可以经常遇到这样一种场景:一个实例不断调用它自身的方法,像一条链条一样进行调用
这样的调用你可能在Ajax中,在页面中添加标签:
$("<p>").append($("<span>").text(list[i].name)).appendTo("#result");
也可能在HQ
- JAVA调用.net 发布的webservice 接口
darkranger
webservice
/**
* @Title: callInvoke
* @Description: TODO(调用接口公共方法)
* @param @param url 地址
* @param @param method 方法
* @param @param pama 参数
* @param @return
* @param @throws BusinessException
- Javascript模糊查找 | 第一章 循环不能不重视。
aijuans
Way
最近受我的朋友委托用js+HTML做一个像手册一样的程序,里面要有可展开的大纲,模糊查找等功能。我这个人说实在的懒,本来是不愿意的,但想起了父亲以前教我要给朋友搞好关系,再加上这也可以巩固自己的js技术,于是就开始开发这个程序,没想到却出了点小问题,我做的查找只能绝对查找。具体的js代码如下:
function search(){
var arr=new Array("my
- 狼和羊,该怎么抉择
atongyeye
工作
狼和羊,该怎么抉择
在做一个链家的小项目,只有我和另外一个同事两个人负责,各负责一部分接口,我的接口写完,并全部测联调试通过。所以工作就剩下一下细枝末节的,工作就轻松很多。每天会帮另一个同事测试一些功能点,协助他完成一些业务型不强的工作。
今天早上到公司没多久,领导就在QQ上给我发信息,让我多协助同事测试,让我积极主动些,有点责任心等等,我听了这话,心里面立马凉半截,首先一个领导轻易说
- 读取android系统的联系人拨号
百合不是茶
androidsqlite数据库内容提供者系统服务的使用
联系人的姓名和号码是保存在不同的表中,不要一下子把号码查询来,我开始就是把姓名和电话同时查询出来的,导致系统非常的慢
关键代码:
1, 使用javabean操作存储读取到的数据
package com.example.bean;
/**
*
* @author Admini
- ORACLE自定义异常
bijian1013
数据库自定义异常
实例:
CREATE OR REPLACE PROCEDURE test_Exception
(
ParameterA IN varchar2,
ParameterB IN varchar2,
ErrorCode OUT varchar2 --返回值,错误编码
)
AS
/*以下是一些变量的定义*/
V1 NUMBER;
V2 nvarc
- 查看端号使用情况
征客丶
windows
一、查看端口
在windows命令行窗口下执行:
>netstat -aon|findstr "8080"
显示结果:
TCP 127.0.0.1:80 0.0.0.0:0 &
- 【Spark二十】运行Spark Streaming的NetworkWordCount实例
bit1129
wordcount
Spark Streaming简介
NetworkWordCount代码
/*
* Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more
* contributor license agreements. See the NOTICE file distributed with
- Struts2 与 SpringMVC的比较
BlueSkator
struts2spring mvc
1. 机制:spring mvc的入口是servlet,而struts2是filter,这样就导致了二者的机制不同。 2. 性能:spring会稍微比struts快。spring mvc是基于方法的设计,而sturts是基于类,每次发一次请求都会实例一个action,每个action都会被注入属性,而spring基于方法,粒度更细,但要小心把握像在servlet控制数据一样。spring
- Hibernate在更新时,是可以不用session的update方法的(转帖)
BreakingBad
Hibernateupdate
地址:http://blog.csdn.net/plpblue/article/details/9304459
public void synDevNameWithItil()
{Session session = null;Transaction tr = null;try{session = HibernateUtil.getSession();tr = session.beginTran
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-观察者模式
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/
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Observable;
import java.util.Observer;
/**
* “观
- 重置MySQL密码
chenhbc
mysql重置密码忘记密码
如果你也像我这么健忘,把MySQL的密码搞忘记了,经过下面几个步骤就可以重置了(以Windows为例,Linux/Unix类似):
1、关闭MySQL服务
2、打开CMD,进入MySQL安装目录的bin目录下,以跳过权限检查的方式启动MySQL
mysqld --skip-grant-tables
3、新开一个CMD窗口,进入MySQL
mysql -uroot
 
- 再谈系统论,控制论和信息论
comsci
设计模式生物能源企业应用领域模型
再谈系统论,控制论和信息论
偶然看
- oracle moving window size与 AWR retention period关系
daizj
oracle
转自: http://tomszrp.itpub.net/post/11835/494147
晚上在做11gR1的一个awrrpt报告时,顺便想调整一下AWR snapshot的保留时间,结果遇到了ORA-13541这样的错误.下面是这个问题的发生和解决过程.
SQL> select * from v$version;
BANNER
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- Python版B树
dieslrae
python
话说以前的树都用java写的,最近发现python有点生疏了,于是用python写了个B树实现,B树在索引领域用得还是蛮多了,如果没记错mysql的默认索引好像就是B树...
首先是数据实体对象,很简单,只存放key,value
class Entity(object):
'''数据实体'''
def __init__(self,key,value)
- C语言冒泡排序
dcj3sjt126com
算法
代码示例:
# include <stdio.h>
//冒泡排序
void sort(int * a, int len)
{
int i, j, t;
for (i=0; i<len-1; i++)
{
for (j=0; j<len-1-i; j++)
{
if (a[j] > a[j+1]) // >表示升序
- 自定义导航栏样式
dcj3sjt126com
自定义
-(void)setupAppAppearance
{
[[UILabel appearance] setFont:[UIFont fontWithName:@"FZLTHK—GBK1-0" size:20]];
[UIButton appearance].titleLabel.font =[UIFont fontWithName:@"FZLTH
- 11.性能优化-优化-JVM参数总结
frank1234
jvm参数性能优化
1.堆
-Xms --初始堆大小
-Xmx --最大堆大小
-Xmn --新生代大小
-Xss --线程栈大小
-XX:PermSize --永久代初始大小
-XX:MaxPermSize --永久代最大值
-XX:SurvivorRatio --新生代和suvivor比例,默认为8
-XX:TargetSurvivorRatio --survivor可使用
- nginx日志分割 for linux
HarborChung
nginxlinux脚本
nginx日志分割 for linux 默认情况下,nginx是不分割访问日志的,久而久之,网站的日志文件将会越来越大,占用空间不说,如果有问题要查看网站的日志的话,庞大的文件也将很难打开,于是便有了下面的脚本 使用方法,先将以下脚本保存为 cutlog.sh,放在/root 目录下,然后给予此脚本执行的权限
复制代码代码如下:
chmo
- Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
jinnianshilongnian
springspring4泛型式依赖注入
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GCC和G++
liuxihope
centosgcc
Centos支持yum安装,安装软件一般格式为yum install .......,注意安装时要先成为root用户。
按照这个思路,我想安装过程如下:
安装gcc:yum install gcc
安装g++: yum install g++
实际操作过程发现,只能有gcc安装成功,而g++安装失败,提示g++ command not found。上网查了一下,正确安装应该
- 第13章 Ajax进阶(上)
onestopweb
Ajax
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- How to determine BusinessObjects service pack and fix pack
blueoxygen
BO
http://bukhantsov.org/2011/08/how-to-determine-businessobjects-service-pack-and-fix-pack/
The table below is helpful. Reference
BOE XI 3.x
12.0.0.
y BOE XI 3.0 12.0.
x.
y BO
- Oracle里的自增字段设置
tomcat_oracle
oracle
大家都知道吧,这很坑,尤其是用惯了mysql里的自增字段设置,结果oracle里面没有的。oh,no 我用的是12c版本的,它有一个新特性,可以这样设置自增序列,在创建表是,把id设置为自增序列
create table t
(
id number generated by default as identity (start with 1 increment b
- Spring Security(01)——初体验
yang_winnie
springSecurity
Spring Security(01)——初体验
博客分类: spring Security
Spring Security入门安全认证
首先我们为Spring Security专门建立一个Spring的配置文件,该文件就专门用来作为Spring Security的配置