- 发现一个好用的Vue.js内置组件
兴趣广泛的程序猿
笔记uniappvue.jsvue.js前端javascript
目录一、这个好用的内置组件是什么?二、这个组件的主要功能三、怎么使用?四、使用注意事项五、我的使用场景一、这个好用的内置组件是什么?今天在优化我的平台应用时,发现一个好用的组件标签--。是Vue.js中的一个内置组件,它的主要作用是缓存动态组件实例,避免它们在切换时被销毁和重新创建。这对于需要保留组件状态(例如表单输入、滚动位置等)的应用场景特别有用。通过使用,可以显著提升用户体验,因为不需要每次
- 软件代码证书怎么申请?
william082012
https服务器ssl网络安全安全软件工程
随着软件市场的日益繁荣,软件安全问题也日益凸显。为了确保软件的真实性和完整性,防止恶意代码的入侵,代码签名证书应运而生。一、代码签名证书:软件安全的守护者代码签名证书是一种数字证书,用于对软件进行数字签名。这种签名机制确保了软件在开发、分发和安装过程中的完整性和真实性。通过代码签名,用户可以验证软件的来源是否可靠,以及软件在传输过程中是否被篡改。二、申请代码签名证书的必要性代码签名证书在PinTr
- IP地址怎么加密https访问?
william082012
tcp/iphttps网络协议网络安全服务器ssl
HTTPS作为一种通过计算机网络进行安全通信的传输协议,它是在HTTP上建立的SSL/TLS加密层,并对传输数据进行加密。许多网站和在线服务已经转向HTTPS,以确保数据传输的安全性和隐私性。然而,当涉及到通过IP地址直接访问服务时,如何为这些连接添加HTTPS加密成为了一个重要的问题。一、了解SSL证书SSL证书则是实现HTTPS的关键。它是由受信任的证书颁发机构(CA)签发的,用于证明网站的真
- LLM-Agent方法评估与效果分析
agent人工智能ai开发
1.引言近年来,随着大型语言模型(LLM)的快速发展,基于强化学习(RL)对LLM进行微调以使其具备代理(Agent)能力成为研究热点。从基础的单智能体强化学习算法(如PPO)到多智能体协作、语料重组以及在线自学习等新技术不断涌现,研究人员致力于探索如何提高LLM在实际应用中的决策能力、推理能力和任务执行效率。本文主要聚焦于当前LLM-Agent方法的检索与评估,旨在全面探讨各类方法的技术实现、实
- 大模型学习-让其他电脑可访问本地ollama的模型并进行流式响应
Gratitute_林腾
大模型学习学习语言模型
目录让其他电脑可访问本地ollama流式响应让其他电脑可访问本地ollama默认情况下,其他电脑不能直接访问本地Ollama服务。解决方法:让Ollama监听局域网地址,而不是localhost我们可以让Ollama监听局域网IP,在Ollama服务器上运行:setOLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434ollamaserve注意:这种方式只对当前CMD窗口有效,关闭窗口后就会失效。如果
- GeoTrust SSL证书有哪些种类?怎么申请?
william082012
sslhttps网络协议服务器网络安全微信小程序
SSL证书作为一种数字证书,通过加密技术为网站与浏览器之间的数据传输提供安全保障。在众多SSL证书提供商中,GeoTrust以其丰富的证书种类、高效的申请流程和可靠的安全性能,赢得了全球众多企业的信赖。一、GeoTrustSSL证书的种类作为业界知名的SSL证书提供商,PinTrust提供包括Geotrust品牌多种类型的SSL证书,涵盖DV、OV、EV等类型。域名验证(DV)SSL证书单域名DV
- 软件工程简答题整理
~进无止境~
软件工程软件工程简答题
软件工程考试简答题整理瀑布模型是软件工程中应用最广泛的过程模型,试述采用瀑布模型进行软件开发的基本过程,该过程有何特点?答:1.基本过程:瀑布模型规定了各项软件工程活动,包括需求分析、规格说明、设计、编码、测试和维护,并规定了它们自上而下、相互衔接的固定次序,如同瀑布流水,逐级而下。2.特点阶段间具有顺序性和依赖性;清楚区分逻辑设计和物理设计,尽可能推迟程序的物理实现;每个阶段都必须完成规定的文档
- OSI七层模型
_洛_神
网络协议
OSI七层模型传输过程当你在微信上发送一句“你吃了吗”时,这条消息会经历一个从你的手机到接收者手机的复杂旅程。这个过程涉及到网络通信中的七层模型,即OSI(开放系统互连)模型。每一层都有特定的功能,并且在这个过程中,信息会被逐步封装成适合网络传输的形式。等到达目的地后,再一层层解开,最终呈现给接收者。一、OSI七层模型简介:物理层-负责定义物理连接的电气、机械、过程和功能特性,如电压水平、电缆规格
- 大规异构集群 混合并行分布式训练系统,解决算力不均衡问题 HETHUB
爱串门的小马驹
万卡大规模集群大模型训练异构集群大规模集群分布式大模型训练
视频教程在这:3.2大规模异构集群,混合并行分布式系统,解释算力不均衡问题HETHUB_哔哩哔哩_bilibili一、大规模异构集群出现的原因:同一种GPU数量有限难以构建大规模集群:训练大规模模型依赖于大量的计算资源。例如,训练GPT-4模型(1.8万亿个参数)需要25000个A100GPU。用一种GPU加速器构建大规模集群是一个挑战。使用多种类型的GPU加速器构建大规模集群是解决同构GPU加速
- 软件工程简答
Ruannn(努力版)
软件工程
什么是软件工程软件工程:将系统化的、规范的、可量化的方法应用于软件的开发、运行和维护,即将工程化方法应用于软件。支持软件工程的根基在于质量关注点。软件工程的基础是过程层,将各个技术层次结合在一起。方法层为构建软件提供技术上的解决方法。工具层为过程和方法提供自动化或半自动化的支持。通用过程模型的定义内容通⽤过程框架定义了5种框架活动——沟通、策划、建模、构建以及部署。⼀系列普适性活动——项⽬跟踪控制
- 【架构设计】前置知识
GIS程序媛—椰子
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架构设计是软件开发的进阶技能,需要结合理论知识和实践经验。以下是掌握架构设计所需的前置知识及其重要性,以及学习路径建议:一、基础编程能力1.编程语言与核心概念掌握至少一门主流语言(如Java、Python、C#、Go等),理解其语法、特性及生态。核心概念:面向对象(OOP)、函数式编程(FP)、并发/异步、内存管理等。示例:通过Java理解接口、多态、设计模式。通过Go学习并发模型(Gorouti
- Windows faster whisper GUI-v0.8.5-开源版[AI支持超过100种语言的人声分离/声音转文本字幕]
私人珍藏库
whisperWindowsfasterwhisper人声分离声音转文本
WindowsfasterwhisperGUI链接:https://pan.xunlei.com/s/VOLwhsGJ1Rt5b24AhoPL8wvKA1?pwd=vydu#WindowsfasterwhisperGUI-v0.8.5-开源版[AI支持超过100种语言的人声分离/声音转文本字幕]whisperX+faster-whisper+Demucs把模型下载,然后加载模型用就好了,实在不会的
- 存储系统怎么选?分布式存储vs.集中式存储的区别在哪?
东方念
分布式
在当今的数字化时代,安防监控已成为维护社会秩序和公共安全的重要手段。随着监控设备的普及和监控数据的不断增加,如何高效、安全地存储和管理这些视频数据,成为了安防行业面临的重要挑战。EasyCVR视频存储系统凭借其卓越的性能和灵活的架构,为安防行业提供了一个理想的解决方案。一、EasyCVR视频监控存核心优势EasyCVR视频汇聚平台是一个具备高度集成化、智能化的视频监控汇聚管理平台,拥有远程视频监控
- LLM 大模型技术知识最佳学习路径图发布!
AGI-杠哥
学习人工智能语言模型agi自然语言处理
近日,经常有小伙伴私信我,大模型知识太多了,有点懵啊,我该如何学习LLM大模型?今天我们就来剖析下LLM大模型技术知识的学习路径。如果你是一个LLM大模型的“技术小白”,我们建议的学习路径如下:技术交流群前沿技术资讯、算法交流、求职内推、算法竞赛、面试交流(校招、社招、实习)等、与10000+来自港科大、北大、清华、中科院、CMU、腾讯、百度等名校名企开发者互动交流~我们建了大模型技术与面试交流群
- Python异步编程:从基础到高级
CarlowZJ
python网络数据库
前言在现代软件开发中,异步编程已经成为一种必不可少的技能。Python的异步编程模型(基于asyncio)为开发者提供了一种高效的方式来处理高并发任务,而无需依赖多线程或多进程。异步编程不仅可以提高程序的性能,还能简化并发代码的复杂性。本文将带你从异步编程的基础概念出发,逐步深入到高级应用,帮助你掌握Python异步编程的核心技能。一、异步编程的基础概念1.1什么是异步编程?异步编程是一种编程范式
- 基于Linux的多进程并发服务器设计与实现
名誉寒冰
服务器linuxc++
基于Linux的多进程并发服务器设计与实现简介本项目实现了一个基于Linux的多进程并发服务器框架,采用进程池技术提高服务器并发处理能力,主要用于文件传输服务。该框架利用了Unix域套接字、管道通信、文件描述符传递和epoll机制等技术,实现了高效的任务分发和并发处理。系统架构该服务器采用主-从进程模型(Master-Worker模式):主进程(Master进程):负责监听客户端连接请求,并将连接
- python实现接口自动化
一只小H呀の
python自动化开发语言
代码实现自动化相关理论代码编写脚本和工具实现脚本区别是啥?代码:优点:代码灵活方便缺点:学习成本高工具:优点:易上手缺点:灵活度低,有局限性。总结:功能脚本:工具自动化脚本:代码代码接口自动化怎么做的?第一步:python+request+unittest;具体描述?第二步:封装、调用、数据驱动、日志、报告;详细举例:第三步:api\scripts\data\log\report\until…脚本
- [项目]基于FreeRTOS的STM32四轴飞行器: 十.检测遥控器
嵌入式T90S
stm32嵌入式硬件单片机
基于FreeRTOS的STM32四轴飞行器:十.检测遥控器一.检测遥控器连接逻辑二.遥控器的解锁情况三.遥控器控制飞机运转一.检测遥控器连接逻辑判断是否进入定高模式:根据返回值判断遥控器的连接情况:实现检测函数:因为该函数在通信任务中调度6ms一次,可以使用cnt进行计时,判断是否失联:开头初始化cnt为200可以防止一启动没有连接显示连接成功的问题。/***@description:用来检测遥控
- MiniMind:完全从 0 训练自己的大模型
三花AI
三花AI人工智能LLM大模型
是B站UP主近在远方的远开源的一个微型语言模型,改进自DeepSeek-V2、Llama3结构,项目包含整个数据处理、pretrain、sft、dpo的全部阶段,包含混合专家(MoE)模型。其目标是把上手LLM的门槛无限降低,直接从0开始训练一个极其轻量的语言模型,最低仅需2G显卡即可推理训练!
- 探索Python中的集成方法:Stacking
Echo_Wish
Python笔记Python算法python开发语言
在机器学习领域,Stacking是一种高级的集成学习方法,它通过将多个基本模型的预测结果作为新的特征输入到一个元模型中,从而提高整体模型的性能和鲁棒性。本文将深入介绍Stacking的原理、实现方式以及如何在Python中应用。什么是Stacking?Stacking,又称为堆叠泛化(StackedGeneralization),是一种模型集成方法,与Bagging和Boosting不同,它并不直
- 【Python】 Stacking: 强大的集成学习方法
音乐学家方大刚
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我们都找到天使了说好了心事不能偷藏着什么都一起做幸福得没话说把坏脾气变成了好沟通我们都找到天使了约好了负责对方的快乐阳光下的山坡你素描的以后怎么抄袭我脑袋想的薛凯琪《找到天使了》在机器学习中,单一模型的性能可能会受到其局限性和数据的影响。为了解决这个问题,我们可以使用集成学习(EnsembleLearning)方法。集成学习通过结合多个基模型的预测结果,来提高整体模型的准确性和稳健性。Stacki
- MiniMind:3小时完全从0训练一个仅有26M的小参数GPT,最低仅需2G显卡即可推理训练!
哈罗·沃德
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MiniMind:3小时完全从0训练一个仅有26M的小参数GPT,最低仅需2G显卡即可推理训练!概述MiniMind是一个开源的微型语言模型,它的设计目标是让个人GPU用户也能够快速推理甚至训练语言模型。它的体积仅为26M,大约是GPT3的1/7000,非常适合快速部署和实验。https://github.com/user-attachments/assets/88b98128-636e-43bc
- 跟着黑马学MySQL基础篇笔记(1)-概述与SQL
小杜不吃糖
mysql笔记sql
03.安装与启动启动netstartmysql80netstopmysql80客户端连接mysql[-h127.0.0.1][-P3306]-uroot-p04.mysql数据模型关系型数据库RDBMS05.通用语法及分类DDL:数据定义语言,用来定义数据库对象(数据库,表,字段)DML:数据操作语言,用来对数据库表中的数据进行增删改DQL:数据查询语言,用来查询数据库中表的记录DCL:数据控制语
- PostgreSQL_实例项目总述
程序猿与金融与科技
数据库postgresql
目录前置:实例项目总述:前置:1最近新入PostgreSQL,打算用PostgreSQL存储股票日数据,以此为实例记录整个PostgreSQL使用过程2所以这次的博文是一个序列,都放在数据库专栏里,以PostgreSQL_打头3PostgreSQL的安装在这个系列里就不赘述了,安装过程简单。(如果有人实在搞不懂怎么安装,可以留言)实例项目总述:项目描述:股票日数据仓库数据来源:优矿1数据表结构设计
- Stacking算法:集成学习的终极武器
civilpy
算法集成学习机器学习
Stacking算法:集成学习的终极武器在机器学习的竞技场中,集成学习方法以其卓越的性能而闻名。其中,Stacking(堆叠泛化)作为一种高级集成技术,更是被誉为“集成学习的终极武器”。本文将带你深入了解Stacking算法的原理和实现,并提供一些实战技巧和最佳实践。1.Stacking算法原理探秘Stacking算法的核心思想是训练多个不同的基模型,并将它们的预测结果作为新模型的输入特征,以此来
- MiniMind
亚伯拉罕·黄肯
大模型人工智能
数据集分类:tokenizer训练集:这个数据集用于训练分词器(tokenizer),是文本处理中的一个重要步骤。它可以帮助模型更好地理解文本数据的结构。Pretrain数据:这是用于预训练模型的数据集,它可以帮助模型学习语言的基本结构和特征。SFT数据:SFT(SupervisedFine-Tuning)数据集,用于监督式微调,可以提高模型在特定任务上的性能。DPO数据1和DPO数据2:这两个数
- 集成学习(上):Bagging集成方法
万事可爱^
机器学习修仙之旅#监督学习集成学习机器学习人工智能Bagging随机森林
一、什么是集成学习?在机器学习的世界里,没有哪个模型是完美无缺的。就像古希腊神话中的"盲人摸象",单个模型往往只能捕捉到数据特征的某个侧面。但当我们把多个模型的智慧集合起来,就能像拼图一样还原出完整的真相,接下来我们就来介绍一种“拼图”算法——集成学习。集成学习是一种机器学习技术,它通过组合多个模型(通常称为“弱学习器”或“基础模型”)的预测结果,构建出更强、更准确的学习算法。这种方法的主要思想是
- 【集成学习】:Stacking原理以及Python代码实现
Geeksongs
机器学习python机器学习深度学习人工智能算法
Stacking集成学习在各类机器学习竞赛当中得到了广泛的应用,尤其是在结构化的机器学习竞赛当中表现非常好。今天我们就来介绍下stacking这个在机器学习模型融合当中的大杀器的原理。并在博文的后面附有相关代码实现。总体来说,stacking集成算法主要是一种基于“标签”的学习,有以下的特点:用法:模型利用交叉验证,对训练集进行预测,从而实现二次学习优点:可以结合不同的模型缺点:增加了时间开销,容
- LLMs之minimind:minimind源码解读(pretrain.py)——实现基于Transformer架构的大规模语言模型预训练及wandb监控—支持余弦退火学习率调度/分布式预训练/自动混
一个处女座的程序猿
NLP/LLMsCaseCodetransformerminimind预训练
LLMs之minimind:minimind源码解读(pretrain.py)——实现基于Transformer架构的大规模语言模型预训练及wandb监控—支持余弦退火学习率调度/分布式预训练/自动混合精度优化/梯度累积/梯度裁剪/定期保存模型目录minimind源码解读(pretrain.py)——实现基于Transformer架构的大规模语言模型预训练及wandb监控—支持余弦退火学习率调度/
- 模型部署后的版本回滚策略,如何确保服务降级的平滑性?
百态老人
neo4j
模型部署版本回滚策略与平滑服务降级技术体系(2025版)一、核心设计原则与架构模型部署回滚的平滑性需建立在版本隔离性、流量可控性、数据兼容性三大支柱上,结合2025年前沿技术实现多维保障:
- [星球大战]阿纳金的背叛
comsci
本来杰迪圣殿的长老是不同意让阿纳金接受训练的.........
但是由于政治原因,长老会妥协了...这给邪恶的力量带来了机会
所以......现代的地球联邦接受了这个教训...绝对不让某些年轻人进入学院
- 看懂它,你就可以任性的玩耍了!
aijuans
JavaScript
javascript作为前端开发的标配技能,如果不掌握好它的三大特点:1.原型 2.作用域 3. 闭包 ,又怎么可以说你学好了这门语言呢?如果标配的技能都没有撑握好,怎么可以任性的玩耍呢?怎么验证自己学好了以上三个基本点呢,我找到一段不错的代码,稍加改动,如果能够读懂它,那么你就可以任性了。
function jClass(b
- Java常用工具包 Jodd
Kai_Ge
javajodd
Jodd 是一个开源的 Java 工具集, 包含一些实用的工具类和小型框架。简单,却很强大! 写道 Jodd = Tools + IoC + MVC + DB + AOP + TX + JSON + HTML < 1.5 Mb
Jodd 被分成众多模块,按需选择,其中
工具类模块有:
jodd-core &nb
- SpringMvc下载
120153216
springMVC
@RequestMapping(value = WebUrlConstant.DOWNLOAD)
public void download(HttpServletRequest request,HttpServletResponse response,String fileName) {
OutputStream os = null;
InputStream is = null;
- Python 标准异常总结
2002wmj
python
Python标准异常总结
AssertionError 断言语句(assert)失败 AttributeError 尝试访问未知的对象属性 EOFError 用户输入文件末尾标志EOF(Ctrl+d) FloatingPointError 浮点计算错误 GeneratorExit generator.close()方法被调用的时候 ImportError 导入模块失
- SQL函数返回临时表结构的数据用于查询
357029540
SQL Server
这两天在做一个查询的SQL,这个SQL的一个条件是通过游标实现另外两张表查询出一个多条数据,这些数据都是INT类型,然后用IN条件进行查询,并且查询这两张表需要通过外部传入参数才能查询出所需数据,于是想到了用SQL函数返回值,并且也这样做了,由于是返回多条数据,所以把查询出来的INT类型值都拼接为了字符串,这时就遇到问题了,在查询SQL中因为条件是INT值,SQL函数的CAST和CONVERST都
- java 时间格式化 | 比较大小| 时区 个人笔记
7454103
javaeclipsetomcatcMyEclipse
个人总结! 不当之处多多包含!
引用 1.0 如何设置 tomcat 的时区:
位置:(catalina.bat---JAVA_OPTS 下面加上)
set JAVA_OPT
- 时间获取Clander的用法
adminjun
Clander时间
/**
* 得到几天前的时间
* @param d
* @param day
* @return
*/
public static Date getDateBefore(Date d,int day){
Calend
- JVM初探与设置
aijuans
java
JVM是Java Virtual Machine(Java虚拟机)的缩写,JVM是一种用于计算设备的规范,它是一个虚构出来的计算机,是通过在实际的计算机上仿真模拟各种计算机功能来实现的。Java虚拟机包括一套字节码指令集、一组寄存器、一个栈、一个垃圾回收堆和一个存储方法域。 JVM屏蔽了与具体操作系统平台相关的信息,使Java程序只需生成在Java虚拟机上运行的目标代码(字节码),就可以在多种平台
- SQL中ON和WHERE的区别
avords
SQL中ON和WHERE的区别
数据库在通过连接两张或多张表来返回记录时,都会生成一张中间的临时表,然后再将这张临时表返回给用户。 www.2cto.com 在使用left jion时,on和where条件的区别如下: 1、 on条件是在生成临时表时使用的条件,它不管on中的条件是否为真,都会返回左边表中的记录。
- 说说自信
houxinyou
工作生活
自信的来源分为两种,一种是源于实力,一种源于头脑.实力是一个综合的评定,有自身的能力,能利用的资源等.比如我想去月亮上,要身体素质过硬,还要有飞船等等一系列的东西.这些都属于实力的一部分.而头脑不同,只要你头脑够简单就可以了!同样要上月亮上,你想,我一跳,1米,我多跳几下,跳个几年,应该就到了!什么?你说我会往下掉?你笨呀你!找个东西踩一下不就行了吗?
无论工作还
- WEBLOGIC事务超时设置
bijian1013
weblogicjta事务超时
系统中统计数据,由于调用统计过程,执行时间超过了weblogic设置的时间,提示如下错误:
统计数据出错!
原因:The transaction is no longer active - status: 'Rolling Back. [Reason=weblogic.transaction.internal
- 两年已过去,再看该如何快速融入新团队
bingyingao
java互联网融入架构新团队
偶得的空闲,翻到了两年前的帖子
该如何快速融入一个新团队,有所感触,就记下来,为下一个两年后的今天做参考。
时隔两年半之后的今天,再来看当初的这个博客,别有一番滋味。而我已经于今年三月份离开了当初所在的团队,加入另外的一个项目组,2011年的这篇博客之后的时光,我很好的融入了那个团队,而直到现在和同事们关系都特别好。大家在短短一年半的时间离一起经历了一
- 【Spark七十七】Spark分析Nginx和Apache的access.log
bit1129
apache
Spark分析Nginx和Apache的access.log,第一个问题是要对Nginx和Apache的access.log文件进行按行解析,按行解析就的方法是正则表达式:
Nginx的access.log解析正则表达式
val PATTERN = """([^ ]*) ([^ ]*) ([^ ]*) (\\[.*\\]) (\&q
- Erlang patch
bookjovi
erlang
Totally five patchs committed to erlang otp, just small patchs.
IMO, erlang really is a interesting programming language, I really like its concurrency feature.
but the functional programming style
- log4j日志路径中加入日期
bro_feng
javalog4j
要用log4j使用记录日志,日志路径有每日的日期,文件大小5M新增文件。
实现方式
log4j:
<appender name="serviceLog"
class="org.apache.log4j.RollingFileAppender">
<param name="Encoding" v
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-桥接模式
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/
/**
* 个人觉得关于桥接模式的例子,蜡笔和毛笔这个例子是最贴切的:http://www.cnblogs.com/zhenyulu/articles/67016.html
* 笔和颜色是可分离的,蜡笔把两者耦合在一起了:一支蜡笔只有一种
- windows7下SVN和Eclipse插件安装
chenyu19891124
eclipse插件
今天花了一天时间弄SVN和Eclipse插件的安装,今天弄好了。svn插件和Eclipse整合有两种方式,一种是直接下载插件包,二种是通过Eclipse在线更新。由于之前Eclipse版本和svn插件版本有差别,始终是没装上。最后在网上找到了适合的版本。所用的环境系统:windows7JDK:1.7svn插件包版本:1.8.16Eclipse:3.7.2工具下载地址:Eclipse下在地址:htt
- [转帖]工作流引擎设计思路
comsci
设计模式工作应用服务器workflow企业应用
作为国内的同行,我非常希望在流程设计方面和大家交流,刚发现篇好文(那么好的文章,现在才发现,可惜),关于流程设计的一些原理,个人觉得本文站得高,看得远,比俺的文章有深度,转载如下
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自开博以来不断有朋友来探讨工作流引擎该如何
- Linux 查看内存,CPU及硬盘大小的方法
daizj
linuxcpu内存硬盘大小
一、查看CPU信息的命令
[root@R4 ~]# cat /proc/cpuinfo |grep "model name" && cat /proc/cpuinfo |grep "physical id"
model name : Intel(R) Xeon(R) CPU X5450 @ 3.00GHz
model name :
- linux 踢出在线用户
dongwei_6688
linux
两个步骤:
1.用w命令找到要踢出的用户,比如下面:
[root@localhost ~]# w
18:16:55 up 39 days, 8:27, 3 users, load average: 0.03, 0.03, 0.00
USER TTY FROM LOGIN@ IDLE JCPU PCPU WHAT
- 放手吧,就像不曾拥有过一样
dcj3sjt126com
内容提要:
静悠悠编著的《放手吧就像不曾拥有过一样》集结“全球华语世界最舒缓心灵”的精华故事,触碰生命最深层次的感动,献给全世界亿万读者。《放手吧就像不曾拥有过一样》的作者衷心地祝愿每一位读者都给自己一个重新出发的理由,将那些令你痛苦的、扛起的、背负的,一并都放下吧!把憔悴的面容换做一种清淡的微笑,把沉重的步伐调节成春天五线谱上的音符,让自己踏着轻快的节奏,在人生的海面上悠然漂荡,享受宁静与
- php二进制安全的含义
dcj3sjt126com
PHP
PHP里,有string的概念。
string里,每个字符的大小为byte(与PHP相比,Java的每个字符为Character,是UTF8字符,C语言的每个字符可以在编译时选择)。
byte里,有ASCII代码的字符,例如ABC,123,abc,也有一些特殊字符,例如回车,退格之类的。
特殊字符很多是不能显示的。或者说,他们的显示方式没有标准,例如编码65到哪儿都是字母A,编码97到哪儿都是字符
- Linux下禁用T440s,X240的一体化触摸板(touchpad)
gashero
linuxThinkPad触摸板
自打1月买了Thinkpad T440s就一直很火大,其中最让人恼火的莫过于触摸板。
Thinkpad的经典就包括用了小红点(TrackPoint)。但是小红点只能定位,还是需要鼠标的左右键的。但是自打T440s等开始启用了一体化触摸板,不再有实体的按键了。问题是要是好用也行。
实际使用中,触摸板一堆问题,比如定位有抖动,以及按键时会有飘逸。这就导致了单击经常就
- graph_dfs
hcx2013
Graph
package edu.xidian.graph;
class MyStack {
private final int SIZE = 20;
private int[] st;
private int top;
public MyStack() {
st = new int[SIZE];
top = -1;
}
public void push(i
- Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
jinnianshilongnian
spring 4.1
目录
Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
Spring4.1新特性——Spring MVC增强
Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- 配置HiveServer2的安全策略之自定义用户名密码验证
liyonghui160com
具体从网上看
http://doc.mapr.com/display/MapR/Using+HiveServer2#UsingHiveServer2-ConfiguringCustomAuthentication
LDAP Authentication using OpenLDAP
Setting
- 一位30多的程序员生涯经验总结
pda158
编程工作生活咨询
1.客户在接触到产品之后,才会真正明白自己的需求。
这是我在我的第一份工作上面学来的。只有当我们给客户展示产品的时候,他们才会意识到哪些是必须的。给出一个功能性原型设计远远比一张长长的文字表格要好。 2.只要有充足的时间,所有安全防御系统都将失败。
安全防御现如今是全世界都在关注的大课题、大挑战。我们必须时时刻刻积极完善它,因为黑客只要有一次成功,就可以彻底打败你。 3.
- 分布式web服务架构的演变
自由的奴隶
linuxWeb应用服务器互联网
最开始,由于某些想法,于是在互联网上搭建了一个网站,这个时候甚至有可能主机都是租借的,但由于这篇文章我们只关注架构的演变历程,因此就假设这个时候已经是托管了一台主机,并且有一定的带宽了,这个时候由于网站具备了一定的特色,吸引了部分人访问,逐渐你发现系统的压力越来越高,响应速度越来越慢,而这个时候比较明显的是数据库和应用互相影响,应用出问题了,数据库也很容易出现问题,而数据库出问题的时候,应用也容易
- 初探Druid连接池之二——慢SQL日志记录
xingsan_zhang
日志连接池druid慢SQL
由于工作原因,这里先不说连接数据库部分的配置,后面会补上,直接进入慢SQL日志记录。
1.applicationContext.xml中增加如下配置:
<bean abstract="true" id="mysql_database" class="com.alibaba.druid.pool.DruidDataSourc