- 安装CUDA以及GPU版本的pytorch
lskkkkkkkkkkkk
Pythonpytorch人工智能python
使用pytorch进行深度学习的时候,往往想用GPU进行运算来提高速度。于是搜索便知道了CUDA。下面给出一个自检的建议:检查cuda的版本是否适配自己的GPU。打开NVDIA控制面板,点击左下角“系统信息”,然后就可以看到NVDIAGPU的详细信息,其中就包含了CUDA的版本。在官网安装合适版本的cuda-toolkit。安装了cuda,但是命令行输入nvcc-V报错显示没有nvcc这时候可能没
- 如何将 DeepSeek 模型与 PyTorch结合使用
LCG元
大模型pytorch人工智能python
目录环境准备系统要求安装PyCharm下载DeepSeek模型使用Ollama下载模型验证模型下载本地部署DeepSeek模型使用Flask创建HTTP服务使用PyCharm调用本地服务进一步集成到开发流程封装函数自定义快捷键(可选)✍️相关问答DeepSeek模型与PyTorch结合使用的性能优化策略有哪些如何在PyCharm中设置自定义快捷键来快速调用DeepSeek服务DeepSeek模型的
- 医院HIS接入大模型:算力基础设施与训练能力的深度剖析与测算
Allen_LVyingbo
数智化医院2025健康医疗人工智能动态规划python
一、引言1.1研究背景与意义在数字化医疗快速发展的当下,医院信息系统(HospitalInformationSystem,HIS)作为医疗信息化的核心枢纽,承载着患者诊疗信息、医院运营管理等关键数据,对提升医疗服务质量、优化医院管理流程起着至关重要的作用。然而,传统HIS在面对日益增长的医疗数据量和复杂的临床需求时,逐渐显露出分析决策能力不足、智能化程度低等短板。随着人工智能技术的飞速发展,大模型
- 基于FPGA的图像拼接处理卡
科恒盛远
fpga开发图像处理硬件工程
板卡介绍主要功能是实现对6路输入视频信号经过FPGA缩放后,叠加到一路视频中,并通过VGA接口和DVI接口同时显示叠加后的视频。输出可以是任意输入视频的四画面拼接,也可以是任意输入视频的六画面拼接。同时能通过串口接收主机的控制命令,切换显示拼接的形式。板卡照片原理框图实验效果1(六画面)实验效果2(四画面)技术指标☆主要功能:将输入的两路电视视频,两路VGA视频,两路DVI视频,经过FPGA缩放后
- 如何选择适合项目的自动化测试工具?
蚂蚁质量
测试管理软件测试测试工具自动化安全性测试
在软件开发过程中,选择适配项目的自动化测试工具至关重要,这需要全面考量众多因素,确保工具与团队及项目的实际需求完美契合。以下将详细阐述选择自动化测试工具的关键步骤与实用建议:精准剖析项目需求明晰测试类型:不同的项目需要不同类型的测试,准确识别项目所需的测试类型是关键。例如,功能测试用于验证软件功能是否符合预期;性能测试旨在评估系统在特定条件下的响应时间、吞吐量等性能指标;API测试专注于检验应用程
- OCP 认证专家零基础小白
leegong23111
oracle数据库
对于零基础的学习者而言,OCP专家认证是完全可以攻克的目标,而且其价值不可估量。从学习的角度来看,它为你提供了一套系统且全面的数据库知识体系。Oracle数据库作为行业内的领军者,其技术的深度和广度足以让你深入了解数据库的原理、架构、设计、管理与优化等各个关键环节。学习过程虽然充满挑战,但就像攀爬一座高峰,每一步的艰辛都伴随着知识积累的喜悦,当你逐渐掌握这些核心技能时,你会发现自己已经拥有了进入I
- skywalking前端_SkyWalking
智能迷宫
skywalking前端
Skywalking(简称SW)是分布式系统的应用程序性能监视(APM)工具,专为微服务、云原生和容器架构而设计,提供分布式追踪、服务网格遥测分析、度量聚合和可视化一体化解决方案。通过探针自动收集所需的指标,并进行分布式追踪,具有无代码嵌入,支持众多中间件,agent种类全面,性能消耗低等优点。下载在github的Skywalking项目中下载最新版安装包官网地址解压部署tar-zxvfapach
- 技术硬核:突出FP8、3倍速度、90%成本暴降等技术参数,强化可信度
guzhoumingyue
AIpython
DeepSeek近期开源项目详细分析1.FlashMLA:大模型推理效率革命技术特点:首个开源项目FlashMLA是针对英伟达Hopper架构GPU(如H800)优化的高效多头潜在注意力(MLA)解码内核,支持可变长度序列的动态处理,显著降低显存占用并提升推理速度。在H800上可实现每秒3000GB的数据吞吐和580万亿次浮点运算(TFLOPS),接近硬件性能极限。行业影响:通过压缩KV矩阵和优化
- (5-2-01)DeepSeek多模态大模型架构:Janus模型(1)
码农三叔
训练RAG多模态)架构人工智能transformerDeepseek大模型多模态
5.2Janus模型Janus多模态模型的设计核心在于视觉编码的解耦。传统多模态模型通常使用单一的视觉编码器来处理多模态理解和视觉生成任务,但由于这两种任务对视觉特征的需求存在显著差异,单一编码器往往难以同时满足两种任务的需求,从而导致性能瓶颈。为了解决这一问题,Janus模型提出了双路径视觉编码架构,将多模态理解和视觉生成任务的视觉编码过程完全分离,从而避免了任务间的冲突,并显著提升了模型在多模
- 区块链软件系统开发:从设计到实现的全面指南
电报号dapp119
区块链开发区块链去中心化智能合约
区块链技术自从比特币诞生以来,迅速成为了改变金融、供应链、医疗、政府等多个领域的核心技术。作为去中心化、不可篡改、透明可信的分布式账本技术,区块链不仅为加密货币提供了基础,还推动了许多创新应用的发展。然而,开发一个区块链软件系统并非易事。它涉及的技术难题、架构设计、以及安全和性能优化等方面的挑战都需要开发者深入理解和实践。本文将详细阐述区块链软件系统开发的过程,包括从需求分析到系统设计,再到开发与
- 读论文:Generation of 3D molecules in pockets via a language model (Lingo3Dmol)
LastWhisperw
语言模型人工智能自然语言处理
基于线性序列(例如SMILES)或图表示的的分子生成模型已经吸引了基于结构的药物设计领域的广泛关注,但这些模型在捕获3维空间交互时还不够强,也因此经常生成我们不希望产生的分子结构。为了解决这些问题,我们提出Lingo3DMol,一个基于口袋的3维分子生成方案,将语言模型和几何深度学习技术结合起来。为了帮助模型学习分子拓扑学和原子的空间位置,我们还提出一个新的分子表示方法,基于片段的简化分子xxxx
- 运维工程师的日常巡检内容
AustinCien
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服务器健康状态:检查服务器的硬件、操作系统和服务的运行状态,确保服务器正常工作并且没有异常。网络设备状态:检查网络交换机、路由器、防火墙等网络设备的连通性和运行状态,确保网络设备正常工作。存储设备空间:检查存储设备(如磁盘阵列、NAS等)的可用空间和使用率,及时处理存储空间不足的情况。数据库状态:检查数据库服务器的运行状态、连接数和查询性能,并进行必要的优化和维护。应用程序状态:检查应用程序服务器
- 软件架构设计思维
AlbenXie
大数据架构系统架构
软件架构设计需要具备以下几种思维:一、全局思维理解业务全貌:在进行软件架构设计时,要深入了解软件所服务的业务领域,包括业务流程、业务规则、业务目标等。只有对业务有全面的认识,才能设计出符合业务需求的软件架构。考虑系统整体:不能只关注局部功能的实现,而要从整个系统的角度出发,考虑各个模块之间的关系、交互方式以及系统的可扩展性、可维护性、性能等方面。例如,在设计一个电商系统时,要考虑商品管理、订单管理
- Elasticsearch性能优化实战指南_index
2401_87378872
elasticsearch性能优化jenkins
curl-XPUT"localhost:9200/twitter"-H'Content-Type:application/json'-d'{"settings":{"index":{"sort.field":"date","sort.order":"desc"}},"mappings":{"properties":{"date":{"type":"date"}}}}目的:indexsorting是
- 半精度 单精度 双精度 概述
石兴稳
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单精度、半精度和双精度通常用于描述浮点数在计算机中的表示方式,它们在位数、表示范围、精度以及应用场景等方面存在差异,以下为你详细介绍:基本概念在计算机中,浮点数是一种用于表示实数的方式,由符号位、指数位和尾数位组成。不同的精度对应着不同的位数分配,从而影响到数的表示范围和精度。具体介绍精度类型位数符号位(S)指数位(E)尾数位(M)偏差值表示范围精度半精度(FP16)16位1位5位10位15大约到
- 深度、机器学习算法
yzx991013
机器学习算法人工智能
机器学习典型算法SVM(支持向量机):它通过寻找一个最优超平面来对数据进行分类。在二分类问题中,能找到一个平面(低维)或超平面(高维),使不同类别的数据点尽可能远地分布在超平面两侧。在小样本、非线性数据处理上有优势,常用于文本分类、图像识别等领域。决策树:以树形结构展示决策过程,从根节点开始,依据特征值逐步向下划分,直到叶子节点得出分类或回归结果。它易于理解和解释,可处理数值型和分类型数据,但容易
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固态硬盘故障检测
ASSSD怎么用?AS-SSD查看固态硬盘是否4k对齐图文教程ASSSD怎么用?AS-SSD查看固态硬盘是否4k对齐图文教程SSD已经是电脑用户老生常谈的话题了,老时代的机械硬盘的瓶颈已经越来越满足不了,新时代的固态硬盘应运而生,SSD能够带来极速开关机体验,另外电脑也要更为流畅不少,不过,如果要看固态硬盘的性能,一般我们还需要用到ASSSD工具检测固态硬盘读取速度.是否4K对齐等等,那么,ASS
- 固态硬盘选购
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运维嵌入式测试
固态硬盘本文转载自知乎用户如何选购固态硬盘,并加以改动背景·结构·选购·注意事项背景最近二三十年以来,CPU、内存性能已经增长上百倍上千倍,而存储数据的硬盘却慢的跟狗一样,5200转使用了十多年才好不容易爬到7200转。所以PC对新一代储存ssd的需求渴望可想而知。现在的SSD市场有多火?处理器巨头Intel、AMD插手;之前一直嘴硬的老牌机械硬盘寡头西数、希捷断臂转型;传统SSD厂商,三星、英睿
- 西工大SSD7课程:固态硬盘技术习题解答大全
金尼玛哈
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:SSD7是关于固态硬盘技术的高级课程,覆盖了固态存储的基础理论、工作原理、设计与优化等方面。本资源集合了西安工业大学SSD7课程的所有习题解答,内容全面、格式规范,对于希望深入了解固态硬盘技术的学生和从业者非常有帮助。解答内容涵盖固态硬盘基础、NAND闪存类型、SSD控制器功能、读写操作、缓存与接口技术、性能指标、维护与优化等关键知识点,旨在帮助学习者掌握固态
- AI岗位面试指南:高频文档问题解析与应答策略
阿三0812
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一、必问文档类问题与应答模板1.简历深挖类典型问题:"请详细解释简历中提到的「基于Transformer的文本生成优化项目」,你如何量化性能提升?"应答框架:背景与目标:"项目源于客户需要将文本生成延迟从2秒压缩至800ms以内,同时保证BLEU分数不低于0.82"技术创新点:"采用知识蒸馏+动态量化方案,设计分层注意力裁剪策略"量化成果:"推理速度提升2.7倍(2150ms→780ms),内存占
- 点云配准技术的演进与前沿探索:从传统算法到深度学习融合(1)
点云SLAM
点云数据处理技术算法深度学习点云数据处理点云配准刚体变换
1、点云配准的基础理论1.1点云数据的特性与获取点云数据是一种通过大量离散的三维坐标点来精确表示物体或场景表面几何形状和空间位置关系的数字化信息表达方式。在实际应用中,点云数据展现出诸多独特的特性。从表达形式来看,点云数据能够直观地呈现出物体或场景的三维结构,每个点都包含了其在空间中的X、Y、Z坐标信息,这使得点云数据可以精确地描述物体表面的形状和位置。例如,在对古建筑进行三维建模时,通过点云数据
- 127.0.0.1 与 localhost 有什么区别
.猫的树
java网络安全网络协议
文章目录引言:被忽视的基础知识陷阱一、基础概念深度解析1.1网络协议栈视角1.2技术定义对比二、核心差异全景分析2.1操作系统实现差异2.2网络编程中的行为差异三、六大关键使用场景3.1Web开发调试3.2容器化环境3.3安全策略配置四、常见问题与解决方案4.1连接拒绝问题分析4.2IPv6兼容性问题五、底层原理深度剖析5.1数据包流向对比5.2性能基准测试六、最佳实践指南6.1开发环境推荐配置6
- 鸿蒙开发:V2版本装饰器之@Monitor装饰器
前言本文代码案例基于Api13。随着官方的迭代,在新的Api中,对于新的应用开发,官方已经建议直接使用V2所属的装饰器进行开发了,所以,能上手V2的尽量上手V2吧,毕竟,V2是V1的增强版本,为开发者提供更多功能和灵活性,由V1升成V2,肯定是大势所趋;但是,毕竟V1有着大量的应用基础,使用的也非常广泛,如果V1版本的功能和性能已能满足需求,其实也不用切换,总之就一句话:新的应用尽量使用V2,老的
- 手把手教你如何使用java开发人脸识别及人脸比对(附源码)
java人脸识别后端深度学习
痛点目前,常用的人脸识别算法大多基于Python开发,因为Python对深度学习框架的支持较好,且许多优秀的人脸识别算法都是在深度学习框架下实现的。然而,对于Java开发者来说,这种情况并不十分友好。传统上,Java开发的人脸识别算法主要依赖OpenCV,但与基于深度学习的算法相比,OpenCV的精度相对较低。此外,若Java开发者希望使用Python实现的算法,还需要安装Python环境,并且熟
- HarmonyOS Next典型布局案例:多栏导航与内容展示
harmonyos
本文旨在深入探讨华为鸿蒙HarmonyOSNext系统的技术细节,基于实际开发实践进行总结。主要作为技术分享与交流载体,难免错漏,欢迎各位同仁提出宝贵意见和问题,以便共同进步。本文为原创内容,任何形式的转载必须注明出处及原作者。在HarmonyOSNext应用开发中,多栏导航与内容展示布局是常见的界面设计模式,它能有效提升用户操作效率和信息展示效果。接下来,咱们深入剖析单栏/双栏/三栏布局的实现逻
- 书籍-《在AWS上构建可扩展的深度学习Pipeline》
深度学习机器学习人工智能
书籍:BuildingScalableDeepLearningPipelinesonAWS:Develop,Train,andDeployDeepLearningModels作者:AbdelazizTestas出版:Apress编辑:陈萍萍的公主@一点人工一点智能下载:书籍下载-《在AWS上构建可扩展的深度学习Pipeline》01书籍介绍本书是您在亚马逊网络服务(AWS)上创建强大且端到端深度学
- 聊一聊提升测试用例覆盖率需要从哪几方面入手?
Feng.Lee
漫谈测试测试用例服务器运维
目录一、需求覆盖:确保无遗漏二、代码覆盖:工具辅助优化三、路径覆盖:逻辑深度遍历四、边界值覆盖:防御性测试设计五、异常场景覆盖:模拟真实故障六、兼容性覆盖:全环境验证七、性能覆盖:压力与稳定性八、历史缺陷覆盖:经验驱动九、测试数据覆盖:多样性输入十、自动化覆盖:高效执行十一、评审与优化:持续改进十二、工具与技术创新十三、风险驱动测试:聚焦关键点十四、持续追踪与反馈提升测试用例的覆盖率,可以从测试用
- FastAPI系列:如何改变响应状态码
梦想画家
#pythonfastapi
FastAPI,顾名思义,是一个快速、现代、高性能的web框架,用于用Python构建后端api。响应状态码是一个三位数,表示请求的结果。例如,200表示OK,404表示未找到,500表示服务器内部错误。默认情况下,FastAPI将为成功请求返回200状态码,为验证错误返回422状态码。但是,有时你可能希望更改状态码以指示不同的结果。例如,你可能希望为创建新资源的成功POST请求返回201状态码,
- GraphQL工具怎么选?深度解析Apipost在文档自动化与错误定位上如何碾压Apifox
作为一个十年在一线的全栈开发者,对于GraphQL带来的效率变革已深刻体验到,据我了解,身边超过40%的同行都已采用这项技术。但在开发过程中,我和团队经常遇到如下类似问题:手工编写复杂Query时频繁出错、调试过程像在黑暗里摸索、文档维护总比代码慢半拍...直到我们启用了Apipost,这款工具彻底改变了我们的工作流。一、我的调试效率进化史1、可视化界面记得第一次接触GraphQL时,需要反复核对
- 全面分析 DeepSeek 的新开源 FlashMLA
X.Cristiano
FlashMLA深度学习人工智能
导言著名的人工智能公司DeepSeek最近开源了FlashMLA,这是一款针对HopperGPU上的多头潜意识(MLA)进行了优化的高性能解码内核。这一进展对于大型语言模型(LLM)来说意义重大,因为大型语言模型在推理过程中面临内存和计算方面的挑战,尤其是长序列。本报告深入探讨了FlashMLA的技术细节、性能指标、应用和未来影响,为研究人员、开发人员和人工智能爱好者提供了全面的了解。背景介绍多头
- ASM系列五 利用TreeApi 解析生成Class
lijingyao8206
ASM字节码动态生成ClassNodeTreeAPI
前面CoreApi的介绍部分基本涵盖了ASMCore包下面的主要API及功能,其中还有一部分关于MetaData的解析和生成就不再赘述。这篇开始介绍ASM另一部分主要的Api。TreeApi。这一部分源码是关联的asm-tree-5.0.4的版本。
在介绍前,先要知道一点, Tree工程的接口基本可以完
- 链表树——复合数据结构应用实例
bardo
数据结构树型结构表结构设计链表菜单排序
我们清楚:数据库设计中,表结构设计的好坏,直接影响程序的复杂度。所以,本文就无限级分类(目录)树与链表的复合在表设计中的应用进行探讨。当然,什么是树,什么是链表,这里不作介绍。有兴趣可以去看相关的教材。
需求简介:
经常遇到这样的需求,我们希望能将保存在数据库中的树结构能够按确定的顺序读出来。比如,多级菜单、组织结构、商品分类。更具体的,我们希望某个二级菜单在这一级别中就是第一个。虽然它是最后
- 为啥要用位运算代替取模呢
chenchao051
位运算哈希汇编
在hash中查找key的时候,经常会发现用&取代%,先看两段代码吧,
JDK6中的HashMap中的indexFor方法:
/**
* Returns index for hash code h.
*/
static int indexFor(int h, int length) {
- 最近的情况
麦田的设计者
生活感悟计划软考想
今天是2015年4月27号
整理一下最近的思绪以及要完成的任务
1、最近在驾校科目二练车,每周四天,练三周。其实做什么都要用心,追求合理的途径解决。为
- PHP去掉字符串中最后一个字符的方法
IT独行者
PHP字符串
今天在PHP项目开发中遇到一个需求,去掉字符串中的最后一个字符 原字符串1,2,3,4,5,6, 去掉最后一个字符",",最终结果为1,2,3,4,5,6 代码如下:
$str = "1,2,3,4,5,6,";
$newstr = substr($str,0,strlen($str)-1);
echo $newstr;
- hadoop在linux上单机安装过程
_wy_
linuxhadoop
1、安装JDK
jdk版本最好是1.6以上,可以使用执行命令java -version查看当前JAVA版本号,如果报命令不存在或版本比较低,则需要安装一个高版本的JDK,并在/etc/profile的文件末尾,根据本机JDK实际的安装位置加上以下几行:
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_25
- JAVA进阶----分布式事务的一种简单处理方法
无量
多系统交互分布式事务
每个方法都是原子操作:
提供第三方服务的系统,要同时提供执行方法和对应的回滚方法
A系统调用B,C,D系统完成分布式事务
=========执行开始========
A.aa();
try {
B.bb();
} catch(Exception e) {
A.rollbackAa();
}
try {
C.cc();
} catch(Excep
- 安墨移动广 告:移动DSP厚积薄发 引领未来广 告业发展命脉
矮蛋蛋
hadoop互联网
“谁掌握了强大的DSP技术,谁将引领未来的广 告行业发展命脉。”2014年,移动广 告行业的热点非移动DSP莫属。各个圈子都在纷纷谈论,认为移动DSP是行业突破点,一时间许多移动广 告联盟风起云涌,竞相推出专属移动DSP产品。
到底什么是移动DSP呢?
DSP(Demand-SidePlatform),就是需求方平台,为解决广 告主投放的各种需求,真正实现人群定位的精准广
- myelipse设置
alafqq
IP
在一个项目的完整的生命周期中,其维护费用,往往是其开发费用的数倍。因此项目的可维护性、可复用性是衡量一个项目好坏的关键。而注释则是可维护性中必不可少的一环。
注释模板导入步骤
安装方法:
打开eclipse/myeclipse
选择 window-->Preferences-->JAVA-->Code-->Code
- java数组
百合不是茶
java数组
java数组的 声明 创建 初始化; java支持C语言
数组中的每个数都有唯一的一个下标
一维数组的定义 声明: int[] a = new int[3];声明数组中有三个数int[3]
int[] a 中有三个数,下标从0开始,可以同过for来遍历数组中的数
- javascript读取表单数据
bijian1013
JavaScript
利用javascript读取表单数据,可以利用以下三种方法获取:
1、通过表单ID属性:var a = document.getElementByIdx_x_x("id");
2、通过表单名称属性:var b = document.getElementsByName("name");
3、直接通过表单名字获取:var c = form.content.
- 探索JUnit4扩展:使用Theory
bijian1013
javaJUnitTheory
理论机制(Theory)
一.为什么要引用理论机制(Theory)
当今软件开发中,测试驱动开发(TDD — Test-driven development)越发流行。为什么 TDD 会如此流行呢?因为它确实拥有很多优点,它允许开发人员通过简单的例子来指定和表明他们代码的行为意图。
TDD 的优点:
&nb
- [Spring Data Mongo一]Spring Mongo Template操作MongoDB
bit1129
template
什么是Spring Data Mongo
Spring Data MongoDB项目对访问MongoDB的Java客户端API进行了封装,这种封装类似于Spring封装Hibernate和JDBC而提供的HibernateTemplate和JDBCTemplate,主要能力包括
1. 封装客户端跟MongoDB的链接管理
2. 文档-对象映射,通过注解:@Document(collectio
- 【Kafka八】Zookeeper上关于Kafka的配置信息
bit1129
zookeeper
问题:
1. Kafka的哪些信息记录在Zookeeper中 2. Consumer Group消费的每个Partition的Offset信息存放在什么位置
3. Topic的每个Partition存放在哪个Broker上的信息存放在哪里
4. Producer跟Zookeeper究竟有没有关系?没有关系!!!
//consumers、config、brokers、cont
- java OOM内存异常的四种类型及异常与解决方案
ronin47
java OOM 内存异常
OOM异常的四种类型:
一: StackOverflowError :通常因为递归函数引起(死递归,递归太深)。-Xss 128k 一般够用。
二: out Of memory: PermGen Space:通常是动态类大多,比如web 服务器自动更新部署时引起。-Xmx
- java-实现链表反转-递归和非递归实现
bylijinnan
java
20120422更新:
对链表中部分节点进行反转操作,这些节点相隔k个:
0->1->2->3->4->5->6->7->8->9
k=2
8->1->6->3->4->5->2->7->0->9
注意1 3 5 7 9 位置是不变的。
解法:
将链表拆成两部分:
a.0-&
- Netty源码学习-DelimiterBasedFrameDecoder
bylijinnan
javanetty
看DelimiterBasedFrameDecoder的API,有举例:
接收到的ChannelBuffer如下:
+--------------+
| ABC\nDEF\r\n |
+--------------+
经过DelimiterBasedFrameDecoder(Delimiters.lineDelimiter())之后,得到:
+-----+----
- linux的一些命令 -查看cc攻击-网口ip统计等
hotsunshine
linux
Linux判断CC攻击命令详解
2011年12月23日 ⁄ 安全 ⁄ 暂无评论
查看所有80端口的连接数
netstat -nat|grep -i '80'|wc -l
对连接的IP按连接数量进行排序
netstat -ntu | awk '{print $5}' | cut -d: -f1 | sort | uniq -c | sort -n
查看TCP连接状态
n
- Spring获取SessionFactory
ctrain
sessionFactory
String sql = "select sysdate from dual";
WebApplicationContext wac = ContextLoader.getCurrentWebApplicationContext();
String[] names = wac.getBeanDefinitionNames();
for(int i=0; i&
- Hive几种导出数据方式
daizj
hive数据导出
Hive几种导出数据方式
1.拷贝文件
如果数据文件恰好是用户需要的格式,那么只需要拷贝文件或文件夹就可以。
hadoop fs –cp source_path target_path
2.导出到本地文件系统
--不能使用insert into local directory来导出数据,会报错
--只能使用
- 编程之美
dcj3sjt126com
编程PHP重构
我个人的 PHP 编程经验中,递归调用常常与静态变量使用。静态变量的含义可以参考 PHP 手册。希望下面的代码,会更有利于对递归以及静态变量的理解
header("Content-type: text/plain");
function static_function () {
static $i = 0;
if ($i++ < 1
- Android保存用户名和密码
dcj3sjt126com
android
转自:http://www.2cto.com/kf/201401/272336.html
我们不管在开发一个项目或者使用别人的项目,都有用户登录功能,为了让用户的体验效果更好,我们通常会做一个功能,叫做保存用户,这样做的目地就是为了让用户下一次再使用该程序不会重新输入用户名和密码,这里我使用3种方式来存储用户名和密码
1、通过普通 的txt文本存储
2、通过properties属性文件进行存
- Oracle 复习笔记之同义词
eksliang
Oracle 同义词Oracle synonym
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2098861
1.什么是同义词
同义词是现有模式对象的一个别名。
概念性的东西,什么是模式呢?创建一个用户,就相应的创建了 一个模式。模式是指数据库对象,是对用户所创建的数据对象的总称。模式对象包括表、视图、索引、同义词、序列、过
- Ajax案例
gongmeitao
Ajaxjsp
数据库采用Sql Server2005
项目名称为:Ajax_Demo
1.com.demo.conn包
package com.demo.conn;
import java.sql.Connection;import java.sql.DriverManager;import java.sql.SQLException;
//获取数据库连接的类public class DBConnec
- ASP.NET中Request.RawUrl、Request.Url的区别
hvt
.netWebC#asp.nethovertree
如果访问的地址是:http://h.keleyi.com/guestbook/addmessage.aspx?key=hovertree%3C&n=myslider#zonemenu那么Request.Url.ToString() 的值是:http://h.keleyi.com/guestbook/addmessage.aspx?key=hovertree<&
- SVG 教程 (七)SVG 实例,SVG 参考手册
天梯梦
svg
SVG 实例 在线实例
下面的例子是把SVG代码直接嵌入到HTML代码中。
谷歌Chrome,火狐,Internet Explorer9,和Safari都支持。
注意:下面的例子将不会在Opera运行,即使Opera支持SVG - 它也不支持SVG在HTML代码中直接使用。 SVG 实例
SVG基本形状
一个圆
矩形
不透明矩形
一个矩形不透明2
一个带圆角矩
- 事务管理
luyulong
javaspring编程事务
事物管理
spring事物的好处
为不同的事物API提供了一致的编程模型
支持声明式事务管理
提供比大多数事务API更简单更易于使用的编程式事务管理API
整合spring的各种数据访问抽象
TransactionDefinition
定义了事务策略
int getIsolationLevel()得到当前事务的隔离级别
READ_COMMITTED
- 基础数据结构和算法十一:Red-black binary search tree
sunwinner
AlgorithmRed-black
The insertion algorithm for 2-3 trees just described is not difficult to understand; now, we will see that it is also not difficult to implement. We will consider a simple representation known
- centos同步时间
stunizhengjia
linux集群同步时间
做了集群,时间的同步就显得非常必要了。 以下是查到的如何做时间同步。 在CentOS 5不再区分客户端和服务器,只要配置了NTP,它就会提供NTP服务。 1)确认已经ntp程序包: # yum install ntp 2)配置时间源(默认就行,不需要修改) # vi /etc/ntp.conf server pool.ntp.o
- ITeye 9月技术图书有奖试读获奖名单公布
ITeye管理员
ITeye
ITeye携手博文视点举办的9月技术图书有奖试读活动已圆满结束,非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。 9月试读活动回顾:http://webmaster.iteye.com/blog/2118112本次技术图书试读活动的优秀奖获奖名单及相应作品如下(优秀文章有很多,但名额有限,没获奖并不代表不优秀):
《NFC:Arduino、Andro