- LLaMA系列大模型调研与整理-llama-alpaca-lora
AI大模型-大飞
llamaAI大模型AI职场和发展人工智能
文章目录LLaMA大模型及其衍生模型1.LLaMA2.stanford_alpaca3.ChatDoctor4.alpaca-lora5.Chinese-LLaMA-Alpaca6.BELLE大模型综述ASurveyofLargeLanguageModels关键词:大模型,LLaMA,Alpaca,Lora,Belle,模型训练,模型微调,指令微调最近尝试在领域数据进行生成式大模型的再训练和微调,
- deepseek和ChatGPT 4o比较
调皮的芋头
chatgpt人工智能
DeepSeek和ChatGPT4o在实现方式、评测效果和使用体验方面的详细比较:实现方式:DeepSeek:推理型大模型DeepSeek的核心是推理型大模型,与指令型大模型不同,它不需要用户提供详细的步骤指令,而是通过理解用户的真实需求和场景来提供答案。后训练+RL/RLHFDeepSeekR1等推理模型是在通用模型的基础上进行“特训”(后训练+SFT/RL/RLHF),使其不仅知道得多还用得好
- 采用分布式部署deepseek
慧香一格
AI学习分布式deepseek
分布式部署DeepSeek涉及使用多个计算节点来加速模型训练或提升推理效率。下面是一个基本的指南,帮助您了解如何进行分布式部署。1.环境准备硬件需求:确保您的集群环境中有足够的GPU资源,并且所有机器之间可以通过高速网络互联。软件依赖:安装必要的库和工具,如PyTorch、Transformers等。特别地,对于分布式训练,还需要安装torch.distributed或者类似的库支持,例如Horo
- 《Ollama 与 DeepSeek 整合应用入门指南》一、二、三章
Allen-Steven
ollamadeepseek
第一章:工具概述与核心价值1.1Ollama技术解析本地化部署优势:无需网络连接的数据隐私保护跨平台架构设计:支持Windows/macOS/Linux全平台模型管理引擎:自动化处理模型依赖与版本控制1.2DeepSeek模型特性多模态处理能力:文本生成、代码理解、数学推理中文优化架构:针对中文语料的特殊训练策略模型家族图谱:从1.3B到67B的参数规模选择1.3技术整合价值本地智能计算:企业数据
- 【JAVA工程师从0开始学AI】,第四步:闭包与高阶函数——用Python的“魔法函数“重构Java思维
架构默片
JAVA工程师从0开始学AI人工智能javapython
副标题:当严谨的Java遇上"七十二变"的Python函数式编程历经变量战争、语法迷雾、函数对决,此刻我们将踏入Python最迷人的领域——函数式编程。当Java工程师还在用接口和匿名类实现回调时,Python的闭包已化身"智能机器人",带着"记忆传承"的能力自由穿梭于代码之间。这里没有类的枷锁,函数既是武器又是盾牌,高阶函数组合出的"代码万花筒",正是AI数据处理、模型训练的核心密码。本文将用J
- 腾讯云大模型知识引擎×DeepSeek赋能文旅
繁依Fanyi
python
腾讯云大模型知识引擎×DeepSeek赋能文旅——以合肥文旅为例的技术革新与实践路径一、技术底座:知识引擎与DeepSeek的融合逻辑腾讯云大模型知识引擎与DeepSeek模型的结合,本质上是**“知识库+检索增强生成(RAG)+实时联网能力”**的技术框架升级。通过三步调用API接口,开发者可快速搭建基于DeepSeek的文旅智能应用。其核心优势包括:动态知识更新:突破传统大模型预训练数据的时间
- huggingface/pytorch-image-models
GarryLau
ML&DLpytorchpythonhuggingface
huggingface/pytorch-image-models1.使用技巧1.1.训练指令单卡:pythontrain.py--pretrained--input-size3224224--mean000--std111--batch-size128--validation-batch-size128--color-jitter-prob0.2--grayscale-prob0.2--gauss
- PyTorch `.pth` 转 ONNX:从模型训练到跨平台部署
MO__YE
人工智能
PyTorch.pth转ONNX:从模型训练到跨平台部署在深度学习里,模型的格式决定了它的可用性。如果你是PyTorch用户,你可能熟悉.pth文件,它用于存储训练好的模型。但当你想在不同的环境(如TensorRT、OpenVINO、ONNXRuntime)部署模型时,.pth可能并不适用。这时,ONNX(OpenNeuralNetworkExchange)就必不可少。本文目录:什么是.pth文件
- 什么是Scaling Laws(缩放定律);DeepSeek的Scaling Laws
ZhangJiQun&MXP
教学2024大模型以及算力2021论文人工智能自然语言处理神经网络语言模型深度学习
什么是ScalingLaws(缩放定律)ScalingLaws(缩放定律)在人工智能尤其是深度学习领域具有重要意义,以下是相关介绍及示例:定义与内涵ScalingLaws主要描述了深度学习模型在规模(如模型参数数量、训练数据量、计算资源等)不断扩大时,模型性能与这些规模因素之间的定量关系。它表明,在一定条件下,模型的性能会随着模型规模的增加而以某种可预测的方式提升,通常表现为模型的损失函数值随模型
- 智能算力中心万卡GPU集群架构深度解析
科技互联人生
科技数码人工智能人工智能gpu算力硬件架构
智能算力中心万卡GPU集群架构深度分析 自ChatGPT发布,科技界大模型竞赛如火如荼。数据成新生产要素,算力成新基础能源,大模型成新生产工具,“AI+”转型势不可挡。模型参数量突破万亿,对算力需求升级,超万卡集群成基建竞赛标配。超万卡集群缩短训练时间,加速迭代,助力市场趋势应对。在超万卡集群中,高效稳定地训练大模型面临双重挑战:确保集群算力最大化、网
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- 如何训练LLM“思考”(像o1和DeepSeek-R1一样, 高级推理模型解析
果冻人工智能
AI员工人工智能chatgpt深度学习
2024年9月,OpenAI发布了它的o1模型,该模型基于大规模强化学习训练,赋予了它“高级推理”能力。不幸的是,他们是如何做到这一点的细节从未被公开披露。然而,今天,DeepSeek(一个AI研究实验室)成功复现了这种推理行为,并公开了他们方法的完整技术细节。在这篇文章中,我将讨论这一创新背后的关键思想,并描述它们在底层是如何运作的。一台会思考的笔记本电脑OpenAI的o1模型标志着训练大语言模
- 商汤绝影端到端自动驾驶的迭代优化
AGI大模型与大数据研究院
计算机软件编程原理与应用实践javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
自动驾驶,端到端,迭代优化,深度学习,感知,规划,控制,模型训练,数据增强,模型微调1.背景介绍随着人工智能和计算机视觉技术的飞速发展,自动驾驶汽车从科幻走进了现实。商汤科技推出的绝影端到端自动驾驶系统,就是其中的佼佼者。本文将深入剖析商汤绝影端到端自动驾驶系统的迭代优化过程,帮助读者理解其背后的技术原理和架构设计。2.核心概念与联系商汤绝影端到端自动驾驶系统的核心架构如下:graphLRA[感知
- 2. 从HuggingFace下载千问模型、数据、微调并运行
ApiChain
gpt大模型语言模型人工智能python
视频链接(1)3.从HuggingFace下载千问模型、数据、微调并运行(上)_哔哩哔哩_bilibili在本课程中,我们将带你下载并本地运行一个大模型,进行模型的微调训练等,视频播放量525、弹幕量0、点赞数4、投硬币枚数2、收藏人数11、转发人数2,视频作者jiangliuer3264,作者简介,相关视频:3.从HuggingFace下载千问模型、数据、微调并运行(下),6.租赁GPU服务器并
- 解剖DeepSeek四把刀,一场深到源码,大到行业,细到人心盛宴
leluckys
AI大模型AI编程
在拆解DeepSeek源码后,会发现几个颠覆行业认知的真相。这个号称“用十分之一算力吊打GPT-4”的国产大模型,藏着令人拍案叫绝的工程智慧,却也暗藏致命软肋。第一刀:切开开源表象,DeepSeek确实把代码仓库甩上了GitHub,但这套开源策略藏着精妙算计。他们公开的是经过蒸馏的“成品模型”,而非原始训练框架:就像给你组装好的乐高战舰,却藏起了设计图纸。这种半开放式开源既能吸引开发者构建生态,又
- SFT(监督微调)和RLHF(基于人类反馈的强化学习)的区别
钟小宇
LLM人工智能语言模型
SFT(监督微调)和RLHF(基于人类反馈的强化学习)的区别STF(SupervisedFine-Tuning)和RLHF(ReinforcementLearningfromHumanFeedback)是两种不同的模型训练方法,分别用于不同的阶段和目的。以下是它们的主要区别:1.方法概述STF(监督微调):定义:STF是指在已经预训练好的模型基础上,使用标注好的数据进一步训练模型,使其在特定任务上
- 【机器学习】半监督和无监督极限学习机SS-US-ELM附Matlab代码
默默科研仔
粉丝福利机器学习人工智能
标题:【机器学习】半监督和无监督极限学习机SS-US-ELM附Matlab代码一、引言1.1研究背景和意义概述研究的背景以及该研究在领域内的重要性。1.2研究现状分析当前领域的研究进展和存在的问题。二、极限学习机(ELM)基本原理2.1ELM的基本模型描述ELM的基本模型结构和工作原理。2.2ELM的学习过程介绍ELM的学习算法和训练过程。三、半监督极限学习机(SS-ELM)3.1SS-ELM的提
- DeepSeek为什么超越了OpenAI
deepseek
DeepSeek的超越源于四大关键差异:技术架构的垂直整合优势、数据策略的动态闭环设计、商业模式的场景化落地能力、行业定位的差异化突围。其中,技术架构的突破最具革命性——DeepSeek创造性地采用"混合专家系统+领域预训练"架构,在特定领域的推理效率比OpenAI的GPT-4提升40%以上(根据2023年MLPerch基准测试)。这种技术路线选择,使其在医疗诊断、工业质检等垂直场景的准确率达到9
- DeepSeek的训练与优化流程
程序猿000001号
DeepSeek训练优化
DeepSeek的训练与优化流程一、数据工程体系1.多模态数据融合处理动态数据湖架构:实时摄入互联网文本、科学论文、专利文献、传感器数据等20+数据源日均处理原始数据量达1.2PB,支持200+文件格式自动解析智能清洗流水线:基于大模型的语义去重算法,重复数据识别准确率99.6%创新应用对抗网络生成噪声数据,增强模型鲁棒性专利级数据质量评估体系(DQAS3.0)包含87个质量维度2.知识增强处理结
- 机器学习基本篇
胖胖的小肥猫
机器学习
1基本概念机器学习,分为回归,分类,聚类,降维有监督学习回归,分类,有特征,有标签,进行训练,然后对新数据进行预测无监督学习聚类,降维。题目越多,训练越好,2基本流程数据预处理——模型训练与评估可以优化为获取数据——数据预处理——EDA分析——特征工程——模型训练——可解释性分析2.0数据获取利用kaggle,天池等平台的开源数据,2.1预处理目的:让数据更符合逻辑让数据更容易计算借助函数实现变换
- deepseek本地部署后做微调训练实现智能对话的一些建议
慧香一格
AI学习deepseek服务器AI
在本地部署大模型后,进行微调和训练以实现智能对话,通常需要按照以下步骤操作。以下是详细的指导内容:1.准备数据集在微调大模型之前,需要准备适合的训练数据集。数据集应满足以下要求:格式:通常使用JSONL(JSONLines)格式,每行包含一个训练样本。内容:数据应包含对话的上下文和目标输出,例如:{"context":"你好!今天天气不错。","response":"是的,天气很好,适合出去走走。
- 机器学习和线性回归、softmax回归
小名叫咸菜
人工智能线性回归
监督学习监督学习(supervisedlearning)擅⻓在“给定输⼊特征”的情况下预测标签。每个“特征-标签”对都称为一个样本(example)。我们的目标是生成一个模型,能够将任何输⼊特征映射到标签(即预测)。回归——平方误差损失函数回归(regression)是最简单的监督学习任务之一。分类——交叉熵样本属于“哪一类”的问题称为分类问题回归是训练一个回归函数来输出一个数值;分类是训练一个分
- 大模型AI应用安全与合规测试实战指南-模型层
测试匠心:技能精进·职场跃迁·面试赢家
人工智能安全
——如何为生成式AI构筑“防火墙”与“红绿灯”一、当大模型落地时,我们在担忧什么?2023年,某金融公司上线智能客服,因未过滤用户隐私数据,导致信用卡号泄露;某医疗AI在诊断建议中生成错误药物剂量,引发监管审查……大模型在释放巨大商业价值的同时,安全与合规问题已成悬顶之剑。核心痛点直击:黑盒失控:生成内容不可预测,传统规则引擎失效数据深渊:训练数据含敏感信息,清洗难度指数级上升合规迷宫:全球AI监
- AI赋能教育:深度解析大模型在教育场景中的应用与架构设计【无标题】
和老莫一起学AI
人工智能语言模型产品经理ai自然语言处理大模型程序员
随着人工智能技术的飞速发展,尤其是大模型的崛起,教育行业迎来了全新的机遇和挑战。教学模式的变革、个性化学习的深化、教育管理的智能化,大模型正以不可忽视的力量推动着教育的数字化升级。在这篇文章中,我们将基于一张完整的应用设计架构图,从应用场景到AI核心能力、训练标注平台、智能处理引擎以及业务数据,全方位剖析大模型如何助力教育行业实现突破,真正实现“AI赋能教育,重塑未来”。一、应用场景:从传统教育到
- 算法训练Day01 Leetcode704.二分查找
weixin_47284299
代码随想录训练营算法面试职场和发展python
0.学习资料来源题目链接:力扣https://leetcode.cn/problems/binary-search/文章讲解:代码随想录代码随想录PDF,代码随想录百度网盘,代码随想录知识星球,代码随想录八股文PDF,代码随想录刷题路线,代码随想录知识星球八股文https://programmercarl.com/0704.%E4%BA%8C%E5%88%86%E6%9F%A5%E6%89%BE.
- 数学建模基础训练-1:概念解析
MPCTHU
数学建模数学建模
文章目录数学建模基础训练-1:概念解析问题一:如何找到“概念”?问题二:如何全面理解概念的基础含义?问题三:如何深刻理解概念并作出创新点发掘?实际举例问题一:研究并给出寒假开学某大学返校交通问题的合理解决方案首先,找到“概念”:其次,认识基础概念:第三,对概念的二次挖掘学生到校与离校的交通流量模型交通拥堵对学校教学与运营的影响模型交通安全事故风险评估模型学校交通设施规划与优化模型问题二:研究并给出
- InspireMusic - 阿里通义实验室开源音乐生成框架 支持音乐、歌曲、音频生成 本地一键整合包下载
昨日之日2006
ai语音音视频
InspireMusic是阿里通义实验室开源的一个用于音乐生成的统一框架,旨在打造一个集音乐、歌曲及音频生成能力于一体的开源工具包,为研究者、开发者及音乐爱好者提供一个全面的创作平台。InspireMusic不仅为研究者和开发者提供了丰富的音乐/歌曲/音频生成模型的训练和调优工具,还为他们配备了高效的模型,以便优化生成效果。同时,这款工具包也大大降低了音乐创作的门槛,使得音乐爱好者能够通过简单的文
- 驾培行业转战无人机飞手执照培训的优缺点分析及技术详解
无人机技术圈
无人机技术无人机
驾培行业转战无人机飞手执照培训的优缺点分析及技术详解如下:优点1.行业经验丰富:驾培行业拥有丰富的教学和运营经验,能够迅速适应无人机飞手培训的市场需求。熟悉学员招收、管理和市场推广等环节,有助于快速开展无人机飞手培训业务。2.场地与设施优势:驾培场地通常较为宽敞,且部分场地可改造为无人机飞行训练场地,节省场地租赁成本。可利用现有设施进行无人机组装、调试和维修等实操培训。3.人力资源利用:驾培行业的
- DeepSeek对AI发展的范式革新与推动:研究报告
芝士AI吃鱼
DeepSeekAIOpenAILLM
DeepSeek对AI发展的范式革新与推动:研究报告一、技术范式的突破:从“算力堆砌”到“极致工程化”DeepSeek的成功标志着AI发展从依赖大规模算力投入向算法优化与工程效率的转变。其核心技术突破包括:低算力消耗的模型训练通过蒸馏训练策略、动态模型剪枝和稀疏训练,DeepSeek将训练成本降至OpenAI同类模型的1/10,同时保持性能可比甚至超越。例如,其训练成本仅558万美元,而OpenA
- 强化学习原理与代码实战案例讲解
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍1.1什么是强化学习?强化学习(ReinforcementLearning,RL)是机器学习的一个重要分支,它关注的是智能体(Agent)如何在环境中通过与环境交互来学习最优的行为策略。与其他机器学习方法不同,强化学习并不依赖于预先标注的数据,而是通过试错的方式来学习。想象一下,你正在训练一只小狗学习坐下。你不会给它看成千上万张“坐下”的照片,而是会给它一些指令,比如“坐下”,如果它照
- java Illegal overloaded getter method with ambiguous type for propert的解决
zwllxs
javajdk
好久不来iteye,今天又来看看,哈哈,今天碰到在编码时,反射中会抛出
Illegal overloaded getter method with ambiguous type for propert这么个东东,从字面意思看,是反射在获取getter时迷惑了,然后回想起java在boolean值在生成getter时,分别有is和getter,也许我们的反射对象中就有is开头的方法迷惑了jdk,
- IT人应当知道的10个行业小内幕
beijingjava
工作互联网
10. 虽然IT业的薪酬比其他很多行业要好,但有公司因此视你为其“佣人”。
尽管IT人士的薪水没有互联网泡沫之前要好,但和其他行业人士比较,IT人的薪资还算好点。在接下的几十年中,科技在商业和社会发展中所占分量会一直增加,所以我们完全有理由相信,IT专业人才的需求量也不会减少。
然而,正因为IT人士的薪水普遍较高,所以有些公司认为给了你这么多钱,就把你看成是公司的“佣人”,拥有你的支配
- java 实现自定义链表
CrazyMizzz
java数据结构
1.链表结构
链表是链式的结构
2.链表的组成
链表是由头节点,中间节点和尾节点组成
节点是由两个部分组成:
1.数据域
2.引用域
3.链表的实现
&nbs
- web项目发布到服务器后图片过一会儿消失
麦田的设计者
struts2上传图片永久保存
作为一名学习了android和j2ee的程序员,我们必须要意识到,客服端和服务器端的交互是很有必要的,比如你用eclipse写了一个web工程,并且发布到了服务器(tomcat)上,这时你在webapps目录下看到了你发布的web工程,你可以打开电脑的浏览器输入http://localhost:8080/工程/路径访问里面的资源。但是,有时你会突然的发现之前用struts2上传的图片
- CodeIgniter框架Cart类 name 不能设置中文的解决方法
IT独行者
CodeIgniterCart框架
今天试用了一下CodeIgniter的Cart类时遇到了个小问题,发现当name的值为中文时,就写入不了session。在这里特别提醒一下。 在CI手册里也有说明,如下:
$data = array(
'id' => 'sku_123ABC',
'qty' => 1,
'
- linux回收站
_wy_
linux回收站
今天一不小心在ubuntu下把一个文件移动到了回收站,我并不想删,手误了。我急忙到Nautilus下的回收站中准备恢复它,但是里面居然什么都没有。 后来我发现这是由于我删文件的地方不在HOME所在的分区,而是在另一个独立的Linux分区下,这是我专门用于开发的分区。而我删除的东东在分区根目录下的.Trash-1000/file目录下,相关的删除信息(删除时间和文件所在
- jquery回到页面顶端
知了ing
htmljquerycss
html代码:
<h1 id="anchor">页面标题</h1>
<div id="container">页面内容</div>
<p><a href="#anchor" class="topLink">回到顶端</a><
- B树、B-树、B+树、B*树
矮蛋蛋
B树
原文地址:
http://www.cnblogs.com/oldhorse/archive/2009/11/16/1604009.html
B树
即二叉搜索树:
1.所有非叶子结点至多拥有两个儿子(Left和Right);
&nb
- 数据库连接池
alafqq
数据库连接池
http://www.cnblogs.com/xdp-gacl/p/4002804.html
@Anthor:孤傲苍狼
数据库连接池
用MySQLv5版本的数据库驱动没有问题,使用MySQLv6和Oracle的数据库驱动时候报如下错误:
java.lang.ClassCastException: $Proxy0 cannot be cast to java.sql.Connec
- java泛型
百合不是茶
java泛型
泛型
在Java SE 1.5之前,没有泛型的情况的下,通过对类型Object的引用来实现参数的“任意化”,任意化的缺点就是要实行强制转换,这种强制转换可能会带来不安全的隐患
泛型的特点:消除强制转换 确保类型安全 向后兼容
简单泛型的定义:
泛型:就是在类中将其模糊化,在创建对象的时候再具体定义
class fan
- javascript闭包[两个小测试例子]
bijian1013
JavaScriptJavaScript
一.程序一
<script>
var name = "The Window";
var Object_a = {
name : "My Object",
getNameFunc : function(){
var that = this;
return function(){
- 探索JUnit4扩展:假设机制(Assumption)
bijian1013
javaAssumptionJUnit单元测试
一.假设机制(Assumption)概述 理想情况下,写测试用例的开发人员可以明确的知道所有导致他们所写的测试用例不通过的地方,但是有的时候,这些导致测试用例不通过的地方并不是很容易的被发现,可能隐藏得很深,从而导致开发人员在写测试用例时很难预测到这些因素,而且往往这些因素并不是开发人员当初设计测试用例时真正目的,
- 【Gson四】范型POJO的反序列化
bit1129
POJO
在下面这个例子中,POJO(Data类)是一个范型类,在Tests中,指定范型类为PieceData,POJO初始化完成后,通过
String str = new Gson().toJson(data);
得到范型化的POJO序列化得到的JSON串,然后将这个JSON串反序列化为POJO
import com.google.gson.Gson;
import java.
- 【Spark八十五】Spark Streaming分析结果落地到MySQL
bit1129
Stream
几点总结:
1. DStream.foreachRDD是一个Output Operation,类似于RDD的action,会触发Job的提交。DStream.foreachRDD是数据落地很常用的方法
2. 获取MySQL Connection的操作应该放在foreachRDD的参数(是一个RDD[T]=>Unit的函数类型),这样,当foreachRDD方法在每个Worker上执行时,
- NGINX + LUA实现复杂的控制
ronin47
nginx lua
安装lua_nginx_module 模块
lua_nginx_module 可以一步步的安装,也可以直接用淘宝的OpenResty
Centos和debian的安装就简单了。。
这里说下freebsd的安装:
fetch http://www.lua.org/ftp/lua-5.1.4.tar.gz
tar zxvf lua-5.1.4.tar.gz
cd lua-5.1.4
ma
- java-递归判断数组是否升序
bylijinnan
java
public class IsAccendListRecursive {
/*递归判断数组是否升序
* if a Integer array is ascending,return true
* use recursion
*/
public static void main(String[] args){
IsAccendListRecursiv
- Netty源码学习-DefaultChannelPipeline2
bylijinnan
javanetty
Netty3的API
http://docs.jboss.org/netty/3.2/api/org/jboss/netty/channel/ChannelPipeline.html
里面提到ChannelPipeline的一个“pitfall”:
如果ChannelPipeline只有一个handler(假设为handlerA)且希望用另一handler(假设为handlerB)
来
- Java工具之JPS
chinrui
java
JPS使用
熟悉Linux的朋友们都知道,Linux下有一个常用的命令叫做ps(Process Status),是用来查看Linux环境下进程信息的。同样的,在Java Virtual Machine里面也提供了类似的工具供广大Java开发人员使用,它就是jps(Java Process Status),它可以用来
- window.print分页打印
ctrain
window
function init() {
var tt = document.getElementById("tt");
var childNodes = tt.childNodes[0].childNodes;
var level = 0;
for (var i = 0; i < childNodes.length; i++) {
- 安装hadoop时 执行jps命令Error occurred during initialization of VM
daizj
jdkhadoopjps
在安装hadoop时,执行JPS出现下面错误
[slave16]root@192.168.11.10:/tmp/hsperfdata_hdfs# jps
Error occurred during initialization of VM
java.lang.Error: Properties init: Could not determine current working
- PHP开发大型项目的一点经验
dcj3sjt126com
PHP重构
一、变量 最好是把所有的变量存储在一个数组中,这样在程序的开发中可以带来很多的方便,特别是当程序很大的时候。变量的命名就当适合自己的习惯,不管是用拼音还是英语,至少应当有一定的意义,以便适合记忆。变量的命名尽量规范化,不要与PHP中的关键字相冲突。 二、函数 PHP自带了很多函数,这给我们程序的编写带来了很多的方便。当然,在大型程序中我们往往自己要定义许多个函数,几十
- android笔记之--向网络发送GET/POST请求参数
dcj3sjt126com
android
使用GET方法发送请求
private static boolean sendGETRequest (String path,
Map<String, String> params) throws Exception{
//发送地http://192.168.100.91:8080/videoServi
- linux复习笔记 之bash shell (3) 通配符
eksliang
linux 通配符linux通配符
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2104387
在bash的操作环境中有一个非常有用的功能,那就是通配符。
下面列出一些常用的通配符,如下表所示 符号 意义 * 万用字符,代表0个到无穷个任意字符 ? 万用字符,代表一定有一个任意字符 [] 代表一定有一个在中括号内的字符。例如:[abcd]代表一定有一个字符,可能是a、b、c
- Android关于短信加密
gqdy365
android
关于Android短信加密功能,我初步了解的如下(只在Android应用层试验):
1、因为Android有短信收发接口,可以调用接口完成短信收发;
发送过程:APP(基于短信应用修改)接受用户输入号码、内容——>APP对短信内容加密——>调用短信发送方法Sm
- asp.net在网站根目录下创建文件夹
hvt
.netC#hovertreeasp.netWeb Forms
假设要在asp.net网站的根目录下建立文件夹hovertree,C#代码如下:
string m_keleyiFolderName = Server.MapPath("/hovertree");
if (Directory.Exists(m_keleyiFolderName))
{
//文件夹已经存在
return;
}
else
{
try
{
D
- 一个合格的程序员应该读过哪些书
justjavac
程序员书籍
编者按:2008年8月4日,StackOverflow 网友 Bert F 发帖提问:哪本最具影响力的书,是每个程序员都应该读的?
“如果能时光倒流,回到过去,作为一个开发人员,你可以告诉自己在职业生涯初期应该读一本, 你会选择哪本书呢?我希望这个书单列表内容丰富,可以涵盖很多东西。”
很多程序员响应,他们在推荐时也写下自己的评语。 以前就有国内网友介绍这个程序员书单,不过都是推荐数
- 单实例实践
跑龙套_az
单例
1、内部类
public class Singleton {
private static class SingletonHolder {
public static Singleton singleton = new Singleton();
}
public Singleton getRes
- PO VO BEAN 理解
q137681467
VODTOpo
PO:
全称是 persistant object持久对象 最形象的理解就是一个PO就是数据库中的一条记录。 好处是可以把一条记录作为一个对象处理,可以方便的转为其它对象。
BO:
全称是 business object:业务对象 主要作用是把业务逻辑封装为一个对象。这个对
- 战胜惰性,暗自努力
金笛子
努力
偶然看到一句很贴近生活的话:“别人都在你看不到的地方暗自努力,在你看得到的地方,他们也和你一样显得吊儿郎当,和你一样会抱怨,而只有你自己相信这些都是真的,最后也只有你一人继续不思进取。”很多句子总在不经意中就会戳中一部分人的软肋,我想我们每个人的周围总是有那么些表现得“吊儿郎当”的存在,是否你就真的相信他们如此不思进取,而开始放松了对自己的要求随波逐流呢?
我有个朋友是搞技术的,平时嘻嘻哈哈,以
- NDK/JNI二维数组多维数组传递
wenzongliang
二维数组jniNDK
多维数组和对象数组一样处理,例如二维数组里的每个元素还是一个数组 用jArray表示,直到数组变为一维的,且里面元素为基本类型,去获得一维数组指针。给大家提供个例子。已经测试通过。
Java_cn_wzl_FiveChessView_checkWin( JNIEnv* env,jobject thiz,jobjectArray qizidata)
{
jint i,j;
int s