- AI大模型学习路线:从入门到精通的完整指南【2025最新】
AI大模型-大飞
人工智能学习大模型LLMAI程序员大模型学习
引言近年来,以GPT、BERT、LLaMA等为代表的AI大模型彻底改变了人工智能领域的技术格局。它们不仅在自然语言处理(NLP)任务中表现卓越,还在计算机视觉、多模态交互等领域展现出巨大潜力。本文旨在为开发者、研究者和技术爱好者提供一条清晰的学习路径,帮助读者逐步掌握大模型的核心技术并实现实际应用。一、基础阶段:构建知识体系数学与理论基础线性代数:矩阵运算、特征值与奇异值分解是大模型参数优化的基础
- RabbitMQ 高级特性:从 TTL 到消息分发的全面解析 (下)
ngioig
RabbitMQruby开发语言后端
RabbitMQ高级特性RabbitMQ高级特性解析:RabbitMQ消息可靠性保障(上)-CSDN博客RabbitMQ高级特性:从TTL到消息分发的全面解析(下)-CSDN博客引言RabbitMQ作为一款强大的消息队列中间件,在分布式系统中发挥着至关重要的作用。除了基本的消息收发功能外,它还具备许多高级特性,如TTL、死信队列、延迟队列、事务和消息分发等。本文将详细介绍这些高级特性。1.TTL(
- 【sklearn 04】DNN、CNN、RNN
@金色海岸
sklearndnncnn
DNNDNN(DeepNeuralNetworks,深度神经网络)是一种相对浅层机器学习模型具有更多参数,需要更多数据进行训练的机器学习算法CNNCNN(convolutionalNeuralNetworks,卷积神经网络)是一种从局部特征开始学习并逐渐整合的神经网络。卷积神经网络通过卷积层来进行特征提取,通过池化层进行降维,相比较全连接的神经网络,卷积神经网络降低了模型复杂度,减少了模型的参数,
- 【sklearn 02】监督学习、非监督下学习、强化学习
@金色海岸
sklearn学习人工智能
监督学习、非监督学习、强化学习**机器学习通常分为无监督学习、监督学习和强化学习三类。-第一类:无监督学习(unsupervisedlearning),指的是从信息出发自动寻找规律,分析数据的结构,常见的无监督学习任务有聚类、降维、密度估计、关联分析等。-第二类:监督学习(supervisedlearning),监督学习指的是使用带标签的数据去训练模型,并预测未知数据的标签。监督学习有两种,当预测
- 少样本数值型数据集 | 数据增强
蒜蓉趣多多
机器学习人工智能材料工程
对于小样本数字型数据集,数据增强的有效方法主要集中在创造新的样本、调整现有样本的特征、或者通过生成模型来模拟真实分布。下面是个人搜集到的方法及部分代码。希望对大家的科研/工作有所帮助!1.噪声注入(NoiseInjection)方法:在原始数据上添加少量的随机噪声,生成新的样本。噪声可以是高斯噪声、均匀分布噪声或其他分布的噪声。实现:对于每个特征,可以加上一个服从小均值和小方差的正态分布噪声,如X
- 第七篇:数据治理实践工具与资源
小技工丨
数据治理网络数据库大数据数据治理
1.数据治理实践工具与资源1.1数据治理成熟度评估工具数据治理成熟度评估是企业了解自身数据治理现状、识别改进机会的重要工具。通过系统化的评估,企业可以明确数据治理的发展阶段,制定有针对性的改进计划。1.1.1IBM数据治理成熟度评估模型IBM数据治理成熟度评估模型是业界广泛应用的评估工具之一,它从多个维度评估企业的数据治理成熟度。“数据被认为是推动企业增长和商业创新引擎的燃料。数据无疑被组织认定且
- 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
- 嵌入式八股,状态机编程
skeete
单片机c语言
while(1){A();B();}假设裸机编程有这样一个程序,A的执行时间非常长,那么程序就会变得比较卡顿。状态机编程的根本思路在于讲一个A()拆分为多个小的函数,比如a1,a2,a3,分别执行这几个状态。使用switch语句和它配合,执行完a1就break,运行B,下一次再执行a2,再运行B。这样就能防止一个任务长时间阻塞。具体来说1.什么是状态机?状态机是一种数学模型,用于描述一个系统在不同
- 跨域视线估计的协同对比学习(重点针对局部对比学习解释)
阳光明媚大男孩
学习人工智能
跨域视线估计的协同对比学习1.问题表述在视线估计领域中,跨域问题是指当训练数据和测试数据来自不同的领域(如不同的个体、光照条件、拍摄设备等)时,模型性能会显著下降。这种性能下降主要是因为不同领域之间的差异导致模型难以泛化。为了解决这一问题,新方法(CrossGazeGeneralization,CGaG)旨在通过特征解耦的方式减少领域差异对视线估计的影响,从而提高模型在跨域情况下的准确性和稳定性。
- 大模型和数据要素赋能实体零售行业数字化转型建设和实施方案
优享智库
大模型数据要素数据治理数据仓库主数据零售
大模型和数据要素赋能实体零售行业数字化转型建设和实施方案更多参考公众号:优享智库引言项目背景与意义数字化转型目标与期望实施方案概述零售行业现状及挑战实体零售行业现状数字化转型面临的挑战市场需求与趋势分析大模型与数据要素赋能策略大模型技术及应用场景数据要素采集、整合与治理赋能策略制定与实施路径数字化转型关键技术与解决方案人工智能技术及应用大数据分析与挖掘技术云计算、物联网等技术支持定制化解决方案设计
- 网络华为HCIA+HCIP网络基础
ssr——ssss
华为网络
目录通信与网络基础网络类型和网络拓扑网络参考模型和标准协议VRP文件系统命令行试图使用快捷键网工基础命令文件系统基本配置命令通信与网络基础通信,是指人与人、人与物、物与物之间通过某种媒介和行为进行的信息传递与交流。网络通信,是指终端设备之间通过计算机网络进行的通信。交换机:距离终端用户最近的设备,用于终端用户接入网络、对数据帧进行交换等。路由器:网络层设备,可以在因特网中进行数据报文转发。路由器根
- 【大模型开发】大模型转换为 NCNN 格式并在 微信小程序 中进行调用
云博士的AI课堂
大模型技术开发与实践哈佛博后带你玩转机器学习深度学习微信小程序小程序NCNN小程序调用大模型大模型部署大模型优化部署微信小程序
以下内容将介绍如何将大模型转换为NCNN格式并在微信小程序中进行调用。我们会从整体流程、模型转换工具、NCNNWebAssembly(WASM)编译与集成、小程序前端代码示例等方面进行详细讲解,并在最后给出优化方向与未来建议。目录背景与整体流程概述准备工作2.1常见模型格式与转换思路2.2环境与工具安装模型转换为NCNN格式3.1以ONNX模型为例3.2使用onnx2ncnn工具NCNN在微信小程
- 基于GPT架构的视频生成工具(VideoGPT)
deepdata_cn
视频生成音视频视频生成
VideoGPT是基于GPT架构的视频生成工具,支持从文本生成视频。最初,研究人员尝试将自然语言处理中的GPT架构思想引入视频处理领域,开始探索如何利用其强大的语言理解和生成能力来处理视频的时空信息。模型改进与创新:如VideoGPT+模型结合了先进的图像编码器和视频编码器,克服了传统方法在处理视频时的局限,在捕捉丰富空间细节和理解复杂时间动态上展现出卓越性能。iVideoGPT采用新颖的压缩to
- DeepSeek 在代码生成方面的优势解析
草莓屁屁我不吃
人工智能aichatgpt
在AI代码生成领域,DeepSeek通过其DeepSeek-Coder模型展现出强大的能力,与OpenAI的Codex、Meta的CodeLlama、Google的AlphaCode等国际领先模型同台竞争。文章将详细解析DeepSeek在代码生成方面的优势,包括模型架构、数据训练、优化策略、编程语言支持、推理效率等核心技术点。1.DeepSeek-Coder的模型架构优化DeepSeek-Code
- Google Gemini 大模型技术架构剖析
musicml
人工智能
▼最近直播超级多,预约保你有收获近期直播:《从原理到实践教你做出一个Gemini/ChatGPT》—1—Gemini技术架构剖析Google新的多模态模型家族Gemini,它在文本、图像、音频、视频等方面具有卓越的能力。Gemini系列包括Ultra、Pro和Nano三种尺寸,适用于从复杂的推理任务到设备内存受限的应用场景。GeminiUltra是最强大的模型,可在各种高度复杂的任务(包括推理和多
- Claude3.5到底强大在哪?
草莓屁屁我不吃
人工智能chatgpt
Claude3.5是Anthropic公司最新推出的Claude3.5Sonnet模型以其卓越的性能和广泛的应用前景,成为了业界关注的焦点。作为Claude3系列中的最新成员,Claude3.5Sonnet不仅在速度、成本、智能表现等多个方面实现了质的飞跃,还在视觉理解、代码生成、复杂指令执行等领域树立了新的行业标准,其技术优势在多个方面表现突出。文章将从技术角度详细分析Claude3.5的核心特
- 安全物理环境
bubble87
安全
物理位置选择基本要求:机房应位于具有防震、防风和防雨能力的建筑内,需提供抗震设防审批文档。避免设置在建筑物顶层或地下室,否则需加强防水防潮措施。测评方法:核查建筑物抗震设防文档、屋顶/墙体/门窗的防雨渗漏情况。检查机房所在楼层是否为顶层或地下室(如机房位于三层和四层不在顶楼,符合要求)。物理访问控制(高风险项)基本要求:机房出入口应配置电子门禁系统(如指纹、密码、人脸识别),记录人员进出信息。测评
- 精选AI大模型读物:《从ChatGPT到AIGC:智能创作与应用赋能》——探索智能时代的创作力量
AGI大模型老王
人工智能chatgptAIGCAI大模型大模型
自2023年以来,AI聊天机器人ChatGPT火爆互联网,其颠覆性的使用体验重塑了人们对于AI的认知。而ChatGPT背后的技术―AIGC也引起了互联网圈的关注,打开了人们对AI应用的想象空间。本书从ChatGPT入手,以AIGC为中心,对AIGC的理论知识、应用场景、未来发展等内容进行了全面的梳理。首先,本书对AIGC的概念、技术构成、产业生态、市场现状等进行了讲解,以便读者对AIGC形成一个清
- 案例驱动的 IT 团队管理:创新与突破之路:第一章 重构 IT 团队管理:从传统到创新-2.1.2关键岗位胜任力模型设计
言析数智
案例驱动的IT团队管理:创新与突破之路IT项目管理关键岗位胜任力模型
点击关注不迷路点击关注不迷路点击关注不迷路文章大纲第二章团队组建:从人才画像到生态构建-2.1.2关键岗位胜任力模型设计一、胜任力模型的核心理念与价值1.**传统选才vs胜任力驱动选才**2.**冰山模型:胜任力的分层结构**二、胜任力模型构建的六步法1.**战略对齐与岗位分析**2.**行为事件访谈(BEI)**3.**数据建模与验证**4.**模型分层与指标定义**5.**试点应用与迭代优化*
- 深入解析两大AI模型的架构与功能
草莓屁屁我不吃
人工智能chatgpt
在人工智能(AI)领域,自然语言处理(NLP)一直是研究的热点之一。随着技术的不断进步,我们见证了从简单的聊天机器人到复杂语言模型的演变。其中,Google的Gemini和OpenAI的ChatGPT作为两大代表性模型,各自在技术和应用上展现出了卓越的性能。本文将详细解析Gemini和ChatGPT的系统架构、功能特性及其背后的技术原理。Gemini模型详解技术背景与架构Gemini,顾名思义,意
- FireRedASR:精准识别普通话、方言和歌曲歌词!小红书开源工业级自动语音识别模型
蚝油菜花
每日AI项目与应用实例语音识别人工智能人工智能开源
❤️如果你也关注AI的发展现状,且对AI应用开发感兴趣,我会每日分享大模型与AI领域的开源项目和应用,提供运行实例和实用教程,帮助你快速上手AI技术!微信公众号|搜一搜:蚝油菜花大家好,我是蚝油菜花,今天跟大家分享一下FireRedASR这个小红书开源的工业级自动语音识别模型。快速阅读FireRedASR是小红书开源的工业级自动语音识别模型,支持普通话、中文方言和英语。该模型在普通话ASR基准测试
- 展望 AIGC 前景:通义万相 2.1 与蓝耘智算平台共筑 AI 生产力高地
accurater
AIGC人工智能神经网络深度学习
喜欢可以到主页订阅专栏引言人工智能生成内容(AIGC)技术正在重塑内容创作、影视制作、广告设计等行业的底层逻辑。作为该领域的革命性技术代表,通义万相2.1凭借其开源特性、多模态生成能力和技术突破,成为全球视频生成模型的标杆。而蓝耘智算平台则通过高性能算力支持与分布式架构优化,为AIGC技术的规模化应用提供了基础设施保障。两者的协同不仅推动了AI生产力的跃迁,更开启了从技术研发到商业落地的全链条创新
- 文心一言提前免费,高性能大模型全面入局该咋看?
江瀚视野
人工智能机器人
3月16日,百度正式发布文心大模型4.5及文心大模型X1,在文心一言官网即可免费使用。这件事我们该怎么看?首先,从技术创新的角度来看,百度文心大模型4.5和X1的发布展示了百度在AI大模型领域的显著进步。文心大模型4.5作为首个原生多模态大模型,在多模态理解、文本和逻辑推理能力上的显著提升,使其在多项测试中表现优于GPT4.5,这体现了百度在AI技术研发上的深厚积累。同时,文心大模型X1作为深度思
- DeepSeek-R1模型1.5b、7b、8b、14b、32b、70b和671b有啥区别?
facaixxx2024
AI大模型人工智能算法深度学习
deepseek-r1的1.5b、7b、8b、14b、32b、70b和671b有啥区别?码笔记mabiji.com分享:1.5B、7B、8B、14B、32B、70B是蒸馏后的小模型,671B是基础大模型,它们的区别主要体现在参数规模、模型容量、性能表现、准确性、训练成本、推理成本和不同使用场景:deepseek-r1的1.5b、7b、8b、14b、32b、70b和671b参数规模参数规模的区别,模
- python 使用microsoft-Florence-2-base进行图片描述生成
哦里 哦里哦里给
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
- 从0到1构建AI深度学习视频分析系统--基于YOLO 目标检测的动作序列检查系统:(2)消息队列与消息中间件
shiter
人工智能系统解决方案与技术架构人工智能深度学习音视频
文章大纲原始视频队列Python内存视频缓存优化方案(4GB以内)一、核心参数设计二、内存管理实现三、性能优化策略四、内存占用验证五、高级优化技巧六、部署建议检测结果队列YOLO检测结果队列技术方案一、技术选型矩阵二、核心实现代码三、性能优化策略四、可视化方案对比五、部署建议逻辑判定队列时间片图论时间序列大模型引入参考文献原始视频队列想要在单机内存中缓存1-5分钟的视频片段,python技术栈的话
- 【人工智能】Model Context Protocol (MCP) 是一个开放协议,标准化了应用程序向大型语言模型(LLMs)提供上下文的方式
本本本添哥
013-AIGC人工智能大模型人工智能语言模型php
一、ModelContextProtocol(MCP)概述MCP,ModelContextProtocolMCP,是一个开放协议。MCP,标准化了应用程序向大型语言模型(LLMs)提供上下文的方式。MCP,旨在标准化应用程序如何为大型语言模型(LLM)提供上下文信息。MCP,提供了一个标准的接口,使得LLM可以无缝集成各种外部数据源和工具,从而扩展其能力和应用场景。二、MCP的定义和作用MCP定
- 从零开始大模型开发与微调:PyCharm的下载与安装
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战AI大模型应用入门实战与进阶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
从零开始大模型开发与微调:PyCharm的下载与安装1.背景介绍随着人工智能和深度学习技术的不断发展,大型语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)已经成为当前最引人注目的研究热点之一。LLMs能够在各种自然语言处理任务上展现出惊人的性能,例如机器翻译、文本生成、问答系统等。PyTorch和TensorFlow等深度学习框架为训练和微调大型语言模型提供了强大的支持。PyCharm
- 系分 02 软件工程
一越王超
软考系统分析师软件工程
软件工程本身涵盖内容很广,从系统规划到分析……到维护都属于软件工程,但是我们将会在其他章节讨论相关内容,本节我们主要内容如下:系统规划软件工程信息系统生命周期(★)软件开发模型(★★★★)逆向工程(★★)净室软件工程(★)需求工程系统设计系统测试与维护基础知识软件工程是指应用计算机科学、数学及管理科学等原理,以工程化的原则和方法来解决软件问题的工程,其目的是提高软件生产率、提高软件质量、减低软件成
- Python第二十三课:自监督学习 | 无标注数据的觉醒
程之编
Python全栈通关秘籍python开发语言人工智能机器学习
本节目标理解自监督学习的核心范式与优势掌握对比学习(ContrastiveLearning)框架实现图像掩码自编码器(MaskedAutoencoder)开发实战项目:亿级参数模型轻量化探索数据增强的创造性艺术一、自监督学习基础(AI的拼图游戏)1.核心思想解析学习范式数据需求生活比喻监督学习海量标注数据老师逐题批改作业无监督学习纯无标签数据自学杂乱笔记自监督学习自动生成伪标签玩拼图游戏(根据碎片
- jQuery 键盘事件keydown ,keypress ,keyup介绍
107x
jsjquerykeydownkeypresskeyup
本文章总结了下些关于jQuery 键盘事件keydown ,keypress ,keyup介绍,有需要了解的朋友可参考。
一、首先需要知道的是: 1、keydown() keydown事件会在键盘按下时触发. 2、keyup() 代码如下 复制代码
$('input').keyup(funciton(){  
- AngularJS中的Promise
bijian1013
JavaScriptAngularJSPromise
一.Promise
Promise是一个接口,它用来处理的对象具有这样的特点:在未来某一时刻(主要是异步调用)会从服务端返回或者被填充属性。其核心是,promise是一个带有then()函数的对象。
为了展示它的优点,下面来看一个例子,其中需要获取用户当前的配置文件:
var cu
- c++ 用数组实现栈类
CrazyMizzz
数据结构C++
#include<iostream>
#include<cassert>
using namespace std;
template<class T, int SIZE = 50>
class Stack{
private:
T list[SIZE];//数组存放栈的元素
int top;//栈顶位置
public:
Stack(
- java和c语言的雷同
麦田的设计者
java递归scaner
软件启动时的初始化代码,加载用户信息2015年5月27号
从头学java二
1、语言的三种基本结构:顺序、选择、循环。废话不多说,需要指出一下几点:
a、return语句的功能除了作为函数返回值以外,还起到结束本函数的功能,return后的语句
不会再继续执行。
b、for循环相比于whi
- LINUX环境并发服务器的三种实现模型
被触发
linux
服务器设计技术有很多,按使用的协议来分有TCP服务器和UDP服务器。按处理方式来分有循环服务器和并发服务器。
1 循环服务器与并发服务器模型
在网络程序里面,一般来说都是许多客户对应一个服务器,为了处理客户的请求,对服务端的程序就提出了特殊的要求。
目前最常用的服务器模型有:
·循环服务器:服务器在同一时刻只能响应一个客户端的请求
·并发服务器:服
- Oracle数据库查询指令
肆无忌惮_
oracle数据库
20140920
单表查询
-- 查询************************************************************************************************************
-- 使用scott用户登录
-- 查看emp表
desc emp
- ext右下角浮动窗口
知了ing
JavaScriptext
第一种
<!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/1999/
- 浅谈REDIS数据库的键值设计
矮蛋蛋
redis
http://www.cnblogs.com/aidandan/
原文地址:http://www.hoterran.info/redis_kv_design
丰富的数据结构使得redis的设计非常的有趣。不像关系型数据库那样,DEV和DBA需要深度沟通,review每行sql语句,也不像memcached那样,不需要DBA的参与。redis的DBA需要熟悉数据结构,并能了解使用场景。
- maven编译可执行jar包
alleni123
maven
http://stackoverflow.com/questions/574594/how-can-i-create-an-executable-jar-with-dependencies-using-maven
<build>
<plugins>
<plugin>
<artifactId>maven-asse
- 人力资源在现代企业中的作用
百合不是茶
HR 企业管理
//人力资源在在企业中的作用人力资源为什么会存在,人力资源究竟是干什么的 人力资源管理是对管理模式一次大的创新,人力资源兴起的原因有以下点: 工业时代的国际化竞争,现代市场的风险管控等等。所以人力资源 在现代经济竞争中的优势明显的存在,人力资源在集团类公司中存在着 明显的优势(鸿海集团),有一次笔者亲自去体验过红海集团的招聘,只 知道人力资源是管理企业招聘的 当时我被招聘上了,当时给我们培训 的人
- Linux自启动设置详解
bijian1013
linux
linux有自己一套完整的启动体系,抓住了linux启动的脉络,linux的启动过程将不再神秘。
阅读之前建议先看一下附图。
本文中假设inittab中设置的init tree为:
/etc/rc.d/rc0.d
/etc/rc.d/rc1.d
/etc/rc.d/rc2.d
/etc/rc.d/rc3.d
/etc/rc.d/rc4.d
/etc/rc.d/rc5.d
/etc
- Spring Aop Schema实现
bijian1013
javaspringAOP
本例使用的是Spring2.5
1.Aop配置文件spring-aop.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans
xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmln
- 【Gson七】Gson预定义类型适配器
bit1129
gson
Gson提供了丰富的预定义类型适配器,在对象和JSON串之间进行序列化和反序列化时,指定对象和字符串之间的转换方式,
DateTypeAdapter
public final class DateTypeAdapter extends TypeAdapter<Date> {
public static final TypeAdapterFacto
- 【Spark八十八】Spark Streaming累加器操作(updateStateByKey)
bit1129
update
在实时计算的实际应用中,有时除了需要关心一个时间间隔内的数据,有时还可能会对整个实时计算的所有时间间隔内产生的相关数据进行统计。
比如: 对Nginx的access.log实时监控请求404时,有时除了需要统计某个时间间隔内出现的次数,有时还需要统计一整天出现了多少次404,也就是说404监控横跨多个时间间隔。
Spark Streaming的解决方案是累加器,工作原理是,定义
- linux系统下通过shell脚本快速找到哪个进程在写文件
ronin47
一个文件正在被进程写 我想查看这个进程 文件一直在增大 找不到谁在写 使用lsof也没找到
这个问题挺有普遍性的,解决方法应该很多,这里我给大家提个比较直观的方法。
linux下每个文件都会在某个块设备上存放,当然也都有相应的inode, 那么透过vfs.write我们就可以知道谁在不停的写入特定的设备上的inode。
幸运的是systemtap的安装包里带了inodewatch.stp,位
- java-两种方法求第一个最长的可重复子串
bylijinnan
java算法
import java.util.Arrays;
import java.util.Collections;
import java.util.List;
public class MaxPrefix {
public static void main(String[] args) {
String str="abbdabcdabcx";
- Netty源码学习-ServerBootstrap启动及事件处理过程
bylijinnan
javanetty
Netty是采用了Reactor模式的多线程版本,建议先看下面这篇文章了解一下Reactor模式:
http://bylijinnan.iteye.com/blog/1992325
Netty的启动及事件处理的流程,基本上是按照上面这篇文章来走的
文章里面提到的操作,每一步都能在Netty里面找到对应的代码
其中Reactor里面的Acceptor就对应Netty的ServerBo
- servelt filter listener 的生命周期
cngolon
filterlistenerservelt生命周期
1. servlet 当第一次请求一个servlet资源时,servlet容器创建这个servlet实例,并调用他的 init(ServletConfig config)做一些初始化的工作,然后调用它的service方法处理请求。当第二次请求这个servlet资源时,servlet容器就不在创建实例,而是直接调用它的service方法处理请求,也就是说
- jmpopups获取input元素值
ctrain
JavaScript
jmpopups 获取弹出层form表单
首先,我有一个div,里面包含了一个表单,默认是隐藏的,使用jmpopups时,会弹出这个隐藏的div,其实jmpopups是将我们的代码生成一份拷贝。
当我直接获取这个form表单中的文本框时,使用方法:$('#form input[name=test1]').val();这样是获取不到的。
我们必须到jmpopups生成的代码中去查找这个值,$(
- vi查找替换命令详解
daizj
linux正则表达式替换查找vim
一、查找
查找命令
/pattern<Enter> :向下查找pattern匹配字符串
?pattern<Enter>:向上查找pattern匹配字符串
使用了查找命令之后,使用如下两个键快速查找:
n:按照同一方向继续查找
N:按照反方向查找
字符串匹配
pattern是需要匹配的字符串,例如:
1: /abc<En
- 对网站中的js,css文件进行打包
dcj3sjt126com
PHP打包
一,为什么要用smarty进行打包
apache中也有给js,css这样的静态文件进行打包压缩的模块,但是本文所说的不是以这种方式进行的打包,而是和smarty结合的方式来把网站中的js,css文件进行打包。
为什么要进行打包呢,主要目的是为了合理的管理自己的代码 。现在有好多网站,你查看一下网站的源码的话,你会发现网站的头部有大量的JS文件和CSS文件,网站的尾部也有可能有大量的J
- php Yii: 出现undefined offset 或者 undefined index解决方案
dcj3sjt126com
undefined
在开发Yii 时,在程序中定义了如下方式:
if($this->menuoption[2] === 'test'),那么在运行程序时会报:undefined offset:2,这样的错误主要是由于php.ini 里的错误等级太高了,在windows下错误等级
- linux 文件格式(1) sed工具
eksliang
linuxlinux sed工具sed工具linux sed详解
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2106082
简介
sed 是一种在线编辑器,它一次处理一行内容。处理时,把当前处理的行存储在临时缓冲区中,称为“模式空间”(pattern space),接着用sed命令处理缓冲区中的内容,处理完成后,把缓冲区的内容送往屏幕。接着处理下一行,这样不断重复,直到文件末尾
- Android应用程序获取系统权限
gqdy365
android
引用
如何使Android应用程序获取系统权限
第一个方法简单点,不过需要在Android系统源码的环境下用make来编译:
1. 在应用程序的AndroidManifest.xml中的manifest节点
- HoverTree开发日志之验证码
hvt
.netC#asp.nethovertreewebform
HoverTree是一个ASP.NET的开源CMS,目前包含文章系统,图库和留言板功能。代码完全开放,文章内容页生成了静态的HTM页面,留言板提供留言审核功能,文章可以发布HTML源代码,图片上传同时生成高品质缩略图。推出之后得到许多网友的支持,再此表示感谢!留言板不断收到许多有益留言,但同时也有不少广告,因此决定在提交留言页面增加验证码功能。ASP.NET验证码在网上找,如果不是很多,就是特别多
- JSON API:用 JSON 构建 API 的标准指南中文版
justjavac
json
译文地址:https://github.com/justjavac/json-api-zh_CN
如果你和你的团队曾经争论过使用什么方式构建合理 JSON 响应格式, 那么 JSON API 就是你的 anti-bikeshedding 武器。
通过遵循共同的约定,可以提高开发效率,利用更普遍的工具,可以是你更加专注于开发重点:你的程序。
基于 JSON API 的客户端还能够充分利用缓存,
- 数据结构随记_2
lx.asymmetric
数据结构笔记
第三章 栈与队列
一.简答题
1. 在一个循环队列中,队首指针指向队首元素的 前一个 位置。
2.在具有n个单元的循环队列中,队满时共有 n-1 个元素。
3. 向栈中压入元素的操作是先 移动栈顶指针&n
- Linux下的监控工具dstat
网络接口
linux
1) 工具说明dstat是一个用来替换 vmstat,iostat netstat,nfsstat和ifstat这些命令的工具, 是一个全能系统信息统计工具. 与sysstat相比, dstat拥有一个彩色的界面, 在手动观察性能状况时, 数据比较显眼容易观察; 而且dstat支持即时刷新, 譬如输入dstat 3, 即每三秒收集一次, 但最新的数据都会每秒刷新显示. 和sysstat相同的是,
- C 语言初级入门--二维数组和指针
1140566087
二维数组c/c++指针
/*
二维数组的定义和二维数组元素的引用
二维数组的定义:
当数组中的每个元素带有两个下标时,称这样的数组为二维数组;
(逻辑上把数组看成一个具有行和列的表格或一个矩阵);
语法:
类型名 数组名[常量表达式1][常量表达式2]
二维数组的引用:
引用二维数组元素时必须带有两个下标,引用形式如下:
例如:
int a[3][4]; 引用:
- 10点睛Spring4.1-Application Event
wiselyman
application
10.1 Application Event
Spring使用Application Event给bean之间的消息通讯提供了手段
应按照如下部分实现bean之间的消息通讯
继承ApplicationEvent类实现自己的事件
实现继承ApplicationListener接口实现监听事件
使用ApplicationContext发布消息