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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
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▼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
- 文心一言提前免费,高性能大模型全面入局该咋看?
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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?
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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
- A survey on instance segmentation: state of the art——论文笔记
栀子清茶
1024程序员节论文阅读计算机视觉人工智能笔记学习
摘要这篇论文综述了实例分割的研究进展,定义其为同时解决对象检测和语义分割的问题。论文讨论了实例分割的背景、面临的挑战、技术演变、常用数据集,并总结了相关领域的最新成果和未来研究方向。实例分割的发展从粗略的对象分类逐步演变为更精细的像素级别推理,广泛应用于自动驾驶、机器人等领域。论文为研究人员提供了对实例分割领域的全面了解和有价值的参考。一、简介第一部分“简介”主要介绍了实例分割的背景、定义和挑战。
- MindSpore:华为全场景AI框架的技术全景与生态实践
彩旗工作室
人工智能人工智能
一、框架概述MindSpore(昇思)是华为自主研发的全场景AI计算框架,于2020年3月开源,旨在实现易开发、高效执行、灵活部署三大核心目标。作为华为昇腾AI生态的基石,MindSpore支持端、边、云全场景覆盖,并深度融合昇腾处理器的算力特性,提供从模型开发、训练到推理部署的端到端能力。截至2025年,其月度开发者访问量已突破12万,成为国内开源社区最活跃的AI框架之一。二、架构设计MindS
- 当通用智能遇到深度推理:如何正确驾驭DeepSeek-V3与R1?
涛涛讲AI
大模型大模型智能体扣子deepseek
欢迎来到涛涛聊AI。2025年,中国AI公司DeepSeek凭借两款大模型——通用型V3与推理型R1,在技术圈掀起巨浪。这两款模型看似师出同门,却在能力边界与应用场景上存在显著差异。本文将从技术本质、适用场景与实操技巧三个维度,剖析它们的差异与使用策略。一、定位差异:全能选手vs解题专家DeepSeek-V3:高性价比的“多面手”V3的核心目标是平衡性能与成本。它采用混合专家架构(MoE),参数规
- 本地部署大模型QPS推理测试
内卷焦虑人士
QPS本地部署大模型测试RAG
目录1、测试环境1.1、显卡1.2、模型1.3、部署环境1.3.1、docker1.3.2、执行命令2、测试问题2.1、20字左右问题2.2、50字左右问题2.3、100字左右问题3、测试代码3.1、通用测试代码3.2、通用测试代码(仅供参考)4、测试结果4.1、通用测试结果4.2、RAG测试结果1、测试环境1.1、显卡1.2、模型Qwen2.5-32B-Instruct1.3、部署环境xinfe
- 如何测试模型的推理速度
想要躺平的一枚
AI图像算法计算机视觉
前言模型的推理速度测试有两种方式:一种是使用python的时间戳time函数来记录,另一种是使用Pytorch里的Event。同时,在进行GPU测试时,为减少冷启动的状态影响,可以先进行预热。代码如下(示例):if__name__=="__main__":model=BiSeNet(backbone='STDCNet813',n_classes=2,export=True)model.cuda()
- 【大模型实战篇】对比包括QwQ-32B在内的不同推理模型的吞吐量表现
源泉的小广场
大模型推理模型性能对比推理吞吐量生成吞吐量qwq推理模型大模型vllm
因为项目对推理模型的性能有比较高的要求,因此对目前一些主流的推理模型做了对比,包括QwQ-32B、QwQ-32B-GPTQ-INT4、QwQ-32B-GPTQ-INT8、Light-R1-14B-DS进行了吞吐量的对比实验。实验采用A800机器,测试双卡部署以及四卡部署的模式,推理框架采用vllm,关于部署的细节参考《vllm本地部署阿里最新的QwQ-32B推理模型》。模型参数链接如下:模型名称参
- DeepSeek:技术教育领域的AI变革者——从理论到实践的全面解析
量子纠缠BUG
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一、技术教育为何需要DeepSeek?在数字化转型的浪潮下,技术教育面临着知识更新快、实践门槛高、个性化需求强三大核心挑战。传统的教学模式难以满足开发者快速掌握前沿技术、构建复杂系统能力的需求。DeepSeek作为国产开源大模型的代表,凭借其推理能力、多模态支持与低成本部署的特性,正在为技术教育带来突破性解决方案。二、DeepSeek赋能技术教育的核心技术优势1.推理能力驱动深度学习思维链(CoT
- 小语言模型(SLM)技术解析:如何在有限资源下实现高效AI推理
硅基打工人
AI人工智能语言模型自然语言处理
引言:为什么小语言模型(SLM)是2025年的技术焦点?2025年,人工智能领域正经历一场“由大变小”的革命。尽管大语言模型(LLM)如GPT-4、GeminiUltra等在复杂任务中表现惊艳,但其高昂的算力成本、庞大的参数量(通常超过千亿)和依赖云端的特性,使得实际落地面临诸多瓶颈。**小语言模型(SmallLanguageModel,SLM)**应运而生,凭借其高效性、经济性和本地化部署能力,
- Chitu:清华核弹级开源!推理引擎3倍提速+50%省卡,国产芯片告别英伟达绑架
蚝油菜花
每日AI项目与应用实例开源开源人工智能
❤️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!AI在线答疑->智能检索历史文章和开源项目->丰富的AI工具库->每日更新->尽在微信公众号->搜一搜:蚝油菜花“还在为天价H100排队?清华让国产芯片跑出3倍英伟达性能!”大家好,我是蚝油菜花。当科技巨头用天价H100显卡筑起算力高墙时,中国团队用
- Stable Diffusion 模型具体如何设置参数?
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基础参数设置随机种子(seed):设置一个固定的随机种子值,可以确保在相同文本提示下生成相同的图像。如果设置为-1,则每次生成的图像都是随机的。num_inference_steps:控制模型推理的步数。步数越多,生成的图像质量通常越高,但生成时间也会相应增加。通常使用默认值50步,如果需要更快的结果可以减少步数,而更高质量的图像则可以适当增加步数。guidance_scale:用于调整生成图像对
- RAG技术深度解析:从基础Agent到复杂推理Deep Search的架构实践
小爷毛毛(卓寿杰)
系统架构与解决方案搜索推荐架构语言模型人工智能自然语言处理
重磅推荐专栏:《大模型AIGC》《课程大纲》《知识星球》本专栏致力于探索和讨论当今最前沿的技术趋势和应用领域,包括但不限于ChatGPT和StableDiffusion等。我们将深入研究大型模型的开发和应用,以及与之相关的人工智能生成内容(AIGC)技术。通过深入的技术解析和实践经验分享,旨在帮助读者更好地理解和应用这些领域的最新进展一、什么是RAGAgent?1.从信息处理到智能生成在自然语言处
- 知识图谱与知识表示:人工智能的基石
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知识图谱与知识表示:人工智能的基石一、知识图谱:连接数据的桥梁1.1知识图谱的构成1.2知识图谱的应用二、知识表示:AI的推理基础2.1知识表示的定义2.2知识表示的形式三、从符号表示到向量表示3.1符号表示与向量表示3.2向量表示的优势四、智能的精华:推理与学习4.1推理的重要性4.2学习的局限性五、结论在人工智能领域,知识图谱和知识表示是两个核心概念,它们构成了AI理解、推理和学习的基础。本文
- 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
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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
- 基于DeepSeek R1构建下一代Manus通用型AI智能体的技术实践
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DeepSeekR1&AI人工智能大模型DeepSeekManus智能体AI
目录一、技术背景与目标定位1.1大模型推理能力演进趋势1.2DeepSeekR1核心特性解析-混合专家架构(MoE)优化-组相对策略优化(GRPO)原理-多阶段强化学习训练范式1.3Manus智能体框架设计理念-多智能体协作机制-安全执行沙箱设计二、系统架构设计2.1整体架构拓扑图-分层模块交互机制-数据流与控制流设计2.2核心组件实现-规划模块(GRPO算法集成)-记忆系统分级存储架构-工具调用
- python-提示词对大模型推理有多重要?
给自己做加法
pythonpython语言模型
文章目录前言测试一个失败的提示词提示词内容knowledge内容提问的内容得到的回答说点啥能引导的提示词提示词内容knowledge内容提问的内容得到的回答说点啥结束语前言神级提示词一度成为AI圈的热搜,那么提示词对大模型推理到底有多重要?测试一个失败的提示词提示词内容基础知识:{knowledge};问题:{question};根据已知知识和基础知识回答问题knowledge内容{"商品名称":
- Manus(一种AI代理或自动化工具)与DeepSeek(一种强大的语言模型或AI能力)结合使用任务自动化和智能决策
zzlyx99
人工智能自动化语言模型
一、Manus与DeepSeek差异十分好奇DeepSeek和Manus究竟谁更厉害些,DeepSeek是知识型大脑,Manus则是全能型执行者。即DeepSeek专注于语言处理、知识整合与专业文本生成。其核心优势在于海量参数支持的深度学习和知识推理能力,例如撰写论文、润色法律合同、解答专业问题等。Manus则更强调从规划到交付的闭环能力。它通过工具链调用(如浏览器、代码编辑器)自主执行复杂任务,
- 使用yolov8+flask实现精美登录界面+图片视频摄像头检测系统
FL1623863129
深度学习YOLOflaskpython
这个是使用flask实现好看登录界面和友好的检测界面实现yolov8推理和展示,代码仅仅有2个html文件和一个python文件,真正做到了用最简洁的代码实现复杂功能。测试通过环境:windowsx64anaconda3+python3.8ultralytics==8.3.81flask==1.1.2torch==2.3.0运行步骤:安装好环境执行pythonlogin.py后端实现代码:from
- 机器学习的下一个前沿是因果推理吗?——探索机器学习的未来方向!
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人工智能机器学习
机器学习的进化:从预测到因果推理机器学习凭借强大的预测能力,已经彻底改变了多个行业。然而,要实现真正的突破,机器学习还需要克服实践和计算上的挑战,特别是在因果推理方面的应用。未来,因果推理或许将成为推动机器学习发展的新前沿。什么是因果推理,它如何与机器学习相关?如果你和我一样没有数学背景,你可能会好奇“因果推理”到底意味着什么?它与机器学习又有什么关系?当我刚开始学习机器学习时,第一次听到“因果推
- 主流开源大模型能力对比矩阵
时光旅人01号
人工智能开源python深度学习pytorch
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
- AGI的学习与适应能力
AGI大模型与大数据研究院
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
“AGI的学习与适应能力”1.背景介绍1.1人工通用智能(AGI)的定义人工通用智能(ArtificialGeneralIntelligence,AGI)是指能够像人类一样具有广泛的理解和学习能力、可以完成多种复杂任务的人工智能系统。与狭义人工智能(NarrowAI)专注于特定领域和特定任务不同,AGI旨在模拟人类整体认知能力,包括感知、推理、学习、计划、创造力和自我意识等。1.2AGI的重要性和
- 基于 KTransformers的DeepSeek-R1 本地部署方案,成本骤降32倍!
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LLM人工智能
随着DeepSeek-R1模型在全球范围内的流行,越来越多的用户开始在本地尝试部署该模型。然而,高昂的硬件需求和成本让许多公司望而却步。本文将深入探讨DeepSeek-R1部署中的挑战,并介绍一款创新框架KTransformers,它能够显著降低大规模模型部署的成本并提高推理效率,从而帮助更多中小企业有效部署此类高级AI模型。本地部署“成本骤降32倍”,助力R1真正落地「中小企业」中!1.Deep
- 程序员必看!DeepSeek全栈开发指南:从代码生成到分布式训练的黑科技解析
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一、DeepSeek技术新突破:程序员必须掌握的MoE架构实战2025年2月25日,DeepSeek开源了专为MoE模型设计的DeepEP通信库,这项技术革新直接影响了分布式训练和推理效率。该库支持FP8精度与NVLink/RDMA技术,吞吐量提升3倍以上,特别适合处理千亿级参数的分布式任务。对于后端工程师而言,DeepEP的以下特性值得关注:计算-通信重叠机制:通过回调函数实现GPU资源动态分配
- 【奇点时刻】通义千问开源QwQ-32B技术洞察报告(扫盲帖)
碣石潇湘无限路
开源人工智能
以下报告将基于今天各大社区对Qwen/QwQ-32B(下文简称「QwQ-32B」)模型的讨论、测评与实测体验进行综合性分析与洞察。本报告将从模型背景与定位、核心技术、性能表现与对比、部署与使用方式,以及未来潜力与可能的影响五个维度,帮助读者更好地了解这一新兴且备受瞩目的开源推理模型。一、模型背景与定位1.发布方与家族概览QwQ-32B模型由阿里巴巴(Alibaba)旗下的Qwen团队推出,属于Qw
- TensorRT-LLM保姆级教程-快速入门
大模型八哥
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随着大模型的爆火,投入到生产环境的模型参数量规模也变得越来越大(从数十亿参数到千亿参数规模),从而导致大模型的推理成本急剧增加。因此,市面上也出现了很多的推理框架,用于降低模型推理延迟以及提升模型吞吐量。本系列将针对TensorRT-LLM推理进行讲解。本文为该系列第一篇,将简要概述TensorRT-LLM的基本特性。另外,我撰写的大模型相关的博客及配套代码均整理放置在Github,有需要的朋友自
- 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
- NPU的应用场景:从云端到边缘
绿算技术
NPU架构介绍缓存人工智能科技深度学习
NPU的应用场景非常广泛,主要包括以下几个方面:1.云计算与数据中心AI推理服务:在云端提供高效的AI推理服务,例如图像识别、语音识别。模型训练加速:在大规模训练任务中,NPU可以作为加速单元,提升训练效率。2.边缘计算智能摄像头:在安防监控中,NPU可以实时处理视频流,实现目标检测和跟踪。智能音箱:在语音助手中,NPU可以加速语音识别和自然语言处理任务。3.自动驾驶实时感知:NPU可以加速自动驾
- HQL之投影查询
归来朝歌
HQLHibernate查询语句投影查询
在HQL查询中,常常面临这样一个场景,对于多表查询,是要将一个表的对象查出来还是要只需要每个表中的几个字段,最后放在一起显示?
针对上面的场景,如果需要将一个对象查出来:
HQL语句写“from 对象”即可
Session session = HibernateUtil.openSession();
- Spring整合redis
bylijinnan
redis
pom.xml
<dependencies>
<!-- Spring Data - Redis Library -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.data</groupId>
<artifactId>spring-data-redi
- org.hibernate.NonUniqueResultException: query did not return a unique result: 2
0624chenhong
Hibernate
参考:http://blog.csdn.net/qingfeilee/article/details/7052736
org.hibernate.NonUniqueResultException: query did not return a unique result: 2
在项目中出现了org.hiber
- android动画效果
不懂事的小屁孩
android动画
前几天弄alertdialog和popupwindow的时候,用到了android的动画效果,今天专门研究了一下关于android的动画效果,列出来,方便以后使用。
Android 平台提供了两类动画。 一类是Tween动画,就是对场景里的对象不断的进行图像变化来产生动画效果(旋转、平移、放缩和渐变)。
第二类就是 Frame动画,即顺序的播放事先做好的图像,与gif图片原理类似。
- js delete 删除机理以及它的内存泄露问题的解决方案
换个号韩国红果果
JavaScript
delete删除属性时只是解除了属性与对象的绑定,故当属性值为一个对象时,删除时会造成内存泄露 (其实还未删除)
举例:
var person={name:{firstname:'bob'}}
var p=person.name
delete person.name
p.firstname -->'bob'
// 依然可以访问p.firstname,存在内存泄露
- Oracle将零干预分析加入网络即服务计划
蓝儿唯美
oracle
由Oracle通信技术部门主导的演示项目并没有在本月较早前法国南斯举行的行业集团TM论坛大会中获得嘉奖。但是,Oracle通信官员解雇致力于打造一个支持零干预分配和编制功能的网络即服务(NaaS)平台,帮助企业以更灵活和更适合云的方式实现通信服务提供商(CSP)的连接产品。这个Oracle主导的项目属于TM Forum Live!活动上展示的Catalyst计划的19个项目之一。Catalyst计
- spring学习——springmvc(二)
a-john
springMVC
Spring MVC提供了非常方便的文件上传功能。
1,配置Spring支持文件上传:
DispatcherServlet本身并不知道如何处理multipart的表单数据,需要一个multipart解析器把POST请求的multipart数据中抽取出来,这样DispatcherServlet就能将其传递给我们的控制器了。为了在Spring中注册multipart解析器,需要声明一个实现了Mul
- POJ-2828-Buy Tickets
aijuans
ACM_POJ
POJ-2828-Buy Tickets
http://poj.org/problem?id=2828
线段树,逆序插入
#include<iostream>#include<cstdio>#include<cstring>#include<cstdlib>using namespace std;#define N 200010struct
- Java Ant build.xml详解
asia007
build.xml
1,什么是antant是构建工具2,什么是构建概念到处可查到,形象来说,你要把代码从某个地方拿来,编译,再拷贝到某个地方去等等操作,当然不仅与此,但是主要用来干这个3,ant的好处跨平台 --因为ant是使用java实现的,所以它跨平台使用简单--与ant的兄弟make比起来语法清晰--同样是和make相比功能强大--ant能做的事情很多,可能你用了很久,你仍然不知道它能有
- android按钮监听器的四种技术
百合不是茶
androidxml配置监听器实现接口
android开发中经常会用到各种各样的监听器,android监听器的写法与java又有不同的地方;
1,activity中使用内部类实现接口 ,创建内部类实例 使用add方法 与java类似
创建监听器的实例
myLis lis = new myLis();
使用add方法给按钮添加监听器
- 软件架构师不等同于资深程序员
bijian1013
程序员架构师架构设计
本文的作者Armel Nene是ETAPIX Global公司的首席架构师,他居住在伦敦,他参与过的开源项目包括 Apache Lucene,,Apache Nutch, Liferay 和 Pentaho等。
如今很多的公司
- TeamForge Wiki Syntax & CollabNet User Information Center
sunjing
TeamForgeHow doAttachementAnchorWiki Syntax
the CollabNet user information center http://help.collab.net/
How do I create a new Wiki page?
A CollabNet TeamForge project can have any number of Wiki pages. All Wiki pages are linked, and
- 【Redis四】Redis数据类型
bit1129
redis
概述
Redis是一个高性能的数据结构服务器,称之为数据结构服务器的原因是,它提供了丰富的数据类型以满足不同的应用场景,本文对Redis的数据类型以及对这些类型可能的操作进行总结。
Redis常用的数据类型包括string、set、list、hash以及sorted set.Redis本身是K/V系统,这里的数据类型指的是value的类型,而不是key的类型,key的类型只有一种即string
- SSH2整合-附源码
白糖_
eclipsespringtomcatHibernateGoogle
今天用eclipse终于整合出了struts2+hibernate+spring框架。
我创建的是tomcat项目,需要有tomcat插件。导入项目以后,鼠标右键选择属性,然后再找到“tomcat”项,勾选一下“Is a tomcat project”即可。具体方法见源码里的jsp图片,sql也在源码里。
补充1:项目中部分jar包不是最新版的,可能导
- [转]开源项目代码的学习方法
braveCS
学习方法
转自:
http://blog.sina.com.cn/s/blog_693458530100lk5m.html
http://www.cnblogs.com/west-link/archive/2011/06/07/2074466.html
1)阅读features。以此来搞清楚该项目有哪些特性2)思考。想想如果自己来做有这些features的项目该如何构架3)下载并安装d
- 编程之美-子数组的最大和(二维)
bylijinnan
编程之美
package beautyOfCoding;
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class MaxSubArraySum2 {
/**
* 编程之美 子数组之和的最大值(二维)
*/
private static final int ROW = 5;
private stat
- 读书笔记-3
chengxuyuancsdn
jquery笔记resultMap配置ibatis一对多配置
1、resultMap配置
2、ibatis一对多配置
3、jquery笔记
1、resultMap配置
当<select resultMap="topic_data">
<resultMap id="topic_data">必须一一对应。
(1)<resultMap class="tblTopic&q
- [物理与天文]物理学新进展
comsci
如果我们必须获得某种地球上没有的矿石,才能够进行某些能量输出装置的设计和建造,而要获得这种矿石,又必须首先进行深空探测,而要进行深空探测,又必须获得这种能量输出装置,这个矛盾的循环,会导致地球联盟在与宇宙文明建立关系的时候,陷入困境
怎么办呢?
 
- Oracle 11g新特性:Automatic Diagnostic Repository
daizj
oracleADR
Oracle Database 11g的FDI(Fault Diagnosability Infrastructure)是自动化诊断方面的又一增强。
FDI的一个关键组件是自动诊断库(Automatic Diagnostic Repository-ADR)。
在oracle 11g中,alert文件的信息是以xml的文件格式存在的,另外提供了普通文本格式的alert文件。
这两份log文
- 简单排序:选择排序
dieslrae
选择排序
public void selectSort(int[] array){
int select;
for(int i=0;i<array.length;i++){
select = i;
for(int k=i+1;k<array.leng
- C语言学习六指针的经典程序,互换两个数字
dcj3sjt126com
c
示例程序,swap_1和swap_2都是错误的,推理从1开始推到2,2没完成,推到3就完成了
# include <stdio.h>
void swap_1(int, int);
void swap_2(int *, int *);
void swap_3(int *, int *);
int main(void)
{
int a = 3;
int b =
- php 5.4中php-fpm 的重启、终止操作命令
dcj3sjt126com
PHP
php 5.4中php-fpm 的重启、终止操作命令:
查看php运行目录命令:which php/usr/bin/php
查看php-fpm进程数:ps aux | grep -c php-fpm
查看运行内存/usr/bin/php -i|grep mem
重启php-fpm/etc/init.d/php-fpm restart
在phpinfo()输出内容可以看到php
- 线程同步工具类
shuizhaosi888
同步工具类
同步工具类包括信号量(Semaphore)、栅栏(barrier)、闭锁(CountDownLatch)
闭锁(CountDownLatch)
public class RunMain {
public long timeTasks(int nThreads, final Runnable task) throws InterruptedException {
fin
- bleeding edge是什么意思
haojinghua
DI
不止一次,看到很多讲技术的文章里面出现过这个词语。今天终于弄懂了——通过朋友给的浏览软件,上了wiki。
我再一次感到,没有辞典能像WiKi一样,给出这样体贴人心、一清二楚的解释了。为了表达我对WiKi的喜爱,只好在此一一中英对照,给大家上次课。
In computer science, bleeding edge is a term that
- c中实现utf8和gbk的互转
jimmee
ciconvutf8&gbk编码
#include <iconv.h>
#include <stdlib.h>
#include <stdio.h>
#include <unistd.h>
#include <fcntl.h>
#include <string.h>
#include <sys/stat.h>
int code_c
- 大型分布式网站架构设计与实践
lilin530
应用服务器搜索引擎
1.大型网站软件系统的特点?
a.高并发,大流量。
b.高可用。
c.海量数据。
d.用户分布广泛,网络情况复杂。
e.安全环境恶劣。
f.需求快速变更,发布频繁。
g.渐进式发展。
2.大型网站架构演化发展历程?
a.初始阶段的网站架构。
应用程序,数据库,文件等所有的资源都在一台服务器上。
b.应用服务器和数据服务器分离。
c.使用缓存改善网站性能。
d.使用应用
- 在代码中获取Android theme中的attr属性值
OliveExcel
androidtheme
Android的Theme是由各种attr组合而成, 每个attr对应了这个属性的一个引用, 这个引用又可以是各种东西.
在某些情况下, 我们需要获取非自定义的主题下某个属性的内容 (比如拿到系统默认的配色colorAccent), 操作方式举例一则:
int defaultColor = 0xFF000000;
int[] attrsArray = { andorid.r.
- 基于Zookeeper的分布式共享锁
roadrunners
zookeeper分布式共享锁
首先,说说我们的场景,订单服务是做成集群的,当两个以上结点同时收到一个相同订单的创建指令,这时并发就产生了,系统就会重复创建订单。等等......场景。这时,分布式共享锁就闪亮登场了。
共享锁在同一个进程中是很容易实现的,但在跨进程或者在不同Server之间就不好实现了。Zookeeper就很容易实现。具体的实现原理官网和其它网站也有翻译,这里就不在赘述了。
官
- 两个容易被忽略的MySQL知识
tomcat_oracle
mysql
1、varchar(5)可以存储多少个汉字,多少个字母数字? 相信有好多人应该跟我一样,对这个已经很熟悉了,根据经验我们能很快的做出决定,比如说用varchar(200)去存储url等等,但是,即使你用了很多次也很熟悉了,也有可能对上面的问题做出错误的回答。 这个问题我查了好多资料,有的人说是可以存储5个字符,2.5个汉字(每个汉字占用两个字节的话),有的人说这个要区分版本,5.0
- zoj 3827 Information Entropy(水题)
阿尔萨斯
format
题目链接:zoj 3827 Information Entropy
题目大意:三种底,计算和。
解题思路:调用库函数就可以直接算了,不过要注意Pi = 0的时候,不过它题目里居然也讲了。。。limp→0+plogb(p)=0,因为p是logp的高阶。
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <cmath&