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zhz5214
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1.背景与目标AI数字人,像是虚拟助手、交互式角色,在当下数字化浪潮中扮演着越来越重要的角色。其核心在于整合语音识别、视觉感知、自然语言处理(NLP)和动态反馈四大关键功能。本文将以树莓派5开发板为核心,搭配AI加速硬件,结合开源框架,为大家详细阐述如何实现本地化轻量级数字人开发。这一方案特别适用于教育领域,帮助学生更直观地理解AI技术;在智能家居场景中,也能为用户带来更智能、便捷的交互体验。2.
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- 自然语言处理领域CCF推荐的A类期刊
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在自然语言处理(NLP)这一蓬勃发展的领域,研究人员和学者们致力于探索语言的深层含义和应用。中国计算机学会(CCF)推荐的A类期刊和会议是该领域内公认的高质量研究发表平台。这是我在学习时整理的一些顶刊并附上官网地址直达。1.ACL(AnnualMeetingoftheAssociationforComputationalLinguistics)ACL是自然语言处理领域的顶级会议之一,由Associ
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随着深度学习技术的快速发展,大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)已经成为自然语言处理(NLP)领域的一个热点研究方向。这些模型不仅能够生成高质量的文本,还能在多种任务中展现出卓越的表现,比如机器翻译、问答系统、文本摘要等。在大语言模型的工作流程中,Tokens的概念扮演着至关重要的角色。本文将详细介绍大语言模型如何使用Tokens,以及如何计算Tokens的数量。什么是T
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这句话描述了一种定价模型,通常用于云计算、API服务或数据处理服务中,根据资源使用情况(如缓存命中与否)来收费。以下是对这句话的详细解释:1.关键术语解释Tokens:在自然语言处理(NLP)或数据处理领域,Token通常指文本的最小单位(如一个单词或一个字符)。在这里,Tokens是计费的单位。缓存命中(CacheHit):当请求的数据已经在缓存中时,称为缓存命中。缓存命中通常意味着更快的响应速
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Ollama是一个本地化的、支持多种自然语言处理(NLP)任务的机器学习框架,专注于模型加载、推理和生成任务。通过Ollama,用户能够方便地与本地部署的大型预训练模型进行交互。1.模型(Model)在Ollama中,模型是核心组成部分。它们是经过预训练的机器学习模型,能够执行不同的任务,例如文本生成、文本摘要、情感分析、对话生成等。Ollama支持多种流行的预训练模型,常见的模型有:deepse
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Small踢倒coffee_氕氘氚
python经验分享
##引言在当今数字化时代,人工智能(AI)技术正以惊人的速度发展,逐渐渗透到各个行业和领域。作为AI技术的一个重要分支,自然语言处理(NLP)在内容创作、文本生成等方面展现出了巨大的潜力。DeepSeekAI作为一款先进的AI写作工具,能够自动生成高质量的文章,极大地提高了内容创作的效率。然而,随着AI生成内容的普及,CSDN社区中的开发者、技术爱好者和内容创作者们开始思考一个问题:我们到底该不该
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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
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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
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管理终端登录[root@localhost~]#grep"/sbin/nologin$"/etc/passwd表示禁止终端登录,应确保不被人改动输出结果:bin:x:1:1:bin:/bin:/sbin/nologindaemon:x:2:2:daemon:/sbin:/sbin/nologinadm:x:3:4:adm:/var/adm:/sbin/nologinlp:x:4:7:lp:/var
- 【NLP】 3. Distributional Similarity in NLP(分布式相似性)
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DistributionalSimilarityinNLP(分布式相似性)分布式相似性(DistributionalSimilarity)是自然语言处理(NLP)中的核心概念,基于“相似的单词出现在相似的上下文中”这一假设。它用于衡量单词之间的相似性,广泛应用于词向量、信息检索、文本分类等任务。1.分布式假设(DistributionalHypothesis)分布式相似性基于以下假设:“Yoush
- 【NLP】 9. 处理创造性词汇 & 词组特征(Creative Words & Features Model), 词袋模型处理未知词,模型得分
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这里写目录标题处理创造性词汇&词组特征(CreativeWords&FeaturesModel)1.处理否定(NegationHandling)2.词组特征(Bigrams&N-grams)3.结合否定传播与n-grams进行优化词袋模型(Bag-of-Words,BoW)1.BoW示例2.处理未知词3.为什么忽略未知词?4.处理未知词的方法计算模型得分(ScoreCalculation)处理创造
- 【NLP】 5. Word Analogy Task(词类比任务)与 Intrinsic Metric(内在度量)
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WordAnalogyTask(词类比任务)定义:WordAnalogyTask是用于评估词向量质量的内在指标(IntrinsicMetric)。该任务基于这样的假设:如果词向量能够捕捉单词之间的语义关系,那么这些关系应该能够在向量空间中保持一定的结构。示例:在一个理想的词向量空间中,单词之间的关系应该满足如下等式:king−man+woman≈queenking−man+woman≈queenk
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大规模语言模型从理论到实践开源指令数据集1.背景介绍大规模语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)近年来在自然语言处理(NLP)领域取得了显著的进展。诸如GPT-3、BERT等模型在各种任务中表现出色,从文本生成到翻译,再到问答系统,几乎无所不能。这些模型的成功离不开庞大的训练数据集和复杂的算法架构。然而,如何有效地构建和利用开源指令数据集,仍然是一个值得深入探讨的话题。2.核
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使用Python和LangChain创建可调用工具的智能对话机器人:全面指南在当今技术迅猛发展的时代,人工智能(AI)和自然语言处理(NLP)技术的应用范围越来越广。尤其是对话机器人,它们不仅能与人类进行自然交互,还能通过调用外部API与各种系统对接,为用户提供更加智能和灵活的服务。本文将通过一系列实例和代码演示,向您展示如何利用Python编程语言和LangChain框架,创建能够使用外部工具(
- 如何用deepseek炒股
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使用DeepSeek进行炒股的核心思路是利用其强大的数据处理和预测能力,辅助投资决策。以下是具体的应用方法和步骤:一、数据收集与处理获取市场数据股票数据:通过API(如Tushare、YahooFinance)获取历史股价、成交量、财务数据等。新闻与舆情:使用DeepSeek的NLP能力分析新闻、社交媒体和公告,提取市场情绪和事件影响。宏观经济数据:收集GDP、利率、通胀等数据,分析其对股市的影响
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1特征工程的意义nlp任务中,原始文本经数值映射后形成的词向量序列,难充分表达语言深层语义特征。就需引入文本特征增强技术:语义信息补全:突破单词语义局限,捕获词序关联特征模型适配优化:构建符合算法输入规范的矩阵结构评估指标提升:通过特征增强直接影响模型准确率、召回率等核心KPI如电商评论情感分析场景,单纯用词频特征可能导致"这个手机质量差得惊人"和"这个手机质量惊人地差"被判定为相同语义,此时bi
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Assembly语言在自然语言处理中的应用引言自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)作为人工智能的一个重要分支,致力于实现计算机与人类语言之间的互动。随着计算能力的提升以及大数据的蓬勃发展,NLP在各个领域的应用如火如荼。从语音识别、机器翻译到情感分析等,NLP正在改变我们与信息之间的互动方式。不过,当前主流的NLP研究通常是用高级编程语言(如Python、Ja
- 大语言模型原理与工程实践:大语言模型强化对齐
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大语言模型原理与工程实践:大语言模型强化对齐作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着人工智能技术的迅猛发展,大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)如GPT-3、LaMDA等,在自然语言处理(NLP)领域取得了显著的突破。这些模型在问答、翻译、文本生成等方面展现出惊人的能力,但同时也引发了
- 第20篇:从零开始构建NLP项目之电商用户评论分析:模型训练阶段
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大家好,今天我们继续探讨如何从零开始构建一个NLP项目,特别是电商用户评论分析中的模型训练阶段。模型训练是NLP项目的核心环节,通过合理的调参和优化,可以显著提升模型性能。本文将详细介绍模型训练的步骤,并展示如何使用LangChain库进行模型训练、调参和优化。文章目录项目的背景和目标模型训练的详细步骤安装依赖包流程图1.准备数据2.定义模型3.训练模型4.评估模型5.调参与优化常见错误和注意事项
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目录一、概念二、二分类实战-划分好评/差评1.处理步骤2.实战代码一、概念文本分类一般可以分为二分类、多分类、多标签分类三种情况。二分类是指将一组文本分成两个类(0或1),比较常见的应用如垃圾邮件分类、电商网站的用户评价数据的正负面分类等,多分类是指将文本分成若干个类中的某一个类,比如说门户网站新闻可以归属到不同的栏目中(如政治、体育、社会、科技、金融等栏目)去。多标签分类指的是可以将文本分成若干
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引言作为一名对电影数据和自然语言处理感兴趣的内容创作者,我决定利用Python爬虫技术抓取IMDb上的电影评论数据,并进行自然语言处理分析。这不仅可以帮助我们了解观众对电影的反馈,还能为电影制作方提供有价值的参考。一、项目背景IMDb(互联网电影数据库)是全球最大的电影数据库,用户可以在上面查看电影信息和用户评论。本项目旨在爬取IMDb上的电影评论,并对评论进行自然语言处理(NLP),以提取情感、
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跨境物流的智能突围战宁波某RCEP跨境物流平台接入214维特征矩阵后:✅'智能清关系统’72小时冲进TOP3✅'东盟电子报关’长尾词覆盖量暴涨4.2倍✅日均有效询盘突破300+技术三板斧:标题智能提取引擎(支持38种语义变异)动态阻抗参数混淆(误差≤0.15μΩ)实时工商特征同步(每2小时更新)2025生存指南:采用神经网络语义映射(NLP准确率98.2%)部署质量监控系统(误差率≤0.15%)加
- 数据标注工具及其对预训练模型性能的影响
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1.背景介绍1.1预训练模型的崛起近年来,预训练模型(Pre-trainedModels)在自然语言处理(NLP)领域取得了显著的成功。这些模型通过在大规模无标注文本数据集上进行预训练,学习到丰富的语言知识和语义表示,并在下游任务中展现出优异的性能。BERT、GPT-3等预训练模型的出现,标志着NLP领域进入了一个新的时代。1.2数据标注的重要性尽管预训练模型展现出强大的能力,但它们仍然需要针对特
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大语言模型(LLMs)作为人工智能(AI)领域的一项突破性发展,已经改变了自然语言处理(NLP)和机器学习(ML)应用的面貌。这些模型,包括OpenAI的GPT-4o和Google的gemini系列等,已经展现出了在理解和生成类人文本方面的令人印象深刻的能力,使它们成为各行各业的宝贵工具。如下这份指南将涵盖LLMs的基础知识、训练过程、用例和未来趋势……一.WhatareLargeLanguage
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人工智能机器人EverydayWechat老李API图灵机器人:http://www.turingapi.com/(需求实名制认证,并每天免费数量只有100条)青云客智能聊天机器人:http://api.qingyunke.com/(无须申请,无数量限制,但有点智障,分手神器。分手神器,慎用)智能闲聊(腾讯):https://ai.qq.com/product/nlpchat.shtml(申请使用
- 自然语言处理(NLP)技术介绍
风吹晚风悠
gpt人工智能nlp自然语言处理
自然语言处理(NLP)是一种涉及计算机和人类语言之间交流的技术。NLP技术可以应用于多个领域,例如机器翻译、情感分析、文本分类、问答系统等。以下是一些NLP技术的示例:机器翻译:NLP技术可用于将一个语言的文本自动翻译成另一个语言。例如,GoogleTranslate和百度翻译等在线翻译工具就使用了NLP技术。情感分析:NLP技术可用于分析文本中的情感和情感倾向。这可以帮助企业了解公众对其产品或服
- 解线性方程组
qiuwanchi
package gaodai.matrix;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Scanner;
public class Test {
public static void main(String[] args) {
Scanner scanner = new Sc
- 在mysql内部存储代码
annan211
性能mysql存储过程触发器
在mysql内部存储代码
在mysql内部存储代码,既有优点也有缺点,而且有人倡导有人反对。
先看优点:
1 她在服务器内部执行,离数据最近,另外在服务器上执行还可以节省带宽和网络延迟。
2 这是一种代码重用。可以方便的统一业务规则,保证某些行为的一致性,所以也可以提供一定的安全性。
3 可以简化代码的维护和版本更新。
4 可以帮助提升安全,比如提供更细
- Android使用Asynchronous Http Client完成登录保存cookie的问题
hotsunshine
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Asynchronous Http Client是android中非常好的异步请求工具
除了异步之外还有很多封装比如json的处理,cookie的处理
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Persistent Cookie Storage with PersistentCookieStore
This library also includes a PersistentCookieStore whi
- java面试题
Array_06
java面试
java面试题
第一,谈谈final, finally, finalize的区别。
final-修饰符(关键字)如果一个类被声明为final,意味着它不能再派生出新的子类,不能作为父类被继承。因此一个类不能既被声明为 abstract的,又被声明为final的。将变量或方法声明为final,可以保证它们在使用中不被改变。被声明为final的变量必须在声明时给定初值,而在以后的引用中只能
- 网站加速
oloz
网站加速
前序:本人菜鸟,此文研究总结来源于互联网上的资料,大牛请勿喷!本人虚心学习,多指教.
1、减小网页体积的大小,尽量采用div+css模式,尽量避免复杂的页面结构,能简约就简约。
2、采用Gzip对网页进行压缩;
GZIP最早由Jean-loup Gailly和Mark Adler创建,用于UNⅨ系统的文件压缩。我们在Linux中经常会用到后缀为.gz
- 正确书写单例模式
随意而生
java 设计模式 单例
单例模式算是设计模式中最容易理解,也是最容易手写代码的模式了吧。但是其中的坑却不少,所以也常作为面试题来考。本文主要对几种单例写法的整理,并分析其优缺点。很多都是一些老生常谈的问题,但如果你不知道如何创建一个线程安全的单例,不知道什么是双检锁,那这篇文章可能会帮助到你。
懒汉式,线程不安全
当被问到要实现一个单例模式时,很多人的第一反应是写出如下的代码,包括教科书上也是这样
- 单例模式
香水浓
java
懒汉 调用getInstance方法时实例化
public class Singleton {
private static Singleton instance;
private Singleton() {}
public static synchronized Singleton getInstance() {
if(null == ins
- 安装Apache问题:系统找不到指定的文件 No installed service named "Apache2"
AdyZhang
apachehttp server
安装Apache问题:系统找不到指定的文件 No installed service named "Apache2"
每次到这一步都很小心防它的端口冲突问题,结果,特意留出来的80端口就是不能用,烦。
解决方法确保几处:
1、停止IIS启动
2、把端口80改成其它 (譬如90,800,,,什么数字都好)
3、防火墙(关掉试试)
在运行处输入 cmd 回车,转到apa
- 如何在android 文件选择器中选择多个图片或者视频?
aijuans
android
我的android app有这样的需求,在进行照片和视频上传的时候,需要一次性的从照片/视频库选择多条进行上传
但是android原生态的sdk中,只能一个一个的进行选择和上传。
我想知道是否有其他的android上传库可以解决这个问题,提供一个多选的功能,可以使checkbox之类的,一次选择多个 处理方法
官方的图片选择器(但是不支持所有版本的androi,只支持API Level
- mysql中查询生日提醒的日期相关的sql
baalwolf
mysql
SELECT sysid,user_name,birthday,listid,userhead_50,CONCAT(YEAR(CURDATE()),DATE_FORMAT(birthday,'-%m-%d')),CURDATE(), dayofyear( CONCAT(YEAR(CURDATE()),DATE_FORMAT(birthday,'-%m-%d')))-dayofyear(
- MongoDB索引文件破坏后导致查询错误的问题
BigBird2012
mongodb
问题描述:
MongoDB在非正常情况下关闭时,可能会导致索引文件破坏,造成数据在更新时没有反映到索引上。
解决方案:
使用脚本,重建MongoDB所有表的索引。
var names = db.getCollectionNames();
for( var i in names ){
var name = names[i];
print(name);
- Javascript Promise
bijian1013
JavaScriptPromise
Parse JavaScript SDK现在提供了支持大多数异步方法的兼容jquery的Promises模式,那么这意味着什么呢,读完下文你就了解了。
一.认识Promises
“Promises”代表着在javascript程序里下一个伟大的范式,但是理解他们为什么如此伟大不是件简
- [Zookeeper学习笔记九]Zookeeper源代码分析之Zookeeper构造过程
bit1129
zookeeper
Zookeeper重载了几个构造函数,其中构造者可以提供参数最多,可定制性最多的构造函数是
public ZooKeeper(String connectString, int sessionTimeout, Watcher watcher, long sessionId, byte[] sessionPasswd, boolea
- 【Java命令三】jstack
bit1129
jstack
jstack是用于获得当前运行的Java程序所有的线程的运行情况(thread dump),不同于jmap用于获得memory dump
[hadoop@hadoop sbin]$ jstack
Usage:
jstack [-l] <pid>
(to connect to running process)
jstack -F
- jboss 5.1启停脚本 动静分离部署
ronin47
以前启动jboss,往各种xml配置文件,现只要运行一句脚本即可。start nohup sh /**/run.sh -c servicename -b ip -g clustername -u broatcast jboss.messaging.ServerPeerID=int -Djboss.service.binding.set=p
- UI之如何打磨设计能力?
brotherlamp
UIui教程ui自学ui资料ui视频
在越来越拥挤的初创企业世界里,视觉设计的重要性往往可以与杀手级用户体验比肩。在许多情况下,尤其对于 Web 初创企业而言,这两者都是不可或缺的。前不久我们在《右脑革命:别学编程了,学艺术吧》中也曾发出过重视设计的呼吁。如何才能提高初创企业的设计能力呢?以下是 9 位创始人的体会。
1.找到自己的方式
如果你是设计师,要想提高技能可以去设计博客和展示好设计的网站如D-lists或
- 三色旗算法
bylijinnan
java算法
import java.util.Arrays;
/**
问题:
假设有一条绳子,上面有红、白、蓝三种颜色的旗子,起初绳子上的旗子颜色并没有顺序,
您希望将之分类,并排列为蓝、白、红的顺序,要如何移动次数才会最少,注意您只能在绳
子上进行这个动作,而且一次只能调换两个旗子。
网上的解法大多类似:
在一条绳子上移动,在程式中也就意味只能使用一个阵列,而不使用其它的阵列来
- 警告:No configuration found for the specified action: \'s
chiangfai
configuration
1.index.jsp页面form标签未指定namespace属性。
<!--index.jsp代码-->
<%@taglib prefix="s" uri="/struts-tags"%>
...
<s:form action="submit" method="post"&g
- redis -- hash_max_zipmap_entries设置过大有问题
chenchao051
redishash
使用redis时为了使用hash追求更高的内存使用率,我们一般都用hash结构,并且有时候会把hash_max_zipmap_entries这个值设置的很大,很多资料也推荐设置到1000,默认设置为了512,但是这里有个坑
#define ZIPMAP_BIGLEN 254
#define ZIPMAP_END 255
/* Return th
- select into outfile access deny问题
daizj
mysqltxt导出数据到文件
本文转自:http://hatemysql.com/2010/06/29/select-into-outfile-access-deny%E9%97%AE%E9%A2%98/
为应用建立了rnd的帐号,专门为他们查询线上数据库用的,当然,只有他们上了生产网络以后才能连上数据库,安全方面我们还是很注意的,呵呵。
授权的语句如下:
grant select on armory.* to rn
- phpexcel导出excel表简单入门示例
dcj3sjt126com
PHPExcelphpexcel
<?php
error_reporting(E_ALL);
ini_set('display_errors', TRUE);
ini_set('display_startup_errors', TRUE);
if (PHP_SAPI == 'cli')
die('This example should only be run from a Web Brows
- 美国电影超短200句
dcj3sjt126com
电影
1. I see. 我明白了。2. I quit! 我不干了!3. Let go! 放手!4. Me too. 我也是。5. My god! 天哪!6. No way! 不行!7. Come on. 来吧(赶快)8. Hold on. 等一等。9. I agree。 我同意。10. Not bad. 还不错。11. Not yet. 还没。12. See you. 再见。13. Shut up!
- Java访问远程服务
dyy_gusi
httpclientwebservicegetpost
随着webService的崛起,我们开始中会越来越多的使用到访问远程webService服务。当然对于不同的webService框架一般都有自己的client包供使用,但是如果使用webService框架自己的client包,那么必然需要在自己的代码中引入它的包,如果同时调运了多个不同框架的webService,那么就需要同时引入多个不同的clien
- Maven的settings.xml配置
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settings.xml
settings.xml是Maven的配置文件,下面解释一下其中的配置含义:
settings.xml存在于两个地方:
1.安装的地方:$M2_HOME/conf/settings.xml
2.用户的目录:${user.home}/.m2/settings.xml
前者又被叫做全局配置,后者被称为用户配置。如果两者都存在,它们的内容将被合并,并且用户范围的settings.xml优先。
- ubuntu的init与系统服务设置
hongtoushizi
ubuntu
转载自:
http://iysm.net/?p=178 init
Init是位于/sbin/init的一个程序,它是在linux下,在系统启动过程中,初始化所有的设备驱动程序和数据结构等之后,由内核启动的一个用户级程序,并由此init程序进而完成系统的启动过程。
ubuntu与传统的linux略有不同,使用upstart完成系统的启动,但表面上仍维持init程序的形式。
运行
- 跟我学Nginx+Lua开发目录贴
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nginxlua
使用Nginx+Lua开发近一年的时间,学习和实践了一些Nginx+Lua开发的架构,为了让更多人使用Nginx+Lua架构开发,利用春节期间总结了一份基本的学习教程,希望对大家有用。也欢迎谈探讨学习一些经验。
目录
第一章 安装Nginx+Lua开发环境
第二章 Nginx+Lua开发入门
第三章 Redis/SSDB+Twemproxy安装与使用
第四章 L
- php位运算符注意事项
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位运算PHP&
$a = $b = $c = 0;
$a & $b = 1;
$b | $c = 1
问a,b,c最终为多少?
当看到这题时,我犯了一个低级错误,误 以为位运算符会改变变量的值。所以得出结果是1 1 0
但是位运算符是不会改变变量的值的,例如:
$a=1;$b=2;
$a&$b;
这样a,b的值不会有任何改变
- Linux shell数组建立和使用技巧
pda158
linux
1.数组定义 [chengmo@centos5 ~]$ a=(1 2 3 4 5) [chengmo@centos5 ~]$ echo $a 1 一对括号表示是数组,数组元素用“空格”符号分割开。
2.数组读取与赋值 得到长度: [chengmo@centos5 ~]$ echo ${#a[@]} 5 用${#数组名[@或
- hotspot源码(JDK7)
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javaHotSpotjvm
源码结构图,方便理解:
├─agent Serviceab
- Oracle基本事务和ForAll执行批量DML练习
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oraclesql
基本事务的使用:
从账户一的余额中转100到账户二的余额中去,如果账户二不存在或账户一中的余额不足100则整笔交易回滚
select * from account;
-- 创建一张账户表
create table account(
-- 账户ID
id number(3) not null,
-- 账户名称
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