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前言ELMo:将上下文当作特征,但是无监督的语料和我们真实的语料还是有区别的,不一定符合我们特定的任务,是一种双向的特征提取。OpenAIGPT:通过transformerdecoder学习出来一个语言模型,不是固定的,通过任务fine-tuning,用transfomer代替ELMo的LSTM。OpenAIGPT其实就是缺少了encoder的transformer:当然也没了encoder与de
- 【农业模型】GPT地学领域应用、AquaCrop、R贝叶斯生态、Copula函数、DSSAT、APSIM、WOFOST、DNDC、CERRES、SWACRO、RZWQM、POTATO、SOLANUM
weixin_贾
遥感数据与作物模型地理遥感生态模型ChatGPT4/DeepSeekgptr语言无人机经验分享
农业模型依据研究对象分为农业生物模型、农业环境模型、农业技术模型、农业经济模型作物模型,即作物生长模拟模型(或称作物生长模型),是从系统科学的角度,基于作物生理过程机制,将气候、土壤、作物品种和管理措施等对作物生长的影响因素作为一个整体系统的数值模拟系统。能够以特定时间步长对作物在单点尺度上生长发育的生物学参数以及作物产量进行动态模拟,定量化研究环境因子以及田间管理措施对作物生长发育的影响。通用型
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《零号列车》绝非传统意义上的AI产品经理教程——它是我沉淀二十多年跨行业数字化转型与工业4.0实战经验后,首创的100集大型小说体培养指南。那些曾在千行百业验证过的知识与经验,不再是枯燥的文字堆砌,而是化作一场沉浸式的学习旅程。这里没有生硬的理论灌输,而是用跌宕起伏的故事情节,串联起AI技术的底层逻辑。你会跟着角色的脚步推进剧情,在不知不觉中吃透机器学习、大模型应用等专业概念;更有深入浅出的技术拆
- JavaScript语言基础全解析:语法、面向对象与异步编程
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前端系列javascriptudp开发语言
引言:JavaScript的三大核心支柱JavaScript作为一门跨平台、多范式的编程语言,已从最初的网页脚本发展为全栈开发的基石。其语言基础可概括为三大核心:语法基础(变量、数据类型、控制流等)、面向对象与原型系统(独特的原型继承机制)、异步编程模型(处理非阻塞操作的核心方案)。掌握这三部分,不仅能写出规范的代码,更能深入理解JavaScript的设计哲学。本文将系统讲解这三大模块,每个知识点
- MATC:通过数学推理和图表还原增强视觉语言预训练
AI专题精讲
模型加速人工智能AI技术应用多模态视觉语言
温馨提示:本篇文章已同步至"AI专题精讲"MATC:通过数学推理和图表还原增强视觉语言预训练摘要视觉语言数据,如图表、图形和信息图,在人类世界中无处不在。然而,现有的最先进的视觉语言模型在这些数据上的表现并不理想。我们提出了MATCHA(数学推理与图表去渲染预训练),旨在增强视觉语言模型在联合建模图表/图形与语言数据方面的能力。具体而言,我们提出了几个预训练任务,涵盖了图形解构和数值推理,这些是视
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Docker使用总结基于Dockerfile的镜像构建示例dockerfile解析#加载centos7的最小镜像源FROMcentos:7RUNyumcleanallRUNyum-yupdate#修改时区RUNln-sf/usr/share/zoneinfo/Asia/Shanghai/etc/localtime&&echo"Asia/Shanghai">/etc/timezone#安装中文支持R
- 能说说MyBatis的工作原理吗?
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大家好,我是锋哥。今天分享关于【能说说MyBatis的工作原理吗?】面试题。希望对大家有帮助;能说说MyBatis的工作原理吗?超硬核AI学习资料,现在永久免费了!MyBatis是一个用于简化数据库操作的持久层框架,它通过SQL映射技术,将Java对象和数据库之间的关系映射起来。MyBatis的工作原理可以从以下几个方面来解析:1.配置文件的加载MyBatis通过加载配置文件来初始化框架。配置文件
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AIGC零基础入门小白
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- 现代人工智能综合分类:大模型时代的架构、模态与生态系统
司南锤
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目录引言:人工智能的第四次浪潮与新分类的必要性第一节:大型模型范式的基础支柱1.1规模化假说:算力、数据与算法的三位一体1.2“涌现能力”之谜:当“更多”变为“不同”1.3自监督学习(SSL)革命第二节:大型模型的技术分类学2.1Transformer:现代人工智能的架构基石2.2架构分化:一种功能性分类2.3提升效率与规模:专家混合模型(MoE)2.4超越Transformer:下一代架构的探索
- 十种常用数据分析模型
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1-线性回归(LinearRegression)场景:预测商品销售额优点:简单易用,结果易于解释缺点:假设线性关系,容易受到异常值影响概念:建立自变量和因变量之间线性关系的模型。公式:[y=b_0+b_1x_1+b_2x_2+...+b_nx_n]代码示例:importpandasaspdfromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionfromsklea
- HTTPS协议的应用场景分析
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HTTPS协议的应用场景分析一、Web服务与交互网页浏览场景:用户通过浏览器访问各类网站(如门户网站、资讯平台),传输HTML、CSS、JavaScript等静态资源。应用:主流网站普遍采用HTTPS,确保页面内容安全加载。例如,Wikipedia、新浪等站点通过HTTPS防止内容被篡改。安全需求:防止页面被中间人劫持植入恶意广告或脚本。在线表单与用户登录场景:用户提交注册表单、登录账号时传输用户
- Sequential Thinking:AI深度思考的新范式及其与CoT、ReAct的对比分析
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引言:AI深度思考的演进与SequentialThinking的崛起在人工智能技术快速发展的今天,AI模型的思考能力正经历着从简单应答到深度推理的革命性转变。这一演进过程不仅反映了技术本身的进步,更体现了人类对机器智能认知边界的持续探索。早期的大语言模型虽然能够生成流畅的文本,但在处理复杂问题时往往表现出"浅思考"的局限性——答案可能看似合理,却缺乏严谨的推理过程和系统性考量。例如,2022年的一
- 一元线性回归模型与最小二乘法
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监督学习中,如果预测的变量是离散的,我们称其为分类(如决策树,支持向量机等),如果预测的变量是连续的,我们称其为回归。回归分析中,如果只包括一个自变量和一个因变量,且二者的关系可用一条直线近似表示,这种回归分析称为一元线性回归分析。如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量,且因变量和自变量之间是线性关系,则称为多元线性回归分析。对于二维空间线性是一条直线;对于三维空间线性是一个平面,对于多维空间线
- Datawhale X 魔塔 Ai夏令营 --深度学习基础
一、局部极小值与全局极小值全局极小值:在损失函数的整个定义域内,损失值最小的点。这是我们在训练深度学习模型时希望找到的点,因为它代表着模型的最佳性能。局部极小值:在损失函数的一个局部区域内,损失值达到最小,但在整个函数定义域内可能不是最小的。当优化算法陷入局部极小值时,它可能会误以为已经找到了全局最优解,从而停止搜索。局部极小值的检测两种直观的方法来检测局部极小值:可视化方法:对于低维问题,我们可
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U-Net是一种用于生物医学图像分割的卷积神经网络架构。它通过引入一种新颖的网络结构和训练策略解决了传统方法在数据量不足时面临的挑战。U-Net的主要思想是利用数据增强技术来高效利用有限的标注样本,并通过独特的网络设计来提高分割精度。主要贡献U-Net的主要贡献包括:1、数据增强策略:使用随机弹性变形和其他形式的数据增强来增加训练数据的多样性,从而在有限的数据集上训练出更强大的模型。2、U形网络结
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一cuda 2006年,NVIDIA公司发布了CUDA(ComputeUnifiedDeviceArchitecture),是一种新的操作GPU计算的硬件和软件架构,是建立在NVIDIA的GPUs上的一个通用并行计算平台和编程模型,它提供了GPU编程的简易接口,基于CUDA编程可以构建基于GPU计算的应用程序。 CPU是用于负责逻辑性比较强的计算,GPU专注于执行高度线程化的并行处理任务。所以
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ClaudeCode菜鸟到高手专栏ClaudeCode机器学习深度学习mcp
035_ClaudeCode_MCP_介绍摘要ModelContextProtocol(MCP)是一个开放的标准化协议,专为大型语言模型提供上下文数据而设计。作为ClaudeCode生态系统的重要组成部分,MCP如同"AI应用程序的USB-C端口",提供了将AI模型连接到不同数据源和工具的标准化方式。本文全面介绍MCP的核心概念、架构设计和在ClaudeCode中的应用场景。目录什么是ModelC
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每一篇文章都短小精悍,不啰嗦。一、功能定位:给Runnable装上"对话记忆"在聊天机器人、客服系统等场景中,多轮对话是核心需求——用户不会每次都重复历史信息,系统需要记住之前说过什么。RunnableWithMessageHistory就是为解决这个问题而生的组件:它像一个"智能管家",给原本只能处理单次输入的Runnable(如大模型调用链)装上"记忆功能",自动管理对话历史的加载、合并和保存
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46、缩放点积注意力模块论文《AttentionIsAllYouNeed》1、作用:缩放点积注意力(ScaledDot-ProductAttention)是Transformer模型的核心组件,旨在解决序列建模中长距离依赖关系捕捉的问题。传统的循环神经网络(RNN)在处理长序列时存在梯度消失或爆炸的问题,且并行性较差。该模块通过计算查询(Query)、键(Key)和值(Value)之间的相似度,实
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优化与校准在动态分析软件的二次开发中,优化与校准是提高模型准确性和效率的关键步骤。通过优化,可以减少计算时间、提高计算精度,而校准则确保模型的预测结果与实际试验数据相匹配。本节将详细探讨优化与校准的原理和方法,并提供具体的代码示例和数据样例。优化原理优化是指在有限的计算资源和时间内,通过调整模型参数或结构,使模型达到最佳性能的过程。在动态分析软件中,优化通常涉及以下几个方面:模型参数优化:调整材料
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材料模型在进行动态分析时,材料模型的选择和定义是至关重要的一步。DYNA3D提供了多种材料模型,以适应不同的物理现象和材料特性。本节将详细介绍几种常用的材料模型,并通过具体的例子说明如何在仿真中进行配置和使用。1.线弹性材料模型线弹性材料模型是最简单的材料模型之一,适用于在小变形范围内线性响应的材料。这种模型假设材料的应力与应变之间存在线性关系,即符合胡克定律。线弹性材料模型通常用于金属材料在低应
- 零基础学习性能测试第一章-为什么会有性能问题
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目录零基础性能测试:第一章-为什么会有性能问题?一、性能问题本质分析(黄金三角模型)1.资源不足的典型表现2.设计缺陷的灾难案例3.使用不当的五大雷区二、性能问题排查工具箱(即学即用)1.快速诊断命令表2.性能问题自检流程图3.真实工作场景解决方案三、性能优化的核心原则1.优化优先级法则2.必须避免的优化误区3.优化效果验证公式四、工作应用:性能问题排查清单1.五分钟快速检查表2.性能问题诊断报告
- 三款GIS工具多角度对比:免费的倾斜摄影OSGB/3Dtiles编辑转换发布平台
枝上棉蛮
教程数字孪生倾斜摄影OSGB3DTilesGIS三维数据转换数字孪生
GIS数据处理工具在现代技术与应用中扮演着至关重要的角色,它们不仅是连接原始地理信息与可分析、可视化数据的桥梁,更是推动地理信息系统(GIS)在各个行业领域深入发展与应用不可或缺的关键工具。选择一款合适的工具直接关系到数据处理、分析和展示的效率和精度,本文将通过功能、性能、价格等方面对比GISBox、CesiumLab和SuperMapiDesktop这三款软件。一、功能对比1.GISBox:以其
- Git remote 远程仓库链接管理
迹忆客
Linux服务端git
SVN使用单个集中仓库作为开发人员的通信枢纽,通过在开发人员的工作副本和中央仓库之间传递变更集来进行协作。这与Git的分布式协作模型不同,后者为每个开发人员提供了自己的仓库副本,并具有自己的本地历史记录和分支结构。用户通常需要共享一系列提交而不是单个变更集。Git允许我们在仓库之间共享整个分支,而不是将变更集从工作副本提交到中央仓库。gitremote命令是负责同步更改的更广泛系统的一部分。通过g
- 3D Gaussian Splatting (3DGS) 从入门到精通:安装、训练与常见问题全解析
3DGaussianSplatting(3DGS)从入门:安装、训练与常见问题全解析3DGaussianSplatting(3DGS)作为一种新兴的实时神经渲染技术,以其惊人的渲染速度和高质量的视觉效果迅速获得了社区的关注。然而,从环境配置到数据准备,再到模型训练和结果导出,整个流程中充满了各种可能令人困惑的“坑”。本文旨在为您提供一份全面的3DGS安装与使用指南,汇总了从环境搭建到最终结果产出的
- 全平台兼容+3倍加载提速:GISBox将重新定义三维可视化标准
GISBox
GISBoxGISBox纹理压缩数字孪生智慧城市3DTiles三维可视化BIM
在智慧城市、数字孪生、BIM工程等领域的三维可视化浪潮中,模型加载卡顿、存储成本高、跨平台兼容差已成为行业痛点。无论是Web端的实时渲染,还是移动端的户外作业,高精度模型与低性能设备之间的矛盾,始终制约着项目的落地效率。而GISBox的纹理压缩功能,正是破解这一难题的“金钥匙”——它通过算法革新与硬件加速,让超大规模三维模型“瘦身”80%,加载速度提升3倍,真正实现“轻量化、高性能、全兼容”的三维
- 辗转相处求最大公约数
沐刃青蛟
C++漏洞
无言面对”江东父老“了,接触编程一年了,今天发现还不会辗转相除法求最大公约数。惭愧惭愧!
为此,总结一下以方便日后忘了好查找。
1.输入要比较的两个数a,b
忽略:2.比较大小(因为后面要的是大的数对小的数做%操作)
3.辗转相除(用循环不停的取余,如a%b,直至b=0)
4.最后的a为两数的最大公约数
&
- F5负载均衡会话保持技术及原理技术白皮书
bijian1013
F5负载均衡
一.什么是会话保持? 在大多数电子商务的应用系统或者需要进行用户身份认证的在线系统中,一个客户与服务器经常经过好几次的交互过程才能完成一笔交易或者是一个请求的完成。由于这几次交互过程是密切相关的,服务器在进行这些交互过程的某一个交互步骤时,往往需要了解上一次交互过程的处理结果,或者上几步的交互过程结果,服务器进行下
- Object.equals方法:重载还是覆盖
Cwind
javagenericsoverrideoverload
本文译自StackOverflow上对此问题的讨论。
原问题链接
在阅读Joshua Bloch的《Effective Java(第二版)》第8条“覆盖equals时请遵守通用约定”时对如下论述有疑问:
“不要将equals声明中的Object对象替换为其他的类型。程序员编写出下面这样的equals方法并不鲜见,这会使程序员花上数个小时都搞不清它为什么不能正常工作:”
pu
- 初始线程
15700786134
暑假学习的第一课是讲线程,任务是是界面上的一条线运动起来。
既然是在界面上,那必定得先有一个界面,所以第一步就是,自己的类继承JAVA中的JFrame,在新建的类中写一个界面,代码如下:
public class ShapeFr
- Linux的tcpdump
被触发
tcpdump
用简单的话来定义tcpdump,就是:dump the traffic on a network,根据使用者的定义对网络上的数据包进行截获的包分析工具。 tcpdump可以将网络中传送的数据包的“头”完全截获下来提供分析。它支 持针对网络层、协议、主机、网络或端口的过滤,并提供and、or、not等逻辑语句来帮助你去掉无用的信息。
实用命令实例
默认启动
tcpdump
普通情况下,直
- 安卓程序listview优化后还是卡顿
肆无忌惮_
ListView
最近用eclipse开发一个安卓app,listview使用baseadapter,里面有一个ImageView和两个TextView。使用了Holder内部类进行优化了还是很卡顿。后来发现是图片资源的问题。把一张分辨率高的图片放在了drawable-mdpi文件夹下,当我在每个item中显示,他都要进行缩放,导致很卡顿。解决办法是把这个高分辨率图片放到drawable-xxhdpi下。
&nb
- 扩展easyUI tab控件,添加加载遮罩效果
知了ing
jquery
(function () {
$.extend($.fn.tabs.methods, {
//显示遮罩
loading: function (jq, msg) {
return jq.each(function () {
var panel = $(this).tabs(&
- gradle上传jar到nexus
矮蛋蛋
gradle
原文地址:
https://docs.gradle.org/current/userguide/maven_plugin.html
configurations {
deployerJars
}
dependencies {
deployerJars "org.apache.maven.wagon
- 千万条数据外网导入数据库的解决方案。
alleni123
sqlmysql
从某网上爬了数千万的数据,存在文本中。
然后要导入mysql数据库。
悲剧的是数据库和我存数据的服务器不在一个内网里面。。
ping了一下, 19ms的延迟。
于是下面的代码是没用的。
ps = con.prepareStatement(sql);
ps.setString(1, info.getYear())............;
ps.exec
- JAVA IO InputStreamReader和OutputStreamReader
百合不是茶
JAVA.io操作 字符流
这是第三篇关于java.io的文章了,从开始对io的不了解-->熟悉--->模糊,是这几天来对文件操作中最大的感受,本来自己认为的熟悉了的,刚刚在回想起前面学的好像又不是很清晰了,模糊对我现在或许是最好的鼓励 我会更加的去学 加油!:
JAVA的API提供了另外一种数据保存途径,使用字符流来保存的,字符流只能保存字符形式的流
字节流和字符的难点:a,怎么将读到的数据
- MO、MT解读
bijian1013
GSM
MO= Mobile originate,上行,即用户上发给SP的信息。MT= Mobile Terminate,下行,即SP端下发给用户的信息;
上行:mo提交短信到短信中心下行:mt短信中心向特定的用户转发短信,你的短信是这样的,你所提交的短信,投递的地址是短信中心。短信中心收到你的短信后,存储转发,转发的时候就会根据你填写的接收方号码寻找路由,下发。在彩信领域是一样的道理。下行业务:由SP
- 五个JavaScript基础问题
bijian1013
JavaScriptcallapplythisHoisting
下面是五个关于前端相关的基础问题,但却很能体现JavaScript的基本功底。
问题1:Scope作用范围
考虑下面的代码:
(function() {
var a = b = 5;
})();
console.log(b);
什么会被打印在控制台上?
回答:
上面的代码会打印 5。
&nbs
- 【Thrift二】Thrift Hello World
bit1129
Hello world
本篇,不考虑细节问题和为什么,先照葫芦画瓢写一个Thrift版本的Hello World,了解Thrift RPC服务开发的基本流程
1. 在Intellij中创建一个Maven模块,加入对Thrift的依赖,同时还要加上slf4j依赖,如果不加slf4j依赖,在后面启动Thrift Server时会报错
<dependency>
- 【Avro一】Avro入门
bit1129
入门
本文的目的主要是总结下基于Avro Schema代码生成,然后进行序列化和反序列化开发的基本流程。需要指出的是,Avro并不要求一定得根据Schema文件生成代码,这对于动态类型语言很有用。
1. 添加Maven依赖
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<proj
- 安装nginx+ngx_lua支持WAF防护功能
ronin47
需要的软件:LuaJIT-2.0.0.tar.gz nginx-1.4.4.tar.gz &nb
- java-5.查找最小的K个元素-使用最大堆
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class MinKElement {
/**
* 5.最小的K个元素
* I would like to use MaxHeap.
* using QuickSort is also OK
*/
public static void
- TCP的TIME-WAIT
bylijinnan
socket
原文连接:
http://vincent.bernat.im/en/blog/2014-tcp-time-wait-state-linux.html
以下为对原文的阅读笔记
说明:
主动关闭的一方称为local end,被动关闭的一方称为remote end
本地IP、本地端口、远端IP、远端端口这一“四元组”称为quadruplet,也称为socket
1、TIME_WA
- jquery ajax 序列化表单
coder_xpf
Jquery ajax 序列化
checkbox 如果不设定值,默认选中值为on;设定值之后,选中则为设定的值
<input type="checkbox" name="favor" id="favor" checked="checked"/>
$("#favor&quo
- Apache集群乱码和最高并发控制
cuisuqiang
apachetomcat并发集群乱码
都知道如果使用Http访问,那么在Connector中增加URIEncoding即可,其实使用AJP时也一样,增加useBodyEncodingForURI和URIEncoding即可。
最大连接数也是一样的,增加maxThreads属性即可,如下,配置如下:
<Connector maxThreads="300" port="8019" prot
- websocket
dalan_123
websocket
一、低延迟的客户端-服务器 和 服务器-客户端的连接
很多时候所谓的http的请求、响应的模式,都是客户端加载一个网页,直到用户在进行下一次点击的时候,什么都不会发生。并且所有的http的通信都是客户端控制的,这时候就需要用户的互动或定期轮训的,以便从服务器端加载新的数据。
通常采用的技术比如推送和comet(使用http长连接、无需安装浏览器安装插件的两种方式:基于ajax的长
- 菜鸟分析网络执法官
dcj3sjt126com
网络
最近在论坛上看到很多贴子在讨论网络执法官的问题。菜鸟我正好知道这回事情.人道"人之患好为人师" 手里忍不住,就写点东西吧. 我也很忙.又没有MM,又没有MONEY....晕倒有点跑题.
OK,闲话少说,切如正题. 要了解网络执法官的原理. 就要先了解局域网的通信的原理.
前面我们看到了.在以太网上传输的都是具有以太网头的数据包. 
- Android相对布局属性全集
dcj3sjt126com
android
RelativeLayout布局android:layout_marginTop="25dip" //顶部距离android:gravity="left" //空间布局位置android:layout_marginLeft="15dip //距离左边距
// 相对于给定ID控件android:layout_above 将该控件的底部置于给定ID的
- Tomcat内存设置详解
eksliang
jvmtomcattomcat内存设置
Java内存溢出详解
一、常见的Java内存溢出有以下三种:
1. java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space ----JVM Heap(堆)溢出JVM在启动的时候会自动设置JVM Heap的值,其初始空间(即-Xms)是物理内存的1/64,最大空间(-Xmx)不可超过物理内存。
可以利用JVM提
- Java6 JVM参数选项
greatwqs
javaHotSpotjvmjvm参数JVM Options
Java 6 JVM参数选项大全(中文版)
作者:Ken Wu
Email:
[email protected]
转载本文档请注明原文链接 http://kenwublog.com/docs/java6-jvm-options-chinese-edition.htm!
本文是基于最新的SUN官方文档Java SE 6 Hotspot VM Opt
- weblogic创建JMC
i5land
weblogicjms
进入 weblogic控制太
1.创建持久化存储
--Services--Persistant Stores--new--Create FileStores--name随便起--target默认--Directory写入在本机建立的文件夹的路径--ok
2.创建JMS服务器
--Services--Messaging--JMS Servers--new--name随便起--Pers
- 基于 DHT 网络的磁力链接和BT种子的搜索引擎架构
justjavac
DHT
上周开发了一个磁力链接和 BT 种子的搜索引擎 {Magnet & Torrent},本文简单介绍一下主要的系统功能和用到的技术。
系统包括几个独立的部分:
使用 Python 的 Scrapy 框架开发的网络爬虫,用来爬取磁力链接和种子;
使用 PHP CI 框架开发的简易网站;
搜索引擎目前直接使用的 MySQL,将来可以考虑使
- sql添加、删除表中的列
macroli
sql
添加没有默认值:alter table Test add BazaarType char(1)
有默认值的添加列:alter table Test add BazaarType char(1) default(0)
删除没有默认值的列:alter table Test drop COLUMN BazaarType
删除有默认值的列:先删除约束(默认值)alter table Test DRO
- PHP中二维数组的排序方法
abc123456789cba
排序二维数组PHP
<?php/*** @package BugFree* @version $Id: FunctionsMain.inc.php,v 1.32 2005/09/24 11:38:37 wwccss Exp $*** Sort an two-dimension array by some level
- hive优化之------控制hive任务中的map数和reduce数
superlxw1234
hivehive优化
一、 控制hive任务中的map数: 1. 通常情况下,作业会通过input的目录产生一个或者多个map任务。 主要的决定因素有: input的文件总个数,input的文件大小,集群设置的文件块大小(目前为128M, 可在hive中通过set dfs.block.size;命令查看到,该参数不能自定义修改);2. 
- Spring Boot 1.2.4 发布
wiselyman
spring boot
Spring Boot 1.2.4已于6.4日发布,repo.spring.io and Maven Central可以下载(推荐使用maven或者gradle构建下载)。
这是一个维护版本,包含了一些修复small number of fixes,建议所有的用户升级。
Spring Boot 1.3的第一个里程碑版本将在几天后发布,包含许多