- 大模型-Tool call、检索增强
Java知识技术分享
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大模型Toolcall心知天气:https://www.seniverse.com/例子:调用天气接口APIfromopenaiimportOpenAIimportrequestsimportjson"""#####天气接口API密钥获取:https://www.free-api.com/doc/558#####"""#定义调用天气API的函数defget_weather(location,lan
- 【嵌入式】STM32内部NOR Flash磨损平衡与掉电保护总结
globbo
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1.NORFlash与NANDFlash先deepseek看结论:特性NorFlashNANDFlash读取速度快(支持随机访问,直接执行代码)较慢(需按页顺序读取)写入/擦除速度慢(擦除需5秒,写入需逐字节操作)快(擦除4ms,按块操作)存储密度低(1MB-1GB,适合小容量)高(8GB-1TB+,适合大容量)擦写寿命约10万次约100万次成本高低坏块管理无需坏块管理,可靠性高需ECC纠错和坏块
- 【Python大语言模型系列】如何在LangChain中使用ReAct构建AI Agent(案例+源码)
脱泥不tony
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一、引言========当前,在各个大厂纷纷卷LLM的情况下,各自都借助自己的LLM推出了自己的AIAgent,比如字节的Coze,百度的千帆等,还有开源的Dify。你是否想知道其中的原理?是否想过自己如何实现一套AIAgent?当然,借助LangChain就可以。ReAct(ReasoningandAction)是一个框架,其核心思想,就是通过思维链的方式,引导模型将复杂问题进行拆分,一步一步地
- 云上玩转DeepSeek系列之五:实测优化16%, 体验FlashMLA加速DeepSeek-V2-Lite推理
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2月25日,DeepSeek-AI面向社区开源了其技术成果FlashMLA(https://github.com/deepseek-ai/FlashMLA),这是一个面向推理优化的高效多层注意力(Multi-HeadLatentAttention)解码内核。该技术通过优化多头潜在注意力机制和分页KV缓存系统,显著提升了大语言模型的长序列处理能力与推理效率。我们第一时间在人工智能平台PAI上进行拆箱
- 深入解析 DeepSeek R1:强化学习如何驱动大模型推理能力的进化
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引言在AI竞赛日益激烈的时代,DeepSeek-AI推出了DeepSeekR1,试图以强化学习(RL)直接训练推理能力,而非仅依赖传统的监督微调(SFT)。这一思路不仅为大规模语言模型(LLMs)带来了新的训练范式,还在跨任务推理迁移上表现出潜力。本文将深入解析DeepSeekR1的架构、训练方法和对比实验,并从多维度审视其局限性与未来发展方向。同时,我们也会在文中介绍DeepSeekR1蒸馏到多
- 使用AWS服务Amazon Bedrock构建大模型应用
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文章目录背景AmazonBedrock支持多模型选择实验demo列出AmazonBedrock服务支持的模型从读取用户评论、调用AmazonBedrock模型进行分类如何利用AWS的嵌入模型进行文本处理和分析背景2023年,生成式人工智能、大模型、ChatGPT等概念无处不在,但是到底什么是生成式人工智能?和之前的人工智能有什么区别?和大模型、Chatgpt的关系是什么?生成式人工智能(genAI
- 千米之外的景色 之 远距离无线图传
沈杰727
射频无线图传Wi-Fi射频工程网络实时音视频经验分享
无线图传,一个老生常谈的技术,但是门心自问我们真的了解图传么?那我们今天就来仔细得聊聊这个无线图传技术。当下无线图传技术主要分为四个类别即OFDM技术,COFDM技术,WIFI技术和2015年大疆推出的Lightbridge技术。那这些技术有哪些优缺点,哪种技术的运用最多最广泛呢,那接下来我们就好好分析分析以上的几种技术。OFDM技术OFDM技术是多载波调制的一种,该技术
- c语言选择排序法程序设计,C语言选择排序算法及实例代码
闲吟客
c语言选择排序法程序设计
选择排序是排序算法的一种,这里以从小到大排序为例进行讲解。基本思想及举例说明选择排序(从小到大)的基本思想是,首先,选出最小的数,放在第一个位置;然后,选出第二小的数,放在第二个位置;以此类推,直到所有的数从小到大排序。在实现上,我们通常是先确定第i小的数所在的位置,然后,将其与第i个数进行交换。下面,以对3241进行选择排序说明排序过程,使用min_index记录当前最小的数所在的位置。第1轮排
- DeepSeek热潮下的“同质化困局”与破局之道
Hello kele
人工智能人工智能经验分享
2025年的竞标现场:个个都喊“DeepSeek”想象一下,2025年的某个竞标会,四五家数据分析公司围着一个大客户,争得脸红脖子粗。每家公司都使劲推销自己的平台,拍胸脯说:“我们有DeepSeek,绝对能帮你实现智能化升级!”“DeepSeek能实时给你精准的生意洞察和预测。”“有了DeepSeek,数据会自己告诉你哪里有商机。”“我们用DeepSeek的大模型,自动生成深度报告,给你靠谱的决策
- 直接选择排序算法
Naijia_OvO
#选择排序排序算法算法数据结构
直接选择排序(StraightSelectionSort),是一种比较简单的选择排序方法。它的基本思想是:第一次从待排序的序列中选出最小(或最大)的一个元素,存放在序列的起始位置,然后再从剩余的未排序元素中寻找到最小(大)元素,然后放到已排序的序列的末尾。以此类推,直到全部待排序的数据元素的个数为零。在直接选择排序过程中存在大跨度的数据移动,选择排序是不稳定的排序方法要点:每一次循环都选出未排序号
- 用AI写游戏3——用java实现坦克大战游戏1
AnalogElectronic
Java游戏程序设计教程游戏javapython
用javaswing,jdk8实现一个坦克大战小游戏,屏幕大小宽高1000x800px敌人有10个坦克,会发射子弹,会随机自由移动,碰撞到屏幕边界会反弹,我方是一个黄颜色坦克,能发子弹,能移动,移动方向子弹方向也要跟着改变,子弹击中敌人坦克就爆炸消失,并得到10分,所有坦克消灭后游戏胜利,我方被敌人坦克子弹击中则爆炸消失,游戏结束。好的,我现在需要帮用户用JavaSwing和JDK8实现一个坦克大
- GGUF 文件格式全解析
Just_Paranoid
技术流ClipLLMGGUF量化DeepSeek
在机器学习领域,模型的存储和部署一直是关键环节。随着大语言模型(LLM)的广泛应用,如何高效地存储和加载这些复杂的模型成为一个亟待解决的问题。GGUF(GGMLUniversalFormat)作为一种新兴的二进制文件格式,旨在解决传统GGML及其衍生格式(如GGMF和GGJT)的局限性,为模型推理提供更高效、更灵活的解决方案。官方介绍:https://github.com/ggml-org/ggm
- 医院HIS接入大模型:算力基础设施与训练能力的深度剖析与测算
Allen_LVyingbo
数智化医院2025健康医疗人工智能动态规划python
一、引言1.1研究背景与意义在数字化医疗快速发展的当下,医院信息系统(HospitalInformationSystem,HIS)作为医疗信息化的核心枢纽,承载着患者诊疗信息、医院运营管理等关键数据,对提升医疗服务质量、优化医院管理流程起着至关重要的作用。然而,传统HIS在面对日益增长的医疗数据量和复杂的临床需求时,逐渐显露出分析决策能力不足、智能化程度低等短板。随着人工智能技术的飞速发展,大模型
- 技术硬核:突出FP8、3倍速度、90%成本暴降等技术参数,强化可信度
guzhoumingyue
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DeepSeek近期开源项目详细分析1.FlashMLA:大模型推理效率革命技术特点:首个开源项目FlashMLA是针对英伟达Hopper架构GPU(如H800)优化的高效多头潜在注意力(MLA)解码内核,支持可变长度序列的动态处理,显著降低显存占用并提升推理速度。在H800上可实现每秒3000GB的数据吞吐和580万亿次浮点运算(TFLOPS),接近硬件性能极限。行业影响:通过压缩KV矩阵和优化
- (5-2-01)DeepSeek多模态大模型架构:Janus模型(1)
码农三叔
训练RAG多模态)架构人工智能transformerDeepseek大模型多模态
5.2Janus模型Janus多模态模型的设计核心在于视觉编码的解耦。传统多模态模型通常使用单一的视觉编码器来处理多模态理解和视觉生成任务,但由于这两种任务对视觉特征的需求存在显著差异,单一编码器往往难以同时满足两种任务的需求,从而导致性能瓶颈。为了解决这一问题,Janus模型提出了双路径视觉编码架构,将多模态理解和视觉生成任务的视觉编码过程完全分离,从而避免了任务间的冲突,并显著提升了模型在多模
- k8s服务健康检查不通过一直重启
AustinCien
kubernetes容器云原生
健康检查不通过说明在默认的15分钟内平台没有拿到所有实例的健康页面先看报错提示,再看日志是否有程序类报错、数据库、中间件连接等的错误信息。如果无提示就从下面可能性找原因:原因一:由于应用的资源配额过低,导致应用启动慢,使启动时间超出健康检查时间解决:检查应用的CPU配额和内存配额,适当调大额度原因二:由于健康检查时间设置过短,使健康检查时间低于应用启动时间解决:检查健康检查的不健康阈值,适当调大阈
- 设计模式Python版 备忘录模式
小王子1024
设计模式Python版设计模式python备忘录模式
文章目录前言一、备忘录模式二、备忘录模式示例1三、备忘录模式示例2前言GOF设计模式分三大类:创建型模式:关注对象的创建过程,包括单例模式、简单工厂模式、工厂方法模式、抽象工厂模式、原型模式和建造者模式。结构型模式:关注类和对象之间的组合,包括适配器模式、桥接模式、组合模式、装饰模式、外观模式、享元模式和代理模式。行为型模式:关注对象之间的交互,包括职责链模式、命令模式、解释器模式、迭代器模式、中
- 高并发的“大BOSS”之详解:异步化、并行化
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测试数据库java
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>高并发的大杀器:异步化同步和异步,阻塞和非阻塞同步和异步,阻塞和非阻塞,这几个词已经是老生常谈,但是还是有很多同学分不清楚,以为同步肯定就是阻塞,异步肯定就是非阻塞,其实他们并不是一回事。同步和异步关注的是结果消息的通信机制:同步:调用方需要主动等待结果的返回。异步:不需要主动等待结果的返回,而是通过其他手段,比如状态通知,回调函数等。阻塞和非
- Ollama微调
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Ollama是一款开源工具,其目标是简化大语言模型在本地环境的部署和使用。它支持多种流行的开源大语言模型,如Llama2、Qwen2.5等。在上一篇文章中我们部署Ollama,并使用简单命令管理Ollama。接下来我们学习Ollama的高级应用。通过Ollama的ModeFile文件进行微调。通过ModelFile微调1、创建名为Modelfile的空白文件。2、在空白文件内写配置信息。FROMq
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lskkkkkkkkkkkk
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https://codeforces.com/contest/2028A.Alice’sAdventuresin“Chess”题意有一个无限大的地图,地图的原点有一个机器人,即他起初在坐标(0,0)(0,0)(0,0)处,并且会不断重复一段指令,指令的长度为nnn,指令只包含NESW字符,表示像对应的方向移动。问机器人能否在某时刻到达坐标(a,b)(a,b)(a,b)处。需要注意的是1≤n,a,b
- 127.0.0.1 与 localhost 有什么区别
.猫的树
java网络安全网络协议
文章目录引言:被忽视的基础知识陷阱一、基础概念深度解析1.1网络协议栈视角1.2技术定义对比二、核心差异全景分析2.1操作系统实现差异2.2网络编程中的行为差异三、六大关键使用场景3.1Web开发调试3.2容器化环境3.3安全策略配置四、常见问题与解决方案4.1连接拒绝问题分析4.2IPv6兼容性问题五、底层原理深度剖析5.1数据包流向对比5.2性能基准测试六、最佳实践指南6.1开发环境推荐配置6
- DeepSeek + Higress AI 网关/Spring AI Alibaba 案例征集
云原生
诚挚地感谢每一位持续关注并使用Higress和SpringAIAlibaba的朋友。我们会持续投入,力图把Higress变得更好,把Higress和SpringAIAlibaba社区和生态变得更加繁荣。关于Higress:Higress除了作为云原生网关支持Web应用的部署,也支持作为AI网关支持大模型应用的部署。我们在下方文章中展现了AI网关的需求和场景,以及HigressAI网关的能力。《回归
- 人工智能和云时代的五大DBA关注点
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数据库管理员(DBA)的角色在不断演变,以适应技术和应用开发方式的变化。过去,DBA主要侧重于管理物理硬件和软件,而现在,他们发现自己正在驾驭由云技术、人工智能驱动的自动化以及不断增长的数据所构成的复杂情况。2025年伊始,让我们来探讨一下让DBA夜不能寐的五大问题。数据安全和隐私数据泄露事件不断成为头条新闻,其后果可能是毁灭性的。DBA站在保护敏感信息的第一线。根据IBM最近的一项研究,数据泄露
- 云原生周刊:云原生和 AI
云计算
开源项目推荐FlashMLADeepSeek于北京时间2025年2月24日上午9点正式开源了FlashMLA项目。FlashMLA是专为NVIDIAHopper架构GPU(如H100、H800)优化的高效多头潜在注意力(MLA)解码内核,旨在提升大模型推理性能,特别是针对可变长度序列进行了优化。性能表现:在NVIDIAH800SXM5GPU上,FlashMLA展现了卓越的性能:内存带宽:高达300
- 【无人集群系列---大疆无人集群技术进展、技术路线与未来发展方向】
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无人集群低空经济无人集群无人机低空经济通信
大疆无人集群技术进展、技术路线与未来发展方向一、技术进展1.核心技术创新(1)集群协同控制技术(2)感知与能源系统升级2.行业应用落地(1)智慧城市与安防(2)应急救援(3)物流与测绘二、技术路线解析1.硬件集群化战略2.软件生态构建3.关键技术突破点三、未来发展方向1.技术深化方向2.行业应用扩展3.生态与标准建设四、挑战与应对策略1.技术瓶颈2.政策与市场五、发展路线图(2025-2030)一
- 展望2024:大语言模型与AI应用的发展趋势
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头部大语言模型阵营在全球范围内,大型语言模型呈现出显著的区域化发展特征。美国和中国的发展路径各有特色。美国的大型语言模型阵营已基本确立,主要集中在几家大型科技公司及其与一些头部模型创业公司的联合体。美国的AI领域已进入高成本的军备竞赛阶段,新的参与者较难入局。相比之下,中国的大型语言模型呈现百花齐放的态势,目前有百余个项目声称正在开发大型模型。中国更依赖开源生态,二次开发新的语言模型。除美国外,其
- 超声波俱乐部:AI应用大爆发前夜,场景、闭环与LLM进化
超声波沙龙
人工智能算法机器学习
7月13日,第十九期超声波俱乐部内部分享会在北京望京举行,本期的主题是:AI应用大爆发前夜,场景、闭环与LLM进化。到场的嘉宾有:超声波创始人杨子超,超声波联合创始人、和牛商业创始人刘思雨,豆神集团副总裁&CTO阎鹏,紫辉创投创始人&CEO郑刚,中国国际经济交流中心研究员、文化与旅游部中国建筑文化研究会理事徐曦,APUSAI实验室首席科学家张旭,APUS副总裁邓小波,天浩盛世总经理、风聆嘀咕创始人
- 有哪些开源大数据处理项目使用了大模型
魔王阿卡纳兹
大数据治理与分析开源大数据数据清洗
以下是一些使用了大模型的开源大数据处理项目:1.**RedPajama**:这是一个开源项目,使用了LLM大语言模型数据处理组件,对GitHub代码数据进行清洗和处理。具体流程包括数据清洗、过滤低质量样本、识别和删除重复样本等步骤。2.**SWIFT**:阿里开源的大模型微调轻量级框架,用于提高RAG应用的准确度。3.**Text2SQL**:阿里发布的最新实践开源模型,其准确度超过了GPT4。4
- DeepSeek开源的意义
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AI技术大模型deepseekAI大模型智合同开源软件技术发展与创新人工智能deepseek改变市场格局
#deepseek##智合同##AI大模型#春节期间,国产AI大模型DeepSeek火出圈,DeepSeek的开源模型发布后给广大用户带来很多惊喜。DeepSeek最新发布的大模型DeepSeek-V3在全球AI界引起了广泛关注。该模型不仅在性能上达到了世界顶尖水平,而且通过技术创新大幅度缩减了以往大模型所需的庞大算力,从而显著降低了成本。这种低成本高性能的特性使得DeepSeek被业界誉为“AI
- 配置nginx反向代理时,要注意的权限设置
Codes_AndyLiu
杂谈nginx服务器bufferheadertomcatfile
MYPM演示环境(www.mypm.cc/mypm)中当下载大的附件,或是页面中有大图片时,就会下载中断或是图版无法显示也许你要说我用的nginx缺省的设置没碰到这问题,那是因为你的网站没大文件查看nginx日志failed(13:Permissiondenied)whilereadingupstream怪了为什么说没权限呢,当时这问题搞了2个多小时,在这期间不得不用tomcat当代理服务器引出了
- 插入表主键冲突做更新
a-john
有以下场景:
用户下了一个订单,订单内的内容较多,且来自多表,首次下单的时候,内容可能会不全(部分内容不是必须,出现有些表根本就没有没有该订单的值)。在以后更改订单时,有些内容会更改,有些内容会新增。
问题:
如果在sql语句中执行update操作,在没有数据的表中会出错。如果在逻辑代码中先做查询,查询结果有做更新,没有做插入,这样会将代码复杂化。
解决:
mysql中提供了一个sql语
- Android xml资源文件中@、@android:type、@*、?、@+含义和区别
Cb123456
@+@?@*
一.@代表引用资源
1.引用自定义资源。格式:@[package:]type/name
android:text="@string/hello"
2.引用系统资源。格式:@android:type/name
android:textColor="@android:color/opaque_red"
- 数据结构的基本介绍
天子之骄
数据结构散列表树、图线性结构价格标签
数据结构的基本介绍
数据结构就是数据的组织形式,用一种提前设计好的框架去存取数据,以便更方便,高效的对数据进行增删查改。正确选择合适的数据结构,对软件程序的高效执行的影响作用不亚于算法的设计。此外,在计算机系统中数据结构的作用也是非同小可。例如常常在编程语言中听到的栈,堆等,就是经典的数据结构。
经典的数据结构大致如下:
一:线性数据结构
(1):列表
a
- 通过二维码开放平台的API快速生成二维码
一炮送你回车库
api
现在很多网站都有通过扫二维码用手机连接的功能,联图网(http://www.liantu.com/pingtai/)的二维码开放平台开放了一个生成二维码图片的Api,挺方便使用的。闲着无聊,写了个前台快速生成二维码的方法。
html代码如下:(二维码将生成在这div下)
? 1
&nbs
- ImageIO读取一张图片改变大小
3213213333332132
javaIOimageBufferedImage
package com.demo;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imageio.ImageIO;
/**
* @Description 读取一张图片改变大小
* @author FuJianyon
- myeclipse集成svn(一针见血)
7454103
eclipseSVNMyEclipse
&n
- 装箱与拆箱----autoboxing和unboxing
darkranger
J2SE
4.2 自动装箱和拆箱
基本数据(Primitive)类型的自动装箱(autoboxing)、拆箱(unboxing)是自J2SE 5.0开始提供的功能。虽然为您打包基本数据类型提供了方便,但提供方便的同时表示隐藏了细节,建议在能够区分基本数据类型与对象的差别时再使用。
4.2.1 autoboxing和unboxing
在Java中,所有要处理的东西几乎都是对象(Object)
- ajax传统的方式制作ajax
aijuans
Ajax
//这是前台的代码
<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="UTF-8"%> <% String path = request.getContextPath(); String basePath = request.getScheme()+
- 只用jre的eclipse是怎么编译java源文件的?
avords
javaeclipsejdktomcat
eclipse只需要jre就可以运行开发java程序了,也能自动 编译java源代码,但是jre不是java的运行环境么,难道jre中也带有编译工具? 还是eclipse自己实现的?谁能给解释一下呢问题补充:假设系统中没有安装jdk or jre,只在eclipse的目录中有一个jre,那么eclipse会采用该jre,问题是eclipse照样可以编译java源文件,为什么呢?
&nb
- 前端模块化
bee1314
模块化
背景: 前端JavaScript模块化,其实已经不是什么新鲜事了。但是很多的项目还没有真正的使用起来,还处于刀耕火种的野蛮生长阶段。 JavaScript一直缺乏有效的包管理机制,造成了大量的全局变量,大量的方法冲突。我们多么渴望有天能像Java(import),Python (import),Ruby(require)那样写代码。在没有包管理机制的年代,我们是怎么避免所
- 处理百万级以上的数据处理
bijian1013
oraclesql数据库大数据查询
一.处理百万级以上的数据提高查询速度的方法: 1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
2.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 o
- mac 卸载 java 1.7 或更高版本
征客丶
javaOS
卸载 java 1.7 或更高
sudo rm -rf /Library/Internet\ Plug-Ins/JavaAppletPlugin.plugin
成功执行此命令后,还可以执行 java 与 javac 命令
sudo rm -rf /Library/PreferencePanes/JavaControlPanel.prefPane
成功执行此命令后,还可以执行 java
- 【Spark六十一】Spark Streaming结合Flume、Kafka进行日志分析
bit1129
Stream
第一步,Flume和Kakfa对接,Flume抓取日志,写到Kafka中
第二部,Spark Streaming读取Kafka中的数据,进行实时分析
本文首先使用Kakfa自带的消息处理(脚本)来获取消息,走通Flume和Kafka的对接 1. Flume配置
1. 下载Flume和Kafka集成的插件,下载地址:https://github.com/beyondj2ee/f
- Erlang vs TNSDL
bookjovi
erlang
TNSDL是Nokia内部用于开发电信交换软件的私有语言,是在SDL语言的基础上加以修改而成,TNSDL需翻译成C语言得以编译执行,TNSDL语言中实现了异步并行的特点,当然要完整实现异步并行还需要运行时动态库的支持,异步并行类似于Erlang的process(轻量级进程),TNSDL中则称之为hand,Erlang是基于vm(beam)开发,
- 非常希望有一个预防疲劳的java软件, 预防过劳死和眼睛疲劳,大家一起努力搞一个
ljy325
企业应用
非常希望有一个预防疲劳的java软件,我看新闻和网站,国防科技大学的科学家累死了,太疲劳,老是加班,不休息,经常吃药,吃药根本就没用,根本原因是疲劳过度。我以前做java,那会公司垃圾,老想赶快学习到东西跳槽离开,搞得超负荷,不明理。深圳做软件开发经常累死人,总有不明理的人,有个软件提醒限制很好,可以挽救很多人的生命。
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(1)IT行业成五大疾病重灾区:过劳死平均37.9岁
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-原型模式
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
/**
* Effective Java 建议使用copy constructor or copy factory来代替clone()方法:
* 1.public Product copy(Product p){}
* 2.publi
- 配置管理---svn工具之权限配置
chenyu19891124
SVN
今天花了大半天的功夫,终于弄懂svn权限配置。下面是今天收获的战绩。
安装完svn后就是在svn中建立版本库,比如我本地的是版本库路径是C:\Repositories\pepos。pepos是我的版本库。在pepos的目录结构
pepos
component
webapps
在conf里面的auth里赋予的权限配置为
[groups]
- 浅谈程序员的数学修养
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设计模式编程算法面试招聘
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- 批量执行 bulk collect与forall用法
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oraclesqlbulk collectforall
BULK COLLECT 子句会批量检索结果,即一次性将结果集绑定到一个集合变量中,并从SQL引擎发送到PL/SQL引擎。通常可以在SELECT INTO、
FETCH INTO以及RETURNING INTO子句中使用BULK COLLECT。本文将逐一描述BULK COLLECT在这几种情形下的用法。
有关FORALL语句的用法请参考:批量SQL之 F
- Linux下使用rsync最快速删除海量文件的方法
dongwei_6688
OS
1、先安装rsync:yum install rsync
2、建立一个空的文件夹:mkdir /tmp/test
3、用rsync删除目标目录:rsync --delete-before -a -H -v --progress --stats /tmp/test/ log/这样我们要删除的log目录就会被清空了,删除的速度会非常快。rsync实际上用的是替换原理,处理数十万个文件也是秒删。
- Yii CModel中rules验证规格
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Yii cValidator主要用法分析:
yii验证rulesit 分类: Yii yii的rules验证 cValidator主要属性 attributes ,builtInValidators,enableClientValidation,message,on,safe,skipOnError
 
- 基于vagrant的redis主从实验
dcj3sjt126com
vagrant
平台: Mac
工具: Vagrant
系统: Centos6.5
实验目的: Redis主从
实现思路
制作一个基于sentos6.5, 已经安装好reids的box, 添加一个脚本配置从机, 然后作为后面主机从机的基础box
制作sentos6.5+redis的box
mkdir vagrant_redis
cd vagrant_
- Memcached(二)、Centos安装Memcached服务器
frank1234
centosmemcached
一、安装gcc
rpm和yum安装memcached服务器连接没有找到,所以我使用的是make的方式安装,由于make依赖于gcc,所以要先安装gcc
开始安装,命令如下,[color=red][b]顺序一定不能出错[/b][/color]:
建议可以先切换到root用户,不然可能会遇到权限问题:su root 输入密码......
rpm -ivh kernel-head
- Remove Duplicates from Sorted List
hcx2013
remove
Given a sorted linked list, delete all duplicates such that each element appear only once.
For example,Given 1->1->2, return 1->2.Given 1->1->2->3->3, return&
- Spring4新特性——JSR310日期时间API的支持
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Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
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- 浅谈enum与单例设计模式
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java单例
在JDK1.5之前的单例实现方式有两种(懒汉式和饿汉式并无设计上的区别故看做一种),两者同是私有构
造器,导出静态成员变量,以便调用者访问。
第一种
package singleton;
public class Singleton {
//导出全局成员
public final static Singleton INSTANCE = new S
- 使用switch条件语句需要注意的几点
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cbreakswitch
1. 当满足条件的case中没有break,程序将依次执行其后的每种条件(包括default)直到遇到break跳出
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{
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switch(n) {
case 1:
printf("--1--\n");
default:
printf("defa
- 配置Spring Mybatis JUnit测试环境的应用上下文
schnell18
springmybatisJUnit
Spring-test模块中的应用上下文和web及spring boot的有很大差异。主要试下来差异有:
单元测试的app context不支持从外部properties文件注入属性
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解决第一个问题可以配置一个PropertyPlaceholderConfigurer的bean。
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- Java 定时任务总结一
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Java定时任务总结 一.从技术上分类大概分为以下三种方式: 1.Java自带的java.util.Timer类,这个类允许你调度一个java.util.TimerTask任务; 说明: java.util.Timer定时器,实际上是个线程,定时执行TimerTask类 &
- 一种防止用户生成内容站点出现商业广告以及非法有害等垃圾信息的方法
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rank相似度计算文本相似度词袋模型余弦相似度
本文描述了一种在ITEYE博客频道上面出现的新型的商业广告形式及其应对方法,对于其他的用户生成内容站点类型也具有同样的适用性。
最近在ITEYE博客频道上面出现了一种新型的商业广告形式,方法如下:
1、注册多个账号(一般10个以上)。
2、从多个账号中选择一个账号,发表1-2篇博文