- Qt QComboBox 下拉列表偏移问题探究:多屏幕与高 DPI 环境下的 bug
吃面不喝汤66
Qtqtbug开发语言
一、问题背景与重现步骤现象描述:在Qt应用程序中,主界面包含QComboBox控件,并且启用了高DPI支持(例如在main()中调用QCoreApplication::setAttribute(Qt::AA_EnableHighDpiScaling))。当用户将窗口拖动到不同DPI的屏幕上,点击QComboBox弹出下拉列表时,下拉列表的位置与预期不符,出现明显偏移,从而影响用户体验。重现步骤:在
- 高流量Web服务器Kubernetes架构优化
完颜振江
前端服务器kubernetes
一、基础设施层优化1.节点自动扩展策略#集群自动扩缩容配置(GKE示例)apiVersion:clusterautoscaler.kubernetes.io/v1beta2kind:AutoscalingPolicymetadata:name:web-cluster-policyspec:minNodeCount:5maxNodeCount:50scaleDown:utilizationThres
- X-R1 项目代码文件的详细剖析并精读rewards、grpo、x_grpo_trainer(src/x_r1)
仙人掌_lz
人工智能人工智能深度学习学习
这个项目名为[X-R1](https://github.com/dhcode-cpp/X-R1),是一个基于强化学习的训练框架,旨在构建一个易于使用、低成本的训练框架,以加速ScalingPost-Training的开发。以下是对该项目的详细解释:项目结构项目的主要目录结构如下:X-R1/├──.gitignore├──LICENSE├──Makefile├──README.md├──requir
- 图像处理篇---基本OpenMV图像处理
Ronin-Lotus
图像处理篇嵌入式硬件篇图像处理人工智能计算机视觉python机器学习OpenMV
文章目录前言1.灰度化(Grayscale)2.二值化(Thresholding)3.掩膜(Mask)4.腐蚀(Erosion)5.膨胀(Dilation)6.缩放(Scaling)7.旋转(Rotation)8.平移(Translation)9.边缘检测(EdgeDetection)10.轮廓检测(ContourDetection)11.总结总结前言以上就是今天要讲的内容,本文仅仅简单介绍了Op
- CES 2025 NVIDIA Project DIGITS 与更多突破性发布全解析
新加坡内哥谈技术
人工智能科技生活自动化深度学习
每周跟踪AI热点新闻动向和震撼发展想要探索生成式人工智能的前沿进展吗?订阅我们的简报,深入解析最新的技术突破、实际应用案例和未来的趋势。与全球数同行一同,从行业内部的深度分析和实用指南中受益。不要错过这个机会,成为AI领域的领跑者。点击订阅,与未来同行!订阅:https://rengongzhineng.io/观看视频B站链接:【年尾特献:AI的规模定律(scalinglaw)和芯片业达到瓶颈了吗
- 如何从零开始,训练AI大模型?零基础入门到精通,收藏这一篇就够了
网络安全大白
科技程序员大模型人工智能大模型
导读大模型作为目前最前沿的技术,是如何开发或者训练出来的呢。本文就为大家总结了大模型训练各阶段的最新技术方法,希望对大家有所帮助。1背景根据scalinglaw,模型越大,高质量数据越多,效果越好。但还有一个很直观的情况,随着预训练样本的质量不断提升,训练手段的优化。新的模型,往往效果能轻松反超参数量两倍于它的模型。例如,最新出的minicpm,微信内部评测效果也是非常棒的。跟规模相对接近的2b、
- 大语言模型多代理协作(MACNET)
ZhangJiQun&MXP
2021AIpython教学2021论文语言模型人工智能自然语言处理
大语言模型多代理协作(MACNET)ScalingLarge-Language-Model-basedMulti-AgentCollaboration提出多智能体协作网络(MACNET),以探究多智能体协作中增加智能体数量是否存在类似神经缩放定律的规律。研究发现了小世界协作现象和协作缩放定律,为LLM系统资源预测和优化提供了思路。研究背景与动机:大语言模型(LLMs)因神经缩放定律展现出强大能力,
- 刚刚,奥特曼给出AGI三个判断:Scaling Law保持不变,没理由放缓投资
量子位
刚刚,OpenAI奥特曼的最新AI观察出炉:ScalingLaw将保持不变,短时间内没有理由停止对AI进行指数增长级的投资!具体共有3点1、AI能力与投入资源呈对数关系2、AI使用成本每年降低约10倍3、AI带来的社会经济价值呈超级指数增长在最新发布的博客里,他给出对于AGI当下及未来的细致判断。等到2035年,每个人都可以调动相当于2025年所有人智慧总和的能力。但在2025年,世界还不会发生太
- 【AI学习】LLM的发展方向
bylander
AI学习人工智能学习gpt
个人的思考,请大家批评。这一轮AI浪潮,叙事的主要逻辑就是scalinglaw,模型越大,性能越好,投入越大,性能越好,回报越高,等等。当然,首先要有一个能够scaling的模型架构,Transformer是首个能够scaling的模型架构,去年的Mamba学习,了解了为什么CNN、LSTM这些架构为什么无法scaling。Scalinglaw,以前主要集中在LLM的预训练方面。一段时间有个说法,
- 数值型特征处理 - 归一化和分桶
Ivanqhz
设计模式javaspark大数据分布式
归一化概述归一化,好像是把数据缩放到某个范围内,比如0到1或者标准化处理。而分桶可能是指把连续的数值分成不同的区间,比如年龄段分成0-18,19-30这样的区间消除特征间的量纲差异,使不同特征具有可比性,适用于依赖距离或梯度的模型(如SVM、神经网络、KNN)最大最小归一化(Min-MaxScaling)将数据线性映射到[0,1]计算公式:xnorm=x−xminxmax−xminx_{norm}
- 资产管理软件 GLPI的安装(转)
weixin_34223655
数据库phpjson
资产管理系统GLPI的安装2010-07-0516:20:31标签:休闲资产管理系统GLPI职场原创作品,允许转载,转载时请务必以超链接形式标明文章原始出处、作者信息和本声明。否则将追究法律责任。http://hx100.blog.51cto.com/44326/344181GLPI资产管理系统系统:Linux5.5(32bit)IP:10.80.11.205撰写人:hx10日期:2010/7/5
- 使用Pygame制作“贪吃蛇”游戏
Damon小智
Pythonpygamepython游戏程序
贪吃蛇是一款经典的休闲小游戏:玩家通过操控一条会不断变长的“蛇”在屏幕中移动,去吃随机出现的食物,同时要避免撞到墙壁或自己身体的其他部分。由于其逻辑相对简单,但可玩性和扩展性都不错,非常适合作为新手练习游戏编程的项目。在本篇博客中,我们将使用Python语言+Pygame库来从零实现一款贪吃蛇。1.开发环境准备Python3.xPygame库:如果尚未安装,请在命令行执行:pipinstallpy
- cpu 调频策略
weixin_33814685
python
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>调频策略通常有如下:1.Performance:CPUfreq被设置成scaling_min_freq和scaling_max_freq中的最高频率,2.Powersave::CPUfreq被设置成scaling_min_freq和scaling_max_freq中的最低频率;3.Userspace:允许root权限的用户通过sysfs的“sc
- 初探Linux CPU动态调频与实测
He11o_Liu
操作系统LinuxCPUFreqCPU调频Linux
关于本文主要涉及LinuxCPUFreq子系统是什么,为什么需要,怎么用。并解决在实际测试中遇到的三个问题:scaling_governor没有userspace的问题。/proc/cpuinfo与cpuinfo_cur_freq显示频率不同。无法针对单个核心调频并使一个CPU下的不同的核心运行在不同的频率下。参考资料Linux2.6内核中的最新电源管理技术综述_CPUFreqLinux动态频率调
- kimi o1和deepseek o1对比,非常直观!
AI生成曾小健
LLM大语言模型人工智能
kimio1和deepseeko1对比,非常直观!刘俊是丁师兄大模型2025年01月25日21:34湖北两家凑巧同一天放出了解题推理模型,简单对比着看了下实现方案,o1类模型实现并没有和大家早期推测的那样用上MCTS,PRM这些方法,个人感觉也是太复杂的方法scaling不了。目前各家用的方案看起来更像是sft+rl的加强版,把推理过程内含进生成,而不是用结构去引导生成。两家效果看报告比较接近,个
- LLM - 大模型 ScallingLaws 的设计 100B 预训练方案(PLM) 教程(5)
ManonLegrand
大模型(LLM)人工智能LLMScalingLaws100B预训练DeepNormEGS
欢迎关注我的CSDN:https://spike.blog.csdn.net/本文地址:https://spike.blog.csdn.net/article/details/145356022免责声明:本文来源于个人知识与公开资料,仅用于学术交流,欢迎讨论,不支持转载。ScalingLaws(缩放法则)是大模型领域中,用于描述模型性能(Loss)与模型规模N、数据量D、计算资源C之间关系的经验规
- 8 比例缩放(scale.rs)
Source.Liu
euclid库rusteuclidCAD
scale.rs代码是几何变换库euclid中典型的数据结构和方法的例子,用于处理二维和三维空间中的缩放变换。一、scale.rs文件源码//!Atype-checkedscalingfactorbetweenunits.usecrate::num::One;usecrate::approxord::{max,min};usecrate::{Box2D,Box3D,Point2D,Point3D,
- 啥是CSD?
asdsad12311
csd基础了解了解csd你知道多少
修改CSD即CentralShoppingDistrict,它不是城市中间的人气集合的地方,是多中间开展城市规划的具体体会,在国际上,CSD是确保大型城市经济持续开展的最科学的解决方案,也是城市开展过程中一个具有颠覆性的测验。CSD是一种全新的休闲方法,通常选址于城市之间的交通枢纽上,多以主题公园、超大规模商业中间(如奥特莱斯)、大型酒店餐饮文娱业为主要业态构成经济中心,最重要的是有必要具有区域内
- Node.js多线程:性能提升的关键
Node.js扩展:你需要了解的多线程原文链接:https://dev.to/leapcell/scaling-nodejs-multi-threading-you-need-to-know-2nhi作者:Leapcell译者:倔强青铜三前言大家好,我是倔强青铜三。是一名热情的软件工程师,我热衷于分享和传播IT技术,致力于通过我的知识和技能推动技术交流与创新,欢迎关注我,微信公众号:倔强青铜三。欢
- 【大模型入门必看】LLM大语言模型导读
古-月
LLM大语言模型
前言在规模扩展定律(ScalingLaws)被证明对语言模型有效之后,研究者构建出了许多大语言模型。尤其是2022年底面向普通消费者的ChatGPT模型的出现,正式标志着自然语言处理进入大语言模型时代。本章将简要梳理大语言模型的技术要点以及构建过程,并且列举了可用于预训练以及微调模型的常用数据集,介绍了目前开发大语言模型常用的代码库、预训练大语言模型的步骤以及涉及的关键技术,包括数据准备阶段、模型
- 如何从零开始训练大模型(预训练方向)
AI小白熊
prompt人工智能ai大模型程序员转行学习
1.背景根据scalinglaw,模型越大,高质量数据越多,效果越好。但还有一个很直观的情况,随着预训练样本的质量不断提升,训练手段的优化。新的模型,往往效果能轻松反超参数量两倍于它的模型。例如,最新出的minicpm,微信内部评测效果也是非常棒的。跟规模相对接近的2b、7b模型比,得分比qwen2b高,和qwen7b比有的高有的低。这个是minicpm的详细技术文档:https://shengd
- 豆包MarsCode 蛇年编程大作战-2025蛇年花样贪吃蛇
BLACK594
豆包MarsCode人工智能vue.js
贪吃蛇游戏是一款经典的休闲游戏,它的核心机制简单且充满趣味。在这个即将到来蛇年,我决定用豆包MarsCode实现他,唤起大家对经典游戏的回忆,为这个特别的年份增添一份别样的乐趣。完整代码及在线体验在线体验-豆包MarsCode花样贪吃蛇游戏素材来自于4399游戏"贪吃蛇竞技场"代码采用Vue实现,豆包MarsCode辅助开发
- 【机器学习】必会降维算法之:多维缩放(MDS)
Carl_奕然
机器学习算法人工智能
多维缩放(MDS)1、引言2、多维缩放(MDS)2.1定义2.2应用场景2.3核心原理2.4实现方式2.5算法公式2.6代码示例3、总结1、引言小鱼:最近小屌丝在休假,难得的清闲,我这也闲言少叙,书归正传,咱就聊一聊降为算法之:多维缩放(MDS)在机器学习和数据科学领域,多维缩放(MultidimensionalScaling,简称MDS)是一种常用的降维技术。它能够在尽可能保留原始数据点间距离的
- 数据项目相关的AWS云计算架构设计
weixin_30777913
云计算数据仓库awssparkpython
电商数据平台架构高性能:使用AmazonEC2的计算优化实例处理业务逻辑和数据计算,搭配AmazonElastiCache内存缓存,加速数据读取。应用负载均衡器(ALB)在EC2实例间分发流量,实现负载均衡。高可用性:采用多可用区(Multi-AZ)部署,将EC2实例、数据库等资源分布在多个可用区。使用AmazonRDS并开启多AZ部署,实现数据库自动故障转移。利用AWSAutoScaling根据
- 【图像复原】论文精读:Scaling Up to Excellence: Practicing Model Scaling for Photo-Realistic Image Restoration
十小大
超分辨率重建(理论+实战科研+应用)深度学习人工智能计算机视觉图像修复图像处理论文阅读论文笔记
第一次来请先看这篇文章:【超分辨率(Super-Resolution)】关于【超分辨率重建】专栏的相关说明,包含专栏简介、专栏亮点、适配人群、相关说明、阅读顺序、超分理解、实现流程、研究方向、论文代码数据集汇总等)文章目录前言Abstract1.Introduction2.RelatedWork3.Method3.1.ModelScalingUp3.2.ScalingUpTrainingData3
- 海尔 F231ZC 随身 WiFi 刷机升级全攻略
虎王科技
golang后端
随身WiFi相关(程序+源码+工具+调试部署+开发环境)总共500多GB以上,文章末尾可获取,在最后面了。技术来自酷安论坛本文进攻学习研究自娱自乐在快节奏的现代生活中,网络连接已成为我们不可或缺的一部分。无论是商务出行还是日常休闲,随身WiFi设备都能为我们提供随时随地的上网服务。而海尔F231ZC作为一款备受关注的随身WiFi产品,其性能与功能也在不断更新和优化。本文将为您详细介绍海尔F231Z
- Windows 系统对用户生活和工作的影响
windows
在当今数字化时代,Windows系统早已融入到我们生活和工作的方方面面,如同空气和水一般,成为了不可或缺的存在。它以强大的功能和广泛的应用,深刻地影响着我们的生活方式和工作模式,为我们带来了前所未有的便利和机遇。在日常生活中,Windows系统极大地丰富了我们的娱乐体验。通过Windows系统,我们可以轻松畅玩各种类型的游戏,从紧张刺激的大型3D游戏到休闲益智的小游戏,满足了不同用户的游戏需求。游
- LLM - 大模型 ScallingLaws 的 CLM 和 MLM 中不同系数(PLM) 教程(2)
ManonLegrand
大模型(LLM)LLMScalingLawsCLMMLMIsoFLOPsSymboLab
欢迎关注我的CSDN:https://spike.blog.csdn.net/本文地址:https://spike.blog.csdn.net/article/details/145188660免责声明:本文来源于个人知识与公开资料,仅用于学术交流,欢迎讨论,不支持转载。ScalingLaws(缩放法则)是大模型领域中,用于描述模型性能(Loss)与模型规模N、数据量D、计算资源C之间关系的经验规
- 游戏开黑陪玩系统: 多客陪玩系统,线下搭子,付费陪聊系统APP小程序H5公众号三端打包
线下搭子通常指的是在现实生活中一起玩游戏的伙伴。而开黑陪玩系统则可以将这种线下合作延伸到线上,让玩家即使不在同一地点也能享受到组队开黑的乐趣。通过陪玩系统,玩家可以发布游戏约单,寻找合适的陪玩伙伴一起进行游戏,满足个性化需求。多客陪玩系统特点1.高清流畅语音通话:确保游戏与休闲时沟通无阻。多客陪玩系统采用先进降噪与回声消除技术,提升对话清晰度;同时支持多人有序交流。2.个性化房间设置:用户可创建私
- [UWP]实用的Shape指南
weixin_34195364
c#ui
在UWPUI系统中,使用Shape是绘制2D图形最简单的方式,小到图标,大到图表都用到Shape的派生类,可以说有举足轻重的地位。幸运的是从Silverlight以来Shape基本没有什么大改动,简直是UWP中的一股清流。上图来自ProSilverlight5inC#,可见Silverlight中的Shape和UWP的Shape基本架构一致。Shape的API从WPF以来就几乎没变,对熟悉WPF/
- jQuery 跨域访问的三种方式 No 'Access-Control-Allow-Origin' header is present on the reque
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境跨域众观千象
XMLHttpRequest cannot load http://v.xxx.com. No 'Access-Control-Allow-Origin' header is present on the requested resource. Origin 'http://localhost:63342' is therefore not allowed access. test.html:1
- mysql 分区查询优化
annan211
java分区优化mysql
分区查询优化
引入分区可以给查询带来一定的优势,但同时也会引入一些bug.
分区最大的优点就是优化器可以根据分区函数来过滤掉一些分区,通过分区过滤可以让查询扫描更少的数据。
所以,对于访问分区表来说,很重要的一点是要在where 条件中带入分区,让优化器过滤掉无需访问的分区。
可以通过查看explain执行计划,是否携带 partitions
- MYSQL存储过程中使用游标
chicony
Mysql存储过程
DELIMITER $$
DROP PROCEDURE IF EXISTS getUserInfo $$
CREATE PROCEDURE getUserInfo(in date_day datetime)-- -- 实例-- 存储过程名为:getUserInfo-- 参数为:date_day日期格式:2008-03-08-- BEGINdecla
- mysql 和 sqlite 区别
Array_06
sqlite
转载:
http://www.cnblogs.com/ygm900/p/3460663.html
mysql 和 sqlite 区别
SQLITE是单机数据库。功能简约,小型化,追求最大磁盘效率
MYSQL是完善的服务器数据库。功能全面,综合化,追求最大并发效率
MYSQL、Sybase、Oracle等这些都是试用于服务器数据量大功能多需要安装,例如网站访问量比较大的。而sq
- pinyin4j使用
oloz
pinyin4j
首先需要pinyin4j的jar包支持;jar包已上传至附件内
方法一:把汉字转换为拼音;例如:编程转换后则为biancheng
/**
* 将汉字转换为全拼
* @param src 你的需要转换的汉字
* @param isUPPERCASE 是否转换为大写的拼音; true:转换为大写;fal
- 微博发送私信
随意而生
微博
在前面文章中说了如和获取登陆时候所需要的cookie,现在只要拿到最后登陆所需要的cookie,然后抓包分析一下微博私信发送界面
http://weibo.com/message/history?uid=****&name=****
可以发现其发送提交的Post请求和其中的数据,
让后用程序模拟发送POST请求中的数据,带着cookie发送到私信的接入口,就可以实现发私信的功能了。
- jsp
香水浓
jsp
JSP初始化
容器载入JSP文件后,它会在为请求提供任何服务前调用jspInit()方法。如果您需要执行自定义的JSP初始化任务,复写jspInit()方法就行了
JSP执行
这一阶段描述了JSP生命周期中一切与请求相关的交互行为,直到被销毁。
当JSP网页完成初始化后
- 在 Windows 上安装 SVN Subversion 服务端
AdyZhang
SVN
在 Windows 上安装 SVN Subversion 服务端2009-09-16高宏伟哈尔滨市道里区通达街291号
最佳阅读效果请访问原地址:http://blog.donews.com/dukejoe/archive/2009/09/16/1560917.aspx
现在的Subversion已经足够稳定,而且已经进入了它的黄金时段。我们看到大量的项目都在使
- android开发中如何使用 alertDialog从listView中删除数据?
aijuans
android
我现在使用listView展示了很多的配置信息,我现在想在点击其中一条的时候填出 alertDialog,点击确认后就删除该条数据,( ArrayAdapter ,ArrayList,listView 全部删除),我知道在 下面的onItemLongClick 方法中 参数 arg2 是选中的序号,但是我不知道如何继续处理下去 1 2 3
- jdk-6u26-linux-x64.bin 安装
baalwolf
linux
1.上传安装文件(jdk-6u26-linux-x64.bin)
2.修改权限
[root@localhost ~]# ls -l /usr/local/jdk-6u26-linux-x64.bin
3.执行安装文件
[root@localhost ~]# cd /usr/local
[root@localhost local]# ./jdk-6u26-linux-x64.bin&nbs
- MongoDB经典面试题集锦
BigBird2012
mongodb
1.什么是NoSQL数据库?NoSQL和RDBMS有什么区别?在哪些情况下使用和不使用NoSQL数据库?
NoSQL是非关系型数据库,NoSQL = Not Only SQL。
关系型数据库采用的结构化的数据,NoSQL采用的是键值对的方式存储数据。
在处理非结构化/半结构化的大数据时;在水平方向上进行扩展时;随时应对动态增加的数据项时可以优先考虑使用NoSQL数据库。
在考虑数据库的成熟
- JavaScript异步编程Promise模式的6个特性
bijian1013
JavaScriptPromise
Promise是一个非常有价值的构造器,能够帮助你避免使用镶套匿名方法,而使用更具有可读性的方式组装异步代码。这里我们将介绍6个最简单的特性。
在我们开始正式介绍之前,我们想看看Javascript Promise的样子:
var p = new Promise(function(r
- [Zookeeper学习笔记之八]Zookeeper源代码分析之Zookeeper.ZKWatchManager
bit1129
zookeeper
ClientWatchManager接口
//接口的唯一方法materialize用于确定那些Watcher需要被通知
//确定Watcher需要三方面的因素1.事件状态 2.事件类型 3.znode的path
public interface ClientWatchManager {
/**
* Return a set of watchers that should
- 【Scala十五】Scala核心九:隐式转换之二
bit1129
scala
隐式转换存在的必要性,
在Java Swing中,按钮点击事件的处理,转换为Scala的的写法如下:
val button = new JButton
button.addActionListener(
new ActionListener {
def actionPerformed(event: ActionEvent) {
- Android JSON数据的解析与封装小Demo
ronin47
转自:http://www.open-open.com/lib/view/open1420529336406.html
package com.example.jsondemo;
import org.json.JSONArray;
import org.json.JSONException;
import org.json.JSONObject;
impor
- [设计]字体创意设计方法谈
brotherlamp
UIui自学ui视频ui教程ui资料
从古至今,文字在我们的生活中是必不可少的事物,我们不能想象没有文字的世界将会是怎样。在平面设计中,UI设计师在文字上所花的心思和功夫最多,因为文字能直观地表达UI设计师所的意念。在文字上的创造设计,直接反映出平面作品的主题。
如设计一幅戴尔笔记本电脑的广告海报,假设海报上没有出现“戴尔”两个文字,即使放上所有戴尔笔记本电脑的图片都不能让人们得知这些电脑是什么品牌。只要写上“戴尔笔
- 单调队列-用一个长度为k的窗在整数数列上移动,求窗里面所包含的数的最大值
bylijinnan
java算法面试题
import java.util.LinkedList;
/*
单调队列 滑动窗口
单调队列是这样的一个队列:队列里面的元素是有序的,是递增或者递减
题目:给定一个长度为N的整数数列a(i),i=0,1,...,N-1和窗长度k.
要求:f(i) = max{a(i-k+1),a(i-k+2),..., a(i)},i = 0,1,...,N-1
问题的另一种描述就
- struts2处理一个form多个submit
chiangfai
struts2
web应用中,为完成不同工作,一个jsp的form标签可能有多个submit。如下代码:
<s:form action="submit" method="post" namespace="/my">
<s:textfield name="msg" label="叙述:">
- shell查找上个月,陷阱及野路子
chenchao051
shell
date -d "-1 month" +%F
以上这段代码,假如在2012/10/31执行,结果并不会出现你预计的9月份,而是会出现八月份,原因是10月份有31天,9月份30天,所以-1 month在10月份看来要减去31天,所以直接到了8月31日这天,这不靠谱。
野路子解决:假设当天日期大于15号
- mysql导出数据中文乱码问题
daizj
mysql中文乱码导数据
解决mysql导入导出数据乱码问题方法:
1、进入mysql,通过如下命令查看数据库编码方式:
mysql> show variables like 'character_set_%';
+--------------------------+----------------------------------------+
| Variable_name&nbs
- SAE部署Smarty出现:Uncaught exception 'SmartyException' with message 'unable to write
dcj3sjt126com
PHPsmartysae
对于SAE出现的问题:Uncaught exception 'SmartyException' with message 'unable to write file...。
官方给出了详细的FAQ:http://sae.sina.com.cn/?m=faqs&catId=11#show_213
解决方案为:
01
$path
- 《教父》系列台词
dcj3sjt126com
Your love is also your weak point.
你的所爱同时也是你的弱点。
If anything in this life is certain, if history has taught us anything, it is
that you can kill anyone.
不顾家的人永远不可能成为一个真正的男人。 &
- mongodb安装与使用
dyy_gusi
mongo
一.MongoDB安装和启动,widndows和linux基本相同
1.下载数据库,
linux:mongodb-linux-x86_64-ubuntu1404-3.0.3.tgz
2.解压文件,并且放置到合适的位置
tar -vxf mongodb-linux-x86_64-ubun
- Git排除目录
geeksun
git
在Git的版本控制中,可能有些文件是不需要加入控制的,那我们在提交代码时就需要忽略这些文件,下面讲讲应该怎么给Git配置一些忽略规则。
有三种方法可以忽略掉这些文件,这三种方法都能达到目的,只不过适用情景不一样。
1. 针对单一工程排除文件
这种方式会让这个工程的所有修改者在克隆代码的同时,也能克隆到过滤规则,而不用自己再写一份,这就能保证所有修改者应用的都是同一
- Ubuntu 创建开机自启动脚本的方法
hongtoushizi
ubuntu
转载自: http://rongjih.blog.163.com/blog/static/33574461201111504843245/
Ubuntu 创建开机自启动脚本的步骤如下:
1) 将你的启动脚本复制到 /etc/init.d目录下 以下假设你的脚本文件名为 test。
2) 设置脚本文件的权限 $ sudo chmod 755
- 第八章 流量复制/AB测试/协程
jinnianshilongnian
nginxluacoroutine
流量复制
在实际开发中经常涉及到项目的升级,而该升级不能简单的上线就完事了,需要验证该升级是否兼容老的上线,因此可能需要并行运行两个项目一段时间进行数据比对和校验,待没问题后再进行上线。这其实就需要进行流量复制,把流量复制到其他服务器上,一种方式是使用如tcpcopy引流;另外我们还可以使用nginx的HttpLuaModule模块中的ngx.location.capture_multi进行并发
- 电商系统商品表设计
lkl
DROP TABLE IF EXISTS `category`; -- 类目表
/*!40101 SET @saved_cs_client = @@character_set_client */;
/*!40101 SET character_set_client = utf8 */;
CREATE TABLE `category` (
`id` int(11) NOT NUL
- 修改phpMyAdmin导入SQL文件的大小限制
pda158
sqlmysql
用phpMyAdmin导入mysql数据库时,我的10M的
数据库不能导入,提示mysql数据库最大只能导入2M。
phpMyAdmin数据库导入出错: You probably tried to upload too large file. Please refer to documentation for ways to workaround this limit.
- Tomcat性能调优方案
Sobfist
apachejvmtomcat应用服务器
一、操作系统调优
对于操作系统优化来说,是尽可能的增大可使用的内存容量、提高CPU的频率,保证文件系统的读写速率等。经过压力测试验证,在并发连接很多的情况下,CPU的处理能力越强,系统运行速度越快。。
【适用场景】 任何项目。
二、Java虚拟机调优
应该选择SUN的JVM,在满足项目需要的前提下,尽量选用版本较高的JVM,一般来说高版本产品在速度和效率上比低版本会有改进。
J
- SQLServer学习笔记
vipbooks
数据结构xml
1、create database school 创建数据库school
2、drop database school 删除数据库school
3、use school 连接到school数据库,使其成为当前数据库
4、create table class(classID int primary key identity not null)
创建一个名为class的表,其有一