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- 区块链重塑域名商业版图:技术革新、市场机遇与未来图景
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在Web3.0时代,区块链技术正以去中心化、抗审查、身份绑定等特性重构域名系统,不仅解决了传统DNS的安全漏洞与中心化风险,更开创了数字身份、品牌资产化等全新商业模式。以下从技术革新、市场现状、挑战应对及典型案例四个维度,深入剖析区块链域名的商业潜力。一、技术革新:区块链如何重构域名基础设施?去中心化根域名系统Handshake协议:通过UTXO模型与SHA3算法构建无需许可的域名注册体系,其HN
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努力毕业的小土博^_^
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LSA主题模型:基于奇异值分解的主题模型1.背景介绍主题模型是一种无监督的机器学习技术,用于发现大规模文本语料库中隐藏的语义结构。它能够自动识别文档集合中的主题,并根据这些主题对文档进行聚类和分类。主题模型在文本挖掘、信息检索、推荐系统等领域有着广泛的应用。LSA(LatentSemanticAnalysis)是一种经典的主题模型算法,基于奇异值分解(SVD)对词-文档矩阵进行分解,从而揭示词语和
- 云原生API Gateway:连接微服务的桥梁
AI云原生与云计算技术学院
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云原生APIGateway:连接微服务的桥梁关键词:云原生、API网关、微服务架构、服务治理、流量管理、服务网格、DevOps摘要:本文深入探讨云原生环境下API网关的核心原理与实践应用,解析其在微服务架构中作为统一入口的关键作用。通过详细阐述API网关的核心功能、技术架构、算法原理及数学模型,结合Kubernetes实战案例演示流量管理、安全防护、服务编排等核心能力。同时分析典型应用场景,推荐前
- 筑牢 AIGC 安全防线:警惕提示词注入攻击
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在AIGC(生成式人工智能)技术蓬勃发展的当下,其在各个领域的应用日益广泛。然而,随着AIGC技术的深入应用,安全问题也逐渐凸显,提示词注入攻击便是其中不容忽视的一大威胁。对于AIGC开发者而言,深入了解提示词注入攻击并做好防范工作,是保障AIGC系统安全稳定运行的关键。提示词注入攻击的基本知识提示词注入攻击是指攻击者通过精心设计和构造提示词,利用AIGC模型对输入文本的处理机制,干扰模型的正常运
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引言:WebSailor的横空出世在人工智能技术迅猛发展的当下,新的模型和智能体不断涌现,一次次刷新着人们对AI能力的认知。2024年7月7日,阿里云的一则消息犹如一颗重磅炸弹投入AI领域的湖面,激起千层浪——通义正式开源网络智能体WebSailor。这一开源举措,瞬间吸引了全球AI开发者、研究者以及科技爱好者的目光,在业界引发了强烈震动。一时间,技术论坛、社交媒体上关于WebSailor的讨论铺
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大语言模型与增强现实:空间计算时代的AI原生应用关键词:大语言模型(LLM)、增强现实(AR)、空间计算、AI原生应用、多模态交互、具身智能、虚实融合摘要:当“能对话的AI大脑”(大语言模型)遇到“能叠加虚拟世界的魔法眼镜”(增强现实),一场空间计算时代的革命正在发生。本文将带你一步步拆解大语言模型与AR的“强强联合”:从基础概念到技术原理,从真实案例到未来趋势,用“给小学生讲故事”的方式,讲清这
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AI人工智能领域,StableDiffusion掀起的技术风暴关键词:AI人工智能、StableDiffusion、技术风暴、图像生成、扩散模型摘要:本文深入探讨了AI人工智能领域中StableDiffusion所掀起的技术风暴。首先介绍了StableDiffusion的背景,包括其目的、预期读者和文档结构等。详细阐述了核心概念与联系,通过文本示意图和Mermaid流程图进行清晰展示。对核心算法原
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AI人工智能浪潮中,GPT的技术优势凸显关键词:人工智能、GPT、自然语言处理、深度学习、Transformer、大语言模型、技术优势摘要:本文深入探讨了在人工智能浪潮中GPT(GenerativePre-trainedTransformer)系列模型的技术优势。我们将从GPT的核心架构出发,分析其独特的技术特点,包括自注意力机制、预训练-微调范式、零样本学习能力等。通过与传统NLP方法的对比,揭
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AIGC领域AI写作如何实现智能内容推荐关键词:AIGC、AI写作、智能内容推荐、推荐算法、用户画像摘要:本文聚焦于AIGC领域中AI写作的智能内容推荐实现。首先介绍了该主题的背景,包括目的、预期读者等内容。接着阐述了核心概念与联系,如AIGC、AI写作、智能内容推荐等概念及其关联。详细讲解了核心算法原理,包括协同过滤、基于内容的推荐等,并给出Python代码示例。探讨了相关数学模型和公式,通过具
- Kimi 大模型支持 Tool Calling 功能,并入驻字节「扣子Coze」开发平台!
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Kimi大模型API支持ToolCalling功能Kimi大模型学会「使用工具」了,API已支持ToolCalling功能。开发者们在打造自己的AIAgents时,可以让Kimi大模型与丰富的自定义外部工具进行交互,打开AI应用更大的想象空间。例如,在对话中,当用户问到一家公司的地址时,Kimi大模型可以调用地图工具,直观地展示这家公司在地图上的具体位置和交通路线;如果用户想要把文稿做成演示文稿,
- mysql日志报:Changed limits: max_open_files: 1024
linux上的数据库mysql突然挂掉了重启mysql(systemctlrestartmysqld),出现类似下面的情况:/system.slice/mysqld.service└─control├─2571/bin/bash/usr/bin/mysql-systemd-startpost└─3541sleep1最后查看mysql.log发现不知道错误的错误:[Warning]Bufferedw
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SpringAI深度解析(7/50):ToolCalling工具调用解析一、工具调用的本质突破传统大模型存在两大核心限制:知识时效性与动作执行能力。SpringAI通过工具调用(ToolCalling)机制,将大模型从「信息处理中心」升级为「智能调度中枢」,实现三大飞跃:实时数据获取:连接数据库、API等动态数据源物理世界交互:触发硬件设备、业务流程复杂逻辑编排:多工具链式调用与结果聚合二、Spr
- PyTorch深度学习优化实战:从理论到实践的现代化技能指南
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引言:现代PyTorch开发的核心思维在深度学习技术日新月异的今天,掌握PyTorch不仅仅意味着能够搭建和训练神经网络,更重要的是理解如何高效地利用现代硬件资源、优化模型性能并构建可扩展的AI系统。随着PyTorch2.x系列的成熟,特别是最新2.7版本的发布,框架为开发者提供了前所未有的优化工具和性能潜力。本文将深入探讨现代PyTorch开发中的核心优化技能,从编译器优化到注意力机制革新,从内
- 大语言模型的具身化——LLM-based Agents实战
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1.概述1.1Agent是什么长期以来,研究者们一直在追求与人类相当、乃至超越人类水平的通用人工智能(ArtificialGeneralIntelligence,AGI)。早在1950年代,AlanTuring就将「智能」的概念扩展到了人工实体,并提出了著名的图灵测试。这些人工智能实体通常被称为——代理(Agent)。「代理」这一概念起源于哲学,描述了一种拥有欲望、信念、意图以及采取行动能力的实体
- Boltz-2:革命性生物分子模型,加速药物发现的新引擎
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在药物研发领域,预测蛋白质与其他分子间的结合强度(BindingAffinity)始终是核心挑战之一。传统方法如自由能微扰法(FEP)虽然精确,但计算成本极高,难以大规模应用。如今,Boltz-2的诞生打破了这一瓶颈——这是首个开源的深度学习模型,其结合强度预测准确度接近FEP方法,却将速度提升了1000倍,成为药物早期筛选的“加速器”。项目简介Boltz-2是由jwohlwend团队开发的生物分
- 10.5 实战ChatGLM3私有数据微调之提示工程:批量生成数据稳定性秘籍
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掌握先机!从0起步实战AI大模型微调打造核心竞争力机器学习深度学习人工智能语言模型
实战ChatGLM3私有数据微调之提示工程:批量生成数据稳定性秘籍在当今人工智能蓬勃发展的时代,大语言模型(LLMs)如ChatGLM3的出现,为自然语言处理领域带来了革命性的变化。企业和开发者们纷纷寻求利用这些强大的模型来构建定制化的应用,以满足特定业务需求。其中,使用私有数据对ChatGLM3进行微调,成为了实现差异化竞争和提供个性化服务的关键途径。然而,在微调过程中,确保批量生成数据的稳定性
- 语言大模型综述
Paper:ASurveyofLargelanguageModels目录Paper:ASurveyofLargelanguageModels综述概要LLM关键技术规模定律(ScalingLaws)预训练与微调对齐调优(AlignmentTuning)外部工具集成GPT系列模型的技术演进模型检查点和APIPre-Training数据准备和处理数据准备数据预处理数据调度架构EmergentArchit
- 【机器学习笔记 Ⅱ】9 模型评估
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评估机器学习模型是确保其在实际应用中有效性和可靠性的关键步骤。以下是系统化的评估方法,涵盖分类、回归、聚类等任务的评估指标和技术:一、分类模型评估1.基础指标2.高级指标ROC-AUC:通过绘制真正例率(TPR)vs假正例率(FPR)曲线下面积评估模型整体性能。AUC=1:完美分类;AUC=0.5:随机猜测。适用于二分类及多分类(OvR或OvO策略)。混淆矩阵:可视化模型在各类别上的具体错误(如将
- 【机器学习笔记 Ⅱ】7 多类分类
巴伦是只猫
机器学习机器学习笔记分类
1.多类分类(Multi-classClassification)定义多类分类是指目标变量(标签)有超过两个类别的分类任务。例如:手写数字识别:10个类别(0~9)。图像分类:区分猫、狗、鸟等。新闻主题分类:政治、经济、体育等。特点互斥性:每个样本仅属于一个类别(区别于多标签分类)。输出要求:模型需输出每个类别的概率分布,且概率之和为1。实现方式One-vs-Rest(OvR):训练K个二分类器(
- 【论文复现】利用生成式AI进行选股和分配权重
代码能跑就行管它可读性
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2023年8月,OleksandrRomanko等发表题为《ChatGPT-basedInvestmentPortfolioSelection》(基于ChatGPT进行投资组合选择)的论文。论文探讨了生成式AI模型(如ChatGPT)在投资组合选择中的应用潜力。由于生成式AI模型可能产生幻觉,因此需要谨慎验证和验证其输出。本文采用另一种方法,利用ChatGPT从S&P500市场指数中获取潜在有吸引
- Day08-Flask 或 Django 简介:构建 Web 应用程序
清幽竹客
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Flask或Django简介:构建Web应用程序网络开发领域提供了丰富的工具和框架,而Python作为一门多功能的语言,在构建健壮且可扩展的Web应用方面脱颖而出。本课程将作为你使用Python进行Web开发的入门指南,特别聚焦于两个流行的框架:Flask和Django。我们将探讨这些框架背后的基本概念,为你创建动态Web应用和RESTfulAPI奠定基础。理解这些框架对于将AI模型集成到Web应
- 一个小时快速部署大模型,附大模型书:ChatGLM3大模型本地化部署、应用开发与微调!
LLM教程
人工智能langchain知识图谱Agent大模型LLMAI
这个教程有以下几部分构成:硬件配置概念介绍实操测试结果1.硬件配置本文使用的方法配置要求低,没有gpu也可以正常使用(就是有点慢),不管是windows还是linux,都可以无障碍使用大模型,有脚就行,废话少说,let’srock!2.概念介绍几个部署要用到的概念,工具和项目huggingface:类似于模型的github,各种各样的开源模型都可以在这被找到.模型量化技术:这也是我们能够在低端设备
- 10.6 ChatGLM3私有数据微调实战:24小时打造高精度模型,显存直降60%
少林码僧
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ChatGLM3私有数据微调实战:24小时打造高精度模型,显存直降60%1.实战构造私有的微调数据集在微调大模型时,数据质量直接决定模型效果。本节将手把手教你如何构建高质量的私有微调数据集。1.1使用ChatGPT自动设计生成训练数据的Prompt核心思路:通过ChatGPT生成符合任务需求的样本数据,降低人工标注成本。步骤示例(以生成客服对话数据为例):fromlangchain.prompts
- 大语言模型(LLM)课程学习(Curriculum Learning)、数据课程(data curriculum)指南:从原理到实践
在人工智能的浪潮之巅,我们总会惊叹于GPT-4、Llama3.1、Qwen2.5这些顶尖大语言模型(LLM)所展现出的惊人能力。它们似乎无所不知,能写诗、能编程、能进行复杂的逻辑推理。一个自然而然的问题是:它们是如何“学”会这一切的?大多数人会回答:“用海量数据喂出来的。”这个答案只说对了一半。如果你认为只要把互联网上能找到的所有数据(比如15万亿个token)随机打乱,然后“一锅烩”地喂给模型,
- PPT处理控件Aspose.Slides教程:在 PowerPoint 文件中创建 3D 形状
CodeCraft Studio
3D/2DCAD文档管理powerpoint3dpython
概述在PowerPoint文件中创建3D形状可以显著增强演示文稿的视觉吸引力。此功能对于建筑、教育和设计等以视觉表现为关键的行业至关重要。通过使用Aspose.SlidesforJava,开发人员可以轻松地将3D模型渲染集成到他们的应用程序中。该库以其灵活性和高级自定义选项而闻名,使其成为在PowerPoint中创建3D形状的理想选择。凭借其强大的功能,Aspose.SlidesforJava使开
- 量子计算+AI芯片:光子计算如何重构神经网络硬件生态
前言前些天发现了一个巨牛的人工智能免费学习网站,通俗易懂,风趣幽默,忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站量子计算+AI芯片:光子计算如何重构神经网络硬件生态——2025年超异构计算架构下的万亿参数模型训练革命产业拐点:英伟达BlackwellUltra发布光互连版GPU,IBM量子处理器突破512比特,光子计算商用成本降至$5/TOPS实测突破:Llama3-405B在光子-量子混合集群训练能耗下
- 3dmax一键烘焙很多张贴图合并成一张贴图插件支持fbx/obj/blender多材质模型合并为一张贴图
在下胡三汉
贴图blender材质
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- ASM系列五 利用TreeApi 解析生成Class
lijingyao8206
ASM字节码动态生成ClassNodeTreeAPI
前面CoreApi的介绍部分基本涵盖了ASMCore包下面的主要API及功能,其中还有一部分关于MetaData的解析和生成就不再赘述。这篇开始介绍ASM另一部分主要的Api。TreeApi。这一部分源码是关联的asm-tree-5.0.4的版本。
在介绍前,先要知道一点, Tree工程的接口基本可以完
- 链表树——复合数据结构应用实例
bardo
数据结构树型结构表结构设计链表菜单排序
我们清楚:数据库设计中,表结构设计的好坏,直接影响程序的复杂度。所以,本文就无限级分类(目录)树与链表的复合在表设计中的应用进行探讨。当然,什么是树,什么是链表,这里不作介绍。有兴趣可以去看相关的教材。
需求简介:
经常遇到这样的需求,我们希望能将保存在数据库中的树结构能够按确定的顺序读出来。比如,多级菜单、组织结构、商品分类。更具体的,我们希望某个二级菜单在这一级别中就是第一个。虽然它是最后
- 为啥要用位运算代替取模呢
chenchao051
位运算哈希汇编
在hash中查找key的时候,经常会发现用&取代%,先看两段代码吧,
JDK6中的HashMap中的indexFor方法:
/**
* Returns index for hash code h.
*/
static int indexFor(int h, int length) {
- 最近的情况
麦田的设计者
生活感悟计划软考想
今天是2015年4月27号
整理一下最近的思绪以及要完成的任务
1、最近在驾校科目二练车,每周四天,练三周。其实做什么都要用心,追求合理的途径解决。为
- PHP去掉字符串中最后一个字符的方法
IT独行者
PHP字符串
今天在PHP项目开发中遇到一个需求,去掉字符串中的最后一个字符 原字符串1,2,3,4,5,6, 去掉最后一个字符",",最终结果为1,2,3,4,5,6 代码如下:
$str = "1,2,3,4,5,6,";
$newstr = substr($str,0,strlen($str)-1);
echo $newstr;
- hadoop在linux上单机安装过程
_wy_
linuxhadoop
1、安装JDK
jdk版本最好是1.6以上,可以使用执行命令java -version查看当前JAVA版本号,如果报命令不存在或版本比较低,则需要安装一个高版本的JDK,并在/etc/profile的文件末尾,根据本机JDK实际的安装位置加上以下几行:
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_25  
- JAVA进阶----分布式事务的一种简单处理方法
无量
多系统交互分布式事务
每个方法都是原子操作:
提供第三方服务的系统,要同时提供执行方法和对应的回滚方法
A系统调用B,C,D系统完成分布式事务
=========执行开始========
A.aa();
try {
B.bb();
} catch(Exception e) {
A.rollbackAa();
}
try {
C.cc();
} catch(Excep
- 安墨移动广 告:移动DSP厚积薄发 引领未来广 告业发展命脉
矮蛋蛋
hadoop互联网
“谁掌握了强大的DSP技术,谁将引领未来的广 告行业发展命脉。”2014年,移动广 告行业的热点非移动DSP莫属。各个圈子都在纷纷谈论,认为移动DSP是行业突破点,一时间许多移动广 告联盟风起云涌,竞相推出专属移动DSP产品。
到底什么是移动DSP呢?
DSP(Demand-SidePlatform),就是需求方平台,为解决广 告主投放的各种需求,真正实现人群定位的精准广
- myelipse设置
alafqq
IP
在一个项目的完整的生命周期中,其维护费用,往往是其开发费用的数倍。因此项目的可维护性、可复用性是衡量一个项目好坏的关键。而注释则是可维护性中必不可少的一环。
注释模板导入步骤
安装方法:
打开eclipse/myeclipse
选择 window-->Preferences-->JAVA-->Code-->Code
- java数组
百合不是茶
java数组
java数组的 声明 创建 初始化; java支持C语言
数组中的每个数都有唯一的一个下标
一维数组的定义 声明: int[] a = new int[3];声明数组中有三个数int[3]
int[] a 中有三个数,下标从0开始,可以同过for来遍历数组中的数
- javascript读取表单数据
bijian1013
JavaScript
利用javascript读取表单数据,可以利用以下三种方法获取:
1、通过表单ID属性:var a = document.getElementByIdx_x_x("id");
2、通过表单名称属性:var b = document.getElementsByName("name");
3、直接通过表单名字获取:var c = form.content.
- 探索JUnit4扩展:使用Theory
bijian1013
javaJUnitTheory
理论机制(Theory)
一.为什么要引用理论机制(Theory)
当今软件开发中,测试驱动开发(TDD — Test-driven development)越发流行。为什么 TDD 会如此流行呢?因为它确实拥有很多优点,它允许开发人员通过简单的例子来指定和表明他们代码的行为意图。
TDD 的优点:
&nb
- [Spring Data Mongo一]Spring Mongo Template操作MongoDB
bit1129
template
什么是Spring Data Mongo
Spring Data MongoDB项目对访问MongoDB的Java客户端API进行了封装,这种封装类似于Spring封装Hibernate和JDBC而提供的HibernateTemplate和JDBCTemplate,主要能力包括
1. 封装客户端跟MongoDB的链接管理
2. 文档-对象映射,通过注解:@Document(collectio
- 【Kafka八】Zookeeper上关于Kafka的配置信息
bit1129
zookeeper
问题:
1. Kafka的哪些信息记录在Zookeeper中 2. Consumer Group消费的每个Partition的Offset信息存放在什么位置
3. Topic的每个Partition存放在哪个Broker上的信息存放在哪里
4. Producer跟Zookeeper究竟有没有关系?没有关系!!!
//consumers、config、brokers、cont
- java OOM内存异常的四种类型及异常与解决方案
ronin47
java OOM 内存异常
OOM异常的四种类型:
一: StackOverflowError :通常因为递归函数引起(死递归,递归太深)。-Xss 128k 一般够用。
二: out Of memory: PermGen Space:通常是动态类大多,比如web 服务器自动更新部署时引起。-Xmx
- java-实现链表反转-递归和非递归实现
bylijinnan
java
20120422更新:
对链表中部分节点进行反转操作,这些节点相隔k个:
0->1->2->3->4->5->6->7->8->9
k=2
8->1->6->3->4->5->2->7->0->9
注意1 3 5 7 9 位置是不变的。
解法:
将链表拆成两部分:
a.0-&
- Netty源码学习-DelimiterBasedFrameDecoder
bylijinnan
javanetty
看DelimiterBasedFrameDecoder的API,有举例:
接收到的ChannelBuffer如下:
+--------------+
| ABC\nDEF\r\n |
+--------------+
经过DelimiterBasedFrameDecoder(Delimiters.lineDelimiter())之后,得到:
+-----+----
- linux的一些命令 -查看cc攻击-网口ip统计等
hotsunshine
linux
Linux判断CC攻击命令详解
2011年12月23日 ⁄ 安全 ⁄ 暂无评论
查看所有80端口的连接数
netstat -nat|grep -i '80'|wc -l
对连接的IP按连接数量进行排序
netstat -ntu | awk '{print $5}' | cut -d: -f1 | sort | uniq -c | sort -n
查看TCP连接状态
n
- Spring获取SessionFactory
ctrain
sessionFactory
String sql = "select sysdate from dual";
WebApplicationContext wac = ContextLoader.getCurrentWebApplicationContext();
String[] names = wac.getBeanDefinitionNames();
for(int i=0; i&
- Hive几种导出数据方式
daizj
hive数据导出
Hive几种导出数据方式
1.拷贝文件
如果数据文件恰好是用户需要的格式,那么只需要拷贝文件或文件夹就可以。
hadoop fs –cp source_path target_path
2.导出到本地文件系统
--不能使用insert into local directory来导出数据,会报错
--只能使用
- 编程之美
dcj3sjt126com
编程PHP重构
我个人的 PHP 编程经验中,递归调用常常与静态变量使用。静态变量的含义可以参考 PHP 手册。希望下面的代码,会更有利于对递归以及静态变量的理解
header("Content-type: text/plain");
function static_function () {
static $i = 0;
if ($i++ < 1
- Android保存用户名和密码
dcj3sjt126com
android
转自:http://www.2cto.com/kf/201401/272336.html
我们不管在开发一个项目或者使用别人的项目,都有用户登录功能,为了让用户的体验效果更好,我们通常会做一个功能,叫做保存用户,这样做的目地就是为了让用户下一次再使用该程序不会重新输入用户名和密码,这里我使用3种方式来存储用户名和密码
1、通过普通 的txt文本存储
2、通过properties属性文件进行存
- Oracle 复习笔记之同义词
eksliang
Oracle 同义词Oracle synonym
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2098861
1.什么是同义词
同义词是现有模式对象的一个别名。
概念性的东西,什么是模式呢?创建一个用户,就相应的创建了 一个模式。模式是指数据库对象,是对用户所创建的数据对象的总称。模式对象包括表、视图、索引、同义词、序列、过
- Ajax案例
gongmeitao
Ajaxjsp
数据库采用Sql Server2005
项目名称为:Ajax_Demo
1.com.demo.conn包
package com.demo.conn;
import java.sql.Connection;import java.sql.DriverManager;import java.sql.SQLException;
//获取数据库连接的类public class DBConnec
- ASP.NET中Request.RawUrl、Request.Url的区别
hvt
.netWebC#asp.nethovertree
如果访问的地址是:http://h.keleyi.com/guestbook/addmessage.aspx?key=hovertree%3C&n=myslider#zonemenu那么Request.Url.ToString() 的值是:http://h.keleyi.com/guestbook/addmessage.aspx?key=hovertree<&
- SVG 教程 (七)SVG 实例,SVG 参考手册
天梯梦
svg
SVG 实例 在线实例
下面的例子是把SVG代码直接嵌入到HTML代码中。
谷歌Chrome,火狐,Internet Explorer9,和Safari都支持。
注意:下面的例子将不会在Opera运行,即使Opera支持SVG - 它也不支持SVG在HTML代码中直接使用。 SVG 实例
SVG基本形状
一个圆
矩形
不透明矩形
一个矩形不透明2
一个带圆角矩
- 事务管理
luyulong
javaspring编程事务
事物管理
spring事物的好处
为不同的事物API提供了一致的编程模型
支持声明式事务管理
提供比大多数事务API更简单更易于使用的编程式事务管理API
整合spring的各种数据访问抽象
TransactionDefinition
定义了事务策略
int getIsolationLevel()得到当前事务的隔离级别
READ_COMMITTED
- 基础数据结构和算法十一:Red-black binary search tree
sunwinner
AlgorithmRed-black
The insertion algorithm for 2-3 trees just described is not difficult to understand; now, we will see that it is also not difficult to implement. We will consider a simple representation known
- centos同步时间
stunizhengjia
linux集群同步时间
做了集群,时间的同步就显得非常必要了。 以下是查到的如何做时间同步。 在CentOS 5不再区分客户端和服务器,只要配置了NTP,它就会提供NTP服务。 1)确认已经ntp程序包: # yum install ntp 2)配置时间源(默认就行,不需要修改) # vi /etc/ntp.conf server pool.ntp.o
- ITeye 9月技术图书有奖试读获奖名单公布
ITeye管理员
ITeye
ITeye携手博文视点举办的9月技术图书有奖试读活动已圆满结束,非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。 9月试读活动回顾:http://webmaster.iteye.com/blog/2118112本次技术图书试读活动的优秀奖获奖名单及相应作品如下(优秀文章有很多,但名额有限,没获奖并不代表不优秀):
《NFC:Arduino、Andro