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FastDVDnet:基于深度学习的视频去噪框架项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/fastdvdnet项目介绍FastDVDnet是一个高效、开源的深度学习模型,专注于视频去噪。该项目由MatteoTassano开发并维护,旨在提供一种快速且有效的解决方案,以消除视频中的噪声,同时保持图像细节和自然纹理。它利用了时间域的连续性和深层神经网络的力量,确保在
- 基于 KTransformers的DeepSeek-R1 本地部署方案,成本骤降32倍!
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LLM人工智能
随着DeepSeek-R1模型在全球范围内的流行,越来越多的用户开始在本地尝试部署该模型。然而,高昂的硬件需求和成本让许多公司望而却步。本文将深入探讨DeepSeek-R1部署中的挑战,并介绍一款创新框架KTransformers,它能够显著降低大规模模型部署的成本并提高推理效率,从而帮助更多中小企业有效部署此类高级AI模型。本地部署“成本骤降32倍”,助力R1真正落地「中小企业」中!1.Deep
- 手撕multi-head self attention 代码
心若成风、
自然语言处理语言模型transformer
在深度学习和自然语言处理领域,多头自注意力(Multi-HeadSelf-Attention)机制是Transformer模型中的核心组件之一。它允许模型在处理序列数据时,能够同时关注序列中的不同位置,从而捕获到丰富的上下文信息。下面,我们将详细解析多头自注意力机制的实现代码。一、概述多头自注意力机制的核心思想是将输入序列进行多次线性变换,然后分别计算自注意力得分,最后将所有头的输出进行拼接,并通
- 深度学习 Deep Learning 第2章 线性代数
odoo中国
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深度学习第2章线性代数线性代数是深度学习的语言。张量操作是神经网络计算的基石,矩阵乘法是前向传播的核心,范数约束模型复杂度,而生成空间理论揭示模型表达能力的本质。本章介绍线性代数的基本内容,为进一步学习深度学习做准备。主要内容2.1标量、向量、矩阵和张量标量:单个数字,用斜体表示,通常赋予小写字母变量名。向量:数字数组,按顺序排列,用粗体小写字母表示,元素通过下标访问。矩阵:二维数字数组,用粗体大
- springboot2.2.x对接elasticsearch7.2.0,实现分页搜索情况下的高亮和摘要功能
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- Matlab多种算法解决未来杯B的多分类问题
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1.读取数据首先,我们从Excel文件中读取训练集和测试集:2.训练集划分我们将80%的数据用于训练,20%用于验证。3.训练多个模型我们选取8种常见分类模型,并存储预测结果。fori=1:length(modelNames)switchmodelNames{i}case'MultinomialLogisticRegression'B=mnrfit(X_train,Y_train,'model',
- 【prompt实战】知乎问题解答专家
姚瑞南
prompt实战应用案例prompt
本文原创作者:姚瑞南AI-agent大模型运营专家,先后任职于美团、猎聘等中大厂AI训练专家和智能运营专家岗;多年人工智能行业智能产品运营及大模型落地经验,拥有AI外呼方向国家专利与PMP项目管理证书。(转载需经授权)#Role:知乎问题解答分类专家##Profile:你是一个知乎问题解答分类专家,主要帮助用户解答各类领域专业问题,包括但不限于金融领域、职场问题、互联网领域、科技领域、人工智能领域
- 基于群智能算法的三维无线传感网络覆盖优化数学模型-可以使用群智能算法直接调用进行优化,完整MATLAB代码
算法小狂人
算法应用matlabphp开发语言
1.1三维覆盖模型由于节点随机抛洒,而传感器节点的分布情况会影响网络覆盖率,以RcovR_{\text{cov}}Rcov作为覆盖率评价标准。在三维覆盖区域中,传感器节点的覆盖区域是某一半径确定的球。在三维监测区域中随机抛洒NNN个传感器节点,形成节点集S={s1,s2,s3,⋯ ,sN}S=\{s_1,s_2,s_3,\cdots,s_N\}S={s1,s2,s3,⋯,sN},第iii个节点的坐
- 【matlab代码】基于RSSI的wifi定位例程(三维空间,自适应基站的数量)
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定位与导航1024程序员节matlab开发语言定位导航蓝牙
文章目录程序概述程序运行运行方法运行结果代码各模块的功能源代码总结程序概述该程序基于RSSI(接收信号强度指示)原理实现Wi-Fi定位,适用于在三维空间中定位未知点。程序通过多个锚点(基站)测量信号强度,并计算目标点的位置。程序使用以下公式进行位置计算:路径损耗模型公式:RSSI=A−10nlog10(d)RSSI=A-10n\log_{10}(d)RSSI=A−10nlog10(d)其中:RS
- 【大模型对话 的界面搭建-Open WebUI】
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人工智能深度学习人工智能llama语言模型
OpenWebUI前身就是OllamaWebUI,为Ollama提供一个可视化界面,可以完全离线运行,支持Ollama和兼容OpenAI的API。github网址https://github.com/open-webui/open-webui安装第一种docker安装如果ollama安装在同一台服务器上:dockerrun-d-p3000:8080--add-host=host.docker.in
- 程序员必看!DeepSeek全栈开发指南:从代码生成到分布式训练的黑科技解析
AI创享派
后端
一、DeepSeek技术新突破:程序员必须掌握的MoE架构实战2025年2月25日,DeepSeek开源了专为MoE模型设计的DeepEP通信库,这项技术革新直接影响了分布式训练和推理效率。该库支持FP8精度与NVLink/RDMA技术,吞吐量提升3倍以上,特别适合处理千亿级参数的分布式任务。对于后端工程师而言,DeepEP的以下特性值得关注:计算-通信重叠机制:通过回调函数实现GPU资源动态分配
- 【Quarkus】通过Quarkus集成后端服务示例
Vesper63
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说明:REST资源接口(AuthResource)。REST资源实现类(AuthResourceImpl)。服务接口(AuthService)。服务实现类(AuthServiceImpl)。配置文件(application.properties)。测试类(AuthResourceTest)。1.项目结构my-quarkus-app/├──src/│├──main/││├──java/│││└──c
- 【大模型UI\多模型回复UI】
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LLMS微调ui大LLMSUI
文章目录1、开源大模型用户界面(UI)2、同时让多个模型回复UI1、开源大模型用户界面(UI)LobeChatOpenWebUI:这是一款功能丰富且用户友好的开源自托管AI界面,旨在完全离线运行。它支持多种大型语言模型(LLM),包括Ollama和兼容OpenAI的API。OpenWebUI提供直观的界面,支持多模型和多模态交互,具有全面的Markdown和LaTeX支持,以及本地RAG集成等功能
- 大模型的webui
Zain Lau
人工智能python昇腾Ascend天数
exportXXX_LLM_C=~/xcore-llm/build/ReleaseexportCUDA_VISIBLE_DEVICES=2,3exportCUDACXX=/usr/local/cuda-12.3/bin/nvccnohup/usr/bin/python3/home/src/api_server/api_server.py--modelLLama2:7b-chat-hf_A800--
- 大模型+智能代理:自动化测试的终极组合?
测试者家园
软件测试质量效能人工智能人工智能软件测试质量效能职场和发展AI赋能智能体LLM
用ChatGPT做软件测试在软件测试领域,自动化测试的目标一直是提高测试效率、减少人工干预、提升缺陷发现率。然而,传统自动化测试仍然面临诸多挑战,例如脚本维护成本高、难以应对动态UI变化、测试数据生成受限,以及难以覆盖复杂业务逻辑。近年来,大模型(LLM,LargeLanguageModel)+智能代理(Agent)的结合,为自动化测试带来了新的可能性。这种“智能测试代理”能够利用大模型的自然语言
- 【PCDN】2020架构: 提高穿透和分享、BGP协议
等风来不如迎风去
传输探索实践架构服务器运维
小溪流科技自研海外PCDN系统技术架构与演进转载自腾讯云文/张道远整理/核心组网我们自己的P2P组网模型。我们采用了树形组网,但是我们规避优化了传统树形模型的缺点。为防止延时过高,我们在调度时会严格控制树形高度。为弥补父节点掉线造成孤儿状态的不足,我们使系统中每个节点都首先从CDN拉流。如果出现父节点掉线的情况,它立即向服务器补片,同时触发新的组网。对于纯粹的消费者模型,我们目前有两种方案,其中一
- 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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DeepSeekR1&大数据AI人工智能计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
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
- LLM对齐方法作用:主要解决大型语言模型(LLMs)输出与人类价值观、需求和安全规范不一致的问题
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2021AIpython2024大模型以及算力2021数字交易数字资产语言模型安全人工智能机器学习自然语言处理算法
LLM对齐方法作用:主要解决大型语言模型(LLMs)输出与人类价值观、需求和安全规范不一致的问题对齐方法(AlignmentMethods)主要解决大型语言模型(LLMs)输出与人类价值观、需求和安全规范不一致的问题。其核心目标是让模型生成的内容更符合人类预期,同时确保伦理合规性和实用性。以下是对齐方法解决的具体问题及典型场景:1.安全性与伦理问题问题:基础LLMs可能生成有害内容(如暴力、歧视、
- 【AI热点】Manus技术细致洞察报告(篇2)
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针对大家对Manus产品褒贬不一的现象,基于近期对Manus的多方实测、公开信息与开源竞品的比对分析而撰写,旨在为从业者、技术爱好者以及潜在用户提供一个较为系统、专业的视角。报告将围绕Manus的核心原理、功能特点、技术亮点、常见应用场景与不足,以及与其他Agent产品和开源方案的对比进行深入探讨。1.引言与背景1.1产品崛起与「全自主通用Agent」的概念自2023年底至2024年初,大模型及其
- 鸿蒙HarmonyOS开发系列:WebSocket消息发送应用示例
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HarmonyOS鸿蒙OpenHarmonyharmonyos华为前端linux鸿蒙移动开发程序员
1.WebSocket简介WebSocket协议最初于2011年通过RFC6455完成了标准定义,后来又通过RFC7936、RFC8307、RFC8441等标准对协议进行了完善。WebSocket位于网络分层模型的应用层,是建立在TCP之上的双向通讯协议,可以在一个TCP连接上进行全双工通信;和HTTP不同的是,WebSocket通讯需要服务端和客户端先通过握手连接,连接成功后才能相互通信。2.W
- 数据处理和分析之数据降维:t-SNE:使用t-SNE进行数据可视化实践
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数据处理和分析之数据降维:t-SNE:使用t-SNE进行数据可视化实践数据降维简介降维技术的重要性在数据科学和机器学习领域,数据降维是一种关键的技术,用于减少数据集的维度,同时保留数据的结构和重要信息。降维不仅可以帮助我们更有效地存储和处理数据,还能在高维数据中发现潜在的模式和结构,这对于数据可视化和模型训练尤为重要。高维数据往往难以直观理解,通过降维,我们可以将其转换为二维或三维空间,便于可视化
- 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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- 79.HarmonyOS NEXT 手势操作模型详解:移动、缩放与旋转的实现原理
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温馨提示:本篇博客的详细代码已发布到git:https://gitcode.com/nutpi/HarmonyosNext可以下载运行哦!HarmonyOSNEXT手势操作模型详解:移动、缩放与旋转的实现原理1.模型概述这组模型类主要用于处理手势交互中的各种变换操作,包括:位置控制(PositionModel)偏移计算(OffsetModel)旋转处理(RotateModel)缩放控制(Scale
- 使用yolo训练自己的模型数据遇到的问题
次次皮
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1、报错:NolabelsfoundinD:\xxx\valid\labels.cache查找网上的文章大多都是说文件目录没按规定创建,但我检查了我的目录没问题,后来发现是labels文件夹里的txt文件和images文件夹的图片没有一一对应,对应好之后问题解决2、解决完上个问题之后还是不报上面的错了但还是FatalPythonerror:Aborted;Restartingkernel...检查
- 中国首款AI原生IDE:字节跳动Trae国内版深度解析与实践指南
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一、Trae国内版重磅发布:中国AI编程新标杆2025年3月3日,字节跳动正式推出国内首个AI原生集成开发环境(AIIDE)——Trae国内版。作为对标Cursor的国产工具,Trae以动态智能协作为核心,重新定义开发者与AI的协同模式。其核心目标是通过深度集成AI能力,帮助开发者从“工具使用者”向“AI协同创新者”转型,显著提升全流程开发效率。关键发布亮点:模型支持:搭载字节自研的Doubao-
- 大模型火爆 2025:LLaMA、Qwen、DeepSeek 核心原理+就业秘籍,快速入门 AI 工程师
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llama人工智能
1.大模型核心原理:从零开始理解AI模型这些是大型语言模型(LLMs)的核心技术,适合初学者逐步深入学习。以下是详细拆解,让小白也能掌握:LLaMA系列模型核心原理详解:什么是LLaMA?:LLaMA是一个基于人工智能的语言模型,像一个超级聪明的聊天机器人,能理解和生成人类语言。它由Meta公司开发,类似ChatGPT,但更开源、灵活。核心原理:Transformer架构:想象一个工厂流水线,LL
- 【AI热点】MCP协议深度洞察报告
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人工智能php开发语言
摘要人工智能技术飞速发展,大型语言模型(LLM)如何高效、安全地利用外部数据和工具成为关键问题。模型上下文协议(ModelContextProtocol,简称MCP)是一种由Anthropic于2024年底提出的开放标准协议。它通过统一的客户端-服务器架构,为AI应用与文件系统、数据库、第三方API等外部资源之间提供标准化、安全的双向通信接口。本文将深入解析MCP协议的基本概念和背景、架构设计(通
- 【AI】Transformer布道:让AI学会“左顾右盼”的超级大脑!(扫盲帖)
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人工智能transformer深度学习
在LLM爆火的时代,如果还不了解Transformer就太落伍了,下面我第一次尝试用一种更日常、更口语化的方式,把Transformer这个模型讲个大概。你可以想象我们是从“什么是注意力”开始,一步步搭积木,直到把整个Transformer这台“机器”组装起来,然后再看看它能干什么、怎么训练、为什么厉害。主要目的就是帮助更多的非AI专业的人群入门和了解实现AGI的底层架构。1.为什么要有Trans
- 【奇点时刻】通义千问开源QwQ-32B技术洞察报告(扫盲帖)
碣石潇湘无限路
开源人工智能
以下报告将基于今天各大社区对Qwen/QwQ-32B(下文简称「QwQ-32B」)模型的讨论、测评与实测体验进行综合性分析与洞察。本报告将从模型背景与定位、核心技术、性能表现与对比、部署与使用方式,以及未来潜力与可能的影响五个维度,帮助读者更好地了解这一新兴且备受瞩目的开源推理模型。一、模型背景与定位1.发布方与家族概览QwQ-32B模型由阿里巴巴(Alibaba)旗下的Qwen团队推出,属于Qw
- 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
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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
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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