- 利用Pinecone和Hybrid Search实现高效向量检索
dgay_hua
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在当今数据驱动的世界中,快速准确的信息检索变得尤为重要。Pinecone作为一个功能强大的向量数据库,提供了广泛的功能,包括HybridSearch。本文将详细介绍如何使用Pinecone和HybridSearch构建高效的信息检索系统。1.技术背景介绍Pinecone是专为高效向量检索设计的数据库,可以处理高维数据。HybridSearch结合了密集向量和稀疏向量检索的优势,在提高检索准确性的同
- DeepSeek-R1核心技术深度解密:动态专家网络与多维注意力融合的智能架构实现全解析
Coderabo
DeepSeekR1模型企业级应用架构DeepSeek-R1
DeepSeek-R1智能架构核心技术揭秘:从动态路由到分布式训练的完整实现指南一、DeepSeek-R1架构设计原理1.1动态专家混合系统DeepSeek-R1采用改进型MoE(MixtureofExperts)架构,核心公式表达为:y=∑i=1nG(x
- DeepSeek混合专家架构赋能智能创作
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内容概要在人工智能技术加速迭代的当下,DeepSeek混合专家架构(MixtureofExperts)通过670亿参数的动态路由机制,实现了多模态处理的范式突破。该架构将视觉语言理解、多语言语义解析与深度学习算法深度融合,构建出覆盖文本生成、代码编写、学术研究等场景的立体化能力矩阵。其核心优势体现在三个维度:精准化内容生产——通过智能选题、文献综述自动生成等功能,将学术论文写作效率提升40%以上;
- DeepSeek 发布开源第二弹!让MoE架构效率提升的神助攻【DeepEP】
碣石潇湘无限路
开源架构llamaai
摘要:本文将针对DeepEP项目进行深入浅出的功能解析与设计分析,并在此基础上提出一些潜在的优化思路。本报告分为三个主要部分:功能解析、创新设计点、可能的优化方案。为了便于理解,文中会适度引用部分代码片段或函数接口说明。一、功能解析DeepEP旨在为MoE(MixtureofExperts)及其专家并行(Expert-Parallel)场景提供高效的通信库,核心功能包括:分发(Dispatch):
- Deepseek-R1大模型微调实战技术深度解析
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搭建本地gptDeepseek大模型评测微调
一、Deepseek-R1架构特性与微调适配性分析1.1核心架构创新对微调的影响Deepseek-R1基于Deepseek-V3-Base架构,通过MoE(Mixture-of-Experts)与MLA(Multi-HeadLatentAttention)的协同设计,实现了参数规模与计算效率的平衡。其6710亿参数总量中,每个token仅激活37B参数的机制,使得微调过程中可针对不同任务动态调整专
- (4-4)DeepSeek底层架构技术:混合专家架构技术
码农三叔
训练RAG多模态)架构transformer深度学习大模型人工智能DeepSeek
2.4混合专家架构技术DeepSeek引入了混合专家架构(Mixture-of-Experts,MoE),将模型划分为多个专家子模型,每个子模型专注于处理不同的任务或领域。MoE架构通过动态任务分配和稀疏激活机制,减少了不必要的计算量,提升了模型的效率和灵活性。例如,DeepSeek-V3拥有6710亿参数,但每个输入token仅激活370亿参数。2.4.1混合专家架构介绍混合专家架构(Mixtu
- 【软件测试】- 公有云、私有云、混合云简介以及如何在公有云与私有云上分别搭建测试环境
阿寻寻
软件测试大厂软件测试面试题阿里云功能测试
在公有云与私有云上分别如何搭建测试环境一、公有云、私有云、混合云简介1.公有云(PublicCloud):2.私有云(PrivateCloud):3.混合云(HybridCloud):4.他们的区别与联系:5.应用实例:二、公有云上搭建测试环境1.创建云服务器实例阿里云腾讯云2.安装Docker和Kubernetes3.配置Kubernetes集群4.网络配置细节5.数据库配置6.部署测试应用7.
- 通用型AI智能体Manus:技术突破与OpenManus云平台革命
Loving_enjoy
实用技巧人工智能
一、通用型AI智能体的进化:Manus的技术突破**在人工智能技术从专用型向通用型跨越的浪潮中,Manus作为新一代通用AI智能体,正重新定义人机协作的边界。其核心价值在于突破了传统AI模型"单一场景适配"的局限,构建了可自主进化、多模态交互、跨领域迁移的智能体系。**1.Manus的四大技术支柱**(1)**元学习驱动的认知框架**Manus采用混合式元学习架构(HybridMeta-Learn
- DeepSeek大模型如何提升论文与代码效率
智能计算研究中心
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内容概要DeepSeek大模型作为人工智能领域的前沿成果,通过670亿参数的混合专家架构(Mixture-of-Experts,MoE),在多模态任务处理与专业场景应用中展现了显著优势。其核心技术突破体现在多语言处理能力、视觉语言理解模块以及深度优化的自然语言处理算法上,能够覆盖学术研究、代码开发、内容创作等多元场景。例如,在论文写作领域,模型通过智能选题推荐、文献综述生成及SEO关键词拓展功能,
- MOE(Mixture of Experts,混合专家)
ZhangJiQun&MXP
教学2021论文人工智能深度学习语言模型机器学习
目录MOE(MixtureofExperts,混合专家)一、MOE架构的核心概念二、MOE架构的工作原理三、MOE架构的优势四、MOE架构的举例五、MOE架构的应用场景MOE(MixtureofExperts,混合专家)架构是一种用于提高深度学习模型性能和效率的神经网络架构设计。以下是对MOE架构的详细解释及举例:一、MOE架构的核心概念专家(Experts):在MOE架构中,专家指的是一组独立的
- MoE-FFD:Mixture of Experts for Generalized and Parameter-Efficient Face Forgery Detection
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DeepfakeDetection人工智能pytorch
来源:2024arXiv(submittedTDSC,CCF-A)作者:ChenqiKong1,AnweiLuo2,PeijunBao1,YiYu1,HaoliangLi3,ZengweiZheng4,ShiqiWang3andAlexC.Kot1单位:1新加坡南洋理工大学;2中山大学;3香港城市大学;4浙江大学;Paper:https://arxiv.org/pdf/2404.08452Code
- 大模型入门
24k小善
AI编程AI写作prompt
大模型技术演进的核心脉络当前大模型技术已进入"参数规模+架构创新"双轮驱动阶段。2025年的最新趋势显示,万亿级参数模型在稀疏激活(如Mixture-of-Experts)与动态路由技术加持下,推理成本较传统密集模型降低57%。Transformer架构的持续演进体现在位置编码改进(如RoPE旋转位置编码)、注意力机制优化(FlashAttention算法提升30%训练速度)以及层级结构创新(深度
- 图解MOE大模型的7个核心问题并探讨DeepSeekMoE的专家机制创新
AI仙人掌
人工智能人工智能自然语言处理深度学习
原文地址:https://newsletter.maartengrootendorst.com/p/a-visual-guide-to-mixture-of-experts
- 深度学习突破:LLaMA-MoE模型的高效训练策略
人工智能大模型讲师培训咨询叶梓
深度学习llama人工智能Llama-Moe大模型语言模型
在人工智能领域,大模型(LLM)的崛起带来了前所未有的进步,但随之而来的是巨大的计算资源需求。为了解决这一问题,Mixture-of-Expert(MoE)模型架构应运而生,而LLaMA-MoE正是这一架构下的重要代表。LLaMA-MoE是一种基于LLaMA系列和SlimPajama的MoE模型,它通过将LLaMA的前馈网络(FFNs)划分为稀疏专家,并为每层专家插入top-K个门,从而显著减小模
- X-LoRA:高效微调 LoRA 系列,实现不同领域知识专家混合模型
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前沿论文解读llama人工智能语言模型
文献卡X-LoRA:MixtureofLow-RankAdapterExperts,aFlexibleFrameworkforLargeLanguageModelswithApplicationsinProteinMechanicsandMolecularDesign作者:EricL.Buehler;MarkusJ.BuehlerDOI:10.48550/arXiv.2402.07148摘要:We
- 探索未来智能:Lucidrains的Mixture of Experts框架详解
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探索未来智能:Lucidrains的MixtureofExperts框架详解mixture-of-expertsAPytorchimplementationofSparsely-GatedMixtureofExperts,formassivelyincreasingtheparametercountoflanguagemodels项目地址:https://gitcode.com/gh_mirror
- 单卡挑战千亿模型!深度求索MoE架构实战指南:从理论到开源工具全解析
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引言:为什么需要单GPU训练千亿参数模型?随着大模型参数规模突破千亿级别,训练成本与算力需求呈指数级增长。传统密集架构(DenseModel)在单卡训练中面临显存不足、计算效率低等问题。**混合专家模型(MixtureofExperts,MoE)**通过稀疏激活机制,成为突破单卡训练瓶颈的关键技术。本文将结合深度求索(DeepSeek)的MoE架构实战经验,详解如何用单个GPU训练千亿参数模型,并
- DeepSeek 最新发布 DeepEP:一款用于 MoE 模型训练和推理的开源 EP 通信库
强哥之神
人工智能LLM机器学习LatentSpace语言模型deepseek
采用Mixture-of-Experts(MoE)架构的大型语言模型在没有相应计算量增加的情况下显著提升了模型容量。然而,这种方法也引入了一些挑战,尤其是在GPU之间的通信方面。在MoE模型中,对于任何给定的token,只有一部分专家是活跃的,因此在设备之间高效地交换数据至关重要。传统的全对全(all-to-all)通信方法可能会造成瓶颈,增加延迟,并导致GPU资源利用不足。在对延迟敏感的场景中,
- DeepSeek智能引擎:高效重塑创作与开发
智能计算研究中心
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内容概要DeepSeek智能引擎通过创新的混合专家架构(MixtureofExperts),在670亿参数规模下实现了多模态智能处理能力的突破性进展。该架构通过动态路由机制,使模型在处理复杂任务时能够自动调用最适配的专家模块,相较于传统单体模型,其推理效率提升约40%,同时保持90%以上的参数利用率。系统核心功能模块对比如下:功能模块核心能力应用场景处理速度(Tokens/s)DeepSeekCh
- DeepEP:开源通信库的高效专家并行计算解决方案
耶耶Norsea
网络杂烩人工智能
摘要DeepEP是一个专为Mixture-of-Experts(MoE)和专家并行计算设计的开源通信库。它提供高效的all-to-all通信模式,支持GPU之间的高吞吐量和低延迟数据交换。DeepEP旨在优化专家并行计算中的通信效率,确保在大规模分布式系统中实现高性能的数据处理。关键词开源通信库,专家并行,MoE计算,GPU交换,高效通信一、大纲11.1DeepEP开源通信库概述DeepEP是一个
- DeepSeek 开源周:DeepEP 项目详解,GPU 压榨计划启动!
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量子变法开源
引言就在今天,2025年2月25日,DeepSeek再次为人工智能社区带来了一场技术盛宴——DeepEP项目的开源。这个旨在优化GPU性能的工具一经发布便迅速获得了广泛的关注和赞誉,短短两小时内就斩获了超过1000个Star。本文将详细介绍DeepEP的功能、应用场景以及如何使用它来提升AI训练和推理的效率。DeepEP概述功能与作用DeepEP是一个专门针对Mixture-of-Experts(
- DeepSeek技术演进史:从MoE到当前架构
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深度学习python神经网络笔记经验分享学习方法程序人生
引言DeepSeek作为一款先进的智能助手,其技术演进历程充满了创新与突破。本文将结合清华大学104页的《DeepSeek:从入门到精通》,详细探讨DeepSeek从最初的MixtureofExperts(MoE)模型到当前架构的技术演进过程。1.初代架构:MixtureofExperts(MoE)DeepSeek的初代架构采用了MixtureofExperts(MoE)模型。MoE是一种集成学习
- DeepSeek高能AI:低成本高效应用突破
智能计算研究中心
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内容概要DeepSeek高能AI系统通过混合专家架构(Mixture-of-Experts)实现了技术范式的突破,其670亿参数的模型规模在保证计算效率的同时,构建了多模态处理能力的技术护城河。该系统整合自然语言处理与视觉语言理解的双通道架构,使文本生成、图像解析和跨模态推理形成协同效应。在应用层面,该模型通过动态路由机制实现功能模块的精准调度,为学术研究、商业运营和技术开发提供多场景解决方案。核
- 将混合专家(Mixture of Experts, MoE)路由机制引入时序预测方向的思路的拆解和优化建议
放空儿
笔记深度学习时间序列预测idea讨论
看前必读:本笔记主要是由idea给到deepseek进行的总结,示例代码已经调试成功,其中也提到了多种优化建议,觉得有提升或者可以讲好故事都可以在评论区或飞书讨论!飞书链接:Docshttps://h1sy0ntasum.feishu.cn/wiki/R39Mw1DQSiBUaNksgpocz22hnHd?from=from_copylink现有方法与MoE的对比分析传统分解方法(如季节-趋势分解
- WebView 细节,onShowCustomView与JS注入来实现视频全屏播放
Boo_Wang
Android基础WebView视频播放硬件加速
概述WebView是开发中经常使用的组件,在使用中我们需要考虑文件下载,自定义scheme,重定向,硬件加速,Cookie,HTTPS/HTTP混合等多种问题。关于WebView之前的总结AndroidWebView使用,Http/Https,硬件加速等相关细节详解Androidhybrid之JS与Native的通信方式更多参考:AndroidWebview实现文件下载功能Android5.0We
- 第一篇:从技术架构视角解析DeepSeek的AI底层逻辑
python算法(魔法师版)
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——如何通过算法创新与算力优化实现智能跃迁近年来,DeepSeek作为中国AI领域的新锐力量,其技术架构的独特性引发行业高度关注。本文将从技术底层视角,拆解其核心模块设计、算力分配策略与算法进化路径,揭示其快速崛起的工程密码。1.模块化架构:MoE模型的场景适应性突破DeepSeek采用混合专家模型(MixtureofExperts)的变体设计,在千亿参数规模下实现动态任务分配。通过引入「稀疏激活
- 高斯混合模型(GMM)与K均值算法(K-means)算法的异同
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高斯混合模型(GaussianMixtureModel,GMM)和K均值(K-Means)算法都是常用于聚类分析的无监督学习方法,虽然它们的目标都是将数据分成若干个类别或簇,但在实现方法、假设和适用场景上有所不同。1.模型假设K均值(K-Means):假设每个簇的样本点在簇中心附近呈均匀分布,通常是球形的(即每个簇的数据点彼此之间的距离相对均匀,具有相同的方差)。每个簇通过一个中心点来表示(即质心
- DeepSeek接入大数据能做什么
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DeepSeek作为一家专注于AGI和AI大模型技术的公司,在大数据领域可以通过以下方式切入,结合其核心能力提供创新解决方案:一、DeepSeek接入大数据领域的技术路径多模态数据处理能力支持文本/图像/视频/传感器数据的统一处理自主研发的MoE(MixtureofExperts)架构可并行处理异构数据超大规模特征工程基于千亿参数模型的自动特征提取支持非结构化数据的深度语义解析实时计算优化自研分布
- (1-2)DeepSeek概述:DeepSeek的架构概览
码农三叔
架构transformer深度学习大模型
1.2DeepSeek的架构概览DeepSeek模型是基于经典的Transformer模型架构的,并进行了深度优化。采用了混合专家(Mixture-of-Experts,MoE)架构,通过稀疏激活提升模型效率。此外,DeepSeek引入了动态路由网络,智能地调配计算资源,以高效处理长文本和复杂逻辑任务。1.2.1DeepSeek的整体架构设计DeepSeek的整体架构设计以高效处理长文本和提升推理
- 书籍-《四旋翼无人机的自适应混合控制》
无人机机器人
书籍:AdaptiveHybridControlofQuadrotorDrones作者:NihalDalwadi,DipankarDeb,StepanOzana出版:Springer编辑:陈萍萍的公主@一点人工一点智能下载:书籍下载-《四旋翼无人机的自适应混合控制》01书籍介绍本书详细探讨了尾座式四旋翼和双翼四旋翼型混合无人飞行器(UAV)的动力学特性,并在此基础上设计了多种非线性控制器,包括反步
- LeetCode[位运算] - #137 Single Number II
Cwind
javaAlgorithmLeetCode题解位运算
原题链接:#137 Single Number II
要求:
给定一个整型数组,其中除了一个元素之外,每个元素都出现三次。找出这个元素
注意:算法的时间复杂度应为O(n),最好不使用额外的内存空间
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分析:
与#136类似,都是考察位运算。不过出现两次的可以使用异或运算的特性 n XOR n = 0, n XOR 0 = n,即某一
- 《JavaScript语言精粹》笔记
aijuans
JavaScript
0、JavaScript的简单数据类型包括数字、字符创、布尔值(true/false)、null和undefined值,其它值都是对象。
1、JavaScript只有一个数字类型,它在内部被表示为64位的浮点数。没有分离出整数,所以1和1.0的值相同。
2、NaN是一个数值,表示一个不能产生正常结果的运算结果。NaN不等于任何值,包括它本身。可以用函数isNaN(number)检测NaN,但是
- 你应该更新的Java知识之常用程序库
Kai_Ge
java
在很多人眼中,Java 已经是一门垂垂老矣的语言,但并不妨碍 Java 世界依然在前进。如果你曾离开 Java,云游于其它世界,或是每日只在遗留代码中挣扎,或许是时候抬起头,看看老 Java 中的新东西。
Guava
Guava[gwɑ:və],一句话,只要你做Java项目,就应该用Guava(Github)。
guava 是 Google 出品的一套 Java 核心库,在我看来,它甚至应该
- HttpClient
120153216
httpclient
/**
* 可以传对象的请求转发,对象已流形式放入HTTP中
*/
public static Object doPost(Map<String,Object> parmMap,String url)
{
Object object = null;
HttpClient hc = new HttpClient();
String fullURL
- Django model字段类型清单
2002wmj
django
Django 通过 models 实现数据库的创建、修改、删除等操作,本文为模型中一般常用的类型的清单,便于查询和使用: AutoField:一个自动递增的整型字段,添加记录时它会自动增长。你通常不需要直接使用这个字段;如果你不指定主键的话,系统会自动添加一个主键字段到你的model。(参阅自动主键字段) BooleanField:布尔字段,管理工具里会自动将其描述为checkbox。 Cha
- 在SQLSERVER中查找消耗CPU最多的SQL
357029540
SQL Server
返回消耗CPU数目最多的10条语句
SELECT TOP 10
total_worker_time/execution_count AS avg_cpu_cost, plan_handle,
execution_count,
(SELECT SUBSTRING(text, statement_start_of
- Myeclipse项目无法部署,Undefined exploded archive location
7454103
eclipseMyEclipse
做个备忘!
错误信息为:
Undefined exploded archive location
原因:
在工程转移过程中,导致工程的配置文件出错;
解决方法:
 
- GMT时间格式转换
adminjun
GMT时间转换
普通的时间转换问题我这里就不再罗嗦了,我想大家应该都会那种低级的转换问题吧,现在我向大家总结一下如何转换GMT时间格式,这种格式的转换方法网上还不是很多,所以有必要总结一下,也算给有需要的朋友一个小小的帮助啦。
1、可以使用
SimpleDateFormat SimpleDateFormat
EEE-三位星期
d-天
MMM-月
yyyy-四位年
- Oracle数据库新装连接串问题
aijuans
oracle数据库
割接新装了数据库,客户端登陆无问题,apache/cgi-bin程序有问题,sqlnet.log日志如下:
Fatal NI connect error 12170.
VERSION INFORMATION: TNS for Linux: Version 10.2.0.4.0 - Product
- 回顾java数组复制
ayaoxinchao
java数组
在写这篇文章之前,也看了一些别人写的,基本上都是大同小异。文章是对java数组复制基础知识的回顾,算是作为学习笔记,供以后自己翻阅。首先,简单想一下这个问题:为什么要复制数组?我的个人理解:在我们在利用一个数组时,在每一次使用,我们都希望它的值是初始值。这时我们就要对数组进行复制,以达到原始数组值的安全性。java数组复制大致分为3种方式:①for循环方式 ②clone方式 ③arrayCopy方
- java web会话监听并使用spring注入
bewithme
Java Web
在java web应用中,当你想在建立会话或移除会话时,让系统做某些事情,比如说,统计在线用户,每当有用户登录时,或退出时,那么可以用下面这个监听器来监听。
import java.util.ArrayList;
import java.ut
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(Redis的常用命令及高级应用)
bijian1013
redis数据库NoSQL
一 .Redis常用命令
Redis提供了丰富的命令对数据库和各种数据库类型进行操作,这些命令可以在Linux终端使用。
a.键值相关命令
b.服务器相关命令
1.键值相关命令
&
- java枚举序列化问题
bingyingao
java枚举序列化
对象在网络中传输离不开序列化和反序列化。而如果序列化的对象中有枚举值就要特别注意一些发布兼容问题:
1.加一个枚举值
新机器代码读分布式缓存中老对象,没有问题,不会抛异常。
老机器代码读分布式缓存中新对像,反序列化会中断,所以在所有机器发布完成之前要避免出现新对象,或者提前让老机器拥有新增枚举的jar。
2.删一个枚举值
新机器代码读分布式缓存中老对象,反序列
- 【Spark七十八】Spark Kyro序列化
bit1129
spark
当使用SparkContext的saveAsObjectFile方法将对象序列化到文件,以及通过objectFile方法将对象从文件反序列出来的时候,Spark默认使用Java的序列化以及反序列化机制,通常情况下,这种序列化机制是很低效的,Spark支持使用Kyro作为对象的序列化和反序列化机制,序列化的速度比java更快,但是使用Kyro时要注意,Kyro目前还是有些bug。
Spark
- Hybridizing OO and Functional Design
bookjovi
erlanghaskell
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Tell Above, and Ask Below - Hybridizing OO and Functional Design
文章中把OO和FP讲的深入透彻,里面把smalltalk和haskell作为典型的两种编程范式代表语言,此点本人极为同意,smalltalk可以说是最能体现OO设计的面向对象语言,smalltalk的作者Alan kay也是OO的最早先驱,
- Java-Collections Framework学习与总结-HashMap
BrokenDreams
Collections
开发中常常会用到这样一种数据结构,根据一个关键字,找到所需的信息。这个过程有点像查字典,拿到一个key,去字典表中查找对应的value。Java1.0版本提供了这样的类java.util.Dictionary(抽象类),基本上支持字典表的操作。后来引入了Map接口,更好的描述的这种数据结构。
&nb
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-职责链模式-Chain Of Responsibility
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/
/**
* 业务逻辑:项目经理只能处理500以下的费用申请,部门经理是1000,总经理不设限。简单起见,只同意“Tom”的申请
* bylijinnan
*/
abstract class Handler {
/*
- Android中启动外部程序
cherishLC
android
1、启动外部程序
引用自:
http://blog.csdn.net/linxcool/article/details/7692374
//方法一
Intent intent=new Intent();
//包名 包名+类名(全路径)
intent.setClassName("com.linxcool", "com.linxcool.PlaneActi
- summary_keep_rate
coollyj
SUM
BEGIN
/*DECLARE minDate varchar(20) ;
DECLARE maxDate varchar(20) ;*/
DECLARE stkDate varchar(20) ;
DECLARE done int default -1;
/* 游标中 注册服务器地址 */
DE
- hadoop hdfs 添加数据目录出错
daizj
hadoophdfs扩容
由于原来配置的hadoop data目录快要用满了,故准备修改配置文件增加数据目录,以便扩容,但由于疏忽,把core-site.xml, hdfs-site.xml配置文件dfs.datanode.data.dir 配置项增加了配置目录,但未创建实际目录,重启datanode服务时,报如下错误:
2014-11-18 08:51:39,128 WARN org.apache.hadoop.h
- grep 目录级联查找
dongwei_6688
grep
在Mac或者Linux下使用grep进行文件内容查找时,如果给定的目标搜索路径是当前目录,那么它默认只搜索当前目录下的文件,而不会搜索其下面子目录中的文件内容,如果想级联搜索下级目录,需要使用一个“-r”参数:
grep -n -r "GET" .
上面的命令将会找出当前目录“.”及当前目录中所有下级目录
- yii 修改模块使用的布局文件
dcj3sjt126com
yiilayouts
方法一:yii模块默认使用系统当前的主题布局文件,如果在主配置文件中配置了主题比如: 'theme'=>'mythm', 那么yii的模块就使用 protected/themes/mythm/views/layouts 下的布局文件; 如果未配置主题,那么 yii的模块就使用 protected/views/layouts 下的布局文件, 总之默认不是使用自身目录 pr
- 设计模式之单例模式
come_for_dream
设计模式单例模式懒汉式饿汉式双重检验锁失败无序写入
今天该来的面试还没来,这个店估计不会来电话了,安静下来写写博客也不错,没事翻了翻小易哥的博客甚至与大牛们之间的差距,基础知识不扎实建起来的楼再高也只能是危楼罢了,陈下心回归基础把以前学过的东西总结一下。
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- 8、数组
豆豆咖啡
二维数组数组一维数组
一、概念
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二、好处
可以自动给数组中的元素从0开始编号,方便操作这些元素
三、格式
//一维数组
1,元素类型[] 变量名 = new 元素类型[元素的个数]
int[] arr =
- Decode Ways
hcx2013
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A message containing letters from A-Z is being encoded to numbers using the following mapping:
'A' -> 1
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...
'Z' -> 26
Given an encoded message containing digits, det
- Spring4.1新特性——异步调度和事件机制的异常处理
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Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- squid3(高命中率)缓存服务器配置
liyonghui160com
系统:centos 5.x
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1.下载squid
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- 避免Java应用中NullPointerException的技巧和最佳实践
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Object unk
- 如何在Swift语言中创建http请求
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httpswift
概述:本文通过实例从同步和异步两种方式上回答了”如何在Swift语言中创建http请求“的问题。
如果你对Objective-C比较了解的话,对于如何创建http请求你一定驾轻就熟了,而新语言Swift与其相比只有语法上的区别。但是,对才接触到这个崭新平台的初学者来说,他们仍然想知道“如何在Swift语言中创建http请求?”。
在这里,我将作出一些建议来回答上述问题。常见的
- Spring事务的传播方式
uule
spring事务
传播方式:
新建事务
required
required_new - 挂起当前
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&nbs