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- 边缘AI推理模型更新的秘密武器——Nginx的在线升级魔法
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在选择大模型部署工具时,需要考虑多个因素,包括性能、支持的语言和模型、硬件支持、易用性以及社区支持等。以下是对比分析:性能VLLM(VirtualTensorLanguage):VLLM是一个高性能的推理库,特别适用于长序列任务。它通过虚拟张量技术优化了内存使用,并支持多GPU加速,适合需要高性能推理的场景。LLaMA.cpp:这是一个针对C++优化的LLaMA模型实现,特别适合在资源受限的环境中
- 穿越AI边界:深度集成DeepSeek API与云平台的实践之路
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云边有个稻草人-CSDN博客随着人工智能技术的日益发展,深度学习和自然语言处理(NLP)已经在很多领域得到了广泛的应用。DeepSeek作为一款领先的大型语言生成模型,凭借其强大的推理和生成能力,已经被越来越多的开发者和行业专家所青睐。通过DeepSeek提供的API接口,开发者可以在多个领域中实现先进的自然语言理解和生成任务。本文将深入探讨如何使用Python调用DeepSeek的API接口,并
- 【llm对话系统】 LLM 大模型推理python实现:vLLM 框架
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在LLM的应用中,推理(Inference)阶段至关重要。它指的是利用训练好的LLM模型,根据输入(Prompt)生成文本的过程。然而,LLM的推理速度往往较慢,尤其是在处理长序列或高并发请求时,效率瓶颈尤为突出。为了解决这个问题,vLLM应运而生!vLLM是一个专为LLM设计的高吞吐、低延迟的推理和服务引擎,它能够显著提升LLM的推理速度,让你的应用如虎添翼!今天,我们就来一起探索vLLM的奥秘
- Python vLLM 实战应用指南
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- DeepSeek R1 详解:思维链、强化学习和蒸馏
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2025年最新-深度学习+AIDeepSeek和AI工具深度学习Deepseek
目录思维链强化学习蒸馏DeepSeek是如何做到的?训练过程较小模型基准为什么Deepseek很重要DeepSeekR1常见问题解答来自中国的新型大型语言模型DeepSeekR1的发布在人工智能研究界引起了轰动。这不仅仅是又一次渐进式改进。DeepSeek代表着一次重大飞跃。大多数新的人工智能模型感觉都像是小步前进,DeepSeek-R1则不同。Deepseek的基准在推理任务(数学、编码和科学)
- 硅基流动:免费领取2000万Token,畅享AI大模型盛宴!
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硅基流动(SiliconFlow)是一家专注于大规模AI计算的技术公司,由清华大学高性能计算研究所孙广宇教授团队创立。其核心团队来自清华大学、MIT等顶尖高校,致力于为企业和开发者提供高性能的AI模型推理和训练解决方案。硅基流动通过创新的系统优化技术,大幅提升AI模型的计算效率,帮助企业降低部署成本,是AI领域的一颗新星。https://cloud.siliconflow.cn/i/i05xEFB
- 量子计算如何优化交通流量:未来智能出行的钥匙
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量子计算如何优化交通流量:未来智能出行的钥匙如果你曾在早高峰的路上被堵得怀疑人生,或者在红绿灯前望眼欲穿地等候,你一定对“如何优化交通流量”这个问题充满兴趣。传统的交通优化方法往往基于经典计算手段,虽然有效,但在面对复杂路网、突发状况和超大规模计算时,难免力不从心。而量子计算,作为未来计算的颠覆性技术,或许能给交通优化带来前所未有的突破。为什么量子计算适合交通流量优化?交通流量优化的核心问题,是在
- 如何更加优雅提问:浅谈提示词
愚戏师
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询问是一门艺术,如何优雅高效地提问很可能是未来十年每个人的必备素质参考ISO/IEC23894人工智能系统工程标准第一步:理论基础构建目标:通过结构化分析与实践验证,提升提示词设计的精准度、可控性与生成效率一、提示词设计的核心方法论分阶目标拆解基础层:明确任务类型(生成、推理、分类、创作等)逻辑层:定义输出格式(步骤化、代码块、表格、故事体例等)优化层:嵌入约束条件(长度、风格、知识范围、反例排除
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问答对数据questionanswer省直医保的参保范围是什么?中央直属、省直属在哈尔滨的机关、事业单位、社会团体及其职工和退休人员。参加省直医保的单位缴费基数如何确定和缴纳?在职职工(以下简称职工)个人月缴费基数按本人上年度月平均工资确定,由单位代扣代缴,用人单位月缴费基数按本单位参保职工个人月缴费基数之和确定。缴费费率:用人单位8%(含生育0.5%)、职工个人2%。缴费方式:用人单位、职工按月
- 英特尔开发板试用:结合OAK深度相机进行评测
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最近英特尔官方发布了一篇文章:主要介绍了如何将英特尔开发板(小挪吒)与OAK深度相机结合使用,并通过OpenVINO™工具套件进行开发和性能评测OAK相机:作为深度数据采集的核心设备,其深度测距功能与OpenVINO™推理相结合,实现了高效的目标检测和深度信息处理。OpenVINO™:作为英特尔的深度学习推理框架,为开发板和OAK相机提供了强大的推理支持。性能优化:通过模型转换和硬件加速,去实现高
- 第十五个问题-什么是CoT?
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Chain-of-Thought(CoT)思维链技术详解一、核心概念Chain-of-Thought(思维链)是一种通过引导大语言模型展示逐步推理过程来提升复杂问题解决能力的技术。其核心思想是模仿人类解决复杂问题时的分步思考模式,通过显式的中间推理步骤,帮助模型更准确地推导出最终答案。二、技术原理显式推理路径要求模型将解题过程分解为多个可解释的中间步骤示例:复制问题:小明有5个苹果,吃掉2个后又买
- MeanShift聚类分割算法
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目录1MeanShift算法的数学原理1.密度估计2.均值向量计算3.位置更新4.收敛条件2MeanShift算法的详细步骤1初始化2迭代过程3聚类3示例代码1MeanShift算法的数学原理MeanShift算法的核心思想是通过在高维空间中计算密度梯度并进行移动,找到数据点的密度峰值,从而实现聚类。下面详细介绍该算法的数学原理和每一步的推理公式。1.密度估计MeanShift算法通过核密度估计(
- DeepSeek突袭公布成本利润率:545%
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五连开源后,DeepSeek还有OneMoreThing!就在刚刚,DeepSeek官方亲自揭秘了DeepSeek-V3/R1推理系统。重点包括,优化吞吐量和延迟的方法:跨节点EP驱动的批量扩展计算与通信重叠负载均衡还公布了DeepSeek的在线服务数据统计:每个H800节点每秒有73.7k/14.8k个输入/输出token成本利润率545%更多细节,一起来看官方原文↓更大的吞吐,更低的延迟Dee
- DeepSeek R2要来了?“下一代推理王者”能否再掀AI浪潮?
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DeepSeekR2要来了?“下一代推理王者”能否再掀AI浪潮?最近,AI圈内最火的话题,莫过于DeepSeek即将推出的R2模型了。继今年1月发布的R1推理模型大获成功之后,DeepSeek似乎并没有停下脚步,而是马不停蹄地投入到了R2的研发之中。更让人兴奋的是,根据多方消息,DeepSeek正在加速R2的推出计划,原本预计在5月初亮相的时间表,现在被提前到了“尽可能快的速度”!为什么DeepS
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vLLM是一款专为大语言模型推理加速而设计的框架,实现了KV缓存内存几乎零浪费,解决了内存管理瓶颈问题。更多vLLM中文文档及教程可访问→https://vllm.hyper.ai/从vLLM0.3.3版本起,支持在带有NeuronSDK的AWSTrainium/Inferentia上进行模型推理和服务。目前NeuronSDK不支持分页注意力(PagedAttention),但Transforme
- 车载DoIP诊断框架 --- 连接 DoIP ECU/车辆的故障排除
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我是穿拖鞋的汉子,魔都中坚持长期主义的汽车电子工程师。老规矩,分享一段喜欢的文字,避免自己成为高知识低文化的工程师:简单,单纯,喜欢独处,独来独往,不易合同频过着接地气的生活,除了生存温饱问题之外,没有什么过多的欲望,表面看起来很高冷,内心热情,如果你身边有这样灵性的人,一定要好好珍惜他们眼中有神有光,干净,给人感觉很舒服,有超强的感知能力有形的无形的感知力很强,能感知人的内心变化喜欢独处,好静,
- AI大模型-提示工程学习笔记21-图提示 (Graph Prompting)
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目录1.图提示的核心思想(1)传统提示的局限性(2)GraphPrompting的解决方案2.GraphPrompting的工作流程(1)图构建(2)图选择/子图提取(3)图编码(4)提示构建(5)LLM推理与生成3.GraphPrompting的关键组件(1)大语言模型(LLM)(2)图数据库(GraphDatabase)(3)图编码器(GraphEncoder)(4)提示模板(PromptTe
- Amazon SageMaker 批量转换中的 JSON 处理技巧
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在使用AmazonSageMaker进行机器学习模型的批量转换时,我们经常会遇到一些配置和数据格式的问题。今天我们来讨论一个常见的困扰:如何处理在MultiRecord批量策略下JSON数据的解析错误。背景介绍AmazonSageMaker提供了强大的批量转换功能,允许我们对大量数据进行推理。这在处理大规模数据集时非常有用。然而,当我们尝试将批量策略从SingleRecord切换到MultiRec
- 人类驾驶的人脑两种判断模式(反射和预判)-->自动驾驶两种AI模式
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一种模式是直觉模式,判断是基于条件反射,视觉感知触发到直接条件反射(从经历中沉淀形成的神经信息闭环),类似现在自动驾驶技术的传统AI模式。另一种模式是物理时空图式推理模式,判断是基于预判预测,人脑把物理世界的物理动态时空规则(规律)图像已经编码为脑内符号(语言或图式)系统,通过预判预测的思维链推理过程(语言符号或物理时空图式的推理运算,映射推理出了物理世界的后续时空图像,作出反馈的动作选择),根据
- DeepSeek技术全景解析:架构创新与行业差异化竞争力
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一、DeepSeek技术体系的核心突破架构设计:效率与性能的双重革新Multi-headLatentAttention(MLA):通过将注意力头维度与隐藏层解耦,实现显存占用降低30%的同时支持4096超长上下文窗口。深度优化的MoE架构:结合256个路由专家与1个共享专家,实现稀疏激活机制(每个Token仅激活8个专家),在代码生成任务中推理速度提升40%。混合模态支持:支持文本、代码、数学符号
- DeepSeek入门:安装与配置
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3.1系统要求硬件要求DeepSeek的硬件要求因模型版本而异,以下是不同版本的硬件要求:DeepSeek-R1-1.5B:CPU:最低4核(推荐Intel/AMD多核处理器)内存:8GB+硬盘:3GB+存储空间(模型文件约1.5-2GB)显卡:非必需(纯CPU推理),若GPU加速可选4GB+显存(如GTX1650)DeepSeek-R1-7B:CPU:8核以上(推荐现代多核CPU)内存:16GB
- 大模型研究:DeepSeek三个版本(初级中级高级)资源要求说明
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以下是DeepSeek-LLM7BChat、DeepSeek-V3、DeepSeek-LLM6.7B三个版本模型所需硬件资源的介绍:DeepSeek-LLM6.7B最小最基础版本1.内存(RAM)非量化运行时,由于模型参数数量相对较少,大约需要13GB-14GB的系统内存来加载模型和进行基本推理。如果使用8位量化技术(将模型参数从32位浮点数转换为8位整数),内存需求可降低至约7GB;使用4位量化
- 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,
- 一文了解:部署 Deepseek 各版本的硬件要求
强哥之神
人工智能语言模型AI代理智能体大模型deepseek
很多朋友在咨询关于DeepSeek模型部署所需硬件资源的需求,最近自己实践了一部分,部分信息是通过各渠道收集整理,so仅供参考。言归正转,大家都知道,DeepSeek模型的性能在很大程度上取决于它运行的硬件。我们先看一下DeepSeek的部分通用版本(如下图),然后再介绍一下最近火热的R1推理版本的各规格的硬件要求。最后,会给出R1的各主流版本的资源参考列表(文末)。模型名参数大小文件格式标签公司
- 继清华大学DeepSeek资料后,北京大学也出了内容主攻提示词和应用场景
心灵宝贝
deepseek
这份文件是北京大学关于DeepSeek与AIGC应用的内部研讨系列讲座内容,主要介绍了DeepSeek-R1模型的技术特性、应用场景以及AIGC(人工智能生成内容)的概念、应用和未来趋势。以下是文件的主要内容摘要:1.DeepSeek-R1模型详解技术特性:DeepSeek-R1是一款专注于复杂推理任务的推理模型,擅长数学、编程和自然语言推理任务。其低成本、开源策略和卓越的推理能力使其在AIGC领
- 谁说消费级硬件不能玩 DeepSeek - R1 微调?手把手教你进阶AI玩家
硅基创想家
#大模型-DeepSeek系列人工智能DeepSeek大模型微调大模型GPU
微调像DeepSeek-R1这样的大规模人工智能模型可能需要大量资源,但借助正确的工具,在消费级硬件上进行高效训练是可行的。让我们来探索如何使用LoRA(低秩自适应)和Unsloth来优化DeepSeek-R1的微调,实现更快、更具成本效益的训练。一、大规模人工智能模型的微调DeepSeek最新的R1模型在推理性能方面树立了新的标杆,在保持开源的同时,可与专有模型相媲美。DeepSeek-R1的蒸
- AI基建狂魔!DeepSeek五天开源5大杀器实测:训练成本砍半+推理速度起飞,算法圈已疯(附删库跑路教程)
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DeepSeek开源周「王炸」连发!FlashMLA让推理速度飙升40%,DeepEP根治MoE通信癌,FP8核弹库DeepGEMM暴力提效,DualPipe+EPLB把GPU榨到一滴不剩,3FS化身数据闪电侠!算法圈惊呼:训练成本腰斩,AGI进度条拉爆!根本学不完,学不完速删祖传代码,GitHub星链已就位:https://github.com/deepseek-aiDay1:FlashMLA(
- 一文看懂 Claude 3.7 Sonnet,为什么是第一个融合推理模式的 AI 模型
董董灿是个攻城狮
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1.Claude3.7Sonnet有何特别之处?Claude3.7Sonnet是Anthropic最新发布的AI模型,发布过程中,最突出最吸引眼球的特点是首个“融合推理”模型。什么是融合推理模型?简单来说,这个AI既能快速响应问题,也能进行深度思考,并且允许用户控制思考的深度和时长。这种设计让AI更加接近人类的思考模式,能够在不同情境下灵活调整回答方式。传统的大语言模型(LLM)通常有两种工作方式
- HQL之投影查询
归来朝歌
HQLHibernate查询语句投影查询
在HQL查询中,常常面临这样一个场景,对于多表查询,是要将一个表的对象查出来还是要只需要每个表中的几个字段,最后放在一起显示?
针对上面的场景,如果需要将一个对象查出来:
HQL语句写“from 对象”即可
Session session = HibernateUtil.openSession();
- Spring整合redis
bylijinnan
redis
pom.xml
<dependencies>
<!-- Spring Data - Redis Library -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.data</groupId>
<artifactId>spring-data-redi
- org.hibernate.NonUniqueResultException: query did not return a unique result: 2
0624chenhong
Hibernate
参考:http://blog.csdn.net/qingfeilee/article/details/7052736
org.hibernate.NonUniqueResultException: query did not return a unique result: 2
在项目中出现了org.hiber
- android动画效果
不懂事的小屁孩
android动画
前几天弄alertdialog和popupwindow的时候,用到了android的动画效果,今天专门研究了一下关于android的动画效果,列出来,方便以后使用。
Android 平台提供了两类动画。 一类是Tween动画,就是对场景里的对象不断的进行图像变化来产生动画效果(旋转、平移、放缩和渐变)。
第二类就是 Frame动画,即顺序的播放事先做好的图像,与gif图片原理类似。
- js delete 删除机理以及它的内存泄露问题的解决方案
换个号韩国红果果
JavaScript
delete删除属性时只是解除了属性与对象的绑定,故当属性值为一个对象时,删除时会造成内存泄露 (其实还未删除)
举例:
var person={name:{firstname:'bob'}}
var p=person.name
delete person.name
p.firstname -->'bob'
// 依然可以访问p.firstname,存在内存泄露
- Oracle将零干预分析加入网络即服务计划
蓝儿唯美
oracle
由Oracle通信技术部门主导的演示项目并没有在本月较早前法国南斯举行的行业集团TM论坛大会中获得嘉奖。但是,Oracle通信官员解雇致力于打造一个支持零干预分配和编制功能的网络即服务(NaaS)平台,帮助企业以更灵活和更适合云的方式实现通信服务提供商(CSP)的连接产品。这个Oracle主导的项目属于TM Forum Live!活动上展示的Catalyst计划的19个项目之一。Catalyst计
- spring学习——springmvc(二)
a-john
springMVC
Spring MVC提供了非常方便的文件上传功能。
1,配置Spring支持文件上传:
DispatcherServlet本身并不知道如何处理multipart的表单数据,需要一个multipart解析器把POST请求的multipart数据中抽取出来,这样DispatcherServlet就能将其传递给我们的控制器了。为了在Spring中注册multipart解析器,需要声明一个实现了Mul
- POJ-2828-Buy Tickets
aijuans
ACM_POJ
POJ-2828-Buy Tickets
http://poj.org/problem?id=2828
线段树,逆序插入
#include<iostream>#include<cstdio>#include<cstring>#include<cstdlib>using namespace std;#define N 200010struct
- Java Ant build.xml详解
asia007
build.xml
1,什么是antant是构建工具2,什么是构建概念到处可查到,形象来说,你要把代码从某个地方拿来,编译,再拷贝到某个地方去等等操作,当然不仅与此,但是主要用来干这个3,ant的好处跨平台 --因为ant是使用java实现的,所以它跨平台使用简单--与ant的兄弟make比起来语法清晰--同样是和make相比功能强大--ant能做的事情很多,可能你用了很久,你仍然不知道它能有
- android按钮监听器的四种技术
百合不是茶
androidxml配置监听器实现接口
android开发中经常会用到各种各样的监听器,android监听器的写法与java又有不同的地方;
1,activity中使用内部类实现接口 ,创建内部类实例 使用add方法 与java类似
创建监听器的实例
myLis lis = new myLis();
使用add方法给按钮添加监听器
- 软件架构师不等同于资深程序员
bijian1013
程序员架构师架构设计
本文的作者Armel Nene是ETAPIX Global公司的首席架构师,他居住在伦敦,他参与过的开源项目包括 Apache Lucene,,Apache Nutch, Liferay 和 Pentaho等。
如今很多的公司
- TeamForge Wiki Syntax & CollabNet User Information Center
sunjing
TeamForgeHow doAttachementAnchorWiki Syntax
the CollabNet user information center http://help.collab.net/
How do I create a new Wiki page?
A CollabNet TeamForge project can have any number of Wiki pages. All Wiki pages are linked, and
- 【Redis四】Redis数据类型
bit1129
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概述
Redis是一个高性能的数据结构服务器,称之为数据结构服务器的原因是,它提供了丰富的数据类型以满足不同的应用场景,本文对Redis的数据类型以及对这些类型可能的操作进行总结。
Redis常用的数据类型包括string、set、list、hash以及sorted set.Redis本身是K/V系统,这里的数据类型指的是value的类型,而不是key的类型,key的类型只有一种即string
- SSH2整合-附源码
白糖_
eclipsespringtomcatHibernateGoogle
今天用eclipse终于整合出了struts2+hibernate+spring框架。
我创建的是tomcat项目,需要有tomcat插件。导入项目以后,鼠标右键选择属性,然后再找到“tomcat”项,勾选一下“Is a tomcat project”即可。具体方法见源码里的jsp图片,sql也在源码里。
补充1:项目中部分jar包不是最新版的,可能导
- [转]开源项目代码的学习方法
braveCS
学习方法
转自:
http://blog.sina.com.cn/s/blog_693458530100lk5m.html
http://www.cnblogs.com/west-link/archive/2011/06/07/2074466.html
1)阅读features。以此来搞清楚该项目有哪些特性2)思考。想想如果自己来做有这些features的项目该如何构架3)下载并安装d
- 编程之美-子数组的最大和(二维)
bylijinnan
编程之美
package beautyOfCoding;
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class MaxSubArraySum2 {
/**
* 编程之美 子数组之和的最大值(二维)
*/
private static final int ROW = 5;
private stat
- 读书笔记-3
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jquery笔记resultMap配置ibatis一对多配置
1、resultMap配置
2、ibatis一对多配置
3、jquery笔记
1、resultMap配置
当<select resultMap="topic_data">
<resultMap id="topic_data">必须一一对应。
(1)<resultMap class="tblTopic&q
- [物理与天文]物理学新进展
comsci
如果我们必须获得某种地球上没有的矿石,才能够进行某些能量输出装置的设计和建造,而要获得这种矿石,又必须首先进行深空探测,而要进行深空探测,又必须获得这种能量输出装置,这个矛盾的循环,会导致地球联盟在与宇宙文明建立关系的时候,陷入困境
怎么办呢?
 
- Oracle 11g新特性:Automatic Diagnostic Repository
daizj
oracleADR
Oracle Database 11g的FDI(Fault Diagnosability Infrastructure)是自动化诊断方面的又一增强。
FDI的一个关键组件是自动诊断库(Automatic Diagnostic Repository-ADR)。
在oracle 11g中,alert文件的信息是以xml的文件格式存在的,另外提供了普通文本格式的alert文件。
这两份log文
- 简单排序:选择排序
dieslrae
选择排序
public void selectSort(int[] array){
int select;
for(int i=0;i<array.length;i++){
select = i;
for(int k=i+1;k<array.leng
- C语言学习六指针的经典程序,互换两个数字
dcj3sjt126com
c
示例程序,swap_1和swap_2都是错误的,推理从1开始推到2,2没完成,推到3就完成了
# include <stdio.h>
void swap_1(int, int);
void swap_2(int *, int *);
void swap_3(int *, int *);
int main(void)
{
int a = 3;
int b =
- php 5.4中php-fpm 的重启、终止操作命令
dcj3sjt126com
PHP
php 5.4中php-fpm 的重启、终止操作命令:
查看php运行目录命令:which php/usr/bin/php
查看php-fpm进程数:ps aux | grep -c php-fpm
查看运行内存/usr/bin/php -i|grep mem
重启php-fpm/etc/init.d/php-fpm restart
在phpinfo()输出内容可以看到php
- 线程同步工具类
shuizhaosi888
同步工具类
同步工具类包括信号量(Semaphore)、栅栏(barrier)、闭锁(CountDownLatch)
闭锁(CountDownLatch)
public class RunMain {
public long timeTasks(int nThreads, final Runnable task) throws InterruptedException {
fin
- bleeding edge是什么意思
haojinghua
DI
不止一次,看到很多讲技术的文章里面出现过这个词语。今天终于弄懂了——通过朋友给的浏览软件,上了wiki。
我再一次感到,没有辞典能像WiKi一样,给出这样体贴人心、一清二楚的解释了。为了表达我对WiKi的喜爱,只好在此一一中英对照,给大家上次课。
In computer science, bleeding edge is a term that
- c中实现utf8和gbk的互转
jimmee
ciconvutf8&gbk编码
#include <iconv.h>
#include <stdlib.h>
#include <stdio.h>
#include <unistd.h>
#include <fcntl.h>
#include <string.h>
#include <sys/stat.h>
int code_c
- 大型分布式网站架构设计与实践
lilin530
应用服务器搜索引擎
1.大型网站软件系统的特点?
a.高并发,大流量。
b.高可用。
c.海量数据。
d.用户分布广泛,网络情况复杂。
e.安全环境恶劣。
f.需求快速变更,发布频繁。
g.渐进式发展。
2.大型网站架构演化发展历程?
a.初始阶段的网站架构。
应用程序,数据库,文件等所有的资源都在一台服务器上。
b.应用服务器和数据服务器分离。
c.使用缓存改善网站性能。
d.使用应用
- 在代码中获取Android theme中的attr属性值
OliveExcel
androidtheme
Android的Theme是由各种attr组合而成, 每个attr对应了这个属性的一个引用, 这个引用又可以是各种东西.
在某些情况下, 我们需要获取非自定义的主题下某个属性的内容 (比如拿到系统默认的配色colorAccent), 操作方式举例一则:
int defaultColor = 0xFF000000;
int[] attrsArray = { andorid.r.
- 基于Zookeeper的分布式共享锁
roadrunners
zookeeper分布式共享锁
首先,说说我们的场景,订单服务是做成集群的,当两个以上结点同时收到一个相同订单的创建指令,这时并发就产生了,系统就会重复创建订单。等等......场景。这时,分布式共享锁就闪亮登场了。
共享锁在同一个进程中是很容易实现的,但在跨进程或者在不同Server之间就不好实现了。Zookeeper就很容易实现。具体的实现原理官网和其它网站也有翻译,这里就不在赘述了。
官
- 两个容易被忽略的MySQL知识
tomcat_oracle
mysql
1、varchar(5)可以存储多少个汉字,多少个字母数字? 相信有好多人应该跟我一样,对这个已经很熟悉了,根据经验我们能很快的做出决定,比如说用varchar(200)去存储url等等,但是,即使你用了很多次也很熟悉了,也有可能对上面的问题做出错误的回答。 这个问题我查了好多资料,有的人说是可以存储5个字符,2.5个汉字(每个汉字占用两个字节的话),有的人说这个要区分版本,5.0
- zoj 3827 Information Entropy(水题)
阿尔萨斯
format
题目链接:zoj 3827 Information Entropy
题目大意:三种底,计算和。
解题思路:调用库函数就可以直接算了,不过要注意Pi = 0的时候,不过它题目里居然也讲了。。。limp→0+plogb(p)=0,因为p是logp的高阶。
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <cmath&