重新学习ubuntu -- 学习UEFI 引导安装系统

AI大模型训练教程 Small踢倒coffee_氕氘氚 python自学经验分享笔记
1.引言随着人工智能技术的快速发展，大模型（如GPT-3、BERT等）在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了显著的成果。训练一个大模型需要大量的计算资源、数据和专业知识。本教程将带你了解如何从零开始训练一个AI大模型。2.准备工作2.1硬件要求GPU：推荐使用NVIDIA的高性能GPU，如A100、V100等。内存：至少64GBRAM。存储：SSD存储，至少1TB。#2.2软件环境操作系统：Lin
GPT-4o mini TTS：OpenAI 推出轻量级文本转语音模型！情感操控+白菜价冲击配音圈蚝油菜花每日 AI 项目与应用实例开源人工智能
❤️如果你也关注AI的发展现状，且对AI应用开发感兴趣，我会每日分享大模型与AI领域的开源项目和应用，提供运行实例和实用教程，帮助你快速上手AI技术！AI在线答疑->智能检索历史文章和开源项目->丰富的AI工具库->每日更新->尽在微信公众号->搜一搜：蚝油菜花️“声优连夜转行送外卖！OpenAI新模型每分钟语音成本仅9分钱”大家好，我是蚝油菜花。当同行还在用机械音合成器折磨听众时，这个AI怪物已
DeepSeek、Grok 与 ChatGPT 三巨头：技术架构与应用场景的全方位解析云策量化 Deepseek chatgpt deepseek grok
前言在当今人工智能领域，DeepSeek、Grok和ChatGPT作为语言模型的三巨头，各自凭借独特的技术架构和广泛的应用场景，在自然语言处理领域占据着重要地位。本文将对这三款模型的技术架构和应用场景进行全方位解析，以期为读者提供深入的了解和有价值的参考。一、技术架构（一）DeepSeekDeepSeek是由DeepSeek团队开发的一款大型语言模型，其技术架构基于深度学习中的Transforme
探索AI模型的巅峰之战：ChatGPT、DeepSeek与Grok 3，谁才是最强？温暖阳光阿斌人工智能 chatgpt
近年来，人工智能领域正处于一场高速迭代的革命中。大型语言模型（LLMs）如ChatGPT、DeepSeek和Grok3纷纷亮相，各展所长，为人们带来了前所未有的体验。在这场"谁是最强"的竞争中，每一方都展现出了令人惊叹的能力和独特的优势。然而，这些模型之间的差异和特点，究竟是什么？它们各自的优势在哪里？又有哪些隐藏的短板？本文将带您深入了解这三位AI巨头的亮点与争议，共同探讨它们在AI领域的位置，
使用AI识别语音和B站视频并通过GPT生成思维导图思维导图gpt-4
AI脑图除了对文本、网页链接和文件生成思维导图外，现在也支持了对语音和B站视频的内容识别，并自动生成思维导图。语音生成思维导图直接发送语音：对AI脑图公众号直接发送语音（如使用语音说厦门三天两夜的旅行攻略），AI脑图会自动识别语音内容然后根据内容要求生成思维导图上传语音文件：支持多种音频格式，上传完成后AI脑图会识别音频内容，然后提炼内容关键信息、结构化梳理，并生成思维导图，同时也可以下载识别好的
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SAP ABAP 调用 DeepSeek，API Key 存在什么地方最安全？汪子熙 ABAP 百科全书安全 ABAP NetWeaver 思爱普
笔者最近在处理一个SAP电商云和SAPS/4HANA集成后商品库存显示不同步的棘手问题。DeepSeek和ChatGPT没能帮上忙，最后还是查公司内网wiki搞定了。DeepSeek和ChatGPT确实不是万能的。ChatGPT3.5刚发布不久，我记得很多朋友聊起过大语言模型的「讨好型人格」，即倾向于迎合用户的观点、顺从用户的意愿。甚至在极端情况下，当用户对其回复提出质疑时，它会马上认怂，承认自己
NLP高频面试题（七）——GPT和Bert的mask有什么区别？ Chaos_Wang_ NLP常见面试题自然语言处理 gpt bert
GPT和BERT的Mask机制对比：核心区别与优化策略在NLP领域，GPT和BERT是最具代表性的预训练语言模型之一。它们都在训练过程中使用了Mask机制来引导模型学习语言表示，但具体实现方式和目标却有所不同。本文将深入探讨GPT和BERT的Mask方法的核心区别，并分析其优化策略。1.BERT的Mask机制：基于MLM（MaskedLanguageModel）BERT（Bidirectional
掌握ChatGPT写代码的秘诀：开发者的完整指南酷酷的崽798 机器学习 chatgpt
文章目录前言：如何利用ChatGPT来写代码：一个深度指南1.ChatGPT的基本功能概述2.利用ChatGPT辅助代码编写的好处3.ChatGPT支持的编程语言4.如何向ChatGPT提问以获取最佳结果5.实际应用案例6.ChatGPT的局限性及其解决方法7.关于隐私和安全性的注意事项8.未来展望结论前言：如何利用ChatGPT来写代码：一个深度指南近年来，人工智能技术取得了飞跃性的进展，尤其是
如何用Function Calling解锁OpenAI的「真实世界」交互能力？（附Node.js 实战） hongkid AI编程
一、FunctionCalling：大模型的「手脚延伸器」1.1核心定义FunctionCalling是OpenAI在2023年6月13日推出的革命性功能（对应模型版本gpt-3.5-turbo-0613和gpt-4-0613），允许开发者通过自然语言指令触发预定义函数，实现大模型与现实世界系统的交互。如同给语言模型安装「手脚」，使其不仅能思考，还能执行具体操作。openai官方说明：https:
纯「牛马」的逻辑玩儿不转了！求职面试职场创业创业者
又在微信群里被「声讨」了，距离上次这等待遇也过去一段时间了，让人有点「怀念」呢～（别瞎想，我不是字母！）我想此刻趁这心情还未消散殆尽，把近期一直想说但没说的话先说一遍，也暂时不管它是否严谨了，看完想吐槽就尽管来吧！麻木的纯「牛马」们在2022年11月末，ChatGPT的横空出世拉开了AI时代的帷幕，迄今为止两年多过去了，相关基础设施和上层应用已经涌现并迭代了很多版本。在这期间，很多人都至少听说过几
基于ChatGPT、GIS与Python机器学习的地质灾害风险评估、易发性分析、信息化建库及灾后重建高级实践 weixin_贾防洪评价风险评估滑坡泥石流地质灾害
第一章、ChatGPT、DeepSeek大语言模型提示词与地质灾害基础及平台介绍【基础实践篇】1、什么是大模型？大模型（LargeLanguageModel,LLM）是一种基于深度学习技术的大规模自然语言处理模型。代表性大模型：GPT-4、BERT、T5、ChatGPT等。特点：多任务能力：可以完成文本生成、分类、翻译、问答等任务。上下文理解：能理解复杂的上下文信息。广泛适配性：适合科研、教育、行
AI 赋能应急管理：ChatGPT、DeepSeek、Grok 的应用探索一ge科研小菜菜人工智能人工智能
个人主页：一ge科研小菜鸡-CSDN博客期待您的关注1.引言随着人工智能（AI）技术的快速发展，大语言模型（LLM）在应急管理领域的应用逐步扩大。ChatGPT、DeepSeek、Grok等AI模型凭借强大的文本处理、数据分析和推理能力，可为灾害预警、应急响应、风险评估等提供高效支持。本文将对比三大AI模型在应急管理中的优势，并探讨其在未来智能化应急管理体系中的应用前景。2.应急管理中的核心挑战应
GitHub项目推荐--基于LLM的开源爬虫项目惟贤箬溪穷玩Ai github 爬虫
以下是一些基于大语言模型（LLM，LargeLanguageModel）的开源爬虫项目，它们结合了自然语言处理（NLP）技术与爬虫的功能，能在一定程度上提升爬取的智能化和精度。这些项目可以用于自动化抓取、内容提取、数据分析等任务。1.GPT-3WebScraper简介：这是一个基于OpenAIGPT-3模型的网页抓取工具，利用GPT-3的自然语言理解能力来生成有用的爬虫策略、处理网页内容并提取有价
大规异构集群混合并行分布式训练系统，解决算力不均衡问题 HETHUB 爱串门的小马驹万卡大规模集群大模型训练异构集群大规模集群分布式大模型训练
视频教程在这：3.2大规模异构集群，混合并行分布式系统，解释算力不均衡问题HETHUB_哔哩哔哩_bilibili一、大规模异构集群出现的原因：同一种GPU数量有限难以构建大规模集群：训练大规模模型依赖于大量的计算资源。例如，训练GPT-4模型（1.8万亿个参数）需要25000个A100GPU。用一种GPU加速器构建大规模集群是一个挑战。使用多种类型的GPU加速器构建大规模集群是解决同构GPU加速
MiniMind：3小时完全从0训练一个仅有26M的小参数GPT，最低仅需2G显卡即可推理训练！哈罗·沃德 LLM gpt
MiniMind：3小时完全从0训练一个仅有26M的小参数GPT，最低仅需2G显卡即可推理训练！概述MiniMind是一个开源的微型语言模型，它的设计目标是让个人GPU用户也能够快速推理甚至训练语言模型。它的体积仅为26M，大约是GPT3的1/7000，非常适合快速部署和实验。https://github.com/user-attachments/assets/88b98128-636e-43bc
Deepseek-R1-Distill-Llama-8B + Unsloth 中文医疗数据微调实战 LuckyAnJo LLM相关 llama python 自然语言处理人工智能
内容参考至博客与Bin_Nong1.环境搭建主要依赖的库(我的版本)：torch==2.5.1unsloth==2025.2.15trl==0.15.2transformers==4.49.0datasets=3.3.1wandb==0.19.62.数据准备-medical_o1_sft_Chinese经过gpt-o1的包含cot(思考过程)的中文医疗问答数据，格式与内容如下:"Question"
人工智能革命：技术演进图谱与人类文明重构路径 A达峰绮人工智能重构经验分享图形绘制数据处理 AI
当GPT-4在2023年3月通过注册会计师考试时，其财务分析模块展现的推理能力已超越85%的人类考生。这个标志性事件背后，折射出人工智能正在突破认知型工作的最后防线。我们正在见证的，不仅是技术迭代，更是人类文明范式的根本性转变。一、算力奇点降临：AI基础设施的指数级进化量子计算与神经形态芯片的融合正在重塑算力边界。IBM最新数据显示，其量子体积（QuantumVolume）从2020年的64跃升至
大模型最新面试题系列：微调篇之微调基础知识人肉推土机大模型最新面试题集锦大全面试人工智能 AI编程大模型微调 LLM
一、全参数微调（Full-Finetune）vs参数高效微调（PEFT）对比1.显存使用差异全参数微调：需存储所有参数的梯度（如GPT-3175B模型全量微调需约2.3TB显存）PEFT：以LoRA为例，仅需存储低秩矩阵参数（7B模型使用r=16的LoRA时显存占用减少98%）实战经验：在A10080GB显存下，全量微调LLaMA-7B需DeepSpeedZero3优化，而LoRA可直接单卡运行2
使用E2B数据分析沙盒进行文件分析 qahaj 数据分析数据挖掘 python
使用E2B数据分析沙盒进行文件分析在现代数据分析中，运行环境的安全性与灵活性是确保数据处理高效可靠的关键因素。E2B提供了一个数据分析沙盒，能够在隔离的环境中安全地执行代码，非常适合构建诸如代码解释器或类似于ChatGPT的高级数据分析工具。在这篇文章中，我将演示如何使用E2B的数据分析沙盒来对上传的文件进行分析，为您提供一个强大的Python代码示例。核心原理解析E2B的数据分析沙盒为开发者提供
GEO：在AI时代抢占DeepSeekC位？白雪讲堂人工智能
前言：当SEO遇见AGI——一场静默的流量革命在生成式AI日均处理53亿次查询的今天，传统SEO的「关键词-排名-点击」逻辑正在崩塌。DeepSeek、ChatGPT、豆包等大模型用动态生成的答案，悄然截流了68%的搜索需求。更残酷的是：当用户问"某个产品推荐"时，AI可能同时调用37个信源，却不会留下任何可追踪的搜索痕迹。这场革命迫使企业必须从「关键词优化」转向「场景占领」，从「流量争夺」进化到
使用OpenAI扩展AI文本生成功能：从基础到实际应用 vaidfl 人工智能 python
技术背景介绍随着AI技术的不断发展，AI文本生成已经成为许多行业提升效率和创新的重要工具。OpenAI提供的API是一个强大的接口，可以帮助开发者轻松集成AI文本生成功能。本文将通过实际代码演示，指导大家实现并优化这种功能。核心原理解析OpenAI的文本生成基于GPT模型，其核心是生成与输入语境相关的内容。通过API请求，开发者可以发送文本，并由模型生成合理的续写，回答或者其他类型的文本输出。代码
Open WebUI – 本地化部署大模型仿照 ChatGPT用户界面 m0_74824845 chatgpt ui
OpenWebUI介绍：OpenWebUI是一个仿照ChatGPT界面，为本地大语言模型提供图形化界面的开源项目，可以非常方便的调试、调用本地模型。你能用它连接你在本地的大语言模型（包括Ollama和OpenAI兼容的API），也支持远程服务器。Docker部署简单，功能非常丰富，包括代码高亮、数学公式、网页浏览、预设提示词、本地RAG集成、对话标记、下载模型、聊天记录、语音支持等。官网地址：ht
分享12个国内AI对话聊天的免费网站（含DeepSeek大模型）码上飞扬人工智能语言模型 DeepSeek
在人工智能领域，基于对话的语言模型已成为当前研究的热点，其中以ChatGPT为代表的模型凭借其卓越的语言理解与交互能力备受瞩目。为帮助用户更好地选择和使用这类AI工具，本文将介绍12个国内可直接体验对话聊天功能的平台，为用户提供实用参考。1、腾讯元宝地址：https://hunyuan.tencent.com/bot/chat腾讯混元大模型是由腾讯全链路自研的通用大语言模型，拥有超千亿参数规模，预
2025年美赛数学建模 ICM 问题 E：为农业腾出空间深度学习&目标检测实战项目数学建模 2025美赛 2025年数学建模美赛思路代码问题 E：为农业腾出空间 2025美赛E题
全部都是公开资料，不代写论文，请勿盲目订阅）2025年数学建模美赛期间，会发布思路和代码，赛前半价，赛前会发布往年美赛的经典案例，赛题会结合最新款的chatgpto1pro分析，会根据赛题难度，选择合适的题目着重分析，没有代写论文服务，只会发布思路和代码，因为赛制要求，不会回复私信。内容可能达不到大家预期，请不要盲目订阅。已开通200美元/月的chatgptpro会员，会充分利用chatgpto1
《今日AI-人工智能-编程日报》-源自2025年3月21日小亦编辑部人工智能
一、AI编程领域最新动态AI编程工具崛起，程序员职业面临挑战Anthropic首席执行官DarioAmodei预言，未来一年内，90%的代码将由AI生成，传统程序员的工作可能被大幅替代。最新发布的AI编程模型（如Claude3.7、Sonnet3.7）在初级开发评估中表现优异，得分率超过60%，部分模型甚至在全球程序员排名中位列前0.1%。字节跳动的Trae海外版接入Claude3.7和GPT-4
知识蒸馏：让大模型“瘦身“而不失智慧的魔术一休哥助手人工智能人工智能
引言：当AI模型需要"减肥"在人工智能领域，一个有趣的悖论正在上演：大模型的参数规模每年以10倍速度增长，而移动设备的算力却始终受限。GPT-4的1750亿参数需要价值500万美元的GPU集群运行，但现实中的智能设备可能只有指甲盖大小。这种矛盾催生了一项神奇的技术——知识蒸馏（KnowledgeDistillation），它就像给AI模型进行"脑外科手术"，将庞然大物的智慧浓缩到轻量模型中。第一章
GitHub霸榜神器！NextChat领衔DeepSeek全栈开发范式大禹智库《向量数据库指南》《实战AI智能体》机器学习 RAG AI智能体人工智能 Manus deepseek NextChat
一、项目概况与生态定位NextChat（原ChatGPT-Next-Web）是GitHub上斩获81.2K星标的现象级开源项目，定位为"轻量级AI助手终端"，支持DeepSeek、Claude、GPT-4、Gemini等20+主流大模型。其核心价值在于以5MB超小客户端实现跨平台（Windows/Mac/Linux/iOS/Android）无缝衔接，同时提供云端一键部署方案，成为个人用户与企业私有
使用大语言模型API在AI应用中的实现 qq_37836323 人工智能语言模型自然语言处理 python
随着人工智能技术的迅速发展，大语言模型（LLM）在自然语言处理（NLP）领域的应用越来越广泛。本文将介绍如何使用大语言模型API来实现一些基础的AI应用，并提供一个简单的demo代码，帮助大家更好地理解和使用这些技术。大语言模型API简介大语言模型（如GPT-4）能够理解和生成类似人类的文本。这些模型可以应用于各种任务，包括文本生成、语言翻译、情感分析、对话系统等。为了方便国内用户访问这些强大的模
国外7个最佳大语言模型 (LLM) API推荐幂简集成 API新理念语言模型人工智能自然语言处理
大型语言模型(LLM)API将彻底改变我们处理语言的方式。在深度学习和机器学习算法的支持下，LLMAPI提供了前所未有的自然语言理解能力。通过利用这些新的API，开发人员现在可以创建能够以前所未有的方式理解和响应书面文本的应用程序。下面，我们将比较从Bard到ChatGPT、PaLM等市场上顶级LLMAPI。我们还将探讨整合这些LLM的潜在用例，并考虑其对语言处理的影响。什么是大语言模型(LLM)
书其实只有三类西蜀石兰类
一个人一辈子其实只读三种书，知识类、技能类、修心类。知识类的书可以让我们活得更明白。类似十万个为什么这种书籍，我一直不太乐意去读，因为单纯的知识是没法做事的，就像知道地球转速是多少一样（我肯定不知道），这种所谓的知识，除非用到，普通人掌握了完全是一种负担，维基百科能找到的东西，为什么去记忆？知识类的书，每个方面都涉及些，让自己显得不那么没文化，仅此而已。社会认为的学识渊博，肯定不是站在
《TCP/IP 详解，卷1：协议》学习笔记、吐槽及其他 bylijinnan tcp
《TCP/IP 详解，卷1：协议》是经典，但不适合初学者。它更像是一本字典，适合学过网络的人温习和查阅一些记不清的概念。这本书，我看的版本是机械工业出版社、范建华等译的。这本书在我看来，翻译得一般，甚至有明显的错误。如果英文熟练，看原版更好： http://pcvr.nl/tcpip/ 下面是我的一些笔记，包括我看书时有疑问的地方，也有对该书的吐槽，有不对的地方请指正： 1.
Linux—— 静态IP跟动态IP设置 eksliang linux IP
一.在终端输入 vi /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0 静态ip模板如下： DEVICE="eth0" #网卡名称 BOOTPROTO="static" #静态IP（必须） HWADDR="00:0C:29:B5:65:CA" #网卡mac地址 IPV6INIT=&q
Informatica update strategy transformation 18289753290
更新策略组件：标记你的数据进入target里面做什么操作，一般会和lookup配合使用，有时候用0,1,1代表 forward rejected rows被选中，rejected row是输出在错误文件里，不想看到reject输出，将错误输出到文件，因为有时候数据库原因导致某些column不能update，reject就会output到错误文件里面供查看，在workflow的
使用Scrapy时出现虽然队列里有很多Request但是却不下载，造成假死状态酷的飞上天空 request
现象就是：程序运行一段时间，可能是几十分钟或者几个小时，然后后台日志里面就不出现下载页面的信息，一直显示上一分钟抓取了0个网页的信息。刚开始已经猜到是某些下载线程没有正常执行回调方法引起程序一直以为线程还未下载完成，但是水平有限研究源码未果。经过不停的google终于发现一个有价值的信息，是给twisted提出的一个bugfix 连接地址如下http://twistedmatrix.
利用预测分析技术来进行辅助医疗蓝儿唯美医疗
2014年，克利夫兰诊所（Cleveland Clinic）想要更有效地控制其手术中心做膝关节置换手术的费用。整个系统每年大约进行2600例此类手术，所以，即使降低很少一部分成本，都可以为诊所和病人节约大量的资金。为了找到适合的解决方案，供应商将视野投向了预测分析技术和工具，但其分析团队还必须花时间向医生解释基于数据的治疗方案意味着什么。克利夫兰诊所负责企业信息管理和分析的医疗
java 线程(一)：基础篇 DavidIsOK java 多线程线程
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Tomcat服务器框架之Servlet开发分析 aijuans servlet
最近使用Tomcat做web服务器，使用Servlet技术做开发时，对Tomcat的框架的简易分析：疑问：为什么我们在继承HttpServlet类之后，覆盖doGet(HttpServletRequest req, HttpServetResponse rep)方法后，该方法会自动被Tomcat服务器调用，doGet方法的参数有谁传递过来？怎样传递？分析之我见： doGet方法的
揭秘玖富的粉丝营销之谜与小米粉丝社区类似 aoyouzi 揭秘玖富的粉丝营销之谜
玖富旗下悟空理财凭借着一个微信公众号上线当天成交量即破百万，第七天成交量单日破了1000万;第23天时，累计成交量超1个亿……至今成立不到10个月，粉丝已经超过500万，月交易额突破10亿，而玖富平台目前的总用户数也已经超过了1800万，位居P2P平台第一位。很多互联网金融创业者慕名前来学习效仿，但是却鲜有成功者，玖富的粉丝营销对外至今仍然是个谜。　　近日，一直坚持微信粉丝营销
Java web的会话跟踪技术百合不是茶 url会话 Cookie会话 Seession会话 Java Web 隐藏域会话
会话跟踪主要是用在用户页面点击不同的页面时,需要用到的技术点会话:多次请求与响应的过程 1,url地址传递参数,实现页面跟踪技术格式:传一个参数的 url?名=值传两个参数的 url?名=值 &名=值关键代码
web.xml之Servlet配置 bijian1013 java web.xml Servlet配置
定义： <servlet> <servlet-name>myservlet</servlet-name> <servlet-class>com.myapp.controller.MyFirstServlet</servlet-class> <init-param> <param-name>
利用svnsync实现SVN同步备份 sunjing SVN 同步 E000022 svnsync 镜像
1. 在备份SVN服务器上建立版本库 svnadmin create test 2. 创建pre-revprop-change文件 cd test/hooks/ cp pre-revprop-change.tmpl pre-revprop-change 3. 修改pre-revprop-
【分布式数据一致性三】MongoDB读写一致性 bit1129 mongodb
本系列文章结合MongoDB，探讨分布式数据库的数据一致性，这个系列文章包括：数据一致性概述与CAP 最终一致性(Eventually Consistency) 网络分裂(Network Partition)问题多数据中心(Multi Data Center) 多个写者(Multi Writer)最终一致性一致性图表(Consistency Chart) 数据
Anychart图表组件-Flash图转IMG普通图的方法白糖_ Flash
问题背景：项目使用的是Anychart图表组件，渲染出来的图是Flash的，往往一个页面有时候会有多个flash图，而需求是让我们做一个打印预览和打印功能，让多个Flash图在一个页面上打印出来。那么我们打印预览的思路是获取页面的body元素，然后在打印预览界面通过$("body").append(html)的形式显示预览效果，结果让人大跌眼镜：Flash是
Window 80端口被占用 WHY? bozch 端口占用 window
平时在启动一些可能使用80端口软件的时候，会提示80端口已经被其他软件占用，那一般又会有那些软件占用这些端口呢？下面坐下总结： 1、web服务器是最经常见的占用80端口的，例如：tomcat , apache , IIS , Php等等； 2
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Perl正则表达式 chenbowen00 正则表达式 perl
首先我们应该知道 Perl 程序中，正则表达式有三种存在形式，他们分别是：匹配：m/<regexp>;/ （还可以简写为 /<regexp>;/ ，略去 m）替换：s/<pattern>;/<replacement>;/ 转化：tr/<pattern>;/<replacemnt>;
[宇宙与天文]行星议会是否具有本行星大气层以外的权力呢? comsci
举个例子: 地球,地球上由200多个国家选举出一个代表地球联合体的议会,那么现在地球联合体遇到一个问题,地球这颗星球上面的矿产资源快要采掘完了....那么地球议会全体投票,一致通过一项带有法律性质的议案,既批准地球上的国家用各种技术手段在地球以外开采矿产资源和其它资源........ &
Oracle Profile 使用详解 daizj oracle profile 资源限制
Oracle Profile 使用详解转一、目的： Oracle系统中的profile可以用来对用户所能使用的数据库资源进行限制，使用Create Profile命令创建一个Profile，用它来实现对数据库资源的限制使用，如果把该profile分配给用户，则该用户所能使用的数据库资源都在该profile的限制之内。二、条件：创建profile必须要有CREATE PROFIL
How HipChat Stores And Indexes Billions Of Messages Using ElasticSearch & Redis dengkane elasticsearch Lucene
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sudo vim /etc/apache2/httpd.conf /Library/WebServer/Documents 是默认的网站根目录重启Mac上的Apache服务这个命令很早以前就查过了，但是每次使用的时候还是要在网上查：停止服务：sudo /usr/sbin/apachectl stop 开启服务：s
java ArrayList源码下 shuizhaosi888 ArrayList源码
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intercept-url配置目录 1.1 指定拦截的url 1.2 指定访问权限 1.3 指定访问协议 1.4 指定请求方法 1.1 &n
Linux环境下的oracle安装 jayung oracle
linux系统下的oracle安装本文档是Linux(redhat6.x、centos6.x、redhat7.x) 64位操作系统安装Oracle 11g(Oracle Database 11g Enterprise Edition Release 11.2.0.4.0 - 64bit Production)，本文基于各种网络资料精心整理而成，共享给有需要的朋友。如有问题可联系：QQ：52-7
hotspot虚拟机 leichenlei java HotSpot jvm 虚拟机文档
JVM参数 http://docs.oracle.com/javase/6/docs/technotes/guides/vm/index.html JVM工具 http://docs.oracle.com/javase/6/docs/technotes/tools/index.html JVM垃圾回收 http://www.oracle.com
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Android应用开发过程中，经常会遇到很多常见的类似问题，解决这些问题需要花时间，其实很多问题已经有了成熟的解决方案，比如很多第三方的开源lib，参考 Android Libraries 和 Android UI/UX Libraries。编码越少，Bug越少，效率自然会高。但可能由于根本没听说过、听说过但没用过、特殊原因不能用、自己已经有了解决方案等等原因，这些成熟的解决
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　不久之前，我面试了一些求职Java高级开发工程师的应聘者。我常常会面试他们说，“你能给我介绍一些Java中得弱引用吗？”，如果面试者这样说，“嗯，是不是垃圾回收有关的？”，我就会基本满意了，我并不期待回答是一篇诘究本末的论文描述。　　然而事与愿违，我很吃惊的发现，在将近20多个有着平均5年开发经验和高学历背景的应聘者中，居然只有两个人知道弱引用的存在，但是在这两个人之中只有一个人真正了
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