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贝猫说python
学习llama人工智能
LLaMa和ChatGLM,minichatgpt4什么情况用Bert模型,什么情况用LLaMA、ChatGLM类大模型,咋选?答:Bert的模型由多层双向的Transformer编码器组成,由12层组成,768隐藏单元,12个head,总参数量110M,约1.15亿参数量。NLU(自然语言理解)任务效果很好,单卡GPU可以部署,速度快,V100GPU下1秒能处理2千条以上。ChatGLM-6B,
- 大模型学习笔记二:prompt工程
谢白羽
学习笔记prompt
文章目录一、经典AI女友Prompt二、prompt怎么做?1)注重格式:2)prompt经典构成3)简单prompt的python询问代码4)python实现订阅手机流量套餐的NLU5)优化一:加入垂直领域推荐6)优化二:改变语气、口吻等风格。7)优化三:实现统一口径8)纯OpenAI方案9)纯OpenAI和自制问答的对比三、prompt提示工程师进阶技巧1)思维链(ChainofThought
- OpenAI GPT 和 GPT2 模型详解
NLP与人工智能
OpenAIGPT是在GoogleBERT算法之前提出的,与BERT最大的区别在于,GPT采用了传统的语言模型进行训练,即使用单词的上文预测单词,而BERT是同时使用上文和下文预测单词。因此,GPT更擅长处理自然语言生成任务(NLG),而BERT更擅长处理自然语言理解任务(NLU)。1.OpenAIGPTOpenAI在论文《ImprovingLanguageUnderstandingbyGener
- 对话机器人(二)——RASA概述与安装
就要辣谢谢。
对话机器人人工智能自然语言处理深度学习
注:RASA版本为3.11.RASA简介RASA是构建对话机器人的开源机器学习框架。NLU:确定意图,捕获关键上下文信息。CORE:提供多轮对话管理机制,自动学习上下文与当前意图的关联性。2.RASA系统架构RASA开源体系结构NLU:意图分类、实体提取、响应检索。以管道的方式处理用户对话。对话管理:根据上下文决定对话中的下一个动作。代理:接收用户输入消息,返回RASA系统的回答。连接NLU和DM
- RASA3.X(二)--常见命令详解
hanscalZheng
RASARASA命令模式
目录创建新项目训练模型交互式学习与助手交谈启动服务启动操作服务可视化故事评估模型训练和测试数据拆分创建新项目以下命令使用示例训练数据为你建立一个完整的项目。rasainit这将创建以下文件:.├──__init__.py├──actions.py├──config.yml├──credentials.yml├──data│├──nlu.md│└──stories.md├──domain.yml├─
- Rasa课程系列之:业务对话机器人Rasa核心算法DIET及TED论文详解及源码实现
StarSpaceNLP667
StarSpaceNLPTransformer算法人工智能Rasa课程培训面试深度学习自然语言处理
对一个智能业务对话系统而言,语言理解NLU及Policies是其系统内核的两大基石。Rasa团队发布的最重磅级的两篇论文DIET:LightweightLanguageUnderstandingforDialogueSystems及DialogueTransformers是其基于在业界落地场景的多年探索而总结出来的解决NLU和Policies最核心的成果结晶:其中DIET是Intent识别和Ent
- ChatGPT等大模型AI能干什么?
金木讲编程
AI人工智能chatgpt
ChatGPT等大型模型AI,拥有广泛的应用能力,可以执行以下任务:1、自然语言理解(NLU):能够理解和解释自然语言文本,包括回答问题、理解语境、识别实体等。2、自然语言生成(NLG):能够生成自然语言文本,包括写作文章、创作故事、生成对话等。3、对话系统:能够进行自然、流畅的对话,回答用户提出的问题,提供信息或娱乐。4、编码转换:能够将自然语言描述转换为编程代码,执行简单的编码任务。5、翻译:
- 二、人工智能之提示工程(Prompt Engineering)
挑大梁
#大模型人工智能prompt大数据
黑8说岁月如流水匆匆过,哭一哭笑一笑不用说。黑8自那次和主任谈话后,对这个“妖怪”继续研究,开始学习OpenAIAPI!关注到了提示工程(PromptEngineering)的重要性,它包括明确的角色定义、自然语言理解(NLU)、对话状态跟踪(DST)、自然语言生成(NLG)等方面。通过构建合理的思维链,成功地让模型生成更加自洽的对话。同时,还学会了如何防范攻击、进行内容审核等关键技能。斗转星移,
- 【GitHub项目推荐--一个语音机器人项目】【转载】
旅之灵夫
GitHub项目推荐机器人
推荐一个腾讯大佬开源的语音对话机器人:wukong-robot,悟空机器人在GitHub上斩获3.2K的Star。这是一个简单灵活的中文语音对话机器人项目,目的是让中国的开发者也能快速打造个性化的智能音箱,同时,该项目还是第一个开源的脑机唤醒智能音箱。上图是悟空机器人的功能模块图,悟空机器人包含众多模块,比如智能家居、闲聊、运程控制、技能、NLU、离线唤醒等等。闲聊模块:悟空机器人接入了图灵机器人
- 深度学习引领信息检索革新:从传统方法到神经网络信息检索的探索
cooldream2009
AI技术大模型基础NLP知识深度学习神经网络人工智能信息检索自然语言处理
目录前言1信息检索背景概述1.1信息检索基本任务1.2信息检索是NLU典型应用2信息检索任务定义2.1检索阶段2.2排序阶段2.3关键技术和算法3评价指标3.1MRR(平均倒数排名)3.2MAP(平均精度均值)3.3NDCG(归一化的损失增益)4传统方法在信息检索中的挑战4.1同义词和多样性4.2缺乏语境理解4.3高匹配度与信息需求不符4.4限制了个性化和上下文感知5NeuralIR的崛起5.1C
- 论文-Multi-Domain Joint Semantic Frame Parsing using Bi-directional RNN-LSTM(Joint Seq)
魏鹏飞
1.简称论文《Multi-DomainJointSemanticFrameParsingusingBi-directionalRNN-LSTM》简称SeqJoint,作者DilekHakkani-Tür(Microsoft),经典的NLU论文(SemanticFrame)。2.摘要序列到序列深度学习是近年来在口语理解的监督学习中出现的一种新范式。然而,以前的大多数研究都是探索这一框架来为每个任务
- LAMA & AutoPrompt
AI-智能
人工智能深度学习大模型
LAMALAMA:LanguageModelsasKnowledgeBases?2019.9Github:GitHub-facebookresearch/LAMA:LAnguageModelAnalysis任务:NLU(实事抽取)prompt:cloze+HandCraftPrompt核心:不经过微调的Bert在知识抽取和开放与问答上效果惊人的好,可以比肩有监督的KG基准LAMA是在GPT2和GP
- NLP技术在找房的搜索推荐中的应用
Necther
自然语言处理人工智能nlp
公众号:系统之神与我同在NLP技术在搜索推荐中的应用本文包括介绍(业务简介)NLU(找房中自然语言的理解)应用(NLU在搜索推荐中的应用)介绍找房的业务和场景图解(多元化的居住服务)用户购房流程找房场景NLU找房中的自然语言理解找房业务下NLU的特点NLU框架介绍各模块问题拆解与解决方案特点分析纠错模块NLU框架改写模块解决核心问题对少字、多字情况解决方案实体识别命名实体识别BiLSTM+CR
- Rasa NLU-About
魏鹏飞
RasaNLU:Chatbots和AI助手的语言理解RasaNLU是一个开源自然语言处理工具,用于聊天机器人中的意图分类,响应检索和实体提取。例如,如下面这个句子:"IamlookingforaMexicanrestaurantinthecenteroftown"并返回结构化数据{"intent":"search_restaurant","entities":{"cuisine":"Mexican
- GPT Understands, Too
Tsukinousag
1.介绍传统fine-tune(使用训练数据来微调模型参数),GPT在自然语言理解任务上未能取得很好的效果,关于NLU任务的一种新方法P-tuning,采用可训练的连续的promptembeddings。实验表明:在自然语言理解方面,GPT可以与BERTs一样具有竞争力(有时甚至更好),P-tuning可以提高预训练的语言模型的性能。P-tuning是一种改善在小样本或者全监督下的GPTs和BER
- 论文解读:P-Tuning v2: Prompt Tuning Can BeComparable to Fine-tuning Universally Across Scales and Tasks
智慧医疗探索者
深度学习模型prompt深度学习人工智能p-tuning
1介绍提示调优只使用冻结的语言模型来调优连续的提示,这大大减少了每次任务的存储和训练时的内存使用。然而,在NLU的背景下,先前的工作表明,对于正常大小的预训练模型,即时调优并不能很好地执行。还发现,现有的提示调优方法无法处理硬序列标记任务,这表明缺乏通用性。论文提出了一个新的经验发现,即适当优化的prompttuning可以在广泛的模型规模和NLU任务中普遍有效。它与微调的性能相匹配,同时只有0.
- NLP[3] - [Word Embedding系列] : one-hot编码
ZhuNian的学习乐园
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本《WordEmbedding系列》文章包括:(1)One-hot编码(2)WordEmbedding(3)LSA(LatentSemanticAnalysis)(4)Word2vec的CBOW模型(5)Word2vec的Skip-gram模型(6)GloVe模型(7)相关编程实现本文介绍one-hot编码目录一、前言二、举例三、缺点一、前言自然语言处理的目标在于希望计算机能够理解(NLU,Und
- 对比开源大语言模型的自然语言生成SQL能力
数大招疯
语言模型sql
背景NL-to-SQL(自然语言到结构化查询语言)任务是自然语言处理(NLP)领域的一个难题。它涉及将自然语言问题转换为SQL查询,然后可以针对关系数据库执行该查询来回答问题。该任务是NLP中的一个专门子领域,与更广泛的自然语言理解(NLU)领域以及自然语言与数据库之间的接口(NLIDB)密切相关。随着GPT-4、Llama2和Falcon等大型语言模型(LLM)开发的最新进展,业界和学术界对NL
- 大模型训练数据集汇总
江小皮不皮
人工智能大模型深度学习数据集GLUESQuADXSUM
大模型训练数据集汇总LLM数据集总结GLUE简介任务数据集大小SQuAD简介任务数据集大小下载地址XSUM简介下载地址LLM数据集总结GLUE简介当前大多数以上词级别的NLU模型都是针对特定任务设计的,而针对各种任务都能执行的通用模型尚未实现。为了解决这个问题,作者提出了GLUE,希望通过这个评测平台促进通用NLU系统的发展。任务GLUE基准测试包含9个英语句子理解任务,涵盖广泛的领域和数据规模。
- P-Tuning v2论文概述
江小皮不皮
人工智能深度学习LLMP-Tuningv2微调NLU
P-Tuningv2论文概述P-Tuningv2论文概述前言微调的限制性P-Tuning的缺陷P-Tuningv2摘要论文十问NLU任务优化点实验数据集预训练模型实验结果消融实验结论P-Tuningv2论文概述前言微调的限制性微调(fine-tuning)是一种在预训练模型基础上进行目标任务调整的方法,它会更新整个模型参数集。虽然微调能获得良好的性能,但由于训练过程中需要存储所有参数的梯度和优化器
- GLM论文精读-自回归填空的通用语言模型
旺仔的算法coding笔记
类GPT的LLM论文与代码精读回归语言模型数据挖掘
GLM作为ChatGLM的前期基础论文,值得精读。本文是对GLM论文的精读笔记,希望对大家有帮助。GLM主要思想概述,利用自回归填空的思想,基于transformer的编码器实现了同时在NLU和有无条件生成任务上较好的表现。基本信息原文:GLM:GeneralLanguageModelPretrainingwithAutoregressiveBlankInfilling,ACL2022,论文地址:h
- LERT-融入语言学特征的BER
机器很不爱学习
论文链接:https://arxiv.org/pdf/2211.05344.pdf模型链接:https://github.com/ymcui/LERTTL;DR本文在训练PLM模型时,融入了POS、NER、DEP等基础语言学弱监督特征数据,与MLM任务共同完成多任务学习,在中文NLU数据集中取得了不错的效果。Abstract大多数预训练模型都是在文本的表面形式上进行语言不可知的预训练任务,如掩码语
- rasa使用教程
FL1623863129
深度学习人工智能
对话机器人Rasa中文系列教程Rasa是一个自然语言处理开源框架,用于构建聊天机器人和智能助手。它提供了一系列用于处理对话流程的工具和算法,包括自然语言理解(NLU)、对话管理、对话策略等。使用Rasa,可以创建一个可扩展、灵活且高度个性化的聊天机器人,该机器人可以与用户进行深入的交互,以满足他们的需求。Rasa是基于Python编写的,并且支持命令行和API接口的方式进行使用和集成。它还有一个友
- 在Win10上搭建Rasa_NLU_Chi中文语义识别
宅男9号
1.安装VisualStudio2015VS2015并不是非装不可,也不一定要这个版本。不过,在Python开发中还是比较重要的,有很多Python库在安装时f都会出现文件或者是命令,又或者是库找不到等等,这样那样的问题。比如:Twisted、Scrapy、MITIE等等。安装VS2015可以减少很多问题。下载地址VS2015专业版下载链接http://download.microsoft.com
- 基础课9——自然语言理解
AI 智能服务
智能客服机器人人工智能大数据自动化系统架构
自然语言理解技术(NLU)是指计算机针对自然语言文本进行的理解,是人工智能领域中的一项重要技术。它通过分析文本的语法、语义和上下文信息,将自然语言的文本信息转化为机器可处理和理解的语言知识,为人工智能应用提供了基础和支撑。自然语言理解技术主要用于解决人机交流、信息处理、知识获取、文本分类、机器翻译、智能问答等问题。通过自然语言理解技术,计算机能够解析人类语言的含义,实现语义分析、情感分析、实体识别
- 大模型应用一:RAG
u013250861
#LLM/LangChain人工智能RAG
自chatgpt卷过来,我们‘打开’了视野,发现‘什么都想要’成为了可能。但是随着国内开源大模型的开放,越来越多人觉得通用LLM的价值很低(可能是商业利益的驱使)。大家对技术的追逐有变成了应用变现的需求。好吧,任何科技的价值都是商业的价值~个人理解大模型的应用就是两大类:理解和生成(哈哈,又回到了NLU和NLG的思维上)。在目前主流的LLM应用上,对于NLU的解决方案通常就是RAG(有可能还有其他
- python -m rasa_nlu.train -c sample_configs/config_jieba_mitie_sklearn.json
zhonglinxin_go
[root@localhostRasa_NLU_Chi]#python-mrasa_nlu.train-csample_configs/config_jieba_mitie_sklearn.jsonBuildingprefixdictfromthedefaultdictionary...DEBUG:jieba:Buildingprefixdictfromthedefaultdictionary..
- Rasa_NLU_Chi学习笔记(一):顺藤摸瓜
AlphaFinance
多媒体AI技术Rasa_NLU_ChiNLUwindowstest_config路径
本文记录通过批量测试和配置环境来逐渐掌握该项目的过程。通过进行以下实验,可以学会:如何利用py.test进行批量测试;如何在临时文件夹中写文件;如何获取项目根目录路径;如何在github上Commitandpush自己的代码;安装缺失包的一种方法;从spaCy1.8.2的源码中可以看到对哪些语言进行过支持;了解如何将.pyx文件转化为可以import的.pyd文件。下面只重点列出测试会报错的几个文
- Rasa_NLU及Rasa_NLU_Chi本地代码调试
勤劳的凌菲
问答系统DeepLearningrasa_nlu调试
前言自然语言理解(NLU)是任务型对话系统等更高级应用的基石,基本的NLU工具,包括实体识别和意图识别两个任务。已有的NLU工具,大多是以服务的方式,通过调用远程http的restfulAPI来对目标语句进行解析完成上述两个任务。对于对数据比较敏感的用户来讲,开源项目Rasa_NLU可以本地部署,也可以针对实际需求训练和调整模型。Rasa_NLU只支持英语和德语两种语言,中文因为其特殊性需要加入特
- rasa train nlu详解:1.2-_train_graph()函数
NLP工程化
Rasa实战rasa对话系统
本文使用《使用ResponseSelector实现校园招聘FAQ机器人》中的例子,主要详解介绍_train_graph()函数中变量的具体值。一.rasa/model_training.py/_train_graph()函数 _train_graph()函数实现,如下所示:def_train_graph(file_importer:TrainingDataImporter,training_
- rust的指针作为函数返回值是直接传递,还是先销毁后创建?
wudixiaotie
返回值
这是我自己想到的问题,结果去知呼提问,还没等别人回答, 我自己就想到方法实验了。。
fn main() {
let mut a = 34;
println!("a's addr:{:p}", &a);
let p = &mut a;
println!("p's addr:{:p}", &a
- java编程思想 -- 数据的初始化
百合不是茶
java数据的初始化
1.使用构造器确保数据初始化
/*
*在ReckInitDemo类中创建Reck的对象
*/
public class ReckInitDemo {
public static void main(String[] args) {
//创建Reck对象
new Reck();
}
}
- [航天与宇宙]为什么发射和回收航天器有档期
comsci
地球的大气层中有一个时空屏蔽层,这个层次会不定时的出现,如果该时空屏蔽层出现,那么将导致外层空间进入的任何物体被摧毁,而从地面发射到太空的飞船也将被摧毁...
所以,航天发射和飞船回收都需要等待这个时空屏蔽层消失之后,再进行
&
- linux下批量替换文件内容
商人shang
linux替换
1、网络上现成的资料
格式: sed -i "s/查找字段/替换字段/g" `grep 查找字段 -rl 路径`
linux sed 批量替换多个文件中的字符串
sed -i "s/oldstring/newstring/g" `grep oldstring -rl yourdir`
例如:替换/home下所有文件中的www.admi
- 网页在线天气预报
oloz
天气预报
网页在线调用天气预报
<%@ page language="java" contentType="text/html; charset=utf-8"
pageEncoding="utf-8"%>
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transit
- SpringMVC和Struts2比较
杨白白
springMVC
1. 入口
spring mvc的入口是servlet,而struts2是filter(这里要指出,filter和servlet是不同的。以前认为filter是servlet的一种特殊),这样就导致了二者的机制不同,这里就牵涉到servlet和filter的区别了。
参见:http://blog.csdn.net/zs15932616453/article/details/8832343
2
- refuse copy, lazy girl!
小桔子
copy
妹妹坐船头啊啊啊啊!都打算一点点琢磨呢。文字编辑也写了基本功能了。。今天查资料,结果查到了人家写得完完整整的。我清楚的认识到:
1.那是我自己觉得写不出的高度
2.如果直接拿来用,很快就能解决问题
3.然后就是抄咩~~
4.肿么可以这样子,都不想写了今儿个,留着作参考吧!拒绝大抄特抄,慢慢一点点写!
- apache与php整合
aichenglong
php apache web
一 apache web服务器
1 apeche web服务器的安装
1)下载Apache web服务器
2)配置域名(如果需要使用要在DNS上注册)
3)测试安装访问http://localhost/验证是否安装成功
2 apache管理
1)service.msc进行图形化管理
2)命令管理,配
- Maven常用内置变量
AILIKES
maven
Built-in properties
${basedir} represents the directory containing pom.xml
${version} equivalent to ${project.version} (deprecated: ${pom.version})
Pom/Project properties
Al
- java的类和对象
百合不是茶
JAVA面向对象 类 对象
java中的类:
java是面向对象的语言,解决问题的核心就是将问题看成是一个类,使用类来解决
java使用 class 类名 来创建类 ,在Java中类名要求和构造方法,Java的文件名是一样的
创建一个A类:
class A{
}
java中的类:将某两个事物有联系的属性包装在一个类中,再通
- JS控制页面输入框为只读
bijian1013
JavaScript
在WEB应用开发当中,增、删除、改、查功能必不可少,为了减少以后维护的工作量,我们一般都只做一份页面,通过传入的参数控制其是新增、修改或者查看。而修改时需将待修改的信息从后台取到并显示出来,实际上就是查看的过程,唯一的区别是修改时,页面上所有的信息能修改,而查看页面上的信息不能修改。因此完全可以将其合并,但通过前端JS将查看页面的所有信息控制为只读,在信息量非常大时,就比较麻烦。
- AngularJS与服务器交互
bijian1013
JavaScriptAngularJS$http
对于AJAX应用(使用XMLHttpRequests)来说,向服务器发起请求的传统方式是:获取一个XMLHttpRequest对象的引用、发起请求、读取响应、检查状态码,最后处理服务端的响应。整个过程示例如下:
var xmlhttp = new XMLHttpRequest();
xmlhttp.onreadystatechange
- [Maven学习笔记八]Maven常用插件应用
bit1129
maven
常用插件及其用法位于:http://maven.apache.org/plugins/
1. Jetty server plugin
2. Dependency copy plugin
3. Surefire Test plugin
4. Uber jar plugin
1. Jetty Pl
- 【Hive六】Hive用户自定义函数(UDF)
bit1129
自定义函数
1. 什么是Hive UDF
Hive是基于Hadoop中的MapReduce,提供HQL查询的数据仓库。Hive是一个很开放的系统,很多内容都支持用户定制,包括:
文件格式:Text File,Sequence File
内存中的数据格式: Java Integer/String, Hadoop IntWritable/Text
用户提供的 map/reduce 脚本:不管什么
- 杀掉nginx进程后丢失nginx.pid,如何重新启动nginx
ronin47
nginx 重启 pid丢失
nginx进程被意外关闭,使用nginx -s reload重启时报如下错误:nginx: [error] open() “/var/run/nginx.pid” failed (2: No such file or directory)这是因为nginx进程被杀死后pid丢失了,下一次再开启nginx -s reload时无法启动解决办法:nginx -s reload 只是用来告诉运行中的ng
- UI设计中我们为什么需要设计动效
brotherlamp
UIui教程ui视频ui资料ui自学
随着国际大品牌苹果和谷歌的引领,最近越来越多的国内公司开始关注动效设计了,越来越多的团队已经意识到动效在产品用户体验中的重要性了,更多的UI设计师们也开始投身动效设计领域。
但是说到底,我们到底为什么需要动效设计?或者说我们到底需要什么样的动效?做动效设计也有段时间了,于是尝试用一些案例,从产品本身出发来说说我所思考的动效设计。
一、加强体验舒适度
嗯,就是让用户更加爽更加爽的用你的产品。
- Spring中JdbcDaoSupport的DataSource注入问题
bylijinnan
javaspring
参考以下两篇文章:
http://www.mkyong.com/spring/spring-jdbctemplate-jdbcdaosupport-examples/
http://stackoverflow.com/questions/4762229/spring-ldap-invoking-setter-methods-in-beans-configuration
Sprin
- 数据库连接池的工作原理
chicony
数据库连接池
随着信息技术的高速发展与广泛应用,数据库技术在信息技术领域中的位置越来越重要,尤其是网络应用和电子商务的迅速发展,都需要数据库技术支持动 态Web站点的运行,而传统的开发模式是:首先在主程序(如Servlet、Beans)中建立数据库连接;然后进行SQL操作,对数据库中的对象进行查 询、修改和删除等操作;最后断开数据库连接。使用这种开发模式,对
- java 关键字
CrazyMizzz
java
关键字是事先定义的,有特别意义的标识符,有时又叫保留字。对于保留字,用户只能按照系统规定的方式使用,不能自行定义。
Java中的关键字按功能主要可以分为以下几类:
(1)访问修饰符
public,private,protected
p
- Hive中的排序语法
daizj
排序hiveorder byDISTRIBUTE BYsort by
Hive中的排序语法 2014.06.22 ORDER BY
hive中的ORDER BY语句和关系数据库中的sql语法相似。他会对查询结果做全局排序,这意味着所有的数据会传送到一个Reduce任务上,这样会导致在大数量的情况下,花费大量时间。
与数据库中 ORDER BY 的区别在于在hive.mapred.mode = strict模式下,必须指定 limit 否则执行会报错。
- 单态设计模式
dcj3sjt126com
设计模式
单例模式(Singleton)用于为一个类生成一个唯一的对象。最常用的地方是数据库连接。 使用单例模式生成一个对象后,该对象可以被其它众多对象所使用。
<?phpclass Example{ // 保存类实例在此属性中 private static&
- svn locked
dcj3sjt126com
Lock
post-commit hook failed (exit code 1) with output:
svn: E155004: Working copy 'D:\xx\xxx' locked
svn: E200031: sqlite: attempt to write a readonly database
svn: E200031: sqlite: attempt to write a
- ARM寄存器学习
e200702084
数据结构C++cC#F#
无论是学习哪一种处理器,首先需要明确的就是这种处理器的寄存器以及工作模式。
ARM有37个寄存器,其中31个通用寄存器,6个状态寄存器。
1、不分组寄存器(R0-R7)
不分组也就是说说,在所有的处理器模式下指的都时同一物理寄存器。在异常中断造成处理器模式切换时,由于不同的处理器模式使用一个名字相同的物理寄存器,就是
- 常用编码资料
gengzg
编码
List<UserInfo> list=GetUserS.GetUserList(11);
String json=JSON.toJSONString(list);
HashMap<Object,Object> hs=new HashMap<Object, Object>();
for(int i=0;i<10;i++)
{
- 进程 vs. 线程
hongtoushizi
线程linux进程
我们介绍了多进程和多线程,这是实现多任务最常用的两种方式。现在,我们来讨论一下这两种方式的优缺点。
首先,要实现多任务,通常我们会设计Master-Worker模式,Master负责分配任务,Worker负责执行任务,因此,多任务环境下,通常是一个Master,多个Worker。
如果用多进程实现Master-Worker,主进程就是Master,其他进程就是Worker。
如果用多线程实现
- Linux定时Job:crontab -e 与 /etc/crontab 的区别
Josh_Persistence
linuxcrontab
一、linux中的crotab中的指定的时间只有5个部分:* * * * *
分别表示:分钟,小时,日,月,星期,具体说来:
第一段 代表分钟 0—59
第二段 代表小时 0—23
第三段 代表日期 1—31
第四段 代表月份 1—12
第五段 代表星期几,0代表星期日 0—6
如:
*/1 * * * * 每分钟执行一次。
*
- KMP算法详解
hm4123660
数据结构C++算法字符串KMP
字符串模式匹配我们相信大家都有遇过,然而我们也习惯用简单匹配法(即Brute-Force算法),其基本思路就是一个个逐一对比下去,这也是我们大家熟知的方法,然而这种算法的效率并不高,但利于理解。
假设主串s="ababcabcacbab",模式串为t="
- 枚举类型的单例模式
zhb8015
单例模式
E.编写一个包含单个元素的枚举类型[极推荐]。代码如下:
public enum MaYun {himself; //定义一个枚举的元素,就代表MaYun的一个实例private String anotherField;MaYun() {//MaYun诞生要做的事情//这个方法也可以去掉。将构造时候需要做的事情放在instance赋值的时候:/** himself = MaYun() {*
- Kafka+Storm+HDFS
ssydxa219
storm
cd /myhome/usr/stormbin/storm nimbus &bin/storm supervisor &bin/storm ui &Kafka+Storm+HDFS整合实践kafka_2.9.2-0.8.1.1.tgzapache-storm-0.9.2-incubating.tar.gzKafka安装配置我们使用3台机器搭建Kafk
- Java获取本地服务器的IP
中华好儿孙
javaWeb获取服务器ip地址
System.out.println("getRequestURL:"+request.getRequestURL());
System.out.println("getLocalAddr:"+request.getLocalAddr());
System.out.println("getLocalPort:&quo