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中年猿人
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9月25日Meta发布了Llama3.2,包括11B和90B的视觉语言模型。前排提示,文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦!Llama3技术剖析与部署相较于Llama2,Llama3的改变其实并不是太大。Tokenizer变成了128K的词表,使用了GQA,不在是原来的只在Llama2-70B里使用了。所以说,最大的改变就是词表与GQA。然后在训练上变化比较大,参数变大了,400B的还没放出来
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不会写代码的码农农
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在近一至两年期间,股票量化分析逐步成为备受关注的热门议题。对于投身于该领域工作而言,首要步骤便是获取全面且精准的股票数据。无论是实时交易数据、历史交易记录、财务数据,亦或是基本面信息,这些数据均是开展量化分析过程中不可或缺的宝贵资源。我们的核心任务在于从这些数据中提炼出具有价值的信息,从而为投资策略提供坚实有力的指导。在数据探索进程中,我尝试运用了多种方法,涵盖自编网易股票页面爬虫程序、申万行业数
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开发者每周简报
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OpenAI正式发布GPT-4.5——迄今为止最强大的AI模型的研究预览版。从今天起,它向Pro用户和开发者开放,引发了全球AI爱好者的热烈讨论。OpenAI团队表示,GPT-4.5是他们迄今为止最大、最强的模型,在预训练和后训练方面实现了重大突破。通过扩展无监督学习,GPT-4.5增强了识别模式、建立联系和创造性洞察的能力,尽管它并不是专门为推理任务设计的。早期测试者表示,与GPT-4.5交互的
- 数学建模:MATLAB极限学习机解决回归问题
DesolateGIS
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一、简述极限学习机是一种用于训练单隐层前馈神经网络的算法,由输入层、隐藏层、输出层组成。基本原理:输入层接受传入的样本数据。在训练过程中随机生成从输入层到隐藏层的所有连接权重以及每个隐藏层神经元的偏置值,这些参数在整个训练过程中不会被修改。前向传播:输入数据通过已设定的权重和偏置传递给隐藏层,经过激活函数处理后产生隐藏层的输出。在得到隐藏层输出后,需找到从隐藏层到输出层的最佳权重。隐藏层到输出层的
- DeepSeek-R1 技术报告解读:用强化学习激发大模型的推理潜能
跑起来总会有风
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文章目录1.背景2.DeepSeek-R1训练流程2.1DeepSeek-R1-Zero:纯强化学习2.2DeepSeek-R1:冷启动+多阶段训练3.蒸馏小模型3.1蒸馏流程与优势3.2蒸馏vs.直接RL4.实验结果4.1主模型表现4.2蒸馏模型表现5.关键创新与思考6.总结参考链接**导读:**DeepSeek-R1是近期发布的一款开源大模型,它将纯强化学习与多阶段训练策略相结合,大幅提升了模
- Spring Cloud 的限流、熔断、降级
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springcloudspring后端
一、限流、熔断、降级的概念(一)限流--系统的“流量警察”限流是指在一段时间内,限制系统能够处理的请求数量,以防止系统因过多的请求而崩溃。限流可以有效地保护系统的资源,确保系统在高负载情况下仍然能够正常运行。例如,一个电商网站在促销活动期间,可能会面临大量的用户请求。如果不进行限流,系统可能会因为无法处理这么多请求而崩溃,导致用户无法访问网站。通过限流,可以限制每秒能够处理的请求数量,确保系统不会
- 神经进化算法(Neuroevolution) 原理与代码实例讲解
AI大模型应用之禅
DeepSeekR1&AI大模型与大数据javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
神经进化算法,Neuroevolution,进化算法,深度学习,机器学习,遗传算法,神经网络,代码实例1.背景介绍在机器学习领域,神经网络凭借其强大的学习能力和泛化能力,在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了显著的成就。然而,传统的神经网络训练方法通常依赖于人工设计的网络结构和参数初始化,这往往需要大量的经验和试错,并且难以找到最优的网络结构和参数。神经进化算法(Neuroevolutio
- IvorySQL 4.2 发布
数据库
IvorySQL4.2已于2025年1月13日正式发布。新版本全面支持PostgreSQL17.2,并修复了多项bug。增强功能PostgreSQL17.1增强功能确保当RLS应用于非顶级表引用时,缓存的计划会标记为依赖于调用角色使libpq在SSL或GSS协议协商期间丢弃接收到的错误消息修复SETSESSIONAUTHORIZATION和SETROLE之间的意外交互防止受信任的PL/Perl代码
- 【硬核教程】DeepSeek 70B模型微调实战:打造工业级AI开发专家(附完整代码+案例)
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——基于LoRA+GRPO算法,显存直降10倍,手把手教你训练行业大模型为什么这篇内容值得收藏?直击工业软件开发6大痛点:代码规范、性能优化、多约束条件处理等难题一次性解决显存消耗降低90%:4×A100全参数微调显存需求从320GB→32GB,中小企业也能玩转大模型实战案例全覆盖:包含PLC代码生成、产线控制优化等典型场景,代码可直接复现附赠工业数据集模板:JSONL格式对话模板+预处理脚本,快
- 分布式多卡训练(DDP)踩坑
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多卡训练最近在跑yolov10版本的RT-DETR,用来进行目标检测。单卡训练语句(正常运行):pythonmain.py多卡训练语句:需要通过torch.distributed.launch来启动,一般是单节点,其中CUDA_VISIBLE_DEVICES设置用的显卡编号,也可以不用,直接在main.py里面指定device也行,–nproc_pre_node每个节点的显卡数量。python-m
- YOLO 中 SPFF 模块的优化与 Focal Modulation 替代研究
向哆哆
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文章目录1.YOLO中的SPPF模块分析2.FocalModulation简介3.在YOLO中用FocalModulation替换SPPF4.实验与对比分析4.1代码替换YOLO模型中的SPPF4.2训练对比5.AblationStudy(消融实验)5.1不同模块的对比实验5.2目标尺寸对比分析6.模型部署与推理优化6.1ONNX加速推理6.2适配JetsonNano7.进一步优化方向8.在YOL
- 【WOA-CNN-LSTM】基于鲸鱼算法优化深度学习预测模型的超参数研究(Matlab代码实现)
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欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录1概述2运行结果3参考文献4Matlab代码实现1概述摘要:深度学习模型的超参数选择对模型的性能和泛化能力具有重要影响。本文提出了一种基于鲸鱼算法(WOA)优化长短期记忆神经网络(LSTM)模型的超参数选择方法。首先,我们介绍了LSTM模型的结构和训练过程。然后,我们
- 基于大模型的脂肪栓塞综合征风险预测与综合治疗方案研究报告
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围术期危险因子预测模型研究人工智能算法机器学习
目录一、引言1.1研究背景与意义1.2国内外研究现状1.3研究目的与方法二、脂肪栓塞综合征概述2.1定义与发病机制2.2病因与危险因素2.3临床表现与分类2.4诊断标准与方法三、大模型在脂肪栓塞综合征预测中的应用3.1大模型简介3.2数据收集与预处理3.3模型训练与验证3.4预测结果分析四、基于预测结果的手术方案制定4.1术前评估4.2手术方式选择4.3手术注意事项五、基于预测结果的麻醉方案制定5
- 代码随想录算法训练day65---图论系列9《dijkstra(堆优化版)&Bellman_ford 算法》
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代码随想录算法训练—day64文章目录代码随想录算法训练前言一、47.参加科学大会-----dijkstra(堆优化版)二、94.城市间货物运输I---Bellman_ford算法总结前言今天是算法营的第65天,希望自己能够坚持下来!今天继续图论part!今日任务:●dijkstra(堆优化版)●Bellman_ford算法一、47.参加科学大会-----dijkstra(堆优化版)卡码网题目链接
- DeepSeek-R1:重新定义推理性能的开源人工智能
知识小报童
DeepSeek前言内容整理开源人工智能深度学习机器学习神经网络自然语言处理语言模型
目录重新定义卓越的基准变革性应用案例技术创新后训练优化冷启动数据以提高可用性可扩展性蒸馏模型API集成:为开发者而生竞争定价:可及的高级人工智能开源优势DeepSeek代表的引用推动开放人工智能的边界推动边界意味着什么?挑战与未来方向影响与愿景2025年1月20日–DeepSeek推出了DeepSeek-R1,这是一款突破性的开源人工智能推理模型,旨在与OpenAI的o1等专有对手竞争。该模型在M
- DeepSeek 开源周五个开源项目,引领 AI 创新?
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开源人工智能产品运营前端经验分享
DeepSeek,作为一家领先的中国AI公司,最近在其五天开源周(2025年2月24日至28日)中发布了五个关键项目。这些项目涵盖了AI基础设施、模型训练和数据处理的各个方面,旨在通过透明和社区驱动的创新推动AI发展。这也解释了为什么DeepSeek可以用低成本训练出高质量的模型。Day1:FlashMLA项目介绍FlashMLA是一个为HopperGPU设计的高效解码内核,专门用于大型语言模型(
- 超越GPT-4o!开源大模型DeepSeek满血版部署实战指南
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一、DeepSeek为何引爆AI圈?自2024年12月DeepSeek发布对标GPT-4o的v3版本以来,其数学与代码推理能力已实现显著超越;而2025年1月推出的r1版本更是在多项基准测试中与GPT-4o的o1版本平分秋色。春节期间,这款国产大模型在技术社区持续刷屏,其爆火背后隐藏着三大核心优势:性能碾压级表现在数学、代码等复杂推理场景中,DeepSeek-v3已实现对GPT-4o的全面超越,而
- 《AI大模型开发笔记》DeepSeek技术创新点
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一、DeepSeek横空出世DeepSeekV3以颠覆性技术架构创新强势破局!革命性的上下文处理机制实现长文本推理成本断崖式下降,综合算力需求锐减90%,开启高效AI新纪元!最新开源的DeepSeekV3模型不仅以顶尖基准测试成绩比肩业界SOTA模型,更以惊人的训练效率引发行业震动——仅耗费280万H800GPU小时(对应4e24FLOP@40%MFU)即达成巅峰性能。对比同级别Llama3-40
- STM32实战开发(172):智能体育训练记录系统
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引言随着人们对健康和运动的关注,体育训练记录系统变得越来越重要。智能体育训练记录系统能够帮助运动员记录、分析并优化他们的训练数据。通过STM32微控制器结合多种传感器和数据存储模块,本文将介绍如何设计和实现一个智能体育训练记录系统。该系统能够实时采集运动员的训练数据,存储数据并通过分析生成训练报告,帮助运动员优化训练方法。项目目标本项目的目标是实现一个智能体育训练记录系统,能够实时记录运动员在训练
- STM32实战开发(179):智能体育训练计划反馈系统
嵌入式开发项目
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引言随着现代科技的不断发展,运动科学领域也在不断取得突破,尤其是在体育训练中,科技的应用越来越普及。从专业运动员到普通健身爱好者,都开始使用智能设备来优化训练计划,提高训练效率。在这个过程中,智能体育训练计划反馈系统作为一种新型的辅助工具,越来越受到关注。智能体育训练计划反馈系统的主要目标是通过实时监测运动员在训练中的生理和运动状态,提供科学的训练反馈,帮助运动员及时调整训练策略,避免过度训练或者
- 【AI大模型】Transformers大模型库(九):大模型微调之计算微调参数占比
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目录一、引言二、计算微调参数占比2.1概述2.2模型参数结构一览2.3微调参数占比计算三、总结一、引言这里的Transformers指的是huggingface开发的大模型库,为huggingface上数以万计的预训练大模型提供预测、训练等服务。Transformers提供了数以千计的预训练模型,支持100多种语言的文本分类、信息抽取、问答、摘要、翻译、文本生成。它的宗旨是让最先进的NLP技术人人
- PyTorch数据加载:实战入门
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"好的数据加载是成功训练的第一步"一、为什么要用DataLoader?当我们刚开始学习深度学习时,常常会这样处理数据:#传统方式加载数据images=[...]#所有图片数据labels=[...]#所有标签foriinrange(0,len(images),32):batch_images=images[i:i+32]batch_labels=labels[i:i+32]#训练代码...这种方式
- 大模型国产化迁移大模型到昇腾教程(Pytorch版)
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科技数码人工智能AIGC语言模型
大模型国产化适配10-快速迁移大模型到昇腾910B保姆级教程(Pytorch版)随着ChatGPT的火爆,AI大模型时代来临,但算力紧张。中美贸易战及美国制裁AI芯片,国产化势在必行。已有国产AI芯片和Mindformers框架,基于昇腾910训练大模型,使用MindIE实现大模型服务化。本文介绍如何迅速将大型模型迁移到昇腾910B,许多入门者都是从斯坦福羊驼开始的。我们将利用羊驼的训练代码和数据
- 大模型微调入门(Transformers + Pytorch)
昵称不能为null
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目标输入:你是谁?输出:我们预训练的名字。训练为了性能好下载小参数模型,普通机器都能运行。下载模型#方式1:使用魔搭社区SDK下载#down_deepseek.pyfrommodelscopeimportsnapshot_downloadmodel_dir=snapshot_download('deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B')#方式2:gitl
- 计算机视觉实战:YOLOv8在工业质检中的应用(附完整代码+数据集)
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计算机视觉实战:YOLOv8在工业质检中的应用(附完整代码+数据集)摘要:本文为零基础读者系统讲解目标检测核心原理,基于YOLOv8实现工业缺陷检测实战项目。从数据标注到模型部署,包含环境配置、数据增强、模型训练全流程详解,手把手教你打造高精度智能质检系统!关键词:YOLOv8、目标检测、工业质检、缺陷识别、PyTorch一、为什么选择YOLOv8做工业质检?1.1工业质检的三大痛点人工成本高:传
- 如何学习训练大模型——100条建议(附详细说明)_如何训练自己的大模型_大模型如何训练
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人工智能语言模型产品经理大模型AI大模型
摘要:通过深入了解本文中的这些细节,并在实际项目中应用相关知识,将能够更好地理解和利用大模型的潜力,不仅在学术研究中,也在工程实践中。通过不断探索新方法、参与项目和保持热情,并将其应用于各种领域,从自然语言处理到计算机视觉和自动驾驶。通过不断学习、实践和探索,可以不断提升自己在深度学习领域的技能和洞察力,同时也能为社会和行业带来创新和改进。从小规模的项目和模型开始,逐渐迭代和扩展到更大的模型,逐步
- 使用深度学习模型U-Net进行训练基于哨兵2的作物分割数据集。PyTorch框架为例,如何构建和训练U-Net模型来完成基于哨兵2的作物分割检测
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使用深度学习模型如U-Net进行训练基于哨兵2的作物分割。PyTorch框架为例,如何构建和训练U-Net模型来完成基于哨兵2的作物分割检测基于哨兵2的作物分割,共18种作物类型(背景,草地,软冬小麦,玉米,冬季大麦,冬季油菜,春季大麦,向日葵,葡萄藤,甜菜,冬季小黑麦,冬季硬质小麦,水果、蔬菜、花卉,土豆,豆科饲料,大豆,果园,混合谷物,高粱),38到61个不同时间段同一位置10通道多光谱图像,
- DeepSeek 开源狂欢周(四)DualPipe与EPLB双弹齐发,训练效率的“双引擎”加速器!
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在DeepSeek开源周的第四天,DualPipe和EPLB这两项全新技术一同亮相,它们不仅为DeepSeek的低成本、高效训练大模型提供了强大支持,还为全球AI爱好者和从业者送上了两份“技术大礼包”。这些创新技术展示了DeepSeek如何以600万美元成本,训练出能与GPT-4o、Claude3.5Sonnet等先进模型一较高下的顶级AI模型。DualPipe:管道气泡的“终结者”训练大模型时,
- 2022.2.10训练思维练习
钟佩颖
c语言
//输出十进制1234对应的八进制和十六进制//#include//intmain()//{//printf("0%o,0x%x\n",1234,1234);//return0;//}//将一个四位数反向输出//#include//intmain()//{//intn=0;//scanf_s("%d",&n);//while(n)//{//printf("%d",n%10);//n=n/10;//
- 2022.2.12思维训练(入门c语言题)
钟佩颖
c语言
//#include//intmain()//{////return0;//}//#include//intmain()//{//printf("%d\n",sizeof(char));//printf("%d\n",sizeof(int));////printf("%d\n",sizeof(long));//printf("%d\n",sizeof(double));//return0;//}/
- Enum 枚举
120153216
enum枚举
原文地址:http://www.cnblogs.com/Kavlez/p/4268601.html Enumeration
于Java 1.5增加的enum type...enum type是由一组固定的常量组成的类型,比如四个季节、扑克花色。在出现enum type之前,通常用一组int常量表示枚举类型。比如这样:
public static final int APPLE_FUJI = 0
- Java8简明教程
bijian1013
javajdk1.8
Java 8已于2014年3月18日正式发布了,新版本带来了诸多改进,包括Lambda表达式、Streams、日期时间API等等。本文就带你领略Java 8的全新特性。
一.允许在接口中有默认方法实现
Java 8 允许我们使用default关键字,为接口声明添
- Oracle表维护 快速备份删除数据
cuisuqiang
oracle索引快速备份删除
我知道oracle表分区,不过那是数据库设计阶段的事情,目前是远水解不了近渴。
当前的数据库表,要求保留一个月数据,且表存在大量录入更新,不存在程序删除。
为了解决频繁查询和更新的瓶颈,我在oracle内根据需要创建了索引。但是随着数据量的增加,一个半月数据就要超千万,此时就算有索引,对高并发的查询和更新来说,让然有所拖累。
为了解决这个问题,我一般一个月会进行一次数据库维护,主要工作就是备
- java多态内存分析
麦田的设计者
java内存分析多态原理接口和抽象类
“ 时针如果可以回头,熟悉那张脸,重温嬉戏这乐园,墙壁的松脱涂鸦已经褪色才明白存在的价值归于记忆。街角小店尚存在吗?这大时代会不会牵挂,过去现在花开怎么会等待。
但有种意外不管痛不痛都有伤害,光阴远远离开,那笑声徘徊与脑海。但这一秒可笑不再可爱,当天心
- Xshell实现Windows上传文件到Linux主机
被触发
windows
经常有这样的需求,我们在Windows下载的软件包,如何上传到远程Linux主机上?还有如何从Linux主机下载软件包到Windows下;之前我的做法现在看来好笨好繁琐,不过也达到了目的,笨人有本方法嘛;
我是怎么操作的:
1、打开一台本地Linux虚拟机,使用mount 挂载Windows的共享文件夹到Linux上,然后拷贝数据到Linux虚拟机里面;(经常第一步都不顺利,无法挂载Windo
- 类的加载ClassLoader
肆无忌惮_
ClassLoader
类加载器ClassLoader是用来将java的类加载到虚拟机中,类加载器负责读取class字节文件到内存中,并将它转为Class的对象(类对象),通过此实例的 newInstance()方法就可以创建出该类的一个对象。
其中重要的方法为findClass(String name)。
如何写一个自己的类加载器呢?
首先写一个便于测试的类Student
- html5写的玫瑰花
知了ing
html5
<html>
<head>
<title>I Love You!</title>
<meta charset="utf-8" />
</head>
<body>
<canvas id="c"></canvas>
- google的ConcurrentLinkedHashmap源代码解析
矮蛋蛋
LRU
原文地址:
http://janeky.iteye.com/blog/1534352
简述
ConcurrentLinkedHashMap 是google团队提供的一个容器。它有什么用呢?其实它本身是对
ConcurrentHashMap的封装,可以用来实现一个基于LRU策略的缓存。详细介绍可以参见
http://code.google.com/p/concurrentlinke
- webservice获取访问服务的ip地址
alleni123
webservice
1. 首先注入javax.xml.ws.WebServiceContext,
@Resource
private WebServiceContext context;
2. 在方法中获取交换请求的对象。
javax.xml.ws.handler.MessageContext mc=context.getMessageContext();
com.sun.net.http
- 菜鸟的java基础提升之道——————>是否值得拥有
百合不是茶
1,c++,java是面向对象编程的语言,将万事万物都看成是对象;java做一件事情关注的是人物,java是c++继承过来的,java没有直接更改地址的权限但是可以通过引用来传值操作地址,java也没有c++中繁琐的操作,java以其优越的可移植型,平台的安全型,高效性赢得了广泛的认同,全世界越来越多的人去学习java,我也是其中的一员
java组成:
- 通过修改Linux服务自动启动指定应用程序
bijian1013
linux
Linux中修改系统服务的命令是chkconfig (check config),命令的详细解释如下: chkconfig
功能说明:检查,设置系统的各种服务。
语 法:chkconfig [ -- add][ -- del][ -- list][系统服务] 或 chkconfig [ -- level <</SPAN>
- spring拦截器的一个简单实例
bijian1013
javaspring拦截器Interceptor
Purview接口
package aop;
public interface Purview {
void checkLogin();
}
Purview接口的实现类PurviesImpl.java
package aop;
public class PurviewImpl implements Purview {
public void check
- [Velocity二]自定义Velocity指令
bit1129
velocity
什么是Velocity指令
在Velocity中,#set,#if, #foreach, #elseif, #parse等,以#开头的称之为指令,Velocity内置的这些指令可以用来做赋值,条件判断,循环控制等脚本语言必备的逻辑控制等语句,Velocity的指令是可扩展的,即用户可以根据实际的需要自定义Velocity指令
自定义指令(Directive)的一般步骤
&nbs
- 【Hive十】Programming Hive学习笔记
bit1129
programming
第二章 Getting Started
1.Hive最大的局限性是什么?一是不支持行级别的增删改(insert, delete, update)二是查询性能非常差(基于Hadoop MapReduce),不适合延迟小的交互式任务三是不支持事务2. Hive MetaStore是干什么的?Hive persists table schemas and other system metadata.
- nginx有选择性进行限制
ronin47
nginx 动静 限制
http {
limit_conn_zone $binary_remote_addr zone=addr:10m;
limit_req_zone $binary_remote_addr zone=one:10m rate=5r/s;...
server {...
location ~.*\.(gif|png|css|js|icon)$ {
- java-4.-在二元树中找出和为某一值的所有路径 .
bylijinnan
java
/*
* 0.use a TwoWayLinkedList to store the path.when the node can't be path,you should/can delete it.
* 1.curSum==exceptedSum:if the lastNode is TreeNode,printPath();delete the node otherwise
- Netty学习笔记
bylijinnan
javanetty
本文是阅读以下两篇文章时:
http://seeallhearall.blogspot.com/2012/05/netty-tutorial-part-1-introduction-to.html
http://seeallhearall.blogspot.com/2012/06/netty-tutorial-part-15-on-channel.html
我的一些笔记
===
- js获取项目路径
cngolon
js
//js获取项目根路径,如: http://localhost:8083/uimcardprj
function getRootPath(){
//获取当前网址,如: http://localhost:8083/uimcardprj/share/meun.jsp
var curWwwPath=window.document.locati
- oracle 的性能优化
cuishikuan
oracleSQL Server
在网上搜索了一些Oracle性能优化的文章,为了更加深层次的巩固[边写边记],也为了可以随时查看,所以发表这篇文章。
1.ORACLE采用自下而上的顺序解析WHERE子句,根据这个原理,表之间的连接必须写在其他WHERE条件之前,那些可以过滤掉最大数量记录的条件必须写在WHERE子句的末尾。(这点本人曾经做过实例验证过,的确如此哦!
- Shell变量和数组使用详解
daizj
linuxshell变量数组
Shell 变量
定义变量时,变量名不加美元符号($,PHP语言中变量需要),如:
your_name="w3cschool.cc"
注意,变量名和等号之间不能有空格,这可能和你熟悉的所有编程语言都不一样。同时,变量名的命名须遵循如下规则:
首个字符必须为字母(a-z,A-Z)。
中间不能有空格,可以使用下划线(_)。
不能使用标点符号。
不能使用ba
- 编程中的一些概念,KISS、DRY、MVC、OOP、REST
dcj3sjt126com
REST
KISS、DRY、MVC、OOP、REST (1)KISS是指Keep It Simple,Stupid(摘自wikipedia),指设计时要坚持简约原则,避免不必要的复杂化。 (2)DRY是指Don't Repeat Yourself(摘自wikipedia),特指在程序设计以及计算中避免重复代码,因为这样会降低灵活性、简洁性,并且可能导致代码之间的矛盾。 (3)OOP 即Object-Orie
- [Android]设置Activity为全屏显示的两种方法
dcj3sjt126com
Activity
1. 方法1:AndroidManifest.xml 里,Activity的 android:theme 指定为" @android:style/Theme.NoTitleBar.Fullscreen" 示例: <application
- solrcloud 部署方式比较
eksliang
solrCloud
solrcloud 的部署其实有两种方式可选,那么我们在实践开发中应该怎样选择呢? 第一种:当启动solr服务器时,内嵌的启动一个Zookeeper服务器,然后将这些内嵌的Zookeeper服务器组成一个集群。 第二种:将Zookeeper服务器独立的配置一个集群,然后将solr交给Zookeeper进行管理
谈谈第一种:每启动一个solr服务器就内嵌的启动一个Zoo
- Java synchronized关键字详解
gqdy365
synchronized
转载自:http://www.cnblogs.com/mengdd/archive/2013/02/16/2913806.html
多线程的同步机制对资源进行加锁,使得在同一个时间,只有一个线程可以进行操作,同步用以解决多个线程同时访问时可能出现的问题。
同步机制可以使用synchronized关键字实现。
当synchronized关键字修饰一个方法的时候,该方法叫做同步方法。
当s
- js实现登录时记住用户名
hw1287789687
记住我记住密码cookie记住用户名记住账号
在页面中如何获取cookie值呢?
如果是JSP的话,可以通过servlet的对象request 获取cookie,可以
参考:http://hw1287789687.iteye.com/blog/2050040
如果要求登录页面是html呢?html页面中如何获取cookie呢?
直接上代码了
页面:loginInput.html
代码:
<!DOCTYPE html PUB
- 开发者必备的 Chrome 扩展
justjavac
chrome
Firebug:不用多介绍了吧https://chrome.google.com/webstore/detail/bmagokdooijbeehmkpknfglimnifench
ChromeSnifferPlus:Chrome 探测器,可以探测正在使用的开源软件或者 js 类库https://chrome.google.com/webstore/detail/chrome-sniffer-pl
- 算法机试题
李亚飞
java算法机试题
在面试机试时,遇到一个算法题,当时没能写出来,最后是同学帮忙解决的。
这道题大致意思是:输入一个数,比如4,。这时会输出:
&n
- 正确配置Linux系统ulimit值
字符串
ulimit
在Linux下面部 署应用的时候,有时候会遇上Socket/File: Can’t open so many files的问题;这个值也会影响服务器的最大并发数,其实Linux是有文件句柄限制的,而且Linux默认不是很高,一般都是1024,生产服务器用 其实很容易就达到这个数量。下面说的是,如何通过正解配置来改正这个系统默认值。因为这个问题是我配置Nginx+php5时遇到了,所以我将这篇归纳进
- hibernate调用返回游标的存储过程
Supanccy2013
javaDAOoracleHibernatejdbc
注:原创作品,转载请注明出处。
上篇博文介绍的是hibernate调用返回单值的存储过程,本片博文说的是hibernate调用返回游标的存储过程。
此此扁博文的存储过程的功能相当于是jdbc调用select 的作用。
1,创建oracle中的包,并在该包中创建的游标类型。
---创建oracle的程
- Spring 4.2新特性-更简单的Application Event
wiselyman
application
1.1 Application Event
Spring 4.1的写法请参考10点睛Spring4.1-Application Event
请对比10点睛Spring4.1-Application Event
使用一个@EventListener取代了实现ApplicationListener接口,使耦合度降低;
1.2 示例
包依赖
<p