- 多模态大模型(LMMs)与大语言模型(LLMs)的比较
大F的智能小课
底层技术解析人工智能语言模型
前言现在的大模型分为两大类:大语言模型(LargeLanguageModels,简称LLMs)和多模态大模型(LargeMultimodalModels,简称LMMs)。本文将从基础定义、输入数据、应用场景、训练过程这几方面讨论下两者的区别。基础定义LLMs(LargeLanguageModels,大型语言模型)-深度学习的应用之一,是基于深度学习的大规模机器学习模型,通常由数十亿到数万亿个参数构
- 手把手教你给 windows装个vmware虚拟机
python算法小白
附Java/C/C++/机器学习/算法与数据结构/前端/安卓/Python/程序员必读书籍书单大全:书单导航页(点击右侧极客侠栈即可打开个人博客):极客侠栈①【Java】学习之路吐血整理技术书从入门到进阶最全50+本(珍藏版)②【算法数据结构+acm】从入门到进阶吐血整理书单50+本(珍藏版)③【数据库】从入门到进阶必读18本技术书籍网盘吐血整理网盘(珍藏版)④【Web前端】从HTML到JS到AJ
- 【Elasticsearch】分词器概述
risc123456
Elasticsearchelasticsearch
Elasticsearch分词与神经网络分词的区别Elasticsearch的分词过程产生的是优化用于搜索和检索的语言学分词。这与机器学习和自然语言处理中的神经分词不同。神经分词器将字符串转换为更小的子词分词,这些分词被编码为向量,供神经网络使用。Elasticsearch没有内置的神经分词器。分词器接收一个字符流,将其分解为单独的分词(通常是单个单词),并输出一个分词流。例如,`whitespa
- 从零开始大模型开发与微调:Miniconda的下载与安装
AGI大模型与大数据研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
从零开始大模型开发与微调:Miniconda的下载与安装1.背景介绍随着人工智能和机器学习技术的快速发展,大型语言模型(LargeLanguageModel,LLM)已经成为当前研究和应用的热点。这些模型通过在海量文本数据上进行预训练,能够捕捉到丰富的语义和上下文信息,从而在自然语言处理任务中表现出色。然而,训练这些庞大的模型需要大量的计算资源,对于普通开发者来说,从头开始训练一个大模型是一个巨大
- 如何避免交叉验证中的数据泄露?
奋进小青
人工智能深度学习机器学习
大家好,我是小青在机器学习中,交叉验证(Cross-Validation)是一种常用的模型评估技术,目的是通过将数据集分割为多个子集,反复训练和验证模型,以便更好地估计模型的性能。然而,在交叉验证过程中,数据泄露(DataLeakage)是一个非常严重的问题,它会导致模型的评估结果过于乐观,进而使得模型在实际应用中表现不佳。什么是数据泄露数据泄露是指在模型训练过程中,模型不恰当地接触到了与验证集或
- 探索机器学习在个性化推荐系统中的妙用:Python实战解析
Echo_Wish
前沿技术人工智能机器学习python人工智能
探索机器学习在个性化推荐系统中的妙用:Python实战解析在信息爆炸的时代,我们每天都被大量的内容包围着。如何在海量的信息中找到真正适合自己的内容?这就是个性化推荐系统的使命。作为一名热爱人工智能和Python的技术人,今天我想和大家聊聊机器学习在个性化推荐系统中的应用,并通过具体的代码示例,带大家一起探索这个领域的奥秘。一、个性化推荐系统的意义首先,我们来思考一个问题:为什么需要个性化推荐系统?
- 攻克AWS认证机器学习工程师(AWS Certified Machine Learning Engineer) - 助理级别认证:我的成功路线图
硅基创想家
AI-人工智能与大模型aws机器学习云计算AWS认证
引言当我决定考取AWS认证机器学习工程师-助理(AWSCertifiedMachineLearningEngineer—Associate)级别证书时,我就预料到这将是一段充满挑战但回报颇丰的旅程。跟你说吧,它在这两方面都没让我失望。这项考试面向的是不仅理解机器学习原理,还对AWS生态系统有扎实基础认知的专业人士。如果你还未达到AWS认证解决方案架构师-助理级别的水平,那你得先夯实这些基础。一个不
- Tritonserver 在得物的最佳实践
运维
一、Tritonserver介绍Tritonserver是Nvidia推出的基于GPU和CPU的在线推理服务解决方案,因其具有高性能的并发处理和支持几乎所有主流机器学习框架模型的特点,是目前云端的GPU服务高效部署的主流方案。Tritonserver的部署是以模型仓库(ModelRepository)的形式体现的,即需要模型文件和配置文件,且按一定的格式放置如下,根目录下每个模型有各自的文件夹。.
- DeepSeek 实现原理探析
rockmelodies
人工智能aideepseek深度学习
DeepSeek实现原理探析引言DeepSeek是一种基于深度学习的智能搜索技术,它通过结合自然语言处理(NLP)、信息检索(IR)和机器学习(ML)等多领域的技术,旨在提供更加精准、智能的搜索结果。本文将深入探讨DeepSeek的实现原理,分析其核心技术及其在实际应用中的表现。一、DeepSeek的核心技术自然语言处理(NLP)词嵌入(WordEmbedding):DeepSeek使用如Word
- 常见的深度学习模型总结
编码时空的诗意行者
深度学习人工智能
1.深度前馈神经网络(DeepFeedforwardNetworks)发明时间:2006年左右,随着计算能力的提升和大数据集的可用性增加,深度学习开始兴起。发明动机:解决传统机器学习模型在复杂数据上的局限性,如线性模型无法处理非线性关系的数据。模型特点:由多个隐藏层组成的神经网络,每一层的节点与下一层的节点完全连接。应用场景:分类、回归、语音识别、图像识别等。2.卷积神经网络(Convolutio
- 自动驾驶技术的未来趋势与挑战分析
智能计算研究中心
其他
内容概要自动驾驶技术自诞生以来经历了多个发展阶段。最初的研究集中在感知和控制系统的基础构建,随后进入了数据处理和算法的优化阶段,如今,随着人工智能和机器学习技术的快速应用,自动驾驶行业正处于一个前所未有的迅猛发展期。当前,行业内涌现出多种解决方案,各大汽车制造商与科技公司纷纷加大投入,推动这一领域的技术进步。市场需求不断增加,为自动驾驶技术注入活力。城市交通拥堵、环境污染等问题促使人们寻求更加智能
- python 学习路线
Coding Happily
python学习windows
学习顺序《python编程:从入门到实践》《Head-FirstPython》《“笨方法”学python3》《PythonCookbook》《Python机器学习基础教程》《FluentPython》《Python编程》《Python编程:从入门到实践》变量变量命名:仅用小写和下划线。变量本质:指向特定的值。字符串在字符串中使用变量:f’{varies1}{varies2}’更早版本:‘{}{}’
- 【鸿蒙在OpenHarmony系统上集成OpenCV,实现图片裁剪】
萌虎不虎
OpenHarmonyharmonyosopencv华为
鸿蒙在OpenHarmony系统上集成OpenCV,实现图片裁剪OpenCV介绍OpenCV(OpenSourceComputerVisionLibrary)是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。它由一系列的C函数和少量C++类构成,同时提供Python、Java和MATLAB等语言的接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。OpenCV具有极广的应用领域,它包括但不限于:人脸识别和物
- 使用 HuggingFace 库进行本地嵌入向量生成
qq_37836323
python人工智能开发语言
在当今的AI和机器学习应用中,嵌入向量(embeddings)已成为不可或缺的一部分。嵌入向量能够将文本等高维数据转换为低维稠密向量,从而便于计算和分析。在本文中,我们将介绍如何使用HuggingFace库在本地生成嵌入向量,并演示相关代码。环境准备首先,我们需要安装一些必要的依赖库。可以通过以下命令进行安装:#安装必要的库!pipinstallsentence-transformers!pipi
- 机器学习面试笔试知识点-线性回归、逻辑回归(Logistics Regression)和支持向量机(SVM)
qq742234984
机器学习线性回归逻辑回归
机器学习面试笔试知识点-线性回归、逻辑回归LogisticsRegression和支持向量机SVM微信公众号:数学建模与人工智能一、线性回归1.线性回归的假设函数2.线性回归的损失函数(LossFunction)两者区别3.简述岭回归与Lasso回归以及使用场景4.什么场景下用L1、L2正则化5.什么是ElasticNet回归6.ElasticNet回归的使用场景7.线性回归要求因变量服从正态分布
- 【AI】人工智能没那么神秘!
仇辉攻防
人工智能ai语言模型自然语言处理机器学习深度学习网络安全
AI是什么?人工智能(ArtificialIntelligence),英文缩写为AI。AI人工智能不是简单的应用程序,而是一类技术,包含机器学习、自然语言处理、计算机视觉等多个领域。AI系统通常由算法、数据、模型和代码组成,其中代码用于实现算法,数据用于训练模型,最终形成智能决策能力。AI可以嵌入到应用程序中,但其本身是一个复杂的技术体系。AI为什么这么聪明?AI之所以看起来很聪明,主要是因为它通
- 机器学习: 逻辑回归
小源学AI
人工智能机器学习逻辑回归人工智能
概念与定义逻辑回归是一种用于分类问题的统计方法。它通过计算目标变量的概率来预测类别归属,并假设数据服从伯努利分布(二分类)或多项式分布(多分类)。逻辑回归模型输出的是概率值,通常使用sigmoid函数将线性组合映射到0和1之间。1.概念逻辑回归用于解决分类问题,特别是二分类问题。它通过估计输入变量与目标变量之间的关系来预测目标变量的类别。2.定义逻辑回归是一种广义线性模型,其核心思想是将线性组合通
- GitHub 上的开源项目推荐
临水逸
github开源
GitHub上的开源项目有成千上万,涵盖了从前端框架到数据科学、机器学习、系统工具等各个领域。不同的人根据兴趣和需求,可能会有不同的排名。不过,一些开源项目因为其广泛的应用、社区支持和技术创新,通常被认为是“最好”的开源项目之一。下面是一些广受欢迎、常被认为是GitHub上最好的开源项目(按领域分类):1.开发工具与库Bootstrap最流行的前端框架之一,用于快速开发响应式和现代化的网页。Vue
- 2024年机器学习高薪认证
科技评论AI
机器学习人工智能
在这个数字时代,各大公司都在优先考虑使用AI(人工智能)和ML(机器学习)来解决各种问题。机器学习已成为技术领域中最具活力和收益潜力的领域之一,其在组织中的日益整合导致对具有认证资格专业人士的需求增加。认证不仅有助于提高在这一领域的专业知识,而且还能增加他们的收入潜力。本文深入探讨了2024年最具高薪潜力的机器学习认证,以及它们的价格,以便为您提供详尽的展望并帮助您选择合适的认证。最高薪的机器学习
- 【python 机器学习】sklearn转换器与预估器
人才程序员
杂谈python机器学习sklearn人工智能目标检测深度学习神经网络
文章目录sklearn转换器与预估器1.什么是转换器(Transformer)?通俗介绍:学术解释:2.什么是预估器(Estimator)?通俗介绍:学术解释:3.转换器与预估器的共同点4.转换器与预估器的区别5.使用`sklearn`中的转换器与预估器5.1示例:数据标准化(转换器)5.2示例:模型训练与预测(预估器)6.使用`Pipeline`结合转换器与预估器7.总结sklearn转换器与预
- 多图详解VSCode搭建Python开发环境
爱编程的喵喵
Python基础课程vscodeidepython开发环境
大家好,我是爱编程的喵喵。双985硕士毕业,现担任全栈工程师一职,热衷于将数据思维应用到工作与生活中。从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。喜欢通过博客创作的方式对所学的知识进行总结与归纳,不仅形成深入且独到的理解,而且能够帮助新手快速入门。 本文通过多图的方式详细介绍了VSCode搭建Pyt
- 更符合DeepSeek的提问方式,学术论文方面的能力我总结了这几十个提示词!
AIWritePaper官方账号
AIWritePaperDeepSeek学术论文人工智能chatgpt数据分析prompt论文阅读
DeepSeek提问技巧总结1.聚焦核心,细化问题:提问时应精准明确,避免过于宽泛或模糊。例如不要问“如何学习机器学习?”而应问“零基础如何机器学习”。对于复杂问题,可将其拆解为多个小问题,逐一提问。比如先问“学习机器学习先学习python更好吗?”再问“如何用Kaggle进行机器学习相关的数据竞赛?”2.提供背景,结构化描述:在提问时,提供问题的背景信息或目标,以便DeepSeek更准确地理解需
- python 3.8 的anaconda怎么下载
xiamu_CDA
python开发语言
Python3.8版本的Anaconda下载与安装指南在当今数据科学、机器学习和人工智能领域,Anaconda作为一款集成了众多Python包的发行版,受到了广泛欢迎。它不仅简化了环境管理,还极大地提高了开发效率。本文将详细介绍如何下载并安装包含Python3.8的Anaconda发行版,帮助读者快速上手使用这一强大的工具。一、Anaconda简介Anaconda是由ContinuumAnalyt
- Kibana全方位解析:告别小白,成为高手的必经之路!
奔跑吧邓邓子
项目实战Logstash可视化监控kibana
目录一、Kibana概述1、Kibana简介2、Kibana与Elasticsearch的关系1.1相互依赖性1.2数据流动1.3功能互补1.4协同工作3、Kibana的主要功能1.1数据发现与探索1.2可视化与仪表板1.3监控与告警1.4Canvas可视化1.5机器学习1.6管道处理1.7报告与定时任务1.8管理与分析二、Kibana安装与配置1、环境要求1.1操作系统1.2Java运行环境1.
- 17.推荐系统的在线学习与实时更新
郑万通
推荐系统
接下来就讲解推荐系统的在线学习与实时更新。推荐系统的在线学习和实时更新是为了使推荐系统能够动态地适应用户行为的变化,保持推荐结果的实时性和相关性。以下是详细的介绍和实现方法。推荐系统的在线学习与实时更新在线学习的概念在线学习(OnlineLearning)是一种机器学习方法,与传统的批量学习(BatchLearning)不同,在线学习模型能够在数据流到达时逐步更新,而不是在整个数据集上训练一次。这
- Java也能玩转机器学习?从零搭建你的第一个模型
prince_zxill
人工智能与机器学习教程java机器学习开发语言人工智能边缘计算
Java也能玩转机器学习?从零搭建你的第一个模型引言:一、打破认知:Java也能玩转机器学习1.1为什么选择Java?1.1.1无缝集成1.1.2JVM的跨平台优势1.1.3高性能计算能力1.1.4多线程与分布式计算1.2主流Java机器学习库全景1.2.1基础数值计算库1.2.2传统机器学习框架1.2.3深度学习生态1.2.4特殊领域工具1.3企业级机器学习架构1.3.1典型技术栈组合1.3.2
- Python 调用 Azure OpenAI API
ivwdcwso
开发pythonazureflaskopenai开发ai人工智能
在人工智能和机器学习快速发展的今天,AzureOpenAI服务为开发者提供了强大的工具来集成先进的AI能力到他们的应用中。本文将指导您如何使用Python调用AzureOpenAIAPI,特别是使用GPT-4模型进行对话生成。准备工作在开始之前,请确保您已经:拥有一个Azure账户并开通了AzureOpenAI服务。获取了API密钥和终端点URL。安装了Python和requests库。如果还没有
- 云原生周刊:K8s 严重漏洞
KubeSphere 云原生
k8s容器平台kubesphere云计算
云原生周刊:K8s严重漏洞开源项目推荐KitOpsKitOps是一款开源的DevOps工具,专为AI/ML项目的全生命周期管理而设计,通过将模型、数据集、代码和配置打包并版本化为符合OCI(开放容器标准)的工件,简化了AI/ML工作流的部署与管理。KitOps支持统一打包,将AI/ML模型、数据集和配置封装为便携式工件,同时提供详细的版本控制,确保机器学习实验的可追溯性和可复现性。YokaiYok
- 如何配置syslog及修改默认端口号
爱编程的喵喵
Linux解决方案syslog修改端口号linux
大家好,我是爱编程的喵喵。双985硕士毕业,现担任全栈工程师一职,热衷于将数据思维应用到工作与生活中。从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。喜欢通过博客创作的方式对所学的知识进行总结与归纳,不仅形成深入且独到的理解,而且能够帮助新手快速入门。 本文主要介绍了如何配置syslog及修改默认端口号
- AI基础 -- AI学习路径图
sz66cm
人工智能学习
人工智能从数学到大语言模型构建教程第一部分:AI基础与数学准备1.绪论:人工智能的过去、现在与未来人工智能的定义与发展简史从符号主义到统计学习、再到深度学习与大模型的变迁本书内容概览与学习路径指引2.线性代数与矩阵运算向量与矩阵的基本概念矩阵分解(特征值分解、奇异值分解)张量运算简介(为后续深度学习做准备)在机器学习和深度学习中的应用示例3.概率论与统计基础随机变量、分布与期望方差贝叶斯理论与最大
- Java常用排序算法/程序员必须掌握的8大排序算法
cugfy
java
分类:
1)插入排序(直接插入排序、希尔排序)
2)交换排序(冒泡排序、快速排序)
3)选择排序(直接选择排序、堆排序)
4)归并排序
5)分配排序(基数排序)
所需辅助空间最多:归并排序
所需辅助空间最少:堆排序
平均速度最快:快速排序
不稳定:快速排序,希尔排序,堆排序。
先来看看8种排序之间的关系:
1.直接插入排序
(1
- 【Spark102】Spark存储模块BlockManager剖析
bit1129
manager
Spark围绕着BlockManager构建了存储模块,包括RDD,Shuffle,Broadcast的存储都使用了BlockManager。而BlockManager在实现上是一个针对每个应用的Master/Executor结构,即Driver上BlockManager充当了Master角色,而各个Slave上(具体到应用范围,就是Executor)的BlockManager充当了Slave角色
- linux 查看端口被占用情况详解
daizj
linux端口占用netstatlsof
经常在启动一个程序会碰到端口被占用,这里讲一下怎么查看端口是否被占用,及哪个程序占用,怎么Kill掉已占用端口的程序
1、lsof -i:port
port为端口号
[root@slave /data/spark-1.4.0-bin-cdh4]# lsof -i:8080
COMMAND PID USER FD TY
- Hosts文件使用
周凡杨
hostslocahost
一切都要从localhost说起,经常在tomcat容器起动后,访问页面时输入http://localhost:8088/index.jsp,大家都知道localhost代表本机地址,如果本机IP是10.10.134.21,那就相当于http://10.10.134.21:8088/index.jsp,有时候也会看到http: 127.0.0.1:
- java excel工具
g21121
Java excel
直接上代码,一看就懂,利用的是jxl:
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import jxl.Cell;
import jxl.Sheet;
import jxl.Workbook;
import jxl.read.biff.BiffException;
import jxl.write.Label;
import
- web报表工具finereport常用函数的用法总结(数组函数)
老A不折腾
finereportweb报表函数总结
ADD2ARRAY
ADDARRAY(array,insertArray, start):在数组第start个位置插入insertArray中的所有元素,再返回该数组。
示例:
ADDARRAY([3,4, 1, 5, 7], [23, 43, 22], 3)返回[3, 4, 23, 43, 22, 1, 5, 7].
ADDARRAY([3,4, 1, 5, 7], "测试&q
- 游戏服务器网络带宽负载计算
墙头上一根草
服务器
家庭所安装的4M,8M宽带。其中M是指,Mbits/S
其中要提前说明的是:
8bits = 1Byte
即8位等于1字节。我们硬盘大小50G。意思是50*1024M字节,约为 50000多字节。但是网宽是以“位”为单位的,所以,8Mbits就是1M字节。是容积体积的单位。
8Mbits/s后面的S是秒。8Mbits/s意思是 每秒8M位,即每秒1M字节。
我是在计算我们网络流量时想到的
- 我的spring学习笔记2-IoC(反向控制 依赖注入)
aijuans
Spring 3 系列
IoC(反向控制 依赖注入)这是Spring提出来了,这也是Spring一大特色。这里我不用多说,我们看Spring教程就可以了解。当然我们不用Spring也可以用IoC,下面我将介绍不用Spring的IoC。
IoC不是框架,她是java的技术,如今大多数轻量级的容器都会用到IoC技术。这里我就用一个例子来说明:
如:程序中有 Mysql.calss 、Oracle.class 、SqlSe
- 高性能mysql 之 选择存储引擎(一)
annan211
mysqlInnoDBMySQL引擎存储引擎
1 没有特殊情况,应尽可能使用InnoDB存储引擎。 原因:InnoDB 和 MYIsAM 是mysql 最常用、使用最普遍的存储引擎。其中InnoDB是最重要、最广泛的存储引擎。她 被设计用来处理大量的短期事务。短期事务大部分情况下是正常提交的,很少有回滚的情况。InnoDB的性能和自动崩溃 恢复特性使得她在非事务型存储的需求中也非常流行,除非有非常
- UDP网络编程
百合不是茶
UDP编程局域网组播
UDP是基于无连接的,不可靠的传输 与TCP/IP相反
UDP实现私聊,发送方式客户端,接受方式服务器
package netUDP_sc;
import java.net.DatagramPacket;
import java.net.DatagramSocket;
import java.net.Ine
- JQuery对象的val()方法执行结果分析
bijian1013
JavaScriptjsjquery
JavaScript中,如果id对应的标签不存在(同理JAVA中,如果对象不存在),则调用它的方法会报错或抛异常。在实际开发中,发现JQuery在id对应的标签不存在时,调其val()方法不会报错,结果是undefined。
- http请求测试实例(采用json-lib解析)
bijian1013
jsonhttp
由于fastjson只支持JDK1.5版本,因些对于JDK1.4的项目,可以采用json-lib来解析JSON数据。如下是http请求的另外一种写法,仅供参考。
package com;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import
- 【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成
bit1129
hessian
在【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化一文中介绍了基于Hessian的RPC服务的实现步骤,在那里使用Hessian提供的API完成基于Hessian的RPC服务开发和客户端调用,本文使用Spring对Hessian的集成来实现Hessian的RPC调用。
定义模型、接口和服务器端代码
|---Model
&nb
- 【Mahout三】基于Mahout CBayes算法的20newsgroup流程分析
bit1129
Mahout
1.Mahout环境搭建
1.下载Mahout
http://mirror.bit.edu.cn/apache/mahout/0.10.0/mahout-distribution-0.10.0.tar.gz
2.解压Mahout
3. 配置环境变量
vim /etc/profile
export HADOOP_HOME=/home
- nginx负载tomcat遇非80时的转发问题
ronin47
nginx负载后端容器是tomcat(其它容器如WAS,JBOSS暂没发现这个问题)非80端口,遇到跳转异常问题。解决的思路是:$host:port
详细如下:
该问题是最先发现的,由于之前对nginx不是特别的熟悉所以该问题是个入门级别的:
? 1 2 3 4 5
- java-17-在一个字符串中找到第一个只出现一次的字符
bylijinnan
java
public class FirstShowOnlyOnceElement {
/**Q17.在一个字符串中找到第一个只出现一次的字符。如输入abaccdeff,则输出b
* 1.int[] count:count[i]表示i对应字符出现的次数
* 2.将26个英文字母映射:a-z <--> 0-25
* 3.假设全部字母都是小写
*/
pu
- mongoDB 复制集
开窍的石头
mongodb
mongo的复制集就像mysql的主从数据库,当你往其中的主复制集(primary)写数据的时候,副复制集(secondary)会自动同步主复制集(Primary)的数据,当主复制集挂掉以后其中的一个副复制集会自动成为主复制集。提供服务器的可用性。和防止当机问题
mo
- [宇宙与天文]宇宙时代的经济学
comsci
经济
宇宙尺度的交通工具一般都体型巨大,造价高昂。。。。。
在宇宙中进行航行,近程采用反作用力类型的发动机,需要消耗少量矿石燃料,中远程航行要采用量子或者聚变反应堆发动机,进行超空间跳跃,要消耗大量高纯度水晶体能源
以目前地球上国家的经济发展水平来讲,
- Git忽略文件
Cwind
git
有很多文件不必使用git管理。例如Eclipse或其他IDE生成的项目文件,编译生成的各种目标或临时文件等。使用git status时,会在Untracked files里面看到这些文件列表,在一次需要添加的文件比较多时(使用git add . / git add -u),会把这些所有的未跟踪文件添加进索引。
==== ==== ==== 一些牢骚
- MySQL连接数据库的必须配置
dashuaifu
mysql连接数据库配置
MySQL连接数据库的必须配置
1.driverClass:com.mysql.jdbc.Driver
2.jdbcUrl:jdbc:mysql://localhost:3306/dbname
3.user:username
4.password:password
其中1是驱动名;2是url,这里的‘dbna
- 一生要养成的60个习惯
dcj3sjt126com
习惯
一生要养成的60个习惯
第1篇 让你更受大家欢迎的习惯
1 守时,不准时赴约,让别人等,会失去很多机会。
如何做到:
①该起床时就起床,
②养成任何事情都提前15分钟的习惯。
③带本可以随时阅读的书,如果早了就拿出来读读。
④有条理,生活没条理最容易耽误时间。
⑤提前计划:将重要和不重要的事情岔开。
⑥今天就准备好明天要穿的衣服。
⑦按时睡觉,这会让按时起床更容易。
2 注重
- [介绍]Yii 是什么
dcj3sjt126com
PHPyii2
Yii 是一个高性能,基于组件的 PHP 框架,用于快速开发现代 Web 应用程序。名字 Yii (读作 易)在中文里有“极致简单与不断演变”两重含义,也可看作 Yes It Is! 的缩写。
Yii 最适合做什么?
Yii 是一个通用的 Web 编程框架,即可以用于开发各种用 PHP 构建的 Web 应用。因为基于组件的框架结构和设计精巧的缓存支持,它特别适合开发大型应
- Linux SSH常用总结
eksliang
linux sshSSHD
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2186931 一、连接到远程主机
格式:
ssh name@remoteserver
例如:
ssh ickes@192.168.27.211
二、连接到远程主机指定的端口
格式:
ssh name@remoteserver -p 22
例如:
ssh i
- 快速上传头像到服务端工具类FaceUtil
gundumw100
android
快速迭代用
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileNotFoundException;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.IOExceptio
- jQuery入门之怎么使用
ini
JavaScripthtmljqueryWebcss
jQuery的强大我何问起(个人主页:hovertree.com)就不用多说了,那么怎么使用jQuery呢?
首先,下载jquery。下载地址:http://hovertree.com/hvtart/bjae/b8627323101a4994.htm,一个是压缩版本,一个是未压缩版本,如果在开发测试阶段,可以使用未压缩版本,实际应用一般使用压缩版本(min)。然后就在页面上引用。
- 带filter的hbase查询优化
kane_xie
查询优化hbaseRandomRowFilter
问题描述
hbase scan数据缓慢,server端出现LeaseException。hbase写入缓慢。
问题原因
直接原因是: hbase client端每次和regionserver交互的时候,都会在服务器端生成一个Lease,Lease的有效期由参数hbase.regionserver.lease.period确定。如果hbase scan需
- java设计模式-单例模式
men4661273
java单例枚举反射IOC
单例模式1,饿汉模式
//饿汉式单例类.在类初始化时,已经自行实例化
public class Singleton1 {
//私有的默认构造函数
private Singleton1() {}
//已经自行实例化
private static final Singleton1 singl
- mongodb 查询某一天所有信息的3种方法,根据日期查询
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境mongodb纵观千象
// mongodb的查询真让人难以琢磨,就查询单天信息,都需要花费一番功夫才行。
// 第一种方式:
coll.aggregate([
{$project:{sendDate: {$substr: ['$sendTime', 0, 10]}, sendTime: 1, content:1}},
{$match:{sendDate: '2015-
- 二维数组转换成JSON
tangqi609567707
java二维数组json
原文出处:http://blog.csdn.net/springsen/article/details/7833596
public class Demo {
public static void main(String[] args) { String[][] blogL
- erlang supervisor
wudixiaotie
erlang
定义supervisor时,如果是监控celuesimple_one_for_one则删除children的时候就用supervisor:terminate_child (SupModuleName, ChildPid),如果shutdown策略选择的是brutal_kill,那么supervisor会调用exit(ChildPid, kill),这样的话如果Child的behavior是gen_