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道真人
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mixture_of_depths是一种用于处理不同深度模型组合的技术或机制,通常用于模型的加载和推理过程中。它涉及将模型的不同层次或深度进行组合或切换,以提高模型的灵活性和性能。mixture_of_depths的具体含义模型组合策略:mixture_of_depths可能涉及在不同的模型深度(即层数)之间进行切换或组合,可能是为了在推理时选择合适的深度,以平衡计算资源和模型性能。这在需要对性能
- paddle nlp 3.0 全面拥抱开源大模型
路人与大师
paddle自然语言处理开源
首先安装神圣的飞桨自然语言处理框架3.0pipinstall--upgradepaddlenlp==3.0.0b0阿里云通义千问(Qwen2)系列大模型介绍阿里云通义千问(Qwen2)是阿里云推出的一系列先进的大型语言模型,涵盖了从轻量级到超大规模的各种模型,包括混合专家模型(Mixture-of-Experts,MoE)。Qwen2系列在多个自然语言处理任务上展现了卓越的性能,并且在一些基准测试
- 高斯混合模型聚类(GMM)matlab实现
唐维康
高斯混合模型聚类
GaussianMixtureModel,就是假设数据服从MixtureGaussianDistribution,换句话说,数据可以看作是从数个GaussianDistribution中生成出来的。实际上,我们在K-means和K-medoids两篇文章中用到的那个例子就是由三个Gaussian分布从随机选取出来的。实际上,从中心极限定理可以看出,Gaussian分布(也叫做正态(Normal)分
- Kmeans、混合高斯模型、EM 算法
dreampai
混合高斯模型(MixturesofGaussians)和EM算法image.pngKmeans与EM算法E步是确定隐含类别变量CM步更新其他参数u(质心)来时J(平方误差)最小化隐含类别变量指定方法比较特殊,属于硬指定,从k个类别中硬选出一个给样例,而不是对每个类别赋予不同的概率。总体思想还是一个迭代优化过程,有目标函数,也有参数变量,只是多了个隐含变量,确定其他参数估计隐含变量,再确定隐含变量估
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TigerZ*
AIGC算法深度学习人工智能AIGC计算机视觉transformer
一、概述1、是什么moe-Llava是Llava1.5的改进全称《MoE-LLaVA:MixtureofExpertsforLargeVision-LanguageModels》,是一个多模态视觉-文本大语言模型,可以完成:图像描述、视觉问答,潜在可以完成单个目标的视觉定位、名画名人等识别(问答、描述),未知是否能偶根据图片写代码(HTML、JS、CSS)。支持单幅图片输入(可以作为第一个或第二个
- VLM 系列——LLaVA-MoLE——论文解读
TigerZ*
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一、概述1、是什么Llava-MoLE是Llava1.5的改进全称《LLaVA-MoLE:SparseMixtureofLoRAExpertsforMitigatingDataConflictsinInstructionFinetuningMLLMs》,是一个多模态视觉-文本大语言模型,可以完成:图像描述、视觉问答,潜在可以完成单个目标的视觉定位、名画名人等识别(问答、描述),未知是否能偶根据图片
- 基于VCF文件做基因渗入分析(Dsuite)
DumplingLucky
Dsuite软件文章:Malinsky,M.,Matschiner,M.andSvardal,H.(2021)Dsuite‐fastD‐statisticsandrelatedadmixtureevidencefromVCFfiles.MolecularEcologyResources21,584–595.doi:https://doi.org/10.1111/1755-0998.132651.软
- MoE-LLaVA: Mixture of Experts for Large Vision-Language Models
UnknownBody
LLM语言模型人工智能
本文是LLM系列文章,针对《MoE-LLaVA:MixtureofExpertsforLargeVision-LanguageModels》的翻译。MoE-LLaVA:大型视觉语言模型的专家混合摘要1引言2相关工作3方法4实验5结论和未来方向摘要对于大型视觉语言模型(LVLM),缩放模型可以有效地提高性能。然而,扩展模型参数显著增加了训练和推理成本,因为计算中的每个token都激活了所有模型参数。
- 51-11 多模态论文串讲—VLMo 论文精读
深圳季连AIgraphX
AutoGPT自动驾驶大模型自动驾驶transformergpt-3智慧城市迁移学习算法
VLMo:UnifiedVision-LanguagePre-TrainingwithMixture-of-Modality-Experts(NeurIPS2022)VLMo是一种多模态Transformer模型,从名字可以看得出来它是一种Mixture-of-Modality-Experts(MoME),即混合多模态专家。怎么理解呢?主流VLP模型分为两种,一种是双塔结构(DualEncoder
- STM32+WIFI+Django+MySQL+BIM实现数字孪生环境控制系统
爱吃糖的猫
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本文节选自我的博客:水果冷库环境控制系统作者简介:大家好,我是MilesChen,偏前端的全栈开发者。CSDN主页:爱吃糖的猫我的博客:爱吃糖的猫Github主页:MilesChen支持我:点赞+收藏⭐️+留言介绍:ThemixtureofWEB+DeepLearning+Iot+anything简介水果冷库环境控制系统是基于物联网、WEB、BIM的背景下实现对大型果品冷藏库无线监测与控制。传感器
- Nous Hermes 2:超越Mixtral 8x7B的MOE模型新高度
努力犯错
语言模型AI编程
引言随着人工智能技术的迅猛发展,开源大模型在近几年成为了AI领域的热点。最近,NousResearch公司发布了其基于Mixtral8x7B开发的新型大模型——NousHermes2,这一模型在多项基准测试中超越了Mixtral8x7BInstruct,标志着MOE(MixtureofExperts,专家混合模型)技术的新突破。Huggingface模型下载:https://huggingface
- GPT-3被超越?解读低能耗、高性能的GlaM模型
NLP论文解读
©原创作者|LJGLaM:EfficientScalingofLanguageModelswithMixture-of-Expertshttps://arxiv.org/pdf/2112.06905.pdf01摘要这是上个月谷歌刚刚在arxiv发布的论文,证明了一种能scaleGPT-3但又比较节省耗能的架构。GPT-3自问世以来在多项自然语言处理的任务上都有超强的表现。但是训练GPT-3这样庞大
- 经济学人每天5分钟10个单词 第七天
LongLongName
1.sulphurn.硫磺;硫v.使硫化;用硫磺处理;在...中加硫磺单词形态:形容词:sulphurousexamples:Gunpowderisamixtureofsulfhur,saltpeterandcharcoal.2.indicesn.目录,指数examples:Thissoftwarecanautomaticallygenerateindicesforarticles.3.robbe
- PBM模型学习(三)模型设置
Guanghui Yu
PBM模型学习学习CFDPBM模型
模型设置以气液为例标准ke模型,标准壁面函数PBM模型只能在mixture或者eulerian多相流模型中打开。设置液态水water为主相,空气为次相设置主次相的原则:主相为流体连续相,次相为气泡或者颗粒。Phenomenas现象设置:勾选AggregationKernel和BreakageKernel注意:只能在多相流模型打开前提下,才能进行操作对于多相流参考以下设置,一般操作密度设置为密度较小
- AI通用大模型 —— Pathways,MoE, etc.
人生简洁之道
DLLLMGeneralAI人工智能机器学习深度学习
文章目录Pathways现有AI缺憾PathwaysCanDoMultipleTasksMultipleSensesSparseandEfficientMixtureofExperts(MoE)NeuralComputation'1991,AdaptivemixturesoflocalexpertsICLR'17,OutrageouslyLargeNeuralNetworks:TheSparsel
- 快速玩转 Mixtral 8x7B MOE大模型!阿里云机器学习 PAI 推出最佳实践
阿里云大数据AI技术
阿里云机器学习云计算
作者:熊兮、贺弘、临在Mixtral8x7B大模型是MixtralAI推出的基于decoder-only架构的稀疏专家混合网络(Mixture-Of-Experts,MOE)开源大语言模型。这一模型具有46.7B的总参数量,对于每个token,路由器网络选择八组专家网络中的两组进行处理,并且将其输出累加组合,在增加模型参数总量的同时,优化了模型推理的成本。在大多数基准测试中,Mixtral8x7B
- 突破界限:首个国产DeepSeek MoE的高效表现
努力犯错
人工智能语言模型自然语言处理chatgptstablediffusion
前言在人工智能技术的快速发展过程中,国产首个开源MoE(MixtureofExperts)大模型——DeepSeekMoE的推出,不仅标志着中国在全球AI领域的重大突破,而且在计算效率和模型性能上展现了显著的优势。这款160亿参数的模型在保持与国际知名Llama2-7B模型相媲美的性能的同时,实现了显著的计算效率提升,计算量仅为对手的40%。模型特性与技术创新DeepSeekMoE模型的核心优势在
- DeepSeekMoE: Towards Ultimate Expert Specialization in Mixture-of-Experts Language Models
步子哥
语言模型人工智能自然语言处理
Q:这篇论文试图解决什么问题?A:这篇论文旨在解决大型语言模型(LLMs)在扩展参数规模时面临的计算成本问题。具体来说,它提出了一种名为DeepSeekMoE的新型Mixture-of-Experts(MoE)架构,以实现专家的终极专业化。MoE架构通过将模型分解为多个专家,每个专家专注于特定任务,从而在保持参数规模的同时降低计算成本。然而,现有的MoE架构在确保专家专业化方面面临挑战,即每个专家
- 十分钟读完「超越GPT-3.5和LLama2的Mixtral 8x7B」论文
夕小瑶
自然语言处理人工智能神经网络深度学习大模型nlp
超越GPT-3.5和LLama2!专家混合模型Mixtral8x7B颠覆性表现震撼全球引言:Mixtral8x7B模型及其在多个基准测试中的表现在当今人工智能领域,语言模型的发展正以惊人的速度推进着自然语言处理技术的边界。最近,一个名为Mixtral8x7B的模型引起了广泛关注,它是一种基于稀疏混合专家(SparseMixtureofExperts,SMoE)的语言模型,以其在多个基准测试中的卓越
- sample 算子_Halcon算子解释 - osc_poeqd6cw的个人空间 - OSCHINA - 中文开源技术交流社区...
weixin_39791322
sample算子
Halcon算子解释大全Halcon/Visionpro视频教程和资料,请访问重码网,网址:http://www.211code.comChapter1:Classification1.1Gaussian-Mixture-Models1.add_sample_class_gmm功能:把一个训练样本添加到一个高斯混合模型的训练数据上。2.classify_class_gmm功能:通过一个高斯混合模型
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逆风路途
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HALCON算子函数总结(上)**HALCON算子函数——Chapter1:Classification**Chapter_1_:Classification1.1Gaussian-Mixture-Models1.add_sample_class_gmm功能:把一个训练样本添加到一个高斯混合模型的训练数据上。2.classify_class_gmm功能:通过一个高斯混合模型来计算一个特征矢量的类。
- 不是 GPT4 用不起,而是本地运行 Mixtral-8x7B 更有性价比
xiangzhihong8
大数据与人工智能神经网络人工智能
当GPT4刚问世时,社区猜测它用了“多少亿个参数”才实现的如此惊人的性能。但事实证明,GPT4的创新不仅仅是“更多参数”。它本质上是8个GPT3.5模型一起工作。这些模型中的每一个都针对不同的任务(即“专家”)进行了调整。这称为“专家组合”(MixtureofExperts,缩写为MoE)。输入文本根据内容和所需任务会被分派给8个专家模型中的一个。然后,小组中的其他专家模型会评估结果,从而改进未来
- Mixtral 8X7B MoE模型基于阿里云人工智能平台PAI实践合集
阿里云大数据AI技术
阿里云人工智能云计算
作者:熊兮、贺弘、临在Mixtral8x7B大模型是MixtralAI推出的基于decoder-only架构的稀疏专家混合网络(Mixture-Of-Experts,MOE)开源大语言模型。这一模型具有46.7B的总参数量,对于每个token,路由器网络选择八组专家网络中的两组进行处理,并且将其输出累加组合,在增加模型参数总量的同时,优化了模型推理的成本。在大多数基准测试中,Mixtral8x7B
- 用通俗易懂的方式讲解大模型分布式训练并行技术:MOE并行
Python算法实战
大模型理论与实战大模型分布式langchain大模型多模态大语言模型大模型训练大模型部署
前面的文章中讲述了数据并行、流水线并行、张量并行、序列并行、自动并行等多种并行技术。但现在的模型越来越大,训练样本越来越多,每个样本都需要经过模型的全部计算,这就导致了训练成本的平方级增长。而当我们希望在牺牲极少的计算效率的情况下,把模型规模提升上百倍、千倍,通常就需要使用MOE(Mixture-of-Experts)并行。因此,本文接下来给大家分享MOE并行。码字不易,如果觉得我的文章能够能够给
- MoE模型性能还能更上一层楼?一次QLoRA微调实践
Baihai IDP
技术干货白海科技人工智能深度学习LLMAIMoE自然语言处理
Fine-TuningMixtral8x7BwithQLoRA:EnhancingModelPerformance编者按:最近,混合专家(MixtureofExperts,MoE)这种模型设计策略展现出了卓越的语言理解能力,如何在此基础上进一步提升MoE模型的性能成为业界热点。本文作者使用一种名为QLoRA的方法,通过量化和LoRA技术对MoE模型Mixtral-8x7B进行微调,以期大幅提高其性
- 使用PyTorch实现混合专家(MoE)模型
deephub
pytorch人工智能python深度学习混合专家模型
Mixtral8x7B的推出在开放AI领域引发了广泛关注,特别是混合专家(Mixture-of-Experts:MoEs)这一概念被大家所认知。混合专家(MoE)概念是协作智能的象征,体现了“整体大于部分之和”的说法。MoE模型汇集了各种专家模型的优势,以提供更好的预测。它是围绕一个门控网络和一组专家网络构建的,每个专家网络都擅长特定任务的不同方面在本文中,我将使用Pytorch来实现一个MoE模
- 论文系列之-Mixtral of Experts
Takoony
transformer深度学习人工智能
Q:这篇论文试图解决什么问题?A:这篇论文介绍了Mixtral8x7B,这是一个稀疏混合专家(SparseMixtureofExperts,SMoE)语言模型。它试图解决的主要问题包括:1.提高模型性能:通过使用稀疏混合专家结构,Mixtral在多个基准测试中超越或匹配了现有的大型模型(如Llama270B和GPT-3.5),尤其是在数学、代码生成和多语言理解任务上。2.控制计算成本:尽管模型拥有
- 系统性介绍MoE模型架构,以及在如今大模型方向的发展现状
zenRRan
知乎:Verlocksss编辑:马景锐链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/6752162811学习动机第一次了解到MoE(Mixtureofexperts),是在GPT-4模型架构泄漏事件,听说GPT-4的架构是8个GPT-3级别大小的模型以MoE架构(8*220B)组合成一个万亿参数级别的模型。不过在这之后开源社区并没有对MoE架构进行很多的探索,更多的工作还是聚焦在
- 超详细EM算法举例及推导
老实人小李
聚类算法聚类
最好先学习一下极大似然EM(Expectation-Maximum)算法也称期望最大化算法,曾入选“数据挖掘十大算法”中,可见EM算法在机器学习、数据挖掘中的影响力。EM算法是最常见的隐变量估计方法,在机器学习中有极为广泛的用途,例如常被用来学习高斯混合模型(Gaussianmixturemodel,简称GMM)的参数;隐式马尔科夫算法(HMM)、LDA主题模型的变分推断等等。EM算法是一种迭代优
- 【数据不完整?用EM算法填补缺失】期望值最大化 EM 算法:睹始知终
Debroon
算法
期望值最大化算法EM:睹始知终算法思想算法推导算法流程E步骤:期望M步骤:最大化陷入局部最优的原因算法应用高斯混合模型(GaussianMixtureModel,GMM)问题描述输入输出Python代码实现算法思想期望值最大化方法,是宇宙演变、物种进化背后的动力。如果一个公司在制定年终奖标准时,把每个员工一半的奖金和公司价值观挂钩,人们就会背诵创始人每个语录—整个公司都会自动迭代寻找最优解,每个人
- JAVA中的Enum
周凡杨
javaenum枚举
Enum是计算机编程语言中的一种数据类型---枚举类型。 在实际问题中,有些变量的取值被限定在一个有限的范围内。 例如,一个星期内只有七天 我们通常这样实现上面的定义:
public String monday;
public String tuesday;
public String wensday;
public String thursday
- 赶集网mysql开发36条军规
Bill_chen
mysql业务架构设计mysql调优mysql性能优化
(一)核心军规 (1)不在数据库做运算 cpu计算务必移至业务层; (2)控制单表数据量 int型不超过1000w,含char则不超过500w; 合理分表; 限制单库表数量在300以内; (3)控制列数量 字段少而精,字段数建议在20以内
- Shell test命令
daizj
shell字符串test数字文件比较
Shell test命令
Shell中的 test 命令用于检查某个条件是否成立,它可以进行数值、字符和文件三个方面的测试。 数值测试 参数 说明 -eq 等于则为真 -ne 不等于则为真 -gt 大于则为真 -ge 大于等于则为真 -lt 小于则为真 -le 小于等于则为真
实例演示:
num1=100
num2=100if test $[num1]
- XFire框架实现WebService(二)
周凡杨
javawebservice
有了XFire框架实现WebService(一),就可以继续开发WebService的简单应用。
Webservice的服务端(WEB工程):
两个java bean类:
Course.java
package cn.com.bean;
public class Course {
private
- 重绘之画图板
朱辉辉33
画图板
上次博客讲的五子棋重绘比较简单,因为只要在重写系统重绘方法paint()时加入棋盘和棋子的绘制。这次我想说说画图板的重绘。
画图板重绘难在需要重绘的类型很多,比如说里面有矩形,园,直线之类的,所以我们要想办法将里面的图形加入一个队列中,这样在重绘时就
- Java的IO流
西蜀石兰
java
刚学Java的IO流时,被各种inputStream流弄的很迷糊,看老罗视频时说想象成插在文件上的一根管道,当初听时觉得自己很明白,可到自己用时,有不知道怎么代码了。。。
每当遇到这种问题时,我习惯性的从头开始理逻辑,会问自己一些很简单的问题,把这些简单的问题想明白了,再看代码时才不会迷糊。
IO流作用是什么?
答:实现对文件的读写,这里的文件是广义的;
Java如何实现程序到文件
- No matching PlatformTransactionManager bean found for qualifier 'add' - neither
林鹤霄
java.lang.IllegalStateException: No matching PlatformTransactionManager bean found for qualifier 'add' - neither qualifier match nor bean name match!
网上找了好多的资料没能解决,后来发现:项目中使用的是xml配置的方式配置事务,但是
- Row size too large (> 8126). Changing some columns to TEXT or BLOB
aigo
column
原文:http://stackoverflow.com/questions/15585602/change-limit-for-mysql-row-size-too-large
异常信息:
Row size too large (> 8126). Changing some columns to TEXT or BLOB or using ROW_FORMAT=DYNAM
- JS 格式化时间
alxw4616
JavaScript
/**
* 格式化时间 2013/6/13 by 半仙
[email protected]
* 需要 pad 函数
* 接收可用的时间值.
* 返回替换时间占位符后的字符串
*
* 时间占位符:年 Y 月 M 日 D 小时 h 分 m 秒 s 重复次数表示占位数
* 如 YYYY 4占4位 YY 占2位<p></p>
* MM DD hh mm
- 队列中数据的移除问题
百合不是茶
队列移除
队列的移除一般都是使用的remov();都可以移除的,但是在昨天做线程移除的时候出现了点问题,没有将遍历出来的全部移除, 代码如下;
//
package com.Thread0715.com;
import java.util.ArrayList;
public class Threa
- Runnable接口使用实例
bijian1013
javathreadRunnablejava多线程
Runnable接口
a. 该接口只有一个方法:public void run();
b. 实现该接口的类必须覆盖该run方法
c. 实现了Runnable接口的类并不具有任何天
- oracle里的extend详解
bijian1013
oracle数据库extend
扩展已知的数组空间,例:
DECLARE
TYPE CourseList IS TABLE OF VARCHAR2(10);
courses CourseList;
BEGIN
-- 初始化数组元素,大小为3
courses := CourseList('Biol 4412 ', 'Psyc 3112 ', 'Anth 3001 ');
--
- 【httpclient】httpclient发送表单POST请求
bit1129
httpclient
浏览器Form Post请求
浏览器可以通过提交表单的方式向服务器发起POST请求,这种形式的POST请求不同于一般的POST请求
1. 一般的POST请求,将请求数据放置于请求体中,服务器端以二进制流的方式读取数据,HttpServletRequest.getInputStream()。这种方式的请求可以处理任意数据形式的POST请求,比如请求数据是字符串或者是二进制数据
2. Form
- 【Hive十三】Hive读写Avro格式的数据
bit1129
hive
1. 原始数据
hive> select * from word;
OK
1 MSN
10 QQ
100 Gtalk
1000 Skype
2. 创建avro格式的数据表
hive> CREATE TABLE avro_table(age INT, name STRING)STORE
- nginx+lua+redis自动识别封解禁频繁访问IP
ronin47
在站点遇到攻击且无明显攻击特征,造成站点访问慢,nginx不断返回502等错误时,可利用nginx+lua+redis实现在指定的时间段 内,若单IP的请求量达到指定的数量后对该IP进行封禁,nginx返回403禁止访问。利用redis的expire命令设置封禁IP的过期时间达到在 指定的封禁时间后实行自动解封的目的。
一、安装环境:
CentOS x64 release 6.4(Fin
- java-二叉树的遍历-先序、中序、后序(递归和非递归)、层次遍历
bylijinnan
java
import java.util.LinkedList;
import java.util.List;
import java.util.Stack;
public class BinTreeTraverse {
//private int[] array={ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 };
private int[] array={ 10,6,
- Spring源码学习-XML 配置方式的IoC容器启动过程分析
bylijinnan
javaspringIOC
以FileSystemXmlApplicationContext为例,把Spring IoC容器的初始化流程走一遍:
ApplicationContext context = new FileSystemXmlApplicationContext
("C:/Users/ZARA/workspace/HelloSpring/src/Beans.xml&q
- [科研与项目]民营企业请慎重参与军事科技工程
comsci
企业
军事科研工程和项目 并非要用最先进,最时髦的技术,而是要做到“万无一失”
而民营科技企业在搞科技创新工程的时候,往往考虑的是技术的先进性,而对先进技术带来的风险考虑得不够,在今天提倡军民融合发展的大环境下,这种“万无一失”和“时髦性”的矛盾会日益凸显。。。。。。所以请大家在参与任何重大的军事和政府项目之前,对
- spring 定时器-两种方式
cuityang
springquartz定时器
方式一:
间隔一定时间 运行
<bean id="updateSessionIdTask" class="com.yang.iprms.common.UpdateSessionTask" autowire="byName" />
<bean id="updateSessionIdSchedule
- 简述一下关于BroadView站点的相关设计
damoqiongqiu
view
终于弄上线了,累趴,戳这里http://www.broadview.com.cn
简述一下相关的技术点
前端:jQuery+BootStrap3.2+HandleBars,全站Ajax(貌似对SEO的影响很大啊!怎么破?),用Grunt对全部JS做了压缩处理,对部分JS和CSS做了合并(模块间存在很多依赖,全部合并比较繁琐,待完善)。
后端:U
- 运维 PHP问题汇总
dcj3sjt126com
windows2003
1、Dede(织梦)发表文章时,内容自动添加关键字显示空白页
解决方法:
后台>系统>系统基本参数>核心设置>关键字替换(是/否),这里选择“是”。
后台>系统>系统基本参数>其他选项>自动提取关键字,这里选择“是”。
2、解决PHP168超级管理员上传图片提示你的空间不足
网站是用PHP168做的,反映使用管理员在后台无法
- mac 下 安装php扩展 - mcrypt
dcj3sjt126com
PHP
MCrypt是一个功能强大的加密算法扩展库,它包括有22种算法,phpMyAdmin依赖这个PHP扩展,具体如下:
下载并解压libmcrypt-2.5.8.tar.gz。
在终端执行如下命令: tar zxvf libmcrypt-2.5.8.tar.gz cd libmcrypt-2.5.8/ ./configure --disable-posix-threads --
- MongoDB更新文档 [四]
eksliang
mongodbMongodb更新文档
MongoDB更新文档
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2174104
MongoDB对文档的CURD,前面的博客简单介绍了,但是对文档更新篇幅比较大,所以这里单独拿出来。
语法结构如下:
db.collection.update( criteria, objNew, upsert, multi)
参数含义 参数  
- Linux下的解压,移除,复制,查看tomcat命令
y806839048
tomcat
重复myeclipse生成webservice有问题删除以前的,干净
1、先切换到:cd usr/local/tomcat5/logs
2、tail -f catalina.out
3、这样运行时就可以实时查看运行日志了
Ctrl+c 是退出tail命令。
有问题不明的先注掉
cp /opt/tomcat-6.0.44/webapps/g
- Spring之使用事务缘由(3-XML实现)
ihuning
spring
用事务通知声明式地管理事务
事务管理是一种横切关注点。为了在 Spring 2.x 中启用声明式事务管理,可以通过 tx Schema 中定义的 <tx:advice> 元素声明事务通知,为此必须事先将这个 Schema 定义添加到 <beans> 根元素中去。声明了事务通知后,就需要将它与切入点关联起来。由于事务通知是在 <aop:
- GCD使用经验与技巧浅谈
啸笑天
GC
前言
GCD(Grand Central Dispatch)可以说是Mac、iOS开发中的一大“利器”,本文就总结一些有关使用GCD的经验与技巧。
dispatch_once_t必须是全局或static变量
这一条算是“老生常谈”了,但我认为还是有必要强调一次,毕竟非全局或非static的dispatch_once_t变量在使用时会导致非常不好排查的bug,正确的如下: 1
- linux(Ubuntu)下常用命令备忘录1
macroli
linux工作ubuntu
在使用下面的命令是可以通过--help来获取更多的信息1,查询当前目录文件列表:ls
ls命令默认状态下将按首字母升序列出你当前文件夹下面的所有内容,但这样直接运行所得到的信息也是比较少的,通常它可以结合以下这些参数运行以查询更多的信息:
ls / 显示/.下的所有文件和目录
ls -l 给出文件或者文件夹的详细信息
ls -a 显示所有文件,包括隐藏文
- nodejs同步操作mysql
qiaolevip
学习永无止境每天进步一点点mysqlnodejs
// db-util.js
var mysql = require('mysql');
var pool = mysql.createPool({
connectionLimit : 10,
host: 'localhost',
user: 'root',
password: '',
database: 'test',
port: 3306
});
- 一起学Hive系列文章
superlxw1234
hiveHive入门
[一起学Hive]系列文章 目录贴,入门Hive,持续更新中。
[一起学Hive]之一—Hive概述,Hive是什么
[一起学Hive]之二—Hive函数大全-完整版
[一起学Hive]之三—Hive中的数据库(Database)和表(Table)
[一起学Hive]之四-Hive的安装配置
[一起学Hive]之五-Hive的视图和分区
[一起学Hive
- Spring开发利器:Spring Tool Suite 3.7.0 发布
wiselyman
spring
Spring Tool Suite(简称STS)是基于Eclipse,专门针对Spring开发者提供大量的便捷功能的优秀开发工具。
在3.7.0版本主要做了如下的更新:
将eclipse版本更新至Eclipse Mars 4.5 GA
Spring Boot(JavaEE开发的颠覆者集大成者,推荐大家学习)的配置语言YAML编辑器的支持(包含自动提示,