- 基于深度学习的文本引导的图像编辑
SEU-WYL
深度学习dnn深度学习人工智能
基于深度学习的文本引导的图像编辑(Text-GuidedImageEditing)是一种通过自然语言文本指令对图像进行编辑或修改的技术。它结合了图像生成和自然语言处理(NLP)的最新进展,使用户能够通过描述性文本对图像内容进行精确的调整和操控。1.文本引导的图像编辑的挑战文本和图像之间的对齐:如何将文本中的语义信息准确地映射到图像中的特定区域或元素是一个关键挑战。这涉及到多模态数据的对齐和理解。编
- 多模态Transformer之文本与图像联合建模 - Transformer教程
shandianfk_com
ChatGPTTransformertransformer深度学习人工智能
大家好,今天我们来聊聊一个既前沿又有趣的话题——多模态Transformer,特别是文本与图像的联合建模。对于很多小伙伴来说,Transformer这个词已经不陌生了,但它不仅仅应用于自然语言处理,还能在图像处理、甚至是多模态数据的处理上大显身手。接下来,我会带大家深入了解什么是多模态Transformer,以及它是如何实现文本与图像的联合建模的。Transformer简介首先,我们简单回顾一下T
- 什么是AIGC?有哪些免费工具?
chent_某位
AIGC
AIGC(AIGeneratedContent),即“人工智能生成内容”,是指通过人工智能技术自动生成各种类型的数字内容。AIGC让机器能够根据输入的信息或数据生成符合人类需求的文本、图像、音频、视频等内容,极大提高了内容创作的效率。AIGC的背景与起源随着深度学习和自然语言处理技术的快速发展,人工智能已经不再局限于简单的任务,如分类、预测和数据分析,而是具备了生成内容的能力。生成式AI模型,如O
- transformer架构(Transformer Architecture)原理与代码实战案例讲解
AI架构设计之禅
大数据AI人工智能Python入门实战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
transformer架构(TransformerArchitecture)原理与代码实战案例讲解关键词:Transformer,自注意力机制,编码器-解码器,预训练,微调,NLP,机器翻译作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来自然语言处理(NLP)领域的发展经历了从规则驱动到统计驱动再到深度学习驱动的三个阶段。
- 英伟达(NVIDIA)B200架构解读
weixin_41205263
芯际争霸GPGPU架构gpu算力人工智能硬件架构
H100芯片是一款高性能AI芯片,其中的TransformerEngine是专门用于加速Transformer模型计算的核心部件。Transformer模型是一种自然语言处理(NLP)模型,广泛应用于机器翻译、文本生成等任务。TransformerEngine的电路设计原理主要包括以下几个方面:
- 使用LangChain与Together AI模型交互:深入探讨和实践指南
llzwxh888
langchain人工智能交互python
使用LangChain与TogetherAI模型交互:深入探讨和实践指南1.引言在人工智能和自然语言处理领域,TogetherAI已经成为一个强大的平台,提供了对50多个领先开源模型的访问。本文将深入探讨如何使用LangChain与TogetherAI模型进行交互,为开发者提供实用的知识和见解,同时解决可能遇到的常见问题。2.TogetherAI简介TogetherAI是一个强大的API平台,允许
- OpenLM: 一个灵活的开源大语言模型接口工具
llzwxh888
语言模型人工智能自然语言处理python
OpenLM:一个灵活的开源大语言模型接口工具引言在人工智能和自然语言处理快速发展的今天,大语言模型(LLM)已经成为许多应用的核心。然而,不同的LLM提供商往往有着各自的API和使用方式,这给开发者带来了一定的挑战。本文将介绍OpenLM,这是一个零依赖、兼容OpenAIAPI的LLM提供者接口,它可以直接通过HTTP调用不同的推理端点。我们将深入探讨OpenLM的特性、使用方法,以及如何将其与
- 使用中专API实现AI模型调用与部署
llzwxh888
人工智能easyui前端python
在AI技术领域,如何调用和部署大语言模型(LLM)是一个常见的需求。本文将详细介绍如何通过中专API地址http://api.wlai.vip,实现对OpenAI大模型的调用与部署,并提供一个详细的demo代码示例。引言随着人工智能技术的飞速发展,大语言模型在自然语言处理任务中的表现尤为突出。然而,由于国内访问海外API存在一定限制,本文将使用中专API地址来解决这一问题,并展示如何在本地环境中配
- 深度学习入门篇:PyTorch实现手写数字识别
AI_Guru人工智能
深度学习pytorch人工智能
深度学习作为机器学习的一个分支,近年来在图像识别、自然语言处理等领域取得了显著的成就。在众多的深度学习框架中,PyTorch以其动态计算图、易用性强和灵活度高等特点,受到了广泛的喜爱。本篇文章将带领大家使用PyTorch框架,实现一个手写数字识别的基础模型。手写数字识别简介手写数字识别是计算机视觉领域的一个经典问题,目的是让计算机能够识别并理解手写数字图像。这个问题通常作为深度学习入门的练习,因为
- 基于人工智能的智能语音助手
人工智能发烧友
人工智能
语音助手的自然语言处理模块是语音助手系统的关键组成部分。通过这个模块,系统能够识别用户的意图并做出相应的回应。我们可以使用NLP技术来解析文本输入,并将其转换为系统可以理解的命令或指令。在本项目中,我们将结合语音识别、自然语言处理和语音合成技术,构建一个功能简化的语音助手。一、项目背景与需求分析1.1项目目标本项目旨在创建一个语音助手系统,它可以:1.语音识别:从用户的语音输入中提取文本信息。2.
- 深入掌握大模型精髓:《实战AI大模型》带你全面理解大模型开发!
努力的光头强
人工智能langchainprompttransformer深度学习
今天,人工智能技术的快速发展和广泛应用已经引起了大众的关注和兴趣,它不仅成为技术发展的核心驱动力,更是推动着社会生活的全方位变革。特别是作为AI重要分支的深度学习,通过不断刷新的表现力已引领并定义了一场科技革命。大型深度学习模型(简称AI大模型)以其强大的表征能力和卓越的性能,在自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等领域均取得了突破性的进展。尤其随着AI大模型的广泛应用,无数领域因此受益。AI大模型
- 安装jina,并使用jina的向量化和重排序的功能
MonkeyKing.sun
milvusnumpy
为了在Python的FastAPI项目中使用Jina进行向量化和重排序,您需要按照以下步骤安装和使用Jina。1.安装Jina首先,确保您已经安装了Jina。可以使用pip来安装。pipinstalljina如果需要特定的功能模块,例如自然语言处理相关的向量化模型,可以通过JinaHub获取。pipinstalljina[hub]2.在FastAPI项目中集成Jina接下来,我们将Jina集成到F
- Matlab,Python,Java,C++的比较
Codefengfeng
pythonjavac++
Matlabmatlab是一个大型计算机,擅长矩阵计算与科学计算,适合构建模型;然而,编译软件的运行效率低,不适合大型软件开发。Pythonpython的优势是简单,入门快。适合做数据挖掘、数据分析、机器学习、人工智能、自然语言处理、爬虫、批量文件处理等,此外,Python开源免费,有很多的库,开发环境开发社区都比较友好;不过,Python是动态型的语言,需要更多的测试,并且错误仅仅是在运行的时候
- 【笔记】自然语言处理NLP---概论
xhanZ
NLP相关
(from人文学院开设课程)目录1.自然语言处理概论1.1自然语言处理研究的意义、历史与现状1.1.1自然语言的特点1.1.2自然语言处理研究的意义1.1.3国外研究现状1.2NLP的方法、特点和规律1.2.1理性主义与经验主义1.2.2语料库语言学:经验主义研究方法1.2.3汉语语言处理的方法1.2.4基于知识图谱的深度学习1.自然语言处理概论1.1自然语言处理研究的意义、历史与现状1.1.1自
- 如何利用AI技术来提升用户的个性化体验和社区参与度?
Itfuture03
AI前沿技术人工智能
要利用AI技术提升用户的个性化体验和社区参与度,可以采取以下几种策略:个性化推荐系统:通过AI算法分析用户的行为和偏好,提供定制化的服务和内容推荐,如智能推荐活动、健康管理等,让居民感受到社区的温暖和关怀。智能助手与聊天机器人:引入AI驱动的虚拟助手,提供实时帮助、个性化建议和交互式对话,改善客户体验。自然语言处理(NLP):实现具有AI能力的NLP,创建对用户友好的应用程序,简化用户体验,如客服
- 【拥抱AI】浅谈Prompt的书写规范及要点
奔跑草-
人工智能人工智能promptRAGAI编程大模型LLMAIAgent
Prompt是什么?Prompt是一种技术,它通过自然语言处理来引导用户与机器之间的交互。在人工智能领域,Prompt通常用于生成文本,例如对话系统、机器翻译和文本摘要等应用。它也用于训练模型,以使其能够理解和生成人类语言。Prompt的工作原理是通过建立相应的语料库和语义解析模型,将自然语言转换为机器可识别的指令。在大模型时代,Prompt的使用尤为重要,因为它可以帮助模型更好地理解用户的意图并
- 深度神经网络详解:原理、架构与应用
阿达C
活动dnn计算机网络人工智能神经网络机器学习深度学习
深度神经网络(DeepNeuralNetwork,DNN)是机器学习领域中最为重要和广泛应用的技术之一。它模仿人脑神经元的结构,通过多层神经元的连接和训练,能够处理复杂的非线性问题。在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域,深度神经网络展示了强大的性能。本文将深入解析深度神经网络的基本原理、常见架构及其实际应用。一、深度神经网络的基本原理1.1神经元和感知器神经元是深度神经网络的基本组成单元。一个
- halcon第九讲,深度学习结合大数据实现AI智能识别思想
青莲居士_村长
人工智能、大数据、5G1、什么是人工智能、大数据、5G,三者有什么关联。人工智能(ArtificialIntelligence):英文缩写:AI,人工智能是[计算机]科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以[人类智能]相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和[专家系统]等。人工智能从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,
- Agent Q: 实现自主网页代理的提升
新加坡内哥谈技术
人工智能语言模型自然语言处理
每周跟踪AI热点新闻动向和震撼发展想要探索生成式人工智能的前沿进展吗?订阅我们的简报,深入解析最新的技术突破、实际应用案例和未来的趋势。与全球数同行一同,从行业内部的深度分析和实用指南中受益。不要错过这个机会,成为AI领域的领跑者。点击订阅,与未来同行!订阅:https://rengongzhineng.io/近年来,大型语言模型(LLMs)的能力在自然语言处理和理解领域取得了显著进展,达到了多个
- 《自然语言处理 Transformer 模型详解》
黑色叉腰丶大魔王
自然语言处理transformer人工智能
一、引言在自然语言处理领域,Transformer模型的出现是一个重大的突破。它摒弃了传统的循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN)架构,完全基于注意力机制,在机器翻译、文本生成、问答系统等众多任务中取得了卓越的性能。本文将深入讲解Transformer模型的原理、结构和应用。二、Transformer模型的背景在Transformer出现之前,RNN及其变体(如LSTM和GRU)是自然语言
- 使用Python和Jieba库进行中文情感分析:从文本预处理到模型训练的完整指南
快撑死的鱼
Python算法精解python人工智能开发语言
使用Python和Jieba库进行中文情感分析:从文本预处理到模型训练的完整指南情感分析(SentimentAnalysis)是自然语言处理(NLP)领域中的一个重要分支,旨在从文本中识别出情绪、态度或意见等主观信息。在中文文本处理中,由于语言特性不同于英语,如何高效、准确地分词和提取关键词成为情感分析的关键步骤之一。在这篇文章中,我们将深入探讨如何使用Python和Jieba库进行中文情感分析,
- 第3篇:LangChain的架构总览与设计理念
Gemini技术窝
langchain架构大数据人工智能AIGCnlp
LangChain库是一个专为自然语言处理(NLP)设计的强大工具包,致力于简化复杂语言模型链的构建和执行。在本文中,我们将深入解析LangChain库的架构,详细列出其核心组件、设计理念及其在不同场景中的应用,并讨论其优缺点。文章目录1.LangChain库简介2.核心组件2.1数据输入模块作用2.2数据预处理模块作用2.3数据增强模块作用2.4数据加载与批处理模块作用2.5模型训练模块作用2.
- 人工智能聊天机器人未来趋势:AI聊天机器人演变中会期待什么
AI甲子光年
人工智能机器人
AI聊天机器人正在改变公司与客户沟通的方式,提供24/7的支持和个性化体验。随着技术的不断发展,AI聊天机器人也在变得越来越复杂和高效。本文将探讨AI聊天机器人的未来趋势,并指出预期将在未来几年塑造其发展的主要创新和发展。了解这些趋势对于希望在AI驱动的客户服务动态领域中保持领先地位的企业和开发者来说至关重要。当前的AI聊天机器人趋势1.自然语言处理的改进在最近过去的一段时间里,自然语言处理(NL
- 【Python】解决AttributeError: ‘NoneType‘ object has no attribute ‘xxxx‘
云天徽上
Pandaspython开发语言pandas机器学习numpy
【Python】解决AttributeError:'NoneType'objecthasnoattribute'xxxx'报错欢迎莅临我的个人主页这里是我深耕Python编程、机器学习和自然语言处理(NLP)领域,并乐于分享知识与经验的小天地!博主简介:我是云天徽上,一名对技术充满热情的探索者。多年的Python编程和机器学习实践,使我深入理解了这些技术的核心原理,并能够在实际项目中灵活应用。尤其
- Sora文本生成影像模型背后的创新原理与挑战
noVonN
c语言深度学习算法区块链人工智能
引言随着人工智能技术的飞速发展,OpenAI作为行业领导者,在文本生成领域取得重大突破之后,近日又推出了其在影像生成领域的最新力作——Sora。这款模型将自然语言处理与计算机视觉技术相结合,旨在通过输入文本描述来快速创作出逼真的电影场景,为内容创作者提供了前所未有的艺术表达工具。然而,正如OpenAI所指出的那样,尽管Sora展现出了令人惊叹的创造力,但它在仿真复杂物理现象和理解具体事例因果关系方
- 使用matlab的热门问题
七十二五
值得关注matlab开发语言青少年编程算法经验分享
MATLAB广泛应用于科学计算、数据分析、信号处理、图像处理、机器学习等多个领域,因此热门问题也涵盖了这些方面。以下是一些可能被认为当前最热门的MATLAB问题:深度学习与神经网络:如何使用MATLAB的深度学习工具箱(DeepLearningToolbox)来构建和训练神经网络?如何利用MATLAB进行图像识别、语音识别或自然语言处理等深度学习应用?数据分析与可视化:如何使用MATLAB进行大数
- 大模型日报2024-06-07
赛博 AI
大模型日报人工智能AIGCGPT4oOpenAIGemini
大模型日报2024-06-07大模型资讯大规模单细胞转录组学基础模型研究摘要:大型预训练模型已成为基础模型,在自然语言处理及相关领域取得突破。本文介绍了在单细胞转录组学领域应用大规模基础模型的研究进展。MMLU-Pro:评估语言理解模型的新基准摘要:MMLU-Pro是一个增强型基准,旨在评估语言理解模型在更广泛和更具挑战性的任务中的表现。最近,大型语言模型在自然语言处理领域取得了显著进展,推动了这
- 【自然语言处理】自然语言处理NLP概述及应用
@我们的天空
人工智能技术nlp人工智能深度学习python机器学习自然语言处理scikit-learn
自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,简称NLP)是一门集计算机科学、人工智能以及语言学于一体的交叉学科,致力于让计算机能够理解、解析、生成和处理人类的自然语言。它是人工智能领域的一个关键分支,旨在缩小人与机器之间的交流障碍,使得机器能够更有效地识别并响应人类的自然语言指令或内容。自然语言处理NLP概述基本任务:文本分类:将文本划分为预定义的类别,如情感分析、主题分类等
- 大模型落地指南:从下载到本地化部署全流程解析
网安猫叔
人工智能自然语言处理语言模型AIGC深度学习
一、引言随着人工智能技术的迅猛发展,大规模预训练模型(如GPT-4、BERT等)在自然语言处理、图像识别等领域展现出了卓越的性能。然而,如何将这些强大的模型从理论落地到实际应用中,仍然是许多技术从业者面临的挑战。本篇文章旨在为读者提供一份详尽的大模型落地指南,从模型的下载、文件结构的解析,到本地化部署的具体步骤,全面覆盖整个流程。无论你是初次接触大模型的新手,还是希望深入了解部署细节的资深开发者,
- 自然语言处理系列六十六》对话机器人项目实战》对话机器人原理与介绍
陈敬雷-充电了么-CEO兼CTO
python人工智能算法自然语言处理机器人人工智能AIGCchatgptgptai
注:此文章内容均节选自充电了么创始人,CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《自然语言处理原理与实战》(人工智能科学与技术丛书)【陈敬雷编著】【清华大学出版社】文章目录自然语言处理系列六十六对话机器人项目实战》对话机器人原理与介绍对话机器人项目代码实战总结自然语言处理系列六十六对话机器人项目实战》对话机器人原理与介绍对话机器人是一个用来模拟人类对话或聊天的计算机程序,本质上是通过机器学习和人工智能等技术让
- 分享100个最新免费的高匿HTTP代理IP
mcj8089
代理IP代理服务器匿名代理免费代理IP最新代理IP
推荐两个代理IP网站:
1. 全网代理IP:http://proxy.goubanjia.com/
2. 敲代码免费IP:http://ip.qiaodm.com/
120.198.243.130:80,中国/广东省
58.251.78.71:8088,中国/广东省
183.207.228.22:83,中国/
- mysql高级特性之数据分区
annan211
java数据结构mongodb分区mysql
mysql高级特性
1 以存储引擎的角度分析,分区表和物理表没有区别。是按照一定的规则将数据分别存储的逻辑设计。器底层是由多个物理字表组成。
2 分区的原理
分区表由多个相关的底层表实现,这些底层表也是由句柄对象表示,所以我们可以直接访问各个分区。存储引擎管理分区的各个底层
表和管理普通表一样(所有底层表都必须使用相同的存储引擎),分区表的索引只是
- JS采用正则表达式简单获取URL地址栏参数
chiangfai
js地址栏参数获取
GetUrlParam:function GetUrlParam(param){
var reg = new RegExp("(^|&)"+ param +"=([^&]*)(&|$)");
var r = window.location.search.substr(1).match(reg);
if(r!=null
- 怎样将数据表拷贝到powerdesigner (本地数据库表)
Array_06
powerDesigner
==================================================
1、打开PowerDesigner12,在菜单中按照如下方式进行操作
file->Reverse Engineer->DataBase
点击后,弹出 New Physical Data Model 的对话框
2、在General选项卡中
Model name:模板名字,自
- logbackのhelloworld
飞翔的马甲
日志logback
一、概述
1.日志是啥?
当我是个逗比的时候我是这么理解的:log.debug()代替了system.out.print();
当我项目工作时,以为是一堆得.log文件。
这两天项目发布新版本,比较轻松,决定好好地研究下日志以及logback。
传送门1:日志的作用与方法:
http://www.infoq.com/cn/articles/why-and-how-log
上面的作
- 新浪微博爬虫模拟登陆
随意而生
新浪微博
转载自:http://hi.baidu.com/erliang20088/item/251db4b040b8ce58ba0e1235
近来由于毕设需要,重新修改了新浪微博爬虫废了不少劲,希望下边的总结能够帮助后来的同学们。
现行版的模拟登陆与以前相比,最大的改动在于cookie获取时候的模拟url的请求
- synchronized
香水浓
javathread
Java语言的关键字,可用来给对象和方法或者代码块加锁,当它锁定一个方法或者一个代码块的时候,同一时刻最多只有一个线程执行这段代码。当两个并发线程访问同一个对象object中的这个加锁同步代码块时,一个时间内只能有一个线程得到执行。另一个线程必须等待当前线程执行完这个代码块以后才能执行该代码块。然而,当一个线程访问object的一个加锁代码块时,另一个线程仍然
- maven 简单实用教程
AdyZhang
maven
1. Maven介绍 1.1. 简介 java编写的用于构建系统的自动化工具。目前版本是2.0.9,注意maven2和maven1有很大区别,阅读第三方文档时需要区分版本。 1.2. Maven资源 见官方网站;The 5 minute test,官方简易入门文档;Getting Started Tutorial,官方入门文档;Build Coo
- Android 通过 intent传值获得null
aijuans
android
我在通过intent 获得传递兑现过的时候报错,空指针,我是getMap方法进行传值,代码如下 1 2 3 4 5 6 7 8 9
public
void
getMap(View view){
Intent i =
- apache 做代理 报如下错误:The proxy server received an invalid response from an upstream
baalwolf
response
网站配置是apache+tomcat,tomcat没有报错,apache报错是:
The proxy server received an invalid response from an upstream server. The proxy server could not handle the request GET /. Reason: Error reading fr
- Tomcat6 内存和线程配置
BigBird2012
tomcat6
1、修改启动时内存参数、并指定JVM时区 (在windows server 2008 下时间少了8个小时)
在Tomcat上运行j2ee项目代码时,经常会出现内存溢出的情况,解决办法是在系统参数中增加系统参数:
window下, 在catalina.bat最前面
set JAVA_OPTS=-XX:PermSize=64M -XX:MaxPermSize=128m -Xms5
- Karam与TDD
bijian1013
KaramTDD
一.TDD
测试驱动开发(Test-Driven Development,TDD)是一种敏捷(AGILE)开发方法论,它把开发流程倒转了过来,在进行代码实现之前,首先保证编写测试用例,从而用测试来驱动开发(而不是把测试作为一项验证工具来使用)。
TDD的原则很简单:
a.只有当某个
- [Zookeeper学习笔记之七]Zookeeper源代码分析之Zookeeper.States
bit1129
zookeeper
public enum States {
CONNECTING, //Zookeeper服务器不可用,客户端处于尝试链接状态
ASSOCIATING, //???
CONNECTED, //链接建立,可以与Zookeeper服务器正常通信
CONNECTEDREADONLY, //处于只读状态的链接状态,只读模式可以在
- 【Scala十四】Scala核心八:闭包
bit1129
scala
Free variable A free variable of an expression is a variable that’s used inside the expression but not defined inside the expression. For instance, in the function literal expression (x: Int) => (x
- android发送json并解析返回json
ronin47
android
package com.http.test;
import org.apache.http.HttpResponse;
import org.apache.http.HttpStatus;
import org.apache.http.client.HttpClient;
import org.apache.http.client.methods.HttpGet;
import
- 一份IT实习生的总结
brotherlamp
PHPphp资料php教程php培训php视频
今天突然发现在不知不觉中自己已经实习了 3 个月了,现在可能不算是真正意义上的实习吧,因为现在自己才大三,在这边撸代码的同时还要考虑到学校的功课跟期末考试。让我震惊的是,我完全想不到在这 3 个月里我到底学到了什么,这是一件多么悲催的事情啊。同时我对我应该 get 到什么新技能也很迷茫。所以今晚还是总结下把,让自己在接下来的实习生活有更加明确的方向。最后感谢工作室给我们几个人这个机会让我们提前出来
- 据说是2012年10月人人网校招的一道笔试题-给出一个重物重量为X,另外提供的小砝码重量分别为1,3,9。。。3^N。 将重物放到天平左侧,问在两边如何添加砝码
bylijinnan
java
public class ScalesBalance {
/**
* 题目:
* 给出一个重物重量为X,另外提供的小砝码重量分别为1,3,9。。。3^N。 (假设N无限大,但一种重量的砝码只有一个)
* 将重物放到天平左侧,问在两边如何添加砝码使两边平衡
*
* 分析:
* 三进制
* 我们约定括号表示里面的数是三进制,例如 47=(1202
- dom4j最常用最简单的方法
chiangfai
dom4j
要使用dom4j读写XML文档,需要先下载dom4j包,dom4j官方网站在 http://www.dom4j.org/目前最新dom4j包下载地址:http://nchc.dl.sourceforge.net/sourceforge/dom4j/dom4j-1.6.1.zip
解开后有两个包,仅操作XML文档的话把dom4j-1.6.1.jar加入工程就可以了,如果需要使用XPath的话还需要
- 简单HBase笔记
chenchao051
hbase
一、Client-side write buffer 客户端缓存请求 描述:可以缓存客户端的请求,以此来减少RPC的次数,但是缓存只是被存在一个ArrayList中,所以多线程访问时不安全的。 可以使用getWriteBuffer()方法来取得客户端缓存中的数据。 默认关闭。 二、Scan的Caching 描述: next( )方法请求一行就要使用一次RPC,即使
- mysqldump导出时出现when doing LOCK TABLES
daizj
mysqlmysqdump导数据
执行 mysqldump -uxxx -pxxx -hxxx -Pxxxx database tablename > tablename.sql
导出表时,会报
mysqldump: Got error: 1044: Access denied for user 'xxx'@'xxx' to database 'xxx' when doing LOCK TABLES
解决
- CSS渲染原理
dcj3sjt126com
Web
从事Web前端开发的人都与CSS打交道很多,有的人也许不知道css是怎么去工作的,写出来的css浏览器是怎么样去解析的呢?当这个成为我们提高css水平的一个瓶颈时,是否应该多了解一下呢?
一、浏览器的发展与CSS
- 《阿甘正传》台词
dcj3sjt126com
Part Ⅰ:
《阿甘正传》Forrest Gump经典中英文对白
Forrest: Hello! My names Forrest. Forrest Gump. You wanna Chocolate? I could eat about a million and a half othese. My momma always said life was like a box ochocol
- Java处理JSON
dyy_gusi
json
Json在数据传输中很好用,原因是JSON 比 XML 更小、更快,更易解析。
在Java程序中,如何使用处理JSON,现在有很多工具可以处理,比较流行常用的是google的gson和alibaba的fastjson,具体使用如下:
1、读取json然后处理
class ReadJSON
{
public static void main(String[] args)
- win7下nginx和php的配置
geeksun
nginx
1. 安装包准备
nginx : 从nginx.org下载nginx-1.8.0.zip
php: 从php.net下载php-5.6.10-Win32-VC11-x64.zip, php是免安装文件。
RunHiddenConsole: 用于隐藏命令行窗口
2. 配置
# java用8080端口做应用服务器,nginx反向代理到这个端口即可
p
- 基于2.8版本redis配置文件中文解释
hongtoushizi
redis
转载自: http://wangwei007.blog.51cto.com/68019/1548167
在Redis中直接启动redis-server服务时, 采用的是默认的配置文件。采用redis-server xxx.conf 这样的方式可以按照指定的配置文件来运行Redis服务。下面是Redis2.8.9的配置文
- 第五章 常用Lua开发库3-模板渲染
jinnianshilongnian
nginxlua
动态web网页开发是Web开发中一个常见的场景,比如像京东商品详情页,其页面逻辑是非常复杂的,需要使用模板技术来实现。而Lua中也有许多模板引擎,如目前我在使用的lua-resty-template,可以渲染很复杂的页面,借助LuaJIT其性能也是可以接受的。
如果学习过JavaEE中的servlet和JSP的话,应该知道JSP模板最终会被翻译成Servlet来执行;而lua-r
- JZSearch大数据搜索引擎
颠覆者
JavaScript
系统简介:
大数据的特点有四个层面:第一,数据体量巨大。从TB级别,跃升到PB级别;第二,数据类型繁多。网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三,价值密度低。以视频为例,连续不间断监控过程中,可能有用的数据仅仅有一两秒。第四,处理速度快。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。业界将其归纳为4个“V”——Volume,Variety,Value,Velocity。大数据搜索引
- 10招让你成为杰出的Java程序员
pda158
java编程框架
如果你是一个热衷于技术的
Java 程序员, 那么下面的 10 个要点可以让你在众多 Java 开发人员中脱颖而出。
1. 拥有扎实的基础和深刻理解 OO 原则 对于 Java 程序员,深刻理解 Object Oriented Programming(面向对象编程)这一概念是必须的。没有 OOPS 的坚实基础,就领会不了像 Java 这些面向对象编程语言
- tomcat之oracle连接池配置
小网客
oracle
tomcat版本7.0
配置oracle连接池方式:
修改tomcat的server.xml配置文件:
<GlobalNamingResources>
<Resource name="utermdatasource" auth="Container"
type="javax.sql.DataSou
- Oracle 分页算法汇总
vipbooks
oraclesql算法.net
这是我找到的一些关于Oracle分页的算法,大家那里还有没有其他好的算法没?我们大家一起分享一下!
-- Oracle 分页算法一
select * from (
select page.*,rownum rn from (select * from help) page
-- 20 = (currentPag