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雷 电法王
大模型部署linuxpythonvscodelanguagemodel
文章目录一、说明二、配置环境2.1安装虚拟环境2.2安装vllm2.3对应版本的pytorch安装2.4安装flash_attn2.5下载模型三、运行代码3.1启动服务3.2调用代码验证一、说明本文主要介绍vllm本地部署BAAI/bge-reranker-v2-m3模型API服务实战教程本文是在Ubuntu24.04+CUDA12.8+Python3.12环境下复现成功的二、配置环境2.1安装虚
- 模型训练与部署注意事项篇---resize
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图像处理篇深度学习篇模型训练与部署注意事项篇深度学习计算机视觉人工智能
图像大小的影响在YOLOv系列模型的训练和推理部署过程中,图像大小的选择是影响模型性能(精度、速度、泛化能力)的关键因素之一。两者的关系既相互关联,又存在一定的灵活性,具体可从以下几个方面详细分析:一、核心关系:训练与推理图像大小的“基准一致性”YOLOv模型(如YOLOv5、v7、v8等)的训练和推理图像大小通常以**“基准尺寸”**为核心关联,即训练时设定的图像尺寸会作为模型设计的基础,而推理
- 上位机知识篇---Linux中的文件挂载
Atticus-Orion
上位机操作篇linux运维网络文件挂载
文章目录前言1.挂载的基本概念文件系统挂载点设备文件2.挂载的命令挂载文件系统示例卸载文件系统示例3.挂载的常用选项示例4.自动挂载(/etc/fstab文件)示例使用UUID挂载5.挂载网络文件系统(NFS)挂载NFS示例6.挂载ISO文件挂载ISO文件示例7.查看已挂载的文件系统8.挂载的注意事项9.挂载的常见问题挂载失败卸载失败10.总结前言在Linux系统中,文件挂载是指将一个文件系统(如
- 《Effective Python》第十三章 测试与调试——使用 pdb 进行交互式调试
不学无术の码农
EffectivePython精读笔记python开发语言
引言本文基于《EffectivePython:125SpecificWaystoWriteBetterPython,3rdEdition》第十三章:测试与调试中的Item114:ConsiderInteractiveDebuggingwithpdb,旨在系统总结书中关于Python内置调试器pdb的使用方法,结合笔者在实际开发中的调试经验,探讨其应用场景、技巧以及延伸思考。Python开发过程中,
- java 对象中必须有属性和方法_Java反射机制(三):调用对象的私有属性和方法...
WebKing
java对象中必须有属性和方法
一、通过反射调用类中的方法在正常情况下,得到类的对象后,我们就可以直接调用类中的方法了,如果要想调用的话,则肯定必须清楚地知道要调用的方法是什么,之后通过Class类中的getMethod方法,可得到Method对象。publicMethodgetMethod(Stringname,Class>...parameterTypes)throwsNoSuchMethodException,Securi
- 浏览器的事件循环中的任务队列(消息队列)
小吴在摸渝
前端
在浏览器的事件循环中,任务队列是有优先级的。这些优先级决定了在一次事件循环中,哪些任务会被优先执行。以下是一些主要的任务队列及其优先级:微任务队列(优先级最高):这个队列用于存放需要最快执行的任务。添加任务到微任务队列的主要方式是使用Promise和MutationObserver1。交互队列(优先级高):这个队列用于存放用户操作后产生的事件处理任务,例如鼠标点击、页面滚动等。延时队列(优先级中)
- ModBus总线协议
小仇学长
STM32网络Modbus协议
一、知识点1.什么是Modbus协议?Modbus是一种工业通信协议,最早由Modicon公司在1979年提出,目的是用于PLC(可编程逻辑控制器)之间的数据通信。它是主从式通信,即一个主机(主设备)控制一个或多个从机(从设备)。它常用于RS-232、RS-485串口通信,也可以用于TCP/IP网络通信(叫做ModbusTCP)。2.核心特征特征项内容通信结构主从式(Master/Slave)通信
- Python装饰器(decorator)
Python装饰器(decorator)是一种高阶函数,用于在不修改原函数代码的情况下,动态地为函数添加额外的功能。它本质上是一个接受函数作为输入并返回新函数的函数,常用于日志记录、性能测试、权限验证等场景。以下是关于Python装饰器的详细讲解:1.基本概念装饰器是一个函数,它接受一个函数作为参数,并返回一个新的函数。新函数通常会在调用原函数前后执行一些额外的逻辑。装饰器的语法糖是@decora
- c++中如何排查死锁
三月微风
c++java开发语言
排查死锁(deadlock)是多线程C++开发中的一项核心调试技能,死锁通常是因为多个线程交叉持有资源而相互等待导致程序卡死。下面详细讲讲如何排查和预防死锁:一、死锁的常见成因锁获取顺序不一致(最常见)多个互斥量之间相互等待一个线程尝试多次加锁同一个非递归互斥锁忘记释放锁条件变量使用错误(如wait时未持锁)二、排查死锁的方法✅1.日志调试法在加锁和解锁前后打日志,确认:哪些线程获取了锁哪个线程卡
- Xcode 26 现已发布,并支持代码智能 它与基于 Cursor 和 AI Agent 的工作流程相比如何?
知识大胖
SwiftUI源码大全xcodemacoside
简介Xcode26昨天发布了!惊喜的是,它支持macOS15,但要使用新的ChatGPT助手,你需要macOS26Tahoe。所以我把我的M3MaxMacBookPro升级到了Tahoe。我不是说你应该升级,但我这么做是为了测试Xcode的新功能并与大家分享!值得注意的是,这是迄今为止最小的Xcode版本(下载大小)!正如Apple在Xcode新功能会话视频(我建议您观看)中所说的那样,这是一项巨
- 浏览器的消息队列和事件循环机制(宏任务和微任务)
jieyucx
前端性能优化前端浏览器消息队列eventloop宏任务微任务
引言在当今互联网时代,我们常常使用浏览器来访问各种网页和应用程序。然而,你是否有想过浏览器是如何处理和执行我们在网页中触发的各种事件和任务的呢?这就涉及到浏览器的消息队列和事件循环机制。浏览器作为一个复杂的软件系统,需要高效地管理和执行各种任务,以保证用户能够流畅地使用网页和应用程序。而消息队列和事件循环机制就是浏览器用来处理这些任务的核心机制。在本文中,我们将深入探讨浏览器的消息队列和事件循环机
- 法律科技领域人工智能代理构建的十个经验教训,一位人工智能工程师通过构建、部署和维护智能代理的经验教训来优化法律工作流程的历程。
知识大胖
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目录介绍什么是代理人?为什么它对法律如此重要?法律技术中代理用例示例-合同审查代理-法律研究代理在LegalTech中使用代理的十个教训-教训1:即使代理很酷,它们也不能解决所有问题-教训2:选择最适合您用例的框架-教训3:能够快速迭代不同的模型-教训4:从简单开始,必要时扩展-教训5:使用跟踪解决方案;您将需要它-教训6:确保跟踪成本,代理循环可能很昂贵-教训7:将控制权交给最终用户(人在环路中
- 如何在 Linux 上安装 RTX 5090 / 5080 /5070 Ti / 5070 驱动程序 — 详细指南
知识大胖
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简介为了获得最佳性能,您需要在Linux上运行5090/5080/5070Ti/5070或其他50系列GPU(或Windows上的WSL)。这篇文章将包含有关如何操作的详细指南。主线内核和驱动程序怪癖之旅Nvidia50系列GPU拥有最新的Nvidia技术。但是,新硬件需要一些新软件或更新,这需要一些耐心。如果您在这里,您可能会遇到Ubuntu默认设置的障碍。不要害怕!我最近自己摸索了这个迷宫,结
- AI MCP教程之 什么是 MCP?利用本地 LLM 、MCP、DeepSeek 集成构建您自己的 AI 驱动工具
知识大胖
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介绍利用模型上下文协议(MCP)的工具吸引了我们的注意力—将AI变成触手可及的生产力引擎。它们巧妙、高效,让人难以抗拒。但如果您可以将这样的功能添加到自己的工具中,会怎么样呢?在本指南中,我将引导您构建一个具有本地运行的大型语言模型(LLM)和MCP集成的AI工具-让您以类似的方式自动执行利用MCP的工具您喜欢的任务。推荐文章《AnythingLLM教程系列之12AnythingLLM上的Olla
- 使用 Deepseek Zero Coding Experience 创建类似飞扬的小鸟游戏
知识大胖
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简介Flappybird在苹果商店推出后,每天大约能赚5000美元,但后来被苹果故意下架。现在我正尝试使用Deepseek制作这样一款游戏。技术在不断变化,编码知识也在不断变化,只需修改代码即可获得结果。让我们在Deepseek上试试这款游戏:推荐文章《如何在本地电脑上安装和使用DeepSeekR-1》权重1,DeepSeek《Nvidia系列之使用NVIDIAIsaacSim和ROS2的命令行控
- 24GB GPU 中的 DeepSeek R1:Unsloth AI 针对 671B 参数模型进行动态量化
知识大胖
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简介最初的DeepSeekR1是一个拥有6710亿个参数的语言模型,UnslothAI团队对其进行了动态量化,将模型大小减少了80%(从720GB减少到131GB),同时保持了强大的性能。当添加模型卸载功能时,该模型可以在24GBVRAM下以低令牌/秒的推理速度运行。推荐文章《本地构建AI智能分析助手之01快速安装,使用PandasAI和Ollama进行数据分析,用自然语言向你公司的数据提问为决策
- 在 Obsidian 中本地使用 DeepSeek — 无需互联网!
知识大胖
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简介您是否想在Obsidian内免费使用类似于ChatGPT的本地LLM?如果是,那么本指南适合您!我将引导您完成在Obsidian中安装和使用DeepSeek-R1模型的确切步骤,这样您就可以在笔记中拥有一个由AI驱动的第二大脑。推荐文章《24GBGPU中的DeepSeekR1:UnslothAI针对671B参数模型进行动态量化》权重1,DeepSeek类《在RaspberryPi上运行语音识别
- NVIDIA 系列之 使用生成式 AI 增强 ROS2 机器人技术:使用 BLIP 和 Isaac Sim 进行实时图像字幕制作
知识大胖
NVIDIAGPU和大语言模型开发教程人工智能机器人
简介在快速发展的机器人领域,集成先进的AI模型可以显著增强机器人系统的功能。在本博客中,我们将探讨如何在ROS2(机器人操作系统2)环境中利用BLIP(引导语言图像预训练)模型进行实时图像字幕制作,并使用NVIDIAIsaacSim进行模拟。我们将介绍如何实现一个ROS2节点,该节点订阅摄像头源、应用BLIP模型进行图像字幕制作,并实时显示结果。这种集成展示了生成式AI在增强人机交互方面的强大功能
- 卫星分析系列之 使用卫星图像量化野火烧毁面积 在 Google Colab 中使用 Python 使用 Sentinel-2 图像确定森林火灾烧毁面积
知识大胖
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简介几年前,当大多数气候模型预测如果我们不采取必要措施,洪水、热浪和野火将会发生更多时,我没想到这些不寻常的灾难现象会成为常见事件。其中,野火每年摧毁大量森林面积。如果你搜索不同地方的重大野火表格,你会发现令人震惊的统计数据,显示由于野火,地球上有多少森林面积正在消失。在本教程中,我将结合我已经发表过的关于下载、处理卫星图像和可视化野火的故事,量化加州发生的其中一场重大野火的烧毁面积。与之前的帖子
- AnythingLLM教程系列之 12 AnythingLLM 上的 Ollama 与 MySQL+PostgreSQL
知识大胖
NVIDIAGPU和大语言模型开发教程mysqlpostgresql数据库anythingllmollama
简介一款全栈应用程序,可让您将任何文档、资源或内容转换为上下文,任何LLM都可以在聊天期间将其用作参考。此应用程序允许您选择要使用的LLM或矢量数据库,并支持多用户管理和权限。本文将介绍如何在AnythingLLM上将Ollama与MySQL+PostgreSQL连接起来。系列文章如何安装《无需任何代码构建自己的大模型知识库:AnythingLLM最易于使用的一体化AI应用程序,可以执行RAG、A
- dpdk-testpmd 统计显示
背景最近在做测试的发现testpmdshowport统计的Tx-packets是个极大值,很不符合预期。硬件同学说,这个是软件统计,一定是软件问题。我大概知道它是个硬件统计,但是并不能确定,于是,做了一下代码的分析。testpmd>showportstats0########################NICstatisticsforport0########################R
- array_map函数在PHP类中调用内部方法简介
Houzhyan
phpphp函数库
在PHP编程中,我们经常会遇到处理数组的单元数据问题,比如对数组中每个单元应用自定义函数。一种方法是通过循环遍历整个数组,对每个单元调用自定义函数,然后用返回值替换原数组相应单元的值。这也是最常见和简单的方法,在此就不举例了。一种方法是通过PHP提供的array_map函数回调自定义函数,这也是被推荐的方法。array_map--将回调函数作用到给定数组的单元上说明:arrayarray_map(
- 在 openEuler 24.03 LTS-SP1 安装 KubeSphere + K8s 集群时 kubelet 默认连接 127.0.0.1 问题分析与解决
gs80140
各种问题kuberneteskubelet容器
目录在openEuler24.03LTS-SP1安装KubeSphere+K8s集群时kubelet默认连接127.0.0.1问题分析与解决❗问题现象问题根因分析✅解决方案方案一:修改每个节点的kubelet配置(推荐)方案二:预防性修改安装模板(集群安装前)总结在openEuler24.03LTS-SP1安装KubeSphere+K8s集群时kubelet默认连接127.0.0.1问题分析与解决
- 在 Linux(openEuler 24.03 LTS-SP1)上安装 Kubernetes + KubeSphere 的防火墙放行全攻略
目录在Linux(openEuler24.03LTS-SP1)上安装Kubernetes+KubeSphere的防火墙放行全攻略一、为什么要先搞定防火墙?二、目标环境三、需放行的端口和协议列表四、核心工具说明1.修正后的exec.sh脚本(支持管道/重定向)2.批量放行脚本:open_firewall.sh五、使用示例1.批量放行端口2.查看当前防火墙规则3.仅开放单一端口(临时需求)4.检查特定
- 使用STM32单片机控制步进电动机是一个常见的应用场景
QoyOle
单片机stm32mongodb
使用STM32单片机控制步进电动机是一个常见的应用场景。步进电动机可以通过产生脉冲信号来控制转动角度和速度。在本文中,我们将详细介绍如何使用STM32单片机来生成脉冲信号并控制步进电动机。下面是一个简要的步骤概览:初始化STM32单片机的GPIO引脚:首先,我们需要初始化单片机的GPIO引脚,以将其配置为输出模式。这些引脚将用于产生脉冲信号,并控制步进电动机的步进脚。具体的引脚配置取决于你使用的具
- C++中NULL等于啥
奇妙之二进制
嵌入式/Linux#C++编程法则c++开发语言
文章目录**一、`NULL`的标准定义****二、常见实现方式**1.**定义为整数`0`**2.**定义为`0L`或`(void*)0`**(较少见)**三、与C语言的关键区别****四、`NULL`在C++中的问题**1.**重载函数匹配歧义**2.**模板参数推导错误****五、C++11+的替代方案:`nullptr`****六、最佳实践****七、总结**在C++中,NULL的定义与行为
- 使用NVIDIA NeRF将2D图像转换为逼真的3D模型(Python)
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3dpython计算机视觉Python
使用NVIDIANeRF将2D图像转换为逼真的3D模型(Python)NeuralRadianceFields(NeRF)是一种强大的方法,可以将2D图像转换为逼真的3D模型。它使用神经网络来建模场景的辐射场,并通过渲染多个视角的图像来重建3D模型。在本文中,我们将使用Python和NVIDIANeRF库来实现这一过程。首先,我们需要安装所需的库。我们可以通过以下命令使用pip安装NVIDIANe
- php中调用对象的方法可以使用array($object, ‘methodName‘)?
IT 老王
phpandroid开发语言
是的,在PHP中,array($object,'methodName')是一种标准的回调语法,用于表示“调用某个对象的特定方法”。这种语法可以被许多函数(如call_user_func()、call_user_func_array()、usort()等)识别并执行。语法原理在PHP中,可调用对象(callable)有多种形式,其中之一是[对象实例,方法名]数组:第一个元素:对象实例(必须是已实例化
- 【收藏系列】Python 常用装饰器全解析
Gaffey大杂烩
pythonpython装饰器
Python常用装饰器全解析装饰器是Python中一个强大的特性,它允许我们在不修改原函数或类的情况下,扩展或修改其功能。本文将详细介绍几个最常用的内置装饰器。Python装饰器速查表(一句话用途)装饰器一句话作用概述@classmethod定义一个类方法,第一个参数是类本身(cls),常用于工厂函数或操作类属性。@staticmethod定义一个不依赖实例或类的工具方法,无需self或cls参数
- C#常见面试题
rapLiu
java开发语言
1.i++中为什么用到锁在C#中,i++通常不需要用锁,因为i++操作本身是一个原子操作。原子操作是指一个操作要么完全执行,要么完全不执行,不会被中断。因此,在单线程环境下,i++操作是安全的。然而,在多线程环境下,如果多个线程同时对i进行++操作,就可能会出现竞争条件(racecondition),导致数据不一致或错误的结果。为了避免这种情况,需要使用锁来保护i的操作,确保在同一时刻只有一个线程
- apache 安装linux windows
墙头上一根草
apacheinuxwindows
linux安装Apache 有两种方式一种是手动安装通过二进制的文件进行安装,另外一种就是通过yum 安装,此中安装方式,需要物理机联网。以下分别介绍两种的安装方式
通过二进制文件安装Apache需要的软件有apr,apr-util,pcre
1,安装 apr 下载地址:htt
- fill_parent、wrap_content和match_parent的区别
Cb123456
match_parentfill_parent
fill_parent、wrap_content和match_parent的区别:
1)fill_parent
设置一个构件的布局为fill_parent将强制性地使构件扩展,以填充布局单元内尽可能多的空间。这跟Windows控件的dockstyle属性大体一致。设置一个顶部布局或控件为fill_parent将强制性让它布满整个屏幕。
2) wrap_conte
- 网页自适应设计
天子之骄
htmlcss响应式设计页面自适应
网页自适应设计
网页对浏览器窗口的自适应支持变得越来越重要了。自适应响应设计更是异常火爆。再加上移动端的崛起,更是如日中天。以前为了适应不同屏幕分布率和浏览器窗口的扩大和缩小,需要设计几套css样式,用js脚本判断窗口大小,选择加载。结构臃肿,加载负担较大。现笔者经过一定时间的学习,有所心得,故分享于此,加强交流,共同进步。同时希望对大家有所
- [sql server] 分组取最大最小常用sql
一炮送你回车库
SQL Server
--分组取最大最小常用sql--测试环境if OBJECT_ID('tb') is not null drop table tb;gocreate table tb( col1 int, col2 int, Fcount int)insert into tbselect 11,20,1 union allselect 11,22,1 union allselect 1
- ImageIO写图片输出到硬盘
3213213333332132
javaimage
package awt;
import java.awt.Color;
import java.awt.Font;
import java.awt.Graphics;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imagei
- 自己的String动态数组
宝剑锋梅花香
java动态数组数组
数组还是好说,学过一两门编程语言的就知道,需要注意的是数组声明时需要把大小给它定下来,比如声明一个字符串类型的数组:String str[]=new String[10]; 但是问题就来了,每次都是大小确定的数组,我需要数组大小不固定随时变化怎么办呢? 动态数组就这样应运而生,龙哥给我们讲的是自己用代码写动态数组,并非用的ArrayList 看看字符
- pinyin4j工具类
darkranger
.net
pinyin4j工具类Java工具类 2010-04-24 00:47:00 阅读69 评论0 字号:大中小
引入pinyin4j-2.5.0.jar包:
pinyin4j是一个功能强悍的汉语拼音工具包,主要是从汉语获取各种格式和需求的拼音,功能强悍,下面看看如何使用pinyin4j。
本人以前用AscII编码提取工具,效果不理想,现在用pinyin4j简单实现了一个。功能还不是很完美,
- StarUML学习笔记----基本概念
aijuans
UML建模
介绍StarUML的基本概念,这些都是有效运用StarUML?所需要的。包括对模型、视图、图、项目、单元、方法、框架、模型块及其差异以及UML轮廓。
模型、视与图(Model, View and Diagram)
&
- Activiti最终总结
avords
Activiti id 工作流
1、流程定义ID:ProcessDefinitionId,当定义一个流程就会产生。
2、流程实例ID:ProcessInstanceId,当开始一个具体的流程时就会产生,也就是不同的流程实例ID可能有相同的流程定义ID。
3、TaskId,每一个userTask都会有一个Id这个是存在于流程实例上的。
4、TaskDefinitionKey和(ActivityImpl activityId
- 从省市区多重级联想到的,react和jquery的差别
bee1314
jqueryUIreact
在我们的前端项目里经常会用到级联的select,比如省市区这样。通常这种级联大多是动态的。比如先加载了省,点击省加载市,点击市加载区。然后数据通常ajax返回。如果没有数据则说明到了叶子节点。 针对这种场景,如果我们使用jquery来实现,要考虑很多的问题,数据部分,以及大量的dom操作。比如这个页面上显示了某个区,这时候我切换省,要把市重新初始化数据,然后区域的部分要从页面
- Eclipse快捷键大全
bijian1013
javaeclipse快捷键
Ctrl+1 快速修复(最经典的快捷键,就不用多说了)Ctrl+D: 删除当前行 Ctrl+Alt+↓ 复制当前行到下一行(复制增加)Ctrl+Alt+↑ 复制当前行到上一行(复制增加)Alt+↓ 当前行和下面一行交互位置(特别实用,可以省去先剪切,再粘贴了)Alt+↑ 当前行和上面一行交互位置(同上)Alt+← 前一个编辑的页面Alt+→ 下一个编辑的页面(当然是针对上面那条来说了)Alt+En
- js 笔记 函数
征客丶
JavaScript
一、函数的使用
1.1、定义函数变量
var vName = funcation(params){
}
1.2、函数的调用
函数变量的调用: vName(params);
函数定义时自发调用:(function(params){})(params);
1.3、函数中变量赋值
var a = 'a';
var ff
- 【Scala四】分析Spark源代码总结的Scala语法二
bit1129
scala
1. Some操作
在下面的代码中,使用了Some操作:if (self.partitioner == Some(partitioner)),那么Some(partitioner)表示什么含义?首先partitioner是方法combineByKey传入的变量,
Some的文档说明:
/** Class `Some[A]` represents existin
- java 匿名内部类
BlueSkator
java匿名内部类
组合优先于继承
Java的匿名类,就是提供了一个快捷方便的手段,令继承关系可以方便地变成组合关系
继承只有一个时候才能用,当你要求子类的实例可以替代父类实例的位置时才可以用继承。
在Java中内部类主要分为成员内部类、局部内部类、匿名内部类、静态内部类。
内部类不是很好理解,但说白了其实也就是一个类中还包含着另外一个类如同一个人是由大脑、肢体、器官等身体结果组成,而内部类相
- 盗版win装在MAC有害发热,苹果的东西不值得买,win应该不用
ljy325
游戏applewindowsXPOS
Mac mini 型号: MC270CH-A RMB:5,688
Apple 对windows的产品支持不好,有以下问题:
1.装完了xp,发现机身很热虽然没有运行任何程序!貌似显卡跑游戏发热一样,按照那样的发热量,那部机子损耗很大,使用寿命受到严重的影响!
2.反观安装了Mac os的展示机,发热量很小,运行了1天温度也没有那么高
&nbs
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-生成器模式-Builder
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
/**
* 生成器模式的意图在于将一个复杂的构建与其表示相分离,使得同样的构建过程可以创建不同的表示(GoF)
* 个人理解:
* 构建一个复杂的对象,对于创建者(Builder)来说,一是要有数据来源(rawData),二是要返回构
- JIRA与SVN插件安装
chenyu19891124
SVNjira
JIRA安装好后提交代码并要显示在JIRA上,这得需要用SVN的插件才能看见开发人员提交的代码。
1.下载svn与jira插件安装包,解压后在安装包(atlassian-jira-subversion-plugin-0.10.1)
2.解压出来的包里下的lib文件夹下的jar拷贝到(C:\Program Files\Atlassian\JIRA 4.3.4\atlassian-jira\WEB
- 常用数学思想方法
comsci
工作
对于搞工程和技术的朋友来讲,在工作中常常遇到一些实际问题,而采用常规的思维方式无法很好的解决这些问题,那么这个时候我们就需要用数学语言和数学工具,而使用数学工具的前提却是用数学思想的方法来描述问题。。下面转帖几种常用的数学思想方法,仅供学习和参考
函数思想
把某一数学问题用函数表示出来,并且利用函数探究这个问题的一般规律。这是最基本、最常用的数学方法
- pl/sql集合类型
daizj
oracle集合typepl/sql
--集合类型
/*
单行单列的数据,使用标量变量
单行多列数据,使用记录
单列多行数据,使用集合(。。。)
*集合:类似于数组也就是。pl/sql集合类型包括索引表(pl/sql table)、嵌套表(Nested Table)、变长数组(VARRAY)等
*/
/*
--集合方法
&n
- [Ofbiz]ofbiz初用
dinguangx
电商ofbiz
从github下载最新的ofbiz(截止2015-7-13),从源码进行ofbiz的试用
1. 加载测试库
ofbiz内置derby,通过下面的命令初始化测试库
./ant load-demo (与load-seed有一些区别)
2. 启动内置tomcat
./ant start
或
./startofbiz.sh
或
java -jar ofbiz.jar
&
- 结构体中最后一个元素是长度为0的数组
dcj3sjt126com
cgcc
在Linux源代码中,有很多的结构体最后都定义了一个元素个数为0个的数组,如/usr/include/linux/if_pppox.h中有这样一个结构体: struct pppoe_tag { __u16 tag_type; __u16 tag_len; &n
- Linux cp 实现强行覆盖
dcj3sjt126com
linux
发现在Fedora 10 /ubutun 里面用cp -fr src dest,即使加了-f也是不能强行覆盖的,这时怎么回事的呢?一两个文件还好说,就输几个yes吧,但是要是n多文件怎么办,那还不输死人呢?下面提供三种解决办法。 方法一
我们输入alias命令,看看系统给cp起了一个什么别名。
[root@localhost ~]# aliasalias cp=’cp -i’a
- Memcached(一)、HelloWorld
frank1234
memcached
一、简介
高性能的架构离不开缓存,分布式缓存中的佼佼者当属memcached,它通过客户端将不同的key hash到不同的memcached服务器中,而获取的时候也到相同的服务器中获取,由于不需要做集群同步,也就省去了集群间同步的开销和延迟,所以它相对于ehcache等缓存来说能更好的支持分布式应用,具有更强的横向伸缩能力。
二、客户端
选择一个memcached客户端,我这里用的是memc
- Search in Rotated Sorted Array II
hcx2013
search
Follow up for "Search in Rotated Sorted Array":What if duplicates are allowed?
Would this affect the run-time complexity? How and why?
Write a function to determine if a given ta
- Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
jinnianshilongnian
spring4generic type
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- CentOS安装JDK
liuxingguome
centos
1、行卸载原来的:
[root@localhost opt]# rpm -qa | grep java
tzdata-java-2014g-1.el6.noarch
java-1.7.0-openjdk-1.7.0.65-2.5.1.2.el6_5.x86_64
java-1.6.0-openjdk-1.6.0.0-11.1.13.4.el6.x86_64
[root@localhost
- 二分搜索专题2-在有序二维数组中搜索一个元素
OpenMind
二维数组算法二分搜索
1,设二维数组p的每行每列都按照下标递增的顺序递增。
用数学语言描述如下:p满足
(1),对任意的x1,x2,y,如果x1<x2,则p(x1,y)<p(x2,y);
(2),对任意的x,y1,y2, 如果y1<y2,则p(x,y1)<p(x,y2);
2,问题:
给定满足1的数组p和一个整数k,求是否存在x0,y0使得p(x0,y0)=k?
3,算法分析:
(
- java 随机数 Math与Random
SaraWon
javaMathRandom
今天需要在程序中产生随机数,知道有两种方法可以使用,但是使用Math和Random的区别还不是特别清楚,看到一篇文章是关于的,觉得写的还挺不错的,原文地址是
http://www.oschina.net/question/157182_45274?sort=default&p=1#answers
产生1到10之间的随机数的两种实现方式:
//Math
Math.roun
- oracle创建表空间
tugn
oracle
create temporary tablespace TXSJ_TEMP
tempfile 'E:\Oracle\oradata\TXSJ_TEMP.dbf'
size 32m
autoextend on
next 32m maxsize 2048m
extent m
- 使用Java8实现自己的个性化搜索引擎
yangshangchuan
javasuperword搜索引擎java8全文检索
需要对249本软件著作实现句子级别全文检索,这些著作均为PDF文件,不使用现有的框架如lucene,自己实现的方法如下:
1、从PDF文件中提取文本,这里的重点是如何最大可能地还原文本。提取之后的文本,一个句子一行保存为文本文件。
2、将所有文本文件合并为一个单一的文本文件,这样,每一个句子就有一个唯一行号。
3、对每一行文本进行分词,建立倒排表,倒排表的格式为:词=包含该词的总行数N=行号