- 探索未来智能:Lucidrains的Mixture of Experts框架详解
咎旗盼Jewel
探索未来智能:Lucidrains的MixtureofExperts框架详解mixture-of-expertsAPytorchimplementationofSparsely-GatedMixtureofExperts,formassivelyincreasingtheparametercountoflanguagemodels项目地址:https://gitcode.com/gh_mirror
- 单卡挑战千亿模型!深度求索MoE架构实战指南:从理论到开源工具全解析
小诸葛IT课堂
架构
引言:为什么需要单GPU训练千亿参数模型?随着大模型参数规模突破千亿级别,训练成本与算力需求呈指数级增长。传统密集架构(DenseModel)在单卡训练中面临显存不足、计算效率低等问题。**混合专家模型(MixtureofExperts,MoE)**通过稀疏激活机制,成为突破单卡训练瓶颈的关键技术。本文将结合深度求索(DeepSeek)的MoE架构实战经验,详解如何用单个GPU训练千亿参数模型,并
- DeepSeek 最新发布 DeepEP:一款用于 MoE 模型训练和推理的开源 EP 通信库
强哥之神
人工智能LLM机器学习LatentSpace语言模型deepseek
采用Mixture-of-Experts(MoE)架构的大型语言模型在没有相应计算量增加的情况下显著提升了模型容量。然而,这种方法也引入了一些挑战,尤其是在GPU之间的通信方面。在MoE模型中,对于任何给定的token,只有一部分专家是活跃的,因此在设备之间高效地交换数据至关重要。传统的全对全(all-to-all)通信方法可能会造成瓶颈,增加延迟,并导致GPU资源利用不足。在对延迟敏感的场景中,
- DeepSeek智能引擎:高效重塑创作与开发
智能计算研究中心
其他
内容概要DeepSeek智能引擎通过创新的混合专家架构(MixtureofExperts),在670亿参数规模下实现了多模态智能处理能力的突破性进展。该架构通过动态路由机制,使模型在处理复杂任务时能够自动调用最适配的专家模块,相较于传统单体模型,其推理效率提升约40%,同时保持90%以上的参数利用率。系统核心功能模块对比如下:功能模块核心能力应用场景处理速度(Tokens/s)DeepSeekCh
- DeepEP:开源通信库的高效专家并行计算解决方案
耶耶Norsea
网络杂烩人工智能
摘要DeepEP是一个专为Mixture-of-Experts(MoE)和专家并行计算设计的开源通信库。它提供高效的all-to-all通信模式,支持GPU之间的高吞吐量和低延迟数据交换。DeepEP旨在优化专家并行计算中的通信效率,确保在大规模分布式系统中实现高性能的数据处理。关键词开源通信库,专家并行,MoE计算,GPU交换,高效通信一、大纲11.1DeepEP开源通信库概述DeepEP是一个
- DeepSeek 开源周:DeepEP 项目详解,GPU 压榨计划启动!
东方佑
量子变法开源
引言就在今天,2025年2月25日,DeepSeek再次为人工智能社区带来了一场技术盛宴——DeepEP项目的开源。这个旨在优化GPU性能的工具一经发布便迅速获得了广泛的关注和赞誉,短短两小时内就斩获了超过1000个Star。本文将详细介绍DeepEP的功能、应用场景以及如何使用它来提升AI训练和推理的效率。DeepEP概述功能与作用DeepEP是一个专门针对Mixture-of-Experts(
- DeepSeek技术演进史:从MoE到当前架构
FinkGO小码
深度学习python神经网络笔记经验分享学习方法程序人生
引言DeepSeek作为一款先进的智能助手,其技术演进历程充满了创新与突破。本文将结合清华大学104页的《DeepSeek:从入门到精通》,详细探讨DeepSeek从最初的MixtureofExperts(MoE)模型到当前架构的技术演进过程。1.初代架构:MixtureofExperts(MoE)DeepSeek的初代架构采用了MixtureofExperts(MoE)模型。MoE是一种集成学习
- DeepSeek高能AI:低成本高效应用突破
智能计算研究中心
其他
内容概要DeepSeek高能AI系统通过混合专家架构(Mixture-of-Experts)实现了技术范式的突破,其670亿参数的模型规模在保证计算效率的同时,构建了多模态处理能力的技术护城河。该系统整合自然语言处理与视觉语言理解的双通道架构,使文本生成、图像解析和跨模态推理形成协同效应。在应用层面,该模型通过动态路由机制实现功能模块的精准调度,为学术研究、商业运营和技术开发提供多场景解决方案。核
- 将混合专家(Mixture of Experts, MoE)路由机制引入时序预测方向的思路的拆解和优化建议
放空儿
笔记深度学习时间序列预测idea讨论
看前必读:本笔记主要是由idea给到deepseek进行的总结,示例代码已经调试成功,其中也提到了多种优化建议,觉得有提升或者可以讲好故事都可以在评论区或飞书讨论!飞书链接:Docshttps://h1sy0ntasum.feishu.cn/wiki/R39Mw1DQSiBUaNksgpocz22hnHd?from=from_copylink现有方法与MoE的对比分析传统分解方法(如季节-趋势分解
- 第一篇:从技术架构视角解析DeepSeek的AI底层逻辑
python算法(魔法师版)
deepseek专栏架构人工智能
——如何通过算法创新与算力优化实现智能跃迁近年来,DeepSeek作为中国AI领域的新锐力量,其技术架构的独特性引发行业高度关注。本文将从技术底层视角,拆解其核心模块设计、算力分配策略与算法进化路径,揭示其快速崛起的工程密码。1.模块化架构:MoE模型的场景适应性突破DeepSeek采用混合专家模型(MixtureofExperts)的变体设计,在千亿参数规模下实现动态任务分配。通过引入「稀疏激活
- 高斯混合模型(GMM)与K均值算法(K-means)算法的异同
路野yue
人工智能机器学习聚类
高斯混合模型(GaussianMixtureModel,GMM)和K均值(K-Means)算法都是常用于聚类分析的无监督学习方法,虽然它们的目标都是将数据分成若干个类别或簇,但在实现方法、假设和适用场景上有所不同。1.模型假设K均值(K-Means):假设每个簇的样本点在簇中心附近呈均匀分布,通常是球形的(即每个簇的数据点彼此之间的距离相对均匀,具有相同的方差)。每个簇通过一个中心点来表示(即质心
- DeepSeek接入大数据能做什么
PersistDZ
大数据与AI大数据
DeepSeek作为一家专注于AGI和AI大模型技术的公司,在大数据领域可以通过以下方式切入,结合其核心能力提供创新解决方案:一、DeepSeek接入大数据领域的技术路径多模态数据处理能力支持文本/图像/视频/传感器数据的统一处理自主研发的MoE(MixtureofExperts)架构可并行处理异构数据超大规模特征工程基于千亿参数模型的自动特征提取支持非结构化数据的深度语义解析实时计算优化自研分布
- (1-2)DeepSeek概述:DeepSeek的架构概览
码农三叔
架构transformer深度学习大模型
1.2DeepSeek的架构概览DeepSeek模型是基于经典的Transformer模型架构的,并进行了深度优化。采用了混合专家(Mixture-of-Experts,MoE)架构,通过稀疏激活提升模型效率。此外,DeepSeek引入了动态路由网络,智能地调配计算资源,以高效处理长文本和复杂逻辑任务。1.2.1DeepSeek的整体架构设计DeepSeek的整体架构设计以高效处理长文本和提升推理
- DeepSeek 混合专家(MoE)架构技术原理剖析
计算机学长
通用大语言模型人工智能架构
DeepSeek混合专家(MoE)架构技术原理剖析在人工智能快速发展的当下,大规模语言模型不断突破创新,DeepSeek混合专家(MoE)架构脱颖而出,成为业内关注焦点。本文将深入剖析其技术原理,为大家揭开它的神秘面纱。一、MoE架构概述(一)基本概念混合专家(MixtureofExperts,MoE)架构,简单来说,就像是一个专家团队。在这个团队里,每个专家都是一个小型神经网络,各自擅长处理特定
- 超火的Deepseek的MOE架构是什么?
魔王阿卡纳兹
大模型知识札记架构DeepSeekMoE大模型
DeepSeek的MOE(MixtureofExperts,混合专家)架构是一种基于专家模型(MixtureofExperts)的深度学习框架,旨在通过动态选择和激活部分专家模块来提高计算效率和模型性能。以下是对其核心特点和工作原理的详细介绍:1.核心概念与架构MOE架构的基本思想是将模型划分为多个“专家”模块,每个专家专注于处理特定类型的任务或数据特征。在推理时,通过门控机制(GatingMec
- DeepSeek-V2 论文解读:混合专家架构的新突破
进一步有进一步的欢喜
DeepSeek-V2大模型MoE混合专家架构
论文链接:DeepSeek-V2:AStrong,Economical,andEfficientMixture-of-ExpertsLanguageModel目录一、引言二、模型架构(一)多头部潜在注意力(MLA):重塑推理效率(二)DeepSeekMoE:经济高效的训练架构三、预训练(Pre-Training):夯实模型基础(一)实验设置(二)评估四、对齐(Alignment):优化模型表现(一
- DeepSeek-V3:模型与权重全面解析
步子哥
AGI通用人工智能人工智能
DeepSeek-V3是一款开创性的混合专家(Mixture-of-Experts,MoE)语言模型,以其创新的架构设计、高效的训练方法和卓越的性能,成为开源大语言模型领域的标杆。本文将详细解析其模型架构、权重结构和量化技术,并结合其在实际应用中的表现,带您全面了解DeepSeek-V3的技术亮点。1.模型概述DeepSeek-V3是一款拥有6710亿总参数和每个令牌激活370亿参数的混合专家语言
- DeepSeek-MoE-16b:高效稀疏架构引领大模型降本增效革命
热爱分享的博士僧
架构
一、模型定位与技术背景DeepSeek-MoE-16b是深度求索(DeepSeek)研发的混合专家模型(MixtureofExperts,MoE),参数规模160亿,旨在通过稀疏化计算架构解决传统稠密模型(如Llama2、GPT-3)的高训练与推理成本问题。其设计理念为“高效激活,精准分配”,在保持模型性能的同时,显著降低算力需求,推动大模型普惠化部署。二、核心技术架构动态专家路由机制模型包含12
- 云上一键部署 DeepSeek-V3 模型,阿里云PAI Model Gallery 最佳实践
DeepSeek-V3模型简介DeepSeek-V3是DeepSeek发布的MoE(Mixture-of-Experts)大语言模型,总参数量为6710亿,每个token激活的参数量为370亿。为了实现高效的推理和成本效益的训练,DeepSeek-V3采用了MLA(Multi-headLatentAttention)和DeepSeekMoE架构。此外,DeepSeek-V3首次引入了一种无需辅助损
- DeepSeek模型全解析:赋能人工智能新纪元
云梦优选
算法python计算机人工智能大数据
DeepSeek模型,作为人工智能领域的一股新兴势力,正逐步成为推动人工智能新时代的核心力量。以下是对DeepSeek模型的详尽剖析:一、模型概览DeepSeek,源自一家中国AI初创公司,其最新版本DeepSeek-V3是一款基于先进的Mixture-of-Experts(MoE)架构的语言模型。该模型拥有惊人的671亿参数,其中每个token能激活37亿参数,使其在自然语言处理(NLP)至计算
- DeepSeek MoE 项目教程
姬牧格Ivy
DeepSeekMoE项目教程DeepSeek-MoE项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/de/DeepSeek-MoE1、项目介绍DeepSeekMoE是一个基于Mixture-of-Experts(MoE)架构的语言模型,旨在实现专家的终极专业化。该项目通过创新性的MoE架构,将专家细分为多个小组,并激活其中的一部分,以实现更灵活的专家组合。此外,还引入了共
- 深度搜索MoE:利用大规模预训练模型提升信息检索效能
杭律沛Meris
深度搜索MoE:利用大规模预训练模型提升信息检索效能DeepSeek-MoE项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/de/DeepSeek-MoE项目简介DeepSeek-MoE是一个基于Transformer架构的、大规模多专家模型(MixtureofExperts,MoE)的信息检索系统。它旨在通过深度学习技术,提高搜索结果的相关性和准确性,以满足用户在海量数据
- MOE-conformer 流式多语种语音识别
深度学习-视听觉
语音识别人工智能
MOE(MixtureofExperts):MOE是一种通过专家混合来实现深度学习模型的方法,主要有以下特点:MOE由多个专家(Excpert)组成,每个专家是一个独立的神经网络(可以是MLP、CNN、RNN等)输入数据会被路由分配到不同的专家进行处理,目的是确定最适合处理输入的专家模型各个专家独立处理得到的结果进行加权聚合后输入结果各个专家独立计算,容易实现数据并行通过组合不同专家的强项,总体能
- MiniMax:人工智能领域的创新先锋
程序猿000001号
人工智能
MiniMax:人工智能领域的创新先锋在人工智能领域,MiniMax正以其强大的技术实力和创新的模型架构,成为全球关注的焦点。作为一家成立于2021年12月的通用人工智能科技公司,MiniMax专注于开发多模态、万亿参数的MoE(MixtureofExperts)大模型,并基于此推出了多种原生应用,如海螺AI、星野等。本文将深入探讨MiniMax的核心技术、应用场景以及其对未来AI发展的潜在影响。
- 微软推出GRIN-MoE:开创专家路由新范式
OpenCSG
microsoft
前沿科技速递在人工智能领域,模型的性能和可扩展性一直是研究的热点。微软最近推出的GRIN-MoE(Gradient-InformedMixture-of-Experts)模型,以其独特的架构和显著的性能表现,正引领着AI技术的前沿,特别是在编码和数学任务上展现出强大的能力。GRIN-MoE的发布标志着企业级应用中AI技术的又一次飞跃,旨在提升处理复杂任务的效率和准确性。来源:传神社区01模型简介G
- Mixture of Experts(MoE)学习笔记
南七小僧
人工智能网站开发医疗器械研发学习笔记人工智能MoE大模型
1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预训练新的大模型,在Llama2或其他模型上做Fine-tune,以及扩展大模型的ContextLength。12月8号
- 什么是MOE架构?哪些大模型使用了MOE?
明哲AI
AIGC架构人工智能大模型MOE
在人工智能快速发展的今天,大语言模型(LLM)的规模越来越大,参数量动辄上千亿甚至万亿。然而,更大的模型往往意味着更高的计算成本和更多的资源消耗。混合专家模型(MixtureofExperts,简称MoE)作为一种创新的架构设计,为解决这一难题提供了一个优雅的解决方案。什么是混合专家模型?想象一下,如果把一个大语言模型比作一所综合性大学,传统的模型就像是让所有教授(参数)都参与每一次教学活动。而M
- 什么是MoE?
CM莫问
深度学习人工智能算法常见概念人工智能算法python深度学习MoE混合专家模型机器学习
一、概念MoE(MixtureofExperts)是一种深度学习架构,它结合了多个专家模型(Experts)和一个门控机制(GatingMechanism)来处理不同的输入数据或任务。MoE的核心思想是将复杂的任务分解为多个子任务,由不同的专家网络来处理,以此来提升整体模型的性能和效率。MOE通过集成多个专家来显著提高模型的容量和表达能力,每个专家可以专注于学习输入数据的不同方面或特征,使得整个模
- DeepSeek-V2:强大、经济、高效的专家混合语言模型
乌芬维Maisie
DeepSeek-V2:强大、经济、高效的专家混合语言模型DeepSeek-V2项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/de/DeepSeek-V2项目介绍DeepSeek-V2是一款强大的专家混合(Mixture-of-Experts,MoE)语言模型,以其经济高效的训练和推理能力著称。该模型总参数达到2360亿,但每次生成时仅激活210亿参数,显著降低了计算成本
- 【人工智能时代】-Deepseek用到的技术架构
xiaoli8748_软件开发
人工智能
以下是DeepSeek技术架构的详细介绍:1.混合专家架构(MoE)DeepSeek-V3采用了混合专家(Mixture-of-Experts,MoE)架构,这种架构通过将模型分解为多个“专家”网络来处理不同的输入特征。具体配置如下:层数:61层,其中58层为MoE层。专家数量:每层有257个专家(1个共享专家+256个路由专家),整个模型共有14,906个专家。激活机制:每个Token激活9个专
- 深入浅出Java Annotation(元注解和自定义注解)
Josh_Persistence
Java Annotation元注解自定义注解
一、基本概述
Annontation是Java5开始引入的新特征。中文名称一般叫注解。它提供了一种安全的类似注释的机制,用来将任何的信息或元数据(metadata)与程序元素(类、方法、成员变量等)进行关联。
更通俗的意思是为程序的元素(类、方法、成员变量)加上更直观更明了的说明,这些说明信息是与程序的业务逻辑无关,并且是供指定的工具或
- mysql优化特定类型的查询
annan211
java工作mysql
本节所介绍的查询优化的技巧都是和特定版本相关的,所以对于未来mysql的版本未必适用。
1 优化count查询
对于count这个函数的网上的大部分资料都是错误的或者是理解的都是一知半解的。在做优化之前我们先来看看
真正的count()函数的作用到底是什么。
count()是一个特殊的函数,有两种非常不同的作用,他可以统计某个列值的数量,也可以统计行数。
在统
- MAC下安装多版本JDK和切换几种方式
棋子chessman
jdk
环境:
MAC AIR,OS X 10.10,64位
历史:
过去 Mac 上的 Java 都是由 Apple 自己提供,只支持到 Java 6,并且OS X 10.7 开始系统并不自带(而是可选安装)(原自带的是1.6)。
后来 Apple 加入 OpenJDK 继续支持 Java 6,而 Java 7 将由 Oracle 负责提供。
在终端中输入jav
- javaScript (1)
Array_06
JavaScriptjava浏览器
JavaScript
1、运算符
运算符就是完成操作的一系列符号,它有七类: 赋值运算符(=,+=,-=,*=,/=,%=,<<=,>>=,|=,&=)、算术运算符(+,-,*,/,++,--,%)、比较运算符(>,<,<=,>=,==,===,!=,!==)、逻辑运算符(||,&&,!)、条件运算(?:)、位
- 国内顶级代码分享网站
袁潇含
javajdkoracle.netPHP
现在国内很多开源网站感觉都是为了利益而做的
当然利益是肯定的,否则谁也不会免费的去做网站
&
- Elasticsearch、MongoDB和Hadoop比较
随意而生
mongodbhadoop搜索引擎
IT界在过去几年中出现了一个有趣的现象。很多新的技术出现并立即拥抱了“大数据”。稍微老一点的技术也会将大数据添进自己的特性,避免落大部队太远,我们看到了不同技术之间的边际的模糊化。假如你有诸如Elasticsearch或者Solr这样的搜索引擎,它们存储着JSON文档,MongoDB存着JSON文档,或者一堆JSON文档存放在一个Hadoop集群的HDFS中。你可以使用这三种配
- mac os 系统科研软件总结
张亚雄
mac os
1.1 Microsoft Office for Mac 2011
大客户版,自行搜索。
1.2 Latex (MacTex):
系统环境:https://tug.org/mactex/
&nb
- Maven实战(四)生命周期
AdyZhang
maven
1. 三套生命周期 Maven拥有三套相互独立的生命周期,它们分别为clean,default和site。 每个生命周期包含一些阶段,这些阶段是有顺序的,并且后面的阶段依赖于前面的阶段,用户和Maven最直接的交互方式就是调用这些生命周期阶段。 以clean生命周期为例,它包含的阶段有pre-clean, clean 和 post
- Linux下Jenkins迁移
aijuans
Jenkins
1. 将Jenkins程序目录copy过去 源程序在/export/data/tomcatRoot/ofctest-jenkins.jd.com下面 tar -cvzf jenkins.tar.gz ofctest-jenkins.jd.com &
- request.getInputStream()只能获取一次的问题
ayaoxinchao
requestInputstream
问题:在使用HTTP协议实现应用间接口通信时,服务端读取客户端请求过来的数据,会用到request.getInputStream(),第一次读取的时候可以读取到数据,但是接下来的读取操作都读取不到数据
原因: 1. 一个InputStream对象在被读取完成后,将无法被再次读取,始终返回-1; 2. InputStream并没有实现reset方法(可以重
- 数据库SQL优化大总结之 百万级数据库优化方案
BigBird2012
SQL优化
网上关于SQL优化的教程很多,但是比较杂乱。近日有空整理了一下,写出来跟大家分享一下,其中有错误和不足的地方,还请大家纠正补充。
这篇文章我花费了大量的时间查找资料、修改、排版,希望大家阅读之后,感觉好的话推荐给更多的人,让更多的人看到、纠正以及补充。
1.对查询进行优化,要尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
2.应尽量避免在 where
- jsonObject的使用
bijian1013
javajson
在项目中难免会用java处理json格式的数据,因此封装了一个JSONUtil工具类。
JSONUtil.java
package com.bijian.json.study;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Date;
import java.util.HashMap;
- [Zookeeper学习笔记之六]Zookeeper源代码分析之Zookeeper.WatchRegistration
bit1129
zookeeper
Zookeeper类是Zookeeper提供给用户访问Zookeeper service的主要API,它包含了如下几个内部类
首先分析它的内部类,从WatchRegistration开始,为指定的znode path注册一个Watcher,
/**
* Register a watcher for a particular p
- 【Scala十三】Scala核心七:部分应用函数
bit1129
scala
何为部分应用函数?
Partially applied function: A function that’s used in an expression and that misses some of its arguments.For instance, if function f has type Int => Int => Int, then f and f(1) are p
- Tomcat Error listenerStart 终极大法
ronin47
tomcat
Tomcat报的错太含糊了,什么错都没报出来,只提示了Error listenerStart。为了调试,我们要获得更详细的日志。可以在WEB-INF/classes目录下新建一个文件叫logging.properties,内容如下
Java代码
handlers = org.apache.juli.FileHandler, java.util.logging.ConsoleHa
- 不用加减符号实现加减法
BrokenDreams
实现
今天有群友发了一个问题,要求不用加减符号(包括负号)来实现加减法。
分析一下,先看最简单的情况,假设1+1,按二进制算的话结果是10,可以看到从右往左的第一位变为0,第二位由于进位变为1。
 
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-状态模式-State
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/
/*
当一个对象的内在状态改变时允许改变其行为,这个对象看起来像是改变了其类
状态模式主要解决的是当控制一个对象状态的条件表达式过于复杂时的情况
把状态的判断逻辑转移到表示不同状态的一系列类中,可以把复杂的判断逻辑简化
如果在
- CUDA程序block和thread超出硬件允许值时的异常
cherishLC
CUDA
调用CUDA的核函数时指定block 和 thread大小,该大小可以是dim3类型的(三维数组),只用一维时可以是usigned int型的。
以下程序验证了当block或thread大小超出硬件允许值时会产生异常!!!GPU根本不会执行运算!!!
所以验证结果的正确性很重要!!!
在VS中创建CUDA项目会有一个模板,里面有更详细的状态验证。
以下程序在K5000GPU上跑的。
- 诡异的超长时间GC问题定位
chenchao051
jvmcmsGChbaseswap
HBase的GC策略采用PawNew+CMS, 这是大众化的配置,ParNew经常会出现停顿时间特别长的情况,有时候甚至长到令人发指的地步,例如请看如下日志:
2012-10-17T05:54:54.293+0800: 739594.224: [GC 739606.508: [ParNew: 996800K->110720K(996800K), 178.8826900 secs] 3700
- maven环境快速搭建
daizj
安装mavne环境配置
一 下载maven
安装maven之前,要先安装jdk及配置JAVA_HOME环境变量。这个安装和配置java环境不用多说。
maven下载地址:http://maven.apache.org/download.html,目前最新的是这个apache-maven-3.2.5-bin.zip,然后解压在任意位置,最好地址中不要带中文字符,这个做java 的都知道,地址中出现中文会出现很多
- PHP网站安全,避免PHP网站受到攻击的方法
dcj3sjt126com
PHP
对于PHP网站安全主要存在这样几种攻击方式:1、命令注入(Command Injection)2、eval注入(Eval Injection)3、客户端脚本攻击(Script Insertion)4、跨网站脚本攻击(Cross Site Scripting, XSS)5、SQL注入攻击(SQL injection)6、跨网站请求伪造攻击(Cross Site Request Forgerie
- yii中给CGridView设置默认的排序根据时间倒序的方法
dcj3sjt126com
GridView
public function searchWithRelated() {
$criteria = new CDbCriteria;
$criteria->together = true; //without th
- Java集合对象和数组对象的转换
dyy_gusi
java集合
在开发中,我们经常需要将集合对象(List,Set)转换为数组对象,或者将数组对象转换为集合对象。Java提供了相互转换的工具,但是我们使用的时候需要注意,不能乱用滥用。
1、数组对象转换为集合对象
最暴力的方式是new一个集合对象,然后遍历数组,依次将数组中的元素放入到新的集合中,但是这样做显然过
- nginx同一主机部署多个应用
geeksun
nginx
近日有一需求,需要在一台主机上用nginx部署2个php应用,分别是wordpress和wiki,探索了半天,终于部署好了,下面把过程记录下来。
1. 在nginx下创建vhosts目录,用以放置vhost文件。
mkdir vhosts
2. 修改nginx.conf的配置, 在http节点增加下面内容设置,用来包含vhosts里的配置文件
#
- ubuntu添加admin权限的用户账号
hongtoushizi
ubuntuuseradd
ubuntu创建账号的方式通常用到两种:useradd 和adduser . 本人尝试了useradd方法,步骤如下:
1:useradd
使用useradd时,如果后面不加任何参数的话,如:sudo useradd sysadm 创建出来的用户将是默认的三无用户:无home directory ,无密码,无系统shell。
顾应该如下操作:
- 第五章 常用Lua开发库2-JSON库、编码转换、字符串处理
jinnianshilongnian
nginxlua
JSON库
在进行数据传输时JSON格式目前应用广泛,因此从Lua对象与JSON字符串之间相互转换是一个非常常见的功能;目前Lua也有几个JSON库,本人用过cjson、dkjson。其中cjson的语法严格(比如unicode \u0020\u7eaf),要求符合规范否则会解析失败(如\u002),而dkjson相对宽松,当然也可以通过修改cjson的源码来完成
- Spring定时器配置的两种实现方式OpenSymphony Quartz和java Timer详解
yaerfeng1989
timerquartz定时器
原创整理不易,转载请注明出处:Spring定时器配置的两种实现方式OpenSymphony Quartz和java Timer详解
代码下载地址:http://www.zuidaima.com/share/1772648445103104.htm
有两种流行Spring定时器配置:Java的Timer类和OpenSymphony的Quartz。
1.Java Timer定时
首先继承jav
- Linux下df与du两个命令的差别?
pda158
linux
一、df显示文件系统的使用情况,与du比較,就是更全盘化。 最经常使用的就是 df -T,显示文件系统的使用情况并显示文件系统的类型。 举比例如以下: [root@localhost ~]# df -T Filesystem Type &n
- [转]SQLite的工具类 ---- 通过反射把Cursor封装到VO对象
ctfzh
VOandroidsqlite反射Cursor
在写DAO层时,觉得从Cursor里一个一个的取出字段值再装到VO(值对象)里太麻烦了,就写了一个工具类,用到了反射,可以把查询记录的值装到对应的VO里,也可以生成该VO的List。
使用时需要注意:
考虑到Android的性能问题,VO没有使用Setter和Getter,而是直接用public的属性。
表中的字段名需要和VO的属性名一样,要是不一样就得在查询的SQL中
- 该学习笔记用到的Employee表
vipbooks
oraclesql工作
这是我在学习Oracle是用到的Employee表,在该笔记中用到的就是这张表,大家可以用它来学习和练习。
drop table Employee;
-- 员工信息表
create table Employee(
-- 员工编号
EmpNo number(3) primary key,
-- 姓