- LoRa无线技术解析
wmq163
物联网lora
一、Lora技术基础与特点1、LoRa是一种低功耗广域网通信(LPWAN)技术中的一种,是Semtech公司采用和推广的一种基于扩频技术的超远距离无线传输技术。比sigfox的FSK技术更加灵敏,传送距离更远,更节能。2、LoRa是物理层(PHY)协议,能被应用在几乎所有的网络技术中。3、LoRa模块主要在全球免费频段运行,频率范围从137MHz-1050MHz,常见的主要是433MHz、868M
- python数据处理与分析
聆一
算法工程师web开发大数据统计学习python工程师人工智能机器学习算法python进行数据处理与分析人工智能统计学习机器学习
使用stack将列转换为行,使用unstack将行转换为列data=DataFrame(np.arange(6).reshape((2,3)),index=pd.Index(['Ohio',...:'Colorado'],name='state'),columns=pd.Index(['one','two','three'],n...:ame='number'))result=data.stack
- 大语言模型(LLM)的微调与应用
AI Echoes
语言模型人工智能自然语言处理
一、微调与应用的核心区别目标差异微调(Fine-tuning):针对预训练模型进行参数调整,使其适应特定任务或领域(如医疗问答、法律文本分析)。需通过有监督微调(SFT)或低秩适配(LoRA)等技术优化模型权重。应用(Application):基于现有模型的能力构建实际系统(如智能客服、文档摘要),侧重于工程化集成和交互设计,通常不修改模型参数,而是通过Prompt工程、RAG(检索增强生成)或A
- Sglang部署大模型常用参数详解
小树苗m
sglangvllmdeepseek
Sglang部署大模型常用参数详解常用启动命令HTTP服务器配置API配置并行处理张量并行数据并行专家并行内存和调度其他运行时选项日志记录多节点分布式服务LoRA内核后端约束解码推测解码双稀疏性调试选项优化选项参数概览常用启动命令要启用多GPU张量并行性,请添加--tp2。如果报告错误“这些设备之间不支持对等访问”,请在服务器启动命令中添加--enable-p2p-check。python-msg
- Phi-4-multimodal:图、文、音频统一的多模态大模型架构、训练方法、数据细节
余俊晖
大语言模型多模态LLM多模态
Phi-4-Multimodal是一种参数高效的多模态模型,通过LoRA适配器和模式特定路由器实现文本、视觉和语音/音频的无缝集成。训练过程包括多阶段优化,确保在不同模式和任务上的性能,数据来源多样,覆盖高质量网络和合成数据。它的设计体现了小型语言模型在多模态任务上的潜力模型架构Phi-4-Multimodal的基础是Phi-4-Mini语言模型,这是一个3.8亿参数的模型,设计为高效处理文本任务
- 在整个大模型LoRA微调中,哪些方法可以提升和优化模型训练后推理效果?
玩人工智能的辣条哥
人工智能人工智能LoRA微调
环境:LoRA微调问题描述:在整个大模型LoRA微调中,哪些方法可以提升和优化模型训练后推理效果?解决方案:在LoRA(Low-RankAdaptation)微调大模型后,提升和优化推理效果可以从以下多维度策略入手,涵盖数据、模型架构、训练策略和后处理技术等方面:1.数据优化数据质量与多样性确保微调数据覆盖目标场景的多样性,避免分布偏差。加入领域相关的高质量数据,清洗噪声数据(如重复、矛盾样本)。
- “大语言模型微调”(Fine-tuning)与“大语言模型应用”(LLM Applications)之间的区别
AI Echoes
人工智能机器学习深度学习
1.概念与定义大语言模型微调微调指的是在一个经过大规模预训练的通用语言模型基础上,利用针对性较强的小规模数据集对模型进行进一步训练,从而使模型在特定领域或任务上表现得更优秀。目标:使模型更好地适应特定任务(如医疗问答、法律咨询、编程辅助等),提高准确性和专业性。方法:可以是全参数微调,也可以采用参数高效微调(如LoRA、Adapter、PrefixTuning等),后者只调整部分参数而保持原有权重
- DeepSeek R1-32B医疗大模型的完整微调实战分析(全码版)
Allen_LVyingbo
医疗高效编程研发健康医疗人工智能python
DeepSeekR1-32B微调实战指南├──1.环境准备│├──1.1硬件配置││├─全参数微调:4*A10080GB││└─LoRA微调:单卡24GB│├──1.2软件依赖││├─PyTorch2.1.2+CUDA││└─Unsloth/ColossalAI│└──1.3模型加载│├─4bit量化加载│└─FlashAttention2加速├──2.数据集构建│├──2.1数据源││├─CMD
- Qwen微调-环境配置-week9
breeze281
python人工智能机器学习
在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/213a0fb70a2e430684155bbd06a7ff36.png#pic_center)Qwen1.5-4B微调-环境安装对Qwen1.5-4B的微调我采用LoRA微调然后合并模型的方式,之后将微调后的模型使用llama-factory进行部署(API,或者webui的方式均可)首先,我们应当在系统
- python使用flask框架ORM操作mysql oracle
QMQ2021
flaskpythonmysql
python使用flask框架ORM操作mysqloracle示例一:python调用flask框架调用方法输出示例二:python调用flask连接MySQL示例三:oracle连接需要指定instant_clientoracle需要下载instant_client示例四:mysqloracle共存(多库连接)扩展本文章记录着python使用flaskORM连接mysqloracle数据库的方法
- 社会科学市场博弈和价格预测之时间序列挖掘(Datawhale AI 夏令营)
会飞的Anthony
人工智能人工智能
深入理解赛题——探索性数据分析首先,我们先介绍一下什么是EDA:探索性数据分析(ExploratoryDataAnalysis,EDA)是一组数据分析技术,旨在总结其主要特征,通常通过可视化手段来实现。EDA的目标是通过数据的统计摘要和图形展示来发现数据的结构、异常值、模式、趋势、关系以及变量之间的相互作用。为什么进行EDA?在现在的数据挖掘类比赛中,模型和方法选择空间往往很小,同时存在不少自动机
- llama-factory生成Meta-Llama-3-8B-Instruct模型api服务
码不动了鸭
llama人工智能transformer
使用llama-factory完成模型的微调训练后,需要开启其api服务进行调用,参考官方https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory/blob/main/examples/inference/llama3_lora_sft.yaml中的内容进行改写API实现的标准是参考了OpenAI的相关接口协议,基于uvicorn服务框架进行开发,使用如下的方式启动:下述为
- LLMs之Llama-3:基于Colab平台(免费T4-GPU)利用LLaMA-Factory的GUI界面(底层采用unsloth优化框架【加速训练5~30倍+减少50%的内存占用】)对llama-3
一个处女座的程序猿
NLP/LLMs成长书屋大语言模型unslothLLaMA-3LoRA
LLMs之Llama-3:基于Colab平台(免费T4-GPU)利用LLaMA-Factory的GUI界面(底层采用unsloth优化框架【加速训练5~30倍+减少50%的内存占用】)对llama-3-8b-Instruct-bnb-4bit模型采用alpaca数据集【instruction-input-output】实现CLI方式/GUI傻瓜可视化方式,进配置微调→参数行LoRA指令微调→模型推
- 【踩坑日记15】safetensors_rust.SafetensorError: Error while deserializing header: HeaderTooLarge
longii11
开发语言后端
问题描述加载stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0模型时,出现问题。Errorwhiledeserializingheader:HeaderTooLargeFile"/home/XXX/code/dreambooth_lora/train_dreambooth_lora_sdxl_advanced.py",line1278,inmaintext_encod
- 开源模型应用落地-qwen2-7b-instruct-LoRA微调-LLaMA-Factory-单机多卡-RTX 4090双卡(五)
开源技术探险家
开源模型-实际应用落地#开源模型-微调实战密码自然语言处理深度学习语言模型
一、前言本篇文章将使用LLaMA-Factory去高效微调QWen2系列模型,通过阅读本文,您将能够更好地掌握这些关键技术,理解其中的关键技术要点,并应用于自己的项目中。二、术语介绍2.1.LoRA微调LoRA(Low-RankAdaptation)用于微调大型语言模型(LLM)。是一种有效的自适应策略,它不会引入额外的推理延迟,并在保持模型质量的同时显着减少下游任务的可训练参数数量。2.2.参数
- LLaMA-Factory使用命令
asd8705
llama
Weprovidediverseexamplesaboutfine-tuningLLMs.MakesuretoexecutethesecommandsintheLLaMA-Factorydirectory.TableofContentsLoRAFine-TuningQLoRAFine-TuningFull-ParameterFine-TuningMergingLoRAAdaptersandQuan
- 终于把所有的 Python 库都整理出来啦
编程简单学
程序员pythonpythondjango后端
常用库Chardet字符编码探测器,可以自动检测文本、网页、xml的编码。colorama主要用来给文本添加各种颜色,并且非常简单易用。Prettytable主要用于在终端或浏览器端构建格式化的输出。difflib,[Python]标准库,计算文本差异Levenshtein,快速计算字符串相似度。fuzzywuzzy,字符串模糊匹配。esmre,正则表达式的加速器。shortuuid,一组简洁UR
- X-LoRA:高效微调 LoRA 系列,实现不同领域知识专家混合模型
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前沿论文解读llama人工智能语言模型
文献卡X-LoRA:MixtureofLow-RankAdapterExperts,aFlexibleFrameworkforLargeLanguageModelswithApplicationsinProteinMechanicsandMolecularDesign作者:EricL.Buehler;MarkusJ.BuehlerDOI:10.48550/arXiv.2402.07148摘要:We
- 【硬核教程】DeepSeek 70B模型微调实战:打造工业级AI开发专家(附完整代码+案例)
爱吃青菜的大力水手
人工智能自动化半导体
——基于LoRA+GRPO算法,显存直降10倍,手把手教你训练行业大模型为什么这篇内容值得收藏?直击工业软件开发6大痛点:代码规范、性能优化、多约束条件处理等难题一次性解决显存消耗降低90%:4×A100全参数微调显存需求从320GB→32GB,中小企业也能玩转大模型实战案例全覆盖:包含PLC代码生成、产线控制优化等典型场景,代码可直接复现附赠工业数据集模板:JSONL格式对话模板+预处理脚本,快
- 强化学习探索与利用:多臂老虎机的UCB与Softmax策略
海棠AI实验室
智元启示录深度学习人工智能机器学习USBSoftmax
目录引言多臂老虎机问题概述ε-贪心算法(ε-Greedy)上置信界(UCB,UpperConfidenceBound)软max策略(Softmax)算法对比与评估实验与结果总结与展望参考文献引言多臂老虎机问题(Multi-ArmedBandit,MAB)是强化学习领域中的一个经典问题,广泛应用于广告推荐、网页优化、金融交易、医疗决策等场景。其核心挑战在于如何平衡探索(exploration)和利用
- 谁说消费级硬件不能玩 DeepSeek - R1 微调?手把手教你进阶AI玩家
硅基创想家
#大模型-DeepSeek系列人工智能DeepSeek大模型微调大模型GPU
微调像DeepSeek-R1这样的大规模人工智能模型可能需要大量资源,但借助正确的工具,在消费级硬件上进行高效训练是可行的。让我们来探索如何使用LoRA(低秩自适应)和Unsloth来优化DeepSeek-R1的微调,实现更快、更具成本效益的训练。一、大规模人工智能模型的微调DeepSeek最新的R1模型在推理性能方面树立了新的标杆,在保持开源的同时,可与专有模型相媲美。DeepSeek-R1的蒸
- 2.8 通过微调提升模型的准确度与效率-大模型ACP模拟题-真题
admin皮卡
阿里云大模型ACP-考试回忆人工智能javaai
单选题模型量化技术的主要优势是?A.显著提升模型精度B.减少显存占用和响应时间✅C.完全保留原始模型能力D.支持多模态任务扩展解析:量化通过降低参数精度减少资源消耗,但对精度影响较小(<2%)以下关于LoRA技术的描述错误的是?A.通过低秩矩阵间接影响模型行为B.会直接修改原始模型权重✅C.支持参数回退操作D.训练效率高于全参微调解析:LoRA通过添加额外参数而非修改原权重实现微调当训练过程中出现
- 机器学习:强化学习的epsilon贪心算法
田乐蒙
PythonML机器学习贪心算法人工智能
强化学习(ReinforcementLearning,RL)是一种机器学习方法,旨在通过与环境交互,使智能体(Agent)学习如何采取最优行动,以最大化某种累积奖励。它与监督学习和无监督学习不同,强调试错探索(Exploration-Exploitation)以及基于奖励信号的学习。强化学习任务通常用马尔可夫决策过程来描述:机器处于环境EEE中,状态空间XXX,其中每个状态x∈Xx\inXx∈X是
- 一行指令自动搭建AI绘画:stable-diffusion-webui_v1.3.2
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AI前沿技术dockerstablediffusionlinux
Demo效果一、前言本文使用docker进行部署,环境等所有依赖全部整合完毕(版本:v1.3.2)容器内默认已支持(无需额外配置):xformers+controlnet支持自定义启动参数,本文示例为开放api接口供外部业务调用,并已解决API方式下Lora不生效的BUG;开启方式文末细说首次启动下载必要依赖较耗时,容器已配置国内代理加速,预计5分钟内完成容器内自带官方的模型:v1-5-prune
- stable diffusion 大模型及lora等下载安装使用教程及项目目录说明
代码简单说
AIGC实践与人工智能stablediffusion
首先说明,stablediffusion大模型并非controlNet中使用的模型,这两者有根本的区别,请仔细区分。国内可下载模型的站点:哩布哩布https://liblib.ai模型分为几类,下载的时候看清楚类型,都会标记在模型的显眼位置。Checkpoint模型存放位置:SD主程序目录位置/models/Stable-diffusionVAE模型存放位置:SD主程序目录位置/models/VA
- 一文读懂LORA无线传输
天津三格电子
信息与通信
LORA(LongRange)是一种基于扩频技术的超远距离无线传输技术,在物联网领域应用广泛,其特点如下:一键直达长距离传输:LORA采用了扩频调制技术,极大地提高了信号的接收灵敏度,其传输距离可达数公里甚至更远(视具体环境和设备配置而定)。相比传统的无线通信技术,如蓝牙、Wi-Fi等,LORA在长距离传输方面具有明显优势,特别适合应用于覆盖范围广的场景,如智能农业中的大面积农田监测。485转光纤
- 垂类大模型微调(二):使用LLaMA-Factory
CITY_OF_MO_GY
从零到亿大模型微调llama
上一篇博文和大家一起安装了LLaMA-Factory工具,并下载了大模型在上面进行了简单的加载和推理,今天尝试通过LoRa技术对大模型进行微调;一、训练集准备1.1介绍训练集结构这里演示对Qwen2.5-0.5B-Instruct-GPTQ-Int4模型进行LoRA微调,大家可以根据垂类大模型微调(一)从魔塔中下载对应模型;目前该工具支持指令监督微调(Alpaca格式)和多轮对话微调(
- LLaMA-Factory|微调大语言模型初探索(3),qlora微调deepseek记录
闻道且行之
自然语言处理语言模型人工智能qlora微调llamadeepseek
前言 上篇文章记录了使用lora微调llama-1b,微调成功,但是微调llama-8b显存爆炸,这次尝试使用qlora来尝试微调参数体量更大的大语言模型,看看64G显存的极限在哪里。1.WhyQLora?QLoRA在模型加载阶段通过4-bit量化大幅减少了模型权重的显存占用。QLoRA通过反量化到BF16进行训练,在保持计算精度的同时,进一步节省显存和提高效率。QLoRA在加载、训练、以及权重
- ε-贪心算法:在探索与利用之间寻找平衡
Chen_Chance
贪心算法算法
ε-贪心算法:在探索与利用之间寻找平衡在强化学习领域,智能体需要在环境中采取行动以最大化累积奖励。这个过程涉及到两个关键的决策因素:探索(exploration)和利用(exploitation)。探索是指尝试新的行为以发现更好的策略;而利用是指采用已知的最佳行为以获得奖励。ε-贪心算法正是为了在这两个因素之间找到一个平衡点。ε-贪心算法的基本原理ε-贪心算法的核心思想非常简单:以概率ϵ\epsi
- vscode有几个版本 ?vscode的多个版本?vscode多版本在哪里下载?地址?
一只小小狗
开发工具vscodeide编辑器
vscode有几个版本?vscode的多个版本?vscode多版本在哪里下载?地址?1.VSCode的主要版本(1)Stable(稳定版)(2)Insiders(内测版)(3)Exploration(探索版)2.VSCode的分发渠道(1)官方版本(2)Portable(便携版)(3)Snap版本(Linux)(4)Flatpak版本(Linux)(5)OSS(开源版)3.版本对比4.下载地址汇总
- 微信开发者验证接口开发
362217990
微信 开发者 token 验证
微信开发者接口验证。
Token,自己随便定义,与微信填写一致就可以了。
根据微信接入指南描述 http://mp.weixin.qq.com/wiki/17/2d4265491f12608cd170a95559800f2d.html
第一步:填写服务器配置
第二步:验证服务器地址的有效性
第三步:依据接口文档实现业务逻辑
这里主要讲第二步验证服务器有效性。
建一个
- 一个小编程题-类似约瑟夫环问题
BrokenDreams
编程
今天群友出了一题:
一个数列,把第一个元素删除,然后把第二个元素放到数列的最后,依次操作下去,直到把数列中所有的数都删除,要求依次打印出这个过程中删除的数。
&
- linux复习笔记之bash shell (5) 关于减号-的作用
eksliang
linux关于减号“-”的含义linux关于减号“-”的用途linux关于“-”的含义linux关于减号的含义
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2105677
管道命令在bash的连续处理程序中是相当重要的,尤其在使用到前一个命令的studout(标准输出)作为这次的stdin(标准输入)时,就显得太重要了,某些命令需要用到文件名,例如上篇文档的的切割命令(split)、还有
- Unix(3)
18289753290
unix ksh
1)若该变量需要在其他子进程执行,则可用"$变量名称"或${变量}累加内容
什么是子进程?在我目前这个shell情况下,去打开一个新的shell,新的那个shell就是子进程。一般状态下,父进程的自定义变量是无法在子进程内使用的,但通过export将变量变成环境变量后就能够在子进程里面应用了。
2)条件判断: &&代表and ||代表or&nbs
- 关于ListView中性能优化中图片加载问题
酷的飞上天空
ListView
ListView的性能优化网上很多信息,但是涉及到异步加载图片问题就会出现问题。
具体参看上篇文章http://314858770.iteye.com/admin/blogs/1217594
如果每次都重新inflate一个新的View出来肯定会造成性能损失严重,可能会出现listview滚动是很卡的情况,还会出现内存溢出。
现在想出一个方法就是每次都添加一个标识,然后设置图
- 德国总理默多克:给国人的一堂“震撼教育”课
永夜-极光
教育
http://bbs.voc.com.cn/topic-2443617-1-1.html德国总理默多克:给国人的一堂“震撼教育”课
安吉拉—默克尔,一位经历过社会主义的东德人,她利用自己的博客,发表一番来华前的谈话,该说的话,都在上面说了,全世界想看想传播——去看看默克尔总理的博客吧!
德国总理默克尔以她的低调、朴素、谦和、平易近人等品格给国人留下了深刻印象。她以实际行动为中国人上了一堂
- 关于Java继承的一个小问题。。。
随便小屋
java
今天看Java 编程思想的时候遇见一个问题,运行的结果和自己想想的完全不一样。先把代码贴出来!
//CanFight接口
interface Canfight {
void fight();
}
//ActionCharacter类
class ActionCharacter {
public void fight() {
System.out.pr
- 23种基本的设计模式
aijuans
设计模式
Abstract Factory:提供一个创建一系列相关或相互依赖对象的接口,而无需指定它们具体的类。 Adapter:将一个类的接口转换成客户希望的另外一个接口。A d a p t e r模式使得原本由于接口不兼容而不能一起工作的那些类可以一起工作。 Bridge:将抽象部分与它的实现部分分离,使它们都可以独立地变化。 Builder:将一个复杂对象的构建与它的表示分离,使得同
- 《周鸿祎自述:我的互联网方法论》读书笔记
aoyouzi
读书笔记
从用户的角度来看,能解决问题的产品才是好产品,能方便/快速地解决问题的产品,就是一流产品.
商业模式不是赚钱模式
一款产品免费获得海量用户后,它的边际成本趋于0,然后再通过广告或者增值服务的方式赚钱,实际上就是创造了新的价值链.
商业模式的基础是用户,木有用户,任何商业模式都是浮云.商业模式的核心是产品,本质是通过产品为用户创造价值.
商业模式还包括寻找需求
- JavaScript动态改变样式访问技术
百合不是茶
JavaScriptstyle属性ClassName属性
一:style属性
格式:
HTML元素.style.样式属性="值";
创建菜单:在html标签中创建 或者 在head标签中用数组创建
<html>
<head>
<title>style改变样式</title>
</head>
&l
- jQuery的deferred对象详解
bijian1013
jquerydeferred对象
jQuery的开发速度很快,几乎每半年一个大版本,每两个月一个小版本。
每个版本都会引入一些新功能,从jQuery 1.5.0版本开始引入的一个新功能----deferred对象。
&nb
- 淘宝开放平台TOP
Bill_chen
C++c物流C#
淘宝网开放平台首页:http://open.taobao.com/
淘宝开放平台是淘宝TOP团队的产品,TOP即TaoBao Open Platform,
是淘宝合作伙伴开发、发布、交易其服务的平台。
支撑TOP的三条主线为:
1.开放数据和业务流程
* 以API数据形式开放商品、交易、物流等业务;
&
- 【大型网站架构一】大型网站架构概述
bit1129
网站架构
大型互联网特点
面对海量用户、海量数据
大型互联网架构的关键指标
高并发
高性能
高可用
高可扩展性
线性伸缩性
安全性
大型互联网技术要点
前端优化
CDN缓存
反向代理
KV缓存
消息系统
分布式存储
NoSQL数据库
搜索
监控
安全
想到的问题:
1.对于订单系统这种事务型系统,如
- eclipse插件hibernate tools安装
白糖_
Hibernate
eclipse helios(3.6)版
1.启动eclipse 2.选择 Help > Install New Software...> 3.添加如下地址:
http://download.jboss.org/jbosstools/updates/stable/helios/ 4.选择性安装:hibernate tools在All Jboss tool
- Jquery easyui Form表单提交注意事项
bozch
jquery easyui
jquery easyui对表单的提交进行了封装,提交的方式采用的是ajax的方式,在开发的时候应该注意的事项如下:
1、在定义form标签的时候,要将method属性设置成post或者get,特别是进行大字段的文本信息提交的时候,要将method设置成post方式提交,否则页面会抛出跨域访问等异常。所以这个要
- Trie tree(字典树)的Java实现及其应用-统计以某字符串为前缀的单词的数量
bylijinnan
java实现
import java.util.LinkedList;
public class CaseInsensitiveTrie {
/**
字典树的Java实现。实现了插入、查询以及深度优先遍历。
Trie tree's java implementation.(Insert,Search,DFS)
Problem Description
Igna
- html css 鼠标形状样式汇总
chenbowen00
htmlcss
css鼠标手型cursor中hand与pointer
Example:CSS鼠标手型效果 <a href="#" style="cursor:hand">CSS鼠标手型效果</a><br/>
Example:CSS鼠标手型效果 <a href="#" style=&qu
- [IT与投资]IT投资的几个原则
comsci
it
无论是想在电商,软件,硬件还是互联网领域投资,都需要大量资金,虽然各个国家政府在媒体上都给予大家承诺,既要让市场的流动性宽松,又要保持经济的高速增长....但是,事实上,整个市场和社会对于真正的资金投入是非常渴望的,也就是说,表面上看起来,市场很活跃,但是投入的资金并不是很充足的......
 
- oracle with语句详解
daizj
oraclewithwith as
oracle with语句详解 转
在oracle中,select 查询语句,可以使用with,就是一个子查询,oracle 会把子查询的结果放到临时表中,可以反复使用
例子:注意,这是sql语句,不是pl/sql语句, 可以直接放到jdbc执行的
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- hbase的简单操作
deng520159
数据库hbase
近期公司用hbase来存储日志,然后再来分析 ,把hbase开发经常要用的命令找了出来.
用ssh登陆安装hbase那台linux后
用hbase shell进行hbase命令控制台!
表的管理
1)查看有哪些表
hbase(main)> list
2)创建表
# 语法:create <table>, {NAME => <family&g
- C语言scanf继续学习、算术运算符学习和逻辑运算符
dcj3sjt126com
c
/*
2013年3月11日20:37:32
地点:北京潘家园
功能:完成用户格式化输入多个值
目的:学习scanf函数的使用
*/
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i, j, k;
printf("please input three number:\n"); //提示用
- 2015越来越好
dcj3sjt126com
歌曲
越来越好
房子大了电话小了 感觉越来越好
假期多了收入高了 工作越来越好
商品精了价格活了 心情越来越好
天更蓝了水更清了 环境越来越好
活得有奔头人会步步高
想做到你要努力去做到
幸福的笑容天天挂眉梢 越来越好
婆媳和了家庭暖了 生活越来越好
孩子高了懂事多了 学习越来越好
朋友多了心相通了 大家越来越好
道路宽了心气顺了 日子越来越好
活的有精神人就不显
- java.sql.SQLException: Value '0000-00-00' can not be represented as java.sql.Tim
feiteyizu
mysql
数据表中有记录的time字段(属性为timestamp)其值为:“0000-00-00 00:00:00”
程序使用select 语句从中取数据时出现以下异常:
java.sql.SQLException:Value '0000-00-00' can not be represented as java.sql.Date
java.sql.SQLException: Valu
- Ehcache(07)——Ehcache对并发的支持
234390216
并发ehcache锁ReadLockWriteLock
Ehcache对并发的支持
在高并发的情况下,使用Ehcache缓存时,由于并发的读与写,我们读的数据有可能是错误的,我们写的数据也有可能意外的被覆盖。所幸的是Ehcache为我们提供了针对于缓存元素Key的Read(读)、Write(写)锁。当一个线程获取了某一Key的Read锁之后,其它线程获取针对于同
- mysql中blob,text字段的合成索引
jackyrong
mysql
在mysql中,原来有一个叫合成索引的,可以提高blob,text字段的效率性能,
但只能用在精确查询,核心是增加一个列,然后可以用md5进行散列,用散列值查找
则速度快
比如:
create table abc(id varchar(10),context blog,hash_value varchar(40));
insert into abc(1,rep
- 逻辑运算与移位运算
latty
位运算逻辑运算
源码:正数的补码与原码相同例+7 源码:00000111 补码 :00000111 (用8位二进制表示一个数)
负数的补码:
符号位为1,其余位为该数绝对值的原码按位取反;然后整个数加1。 -7 源码: 10000111 ,其绝对值为00000111 取反加一:11111001 为-7补码
已知一个数的补码,求原码的操作分两种情况:
- 利用XSD 验证XML文件
newerdragon
javaxmlxsd
XSD文件 (XML Schema 语言也称作 XML Schema 定义(XML Schema Definition,XSD)。 具体使用方法和定义请参看:
http://www.w3school.com.cn/schema/index.asp
java自jdk1.5以上新增了SchemaFactory类 可以实现对XSD验证的支持,使用起来也很方便。
以下代码可用在J
- 搭建 CentOS 6 服务器(12) - Samba
rensanning
centos
(1)安装
# yum -y install samba
Installed:
samba.i686 0:3.6.9-169.el6_5
# pdbedit -a rensn
new password:123456
retype new password:123456
……
(2)Home文件夹
# mkdir /etc
- Learn Nodejs 01
toknowme
nodejs
(1)下载nodejs
https://nodejs.org/download/ 选择相应的版本进行下载 (2)安装nodejs 安装的方式比较多,请baidu下
我这边下载的是“node-v0.12.7-linux-x64.tar.gz”这个版本 (1)上传服务器 (2)解压 tar -zxvf node-v0.12.
- jquery控制自动刷新的代码举例
xp9802
jquery
1、html内容部分 复制代码代码示例: <div id='log_reload'>
<select name="id_s" size="1">
<option value='2'>-2s-</option>
<option value='3'>-3s-</option