- DeepSeek与ChatGPT:AI语言模型的全面对决
四念处茫茫
AI人工智能chatgpt语言模型
DeepSeek与ChatGPT:AI语言模型的全面对决引言:AI语言模型的时代浪潮一、认识DeepSeek与ChatGPT(一)DeepSeek:国产新星的崛起(二)ChatGPT:AI界的开拓者二、DeepSeek与ChatGPT使用指南(一)DeepSeek使用全攻略1.多种使用途径介绍2.功能使用技巧(二)ChatGPT使用秘籍1.访问与使用流程三、深度剖析:功能大比拼(一)文本创作能力(
- DeepSeek的崛起之路:从技术突破到行业变革
诚信爱国敬业友善
心得人工智能aiDeepSeek
一、DeepSeek的进化历程初创与奠基(2023-2024)作为幻方量化子公司,DeepSeek于2023年在杭州成立,专注于大语言模型研发。其首代模型通过量化投资的算法积累实现推理效率突破,为后续发展奠定基础。技术爆发(2024-2025)2024年末:发布DeepSeek-V3(671B参数),性能超越多数开源模型,逼近GPT-4等闭源标杆。2025年1月:推出R1系列(660B参数),通过
- 边缘AI架构提升LLM应用的响应速度
AI天才研究院
计算ChatGPTDeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能大厂程序员硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLM系统架构设计软件哲学Agent程序员实现财富自由
边缘AI架构提升LLM应用的响应速度关键词边缘计算、边缘AI、LLM、响应速度、模型压缩、分布式计算摘要本文探讨了如何通过边缘AI架构提升大型语言模型(LLM)应用的响应速度。文章首先介绍了边缘计算与边缘AI的基本概念、优势和应用场景,然后深入分析了边缘AI系统的架构设计与实现,以及提升LLM响应速度的关键技术。通过实际案例展示了边缘AI在LLM应用中的效果,并对未来发展趋势和潜在挑战进行了展望,
- 如何在不依赖函数调用功能的情况下结合工具与大型语言模型
Jason9510
语言模型人工智能
当大型语言模型(LLM)原生不支持函数调用功能时,如何实现智能工具调度?本文通过自然语言解析+结构化输出控制的方法来实现。GitHub代码地址核心实现步骤定义工具函数使用@tool装饰器声明可调用工具:fromlangchain_core.toolsimporttool@tooldefmultiply_by_max(a:int,b:list[int])->int:"""将a乘以b列表中的最大值""
- 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
- 使用多模态大语言模型进行深度学习的图像、文本和语音数据增强
数行天下
人工智能语言模型深度学习人工智能自然语言处理
在过去的五年里,研究方向已从传统的机器学习(ML)和深度学习(DL)方法转向利用大语言模型(LLMs),包括多模态方法,用于数据增强,以提高泛化能力,并在训练深度卷积神经网络时防止过拟合。然而,现有的综述文章主要集中于机器学习和深度学习技术或有限的模态(如文本或图像),在涵盖LLM方法的最新进展和多模态应用方面仍存在空白。本文通过探索利用多模态LLMs进行图像、文本和语音数据增强的最新文献,填补了
- 本地部署 DeepSeek:环境准备 + 详细步骤 + 高级部署方案 + 可视化工具集成 + 故障排除手册 + 性能优化建议
Katie。
人工智能技术发展aideepseek人工智能人工智能大模型
前言随着人工智能技术的迅猛发展,大语言模型(LLM)在多个行业中的应用日益广泛,从自然语言处理、内容生成到智能客服、医疗诊断等领域,AI正在深刻改变传统的工作方式和业务流程。DeepSeek作为一家新兴的AI公司,凭借其高效的AI模型和开源的优势,迅速在竞争激烈的AI市场中脱颖而出。其模型不仅在性能上表现出色,还通过开源策略吸引了大量开发者和企业的关注,形成了一个活跃的社区生态。然而,随着AI技术
- 基于DeepSeek-R1的高效推理优化实战:从API封装到动态批处理
竹木有心
人工智能
引言在LLM(大语言模型)应用中,推理延迟和计算资源消耗是核心痛点。本文以DeepSeek-R1-7B模型为例,通过动态批处理、模型量化和异步推理三大技术,将单次推理耗时从2.3s降至0.4s,吞吐量提升6倍。所有代码均通过PyTorch2.1+验证。一、环境准备与模型加载优化1.1硬件感知的模型加载通过device_map自动分配计算资源,避免显存溢出fromtransformersimport
- 深度剖析DeepSeek本地部署:技术、实践与优化策略
Abossss
AI论文pythonai人工智能
一、引言1.1研究背景与意义近年来,人工智能技术以迅猛之势蓬勃发展,成为推动各行业变革的核心力量。其中,大语言模型(LLMs)作为人工智能领域的关键技术,在自然语言处理、智能客服、内容创作等众多领域展现出了强大的应用潜力,引发了学术界和产业界的广泛关注。OpenAI的GPT系列模型凭借其出色的语言理解与生成能力,在全球范围内掀起了AI应用的热潮;Google的BERT模型则在自然语言理解任务中取得
- DeepSeek R1 与 OpenAI O1:机器学习模型的巅峰对决
学无止尽5
机器学习人工智能
我的个人主页我的专栏:人工智能领域、java-数据结构、Javase、C语言,希望能帮助到大家!!!点赞收藏❤一、引言在机器学习的广袤天地中,大型语言模型(LLM)无疑是最为璀璨的明珠。它们凭借卓越的语言理解与生成能力,正以前所未有的方式重塑着我们与信息交互的模式。DeepSeekR1和OpenAIO1作为其中的佼佼者,代表了当前技术的前沿水准,在架构设计、训练方法、性能表现以及应用场景等诸多层面
- Python自学攻略:AI时代的高效学习法 —— 如何用大模型快速上手编程
优化小秦
人工智能
在AI技术爆发的今天,学习Python已不再是传统的“看书+敲代码”模式。借助大语言模型(如Deepseek、GPT、Claude、Kimi、豆包等),学习效率可以提升数倍。本文将结合实操路径、工具链和避坑指南,为你提供一套AI时代的Python速成方案。一、为什么AI能让Python学习效率飙升?实时纠错与解释传统学习:遇到报错需反复查资料,耗时且挫败感强AI辅助:直接将错误信息丢给大模型,1秒
- 《AI对话秘籍:5个Prompt Engineering核心技巧让DeepSeek输出质量翻倍》
Athena-H
PromptEngineering人工智能promptchatgptgptai
引言随着自然语言处理技术的飞速发展,像ChatGPT这样的AI对话系统已经广泛应用于客服、教育、创作等多个领域。然而,如何高效地与这些语言模型进行交互,获得准确、相关且高质量的回复,成为了应用中的一个关键挑战。这时,PromptEngineering(提示词工程)便成为了一项必不可少的技能。PromptEngineering的核心目标是通过优化与模型的输入互动方式,让模型生成更加符合预期的输出。在
- 95%人都不知道的,或许是最全DeepSeek 提示词合集、使用技巧与代码实现全攻略【建议收藏】
大F的智能小课
python开发语言人工智能算法
一、引言DeepSeek作为一款强大的AI大语言模型工具,凭借其高效、灵活的特点,受到了众多开发者和用户的青睐。本文将全面介绍DeepSeek的提示词合集、使用技巧以及代码实现方法,帮助读者更好地利用这一工具,提升工作效率和创造力。二、DeepSeek提示词合集(一)代码处理代码改写:优化代码,进行纠错、注释、调优等。示例:请对以下代码进行优化,提高运行效率:[代码片段]对代码进行修改,来实现纠错
- 【vLLM 学习】安装
vLLM是一款专为大语言模型推理加速而设计的框架,实现了KV缓存内存几乎零浪费,解决了内存管理瓶颈问题。更多vLLM中文文档及教程可访问→https://vllm.hyper.ai/vLLM是一个Python库,包含预编译的C++和CUDA(12.1)二进制文件。依赖环境操作系统:LinuxPython:3.8-3.12GPU:计算能力7.0或更高(例如V100、T4、RTX20xx、A100、L
- 基于 LLM 的智能运维 Agent 系统设计与实现
LLM教程
人工智能embeddingLLMpython大模型Agent智能体
摘要本文详细介绍了一个基于大语言模型(LLM)的智能运维Agent系统的设计与实现。该系统采用多Agent协同的架构,通过事件驱动的方式实现了自动化运维流程。系统集成了先进的AI能力,能够实现故障自动诊断、预测性维护、知识沉淀等核心功能。一、运维Agent架构设计在设计智能运维Agent系统时,我们采用了模块化和事件驱动的架构思想,将复杂的运维场景分解为多个独立的能力域,并通过消息总线实现各组件的
- 【AI论文】随机鹦鹉在大型语言模型(LLM)之肩:物理概念理解的总结性评估
东临碣石82
人工智能语言模型自然语言处理
摘要:我们以系统的方式探讨了一个被广泛提及的问题:大型语言模型(LLM)真的理解它们所说的话吗?这与人们更为熟悉的术语“随机鹦鹉”息息相关。为此,我们提出了一项总结性评估,针对一项精心设计的物理概念理解任务——PhysiCo。我们的任务通过使用网格格式的输入来抽象描述物理现象,从而缓解了记忆问题。这些网格代表了不同层次的理解,从核心现象、应用实例到网格世界中其他抽象模式的类比。对我们任务的全面研究
- LLaMA3大模型技术全网最全解析——模型架构与训练方法(收录于GPT-4/ChatGPT技术与产业分析)
chenweiPhD
人工智能深度学习语言模型架构
Meta在周四(4月18日)发布了其最新大型语言模型LLaMA3。该模型将被集成到其虚拟助手MetaAI中。Meta自称8B和70B的LLaMA3是当今8B和70B参数规模的最佳模型,并在推理、代码生成和指令跟踪方面有了很大进步。(点赞是我们分享的动力)--------------------------------------------------主编作者陈巍博士,高级职称,曾担任华为系相关自
- 理论一、大模型—概念
伯牙碎琴
大模型自然语言处理ai
一、总述大模型通常指的是参数规模庞大、训练难度较高的人工智能模型。随着深度学习技术的发展,研究人员和企业越来越倾向于构建更大的模型,以提高模型的性能和泛化能力。这些大模型往往需要大量的数据和计算资源来训练,并且在实际应用中通常表现出色。大模型全称是大型语言模型(LLM,LargeLanguageModel),这个“大”主要指模型结构容量大,结构中的参数多,用于预训练大模型的数据量大。一个大模型可以
- Forrester发布2024年五大网络安全新威胁
岛屿旅人
网络安全web安全网络安全网络安全
文章目录前言一、大选年的叙事(舆论)操控攻击二、深度伪造引发身份安全危机三、生成式人工智能数据泄露四、人工智能软件供应链攻击五、太空成为安全战略高点数据泄露平均成本高达218万美元前言人工智能正重塑网络安全格局,武器化大语言模型正成为首选攻击工具,安全团队在应对武器化人工智能攻击方面将面临日益严峻的挑战。Forrester近日发布《2024年网络安全威胁预测报告》指出,人工智能正重塑网络安全格局,
- DeepSeek正重构具身大模型和人形机器人赛道!
Robot251
重构机器人人工智能科技自动驾驶
中国人工智能公司DeepSeek(深度求索)以“低成本、高效率、强开放”的研发范式横空出世,火遍并震撼全球科技圈;DeepSeek展现出来的核心竞争力,除了低成本及推理能力,更重要的是开源模型能力追赶上了最新的闭源模型;而对具身智能领域影响最大的当属于其开源大模型DeepSeek-R1。2024年1月20日,公司发布全球首个完全通过强化学习训练的专注于推理任务的高性能语言模型DeepSeek-R1
- 大语言模型常用微调与基于SFT微调DeepSeek R1指南
知来者逆
LLM深度学习人工智能自然语言处理DeepSeekSFT微调
概述大型语言模型(LLM,LargeLanguageModel)的微调(Fine-tuning)是指在一个预训练模型的基础上,使用特定领域或任务的数据对模型进行进一步训练,以使其在该领域或任务上表现更好。微调是迁移学习的一种常见方法,能够显著提升模型在特定任务上的性能。在大型语言模型(LLM)的微调中,有几种常见的方法,包括SFT(监督微调)、LoRA(低秩适应)、P-tuningv2和**Fre
- (15-3)DeepSeek混合专家模型初探:模型微调
码农三叔
训练RAG多模态)人工智能Deekseep深度学习大模型transformer
3.4模型微调在本项目中,微调脚本文件finetune.py提供了一套全面的工具,用于对DeepSeek-MoE预训练语言模型进行微调。支持加载特定任务的数据、对数据进行预处理和编码,以及通过多种配置选项(如LoRA量化、分布式训练等)对模型进行高效训练。用户可以根据自己的需求,通过命令行参数或配置文件调整微调策略,以优化模型在特定任务或数据集上的性能。3.4.1微调原理在DeepSeek-MoE
- 什么是 Ollama?如何安装运行?一文讲清
程序员老冉
人工智能开源语言模型学习程序员创富产品经理面试
什么是Ollama?Ollama是一个可以在本地部署和管理开源大语言模型的框架,由于它极大的简化了开源大语言模型的安装和配置细节,一经推出就广受好评,目前已在github上获得了46kstar。不管是著名的羊驼系列,还是最新的AI新贵Mistral,等等各种开源大语言模型,都可以用Ollama实现一键安装并运行,支持的更多模型的列表可以查看Ollama官网。ModelParametersSizeD
- 深入解析LangChain:构建智能应用的全方位指南
AIGC大模型 吱屋猪
langchain语言模型人工智能自然语言处理llama百度机器学习
1.LangChain介绍与环境配置面试官:“你能先简单介绍一下LangChain吗?包括它的背景、主要功能,以及它在当前语言模型开发中的意义。”你:"LangChain是一个开源框架,旨在简化和增强基于语言模型的应用开发。随着语言模型,特别是大型预训练模型的兴起,开发者逐渐认识到这些模型不仅可以生成文本,还可以被用于处理复杂的对话、数据分析以及其他需要自然语言处理的任务。然而,这些模型的集成和实
- AIGC 实战:如何使用 Docker 在 Ollama 上离线运行大模型(LLM)
surfirst
LLM架构AIGCdocker容器LLM大模型
Ollama简介Ollama是一个开源平台,用于管理和运行各种大型语言模型(LLM),例如Llama2、Mistral和Tinyllama。它提供命令行界面(CLI)用于安装、模型管理和交互。您可以使用Ollama根据您的需求下载、加载和运行不同的LLM模型。Docker简介Docker是一个容器化平台,它将应用程序及其依赖项打包成一个可移植的单元,称为容器。容器与主机系统隔离,确保运行应用程序时
- DeepSeek-R1-Zero 与 DeepSeek-R1 的异同与优劣分析
AI生成曾小健
Deepseek原理与使用人工智能
DeepSeek-R1-Zero与DeepSeek-R1的异同与优劣分析一、相同点核心训练方法:两者均基于强化学习(RL),采用GroupRelativePolicyOptimization(GRPO)算法,通过组内样本的奖励相对比较优化策略模型。目标均为提升语言模型的复杂推理能力(如数学、代码、科学推理)。基础模型:均以DeepSeek-V3-Base作为初始模型,共享相同的架构
- 大模型参数高效微调(PEFT)技术解析及微调加速实践
AI产品经理
人工智能自然语言处理深度学习语言模型
2023年,大模型如雨后春笋般爆发,58同城TEG-AILab作为AI平台部门,紧跟大语言模型技术发展步伐,打造了大语言模型平台,支持大语言模型训练和推理部署,并基于大语言模型平台构建了58同城生活服务领域(房产、招聘、汽车、黄页)垂类大模型灵犀大语言模型(ChatLing),支撑了业务方大模型应用的探索落地。灵犀大语言模型在公开评测集和实际应用场景下,效果均优于开源通用大语言模型以及商用通用大语
- 清华大学KVCache.AI团队联合趋境科技联合的KTransformers开源项目为什么那么厉害
魔王阿卡纳兹
IT杂谈人工智能科技开源清华DeepSeek趋境科技KTransformers
KTransformers是一个由清华大学KVAV.AI团队开发的开源项目,旨在优化大语言模型(LLM)的推理性能,特别是在有限显存资源下运行大型模型。以下是KTransformers的详细介绍:1.核心特点高性能优化:KTransformers通过内核级优化、多GPU并行策略和稀疏注意力等技术,显著加速模型推理速度,降低硬件门槛。灵活扩展性:KTransformers是一个以Python为中心的
- 【2025指南】OpenAI API Key 获取攻略:从新手入门到专家级应用,一文掌握!
引言:想象一下:你只需几行代码,就能让你的应用拥有像ChatGPT一样的智能对话能力;你只需输入几个关键词,就能瞬间生成引人入胜的营销文案;你只需上传一张图片,就能让AI理解其中的内容并进行分析……这不再是科幻小说,而是OpenAIAPI带来的现实。无论你是开发者、研究人员、内容创作者,还是仅仅对AI充满好奇,OpenAI强大的语言模型都能为你的工作和生活带来无限可能。本指南将手把手教你获取并使用
- 【python语言应用】最新全流程Python编程、机器学习与深度学习实践技术应用(帮助你快速了解和入门 Python)
赵钰老师
python机器学习深度学习python机器学习深度学习数据分析人工智能
近年来,人工智能领域的飞速发展极大地改变了各个行业的面貌。当前最新的技术动态,如大型语言模型和深度学习技术的发展,展示了深度学习和机器学习技术的强大潜力,成为推动创新和提升竞争力的关键。特别是PyTorch,凭借其灵活性和高效性,成为科研人员和工程师的首选工具。理解和掌握深度学习的基础知识,深入了解其与经典机器学习算法的区别与联系,并系统掌握包括迁移学习、循环神经网络(RNN)、长短时记忆网络(L
- Linux的Initrd机制
被触发
linux
Linux 的 initrd 技术是一个非常普遍使用的机制,linux2.6 内核的 initrd 的文件格式由原来的文件系统镜像文件转变成了 cpio 格式,变化不仅反映在文件格式上, linux 内核对这两种格式的 initrd 的处理有着截然的不同。本文首先介绍了什么是 initrd 技术,然后分别介绍了 Linux2.4 内核和 2.6 内核的 initrd 的处理流程。最后通过对 Lin
- maven本地仓库路径修改
bitcarter
maven
默认maven本地仓库路径:C:\Users\Administrator\.m2
修改maven本地仓库路径方法:
1.打开E:\maven\apache-maven-2.2.1\conf\settings.xml
2.找到
 
- XSD和XML中的命名空间
darrenzhu
xmlxsdschemanamespace命名空间
http://www.360doc.com/content/12/0418/10/9437165_204585479.shtml
http://blog.csdn.net/wanghuan203/article/details/9203621
http://blog.csdn.net/wanghuan203/article/details/9204337
http://www.cn
- Java 求素数运算
周凡杨
java算法素数
网络上对求素数之解数不胜数,我在此总结归纳一下,同时对一些编码,加以改进,效率有成倍热提高。
第一种:
原理: 6N(+-)1法 任何一个自然数,总可以表示成为如下的形式之一: 6N,6N+1,6N+2,6N+3,6N+4,6N+5 (N=0,1,2,…)
- java 单例模式
g21121
java
想必单例模式大家都不会陌生,有如下两种方式来实现单例模式:
class Singleton {
private static Singleton instance=new Singleton();
private Singleton(){}
static Singleton getInstance() {
return instance;
}
- Linux下Mysql源码安装
510888780
mysql
1.假设已经有mysql-5.6.23-linux-glibc2.5-x86_64.tar.gz
(1)创建mysql的安装目录及数据库存放目录
解压缩下载的源码包,目录结构,特殊指定的目录除外:
- 32位和64位操作系统
墙头上一根草
32位和64位操作系统
32位和64位操作系统是指:CPU一次处理数据的能力是32位还是64位。现在市场上的CPU一般都是64位的,但是这些CPU并不是真正意义上的64 位CPU,里面依然保留了大部分32位的技术,只是进行了部分64位的改进。32位和64位的区别还涉及了内存的寻址方面,32位系统的最大寻址空间是2 的32次方= 4294967296(bit)= 4(GB)左右,而64位系统的最大寻址空间的寻址空间则达到了
- 我的spring学习笔记10-轻量级_Spring框架
aijuans
Spring 3
一、问题提问:
→ 请简单介绍一下什么是轻量级?
轻量级(Leightweight)是相对于一些重量级的容器来说的,比如Spring的核心是一个轻量级的容器,Spring的核心包在文件容量上只有不到1M大小,使用Spring核心包所需要的资源也是很少的,您甚至可以在小型设备中使用Spring。
 
- mongodb 环境搭建及简单CURD
antlove
WebInstallcurdNoSQLmongo
一 搭建mongodb环境
1. 在mongo官网下载mongodb
2. 在本地创建目录 "D:\Program Files\mongodb-win32-i386-2.6.4\data\db"
3. 运行mongodb服务 [mongod.exe --dbpath "D:\Program Files\mongodb-win32-i386-2.6.4\data\
- 数据字典和动态视图
百合不是茶
oracle数据字典动态视图系统和对象权限
数据字典(data dictionary)是 Oracle 数据库的一个重要组成部分,这是一组用于记录数据库信息的只读(read-only)表。随着数据库的启动而启动,数据库关闭时数据字典也关闭 数据字典中包含
数据库中所有方案对象(schema object)的定义(包括表,视图,索引,簇,同义词,序列,过程,函数,包,触发器等等)
数据库为一
- 多线程编程一般规则
bijian1013
javathread多线程java多线程
如果两个工两个以上的线程都修改一个对象,那么把执行修改的方法定义为被同步的,如果对象更新影响到只读方法,那么只读方法也要定义成同步的。
不要滥用同步。如果在一个对象内的不同的方法访问的不是同一个数据,就不要将方法设置为synchronized的。
- 将文件或目录拷贝到另一个Linux系统的命令scp
bijian1013
linuxunixscp
一.功能说明 scp就是security copy,用于将文件或者目录从一个Linux系统拷贝到另一个Linux系统下。scp传输数据用的是SSH协议,保证了数据传输的安全,其格式如下: scp 远程用户名@IP地址:文件的绝对路径
- 【持久化框架MyBatis3五】MyBatis3一对多关联查询
bit1129
Mybatis3
以教员和课程为例介绍一对多关联关系,在这里认为一个教员可以叫多门课程,而一门课程只有1个教员教,这种关系在实际中不太常见,通过教员和课程是多对多的关系。
示例数据:
地址表:
CREATE TABLE ADDRESSES
(
ADDR_ID INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
STREET VAR
- cookie状态判断引发的查找问题
bitcarter
formcgi
先说一下我们的业务背景:
1.前台将图片和文本通过form表单提交到后台,图片我们都做了base64的编码,并且前台图片进行了压缩
2.form中action是一个cgi服务
3.后台cgi服务同时供PC,H5,APP
4.后台cgi中调用公共的cookie状态判断方法(公共的,大家都用,几年了没有问题)
问题:(折腾两天。。。。)
1.PC端cgi服务正常调用,cookie判断没
- 通过Nginx,Tomcat访问日志(access log)记录请求耗时
ronin47
一、Nginx通过$upstream_response_time $request_time统计请求和后台服务响应时间
nginx.conf使用配置方式:
log_format main '$remote_addr - $remote_user [$time_local] "$request" ''$status $body_bytes_sent "$http_r
- java-67- n个骰子的点数。 把n个骰子扔在地上,所有骰子朝上一面的点数之和为S。输入n,打印出S的所有可能的值出现的概率。
bylijinnan
java
public class ProbabilityOfDice {
/**
* Q67 n个骰子的点数
* 把n个骰子扔在地上,所有骰子朝上一面的点数之和为S。输入n,打印出S的所有可能的值出现的概率。
* 在以下求解过程中,我们把骰子看作是有序的。
* 例如当n=2时,我们认为(1,2)和(2,1)是两种不同的情况
*/
private stati
- 看别人的博客,觉得心情很好
Cb123456
博客心情
以为写博客,就是总结,就和日记一样吧,同时也在督促自己。今天看了好长时间博客:
职业规划:
http://www.iteye.com/blogs/subjects/zhiyeguihua
android学习:
1.http://byandby.i
- [JWFD开源工作流]尝试用原生代码引擎实现循环反馈拓扑分析
comsci
工作流
我们已经不满足于仅仅跳跃一次,通过对引擎的升级,今天我测试了一下循环反馈模式,大概跑了200圈,引擎报一个溢出错误
在一个流程图的结束节点中嵌入一段方程,每次引擎运行到这个节点的时候,通过实时编译器GM模块,计算这个方程,计算结果与预设值进行比较,符合条件则跳跃到开始节点,继续新一轮拓扑分析,直到遇到
- JS常用的事件及方法
cwqcwqmax9
js
事件 描述
onactivate 当对象设置为活动元素时触发。
onafterupdate 当成功更新数据源对象中的关联对象后在数据绑定对象上触发。
onbeforeactivate 对象要被设置为当前元素前立即触发。
onbeforecut 当选中区从文档中删除之前在源对象触发。
onbeforedeactivate 在 activeElement 从当前对象变为父文档其它对象之前立即
- 正则表达式验证日期格式
dashuaifu
正则表达式IT其它java其它
正则表达式验证日期格式
function isDate(d){
var v = d.match(/^(\d{4})-(\d{1,2})-(\d{1,2})$/i);
if(!v) {
this.focus();
return false;
}
}
<input value="2000-8-8" onblu
- Yii CModel.rules() 方法 、validate预定义完整列表、以及说说验证
dcj3sjt126com
yii
public array rules () {return} array 要调用 validate() 时应用的有效性规则。 返回属性的有效性规则。声明验证规则,应重写此方法。 每个规则是数组具有以下结构:array('attribute list', 'validator name', 'on'=>'scenario name', ...validation
- UITextAttributeTextColor = deprecated in iOS 7.0
dcj3sjt126com
ios
In this lesson we used the key "UITextAttributeTextColor" to change the color of the UINavigationBar appearance to white. This prompts a warning "first deprecated in iOS 7.0."
Ins
- 判断一个数是质数的几种方法
EmmaZhao
Mathpython
质数也叫素数,是只能被1和它本身整除的正整数,最小的质数是2,目前发现的最大的质数是p=2^57885161-1【注1】。
判断一个数是质数的最简单的方法如下:
def isPrime1(n):
for i in range(2, n):
if n % i == 0:
return False
return True
但是在上面的方法中有一些冗余的计算,所以
- SpringSecurity工作原理小解读
坏我一锅粥
SpringSecurity
SecurityContextPersistenceFilter
ConcurrentSessionFilter
WebAsyncManagerIntegrationFilter
HeaderWriterFilter
CsrfFilter
LogoutFilter
Use
- JS实现自适应宽度的Tag切换
ini
JavaScripthtmlWebcsshtml5
效果体验:http://hovertree.com/texiao/js/3.htm
该效果使用纯JavaScript代码,实现TAB页切换效果,TAB标签根据内容自适应宽度,点击TAB标签切换内容页。
HTML文件代码:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"
- Hbase Rest API : 数据查询
kane_xie
RESThbase
hbase(hadoop)是用java编写的,有些语言(例如python)能够对它提供良好的支持,但也有很多语言使用起来并不是那么方便,比如c#只能通过thrift访问。Rest就能很好的解决这个问题。Hbase的org.apache.hadoop.hbase.rest包提供了rest接口,它内嵌了jetty作为servlet容器。
启动命令:./bin/hbase rest s
- JQuery实现鼠标拖动元素移动位置(源码+注释)
明子健
jqueryjs源码拖动鼠标
欢迎讨论指正!
print.html代码:
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta http-equiv=Content-Type content="text/html;charset=utf-8">
<title>发票打印</title>
&l
- Postgresql 连表更新字段语法 update
qifeifei
PostgreSQL
下面这段sql本来目的是想更新条件下的数据,可是这段sql却更新了整个表的数据。sql如下:
UPDATE tops_visa.visa_order
SET op_audit_abort_pass_date = now()
FROM
tops_visa.visa_order as t1
INNER JOIN tops_visa.visa_visitor as t2
ON t1.
- 将redis,memcache结合使用的方案?
tcrct
rediscache
公司架构上使用了阿里云的服务,由于阿里的kvstore收费相当高,打算自建,自建后就需要自己维护,所以就有了一个想法,针对kvstore(redis)及ocs(memcache)的特点,想自己开发一个cache层,将需要用到list,set,map等redis方法的继续使用redis来完成,将整条记录放在memcache下,即findbyid,save等时就memcache,其它就对应使用redi
- 开发中遇到的诡异的bug
wudixiaotie
bug
今天我们服务器组遇到个问题:
我们的服务是从Kafka里面取出数据,然后把offset存储到ssdb中,每个topic和partition都对应ssdb中不同的key,服务启动之后,每次kafka数据更新我们这边收到消息,然后存储之后就发现ssdb的值偶尔是-2,这就奇怪了,最开始我们是在代码中打印存储的日志,发现没什么问题,后来去查看ssdb的日志,才发现里面每次set的时候都会对同一个key