- 【深度学习】神经网络剪枝方法的分类
烟锁池塘柳0
机器学习与深度学习深度学习神经网络剪枝
神经网络剪枝方法的分类摘要随着深度学习模型，特别是大语言模型（LLM）的参数量爆炸式增长，模型的部署和推理成本变得异常高昂。如何在保持模型性能的同时，降低其计算和存储需求，成为了工业界和学术界的核心议题。神经网络剪枝（Pruning）作为模型压缩的关键技术之一，应运而生。本文将解析剪枝技术的不同分类，深入探讨其原理、优缺点。文章目录神经网络剪枝方法的分类摘要1为什么我们需要剪枝？2分类方法一：剪什
- 嵌入式AI模型压缩技术：让大模型变小
AI智能探索者
AIAgent智能体开发实战人工智能ai
嵌入式AI模型压缩技术：让大模型变小关键词：嵌入式AI、模型压缩、剪枝、量化、知识蒸馏、轻量化网络、端侧部署摘要：当我们用手机拍照时，AI能瞬间识别出“这是一只猫”；智能摄像头能在0.1秒内检测到“有人闯入”。这些“快如闪电”的AI功能背后，藏着一项关键技术——嵌入式AI模型压缩。本文将用“给盆栽修剪枝叶”“用简笔画代替油画”等生活类比，带您一步步理解模型压缩的核心技术（剪枝、量化、知识蒸馏、轻量
- 【深度学习|学习笔记】如何在深度学习中使用 正则化技术 进行模型压缩、稀疏建模和迁移学习调优？
努力毕业的小土博^_^
机器学习基础算法优质笔记2深度学习学习笔记迁移学习人工智能机器学习
【深度学习|学习笔记】如何在深度学习中使用正则化技术进行模型压缩、稀疏建模和迁移学习调优？【深度学习|学习笔记】如何在深度学习中使用正则化技术进行模型压缩、稀疏建模和迁移学习调优？文章目录【深度学习|学习笔记】如何在深度学习中使用正则化技术进行模型压缩、稀疏建模和迁移学习调优？✅一、使用正则化进行模型压缩（ModelCompression）目标：方法：L1正则化促使权重稀疏化代码示例：后续压缩步骤
- 深度学习学习指南
努力的Lorre
深度学习人工智能
本帖子将以本书的逻辑和顺序做一个梳理：CS基础->AI算法->模型压缩->异构计算->AI框架->AI编译器《DeepLearningSystems》(https://deeplearningsystems.ai/)CS基础推荐书单所需的编程语言(C/C++、Python)就不多讲了，数据结构算法也是大学基础课程，不多赘述。对于操作系统需要多了解，推荐多看一看《深入理解计算机系统》(传说中的面试圣
- 大模型·知识蒸馏·学习笔记
小先生00101
笔记人工智能神经网络机器学习自然语言处理深度学习语言模型
第一部分：核心概念入门1.1什么是知识蒸馏？核心问题:深度学习模型（如大型神经网络）虽然性能强大，但其巨大的参数量和计算需求使其难以部署到手机、嵌入式设备等资源受限的平台。核心思想:知识蒸馏是一种模型压缩和优化的技术，其灵感来源于“教师-学生”范式。我们先训练一个复杂但性能强大的“教师模型”，然后利用这个教师模型来指导一个轻量级的“学生模型”进行学习。生动的比喻(Hinton,2015):这个过程
- 大模型分布式训练deepspeed环境搭建
transformer变压器
分布式人工智能
1.deepspeed介绍1.1简介DeepSpeed是一个由微软开发的开源深度学习优化库，旨在提高大规模模型训练的效率和可扩展性。它通过多种技术手段来加速训练，包括模型并行化、梯度累积、动态精度缩放、本地模式混合精度等。DeepSpeed还提供了一些辅助工具，如分布式训练管理、内存优化和模型压缩等，以帮助开发者更好地管理和优化大规模深度学习训练任务。此外，deepspeed基于pytorch构建
- 教师-学生协同知识蒸馏机制在私有化系统中的融合路径：架构集成、训练范式与部署实践
观熵
人工智能DeepSeek私有化部署
教师-学生协同知识蒸馏机制在私有化系统中的融合路径：架构集成、训练范式与部署实践关键词：私有化部署、知识蒸馏、教师模型、学生模型、协同蒸馏、蒸馏训练、边缘部署、模型压缩、国产大模型、自监督微调摘要：随着国产大模型在企业私有化环境中的广泛部署，模型的压缩与推理性能优化成为核心挑战之一。本文聚焦“教师-学生协同知识蒸馏机制”在私有化系统中的实际融合路径，系统分析从教师模型选择、蒸馏数据构建、协同训练框
- AI原生应用性能优化：LLM模型压缩与加速方案
AI原生应用开发
AI-nativeai
AI原生应用性能优化：LLM模型压缩与加速方案关键词：AI原生应用、性能优化、LLM模型、模型压缩、加速方案摘要：本文聚焦于AI原生应用的性能优化，重点探讨了LLM（大语言模型）的模型压缩与加速方案。通过通俗易懂的语言，从背景知识入手，深入解释核心概念，阐述算法原理，给出实际代码案例，介绍应用场景、工具资源，分析未来趋势与挑战等，旨在让读者全面了解如何对LLM模型进行压缩与加速，以提升AI原生应用
- YOLO 在无人机视频流中的部署实践：从低延迟推理到边缘智能协同
YOLO在无人机视频流中的部署实践：从低延迟推理到边缘智能协同关键词：YOLOv8、无人机视频流、边缘部署、RTSP、低延迟推理、实时检测、JetsonOrin、RK3588、模型压缩摘要：随着无人机在巡检、安防、农业、物流等场景的广泛应用，如何将高效的目标检测模型部署在无人机或其边缘计算模块上，成为一项关键挑战。YOLO系列模型以其高性能、低延迟特性，已被广泛应用于实时视频流的智能感知任务。本文
- AI+法律，能不能帮我打官司？——聊聊自动化法律分析那些事儿
Echo_Wish
Python进阶人工智能自动化运维
AI+法律，能不能帮我打官司？——聊聊自动化法律分析那些事儿朋友们大家好，我是你们熟悉的Echo_Wish。今天咱们不讲图像识别、不聊大模型压缩，也不搞无人机降落——今天咱搞点“法理情”的结合，聊聊人工智能在法律分析中的自动化落地实践。这几年，“AI改变行业”是老生常谈了，但你知道吗？有一个行业，既复杂、规则化强、文本数据多、人才极度紧缺，又一直被认为是“最不可能被AI替代的职业”之一——那就是法
- 深度学习之模型压缩三驾马车：基于ResNet18的模型剪枝实战（1）
king of code porter
深度学习深度学习剪枝人工智能
一、背景：为什么需要模型剪枝？随着深度学习的发展，模型参数量和计算量呈指数级增长。以ResNet18为例，其在ImageNet上的参数量约为1100万，虽然在服务器端运行流畅，但在移动端或嵌入式设备上部署时，内存和计算资源的限制使得直接使用大模型变得困难。模型剪枝（ModelPruning）作为模型压缩的核心技术之一，通过删除冗余的神经元或通道，在保持模型性能的前提下显著降低模型大小和计算量，是解
- 深度学习之模型压缩三驾马车：模型剪枝、模型量化、知识蒸馏
king of code porter
深度学习深度学习剪枝人工智能
一、引言在深度学习中，我们训练出的神经网络往往非常庞大（比如像ResNet、YOLOv8、VisionTransformer），虽然精度很高，但“太重”了，运行起来很慢，占用内存大，不适合部署到手机、摄像头、机器人等资源受限的设备上。于是我们就想出了一个办法：给模型“瘦身”，让它又快又轻，还能保持不错的准确率。这就是——模型压缩！模型压缩有三种最常用的方法：模型剪枝模型量化知识蒸馏下面我们分别来通
- AI人工智能领域DALL·E 2的技术优化方向
AI大模型应用工坊
人工智能DALL·E2ai
AI人工智能领域DALL·E2的技术优化方向关键词：DALL·E2、文本到图像生成、扩散模型、计算效率、图像质量、多模态学习、模型压缩摘要：本文深入探讨了OpenAI的DALL·E2模型在人工智能领域的技术优化方向。我们将从模型架构、训练方法、计算效率、图像质量提升等多个维度进行分析，提出具体的优化策略和技术路线。文章不仅涵盖了理论基础，还提供了实际的代码实现和数学推导，帮助读者全面理解如何提升文
- FP16 混合精度在移动端 NPU 上的支持与性能压榨路径：架构差异 × 模型兼容 × 工程落地全解析
观熵
国产NPU×Android推理优化架构neo4j人工智能
FP16混合精度在移动端NPU上的支持与性能压榨路径：架构差异×模型兼容×工程落地全解析关键词FP16、混合精度、移动端NPU、国产芯片、TensorFlowLite、NNAPI、模型压缩、图优化、精度漂移、硬件加速、算子支持、高效推理摘要随着国产NPU芯片在手机、边缘端等设备的广泛部署，FP16（HalfPrecisionFloatingPoint）因其在计算效率、内存带宽、功耗方面的综合优势，
- 深度学习之模型压缩三驾马车：基于ResNet18的模型剪枝实战（3）
引言前面的文章《深度学习之模型压缩三驾马车：基于ResNet18的模型剪枝实战（1）》和《深度学习之模型压缩三驾马车：基于ResNet18的模型剪枝实战（2）》有做了相应的裁剪说明和实践，但是只是对其中的一个层进行采集的，这篇文章是记录对ResNet18中所有的残差层进行采集的一个过程。当然，前面也提到第一层是没有进行裁剪的，原因可以自己翻看前面的原因，后面也会有提到。一、ResNet18模型结构
- 机器学习小白必看：从零开始的模型压缩与优化
人工智能教程
机器学习人工智能自然语言处理cnn分类深度学习线性回归
在机器学习和深度学习领域，模型压缩与优化是一个非常重要且实用的话题。随着模型规模的不断增大，如何在保持模型性能的同时减少模型的存储和计算开销，成为了一个亟待解决的问题。本文将从零开始，带你了解模型压缩与优化的基本概念、常用方法以及如何在实际项目中应用这些技术。一、模型压缩与优化的背景在实际应用中，深度学习模型往往需要大量的计算资源和存储空间。例如，一个典型的卷积神经网络（CNN）可能包含数百万甚至
- 大模型解密之---模型蒸馏
forever0827
人工智能深度学习语言模型自然语言处理文心一言gpt-3机器学习
模型蒸馏：知识的传承艺术想象一下，你有一位学识渊博、经验丰富但年事已高、行动缓慢的“老教授”，也有一位年轻、敏捷、学习能力强的“研究生”。我们希望这位研究生能快速掌握老教授的毕生所学，但不是通过死记硬背教授的所有著作，而是通过聆听教授的“思维过程”来学习。这就是模型蒸馏的核心思想。描述(Description):模型蒸馏是一种模型压缩和知识迁移的技术。其目标是将一个大型、复杂、强大的“教师模型(T
- 算法在嵌入式端的部署与优化
早日退休！！！
硬件算法嵌入式硬件
算法在嵌入式端的部署与优化前言理论1.参考资源2.其他1.将深度学习模型移植到嵌入式端时，提高推理速度的方法2.深度学习模型移植到嵌入式端的主要流程3.假设将已经训练好的目标检测模型（比如YOLOv3)移植到树莓派4B这样一款嵌入式设备上，并且需要保证推理速度达到实时。具体流程如下4.在树莓派上使用ncnn推理引擎，可以采取以下措施提高推理速度5.先进行模型压缩再用推理模型部署是一种常见的深度学习
- AI算力网络与通信中量化技术的挑战与机遇
AI算力网络与通信
AI算力网络与通信原理AI人工智能大数据架构AI人工智能与大数据技术人工智能网络ai
AI算力网络与通信中量化技术的挑战与机遇关键词：AI算力网络、量化技术、通信优化、模型压缩、分布式计算摘要：随着AI应用的爆发式增长，算力需求与网络通信压力同步激增。量化技术作为连接AI算力网络与通信效率的关键桥梁，通过降低数据精度压缩模型规模、减少传输开销，成为解决“算力-通信”矛盾的核心技术。本文将从生活场景出发，用“快递网络”“语言翻译”等通俗比喻，拆解AI算力网络与量化技术的底层逻辑，结合
- 什么是知识蒸馏？如何做模型蒸馏？结合案例说明
一、什么是蒸馏？核心概念：在机器学习中，“蒸馏”指的是知识蒸馏。这是一种模型压缩技术，其核心思想是将一个大型、复杂、性能优越但计算成本高的模型（称为“教师模型”）所蕴含的“知识”或“智慧”，转移给一个小型、简单、计算效率高的模型（称为“学生模型”）。类比：就像化学中的蒸馏过程，通过加热和冷凝分离混合物中的组分，知识蒸馏试图从复杂教师模型的“知识混合物”中，提取出最精华、最核心的模式和关系，并将其“
- RAG模型效果优化全攻略：多维度策略优化RAG模型性能的关键技术与方法（RAG优化）
汀、人工智能
LLM工业级落地实践LLM技术汇总人工智能RAG智能体知识库self-ragrerank
：RAG在大模型实际落地的时候，存在一些问题，主要集中在以下方面：缺少垂直领域知识：虽然大模型压缩了大量的人类知识，但在垂直场景上明显存在短板，需要专业化的服务去解决特定问题。存在幻觉、应用有一定门槛：在大模型使用上有一些幻觉、合规问题，没有办法很好地落地，配套工作不足，缺乏现成的方案来管理非结构化文本、进行测试、运营和管理等。存在重复建设：各业务孤立摸索，资产无法沉淀，存在低水平重复建设，对公司
- AI持续学习模型压缩与加速方法大全
AI智能探索者
人工智能学习ai
AI持续学习模型压缩与加速方法大全关键词：模型压缩、模型加速、持续学习、知识蒸馏、模型剪枝、量化、轻量化架构摘要：本文全面解析AI持续学习场景下的模型压缩与加速技术。从核心概念到具体方法，结合生活案例、代码示例与实战场景，系统讲解剪枝、量化、知识蒸馏等主流技术的原理与应用，帮助读者理解如何在持续学习中平衡模型性能与资源消耗，最终实现高效、可扩展的AI系统。背景介绍目的和范围随着AI技术普及，模型规
- 【深度学习新浪潮】什么是混合精度分解？
小米玄戒Andrew
深度学习新浪潮深度学习人工智能算法大模型语言模型LLMs
混合精度分解是大模型压缩领域的一项核心技术，通过将模型参数或计算过程分解为不同精度的子单元，在保持性能的同时显著降低存储和计算成本。其核心思想是对模型中敏感度高、信息量大的部分采用高精度表示，而对冗余度高、敏感度低的部分采用低精度表示，从而在精度损失与压缩效率之间取得最优平衡。以下从技术原理、实现方法和典型案例三个维度展开分析：一、技术原理与核心机制1.混合精度的理论基础精度-冗余权衡：大模型中不
- 压缩感知解析
DuHz
算法机器学习信号处理开发语言人工智能数学建模线性代数
压缩感知解析理论基础与数学框架压缩感知理论由EmmanuelCandès、TerenceTao、DavidDonoho等数学家在2004年前后建立，该理论证明：对于在某种变换域中具有稀疏性的信号，可以通过远少于奈奎斯特采样率的随机测量实现完美重构。压缩感知的数学框架基本数学模型压缩感知的核心数学模型为：y=Φx+n\mathbf{y}=\boldsymbol{\Phi}\mathbf{x}+\ma
- 华为鸿蒙模型轻量化进阶：从「能用」到「好用」的生态进化之路
harmonyos
哈喽！我是小L，那个在鸿蒙端侧「用模型压缩技术撬动千亿设备」的女程序员~你知道吗？当轻量化模型遇见鸿蒙分布式能力，能让智能手表的健康监测精度提升20%，同时功耗降低30%！今天就来聊聊模型轻量化在鸿蒙生态中的「终极形态」——全场景协同、自进化模型、隐私增强，看看未来的端侧AI如何「聪明又贴心」！一、全场景协同：让模型「随需而变」（一）跨设备模型调度架构graphTDA[用户请求]-->B{设备类型
- 第39节：模型压缩技术：剪枝与量化
点我头像干啥
pytorch人工智能python
引言在人工智能和深度学习领域，模型规模的快速增长已成为一个显著趋势。从早期的简单神经网络到如今拥有数十亿参数的巨型模型（如GPT-3、BERT等），模型的复杂性不断提高，带来了更强大的性能，但同时也带来了计算资源消耗大、存储需求高、推理延迟长等一系列挑战。这些挑战严重限制了深度学习模型在资源受限环境（如移动设备、嵌入式系统和边缘计算场景）中的部署和应用。为了解决这些问题，模型压缩技术应运而生。模型
- 工业大模型全景解析：53个大模型案例深度探索
大模型猫叔
人工智能开源机器人数据库职场和发展chatgpt
工业场景要求严谨、容错率低，核心业务场景对模型准确率的要求达到95%以上、对幻觉的容忍率为0，因此通用基础大模型的工业知识往往不足以满足工业场景的应用需求。前排提示，文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦！根据沙丘智库发布的《[2024年中国工业大模型应用跟踪报告]》，工业大模型是指在通用基础大模型（例如文心一言、通义千问等）的基础上，结合行业&场景数据进行预训练和微调，并进行模型压缩（裁剪、蒸
- 【粉丝福利社】大模型轻量化：模型压缩与训练加速
愚公搬代码
愚公系列-送书福利社人工智能AGIAIAgentManus智能体
【技术大咖愚公搬代码：全栈专家的成长之路，你关注的宝藏博主在这里！】开发者圈持续输出高质量干货的"愚公精神"践行者——全网百万开发者都在追更的顶级技术博主！江湖人称"愚公搬代码"，用七年如一日的精神深耕技术领域，以"挖山不止"的毅力为开发者们搬开知识道路上的重重阻碍！【行业认证·权威头衔】✔华为云天团核心成员：特约编辑/云享专家/开发者专家/产品云测专家✔开发者社区全满贯：CSDN博客&商业化双料
- 【大模型面试每日一题】Day 25：如何通过模型压缩技术将千亿模型部署到边缘设备？
是麟渊
LLMInterviewDaily面试每日一题面试深度学习人工智能职场和发展自然语言处理语言模型神经网络
【大模型面试每日一题】Day25：如何通过模型压缩技术将千亿模型部署到边缘设备？题目重现面试官：我们需要将千亿参数大模型（如PaLM）部署到边缘设备（如JetsonAGXOrin），请设计一个包含量化、蒸馏等压缩技术的部署方案，并说明需要重点考虑的硬件约束、延迟限制、精度损失等关键因素。大模型模型压缩量化蒸馏结构优化内存约束精度损失计算效率核心考点模型压缩技术理解能力：能否系统性分析量化、蒸馏等技
- 模型蒸馏（Knowledge Distillation）
PWRJOY
编程通识模型蒸馏深度学习
知识蒸馏（KnowledgeDistillation，简称KD）是一种深度学习中的模型压缩技术，其核心思想是将大型、复杂模型（教师模型）所学到的知识迁移到较小、结构简单的模型（学生模型）中，从而在保持性能的同时，降低计算和存储成本。核心概念在传统的深度学习训练中，模型的目标是通过交叉熵损失（Cross-EntropyLoss）来学习真实标签（HardLabels）。然而，知识蒸馏引入了一种新的学习
- ASM系列六 利用TreeApi 添加和移除类成员
lijingyao8206
jvm动态代理ASM字节码技术TreeAPI
同生成的做法一样，添加和移除类成员只要去修改fields和methods中的元素即可。这里我们拿一个简单的类做例子，下面这个Task类，我们来移除isNeedRemove方法，并且添加一个int 类型的addedField属性。
package asm.core;
/**
* Created by yunshen.ljy on 2015/6/
- Springmvc-权限设计
bee1314
springWebjsp
万丈高楼平地起。
权限管理对于管理系统而言已经是标配中的标配了吧，对于我等俗人更是不能免俗。同时就目前的项目状况而言，我们还不需要那么高大上的开源的解决方案，如Spring Security，Shiro。小伙伴一致决定我们还是从基本的功能迭代起来吧。
目标：
1.实现权限的管理（CRUD）
2.实现部门管理 （CRUD)
3.实现人员的管理 （CRUD）
4.实现部门和权限
- 算法竞赛入门经典（第二版）第2章习题
CrazyMizzz
c算法
2.4.1 输出技巧
#include <stdio.h>
int
main()
{
int i, n;
scanf("%d", &n);
for (i = 1; i <= n; i++)
printf("%d\n", i);
return 0;
}
习题2-2 水仙花数(daffodil
- struts2中jsp自动跳转到Action
麦田的设计者
jspwebxmlstruts2自动跳转
1、在struts2的开发中，经常需要用户点击网页后就直接跳转到一个Action，执行Action里面的方法，利用mvc分层思想执行相应操作在界面上得到动态数据。毕竟用户不可能在地址栏里输入一个Action（不是专业人士）
2、＜jsp:forward page="xxx.action" /＞ ，这个标签可以实现跳转，page的路径是相对地址,不同与jsp和j
- php 操作webservice实例
IT独行者
PHPwebservice
首先大家要简单了解了何谓webservice，接下来就做两个非常简单的例子，webservice还是逃不开server端与client端。我测试的环境为：apache2.2.11 php5.2.10做这个测试之前，要确认你的php配置文件中已经将soap扩展打开，即extension=php_soap.dll;
OK 现在我们来体验webservice
//server端 serve
- Windows下使用Vagrant安装linux系统
_wy_
windowsvagrant
准备工作：
下载安装 VirtualBox ：https://www.virtualbox.org/
下载安装 Vagrant ：http://www.vagrantup.com/
下载需要使用的 box ：
官方提供的范例：http://files.vagrantup.com/precise32.box
还可以在 http://www.vagrantbox.es/
- 更改linux的文件拥有者及用户组(chown和chgrp)
无量
clinuxchgrpchown
本文（转）
http://blog.163.com/yanenshun@126/blog/static/128388169201203011157308/
http://ydlmlh.iteye.com/blog/1435157
一、基本使用：
使用chown命令可以修改文件或目录所属的用户：
命令
- linux下抓包工具
矮蛋蛋
linux
原文地址：
http://blog.chinaunix.net/uid-23670869-id-2610683.html
tcpdump -nn -vv -X udp port 8888
上面命令是抓取udp包、端口为8888
netstat -tln 命令是用来查看linux的端口使用情况
13 . 列出所有的网络连接
lsof -i
14. 列出所有tcp 网络连接信息
l
- 我觉得mybatis是垃圾！：“每一个用mybatis的男纸，你伤不起”
alafqq
mybatis
最近看了
每一个用mybatis的男纸，你伤不起
原文地址 ：http://www.iteye.com/topic/1073938
发表一下个人看法。欢迎大神拍砖；
个人一直使用的是Ibatis框架，公司对其进行过小小的改良；
最近换了公司，要使用新的框架。听说mybatis不错；就对其进行了部分的研究；
发现多了一个mapper层；个人感觉就是个dao；
- 解决java数据交换之谜
百合不是茶
数据交换
交换两个数字的方法有以下三种 ，其中第一种最常用
/*
输出最小的一个数
*/
public class jiaohuan1 {
public static void main(String[] args) {
int a =4;
int b = 3;
if(a<b){
// 第一种交换方式
int tmep =
- 渐变显示
bijian1013
JavaScript
<style type="text/css">
#wxf {
FILTER: progid:DXImageTransform.Microsoft.Gradient(GradientType=0, StartColorStr=#ffffff, EndColorStr=#97FF98);
height: 25px;
}
</style>
- 探索JUnit4扩展：断言语法assertThat
bijian1013
java单元测试assertThat
一.概述
JUnit 设计的目的就是有效地抓住编程人员写代码的意图，然后快速检查他们的代码是否与他们的意图相匹配。 JUnit 发展至今，版本不停的翻新，但是所有版本都一致致力于解决一个问题，那就是如何发现编程人员的代码意图，并且如何使得编程人员更加容易地表达他们的代码意图。JUnit 4.4 也是为了如何能够
- 【Gson三】Gson解析{"data":{"IM":["MSN","QQ","Gtalk"]}}
bit1129
gson
如何把如下简单的JSON字符串反序列化为Java的POJO对象?
{"data":{"IM":["MSN","QQ","Gtalk"]}}
下面的POJO类Model无法完成正确的解析：
import com.google.gson.Gson;
- 【Kafka九】Kafka High Level API vs. Low Level API
bit1129
kafka
1. Kafka提供了两种Consumer API
High Level Consumer API
Low Level Consumer API(Kafka诡异的称之为Simple Consumer API，实际上非常复杂)
在选用哪种Consumer API时，首先要弄清楚这两种API的工作原理，能做什么不能做什么，能做的话怎么做的以及用的时候，有哪些可能的问题
- 在nginx中集成lua脚本：添加自定义Http头，封IP等
ronin47
nginx lua
Lua是一个可以嵌入到Nginx配置文件中的动态脚本语言，从而可以在Nginx请求处理的任何阶段执行各种Lua代码。刚开始我们只是用Lua 把请求路由到后端服务器，但是它对我们架构的作用超出了我们的预期。下面就讲讲我们所做的工作。 强制搜索引擎只索引mixlr.com
Google把子域名当作完全独立的网站，我们不希望爬虫抓取子域名的页面，降低我们的Page rank。
location /{
- java-归并排序
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
public class MergeSort {
public static void main(String[] args) {
int[] a={20,1,3,8,5,9,4,25};
mergeSort(a,0,a.length-1);
System.out.println(Arrays.to
- Netty源码学习-CompositeChannelBuffer
bylijinnan
javanetty
CompositeChannelBuffer体现了Netty的“Transparent Zero Copy”
查看API（
http://docs.jboss.org/netty/3.2/api/org/jboss/netty/buffer/package-summary.html#package_description）
可以看到，所谓“Transparent Zero Copy”是通
- Android中给Activity添加返回键
hotsunshine
Activity
// this need android:minSdkVersion="11"
getActionBar().setDisplayHomeAsUpEnabled(true);
@Override
public boolean onOptionsItemSelected(MenuItem item) {
- 静态页面传参
ctrain
静态
$(document).ready(function () {
var request = {
QueryString :
function (val) {
var uri = window.location.search;
var re = new RegExp("" + val + "=([^&?]*)", &
- Windows中查找某个目录下的所有文件中包含某个字符串的命令
daizj
windows查找某个目录下的所有文件包含某个字符串
findstr可以完成这个工作。
[html]
view plain
copy
>findstr /s /i "string" *.*
上面的命令表示，当前目录以及当前目录的所有子目录下的所有文件中查找"string&qu
- 改善程序代码质量的一些技巧
dcj3sjt126com
编程PHP重构
有很多理由都能说明为什么我们应该写出清晰、可读性好的程序。最重要的一点，程序你只写一次，但以后会无数次的阅读。当你第二天回头来看你的代码 时，你就要开始阅读它了。当你把代码拿给其他人看时，他必须阅读你的代码。因此，在编写时多花一点时间，你会在阅读它时节省大量的时间。让我们看一些基本的编程技巧： 尽量保持方法简短 尽管很多人都遵
- SharedPreferences对数据的存储
dcj3sjt126com
SharedPreferences简介： &nbs
- linux复习笔记之bash shell (2) bash基础
eksliang
bashbash shell
转载请出自出处：
http://eksliang.iteye.com/blog/2104329
1.影响显示结果的语系变量（locale）
1.1locale这个命令就是查看当前系统支持多少种语系，命令使用如下：
[root@localhost shell]# locale
LANG=en_US.UTF-8
LC_CTYPE="en_US.UTF-8"
- Android零碎知识总结
gqdy365
android
1、CopyOnWriteArrayList add(E) 和remove(int index)都是对新的数组进行修改和新增。所以在多线程操作时不会出现java.util.ConcurrentModificationException错误。
所以最后得出结论：CopyOnWriteArrayList适合使用在读操作远远大于写操作的场景里，比如缓存。发生修改时候做copy，新老版本分离，保证读的高
- HoverTree.Model.ArticleSelect类的作用
hvt
Web.netC#hovertreeasp.net
ArticleSelect类在命名空间HoverTree.Model中可以认为是文章查询条件类，用于存放查询文章时的条件，例如HvtId就是文章的id。HvtIsShow就是文章的显示属性，当为-1是，该条件不产生作用，当为0时，查询不公开显示的文章，当为1时查询公开显示的文章。HvtIsHome则为是否在首页显示。HoverTree系统源码完全开放，开发环境为Visual Studio 2013
- PHP 判断是否使用代理 PHP Proxy Detector
天梯梦
proxy
1. php 类
I found this class looking for something else actually but I remembered I needed some while ago something similar and I never found one. I'm sure it will help a lot of developers who try to
- apache的math库中的回归——regression（翻译）
lvdccyb
Mathapache
这个Math库，虽然不向weka那样专业的ML库，但是用户友好，易用。
多元线性回归，协方差和相关性（皮尔逊和斯皮尔曼），分布测试（假设检验，t，卡方，G），统计。
数学库中还包含，Cholesky，LU，SVD，QR，特征根分解，真不错。
基本覆盖了：线代，统计，矩阵，
最优化理论
曲线拟合
常微分方程
遗传算法（GA），
还有3维的运算。。。
- 基础数据结构和算法十三：Undirected Graphs (2)
sunwinner
Algorithm
Design pattern for graph processing.
Since we consider a large number of graph-processing algorithms, our initial design goal is to decouple our implementations from the graph representation
- 云计算平台最重要的五项技术
sumapp
云计算云平台智城云
云计算平台最重要的五项技术
1、云服务器
云服务器提供简单高效，处理能力可弹性伸缩的计算服务，支持国内领先的云计算技术和大规模分布存储技术，使您的系统更稳定、数据更安全、传输更快速、部署更灵活。
特性
机型丰富
通过高性能服务器虚拟化为云服务器，提供丰富配置类型虚拟机，极大简化数据存储、数据库搭建、web服务器搭建等工作；
仅需要几分钟，根据CP
- 《京东技术解密》有奖试读获奖名单公布
ITeye管理员
活动
ITeye携手博文视点举办的12月技术图书有奖试读活动已圆满结束，非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。
12月试读活动回顾：
http://webmaster.iteye.com/blog/2164754
本次技术图书试读活动获奖名单及相应作品如下：
一等奖（两名）
Microhardest：http://microhardest.ite
