环球导弹设计师
环球导弹设计师

化学工程学院化工系教师参观石油工业训练中心

5月17日，化学工程学院化工系组织全系教师到石油工业训练中心进行参观。本次活动旨在推动化工系在认识实习、生产实习等教学环节与石油工业训练中心的合作交流。

此次参观由石油工业训练中心教师刘振东、王淑萍进行讲解。化工系教师深入参观了虚拟仿真体验室、石油地质构造实验室、储层测试仪器实验室、注采工艺与装备实训室等各个石油特色实训室。了解了981海洋钻井仿真教学平台、炼油及采油仿真装置等自制教学设备的情况。在虚拟仿真体验室中，教师们参与体验，进行了增强现实体验、裸眼3D体验、VR体验和全息体验等；依靠高度仿真的虚拟实训对象和环境，教师们在虚拟石油工业生产环境中充分体验了信息化技术为教学带来的极大便利。

在本次参观中，参观的教师们通过实地观察、亲身体验，系统了解了工业训练中心仪器设备、实践能力的现有水平，为寻求工业训练中心与化工人才培养的结合点献计献策。化工系主任刘会娥参观后表示：“为了提高学生解决复杂工程问题的能力，需要各种形式的有效实践训练。我们不仅重视走进企业的训练，也很珍惜校园里的各种仿真实训，希望石油工业训练中心的有利条件能够为化工人才的培养提供更强的助力。”

���`&U�

你可能感兴趣的:(化学工程学院化工系教师参观石油工业训练中心)

  • 1. RAG 权威指南：从本地实现到生产级优化的全面实践 javascript
    1.RAG权威指南：从本地实现到生产级优化的全面实践大型语言模型（LLM）的知识受限于其训练数据，这是一个众所周知的痛点。检索增强生成（RAG）技术应运而生，它如同一座桥梁，将这些强大的基础模型与企业所需的实时、动态信息连接起来，极大地拓展了AI的能力边界。RAG将LLM从一个封闭的知识库，转变为一个能够提供准确、实时且紧密贴合上下文的动态工具。本文将作为你的向导，带你深入探索RAG的世界。我们首
  • 【论文笔记ing】Pointerformer: Deep Reinforced Multi-Pointer Transformer for the Traveling Salesman Problem Booksort online笔记论文论文阅读transformer深度学习
    论文中使用一个PointerFormer模型编码器部分：可逆残差模型堆叠解码器部分：指针网络自回归对于一次任务而言，推理阶段：编码器部分：一次解码器部分：循环N次，直至任务结束在训练阶段，使用强化学习，对于一个N个节点的TSP实例，算法中会以不同的起点，跑N次，得到N个轨迹，以满足TSP的对称特性，表示这都是属于一个TSP问题的（真实）解然后会计算这样表示归一化奖励，得到一个advantage,然
  • 【动手学深度学习】4.10 实战Kaggle比赛：预测房价 XiaoJ1234567 《动手学深度学习》深度学习人工智能
    目录4.10实战Kaggle比赛：预测房价1）数据预处理2）模型定义与训练3）模型评估与预测4）模型训练与预测提交5）示例超参数（可调）4.10实战Kaggle比赛：预测房价数据来源：Kaggle房价预测比赛.1）数据预处理读取数据importpandasaspdtrain_data=pd.read_csv('../data/kaggle_house_pred_train.csv')test_da
  • 大型语言模型中的提示工程系统综述：技术与应用 AI专题精讲 Paper阅读语言模型人工智能自然语言处理
    摘要提示工程已成为扩展大型语言模型（LLMs）和视觉语言模型（VLMs）能力的不可或缺的技术。这种方法利用任务特定的指令（称为prompt），在不修改核心模型参数的情况下增强模型效能。与更新模型参数不同，prompt仅通过给定指令即可引出所需的模型行为，从而实现预训练模型在下游任务中的无缝集成。prompt可以是提供上下文以引导模型的自然语言指令，也可以是激活相关知识的学习向量表示。这一新兴领域已
  • VR重现红军过雪山：一场穿越时空的精神洗礼 广州华锐视点 vrVR重现红军过雪山
    VR重现红军过雪山这一创新形式，对大众了解长征历史、传承长征精神有着不可估量的重要意义，在红色文化传播的征程中留下了浓墨重彩的一笔。在教育领域，VR技术为历史教学带来了革命性的变革。传统的历史教学往往局限于书本知识和教师的口头讲述，学生很难真正理解历史事件的复杂性和历史人物的情感。而VR红军过雪山体验，让学生们从被动的知识接受者转变为主动的探索者。在课堂上，学生们戴上VR设备，便能穿越时空，与红军
  • 微服务世界的“导航仪”！Spring Cloud五大注册中心选型指南，从此不再迷路！ 码农技术栈 微服务微服务springcloud架构springbootjava后端
    引言：为什么微服务需要“导航仪”？想象一下，你走进一座巨大的迷宫（微服务集群），里面有成百上千个房间（服务实例），每个房间都在动态变化位置（服务扩缩容）。注册中心就像迷宫里的导航仪，实时记录所有房间的位置，告诉你怎么最快找到目标。没有它？你可能会永远迷失在“服务调用”的迷宫里！注册中心的核心作用服务注册：服务启动时，主动上报自己的地址和状态。服务发现：调用方通过注册中心查询目标服务的位置。健康监测
  • k8s深度讲解----宏观架构与集群之脑 - API Server 和 etcd weixin_42587823 云原生kubernetes架构etcd
    宏观架构与集群之脑-APIServer和etcd宏观架构：数据中心的操作系统在开始之前，让我们先建立一个高层视角。你可以将Kubernetes想象成一个管理整个数据中心的分布式操作系统。在这个操作系统中：控制平面(ControlPlane)就是它的“内核”，负责管理和决策。工作节点(WorkerNodes)就是它的“CPU和内存”，是真正运行应用程序的地方。我们常用的kubectl就是与这个“内核
  • 【视频观看系统】- 技术与架构选型
    ✅项目技术选型方案一、整体架构风格项目层级技术选型说明架构风格微服务架构（SpringCloud）独立部署、易扩展、易维护服务通信HTTP（RestTemplate或Feign）+RocketMQ同步调用+异步事件注册中心Nacos服务注册、发现、配置中心配置中心Nacos配置管理多服务统一配置API网关SpringCloudGateway路由转发、权限验证、限流服务监控SpringBootAdm
  • 四、Actor-Critic Methods 沈夢昂志 DRL深度强化学习python深度学习
    由于在看DRL论文中，很多公式都很难理解。因此最近在学习DRL的基本内容。再此说明，非常推荐B站“王树森老师的DRL强化学习”本文的图表及内容，都是基于王老师课程的后自行理解整理出的内容。目录A.书接上回1、Reinforce算法B.State-ValueFunctionC.PolicyNetWork（Actor）D.ActionValueNetwork(Critic)E.TraintheNeur
  • Shusen Wang推荐系统学习 --召回 ItemCF 我.佛.糍.粑 学习深度学习人工智能推荐算法
    学习b站up主ShusenWang的推荐系统基于物品的协同过滤（ItrmCF）中心思想就是，如果你喜欢a，b，c三件商品，d商品与abc相似，那么你也可能喜欢d商品对此就要计算物品的相似程度物品相似度物品相似度的思想是，一个物品的相同用户很多就意味着这两件物品是相似的sim(i1,i2):=∣V∣∣W1∣∣W2∣sim(i_{1},i_{2}):={\frac{\big|\mathcal{V}\b
  • DolphinScheduler 3.2.0 Master启动核心源码解析
    目录1.手动调度工作流触发原理2.MasterServer启动入口与整体流程3.MasterRPC服务启动3.1启动RPCServer3.2启动RPCClient4.插件加载机制5.注册中心客户端初始化与心跳维护6.核心调度引擎启动6.1恢复Command6.2事件循环6.3任务派发7.事件处理服务8.故障转移线程8.1MasterFailover8.2WorkerFailover9.Quartz
  • 神经网络初步学习3——数据与损失 X Y O 神经网络学习人工智能
    一、传统机器学习与神经网络前言：该部分需要一定的机器学习与数学基础（很浅的基础），如果有不理解的地方可以自行查阅。（1）区别这里不妨以图像识别为例子：（1）在传统的机器学习视角中：我们需要人工手动去设置并提取我们的特征量，例如常见的SIFT、SURF和HOG等，随后需要我们选择合适的分类器（例如：SVM、KNN等分类器）,接着把我们的参数训练出来。（2）而在神经网络的视角中：我们只需要把图片喂给它
  • AI驱动的个人工作革命：基于DeepSeek构建全场景智能工作助理（含源代码+多应用场景） AI_DL_CODE DeepSeek深度应用人工智能DeepSeek个人智能助理LangChain任务自动化知识管理大模型应用
    摘要：本文详细阐述基于DeepSeek大模型构建个人工作助理的完整技术方案，通过LangChain实现任务分解、知识检索与工具调用的智能协同。方案融合向量数据库、多模态交互与个性化学习算法，构建涵盖邮件处理、会议管理、文档生成等15大核心工作场景的自动化系统。文中提供可运行代码、完整部署指南及效能测试数据，实现邮件处理效率提升13倍、会议纪要生成时间缩短100%、任务安排错误率降低83%的显著优化
  • 【目标检测】Yolov7 的 ELAN 和 E-ELAN 模块演进（涉及到分组卷积，cardinality，梯度路径） Jiangnan_Cai 深度学习目标检测YOLO人工智能
    感觉从YOLOv6开始，YOLOv6系列感觉优化点都着重于推理速度上面，YOLOv6的RepBlock重参数化，给我的感觉就是算子融合进行加速。而YOLOv7，为了在各种架构的边缘设备上获得极致的推理速度。YOLOv7的工作：新的bagoffreebies（有效的训练技巧，不会增加推理的计算量）有规划的重参数化模型（不同边缘设备架构，不同的重参数化方法）新的动态标签分配方法为了更好的理解YOLOv
  • ResNet：深度卷积神经网络的里程碑 心想事“程” 小知识点cnn人工智能神经网络
    一、引言在深度学习的发展历程中，深度卷积神经网络（CNN）不断演进，旨在提升对图像等数据的特征提取与分类能力。然而，随着网络层数的增加，传统CNN面临着梯度消失、梯度爆炸以及退化等棘手问题，训练变得愈发困难。2015年，由微软研究院提出的ResNet（ResidualNetworks，残差网络）横空出世，它以独特的残差学习思想，成功攻克了这些难题，在ImageNet竞赛中大放异彩，开创了深度神经网
  • 卷积神经网络架构的演进：从AlexNet到EfficientNet t0_54manong 大数据与人工智能cnn架构人工智能个人开发
    在过去的8.5年里，深度学习取得了飞速的进步。回溯到2012年，AlexNet在ImageNet上的Top-1准确率仅为63.3%，而如今，借助EfficientNet架构和师生训练法，我们已经能达到超过90%的准确率。本文将聚焦于卷积神经网络（CNN）架构的演变，深入探究其背后的基本原理。一些关键术语在深入了解各种架构之前，我们需要明确几个关键术语。更宽的网络意味着卷积层中有更多的特征图（滤波器
  • MacOS系统安装Docker（非常详细）从零基础入门到精通，看完这一篇就够了_mac安装docker 2501_90249219 dockereureka容器
    选择默认配置就行，Docker会自动设置一些大多数开发人员必要的配置。这里我们跳过就好。运行Docker在应用程序中找到Docker程序图标，点击以启动Docker，启动之后我们会发现右上角工具栏中多了一个小鲸鱼的图片，这个就是Docker啦~真的好可爱~Docker桌面应用程序打开后，就是首页的学习中心界面。通过小鲸鱼中的AboutDockerDesktop可以查看Docker的版本可以看到版本
  • 【AI大模型】PyTorch Lightning 简化工具 我爱一条柴ya 学习AI记录人工智能pytorchpythonaiAI编程
    PyTorchLightning是一个轻量级的PyTorch封装库，它通过抽象训练循环的工程细节，让研究人员可以专注于模型设计和实验。以下是PyTorchLightning的核心概念和实战指南。核心优势基础使用：三步搭建训练流程1.定义LightningModuleimporttorchimporttorch.nnasnnimportpytorch_lightningasplfromtorchme
  • 【AI大模型】深入解析预训练：大模型时代的核心引擎 我爱一条柴ya 学习AI记录深度学习人工智能aipythonAI编程算法
    预训练已成为现代人工智能，尤其是自然语言处理和计算机视觉领域的基石技术。它彻底改变了模型开发范式，催生了BERT、GPT等革命性模型。本文将系统阐述预训练的核心概念、原理、方法、应用及挑战。一、预训练的本质：为何需要它？核心问题：数据标注的瓶颈监督学习依赖海量高质量标注数据，获取成本极高（时间、金钱、专业知识）。对于复杂任务（如理解语义、生成文本），标注难度呈指数级上升。标注数据稀缺导致模型泛化能
  • 语言模型 RLHF 实践指南（一）：策略网络、价值网络与 PPO 损失函数
    在使用ProximalPolicyOptimization（PPO）对语言模型进行强化学习微调（如RLHF）时，大家经常会问：策略网络的动作概率是怎么来的？价值网络的得分是如何计算的？奖励从哪里来？损失函数怎么构建？微调后的旧轨迹还能用吗？这篇文章将以语言模型强化学习微调为例，结合实际实现和数学公式，深入解析PPO的关键计算流程。1️⃣策略网络：如何计算动作概率？策略网络πθ(a∣s)\pi_\t
  • MiniMind：3小时训练26MB微型语言模型，开源项目助力AI初学者快速入门 nine是个工程师 关注人工智能语言模型开源
    开发｜界面｜引擎｜交付｜副驾——重写全栈法则：AI原生的倍速造应用流来自全栈程序员nine的探索与实践，持续迭代中。欢迎关注评论私信交流~在大型语言模型(LLaMA、GPT等)日益流行的今天，一个名为MiniMind的开源项目正在AI学习圈内引起广泛关注。这个项目让初学者能够在3小时内从零开始训练出一个仅26.88MB大小的微型语言模型，体积仅为GPT-3的七千分之一，却完整覆盖了从数据处理到模型
  • 信仰集结！2025 ROG DAY狂欢来袭，超能DIY好物爆燃登场
    4月12日，当星城长沙的霓虹与金字塔的信仰之光交相辉映，在长沙市远大城金字塔，所有玩家终端同时收到神秘指令——「ROGDAY」正式启动！这不是普通的科技展会，而是一场由ROGLAB灵感实验室进行的硬核玩家朝圣之旅。与此同时，诸多超能ROGDIY好物也高能亮相，与玩家一起迎接这场电竞狂欢！电竞达人狂欢——特效全开竞技场首先，在此次ROGDAY活动现场的量子计算中心展区内，不仅有激情四射的3A大作，重
  • 同窗大学室友扎根家乡城市涪陵 500佰 技术资讯NodeJS前端框架
    6月7日，周六参加完大学X室友在重庆涪陵的喜酒。X室友的婚礼也比较简陋，主要有两项礼节，一是收礼金持续到了上午12点，二是新郎与新娘牵着手在舞台共同唱了一首，他们舞台一共耗时不超7分钟，也没有穿婚纱的仪式，一场婚礼到此结束。我中肯X同室友的婚礼形式，虽然不够隆重，但效果都相同，家里父母、叔侄亲友，同一个生产队父老乡亲们，同一单位同事、朋友，同窗同学也都聚在一起参观了这场喜庆。我的大学室友共计8位，
  • 数字化时代练歌神器：卡拉OK点唱机应用全解析
    本文还有配套的精品资源，点击获取简介：卡拉OK点唱机是一款专为音乐爱好者和练歌者设计的软件，提供网络点播、音轨分离、音调调整、评分系统、回放功能和歌词同步显示等辅助功能，帮助用户随时随地进行歌唱练习，提升演唱技巧。高级版本还提供专业音效处理功能，使得卡拉OK点唱机成为业余爱好者和专业歌手的理想训练工具。1.网络点播功能的实现与应用网络点播功能改变了我们获取媒体内容的方式，赋予了用户前所未有的主动性
  • 4K超高清无缝切换与画面分割矩阵
    格芬科技4K超高清无缝切换与画面分割矩阵技术解析格芬科技作为音视频传输与控制领域的领先企业，其4K超高清无缝切换与画面分割矩阵产品以高性能、高灵活性和高可靠性为核心优势，广泛应用于会议室、指挥中心、舞台演出、教育培训等场景。以下从产品特性、技术规格、应用场景及选型建议四个维度进行详细解析：一、核心产品与技术特性4K@60Hz超高清支持分辨率与刷新率：格芬科技矩阵产品（如GF-HDMI0404U、G
  • 2025B卷 - 华为OD机试七日集训第5期 - 按算法分类，由易到难，循序渐进，玩转OD 哪 吒 搬砖工逆袭Java架构师华为od算法华为OD机试2025B卷java
    目录推荐刷题方法：一、适合人群二、本期训练时间三、如何参加四、七日集训第5期五、精心挑选21道高频100分经典题目，作为入门。第1天、逻辑分析第2天、逻辑分析第3天、逻辑分析第4天、字符串处理第5天、正则表达式第6天、深度优先搜索dfs第7天、深度优先搜索dfs六、集训总结国内直接使用ChatGPT4o、o3、o4-mini-high、GPT-4.5、GPT4.1、Gemini2.5pro0605
  • 2025B卷 - 华为OD机试七日集训第4期 - 按算法分类，由易到难，循序渐进，玩转OD（Python/JS/C/C++） 哪 吒 搬砖工逆袭Java架构师华为od算法python华为OD机试2025B卷
    目录推荐刷题方法：一、适合人群二、本期训练时间三、如何参加四、七日集训第4期五、精心挑选21道高频100分经典题目，作为入门。第1天、逻辑分析第2天、逻辑分析第3天、逻辑分析第4天、贪心算法第5天、二分查找第6天、字符串处理第7天、字符串处理六、集训总结国内直接使用ChatGPT4o、o3、o4-mini-high、GPT-4.5、GPT4.1、Gemini2.5pro0605、ClaudeSon
  • 智变时代|暴雨亮相第四届中国数据中心服务器与设备峰会 BAOYUCompany 人工智能
    随着生成式AI浪潮席卷千行百业，算力基础设施的智能化升级已成为企业决胜未来的关键战场。在此背景下，第四届中国数据中心服务器与设备峰会于2025年7月1日在上海盛大开幕，聚焦大模型时代下服务器与设备的技术革新与应用落地。暴雨已经多次连续受邀参加本次峰会并在今年的峰会上发表了主题为《如何轻便应用大模型一体机》的演讲。暴雨产品营销总监李明指出：“当前DeepSeek等大模型应用仍然存在“硬件投资费用高昂
  • 人工智能 开源的大模型训练微调框架LLaMA-Factory
    LLaMA-Factory是一个开源的大模型训练微调框架，具有模块化设计和多种高效的训练方法，能够满足不同用户的需求。用户可以通过命令行或Web界面进行操作，实现个性化的语言模型微调。LLaMA-Factory是一个专注于高效微调LLaMA系列模型的开源框架（GitHub项目地址：https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory）。它以极简配置、低资源消耗和对中文任
  • 国货之光|暴雨服务器亮相中银数智峰会 BAOYUCompany 大数据服务器
    9月13日，第五届中国银行数智峰会（CIFS2024）在北京圆满落幕。暴雨作为国内专业的数据中心产品及服务提供商受邀参加本次会议，与数百位银行业信息技术、金融科技、电子银行、信息安全、互联网金融、风险管理等相关领域的高层领导和负责人共同探讨了银行数字化转型的新趋势、新挑战和新机遇。大会现场，暴雨展示了在金融行业数字化转型中的创新成果，其中国产化服务器H200成为了展区的一大亮点。这款2U双路旗舰服
  • 关于旗正规则引擎规则中的上传和下载问题 何必如此 文件下载压缩jsp文件上传
    文件的上传下载都是数据流的输入输出，大致流程都是一样的。 一、文件打包下载 1.文件写入压缩包 string mainPath="D:\upload\";     下载路径 string tmpfileName=jar.zip;        &n
  • 【Spark九十九】Spark Streaming的batch interval时间内的数据流转源码分析 bit1129 Stream
      以如下代码为例（SocketInputDStream）： Spark Streaming从Socket读取数据的代码是在SocketReceiver的receive方法中，撇开异常情况不谈(Receiver有重连机制，restart方法，默认情况下在Receiver挂了之后，间隔两秒钟重新建立Socket连接)，读取到的数据通过调用store(textRead)方法进行存储。数据
  • spark master web ui 端口8080被占用解决方法 daizj 8080端口占用sparkmaster web ui
    spark master web ui 默认端口为8080，当系统有其它程序也在使用该接口时，启动master时也不会报错，spark自己会改用其它端口，自动端口号加1，但为了可以控制到指定的端口，我们可以自行设置，修改方法：   1、cd SPARK_HOME/sbin   2、vi start-master.sh     3、定位到下面部分
  • oracle_执行计划_谓词信息和数据获取 周凡杨 oracle执行计划
      oracle_执行计划_谓词信息和数据获取(上) 一：简要说明 在查看执行计划的信息中，经常会看到两个谓词filter和access，它们的区别是什么，理解了这两个词对我们解读Oracle的执行计划信息会有所帮助。 简单说，执行计划如果显示是access，就表示这个谓词条件的值将会影响数据的访问路径（表还是索引），而filter表示谓词条件的值并不会影响数据访问路径，只起到
  • spring中datasource配置 g21121 dataSource
    datasource配置有很多种，我介绍的一种是采用c3p0的，它的百科地址是： http://baike.baidu.com/view/920062.htm   <!-- spring加载资源文件 --> <bean name="propertiesConfig" class="org.springframework.b
  • web报表工具FineReport使用中遇到的常见报错及解决办法（三） 老A不折腾 finereportFAQ报表软件
    这里写点抛砖引玉，希望大家能把自己整理的问题及解决方法晾出来，Mark一下，利人利己。   出现问题先搜一下文档上有没有，再看看度娘有没有，再看看论坛有没有。有报错要看日志。下面简单罗列下常见的问题，大多文档上都有提到的。 1、repeated column width is largerthan paper width： 这个看这段话应该是很好理解的。比如做的模板页面宽度只能放
  • mysql 用户管理 墙头上一根草 linuxmysqluser
    1.新建用户 //登录MYSQL@>mysql -u root -p@>密码//创建用户mysql> insert into mysql.user(Host,User,Password) values(‘localhost’,'jeecn’,password(‘jeecn’));//刷新系统权限表mysql>flush privileges;这样就创建了一个名为：
  • 关于使用Spring导致c3p0数据库死锁问题 aijuans springSpring 入门Spring 实例Spring3Spring 教程
    这个问题我实在是为整个 springsource 的员工蒙羞 如果大家使用 spring 控制事务，使用 Open Session In View 模式， com.mchange.v2.resourcepool.TimeoutException: A client timed out while waiting to acquire a resource from com.mchange.
  • 百度词库联想 annan211 百度
    <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8"> <title>RunJS</title&g
  • int数据与byte之间的相互转换实现代码 百合不是茶 位移int转bytebyte转int基本数据类型的实现
    在BMP文件和文件压缩时需要用到的int与byte转换,现将理解的贴出来;   主要是要理解;位移等概念 http://baihe747.iteye.com/blog/2078029   int转byte;   byte转int;   /** * 字节转成int,int转成字节 * @author Administrator *
  • 简单模拟实现数据库连接池 bijian1013 javathreadjava多线程简单模拟实现数据库连接池
    简单模拟实现数据库连接池 实例1： package com.bijian.thread; public class DB { //private static final int MAX_COUNT = 10; private static final DB instance = new DB(); private int count = 0; private i
  • 一种基于Weblogic容器的鉴权设计 bijian1013 javaweblogic
            服务器对请求的鉴权可以在请求头中加Authorization之类的key，将用户名、密码保存到此key对应的value中，当然对于用户名、密码这种高机密的信息，应该对其进行加砂加密等，最简单的方法如下： String vuser_id = "weblogic"; String vuse
  • 【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化 bit1129 hessian
     任何一个对象从一个JVM传输到另一个JVM，都要经过序列化为二进制数据(或者字符串等其他格式，比如JSON)，然后在反序列化为Java对象，这最后都是通过二进制的数据在不同的JVM之间传输(一般是通过Socket和二进制的数据传输)，本文定义一个比较符合工作中。   1. 定义三个POJO    Person类 package com.tom.hes
  • 【Hadoop十四】Hadoop提供的脚本的功能 bit1129 hadoop
    1. hadoop-daemon.sh 1.1 启动HDFS ./hadoop-daemon.sh start namenode ./hadoop-daemon.sh start datanode  通过这种逐步启动的方式，比start-all.sh方式少了一个SecondaryNameNode进程，这不影响Hadoop的使用，其实在 Hadoop2.0中，SecondaryNa
  • 中国互联网走在“灰度”上 ronin47 管理 灰度
    中国互联网走在“灰度”上（转） 文/孕峰   第一次听说灰度这个词，是任正非说新型管理者所需要的素质。第二次听说是来自马化腾。似乎其他人包括马云也用不同的语言说过类似的意思。   灰度这个词所包含的意义和视野是广远的。要理解这个词，可能同样要用“灰度”的心态。灰度的反面，是规规矩矩，清清楚楚，泾渭分明，严谨条理，是决不妥协，不转弯，认死理。黑白分明不是灰度，像彩虹那样
  • java-51-输入一个矩阵，按照从外向里以顺时针的顺序依次打印出每一个数字。 bylijinnan java
    public class PrintMatrixClockwisely { /** * Q51.输入一个矩阵，按照从外向里以顺时针的顺序依次打印出每一个数字。 例如：如果输入如下矩阵： 1 2 3 4 5 6 7 8 9
  • mongoDB 用户管理 开窍的石头 mongoDB用户管理
      1:添加用户    第一次设置用户需要进入admin数据库下设置超级用户（use admin）      db.addUsr({user:'useName',pwd:'111111',roles:[readWrite,dbAdmin]});    第一个参数用户的名字    第二个参数
  • [游戏与生活]玩暗黑破坏神3的一些问题 comsci 生活
        暗黑破坏神3是有史以来最让人激动的游戏。。。。但是有几个问题需要我们注意      玩这个游戏的时间，每天不要超过一个小时，且每次玩游戏最好在白天      结束游戏之后，最好在太阳下面来晒一下身上的暗黑气息，让自己恢复人的生气   &nb
  • java 二维数组如何存入数据库 cuiyadll java
    using System; using System.Linq; using System.Text; using System.Windows.Forms; using System.Xml; using System.Xml.Serialization; using System.IO; namespace WindowsFormsApplication1 {
  • 本地事务和全局事务Local Transaction and Global Transaction(JTA) darrenzhu javaspringlocalglobaltransaction
    Configuring Spring and JTA without full Java EE http://spring.io/blog/2011/08/15/configuring-spring-and-jta-without-full-java-ee/ Spring doc -Transaction Management http://docs.spring.io/spri
  • Linux命令之alias - 设置命令的别名，让 Linux 命令更简练 dcj3sjt126com linuxalias
    用途说明 设置命令的别名。在linux系统中如果命令太长又不符合用户的习惯，那么我们可以为它指定一个别名。虽然可以为命令建立“链接”解决长文件名的问 题，但对于带命令行参数的命令，链接就无能为力了。而指定别名则可以解决此类所有问题【1】。常用别名来简化ssh登录【见示例三】，使长命令变短，使常 用的长命令行变短，强制执行命令时询问等。   常用参数 格式：alias 格式：ali
  • yii2 restful web服务[格式响应] dcj3sjt126com PHPyii2
    响应格式 当处理一个 RESTful API 请求时， 一个应用程序通常需要如下步骤 来处理响应格式： 确定可能影响响应格式的各种因素， 例如媒介类型， 语言， 版本， 等等。 这个过程也被称为 content negotiation。 资源对象转换为数组， 如在 Resources 部分中所描述的。 通过 [[yii\rest\Serializer]]
  • MongoDB索引调优（2）——[十] eksliang mongodbMongoDB索引优化
    转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2178555 一、概述       上一篇文档中也说明了，MongoDB的索引几乎与关系型数据库的索引一模一样，优化关系型数据库的技巧通用适合MongoDB，所有这里只讲MongoDB需要注意的地方 二、索引内嵌文档     可以在嵌套文档的键上建立索引，方式与正常
  • 当滑动到顶部和底部时，实现Item的分离效果的ListView gundumw100 android
    拉动ListView，Item之间的间距会变大，释放后恢复原样； package cn.tangdada.tangbang.widget; import android.annotation.TargetApi; import android.content.Context; import android.content.res.TypedArray; import andr
  • 程序员用HTML5制作的爱心树表白动画 ini JavaScriptjqueryWebhtml5css
    体验效果：http://keleyi.com/keleyi/phtml/html5/31.htmHTML代码如下： <!DOCTYPE html> <html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"><head><meta charset="UTF-8" > <ti
  • 预装windows 8 系统GPT模式的ThinkPad T440改装64位 windows 7旗舰版 kakajw ThinkPad预装改装windows 7windows 8
      该教程具有普遍参考性，特别适用于联想的机器，其他品牌机器的处理过程也大同小异。 该教程是个人多次尝试和总结的结果，实用性强，推荐给需要的人！   缘由 小弟最近入手笔记本ThinkPad T440，但是特别不能习惯笔记本出厂预装的Windows 8系统，而且厂商自作聪明地预装了一堆没用的应用软件，消耗不少的系统资源（本本的内存为4G，系统启动完成时，物理内存占用比
  • Nginx学习笔记 mcj8089 nginx
    一、安装nginx             1、在nginx官方网站下载一个包，下载地址是：  http://nginx.org/download/nginx-1.4.2.tar.gz      2、WinSCP(ftp上传工
  • mongodb 聚合查询每天论坛链接点击次数 qiaolevip 每天进步一点点学习永无止境mongodb纵观千象
    /* 18 */ { "_id" : ObjectId("5596414cbe4d73a327e50274"), "msgType" : "text", "sendTime" : ISODate("2015-07-03T08:01:16.000Z"
  • java术语（PO/POJO/VO/BO/DAO/DTO） Luob. DAOPOJODTOpoVO BO
    PO(persistant object) 持久对象 在o/r 映射的时候出现的概念,如果没有o/r映射,就没有这个概念存在了.通常对应数据模型(数据库),本身还有部分业务逻辑的处理.可以看成是与数据库中的表相映射的java对象.最简单的PO就是对应数据库中某个表中的一条记录,多个记录可以用PO的集合.PO中应该不包含任何对数据库的操作. VO(value object) 值对象 通
  • 算法复杂度 Wuaner Algorithm
    Time Complexity & Big-O： http://stackoverflow.com/questions/487258/plain-english-explanation-of-big-o http://bigocheatsheet.com/ http://www.sitepoint.com/time-complexity-algorithms/
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他