- FastAI 之书(面向程序员的 FastAI)(六)
绝不原创的飞龙
人工智能人工智能深度学习
原文:www.bookstack.cn/read/th-fastai-book译者:飞龙协议:CCBY-NC-SA4.0第十三章:卷积神经网络原文:www.bookstack.cn/read/th-fastai-book/44d8848dfac0c1b0.md译者:飞龙协议:CCBY-NC-SA4.0在第四章中,我们学习了如何创建一个识别图像的神经网络。我们能够在区分3和7方面达到98%以上的准确
- 使用paperspace搭建fastai深度学习平台
禾木清清
在Paperspace上可以快速搭建自己的深度学习平台,具体方法如下:1.注册账户并登陆。2.点击页面的newmachine按钮。3.选择机器所在地,当前有Westcoast,Eastcoast和Europe三个位置可以选择。4.选择操作系统类型,本博客选择Linuxubuntu16.04类型。有时候Linux类型可能需要申请。5.选择机器类型,选择GPU0.4/hr类型,如果加快速度可以选择p5
- 【tips-AI】提高模型训练的Pytorch技巧
斜月三星0727
pytorch人工智能python
1.OneCycle学习率策略 学习率lr很大程度上影响收敛速度和泛化性能。收敛速度很好理解,对泛化性能的影响却不是很直观。 泛化性指模型经过训练后,应用到新数据并做出准确预测的能力。lr影响收敛,即模型训练不恰当(过拟合/欠拟合),准确率P和召回率R有所下降,影响模型的输出,即模型泛化性能差。 话回lr,相比于固定学习率,周期性学习率策略被证明是更有效的训练方式,如fastai中的onecycl
- Python遥感影像深度学习指南(1)-使用卷积神经网络(CNN、U-Net)和 FastAI进行简单云层检测
gis收藏家
Python数据处理深度学习人工智能python
【遥感影像深度学习】系列的第一章,Python遥感影像深度学习的入门课程,介绍如何使用卷积神经网络(CNN)从卫星图像中分割云层1、数据集在本项目中,我们将使用Kaggle提供的38-CloudSegmentationinSatelliteImages数据集。该数据集由裁剪成384x384(适用于深度学习)的卫星场景组成。总共有8400个用于训练和9201个用于测试的图块,分别位于红、绿、蓝和近红
- 【深度学习】参数优化和训练技巧
TwcatL_tree
深度学习人工智能机器学习深度学习人工智能
寻找合适的学习率(learningrate)学习率是一个非常非常重要的超参数,这个参数呢,面对不同规模、不同batch-size、不同优化方式、不同数据集,其最合适的值都是不确定的,我们无法光凭经验来准确地确定lr的值,我们唯一可以做的,就是在训练中不断寻找最合适当前状态的学习率。比如下图利用fastai中的lr_find()函数寻找合适的学习率,根据下方的学习率-损失曲线得到此时合适的学习率为1
- NLP-fastai-lesson4-detailed note (1)
kkjusdoit
我们今天将进一步深入研究NLP迁移学习。然后我们将看看表格数据和协同过滤,它们都是非常有用的应用程序。我们将采用该协作过滤示例并深入研究它,以便在数学上准确理解发生了什么-确切地说是计算机中发生了什么。我们将使用它再次以相反的顺序通过应用程序再次返回,以便准确了解所有这些应用程序的幕后发生了什么。自然语言处理(NLP)我想回过头来了解NLP,真正理解那里发生了什么。快速回顾首先,快速回顾一下。记住
- ubuntu16.04配置fastai with python3.7
可恶小林子
推荐最简方法python3.7添加源并安装sudoaptupdatesudoaptinstallsoftware-properties-commonsudoadd-apt-repositoryppa:deadsnakes/ppa#安装python3.7sudoaptinstallpython3.7python3.7--version#虚拟环境,使用python3自带的,其余的也可以python3-
- fastai 图像分类_使用Fastai进行深度学习图像分类
weixin_26752765
机器学习深度学习人工智能python计算机视觉
fastai图像分类TL;DR(TL;DR)Ifyouarebeginningtofeelburntoutonlearningasubjectitisoftenbeneficialtotakeastepoutoftheweeds.Iliketobuildsomethingfunandeasytoregainpositivemomentumonmylearningjourney.Thisisonep
- 关于cuda和pytorch不兼容问题
小小白·yyl
pytorchpython深度学习
关于cuda和pytorch不兼容问题问题描述之前是按照网上教程安装的Cuda和pytorch,使用了一段时间之后,在一项任务中安装fastai时,出现了两者版本不兼容问题,无法运行。找不到指定的程序。Errorloading"D:\ANACONDA3\lib\site-packages\torch\lib\torch_cuda_cpp.dll"oroneofitsdependencies.出现如
- 2023年人工智能开源项目前20名
ygtu2018
人工智能开源
推荐:使用NSDT场景编辑器快速搭建3D应用场景1.Tensorflow2.HuggingFaceTransformers3.Opencv4.Pytorch5.Keras6.StableDiffusion7.Deepfacelab8.Detectron29.ApacheMxnet10.Fastai11.OpenAssistant12.Mindsdb13.DallEMini14.Theano15.T
- 多模态之情感预测 涉及 BERT, RoBERTa, XLNet, XLM, DistilBERT 架构
便签棒糖
bertxlnet人工智能自然语言处理深度学习
情感预测之Fastai结合HuggingFaceTransformers(一)NLP中的迁移学习1.NLP2.迁移学习(二)将tramsformers与fastai集成以实现多类分类1.库安装2.示例任务3.主要变压器类4.其他功能5.数据预处理5.1自定义分词器5.2自定义取数器5.3定制处理器6.设置数据组6.1定制模型7.自定义优化器/自定义指标8.判别性微调和渐进式解冻(可选)9.训练10
- 【深度学习-图像识别】使用fastai对Caltech101数据集进行图像多分类(50行以内的代码就可达到很高准确率)
AiFool
Python深度学习分类人工智能
文章目录前言fastai介绍数据集介绍一、环境准备二、数据集处理1.数据目录结构2.导入依赖项2.读入数据3.模型构建3.1寻找合适的学习率3.2模型调优4.模型保存与应用总结人工智能-图像识别系列文章目录前言fastai介绍fastai是一个深度学习库,它为从业人员提供了高级组件,可以快速、轻松地在标准深度学习领域提供最先进的结果,并为研究人员提供了低级组件,可以混合和匹配以构建新的方法。以解耦
- fastai课后习题(一)
世界待你如此好
1、在深度学习中,你需要这些吗?LotsofmathT/FLotsofdataT/FLotsofexpensivecomputersT/FAPhDT/F答:不是必须的,有当然更好2、说出深度学习在哪五个领域表现出色?答:计算机视频、语言处理、医学、机器人、协同过滤3、第一个基于人工神经元原理的设备名称叫什么?答:由FrankRosenblatt博士制造的MarkIperceptron的''实体''
- fastai
qiaoqiao123
data_inputinput2input2_data_transfrominput3showdataliketraintrain1input4input_data_likeinput4_train2train3train3train2train4predictpredict
- nvidia英伟达GPU:nvidia driver is not loaded
一个不安分的程序员
AI日志fastai深度学习神经网络机器学习nvidiadriver
最近在开fastai提供的AI教程,刚好自己的电脑上有nvidia独显(GPU),先前因为耗电温度高就切换到了内置显卡.是时候实现你的价值了nvidia,出来吧小宝贝.执行召唤咒语:nvidia-settings后傻眼了:ERROR:NVIDIAdriverisnotloadedERROR:Unabletoloadinfofromanyavailablesystem(nvidia-settings
- Fastai Focal Loss
深度学习模型优化
这个是防止每次运行的时候结果都差别很大的情况,前提是你使用pytorch来实现你的想法。defseed_everything(seed=42):random.seed(seed)os.environ['PYTHONHASHSEED']=str(seed)np.random.seed(seed)torch.manual_seed(seed)torch.cuda.manual_seed(seed)to
- kaggle竞赛报告:APTOS 2019 Blindness Detection
深度学习模型优化
记录比赛过程中的所思所想。1基线模型1.1model1地址为IntroAPTOSDiabeticRetinopathy(EDA&Starter)。这个代码主要使用的是fastai的框架。1.2model2地址为baseline-APTOS2019BlindnessDetection。1.3model3efficientnet-pytorch-ignite2基线模型的改进2.1数据存在严重的训练样本
- fastai load learner
五长生
It'stootedioustouse"learn.load()"function.Weneedtopreparethedataforanothertime.SoIthinkifthereisawaywecanloadtheentirelearner.Thenwecanfindthe"learner_loader"functionindocs.image.png1、Wewillsavethelea
- 这些Python计算机视觉工具,帮你coding事半功倍
AbnerAI
python计算机视觉人工智能
作为开发人员喜爱的语言之一,Python以其丰富的社区可用工具和库而闻名。我们列出了开发人员可以用于计算机视觉10个流行流行的Python库或平台,以帮助开发人员自动化开发任务,其中包括检测和可视化。1|fastaifastai是一个深度学习库,它提供高级组件,可以在标准深度学习领域快速、轻松地提供最先进的结果。它还为研究人员提供了可以混合和匹配的低层次组件,以建立新的方法。fastai包括各种特
- FastAI03-模型投入生成环境
科技老丁哥
FastAI模型在训练完成之后,需要投入到生成环境中,用于新图片的预测。1.模型的保存和加载模型的导出可以使用:learn.export()这个会在目录中创建一个名为export.pkl的文件,它包含了部署模型所需要的所有内容(模型,权重以及一些元数据)等,但我本人不太愿意用这种方法,因为我无法准确指定保存的路径和名称,这时,可以用:learn.export('/home/ray/DataSet/
- docker运行jupyter逐步操作笔记
dreadnaught
运行环境:在VMware中运行一台OS为centos8的宿主机,在上面运行docker目标:把fastai的镜像起起来,并且能够看到jupyter界面分解:看看人家的dockerfile写的啥dockerhistoryspellrun/fastai--no-trunc=true运行docker容器问题:dockerrun完就挂了,没有持续运行解决:没有使用交互式运行,应使用dockerrun-t-
- lesson7 part4 feature_loss
不愿透露身份的美凌格
FeatureLoss上周,我们把fastai发展到这样一个阶段,让GAN变得像API一样,比任何其他的库更简洁,更灵活。我也有点失望,训练要花很长时间,结果也一般。下一步是我们可以完全舍弃GAN。第一步,我们真正想做的事情,是提出更好的损失函数。我们需要一个能很好辨认出高品质图片的损失函数,能克服GAN具有的问题,或者不只是高品质图片,就是应该长成某种样子的图片。真正好用的技巧在这里,几年前的这
- fastAI学习
EdwardMa
背景2018版的课程有两部分Part1.PracticalDeepLearningForCoders,介绍如何建立SOTA模型,不需要研究生水平的数学知识,课程全部免费,遇到问题可以在forums.fast.ai里交流。课程有7周,一共包含20小时。Part2.CuttingEdgeDeepLearningForCoders学习DL最近的发展,如何阅读和实现最新的学术论文,解决具有挑战性的end-
- 日更77
深度学习模型优化
两个事情:在亲属关系识别中,使用facenet和vggnet的方法提取特征,进行fine-tune,目前成绩在15%左右。在眼球问题识别中,使用fastai做了几个操作。baseline0,fork了一个很爽的结果baseline1.自己用fastai搭了一个模型,但是图压缩到224了baseline2.自己用fastai搭了多个模型,集成之后看下结果如何。后期的改进方向,使用大尺寸图像。
- 2020年深度学习调参技巧合集
人工智能与算法学习
神经网络算法计算机视觉机器学习人工智能
文|山竹小果源|NewBeeNLP编|夕小瑶的卖萌屋重点说明:本文主要为整理总结,大部分参考文末资料,感谢分享。寻找合适的学习率学习率是一个非常非常重要的超参数,这个参数呢,面对不同规模、不同batch-size、不同优化方式、不同数据集,其最合适的值都是不确定的,我们无法光凭经验来准确地确定lr的值,我们唯一可以做的,就是在训练中不断寻找最合适当前状态的学习率。比如下图利用fastai中的lr_
- [fasi.ai] unet实现CamVid数据集预测
来碗拿铁️
fast.aipytorch深度学习自动驾驶
[fasi.ai]unet实现CamVid数据集预测fastai介绍unet介绍CamVid数据集介绍程序实现fastai介绍最近发现了一个究极棒的python包fastai,他们的官网说宗旨是makeneuralnetuncoolagain,我觉得也确实做到了这点。fastai相较于pytorch,就像keras相较于tensorflow,是一个高级封装。其封装程度之高,用5行就可以完成mnis
- Linux机器学习环境搭建记录
ironyl
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Linux机器学习环境搭建记录1.NVIDIA显卡驱动安装2.Anaconda安装3.Pytorch与FastAI4.XGBoost,CatBoost和LightGBMNVIDIA显卡驱动安装下载.run安装包以后,在此目录下打开ctrl+alt+t打开终端,输入sudochmod777NVIDIA-Linux-xx.run输入密码,将安装包放到home下,打开终端关闭lightdm(由于ctrl
- fastai课后习题(四)
世界待你如此好
1、灰色图片是如何在计算机显示的?彩色的呢答:图像由数组表示,像素值表示图像的内容。对于灰度图像,使用二维数组,像素表示灰度值,范围为256个整数。值为0表示白色,值255表示黑色,中间有不同的灰度。对于彩色图像,通常使用三种颜色通道(红、绿、蓝),每个通道使用一个独立的256范围二维阵列。像素值0再次表示白色,255表示实心红色、绿色或蓝色。这三个二维数组形成一个最终的三维数组(秩3张量),表示
- 基于深度学习的超级分辨率,无需使用GAN
Adam坤
AI程序员算法机器学习深度学习机器视觉
本文介绍了技术和培训深度学习模型的图像改进,图像恢复,修复和超分辨率。这利用了Fastai课程中教授的许多技术,并利用Fastai软件库。这种训练模型的方法是基于非常有才华的AI研究人员的方法和研究,我将它归功于我在信息和技术方面的能力。据我所知,我用这些训练数据应用的一些技术在这一点上是独一无二的(截至2019年2月),只有少数研究人员将所有这些技术结合在一起,很可能是Fastai的研究人员/学
- fastai安装报错(主要是自从出了新的版本后可能遇到的问题)
sundayberrysharp
环境问题pythonanacondalinux
就是安装后fastai找不到,或者是环境哪里import的各种问题。先检查一下是不是gpu并行运行,如果是yolo好像容易出这个问题。我的是一个别的框架。本来我的代码上面只需要旧的版本的fastai的,但如果你是pipInstallfastai会安装新版的。旧的版本fastai要是安装的话,可以整个打成压缩包(考到ubuntu)系统上,然后解压。我是先安装虚拟环境,在目录home/usr/anac
- Enum 枚举
120153216
enum枚举
原文地址:http://www.cnblogs.com/Kavlez/p/4268601.html Enumeration
于Java 1.5增加的enum type...enum type是由一组固定的常量组成的类型,比如四个季节、扑克花色。在出现enum type之前,通常用一组int常量表示枚举类型。比如这样:
public static final int APPLE_FUJI = 0
- Java8简明教程
bijian1013
javajdk1.8
Java 8已于2014年3月18日正式发布了,新版本带来了诸多改进,包括Lambda表达式、Streams、日期时间API等等。本文就带你领略Java 8的全新特性。
一.允许在接口中有默认方法实现
Java 8 允许我们使用default关键字,为接口声明添
- Oracle表维护 快速备份删除数据
cuisuqiang
oracle索引快速备份删除
我知道oracle表分区,不过那是数据库设计阶段的事情,目前是远水解不了近渴。
当前的数据库表,要求保留一个月数据,且表存在大量录入更新,不存在程序删除。
为了解决频繁查询和更新的瓶颈,我在oracle内根据需要创建了索引。但是随着数据量的增加,一个半月数据就要超千万,此时就算有索引,对高并发的查询和更新来说,让然有所拖累。
为了解决这个问题,我一般一个月会进行一次数据库维护,主要工作就是备
- java多态内存分析
麦田的设计者
java内存分析多态原理接口和抽象类
“ 时针如果可以回头,熟悉那张脸,重温嬉戏这乐园,墙壁的松脱涂鸦已经褪色才明白存在的价值归于记忆。街角小店尚存在吗?这大时代会不会牵挂,过去现在花开怎么会等待。
但有种意外不管痛不痛都有伤害,光阴远远离开,那笑声徘徊与脑海。但这一秒可笑不再可爱,当天心
- Xshell实现Windows上传文件到Linux主机
被触发
windows
经常有这样的需求,我们在Windows下载的软件包,如何上传到远程Linux主机上?还有如何从Linux主机下载软件包到Windows下;之前我的做法现在看来好笨好繁琐,不过也达到了目的,笨人有本方法嘛;
我是怎么操作的:
1、打开一台本地Linux虚拟机,使用mount 挂载Windows的共享文件夹到Linux上,然后拷贝数据到Linux虚拟机里面;(经常第一步都不顺利,无法挂载Windo
- 类的加载ClassLoader
肆无忌惮_
ClassLoader
类加载器ClassLoader是用来将java的类加载到虚拟机中,类加载器负责读取class字节文件到内存中,并将它转为Class的对象(类对象),通过此实例的 newInstance()方法就可以创建出该类的一个对象。
其中重要的方法为findClass(String name)。
如何写一个自己的类加载器呢?
首先写一个便于测试的类Student
- html5写的玫瑰花
知了ing
html5
<html>
<head>
<title>I Love You!</title>
<meta charset="utf-8" />
</head>
<body>
<canvas id="c"></canvas>
- google的ConcurrentLinkedHashmap源代码解析
矮蛋蛋
LRU
原文地址:
http://janeky.iteye.com/blog/1534352
简述
ConcurrentLinkedHashMap 是google团队提供的一个容器。它有什么用呢?其实它本身是对
ConcurrentHashMap的封装,可以用来实现一个基于LRU策略的缓存。详细介绍可以参见
http://code.google.com/p/concurrentlinke
- webservice获取访问服务的ip地址
alleni123
webservice
1. 首先注入javax.xml.ws.WebServiceContext,
@Resource
private WebServiceContext context;
2. 在方法中获取交换请求的对象。
javax.xml.ws.handler.MessageContext mc=context.getMessageContext();
com.sun.net.http
- 菜鸟的java基础提升之道——————>是否值得拥有
百合不是茶
1,c++,java是面向对象编程的语言,将万事万物都看成是对象;java做一件事情关注的是人物,java是c++继承过来的,java没有直接更改地址的权限但是可以通过引用来传值操作地址,java也没有c++中繁琐的操作,java以其优越的可移植型,平台的安全型,高效性赢得了广泛的认同,全世界越来越多的人去学习java,我也是其中的一员
java组成:
- 通过修改Linux服务自动启动指定应用程序
bijian1013
linux
Linux中修改系统服务的命令是chkconfig (check config),命令的详细解释如下: chkconfig
功能说明:检查,设置系统的各种服务。
语 法:chkconfig [ -- add][ -- del][ -- list][系统服务] 或 chkconfig [ -- level <</SPAN>
- spring拦截器的一个简单实例
bijian1013
javaspring拦截器Interceptor
Purview接口
package aop;
public interface Purview {
void checkLogin();
}
Purview接口的实现类PurviesImpl.java
package aop;
public class PurviewImpl implements Purview {
public void check
- [Velocity二]自定义Velocity指令
bit1129
velocity
什么是Velocity指令
在Velocity中,#set,#if, #foreach, #elseif, #parse等,以#开头的称之为指令,Velocity内置的这些指令可以用来做赋值,条件判断,循环控制等脚本语言必备的逻辑控制等语句,Velocity的指令是可扩展的,即用户可以根据实际的需要自定义Velocity指令
自定义指令(Directive)的一般步骤
&nbs
- 【Hive十】Programming Hive学习笔记
bit1129
programming
第二章 Getting Started
1.Hive最大的局限性是什么?一是不支持行级别的增删改(insert, delete, update)二是查询性能非常差(基于Hadoop MapReduce),不适合延迟小的交互式任务三是不支持事务2. Hive MetaStore是干什么的?Hive persists table schemas and other system metadata.
- nginx有选择性进行限制
ronin47
nginx 动静 限制
http {
limit_conn_zone $binary_remote_addr zone=addr:10m;
limit_req_zone $binary_remote_addr zone=one:10m rate=5r/s;...
server {...
location ~.*\.(gif|png|css|js|icon)$ {
- java-4.-在二元树中找出和为某一值的所有路径 .
bylijinnan
java
/*
* 0.use a TwoWayLinkedList to store the path.when the node can't be path,you should/can delete it.
* 1.curSum==exceptedSum:if the lastNode is TreeNode,printPath();delete the node otherwise
- Netty学习笔记
bylijinnan
javanetty
本文是阅读以下两篇文章时:
http://seeallhearall.blogspot.com/2012/05/netty-tutorial-part-1-introduction-to.html
http://seeallhearall.blogspot.com/2012/06/netty-tutorial-part-15-on-channel.html
我的一些笔记
===
- js获取项目路径
cngolon
js
//js获取项目根路径,如: http://localhost:8083/uimcardprj
function getRootPath(){
//获取当前网址,如: http://localhost:8083/uimcardprj/share/meun.jsp
var curWwwPath=window.document.locati
- oracle 的性能优化
cuishikuan
oracleSQL Server
在网上搜索了一些Oracle性能优化的文章,为了更加深层次的巩固[边写边记],也为了可以随时查看,所以发表这篇文章。
1.ORACLE采用自下而上的顺序解析WHERE子句,根据这个原理,表之间的连接必须写在其他WHERE条件之前,那些可以过滤掉最大数量记录的条件必须写在WHERE子句的末尾。(这点本人曾经做过实例验证过,的确如此哦!
- Shell变量和数组使用详解
daizj
linuxshell变量数组
Shell 变量
定义变量时,变量名不加美元符号($,PHP语言中变量需要),如:
your_name="w3cschool.cc"
注意,变量名和等号之间不能有空格,这可能和你熟悉的所有编程语言都不一样。同时,变量名的命名须遵循如下规则:
首个字符必须为字母(a-z,A-Z)。
中间不能有空格,可以使用下划线(_)。
不能使用标点符号。
不能使用ba
- 编程中的一些概念,KISS、DRY、MVC、OOP、REST
dcj3sjt126com
REST
KISS、DRY、MVC、OOP、REST (1)KISS是指Keep It Simple,Stupid(摘自wikipedia),指设计时要坚持简约原则,避免不必要的复杂化。 (2)DRY是指Don't Repeat Yourself(摘自wikipedia),特指在程序设计以及计算中避免重复代码,因为这样会降低灵活性、简洁性,并且可能导致代码之间的矛盾。 (3)OOP 即Object-Orie
- [Android]设置Activity为全屏显示的两种方法
dcj3sjt126com
Activity
1. 方法1:AndroidManifest.xml 里,Activity的 android:theme 指定为" @android:style/Theme.NoTitleBar.Fullscreen" 示例: <application
- solrcloud 部署方式比较
eksliang
solrCloud
solrcloud 的部署其实有两种方式可选,那么我们在实践开发中应该怎样选择呢? 第一种:当启动solr服务器时,内嵌的启动一个Zookeeper服务器,然后将这些内嵌的Zookeeper服务器组成一个集群。 第二种:将Zookeeper服务器独立的配置一个集群,然后将solr交给Zookeeper进行管理
谈谈第一种:每启动一个solr服务器就内嵌的启动一个Zoo
- Java synchronized关键字详解
gqdy365
synchronized
转载自:http://www.cnblogs.com/mengdd/archive/2013/02/16/2913806.html
多线程的同步机制对资源进行加锁,使得在同一个时间,只有一个线程可以进行操作,同步用以解决多个线程同时访问时可能出现的问题。
同步机制可以使用synchronized关键字实现。
当synchronized关键字修饰一个方法的时候,该方法叫做同步方法。
当s
- js实现登录时记住用户名
hw1287789687
记住我记住密码cookie记住用户名记住账号
在页面中如何获取cookie值呢?
如果是JSP的话,可以通过servlet的对象request 获取cookie,可以
参考:http://hw1287789687.iteye.com/blog/2050040
如果要求登录页面是html呢?html页面中如何获取cookie呢?
直接上代码了
页面:loginInput.html
代码:
<!DOCTYPE html PUB
- 开发者必备的 Chrome 扩展
justjavac
chrome
Firebug:不用多介绍了吧https://chrome.google.com/webstore/detail/bmagokdooijbeehmkpknfglimnifench
ChromeSnifferPlus:Chrome 探测器,可以探测正在使用的开源软件或者 js 类库https://chrome.google.com/webstore/detail/chrome-sniffer-pl
- 算法机试题
李亚飞
java算法机试题
在面试机试时,遇到一个算法题,当时没能写出来,最后是同学帮忙解决的。
这道题大致意思是:输入一个数,比如4,。这时会输出:
&n
- 正确配置Linux系统ulimit值
字符串
ulimit
在Linux下面部 署应用的时候,有时候会遇上Socket/File: Can’t open so many files的问题;这个值也会影响服务器的最大并发数,其实Linux是有文件句柄限制的,而且Linux默认不是很高,一般都是1024,生产服务器用 其实很容易就达到这个数量。下面说的是,如何通过正解配置来改正这个系统默认值。因为这个问题是我配置Nginx+php5时遇到了,所以我将这篇归纳进
- hibernate调用返回游标的存储过程
Supanccy2013
javaDAOoracleHibernatejdbc
注:原创作品,转载请注明出处。
上篇博文介绍的是hibernate调用返回单值的存储过程,本片博文说的是hibernate调用返回游标的存储过程。
此此扁博文的存储过程的功能相当于是jdbc调用select 的作用。
1,创建oracle中的包,并在该包中创建的游标类型。
---创建oracle的程
- Spring 4.2新特性-更简单的Application Event
wiselyman
application
1.1 Application Event
Spring 4.1的写法请参考10点睛Spring4.1-Application Event
请对比10点睛Spring4.1-Application Event
使用一个@EventListener取代了实现ApplicationListener接口,使耦合度降低;
1.2 示例
包依赖
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