- Flux【Lora模型】:效率太高了,超写实逼真黑悟空Flux Lora它来了
AI绘画师-海绵
uiAIGC人工智能3d平面设计计算机
在大家热心谈论黑悟空的时候,AI绘画领域也不甘落后,结合最近火爆的AI绘画工具Flux,各路大神第一时间就训练出了Flux的loar版本,今天我们就来体验感受一下大神“AIGAME熊熊”推出的Flux版本的loar模型:FLUX1-超写实逼真黑悟空模型下载地址(文末网盘地址也可获取)****触发词:aiyouxiketang下面是作者推荐的提示词:amaninarmorwithabeardanda
- 技术方案:基于巨控GRM120系列LoRa无线模块的移动设备通信系统
何工13763355074
人工智能GRM110GRM120巨控lora巨控GRM120
技术方案:基于巨控GRM120系列LoRa无线模块的移动设备通信系统项目需求3台移动设备需通过无线通信互联,支持485、网口、DI、AI接口,并满足以下功能:1公里无线通信(无需插卡)多PLC无线通信、PLC与传感器/组态软件通信模块自带逻辑、定时、运算功能(可替代部分PLC功能)支持中心站4G+LoRa组网,实现APP远程监控模块选型与配置1.设备通信需求分析根据设备接口需求,选择对应型号:GR
- 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
- LLM大模型中文开源数据集集锦(三)
悟乙己
付费-智能写作专栏LLM大模型开源大模型LLMGPT微调
文章目录1ChatGLM-Med:基于中文医学知识的ChatGLM模型微调1.1数据集1.2ChatGLM+P-tuningV2微调1.3Llama+Alpaca的Lora微调版本2LawGPT_zh:中文法律大模型(獬豸)2.1数据集2.1.1利用ChatGPT清洗CrimeKgAssitant数据集得到52k单轮问答:2.1.2带有法律依据的情景问答92k:2.1.3法律知识问答2.2模型3C
- 如何微调(Fine-tuning)大语言模型?看完这篇你就懂了!!
datian1234
语言模型人工智能chatgptLLMaiAI大模型大模型微调
前言本文介绍了微调的基本概念,以及如何对语言模型进行微调。从GPT3到ChatGPT、从GPT4到GitHubcopilot的过程,微调在其中扮演了重要角色。什么是微调(fine-tuning)?微调能解决什么问题?什么是LoRA?如何进行微调?本文将解答以上问题,并通过代码实例展示如何使用LoRA进行微调。微调的技术门槛并不高,如果微调的模型规模不大10B及10B以下所需硬件成本也不高(10B模
- 自学人工智能大模型,满足7B模型的训练和微调以及推理,预算3万,如何选购电脑
岁月的眸
人工智能
如果你的预算是3万元人民币,希望训练和微调7B参数规模的人工智能大模型(如LLaMA、Mistral等),你需要一台高性能的深度学习工作站。在这个预算范围内,以下是推荐的配置:1.关键硬件配置(1)GPU(显卡)推荐显卡:NVIDIARTX4090(24GBVRAM)或者RTX3090(24GBVRAM)理由:7B模型推理:24GB显存足够跑7B模型的推理,但全参数训练可能吃力,适合LoRA等微调
- 用Llama Factory单机多卡微调Qwen2.5时报torch.OutOfMemoryError: CUDA out of memory的解决办法
蛐蛐蛐
大模型科研工具Python技巧llama人工智能大模型
接着上一篇博客:在Ubuntu上用LlamaFactory命令行微调Qwen2.5的简单过程_llamafactory微调qwen2.5-CSDN博客如果需要微调比较大的模型,例如Qwen2.5-32B,那么在两个3090上可能不够用,这里我用A6000×4的服务器。但如果仿照上篇博客,直接运行:llamafactory-clitrainexamples/train_qlora/qwen_lora
- 开源模型应用落地-qwen2-7b-instruct-LoRA微调&合并-ms-swift-单机多卡-RTX 4090双卡(十五)
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ms-swift去合并微调后的模型权重,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。2.2.参数高效微调(PEF
- .NET Core/.NET6 使用DbContext 连接数据库,SqlServer和MySql
weixin_42199478
.netcore数据库.netcore
.NETCore/.NET6使用DbContext连接数据库,SqlServer和MySql添加包并引用usingMicrosoft.EntityFrameworkCore;SQLserver需要添加包Microsoft.EntityFrameworkCore.SqlServerMySql需要添加包Pomelo.EntityFrameworkCore.MySqlOracle需要引用Citms.En
- The following classes could not be instantiated
小强的奋斗人生
Androidandroid-studioandroidxml
AndroidStudio更新后,新建xml文件会发现布局无法正常预览,同时会在布局下面提示“Thefollowingclassescouldnotbeinstantiated”等信息,通过查询资料都说要将style文件夹下主题从@color/colorPrimary@color/colorPrimaryDark@color/colorAccent改为@color/colorPrimary@col
- 基于 llama-Factory 动手实践 Llama 全参数 SFT 和 LoRA SFT
kakaZhui
llamaAIGCchatgpt深度学习
一、llama-Factory:你的Llama模型SFT工厂llama-Factory是一个开源的、用户友好的工具,专门用于对Llama系列模型进行微调。它提供了简洁的界面和强大的功能,让你无需复杂的代码编写,就能轻松完成Llama模型的SFT任务,无论是全参数微调还是参数高效的LoRA微调,llama-Factory都能轻松搞定。llama-Factory的优势:易于上手:简洁的命令行界面,配置
- WPF进阶 | WPF 动画特效揭秘:实现炫酷的界面交互效果
xcLeigh
WPF从入门到精通wpf交互C#
WPF进阶|WPF动画特效揭秘:实现炫酷的界面交互效果前言一、WPF动画基础概念1.1什么是WPF动画1.2动画的基本类型1.3动画的核心元素二、线性动画详解2.1DoubleAnimation的使用2.2ColorAnimation实现颜色渐变三、关键帧动画深入3.1DoubleAnimationUsingKeyFrames创建复杂动画3.2ColorAnimationUsingKeyFrame
- 使用一个大语言模型对另一个大语言模型进行“调教”
大霸王龙
python人工智能python
使用一个大语言模型对另一个大语言模型进行“调教”(通常称为微调或适配),是一种常见的技术手段,用于让目标模型更好地适应特定的任务、领域或风格。以下是基于搜索结果整理的详细步骤和方法:1.准备工作安装必要的库•Transformers:用于加载和训练模型。•Datasets:用于处理数据集。•PEFT:用于微调,特别是LoRA(Low-RankAdaptation)等技术。•Accelerate:用
- 【llm对话系统】大模型 Llama 源码分析之 LoRA 微调
kakaZhui
llama深度学习pytorchAIGCchatgpt
1.引言微调(Fine-tuning)是将预训练大模型(LLM)应用于下游任务的常用方法。然而,直接微调大模型的所有参数通常需要大量的计算资源和内存。LoRA(Low-RankAdaptation)是一种高效的微调方法,它通过引入少量可训练参数,固定预训练模型的权重,从而在保持性能的同时大大减少了计算开销。本文将深入分析LoRA的原理,并结合Llama源码解读其实现逻辑,最后探讨LoRA的优势。2
- 实战LLM强化学习——使用GRPO(DeepSeek R1出圈算法)
FF-Studio
DeepSeekR1算法语言模型人工智能自然语言处理机器学习
——关于使用Unsloth库、LoRa微调及GRPOTrainer自定义奖励函数实现“只输出10个英语单词”的探索为什么要进行“只输出10个英文单词”的极端尝试?在大模型的训练或微调当中,大多数场景我们都希望它能“自由发挥”,给出越丰富越好的答案。但,为了更好的理解强化学习在LLM训练过程中发挥的意义,也为了学习GPRO这个强化学习算法,笔者出此题目,方便大家学习理解。GRPO(GroupRela
- 用自然语言与mysql数据库对话几种方案的思考
闲云野鹤_SG
数据库mysqlAItext2sql自然语言本地部署大模型
如何用自然语言与mysql数据库对话,而不是用sql语句去查询数据库?处于安全考虑,可训练一个本地大语言模型来完成此项任务,mysql服务器中的数据大约有两万多条记录,服务器的作用主要是记录设备的出库和回库的流水账(即以时间为序的记录),但有一些sql查询比较复杂,必须根据特定的sql语句查询,否则很难得到准确稳定的答案,调试和训练大模型的方法有多种方式,比如lora训练模型,提示词方式,rag方
- TPA注意力机制详解及代码复现
清风AI
深度学习算法详解及代码复现深度学习人工智能python神经网络算法机器学习
基本原理在深入探讨TPA注意力机制的数学表达之前,我们需要先理解其基本原理。TPA注意力机制是一种创新的注意力机制,旨在解决传统注意力机制在处理大规模数据时面临的内存和计算效率问题。TPA注意力机制的核心思想是利用张量分解来压缩注意力机制中的Q、K、V表示,同时保留上下文信息。这种方法类似于一种“动态的LoRA”,通过巧妙的数学变换,在不牺牲性能的前提下大幅降低了模型的内存需求。TPA注意力机制的
- lorawan服务器通信协议,LoRaWAN网络架构和解决方案介绍
胡晓晴
lorawan服务器通信协议
一个LoRaWAN典型的网络架构中包含了终端、基站、NS(网络服务器)、应用服务器这四个部分。基站和终端之间采用星型网络拓扑,由于LoRa的长距离特性,它们之间得以使用单跳传输。基站则对NS和终端之间的LoRaWAN协议数据做转发处理,将LoRaWAN数据分别承载在了LoRa射频传输和UDP上。如下是LoRaWAN典型的网络架构图:厦门四信提供LoRaWAN系列完整的终端(模块)、网关、服务器通信
- 湿度传感器pcb遇到的问题
司端杨
画湿度传感器pcb遇到的问题:1.lora模块封装画反了。由于在布局时,使用快捷键X使被选中的器件左右对调,导致封装反了。重新调整lora模块部分布局。再画pcb时要注意快捷键X、Y的使用(X:被选中的器件左右对调;Y:被选中的器件上下对调)。2.去耦电容的位置摆放:几乎所有芯片的电源和地之间都会放置去耦电容,作用有两个,其一是滤除沿电源传导过来的高频干扰,其二是及时补充器件高速工作时所需的尖峰电
- 学习ESP32系列一个超级有用的网站
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嵌入式嵌入式硬件
学习ESP32ESP32简介ESP32ArduinoIDEESP32ArduinoIDE2.0VSCode和PlatformIOESP32引脚分布ESP32输入输出ESP32PWMESP32模拟输入ESP32中断定时器ESP32深度睡眠协议ESP32Web服务器ESP32LoRaESP32BLEESP32BLE客户端-服务器ESP32蓝牙ESP32MQTTESP32ESP-NOWESP32Wi-F
- 【Lora微调】提高模型效率的创新方法
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人工智能大模型微调Lora
前言在自然语言处理(NLP)和机器学习的研究和应用中,随着模型规模的不断扩大,模型训练的计算成本和存储需求也不断攀升。大型预训练模型,如GPT、BERT等,虽然在许多任务上表现出色,但它们的训练和微调通常需要巨大的计算资源,这使得许多研究者和开发者无法充分利用这些模型进行个性化或领域特定的调整。为了在保持模型性能的同时减少计算开销,**Lora(Low-RankAdaptation)**应运而生。
- stable diffusion webui电商基础模型
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多模态大语言模型stablediffusion
电商生成模型的产生主要有两个路子,1.训练微调;2.模型融合。下面这些是借鉴,帮助思考如何构建电商模型。电商必备的10款StablediffusionWebUI模型-知乎一、WFProduct电商场景这是一个专门为电商摄影场景训练的lora模型,可以生成各种极具设计感的场景图,效果逼真,无论是电商、海报、产品渲染还是空间布置上都能用得到,可以解决产品摄影空间布景困难、创意度不…https://zh
- stable diffusion 模型和lora融合
Kun Li
图像视频生成大模型stablediffusion
炜哥的AI学习笔记——SuperMerger插件学习-哔哩哔哩接下来学习的插件名字叫做SuperMerger,它的作用正如其名,可以融合大模型或者LoRA,一般来说会结合之前的插件LoRABlockWeight使用,在调整完成LoRA模型的权重后使用改插件进行重新打包。除了LoRA,Checkpoint也可以通过这个插件进行融合合并。实际上,目前市面上存在大量的Checkpoint模型都是经由合并
- LLaMA Pro是什么 相比于lora full freeze有什么区别 怎么使用
Ven%
简单说深度学习深度学习基础动手深度学习速通系列llamatransformer深度学习人工智能
1.LLaMAPro是什么?LLaMAPro是一种基于LLaMA架构改进的大型语言模型(LLM),旨在解决大模型微调中的知识遗忘问题。它通过在原有模型的基础上扩展新的模块(如Transformer块),并在微调时仅训练这些新增模块,从而在适应新任务的同时保留预训练模型的通用知识。LLaMAPro在代码理解、数学推理和语言理解等任务上表现出色,特别适合需要持续学习和多任务处理的场景。2.LLaMAP
- 增强大型语言模型(LLM)可访问性:深入探究在单块AMD GPU上通过QLoRA微调Llama 2的过程
109702008
人工智能#ROCm#python语言模型llama人工智能
EnhancingLLMAccessibility:ADeepDiveintoQLoRAThroughFine-tuningLlama2onasingleAMDGPU—ROCmBlogs基于之前的博客《使用LoRA微调Llama2》的内容,我们深入研究了一种称为量化低秩调整(QLoRA)的参数高效微调(PEFT)方法。本次重点是利用QLoRA技术在单块AMDGPU上,使用ROCm微调Llama-2
- VYOS容器运行DaloRadius实现AAA认证登录
GTaylor
VyosDaloRadiusVYOS容器AAA认证
整体架构freeradius提供AAA认证服务mysql提供用户认证授权信息存储daloradius提供Web界面管理用户认证授权信息mysql添加镜像addcontainerimagemysql:5.6配置setcontainernamemysql56description'mysql56'setcontainernamemysql56image'docker.io/library/mysql:
- LLaMA-Factory 基于 LoRA 的 SFT 指令微调及相关功能梳理
Ambition_LAO
深度学习人工智能机器学习
1.数据准备微调数据的格式为Alpaca或ShareGPT格式,需进行以下步骤:自定义数据集转换:将原始数据集转换成指定格式(JSON格式)。示例数据:{"instruction":"写一个商品文案","input":"类型#裤*版型#宽松","output":"宽松的阔腿裤吸引了大量明星的喜爱,设计感十足。"}数据注册:修改data/dataset_info.json文件,将数据集注册到系统中。
- OpenBayes 一周速览丨ShowUI专注GUI自动化,可解析屏幕截图和用户指令;U-MATH数据集上线
公共资源速递5个数据集:U-MATH数学推理数据集AlMedicalChatbot医学对话数据集Tecnalia电子设备废物高光谱数据集WaterlooExploration大规模图像质量评估数据库WasteClassification可回收物及生活垃圾分类数据集3个教程:一键部署QwQ-32B-PreviewHunyuanVideo腾讯混元文生视频DemoShowUl:专注GUI自动化的视觉-语
- Flex.1-Alpha - 可进行适当微调的新修改通量模型。
吴脑的键客
AI作画人工智能AIGC
“Flex.1以FLUX.1-schnell-training-adapter开始,目的是在FLUX.1-schnell上训练LoRA。最初的目标是训练一个可以在训练过程中激活的LoRA,以便对步长压缩模型进行微调。我将这个适配器并入了FLUX.1-schnell,并继续在FLUX.1-schnell模型生成的图像上训练它,以进一步分解压缩,同时不注入任何新数据,目的是制作一个独立的基础模型。这就
- ViewController添加button按钮解析。(翻译)
张亚雄
c
<div class="it610-blog-content-contain" style="font-size: 14px"></div>// ViewController.m
// Reservation software
//
// Created by 张亚雄 on 15/6/2.
- mongoDB 简单的增删改查
开窍的石头
mongodb
在上一篇文章中我们已经讲了mongodb怎么安装和数据库/表的创建。在这里我们讲mongoDB的数据库操作
在mongo中对于不存在的表当你用db.表名 他会自动统计
下边用到的user是表明,db代表的是数据库
添加(insert):
- log4j配置
0624chenhong
log4j
1) 新建java项目
2) 导入jar包,项目右击,properties—java build path—libraries—Add External jar,加入log4j.jar包。
3) 新建一个类com.hand.Log4jTest
package com.hand;
import org.apache.log4j.Logger;
public class
- 多点触摸(图片缩放为例)
不懂事的小屁孩
多点触摸
多点触摸的事件跟单点是大同小异的,上个图片缩放的代码,供大家参考一下
import android.app.Activity;
import android.os.Bundle;
import android.view.MotionEvent;
import android.view.View;
import android.view.View.OnTouchListener
- 有关浏览器窗口宽度高度几个值的解析
换个号韩国红果果
JavaScripthtml
1 元素的 offsetWidth 包括border padding content 整体的宽度。
clientWidth 只包括内容区 padding 不包括border。
clientLeft = offsetWidth -clientWidth 即这个元素border的值
offsetLeft 若无已定位的包裹元素
- 数据库产品巡礼:IBM DB2概览
蓝儿唯美
db2
IBM DB2是一个支持了NoSQL功能的关系数据库管理系统,其包含了对XML,图像存储和Java脚本对象表示(JSON)的支持。DB2可被各种类型的企 业使用,它提供了一个数据平台,同时支持事务和分析操作,通过提供持续的数据流来保持事务工作流和分析操作的高效性。 DB2支持的操作系统
DB2可应用于以下三个主要的平台:
工作站,DB2可在Linus、Unix、Windo
- java笔记5
a-john
java
控制执行流程:
1,true和false
利用条件表达式的真或假来决定执行路径。例:(a==b)。它利用条件操作符“==”来判断a值是否等于b值,返回true或false。java不允许我们将一个数字作为布尔值使用,虽然这在C和C++里是允许的。如果想在布尔测试中使用一个非布尔值,那么首先必须用一个条件表达式将其转化成布尔值,例如if(a!=0)。
2,if-els
- Web开发常用手册汇总
aijuans
PHP
一门技术,如果没有好的参考手册指导,很难普及大众。这其实就是为什么很多技术,非常好,却得不到普遍运用的原因。
正如我们学习一门技术,过程大概是这个样子:
①我们日常工作中,遇到了问题,困难。寻找解决方案,即寻找新的技术;
②为什么要学习这门技术?这门技术是不是很好的解决了我们遇到的难题,困惑。这个问题,非常重要,我们不是为了学习技术而学习技术,而是为了更好的处理我们遇到的问题,才需要学习新的
- 今天帮助人解决的一个sql问题
asialee
sql
今天有个人问了一个问题,如下:
type AD value
A  
- 意图对象传递数据
百合不是茶
android意图IntentBundle对象数据的传递
学习意图将数据传递给目标活动; 初学者需要好好研究的
1,将下面的代码添加到main.xml中
<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<LinearLayout xmlns:android="http:/
- oracle查询锁表解锁语句
bijian1013
oracleobjectsessionkill
一.查询锁定的表
如下语句,都可以查询锁定的表
语句一:
select a.sid,
a.serial#,
p.spid,
c.object_name,
b.session_id,
b.oracle_username,
b.os_user_name
from v$process p, v$s
- mac osx 10.10 下安装 mysql 5.6 二进制文件[tar.gz]
征客丶
mysqlosx
场景:在 mac osx 10.10 下安装 mysql 5.6 的二进制文件。
环境:mac osx 10.10、mysql 5.6 的二进制文件
步骤:[所有目录请从根“/”目录开始取,以免层级弄错导致找不到目录]
1、下载 mysql 5.6 的二进制文件,下载目录下面称之为 mysql5.6SourceDir;
下载地址:http://dev.mysql.com/downl
- 分布式系统与框架
bit1129
分布式
RPC框架 Dubbo
什么是Dubbo
Dubbo是一个分布式服务框架,致力于提供高性能和透明化的RPC远程服务调用方案,以及SOA服务治理方案。其核心部分包含: 远程通讯: 提供对多种基于长连接的NIO框架抽象封装,包括多种线程模型,序列化,以及“请求-响应”模式的信息交换方式。 集群容错: 提供基于接
- 那些令人蛋痛的专业术语
白糖_
springWebSSOIOC
spring
【控制反转(IOC)/依赖注入(DI)】:
由容器控制程序之间的关系,而非传统实现中,由程序代码直接操控。这也就是所谓“控制反转”的概念所在:控制权由应用代码中转到了外部容器,控制权的转移,是所谓反转。
简单的说:对象的创建又容器(比如spring容器)来执行,程序里不直接new对象。
Web
【单点登录(SSO)】:SSO的定义是在多个应用系统中,用户
- 《给大忙人看的java8》摘抄
braveCS
java8
函数式接口:只包含一个抽象方法的接口
lambda表达式:是一段可以传递的代码
你最好将一个lambda表达式想象成一个函数,而不是一个对象,并记住它可以被转换为一个函数式接口。
事实上,函数式接口的转换是你在Java中使用lambda表达式能做的唯一一件事。
方法引用:又是要传递给其他代码的操作已经有实现的方法了,这时可以使
- 编程之美-计算字符串的相似度
bylijinnan
java算法编程之美
public class StringDistance {
/**
* 编程之美 计算字符串的相似度
* 我们定义一套操作方法来把两个不相同的字符串变得相同,具体的操作方法为:
* 1.修改一个字符(如把“a”替换为“b”);
* 2.增加一个字符(如把“abdd”变为“aebdd”);
* 3.删除一个字符(如把“travelling”变为“trav
- 上传、下载压缩图片
chengxuyuancsdn
下载
/**
*
* @param uploadImage --本地路径(tomacat路径)
* @param serverDir --服务器路径
* @param imageType --文件或图片类型
* 此方法可以上传文件或图片.txt,.jpg,.gif等
*/
public void upload(String uploadImage,Str
- bellman-ford(贝尔曼-福特)算法
comsci
算法F#
Bellman-Ford算法(根据发明者 Richard Bellman 和 Lester Ford 命名)是求解单源最短路径问题的一种算法。单源点的最短路径问题是指:给定一个加权有向图G和源点s,对于图G中的任意一点v,求从s到v的最短路径。有时候这种算法也被称为 Moore-Bellman-Ford 算法,因为 Edward F. Moore zu 也为这个算法的发展做出了贡献。
与迪科
- oracle ASM中ASM_POWER_LIMIT参数
daizj
ASMoracleASM_POWER_LIMIT磁盘平衡
ASM_POWER_LIMIT
该初始化参数用于指定ASM例程平衡磁盘所用的最大权值,其数值范围为0~11,默认值为1。该初始化参数是动态参数,可以使用ALTER SESSION或ALTER SYSTEM命令进行修改。示例如下:
SQL>ALTER SESSION SET Asm_power_limit=2;
- 高级排序:快速排序
dieslrae
快速排序
public void quickSort(int[] array){
this.quickSort(array, 0, array.length - 1);
}
public void quickSort(int[] array,int left,int right){
if(right - left <= 0
- C语言学习六指针_何谓变量的地址 一个指针变量到底占几个字节
dcj3sjt126com
C语言
# include <stdio.h>
int main(void)
{
/*
1、一个变量的地址只用第一个字节表示
2、虽然他只使用了第一个字节表示,但是他本身指针变量类型就可以确定出他指向的指针变量占几个字节了
3、他都只存了第一个字节地址,为什么只需要存一个字节的地址,却占了4个字节,虽然只有一个字节,
但是这些字节比较多,所以编号就比较大,
- phpize使用方法
dcj3sjt126com
PHP
phpize是用来扩展php扩展模块的,通过phpize可以建立php的外挂模块,下面介绍一个它的使用方法,需要的朋友可以参考下
安装(fastcgi模式)的时候,常常有这样一句命令:
代码如下:
/usr/local/webserver/php/bin/phpize
一、phpize是干嘛的?
phpize是什么?
phpize是用来扩展php扩展模块的,通过phpi
- Java虚拟机学习 - 对象引用强度
shuizhaosi888
JAVA虚拟机
本文原文链接:http://blog.csdn.net/java2000_wl/article/details/8090276 转载请注明出处!
无论是通过计数算法判断对象的引用数量,还是通过根搜索算法判断对象引用链是否可达,判定对象是否存活都与“引用”相关。
引用主要分为 :强引用(Strong Reference)、软引用(Soft Reference)、弱引用(Wea
- .NET Framework 3.5 Service Pack 1(完整软件包)下载地址
happyqing
.net下载framework
Microsoft .NET Framework 3.5 Service Pack 1(完整软件包)
http://www.microsoft.com/zh-cn/download/details.aspx?id=25150
Microsoft .NET Framework 3.5 Service Pack 1 是一个累积更新,包含很多基于 .NET Framewo
- JAVA定时器的使用
jingjing0907
javatimer线程定时器
1、在应用开发中,经常需要一些周期性的操作,比如每5分钟执行某一操作等。
对于这样的操作最方便、高效的实现方式就是使用java.util.Timer工具类。
privatejava.util.Timer timer;
timer = newTimer(true);
timer.schedule(
newjava.util.TimerTask() { public void run()
- Webbench
流浪鱼
webbench
首页下载地址 http://home.tiscali.cz/~cz210552/webbench.html
Webbench是知名的网站压力测试工具,它是由Lionbridge公司(http://www.lionbridge.com)开发。
Webbench能测试处在相同硬件上,不同服务的性能以及不同硬件上同一个服务的运行状况。webbench的标准测试可以向我们展示服务器的两项内容:每秒钟相
- 第11章 动画效果(中)
onestopweb
动画
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- windows下制作bat启动脚本.
sanyecao2314
javacmd脚本bat
java -classpath C:\dwjj\commons-dbcp.jar;C:\dwjj\commons-pool.jar;C:\dwjj\log4j-1.2.16.jar;C:\dwjj\poi-3.9-20121203.jar;C:\dwjj\sqljdbc4.jar;C:\dwjj\voucherimp.jar com.citsamex.core.startup.MainStart
- Java进行RSA加解密的例子
tomcat_oracle
java
加密是保证数据安全的手段之一。加密是将纯文本数据转换为难以理解的密文;解密是将密文转换回纯文本。 数据的加解密属于密码学的范畴。通常,加密和解密都需要使用一些秘密信息,这些秘密信息叫做密钥,将纯文本转为密文或者转回的时候都要用到这些密钥。 对称加密指的是发送者和接收者共用同一个密钥的加解密方法。 非对称加密(又称公钥加密)指的是需要一个私有密钥一个公开密钥,两个不同的密钥的
- Android_ViewStub
阿尔萨斯
ViewStub
public final class ViewStub extends View
java.lang.Object
android.view.View
android.view.ViewStub
类摘要: ViewStub 是一个隐藏的,不占用内存空间的视图对象,它可以在运行时延迟加载布局资源文件。当 ViewSt