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UnknownBody
LLMDailyMultimodal语言模型人工智能大数据
摘要共同注意是儿童早期语言发展的关键组成部分,也是亲子互动有效性的重要指标。然而,目前对共同注意的检测和分析研究仍然有限,尤其是在多模态大语言模型(MLLMs)方面。本研究通过分析由两位语言病理学家标注的26段亲子互动视频,评估了多模态大语言模型理解共同注意的能力。这些标注识别出了共同注意程度高和低的片段,作为评估模型解释能力的基准。我们的研究结果显示,由于当前的多模态大语言模型对儿童发起的眼神交
- 在 ASP.NET Core WebAPI 中使用 JWT 验证
.NET跨平台
ASP.NETCoreWebAPIIdentityServer4OAuth2.0协议.NETCOREWEBAPIJWT
为了保护WebAPI仅提供合法的使用者存取,有很多机制可以做,透过JWT(JSONWebToken)便是其中一种方式,这篇示范如何使用官方所提供的System.IdentityModel.Tokens.Jwt扩充套件,处理呼叫API的来源是否为合法的使用者身分。顺道一提,要产生JWTToken有很多套件可以帮助开发者快速建立,JWT这个NuGet套件就是其中一个,但这裡我使用官方所提供的Syste
- 【Hugging Face】transformers 库中 model 的常用方法和属性
彬彬侠
HuggingFacemodel模型的属性和方法transformersHuggingFacepython
HuggingFacetransformers库中model的常用方法和属性在transformers库中,model代表预训练的Transformer模型,可用于文本分类、问答、文本生成等任务。不同任务的model可能会有不同的方法和属性,但它们共享许多常见功能。1.model的常见属性在加载AutoModel或AutoModelForXXX后,可以使用以下属性:fromtransformers
- 【Hugging Face】transformers 库中 model.generate() 方法:自回归模型的文本生成方法
彬彬侠
HuggingFacemodel.generatetransformersHuggingFace文本生成自回归模型GPTLLAMA
HuggingFacemodel.generate方法model.generate是transformers库中的文本生成(TextGeneration)方法,适用于自回归模型(如GPT-2、T5、BART、LLAMA),用于生成文本、摘要、翻译、问答等。1.适用于哪些模型?generate适用于基于Transformer生成文本的模型,例如:GPT-2(AutoModelForCausalLM)
- 数据分享|1961-2017年中国0.25°×0.25° 逐日地表水文数据集(VIC-CN05.1)
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GIS数据未分类(气象等等)arcgis
缺乏长期高精度的地表观测给我国水文气象研究带来了很大的不确定性。本数据基于陆面水文模式(VICv4.2.d,VariableInfiltrationCapacitymodel)模拟构建了中国1961~2017年0.25°×0.25°逐日地表水文数据集(VIC-CN05.1)。大气驱动场(降水、温度和风速)来自基于中国2400多个站点观测资料插值而成的0.25°×0.25°逐日气象数据集(CN05.
- flask实现mvc模式
dev.null
Pythonflaskmvcpython
Flask默认是一个轻量级框架,并不强制使用MVC模式,但我们可以按照MVC结构来组织代码,使项目更加清晰和可维护。Flask实现MVC模式Flask本身并没有严格的Controller层,但我们可以通过视图函数(ViewFunctions)充当Controller,使其符合MVC模式。目录结构flask_mvc_app/│──app/│├──models.py#Model(数据库模型)│├──v
- BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)的序列分类模型,简单学习记录
努力努力再努力呐
BERTbert分类学习
一、代码#本地离线模型使用fromtransformersimportAutoModelForCausalLM,AutoTokenizer,pipeline,BertForSequenceClassification,BertTokenizer#设置具体包含config.json的目录,只支持绝对路径model_dir=r"models\bert-base-chinese"#model_dir=r
- llama.cpp编译
1nv1s1ble
llama
llam.cpp编译1.下载&编译gitclonehttps://github.com/ggml-org/llama.cppcmake-S.-Bbuild2.下载模型验证#下载地址https://huggingface.co/filipealmeida/open-llama-7b-v2-open-instruct-GGUF/blob/main/ggml-model-Q4_0.gguf#验证./ll
- 大语言模型原理基础与前沿 双层路由多模态融合、多任务学习和模块化架构
AI智能涌现深度研究
AI大语言模型和知识图谱融合Python入门实战DeepSeekR1&大数据AI人工智能计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
大语言模型原理基础与前沿:双层路由多模态融合、多任务学习和模块化架构关键词:大语言模型、双层路由、多模态融合、多任务学习、模块化架构、神经网络、自然语言处理1.背景介绍大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)已经成为人工智能和自然语言处理领域的重要研究方向。随着GPT-3、BERT等模型的出现,大语言模型在各种任务中展现出了惊人的性能。然而,随着模型规模的不断扩大和应用场景的
- 【大模型开发】大模型背后的基础组件与生态概览
云博士的AI课堂
深度学习哈佛博后带你玩转机器学习大模型技术开发与实践大模型开发HuggingFaceDeepSpeed大模型生态机器学习深度学习大模型技术栈
支撑大模型开发与部署的关键组件与生态系统当今大模型(LLM,LargeLanguageModel)在工业与学术界的应用日益广泛,从ChatGPT、BERT到DeepSeek等新兴模型,背后离不开一整套成熟的技术生态和工具链支持。本文将介绍其中几大核心组件和框架,包括HuggingFaceTransformers、DeepSpeed、Megatron-LM,以及其他相关工具和方法,展示它们在训练效率
- 基于PyTorch的深度学习6——数据处理工具箱2
Wis4e
深度学习pytorch人工智能
torchvision有4个功能模块:model、datasets、transforms和utils。主要介绍如何使用datasets的ImageFolder处理自定义数据集,以及如何使用transforms对源数据进行预处理、增强等。下面将重点介绍transforms及ImageFolder。transforms提供了对PILImage对象和Tensor对象的常用操作。1)对PILImage的常
- 【DeepSeek问答】访问QStandardItemModel::index(r,c)获取的空索引导致程序崩溃
CSUC
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好的,我现在来仔细思考一下用户的问题。用户在使用QStandardItemModel的setItem方法时,调用了setItem(4,6,item),也就是在第4行第6列的位置设置了一个item。然后他们尝试通过index(3,6)来获取这个位置的项目,想知道会有什么后果。首先,我需要回忆一下QStandardItemModel的索引机制。Qt中的模型视图框架里,行和列的索引是从0开始的。所以se
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- MVC设计模式
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MVC设计模式MVC设计模式MVC设计模式优点MVC设计模式缺点MVC设计模式MVC(ModelViewController)是软件工程中的一种软件架构模式,它把软件系统分为模型、视图和控制器三个基本部分。Model(模型端)Mod封装的是数据源和所有基于对这些数据的操作。在一个组件中,Model往往表示组件的状态和操作这些状态的方法,往往是一系列的公开方法。通过这些公开方法,便可以取得模型端的所
- MVC开发模式
流年烟雨绽放在寂寞的晴天
javaMVC开发模式设计模式
MVC开发模式先来看张MVC开发模式图MVC是ModelViewController,是模型(model)-视图(view)-**控制器(controller)**的缩写,一种软件设计典范,用一种业务逻辑、数据、界面显示分离的方法组织代码,将业务逻辑聚集到一个部件里面,在改进和个性化定制界面及用户交互的同时,不需要重新编写业务逻辑。MVC被独特的发展起来用于映射传统的输入、处理和输出功能在一个逻辑
- Spring Boot中@Valid 与 @Validated 注解的详解
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SpringBoot中@Valid与@Validated注解的详解引言在SpringBoot应用中,参数校验是确保数据完整性和一致性的重要手段。@Valid和@Validated注解是SpringBoot中用于参数校验的两个核心注解。本文将详细介绍这两个注解的用法、区别以及代码样例。@Valid注解功能介绍@Valid是JavaEE提供的标准注解,它是JSR303规范的一部分,主要用于Hibern
- 大语言模型原理基础与前沿 挑战与机遇
AI大模型应用之禅
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大语言模型原理基础与前沿挑战与机遇1.背景介绍大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)是近年来人工智能领域的一个重要突破。它们通过深度学习技术,特别是基于变换器(Transformer)架构的模型,能够在自然语言处理(NLP)任务中表现出色。大语言模型的出现不仅推动了学术研究的发展,也在实际应用中展现了巨大的潜力。1.1大语言模型的起源大语言模型的起源可以追溯到早期的统计语言
- 华为昇腾适配阶跃星辰多模态开源模型,上线魔乐社区
量子位
今日,魔乐社区(Modelers)宣布已上架由阶跃星辰自研的Step-Video视频生成和Step-Audio语音模型两款开源多模态大模型,并基于华为昇腾CANN异构计算架构和昇腾服务器,完成了对模型的适配。开发者和企业用户在魔乐社区中可以直接下载并体验。Step-Video-T2V是目前全球参数量最大的开源视频生成模型,达到300亿参数。可直接生成204帧、540P分辨率的高质量视频。根据阶跃星
- Mirror-3DGS: Incorporating Mirror Reflections into 3D Gaussian Splatting
于初见月
paper计算机视觉
Abstract3DGShassignificantlyadvanced3Dscenereconstructionandnovelviewsynthesis.However,3DGSstruggleswithaccuratelymodelingphysicalreflections,particularlyinmirrors,leadingtoincorrectreconstructionsand
- Compressed Channel Estimation for Intelligent Reflecting Surface-Assisted Millimeter Wave Systems
No_one-_-2022
移动天线优化算法学习
文章目录II.SYSTEMMODELANDPROBLEMFORMULATIONIII.CHANNELMODELIV.PROPOSEDMETHOD摘要:在这封信中,我们考虑了智能反射面(IRS)辅助毫米波(mmWave)系统的信道估计,其中部署了IRS来辅助从基站(BS)到用户的数据传输。本文表明,为了实现联合主动式和被动式波束形成,需要获取大尺寸级联信道矩阵的知识。为了减少训练开销,利用了毫米波信
- 使用jcodec库,访问网络视频提取封面图片上传至oss
鑫品
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注释部分为FFmpeg(确实方便但依赖太大,不想用)packagecom.zuodou.upload;importcom.aliyun.oss.OSS;importcom.aliyun.oss.model.ObjectMetadata;importcom.aliyun.oss.model.PutObjectRequest;importcom.zuodou.oss.OssProperties;//i
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c#收取邮件解析
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- 第六课:数据库集成:MongoDB与Mongoose技术应用
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本文详细介绍了如何在Node.js应用程序中集成MongoDB数据库,并使用Mongoose库进行数据操作。我们将涵盖MongoDB在Ubuntu20系统中的安装、Bash命令的CRUD操作、Mongoose数据建模(Schema/Model)、关联查询与聚合管道,以及实战案例——用户注册系统的开发。通过本文,你将掌握Node.js与MongoDB集成的完整流程。1.MongoDB在Ubuntu2
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AGI大模型老王
人工智能产品经理学习AI大模型大模型学习大模型AI产品经理
随着人工智能技术的发展,尤其是大模型(LargeModel)的兴起,越来越多的企业开始重视这一领域的投入。作为大模型产品经理,你需要具备一系列跨学科的知识和技能,以便有效地推动产品的开发、优化和市场化。以下是一份详细的大模型产品经理学习路线,旨在帮助你构建所需的知识体系,从零基础到精通。一、基础知识阶段1.计算机科学基础数据结构与算法:理解基本的数据结构(如数组、链表、树、图等)和常用算法(如排序
- MVVM及数据代理
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MVVM及数据代理2.2.1MVVM分层思想MVVM是什么?M:Model(模型/数据):代表应用程序的数据和业务逻辑,它可以是从服务器获取的数据、本地存储的数据,或者是应用程序内部产生的数据。例如,在一个电商应用中,商品的信息(如名称、价格、库存等)就属于Model的范畴。V:View(视图):负责展示数据给用户,是用户直接交互的界面部分。比如电商应用中的商品列表页面、商品详情页面等。VM:Vi
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说明:staruml版本:5.0.2.15701、打开staruml2、添加模型,右键Untitled=>add=>model=>取名myuml(可以随意取)3、添加图表,右键myuml=>AddDiagram=>SequenceDiagram4、重命名图表5、添加参与者actor,右键myuml=>add=>actor=>重命名为person6、添加对象,右键mysd=>Add=>Object=
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01什么是SpringMVCSpringMVC是Spring框架中的一个核心模块,专门用于构建Web应用程序。它基于经典的MVC设计模式(Model-View-Controller),但通过Spring的特性(如依赖注入、注解驱动)大幅简化了开发流程。SpringMVC是什么?本质:一个基于Java的Web框架,帮助开发者快速、结构化地开发动态网站或RESTfulAPI。核心思想:将应用程序拆分为
- Process-based Self-Rewarding Language Models 论文简介
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基于过程的自奖励语言模型:LLM优化的新范式引言大型语言模型(LLM)在多种任务中展现出了强大的能力,尤其是在使用人工标注的偏好数据进行训练时。然而,传统的自奖励范式在数学推理任务中存在局限性,甚至可能在迭代训练中导致模型性能下降。为了解决这些问题,论文《Process-basedSelf-RewardingLanguageModels》提出了一种新的框架,该框架结合了长链推理、逐步LLM评判(L
- WHALE: TOWARDS GENERALIZABLE AND SCALABLE WORLD Models for Embodied Decision-making 翻译
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- Java直通车系列15【Spring MVC】(ModelAndView 使用)
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目录1.ModelAndView概述2.ModelAndView的主要属性和方法主要属性主要方法3.场景示例示例1:简单的ModelAndView使用示例2:使用ModelAndView处理列表数据示例3:使用ModelAndView处理异常情况1.ModelAndView概述在SpringMVC中,ModelAndView是一个非常重要的类,它用于封装模型数据和视图信息,是控制器(Control
- 辗转相处求最大公约数
沐刃青蛟
C++漏洞
无言面对”江东父老“了,接触编程一年了,今天发现还不会辗转相除法求最大公约数。惭愧惭愧!
为此,总结一下以方便日后忘了好查找。
1.输入要比较的两个数a,b
忽略:2.比较大小(因为后面要的是大的数对小的数做%操作)
3.辗转相除(用循环不停的取余,如a%b,直至b=0)
4.最后的a为两数的最大公约数
&
- F5负载均衡会话保持技术及原理技术白皮书
bijian1013
F5负载均衡
一.什么是会话保持? 在大多数电子商务的应用系统或者需要进行用户身份认证的在线系统中,一个客户与服务器经常经过好几次的交互过程才能完成一笔交易或者是一个请求的完成。由于这几次交互过程是密切相关的,服务器在进行这些交互过程的某一个交互步骤时,往往需要了解上一次交互过程的处理结果,或者上几步的交互过程结果,服务器进行下
- Object.equals方法:重载还是覆盖
Cwind
javagenericsoverrideoverload
本文译自StackOverflow上对此问题的讨论。
原问题链接
在阅读Joshua Bloch的《Effective Java(第二版)》第8条“覆盖equals时请遵守通用约定”时对如下论述有疑问:
“不要将equals声明中的Object对象替换为其他的类型。程序员编写出下面这样的equals方法并不鲜见,这会使程序员花上数个小时都搞不清它为什么不能正常工作:”
pu
- 初始线程
15700786134
暑假学习的第一课是讲线程,任务是是界面上的一条线运动起来。
既然是在界面上,那必定得先有一个界面,所以第一步就是,自己的类继承JAVA中的JFrame,在新建的类中写一个界面,代码如下:
public class ShapeFr
- Linux的tcpdump
被触发
tcpdump
用简单的话来定义tcpdump,就是:dump the traffic on a network,根据使用者的定义对网络上的数据包进行截获的包分析工具。 tcpdump可以将网络中传送的数据包的“头”完全截获下来提供分析。它支 持针对网络层、协议、主机、网络或端口的过滤,并提供and、or、not等逻辑语句来帮助你去掉无用的信息。
实用命令实例
默认启动
tcpdump
普通情况下,直
- 安卓程序listview优化后还是卡顿
肆无忌惮_
ListView
最近用eclipse开发一个安卓app,listview使用baseadapter,里面有一个ImageView和两个TextView。使用了Holder内部类进行优化了还是很卡顿。后来发现是图片资源的问题。把一张分辨率高的图片放在了drawable-mdpi文件夹下,当我在每个item中显示,他都要进行缩放,导致很卡顿。解决办法是把这个高分辨率图片放到drawable-xxhdpi下。
&nb
- 扩展easyUI tab控件,添加加载遮罩效果
知了ing
jquery
(function () {
$.extend($.fn.tabs.methods, {
//显示遮罩
loading: function (jq, msg) {
return jq.each(function () {
var panel = $(this).tabs(&
- gradle上传jar到nexus
矮蛋蛋
gradle
原文地址:
https://docs.gradle.org/current/userguide/maven_plugin.html
configurations {
deployerJars
}
dependencies {
deployerJars "org.apache.maven.wagon
- 千万条数据外网导入数据库的解决方案。
alleni123
sqlmysql
从某网上爬了数千万的数据,存在文本中。
然后要导入mysql数据库。
悲剧的是数据库和我存数据的服务器不在一个内网里面。。
ping了一下, 19ms的延迟。
于是下面的代码是没用的。
ps = con.prepareStatement(sql);
ps.setString(1, info.getYear())............;
ps.exec
- JAVA IO InputStreamReader和OutputStreamReader
百合不是茶
JAVA.io操作 字符流
这是第三篇关于java.io的文章了,从开始对io的不了解-->熟悉--->模糊,是这几天来对文件操作中最大的感受,本来自己认为的熟悉了的,刚刚在回想起前面学的好像又不是很清晰了,模糊对我现在或许是最好的鼓励 我会更加的去学 加油!:
JAVA的API提供了另外一种数据保存途径,使用字符流来保存的,字符流只能保存字符形式的流
字节流和字符的难点:a,怎么将读到的数据
- MO、MT解读
bijian1013
GSM
MO= Mobile originate,上行,即用户上发给SP的信息。MT= Mobile Terminate,下行,即SP端下发给用户的信息;
上行:mo提交短信到短信中心下行:mt短信中心向特定的用户转发短信,你的短信是这样的,你所提交的短信,投递的地址是短信中心。短信中心收到你的短信后,存储转发,转发的时候就会根据你填写的接收方号码寻找路由,下发。在彩信领域是一样的道理。下行业务:由SP
- 五个JavaScript基础问题
bijian1013
JavaScriptcallapplythisHoisting
下面是五个关于前端相关的基础问题,但却很能体现JavaScript的基本功底。
问题1:Scope作用范围
考虑下面的代码:
(function() {
var a = b = 5;
})();
console.log(b);
什么会被打印在控制台上?
回答:
上面的代码会打印 5。
&nbs
- 【Thrift二】Thrift Hello World
bit1129
Hello world
本篇,不考虑细节问题和为什么,先照葫芦画瓢写一个Thrift版本的Hello World,了解Thrift RPC服务开发的基本流程
1. 在Intellij中创建一个Maven模块,加入对Thrift的依赖,同时还要加上slf4j依赖,如果不加slf4j依赖,在后面启动Thrift Server时会报错
<dependency>
- 【Avro一】Avro入门
bit1129
入门
本文的目的主要是总结下基于Avro Schema代码生成,然后进行序列化和反序列化开发的基本流程。需要指出的是,Avro并不要求一定得根据Schema文件生成代码,这对于动态类型语言很有用。
1. 添加Maven依赖
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<proj
- 安装nginx+ngx_lua支持WAF防护功能
ronin47
需要的软件:LuaJIT-2.0.0.tar.gz nginx-1.4.4.tar.gz &nb
- java-5.查找最小的K个元素-使用最大堆
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class MinKElement {
/**
* 5.最小的K个元素
* I would like to use MaxHeap.
* using QuickSort is also OK
*/
public static void
- TCP的TIME-WAIT
bylijinnan
socket
原文连接:
http://vincent.bernat.im/en/blog/2014-tcp-time-wait-state-linux.html
以下为对原文的阅读笔记
说明:
主动关闭的一方称为local end,被动关闭的一方称为remote end
本地IP、本地端口、远端IP、远端端口这一“四元组”称为quadruplet,也称为socket
1、TIME_WA
- jquery ajax 序列化表单
coder_xpf
Jquery ajax 序列化
checkbox 如果不设定值,默认选中值为on;设定值之后,选中则为设定的值
<input type="checkbox" name="favor" id="favor" checked="checked"/>
$("#favor&quo
- Apache集群乱码和最高并发控制
cuisuqiang
apachetomcat并发集群乱码
都知道如果使用Http访问,那么在Connector中增加URIEncoding即可,其实使用AJP时也一样,增加useBodyEncodingForURI和URIEncoding即可。
最大连接数也是一样的,增加maxThreads属性即可,如下,配置如下:
<Connector maxThreads="300" port="8019" prot
- websocket
dalan_123
websocket
一、低延迟的客户端-服务器 和 服务器-客户端的连接
很多时候所谓的http的请求、响应的模式,都是客户端加载一个网页,直到用户在进行下一次点击的时候,什么都不会发生。并且所有的http的通信都是客户端控制的,这时候就需要用户的互动或定期轮训的,以便从服务器端加载新的数据。
通常采用的技术比如推送和comet(使用http长连接、无需安装浏览器安装插件的两种方式:基于ajax的长
- 菜鸟分析网络执法官
dcj3sjt126com
网络
最近在论坛上看到很多贴子在讨论网络执法官的问题。菜鸟我正好知道这回事情.人道"人之患好为人师" 手里忍不住,就写点东西吧. 我也很忙.又没有MM,又没有MONEY....晕倒有点跑题.
OK,闲话少说,切如正题. 要了解网络执法官的原理. 就要先了解局域网的通信的原理.
前面我们看到了.在以太网上传输的都是具有以太网头的数据包. 
- Android相对布局属性全集
dcj3sjt126com
android
RelativeLayout布局android:layout_marginTop="25dip" //顶部距离android:gravity="left" //空间布局位置android:layout_marginLeft="15dip //距离左边距
// 相对于给定ID控件android:layout_above 将该控件的底部置于给定ID的
- Tomcat内存设置详解
eksliang
jvmtomcattomcat内存设置
Java内存溢出详解
一、常见的Java内存溢出有以下三种:
1. java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space ----JVM Heap(堆)溢出JVM在启动的时候会自动设置JVM Heap的值,其初始空间(即-Xms)是物理内存的1/64,最大空间(-Xmx)不可超过物理内存。
可以利用JVM提
- Java6 JVM参数选项
greatwqs
javaHotSpotjvmjvm参数JVM Options
Java 6 JVM参数选项大全(中文版)
作者:Ken Wu
Email:
[email protected]
转载本文档请注明原文链接 http://kenwublog.com/docs/java6-jvm-options-chinese-edition.htm!
本文是基于最新的SUN官方文档Java SE 6 Hotspot VM Opt
- weblogic创建JMC
i5land
weblogicjms
进入 weblogic控制太
1.创建持久化存储
--Services--Persistant Stores--new--Create FileStores--name随便起--target默认--Directory写入在本机建立的文件夹的路径--ok
2.创建JMS服务器
--Services--Messaging--JMS Servers--new--name随便起--Pers
- 基于 DHT 网络的磁力链接和BT种子的搜索引擎架构
justjavac
DHT
上周开发了一个磁力链接和 BT 种子的搜索引擎 {Magnet & Torrent},本文简单介绍一下主要的系统功能和用到的技术。
系统包括几个独立的部分:
使用 Python 的 Scrapy 框架开发的网络爬虫,用来爬取磁力链接和种子;
使用 PHP CI 框架开发的简易网站;
搜索引擎目前直接使用的 MySQL,将来可以考虑使
- sql添加、删除表中的列
macroli
sql
添加没有默认值:alter table Test add BazaarType char(1)
有默认值的添加列:alter table Test add BazaarType char(1) default(0)
删除没有默认值的列:alter table Test drop COLUMN BazaarType
删除有默认值的列:先删除约束(默认值)alter table Test DRO
- PHP中二维数组的排序方法
abc123456789cba
排序二维数组PHP
<?php/*** @package BugFree* @version $Id: FunctionsMain.inc.php,v 1.32 2005/09/24 11:38:37 wwccss Exp $*** Sort an two-dimension array by some level
- hive优化之------控制hive任务中的map数和reduce数
superlxw1234
hivehive优化
一、 控制hive任务中的map数: 1. 通常情况下,作业会通过input的目录产生一个或者多个map任务。 主要的决定因素有: input的文件总个数,input的文件大小,集群设置的文件块大小(目前为128M, 可在hive中通过set dfs.block.size;命令查看到,该参数不能自定义修改);2. 
- Spring Boot 1.2.4 发布
wiselyman
spring boot
Spring Boot 1.2.4已于6.4日发布,repo.spring.io and Maven Central可以下载(推荐使用maven或者gradle构建下载)。
这是一个维护版本,包含了一些修复small number of fixes,建议所有的用户升级。
Spring Boot 1.3的第一个里程碑版本将在几天后发布,包含许多