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Ash Butterfield
nlp自然语言处理人工智能
什么是自然语言处理(NLP)?自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)是人工智能(AI)的一个重要分支,研究如何让计算机理解、生成、分析和与人类语言进行交互。换句话说,NLP是让机器像人一样“读、写、听、说”的技术,它结合了语言学、机器学习、计算机科学等多学科知识。NLP的核心目标是将非结构化的自然语言(如文本和语音)转化为结构化数据,使机器能够高效处理、分析和生
- 机器学习算法工程师笔试选择题(1)
Ash Butterfield
机器学习算法人工智能
1.关于梯度下降的说法正确的是:A.梯度下降法可以确保找到全局最优解。B.随机梯度下降每次使用所有数据来更新参数。C.批量梯度下降(BatchGradientDescent)通常收敛更快。D.学习率过大会导致梯度下降过程震荡。答案:D(学习率过大会导致不稳定,可能震荡或无法收敛)2.在以下算法中,哪种算法属于无监督学习?A.逻辑回归B.K-近邻算法C.支持向量机D.K-均值聚类答案:D(K-均值聚
- 多模态大模型(LMMs)与大语言模型(LLMs)的比较
大F的智能小课
底层技术解析人工智能语言模型
前言现在的大模型分为两大类:大语言模型(LargeLanguageModels,简称LLMs)和多模态大模型(LargeMultimodalModels,简称LMMs)。本文将从基础定义、输入数据、应用场景、训练过程这几方面讨论下两者的区别。基础定义LLMs(LargeLanguageModels,大型语言模型)-深度学习的应用之一,是基于深度学习的大规模机器学习模型,通常由数十亿到数万亿个参数构
- 手把手教你给 windows装个vmware虚拟机
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- 【Elasticsearch】分词器概述
risc123456
Elasticsearchelasticsearch
Elasticsearch分词与神经网络分词的区别Elasticsearch的分词过程产生的是优化用于搜索和检索的语言学分词。这与机器学习和自然语言处理中的神经分词不同。神经分词器将字符串转换为更小的子词分词,这些分词被编码为向量,供神经网络使用。Elasticsearch没有内置的神经分词器。分词器接收一个字符流,将其分解为单独的分词(通常是单个单词),并输出一个分词流。例如,`whitespa
- 从零开始大模型开发与微调:Miniconda的下载与安装
AGI大模型与大数据研究院
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
从零开始大模型开发与微调:Miniconda的下载与安装1.背景介绍随着人工智能和机器学习技术的快速发展,大型语言模型(LargeLanguageModel,LLM)已经成为当前研究和应用的热点。这些模型通过在海量文本数据上进行预训练,能够捕捉到丰富的语义和上下文信息,从而在自然语言处理任务中表现出色。然而,训练这些庞大的模型需要大量的计算资源,对于普通开发者来说,从头开始训练一个大模型是一个巨大
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大家好,我是小青在机器学习中,交叉验证(Cross-Validation)是一种常用的模型评估技术,目的是通过将数据集分割为多个子集,反复训练和验证模型,以便更好地估计模型的性能。然而,在交叉验证过程中,数据泄露(DataLeakage)是一个非常严重的问题,它会导致模型的评估结果过于乐观,进而使得模型在实际应用中表现不佳。什么是数据泄露数据泄露是指在模型训练过程中,模型不恰当地接触到了与验证集或
- 探索机器学习在个性化推荐系统中的妙用:Python实战解析
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- 攻克AWS认证机器学习工程师(AWS Certified Machine Learning Engineer) - 助理级别认证:我的成功路线图
硅基创想家
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引言当我决定考取AWS认证机器学习工程师-助理(AWSCertifiedMachineLearningEngineer—Associate)级别证书时,我就预料到这将是一段充满挑战但回报颇丰的旅程。跟你说吧,它在这两方面都没让我失望。这项考试面向的是不仅理解机器学习原理,还对AWS生态系统有扎实基础认知的专业人士。如果你还未达到AWS认证解决方案架构师-助理级别的水平,那你得先夯实这些基础。一个不
- Tritonserver 在得物的最佳实践
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一、Tritonserver介绍Tritonserver是Nvidia推出的基于GPU和CPU的在线推理服务解决方案,因其具有高性能的并发处理和支持几乎所有主流机器学习框架模型的特点,是目前云端的GPU服务高效部署的主流方案。Tritonserver的部署是以模型仓库(ModelRepository)的形式体现的,即需要模型文件和配置文件,且按一定的格式放置如下,根目录下每个模型有各自的文件夹。.
- DeepSeek 实现原理探析
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DeepSeek实现原理探析引言DeepSeek是一种基于深度学习的智能搜索技术,它通过结合自然语言处理(NLP)、信息检索(IR)和机器学习(ML)等多领域的技术,旨在提供更加精准、智能的搜索结果。本文将深入探讨DeepSeek的实现原理,分析其核心技术及其在实际应用中的表现。一、DeepSeek的核心技术自然语言处理(NLP)词嵌入(WordEmbedding):DeepSeek使用如Word
- 常见的深度学习模型总结
编码时空的诗意行者
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1.深度前馈神经网络(DeepFeedforwardNetworks)发明时间:2006年左右,随着计算能力的提升和大数据集的可用性增加,深度学习开始兴起。发明动机:解决传统机器学习模型在复杂数据上的局限性,如线性模型无法处理非线性关系的数据。模型特点:由多个隐藏层组成的神经网络,每一层的节点与下一层的节点完全连接。应用场景:分类、回归、语音识别、图像识别等。2.卷积神经网络(Convolutio
- 自动驾驶技术的未来趋势与挑战分析
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其他
内容概要自动驾驶技术自诞生以来经历了多个发展阶段。最初的研究集中在感知和控制系统的基础构建,随后进入了数据处理和算法的优化阶段,如今,随着人工智能和机器学习技术的快速应用,自动驾驶行业正处于一个前所未有的迅猛发展期。当前,行业内涌现出多种解决方案,各大汽车制造商与科技公司纷纷加大投入,推动这一领域的技术进步。市场需求不断增加,为自动驾驶技术注入活力。城市交通拥堵、环境污染等问题促使人们寻求更加智能
- python 学习路线
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学习顺序《python编程:从入门到实践》《Head-FirstPython》《“笨方法”学python3》《PythonCookbook》《Python机器学习基础教程》《FluentPython》《Python编程》《Python编程:从入门到实践》变量变量命名:仅用小写和下划线。变量本质:指向特定的值。字符串在字符串中使用变量:f’{varies1}{varies2}’更早版本:‘{}{}’
- 【鸿蒙在OpenHarmony系统上集成OpenCV,实现图片裁剪】
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鸿蒙在OpenHarmony系统上集成OpenCV,实现图片裁剪OpenCV介绍OpenCV(OpenSourceComputerVisionLibrary)是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。它由一系列的C函数和少量C++类构成,同时提供Python、Java和MATLAB等语言的接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。OpenCV具有极广的应用领域,它包括但不限于:人脸识别和物
- 使用 HuggingFace 库进行本地嵌入向量生成
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在当今的AI和机器学习应用中,嵌入向量(embeddings)已成为不可或缺的一部分。嵌入向量能够将文本等高维数据转换为低维稠密向量,从而便于计算和分析。在本文中,我们将介绍如何使用HuggingFace库在本地生成嵌入向量,并演示相关代码。环境准备首先,我们需要安装一些必要的依赖库。可以通过以下命令进行安装:#安装必要的库!pipinstallsentence-transformers!pipi
- 机器学习面试笔试知识点-线性回归、逻辑回归(Logistics Regression)和支持向量机(SVM)
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机器学习面试笔试知识点-线性回归、逻辑回归LogisticsRegression和支持向量机SVM微信公众号:数学建模与人工智能一、线性回归1.线性回归的假设函数2.线性回归的损失函数(LossFunction)两者区别3.简述岭回归与Lasso回归以及使用场景4.什么场景下用L1、L2正则化5.什么是ElasticNet回归6.ElasticNet回归的使用场景7.线性回归要求因变量服从正态分布
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AI是什么?人工智能(ArtificialIntelligence),英文缩写为AI。AI人工智能不是简单的应用程序,而是一类技术,包含机器学习、自然语言处理、计算机视觉等多个领域。AI系统通常由算法、数据、模型和代码组成,其中代码用于实现算法,数据用于训练模型,最终形成智能决策能力。AI可以嵌入到应用程序中,但其本身是一个复杂的技术体系。AI为什么这么聪明?AI之所以看起来很聪明,主要是因为它通
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人工智能机器学习逻辑回归人工智能
概念与定义逻辑回归是一种用于分类问题的统计方法。它通过计算目标变量的概率来预测类别归属,并假设数据服从伯努利分布(二分类)或多项式分布(多分类)。逻辑回归模型输出的是概率值,通常使用sigmoid函数将线性组合映射到0和1之间。1.概念逻辑回归用于解决分类问题,特别是二分类问题。它通过估计输入变量与目标变量之间的关系来预测目标变量的类别。2.定义逻辑回归是一种广义线性模型,其核心思想是将线性组合通
- GitHub 上的开源项目推荐
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GitHub上的开源项目有成千上万,涵盖了从前端框架到数据科学、机器学习、系统工具等各个领域。不同的人根据兴趣和需求,可能会有不同的排名。不过,一些开源项目因为其广泛的应用、社区支持和技术创新,通常被认为是“最好”的开源项目之一。下面是一些广受欢迎、常被认为是GitHub上最好的开源项目(按领域分类):1.开发工具与库Bootstrap最流行的前端框架之一,用于快速开发响应式和现代化的网页。Vue
- 2024年机器学习高薪认证
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在这个数字时代,各大公司都在优先考虑使用AI(人工智能)和ML(机器学习)来解决各种问题。机器学习已成为技术领域中最具活力和收益潜力的领域之一,其在组织中的日益整合导致对具有认证资格专业人士的需求增加。认证不仅有助于提高在这一领域的专业知识,而且还能增加他们的收入潜力。本文深入探讨了2024年最具高薪潜力的机器学习认证,以及它们的价格,以便为您提供详尽的展望并帮助您选择合适的认证。最高薪的机器学习
- 【python 机器学习】sklearn转换器与预估器
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杂谈python机器学习sklearn人工智能目标检测深度学习神经网络
文章目录sklearn转换器与预估器1.什么是转换器(Transformer)?通俗介绍:学术解释:2.什么是预估器(Estimator)?通俗介绍:学术解释:3.转换器与预估器的共同点4.转换器与预估器的区别5.使用`sklearn`中的转换器与预估器5.1示例:数据标准化(转换器)5.2示例:模型训练与预测(预估器)6.使用`Pipeline`结合转换器与预估器7.总结sklearn转换器与预
- 多图详解VSCode搭建Python开发环境
爱编程的喵喵
Python基础课程vscodeidepython开发环境
大家好,我是爱编程的喵喵。双985硕士毕业,现担任全栈工程师一职,热衷于将数据思维应用到工作与生活中。从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。喜欢通过博客创作的方式对所学的知识进行总结与归纳,不仅形成深入且独到的理解,而且能够帮助新手快速入门。 本文通过多图的方式详细介绍了VSCode搭建Pyt
- 更符合DeepSeek的提问方式,学术论文方面的能力我总结了这几十个提示词!
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DeepSeek提问技巧总结1.聚焦核心,细化问题:提问时应精准明确,避免过于宽泛或模糊。例如不要问“如何学习机器学习?”而应问“零基础如何机器学习”。对于复杂问题,可将其拆解为多个小问题,逐一提问。比如先问“学习机器学习先学习python更好吗?”再问“如何用Kaggle进行机器学习相关的数据竞赛?”2.提供背景,结构化描述:在提问时,提供问题的背景信息或目标,以便DeepSeek更准确地理解需
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Python3.8版本的Anaconda下载与安装指南在当今数据科学、机器学习和人工智能领域,Anaconda作为一款集成了众多Python包的发行版,受到了广泛欢迎。它不仅简化了环境管理,还极大地提高了开发效率。本文将详细介绍如何下载并安装包含Python3.8的Anaconda发行版,帮助读者快速上手使用这一强大的工具。一、Anaconda简介Anaconda是由ContinuumAnalyt
- Kibana全方位解析:告别小白,成为高手的必经之路!
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目录一、Kibana概述1、Kibana简介2、Kibana与Elasticsearch的关系1.1相互依赖性1.2数据流动1.3功能互补1.4协同工作3、Kibana的主要功能1.1数据发现与探索1.2可视化与仪表板1.3监控与告警1.4Canvas可视化1.5机器学习1.6管道处理1.7报告与定时任务1.8管理与分析二、Kibana安装与配置1、环境要求1.1操作系统1.2Java运行环境1.
- 17.推荐系统的在线学习与实时更新
郑万通
推荐系统
接下来就讲解推荐系统的在线学习与实时更新。推荐系统的在线学习和实时更新是为了使推荐系统能够动态地适应用户行为的变化,保持推荐结果的实时性和相关性。以下是详细的介绍和实现方法。推荐系统的在线学习与实时更新在线学习的概念在线学习(OnlineLearning)是一种机器学习方法,与传统的批量学习(BatchLearning)不同,在线学习模型能够在数据流到达时逐步更新,而不是在整个数据集上训练一次。这
- Java也能玩转机器学习?从零搭建你的第一个模型
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人工智能与机器学习教程java机器学习开发语言人工智能边缘计算
Java也能玩转机器学习?从零搭建你的第一个模型引言:一、打破认知:Java也能玩转机器学习1.1为什么选择Java?1.1.1无缝集成1.1.2JVM的跨平台优势1.1.3高性能计算能力1.1.4多线程与分布式计算1.2主流Java机器学习库全景1.2.1基础数值计算库1.2.2传统机器学习框架1.2.3深度学习生态1.2.4特殊领域工具1.3企业级机器学习架构1.3.1典型技术栈组合1.3.2
- Python 调用 Azure OpenAI API
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开发pythonazureflaskopenai开发ai人工智能
在人工智能和机器学习快速发展的今天,AzureOpenAI服务为开发者提供了强大的工具来集成先进的AI能力到他们的应用中。本文将指导您如何使用Python调用AzureOpenAIAPI,特别是使用GPT-4模型进行对话生成。准备工作在开始之前,请确保您已经:拥有一个Azure账户并开通了AzureOpenAI服务。获取了API密钥和终端点URL。安装了Python和requests库。如果还没有
- 云原生周刊:K8s 严重漏洞
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k8s容器平台kubesphere云计算
云原生周刊:K8s严重漏洞开源项目推荐KitOpsKitOps是一款开源的DevOps工具,专为AI/ML项目的全生命周期管理而设计,通过将模型、数据集、代码和配置打包并版本化为符合OCI(开放容器标准)的工件,简化了AI/ML工作流的部署与管理。KitOps支持统一打包,将AI/ML模型、数据集和配置封装为便携式工件,同时提供详细的版本控制,确保机器学习实验的可追溯性和可复现性。YokaiYok
- 项目中 枚举与注解的结合使用
飞翔的马甲
javaenumannotation
前言:版本兼容,一直是迭代开发头疼的事,最近新版本加上了支持新题型,如果新创建一份问卷包含了新题型,那旧版本客户端就不支持,如果新创建的问卷不包含新题型,那么新旧客户端都支持。这里面我们通过给问卷类型枚举增加自定义注解的方式完成。顺便巩固下枚举与注解。
一、枚举
1.在创建枚举类的时候,该类已继承java.lang.Enum类,所以自定义枚举类无法继承别的类,但可以实现接口。
- 【Scala十七】Scala核心十一:下划线_的用法
bit1129
scala
下划线_在Scala中广泛应用,_的基本含义是作为占位符使用。_在使用时是出问题非常多的地方,本文将不断完善_的使用场景以及所表达的含义
1. 在高阶函数中使用
scala> val list = List(-3,8,7,9)
list: List[Int] = List(-3, 8, 7, 9)
scala> list.filter(_ > 7)
r
- web缓存基础:术语、http报头和缓存策略
dalan_123
Web
对于很多人来说,去访问某一个站点,若是该站点能够提供智能化的内容缓存来提高用户体验,那么最终该站点的访问者将络绎不绝。缓存或者对之前的请求临时存储,是http协议实现中最核心的内容分发策略之一。分发路径中的组件均可以缓存内容来加速后续的请求,这是受控于对该内容所声明的缓存策略。接下来将讨web内容缓存策略的基本概念,具体包括如如何选择缓存策略以保证互联网范围内的缓存能够正确处理的您的内容,并谈论下
- crontab 问题
周凡杨
linuxcrontabunix
一: 0481-079 Reached a symbol that is not expected.
背景:
*/5 * * * * /usr/IBMIHS/rsync.sh
- 让tomcat支持2级域名共享session
g21121
session
tomcat默认情况下是不支持2级域名共享session的,所有有些情况下登陆后从主域名跳转到子域名会发生链接session不相同的情况,但是只需修改几处配置就可以了。
打开tomcat下conf下context.xml文件
找到Context标签,修改为如下内容
如果你的域名是www.test.com
<Context sessionCookiePath="/path&q
- web报表工具FineReport常用函数的用法总结(数学和三角函数)
老A不折腾
Webfinereport总结
ABS
ABS(number):返回指定数字的绝对值。绝对值是指没有正负符号的数值。
Number:需要求出绝对值的任意实数。
示例:
ABS(-1.5)等于1.5。
ABS(0)等于0。
ABS(2.5)等于2.5。
ACOS
ACOS(number):返回指定数值的反余弦值。反余弦值为一个角度,返回角度以弧度形式表示。
Number:需要返回角
- linux 启动java进程 sh文件
墙头上一根草
linuxshelljar
#!/bin/bash
#初始化服务器的进程PId变量
user_pid=0;
robot_pid=0;
loadlort_pid=0;
gateway_pid=0;
#########
#检查相关服务器是否启动成功
#说明:
#使用JDK自带的JPS命令及grep命令组合,准确查找pid
#jps 加 l 参数,表示显示java的完整包路径
#使用awk,分割出pid
- 我的spring学习笔记5-如何使用ApplicationContext替换BeanFactory
aijuans
Spring 3 系列
如何使用ApplicationContext替换BeanFactory?
package onlyfun.caterpillar.device;
import org.springframework.beans.factory.BeanFactory;
import org.springframework.beans.factory.xml.XmlBeanFactory;
import
- Linux 内存使用方法详细解析
annan211
linux内存Linux内存解析
来源 http://blog.jobbole.com/45748/
我是一名程序员,那么我在这里以一个程序员的角度来讲解Linux内存的使用。
一提到内存管理,我们头脑中闪出的两个概念,就是虚拟内存,与物理内存。这两个概念主要来自于linux内核的支持。
Linux在内存管理上份为两级,一级是线性区,类似于00c73000-00c88000,对应于虚拟内存,它实际上不占用
- 数据库的单表查询常用命令及使用方法(-)
百合不是茶
oracle函数单表查询
创建数据库;
--建表
create table bloguser(username varchar2(20),userage number(10),usersex char(2));
创建bloguser表,里面有三个字段
&nbs
- 多线程基础知识
bijian1013
java多线程threadjava多线程
一.进程和线程
进程就是一个在内存中独立运行的程序,有自己的地址空间。如正在运行的写字板程序就是一个进程。
“多任务”:指操作系统能同时运行多个进程(程序)。如WINDOWS系统可以同时运行写字板程序、画图程序、WORD、Eclipse等。
线程:是进程内部单一的一个顺序控制流。
线程和进程
a. 每个进程都有独立的
- fastjson简单使用实例
bijian1013
fastjson
一.简介
阿里巴巴fastjson是一个Java语言编写的高性能功能完善的JSON库。它采用一种“假定有序快速匹配”的算法,把JSON Parse的性能提升到极致,是目前Java语言中最快的JSON库;包括“序列化”和“反序列化”两部分,它具备如下特征:
- 【RPC框架Burlap】Spring集成Burlap
bit1129
spring
Burlap和Hessian同属于codehaus的RPC调用框架,但是Burlap已经几年不更新,所以Spring在4.0里已经将Burlap的支持置为Deprecated,所以在选择RPC框架时,不应该考虑Burlap了。
这篇文章还是记录下Burlap的用法吧,主要是复制粘贴了Hessian与Spring集成一文,【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成
- 【Mahout一】基于Mahout 命令参数含义
bit1129
Mahout
1. mahout seqdirectory
$ mahout seqdirectory
--input (-i) input Path to job input directory(原始文本文件).
--output (-o) output The directory pathna
- linux使用flock文件锁解决脚本重复执行问题
ronin47
linux lock 重复执行
linux的crontab命令,可以定时执行操作,最小周期是每分钟执行一次。关于crontab实现每秒执行可参考我之前的文章《linux crontab 实现每秒执行》现在有个问题,如果设定了任务每分钟执行一次,但有可能一分钟内任务并没有执行完成,这时系统会再执行任务。导致两个相同的任务在执行。
例如:
<?
//
test
.php
- java-74-数组中有一个数字出现的次数超过了数组长度的一半,找出这个数字
bylijinnan
java
public class OcuppyMoreThanHalf {
/**
* Q74 数组中有一个数字出现的次数超过了数组长度的一半,找出这个数字
* two solutions:
* 1.O(n)
* see <beauty of coding>--每次删除两个不同的数字,不改变数组的特性
* 2.O(nlogn)
* 排序。中间
- linux 系统相关命令
candiio
linux
系统参数
cat /proc/cpuinfo cpu相关参数
cat /proc/meminfo 内存相关参数
cat /proc/loadavg 负载情况
性能参数
1)top
M:按内存使用排序
P:按CPU占用排序
1:显示各CPU的使用情况
k:kill进程
o:更多排序规则
回车:刷新数据
2)ulimit
ulimit -a:显示本用户的系统限制参
- [经营与资产]保持独立性和稳定性对于软件开发的重要意义
comsci
软件开发
一个软件的架构从诞生到成熟,中间要经过很多次的修正和改造
如果在这个过程中,外界的其它行业的资本不断的介入这种软件架构的升级过程中
那么软件开发者原有的设计思想和开发路线
- 在CentOS5.5上编译OpenJDK6
Cwind
linuxOpenJDK
几番周折终于在自己的CentOS5.5上编译成功了OpenJDK6,将编译过程和遇到的问题作一简要记录,备查。
0. OpenJDK介绍
OpenJDK是Sun(现Oracle)公司发布的基于GPL许可的Java平台的实现。其优点:
1、它的核心代码与同时期Sun(-> Oracle)的产品版基本上是一样的,血统纯正,不用担心性能问题,也基本上没什么兼容性问题;(代码上最主要的差异是
- java乱码问题
dashuaifu
java乱码问题js中文乱码
swfupload上传文件参数值为中文传递到后台接收中文乱码 在js中用setPostParams({"tag" : encodeURI( document.getElementByIdx_x("filetag").value,"utf-8")});
然后在servlet中String t
- cygwin很多命令显示command not found的解决办法
dcj3sjt126com
cygwin
cygwin很多命令显示command not found的解决办法
修改cygwin.BAT文件如下
@echo off
D:
set CYGWIN=tty notitle glob
set PATH=%PATH%;d:\cygwin\bin;d:\cygwin\sbin;d:\cygwin\usr\bin;d:\cygwin\usr\sbin;d:\cygwin\us
- [介绍]从 Yii 1.1 升级
dcj3sjt126com
PHPyii2
2.0 版框架是完全重写的,在 1.1 和 2.0 两个版本之间存在相当多差异。因此从 1.1 版升级并不像小版本间的跨越那么简单,通过本指南你将会了解两个版本间主要的不同之处。
如果你之前没有用过 Yii 1.1,可以跳过本章,直接从"入门篇"开始读起。
请注意,Yii 2.0 引入了很多本章并没有涉及到的新功能。强烈建议你通读整部权威指南来了解所有新特性。这样有可能会发
- Linux SSH免登录配置总结
eksliang
ssh-keygenLinux SSH免登录认证Linux SSH互信
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2187265 一、原理
我们使用ssh-keygen在ServerA上生成私钥跟公钥,将生成的公钥拷贝到远程机器ServerB上后,就可以使用ssh命令无需密码登录到另外一台机器ServerB上。
生成公钥与私钥有两种加密方式,第一种是
- 手势滑动销毁Activity
gundumw100
android
老是效仿ios,做android的真悲催!
有需求:需要手势滑动销毁一个Activity
怎么办尼?自己写?
不用~,网上先问一下百度。
结果:
http://blog.csdn.net/xiaanming/article/details/20934541
首先将你需要的Activity继承SwipeBackActivity,它会在你的布局根目录新增一层SwipeBackLay
- JavaScript变换表格边框颜色
ini
JavaScripthtmlWebhtml5css
效果查看:http://hovertree.com/texiao/js/2.htm代码如下,保存到HTML文件也可以查看效果:
<html>
<head>
<meta charset="utf-8">
<title>表格边框变换颜色代码-何问起</title>
</head>
<body&
- Kafka Rest : Confluent
kane_xie
kafkaRESTconfluent
最近拿到一个kafka rest的需求,但kafka暂时还没有提供rest api(应该是有在开发中,毕竟rest这么火),上网搜了一下,找到一个Confluent Platform,本文简单介绍一下安装。
这里插一句,给大家推荐一个九尾搜索,原名叫谷粉SOSO,不想fanqiang谷歌的可以用这个。以前在外企用谷歌用习惯了,出来之后用度娘搜技术问题,那匹配度简直感人。
环境声明:Ubu
- Calender不是单例
men4661273
单例Calender
在我们使用Calender的时候,使用过Calendar.getInstance()来获取一个日期类的对象,这种方式跟单例的获取方式一样,那么它到底是不是单例呢,如果是单例的话,一个对象修改内容之后,另外一个线程中的数据不久乱套了吗?从试验以及源码中可以得出,Calendar不是单例。
测试:
Calendar c1 =
- 线程内存和主内存之间联系
qifeifei
java thread
1, java多线程共享主内存中变量的时候,一共会经过几个阶段,
lock:将主内存中的变量锁定,为一个线程所独占。
unclock:将lock加的锁定解除,此时其它的线程可以有机会访问此变量。
read:将主内存中的变量值读到工作内存当中。
load:将read读取的值保存到工作内存中的变量副本中。
- schedule和scheduleAtFixedRate
tangqi609567707
javatimerschedule
原文地址:http://blog.csdn.net/weidan1121/article/details/527307
import java.util.Timer;import java.util.TimerTask;import java.util.Date;
/** * @author vincent */public class TimerTest {
- erlang 部署
wudixiaotie
erlang
1.如果在启动节点的时候报这个错 :
{"init terminating in do_boot",{'cannot load',elf_format,get_files}}
则需要在reltool.config中加入
{app, hipe, [{incl_cond, exclude}]},
2.当generate时,遇到:
ERROR