- DeepSeek V3:新一代开源 AI 模型,多语言编程能力卓越
that's boy
人工智能chatgptopenaiclaudemidjourneydeepseek-v3
DeepSeekV3横空出世,以其强大的多语言编程能力和先进的技术架构,引发了业界的广泛关注。这款最新的AI模型不仅在性能上实现了质的飞跃,还采用了开源策略,为广大开发者提供了更广阔的探索空间。本文将深入解析DeepSeekV3的技术原理、主要功能、性能表现及应用场景,带您全面了解这款新一代AI模型。DeepSeekV3的核心亮点DeepSeekV3是一款基于混合专家(MoE)架构的大型语言模型,
- 深度剖析 DeepSeek V3 技术报告:架构创新与卓越性能表现
微凉的衣柜
科技头条人工智能大模型语言模型
随着人工智能(AI)技术的不断发展,各种大规模语言模型(LLM)层出不穷,DeepSeekV3作为其中的一员,凭借其出色的性能表现和创新的架构设计,吸引了广泛关注。本文将通过对官方发布的DeepSeekV3技术报告的深入解析,从多个维度剖析DeepSeekV3如何通过先进的技术手段,在保持性能卓越的同时优化计算和内存开销。一、性能卓越,超越同行DeepSeekV3在多个权威基准测试中展现了强大的性
- 【机器学习:三十二、强化学习:理论与应用】
KeyPan
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1.强化学习概述**强化学习(ReinforcementLearning,RL)**是一种机器学习方法,旨在通过试验与反馈的交互,使智能体(Agent)在动态环境中学习决策策略,以最大化累积奖励(CumulativeReward)。相比监督学习和无监督学习,强化学习更关注长期目标,而非简单地从标签中学习。核心概念智能体(Agent):进行学习和决策的主体。环境(Environment):智能体所在
- 第三讲 隐语架构
huang8666
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第三讲隐语架构产品层白屏黑屏两大模块通过可视化产品,降低终端用户的体验和演示成本通过模块化API降低技术集成商的研发成本隐语产品SecretPad:轻量化安装快速验证POC可定制集成SecretNote:Notebook形式交互式建模多节点一站式管理和交互运行状态跟踪算法层PSI/PIR、DataAnalysis、FederatedLearningPSI(PrivateSetIntesection
- DeepSeek V3 ChatGPT 国产AI他来啦
Ag大雨
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国产开源之光app:DeepSeekV3强势出圈!各位技术爱好者们,今天必须给大家安利DeepSeekV3,它堪称开源AI领域横空出世的超级新星!研发团队以卓越智慧,用极低的成本打造出这一世界级AI,惊艳全球,让无数业内大佬都为之侧目,妥妥的“国产骄傲”。它的功能堪称全能,日常写作、翻译、问答轻松拿捏,独特的“深度思考”模式加上联网搜索,在编程、解题、文献解读等复杂任务里也游刃有余,推理思考能力一
- Python机器学习之XGBoost从入门到实战(基本理论说明)
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Xgboost从基础到实战XGBoost:eXtremeGradientBoosting*应用机器学习领域的一个强有力的工具*GradientBootingMachines(GBM)的优化表现,快速有效—深盟分布式机器学习开源平台(DistributedmachinelearningCommunity,DMLC)的分支—DMLC也开源流行的深度学习库mxnet*GBM:Machine:机器学习模型
- YOLOv10-1.1部分代码阅读笔记-base.py
红色的山茶花
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base.pyultralytics\data\base.py目录base.py1.所需的库和模块2.classBaseDataset(Dataset):1.所需的库和模块#UltralyticsYOLO,AGPL-3.0licenseimportglobimportmathimportosimportrandomfromcopyimportdeepcopyfrommultiprocessing.
- AUTOSAR汽车电子嵌入式编程精讲300篇-智能网联汽车CAN总线-基于电压信号的CAN总线入侵检测系统设计与实现
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目录前言入侵检测系统研究现状入侵检测系统建模CAN总线入侵检测威胁模型DeepSVDD模型入侵检测系统方案设计挑战和解决方案差分信号的采集与处理差分信号的特征提取入侵检测模型的设计入侵检测系统性能评估实验环境设置不同的车辆状态不同数量的攻击目标不同发送频率的攻击消息DeepSVDD模型与SVDD模型的比较本文篇幅较长,分为多篇,文章索引详见智能网联汽车CAN总线-发展现状智能网联汽车CAN总线-智
- Windows 11安装DeepSpeed报错(Unable to pre-compile async_io)问题解决
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Windows11安装DeepSpeed报错(Unabletopre-compileasync_io)问题解决报错如下Preparingmetadata(setup.py)...errorerror:subprocess-exited-with-error×pythonsetup.pyegg_infodidnotrunsuccessfully.│exitcode:1╰─>[17linesofout
- 机器学习和深度学习的概念
你好呀我是裤裤
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MachineLearning机器学习,可以看作是找一个函数。这个函数是人类找不到的,所以交给机器来找。DifferenttypesofFunctions**Regression:**函数的输出是一个数值forexample:**Classification:**给出选项,让机器去选择。forexample:检测一个邮件是不是垃圾文件,就可以通过这个来做。选项是两个:垃圾文件or非垃圾文件。下面,
- PLUTO:突破基于模仿学习的自动驾驶规划极限
硅谷秋水
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24年4月来自香港科技大学的论文“PLUTO:PushingtheLimitofImitationLearning-basedPlanningforAutonomousDriving”。PLUTO,突破基于模仿学习的自动驾驶规划极限。改进来自三个关键方面:一种纵向横向感知模型架构,可实现灵活多样的驾驶行为;一种创新的辅助损失计算方法,可广泛应用且可高效地进行批量计算;一种利用对比学习的训练框架,采
- 拿下美赛M奖之必备软件和网站!
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目录前言:一.题目翻译与理解:DeepL+知云文献翻译二.查找文献:国内外平台结合使用三.论文撰写:Word或LaTeX+Overleaf四.公式输入与思维导图:MathType+XMind五.阅读文献与文献管理:AdobeReader+Zotero六.模型求解与编程:MATLAB+Python+Lingo七.图形绘制与结果可视化:MATLAB+Python+Origin八.流程图与示意图:亿图图
- 官宣开源 阿里云与清华大学共建AI大模型推理项目Mooncake
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2024年6月,国内优质大模型应用月之暗面Kimi与清华大学MADSys实验室(MachineLearning,AI,BigDataSystemsLab)联合发布了以KVCache为中心的大模型推理架构Mooncake。通过使用以KVCache为中心的PD分离和以存换算架构,大幅提升大模型应用Kimi智能助手推理吞吐的同时有效降低了推理成本,自发布以来受到业界广泛关注。近日,清华大学和研究组织9#
- 【机器学习】主动学习-增加标签的操作方法-样本池采样(Pool-Based Sampling)
IT古董
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Pool-BasedSamplingPool-basedsampling是一种主动学习(ActiveLearning)方法,与流式选择性采样不同,它假设有一个预先定义的未标注样本池,算法从中选择最有价值的样本进行标注,以提升模型的性能。这种方法广泛应用于需要人工标注的场景,例如文本分类、图像识别等。核心思想预先准备一个未标注数据池(UnlabeledDataPool)。使用初始标注数据训练一个模型
- deepin 中 apt 与 dpkg 安装包管理工具的区别
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在Linux系统中,尤其是基于Debian的发行版如Ubuntu和Deepin,apt和dpkg是两种常用的包管理工具。它们在功能和使用场景上有一些显著的区别。本文将详细介绍这两种工具的主要区别以及它们的常用命令。1.主要区别1.1dpkg功能:dpkg侧重于本地软件包的管理。它主要用于安装、删除和查询本地的.deb文件。依赖管理:dpkg不会自动处理依赖关系。如果安装的包有依赖,需要手动安装这些
- DeepSeek Artifacts:前端开发的新利器
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DeepSeekArtifacts:前端开发的新利器人工智能领域创新不断,DeepSeekV3便是其中备受瞩目的工具之一。这款轻量级模型凭借在大语言模型(LLM)排行榜上的优异表现,以及亲民的价格和卓越的性能,在人工智能社区中广受关注。然而,它的姊妹工具DeepSeekArtifacts却因截然不同的缘由引发了热议。在本文中,我们将深入探究DeepSeekArtifacts。这是HuggingFa
- 6850亿参数混合专家(MoE)架构开源大模型!Deepseek V3全方位客观评测文档处理、逻辑推理、算法编程等多维度的真实能力水平!是卓越还是拉胯?真能超越Claude还是言过其实?
AI超元域
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本篇笔记所对应的视频:6850亿参数混合专家(MoE)架构开源大模型!DeepseekV3全方位客观评测文档处理、逻辑推理、算法编程等多维度的真实能力水平!是卓越还是拉胯?_哔哩哔哩_bilibiliDeepseek发布了最新Deepseekv3大模型,现在在huggingface上可以下载模型的权重文件了。而且我们还可以在Deepseek的官方直接使用v3模型。由于官方还没有发布详细的参数介绍,
- peewee 怎么实现 count(*)
mysqlsql
问题:peewee的.count方法是必须要加参数的,不加参数就会翻译成count(),是非法的SQLSQL的count必须加*或者具体的字段而peewee的count方法直接加.count('')是不行的,会被翻译成count(''),也是非法的SQL合法的SQL是count(*)解决办法回到问题「peewee怎么实现count(*)」问了3个ai:chatgpt、deepseekv3、gemi
- 《C++ 赋能强化学习:Q - learning 算法的实现之路》
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在当今科技飞速发展的时代,人工智能无疑是最热门的领域之一,而强化学习作为其中的重要分支,正逐渐改变着我们解决复杂问题的方式。Q-learning算法作为强化学习中的经典算法,在众多领域如游戏、机器人控制、资源管理等有着广泛的应用前景。本文将深入探讨如何用C++实现强化学习中的Q-learning算法,带您领略C++在人工智能领域的强大魅力。一、强化学习与Q-learning算法概述强化学习是一种通
- 【列表复制】详解python中list列表复制的几种方法(赋值、切片、copy(),deepcopy())
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在Python编程领域,列表是一种极为常用的数据结构,用于存储多个元素的有序集合。当涉及到对列表进行复制操作时,浅拷贝和深拷贝是两种重要的概念与技术手段,它们在处理列表数据的过程中有着截然不同的行为和影响,深刻理解二者的差异与应用场景对于编写高效、准确且健壮的Python代码至关重要。1、浅拷贝和深拷贝浅拷贝复制指向某个对象的地址(指针),而不复制对象本身,新对象和原对象共享同一内存。深拷贝会额外
- 2024年大数据最全【ES专题】ElasticSearch集群架构剖析_es集群
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IngestNode:数据前置处理转换节点,支持pipeline管道设置,可以使用ingest对数据进行过滤、转换等操作MachineLearningNode:负责跑机器学习的Job,用来做异常检测TribeNode:TribeNode连接到不同的Elasticsearch集群,并且支持将这些集群当成一个单独的集群处理以下是一个多集群业务架构图:1.2.1.1MasterNode主节点的功能Mas
- 黑客发现新漏洞:Windows容器隔离框架可助其绕过端点安全
真想骂*
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近期,网络安全领域再次传来令人担忧的消息。DeepInstinct的安全研究员DanielAvinoam在DEFCON安全大会上揭示了一项惊人的发现:黑客可以利用Windows容器隔离框架的漏洞,绕过端点安全系统,从而执行恶意操作。这一发现无疑为全球的网络安全防护提出了新的挑战。Windows容器隔离框架,作为Microsoft容器架构的重要组成部分,其设计初衷是通过动态生成的映像将文件系统从每个
- 机器学习与深度学习间关系与区别
ℒℴѵℯ心·动ꦿ໊ོ꫞
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一、机器学习概述定义机器学习(MachineLearning,ML)是一种通过数据驱动的方法,利用统计学和计算算法来训练模型,使计算机能够从数据中学习并自动进行预测或决策。机器学习通过分析大量数据样本,识别其中的模式和规律,从而对新的数据进行判断。其核心在于通过训练过程,让模型不断优化和提升其预测准确性。主要类型1.监督学习(SupervisedLearning)监督学习是指在训练数据集中包含输入
- JavaScript 中,深拷贝(Deep Copy)和浅拷贝(Shallow Copy)
跳房子的前端
前端面试javascript开发语言ecmascript
在JavaScript中,深拷贝(DeepCopy)和浅拷贝(ShallowCopy)是用于复制对象或数组的两种不同方法。了解它们的区别和应用场景对于避免潜在的bugs和高效地处理数据非常重要。以下是对深拷贝和浅拷贝的详细解释,包括它们的概念、用途、优缺点以及实现方式。1.浅拷贝(ShallowCopy)概念定义:浅拷贝是指创建一个新的对象或数组,其中包含了原对象或数组的基本数据类型的值和对引用数
- 深度 Qlearning:在直播推荐系统中的应用
AGI通用人工智能之禅
程序员提升自我硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLMJavaPython架构设计Agent程序员实现财富自由
深度Q-learning:在直播推荐系统中的应用关键词:深度Q-learning,强化学习,直播推荐系统,个性化推荐1.背景介绍1.1问题的由来随着互联网技术的飞速发展,直播平台如雨后春笋般涌现。面对海量的直播内容,用户很难快速找到自己感兴趣的内容。因此,个性化推荐系统在直播平台中扮演着越来越重要的角色。1.2研究现状目前,主流的个性化推荐算法包括协同过滤、基于内容的推荐等。这些方法在一定程度上缓
- 深度学习-点击率预估-研究论文2024-09-14速读
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深度学习-点击率预估-研究论文2024-09-14速读1.DeepTargetSessionInterestNetworkforClick-ThroughRatePredictionHZhong,JMa,XDuan,SGu,JYao-2024InternationalJointConferenceonNeuralNetworks,2024深度目标会话兴趣网络用于点击率预测摘要:这篇文章提出了一种新
- 探索未来,大规模分布式深度强化学习——深入解析IMPALA架构
汤萌妮Margaret
探索未来,大规模分布式深度强化学习——深入解析IMPALA架构scalable_agent项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/sc/scalable_agent在当今的人工智能研究前沿,深度强化学习(DRL)因其在复杂任务中的卓越表现而备受瞩目。本文要介绍的是一个开源于GitHub的重量级项目:“ScalableDistributedDeep-RLwithImp
- 云服务业界动态简报-20180128
Captain7
一、青云青云QingCloud推出深度学习平台DeepLearningonQingCloud,包含了主流的深度学习框架及数据科学工具包,通过QingCloudAppCenter一键部署交付,可以让算法工程师和数据科学家快速构建深度学习开发环境,将更多的精力放在模型和算法调优。二、腾讯云1.腾讯云正式发布腾讯专有云TCE(TencentCloudEnterprise)矩阵,涵盖企业版、大数据版、AI
- 机器学习VS深度学习
nfgo
机器学习
机器学习(MachineLearning,ML)和深度学习(DeepLearning,DL)是人工智能(AI)的两个子领域,它们有许多相似之处,但在技术实现和应用范围上也有显著区别。下面从几个方面对两者进行区分:1.概念层面机器学习:是让计算机通过算法从数据中自动学习和改进的技术。它依赖于手动设计的特征和数学模型来进行学习,常用的模型有决策树、支持向量机、线性回归等。深度学习:是机器学习的一个子领
- ResNet的半监督和半弱监督模型
Valar_Morghulis
Billion-scalesemi-supervisedlearningforimageclassificationhttps://arxiv.org/pdf/1905.00546.pdfhttps://github.com/facebookresearch/semi-supervised-ImageNet1K-models/权重在timm中也有:https://hub.fastgit.org/r
- 遍历dom 并且存储(将每一层的DOM元素存在数组中)
换个号韩国红果果
JavaScripthtml
数组从0开始!!
var a=[],i=0;
for(var j=0;j<30;j++){
a[j]=[];//数组里套数组,且第i层存储在第a[i]中
}
function walkDOM(n){
do{
if(n.nodeType!==3)//筛选去除#text类型
a[i].push(n);
//con
- Android+Jquery Mobile学习系列(9)-总结和代码分享
白糖_
JQuery Mobile
目录导航
经过一个多月的边学习边练手,学会了Android基于Web开发的毛皮,其实开发过程中用Android原生API不是很多,更多的是HTML/Javascript/Css。
个人觉得基于WebView的Jquery Mobile开发有以下优点:
1、对于刚从Java Web转型过来的同学非常适合,只要懂得HTML开发就可以上手做事。
2、jquerym
- impala参考资料
dayutianfei
impala
记录一些有用的Impala资料
1. 入门资料
>>官网翻译:
http://my.oschina.net/weiqingbin/blog?catalog=423691
2. 实用进阶
>>代码&架构分析:
Impala/Hive现状分析与前景展望:http
- JAVA 静态变量与非静态变量初始化顺序之新解
周凡杨
java静态非静态顺序
今天和同事争论一问题,关于静态变量与非静态变量的初始化顺序,谁先谁后,最终想整理出来!测试代码:
import java.util.Map;
public class T {
public static T t = new T();
private Map map = new HashMap();
public T(){
System.out.println(&quo
- 跳出iframe返回外层页面
g21121
iframe
在web开发过程中难免要用到iframe,但当连接超时或跳转到公共页面时就会出现超时页面显示在iframe中,这时我们就需要跳出这个iframe到达一个公共页面去。
首先跳转到一个中间页,这个页面用于判断是否在iframe中,在页面加载的过程中调用如下代码:
<script type="text/javascript">
//<!--
function
- JAVA多线程监听JMS、MQ队列
510888780
java多线程
背景:消息队列中有非常多的消息需要处理,并且监听器onMessage()方法中的业务逻辑也相对比较复杂,为了加快队列消息的读取、处理速度。可以通过加快读取速度和加快处理速度来考虑。因此从这两个方面都使用多线程来处理。对于消息处理的业务处理逻辑用线程池来做。对于加快消息监听读取速度可以使用1.使用多个监听器监听一个队列;2.使用一个监听器开启多线程监听。
对于上面提到的方法2使用一个监听器开启多线
- 第一个SpringMvc例子
布衣凌宇
spring mvc
第一步:导入需要的包;
第二步:配置web.xml文件
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<web-app version="2.5"
xmlns="http://java.sun.com/xml/ns/javaee"
xmlns:xsi=
- 我的spring学习笔记15-容器扩展点之PropertyOverrideConfigurer
aijuans
Spring3
PropertyOverrideConfigurer类似于PropertyPlaceholderConfigurer,但是与后者相比,前者对于bean属性可以有缺省值或者根本没有值。也就是说如果properties文件中没有某个bean属性的内容,那么将使用上下文(配置的xml文件)中相应定义的值。如果properties文件中有bean属性的内容,那么就用properties文件中的值来代替上下
- 通过XSD验证XML
antlove
xmlschemaxsdvalidationSchemaFactory
1. XmlValidation.java
package xml.validation;
import java.io.InputStream;
import javax.xml.XMLConstants;
import javax.xml.transform.stream.StreamSource;
import javax.xml.validation.Schem
- 文本流与字符集
百合不是茶
PrintWrite()的使用字符集名字 别名获取
文本数据的输入输出;
输入;数据流,缓冲流
输出;介绍向文本打印格式化的输出PrintWrite();
package 文本流;
import java.io.FileNotFound
- ibatis模糊查询sqlmap-mapping-**.xml配置
bijian1013
ibatis
正常我们写ibatis的sqlmap-mapping-*.xml文件时,传入的参数都用##标识,如下所示:
<resultMap id="personInfo" class="com.bijian.study.dto.PersonDTO">
<res
- java jvm常用命令工具——jdb命令(The Java Debugger)
bijian1013
javajvmjdb
用来对core文件和正在运行的Java进程进行实时地调试,里面包含了丰富的命令帮助您进行调试,它的功能和Sun studio里面所带的dbx非常相似,但 jdb是专门用来针对Java应用程序的。
现在应该说日常的开发中很少用到JDB了,因为现在的IDE已经帮我们封装好了,如使用ECLI
- 【Spring框架二】Spring常用注解之Component、Repository、Service和Controller注解
bit1129
controller
在Spring常用注解第一步部分【Spring框架一】Spring常用注解之Autowired和Resource注解(http://bit1129.iteye.com/blog/2114084)中介绍了Autowired和Resource两个注解的功能,它们用于将依赖根据名称或者类型进行自动的注入,这简化了在XML中,依赖注入部分的XML的编写,但是UserDao和UserService两个bea
- cxf wsdl2java生成代码super出错,构造函数不匹配
bitray
super
由于过去对于soap协议的cxf接触的不是很多,所以遇到了也是迷糊了一会.后来经过查找资料才得以解决. 初始原因一般是由于jaxws2.2规范和jdk6及以上不兼容导致的.所以要强制降为jaxws2.1进行编译生成.我们需要少量的修改:
我们原来的代码
wsdl2java com.test.xxx -client http://.....
修改后的代
- 动态页面正文部分中文乱码排障一例
ronin47
公司网站一部分动态页面,早先使用apache+resin的架构运行,考虑到高并发访问下的响应性能问题,在前不久逐步开始用nginx替换掉了apache。 不过随后发现了一个问题,随意进入某一有分页的网页,第一页是正常的(因为静态化过了);点“下一页”,出来的页面两边正常,中间部分的标题、关键字等也正常,唯独每个标题下的正文无法正常显示。 因为有做过系统调整,所以第一反应就是新上
- java-54- 调整数组顺序使奇数位于偶数前面
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
import ljn.help.Helper;
public class OddBeforeEven {
/**
* Q 54 调整数组顺序使奇数位于偶数前面
* 输入一个整数数组,调整数组中数字的顺序,使得所有奇数位于数组的前半部分,所有偶数位于数组的后半
- 从100PV到1亿级PV网站架构演变
cfyme
网站架构
一个网站就像一个人,存在一个从小到大的过程。养一个网站和养一个人一样,不同时期需要不同的方法,不同的方法下有共同的原则。本文结合我自已14年网站人的经历记录一些架构演变中的体会。 1:积累是必不可少的
架构师不是一天练成的。
1999年,我作了一个个人主页,在学校内的虚拟空间,参加了一次主页大赛,几个DREAMWEAVER的页面,几个TABLE作布局,一个DB连接,几行PHP的代码嵌入在HTM
- [宇宙时代]宇宙时代的GIS是什么?
comsci
Gis
我们都知道一个事实,在行星内部的时候,因为地理信息的坐标都是相对固定的,所以我们获取一组GIS数据之后,就可以存储到硬盘中,长久使用。。。但是,请注意,这种经验在宇宙时代是不能够被继续使用的
宇宙是一个高维时空
- 详解create database命令
czmmiao
database
完整命令
CREATE DATABASE mynewdb USER SYS IDENTIFIED BY sys_password USER SYSTEM IDENTIFIED BY system_password LOGFILE GROUP 1 ('/u01/logs/my/redo01a.log','/u02/logs/m
- 几句不中听却不得不认可的话
datageek
1、人丑就该多读书。
2、你不快乐是因为:你可以像猪一样懒,却无法像只猪一样懒得心安理得。
3、如果你太在意别人的看法,那么你的生活将变成一件裤衩,别人放什么屁,你都得接着。
4、你的问题主要在于:读书不多而买书太多,读书太少又特爱思考,还他妈话痨。
5、与禽兽搏斗的三种结局:(1)、赢了,比禽兽还禽兽。(2)、输了,禽兽不如。(3)、平了,跟禽兽没两样。结论:选择正确的对手很重要。
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- 1 14:00 PHP中的“syntax error, unexpected T_PAAMAYIM_NEKUDOTAYIM”错误
dcj3sjt126com
PHP
原文地址:http://www.kafka0102.com/2010/08/281.html
因为需要,今天晚些在本机使用PHP做些测试,PHP脚本依赖了一堆我也不清楚做什么用的库。结果一跑起来,就报出类似下面的错误:“Parse error: syntax error, unexpected T_PAAMAYIM_NEKUDOTAYIM in /home/kafka/test/
- xcode6 Auto layout and size classes
dcj3sjt126com
ios
官方GUI
https://developer.apple.com/library/ios/documentation/UserExperience/Conceptual/AutolayoutPG/Introduction/Introduction.html
iOS中使用自动布局(一)
http://www.cocoachina.com/ind
- 通过PreparedStatement批量执行sql语句【sql语句相同,值不同】
梦见x光
sql事务批量执行
比如说:我有一个List需要添加到数据库中,那么我该如何通过PreparedStatement来操作呢?
public void addCustomerByCommit(Connection conn , List<Customer> customerList)
{
String sql = "inseret into customer(id
- 程序员必知必会----linux常用命令之十【系统相关】
hanqunfeng
Linux常用命令
一.linux快捷键
Ctrl+C : 终止当前命令
Ctrl+S : 暂停屏幕输出
Ctrl+Q : 恢复屏幕输出
Ctrl+U : 删除当前行光标前的所有字符
Ctrl+Z : 挂起当前正在执行的进程
Ctrl+L : 清除终端屏幕,相当于clear
二.终端命令
clear : 清除终端屏幕
reset : 重置视窗,当屏幕编码混乱时使用
time com
- NGINX
IXHONG
nginx
pcre 编译安装 nginx
conf/vhost/test.conf
upstream admin {
server 127.0.0.1:8080;
}
server {
listen 80;
&
- 设计模式--工厂模式
kerryg
设计模式
工厂方式模式分为三种:
1、普通工厂模式:建立一个工厂类,对实现了同一个接口的一些类进行实例的创建。
2、多个工厂方法的模式:就是对普通工厂方法模式的改进,在普通工厂方法模式中,如果传递的字符串出错,则不能正确创建对象,而多个工厂方法模式就是提供多个工厂方法,分别创建对象。
3、静态工厂方法模式:就是将上面的多个工厂方法模式里的方法置为静态,
- Spring InitializingBean/init-method和DisposableBean/destroy-method
mx_xiehd
javaspringbeanxml
1.initializingBean/init-method
实现org.springframework.beans.factory.InitializingBean接口允许一个bean在它的所有必须属性被BeanFactory设置后,来执行初始化的工作,InitialzingBean仅仅指定了一个方法。
通常InitializingBean接口的使用是能够被避免的,(不鼓励使用,因为没有必要
- 解决Centos下vim粘贴内容格式混乱问题
qindongliang1922
centosvim
有时候,我们在向vim打开的一个xml,或者任意文件中,拷贝粘贴的代码时,格式莫名其毛的就混乱了,然后自己一个个再重新,把格式排列好,非常耗时,而且很不爽,那么有没有办法避免呢? 答案是肯定的,设置下缩进格式就可以了,非常简单: 在用户的根目录下 直接vi ~/.vimrc文件 然后将set pastetoggle=<F9> 写入这个文件中,保存退出,重新登录,
- netty大并发请求问题
tianzhihehe
netty
多线程并发使用同一个channel
java.nio.BufferOverflowException: null
at java.nio.HeapByteBuffer.put(HeapByteBuffer.java:183) ~[na:1.7.0_60-ea]
at java.nio.ByteBuffer.put(ByteBuffer.java:832) ~[na:1.7.0_60-ea]
- Hadoop NameNode单点问题解决方案之一 AvatarNode
wyz2009107220
NameNode
我们遇到的情况
Hadoop NameNode存在单点问题。这个问题会影响分布式平台24*7运行。先说说我们的情况吧。
我们的团队负责管理一个1200节点的集群(总大小12PB),目前是运行版本为Hadoop 0.20,transaction logs写入一个共享的NFS filer(注:NetApp NFS Filer)。
经常遇到需要中断服务的问题是给hadoop打补丁。 DataNod