- 通过LoRA(Low-Rank Adaptation)低秩矩阵分解来高效微调权重变化
背太阳的牧羊人
模型微调矩阵线性代数深度学习人工智能自然语言处理LoRA
LoRA的原理LoRA的核心思想是用低秩矩阵分解来建模参数的变化,而不是直接调整整个权重矩阵。这种方法通过减少微调的参数数量来提高训练效率。基本公式假设预训练模型的某一层权重为(W\in\mathbb{R}^{d\timesk}),LoRA的调整方式是:[W’=W+\DeltaW]其中(\DeltaW)是调整后的权重变化。LoRA假设权重变化(\DeltaW)的秩较低,可以表示为两个低秩矩阵的乘积
- LoRA中黑塞矩阵、Fisher信息矩阵是什么
ZhangJiQun&MXP
教学2021论文2024大模型以及算力矩阵机器学习人工智能transformer深度学习算法线性代数
LoRA中黑塞矩阵、Fisher信息矩阵是什么1.三者的核心概念黑塞矩阵(Hessian)二阶导数矩阵,用于优化问题中判断函数的凸性(如牛顿法),或计算参数更新方向(如拟牛顿法)。Fisher信息矩阵(FisherInformationMatrix,FIM)统计学中衡量参数估计的不确定性,反映数据中包含的关于参数的信息量。在机器学习中常用于自然梯度下降(NaturalGradientDescent
- LORA的魔法棒:在Stable Diffusion中挥洒注意力机制的优化咒语 ??
DTcode7
AI生产力AIAIGCstablediffusionAI生产力前沿
LORA的魔法棒:在StableDiffusion中挥洒注意力机制的优化咒语??欢迎来到我的博客,很高兴能够在这里和您见面!希望您在这里可以感受到一份轻松愉快的氛围,不仅可以获得有趣的内容和知识,也可以畅所欲言、分享您的想法和见解。推荐:DTcode7的博客首页。一个做过前端开发的产品经理,经历过睿智产品的折磨导致脱发之后,励志要翻身农奴把歌唱,一边打入敌人内部一边持续提升自己,为我们广大开发同胞
- 【AI大模型前沿】浙大携手阿里推出HealthGPT:医学视觉语言大模型助力智能医疗新突破
寻道AI小兵
AI大模型前沿技术追踪人工智能语言模型AIGC
系列篇章No.文章1【AI大模型前沿】深度剖析瑞智病理大模型RuiPath:如何革新癌症病理诊断技术2【AI大模型前沿】清华大学CLAMP-3:多模态技术引领音乐检索新潮流3【AI大模型前沿】浙大携手阿里推出HealthGPT:医学视觉语言大模型助力智能医疗新突破目录系列篇章前言一、项目概述二、技术原理(一)异构低秩适应(H-LoRA)(二)分层视觉感知(HVP)(三)三阶段学习策略(TLS)三、
- 使用LoRA微调LLaMA3
想胖的壮壮
深度学习人工智能
使用LoRA微调LLaMA3的案例案例概述在这个案例中,我们将使用LoRA微调LLaMA3模型,进行一个文本分类任务。我们将使用HuggingFace的Transformers库来完成这个过程。步骤一:环境搭建安装必要的Python包pipinstalltransformersdatasetstorch配置GPU环境确保你的环境中配置了CUDA和cuDNN,并验证GPU是否可用。importtor
- 无线数据网关 自动化测控的LoRa-4G混合网络 串口升级、信号扩展 高效物联传输网络
河北稳控科技
自动化网络运维
DLS11无线数据网关自动化测控的LoRa-4G混合网络串口升级、信号扩展高效物联传输网络DLS11是一款专为VSxxx系列采发仪设计的内置电池低功耗数据转发器,支持LoRA和LTE(4G)无线通信。该设备通过“实时在线”的LoRA收发器,能够收集并存储来自其他LoRA设备的数据。随后,DLS11会定时启动,将这些存储的数据重新打包为标准数据包,并通过LTE网络发送至远端服务器。数据发送方式灵活多
- 采用 LoRa 解决方案的智慧供应链和物流
地理探险家
物联网LoRa物流方案
冠状病毒病(COVID-19)大流行,不可避免地导致全球供应链和物流行业,出现重大缺口和中断,但LoRa解决方案等新兴技术,可以帮助解决行业在这些充满挑战的时期的困境。物联网LoRa解决方案LoRa(长距离的缩写)是一种无线技术,已开发用于透过用于物联网(IoT)应用的传感器和低功耗广域网(LPWAN),进行远距离低数据速率通信调制技术。LoRa相对于其他无线技术的优势局域网低功耗广域网蜂窝短距离
- 追踪问题链中问题的上溯和下延
由数入道
AI辅助教学思维模型认知框架
一、理解问题链的本质首先,我们需要认识到问题链的本质并非简单的线性关系,而更像是一个复杂的网络或树状结构。向上溯源(RootCauseAnalysis):追溯问题“向上发芽”意味着我们要找到当前问题的根源,即是什么更深层次的问题、假设、前提或信息缺失导致了当前问题的产生。这就像追溯树木的根系,找到滋养它的土壤和水源。向下延展(ConsequenceAnalysis&Exploration):问题“
- 从零学习大模型(六)-----LoRA(上)
懒惰才能让科技进步
大语言模型gpt-3人工智能深度学习chatgpt语言模型
LoRA简介LoRA(Low-RankAdaptation)是一种参数高效的微调技术,旨在降低微调大规模预训练模型的存储和计算成本。**其核心思想是通过对模型的特定参数进行低秩分解,仅对少量附加参数进行训练,从而完成任务适应,而无需更新整个模型的权重。**这种方法通过引入额外的低秩矩阵来适应新的任务,保持了预训练模型的核心知识,使其更具灵活性和高效性。在大规模语言模型的实际应用中,微调需要耗费巨大
- 在LORA训练中,LORA模型的矩阵的行列是多少
ZhangJiQun&MXP
教学2021AIpython2024大模型以及算力矩阵人工智能深度学习学习机器学习算法
在LORA训练中,LORA模型的矩阵的行列是多少:Wnew=W+αrBAW_{new}=W+\frac{\alpha}{r}BA
- python colorama_Python colorama 模块 使用 说明
weixin_39682697
pythoncolorama
1Colorama模块说明在上篇博客我们了解了prettytable的使用,如下:https://www.cndba.cn/cndba/dave/article/3564使用prettytable模块之后,输出的内容格式看上去会非常整齐,但如果我们想要对部分内容重点显示,那么可以使用两种方法:1)直接使用Python控制输出颜色2)使用colorama模块Colorama是一个python专门用来
- python colorama模块失效怎么办_python – 由于模块colorama,无法使用aws CLI
金牛远望号
pythoncolorama模块失效怎么办
我已经安装了AWSCLI,并尝试在MacOSSierra上使用它.它抱怨没有模块colorama:$awsTraceback(mostrecentcalllast):File"/usr/local/bin/aws",line19,inimportawscli.clidriverFile"/Library/Python/2.7/site-packages/awscli/clidriver.py",l
- Python Colorama 库详解:终端输出美化的神器
萧鼎
python基础到进阶教程python
PythonColorama库详解:终端输出美化的神器在开发命令行工具或调试程序时,我们可能会希望通过颜色来区分重要信息,比如警告、错误、提示等。而Colorama是一个简单易用的Python库,可以帮助我们轻松地为终端输出添加颜色,提升用户体验。1.Colorama是什么?Colorama是一个Python库,用于在终端中实现跨平台的彩色文本输出。它主要提供以下功能:为文本添加前景色、背景色。控
- Python之colorama
PlutoZuo
Pythonpython开发语言
Python之colorama文章目录Python之colorama1.安装Colorama库2.导入Colorama库3.初始化Colorama4.设置文本颜色和样式5.自定义颜色和样式Colorama是一个Python库,用于在控制台(终端)上输出彩色文本。它提供了一些方便的函数和类,用于在命令行界面中添加颜色和样式。以下是一些使用Colorama库的详细示例:1.安装Colorama库首先,
- LORA 微调大模型:从入门到入土
大模型.
人工智能开发语言gptagi架构大模型
在当今人工智能领域,预训练的大模型已经成为推动技术发展的核心力量。然而,在实际项目中,我们往往会发现这些预训练模型虽然强大,但直接就去应用于一些特定的任务时,往往无法完全满足需求。这时,微调就成为了必不可少的一步。而在众多微调方法中,LORA全名(Low-RankAdaptation)以高效性和实用性,逐渐成为了许多开发者训练模型的首选项。作为一名小有经验的咸鱼开发者,我深知在实际项目中高效的进行
- rStar论文精读
MoyiTech
推理模型OpenAI-O1原理
论文简介论文标题:《MutualreasoningmakessmallerLLMsstrongerproblem-solvers》论文地址:https://arxiv.org/abs/2408.06195录用会议:ICLR2025背景与挑战挑战1:在SLM中平衡exploration与exploitation。一些方法有很大的exploitation但限制任务多样性泛化性不好;一些方法有很大的ex
- FIT5147 Data Exploration and Visualisation
后端
MonashUniversityFIT5147DataExplorationandVisualisationSemester1,2025DataExplorationProjectPart1:DataExplorationProjectProposalPart2:DataExplorationProjectReportYouareaskedtoexploreandanalysedataabouta
- AI技术学习笔记系列001:FastLanguageModel.get_peft_model 函数各参数的详细解释
新说一二
人工智能学习笔记
以下是关于代码中FastLanguageModel.get_peft_model函数各参数的详细解释,以及企业实际微调时的选择考量:参数详解及对微调的影响1.r=32(秩)作用:控制LoRA适配器的低秩矩阵的维度(秩),直接影响可训练参数数量。影响:r越大:适配器表达能力更强,能捕捉更复杂的任务特征,但可能导致过拟合(尤其数据量少时),训练时间和显存占用增加。r越小:参数量少,训练更快,显存占用低
- 一周热点:微软攻克语音输入、文本输出难题-Phi-4-multimodal
数据分析能量站
机器学习人工智能
微软Phi-4-multimodal模型是人工智能领域的一个重要进展,它标志着微软在多模态人工智能技术上的突破。以下是对该模型的详细解释:模型概述微软Phi-4-multimodal是一个能够同时处理文本、图像和语音的多模态大型语言模型。它通过创新的架构和训练方法,实现了在不同模态之间的无缝交互,为用户提供更自然、更智能的交互体验。模型架构该模型采用多模态Transformer架构,通过LoRA(
- 关于stable diffusion的lora训练在linux远程工作站的部署
回天一梦
stablediffusionpython经验分享
在学校Arc中部署loratraining,一大问题就是依赖缺失和冲突。可以利用miniconda或者anaconda建立虚拟环境来解决。安装anaconda或者miniconda(官网上也有教程):wgethttps://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-5.3.0-Linux-x86_64.shchmod+xAnaconda3-5.3.0-Linux-x8
- 论文阅读笔记——QLORA: Efficient Finetuning of Quantized LLMs
寻丶幽风
论文阅读笔记论文阅读笔记人工智能深度学习语言模型
QLoRA论文4-bit标准浮点数量化常见的量化技术是最大绝对值量化:XInt8=round(127absmax(XFP32)XFP32)=round(cFP32,XFP32)式(1)X^{Int8}=round(\frac{127}{absmax(X^{FP32})}X^{FP32})=round(c^{FP32},X^{FP32})\qquad\qquad\text{式(1)}XInt8=ro
- 大模型LLM基于PEFT的LoRA微调详细步骤---第一篇:模型下载篇
素雪风华
大模型下载Huggingface魔搭社区transformer
模型下载:HuggingFace官网:https://huggingface.co/----需要VPN魔搭社区:https://modelscope.cn/home----国内映射,不需要VPN写在篇始:国内关注方法一即可。其余几种都需要VPN,而且在服务器下载的速度有限~~。下一篇:微调详细流程以及环境...方法一:魔搭(modelscope)下载#需要安装pipinstallmodelscop
- LoRa无线技术解析
wmq163
物联网lora
一、Lora技术基础与特点1、LoRa是一种低功耗广域网通信(LPWAN)技术中的一种,是Semtech公司采用和推广的一种基于扩频技术的超远距离无线传输技术。比sigfox的FSK技术更加灵敏,传送距离更远,更节能。2、LoRa是物理层(PHY)协议,能被应用在几乎所有的网络技术中。3、LoRa模块主要在全球免费频段运行,频率范围从137MHz-1050MHz,常见的主要是433MHz、868M
- python数据处理与分析
聆一
算法工程师web开发大数据统计学习python工程师人工智能机器学习算法python进行数据处理与分析人工智能统计学习机器学习
使用stack将列转换为行,使用unstack将行转换为列data=DataFrame(np.arange(6).reshape((2,3)),index=pd.Index(['Ohio',...:'Colorado'],name='state'),columns=pd.Index(['one','two','three'],n...:ame='number'))result=data.stack
- 大语言模型(LLM)的微调与应用
AI Echoes
语言模型人工智能自然语言处理
一、微调与应用的核心区别目标差异微调(Fine-tuning):针对预训练模型进行参数调整,使其适应特定任务或领域(如医疗问答、法律文本分析)。需通过有监督微调(SFT)或低秩适配(LoRA)等技术优化模型权重。应用(Application):基于现有模型的能力构建实际系统(如智能客服、文档摘要),侧重于工程化集成和交互设计,通常不修改模型参数,而是通过Prompt工程、RAG(检索增强生成)或A
- Sglang部署大模型常用参数详解
小树苗m
sglangvllmdeepseek
Sglang部署大模型常用参数详解常用启动命令HTTP服务器配置API配置并行处理张量并行数据并行专家并行内存和调度其他运行时选项日志记录多节点分布式服务LoRA内核后端约束解码推测解码双稀疏性调试选项优化选项参数概览常用启动命令要启用多GPU张量并行性,请添加--tp2。如果报告错误“这些设备之间不支持对等访问”,请在服务器启动命令中添加--enable-p2p-check。python-msg
- Phi-4-multimodal:图、文、音频统一的多模态大模型架构、训练方法、数据细节
余俊晖
大语言模型多模态LLM多模态
Phi-4-Multimodal是一种参数高效的多模态模型,通过LoRA适配器和模式特定路由器实现文本、视觉和语音/音频的无缝集成。训练过程包括多阶段优化,确保在不同模式和任务上的性能,数据来源多样,覆盖高质量网络和合成数据。它的设计体现了小型语言模型在多模态任务上的潜力模型架构Phi-4-Multimodal的基础是Phi-4-Mini语言模型,这是一个3.8亿参数的模型,设计为高效处理文本任务
- 在整个大模型LoRA微调中,哪些方法可以提升和优化模型训练后推理效果?
玩人工智能的辣条哥
人工智能人工智能LoRA微调
环境:LoRA微调问题描述:在整个大模型LoRA微调中,哪些方法可以提升和优化模型训练后推理效果?解决方案:在LoRA(Low-RankAdaptation)微调大模型后,提升和优化推理效果可以从以下多维度策略入手,涵盖数据、模型架构、训练策略和后处理技术等方面:1.数据优化数据质量与多样性确保微调数据覆盖目标场景的多样性,避免分布偏差。加入领域相关的高质量数据,清洗噪声数据(如重复、矛盾样本)。
- “大语言模型微调”(Fine-tuning)与“大语言模型应用”(LLM Applications)之间的区别
AI Echoes
人工智能机器学习深度学习
1.概念与定义大语言模型微调微调指的是在一个经过大规模预训练的通用语言模型基础上,利用针对性较强的小规模数据集对模型进行进一步训练,从而使模型在特定领域或任务上表现得更优秀。目标:使模型更好地适应特定任务(如医疗问答、法律咨询、编程辅助等),提高准确性和专业性。方法:可以是全参数微调,也可以采用参数高效微调(如LoRA、Adapter、PrefixTuning等),后者只调整部分参数而保持原有权重
- DeepSeek R1-32B医疗大模型的完整微调实战分析(全码版)
Allen_LVyingbo
医疗高效编程研发健康医疗人工智能python
DeepSeekR1-32B微调实战指南├──1.环境准备│├──1.1硬件配置││├─全参数微调:4*A10080GB││└─LoRA微调:单卡24GB│├──1.2软件依赖││├─PyTorch2.1.2+CUDA││└─Unsloth/ColossalAI│└──1.3模型加载│├─4bit量化加载│└─FlashAttention2加速├──2.数据集构建│├──2.1数据源││├─CMD
- 安装数据库首次应用
Array_06
javaoraclesql
可是为什么再一次失败之后就变成直接跳过那个要求
enter full pathname of java.exe的界面
这个java.exe是你的Oracle 11g安装目录中例如:【F:\app\chen\product\11.2.0\dbhome_1\jdk\jre\bin】下的java.exe 。不是你的电脑安装的java jdk下的java.exe!
注意第一次,使用SQL D
- Weblogic Server Console密码修改和遗忘解决方法
bijian1013
Welogic
在工作中一同事将Weblogic的console的密码忘记了,通过网上查询资料解决,实践整理了一下。
一.修改Console密码
打开weblogic控制台,安全领域 --> myrealm -->&n
- IllegalStateException: Cannot forward a response that is already committed
Cwind
javaServlets
对于初学者来说,一个常见的误解是:当调用 forward() 或者 sendRedirect() 时控制流将会自动跳出原函数。标题所示错误通常是基于此误解而引起的。 示例代码:
protected void doPost() {
if (someCondition) {
sendRedirect();
}
forward(); // Thi
- 基于流的装饰设计模式
木zi_鸣
设计模式
当想要对已有类的对象进行功能增强时,可以定义一个类,将已有对象传入,基于已有的功能,并提供加强功能。
自定义的类成为装饰类
模仿BufferedReader,对Reader进行包装,体现装饰设计模式
装饰类通常会通过构造方法接受被装饰的对象,并基于被装饰的对象功能,提供更强的功能。
装饰模式比继承灵活,避免继承臃肿,降低了类与类之间的关系
装饰类因为增强已有对象,具备的功能该
- Linux中的uniq命令
被触发
linux
Linux命令uniq的作用是过滤重复部分显示文件内容,这个命令读取输入文件,并比较相邻的行。在正常情 况下,第二个及以后更多个重复行将被删去,行比较是根据所用字符集的排序序列进行的。该命令加工后的结果写到输出文件中。输入文件和输出文件必须不同。如 果输入文件用“- ”表示,则从标准输入读取。
AD:
uniq [选项] 文件
说明:这个命令读取输入文件,并比较相邻的行。在正常情况下,第二个
- 正则表达式Pattern
肆无忌惮_
Pattern
正则表达式是符合一定规则的表达式,用来专门操作字符串,对字符创进行匹配,切割,替换,获取。
例如,我们需要对QQ号码格式进行检验
规则是长度6~12位 不能0开头 只能是数字,我们可以一位一位进行比较,利用parseLong进行判断,或者是用正则表达式来匹配[1-9][0-9]{4,14} 或者 [1-9]\d{4,14}
&nbs
- Oracle高级查询之OVER (PARTITION BY ..)
知了ing
oraclesql
一、rank()/dense_rank() over(partition by ...order by ...)
现在客户有这样一个需求,查询每个部门工资最高的雇员的信息,相信有一定oracle应用知识的同学都能写出下面的SQL语句:
select e.ename, e.job, e.sal, e.deptno
from scott.emp e,
(se
- Python调试
矮蛋蛋
pythonpdb
原文地址:
http://blog.csdn.net/xuyuefei1988/article/details/19399137
1、下面网上收罗的资料初学者应该够用了,但对比IBM的Python 代码调试技巧:
IBM:包括 pdb 模块、利用 PyDev 和 Eclipse 集成进行调试、PyCharm 以及 Debug 日志进行调试:
http://www.ibm.com/d
- webservice传递自定义对象时函数为空,以及boolean不对应的问题
alleni123
webservice
今天在客户端调用方法
NodeStatus status=iservice.getNodeStatus().
结果NodeStatus的属性都是null。
进行debug之后,发现服务器端返回的确实是有值的对象。
后来发现原来是因为在客户端,NodeStatus的setter全部被我删除了。
本来是因为逻辑上不需要在客户端使用setter, 结果改了之后竟然不能获取带属性值的
- java如何干掉指针,又如何巧妙的通过引用来操作指针————>说的就是java指针
百合不是茶
C语言的强大在于可以直接操作指针的地址,通过改变指针的地址指向来达到更改地址的目的,又是由于c语言的指针过于强大,初学者很难掌握, java的出现解决了c,c++中指针的问题 java将指针封装在底层,开发人员是不能够去操作指针的地址,但是可以通过引用来间接的操作:
定义一个指针p来指向a的地址(&是地址符号):
- Eclipse打不开,提示“An error has occurred.See the log file ***/.log”
bijian1013
eclipse
打开eclipse工作目录的\.metadata\.log文件,发现如下错误:
!ENTRY org.eclipse.osgi 4 0 2012-09-10 09:28:57.139
!MESSAGE Application error
!STACK 1
java.lang.NoClassDefFoundError: org/eclipse/core/resources/IContai
- spring aop实例annotation方法实现
bijian1013
javaspringAOPannotation
在spring aop实例中我们通过配置xml文件来实现AOP,这里学习使用annotation来实现,使用annotation其实就是指明具体的aspect,pointcut和advice。1.申明一个切面(用一个类来实现)在这个切面里,包括了advice和pointcut
AdviceMethods.jav
- [Velocity一]Velocity语法基础入门
bit1129
velocity
用户和开发人员参考文档
http://velocity.apache.org/engine/releases/velocity-1.7/developer-guide.html
注释
1.行级注释##
2.多行注释#* *#
变量定义
使用$开头的字符串是变量定义,例如$var1, $var2,
赋值
使用#set为变量赋值,例
- 【Kafka十一】关于Kafka的副本管理
bit1129
kafka
1. 关于request.required.acks
request.required.acks控制者Producer写请求的什么时候可以确认写成功,默认是0,
0表示即不进行确认即返回。
1表示Leader写成功即返回,此时还没有进行写数据同步到其它Follower Partition中
-1表示根据指定的最少Partition确认后才返回,这个在
Th
- lua统计nginx内部变量数据
ronin47
lua nginx 统计
server {
listen 80;
server_name photo.domain.com;
location /{set $str $uri;
content_by_lua '
local url = ngx.var.uri
local res = ngx.location.capture(
- java-11.二叉树中节点的最大距离
bylijinnan
java
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
public class MaxLenInBinTree {
/*
a. 1
/ \
2 3
/ \ / \
4 5 6 7
max=4 pass "root"
- Netty源码学习-ReadTimeoutHandler
bylijinnan
javanetty
ReadTimeoutHandler的实现思路:
开启一个定时任务,如果在指定时间内没有接收到消息,则抛出ReadTimeoutException
这个异常的捕获,在开发中,交给跟在ReadTimeoutHandler后面的ChannelHandler,例如
private final ChannelHandler timeoutHandler =
new ReadTim
- jquery验证上传文件样式及大小(好用)
cngolon
文件上传jquery验证
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8" />
<script src="jquery1.8/jquery-1.8.0.
- 浏览器兼容【转】
cuishikuan
css浏览器IE
浏览器兼容问题一:不同浏览器的标签默认的外补丁和内补丁不同
问题症状:随便写几个标签,不加样式控制的情况下,各自的margin 和padding差异较大。
碰到频率:100%
解决方案:CSS里 *{margin:0;padding:0;}
备注:这个是最常见的也是最易解决的一个浏览器兼容性问题,几乎所有的CSS文件开头都会用通配符*来设
- Shell特殊变量:Shell $0, $#, $*, $@, $?, $$和命令行参数
daizj
shell$#$?特殊变量
前面已经讲到,变量名只能包含数字、字母和下划线,因为某些包含其他字符的变量有特殊含义,这样的变量被称为特殊变量。例如,$ 表示当前Shell进程的ID,即pid,看下面的代码:
$echo $$
运行结果
29949
特殊变量列表 变量 含义 $0 当前脚本的文件名 $n 传递给脚本或函数的参数。n 是一个数字,表示第几个参数。例如,第一个
- 程序设计KISS 原则-------KEEP IT SIMPLE, STUPID!
dcj3sjt126com
unix
翻到一本书,讲到编程一般原则是kiss:Keep It Simple, Stupid.对这个原则深有体会,其实不仅编程如此,而且系统架构也是如此。
KEEP IT SIMPLE, STUPID! 编写只做一件事情,并且要做好的程序;编写可以在一起工作的程序,编写处理文本流的程序,因为这是通用的接口。这就是UNIX哲学.所有的哲学真 正的浓缩为一个铁一样的定律,高明的工程师的神圣的“KISS 原
- android Activity间List传值
dcj3sjt126com
Activity
第一个Activity:
import java.util.ArrayList;import java.util.HashMap;import java.util.List;import java.util.Map;import android.app.Activity;import android.content.Intent;import android.os.Bundle;import a
- tomcat 设置java虚拟机内存
eksliang
tomcat 内存设置
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2117772
http://eksliang.iteye.com/
常见的内存溢出有以下两种:
java.lang.OutOfMemoryError: PermGen space
java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
------------
- Android 数据库事务处理
gqdy365
android
使用SQLiteDatabase的beginTransaction()方法可以开启一个事务,程序执行到endTransaction() 方法时会检查事务的标志是否为成功,如果程序执行到endTransaction()之前调用了setTransactionSuccessful() 方法设置事务的标志为成功则提交事务,如果没有调用setTransactionSuccessful() 方法则回滚事务。事
- Java 打开浏览器
hw1287789687
打开网址open浏览器open browser打开url打开浏览器
使用java 语言如何打开浏览器呢?
我们先研究下在cmd窗口中,如何打开网址
使用IE 打开
D:\software\bin>cmd /c start iexplore http://hw1287789687.iteye.com/blog/2153709
使用火狐打开
D:\software\bin>cmd /c start firefox http://hw1287789
- ReplaceGoogleCDN:将 Google CDN 替换为国内的 Chrome 插件
justjavac
chromeGooglegoogle apichrome插件
Chrome Web Store 安装地址: https://chrome.google.com/webstore/detail/replace-google-cdn/kpampjmfiopfpkkepbllemkibefkiice
由于众所周知的原因,只需替换一个域名就可以继续使用Google提供的前端公共库了。 同样,通过script标记引用这些资源,让网站访问速度瞬间提速吧
- 进程VS.线程
m635674608
线程
资料来源:
http://www.liaoxuefeng.com/wiki/001374738125095c955c1e6d8bb493182103fac9270762a000/001397567993007df355a3394da48f0bf14960f0c78753f000 1、Apache最早就是采用多进程模式 2、IIS服务器默认采用多线程模式 3、多进程优缺点 优点:
多进程模式最大
- Linux下安装MemCached
字符串
memcached
前提准备:1. MemCached目前最新版本为:1.4.22,可以从官网下载到。2. MemCached依赖libevent,因此在安装MemCached之前需要先安装libevent。2.1 运行下面命令,查看系统是否已安装libevent。[root@SecurityCheck ~]# rpm -qa|grep libevent libevent-headers-1.4.13-4.el6.n
- java设计模式之--jdk动态代理(实现aop编程)
Supanccy2013
javaDAO设计模式AOP
与静态代理类对照的是动态代理类,动态代理类的字节码在程序运行时由Java反射机制动态生成,无需程序员手工编写它的源代码。动态代理类不仅简化了编程工作,而且提高了软件系统的可扩展性,因为Java 反射机制可以生成任意类型的动态代理类。java.lang.reflect 包中的Proxy类和InvocationHandler 接口提供了生成动态代理类的能力。
&
- Spring 4.2新特性-对java8默认方法(default method)定义Bean的支持
wiselyman
spring 4
2.1 默认方法(default method)
java8引入了一个default medthod;
用来扩展已有的接口,在对已有接口的使用不产生任何影响的情况下,添加扩展
使用default关键字
Spring 4.2支持加载在默认方法里声明的bean
2.2
将要被声明成bean的类
public class DemoService {