- SFT:大型语言模型专业化定制的核心技术体系——原理、创新与应用全景
大千AI助手
人工智能Python#OTHER语言模型人工智能自然语言处理深度学习机器学习微调SFT
本文由「大千AI助手」原创发布,专注用真话讲AI,回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我,一起撕掉过度包装,学习真实的AI技术!以下基于权威期刊、会议论文及技术报告,对监督微调(SupervisedFine-Tuning,SFT)的技术框架、创新方法与实际应用进行系统梳理:一、核心定义与技术原理基本概念SFT是在预训练语言模型(如GPT、BERT)基础上,利用标注数据集对模型进
- KL散度:信息差异的量化标尺 | 从概率分布对齐到模型优化的核心度量
不对称性、计算本质与机器学习的普适应用本文由「大千AI助手」原创发布,专注用真话讲AI,回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我,一起撕掉过度包装,学习真实的AI技术!一、核心定义与数学本质KL散度(Kullback-LeiblerDivergence)用于衡量两个概率分布PPP和QQQ的差异程度,定义为:DKL(P∥Q)=∑x∈XP(x)logP(x)Q(x)(离散形式)D_
- Transformer:自注意力驱动的神经网络革命引擎
大千AI助手
人工智能Python#OTHERtransformer神经网络深度学习google人工智能机器学习大模型
本文由「大千AI助手」原创发布,专注用真话讲AI,回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我,一起撕掉过度包装,学习真实的AI技术!从语言理解到多模态智能的通用架构基石⚙️一、核心定义与历史意义Transformer是由Google团队在2017年论文《AttentionIsAllYouNeed》中提出的深度学习架构,其颠覆性创新在于:完全摒弃RNN/CNN:仅依赖自注意力机制(S
- [特殊字符] LLM(大型语言模型):智能时代的语言引擎与通用推理基座
大千AI助手
人工智能Python#OTHER语言模型人工智能自然语言处理LLM大模型Transformer
本文由「大千AI助手」原创发布,专注用真话讲AI,回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我,一起撕掉过度包装,学习真实的AI技术!从千亿参数到人类认知的AI革命一、核心定义与核心特征LLM(LargeLanguageModel)是基于海量文本数据训练的深度学习模型,通过神经网络架构(尤其是Transformer)模拟人类语言的复杂规律,实现文本理解、生成与推理任务。其核心特征可概
- MAP最大后验估计:贝叶斯决策的优化引擎
大千AI助手
人工智能Python#OTHERpython人工智能算法贝叶斯MAP概率论条件概率
融合先验知识与观测数据的概率推断方法本文由「大千AI助手」原创发布,专注用真话讲AI,回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我,一起撕掉过度包装,学习真实的AI技术!一、核心概念与数学本质MAP(MaximumAPosteriori)估计是贝叶斯框架下的参数估计方法,其目标为:最大化后验概率(P(\theta\midX)),即:[\hat{\theta}{MAP}=\arg\ma
- MLE最大似然估计:数据驱动的概率模型参数推断基石
大千AI助手
人工智能Python#OTHER数据挖掘人工智能机器学习算法MLE参数估计概率论
从样本中还原未知分布的本质规律本文由「大千AI助手」原创发布,专注用真话讲AI,回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我,一起撕掉过度包装,学习真实的AI技术!一、核心思想与数学定义最大似然估计(MaximumLikelihoodEstimation,MLE)是频率学派的参数估计方法,其核心思想为:选择使观测数据出现概率最大的参数值。给定独立同分布样本X={x1,x2,…,xn}
- 知识蒸馏:模型压缩与知识迁移的核心引擎
大千AI助手
人工智能Python#OTHERtransformer人工智能神经网络深度学习知识蒸馏KD蒸馏
本文由「大千AI助手」原创发布,专注用真话讲AI,回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我,一起撕掉过度包装,学习真实的AI技术!从软目标迁移到无数据合成的轻量化革命一、核心定义与技术价值知识蒸馏(KnowledgeDistillation,KD)是一种通过迁移大型教师模型(Teacher)的知识至小型学生模型(Student)的模型压缩技术。其核心思想是:学生模型不仅学习原始数
- 存在主义是一种人道主义还是人本主义?
jAhAtA
读萨特《存在主义是一种人道主义》。这几年看这种入门级的哲学翻译不少,尤其以加缪的《西西弗斯神话》最典型,看了四个译本,渴望靠着不同人给我讲课明白的更多,自然也有意无意的经历着翻译用词的区别。这本书,书名用的人道主义,但是从我对存在主义的理解,总觉得该是人本主义。我以为,同样以A为出发点,受众是B。人道主义的受众B应该是A以外的人。人本主义的受众B应该是包括A的人、物、环境。都是起源于文艺复兴时期,
- 《一刀断红尘,天涯有散仙》苏浩小说全文TXT阅读完整版
云轩书阁
《一刀断红尘,天涯有散仙》苏浩小说全文TXT阅读完整版主角:苏浩简介:他只是一个平平无奇的青衣少年,一次上山砍柴,无意之间得到奇遇,从此踏上只有神话中的才会出现的修仙路。关注微信公众号【精灵神】去回个书號【6035】,即可阅读【一刀断红尘,天涯有散仙】小说全文!第8章:苏浩沿着林子四处查看,不过一路上的收获不多,毕竟钟南山的范围太小,就算是有什么好东西也早被三大家族清理干净了。收索几个小时,苏浩的
- AI 时代程序员的出路:高薪神话还能撑多久?
freewind
人工智能
2025年,美国市场一名普通软件工程师的平均总包仍在15–16万美元/年,位居各行业顶薪之列BuiltInCoursera。可就在同时,71%的企业已经把AI写码模型引入生产线,近一半“用得相当激进”LegitSecurity——意味着写代码这件事,正在被机器半自动接管。下一个五年,程序员还能稳坐“金饭碗”吗?1|程序员为什么一直“贵”?原因解释稀缺性计算机教育普及赶不上互联网爆发,10年形成长期
- [特殊字符] AlphaGo:“神之一手”背后的智能革命与人机博弈新纪元
大千AI助手
人工智能Python#OTHER人工智能算法数据挖掘机器学习alphagogoogle围棋
从围棋棋盘到科学前沿的通用人工智能范式突破本文由「大千AI助手」原创发布,专注用真话讲AI,回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我,一起撕掉过度包装,学习真实的AI技术!一、核心定义与历史意义AlphaGo是由谷歌DeepMind团队开发的围棋人工智能程序,其里程碑意义在于:首破人类围棋壁垒:2016年以4:1击败世界冠军李世石九段,成为首个在完整对局中战胜人类顶尖棋手的AI。
- 隐马尔可夫模型(HMM):观测背后的状态解码艺术
大千AI助手
人工智能Python#OTHER数据挖掘人工智能机器学习算法HMM马尔科夫概率论
本文由「大千AI助手」原创发布,专注用真话讲AI,回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我,一起撕掉过度包装,学习真实的AI技术!一、核心概念:双重随机过程隐马尔可夫模型(HiddenMarkovModel,HMM)是一种通过可观测序列推断隐含状态序列的概率图模型,包含两个核心随机过程:隐含状态链:不可观测的马尔可夫过程${q_t}$P(qt∣qt−1,qt−2,…,q1)=P(
- PageRank:互联网的马尔可夫链平衡态
大千AI助手
人工智能Python#OTHER人工智能机器学习条件概率贝叶斯PageRank马尔科夫链MC
本文由「大千AI助手」原创发布,专注用真话讲AI,回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我,一起撕掉过度包装,学习真实的AI技术!PageRank算法本质上是一个在网页图上定义的离散时间马尔可夫链(DTMC),其核心思想是将网页间的链接关系转化为状态转移概率。以下是详细分析:一、马尔可夫链的核心要素在PageRank中的体现马尔可夫链要素PageRank对应数学描述状态空间网页集
- MCMC:高维概率采样的“随机游走”艺术
大千AI助手
人工智能Python#OTHER人工智能数据挖掘机器学习算法MCMC马尔科夫概率论
MCMC(马尔可夫链蒙特卡洛)是一种从复杂概率分布中高效采样的核心算法,它解决了传统采样方法在高维空间中的“维度灾难”问题。以下是其技术本质、关键算法及实践的深度解析:本文由「大千AI助手」原创发布,专注用真话讲AI,回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我,一起撕掉过度包装,学习真实的AI技术!一、MCMC要解决的核心问题目标:从目标分布(π(x)\pi(\mathbf{x})
- AlphaEvolve:谷歌的算法进化引擎 | 从数学证明到芯片设计的AI自主发现新纪元
大千AI助手
人工智能Python#OTHER算法人工智能深度学习AlphaEvolvegooglegemini
AlphaEvolve:谷歌的算法进化引擎|从数学证明到芯片设计的AI自主发现新纪元——结合大语言模型与进化计算,重塑科学发现与工程优化的通用智能体本文由「大千AI助手」原创发布,专注用真话讲AI,回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我,一起撕掉过度包装,学习真实的AI技术!⚙️一、核心定义与技术架构AlphaEvolve是由谷歌DeepMind开发的通用科学AI智能体,其核心
- 荷兰赌悖论:概率哲学中的理性陷阱与信念度之谜
大千AI助手
人工智能Python#OTHER人工智能数据挖掘机器学习算法概率论荷兰赌悖论悖论
本文由「大千AI助手」原创发布,专注用真话讲AI,回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我,一起撕掉过度包装,学习真实的AI技术!1.概念起源与核心定义荷兰赌(DutchBook)源于赌博策略中的一种风险设计:若参与者的信念度(主观概率)不满足概率公理,则存在一组赌注组合,无论事件结果如何,参与者必然亏损。该理论由弗兰克·拉姆齐(FrankRamsey)和布鲁诺·德·菲内蒂(Br
- 马尔可夫链:随机过程的记忆法则与演化密码
大千AI助手
人工智能Python#OTHERpython人工智能马尔科夫链MC算法随机过程
本文由「大千AI助手」原创发布,专注用真话讲AI,回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我,一起撕掉过度包装,学习真实的AI技术!一、核心定义:无记忆的随机演化马尔可夫链(MarkovChain)是一种具有马尔可夫性质的离散随机过程,其核心特征是:未来状态仅取决于当前状态,与历史路径无关数学表述:[P(Xt+1=xt+1∣Xt=xt,Xt−1=xt−1,…,X0=x0)=P(Xt
- 条件概率:不确定性决策的基石
大千AI助手
人工智能Python#OTHER决策树算法机器学习人工智能条件概率概率论
条件概率是概率论中的核心概念,用于描述在已知某一事件发生的条件下,另一事件发生的概率。它量化了事件之间的关联性,是贝叶斯推理、统计建模和机器学习的基础。本文由「大千AI助手」原创发布,专注用真话讲AI,回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我,一起撕掉过度包装,学习真实的AI技术!一、定义与公式设(A)和(B)是两个随机事件,且(P(B)>0):条件概率(P(A\midB))表示
- 先验与后验:贝叶斯框架下的认知进化论
大千AI助手
Python#OTHER人工智能机器学习人工智能贝叶斯概率先验概率后验概率条件概率
在贝叶斯概率框架中,“先验概率”(PriorProbability)和**“后验概率”(PosteriorProbability)的命名直接体现了认知更新的时序逻辑**。这两个概念的核心区别在于:是否已利用新证据(B)进行信念修正。本文由「大千AI助手」原创发布,专注用真话讲AI,回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我,一起撕掉过度包装,学习真实的AI技术!一、命名的本质:认知
- 文娱产业数字化转型的隐秘战场
数据与人工智能律师
人工智能大数据网络区块链云计算
(首席数据官高鹏律师数字经济团队创作,AI辅助)当《黑神话》用虚幻引擎点燃全球玩家热情时,当《长安三万里》以数字资产重构国风美学时,中国文娱产业的数字化革命已悄然进入深水区。这场没有硝烟的战争里,有人手握流量红利高歌猛进,有人却在数据迷局中折戟沉沙。某现象级手游曾因用户协议条款引发千万索赔,某头部影视公司AI生成素材陷入版权漩涡,这些看似偶然的危机背后,藏着文娱产业数字化转型的致命暗礁——数据权属
- 隐马尔可夫模型:语音识别系统的时序解码引擎
大千AI助手
人工智能Python#OTHER语音识别人工智能机器学习概率马尔科夫链HMM
本文由「大千AI助手」原创发布,专注用真话讲AI,回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我,一起撕掉过度包装,学习真实的AI技术!1HMM与语音识别的理论基础隐马尔可夫模型(HMM)作为一种双重随机过程的统计模型,其核心在于描述一个包含隐含状态的马尔可夫链,以及这些状态生成可观测输出的概率分布。在语音识别领域,HMM的时序建模能力与语音信号的特性形成了完美契合:隐含状态:对应语音
- 动手实践:如何提取Python代码中的字符串变量的值
大千AI助手
人工智能Python#DeepSeekpython开发语言人工智能deepseekAST
要提取Python代码中所有变量类型为字符串的变量的值,但不执行代码(避免安全风险),可以通过静态分析代码的抽象语法树(AST)来实现。以下是完整的解决方案:本文由「大千AI助手」原创发布,专注用真话讲AI,回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我,一起撕掉过度包装,学习真实的AI技术!往期文章推荐:20.条件概率:不确定性决策的基石19.深度解读概率与证据权重-Probabil
- 蒙特卡洛方法:随机抽样的艺术与科学
大千AI助手
人工智能Python#OTHER机器学习人工智能贝叶斯概率蒙特卡洛随机
本文由「大千AI助手」原创发布,专注用真话讲AI,回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我,一起撕掉过度包装,学习真实的AI技术!蒙特卡洛算法(MonteCarloMethod)是一类基于随机抽样解决确定性问题的计算方法,其核心思想是:通过大量随机实验的统计结果逼近复杂数学问题的解。它得名于摩纳哥的蒙特卡洛赌城(象征随机性),由冯·诺依曼、乌拉姆等科学家在曼哈顿计划中首次系统化应
- 理想运算放大器的神话与现实:若完美存在,电子世界将如何颠覆?
理想运算放大器(IdealOperationalAmplifier)是电子工程教材中的“完美模型”,它定义了模拟电路设计的理论基石。但若这种完美器件真实存在,整个电子产业将被彻底重构——本章将揭示理想运放的深层特性,并推演其可能引发的技术革命。一、理想运算放大器的终极定义1.1核心特性矩阵理想运放需同时满足以下五个极限条件:开环增益:AOL=∞A_{OL}=\inftyAOL=∞输入阻抗:Zin=
- 实时直击:全球首座AI-BioFab工厂72小时全息记录
HeartException
人工智能
前言前些天发现了一个巨牛的人工智能免费学习网站,通俗易懂,风趣幽默,忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站《实时直击:全球首座AI-BioFab工厂72小时全息记录》副标题:2025年7月2日深圳现场——癌症疫苗11天定制神话如何改写万亿生物经济规则本报深圳2025年7月2日电(记者徐远舟)此刻,位于光明科学城负三层的无菌车间内,液态机器人正将第4,817管CRISPR编辑液注入微流控芯片。墙上的量
- 贝叶斯回归:从概率视角量化预测的不确定性
大千AI助手
人工智能Python#OTHER回归数据挖掘人工智能机器学习算法贝叶斯
本文由「大千AI助手」原创发布,专注用真话讲AI,回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我,一起撕掉过度包装,学习真实的AI技术!贝叶斯方法在回归问题中的应用被称为贝叶斯回归(BayesianRegression)。与传统频率派的线性回归(如最小二乘法)不同,贝叶斯回归的核心思想是:将回归参数(如权重系数)视为随机变量,通过贝叶斯定理结合先验分布和观测数据,推导出参数的后验分布,
- 业务编排可视化_从ESB服务组合编排到NetflixConductor微服务编排
bingxuelzc
业务编排可视化
作者:人月神话,新浪博客同名简介:多年SOA规划建设,私有云PaaS平台架构设计经验,长期从事一线项目实践今天谈下传统ESB服务总线里面的可视化服务设计,服务组合编排和微服务里面的服务编排。对于服务组合编排,实际上我们看到有几个不同的场景。单服务可视化设计-仅仅针对一个服务实现服务组合编排-实现多个服务的组合形成一个新的服务业务流程编排-通过服务组合编排实现要给完整的业务流程对于业务流程编排可以看
- 深度解析基于贝叶斯的垃圾邮件分类
大千AI助手
人工智能Python#OTHER分类数据挖掘人工智能机器学习算法贝叶斯Bayes
贝叶斯垃圾邮件分类的核心逻辑是基于贝叶斯定理,利用邮件中的特征(通常是单词)来计算该邮件属于“垃圾邮件”或“非垃圾邮件”的概率,并根据概率大小进行分类。它是一种朴素贝叶斯分类器,因其假设特征(单词)之间相互独立而得名(虽然这在现实中不完全成立,但效果通常很好)。本文由「大千AI助手」原创发布,专注用真话讲AI,回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我,一起撕掉过度包装,学习真实的
- 随机森林详解:原理、优势与应用实践
大千AI助手
人工智能Python#OTHER随机森林算法机器学习决策树人工智能DecisionTree数据挖掘
本文由「大千AI助手」原创发布,专注用真话讲AI,回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我,一起撕掉过度包装,学习真实的AI技术!随机森林介绍1.定义:随机森林是一种强大的、高度灵活的集成学习(EnsembleLearning)算法,主要用于分类和回归任务。它的核心思想是构建多棵决策树(DecisionTree),并将这些树的预测结果进行组合(例如,分类任务采用投票,回归任务采用
- 集成学习基础:Bagging 原理与应用
大千AI助手
人工智能Python#OTHER集成学习机器学习人工智能算法决策树Bagging
本文由「大千AI助手」原创发布,专注用真话讲AI,回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我,一起撕掉过度包装,学习真实的AI技术!Bagging介绍1.定义与全称:Bagging是BootstrapAggregating的缩写,中文常译为装袋法。它是一种并行式的集成学习方法。核心目标是通过构建多个基学习器的预测结果进行组合(通常是投票或平均),来获得比单一基学习器更稳定、更准确、
- 关于旗正规则引擎规则中的上传和下载问题
何必如此
文件下载压缩jsp文件上传
文件的上传下载都是数据流的输入输出,大致流程都是一样的。
一、文件打包下载
1.文件写入压缩包
string mainPath="D:\upload\"; 下载路径
string tmpfileName=jar.zip; &n
- 【Spark九十九】Spark Streaming的batch interval时间内的数据流转源码分析
bit1129
Stream
以如下代码为例(SocketInputDStream):
Spark Streaming从Socket读取数据的代码是在SocketReceiver的receive方法中,撇开异常情况不谈(Receiver有重连机制,restart方法,默认情况下在Receiver挂了之后,间隔两秒钟重新建立Socket连接),读取到的数据通过调用store(textRead)方法进行存储。数据
- spark master web ui 端口8080被占用解决方法
daizj
8080端口占用sparkmaster web ui
spark master web ui 默认端口为8080,当系统有其它程序也在使用该接口时,启动master时也不会报错,spark自己会改用其它端口,自动端口号加1,但为了可以控制到指定的端口,我们可以自行设置,修改方法:
1、cd SPARK_HOME/sbin
2、vi start-master.sh
3、定位到下面部分
- oracle_执行计划_谓词信息和数据获取
周凡杨
oracle执行计划
oracle_执行计划_谓词信息和数据获取(上)
一:简要说明
在查看执行计划的信息中,经常会看到两个谓词filter和access,它们的区别是什么,理解了这两个词对我们解读Oracle的执行计划信息会有所帮助。
简单说,执行计划如果显示是access,就表示这个谓词条件的值将会影响数据的访问路径(表还是索引),而filter表示谓词条件的值并不会影响数据访问路径,只起到
- spring中datasource配置
g21121
dataSource
datasource配置有很多种,我介绍的一种是采用c3p0的,它的百科地址是:
http://baike.baidu.com/view/920062.htm
<!-- spring加载资源文件 -->
<bean name="propertiesConfig"
class="org.springframework.b
- web报表工具FineReport使用中遇到的常见报错及解决办法(三)
老A不折腾
finereportFAQ报表软件
这里写点抛砖引玉,希望大家能把自己整理的问题及解决方法晾出来,Mark一下,利人利己。
出现问题先搜一下文档上有没有,再看看度娘有没有,再看看论坛有没有。有报错要看日志。下面简单罗列下常见的问题,大多文档上都有提到的。
1、repeated column width is largerthan paper width:
这个看这段话应该是很好理解的。比如做的模板页面宽度只能放
- mysql 用户管理
墙头上一根草
linuxmysqluser
1.新建用户 //登录MYSQL@>mysql -u root -p@>密码//创建用户mysql> insert into mysql.user(Host,User,Password) values(‘localhost’,'jeecn’,password(‘jeecn’));//刷新系统权限表mysql>flush privileges;这样就创建了一个名为:
- 关于使用Spring导致c3p0数据库死锁问题
aijuans
springSpring 入门Spring 实例Spring3Spring 教程
这个问题我实在是为整个 springsource 的员工蒙羞
如果大家使用 spring 控制事务,使用 Open Session In View 模式,
com.mchange.v2.resourcepool.TimeoutException: A client timed out while waiting to acquire a resource from com.mchange.
- 百度词库联想
annan211
百度
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8">
<title>RunJS</title&g
- int数据与byte之间的相互转换实现代码
百合不是茶
位移int转bytebyte转int基本数据类型的实现
在BMP文件和文件压缩时需要用到的int与byte转换,现将理解的贴出来;
主要是要理解;位移等概念 http://baihe747.iteye.com/blog/2078029
int转byte;
byte转int;
/**
* 字节转成int,int转成字节
* @author Administrator
*
- 简单模拟实现数据库连接池
bijian1013
javathreadjava多线程简单模拟实现数据库连接池
简单模拟实现数据库连接池
实例1:
package com.bijian.thread;
public class DB {
//private static final int MAX_COUNT = 10;
private static final DB instance = new DB();
private int count = 0;
private i
- 一种基于Weblogic容器的鉴权设计
bijian1013
javaweblogic
服务器对请求的鉴权可以在请求头中加Authorization之类的key,将用户名、密码保存到此key对应的value中,当然对于用户名、密码这种高机密的信息,应该对其进行加砂加密等,最简单的方法如下:
String vuser_id = "weblogic";
String vuse
- 【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化
bit1129
hessian
任何一个对象从一个JVM传输到另一个JVM,都要经过序列化为二进制数据(或者字符串等其他格式,比如JSON),然后在反序列化为Java对象,这最后都是通过二进制的数据在不同的JVM之间传输(一般是通过Socket和二进制的数据传输),本文定义一个比较符合工作中。
1. 定义三个POJO
Person类
package com.tom.hes
- 【Hadoop十四】Hadoop提供的脚本的功能
bit1129
hadoop
1. hadoop-daemon.sh
1.1 启动HDFS
./hadoop-daemon.sh start namenode
./hadoop-daemon.sh start datanode
通过这种逐步启动的方式,比start-all.sh方式少了一个SecondaryNameNode进程,这不影响Hadoop的使用,其实在 Hadoop2.0中,SecondaryNa
- 中国互联网走在“灰度”上
ronin47
管理 灰度
中国互联网走在“灰度”上(转)
文/孕峰
第一次听说灰度这个词,是任正非说新型管理者所需要的素质。第二次听说是来自马化腾。似乎其他人包括马云也用不同的语言说过类似的意思。
灰度这个词所包含的意义和视野是广远的。要理解这个词,可能同样要用“灰度”的心态。灰度的反面,是规规矩矩,清清楚楚,泾渭分明,严谨条理,是决不妥协,不转弯,认死理。黑白分明不是灰度,像彩虹那样
- java-51-输入一个矩阵,按照从外向里以顺时针的顺序依次打印出每一个数字。
bylijinnan
java
public class PrintMatrixClockwisely {
/**
* Q51.输入一个矩阵,按照从外向里以顺时针的顺序依次打印出每一个数字。
例如:如果输入如下矩阵:
1 2 3 4
5 6 7 8
9
- mongoDB 用户管理
开窍的石头
mongoDB用户管理
1:添加用户
第一次设置用户需要进入admin数据库下设置超级用户(use admin)
db.addUsr({user:'useName',pwd:'111111',roles:[readWrite,dbAdmin]});
第一个参数用户的名字
第二个参数
- [游戏与生活]玩暗黑破坏神3的一些问题
comsci
生活
暗黑破坏神3是有史以来最让人激动的游戏。。。。但是有几个问题需要我们注意
玩这个游戏的时间,每天不要超过一个小时,且每次玩游戏最好在白天
结束游戏之后,最好在太阳下面来晒一下身上的暗黑气息,让自己恢复人的生气
&nb
- java 二维数组如何存入数据库
cuiyadll
java
using System;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Windows.Forms;
using System.Xml;
using System.Xml.Serialization;
using System.IO;
namespace WindowsFormsApplication1
{
- 本地事务和全局事务Local Transaction and Global Transaction(JTA)
darrenzhu
javaspringlocalglobaltransaction
Configuring Spring and JTA without full Java EE
http://spring.io/blog/2011/08/15/configuring-spring-and-jta-without-full-java-ee/
Spring doc -Transaction Management
http://docs.spring.io/spri
- Linux命令之alias - 设置命令的别名,让 Linux 命令更简练
dcj3sjt126com
linuxalias
用途说明
设置命令的别名。在linux系统中如果命令太长又不符合用户的习惯,那么我们可以为它指定一个别名。虽然可以为命令建立“链接”解决长文件名的问 题,但对于带命令行参数的命令,链接就无能为力了。而指定别名则可以解决此类所有问题【1】。常用别名来简化ssh登录【见示例三】,使长命令变短,使常 用的长命令行变短,强制执行命令时询问等。
常用参数
格式:alias
格式:ali
- yii2 restful web服务[格式响应]
dcj3sjt126com
PHPyii2
响应格式
当处理一个 RESTful API 请求时, 一个应用程序通常需要如下步骤 来处理响应格式:
确定可能影响响应格式的各种因素, 例如媒介类型, 语言, 版本, 等等。 这个过程也被称为 content negotiation。
资源对象转换为数组, 如在 Resources 部分中所描述的。 通过 [[yii\rest\Serializer]]
- MongoDB索引调优(2)——[十]
eksliang
mongodbMongoDB索引优化
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2178555 一、概述
上一篇文档中也说明了,MongoDB的索引几乎与关系型数据库的索引一模一样,优化关系型数据库的技巧通用适合MongoDB,所有这里只讲MongoDB需要注意的地方 二、索引内嵌文档
可以在嵌套文档的键上建立索引,方式与正常
- 当滑动到顶部和底部时,实现Item的分离效果的ListView
gundumw100
android
拉动ListView,Item之间的间距会变大,释放后恢复原样;
package cn.tangdada.tangbang.widget;
import android.annotation.TargetApi;
import android.content.Context;
import android.content.res.TypedArray;
import andr
- 程序员用HTML5制作的爱心树表白动画
ini
JavaScriptjqueryWebhtml5css
体验效果:http://keleyi.com/keleyi/phtml/html5/31.htmHTML代码如下:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"><head><meta charset="UTF-8" >
<ti
- 预装windows 8 系统GPT模式的ThinkPad T440改装64位 windows 7旗舰版
kakajw
ThinkPad预装改装windows 7windows 8
该教程具有普遍参考性,特别适用于联想的机器,其他品牌机器的处理过程也大同小异。
该教程是个人多次尝试和总结的结果,实用性强,推荐给需要的人!
缘由
小弟最近入手笔记本ThinkPad T440,但是特别不能习惯笔记本出厂预装的Windows 8系统,而且厂商自作聪明地预装了一堆没用的应用软件,消耗不少的系统资源(本本的内存为4G,系统启动完成时,物理内存占用比
- Nginx学习笔记
mcj8089
nginx
一、安装nginx 1、在nginx官方网站下载一个包,下载地址是:
http://nginx.org/download/nginx-1.4.2.tar.gz
2、WinSCP(ftp上传工
- mongodb 聚合查询每天论坛链接点击次数
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境mongodb纵观千象
/* 18 */
{
"_id" : ObjectId("5596414cbe4d73a327e50274"),
"msgType" : "text",
"sendTime" : ISODate("2015-07-03T08:01:16.000Z"
- java术语(PO/POJO/VO/BO/DAO/DTO)
Luob.
DAOPOJODTOpoVO BO
PO(persistant object) 持久对象
在o/r 映射的时候出现的概念,如果没有o/r映射,就没有这个概念存在了.通常对应数据模型(数据库),本身还有部分业务逻辑的处理.可以看成是与数据库中的表相映射的java对象.最简单的PO就是对应数据库中某个表中的一条记录,多个记录可以用PO的集合.PO中应该不包含任何对数据库的操作.
VO(value object) 值对象
通
- 算法复杂度
Wuaner
Algorithm
Time Complexity & Big-O:
http://stackoverflow.com/questions/487258/plain-english-explanation-of-big-o
http://bigocheatsheet.com/
http://www.sitepoint.com/time-complexity-algorithms/