- 千转百又回……
越来越好伍新国
人生就是不断挣扎、纠结、选择的过程。每走的一步,每一个选择,不管对还是错,只要你饱含热情去体味,或许就能觉察出生命的意义――形形色色才更好。世界唯一不变的就是变化……自从初二辍学,就一直做泥水工,风风雨雨,一路二十多年。几多回,心想再也不做了,挣扎着离开,兜兜转转,去了复又还。这不!前二年还信誓旦旦,再也不做泥水工了!!!于是,尝试去改变,做选择:销售、团队创业、废旧回收、人力资源……待一切尘埃落
- 如何有效管理机器学习与人工智能
听忆.
人工智能机器学习
如何有效管理机器学习与人工智能1.模型开发阶段的风险管理a.数据质量与偏见管理b.模型透明性与可解释性c.偏见与公平性测试2.部署阶段的风险管理a.安全与隐私保护b.实时监控与反馈机制c.模型回滚与更新机制3.运营阶段的风险管理a.道德与合规性管理b.风险预测与预防c.人机协同与决策支持4.持续学习与改进a.持续学习与模型更新b.社区参与与开源合作总结边走、边悟迟早会好管理机器学习(ML)和人工智
- AI模型:追求全能还是专精?
vvvae1234
人工智能
近日,OpenAI预计在秋季推出代号为“草莓”的新AI。从专注于数学问题到处理主观营销策略,"草莓"模型展现出惊人的多样性。而这种全能型AI是否代表了未来趋势?相比专攻于某一领域的专业型AI产品,全能型AI产品是否一定具有更广阔的经济市场、吸引更多用户喜爱呢?关于全能型人工智能(AI)与专业型AI模型的讨论涉及多个维度,包括它们的评估、可扩展性、以及道德规范等。以下是对这两类AI产品的优劣、潜力与
- Docker网络模型深度解析
109702008
网络docker人工智能学习
Docker网络模型是Docker容器化技术的重要组成部分,它通过不同的网络驱动来实现容器间及容器与外部环境的通信。深入理解Docker网络模型有助于更好地管理和优化容器化应用。下面我们将详细探讨Docker的主要网络模式及其实现机制。1.Docker网络驱动概述Docker提供了多种网络驱动,用于满足不同的网络需求。主要的网络驱动包括:-Bridge(桥接网络)-Host(主机网络)-None-
- graphrag论文精读
Ramos_zl
人工智能
论文精读:FromLocaltoGlobal:AGraphRAGApproachtoQuery-FocusedSummarization1.研究背景与问题在大语言模型(LLMs)的应用中,检索增强生成(RAG)方法通常用于从外部知识源检索相关信息,从而回答用户的问题。然而,RAG方法在处理涉及整个文本语料库的全局问题时效果不佳,比如“数据集中主要的主题是什么?”这些问题本质上是一个面向查询的总结任
- 高速路上的风景
雨如花飞
图片来自网络我经常走高速路,所以对路两边的风景就格外留意。高速路上的风景,以秋天为最。秋天的色彩最丰富。记得以前去太原培训,坐在大巴上总是会享受一路上扑面而来又极速退后的行道树。那些树色彩缤纷,主要是白杨树和火炬树。白杨树一到秋天叶子就由绿转黄,直到满树黄金耀眼;火炬树则是血红一片,壮观得很。我经常走的这段高速路是我们市区的环城高速,出城不多远,过一道高架桥,便望见片片青山,山脚下则是白杨林。我把
- 【深度学习】embedding的简单理解
旅途中的宽~
深度学习笔记深度学习embedding
文章目录一、简单理解二、其他通俗理解一、简单理解特征嵌入,将数据转换(降维)为固定大小的特征表示(矢量),以便于处理和计算(如求距离)。例如,针对用于说话者识别的语音信号训练的模型可以允许您将语音片段转换为数字向量,使得来自相同说话者的另一片段与原始向量具有小的距离(例如,欧几里德距离)。embedding的主要目的是对(稀疏)特征进行降维,它降维的方式可以类比为一个全连接层(没有激活函数),通过
- 把在NPU上训练的pt模型保存为CPU
门前大橋下丶
深度学习pytorch人工智能
把在NPU上训练的pt模型保存为CPU#Npu模型路径model=torch.load(opt.pth_path,map_location='cpu')#保存模型torch.save(model,opt.output_pth_path)
- 第四周致家长信
雨中丁香
各位家长:下午好!一转眼第四周过去了,小朋友们上学一个月了。在过去的一个月里,我们的班级管理和学科教学工作都有条不紊地进行着。本周,我们的班级特色活动依然有序进行,星期二、四是班级训练时间,星期三到操场,参加学校的大课间活动。周四,我们再次进行了一分钟测试,其中有三十个左右的孩子达到了一分钟一百个以上,还有十几个孩子虽然没达到,但是他们跟自己比,进步很大,希望继续加强练习,强身健体。从第五周开始,
- Datawhale X 李宏毅苹果书AI夏令营深度学习详解进阶Task02
z are
人工智能深度学习
目录一、自适应学习率二、学习率调度三、优化总结四、分类五、问题与解答本文了解到梯度下降是深度学习中最为基础的优化算法,其核心思想是沿着损失函数的梯度方向更新模型参数,以最小化损失值。公式如下:θt+1←θt-η*∇θL(θt)其中,θ表示模型参数,η表示学习率,L表示损失函数,∇θL表示损失函数关于参数的梯度。然而,梯度下降在复杂误差表面上存在局限性。例如,在鞍点或局部最小值处,梯度接近零,导致模
- “飞毛腿”小汽车
1e739302728d
我家新买的小汽车穿着,“绿色的衣服”,肚子鼓鼓的,车头和车尾扁扁的,车头前端还瞪着一双“大眼睛”——车灯。虽然它貌不惊人,但跑起来可快了。你瞧,随着“滴滴”两声,它的尾部冒出一股黑烟,紧接着,四个轮子飞快地转动起来,一转眼就跑出去了老远。
- 2023-10-12
四毛李
崽,今天是来到养老院的第三天,你姥姥姥爷看起来都已经适应这里的生活了,尤其是你姥姥,到下边餐厅吃饭已经由勉强变为十分乐意了,说和她的老伙伴在一起有意思,你姥爷需要经常吸氧,状态也不错,每天除了一日三餐还有三顿加餐,每两个小时就有护理员翻身拍背,每天一早都有医生巡视,照顾比在家更专业更到位,我也放心了,原打算今天回去的,你姥姥又不愿意,天气也开始转凉了,来这里三次了和护理员们也都熟悉了起来,聊天难免
- 社火系列之八、野地里哪儿插杆红旗,就在哪儿转场子,马牌子不能少
泰山寒梅
农村人耍社火,不比在大都市里耍社火,绕着街道转,专门有人胳膊上戴着红袖套,上书"维持治安秩序"。这种娱乐,说是社火,其实是清一色的锣鼓队,扭秧歌。根本看不到一桌社火。而农村里的耍社火,那才叫耍社火哩。几十桌,成百桌社火,前不见头,后不见尾。每隔几桌社就是鸣炮开路的,一个社的锣鼓秧歌杂耍队。——这是万万不能少的。锣鼓队和扭秧歌的是社火的伴助,有了它们,才显得社火不再那么单调,那么呆板。这些锣鼓队和扭
- 数据库基本概述
Cyzhouke
一、数据库基础知识1、数据库相关的基本概念1.1、数据描述事物的符号记录称为数据,对数据含义的说明称为数据的语义。1.2、数据库数据库是指长期存储在计算机内的、有组织的、可共享的数据集合。1.3、数据库管理系统数据库管理系统(DBMS)是位于操作系统与用户之间的一层数据管理软件,是数据库系统的核心。DBMS按照一定的数据模型科学地组织和存储数据,能够高效地获取数据,提供安全性和完整性等统一控制机制
- 【ShuQiHere】《机器学习的进化史『下』:从神经网络到深度学习的飞跃》
ShuQiHere
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【ShuQiHere】引言:神经网络与深度学习的兴起在上篇文章中,我们回顾了机器学习的起源与传统模型的发展历程,如线性回归、逻辑回归和支持向量机(SVM)。然而,随着数据规模的急剧增长和计算能力的提升,传统模型在处理复杂问题时显得力不从心。在这种背景下,神经网络重新进入了研究者们的视野,并逐步演变为深度学习,成为解决复杂问题的强大工具。今天,我们将进一步探索从神经网络到深度学习的进化历程,揭示这些
- Django的Form和ModeForm的作用
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Django的Form和ModelForm是Django框架中用于处理表单数据的两个重要组件,它们简化了表单数据的验证、渲染和处理过程。尽管它们都用于处理表单,但它们之间有一些关键的区别和用途。DjangoFormForm是Django中用于处理任何类型数据的表单的基础。它不直接与数据库模型相关联,而是允许你定义表单字段、验证规则和清理数据的方法。这使得Form非常灵活,可以用于处理非模型数据,如
- PyTorch深度学习实战(27)—— PyTorch分布式训练
shangjg3
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本节将详细介绍如何进行神经网络的分布式训练。其中1.1将结合MPI介绍分布式训练的基本流程,1.2与1.3将分别介绍如何使用torch.distributed以及Horovod进行神经网络的分布式训练。1PyTorch分布式训练1.1使用MPI进行分布式训练下面讲解如何利用MPI进行PyTorch的分布式训练。这里主要介绍的是数据并行的分布式方法:每一块GPU都有同一个模型的副本,仅加载不同的数据
- Yololov5+Pyqt5+Opencv 实时城市积水报警系统
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在现代城市生活中,积水问题不仅影响交通和人们的日常生活,还可能对城市基础设施造成潜在的威胁。为了快速、准确地识别和应对积水问题,使用计算机视觉技术进行智能积水检测成为一个重要的解决方案。在这篇博客中,我将带你一步步实现一个基于YOLOv5的积水检测系统,帮助你轻松应对城市积水挑战。完整代码:PyQt5+YoloV5实现积水检测系统目录积水检测的挑战使用YOLOv5的解决方案代码实现:从加载模型到检
- 学习stm32实现震动传感器点灯
c语言是我哥
学习stm32嵌入式硬件
创建sjake.c文件1.打开时钟(打开时钟是开启APB2里面的东西)RCC_APB2PeriphClockCmd(RCC_APB2Periph_GPIOA,ENABLE);2.配置IO结构体GPIO_InitTypeDefshake_init;配置结构体参数:shake_init.GPIO_Pin=GPIO_Pin_1;//配置引脚A1(连接哪个写哪个)shake_init.GPIO_Speed
- Python(C)图像压缩导图
亚图跨际
PythonC/C++交叉知识傅里叶压缩制作树结构象限量化模型有损压缩压缩解压缩算法矩阵分解
要点傅里叶和小波变换主成分分析彩色图压缩制作不同尺寸图像K均值和生成式对抗网络压缩无损压缩算法压缩和解压缩算法离散小波变换压缩树结构象限算法压缩矩阵分解有损压缩算法量化模型有损压缩算法JPEG压缩解压缩算法Python图像压缩图像压缩可以是有损的,也可以是无损的。无损压缩是档案用途的首选,通常用于医学成像、技术图纸、剪贴画或漫画。有损压缩方法,尤其是在低比特率下使用时,会产生压缩伪影。有损方法特别
- PyTorch Geometric(torch_geometric)简介
小桥流水---人工智能
机器学习算法深度学习人工智能pytorch人工智能python
在深入探讨PyTorchGeometric(通常简称为PyG)之前,我们先了解一下它的背景和应用。PyG是基于PyTorch的一个扩展库,专为图数据和图网络模型设计。图网络是深度学习领域的一种强大工具,它能够处理结构化数据,如社交网络、分子结构、交通网络等。PyTorchGeometric的主要功能数据处理与加载:图数据的简化表示:PyG提供了一种高效的方式来表示和存储图数据。主要是通过Data对
- 2021.12.20简单日记
谢谋淦
2021.12.20晴冷冰冰无冰冻。早饭买混沌加鸡蛋花费7块钱牛奶一瓶。来客户买路由器155块钱。午饭时间到了,去菜市场买一份盒饭花费12块钱。太冷不想洗锅碗。回家泡奶粉喝。骑电动车出去转一圈。股市收盘三大指数暴跌,个股下跌一片,我的股票涨1.73%,,收盘价格5.87块钱。晚饭下水饺鸡蛋牛肚吃。
- AI手写文字识别+签字+合同打印
茂密的软件制作
语音识别中文分词全文检索javapython
可识别各种不规则手写字体,并对字迹潦草、模糊等情况进行专项优化,手写中文识别提供各类文字识别的在线服务接口,可直接调用API或使用HTTPSDK对图片中的文字进行多场景、高精度的手写文字识别服务,支持中、英、日、韩、法等20+语言类型,识别准确率可达90%以上;支持涂改痕迹识别与候选字输出,可适用于手写作文、签名等多种场景,使用AI扩散模型推理识图
- 基于深度学习的分子生成
SEU-WYL
深度学习dnn深度学习人工智能
基于深度学习的分子生成是一项结合化学、计算科学与人工智能的新兴领域,旨在利用深度学习模型来生成具有特定性质的分子结构。该技术在药物发现、材料科学和合成化学等领域具有广泛的应用前景。以下是详细的介绍:1.背景与动机化学空间的广阔性:分子化学空间非常庞大,可能包含10^60以上的不同分子结构。传统的分子设计方法主要依赖于实验和规则生成,这在探索巨大化学空间时显得效率低下且成本高昂。药物发现的挑战:在药
- PostgreSQL HAVING 子句
嘀嗒运维
HAVING子句可以让我们筛选分组后的各组数据。WHERE子句在所选列上设置条件,而HAVING子句则在由GROUPBY子句创建的分组上设置条件。语法下面是HAVING子句在SELECT查询中的位置:SELECTFROMWHEREGROUPBYHAVINGORDERBYHAVING子句必须放置于GROUPBY子句后面,ORDERBY子句前面,下面是HAVING子句在SELECT语句中基础语法:SE
- 大模型训练优化方法
少喝冰美式
人工智能大语言模型ai大模型大模型应用LLM大模型训练计算机技术
写在前面在训练模型尤其是大模型的时候,如何加快训练速度以及优化显存利用率是一个很关键的问题。本文主要参考HF上的一篇文章:https://huggingface.co/docs/transformers/perf_train_gpu_one,以及笔者在实际训练中的一些经验,给出一些比较实用的方法。先看一个总览的表:方法加快训练速度优化显存利用率BatchsizechoiceYesYesGradie
- 推荐系统中稀疏特征Embedding的优化表示方法
少喝冰美式
embedding算法机器学习人工智能ai大模型大语言模型
本文将介绍两个与稀疏特征Embedding相关的工作。推荐或者CTR预估任务有一个很突出的特点:存在海量稀疏特征。海量意味着数量巨大,稀疏意味着即使在很大的训练数据里,大量特征出现频次也非常低,这往往是由于引入了大量ID类特征带来的。对于DNN排序系统,是否能够找到好的特征Embedding表达方式,对于系统效果是至关重要的。虽然说,如何更好地表征稀疏特征对于模型的泛化能力至关重要,但是,关于这块
- 怎样写好提示词(Prompt) 二
笑笑布丁
LLMprompt
在之前的文章中,我们介绍了如何写好提示词,今天我们在此基础上,再来探究如何写好提示词的几个小技巧。加入思考过程我们在写prompt的时候,有时候会让大模型回答一个比较难的问题,有时候大模型面对这个问题,会回答出一些匪夷所思的答案,因此我们在提示词里加上”思考过程“有助于大模型纠正自己的回答。eg:在结尾加上:Let'sthinkstepbystep.要求大模型提供可靠的信源经常用大模型的朋友应该知
- [LLM][Prompt Engineering]:思维链(CoT)
Way_X
#从0开始AIGCprompt
思维链思维链1.思维链提示方法和增强策略1.1简单的思维链提示1.2示例形式的思维链提示1.3思维链提示的后处理方案1.4拓展推理结构2.CoT的能力来源:为什么思维链提示能显著提升大语言模型在推理任务上的效果?强大的逻辑推理是大语言模型“智能涌现”出的核心能力之一。推理:一般指根据几个已知的前提推导得出新的结论的过程,区别于理解,推理一般是一个“多步骤”的过程,推理的过程可以形成非常必要的“中间
- 【ElasticSearch】java
日月星宿~
应用elasticsearch
聚合查询分类参考Elasticsearch笔记(七):聚合查询_subaggregation-CSDN博客示例AggregationBuilders.terms相当于sql中的groupby,其中name值自定义,id为需要分组的keyAggregationBuilders.terms("name").field("id");ValueCountAggregationBuildercountByF
- 对股票分析时要注意哪些主要因素?
会飞的奇葩猪
股票 分析 云掌股吧
众所周知,对散户投资者来说,股票技术分析是应战股市的核心武器,想学好股票的技术分析一定要知道哪些是重点学习的,其实非常简单,我们只要记住三个要素:成交量、价格趋势、振荡指标。
一、成交量
大盘的成交量状态。成交量大说明市场的获利机会较多,成交量小说明市场的获利机会较少。当沪市的成交量超过150亿时是强市市场状态,运用技术找综合买点较准;
- 【Scala十八】视图界定与上下文界定
bit1129
scala
Context Bound,上下文界定,是Scala为隐式参数引入的一种语法糖,使得隐式转换的编码更加简洁。
隐式参数
首先引入一个泛型函数max,用于取a和b的最大值
def max[T](a: T, b: T) = {
if (a > b) a else b
}
因为T是未知类型,只有运行时才会代入真正的类型,因此调用a >
- C语言的分支——Object-C程序设计阅读有感
darkblue086
applec框架cocoa
自从1972年贝尔实验室Dennis Ritchie开发了C语言,C语言已经有了很多版本和实现,从Borland到microsoft还是GNU、Apple都提供了不同时代的多种选择,我们知道C语言是基于Thompson开发的B语言的,Object-C是以SmallTalk-80为基础的。和C++不同的是,Object C并不是C的超集,因为有很多特性与C是不同的。
Object-C程序设计这本书
- 去除浏览器对表单值的记忆
周凡杨
html记忆autocompleteform浏览
&n
- java的树形通讯录
g21121
java
最近用到企业通讯录,虽然以前也开发过,但是用的是jsf,拼成的树形,及其笨重和难维护。后来就想到直接生成json格式字符串,页面上也好展现。
// 首先取出每个部门的联系人
for (int i = 0; i < depList.size(); i++) {
List<Contacts> list = getContactList(depList.get(i
- Nginx安装部署
510888780
nginxlinux
Nginx ("engine x") 是一个高性能的 HTTP 和 反向代理 服务器,也是一个 IMAP/POP3/SMTP 代理服务器。 Nginx 是由 Igor Sysoev 为俄罗斯访问量第二的 Rambler.ru 站点开发的,第一个公开版本0.1.0发布于2004年10月4日。其将源代码以类BSD许可证的形式发布,因它的稳定性、丰富的功能集、示例配置文件和低系统资源
- java servelet异步处理请求
墙头上一根草
java异步返回servlet
servlet3.0以后支持异步处理请求,具体是使用AsyncContext ,包装httpservletRequest以及httpservletResponse具有异步的功能,
final AsyncContext ac = request.startAsync(request, response);
ac.s
- 我的spring学习笔记8-Spring中Bean的实例化
aijuans
Spring 3
在Spring中要实例化一个Bean有几种方法:
1、最常用的(普通方法)
<bean id="myBean" class="www.6e6.org.MyBean" />
使用这样方法,按Spring就会使用Bean的默认构造方法,也就是把没有参数的构造方法来建立Bean实例。
(有构造方法的下个文细说)
2、还
- 为Mysql创建最优的索引
annan211
mysql索引
索引对于良好的性能非常关键,尤其是当数据规模越来越大的时候,索引的对性能的影响越发重要。
索引经常会被误解甚至忽略,而且经常被糟糕的设计。
索引优化应该是对查询性能优化最有效的手段了,索引能够轻易将查询性能提高几个数量级,最优的索引会比
较好的索引性能要好2个数量级。
1 索引的类型
(1) B-Tree
不出意外,这里提到的索引都是指 B-
- 日期函数
百合不是茶
oraclesql日期函数查询
ORACLE日期时间函数大全
TO_DATE格式(以时间:2007-11-02 13:45:25为例)
Year:
yy two digits 两位年 显示值:07
yyy three digits 三位年 显示值:007
- 线程优先级
bijian1013
javathread多线程java多线程
多线程运行时需要定义线程运行的先后顺序。
线程优先级是用数字表示,数字越大线程优先级越高,取值在1到10,默认优先级为5。
实例:
package com.bijian.study;
/**
* 因为在代码段当中把线程B的优先级设置高于线程A,所以运行结果先执行线程B的run()方法后再执行线程A的run()方法
* 但在实际中,JAVA的优先级不准,强烈不建议用此方法来控制执
- 适配器模式和代理模式的区别
bijian1013
java设计模式
一.简介 适配器模式:适配器模式(英语:adapter pattern)有时候也称包装样式或者包装。将一个类的接口转接成用户所期待的。一个适配使得因接口不兼容而不能在一起工作的类工作在一起,做法是将类别自己的接口包裹在一个已存在的类中。 &nbs
- 【持久化框架MyBatis3三】MyBatis3 SQL映射配置文件
bit1129
Mybatis3
SQL映射配置文件一方面类似于Hibernate的映射配置文件,通过定义实体与关系表的列之间的对应关系。另一方面使用<select>,<insert>,<delete>,<update>元素定义增删改查的SQL语句,
这些元素包含三方面内容
1. 要执行的SQL语句
2. SQL语句的入参,比如查询条件
3. SQL语句的返回结果
- oracle大数据表复制备份个人经验
bitcarter
oracle大表备份大表数据复制
前提:
数据库仓库A(就拿oracle11g为例)中有两个用户user1和user2,现在有user1中有表ldm_table1,且表ldm_table1有数据5千万以上,ldm_table1中的数据是从其他库B(数据源)中抽取过来的,前期业务理解不够或者需求有变,数据有变动需要重新从B中抽取数据到A库表ldm_table1中。
- HTTP加速器varnish安装小记
ronin47
http varnish 加速
上午共享的那个varnish安装手册,个人看了下,有点不知所云,好吧~看来还是先安装玩玩!
苦逼公司服务器没法连外网,不能用什么wget或yum命令直接下载安装,每每看到别人博客贴出的在线安装代码时,总有一股羡慕嫉妒“恨”冒了出来。。。好吧,既然没法上外网,那只能麻烦点通过下载源码来编译安装了!
Varnish 3.0.4下载地址: http://repo.varnish-cache.org/
- java-73-输入一个字符串,输出该字符串中对称的子字符串的最大长度
bylijinnan
java
public class LongestSymmtricalLength {
/*
* Q75题目:输入一个字符串,输出该字符串中对称的子字符串的最大长度。
* 比如输入字符串“google”,由于该字符串里最长的对称子字符串是“goog”,因此输出4。
*/
public static void main(String[] args) {
Str
- 学习编程的一点感想
Cb123456
编程感想Gis
写点感想,总结一些,也顺便激励一些自己.现在就是复习阶段,也做做项目.
本专业是GIS专业,当初觉得本专业太水,靠这个会活不下去的,所以就报了培训班。学习的时候,进入状态很慢,而且当初进去的时候,已经上到Java高级阶段了,所以.....,呵呵,之后有点感觉了,不过,还是不好好写代码,还眼高手低的,有
- [能源与安全]美国与中国
comsci
能源
现在有一个局面:地球上的石油只剩下N桶,这些油只够让中国和美国这两个国家中的一个顺利过渡到宇宙时代,但是如果这两个国家为争夺这些石油而发生战争,其结果是两个国家都无法平稳过渡到宇宙时代。。。。而且在战争中,剩下的石油也会被快速消耗在战争中,结果是两败俱伤。。。
在这个大
- SEMI-JOIN执行计划突然变成HASH JOIN了 的原因分析
cwqcwqmax9
oracle
甲说:
A B两个表总数据量都很大,在百万以上。
idx1 idx2字段表示是索引字段
A B 两表上都有
col1字段表示普通字段
select xxx from A
where A.idx1 between mmm and nnn
and exists (select 1 from B where B.idx2 =
- SpringMVC-ajax返回值乱码解决方案
dashuaifu
AjaxspringMVCresponse中文乱码
SpringMVC-ajax返回值乱码解决方案
一:(自己总结,测试过可行)
ajax返回如果含有中文汉字,则使用:(如下例:)
@RequestMapping(value="/xxx.do") public @ResponseBody void getPunishReasonB
- Linux系统中查看日志的常用命令
dcj3sjt126com
OS
因为在日常的工作中,出问题的时候查看日志是每个管理员的习惯,作为初学者,为了以后的需要,我今天将下面这些查看命令共享给各位
cat
tail -f
日 志 文 件 说 明
/var/log/message 系统启动后的信息和错误日志,是Red Hat Linux中最常用的日志之一
/var/log/secure 与安全相关的日志信息
/var/log/maillog 与邮件相关的日志信
- [应用结构]应用
dcj3sjt126com
PHPyii2
应用主体
应用主体是管理 Yii 应用系统整体结构和生命周期的对象。 每个Yii应用系统只能包含一个应用主体,应用主体在 入口脚本中创建并能通过表达式 \Yii::$app 全局范围内访问。
补充: 当我们说"一个应用",它可能是一个应用主体对象,也可能是一个应用系统,是根据上下文来决定[译:中文为避免歧义,Application翻译为应
- assertThat用法
eksliang
JUnitassertThat
junit4.0 assertThat用法
一般匹配符1、assertThat( testedNumber, allOf( greaterThan(8), lessThan(16) ) );
注释: allOf匹配符表明如果接下来的所有条件必须都成立测试才通过,相当于“与”(&&)
2、assertThat( testedNumber, anyOf( g
- android点滴2
gundumw100
应用服务器android网络应用OSHTC
如何让Drawable绕着中心旋转?
Animation a = new RotateAnimation(0.0f, 360.0f,
Animation.RELATIVE_TO_SELF, 0.5f, Animation.RELATIVE_TO_SELF,0.5f);
a.setRepeatCount(-1);
a.setDuration(1000);
如何控制Andro
- 超简洁的CSS下拉菜单
ini
htmlWeb工作html5css
效果体验:http://hovertree.com/texiao/css/3.htmHTML文件:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
<head>
<title>简洁的HTML+CSS下拉菜单-HoverTree</title>
- kafka consumer防止数据丢失
kane_xie
kafkaoffset commit
kafka最初是被LinkedIn设计用来处理log的分布式消息系统,因此它的着眼点不在数据的安全性(log偶尔丢几条无所谓),换句话说kafka并不能完全保证数据不丢失。
尽管kafka官网声称能够保证at-least-once,但如果consumer进程数小于partition_num,这个结论不一定成立。
考虑这样一个case,partiton_num=2
- @Repository、@Service、@Controller 和 @Component
mhtbbx
DAOspringbeanprototype
@Repository、@Service、@Controller 和 @Component 将类标识为Bean
Spring 自 2.0 版本开始,陆续引入了一些注解用于简化 Spring 的开发。@Repository注解便属于最先引入的一批,它用于将数据访问层 (DAO 层 ) 的类标识为 Spring Bean。具体只需将该注解标注在 DAO类上即可。同时,为了让 Spring 能够扫描类
- java 多线程高并发读写控制 误区
qifeifei
java thread
先看一下下面的错误代码,对写加了synchronized控制,保证了写的安全,但是问题在哪里呢?
public class testTh7 {
private String data;
public String read(){
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "read data "
- mongodb replica set(副本集)设置步骤
tcrct
javamongodb
网上已经有一大堆的设置步骤的了,根据我遇到的问题,整理一下,如下:
首先先去下载一个mongodb最新版,目前最新版应该是2.6
cd /usr/local/bin
wget http://fastdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-x86_64-2.6.0.tgz
tar -zxvf mongodb-linux-x86_64-2.6.0.t
- rust学习笔记
wudixiaotie
学习笔记
1.rust里绑定变量是let,默认绑定了的变量是不可更改的,所以如果想让变量可变就要加上mut。
let x = 1; let mut y = 2;
2.match 相当于erlang中的case,但是case的每一项后都是分号,但是rust的match却是逗号。
3.match 的每一项最后都要加逗号,但是最后一项不加也不会报错,所有结尾加逗号的用法都是类似。
4.每个语句结尾都要加分