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不想改代码
备忘录linuxpython深度学习pytorch人工智能1024程序员节
目录一、异常问题1.segementationfault(coredump)2.Illegalinstruction(coredumped)3.死锁4.掉卡二、通用方法1.查看重启记录2.系统性能监控3.后台执行命令4.异常日志三、深度学习技术1.普通网络改DDP训练,单机多卡,pytorch四、专业内容方法1.微调diffusion类模型本文记录一些在使用linux服务器进行深度学习时遇到的问题
- AI编程实战:Cursor黑科技全解析
ithadoop
python开发语言
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- 从零开始大模型开发与微调:PyTorch中的卷积函数实现详解
AI天才研究院
AI人工智能与大数据AI大模型企业级应用开发实战计算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:PyTorch中的卷积函数实现详解1.背景介绍1.1大模型开发的意义1.2卷积神经网络在大模型中的应用1.3PyTorch框架简介2.核心概念与联系2.1卷积的数学定义2.2卷积神经网络的组成2.2.1卷积层2.2.2池化层2.2.3全连接层2.3卷积与大模型的关系3.核心算法原理具体操作步骤3.1卷积的前向传播3.2卷积的反向传播3.3卷积的优化策略3.3.1卷积核大小
- PyTorch里.pt和.pth的区别
sky丶Mamba
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在PyTorch中,.pt和.pth文件均用于保存模型,但两者在设计初衷、存储内容和使用场景上存在差异。以下是详细对比:1.核心区别特性.pt文件.pth文件存储内容完整模型(结构+参数+优化器状态等)仅模型参数(state_dict)文件大小较大(包含额外元数据)较小(仅参数)加载方式直接加载,无需定义模型结构需先实例化模型,再加载参数适用场景部署、跨环境迁移训练中断恢复、参数共享2.技术细节.
- 深入理解 PyTorch 中的自动微分机制与 `.detach()` 用法全解析
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作者:Accelemate发布时间:2025年6月26日本文摘要:本文将从零开始,系统性地讲解PyTorch中的计算图、反向传播、withtorch.no_grad()、.detach()等核心机制,结合实践场景如可视化中间层特征图、GAN模型中对生成器的冻结操作等内容,帮助你在实际开发中灵活、正确地使用自动微分特性。一、自动微分基础概念1.1什么是自动微分(Autograd)?PyTorch的自
- PyTorch 中 nn.Linear() 参数详解与实战解析(gpt)
草莓奶忻
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PyTorch中nn.Linear()参数详解与实战解析在使用PyTorch构建神经网络时,nn.Linear()是最常用也最基础的模块之一。它用于实现一个全连接层(FullyConnectedLayer),本质上就是对输入进行一次线性变换:y=xAT+by=xA^T+by=xAT+b本文将详细介绍nn.Linear()的参数含义、属性说明、初始化机制,并结合实际代码案例帮助你真正理解它的工作原理
- YOLOv12_ultralytics-8.3.145部分代码阅读笔记-utils.py
红色的山茶花
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utils.pyultralytics\nn\modules\utils.py目录utils.py1.所需的库和模块2.def_get_clones(module,n):3.definverse_sigmoid(x,eps=1e-5):4.defmulti_scale_deformable_attn_pytorch(value:torch.Tensor,value_spatial_shapes:t
- 深度学习之基于Pytorch卷积神经网络人民币面值识别
Q1744828575
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欢迎大家点赞、收藏、关注、评论啦,由于篇幅有限,只展示了部分核心代码。文章目录一项目简介二、功能三、系统四.总结一项目简介 一、项目背景在日常生活和商业活动中,人民币面值识别技术具有重要的应用价值。传统的面值识别方法,如基于模板匹配或特征工程的方法,在面对复杂多变的图像环境时,往往难以达到理想的识别效果。随着深度学习技术的兴起,特别是卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwo
- 用Pytorch训练手写签名模型并进行签名识别
TBM矩阵
#AI体系学习pytorch人工智能python
整体思路收集至少两个人的手写签名图片,每个人至少20张使用Pytorch进行模型训练使用Flask搭建Web服务使用Html/JavaScript实现前端调用进行签名识别项目结构signature-systemdatatrainuser001001.png...user002001.png...templatesindex.htmlapp.pymodel.pytrain.py建模:model.py
- [pytorch] pytorch_model.bin 和 training_args.bin 的区别
心心喵
pytorch深度学习pytorch神经网络
pytorch_model.bin和training_args.bin是与PyTorch框架和训练过程相关的两个文件。pytorch_model.bin:这是保存了PyTorch模型的二进制文件。在使用PyTorch进行深度学习训练时,经过训练的模型会被保存为这个文件,其中包含了模型的权重参数。这个文件可以被加载到PyTorch中,以便进行推理、评估或继续训练。training_args.bin:
- 深入理解AI技术与实践:如何贡献代码
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人工智能
在现代AI技术的开发过程中,贡献代码是推动项目发展、提升技术能力的重要方式。在这篇文章中,我们将结合AI技术实践,深入探讨如何有效地为开源项目贡献代码,尤其是那些使用AI模型的项目。技术背景介绍AI技术的迅猛发展得益于开源社区的共享和协作。诸如TensorFlow、PyTorch等开源框架,极大地降低了AI模型开发的门槛。与此同时,越来越多的项目通过GitHub等平台开放源码,接受来自全球开发者的
- NeRF-Pytorch:NeRF神经辐射场复现——Pytorch版全流程分析与测试【Ubuntu20.04】【2025最新版!!!】
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一、引言在计算机视觉和计算机图形学的交叉领域中,视图合成(ViewSynthesis)一直是一个充满挑战的研究方向。传统的三维重建方法往往需要复杂的几何建模和纹理映射过程,而且在处理复杂光照和材质时效果有限。2020年,来自UCBerkeley的研究团队提出了NeuralRadianceFields(NeRF),这一革命性的方法彻底改变了我们对三维场景表示和渲染的理解。NeRF的核心思想是将三维场
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【科研代码】python学习开发语言
【Python】科研代码学习:十三AccelerateAccelerate统一的加速接口修改训练代码(torch.nn)更简单的使用Accelerate【HF官网-Doc-Accelerate:API】HFAccelerate是一个库,能够让PyTorch代码添加几行代码之后,就能在分布式配置中运行(比如多Gpus卡)前言:建议Python3.8+pipinstallaccelerate统一的加速
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训练模型是机器学习和深度学习中的核心过程,旨在通过大量数据学习模型参数,以便模型能够对新的、未见过的数据做出准确的预测。训练模型通常包括以下几个步骤:1.数据准备:收集和处理数据,包括清洗、标准化和归一化。将数据分为训练集、验证集和测试集。2.定义模型:选择模型架构,例如决策树、神经网络等。初始化模型参数(权重和偏置)。3.选择损失函数:根据任务类型(如分类、回归)选择合适的损失函数。4.选择优化
- 【PyTorch】2024保姆级安装教程-Python-(CPU+GPU详细完整版)
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【PyTorch】2024保姆级安装教程(CPU+GPU详细完整版)PyTorch是当前最受欢迎的深度学习框架之一。本文将详细讲解在Python环境中安装PyTorch,包括CPU和GPU版本的全方位指南。一、前置环境首先确保已安装Python环境,推荐使用Python3.8或以上版本。验证Python安装:python--versionpip--version推荐使用虚拟环境(如conda或ve
- 基于OpenCV图像分割与PyTorch的增强图像分类方案
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在图像分类任务中,背景噪声和复杂场景常常会对分类准确率产生负面影响。为了应对这一挑战,本文介绍了一种结合OpenCV图像分割与PyTorch深度学习框架的增强图像分类方案。通过先对图像进行分割提取感兴趣区域(RegionofInterest,ROI),再进行分类,可以有效减少背景干扰,突出关键特征,从而提高分类准确率。该方案在多种复杂场景下表现出色,尤其适用于图像背景复杂或包含多个对象的情况。一、
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文章目录一·概述二·依赖环境(`prerequisites`)2.1硬件环境2.2软件环境三·环境安装3.1创建并激活虚拟环境3.2安装`Pytorch`与`torchvision`3.3校验`Pytorch`安装3.4下载`YOLOv5``v6.1`源码3.5安装`YOLOv5`依赖3.6下载预训练模型3.7安装其他依赖3.8测试环境安装3.9测试训练流程四·参考链接一·概述本文档主要记录使用工
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想全面了解DeepSeek的看过来【包邮】DeepSeek全攻略人人需要的AI通识课零基础掌握DeepSeek的实用操作手册指南【限量作者亲笔签名版售完即止】玩转DeepSeek这本就够了【自营包邮】DeepSeek实战指南deepseek从入门到精通实用操作指南现代科技科普读物AI普及知识读物人工智能使用教程中小学读物京东超级618Python初学者的入门教程动手学深度学习PyTorch版李沐和
- Day33打卡 @浙大疏锦行
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知识点回顾:PyTorch和cuda的安装查看显卡信息的命令行命令(cmd中使用)cuda的检查简单神经网络的流程数据预处理(归一化、转换成张量)#仍然用4特征,3分类的鸢尾花数据集作为我们今天的数据集fromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitimportnumpyasnp
- DAY 43 复习日
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@浙大疏锦行https://blog.csdn.net/weixin_45655710第一步:寻找并准备图像数据集在Kaggle等平台上,你可以找到大量用于图像分类任务的数据集,例如英特尔图像分类数据集(IntelImageClassification)或手写数字识别数据集(DigitRecognizer)。对于初学者,一个更便捷的选择是使用像TensorFlow或PyTorch这样深度学习框架内
- CIANNA由天体物理学家提供/为天体物理学家提供的卷积交互式人工神经网络
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一、软件介绍文末提供程序和源码下载CIANNA是一个通用的深度学习框架,主要用于天文数据分析。根据天体物理问题解决的相关性添加功能和优化。CIANNA可用于为各种任务构建和训练大型神经网络模型,并提供高级Python接口(类似于keras、pytorch等)。CIANNA的特点之一是它定制实施了受YOLO启发的对象探测器,用于2D或3D射电天文数据产品中的星系探测。该框架通过低级CUDA编程完全实
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- 【PyTorch】分布式训练报错记录-ERROR:torch.distributed.elastic.multiprocessing.api:failed (exitcode: 1)
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最近,我在服务器上起基于PyTorch分布式框架的预训练实验,起初实验都在顺利进行,但是当我们把模型的深度与宽度调大之后,模型在训练几代之后便会出现如下的报错:WARNING:torch.distributed.elastic.multiprocessing.api:Sendingprocess41495closingsignalSIGTERMWARNING:torch.distributed.e
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#先继续之前的代码importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorch.utils.dataimportDataLoader,Dataset#DataLoader是PyTorch中用于加载数据的工具fromtorchvisionimportdatasets,transforms#torchvision是一个用于计算机视觉的库,
- Python机器学习元学习库higher
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higher是一个用于元学习(Meta-Learning)和高阶导数(Higher-ordergradients)的Python库,专为PyTorch设计。它扩展了PyTorch的自动微分机制,使得在训练过程中可以动态地计算参数的梯度更新,并把这些更新过程纳入到更高阶的梯度计算中。一、主要用途higher主要用于以下场景:元学习(Meta-Learning)比如MAML(Model-Agnosti
- 强化学习 16G实践以下是基于CQL(Conservative Q-Learning)与QLoRA(Quantized Low-Rank Adaptation)结合的方案相关开源项目及资源,【ai技】
行云流水AI笔记
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根据你提供的CUDA版本(11.5)和NVIDIA驱动错误信息,以下是PyTorch、TensorFlow的兼容版本建议及环境修复方案:1.版本兼容性表框架兼容CUDA版本推荐安装命令(CUDA11.5)PyTorch11.3/11.6pipinstalltorchtorchvisiontorchaudio--extra-index-urlhttps://download.pytorch.org/
- 【机器学习&深度学习】反向传播机制
目录一、一句话定义二、类比理解三、为什重要?四、用生活例子解释:神经网络=烹饪机器人4.1第一步:尝一口(前向传播)4.2第二步:倒着推原因(反向传播)五、换成人工智能流程说一遍六、图示类比:找山顶(最优参数)七、总结一句人话八、PyTorch代码示例:亲眼看到每一层的梯度九、梯度=损失函数对参数的偏导数十、类比总结反向传播(Backpropagation)是神经网络中训练过程的核心机制,它就像“
- Transformer底层原理解析及基于pytorch的代码实现
LiRuiJie
人工智能transformerpytorch深度学习
1.Transformer底层原理解析1.1核心架构突破Transformer是自然语言处理领域的革命性架构,其核心设计思想完全摒弃了循环结构,通过自注意力机制实现全局依赖建模。整体架构图如下:以下是其核心组件:1)自注意力机制(Self-Attention)-输入序列的每个位置都能直接关注所有位置-数学公式(缩放点积注意力):-Q:查询矩阵(当前关注点)-K:键矩阵(被比较项)-V:值矩阵(实际
- pytorch-数学运算
码啥码
深度学习之pytorchpytorch深度学习python
四则运算加减乘除add+sub-mul*div/a=torch.rand(3,4)b=torch.rand(4)a,b'''(tensor([[0.2384,0.5022,0.7100,0.0400],[0.1716,0.0894,0.0795,0.1456],[0.7635,0.9423,0.7649,0.3379]]),tensor([0.8526,0.8296,0.1845,0.7922])
- 【Python深度学习】零基础掌握Pytorch Pooling layers nn.MaxPool方法
Mr数据杨
Python深度学习python深度学习pytorch
在深度学习的世界中,MaxPooling是一种关键的操作,用于降低数据的维度并保留重要特征。这就像是从一堆照片中挑选出最能代表某个场景的那张。PyTorch提供了多种MaxPooling层,包括nn.MaxPool1d、nn.MaxPool2d和nn.MaxPool3d,它们分别适用于不同维度的数据处理。如果处理的是声音信号(一维数据),就会用到nn.MaxPool1d。而处理图像(二维数据)时,
- 辗转相处求最大公约数
沐刃青蛟
C++漏洞
无言面对”江东父老“了,接触编程一年了,今天发现还不会辗转相除法求最大公约数。惭愧惭愧!
为此,总结一下以方便日后忘了好查找。
1.输入要比较的两个数a,b
忽略:2.比较大小(因为后面要的是大的数对小的数做%操作)
3.辗转相除(用循环不停的取余,如a%b,直至b=0)
4.最后的a为两数的最大公约数
&
- F5负载均衡会话保持技术及原理技术白皮书
bijian1013
F5负载均衡
一.什么是会话保持? 在大多数电子商务的应用系统或者需要进行用户身份认证的在线系统中,一个客户与服务器经常经过好几次的交互过程才能完成一笔交易或者是一个请求的完成。由于这几次交互过程是密切相关的,服务器在进行这些交互过程的某一个交互步骤时,往往需要了解上一次交互过程的处理结果,或者上几步的交互过程结果,服务器进行下
- Object.equals方法:重载还是覆盖
Cwind
javagenericsoverrideoverload
本文译自StackOverflow上对此问题的讨论。
原问题链接
在阅读Joshua Bloch的《Effective Java(第二版)》第8条“覆盖equals时请遵守通用约定”时对如下论述有疑问:
“不要将equals声明中的Object对象替换为其他的类型。程序员编写出下面这样的equals方法并不鲜见,这会使程序员花上数个小时都搞不清它为什么不能正常工作:”
pu
- 初始线程
15700786134
暑假学习的第一课是讲线程,任务是是界面上的一条线运动起来。
既然是在界面上,那必定得先有一个界面,所以第一步就是,自己的类继承JAVA中的JFrame,在新建的类中写一个界面,代码如下:
public class ShapeFr
- Linux的tcpdump
被触发
tcpdump
用简单的话来定义tcpdump,就是:dump the traffic on a network,根据使用者的定义对网络上的数据包进行截获的包分析工具。 tcpdump可以将网络中传送的数据包的“头”完全截获下来提供分析。它支 持针对网络层、协议、主机、网络或端口的过滤,并提供and、or、not等逻辑语句来帮助你去掉无用的信息。
实用命令实例
默认启动
tcpdump
普通情况下,直
- 安卓程序listview优化后还是卡顿
肆无忌惮_
ListView
最近用eclipse开发一个安卓app,listview使用baseadapter,里面有一个ImageView和两个TextView。使用了Holder内部类进行优化了还是很卡顿。后来发现是图片资源的问题。把一张分辨率高的图片放在了drawable-mdpi文件夹下,当我在每个item中显示,他都要进行缩放,导致很卡顿。解决办法是把这个高分辨率图片放到drawable-xxhdpi下。
&nb
- 扩展easyUI tab控件,添加加载遮罩效果
知了ing
jquery
(function () {
$.extend($.fn.tabs.methods, {
//显示遮罩
loading: function (jq, msg) {
return jq.each(function () {
var panel = $(this).tabs(&
- gradle上传jar到nexus
矮蛋蛋
gradle
原文地址:
https://docs.gradle.org/current/userguide/maven_plugin.html
configurations {
deployerJars
}
dependencies {
deployerJars "org.apache.maven.wagon
- 千万条数据外网导入数据库的解决方案。
alleni123
sqlmysql
从某网上爬了数千万的数据,存在文本中。
然后要导入mysql数据库。
悲剧的是数据库和我存数据的服务器不在一个内网里面。。
ping了一下, 19ms的延迟。
于是下面的代码是没用的。
ps = con.prepareStatement(sql);
ps.setString(1, info.getYear())............;
ps.exec
- JAVA IO InputStreamReader和OutputStreamReader
百合不是茶
JAVA.io操作 字符流
这是第三篇关于java.io的文章了,从开始对io的不了解-->熟悉--->模糊,是这几天来对文件操作中最大的感受,本来自己认为的熟悉了的,刚刚在回想起前面学的好像又不是很清晰了,模糊对我现在或许是最好的鼓励 我会更加的去学 加油!:
JAVA的API提供了另外一种数据保存途径,使用字符流来保存的,字符流只能保存字符形式的流
字节流和字符的难点:a,怎么将读到的数据
- MO、MT解读
bijian1013
GSM
MO= Mobile originate,上行,即用户上发给SP的信息。MT= Mobile Terminate,下行,即SP端下发给用户的信息;
上行:mo提交短信到短信中心下行:mt短信中心向特定的用户转发短信,你的短信是这样的,你所提交的短信,投递的地址是短信中心。短信中心收到你的短信后,存储转发,转发的时候就会根据你填写的接收方号码寻找路由,下发。在彩信领域是一样的道理。下行业务:由SP
- 五个JavaScript基础问题
bijian1013
JavaScriptcallapplythisHoisting
下面是五个关于前端相关的基础问题,但却很能体现JavaScript的基本功底。
问题1:Scope作用范围
考虑下面的代码:
(function() {
var a = b = 5;
})();
console.log(b);
什么会被打印在控制台上?
回答:
上面的代码会打印 5。
&nbs
- 【Thrift二】Thrift Hello World
bit1129
Hello world
本篇,不考虑细节问题和为什么,先照葫芦画瓢写一个Thrift版本的Hello World,了解Thrift RPC服务开发的基本流程
1. 在Intellij中创建一个Maven模块,加入对Thrift的依赖,同时还要加上slf4j依赖,如果不加slf4j依赖,在后面启动Thrift Server时会报错
<dependency>
- 【Avro一】Avro入门
bit1129
入门
本文的目的主要是总结下基于Avro Schema代码生成,然后进行序列化和反序列化开发的基本流程。需要指出的是,Avro并不要求一定得根据Schema文件生成代码,这对于动态类型语言很有用。
1. 添加Maven依赖
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<proj
- 安装nginx+ngx_lua支持WAF防护功能
ronin47
需要的软件:LuaJIT-2.0.0.tar.gz nginx-1.4.4.tar.gz &nb
- java-5.查找最小的K个元素-使用最大堆
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class MinKElement {
/**
* 5.最小的K个元素
* I would like to use MaxHeap.
* using QuickSort is also OK
*/
public static void
- TCP的TIME-WAIT
bylijinnan
socket
原文连接:
http://vincent.bernat.im/en/blog/2014-tcp-time-wait-state-linux.html
以下为对原文的阅读笔记
说明:
主动关闭的一方称为local end,被动关闭的一方称为remote end
本地IP、本地端口、远端IP、远端端口这一“四元组”称为quadruplet,也称为socket
1、TIME_WA
- jquery ajax 序列化表单
coder_xpf
Jquery ajax 序列化
checkbox 如果不设定值,默认选中值为on;设定值之后,选中则为设定的值
<input type="checkbox" name="favor" id="favor" checked="checked"/>
$("#favor&quo
- Apache集群乱码和最高并发控制
cuisuqiang
apachetomcat并发集群乱码
都知道如果使用Http访问,那么在Connector中增加URIEncoding即可,其实使用AJP时也一样,增加useBodyEncodingForURI和URIEncoding即可。
最大连接数也是一样的,增加maxThreads属性即可,如下,配置如下:
<Connector maxThreads="300" port="8019" prot
- websocket
dalan_123
websocket
一、低延迟的客户端-服务器 和 服务器-客户端的连接
很多时候所谓的http的请求、响应的模式,都是客户端加载一个网页,直到用户在进行下一次点击的时候,什么都不会发生。并且所有的http的通信都是客户端控制的,这时候就需要用户的互动或定期轮训的,以便从服务器端加载新的数据。
通常采用的技术比如推送和comet(使用http长连接、无需安装浏览器安装插件的两种方式:基于ajax的长
- 菜鸟分析网络执法官
dcj3sjt126com
网络
最近在论坛上看到很多贴子在讨论网络执法官的问题。菜鸟我正好知道这回事情.人道"人之患好为人师" 手里忍不住,就写点东西吧. 我也很忙.又没有MM,又没有MONEY....晕倒有点跑题.
OK,闲话少说,切如正题. 要了解网络执法官的原理. 就要先了解局域网的通信的原理.
前面我们看到了.在以太网上传输的都是具有以太网头的数据包. 
- Android相对布局属性全集
dcj3sjt126com
android
RelativeLayout布局android:layout_marginTop="25dip" //顶部距离android:gravity="left" //空间布局位置android:layout_marginLeft="15dip //距离左边距
// 相对于给定ID控件android:layout_above 将该控件的底部置于给定ID的
- Tomcat内存设置详解
eksliang
jvmtomcattomcat内存设置
Java内存溢出详解
一、常见的Java内存溢出有以下三种:
1. java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space ----JVM Heap(堆)溢出JVM在启动的时候会自动设置JVM Heap的值,其初始空间(即-Xms)是物理内存的1/64,最大空间(-Xmx)不可超过物理内存。
可以利用JVM提
- Java6 JVM参数选项
greatwqs
javaHotSpotjvmjvm参数JVM Options
Java 6 JVM参数选项大全(中文版)
作者:Ken Wu
Email:
[email protected]
转载本文档请注明原文链接 http://kenwublog.com/docs/java6-jvm-options-chinese-edition.htm!
本文是基于最新的SUN官方文档Java SE 6 Hotspot VM Opt
- weblogic创建JMC
i5land
weblogicjms
进入 weblogic控制太
1.创建持久化存储
--Services--Persistant Stores--new--Create FileStores--name随便起--target默认--Directory写入在本机建立的文件夹的路径--ok
2.创建JMS服务器
--Services--Messaging--JMS Servers--new--name随便起--Pers
- 基于 DHT 网络的磁力链接和BT种子的搜索引擎架构
justjavac
DHT
上周开发了一个磁力链接和 BT 种子的搜索引擎 {Magnet & Torrent},本文简单介绍一下主要的系统功能和用到的技术。
系统包括几个独立的部分:
使用 Python 的 Scrapy 框架开发的网络爬虫,用来爬取磁力链接和种子;
使用 PHP CI 框架开发的简易网站;
搜索引擎目前直接使用的 MySQL,将来可以考虑使
- sql添加、删除表中的列
macroli
sql
添加没有默认值:alter table Test add BazaarType char(1)
有默认值的添加列:alter table Test add BazaarType char(1) default(0)
删除没有默认值的列:alter table Test drop COLUMN BazaarType
删除有默认值的列:先删除约束(默认值)alter table Test DRO
- PHP中二维数组的排序方法
abc123456789cba
排序二维数组PHP
<?php/*** @package BugFree* @version $Id: FunctionsMain.inc.php,v 1.32 2005/09/24 11:38:37 wwccss Exp $*** Sort an two-dimension array by some level
- hive优化之------控制hive任务中的map数和reduce数
superlxw1234
hivehive优化
一、 控制hive任务中的map数: 1. 通常情况下,作业会通过input的目录产生一个或者多个map任务。 主要的决定因素有: input的文件总个数,input的文件大小,集群设置的文件块大小(目前为128M, 可在hive中通过set dfs.block.size;命令查看到,该参数不能自定义修改);2. 
- Spring Boot 1.2.4 发布
wiselyman
spring boot
Spring Boot 1.2.4已于6.4日发布,repo.spring.io and Maven Central可以下载(推荐使用maven或者gradle构建下载)。
这是一个维护版本,包含了一些修复small number of fixes,建议所有的用户升级。
Spring Boot 1.3的第一个里程碑版本将在几天后发布,包含许多