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如果读者朋友不想深入学习大模型,则了解提示词的使用原则也可以了。要是既不想深入学习,又要做大模型相关的项目,则对于工程同学来说,学习RAG也能把大模型玩转起来。前排提示,文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦!先来一张整体结构图,越是下面部分,越是基础:可以按以下步骤学习:1.理解基础概念需要了解深度学习的基本原理和常见术语,如神经网络、梯度下降、反向传播、监督学习、无监督学习、分类、回归、聚类
- 基于YOLOv5、FaceNet与KNN的人脸识别系统
reset2021
人脸识别系统YOLOfacenetknn人脸检测
步骤1:环境配置安装依赖库:安装Python3.x安装TensorFlow、Keras、OpenCV等深度学习库获取数据集:收集训练用的多个人脸图像(每个用户至少几十张)将图像按用户分类存放在data/train/user1,user2等文件夹中步骤2:训练YOLO模型配置YOLO数据集:创建一个data.yaml文件,配置您的数据集路径和标签train:./data/train/images/v
- 第G9周:ACGAN理论与实战
OreoCC
GAN
>-**本文为[365天深度学习训练营]中的学习记录博客**>-**原作者:[K同学啊]**本人往期文章可查阅:深度学习总结我的环境:语言环境:Python3.11编译器:PyCharm深度学习环境:Pytorchtorch==2.0.0+cu118torchvision==0.18.1+cu118显卡:NVIDIAGeForceGTX1660论文地址:ConditionalImageSynthe
- 【OpenCV】OpenCV 中各模块及其算子的详细分类
de之梦-御风
OpenCV4Net.net技术opencv分类人工智能
OpenCV的最新版本包含了500多个算子,这些算子覆盖了图像处理、计算机视觉、机器学习、深度学习、视频分析等多个领域。为了方便使用,OpenCV将这些算子分为多个模块,每个模块承担特定的功能。以下是OpenCV中各模块及其算子的详细分类:1.核心模块(Core)功能:提供基础数据结构(如Mat)、数学运算、内存管理、输入输出等基本操作。常用算子:数学运算:cv::add,cv::subtract
- DeepSeek混合精度训练核心技术解析与实践指南
燃灯工作室
Deepseek数据挖掘语音识别计算机视觉目标检测机器学习人工智能
1.主题背景1.1Why混合精度训练(价值)混合精度训练通过结合FP16和FP32数据格式,在保证模型精度的前提下实现:40-60%显存占用降低(ResNet50案例:从7.8GB降至4.2GB)1.5-3倍训练速度提升(BERT-Large案例:从8h缩短至5h)突破大模型训练显存瓶颈(GPT-3训练显存需求从3TB降至1.8TB)1.2行业定位属于深度学习基础设施层的训练优化技术,处于模型开发
- Engineering A Large Language Model From Scratch
UnknownBody
语言模型人工智能自然语言处理
本文是LLM系列文章,针对《EngineeringALargeLanguageModelFromScratch》的翻译。从头开始设计一个大语言模型摘要1引言2Atinuke算法3结果4相关工作5讨论6结论摘要自然语言处理(NLP)中深度学习的激增导致了创新技术的发展和发布,这些技术能够熟练地理解和生成人类语言。Atinuke是一种基于Transformer的神经网络,通过使用独特的配置来优化各种语
- AI:重塑未来的深度探索与实践
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在21世纪的科技洪流中,人工智能(AI)不仅是技术进步的象征,更是推动社会变革的关键力量。从理论突破到实践应用,AI正以前所未有的深度和广度,重塑着我们的生产、生活方式以及社会结构。本文旨在深入探讨AI的核心技术、广泛应用、未来趋势、面临的挑战以及应对策略,为读者提供一个全面、深入且富有前瞻性的视角。一、AI核心技术:深度学习与智能进化的基石AI的核心在于其强大的数据处理与学习能力,这主要得益于深
- 深度学习(5)-卷积神经网络
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深度学习cnn人工智能
我们将深入理解卷积神经网络的原理,以及它为什么在计算机视觉任务上如此成功。我们先来看一个简单的卷积神经网络示例,它用干对MNIST数字进行分类。这个任务在第2章用密集连接网络做过,当时的测试精度约为97.8%。虽然这个卷积神经网络很简单,但其精度会超过第2章的密集连接模型。代码8-1给出了一个简单的卷积神经网络。它是conv2D层和MaxPooling2D层的堆叠,你很快就会知道这些层的作用。我们
- 深度学习(2)-深度学习关键网络架构
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人工智能机器学习深度学习
关键网络架构深度学习有4种类型的网络架构:密集连接网络、卷积神经网络、循环神经网络和Transformer。每种类型的模型都是针对特定的输入模式,网络架构包含了关于数据结构的假设,即模型搜索的假设空间。某种架构能否解决某个问题,完全取决于问题的数据结构与所选的网络架构假设之间是否匹配。这些不同类型的网络可以很容易组合起来,实现更大的多模式模型,就像拼乐高积木一样。某种程度上来说,深度学习的层就是信
- 深度学习-2:tensorflow 入门以及简单的线性拟合
wangs0622
深度学习tensorflow深度学习tensorflow线性回归
摘要:介绍tensorflow入门使用tensorflow实现简单的线性回归tensorflow入门知识参考:https://www.tensorflow.org/get_started/get_started载入tensorflow的标准语句:importtensorflowastftensortensor物理上的翻译是张量。tensor是tensorflow的基本核心数据单元,tensor可以
- Transformer大模型实战 教师 学生架构
AI智能涌现深度研究
DeepSeekR1&大数据AI人工智能Python入门实战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
Transformer大模型实战教师学生架构作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来近年来,随着深度学习技术的飞速发展,自然语言处理(NLP)领域取得了显著的进步。其中,Transformer模型作为一种基于自注意力机制的深度神经网络结构,因其优越的性能和灵活的适用性,在NLP任务中得到了广泛应用。然而,Trans
- AI环境初识
网络飞鸥
AI人工智能
在搭建AI环境时,当前流行的技术涉及多个方面,包括开发框架、深度学习库、硬件支持以及具体的应用技术等。以下是一些主要的技术趋势和流行技术:一、开发框架与深度学习库TensorFlow:由谷歌开发的一个开源机器学习库,广泛用于研究和生产环境。它提供了强大的张量计算能力和灵活的架构,支持广泛的机器学习和深度学习算法。PyTorch:由Facebook推出,也是一个广受欢迎的开源机器学习库。PyTorc
- 覆盖从供应、生产、销售到运营的全过程,引领行业数智化转型新方向的智慧快消开源了
AI服务老曹
开源人工智能自动化音视频能源
智慧快消视频监控平台是一款功能强大且简单易用的实时算法视频监控系统。它的愿景是最底层打通各大芯片厂商相互间的壁垒,省去繁琐重复的适配流程,实现芯片、算法、应用的全流程组合,从而大大减少企业级应用约95%的开发成本。基于多年的深度学习技术研究和业务应用为基础,集深度学习核心训练和推理框架、基础模型库、端到端开发套件、丰富的工具组件于一体,是中国首个自主研发、功能完备、开源开放的产业级深度学习平台。基
- 金融大模型应用的机遇与挑战
Python程序员罗宾
金融人工智能语言模型数据库自然语言处理
大模型本质特征大模型通常指大语言模型(LargeLanguageModel,LLM),是基于深度学习算法的自然语言处理技术,是通用大模型。大模型也在从单一自然语言处理模态向语音、图像等多模态大模型演进。目前国内外推出了众多的大模型,国内就不下上百款,也因此被称为“百模大战”或“千模大战”。但很多所谓的“大模型”仅是叫“大模型”而已,不管参数量多少,都不能称为真正的大模型。参数量是大模型的一个特征,
- 深度强化学习算法在金融交易决策中的优化应用【附数据】
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算法
金融数据分析与建模专家金融科研助手|论文指导|模型构建✨专业领域:金融数据处理与分析量化交易策略研究金融风险建模投资组合优化金融预测模型开发深度学习在金融中的应用擅长工具:Python/R/MATLAB量化分析机器学习模型构建金融时间序列分析蒙特卡洛模拟风险度量模型金融论文指导内容:金融数据挖掘与处理量化策略开发与回测投资组合构建与优化金融风险评估模型期刊论文✅具体问题可以私信或查看文章底部二维码
- 基于深度学习的股票短期趋势预测模型设计与实现【附代码】
算法与数据
深度学习人工智能
,我们首先对股票的基本交易数据进行了清洗和预处理,包括去除异常值、填补缺失值等。同时,我们还挖掘了多个可能影响股票价格走势的因子,如成交量、市盈率、市净率等,并将这些因子作为特征加入到数据集中。通过特征工程,我们进一步扩展了数据集,提高了模型的输入质量。在模型构建方面,我们采用了LSTM网络来处理时间序列数据。LSTM网络具有记忆功能,能够捕捉数据中的长期依赖关系,这对于股票价格走势的预测至关重要
- DeepSeek 与网络安全:AI 在网络安全领域的应用与挑战
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人工智能运维网络
个人主页:一ge科研小菜鸡-CSDN博客期待您的关注1.引言在当今数字化时代,网络安全已成为国家、企业和个人面临的重要挑战。从传统的病毒、木马攻击,到高级持续性威胁(APT)、零日漏洞和供应链攻击,网络威胁的形式日益复杂。与此同时,人工智能(AI)技术的快速发展正在为网络安全提供全新的解决方案,而DeepSeek作为AI领域的新兴力量,也正在探索如何利用深度学习和大规模语言模型(LLM)加强网络安
- 手撸 chatgpt 大模型:单词向量化编码和绝对位置编码算法
coding 迪斯尼
chatgpt算法人工智能大语言模型
在上一节中,我们将每个单词转换为一个表示数字的标记(token)。现在,我们需要将这个数字映射到一个向量上,这个向量称为嵌入(embedding)。在深度学习中,所有无法通过传统数据结构描述的对象都会被用一个向量表示,例如图像、语音、单词、音频等。最初,向量中的各个字段会被初始化为随机数,然后通过大量的数据和深度学习模型来训练这些向量。训练过程逐步改变向量字段的值,从而使这些字段包含某种“知识”。
- 目前(2025年2月)计算机视觉(CV)领域一些表现优异的深度学习模型
空空转念
深度学习系列计算机视觉深度学习人工智能
按任务类型分类介绍:图像分类CoCa:结合对比学习和生成学习,通过对比损失对齐图像和文本嵌入,并使用标题生成损失预测文本标记。它在图像分类、跨模态检索和图像描述等任务中表现出色,且仅需极少的任务特定微调。PaLI:这是一个多模态模型,结合了40亿参数的视觉Transformer(ViT)和多种大型语言模型(LLM),并在包含100多种语言的100亿图像和文本数据集上进行训练。PaLI在图像描述、视
- Python——生成AIGC图像
朱剑君
AIGC人工智能python
文章目录一、背景介绍二、效果图展示三、完整代码四、分步解释五、实用建议1)提示词技巧2)性能优化3)常见问题处理4)扩展功能建议六、注意事项1.硬件要求2.法律合规3.模型安全一、背景介绍AIGC(AI-GeneratedContent),即由人工智能生成的内容,涵盖了文本、图像、音频、视频等各种形式。通过深度学习、生成对抗网络(GAN)和扩散模型等技术,AIGC能够生成高度逼真、具有艺术性的内容
- 图像处理:模拟色差的生成
何以为皇
图像处理人工智能
图像处理:模拟色差的实战案例在做瓷砖瑕疵检测的过程中,需要检测色差。但在实际生产环境中,瓷砖色差检测的数据量较少,无法直接获取足够的数据来训练和优化深度学习模型。于是就考虑通过人为生成色差数据的方式来扩充数据集,进行色差的模拟。1.什么是色差?色差(ColorDifference)是指两种颜色之间的视觉差异。在色彩科学中,CIEDE2000是目前最先进的色差计算方法之一。然而,CIEDE1976也
- python工具——pypinyin 汉字转换拼音
xiaoming0018
pythonpythonlist
把汉字转成拼音后可以进行深度学习分类,做内容识别1.安装pipinstallpypinyin将汉字转换为拼音并生成slug字符串importpypinyinfrompypinyinimportStylecontent=pypinyin.slug('汉语拼音')print(content)#E:\python\>pythonpinyin.py#han-yu-pin-yin修改分隔字符串importp
- 淘系图搜API接入与使用全解析
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各大电商平台api国际平台API1688python算法前端框架需求分析AI编程
淘系图搜API接入与使用全解析一、接口概述淘系图搜API(即淘宝/天猫以图搜货接口)允许开发者通过上传商品图片,获取淘宝平台上的相似商品列表。其核心技术基于阿里巴巴的深度学习模型,支持服饰、家居、3C等多品类识别,广泛应用于比价、找同款、商品推荐等场景。二、接入准备资质要求:企业开发者需提供营业执照、应用场景说明(如“电商比价工具”)。个人开发者权限受限,建议通过第三方API服务商(如数位、Dat
- 深度学习革命背后:DBN、AlexNet、GAN 等神级架构,究竟藏着怎样的 AI 崛起密码?(附deepseek)
universe_code
人工智能python深度学习经验分享
深度学习革命**3.深度学习革命(2006年至今)****2006年:深度学习奠基——深度信念网络(DBN)****2012年:AlexNet崛起****2014年:架构创新潮****生成对抗网络(GAN)****残差网络(ResNet)****Transformer****总结**补充(deepseek)一、核心技术原理1.**混合专家架构(MoE)**2.**多头潜在注意力(MLA)**3.*
- 整理:4篇论文知识蒸馏引领高效模型新时代
mslion
多模态人工智能知识蒸馏
知识蒸馏(KnowledgeDistillation)是当前机器学习研究中的一个重要方向,特别是在模型压缩和效率优化等任务中。传统的深度学习模型往往依赖于复杂的大型网络,以获取卓越的性能。然而,这些庞大的模型对计算资源和存储空间的需求,使得它们在实际应用中,尤其是在边缘设备或移动端部署中面临巨大挑战。知识蒸馏技术致力于解决这一问题,其核心思想是通过一个“教师模型”向一个更小、更高效的“学生模型”传
- 人工智能:从基础到前沿
顾漂亮
人工智能深度学习windows
目录目录1.引言2.人工智能基础2.1什么是人工智能?2.2人工智能的历史2.3人工智能的分类3.机器学习3.1机器学习概述3.2监督学习3.3无监督学习3.4强化学习4.深度学习4.1深度学习概述4.2神经网络基础4.3卷积神经网络(CNN)4.4循环神经网络(RNN)5.自然语言处理(NLP)5.1NLP概述5.2文本预处理5.3词嵌入5.4语言模型6.计算机视觉6.1计算机视觉概述6.2图像
- 深度学习框架与边缘计算融合驱动医疗金融模型优化新路径
智能计算研究中心
其他
内容概要随着边缘计算与深度学习框架的深度融合,医疗与金融领域的模型优化正在突破传统算力与隐私保护的瓶颈。当前,TensorFlow、PyTorch等主流框架通过轻量化改造(如TensorFlowLite与PyTorchMobile)逐步适应边缘设备的资源限制,同时结合联邦学习技术构建分布式训练网络。这种技术协同不仅降低了医疗影像诊断中的数据传输延迟,还通过动态模型压缩策略(如量化与剪枝)将金融预测
- 人工智能学习框架
静默.\\
人工智能学习
人工智能学习框架概述随着人工智能技术的飞速发展,选择合适的机器学习或深度学习框架对于项目的成功至关重要。这些框架提供了强大的工具和库,使得开发者能够更高效地构建、训练和部署模型。目前市面上有许多流行的AI学习框架,每种框架都有其独特的特点和适用场景。首先,TensorFlow是由Google开发的一个开源机器学习框架,支持从简单的线性回归到复杂的神经网络等多种模型类型。它以其高度灵活性和可扩展性著
- 如何将DeepSeek集成到自己的项目中:从入门到精通
木觞清
人工智能
引言DeepSeek作为一款强大的深度学习平台,正在为开发者提供高效、灵活的AI解决方案。无论你是想构建一个图像分类系统,还是开发一个自然语言处理应用,DeepSeek都能帮助你快速实现目标。本文将详细介绍如何将DeepSeek集成到自己的项目中,并提供丰富的资源和示例代码,帮助你从入门到精通。为什么选择DeepSeek?在开始集成之前,我们先来看看DeepSeek的优势:高效的计算能力:支持GP
- 机器学习和深度学习有什么区别?
facaixxx2024
AI大模型机器学习深度学习人工智能
深度学习和机器学习有什么区别?深度学习是机器学习一个分支,机器学习包含深度学习。下面阿小云从定义、技术、数据需求、应用领域、模型复杂度和计算资源多维度来对比深度学习和机器学习的区别:二者的定义区别机器学习:是一种数据分析技术,通过算法使计算机能够在无明确编程的情况下进行学习和决策。深度学习:是机器学习的一个子领域,使用神经网络模型,尤其是深层神经网络模型,来处理、解释和分类数据。依赖算法和技术不同
- ASM系列五 利用TreeApi 解析生成Class
lijingyao8206
ASM字节码动态生成ClassNodeTreeAPI
前面CoreApi的介绍部分基本涵盖了ASMCore包下面的主要API及功能,其中还有一部分关于MetaData的解析和生成就不再赘述。这篇开始介绍ASM另一部分主要的Api。TreeApi。这一部分源码是关联的asm-tree-5.0.4的版本。
在介绍前,先要知道一点, Tree工程的接口基本可以完
- 链表树——复合数据结构应用实例
bardo
数据结构树型结构表结构设计链表菜单排序
我们清楚:数据库设计中,表结构设计的好坏,直接影响程序的复杂度。所以,本文就无限级分类(目录)树与链表的复合在表设计中的应用进行探讨。当然,什么是树,什么是链表,这里不作介绍。有兴趣可以去看相关的教材。
需求简介:
经常遇到这样的需求,我们希望能将保存在数据库中的树结构能够按确定的顺序读出来。比如,多级菜单、组织结构、商品分类。更具体的,我们希望某个二级菜单在这一级别中就是第一个。虽然它是最后
- 为啥要用位运算代替取模呢
chenchao051
位运算哈希汇编
在hash中查找key的时候,经常会发现用&取代%,先看两段代码吧,
JDK6中的HashMap中的indexFor方法:
/**
* Returns index for hash code h.
*/
static int indexFor(int h, int length) {
- 最近的情况
麦田的设计者
生活感悟计划软考想
今天是2015年4月27号
整理一下最近的思绪以及要完成的任务
1、最近在驾校科目二练车,每周四天,练三周。其实做什么都要用心,追求合理的途径解决。为
- PHP去掉字符串中最后一个字符的方法
IT独行者
PHP字符串
今天在PHP项目开发中遇到一个需求,去掉字符串中的最后一个字符 原字符串1,2,3,4,5,6, 去掉最后一个字符",",最终结果为1,2,3,4,5,6 代码如下:
$str = "1,2,3,4,5,6,";
$newstr = substr($str,0,strlen($str)-1);
echo $newstr;
- hadoop在linux上单机安装过程
_wy_
linuxhadoop
1、安装JDK
jdk版本最好是1.6以上,可以使用执行命令java -version查看当前JAVA版本号,如果报命令不存在或版本比较低,则需要安装一个高版本的JDK,并在/etc/profile的文件末尾,根据本机JDK实际的安装位置加上以下几行:
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_25
- JAVA进阶----分布式事务的一种简单处理方法
无量
多系统交互分布式事务
每个方法都是原子操作:
提供第三方服务的系统,要同时提供执行方法和对应的回滚方法
A系统调用B,C,D系统完成分布式事务
=========执行开始========
A.aa();
try {
B.bb();
} catch(Exception e) {
A.rollbackAa();
}
try {
C.cc();
} catch(Excep
- 安墨移动广 告:移动DSP厚积薄发 引领未来广 告业发展命脉
矮蛋蛋
hadoop互联网
“谁掌握了强大的DSP技术,谁将引领未来的广 告行业发展命脉。”2014年,移动广 告行业的热点非移动DSP莫属。各个圈子都在纷纷谈论,认为移动DSP是行业突破点,一时间许多移动广 告联盟风起云涌,竞相推出专属移动DSP产品。
到底什么是移动DSP呢?
DSP(Demand-SidePlatform),就是需求方平台,为解决广 告主投放的各种需求,真正实现人群定位的精准广
- myelipse设置
alafqq
IP
在一个项目的完整的生命周期中,其维护费用,往往是其开发费用的数倍。因此项目的可维护性、可复用性是衡量一个项目好坏的关键。而注释则是可维护性中必不可少的一环。
注释模板导入步骤
安装方法:
打开eclipse/myeclipse
选择 window-->Preferences-->JAVA-->Code-->Code
- java数组
百合不是茶
java数组
java数组的 声明 创建 初始化; java支持C语言
数组中的每个数都有唯一的一个下标
一维数组的定义 声明: int[] a = new int[3];声明数组中有三个数int[3]
int[] a 中有三个数,下标从0开始,可以同过for来遍历数组中的数
- javascript读取表单数据
bijian1013
JavaScript
利用javascript读取表单数据,可以利用以下三种方法获取:
1、通过表单ID属性:var a = document.getElementByIdx_x_x("id");
2、通过表单名称属性:var b = document.getElementsByName("name");
3、直接通过表单名字获取:var c = form.content.
- 探索JUnit4扩展:使用Theory
bijian1013
javaJUnitTheory
理论机制(Theory)
一.为什么要引用理论机制(Theory)
当今软件开发中,测试驱动开发(TDD — Test-driven development)越发流行。为什么 TDD 会如此流行呢?因为它确实拥有很多优点,它允许开发人员通过简单的例子来指定和表明他们代码的行为意图。
TDD 的优点:
&nb
- [Spring Data Mongo一]Spring Mongo Template操作MongoDB
bit1129
template
什么是Spring Data Mongo
Spring Data MongoDB项目对访问MongoDB的Java客户端API进行了封装,这种封装类似于Spring封装Hibernate和JDBC而提供的HibernateTemplate和JDBCTemplate,主要能力包括
1. 封装客户端跟MongoDB的链接管理
2. 文档-对象映射,通过注解:@Document(collectio
- 【Kafka八】Zookeeper上关于Kafka的配置信息
bit1129
zookeeper
问题:
1. Kafka的哪些信息记录在Zookeeper中 2. Consumer Group消费的每个Partition的Offset信息存放在什么位置
3. Topic的每个Partition存放在哪个Broker上的信息存放在哪里
4. Producer跟Zookeeper究竟有没有关系?没有关系!!!
//consumers、config、brokers、cont
- java OOM内存异常的四种类型及异常与解决方案
ronin47
java OOM 内存异常
OOM异常的四种类型:
一: StackOverflowError :通常因为递归函数引起(死递归,递归太深)。-Xss 128k 一般够用。
二: out Of memory: PermGen Space:通常是动态类大多,比如web 服务器自动更新部署时引起。-Xmx
- java-实现链表反转-递归和非递归实现
bylijinnan
java
20120422更新:
对链表中部分节点进行反转操作,这些节点相隔k个:
0->1->2->3->4->5->6->7->8->9
k=2
8->1->6->3->4->5->2->7->0->9
注意1 3 5 7 9 位置是不变的。
解法:
将链表拆成两部分:
a.0-&
- Netty源码学习-DelimiterBasedFrameDecoder
bylijinnan
javanetty
看DelimiterBasedFrameDecoder的API,有举例:
接收到的ChannelBuffer如下:
+--------------+
| ABC\nDEF\r\n |
+--------------+
经过DelimiterBasedFrameDecoder(Delimiters.lineDelimiter())之后,得到:
+-----+----
- linux的一些命令 -查看cc攻击-网口ip统计等
hotsunshine
linux
Linux判断CC攻击命令详解
2011年12月23日 ⁄ 安全 ⁄ 暂无评论
查看所有80端口的连接数
netstat -nat|grep -i '80'|wc -l
对连接的IP按连接数量进行排序
netstat -ntu | awk '{print $5}' | cut -d: -f1 | sort | uniq -c | sort -n
查看TCP连接状态
n
- Spring获取SessionFactory
ctrain
sessionFactory
String sql = "select sysdate from dual";
WebApplicationContext wac = ContextLoader.getCurrentWebApplicationContext();
String[] names = wac.getBeanDefinitionNames();
for(int i=0; i&
- Hive几种导出数据方式
daizj
hive数据导出
Hive几种导出数据方式
1.拷贝文件
如果数据文件恰好是用户需要的格式,那么只需要拷贝文件或文件夹就可以。
hadoop fs –cp source_path target_path
2.导出到本地文件系统
--不能使用insert into local directory来导出数据,会报错
--只能使用
- 编程之美
dcj3sjt126com
编程PHP重构
我个人的 PHP 编程经验中,递归调用常常与静态变量使用。静态变量的含义可以参考 PHP 手册。希望下面的代码,会更有利于对递归以及静态变量的理解
header("Content-type: text/plain");
function static_function () {
static $i = 0;
if ($i++ < 1
- Android保存用户名和密码
dcj3sjt126com
android
转自:http://www.2cto.com/kf/201401/272336.html
我们不管在开发一个项目或者使用别人的项目,都有用户登录功能,为了让用户的体验效果更好,我们通常会做一个功能,叫做保存用户,这样做的目地就是为了让用户下一次再使用该程序不会重新输入用户名和密码,这里我使用3种方式来存储用户名和密码
1、通过普通 的txt文本存储
2、通过properties属性文件进行存
- Oracle 复习笔记之同义词
eksliang
Oracle 同义词Oracle synonym
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2098861
1.什么是同义词
同义词是现有模式对象的一个别名。
概念性的东西,什么是模式呢?创建一个用户,就相应的创建了 一个模式。模式是指数据库对象,是对用户所创建的数据对象的总称。模式对象包括表、视图、索引、同义词、序列、过
- Ajax案例
gongmeitao
Ajaxjsp
数据库采用Sql Server2005
项目名称为:Ajax_Demo
1.com.demo.conn包
package com.demo.conn;
import java.sql.Connection;import java.sql.DriverManager;import java.sql.SQLException;
//获取数据库连接的类public class DBConnec
- ASP.NET中Request.RawUrl、Request.Url的区别
hvt
.netWebC#asp.nethovertree
如果访问的地址是:http://h.keleyi.com/guestbook/addmessage.aspx?key=hovertree%3C&n=myslider#zonemenu那么Request.Url.ToString() 的值是:http://h.keleyi.com/guestbook/addmessage.aspx?key=hovertree<&
- SVG 教程 (七)SVG 实例,SVG 参考手册
天梯梦
svg
SVG 实例 在线实例
下面的例子是把SVG代码直接嵌入到HTML代码中。
谷歌Chrome,火狐,Internet Explorer9,和Safari都支持。
注意:下面的例子将不会在Opera运行,即使Opera支持SVG - 它也不支持SVG在HTML代码中直接使用。 SVG 实例
SVG基本形状
一个圆
矩形
不透明矩形
一个矩形不透明2
一个带圆角矩
- 事务管理
luyulong
javaspring编程事务
事物管理
spring事物的好处
为不同的事物API提供了一致的编程模型
支持声明式事务管理
提供比大多数事务API更简单更易于使用的编程式事务管理API
整合spring的各种数据访问抽象
TransactionDefinition
定义了事务策略
int getIsolationLevel()得到当前事务的隔离级别
READ_COMMITTED
- 基础数据结构和算法十一:Red-black binary search tree
sunwinner
AlgorithmRed-black
The insertion algorithm for 2-3 trees just described is not difficult to understand; now, we will see that it is also not difficult to implement. We will consider a simple representation known
- centos同步时间
stunizhengjia
linux集群同步时间
做了集群,时间的同步就显得非常必要了。 以下是查到的如何做时间同步。 在CentOS 5不再区分客户端和服务器,只要配置了NTP,它就会提供NTP服务。 1)确认已经ntp程序包: # yum install ntp 2)配置时间源(默认就行,不需要修改) # vi /etc/ntp.conf server pool.ntp.o
- ITeye 9月技术图书有奖试读获奖名单公布
ITeye管理员
ITeye
ITeye携手博文视点举办的9月技术图书有奖试读活动已圆满结束,非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。 9月试读活动回顾:http://webmaster.iteye.com/blog/2118112本次技术图书试读活动的优秀奖获奖名单及相应作品如下(优秀文章有很多,但名额有限,没获奖并不代表不优秀):
《NFC:Arduino、Andro