- 异步编程中的并发编程优化
AI天才研究院
架构师必知必会系列自然语言处理人工智能语言模型编程实践开发语言架构设计
文章目录1.简介2.基本概念术语说明什么是异步编程?为什么要异步编程?浅谈异步编程模型基于事件驱动的模型基于消息队列的模型基于协程的模型为什么要进行并发优化?3.基本算法原理和具体操作步骤1.串行执行2.并行执行3.任务分片4.超时重试5.异步回调6.消息队列7.缓存8.异步框架9.模型选择4.具体代码实例和解释说明模块划分1.串行执行2.并行执行3.任务分片4.超时重试5.异步回调6.消息队列7
- 深入了解 ArangoDB 的图数据库应用与 Python 实践
eahba
数据库python开发语言
在当前数据驱动的时代,对连接数据的高效处理和分析需求日益增长。ArangoDB作为一个可扩展的图数据库系统,能够加速从连接数据中获取价值。本文将介绍如何使用Python连接和操作ArangoDB,并展示如何结合图问答链来获取数据洞察。技术背景介绍ArangoDB是一个多模型数据库,支持文档、图和键值类型的数据存储。其强大的图形存储和查询能力使其成为处理复杂数据关系的理想选择。通过JSON支持和单一
- 众多主播都在用的超有趣桌面小宠物!
开开心心_Every
宠物virtualenveclipsepythondjangopygamejava
BongocatMver是一款主播直播必备萌系插件,是一款开源软件。软件由国外一个高中生kuroni开发出来,让手鼓猫中的手臂可以跟随鼠标,按键的操作而发生动作。萌系的猫咪造型以及键盘映射的交互动画,十分适合游戏主播、绘画主播、音游主播在直播时使用的虚拟造型插件,可以给你的直播间或视频带来无限的元气。软件采用Live2d模型来实现自定义形状,用户可以根据自己的设定来更换不同形状的猫。精准的面部捕捉
- 鸿蒙特效教程06-可拖拽网格
苏杰豪
鸿蒙特效教程HarmonyOSNextharmonyos鸿蒙华为
鸿蒙特效教程06-可拖拽网格实现教程本教程适合HarmonyOSNext初学者,通过简单到复杂的步骤,一步步实现类似桌面APP中的可拖拽编辑效果。效果预览我们要实现的效果是一个Grid网格布局,用户可以通过长按并拖动来调整应用图标的位置顺序。拖拽完成后,底部会显示当前的排序结果。实现步骤步骤一:创建基本结构和数据模型首先,我们需要创建一个基本的页面结构和数据模型。我们将定义一个应用名称数组和一个对
- LangChain组件Tools/Toolkits详解(5)——返回产出artifact
龙焰智能
langchainartifactToolCallBaseTool工具产物ToolMessages
LangChain组件Tools/Toolkits详解(5)——返回产出artifact本篇摘要14.LangChain组件Tools/Toolkits详解14.5返回产出artifact14.5.1定义工具14.5.2使用ToolCall调用工具14.5.3与模型一起使用14.5.4从子例化BaseTool返回参考文献本章目录如下:《LangChain组件Tools/Toolkits详解(1)—
- 计算机网络课程内容详解-ChatGPT4o作答
部分分式
计算机网络
计算机网络课程是一门系统讲解网络体系结构、通信协议、网络技术和应用的专业课程,旨在帮助学生理解计算机网络的工作原理、设计思想和实际应用。以下是计算机网络课程内容的详细介绍,涵盖知识结构、主要内容及应用方向。一、课程目标掌握计算机网络的基本概念、结构及运行原理。理解计算机网络分层模型(如OSI七层模型和TCP/IP四层模型)。掌握常见的通信协议及其功能(如HTTP、FTP、DNS等)。学会网络设备(
- JS基础-事件模型(事件&事件流&自定义事件&事件冒泡/代理)
LYFlied
html&浏览器javascript事件模型事件流前端面试
文章目录一、事件与事件流二、事件模型1.DOM0级模型2.IE事件模型3.DOM2级模型4.DOM3级事件处理方式三、事件对象四、事件绑定与解除1.事件绑定1.1对象.on事件名字=事件处理函数1.2.对象.addEventListener("没有on的事件名字",事件处理函数,false)3.对象.attachEvent("有on的事件名字",事件处理函数);2.解除绑定五、EventWrapp
- vLLM - 查看模型是否支持
云客Coder
人工智能
支持的模型:https://docs.vllm.ai/en/latest/models/supported_models.html要确定是否支持给定模型,您可以检查HF存储库中的config.json文件。如果"architectures"字段包含下面列出的模型架构,那么理论上应该支持它。查看模型架构查看模型的config.json中的architecturescat~/.cache/huggin
- Android Jetpack 应用架构指南
小李子学编程
Android开发文档指南androidandroidjetpack学习
AndroidJetpack应用架构指南本指南涵盖Android应用开发的最佳实践和推荐架构,助力开发者构建健壮高效的应用程序。。前置要求本文假设您已具备Android框架基础知识。若需系统学习Android开发,建议先完成《Android基础知识》目录新架构设计背景移动应用交互特性核心架构原则分离关注点数据模型驱动界面单一数据源单向数据流分层架构设计界面层数据层领域层依赖管理方案工程实践指南参考
- 使用Python构建去中心化预测市场:从概念到实现
Echo_Wish
Python!实战!python去中心化开发语言
使用Python构建去中心化预测市场:从概念到实现大家好,我是Echo_Wish。今天,我们将深入探讨一个前沿的区块链应用——去中心化预测市场,并学习如何使用Python来构建一个简易的预测市场平台。预测市场是基于市场参与者对未来事件的预测来产生结果的地方,通常被用来预测政治事件、金融市场走向、体育比赛结果等。传统的预测市场如Augur、Polymarket等,基于去中心化平台,利用区块链技术确保
- 回答我!!!如何用“快递分拣”讲明白OSI五层模型?
茫忙然
计算机网络网络
刚开始学习计算机网络时,会比较难理解计算机网络的五层协议,毕竟确实挺抽象的,接下来我用寄快递的过程来类比计算机网络的五层协议(物理层、数据链路层、网络层、传输层、应用层),帮助大家理解每一层的功能和作用。1.物理层(PhysicalLayer)——交通工具和道路快递中的比喻:卡车、飞机、轮船等运输工具,以及高速公路、铁路、航线等物理路径。功能:负责将包裹(数据)从一个地点物理传输到另一个地点,不关
- stability ai推出的 AI模型2D图像转3D视频
微丽宝
AI工具人工智能3d音视频
StableVirtualCamera是StabilityAl推出的A|模型,能将2D图像转换为具有真实深度和透视感的3D视频。用户可以通过指定相机轨迹和多种动态路径(如螺旋、推拉变焦、平移等)来生成视频。模型支持从1到32张输入图像生成不同宽高比(如1:1、9:16、16:9)的视频,最长可达1000帧。无需复杂的重建或优化,可生成高质量的3D视频,同时保持3D一致性和时间平滑性。StableV
- 【深度学习与大模型基础】第7章-特征分解与奇异值分解
lynn-66
深度学习与大模型基础算法机器学习人工智能
一、特征分解特征分解(EigenDecomposition)是线性代数中的一种重要方法,广泛应用于计算机行业的多个领域,如机器学习、图像处理和数据分析等。特征分解将一个方阵分解为特征值和特征向量的形式,帮助我们理解矩阵的结构和性质。1.特征分解的定义对于一个n×n的方阵A,如果存在一个非零向量v和一个标量λ,使得:则称λ为矩阵A的特征值,v为对应的特征向量。特征分解将矩阵A分解为:其中:Q是由特征
- 不神话大模型,不做技术乌托邦,用"传统IT+AI积木"实现企业智能转型
人工智能
一、开篇:AI革命的务实辩证法在技术狂热与落地鸿沟并存的AI时代,灵燕智能体开发平台提出"三轮驱动法则":•不颠覆的智慧:MySQL、知识图谱库、MQ等传统中间件构成数字地基•不空想的创新:大模型仅承担"认知苦力",在人类设计的思考链中定向发力•不取巧的工程:通过D2R映射、低代码工具、元数据治理实现可落地的智能装配二、核心价值:智能开发的工业流水线技术要素原子化拆解将复杂需求分解为可执行的"技术
- 186.HarmonyOS NEXT系列教程之列表切换案例数据管理详解
harmonyos-next
温馨提示:本篇博客的详细代码已发布到git:https://gitcode.com/nutpi/HarmonyosNext可以下载运行哦!HarmonyOSNEXT系列教程之列表切换案例数据管理详解效果演示1.数据模型设计1.1ListInfo类@ObservedexportclassListInfo{//列表项数据结构icon:ResourceStr='';//图标资源name:Resource
- 【论文阅读】Persistent Homology Captures the Generalization of Neural Networks Without A Validation Set
开心星人
论文阅读论文阅读
将神经网络表征为加权的无环图,直接根据模型的权重矩阵构造PD。计算相邻batch的权重矩阵PD之间的距离。比较同调收敛性与神经网络的验证精度变化趋势摘要机器学习从业者通常通过监控模型的某些指标来估计其泛化误差,并在训练数值收敛之前停止训练,以防止过拟合。通常,这种误差度量或任务相关的指标是通过一个验证集(holdoutset)来计算的。因为这些数据没有直接用于更新模型参数,通常假设模型在验证集上的
- 【论文阅读】实时全能分割模型
万里守约
论文阅读论文阅读图像分割图像处理计算机视觉
文章目录导言1、论文简介2、论文主要方法3、论文针对的问题4、论文创新点总结导言在最近的计算机视觉领域,针对实时多任务分割的需求日益增长,特别是在交互式分割、全景分割和视频实例分割等多种应用场景中。为了解决这些挑战,本文介绍了一种新方法——RMP-SAM(Real-TimeMulti-PurposeSegmentAnything),旨在实现实时的多功能分割。RMP-SAM结合了动态卷积与高效的模型
- Windows10本地部署Dify+Xinference
橘长长长
AI相关aidifyxinferenceglm4
目录前言一、安装必要项1.安装Docker和AnaConda2.安装Xinference3.通过Xinference部署本地glm4-chat-1m4.验证glm4-chat-1m是否部署完成5.安装Dify三、Dify中配置大模型1.浏览器输入http://localhost:80启动Dify页面2.随便注册账户登录3.配置Xinference四、运行Dify1.设置系统推理模型2.对话窗口验证
- 论文阅读:2023 arxiv Multiscale Positive-Unlabeled Detection of AI-Generated Texts
CSPhD-winston-杨帆
论文阅读论文阅读人工智能
总目录大模型安全相关研究:https://blog.csdn.net/WhiffeYF/article/details/142132328MultiscalePositive-UnlabeledDetectionofAI-GeneratedTextshttps://arxiv.org/abs/2305.18149https://www.doubao.com/chat/211427064915225
- 【笔记】扩散模型(五):Classifier-Free Guidance 理论推导与代码实现
LittleNyima
DiffusionModels笔记机器学习深度学习
论文链接:Classifier-FreeDiffusionGuidance上一篇文章我们学习了ClassifierGuidance,这种方法通过引入一个额外的分类器,使用梯度引导的方式成功地实现了条件生成。虽然ClassifierGuidance可以直接复用训练好的diffusionmodels,不过这种方法的问题是很明显的,首先需要额外训练一个分类器,而且这个分类器不仅仅分类一般的图像,还需要分
- 【论文阅读】Availability Attacks Create Shortcuts
开心星人
论文阅读论文阅读
还得重复读这一篇论文,有些地方理解不够透彻可用性攻击通过在训练数据中添加难以察觉的扰动,使数据无法被机器学习算法利用,从而防止数据被未经授权地使用。例如,一家私人公司未经用户同意就收集了超过30亿张人脸图像,用于构建商业人脸识别模型。为解决这些担忧,许多数据投毒攻击被提出,以防止数据被未经授权的深度模型学习。它们通过在训练数据中添加难以察觉的扰动,使模型无法从数据中学习太多信息,从而导致模型在未见
- NLP高频面试题(十)——目前常见的几种大模型架构是啥样的
Chaos_Wang_
NLP常见面试题自然语言处理架构人工智能
深入浅出:目前常见的几种大模型架构解析随着Transformer模型的提出与发展,语言大模型迅速崛起,已经成为人工智能领域最为关注的热点之一。本文将为大家详细解析几种目前常见的大模型架构,帮助读者理解其核心差异及适用场景。1.什么是LLM(大语言模型)?LLM通常指参数量巨大、能够捕捉丰富语义信息的Transformer模型,它们通过海量的文本数据训练而成,能够实现高度逼真的文本生成、复杂的语言理
- 架构师必知必会系列:数据架构与数据管理
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战大数据人工智能语言模型JavaPython架构设计
作者:禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍数据架构与数据管理介绍数据架构是指用来定义企业数据的逻辑结构、物理存储结构和数据的流转过程。它由数据中心和IT平台、数据库、文件系统、网络、安全、计算资源等构成。其目的是为了满足业务需求、提升组织效率和降低成本。数据架构包括数据字典、元数据、数据模型、数据流、数据仓库、数据管道、数据服务等。在应用中,将数据按照其自身特性进行划分、分类、归档、清洗和加工,才能
- HTTP核心知识
Sean2077
HTTPhttp
理解HTTP协议是优化Web应用性能、调试问题和实现高效通信的基础。以下是前端开发者需要掌握的核心HTTP知识:1.HTTP基础概念请求与响应模型理解客户端(浏览器)发送HTTP请求,服务器返回HTTP响应的基本流程。HTTP方法(Methods)GET:获取资源(幂等操作)POST:提交数据(非幂等)PUT:更新资源DELETE:删除资源HEAD:仅获取响应头OPTIONS:查看服务器支持的通信
- 前端性能优化-知识点
甲亿
前端性能优化
Web性能优化意义1.减少整体加载时间:减小文件体积、减少HTTP请求、使用预加载。2.使网站尽快可用:仅加载首屏内容,其他内容根据需要进行懒加载。3.平滑和交互性:使用CSS替代JS动画、减少UI重绘。4.加载表现形式:使用加载动画、进度条、骨架屏等过渡信息,让用户感觉到页面加载更快。5.性能监测:性能指标、性能测试、性能监控持续优化等Web性能指标RAIL性能模型Response(响应):快速
- 嵌入式Linux驱动开发:从基础知识到实践精通
坚持坚持那些年
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:嵌入式Linux由于其稳定性、可定制性和丰富资源,在智能设备领域得到广泛应用。掌握嵌入式Linux驱动程序设计对于开发者至关重要。本课程从基础知识点出发,详细介绍了内核接口理解、设备树编程、I/O操作、字符与块设备驱动、网络驱动、电源管理、调试技巧、硬件抽象层、设备模型和模块化编程等关键技能,并通过实际操作实践来强化学习,帮助开发者成长为嵌入式Linux驱动开
- 三维点云重建的原理及代码
晚风微凉~
matlab图像处理
点云重建是将来自各种传感器(如激光雷达、相机等)采集的离散点云数据转换为具有结构和几何形状的物体模型的过程。在这个过程中,算法的核心任务是从大量的离散点中提取出具有几何意义的特征,并将这些特征组合成相应的物体模型。在实际应用中,无法获得物体所有表面的三维坐标数据,因此点云重建算法必须处理部分点云数据,尽可能准确地还原物体的几何结构。点云重建的目标是通过对描述物体表面形状的点数据进行处理,根据它们的
- 基于 STC89C52 的 8x8 点阵显示数字
@小张要努力
单片机嵌入式硬件stm3251单片机proteus
一、引言在电子设计领域,信息的有效展示是众多项目的关键环节。8x8点阵作为一种经济且实用的显示模块,能够呈现数字、简单字母及图形等信息,在电子时钟、简易游戏机等产品中广泛应用。STC89C52单片机凭借其低成本、丰富的I/O资源与稳定的性能,成为驱动8x8点阵的理想选择。本文将深入探讨如何利用STC89C52单片机结合74LS245芯片,实现8x8点阵的数字显示功能,并借助Proteus软件进行仿
- 回归模型评价指标——衡量预测能力
Tang–t
回归数据挖掘人工智能机器学习python
目录一、指标说明1.均方误差(MeanSquaredError,MSE)2.均方根误差(RootMeanSquaredError,RMSE)3.平均绝对误差(MeanAbsoluteError,MAE)4.决定系数(CoefficientofDetermination,R²)5.解释方差(ExplainedVariance,EV)6.最大误差(MaximumError)二、代码一、指标说明回归模型
- AI大模型编程能力对比:Deepseek&Claude&Gemini
黑夜路人(heiyeluren)
AI人工智能人工智能aiAIGC语言模型
在当今快速发展的技术领域,人工智能(AI)模型在编程和数据处理方面的应用越来越广泛。不同的AI模型因其独特的设计理念和技术优势,适用于不同的编程任务和场景。本文将对三种主流的AI模型——DeepSeekv3、GeminiFlash2.0和Claude3.5Sonnet的编程能力进行详细对比,帮助读者根据具体需求选择最合适的工具。同时对DeepSeekv3、GeminiFlash2.0和Claude
- jquery实现的jsonp掉java后台
知了ing
javajsonpjquery
什么是JSONP?
先说说JSONP是怎么产生的:
其实网上关于JSONP的讲解有很多,但却千篇一律,而且云里雾里,对于很多刚接触的人来讲理解起来有些困难,小可不才,试着用自己的方式来阐释一下这个问题,看看是否有帮助。
1、一个众所周知的问题,Ajax直接请求普通文件存在跨域无权限访问的问题,甭管你是静态页面、动态网页、web服务、WCF,只要是跨域请求,一律不准;
2、
- Struts2学习笔记
caoyong
struts2
SSH : Spring + Struts2 + Hibernate
三层架构(表示层,业务逻辑层,数据访问层) MVC模式 (Model View Controller)
分层原则:单向依赖,接口耦合
1、Struts2 = Struts + Webwork
2、搭建struts2开发环境
a>、到www.apac
- SpringMVC学习之后台往前台传值方法
满城风雨近重阳
springMVC
springMVC控制器往前台传值的方法有以下几种:
1.ModelAndView
通过往ModelAndView中存放viewName:目标地址和attribute参数来实现传参:
ModelAndView mv=new ModelAndView();
mv.setViewName="success
- WebService存在的必要性?
一炮送你回车库
webservice
做Java的经常在选择Webservice框架上徘徊很久,Axis Xfire Axis2 CXF ,他们只有一个功能,发布HTTP服务然后用XML做数据传输。
是的,他们就做了两个功能,发布一个http服务让客户端或者浏览器连接,接收xml参数并发送xml结果。
当在不同的平台间传输数据时,就需要一个都能解析的数据格式。
但是为什么要使用xml呢?不能使json或者其他通用数据
- js年份下拉框
3213213333332132
java web ee
<div id="divValue">test...</div>测试
//年份
<select id="year"></select>
<script type="text/javascript">
window.onload =
- 简单链式调用的实现技术
归来朝歌
方法调用链式反应编程思想
在编程中,我们可以经常遇到这样一种场景:一个实例不断调用它自身的方法,像一条链条一样进行调用
这样的调用你可能在Ajax中,在页面中添加标签:
$("<p>").append($("<span>").text(list[i].name)).appendTo("#result");
也可能在HQ
- JAVA调用.net 发布的webservice 接口
darkranger
webservice
/**
* @Title: callInvoke
* @Description: TODO(调用接口公共方法)
* @param @param url 地址
* @param @param method 方法
* @param @param pama 参数
* @param @return
* @param @throws BusinessException
- Javascript模糊查找 | 第一章 循环不能不重视。
aijuans
Way
最近受我的朋友委托用js+HTML做一个像手册一样的程序,里面要有可展开的大纲,模糊查找等功能。我这个人说实在的懒,本来是不愿意的,但想起了父亲以前教我要给朋友搞好关系,再加上这也可以巩固自己的js技术,于是就开始开发这个程序,没想到却出了点小问题,我做的查找只能绝对查找。具体的js代码如下:
function search(){
var arr=new Array("my
- 狼和羊,该怎么抉择
atongyeye
工作
狼和羊,该怎么抉择
在做一个链家的小项目,只有我和另外一个同事两个人负责,各负责一部分接口,我的接口写完,并全部测联调试通过。所以工作就剩下一下细枝末节的,工作就轻松很多。每天会帮另一个同事测试一些功能点,协助他完成一些业务型不强的工作。
今天早上到公司没多久,领导就在QQ上给我发信息,让我多协助同事测试,让我积极主动些,有点责任心等等,我听了这话,心里面立马凉半截,首先一个领导轻易说
- 读取android系统的联系人拨号
百合不是茶
androidsqlite数据库内容提供者系统服务的使用
联系人的姓名和号码是保存在不同的表中,不要一下子把号码查询来,我开始就是把姓名和电话同时查询出来的,导致系统非常的慢
关键代码:
1, 使用javabean操作存储读取到的数据
package com.example.bean;
/**
*
* @author Admini
- ORACLE自定义异常
bijian1013
数据库自定义异常
实例:
CREATE OR REPLACE PROCEDURE test_Exception
(
ParameterA IN varchar2,
ParameterB IN varchar2,
ErrorCode OUT varchar2 --返回值,错误编码
)
AS
/*以下是一些变量的定义*/
V1 NUMBER;
V2 nvarc
- 查看端号使用情况
征客丶
windows
一、查看端口
在windows命令行窗口下执行:
>netstat -aon|findstr "8080"
显示结果:
TCP 127.0.0.1:80 0.0.0.0:0 &
- 【Spark二十】运行Spark Streaming的NetworkWordCount实例
bit1129
wordcount
Spark Streaming简介
NetworkWordCount代码
/*
* Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more
* contributor license agreements. See the NOTICE file distributed with
- Struts2 与 SpringMVC的比较
BlueSkator
struts2spring mvc
1. 机制:spring mvc的入口是servlet,而struts2是filter,这样就导致了二者的机制不同。 2. 性能:spring会稍微比struts快。spring mvc是基于方法的设计,而sturts是基于类,每次发一次请求都会实例一个action,每个action都会被注入属性,而spring基于方法,粒度更细,但要小心把握像在servlet控制数据一样。spring
- Hibernate在更新时,是可以不用session的update方法的(转帖)
BreakingBad
Hibernateupdate
地址:http://blog.csdn.net/plpblue/article/details/9304459
public void synDevNameWithItil()
{Session session = null;Transaction tr = null;try{session = HibernateUtil.getSession();tr = session.beginTran
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-观察者模式
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Observable;
import java.util.Observer;
/**
* “观
- 重置MySQL密码
chenhbc
mysql重置密码忘记密码
如果你也像我这么健忘,把MySQL的密码搞忘记了,经过下面几个步骤就可以重置了(以Windows为例,Linux/Unix类似):
1、关闭MySQL服务
2、打开CMD,进入MySQL安装目录的bin目录下,以跳过权限检查的方式启动MySQL
mysqld --skip-grant-tables
3、新开一个CMD窗口,进入MySQL
mysql -uroot
 
- 再谈系统论,控制论和信息论
comsci
设计模式生物能源企业应用领域模型
再谈系统论,控制论和信息论
偶然看
- oracle moving window size与 AWR retention period关系
daizj
oracle
转自: http://tomszrp.itpub.net/post/11835/494147
晚上在做11gR1的一个awrrpt报告时,顺便想调整一下AWR snapshot的保留时间,结果遇到了ORA-13541这样的错误.下面是这个问题的发生和解决过程.
SQL> select * from v$version;
BANNER
-------------------
- Python版B树
dieslrae
python
话说以前的树都用java写的,最近发现python有点生疏了,于是用python写了个B树实现,B树在索引领域用得还是蛮多了,如果没记错mysql的默认索引好像就是B树...
首先是数据实体对象,很简单,只存放key,value
class Entity(object):
'''数据实体'''
def __init__(self,key,value)
- C语言冒泡排序
dcj3sjt126com
算法
代码示例:
# include <stdio.h>
//冒泡排序
void sort(int * a, int len)
{
int i, j, t;
for (i=0; i<len-1; i++)
{
for (j=0; j<len-1-i; j++)
{
if (a[j] > a[j+1]) // >表示升序
- 自定义导航栏样式
dcj3sjt126com
自定义
-(void)setupAppAppearance
{
[[UILabel appearance] setFont:[UIFont fontWithName:@"FZLTHK—GBK1-0" size:20]];
[UIButton appearance].titleLabel.font =[UIFont fontWithName:@"FZLTH
- 11.性能优化-优化-JVM参数总结
frank1234
jvm参数性能优化
1.堆
-Xms --初始堆大小
-Xmx --最大堆大小
-Xmn --新生代大小
-Xss --线程栈大小
-XX:PermSize --永久代初始大小
-XX:MaxPermSize --永久代最大值
-XX:SurvivorRatio --新生代和suvivor比例,默认为8
-XX:TargetSurvivorRatio --survivor可使用
- nginx日志分割 for linux
HarborChung
nginxlinux脚本
nginx日志分割 for linux 默认情况下,nginx是不分割访问日志的,久而久之,网站的日志文件将会越来越大,占用空间不说,如果有问题要查看网站的日志的话,庞大的文件也将很难打开,于是便有了下面的脚本 使用方法,先将以下脚本保存为 cutlog.sh,放在/root 目录下,然后给予此脚本执行的权限
复制代码代码如下:
chmo
- Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
jinnianshilongnian
springspring4泛型式依赖注入
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- centOS安装GCC和G++
liuxihope
centosgcc
Centos支持yum安装,安装软件一般格式为yum install .......,注意安装时要先成为root用户。
按照这个思路,我想安装过程如下:
安装gcc:yum install gcc
安装g++: yum install g++
实际操作过程发现,只能有gcc安装成功,而g++安装失败,提示g++ command not found。上网查了一下,正确安装应该
- 第13章 Ajax进阶(上)
onestopweb
Ajax
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- How to determine BusinessObjects service pack and fix pack
blueoxygen
BO
http://bukhantsov.org/2011/08/how-to-determine-businessobjects-service-pack-and-fix-pack/
The table below is helpful. Reference
BOE XI 3.x
12.0.0.
y BOE XI 3.0 12.0.
x.
y BO
- Oracle里的自增字段设置
tomcat_oracle
oracle
大家都知道吧,这很坑,尤其是用惯了mysql里的自增字段设置,结果oracle里面没有的。oh,no 我用的是12c版本的,它有一个新特性,可以这样设置自增序列,在创建表是,把id设置为自增序列
create table t
(
id number generated by default as identity (start with 1 increment b
- Spring Security(01)——初体验
yang_winnie
springSecurity
Spring Security(01)——初体验
博客分类: spring Security
Spring Security入门安全认证
首先我们为Spring Security专门建立一个Spring的配置文件,该文件就专门用来作为Spring Security的配置