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湫怿
机器学习gpt人工智能梯度
1、梯度是对损失函数求导吗?是的,梯度是对损失函数(或目标函数)求导数值化后的结果。梯度告诉我们目标函数在某个点上的方向性和变化率,这些信息是优化算法推进参数评估和更新的重要指标。在机器学习中,我们通过不断调整参数,使目标函数达到最小值,从而实现模型的训练和学习。2、为什么梯度要求偏导来求解?梯度是一个向量,它的方向指向函数值增加最快的方向,其大小表示函数值的变化率。为了确定梯度的方向和大小,需要
- 2025年开源大模型全景:语言、多模态与开发工具的前沿探索
软件职业规划
开源
语言类开源大模型1.Llama系列开发者:Meta发布时间:2024年7月参数量:8B、70B、405B特点:Llama系列模型以其强大的多语言支持和广泛的自然语言处理能力而闻名。它支持文本生成、问答、翻译等多种任务,尤其在处理长篇文本时表现出色,支持高达128K的上下文长度。Meta与超过25个合作伙伴共同推出该系列模型,包括亚马逊云科技、Databricks和英伟达等,推动了开源大模型在工业界
- 基于LangChain-Chatchat实现的RAG-本地知识库的问答应用[5]-高阶实战微调
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LLM工业级落地实践LLM技术汇总langchain人工智能大模型推理大模型微调p-tuningfastchatRAG
基于LangChain-Chatchat实现的RAG-本地知识库的问答应用[5]-高阶实战微调1.推荐的模型组合在默认的配置文件中,我们提供了以下模型组合LLM:Chatglm2-6bEmbeddingModels:m3e-baseTextSplitter:ChineseRecursiveTextSplitterKb_dataset:faiss我们推荐开发者根据自己的业务需求进行模型微调,如果不需
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- 如何优化AI模型的Prompt:深度指南
Earth explosion
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随着人工智能(AI)技术的快速发展,AI模型在文本生成、翻译、问答等领域的应用越来越广泛。在使用这些模型时,**Prompt(提示)**的质量直接影响输出结果的好坏。优化Prompt不仅能提升生成文本的准确性,还能显著提高工作效率。作为一个希望提升AI应用效果的普通人,如何才能优化Prompt呢?本文将为你提供一份详细的指南,涵盖从基础知识到高级技巧的各个方面。一、什么是Prompt?1.1定义P
- 大语言模型微调和大语言模型应用的区别?
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1.基本概念微调(Fine-tuning)定义:微调是指在预训练大语言模型的基础上,通过在特定领域或任务的数据上进一步训练,从而使模型在该特定任务上表现更优。目的:适应具体的任务需求,比如法律文书写作、医疗问答、金融分析等,使得模型能更好地理解和生成符合领域要求的内容。过程:通常涉及准备领域特定的数据集、设计合适的损失函数、调整超参数(例如学习率、批量大小等),以及选择冻结或解冻部分参数来更新模型
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关键要点系统基于RAG(检索增强生成)技术,允许用户上传PDF并进行智能问答。使用Ollama的deepseek-r1模型和FAISS向量数据库,支持普通对话和基于PDF的问答模式。提供简洁的Web界面,支持文件拖拽上传和多轮对话。研究表明,系统适合处理PDF内容查询,但性能可能因PDF复杂性而异。系统概述这个PDF智能问答系统是一个基于RAG技术的工具,旨在帮助用户通过上传PDF文件进行智能交互
- 聊天模型集成指南
三月七꧁ ꧂
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文章目录聊天模型集成指南Anthropic聊天模型集成PaLM2聊天模型集成OpenAl聊天模型集成聊天模型集成指南 随着GPT-4等大语言模型的突破,聊天机器人已经不仅仅是简单的问答工具,它们现在广泛应用于客服、企业咨询、电子商务等多种场景,为用户提供准确、快速的反馈。在这样的背景下,开发者们急需一套可以轻松切换、集成不同平台的工具。正是基于这样的需求,Anthropic、PaLM2和Op
- 自然语言处理(NLP)技术介绍
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自然语言处理(NLP)是一种涉及计算机和人类语言之间交流的技术。NLP技术可以应用于多个领域,例如机器翻译、情感分析、文本分类、问答系统等。以下是一些NLP技术的示例:机器翻译:NLP技术可用于将一个语言的文本自动翻译成另一个语言。例如,GoogleTranslate和百度翻译等在线翻译工具就使用了NLP技术。情感分析:NLP技术可用于分析文本中的情感和情感倾向。这可以帮助企业了解公众对其产品或服
- 深度解析AI智能助手系统架构:数据接入到平台管理的全景指南
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在数字化转型的大潮中,AI智能助手在帮助企业优化运营、提高决策效率、增强用户体验方面发挥着不可替代的作用。本篇文章将带您深入了解一个典型的AI智能助手系统架构,并提供每个模块的具体实现方案,包括数据接入、模型配置、平台管理等核心模块,帮助企业更好地构建智能化业务流程。一、AI智能助手的核心功能及实现方案AI智能助手的核心功能包括自然语言问答、图表可视化、多维钻取、导出与收藏、需求理解与过程验证、用
- Python 网络编程实战:5分钟实现多线程下载工具与 Web 服务器
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- 【LLM大模型】大模型涌现能力及 Prompt Engineering提示词
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涌现能力GPT3是第一批拥有“涌现能力”的大语言模型,即模型未经特定任务的训练,但在适当的提示下,仍然能够解决某些特定领域的问题。例如大语言模型可以解答数学问题、辅助进行编程、甚至是进行问答等,其实都属于模型的涌现能力。作为概率模型,大语言模型甚至不知道数字代表的真实含义,模型只是在学习了无数的语料之后,发现了一些数学结论之间的潜在概率关系,才最终涌现出了数学运算或者复杂推理的能力。但是“涌现能力
- 万人在单一世界互动问答集(1)---不使?用分片(sharding)?延迟(latency) 和 吞吐量(throughput)?
微网兔子
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问:60,000名玩家在同一世界真的可能吗?你们说不使用分片(sharding)就能做到,但是「伺服器网格化(servermeshing)」本质上也是一种分片?此外,我想知道你的延迟(latency)和吞吐量(throughput),以及如果这个技术是依赖「决定性(determinism)」?答:我们开发的技术将瓶颈从空间密集型转移到逻辑密集型,传统根据地理区域(空间密度)来切割游戏世界的Shar
- c语言程序设计---(动态内存分配)考研复试面试问答
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c语言考研开发语言
动态内存分配1、malloc函数2、calloc函数3、realloc函数4、常见的动态内存错误动态内存分配1、malloc函数C语言提供了一个动态内存开辟的函数:void*malloc(size_tsize);这个函数向内存申请一块连续可用的空间,并返回指向这块空间的指针。如果开辟成功,则返回一个指向开辟好空间的指针。如果开辟失败,则返回一个null指针。因此malloc函数的返回值一定要给做检
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关键要点研究表明,Dify、RAG-Flow和FastGPT都是开源平台,专注于AI应用开发,特别是涉及RAG(检索增强生成)和知识库的场景。证据倾向于认为,Dify更通用,适合广泛的AI应用开发;RAG-Flow专注于深度文档理解的RAG引擎;FastGPT强调视觉工作流,适合构建知识库和问答系统。它们的区别在于平台类型、核心功能和目标用户,存在一些争议,如代理能力或文档处理复杂性。Dify、R
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一、微调与应用的核心区别目标差异微调(Fine-tuning):针对预训练模型进行参数调整,使其适应特定任务或领域(如医疗问答、法律文本分析)。需通过有监督微调(SFT)或低秩适配(LoRA)等技术优化模型权重。应用(Application):基于现有模型的能力构建实际系统(如智能客服、文档摘要),侧重于工程化集成和交互设计,通常不修改模型参数,而是通过Prompt工程、RAG(检索增强生成)或A
- AI双轨革命:DeepSeek与Manus
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DeepSeek与Manus是当前人工智能领域备受关注的两款产品,它们在技术定位、核心能力及适用场景上存在显著差异,但并非直接竞争关系,而是形成互补。一、技术架构与核心能力DeepSeek:知识型“最强大脑”技术架构:基于混合专家模型(MoE),参数规模达6710亿,专注于语言模型的极致优化,擅长知识推理、文本生成与专业问题解答。核心优势:语言理解与生成:中文知识问答正确率达64.1%,在学术论文
- 大模型问答机器人如何实现自然交互
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大模型问答机器人如何实现自然交互关键词:大模型问答机器人,自然语言处理(NLP),深度学习,深度对话,多轮对话,意图理解,信息检索,逻辑推理1.背景介绍1.1问题由来近年来,随着人工智能技术的飞速发展,自然语言处理(NLP)领域取得了巨大的突破。特别是深度学习模型在自然语言理解和生成方面的卓越表现,使得基于深度学习的大模型问答机器人(LargeLanguageModel-basedChatbots
- AI问答-供应链管理:直接采购和间接采购有什么区别
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直接采购和间接采购是企业采购活动中的两种主要方式,它们在多个方面存在显著的区别。以下是关于直接采购和间接采购的详细对比:直接采购间接采购定义企业直接从生产商或供应商处购买所需的产品或服务,无需经过中间商或分销商。企业通过中间商(如贸易公司、物资公司、采购中介组织等)实施采购行为,也称委托采购或中介采购。服务对象主要服务于外部客户,用于产品生产及销售所需的物料与服务。主要服务于内部客户,支持产品生产
- 10 大中文医学数据集汇总:涵盖神农中医药、中医药古籍、医学推理、医学问答……
医疗人工智能的快速发展离不开高质量数据集的支持。从疾病诊断到药物研发,再到个性化医疗,数据集在推动机器视觉、大模型等应用于医学领域中发挥着不可或缺的作用。医学数据集的形式多样,涵盖了不同维度和领域的数据资源。例如,在疾病诊断领域,像RJUA-QA这样的问答数据集推动了复杂医学知识的自动化应用;而在中医药领域,神农中医药数据集整合了传统中医药文献、临床案例和药方数据。针对于此,本文整理了医学领域的1
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开篇互动:你是否想拥属于自己的AI问答机器人?“你是否想过拥有一个可以随时为你解答问题、提供建议的AI助手?”随着大语言模型(LLM)的快速发展,打造一个智能问答系统已经成为可能!本文将手把手教你如何利用Python和Flask快速搭建一个属于自己的AI问答系统,并集成强大的语言模型(如OpenAI的GPT-3.5或HuggingFace的LLaMA)。无论是技术小白还是有一定经验的开发者,都能轻
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xxgshxs
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引言在人工智能领域,大型语言模型(LLMs)的应用正从通用问答向复杂任务执行演进,但数据孤岛、工具集成碎片化及隐私安全等问题制约了其潜力。模型上下文协议(ModelContextProtocol,MCP)作为Anthropic提出的开放标准,旨在通过标准化接口连接AI应用与异构数据源及工具,重塑AI开发范式。本文从技术架构、核心功能、应用场景等维度解析MCP的设计逻辑与实践价值。一、核心概念与设计
- Qt程序闪退如何查原因呢,闪退点不是自己应用代码
bug菌¹
#CSDN问答解惑(全栈版)全栈Bug调优(实战版)qt数据库开发语言c++
本文收录于《CSDN问答解惑-专业版》专栏,主要记录项目实战过程中的Bug之前因后果及提供真实有效的解决方案,希望能够助你一臂之力,帮你早日登顶实现财富自由;同时,欢迎大家关注&&收藏&&订阅!持续更新中,up!up!up!!问题描述 Qt程序闪退如何查原因呢,闪退点不是自己应用代码如图,因为是qt底层,这种闪退该怎么查原因和避免呢,现在遇到很多这种底层报错又没办法查代码如上问题有来自我自身项目
- 使用LangChain访问个人数据第一章-简介
明志刘明
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- 使用LangChain访问个人数据第八章-总结
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需要学习提示词工程的同学请看面向开发者的提示词工程需要学习ChatGPT的同学请查看搭建基于ChatGPT的问答系统本部分章节目录如下:基于LangChain开发应用程序第一章-简介基于LangChain开发应用程序第二章-提示和输出基于LangChain开发应用程序第三章-储存基于LangChain开发应用程序第四章-模型链基于LangChain开发应用程序第五章-基于文档的问答基于LangCh
- 【Hugging Face】transformers 库中 model 的常用方法和属性
彬彬侠
HuggingFacemodel模型的属性和方法transformersHuggingFacepython
HuggingFacetransformers库中model的常用方法和属性在transformers库中,model代表预训练的Transformer模型,可用于文本分类、问答、文本生成等任务。不同任务的model可能会有不同的方法和属性,但它们共享许多常见功能。1.model的常见属性在加载AutoModel或AutoModelForXXX后,可以使用以下属性:fromtransformers
- 【Hugging Face】transformers 库中 model.generate() 方法:自回归模型的文本生成方法
彬彬侠
HuggingFacemodel.generatetransformersHuggingFace文本生成自回归模型GPTLLAMA
HuggingFacemodel.generate方法model.generate是transformers库中的文本生成(TextGeneration)方法,适用于自回归模型(如GPT-2、T5、BART、LLAMA),用于生成文本、摘要、翻译、问答等。1.适用于哪些模型?generate适用于基于Transformer生成文本的模型,例如:GPT-2(AutoModelForCausalLM)
- PyTorch实现CNN:CIFAR-10图像分类实战教程
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PyTorchpytorchcnnCIFAR-10图像分类人工智能python卷积神经网络开发语言
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- 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