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算法学习笔记之数学基础 threesevens 算法与数据结构算法
例1（最小公倍数与最大公约数）计算最小公倍数公式：LCM(A,B)=A*B/GCD(A,B)A与B的最小公倍数等于A*B除以A与B的最大公约数计算最大公约数：辗转相除法原理：设A与B的最大公约数为x，则A是x的倍数，B也是x的倍数，令A=ax，B=bx，A/B取整为c，则A-cB=(a-bc)x。即A与B的余数也是x的倍数 intgcd(inta,intb) { inttemp; whil
学习AI大模型用这十种方法，轻松入门大模型玩家学习人工智能 transformer 深度学习 langchain agi 大模型
AI大模型学习在当前技术环境下，AI大模型学习不仅要求研究者具备深厚的数学基础和编程能力，还需要对特定领域的业务场景有深入的了解。通过不断优化模型结构和算法，AI大模型学习能够不断提升模型的准确性和效率，为人类生活和工作带来更多便利。系统化理论知识建构：对于AI大模型的学习，首要任务是对基础理论进行全面而深入的理解。这意味着需要投入大量的时间去研读经典的机器学习和深度学习教材，包括但不限于《统计学
人工智能之数学基础：线性空间每天五分钟玩转人工智能机器学习深度学习之数学基础人工智能深度学习线性代数线性空间神经网络
本文重点本文我们将讲解线性空间的知识，它不仅是数学中非常重要的知识点，它在机器学习和深度学习中的价值也是非常重要的，在机器学习和深度学习中是可以通过线性空间来进行解释的。线性空间的直观理解线性空间可以看作是一个多维的“宇宙”，其中的“点”由向量表示，而“运动”则通过向量的加法和数乘来实现。这个宇宙中的每一个向量都可以看作是从原点出发到该点的一条有向线段，而线性空间的维度则决定了这个宇宙的大小和复杂
用大模型学大模型02-数学基础微积分 wyg_031113 人工智能
https://metaso.cn/s/uxPBB9C我正在学习深度学习相关的数学知识,学到了微积分核心概念：导数（尤其是偏导数）、梯度、链式法则；积分与最优化（如梯度下降法的数学推导）给我一个入门级的完整教程和实例好吧，我现在需要帮用户整理一个关于深度学习中微积分核心概念的入门教程和实例。用户提到了导数、偏导数、梯度、链式法则，还有积分和优化比如梯度下降法。我得先理清楚这些概念之间的联系，然后结
用大模型学大模型03-数学基础概率论 wyg_031113 概率论人工智能
https://metaso.cn/s/Jp0OU9w提示词:我正在学习深度学习相关的数学知识，学到了概率论与统计学部分，给我一个入门级的完整教程和实例。好的，我现在需要回答用户关于深度学习所需的概率论与统计学入门教程和实例的问题。用户希望得到一个完整的教程和实例，所以我要从我搜索到的资料中整理出相关的知识点和学习路径，并结合实例说明。首先，查看证据中的相关内容。提到花书学习笔记，涵盖了概率论、信
机器学习数学基础：21.特征值与特征向量 @心都机器学习概率论人工智能
一、引言在现代科学与工程的众多领域中，线性代数扮演着举足轻重的角色。其中，特征值、特征向量以及相似对角化的概念和方法，不仅是线性代数理论体系的核心部分，更是解决实际问题的有力工具。无论是在物理学中描述系统的振动模式，还是在计算机科学里进行数据降维与图像处理，它们都发挥着关键作用。本教程将深入且全面地对这些内容展开讲解，旨在帮助读者透彻理解并熟练运用相关知识。二、基础知识准备（一）对角矩阵的高次幂计
分布式训练三大并行策略：数据、模型与流水线并行的本质解析 WHCIS #分布式训练人工智能与机器学习分布式人工智能深度学习
截至2023年，大型语言模型的参数量已突破万亿级别（如GooglePaLM2达到3400亿参数），单卡显存容量（NVIDIAA10080GB）与计算能力（312TFLOPS）面临严峻挑战。分布式训练通过多维度并行策略实现：算力维度：聚合多卡计算能力存储维度：分布式参数存储通信维度：优化数据传输路径本文将深入剖析三大并行策略的数学本质。一、数据并行：分布式优化的数学基础1.1同步SGD的收敛性证明定
书籍-《信息科学的数学基础》机器学习人工智能数学
书籍：MathematicalFoundationsofInformationSciences作者：EsfandiarHaghverdi，LiugenZhu出版：WorldScientificPublishingCompany编辑：陈萍萍的公主@一点人工一点智能下载：书籍下载-《信息科学的数学基础》01书籍介绍这是一本简明扼要的书籍，旨在引导学生进入逻辑思维的基本原理和重要的数学结构的世界。这些知
书籍-《机器学习数学基础》机器学习深度学习数学
书籍：MathematicsforMachineLearning作者：MarcPeterDeisenroth，A.AldoFaisal，ChengSoonOng出版：CambridgeUniversityPress编辑：陈萍萍的公主@一点人工一点智能下载：书籍下载-《机器学习数学基础》01书籍介绍理解机器学习所需的基本数学工具包括线性代数、解析几何、矩阵分解、向量微积分、最优化、概率论和统计学。这
书籍-《强化学习数学基础》强化学习数学人工智能
书籍：MathematicalFoundationsofReinforcementLearning作者：赵世钰出版：Springer编辑：陈萍萍的公主@一点人工一点智能下载：书籍下载-《强化学习数学基础》01书籍介绍本书对基本概念、核心挑战和经典强化学习算法进行了数学但易于理解的介绍。它旨在帮助读者理解算法的理论基础，提供对其设计和功能的见解。整个过程中包括许多说明性示例。数学内容经过精心设计，以
初学者怎么入门大语言模型（LLM）大模型
大语言模型（LLM）作为人工智能（AI）领域的核心技术之一，近年来受到了广泛的关注。对于初学者来说，入门LLM并非难事，但需要从理论学习、数学基础到实践操作逐步深入。掌握基础数学与编程技能，理解自然语言处理的相关概念，以及熟悉LLM的架构和应用，将为学习者铺平入门的道路。下面我们就来详细探讨如何从零开始入门大语言模型。一、了解大语言模型（LLM）的基本概念大语言模型（LLM）是通过海量文本数据进行
AGI方向研究微醺欧耶 agi
要成为一名合格的AGI（通用人工智能）实习生，你需要具备跨学科的知识体系、扎实的技术能力以及前沿研究视野。以下是基于你当前基础的能力扩展方向、关键研究领域以及未来发展的详细分析：---###**一、AGI实习生需具备的核心能力**####1.**数学与理论基础**-**数学基础**：线性代数（矩阵运算、特征值）、概率统计（贝叶斯理论、分布模型）、微积分（梯度优化）、信息论（熵、KL散度）。-**计
OSG学习笔记 - 数学基础（1）听风者868 OSG c++图形学其他学习 opengl
1、OSG数学基础OSG采用的世界坐标系是左手坐标系，这一点与OpenGL保持一样的，但坐标轴的方向不一样。·OSG的X轴向右，Y轴朝里，Z轴向上。·OpenGL的X轴向右，Y轴向上，Z轴朝外。1.1世界坐标系-物体坐标系转换世界坐标系-物理坐标系描述的问题主要是关于物体本身的。osg::PositionAttitudeTransform//位置变换类osg::MatrixTransform//矩
AI学习专题（一）LLM技术路线王钧石的技术博客大模型人工智能学习 ai
阶段1：AI及大模型基础（1-2个月）数学基础线性代数（矩阵、特征值分解、SVD）概率论与统计（贝叶斯定理、极大似然估计）最优化方法（梯度下降、拉格朗日乘子法）编程&框架Python（NumPy、Pandas、Matplotlib）PyTorch&TensorFlow基础HuggingFaceTransformers入门深度学习基础机器学习基础（监督/无监督学习、正则化、过拟合）反向传播、优化器（
深度学习-数学基础-01 神经网络深度学习
下面的内容是豆包总结的。学习神经网络需要以下数学基础：线性代数向量与矩阵神经网络中的数据通常以向量（如输入特征向量）和矩阵（如权重矩阵）的形式表示。理解向量的点积、加法、减法等运算，以及矩阵的乘法、转置等操作至关重要。例如，在一个简单的全连接神经网络中，输入层到隐藏层的计算就是通过输入向量与权重矩阵相乘来实现的。矩阵的秩、特征值和特征向量的概念在神经网络的一些高级主题如主成分分析（PCA）降维和深
机器学习数学基础：20.方程组解的结构 @心都机器学习数学基础机器学习人工智能
一、教程简介本教程专门为线性代数零基础的小白打造，旨在全面且细致地讲解解方程组与基础解系的相关知识，助力大家逐步扎实地掌握这一重要内容板块。二、知识目标透彻理解非齐次与齐次线性方程组的定义、本质区别以及对应的解法。熟练掌握判断方程组解的存在性的方法，精准把握秩在其中起到的决定性作用。能够独立且准确地求解齐次线性方程组，并规范地表示出其通解。精通判断一个向量组是否为齐次线性方程组的基础解系的方法，并
机器学习数学基础：18.向量组及其线性组合 @心都机器学习数学基础机器学习概率论线性代数
向量组与线性表示：案例与教程详解一、基础概念（一）向量组向量组是若干同位数列向量组成的集合。比如在平面直角坐标系中，向量组{α⃗1=[10],α⃗2=[01]}\{\vec{\alpha}_1\=\begin{bmatrix}1\\0\end{bmatrix},\vec{\alpha}_2\=\begin{bmatrix}0\\1\end{bmatrix}\}{α1=[10],α2=[01]}，这
机器学习数学基础：8.泰勒公式 @心都机器学习数学基础机器学习人工智能
一、泰勒公式的由来：为啥我们需要它？同学们，想象一下，你拿到了一块超级复杂、弯弯曲曲，就像一团乱麻似的拼图（假设这拼图代表一个复杂函数，比如一条有各种起伏的波浪线），而你手头只有一些简单的积木块（这里的积木块就是多项式啦），现在要你用这些简单积木拼出拼图的模样，是不是感觉无从下手？这时候，泰勒公式就像一位智慧的导师闪亮登场，它会告诉你：“别慌，孩子，我来教你怎么挑选积木块，怎么决定它们的形状和大小
机器学习数学基础：3.偏导数 @心都机器学习数学基础机器学习人工智能
偏导数教程一、偏导数的引入在我们研究一元函数y=f(x)y=f(x)y=f(x)时，导数y′=f′(x)y^\prime=f^\prime(x)y′=f′(x)表示函数yyy关于xxx的变化率。然而，当我们遇到多元函数，例如二元函数z=f(x,y)z=f(x,y)z=f(x,y)时，情况变得更加复杂。我们可能会想知道函数zzz在xxx方向或yyy方向上的变化率，这就引入了偏导数的概念。二、偏导数的
机器学习数学基础：2.连续性与导数 @心都机器学习数学基础机器学习概率论人工智能
函数连续性、瞬时速度、导数相关知识一、函数连续性（一）函数在某点连续的条件有定义：函数在点x0x_0x0处要有明确、确定的值f(x0)f(x_0)f(x0)。例如，f(x)=1xf(x)=\frac{1}{x}f(x)=x1在x=0x=0x=0处无定义，不满足此条件，所以在x=0x=0x=0处不连续。极限存在：当xxx从x0x_0x0左侧（x→x0−x\tox_0^{-}x→x0−）和右侧（x→x
机器学习数学基础：19.线性相关与线性无关 @心都机器学习数学基础机器学习概率论线性代数
一、线性相关与线性无关的定义（一）线性相关想象我们有一组向量，就好比是一群有着不同“力量”和“方向”的小伙伴。给定的向量组α⃗1,α⃗2,⋯ ,α⃗m\vec{\alpha}_1,\vec{\alpha}_2,\cdots,\vec{\alpha}_mα1,α2,⋯,αm，如果能找到不全为零的数k1,k2,⋯ ,kmk_1,k_2,\cdots,k_mk1,k2,⋯,km，让k1α⃗1+k2α⃗2
机器学习数学基础：14.矩阵的公式 @心都机器学习数学基础机器学习矩阵人工智能
1.操作顺序可交换对于矩阵AAA，若存在两种运算???和???，使得(A?)?=(A?)?(A^{?})^{?}\=(A^{?})^{?}(A?)?=(A?)?，这意味着这两种运算的顺序可以交换。由此我们得到以下三个重要等式：(A∗)−1=(A−1)∗(A^{*})^{-1}\=(A^{-1})^{*}(A∗)−1=(A−1)∗：已知伴随矩阵与逆矩阵的关系A∗=∣A∣A−1A^{*}\=|A|A^
【AI原理解析】— Gemini模型 coolkidlan AI学习路径 AIGC 人工智能 AIGC
目录1.模型概述定义特点2.模型基础与架构模型架构模型尺寸3.多模态处理能力输入处理数据处理训练过程4.技术细节与优化预训练上下文长度注意机制5.安全性与编程能力安全性评估编程能力6.模型发布与应用发布时间应用方向7.性能评估8.数学基础8.1Transformer解码器基础8.1.1自注意力机制（Self-Attention）8.1.2前馈神经网络（Feed-ForwardNeuralNetwo
机器学习数学基础：11.行列式的多种计算方法 @心都机器学习数学基础机器学习线性代数人工智能
行列式的多种计算方法行（列）相等型对于行列式∣1+a11122+a22333+a34444+a∣\begin{vmatrix}1+a&1&1&1\\2&2+a&2&2\\3&3&3+a&3\\4&4&4&4+a\end{vmatrix}1+a23412+a34123+a41234+a，通过将第一行元素都变为10+a10+a10+a，得到∣10+a10+a10+a10+a22+a22333+a344
自动驾驶领域成长方案树上求索自动驾驶人工智能机器学习
一、学习目标成为自动驾驶领域专家，全面掌握自动驾驶技术体系，能独立进行自动驾驶系统设计、开发与优化，解决实际工程问题。二、成长阶段（一）基础理论奠基期（1-2年）专业知识学习：学习数学（高等数学、线性代数、概率论与数理统计、数值分析等），为理解算法和模型提供数学基础；深入研究自动驾驶涉及的专业课程，如控制理论、传感器原理（激光雷达、摄像头、毫米波雷达等）、机器学习（监督学习、无监督学习、深度学习）
深度学习篇---深度学习相关知识点&关键名词含义 Ronin-Lotus 深度学习篇深度学习人工智能机器学习 pytorch paddlepaddle python
文章目录前言第一部分:相关知识点一、基础铺垫层（必须掌握的核心基础）1.数学基础•线性代数•微积分•概率与统计2.编程基础3.机器学习基础二、深度学习核心层（神经网络与训练机制）1.神经网络基础2.激活函数（ActivationFunction）3.损失函数（LossFunction）4.优化算法（Optimization）5.反向传播（Backpropagation）6.正则化与调优三、进阶模型
为什么关系模型不叫表模型昊昊该干饭了 mysql IT知识数据库 oracle mysql
在数据库设计中，关系模型（RelationalModel）是最广泛应用的模型之一。然而，许多初学者容易将其简单地理解为"表模型"，因为在实际应用中，数据通常以表的形式存储和展示。那么，为什么关系模型不被直接称为"表模型"呢？本篇文章将从数学基础、逻辑与物理实现、数据库完整性、数据独立性及查询操作等多个角度，深入剖析关系模型的本质，并解释它为何不同于一个简单的表结构。目录1.关系模型的数学基础1.1
区块链的数学基础：核心原理与应用解析 silver687 区块链
区块链技术的核心原理和应用离不开其强大的数学基础，以下是对其数学基础、核心原理与应用的详细解析：区块链的数学基础区块链的数学基础主要包括以下几个核心领域：1.密码学：密码学是区块链安全性的基石，主要保障数据的机密性、完整性和不可抵赖性。其中，对称加密算法（如AES）加密和解密使用相同密钥，计算效率高，但不适用于区块链的公开网络环境；非对称加密使用一对密钥（公钥和私钥），用户通过私钥签名交易，其他人
《机器学习数学基础》补充资料：第343页结论证明 CS创新实验室数学基础机器学习人工智能概率论
证明E(XT)=E(X)TE(\pmb{X}^{\text{T}})=E(\pmb{X})^{\text{T}}E(XT)=E(X)T《机器学习数学基础》第343页，有这样一句话：对于多维随机变量X\pmb{X}X，根据数学期望的定义，有：E(XT)=E(X)TE(\pmb{X}^{\text{T}})=E(\pmb{X})^{\text{T}}E(XT)=E(X)T。有读者反应，希望能给出有关证
2025最新最全AI大模型系统学习路线大模型老炮人工智能学习大模型知识图谱大模型入门 AI大模型大模型学习
随着技术的进步，大模型如OpenAI的GPT-4和Sora、Google的BERT和Gemini等已经展现出了惊人的能力-从理解和生成自然语言到创造逼真的图像及视频。所以掌握大模型的知识和技能变得越来越重要。下面是学习大模型的一些建议，供大家参考。必备基础知识**数学基础：**深入理解线性代数、概率论和统计学、微积分等基础数学知识。**编程基础：**熟练掌握至少一种编程语言，推荐Python，因为
jQuery 跨域访问的三种方式 No 'Access-Control-Allow-Origin' header is present on the reque qiaolevip 每天进步一点点学习永无止境跨域众观千象
XMLHttpRequest cannot load http://v.xxx.com. No 'Access-Control-Allow-Origin' header is present on the requested resource. Origin 'http://localhost:63342' is therefore not allowed access. test.html:1
mysql 分区查询优化 annan211 java 分区优化 mysql
分区查询优化引入分区可以给查询带来一定的优势，但同时也会引入一些bug. 分区最大的优点就是优化器可以根据分区函数来过滤掉一些分区，通过分区过滤可以让查询扫描更少的数据。所以，对于访问分区表来说，很重要的一点是要在where 条件中带入分区，让优化器过滤掉无需访问的分区。可以通过查看explain执行计划，是否携带 partitions
MYSQL存储过程中使用游标 chicony Mysql存储过程
DELIMITER $$ DROP PROCEDURE IF EXISTS getUserInfo $$ CREATE PROCEDURE getUserInfo(in date_day datetime)-- -- 实例-- 存储过程名为：getUserInfo-- 参数为：date_day日期格式:2008-03-08-- BEGINdecla
mysql 和 sqlite 区别 Array_06 sqlite
转载： http://www.cnblogs.com/ygm900/p/3460663.html mysql 和 sqlite 区别 SQLITE是单机数据库。功能简约，小型化，追求最大磁盘效率 MYSQL是完善的服务器数据库。功能全面，综合化，追求最大并发效率 MYSQL、Sybase、Oracle等这些都是试用于服务器数据量大功能多需要安装，例如网站访问量比较大的。而sq
pinyin4j使用 oloz pinyin4j
首先需要pinyin4j的jar包支持；jar包已上传至附件内方法一:把汉字转换为拼音；例如：编程转换后则为biancheng /** * 将汉字转换为全拼 * @param src 你的需要转换的汉字 * @param isUPPERCASE 是否转换为大写的拼音； true:转换为大写；fal
微博发送私信随意而生微博
在前面文章中说了如和获取登陆时候所需要的cookie，现在只要拿到最后登陆所需要的cookie，然后抓包分析一下微博私信发送界面 http://weibo.com/message/history?uid=****&name=**** 可以发现其发送提交的Post请求和其中的数据，让后用程序模拟发送POST请求中的数据，带着cookie发送到私信的接入口，就可以实现发私信的功能了。
jsp 香水浓 jsp
JSP初始化容器载入JSP文件后，它会在为请求提供任何服务前调用jspInit()方法。如果您需要执行自定义的JSP初始化任务，复写jspInit()方法就行了 JSP执行这一阶段描述了JSP生命周期中一切与请求相关的交互行为，直到被销毁。当JSP网页完成初始化后
在 Windows 上安装 SVN Subversion 服务端 AdyZhang SVN
在 Windows 上安装 SVN Subversion 服务端2009-09-16高宏伟哈尔滨市道里区通达街291号最佳阅读效果请访问原地址：http://blog.donews.com/dukejoe/archive/2009/09/16/1560917.aspx 现在的Subversion已经足够稳定，而且已经进入了它的黄金时段。我们看到大量的项目都在使
android开发中如何使用 alertDialog从listView中删除数据？ aijuans android
我现在使用listView展示了很多的配置信息，我现在想在点击其中一条的时候填出 alertDialog,点击确认后就删除该条数据，（ ArrayAdapter ，ArrayList，listView 全部删除），我知道在下面的onItemLongClick 方法中参数 arg2 是选中的序号，但是我不知道如何继续处理下去 1 2 3
jdk-6u26-linux-x64.bin 安装 baalwolf linux
1.上传安装文件(jdk-6u26-linux-x64.bin) 2.修改权限 [root@localhost ~]# ls -l /usr/local/jdk-6u26-linux-x64.bin 3.执行安装文件 [root@localhost ~]# cd /usr/local [root@localhost local]# ./jdk-6u26-linux-x64.bin&nbs
MongoDB经典面试题集锦 BigBird2012 mongodb
1.什么是NoSQL数据库？NoSQL和RDBMS有什么区别？在哪些情况下使用和不使用NoSQL数据库？ NoSQL是非关系型数据库，NoSQL = Not Only SQL。关系型数据库采用的结构化的数据，NoSQL采用的是键值对的方式存储数据。在处理非结构化/半结构化的大数据时；在水平方向上进行扩展时；随时应对动态增加的数据项时可以优先考虑使用NoSQL数据库。在考虑数据库的成熟
JavaScript异步编程Promise模式的6个特性 bijian1013 JavaScript Promise
Promise是一个非常有价值的构造器，能够帮助你避免使用镶套匿名方法，而使用更具有可读性的方式组装异步代码。这里我们将介绍6个最简单的特性。在我们开始正式介绍之前，我们想看看Javascript Promise的样子： var p = new Promise(function(r
[Zookeeper学习笔记之八]Zookeeper源代码分析之Zookeeper.ZKWatchManager bit1129 zookeeper
ClientWatchManager接口 //接口的唯一方法materialize用于确定那些Watcher需要被通知 //确定Watcher需要三方面的因素1.事件状态 2.事件类型 3.znode的path public interface ClientWatchManager { /** * Return a set of watchers that should
【Scala十五】Scala核心九：隐式转换之二 bit1129 scala
隐式转换存在的必要性，在Java Swing中，按钮点击事件的处理，转换为Scala的的写法如下： val button = new JButton button.addActionListener( new ActionListener { def actionPerformed(event: ActionEvent) {
Android JSON数据的解析与封装小Demo ronin47
转自：http://www.open-open.com/lib/view/open1420529336406.html package com.example.jsondemo; import org.json.JSONArray; import org.json.JSONException; import org.json.JSONObject; impor
[设计]字体创意设计方法谈 brotherlamp UI ui自学 ui视频 ui教程 ui资料
从古至今，文字在我们的生活中是必不可少的事物，我们不能想象没有文字的世界将会是怎样。在平面设计中，UI设计师在文字上所花的心思和功夫最多，因为文字能直观地表达UI设计师所的意念。在文字上的创造设计，直接反映出平面作品的主题。如设计一幅戴尔笔记本电脑的广告海报，假设海报上没有出现“戴尔”两个文字，即使放上所有戴尔笔记本电脑的图片都不能让人们得知这些电脑是什么品牌。只要写上“戴尔笔
单调队列-用一个长度为k的窗在整数数列上移动，求窗里面所包含的数的最大值 bylijinnan java 算法面试题
import java.util.LinkedList; /* 单调队列滑动窗口单调队列是这样的一个队列：队列里面的元素是有序的，是递增或者递减题目：给定一个长度为N的整数数列a(i),i=0,1,...,N-1和窗长度k. 要求：f(i) = max{a(i-k+1),a(i-k+2),..., a(i)},i = 0,1,...,N-1 问题的另一种描述就
struts2处理一个form多个submit chiangfai struts2
web应用中，为完成不同工作，一个jsp的form标签可能有多个submit。如下代码： <s:form action="submit" method="post" namespace="/my"> <s:textfield name="msg" label="叙述：">
shell查找上个月，陷阱及野路子 chenchao051 shell
date -d "-1 month" +%F 以上这段代码，假如在2012/10/31执行，结果并不会出现你预计的9月份，而是会出现八月份，原因是10月份有31天，9月份30天，所以-1 month在10月份看来要减去31天，所以直接到了8月31日这天，这不靠谱。野路子解决：假设当天日期大于15号
mysql导出数据中文乱码问题 daizj mysql 中文乱码导数据
解决mysql导入导出数据乱码问题方法：１、进入mysql，通过如下命令查看数据库编码方式： mysql> show variables like 'character_set_%'; +--------------------------+----------------------------------------+ | Variable_name&nbs
SAE部署Smarty出现：Uncaught exception 'SmartyException' with message 'unable to write dcj3sjt126com PHP smarty sae
对于SAE出现的问题：Uncaught exception 'SmartyException' with message 'unable to write file...。官方给出了详细的FAQ：http://sae.sina.com.cn/?m=faqs&catId=11#show_213 解决方案为： 01 $path
《教父》系列台词 dcj3sjt126com
Your love is also your weak point. 你的所爱同时也是你的弱点。 If anything in this life is certain, if history has taught us anything, it is that you can kill anyone. 不顾家的人永远不可能成为一个真正的男人。 &
mongodb安装与使用 dyy_gusi mongo
一.MongoDB安装和启动,widndows和linux基本相同 1.下载数据库, linux:mongodb-linux-x86_64-ubuntu1404-3.0.3.tgz 2.解压文件,并且放置到合适的位置 tar -vxf mongodb-linux-x86_64-ubun
Git排除目录 geeksun git
在Git的版本控制中，可能有些文件是不需要加入控制的，那我们在提交代码时就需要忽略这些文件，下面讲讲应该怎么给Git配置一些忽略规则。有三种方法可以忽略掉这些文件，这三种方法都能达到目的，只不过适用情景不一样。 1. 针对单一工程排除文件这种方式会让这个工程的所有修改者在克隆代码的同时，也能克隆到过滤规则，而不用自己再写一份，这就能保证所有修改者应用的都是同一
Ubuntu 创建开机自启动脚本的方法 hongtoushizi ubuntu
转载自： http://rongjih.blog.163.com/blog/static/33574461201111504843245/ Ubuntu 创建开机自启动脚本的步骤如下： 1) 将你的启动脚本复制到 /etc/init.d目录下以下假设你的脚本文件名为 test。 2) 设置脚本文件的权限 $ sudo chmod 755
第八章流量复制/AB测试/协程 jinnianshilongnian nginx lua coroutine
流量复制在实际开发中经常涉及到项目的升级，而该升级不能简单的上线就完事了，需要验证该升级是否兼容老的上线，因此可能需要并行运行两个项目一段时间进行数据比对和校验，待没问题后再进行上线。这其实就需要进行流量复制，把流量复制到其他服务器上，一种方式是使用如tcpcopy引流；另外我们还可以使用nginx的HttpLuaModule模块中的ngx.location.capture_multi进行并发
电商系统商品表设计 lkl
DROP TABLE IF EXISTS `category`; -- 类目表 /*!40101 SET @saved_cs_client = @@character_set_client */; /*!40101 SET character_set_client = utf8 */; CREATE TABLE `category` ( `id` int(11) NOT NUL
修改phpMyAdmin导入SQL文件的大小限制 pda158 sql mysql
　用phpMyAdmin导入mysql数据库时，我的10M的数据库不能导入，提示mysql数据库最大只能导入2M。　　 phpMyAdmin数据库导入出错：　　You probably tried to upload too large file. Please refer to documentation for ways to workaround this limit.
Tomcat性能调优方案 Sobfist apache jvm tomcat 应用服务器
一、操作系统调优对于操作系统优化来说，是尽可能的增大可使用的内存容量、提高CPU的频率，保证文件系统的读写速率等。经过压力测试验证，在并发连接很多的情况下，CPU的处理能力越强，系统运行速度越快。。【适用场景】任何项目。二、Java虚拟机调优应该选择SUN的JVM，在满足项目需要的前提下，尽量选用版本较高的JVM，一般来说高版本产品在速度和效率上比低版本会有改进。 J
SQLServer学习笔记 vipbooks 数据结构 xml
1、create database school 创建数据库school 2、drop database school 删除数据库school 3、use school 连接到school数据库，使其成为当前数据库 4、create table class(classID int primary key identity not null) 创建一个名为class的表，其有一

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