- 模型蒸馏:从复杂到精简,AI技术的“瘦身”秘籍
lmtealily
人工智能
引言在人工智能的浪潮中,大型模型如BERT、GPT系列等在自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)等领域取得了显著的成果。然而,这些“庞然大物”通常拥有数十亿甚至数千亿个参数,计算和存储成本极高,难以部署到资源受限的设备上。为了解决这一问题,模型蒸馏技术应运而生。模型蒸馏是一种将大型复杂模型的知识迁移到小型简单模型的技术,旨在保持高性能的同时大幅减少模型的参数量和计算复杂度。本文将带你深入了解模
- Python自动化炒股:基于自然语言处理的股票新闻情感分析模型开发与优化的最佳实践
云策量化
Python自动化炒股量化投资量化软件python量化交易QMTPTrade量化炒股量化投资deepseek
推荐阅读:《程序化炒股:如何申请官方交易接口权限?个人账户可以申请吗?》Python自动化炒股:基于自然语言处理的股票新闻情感分析模型开发与优化的最佳实践在股市中,信息的力量是巨大的。一条新闻、一篇报道,甚至一条推文,都可能引发股价的波动。因此,利用自然语言处理(NLP)技术来分析股票新闻的情感倾向,可以帮助我们预测市场动向,从而做出更明智的投资决策。本文将带你了解如何开发和优化一个基于Pytho
- 【深度学习与大模型基础】第3章-张量
lynn-66
深度学习与大模型基础深度学习人工智能
大家好!今天我们来聊聊张量(Tensor)。别被这个词吓到,其实它没那么复杂。什么是张量?简单来说,张量就是一个多维数组。你可以把它看作是一个装数据的容器,数据的维度可以是一维、二维,甚至更高。标量(0维张量):就是一个单独的数字,比如3。向量(1维张量):一串数字,比如[1,2,3]。矩阵(2维张量):一个表格,比如[[1,2],[3,4]]。更高维张量:比如[[[1,2],[3,4]],[[5
- OpenCV 深度学习模块 cv2.dnn 与其他深度学习框架的优缺点对比及适用场景
白.夜
深度学习opencv
OpenCV提供了一个深度学习模块cv2.dnn,让开发者能够在计算机视觉项目中轻松加载和推理深度学习模型。相比于TensorFlow、PyTorch等其他深度学习框架,cv2.dnn有其独特的优点与缺点,适用于不同的应用场景。在这篇文章中,我们将详细分析cv2.dnn的优缺点,并讨论它的适用场景。一、cv2.dnn的优点1.简单易用cv2.dnn提供了一个相对简单且易于使用的接口,适合已经在使用
- 深度学习中的 blob 格式:与普通 image 的区别及转换原因
白.夜
深度学习人工智能
在深度学习模型推理过程中,我们经常会用到cv2.dnn.blobFromImage函数将普通图像转换为blob格式。那么,blob格式到底是什么?它和普通image有什么区别?为什么在模型推理中需要这种转换?本文将用通俗的语言为你解答这些问题。1.什么是blob格式?blob是OpenCV中用于深度学习模型输入的一种特殊数据格式,全称为BinaryLargeObject。它本质上是一个多维数组(通
- 【大一新生必收藏系列】❤机器学习7大方面,30个数据集。纯干货分享❤
.Boss.
机器学习人工智能python算法开发语言笔记#大一新生
.记住了就可以跟同学装起来了嗷....目录.纯干货回归问题分类问题图像分类文本情感分析自然语言处理自动驾驶金融类...........纯干货..................在刚刚开始学习算法的时候,大家有没有过这种感觉,最最重要的那必须是算法本身!其实在一定程度上忽略了数据的重要性。而事实上一定是,质量高的数据集可能是最重要的!数据集在机器学习算法项目中具有非常关键的重要性,数据集的大小、质量
- 小狐狸AI数字人源码独立SAAS部署全开源+搭建环境教程
kaui52066
kaui52066精品源码人工智能uni-app前端小程序php小狐狸AI数字人数字人源码
一.系统介绍小狐狸AI数字人分身系统源码独立部署支持PC端、小程序端、H5端,一键克隆真人形象+声音核心功能亮点:1:1真人级克隆技术声音克隆:上传3分钟音频,AI深度学习声纹特征,复刻语气、情感、方言形象克隆:通过照片/视频建模,生成动态3D数字人,表情自然,动作流畅智能口型同步引擎AI算法精准匹配唇形与语音,实现口型同步0门槛SAAS化操作无需专业设备,网页端一键生成数字人视频海量模板库:电商
- 【PyTorch】PyTorch 中改变张量形状的几种方法
shengchao0920
pytorch人工智能python
PyTorch中改变张量形状的几种方法在深度学习领域,PyTorch是一个广泛使用的框架,它提供了丰富的API来处理张量(tensor)。在模型开发过程中,我们经常需要改变张量的形状以满足特定的需求。本文将介绍在PyTorch中改变张量形状的几种方法,并给出推荐的使用场景。比如:我们想合并一个张量的最后两个维度。一、方法1.使用reshape方法reshape方法可以改变张量的形状而不改变其数据。
- OpenAI 团队组织架构和研发技术栈
AI天才研究院
ChatGPT人工智能
OpenAI是一家致力于推动人工智能技术发展的公司,成立于2015年。其目标是确保人工智能技术造福全人类。为了实现这一目标,OpenAI采用了多种先进的技术和组织架构来推动其研发工作。目录OpenAI组织架构和研发技术栈概述1OpenAI团队的世界顶尖科学家IlyaSutskever:Ilya是OpenAI的联合创始人之一,也是深度学习领域的先驱。他在神经网络和深度学习方面的研究具有重要影响,曾与
- 大型语言模型与强化学习的融合:迈向通用人工智能的新范式——基于基础复现的实验平台构建
(initial)
大模型科普人工智能强化学习
1.引言大型语言模型(LLM)在自然语言处理领域的突破,展现了强大的知识存储、推理和生成能力,为人工智能带来了新的可能性。强化学习(RL)作为一种通过与环境交互学习最优策略的方法,在智能体训练中发挥着重要作用。本文旨在探索LLM与RL的深度融合,分析LLM如何赋能RL,并阐述这种融合对于迈向通用人工智能(AGI)的意义。为了更好地理解这一融合的潜力,我们基于“LargeLanguageModela
- 深度学习-服务器训练SparseDrive过程记录
weixin_40826634
深度学习服务器人工智能
1、cuda安装1.1卸载安装失败的cuda参考:https://blog.csdn.net/weixin_40826634/article/details/127493809注意:因为/usr/local/cuda-xx.x/bin/下没有卸载脚本,很可能是apt安装的,所以通过执行下面的命令删除:apt-get--purgeremove"cuda*"apt-getautoremove然后执行f
- 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
- 模型量化 (Model Quantization) 算法 (Model Quantization Algorithms)
(initial)
大模型科普算法人工智能量化
1模型量化的必要性:降低模型大小、加速推理、减少资源消耗随着深度学习模型的日益复杂和庞大,其在资源受限的设备(如移动端、嵌入式设备)上的部署面临着巨大的挑战。即使在服务器端,部署大型模型也会带来高昂的计算成本和能源消耗。模型量化(ModelQuantization)作为一种关键的模型压缩和加速技术应运而生。其核心思想是将模型中的浮点数(通常是FP32或FP16)表示的权重和激活值转换为低精度整数(
- 百度快速收录2025最新科普
SEORoal
百度
跨境物流的智能突围战宁波某RCEP跨境物流平台接入214维特征矩阵后:✅'智能清关系统’72小时冲进TOP3✅'东盟电子报关’长尾词覆盖量暴涨4.2倍✅日均有效询盘突破300+技术三板斧:标题智能提取引擎(支持38种语义变异)动态阻抗参数混淆(误差≤0.15μΩ)实时工商特征同步(每2小时更新)2025生存指南:采用神经网络语义映射(NLP准确率98.2%)部署质量监控系统(误差率≤0.15%)加
- 《探秘人工智能与鸿蒙系统集成开发的硬件基石》
程序猿阿伟
人工智能harmonyos华为
在科技飞速发展的当下,人工智能与鸿蒙系统的集成开发开辟了创新的前沿领域。这一融合不仅代表着技术的演进,更预示着智能设备生态的全新变革。而在这场技术盛宴的背后,坚实的硬件配置是确保开发顺利进行的关键,它就像一座大厦的基石,决定了上层建筑的高度和稳定性。处理器:运算核心的澎湃动力处理器作为硬件系统的核心,在人工智能与鸿蒙系统集成开发中扮演着至关重要的角色。对于模型训练任务,尤其是深度学习模型,其复杂的
- 嵌入式AI必备技能2-模型的压缩与加速
奥德彪123
嵌入式AI人工智能嵌入式
嵌入式AI必备技能2-模型的压缩与加速引言随着嵌入式AI设备的广泛应用,模型的计算效率和存储需求成为核心挑战。由于嵌入式系统通常资源受限,传统的深度学习模型往往难以直接部署。因此,模型压缩和加速技术应运而生,旨在减少计算量、降低存储需求,同时尽可能保持模型的准确性。本文介绍几种常见的模型压缩与加速方法,包括剪枝、低秩分解、量化、权值共享、知识蒸馏等,并探讨如何综合应用这些技术来优化AI模型。1.常
- 数据标注工具及其对预训练模型性能的影响
AGI大模型与大数据研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能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
1.背景介绍1.1预训练模型的崛起近年来,预训练模型(Pre-trainedModels)在自然语言处理(NLP)领域取得了显著的成功。这些模型通过在大规模无标注文本数据集上进行预训练,学习到丰富的语言知识和语义表示,并在下游任务中展现出优异的性能。BERT、GPT-3等预训练模型的出现,标志着NLP领域进入了一个新的时代。1.2数据标注的重要性尽管预训练模型展现出强大的能力,但它们仍然需要针对特
- UNet 改进:添加Transformer注意力机制增强捕捉长距离依赖关系的能力
听风吹等浪起
AI改进系列transformer深度学习人工智能
目录1.Transformer注意力机制2.Unet改进3.代码1.Transformer注意力机制TransformerBlock是Transformer模型架构的基本组件,广泛应用于机器翻译、文本摘要和情感分析等自然语言处理任务。TransformerBlock是一个由两个子组件组成的构建块:多头注意力机制和前馈神经网络。这两个组件协同工作,处理和转换输入序列。多头注意力机制负责从输入序列中捕
- NVIDIA显卡型号有哪些?怎么知道自己电脑的型号?
可靠的豆包蟹同志
杂烩积累经验分享
NVIDIA显卡型号显卡分N卡和A卡,这个N卡指的是英伟达(NVIDIA),A卡之前是ATI(后来被AMD收购),现在的A卡指的就是AMD显卡。如果是为了玩游戏或者是学深度学习,选显卡肯定是要选N卡,因为A卡对于游戏优化的没有N卡好。(1)图中的GTX表示是英伟达的一个系列名称,全称叫GeForceGTX,GTX定位高端显卡系列,从低到高排名:GS/GT/GTS/GTX/RTX/Ultra,从20
- 英伟达系列显卡大解析B100、H200、L40S、A100
2301_78234743
java
家里有了变故。。。快手数分秋招一面面经我发现算法岗也不很难进啊(深度学习)算法想转数开…Java零基础校招学习路线突击版(吐血整理)等的花都谢了的华子最后给开了22k,武汉,应该是14a。不过在这几个月里我坚定了搞几年快钱回家和np朋友因骂了hr,boos被封了哈哈哈在央企想被开除需要做什么?2024小米分布式存储研发急招华为2012被毁意向我发现算法岗也不很难进啊(深度学习)在央企想被开除需要做
- eBest AI Hub全场景接入Deepseek
eBest数字化转型方案
人工智能
一、技术赋能,智创未来Deepseek的强大基因将为eBest产品注入新的活力即时智能响应:融合海量行业智慧与互联网搜索精华,提供秒级智能建议;多模态理解能力:突破界限,无缝融合文本、代码与图像理解,精准解析用户的需求;进化式深度学习:不断学习,持续进化,为用户提供日益完善、超越期待的服务体验。二、全场景赋能,体验再次跃升1.智能报表-数据洞察,指尖掌控升级后的智能报表功能,能够根据查询和检
- 人工智能:重塑未来生活与工作的科技力量
Geektec
问答专栏人工智能应用创新
方向一:介绍人工智能技术的发展历程和现状,指出它的应用领域和前景一、人工智能技术的发展历程人工智能(ArtificialIntelligence,AI)作为一门学科,其起源可以追溯到20世纪50年代。最初,AI的研究主要集中在逻辑推理、机器学习和自然语言处理等领域,目标是使机器能够模拟人类的智能行为。尽管在早期的探索中,AI遭遇了诸多挑战和瓶颈,但其发展潜力逐渐被认可,并在随后几十年中得到了迅速的
- Prompt工程:大模型沟通指南(人工智能到大模型)
Harry技术
AIprompt人工智能
文章目录人工智能到大模型机器学习深度学习大模型Prompt工程:大模型沟通的桥梁在人工智能的广袤领域中,大模型无疑是最为璀璨的明珠之一。它仿佛是一座连接人类与人工智能的桥梁,让我们能够更加深入地探索和利用人工智能的强大能力。而要实现与大模型的高效沟通,Prompt工程扮演着至关重要的角色。让我们一起走进Prompt工程的奇妙世界,探寻大模型沟通的奥秘。人工智能到大模型“人工智能是一种模拟人类智能的
- 大语言模型(LLMs)全面学习指南(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了
网络安全大白
科技程序员人工智能语言模型人工智能自然语言处理
大语言模型(LLMs)作为人工智能(AI)领域的一项突破性发展,已经改变了自然语言处理(NLP)和机器学习(ML)应用的面貌。这些模型,包括OpenAI的GPT-4o和Google的gemini系列等,已经展现出了在理解和生成类人文本方面的令人印象深刻的能力,使它们成为各行各业的宝贵工具。如下这份指南将涵盖LLMs的基础知识、训练过程、用例和未来趋势……一.WhatareLargeLanguage
- 大模型生成人物关系思维导图的实战教程
herosunly
大模型生成人物关系生成思维导图实战教程
大家好,我是herosunly。985院校硕士毕业,现担任算法研究员一职,热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名,CCF比赛第二名,科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。 本文主要介绍了大模型生成人物关系思维导图的实战教程,希望对使用大语言模型的同学们有所帮
- Python API接口
君王的羔羊
PythonAIpython
人工智能机器人EverydayWechat老李API图灵机器人:http://www.turingapi.com/(需求实名制认证,并每天免费数量只有100条)青云客智能聊天机器人:http://api.qingyunke.com/(无须申请,无数量限制,但有点智障,分手神器。分手神器,慎用)智能闲聊(腾讯):https://ai.qq.com/product/nlpchat.shtml(申请使用
- pytorch实现cifar10多分类总结
L_pyu
人工智能pytorch分类
cifar-10简介:CIFAR-10是一个常用的图像分类数据集,每张图片都是3×32×32,3通道彩色图片,分辨率32×32。它包含了10个不同类别,每个类别有6000张图像,其中5000张用于训练,1000张用于测试。这10个类别分别为:飞机、汽车、鸟类、猫、鹿、狗、青蛙、马、船和卡车。CIFAR-10分类任务是将这些图像正确地分类到它们所属的类别中。对于这个任务,可以使用深度学习模型,如卷积
- 自然语言处理(NLP)技术介绍
风吹晚风悠
gpt人工智能nlp自然语言处理
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
- 数据挖掘技术介绍
柒柒钏
数据挖掘数据挖掘人工智能
数据挖掘技术介绍分类聚类关联规则挖掘预测异常检测特征选择与降维文本挖掘序列模式挖掘深度学习集成学习数据挖掘(DataMining)是一种从大量数据中提取有用信息和模式的技术,旨在从数据中发现隐藏的规律、趋势或关系,从而为决策提供支持。分类定义:是一种监督学习方法,用于将数据分为不同的类别。功能:根据已标记的训练数据,学习一个模型,用于预测新数据的类别。方法:决策树、支持向量机、神经网络、逻辑回归、
- 深度学习在医疗影像诊断中的应用与实现
Evaporator Core
#DeepSeek快速入门人工智能#深度学习深度学习人工智能
引言随着人工智能技术的快速发展,深度学习在医疗领域的应用日益广泛,尤其是在医疗影像诊断方面。医疗影像数据量大、复杂度高,传统的诊断方法往往依赖于医生的经验,容易受到主观因素的影响。而深度学习通过自动学习特征,能够从海量数据中提取出有用的信息,辅助医生进行更精准的诊断。本文将探讨深度学习在医疗影像诊断中的应用,并通过代码示例展示如何实现一个简单的医疗影像分类模型。深度学习在医疗影像诊断中的应用1.图
- 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