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pizi0475
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ShiVa3D引擎是最通用的跨平台引擎,可以在Web浏览器运行并且也支持Windows,Mac,Linux,Wii,iPhone,iPad,Android,WebOS和AirplaySDK。该引擎支持SSL–securized插件扩展,很像PhysX引擎,FMOD声音库,ARToolkit和ScaleformHUD引擎。ClassicGeometry经典的图形处理支持多边形网,其中包括:-静态网格
- Farm3D- Learning Articulated 3D Animals by Distilling 2D Diffusion论文笔记
Im Bug
3d论文阅读
Farm3D:LearningArticulated3DAnimalsbyDistilling2DDiffusion1.Introduction最近的研究DreamFusion表明,可以通过text-imagegenerator提取高质量的三维模型,尽管该生成模型并未经过三维训练,但它仍然包含足够的信息以恢复三维形状。在本文中,展示了通过文本-图像生成模型可以获取更多信息,并获得关节模型化的三维对
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Adagrad(AdaptiveGradient)是一种自适应学习率的优化算法,专门设计用于在训练过程中自动调整每个参数的学习率。这种方法对于处理稀疏数据特别有效,并且非常适合那些需要频繁更新但很少使用的参数的学习任务。###Adagrad的核心思想Adagrad通过累积过去所有梯度平方的和来调整每个权重的学习率。具体来说,它为网络中的每个参数维护一个历史梯度平方和,然后用这个累积值来缩放当前的学
- DeepSeek R1 简单指南:架构、训练、本地部署和硬件要求
爱喝白开水a
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DeepSeek推出的LLM推理新策略DeepSeek最近发表的论文DeepSeek-R1中介绍了一种创新的方法,通过强化学习(RL)提升大型语言模型(LLM)的推理能力。这项研究在如何仅依靠强化学习而不是过分依赖监督式微调的情况下,增强LLM解决复杂问题的能力上,取得了重要进展。DeepSeek-R1技术概述模型架构DeepSeek-R1不是一个单独的模型,而是包括DeepSeek-R1-Zer
- 【python 机器学习】sklearn ROC曲线与AUC指标
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文章目录sklearnROC曲线与AUC指标1.什么是ROC曲线与AUC?通俗介绍:学术解释:2.在`sklearn`中绘制ROC曲线与计算AUC2.1导入库和数据2.2加载数据集2.3训练模型2.4预测概率2.5计算FPR、TPR和AUC2.6绘制ROC曲线3.解析ROC曲线和AUC值4.总结sklearnROC曲线与AUC指标在机器学习中,评估分类模型的性能不仅仅依赖于准确率,还需要使用一些更
- 月之暗面改进并开源了 Muon 优化算法,对行业有哪些影响?
互联网之路.
知识点开源算法
互联网各领域资料分享专区(不定期更新):Sheet正文月之暗面团队改进并开源的Muon优化算法在深度学习和大模型训练领域引发了广泛关注,其核心创新在于显著降低算力需求(相比AdamW减少48%的FLOPs)并提升训练效率,同时通过开源推动技术生态的共建。1.显著降低大模型训练成本,推动技术普惠算力需求锐减:Muon通过引入权重衰减和一致的RMS更新,解决了原始Muon在大规模训练中的稳定性问题,使
- 深度解析:大模型开源的真与假
rs勿忘初心
#AI大模型大模型开源闭源对比开源闭源区别
目录大模型企业开闭源策略各异开源大模型的定义与现状开源内容的局限性通常开放的内容实际未开放的关键内容法律与商业模式的约束开源许可证的重要性大模型的定制许可证及其限制性条款商业公司对开源大模型的策略和目的建立生态系统吸引开发者提升品牌形象保持竞争优势技术创新和改进技术与协助开发的挑战训练和推理过程的资源需求差异微调和衍生模型的技术实现及其局限性开源大模型在协作开发中的局限总结大模型的发展开启了AIG
- DeepSeek开源周第二弹:DeepEP如何用RDMA+FP8让MoE模型飞起来?
曦紫沐
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一、引言:MoE模型的通信瓶颈与DeepEP的诞生在混合专家(MoE)模型训练中,专家间的全对全(All-to-All)通信成为性能瓶颈。传统方案在跨节点传输时带宽利用率不足50%,延迟高达300μs以上。DeepSeek推出的DeepEP作为首个开源EP通信库,通过软硬件协同优化,将节点内通信带宽压榨至158GB/s(接近NVLink极限),跨节点RDMA延迟降至46GB/s,成为大模型训练/推
- BCT计算图论属性
皎皎如月明
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本文翻译了BCT官网给出的一些指导,同时包含本人在计算图论属性过程中的一些思考目前看到的教程中,大部分都只用一个确定的稀疏度来计算图论属性我更倾向于gretna那种采用稀疏度序列来计算AUC曲线下面积衡量不同稀疏度下组间差异的方法大部分图论属性都与网络稀疏度取值相关,只用一个稀疏度得到的指标在我看来是不够可靠的接下来我将提供BCT工具包的一些使用注意事项:1.检查矩阵(重要!!如果你的矩阵不符合使
- 利用DSPy优化LangChain RAG系统的实战指南
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利用DSPy优化LangChainRAG系统的实战指南技术背景介绍DSPy是一个用于大语言模型(LLMs)的出色框架,它引入了一个自动编译器,能够教会模型如何执行你程序中的声明性步骤。具体来说,DSPy编译器会在内部追踪你的程序,然后为大型语言模型(LLMs)创建高质量的提示(或为小型LLMs训练自动微调),以教会它们任务的步骤。感谢OmarKhattab的努力,现在DSPy可以与LangChai
- 使用LangChain与GPT4All模型进行交互
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技术背景介绍近年来,开源模型和框架在AI技术领域迅猛发展。GPT4All是一个开源的对话机器人生态系统,旨在为用户提供干净的助手数据,包括代码、故事和对话。这篇文章将介绍如何使用LangChain与GPT4All模型进行交互,以实现智能问答功能。核心原理解析GPT4All是基于大型语言模型(LLMs)的开源项目,通过训练大量干净的数据,能够生成高质量的对话和回答。LangChain是一种用于简化与
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伯牙碎琴
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一、大模型微调的基础知识1.什么是大模型微调?大模型微调(Fine-tuning)是指在预训练模型的基础上,针对特定的任务或数据集进行进一步训练的过程。预训练模型通常在大规模的通用数据上训练,具备广泛的语言理解和生成能力。通过微调,我们可以让模型更好地适应特定的领域或任务,例如情感分析、问答系统、文本生成等。2.为什么需要微调?适应特定任务:通用模型虽然功能强大,但在特定任务上可能表现不够精准。微
- 游戏语音趋势解析,社交互动有助于营造沉浸式体验
网易数智
IM即时通讯游戏人工智能音视频实时音视频信息与通信语音识别
语音交互的新架构出现2024年标志着对话语音AI取得了突破,出现了结合STT→LLM→TTS模型来聆听、推理和回应对话的协同语音系统。OpenAI的ChatGPT语音模式将语音转语音技术变成了现实,引入了基于音频和文本信息进行端到端预训练的模型,这些模型除了文本标记外,还能原生理解和生成音频。虽然OpenAI通过其RealtimeAPI实现的可能还不是完全端到端的,正如其演示中处理中断的挑战所证明
- 深度学习模型优化与医疗诊断应用突破
智能计算研究中心
其他
内容概要近年来,深度学习技术的迭代演进正在重塑医疗诊断领域的实践范式。随着PyTorch与TensorFlow等开源框架的持续优化,模型开发效率显著提升,为医疗场景下的复杂数据处理提供了技术基座。当前研究聚焦于迁移学习与模型压缩算法的协同创新,通过复用预训练模型的泛化能力与降低计算负载,有效解决了医疗数据样本稀缺与硬件资源受限的痛点问题。与此同时,自适应学习机制通过动态调整网络参数更新策略,在病理
- ZeRO分布式训练策略
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ZeRO分布式训练策略详解一、核心设计原理ZeRO(ZeroRedundancyOptimizer)是微软提出的分布式训练优化框架,与传统数据并行方法不同,ZeRO通过将模型的参数、梯度和优化器状态分散到多个设备上,从而实现内存和计算资源的高效利用。ZeRO通过三级分片策略消除内存冗余,实现超大规模模型训练。其核心演进路线分为三个阶段:1.1ZeRO-1:优化器状态分片分片对象:优化器参数(如Ad
- 《揭秘机器学习中的交叉验证:模型评估的基石》
人工智能机器学习
在机器学习的复杂领域中,构建一个精准有效的模型是众多从业者的核心目标。然而,模型的性能评估绝非易事,它关乎模型能否在实际应用中发挥作用,而交叉验证则是这一过程中的关键技术,是保障模型可靠性与泛化能力的重要手段。交叉验证的核心意义抵御过拟合风险在机器学习的训练过程中,模型可能会过度适应训练数据的细节和噪声,从而在新数据上表现不佳,这就是过拟合现象。交叉验证通过将数据集划分为多个子集,模型在不同子集上
- 扩散模型基本概念
AndrewHZ
深度学习新浪潮扩散模型计算机视觉流形学习生成式模型深度学习次深度学习人工智能
1.核心思想从最原始的DDPM来讲,扩散模型是用变分估计训练的马尔可夫链,相当于VAE+流模型。与标准化流相比,扩散模型的正向过程为预先定义的加噪过程,负责将图像x∼p(x)x\sim{p(x)}x∼
- 利用GPT开发应用005:Codex、Turbo、ChatGPT、GPT-4
翰墨之道
GPT开发GPT应用专栏GPT-1GPT-3GPT开发CodexTurboChatGPT
文章目录一、GPT-3Codex二、GPT-3.5Turbo二、ChatGPT三、GPT-4一、GPT-3Codex 2022年3月,OpenAI发布了GPT-3Codex的新版本。 这个新模型具有编辑和插入文本的能力。它们是通过截至2021年6月的数据进行训练的,并被描述为比之前版本更强大。到2022年11月底,OpenAI开始将这些模型称为GPT-3.5系列的一部分。 Codex系列模型
- ASFF算法
神笔馬良
Python入门知识深度学习人工智能
1.特征金字塔的缺点:对于单发检测器,在不同尺度上的不一致。2.采用启发式引导的特征选择:大实例通常与上层特征映射相关联,小实例与下层特征映射相关联。3.解决的问题:如果一幅图像同时包含大小目标,则不同层次特征之间的冲突往往占据特征金字塔的主要部分。这种不一致性干扰了训练过程中的梯度计算,降低了特征金字塔的有效性。4.这个问题存在的原因:当一个对象在某一层特征图中被赋值并被视为正值时,其他层特征图
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随着人工智能技术的发展,自然语言处理(NLP)领域中的对话系统逐渐成为研究的热点。为了提升对话系统的性能,需要大量的高质量对话数据来训练和优化模型。然而,中文对话数据相对于英文来说较为稀缺,且质量参差不齐,这限制了中文对话系统的发展。因此,构建大规模、高质量的中文对话数据集成为了一个迫切的需求。一、研究意义1、推动中文NLP发展:大规模高质量的中文对话数据集能够为中文自然语言处理领域的研究提供基础
- 【保姆级视频教程(二)】YOLOv12训练数据集构建:标签格式转换-划分-YAML 配置 避坑指南 | 小白也能轻松玩转目标检测!
一只云卷云舒
YOLOv12保姆级通关教程YOLO目标检测人工智能Ultralytics数据集YOLOv12小白教程
【2025全站首发】YOLOv12训练数据集构建:标签格式转换-划分-YAML配置避坑指南|小白也能轻松玩转目标检测!文章目录1.数据集准备1.1标签格式转换1.2数据集划分1.3yaml配置文件创建2.训练验证1.数据集准备示例数据集下载链接:PKU-Market-PCB数据集1.1标签格式转换cursorprompt请撰写一个py脚本。将@Annotations文件夹下的所有类别的xml格式的
- DeepSeek全栈接入指南:从零到生产环境的深度实践
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DeepSeek部署AIDeepSeek人工智能深度学习机器学习
第一章:DeepSeek技术体系全景解析1.1认知DeepSeek技术生态DeepSeek作为新一代人工智能技术平台,构建了覆盖算法开发、模型训练、服务部署的全链路技术栈。其核心能力体现在:1.1.1多模态智能引擎自然语言处理:支持文本生成(NLG)、语义理解(NLU)、情感分析等计算机视觉:提供图像分类、目标检测、OCR识别等CV能力语音交互:包含语音识别(ASR)、语音合成(TTS)及声纹识别
- Python常用代码
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1.求三角形面积(海伦公式)importmatha,b,c=eval(input())ifa+b>canda+c>bandb+c>a:p=(a+b+c)/2.0area=math.sqrt(p*(p-a)*(p-b)*(p-c))print("%.2f"%area)else:print("不能构成三角形")2.求输入的正整数的各位数字之和n=int(input())total=0whilen>0:
- 2025,AI变现有哪些机遇与挑战?
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大模型的能力边界在不断拓宽,主流云端大模型普遍具备了多模态推理能力。技术路线上,也不再局限于算力堆叠,而是探索强化学习、符号推理、类脑计算等新路径。并且,投入更小、更垂直的小模型涌现,为特定领域的应用提供了更高效的解决方案。与此同时,我国大模型领域仍然存在多方面痛点,例如:云端训练成本高、高端算力存在“卡脖子”风险、优质数据匮乏、人才缺口、AI算法开源生态仍需强化、数据安全和隐私问题等等,仍是市场
- haclon模板匹配
CallZhang210
haclon视觉检测
*打开窗口dev_open_window(0,0,512,512,'black',WindowHandle)*显示图像(用于创建模板的图像)read_image(Image,'D:/训练照片/4.png')dev_display(Image)*在图像上手动绘制ROI,即选择绘制的模板区域draw_rectangle1(WindowHandle,Row1,Column1,Row2,Column2)*
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路野yue
机器学习人工智能深度学习
自编码器(Autoencoders):自编码器由编码器和解码器组成,编码器将输入数据压缩为低维表示,解码器将其还原为原始数据。通过训练,自编码器能够学习数据的有效表示,常用于降维和特征提取。相比于独立模型,它的输入输出更灵活,且可以在输入完成后在完成解码。1.基本结构自编码器由两部分组成:编码器(Encoder):将输入数据压缩为低维表示(编码)。解码器(Decoder):从编码中重建原始数据。2
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逐界星辰2025计算机科研深度学习论文阅读笔记
文章目录问题背景数据预处理神经网络模型模型性能知识点积累英语单词积累问题背景随着神经网络变得更深(层数变多),模型的训练过程也会变得更加困难。当神经网络的深度增加,就会出现梯度消失和梯度下降现象,妨碍模型的收敛。不过,这种情况可以通过归一化的模型初始化和中间的归一化层基本解决。但是,尽管在增加了归一化技术的情况下很深的神经网络可以收敛,又出现了另外一个问题,即随着模型深度的增加,模型的准确率反而下
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大语言模型原理与工程实践:Transformer大语言模型预训练关键词:大语言模型、预训练、Transformer、自监督学习、计算资源、数据处理文章目录大语言模型原理与工程实践:Transformer大语言模型预训练1.背景介绍1.1问题的由来1.2研究现状1.3研究意义1.4本文结构2.核心概念与联系2.1大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)2.2预训练(Pre-tr
- 大模型核心技术原理: Transformer架构详解!
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transformer架构深度学习人工智能学习机器学习算法
在大模型发展历程中,有两个比较重要点:第一,Transformer架构。它是模型的底座,但Transformer不等于大模型,但大模型的架构可以基于Transformer;第二,GPT。严格意义上讲,GPT可能不算是一个模型,更像是一种预训练范式,它本身模型架构是基于Transformer,但GPT引入了“预测下一个词”的任务,即不断通过前文内容预测下一个词。之后,在大量的数据上进行学习才达到大模
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21.解释模型容量与过拟合的关系,如何在理论上平衡两者?模型容量与过拟合的关系模型容量指的是模型能够学习的复杂模式的能力,通常与模型的参数数量、网络结构的复杂度等相关。过拟合是指模型在训练数据上表现很好,但在未见过的测试数据上表现不佳。当模型容量较低时,模型可能无法学习到数据中的复杂模式,导致欠拟合,即在训练集和测试集上的表现都较差。随着模型容量的增加,模型能够学习到更复杂的模式,在训练集上的表现
- js动画html标签(持续更新中)
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1.jQuery 效果 - animate() 方法 改变 "div" 元素的高度: $(".btn1").click(function(){ $("#box").animate({height:"300px
- springMVC学习笔记
caoyong
springMVC
1、搭建开发环境
a>、添加jar文件,在ioc所需jar包的基础上添加spring-web.jar,spring-webmvc.jar
b>、在web.xml中配置前端控制器
<servlet>
&nbs
- POI中设置Excel单元格格式
107x
poistyle列宽合并单元格自动换行
引用:http://apps.hi.baidu.com/share/detail/17249059
POI中可能会用到一些需要设置EXCEL单元格格式的操作小结:
先获取工作薄对象:
HSSFWorkbook wb = new HSSFWorkbook();
HSSFSheet sheet = wb.createSheet();
HSSFCellStyle setBorder = wb.
- jquery 获取A href 触发js方法的this参数 无效的情况
一炮送你回车库
jquery
html如下:
<td class=\"bord-r-n bord-l-n c-333\">
<a class=\"table-icon edit\" onclick=\"editTrValues(this);\">修改</a>
</td>"
j
- md5
3213213333332132
MD5
import java.security.MessageDigest;
import java.security.NoSuchAlgorithmException;
public class MDFive {
public static void main(String[] args) {
String md5Str = "cq
- 完全卸载干净Oracle11g
sophia天雪
orale数据库卸载干净清理注册表
完全卸载干净Oracle11g
A、存在OUI卸载工具的情况下:
第一步:停用所有Oracle相关的已启动的服务;
第二步:找到OUI卸载工具:在“开始”菜单中找到“oracle_OraDb11g_home”文件夹中
&
- apache 的access.log 日志文件太大如何解决
darkranger
apache
CustomLog logs/access.log common 此写法导致日志数据一致自增变大。
直接注释上面的语法
#CustomLog logs/access.log common
增加:
CustomLog "|bin/rotatelogs.exe -l logs/access-%Y-%m-d.log 
- Hadoop单机模式环境搭建关键步骤
aijuans
分布式
Hadoop环境需要sshd服务一直开启,故,在服务器上需要按照ssh服务,以Ubuntu Linux为例,按照ssh服务如下:
sudo apt-get install ssh
sudo apt-get install rsync
编辑HADOOP_HOME/conf/hadoop-env.sh文件,将JAVA_HOME设置为Java
- PL/SQL DEVELOPER 使用的一些技巧
atongyeye
javasql
1 记住密码
这是个有争议的功能,因为记住密码会给带来数据安全的问题。 但假如是开发用的库,密码甚至可以和用户名相同,每次输入密码实在没什么意义,可以考虑让PLSQL Developer记住密码。 位置:Tools菜单--Preferences--Oracle--Logon HIstory--Store with password
2 特殊Copy
在SQL Window
- PHP:在对象上动态添加一个新的方法
bardo
方法动态添加闭包
有关在一个对象上动态添加方法,如果你来自Ruby语言或您熟悉这门语言,你已经知道它是什么...... Ruby提供给你一种方式来获得一个instancied对象,并给这个对象添加一个额外的方法。
好!不说Ruby了,让我们来谈谈PHP
PHP未提供一个“标准的方式”做这样的事情,这也是没有核心的一部分...
但无论如何,它并没有说我们不能做这样
- ThreadLocal与线程安全
bijian1013
javajava多线程threadLocal
首先来看一下线程安全问题产生的两个前提条件:
1.数据共享,多个线程访问同样的数据。
2.共享数据是可变的,多个线程对访问的共享数据作出了修改。
实例:
定义一个共享数据:
public static int a = 0;
- Tomcat 架包冲突解决
征客丶
tomcatWeb
环境:
Tomcat 7.0.6
win7 x64
错误表象:【我的冲突的架包是:catalina.jar 与 tomcat-catalina-7.0.61.jar 冲突,不知道其他架包冲突时是不是也报这个错误】
严重: End event threw exception
java.lang.NoSuchMethodException: org.apache.catalina.dep
- 【Scala三】分析Spark源代码总结的Scala语法一
bit1129
scala
Scala语法 1. classOf运算符
Scala中的classOf[T]是一个class对象,等价于Java的T.class,比如classOf[TextInputFormat]等价于TextInputFormat.class
2. 方法默认值
defaultMinPartitions就是一个默认值,类似C++的方法默认值
- java 线程池管理机制
BlueSkator
java线程池管理机制
编辑
Add
Tools
jdk线程池
一、引言
第一:降低资源消耗。通过重复利用已创建的线程降低线程创建和销毁造成的消耗。第二:提高响应速度。当任务到达时,任务可以不需要等到线程创建就能立即执行。第三:提高线程的可管理性。线程是稀缺资源,如果无限制的创建,不仅会消耗系统资源,还会降低系统的稳定性,使用线程池可以进行统一的分配,调优和监控。
- 关于hql中使用本地sql函数的问题(问-答)
BreakingBad
HQL存储函数
转自于:http://www.iteye.com/problems/23775
问:
我在开发过程中,使用hql进行查询(mysql5)使用到了mysql自带的函数find_in_set()这个函数作为匹配字符串的来讲效率非常好,但是我直接把它写在hql语句里面(from ForumMemberInfo fm,ForumArea fa where find_in_set(fm.userId,f
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-迭代器模式-Iterator
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.Arrays;
import java.util.List;
/**
* Iterator模式提供一种方法顺序访问一个聚合对象中各个元素,而又不暴露该对象内部表示
*
* 个人觉得,为了不暴露该
- 常用SQL
chenjunt3
oraclesqlC++cC#
--NC建库
CREATE TABLESPACE NNC_DATA01 DATAFILE 'E:\oracle\product\10.2.0\oradata\orcl\nnc_data01.dbf' SIZE 500M AUTOEXTEND ON NEXT 50M EXTENT MANAGEMENT LOCAL UNIFORM SIZE 256K ;
CREATE TABLESPA
- 数学是科学技术的语言
comsci
工作活动领域模型
从小学到大学都在学习数学,从小学开始了解数字的概念和背诵九九表到大学学习复变函数和离散数学,看起来好像掌握了这些数学知识,但是在工作中却很少真正用到这些知识,为什么?
最近在研究一种开源软件-CARROT2的源代码的时候,又一次感觉到数学在计算机技术中的不可动摇的基础作用,CARROT2是一种用于自动语言分类(聚类)的工具性软件,用JAVA语言编写,它
- Linux系统手动安装rzsz 软件包
daizj
linuxszrz
1、下载软件 rzsz-3.34.tar.gz。登录linux,用命令
wget http://freeware.sgi.com/source/rzsz/rzsz-3.48.tar.gz下载。
2、解压 tar zxvf rzsz-3.34.tar.gz
3、安装 cd rzsz-3.34 ; make posix 。注意:这个软件安装与常规的GNU软件不
- 读源码之:ArrayBlockingQueue
dieslrae
java
ArrayBlockingQueue是concurrent包提供的一个线程安全的队列,由一个数组来保存队列元素.通过
takeIndex和
putIndex来分别记录出队列和入队列的下标,以保证在出队列时
不进行元素移动.
//在出队列或者入队列的时候对takeIndex或者putIndex进行累加,如果已经到了数组末尾就又从0开始,保证数
- C语言学习九枚举的定义和应用
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c
枚举的定义
# include <stdio.h>
enum WeekDay
{
MonDay, TuesDay, WednesDay, ThursDay, FriDay, SaturDay, SunDay
};
int main(void)
{
//int day; //day定义成int类型不合适
enum WeekDay day = Wedne
- Vagrant 三种网络配置详解
dcj3sjt126com
vagrant
Forwarded port
Private network
Public network
Vagrant 中一共有三种网络配置,下面我们将会详解三种网络配置各自优缺点。
端口映射(Forwarded port),顾名思义是指把宿主计算机的端口映射到虚拟机的某一个端口上,访问宿主计算机端口时,请求实际是被转发到虚拟机上指定端口的。Vagrantfile中设定语法为:
c
- 16.性能优化-完结
frank1234
性能优化
性能调优是一个宏大的工程,需要从宏观架构(比如拆分,冗余,读写分离,集群,缓存等), 软件设计(比如多线程并行化,选择合适的数据结构), 数据库设计层面(合理的表设计,汇总表,索引,分区,拆分,冗余等) 以及微观(软件的配置,SQL语句的编写,操作系统配置等)根据软件的应用场景做综合的考虑和权衡,并经验实际测试验证才能达到最优。
性能水很深, 笔者经验尚浅 ,赶脚也就了解了点皮毛而已,我觉得
- Word Search
hcx2013
search
Given a 2D board and a word, find if the word exists in the grid.
The word can be constructed from letters of sequentially adjacent cell, where "adjacent" cells are those horizontally or ve
- Spring4新特性——Web开发的增强
jinnianshilongnian
springspring mvcspring4
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安装配置tengine并设置开机启动
liuxingguome
centos
yum install gcc-c++
yum install pcre pcre-devel
yum install zlib zlib-devel
yum install openssl openssl-devel
Ubuntu上可以这样安装
sudo aptitude install libdmalloc-dev libcurl4-opens
- 第14章 工具函数(上)
onestopweb
函数
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/
- Xelsius 2008 and SAP BW at a glance
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BOXelsius
Xelsius提供了丰富多样的数据连接方式,其中为SAP BW专属提供的是BICS。那么Xelsius的各种连接的优缺点比较以及Xelsius是如何直接连接到BEx Query的呢? 以下Wiki文章应该提供了全面的概览。
http://wiki.sdn.sap.com/wiki/display/BOBJ/Xcelsius+2008+and+SAP+NetWeaver+BW+Co
- oracle表空间相关
tongsh6
oracle
在oracle数据库中,一个用户对应一个表空间,当表空间不足时,可以采用增加表空间的数据文件容量,也可以增加数据文件,方法有如下几种:
1.给表空间增加数据文件
ALTER TABLESPACE "表空间的名字" ADD DATAFILE
'表空间的数据文件路径' SIZE 50M;
&nb
- .Net framework4.0安装失败
yangjuanjava
.netwindows
上午的.net framework 4.0,各种失败,查了好多答案,各种不靠谱,最后终于找到答案了
和Windows Update有关系,给目录名重命名一下再次安装,即安装成功了!
下载地址:http://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?id=17113
方法:
1.运行cmd,输入net stop WuAuServ
2.点击开