ooop～
ooop～

StanfordCoreNLP使用遇到的问题

  1. 下载了处理中文的.jar包，但是输出结果不显示中文汉字
    原因：使用的2016-10-30版本过于老旧，重新下载了2018-10-05
  2. 使用NER模块出现requests.exceptions.ConnectionError: ('Connection aborted.'ConnectionResetError(10054, '远程主机强迫关闭了一个进程）
    暂时还没有解决

你可能感兴趣的:(StanfordCoreNLP,命名实体识别,自然语言处理)

  • 使用DashVector作为LangChain中的VectorStore插件 dgay_hua langchainpython
    背景介绍DashVector是一个支持高维稠密和稀疏向量的全托管向量数据库服务，支持实时插入和过滤搜索。它能够自动扩展并适应不同的应用需求。这使得DashVector在需要高效处理和搜索向量数据的应用中非常有价值，特别是在自然语言处理和推荐系统等领域。本篇文章将展示如何在LangChain生态系统中利用DashVector。主要内容包括DashVector的安装和配置，以及其作为VectorSto
  • 使用Hugging Face Text Embeddings Inference进行文本嵌入推理 dgay_hua python
    在自然语言处理中，文本嵌入是一个重要的技术，它将文本转换为可以由机器学习算法处理的数字向量。在这篇文章中，我们将探讨如何使用HuggingFace的TextEmbeddingsInference（TEI）工具包来部署和服务开源文本嵌入和序列分类模型。TEI支持高性能提取，包括常用的嵌入模型如FlagEmbedding、Ember、GTE和E5。技术背景介绍文本嵌入在现代NLP任务中起着关键作用，它
  • Objective-C实现NLP中文分词（附完整源码） 源代码大师 Objective-C实战教程自然语言处理objective-c中文分词
    Objective-C实现NLP中文分词实现中文分词（NLP中的重要任务之一）在Objective-C中需要处理文本的切分和识别词语边界。尽管Objective-C在自然语言处理（NLP）领域并不常见，但通过合理的算法设计和数据结构，可以实现基本的中文分词功能。本文将介绍如何使用基于字典的最大匹配算法（MaximumMatchingAlgorithm），例如正向最大匹配（ForwardMaximu
  • 最全中文对话数据集（不定期更新） 数据猎手小k 人工智能大数据
    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
  • DeepSeek全栈接入指南：从零到生产环境的深度实践 量子纠缠BUG 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
  • 微调 LLM （RLHF + DPO） 人工智能
    微调LLM（RLHF+DPO）使用强化学习（RL）根据人类反馈微调大语言模型（即RLHF）的方法，以及一种更有效的改进方法（即DPO）。一、GPT-3与InstructGPT2020年，OpenAI发布了GPT-3，这是一种大型语言模型（LLM），只需查看几个示例即可执行任意自然语言处理（NLP）任务。这包括为模型编写巧妙的输入（即提示），使其执行所需的任务（例如翻译、问答和完形填空任务）。尽管G
  • 注意力机制（Attention Mechanism）详细分类与介绍 Jason_Orton 分类数据挖掘人工智能
    注意力机制（AttentionMechanism）是近年来在深度学习中非常流行的一种技术，特别是在自然语言处理（NLP）、计算机视觉等任务中，具有显著的效果。它的核心思想是模仿人类在处理信息时的注意力分配方式，根据不同部分的重要性给予不同的关注程度。1.注意力机制的背景与动机在传统的深度学习模型（如RNN、CNN等）中，信息处理通常是按照固定的规则和结构进行的，模型对输入的各个部分给予相同的关注。
  • 深度学习-自学手册 谁用了尧哥这个昵称 AI深度学习
    人工智能机器学习神经网络前馈神经网络：没有回路的反馈神经网络：有回路的DNN深度神经网络CNN卷积神经网络RNN循环神经网络LSTM是RNN的一种，长短期记忆网络自然语言处理神经网络神经元-分类器Hebb学习方法，随机–类似SGD一篇神经网络入门BP反向传播，表示很复杂的函数/空间分布从最后一层往前调整参数，反复循环该操作y=a(wx+b)x输入y输出a激活函
  • 自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）的主要应用及核心技术 彬彬侠 自然语言处理NLP自然语言处理
    自然语言处理（NLP）是人工智能（AI）的一个重要分支，旨在让计算机能够理解、生成和处理人类语言。NLP在多个领域有着广泛的应用，并结合了多种先进的技术，包括机器学习（ML）、深度学习（DL）、统计模型以及规则方法。1.自然语言处理的主要应用1.1机器翻译（MachineTranslation,MT）应用场景：在线翻译：GoogleTranslate、DeepL、BaiduTranslate。跨语
  • 如何选择AI外呼产品？技术人必看的五大核心指标 MARS_AI_ 人工智能自然语言处理语音识别信息与通信nlp
    随着AI技术的快速发展，AI外呼产品逐渐成为企业客户沟通与业务拓展的利器。然而，面对市场上琳琅满目的解决方案，如何选择一款真正适合自身业务的AI外呼产品？本文从技术视角出发，结合实际应用场景，总结出五大核心评估指标，助你科学决策。一、技术核心：从算法到落地的关键AI外呼产品的核心能力取决于其底层技术架构，尤其是自然语言处理（NLP）与大模型技术的应用水平。以下是不同技术方案的对比：技术选型建议：•
  • 29、深度学习-自学之路-深入理解-NLP自然语言处理-做一个完形填空，让机器学习更多的内容程序展示 小宇爱 深度学习-自学之路深度学习自然语言处理机器学习
    importsys,random,mathfromcollectionsimportCounterimportnumpyasnpnp.random.seed(1)random.seed(1)f=open('reviews.txt')raw_reviews=f.readlines()f.close()tokens=list(map(lambdax:(x.split("")),raw_reviews)
  • 泛微全面接入DeepSeek大模型，助力组织升级数智化应用场景 泛微OA办公系统 泛微DeepSeek
    近日，泛微公司旗下所有产品全面接入DeepSeek大模型，借助泛微2024年发布的数智大脑Xiaoe.AI，可快捷方便为客户搭建“DeepSeek大模型+专业小模型+智能体”的数智底座，并可量身定制更安全、高效、国产化的数智化解决方案，助力组织管理与业务、财务一体化数智运营升级。在接入DeepSeek大模型后，泛微将借助DeepSeek强大的自然语言处理、机器学习、推理等能力，显著提升泛微各项产品
  • 深度学习的前沿与挑战：从基础到最新进展 Jason_Orton 深度学习人工智能数据挖掘机器学习
    目录引言什么是深度学习？深度学习的工作原理深度学习的关键技术1.卷积神经网络（CNN）2.循环神经网络（RNN）3.生成对抗网络（GAN）4.变分自编码器（VAE）5.自注意力机制与Transformer深度学习的应用1.计算机视觉2.自然语言处理（NLP）3.语音识别与合成4.推荐系统5.医学影像分析深度学习面临的挑战结语引言深度学习（DeepLearning）近年来成为人工智能领域的核心技术之
  • 深度学习：从神经网络到智能应用 Jason_Orton 深度学习神经网络人工智能机器学习
    目录引言一.什么是深度学习？二.深度学习的基本原理1.神经网络的组成2.激活函数3.反向传播（Backpropagation）三.深度学习的常见模型四.深度学习的应用场景五.深度学习的挑战与未来结语引言深度学习（DeepLearning）作为机器学习的一个分支，近年来在人工智能领域取得了革命性的进展。无论是语音识别、图像识别，还是自动驾驶、自然语言处理，深度学习都在推动着技术的发展和行业的变革。那
  • 如何利用GPT创作诗歌与短篇故事赚钱
    在当今社会，人工智能技术已经广泛应用于各个领域，其中包括创意写作。GenerativePre-trainedTransformer（GPT）作为一种强大的自然语言处理工具，为普通人提供了创作诗歌和短篇故事的新途径，并能够通过这些创作实现赚钱的机会。如何利用GPT进行诗歌和短篇故事创作？生成创作：GPT能够根据输入的提示或主题生成连贯、富有想象力的文本。对于诗歌，你可以给出一些词语或主题，让GPT根
  • 【AI视野·今日NLP 自然语言处理论文速览 第八十期】Fri, 1 Mar 2024 hitrjj LLMNLPPapers人工智能自然语言处理NLPLLM大语言模型
    AI视野·今日CS.NLP自然语言处理论文速览Fri,1Mar2024Totally67papers上期速览✈更多精彩请移步主页DailyComputationandLanguagePapersLooseLIPSSinkShips:AskingQuestionsinBattleshipwithLanguage-InformedProgramSamplingAuthorsGabrielGrand,V
  • DeepSeek API是什么 兔兔爱学习兔兔爱学习 大模型pythonprompt算法
    DeepSeekAPI是一个提供人工智能服务的接口，它允许开发者通过简单的API调用来实现各种高级的自然语言处理（NLP）任务，如文本生成、对话系统、文本摘要、问答系统等。DeepSeekAPI通常基于先进的大模型，如Transformer架构的模型，提供了强大的语言理解和生成能力。DeepSeekAPI的特点易于集成：开发者可以通过简单的HTTP请求调用API，无需深入了解底层模型的具体实现。高
  • DeepSeek各模型现有版本对比分析 墨染夜雨笺 DeepSeekAI
    文章目录一、基础模型系列：V1到V3的演进二、专用模型系列：推理与多模态三、版本选型与商业化趋势DeepSeek作为最近特别火爆的模型，本文将对DeepSeek现有的主要版本进行对比分析,涵盖参数规模、训练数据、功能改进、应用场景和性能表现等方面。一、基础模型系列：V1到V3的演进DeepSeek-V1发布时间：2024年1月特点：首代模型，专注于自然语言处理（NLP）和编码任务，支持128K标记
  • 使用 LangChain 与 Solar LLM 的快速集成示例 qahaj langchainpython开发语言
    在本篇文章中，我们将深入探讨如何通过LangChain框架与SolarLLM（已弃用）进行集成。这虽然是一个过时的示例，但仍然可以帮助我们掌握如何使用类似的模型连接器设计结构化的语言模型调用流程。更重要的是，我们还会通过实际代码，展示集成的实现过程。一、技术背景介绍LangChain是一个强大的框架，它可以帮助开发者轻松集成不同的自然语言处理(NLP)模型，并构建复杂的链式推理任务。SolarLL
  • 百度文心大模型API保姆级教程：从入门到实战 海棠AI实验室 智元启示录百度API文心大模型
    目录文心大模型简介文心大模型vs.OpenAIGPT系列应用构建实例API集成详细步骤准备工作获取AccessToken发起API请求API的调试和常见问题的解决进阶应用安全性和最佳实践总结与未来展望随着大型语言模型（LLMs）在全球范围内的兴起，百度文心大模型（ERNIE）已成为人工智能领域的一颗耀眼新星。对标OpenAI的GPT系列，文心大模型致力于为中文用户提供卓越的自然语言处理能力，广泛赋
  • 【人工智能数学基础篇】线性代数基础学习：深入解读矩阵及其运算 猿享天开 人工智能基础知识学习线性代数人工智能学习矩阵及其运算
    矩阵及其运算：人工智能入门数学基础的深入解读引言线性代数是人工智能（AI）和机器学习的数学基础，而矩阵作为其核心概念之一，承担着数据表示、变换和运算的重任。矩阵不仅在数据科学中广泛应用，更是神经网络、图像处理、自然语言处理等领域的重要工具。本文将深入探讨矩阵的基本概念、性质及其运算，通过详细的数学公式、推导过程和代码示例，帮助读者更好地理解矩阵在AI中的应用。第一章：矩阵的基本概念1.1矩阵的定义
  • 全市场大模型分类及对比分析报告 早退的程序员 分类数据挖掘人工智能
    全市场大模型分类及对比分析报告1.引言随着人工智能技术的飞速发展，大模型（LargeModels）已成为推动AI进步的核心力量。大模型凭借其强大的计算能力和海量数据处理能力，在自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、语音识别等领域取得了显著成果。本报告将对全市场中几类主要的大模型进行分类和对比分析，探讨其技术特点、应用场景及未来发展趋势。2.大模型分类根据模型架构、训练目标和应用领域，全市场的
  • 深度求索DeepSeek：AI大模型的全域应用与技术突破 量子纠缠BUG DeepSeek部署DeepSeekAI人工智能easyui前端
    ——从政务到医疗，解析国产大模型的创新实践与未来图景引言：DeepSeek的技术定位与行业价值DeepSeek（深度求索）作为中国AI领域的新锐力量，凭借"低成本、高精度、强场景适配"的差异化优势，在短短两年内实现了从技术研发到行业落地的跨越式发展。其基于DeepSeek-R1系列大模型的创新架构，以600万美元的超低训练成本（仅为OpenAI同类模型的1/30）3，在自然语言处理、逻辑推理、多模
  • ai大模型自动化测试-TensorFlow Testing 测试模型实例 小赖同学啊 人工智能自动化测试(apppcAPI)python人工智能tensorflowpython
    AI大模型自动化测试是确保模型质量、可靠性和性能的关键环节，以下将从测试流程、测试内容、测试工具及测试挑战与应对几个方面进行详细介绍：测试流程测试计划制定确定测试目标：明确要测试的AI大模型的具体功能、性能、安全性等方面的目标，例如评估模型在特定任务上的准确率、召回率等。定义测试范围：界定测试所涵盖的模型功能模块、数据类型、应用场景等，比如是否包括图像识别、自然语言处理等不同功能。规划测试资源：确
  • 解读 DeepSeek 关键 RL 算法 GRPO 进一步有进一步的欢喜 LLM算法DeepSeekGRPO
    DeepSeekGRPO：面向超大规模RLHF的梯度正则化策略优化算法引言在当下人工智能蓬勃发展的浪潮里，DeepSeek无疑是一颗耀眼的明星，频繁出现在各类科技前沿讨论中，热度持续攀升。从惊艳的模型表现，到不断拓展的应用场景，DeepSeek正以强劲之势重塑着行业格局。大家不难发现，无论是复杂的自然语言处理任务，还是充满挑战的智能推理难题，DeepSeek都能展现出卓越的性能。而这斐然成绩的背后
  • 【深度学习】Transformer入门：通俗易懂的介绍 知识靠谱 深度学习深度学习transformer人工智能
    【深度学习】Transformer入门：通俗易懂的介绍一、引言二、从前的“读句子”方式三、Transformer的“超级阅读能力”四、Transformer是怎么做到的？五、Transformer的“多视角”能力六、Transformer的“位置记忆”七、Transformer的“翻译流程”八、Transformer为什么这么厉害？九、Transformer的应用十、总结一、引言在自然语言处理（N
  • Python常见库的使用 浪子西科 Pythonpython开发语言
    文章目录人工智能与机器学习1.NumPy2.Pandas3.Scikit-learn4.TensorFlow5.PyTorch数据可视化1.Matplotlib2.Seaborn网络请求与爬虫1.Requests2.Scrapy自动化测试1.unittest2.pytest自然语言处理1.NLTK2.SpaCy数据库操作1.SQLite32.SQLAlchemy日期和时间处理1.datetime2
  • OpenAI: 人工智能领域的领军企业 2401_87458718 人工智能
    OpenAI简介OpenAI是一家位于美国旧金山的人工智能研究实验室,成立于2015年。作为人工智能领域的领军企业,OpenAI致力于开发安全友好的通用人工智能(AGI),其使命是确保人工通用智能能够造福全人类。自成立以来,OpenAI在自然语言处理、计算机视觉、强化学习等多个人工智能领域取得了突破性进展,推出了一系列广受关注的AI模型和产品。OpenAI的发展历程OpenAI由埃隆·马斯克、山姆
  • Python微调DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B模型：使用Transformers和PyTorch进行训练 煤炭里de黑猫 pytorchpython人工智能机器学习
    前言近年来，基于Transformer架构的预训练语言模型如GPT、BERT等已经取得了显著的成果，广泛应用于自然语言处理（NLP）的各个领域。为了让这些模型更加适应特定任务，我们通常会进行微调（Fine-tuning）。本博客将详细介绍如何微调一个名为Qwen-1.5B的模型，使用HuggingFace的Transformers库与PyTorch框架来实现。我们将通过一步步的代码解析，帮助你理解
  • 学习心得体会：深入探讨大语言模型的世界——读《自然语言处理：大模型理论与实践》（预览版）有感 Nuyoah_610 自然语言处理学习语言模型
    《自然语言处理：大模型理论与实践》（预览版）由赵宇教授编写，是一本深入探讨大语言模型世界的专业著作。作为一名正在学习和研究自然语言处理的学生，这本书为我提供了宝贵的理论基础和实践指导。《自然语言处理：大模型理论与实践》教材官网：首页|自然语言处理：大模型理论与实践赵宇教授简介西南财经大学教授，博导，四川省学术和技术带头人后备人选，金融智能与金融工程四川省重点实验室副主任，通用人工智能与数字经济创新
  • 深入浅出Java Annotation(元注解和自定义注解） Josh_Persistence Java Annotation元注解自定义注解
    一、基本概述     　　 Annontation是Java5开始引入的新特征。中文名称一般叫注解。它提供了一种安全的类似注释的机制，用来将任何的信息或元数据（metadata）与程序元素（类、方法、成员变量等）进行关联。   　　更通俗的意思是为程序的元素（类、方法、成员变量）加上更直观更明了的说明，这些说明信息是与程序的业务逻辑无关，并且是供指定的工具或
  • mysql优化特定类型的查询 annan211 java工作mysql
    本节所介绍的查询优化的技巧都是和特定版本相关的，所以对于未来mysql的版本未必适用。 1 优化count查询 对于count这个函数的网上的大部分资料都是错误的或者是理解的都是一知半解的。在做优化之前我们先来看看 真正的count()函数的作用到底是什么。 count()是一个特殊的函数，有两种非常不同的作用，他可以统计某个列值的数量，也可以统计行数。 在统
  • MAC下安装多版本JDK和切换几种方式 棋子chessman jdk
    环境： MAC AIR,OS X 10.10,64位   历史： 过去 Mac 上的 Java 都是由 Apple 自己提供，只支持到 Java 6，并且OS X 10.7 开始系统并不自带（而是可选安装）（原自带的是1.6）。 后来 Apple 加入 OpenJDK 继续支持 Java 6，而 Java 7 将由 Oracle 负责提供。   在终端中输入jav
  • javaScript （1） Array_06 JavaScriptjava浏览器
    JavaScript 1、运算符 　　运算符就是完成操作的一系列符号，它有七类： 　　赋值运算符（=,+=,-=,*=,/=,%=,<<=,>>=,|=,&=）、算术运算符(+,-,*,/,++,--,%)、比较运算符(>,<,<=,>=,==,===,!=,!==)、逻辑运算符(||,&&,!)、条件运算(?:)、位
  • 国内顶级代码分享网站 袁潇含 javajdkoracle.netPHP
           现在国内很多开源网站感觉都是为了利益而做的                  当然利益是肯定的,否则谁也不会免费的去做网站      &
  • Elasticsearch、MongoDB和Hadoop比较 随意而生 mongodbhadoop搜索引擎
      IT界在过去几年中出现了一个有趣的现象。很多新的技术出现并立即拥抱了“大数据”。稍微老一点的技术也会将大数据添进自己的特性，避免落大部队太远，我们看到了不同技术之间的边际的模糊化。假如你有诸如Elasticsearch或者Solr这样的搜索引擎，它们存储着JSON文档，MongoDB存着JSON文档，或者一堆JSON文档存放在一个Hadoop集群的HDFS中。你可以使用这三种配
  • mac os 系统科研软件总结 张亚雄 mac os
    1.1 Microsoft Office for Mac 2011      大客户版，自行搜索。      1.2 Latex （MacTex）:      系统环境：https://tug.org/mactex/     &nb
  • Maven实战（四）生命周期 AdyZhang maven
    1. 三套生命周期     Maven拥有三套相互独立的生命周期，它们分别为clean，default和site。 每个生命周期包含一些阶段，这些阶段是有顺序的，并且后面的阶段依赖于前面的阶段，用户和Maven最直接的交互方式就是调用这些生命周期阶段。 以clean生命周期为例，它包含的阶段有pre-clean, clean 和 post
  • Linux下Jenkins迁移 aijuans Jenkins
    1. 将Jenkins程序目录copy过去      源程序在/export/data/tomcatRoot/ofctest-jenkins.jd.com下面            tar -cvzf jenkins.tar.gz ofctest-jenkins.jd.com &
  • request.getInputStream()只能获取一次的问题 ayaoxinchao requestInputstream
    问题：在使用HTTP协议实现应用间接口通信时，服务端读取客户端请求过来的数据，会用到request.getInputStream()，第一次读取的时候可以读取到数据，但是接下来的读取操作都读取不到数据   原因： 1. 一个InputStream对象在被读取完成后，将无法被再次读取，始终返回-1； 2. InputStream并没有实现reset方法（可以重
  • 数据库SQL优化大总结之 百万级数据库优化方案 BigBird2012 SQL优化
    网上关于SQL优化的教程很多，但是比较杂乱。近日有空整理了一下，写出来跟大家分享一下，其中有错误和不足的地方，还请大家纠正补充。 这篇文章我花费了大量的时间查找资料、修改、排版，希望大家阅读之后，感觉好的话推荐给更多的人，让更多的人看到、纠正以及补充。 1.对查询进行优化，要尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。 2.应尽量避免在 where
  • jsonObject的使用 bijian1013 javajson
            在项目中难免会用java处理json格式的数据，因此封装了一个JSONUtil工具类。 JSONUtil.java package com.bijian.json.study; import java.util.ArrayList; import java.util.Date; import java.util.HashMap;
  • [Zookeeper学习笔记之六]Zookeeper源代码分析之Zookeeper.WatchRegistration bit1129 zookeeper
    Zookeeper类是Zookeeper提供给用户访问Zookeeper service的主要API，它包含了如下几个内部类     首先分析它的内部类，从WatchRegistration开始，为指定的znode path注册一个Watcher，   /** * Register a watcher for a particular p
  • 【Scala十三】Scala核心七：部分应用函数 bit1129 scala
    何为部分应用函数？ Partially applied function: A function that’s used in an expression and that misses some of its arguments.For instance, if function f has type Int => Int => Int, then f and f(1) are p
  • Tomcat Error listenerStart 终极大法 ronin47 tomcat
    Tomcat报的错太含糊了，什么错都没报出来，只提示了Error listenerStart。为了调试，我们要获得更详细的日志。可以在WEB-INF/classes目录下新建一个文件叫logging.properties，内容如下 Java代码  handlers = org.apache.juli.FileHandler, java.util.logging.ConsoleHa
  • 不用加减符号实现加减法 BrokenDreams 实现
            今天有群友发了一个问题，要求不用加减符号(包括负号)来实现加减法。         分析一下，先看最简单的情况，假设1+1，按二进制算的话结果是10，可以看到从右往左的第一位变为0，第二位由于进位变为1。    
  • 读《研磨设计模式》-代码笔记-状态模式-State 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/ /* 当一个对象的内在状态改变时允许改变其行为，这个对象看起来像是改变了其类 状态模式主要解决的是当控制一个对象状态的条件表达式过于复杂时的情况 把状态的判断逻辑转移到表示不同状态的一系列类中，可以把复杂的判断逻辑简化 如果在
  • CUDA程序block和thread超出硬件允许值时的异常 cherishLC CUDA
    调用CUDA的核函数时指定block 和 thread大小，该大小可以是dim3类型的（三维数组），只用一维时可以是usigned int型的。 以下程序验证了当block或thread大小超出硬件允许值时会产生异常！！！GPU根本不会执行运算！！！ 所以验证结果的正确性很重要！！！ 在VS中创建CUDA项目会有一个模板，里面有更详细的状态验证。 以下程序在K5000GPU上跑的。
  • 诡异的超长时间GC问题定位 chenchao051 jvmcmsGChbaseswap
    HBase的GC策略采用PawNew+CMS, 这是大众化的配置，ParNew经常会出现停顿时间特别长的情况，有时候甚至长到令人发指的地步，例如请看如下日志： 2012-10-17T05:54:54.293+0800: 739594.224: [GC 739606.508: [ParNew: 996800K->110720K(996800K), 178.8826900 secs] 3700
  • maven环境快速搭建 daizj 安装mavne环境配置
    一 下载maven 安装maven之前，要先安装jdk及配置JAVA_HOME环境变量。这个安装和配置java环境不用多说。 maven下载地址：http://maven.apache.org/download.html，目前最新的是这个apache-maven-3.2.5-bin.zip，然后解压在任意位置，最好地址中不要带中文字符，这个做java 的都知道，地址中出现中文会出现很多
  • PHP网站安全，避免PHP网站受到攻击的方法 dcj3sjt126com PHP
    对于PHP网站安全主要存在这样几种攻击方式:1、命令注入(Command Injection)2、eval注入(Eval Injection)3、客户端脚本攻击(Script Insertion)4、跨网站脚本攻击(Cross Site Scripting, XSS)5、SQL注入攻击(SQL injection)6、跨网站请求伪造攻击(Cross Site Request Forgerie
  • yii中给CGridView设置默认的排序根据时间倒序的方法 dcj3sjt126com GridView
    public function searchWithRelated() {         $criteria = new CDbCriteria;         $criteria->together = true; //without th
  • Java集合对象和数组对象的转换 dyy_gusi java集合
        在开发中，我们经常需要将集合对象（List，Set）转换为数组对象，或者将数组对象转换为集合对象。Java提供了相互转换的工具，但是我们使用的时候需要注意，不能乱用滥用。 1、数组对象转换为集合对象     最暴力的方式是new一个集合对象，然后遍历数组，依次将数组中的元素放入到新的集合中，但是这样做显然过
  • nginx同一主机部署多个应用 geeksun nginx
    近日有一需求，需要在一台主机上用nginx部署2个php应用，分别是wordpress和wiki，探索了半天，终于部署好了，下面把过程记录下来。 1.   在nginx下创建vhosts目录，用以放置vhost文件。 mkdir vhosts   2.   修改nginx.conf的配置， 在http节点增加下面内容设置，用来包含vhosts里的配置文件 #
  • ubuntu添加admin权限的用户账号 hongtoushizi ubuntuuseradd
    ubuntu创建账号的方式通常用到两种：useradd 和adduser . 本人尝试了useradd方法，步骤如下： 1:useradd    使用useradd时，如果后面不加任何参数的话，如：sudo useradd sysadm 创建出来的用户将是默认的三无用户：无home directory ,无密码,无系统shell。 顾应该如下操作：  
  • 第五章 常用Lua开发库2-JSON库、编码转换、字符串处理 jinnianshilongnian nginxlua
      JSON库   在进行数据传输时JSON格式目前应用广泛，因此从Lua对象与JSON字符串之间相互转换是一个非常常见的功能；目前Lua也有几个JSON库，本人用过cjson、dkjson。其中cjson的语法严格（比如unicode \u0020\u7eaf），要求符合规范否则会解析失败（如\u002），而dkjson相对宽松，当然也可以通过修改cjson的源码来完成
  • Spring定时器配置的两种实现方式OpenSymphony Quartz和java Timer详解 yaerfeng1989 timerquartz定时器
    原创整理不易，转载请注明出处：Spring定时器配置的两种实现方式OpenSymphony Quartz和java Timer详解 代码下载地址：http://www.zuidaima.com/share/1772648445103104.htm 有两种流行Spring定时器配置：Java的Timer类和OpenSymphony的Quartz。 1.Java Timer定时 首先继承jav
  • Linux下df与du两个命令的差别？ pda158 linux
    　一、df显示文件系统的使用情况，与du比較，就是更全盘化。 　　最经常使用的就是 df -T，显示文件系统的使用情况并显示文件系统的类型。 　　举比例如以下： 　　[root@localhost ~]# df -T 　　Filesystem                   Type &n
  • [转]SQLite的工具类 ---- 通过反射把Cursor封装到VO对象 ctfzh VOandroidsqlite反射Cursor
    在写DAO层时，觉得从Cursor里一个一个的取出字段值再装到VO(值对象)里太麻烦了，就写了一个工具类，用到了反射，可以把查询记录的值装到对应的VO里，也可以生成该VO的List。   使用时需要注意： 考虑到Android的性能问题，VO没有使用Setter和Getter，而是直接用public的属性。 表中的字段名需要和VO的属性名一样，要是不一样就得在查询的SQL中
  • 该学习笔记用到的Employee表 vipbooks oraclesql工作
        这是我在学习Oracle是用到的Employee表，在该笔记中用到的就是这张表，大家可以用它来学习和练习。 drop table Employee; -- 员工信息表 create table Employee( -- 员工编号 EmpNo number(3) primary key, -- 姓
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他