- 【论文解读】DSVP:通过动态扩展实现快速探索的双阶段视点规划器
Travis.X
论文解读自动驾驶动态规划人工智能
标题:DSVP:Dual-StageViewpointPlannerforRapidExplorationbyDynamicExpansion作者:HongbiaoZhu,ChaoCao,YukunXia,SebastianScherer,JiZhang,andWeidongWang来源:https://frc.ri.cmu.edu/~zhangji/publications/IROS_2021.
- 大模型最新面试题系列:微调篇之微调基础知识
人肉推土机
大模型最新面试题集锦大全面试人工智能AI编程大模型微调LLM
一、全参数微调(Full-Finetune)vs参数高效微调(PEFT)对比1.显存使用差异全参数微调:需存储所有参数的梯度(如GPT-3175B模型全量微调需约2.3TB显存)PEFT:以LoRA为例,仅需存储低秩矩阵参数(7B模型使用r=16的LoRA时显存占用减少98%)实战经验:在A10080GB显存下,全量微调LLaMA-7B需DeepSpeedZero3优化,而LoRA可直接单卡运行2
- 园林无线灌溉控制系统组成与功能
北京聚英翱翔电子有限公司
物联网监控系统工业物联网物联网人工智能大数据
随着信息技术的飞速发展和全球水资源日益紧张,无线灌溉控制系统作为一种高效、智能的灌溉方式,在园林行业中得到了广泛的应用。该系统基于物联网技术传感器技术、无线通信技术等,通过远程监控和自动控制,实现了对园林灌溉的精准管理和优化。园林无线灌溉控制解决方案,集成改造原有灌溉系统中的阀门、控制器等部件,配合监测园林环境信息的采集器,利用LORA无线网络进行通讯,经智慧农业云平台调控执行灌溉作业,实现远程手
- 【Dive Into Stable Diffusion v3.5】1:开源项目正式发布——深入探索SDv3.5模型全参/LoRA/RLHF训练
Donvink
大模型#AIGCstablediffusionAIGC人工智能机器学习深度学习
目录1引言2项目简介3快速上手3.1下载代码3.2环境配置3.3项目结构3.4下载模型与数据集3.5运行指令3.6核心参数说明3.6.1通用参数3.6.2优化器/学习率3.6.3数据相关4结语1引言在人工智能和机器学习领域,生成模型的应用越来越广泛。StableDiffusion作为其中的佼佼者,因其强大的图像生成能力而备受关注。今天,我的开源项目DiveIntoStableDiffusionv3
- 通过LoRA(Low-Rank Adaptation)低秩矩阵分解来高效微调权重变化
背太阳的牧羊人
模型微调矩阵线性代数深度学习人工智能自然语言处理LoRA
LoRA的原理LoRA的核心思想是用低秩矩阵分解来建模参数的变化,而不是直接调整整个权重矩阵。这种方法通过减少微调的参数数量来提高训练效率。基本公式假设预训练模型的某一层权重为(W\in\mathbb{R}^{d\timesk}),LoRA的调整方式是:[W’=W+\DeltaW]其中(\DeltaW)是调整后的权重变化。LoRA假设权重变化(\DeltaW)的秩较低,可以表示为两个低秩矩阵的乘积
- LoRA中黑塞矩阵、Fisher信息矩阵是什么
ZhangJiQun&MXP
教学2021论文2024大模型以及算力矩阵机器学习人工智能transformer深度学习算法线性代数
LoRA中黑塞矩阵、Fisher信息矩阵是什么1.三者的核心概念黑塞矩阵(Hessian)二阶导数矩阵,用于优化问题中判断函数的凸性(如牛顿法),或计算参数更新方向(如拟牛顿法)。Fisher信息矩阵(FisherInformationMatrix,FIM)统计学中衡量参数估计的不确定性,反映数据中包含的关于参数的信息量。在机器学习中常用于自然梯度下降(NaturalGradientDescent
- LORA的魔法棒:在Stable Diffusion中挥洒注意力机制的优化咒语 ??
DTcode7
AI生产力AIAIGCstablediffusionAI生产力前沿
LORA的魔法棒:在StableDiffusion中挥洒注意力机制的优化咒语??欢迎来到我的博客,很高兴能够在这里和您见面!希望您在这里可以感受到一份轻松愉快的氛围,不仅可以获得有趣的内容和知识,也可以畅所欲言、分享您的想法和见解。推荐:DTcode7的博客首页。一个做过前端开发的产品经理,经历过睿智产品的折磨导致脱发之后,励志要翻身农奴把歌唱,一边打入敌人内部一边持续提升自己,为我们广大开发同胞
- 【AI大模型前沿】浙大携手阿里推出HealthGPT:医学视觉语言大模型助力智能医疗新突破
寻道AI小兵
AI大模型前沿技术追踪人工智能语言模型AIGC
系列篇章No.文章1【AI大模型前沿】深度剖析瑞智病理大模型RuiPath:如何革新癌症病理诊断技术2【AI大模型前沿】清华大学CLAMP-3:多模态技术引领音乐检索新潮流3【AI大模型前沿】浙大携手阿里推出HealthGPT:医学视觉语言大模型助力智能医疗新突破目录系列篇章前言一、项目概述二、技术原理(一)异构低秩适应(H-LoRA)(二)分层视觉感知(HVP)(三)三阶段学习策略(TLS)三、
- 使用LoRA微调LLaMA3
想胖的壮壮
深度学习人工智能
使用LoRA微调LLaMA3的案例案例概述在这个案例中,我们将使用LoRA微调LLaMA3模型,进行一个文本分类任务。我们将使用HuggingFace的Transformers库来完成这个过程。步骤一:环境搭建安装必要的Python包pipinstalltransformersdatasetstorch配置GPU环境确保你的环境中配置了CUDA和cuDNN,并验证GPU是否可用。importtor
- 无线数据网关 自动化测控的LoRa-4G混合网络 串口升级、信号扩展 高效物联传输网络
河北稳控科技
自动化网络运维
DLS11无线数据网关自动化测控的LoRa-4G混合网络串口升级、信号扩展高效物联传输网络DLS11是一款专为VSxxx系列采发仪设计的内置电池低功耗数据转发器,支持LoRA和LTE(4G)无线通信。该设备通过“实时在线”的LoRA收发器,能够收集并存储来自其他LoRA设备的数据。随后,DLS11会定时启动,将这些存储的数据重新打包为标准数据包,并通过LTE网络发送至远端服务器。数据发送方式灵活多
- 采用 LoRa 解决方案的智慧供应链和物流
地理探险家
物联网LoRa物流方案
冠状病毒病(COVID-19)大流行,不可避免地导致全球供应链和物流行业,出现重大缺口和中断,但LoRa解决方案等新兴技术,可以帮助解决行业在这些充满挑战的时期的困境。物联网LoRa解决方案LoRa(长距离的缩写)是一种无线技术,已开发用于透过用于物联网(IoT)应用的传感器和低功耗广域网(LPWAN),进行远距离低数据速率通信调制技术。LoRa相对于其他无线技术的优势局域网低功耗广域网蜂窝短距离
- 追踪问题链中问题的上溯和下延
由数入道
AI辅助教学思维模型认知框架
一、理解问题链的本质首先,我们需要认识到问题链的本质并非简单的线性关系,而更像是一个复杂的网络或树状结构。向上溯源(RootCauseAnalysis):追溯问题“向上发芽”意味着我们要找到当前问题的根源,即是什么更深层次的问题、假设、前提或信息缺失导致了当前问题的产生。这就像追溯树木的根系,找到滋养它的土壤和水源。向下延展(ConsequenceAnalysis&Exploration):问题“
- 从零学习大模型(六)-----LoRA(上)
懒惰才能让科技进步
大语言模型gpt-3人工智能深度学习chatgpt语言模型
LoRA简介LoRA(Low-RankAdaptation)是一种参数高效的微调技术,旨在降低微调大规模预训练模型的存储和计算成本。**其核心思想是通过对模型的特定参数进行低秩分解,仅对少量附加参数进行训练,从而完成任务适应,而无需更新整个模型的权重。**这种方法通过引入额外的低秩矩阵来适应新的任务,保持了预训练模型的核心知识,使其更具灵活性和高效性。在大规模语言模型的实际应用中,微调需要耗费巨大
- 在LORA训练中,LORA模型的矩阵的行列是多少
ZhangJiQun&MXP
教学2021AIpython2024大模型以及算力矩阵人工智能深度学习学习机器学习算法
在LORA训练中,LORA模型的矩阵的行列是多少:Wnew=W+αrBAW_{new}=W+\frac{\alpha}{r}BA
- python colorama_Python colorama 模块 使用 说明
weixin_39682697
pythoncolorama
1Colorama模块说明在上篇博客我们了解了prettytable的使用,如下:https://www.cndba.cn/cndba/dave/article/3564使用prettytable模块之后,输出的内容格式看上去会非常整齐,但如果我们想要对部分内容重点显示,那么可以使用两种方法:1)直接使用Python控制输出颜色2)使用colorama模块Colorama是一个python专门用来
- python colorama模块失效怎么办_python – 由于模块colorama,无法使用aws CLI
金牛远望号
pythoncolorama模块失效怎么办
我已经安装了AWSCLI,并尝试在MacOSSierra上使用它.它抱怨没有模块colorama:$awsTraceback(mostrecentcalllast):File"/usr/local/bin/aws",line19,inimportawscli.clidriverFile"/Library/Python/2.7/site-packages/awscli/clidriver.py",l
- Python Colorama 库详解:终端输出美化的神器
萧鼎
python基础到进阶教程python
PythonColorama库详解:终端输出美化的神器在开发命令行工具或调试程序时,我们可能会希望通过颜色来区分重要信息,比如警告、错误、提示等。而Colorama是一个简单易用的Python库,可以帮助我们轻松地为终端输出添加颜色,提升用户体验。1.Colorama是什么?Colorama是一个Python库,用于在终端中实现跨平台的彩色文本输出。它主要提供以下功能:为文本添加前景色、背景色。控
- Python之colorama
PlutoZuo
Pythonpython开发语言
Python之colorama文章目录Python之colorama1.安装Colorama库2.导入Colorama库3.初始化Colorama4.设置文本颜色和样式5.自定义颜色和样式Colorama是一个Python库,用于在控制台(终端)上输出彩色文本。它提供了一些方便的函数和类,用于在命令行界面中添加颜色和样式。以下是一些使用Colorama库的详细示例:1.安装Colorama库首先,
- LORA 微调大模型:从入门到入土
大模型.
人工智能开发语言gptagi架构大模型
在当今人工智能领域,预训练的大模型已经成为推动技术发展的核心力量。然而,在实际项目中,我们往往会发现这些预训练模型虽然强大,但直接就去应用于一些特定的任务时,往往无法完全满足需求。这时,微调就成为了必不可少的一步。而在众多微调方法中,LORA全名(Low-RankAdaptation)以高效性和实用性,逐渐成为了许多开发者训练模型的首选项。作为一名小有经验的咸鱼开发者,我深知在实际项目中高效的进行
- rStar论文精读
MoyiTech
推理模型OpenAI-O1原理
论文简介论文标题:《MutualreasoningmakessmallerLLMsstrongerproblem-solvers》论文地址:https://arxiv.org/abs/2408.06195录用会议:ICLR2025背景与挑战挑战1:在SLM中平衡exploration与exploitation。一些方法有很大的exploitation但限制任务多样性泛化性不好;一些方法有很大的ex
- FIT5147 Data Exploration and Visualisation
后端
MonashUniversityFIT5147DataExplorationandVisualisationSemester1,2025DataExplorationProjectPart1:DataExplorationProjectProposalPart2:DataExplorationProjectReportYouareaskedtoexploreandanalysedataabouta
- AI技术学习笔记系列001:FastLanguageModel.get_peft_model 函数各参数的详细解释
新说一二
人工智能学习笔记
以下是关于代码中FastLanguageModel.get_peft_model函数各参数的详细解释,以及企业实际微调时的选择考量:参数详解及对微调的影响1.r=32(秩)作用:控制LoRA适配器的低秩矩阵的维度(秩),直接影响可训练参数数量。影响:r越大:适配器表达能力更强,能捕捉更复杂的任务特征,但可能导致过拟合(尤其数据量少时),训练时间和显存占用增加。r越小:参数量少,训练更快,显存占用低
- 一周热点:微软攻克语音输入、文本输出难题-Phi-4-multimodal
数据分析能量站
机器学习人工智能
微软Phi-4-multimodal模型是人工智能领域的一个重要进展,它标志着微软在多模态人工智能技术上的突破。以下是对该模型的详细解释:模型概述微软Phi-4-multimodal是一个能够同时处理文本、图像和语音的多模态大型语言模型。它通过创新的架构和训练方法,实现了在不同模态之间的无缝交互,为用户提供更自然、更智能的交互体验。模型架构该模型采用多模态Transformer架构,通过LoRA(
- 关于stable diffusion的lora训练在linux远程工作站的部署
回天一梦
stablediffusionpython经验分享
在学校Arc中部署loratraining,一大问题就是依赖缺失和冲突。可以利用miniconda或者anaconda建立虚拟环境来解决。安装anaconda或者miniconda(官网上也有教程):wgethttps://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-5.3.0-Linux-x86_64.shchmod+xAnaconda3-5.3.0-Linux-x8
- 论文阅读笔记——QLORA: Efficient Finetuning of Quantized LLMs
寻丶幽风
论文阅读笔记论文阅读笔记人工智能深度学习语言模型
QLoRA论文4-bit标准浮点数量化常见的量化技术是最大绝对值量化:XInt8=round(127absmax(XFP32)XFP32)=round(cFP32,XFP32)式(1)X^{Int8}=round(\frac{127}{absmax(X^{FP32})}X^{FP32})=round(c^{FP32},X^{FP32})\qquad\qquad\text{式(1)}XInt8=ro
- 大模型LLM基于PEFT的LoRA微调详细步骤---第一篇:模型下载篇
素雪风华
大模型下载Huggingface魔搭社区transformer
模型下载:HuggingFace官网:https://huggingface.co/----需要VPN魔搭社区:https://modelscope.cn/home----国内映射,不需要VPN写在篇始:国内关注方法一即可。其余几种都需要VPN,而且在服务器下载的速度有限~~。下一篇:微调详细流程以及环境...方法一:魔搭(modelscope)下载#需要安装pipinstallmodelscop
- LoRa无线技术解析
wmq163
物联网lora
一、Lora技术基础与特点1、LoRa是一种低功耗广域网通信(LPWAN)技术中的一种,是Semtech公司采用和推广的一种基于扩频技术的超远距离无线传输技术。比sigfox的FSK技术更加灵敏,传送距离更远,更节能。2、LoRa是物理层(PHY)协议,能被应用在几乎所有的网络技术中。3、LoRa模块主要在全球免费频段运行,频率范围从137MHz-1050MHz,常见的主要是433MHz、868M
- python数据处理与分析
聆一
算法工程师web开发大数据统计学习python工程师人工智能机器学习算法python进行数据处理与分析人工智能统计学习机器学习
使用stack将列转换为行,使用unstack将行转换为列data=DataFrame(np.arange(6).reshape((2,3)),index=pd.Index(['Ohio',...:'Colorado'],name='state'),columns=pd.Index(['one','two','three'],n...:ame='number'))result=data.stack
- 大语言模型(LLM)的微调与应用
AI Echoes
语言模型人工智能自然语言处理
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
- Sglang部署大模型常用参数详解
小树苗m
sglangvllmdeepseek
Sglang部署大模型常用参数详解常用启动命令HTTP服务器配置API配置并行处理张量并行数据并行专家并行内存和调度其他运行时选项日志记录多节点分布式服务LoRA内核后端约束解码推测解码双稀疏性调试选项优化选项参数概览常用启动命令要启用多GPU张量并行性,请添加--tp2。如果报告错误“这些设备之间不支持对等访问”,请在服务器启动命令中添加--enable-p2p-check。python-msg
- mysql主从数据同步
林鹤霄
mysql主从数据同步
配置mysql5.5主从服务器(转)
教程开始:一、安装MySQL
说明:在两台MySQL服务器192.168.21.169和192.168.21.168上分别进行如下操作,安装MySQL 5.5.22
二、配置MySQL主服务器(192.168.21.169)mysql -uroot -p &nb
- oracle学习笔记
caoyong
oracle
1、ORACLE的安装
a>、ORACLE的版本
8i,9i : i是internet
10g,11g : grid (网格)
12c : cloud (云计算)
b>、10g不支持win7
&
- 数据库,SQL零基础入门
天子之骄
sql数据库入门基本术语
数据库,SQL零基础入门
做网站肯定离不开数据库,本人之前没怎么具体接触SQL,这几天起早贪黑得各种入门,恶补脑洞。一些具体的知识点,可以让小白不再迷茫的术语,拿来与大家分享。
数据库,永久数据的一个或多个大型结构化集合,通常与更新和查询数据的软件相关
- pom.xml
一炮送你回车库
pom.xml
1、一级元素dependencies是可以被子项目继承的
2、一级元素dependencyManagement是定义该项目群里jar包版本号的,通常和一级元素properties一起使用,既然有继承,也肯定有一级元素modules来定义子元素
3、父项目里的一级元素<modules>
<module>lcas-admin-war</module>
<
- sql查地区省市县
3213213333332132
sqlmysql
-- db_yhm_city
SELECT * FROM db_yhm_city WHERE class_parent_id = 1 -- 海南 class_id = 9 港、奥、台 class_id = 33、34、35
SELECT * FROM db_yhm_city WHERE class_parent_id =169
SELECT d1.cla
- 关于监听器那些让人头疼的事
宝剑锋梅花香
画图板监听器鼠标监听器
本人初学JAVA,对于界面开发我只能说有点蛋疼,用JAVA来做界面的话确实需要一定的耐心(不使用插件,就算使用插件的话也没好多少)既然Java提供了界面开发,老师又要求做,只能硬着头皮上啦。但是监听器还真是个难懂的地方,我是上了几次课才略微搞懂了些。
- JAVA的遍历MAP
darkranger
map
Java Map遍历方式的选择
1. 阐述
对于Java中Map的遍历方式,很多文章都推荐使用entrySet,认为其比keySet的效率高很多。理由是:entrySet方法一次拿到所有key和value的集合;而keySet拿到的只是key的集合,针对每个key,都要去Map中额外查找一次value,从而降低了总体效率。那么实际情况如何呢?
为了解遍历性能的真实差距,包括在遍历ke
- POJ 2312 Battle City 优先多列+bfs
aijuans
搜索
来源:http://poj.org/problem?id=2312
题意:题目背景就是小时候玩的坦克大战,求从起点到终点最少需要多少步。已知S和R是不能走得,E是空的,可以走,B是砖,只有打掉后才可以通过。
思路:很容易看出来这是一道广搜的题目,但是因为走E和走B所需要的时间不一样,因此不能用普通的队列存点。因为对于走B来说,要先打掉砖才能通过,所以我们可以理解为走B需要两步,而走E是指需要1
- Hibernate与Jpa的关系,终于弄懂
avords
javaHibernate数据库jpa
我知道Jpa是一种规范,而Hibernate是它的一种实现。除了Hibernate,还有EclipseLink(曾经的toplink),OpenJPA等可供选择,所以使用Jpa的一个好处是,可以更换实现而不必改动太多代码。
在play中定义Model时,使用的是jpa的annotations,比如javax.persistence.Entity, Table, Column, OneToMany
- 酸爽的console.log
bee1314
console
在前端的开发中,console.log那是开发必备啊,简直直观。通过写小函数,组合大功能。更容易测试。但是在打版本时,就要删除console.log,打完版本进入开发状态又要添加,真不够爽。重复劳动太多。所以可以做些简单地封装,方便开发和上线。
/**
* log.js hufeng
* The safe wrapper for `console.xxx` functions
*
- 哈佛教授:穷人和过于忙碌的人有一个共同思维特质
bijian1013
时间管理励志人生穷人过于忙碌
一个跨学科团队今年完成了一项对资源稀缺状况下人的思维方式的研究,结论是:穷人和过于忙碌的人有一个共同思维特质,即注意力被稀缺资源过分占据,引起认知和判断力的全面下降。这项研究是心理学、行为经济学和政策研究学者协作的典范。
这个研究源于穆来纳森对自己拖延症的憎恨。他7岁从印度移民美国,很快就如鱼得水,哈佛毕业
- other operate
征客丶
OSosx
一、Mac Finder 设置排序方式,预览栏 在显示-》查看显示选项中
二、有时预览显示时,卡死在那,有可能是一些临时文件夹被删除了,如:/private/tmp[有待验证]
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若有其他凝问或文中有错误,请及时向我指出,
我好及时改正,同时也让我们一
- 【Scala五】分析Spark源代码总结的Scala语法三
bit1129
scala
1. If语句作为表达式
val properties = if (jobIdToActiveJob.contains(jobId)) {
jobIdToActiveJob(stage.jobId).properties
} else {
// this stage will be assigned to "default" po
- ZooKeeper 入门
BlueSkator
中间件zk
ZooKeeper是一个高可用的分布式数据管理与系统协调框架。基于对Paxos算法的实现,使该框架保证了分布式环境中数据的强一致性,也正是基于这样的特性,使得ZooKeeper解决很多分布式问题。网上对ZK的应用场景也有不少介绍,本文将结合作者身边的项目例子,系统地对ZK的应用场景进行一个分门归类的介绍。
值得注意的是,ZK并非天生就是为这些应用场景设计的,都是后来众多开发者根据其框架的特性,利
- MySQL取得当前时间的函数是什么 格式化日期的函数是什么
BreakingBad
mysqlDate
取得当前时间用 now() 就行。
在数据库中格式化时间 用DATE_FORMA T(date, format) .
根据格式串format 格式化日期或日期和时间值date,返回结果串。
可用DATE_FORMAT( ) 来格式化DATE 或DATETIME 值,以便得到所希望的格式。根据format字符串格式化date值:
%S, %s 两位数字形式的秒( 00,01,
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-组合模式
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;
abstract class Component {
public abstract void printStruct(Str
- 4_JAVA+Oracle面试题(有答案)
chenke
oracle
基础测试题
卷面上不能出现任何的涂写文字,所有的答案要求写在答题纸上,考卷不得带走。
选择题
1、 What will happen when you attempt to compile and run the following code? (3)
public class Static {
static {
int x = 5; // 在static内有效
}
st
- 新一代工作流系统设计目标
comsci
工作算法脚本
用户只需要给工作流系统制定若干个需求,流程系统根据需求,并结合事先输入的组织机构和权限结构,调用若干算法,在流程展示版面上面显示出系统自动生成的流程图,然后由用户根据实际情况对该流程图进行微调,直到满意为止,流程在运行过程中,系统和用户可以根据情况对流程进行实时的调整,包括拓扑结构的调整,权限的调整,内置脚本的调整。。。。。
在这个设计中,最难的地方是系统根据什么来生成流
- oracle 行链接与行迁移
daizj
oracle行迁移
表里的一行对于一个数据块太大的情况有二种(一行在一个数据块里放不下)
第一种情况:
INSERT的时候,INSERT时候行的大小就超一个块的大小。Oracle把这行的数据存储在一连串的数据块里(Oracle Stores the data for the row in a chain of data blocks),这种情况称为行链接(Row Chain),一般不可避免(除非使用更大的数据
- [JShop]开源电子商务系统jshop的系统缓存实现
dinguangx
jshop电子商务
前言
jeeshop中通过SystemManager管理了大量的缓存数据,来提升系统的性能,但这些缓存数据全部都是存放于内存中的,无法满足特定场景的数据更新(如集群环境)。JShop对jeeshop的缓存机制进行了扩展,提供CacheProvider来辅助SystemManager管理这些缓存数据,通过CacheProvider,可以把缓存存放在内存,ehcache,redis,memcache
- 初三全学年难记忆单词
dcj3sjt126com
englishword
several 儿子;若干
shelf 架子
knowledge 知识;学问
librarian 图书管理员
abroad 到国外,在国外
surf 冲浪
wave 浪;波浪
twice 两次;两倍
describe 描写;叙述
especially 特别;尤其
attract 吸引
prize 奖品;奖赏
competition 比赛;竞争
event 大事;事件
O
- sphinx实践
dcj3sjt126com
sphinx
安装参考地址:http://briansnelson.com/How_to_install_Sphinx_on_Centos_Server
yum install sphinx
如果失败的话使用下面的方式安装
wget http://sphinxsearch.com/files/sphinx-2.2.9-1.rhel6.x86_64.rpm
yum loca
- JPA之JPQL(三)
frank1234
ormjpaJPQL
1 什么是JPQL
JPQL是Java Persistence Query Language的简称,可以看成是JPA中的HQL, JPQL支持各种复杂查询。
2 检索单个对象
@Test
public void querySingleObject1() {
Query query = em.createQuery("sele
- Remove Duplicates from Sorted Array II
hcx2013
remove
Follow up for "Remove Duplicates":What if duplicates are allowed at most twice?
For example,Given sorted array nums = [1,1,1,2,2,3],
Your function should return length
- Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
jinnianshilongnian
spring 4
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Mysql5.5
liuxingguome
centos
CentOS下以RPM方式安装MySQL5.5
首先卸载系统自带Mysql:
yum remove mysql mysql-server mysql-libs compat-mysql51
rm -rf /var/lib/mysql
rm /etc/my.cnf
查看是否还有mysql软件:
rpm -qa|grep mysql
去http://dev.mysql.c
- 第14章 工具函数(下)
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/
- POJ 1050
SaraWon
二维数组子矩阵最大和
POJ ACM第1050题的详细描述,请参照
http://acm.pku.edu.cn/JudgeOnline/problem?id=1050
题目意思:
给定包含有正负整型的二维数组,找出所有子矩阵的和的最大值。
如二维数组
0 -2 -7 0
9 2 -6 2
-4 1 -4 1
-1 8 0 -2
中和最大的子矩阵是
9 2
-4 1
-1 8
且最大和是15
- [5]设计模式——单例模式
tsface
java单例设计模式虚拟机
单例模式:保证一个类仅有一个实例,并提供一个访问它的全局访问点
安全的单例模式:
/*
* @(#)Singleton.java 2014-8-1
*
* Copyright 2014 XXXX, Inc. All rights reserved.
*/
package com.fiberhome.singleton;
- Java8全新打造,英语学习supertool
yangshangchuan
javasuperword闭包java8函数式编程
superword是一个Java实现的英文单词分析软件,主要研究英语单词音近形似转化规律、前缀后缀规律、词之间的相似性规律等等。Clean code、Fluent style、Java8 feature: Lambdas, Streams and Functional-style Programming。
升学考试、工作求职、充电提高,都少不了英语的身影,英语对我们来说实在太重要