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哈罗·沃德
LLMgpt
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- minimind2学习:(1)训练
溯源006
minimind学习学习深度学习生成模型
1、数据下载参考:https://github.com/jingyaogong/minimind/tree/master2、预训练训练6个epochspythontrain_pretrain.py--epochs6训练过程:LLM总参数量:25.830百万Epoch:[1/6](0/11040)loss:8.940lr:0.000550000000epoch_Time:106.0min:Epoch
- Stacking算法:集成学习的终极武器
civilpy
算法集成学习机器学习
Stacking算法:集成学习的终极武器在机器学习的竞技场中,集成学习方法以其卓越的性能而闻名。其中,Stacking(堆叠泛化)作为一种高级集成技术,更是被誉为“集成学习的终极武器”。本文将带你深入了解Stacking算法的原理和实现,并提供一些实战技巧和最佳实践。1.Stacking算法原理探秘Stacking算法的核心思想是训练多个不同的基模型,并将它们的预测结果作为新模型的输入特征,以此来
- MiniMind
亚伯拉罕·黄肯
大模型人工智能
数据集分类:tokenizer训练集:这个数据集用于训练分词器(tokenizer),是文本处理中的一个重要步骤。它可以帮助模型更好地理解文本数据的结构。Pretrain数据:这是用于预训练模型的数据集,它可以帮助模型学习语言的基本结构和特征。SFT数据:SFT(SupervisedFine-Tuning)数据集,用于监督式微调,可以提高模型在特定任务上的性能。DPO数据1和DPO数据2:这两个数
- 直方图梯度提升:大数据时代的极速决策引擎
万事可爱^
大数据机器学习深度学习直方图梯度提升GBDT算法
一、为什么需要直方图梯度提升?在Kaggle竞赛的冠军解决方案中,超过70%的获奖方案都使用了梯度提升算法。但当数据量突破百万级时,传统梯度提升树(GBDT)面临三大致命瓶颈:训练耗时剧增:每个特征的分割点计算都需要全量数据排序内存消耗爆炸:存储排序后的特征值需要额外空间处理效率低下:无法有效利用现代CPU的多核特性而梯度提升决策树(GBDT)作为集成学习的代表算法,通过迭代构建决策树实现预测能力
- 【集成学习】:Stacking原理以及Python代码实现
Geeksongs
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Stacking集成学习在各类机器学习竞赛当中得到了广泛的应用,尤其是在结构化的机器学习竞赛当中表现非常好。今天我们就来介绍下stacking这个在机器学习模型融合当中的大杀器的原理。并在博文的后面附有相关代码实现。总体来说,stacking集成算法主要是一种基于“标签”的学习,有以下的特点:用法:模型利用交叉验证,对训练集进行预测,从而实现二次学习优点:可以结合不同的模型缺点:增加了时间开销,容
- LLMs之minimind:minimind源码解读(pretrain.py)——实现基于Transformer架构的大规模语言模型预训练及wandb监控—支持余弦退火学习率调度/分布式预训练/自动混
一个处女座的程序猿
NLP/LLMsCaseCodetransformerminimind预训练
LLMs之minimind:minimind源码解读(pretrain.py)——实现基于Transformer架构的大规模语言模型预训练及wandb监控—支持余弦退火学习率调度/分布式预训练/自动混合精度优化/梯度累积/梯度裁剪/定期保存模型目录minimind源码解读(pretrain.py)——实现基于Transformer架构的大规模语言模型预训练及wandb监控—支持余弦退火学习率调度/
- 初级:数组与字符串面试题深度剖析
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一、引言在Java开发中,数组和字符串是最常用的数据结构之一。面试官通过相关问题考察候选人对数组和字符串的理解和运用能力,以及在实际开发中解决相关问题的经验。本文将深入剖析常见的数组与字符串面试题,结合实际开发场景,帮助读者全面掌握这些知识点。二、数组面试题:如何对数组进行初始化和遍历?答案:数组的初始化可以使用直接初始化、动态初始化等方式。遍历数组可以使用传统的for循环、增强型for循环(fo
- 3.无重复字符的最长字串(滑动窗口+哈希)C语言
Re_draw_debubu
哈希算法算法c语言滑动窗口
代码思路1.滑动窗口法使用滑动窗口法,通过维护一个窗口(由start_index和end定义),动态调整窗口的大小,确保窗口内的字符没有重复。2.哈希表记录字符位置使用一个数组hash_map[128]来记录每个字符最后一次出现的位置。数组大小为128,因为ASCII字符的范围是0到127。hash_map[c]表示字符c最后一次出现的位置。3.滑动窗口的维护start_index表示当前窗口的起
- 数据库事务:确保数据一致性的关键机制
可儿·四系桜
数据库java#MySQL数据库java后端
1.什么是数据库事务定义:事务(Transaction)是数据库管理系统中的一个逻辑工作单元,用于确保一组相关操作要么全部成功执行,要么全部不执行,从而维护数据的一致性和完整性。重要性:在多用户环境下,当多个事务并发执行时,为了保证数据的完整性和一致性,事务的概念变得至关重要。例如,在银行转账系统中,从一个账户扣款并给另一个账户加款这两个操作必须同时成功或者同时失败,否则就会导致资金账目混乱。2.
- C 语 言 --- 三 子 棋
笑口常开xpr
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C语言---三子棋代码全貌与功能介绍游戏效果展示游戏代码详解game.htest.cgame.c总结作者简介:曾与你一样迷茫,现以经验助你入门C语言个人主页:@笑口常开xpr的个人主页系列专栏:C启新程✨代码趣语:编程是告诉另一个人你希望计算机做什么的艺术。代码千行,始于坚持,每日敲码,进阶编程之路。gitee链接:gitee在编程的世界里,每一行代码都可能隐藏着无限的可能性。你是否想过,一个小小
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C启新程:从基础迈向代码巅峰c语言
C语言---分支语句分支语句含义if...else语句单分支if语句语法形式双分支if-else语句语法形式悬空else含义问题描述多分支if-else语句语法形式switch...case语句含义语法形式总结作者简介:曾与你一样迷茫,现以经验助你入门C语言个人主页:@笑口常开xpr的个人主页系列专栏:C启新程✨代码趣语:C语言是一种简洁、高效、强大的语言,它能够让你做任何你想做的事情。代码千行,
- WPF从初学者到专家:实战项目经验分享与总结
xcLeigh
WPF从入门到精通wpfC#
WPF从初学者到专家:实战项目经验分享与总结一、前言二、WPF基础概念与入门2.1什么是WPF2.2XAML基础2.3数据绑定基础三、第一个WPF项目:简单的待办事项列表3.1项目需求分析3.2项目搭建与界面设计3.3业务逻辑实现四、中级项目:音乐播放器应用4.1项目需求分析4.2界面设计与布局4.3多媒体功能实现五、高级项目:企业级办公自动化平台(回顾与进阶)5.1项目回顾与优化5.2引入MVV
- 鸿蒙开发:ArkTs字符串string
前言本文代码案例基于Api13。字符串在实际的开发中还是非常重要的,牵扯到的用法也是比较多的,比如字符串中的查找,替换,切割等等。字符串(String)是由零个或多个字符组成的有限序列,在计算机编程和数据处理中广泛使用。字符串可以包含字母、数字、标点符号、空格,甚至可以是空字符串(即不包含任何字符的字符串)。字符串是文本信息的基本表示形式,在几乎所有编程语言中都有专门的字符串数据类型或类来处理它们
- DeepSpeed-Chat:Reward Model【奖励模型】
u013250861
#LLM/训练RL/强化学习排序强化学习
第二阶段:奖励模型微调奖励模型(RM)微调类似于第一阶段有监督微调(SFT)。但是,RM和SFT微调之间存在几个关键差异:训练数据差异:对于SFT微调,数据是查询(query)和答案(answer)拼接在一起。然而,对于RM微调,每批数据由两个查询-答案对组成,即具有高分答案和低分答案的相同查询。这也导致了如下所述的第二个差异。训练目标差异:对于RW,训练目标是pairwiserankingsco
- 【二、DeepSeek应用场景与案例】10.农业智能化:DeepSeek如何助力精准种植与养殖?
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一、引言1.1农业智能化的时代背景在全球人口持续增长的大趋势下,粮食需求正以前所未有的速度攀升。据联合国相关预测,到2050年,全球人口有望突破90亿,这无疑给本就压力重重的农业生产带来了更为艰巨的挑战,保障充足的粮食供应成为了迫在眉睫的任务。与此同时,资源短缺问题日益尖锐,耕地面积因城市化进程、土地退化等因素不断缩减,水资源分布不均且浪费严重,进一步加剧了农业生产的困境。根据世界银行的数据,过去
- 【人工智能】大模型的幻觉问题:DeepSeek 的解决策略与实践
蒙娜丽宁
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《PythonOpenCV从菜鸟到高手》带你进入图像处理与计算机视觉的大门!解锁Python编程的无限可能:《奇妙的Python》带你漫游代码世界大语言模型(LLM)的“幻觉”问题,即模型生成与事实不符或脱离上下文的内容,是限制其广泛应用的关键挑战之一。本文深入探讨了幻觉问题的成因,包括训练数据的偏差、推理过程中的过度泛化以及缺乏外部验证机制。以DeepSeek系列模型为研究对象,我们分析了其在解
- 在Spring Boot中集成分布式任务调度
微赚淘客机器人开发者联盟@聚娃科技
springboot分布式后端
在SpringBoot中集成分布式任务调度大家好,我是微赚淘客系统3.0的小编,也是冬天不穿秋裤,天冷也要风度的程序猿!1.引言分布式任务调度是现代企业应用中常见的需求,特别是在微服务架构中,不同服务可能需要定时执行任务、定时触发某些业务逻辑或者周期性地处理数据。SpringBoot提供了多种方式来实现分布式任务调度,包括使用Quartz、Spring自带的任务调度以及集成第三方调度中心等。2.使
- 【HDOJ】2050 - 2059
_17_
杭电OJ考研
引言:两年没写博客了,两年来经历了很多的事情,太多太多,无法说清(;′⌒`)。无论如何生活还要继续,当前计划从杭电OJ开始记录我的痕迹(ง•_•)ง。(如有错误,欢迎指正o( ̄▽ ̄)ブ)目录2050(折线分割平面)2051(Bitset)2052(Picture)2053(SwitchGame)2054(A==B?)2055(Aneasyproblem)2056(Rectangles)2057(A
- 高效利用AI处理大型编程任务
大囚长
大模型人工智能
在大型编程任务中,通过将任务细分为适合AI上下文处理能力的子任务并整合生成目标应用,已成为当前AI辅助开发的主流方法。一、任务分解的核心策略模块化功能拆分通过分层架构设计将系统拆分为独立模块(如用户认证、支付接口、数据存储),每个模块的代码量控制在AI模型的上下文窗口内(如ClaudeMax的200k窗口可处理约2万行代码)。例如开发电商系统时,可分解为「购物车逻辑」「库存管理」「订单流水」等子模
- 从原理到实践:Go 语言内存优化策略深度解析
叶间清风1998
服务器linux网络
目录一、引言二、Go语言内存管理基础原理2.1栈与堆内存分配2.2垃圾回收机制剖析三、内存优化策略与实践3.1合理使用指针传递3.2避免不必要的内存分配3.3优化切片与映射的使用3.4控制变量作用域3.5减少闭包导致的变量逃逸四、内存优化工具与性能分析4.1pprof工具的使用4.2其他性能分析辅助手段五、不同场景下的内存优化案例分析5.1高并发Web服务场景5.2大数据处理与分析场景六、总结与展
- 计算机组成与接口16
落——枫
单片机嵌入式硬件
1.0的表示方法唯一的有补码,移码,ASCII码2.可以多次编程的只读存储器是EPROM,掩膜式ROM3.8259A芯片可设置成脉冲边沿触发方式;全嵌套方式;自动中断结束方式;特殊屏蔽方式4.计算机系统中的总线按层次可以分为板级总线;系统总线;片内总线5.可以或者曾经用作打印机接口的有:RS-232接口;Centronics接口;USB接口6.虚拟存储器对应的地址也叫逻辑地址,虚拟存储器比主存储器
- 基于Spring Boot的分布式任务调度实践
Blossom.118
分布式系统与高性能计算领域wpfspringbootjava后端分布式spring开发语言
在现代的分布式系统中,任务调度是一个常见的需求。无论是定时任务的执行,还是根据业务逻辑动态触发的任务,都需要一个高效、可靠的调度框架来管理。SpringBoot作为目前最流行的Java开发框架之一,提供了强大的依赖管理和快速开发的能力,结合分布式任务调度框架,可以极大地提升开发效率和系统的可维护性。本文将介绍如何基于SpringBoot实现一个分布式任务调度系统,主要涉及Elastic-Job框架
- 鸿蒙开发工程师简历项目撰写全攻略
谢道韫689
鸿蒙随笔harmonyos华为
一、项目结构的黄金法则建议采用「4+1」结构:项目背景(业务价值)+技术架构(鸿蒙特性)+核心实现(技术难点)+个人贡献(量化成果)+附加价值(延伸影响)二、鸿蒙特色技术点提炼技巧鸿蒙核心技术技术维度具体实现案例量化成果示例分布式软总线自定义协议实现家电设备低功耗连接连接成功率从89%提升至97%ArkUI框架基于TS扩展实现动态UI模板引擎开发效率提升40%,代码量减少60%原子化服务实现天气服
- ESP32 智能猫喂水开发日志(RICE/MoSCoW/Kano三种产品路线规划)
天瑜创客
猫喂水项目单片机c++c语言数据结构visualstudiocodeharmonyos
RICE/MoSCoW/Kano三种产品路线的差异分析一、核心定位与适用场景差异1.RICE模型-核心逻辑:通过量化指标(Reach接触量、Impact影响程度、Confidence信心指数、Effort投入精力)计算需求优先级,聚焦资源投入与收益最大化。-适用场景:适用于需要平衡开发成本与预期收益的项目,例如新产品功能迭代或市场推广策略优化。2.MoSCoW模型-核心逻辑:将需求分为四类——Mu
- 【软件架构系列:一文读懂数据流体系结构风格】
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学习笔记软件系统架构系统架构架构风格数据流体系结构风格
文章目录一文读懂数据流体系结构风格一、数据流体系结构风格是什么?二、数据流体系结构风格的类型(一)批处理风格(二)连续数据流风格三、数据流体系结构风格的特点(一)数据驱动一切(二)模块化与可复用性强(三)易于并行处理四、数据流体系结构风格的优势(一)维护轻松(二)扩展容易(三)性能优化空间大五、数据流体系结构风格的局限性(一)复杂控制逻辑实现困难(二)数据一致性挑战(三)资源消耗问题六、数据流体系
- 从零搭建Pytorch模型教程(七)单机多卡和多机多卡训练
AI大模型探索者
pytorch人工智能pythontransformer深度学习ai机器学习
前言本文主要介绍单机多卡训练和多机多卡训练的实现方法和一些注意事项。其中单机多卡训练介绍两种实现方式,一种是DP方式,一种是DDP方式。多机多卡训练主要介绍两种实现方式,一种是通过horovod库,一种是DDP方式。单机单卡训练前面我们已经介绍了一个完整的训练流程,但这里由于要介绍单机多卡和多机多卡训练的代码,为了能更好地理解它们之间的区别,这里先放一个单机单卡也就是一般情况下的代码流程。impo
- PyTorch基础知识讲解(一)完整训练流程示例
苏雨流丰
机器学习pytorch人工智能python机器学习深度学习
文章目录Tutorial1.数据处理2.网络模型定义3.损失函数、模型优化、模型训练、模型评价4.模型保存、模型加载、模型推理Tutorial大多数机器学习工作流程涉及处理数据、创建模型、优化模型参数和保存训练好的模型。本教程向你介绍一个用PyTorch实现的完整的ML工作流程,并提供链接来了解这些概念中的每一个。我们将使用FashionMNIST数据集来训练一个神经网络,预测输入图像是否属于以下
- 【机会约束、鲁棒优化】机会约束和鲁棒优化研究优化【ccDCOPF】研究(Matlab代码实现)
科研_G.E.M.
matlab概率论开发语言
个人主页欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录1概述机会约束、鲁棒优化与ccDCOPF研究综述1.机会约束规划(ChanceConstrainedProgramming,CCP)在电力系统中的应用2.鲁棒优化(RobustOptimization,RO)在电力系统中的应用3.机会约束与鲁棒优化的协同方法
- yolov8实战第七天——pyqt5-yolov8实现车牌识别系统(参考论文(约7000字)+环境配置+完整部署代码+代码使用说明+训练好的模型)
学术菜鸟小晨
yolov8实战100天pythonYOLOpyqt5车牌识别毕业设计论文
基于pyqt5-yolov8实现车牌识别系统,包括图片车牌识别,视频车牌识别,视频流车牌识别。效果展示(图片检测,检测到的内容添加到历史记录):效果展示(视频检测,视频车辆只会添加一条记录,下文更多实际应用中的优化策略):新增功能:批量图片检测(2024/5/7更新代码)
- 枚举的构造函数中抛出异常会怎样
bylijinnan
javaenum单例
首先从使用enum实现单例说起。
为什么要用enum来实现单例?
这篇文章(
http://javarevisited.blogspot.sg/2012/07/why-enum-singleton-are-better-in-java.html)阐述了三个理由:
1.enum单例简单、容易,只需几行代码:
public enum Singleton {
INSTANCE;
- CMake 教程
aigo
C++
转自:http://xiang.lf.blog.163.com/blog/static/127733322201481114456136/
CMake是一个跨平台的程序构建工具,比如起自己编写Makefile方便很多。
介绍:http://baike.baidu.com/view/1126160.htm
本文件不介绍CMake的基本语法,下面是篇不错的入门教程:
http:
- cvc-complex-type.2.3: Element 'beans' cannot have character
Cb123456
springWebgis
cvc-complex-type.2.3: Element 'beans' cannot have character
Line 33 in XML document from ServletContext resource [/WEB-INF/backend-servlet.xml] is i
- jquery实例:随页面滚动条滚动而自动加载内容
120153216
jquery
<script language="javascript">
$(function (){
var i = 4;$(window).bind("scroll", function (event){
//滚动条到网页头部的 高度,兼容ie,ff,chrome
var top = document.documentElement.s
- 将数据库中的数据转换成dbs文件
何必如此
sqldbs
旗正规则引擎通过数据库配置器(DataBuilder)来管理数据库,无论是Oracle,还是其他主流的数据都支持,操作方式是一样的。旗正规则引擎的数据库配置器是用于编辑数据库结构信息以及管理数据库表数据,并且可以执行SQL 语句,主要功能如下。
1)数据库生成表结构信息:
主要生成数据库配置文件(.conf文
- 在IBATIS中配置SQL语句的IN方式
357029540
ibatis
在使用IBATIS进行SQL语句配置查询时,我们一定会遇到通过IN查询的地方,在使用IN查询时我们可以有两种方式进行配置参数:String和List。具体使用方式如下:
1.String:定义一个String的参数userIds,把这个参数传入IBATIS的sql配置文件,sql语句就可以这样写:
<select id="getForms" param
- Spring3 MVC 笔记(一)
7454103
springmvcbeanRESTJSF
自从 MVC 这个概念提出来之后 struts1.X struts2.X jsf 。。。。。
这个view 层的技术一个接一个! 都用过!不敢说哪个绝对的强悍!
要看业务,和整体的设计!
最近公司要求开发个新系统!
- Timer与Spring Quartz 定时执行程序
darkranger
springbean工作quartz
有时候需要定时触发某一项任务。其实在jdk1.3,java sdk就通过java.util.Timer提供相应的功能。一个简单的例子说明如何使用,很简单: 1、第一步,我们需要建立一项任务,我们的任务需要继承java.util.TimerTask package com.test; import java.text.SimpleDateFormat; import java.util.Date;
- 大端小端转换,le32_to_cpu 和cpu_to_le32
aijuans
C语言相关
大端小端转换,le32_to_cpu 和cpu_to_le32 字节序
http://oss.org.cn/kernel-book/ldd3/ch11s04.html
小心不要假设字节序. PC 存储多字节值是低字节为先(小端为先, 因此是小端), 一些高级的平台以另一种方式(大端)
- Nginx负载均衡配置实例详解
avords
[导读] 负载均衡是我们大流量网站要做的一个东西,下面我来给大家介绍在Nginx服务器上进行负载均衡配置方法,希望对有需要的同学有所帮助哦。负载均衡先来简单了解一下什么是负载均衡,单从字面上的意思来理解就可以解 负载均衡是我们大流量网站要做的一个东西,下面我来给大家介绍在Nginx服务器上进行负载均衡配置方法,希望对有需要的同学有所帮助哦。
负载均衡
先来简单了解一下什么是负载均衡
- 乱说的
houxinyou
框架敏捷开发软件测试
从很久以前,大家就研究框架,开发方法,软件工程,好多!反正我是搞不明白!
这两天看好多人研究敏捷模型,瀑布模型!也没太搞明白.
不过感觉和程序开发语言差不多,
瀑布就是顺序,敏捷就是循环.
瀑布就是需求、分析、设计、编码、测试一步一步走下来。而敏捷就是按摸块或者说迭代做个循环,第个循环中也一样是需求、分析、设计、编码、测试一步一步走下来。
也可以把软件开发理
- 欣赏的价值——一个小故事
bijian1013
有效辅导欣赏欣赏的价值
第一次参加家长会,幼儿园的老师说:"您的儿子有多动症,在板凳上连三分钟都坐不了,你最好带他去医院看一看。" 回家的路上,儿子问她老师都说了些什么,她鼻子一酸,差点流下泪来。因为全班30位小朋友,惟有他表现最差;惟有对他,老师表现出不屑,然而她还在告诉她的儿子:"老师表扬你了,说宝宝原来在板凳上坐不了一分钟,现在能坐三分钟。其他妈妈都非常羡慕妈妈,因为全班只有宝宝
- 包冲突问题的解决方法
bingyingao
eclipsemavenexclusions包冲突
包冲突是开发过程中很常见的问题:
其表现有:
1.明明在eclipse中能够索引到某个类,运行时却报出找不到类。
2.明明在eclipse中能够索引到某个类的方法,运行时却报出找不到方法。
3.类及方法都有,以正确编译成了.class文件,在本机跑的好好的,发到测试或者正式环境就
抛如下异常:
java.lang.NoClassDefFoundError: Could not in
- 【Spark七十五】Spark Streaming整合Flume-NG三之接入log4j
bit1129
Stream
先来一段废话:
实际工作中,业务系统的日志基本上是使用Log4j写入到日志文件中的,问题的关键之处在于业务日志的格式混乱,这给对日志文件中的日志进行统计分析带来了极大的困难,或者说,基本上无法进行分析,每个人写日志的习惯不同,导致日志行的格式五花八门,最后只能通过grep来查找特定的关键词缩小范围,但是在集群环境下,每个机器去grep一遍,分析一遍,这个效率如何可想之二,大好光阴都浪费在这上面了
- sudoku solver in Haskell
bookjovi
sudokuhaskell
这几天没太多的事做,想着用函数式语言来写点实用的程序,像fib和prime之类的就不想提了(就一行代码的事),写什么程序呢?在网上闲逛时发现sudoku游戏,sudoku十几年前就知道了,学生生涯时也想过用C/Java来实现个智能求解,但到最后往往没写成,主要是用C/Java写的话会很麻烦。
现在写程序,本人总是有一种思维惯性,总是想把程序写的更紧凑,更精致,代码行数最少,所以现
- java apache ftpClient
bro_feng
java
最近使用apache的ftpclient插件实现ftp下载,遇见几个问题,做如下总结。
1. 上传阻塞,一连串的上传,其中一个就阻塞了,或是用storeFile上传时返回false。查了点资料,说是FTP有主动模式和被动模式。将传出模式修改为被动模式ftp.enterLocalPassiveMode();然后就好了。
看了网上相关介绍,对主动模式和被动模式区别还是比较的模糊,不太了解被动模
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-工厂方法模式
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/
package design.pattern;
/*
* 工厂方法模式:使一个类的实例化延迟到子类
* 某次,我在工作不知不觉中就用到了工厂方法模式(称为模板方法模式更恰当。2012-10-29):
* 有很多不同的产品,它
- 面试记录语
chenyu19891124
招聘
或许真的在一个平台上成长成什么样,都必须靠自己去努力。有了好的平台让自己展示,就该好好努力。今天是自己单独一次去面试别人,感觉有点小紧张,说话有点打结。在面试完后写面试情况表,下笔真的好难,尤其是要对面试人的情况说明真的好难。
今天面试的是自己同事的同事,现在的这个同事要离职了,介绍了我现在这位同事以前的同事来面试。今天这位求职者面试的是配置管理,期初看了简历觉得应该很适合做配置管理,但是今天面
- Fire Workflow 1.0正式版终于发布了
comsci
工作workflowGoogle
Fire Workflow 是国内另外一款开源工作流,作者是著名的非也同志,哈哈....
官方网站是 http://www.fireflow.org
经过大家努力,Fire Workflow 1.0正式版终于发布了
正式版主要变化:
1、增加IWorkItem.jumpToEx(...)方法,取消了当前环节和目标环节必须在同一条执行线的限制,使得自由流更加自由
2、增加IT
- Python向脚本传参
daizj
python脚本传参
如果想对python脚本传参数,python中对应的argc, argv(c语言的命令行参数)是什么呢?
需要模块:sys
参数个数:len(sys.argv)
脚本名: sys.argv[0]
参数1: sys.argv[1]
参数2: sys.argv[
- 管理用户分组的命令gpasswd
dongwei_6688
passwd
NAME: gpasswd - administer the /etc/group file
SYNOPSIS:
gpasswd group
gpasswd -a user group
gpasswd -d user group
gpasswd -R group
gpasswd -r group
gpasswd [-A user,...] [-M user,...] g
- 郝斌老师数据结构课程笔记
dcj3sjt126com
数据结构与算法
<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<
- yii2 cgridview加上选择框进行操作
dcj3sjt126com
GridView
页面代码
<?=Html::beginForm(['controller/bulk'],'post');?>
<?=Html::dropDownList('action','',[''=>'Mark selected as: ','c'=>'Confirmed','nc'=>'No Confirmed'],['class'=>'dropdown',])
- linux mysql
fypop
linux
enquiry mysql version in centos linux
yum list installed | grep mysql
yum -y remove mysql-libs.x86_64
enquiry mysql version in yum repositoryyum list | grep mysql oryum -y list mysql*
install mysq
- Scramble String
hcx2013
String
Given a string s1, we may represent it as a binary tree by partitioning it to two non-empty substrings recursively.
Below is one possible representation of s1 = "great":
- 跟我学Shiro目录贴
jinnianshilongnian
跟我学shiro
历经三个月左右时间,《跟我学Shiro》系列教程已经完结,暂时没有需要补充的内容,因此生成PDF版供大家下载。最近项目比较紧,没有时间解答一些疑问,暂时无法回复一些问题,很抱歉,不过可以加群(334194438/348194195)一起讨论问题。
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- nginx日志切割并使用flume-ng收集日志
liyonghui160com
nginx的日志文件没有rotate功能。如果你不处理,日志文件将变得越来越大,还好我们可以写一个nginx日志切割脚本来自动切割日志文件。第一步就是重命名日志文件,不用担心重命名后nginx找不到日志文件而丢失日志。在你未重新打开原名字的日志文件前,nginx还是会向你重命名的文件写日志,linux是靠文件描述符而不是文件名定位文件。第二步向nginx主
- Oracle死锁解决方法
pda158
oracle
select p.spid,c.object_name,b.session_id,b.oracle_username,b.os_user_name from v$process p,v$session a, v$locked_object b,all_objects c where p.addr=a.paddr and a.process=b.process and c.object_id=b.
- java之List排序
shiguanghui
list排序
在Java Collection Framework中定义的List实现有Vector,ArrayList和LinkedList。这些集合提供了对对象组的索引访问。他们提供了元素的添加与删除支持。然而,它们并没有内置的元素排序支持。 你能够使用java.util.Collections类中的sort()方法对List元素进行排序。你既可以给方法传递
- servlet单例多线程
utopialxw
单例多线程servlet
转自http://www.cnblogs.com/yjhrem/articles/3160864.html
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Servlet 单例多线程
Servlet如何处理多个请求访问?Servlet容器默认是采用单实例多线程的方式处理多个请求的:1.当web服务器启动的