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叶绿先锋
基础数学与应用数学人工智能机器学习
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- 使用matlab的热门问题
七十二五
值得关注matlab开发语言青少年编程算法经验分享
MATLAB广泛应用于科学计算、数据分析、信号处理、图像处理、机器学习等多个领域,因此热门问题也涵盖了这些方面。以下是一些可能被认为当前最热门的MATLAB问题:深度学习与神经网络:如何使用MATLAB的深度学习工具箱(DeepLearningToolbox)来构建和训练神经网络?如何利用MATLAB进行图像识别、语音识别或自然语言处理等深度学习应用?数据分析与可视化:如何使用MATLAB进行大数
- 如何在Python中处理不平衡数据
葡萄_ac1c
Index1、到底什么是不平衡数据2、处理不平衡数据的理论方法3、Python里有什么包可以处理不平衡样本4、Python中具体如何处理失衡样本印象中很久之前有位朋友说要我写一篇如何处理不平衡数据的文章,整理相关的理论与实践知识(可惜本人太懒了,现在才开始写),于是乎有了今天的文章。失衡样本在我们真实世界中是十分常见的,那么我们在机器学习(ML)中使用这些失衡样本数据会出现什么问题呢?如何处理这些
- 【机器学习】机器学习的基本概念、算法的工作原理、实际应用案例
@我们的天空
人工智能技术机器学习算法人工智能自然语言处理金融pythonsklearn
一、机器学习的基本概念定义:机器学习是人工智能的一个分支,它使计算机能够在没有明确编程的情况下从数据中学习并改进其性能。机器学习的目标是让计算机自动学习模式和规律,从而能够对未知数据做出预测或决策。主要类型:监督学习:在这种类型的学习中,算法通过已知输入输出数据对进行训练,学习映射函数,以便对新的输入数据进行预测。常见的监督学习任务包括分类和回归。无监督学习:无监督学习的任务是发现数据中的结构或模
- 大模型日报2024-06-07
赛博 AI
大模型日报人工智能AIGCGPT4oOpenAIGemini
大模型日报2024-06-07大模型资讯大规模单细胞转录组学基础模型研究摘要:大型预训练模型已成为基础模型,在自然语言处理及相关领域取得突破。本文介绍了在单细胞转录组学领域应用大规模基础模型的研究进展。MMLU-Pro:评估语言理解模型的新基准摘要:MMLU-Pro是一个增强型基准,旨在评估语言理解模型在更广泛和更具挑战性的任务中的表现。最近,大型语言模型在自然语言处理领域取得了显著进展,推动了这
- 深度学习目标检测入门COCO数据集
日暮途远z
深度学习目标检测人工智能
常见数据集类型:COCO数据集:Pytorch加载COCO数据集:COCO数据集的读取COCO_dataset=torchvision.datasets.CocoDetection(root="./dataset/val2017",annFile="./instances_val2017/instances_val2017.json")root(strorpathlib.Path)–Rootdir
- 【数据获取与读取】JSON & CSV
yogurt=b
数据分析jsonpython
数据分析流程获取数据-读取数据-评估数据-清洗数据-整理数据-分析数据-可视化数据公开数据集飞桨(百度旗下深度学习平台)数据集:https:/aistudio.baidu.com/aistudio/datasetoverview天池(阿里云旗下开发者竞赛平台):https:/tianchiaiyun.com/dataset/和鲸社区(数据科学开源社区)数据集:htps://www.heywhale
- DL参考资源(二)
antkillerfarm
深度学习
DL参考资源推荐系统https://zhuanlan.zhihu.com/p/26237106深度学习在推荐算法上的应用进展http://i.dataguru.cn/mportal.php?mod=view&aid=11463深度学习在推荐领域的应用https://mp.weixin.qq.com/s/hGvQvddD3i858XSK4z08Ug主要推荐系统算法总结及Youtube深度学习推荐算法
- COI实验室技能:图像到图像的深度学习开发框架(pytorch版)
山颠海涯
深度学习pytorch人工智能
Basicdeeplearningframeworkforimage-to-image这个开发框架旨在帮助科研人员快速地实现图像到图像之间的模型开发。github连接:https://github.com/SituLab/Basic-deep-learning-framework-for-image-to-image目录1模型开发1-1克隆项目到本地1-2深度学习开发2环境配置2-1安装conda
- IDEA 常用插件推荐,美观又实用!
攀小黑
intellij-ideajavaide
1、TONGYlLingma-YourAlCodingAssistant.Typeless,Codemore.通义灵码,是一款基于通义大模型的智能编码辅助工具,提供行级/函数级实时续写、自然语言生成代码、单元测试生成、代码注释生成、代码解释、研发智能问答、异常报错排查等能力,并针对阿里云SDK/API的使用场景调优,为开发者带来高效、流畅的编码体验。兼容VisualStudioCode、Visua
- 【自然语言处理】自然语言处理NLP概述及应用
@我们的天空
人工智能技术nlp人工智能深度学习python机器学习自然语言处理scikit-learn
自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,简称NLP)是一门集计算机科学、人工智能以及语言学于一体的交叉学科,致力于让计算机能够理解、解析、生成和处理人类的自然语言。它是人工智能领域的一个关键分支,旨在缩小人与机器之间的交流障碍,使得机器能够更有效地识别并响应人类的自然语言指令或内容。自然语言处理NLP概述基本任务:文本分类:将文本划分为预定义的类别,如情感分析、主题分类等
- 大模型面试通关指南:常见问题与答案解析 史上最全超详细 收藏我这一篇就够了
程序员辣条
面试职场和发展大模型人工智能AI大模型
大模型相关的面试问题通常涉及模型的原理、应用、优化以及面试者对于该领域的理解和经验。以下是一些常见的大模型面试问题以及建议的回答方式:请简述什么是大模型,以及它与传统模型的主要区别是什么?回答:大模型通常指的是参数数量巨大的深度学习模型,如GPT系列。它们与传统模型的主要区别在于规模:大模型拥有更多的参数和更复杂的结构,从而能够处理更复杂、更广泛的任务。此外,大模型通常需要更多的数据和计算资源进行
- 大模型落地指南:从下载到本地化部署全流程解析
网安猫叔
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一、引言随着人工智能技术的迅猛发展,大规模预训练模型(如GPT-4、BERT等)在自然语言处理、图像识别等领域展现出了卓越的性能。然而,如何将这些强大的模型从理论落地到实际应用中,仍然是许多技术从业者面临的挑战。本篇文章旨在为读者提供一份详尽的大模型落地指南,从模型的下载、文件结构的解析,到本地化部署的具体步骤,全面覆盖整个流程。无论你是初次接触大模型的新手,还是希望深入了解部署细节的资深开发者,
- 自然语言处理系列六十六》对话机器人项目实战》对话机器人原理与介绍
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注:此文章内容均节选自充电了么创始人,CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《自然语言处理原理与实战》(人工智能科学与技术丛书)【陈敬雷编著】【清华大学出版社】文章目录自然语言处理系列六十六对话机器人项目实战》对话机器人原理与介绍对话机器人项目代码实战总结自然语言处理系列六十六对话机器人项目实战》对话机器人原理与介绍对话机器人是一个用来模拟人类对话或聊天的计算机程序,本质上是通过机器学习和人工智能等技术让
- OPENAI中RAG实现原理以及示例代码用PYTHON来实现
dzend
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OPENAI中RAG实现原理以及示例代码用PYTHON来实现1.引言在当今人工智能领域,自然语言处理(NLP)是一个非常重要的研究方向。近年来,OPENAI发布了许多创新的NLP模型,其中之一就是RAG(Retrieval-AugmentedGeneration)模型。RAG模型结合了检索和生成两种方法,可以用于生成与给定问题相关的高质量文本。本文将介绍RAG模型的实现原理,并提供使用Python
- 《机器学习》—— XGBoost(xgb.XGBClassifier) 分类器
张小生180
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文章目录一、XGBoost分类器的介绍二、XGBoost(xgb.XGBClassifier)分类器与随机森林分类器(RandomForestClassifier)的区别三、XGBoost(xgb.XGBClassifier)分类器代码使用示例一、XGBoost分类器的介绍XGBoost分类器是一种基于梯度提升决策树(GradientBoostingDecisionTree,GBDT)的集成学习算
- 自动编码器 - Autoencoder
hellozhxy
深度学习人工智能机器学习
文章目录一、自编码器(Autoencoder)简单模型介绍二、神经网络自编码模型三、神经网络自编码器三大特点四、自编码器(Autoencoder)搭建五、几种常见编码器1.堆栈自动编码器2.欠完备自编码器3.正则自编码器4.噪自编码器(denoisingautoencoder,DAE)参考链接一、自编码器(Autoencoder)简单模型介绍暂且不谈神经网络、深度学习等,仅仅是自编码器的话,其原理
- Autoencoder
chuange6363
人工智能python
自编码器Autoencoder稀疏自编码器SparseAutoencoder降噪自编码器DenoisingAutoencoder堆叠自编码器StackedAutoencoder本博客是从梁斌博士的博客上面复制过来的,本人利用Tensorflow重新实现了博客中的代码深度学习有一个重要的概念叫autoencoder,这是个什么东西呢,本文通过一个例子来普及这个术语。简单来说autoencoder是一
- bit、数据类型及其运算
邂逅自己
计算机系统概论嵌入式硬件学习bit数据类型算术运算逻辑运算ASSCII码
bit和数据类型bit—信息的基本单位我们知道,计算机是一个包含了多层转换的系统。一个由自然语言(如英语)描述的问题,最终必须转换为计算机内部的电路工作(更具体的说是电子运动),才得以解决。注:若不理解多层转换的系统,可以参考我之前写的文章,文章链接如下:计算机系统简述-@邂逅自己https://blog.csdn.net/2302_76708905/article/details/1402378
- 关于深度森林的一点理解
Y.G Bingo
机器学习方法机器学习神经网络
2017年年初,南京大学周志华老师上传了一篇名为:DeepForest:TowardsAnAlternativetoDeepNeuralNetworks的论文,一石激起千层浪,各大媒体纷纷讨论着,这似乎意味着机器学习的天色要变,实则不然,周志华老师通过微博解释道,此篇论文不过是为机器学习打开了另一扇窗,是另一种思维,而不是真的去替代深度神经网络(DNN)。下面我就简单概括一下我对这篇论文的理解,如
- 深度学习部署:Triton(Triton inference server)【旧称:TensorRT serving,专门针对TensorRT设计的服务器框架,后来变为Triton,支持其他推理后端】
u013250861
#LLM/部署深度学习人工智能
triton作为一个NVIDIA开源的商用级别的服务框架,个人认为很好用而且很稳定,API接口的变化也不大,我从2020年的20.06切换到2022年的22.06,两个大版本切换,一些涉及到代码的工程变动很少,稍微修改修改就可以直接复用,很方便。本系列讲解的版本也是基于22.06。本系列讲解重点是结合实际的应用场景以及源码分析,以及写一些triton周边的插件、集成等。非速成,适合同样喜欢深入的小
- 微积分在神经架构搜索中的应用
光剑书架上的书
深度强化学习原理与实战元学习原理与实战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
微积分在神经架构搜索中的应用1.背景介绍随着深度学习技术的飞速发展,神经网络模型的复杂度也在不断提高,从最初的简单全连接网络,到如今的卷积神经网络、循环神经网络、注意力机制等各种复杂的神经网络架构。这些先进的神经网络架构大大提高了深度学习模型的性能,但同时也给神经网络的设计和调优带来了巨大的挑战。手工设计神经网络架构通常需要大量的专业知识和经验积累,过程繁琐复杂,难以推广。为了解决这一问题,神经架
- 汽车智能驾驶算法汇总
芊言芊语
汽车算法
汽车智能驾驶算法是自动驾驶技术的核心,它们集成了多个学科的知识,包括计算机视觉、机器学习、控制理论、路径规划等。以下是对汽车智能驾驶算法的一个详细汇总,内容分为几个关键部分进行阐述。一、计算机视觉算法计算机视觉是智能驾驶算法中用于识别和理解环境的关键技术。它主要包括图像处理、特征提取和对象识别等步骤。图像处理:通过摄像头等设备获取车辆前方的图像,然后进行预处理,如灰度化、二值化、滤波等操作,以提高
- 一文告诉你程序员该掌握和应用大模型
大耳朵爱学习
语言模型人工智能自然语言处理AI大模型大模型程序员大模型入门
训练大模型:场景:自训练大模型人才需求:算法工程师门槛:极高机会:较高特点:这个方向需要深厚的算法和机器学习知识,适合那些对研究和开发新模型感兴趣的人。微调大模型:场景:垂直大模型人才需求:算法工程师门槛:高机会:高特点:专注于特定领域的大模型优化,适合有一定领域知识且希望在细分市场深耕的工程师。AIAgent:场景:工作流人才需求:懂业务和大模型的研发工程师门槛:较高机会:一般特点:需要结合业务
- 万字详解PHP+Sphinx中文亿级数据全文检索实战(实测亿级数据0.1秒搜索耗时)
小松聊PHP进阶
MySQLPHP全文检索phpsphinxmysqlsql数据库服务器
Sphinx查询性能非常厉害,亿级数据下输入关键字,大部分能在0.01~0.1秒,少部分再5秒之内查出数据。Sphinx官方文档:http://sphinxsearch.com/docs/sphinx3.html极简概括:由C++编写的高性能全文搜索引擎的开源组件,C/S架构,跨平台(支持Linux、Windows、MacOS),支持分布式部署,并可直接适配MySQL。解决问题:因为MySQL的l
- 2021-03-26 每日打卡
来多喜
昨日完成情况:1.3k跑,没有做帕梅拉。感觉早上醒来的太早,一整天人都有一点昏昏沉沉,感觉荒废了一天。2.其他两项全部没完成,感觉想做的事情太多,反而容易什么都不做。本来想学pca,但是看了一下觉得要先复习机器学习,然后就在纠结中什么都没做。感想:冲劲十足的周一周二,慢慢的懒下来。。。要继续保持运动和自我学习。要继续考虑如何定下适量的每日任务。今日打卡:1.排球2.去他妈家3.整理房间4.填完合同
- 理性拥抱机器学习热潮:ML祖师爷Tom Mitchell最新洞见
「已注销」
来源:雷锋网作者:杨晓凡本文共3484字,建议阅读7分钟。本文与你分享TomMitchell教授的最新洞见。编者按:上个月,全球移动互联网大会GMIC2018在北京开幕。此次主题为"AI生万物,谐音爱生万物,科学技术要有人文的温度,机器有爱,真芯英雄"的大会上,全球人工智能领袖汇聚全球业界顶尖领袖,探讨在基础硬件、大数据与开源平台、深度学习为代表的算法等人工智能领域的最新洞见,是年度行业发展的风向
- 2021-01-02随笔
0清婉0
人工智能时代最重要的是机器学习,像数据分析、图像识别、数据挖掘、自然语言处理、语音识别等都是以其为基础的,也可以说人工智能的各种应用都需要机器学习来支撑。现在各大公司越来越注重数据的价值,人工成本也是越来越高,所以机器学习也就变得不可或缺了。数据分析、自然语言处理、语音识别,这将是作为前端人员的我,在2021年学习的重点。现收集几本关于数据分析的书籍,作为参考书籍学习:1.《跟着迪哥学Python
- 当NAS遭遇鲁棒性:寻找对抗攻击的坚固架构
甄如冰Lea
当NAS遭遇鲁棒性:寻找对抗攻击的坚固架构RobNets项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ro/RobNets在当今深度学习的浪潮中,模型的安全性和鲁棒性日益成为研究的热点。本文将为您揭开一款开源项目——《当NAS遇见鲁棒性:对抗攻击下可搜索的鲁棒架构》的神秘面纱。该项目源自CVPR2020的一篇论文,并提供了详细的实现代码和实验指南,致力于探索在网络架构设计
- 开源AI图像识别:支持扫描文件批量识别快速对接数据库存储
思通数科x
人工智能计算机视觉图像处理OCR文本识别
随着数字化转型的不断深入,图像识别技术在各行各业中的应用越来越广泛。文件封识别作为图像识别技术的一个分支,能够有效地提高文件处理的自动化程度和准确性。本文将探讨文件封识别技术的原理、应用场景以及如何将识别后的内容批量对应数据库字段进行存储。开源项目介绍(可本地部署,支持国产化)思通数科研发了一款多模态AI能力引擎,专注于提供自然语言处理(NLP)、情感分析、实体识别、图像识别与分类、OCR识别和语
- 插入表主键冲突做更新
a-john
有以下场景:
用户下了一个订单,订单内的内容较多,且来自多表,首次下单的时候,内容可能会不全(部分内容不是必须,出现有些表根本就没有没有该订单的值)。在以后更改订单时,有些内容会更改,有些内容会新增。
问题:
如果在sql语句中执行update操作,在没有数据的表中会出错。如果在逻辑代码中先做查询,查询结果有做更新,没有做插入,这样会将代码复杂化。
解决:
mysql中提供了一个sql语
- Android xml资源文件中@、@android:type、@*、?、@+含义和区别
Cb123456
@+@?@*
一.@代表引用资源
1.引用自定义资源。格式:@[package:]type/name
android:text="@string/hello"
2.引用系统资源。格式:@android:type/name
android:textColor="@android:color/opaque_red"
- 数据结构的基本介绍
天子之骄
数据结构散列表树、图线性结构价格标签
数据结构的基本介绍
数据结构就是数据的组织形式,用一种提前设计好的框架去存取数据,以便更方便,高效的对数据进行增删查改。正确选择合适的数据结构,对软件程序的高效执行的影响作用不亚于算法的设计。此外,在计算机系统中数据结构的作用也是非同小可。例如常常在编程语言中听到的栈,堆等,就是经典的数据结构。
经典的数据结构大致如下:
一:线性数据结构
(1):列表
a
- 通过二维码开放平台的API快速生成二维码
一炮送你回车库
api
现在很多网站都有通过扫二维码用手机连接的功能,联图网(http://www.liantu.com/pingtai/)的二维码开放平台开放了一个生成二维码图片的Api,挺方便使用的。闲着无聊,写了个前台快速生成二维码的方法。
html代码如下:(二维码将生成在这div下)
? 1
&nbs
- ImageIO读取一张图片改变大小
3213213333332132
javaIOimageBufferedImage
package com.demo;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imageio.ImageIO;
/**
* @Description 读取一张图片改变大小
* @author FuJianyon
- myeclipse集成svn(一针见血)
7454103
eclipseSVNMyEclipse
&n
- 装箱与拆箱----autoboxing和unboxing
darkranger
J2SE
4.2 自动装箱和拆箱
基本数据(Primitive)类型的自动装箱(autoboxing)、拆箱(unboxing)是自J2SE 5.0开始提供的功能。虽然为您打包基本数据类型提供了方便,但提供方便的同时表示隐藏了细节,建议在能够区分基本数据类型与对象的差别时再使用。
4.2.1 autoboxing和unboxing
在Java中,所有要处理的东西几乎都是对象(Object)
- ajax传统的方式制作ajax
aijuans
Ajax
//这是前台的代码
<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="UTF-8"%> <% String path = request.getContextPath(); String basePath = request.getScheme()+
- 只用jre的eclipse是怎么编译java源文件的?
avords
javaeclipsejdktomcat
eclipse只需要jre就可以运行开发java程序了,也能自动 编译java源代码,但是jre不是java的运行环境么,难道jre中也带有编译工具? 还是eclipse自己实现的?谁能给解释一下呢问题补充:假设系统中没有安装jdk or jre,只在eclipse的目录中有一个jre,那么eclipse会采用该jre,问题是eclipse照样可以编译java源文件,为什么呢?
&nb
- 前端模块化
bee1314
模块化
背景: 前端JavaScript模块化,其实已经不是什么新鲜事了。但是很多的项目还没有真正的使用起来,还处于刀耕火种的野蛮生长阶段。 JavaScript一直缺乏有效的包管理机制,造成了大量的全局变量,大量的方法冲突。我们多么渴望有天能像Java(import),Python (import),Ruby(require)那样写代码。在没有包管理机制的年代,我们是怎么避免所
- 处理百万级以上的数据处理
bijian1013
oraclesql数据库大数据查询
一.处理百万级以上的数据提高查询速度的方法: 1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
2.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 o
- mac 卸载 java 1.7 或更高版本
征客丶
javaOS
卸载 java 1.7 或更高
sudo rm -rf /Library/Internet\ Plug-Ins/JavaAppletPlugin.plugin
成功执行此命令后,还可以执行 java 与 javac 命令
sudo rm -rf /Library/PreferencePanes/JavaControlPanel.prefPane
成功执行此命令后,还可以执行 java
- 【Spark六十一】Spark Streaming结合Flume、Kafka进行日志分析
bit1129
Stream
第一步,Flume和Kakfa对接,Flume抓取日志,写到Kafka中
第二部,Spark Streaming读取Kafka中的数据,进行实时分析
本文首先使用Kakfa自带的消息处理(脚本)来获取消息,走通Flume和Kafka的对接 1. Flume配置
1. 下载Flume和Kafka集成的插件,下载地址:https://github.com/beyondj2ee/f
- Erlang vs TNSDL
bookjovi
erlang
TNSDL是Nokia内部用于开发电信交换软件的私有语言,是在SDL语言的基础上加以修改而成,TNSDL需翻译成C语言得以编译执行,TNSDL语言中实现了异步并行的特点,当然要完整实现异步并行还需要运行时动态库的支持,异步并行类似于Erlang的process(轻量级进程),TNSDL中则称之为hand,Erlang是基于vm(beam)开发,
- 非常希望有一个预防疲劳的java软件, 预防过劳死和眼睛疲劳,大家一起努力搞一个
ljy325
企业应用
非常希望有一个预防疲劳的java软件,我看新闻和网站,国防科技大学的科学家累死了,太疲劳,老是加班,不休息,经常吃药,吃药根本就没用,根本原因是疲劳过度。我以前做java,那会公司垃圾,老想赶快学习到东西跳槽离开,搞得超负荷,不明理。深圳做软件开发经常累死人,总有不明理的人,有个软件提醒限制很好,可以挽救很多人的生命。
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(1)IT行业成五大疾病重灾区:过劳死平均37.9岁
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-原型模式
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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/
/**
* Effective Java 建议使用copy constructor or copy factory来代替clone()方法:
* 1.public Product copy(Product p){}
* 2.publi
- 配置管理---svn工具之权限配置
chenyu19891124
SVN
今天花了大半天的功夫,终于弄懂svn权限配置。下面是今天收获的战绩。
安装完svn后就是在svn中建立版本库,比如我本地的是版本库路径是C:\Repositories\pepos。pepos是我的版本库。在pepos的目录结构
pepos
component
webapps
在conf里面的auth里赋予的权限配置为
[groups]
- 浅谈程序员的数学修养
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设计模式编程算法面试招聘
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- 批量执行 bulk collect与forall用法
daizj
oraclesqlbulk collectforall
BULK COLLECT 子句会批量检索结果,即一次性将结果集绑定到一个集合变量中,并从SQL引擎发送到PL/SQL引擎。通常可以在SELECT INTO、
FETCH INTO以及RETURNING INTO子句中使用BULK COLLECT。本文将逐一描述BULK COLLECT在这几种情形下的用法。
有关FORALL语句的用法请参考:批量SQL之 F
- Linux下使用rsync最快速删除海量文件的方法
dongwei_6688
OS
1、先安装rsync:yum install rsync
2、建立一个空的文件夹:mkdir /tmp/test
3、用rsync删除目标目录:rsync --delete-before -a -H -v --progress --stats /tmp/test/ log/这样我们要删除的log目录就会被清空了,删除的速度会非常快。rsync实际上用的是替换原理,处理数十万个文件也是秒删。
- Yii CModel中rules验证规格
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Yii cValidator主要用法分析:
yii验证rulesit 分类: Yii yii的rules验证 cValidator主要属性 attributes ,builtInValidators,enableClientValidation,message,on,safe,skipOnError
 
- 基于vagrant的redis主从实验
dcj3sjt126com
vagrant
平台: Mac
工具: Vagrant
系统: Centos6.5
实验目的: Redis主从
实现思路
制作一个基于sentos6.5, 已经安装好reids的box, 添加一个脚本配置从机, 然后作为后面主机从机的基础box
制作sentos6.5+redis的box
mkdir vagrant_redis
cd vagrant_
- Memcached(二)、Centos安装Memcached服务器
frank1234
centosmemcached
一、安装gcc
rpm和yum安装memcached服务器连接没有找到,所以我使用的是make的方式安装,由于make依赖于gcc,所以要先安装gcc
开始安装,命令如下,[color=red][b]顺序一定不能出错[/b][/color]:
建议可以先切换到root用户,不然可能会遇到权限问题:su root 输入密码......
rpm -ivh kernel-head
- Remove Duplicates from Sorted List
hcx2013
remove
Given a sorted linked list, delete all duplicates such that each element appear only once.
For example,Given 1->1->2, return 1->2.Given 1->1->2->3->3, return&
- Spring4新特性——JSR310日期时间API的支持
jinnianshilongnian
spring4
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
- 浅谈enum与单例设计模式
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java单例
在JDK1.5之前的单例实现方式有两种(懒汉式和饿汉式并无设计上的区别故看做一种),两者同是私有构
造器,导出静态成员变量,以便调用者访问。
第一种
package singleton;
public class Singleton {
//导出全局成员
public final static Singleton INSTANCE = new S
- 使用switch条件语句需要注意的几点
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cbreakswitch
1. 当满足条件的case中没有break,程序将依次执行其后的每种条件(包括default)直到遇到break跳出
int main()
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printf("--1--\n");
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printf("defa
- 配置Spring Mybatis JUnit测试环境的应用上下文
schnell18
springmybatisJUnit
Spring-test模块中的应用上下文和web及spring boot的有很大差异。主要试下来差异有:
单元测试的app context不支持从外部properties文件注入属性
@Value注解不能解析带通配符的路径字符串
解决第一个问题可以配置一个PropertyPlaceholderConfigurer的bean。
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- Java 定时任务总结一
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Java定时任务总结 一.从技术上分类大概分为以下三种方式: 1.Java自带的java.util.Timer类,这个类允许你调度一个java.util.TimerTask任务; 说明: java.util.Timer定时器,实际上是个线程,定时执行TimerTask类 &
- 一种防止用户生成内容站点出现商业广告以及非法有害等垃圾信息的方法
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本文描述了一种在ITEYE博客频道上面出现的新型的商业广告形式及其应对方法,对于其他的用户生成内容站点类型也具有同样的适用性。
最近在ITEYE博客频道上面出现了一种新型的商业广告形式,方法如下:
1、注册多个账号(一般10个以上)。
2、从多个账号中选择一个账号,发表1-2篇博文