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大霸王龙
语言模型人工智能自然语言处理
VLLM:虚拟大型语言模型(VirtualLargeLanguageModel)VLLM指的是一种基于云计算的大型语言模型的虚拟实现。它通常是指那些由多个服务器组成的分布式计算环境中的复杂机器学习模型,这些模型能够处理和理解大量的文本数据。VLLM的核心是“大型语言模型”,这是一种通过深度神经网络训练的算法,能够在理解和生成人类语言方面表现出极高的能力。解释:虚拟:意味着这个模型不是在单个物理设备
- 实时解码技术:基于FPGA芯片的即时错误诊断与修正系统,实现计算过程中的动态纠错
百态老人
fpga开发
以下基于资料构建的基于FPGA的实时动态纠错系统技术框架,涵盖原理、实现路径与典型应用:一、FPGA芯片的核心特性支撑实时动态纠错FPGA(现场可编程门阵列)的硬件可重构性和并行架构是动态纠错系统的物理基础:可编程逻辑单元(CLB)与分布式计算:FPGA内部由可配置逻辑块(CLB)和查找表(LUT)构成,支持并行执行多个逻辑运算,为实时错误检测提供硬件级并发能力。计算过程分散在空间分布的基本单元中
- 基于Hadoop大数据分析应用场景与实战
跨过山河大海
一、Hadoop的应用业务分析大数据是不能用传统的计算技术处理的大型数据集的集合。它不是一个单一的技术或工具,而是涉及的业务和技术的许多领域。目前主流的三大分布式计算系统分别为:Hadoop、Spark和Strom:Hadoop当前大数据管理标准之一,运用在当前很多商业应用系统。可以轻松地集成结构化、半结构化甚至非结构化数据集。Spark采用了内存计算。从多迭代批处理出发,允许将数据载入内存作反复
- Java 大视界 -- 基于 Java 的大数据分布式计算在药物临床试验数据分析与质量控制中的创新实践(321)
青云交
Java大视界大数据新视界java大数据Java大数据药物临床试验分布式计算数据质量控制CDISC标准
亲爱的朋友们,热烈欢迎来到青云交的博客!能与诸位在此相逢,我倍感荣幸。在这飞速更迭的时代,我们都渴望一方心灵净土,而我的博客正是这样温暖的所在。这里为你呈上趣味与实用兼具的知识,也期待你毫无保留地分享独特见解,愿我们于此携手成长,共赴新程!本博客的精华专栏:【大数据新视界】【Java大视界】【智创AI新视界】【Java+Python双剑合璧:AI大数据实战通关秘籍】社区:【青云交技术变现副业福利商
- ComfyUI底层架构大揭秘:从节点工厂到AI艺术流水线
留思难
comfyui人工智能架构
关注不迷路,点赞走好运!三分钟掌握AI绘图引擎核心架构!当节点像乐高积木般拼接,看ComfyUI如何构建AI艺术的生产流水线深度目录开篇类比:汽车工厂与节点流水线核心骨架:模块化节点系统设计⚙️动力引擎:Python异步执行框架神经连接:事件驱动架构剖析加速秘籍:显存优化三大黑科技跨域桥梁:前后端通信协议解密扩展革命:自定义节点开发实战️应用案例:从电商设计到电影特效未来演进:分布式计算与AI协作
- 计算机网络学习:打造体系,接轨前沿技术
xiayan827
计算机网络学习
引言在数字化浪潮席卷全球的当下,计算机网络已然成为推动社会发展、经济增长以及科技创新的关键力量。从日常生活中的便捷通信、在线购物,到工业领域的智能制造、远程协作,再到科研中的海量数据传输与分布式计算,计算机网络无处不在,深刻改变着我们的生活与工作模式。作为计算机网络专业的学生,在这个快速发展的领域中,我们肩负着理解、构建和创新网络技术的重任。计算机网络知识体系庞大且复杂,涵盖了从底层硬件通信到高层
- 计算机网络学习:体系化学习助力能力提升
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- Python大数据处理中有哪些分布式计算框架?如何选择和使用?
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python开发语言
一、引言随着大数据时代的来临,数据处理和分析已成为企业和个人不可或缺的一部分。Python,作为一种简洁、易读且功能强大的编程语言,在大数据处理领域具有广泛的应用。而在处理大数据时,分布式计算框架的选择和使用至关重要。本文将介绍Python大数据处理中常见的分布式计算框架,并探讨如何根据实际需求进行选择和使用。二、Python大数据处理中的分布式计算框架ApacheSparkApacheSpark
- 从 0 到 Offer!大数据核心面试题全解析,答案精准拿捏面试官(hadoop篇)
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1.什么是Hadoop?Hadoop是一个开源的分布式系统基础架构,用于存储和处理大规模数据集。它主要包含HDFS(HadoopDistributedFileSystem)分布式文件系统、MapReduce分布式计算框架以及YARN(YetAnotherResourceNegotiator)资源管理器。HDFS负责数据的分布式存储,将大文件分割成多个数据块存储在不同节点上;MapReduce用于分
- 5G和云计算
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5G和云计算一、5G云是什么?1、5G是第5代通信技术2、5G的3大特征:超大带宽、超低时延、超多连接3、主要特点:显著提升无线数据传输效率和质量二、云计算是什么?1、是通过网络提供可伸缩的分布式计算能力2、云计算3大服务模式:IaaS、PaaS、SaaS3、主要特点:集中式管理IT资源三、工作职能→5G云计算做什么?1、产品经理、界面设计、前端开发、后端开发、测试、云计算工程师2、云计算工作内容
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MapReduce:大数据处理的经典范式什么是MapReduce?MapReduce是一种编程模型和软件框架,用于大规模数据集(通常大于1TB)的并行处理。它由Google在2004年提出,后来成为ApacheHadoop项目的核心计算引擎。MapReduce通过将计算任务分解为两个主要阶段——Map(映射)和Reduce(归约)——来实现分布式计算。核心思想MapReduce的核心设计原则可以概
- AI转型指南
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以下是为计算机学生/在职人员撰写《AI转型指南》的目录框架设计,兼顾系统性与实操性,采用模块化结构便于读者按需学习,前些天发现了一个巨牛的人工智能免费学习网站,通俗易懂,风趣幽默,忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站一、AI行业全景扫描(认知篇)技术图谱解构机器学习/深度学习/强化学习的技术边界NLP/CV/语音/推荐系统等细分赛道的就业热度对比传统计算机技能与AI能力的交叉点(如分布式计算、系统
- 深入理解 Hadoop MapReduce 调度原理与 YARN 架构
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深入理解HadoopMapReduce调度原理与YARN架构作者:标签:大数据、Hadoop、YARN、MapReduce、调度器一、前言在大数据领域,Hadoop是最重要的分布式计算平台之一。随着数据规模的增长,Hadoop从1.x到2.x发生了巨大变革,核心就是引入了YARN资源调度框架。本文将结合图示,详细梳理HadoopMapReduce的调度原理与YARN的工作机制。二、Hadoop1.
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Hadoop中HDFS的存储机制HDFS(HadoopDistributedFileSystem)是Hadoop分布式计算中的数据存储系统,是基于流数据模式访问和处理超大文件的需求而开发的。下面我们首先介绍HDFS中的一些基础概念,然后介绍HDFS中读写操作的过程,最后分析了HDFS的优缺点。1.HDFS中的基础概念Block:HDFS中的存储单元是每个数据块block,HDFS默认的最基本的存储
- 全面解析Hadoop配置文件:架构、调整与最佳实践
秦道衍
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:Hadoop作为一个关键组件在分布式计算中处理和存储大量数据,而其配置文件则是保证系统正常运行和性能优化的核心。文章详细探讨了Hadoop配置文件的作用,包括核心配置文件及其内容,并阐述如何根据实际需求进行适当调整。同时,介绍了针对HDFS、MapReduce和YARN的主要配置文件,并通过实例说明如何细化设置以满足性能和资源管理的需求。最后,文章分享了一些最
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摘要本文深入探讨将跨平台应用迁移到鸿蒙系统的关键步骤,通过实现一个分布式计算器案例,展示如何利用鸿蒙的分布式架构实现手机与手表协同计算。你将学习到模块化设计、响应式布局、设备能力适配等核心技术,并获取可直接运行的代码实现。最佳实践详解与场景分析迁移到鸿蒙系统不仅是简单的代码移植,更需要充分利用其分布式能力。以下是核心实践要点:理解分布式架构鸿蒙的分布式软总线技术让设备间通信像本地调用一样简单。比如
- 大数据基础——大数据处理架构Hadoop
皮皮大卫
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- Hadoop:大数据处理的核心框架
l123565
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一、引言随着数据量的不断增长,传统的数据处理方式已经无法满足现代企业和组织的需求。Hadoop作为一个开源的分布式计算框架,为大数据处理提供了强大的支持。本文将对Hadoop进行详细介绍,包括其基本概念、核心组件、应用场景以及安装配置等方面。二、Hadoop概述Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构,主要解决的是海量数据的存储和计算问题。Hadoop具有高效、可靠、可扩展
- MapReduce技术详解
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MapReduce技术详解MapReduce是一个分布式计算框架,用于大规模数据集的并行处理。本文将详细介绍MapReduce的工作原理、编程模型、优化策略以及最佳实践。1.MapReduce概述1.1基本概念分布式计算框架大规模数据处理自动并行化容错机制数据本地化1.2核心特性高可靠性高扩展性高容错性数据本地化简单编程模型1.3应用场景日志分析数据挖掘机器学习搜索引擎数据统计2.工作原理2.1执
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在大数据处理领域,HiveSQL作为连接传统数据库与分布式计算的桥梁,已成为数据工程师的核心技能之一。本文将突破常规入门教程的局限,不仅深入解析HiveSQL的核心语法,更会详细阐述每个参数的底层逻辑与性能影响,助你在一小时内快速掌握HiveSQL的精髓。一、HiveSQL初相识Hive是基于Hadoop的数据仓库工具,通过类SQL语法实现对HDFS数据的查询分析。与传统数据库不同,Hive将SQ
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一.什么是负载均衡负载均衡是一种将请求按一定策略分配到多个后端资源的技术其作用主要如下分摊压力:避免单个节点过载,提升整体吞吐量。高可用性:屏蔽故障节点,自动切换到健康节点。弹性扩展:支持动态扩缩容。例如增加/减少实例。主要涉及场景:微服务架构:服务消费者调用多个服务提供者时,分配请求。API网关:统一入口接受所有请求,转发到后端多个业务服务实例。分布式计算:任务队列(kafka)的分区分配到多个
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随着基因测序成本断崖式下降(单人类全基因组低于100)和CRISPR基因编辑技术成熟,全球日均产生超20PB基因数据。传统单机生物信息学工具难以应对海量多组学数据的整合、分析与临床转化。本文将系统阐述**Java技术栈如何构建新一代基因大数据计算中枢**:基于Hadoop+Spark的分布式架构实现千倍加速的基因组比对;通过Flink流式计算引擎支撑CRISPR脱靶效应实时预测;利用ApacheA
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智慧物流大数据平台文章目录智慧物流大数据平台一、项目背景二、逻辑架构三、解决方案技术亮点:数据流转四、项目的技术选型4.1流式处理平台4.2分布式计算平台4.3海量数据存储框架软件版本一、项目背景本项目基于一家大型物流公司研发的智慧物流大数据平台。该物流公司是国内综合性快递、物流服务商,并在全国各地都有覆盖的网点。经过多年的积累、经营以及布局,拥有大规模的客户群,日订单达上千万。如此规模的业务数据
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一、分布式训练概述大规模语言模型的训练通常需要分布式计算技术,以解决单机资源不足的问题。分布式训练主要分为两种模式:数据并行:将数据分片到不同设备,每个设备拥有完整的模型副本模型并行:将模型分割到不同设备,每个设备处理部分模型计算现代大模型训练通常结合这两种方式,形成混合并行策略。二、硬件环境准备1.多机多卡环境配置组件要求建议配置GPU支持CUDANVIDIAA100/H100网络高速互联Inf
- Spark入门指南:大数据处理的第一个Hello World程序
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Spark入门指南:大数据处理的第一个HelloWorld程序关键词:Spark、大数据处理、RDD、WordCount、PySpark、分布式计算、HelloWorld程序摘要:本文以经典的WordCount程序为切入点,系统讲解ApacheSpark的核心概念、开发流程与实战技巧。通过从环境搭建到代码实现的全流程解析,帮助大数据初学者快速掌握Spark的基础操作,理解分布式计算的核心逻辑。文章
- Hadoop 三巨头:大数据界的搬砖天团
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各位同学好,今天咱来唠唠大数据领域的"老大哥"Hadoop。这玩意儿就像大数据界的基建狂魔,而它的三大核心组件——HDFS、MapReduce和YARN,堪称分布式计算界的"搬砖天团"。咱今天就用接地气的方式,讲讲这三位大佬是怎么在数据海洋里搞建设的。一、HDFS:分布式仓库的"货架管理员"首先说说HDFS(HadoopDistributedFileSystem),这东西本质上就是个超级大仓库,但
- Hadoop与大数据之间的关系和区别
一个鬼脸让我难安
程序员大数据程序员编程语言hadoop
走进大数据,一种新兴的数据挖掘技术,它正在让大数据处理和分析变得更便宜更快速。大数据技术一旦进入超级计算时代,很快便可应用于普通企业,在遍地开花的过程中,它将改变许多行业业务经营的模式。在计算机世界里,大数据被定义为一种使用非传统的数据过滤工具,对大量有序或无序数据集合进行的挖掘过程,它包括但不仅限于分布式计算(Hadoop)。大数据已经站在了数据存储宣传的风口浪尖,也存在着大量不确定因素,这点上
- AI算力网络与通信中量化技术的挑战与机遇
AI算力网络与通信
AI算力网络与通信原理AI人工智能大数据架构AI人工智能与大数据技术人工智能网络ai
AI算力网络与通信中量化技术的挑战与机遇关键词:AI算力网络、量化技术、通信优化、模型压缩、分布式计算摘要:随着AI应用的爆发式增长,算力需求与网络通信压力同步激增。量化技术作为连接AI算力网络与通信效率的关键桥梁,通过降低数据精度压缩模型规模、减少传输开销,成为解决“算力-通信”矛盾的核心技术。本文将从生活场景出发,用“快递网络”“语言翻译”等通俗比喻,拆解AI算力网络与量化技术的底层逻辑,结合
- 大数据处理中的隐藏杀手 —— 数据倾斜,你了解多少?
※尘
大数据数据分析sqlhive
在大数据的广袤世界里,我们怀揣着让数据创造价值的美好愿景,构建起复杂而庞大的数据处理系统。但在这看似有序的数字宇宙中,数据倾斜如同隐藏在暗处的杀手,悄然威胁着系统的高效运行。今天,就让我们一同揭开数据倾斜的神秘面纱,深入了解它的表现、成因以及应对之策。一、数据倾斜的表现数据倾斜,简单来说,就是数据分布不均匀,大量数据集中到一点,形成数据热点的现象。在分布式计算框架(如Hadoop、Spark)和分
- 深入学习 Apache Spark:从入门到精通
mckim_
笔记学习大数据spark
引言随着大数据时代的到来,数据处理和分析的需求日益增长。ApacheSpark是一个快速、通用、可扩展的分布式计算引擎,它不仅支持批处理,也支持流处理,并且提供了丰富的API接口来简化开发。本文将带你走进Spark的世界,了解它的核心概念、工作原理以及如何在实际项目中应用,特别关注使用Java语言进行开发。一、为什么选择Spark?速度:相比传统的MapReduce框架,Spark可以达到10倍甚
- jQuery 键盘事件keydown ,keypress ,keyup介绍
107x
jsjquerykeydownkeypresskeyup
本文章总结了下些关于jQuery 键盘事件keydown ,keypress ,keyup介绍,有需要了解的朋友可参考。
一、首先需要知道的是: 1、keydown() keydown事件会在键盘按下时触发. 2、keyup() 代码如下 复制代码
$('input').keyup(funciton(){  
- AngularJS中的Promise
bijian1013
JavaScriptAngularJSPromise
一.Promise
Promise是一个接口,它用来处理的对象具有这样的特点:在未来某一时刻(主要是异步调用)会从服务端返回或者被填充属性。其核心是,promise是一个带有then()函数的对象。
为了展示它的优点,下面来看一个例子,其中需要获取用户当前的配置文件:
var cu
- c++ 用数组实现栈类
CrazyMizzz
数据结构C++
#include<iostream>
#include<cassert>
using namespace std;
template<class T, int SIZE = 50>
class Stack{
private:
T list[SIZE];//数组存放栈的元素
int top;//栈顶位置
public:
Stack(
- java和c语言的雷同
麦田的设计者
java递归scaner
软件启动时的初始化代码,加载用户信息2015年5月27号
从头学java二
1、语言的三种基本结构:顺序、选择、循环。废话不多说,需要指出一下几点:
a、return语句的功能除了作为函数返回值以外,还起到结束本函数的功能,return后的语句
不会再继续执行。
b、for循环相比于whi
- LINUX环境并发服务器的三种实现模型
被触发
linux
服务器设计技术有很多,按使用的协议来分有TCP服务器和UDP服务器。按处理方式来分有循环服务器和并发服务器。
1 循环服务器与并发服务器模型
在网络程序里面,一般来说都是许多客户对应一个服务器,为了处理客户的请求,对服务端的程序就提出了特殊的要求。
目前最常用的服务器模型有:
·循环服务器:服务器在同一时刻只能响应一个客户端的请求
·并发服务器:服
- Oracle数据库查询指令
肆无忌惮_
oracle数据库
20140920
单表查询
-- 查询************************************************************************************************************
-- 使用scott用户登录
-- 查看emp表
desc emp
- ext右下角浮动窗口
知了ing
JavaScriptext
第一种
<!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/1999/
- 浅谈REDIS数据库的键值设计
矮蛋蛋
redis
http://www.cnblogs.com/aidandan/
原文地址:http://www.hoterran.info/redis_kv_design
丰富的数据结构使得redis的设计非常的有趣。不像关系型数据库那样,DEV和DBA需要深度沟通,review每行sql语句,也不像memcached那样,不需要DBA的参与。redis的DBA需要熟悉数据结构,并能了解使用场景。
- maven编译可执行jar包
alleni123
maven
http://stackoverflow.com/questions/574594/how-can-i-create-an-executable-jar-with-dependencies-using-maven
<build>
<plugins>
<plugin>
<artifactId>maven-asse
- 人力资源在现代企业中的作用
百合不是茶
HR 企业管理
//人力资源在在企业中的作用人力资源为什么会存在,人力资源究竟是干什么的 人力资源管理是对管理模式一次大的创新,人力资源兴起的原因有以下点: 工业时代的国际化竞争,现代市场的风险管控等等。所以人力资源 在现代经济竞争中的优势明显的存在,人力资源在集团类公司中存在着 明显的优势(鸿海集团),有一次笔者亲自去体验过红海集团的招聘,只 知道人力资源是管理企业招聘的 当时我被招聘上了,当时给我们培训 的人
- Linux自启动设置详解
bijian1013
linux
linux有自己一套完整的启动体系,抓住了linux启动的脉络,linux的启动过程将不再神秘。
阅读之前建议先看一下附图。
本文中假设inittab中设置的init tree为:
/etc/rc.d/rc0.d
/etc/rc.d/rc1.d
/etc/rc.d/rc2.d
/etc/rc.d/rc3.d
/etc/rc.d/rc4.d
/etc/rc.d/rc5.d
/etc
- Spring Aop Schema实现
bijian1013
javaspringAOP
本例使用的是Spring2.5
1.Aop配置文件spring-aop.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans
xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmln
- 【Gson七】Gson预定义类型适配器
bit1129
gson
Gson提供了丰富的预定义类型适配器,在对象和JSON串之间进行序列化和反序列化时,指定对象和字符串之间的转换方式,
DateTypeAdapter
public final class DateTypeAdapter extends TypeAdapter<Date> {
public static final TypeAdapterFacto
- 【Spark八十八】Spark Streaming累加器操作(updateStateByKey)
bit1129
update
在实时计算的实际应用中,有时除了需要关心一个时间间隔内的数据,有时还可能会对整个实时计算的所有时间间隔内产生的相关数据进行统计。
比如: 对Nginx的access.log实时监控请求404时,有时除了需要统计某个时间间隔内出现的次数,有时还需要统计一整天出现了多少次404,也就是说404监控横跨多个时间间隔。
Spark Streaming的解决方案是累加器,工作原理是,定义
- linux系统下通过shell脚本快速找到哪个进程在写文件
ronin47
一个文件正在被进程写 我想查看这个进程 文件一直在增大 找不到谁在写 使用lsof也没找到
这个问题挺有普遍性的,解决方法应该很多,这里我给大家提个比较直观的方法。
linux下每个文件都会在某个块设备上存放,当然也都有相应的inode, 那么透过vfs.write我们就可以知道谁在不停的写入特定的设备上的inode。
幸运的是systemtap的安装包里带了inodewatch.stp,位
- java-两种方法求第一个最长的可重复子串
bylijinnan
java算法
import java.util.Arrays;
import java.util.Collections;
import java.util.List;
public class MaxPrefix {
public static void main(String[] args) {
String str="abbdabcdabcx";
- Netty源码学习-ServerBootstrap启动及事件处理过程
bylijinnan
javanetty
Netty是采用了Reactor模式的多线程版本,建议先看下面这篇文章了解一下Reactor模式:
http://bylijinnan.iteye.com/blog/1992325
Netty的启动及事件处理的流程,基本上是按照上面这篇文章来走的
文章里面提到的操作,每一步都能在Netty里面找到对应的代码
其中Reactor里面的Acceptor就对应Netty的ServerBo
- servelt filter listener 的生命周期
cngolon
filterlistenerservelt生命周期
1. servlet 当第一次请求一个servlet资源时,servlet容器创建这个servlet实例,并调用他的 init(ServletConfig config)做一些初始化的工作,然后调用它的service方法处理请求。当第二次请求这个servlet资源时,servlet容器就不在创建实例,而是直接调用它的service方法处理请求,也就是说
- jmpopups获取input元素值
ctrain
JavaScript
jmpopups 获取弹出层form表单
首先,我有一个div,里面包含了一个表单,默认是隐藏的,使用jmpopups时,会弹出这个隐藏的div,其实jmpopups是将我们的代码生成一份拷贝。
当我直接获取这个form表单中的文本框时,使用方法:$('#form input[name=test1]').val();这样是获取不到的。
我们必须到jmpopups生成的代码中去查找这个值,$(
- vi查找替换命令详解
daizj
linux正则表达式替换查找vim
一、查找
查找命令
/pattern<Enter> :向下查找pattern匹配字符串
?pattern<Enter>:向上查找pattern匹配字符串
使用了查找命令之后,使用如下两个键快速查找:
n:按照同一方向继续查找
N:按照反方向查找
字符串匹配
pattern是需要匹配的字符串,例如:
1: /abc<En
- 对网站中的js,css文件进行打包
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PHP打包
一,为什么要用smarty进行打包
apache中也有给js,css这样的静态文件进行打包压缩的模块,但是本文所说的不是以这种方式进行的打包,而是和smarty结合的方式来把网站中的js,css文件进行打包。
为什么要进行打包呢,主要目的是为了合理的管理自己的代码 。现在有好多网站,你查看一下网站的源码的话,你会发现网站的头部有大量的JS文件和CSS文件,网站的尾部也有可能有大量的J
- php Yii: 出现undefined offset 或者 undefined index解决方案
dcj3sjt126com
undefined
在开发Yii 时,在程序中定义了如下方式:
if($this->menuoption[2] === 'test'),那么在运行程序时会报:undefined offset:2,这样的错误主要是由于php.ini 里的错误等级太高了,在windows下错误等级
- linux 文件格式(1) sed工具
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linuxlinux sed工具sed工具linux sed详解
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简介
sed 是一种在线编辑器,它一次处理一行内容。处理时,把当前处理的行存储在临时缓冲区中,称为“模式空间”(pattern space),接着用sed命令处理缓冲区中的内容,处理完成后,把缓冲区的内容送往屏幕。接着处理下一行,这样不断重复,直到文件末尾
- Android应用程序获取系统权限
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引用
如何使Android应用程序获取系统权限
第一个方法简单点,不过需要在Android系统源码的环境下用make来编译:
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- HoverTree开发日志之验证码
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HoverTree是一个ASP.NET的开源CMS,目前包含文章系统,图库和留言板功能。代码完全开放,文章内容页生成了静态的HTM页面,留言板提供留言审核功能,文章可以发布HTML源代码,图片上传同时生成高品质缩略图。推出之后得到许多网友的支持,再此表示感谢!留言板不断收到许多有益留言,但同时也有不少广告,因此决定在提交留言页面增加验证码功能。ASP.NET验证码在网上找,如果不是很多,就是特别多
- JSON API:用 JSON 构建 API 的标准指南中文版
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如果你和你的团队曾经争论过使用什么方式构建合理 JSON 响应格式, 那么 JSON API 就是你的 anti-bikeshedding 武器。
通过遵循共同的约定,可以提高开发效率,利用更普遍的工具,可以是你更加专注于开发重点:你的程序。
基于 JSON API 的客户端还能够充分利用缓存,
- 数据结构随记_2
lx.asymmetric
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第三章 栈与队列
一.简答题
1. 在一个循环队列中,队首指针指向队首元素的 前一个 位置。
2.在具有n个单元的循环队列中,队满时共有 n-1 个元素。
3. 向栈中压入元素的操作是先 移动栈顶指针&n
- Linux下的监控工具dstat
网络接口
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1) 工具说明dstat是一个用来替换 vmstat,iostat netstat,nfsstat和ifstat这些命令的工具, 是一个全能系统信息统计工具. 与sysstat相比, dstat拥有一个彩色的界面, 在手动观察性能状况时, 数据比较显眼容易观察; 而且dstat支持即时刷新, 譬如输入dstat 3, 即每三秒收集一次, 但最新的数据都会每秒刷新显示. 和sysstat相同的是,
- C 语言初级入门--二维数组和指针
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二维数组c/c++指针
/*
二维数组的定义和二维数组元素的引用
二维数组的定义:
当数组中的每个元素带有两个下标时,称这样的数组为二维数组;
(逻辑上把数组看成一个具有行和列的表格或一个矩阵);
语法:
类型名 数组名[常量表达式1][常量表达式2]
二维数组的引用:
引用二维数组元素时必须带有两个下标,引用形式如下:
例如:
int a[3][4]; 引用:
- 10点睛Spring4.1-Application Event
wiselyman
application
10.1 Application Event
Spring使用Application Event给bean之间的消息通讯提供了手段
应按照如下部分实现bean之间的消息通讯
继承ApplicationEvent类实现自己的事件
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使用ApplicationContext发布消息