- 云服务业界动态简报-20180128
Captain7
一、青云青云QingCloud推出深度学习平台DeepLearningonQingCloud,包含了主流的深度学习框架及数据科学工具包,通过QingCloudAppCenter一键部署交付,可以让算法工程师和数据科学家快速构建深度学习开发环境,将更多的精力放在模型和算法调优。二、腾讯云1.腾讯云正式发布腾讯专有云TCE(TencentCloudEnterprise)矩阵,涵盖企业版、大数据版、AI
- Keras深度学习框架入门及实战指南
司莹嫣Maude
Keras深度学习框架入门及实战指南keraskeras-team/keras:是一个基于Python的深度学习库,它没有使用数据库。适合用于深度学习任务的开发和实现,特别是对于需要使用Python深度学习库的场景。特点是深度学习库、Python、无数据库。项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ke/keras一、项目介绍Keras简介Keras是一款高级神经网络
- 深度学习入门篇:PyTorch实现手写数字识别
AI_Guru人工智能
深度学习pytorch人工智能
深度学习作为机器学习的一个分支,近年来在图像识别、自然语言处理等领域取得了显著的成就。在众多的深度学习框架中,PyTorch以其动态计算图、易用性强和灵活度高等特点,受到了广泛的喜爱。本篇文章将带领大家使用PyTorch框架,实现一个手写数字识别的基础模型。手写数字识别简介手写数字识别是计算机视觉领域的一个经典问题,目的是让计算机能够识别并理解手写数字图像。这个问题通常作为深度学习入门的练习,因为
- 【ShuQiHere】小白也能懂的 TensorFlow 和 PyTorch GPU 配置教程
ShuQiHere
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【ShuQiHere】在深度学习中,GPU的使用对于加速模型训练至关重要。然而,对于许多刚刚入门的小白来说,如何在TensorFlow和PyTorch中指定使用GPU进行训练可能会感到困惑。在本文中,我将详细介绍如何在这两个主流的深度学习框架中指定使用GPU进行训练,并确保每一个步骤都简单易懂,跟着我的步骤来,你也能轻松上手!1.安装所需库首先,确保你已经安装了TensorFlow或PyTorch
- 解决ModuleNotFoundError: No module named ‘torch的方法
梅菊林
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ModuleNotFoundError:Nomodulenamed‘torch’错误是Python在尝试导入名为torch的模块时找不到该模块而抛出的异常。torch是PyTorch深度学习框架的核心库,如果你的Python环境中没有安装这个库,尝试导入时就会遇到这个错误。文章目录报错问题报错原因解决方法报错问题当你尝试在Python脚本或交互式环境中执行以下命令时:importtorch如果Py
- NLP_jieba中文分词的常用模块
Hiweir ·
NLP_jieba的使用自然语言处理中文分词人工智能nlp
1.jieba分词模式(1)精确模式:把句子最精确的切分开,比较适合文本分析.默认精确模式.(2)全模式:把句子中所有可能成词的词都扫描出来,cut_all=True,缺点:速度快,不能解决歧义(3)paddle:利用百度的paddlepaddle深度学习框架.简单来说就是使用百度提供的分词模型.use_paddle=True.(4)搜索引擎模式:在精确模式的基础上,对长词再进行切分,提高召回率,
- 每天五分钟玩转深度学习框架PyTorch:获取神经网络模型的参数
幻风_huanfeng
深度学习框架pytorch深度学习pytorch神经网络人工智能模型参数python
本文重点当我们定义好神经网络之后,这个网络是由多个网络层构成的,每层都有参数,我们如何才能获取到这些参数呢?我们将再下面介绍几个方法来获取神经网络的模型参数,此文我们是为了学习第6步(优化器)。获取所有参数Parametersfromtorchimportnnnet=nn.Sequential(nn.Linear(4,2),nn.Linear(2,2))print(list(net.paramet
- 每天五分钟玩转深度学习框架PyTorch:将nn的神经网络层连接起来
幻风_huanfeng
深度学习框架pytorch深度学习pytorch神经网络人工智能机器学习python
本文重点前面我们学习pytorch中已经封装好的神经网络层,有全连接层,激活层,卷积层等等,我们可以直接使用。如代码所示我们直接使用了两个nn.Linear(),这两个linear之间并没有组合在一起,所以forward的之后,分别调用了,在实际使用中我们常常将几个神经层组合在一起,这样不仅操作方便,而且代码清晰。这里介绍一下Sequential()和ModuleList(),它们可以将多个神经网
- 【Python】已解决:ModuleNotFoundError: No module named ‘paddle‘
屿小夏
pythonpaddle开发语言
文章目录一、分析问题背景二、可能出错的原因三、错误代码示例四、正确代码示例步骤1:安装PaddlePaddle库步骤2:验证安装五、注意事项已解决:ModuleNotFoundError:Nomodulenamed‘paddle‘一、分析问题背景在使用Python进行深度学习开发时,开发者可能会选择使用PaddlePaddle作为深度学习框架。然而,有时在导入PaddlePaddle库时,可能会遇
- 深度学习算法,该如何深入,举例说明
liyy614
深度学习
深度学习算法的深入学习可以从理论和实践两个方面进行。理论上,深入理解深度学习需要掌握数学基础(如线性代数、概率论、微积分)、机器学习基础和深度学习框架原理。实践上,可以通过实现和优化深度学习模型来提升技能。理论深入数学基础线性代数:理解向量、矩阵、特征值和特征向量等,对于理解神经网络的权重和偏置矩阵至关重要。概率论:用于理解模型的不确定性,如Dropout等正则化技术。微积分:理解梯度下降等优化算
- 深度学习框架 人工智能操作系统 训练&前向推理 PyTorch Tensorflow MindSpore caffe 张量加速引擎TBE 深度学习编译器 多面体 polyhedral AI集群框架
EwenWanW
深度学习人工智能pytorch深度学习编译器
深度学习框架人工智能操作系统训练&前向推理深度学习框架发展到今天,目前在架构上大体已经基本上成熟并且逐渐趋同。无论是国外的Tensorflow、PyTorch,亦或是国内最近开源的MegEngine、MindSpore,目前基本上都是支持EagerMode和GraphMode两种模式。AI嵌入式框架OneFlow&清华计图Jittor&华为深度学习框架MindSpore&旷视深度学习框架MegEn
- 自然语言处理系列六十一》分布式深度学习实战》TensorFlow深度学习框架
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人工智能算法python深度学习自然语言处理AIGCchatgptgpt-3gptai
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六十一分布式深度学习实战》TensorFlow深度学习框架安装和部署过程总结自然语言处理系列六十一分布式深度学习实战》TensorFlow深度学习框架TensorFlow作为最流行的深度学习框架之一,表达了高层次的机器学习计
- 深度学习框架相关-Python模块的介绍和使用---torch
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Python常用库的介绍和使用深度学习python人工智能
文章摘要:'''1.torch模块,是一个开源的深度学习框架,主要用于构建和训练神经网络。PyTorch的设计目标是提供灵活且高效的工具集,用于深度学习和科学计算;2.下面主要介绍torch模块的五个功能:数据加载和处理,GPU加速,建立网络模型,模型的保存和加载,梯度更新和参数优化;上面功能主要用到的子模块如下:torch.utils.data、torch.cuda、torch.nn、torch
- 深度学习之深度学习框架——Tensorflow
只求毕业
目录Tensorflow框架Tensorflow的特点Tensorflow基础Tensorflow的编程习惯Tensorflow的设计基本思想Tensorflow进阶图创一个新的图——tf.Graph()op有哪些会话会话的run()方法张量张量的阶张量的数据类型张量的属性张量的静态形状和动态形状张量操作——生成张量张量操作——张量变换Tensorflow框架Tensorflow的特点Tensor
- 【Python】TensorFlow介绍与实战
Ustinian_310
pythontensorflow开发语言深度学习
TensorFlow介绍与使用1.前言在人工智能领域的快速发展中,深度学习框架的选择至关重要。TensorFlow以其灵活性和强大的社区支持,成为了许多研究者和开发者的首选。本文将进一步扩展对TensorFlow的介绍,包括其优势、应用场景以及在最新版本中的新特性,旨在为读者提供一个全面的学习指南。2.TensorFlow简介2.1TensorFlow的优势社区支持:TensorFlow拥有庞大的
- TensorFlow库详解:Python中的深度学习框架
极客代码
玩转AI玩转Python开发语言pythonpygame
引言TensorFlow是由GoogleBrain团队开发的开源机器学习库,用于各种复杂的数学计算,特别是涉及深度学习的计算。它提供了大量工具和资源,用于构建和训练机器学习模型。TensorFlow因其强大的功能和灵活性,在机器学习和深度学习领域得到了广泛应用。一、TensorFlow的基本结构TensorFlow的核心是计算图,它是一种用于表示计算的图。这种图可以包含许多节点,每个节点代表一个操
- 深度学习入门:使用 PyTorch 构建和训练你的第一个神经网络
Mr' 郑
深度学习pytorch神经网络
引言深度学习是机器学习的一个分支,它利用多层非线性处理单元(即神经网络)来解决复杂的模式识别问题。PyTorch是一个强大的深度学习框架,它提供了灵活的API和动态计算图,非常适合初学者和研究者使用。安装PyTorch确保安装了Python和pip。然后通过以下命令安装PyTorch:pipinstalltorchtorchvision导入库我们需要导入一些必要的库:importtorchimpo
- 并行处理的艺术:深入探索PyTorch中的torch.nn.parallel模块
杨哥带你写代码
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标题:并行处理的艺术:深入探索PyTorch中的torch.nn.parallel模块在深度学习领域,模型的规模和复杂性不断增长,这要求我们利用所有可用的计算资源来加速训练和推理过程。PyTorch,作为当前流行的深度学习框架之一,提供了torch.nn.parallel模块,允许我们轻松地将模型部署到多个GPU上。本文将详细介绍如何使用这个模块,以及如何通过并行化来提高模型的计算效率。引言深度学
- 《昇思25天学习打卡营第1天|快速入门》
一只IT攻城狮
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昇思MindSpore介绍昇思MindSpore是一个全场景深度学习框架,旨在实现易开发、高效执行、全场景统一部署三大目标。其中,易开发表现为API友好、调试难度低;高效执行包括计算效率、数据预处理效率和分布式训练效率;全场景则指框架同时支持云、边缘以及端侧场景。实操本节通过MindSpore的API来快速实现一个简单的深度学习模型。MindSpore提供基于Pipeline的数据引擎,通过数据集
- AI深度学习项目-yolo4_tiny 垃圾分类识别系统
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项目概述目标本项目旨在开发一个高效的垃圾分类识别系统,利用深度学习技术特别是YOLOv4-tiny版本来实现垃圾的自动分类。YOLOv4-tiny作为YOLOv4的一个轻量化版本,在保证较高精度的同时,能够提供更快的检测速度,非常适合资源受限的设备或者要求实时性的应用场景。技术栈深度学习框架:PyTorch目标检测算法:YOLOv4-tiny编程语言:Python硬件加速:GPU(如果可用)功能特
- 【pytorch】TensorBoard的使用
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TensorBoardTensorBoard是TensorFlow提供的一个可视化工具,用于实时监控、调试和可视化深度学习模型的训练过程和性能指标。虽然它是为TensorFlow设计的,但也可以与其他深度学习框架(如PyTorch)一起使用。下面是一些关于TensorBoard的详细知识和使用方法:可视化功能:Scalars(标量):用于显示训练过程中的标量数据,比如损失和准确率的变化趋势。Gra
- 动手学深度学习(pytorch)学习记录20-自定义层[学习记录]
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pytorch深度学习pytorch学习
在深度学习中,自定义层是指开发者根据特定需求编写的神经网络层,而不是使用深度学习框架(如PyTorch、TensorFlow等)提供的现成层。自定义层可以让模型更加灵活,以适应特定的任务或数据集。目录没有参数的自定义层带参数的层没有参数的自定义层下面的CenteredLayer类要从其输入中减去均值。要构建它,只需继承基础层类并实现前向传播功能。importtorchimporttorch.nn.
- 释放GPU潜能:PyTorch中torch.nn.DataParallel的数据并行实践
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释放GPU潜能:PyTorch中torch.nn.DataParallel的数据并行实践在深度学习模型的训练过程中,计算资源的需求往往随着模型复杂度的提升而增加。PyTorch,作为当前领先的深度学习框架之一,提供了torch.nn.DataParallel这一工具,使得开发者能够利用多个GPU进行数据并行处理,从而显著加速模型训练。本文将详细介绍如何在PyTorch中使用torch.nn.Dat
- 并行处理的魔法:PyTorch中torch.multiprocessing的多进程训练指南
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并行处理的魔法:PyTorch中torch.multiprocessing的多进程训练指南在深度学习领域,模型训练往往需要大量的计算资源和时间。PyTorch,作为当前最流行的深度学习框架之一,提供了torch.multiprocessing模块,使得开发者能够利用多核CPU进行多进程训练,从而显著加速训练过程。本文将深入探讨如何在PyTorch中使用torch.multiprocessing进行
- 并行计算的艺术:PyTorch中torch.cuda.nccl的多GPU通信精粹
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并行计算的艺术:PyTorch中torch.cuda.nccl的多GPU通信精粹在深度学习领域,模型的规模和复杂性不断增长,单GPU的计算能力已难以满足需求。多GPU并行计算成为提升训练效率的关键。PyTorch作为灵活且强大的深度学习框架,通过torch.cuda.nccl模块提供了对NCCL(NVIDIACollectiveCommunicationsLibrary)的支持,为多GPU通信提供
- 如何本地搭建 Whisper 语音识别模型?一文解决
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Whisper是OpenAI开发的强大语音识别模型,适用于多种语言的语音转文字任务。要在本地搭建Whisper模型,需要完成以下几个步骤,确保模型在你的设备上顺利运行。1.准备环境首先,确保你的系统上安装了Python(版本3.8到3.11之间)。此外,还需要安装PyTorch,这是Whisper依赖的深度学习框架。2.安装Whisper在命令行中运行以下命令来安装Whisper和其依赖项:pip
- 精准掌控GPU:深度学习中PyTorch的torch.cuda.device应用指南
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深度学习pytorch人工智能
精准掌控GPU:深度学习中PyTorch的torch.cuda.device应用指南在深度学习的世界里,GPU加速已成为提升模型训练和推理速度的关键。PyTorch,作为当下最流行的深度学习框架之一,提供了torch.cuda.device这一强大的工具,允许开发者精确指定和控制GPU设备。本文将深入探讨如何在PyTorch中使用torch.cuda.device来指定GPU设备,优化你的深度学习
- 打手机检测算法源码样本展示打手机检测算法实际应用场景介绍
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打手机检测算法是一种利用计算机视觉技术来监测和识别人们在特定区域如驾驶舱、考场或其他敏感区域非法使用手机的行为。这种算法对于提高安全性和确保规则的遵守具有重要意义。以下是关于打手机检测算法源码及其实际应用的详细阐述:1.算法实现-深度学习框架:打手机检测算法通常采用卷积神经网络(CNN)等深度学习模型,这些模型能够从图像或视频中提取使用手机时的视觉特征。-数据集准备:为了训练这样的模型,需要大量的
- python深度学习框架——TensorFlow
零 度°
pythonpythontensorflow
TensorFlow,由Google开发的开源机器学习库,以其强大的功能和灵活性,在深度学习、计算机视觉和自然语言处理等领域发挥着重要作用。本文将深入探讨TensorFlow中的一些常用函数及其参数。TensorFlow核心概念在TensorFlow中,**张量(Tensor)**是基本的数据单元,可以视为多维数组。**计算图(ComputationGraph)是由节点(代表数学运算)和边(代表张
- 人工智能开源库有哪些
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人工智能人工智能开源python
TensorFlow:由Google开发的深度学习库,提供了丰富的工具和API,支持CPU和GPU计算。PyTorch:由Facebook开发的深度学习框架,提供动态图和静态图两种模式,并且易于使用。Keras:基于TensorFlow、Theano和CNTK等深度学习库的高级API,可帮助用户快速构建神经网络。Scikit-learn:用Python编写的机器学习库,提供了许多常见的机器学习算法
- [星球大战]阿纳金的背叛
comsci
本来杰迪圣殿的长老是不同意让阿纳金接受训练的.........
但是由于政治原因,长老会妥协了...这给邪恶的力量带来了机会
所以......现代的地球联邦接受了这个教训...绝对不让某些年轻人进入学院
- 看懂它,你就可以任性的玩耍了!
aijuans
JavaScript
javascript作为前端开发的标配技能,如果不掌握好它的三大特点:1.原型 2.作用域 3. 闭包 ,又怎么可以说你学好了这门语言呢?如果标配的技能都没有撑握好,怎么可以任性的玩耍呢?怎么验证自己学好了以上三个基本点呢,我找到一段不错的代码,稍加改动,如果能够读懂它,那么你就可以任性了。
function jClass(b
- Java常用工具包 Jodd
Kai_Ge
javajodd
Jodd 是一个开源的 Java 工具集, 包含一些实用的工具类和小型框架。简单,却很强大! 写道 Jodd = Tools + IoC + MVC + DB + AOP + TX + JSON + HTML < 1.5 Mb
Jodd 被分成众多模块,按需选择,其中
工具类模块有:
jodd-core &nb
- SpringMvc下载
120153216
springMVC
@RequestMapping(value = WebUrlConstant.DOWNLOAD)
public void download(HttpServletRequest request,HttpServletResponse response,String fileName) {
OutputStream os = null;
InputStream is = null;
- Python 标准异常总结
2002wmj
python
Python标准异常总结
AssertionError 断言语句(assert)失败 AttributeError 尝试访问未知的对象属性 EOFError 用户输入文件末尾标志EOF(Ctrl+d) FloatingPointError 浮点计算错误 GeneratorExit generator.close()方法被调用的时候 ImportError 导入模块失
- SQL函数返回临时表结构的数据用于查询
357029540
SQL Server
这两天在做一个查询的SQL,这个SQL的一个条件是通过游标实现另外两张表查询出一个多条数据,这些数据都是INT类型,然后用IN条件进行查询,并且查询这两张表需要通过外部传入参数才能查询出所需数据,于是想到了用SQL函数返回值,并且也这样做了,由于是返回多条数据,所以把查询出来的INT类型值都拼接为了字符串,这时就遇到问题了,在查询SQL中因为条件是INT值,SQL函数的CAST和CONVERST都
- java 时间格式化 | 比较大小| 时区 个人笔记
7454103
javaeclipsetomcatcMyEclipse
个人总结! 不当之处多多包含!
引用 1.0 如何设置 tomcat 的时区:
位置:(catalina.bat---JAVA_OPTS 下面加上)
set JAVA_OPT
- 时间获取Clander的用法
adminjun
Clander时间
/**
* 得到几天前的时间
* @param d
* @param day
* @return
*/
public static Date getDateBefore(Date d,int day){
Calend
- JVM初探与设置
aijuans
java
JVM是Java Virtual Machine(Java虚拟机)的缩写,JVM是一种用于计算设备的规范,它是一个虚构出来的计算机,是通过在实际的计算机上仿真模拟各种计算机功能来实现的。Java虚拟机包括一套字节码指令集、一组寄存器、一个栈、一个垃圾回收堆和一个存储方法域。 JVM屏蔽了与具体操作系统平台相关的信息,使Java程序只需生成在Java虚拟机上运行的目标代码(字节码),就可以在多种平台
- SQL中ON和WHERE的区别
avords
SQL中ON和WHERE的区别
数据库在通过连接两张或多张表来返回记录时,都会生成一张中间的临时表,然后再将这张临时表返回给用户。 www.2cto.com 在使用left jion时,on和where条件的区别如下: 1、 on条件是在生成临时表时使用的条件,它不管on中的条件是否为真,都会返回左边表中的记录。
- 说说自信
houxinyou
工作生活
自信的来源分为两种,一种是源于实力,一种源于头脑.实力是一个综合的评定,有自身的能力,能利用的资源等.比如我想去月亮上,要身体素质过硬,还要有飞船等等一系列的东西.这些都属于实力的一部分.而头脑不同,只要你头脑够简单就可以了!同样要上月亮上,你想,我一跳,1米,我多跳几下,跳个几年,应该就到了!什么?你说我会往下掉?你笨呀你!找个东西踩一下不就行了吗?
无论工作还
- WEBLOGIC事务超时设置
bijian1013
weblogicjta事务超时
系统中统计数据,由于调用统计过程,执行时间超过了weblogic设置的时间,提示如下错误:
统计数据出错!
原因:The transaction is no longer active - status: 'Rolling Back. [Reason=weblogic.transaction.internal
- 两年已过去,再看该如何快速融入新团队
bingyingao
java互联网融入架构新团队
偶得的空闲,翻到了两年前的帖子
该如何快速融入一个新团队,有所感触,就记下来,为下一个两年后的今天做参考。
时隔两年半之后的今天,再来看当初的这个博客,别有一番滋味。而我已经于今年三月份离开了当初所在的团队,加入另外的一个项目组,2011年的这篇博客之后的时光,我很好的融入了那个团队,而直到现在和同事们关系都特别好。大家在短短一年半的时间离一起经历了一
- 【Spark七十七】Spark分析Nginx和Apache的access.log
bit1129
apache
Spark分析Nginx和Apache的access.log,第一个问题是要对Nginx和Apache的access.log文件进行按行解析,按行解析就的方法是正则表达式:
Nginx的access.log解析正则表达式
val PATTERN = """([^ ]*) ([^ ]*) ([^ ]*) (\\[.*\\]) (\&q
- Erlang patch
bookjovi
erlang
Totally five patchs committed to erlang otp, just small patchs.
IMO, erlang really is a interesting programming language, I really like its concurrency feature.
but the functional programming style
- log4j日志路径中加入日期
bro_feng
javalog4j
要用log4j使用记录日志,日志路径有每日的日期,文件大小5M新增文件。
实现方式
log4j:
<appender name="serviceLog"
class="org.apache.log4j.RollingFileAppender">
<param name="Encoding" v
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-桥接模式
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/
/**
* 个人觉得关于桥接模式的例子,蜡笔和毛笔这个例子是最贴切的:http://www.cnblogs.com/zhenyulu/articles/67016.html
* 笔和颜色是可分离的,蜡笔把两者耦合在一起了:一支蜡笔只有一种
- windows7下SVN和Eclipse插件安装
chenyu19891124
eclipse插件
今天花了一天时间弄SVN和Eclipse插件的安装,今天弄好了。svn插件和Eclipse整合有两种方式,一种是直接下载插件包,二种是通过Eclipse在线更新。由于之前Eclipse版本和svn插件版本有差别,始终是没装上。最后在网上找到了适合的版本。所用的环境系统:windows7JDK:1.7svn插件包版本:1.8.16Eclipse:3.7.2工具下载地址:Eclipse下在地址:htt
- [转帖]工作流引擎设计思路
comsci
设计模式工作应用服务器workflow企业应用
作为国内的同行,我非常希望在流程设计方面和大家交流,刚发现篇好文(那么好的文章,现在才发现,可惜),关于流程设计的一些原理,个人觉得本文站得高,看得远,比俺的文章有深度,转载如下
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自开博以来不断有朋友来探讨工作流引擎该如何
- Linux 查看内存,CPU及硬盘大小的方法
daizj
linuxcpu内存硬盘大小
一、查看CPU信息的命令
[root@R4 ~]# cat /proc/cpuinfo |grep "model name" && cat /proc/cpuinfo |grep "physical id"
model name : Intel(R) Xeon(R) CPU X5450 @ 3.00GHz
model name :
- linux 踢出在线用户
dongwei_6688
linux
两个步骤:
1.用w命令找到要踢出的用户,比如下面:
[root@localhost ~]# w
18:16:55 up 39 days, 8:27, 3 users, load average: 0.03, 0.03, 0.00
USER TTY FROM LOGIN@ IDLE JCPU PCPU WHAT
- 放手吧,就像不曾拥有过一样
dcj3sjt126com
内容提要:
静悠悠编著的《放手吧就像不曾拥有过一样》集结“全球华语世界最舒缓心灵”的精华故事,触碰生命最深层次的感动,献给全世界亿万读者。《放手吧就像不曾拥有过一样》的作者衷心地祝愿每一位读者都给自己一个重新出发的理由,将那些令你痛苦的、扛起的、背负的,一并都放下吧!把憔悴的面容换做一种清淡的微笑,把沉重的步伐调节成春天五线谱上的音符,让自己踏着轻快的节奏,在人生的海面上悠然漂荡,享受宁静与
- php二进制安全的含义
dcj3sjt126com
PHP
PHP里,有string的概念。
string里,每个字符的大小为byte(与PHP相比,Java的每个字符为Character,是UTF8字符,C语言的每个字符可以在编译时选择)。
byte里,有ASCII代码的字符,例如ABC,123,abc,也有一些特殊字符,例如回车,退格之类的。
特殊字符很多是不能显示的。或者说,他们的显示方式没有标准,例如编码65到哪儿都是字母A,编码97到哪儿都是字符
- Linux下禁用T440s,X240的一体化触摸板(touchpad)
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自打1月买了Thinkpad T440s就一直很火大,其中最让人恼火的莫过于触摸板。
Thinkpad的经典就包括用了小红点(TrackPoint)。但是小红点只能定位,还是需要鼠标的左右键的。但是自打T440s等开始启用了一体化触摸板,不再有实体的按键了。问题是要是好用也行。
实际使用中,触摸板一堆问题,比如定位有抖动,以及按键时会有飘逸。这就导致了单击经常就
- graph_dfs
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Graph
package edu.xidian.graph;
class MyStack {
private final int SIZE = 20;
private int[] st;
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public MyStack() {
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top = -1;
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- Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
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Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
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Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
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Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- 配置HiveServer2的安全策略之自定义用户名密码验证
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具体从网上看
http://doc.mapr.com/display/MapR/Using+HiveServer2#UsingHiveServer2-ConfiguringCustomAuthentication
LDAP Authentication using OpenLDAP
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- 一位30多的程序员生涯经验总结
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编程工作生活咨询
1.客户在接触到产品之后,才会真正明白自己的需求。
这是我在我的第一份工作上面学来的。只有当我们给客户展示产品的时候,他们才会意识到哪些是必须的。给出一个功能性原型设计远远比一张长长的文字表格要好。 2.只要有充足的时间,所有安全防御系统都将失败。
安全防御现如今是全世界都在关注的大课题、大挑战。我们必须时时刻刻积极完善它,因为黑客只要有一次成功,就可以彻底打败你。 3.
- 分布式web服务架构的演变
自由的奴隶
linuxWeb应用服务器互联网
最开始,由于某些想法,于是在互联网上搭建了一个网站,这个时候甚至有可能主机都是租借的,但由于这篇文章我们只关注架构的演变历程,因此就假设这个时候已经是托管了一台主机,并且有一定的带宽了,这个时候由于网站具备了一定的特色,吸引了部分人访问,逐渐你发现系统的压力越来越高,响应速度越来越慢,而这个时候比较明显的是数据库和应用互相影响,应用出问题了,数据库也很容易出现问题,而数据库出问题的时候,应用也容易
- 初探Druid连接池之二——慢SQL日志记录
xingsan_zhang
日志连接池druid慢SQL
由于工作原因,这里先不说连接数据库部分的配置,后面会补上,直接进入慢SQL日志记录。
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<bean abstract="true" id="mysql_database" class="com.alibaba.druid.pool.DruidDataSourc