- DeepSeek-R1模型1.5b、7b、8b、14b、32b、70b和671b有啥区别?
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AI大模型人工智能算法深度学习
deepseek-r1的1.5b、7b、8b、14b、32b、70b和671b有啥区别?码笔记mabiji.com分享:1.5B、7B、8B、14B、32B、70B是蒸馏后的小模型,671B是基础大模型,它们的区别主要体现在参数规模、模型容量、性能表现、准确性、训练成本、推理成本和不同使用场景:deepseek-r1的1.5b、7b、8b、14b、32b、70b和671b参数规模参数规模的区别,模
- python 使用microsoft-Florence-2-base进行图片描述生成
哦里 哦里哦里给
AI大语言模型实战pythonmicrosoft开发语言
目录一、Florence-2简介二、代码实践三、多语言模型一、Florence-2简介Florence-2是一个先进的视觉基础模型,采用基于提示(prompt)的方式,处理广泛的视觉和视觉-语言任务。Florence-2能够解析简单的文本提示,执行如图像描述、物体检测和分割等任务。该模型利用FLD-5B数据集,该数据集包含54亿个注释,涵盖1.26亿张图像,用于掌握多任务学习。模型的序列到序列架构
- 从0到1构建AI深度学习视频分析系统--基于YOLO 目标检测的动作序列检查系统:(2)消息队列与消息中间件
shiter
人工智能系统解决方案与技术架构人工智能深度学习音视频
文章大纲原始视频队列Python内存视频缓存优化方案(4GB以内)一、核心参数设计二、内存管理实现三、性能优化策略四、内存占用验证五、高级优化技巧六、部署建议检测结果队列YOLO检测结果队列技术方案一、技术选型矩阵二、核心实现代码三、性能优化策略四、可视化方案对比五、部署建议逻辑判定队列时间片图论时间序列大模型引入参考文献原始视频队列想要在单机内存中缓存1-5分钟的视频片段,python技术栈的话
- 【人工智能】Model Context Protocol (MCP) 是一个开放协议,标准化了应用程序向大型语言模型(LLMs)提供上下文的方式
本本本添哥
013-AIGC人工智能大模型人工智能语言模型php
一、ModelContextProtocol(MCP)概述MCP,ModelContextProtocolMCP,是一个开放协议。MCP,标准化了应用程序向大型语言模型(LLMs)提供上下文的方式。MCP,旨在标准化应用程序如何为大型语言模型(LLM)提供上下文信息。MCP,提供了一个标准的接口,使得LLM可以无缝集成各种外部数据源和工具,从而扩展其能力和应用场景。二、MCP的定义和作用MCP定
- 从零开始大模型开发与微调:PyCharm的下载与安装
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从零开始大模型开发与微调:PyCharm的下载与安装1.背景介绍随着人工智能和深度学习技术的不断发展,大型语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)已经成为当前最引人注目的研究热点之一。LLMs能够在各种自然语言处理任务上展现出惊人的性能,例如机器翻译、文本生成、问答系统等。PyTorch和TensorFlow等深度学习框架为训练和微调大型语言模型提供了强大的支持。PyCharm
- 系分 02 软件工程
一越王超
软考系统分析师软件工程
软件工程本身涵盖内容很广,从系统规划到分析……到维护都属于软件工程,但是我们将会在其他章节讨论相关内容,本节我们主要内容如下:系统规划软件工程信息系统生命周期(★)软件开发模型(★★★★)逆向工程(★★)净室软件工程(★)需求工程系统设计系统测试与维护基础知识软件工程是指应用计算机科学、数学及管理科学等原理,以工程化的原则和方法来解决软件问题的工程,其目的是提高软件生产率、提高软件质量、减低软件成
- Python第二十三课:自监督学习 | 无标注数据的觉醒
程之编
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本节目标理解自监督学习的核心范式与优势掌握对比学习(ContrastiveLearning)框架实现图像掩码自编码器(MaskedAutoencoder)开发实战项目:亿级参数模型轻量化探索数据增强的创造性艺术一、自监督学习基础(AI的拼图游戏)1.核心思想解析学习范式数据需求生活比喻监督学习海量标注数据老师逐题批改作业无监督学习纯无标签数据自学杂乱笔记自监督学习自动生成伪标签玩拼图游戏(根据碎片
- 【从零开始学习计算机科学】软件工程(一)软件工程中的过程模型
贫苦游商
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【从零开始学习计算机科学】软件工程(一)软件工程中的过程模型软件与软件工程软件工程具有以下核心要素软件工程中的过程模型惯用过程模型瀑布模型V模型增量过程模型演化过程模型原型模型螺旋模型协同开发模型喷泉模型专用过程模型构件组装模型统一过程模型(RUP)统一过程模型的起源与发展面向对象UMLRUP有9个工作流:敏捷模型敏捷开发的立场极限编程工业级极限编程(IXP)ScrumScrum中有三种角色:Sc
- 【从零开始学习计算机科学】设计模式(二)工厂模式、抽象工厂模式、单例模式、建造者模型、原型模式
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【从零开始学习计算机科学】设计模式(二)工厂模式、抽象工厂模式、单例模式、建造者模型、原型模式工厂模式主要特点类型适用场景抽象工厂模式主要特点工作原理适用场景举例优点缺点总结单例模式主要特点工作原理适用场景优点缺点总结建造者模式主要特点工作原理适用场景优点缺点总结原型模式主要特点工作原理适用场景优点缺点总结工厂模式工厂模式(FactoryPattern)是一种常用的创建型设计模式,目的是通过工厂方
- 数据增强正在杀死你的模型:90%开发者不知道的回译质量陷阱
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1回译增强的核心机理1.1跨语言语义重构原理目前文本数据增强方面效果较好的增强方法。回译数据增强(Back-translationAugmentation)是基于神经机器翻译的文本再生技术,其核心运作流程包含三个关键阶段:语义编码阶段:源语言文本通过NMT模型编码为中间语义表示跨语言迁移阶段:语义表示解码为目标语言文本(建议选择阿尔巴尼亚语、斯瓦希里语等低资源语种)语义重构阶段:目标语言文本二次编
- 大模型系列——正式推出 Spring AI MCP:用于 MCP(模型上下文协议)的 Java SDK
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大模型系列——正式推出SpringAIMCP:用于MCP(模型上下文协议)的JavaSDK我们很高兴推出SpringAIMCP,它是模型上下文协议(ModelContextProtocol,MCP)的强大JavaSDK实现。SpringAI生态系统的这一新成员为Java平台带来了标准化的AI模型集成能力。MCP是什么?模型上下文协议(MCP)是一种开放式协议,它规范了应用程序为大型语言模型(LLM
- 新手村:数据预处理-特征缩放
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新手村:数据预处理-特征缩放特征缩放(FeatureScaling)是数据预处理中的一个重要步骤,特别是在应用某些机器学习算法时。特征缩放可以使不同尺度的特征具有相同的量级,从而提高模型训练的效率和性能。常见的特征缩放方法包括标准化(Standardization)和归一化(Normalization)。常见的特征缩放方法标准化(Standardization)将特征转换为均值为0,标准差为1的标
- MCP(Model Context Protocol)模型上下文协议 理论篇1 - 架构
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核心架构理解MCP如何连接客户端、服务器和LLM模型上下文协议(MCP)建立在灵活、可扩展的架构之上,能够实现LLM应用程序和集成之间的无缝通信。本文档涵盖了核心架构组件和概念。概述MCP采用客户端-服务器架构,其中:主机(Hosts)是发起连接的LLM应用程序(例如DesktopApp或IDE)。客户端(Clients)在主机应用程序内部与服务器保持1对1的连接。服务器(Servers)为客户端
- 支持向量机 (SVM) 算法详解
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支持向量机(SVM)算法详解支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)是一种监督学习模型,广泛应用于分类和回归分析。SVM特别适合高维数据,并且在处理复杂非线性数据时表现出色。本文将详细讲解SVM的原理、数学公式、应用场景及其在Python中的实现。什么是支持向量机?支持向量机的目标是找到一个最佳的决策边界(或称超平面)来最大限度地分隔不同类别的数据点。对于线性可分的数据,SV
- MobileNet家族:从v1到v4的架构演进与发展历程
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MobileNet是一个专为移动设备和嵌入式系统设计的轻量化卷积神经网络(CNN)家族,旨在在资源受限的环境中实现高效的图像分类、对象检测和语义分割等任务。自2017年首次推出以来,MobileNet经历了从v1到v4的多次迭代,每一代都在计算效率、模型大小和准确性上取得了显著进步。本文将详细探讨MobileNetv1、v2、v3和v4的原理、架构设计及其发展历程,并分析其关键创新和性能表现。Mo
- MindSpore:华为全场景AI框架的技术全景与生态实践
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一、框架概述MindSpore(昇思)是华为自主研发的全场景AI计算框架,于2020年3月开源,旨在实现易开发、高效执行、灵活部署三大核心目标。作为华为昇腾AI生态的基石,MindSpore支持端、边、云全场景覆盖,并深度融合昇腾处理器的算力特性,提供从模型开发、训练到推理部署的端到端能力。截至2025年,其月度开发者访问量已突破12万,成为国内开源社区最活跃的AI框架之一。二、架构设计MindS
- 过拟合:机器学习中的“死记硬背”陷阱
彩旗工作室
人工智能机器学习人工智能
在机器学习中,过拟合(Overfitting)是一个几乎每个从业者都会遇到的经典问题。它像一把双刃剑:当模型过于“聪明”时,可能会陷入对训练数据的过度依赖,从而失去处理新问题的能力。本文将从原理到实践,深入探讨过拟合的本质及应对策略。1.什么是过拟合?过拟合是指模型在训练数据上表现极佳,但在新数据(测试数据或真实场景数据)上表现显著下降的现象。通俗来说,模型像一个“死记硬背的学生”,记住了训练集中
- java代码接入腾讯云上的deepseek
扣:2037218079
腾讯云云计算ai
之前已经试过用java代码去调用deepseek官网的api接口了.不管是被攻击还是啥,反正速度不尽人意.正好昨晚看到腾讯云上已经部署了满血的deepseek和其他的大模型,今天写一篇用java去调用deepseek的demo.1:api文档和计费查看.知识引擎原子能力对话-API文档-文档中心-腾讯云上面是api文档的地址需要获取secretid和secretkey还有app_key.前两个是腾
- 当通用智能遇到深度推理:如何正确驾驭DeepSeek-V3与R1?
涛涛讲AI
大模型大模型智能体扣子deepseek
欢迎来到涛涛聊AI。2025年,中国AI公司DeepSeek凭借两款大模型——通用型V3与推理型R1,在技术圈掀起巨浪。这两款模型看似师出同门,却在能力边界与应用场景上存在显著差异。本文将从技术本质、适用场景与实操技巧三个维度,剖析它们的差异与使用策略。一、定位差异:全能选手vs解题专家DeepSeek-V3:高性价比的“多面手”V3的核心目标是平衡性能与成本。它采用混合专家架构(MoE),参数规
- 本地部署大模型QPS推理测试
内卷焦虑人士
QPS本地部署大模型测试RAG
目录1、测试环境1.1、显卡1.2、模型1.3、部署环境1.3.1、docker1.3.2、执行命令2、测试问题2.1、20字左右问题2.2、50字左右问题2.3、100字左右问题3、测试代码3.1、通用测试代码3.2、通用测试代码(仅供参考)4、测试结果4.1、通用测试结果4.2、RAG测试结果1、测试环境1.1、显卡1.2、模型Qwen2.5-32B-Instruct1.3、部署环境xinfe
- 如何测试模型的推理速度
想要躺平的一枚
AI图像算法计算机视觉
前言模型的推理速度测试有两种方式:一种是使用python的时间戳time函数来记录,另一种是使用Pytorch里的Event。同时,在进行GPU测试时,为减少冷启动的状态影响,可以先进行预热。代码如下(示例):if__name__=="__main__":model=BiSeNet(backbone='STDCNet813',n_classes=2,export=True)model.cuda()
- 计算机网络知识点全梳理(一.TCP/IP网络模型)
hrhcode
计算机网络计算机网络tcp/ip网络
目录TCP/IP网络模型概述应用层什么是应用层应用层功能应用层协议传输层什么是传输层传输层功能传输层协议网络层什么是网络层网络层功能网络层协议数据链路层什么是数据链路层数据链路层功能物理层物理层的概念和功能写在前面本系列文章:计算机网络知识点全梳理(二.HTTP知识点总结)计算机网络知识点全梳理(三.TCP知识点总结)计算机网络知识点全梳理(四.IP知识点总结)TCP/IP网络模型概述在同一台设备
- Vision Transformer (ViT) 详细描述及 PyTorch 代码全解析
AIGC_ZY
CVtransformerpytorch深度学习
VisionTransformer(ViT)是一种将Transformer架构应用于图像分类任务的模型。它摒弃了传统卷积神经网络(CNN)的卷积操作,而是将图像分割成patches,并将这些patches视为序列输入到Transformer编码器中。ViT的处理流程输入图像被分割成多个固定大小的patch,每个patch经过线性投影变成嵌入向量,然后加上位置编码。接着,这些嵌入向量会和类别标签(c
- 【AI大模型智能应用】Deepseek生成测试用例
柳柳的博客
AI大模型测试用例
在软件开发过程中,测试用例的设计和编写是确保软件质量的关键。然而,软件系统的复杂性不断增加,手动编写测试用例的工作量变得异常庞大,且容易出错。DeepSeek基于人工智能和机器学习,它能够依据软件的需求和设计文档,自动生成高质量的测试用例,显著减轻人工编写测试用例的负担。体验一把用DeepSeek编写测试用例,还生成清晰直观的思维导图,整个流程十分顺畅。这篇文章讲解如何使用deepseek生成功能
- 【大模型实战篇】对比包括QwQ-32B在内的不同推理模型的吞吐量表现
源泉的小广场
大模型推理模型性能对比推理吞吐量生成吞吐量qwq推理模型大模型vllm
因为项目对推理模型的性能有比较高的要求,因此对目前一些主流的推理模型做了对比,包括QwQ-32B、QwQ-32B-GPTQ-INT4、QwQ-32B-GPTQ-INT8、Light-R1-14B-DS进行了吞吐量的对比实验。实验采用A800机器,测试双卡部署以及四卡部署的模式,推理框架采用vllm,关于部署的细节参考《vllm本地部署阿里最新的QwQ-32B推理模型》。模型参数链接如下:模型名称参
- Python—JSON格式标签转换为TXT格式标签详细教程2(附完整代码)
资源补给站
python图像处理笔记pythonjson开发语言
这个代码主要是解析一个json文件转换成多个txt文件使用的,尤其是便于yolo训练decode_json函数中的convert函数确实是用于将坐标缩放到0-1之间的。但是,您在调用decode_json函数时设置了is_convert=False,这意味着坐标缩放功能被关闭了代码详解数字规范化的会将坐标缩放至(0—1)区间主要是修改这两个地方即可,话不多说,咱们直接附代码#下面是将`is_con
- 【Agent】OpenManus 项目架构分析
非晓为骁
AIopenManusManusaiagent架构agi
这是我录制的一个视频,主要是描述我理解的OpenManus的思维逻辑,通过这个小的思维逻辑的复现,为后面要再分析其他Agent的实现做一个准备。1.项目概述OpenManus是一个基于大语言模型的智能体框架,旨在提供一个无需邀请码的创意实现平台。项目由MetaGPT社区的贡献者开发,采用Python语言实现。2.系统架构2.1核心组件2.1.1入口层main.py:主程序入口,提供命令行交互界面r
- 他来了,为大模型量身定制的响应式编程范式(1) —— 从接入 DeepSeek 开始吧
CodeCaster
langchainaijava
哒哒哒,他来了!今天我们要介绍一种新型的Java响应式大模型编程范式——FEL。你可能听说过langchain,那么你暂且可以把FEL看作是Java版本的langchain。话不多说,今天我们就从接入当前热门的DeepSeek开始,带大家认识一下FEL。通过FEL,你可以轻松实现大模型应用的编排和运行,开启智能编程的新篇章!️快速上手:轻松接入DeepSeek1.准备环境首先,进入老生常谈的环节—
- 报表管理器- 新建数据源
shawn08
ReportingService报表sqlserver服务器windows数据库数据库服务器
启用此数据源选择该选项可以启用或禁用共享数据源。可以禁用共享数据源,以防对引用该项的所有报表和模型进行处理。连接类型指定用于处理数据源中数据的数据处理扩展插件。报表服务器包含SQLServer、SQLServerAnalysisServices、Oracle、OLEDB、ODBC和XML的数据处理扩展插件。其他数据处理扩展插件可以由第三方供应商提供。连接字符串指定报表服务器用于连接到数据源的连接字
- 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
- 关于旗正规则引擎中的MD5加密问题
何必如此
jspMD5规则加密
一般情况下,为了防止个人隐私的泄露,我们都会对用户登录密码进行加密,使数据库相应字段保存的是加密后的字符串,而非原始密码。
在旗正规则引擎中,通过外部调用,可以实现MD5的加密,具体步骤如下:
1.在对象库中选择外部调用,选择“com.flagleader.util.MD5”,在子选项中选择“com.flagleader.util.MD5.getMD5ofStr({arg1})”;
2.在规
- 【Spark101】Scala Promise/Future在Spark中的应用
bit1129
Promise
Promise和Future是Scala用于异步调用并实现结果汇集的并发原语,Scala的Future同JUC里面的Future接口含义相同,Promise理解起来就有些绕。等有时间了再仔细的研究下Promise和Future的语义以及应用场景,具体参见Scala在线文档:http://docs.scala-lang.org/sips/completed/futures-promises.html
- spark sql 访问hive数据的配置详解
daizj
spark sqlhivethriftserver
spark sql 能够通过thriftserver 访问hive数据,默认spark编译的版本是不支持访问hive,因为hive依赖比较多,因此打的包中不包含hive和thriftserver,因此需要自己下载源码进行编译,将hive,thriftserver打包进去才能够访问,详细配置步骤如下:
1、下载源码
2、下载Maven,并配置
此配置简单,就略过
- HTTP 协议通信
周凡杨
javahttpclienthttp通信
一:简介
HTTPCLIENT,通过JAVA基于HTTP协议进行点与点间的通信!
二: 代码举例
测试类:
import java
- java unix时间戳转换
g21121
java
把java时间戳转换成unix时间戳:
Timestamp appointTime=Timestamp.valueOf(new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss").format(new Date()))
SimpleDateFormat df = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd hh:m
- web报表工具FineReport常用函数的用法总结(报表函数)
老A不折腾
web报表finereport总结
说明:本次总结中,凡是以tableName或viewName作为参数因子的。函数在调用的时候均按照先从私有数据源中查找,然后再从公有数据源中查找的顺序。
CLASS
CLASS(object):返回object对象的所属的类。
CNMONEY
CNMONEY(number,unit)返回人民币大写。
number:需要转换的数值型的数。
unit:单位,
- java jni调用c++ 代码 报错
墙头上一根草
javaC++jni
#
# A fatal error has been detected by the Java Runtime Environment:
#
# EXCEPTION_ACCESS_VIOLATION (0xc0000005) at pc=0x00000000777c3290, pid=5632, tid=6656
#
# JRE version: Java(TM) SE Ru
- Spring中事件处理de小技巧
aijuans
springSpring 教程Spring 实例Spring 入门Spring3
Spring 中提供一些Aware相关de接口,BeanFactoryAware、 ApplicationContextAware、ResourceLoaderAware、ServletContextAware等等,其中最常用到de匙ApplicationContextAware.实现ApplicationContextAwaredeBean,在Bean被初始后,将会被注入 Applicati
- linux shell ls脚本样例
annan211
linuxlinux ls源码linux 源码
#! /bin/sh -
#查找输入文件的路径
#在查找路径下寻找一个或多个原始文件或文件模式
# 查找路径由特定的环境变量所定义
#标准输出所产生的结果 通常是查找路径下找到的每个文件的第一个实体的完整路径
# 或是filename :not found 的标准错误输出。
#如果文件没有找到 则退出码为0
#否则 即为找不到的文件个数
#语法 pathfind [--
- List,Set,Map遍历方式 (收集的资源,值得看一下)
百合不是茶
listsetMap遍历方式
List特点:元素有放入顺序,元素可重复
Map特点:元素按键值对存储,无放入顺序
Set特点:元素无放入顺序,元素不可重复(注意:元素虽然无放入顺序,但是元素在set中的位置是有该元素的HashCode决定的,其位置其实是固定的)
List接口有三个实现类:LinkedList,ArrayList,Vector
LinkedList:底层基于链表实现,链表内存是散乱的,每一个元素存储本身
- 解决SimpleDateFormat的线程不安全问题的方法
bijian1013
javathread线程安全
在Java项目中,我们通常会自己写一个DateUtil类,处理日期和字符串的转换,如下所示:
public class DateUtil01 {
private SimpleDateFormat dateformat = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
public void format(Date d
- http请求测试实例(采用fastjson解析)
bijian1013
http测试
在实际开发中,我们经常会去做http请求的开发,下面则是如何请求的单元测试小实例,仅供参考。
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import org.apache.commons.httpclient.HttpClient;
import
- 【RPC框架Hessian三】Hessian 异常处理
bit1129
hessian
RPC异常处理概述
RPC异常处理指是,当客户端调用远端的服务,如果服务执行过程中发生异常,这个异常能否序列到客户端?
如果服务在执行过程中可能发生异常,那么在服务接口的声明中,就该声明该接口可能抛出的异常。
在Hessian中,服务器端发生异常,可以将异常信息从服务器端序列化到客户端,因为Exception本身是实现了Serializable的
- 【日志分析】日志分析工具
bit1129
日志分析
1. 网站日志实时分析工具 GoAccess
http://www.vpsee.com/2014/02/a-real-time-web-log-analyzer-goaccess/
2. 通过日志监控并收集 Java 应用程序性能数据(Perf4J)
http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-lo-logforperf/
3.log.io
和
- nginx优化加强战斗力及遇到的坑解决
ronin47
nginx 优化
先说遇到个坑,第一个是负载问题,这个问题与架构有关,由于我设计架构多了两层,结果导致会话负载只转向一个。解决这样的问题思路有两个:一是改变负载策略,二是更改架构设计。
由于采用动静分离部署,而nginx又设计了静态,结果客户端去读nginx静态,访问量上来,页面加载很慢。解决:二者留其一。最好是保留apache服务器。
来以下优化:
- java-50-输入两棵二叉树A和B,判断树B是不是A的子结构
bylijinnan
java
思路来自:
http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/25411174201011445550396/
import ljn.help.*;
public class HasSubtree {
/**Q50.
* 输入两棵二叉树A和B,判断树B是不是A的子结构。
例如,下图中的两棵树A和B,由于A中有一部分子树的结构和B是一
- mongoDB 备份与恢复
开窍的石头
mongDB备份与恢复
Mongodb导出与导入
1: 导入/导出可以操作的是本地的mongodb服务器,也可以是远程的.
所以,都有如下通用选项:
-h host 主机
--port port 端口
-u username 用户名
-p passwd 密码
2: mongoexport 导出json格式的文件
- [网络与通讯]椭圆轨道计算的一些问题
comsci
网络
如果按照中国古代农历的历法,现在应该是某个季节的开始,但是由于农历历法是3000年前的天文观测数据,如果按照现在的天文学记录来进行修正的话,这个季节已经过去一段时间了。。。。。
也就是说,还要再等3000年。才有机会了,太阳系的行星的椭圆轨道受到外来天体的干扰,轨道次序发生了变
- 软件专利如何申请
cuiyadll
软件专利申请
软件技术可以申请软件著作权以保护软件源代码,也可以申请发明专利以保护软件流程中的步骤执行方式。专利保护的是软件解决问题的思想,而软件著作权保护的是软件代码(即软件思想的表达形式)。例如,离线传送文件,那发明专利保护是如何实现离线传送文件。基于相同的软件思想,但实现离线传送的程序代码有千千万万种,每种代码都可以享有各自的软件著作权。申请一个软件发明专利的代理费大概需要5000-8000申请发明专利可
- Android学习笔记
darrenzhu
android
1.启动一个AVD
2.命令行运行adb shell可连接到AVD,这也就是命令行客户端
3.如何启动一个程序
am start -n package name/.activityName
am start -n com.example.helloworld/.MainActivity
启动Android设置工具的命令如下所示:
# am start -
- apache虚拟机配置,本地多域名访问本地网站
dcj3sjt126com
apache
现在假定你有两个目录,一个存在于 /htdocs/a,另一个存在于 /htdocs/b 。
现在你想要在本地测试的时候访问 www.freeman.com 对应的目录是 /xampp/htdocs/freeman ,访问 www.duchengjiu.com 对应的目录是 /htdocs/duchengjiu。
1、首先修改C盘WINDOWS\system32\drivers\etc目录下的
- yii2 restful web服务[速率限制]
dcj3sjt126com
PHPyii2
速率限制
为防止滥用,你应该考虑增加速率限制到您的API。 例如,您可以限制每个用户的API的使用是在10分钟内最多100次的API调用。 如果一个用户同一个时间段内太多的请求被接收, 将返回响应状态代码 429 (这意味着过多的请求)。
要启用速率限制, [[yii\web\User::identityClass|user identity class]] 应该实现 [[yii\filter
- Hadoop2.5.2安装——单机模式
eksliang
hadoophadoop单机部署
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2185414 一、概述
Hadoop有三种模式 单机模式、伪分布模式和完全分布模式,这里先简单介绍单机模式 ,默认情况下,Hadoop被配置成一个非分布式模式,独立运行JAVA进程,适合开始做调试工作。
二、下载地址
Hadoop 网址http:
- LoadMoreListView+SwipeRefreshLayout(分页下拉)基本结构
gundumw100
android
一切为了快速迭代
import java.util.ArrayList;
import org.json.JSONObject;
import android.animation.ObjectAnimator;
import android.os.Bundle;
import android.support.v4.widget.SwipeRefreshLayo
- 三道简单的前端HTML/CSS题目
ini
htmlWeb前端css题目
使用CSS为多个网页进行相同风格的布局和外观设置时,为了方便对这些网页进行修改,最好使用( )。http://hovertree.com/shortanswer/bjae/7bd72acca3206862.htm
在HTML中加入<table style=”color:red; font-size:10pt”>,此为( )。http://hovertree.com/s
- overrided方法编译错误
kane_xie
override
问题描述:
在实现类中的某一或某几个Override方法发生编译错误如下:
Name clash: The method put(String) of type XXXServiceImpl has the same erasure as put(String) of type XXXService but does not override it
当去掉@Over
- Java中使用代理IP获取网址内容(防IP被封,做数据爬虫)
mcj8089
免费代理IP代理IP数据爬虫JAVA设置代理IP爬虫封IP
推荐两个代理IP网站:
1. 全网代理IP:http://proxy.goubanjia.com/
2. 敲代码免费IP:http://ip.qiaodm.com/
Java语言有两种方式使用代理IP访问网址并获取内容,
方式一,设置System系统属性
// 设置代理IP
System.getProper
- Nodejs Express 报错之 listen EADDRINUSE
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境nodejs纵观千象
当你启动 nodejs服务报错:
>node app
Express server listening on port 80
events.js:85
throw er; // Unhandled 'error' event
^
Error: listen EADDRINUSE
at exports._errnoException (
- C++中三种new的用法
_荆棘鸟_
C++new
转载自:http://news.ccidnet.com/art/32855/20100713/2114025_1.html
作者: mt
其一是new operator,也叫new表达式;其二是operator new,也叫new操作符。这两个英文名称起的也太绝了,很容易搞混,那就记中文名称吧。new表达式比较常见,也最常用,例如:
string* ps = new string("
- Ruby深入研究笔记1
wudixiaotie
Ruby
module是可以定义private方法的
module MTest
def aaa
puts "aaa"
private_method
end
private
def private_method
puts "this is private_method"
end
end