- 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
- LLM系列 | 36:Google最新开源大模型:Gemma 2介绍及其微调(下篇)
JasonLiu1919
开源
引言环境安装数据准备下载处理模型训练模型inference结果gemma-2-9bgemma-2-9b-it引言低头观落日,引手摘飞星。小伙伴们好,我是微信公众号《小窗幽记机器学习》的小编:卖黑神话的小女孩。本文紧接前文Google最新开源大语言模型:Gemma2介绍及其微调(上篇),介绍如何用中文语料微调Gemma2模型。如想与小编进一步交流,欢迎在《小窗幽记机器学习》上获取小编微信号,或者直接
- 深度学习速通系列:贝叶思&SVM
Ven%
支持向量机人工智能深度学习算法机器学习
贝叶斯(Bayesian)方法和支持向量机(SVM,SupportVectorMachine)是两种不同的机器学习算法,它们在解决分类和回归问题时有着不同的原理和应用场景贝叶斯方法:贝叶斯方法基于贝叶斯定理,这是一种利用已知信息(先验概率)来预测未知事件(后验概率)的概率方法。它通常用于分类问题,特别是当数据集较小或存在类别不平衡时。贝叶斯方法可以处理不确定性,并且可以通过增加新的数据来更新先验概
- 【论文阅读】GLiRA: Black-Box Membership Inference Attack via Knowledge Distillation
Bosenya12
模型窃取科研学习论文阅读知识蒸馏成员推理攻击黑盒
摘要While(虽然)DeepNeuralNetworks(DNNs)havedemonstratedremarkableperformanceintasksrelatedtoperception(感知)andcontrol(控制),therearestillseveralunresolvedconcerns(未解决的问题)regardingtheprivacyoftheirtrainingdat
- 四十一、【人工智能】【机器学习】- Bayesian Logistic Regression算法模型
暴躁的大熊
人工智能人工智能机器学习算法
系列文章目录第一章【机器学习】初识机器学习第二章【机器学习】【监督学习】-逻辑回归算法(LogisticRegression)第三章【机器学习】【监督学习】-支持向量机(SVM)第四章【机器学习】【监督学习】-K-近邻算法(K-NN)第五章【机器学习】【监督学习】-决策树(DecisionTrees)第六章【机器学习】【监督学习】-梯度提升机(GradientBoostingMachine,GBM
- Python连接huggingface的API接口
young
服务器运维
之前不明白这个过程,现在记录一下。我的原本目的:在本地写Python代码,然后调用huggingface中某个项目中模型的接口,从而完成模型的调用。以期达到我在本地键入输入,得到模型的输出,从而测试模型效果。之前的代码以及出现的问题:之前的代码:importrequestsAPI_URL="https://api-inference.huggingface.co/models/flax-sente
- Memory Wall in Neural Network Inference
简vae
软硬件结合PIMforAIgpu算力cnnlstmtransformer
MemoryWallinNeuralNetworkInference神经网络推理的瓶颈在于访存带宽,通常无法发挥出加速器的全部算力。本文总结了目前常用的推理加速器及其设计,并分析了常用神经网络的访存瓶颈。文章大部分内容参考自ComputerArchitecture:AQuantitativeApproach。1Computecentricaccelerators1.1CPU一般来说,CPU擅长于做
- Quantitative Analysis: PIM Chip Demands for LLAMA-7B inference
简vae
软硬件结合neardataprocessingPIMforAIllamatransformer
1Architecture如果将LLAMA-7B模型参数量化为4bit,则存储模型参数需要3.3GB。那么,至少PIMchip的存储至少要4GB。AiM单个bank为32MB,单个die512MB,至少需要8个die的芯片。8个die集成在一个芯片上。提供8×16bank级别的访存带宽。整个推理过程完全下放至PIM。CPU把prompt传给ControllerController控制推理过程,将推
- OpenCV DNN 活体检测项目环境配置等各阶段tips
十橙
MachineLearningOpenCVopencvdnn人工智能活体检测
date:2020-09-2214:53资料来源《OpenCV深度学习应用与性能优化实践》第八章。在复现这个项目的时候发现一些可以调整的小tips。环境配置阶段使用conda创建python工作环境时,注释掉requirems.txt里的opencv-python-inference-engine==4.1.2.1,安装OpenVINO时包含这个了,如果使用requirements里的版本,ims
- 推理系统学习笔记
Loganer
Python笔记学习笔记
一些学习资料最近对MLsys比较感兴趣,遂找些资料开始学习一下https://fazzie-key.cool/2023/02/21/MLsys/https://qiankunli.github.io/2023/12/16/llm_inference.htmlhttps://dlsyscourse.orghttps://github.com/chenzomi12/DeepLearningSystem
- wespeaker项目grpc-java客户端开发
weixin_43870390
java开发语言
非常重要的原始参考资料:链接:triton-inference-server/clientgithub/grpcjavaps:使用grpc协议的其它项目python/go可以参考github目录client/tree/main/src/grpc_generated下的其它项目其它链接:想要系统了解triton-inference-server可以查看主页想要了解server可以查看server想要
- 机器学习---概率图模型(隐马尔可夫模型、马尔可夫随机场、条件随机场)
三月七꧁ ꧂
机器学习机器学习人工智能
1.隐马尔可夫模型机器学习最重要的任务是根据已观察到的证据(例如训练样本)对感兴趣的未知变量(例如类别标记)进行估计和推测。概率模型(probabilisticmodel)提供了一种描述框架,将描述任务归结为计算变量的概率分布,在概率模型中,利用已知的变量推测未知变量的分布称为“推断(inference)”,其核心在于基于可观测的变量推测出未知变量的条件分布。生成式:计算联合分布(,,),判别式:
- 【机器学习】机器学习简单入门
甜美的江
机器学习机器学习人工智能python
个人主页:甜美的江欢迎点赞✍评论⭐收藏收录专栏:matplotlib希望本文对您有所裨益,如有不足之处,欢迎在评论区提出指正,让我们共同学习、交流进步!【机器学习】机器学习基本概念一引入二概念三算法和模型3.1算法(Algorithm)3.2模型(Model):3.3类比四训练,模型,预测的关系4.1训练(Training):4.2模型(Model):4.3预测(Inference或Predict
- Elasticsearch:使用 Inference API 进行语义搜索
Elastic 中国社区官方博客
ElasticsearchElasticAIelasticsearch大数据搜索引擎全文检索人工智能支持向量机
在我之前的文章“ElasticSearch8.12:让Lucene更快,让开发人员更快”,我有提到InferenceAPI。这些功能的核心部分始终是灵活的第三方模型管理,使客户能够利用当今市场上下载最多的向量数据库及其选择的转换器模型。在今天的文章中,我们将使用一个例子来展示如何使用InferenceAPI来进行语义搜索。前提条件你需要安装ElasticStack8.12及以上版本。你可以是自托管
- 模式识别 | PRML概览
ZIYUE WU
MachineLearning
PRML全书概览PRML全称PatternRecognitionandMachineLearning,个人认为这是机器学习领域中最好的书籍之一,全书的风格非常Bayesian,作者试图在贝叶斯框架下解释每一种机器学习模型。阅读起来有一定难度,不适合作为机器学习入门教材。然而这本书提供的贝叶斯视角有助于我们更为立体全面理解一些经典模型。全书分为十四个章节,这里我尽可能简要概述每个章节的主要内容,如果
- 如何在yolov8中验证时计算FPS
搁浅丶.
YOLO
ultralytics-main/ultralytics/engine/validator.py文件下,第200行左右,添加如下代码LOGGER.info(f'FPS:{(1000/sum(self.speed.values())):.2f}')speed.values()是一个字典,包括preprocess,inference,loss,postprocess的时间,所以这行代码计算的fps包括
- jetson-inferenc显示fatal error: connect_parts.hpp
recode123
github
https://github.com/dusty-nv/jetson-inference/issues/1188/home/x/jetson-inference/c/poseNet.cpp:32:10:致命错误:connect_parts.hpp:没有那个文件或目录#include"connect_parts.hpp"^~~~~~~~~~~~~~~~~~~编译终止。CMakeFiles/jetso
- Beyond Chinchilla-Optimal: Accounting for Inference in Language Model Scaling Laws
UnknownBody
LLM语言模型机器学习深度学习
本文是LLM系列文章,针对《BeyondChinchilla-Optimal:AccountingforInferenceinLanguageModelScalingLaws》的翻译。超越Chinchilla最优:语言模型尺度律中推理的解释摘要1引言2计算最优化3估计真实世界的成本最优性4结论摘要大型语言模型(LLM)缩放定律是一种经验公式,用于估计由于参数量和训练数据的增加而导致的模型质量的变化
- 【论文阅读】Membership Inference Attacks Against Machine Learning Models
PleaseBrave
论文阅读机器学习人工智能MIA
基于confidencevector的MIAMachineLearningasaService简单介绍什么是MembershipInferenceAttacks(MIA)攻击实现过程DatasetShadowtrainingTrainattackmodelMachineLearningasaService简单介绍机器学习即服务(MachineLearningasaService,MLaaS),即将
- 运行yolo v8 YOLOv8-CPP-Inference C++部署遇到的问题
YANGXUSHI520
问题相关YOLOc++webpack
环境:openCv:4.8.0torch:2.0.0cuda:cuda_11.7.r11.7遇到问题:(tools)rog@i7:~/my_file/obj/ultralytics/examples/YOLOv8-CPP-Inference/build$./Yolov8CPPInferenceRunningonCUDA[WARN:
[email protected]]globalnet_impl.cpp:178setU
- PYSKL问题解决AssertionError: Failed to build the detection model.
潦草大叔
人工智能
Traceback(mostrecentcalllast):File"demo/demo_skeleton.py",line309,inmain()File"demo/demo_skeleton.py",line250,inmaindet_results=detection_inference(args,frame_paths)File"demo/demo_skeleton.py",line153
- 大模型训练为什么用A100?
深度学习技术前沿
人工智能
大家通常会问,大模型训练为什么一定要用A100,用4090难道不行吗?先说结论,大模型的训练用4090是不行的,但推理(inference/serving)用4090不仅可行,在性价比上还能比H100稍高。4090如果极致优化,性价比甚至可以达到H100的2倍。事实上,H100/A100和4090最大的区别就在通信和内存上,算力差距不大。H100A1004090TensorFP16算力989Tfl
- Github上jetson-inference的学习(第一个视频hello ai world)
可可可可可可可乐
githubnvidia
【方便今后读研过程中查阅】首先,我们需要解决两个问题,一个是下载docker容器配好环境的问题,一个是检测摄像头的问题。GitHub上面都有,就不一一赘述(把链接贴在后面)。GitHub-dusty-nv/jetson-inference:HelloAIWorldguidetodeployingdeep-learninginferencenetworksanddeepvisionprimitive
- Jetson-inference -Coding Your Own Image Recognition Program (Python)学习笔记
无证驾驶梁嗖嗖
边缘计算
有多种类型的深度学习网络可用,包括识别、检测/定位和语义分割。我们在本教程中重点介绍的第一个深度学习功能是图像识别,使用在大型数据集上训练的分类网络来识别场景和对象。镜像操作dockerpulldustynv/jetson-inference:r32.6.1传输文件到docker容器,这个你网不好的情况下也不会在容器内添加代理的话可以使用的到。首先需要知道docker容器的container_id
- 对于jetson nano 的docker部署jetson-inference等模型
诶我就不告诉你
jetsonnanodocker目标检测计算机视觉边缘计算
对于Nvidiajetsonnano来说是一款十分优秀的网络模型部署设备我对于nano来说也是学习了2个星期左右.这也是对我这一阶段做一个复习总结吧!目录烧录下载jetson-inferencedock镜像部署操作跑个例程助助兴找到函数接口进行调整我用的是jetsonnanoa02版本是4GB内存大小的烧录首先你得获取一张至少是32GB的TF/sd卡去烧录jetsonnano的系统镜像系统镜像的获
- jetson-inference----训练自己的目标检测模型(一)
小豆包的小朋友0217
目标检测目标跟踪人工智能
系列文章目录jetson-inference入门jetson-inference----docker内运行分类任务jetson-inference----训练自己的目标检测模型(一)文章目录系列文章目录前言一、jetson-inferencedocker环境介绍二、SSD目标检测三、训练自己的目标检测模型总结前言一、jetson-inferencedocker环境介绍缺少的模型文件,可以downl
- jetson-inference----docker内运行分类任务
小豆包的小朋友0217
docker分类容器
系列文章目录jetson-inference入门jetson-inference----docker内运行分类任务jetson-inference----训练自己的目标检测模型(一)文章目录系列文章目录前言一、进入jetson-inference的docker二、分类任务总结前言继jetson-inference入门一、进入jetson-inference的docker官方运行命令进入jetson
- syncbn讲解(同步Batch Normalization)
fayetdd
计算机视觉深度学习pytorch神经网络目标检测
目前网络的训练多为多卡训练,大型网络结构以及复杂任务会使得每张卡负责的batch-size小于等于1,若不进行同步BN,movingmean、movingvariance参数会产生较大影响,造成BN层失效。为简化inference过程,以及商业代码保密,通常进行BN融合操作。即把BN参数融合至conv层。BN的性能和batchsize有很大的关系。batchsize越大,BN的统计量也会越准。然而
- 阿里云 Flink 原理分析与应用:深入探索 MongoDB Schema Inference
Apache Flink
阿里云flinkmongodb
本文整理自阿里云Flink团队归源老师关于阿里云Flink原理分析与应用:深入探索MongoDBSchemaInference的研究,内容主要分为以下四部分:MongoDB简介社区MongoDBCDC核心特性MongoDBCDC在阿里云Flink实时计算产品的实践总结一、MongoDB简介MongoDB是一种面向文档的非关系型数据库,支持半结构化数据存储;也是一种分布式的数据库,提供副本集和分片集
- 在jetson上对fastdeploy进行源码编译(完整版)
点PY
深度学习模型部署jetson
文章目录准备工作下载飞桨推理库编译代码可能遇到的问题CouldNOTfindPythonNoCMAKE_CUDA_COMPILERcouldbefound.准备工作jetpackcudaopencv下载飞桨推理库根据jetpack的版本选择对应的推理库版本https://www.paddlepaddle.org.cn/inference/v2.6/guides/install/download_l
- 统一思想认识
永夜-极光
思想
1.统一思想认识的基础,才能有的放矢
原因:
总有一种描述事物的方式最贴近本质,最容易让人理解.
如何让教育更轻松,在于找到最适合学生的方式.
难点在于,如何模拟对方的思维基础选择合适的方式. &
- Joda Time使用笔记
bylijinnan
javajoda time
Joda Time的介绍可以参考这篇文章:
http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-jodatime.html
工作中也常常用到Joda Time,为了避免每次使用都查API,记录一下常用的用法:
/**
* DateTime变化(增减)
*/
@Tes
- FileUtils API
eksliang
FileUtilsFileUtils API
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2217374 一、概述
这是一个Java操作文件的常用库,是Apache对java的IO包的封装,这里面有两个非常核心的类FilenameUtils跟FileUtils,其中FilenameUtils是对文件名操作的封装;FileUtils是文件封装,开发中对文件的操作,几乎都可以在这个框架里面找到。 非常的好用。
- 各种新兴技术
不懂事的小屁孩
技术
1:gradle Gradle 是以 Groovy 语言为基础,面向Java应用为主。基于DSL(领域特定语言)语法的自动化构建工具。
现在构建系统常用到maven工具,现在有更容易上手的gradle,
搭建java环境:
http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-gradle/
搭建android环境:
http://m
- tomcat6的https双向认证
酷的飞上天空
tomcat6
1.生成服务器端证书
keytool -genkey -keyalg RSA -dname "cn=localhost,ou=sango,o=none,l=china,st=beijing,c=cn" -alias server -keypass password -keystore server.jks -storepass password -validity 36
- 托管虚拟桌面市场势不可挡
蓝儿唯美
用户还需要冗余的数据中心,dinCloud的高级副总裁兼首席营销官Ali Din指出。该公司转售一个MSP可以让用户登录并管理和提供服务的用于DaaS的云自动化控制台,提供服务或者MSP也可以自己来控制。
在某些情况下,MSP会在dinCloud的云服务上进行服务分层,如监控和补丁管理。
MSP的利润空间将根据其参与的程度而有所不同,Din说。
“我们有一些合作伙伴负责将我们推荐给客户作为个
- spring学习——xml文件的配置
a-john
spring
在Spring的学习中,对于其xml文件的配置是必不可少的。在Spring的多种装配Bean的方式中,采用XML配置也是最常见的。以下是一个简单的XML配置文件:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.or
- HDU 4342 History repeat itself 模拟
aijuans
模拟
来源:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=4342
题意:首先让求第几个非平方数,然后求从1到该数之间的每个sqrt(i)的下取整的和。
思路:一个简单的模拟题目,但是由于数据范围大,需要用__int64。我们可以首先把平方数筛选出来,假如让求第n个非平方数的话,看n前面有多少个平方数,假设有x个,则第n个非平方数就是n+x。注意两种特殊情况,即
- java中最常用jar包的用途
asia007
java
java中最常用jar包的用途
jar包用途axis.jarSOAP引擎包commons-discovery-0.2.jar用来发现、查找和实现可插入式接口,提供一些一般类实例化、单件的生命周期管理的常用方法.jaxrpc.jarAxis运行所需要的组件包saaj.jar创建到端点的点到点连接的方法、创建并处理SOAP消息和附件的方法,以及接收和处理SOAP错误的方法. w
- ajax获取Struts框架中的json编码异常和Struts中的主控制器异常的解决办法
百合不是茶
jsjson编码返回异常
一:ajax获取自定义Struts框架中的json编码 出现以下 问题:
1,强制flush输出 json编码打印在首页
2, 不强制flush js会解析json 打印出来的是错误的jsp页面 却没有跳转到错误页面
3, ajax中的dataType的json 改为text 会
- JUnit使用的设计模式
bijian1013
java设计模式JUnit
JUnit源代码涉及使用了大量设计模式
1、模板方法模式(Template Method)
定义一个操作中的算法骨架,而将一些步骤延伸到子类中去,使得子类可以不改变一个算法的结构,即可重新定义该算法的某些特定步骤。这里需要复用的是算法的结构,也就是步骤,而步骤的实现可以在子类中完成。
 
- Linux常用命令(摘录)
sunjing
crondchkconfig
chkconfig --list 查看linux所有服务
chkconfig --add servicename 添加linux服务
netstat -apn | grep 8080 查看端口占用
env 查看所有环境变量
echo $JAVA_HOME 查看JAVA_HOME环境变量
安装编译器
yum install -y gcc
- 【Hadoop一】Hadoop伪集群环境搭建
bit1129
hadoop
结合网上多份文档,不断反复的修正hadoop启动和运行过程中出现的问题,终于把Hadoop2.5.2伪分布式安装起来,跑通了wordcount例子。Hadoop的安装复杂性的体现之一是,Hadoop的安装文档非常多,但是能一个文档走下来的少之又少,尤其是Hadoop不同版本的配置差异非常的大。Hadoop2.5.2于前两天发布,但是它的配置跟2.5.0,2.5.1没有分别。 &nb
- Anychart图表系列五之事件监听
白糖_
chart
创建图表事件监听非常简单:首先是通过addEventListener('监听类型',js监听方法)添加事件监听,然后在js监听方法中定义具体监听逻辑。
以钻取操作为例,当用户点击图表某一个point的时候弹出point的name和value,代码如下:
<script>
//创建AnyChart
var chart = new AnyChart();
//添加钻取操作&quo
- Web前端相关段子
braveCS
web前端
Web标准:结构、样式和行为分离
使用语义化标签
0)标签的语义:使用有良好语义的标签,能够很好地实现自我解释,方便搜索引擎理解网页结构,抓取重要内容。去样式后也会根据浏览器的默认样式很好的组织网页内容,具有很好的可读性,从而实现对特殊终端的兼容。
1)div和span是没有语义的:只是分别用作块级元素和行内元素的区域分隔符。当页面内标签无法满足设计需求时,才会适当添加div
- 编程之美-24点游戏
bylijinnan
编程之美
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.HashSet;
import java.util.List;
import java.util.Random;
import java.util.Set;
public class PointGame {
/**编程之美
- 主页面子页面传值总结
chengxuyuancsdn
总结
1、showModalDialog
returnValue是javascript中html的window对象的属性,目的是返回窗口值,当用window.showModalDialog函数打开一个IE的模式窗口时,用于返回窗口的值
主界面
var sonValue=window.showModalDialog("son.jsp");
子界面
window.retu
- [网络与经济]互联网+的含义
comsci
互联网+
互联网+后面是一个人的名字 = 网络控制系统
互联网+你的名字 = 网络个人数据库
每日提示:如果人觉得不舒服,千万不要外出到处走动,就呆在床上,玩玩手游,更不能够去开车,现在交通状况不
- oracle 创建视图 with check option
daizj
视图vieworalce
我们来看下面的例子:
create or replace view testview
as
select empno,ename from emp where ename like ‘M%’
with check option;
这里我们创建了一个视图,并使用了with check option来限制了视图。 然后我们来看一下视图包含的结果:
select * from testv
- ToastPlugin插件在cordova3.3下使用
dibov
Cordova
自己开发的Todos应用,想实现“
再按一次返回键退出程序 ”的功能,采用网上的ToastPlugins插件,发现代码或文章基本都是老版本,运行问题比较多。折腾了好久才弄好。下面吧基于cordova3.3下的ToastPlugins相关代码共享。
ToastPlugin.java
package&nbs
- C语言22个系统函数
dcj3sjt126com
cfunction
C语言系统函数一、数学函数下列函数存放在math.h头文件中Double floor(double num) 求出不大于num的最大数。Double fmod(x, y) 求整数x/y的余数。Double frexp(num, exp); double num; int *exp; 将num分为数字部分(尾数)x和 以2位的指数部分n,即num=x*2n,指数n存放在exp指向的变量中,返回x。D
- 开发一个类的流程
dcj3sjt126com
开发
本人近日根据自己的开发经验总结了一个类的开发流程。这个流程适用于单独开发的构件,并不适用于对一个项目中的系统对象开发。开发出的类可以存入私人类库,供以后复用。
以下是开发流程:
1. 明确类的功能,抽象出类的大概结构
2. 初步设想类的接口
3. 类名设计(驼峰式命名)
4. 属性设置(权限设置)
判断某些变量是否有必要作为成员属
- java 并发
shuizhaosi888
java 并发
能够写出高伸缩性的并发是一门艺术
在JAVA SE5中新增了3个包
java.util.concurrent
java.util.concurrent.atomic
java.util.concurrent.locks
在java的内存模型中,类的实例字段、静态字段和构成数组的对象元素都会被多个线程所共享,局部变量与方法参数都是线程私有的,不会被共享。
- Spring Security(11)——匿名认证
234390216
Spring SecurityROLE_ANNOYMOUS匿名
匿名认证
目录
1.1 配置
1.2 AuthenticationTrustResolver
对于匿名访问的用户,Spring Security支持为其建立一个匿名的AnonymousAuthenticat
- NODEJS项目实践0.2[ express,ajax通信...]
逐行分析JS源代码
Ajaxnodejsexpress
一、前言
通过上节学习,我们已经 ubuntu系统搭建了一个可以访问的nodejs系统,并做了nginx转发。本节原要做web端服务 及 mongodb的存取,但写着写着,web端就
- 在Struts2 的Action中怎样获取表单提交上来的多个checkbox的值
lhbthanks
javahtmlstrutscheckbox
第一种方法:获取结果String类型
在 Action 中获得的是一个 String 型数据,每一个被选中的 checkbox 的 value 被拼接在一起,每个值之间以逗号隔开(,)。
所以在 Action 中定义一个跟 checkbox 的 name 同名的属性来接收这些被选中的 checkbox 的 value 即可。
以下是实现的代码:
前台 HTML 代码:
- 003.Kafka基本概念
nweiren
hadoopkafka
Kafka基本概念:Topic、Partition、Message、Producer、Broker、Consumer。 Topic: 消息源(Message)的分类。 Partition: Topic物理上的分组,一
- Linux环境下安装JDK
roadrunners
jdklinux
1、准备工作
创建JDK的安装目录:
mkdir -p /usr/java/
下载JDK,找到适合自己系统的JDK版本进行下载:
http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/index.html
把JDK安装包下载到/usr/java/目录,然后进行解压:
tar -zxvf jre-7
- Linux忘记root密码的解决思路
tomcat_oracle
linux
1:使用同版本的linux启动系统,chroot到忘记密码的根分区passwd改密码 2:grub启动菜单中加入init=/bin/bash进入系统,不过这时挂载的是只读分区。根据系统的分区情况进一步判断. 3: grub启动菜单中加入 single以单用户进入系统. 4:用以上方法mount到根分区把/etc/passwd中的root密码去除 例如: ro
- 跨浏览器 HTML5 postMessage 方法以及 message 事件模拟实现
xueyou
jsonpjquery框架UIhtml5
postMessage 是 HTML5 新方法,它可以实现跨域窗口之间通讯。到目前为止,只有 IE8+, Firefox 3, Opera 9, Chrome 3和 Safari 4 支持,而本篇文章主要讲述 postMessage 方法与 message 事件跨浏览器实现。postMessage 方法 JSONP 技术不一样,前者是前端擅长跨域文档数据即时通讯,后者擅长针对跨域服务端数据通讯,p