- DeepSpeed-Chat:Reward Model【奖励模型】
u013250861
#LLM/训练RL/强化学习排序强化学习
第二阶段:奖励模型微调奖励模型(RM)微调类似于第一阶段有监督微调(SFT)。但是,RM和SFT微调之间存在几个关键差异:训练数据差异:对于SFT微调,数据是查询(query)和答案(answer)拼接在一起。然而,对于RM微调,每批数据由两个查询-答案对组成,即具有高分答案和低分答案的相同查询。这也导致了如下所述的第二个差异。训练目标差异:对于RW,训练目标是pairwiserankingsco
- 【运维的七种武器】
搞技术的季
运维
最近项目陆续增加,相应的运维方面压力逐步攀升,经常出现打包和发布失败的情况,给交付团队带来困扰。运维技术是随着软件技术的发展同步发展起来的,当前复杂的软件技术架构对运维的稳定和高效带了了很大挑战。一、运维平台发展史:1.第一阶段,以专业化网管工具为代表,包括网络设备、主机、数据库、中间件、存储等进行专业监控管理的各种专业化工具。2.第二阶段,以ITIL流程化管理为代表的综合网管,通过事件、服务、流
- Docker镜像瘦身终极指南:七种武器让你的镜像体积减少90%!
DevKevin
日常笔记docker容器运维
文章目录引言为什么要关注Docker镜像瘦身?(强调重要性)七种Docker镜像瘦身武器(核心内容,分点详细讲解)--------第二阶段:运行阶段--------引言你是否也曾被Docker镜像那臃肿的身材所困扰?动辄几百兆甚至上G的镜像,不仅霸占着宝贵的硬盘空间,更拖累了镜像拉取和容器启动的速度,严重影响了开发和部署效率,简直让人“闻Image色变”!别担心!今天,我就将为你揭秘Docker镜
- 蓝桥杯Python赛道备赛——Day8:动态规划(基础)案例分析
SKY YEAM
蓝桥杯备赛蓝桥杯python动态规划
本博客就上一期中讨论的蓝桥杯动态规划基础问题(包括:递推、记忆化搜索、最长公共子序列和最长上升子序列),给出了六个常见的案例问题。每一个问题都给出了其求解方法的示例代码,以供低年级师弟师妹们学习和练习。如有不懂,欢迎在评论区提问。前序知识:(1)Python基础语法(2)Day1:基础算法(3)Day7:动态规划(基础)动态规划(基础)案例分析一、递推应用:爬楼梯问题二、递推应用:零钱兑换三、记忆
- MySql数据库等级考试学习分享3(Day8)
weixin_53545579
学习数据库mysql
题目解析题目:以下关于局部变量的叙述中,错误的是()。选项:A、局部变量只能在BEGIN...END之间声明B、使用SET语句能够为局部变量赋值C、DECLARE能够在声明局部变量的同时指定默认值D、使用SELECTINTO能够将数据表中一列的所有值赋值给局部变量0基础知识点总结1.局部变量(LocalVariables)的定义与特性定义:局部变量是在存储过程、函数或触发器的BEGIN...END
- AUTOSAR从入门到精通-汽车电子电气架构(EEA)
格图素书
汽车
目录前言算法原理EEA发展历程->分布式架构(distributed):->基于域的集中式架构(DCUbasedcentralized):->基于域融合的带状架构(DCUfusionbasedzonal):什么是电子电气架构?EEA的特点EEA发展的三大阶段特征第一阶段:分布式架构第二阶段:基于域的集中式架构(转型中)第三阶段:基于域融合的带状架构(未来趋势)车载电子电气架构作用EEA开发工作内容
- 解读Layout Method of Met Mast Based on Macro Zoning and Micro Quantitative Siting in a Wind Farm
赵孝正
风资源与微观选址paper
目录1.风电场气象塔布局方法流程图(简略)内容细化2.风电场气象塔布局方法详细流程图(详细)核心算法和公式详解2.2解读流程(深入浅出)第一阶段:把大风电场分成几个小区域1.看看风在哪里吹得不一样️2.看看风机的位置分布️3.测量风机之间有多"像"4.用智能方法分区第二阶段:在每个区域内找到最好的位置放测量杆5.画格子找可能的位置6.用电脑模拟风的吹动7.筛选出好位置8.找出最最好的位置9.检验我
- InternVL:论文阅读 -- 多模态大模型(视觉语言模型)
XiaoJ1234567
LLM论文阅读语言模型人工智能多模态大模型internVL
更多内容:XiaoJ的知识星球文章目录InternVL:扩展视觉基础模型与通用视觉语言任务对齐1.概述2.InternVL整体架构1)大型视觉编码器:InternViT-6B2)语言中间件:QLLaMA。3)训练策略(1)第一阶段:视觉-语言对比训练(2)第二阶段:视觉语言生成训练(3)第三阶段:监督微调(SFT)3.InternVL应用1)对于视觉感知任务2)对于对比任务3)对于生成任务4)对于
- Hadoop的mapreduce的执行过程
画纸仁
大数据hadoopmapreduce大数据
一、map阶段的执行过程第一阶段:把输入目录下文件按照一定的标准逐个进行逻辑切片,形成切片规划。默认Splitsize=Blocksize(128M),每一个切片由一个MapTask处理。(getSplits)第二阶段:对切片中的数据按照一定的规则读取解析返回对。默认是按行读取数据。key是每一行的起始位置偏移量,value是本行的文本内容。(TextInputFormat)第三阶段:调用Mapp
- 数字识别项目
不要天天开心
机器学习人工智能深度学习算法
集成算法·Bagging·随机森林构造树模型:由于二重随机性,使得每个树基本上都不会一样,最终的结果也会不一样。集成算法·Stacking·堆叠:很暴力,拿来一堆直接上(各种分类器都来了)·可以堆叠各种各样的分类器(KNN,SVM,RF等等)·分阶段:第一阶段得出各自结果,第二阶段再用前一阶段结果训练实现神经网络实例利用PyTorch内置函数mnist下载数据。·利用torchvision对数据进
- 代码随想录算法训练营第八天|代码随想录 541. 反转字符串 II
心 爱心 爱
数据结构算法
Day8代码随想录字符串代码随想录541.反转字符串II反转字符串如何调用函数×reverse(s[i],s[n-1])√reverse(s.begin()+i,s.end())×reverse(s[i],s[i+k-1])√reverse(s.begin()+i,s.begin()+i+k);reverse左闭右开不包含第二个参数的位置如果要反转i到i+k-1区间内的字符应该reverse(s.
- 一、计算机网络技术——概述、性能指标
练习&两年半
计算机网络计算机网络
网络技术发展历程第一阶段一九六九年美国国防部研制的ARPANET,采用“接口报文处理机”将四台独立的计算机主机互联在一起,实现数据的转发。这一阶段的主要特点是TCP/IP协议初步成型第二阶段:采用三级结构,这一阶段的主要特点是将互联网分为了主干网、地区网和校园网。第三阶段:多层次ISP结构的互联网,这一阶段的主要特点是ISP(InternetServiceProvider)首次出现。计算机网络两个
- TensorFlow\Keras实战100例——BP\CNN神经网络~MINST手写数字识别
AI街潜水的八角
tensorflow人工智能python
一.原理说明BP神经网络是一种多层的前馈神经网络,其主要的特点是:信号是前向传播的,而误差是反向传播的。具体来说,对于如下的只含一个隐层的神经网络模型:BP神经网络的过程主要分为两个阶段,第一阶段是信号的前向传播,从输入层经过隐含层,最后到达输出层;第二阶段是误差的反向传播,从输出层到隐含层,最后到输入层,依次调节隐含层到输出层的权重和偏置,输入层到隐含层的权重和偏置。卷积神经网络(Convolu
- Android逆向学习知识体系(三)
zhangjianming2018
Androidkotlinandroid
第二阶段:Android逆向进阶学习:Android系统结构深入分析,自定义ClassLoader,自定义注解和元注解原理分析;了解AndroidNDK,静态注册,动态注册,SO加载分析,App保护策略去除霸哥磁力搜素APK签名验证,一键去除签名验证,静态代理,动态代理HookActivity启动函数,Hook签名验证函数介绍xposed框架:Xposed框架:绕过验证码注册Xposed框架:登陆
- python蓝桥杯备赛(day8)[KMP算法]
kiki坤哥
蓝桥杯职场和发展
第四章字符串part02[KMP算法]今日任务28.实现strStr()题目链接:28.找出字符串中第一个匹配项的下标-力扣(LeetCode)文章链接:代码随想录这题要用kmp算法,一下是我认为搞清楚kmp需要知道的前缀表是什么:记录下标i之前(包括i)的字符串(即子串)中,最大长度相同前缀后缀前缀表有什么作用:前缀表是用来回退的,它记录了模式串与主串(文本串)不匹配的时候,模式串应该从哪里开始
- 从入门到入土,Java学习day8(集合,学生管理系统实现)
慕容魏
java学习python
集合它很重要,因为可以自动扩容,操作起来非常方便对比数组长度固定,集合长度可变数组可以存储基本数据类型和引用数据类型集合可以存引用数据类型和包装类当集合需要存基本数据就要存对应的包装类byteByteshortShortcharCharacterintIntegerlongLongfloatFloatdoubleDoublebooleanBooleanArrayList打印对象不是地址值,而是集合
- 框架基本知识总结 Day8
小斌的Debug日记
javascript前端vue.js
事件冒泡页面上有父子标签,点击子标签时,点击事件向上传递,父标签也会被点击事件修饰符stop:用于阻止事件冒泡,用于子类标签上prevent:阻止标签的默认行为self:也是用于阻止事件冒泡,在父级标签上设置,只关注自己once:一次,事件只触发一次,之后执行默认行为键盘鼠标类的事件修饰符enter:回车键tab:tab键,制表符...按钮按钮跨域问题相关前后端分离,会出现跨域问题,跨域请求默认不
- Babylon第二阶段测试网发布
Flutter鸿蒙梁典典学院
区块链
我们很高兴地宣布将于2025年1月8日星期三启动Babylon第二阶段测试网(bbn-test-5)。原文链接https://babylonlabs.io/blog/babylon-phase-2-testnet-launch重要日期和时间区块生产:于2025年1月8日UTC时间上午9点开始。一旦区块生产开始,最终性提供者和验证者就可以注册到测试网。质押Web应用程序:第2阶段测试网质押Web应用
- 什么是Grok-3?技术特点,场景,潜在问题与挑战
AndrewHZ
深度学习新浪潮深度学习transformer人工智能语言模型LLMGrok-3ElonMusk
Grok-3的技术特点与优势1.超大算力与训练规模算力投入:Grok-3使用了20万块英伟达H100GPU,分两个阶段训练(第一阶段10万GPU训练144天,第二阶段20万GPU训练92天),总计算量是前代Grok-2的10倍。这种规模远超同期其他项目(如印度的1.8万GPU公共设施),显著提升了模型性能。模型规模:推测其参数量可能达到200B-500B,远超DeepSeek-R1等模型,通过推大
- 1秒响应、90%决策准确率!京东商家智能助手的技术探索
京东零售技术
人工智能大模型
引言多智能体的架构演进过程:第一阶段:B商城工单自动回复,LLM和RAG结合知识库应答,无法解决工具调用。第二阶段:京东招商站,单一Agent处理知识库问答和工具调用,准确率低&LLM模型幻觉,场景区分度差。第三阶段:京麦智能助手,引入multi-agent架构,master+subagents协同工作模式,把问题分而治之,显著提升准确率。商家助手的算法底座是基于大语言模型(LLM)构建的Mul
- 开源的H5即时聊天系统 spring-boot + netty + protobuf + vue ~
lmxdawn
黎明晓spring-bootvuenettywebsocketprotobuf
前言一篇文章引发的思考?一次读公号推文,发现一篇文章写得特好,勾起了好奇心《群聊比单聊,为什么复杂这么多?》,@沈大大.GitHub地址him-vue前往him-netty前往心路历程第一阶段,刚看完文章时,特别兴奋,开始着手,花了一个月把聊天界面基本弄,然后着手于后端,经过些简单的调研,决定用netty搭建一个,后面发现里面的复杂逻辑,再加上心中的火似乎已经熄灭,最后…第二阶段,最近刷公文时又刷
- 大白话TypeScript第二章面向对象编程
IT木昜
大白话TypeScripttypescriptubuntujavascript
大白话TypeScript第二章面向对象编程第二阶段主要是学习面向对象编程相关的TypeScript知识,面向对象编程就像是把代码按照不同的“角色”或者“事物”来组织,每个“角色”有自己的特点和行为,这样能让代码更有条理,也更容易维护和扩展。下面详细介绍类和继承、接口这两部分内容。1.类和继承类类就像是一个模板,你可以用这个模板来创建很多个类似的对象。比如说,我们要描述“人”这个概念,人有名字、年
- 关于网络安全运营工作与安全建设工作的一些思考
码农x马马
安全web安全人工智能性能优化linux
以下内容是个人成长过程中对于网络安全运营工作的理解和思考,希望通过这篇文章帮助大家更好的去做安全运营体系化建设,开始吧!文章目录*一、网络安全运营是什么?二、网络安全运营建设阶段**第一阶段:设备限制阶段第二阶段:能力挖掘阶段第三阶段:运营转型阶段第四阶段:查漏补强阶段第五阶段:运营优化阶段三、网络安全框架及模型介绍***(1)PDR模型*(2)P2DR模型*(3)PDRR模型*(4)PDR2A模
- 从数据到情感:全维度解析哪吒2的212亿票房之战
数据分析
综合目前的数据来看,我分析一下哪吒2的最终票房和冲击第一名可能性。当前态势:票房现状说明目前票房:110亿国内贡献:90%以上(约108亿)海外表现:仅2300万已上映:春节档15天左右三条预测路径分析(含日均计算)A.基础预测线(160-170亿)目标缺口:50-60亿时间周期:45天具体路径:第一阶段(15天)日均要求:2亿阶段贡献:30亿工作日表现:1.5亿/天周末表现:3亿/天第二阶段(1
- C语言作业day8
\&会飞的鱼_
c语言算法数据结构
终端输入10个学生成绩,使用冒泡排序对学生成绩从低到高排序#include#include#includeintmain(intargc,constchar*argv[]){intarr[10]={};intt;for(inti=0;iarr[j+1]){t=arr[j];arr[j]=arr[j+1];arr[j+1]=t;}}}for(inti=0;i#include#includeintma
- 畅游Diffusion数字人(16):由音乐驱动跳舞视频生成
沉迷单车的追风少年
数字人DiffusionModels与深度学习人工智能深度学习视频生成
畅游Diffusion数字人(0):专栏文章导航前言:从Pose到跳舞视频生成的工作非常多,但是还没有直接从音乐驱动生成的工作。最近字节跳动提出了MuseDance,无需复杂的动作引导输入(如姿势或深度序列),从而使不同专业水平的用户都能轻松进行灵活且富有创意的视频生成。目录贡献概述背景挑战贡献方法详解第一阶段:外观预训练第二阶段:动态触发视频生成训练细节贡献概述背景<
- Apache Commons Lang学习大纲
不听话的小耳朵
apachecommonlangapache学习
第一阶段:基础认知(3天)库的作用与定位了解ApacheCommons项目生态掌握Lang模块的核心价值(减少重复代码、增强Java基础功能)对比JDK原生工具类与CommonsLang的优势版本特性对比(重点关注3.x版本)环境搭建Maven/Gradle依赖配置手工导入Jar包方法IDE中源码关联技巧第二阶段:核心模块精讲(3周)字符串处理专家StringUtils深度解析空值安全处理:isB
- 2025自学黑客(网络安全),一般人学不来
程序员羊羊
web安全安全服务器php开发语言
目录:一、自学网络安全学习的误区和陷阱1.不要试图先成为一名程序员(以编程为基础的学习)再开始学习2.不要把深度学习作为入门第一课3.不要收集过多的资料二、学习网络安全的一些前期准备1.硬件选择2.软件选择3.语言能力三、网络安全学习路线第一阶段:基础操作入门,学习基础知识第二阶段:实战操作第三阶段:参加CTF比赛或者HVV行动一、自学网络安全学习的误区和陷阱1.不要试图先成为一名程序员(以编程为
- 一文了解mapreduce及工作原理
TEL浅笑嫣然
openstack大数据hadoop笔记
目录前言-MR概述1.HadoopMapReduce设计思想及优缺点设计思想优点:缺点:2.HadoopMapReduce核心思想3.MapReduce工作机制剖析MapReduce运行机制过程描述第一阶段:作业提交(图1-4步)第二阶段:作业初始化(图5-7步)第三阶段:任务的分配(图8)第四阶段:任务的执行(图9-11)第五阶段:作业完成Tips知识点:进度和状态更新4.MR各组成部分工作机制
- 机器学习day8
ኈ ቼ ዽ
机器学习numpypython
自定义数据集,使用朴素贝叶斯对其进行分类代码importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltclass1_points=np.array([[2.1,2.2],[2.4,2.5],[2.2,2.0],[2.0,2.1],[2.3,2.3],[2.6,2.4],[2.5,2.1]])class2_points=np.array([[4.0,3.5],[4.2,3
- 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。
相关新闻:
(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
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/
/**
* 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
comsci
设计模式编程算法面试招聘
浅谈程序员的数学修养
- 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
dcj3sjt126com
rulesyiivalidate
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
247687009
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
openwrt
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()
{
int n = 1;
switch(n) {
case 1:
printf("--1--\n");
default:
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。
第二个问题的具体实例是:
 
- Java 定时任务总结一
tuoni
javaspringtimerquartztimertask
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
yangshangchuan
rank相似度计算文本相似度词袋模型余弦相似度
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