- 【大模型开发】开源大模型微调:LoRA(Low-Rank Adaptation)技术
云博士的AI课堂
大模型技术开发与实践哈佛博后带你玩转机器学习深度学习LoraLora微调大模型微调大模型开发机器学习模型调优深度学习
LoRA(Low-RankAdaptation)微调技术详解与实战LoRA是一种高效的参数微调技术,旨在解决大规模预训练模型全参数微调时计算和存储开销过大的问题。通过在冻结预训练模型权重的基础上,仅引入两个低秩矩阵进行增量更新,LoRA实现了对模型进行轻量级定制,既能大幅降低微调参数量,又保持了优异的任务性能。一、LoRA技术详解1.1核心思想冻结预训练权重预训练模型中的所有权重W均保持不变,避免
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c语言是编译型语言,python是解释型语言,因此两者的效率有不小的差距,可没想到差距那么大。最近跟hackerrank上一道排序的题目杠上了(感兴趣的同学可以去看看,名为sortedsubsegment),用的python,废了几天功夫都没解出来。终于还是看了答案(用的是二分查找的思想与线段树的数据结构),答案是java写的。于是我用python实现出来,速度依然不行。于是又用c++写了一遍。结
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deepseek
摘要DeepSeek作为强大的大模型,提供了优质的基础能力,但在某些特定任务上,直接使用预训练模型可能无法满足需求。本篇文章将介绍LoRA(Low-RankAdaptation)、全参数微调等微调策略,并提供详细的代码示例,帮助开发者高效定制DeepSeek以适应特定任务。为什么要微调DeepSeek?虽然DeepSeek具备强大的通用能力,但在特定任务(如医学、法律、金融等领域),直接使用可能会
- 【AI】LoRA技术深度解析:大模型高效微调的革命性突破
酱学编程
人工智能
LoRA技术深度解析:大模型高效微调的革命性突破一、技术原理与核心突破LoRA(Low-RankAdaptation)是一种通过低秩矩阵分解实现大模型参数高效优化的技术。其核心原理是将预训练模型的权重矩阵分解为两个低秩矩阵的乘积(W′=W+BAW'=W+BAW′=W+BA),仅训练新增的秩为r的低维参数(通常r=8-64)。以LLaMA-7B模型为例,LoRA可将训练参数量从70亿压缩至百万级,显
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前言LLM已经彻底改变了人工智能,特别是具有数十亿到数百亿参数的模型,使其在各种自然语言处理(NLP)任务中实现了最先进的表现。然而,它们庞大的体量带来了计算效率、适应性和部署可行性方面的挑战。微调和蒸馏这两种主要技术已经成为关键的优化策略。微调,这涉及调整预训练模型的参数,以提高在特定领域任务上的表现。虽然完整的微调会更新所有权重,但近年来如LoRA(Low-RankAdaptation,低秩适
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GPU架构发展史文章目录前言KelvinRankineCurieTeslaFermiMaxwellPascalVoltaTuringAmpereHopper总结前言英伟达的GPU架构发展KelvinKelvin于2001年发布,是Nvidia千年以来第一个新的GPU微架构。最初的Xbox游戏机使用带有Kelvin微架构的NV2AGPU。GeForce3和GeForce4系列GPU是采用这种微架构发
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硬件服务器配置:鲲鹏2*920(32c)+4*Atlas300Iduo卡参考文章https://www.hiascend.com/developer/ascendhub/detail/07a016975cc341f3a5ae131f2b52399d鲲鹏+昇腾Atlas300Iduo部署Embedding模型和Rerank模型并连接Dify(自用详细版)下载准备1.bge-m3模型:https://
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LoRA+:EfficientLowRankAdaptationofLargeModels24年2月12的论文,主要思想就是对LoRA进行了一些改进,提升了模型效果。摘要证明了对Lora的A和B使用相同的学习率无法有效的特征学习。还证明了通过以一个良好选择的固定比率设置不同的学习速率来修正,可以提升模型效果。这种算法为LoRA+。在实验中,LoRA+提高了性能(1%的−2%的提高)和微调速度,计算
- SQL141 试卷完成数同比2020年的增长率及排名变化
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LLMs之RAG:解读RAG主流的七类架构(NaiveRAG/Retrieve-and-rerank/MultimodalRAG/GraphRAG/HybridRAG/AgenticRAG(Router)/AgenticRAG(Multi-Agent))目录解读RAG主流的七类架构(NaiveRAG/Retrieve-and-rerank/MultimodalRAG/GraphRAG/Hybrid
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全面详解:Redis在电商首页推荐与商品列表缓存的最佳实践一、首页推荐缓存实现1.数据结构设计//Key设计规范:业务模块:子类型:唯一标识(避免键冲突)privatestaticfinalStringUSER_RECOMMEND_PREFIX="rec:user:";//用户推荐前缀privatestaticfinalStringGLOBAL_HOT_RANK="rec:global:hot";
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本文内容由巧章AI辅助生成巧章AI:长篇文章生成工具,aiqiaozhang.com如需体验可加v获取专属邀请码:safa11011引言检索增强生成(Retrieval-AugmentedGeneration,RAG)技术近年来在自然语言处理领域取得了显著进展。RAG结合了传统的信息检索技术和现代的生成模型,旨在通过从大规模文档库中检索相关信息并将其融入到生成模型中,从而提升生成文本的质量和准确性
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工作过程中,使用工作流过程中,由于嵌入知识库。需要对知识库进行配置,下文将对工作过程中的知识库配置进行介绍、并对相关经验进行总结。目录一、知识库参数1.Rerank模型(重排序)2.TopK3.Score阈值4.全文检索、向量检索和混合检索5.Q&A分段模式一、知识库参数知识库包含很多配置参数1.Rerank模型(重排序)在知识库检索中,Rerank是一个非常重要的环节,尤其在检索增强生成(RAG
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【问题描述】输入一行整数,输出每个整数排序后的位置【输入格式】第一行,整数n(0usingnamespacestd;structnade{intdets;//数值intrank;//排名intindex;}a[10000];//下标boolcmp1(nadex,nadey){returnx.dets>n;for(inti=0;i>a[i].dets;a[i].index=i;}//根据dets排序
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本教程环境:系统:MacOSRust版本:1.77.2Rust结构体用来进行自定义数据类型的定义。Rust有三种结构体类型:具名字段型结构体、元组型结构体、单元型结构体。具名字段型结构体定义一个用户信息结构体。fnmain(){letuser1=User{active:true,username:String::from("frank"),email:String::from("example@x
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萧鼎
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引言在人工智能领域,大型预训练模型(如GPT、BERT等)已经展现出惊人的能力,能够执行各种复杂的自然语言处理任务。然而,这些模型通常包含数十亿甚至数千亿参数,直接微调这些庞然大物不仅需要巨大的计算资源,还可能导致灾难性遗忘等问题。LoRA(Low-RankAdaptation,低秩适应)技术的出现为解决这一挑战提供了创新方案。本文将深入探讨LoRA的原理、实现方法以及如何利用它来高效地微调大模型
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——以「开抽屉」任务为例,解析高精度机械臂的仿真训练全流程我们作为松灵机器人的授权商为用户提供灵活的解决方案如有产品购买需求请联系:ming@bft-robot.com一、为什么选择FrankaResearch3+IsaacSim?行业痛点:传统机器人开柜门依赖人工示教,耗时且无法应对抽屉卡顿、物品遮挡等动态场景。组合优势:FrankaResearch3:7自由度机械臂(±0.1mm定位精度)+触
- AI大模型底层技术——LoRA微调
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目录1.LoRA?(1)定义(2)核心动机2.核心功能3.对比传统通用微调4.技术要素(1)低秩矩阵分解(2)模块选择(3)秩的选择(4)偏置项(Bias)5.难点及解决6.技术路径7.技术实现8.应用场景9.业内使用10.尚未解决问题11.未来趋势12.实际应用13.最新研究和技术进展猫哥说1.LoRA?(1)定义LoRA(Low-RankAdaptation)是一种针对大型预训练语言模型(LL
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动态TOPN统计一、TOPN统计分析在一些数据分析场景中我们经常遇到获取topN统计的问题,例如统计销量topN的店铺对应的总销售额、统计订单量TopN的门店总销售额等等。针对这种TopN问题的分析,在PowerBI中我们需要使用TOPN函数,TOPN函数可以返回指定表的前N行数据。之前我们学习过RANKX函数,RANKX可以根据指定的度量值表达式来对数据进行排名没有办法获取前几名数据,TOPN可
- Unsloth 库和Hugging Face Transformers 库对比使用
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模型微调模型加载语言模型
在深度学习模型的微调过程中,保存模型及其权重是关键步骤。不同的库或框架提供了各自的方法来完成这一任务。Unsloth库:Unsloth是一个专注于加速大语言模型(LLM)微调的开源工具。它通过优化计算步骤和GPU内核,显著提升训练速度并减少内存使用。在Unsloth中,save_pretrained_merged方法用于将微调后的LoRA(Low-RankAdaptation)适配器权重与原始模型
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ReciprocalRankFusion(RRF)是一种用于合并多个排名列表的算法,其核心公式是1/(k+i),其中:k是一个常数,用于控制权重的衰减速度。i是文档在当前排名列表中的位置(索引,从0开始)。这个公式的设计有其深刻的数学和逻辑背景,下面详细解释为什么要这样计算。1.RRF的核心思想RRF的目标是将多个排名列表合并为一个统一的排名,同时尽可能保留每个列表中的重要信息。为了实现这一目标,
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奔驰引入人形机器人,释放AI机器人产业信号原创数字少年FrankFrank的神经网络2025年03月24日00:14日本Apptronik×Mercedes-Benz联手2024年3月15日,美国人形机器人公司Apptronik宣布与德国汽车巨头梅赛德斯-奔驰(Mercedes-Benz)达成合作协议,其研发的人形机器人Apollo将正式进入奔驰的制造车间,参与零部件搬运、组装配套及质量检测等环节
- 深度学习篇---对角矩阵&矩阵的秩&奇异矩阵
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程序代码篇深度学习篇深度学习矩阵人工智能线性代数
文章目录前言一、对角矩阵(DiagonalMatrix)1.1定义1.2特性行列式运算简化1.3应用领域深度学习信号处理量子力学经济学二、矩阵的秩(RankofaMatrix)2.1定义2.2特性满秩降秩影响2.3应用领域深度学习图像压缩推荐系统控制理论三、奇异矩阵(SingularMatrix)3.1定义3.2特性秩不足行列式为零3.3应用领域深度学习正则化损失函数结构工程统计学数值计算四、跨领
- rust的指针作为函数返回值是直接传递,还是先销毁后创建?
wudixiaotie
返回值
这是我自己想到的问题,结果去知呼提问,还没等别人回答, 我自己就想到方法实验了。。
fn main() {
let mut a = 34;
println!("a's addr:{:p}", &a);
let p = &mut a;
println!("p's addr:{:p}", &a
- java编程思想 -- 数据的初始化
百合不是茶
java数据的初始化
1.使用构造器确保数据初始化
/*
*在ReckInitDemo类中创建Reck的对象
*/
public class ReckInitDemo {
public static void main(String[] args) {
//创建Reck对象
new Reck();
}
}
- [航天与宇宙]为什么发射和回收航天器有档期
comsci
地球的大气层中有一个时空屏蔽层,这个层次会不定时的出现,如果该时空屏蔽层出现,那么将导致外层空间进入的任何物体被摧毁,而从地面发射到太空的飞船也将被摧毁...
所以,航天发射和飞船回收都需要等待这个时空屏蔽层消失之后,再进行
&
- linux下批量替换文件内容
商人shang
linux替换
1、网络上现成的资料
格式: sed -i "s/查找字段/替换字段/g" `grep 查找字段 -rl 路径`
linux sed 批量替换多个文件中的字符串
sed -i "s/oldstring/newstring/g" `grep oldstring -rl yourdir`
例如:替换/home下所有文件中的www.admi
- 网页在线天气预报
oloz
天气预报
网页在线调用天气预报
<%@ page language="java" contentType="text/html; charset=utf-8"
pageEncoding="utf-8"%>
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transit
- SpringMVC和Struts2比较
杨白白
springMVC
1. 入口
spring mvc的入口是servlet,而struts2是filter(这里要指出,filter和servlet是不同的。以前认为filter是servlet的一种特殊),这样就导致了二者的机制不同,这里就牵涉到servlet和filter的区别了。
参见:http://blog.csdn.net/zs15932616453/article/details/8832343
2
- refuse copy, lazy girl!
小桔子
copy
妹妹坐船头啊啊啊啊!都打算一点点琢磨呢。文字编辑也写了基本功能了。。今天查资料,结果查到了人家写得完完整整的。我清楚的认识到:
1.那是我自己觉得写不出的高度
2.如果直接拿来用,很快就能解决问题
3.然后就是抄咩~~
4.肿么可以这样子,都不想写了今儿个,留着作参考吧!拒绝大抄特抄,慢慢一点点写!
- apache与php整合
aichenglong
php apache web
一 apache web服务器
1 apeche web服务器的安装
1)下载Apache web服务器
2)配置域名(如果需要使用要在DNS上注册)
3)测试安装访问http://localhost/验证是否安装成功
2 apache管理
1)service.msc进行图形化管理
2)命令管理,配
- Maven常用内置变量
AILIKES
maven
Built-in properties
${basedir} represents the directory containing pom.xml
${version} equivalent to ${project.version} (deprecated: ${pom.version})
Pom/Project properties
Al
- java的类和对象
百合不是茶
JAVA面向对象 类 对象
java中的类:
java是面向对象的语言,解决问题的核心就是将问题看成是一个类,使用类来解决
java使用 class 类名 来创建类 ,在Java中类名要求和构造方法,Java的文件名是一样的
创建一个A类:
class A{
}
java中的类:将某两个事物有联系的属性包装在一个类中,再通
- JS控制页面输入框为只读
bijian1013
JavaScript
在WEB应用开发当中,增、删除、改、查功能必不可少,为了减少以后维护的工作量,我们一般都只做一份页面,通过传入的参数控制其是新增、修改或者查看。而修改时需将待修改的信息从后台取到并显示出来,实际上就是查看的过程,唯一的区别是修改时,页面上所有的信息能修改,而查看页面上的信息不能修改。因此完全可以将其合并,但通过前端JS将查看页面的所有信息控制为只读,在信息量非常大时,就比较麻烦。
- AngularJS与服务器交互
bijian1013
JavaScriptAngularJS$http
对于AJAX应用(使用XMLHttpRequests)来说,向服务器发起请求的传统方式是:获取一个XMLHttpRequest对象的引用、发起请求、读取响应、检查状态码,最后处理服务端的响应。整个过程示例如下:
var xmlhttp = new XMLHttpRequest();
xmlhttp.onreadystatechange
- [Maven学习笔记八]Maven常用插件应用
bit1129
maven
常用插件及其用法位于:http://maven.apache.org/plugins/
1. Jetty server plugin
2. Dependency copy plugin
3. Surefire Test plugin
4. Uber jar plugin
1. Jetty Pl
- 【Hive六】Hive用户自定义函数(UDF)
bit1129
自定义函数
1. 什么是Hive UDF
Hive是基于Hadoop中的MapReduce,提供HQL查询的数据仓库。Hive是一个很开放的系统,很多内容都支持用户定制,包括:
文件格式:Text File,Sequence File
内存中的数据格式: Java Integer/String, Hadoop IntWritable/Text
用户提供的 map/reduce 脚本:不管什么
- 杀掉nginx进程后丢失nginx.pid,如何重新启动nginx
ronin47
nginx 重启 pid丢失
nginx进程被意外关闭,使用nginx -s reload重启时报如下错误:nginx: [error] open() “/var/run/nginx.pid” failed (2: No such file or directory)这是因为nginx进程被杀死后pid丢失了,下一次再开启nginx -s reload时无法启动解决办法:nginx -s reload 只是用来告诉运行中的ng
- UI设计中我们为什么需要设计动效
brotherlamp
UIui教程ui视频ui资料ui自学
随着国际大品牌苹果和谷歌的引领,最近越来越多的国内公司开始关注动效设计了,越来越多的团队已经意识到动效在产品用户体验中的重要性了,更多的UI设计师们也开始投身动效设计领域。
但是说到底,我们到底为什么需要动效设计?或者说我们到底需要什么样的动效?做动效设计也有段时间了,于是尝试用一些案例,从产品本身出发来说说我所思考的动效设计。
一、加强体验舒适度
嗯,就是让用户更加爽更加爽的用你的产品。
- Spring中JdbcDaoSupport的DataSource注入问题
bylijinnan
javaspring
参考以下两篇文章:
http://www.mkyong.com/spring/spring-jdbctemplate-jdbcdaosupport-examples/
http://stackoverflow.com/questions/4762229/spring-ldap-invoking-setter-methods-in-beans-configuration
Sprin
- 数据库连接池的工作原理
chicony
数据库连接池
随着信息技术的高速发展与广泛应用,数据库技术在信息技术领域中的位置越来越重要,尤其是网络应用和电子商务的迅速发展,都需要数据库技术支持动 态Web站点的运行,而传统的开发模式是:首先在主程序(如Servlet、Beans)中建立数据库连接;然后进行SQL操作,对数据库中的对象进行查 询、修改和删除等操作;最后断开数据库连接。使用这种开发模式,对
- java 关键字
CrazyMizzz
java
关键字是事先定义的,有特别意义的标识符,有时又叫保留字。对于保留字,用户只能按照系统规定的方式使用,不能自行定义。
Java中的关键字按功能主要可以分为以下几类:
(1)访问修饰符
public,private,protected
p
- Hive中的排序语法
daizj
排序hiveorder byDISTRIBUTE BYsort by
Hive中的排序语法 2014.06.22 ORDER BY
hive中的ORDER BY语句和关系数据库中的sql语法相似。他会对查询结果做全局排序,这意味着所有的数据会传送到一个Reduce任务上,这样会导致在大数量的情况下,花费大量时间。
与数据库中 ORDER BY 的区别在于在hive.mapred.mode = strict模式下,必须指定 limit 否则执行会报错。
- 单态设计模式
dcj3sjt126com
设计模式
单例模式(Singleton)用于为一个类生成一个唯一的对象。最常用的地方是数据库连接。 使用单例模式生成一个对象后,该对象可以被其它众多对象所使用。
<?phpclass Example{ // 保存类实例在此属性中 private static&
- svn locked
dcj3sjt126com
Lock
post-commit hook failed (exit code 1) with output:
svn: E155004: Working copy 'D:\xx\xxx' locked
svn: E200031: sqlite: attempt to write a readonly database
svn: E200031: sqlite: attempt to write a
- ARM寄存器学习
e200702084
数据结构C++cC#F#
无论是学习哪一种处理器,首先需要明确的就是这种处理器的寄存器以及工作模式。
ARM有37个寄存器,其中31个通用寄存器,6个状态寄存器。
1、不分组寄存器(R0-R7)
不分组也就是说说,在所有的处理器模式下指的都时同一物理寄存器。在异常中断造成处理器模式切换时,由于不同的处理器模式使用一个名字相同的物理寄存器,就是
- 常用编码资料
gengzg
编码
List<UserInfo> list=GetUserS.GetUserList(11);
String json=JSON.toJSONString(list);
HashMap<Object,Object> hs=new HashMap<Object, Object>();
for(int i=0;i<10;i++)
{
- 进程 vs. 线程
hongtoushizi
线程linux进程
我们介绍了多进程和多线程,这是实现多任务最常用的两种方式。现在,我们来讨论一下这两种方式的优缺点。
首先,要实现多任务,通常我们会设计Master-Worker模式,Master负责分配任务,Worker负责执行任务,因此,多任务环境下,通常是一个Master,多个Worker。
如果用多进程实现Master-Worker,主进程就是Master,其他进程就是Worker。
如果用多线程实现
- Linux定时Job:crontab -e 与 /etc/crontab 的区别
Josh_Persistence
linuxcrontab
一、linux中的crotab中的指定的时间只有5个部分:* * * * *
分别表示:分钟,小时,日,月,星期,具体说来:
第一段 代表分钟 0—59
第二段 代表小时 0—23
第三段 代表日期 1—31
第四段 代表月份 1—12
第五段 代表星期几,0代表星期日 0—6
如:
*/1 * * * * 每分钟执行一次。
*
- KMP算法详解
hm4123660
数据结构C++算法字符串KMP
字符串模式匹配我们相信大家都有遇过,然而我们也习惯用简单匹配法(即Brute-Force算法),其基本思路就是一个个逐一对比下去,这也是我们大家熟知的方法,然而这种算法的效率并不高,但利于理解。
假设主串s="ababcabcacbab",模式串为t="
- 枚举类型的单例模式
zhb8015
单例模式
E.编写一个包含单个元素的枚举类型[极推荐]。代码如下:
public enum MaYun {himself; //定义一个枚举的元素,就代表MaYun的一个实例private String anotherField;MaYun() {//MaYun诞生要做的事情//这个方法也可以去掉。将构造时候需要做的事情放在instance赋值的时候:/** himself = MaYun() {*
- Kafka+Storm+HDFS
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cd /myhome/usr/stormbin/storm nimbus &bin/storm supervisor &bin/storm ui &Kafka+Storm+HDFS整合实践kafka_2.9.2-0.8.1.1.tgzapache-storm-0.9.2-incubating.tar.gzKafka安装配置我们使用3台机器搭建Kafk
- Java获取本地服务器的IP
中华好儿孙
javaWeb获取服务器ip地址
System.out.println("getRequestURL:"+request.getRequestURL());
System.out.println("getLocalAddr:"+request.getLocalAddr());
System.out.println("getLocalPort:&quo