- 讨论视频系统架构
Robin-LV
MVCJDBC
今天接到一个业务,领导让我搭建一个视频系统架构。架构采用MVC的模式这个大家都知道,技术采用Sping,hibernate3,数据层采用Sping提供的的jdbc模板。我知道要提供一些公共的的类和接口。还有一些封装好的方法。这个架构要考虑现在老系统的数据,等新系统完成要把数据导过去,还要考虑多平台融合的问题。由于我们公司有多套系统,领导想做底层统一以后好管理。现在晕晕的,请高手谈谈如何搭建一个好的
- 【Qwen2部署实战】Qwen2初体验:用Transformers打造智能聊天机器人
寻道AI小兵
AI大模型Qwen系列探索实践人工智能AIGC语言模型AI编程Qwen
系列篇章No.文章1【Qwen部署实战】探索Qwen-7B-Chat:阿里云大型语言模型的对话实践2【Qwen2部署实战】Qwen2初体验:用Transformers打造智能聊天机器人3【Qwen2部署实战】探索Qwen2-7B:通过FastApi框架实现API的部署与调用4【Qwen2部署实战】Ollama上的Qwen2-7B:一键部署大型语言模型指南5【Qwen2部署实战】llama.cpp:
- conda进行transformers安装
大多_C
conda
首先建立新环境condacreate-nmyenvpython=3.8安装numpy和pytorchcondainstallnumpycondainstallpytorchtorchvisiontorchaudiocpuonly-cpytorch-cconda-forge其余的一些环境配置huggingface_hub0.16.4py_0huggingfaceimportlib-metadata6
- 【计算机视觉前沿研究 热点 顶会】ECCV 2024中Mamba有关的论文
平安顺遂事事如意
顶刊顶会论文合集计算机视觉论文笔记目标跟踪ECCVMamba状态空间模型人工智能
MambaIR:状态空间模型图像恢复的简单基线近年来,图像恢复技术取得了长足的进步,这在很大程度上归功于现代深度神经网络的发展,如CNN和Transformers。然而,现有的修复骨干往往面临全局接受域和高效计算之间的两难困境,阻碍了它们在实践中的应用。最近,选择性结构化状态空间模型,特别是改进的Mamba模型,在线性复杂度的长程依赖建模方面显示出了巨大的潜力,为解决上述困境提供了一条途径。然而,
- 【人工智能】Transformers之Pipeline(十三):填充蒙版(fill-mask)
LDG_AGI
Pipeline人工智能机器学习计算机视觉python时序数据库大数据自然语言处理
目录一、引言二、填充蒙版(fill-mask)2.1概述2.2技术原理2.2.1BERT模型的基本概念2.2.2BERT模型的工作原理2.2.3BERT模型的结构2.2.4BERT模型的应用2.2.5BERT模型与Transformer的区别和联系2.3应用场景2.4pipeline参数2.4.1pipeline对象实例化参数2.4.2pipeline对象使用参数2.4.3pipeline返回参数
- Azure和Transformers的详细解释
漫天飞舞的雪花
azuremicrosoftpython
AzureAI是微软提供的人工智能(AI)解决方案的集合,旨在帮助开发人员、数据科学家和企业轻松构建和部署智能应用程序。以下是对AzureAI各个方面的详细解释:AzureAI主要组件AzureCognitiveServices(认知服务):计算视觉:包括图像识别、物体检测、人脸识别以及图像标注等。语音服务:包括语音识别、语音合成、说话人识别和语音翻译等。语言理解服务:包括文本分析、语言翻译、情感
- 【深度学习 transformer】使用pytorch 训练transformer 模型,hugginface 来啦
东华果汁哥
深度学习-文本分类深度学习transformerpytorch
HuggingFace是一个致力于开源自然语言处理(NLP)和机器学习项目的社区。它由几个关键组件组成:Transformers:这是一个基于PyTorch的库,提供了各种预训练的NLP模型,如BERT、GPT、RoBERTa、DistilBERT等。它还提供了一个简单易用的API来加载这些模型,并进行微调以适应特定的下游任务。Datasets:这是一个用于加载和预处理NLP数据集的库,与Tran
- 【HuggingFace Transformers】BertIntermediate 和 BertPooler源码解析
CS_木成河
HuggingFace深度学习人工智能bertpython大模型Transformer
BertIntermediate和BertPooler源码解析1.介绍1.1位置与功能1.2相似点与不同点2.源码解析2.1BertIntermediate源码解析2.2BertPooler源码解析1.介绍1.1位置与功能(1)BertIntermediate位置:位于BertLayer的注意力层(BertSelfAttention)和输出层(BertOutput)之间。功能:它执行一个线性变换(
- 在浏览器上使用transformers.js运行(WebGPU)RMBG-1.4进行抠图(背景移除)
shizidushu
WebGPUtransformers.jsRMBG-1.4抠图
在浏览器上使用transformers.js运行(WebGPU)RMBG-1.4进行抠图(背景移除)说明:首次发表日期:2024-08-28官方Github仓库地址:https://github.com/xenova/transformers.js/tree/main/examples/remove-background-client准备下载onnx模型文件:https://huggingface
- LLM-项目详解(一):Chinese-LLaMA-Alpaca【transformers/models/llama/modeling_llama.py文件】
u013250861
#LLM/经典模型llama
site-packages/transformers/models/llama/modeling_llama.py#coding=utf-8#Copyright2022EleutherAIandtheHuggingFaceInc.team.Allrightsreserved.##ThiscodeisbasedonEleutherAI'sGPT-NeoXlibraryandtheGPT-NeoX#a
- 快速使用transformers的pipeline实现各种深度学习任务
E寻数据
huggingface计算机视觉nlp深度学习人工智能pythonpipelinetransformers
目录引言安装情感分析文本生成文本摘要图片分类实例分割目标检测音频分类自动语音识别视觉问答文档问题回答图文描述引言在这篇中文博客中,我们将深入探讨使用transformers库中的pipeline()函数,它为预训练模型提供了一个简单且快速的推理方法。pipeline()函数支持多种任务,包括文本分类、文本生成、摘要生成、图像分类、图像分割、对象检测、音频分类、自动语音识别、视觉问题回答、文档问题回
- 1-pipeline()函数-transformers-python库
Flora-pi
人工智能人工智能
pipeline()函数pipeline()函数是Transformers库中最基本的工具。Transformer模型用于解决各种NLP任务,Transformers库提供了创建和使用这些模型的功能。我们先来看一看pipeline()是如何解决NLP问题。文章目录`pipeline()`函数情感分析目前可用的一些pipelines有:zero-shot-classification(零样本分类)t
- 大模型训练优化方法
少喝冰美式
人工智能大语言模型ai大模型大模型应用LLM大模型训练计算机技术
写在前面在训练模型尤其是大模型的时候,如何加快训练速度以及优化显存利用率是一个很关键的问题。本文主要参考HF上的一篇文章:https://huggingface.co/docs/transformers/perf_train_gpu_one,以及笔者在实际训练中的一些经验,给出一些比较实用的方法。先看一个总览的表:方法加快训练速度优化显存利用率BatchsizechoiceYesYesGradie
- 论文:Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks
Ian_Wonder
论文阅读
论文:Retrieval-AugmentedGenerationforKnowledge-IntensiveNLPTaskscode:https://github.com/huggingface/transformerscode:https://github.com/huggingface/transformers/blob/master/model_cards/facebook/rag-toke
- 欺诈文本分类微调(六):Lora单卡训练
沉下心来学鲁班
微调分类人工智能机器学习语言模型微调
1.引言前面欺诈文本分类微调(四):构造训练/测试数据集已经构造出了数据集,更之前的欺诈文本分类微调(一):基座模型选型选好了基座模型,这篇文章将基于构造出的数据集和选定的模型进行欺诈文本分类的微调训练。关于微调方法,我们将使用比较普遍的Lora:在模型中注入低秩矩阵的方式。关于训练器,使用transformers库中提供的Trainer类。2.数据准备2.1加载数据导入要使用的基础包。impor
- 使用 Hugging Face Transformers 创建文本生成模型
Envyᥫᩣ
人工智能
文本生成是自然语言处理中的一个重要任务,在聊天机器人、自动写作等领域有着广泛的应用。HuggingFaceTransformers是一个流行的Python库,它提供了大量预训练的模型以及API来实现各种自然语言处理任务。本文将详细介绍如何使用HuggingFaceTransformers库来创建一个简单的文本生成模型,并且展示如何使用该模型生成新的文本。文本生成是自然语言处理中的一项重要技术,可以
- transformers调用llama的方式
myccver
llama深度学习pytorch
transformers调用llama的使用方式不同版本llama对应的transformers库版本llama2llama3Meta-Llama-3-8B-InstructMeta-Llama-3-8Bllama3.1Meta-Llama-3.1-8B-Instruct不同版本llama对应的transformers库版本#llama2pipinstalltorch==1.13.1+cu116t
- chatGLM-6B部署报错quantization_kernels_parallel.so‘ (or one of its dependencies). Try using the full pat
FL1623863129
环境配置深度学习
用python部署chatglm2时候报错:FileNotFoundError:Couldnotfindmodule'C:\Users\Administrator\.cache\huggingface\modules\transformers_modules\chatglm2-6b-int4\quantization_kernels_parallel.so'(oroneofitsdependenc
- 【学习总结】Python transformers AutoTokenizer encode 出现的 101 和 102
爱学习的小道长
AIpython学习AI编程
1.代码展示:fromtransformersimportAutoTokenizer,AutoModelmodel_name="bert-base-chinese"tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)model=AutoModel.from_pretrained(model_name)print(len(tokenizer.voca
- 深度学习踩坑记录(持续更新)
芒果不茫QAQ
深度学习人工智能
目录4060显卡cuda版本异常transformers初始化TrainingArguments时output_dir指定问题4060显卡cuda版本异常环境:torch1.11.0+cu113程序报错RuntimeError:nvrtc:error:invalidvaluefor--gpu-architecture(-arch)可能原因与解决办法4060显卡是sm_89架构,支持11.7以上cu
- beam search原理与常见实现,与直接sample的区别
samoyan
LLM面试transformer面试
目录BeamSearch原理1.基本概念2.工作流程3.特点BeamSearch与直接Sample的区别1.确定性与随机性2.结果多样性3.性能与效率4.应用场景常见的BeamSearch实现1.TensorFlow库2.PyTorch库3.HuggingFace的Transformers库算法库和工具BeamSearch原理1.基本概念BeamSearch是一种启发式图搜索算法,常用于自然语言处
- 聊聊transformers库; 微软推出ZeRO++技术:优化大型AI模型训练时间和成本
go2coding
AI日报人工智能microsoft深度学习
AI新闻微软推出ZeRO++技术:优化大型AI模型训练时间和成本摘要:据报道,微软研究人员最近发布了一项名为ZeRO++的新技术,旨在优化训练大型AI模型时常遇到的数据传输成本和带宽限制问题,可大幅减少训练时间和成本。ZeRO++建立在现有的ZeRO传输技术基础上,并通过提供增强的通信策略来提高训练效率并降低成本。通过对权重进行量化,ZeRO++可以减少参数通信量,同时保持训练精度。为了最小化通信
- Transformers中的Beam Search高效实现
zenRRan
算法python深度学习机器学习搜索引擎
来自:纸鱼AI目前Github上的大部分实现均针对于单个样本的beamsearch,而本文主要介绍了针对单个样本和批量样本的beamsearch实现。本文代码可以点击“查看原文”找到BeamSearch的原理设输入序列为,输出序列为,我们需要建模如下概率分布:(公式向右滑动)在执行解码时,我们有几种选词方案,第一种则是穷举所有可能序列,这种成本过大无法承受。如果每一步都选择概率最大的词,这种解码方
- flan_t5的使用
hehui0921
huggingfacelangchain
https://huggingface.co/docs/transformers/model_doc/flan-t5
- 【HuggingFace】Transformers-BertAttention逐行代码解析
Taylor不想被展开
PythonTransformer深度学习自然语言处理transformer计算机视觉
本文基于HuggingFace的2.6.0版本的Transformers包进行解析,不同版本间略有差异,但无伤大雅。I.Self-attention的HuggingFace实现(I).多头自注意力的实现原理关于Transformer的讲解不胜其数,这里就不多写了。本文主要写一下多头自注意力机制的操作。我们知道,多头自注意力是要分多个head分别进行自注意力操作,然后将每个head的计算结果conc
- phpy :PHP 与 Python 互调用库,为 PHP 引入 Python 生态,PHP 也可以写 AI 了
phppythonai开发
phpy是识沃团队最新推出的开源项目,目标是为PHP引入Python生态,来弥补PHP生态的空缺和不足。phpy使得PHP可以调用所有Python的包。包括当下非常流行的PyTorch、transformers、TensorFlow等AI库,以及Numpy、Pandas、Scikit等科学计算库,还可以使用PyQt、wxPython等图形界面库。GitHub地址:https://github.co
- transformers之agent
月疯
【NLP】深度学习
HuggingFace发布了TransformersAgent,一种利用自然语言从精选工具集合中选择工具并完成各种任务的代理。此举使其与LangChain作为构建企业通用人工智能(AGI)应用程序的新兴框架直接竞争,因为它很像LangChain工具和代理。什么是TransformersAgents?简单来说它在转换器之上提供了一个自然语言API:定义了一组精选工具并设计了一个代理来解释自然语言并使
- transformers重要组件(模型与分词器)
月疯
【NLP】人工智能
1、模型:fromtransformersimportAutoModelcheckpoint="distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english"model=AutoModel.from_pretrained(checkpoint)除了像之前使用AutoModel根据checkpoint自动加载模型以外,我们也可以直接使用模型对应的Model类,例如B
- Temporal Fusion Transformers for Interpretable Multi-horizon Time Series Forecasting
AyyB
摘要多步(尺度)预测通常包含一个复杂的输入组合——包括静态(即时不变)协变量、已知的未来输入,以及其他仅在过去观察到的外生时间序列——没有任何关于它们如何与目标相互作用的先验信息。几种深度学习方法已经被提出,但它们通常是“黑盒”模型,并不能阐明它们如何使用实际场景中出现的全部输入。在本文中,我们介绍了时间融合变压器(TFT)——一种新的基于注意的架构,它结合了高性能的多步预测和对时间动态的可解释的
- 【Transformer-Hugging Face 05/10】 使用 AutoClass 加载预训练实例
无水先生
NLP高级和ChatGPT人工智能transformer深度学习人工智能
目录一、说明二、自动分词器三、自动图像处理器四、自动特征提取器五、自动处理器六、自动模型七、在TensorFlow中八、自动骨干网一、说明 由于有如此多不同的Transformer架构,为您的检查点创建一个架构可能具有挑战性。作为Transformers核心理念的一部分,使库易于、简单且灵活地使用,它会AutoClass从给定的检查点自动推断并加载正确的架构。该from_pretrained()
- JAVA基础
灵静志远
位运算加载Date字符串池覆盖
一、类的初始化顺序
1 (静态变量,静态代码块)-->(变量,初始化块)--> 构造器
同一括号里的,根据它们在程序中的顺序来决定。上面所述是同一类中。如果是继承的情况,那就在父类到子类交替初始化。
二、String
1 String a = "abc";
JAVA虚拟机首先在字符串池中查找是否已经存在了值为"abc"的对象,根
- keepalived实现redis主从高可用
bylijinnan
redis
方案说明
两台机器(称为A和B),以统一的VIP对外提供服务
1.正常情况下,A和B都启动,B会把A的数据同步过来(B is slave of A)
2.当A挂了后,VIP漂移到B;B的keepalived 通知redis 执行:slaveof no one,由B提供服务
3.当A起来后,VIP不切换,仍在B上面;而A的keepalived 通知redis 执行slaveof B,开始
- java文件操作大全
0624chenhong
java
最近在博客园看到一篇比较全面的文件操作文章,转过来留着。
http://www.cnblogs.com/zhuocheng/archive/2011/12/12/2285290.html
转自http://blog.sina.com.cn/s/blog_4a9f789a0100ik3p.html
一.获得控制台用户输入的信息
&nbs
- android学习任务
不懂事的小屁孩
工作
任务
完成情况 搞清楚带箭头的pupupwindows和不带的使用 已完成 熟练使用pupupwindows和alertdialog,并搞清楚两者的区别 已完成 熟练使用android的线程handler,并敲示例代码 进行中 了解游戏2048的流程,并完成其代码工作 进行中-差几个actionbar 研究一下android的动画效果,写一个实例 已完成 复习fragem
- zoom.js
换个号韩国红果果
oom
它的基于bootstrap 的
https://raw.github.com/twbs/bootstrap/master/js/transition.js transition.js模块引用顺序
<link rel="stylesheet" href="style/zoom.css">
<script src=&q
- 详解Oracle云操作系统Solaris 11.2
蓝儿唯美
Solaris
当Oracle发布Solaris 11时,它将自己的操作系统称为第一个面向云的操作系统。Oracle在发布Solaris 11.2时继续它以云为中心的基调。但是,这些说法没有告诉我们为什么Solaris是配得上云的。幸好,我们不需要等太久。Solaris11.2有4个重要的技术可以在一个有效的云实现中发挥重要作用:OpenStack、内核域、统一存档(UA)和弹性虚拟交换(EVS)。
- spring学习——springmvc(一)
a-john
springMVC
Spring MVC基于模型-视图-控制器(Model-View-Controller,MVC)实现,能够帮助我们构建像Spring框架那样灵活和松耦合的Web应用程序。
1,跟踪Spring MVC的请求
请求的第一站是Spring的DispatcherServlet。与大多数基于Java的Web框架一样,Spring MVC所有的请求都会通过一个前端控制器Servlet。前
- hdu4342 History repeat itself-------多校联合五
aijuans
数论
水题就不多说什么了。
#include<iostream>#include<cstdlib>#include<stdio.h>#define ll __int64using namespace std;int main(){ int t; ll n; scanf("%d",&t); while(t--)
- EJB和javabean的区别
asia007
beanejb
EJB不是一般的JavaBean,EJB是企业级JavaBean,EJB一共分为3种,实体Bean,消息Bean,会话Bean,书写EJB是需要遵循一定的规范的,具体规范你可以参考相关的资料.另外,要运行EJB,你需要相应的EJB容器,比如Weblogic,Jboss等,而JavaBean不需要,只需要安装Tomcat就可以了
1.EJB用于服务端应用开发, 而JavaBeans
- Struts的action和Result总结
百合不是茶
strutsAction配置Result配置
一:Action的配置详解:
下面是一个Struts中一个空的Struts.xml的配置文件
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE struts PUBLIC
&quo
- 如何带好自已的团队
bijian1013
项目管理团队管理团队
在网上看到博客"
怎么才能让团队成员好好干活"的评论,觉得写的比较好。 原文如下: 我做团队管理有几年了吧,我和你分享一下我认为带好团队的几点:
1.诚信
对团队内成员,无论是技术研究、交流、问题探讨,要尽可能的保持一种诚信的态度,用心去做好,你的团队会感觉得到。 2.努力提
- Java代码混淆工具
sunjing
ProGuard
Open Source Obfuscators
ProGuard
http://java-source.net/open-source/obfuscators/proguardProGuard is a free Java class file shrinker and obfuscator. It can detect and remove unused classes, fields, m
- 【Redis三】基于Redis sentinel的自动failover主从复制
bit1129
redis
在第二篇中使用2.8.17搭建了主从复制,但是它存在Master单点问题,为了解决这个问题,Redis从2.6开始引入sentinel,用于监控和管理Redis的主从复制环境,进行自动failover,即Master挂了后,sentinel自动从从服务器选出一个Master使主从复制集群仍然可以工作,如果Master醒来再次加入集群,只能以从服务器的形式工作。
什么是Sentine
- 使用代理实现Hibernate Dao层自动事务
白糖_
DAOspringAOP框架Hibernate
都说spring利用AOP实现自动事务处理机制非常好,但在只有hibernate这个框架情况下,我们开启session、管理事务就往往很麻烦。
public void save(Object obj){
Session session = this.getSession();
Transaction tran = session.beginTransaction();
try
- maven3实战读书笔记
braveCS
maven3
Maven简介
是什么?
Is a software project management and comprehension tool.项目管理工具
是基于POM概念(工程对象模型)
[设计重复、编码重复、文档重复、构建重复,maven最大化消除了构建的重复]
[与XP:简单、交流与反馈;测试驱动开发、十分钟构建、持续集成、富有信息的工作区]
功能:
- 编程之美-子数组的最大乘积
bylijinnan
编程之美
public class MaxProduct {
/**
* 编程之美 子数组的最大乘积
* 题目: 给定一个长度为N的整数数组,只允许使用乘法,不能用除法,计算任意N-1个数的组合中乘积中最大的一组,并写出算法的时间复杂度。
* 以下程序对应书上两种方法,求得“乘积中最大的一组”的乘积——都是有溢出的可能的。
* 但按题目的意思,是要求得这个子数组,而不
- 读书笔记-2
chengxuyuancsdn
读书笔记
1、反射
2、oracle年-月-日 时-分-秒
3、oracle创建有参、无参函数
4、oracle行转列
5、Struts2拦截器
6、Filter过滤器(web.xml)
1、反射
(1)检查类的结构
在java.lang.reflect包里有3个类Field,Method,Constructor分别用于描述类的域、方法和构造器。
2、oracle年月日时分秒
s
- [求学与房地产]慎重选择IT培训学校
comsci
it
关于培训学校的教学和教师的问题,我们就不讨论了,我主要关心的是这个问题
培训学校的教学楼和宿舍的环境和稳定性问题
我们大家都知道,房子是一个比较昂贵的东西,特别是那种能够当教室的房子...
&nb
- RMAN配置中通道(CHANNEL)相关参数 PARALLELISM 、FILESPERSET的关系
daizj
oraclermanfilespersetPARALLELISM
RMAN配置中通道(CHANNEL)相关参数 PARALLELISM 、FILESPERSET的关系 转
PARALLELISM ---
我们还可以通过parallelism参数来指定同时"自动"创建多少个通道:
RMAN > configure device type disk parallelism 3 ;
表示启动三个通道,可以加快备份恢复的速度。
- 简单排序:冒泡排序
dieslrae
冒泡排序
public void bubbleSort(int[] array){
for(int i=1;i<array.length;i++){
for(int k=0;k<array.length-i;k++){
if(array[k] > array[k+1]){
- 初二上学期难记单词三
dcj3sjt126com
sciet
concert 音乐会
tonight 今晚
famous 有名的;著名的
song 歌曲
thousand 千
accident 事故;灾难
careless 粗心的,大意的
break 折断;断裂;破碎
heart 心(脏)
happen 偶尔发生,碰巧
tourist 旅游者;观光者
science (自然)科学
marry 结婚
subject 题目;
- I.安装Memcahce 1. 安装依赖包libevent Memcache需要安装libevent,所以安装前可能需要执行 Shell代码 收藏代码
dcj3sjt126com
redis
wget http://download.redis.io/redis-stable.tar.gz
tar xvzf redis-stable.tar.gz
cd redis-stable
make
前面3步应该没有问题,主要的问题是执行make的时候,出现了异常。
异常一:
make[2]: cc: Command not found
异常原因:没有安装g
- 并发容器
shuizhaosi888
并发容器
通过并发容器来改善同步容器的性能,同步容器将所有对容器状态的访问都串行化,来实现线程安全,这种方式严重降低并发性,当多个线程访问时,吞吐量严重降低。
并发容器ConcurrentHashMap
替代同步基于散列的Map,通过Lock控制。
&nb
- Spring Security(12)——Remember-Me功能
234390216
Spring SecurityRemember Me记住我
Remember-Me功能
目录
1.1 概述
1.2 基于简单加密token的方法
1.3 基于持久化token的方法
1.4 Remember-Me相关接口和实现
- 位运算
焦志广
位运算
一、位运算符C语言提供了六种位运算符:
& 按位与
| 按位或
^ 按位异或
~ 取反
<< 左移
>> 右移
1. 按位与运算 按位与运算符"&"是双目运算符。其功能是参与运算的两数各对应的二进位相与。只有对应的两个二进位均为1时,结果位才为1 ,否则为0。参与运算的数以补码方式出现。
例如:9&am
- nodejs 数据库连接 mongodb mysql
liguangsong
mongodbmysqlnode数据库连接
1.mysql 连接
package.json中dependencies加入
"mysql":"~2.7.0"
执行 npm install
在config 下创建文件 database.js
- java动态编译
olive6615
javaHotSpotjvm动态编译
在HotSpot虚拟机中,有两个技术是至关重要的,即动态编译(Dynamic compilation)和Profiling。
HotSpot是如何动态编译Javad的bytecode呢?Java bytecode是以解释方式被load到虚拟机的。HotSpot里有一个运行监视器,即Profile Monitor,专门监视
- Storm0.9.5的集群部署配置优化
roadrunners
优化storm.yaml
nimbus结点配置(storm.yaml)信息:
# Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one
# or more contributor license agreements. See the NOTICE file
# distributed with this work for additional inf
- 101个MySQL 的调节和优化的提示
tomcat_oracle
mysql
1. 拥有足够的物理内存来把整个InnoDB文件加载到内存中——在内存中访问文件时的速度要比在硬盘中访问时快的多。 2. 不惜一切代价避免使用Swap交换分区 – 交换时是从硬盘读取的,它的速度很慢。 3. 使用电池供电的RAM(注:RAM即随机存储器)。 4. 使用高级的RAID(注:Redundant Arrays of Inexpensive Disks,即磁盘阵列
- zoj 3829 Known Notation(贪心)
阿尔萨斯
ZOJ
题目链接:zoj 3829 Known Notation
题目大意:给定一个不完整的后缀表达式,要求有2种不同操作,用尽量少的操作使得表达式完整。
解题思路:贪心,数字的个数要要保证比∗的个数多1,不够的话优先补在开头是最优的。然后遍历一遍字符串,碰到数字+1,碰到∗-1,保证数字的个数大于等1,如果不够减的话,可以和最后面的一个数字交换位置(用栈维护十分方便),因为添加和交换代价都是1