- 模型部署后的版本回滚策略,如何确保服务降级的平滑性?
百态老人
neo4j
模型部署版本回滚策略与平滑服务降级技术体系(2025版)一、核心设计原则与架构模型部署回滚的平滑性需建立在版本隔离性、流量可控性、数据兼容性三大支柱上,结合2025年前沿技术实现多维保障:
- easyswoole学习记录
司江龙
swoolePHPeasyswooleswoole
php-fpm的工作方式php-fpm就是php-fastcgi进程管理器主要工作的就是mastr进程,主要和linux进行一个协调,当请求从nginx到fpm的时候,master会把请求交给自己下面管理的子进程一个池模型,问题:一个work进程内只会处理一个请求,也就是说这个进程内在同一时刻只会处理一个request请求,不会处理多个,所以一台服务器的并发数就取决于服务器开启了多少个work进程
- 数据库事务:确保数据一致性的关键机制
可儿·四系桜
数据库java#MySQL数据库java后端
1.什么是数据库事务定义:事务(Transaction)是数据库管理系统中的一个逻辑工作单元,用于确保一组相关操作要么全部成功执行,要么全部不执行,从而维护数据的一致性和完整性。重要性:在多用户环境下,当多个事务并发执行时,为了保证数据的完整性和一致性,事务的概念变得至关重要。例如,在银行转账系统中,从一个账户扣款并给另一个账户加款这两个操作必须同时成功或者同时失败,否则就会导致资金账目混乱。2.
- Django系列教程(15)——上传文件
l软件定制开发工作室
Django教程djangookhttppython
目录Django文件上传需要考虑的重要事项Django文件上传的3种常见方式项目创建与设置创建模型URLConf配置使用一般表单上传文件使用ModelForm上传文件Django文件上传需要考虑的重要事项文件或图片一般通过表单进行。用户在前端点击文件上传,然后以POST方式将数据和文件提交到服务器。服务器在接收到POST请求后需要将其存储在服务器上的某个地方。Django默认的存储地址是相对于根目
- 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
- 基于 Redis 的分布式锁实现与优化
Blossom.118
分布式系统与高性能计算领域redis分布式数据库python3.11算法数据结构推荐算法
在分布式系统中,锁机制是保障数据一致性和并发控制的关键技术之一。Redis作为一种高性能的内存数据库,常被用于实现分布式锁。本文将详细介绍基于Redis的分布式锁的实现原理、代码示例以及优化策略,帮助读者更好地理解和应用这一技术。一、分布式锁的概念与需求在单机系统中,锁的实现相对简单,可以通过操作系统的同步机制或编程语言提供的锁机制来完成。然而,在分布式系统中,多个进程或线程可能运行在不同的机器上
- 【人工智能】大模型的幻觉问题:DeepSeek 的解决策略与实践
蒙娜丽宁
Python杂谈人工智能人工智能
《PythonOpenCV从菜鸟到高手》带你进入图像处理与计算机视觉的大门!解锁Python编程的无限可能:《奇妙的Python》带你漫游代码世界大语言模型(LLM)的“幻觉”问题,即模型生成与事实不符或脱离上下文的内容,是限制其广泛应用的关键挑战之一。本文深入探讨了幻觉问题的成因,包括训练数据的偏差、推理过程中的过度泛化以及缺乏外部验证机制。以DeepSeek系列模型为研究对象,我们分析了其在解
- 高效利用AI处理大型编程任务
大囚长
大模型人工智能
在大型编程任务中,通过将任务细分为适合AI上下文处理能力的子任务并整合生成目标应用,已成为当前AI辅助开发的主流方法。一、任务分解的核心策略模块化功能拆分通过分层架构设计将系统拆分为独立模块(如用户认证、支付接口、数据存储),每个模块的代码量控制在AI模型的上下文窗口内(如ClaudeMax的200k窗口可处理约2万行代码)。例如开发电商系统时,可分解为「购物车逻辑」「库存管理」「订单流水」等子模
- 深入解析 Redis 实现分布式锁的最佳实践
煜bart
机器人redispython
前言在分布式系统中,多个进程或线程可能会同时访问同一个共享资源,这就可能导致数据不一致的问题。为了保证数据的一致性,我们通常需要使用分布式锁。Redis作为高性能的内存数据库,提供了一种简单高效的方式来实现分布式锁。本文将深入探讨如何使用Redis来实现分布式锁,并介绍一些优化技巧和最佳实践。---一、为什么需要分布式锁?在单机环境下,我们可以使用synchronized、Lock等方式来控制并发
- 黑客攻击deepseek服务原理解析
大囚长
大模型机器学习黑客帝国人工智能
黑客可通过操纵大模型的连续对话上下文回顾机制,构造恶意请求以触发模型进入无限思考循环或超长上下文处理,从而形成对对话服务的DoS攻击(拒绝服务攻击)。这一攻击方式的核心在于利用大模型对上下文处理机制的脆弱性,通过极低的攻击成本实现资源耗尽。一、攻击原理与实现路径无限推理循环攻击通过输入特定构造的提示词(如“树中两条路径之间的距离”),诱导模型陷入无限思考链(Chain-of-Thought,CoT
- ESP32 智能猫喂水开发日志(RICE/MoSCoW/Kano三种产品路线规划)
天瑜创客
猫喂水项目单片机c++c语言数据结构visualstudiocodeharmonyos
RICE/MoSCoW/Kano三种产品路线的差异分析一、核心定位与适用场景差异1.RICE模型-核心逻辑:通过量化指标(Reach接触量、Impact影响程度、Confidence信心指数、Effort投入精力)计算需求优先级,聚焦资源投入与收益最大化。-适用场景:适用于需要平衡开发成本与预期收益的项目,例如新产品功能迭代或市场推广策略优化。2.MoSCoW模型-核心逻辑:将需求分为四类——Mu
- 【软件架构系列:一文读懂数据流体系结构风格】
youngerwang
学习笔记软件系统架构系统架构架构风格数据流体系结构风格
文章目录一文读懂数据流体系结构风格一、数据流体系结构风格是什么?二、数据流体系结构风格的类型(一)批处理风格(二)连续数据流风格三、数据流体系结构风格的特点(一)数据驱动一切(二)模块化与可复用性强(三)易于并行处理四、数据流体系结构风格的优势(一)维护轻松(二)扩展容易(三)性能优化空间大五、数据流体系结构风格的局限性(一)复杂控制逻辑实现困难(二)数据一致性挑战(三)资源消耗问题六、数据流体系
- 从零搭建Pytorch模型教程(七)单机多卡和多机多卡训练
AI大模型探索者
pytorch人工智能pythontransformer深度学习ai机器学习
前言本文主要介绍单机多卡训练和多机多卡训练的实现方法和一些注意事项。其中单机多卡训练介绍两种实现方式,一种是DP方式,一种是DDP方式。多机多卡训练主要介绍两种实现方式,一种是通过horovod库,一种是DDP方式。单机单卡训练前面我们已经介绍了一个完整的训练流程,但这里由于要介绍单机多卡和多机多卡训练的代码,为了能更好地理解它们之间的区别,这里先放一个单机单卡也就是一般情况下的代码流程。impo
- PyTorch基础知识讲解(一)完整训练流程示例
苏雨流丰
机器学习pytorch人工智能python机器学习深度学习
文章目录Tutorial1.数据处理2.网络模型定义3.损失函数、模型优化、模型训练、模型评价4.模型保存、模型加载、模型推理Tutorial大多数机器学习工作流程涉及处理数据、创建模型、优化模型参数和保存训练好的模型。本教程向你介绍一个用PyTorch实现的完整的ML工作流程,并提供链接来了解这些概念中的每一个。我们将使用FashionMNIST数据集来训练一个神经网络,预测输入图像是否属于以下
- GPU计算的历史与CUDA编程入门
己见明
GPU计算CUDAC数据并行性CUDA程序结构向量加法内核
GPU计算的历史与CUDA编程入门背景简介GPU计算的历史可以追溯到早期的并行计算研究,如今已发展成为计算机科学中的一个重要分支。本文将探讨GPU计算的发展史,重点分析《ComputerGraphics:PrinciplesandPractice》等关键文献,以及CUDAC编程模型的引入及其对现代软件开发的影响。历史回顾回顾历史,GPU计算的发展始于1986年Hillis与Steele在《Comm
- 机器学习中的贝叶斯网络:如何构建高效的风险预测模型
AI天才研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型自然语言处理人工智能语言模型编程实践开发语言架构设计
作者:禅与计算机程序设计艺术文章目录机器学习中的贝叶斯网络:如何构建高效的风险预测模型1.背景介绍2.基本概念术语说明2.1马尔科夫随机场(MarkovRandomField)2.2条件随机场(ConditionalRandomField,CRF)2.3变量elimination算法2.4贝叶斯网络3.核心算法原理和具体操作步骤以及数学公式讲解3.1原理介绍1.贝叶斯网络基础2.贝叶斯网络构建风险
- yolov8实战第七天——pyqt5-yolov8实现车牌识别系统(参考论文(约7000字)+环境配置+完整部署代码+代码使用说明+训练好的模型)
学术菜鸟小晨
yolov8实战100天pythonYOLOpyqt5车牌识别毕业设计论文
基于pyqt5-yolov8实现车牌识别系统,包括图片车牌识别,视频车牌识别,视频流车牌识别。效果展示(图片检测,检测到的内容添加到历史记录):效果展示(视频检测,视频车辆只会添加一条记录,下文更多实际应用中的优化策略):新增功能:批量图片检测(2024/5/7更新代码)
- MATLAB程序代编液压系统电机非线性滑膜伺服模糊控制simulink仿真
matlabgoodboy
matlab开发语言
在MATLAB中设计和仿真一个液压系统电机的非线性滑模伺服模糊控制系统,可以通过Simulink来实现。以下是一个大致的步骤指南,帮助你完成这个任务。由于这是一个复杂的系统,我们需要逐步分解问题并构建模型。1.系统描述假设我们有一个液压系统,其电机通过某种方式(例如泵)控制液压缸。目标是设计一个控制器,使得液压缸的位置或速度能够跟踪期望的轨迹。我们将使用滑模控制(SlidingModeContro
- 本地运行Claude 3.7:成本与灵活性的双重优势
真智AI
python数据库人工智能RAG开发语言
您可能会问:为什么要像Claude3.7这样的专有模型在本地运行,尤其是当我的数据仍需发送到Anthropic的服务器时?为什么还要费劲地将其集成到本地?其实,有两个主要原因。第一,成本。在本地运行模型可以让您只为实际使用量付费,而不是每月固定支付20美元。这对于使用频率低或有限的用户来说,更加经济实惠。第二,灵活性。通过本地使用API,您可以将模型无缝集成到代码编辑器中,构建适合您工作区的自定义
- 用 pytorch 从零开始创建大语言模型(零):汇总
墨绿色的摆渡人
用pytorch从零开始创建大语言模型pytorch语言模型人工智能
用pytorch从零开始创建大语言模型(零):汇总本系列官方代码库:https://github.com/rasbt/LLMs-from-scratch/tree/main官方书籍:BuildaLargeLanguageModel(FromScratch)本系列文章:用pytorch从零开始创建大语言模型(一):理解大型语言模型用pytorch从零开始创建大语言模型(二):待更新用pytorch从
- 分布式中间件:Redisson 入门和分布式锁
顾北辰20
分布式中间件分布式中间件redisson
分布式中间件:Redisson入门和分布式锁在分布式系统的开发中,处理并发问题是一个常见且具有挑战性的任务。为了确保数据的一致性和完整性,我们常常需要使用分布式锁。Redisson作为一个强大的分布式Java驻内存数据网格(In-MemoryDataGrid)中间件,为我们提供了简单且高效的分布式锁解决方案。本文将带你入门Redisson,并介绍如何使用它实现分布式锁。1.引入Redisson依赖
- 企业微信机器人与DeepSeek结合实现交互的应用案例
老胖闲聊
办公自动化企业微信机器人交互
以下是一个结合企业微信机器人与深度求索(Deepseek)AIGC模型的交互式应用实现示例,包含完整代码及逐行注释:1.实现架构用户消息->企业微信服务器->自建服务端->DeepseekAPI->处理响应->返回企业微信群2.完整实现代码(deepseek_wechat_bot.py)#-*-coding:utf-8-*-importosimportjsonimportrequestsfromf
- 机器臂运动控制算法工程师面试
道亦无名
面试算法人工智能机器学习
大厂的经验总结:一、基础概念理解请解释机器臂运动学正解和逆解的概念,并分别说明其用途。正解:已知机器臂各关节的角度(或位移),通过运动学模型计算出机器臂末端执行器在笛卡尔空间中的位置和姿态。用途在于可以根据给定的关节驱动值,预测末端的实际位置,用于运动仿真、路径验证等,比如在工业生产前模拟机器臂的动作是否能准确到达加工位置。逆解:已知机器臂末端执行器在笛卡尔空间中的期望位置和姿态,求解出各关节应处
- MySQL 性能优化方向
小赖同学啊
大数据mysql性能优化数据库
MySQL性能优化是一个系统性的工作,涉及数据库设计、查询优化、索引优化、硬件配置等多个方面。以下是MySQL性能优化的主要方向和具体优化方案:一、数据库设计优化1.合理设计表结构规范化设计:避免数据冗余,确保数据一致性。适度反规范化:在查询频繁的场景下,适当冗余数据以减少连表查询。选择合适的数据类型:使用最小的数据类型存储数据,例如用TINYINT代替INT,用VARCHAR代替TEXT。2.分
- TensorFlow和Pytorch在功能上的区别以及优势
Honeysea_70
#算法tensorflowpytorch人工智能
功能上的区别1.计算图TensorFlow:使用静态计算图(StaticGraph)。在运行模型之前,需要先构建完整的计算图,然后通过会话(Session)运行图。优点是性能优化更高效,适合大规模分布式训练和生产环境部署。缺点是调试相对复杂,因为计算图的构建和运行是分离的。PyTorch:使用动态计算图(DynamicGraph)。计算图是动态构建和执行的,每次迭代都会重新构建图。优点是调试方便,
- 业务概念模型,你必须知道的建模分析工具
SystemEngineeringLab
统一建模语言需求分析
引言回想经历过不同的团队、不同的产品线、大量的产品需求迭代建设,在系统建设(多数是业务系统)中往往偏重于方案域求解,比如,而弱化或忽视对问题域的分析建模。这篇短文章浅谈一下“业务概念模型”,希望对大家有所帮助。什么是业务概念模型对于概念模型我们并不陌生,其本质是模型,是对某个域信息的建模,例如常见的E-R图是对数据模型的建模。多数情况下,作为技术我们更多的接触的是技术域的分析与建模。业务概念模型(
- 【北上广深杭大厂AI算法面试题】计算机视觉篇...如何解决多尺度问题?
努力毕业的小土博^_^
AI算法题库人工智能算法计算机视觉深度学习神经网络
【北上广深杭大厂AI算法面试题】计算机视觉篇…如何解决多尺度问题?【北上广深杭大厂AI算法面试题】计算机视觉篇…如何解决多尺度问题?文章目录【北上广深杭大厂AI算法面试题】计算机视觉篇...如何解决多尺度问题?前言数据级别的多尺度模型架构上的多尺度表示FPN代码示例(PyTorch)说明其他多尺度处理方法总结欢迎铁子们点赞、关注、收藏!祝大家逢考必过!逢投必中!上岸上岸上岸!upupup大多数高校
- 【大模型书籍PDF】从零开始大模型开发与微调:基于PyTorch与ChatGLM (推荐)_从零开始大模型开发与微调 pdf
喝不喝奶茶丫
pytorch人工智能语言模型大模型转行大模型AI大模型微调
今天又来给大家推荐一本大模型方面的书籍。本书使用PyTorch2.0作为学习大模型的基本框架,以ChatGLM为例详细讲解大模型的基本理论、算法、程序实现、应用实战以及微调技术,为读者揭示大模型开发技术。本书配套示例源代码、PPT课件。(书籍分享)
- 大语言模型学习路线:从入门到实战
大模型官方资料
语言模型学习人工智能产品经理自然语言处理搜索引擎
大语言模型学习路线:从入门到实战在人工智能领域,大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)正迅速成为一个热点话题。本学习路线旨在为有基本Python编程和深度学习基础的学习者提供一个清晰、系统的大模型学习指南,帮助你在这一领域快速成长。本学习路线更新至2024年02月,后期部分内容或工具可能需要更新。适应人群已掌握Python基础具备基本的深度学习知识学习步骤本路线将通过四个核
- 24远景能源-动力,10月最后一周面试!【NTAKYsW】
2301_79125642
java
大模型公司收实习啦,入局好机会,全是大佬不卷后端研发实习生简历投递请联系我,牛客会屏蔽邮箱日常实习:面向全体在校生,为符合岗位要求的同学提供为期3个月及以上的项目实践机会。公司介绍下午移动笔试,晚上联通笔试我看到好多投移动都去面试了,但是我没有面试也没有任何消息,而且智联校园上面hr也没有查看,这是怎么回事,难道是随便发的笔试吗...应该投的是什么AI研究中心联通许愿美团商分octl:一面-10.
- mondb入手
木zi_鸣
mongodb
windows 启动mongodb 编写bat文件,
mongod --dbpath D:\software\MongoDBDATA
mongod --help 查询各种配置
配置在mongob
打开批处理,即可启动,27017原生端口,shell操作监控端口 扩展28017,web端操作端口
启动配置文件配置,
数据更灵活 
- 大型高并发高负载网站的系统架构
bijian1013
高并发负载均衡
扩展Web应用程序
一.概念
简单的来说,如果一个系统可扩展,那么你可以通过扩展来提供系统的性能。这代表着系统能够容纳更高的负载、更大的数据集,并且系统是可维护的。扩展和语言、某项具体的技术都是无关的。扩展可以分为两种:
1.
- DISPLAY变量和xhost(原创)
czmmiao
display
DISPLAY
在Linux/Unix类操作系统上, DISPLAY用来设置将图形显示到何处. 直接登陆图形界面或者登陆命令行界面后使用startx启动图形, DISPLAY环境变量将自动设置为:0:0, 此时可以打开终端, 输出图形程序的名称(比如xclock)来启动程序, 图形将显示在本地窗口上, 在终端上输入printenv查看当前环境变量, 输出结果中有如下内容:DISPLAY=:0.0
- 获取B/S客户端IP
周凡杨
java编程jspWeb浏览器
最近想写个B/S架构的聊天系统,因为以前做过C/S架构的QQ聊天系统,所以对于Socket通信编程只是一个巩固。对于C/S架构的聊天系统,由于存在客户端Java应用,所以直接在代码中获取客户端的IP,应用的方法为:
String ip = InetAddress.getLocalHost().getHostAddress();
然而对于WEB
- 浅谈类和对象
朱辉辉33
编程
类是对一类事物的总称,对象是描述一个物体的特征,类是对象的抽象。简单来说,类是抽象的,不占用内存,对象是具体的,
占用存储空间。
类是由属性和方法构成的,基本格式是public class 类名{
//定义属性
private/public 数据类型 属性名;
//定义方法
publ
- android activity与viewpager+fragment的生命周期问题
肆无忌惮_
viewpager
有一个Activity里面是ViewPager,ViewPager里面放了两个Fragment。
第一次进入这个Activity。开启了服务,并在onResume方法中绑定服务后,对Service进行了一定的初始化,其中调用了Fragment中的一个属性。
super.onResume();
bindService(intent, conn, BIND_AUTO_CREATE);
- base64Encode对图片进行编码
843977358
base64图片encoder
/**
* 对图片进行base64encoder编码
*
* @author mrZhang
* @param path
* @return
*/
public static String encodeImage(String path) {
BASE64Encoder encoder = null;
byte[] b = null;
I
- Request Header简介
aigo
servlet
当一个客户端(通常是浏览器)向Web服务器发送一个请求是,它要发送一个请求的命令行,一般是GET或POST命令,当发送POST命令时,它还必须向服务器发送一个叫“Content-Length”的请求头(Request Header) 用以指明请求数据的长度,除了Content-Length之外,它还可以向服务器发送其它一些Headers,如:
- HttpClient4.3 创建SSL协议的HttpClient对象
alleni123
httpclient爬虫ssl
public class HttpClientUtils
{
public static CloseableHttpClient createSSLClientDefault(CookieStore cookies){
SSLContext sslContext=null;
try
{
sslContext=new SSLContextBuilder().l
- java取反 -右移-左移-无符号右移的探讨
百合不是茶
位运算符 位移
取反:
在二进制中第一位,1表示符数,0表示正数
byte a = -1;
原码:10000001
反码:11111110
补码:11111111
//异或: 00000000
byte b = -2;
原码:10000010
反码:11111101
补码:11111110
//异或: 00000001
- java多线程join的作用与用法
bijian1013
java多线程
对于JAVA的join,JDK 是这样说的:join public final void join (long millis )throws InterruptedException Waits at most millis milliseconds for this thread to die. A timeout of 0 means t
- Java发送http请求(get 与post方法请求)
bijian1013
javaspring
PostRequest.java
package com.bijian.study;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;
import java.net.HttpURL
- 【Struts2二】struts.xml中package下的action配置项默认值
bit1129
struts.xml
在第一部份,定义了struts.xml文件,如下所示:
<!DOCTYPE struts PUBLIC
"-//Apache Software Foundation//DTD Struts Configuration 2.3//EN"
"http://struts.apache.org/dtds/struts
- 【Kafka十三】Kafka Simple Consumer
bit1129
simple
代码中关于Host和Port是割裂开的,这会导致单机环境下的伪分布式Kafka集群环境下,这个例子没法运行。
实际情况是需要将host和port绑定到一起,
package kafka.examples.lowlevel;
import kafka.api.FetchRequest;
import kafka.api.FetchRequestBuilder;
impo
- nodejs学习api
ronin47
nodejs api
NodeJS基础 什么是NodeJS
JS是脚本语言,脚本语言都需要一个解析器才能运行。对于写在HTML页面里的JS,浏览器充当了解析器的角色。而对于需要独立运行的JS,NodeJS就是一个解析器。
每一种解析器都是一个运行环境,不但允许JS定义各种数据结构,进行各种计算,还允许JS使用运行环境提供的内置对象和方法做一些事情。例如运行在浏览器中的JS的用途是操作DOM,浏览器就提供了docum
- java-64.寻找第N个丑数
bylijinnan
java
public class UglyNumber {
/**
* 64.查找第N个丑数
具体思路可参考 [url] http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/2541117420094245366965/[/url]
*
题目:我们把只包含因子
2、3和5的数称作丑数(Ugly Number)。例如6、8都是丑数,但14
- 二维数组(矩阵)对角线输出
bylijinnan
二维数组
/**
二维数组 对角线输出 两个方向
例如对于数组:
{ 1, 2, 3, 4 },
{ 5, 6, 7, 8 },
{ 9, 10, 11, 12 },
{ 13, 14, 15, 16 },
slash方向输出:
1
5 2
9 6 3
13 10 7 4
14 11 8
15 12
16
backslash输出:
4
3
- [JWFD开源工作流设计]工作流跳跃模式开发关键点(今日更新)
comsci
工作流
既然是做开源软件的,我们的宗旨就是给大家分享设计和代码,那么现在我就用很简单扼要的语言来透露这个跳跃模式的设计原理
大家如果用过JWFD的ARC-自动运行控制器,或者看过代码,应该知道在ARC算法模块中有一个函数叫做SAN(),这个函数就是ARC的核心控制器,要实现跳跃模式,在SAN函数中一定要对LN链表数据结构进行操作,首先写一段代码,把
- redis常见使用
cuityang
redis常见使用
redis 通常被认为是一个数据结构服务器,主要是因为其有着丰富的数据结构 strings、map、 list、sets、 sorted sets
引入jar包 jedis-2.1.0.jar (本文下方提供下载)
package redistest;
import redis.clients.jedis.Jedis;
public class Listtest
- 配置多个redis
dalan_123
redis
配置多个redis客户端
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans" xmlns:xsi=&quo
- attrib命令
dcj3sjt126com
attr
attrib指令用于修改文件的属性.文件的常见属性有:只读.存档.隐藏和系统.
只读属性是指文件只可以做读的操作.不能对文件进行写的操作.就是文件的写保护.
存档属性是用来标记文件改动的.即在上一次备份后文件有所改动.一些备份软件在备份的时候会只去备份带有存档属性的文件.
- Yii使用公共函数
dcj3sjt126com
yii
在网站项目中,没必要把公用的函数写成一个工具类,有时候面向过程其实更方便。 在入口文件index.php里添加 require_once('protected/function.php'); 即可对其引用,成为公用的函数集合。 function.php如下:
<?php /** * This is the shortcut to D
- linux 系统资源的查看(free、uname、uptime、netstat)
eksliang
netstatlinux unamelinux uptimelinux free
linux 系统资源的查看
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2167081
http://eksliang.iteye.com 一、free查看内存的使用情况
语法如下:
free [-b][-k][-m][-g] [-t]
参数含义
-b:直接输入free时,显示的单位是kb我们可以使用b(bytes),m
- JAVA的位操作符
greemranqq
位运算JAVA位移<<>>>
最近几种进制,加上各种位操作符,发现都比较模糊,不能完全掌握,这里就再熟悉熟悉。
1.按位操作符 :
按位操作符是用来操作基本数据类型中的单个bit,即二进制位,会对两个参数执行布尔代数运算,获得结果。
与(&)运算:
1&1 = 1, 1&0 = 0, 0&0 &
- Web前段学习网站
ihuning
Web
Web前段学习网站
菜鸟学习:http://www.w3cschool.cc/
JQuery中文网:http://www.jquerycn.cn/
内存溢出:http://outofmemory.cn/#csdn.blog
http://www.icoolxue.com/
http://www.jikexue
- 强强联合:FluxBB 作者加盟 Flarum
justjavac
r
原文:FluxBB Joins Forces With Flarum作者:Toby Zerner译文:强强联合:FluxBB 作者加盟 Flarum译者:justjavac
FluxBB 是一个快速、轻量级论坛软件,它的开发者是一名德国的 PHP 天才 Franz Liedke。FluxBB 的下一个版本(2.0)将被完全重写,并已经开发了一段时间。FluxBB 看起来非常有前途的,
- java统计在线人数(session存储信息的)
macroli
javaWeb
这篇日志是我写的第三次了 前两次都发布失败!郁闷极了!
由于在web开发中常常用到这一部分所以在此记录一下,呵呵,就到备忘录了!
我对于登录信息时使用session存储的,所以我这里是通过实现HttpSessionAttributeListener这个接口完成的。
1、实现接口类,在web.xml文件中配置监听类,从而可以使该类完成其工作。
public class Ses
- bootstrp carousel初体验 快速构建图片播放
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境bootstrap纵观千象
img{
border: 1px solid white;
box-shadow: 2px 2px 12px #333;
_width: expression(this.width > 600 ? "600px" : this.width + "px");
_height: expression(this.width &
- SparkSQL读取HBase数据,通过自定义外部数据源
superlxw1234
sparksparksqlsparksql读取hbasesparksql外部数据源
关键字:SparkSQL读取HBase、SparkSQL自定义外部数据源
前面文章介绍了SparSQL通过Hive操作HBase表。
SparkSQL从1.2开始支持自定义外部数据源(External DataSource),这样就可以通过API接口来实现自己的外部数据源。这里基于Spark1.4.0,简单介绍SparkSQL自定义外部数据源,访
- Spring Boot 1.3.0.M1发布
wiselyman
spring boot
Spring Boot 1.3.0.M1于6.12日发布,现在可以从Spring milestone repository下载。这个版本是基于Spring Framework 4.2.0.RC1,并在Spring Boot 1.2之上提供了大量的新特性improvements and new features。主要包含以下:
1.提供一个新的sprin