包雪
包雪

巴厘岛特种兵训练第一天

期待已久的特训终于要开课了，满心欢喜，感谢有这么一个机会，可以聆听这么好的课程。在听课这个过程中，我们大家一起成长，一起学以致用。希望通过这个课程，一起收货满满。加油！

巴厘岛特种兵训练第一天_第1张图片
图片发自App

你可能感兴趣的:(巴厘岛特种兵训练第一天)

  • LLaMA-Factory 训练数据默认使用 instruction、input、output 三个 key 背太阳的牧羊人 模型微调llama人工智能大模型微调
    在LLaMA-Factory进行SFT（Directivesupervisionfine-tuning指令监督微调）时，训练数据的格式非常重要，因为大模型依赖标准化的数据结构来学习指令-响应模式。identity.json文件的数据采用了“instruction”、“input”、“output”这三个key，它们的作用如下：Key作用示例“instruction”代表用户给AI的指令（问题或任务
  • Matlab多种算法解决未来杯B的多分类问题 Subject.625Ruben 算法分类机器学习数学建模未来杯matlab人工智能
    1.读取数据首先，我们从Excel文件中读取训练集和测试集：2.训练集划分我们将80%的数据用于训练，20%用于验证。3.训练多个模型我们选取8种常见分类模型，并存储预测结果。fori=1:length(modelNames)switchmodelNames{i}case'MultinomialLogisticRegression'B=mnrfit(X_train,Y_train,'model',
  • 【prompt实战】知乎问题解答专家 姚瑞南 prompt实战应用案例prompt
    本文原创作者：姚瑞南AI-agent大模型运营专家，先后任职于美团、猎聘等中大厂AI训练专家和智能运营专家岗；多年人工智能行业智能产品运营及大模型落地经验，拥有AI外呼方向国家专利与PMP项目管理证书。（转载需经授权）#Role:知乎问题解答分类专家##Profile:你是一个知乎问题解答分类专家，主要帮助用户解答各类领域专业问题，包括但不限于金融领域、职场问题、互联网领域、科技领域、人工智能领域
  • 程序员必看！DeepSeek全栈开发指南：从代码生成到分布式训练的黑科技解析 AI创享派 后端
    一、DeepSeek技术新突破：程序员必须掌握的MoE架构实战2025年2月25日，DeepSeek开源了专为MoE模型设计的DeepEP通信库，这项技术革新直接影响了分布式训练和推理效率。该库支持FP8精度与NVLink/RDMA技术，吞吐量提升3倍以上，特别适合处理千亿级参数的分布式任务。对于后端工程师而言，DeepEP的以下特性值得关注：计算-通信重叠机制：通过回调函数实现GPU资源动态分配
  • 提出机器人自主学习新范式，深大团队最新顶会论文，刷新6大复杂任务SOTA 量子位
    关注前沿科技量子位让机器人轻松学习复杂技能有新框架了！深圳大学大数据系统计算技术国家工程实验室李坚强教授团队联合鹏城国家实验室、北京理工莫斯科大学，提出了奖励函数与策略协同进化框架ROSKA。在多个高维度机器人任务上，在仅使用89%训练样本的情况下，比现有SOTA方法平均性能提升95.3%。众所周知，随着机器人技术的快速发展，其应用已渗透至日常生活和工业生产场景。然而在多自由度机器人控制领域，传统
  • 数据处理和分析之数据降维：t-SNE：使用t-SNE进行数据可视化实践 kkchenkx 数据挖掘信息可视化算法聚类均值算法数据挖掘机器学习
    数据处理和分析之数据降维：t-SNE：使用t-SNE进行数据可视化实践数据降维简介降维技术的重要性在数据科学和机器学习领域，数据降维是一种关键的技术，用于减少数据集的维度，同时保留数据的结构和重要信息。降维不仅可以帮助我们更有效地存储和处理数据，还能在高维数据中发现潜在的模式和结构，这对于数据可视化和模型训练尤为重要。高维数据往往难以直观理解，通过降维，我们可以将其转换为二维或三维空间，便于可视化
  • 第20篇：从零开始构建NLP项目之电商用户评论分析：模型训练阶段 Gemini技术窝 自然语言处理人工智能深度学习AIGC机器学习nlplangchain
    大家好，今天我们继续探讨如何从零开始构建一个NLP项目，特别是电商用户评论分析中的模型训练阶段。模型训练是NLP项目的核心环节，通过合理的调参和优化，可以显著提升模型性能。本文将详细介绍模型训练的步骤，并展示如何使用LangChain库进行模型训练、调参和优化。文章目录项目的背景和目标模型训练的详细步骤安装依赖包流程图1.准备数据2.定义模型3.训练模型4.评估模型5.调参与优化常见错误和注意事项
  • 使用yolo训练自己的模型数据遇到的问题 次次皮 YOLO深度学习人工智能
    1、报错：NolabelsfoundinD:\xxx\valid\labels.cache查找网上的文章大多都是说文件目录没按规定创建，但我检查了我的目录没问题，后来发现是labels文件夹里的txt文件和images文件夹的图片没有一一对应，对应好之后问题解决2、解决完上个问题之后还是不报上面的错了但还是FatalPythonerror:Aborted；Restartingkernel...检查
  • 【AI】Transformer布道：让AI学会“左顾右盼”的超级大脑！（扫盲帖） 碣石潇湘无限路 人工智能transformer深度学习
    在LLM爆火的时代，如果还不了解Transformer就太落伍了，下面我第一次尝试用一种更日常、更口语化的方式，把Transformer这个模型讲个大概。你可以想象我们是从“什么是注意力”开始，一步步搭积木，直到把整个Transformer这台“机器”组装起来，然后再看看它能干什么、怎么训练、为什么厉害。主要目的就是帮助更多的非AI专业的人群入门和了解实现AGI的底层架构。1.为什么要有Trans
  • NPU的应用场景：从云端到边缘 绿算技术 NPU架构介绍缓存人工智能科技深度学习
    NPU的应用场景非常广泛，主要包括以下几个方面：1.云计算与数据中心AI推理服务：在云端提供高效的AI推理服务，例如图像识别、语音识别。模型训练加速：在大规模训练任务中，NPU可以作为加速单元，提升训练效率。2.边缘计算智能摄像头：在安防监控中，NPU可以实时处理视频流，实现目标检测和跟踪。智能音箱：在语音助手中，NPU可以加速语音识别和自然语言处理任务。3.自动驾驶实时感知：NPU可以加速自动驾
  • NPU的工作原理：神经网络计算的流水线 绿算技术 NPU架构介绍神经网络人工智能深度学习
    NPU的工作原理可以概括为以下几个步骤：1.模型加载·将训练好的神经网络模型加载到NPU的内存中。2.数据输入·输入数据（如图像、语音）通过接口传输到NPU。3.计算执行·NPU根据模型结构，依次执行卷积、池化、全连接等计算任务。·矩阵乘法单元和卷积加速器并行工作，高效完成计算。4.结果输出·计算完成后，输出结果（如分类标签、检测框）返回给主机或其他处理器。5.任务调度·在多任务场景下，NPU的任
  • 孪生网络模型，当训练集与测试集共用一个数据集时，训练准确率为100%，而测试准确率仍在50%左右浮动 bug菌¹ 全栈Bug调优(实战版)pytorch机器学习
    本文收录于《全栈Bug调优(实战版)》专栏，主要记录项目实战过程中所遇到的Bug或因后果及提供真实有效的解决方案，希望能够助你一臂之力，帮你早日登顶实现财富自由；同时，欢迎大家关注&&收藏&&订阅！持续更新中，up！up！up！！问题描述【问题】孪生网络模型，测试效果异常：当训练集与测试集共用一个数据集（样本、标签完全相同）时，训练准确率为100%，而测试准确率仍在50%左右浮动（正常来说测试的都
  • 如何快速开发一款AI小程序？基于微信云开发的实战指南 一键难忘 人工智能小程序微信
    如何快速开发一款AI小程序？基于微信云开发的实战指南引言微信小程序凭借其轻便、易推广等特点，已成为应用开发的重要方式之一。而AI技术的快速发展让智能化应用成为可能。通过微信云开发（CloudBase）与小程序结合，开发者可以实现从前端到后端的一站式AI应用开发。本文将深入讲解如何利用微信云开发快速搭建一款AI小程序，展示从模型训练到云端部署的完整流程。准备工作在开始开发之前，确保完成以下准备工作：
  • 数据分布偏移检测：保障模型在生产环境中的稳定性 trust Tomorrow 机器学习python机器学习人工智能深度学习
    数据分布偏移检测：保障模型在生产环境中的稳定性引言在机器学习系统从开发环境部署到生产环境的过程中，数据分布偏移问题是影响模型性能的主要挑战之一。当训练数据与生产环境中的数据分布不一致时，即使是经过精心调优的模型也可能表现出明显的性能下降。本文将深入探讨数据分布偏移的检测方法，并提供一套系统化的解决方案，帮助读者构建更加稳健的机器学习系统。1.数据分布偏移问题概述1.1分布偏移的类型数据分布偏移主要
  • Crawl4AI 与 BrowserUseTool 的详细对比 燃灯工作室 Lmplement人工智能学习数学建模
    以下是Crawl4AI与BrowserUseTool的详细对比，涵盖功能、技术实现、适用场景等核心维度：1.核心定位对比工具Crawl4AIBrowserUseTool类型专为AI优化的网络爬虫框架浏览器自动化工具（模拟人类操作浏览器）核心目标高效获取结构化数据供AI训练/推理处理需要浏览器交互的动态网页任务典型应用大规模数据抓取、知识库构建登录受限网站、抓取JavaScript渲染内容2.技术实
  • pytorch训练权重转化为tensorflow模型的教训 小枫小疯 深度学习部署模型转移pytorchtensorflow人工智能
    模型构建时候有时候在工程量比较大的时候，不可避免使用迭代算法，迭代算法本身会让错误的追踪更加困难，因此掌握基本的框架之间的差异非常重要。以下均是在模型转换过程中出现的错误。shuffleoperation(shuffle操作)这个操作原本是用来将各个通道之间的信息进行打乱后，此时面临重要的问题就是，如果将通道打乱，在pytorch里面与tensorflow中间，两种通道排序是不一样的，是采用不同的
  • 大模型工程师学习日记（十五）：Hugging Face 模型微调训练（基于 BERT 的中文评价情感分析） MMMMMMMay Love Code 学习bert人工智能深度学习自然语言处理全量微调
    1.datasets库核心方法1.1.列出数据集使用datasets库，你可以轻松列出所有HuggingFace平台上的数据集：fromdatasetsimportlist_datasets#列出所有数据集all_datasets=list_datasets()print(all_datasets)1.2.加载数据集你可以通过load_dataset方法加载任何数据集：fromdatasetsim
  • Python初学者第一天 小熊h python初学者python编译python语言pythonpython基础python初学者
    目录一、问答题（1）什么是硬件？什么是软件？（2）比特是什么？字节是什么？（3）内存和存储设备最主要的区别是什么？（4）解释语言和编译语言之间的区别是什么？（5）操作系统的主要任务是什么？（6）可以使用两种模式运行Python。解释这两种模式。（7）找出下面代码中的错误（8）列举代码当中四种异常错误，说明错误原因（9）下面哪些标识符是有效的？哪些是Python关键字？（10）如何使用Python编
  • DeepSeek：中国大模型 “破壁者” 引发的四大产业地震 赵同学爱学习 人工智能chatgptDeepSeek语言模型大模型开源
    导语：当全球AI产业还在为GPT-4的1750亿参数惊叹时，中国团队DeepSeek以颠覆性创新撕开了大模型领域的“铁幕”。这款首个引发国际学术界集体关注的中文大模型，正从技术底层重构产业规则，其冲击波已蔓延至硬件、软件、商业模式的每个角落。一、算力霸权瓦解：低成本训推技术改写游戏规则1.1训练成本“悬崖式下降”DeepSeek通过混合专家架构（MoE）动态路由算法，在同等效果下将模型激活参数压缩
  • 大语言模型的潜力是否被高估 dev.null AI#NLP语言模型人工智能机器学习
    关于大语言模型（LLM）的潜力是否被高估，目前学术界和产业界存在显著分歧。以下从技术能力、应用局限性和未来发展方向三个方面综合分析：一、技术能力的争议：潜力与局限并存对现实世界的理解与模拟MIT的研究表明，LLM在训练过程中可能自发形成对现实世界的内部模拟。例如，通过解决卡雷尔编程谜题（KarelPuzzle），模型在没有直接接触环境信息的情况下，正确率从初始的随机指令提升至92.4%，并展现出对
  • **ResNet-SE + MFCC** 训练框架，包括 **数据加载、训练流程**，以及 **混淆矩阵** 可视化示例 大霸王龙 系统分析业务矩阵python线性代数人工智能机器学习深度学习
    1.依赖库安装如果你还没安装相关库，请先执行：pipinstalltorchtorchaudiotorchvisionscikit-learnmatplotlibtqdm2.数据加载这里假设你有一个音频分类数据集，其文件结构如下：dataset/│──train/│├──class_0/││├──audio_0.wav││├──audio_1.wav│├──class_1/││├──audio_0
  • max_samples，batch_size，gradient_accumulation_steps这三个分别的联系和区别 背太阳的牧羊人 模型微调batch机器学习人工智能
    这三个参数都是控制训练数据如何被处理的，它们的作用和区别如下：1.max_samples（最大样本数）定义：限制每个数据集最多使用多少条数据。作用：控制总共参与训练的数据量，减少max_samples可以加快训练速度。你的代码示例：max_samples=300#每个数据集最多用300条样本解释：假设你的dataset里包含：identity数据集有10,000条数据alpaca_en_demo数
  • LLMs之Colossal-LLaMA-2：源码解读(train.py文件)基于给定数据集实现持续预训练LLaMA-2—解析命令行参数→初始化配置(分布式训练环境colossalai+训练日志+加速插 一个处女座的程序猿 NLP/LLMs精选(人工智能)-中级Colossal-AILLaMA-2大语言模型自然语言处理
    LLMs之Colossal-LLaMA-2：源码解读(train.py文件)基于给定数据集实现持续预训练LLaMA-2—解析命令行参数→初始化配置(分布式训练环境colossalai+训练日志+加速插件)→数据预处理(初始化分词器+数据处理器+数据加载器)→模型训练(初始化模型/优化器/学习率调度器/梯度检查点/Flash-Attention/设置数据类型/是否加载预训练模型/从上一次训练点继续训
  • （大模型微调大模型学习路线大模型入门）_大模型 学习，吹爆！2025最详细的大模型学习路线已整理！手把手带你高效入门，大模型论文全打通！ 大模型老炮 学习人工智能大模型学习AI大模型大模型微调大模型教程
    一、初聊大模型1、什么是大模型？大模型，通常指的是在人工智能领域中的大型预训练模型。你可以把它们想象成非常聪明的大脑，这些大脑通过阅读大量的文本、图片、声音等信息，学习到了世界的知识。这些大脑（模型）非常大，有的甚至有几千亿个参数，这些参数就像是大脑中的神经元，它们通过复杂的计算来理解和生成语言、图片等。举个例子，你可能听说过GPT-3，它就是一个非常著名的大模型。GPT-3可以通过理解你提出的问
  • L1-5 别再来这么多猫娘了！ 云格～ 团队天梯赛算法c++
    以GPT技术为核心的人工智能系统出现后迅速引领了行业的变革，不仅用于大量的语言工作（如邮件编写或文章生成等工作），还被应用在一些较特殊的领域——例如去年就有同学尝试使用ChatGPT作弊并被当场逮捕（全校被取消成绩）。相信聪明的你一定不会犯一样的错误！言归正传，对于GPT类的AI，一个使用方式受到不少年轻用户的欢迎——将AI变成猫娘：当然，由于训练数据里并不区分道德或伦理倾向，因此如果不加审查，A
  • 训练模型时，步长为什么不能太大也不能太小？ yuanpan 人工智能
    在训练模型时，步长（也称为学习率，LearningRate）是一个关键的超参数，它控制着每次参数更新的大小。步长既不能太大，也不能太小，原因如下：1.步长太大的问题如果步长过大，会导致以下问题：模型发散（Divergence）：参数更新幅度过大，可能导致损失函数的值不断增大，甚至无法收敛，模型性能急剧下降。错过最优解：过大的步长可能导致参数在最优解附近震荡，甚至直接跳过最优解，无法找到良好的模型参
  • 六十天前端强化训练之第十七天React Hooks 入门：useState 深度解析 编程星辰海 #前端前端react.jsjavascript
    =====欢迎来到编程星辰海的博客讲解======看完可以给一个免费的三连吗，谢谢大佬！目录一、知识讲解1.Hooks是什么？2.useState的作用3.基本语法解析4.工作原理5.参数详解a)初始值设置方式b)更新函数特性6.注意事项7.类组件对比8.常见问题解答二、核心代码示例三、实现效果四、学习要点总结五、扩展阅读推荐官方文档优质文章推荐学习路径进阶资源六、实践步骤一、表单输入控制二、动态
  • 机器学习中的梯度到底是什么？（chat-gpt问答） 湫怿 机器学习gpt人工智能梯度
    1、梯度是对损失函数求导吗？是的，梯度是对损失函数（或目标函数）求导数值化后的结果。梯度告诉我们目标函数在某个点上的方向性和变化率，这些信息是优化算法推进参数评估和更新的重要指标。在机器学习中，我们通过不断调整参数，使目标函数达到最小值，从而实现模型的训练和学习。2、为什么梯度要求偏导来求解？梯度是一个向量，它的方向指向函数值增加最快的方向，其大小表示函数值的变化率。为了确定梯度的方向和大小，需要
  • 大型语言模型与强化学习的融合：迈向通用人工智能的新范式——基于基础复现的实验平台构建 （initial） 大模型科普人工智能强化学习
    1.引言大型语言模型（LLM）在自然语言处理领域的突破，展现了强大的知识存储、推理和生成能力，为人工智能带来了新的可能性。强化学习（RL）作为一种通过与环境交互学习最优策略的方法，在智能体训练中发挥着重要作用。本文旨在探索LLM与RL的深度融合，分析LLM如何赋能RL，并阐述这种融合对于迈向通用人工智能（AGI）的意义。为了更好地理解这一融合的潜力，我们基于“LargeLanguageModela
  • 深度学习-服务器训练SparseDrive过程记录 weixin_40826634 深度学习服务器人工智能
    1、cuda安装1.1卸载安装失败的cuda参考：https://blog.csdn.net/weixin_40826634/article/details/127493809注意：因为/usr/local/cuda-xx.x/bin/下没有卸载脚本，很可能是apt安装的，所以通过执行下面的命令删除：apt-get--purgeremove"cuda*"apt-getautoremove然后执行f
  • jdk tomcat 环境变量配置 Array_06 javajdktomcat
    Win7 下如何配置java环境变量 1。准备jdk包，win7系统，tomcat安装包（均上网下载即可） 2。进行对jdk的安装，尽量为默认路径（但要记住啊！！以防以后配置用。。。） 3。分别配置高级环境变量。   电脑-->右击属性-->高级环境变量-->环境变量。 分别配置 : path    &nbs
  • Spring调SDK包报java.lang.NoSuchFieldError错误 bijian1013 javaspring
            在工作中调另一个系统的SDK包，出现如下java.lang.NoSuchFieldError错误。 org.springframework.web.util.NestedServletException: Handler processing failed; nested exception is java.l
  • LeetCode[位运算] - #136 数组中的单一数 Cwind java题解位运算LeetCodeAlgorithm
    原题链接：#136 Single Number 要求： 给定一个整型数组，其中除了一个元素之外，每个元素都出现两次。找出这个元素 注意：算法的时间复杂度应为O(n)，最好不使用额外的内存空间 难度：中等 分析： 题目限定了线性的时间复杂度，同时不使用额外的空间，即要求只遍历数组一遍得出结果。由于异或运算 n XOR n = 0, n XOR 0 = n，故将数组中的每个元素进
  • qq登陆界面开发 15700786134 qq
    今天我们来开发一个qq登陆界面，首先写一个界面程序，一个界面首先是一个Frame对象，即是一个窗体。然后在这个窗体上放置其他组件。代码如下： public class First {         public void initul(){        jf=ne
  • Linux的程序包管理器RPM 被触发 linux
    在早期我们使用源代码的方式来安装软件时，都需要先把源程序代码编译成可执行的二进制安装程序，然后进行安装。这就意味着每次安装软件都需要经过预处理-->编译-->汇编-->链接-->生成安装文件--> 安装，这个复杂而艰辛的过程。为简化安装步骤，便于广大用户的安装部署程序，程序提供商就在特定的系统上面编译好相关程序的安装文件并进行打包，提供给大家下载，我们只需要根据自己的
  • socket通信遇到EOFException 肆无忌惮_ EOFException
    java.io.EOFException at java.io.ObjectInputStream$PeekInputStream.readFully(ObjectInputStream.java:2281) at java.io.ObjectInputStream$BlockDataInputStream.readShort(ObjectInputStream.java:
  • 基于spring的web项目定时操作 知了ing javaWeb
    废话不多说，直接上代码，很简单 配置一下项目启动就行 1，web.xml <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <web-app xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns="h
  • 树形结构的数据库表Schema设计 矮蛋蛋 schema
    原文地址： http://blog.csdn.net/MONKEY_D_MENG/article/details/6647488     程序设计过程中，我们常常用树形结构来表征某些数据的关联关系，如企业上下级部门、栏目结构、商品分类等等，通常而言，这些树状结构需要借助于数据库完成持久化。然而目前的各种基于关系的数据库，都是以二维表的形式记录存储数据信息，
  • maven将jar包和源码一起打包到本地仓库 alleni123 maven
    http://stackoverflow.com/questions/4031987/how-to-upload-sources-to-local-maven-repository <project> ... <build> <plugins> <plugin> <groupI
  • java IO操作 与 File 获取文件或文件夹的大小，可读，等属性！！！ 百合不是茶
    类 File File是指文件和目录路径名的抽象表示形式。 1，何为文件： 标准文件（txt doc mp3...） 目录文件（文件夹） 虚拟内存文件   2，File类中有可以创建文件的 createNewFile（）方法,在创建新文件的时候需要try{} catch(）{}因为可能会抛出异常；也有可以判断文件是否是一个标准文件的方法isFile();这些防抖都
  • Spring注入有继承关系的类（2） bijian1013 javaspring
    被注入类的父类有相应的属性，Spring可以直接注入相应的属性，如下所例：1.AClass类 package com.bijian.spring.test4; public class AClass { private String a; private String b; public String getA() { retu
  • 30岁转型期你能否成为成功人士 bijian1013 成长励志
            很多人由于年轻时走了弯路，到了30岁一事无成，这样的例子大有人在。但同样也有一些人，整个职业生涯都发展得很优秀，到了30岁已经成为职场的精英阶层。由于做猎头的原因，我们接触很多30岁左右的经理人，发现他们在职业发展道路上往往有很多致命的问题。在30岁之前，他们的职业生涯表现很优秀，但从30岁到40岁这一段，很多人
  • 【Velocity四】Velocity与Java互操作 bit1129 velocity
    Velocity出现的目的用于简化基于MVC的web应用开发，用于替代JSP标签技术，那么Velocity如何访问Java代码.本篇继续以Velocity三http://bit1129.iteye.com/blog/2106142中的例子为基础，      POJO    package com.tom.servlets; public
  • 【Hive十一】Hive数据倾斜优化 bit1129 hive
    什么是Hive数据倾斜问题   操作：join,group by,count distinct 现象：任务进度长时间维持在99%（或100%），查看任务监控页面，发现只有少量（1个或几个）reduce子任务未完成；查看未完成的子任务，可以看到本地读写数据量积累非常大，通常超过10GB可以认定为发生数据倾斜。 原因：key分布不均匀 倾斜度衡量：平均记录数超过50w且
  • 在nginx中集成lua脚本：添加自定义Http头，封IP等 ronin47 nginx lua csrf
    Lua是一个可以嵌入到Nginx配置文件中的动态脚本语言，从而可以在Nginx请求处理的任何阶段执行各种Lua代码。刚开始我们只是用Lua 把请求路由到后端服务器，但是它对我们架构的作用超出了我们的预期。下面就讲讲我们所做的工作。 强制搜索引擎只索引mixlr.com Google把子域名当作完全独立的网站，我们不希望爬虫抓取子域名的页面，降低我们的Page rank。 location /{
  • java-3.求子数组的最大和 bylijinnan java
    package beautyOfCoding; public class MaxSubArraySum { /** * 3.求子数组的最大和 题目描述： 输入一个整形数组，数组里有正数也有负数。 数组中连续的一个或多个整数组成一个子数组，每个子数组都有一个和。 求所有子数组的和的最大值。要求时间复杂度为O(n)。 例如输入的数组为1, -2, 3, 10, -4,
  • Netty源码学习-FileRegion bylijinnan javanetty
    今天看org.jboss.netty.example.http.file.HttpStaticFileServerHandler.java 可以直接往channel里面写入一个FileRegion对象，而不需要相应的encoder： //pipeline（没有诸如“FileRegionEncoder”的handler）： public ChannelPipeline ge
  • 使用ZeroClipboard解决跨浏览器复制到剪贴板的问题 cngolon 跨浏览器复制到粘贴板Zero Clipboard
    Zero Clipboard的实现原理 Zero Clipboard 利用透明的Flash让其漂浮在复制按钮之上，这样其实点击的不是按钮而是 Flash ，这样将需要的内容传入Flash，再通过Flash的复制功能把传入的内容复制到剪贴板。 Zero Clipboard的安装方法 首先需要下载 Zero Clipboard的压缩包，解压后把文件夹中两个文件：ZeroClipboard.js
  • 单例模式 cuishikuan 单例模式
    第一种（懒汉，线程不安全）： public class Singleton {   2     private static Singleton instance;   3     pri
  • spring+websocket的使用 dalan_123
    一、spring配置文件 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"    xmlns:xsi="http://www.w3.or
  • 细节问题：ZEROFILL的用法范围。 dcj3sjt126com mysql
    1、zerofill把月份中的一位数字比如1，2，3等加前导0 mysql> CREATE TABLE t1 (year YEAR(4), month INT(2) UNSIGNED ZEROFILL,    -> day
  • Android开发10——Activity的跳转与传值 dcj3sjt126com Android开发
    Activity跳转与传值，主要是通过Intent类，Intent的作用是激活组件和附带数据。   一、Activity跳转 方法一Intent intent = new Intent(A.this, B.class); startActivity(intent)   方法二Intent intent = new Intent();intent.setCla
  • jdbc 得到表结构、主键 eksliang jdbc 得到表结构、主键
    转自博客：http://blog.csdn.net/ocean1010/article/details/7266042 假设有个con DatabaseMetaData dbmd = con.getMetaData(); rs = dbmd.getColumns(con.getCatalog(), schema, tableName, null); rs.getSt
  • Android 应用程序开关GPS gqdy365 android
    要在应用程序中操作GPS开关需要权限： <uses-permission android:name="android.permission.WRITE_SECURE_SETTINGS" /> 但在配置文件中添加此权限之后会报错，无法再eclipse里面正常编译，怎么办？ 1、方法一：将项目放到Android源码中编译； 2、方法二：网上有人说cl
  • Windows上调试MapReduce zhiquanliu mapreduce
    1.下载hadoop2x-eclipse-plugin https://github.com/winghc/hadoop2x-eclipse-plugin.git 把 hadoop2.6.0-eclipse-plugin.jar 放到eclipse plugin 目录中。 2.下载 hadoop2.6_x64_.zip http://dl.iteye.com/topics/download/d2b
  • 如何看待一些知名博客推广软文的行为？ justjavac 博客
    本文来自我在知乎上的一个回答：http://www.zhihu.com/question/23431810/answer/24588621 互联网上的两种典型心态： 当初求种像条狗，如今撸完嫌人丑 当初搜贴像条犬，如今读完嫌人软 你为啥感觉不舒服呢？ 难道非得要作者把自己的劳动成果免费给你用，你才舒服？ 就如同 Google 关闭了 Gooled Reader，那是
  • sql优化总结 macroli sql
    为了是自己对sql优化有更好的原则性，在这里做一下总结，个人原则如有不对请多多指教。谢谢！   要知道一个简单的sql语句执行效率，就要有查看方式，一遍更好的进行优化。   一、简单的统计语句执行时间 declare @d datetime ---定义一个datetime的变量set @d=getdate() ---获取查询语句开始前的时间select user_id
  • Linux Oracle中常遇到的一些问题及命令总结 超声波 oraclelinux
    1.linux更改主机名   (1)#hostname oracledb　　　　临时修改主机名 (2) vi /etc/sysconfig/network 　　修改hostname (3) vi /etc/hosts　　　　　　　　修改IP对应的主机名   2.linux重启oracle实例及监听的各种方法 （注意操作的顺序应该是先监听，后数据库实例） &nbs
  • hive函数大全及使用示例 superlxw1234 hadoophive函数
      具体说明及示例参 见附件文档。     文档目录：   目录 一、关系运算： 4 1. 等值比较: = 4 2. 不等值比较: <> 4 3. 小于比较: < 4 4. 小于等于比较: <= 4 5. 大于比较: > 5 6. 大于等于比较: >= 5 7. 空值判断: IS NULL 5
  • Spring 4.2新特性-使用@Order调整配置类加载顺序 wiselyman spring 4
    4.1 @Order Spring 4.2 利用@Order控制配置类的加载顺序 4.2 演示 两个演示bean package com.wisely.spring4_2.order; public class Demo1Service { } package com.wisely.spring4_2.order; public class
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他