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人工智能分类bert数据挖掘
使用BERT实现分类模型的完整训练流程BERT(BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers)是一种强大的预训练语言模型,在各种NLP任务中表现出色。下面我将详细梳理使用BERT实现文本分类模型的完整训练过程。1.准备工作1.1环境配置pipinstalltransformerstorchtensorflowpandassklearn1.2
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典孝赢麻崩乐急
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在Java的I/O模型中,NIO(Non-BlockingI/O,非阻塞I/O)是对BIO的重要改进。它为高并发场景提供了更高效的处理方式,在众多Java应用中发挥着关键作用。NIO模型的核心在于非阻塞和多路复用,其采用“一个线程处理多个连接”的模式,主要依靠通道(Channel)、缓冲区(Buffer)和选择器(Selector)这三个核心组件协同工作,每个核心组件的功能原理和功能如下:(1)通
- 边缘计算监控突围:Prometheus在5G MEC环境中的瘦身方案
作者:开源大模型智能运维FreeAiOps引言:5GMEC场景下的监控挑战与机遇随着5G多接入边缘计算(MEC)的普及,监控系统面临前所未有的挑战:资源碎片化:边缘节点通常部署在资源受限的硬件上(如ARM服务器、工业网关),CPU和内存容量仅为传统云服务器的1/5网络波动性:MEC设备常位于基站侧或工厂车间,面临高丢包率(5%-15%)和间歇性断网问题数据爆炸:单台MEC设备可能承载数百个物联网终
- 家庭服务具身智能机器人体系架构
硬件方面:差速移动机器人+六轴协作机械臂,软件方面选择ROS系统:底盘控制move_group,机械臂操纵MoveIt,大模型方面采用VLM+LLM:(1)视觉语言模型(VLM),用来实现环境理解与指令解析,候选模型为LLaVA和Qwen-VL。微调VLM需要2~4周,工作量主要是准备环境数据和标注期望输出。(2)大语言模型(LLM),用来实现任务分解与技能调用,候选工具有LangChain(任务
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一、前言在AI大模型百花齐放的时代,很多人都对新兴技术充满了热情,都想尝试一下。然而,实际上要入门AI技术的门槛非常高。除了需要高端设备,还需要面临复杂的部署和安装过程,这让很多人望而却步。在这样的背景下,Ollama的出现为广大开发者和爱好者提供了一条便捷的道路,极大地降低了应用机器学习的门槛。Ollama的优势在于其极致的简化。通过这个平台,用户可以轻松下载、运行和管理各种机器学习模型,而无需
- 阿里云大模型ACP认证模拟考试(五)
考试重要提示:答题开始即开始计时,中途不可暂停,如超时则自动提交。本次考试共计100道题目,试卷总分100分,通过考试的成绩为80分及以上。请务必在120分钟内完成交卷,由于考试过程不可暂停,请您提前规划好个人时间,若未能在规定时间内交卷,本次考试成绩将判定无效。在开始答题前,系统会进行严格的身份验证流程。届时,请您准备好身份证,拍摄并上传身份证的人像面照片,同时按照系统的指引,开启摄像头完成面部
- 【大模型记忆实战Demo】基于SpringAIAlibaba通过内存和Redis两种方式实现多轮记忆对话
Sao_E
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文章目录多轮对话记忆管理——基于Memory的对话记忆基于内存存储历史对话基于Redis存储历史对话多轮对话记忆管理——基于Memory的对话记忆SpringAIAlibaba共实现了三种方式:基于内存的方式基于jdbc(数据库)的方式基于redis的方式下文主要演示基于内存和redis的方式基于内存存储历史对话代码首先定义大模型的角色,一个旅游规划师设置增强拦截器接着接口传入prompt和cha
- 10分钟搞定 MinIO 单节点多磁盘部署!打造稳定高可用对象存储【二】
MinIO是一个**高性能、开源的对象存储系统**,主要用于存储非结构化数据(如图片、视频、文档、备份等),与AmazonS3完全兼容。它被广泛用于云原生应用、大数据分析、AI模型存储、容器平台(如Kubernetes)等场景。MinIO支持多种部署模式,其中:单节点单磁盘(Single-NodeSingle-Drive)模式适用于开发测试、小规模应用或资源受限的场景。它的部署简单,不依赖集群、分
- PD分离技术分析
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PD分离中的“PD”指的是大语言模型(LLM)推理过程中的两个核心阶段:Prefill(预填充)和Decode(解码)。这两个阶段在计算特性和资源需求上存在显著差异,分离部署可优化整体性能。以下是详细解析:一、PD的具体含义Prefill(预填充阶段)任务:处理用户输入的整个提示(Prompt),为所有Token生成初始的键值缓存(KVCache)和隐藏状态(HiddenStates)。特性:计算
- 大模型微调技术的详细解析及对比
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人工智能大数据
以下是四种主流大模型微调技术的详细解析及对比,结合技术原理、适用场景与性能表现进行说明:1.Full-tuning(全量微调)核心原理:加载预训练模型的所有参数,用特定任务数据(通常为指令-回答对)继续训练,更新全部权重。相当于对模型整体知识结构进行重构。操作流程:加载预训练模型;用任务数据集(如分类文本)和优化目标(如最小化误差)训练;所有参数参与梯度更新。优势:模型充分学习任务特征,效果通常最
- 大模型训练中的“训练阶段”(如Pre-training、SFT、RLHF等)与“微调技术”
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大模型训练中的“训练阶段”(如Pre-training、SFT、RLHF等)与“微调技术”(如Full-tuning、Freeze-tuning、LoRA、QLoRA)是两类不同维度的概念,二者共同构成模型优化的完整流程。以下是二者的关系解析及技术对照:一、训练阶段的核心流程与目标预训练(Pre-training)目标:在无标注通用数据(如互联网文本)上训练模型,学习语言、视觉等通用特征。微调技术
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在深度学习和机器学习中,Epoch(轮次或周期)是一个核心训练概念,指模型在整个训练数据集上完成一次完整遍历的过程。以下是关于Epoch的详细解析:一、核心定义基本含义Epoch表示模型将所有训练数据完整学习一次的过程。例如:若训练集有10,000个样本,则1个Epoch即模型用这10,000个样本训练一轮。与相关概念的关系Batch(批次):数据集被分割成的小组(如每批32个样本)。Iterat
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系列文章目录前言小伙伴们,今天我们将进入迭代器和生成器的使用,这俩个呢对我们处理信息的时候帮助是非常大的。对于我们的电脑将减轻负重,不至于内存的损耗过大。未来我们在训练模型处理数据时,会频繁的使用生成器。一,迭代器Iterator迭代器提供了一种惰性(lazyevaluation)获取数据的方法,使得我们能够逐步访问序列中的元素,而无需一次性加载所有数据。其主要优点包括节省内存、提高性能、支持自定
- 时序数据库在数据库领域的应用前景
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时序数据库在数据库领域的应用前景关键词:时序数据库、时间序列数据、物联网、监控系统、金融分析、大数据、实时分析摘要:本文深入探讨了时序数据库在现代数据管理中的关键作用和应用前景。我们将从时序数据的基本特性出发,分析时序数据库的核心架构和设计原理,比较主流时序数据库产品的技术特点,并通过实际案例展示其在物联网、金融科技、运维监控等领域的应用价值。文章还将提供时序数据库选型指南,探讨未来技术发展趋势,
- 时序数据库在数据库领域的行业应用
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时序数据库在数据库领域的行业应用关键词:时序数据库、数据库领域、行业应用、时间序列数据、实时分析摘要:本文深入探讨了时序数据库在数据库领域的行业应用。首先介绍了时序数据库的背景知识,包括其目的、适用读者、文档结构和相关术语。接着阐述了时序数据库的核心概念、架构和工作原理,通过Python代码详细讲解了核心算法。还介绍了相关的数学模型和公式,并举例说明。在项目实战部分,给出了开发环境搭建、源代码实现
- 数据库范式设计
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@[TOC]导语在日常工作中,我们都需要遵守一定的规范,比如签到大卡、审批流程等,这些规范虽然有一定等约束感觉,却是非常有必要等,这样可以保证正确性和严谨性,但有些情况下,约束反而会带来效率的下降,比如一个可以直接操作的任务,却需要审批才能执行。数据库的设计范式我们在设计关系型数据库模型的时候,需要对关系内部各个属性之间联系对合理化程度进行定义,这就有了不同等级的规范要求,这些规范要求被称为范式(
- 快手开源 Kwaipilot-AutoThink 思考模型,有效解决过度思考问题
新闻在专为防止数据泄露设计的挑战性基准测试LiveCodeBenchPro中,Kwaipilot-AutoThink位列所有开源模型榜首,甚至超越了Seed和o3-mini等强大的专有系统。介绍KAT(Kwaipilot-AutoThink)是一个开源大语言模型,通过学习何时生成显式思维链及何时直接作答,有效缓解过度思考问题。它的发展遵循简洁的两阶段训练流程:阶段核心思想关键技术成果1.预训练阶段
- 一文弄懂开源大型语言模型 (LLM) 应用程序开发平台--Dify
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Dify简介Dify是一个开源大型语言模型(LLM)应用程序开发平台,旨在弥合AI应用程序原型设计与生产部署之间的差距。本文为希望了解或扩展该平台的开发者和技术用户提供了Dify架构、组件和功能的技术概述。平台概述Dify提供端到端解决方案,通过可视化工具和API的组合,构建基于LLM的应用程序。其架构旨在支持AI应用程序开发的整个生命周期,包括模型集成、提示、知识管理、工作流编排和部署。主要特点
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参考:https://www.cnblogs.com/bjwu/p/8977141.html通常,在DataScience中,预处理数据有一个很关键的步骤就是数据的标准化。这里主要引用sklearn文档中的一些东西来说明,主要把各个标准化方法的应用场景以及优缺点总结概括,以来充当笔记。提升模型精度在机器学习算法的目标函数(例如SVM的RBF内核或线性模型的l1和l2正则化),许多学习算法中目标函数
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大家好,我是同学小张,持续学习C++进阶知识和AI大模型应用实战案例,持续分享,欢迎大家点赞+关注,共同学习和进步。本文来学习一下MetaGPT的一个实战案例-狼人杀游戏,该案例源码已经在MetaGPTGitHub开源代码中可以看到。上次我们拆解了该游戏的整体实现框架(【AIAgent教程】【MetaGPT】案例拆解:使用MetaGPT实现“狼人杀“游戏(1)-整体框架解析),本文我们从运行流程的
- 开源的大语言模型(LLM)应用开发平台Dify
概述Dify是一个开源的大语言模型(LLM)应用开发平台,结合了后端即服务(Backend-as-a-Service)和LLMOps的理念,旨在帮助开发者快速构建生产级的生成式AI应用。它通过直观的界面、强大的功能和灵活的部署方式,降低了AI应用开发的门槛,即使是非技术人员也能参与应用的定义和数据运营。本文档将指导您了解Dify的核心功能、安装部署、应用创建及常见使用场景。Dify简介Dify(D
- 车辆云端威胁情报共享系统的多维解析与发展路径
百态老人
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第一部分:内容本质提取原始内容描述了一个闭环网络安全体系:“车辆实时上传异常行为日志至安全运营中心(VSOC),云端通过机器学习分析攻击模式并下发全局防御策略”。其核心架构包含:数据采集层:车辆端持续收集异常行为日志数据,包含CAN总线通信模式、网络流量特征及驾驶行为数据传输层:通过V2X通信协议和OTA更新通道实现车云双向通信分析层:安全运营中心(VSOC)采用CNN-BiSRU等深度学习模型进
- 基于深度学习的语音识别:从音频信号到文本转录
Blossom.118
机器学习与人工智能深度学习语音识别音视频人工智能机器学习线性代数计算机视觉
前言语音识别(AutomaticSpeechRecognition,ASR)是人工智能领域中一个极具挑战性和应用前景的研究方向。它通过将语音信号转换为文本,为人们提供了更加自然和便捷的人机交互方式。近年来,深度学习技术在语音识别领域取得了显著进展,极大地提高了语音识别的准确率和鲁棒性。本文将详细介绍如何使用深度学习技术构建一个语音识别系统,从音频信号的预处理到模型的训练与部署。一、语音识别的基本概
- 阿里通义千问Qwen3深夜升级:架构革新+性能碾压
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AIAI新闻热点由AI辅助创作AI人工智能
(以下借助DeepSeek-R1&Grok3辅助整理)北京时间2025年7月22日凌晨,阿里云通义千问团队发布了Qwen3旗舰模型的最新更新——Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507-FP8。这一更新不仅在性能上实现了突破,还标志着开源大模型技术架构的重大进化。本报告基于官方发布信息、社区反馈以及相关分析,全面解读该更新的技术细节、性能表现、社区反应及未来展望。一、技术架构与战
- 大模型记忆灾难优化:分层存储架构与7B参数实战调优
AI咸鱼保护协会
架构人工智能AIgpu算力gpu
点击“AladdinEdu,同学们用得起的【H卡】算力平台”,H卡级别算力,按量计费,灵活弹性,顶级配置,学生专属优惠。大模型在处理长对话时遭遇的“健忘症”并非无解,智能分层存储架构正成为突破上下文限制的工程利刃。近年来,大型语言模型在文本生成、复杂推理等任务上展现出惊人能力,但其固定长度上下文窗口导致的“记忆灾难”日益凸显。当对话轮次或文档长度超出限制,关键信息被无情挤出,模型表现急剧下降——在
- 程序员管理与AIStarter开发:如何避免需求Bug,提升项目效率
ai_xiaogui
人工智能智能体国际化AI平台bug程序员管理AIStarter需求沟通避免BugAI模型一键部署教程
大家好,我是熊哥!今天聊聊程序员管理和AIStarter开发中的经验教训。创业公司项目常因需求不清出Bug,比如“管理员删管理员”这种低级错误,引发用户不满。熊哥亲测:程序员管理关键在于明确需求!通过整理需求文档、双向确认、开会逐条对齐,熊哥团队从Bug频发到第二个月问题骤减,AIStarter发布稳定。AIStarter专注AI模型部署(如Ollama),一键安装,免费为主,市场反馈超棒!总结:
- 过拟合、欠拟合及其解决方案;梯度消失、梯度爆炸;循环神经网络进阶
Ryan_sz1
1、过拟合、欠拟合及其解决方案过拟合、欠拟合机器学习或者训练深度神经网络的时候经常会出现欠拟合和过拟合这两个问题,但是,一开始我们的模型往往是欠拟合的,也正是因为如此才有了优化的空间,我们需要不断的调整算法来使得模型的表达能拿更强。但是优化到了一定程度就需要解决过拟合的问题了。也就是说欠拟合是模型表达能力不够,达不到很好的表达效果。而过拟合是在训练集的范围内表达能力过强,导致完全拟合了训练集。解决
- WEBRTC基本概念
starmier
1.AIMDAIMD英文全称:AdditiveIncreaseMultiplicativeDecrease。TCP/IP模型中,属于[运输层],为了解决[拥塞控制]的一个方法,即:加性增,乘性减,或者叫做“和式增加,积式减少”。示例:当TCP发送方感受到端到端路径无拥塞时就线性的增加其发送速度,当察觉到路径拥塞时就乘性减小其发送速度。TCP[拥塞控制]协议的线性增长阶段被称为避免拥塞。当TCP发送
- 什么是GPT-4T?
亿只小灿灿
人工智能GPT-4T
1.引言:GPT-4T概述GPT-4T是OpenAI开发的新一代多模态大型语言模型,在GPT-4的基础上增强了对表格数据、数学表达式和代码的处理能力。其核心创新在于Transformer架构的优化,使模型能够更高效地处理结构化数据与文本的融合任务。本文将深入探讨GPT-4T的技术原理、应用场景及代码实现。2.GPT-4T核心技术解析2.1多模态输入处理GPT-4T支持三种主要输入模态:自然语言文本
- 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