- 英伟达开源超强模型Nemotron-70B;OpenAI推出Windows版ChatGPT桌面客户端
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AI新闻英伟达开源超强模型Nemotron-70B摘要:英伟达近日开源了新型AI模型Nemotron-70B,迅速超越GPT-4o和Claude3.5Sonnet,成为AI社区的新宠。该模型在多项基准测试中表现优异,采用混合训练方法和人类反馈强化学习,模型权重已在HuggingFace发布。Niemotron-70B的开发基于Llama-3.1,且开源数据集加强其训练效果。分析指出,英伟达的策略是
- Hugging Face预训练GPT微调ChatGPT(微调入门!新手友好!)
y江江江江
机器学习大模型gptchatgpt
HuggingFace预训练GPT微调ChatGPT(微调入门!新手友好!)在实战中,⼤多数情况下都不需要从0开始训练模型,⽽是使⽤“⼤⼚”或者其他研究者开源的已经训练好的⼤模型。在各种⼤模型开源库中,最具代表性的就是HuggingFace。HuggingFace是⼀家专注于NLP领域的AI公司,开发了⼀个名为Transformers的开源库,该开源库拥有许多预训练后的深度学习模型,如BERT、G
- 探索 LangChain、Hugging Face、LM Studio 等 AI 应用工具
Alex程
langchain人工智能
目录1.LangChainv0.2简介安装概念指南简单试用(1)模型选择(2)基础操作(3)更多操作Runnable调用链的连接Runnable并行自定义函数RunnableLambda额外assign参数(4)langchain.js2.HuggingFace简介如何调用API3.LMStudio简介LMStudio服务器JavaScript/TypeScriptSDK4.Dify.AI简介安装
- Hugging Face 模型格式全解析:从 PyTorch 到 GGUF
mingo_敏
DeepLearningpytorch人工智能python
HuggingFace模型格式全解析:从PyTorch到GGUFHuggingFace生态支持多种模型格式,以满足不同场景下的存储、部署和推理需求。以下是主流格式的技术解析与演进脉络:1.PyTorch原生格式(.pt/.pth)特性:直接保存PyTorch的state_dict(模型参数)或完整模型(含结构)。兼容性强,与PyTorch训练/推理流程深度集成。文件体积较大,加载速度较慢,存在安全
- 使用LoRA微调LLaMA3
想胖的壮壮
深度学习人工智能
使用LoRA微调LLaMA3的案例案例概述在这个案例中,我们将使用LoRA微调LLaMA3模型,进行一个文本分类任务。我们将使用HuggingFace的Transformers库来完成这个过程。步骤一:环境搭建安装必要的Python包pipinstalltransformersdatasetstorch配置GPU环境确保你的环境中配置了CUDA和cuDNN,并验证GPU是否可用。importtor
- 基于ViT+milvus的以图搜图服务
国防科技苏东坡
分类算法pytorchmilvus
以图搜图服务简介服务流程介绍:将图片特征经过vit模型提取特征,保存到milvus库中,并存入对应的唯一id和身份标签,用于相似图片搜索;使用相似图片进行搜索,返回搜索到图片的身份标签和置信度。服务包括图片数据插入和图片相似搜索两部分。ViT(VisionTransformer)模型使用huggingface的ViT模型权重。https://huggingface.co/tttarun/visio
- 《零代码调用最强开源模型DeepSeek-Lite:15分钟实战案例解析》
煜bart
人工智能
一、突破性技术揭秘DeepSeek-Lite-16K作为当前中文开源模型的性能冠军,在CLUE评测中超越GPT-4的表现令人震惊。该模型采用独特的动态窗口技术,支持最大16ktokens的上下文处理能力,在智能客服、法律文书处理、医疗诊断等场景展现惊人潜力。##二、三步极速接入指南```python#实战代码片段(基于HuggingFace平台)fromtransformersimportAuto
- #PyCharm 2024.1新增功能
Dingdangr
pycharmidepython
PyCharm2024.1作为JetBrains专为Python开发者设计的集成开发环境(IDE)的最新版本,带来了众多令人兴奋的新增功能,旨在提升开发者的编程效率和体验。以下是对这些新增功能的详细解析:一、智能编码辅助HuggingFace模型和数据集文档预览PyCharm2024.1引入了HuggingFace模型和数据集的快速文档预览功能。开发者可以直接在PyCharm内部快速获取Huggi
- 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
- HuggingFace下载模型并导入Ollama指南
Repetion_Maxumim
embedding语言模型人工智能自然语言处理ai
此处以moka-ai/m3e-base模型下载为例。众所周知,HuggingFace仓库托管了诸多训练模型。DeepSeek官方也将完整满血版DeepSeek-R1:671B模型镜像托管在此仓库,但是目前国内无法直接从HugingFace下载。并且,一般为了快速部署,会选择Ollama这类管模型管理工具,类似Docker引擎一样,但是Ollama支持的模型镜像格式(如GGUF)HuggingFac
- 大模型LLM基于PEFT的LoRA微调详细步骤---第一篇:模型下载篇
素雪风华
大模型下载Huggingface魔搭社区transformer
模型下载:HuggingFace官网:https://huggingface.co/----需要VPN魔搭社区:https://modelscope.cn/home----国内映射,不需要VPN写在篇始:国内关注方法一即可。其余几种都需要VPN,而且在服务器下载的速度有限~~。下一篇:微调详细流程以及环境...方法一:魔搭(modelscope)下载#需要安装pipinstallmodelscop
- 大模型高效优化技术全景解析:微调、量化、剪枝、梯度裁剪与蒸馏
时光旅人01号
人工智能剪枝算法深度学习数据挖掘人工智能
目录微调(Fine-tuning)量化(Quantization)剪枝(Pruning)梯度裁剪(GradientClipping)知识蒸馏(KnowledgeDistillation)技术对比与协同策略总结与趋势1.微调(Fine-tuning)核心思想在预训练模型(如BERT、GPT)基础上,通过领域数据调整参数,适配下游任务。方法流程预训练模型加载:加载通用模型权重(如HuggingFace
- OSError: We couldn‘t connect to ‘https://huggingface.co‘ to load this file,
小李飞刀李寻欢
Notebookhuggingfacebert分类大模型
场景:训练bert-base-chinese下游任务:分类。在一个服务器可以用,但GPU只有一个卡,只能换一个服务器,换个服务器又要重装环境,但后者下载模型有问题,手动用git-lfs下载后指定位置报错:Traceback(mostrecentcalllast):/examples/pytorch/text-classification/run_glue.py",line622,inmain()/
- LLM Weekly(2025.03.03-03.09)
UnknownBody
LLMDailyLLMWeekly语言模型人工智能
网络新闻QwQ-32B:拥抱强化学习的力量。研究人员推出了QwQ-32B,这是一个拥有320亿参数的模型,它利用强化学习来提升推理能力。尽管参数较少,但通过整合类似智能体的推理和反馈机制,QwQ-32B的表现可与更大规模的模型相媲美。该模型可在HuggingFace平台上获取。**人工智能领域的先驱安德鲁·巴托(AndrewBarto)和理查德·萨顿(RichardSutton)因对强化学习的开创
- 完全自主化的AI代理不应被开发
无穷之路
AI人工智能
HuggingFace前不久发布了一篇论文,题目《FullyAutonomousAIAgentsShouldNotbeDeveloped》,论证了完全自主化的AI代理不应被开发。核心观点随着AI代理人的自主性增加,用户放弃的控制权越多,系统带来的风险就越大。认为不应该开发完全自主的人工智能代理,提出了多层次自主性(从低级到高级)的框架。人工智能代理的历史文中首先回顾了人工智能代理的历史和发展现状,
- DeepSeek大语言模型下几个常用术语
曲幽
AI计算机语言模型人工智能自然语言处理deepseekollamaai
昨天刷B站看到复旦赵斌老师说的一句话“科幻电影里在人脑中植入芯片或许在当下无法实现,但当下可以借助AI人工智能实现人类第二脑”(大概是这个意思)更多内容,可关注公众号“一名程序媛”,我们一起从0-1学编程基本概念AI人工智能NLP自然语言处理LLM大语言模型HuggingFace一个提供了丰富的预训练模型和工具库的平台网站Ollama开源的本地大语言模型运行框架,用来在本地部署调用大语言模型,如D
- selectdataset 发布2024最热门Top100数据集
数据集
遇见数据集索引了国内外的大部分网站。首页有最新的数据集推荐:GitHub、HuggingFace、arXiv这些热门站点,都属于日级别的更新。这个站点是从搜索引擎方面去监控最新的数据集,大家如果有关注某个一个特点领域或话题的更新,可以关注这个站点:遇见数据集-让每个数据集都被发现,让每一次遇见都有价值。遇见数据集,领先的千万级数据集搜索引擎,实时追踪全球数据集,助力把握数据要素市场。https:/
- AI 问答系统实战:用 Python + Flask + LLM 打造你的智能对话机器人!
Leaton Lee
人工智能pythonflask
开篇互动:你是否想拥属于自己的AI问答机器人?“你是否想过拥有一个可以随时为你解答问题、提供建议的AI助手?”随着大语言模型(LLM)的快速发展,打造一个智能问答系统已经成为可能!本文将手把手教你如何利用Python和Flask快速搭建一个属于自己的AI问答系统,并集成强大的语言模型(如OpenAI的GPT-3.5或HuggingFace的LLaMA)。无论是技术小白还是有一定经验的开发者,都能轻
- llama.cpp编译
1nv1s1ble
llama
llam.cpp编译1.下载&编译gitclonehttps://github.com/ggml-org/llama.cppcmake-S.-Bbuild2.下载模型验证#下载地址https://huggingface.co/filipealmeida/open-llama-7b-v2-open-instruct-GGUF/blob/main/ggml-model-Q4_0.gguf#验证./ll
- 如何对大模型进行微调?从原理到实战全解析
挣扎与觉醒中的技术人
人工智能外包转型集成学习chatgptgpt-3软件工程
随着大语言模型(LLM)的快速发展,微调(Fine-tuning)已成为将通用模型转化为垂直领域专家的核心技术。本文将从原理、方法到实战步骤,结合OpenAI、HuggingFace等平台的最佳实践,详解大模型微调全流程。文末附赠独家资料包,助你快速上手!一、什么是大模型微调?微调指在预训练大模型(如GPT-3.5、LLaMA)的基础上,使用特定领域的数据进行二次训练,使模型适应新任务或领域需求。
- 在Ubuntu系统下部署大语言模型
脱泥不tony
ubuntu语言模型linux人工智能大数据产品经理transformer
前言在Ubuntu系统下部署大语言模型,可以使用HuggingFace的Transformers库来加载和使用预训练的模型。以下是一个详细的步骤:1.安装环境依赖确保你已经安装了Python3和pip。可以使用以下命令安装它们:sudoapt-getupdatesudoapt-getinstall-ypython3python3-pip2.创建并激活虚拟环境(可选)为了隔离项目依赖,你可以创建一个
- 解密DeepSeek-R1模型微调实战:VIP专属技巧助你轻松掌握行业核心技术
竹木有心
人工智能
引言大模型微调已成为AI工程师的核心竞争力,但90%的学习者卡在以下痛点:❌开源数据集质量参差不齐❌实验环境搭建耗时易出错❌行业级调优方案闭源难获取CSDN大模型VIP专项计划针对上述问题,提供:✅金融/医疗/法律三大领域高质量微调数据集✅云端GPU实验环境即开即用✅行业头部企业实战案例库(附完整代码)一、基础篇:快速搭建微调环境(免费技巧)1.1使用HuggingFace标准流程fromtran
- 用双色球数据集微调后的大模型
qq_29790801
人工智能NLP
最近用Qwen/Qwen1.5-1.8B-Chat大模型来微调训练双色球2003001-2025011的数据集,实验测一下大模型出球的预测情况。使用输入期数看它的输出如:prompt="2025012"messages=[6,10,14,17,23,25,12}]有兴趣的朋友也可以下载玩玩魔塔社区下载模型地址:魔搭社区魔塔社区下载数据集地址:魔搭社区huggingface下载模型地址:https:
- 快速掌握EasyOCR应用实战指南
梦想画家
#python人工智能pythonpytorchEasyOCR
EasyOCR是一个开源的、支持多语言(28+种)和多文档格式(PDF/PNG/JPG/TIFF等)的OCR(光学字符识别)工具库,由HuggingFace团队维护。其目标是简化OCR的开发流程,提供易用、高性能的文本识别能力,适用于工业、教育、医疗等多个领域。EasyOCR核心组件解析1.特征提取(FeatureExtraction)技术模型:ResNet(残差网络)、VGG功能:将输入图像转换
- 4.2 Hugging Face狂揽40亿背后的开源变现密码:GitHub明星项目的黄金投资法则
少林码僧
开源github语言模型人工智能sentinel
HuggingFace狂揽40亿背后的开源变现密码:GitHub明星项目的黄金投资法则关键词:开源项目商业化、GitHub生态分析、AIAgent投资策略、开发者工具市场、技术产品价值评估1.开源项目商业化的黄金时代根据GitHub2023年度报告数据,全球开源项目已突破3.5亿个,企业级开源贡献量年增长率达34%。明星开源项目的商业化路径呈现明显特征:
- 使用 DeepSeek 训练属于自己写小说的模型
xinxiyinhe
DeepSeek人工智能python
如果你想使用DeepSeek训练一个专门用于写小说的模型,以下是详细的指导指南。DeepSeek是一个强大的深度学习框架,支持自然语言处理任务。我们将基于DeepSeek的API和工具,结合HuggingFace的Transformers库,完成模型的训练和部署。详细指南:使用DeepSeek训练写小说模型1.环境准备1.1安装必要的库确保你已经安装了以下Python库:pipinstalltor
- Qwen1.5-7B-实现RAG应用详细步骤
大数据追光猿
大模型数据库AI编程语言模型人工智能深度学习
1.准备工作1.1安装依赖确保你的环境中安装了以下工具和库:Python:建议使用Python3.8或更高版本。PyTorch:用于运行深度学习模型。Transformers:HuggingFace提供的库,支持加载和运行预训练模型。FAISS:用于向量检索的高效库。GPTQ支持库:如auto-gptq或gptqmodel。安装命令运行以下命令安装所需的Python包:pipinstalltorc
- 【Hugging Face】datasets 库:加载、处理和分享大规模数据集
彬彬侠
大模型datasetsHuggingFace
HuggingFaceDatasets库HuggingFace的datasets库是一个轻量级、高性能的库,用于加载、处理和分享大规模数据集,特别适用于自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)和语音任务。1.为什么使用Datasets?在深度学习中,处理大规模数据集通常面临以下挑战:数据集太大,无法一次性加载到内存不同任务的数据格式不统一数据预处理和转换较慢需要快速流式加载数据datasets库
- 三步部署阿里通义万相视频生成大模型【万相开源、喜大普奔】
坐望峰
机器学习语言模型计算机视觉
阿里巴巴于2025年2月25日晚宣布全面开源其视频生成大模型通义万相2.1(Wan),这一举措标志着中国AI开源生态的又一重大突破。通义万相的开源不仅加速了AI技术在视频创作、文化传播等领域的落地,也引发了关于AI生成内容伦理与质量的讨论。随着技术迭代,其应用可能扩展至实时内容生成、个性化创作等方向,进一步推动人机协作的边界。开发者可通过GitHub、HuggingFace、魔搭社区下载模型,体验
- 如何将hf-mirror.com作为vllm默认的下载源? conda如何移除虚拟环境?conda 如何复制一份虚拟环境?
几道之旅
Dify与Langflow智能体(Agent)知识库conda
前言上回咱说道,如果你没办法访问huggingface.co,则可以把modelscope作为vllm默认的下载源。但如果你非得用你用不了的huggingface.co呢?那你可以考虑将hf-mirror.com作为vllm默认的下载源。这里,hf-mirror.com和huggingface.co的效果是一样的。要将hf-mirror.com设为vLLM的默认下载源,可通过以下三种方式实现:全局
- 辗转相处求最大公约数
沐刃青蛟
C++漏洞
无言面对”江东父老“了,接触编程一年了,今天发现还不会辗转相除法求最大公约数。惭愧惭愧!
为此,总结一下以方便日后忘了好查找。
1.输入要比较的两个数a,b
忽略:2.比较大小(因为后面要的是大的数对小的数做%操作)
3.辗转相除(用循环不停的取余,如a%b,直至b=0)
4.最后的a为两数的最大公约数
&
- F5负载均衡会话保持技术及原理技术白皮书
bijian1013
F5负载均衡
一.什么是会话保持? 在大多数电子商务的应用系统或者需要进行用户身份认证的在线系统中,一个客户与服务器经常经过好几次的交互过程才能完成一笔交易或者是一个请求的完成。由于这几次交互过程是密切相关的,服务器在进行这些交互过程的某一个交互步骤时,往往需要了解上一次交互过程的处理结果,或者上几步的交互过程结果,服务器进行下
- Object.equals方法:重载还是覆盖
Cwind
javagenericsoverrideoverload
本文译自StackOverflow上对此问题的讨论。
原问题链接
在阅读Joshua Bloch的《Effective Java(第二版)》第8条“覆盖equals时请遵守通用约定”时对如下论述有疑问:
“不要将equals声明中的Object对象替换为其他的类型。程序员编写出下面这样的equals方法并不鲜见,这会使程序员花上数个小时都搞不清它为什么不能正常工作:”
pu
- 初始线程
15700786134
暑假学习的第一课是讲线程,任务是是界面上的一条线运动起来。
既然是在界面上,那必定得先有一个界面,所以第一步就是,自己的类继承JAVA中的JFrame,在新建的类中写一个界面,代码如下:
public class ShapeFr
- Linux的tcpdump
被触发
tcpdump
用简单的话来定义tcpdump,就是:dump the traffic on a network,根据使用者的定义对网络上的数据包进行截获的包分析工具。 tcpdump可以将网络中传送的数据包的“头”完全截获下来提供分析。它支 持针对网络层、协议、主机、网络或端口的过滤,并提供and、or、not等逻辑语句来帮助你去掉无用的信息。
实用命令实例
默认启动
tcpdump
普通情况下,直
- 安卓程序listview优化后还是卡顿
肆无忌惮_
ListView
最近用eclipse开发一个安卓app,listview使用baseadapter,里面有一个ImageView和两个TextView。使用了Holder内部类进行优化了还是很卡顿。后来发现是图片资源的问题。把一张分辨率高的图片放在了drawable-mdpi文件夹下,当我在每个item中显示,他都要进行缩放,导致很卡顿。解决办法是把这个高分辨率图片放到drawable-xxhdpi下。
&nb
- 扩展easyUI tab控件,添加加载遮罩效果
知了ing
jquery
(function () {
$.extend($.fn.tabs.methods, {
//显示遮罩
loading: function (jq, msg) {
return jq.each(function () {
var panel = $(this).tabs(&
- gradle上传jar到nexus
矮蛋蛋
gradle
原文地址:
https://docs.gradle.org/current/userguide/maven_plugin.html
configurations {
deployerJars
}
dependencies {
deployerJars "org.apache.maven.wagon
- 千万条数据外网导入数据库的解决方案。
alleni123
sqlmysql
从某网上爬了数千万的数据,存在文本中。
然后要导入mysql数据库。
悲剧的是数据库和我存数据的服务器不在一个内网里面。。
ping了一下, 19ms的延迟。
于是下面的代码是没用的。
ps = con.prepareStatement(sql);
ps.setString(1, info.getYear())............;
ps.exec
- JAVA IO InputStreamReader和OutputStreamReader
百合不是茶
JAVA.io操作 字符流
这是第三篇关于java.io的文章了,从开始对io的不了解-->熟悉--->模糊,是这几天来对文件操作中最大的感受,本来自己认为的熟悉了的,刚刚在回想起前面学的好像又不是很清晰了,模糊对我现在或许是最好的鼓励 我会更加的去学 加油!:
JAVA的API提供了另外一种数据保存途径,使用字符流来保存的,字符流只能保存字符形式的流
字节流和字符的难点:a,怎么将读到的数据
- MO、MT解读
bijian1013
GSM
MO= Mobile originate,上行,即用户上发给SP的信息。MT= Mobile Terminate,下行,即SP端下发给用户的信息;
上行:mo提交短信到短信中心下行:mt短信中心向特定的用户转发短信,你的短信是这样的,你所提交的短信,投递的地址是短信中心。短信中心收到你的短信后,存储转发,转发的时候就会根据你填写的接收方号码寻找路由,下发。在彩信领域是一样的道理。下行业务:由SP
- 五个JavaScript基础问题
bijian1013
JavaScriptcallapplythisHoisting
下面是五个关于前端相关的基础问题,但却很能体现JavaScript的基本功底。
问题1:Scope作用范围
考虑下面的代码:
(function() {
var a = b = 5;
})();
console.log(b);
什么会被打印在控制台上?
回答:
上面的代码会打印 5。
&nbs
- 【Thrift二】Thrift Hello World
bit1129
Hello world
本篇,不考虑细节问题和为什么,先照葫芦画瓢写一个Thrift版本的Hello World,了解Thrift RPC服务开发的基本流程
1. 在Intellij中创建一个Maven模块,加入对Thrift的依赖,同时还要加上slf4j依赖,如果不加slf4j依赖,在后面启动Thrift Server时会报错
<dependency>
- 【Avro一】Avro入门
bit1129
入门
本文的目的主要是总结下基于Avro Schema代码生成,然后进行序列化和反序列化开发的基本流程。需要指出的是,Avro并不要求一定得根据Schema文件生成代码,这对于动态类型语言很有用。
1. 添加Maven依赖
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<proj
- 安装nginx+ngx_lua支持WAF防护功能
ronin47
需要的软件:LuaJIT-2.0.0.tar.gz nginx-1.4.4.tar.gz &nb
- java-5.查找最小的K个元素-使用最大堆
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class MinKElement {
/**
* 5.最小的K个元素
* I would like to use MaxHeap.
* using QuickSort is also OK
*/
public static void
- TCP的TIME-WAIT
bylijinnan
socket
原文连接:
http://vincent.bernat.im/en/blog/2014-tcp-time-wait-state-linux.html
以下为对原文的阅读笔记
说明:
主动关闭的一方称为local end,被动关闭的一方称为remote end
本地IP、本地端口、远端IP、远端端口这一“四元组”称为quadruplet,也称为socket
1、TIME_WA
- jquery ajax 序列化表单
coder_xpf
Jquery ajax 序列化
checkbox 如果不设定值,默认选中值为on;设定值之后,选中则为设定的值
<input type="checkbox" name="favor" id="favor" checked="checked"/>
$("#favor&quo
- Apache集群乱码和最高并发控制
cuisuqiang
apachetomcat并发集群乱码
都知道如果使用Http访问,那么在Connector中增加URIEncoding即可,其实使用AJP时也一样,增加useBodyEncodingForURI和URIEncoding即可。
最大连接数也是一样的,增加maxThreads属性即可,如下,配置如下:
<Connector maxThreads="300" port="8019" prot
- websocket
dalan_123
websocket
一、低延迟的客户端-服务器 和 服务器-客户端的连接
很多时候所谓的http的请求、响应的模式,都是客户端加载一个网页,直到用户在进行下一次点击的时候,什么都不会发生。并且所有的http的通信都是客户端控制的,这时候就需要用户的互动或定期轮训的,以便从服务器端加载新的数据。
通常采用的技术比如推送和comet(使用http长连接、无需安装浏览器安装插件的两种方式:基于ajax的长
- 菜鸟分析网络执法官
dcj3sjt126com
网络
最近在论坛上看到很多贴子在讨论网络执法官的问题。菜鸟我正好知道这回事情.人道"人之患好为人师" 手里忍不住,就写点东西吧. 我也很忙.又没有MM,又没有MONEY....晕倒有点跑题.
OK,闲话少说,切如正题. 要了解网络执法官的原理. 就要先了解局域网的通信的原理.
前面我们看到了.在以太网上传输的都是具有以太网头的数据包. 
- Android相对布局属性全集
dcj3sjt126com
android
RelativeLayout布局android:layout_marginTop="25dip" //顶部距离android:gravity="left" //空间布局位置android:layout_marginLeft="15dip //距离左边距
// 相对于给定ID控件android:layout_above 将该控件的底部置于给定ID的
- Tomcat内存设置详解
eksliang
jvmtomcattomcat内存设置
Java内存溢出详解
一、常见的Java内存溢出有以下三种:
1. java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space ----JVM Heap(堆)溢出JVM在启动的时候会自动设置JVM Heap的值,其初始空间(即-Xms)是物理内存的1/64,最大空间(-Xmx)不可超过物理内存。
可以利用JVM提
- Java6 JVM参数选项
greatwqs
javaHotSpotjvmjvm参数JVM Options
Java 6 JVM参数选项大全(中文版)
作者:Ken Wu
Email:
[email protected]
转载本文档请注明原文链接 http://kenwublog.com/docs/java6-jvm-options-chinese-edition.htm!
本文是基于最新的SUN官方文档Java SE 6 Hotspot VM Opt
- weblogic创建JMC
i5land
weblogicjms
进入 weblogic控制太
1.创建持久化存储
--Services--Persistant Stores--new--Create FileStores--name随便起--target默认--Directory写入在本机建立的文件夹的路径--ok
2.创建JMS服务器
--Services--Messaging--JMS Servers--new--name随便起--Pers
- 基于 DHT 网络的磁力链接和BT种子的搜索引擎架构
justjavac
DHT
上周开发了一个磁力链接和 BT 种子的搜索引擎 {Magnet & Torrent},本文简单介绍一下主要的系统功能和用到的技术。
系统包括几个独立的部分:
使用 Python 的 Scrapy 框架开发的网络爬虫,用来爬取磁力链接和种子;
使用 PHP CI 框架开发的简易网站;
搜索引擎目前直接使用的 MySQL,将来可以考虑使
- sql添加、删除表中的列
macroli
sql
添加没有默认值:alter table Test add BazaarType char(1)
有默认值的添加列:alter table Test add BazaarType char(1) default(0)
删除没有默认值的列:alter table Test drop COLUMN BazaarType
删除有默认值的列:先删除约束(默认值)alter table Test DRO
- PHP中二维数组的排序方法
abc123456789cba
排序二维数组PHP
<?php/*** @package BugFree* @version $Id: FunctionsMain.inc.php,v 1.32 2005/09/24 11:38:37 wwccss Exp $*** Sort an two-dimension array by some level
- hive优化之------控制hive任务中的map数和reduce数
superlxw1234
hivehive优化
一、 控制hive任务中的map数: 1. 通常情况下,作业会通过input的目录产生一个或者多个map任务。 主要的决定因素有: input的文件总个数,input的文件大小,集群设置的文件块大小(目前为128M, 可在hive中通过set dfs.block.size;命令查看到,该参数不能自定义修改);2. 
- Spring Boot 1.2.4 发布
wiselyman
spring boot
Spring Boot 1.2.4已于6.4日发布,repo.spring.io and Maven Central可以下载(推荐使用maven或者gradle构建下载)。
这是一个维护版本,包含了一些修复small number of fixes,建议所有的用户升级。
Spring Boot 1.3的第一个里程碑版本将在几天后发布,包含许多