- 大语言模型技术专栏(三):Attention机制——从RNN到Transformer的惊世一跃!
北海yy
大语言模型技术专栏语言模型rnntransformer
文章目录概要一、Attention机制:让AI学会「划重点」二、Attention机制的核心原理三、Self-Attention:Transformer的核心四、代码实战:用PyTorch实现Attention五、Attention的进化:从Transformer到GPT概要大家好,我是北海yy,继续带来大语言模型技术专栏的深度解析!在上一期《RNN语言模型——让AI真正「记住」上下文的秘密武器》
- 56、深度学习-自学之路-自己搭建深度学习框架-17、关于为什么LSTM可以解决RNN的梯度爆炸和梯度消失的问题的解析。
小宇爱
深度学习-自学之路深度学习rnnlstm
我的话太苍白,你们可以去哔哩哔哩上搜索一个"大白话讲解LSTM长短期记忆网络如何缓解梯度消失,手把手公式推导反向传播”不仅仅解释了为什么,还把公式的推导也给了出来。讲的已经非常好了。还可以看一下他的专辑内容,其中有RNN,LSTM,GRU的详细解释。比我说的好。
- Transformer 代码剖析7 - 词元嵌入(TokenEmbedding) (pytorch实现)
lczdyx
Transformer代码剖析transformerpytorch深度学习人工智能python
一、类定义与继承关系剖析1.1代码结构图示神经网络基础模块词嵌入基类自定义词元嵌入构造函数定义基类初始化词汇量参数维度参数填充标识参数1.2代码实现精讲"""@author:Hyunwoong@when:2019-10-22@homepage:https://github.com/gusdnd852"""fromtorchimportnnclassTokenEmbedding(nn.Embeddi
- 卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)详细解释(带示例)
浪九天
人工智能理论人工智能神经网络深度学习机器学习
目录卷积神经网络示例Python案例代码解释卷积神经网络概述:卷积神经网络是一种专门为处理具有网格结构数据(如图像、音频)而设计的深度学习模型。它通过卷积层、池化层和全连接层等组件,自动提取数据的特征,大大减少了模型的参数数量,降低计算量,同时提高了模型的泛化能力。主要组件卷积层:是CNN的核心组件,由多个卷积核组成。卷积核在数据上滑动,通过卷积操作提取数据的局部特征。卷积操作是将卷积核与数据的局
- 北京大学:2本手册,拓展AI应用深度与广度
2501_90766876
pdf
《DeepSeek与AIGC应用》对DeepSeek-R1进行了详细解读,包括其技术特性、发展历程、应用场景以及在AIGC(人工智能生成内容)领域的定位。深入剖析DeepSeek-R1在复杂逻辑推理、数学和编程任务中的优异表现,揭示其在推理密集型任务、教育、科研、知识应用和文档分析等领域的独特优势,为AIGC领域的从业者和爱好者提供了深入了解DeepSeek的窗口。《DeepSeek提示词工程和落
- 如何学习训练大模型——100条建议(附详细说明)_如何训练自己的大模型_大模型如何训练
大耳朵爱学习
人工智能语言模型产品经理大模型AI大模型
摘要:通过深入了解本文中的这些细节,并在实际项目中应用相关知识,将能够更好地理解和利用大模型的潜力,不仅在学术研究中,也在工程实践中。通过不断探索新方法、参与项目和保持热情,并将其应用于各种领域,从自然语言处理到计算机视觉和自动驾驶。通过不断学习、实践和探索,可以不断提升自己在深度学习领域的技能和洞察力,同时也能为社会和行业带来创新和改进。从小规模的项目和模型开始,逐渐迭代和扩展到更大的模型,逐步
- 聊一聊 IM 要如何提升用户体验?
后端java
IM系列imdoc实时通讯文档仓库聊一聊IM是什么?聊一聊IM即时通讯系统聊一聊IM要如何设计?聊一聊IM要如何设计功能模块?聊一聊IM要如何进行架构设计?聊一聊IM要如何进行技术选型?聊一聊IM要如何保证安全性?聊一聊IM要如何保证扩展性?聊一聊IM要如何实现运维与监控?聊一聊IM要如何提升用户体验?聊一聊IM要如何进行测试与部署?聊一聊IM要如何编写文档+技术支持?聊一聊IM要如何打造差异化?
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- Transformer模型详解
Yuki-^_^
Transformer模型详解人工智能transformer深度学习人工智能
导读Transformer在许多的人工智能领域,如自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)、计算机视觉(ComputerVision,CV)和语音处理(SpeechProcessing,SP)取得了巨大的成功。因此,自然而然的也吸引了许多工业界和学术界的研究人员的兴趣。到目前为止,已经提出了大量基于Transformer的相关工作和综述。本文基于邱锡鹏[1]老师近
- AIGC从入门到实战:探秘:ChatGPT 到底是什么
AI天才研究院
计算AI大模型企业级应用开发实战ChatGPT计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍1.1人工智能的浪潮近年来,人工智能(AI)发展迅猛,其应用已深入到各个领域,从自动驾驶汽车到智能家居,再到医疗诊断,AI正在改变我们的生活方式。其中,自然语言处理(NLP)作为AI的重要分支,近年来取得了显著进展,而AIGC(AI-GeneratedContent)正是NLP领域的一颗璀璨明珠。1.2AIGC的兴起AIGC指的是利用AI技术自动生成内容,包括文本、图像、音频、视频等。
- DeepSeek在地铁应急响应与处理中的具体实现方案,包括技术架构、功能实现和代码示例:
人工智能专属驿站
架构计算机视觉
以下是关于DeepSeek在地铁应急响应与处理中的具体实现方案,包括技术架构、功能实现和代码示例:1.事件检测与预警技术实现:视频监控与传感器数据融合:利用地铁站内的视频监控系统和传感器(如烟雾传感器、压力传感器)实时采集数据。通过深度学习算法(如目标检测和行为识别)对视频流进行分析,结合传感器数据,快速识别突发事件。自动警报触发:一旦检测到异常事件(如火灾、拥挤踩踏),系统立即通过预设的警报机制
- Transformer架构深度研究报告(二、分层原理)
jiaojieran
transformer深度学习人工智能
一、Transformer不同层作用剖析1.1低层作用在Transformer架构中,低层(1-3层)主要承担着局部语法建模的关键任务,其对语言基础结构的理解和处理为后续高层语义分析奠定了坚实基础。在词性标注(POStagging)任务中,低层通过对相邻词之间关系的细致捕捉,能够精准判断每个词的词性。例如在句子“Thedogrunsfast”中,对于“runs”这个词,低层模型会关注其与相邻词“d
- 使用深度学习模型U-Net进行训练基于哨兵2的作物分割数据集。PyTorch框架为例,如何构建和训练U-Net模型来完成基于哨兵2的作物分割检测
计算机C9硕士_算法工程师
分割数据深度学习pytorch人工智能
使用深度学习模型如U-Net进行训练基于哨兵2的作物分割。PyTorch框架为例,如何构建和训练U-Net模型来完成基于哨兵2的作物分割检测基于哨兵2的作物分割,共18种作物类型(背景,草地,软冬小麦,玉米,冬季大麦,冬季油菜,春季大麦,向日葵,葡萄藤,甜菜,冬季小黑麦,冬季硬质小麦,水果、蔬菜、花卉,土豆,豆科饲料,大豆,果园,混合谷物,高粱),38到61个不同时间段同一位置10通道多光谱图像,
- C# 牵手DeepSeek:打造本地AI超能力
步、步、为营
c#人工智能开发语言
一、引言在人工智能飞速发展的当下,大语言模型如DeepSeek正掀起新一轮的技术变革浪潮,为自然语言处理领域带来了诸多创新应用。随着数据隐私和安全意识的提升,以及对模型部署灵活性的追求,本地部署DeepSeek成为众多开发者和企业关注的焦点。对于C#开发者而言,将DeepSeek模型本地部署并集成到C#项目中,不仅能充分发挥C#语言在Windows平台开发的优势,还能实现高度定制化的人工智能应用,
- Windows 11 新增功能全解析:特性、使用与注意事项
xueyunshengling
微软精华知识宝箱微软合作伙伴计划windows系统功能Win11Windows11新增功能
自Windows11发布以来,其一系列令人耳目一新的新增功能便吸引了众多用户的目光。相较于以往的Windows版本,Windows11在界面设计、性能优化以及功能拓展等方面均实现了重大变革。今天,就让我们一同深入探究Windows11的新增功能,详细了解它们的特性、使用方法以及使用过程中需要留意的事项。一、焕然一新的开始菜单与任务栏(一)功能特性居中布局设计:Windows11的开始菜单和任务栏默
- 1.7 Kaggle大白话:Eedi竞赛Transformer框架解决方案07-调用AI模型输出结果
AI量金术师
Kaggle竞赛人工智能transformer深度学习python算法
目录0.本栏目竞赛汇总表1.本文主旨2.调用AI模型输出结果架构3.模型准备3.1代码实现3.2大白话模型准备4.数据处理4.1代码实现4.2大白话数据处理5.特征提取5.1代码实现5.2大白话特征提取6.相似度匹配6.1代码实现6.2大白话相似度匹配7.系列总结7.1章节回顾7.2竞赛排名7.3其他优秀项目(皆为竞赛金牌)0.本栏目竞赛汇总表Kaggle竞赛汇总1.本文主旨大白话:上一篇文章中,
- 自然语言处理:初识自然语言处理
梦丶晓羽
自然语言处理人工智能
介绍大家好,博主又来给大家分享知识了。从这次开始,博主给大家分享自然语言处理这个领域的内容。这也是博主非常感兴趣的研究领域。最开始,博主计划在自然语言处理系列的第一篇博文中,和大家聊聊文本规范化这个话题。毕竟在自然语言处理领域里,文本规范化是一项基础且重要的工作,它能让原始文本变得更整齐有序,便于后续的处理分析。但转念一想,对于刚接触自然语言处理的小伙伴们来说,对于自然语言处理肯定会有些陌生。要是
- 自然语言处理:文本规范化
梦丶晓羽
python自然语言处理人工智能NLTKBPE
介绍大家好!很高兴又能在这儿和大家分享自然语言处理相关的知识了。在上一篇发布于自然语言处理:初识自然语言处理-CSDN博客为大家初步介绍了自然语言处理的基本概念。而这次,我将进一步深入这个领域,和大家聊聊自然语言处理中一个关键的基础环节:文本规范化。好了,我们直接进入正题。文本规范化概念自然语言处理中的文本规范化,是指对原始文本进行一系列处理操作,使其具有统一、标准的格式和表达形式,以提高后续自然
- matlab连接散射点,使用小波散射做信号分类
死月絲卡蕾特
matlab连接散射点
在时间序列信号的深度学习第二部分,我们将介绍一下怎样使用小波散射做信号分类。本视频将分为两部分。第一部分中我们已经简单介绍一下深度学习,包括它的概念和工作流程等。并且我们演示了如何用时频变换,和基于卷积神经网络的迁移学习来做心电图信号的分类。第二部分中我们将首先介绍什么是小波散射,之后将聚焦在怎样使用小波散射技术也就是不变散射卷积网络做自动特征提取,和使用长短期记忆网络也就是LSTM(LongSh
- 周志华机器学习西瓜书 第五章 神经网络-学习笔记(超详细)
Sodas(填坑中....)
周志华西瓜书——详细笔记附例题图解机器学习神经网络学习人工智能数据挖掘算法
在机器学习中,神经网络一般指的是"神经网络学习",是机器学习与神经网络两个学科的交叉部分。所谓神经网络,目前用的最广泛的一个定义是"神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络,它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体做出交互反应"。神经网络是一门重要的机器学习技术。它是目前最为火热的研究方向--深度学习的基础。学习神经网络不仅可以让你掌握一门强大的机器学习方法,同时也可以更好地帮助
- 【RocketMQ 存储】ConsumeQueue 刷盘服务 FlushConsumeQueueService
月幻星影
RocketMQ源码分析rocketmqjavaConsumeQueue刷盘
文章目录1.前言2.为什么ConsumeQueue没有提交服务3.FlushConsumeQueueService刷盘服务3.1参数3.2run方法3.3doFlush方法刷盘3.4ConsumeQueue#flush刷盘3.5MappedFileQueue#flush4.小结本文章基于RocketMQ4.9.31.前言RocketMQ存储部分系列文章:【RocketMQ存储】-RocketMQ存
- 注意力机制:让机器学会“挑重点”
人工智能计算机视觉
注意力机制:让机器学会“挑重点”前言在日常生活中,我们总是无意识地选择性地关注某些信息,而忽略其他部分。比如,听音乐时,我们可能会更关注旋律或歌词;阅读文章时,我们会优先留意标题和核心观点。这种“选择性关注”的能力,正是注意力机制的核心思想。而在人工智能领域,注意力机制则是一种让机器在处理大量数据时,能够自动识别并聚焦于关键信息的技术。注意力机制的工作原理注意力机制的工作流程可以简化为三个主要步骤
- 我在成都教人用Flutter写TDD(下)——Flutter中的TDD
fluttertdd敏捷开发
哈喽,我是老刘书接上文,去成都帮助一家公司搭建基于Flutter的TDD开发流程。背景是客户接到来自欧洲的Flutter开发项目,要求开发流程使用TDD。老刘自己直接或者间接接触过的要求采用TDD或者敏捷开发的客户都是欧美客户。为啥欧美开发者对TDD或者敏捷开发的认可度这么高?老刘在这个系列的第一篇文章里结合自己两次敏捷开发的实践做了分析。感兴趣的同学可以看这里:我在成都教人用Flutter写TD
- Matlab 大量接单
matlabgoodboy
matlab开发语言
分享一个matlab接私活、兼职的平台1、技术方向满足任一即可2、技术要求3、最后技术方向满足即可MATLAB:熟练掌握MATLAB编程语言,能够使用MATLAB进行数据处理、机器学习和深度学习等相关工作。机器学习、深度学习、强化学习、仿真、复现、算法、神经网络、建模、图像识别、数据挖掘、数据获取、爬虫、数据分析、目标检测、算法创新、因子分析、相关分析、方差分析、判别分析、方程分析、线性回归、中介
- AI数据分析:用DeepSeek做数据清洗
atbigapp.com
数据分析大模型应用AI工具人工智能数据分析数据挖掘deepseekprompt
在当今数据驱动的时代,数据分析已成为企业和个人决策的重要工具。随着人工智能技术的快速发展,AI驱动的数据分析工具正在改变我们处理和分析数据的方式。本文将着重介绍如何使用DeepSeek进行数据清洗。数据清洗是数据分析的基础,其目的是确保数据的准确性、完整性和一致性。常见的数据问题包括:缺失值:数据中的某些字段为空。重复值:数据中存在重复记录。异常值:数据中存在明显偏离正常范围的数值。不一致性:数据
- 如何制定项目管理考核指标
项目管理
项目管理考核指标的制定主要包括目标明确、数据可量化、反馈及时、激励合理四个方面。项目管理考核指标包括目标设定、过程监控、结果评估、持续改进。其中,目标设定是项目管理考核指标的基础,它为整个项目提供明确方向和衡量标准。本文将详细阐述如何制定项目管理考核指标,从理论到实践,为企业构建科学、全面的考核体系提供指导。一、项目管理考核指标的基本概念项目管理考核指标是用以衡量项目管理活动有效性的一系列定量和定
- 百度搜索语法
羊羊一洋
百度
百度搜索作为中国最大的搜索引擎,其搜索语法与谷歌搜索类似,但也有一些特有的功能。以下是一些基本的百度搜索语法:1.双引号(`""`):用来搜索精确的短语或句子。例如,搜索`"人工智能"`会找到包含完整短语"人工智能"的结果。2.减号(-):用来排除搜索结果中的特定词汇。例如,搜索`手机-iphone`会找到包含"手机"但不包含"iphone"的结果。3.加号(+):用来确保搜索结果中包含特定的词汇
- 前端系列之:设计模式
程序员SKY
前端前端
什么是设计模式?设计模式,其实就是一种可以在多处地方重复使用的代码设计方案,只是不同的设计模式所能应用的场景有所不同。通过这种设计模式可以帮助我们提高代码的可读性、可维护性与可扩展性。前端的设计模式又分为三个大类型,分别是创建型、结构型和行为型,针对这三个大类型,又会有很多种不同的设计模式。创建型主要用于对象的创建过程,比如对象的创建、初始化等,它隐藏了对象创建的具体细节,从而解耦客户端和对象的创
- 区分单片机RAM、ROM、Flash
Amazinqc
单片机
最近搞毕设,又一次接触到51单片机系列了,但是由于之前学习单片机的时间过去的有点久,我对单片机的有些硬件知识记得有点模糊了,现在重新翻旧账出来复习复习。单片机的RAM,学名叫随机存储器,就是一个可读可写而且速度还比较快的存储器,缺点是断电数据会丢失,在单片机中用作程序运行时所产生的中间变量的数据存储器。ROM,只读存储器,从名字就可以看出ROM生产完成后就不能再写数据,只能读取数据。后来技术发展,
- 如何在VSCode中使用OpenAI
WeiLai1112
DeepSeekvscodeide编辑器
如何在VSCode中使用OpenAI:从集成到应用场景详解人工智能(AI)正在改变软件开发的方式,而OpenAI提供的强大模型可以帮助开发者提升编码效率、优化工作流并自动化繁琐任务。本文将详细介绍如何在VSCode(VisualStudioCode)中使用OpenAI,集成后可以做哪些事情,以及如何充分发挥OpenAI的能力来提高生产力。1.在VSCode中使用OpenAI,可以做什么?将Open
- 解读Servlet原理篇二---GenericServlet与HttpServlet
周凡杨
javaHttpServlet源理GenericService源码
在上一篇《解读Servlet原理篇一》中提到,要实现javax.servlet.Servlet接口(即写自己的Servlet应用),你可以写一个继承自javax.servlet.GenericServletr的generic Servlet ,也可以写一个继承自java.servlet.http.HttpServlet的HTTP Servlet(这就是为什么我们自定义的Servlet通常是exte
- MySQL性能优化
bijian1013
数据库mysql
性能优化是通过某些有效的方法来提高MySQL的运行速度,减少占用的磁盘空间。性能优化包含很多方面,例如优化查询速度,优化更新速度和优化MySQL服务器等。本文介绍方法的主要有:
a.优化查询
b.优化数据库结构
- ThreadPool定时重试
dai_lm
javaThreadPoolthreadtimertimertask
项目需要当某事件触发时,执行http请求任务,失败时需要有重试机制,并根据失败次数的增加,重试间隔也相应增加,任务可能并发。
由于是耗时任务,首先考虑的就是用线程来实现,并且为了节约资源,因而选择线程池。
为了解决不定间隔的重试,选择Timer和TimerTask来完成
package threadpool;
public class ThreadPoolTest {
- Oracle 查看数据库的连接情况
周凡杨
sqloracle 连接
首先要说的是,不同版本数据库提供的系统表会有不同,你可以根据数据字典查看该版本数据库所提供的表。
select * from dict where table_name like '%SESSION%';
就可以查出一些表,然后根据这些表就可以获得会话信息
select sid,serial#,status,username,schemaname,osuser,terminal,ma
- 类的继承
朱辉辉33
java
类的继承可以提高代码的重用行,减少冗余代码;还能提高代码的扩展性。Java继承的关键字是extends
格式:public class 类名(子类)extends 类名(父类){ }
子类可以继承到父类所有的属性和普通方法,但不能继承构造方法。且子类可以直接使用父类的public和
protected属性,但要使用private属性仍需通过调用。
子类的方法可以重写,但必须和父类的返回值类
- android 悬浮窗特效
肆无忌惮_
android
最近在开发项目的时候需要做一个悬浮层的动画,类似于支付宝掉钱动画。但是区别在于,需求是浮出一个窗口,之后边缩放边位移至屏幕右下角标签处。效果图如下:
一开始考虑用自定义View来做。后来发现开线程让其移动很卡,ListView+动画也没法精确定位到目标点。
后来想利用Dialog的dismiss动画来完成。
自定义一个Dialog后,在styl
- hadoop伪分布式搭建
林鹤霄
hadoop
要修改4个文件 1: vim hadoop-env.sh 第九行 2: vim core-site.xml <configuration> &n
- gdb调试命令
aigo
gdb
原文:http://blog.csdn.net/hanchaoman/article/details/5517362
一、GDB常用命令简介
r run 运行.程序还没有运行前使用 c cuntinue 
- Socket编程的HelloWorld实例
alleni123
socket
public class Client
{
public static void main(String[] args)
{
Client c=new Client();
c.receiveMessage();
}
public void receiveMessage(){
Socket s=null;
BufferedRea
- 线程同步和异步
百合不是茶
线程同步异步
多线程和同步 : 如进程、线程同步,可理解为进程或线程A和B一块配合,A执行到一定程度时要依靠B的某个结果,于是停下来,示意B运行;B依言执行,再将结果给A;A再继续操作。 所谓同步,就是在发出一个功能调用时,在没有得到结果之前,该调用就不返回,同时其它线程也不能调用这个方法
多线程和异步:多线程可以做不同的事情,涉及到线程通知
&
- JSP中文乱码分析
bijian1013
javajsp中文乱码
在JSP的开发过程中,经常出现中文乱码的问题。
首先了解一下Java中文问题的由来:
Java的内核和class文件是基于unicode的,这使Java程序具有良好的跨平台性,但也带来了一些中文乱码问题的麻烦。原因主要有两方面,
- js实现页面跳转重定向的几种方式
bijian1013
JavaScript重定向
js实现页面跳转重定向有如下几种方式:
一.window.location.href
<script language="javascript"type="text/javascript">
window.location.href="http://www.baidu.c
- 【Struts2三】Struts2 Action转发类型
bit1129
struts2
在【Struts2一】 Struts Hello World http://bit1129.iteye.com/blog/2109365中配置了一个简单的Action,配置如下
<!DOCTYPE struts PUBLIC
"-//Apache Software Foundation//DTD Struts Configurat
- 【HBase十一】Java API操作HBase
bit1129
hbase
Admin类的主要方法注释:
1. 创建表
/**
* Creates a new table. Synchronous operation.
*
* @param desc table descriptor for table
* @throws IllegalArgumentException if the table name is res
- nginx gzip
ronin47
nginx gzip
Nginx GZip 压缩
Nginx GZip 模块文档详见:http://wiki.nginx.org/HttpGzipModule
常用配置片段如下:
gzip on; gzip_comp_level 2; # 压缩比例,比例越大,压缩时间越长。默认是1 gzip_types text/css text/javascript; # 哪些文件可以被压缩 gzip_disable &q
- java-7.微软亚院之编程判断俩个链表是否相交 给出俩个单向链表的头指针,比如 h1 , h2 ,判断这俩个链表是否相交
bylijinnan
java
public class LinkListTest {
/**
* we deal with two main missions:
*
* A.
* 1.we create two joined-List(both have no loop)
* 2.whether list1 and list2 join
* 3.print the join
- Spring源码学习-JdbcTemplate batchUpdate批量操作
bylijinnan
javaspring
Spring JdbcTemplate的batch操作最后还是利用了JDBC提供的方法,Spring只是做了一下改造和封装
JDBC的batch操作:
String sql = "INSERT INTO CUSTOMER " +
"(CUST_ID, NAME, AGE) VALUES (?, ?, ?)";
- [JWFD开源工作流]大规模拓扑矩阵存储结构最新进展
comsci
工作流
生成和创建类已经完成,构造一个100万个元素的矩阵模型,存储空间只有11M大,请大家参考我在博客园上面的文档"构造下一代工作流存储结构的尝试",更加相信的设计和代码将陆续推出.........
竞争对手的能力也很强.......,我相信..你们一定能够先于我们推出大规模拓扑扫描和分析系统的....
- base64编码和url编码
cuityang
base64url
import java.io.BufferedReader;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;
import java.io.PrintWriter;
import java.io.StringWriter;
import java.io.UnsupportedEncodingException;
- web应用集群Session保持
dalan_123
session
关于使用 memcached 或redis 存储 session ,以及使用 terracotta 服务器共享。建议使用 redis,不仅仅因为它可以将缓存的内容持久化,还因为它支持的单个对象比较大,而且数据类型丰富,不只是缓存 session,还可以做其他用途,一举几得啊。1、使用 filter 方法存储这种方法比较推荐,因为它的服务器使用范围比较多,不仅限于tomcat ,而且实现的原理比较简
- Yii 框架里数据库操作详解-[增加、查询、更新、删除的方法 'AR模式']
dcj3sjt126com
数据库
public function getMinLimit () { $sql = "..."; $result = yii::app()->db->createCo
- solr StatsComponent(聚合统计)
eksliang
solr聚合查询solr stats
StatsComponent
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2169134
http://eksliang.iteye.com/ 一、概述
Solr可以利用StatsComponent 实现数据库的聚合统计查询,也就是min、max、avg、count、sum的功能
二、参数
- 百度一道面试题
greemranqq
位运算百度面试寻找奇数算法bitmap 算法
那天看朋友提了一个百度面试的题目:怎么找出{1,1,2,3,3,4,4,4,5,5,5,5} 找出出现次数为奇数的数字.
我这里复制的是原话,当然顺序是不一定的,很多拿到题目第一反应就是用map,当然可以解决,但是效率不高。
还有人觉得应该用算法xxx,我是没想到用啥算法好...!
还有觉得应该先排序...
还有觉
- Spring之在开发中使用SpringJDBC
ihuning
spring
在实际开发中使用SpringJDBC有两种方式:
1. 在Dao中添加属性JdbcTemplate并用Spring注入;
JdbcTemplate类被设计成为线程安全的,所以可以在IOC 容器中声明它的单个实例,并将这个实例注入到所有的 DAO 实例中。JdbcTemplate也利用了Java 1.5 的特定(自动装箱,泛型,可变长度
- JSON API 1.0 核心开发者自述 | 你所不知道的那些技术细节
justjavac
json
2013年5月,Yehuda Katz 完成了JSON API(英文,中文) 技术规范的初稿。事情就发生在 RailsConf 之后,在那次会议上他和 Steve Klabnik 就 JSON 雏形的技术细节相聊甚欢。在沟通单一 Rails 服务器库—— ActiveModel::Serializers 和单一 JavaScript 客户端库——&
- 网站项目建设流程概述
macroli
工作
一.概念
网站项目管理就是根据特定的规范、在预算范围内、按时完成的网站开发任务。
二.需求分析
项目立项
我们接到客户的业务咨询,经过双方不断的接洽和了解,并通过基本的可行性讨论够,初步达成制作协议,这时就需要将项目立项。较好的做法是成立一个专门的项目小组,小组成员包括:项目经理,网页设计,程序员,测试员,编辑/文档等必须人员。项目实行项目经理制。
客户的需求说明书
第一步是需
- AngularJs 三目运算 表达式判断
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境众观千象AngularJS
事件回顾:由于需要修改同一个模板,里面包含2个不同的内容,第一个里面使用的时间差和第二个里面名称不一样,其他过滤器,内容都大同小异。希望杜绝If这样比较傻的来判断if-show or not,继续追究其源码。
var b = "{{",
a = "}}";
this.startSymbol = function(a) {
- Spark算子:统计RDD分区中的元素及数量
superlxw1234
sparkspark算子Spark RDD分区元素
关键字:Spark算子、Spark RDD分区、Spark RDD分区元素数量
Spark RDD是被分区的,在生成RDD时候,一般可以指定分区的数量,如果不指定分区数量,当RDD从集合创建时候,则默认为该程序所分配到的资源的CPU核数,如果是从HDFS文件创建,默认为文件的Block数。
可以利用RDD的mapPartitionsWithInd
- Spring 3.2.x将于2016年12月31日停止支持
wiselyman
Spring 3
Spring 团队公布在2016年12月31日停止对Spring Framework 3.2.x(包含tomcat 6.x)的支持。在此之前spring团队将持续发布3.2.x的维护版本。
请大家及时准备及时升级到Spring
- fis纯前端解决方案fis-pure
zccst
JavaScript
作者:zccst
FIS通过插件扩展可以完美的支持模块化的前端开发方案,我们通过FIS的二次封装能力,封装了一个功能完备的纯前端模块化方案pure。
1,fis-pure的安装
$ fis install -g fis-pure
$ pure -v
0.1.4
2,下载demo到本地
git clone https://github.com/hefangshi/f