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老许的花开
matlab神经网络遥感反演
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ChatGPTpython人工智能语言模型深度学习数据分析chatgpt机器学习随机森林
目录第一章、2024大语言模型最新进展与ChatGPT各模型第二章、ChatGPT-4o提示词使用方法与高级技巧(最新加入思维链及逆向工程及GPTs)第三章、ChatGPT4-4o助力日常生活、学习与工作第四章、基于ChatGPT-4o课题申报、论文选题及实验方案设计第五章、基于ChatGPT-4o信息检索、总结分析、论文写作与投稿、专利idea构思与交底书的撰写第六章、ChatGPT-4o编程入
- Unet 改进:在encoder和decoder间加入TransformerBlock
听风吹等浪起
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目录1.TransformerBlock2.Unet改进3.完整代码Tips:融入模块后的网络经过测试,可以直接使用,设置好输入和输出的图片维度即可1.TransformerBlockTransformerBlock是Transformer模型架构的基本组件,广泛应用于机器翻译、文本摘要和情感分析等自然语言处理任务。TransformerBlock是一个由两个子组件组成的构建块:多头注意力机制和前
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BILLY BILLY
YOLOv8系列3d目标检测YOLO
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- 自然语言处理基础知识入门(四) Transformer模型整体最详解(self- attention机制,mask机制)
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人工智能自然语言处理word2vec
Word2Vec定义:Word2Vec是一种将单词转化为向量的技术,基于神经网络模型,它能够将单词的语义关系通过向量空间的距离和方向进行表示。通过Word2Vec,我们可以将单词从一个离散的符号转化为一个稠密的向量(一般是高维的),并且能够捕捉到单词之间的语义关系和相似性。历史来源:Word2Vec由TomasMikolov等人于2013年在谷歌提出,它迅速成为了词向量表示(wordembeddi
- (25-4-01)基于本地知识库的自动问答系统(LangChain+ChatGLM+ModelScope/Huggingface部署): 构建和部署对话系统(1)
码农三叔
《NLP算法实战》训练RAG多模态)langchainpython自然语言处理语言模型bert文心一言Huggingface
13.3.4构建和部署对话系统文件jina_serving.py定义了一个名为KnowledgeBasedChatLLM的类,用于初始化模型配置、加载文件、检索问题答案等操作。其中,LangChain是文件jina_serving.py中的一个重要组件,它通过将自然语言处理技术与信息检索技术相结合,实现了以下功能:模型管理与加载:通过init_model和reinit_model函数,实现了模型的
- 智能化Kubernetes管理:AI与ChatGPT提升运维效率的创新实践
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摘要随着云计算技术的飞速发展,Kubernetes(K8s)已成为企业进行容器化应用管理的标准平台。然而,Kubernetes集群的管理在复杂度、规模和资源优化等方面仍然面临巨大挑战。传统的Kubernetes运维方式往往依赖手动操作,导致效率低下,且容易产生人为错误。随着人工智能(AI)技术的成熟,特别是基于自然语言处理(NLP)的智能体如ChatGPT的出现,AI智能体能够在Kubernete
- 图像超分,提高图像分辨率的方法和工具
风暴之零
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图像超分是一种图像处理技术,旨在提高图像的分辨率,使其具有更高的清晰度和细节。这一技术通常用于图像重建、图像恢复、图像增强等领域,可以帮助我们更好地理解和利用图像信息。图像超分技术可以通过多种方法实现,包括插值算法、深度学习等。其中,深度学习的方法在近年来得到了广泛的关注和应用。基于深度学习的图像超分技术,可以利用深度神经网络学习图像的高频部分,从而提高了图像的分辨率和清晰度。总结:传统方法效果不
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【大模型应用开发动手做AIAgent】Plan-and-Solve策略的提出关键词:大模型,AIAgent,Plan-and-Solve,智能体,策略学习,强化学习,自然语言处理1.背景介绍随着人工智能技术的飞速发展,大模型(LargeLanguageModel,LLM)在自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)领域取得了显著的突破。大模型能够理解和生成自然语言,
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刚开始接触深度学习相关内容,在这儿做一个笔记:网址:https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleNLPpaddle-nlp是一个自然语言处理NLP方面的工具包(代码库)ERNIEERNIE是百度基于BERT改进的预训练大模型,结合了Transformer架构和知识增强机制。整体上可以分为预训练模型层和任务适配层,预训练模型层负责学习通用的语言知识和语义表示,任务适配层
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词嵌入(WordEmbedding)是一种将单词或短语映射到高维向量空间的技术,使其能够以数学方式表示单词之间的关系。词嵌入能够捕捉语义信息,使得相似的词在向量空间中具有相近的表示。常见词嵌入方法基于矩阵分解的方法LatentSemanticAnalysis(LSA)LatentDirichletAllocation(LDA)非负矩阵分解(NMF)基于神经网络的方法Word2Vec(Google提
- AIGC时代的Vue或React前端开发
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在AIGC(人工智能生成内容)时代,Vue开发正经历着深刻的变革。以下是对AIGC时代Vue开发的详细分析:一、AIGC技术对Vue开发的影响代码生成与自动化AIGC技术使得开发者能够借助智能工具快速生成和优化Vue代码。例如,通过自然语言处理模型(如ChatGPT),开发者可以描述组件的功能和样式需求,然后自动生成包含模板、脚本和样式的完整组件代码。这不仅大大提高了开发效率,还减少了人为错误的可
- DeepSeek大模型技术深度解析:揭开Transformer架构的神秘面纱
不一样的信息安全
网络杂烩AIDeepSeek
摘要DeepSeek大模型由北京深度求索人工智能基础技术研究有限公司开发,基于Transformer架构,具备卓越的自然语言理解和生成能力。该模型能够高效处理智能对话、文本生成和语义理解等复杂任务,标志着人工智能在自然语言处理领域的重大进展。关键词DeepSeek模型,Transformer架构,自然语言,智能对话,文本生成,语义理解一、DeepSeek大模型的架构解析1.1DeepSeek大模型
- 基于深度学习的大规模模型训练
SEU-WYL
深度学习dnn深度学习人工智能dnn
基于深度学习的大规模模型训练涉及训练具有数百万甚至数十亿参数的深度神经网络,以处理复杂的任务,如自然语言处理、计算机视觉和语音识别。以下是关于基于深度学习的大规模模型训练的详细介绍:1.背景和动机数据和模型规模增长:随着数据量和模型复杂度的增加,传统的单机或小规模集群训练难以满足需求。计算资源需求:大规模模型训练需要大量计算资源和存储,单一设备无法满足。任务复杂性:处理复杂任务(如GPT-3、BE
- 深度解读大语言模型中的Transformer架构
老三不说话、
transformer
一、Transformer的诞生背景传统的循环神经网络(RNN)和长短期记忆网络(LSTM)在处理自然语言时存在诸多局限性。RNN由于其递归的结构,在处理长序列时容易出现梯度消失和梯度爆炸的问题。这导致模型难以捕捉长距离的依赖关系,对于复杂的自然语言文本,无法有效地学习到上下文的关键信息。LSTM虽然在一定程度上缓解了梯度消失的问题,但依然存在梯度不稳定的情况。而且,RNN和LSTM在计算过程中,
- Transformer模型结构分析:Encoder、Decoder以及注意力机制详解
AI天才研究院
Python实战大数据AI人工智能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1.简介Transformer模型由论文[1]提出,其基本思想是使用注意力机制代替循环神经网络(RNN)或卷积神经网络(CNN),是一种基于序列到序列(Seq2seq)的机器翻译、文本摘要、对话系统等任务的成功范例。Transformer模型使用全连接层代替RNN和CNN的门控结构,并用多头注意力机制进行了改进,能够在捕捉全局上下文信息的同时,还保持输入输出序列之间的独
- 基于深度学习的行人检测识别系统:YOLOv8 + UI界面 + 数据集完整实现
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1.引言行人检测与识别是计算机视觉中的一个重要领域,广泛应用于安防监控、智能交通、自动驾驶等多个领域。传统的行人检测方法面临着许多挑战,如低光照、复杂背景、遮挡等问题。随着深度学习技术的迅猛发展,基于卷积神经网络(CNN)的方法,尤其是YOLO(YouOnlyLookOnce)系列算法,在行人检测中取得了显著的效果。YOLOv8作为YOLO系列的最新版本,继承了YOLO一贯的高效性和准确性,在速度
- Python从0到100(八十六):神经网络-ShuffleNet通道混合轻量级网络的深入介绍
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前言:零基础学Python:Python从0到100最新最全教程。想做这件事情很久了,这次我更新了自己所写过的所有博客,汇集成了Python从0到100,共一百节课,帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识,成为学习学习和学业的先行者!欢迎大家订阅专栏:零基础学Python:Python从0到100最新
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论文地址ResearchonFine-TuningOptimizationStrategiesforLargeLanguageModelsinTabularDataProcessing论文主要内容这篇论文的主要内容是研究大型语言模型(LLMs)在处理表格数据时的微调优化策略。具体来说,论文探讨了以下几个关键方面:背景与挑战:大型语言模型(LLMs)在自然语言处理(NLP)领域取得了显著进展,但在处
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《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》带你漫游代码世界机器翻译(MachineTranslation,MT)作为自然语言处理领域的重要应用之一,近年来受到了广泛的关注。在本篇文章中,我们将详细探讨如何使用Python实现从传统的循环神经网络(RNN)到现代Transformer模型的机器翻译系统。文章将从机
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这是如何以更加矢量化的numpy方式计算softmax函数的导数的答案.然而,偏导数逼近零的事实可能不是数学问题,并且只是学习率或复杂深度神经网络的已知死亡权重问题.像ReLU这样的图层有助于防止后一问题.首先,我使用了以下信号(仅复制您的上一个条目),使其成为4个样本x3个特征,因此更容易看到尺寸发生了什么.>>>signal=[[0.3394572666491664,0.30890680539
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2.4Gemini和GMN我们采用了两种方式:Gemini和GMN。2.4.2GMN图神经网络(GraphNeuralNetworks-GNNs)是一种用于学习结构化数据及相关预测问题的方法。节点的表示被用于节点分类或生成图向量再用于分类。GMN模型针对图的相似性学习问题,提出了一种使用GNNs将图嵌入到向量空间,并通过交叉图注意机制来计算相似度分数以关联图之间的相似性的模型。GMN模型不是独立地
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前言在规模扩展定律(ScalingLaws)被证明对语言模型有效之后,研究者构建出了许多大语言模型。尤其是2022年底面向普通消费者的ChatGPT模型的出现,正式标志着自然语言处理进入大语言模型时代。本章将简要梳理大语言模型的技术要点以及构建过程,并且列举了可用于预训练以及微调模型的常用数据集,介绍了目前开发大语言模型常用的代码库、预训练大语言模型的步骤以及涉及的关键技术,包括数据准备阶段、模型
- 讯飞绘镜(ai生成视频)技术浅析(三):自然语言处理(NLP)
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AIGC—视频AIGC—自然语言处理自然语言处理人工智能自然语言处理AIGC深度学习
1.技术架构概述讯飞绘镜的NLP技术架构可以分为以下几个核心模块:语义分析:理解用户输入的文本,提取关键信息(如实体、事件、情感等)。情节理解:分析文本中的故事情节,识别事件序列和逻辑关系。人物关系建模:识别文本中的人物及其关系,构建人物关系图。场景生成:根据情节和人物关系生成场景描述。每个模块都依赖于先进的深度学习模型和算法,以下将逐一详细讲解。2.语义分析语义分析的目标是从用户输入的文本中提取
- 讯飞智作 AI 配音技术浅析(一)
爱研究的小牛
AIGC—技术综述AIGC—概述AIGC—音频人工智能AIGC机器学习深度学习
一、核心技术讯飞智作AI配音技术作为科大讯飞在人工智能领域的重要成果,融合了多项前沿技术,为用户提供了高质量的语音合成服务。其核心技术主要涵盖以下几个方面:1.深度学习与神经网络讯飞智作AI配音技术以深度学习为核心驱动力,通过以下关键模型实现语音合成:Tacotron模型:该模型采用端到端的编码器-解码器架构,将输入文本直接转换为梅尔频谱(Mel-spectrogram),再通过声码器生成语音信号
- DeepSeek R1与OpenAI o1深度对比
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文章目录引言技术原理DeepSeekR1OpenAIo1性能表现官方数据推理任务知识密集型任务通用能力价格对比应用场景科研与技术开发自然语言处理(NLP)企业智能化升级教育与培训数据分析与智能决策部署与集成DeepSeekR1OpenAIo1伦理考量DeepSeekR1OpenAIo1未来展望DeepSeekR1OpenAIo1引言在科技飞速发展的当下,人工智能领域中的大型语言模型(LLMs)正以
- 超实用的Python深度学习教程 - 基于TensorFlow和Keras框架(含实例及完整代码)
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一、深度学习概述(一)深度学习的定义与发展历程深度学习在当今的科技领域占据着极为重要的地位。它是人工智能的一个重要分支,其定义为通过构建具有很多层的神经网络模型,让计算机自动从大量数据中学习复杂模式的一种技术。深度学习的发展历程可谓波澜壮阔,早期它源于对人工神经网络的研究,从简单的感知机模型开始。在发展初期,由于计算资源的限制以及数据量的不足等因素,发展较为缓慢。然而,随着计算机技术的飞速发展,尤
- Java常用排序算法/程序员必须掌握的8大排序算法
cugfy
java
分类:
1)插入排序(直接插入排序、希尔排序)
2)交换排序(冒泡排序、快速排序)
3)选择排序(直接选择排序、堆排序)
4)归并排序
5)分配排序(基数排序)
所需辅助空间最多:归并排序
所需辅助空间最少:堆排序
平均速度最快:快速排序
不稳定:快速排序,希尔排序,堆排序。
先来看看8种排序之间的关系:
1.直接插入排序
(1
- 【Spark102】Spark存储模块BlockManager剖析
bit1129
manager
Spark围绕着BlockManager构建了存储模块,包括RDD,Shuffle,Broadcast的存储都使用了BlockManager。而BlockManager在实现上是一个针对每个应用的Master/Executor结构,即Driver上BlockManager充当了Master角色,而各个Slave上(具体到应用范围,就是Executor)的BlockManager充当了Slave角色
- linux 查看端口被占用情况详解
daizj
linux端口占用netstatlsof
经常在启动一个程序会碰到端口被占用,这里讲一下怎么查看端口是否被占用,及哪个程序占用,怎么Kill掉已占用端口的程序
1、lsof -i:port
port为端口号
[root@slave /data/spark-1.4.0-bin-cdh4]# lsof -i:8080
COMMAND PID USER FD TY
- Hosts文件使用
周凡杨
hostslocahost
一切都要从localhost说起,经常在tomcat容器起动后,访问页面时输入http://localhost:8088/index.jsp,大家都知道localhost代表本机地址,如果本机IP是10.10.134.21,那就相当于http://10.10.134.21:8088/index.jsp,有时候也会看到http: 127.0.0.1:
- java excel工具
g21121
Java excel
直接上代码,一看就懂,利用的是jxl:
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import jxl.Cell;
import jxl.Sheet;
import jxl.Workbook;
import jxl.read.biff.BiffException;
import jxl.write.Label;
import
- web报表工具finereport常用函数的用法总结(数组函数)
老A不折腾
finereportweb报表函数总结
ADD2ARRAY
ADDARRAY(array,insertArray, start):在数组第start个位置插入insertArray中的所有元素,再返回该数组。
示例:
ADDARRAY([3,4, 1, 5, 7], [23, 43, 22], 3)返回[3, 4, 23, 43, 22, 1, 5, 7].
ADDARRAY([3,4, 1, 5, 7], "测试&q
- 游戏服务器网络带宽负载计算
墙头上一根草
服务器
家庭所安装的4M,8M宽带。其中M是指,Mbits/S
其中要提前说明的是:
8bits = 1Byte
即8位等于1字节。我们硬盘大小50G。意思是50*1024M字节,约为 50000多字节。但是网宽是以“位”为单位的,所以,8Mbits就是1M字节。是容积体积的单位。
8Mbits/s后面的S是秒。8Mbits/s意思是 每秒8M位,即每秒1M字节。
我是在计算我们网络流量时想到的
- 我的spring学习笔记2-IoC(反向控制 依赖注入)
aijuans
Spring 3 系列
IoC(反向控制 依赖注入)这是Spring提出来了,这也是Spring一大特色。这里我不用多说,我们看Spring教程就可以了解。当然我们不用Spring也可以用IoC,下面我将介绍不用Spring的IoC。
IoC不是框架,她是java的技术,如今大多数轻量级的容器都会用到IoC技术。这里我就用一个例子来说明:
如:程序中有 Mysql.calss 、Oracle.class 、SqlSe
- 高性能mysql 之 选择存储引擎(一)
annan211
mysqlInnoDBMySQL引擎存储引擎
1 没有特殊情况,应尽可能使用InnoDB存储引擎。 原因:InnoDB 和 MYIsAM 是mysql 最常用、使用最普遍的存储引擎。其中InnoDB是最重要、最广泛的存储引擎。她 被设计用来处理大量的短期事务。短期事务大部分情况下是正常提交的,很少有回滚的情况。InnoDB的性能和自动崩溃 恢复特性使得她在非事务型存储的需求中也非常流行,除非有非常
- UDP网络编程
百合不是茶
UDP编程局域网组播
UDP是基于无连接的,不可靠的传输 与TCP/IP相反
UDP实现私聊,发送方式客户端,接受方式服务器
package netUDP_sc;
import java.net.DatagramPacket;
import java.net.DatagramSocket;
import java.net.Ine
- JQuery对象的val()方法执行结果分析
bijian1013
JavaScriptjsjquery
JavaScript中,如果id对应的标签不存在(同理JAVA中,如果对象不存在),则调用它的方法会报错或抛异常。在实际开发中,发现JQuery在id对应的标签不存在时,调其val()方法不会报错,结果是undefined。
- http请求测试实例(采用json-lib解析)
bijian1013
jsonhttp
由于fastjson只支持JDK1.5版本,因些对于JDK1.4的项目,可以采用json-lib来解析JSON数据。如下是http请求的另外一种写法,仅供参考。
package com;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import
- 【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成
bit1129
hessian
在【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化一文中介绍了基于Hessian的RPC服务的实现步骤,在那里使用Hessian提供的API完成基于Hessian的RPC服务开发和客户端调用,本文使用Spring对Hessian的集成来实现Hessian的RPC调用。
定义模型、接口和服务器端代码
|---Model
&nb
- 【Mahout三】基于Mahout CBayes算法的20newsgroup流程分析
bit1129
Mahout
1.Mahout环境搭建
1.下载Mahout
http://mirror.bit.edu.cn/apache/mahout/0.10.0/mahout-distribution-0.10.0.tar.gz
2.解压Mahout
3. 配置环境变量
vim /etc/profile
export HADOOP_HOME=/home
- nginx负载tomcat遇非80时的转发问题
ronin47
nginx负载后端容器是tomcat(其它容器如WAS,JBOSS暂没发现这个问题)非80端口,遇到跳转异常问题。解决的思路是:$host:port
详细如下:
该问题是最先发现的,由于之前对nginx不是特别的熟悉所以该问题是个入门级别的:
? 1 2 3 4 5
- java-17-在一个字符串中找到第一个只出现一次的字符
bylijinnan
java
public class FirstShowOnlyOnceElement {
/**Q17.在一个字符串中找到第一个只出现一次的字符。如输入abaccdeff,则输出b
* 1.int[] count:count[i]表示i对应字符出现的次数
* 2.将26个英文字母映射:a-z <--> 0-25
* 3.假设全部字母都是小写
*/
pu
- mongoDB 复制集
开窍的石头
mongodb
mongo的复制集就像mysql的主从数据库,当你往其中的主复制集(primary)写数据的时候,副复制集(secondary)会自动同步主复制集(Primary)的数据,当主复制集挂掉以后其中的一个副复制集会自动成为主复制集。提供服务器的可用性。和防止当机问题
mo
- [宇宙与天文]宇宙时代的经济学
comsci
经济
宇宙尺度的交通工具一般都体型巨大,造价高昂。。。。。
在宇宙中进行航行,近程采用反作用力类型的发动机,需要消耗少量矿石燃料,中远程航行要采用量子或者聚变反应堆发动机,进行超空间跳跃,要消耗大量高纯度水晶体能源
以目前地球上国家的经济发展水平来讲,
- Git忽略文件
Cwind
git
有很多文件不必使用git管理。例如Eclipse或其他IDE生成的项目文件,编译生成的各种目标或临时文件等。使用git status时,会在Untracked files里面看到这些文件列表,在一次需要添加的文件比较多时(使用git add . / git add -u),会把这些所有的未跟踪文件添加进索引。
==== ==== ==== 一些牢骚
- MySQL连接数据库的必须配置
dashuaifu
mysql连接数据库配置
MySQL连接数据库的必须配置
1.driverClass:com.mysql.jdbc.Driver
2.jdbcUrl:jdbc:mysql://localhost:3306/dbname
3.user:username
4.password:password
其中1是驱动名;2是url,这里的‘dbna
- 一生要养成的60个习惯
dcj3sjt126com
习惯
一生要养成的60个习惯
第1篇 让你更受大家欢迎的习惯
1 守时,不准时赴约,让别人等,会失去很多机会。
如何做到:
①该起床时就起床,
②养成任何事情都提前15分钟的习惯。
③带本可以随时阅读的书,如果早了就拿出来读读。
④有条理,生活没条理最容易耽误时间。
⑤提前计划:将重要和不重要的事情岔开。
⑥今天就准备好明天要穿的衣服。
⑦按时睡觉,这会让按时起床更容易。
2 注重
- [介绍]Yii 是什么
dcj3sjt126com
PHPyii2
Yii 是一个高性能,基于组件的 PHP 框架,用于快速开发现代 Web 应用程序。名字 Yii (读作 易)在中文里有“极致简单与不断演变”两重含义,也可看作 Yes It Is! 的缩写。
Yii 最适合做什么?
Yii 是一个通用的 Web 编程框架,即可以用于开发各种用 PHP 构建的 Web 应用。因为基于组件的框架结构和设计精巧的缓存支持,它特别适合开发大型应
- Linux SSH常用总结
eksliang
linux sshSSHD
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2186931 一、连接到远程主机
格式:
ssh name@remoteserver
例如:
ssh ickes@192.168.27.211
二、连接到远程主机指定的端口
格式:
ssh name@remoteserver -p 22
例如:
ssh i
- 快速上传头像到服务端工具类FaceUtil
gundumw100
android
快速迭代用
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileNotFoundException;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.IOExceptio
- jQuery入门之怎么使用
ini
JavaScripthtmljqueryWebcss
jQuery的强大我何问起(个人主页:hovertree.com)就不用多说了,那么怎么使用jQuery呢?
首先,下载jquery。下载地址:http://hovertree.com/hvtart/bjae/b8627323101a4994.htm,一个是压缩版本,一个是未压缩版本,如果在开发测试阶段,可以使用未压缩版本,实际应用一般使用压缩版本(min)。然后就在页面上引用。
- 带filter的hbase查询优化
kane_xie
查询优化hbaseRandomRowFilter
问题描述
hbase scan数据缓慢,server端出现LeaseException。hbase写入缓慢。
问题原因
直接原因是: hbase client端每次和regionserver交互的时候,都会在服务器端生成一个Lease,Lease的有效期由参数hbase.regionserver.lease.period确定。如果hbase scan需
- java设计模式-单例模式
men4661273
java单例枚举反射IOC
单例模式1,饿汉模式
//饿汉式单例类.在类初始化时,已经自行实例化
public class Singleton1 {
//私有的默认构造函数
private Singleton1() {}
//已经自行实例化
private static final Singleton1 singl
- mongodb 查询某一天所有信息的3种方法,根据日期查询
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境mongodb纵观千象
// mongodb的查询真让人难以琢磨,就查询单天信息,都需要花费一番功夫才行。
// 第一种方式:
coll.aggregate([
{$project:{sendDate: {$substr: ['$sendTime', 0, 10]}, sendTime: 1, content:1}},
{$match:{sendDate: '2015-
- 二维数组转换成JSON
tangqi609567707
java二维数组json
原文出处:http://blog.csdn.net/springsen/article/details/7833596
public class Demo {
public static void main(String[] args) { String[][] blogL
- erlang supervisor
wudixiaotie
erlang
定义supervisor时,如果是监控celuesimple_one_for_one则删除children的时候就用supervisor:terminate_child (SupModuleName, ChildPid),如果shutdown策略选择的是brutal_kill,那么supervisor会调用exit(ChildPid, kill),这样的话如果Child的behavior是gen_