- 【心灵鸡汤】深度学习技能形成树:从零基础到AI专家的成长路径全解析
智算菩萨
人工智能深度学习
引言:技能树的生长哲学在这个人工智能浪潮汹涌的时代,深度学习犹如一棵参天大树,其根系深深扎入数学与计算科学的沃土,主干挺拔地承载着机器学习的核心理念,而枝叶则繁茂地延伸至计算机视觉、自然语言处理、强化学习等各个应用领域。对于初入此领域的新手而言,理解这棵技能树的生长规律,掌握其形成过程中的关键节点和发展阶段,将直接决定其在人工智能道路上能够走多远、攀多高。技能树的概念源于游戏设计,但在学习深度学习
- 自然语言处理-基于预训练模型的方法-笔记
自然语言处理-基于预训练模型的方法-笔记【下载地址】自然语言处理-基于预训练模型的方法-笔记《自然语言处理-基于预训练模型的方法》由哈尔滨工业大学出版,深入探讨了NLP领域的前沿技术与预训练模型的应用。本书系统介绍了预训练模型的基本概念、发展历程及常见模型的原理,并通过丰富的实践案例与代码实现,帮助读者掌握这些技术在自然语言处理任务中的实际应用。无论是初学者、研发人员,还是希望提升NLP能力的研究
- DeepSeek在智能教育评估中的应用:试题检索
AIGC应用创新大全
AI大模型与大数据技术AI人工智能与大数据应用开发MCP&Agent云算力网络easyui前端javascriptai
DeepSeek在智能教育评估中的应用:试题检索关键词:DeepSeek、智能教育、试题检索、自然语言处理、知识图谱、个性化学习、评估系统摘要:本文探讨了DeepSeek大模型在智能教育评估系统中的试题检索应用。我们将深入分析如何利用先进的自然语言处理技术和知识图谱构建高效的试题检索系统,实现个性化学习路径推荐和精准评估。文章将从核心概念、技术原理到实际应用场景,全面解析这一创新教育技术解决方案。
- 多模态大模型的技术应用与未来展望:重构AI交互范式的新引擎
zhaoyi_he
重构人工智能
一、引言:为什么多模态是AI发展的下一场革命?过去十年,深度学习推动了计算机视觉和自然语言处理的飞跃,但两者的发展路径长期割裂。随着生成式AI和大模型时代的到来,**多模态大模型(MultimodalFoundationModels)**以统一的建模方式处理图像、文本、音频、视频等多源数据,重塑了“感知-认知-决策”链条,为AGI迈出关键一步。OpenAI的GPT-4o、Google的Gemini
- 大语言模型应用指南:ReAct 框架
AI大模型应用实战
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大语言模型应用指南:ReAct框架关键词:大语言模型,ReAct框架,自然语言处理(NLP),模型融合,多模态学习,深度学习,深度学习框架1.背景介绍1.1问题由来近年来,深度学习技术在自然语言处理(NLP)领域取得了显著进展。尤其是大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs),如BERT、GPT系列等,通过在大规模无标签数据上进行预训练,获得了强大的语言理解和生成能力。然而,预
- 大语言模型原理基础与前沿 基于语言反馈进行微调
AI天才研究院
计算AI大模型企业级应用开发实战AI人工智能与大数据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
大语言模型原理基础与前沿基于语言反馈进行微调作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着深度学习技术的飞速发展,自然语言处理(NLP)领域取得了显著的进展。大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)如GPT-3、BERT等在各项NLP任务上取得了令人瞩目的成绩。然而,如何进一步提高大语言模型的理
- 四种微调技术详解:SFT 监督微调、LoRA 微调、P-tuning v2、Freeze 监督微调方法
当谈到人工智能大语言模型的微调技术时,我们进入了一个令人兴奋的领域。这些大型预训练模型,如GPT-3、BERT和T5,拥有卓越的自然语言处理能力,但要使它们在特定任务上表现出色,就需要进行微调,以使其适应特定的数据和任务需求。在这篇文章中,我们将深入探讨四种不同的人工智能大语言模型微调技术:SFT监督微调、LoRA微调方法、P-tuningv2微调方法和Freeze监督微调方法。第一部分:SFT监
- 探索AI人工智能医疗NLP实体识别系统的架构设计
AI学长带你学AI
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探索AI人工智能医疗NLP实体识别系统的架构设计关键词:人工智能、医疗NLP、实体识别、系统架构、深度学习、自然语言处理、医疗信息化摘要:本文将深入探讨医疗领域NLP实体识别系统的架构设计。我们将从基础概念出发,逐步解析医疗文本处理的特殊性,详细介绍实体识别技术的核心原理,并通过实际案例展示如何构建一个高效可靠的医疗实体识别系统。文章还将探讨当前技术面临的挑战和未来发展方向,为医疗AI领域的从业者
- 人工智能动画展示人类的特征
AGI大模型与大数据研究院
AI大模型应用开发实战javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
人工智能,动画,人类特征,情感识别,行为模拟,机器学习,深度学习,自然语言处理1.背景介绍人工智能(AI)技术近年来发展迅速,已渗透到生活的方方面面。从智能语音助手到自动驾驶汽车,AI正在改变着我们的世界。然而,尽管AI技术取得了令人瞩目的成就,但它仍然难以完全模拟人类的复杂行为和特征。人类的特征是多方面的,包括情感、认知、社交和创造力等。这些特征是人类区别于其他生物的重要标志,也是人类社会文明发
- RNN案例人名分类器(完整步骤)
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今天给大家分享一个NLP(自然语言处理)中的一个小案例,本案例讲解了RNN、LSTM、GRU模型是如何使用并进行预测的,一、案例架构人名分类器的实现可分为以下五个步骤:第一步:导入必备的工具包第二步:对data文件中的数据进行处理,满足训练要求第三步:构建RNN模型(包括传统RNN,LSTM以及GRU)第四步:构建训练函数并进行训练五步第:构建评估函数并进行预测二、实现步骤1.导包#导入torch
- 多模态大模型:技术原理与实战 看清GPT的进化史和创新点
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多模态大模型:技术原理与实战看清GPT的进化史和创新点1.背景介绍1.1人工智能的发展历程1.1.1早期人工智能1.1.2机器学习时代1.1.3深度学习的崛起1.2自然语言处理的演进1.2.1基于规则的方法1.2.2统计机器学习方法1.2.3深度学习方法1.3大语言模型的出现1.3.1Transformer架构的提出1.3.2GPT系列模型的发展1.3.3多模态大模型的兴起2.核心概念与联系2.1
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AI原生应用必知:5大高效多轮对话框架对比关键词:AI原生应用、多轮对话、对话框架、自然语言处理、上下文管理、意图识别、对话状态跟踪摘要:本文深入探讨了构建AI原生应用时必备的5大多轮对话框架,包括Rasa、Dialogflow、MicrosoftBotFramework、AmazonLex和IBMWatsonAssistant。通过对比分析它们的架构设计、核心功能和应用场景,帮助开发者选择最适合
- 【LangChain编程:从入门到实践】LangChain与其他框架的比较
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【LangChain编程:从入门到实践】LangChain与其他框架的比较1.背景介绍1.1人工智能发展现状在当今时代,人工智能(AI)已经成为科技领域中最热门和最具革命性的话题之一。随着计算能力的不断提升和算法的持续优化,AI系统正在不断扩展其应用范围,包括自然语言处理、计算机视觉、决策系统等各个领域。1.2LangChain概述在这种背景下,LangChain作为一个新兴的AI框架应运而生。L
- Nystromformer:一种基于 Nyström 方法的自注意力近似算法
AI专题精讲
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1.摘要Transformer已经成为广泛自然语言处理任务中的强大工具。推动Transformer展现出卓越性能的一个关键组件是self-attention机制,它对每个token编码了其他token的影响或依赖关系。虽然self-attention机制具有诸多优势,但其在输入序列长度上的二次复杂度限制了其在较长序列上的应用——这是当前社区积极研究的一个主题。为了解决这一限制,我们提出了Nystr
- 供应链风险管理:AI预测潜在风险
AI智能应用
AI大模型应用入门实战与进阶javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
供应链风险管理,AI预测,机器学习,深度学习,自然语言处理,风险评估,供应链可视化1.背景介绍在当今全球化经济体系中,供应链的复杂性和脆弱性日益凸显。供应链风险是指任何可能对供应链正常运行造成负面影响的事件或因素。这些风险可能来自自然灾害、政治动荡、经济波动、技术故障、供应商违约等方面。一旦供应链风险爆发,可能会导致生产中断、产品短缺、成本飙升、品牌形象受损等严重后果。传统供应链风险管理方法主要依
- 供应链风险管理:AI如何预测供应链风险
AI大模型应用之禅
javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
供应链风险管理,AI预测,机器学习,深度学习,自然语言处理,时间序列分析,风险评估1.背景介绍在当今全球化经济体系中,供应链风险已成为企业面临的重大挑战。供应链的复杂性和不可预测性使得企业更容易受到各种风险的影响,例如自然灾害、政治动荡、经济波动、疫情爆发等。这些风险可能导致供应中断、成本增加、交付延迟,甚至损害企业声誉。传统供应链风险管理方法主要依赖于经验和专家判断,缺乏数据驱动和预测能力。随着
- 使用Python爬虫与自然语言处理技术抓取并分析网页内容
Python爬虫项目
python爬虫自然语言处理javascript数据分析人工智能
1.引言在如今数据驱动的时代,网页爬虫(WebScraping)和自然语言处理(NLP)已成为处理大量网页数据的重要工具。利用Python爬虫抓取网页内容,结合NLP技术进行文本分析和信息抽取,能够从大量网页中提取有价值的信息。无论是新闻文章的情感分析、社交媒体的舆情分析,还是电商网站的商品评论挖掘,这些技术都发挥着至关重要的作用。本文将介绍如何利用Python爬虫与自然语言处理技术抓取并分析网页
- Python 爬虫实战:从新闻网站抓取数据并进行情感分析,揭示舆情趋势
随着信息时代的发展,新闻内容的获取和情感分析变得越来越重要。在日常生活中,新闻不仅影响公众的观点和情感,还能反映出社会的舆情变化。如何从大量新闻中获取有价值的信息,并进行情感分析,为舆情监测、品牌管理、市场预测等提供支持,成为了许多企业和个人的需求。本文将以Python爬虫为基础,展示如何从新闻网站抓取数据,并进行情感分析。我们将重点介绍如何使用爬虫抓取新闻数据、如何分析新闻情感,以及如何根据情感
- GPT在AI原生应用领域的无限潜力
GPT在AI原生应用领域的无限潜力关键词:GPT、AI原生应用、自然语言处理、无限潜力、应用场景摘要:本文深入探讨了GPT在AI原生应用领域所展现出的无限潜力。首先介绍了相关背景知识,包括GPT的基本概念和AI原生应用的定义。接着详细解释了GPT的核心概念,以及它与AI原生应用的紧密联系。通过数学模型和公式对GPT的工作原理进行了阐述,并给出了实际的代码案例。还探讨了GPT在多个实际应用场景中的表
- 深度学习前置知识全面解析:从机器学习到深度学习的进阶之路
一、引言:人工智能时代的核心技术在当今这个数据爆炸的时代,人工智能(AI)已经成为推动社会进步的核心技术之一。作为AI领域最重要的分支,深度学习(DeepLearning)在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域取得了突破性进展,彻底改变了我们与机器交互的方式。本教案将从机器学习的基础知识出发,系统性地介绍深度学习的核心概念、数学基础、网络架构和训练方法,为读者构建完整的知识体系框架。无论你是刚
- AI 加持下的智能家居行业:变革、挑战与机遇
低代码老李
人工智能智能家居
在当今科技迅猛发展的浪潮中,人工智能(AI)已深深融入智能家居领域,成为推动其蓬勃发展的关键力量,为人们的生活带来了诸多便利和创新体验,同时也面临着一系列亟待解决的问题。一、AI驱动的智能家居功能升级(1)智能语音交互与控制智能语音助手作为智能家居的核心交互方式,借助自然语言处理(NLP)技术,让用户仅通过简单的语音指令,就能轻松操控家中各类智能设备,如精准控制灯光的开关与亮度调节、窗帘的开合、电
- 视觉表征和多模态融合
一只齐刘海的猫
语言模型
视觉表征和多模态融合是当前人工智能领域的研究热点,特别是在计算机视觉和自然语言处理的交叉领域。视觉表征是指将图像或视频信息转化为模型可以处理的向量形式,而多模态融合则是将不同类型的数据(如视觉、文本、音频等)进行整合,以实现更全面、准确的信息理解和处理。视觉表征(VisualRepresentation)目的:将图像或视频数据转化为深度学习模型可以理解的特征向量。方法:卷积神经网络(CNN):传
- NLTK库全解析:用Python打开自然语言处理的第一把钥匙
引言你是否好奇过,手机里的智能助手是如何“听懂”你说的话?电商平台的差评分析又是怎样精准提取“物流慢”“质量差”这些关键词?这些看似神奇的自然语言处理(NLP)功能,背后都藏着一个“入门神器”——NLTK(NaturalLanguageToolkit)。作为Python生态中最经典的NLP库,NLTK就像一本“NLP百科全书”,从最基础的文本拆分到复杂的语义理解,它用简单的代码接口,带我们推开自然
- VLA模型
一介绍在机器人领域,视觉-语言-动作(VLA)模型的发展经历了显著的演变,这得益于计算机视觉和自然语言处理领域的进步。VLA模型代表了一类旨在处理多模态输入的模型,整合了来自视觉、语言和动作的信息。这些模型对于实现具身智能至关重要,使机器人能够理解物理世界并与之互动。以下是VLA模型发展的时间线:早期阶段:计算机视觉和自然语言处理的集成大约在2015年开始,随着视觉问答(VQA)系统的出现。这些系
- 循环神经网络(RNN):序列数据处理的强大工具
LNL13
rnn人工智能深度学习
在人工智能和机器学习的广阔领域中,处理和理解序列数据一直是一个重要且具有挑战性的任务。循环神经网络(RecurrentNeuralNetwork,RNN)作为一类专门设计用于处理序列数据的神经网络,在诸多领域展现出了强大的能力。从自然语言处理中的文本生成、机器翻译,到时间序列分析中的股票价格预测、天气预测等,RNN都发挥着关键作用。本文将深入探讨RNN的工作原理、架构特点、训练方法、常见类型以及其
- 计算机毕业设计Python知识图谱中华古诗词可视化 古诗词情感分析 古诗词智能问答系统 AI大模型自动写诗 大数据毕业设计(源码+LW文档+PPT+讲解)
B站计算机毕业设计大学
大数据毕业设计人工智能课程设计知识图谱python大数据深度学习爬虫
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- 计算机毕业设计Python知识图谱中华古诗词可视化 古诗词情感分析 古诗词智能问答系统 AI大模型自动写诗 大数据毕业设计(源码+LW文档+PPT+讲解)
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- 大语言模型应用指南:Gemini简介
AI大模型应用之禅
人工智能数学基础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.背景介绍自然语言处理(NLP)一直是人工智能领域的热门话题之一。在NLP中,语言模型是一个重要的概念,它可以用来预测下一个单词或字符的概率。近年来,随着深度学习技术的发展,大型语言模型的研究和应用也越来越受到关注。其中,Gemini是一种新型的大型语言模型,它在多项任务上取得了优异的表现。本文将介绍Gemini的核心概念、算法原理、数学模型和公式、项目实践、实际应用场景、工具和资源推荐、未来发
- 深入了解Transformer模型及其优缺点
目录前言1Transformer结构特点1.1注意力机制(Self-Attention)1.2编码器-解码器架构1.3位置编码和基于注意力的损失函数2Transformer模型优缺点分析2.1Transformer模型的优点2.2Transformer模型的缺点3应用领域结语前言在当今人工智能领域,自然语言处理的关键问题之一是解决文本理解和生成中的挑战。传统的循环神经网络虽然在处理序列数据方面取得
- Anconda环境下Vscode安装Python
Java后时代
程序员python学习面试
最后Python崛起并且风靡,因为优点多、应用领域广、被大牛们认可。学习Python门槛很低,但它的晋级路线很多,通过它你能进入机器学习、数据挖掘、大数据,CS等更加高级的领域。Python可以做网络应用,可以做科学计算,数据分析,可以做网络爬虫,可以做机器学习、自然语言处理、可以写游戏、可以做桌面应用…Python可以做的很多,你需要学好基础,再选择明确的方向。这里给大家分享一份全套的Pytho
- js动画html标签(持续更新中)
843977358
htmljs动画mediaopacity
1.jQuery 效果 - animate() 方法 改变 "div" 元素的高度: $(".btn1").click(function(){ $("#box").animate({height:"300px
- springMVC学习笔记
caoyong
springMVC
1、搭建开发环境
a>、添加jar文件,在ioc所需jar包的基础上添加spring-web.jar,spring-webmvc.jar
b>、在web.xml中配置前端控制器
<servlet>
&nbs
- POI中设置Excel单元格格式
107x
poistyle列宽合并单元格自动换行
引用:http://apps.hi.baidu.com/share/detail/17249059
POI中可能会用到一些需要设置EXCEL单元格格式的操作小结:
先获取工作薄对象:
HSSFWorkbook wb = new HSSFWorkbook();
HSSFSheet sheet = wb.createSheet();
HSSFCellStyle setBorder = wb.
- jquery 获取A href 触发js方法的this参数 无效的情况
一炮送你回车库
jquery
html如下:
<td class=\"bord-r-n bord-l-n c-333\">
<a class=\"table-icon edit\" onclick=\"editTrValues(this);\">修改</a>
</td>"
j
- md5
3213213333332132
MD5
import java.security.MessageDigest;
import java.security.NoSuchAlgorithmException;
public class MDFive {
public static void main(String[] args) {
String md5Str = "cq
- 完全卸载干净Oracle11g
sophia天雪
orale数据库卸载干净清理注册表
完全卸载干净Oracle11g
A、存在OUI卸载工具的情况下:
第一步:停用所有Oracle相关的已启动的服务;
第二步:找到OUI卸载工具:在“开始”菜单中找到“oracle_OraDb11g_home”文件夹中
&
- apache 的access.log 日志文件太大如何解决
darkranger
apache
CustomLog logs/access.log common 此写法导致日志数据一致自增变大。
直接注释上面的语法
#CustomLog logs/access.log common
增加:
CustomLog "|bin/rotatelogs.exe -l logs/access-%Y-%m-d.log 
- Hadoop单机模式环境搭建关键步骤
aijuans
分布式
Hadoop环境需要sshd服务一直开启,故,在服务器上需要按照ssh服务,以Ubuntu Linux为例,按照ssh服务如下:
sudo apt-get install ssh
sudo apt-get install rsync
编辑HADOOP_HOME/conf/hadoop-env.sh文件,将JAVA_HOME设置为Java
- PL/SQL DEVELOPER 使用的一些技巧
atongyeye
javasql
1 记住密码
这是个有争议的功能,因为记住密码会给带来数据安全的问题。 但假如是开发用的库,密码甚至可以和用户名相同,每次输入密码实在没什么意义,可以考虑让PLSQL Developer记住密码。 位置:Tools菜单--Preferences--Oracle--Logon HIstory--Store with password
2 特殊Copy
在SQL Window
- PHP:在对象上动态添加一个新的方法
bardo
方法动态添加闭包
有关在一个对象上动态添加方法,如果你来自Ruby语言或您熟悉这门语言,你已经知道它是什么...... Ruby提供给你一种方式来获得一个instancied对象,并给这个对象添加一个额外的方法。
好!不说Ruby了,让我们来谈谈PHP
PHP未提供一个“标准的方式”做这样的事情,这也是没有核心的一部分...
但无论如何,它并没有说我们不能做这样
- ThreadLocal与线程安全
bijian1013
javajava多线程threadLocal
首先来看一下线程安全问题产生的两个前提条件:
1.数据共享,多个线程访问同样的数据。
2.共享数据是可变的,多个线程对访问的共享数据作出了修改。
实例:
定义一个共享数据:
public static int a = 0;
- Tomcat 架包冲突解决
征客丶
tomcatWeb
环境:
Tomcat 7.0.6
win7 x64
错误表象:【我的冲突的架包是:catalina.jar 与 tomcat-catalina-7.0.61.jar 冲突,不知道其他架包冲突时是不是也报这个错误】
严重: End event threw exception
java.lang.NoSuchMethodException: org.apache.catalina.dep
- 【Scala三】分析Spark源代码总结的Scala语法一
bit1129
scala
Scala语法 1. classOf运算符
Scala中的classOf[T]是一个class对象,等价于Java的T.class,比如classOf[TextInputFormat]等价于TextInputFormat.class
2. 方法默认值
defaultMinPartitions就是一个默认值,类似C++的方法默认值
- java 线程池管理机制
BlueSkator
java线程池管理机制
编辑
Add
Tools
jdk线程池
一、引言
第一:降低资源消耗。通过重复利用已创建的线程降低线程创建和销毁造成的消耗。第二:提高响应速度。当任务到达时,任务可以不需要等到线程创建就能立即执行。第三:提高线程的可管理性。线程是稀缺资源,如果无限制的创建,不仅会消耗系统资源,还会降低系统的稳定性,使用线程池可以进行统一的分配,调优和监控。
- 关于hql中使用本地sql函数的问题(问-答)
BreakingBad
HQL存储函数
转自于:http://www.iteye.com/problems/23775
问:
我在开发过程中,使用hql进行查询(mysql5)使用到了mysql自带的函数find_in_set()这个函数作为匹配字符串的来讲效率非常好,但是我直接把它写在hql语句里面(from ForumMemberInfo fm,ForumArea fa where find_in_set(fm.userId,f
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-迭代器模式-Iterator
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/
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
/**
* Iterator模式提供一种方法顺序访问一个聚合对象中各个元素,而又不暴露该对象内部表示
*
* 个人觉得,为了不暴露该
- 常用SQL
chenjunt3
oraclesqlC++cC#
--NC建库
CREATE TABLESPACE NNC_DATA01 DATAFILE 'E:\oracle\product\10.2.0\oradata\orcl\nnc_data01.dbf' SIZE 500M AUTOEXTEND ON NEXT 50M EXTENT MANAGEMENT LOCAL UNIFORM SIZE 256K ;
CREATE TABLESPA
- 数学是科学技术的语言
comsci
工作活动领域模型
从小学到大学都在学习数学,从小学开始了解数字的概念和背诵九九表到大学学习复变函数和离散数学,看起来好像掌握了这些数学知识,但是在工作中却很少真正用到这些知识,为什么?
最近在研究一种开源软件-CARROT2的源代码的时候,又一次感觉到数学在计算机技术中的不可动摇的基础作用,CARROT2是一种用于自动语言分类(聚类)的工具性软件,用JAVA语言编写,它
- Linux系统手动安装rzsz 软件包
daizj
linuxszrz
1、下载软件 rzsz-3.34.tar.gz。登录linux,用命令
wget http://freeware.sgi.com/source/rzsz/rzsz-3.48.tar.gz下载。
2、解压 tar zxvf rzsz-3.34.tar.gz
3、安装 cd rzsz-3.34 ; make posix 。注意:这个软件安装与常规的GNU软件不
- 读源码之:ArrayBlockingQueue
dieslrae
java
ArrayBlockingQueue是concurrent包提供的一个线程安全的队列,由一个数组来保存队列元素.通过
takeIndex和
putIndex来分别记录出队列和入队列的下标,以保证在出队列时
不进行元素移动.
//在出队列或者入队列的时候对takeIndex或者putIndex进行累加,如果已经到了数组末尾就又从0开始,保证数
- C语言学习九枚举的定义和应用
dcj3sjt126com
c
枚举的定义
# include <stdio.h>
enum WeekDay
{
MonDay, TuesDay, WednesDay, ThursDay, FriDay, SaturDay, SunDay
};
int main(void)
{
//int day; //day定义成int类型不合适
enum WeekDay day = Wedne
- Vagrant 三种网络配置详解
dcj3sjt126com
vagrant
Forwarded port
Private network
Public network
Vagrant 中一共有三种网络配置,下面我们将会详解三种网络配置各自优缺点。
端口映射(Forwarded port),顾名思义是指把宿主计算机的端口映射到虚拟机的某一个端口上,访问宿主计算机端口时,请求实际是被转发到虚拟机上指定端口的。Vagrantfile中设定语法为:
c
- 16.性能优化-完结
frank1234
性能优化
性能调优是一个宏大的工程,需要从宏观架构(比如拆分,冗余,读写分离,集群,缓存等), 软件设计(比如多线程并行化,选择合适的数据结构), 数据库设计层面(合理的表设计,汇总表,索引,分区,拆分,冗余等) 以及微观(软件的配置,SQL语句的编写,操作系统配置等)根据软件的应用场景做综合的考虑和权衡,并经验实际测试验证才能达到最优。
性能水很深, 笔者经验尚浅 ,赶脚也就了解了点皮毛而已,我觉得
- Word Search
hcx2013
search
Given a 2D board and a word, find if the word exists in the grid.
The word can be constructed from letters of sequentially adjacent cell, where "adjacent" cells are those horizontally or ve
- Spring4新特性——Web开发的增强
jinnianshilongnian
springspring mvcspring4
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
- CentOS安装配置tengine并设置开机启动
liuxingguome
centos
yum install gcc-c++
yum install pcre pcre-devel
yum install zlib zlib-devel
yum install openssl openssl-devel
Ubuntu上可以这样安装
sudo aptitude install libdmalloc-dev libcurl4-opens
- 第14章 工具函数(上)
onestopweb
函数
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- Xelsius 2008 and SAP BW at a glance
blueoxygen
BOXelsius
Xelsius提供了丰富多样的数据连接方式,其中为SAP BW专属提供的是BICS。那么Xelsius的各种连接的优缺点比较以及Xelsius是如何直接连接到BEx Query的呢? 以下Wiki文章应该提供了全面的概览。
http://wiki.sdn.sap.com/wiki/display/BOBJ/Xcelsius+2008+and+SAP+NetWeaver+BW+Co
- oracle表空间相关
tongsh6
oracle
在oracle数据库中,一个用户对应一个表空间,当表空间不足时,可以采用增加表空间的数据文件容量,也可以增加数据文件,方法有如下几种:
1.给表空间增加数据文件
ALTER TABLESPACE "表空间的名字" ADD DATAFILE
'表空间的数据文件路径' SIZE 50M;
&nb
- .Net framework4.0安装失败
yangjuanjava
.netwindows
上午的.net framework 4.0,各种失败,查了好多答案,各种不靠谱,最后终于找到答案了
和Windows Update有关系,给目录名重命名一下再次安装,即安装成功了!
下载地址:http://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?id=17113
方法:
1.运行cmd,输入net stop WuAuServ
2.点击开