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深度模型底层原理人工智能深度学习python
在机器学习和深度学习中,交叉熵损失(Cross-EntropyLoss)和二元交叉熵损失(BinaryCross-EntropyLoss)是两种常用的损失函数,它们在分类任务中发挥着重要作用。本文将详细介绍这两种损失函数的区别和联系,并通过具体的代码示例来说明它们的实现细节。交叉熵损失(Cross-EntropyLoss)常用于多类分类问题,即每个样本只能属于一个类别,但总类别数量较多。例如,在手
- KDD 2024 | 美团技术团队精选论文解读 & 论文分享会预告
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ACMSIGKDD(KnowledgeDiscoveryandDataMining,简称KDD)是数据挖掘领域的国际顶级会议。KDDCup比赛是由SIGKDD主办的数据挖掘研究领域的国际顶级赛事,从1997年开始,每年举办一次,是目前数据挖掘领域最有影响力的赛事。本文精选了美团技术团队被KDD2024收录的5篇长文进行解读,覆盖了用户意图感知、机器学习&运筹优化、在线控制实验、联合广告模型、实时调
- llama.cpp部署
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llama.cpp介绍部署介绍大模型的研究分为训练和推理两个部分:训练的过程,实际上就是在寻找模型参数,使得模型的损失函数最小化;推理结果最优化的过程;训练完成之后,模型的参数就固定了,这时候就可以使用模型进行推理,对外提供服务。llama.cpp主要解决的是推理过程中的性能问题。主要有两点优化:llama.cpp使用的是C语言写的机器学习张量库ggmlllama.cpp提供了模型量化的工具计算类
- Kubeflow:云原生机器学习工作流自动化开源框架详解
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AI基础知识科谱人工智能Kubeflow
Kubeflow是一个开源的机器学习(ML)工作流自动化平台,旨在将机器学习工作流部署到Kubernetes之上,实现从实验到生产的一站式解决方案。它提供了针对容器化机器学习任务的工具链,能够自动化地管理、部署和监控模型的整个生命周期。Kubeflow的核心组件Notebooks(交互式开发环境)支持JupyterNotebooks,通过Kubernetes集群进行计算资源的扩展和管理。Pipel
- 【武汉东湖学院主办 | ACM出版 | 高录用 | 快检索】第六届计算机信息和大数据应用国际学术会议(CIBDA 2025)
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大会官网:www.ic-cibda.org【参会投稿】大会时间:2025年3月14-16日大会地点:中国-武汉论文出版:会议投稿经过2-3位组委会专家严格审核后,最终所录用的论文将被ACMICPS(ACMInternationalConferenceProceedingSeries)出版论文集,并提交至ACMDigitallibrary,EICompendex,Scopus检索。目前该会议论文检索
- 深度学习YOLOv3压双黄线期末项目
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一、引言实现功能目录一、引言实现功能打开视频连续检测车辆能检测到道路中间的双黄线能检测出车辆是否压双黄线当车辆压到双黄线时给出提示要求使用多线程实现功能二、技术栈概览三、代码功能深度剖析视频文件选择功能(choosevideo函数)四、项目亮点提炼五、总结与展望1.打开视频2.连续检测车辆3.能检测到道路中间的双黄线4.能检测出车辆是否压双黄线5.当车辆压到双黄线时给出提示6.要求使用多线程实现功
- “大数据+技校”:VR虚拟仿真实训室的发展前景
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在技术教育的新时代,大数据与虚拟现实技术的融合正在重塑技校的教学模式。"大数据+技校"模式下的VR虚拟仿真实训室,为技校学生提供了一个创新的学习平台,预示着教育方式的深刻变革。一、大数据与技校教育的深度融合大数据技术的应用为技校教育带来了前所未有的机遇。通过收集和分析学生的学习数据、行为数据以及就业数据等,技校能够更准确地了解学生的学习情况、技能掌握程度和就业需求,从而为学生提供更加个性化的学习方
- 【机器学习:三十一、推荐系统:从基础到应用】
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1.推荐系统概述推荐系统是一种根据用户的兴趣和偏好,为用户提供个性化建议的技术,广泛应用于电子商务、流媒体平台和社交媒体等领域。通过分析用户行为数据,推荐系统可以帮助用户发现他们感兴趣的内容,同时提升平台的用户体验和商业收益。定义与作用推荐系统是一种数据过滤技术,旨在从海量数据中筛选出用户可能感兴趣的信息。它不仅能提升用户的满意度,还能增加平台的转化率和黏性。分类推荐系统主要分为以下三类:基于内容
- 【机器学习:三十、异常检测:原理与实践】
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1.异常检测概述异常检测(AnomalyDetection)是一种用于识别数据中异常模式或异常点的技术,旨在发现与大部分数据行为不同的样本。它在工业监控、网络安全、金融欺诈检测等领域具有广泛应用。异常检测的目标是找到那些偏离正常行为的数据点,这些数据点可能代表错误、故障、攻击或其他需要特别关注的情况。核心概念异常通常分为以下三种类型:点异常:单个数据点显著偏离正常分布(例如,银行交易中突然的巨额消
- 【机器学习:二十九、K-means算法:原理与应用】
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1.K-means概述K-means是一种经典的无监督学习算法,广泛应用于数据聚类任务。其核心思想是将数据集划分为kkk个簇,使得每个簇内的样本尽可能相似,同时不同簇之间尽可能不同。K-means的简单性和高效性使其在模式识别、图像处理、市场分析等领域具有广泛应用。核心思想基于欧几里得距离度量数据点之间的相似性。不断优化簇中心位置,最小化簇内样本与其中心点之间的总距离(即误差平方和,SSE)。适用
- 人工智能下的MASS服务架构
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人工智能下的MASS服务架构1.MaaS(ModelasaService)概述MaaS(ModelasaService,模型即服务)是一种新型的人工智能服务模式,通过将复杂的AI模型封装为标准化服务,降低了模型的开发和部署门槛,帮助企业快速实现业务场景的智能化升级。2.MaaS的起源与概念MaaS的概念最早由美国数据科学家DJ·帕蒂尔在2012年提出,即“将机器学习算法打包成可重复使用的服务,使企
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在大数据领域中,ODS、DWD、DWM和DWS代表了数据仓库的不同层次,它们共同构成了大数据的分层存储结构。这种结构的设计有助于提高数据查询效率,降低成本,并满足不同的业务需求。ODS(OperationalDataStore):操作数据存储层,主要存放原始的业务数据,是数据仓库的源头。它负责收集、存储和管理从各种业务系统中抽取的原始数据,为后续的数据处理和分析提供基础。DWD(DataWareh
- 十大人工智能公司
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人工智能(AI)是我们这个时代最具变革性和颠覆性的技术之一,它从最初由少数研究人员和科技巨头涉足的相对小众的领域,发展成为一个价值数十亿美元的产业,吸引着全球各地的投资和人才。随着人工智能的潜力不断激发全球企业家、投资者和企业的想象力,一批新型公司应运而生,它们致力于突破这项技术的边界。在此,我们来探究一下截至2024年5月15日按市值排名前十的人工智能公司,这些公司正在助力塑造人工智能的未来。1
- 什么是通用人工智能?
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通用人工智能(AGI)被定义为机器的智能,使它们能够像人类一样理解、学习和执行智力任务。AGI模仿人类的思维和行为来解决任何复杂的问题。本文解释了AGI的基本原理、涉及的主要挑战以及AGI进步的十大趋势。什么是通用人工智能?通用人工智能(AGI)是机器的智能,使它们能够像人类一样理解、学习和执行智力任务。有了AGI,机器可以模仿人类的思维和行为来解决任何复杂的问题。这些机器被设计为具有全面的知识和
- 自动驾驶系列—解析自动驾驶汽车的“大脑”:电子电气架构详解与选型指南
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欢迎来到我的技术小筑,一个专为技术探索者打造的交流空间。在这里,我们不仅分享代码的智慧,还探讨技术的深度与广度。无论您是资深开发者还是技术新手,这里都有一片属于您的天空。让我们在知识的海洋中一起航行,共同成长,探索技术的无限可能。探索专栏:学步_技术的首页——持续学习,不断进步,让学习成为我们共同的习惯,让总结成为我们前进的动力。技术导航:人工智能:深入探讨人工智能领域核心技术。自动驾驶:分享自动
- 数仓分层ODS、DWD、DWM、DWS、DIM、DM、ADS
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往期推荐数仓入门:数据分析模型、数仓建模、离线实时数仓、Lambda、Kappa、湖仓一体-CSDN博客数仓常见名词解析和名词之间的关系-CSDN博客数据仓库及数仓架构概述-CSDN博客大数据HBase图文简介-CSDN博客目录1.数仓分层1.1数据源层:ODS(OperationalDataStore)1.2数据仓库层:DW(DataWarehouse)1.2.1数据明细层:DWD(DataWa
- 区块链领域新进展:技术创新与应用拓展齐头并进
近期,区块链领域不断涌现出新的消息,展现出这一技术在多个方面的持续发展和创新应用。在技术创新方面,我国自主可控、性能良好的区块链软硬件技术体系长安链启动链通全国社保数据。据中国日报1月3日消息,在国家重点研发计划的牵引下,长安链高性能融合隐私计算,在确保原始数据不被泄露的前提下,支持社保大数据服务信息在企业、金融机构可信安全流通和共享,助力实体经济高质量发展。长安链自2021年初问世以来,凭借核心
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摘要医疗影像分析是AI在医疗领域的重要应用方向,能够提高诊断效率,减少误诊率。本文将深入探讨AI技术在医疗影像数据分析中的应用,包括核心算法、关键实现步骤和实际案例,并提供一个基于卷积神经网络(CNN)的图像分类Demo。引言随着医疗影像数据的爆炸式增长,传统的人工分析已无法满足高效、精准诊断的需求。AI技术通过深度学习算法,在医疗影像的识别、分类和标注中发挥了重要作用。本文章将结合技术实现与案例
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原文链接:https://tecdat.cn/?p=38023当今时代,科技的浪潮汹涌澎湃,人工智能(AI)作为其中的核心力量,正深刻地改变着我们的生活方式和消费模式。在主流电商平台上,AI产品展现出多样化的销售态势。AI大家电虽规模最大,却面临销售额同比下降的挑战;AI手机凭借丰富功能实现销售额大幅增长;AI笔记本电脑则以惊人增速异军突起。而在智能家居领域,AI同样扮演着至关重要的角色。文末49
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对于想要入门人工智能的读者,以下是一些值得推荐的书籍:1、《人工智能:现代方法》(第4版)(上下册)作者:[美]斯图尔特·罗素(StuartRussell)[美]彼得·诺维格(PeterNorvig)著内容:系统性总结人工智能的方方面面,国际人工智能领域专家斯图尔特·罗素撰写人工智能百科书,时隔十年重磅更新,被全球全球1500多所学校采用的经典教材。全书分7个部分,共28章,理论部分介绍了人工智能
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Pool-BasedSamplingPool-basedsampling是一种主动学习(ActiveLearning)方法,与流式选择性采样不同,它假设有一个预先定义的未标注样本池,算法从中选择最有价值的样本进行标注,以提升模型的性能。这种方法广泛应用于需要人工标注的场景,例如文本分类、图像识别等。核心思想预先准备一个未标注数据池(UnlabeledDataPool)。使用初始标注数据训练一个模型
- 为什么要训练最懂您企业的AI助理?
随着人工智能技术的蓬勃发展,企业级AI助理已成为提升工作效率、优化客户服务体验的重要利器。这些智慧化的系统,通过模拟人类的认知功能,能够轻松应对复杂的数据分析、自动化繁琐的日常任务,甚至为企业决策提供有力支持。拥有一款懂您的企业AI助理,意味着您能够以更智能、更高效的方式推动企业前行。一、构建高度整合与个人化体验为了让AI机器人真正懂您的企业,我们首先要实现高度整合。通过连接企业资料库、应用程序、
- 【机器学习:二十、拆分原始训练集】
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1.如何改进模型模型的改进需求在机器学习任务中,模型性能的提升通常受限于训练数据、模型架构、优化方法及超参数设置等。模型改进的目标是在测试数据上表现更优,避免过拟合或欠拟合。常见的改进方向增大训练数据集:通过数据增强或获取更多样本提高模型泛化能力。改进模型结构:例如增加网络层数、调整神经元数目或选择更适合任务的架构。优化损失函数:根据任务特点选择合适的损失函数,例如交叉熵损失或均方误差。调整超参数
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这里写目录标题引言1.什么是神经架构搜索(NAS)1.1为什么需要NAS?2.NAS的三大组件2.1搜索空间搜索空间设计的考虑因素:2.2搜索策略2.3性能估计3.NAS的主要方法3.1基于强化学习的NAS3.2基于进化算法的NAS3.3基于梯度的NAS4.NAS的应用5.实现一个简单的NAS框架6.总结引言随着深度学习的成功应用,神经网络架构的设计变得越来越复杂。模型的性能不仅依赖于数据和训练方
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在进行编码之前,确保已经安装好Pytorch以及相关依赖环境模型定义构建构建一个较为简单的卷积神经网络模型#定义神经网络模型classCatDogClassifier(nn.Module):def__init__(self):super(CatDogClassifier,self).__init__()self.conv1=nn.Conv2d(3,16,kernel_size=5,stride=1
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机器学习模型调优指南机器学习模型参数调优的作用在于优化模型的性能,使其能够在给定任务上更好地泛化和预测。通过合理调整模型的超参数,能够提高模型的准确性、降低过拟合或欠拟合的风险、加快训练过程等。具体来说,机器学习模型参数调优的作用可以从以下几个方面来理解:1.提高模型的预测性能通过调优超参数,可以使模型更适应数据的特征,从而提高其在未知数据上的预测性能。超参数通常会影响模型的拟合能力和泛化能力。例
- 2024年开发语言热度排名
码上飞扬
开发语言
随着技术的不断发展和变化,编程语言的热度也在不断演变。2024年即将到来,我们有必要回顾和展望当前和未来的开发语言市场。本文将基于多个因素,包括行业需求、社区支持、流行度以及新兴趋势,对2024年的开发语言热度进行排名和分析。1.Python:持续的热潮热度原因Python近年来一直在编程语言中占据着重要的地位,预计到2024年仍将保持其热度。主要原因包括:数据科学与人工智能:Python是数据科
- 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。
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(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
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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
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在conf里面的auth里赋予的权限配置为
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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。
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Yii cValidator主要用法分析:
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- 基于vagrant的redis主从实验
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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
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- 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
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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。
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public class Singleton {
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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
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- 配置Spring Mybatis JUnit测试环境的应用上下文
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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)。
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