- Linux下Caffe、Docker、Tensorflow、PyTorch环境搭建(CentOS 7)
SnailTyan
文章作者:Tyan博客:noahsnail.com|CSDN|注:模型的训练、测试、部署都可以通过Docker环境完成,环境问题会更少。1.CUDA8.0安装CUDA8.0Configenvvariables#CUDAPATHexportPATH="/usr/local/cuda-8.0/bin:$PATH"#CUDALDLIBRARY_PATHexportLD_LIBRARY_PATH="/us
- TensorFlow 的基本概念和使用场景。
WangLinXX
学习tensorflow人工智能python
TensorFlow是由Google开发的开源机器学习框架,用于构建和训练各种机器学习模型。它基于数据流图的概念,其中节点表示数学操作,边表示多维数组(张量)的流动。TensorFlow的基本概念包括:1.张量(Tensors):在TensorFlow中,数据以张量的形式表示。它们是多维数组,可以是标量(0维)、向量(1维)、矩阵(2维)或更高维度的数组。2.数据流图(DataFlowGraph)
- 第T10周:数据增强
OreoCC
深度学习人工智能tensorflow2
>-**本文为[365天深度学习训练营]中的学习记录博客**>-**原作者:[K同学啊]**第10周:数据增强难度:夯实基础⭐⭐语言:Python3、TensorFlow2要求:学会在代码中使用数据增强手段来提高acc请探索更多的数据增强手段并记录在本教程中,你将学会如何进行数据增强,并通过数据增强用少量数据达到非常非常棒的识别准确率。我将展示两种数据增强方式,以及如何自定义数据增强方式并将其放到
- 10分钟学会Docker的安装和使用
明月醉窗台
#模型部署docker容器算法人工智能
文章目录1Docker简介2Docker安装2.1Windows安装2.2Linux安装2.2.1CentOS安装2.2.2Ubuntu安装2.3验证安装是否成功3Docker镜像(DockerImages)3.1镜像简介3.2镜像操作常用指令4Docker容器4.1容器简介4.2容器操作常用指令5DIY一个自己的Pytorch镜像6容器数据卷6.1问题描述6.2使用数据卷6.3具名挂载和匿名挂载
- [2020]tensorflow2.1-GPU + CUDA +CUDNN配置过程记录
夏迪End
最近几天做视频数据集的时候要用到tensorflow2的gpu训练版本,要安装对应版本的cuda和cudnn,网上的教程五花八门,我尝试了很多论坛的方法,有些能用有些不可以(也可能是我操作错误),经过两天调试终于能够运行了。1介绍使用的版本:Win10,python3.7,tensorflow2.1-GPU,CUDA10.1,CUDNN7.6.5,显卡驱动版本是425.31(用的IDE是pycha
- 动手学深度学习(pytorch)学习记录20-自定义层[学习记录]
walfar
pytorch深度学习pytorch学习
在深度学习中,自定义层是指开发者根据特定需求编写的神经网络层,而不是使用深度学习框架(如PyTorch、TensorFlow等)提供的现成层。自定义层可以让模型更加灵活,以适应特定的任务或数据集。目录没有参数的自定义层带参数的层没有参数的自定义层下面的CenteredLayer类要从其输入中减去均值。要构建它,只需继承基础层类并实现前向传播功能。importtorchimporttorch.nn.
- 动手学深度学习(pytorch)学习记录21-读写文件(模型与参数)[学习记录]
walfar
pytorch深度学习pytorch学习
目录加载和保存张量加载和保存模型参数保存模型的好处众多,涵盖了从开发到部署的整个机器学习生命周期。节省资源:训练模型可能需要大量的时间和计算资源。保存模型可以避免重复训练,从而节省时间和计算资源。快速部署:一旦模型被训练并保存,它可以迅速部署到生产环境中,加速产品上市时间。版本控制:保存不同版本的模型有助于跟踪模型的迭代过程,便于比较和回滚到之前的版本。离线使用:保存的模型可以在没有网络连接的情况
- PyTorch深度学习实战(26)—— PyTorch与Multi-GPU
shangjg3
PyTorch深度学习实战深度学习pytorch人工智能
当拥有多块GPU时,可以利用分布式计算(DistributedComputation)与并行计算(ParallelComputation)的方式加速网络的训练过程。在这里,分布式是指有多个GPU在多台服务器上,并行指一台服务器上的多个GPU。在工作环境中,使用这两种方式加速模型训练是非常重要的技能。本文将介绍PyTorch中分布式与并行的常见方法,读者需要注意这二者的区别,并关注它们在使用时的注意
- PyTorch 基础学习(14)- 归一化
花千树-010
PyTorchpytorch学习人工智能
系列文章:《PyTorch基础学习》文章索引概述归一化是数据预处理中的重要步骤之一,它可以将数据调整到特定的范围或分布,有助于加速训练并提高模型的性能。在机器学习中,不同的归一化方法适用于不同的场景。本文将详细介绍scikit-learn中的常见归一化方法及其应用。1.Min-Max归一化MinMaxScalerMin-Max归一化将数据缩放到指定范围,通常是[0,1]。这种方法保留了数据的相对关
- PyTorch 基础学习
花千树-010
大讨论pytorch学习人工智能
文章索引:PyTorch基础学习(1)-快速入门PyTorch基础学习(2)-张量TensorsPyTorch基础学习(3)-张量的数学操作PyTorch基础学习(4)-张量的类型PyTorch基础学习(5)-神经网络PyTorch基础学习(6)-函数APIPyTorch基础学习(7)-自动微分PyTorch基础学习(8)-多进程并发PyTorch基础学习(9)-训练优化器PyTorch基础学习(
- Docker 安装Miniconda
奋进在AI路上的小李
公司实习python
下载Miniconda下载地址执行sh命令完成Miniconda的安装中间输入yes完成安装后,执行链接中的命令完成环境配置创建自己conda环境,需要配置清华镜像安装对应的pytorch,Pytorch的下载地址
- PyTorch深度学习实战(27)—— PyTorch分布式训练
shangjg3
PyTorch深度学习实战深度学习pytorch分布式python
本节将详细介绍如何进行神经网络的分布式训练。其中1.1将结合MPI介绍分布式训练的基本流程,1.2与1.3将分别介绍如何使用torch.distributed以及Horovod进行神经网络的分布式训练。1PyTorch分布式训练1.1使用MPI进行分布式训练下面讲解如何利用MPI进行PyTorch的分布式训练。这里主要介绍的是数据并行的分布式方法:每一块GPU都有同一个模型的副本,仅加载不同的数据
- PyTorch Geometric(torch_geometric)简介
小桥流水---人工智能
机器学习算法深度学习人工智能pytorch人工智能python
在深入探讨PyTorchGeometric(通常简称为PyG)之前,我们先了解一下它的背景和应用。PyG是基于PyTorch的一个扩展库,专为图数据和图网络模型设计。图网络是深度学习领域的一种强大工具,它能够处理结构化数据,如社交网络、分子结构、交通网络等。PyTorchGeometric的主要功能数据处理与加载:图数据的简化表示:PyG提供了一种高效的方式来表示和存储图数据。主要是通过Data对
- 深入理解PyTorch中的`torch.topk`函数!!!(个人总结,为了方便我自己复习,要是同时也能帮助到大家就更好了)
小桥流水---人工智能
人工智能深度学习机器学习算法pytorch人工智能python
torch.topk深入理解PyTorch中的`torch.topk`函数1.`torch.topk`函数概述函数签名返回值2.基本用法示例1:找到一维张量的最大值示例2:在二维张量的指定维度上操作3.高级应用4.结论深入理解PyTorch中的torch.topk函数在深度学习和数据处理中,经常需要对数据进行排序并提取最重要的部分。PyTorch提供了一个非常有用的函数torch.topk,它能够
- 在 PyTorch 中,`permute` 方法是一个强大的工具,用于重排张量的维度。
小桥流水---人工智能
人工智能机器学习算法深度学习pytorch人工智能python
在PyTorch中,permute方法是一个强大的工具,用于重排张量的维度。这在深度学习中非常有用,尤其是在处理具有多维数据(如图像、视频或复杂数组)的神经网络时。PyTorch中的permute方法详解1.permute方法概述在PyTorch中,permute方法允许用户重新排列张量的维度。这与NumPy的transpose方法类似,但提供了更灵活的多维重排能力。该方法非常有用,例如,当你需要
- PyTorch概述
fydw_715
pytorchpytorch人工智能python
PyTorch是一个开源的机器学习框架,由Facebook的人工智能研究团队开发。它广泛用于深度学习和神经网络的研究和开发。PyTorch以其动态计算图、灵活性和简单易用的接口而闻名,深受研究人员和开发者的喜爱。以下是PyTorch的一些重要模块及其功能:torch简介:这是PyTorch的核心库,提供了张量(tensor)操作的基本功能。功能:支持张量的创建、操作和转换,涵盖数学运算、线性代数操
- [Scene Graph] 图神经网络的核心方法——Message Passing
风中摇曳的小萝卜
SceneGraph神经网络深度学习机器学习人工智能
GNN中的MessagePassing方法解析一、GNN中是如何实现特征学习的?深度学习方法的兴起是从计算图像处理(ComputerVision)领域开始的。以卷积神经网络(CNN)为代表的方法会从邻近的像素中获取信息。这种方式对于结构化数据(structureddata)十分有效,例如,图像和体素数据。但是,CNN的处理方式对于类似图(graph)数据则并不适用。对于一个图而言,类似图像像素的邻
- 深入理解PyTorch中的MessagePassing
小桥流水---人工智能
深度学习机器学习算法人工智能pytorch人工智能python
深入理解PyTorch中的MessagePassing图神经网络(GraphNeuralNetworks,简称GNNs)在近年来已成为处理图形数据的一种强大工具,广泛应用于社交网络分析、蛋白质结构预测、知识图谱增强等多个领域。PyTorchGeometric(PyG)是基于PyTorch的一个库,专为图神经网络的研究和实现而设计。在PyG中,MessagePassing类是实现图神经网络层的核心组
- python 数据分析 损失数值 如何放到csv中呢 人工智能 深度神经网络,Pytorch ,tensorflow
zhangfeng1133
python人工智能数据分析
损失数值如何放到csv中呢在Python中,使用`csv`模块将数据写入CSV文件是一种常见的操作。从你提供的代码片段来看,你想要将损失数值写入名为`middle_losse.csv`的文件中。但是,你提供的代码片段中存在一些需要修改的地方,以确保数据能够正确地写入CSV文件。首先,`csv.writer`对象的`writerows`方法需要一个可迭代对象,例如列表的列表,而不是单个列表。如果你的
- 2019-05-16
微软czw
TensorFlow安装CPU版本pipinstalltensorflowGPU版本pipinstalltensorflow-gpu(显卡必须支持)259.7MB如果装完不支持1.是否显卡不支持删除gpu版本库(方法……)2.检查是否Python3.5+3.是否为x64https://www.youtube.com/watch?v=9l_c5260JQ8&list=PLXO45tsB95cKI5A
- 查询vllm-flash-attn与之对应的pytorch
源来猿往
运行环境pytorch人工智能python
最近安装vllm的时候有时候pytorch版本总是弄错,这里写下vllm-flash-attn与pytoch对应关系打开网站vllm-flash-attn·PyPI查询历史版本点进去查询对应的pytoch
- TensorFlow和它的弟弟们
活蹦乱跳酸菜鱼
tensorflow人工智能python
TensorFlow、TensorFlowLite、TensorFlowLiteMicro是Google在深度学习领域推出的三个不同产品,它们各自有着不同的设计目标和适用场景。以下是它们之间的主要区别:1.TensorFlow(PC\GPU)设计目标:TensorFlow是一个开源的机器学习框架,由GoogleBrain团队开发,旨在帮助开发者构建和训练深度学习模型。它支持多种编程语言(如Pyth
- 心智AR (mind-ar-js): 开源Web增强现实SDK安装与使用指南
范凡灏Anastasia
心智AR(mind-ar-js):开源Web增强现实SDK安装与使用指南mind-ar-jsWebAugmentedReality.ImageTracking,FaceTracking.Tensorflow.js项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/mi/mind-ar-js心智AR(mind-ar-js)是一款开源的Web增强现实(AR)软件开发工具包(SDK)
- 释放GPU潜能:PyTorch中torch.nn.DataParallel的数据并行实践
2401_85762266
pytorch人工智能python
释放GPU潜能:PyTorch中torch.nn.DataParallel的数据并行实践在深度学习模型的训练过程中,计算资源的需求往往随着模型复杂度的提升而增加。PyTorch,作为当前领先的深度学习框架之一,提供了torch.nn.DataParallel这一工具,使得开发者能够利用多个GPU进行数据并行处理,从而显著加速模型训练。本文将详细介绍如何在PyTorch中使用torch.nn.Dat
- 并行处理的魔法:PyTorch中torch.multiprocessing的多进程训练指南
liuxin33445566
人工智能深度学习机器学习
并行处理的魔法:PyTorch中torch.multiprocessing的多进程训练指南在深度学习领域,模型训练往往需要大量的计算资源和时间。PyTorch,作为当前最流行的深度学习框架之一,提供了torch.multiprocessing模块,使得开发者能够利用多核CPU进行多进程训练,从而显著加速训练过程。本文将深入探讨如何在PyTorch中使用torch.multiprocessing进行
- 20.神经网络 - 搭建小实战和 Sequential 的使用
椰皮糖
深度学习神经网络人工智能深度学习
神经网络-搭建小实战和Sequential的使用在PyTorch中,Sequential是一个容器(container)类,用于构建神经网络模型。它允许你按顺序(sequential)添加不同的网络层,并将它们串联在一起,形成一个网络模型。这样做可以方便地定义简单的前向传播过程,适用于许多基本的网络结构。Sequential的优点之一是其简洁性和易读性,特别适用于简单的网络结构。然而,对于更复杂的
- 【Rust日报】 2019-05-14:Rust中哪些特性是零开销抽象的
六六子大顺1
tract-一个神经网络训练库Snips(一家做音频识别的创业公司)出品。在神经网络领域,现在基本已经被TensorFlow和PyTorch给占了。但是对于移动设备或IoT这些性能受限的设备,还有很多空间可以尝试。TensorFlow组推出了TensorFlowLite,微软的ONNX看上去也很有前景。一些硬件厂商也推出了他们自己的方案AndroidNNAPI,ARMNNSDK,AppleBNNS
- PyTorch库学习之torch.mean函数
Midsummer-逐梦
#torchpytorch学习人工智能
PyTorch库学习之torch.mean函数一、简介torch.mean是PyTorch库中的一个函数,用于计算张量的均值。它可以沿着指定的维度或者整个张量计算均值,是数据分析和机器学习中常用的操作之一。二、语法和参数语法:torch.mean(input,dim=None,keepdim=False,*,out=None)参数:input(torch.Tensor):输入张量。dim(int,
- 理解PyTorch版YOLOv5模型构架
LabVIEW_Python
一个深度学习模型,可以拆解为:模型构架(ModelArchitecture):下面详述激活函数(ActivationFunction):YOLOv5在隐藏层中使用了LeakyReLU激活函数,在最后的检测层中使用了Sigmoid激活函数,参考这里优化函数(OptimizationFunction):YOLOv5的默认优化算法是:SGD;可以通过命令行参数更改为Adam损失函数(LossFuncti
- yolo v8 + flask部署到云服务器,以及问题记录
智商不够_熬夜来凑
YOLOpytorchpythonflask
环境安装1、运行项目报错:nopythonapplicationfound,checkyourstartuplogsforerrors在云服务器pytorch版本安装错了,安装了GPU版本,需要安装CPU版本#CPUonly使用下面这段代码避免出现第二个错误pipinstalltorch==2.3.1torchvision==0.18.1torchaudio==2.3.1--index-urlht
- 分享100个最新免费的高匿HTTP代理IP
mcj8089
代理IP代理服务器匿名代理免费代理IP最新代理IP
推荐两个代理IP网站:
1. 全网代理IP:http://proxy.goubanjia.com/
2. 敲代码免费IP:http://ip.qiaodm.com/
120.198.243.130:80,中国/广东省
58.251.78.71:8088,中国/广东省
183.207.228.22:83,中国/
- mysql高级特性之数据分区
annan211
java数据结构mongodb分区mysql
mysql高级特性
1 以存储引擎的角度分析,分区表和物理表没有区别。是按照一定的规则将数据分别存储的逻辑设计。器底层是由多个物理字表组成。
2 分区的原理
分区表由多个相关的底层表实现,这些底层表也是由句柄对象表示,所以我们可以直接访问各个分区。存储引擎管理分区的各个底层
表和管理普通表一样(所有底层表都必须使用相同的存储引擎),分区表的索引只是
- JS采用正则表达式简单获取URL地址栏参数
chiangfai
js地址栏参数获取
GetUrlParam:function GetUrlParam(param){
var reg = new RegExp("(^|&)"+ param +"=([^&]*)(&|$)");
var r = window.location.search.substr(1).match(reg);
if(r!=null
- 怎样将数据表拷贝到powerdesigner (本地数据库表)
Array_06
powerDesigner
==================================================
1、打开PowerDesigner12,在菜单中按照如下方式进行操作
file->Reverse Engineer->DataBase
点击后,弹出 New Physical Data Model 的对话框
2、在General选项卡中
Model name:模板名字,自
- logbackのhelloworld
飞翔的马甲
日志logback
一、概述
1.日志是啥?
当我是个逗比的时候我是这么理解的:log.debug()代替了system.out.print();
当我项目工作时,以为是一堆得.log文件。
这两天项目发布新版本,比较轻松,决定好好地研究下日志以及logback。
传送门1:日志的作用与方法:
http://www.infoq.com/cn/articles/why-and-how-log
上面的作
- 新浪微博爬虫模拟登陆
随意而生
新浪微博
转载自:http://hi.baidu.com/erliang20088/item/251db4b040b8ce58ba0e1235
近来由于毕设需要,重新修改了新浪微博爬虫废了不少劲,希望下边的总结能够帮助后来的同学们。
现行版的模拟登陆与以前相比,最大的改动在于cookie获取时候的模拟url的请求
- synchronized
香水浓
javathread
Java语言的关键字,可用来给对象和方法或者代码块加锁,当它锁定一个方法或者一个代码块的时候,同一时刻最多只有一个线程执行这段代码。当两个并发线程访问同一个对象object中的这个加锁同步代码块时,一个时间内只能有一个线程得到执行。另一个线程必须等待当前线程执行完这个代码块以后才能执行该代码块。然而,当一个线程访问object的一个加锁代码块时,另一个线程仍然
- maven 简单实用教程
AdyZhang
maven
1. Maven介绍 1.1. 简介 java编写的用于构建系统的自动化工具。目前版本是2.0.9,注意maven2和maven1有很大区别,阅读第三方文档时需要区分版本。 1.2. Maven资源 见官方网站;The 5 minute test,官方简易入门文档;Getting Started Tutorial,官方入门文档;Build Coo
- Android 通过 intent传值获得null
aijuans
android
我在通过intent 获得传递兑现过的时候报错,空指针,我是getMap方法进行传值,代码如下 1 2 3 4 5 6 7 8 9
public
void
getMap(View view){
Intent i =
- apache 做代理 报如下错误:The proxy server received an invalid response from an upstream
baalwolf
response
网站配置是apache+tomcat,tomcat没有报错,apache报错是:
The proxy server received an invalid response from an upstream server. The proxy server could not handle the request GET /. Reason: Error reading fr
- Tomcat6 内存和线程配置
BigBird2012
tomcat6
1、修改启动时内存参数、并指定JVM时区 (在windows server 2008 下时间少了8个小时)
在Tomcat上运行j2ee项目代码时,经常会出现内存溢出的情况,解决办法是在系统参数中增加系统参数:
window下, 在catalina.bat最前面
set JAVA_OPTS=-XX:PermSize=64M -XX:MaxPermSize=128m -Xms5
- Karam与TDD
bijian1013
KaramTDD
一.TDD
测试驱动开发(Test-Driven Development,TDD)是一种敏捷(AGILE)开发方法论,它把开发流程倒转了过来,在进行代码实现之前,首先保证编写测试用例,从而用测试来驱动开发(而不是把测试作为一项验证工具来使用)。
TDD的原则很简单:
a.只有当某个
- [Zookeeper学习笔记之七]Zookeeper源代码分析之Zookeeper.States
bit1129
zookeeper
public enum States {
CONNECTING, //Zookeeper服务器不可用,客户端处于尝试链接状态
ASSOCIATING, //???
CONNECTED, //链接建立,可以与Zookeeper服务器正常通信
CONNECTEDREADONLY, //处于只读状态的链接状态,只读模式可以在
- 【Scala十四】Scala核心八:闭包
bit1129
scala
Free variable A free variable of an expression is a variable that’s used inside the expression but not defined inside the expression. For instance, in the function literal expression (x: Int) => (x
- android发送json并解析返回json
ronin47
android
package com.http.test;
import org.apache.http.HttpResponse;
import org.apache.http.HttpStatus;
import org.apache.http.client.HttpClient;
import org.apache.http.client.methods.HttpGet;
import
- 一份IT实习生的总结
brotherlamp
PHPphp资料php教程php培训php视频
今天突然发现在不知不觉中自己已经实习了 3 个月了,现在可能不算是真正意义上的实习吧,因为现在自己才大三,在这边撸代码的同时还要考虑到学校的功课跟期末考试。让我震惊的是,我完全想不到在这 3 个月里我到底学到了什么,这是一件多么悲催的事情啊。同时我对我应该 get 到什么新技能也很迷茫。所以今晚还是总结下把,让自己在接下来的实习生活有更加明确的方向。最后感谢工作室给我们几个人这个机会让我们提前出来
- 据说是2012年10月人人网校招的一道笔试题-给出一个重物重量为X,另外提供的小砝码重量分别为1,3,9。。。3^N。 将重物放到天平左侧,问在两边如何添加砝码
bylijinnan
java
public class ScalesBalance {
/**
* 题目:
* 给出一个重物重量为X,另外提供的小砝码重量分别为1,3,9。。。3^N。 (假设N无限大,但一种重量的砝码只有一个)
* 将重物放到天平左侧,问在两边如何添加砝码使两边平衡
*
* 分析:
* 三进制
* 我们约定括号表示里面的数是三进制,例如 47=(1202
- dom4j最常用最简单的方法
chiangfai
dom4j
要使用dom4j读写XML文档,需要先下载dom4j包,dom4j官方网站在 http://www.dom4j.org/目前最新dom4j包下载地址:http://nchc.dl.sourceforge.net/sourceforge/dom4j/dom4j-1.6.1.zip
解开后有两个包,仅操作XML文档的话把dom4j-1.6.1.jar加入工程就可以了,如果需要使用XPath的话还需要
- 简单HBase笔记
chenchao051
hbase
一、Client-side write buffer 客户端缓存请求 描述:可以缓存客户端的请求,以此来减少RPC的次数,但是缓存只是被存在一个ArrayList中,所以多线程访问时不安全的。 可以使用getWriteBuffer()方法来取得客户端缓存中的数据。 默认关闭。 二、Scan的Caching 描述: next( )方法请求一行就要使用一次RPC,即使
- mysqldump导出时出现when doing LOCK TABLES
daizj
mysqlmysqdump导数据
执行 mysqldump -uxxx -pxxx -hxxx -Pxxxx database tablename > tablename.sql
导出表时,会报
mysqldump: Got error: 1044: Access denied for user 'xxx'@'xxx' to database 'xxx' when doing LOCK TABLES
解决
- CSS渲染原理
dcj3sjt126com
Web
从事Web前端开发的人都与CSS打交道很多,有的人也许不知道css是怎么去工作的,写出来的css浏览器是怎么样去解析的呢?当这个成为我们提高css水平的一个瓶颈时,是否应该多了解一下呢?
一、浏览器的发展与CSS
- 《阿甘正传》台词
dcj3sjt126com
Part Ⅰ:
《阿甘正传》Forrest Gump经典中英文对白
Forrest: Hello! My names Forrest. Forrest Gump. You wanna Chocolate? I could eat about a million and a half othese. My momma always said life was like a box ochocol
- Java处理JSON
dyy_gusi
json
Json在数据传输中很好用,原因是JSON 比 XML 更小、更快,更易解析。
在Java程序中,如何使用处理JSON,现在有很多工具可以处理,比较流行常用的是google的gson和alibaba的fastjson,具体使用如下:
1、读取json然后处理
class ReadJSON
{
public static void main(String[] args)
- win7下nginx和php的配置
geeksun
nginx
1. 安装包准备
nginx : 从nginx.org下载nginx-1.8.0.zip
php: 从php.net下载php-5.6.10-Win32-VC11-x64.zip, php是免安装文件。
RunHiddenConsole: 用于隐藏命令行窗口
2. 配置
# java用8080端口做应用服务器,nginx反向代理到这个端口即可
p
- 基于2.8版本redis配置文件中文解释
hongtoushizi
redis
转载自: http://wangwei007.blog.51cto.com/68019/1548167
在Redis中直接启动redis-server服务时, 采用的是默认的配置文件。采用redis-server xxx.conf 这样的方式可以按照指定的配置文件来运行Redis服务。下面是Redis2.8.9的配置文
- 第五章 常用Lua开发库3-模板渲染
jinnianshilongnian
nginxlua
动态web网页开发是Web开发中一个常见的场景,比如像京东商品详情页,其页面逻辑是非常复杂的,需要使用模板技术来实现。而Lua中也有许多模板引擎,如目前我在使用的lua-resty-template,可以渲染很复杂的页面,借助LuaJIT其性能也是可以接受的。
如果学习过JavaEE中的servlet和JSP的话,应该知道JSP模板最终会被翻译成Servlet来执行;而lua-r
- JZSearch大数据搜索引擎
颠覆者
JavaScript
系统简介:
大数据的特点有四个层面:第一,数据体量巨大。从TB级别,跃升到PB级别;第二,数据类型繁多。网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三,价值密度低。以视频为例,连续不间断监控过程中,可能有用的数据仅仅有一两秒。第四,处理速度快。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。业界将其归纳为4个“V”——Volume,Variety,Value,Velocity。大数据搜索引
- 10招让你成为杰出的Java程序员
pda158
java编程框架
如果你是一个热衷于技术的
Java 程序员, 那么下面的 10 个要点可以让你在众多 Java 开发人员中脱颖而出。
1. 拥有扎实的基础和深刻理解 OO 原则 对于 Java 程序员,深刻理解 Object Oriented Programming(面向对象编程)这一概念是必须的。没有 OOPS 的坚实基础,就领会不了像 Java 这些面向对象编程语言
- tomcat之oracle连接池配置
小网客
oracle
tomcat版本7.0
配置oracle连接池方式:
修改tomcat的server.xml配置文件:
<GlobalNamingResources>
<Resource name="utermdatasource" auth="Container"
type="javax.sql.DataSou
- Oracle 分页算法汇总
vipbooks
oraclesql算法.net
这是我找到的一些关于Oracle分页的算法,大家那里还有没有其他好的算法没?我们大家一起分享一下!
-- Oracle 分页算法一
select * from (
select page.*,rownum rn from (select * from help) page
-- 20 = (currentPag