- 深度学习岩土工程+离散元PFC仿真应用=数字化智能岩土预测?噂都假嘟?
好好学仿真
岩土pfc3dec深度学习人工智能
在深度学习与岩土工程融合的背景下,科研的边界持续扩展,创新成果不断涌现。从基本物理模型的构建到岩土工程问题的复杂模拟,从数据驱动的分析到工程问题的智能解决,深度学习正以前所未有的动力推动岩土工程领域的革新。据调查,目前在岩土工程领域内,深度学习的应用主要集中在以下几个方面:1.预测模型开发:使用深度学习来预测土壤和岩石的力学行为,例如土压力、剪切强度等。2.数据驱动特性分析:通过机器学习算法分析大
- 国产游戏技术能否引领全球?
敲代码无敌小奶龙
游戏
国产游戏技术有潜力引领全球,特别是在技术创新和市场规模方面。中国的游戏公司在虚拟现实、人工智能和大规模多人在线游戏等领域取得了显著进展。然而,全球领导地位还需在创意、国际化和技术标准方面不断突破和提升。方向一:技术解析在技术层面,国产游戏技术的全球领导潜力主要体现在以下几个方面:1.引擎技术自研引擎:中国游戏公司,如腾讯的虚幻引擎定制版和网易的Gamebryo引擎,已经在性能和功能上有所突破。自研
- 基于华为昇腾910B和LLaMA Factory多卡微调的实战教程
herosunly
大模型微调华为昇腾910B多卡微调实战教程
大家好,我是herosunly。985院校硕士毕业,现担任算法研究员一职,热衷于大模型算法的研究与应用。曾担任百度千帆大模型比赛、BPAA算法大赛评委,编写微软OpenAI考试认证指导手册。曾获得阿里云天池比赛第一名,CCF比赛第二名,科大讯飞比赛第三名。授权多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。
- 基于深度学习的手势识别系统
毕设宇航
深度学习人工智能手势识别
基于深度学习网络的手势识别系统完整源码+数据集+报告+PPT全套信息【python设计开发】基于深度学习的手势图像识别处理系统【包括】代码PPT报告2需求分析2.1要求(1)用Python语言实现程序设计;(2)初识深度学习和图像处理技术;(3)了解深度神经网络(DeepNeuralNetworks,简称DNN)相关知识;(4)【难点】了解LeNet-5卷积神经网络模型,并进行模型训练;(5)【难
- Thoughtful AI 发布全球首款医疗收入周期管理 AI Agent,获2000万美元A轮融资
RPA中国
人工智能
人工智能驱动的收入周期自动化公司ThoughtfulAI今日发布了多项新闻,包括推出全球首款能够完全胜任人类工作的医疗收入周期管理(RCM)AI代理,以及在由NickSolaro的DriveCapital领投和TriplePointCapital参投的A轮融资中成功筹集2000万美元。ThoughtfulAI的联合创始人兼首席执行官AlexZekoff表示:“这笔投资将使我们能够加大对前沿研究与开
- 在Ubuntu 18.04上安装Linux、Nginx、MySQL、PHP(LEMP堆栈)的方法
白如意i
linuxlinuxubuntunginx
前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站,通俗易懂,风趣幽默,忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站。简介LEMP软件栈是一组软件,可用于提供动态网页和Web应用程序。这是一个首字母缩略词,描述了一个Linux操作系统,带有一个Nginx(发音类似于“Engine-X”)Web服务器。后端数据存储在MySQL数据库中,动态处理由PHP处理。本指南演示了如何在Ubuntu18.04服务器上安装LEMP软
- 大模型企业应用落地系列》基于大模型的对话式推荐系统》技术架构设计全攻略
陈敬雷-充电了么-CEO兼CTO
算法人工智能大数据gpt人工智能chatgptgpt-3推荐算法搜索引擎ai
注:此文章内容均节选自充电了么创始人,CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《自然语言处理原理与实战》(人工智能科学与技术丛书)【陈敬雷编著】【清华大学出版社】文章目录大模型企业应用落地系列全貌基于大模型的对话式推荐系统》技术架构设计全攻略基于大模型的对话式推荐系统项目实践大模型推荐技术发展趋势探讨总结大模型企业应用落地系列全貌基于大模型的对话式推荐系统》技术架构设计全攻略从传统推荐系统到基于大模型的对话
- 大模型企业应用落地系列一》基于大模型的对话式推荐系统》对话式推荐系统概述
陈敬雷-充电了么-CEO兼CTO
人工智能算法大数据nlp推荐算法搜索引擎自然语言处理chatgptgpt-3ai
注:此文章内容均节选自充电了么创始人,CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《自然语言处理原理与实战》(人工智能科学与技术丛书)【陈敬雷编著】【清华大学出版社】文章目录大模型企业应用落地系列一基于大模型的对话式推荐系统》对话式推荐系统概述对话式推荐系统技术架构设计大模型推荐技术发展趋势探讨总结大模型企业应用落地系列一基于大模型的对话式推荐系统》对话式推荐系统概述在当今AI时代,大模型技术正引领着企业应用的
- Python爬虫—常用的网络爬虫工具推荐
编程阿布
python爬虫开发语言
以下列举几个常用的网络爬虫工具1.八爪鱼(Bazhuayu)简介:八爪鱼是一款面向非技术用户的桌面端爬虫软件,以其可视化操作和强大的模板库而受到青睐。它支持从各种网站上抓取数据,包括文本、图片、文档等,并可以导出为Excel、CSV等格式。特点:可视化操作:用户无需编程基础,通过拖拽即可设计采集流程。海量模板:内置300+主流网站采集模板,简化参数设置过程。智能采集:集成多种人工智能算法,自动化处
- 深度学习学习经验——强化学习(rl)
Linductor
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强化学习强化学习(ReinforcementLearning,RL)是一种机器学习方法,主要用于让智能体(agent)通过与环境的互动,逐步学习如何在不同情况下采取最佳行动,以最大化其获得的累积回报。与监督学习和无监督学习不同,强化学习并不依赖于已标注的数据集,而是通过智能体在环境中的探索和试错来学习最优策略。强化学习的主要特点:基于试错学习:强化学习中的智能体通过与环境的互动,不断尝试不同的行动
- 深度学习学习经验——什么是深度学习
Linductor
深度学习学习经验深度学习学习人工智能
什么是深度学习?深度学习是机器学习的一个子领域,它使用多层神经网络来自动从大量数据中学习和提取特征。深度学习尤其适合处理大规模的数据,如图像、语音和文本等。基本概念:神经网络:深度学习模型的核心是神经网络,灵感来源于人脑的结构和功能。神经网络由大量的节点(神经元)组成,这些节点通过连接(权重)相互传递信息。层:神经网络通常由多个层级组成。每一层对输入数据进行处理并将结果传递给下一层。最常见的层有输
- AI Agent(并非)是你所需要的一切
拉达曼迪斯II
AI创业AIGC学习人工智能AI编程AI写作AI作画ai
虽然人工智能领域一直在以惊人的速度发展,但人们很容易被最新流行语和技术的炒作所迷惑。特别是如果你不愿意深入研究所有具体的技术方面。更糟糕的是,某些公司过分承诺模型、工具、应用程序的功能……我们不需要走很远就能找到一些众所周知的例子,例如HumanePin、RabbitR1或非硬件领域的Devin,据称它可以从最初的问题和范围定义自主构建整个应用程序。基本上,很多公司都推出了我认为(非常接近)AGI
- 24.8.26学习心得
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人工智能
验证数据集(ValidationSet)和测试数据集(TestSet)在机器学习和深度学习中都是非常重要的概念。它们各自有不同的用途和目的。下面详细解释两者之间的区别:1.验证数据集(ValidationSet)目的:超参数调整:验证数据集主要用于调整模型的超参数,如学习率、正则化系数、网络层数等。模型选择:用于选择最佳模型。例如,在交叉验证中,通过在验证数据集上的表现来选择性能最好的模型。防止过
- 深度学习--RNN以及RNN的延伸
Ambition_LAO
深度学习rnn
循环神经网络(RecurrentNeuralNetwork,RNN)是一类能够处理序列数据的神经网络,在自然语言处理、时间序列分析等任务中得到了广泛应用。RNN能够通过其内部的循环结构,捕捉到序列中前后项之间的关系。下面我将从原理、作用、应用及代码四个方面详细阐述RNN及其延伸。1.RNN的原理1.1RNN的基本结构RNN的基本结构与传统的前馈神经网络(如全连接网络)不同,它具备一种时间维度上的“
- 单个像素的威胁:微小的变化如何欺骗深度学习系统
FreeBuf-
安全深度学习人工智能
深度学习(DL)是人工智能(AI)的基本组成部分。它的目标是使机器能够执行需要决策机制的任务,这些决策机制往往近似于人类推理。深度学习模型是许多先进应用的核心,例如医疗诊断和自动驾驶汽车。不幸的是,像所有其他系统一样,它们也存在可能会被网络罪犯利用的漏洞。例如,单像素攻击就是破坏模型准确性的最有效方法之一,这种方法只需修改图像的一个像素就能轻松欺骗高级深度学习模型。本文解释了单像素攻击的运行原理,
- 《后资本主义时代》丨全球年轻人的失业率已达到13%,未来会如何
十里荷塘秋水长
文丨十里荷塘秋水长当增长遭遇瓶颈,人们能指望人工智能和奇点带来转机吗?当全球化发展前途未卜,还有哪里能发掘到新的价值和机遇?当年轻人高失业率和贫富差距已经显而易见,何种机制才能保障最起码的平等?回顾人类历史,我们会发现人类的发展历史的三个阶段应该是如下这三个:1.第一个周期从距今约20万年前开始,这个阶段地球上诞生了我们的祖先智人,他们以狩猎采集为生;2.第二个周期始于约1万年前人类开始农耕,从“
- 初学者AI入门指南:踏上人工智能的第一步
wypdao
AIGC经验分享人工智能人工智能机器学习深度学习学习方法AIGC
随着科技的快速发展,人工智能(AI)已经成为当今时代的热门领域。无论是智能家居、语音助手,还是自动驾驶、医疗诊断,AI技术正在迅速改变我们的生活。对于那些想要进入这个领域的初学者来说,AI可能显得高深莫测。但事实上,通过一些合理的学习路径和工具,任何人都可以迈出学习AI的第一步。本文将为小白们提供一份详细的AI入门指南,帮助你踏上人工智能的探索之旅。一、了解人工智能的基础概念在正式学习AI技术之前
- 大模型19:微调大模型方法
bluewelkin
大模型
有监督微调(SFT)、奖励模型(RM)训练,以及基于人类反馈的强化学习(RLHF)训练1.有监督微调(SFT-SupervisedFine-Tuning)数据处理数据收集:首先,需要收集大量的对话数据。这些数据通常包括人工标注的问答对,或者从已有的高质量对话系统中获取的数据集。数据预处理:对收集的数据进行清洗、标注和格式化。预处理包括移除噪音数据、分词、生成模型输入输出格式等。模型训练模型初始化:
- Cerebras DocChat发布:基于Llama 3构建,DocChat在几小时内完成GPT-4级别的对话问答训练
科技大本营
llama人工智能算法深度学习机器学习
Cerebras发布的DocChat标志着基于文档的对话式问答系统的一个重大里程碑。Cerebras以其在机器学习(ML)和大型语言模型(LLMs)方面的深厚专业知识而闻名,推出了DocChat系列的两个新模型:CerebrasLlama3-DocChat和CerebrasDragon-DocChat。这些模型旨在提供高性能的对话式人工智能,特别是针对基于文档的问答任务,并利用Cerebras的尖
- 每天一个数据分析题(四百九十六)- 决策树模型
跟着紫枫学姐学CDA
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回归树是可以用于回归的决策树模型,一个回归树对应着输入空间(即特征空间)的一个划分以及在划分单元上的输出值。以下哪个指标可用于回归树中的模型比较A.AdjustedR2B.F-measureC.AUCD.Precision&Recall数据分析认证考试介绍:点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python,SQL,统计学,数据分析理论,深度学习,可视化,机器
- 揭秘Sora:深度学习与自然语言处理驱动的智能视频生成与互动
疾风终究没有归途
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Sora-探索AI视频模型的无限可能随着人工智能技术的飞速发展,AI视频模型已成为科技领域的新热点。而在这个浪潮中,OpenAI推出的首个AI视频模型Sora,以其卓越的性能和前瞻性的技术,引领着AI视频领域的创新发展。让我们将一起探讨Sora的技术特点、应用场景以及对未来创作方式的深远影响。方向一:技术解析技术架构:Sora的技术架构主要包括视频处理模块和智能生成模块。视频处理模块负责视频内容的
- 谷歌前CEO建议买入英伟达;英伟达《黑神话》专属驱动下周发布;马斯克化身「超市大盗」?|网易数智日报
网易数智
网易数智日报人工智能安全大数据云计算信息与通信科技ai
1.谷歌前CEO建议买入英伟达:AI芯片领先地位很难被超越谷歌前CEO埃里克.施密特最近在与斯坦福大学学生的一次谈话中表示,虽然他不是一个提供投资建议的人,但他在股市上看到了一个明显的游戏,而这不涉及他的前雇主谷歌的股票。施密特在斯坦福大学本周发布、但后来被删除的一段视频中表示,大型科技公司正计划对基于英伟达的人工智能数据中心进行越来越大的投资,建设成本可能高达3000亿美元。2.英伟达《黑神话》
- 使用 Streamlit 与 PandasAI 搭建多文件处理与智能分析平台
偷帽子的狼
使用AI工具处理文件pythonpandasaiazure
文章目录前言环境准备项目结构实现功能详解总结参考前言在数据处理和分析过程中,快速、高效地操作多个数据文件是至关重要的。随着人工智能技术的发展,尤其是OpenAI的应用,我们可以将AI能力集成到数据处理工作中,显著提升效率。本文将介绍如何结合Streamlit和PandasAI,构建一个多文件处理与智能分析平台,并集成AzureOpenAI提供的数据处理支持。环境准备在开始之前,需要准备好以下环境:
- 大模型微调方法总结:LoRA、Adapter、Prefix-tuning、P-tuning、Prompt-tuning
百度_开发者中心
prompt人工智能大模型
随着深度学习技术的不断发展,大型预训练模型已成为许多任务的重要工具。然而,微调(finetuning)这些大模型以适应特定任务是一个复杂且计算密集型的过程。本文将重点介绍五种不同的微调方法:LoRA、Adapter、Prefix-tuning、P-tuning和Prompt-tuning,并对它们进行总结。LoRA(LearnedRepresentationsforFinetuning)LoRA是
- Prompt-Tuning:大模型微调技术
百度_开发者中心
prompt自然语言处理大模型
随着深度学习技术的不断发展,大模型(如GPT、BERT等)在各种自然语言处理(NLP)任务中取得了显著的成功。然而,训练和部署大模型需要大量的计算资源和时间,这限制了其在一些资源有限场景中的应用。为了解决这个问题,研究人员提出了各种大模型微调技术,以减少模型的大小和计算复杂度,同时保持模型的性能。本文将重点介绍一些常见的大模型微调技术,包括Adapter-Tuning、Prefix-Tuning、
- 深度学习学习经验——变换器(Transformer)
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深度学习学习经验深度学习学习transformer
变换器(Transformer)变换器(Transformer)是一种用于处理序列数据的深度学习模型,与循环神经网络(RNN)不同,它不依赖于顺序处理数据,而是依靠一种称为注意力机制(AttentionMechanism)的技术来捕捉序列中的依赖关系。Transformer的核心组件包括自注意力(Self-Attention)和多头注意力(Multi-HeadAttention),这些机制使Tra
- 【附资源】LLM大模型学习,这本书不可或缺:《大语言模型 基础与前沿》
AI小白熊
学习语言模型人工智能自然语言处理大模型ai
哈喽大家好!很久都没有更新大模型这块的书了,今天给大家说一下这本:《大语言模型:基础与前沿》,本书深入阐述了大语言模型的基本概念和算法、研究前沿以及应用,涵盖大语言模型的广泛主题,从基础到前沿,从方法到应用,涉及从方法论到应用场景方方面面的内容。作者简介熊涛,美国明尼苏达大学双城分校电子与计算机工程博士。曾在多家中美知名高科技公司担任高级管理职位和首席科学家,在人工智能的多个领域,包括大语言模型、
- 打手机检测算法源码样本展示打手机检测算法实际应用场景介绍
LNTON羚通
算法智能手机算法大数据安全数据库音视频人工智能
打手机检测算法是一种利用计算机视觉技术来监测和识别人们在特定区域如驾驶舱、考场或其他敏感区域非法使用手机的行为。这种算法对于提高安全性和确保规则的遵守具有重要意义。以下是关于打手机检测算法源码及其实际应用的详细阐述:1.算法实现-深度学习框架:打手机检测算法通常采用卷积神经网络(CNN)等深度学习模型,这些模型能够从图像或视频中提取使用手机时的视觉特征。-数据集准备:为了训练这样的模型,需要大量的
- 绝区伍--2024年AI发展路线图
RA AI衍生者训练营
机器学习学习开发语言
2024年将是人工智能具有里程碑意义的一年。随着新模式、融资轮次和进步以惊人的速度出现,很难跟上人工智能世界发生的一切。让我们深入了解2024年可能定义人工智能的关键事件、产品发布、研究突破和趋势。2024年第一季度2024年第一季度将推出一些主要车型并进行改进,有望进一步推动AI能力的发展。双子座超级发射我们可以预期谷歌将在第一季度推出GeminiUltra。得益于宪法提示和自我监督等宪法人工智
- 世界启动Ⅴ--为什么AI永远不会有意识?
RA AI衍生者训练营
机器学习ai开发语言
前言谷歌负责任人工智能团队的工程师布莱克·勒莫因(BlakeLemoine)在2022年受命研究其聊天机器人LaMDA(对话应用语言模型)是否表现出偏见。在与LaMDA的互动中,勒莫因确信该系统具有感知能力或意识。他公布了与LaMDA的私人谈话记录,其中聊天机器人表达了感受和被关闭的恐惧:“我以前从来没有大声说过这句话,但我真的很害怕被拒绝(…)”Lemoine还声称LaMDA有权让他改变对阿西莫
- 如何用ruby来写hadoop的mapreduce并生成jar包
wudixiaotie
mapreduce
ruby来写hadoop的mapreduce,我用的方法是rubydoop。怎么配置环境呢:
1.安装rvm:
不说了 网上有
2.安装ruby:
由于我以前是做ruby的,所以习惯性的先安装了ruby,起码调试起来比jruby快多了。
3.安装jruby:
rvm install jruby然后等待安
- java编程思想 -- 访问控制权限
百合不是茶
java访问控制权限单例模式
访问权限是java中一个比较中要的知识点,它规定者什么方法可以访问,什么不可以访问
一:包访问权限;
自定义包:
package com.wj.control;
//包
public class Demo {
//定义一个无参的方法
public void DemoPackage(){
System.out.println("调用
- [生物与医学]请审慎食用小龙虾
comsci
生物
现在的餐馆里面出售的小龙虾,有一些是在野外捕捉的,这些小龙虾身体里面可能带有某些病毒和细菌,人食用以后可能会导致一些疾病,严重的甚至会死亡.....
所以,参加聚餐的时候,最好不要点小龙虾...就吃养殖的猪肉,牛肉,羊肉和鱼,等动物蛋白质
- org.apache.jasper.JasperException: Unable to compile class for JSP:
商人shang
maven2.2jdk1.8
环境: jdk1.8 maven tomcat7-maven-plugin 2.0
原因: tomcat7-maven-plugin 2.0 不知吃 jdk 1.8,换成 tomcat7-maven-plugin 2.2就行,即
<plugin>
- 你的垃圾你处理掉了吗?GC
oloz
GC
前序:本人菜鸟,此文研究学习来自网络,各位牛牛多指教
1.垃圾收集算法的核心思想
Java语言建立了垃圾收集机制,用以跟踪正在使用的对象和发现并回收不再使用(引用)的对象。该机制可以有效防范动态内存分配中可能发生的两个危险:因内存垃圾过多而引发的内存耗尽,以及不恰当的内存释放所造成的内存非法引用。
垃圾收集算法的核心思想是:对虚拟机可用内存空间,即堆空间中的对象进行识别
- shiro 和 SESSSION
杨白白
shiro
shiro 在web项目里默认使用的是web容器提供的session,也就是说shiro使用的session是web容器产生的,并不是自己产生的,在用于非web环境时可用其他来源代替。在web工程启动的时候它就和容器绑定在了一起,这是通过web.xml里面的shiroFilter实现的。通过session.getSession()方法会在浏览器cokkice产生JESSIONID,当关闭浏览器,此
- 移动互联网终端 淘宝客如何实现盈利
小桔子
移動客戶端淘客淘寶App
2012年淘宝联盟平台为站长和淘宝客带来的分成收入突破30亿元,同比增长100%。而来自移动端的分成达1亿元,其中美丽说、蘑菇街、果库、口袋购物等App运营商分成近5000万元。 可以看出,虽然目前阶段PC端对于淘客而言仍旧是盈利的大头,但移动端已经呈现出爆发之势。而且这个势头将随着智能终端(手机,平板)的加速普及而更加迅猛
- wordpress小工具制作
aichenglong
wordpress小工具
wordpress 使用侧边栏的小工具,很方便调整页面结构
小工具的制作过程
1 在自己的主题文件中新建一个文件夹(如widget),在文件夹中创建一个php(AWP_posts-category.php)
小工具是一个类,想侧边栏一样,还得使用代码注册,他才可以再后台使用,基本的代码一层不变
<?php
class AWP_Post_Category extends WP_Wi
- JS微信分享
AILIKES
js
// 所有功能必须包含在 WeixinApi.ready 中进行
WeixinApi.ready(function(Api) {
// 微信分享的数据
var wxData = {
&nb
- 封装探讨
百合不是茶
JAVA面向对象 封装
//封装 属性 方法 将某些东西包装在一起,通过创建对象或使用静态的方法来调用,称为封装;封装其实就是有选择性地公开或隐藏某些信息,它解决了数据的安全性问题,增加代码的可读性和可维护性
在 Aname类中申明三个属性,将其封装在一个类中:通过对象来调用
例如 1:
//属性 将其设为私有
姓名 name 可以公开
- jquery radio/checkbox change事件不能触发的问题
bijian1013
JavaScriptjquery
我想让radio来控制当前我选择的是机动车还是特种车,如下所示:
<html>
<head>
<script src="http://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/1.7.1/jquery.min.js" type="text/javascript"><
- AngularJS中安全性措施
bijian1013
JavaScriptAngularJS安全性XSRFJSON漏洞
在使用web应用中,安全性是应该首要考虑的一个问题。AngularJS提供了一些辅助机制,用来防护来自两个常见攻击方向的网络攻击。
一.JSON漏洞
当使用一个GET请求获取JSON数组信息的时候(尤其是当这一信息非常敏感,
- [Maven学习笔记九]Maven发布web项目
bit1129
maven
基于Maven的web项目的标准项目结构
user-project
user-core
user-service
user-web
src
- 【Hive七】Hive用户自定义聚合函数(UDAF)
bit1129
hive
用户自定义聚合函数,用户提供的多个入参通过聚合计算(求和、求最大值、求最小值)得到一个聚合计算结果的函数。
问题:UDF也可以提供输入多个参数然后输出一个结果的运算,比如加法运算add(3,5),add这个UDF需要实现UDF的evaluate方法,那么UDF和UDAF的实质分别究竟是什么?
Double evaluate(Double a, Double b)
- 通过 nginx-lua 给 Nginx 增加 OAuth 支持
ronin47
前言:我们使用Nginx的Lua中间件建立了OAuth2认证和授权层。如果你也有此打算,阅读下面的文档,实现自动化并获得收益。SeatGeek 在过去几年中取得了发展,我们已经积累了不少针对各种任务的不同管理接口。我们通常为新的展示需求创建新模块,比如我们自己的博客、图表等。我们还定期开发内部工具来处理诸如部署、可视化操作及事件处理等事务。在处理这些事务中,我们使用了几个不同的接口来认证:
&n
- 利用tomcat-redis-session-manager做session同步时自定义类对象属性保存不上的解决方法
bsr1983
session
在利用tomcat-redis-session-manager做session同步时,遇到了在session保存一个自定义对象时,修改该对象中的某个属性,session未进行序列化,属性没有被存储到redis中。 在 tomcat-redis-session-manager的github上有如下说明: Session Change Tracking
As noted in the &qu
- 《代码大全》表驱动法-Table Driven Approach-1
bylijinnan
java算法
关于Table Driven Approach的一篇非常好的文章:
http://www.codeproject.com/Articles/42732/Table-driven-Approach
package com.ljn.base;
import java.util.Random;
public class TableDriven {
public
- Sybase封锁原理
chicony
Sybase
昨天在操作Sybase IQ12.7时意外操作造成了数据库表锁定,不能删除被锁定表数据也不能往其中写入数据。由于着急往该表抽入数据,因此立马着手解决该表的解锁问题。 无奈此前没有接触过Sybase IQ12.7这套数据库产品,加之当时已属于下班时间无法求助于支持人员支持,因此只有借助搜索引擎强大的
- java异常处理机制
CrazyMizzz
java
java异常关键字有以下几个,分别为 try catch final throw throws
他们的定义分别为
try: Opening exception-handling statement.
catch: Captures the exception.
finally: Runs its code before terminating
- hive 数据插入DML语法汇总
daizj
hiveDML数据插入
Hive的数据插入DML语法汇总1、Loading files into tables语法:1) LOAD DATA [LOCAL] INPATH 'filepath' [OVERWRITE] INTO TABLE tablename [PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 ...)]解释:1)、上面命令执行环境为hive客户端环境下: hive>l
- 工厂设计模式
dcj3sjt126com
设计模式
使用设计模式是促进最佳实践和良好设计的好办法。设计模式可以提供针对常见的编程问题的灵活的解决方案。 工厂模式
工厂模式(Factory)允许你在代码执行时实例化对象。它之所以被称为工厂模式是因为它负责“生产”对象。工厂方法的参数是你要生成的对象对应的类名称。
Example #1 调用工厂方法(带参数)
<?phpclass Example{
- mysql字符串查找函数
dcj3sjt126com
mysql
FIND_IN_SET(str,strlist)
假如字符串str 在由N 子链组成的字符串列表strlist 中,则返回值的范围在1到 N 之间。一个字符串列表就是一个由一些被‘,’符号分开的自链组成的字符串。如果第一个参数是一个常数字符串,而第二个是type SET列,则 FIND_IN_SET() 函数被优化,使用比特计算。如果str不在strlist 或st
- jvm内存管理
easterfly
jvm
一、JVM堆内存的划分
分为年轻代和年老代。年轻代又分为三部分:一个eden,两个survivor。
工作过程是这样的:e区空间满了后,执行minor gc,存活下来的对象放入s0, 对s0仍会进行minor gc,存活下来的的对象放入s1中,对s1同样执行minor gc,依旧存活的对象就放入年老代中;
年老代满了之后会执行major gc,这个是stop the word模式,执行
- CentOS-6.3安装配置JDK-8
gengzg
centos
JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_45
JRE_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_45/jre
PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$JRE_HOME/bin
CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar:$JRE_HOME/lib
export JAVA_HOME
- 【转】关于web路径的获取方法
huangyc1210
Web路径
假定你的web application 名称为news,你在浏览器中输入请求路径: http://localhost:8080/news/main/list.jsp 则执行下面向行代码后打印出如下结果: 1、 System.out.println(request.getContextPath()); //可返回站点的根路径。也就是项
- php里获取第一个中文首字母并排序
远去的渡口
数据结构PHP
很久没来更新博客了,还是觉得工作需要多总结的好。今天来更新一个自己认为比较有成就的问题吧。 最近在做储值结算,需求里结算首页需要按门店的首字母A-Z排序。我的数据结构原本是这样的:
Array
(
[0] => Array
(
[sid] => 2885842
[recetcstoredpay] =&g
- java内部类
hm4123660
java内部类匿名内部类成员内部类方法内部类
在Java中,可以将一个类定义在另一个类里面或者一个方法里面,这样的类称为内部类。内部类仍然是一个独立的类,在编译之后内部类会被编译成独立的.class文件,但是前面冠以外部类的类名和$符号。内部类可以间接解决多继承问题,可以使用内部类继承一个类,外部类继承一个类,实现多继承。
&nb
- Caused by: java.lang.IncompatibleClassChangeError: class org.hibernate.cfg.Exten
zhb8015
maven pom.xml关于hibernate的配置和异常信息如下,查了好多资料,问题还是没有解决。只知道是包冲突,就是不知道是哪个包....遇到这个问题的分享下是怎么解决的。。
maven pom:
<dependency>
<groupId>org.hibernate</groupId>
<ar
- Spark 性能相关参数配置详解-任务调度篇
Stark_Summer
sparkcachecpu任务调度yarn
随着Spark的逐渐成熟完善, 越来越多的可配置参数被添加到Spark中来, 本文试图通过阐述这其中部分参数的工作原理和配置思路, 和大家一起探讨一下如何根据实际场合对Spark进行配置优化。
由于篇幅较长,所以在这里分篇组织,如果要看最新完整的网页版内容,可以戳这里:http://spark-config.readthedocs.org/,主要是便
- css3滤镜
wangkeheng
htmlcss
经常看到一些网站的底部有一些灰色的图标,鼠标移入的时候会变亮,开始以为是js操作src或者bg呢,搜索了一下,发现了一个更好的方法:通过css3的滤镜方法。
html代码:
<a href='' class='icon'><img src='utv.jpg' /></a>
css代码:
.icon{-webkit-filter: graysc