- 三体融合实战:Django+讯飞星火+Colossal-AI的企业级AI系统架构
IT莫染
FunctionModuleAI大模型工具及插件django人工智能系统架构讯飞星火Colossal-AIWebSocket
目录技术栈关键词:Django5.0讯飞星火4.0UltraColossal-AI1.2WebSocket联邦学习⚡核心架构设计️一、Django深度集成讯飞星火API(免费版)1.获取API凭证2.流式通信改造(解决高并发阻塞)3.Django视图层集成⚡二、Colossal-AI加速多模型适配策略1.私有模型微调方案2.多模型路由逻辑三、私有化部署安全加固方案1.三重安全防护体系2.请求签名防
- 大模型在通讯网络中的系统性应用架构
Deepoch
网络
一、网络架构智能化重构1.1空天地一体化组网优化智能拓扑动态调整:大模型通过分析卫星轨道数据、地面基站负载及用户分布,实时优化天地一体化网络拓扑。例如,在用户密集区域(如城市中心)自动增强低轨卫星与地面基站的协同,通过联邦学习实现跨区域资源调度,降低跨空口传输时延至0.3ms以下。量子密钥分发增强:结合量子通信卫星星座,大模型动态生成抗量子攻击的密钥分发策略。在卫星间链路中,采用LSTM预测信道衰
- 入门pytorch-联邦学习
四代机您发多少
pytorch人工智能python
本文联邦学习的代码引用于https://github.com/shaoxiongji/federated-learning本篇文章相当于带大家读一遍联邦学习的代码,同时加深了大家对联邦学习和Pytorch框架的理解。这里想简单介绍一下联邦学习。联邦学习说白了,就是假如有NNN个数据拥有者F1,...,FN{F_1,...,F_N}F1,...,FN,他们希望使用这些数据来训练机器学习模型,但是又各
- 长尾形分布论文速览三十篇【60-89】
木木阳
Long-tailed人工智能
长尾形分布速览(60-89)这些研究展示了LLMs在长尾数据分布、持续学习、异常检测、联邦学习、对比学习、知识图谱、推荐系统、多目标跟踪、标签修复、对象检测、医疗生物医学以及其他应用中的广泛应用。通过优化和创新,LLMs在这些领域展现了卓越的性能,并为解决长尾问题提供了有效的工具和方法。1.长尾持续学习与对抗学习长尾持续学习(Paper60):通过优化器状态重用来减少遗忘,提高在长尾任务中的持续学
- 跨区域智能电网负荷预测:基于 PaddleFL 的创新探索
暮雨哀尘
人工智能智能电网AIGCPaddleFL数据库python可视化
跨区域智能电网负荷预测:基于PaddleFL的创新探索摘要:本文聚焦跨区域智能电网负荷预测,提出基于PaddleFL框架的联邦学习方法,整合多地区智能电网数据,实现数据隐私保护下的高精度预测,为电网调度优化提供依据,推动智能电网发展。一、引言在当今社会,电力作为经济发展的命脉,其稳定供应对于保障社会生活的正常运转和生产的持续进行具有不可替代的重要性。而智能电网作为现代电力系统的重要发展方向,通过集
- 面向隐私保护的机器学习:联邦学习技术解析与应用
Blossom.118
机器学习与人工智能机器学习人工智能深度学习tensorflowpython神经网络cnn
在当今数字化时代,数据隐私和安全问题日益受到关注。随着《数据安全法》《个人信息保护法》等法律法规的实施,企业和机构在数据处理和分析过程中面临着越来越严格的合规要求。然而,机器学习模型的训练和优化往往需要大量的数据支持,这就产生了一个矛盾:如何在保护数据隐私的前提下,充分利用数据的价值进行机器学习模型的训练和优化?联邦学习(FederatedLearning)作为一种新兴的隐私保护技术,为解决这一问
- 什么是MPC(多方安全计算,Multi-Party Computation)
MonkeyKing.sun
安全
MPC(多方安全计算,Multi-PartyComputation)是一种密码学技术,允许多个参与方在不泄露各自私密输入数据的前提下,共同完成一个计算,并得到正确的计算结果。一、什么是MPC?定义:**多方安全计算(MPC)是一种加密协议,允许多个参与者在输入保持私密的情况下,**安全地进行联合计算,并仅暴露计算结果,而不暴露任何中间信息或原始数据。二、通俗理解:一群人合算工资平均值,但不想互相知
- 《多设备协同训练:HarmonyOS联邦学习驱动Unity游戏AI进化》
爱学习的小齐哥哥
HarmonyOS5Unity游戏HarmonyOS5unity游戏引擎Unity游戏
随着游戏产业的智能化升级,游戏AI正从传统的规则驱动向数据驱动的“自进化”模式转型。然而,传统游戏AI训练面临数据孤岛、计算资源受限、隐私安全风险三大核心挑战:单设备训练难以处理复杂场景的海量数据,集中式训练需上传用户行为数据(侵犯隐私),且高性能计算依赖云端或专用硬件(成本高、延迟大)。在此背景下,HarmonyOS联邦学习与多设备协同训练的融合,为Unity游戏AI的智能化进化提供了突破性解决
- AI人工智能加持,联邦学习医疗数据共享方案全解析
AI学长带你学AI
CS人工智能网络ai
AI人工智能加持,联邦学习医疗数据共享方案全解析关键词:联邦学习、医疗数据共享、隐私保护、人工智能、多方安全计算摘要:医疗数据是医学研究和临床决策的“黄金资源”,但患者隐私保护与数据孤岛问题却像两道高墙,阻碍着医疗AI的发展。本文将以“联邦学习”这一AI核心技术为钥匙,带您深入理解如何在不泄露原始数据的前提下,实现跨医院、跨机构的医疗数据共享与联合建模。我们将从生活场景出发,用“厨师合作研发新菜”
- 深度学习框架与联邦学习:探究未来的AI发展趋势=======================摘要:本文将深入探讨深度学习框架与联邦学习的融合,分析其在现代AI领域的应用和发展趋势。我们将介绍深度学习框
深度学习框架与联邦学习:探究未来的AI发展趋势摘要:本文将深入探讨深度学习框架与联邦学习的融合,分析其在现代AI领域的应用和发展趋势。我们将介绍深度学习框架的基本原理、联邦学习的概念及其优势,并结合实际案例探讨二者的结合如何推动AI技术的创新与发展。一、深度学习框架:AI的基石深度学习框架是构建和训练深度学习模型的重要工具。它为开发者提供了便捷的工具和库,使得构建复杂的神经网络模型变得更加简单高效
- 同态加密类型详解:部分同态加密,全同态加密
胡乱编胡乱赢
同态加密区块链算法部分同态全同态
一、部分同态加密(PHE)仅支持单一运算(加法或乘法),效率较高,已实用化。乘法同态算法:RSA:基于大数分解问题,满足E(m1)⋅E(m2)=E(m1⋅m2),适用于安全投票和数字签名。ElGamal:基于离散对数问题,支持乘法同态,常用于区块链隐私保护。加法同态算法:Paillier:基于合数剩余类问题,满足E(m1)⋅E(m2)=E(m1+m2),广泛用于联邦学习中的梯度聚合(如FATE框架
- 边缘计算算法与自动驾驶安全优化实践
智能计算研究中心
其他
内容概要在自动驾驶系统的安全优化进程中,边缘计算算法通过分布式算力部署与实时数据处理能力,为车辆决策层构建了低时延、高容错的技术底座。本文系统性分析联邦学习与生成对抗网络(GAN)的融合机制,在保护数据隐私的同时提升多节点模型的动态适应能力,并通过可解释性算法对决策逻辑进行可视化解析,增强系统透明度。针对复杂行车场景,数据预处理与特征工程的双向协同显著优化了障碍物识别与路径规划的鲁棒性,结合F1值
- 鹰盾视频的AI行为检测是怎样的风控?
加油搞钱加油搞钱
人工智能音视频
引言在数字内容生态与安全防护交织的复杂环境下,视频风控已成为保障平台合规运营、用户信息安全的核心防线。传统基于规则匹配与简单统计的风控手段,在面对多样化、隐蔽化的违规行为时逐渐力不从心。鹰盾视频构建的AI行为检测风控体系,通过深度融合多模态分析、强化学习、联邦学习等前沿技术,打造了从数据感知、智能研判到动态响应的全链条风控闭环。本文将从技术架构、核心算法、工程实践及未来演进等维度,深入解析其AI行
- 联邦学习:用隐私保护助力CIFAR10建模
AI天才研究院
计算AI大模型企业级应用开发实战ChatGPT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
联邦学习:用隐私保护助力CIFAR-10建模作者:禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍1.1CIFAR-10数据集概述CIFAR-10数据集是一个广泛用于图像分类任务的基准数据集。它包含60,000张32x32彩色图像,分为10个类别,每个类别有6,000张图像。这些类别包括:飞机、汽车、鸟、猫、鹿、狗、青蛙、马、船和卡车。CIFAR-10数据集被广泛应用于图像分类算法的评估和比较。1.2传统机器学
- 基于Dirichlet分布的联邦学习数据分配
黑马算法创新
人工智能机器学习联邦学习异构联邦学习异构数据隐私保护
基于Dirichlet分布的联邦学习数据分配。其目标是将数据按照不均衡的方式分配到不同的客户端,模拟真实世界中客户端数据不均匀的情况。下面详细解释这段逻辑:标签排序和数据组织:首先,代码对数据集中的标签进行排序(labels_sorted)。这些标签代表着数据的类别。然后,通过将标签和相应的数据索引(即数据点的位置)配对,形成了一个名为class_by_labels的列表,每个元素是一个元组,其中
- 大模型训练新范式:隐私增强联邦学习架构与工程实践
尘烬海
架构rustwasmphp开发语言安全
一、传统联邦学习为何无法满足大模型隐私需求当前主流联邦学习框架如FedAvg在面对大模型时存在显著短板:python#标准FedAvg参数聚合伪代码暴露关键漏洞global_model=initialize_model()forroundinrange(total_rounds):client_updates=[]forclientinselected_clients:#本地训练梯度ΔW可被用于反
- 企业级大数据隐私保护:架构设计与实现方案
AI天才研究院
计算AI大模型应用入门实战与进阶AIAgent应用开发大数据ai
企业级大数据隐私保护:架构设计与实现方案关键词:大数据隐私保护、隐私计算、联邦学习、差分隐私、安全多方计算、数据合规、去标识化摘要:本文系统解析企业级大数据隐私保护的核心技术体系,从架构设计到具体实现方案展开深度探讨。通过分层架构设计覆盖数据全生命周期,结合差分隐私、联邦学习、安全多方计算等前沿技术,阐述数据收集、存储、处理、共享各环节的隐私保护机制。配套完整的数学模型推导、Python代码实现和
- 如何用数字人实现品效合一的传播
井云智能矩阵系统
人工智能
——从量子化建模到联邦学习的技术革命与商业实践一、行业痛点:传统营销的“三重割裂”2025年数据显示,78%的企业因营销效率低下错失市场机遇(快消品牌年损超500万元),核心矛盾聚焦于:品效割裂:品牌广告CTR<0.5%,效果广告复购率不足30%(MCN机构实测)渠道割裂:跨平台数据孤岛导致用户旅程断裂,转化漏斗流失率>65%人效割裂:真人主播日播极限4小时,人力成本占比超60%而如今,基于数字人
- 联邦学习架构深度分析:支持多家医院协作训练AI模型方案分析
Allen_Lyb
数智化医院2025架构人工智能
引言随着人工智能技术在医疗领域的广泛应用,医疗机构面临着如何在保护患者隐私的同时,高效利用分散在各医疗机构的医疗数据进行模型训练的挑战。传统的集中式数据共享方法不仅面临隐私泄露风险,还涉及复杂的法律合规问题。在这一背景下,"数据不动模型动"的联邦学习架构应运而生,为医疗机构提供了在不共享原始数据的前提下协同训练AI模型的新范式。联邦学习(FederatedLearning)是一种分布式机器学习范式
- **深度学习框架与生成对抗网络:探索前沿技术的融合之美**摘要:本文将深入探讨深度学习框架在生成对抗网络(GANs)中的应用,分析大模型训练的实践,并展望联邦学习在未来技术趋势中的位置。我们将通过实例
2401_89451588
深度学习生成对抗网络人工智能python
深度学习框架与生成对抗网络:探索前沿技术的融合之美摘要:本文将深入探讨深度学习框架在生成对抗网络(GANs)中的应用,分析大模型训练的实践,并展望联邦学习在未来技术趋势中的位置。我们将通过实例和代码片段展示相关技术细节,帮助读者更好地理解这些前沿技术。一、引言随着人工智能(AI)技术的飞速发展,深度学习框架作为实现AI的重要工具,已经成为研究的热点。生成对抗网络(GANs)作为深度学习领域的一个重
- 【论文阅读】Federated Large Language Model : A Position Paper
只说人话绝不装逼
联邦大模型论文阅读语言模型人工智能
https://arxiv.org/pdf/2307.08925.pdf这篇文章算是一篇positionpaper,阐述了作者对联邦大模型的理解与看大。初学者可以当一篇综述来看。文章思想很朴素,也很容易理解,基本就是有大模型基础和联邦学习基础的人都能想到或是理解的。联邦大模型的两种学习方式两种非常直观的方法:一种是从头训练,一种是利用私有数据集进行微调。优劣也非常直观:第一种方法允许特定任务的模型
- 基于大模型预测视神经脊髓炎的技术方案
LCG元
大模型医疗研究-技术方向技术方案人工智能
目录一、摘要二、系统架构设计1.整体架构图(Mermaid流程图)2.子系统划分三、核心算法实现1.术前风险预测模型(伪代码示例)2.术中实时监测流程图四、系统集成方案1.硬件部署拓扑图2.关键API定义五、硬件集成方案1.计算资源规划2.安全通信协议六、技术验证方法1.模型验证流程2.对比实验设计七、附录1.联邦学习协调算法2.系统部署检查清单一、摘要本研究提出一种基于多模态大模型的视神经脊髓炎
- 自动化学习与边缘计算融合驱动语音识别模型优化新路径
智能计算研究中心
其他
内容概要当前,自动化机器学习与边缘计算技术的交叉融合正在重塑语音识别模型的研发范式。这一趋势的核心在于通过算法优化与算力下沉的双重路径,解决传统云端集中式训练面临的效率瓶颈与隐私风险。以联邦学习框架为基础的数据协同机制,使得分散在边缘设备中的语音样本能够在不共享原始数据的前提下参与模型迭代,有效平衡了数据利用与隐私保护之间的矛盾。与此同时,超参数自动化搜索技术通过贝叶斯优化、进化算法等策略,显著降
- 大白话解释联邦学习
frostmelody
深度学习小知识点机器学习小知识点人工智能联邦学习
数据孤岛:为何发生?有何危害?如何解决?什么是数据孤岛?企业或组织内部,数据因存储分散、标准不一、系统或部门壁垒,导致数据像一座座孤立的岛屿,无法自由流通与整合,其潜在价值难以被充分挖掘。例如,财务部和销售部各自使用独立数据库,数据无法自动交互,需手动导出导入(物理性孤岛)相同数据在不同部门被赋予不同含义。例如,销售部的“客户”指已成交用户,而市场部的“客户”包含潜在用户,导致跨部门协作时需反复沟
- 国际应用人工智能协会(IAAAI)的技术生态构建与全球实践
feng99520
人工智能重构AAIAIAAAIAI
一、组织架构与技术治理模型1.1跨学科协同机制IAAAI构建了独特的"三角协作框架"(TriangularCollaborationFramework),将学术界、产业界和政策制定者的需求整合为可编程的协作协议。其学术委员会与全球120个研究机构建立了动态知识图谱系统,通过语义网技术实时追踪联邦学习、边缘计算等18个技术领域的最新突破。例如,在2022年发布的联邦医疗成像协作平台(FMICP)中,
- 联邦学习图像分类实战:基于FATE与PyTorch的隐私保护机器学习系统构建指南
Tech Synapse
机器学习分类pytorch
引言在数据孤岛与隐私保护需求并存的今天,联邦学习(FederatedLearning)作为分布式机器学习范式,为医疗影像分析、金融风控、智能交通等领域提供了创新解决方案。本文将基于FATE框架与PyTorch深度学习框架,详细阐述如何构建一个支持多方协作的联邦学习图像分类平台,覆盖环境配置、数据分片、模型训练、隐私保护效果评估等全流程,并提供可直接运行的完整代码。一、技术架构与核心组件1.1联邦学
- MCP协议:大模型与外部工具交互的标准化创新方案
未来创世纪
AIGC人工智能
MCP协议:大模型与外部工具交互的标准化创新方案摘要:本文深入剖析MCP(ModelContextProtocol)协议,作为大模型与外部工具交互的标准化方案,其通过客户端-服务端架构实现AI能力与数据/工具的深度集成。文章从协议定位、架构设计和组件职责等维度展开,阐述其打破生态孤岛、降低开发复杂性、提升人机交互效率等核心价值,并探讨多模态扩展、联邦学习等未来演进方向,为AI系统构建提供重要参考。
- AI产品设计:如何平衡上下文理解与用户隐私?
AI大模型应用之禅
人工智能ai
AI产品设计:如何平衡上下文理解与用户隐私?关键词:AI产品设计、上下文理解、用户隐私、数据安全、隐私保护、差分隐私、联邦学习摘要:本文探讨了在AI产品设计中如何平衡上下文理解能力与用户隐私保护这一关键问题。我们将从基础概念出发,分析两者之间的冲突与协同关系,介绍当前主流的隐私保护技术,并通过实际案例展示如何在产品设计中实现这一平衡。文章最后展望了未来发展趋势,为AI产品设计师和开发者提供实用的指
- 联邦学习真香警告:跨机构医疗数据协作中的梯度投毒攻防
梦玄网络安全
golang爬虫算法python服务器
联邦学习(FederatedLearning,FL)作为医疗数据协作的核心技术,允许医院在不共享原始数据的前提下联合训练AI模型。然而,其分布式特性也使其成为梯度投毒攻击(GradientPoisoningAttack)的温床。本文将深度解析这一攻防战的技术细节与实战方案。一、为什么医疗领域需要联邦学习?1.1医疗数据协作的困境•数据孤岛:医院A有MRI影像,医院B有病理切片,但数据无法直接共享(
- 智能算法核心技术:联邦学习与量子计算应用解析
智能计算研究中心
其他
内容概要本文聚焦智能算法技术体系的跨场景应用与前沿突破,以联邦学习与量子计算为核心架构展开系统性分析。在金融风控领域,联邦学习通过分布式模型训练机制,在保障数据隐私的前提下实现多机构联合建模,结合可解释性算法提升风险预测透明度;量子算法则突破传统医疗影像分析的计算效率瓶颈,通过量子态叠加特性加速高分辨率图像的特征提取。自动驾驶场景中,计算机视觉算法与边缘计算框架的深度耦合,实现了低延迟环境感知与决
- 矩阵求逆(JAVA)初等行变换
qiuwanchi
矩阵求逆(JAVA)
package gaodai.matrix;
import gaodai.determinant.DeterminantCalculation;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Scanner;
/**
* 矩阵求逆(初等行变换)
* @author 邱万迟
*
- JDK timer
antlove
javajdkschedulecodetimer
1.java.util.Timer.schedule(TimerTask task, long delay):多长时间(毫秒)后执行任务
2.java.util.Timer.schedule(TimerTask task, Date time):设定某个时间执行任务
3.java.util.Timer.schedule(TimerTask task, long delay,longperiod
- JVM调优总结 -Xms -Xmx -Xmn -Xss
coder_xpf
jvm应用服务器
堆大小设置JVM 中最大堆大小有三方面限制:相关操作系统的数据模型(32-bt还是64-bit)限制;系统的可用虚拟内存限制;系统的可用物理内存限制。32位系统下,一般限制在1.5G~2G;64为操作系统对内存无限制。我在Windows Server 2003 系统,3.5G物理内存,JDK5.0下测试,最大可设置为1478m。
典型设置:
java -Xmx
- JDBC连接数据库
Array_06
jdbc
package Util;
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.ResultSet;
import java.sql.SQLException;
import java.sql.Statement;
public class JDBCUtil {
//完
- Unsupported major.minor version 51.0(jdk版本错误)
oloz
java
java.lang.UnsupportedClassVersionError: cn/support/cache/CacheType : Unsupported major.minor version 51.0 (unable to load class cn.support.cache.CacheType)
at org.apache.catalina.loader.WebappClassL
- 用多个线程处理1个List集合
362217990
多线程threadlist集合
昨天发了一个提问,启动5个线程将一个List中的内容,然后将5个线程的内容拼接起来,由于时间比较急迫,自己就写了一个Demo,希望对菜鸟有参考意义。。
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.CountDownLatch;
public c
- JSP简单访问数据库
香水浓
sqlmysqljsp
学习使用javaBean,代码很烂,仅为留个脚印
public class DBHelper {
private String driverName;
private String url;
private String user;
private String password;
private Connection connection;
privat
- Flex4中使用组件添加柱状图、饼状图等图表
AdyZhang
Flex
1.添加一个最简单的柱状图
? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28
<?xml version=
"1.0"&n
- Android 5.0 - ProgressBar 进度条无法展示到按钮的前面
aijuans
android
在低于SDK < 21 的版本中,ProgressBar 可以展示到按钮前面,并且为之在按钮的中间,但是切换到android 5.0后进度条ProgressBar 展示顺序变化了,按钮再前面,ProgressBar 在后面了我的xml配置文件如下:
[html]
view plain
copy
<RelativeLa
- 查询汇总的sql
baalwolf
sql
select list.listname, list.createtime,listcount from dream_list as list , (select listid,count(listid) as listcount from dream_list_user group by listid order by count(
- Linux du命令和df命令区别
BigBird2012
linux
1,两者区别
du,disk usage,是通过搜索文件来计算每个文件的大小然后累加,du能看到的文件只是一些当前存在的,没有被删除的。他计算的大小就是当前他认为存在的所有文件大小的累加和。
- AngularJS中的$apply,用还是不用?
bijian1013
JavaScriptAngularJS$apply
在AngularJS开发中,何时应该调用$scope.$apply(),何时不应该调用。下面我们透彻地解释这个问题。
但是首先,让我们把$apply转换成一种简化的形式。
scope.$apply就像一个懒惰的工人。它需要按照命
- [Zookeeper学习笔记十]Zookeeper源代码分析之ClientCnxn数据序列化和反序列化
bit1129
zookeeper
ClientCnxn是Zookeeper客户端和Zookeeper服务器端进行通信和事件通知处理的主要类,它内部包含两个类,1. SendThread 2. EventThread, SendThread负责客户端和服务器端的数据通信,也包括事件信息的传输,EventThread主要在客户端回调注册的Watchers进行通知处理
ClientCnxn构造方法
&
- 【Java命令一】jmap
bit1129
Java命令
jmap命令的用法:
[hadoop@hadoop sbin]$ jmap
Usage:
jmap [option] <pid>
(to connect to running process)
jmap [option] <executable <core>
(to connect to a
- Apache 服务器安全防护及实战
ronin47
此文转自IBM.
Apache 服务简介
Web 服务器也称为 WWW 服务器或 HTTP 服务器 (HTTP Server),它是 Internet 上最常见也是使用最频繁的服务器之一,Web 服务器能够为用户提供网页浏览、论坛访问等等服务。
由于用户在通过 Web 浏览器访问信息资源的过程中,无须再关心一些技术性的细节,而且界面非常友好,因而 Web 在 Internet 上一推出就得到
- unity 3d实例化位置出现布置?
brotherlamp
unity教程unityunity资料unity视频unity自学
问:unity 3d实例化位置出现布置?
答:实例化的同时就可以指定被实例化的物体的位置,即 position
Instantiate (original : Object, position : Vector3, rotation : Quaternion) : Object
这样你不需要再用Transform.Position了,
如果你省略了第二个参数(
- 《重构,改善现有代码的设计》第八章 Duplicate Observed Data
bylijinnan
java重构
import java.awt.Color;
import java.awt.Container;
import java.awt.FlowLayout;
import java.awt.Label;
import java.awt.TextField;
import java.awt.event.FocusAdapter;
import java.awt.event.FocusE
- struts2更改struts.xml配置目录
chiangfai
struts.xml
struts2默认是读取classes目录下的配置文件,要更改配置文件目录,比如放在WEB-INF下,路径应该写成../struts.xml(非/WEB-INF/struts.xml)
web.xml文件修改如下:
<filter>
<filter-name>struts2</filter-name>
<filter-class&g
- redis做缓存时的一点优化
chenchao051
redishadooppipeline
最近集群上有个job,其中需要短时间内频繁访问缓存,大概7亿多次。我这边的缓存是使用redis来做的,问题就来了。
首先,redis中存的是普通kv,没有考虑使用hash等解结构,那么以为着这个job需要访问7亿多次redis,导致效率低,且出现很多redi
- mysql导出数据不输出标题行
daizj
mysql数据导出去掉第一行去掉标题
当想使用数据库中的某些数据,想将其导入到文件中,而想去掉第一行的标题是可以加上-N参数
如通过下面命令导出数据:
mysql -uuserName -ppasswd -hhost -Pport -Ddatabase -e " select * from tableName" > exportResult.txt
结果为:
studentid
- phpexcel导出excel表简单入门示例
dcj3sjt126com
PHPExcelphpexcel
先下载PHPEXCEL类文件,放在class目录下面,然后新建一个index.php文件,内容如下
<?php
error_reporting(E_ALL);
ini_set('display_errors', TRUE);
ini_set('display_startup_errors', TRUE);
if (PHP_SAPI == 'cli')
die('
- 爱情格言
dcj3sjt126com
格言
1) I love you not because of who you are, but because of who I am when I am with you. 我爱你,不是因为你是一个怎样的人,而是因为我喜欢与你在一起时的感觉。 2) No man or woman is worth your tears, and the one who is, won‘t
- 转 Activity 详解——Activity文档翻译
e200702084
androidUIsqlite配置管理网络应用
activity 展现在用户面前的经常是全屏窗口,你也可以将 activity 作为浮动窗口来使用(使用设置了 windowIsFloating 的主题),或者嵌入到其他的 activity (使用 ActivityGroup )中。 当用户离开 activity 时你可以在 onPause() 进行相应的操作 。更重要的是,用户做的任何改变都应该在该点上提交 ( 经常提交到 ContentPro
- win7安装MongoDB服务
geeksun
mongodb
1. 下载MongoDB的windows版本:mongodb-win32-x86_64-2008plus-ssl-3.0.4.zip,Linux版本也在这里下载,下载地址: http://www.mongodb.org/downloads
2. 解压MongoDB在D:\server\mongodb, 在D:\server\mongodb下创建d
- Javascript魔法方法:__defineGetter__,__defineSetter__
hongtoushizi
js
转载自: http://www.blackglory.me/javascript-magic-method-definegetter-definesetter/
在javascript的类中,可以用defineGetter和defineSetter_控制成员变量的Get和Set行为
例如,在一个图书类中,我们自动为Book加上书名符号:
function Book(name){
- 错误的日期格式可能导致走nginx proxy cache时不能进行304响应
jinnianshilongnian
cache
昨天在整合某些系统的nginx配置时,出现了当使用nginx cache时无法返回304响应的情况,出问题的响应头: Content-Type:text/html; charset=gb2312 Date:Mon, 05 Jan 2015 01:58:05 GMT Expires:Mon , 05 Jan 15 02:03:00 GMT Last-Modified:Mon, 05
- 数据源架构模式之行数据入口
home198979
PHP架构行数据入口
注:看不懂的请勿踩,此文章非针对java,java爱好者可直接略过。
一、概念
行数据入口(Row Data Gateway):充当数据源中单条记录入口的对象,每行一个实例。
二、简单实现行数据入口
为了方便理解,还是先简单实现:
<?php
/**
* 行数据入口类
*/
class OrderGateway {
/*定义元数
- Linux各个目录的作用及内容
pda158
linux脚本
1)根目录“/” 根目录位于目录结构的最顶层,用斜线(/)表示,类似于
Windows
操作系统的“C:\“,包含Fedora操作系统中所有的目录和文件。 2)/bin /bin 目录又称为二进制目录,包含了那些供系统管理员和普通用户使用的重要
linux命令的二进制映像。该目录存放的内容包括各种可执行文件,还有某些可执行文件的符号连接。常用的命令有:cp、d
- ubuntu12.04上编译openjdk7
ol_beta
HotSpotjvmjdkOpenJDK
获取源码
从openjdk代码仓库获取(比较慢)
安装mercurial Mercurial是一个版本管理工具。 sudo apt-get install mercurial
将以下内容添加到$HOME/.hgrc文件中,如果没有则自己创建一个: [extensions] forest=/home/lichengwu/hgforest-crew/forest.py fe
- 将数据库字段转换成设计文档所需的字段
vipbooks
设计模式工作正则表达式
哈哈,出差这么久终于回来了,回家的感觉真好!
PowerDesigner的物理数据库一出来,设计文档中要改的字段就多得不计其数,如果要把PowerDesigner中的字段一个个Copy到设计文档中,那将会是一件非常痛苦的事情。