- DeepSeek Janus-Pro:多模态AI模型的突破与创新
大模型之路
大模型(LLM)Deepseekdeepseekr1deepseekLLM强化学习
近年来,人工智能领域取得了显著的进展,尤其是在多模态模型(MultimodalModels)方面。多模态模型能够同时处理和理解文本、图像等多种类型的数据,极大地扩展了AI的应用场景。DeepSeek(DeepSeek-V3深度剖析:下一代AI模型的全面解读)公司最新发布的Janus-Pro模型,正是在这一领域的一次重大突破。本文将深入探讨Janus-Pro的技术特点、创新之处以及其在多模态任务中的
- 微软为 Copilot+ PC 提供经过提炼的 DeepSeek R1 模型
吴脑的键客
人工智能microsoftcopilot
DeepSeek征服了移动世界,现在正在向Windows扩展,令人惊讶的是,它得到了微软的全力支持。昨天,这家软件巨头将DeepSeekR1模型添加到其AzureAIFoundry,以允许开发人员使用它测试和构建基于云的应用程序和服务。今天,微软宣布将R1的精简版本引入Copilot+PC。精简模型将首先提供给搭载骁龙X芯片的设备、搭载英特尔酷睿Ultra200V处理器的设备,然后是搭载AMDRy
- DeepSeek遭遇的DDoS攻击为何防不胜防;DDoS攻击介绍与基础防御
瑆汵
ddos网络安全
声明:网络并非法外之地,网络攻击是违法犯罪行为,本文不含任何的攻击教学内容。一、DDoS攻击介绍1.DoS攻击DoS(DenialofService)拒绝服务攻击,DoS攻击是通过占用网络资源,使服务器应接不暇,从而拒绝正常用户访问的网络攻击方式,同时兼具经济,效果好和难以防御的特点。历史上第一次DoS攻击发生于1996年,美国互联网服务提供商Panix遭受到SYN洪水攻击(DDoS的一种)。虽然
- OpenAI发布最新推理模型o3-mini
Him__
人工智能chatgptDeepseek
OpenAI于周五推出了新的AI"推理"模型o3-mini,这是该公司o系列推理模型家族的最新成员。OpenAI此前在12月份就预告过这个模型,同时还展示了一个能力更强的系统o3。此次发布恰逢OpenAI面临诸多机遇与挑战的关键时刻。目前,OpenAI正在应对外界对其在AI竞赛中可能落后于DeepSeek等中国企业的质疑。与此同时,该公司正在努力巩固与华盛顿的关系,推进其雄心勃勃的数据中心项目,据
- llama.cpp LLM_CHAT_TEMPLATE_DEEPSEEK_3
Yongqiang Cheng
ggml-llama.cpp-whisper.cppllama.cppDEEPSEEK_3
llama.cppLLM_CHAT_TEMPLATE_DEEPSEEK_31.`LLAMA_VOCAB_PRE_TYPE_DEEPSEEK3_LLM`2.`staticconststd::mapLLM_CHAT_TEMPLATES`3.`LLM_CHAT_TEMPLATE_DEEPSEEK_3`References不宜吹捧中国大语言模型的同时,又去贬低美国大语言模型。水是人体的主要化学成分,约占体
- 白话DeepSeek-R1论文(三)| DeepSeek-R1蒸馏技术:让小模型“继承”大模型的推理超能力
明哲AI
AIGC人工智能机器学习深度学习大模型Deepseek算法蒸馏
最近有不少朋友来询问Deepseek的核心技术,陆续针对DeepSeek-R1论文中的核心内容进行解读,并且用大家都能听懂的方式来解读。这是第三篇趣味解读。DeepSeek-R1蒸馏技术:让小模型“继承”大模型的推理超能力当大模型成为“老师”,小模型也能变“学霸”想象一下,一位经验丰富的数学老师(大模型)将自己解题的思维过程一步步拆解,手把手教给学生(小模型)。学生通过模仿老师的思路和技巧,最终也
- deepseek R1 14b显存占用
容沁风
deepseekrtx2080ti
RTX2080ti11G显卡,模型7b速度挺快,试试14B也不错。7B显存使用5.6G,14B显存刚好够,出文字速度差不多。打算自己写个移动宽带的IPTV播放器,不知道怎么下手,就先问他了。
- [250125] DeepSeek 发布开源大模型 R1,性能比肩 OpenAI o1 | 希捷推出高达 36TB 的硬盘
x-cmd
dailyblog开源deepseekllmopenaiai硬件存储
DeepSeek发布开源大模型R1,性能比肩OpenAIo1DeepSeek正式发布了DeepSeek-R1大模型,并同步开源了模型权重,其性能对标OpenAIo1正式版。主要亮点:开源模型,MIT许可证:DeepSeek-R1遵循MITLicense,允许用户自由使用、修改、分发,甚至商用,并允许通过蒸馏技术基于R1训练其他模型。API开放调用:用户可以通过DeepSeekAPI调用R1模型,设
- 向量语义(Vector Semantics)与表征学习(Representation Learning)详解
苏西月
学习人工智能
1.向量语义(VectorSemantics)与词嵌入(WordEmbeddings)向量语义的核心思想是用数学向量来表示单词的意义。传统的NLP方法(如基于规则的语言模型)需要人为定义单词的语义规则,而向量语义方法则通过分析单词在大量文本中的使用模式来学习其语义。关键词:词向量(WordRepresentations):单词被表示为一个多维向量,每个维度对应于该单词的某种语义特征。分布式表示(D
- 【GAE】《High-Dimensional Continuous Control Using Generalized Advantage Estimation》译读笔记
songyuc
笔记
High-DimensionalContinuousControlUsingGeneralizedAdvantageEstimation摘要Policygradientmethods在reinforcementlearning中是一种具有吸引力的方法,因为它们直接优化累积奖励,并且可以很直接地与非线性functionapproximators如neuralnetworks一起使用。其两个主要挑战是
- 如何使用DeepSeek R1
Loving_enjoy
实用技巧人工智能
以下是如何使用DeepSeekR1的详细步骤:###一、注册DeepSeek账户1.**访问官方网站**:-打开浏览器,访问[chat.deepseek.com](http://chat.deepseek.com)。2.**注册账户**:-使用电子邮件、Google账户或+86手机号码在DeepSeek官方网站上注册一个账户。###二、选择合适的模型1.**登录账户**:-使用注册的账户登录Dee
- 2025 AI行业变革:从DeepSeek V3到o3-mini的技术演进
Light60
AI应用产业篇人工智能DeepSeek-V3o3-mini
【核心要点】DeepSeekV3引领算力革命,成本降至1/20o3-mini以精准优化回应市场挑战AI技术迈向真正意义的民主化行业生态正在深刻重构一、市场格局演变发展脉络2025年初,AI行业迎来重要转折。DeepSeek率先发布V3模型,通过革命性的架构创新和算力优化,将AI应用成本降至历史新低。这一突破引发广泛关注,推动AI技术加速走向普及。随后,OpenAI推出o3-mini作为战略性回应,
- 本地部署DeepSeek-R1 1.5B
狂笑韦恩
大模型deepseek
第一步,下载ollama:ollama然后安装ollama然后打开windowspowershell然后输入ollamarundeepseek-r1:1.5b等待ollama下载完模型,就是可以使用了ollamarundeepseek-r1:1.5bpullingmanifestpullingaabd4debf0c8…89%▕████████████████████████████████████
- DeepSeek R1 Ollama本地化部署全攻略:三步实现企业级私有化大模型部署
Coderabo
DeepSeekR1Ollama
前言Ollama作为当前最受欢迎的本地大模型运行框架,为DeepSeekR1的私有化部署提供了便捷高效的解决方案。本文将深入讲解如何将HuggingFace格式的DeepSeekR1模型转换为Ollama支持的GGUF格式,并实现企业级的高可用部署方案。文章包含完整的量化配置、API服务集成和性能优化技巧。—一、基础环境搭建1.1系统环境要求操作系统:Ubuntu22.04LTS或CentOS8+
- DeepSeek点燃国产大模型斗志,RAG等核心技术被重估
量子位
原创关注前沿科技量子位黑马DeepSeek-R1的崛起,给外国网友上演了一场来自东方的震撼。一边,OpenAI和Claude都破了大防,一个声讨“窃取”,一个嘲讽“落后”,两家水火不容的对手竟然以这种戏剧性的方式,鲜有地达成了一致。另一边,微软、亚马逊等云服务厂商,甚至英伟达都开启了“真香”模式,你追我赶地在自家云平台上线DeepSeek-R1。但不管破防还是真香,DeepSeek-R1都已经成为
- LearnLM: Improving Gemini for Learning
UnknownBody
LLMDaily语言模型人工智能自然语言处理
本文是LLM系列文章,针对《LearnLM:ImprovingGeminiforLearning》的翻译。LearnLM:提升Gemini的学习能力摘要1引言2建模3人类评价设计4结果5结论摘要今天的生成式人工智能系统默认情况下会呈现信息,而不是像人类导师那样让用户参与学习服务。为了解决这些系统的广泛潜在教育用例,我们将注入教学行为的挑战重新定义为一种教学指导,其中培训和评估示例包括描述后续模型中
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- 看深度求索如何思索自己的未来
tuan_zhang
东方艾艾与探宇计划绝密芯片计划战略欺骗太空探索人工智能算法攻坚工业软件
深度求索(DeepSeek)的崛起无疑是AI领域的一次现象级突破,但其未来能否持续"狂飙",需从技术、生态、商业和行业环境四个维度进行系统性分析:一、技术护城河的虚实验证1.动态优化技术的含金量:将模型迭代周期压缩至周级别需突破分布式训练瓶颈。其公布的训练效率提升数据(30%时间缩短、50%推理加速)若经第三方验证,可能重构行业技术标准。对比谷歌TPU+JAX框架实现的20%效率提升,深度求索的技
- Learning Vue 读书笔记 Chapter 2
追光少年3322
vue.jsjavascript前端vue3
2.Vue基本工作原理2.1VirtualDOM概念:DOM:DOM以内存中树状数据结构的形式,代表了网页上的HTML(或XML)文档内容。它充当了一个编程接口,将网页与实际的编程代码(如JavaScript)连接起来。VirtualDOM是浏览器中实际DOM的内存虚拟副本,但它更轻量且具有额外的功能。VirtualDOM工作原理:通过用户界面交互,用户向Vue传达了他们希望元素达到的状态;随后,
- DeepSeek R1本地化部署与联网功能实战指南:从零搭建智能对话系统
Coderabo
pythonDeepSeekR1
前言在人工智能技术快速发展的今天,如何将先进的对话模型DeepSeekR1部署到本地环境并赋予其联网能力,成为许多开发者和企业关注的重点。本文将深入讲解完整的本地化部署流程,并通过实例代码演示如何为模型添加实时网络访问功能。一、环境准备与基础架构1.1硬件需求推荐配置:NVIDIAGPU(RTX3090或更高)+32GB内存+50GB存储空间最低配置:CPU(支持AVX2指令集)+16GB内存+3
- 大模型迎来2025开年大作:deepseek-R1与deepseek-R1-Zero
Funny_AI_LAB
大模型人工智能aillama语言模型
2025-01-20正式发布DeepSeek-R1,并同步开源模型权重。DeepSeek-R1遵循MITLicense,允许用户通过蒸馏技术借助R1训练其他模型。DeepSeek-R1上线API,对用户开放思维链输出,通过设置model='deepseek-reasoner'即可调用。DeepSeek官网与App即日起同步更新上线。论文地址:https://github.com/deepseek-
- 本地部署 DeepSeek 模型并使用 WebUI 调用
我喜欢就喜欢
技术文档策略模式
概述本文将详细介绍如何在本地部署DeepSeek模型,并通过WebUI调用该模型。我们将使用open-webui作为Web界面工具,展示如何将DeepSeek模型集成到WebUI中,并提供一个用户友好的交互界面。环境准备在开始之前,请确保你的系统满足以下要求:Python3.11或更高版本pip包管理工具DeepSeek模型的本地部署文件GPU支持(可选,用于加速模型推理)步骤1:本地部署Deep
- 【AI人工智能】DeepSeek R1:你需要知道的一切
大名顶顶
人工智能人工智能AIDeepSeek程序员计算机编程开源
我们将在本博客中介绍的关于DeepSeekR1的所有你需要知道的一切内容,请坚持认真读完,必有收获:DeepSeekR1简要概述主要特点与能力开源与可访问性模型架构强化学习训练变体与精简模型使用案例与应用从专有模型迁移到开源模型1.DeepSeekR1简要概述大语言模型(LLM)研究领域正在迅速发展,每一个新模型都在推动机器能力的边界。DeepSeekR1是由DeepSeek于2025年1月20日
- 本地部署DeepSeek大模型完整指南
ddv_08
深度学习人工智能
DeepSeek作为国产顶尖开源大模型,其优秀的语义理解和生成能力备受关注。本文将手把手教你如何在本地计算机部署DeepSeek模型并实现对话交互,支持CPU/GPU双模式运行。环境准备1.硬件要求最低配置:16GB内存+100GB存储空间(仅运行7B模型)推荐配置:24GB以上显存的NVIDIA显卡(如RTX3090/4090)2.软件依赖#创建Python虚拟环境condacreate-nde
- DeepSeek R1 简易指南:架构、培训、本地部署和硬件要求
前端javascript
CSS技巧与案例详解vue2与vue3技巧合集VueUse源码解读DeepSeek团队近期发布的DeepSeek-R1技术论文展示了其在增强大语言模型推理能力方面的创新实践。该研究突破性地采用强化学习(ReinforcementLearning)作为核心训练范式,在不依赖大规模监督微调的前提下显著提升了模型的复杂问题求解能力。技术架构深度解析模型体系:DeepSeek-R1系列包含两大核心成员:D
- 使用Ollama本地化部署DeepSeek
大模型llm人工智能
1、Ollama简介Ollama是一个开源的本地化大模型部署工具,旨在简化大型语言模型(LLM)的安装、运行和管理。它支持多种模型架构,并提供与OpenAI兼容的API接口,适合开发者和企业快速搭建私有化AI服务。Ollama的主要特点包括:轻量化部署:支持在本地设备上运行模型,无需依赖云端服务。多模型支持:兼容多种开源模型,如LLaMA、DeepSeek等。高效管理:提供命令行工具,方便用户下载
- 【人工智能时代】-Deepseek用到的技术架构
xiaoli8748_软件开发
人工智能
以下是DeepSeek技术架构的详细介绍:1.混合专家架构(MoE)DeepSeek-V3采用了混合专家(Mixture-of-Experts,MoE)架构,这种架构通过将模型分解为多个“专家”网络来处理不同的输入特征。具体配置如下:层数:61层,其中58层为MoE层。专家数量:每层有257个专家(1个共享专家+256个路由专家),整个模型共有14,906个专家。激活机制:每个Token激活9个专
- 如何在本地电脑上安装和使用 DeepSeek R-1
知识大胖
NVIDIAGPU和大语言模型开发教程电脑
简介似乎每个人都在谈论DeepSeekR-1是中国人工智能公司DeepSeek开发的全新开源人工智能语言模型。一些用户声称,其推理能力与OpenAI的o1相当,甚至更好。目前,DeepSeek是免费使用的,这对用户来说是个好消息,但也带来了一些疑问。随着用户量的激增,他们如何管理服务器成本?硬件运行成本不可能便宜吧?这里最合乎逻辑的一点是——数据。数据是人工智能模型的命脉。他们可能以某种方式收集用
- DeepSeek的成本优势与行业影响:绿色算力如何重塑AI竞争格局
浅学多思
人工智能大数据创业创新笔记算力新能源
DeepSeek的成本优势与行业影响:绿色算力如何重塑AI竞争格局在AI大模型与绿色数据中心深度融合的背景下,DeepSeek(深度求索)作为中国AI领域的代表性企业,凭借其显著的成本优势迅速崛起。其低成本策略不仅源于技术端的创新,更与新能源算力革命下的战略布局密切相关。本文将从技术路径、能源结构与商业模式三方面解析DeepSeek的成本密码,并探讨其对AI行业的深远影响。一、DeepSeek的成
- AI 计算的未来:去中心化浪潮与全球竞争格局重塑
智识微光Intelligence
人工智能机器学习大数据
引言人工智能(AI)正以前所未有的速度发展,尤其是大模型训练和推理效率的提升,使得AI计算成本迅速下降,呈现出向去中心化演进的趋势。最新的DeepSeekr1模型,以仅600万美元的训练成本,达到了OpenAIo1级别的性能,表明AI技术正迈向更具普惠性的阶段。这一趋势不仅对AI产业格局产生深远影响,还将改变计算基础设施、全球科技竞争力分布,甚至可能影响人工超级智能(ASI)的未来发展。因此,AI
- ios内付费
374016526
ios内付费
近年来写了很多IOS的程序,内付费也用到不少,使用IOS的内付费实现起来比较麻烦,这里我写了一个简单的内付费包,希望对大家有帮助。
具体使用如下:
这里的sender其实就是调用者,这里主要是为了回调使用。
[KuroStoreApi kuroStoreProductId:@"产品ID" storeSender:self storeFinishCallBa
- 20 款优秀的 Linux 终端仿真器
brotherlamp
linuxlinux视频linux资料linux自学linux教程
终端仿真器是一款用其它显示架构重现可视终端的计算机程序。换句话说就是终端仿真器能使哑终端看似像一台连接上了服务器的客户机。终端仿真器允许最终用户用文本用户界面和命令行来访问控制台和应用程序。(LCTT 译注:终端仿真器原意指对大型机-哑终端方式的模拟,不过在当今的 Linux 环境中,常指通过远程或本地方式连接的伪终端,俗称“终端”。)
你能从开源世界中找到大量的终端仿真器,它们
- Solr Deep Paging(solr 深分页)
eksliang
solr深分页solr分页性能问题
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2148370
作者:eksliang(ickes) blg:http://eksliang.iteye.com/ 概述
长期以来,我们一直有一个深分页问题。如果直接跳到很靠后的页数,查询速度会比较慢。这是因为Solr的需要为查询从开始遍历所有数据。直到Solr的4.7这个问题一直没有一个很好的解决方案。直到solr
- 数据库面试题
18289753290
面试题 数据库
1.union ,union all
网络搜索出的最佳答案:
union和union all的区别是,union会自动压缩多个结果集合中的重复结果,而union all则将所有的结果全部显示出来,不管是不是重复。
Union:对两个结果集进行并集操作,不包括重复行,同时进行默认规则的排序;
Union All:对两个结果集进行并集操作,包括重复行,不进行排序;
2.索引有哪些分类?作用是
- Android TV屏幕适配
酷的飞上天空
android
先说下现在市面上TV分辨率的大概情况
两种分辨率为主
1.720标清,分辨率为1280x720.
屏幕尺寸以32寸为主,部分电视为42寸
2.1080p全高清,分辨率为1920x1080
屏幕尺寸以42寸为主,此分辨率电视屏幕从32寸到50寸都有
适配遇到问题,已1080p尺寸为例:
分辨率固定不变,屏幕尺寸变化较大。
如:效果图尺寸为1920x1080,如果使用d
- Timer定时器与ActionListener联合应用
永夜-极光
java
功能:在控制台每秒输出一次
代码:
package Main;
import javax.swing.Timer;
import java.awt.event.*;
public class T {
private static int count = 0;
public static void main(String[] args){
- Ubuntu14.04系统Tab键不能自动补全问题解决
随便小屋
Ubuntu 14.04
Unbuntu 14.4安装之后就在终端中使用Tab键不能自动补全,解决办法如下:
1、利用vi编辑器打开/etc/bash.bashrc文件(需要root权限)
sudo vi /etc/bash.bashrc
接下来会提示输入密码
2、找到文件中的下列代码
#enable bash completion in interactive shells
#if
- 学会人际关系三招 轻松走职场
aijuans
职场
要想成功,仅有专业能力是不够的,处理好与老板、同事及下属的人际关系也是门大学问。如何才能在职场如鱼得水、游刃有余呢?在此,教您简单实用的三个窍门。
第一,多汇报
最近,管理学又提出了一个新名词“追随力”。它告诉我们,做下属最关键的就是要多请示汇报,让上司随时了解你的工作进度,有了新想法也要及时建议。不知不觉,你就有了“追随力”,上司会越来越了解和信任你。
第二,勤沟通
团队的力
- 《O2O:移动互联网时代的商业革命》读书笔记
aoyouzi
读书笔记
移动互联网的未来:碎片化内容+碎片化渠道=各式精准、互动的新型社会化营销。
O2O:Online to OffLine 线上线下活动
O2O就是在移动互联网时代,生活消费领域通过线上和线下互动的一种新型商业模式。
手机二维码本质:O2O商务行为从线下现实世界到线上虚拟世界的入口。
线上虚拟世界创造的本意是打破信息鸿沟,让不同地域、不同需求的人
- js实现图片随鼠标滚动的效果
百合不是茶
JavaScript滚动属性的获取图片滚动属性获取页面加载
1,获取样式属性值
top 与顶部的距离
left 与左边的距离
right 与右边的距离
bottom 与下边的距离
zIndex 层叠层次
例子:获取左边的宽度,当css写在body标签中时
<div id="adver" style="position:absolute;top:50px;left:1000p
- ajax同步异步参数async
bijian1013
jqueryAjaxasync
开发项目开发过程中,需要将ajax的返回值赋到全局变量中,然后在该页面其他地方引用,因为ajax异步的原因一直无法成功,需将async:false,使其变成同步的。
格式:
$.ajax({ type: 'POST', ur
- Webx3框架(1)
Bill_chen
eclipsespringmaven框架ibatis
Webx是淘宝开发的一套Web开发框架,Webx3是其第三个升级版本;采用Eclipse的开发环境,现在支持java开发;
采用turbine原型的MVC框架,扩展了Spring容器,利用Maven进行项目的构建管理,灵活的ibatis持久层支持,总的来说,还是一套很不错的Web框架。
Webx3遵循turbine风格,velocity的模板被分为layout/screen/control三部
- 【MongoDB学习笔记五】MongoDB概述
bit1129
mongodb
MongoDB是面向文档的NoSQL数据库,尽量业界还对MongoDB存在一些质疑的声音,比如性能尤其是查询性能、数据一致性的支持没有想象的那么好,但是MongoDB用户群确实已经够多。MongoDB的亮点不在于它的性能,而是它处理非结构化数据的能力以及内置对分布式的支持(复制、分片达到的高可用、高可伸缩),同时它提供的近似于SQL的查询能力,也是在做NoSQL技术选型时,考虑的一个重要因素。Mo
- spring/hibernate/struts2常见异常总结
白糖_
Hibernate
Spring
①ClassNotFoundException: org.aspectj.weaver.reflect.ReflectionWorld$ReflectionWorldException
缺少aspectjweaver.jar,该jar包常用于spring aop中
②java.lang.ClassNotFoundException: org.sprin
- jquery easyui表单重置(reset)扩展思路
bozch
formjquery easyuireset
在jquery easyui表单中 尚未提供表单重置的功能,这就需要自己对其进行扩展。
扩展的时候要考虑的控件有:
combo,combobox,combogrid,combotree,datebox,datetimebox
需要对其添加reset方法,reset方法就是把初始化的值赋值给当前的组件,这就需要在组件的初始化时将值保存下来。
在所有的reset方法添加完毕之后,就需要对fo
- 编程之美-烙饼排序
bylijinnan
编程之美
package beautyOfCoding;
import java.util.Arrays;
/*
*《编程之美》的思路是:搜索+剪枝。有点像是写下棋程序:当前情况下,把所有可能的下一步都做一遍;在这每一遍操作里面,计算出如果按这一步走的话,能不能赢(得出最优结果)。
*《编程之美》上代码有很多错误,且每个变量的含义令人费解。因此我按我的理解写了以下代码:
*/
- Struts1.X 源码分析之ActionForm赋值原理
chenbowen00
struts
struts1在处理请求参数之前,首先会根据配置文件action节点的name属性创建对应的ActionForm。如果配置了name属性,却找不到对应的ActionForm类也不会报错,只是不会处理本次请求的请求参数。
如果找到了对应的ActionForm类,则先判断是否已经存在ActionForm的实例,如果不存在则创建实例,并将其存放在对应的作用域中。作用域由配置文件action节点的s
- [空天防御与经济]在获得充足的外部资源之前,太空投资需有限度
comsci
资源
这里有一个常识性的问题:
地球的资源,人类的资金是有限的,而太空是无限的.....
就算全人类联合起来,要在太空中修建大型空间站,也不一定能够成功,因为资源和资金,技术有客观的限制....
&
- ORACLE临时表—ON COMMIT PRESERVE ROWS
daizj
oracle临时表
ORACLE临时表 转
临时表:像普通表一样,有结构,但是对数据的管理上不一样,临时表存储事务或会话的中间结果集,临时表中保存的数据只对当前
会话可见,所有会话都看不到其他会话的数据,即使其他会话提交了,也看不到。临时表不存在并发行为,因为他们对于当前会话都是独立的。
创建临时表时,ORACLE只创建了表的结构(在数据字典中定义),并没有初始化内存空间,当某一会话使用临时表时,ORALCE会
- 基于Nginx XSendfile+SpringMVC进行文件下载
denger
应用服务器Webnginx网络应用lighttpd
在平常我们实现文件下载通常是通过普通 read-write方式,如下代码所示。
@RequestMapping("/courseware/{id}")
public void download(@PathVariable("id") String courseID, HttpServletResp
- scanf接受char类型的字符
dcj3sjt126com
c
/*
2013年3月11日22:35:54
目的:学习char只接受一个字符
*/
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i;
char ch;
scanf("%d", &i);
printf("i = %d\n", i);
scanf("%
- 学编程的价值
dcj3sjt126com
编程
发一个人会编程, 想想以后可以教儿女, 是多么美好的事啊, 不管儿女将来从事什么样的职业, 教一教, 对他思维的开拓大有帮助
像这位朋友学习:
http://blog.sina.com.cn/s/articlelist_2584320772_0_1.html
VirtualGS教程 (By @林泰前): 几十年的老程序员,资深的
- 二维数组(矩阵)对角线输出
飞天奔月
二维数组
今天在BBS里面看到这样的面试题目,
1,二维数组(N*N),沿对角线方向,从右上角打印到左下角如N=4: 4*4二维数组
{ 1 2 3 4 }
{ 5 6 7 8 }
{ 9 10 11 12 }
{13 14 15 16 }
打印顺序
4
3 8
2 7 12
1 6 11 16
5 10 15
9 14
13
要
- Ehcache(08)——可阻塞的Cache——BlockingCache
234390216
并发ehcacheBlockingCache阻塞
可阻塞的Cache—BlockingCache
在上一节我们提到了显示使用Ehcache锁的问题,其实我们还可以隐式的来使用Ehcache的锁,那就是通过BlockingCache。BlockingCache是Ehcache的一个封装类,可以让我们对Ehcache进行并发操作。其内部的锁机制是使用的net.
- mysqldiff对数据库间进行差异比较
jackyrong
mysqld
mysqldiff该工具是官方mysql-utilities工具集的一个脚本,可以用来对比不同数据库之间的表结构,或者同个数据库间的表结构
如果在windows下,直接下载mysql-utilities安装就可以了,然后运行后,会跑到命令行下:
1) 基本用法
mysqldiff --server1=admin:12345
- spring data jpa 方法中可用的关键字
lawrence.li
javaspring
spring data jpa 支持以方法名进行查询/删除/统计。
查询的关键字为find
删除的关键字为delete/remove (>=1.7.x)
统计的关键字为count (>=1.7.x)
修改需要使用@Modifying注解
@Modifying
@Query("update User u set u.firstna
- Spring的ModelAndView类
nicegege
spring
项目中controller的方法跳转的到ModelAndView类,一直很好奇spring怎么实现的?
/*
* Copyright 2002-2010 the original author or authors.
*
* Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
* yo
- 搭建 CentOS 6 服务器(13) - rsync、Amanda
rensanning
centos
(一)rsync
Server端
# yum install rsync
# vi /etc/xinetd.d/rsync
service rsync
{
disable = no
flags = IPv6
socket_type = stream
wait
- Learn Nodejs 02
toknowme
nodejs
(1)npm是什么
npm is the package manager for node
官方网站:https://www.npmjs.com/
npm上有很多优秀的nodejs包,来解决常见的一些问题,比如用node-mysql,就可以方便通过nodejs链接到mysql,进行数据库的操作
在开发过程往往会需要用到其他的包,使用npm就可以下载这些包来供程序调用
&nb
- Spring MVC 拦截器
xp9802
spring mvc
Controller层的拦截器继承于HandlerInterceptorAdapter
HandlerInterceptorAdapter.java 1 public abstract class HandlerInterceptorAdapter implements HandlerIntercep