- DeepSeek-R1 蒸馏 Qwen 和 Llama 架构 企业级RAG知识库
qq_25467441
人工智能机器学习深度学习
“DeepSeek-R1的输出,蒸馏了6个小模型”意思是利用DeepSeek-R1这个大模型的输出结果,通过知识蒸馏技术训练出6个参数规模较小的模型,以下是具体解释:-**知识蒸馏技术原理**:知识蒸馏是一种模型压缩技术,核心是“教师-学生”模式。在该场景中,DeepSeek-R1作为“教师模型”,它是一个大型、复杂且性能强大的模型,具有丰富的语言知识和出色的处理能力。以Qwen或Llama架构为
- 【python语言应用】最新全流程Python编程、机器学习与深度学习实践技术应用(帮助你快速了解和入门 Python)
赵钰老师
python机器学习深度学习python机器学习深度学习数据分析人工智能
近年来,人工智能领域的飞速发展极大地改变了各个行业的面貌。当前最新的技术动态,如大型语言模型和深度学习技术的发展,展示了深度学习和机器学习技术的强大潜力,成为推动创新和提升竞争力的关键。特别是PyTorch,凭借其灵活性和高效性,成为科研人员和工程师的首选工具。理解和掌握深度学习的基础知识,深入了解其与经典机器学习算法的区别与联系,并系统掌握包括迁移学习、循环神经网络(RNN)、长短时记忆网络(L
- 仅用10张图片,AI就能学会识别万物?多模态小样本学习颠覆传统!
沃恩智慧
人工智能深度学习人工智能学习深度学习
小样本学习与多模态结合是当前人工智能领域的热门研究方向,旨在通过结合多模态数据(如视觉、语言、音频等)来提高模型在数据稀缺情况下的学习效率和性能。例如,ZS-DeconvNet方法在Nature上发表,展示了其在极低训练数据需求下,将图像分辨率提升超过1.5倍衍射极限的能力。此外,CPE-CLIP和MMFL等方法通过利用预训练模型和冻结的大规模视觉语言模型,实现了跨会话的迁移学习和快速适应新样本。
- 【deepseek】论文笔记--DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning
大表哥汽车人
人工智能大语言模型学习笔记论文阅读人工智能deepseek
DeepSeek-R1论文解析1.论文基本信息标题:DeepSeek-R1:IncentivizingReasoningCapabilityinLLMsviaReinforcementLearning作者:DeepSeek-AI团队(联系邮箱:research@deepseek.com)发表时间与出处:2024年,AIME2024(人工智能与数学教育国际会议)关键词:ReinforcementLe
- 论文笔记《基于深度学习模型的药物-靶标结合亲和力预测》
I_dyllic
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基于深度学习模型的药物-靶标结合亲和力预测这是一篇二区的文章,算是一个综述,记录一下在阅读过程中遇到的问题。文章目录基于深度学习模型的药物-靶标结合亲和力预测前言一、蛋白质接触图谱二、为什么蛋白质图谱的准确性对DTA模型预测结果没有影响1.对这段话的解释2.关于Alphafold3三、随机配体与随机配体节点属性(配体一般指药物)1.什么是随机配体与配体节点属性四、关于深度学习模型对特征的自动学习过
- DeepSeek底层揭秘——知识图谱与语料库的联邦学习架构
9命怪猫
知识图谱架构人工智能
目录1.知识图谱与语料库的联邦学习架构2.技术要素3.技术难点与挑战4.技术路径5.应用场景6.最新研究与技术进展7.未来趋势8.实际案例猫哥说1.知识图谱与语料库的联邦学习架构(1)定义“知识图谱与语料库的联邦学习架构”是一种结合知识图谱(KnowledgeGraph,KG)、语料库(Corpus)和联邦学习(FederatedLearning,FL)的分布式学习框架。其核心目标是通过联邦学习技
- 基于联邦学习的政务大数据平台应用研究
宋罗世家技术屋
计算机软件及理论发展专栏政务大数据
摘要当前数字政府建设已进入深水区,政务大数据平台作为数据底座支撑各类政务信息化应用,其隐私数据的安全性和合规性一直被业界广泛关注。联邦学习是一类解决数据孤岛的重要方法,基于联邦学习的政务一体化大数据平台应用具有较高的研究价值。首先,介绍政务大数据平台及联邦学习应用现状;然后,分析政务大数据平台面临的隐私数据的采集、分类分级、共享三大管理挑战;接着,阐述基于联邦学习的推荐算法和隐私集合求交技术的解决
- 基于PyTorch框架实现,展示如何使用ResNet50进行特征提取,并结合MMD用于领域适应,迁移学习在轴承故障诊断中的应用
QQ_767172261
轴承类pytorch迁移学习人工智能
基于PyTorch框架实现,展示如何使用ResNet50进行特征提取,并结合MMD用于领域适应,迁移学习在轴承故障诊断中的应用_迁移学习轴承诊断DAN:ResNet50-MMD以下文字及代码仅供参考。文章目录1.环境准备2.数据准备3.模型定义4.训练过程1.导入必要的库2.定义模型3.数据准备4.训练过程5.运行代码6.注意事项附说明:、pytorch版本,ResNet50进行特征提取,mmd最
- 模型轻量化
莱茶荼菜
人工智能学习
影响神经网络推理速度主要有4个因素:FLOPs、MAC、计算并行度、硬件平台架构与特性(算力、GPU内存带宽)模型压缩工业界主流的模型压缩方法有:知识蒸馏(KnowledgeDistillation,KD)轻量化模型架构(也叫紧凑的模型设计)、剪枝(Pruning)、量化(Quantization)。模型剪枝(ModelPruning):模型剪枝通过删除冗余的连接或参数来减小模型的大小。这可以通过
- 三、隐语架构
人生相聚两依依
隐私计算架构可信计算技术密码学
一、架构隐语架构设计的出发点:1、完备性:目前隐私计算技术较多,没有哪一种技术具有明显优势,一般是通过多种技术结合互补优势综合使用2、高内聚低耦合3、开放性二、产品层三、算法层大致分为3类:PSI/PIR:具体见前2讲数据分析:一种多方安全数据分析系统,可以让互不信任的参与方在保护自己数据隐私的前提下,完成多方数据分析任务。联邦学习:在原始数据不出域的前提下,通过交换中间数据完成机器学习建模,包含
- 迁移学习 Transfer Learning
有人给我介绍对象吗
模块迁移学习人工智能机器学习
迁移学习(TransferLearning)是什么?迁移学习是一种机器学习方法,它的核心思想是利用已有模型的知识来帮助新的任务或数据集进行学习,从而减少训练数据的需求、加快训练速度,并提升模型性能。1.为什么需要迁移学习?在深度学习任务(如目标检测、分类)中,通常需要大量数据和计算资源来训练一个高性能模型。然而,在某些场景下,我们面临以下挑战:数据有限:有些领域(如医学影像、多光谱图像)很难收集足
- 【深度学习实战:kaggle自然场景的图像分类-----使用keras框架实现vgg16的迁移学习】
机器学习司猫白
深度学习分类keras
Hello大家好,今天和大家分享一个kaggle自然场景的图像分类的竞赛,使用的keras框架实现vgg16的迁移学习完成自然场景分类,对数据集感兴趣的同学可以在上方下载数据集。项目简介本次数据集来自kaggle,该数据集包括自然场景的图像。模型应该预测每个图像的正确标签。您的目标是实现分类问题的高精度。数据集train.csv-训练集test.csv-测试集SceneImages-图像文件夹训练
- DeepSeek迁移学习与预训练模型应用
Evaporator Core
DeepSeek快速入门人工智能深度学习迁移学习机器学习深度学习
迁移学习是一种利用预训练模型的知识来加速新任务训练的技术。通过迁移学习,我们可以在数据量有限的情况下,快速构建高性能的模型。DeepSeek提供了丰富的预训练模型和迁移学习工具,帮助我们高效地完成新任务的训练。本文将详细介绍如何使用DeepSeek进行迁移学习,并通过代码示例帮助你掌握这些技巧。1.迁移学习的基本概念迁移学习的核心思想是将在一个任务上学到的知识应用到另一个相关任务上。常见的迁移学习
- DeepSeek联邦学习(Federated Learning)基础与实践
Evaporator Core
DeepSeek快速入门人工智能深度学习pythontornadodash
联邦学习(FederatedLearning,FL)是一种在分布式环境中训练模型的技术,允许多个设备或节点在不共享原始数据的情况下协同训练模型。这种方法在保护数据隐私的同时,能够利用分散的数据资源提升模型性能。DeepSeek提供了强大的工具和API,帮助我们高效地构建和训练联邦学习模型。本文将详细介绍如何使用DeepSeek进行联邦学习的基础与实践,并通过代码示例帮助你掌握这些技巧。1.联邦学习
- TC-LLaVA论文笔记
0yumiwawa0
计算机视觉论文阅读
RoPE介绍理解LLM位置编码:RoPE|LinsightMotivation在基于视频的multimodallargelanguagemodel中,更好地利用视频提供的时序信息。MethodTemporal-AwareDualRoPE之前的RoPE公式:A(qTm,kFnVz)=Re[qTmkFnVzei(P(Tm)−P(FnVz))θ]A_{(q_{T_m},k_{F_nV_z})}=Re[q
- CNN-day5-经典神经网络LeNets5
谢眠
深度学习深度学习计算机视觉人工智能
经典神经网络-LeNets51998年YannLeCun等提出的第一个用于手写数字识别问题并产生实际商业(邮政行业)价值的卷积神经网络参考:论文笔记:Gradient-BasedLearningAppliedtoDocumentRecognition-CSDN博客1网络模型结构整体结构解读:输入图像:32×32×1三个卷积层:C1:输入图片32×32,6个5×5卷积核,输出特征图大小28×28(3
- [论文笔记] llama3.2 蒸馏
心心喵
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参考链接:LLaMA3.2技术报告:GitHub-meta-llama/llama-stack:ModelcomponentsoftheLlamaStackAPIs[2407.21783]TheLlama3HerdofModelshttps://ai.meta.com/blog/llama-3-2-connect-2024-vision-edge-mobile-devices/HuggingFac
- 一切皆是映射:域适应在DQN中的研究进展与挑战
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
1.背景介绍1.1深度强化学习与域适应的邂逅深度强化学习(DeepReinforcementLearning,DRL)在近年来取得了瞩目的成就,从Atari游戏到围棋,再到机器人控制,其强大的学习能力令人惊叹。然而,DRL的成功往往依赖于大量高质量的训练数据,而这些数据在现实世界中往往难以获取或成本高昂。这使得DRL的应用受到了很大的限制。域适应(DomainAdaptation)作为迁移学习的一
- Day 6 真假美猴王:AI质检的“火眼金睛”与“乌龙大赏”--美的AI质检员一夜“开除”50名老师傅!只因发现肉眼看不见的0.01mm致命气泡!
泛泛不谈
智能制造暗黑进化史制造经验分享
目录一、血腥开场:微波炉内胆的“隐形杀手”二、死亡案例:AI把工人影子当“缺陷”三、AI质检段位表:从“睁眼瞎”到“钛合金眼”四、乐高教学:3步训练“AI质检员”五、装逼话术实战指南六、专业名词扫盲:AI质检黑话手册1.GAN(造假大师)2.数据增强(AI的“PS术”)3.F1Score(AI的“考试成绩”)4.迁移学习(AI的“抄作业”)5.边缘计算(AI的“现场办案”)课堂小结:AI质检是什么
- T5模型-基于Transformer架构的通用文本到文本转换模型
Jiang_Immortals
人工智能pythontransformer深度学习人工智能
T5(Text-to-TextTransferTransformer)是由Google于2019年提出的一种基于Transformer架构的通用文本到文本转换模型。T5模型通过在大规模数据集上进行预训练,并使用迁移学习的方式在各种自然语言处理任务上取得了出色的性能。它的设计理念是将所有NLP任务都转化为文本到文本的形式,包括文本分类、序列标注、机器翻译等等。通过预训练和微调,T5模型可以用于广泛的
- 如何蒸馏 Deepseek-R1:全面指南
zhangjiaofa
DeepSeekR1&AI人工智能大模型知识蒸馏Deepseek-R1
目录引言知识蒸馏基础知识蒸馏的起源与发展知识蒸馏的核心原理深入剖析常见的知识蒸馏方法分类详解Deepseek-R1模型概述
- 蒸馏:让DeepSeek用“移魂大法”增强你的小模型
AI生成曾小健
Deepseek原理与使用人工智能
蒸馏:让DeepSeek用“移魂大法”增强你的小模型原创格知致能寒武纪人工智能2025年02月06日00:48北京前言在大型语言模型(LLMs)时代,知识蒸馏成为一种重要方法,用于将能力强大的、参数规模庞大的LLMs的高级能力转移到能力较弱、参数规模较小的LLMs中。在DeepSeekR1的技术报告中,使用DeepSeek-R1生成的推理数据,微调了几个广泛使用的开源模型。评估结果表明,蒸馏后的较
- Deepseek成功启示:从 TRPO 到 GRPO训练LLM
大模型之路
强化学习大模型(LLM)人工智能LLM强化学习deepseekGRPOTRPO
DeepSeek(DeepSeek-V3深度剖析:下一代AI模型的全面解读)最近在AI社区引起了不小的轰动,这要归功于它以相对较低的成本提供令人印象深刻的性能。这是深入了解大型语言模型LLMs如何训练的绝佳机会。本文将深入探讨LLMs的训练过程,特别是强化学习(ReinforcementLearning,RL)(深度解析DeepSeekR1:强化学习与知识蒸馏的协同力量)在这一领域的应用,从TRP
- DeepSeek蒸馏模型:轻量化AI的演进与突破
张3蜂
神经网络人工智能开源人工智能机器学习深度学习
目录引言一、知识蒸馏的技术逻辑与DeepSeek的实践1.1知识蒸馏的核心思想1.2DeepSeek的蒸馏架构设计二、DeepSeek蒸馏模型的性能优势2.1效率与成本的革命性提升2.2性能保留的突破2.3场景适应性的扩展三、应用场景与落地实践3.1智能客服系统的升级3.2边缘设备的AI赋能3.3实时交互体验的重构四、技术挑战与未来方向4.1当前面临的挑战4.2DeepSeek的技术路线图4.3行
- 【DeepSeek】DeepSeek小模型蒸馏与本地部署深度解析DeepSeek小模型蒸馏与本地部署深度解析
后端研发Marion
AI大模型技术机器学习人工智能深度学习deepseek本地部署
一、引言与背景在人工智能领域,大型语言模型(LLM)如DeepSeek以其卓越的自然语言理解和生成能力,推动了众多应用场景的发展。然而,大型模型的高昂计算和存储成本,以及潜在的数据隐私风险,限制了其在某些场景下的应用。为了克服这些挑战,DeepSeek引入了知识蒸馏技术,通过将大型模型的知识转移到小型模型中,实现了模型的轻量化。本文将深入探讨DeepSeek小模型蒸馏的原理,并提供详细的本地部署步
- [论文笔记] Deepseek技术报告
心心喵
论文笔记论文阅读人工智能
1.总体概述背景与目标报告聚焦于利用强化学习(RL)提升大型语言模型(LLMs)的推理能力,旨在探索在不依赖大规模监督微调(SFT)的情况下,模型如何自我进化并形成强大的推理能力。介绍了两代模型:DeepSeek-R1-Zero(纯RL,无SFT冷启动数据)和DeepSeek-R1(在RL前加入少量冷启动数据和多阶段训练流程,提升可读性及推理表现)。核心思路直接在基础模型上应用大规模强化学习,利用
- 【机器学习】机器学习重要方法——迁移学习:理论、方法与实践
E绵绵
Everything机器学习迁移学习人工智能pythonAIGC应用
文章目录迁移学习:理论、方法与实践引言第一章迁移学习的基本概念1.1什么是迁移学习1.2迁移学习的类型1.3迁移学习的优势第二章迁移学习的核心方法2.1特征重用(FeatureReuse)2.2微调(Fine-Tuning)2.3领域适应(DomainAdaptation)第三章迁移学习的应用实例3.1医疗影像分析3.2文本分类3.3工业故障检测第四章迁移学习的未来发展与挑战4.1领域差异与模型适
- LLM知识蒸馏代码讲解及训练实验
淡水,
深度学习pytorch人工智能nlppython知识蒸馏
LLM知识蒸馏代码讲解及训练实验知识蒸馏简单讲即使用大规模参数的模型对小规模参数模型进行蒸馏,且不是简单的只使用答案,是需要两个模型的logprob进行交互的,故两个模型的vocabsize必须是一样的。参考论文中分类了多个不同的版本,on-policy及off-policy。TRLGKD代码基于trl实现的GKDTrainer,GKDTrainer继承自SFTTrainer,SFTTrainer
- (Aliyun AI ACP 04)人工智能建模流程与基础知识:深度学习、增强学习与迁移学习关键技术综述
North_D
人工智能基础知识点人工智能深度学习学习自然语言处理迁移学习python神经网络
文章目录阿里云人工智能工程师ACP认证考试知识点辅助阅读(AliyunAIACP04)人工智能建模流程与基础知识:深度学习、增强学习与迁移学习关键技术综述I.深度学习算法1️⃣前馈神经网络(FFNs)详解2️⃣卷积神经网络(CNNs)探秘II.增强学习探索3️⃣增强学习基础与决策过程4️⃣常见增强学习算法剖析III.迁移学习实践5️⃣迁移学习基本原理与应用阿里云人工智能工程师ACP认证考试知识点辅
- 大语言模型轻量化:知识蒸馏的范式迁移与工程实践
LucianaiB
语言模型人工智能自然语言处理python
大语言模型轻量化:知识蒸馏的范式迁移与工程实践嗨,我是LucianaiB!总有人间一两风,填我十万八千梦。路漫漫其修远兮,吾将上下而求索。摘要在大型语言模型(LLM)主导人工智能发展的当下,模型参数量与推理成本的指数级增长已成为制约技术落地的核心瓶颈。本文提出基于动态知识蒸馏的轻量化范式,通过引入注意力迁移机制与分层蒸馏策略,在保持模型语义理解能力的同时实现参数效率的显著提升。实验表明,该方法在G
- Spring的注解积累
yijiesuifeng
spring注解
用注解来向Spring容器注册Bean。
需要在applicationContext.xml中注册:
<context:component-scan base-package=”pagkage1[,pagkage2,…,pagkageN]”/>。
如:在base-package指明一个包
<context:component-sc
- 传感器
百合不是茶
android传感器
android传感器的作用主要就是来获取数据,根据得到的数据来触发某种事件
下面就以重力传感器为例;
1,在onCreate中获得传感器服务
private SensorManager sm;// 获得系统的服务
private Sensor sensor;// 创建传感器实例
@Override
protected void
- [光磁与探测]金吕玉衣的意义
comsci
这是一个古代人的秘密:现在告诉大家
信不信由你们:
穿上金律玉衣的人,如果处于灵魂出窍的状态,可以飞到宇宙中去看星星
这就是为什么古代
- 精简的反序打印某个数
沐刃青蛟
打印
以前看到一些让求反序打印某个数的程序。
比如:输入123,输出321。
记得以前是告诉你是几位数的,当时就抓耳挠腮,完全没有思路。
似乎最后是用到%和/方法解决的。
而今突然想到一个简短的方法,就可以实现任意位数的反序打印(但是如果是首位数或者尾位数为0时就没有打印出来了)
代码如下:
long num, num1=0;
- PHP:6种方法获取文件的扩展名
IT独行者
PHP扩展名
PHP:6种方法获取文件的扩展名
1、字符串查找和截取的方法
1
$extension
=
substr
(
strrchr
(
$file
,
'.'
), 1);
2、字符串查找和截取的方法二
1
$extension
=
substr
- 面试111
文强chu
面试
1事务隔离级别有那些 ,事务特性是什么(问到一次)
2 spring aop 如何管理事务的,如何实现的。动态代理如何实现,jdk怎么实现动态代理的,ioc是怎么实现的,spring是单例还是多例,有那些初始化bean的方式,各有什么区别(经常问)
3 struts默认提供了那些拦截器 (一次)
4 过滤器和拦截器的区别 (频率也挺高)
5 final,finally final
- XML的四种解析方式
小桔子
domjdomdom4jsax
在平时工作中,难免会遇到把 XML 作为数据存储格式。面对目前种类繁多的解决方案,哪个最适合我们呢?在这篇文章中,我对这四种主流方案做一个不完全评测,仅仅针对遍历 XML 这块来测试,因为遍历 XML 是工作中使用最多的(至少我认为)。 预 备 测试环境: AMD 毒龙1.4G OC 1.5G、256M DDR333、Windows2000 Server
- wordpress中常见的操作
aichenglong
中文注册wordpress移除菜单
1 wordpress中使用中文名注册解决办法
1)使用插件
2)修改wp源代码
进入到wp-include/formatting.php文件中找到
function sanitize_user( $username, $strict = false
- 小飞飞学管理-1
alafqq
管理
项目管理的下午题,其实就在提出问题(挑刺),分析问题,解决问题。
今天我随意看下10年上半年的第一题。主要就是项目经理的提拨和培养。
结合我自己经历写下心得
对于公司选拔和培养项目经理的制度有什么毛病呢?
1,公司考察,选拔项目经理,只关注技术能力,而很少或没有关注管理方面的经验,能力。
2,公司对项目经理缺乏必要的项目管理知识和技能方面的培训。
3,公司对项目经理的工作缺乏进行指
- IO输入输出部分探讨
百合不是茶
IO
//文件处理 在处理文件输入输出时要引入java.IO这个包;
/*
1,运用File类对文件目录和属性进行操作
2,理解流,理解输入输出流的概念
3,使用字节/符流对文件进行读/写操作
4,了解标准的I/O
5,了解对象序列化
*/
//1,运用File类对文件目录和属性进行操作
//在工程中线创建一个text.txt
- getElementById的用法
bijian1013
element
getElementById是通过Id来设置/返回HTML标签的属性及调用其事件与方法。用这个方法基本上可以控制页面所有标签,条件很简单,就是给每个标签分配一个ID号。
返回具有指定ID属性值的第一个对象的一个引用。
语法:
&n
- 励志经典语录
bijian1013
励志人生
经典语录1:
哈佛有一个著名的理论:人的差别在于业余时间,而一个人的命运决定于晚上8点到10点之间。每晚抽出2个小时的时间用来阅读、进修、思考或参加有意的演讲、讨论,你会发现,你的人生正在发生改变,坚持数年之后,成功会向你招手。不要每天抱着QQ/MSN/游戏/电影/肥皂剧……奋斗到12点都舍不得休息,看就看一些励志的影视或者文章,不要当作消遣;学会思考人生,学会感悟人生
- [MongoDB学习笔记三]MongoDB分片
bit1129
mongodb
MongoDB的副本集(Replica Set)一方面解决了数据的备份和数据的可靠性问题,另一方面也提升了数据的读写性能。MongoDB分片(Sharding)则解决了数据的扩容问题,MongoDB作为云计算时代的分布式数据库,大容量数据存储,高效并发的数据存取,自动容错等是MongoDB的关键指标。
本篇介绍MongoDB的切片(Sharding)
1.何时需要分片
&nbs
- 【Spark八十三】BlockManager在Spark中的使用场景
bit1129
manager
1. Broadcast变量的存储,在HttpBroadcast类中可以知道
2. RDD通过CacheManager存储RDD中的数据,CacheManager也是通过BlockManager进行存储的
3. ShuffleMapTask得到的结果数据,是通过FileShuffleBlockManager进行管理的,而FileShuffleBlockManager最终也是使用BlockMan
- yum方式部署zabbix
ronin47
yum方式部署zabbix
安装网络yum库#rpm -ivh http://repo.zabbix.com/zabbix/2.4/rhel/6/x86_64/zabbix-release-2.4-1.el6.noarch.rpm 通过yum装mysql和zabbix调用的插件还有agent代理#yum install zabbix-server-mysql zabbix-web-mysql mysql-
- Hibernate4和MySQL5.5自动创建表失败问题解决方法
byalias
J2EEHibernate4
今天初学Hibernate4,了解了使用Hibernate的过程。大体分为4个步骤:
①创建hibernate.cfg.xml文件
②创建持久化对象
③创建*.hbm.xml映射文件
④编写hibernate相应代码
在第四步中,进行了单元测试,测试预期结果是hibernate自动帮助在数据库中创建数据表,结果JUnit单元测试没有问题,在控制台打印了创建数据表的SQL语句,但在数据库中
- Netty源码学习-FrameDecoder
bylijinnan
javanetty
Netty 3.x的user guide里FrameDecoder的例子,有几个疑问:
1.文档说:FrameDecoder calls decode method with an internally maintained cumulative buffer whenever new data is received.
为什么每次有新数据到达时,都会调用decode方法?
2.Dec
- SQL行列转换方法
chicony
行列转换
create table tb(终端名称 varchar(10) , CEI分值 varchar(10) , 终端数量 int)
insert into tb values('三星' , '0-5' , 74)
insert into tb values('三星' , '10-15' , 83)
insert into tb values('苹果' , '0-5' , 93)
- 中文编码测试
ctrain
编码
循环打印转换编码
String[] codes = {
"iso-8859-1",
"utf-8",
"gbk",
"unicode"
};
for (int i = 0; i < codes.length; i++) {
for (int j
- hive 客户端查询报堆内存溢出解决方法
daizj
hive堆内存溢出
hive> select * from t_test where ds=20150323 limit 2;
OK
Exception in thread "main" java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
问题原因: hive堆内存默认为256M
这个问题的解决方法为:
修改/us
- 人有多大懒,才有多大闲 (评论『卓有成效的程序员』)
dcj3sjt126com
程序员
卓有成效的程序员给我的震撼很大,程序员作为特殊的群体,有的人可以这么懒, 懒到事情都交给机器去做 ,而有的人又可以那么勤奋,每天都孜孜不倦得做着重复单调的工作。
在看这本书之前,我属于勤奋的人,而看完这本书以后,我要努力变成懒惰的人。
不要在去庞大的开始菜单里面一项一项搜索自己的应用程序,也不要在自己的桌面上放置眼花缭乱的快捷图标
- Eclipse简单有用的配置
dcj3sjt126com
eclipse
1、显示行号 Window -- Prefences -- General -- Editors -- Text Editors -- show line numbers
2、代码提示字符 Window ->Perferences,并依次展开 Java -> Editor -> Content Assist,最下面一栏 auto-Activation
- 在tomcat上面安装solr4.8.0全过程
eksliang
Solrsolr4.0后的版本安装solr4.8.0安装
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2096478
首先solr是一个基于java的web的应用,所以安装solr之前必须先安装JDK和tomcat,我这里就先省略安装tomcat和jdk了
第一步:当然是下载去官网上下载最新的solr版本,下载地址
- Android APP通用型拒绝服务、漏洞分析报告
gg163
漏洞androidAPP分析
点评:记得曾经有段时间很多SRC平台被刷了大量APP本地拒绝服务漏洞,移动安全团队爱内测(ineice.com)发现了一个安卓客户端的通用型拒绝服务漏洞,来看看他们的详细分析吧。
0xr0ot和Xbalien交流所有可能导致应用拒绝服务的异常类型时,发现了一处通用的本地拒绝服务漏洞。该通用型本地拒绝服务可以造成大面积的app拒绝服务。
针对序列化对象而出现的拒绝服务主要
- HoverTree项目已经实现分层
hvt
编程.netWebC#ASP.ENT
HoverTree项目已经初步实现分层,源代码已经上传到 http://hovertree.codeplex.com请到SOURCE CODE查看。在本地用SQL Server 2008 数据库测试成功。数据库和表请参考:http://keleyi.com/a/bjae/ue6stb42.htmHoverTree是一个ASP.NET 开源项目,希望对你学习ASP.NET或者C#语言有帮助,如果你对
- Google Maps API v3: Remove Markers 移除标记
天梯梦
google maps api
Simply do the following:
I. Declare a global variable:
var markersArray = [];
II. Define a function:
function clearOverlays() {
for (var i = 0; i < markersArray.length; i++ )
- jQuery选择器总结
lq38366
jquery选择器
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- 基础数据结构和算法六:Quick sort
sunwinner
AlgorithmQuicksort
Quick sort is probably used more widely than any other. It is popular because it is not difficult to implement, works well for a variety of different kinds of input data, and is substantially faster t
- 如何让Flash不遮挡HTML div元素的技巧_HTML/Xhtml_网页制作
刘星宇
htmlWeb
今天在写一个flash广告代码的时候,因为flash自带的链接,容易被当成弹出广告,所以做了一个div层放到flash上面,这样链接都是a触发的不会被拦截,但发现flash一直处于div层上面,原来flash需要加个参数才可以。
让flash置于DIV层之下的方法,让flash不挡住飘浮层或下拉菜单,让Flash不档住浮动对象或层的关键参数:wmode=opaque。
方法如下:
- Mybatis实用Mapper SQL汇总示例
wdmcygah
sqlmysqlmybatis实用
Mybatis作为一个非常好用的持久层框架,相关资料真的是少得可怜,所幸的是官方文档还算详细。本博文主要列举一些个人感觉比较常用的场景及相应的Mapper SQL写法,希望能够对大家有所帮助。
不少持久层框架对动态SQL的支持不足,在SQL需要动态拼接时非常苦恼,而Mybatis很好地解决了这个问题,算是框架的一大亮点。对于常见的场景,例如:批量插入/更新/删除,模糊查询,多条件查询,联表查询,