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时间逝世298
pytorch深度学习人工智能
1.Ascend310B1的npu推理思路在昇腾Ascend310B1NPU上基于PyTorch进行推理时,通过torch_npu替换原有GPU/CUDA操作。torch_npu的技术参考文档:pytorch:AscendExtensionforPyTorch2.推理过程中可能遇到的问题和解决方案1.NPU设备不支持double数据类型错误日志中提示:Warning:Devicedonotsupp
- 深度学习实战一:线性回归(基于Pytorch,含数据和详细注释)
若北辰
Python深度学习深度学习线性回归pytorch
线性回归1、回归的概念2、回归的分类3、线性回归4、代码实现补充说明1、回归的概念回归的本来意思是,无论父母的身高多高或多矮,小孩的身高总是趋向于回到均值附近,也就是回归趋向均值!,这就是回归分析的本质2、回归的分类线性回归(又分为一元线性回归和多元线性回归)广义线性回归(又分为逻辑回归和对数回归)非线性回归3、线性回归线性回归是深度学习中最基础、最简单的模型。虽然简单,但是跟大多数监督学习算法的
- MATLAB机器学习、深度学习
Yolo566Q
机器学习matlabmatlab机器学习深度学习
目录第一章MATLAB图像处理基础第二章BP神经网络及其在图像处理中的应用第三章卷积神经网络及其在图像处理中的应第四章迁移学习算法及其在图像处理中的应用第五章生成式对抗网络(GAN)及其在图像处理中的应用第六章目标检测YOLO模型及其在图像处理中的应用第七章讨论与答疑近年来,随着无人驾驶汽车、医学影像智慧辅助诊疗、ImageNet竞赛等热点事件的发生,人工智能迎来了新一轮的发展浪潮。尤其是在计算机
- 机器学习在金融领域的应用
AI天才研究院
大数据AI人工智能AI大模型企业级应用开发实战计算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
机器学习在金融领域的应用1.背景介绍1.1金融行业面临的挑战1.1.1海量数据处理1.1.2实时风险监控1.1.3个性化服务需求1.2机器学习的兴起1.2.1大数据时代的到来1.2.2计算能力的提升1.2.3算法的不断创新2.核心概念与联系2.1机器学习的定义与分类2.1.1有监督学习2.1.2无监督学习2.1.3强化学习2.2机器学习与人工智能、深度学习的关系2.2.1人工智能的发展历程2.2.
- PyTorch深度学习实战(2)——PyTorch快速入门
shangjg3
PyTorch深度学习实战深度学习pytorch人工智能
PyTorch的简洁设计使得它易于入门,在深入介绍PyTorch之前,本文先介绍一些PyTorch的基础知识,以便读者能够对PyTorch有一个大致的了解,并能够用PyTorch搭建一个简单的神经网络。1TensorTensor是PyTorch中最重要的数据结构,它可以是一个数(标量)、一维数组(向量)、二维数组(如矩阵、黑白图片等)或者更高维的数组(如彩色图片、视频等)。Tensor与NumPy
- NVIDIA的算力支持
杭州大厂Java程序媛
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NVIDIA的算力支持关键词:NVIDIA,GPU,Turing架构,RTX,AI,AIoT,云计算,大数据,深度学习1.背景介绍NVIDIA作为全球领先的图形处理芯片制造商,近年来在人工智能领域也取得了显著的进展。NVIDIA的GPU(图形处理器)因其强大的并行计算能力,成为了深度学习和人工智能(AI)领域的主流硬件。NVIDIA的Turing架构引入了更强的张量计算能力,使得深度学习任务能够更
- 基于深度学习的文本情感分析
杭州大厂Java程序媛
计算机软件编程原理与应用实践javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
基于深度学习的文本情感分析关键词:深度学习、文本情感分析、自然语言处理、卷积神经网络、循环神经网络、BERT、情感分类、情绪识别1.背景介绍文本情感分析(TextSentimentAnalysis),又称情感计算(SentimentComputing),是自然语言处理(NLP)领域的重要研究方向之一。它旨在从文本数据中识别和理解作者表达的情感倾向,例如正面、负面或中立。随着互联网和社交媒体的蓬勃发
- 一切皆是映射:神经网络在图像识别中的应用案例
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一切皆是映射:神经网络在图像识别中的应用案例关键词:神经网络、图像识别、深度学习、卷积神经网络、映射、模式识别1.背景介绍1.1问题的由来图像识别问题的研究源于人类对于智能机器的渴望。早在20世纪50年代,人工智能的先驱们就开始探索如何让计算机具备类似人类的视觉感知能力。从最初的简单模式匹配,到后来的统计学习方法,再到如今的深度学习,图像识别技术经历了几代演变。这一演变过程反映了人工智能技术的快速
- 人工智能基础知识速成 - 机器学习、深度学习算法原理及其实际应用案例
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基于昇腾用PyTorch实现传统CTR模型WideDeep网络本文主要介绍如何在昇腾上使用pytorch对推荐系统中经典的网络模型WideDeep网络进行训练的实战讲解,使用数据集是criteo,主要内容分为以下几个模块:推荐系统概述WideDeep网络创新点介绍WideDeep的网络架构剖析及搭建使用criteo数据集训练WideDeep网络实战-criteo数据集介绍-模型训练过程定义-评估模
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Ronin-Lotus
深度学习篇程序代码篇深度学习人工智能Python机器学习pytorchpaddlepaddle深度学习框架
文章目录前言第一部分:图像预处理PaddlePaddle图像预处理PyTorch图像预处理第二部分:框架各部分组件PaddlePaddle1.卷积层(ConvolutionalLayer)2.池化层(PoolingLayer)3.全连接层(FullyConnectedLayer)4.激活函数(ActivationFunction)5.优化器(Optimizer)6.归一化(Normalizatio
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彬彬侠
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PyTorch中的torch.nn.GRUGRU(GatedRecurrentUnit)是循环神经网络(RNN)的一种变种,常用于处理序列数据。与传统的RNN相比,GRU引入了门控机制,旨在解决长序列训练中的梯度消失问题,并提高了训练效率和性能。在PyTorch中,torch.nn.GRU是一个非常方便的模块,用于构建和训练GRU网络。1.torch.nn.GRU的定义GRU是torch.nn中的
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武昌库里写JAVA
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人工智能包含机器学习,机器学习包含深度学习(是其中比较重要的分支)。深度学习源自于人工神经网络的研究,但是并不完全等于传统神经网络。神经网络与深度神经网络的区别在于隐藏层级,通常两层或两层以上隐藏层的网络叫做深度神经网络。一般隐藏层越多,精确度越高。深度学习的算法又分很多种,比较典型的四种:卷积神经网络—CNN,循环神经网络—RNN,生成对抗网络—GANs,深度强化学习—RL。机器学习和深度学习的
- 基于深度学习的车牌检测识别系统 —— 使用YOLOv5实现车牌检测与识别
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目录引言项目背景与目标1.1项目背景1.2项目目标系统设计与架构2.1系统功能概述2.2系统架构数据准备与处理3.1数据集选择与收集3.2数据标注3.3数据集划分YOLOv5模型训练与优化4.1YOLOv5配置文件4.2安装YOLOv5并开始训练4.3模型评估与优化车牌识别与推理5.1加载模型进行推理5.2UI界面设计总结与展望引言车牌识别(LicensePlateRecognition,LPR)
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在AI时代,大模型和通用人工智能(AGI)正在深刻改变我们的生活和工作方式。以下是一些关于大模型和AGI的关键知识点,帮助我们更好地理解这一技术浪潮。一、大模型的核心概念与特点(一)什么是大模型大模型(LargeLanguageModels,LLMs)是指具有大规模参数和复杂计算结构的深度学习模型,通常由深度神经网络构建而成,拥有数十亿甚至数千亿个参数。这些模型通过训练海量数据来学习复杂的模式和特
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在21世纪的第三个十年,人工智能(AI)技术以前所未有的速度席卷全球,而在东方古国——中国,这股浪潮尤为汹涌澎湃。随着大数据、云计算、深度学习等技术的不断成熟,AI不仅重塑了传统行业的面貌,更在新春佳节这一最具中国特色的时刻,以其独特的方式,开启了科技新春的新纪元。本文将从AI在春节期间的应用、对中国经济的影响、社会文化的变迁、面临的挑战以及未来展望等五个方面,层次分明地探讨这一话题。一、AI在春
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- 自定义数据集 使用pytorch框架实现逻辑回归并保存模型,然后保存模型后再加载模型进行预测,对预测结果计算精确度和召回率及F1分数
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自定义数据集:继承torch.utils.data.Dataset类创建自定义数据集,并重写__len__和__getitem__方法。定义逻辑回归模型:继承nn.Module类,定义一个线性层,并在forward方法中应用sigmoid激活函数。训练模型:使用二元交叉熵损失函数BCELoss和随机梯度下降优化器SGD进行训练。保存模型:使用torch.save保存模型的参数。加载模型并预测:加载
- PyTorch + CUDA环境配置
weixin_54533760
pytorch深度学习
这篇文章转的是我老铁的,我自己也配过几次,但是一直没时间写出来,就直接从他那边拉过来了,之后再配就不用到处找了。从目前的情况来看,CUDA版本和PyTorch和Py自身版本是绑定的,而cuDNN和CUDA的大版本绑定,而其中主要受限的其实是PyTorch支持的CUDA版本,因此,这里采用CUDA来适配PyTorch的方式。PyTorch安装首先,下载PyTorch的本地安装包,需要下载的组件包有T
- AI人工智能代理工作流 AI Agent WorkFlow:在音乐创作中的应用
AGI大模型与大数据研究院
大数据AI人工智能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
AI人工智能代理工作流AIAgentWorkFlow:在音乐创作中的应用1.背景介绍1.1问题的由来在音乐创作领域,艺术家们一直在寻找创新的方式来提升作品的独特性、丰富性以及创作效率。随着人工智能技术的快速发展,特别是深度学习和生成模型的广泛应用,音乐创作过程正逐渐被赋予新的生命力。AI代理工作流的概念应运而生,旨在通过自动化的流程和智能辅助手段,帮助音乐人探索新的音乐风格、创作灵感,甚至生成完整
- 在量子计算与AI结合的未来,是否能够实现更高效、更复杂的模式识别和数据处理?
concisedistinct
编程开发技术栈人工智能
随着量子计算和人工智能(AI)的发展,二者的结合正在成为前沿科技领域的一个重要研究方向。量子计算通过利用量子叠加和纠缠等特性,能够在某些问题上提供比经典计算机更强大的计算能力。人工智能,特别是深度学习,已经在许多领域取得了突破性的进展。本文将探讨量子计算与AI结合的创新机会,重点分析其在模式识别和数据处理中的优势与挑战。通过量子计算的并行处理能力和AI模型的智能学习能力,未来有望实现比传统计算更高
- python必读书单
Vin0sen
python开发语言
文章目录{编程入门}{编程进阶}{算法基础}{Web开发}{网络编程}{爬虫}{安全}{数据分析}{数据科学}{数据挖掘}{机器学习}{深度学习}{其他方向}{编程入门}父与子的编程之旅:与小卡特一起学Python[HOT]Python2.7和孩子一起玩编程Python2.7零压力学PythonPython3.0,但也指出了如何修改示例,以支持Python2.0Python编程:从入门到实践[HO
- 心法利器[127] | 24年算法思考-特征工程和经典深度学习
机智的叉烧
算法深度学习人工智能
心法利器本栏目主要和大家一起讨论近期自己学习的心得和体会。具体介绍:仓颉专项:飞机大炮我都会,利器心法我还有。2023年新的文章合集已经发布,获取方式看这里:又添十万字-CS的陋室2023年文章合集来袭,更有历史文章合集,欢迎下载。往期回顾心法利器[122]|效果提升的根本来源讨论心法利器[123]|算法面试的八股和非八股讨论心法利器[124]|24年算法思考-大模型的应用与训练篇心法利器[125
- Pytorch深度学习实战2-1:详细推导Xavier参数初始化(附Python实现)
2401_84140080
程序员深度学习pythonpytorch
做了那么多年开发,自学了很多门编程语言,我很明白学习资源对于学一门新语言的重要性,这些年也收藏了不少的Python干货,对我来说这些东西确实已经用不到了,但对于准备自学Python的人来说,或许它就是一个宝藏,可以给你省去很多的时间和精力。别在网上瞎学了,我最近也做了一些资源的更新,只要你是我的粉丝,这期福利你都可拿走。我先来介绍一下这些东西怎么用,文末抱走。(1)Python所有方向的学习路线(
- Hadoop(一)
朱辉辉33
hadooplinux
今天在诺基亚第一天开始培训大数据,因为之前没接触过Linux,所以这次一起学了,任务量还是蛮大的。
首先下载安装了Xshell软件,然后公司给了账号密码连接上了河南郑州那边的服务器,接下来开始按照给的资料学习,全英文的,头也不讲解,说锻炼我们的学习能力,然后就开始跌跌撞撞的自学。这里写部分已经运行成功的代码吧.
在hdfs下,运行hadoop fs -mkdir /u
- maven An error occurred while filtering resources
blackproof
maven报错
转:http://stackoverflow.com/questions/18145774/eclipse-an-error-occurred-while-filtering-resources
maven报错:
maven An error occurred while filtering resources
Maven -> Update Proje
- jdk常用故障排查命令
daysinsun
jvm
linux下常见定位命令:
1、jps 输出Java进程
-q 只输出进程ID的名称,省略主类的名称;
-m 输出进程启动时传递给main函数的参数;
&nb
- java 位移运算与乘法运算
周凡杨
java位移运算乘法
对于 JAVA 编程中,适当的采用位移运算,会减少代码的运行时间,提高项目的运行效率。这个可以从一道面试题说起:
问题:
用最有效率的方法算出2 乘以8 等於几?”
答案:2 << 3
由此就引发了我的思考,为什么位移运算会比乘法运算更快呢?其实简单的想想,计算机的内存是用由 0 和 1 组成的二
- java中的枚举(enmu)
g21121
java
从jdk1.5开始,java增加了enum(枚举)这个类型,但是大家在平时运用中还是比较少用到枚举的,而且很多人和我一样对枚举一知半解,下面就跟大家一起学习下enmu枚举。先看一个最简单的枚举类型,一个返回类型的枚举:
public enum ResultType {
/**
* 成功
*/
SUCCESS,
/**
* 失败
*/
FAIL,
- MQ初级学习
510888780
activemq
1.下载ActiveMQ
去官方网站下载:http://activemq.apache.org/
2.运行ActiveMQ
解压缩apache-activemq-5.9.0-bin.zip到C盘,然后双击apache-activemq-5.9.0-\bin\activemq-admin.bat运行ActiveMQ程序。
启动ActiveMQ以后,登陆:http://localhos
- Spring_Transactional_Propagation
布衣凌宇
springtransactional
//事务传播属性
@Transactional(propagation=Propagation.REQUIRED)//如果有事务,那么加入事务,没有的话新创建一个
@Transactional(propagation=Propagation.NOT_SUPPORTED)//这个方法不开启事务
@Transactional(propagation=Propagation.REQUIREDS_N
- 我的spring学习笔记12-idref与ref的区别
aijuans
spring
idref用来将容器内其他bean的id传给<constructor-arg>/<property>元素,同时提供错误验证功能。例如:
<bean id ="theTargetBean" class="..." />
<bean id ="theClientBean" class=&quo
- Jqplot之折线图
antlove
jsjqueryWebtimeseriesjqplot
timeseriesChart.html
<script type="text/javascript" src="jslib/jquery.min.js"></script>
<script type="text/javascript" src="jslib/excanvas.min.js&
- JDBC中事务处理应用
百合不是茶
javaJDBC编程事务控制语句
解释事务的概念; 事务控制是sql语句中的核心之一;事务控制的作用就是保证数据的正常执行与异常之后可以恢复
事务常用命令:
Commit提交
- [转]ConcurrentHashMap Collections.synchronizedMap和Hashtable讨论
bijian1013
java多线程线程安全HashMap
在Java类库中出现的第一个关联的集合类是Hashtable,它是JDK1.0的一部分。 Hashtable提供了一种易于使用的、线程安全的、关联的map功能,这当然也是方便的。然而,线程安全性是凭代价换来的――Hashtable的所有方法都是同步的。此时,无竞争的同步会导致可观的性能代价。Hashtable的后继者HashMap是作为JDK1.2中的集合框架的一部分出现的,它通过提供一个不同步的
- ng-if与ng-show、ng-hide指令的区别和注意事项
bijian1013
JavaScriptAngularJS
angularJS中的ng-show、ng-hide、ng-if指令都可以用来控制dom元素的显示或隐藏。ng-show和ng-hide根据所给表达式的值来显示或隐藏HTML元素。当赋值给ng-show指令的值为false时元素会被隐藏,值为true时元素会显示。ng-hide功能类似,使用方式相反。元素的显示或
- 【持久化框架MyBatis3七】MyBatis3定义typeHandler
bit1129
TypeHandler
什么是typeHandler?
typeHandler用于将某个类型的数据映射到表的某一列上,以完成MyBatis列跟某个属性的映射
内置typeHandler
MyBatis内置了很多typeHandler,这写typeHandler通过org.apache.ibatis.type.TypeHandlerRegistry进行注册,比如对于日期型数据的typeHandler,
- 上传下载文件rz,sz命令
bitcarter
linux命令rz
刚开始使用rz上传和sz下载命令:
因为我们是通过secureCRT终端工具进行使用的所以会有上传下载这样的需求:
我遇到的问题:
sz下载A文件10M左右,没有问题
但是将这个文件A再传到另一天服务器上时就出现传不上去,甚至出现乱码,死掉现象,具体问题
解决方法:
上传命令改为;rz -ybe
下载命令改为:sz -be filename
如果还是有问题:
那就是文
- 通过ngx-lua来统计nginx上的虚拟主机性能数据
ronin47
ngx-lua 统计 解禁ip
介绍
以前我们为nginx做统计,都是通过对日志的分析来完成.比较麻烦,现在基于ngx_lua插件,开发了实时统计站点状态的脚本,解放生产力.项目主页: https://github.com/skyeydemon/ngx-lua-stats 功能
支持分不同虚拟主机统计, 同一个虚拟主机下可以分不同的location统计.
可以统计与query-times request-time
- java-68-把数组排成最小的数。一个正整数数组,将它们连接起来排成一个数,输出能排出的所有数字中最小的。例如输入数组{32, 321},则输出32132
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
import java.util.Comparator;
public class MinNumFromIntArray {
/**
* Q68输入一个正整数数组,将它们连接起来排成一个数,输出能排出的所有数字中最小的一个。
* 例如输入数组{32, 321},则输出这两个能排成的最小数字32132。请给出解决问题
- Oracle基本操作
ccii
Oracle SQL总结Oracle SQL语法Oracle基本操作Oracle SQL
一、表操作
1. 常用数据类型
NUMBER(p,s):可变长度的数字。p表示整数加小数的最大位数,s为最大小数位数。支持最大精度为38位
NVARCHAR2(size):变长字符串,最大长度为4000字节(以字符数为单位)
VARCHAR2(size):变长字符串,最大长度为4000字节(以字节数为单位)
CHAR(size):定长字符串,最大长度为2000字节,最小为1字节,默认
- [强人工智能]实现强人工智能的路线图
comsci
人工智能
1:创建一个用于记录拓扑网络连接的矩阵数据表
2:自动构造或者人工复制一个包含10万个连接(1000*1000)的流程图
3:将这个流程图导入到矩阵数据表中
4:在矩阵的每个有意义的节点中嵌入一段简单的
- 给Tomcat,Apache配置gzip压缩(HTTP压缩)功能
cwqcwqmax9
apache
背景:
HTTP 压缩可以大大提高浏览网站的速度,它的原理是,在客户端请求网页后,从服务器端将网页文件压缩,再下载到客户端,由客户端的浏览器负责解压缩并浏览。相对于普通的浏览过程HTML ,CSS,Javascript , Text ,它可以节省40%左右的流量。更为重要的是,它可以对动态生成的,包括CGI、PHP , JSP , ASP , Servlet,SHTML等输出的网页也能进行压缩,
- SpringMVC and Struts2
dashuaifu
struts2springMVC
SpringMVC VS Struts2
1:
spring3开发效率高于struts
2:
spring3 mvc可以认为已经100%零配置
3:
struts2是类级别的拦截, 一个类对应一个request上下文,
springmvc是方法级别的拦截,一个方法对应一个request上下文,而方法同时又跟一个url对应
所以说从架构本身上 spring3 mvc就容易实现r
- windows常用命令行命令
dcj3sjt126com
windowscmdcommand
在windows系统中,点击开始-运行,可以直接输入命令行,快速打开一些原本需要多次点击图标才能打开的界面,如常用的输入cmd打开dos命令行,输入taskmgr打开任务管理器。此处列出了网上搜集到的一些常用命令。winver 检查windows版本 wmimgmt.msc 打开windows管理体系结构(wmi) wupdmgr windows更新程序 wscrip
- 再看知名应用背后的第三方开源项目
dcj3sjt126com
ios
知名应用程序的设计和技术一直都是开发者需要学习的,同样这些应用所使用的开源框架也是不可忽视的一部分。此前《
iOS第三方开源库的吐槽和备忘》中作者ibireme列举了国内多款知名应用所使用的开源框架,并对其中一些框架进行了分析,同样国外开发者
@iOSCowboy也在博客中给我们列出了国外多款知名应用使用的开源框架。另外txx's blog中详细介绍了
Facebook Paper使用的第三
- Objective-c单例模式的正确写法
jsntghf
单例iosiPhone
一般情况下,可能我们写的单例模式是这样的:
#import <Foundation/Foundation.h>
@interface Downloader : NSObject
+ (instancetype)sharedDownloader;
@end
#import "Downloader.h"
@implementation
- jquery easyui datagrid 加载成功,选中某一行
hae
jqueryeasyuidatagrid数据加载
1.首先你需要设置datagrid的onLoadSuccess
$(
'#dg'
).datagrid({onLoadSuccess :
function
(data){
$(
'#dg'
).datagrid(
'selectRow'
,3);
}});
2.onL
- jQuery用户数字打分评价效果
ini
JavaScripthtmljqueryWebcss
效果体验:http://hovertree.com/texiao/jquery/5.htmHTML文件代码:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
<head>
<title>jQuery用户数字打分评分代码 - HoverTree</
- mybatis的paramType
kerryg
DAOsql
MyBatis传多个参数:
1、采用#{0},#{1}获得参数:
Dao层函数方法:
public User selectUser(String name,String area);
对应的Mapper.xml
<select id="selectUser" result
- centos 7安装mysql5.5
MrLee23
centos
首先centos7 已经不支持mysql,因为收费了你懂得,所以内部集成了mariadb,而安装mysql的话会和mariadb的文件冲突,所以需要先卸载掉mariadb,以下为卸载mariadb,安装mysql的步骤。
#列出所有被安装的rpm package rpm -qa | grep mariadb
#卸载
rpm -e mariadb-libs-5.
- 利用thrift来实现消息群发
qifeifei
thrift
Thrift项目一般用来做内部项目接偶用的,还有能跨不同语言的功能,非常方便,一般前端系统和后台server线上都是3个节点,然后前端通过获取client来访问后台server,那么如果是多太server,就是有一个负载均衡的方法,然后最后访问其中一个节点。那么换个思路,能不能发送给所有节点的server呢,如果能就
- 实现一个sizeof获取Java对象大小
teasp
javaHotSpot内存对象大小sizeof
由于Java的设计者不想让程序员管理和了解内存的使用,我们想要知道一个对象在内存中的大小变得比较困难了。本文提供了可以获取对象的大小的方法,但是由于各个虚拟机在内存使用上可能存在不同,因此该方法不能在各虚拟机上都适用,而是仅在hotspot 32位虚拟机上,或者其它内存管理方式与hotspot 32位虚拟机相同的虚拟机上 适用。
- SVN错误及处理
xiangqian0505
SVN提交文件时服务器强行关闭
在SVN服务控制台打开资源库“SVN无法读取current” ---摘自网络 写道 SVN无法读取current修复方法 Can't read file : End of file found
文件:repository/db/txn_current、repository/db/current
其中current记录当前最新版本号,txn_current记录版本库中版本