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【深度学习】AMP（Automatic Mixed Precision，自动混合精度） shanks66 深度学习人工智能
@[toc]AMP（AutomaticMixedPrecision，自动混合精度）AMP在深度学习中，AMP（AutomaticMixedPrecision，自动混合精度）是一种通过混合使用单精度（FP32）和半精度（FP16）来加速训练并减少显存占用的技术。它能够在不显著损失模型精度的情况下，大幅提升训练速度和效率。1.什么是混合精度训练？混合精度训练是指在训练过程中同时使用两种不同的浮点数精度
离线免费最新超长AI视频模型！一句话即可生成120秒视频，免费开源！只需要一张照片和音频，即可生成会说话唱歌的AI视频！能自行完成整个软件项目的AI工具，以及 Llama 3 在线体验和本地安装部署代码讲故事机器人智慧之心人工智能音视频开源 sora 视频 llama 离线
离线免费最新超长AI视频模型！一句话即可生成120秒视频，免费开源！只需要一张照片和音频，即可生成会说话唱歌的AI视频！能自行完成整个软件项目的AI工具，以及Llama3在线体验和本地安装部署。StreamingT2V（StreamingText-to-Video）模型是一种将文本描述转换为视频内容的人工智能技术。这种模型能够根据文本输入生成视频，通常用于自动视频生成、虚拟现实、增强现实、游戏开发
智能化植物病害检测：使用深度学习与图像识别技术的应用机器懒得学习深度学习人工智能
植物病害一直是农业生产中亟待解决的问题，它不仅会影响作物的产量和质量，还可能威胁到生态环境的稳定。随着人工智能（AI）技术的快速发展，尤其是深度学习和图像识别技术的应用，智能化植物病害检测已经成为一种趋势，能够大幅提高病害检测的效率与准确性。本文将介绍如何使用深度学习和图像识别技术，通过Python编写的智能化病害检测程序，实现对植物叶片病害的自动识别与分类。1.项目背景与目标在农业领域，及时发现
深度学习-45-大型语言模型LLM之本地化部署运行自己的大模型皮皮冰燃深度学习深度学习人工智能
文章目录1深度学习1.1神经网络和深度学习1.2神经网络的工作原理1.3神经网络的专业术语2LLM概述2.1大模型的"大"是指什么?2.2训练大模型有多烧钱？2.3如何入门大模型？2.4LLM的结构2.4.1Transformer2.4.2Prompts2.4.3FineTuning3本地跑大模型3.1Ollama运行开源LLM3.1.1启动并运行3.1.2使用api访问3.1.3设置外网访问3.
深度学习笔记——前向传播与反向传播、神经网络（前馈神经网络与反馈神经网络）、常见算法概要汇总好评笔记深度学习笔记深度学习笔记神经网络人工智能
大家好，这里是好评笔记，公主号：Goodnote，专栏文章私信限时Free。本文简要介绍深度学习的前向传播与反向传播，以及前馈神经网络与反馈神经网络。文章目录前向传播与反向传播前向传播（ForwardPropagation）反向传播（BackPropagation）总结神经网络简介结构类型前馈神经网络（FeedforwardNeuralNetwork,FFNN）特点常见变体反馈神经网络（Feedb
深度学习笔记——生成对抗网络GAN 好评笔记深度学习笔记深度学习生成对抗网络人工智能神经网络 aigc gan 机器学习
大家好，这里是好评笔记，公主号：Goodnote，专栏文章私信限时Free。本文详细介绍早期生成式AI的代表性模型：生成对抗网络GAN。文章目录一、基本结构生成器判别器二、损失函数判别器生成器交替优化目标函数三、GAN的训练过程训练流程概述训练流程步骤1.初始化参数和超参数2.定义损失函数3.训练过程的迭代判别器训练步骤生成器训练步骤4.交替优化5.收敛判别GAN训练过程的挑战四、GAN的常见变体
RPA财务机器人是什么，RPA的具体应用场景有哪些？| 实在RPA研究实在智能RPA rpa 机器人自动化人工智能数字员工
越来越多的人工智能及超自动化技术在企业财务工作中得以普及应用，以提升财务工作效率，促进财务部门实现全面数字化转型。RPA财务机器人是什么？RPA，即机器人流程自动化（RoboticProcessAutomation），允许软件机器人（或“机器人”）自动执行重复性、规律性强的业务流程任务。RPA软件机器人可以模仿人类用户的行为，通过用户界面与应用程序交互，执行任务如数据输入、报告生成、数据迁移、邮件
全球人形机器人的创新发展与未来趋势 Gearidea 机器人机器人
随着科技的迅猛进步，人形机器人作为人工智能与机器人技术交汇的产物，正在全球范围内引发广泛关注。人形机器人以其仿人的外观和行为，不仅在工业生产领域展现出巨大的潜力，而且在日常生活中也逐渐发挥着不可忽视的作用。本文将全面剖析全球人形机器人的发展现状，展望未来发展的潜在趋势，并深入探讨其在不同领域中的应用和影响。一、全球人形机器人行业的发展现状全球人形机器人领域经历了从概念提出、原型制作到商业化应用的演
神经网络初始化 (init) 介绍迷路爸爸180 神经网络人工智能深度学习初始化 init
文章目录引言1.初始化的重要性1.1打破对称性1.2控制方差1.3加速收敛与提高泛化能力2.常见的初始化方法及其应用场景2.1Xavier/Glorot初始化2.2He初始化2.3正交初始化2.4其他初始化方法3.如何设置初始化4.基于BERT的文本分类如何进行初始化4.1项目背景4.2模型构建4.3模型训练与评估4.4结果分析结论参考资料引言在深度学习的世界中，构建一个高效且性能优异的神经网络模
5分钟搞定Spring AI支持SpringBoot快速构建人工智能AI应用_springai_springboot_AI应用 web17886480312 spring 人工智能 spring boot
通过阅读这篇文章，你将了解SpringAI，它是一个借鉴了langchain的设计理念，并结合Java的优势，为开发者提供易于替换实现的统一接口。此外，文章还基于SpringAI的模型调用和Prompt模板，构建一个可操作的示例，让你可以快速的了解具体怎么在springboot的环境下使用springai来构建人工智能AI的应用SpringAI：简化Java大模型集成的统一框架在Java调用大模型
3.ChatClient&Chat Model简化与AI模型的交互 laopeng301 Spring AI 人工智能交互
1.ChatModel对话模型是一种利用人工智能技术，能够生成类似人类对话响应的工具。通过向预训练语言模型（如GPT等）发送提示词或部分对话内容，模型依据自身训练数据及对自然语言模式的理解，生成对话的延续或完整回复，并返回给应用程序。应用程序可以将其呈现给用户或用于进一步处理。SpringAIChatModelAPI设计目标为简单且可移植的接口，用于与各种人工智能模型进行交互，使开发人员能够在不同
《智守数据堡垒——AI驱动的MySQL数据治理合规框架》墨夶数据库学习资料2 人工智能 mysql 数据库
在当今数字化转型加速的时代，企业面临着前所未有的数据挑战。一方面，海量的数据为企业带来了巨大的商业价值；另一方面，如何确保这些数据的安全性、一致性和合法性成为了亟待解决的问题。尤其是在金融、医疗等高度监管行业中，任何数据泄露或不当使用都可能导致严重的法律后果和社会影响。为此，构建一个既高效又能满足法律法规要求的数据治理体系显得尤为重要。今天，我们将探讨一种创新性的解决方案——利用人工智能（AI）技
Pytorch 三小时极限入门教程 power-辰南人工智能深度学习 pytorch 人工智能
一、引言在当今的人工智能领域，深度学习占据了举足轻重的地位。而Pytorch作为一款广受欢迎的深度学习框架，以其简洁、灵活的特性，吸引了大量开发者投身其中。无论是科研人员探索前沿的神经网络架构，还是工程师将深度学习技术落地到实际项目，Pytorch都提供了强大的支持。本教程将带你从零基础开始，一步步深入了解Pytorch的核心知识，助你顺利踏上深度学习的征程。二、Pytorch基础环境搭建安装An
Python机器学习之XGBoost从入门到实战(基本理论说明) 雪域枫蓝 Python Atificial Intelligence 机器学习 python 分布式
Xgboost从基础到实战XGBoost:eXtremeGradientBoosting*应用机器学习领域的一个强有力的工具*GradientBootingMachines(GBM)的优化表现，快速有效—深盟分布式机器学习开源平台(DistributedmachinelearningCommunity，DMLC)的分支—DMLC也开源流行的深度学习库mxnet*GBM：Machine：机器学习模型
【YOLOv8杂草作物目标检测】 stsdddd YOLO目标检测目标检测 YOLO 目标检测人工智能
YOLOv8杂草目标检测算法介绍模型和数据集下载算法介绍YOLOv8在禾本科杂草目标检测方面有显著的应用和效果。以下是一些关键信息的总结：农作物幼苗与杂草检测系统：基于YOLOv8深度学习框架，通过2822张图片训练了一个目标检测模型，用于检测田间的农作物幼苗与杂草对象。该系统支持图片、视频以及摄像头进行目标检测，并能保存检测结果。系统界面可实时显示目标位置、目标总数、置信度、用时等信息。YOLO
深度学习(1) 浅忆へ梦微凉深度学习人工智能深度学习学习方法 python
一、torch的安装基于直接设备情况，选择合适的torch版本，有显卡的建议安装GPU版本，可以通过nvidia-smi命令来查看显卡驱动的版本，在官网中根据cuda版本，选择合适的版本号，下面是安装示例代码GPU：pipinstalltorch==2.5.0torchvision==0.20.0torchaudio==2.5.0--index-urlhttps://download.pytorc
深度学习常用格式转化脚本xml2yolo/coco2yolo/bdd2yolo/frame2video等 qq1309399183 计算机视觉实战项目集合深度学习人工智能格式转化脚本 voc2yolo格式转化数据集格式转换 xml2yolo coco2yolo
文章目录1.**数据集格式转换脚本**`coco2yolo.py`示例注释：注释说明：`xml2yolo.py`示例注释：注释说明：2.**数据集可视化与统计**`vis_yolo_files.py`示例注释：注释说明：3.**其他工具脚本**`frames2video.py`示例注释：注释说明：该项目提供了一系列用于深度学习的数据处理工具，主要功能包括：数据集格式转换：提供多种脚本，将不同格式的
NVIDIA下一代Hopper架构曝光，采用5nm工艺晶体管超1400亿 Java小海. 架构人工智能后端程序人生 java
据媒体报道，NVIDIA下一代主要面向高性能计算、人工智能等Hopper架构，将会采用5nm工艺制程，晶体管多达1400亿个，面积核心达到了900平方毫米，是有史以来最大的GPU。作为参考，NVIDIA自家旗舰Ampere架构的A100为542亿个晶体管（每平方毫米约为6560万个晶体管），AMD阵营中采用Aldebaran架构的InstinctMI200系列为582亿个晶体管（每平方米约为736
NVIDIA Hopper解说白总Server redis 数据库缓存 rust mongodb 大数据数据仓库
NVIDIAHopper架构是NVIDIA推出的面向高性能计算（HPC）和人工智能（AI）的最新一代GPU架构。它代表了NVIDIA在加速计算领域的最新进展，旨在为AI训练和推理、HPC应用提供前所未有的性能提升。NVIDIAHopper架构和基于该架构的GPU产品H100的详细信息：NVIDIAHopper架构技术特点：第四代TensorCore：Hopper架构引入了第四代TensorCore
LLMs，即大型语言模型 maopig AI 语言模型人工智能自然语言处理
LLMs，即大型语言模型，是一类基于深度学习的人工智能模型，它们通过海量的数据和大量的计算资源进行训练，可以理解和生成自然语言。LLMs的核心架构是Transformer，其关键在于自注意力机制，使得模型能够同时对输入的所有位置进行“关注”，从而更好地捕捉长距离的语义依赖关系。LLMs在众多领域都有广泛的应用，如自然语言理解（NLU），语言生成，以及语音识别和合成等。例如，它们能够理解人类的语言
第79期 | GPTSecurity周报云起无垠 GPTSecurity AIGC gpt
GPTSecurity是一个涵盖了前沿学术研究和实践经验分享的社区，集成了生成预训练Transformer（GPT）、人工智能生成内容（AIGC）以及大语言模型（LLM）等安全领域应用的知识。在这里，您可以找到关于GPT/AIGC/LLM最新的研究论文、博客文章、实用的工具和预设指令（Prompts）。现为了更好地知悉近一周的贡献内容，现总结如下。SecurityPapers1.TrojanWhi
第60期 | GPTSecurity周报云起无垠 GPTSecurity 人工智能语言模型网络安全
GPTSecurity是一个涵盖了前沿学术研究和实践经验分享的社区，集成了生成预训练Transformer（GPT）、人工智能生成内容（AIGC）以及大语言模型（LLM）等安全领域应用的知识。在这里，您可以找到关于GPT/AIGC/LLM最新的研究论文、博客文章、实用的工具和预设指令（Prompts）。现为了更好地知悉近一周的贡献内容，现总结如下。SecurityPapers1.映射你的模型：评估
【LLM】大语言模型（LLMs）林九生人工智能语言模型人工智能自然语言处理
大型语言模型（LLMs）1.什么是大型语言模型？大型语言模型（LargeLanguageModel，LLM）是基于深度学习的自然语言处理模型，能够理解和生成自然语言文本。它们通过在大规模文本数据上进行训练，学习语言的语法、语义和各种语言特征，从而可以执行诸如文本生成、翻译、总结、问答等多种语言任务。以下是大型语言模型的定义和基本原理：1.1定义大型语言模型是由大量参数组成的神经网络，这些参数通过在
大语言模型（LLMs）入门教程（非常详细）从零基础入门到精通，看完这一篇就够了大模型零基础教程语言模型人工智能自然语言处理大模型
大语言模型（LLMs）作为人工智能（AI）领域的一项突破性发展，已经改变了自然语言处理（NLP）和机器学习（ML）应用的面貌。这些模型，包括OpenAI的GPT-4o和Google的gemini系列等，已经展现出了在理解和生成类人文本方面的令人印象深刻的能力，使它们成为各行各业的宝贵工具。如下这份指南将涵盖LLMs的基础知识、训练过程、用例和未来趋势……一.WhatareLargeLanguage
1.8 GPT-4：开创人工智能的新纪元少林码僧 AI大模型应用实战专栏人工智能
GPT-4：开创人工智能的新纪元自从OpenAI推出GPT-4以来，人工智能领域经历了显著的突破。作为“生成预训练转换器”家族中的最新成员，GPT-4不仅在功能上进行了提升，更在语言处理能力、理解深度以及适应性方面带来了全新的变革。本篇文章将深入探讨GPT-4的特点、创新以及它如何定义未来人工智能技术的发展。GPT-4的技术亮点1.规模与深度的进一步提升GPT-4的规模比前代模型更大，训练数据量和
第83期 | GPTSecurity周报云起无垠 GPTSecurity 人工智能网络安全
GPTSecurity是一个涵盖了前沿学术研究和实践经验分享的社区，集成了生成预训练Transformer（GPT）、人工智能生成内容（AIGC）以及大语言模型（LLM）等安全领域应用的知识。在这里，您可以找到关于GPT/AIGC/LLM最新的研究论文、博客文章、实用的工具和预设指令（Prompts）。现为了更好地知悉近一周的贡献内容，现总结如下。SecurityPapers1.混乱中建立秩序：人
【Python】已解决：ModuleNotFoundError: No module named ‘sklearn‘ 屿小夏 python sklearn 人工智能
个人简介：某不知名博主，致力于全栈领域的优质博客分享|用最优质的内容带来最舒适的阅读体验！文末获取免费IT学习资料！文末获取更多信息精彩专栏推荐订阅收藏专栏系列直达链接相关介绍书籍分享点我跳转书籍作为获取知识的重要途径，对于IT从业者来说更是不可或缺的资源。不定期更新IT图书，并在评论区抽取随机粉丝，书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新，涵盖机器学习、深度学习、自然
如何快速在Windows 10 + Anaconda 3 中使用Mxnet及gluon qianchess mxnet使用 mxnet win10 anaconda gluon 人工智能
如何快速在Windows10+Anaconda3中使用Mxnet及gluon网络上Mxnet的安装以及使用方法很多，自从其作者之一李沐推出了基于Mxnet的深度学习课程之后，我也尝试着去使用了一下Mxnet。首先第一步就是在自己的系统中安装Mxnet及其相关组建。现在的Mxnet常常会跟其虚拟环境Gluon结合在一起，所以下文就一起阐述一下，顺便记录一下自己踩的坑。注意本文的大部分内容都可以在官网
3D UNet和Swin-UNETR 学無芷境计算机视觉
3DUNet和Swin-UNETR都是用于医学图像分析的深度学习网络，它们对三维（3D）数据进行特征提取和分割。3DUNet3DUNet是UNet架构的一个变体，专门设计用于处理三维医学图像数据。UNet最初是为二维（2D）图像分割任务设计的，具有典型的编码器-解码器结构。3DUNet扩展了这种架构，以便更好地处理具有深度信息的体积数据，如CT或MRI扫描。主要特点：编码器：逐渐下采样图像，提取并
推荐3D UNet实现：深度学习3D体素数据语义分割的利器！滑辰煦Marc
推荐3DUNet实现：深度学习3D体素数据语义分割的利器！去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/在这个快速发展的深度学习时代，3DUNet已经成为3D图像处理领域中不可或缺的工具，尤其在医疗影像分析和3D物体识别等任务上展现出强大的潜力。这个开源项目为我们提供了一个高效、灵活的3DUNet实现，支持Tensorflow、PyTorch和Chainer三种主流深度学习框架。
web前段跨域nginx代理配置刘正强 nginx cms Web
nginx代理配置可参考server部分 server { listen 80; server_name localhost;
spring学习笔记 caoyong spring
一、概述 a>、核心技术 : IOC与AOP b>、开发为什么需要面向接口而不是实现接口降低一个组件与整个系统的藕合程度，当该组件不满足系统需求时，可以很容易的将该组件从系统中替换掉，而不会对整个系统产生大的影响 c>、面向接口编口编程的难点在于如何对接口进行初始化,(使用工厂设计模式)
Eclipse打开workspace提示工作空间不可用 0624chenhong eclipse
做项目的时候，难免会用到整个团队的代码，或者上一任同事创建的workspace， 1.电脑切换账号后，Eclipse打开时，会提示Eclipse对应的目录锁定，无法访问，根据提示，找到对应目录，G:\eclipse\configuration\org.eclipse.osgi\.manager，其中文件.fileTableLock提示被锁定。解决办法，删掉.fileTableLock文件，重
Javascript 面向对面写法的必要性？一炮送你回车库 JavaScript
现在Javascript面向对象的方式来写页面很流行，什么纯javascript的mvc框架都出来了：ember 这是javascript层的mvc框架哦,不是j2ee的mvc框架我想说的是，javascript本来就不是一门面向对象的语言，用它写出来的面向对象的程序，本身就有些别扭，很多人提到js的面向对象首先提的是：复用性。那么我请问你写的js里有多少是可以复用的，用fu
js array对象的迭代方法换个号韩国红果果 array
1.forEach 该方法接受一个函数作为参数，对数组中的每个元素使用该函数 return 语句失效 function square(num) { print(num, num * num); } var nums = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]; nums.forEach(square); 2.every 该方法接受一个返回值为布尔类型
对Hibernate缓存机制的理解归来朝歌 session 一级缓存对象持久化
在hibernate中session一级缓存机制中，有这么一种情况：问题描述：我需要new一个对象，对它的几个字段赋值，但是有一些属性并没有进行赋值，然后调用 session.save()方法，在提交事务后，会出现这样的情况： 1：在数据库中有默认属性的字段的值为空 2：既然是持久化对象，为什么在最后对象拿不到默认属性的值？通过调试后解决方案如下：对于问题一，如你在数据库里设置了
WebService调用错误合集 darkranger webservice
Java.Lang.NoClassDefFoundError: Org/Apache/Commons/Discovery/Tools/DiscoverSingleton 调用接口出错，一个简单的WebService import org.apache.axis.client.Call;import org.apache.axis.client.Service; 首先必不可
JSP和Servlet的中文乱码处理 aijuans Java Web
JSP和Servlet的中文乱码处理前几天学习了JSP和Servlet中有关中文乱码的一些问题，写成了博客，今天进行更新一下。应该是可以解决日常的乱码问题了。现在作以下总结希望对需要的人有所帮助。我也是刚学，所以有不足之处希望谅解。一、表单提交时出现乱码：在进行表单提交的时候，经常提交一些中文，自然就避免不了出现中文乱码的情况，对于表单来说有两种提交方式：get和post提交方式。所以
面试经典六问 atongyeye 工作面试
题记：因为我不善沟通，所以在面试中经常碰壁，看了网上太多面试宝典，基本上不太靠谱。只好自己总结，并试着根据最近工作情况完成个人答案。以备不时之需。以下是人事了解应聘者情况的最典型的六个问题： 1 简单自我介绍关于这个问题，主要为了弄清两件事，一是了解应聘者的背景，二是应聘者将这些背景信息组织成合适语言的能力。我的回答：(针对技术面试回答，如果是人事面试，可以就掌
contentResolver.query()参数详解百合不是茶 android query()详解
收藏csdn的博客,介绍的比较详细,新手值得一看 1.获取联系人姓名一个简单的例子，这个函数获取设备上所有的联系人ID和联系人NAME。 [java] view plain copy public void fetchAllContacts() {
ora-00054:resource busy and acquire with nowait specified解决方法 bijian1013 oracle 数据库 kill nowait
当某个数据库用户在数据库中插入、更新、删除一个表的数据，或者增加一个表的主键时或者表的索引时，常常会出现ora-00054:resource busy and acquire with nowait specified这样的错误。主要是因为有事务正在执行（或者事务已经被锁），所有导致执行不成功。 1.下面的语句
web 开发乱码征客丶 spring Web
以下前端都是 utf-8 字符集编码一、后台接收 1.1、 get 请求乱码 get 请求中，请求参数在请求头中；乱码解决方法： a、通过在web 服务器中配置编码格式：tomcat 中，在 Connector 中添加URIEncoding="UTF-8"； 1.2、post 请求乱码 post 请求中，请求参数分两部份， 1.2.1、url？参数，
【Spark十六】： Spark SQL第二部分数据源和注册表的几种方式 bit1129 spark
Spark SQL数据源和表的Schema case class apply schema parquet json JSON数据源准备源数据 {"name":"Jack", "age": 12, "addr":{"city":"beijing&
JVM学习之:调优总结 -Xms -Xmx -Xmn -Xss BlueSkator -Xss -Xmn -Xms -Xmx
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 -Xmx355
jqGrid 各种参数详解(转帖) BreakingBad jqGrid
jqGrid 各种参数详解分类：源代码分享个人随笔请勿参考解决开发问题 2012-05-09 20:29 84282人阅读评论(22) 收藏举报 jquery 服务器 parameters function ajax string
读《研磨设计模式》-代码笔记-代理模式-Proxy bylijinnan java 设计模式
声明：本文只为方便我个人查阅和理解，详细的分析以及源代码请移步原作者的博客http://chjavach.iteye.com/ import java.lang.reflect.InvocationHandler; import java.lang.reflect.Method; import java.lang.reflect.Proxy; /* * 下面
应用升级iOS8中遇到的一些问题 chenhbc ios8 升级iOS8
1、很奇怪的问题，登录界面，有一个判断，如果不存在某个值，则跳转到设置界面，ios8之前的系统都可以正常跳转，iOS8中代码已经执行到下一个界面了，但界面并没有跳转过去，而且这个值如果设置过的话，也是可以正常跳转过去的，这个问题纠结了两天多，之前的判断我是在 -(void)viewWillAppear:(BOOL)animated 中写的，最终的解决办法是把判断写在 -(void
工作流与自组织的关系？ comsci 设计模式工作
目前的工作流系统中的节点及其相互之间的连接是事先根据管理的实际需要而绘制好的，这种固定的模式在实际的运用中会受到很多限制，特别是节点之间的依存关系是固定的，节点的处理不考虑到流程整体的运行情况，细节和整体间的关系是脱节的，那么我们提出一个新的观点，一个流程是否可以通过节点的自组织运动来自动生成呢？这种流程有什么实际意义呢？这里有篇论文，摘要是：“针对网格中的服务
Oracle11.2新特性之INSERT提示IGNORE_ROW_ON_DUPKEY_INDEX daizj oracle
insert提示IGNORE_ROW_ON_DUPKEY_INDEX 转自：http://space.itpub.net/18922393/viewspace-752123 在 insert into tablea ...select * from tableb中，如果存在唯一约束，会导致整个insert操作失败。使用IGNORE_ROW_ON_DUPKEY_INDEX提示，会忽略唯一
二叉树:堆 dieslrae 二叉树
这里说的堆其实是一个完全二叉树,每个节点都不小于自己的子节点,不要跟jvm的堆搞混了.由于是完全二叉树,可以用数组来构建.用数组构建树的规则很简单: 一个节点的父节点下标为: (当前下标 - 1)/2 一个节点的左节点下标为: 当前下标 * 2 + 1 &
C语言学习八结构体 dcj3sjt126com c
为什么需要结构体，看代码 # include <stdio.h> struct Student //定义一个学生类型，里面有age, score, sex, 然后可以定义这个类型的变量 { int age; float score; char sex; } int main(void) { struct Student st = {80, 66.6,
centos安装golang dcj3sjt126com centos
#在国内镜像下载二进制包 wget -c http://www.golangtc.com/static/go/go1.4.1.linux-amd64.tar.gz tar -C /usr/local -xzf go1.4.1.linux-amd64.tar.gz #把golang的bin目录加入全局环境变量 cat >>/etc/profile<
10.性能优化-监控-MySQL慢查询 frank1234 性能优化 MySQL慢查询
1.记录慢查询配置 show variables where variable_name like 'slow%' ; --查看默认日志路径查询结果：--不用的机器可能不同 slow_query_log_file=/var/lib/mysql/centos-slow.log 修改mysqld配置文件：/usr /my.cnf[一般在/etc/my.cnf，本机在/user/my.cn
Java父类取得子类类名 happyqing java this 父类子类类名
在继承关系中，不管父类还是子类，这些类里面的this都代表了最终new出来的那个类的实例对象，所以在父类中你可以用this获取到子类的信息！ package com.urthinker.module.test; import org.junit.Test; abstract class BaseDao<T> { public void
Spring3.2新注解@ControllerAdvice jinnianshilongnian @Controller
@ControllerAdvice，是spring3.2提供的新注解，从名字上可以看出大体意思是控制器增强。让我们先看看@ControllerAdvice的实现： @Target(ElementType.TYPE) @Retention(RetentionPolicy.RUNTIME) @Documented @Component public @interface Co
Java spring mvc多数据源配置 liuxihope spring
转自：http://www.itpub.net/thread-1906608-1-1.html 1、首先配置两个数据库 <bean id="dataSourceA" class="org.apache.commons.dbcp.BasicDataSource" destroy-method="close&quo
第12章 Ajax（下） onestopweb Ajax
index.html <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd"> <html xmlns="http://www.w3.org/
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BW Element OLAP Universe Element Cube Dimension Class Charateristic A class with dimension and detail objects (Detail objects for key and desription) Hi
Java开发熟手该当心的11个错误 tomcat_oracle java 多线程工作单元测试
#1、不在属性文件或XML文件中外化配置属性。比如，没有把批处理使用的线程数设置成可在属性文件中配置。你的批处理程序无论在DEV环境中，还是UAT（用户验收测试）环境中，都可以顺畅无阻地运行，但是一旦部署在PROD 上，把它作为多线程程序处理更大的数据集时，就会抛出IOException，原因可能是JDBC驱动版本不同，也可能是#2中讨论的问题。如果线程数目可以在属性文件中配置，那么使它成为
推行国产操作系统的优劣 yananay windows linux 国产操作系统
最近刮起了一股风，就是去“国外货”。从应用程序开始，到基础的系统，数据库，现在已经刮到操作系统了。原因就是“棱镜计划”，使我们终于认识到了国外货的危害，开始重视起了信息安全。操作系统是计算机的灵魂。既然是灵魂，为了信息安全，那我们就自然要使用和推行国货。可是，一味地推行，是否就一定正确呢？先说说信息安全。其实从很早以来大家就在讨论信息安全。很多年以前，就据传某世界级的网络设备制造商生产的交

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