- 从零开始理解Transformer模型:架构与应用
淮橘√
transformer深度学习人工智能
引言近年来,Transformer模型席卷了自然语言处理(NLP)领域,成为了深度学习中的明星架构。从Google提出的《AttentionisAllYouNeed》论文到ChatGPT、BERT等模型的广泛应用,Transformer以其强大的性能和灵活性改变了我们对序列建模的认知。本文将从零开始,深入浅出地解析Transformer的架构原理、核心组件以及实际应用场景,并提供一个简单的代码示例
- 筑牢医疗AI安全防线:四重防护体系全解析
Allen_Lyb
数智化教程(第二期)人工智能安全
一、引言:医疗AI发展中的安全困境在数字化浪潮席卷下,医疗领域正经历着一场由人工智能(AI)驱动的深刻变革。医疗AI凭借其强大的数据分析与处理能力,在疾病诊断、药物研发、健康管理等诸多环节展现出巨大潜力,成为推动医疗行业进步的关键力量。而这一切的背后,医疗数据作为AI发展的“燃料”,以及AI算力作为运行的“引擎”,起着不可或缺的核心作用。医疗数据涵盖了患者从基本信息、病史、症状描述到各种检查检验报
- Open AI在AI人工智能领域的技术安全防护体系
AI智能探索者
AIAgent智能体开发实战人工智能安全网络ai
OpenAI在AI人工智能领域的技术安全防护体系关键词:OpenAI、AI安全、技术防护、伦理框架、模型对齐、数据隐私、对抗攻击摘要:本文将深入探讨OpenAI在人工智能领域构建的多层次技术安全防护体系。我们将从基础概念出发,逐步解析OpenAI如何通过技术创新和系统设计来确保AI系统的安全性、可靠性和可控性。文章将涵盖从数据安全到模型对齐,从伦理框架到实际防护技术的全方位内容,帮助读者全面理解现
- 揭秘自然语言处理在AI人工智能领域的奥秘
AI智能探索者
AIAgent智能体开发实战人工智能自然语言处理easyuiai
揭秘自然语言处理在AI人工智能领域的奥秘关键词:自然语言处理、AI人工智能、语言理解、语言生成、语义分析摘要:本文深入探讨了自然语言处理(NLP)在AI人工智能领域的奥秘。首先介绍了自然语言处理的背景,包括目的、预期读者、文档结构和相关术语。接着阐述了自然语言处理的核心概念与联系,通过文本示意图和Mermaid流程图进行展示。详细讲解了核心算法原理和具体操作步骤,并用Python源代码进行阐述。分
- 【LangChain编程:从入门到实践】AI 大模型检索增强生成 RAG 实践
AI智能应用
Python入门实战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
LangChain编程:从入门到实践-AI大模型检索增强生成RAG实践关键词:LangChain,RAG,大语言模型,检索增强生成,向量数据库,嵌入模型,提示工程1.背景介绍在人工智能和自然语言处理领域,大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)的出现无疑是一个重大突破。像GPT-3、GPT-4这样的模型展现出了惊人的语言理解和生成能力,为各种应用场景带来了无限可能。然而,这些
- 基于深度学习的线上问诊系统设计与实现(Python+Django+MySQL)
神经网络15044
深度学习算法神经网络python深度学习django机器学习人工智能算法目标检测
基于深度学习的线上问诊系统设计与实现(Python+Django+MySQL)一、系统概述本系统结合YOLOv8目标检测和ResNet50图像分类算法,构建了一个智能线上问诊平台。系统支持用户上传医学影像(皮肤照片/X光片),自动分析并生成诊断报告,同时提供医生审核功能。二、技术栈后端框架:Django4.2数据库:MySQL8.0深度学习:YOLOv8:皮肤病变区域检测ResNet50:肺炎X光
- 深度学习中常见激活函数总结
向左转, 向右走ˉ
深度学习人工智能pytorchpython
以下是一份深度学习激活函数的系统总结,涵盖定义、类型、作用、应用及选择影响,便于你快速掌握核心知识:一、激活函数的定义在神经网络中,激活函数(ActivationFunction)是神经元计算输出的非线性变换函数,作用于加权输入和偏置之和:输出=f(加权和+偏置)核心价值:引入非线性,使神经网络能够拟合任意复杂函数(无激活函数的深度网络等价于单层线性模型)。二、常见激活函数类型1.线性函数(Lin
- AI离全社会普及,只差一个计算中心?
a13163944010
人工智能
过去十年,人工智能(AI)大爆炸,并第一次走进普通人的生活。但蓬勃发展的AI却碰到一个空前棘手的问题:自2012年以来,AI算力需求6年增长30万倍,远超摩尔定律!人类现有的基础设施,已跟不上AI算力需求的增长。未来,该怎么办?【1】一百多年前,人类也曾面临同样的难题。1866年,德国西门子发明自激发电机,开启了人类的电力时代。此后十几年,虽然很多企业纷纷采用电能这种新的动力,但一台电机只能供应一
- 首次使用“非英伟达”芯片!OpenAI租用谷歌TPU,降低推理计算成本
加百力
科技知识财经研究人工智能chatgpt
OpenAI近期开始租用谷歌TPU芯片,这是该公司首次大规模使用非英伟达芯片。除了OpenAI外、苹果、SafeSuperintelligence和Cohere等公司也一直租用谷歌云的TPU。英伟达的芯片主导地位正被侵蚀,OpenAI租用谷歌TPU,为首次大规模使用“非英伟达”芯片。周六,据媒体报道,作为全球最大的人工智能芯片客户之一,OpenAI近期开始租用谷歌的TPU芯片为ChatGPT等产品
- AI人工智能 神经网络
马里亚纳海沟网
人工智能神经网络深度学习笔记运维全文检索搜索引擎
**AI人工智能神经网络概述**神经网络是并行计算设备,它们试图构建大脑的计算机模型。背后的主要目标是开发一个系统来执行各种计算任务比传统系统更快。这些任务包括模式识别和分类,近似,优化和数据聚类什么是人工神经网络(ANN)人工神经网络(ANN)是一个高效的计算系统,其核心主题是借用生物神经网络的类比。人工神经网络也被称为人工神经系统,并行分布式处理系统和连接系统。ANN获取了大量以某种模式相互连
- FP16、BF16、INT8、INT4精度模型加载所需显存以及硬件适配的分析
herosunly
大模型精度BF16硬件适配
大家好,我是herosunly。985院校硕士毕业,现担任算法研究员一职,热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名,CCF比赛第二名,科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。 本文主要介绍了FP16、INT8、INT4精度模型加载占用显存大小的分析,希望对学习大
- 智能办公与科研革命:ChatGPT+DeepSeek大模型在论文撰写、数据分析与AI建模中的实践指南
jwwkyjspt
机器学习SCI论文人工智能chatgpt语言模型机器学习
随着人工智能技术的快速发展,大语言模型如ChatGPT和DeepSeek在科研领域的应用正在为科研人员提供强大的支持。这些模型通过深度学习和大规模语料库训练,能够帮助科研人员高效地筛选文献、生成论文内容、进行数据分析和优化机器学习模型。ChatGPT和DeepSeek能够快速理解和生成复杂的语言,帮助研究人员在撰写论文时提高效率,不仅生成高质量的文章内容,还能优化论文结构和语言表达。在数据分析方面
- 初学Spring AI 笔记
笑衬人心。
大模型学习spring人工智能笔记
目录SpringAI简介依赖与环境配置基础概念集成OpenAI(或其他LLM提供商)Prompt模板引擎Embedding与向量数据库SpringAIChatClient使用SpringAI和LangChain对比常见问题与建议SpringAI简介SpringAI是Spring团队推出的人工智能集成框架,旨在简化AI模型(如OpenAI、HuggingFace、Mistral、AzureOpenA
- AI新高度——DEEPSEEK
数字隐士·赛博智者
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DeepSeek是由中国人工智能公司「深度求索」开发的一系列高性能大语言模型产品及相关技术体系,其定位为通用人工智能(AGI)探索者,目前已发展成为全球增长最快、性能领先的开源模型之一。下面是关于DeepSeek的详细介绍:一、DeepSeek的开发者与背景公司名称:杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司(成立于2023年)核心支持:由中国知名对冲基金「高毅资产」创立并提供资金与技术资源
- 【机器学习&深度学习】适合微调的模型选型指南
一叶千舟
深度学习【应用必备常识】深度学习人工智能
目录一、不同规模模型微调适用性二、微调技术类型对显存的影响三、选择建议(根据你的硬件)四、实际模型推荐五、不同模型适合人群六、推荐几个“非常适合微调”的模型七、推荐使用的微调技术八、场景选择示例场景1:智能客服(中文)场景2:法律问答(中文RAG)场景3:医学问答/健康咨询场景4:AI写作助手(中英文)场景5:代码补全/AI编程助手对比总结表九、不同参数模型特点9.1参数规模vs能力9.2微型模型
- 【机器学习&深度学习】本地部署 vs API调用:关键看显存!
一叶千舟
深度学习【应用必备常识】深度学习人工智能
目录一、本地部署VSAPI调用1.模型运行方式2.性能与速度3.成本4.隐私与安全5.何时选择哪种方式?二、为什么推荐本地部署?1️⃣零依赖网络和外部服务,更可靠稳定2️⃣无调用次数限制,更适合高频或批量推理3️⃣避免长期API费用,节省成本4️⃣保护用户隐私和数据安全5️⃣可自定义、深度优化6️⃣加载一次即可复用,低延迟高性能7️⃣离线可用(重要!)三、适合本地部署的情况四、本地部署条件4.1模
- 深度学习 vs 传统机器学习:哪个更适合你的项目?
AI大模型应用之禅
深度学习机器学习人工智能ai
深度学习vs传统机器学习:哪个更适合你的项目?关键词:深度学习、传统机器学习、特征工程、数据量、计算资源、项目选择、算法对比摘要:本文将用"炒菜"和"拼图"等生活案例,从核心原理、适用场景、资源需求等维度对比深度学习与传统机器学习。通过具体代码示例和真实项目场景分析,帮助开发者和企业决策者快速判断:你的项目该选深度学习还是传统机器学习?背景介绍目的和范围随着AI技术普及,"该用深度学习还是传统机器
- LLM大语言模型学习笔记(1)
Arixs666
大语言模型语言模型笔记人工智能
1.概念大语言模型(LLM,LargeLanguageModel),也称大型语言模型,是一种旨在理解和生成人类语言的人工智能模型。LLM通常指包含数百亿(或更多)参数的语言模型,它们在海量的文本数据上进行训练,从而获得对语言深层次的理解。2.能力2.1涌现能力区分大语言模型(LLM)与以前的预训练语言模型(PLM)最显著的特征之一是它们的涌现能力。涌现能力是一种令人惊讶的能力,它在小型模型中不明显
- [论文阅读] 人工智能 + 软件工程 | 揭秘ChatGPT在软件开发问题解决中的有效性:一项实证研究
张较瘦_
前沿技术论文阅读人工智能软件工程
揭秘ChatGPT在软件开发问题解决中的有效性:一项实证研究论文:WhatMakesChatGPTEffectiveforSoftwareIssueResolution?AnEmpiricalStudyofDeveloper-ChatGPTConversationsinGitHubarXiv:2506.22390WhatMakesChatGPTEffectiveforSoftwareIssueRe
- [论文阅读] 人工智能 + 软件工程 | 代码注释不一致问题研究:从数据革新到端到端解决方案
张较瘦_
前沿技术论文阅读人工智能软件工程
代码注释不一致问题研究:从数据革新到端到端解决方案原文:CCISOLVER:End-to-EndDetectionandRepairofMethod-LevelCode-CommentInconsistencyarXiv:2506.20558CCISolver:End-to-EndDetectionandRepairofMethod-LevelCode-CommentInconsistencyRe
- 【深度学习|学习笔记】如何在深度学习中使用 正则化技术 进行模型压缩、稀疏建模和迁移学习调优?
努力毕业的小土博^_^
机器学习基础算法优质笔记2深度学习学习笔记迁移学习人工智能机器学习
【深度学习|学习笔记】如何在深度学习中使用正则化技术进行模型压缩、稀疏建模和迁移学习调优?【深度学习|学习笔记】如何在深度学习中使用正则化技术进行模型压缩、稀疏建模和迁移学习调优?文章目录【深度学习|学习笔记】如何在深度学习中使用正则化技术进行模型压缩、稀疏建模和迁移学习调优?✅一、使用正则化进行模型压缩(ModelCompression)目标:方法:L1正则化促使权重稀疏化代码示例:后续压缩步骤
- 数字孪生:未来城市管理的革命性技术
大有数据可视化
信息可视化
一、数字孪生技术概述数字孪生技术是一种通过创建虚拟模型与物理实体之间实时交互的技术。它借助物联网、大数据、云计算、人工智能等前沿技术,实现对物理实体的精准映射与动态仿真。数字孪生的核心在于构建一个与物理世界相对应的虚拟模型,该模型能够实时反映物理实体的状态,并通过数据分析与模拟优化其性能。在城市管理领域,数字孪生技术为城市管理者提供了一种全新的视角和工具。城市是一个复杂的巨系统,涉及基础设施、交通
- 人类编程时代即将终结?OpenAI首席产品官预测AI将在今年底全面超越人类程序员
前端javascript
ReactHook深入浅出CSS技巧与案例详解vue2与vue3技巧合集VueUse源码解读近日,OpenAI首席产品官KevinWeil在接受采访时表示,人工智能的发展速度远超预期,今年底就有可能在编程领域永久性地超越人类程序员。这一观点立即引发了行业热议,也让程序员们对未来产生了深刻的思考。人工智能的进展速度远超想象在与VarunMayya和TanmayBhat共同主持的YouTube节目《O
- Python大数据分析&人工智能教程 - Django-Celery异步处理(深入解析与实战案例)
AI_DL_CODE
python数据分析DjangoCelery异步处理Celery
文章目录1.概念介绍1.1Django框架概述1.2Celery异步任务队列1.3AMQP协议与消息路由2.环境搭建2.1安装Django和Celery2.2配置Redis作为消息代理3.Celery架构与工作原理3.1Celery组件介绍3.2任务生命周期3.3任务调度与执行3.3.1定时任务3.3.2异步任务调用3.3.3任务结果查询4.Django与Celery集成4.1创建Celery实例
- 智能之火,重塑创造:大模型如何点燃新一代开发引擎?
黑巧克力可减脂
AIGC人工智能AIGC
导言:普罗米修斯之火再现在科技演进的长河中,每一次生产力的跃迁都伴随着工具的质变。从蒸汽机轰鸣到电力普及,再到信息高速公路的铺就,人类驾驭能量的能力不断突破。今天,我们站在一个崭新的临界点上:大语言模型(LLM)正将人工智能的“普罗米修斯之火”引入软件开发的核心腹地。这不再仅仅是效率的优化,更是对开发者角色、开发流程乃至软件本质的深度重塑。GitHubCEOThomasDohmke曾断言:“Cop
- LoRA 实战指南:NLP 与 CV 场景的高效微调方法全解析
fairymt
产品经理的AI秘籍自然语言处理人工智能机器学习
大模型已成AI应用的“标配”,但高昂的训练和部署成本让很多企业望而却步。LoRA(Low-RankAdaptation)作为一种轻量级微调方案,正成为NLP与CV场景中低成本定制的利器。本文详细通过详细介绍LoRA的核心原理、在文本与图像任务中的应用场景、主流工具框架与实践方式,帮助你快速掌握这项高性价比技术。国产生态实战:基于LLaMA-Factory+DeepSeek+LoRA+FastAPI
- Python大数据分析&人工智能教程 - Django-RestFramework框架(深入解析+实操案例)
AI_DL_CODE
python数据分析djangoRestFramework框架
文章目录1.Django-RestFramework基础1.1Django-RestFramework概述1.2安装与配置1.3构建第一个API1.3.1定义模型1.3.2创建序列化器1.3.3定义视图1.3.4配置URL路由1.4进阶功能1.4.1权限控制1.4.2限流1.5实战案例1.5.1创建图书1.5.2查询图书1.5.3更新图书1.5.4删除图书2.序列化器(Serializers)2.
- Python从0到100完整学习指南(必看导航)
是Dream呀
Pythonpython人工智能爬虫web神经网络算法深度学习
前言:零基础学Python:Python从0到100最新最全教程。想做这件事情很久了,这次我更新了自己所写过的所有博客,汇集成了Python从0到100,共一百节课,帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识,成为学业升学和工作就业的先行者!【优惠信息】•新专栏订阅前1000名享9.9元优惠•订阅量破10
- 【机器学习&深度学习】模型微调的基本概念与流程
一叶千舟
深度学习【理论】机器学习深度学习人工智能
目录前言一、什么是模型微调(Fine-tuning)?二、预训练vs微调:什么关系?三、微调的基本流程(以BERT为例)1️⃣准备数据2️⃣加载预训练模型和分词器3️⃣数据编码与加载4️⃣定义优化器5️⃣开始训练6️⃣评估与保存模型四、是否要冻结BERT层?五、完整训练示例代码5.1环境依赖5.2执行代码总结:微调的优势前言在自然语言处理(NLP)快速发展的今天,预训练模型如BERT成为了众多任务
- FastGPT与MCP:解锁AI新时代的技术密码
挑战者666888
AI模型应用实战迁移学习集成学习文心一言
一、AI浪潮中的新星:FastGPT与MCP登场在当今科技飞速发展的时代,人工智能(AI)已成为推动各行业变革的核心力量。从智能语音助手到复杂的图像识别系统,AI的应用无处不在,而其中的关键技术——语言模型和集成平台,更是备受关注。FastGPT和MCP(Multi-ComponentPlatform)作为这一领域的新兴代表,正逐渐崭露头角,为AI的发展注入新的活力。FastGPT,以其高效的推理
- 项目中 枚举与注解的结合使用
飞翔的马甲
javaenumannotation
前言:版本兼容,一直是迭代开发头疼的事,最近新版本加上了支持新题型,如果新创建一份问卷包含了新题型,那旧版本客户端就不支持,如果新创建的问卷不包含新题型,那么新旧客户端都支持。这里面我们通过给问卷类型枚举增加自定义注解的方式完成。顺便巩固下枚举与注解。
一、枚举
1.在创建枚举类的时候,该类已继承java.lang.Enum类,所以自定义枚举类无法继承别的类,但可以实现接口。
- 【Scala十七】Scala核心十一:下划线_的用法
bit1129
scala
下划线_在Scala中广泛应用,_的基本含义是作为占位符使用。_在使用时是出问题非常多的地方,本文将不断完善_的使用场景以及所表达的含义
1. 在高阶函数中使用
scala> val list = List(-3,8,7,9)
list: List[Int] = List(-3, 8, 7, 9)
scala> list.filter(_ > 7)
r
- web缓存基础:术语、http报头和缓存策略
dalan_123
Web
对于很多人来说,去访问某一个站点,若是该站点能够提供智能化的内容缓存来提高用户体验,那么最终该站点的访问者将络绎不绝。缓存或者对之前的请求临时存储,是http协议实现中最核心的内容分发策略之一。分发路径中的组件均可以缓存内容来加速后续的请求,这是受控于对该内容所声明的缓存策略。接下来将讨web内容缓存策略的基本概念,具体包括如如何选择缓存策略以保证互联网范围内的缓存能够正确处理的您的内容,并谈论下
- crontab 问题
周凡杨
linuxcrontabunix
一: 0481-079 Reached a symbol that is not expected.
背景:
*/5 * * * * /usr/IBMIHS/rsync.sh
- 让tomcat支持2级域名共享session
g21121
session
tomcat默认情况下是不支持2级域名共享session的,所有有些情况下登陆后从主域名跳转到子域名会发生链接session不相同的情况,但是只需修改几处配置就可以了。
打开tomcat下conf下context.xml文件
找到Context标签,修改为如下内容
如果你的域名是www.test.com
<Context sessionCookiePath="/path&q
- web报表工具FineReport常用函数的用法总结(数学和三角函数)
老A不折腾
Webfinereport总结
ABS
ABS(number):返回指定数字的绝对值。绝对值是指没有正负符号的数值。
Number:需要求出绝对值的任意实数。
示例:
ABS(-1.5)等于1.5。
ABS(0)等于0。
ABS(2.5)等于2.5。
ACOS
ACOS(number):返回指定数值的反余弦值。反余弦值为一个角度,返回角度以弧度形式表示。
Number:需要返回角
- linux 启动java进程 sh文件
墙头上一根草
linuxshelljar
#!/bin/bash
#初始化服务器的进程PId变量
user_pid=0;
robot_pid=0;
loadlort_pid=0;
gateway_pid=0;
#########
#检查相关服务器是否启动成功
#说明:
#使用JDK自带的JPS命令及grep命令组合,准确查找pid
#jps 加 l 参数,表示显示java的完整包路径
#使用awk,分割出pid
- 我的spring学习笔记5-如何使用ApplicationContext替换BeanFactory
aijuans
Spring 3 系列
如何使用ApplicationContext替换BeanFactory?
package onlyfun.caterpillar.device;
import org.springframework.beans.factory.BeanFactory;
import org.springframework.beans.factory.xml.XmlBeanFactory;
import
- Linux 内存使用方法详细解析
annan211
linux内存Linux内存解析
来源 http://blog.jobbole.com/45748/
我是一名程序员,那么我在这里以一个程序员的角度来讲解Linux内存的使用。
一提到内存管理,我们头脑中闪出的两个概念,就是虚拟内存,与物理内存。这两个概念主要来自于linux内核的支持。
Linux在内存管理上份为两级,一级是线性区,类似于00c73000-00c88000,对应于虚拟内存,它实际上不占用
- 数据库的单表查询常用命令及使用方法(-)
百合不是茶
oracle函数单表查询
创建数据库;
--建表
create table bloguser(username varchar2(20),userage number(10),usersex char(2));
创建bloguser表,里面有三个字段
&nbs
- 多线程基础知识
bijian1013
java多线程threadjava多线程
一.进程和线程
进程就是一个在内存中独立运行的程序,有自己的地址空间。如正在运行的写字板程序就是一个进程。
“多任务”:指操作系统能同时运行多个进程(程序)。如WINDOWS系统可以同时运行写字板程序、画图程序、WORD、Eclipse等。
线程:是进程内部单一的一个顺序控制流。
线程和进程
a. 每个进程都有独立的
- fastjson简单使用实例
bijian1013
fastjson
一.简介
阿里巴巴fastjson是一个Java语言编写的高性能功能完善的JSON库。它采用一种“假定有序快速匹配”的算法,把JSON Parse的性能提升到极致,是目前Java语言中最快的JSON库;包括“序列化”和“反序列化”两部分,它具备如下特征:  
- 【RPC框架Burlap】Spring集成Burlap
bit1129
spring
Burlap和Hessian同属于codehaus的RPC调用框架,但是Burlap已经几年不更新,所以Spring在4.0里已经将Burlap的支持置为Deprecated,所以在选择RPC框架时,不应该考虑Burlap了。
这篇文章还是记录下Burlap的用法吧,主要是复制粘贴了Hessian与Spring集成一文,【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成
 
- 【Mahout一】基于Mahout 命令参数含义
bit1129
Mahout
1. mahout seqdirectory
$ mahout seqdirectory
--input (-i) input Path to job input directory(原始文本文件).
--output (-o) output The directory pathna
- linux使用flock文件锁解决脚本重复执行问题
ronin47
linux lock 重复执行
linux的crontab命令,可以定时执行操作,最小周期是每分钟执行一次。关于crontab实现每秒执行可参考我之前的文章《linux crontab 实现每秒执行》现在有个问题,如果设定了任务每分钟执行一次,但有可能一分钟内任务并没有执行完成,这时系统会再执行任务。导致两个相同的任务在执行。
例如:
<?
//
test
.php
- java-74-数组中有一个数字出现的次数超过了数组长度的一半,找出这个数字
bylijinnan
java
public class OcuppyMoreThanHalf {
/**
* Q74 数组中有一个数字出现的次数超过了数组长度的一半,找出这个数字
* two solutions:
* 1.O(n)
* see <beauty of coding>--每次删除两个不同的数字,不改变数组的特性
* 2.O(nlogn)
* 排序。中间
- linux 系统相关命令
candiio
linux
系统参数
cat /proc/cpuinfo cpu相关参数
cat /proc/meminfo 内存相关参数
cat /proc/loadavg 负载情况
性能参数
1)top
M:按内存使用排序
P:按CPU占用排序
1:显示各CPU的使用情况
k:kill进程
o:更多排序规则
回车:刷新数据
2)ulimit
ulimit -a:显示本用户的系统限制参
- [经营与资产]保持独立性和稳定性对于软件开发的重要意义
comsci
软件开发
一个软件的架构从诞生到成熟,中间要经过很多次的修正和改造
如果在这个过程中,外界的其它行业的资本不断的介入这种软件架构的升级过程中
那么软件开发者原有的设计思想和开发路线
- 在CentOS5.5上编译OpenJDK6
Cwind
linuxOpenJDK
几番周折终于在自己的CentOS5.5上编译成功了OpenJDK6,将编译过程和遇到的问题作一简要记录,备查。
0. OpenJDK介绍
OpenJDK是Sun(现Oracle)公司发布的基于GPL许可的Java平台的实现。其优点:
1、它的核心代码与同时期Sun(-> Oracle)的产品版基本上是一样的,血统纯正,不用担心性能问题,也基本上没什么兼容性问题;(代码上最主要的差异是
- java乱码问题
dashuaifu
java乱码问题js中文乱码
swfupload上传文件参数值为中文传递到后台接收中文乱码 在js中用setPostParams({"tag" : encodeURI( document.getElementByIdx_x("filetag").value,"utf-8")});
然后在servlet中String t
- cygwin很多命令显示command not found的解决办法
dcj3sjt126com
cygwin
cygwin很多命令显示command not found的解决办法
修改cygwin.BAT文件如下
@echo off
D:
set CYGWIN=tty notitle glob
set PATH=%PATH%;d:\cygwin\bin;d:\cygwin\sbin;d:\cygwin\usr\bin;d:\cygwin\usr\sbin;d:\cygwin\us
- [介绍]从 Yii 1.1 升级
dcj3sjt126com
PHPyii2
2.0 版框架是完全重写的,在 1.1 和 2.0 两个版本之间存在相当多差异。因此从 1.1 版升级并不像小版本间的跨越那么简单,通过本指南你将会了解两个版本间主要的不同之处。
如果你之前没有用过 Yii 1.1,可以跳过本章,直接从"入门篇"开始读起。
请注意,Yii 2.0 引入了很多本章并没有涉及到的新功能。强烈建议你通读整部权威指南来了解所有新特性。这样有可能会发
- Linux SSH免登录配置总结
eksliang
ssh-keygenLinux SSH免登录认证Linux SSH互信
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2187265 一、原理
我们使用ssh-keygen在ServerA上生成私钥跟公钥,将生成的公钥拷贝到远程机器ServerB上后,就可以使用ssh命令无需密码登录到另外一台机器ServerB上。
生成公钥与私钥有两种加密方式,第一种是
- 手势滑动销毁Activity
gundumw100
android
老是效仿ios,做android的真悲催!
有需求:需要手势滑动销毁一个Activity
怎么办尼?自己写?
不用~,网上先问一下百度。
结果:
http://blog.csdn.net/xiaanming/article/details/20934541
首先将你需要的Activity继承SwipeBackActivity,它会在你的布局根目录新增一层SwipeBackLay
- JavaScript变换表格边框颜色
ini
JavaScripthtmlWebhtml5css
效果查看:http://hovertree.com/texiao/js/2.htm代码如下,保存到HTML文件也可以查看效果:
<html>
<head>
<meta charset="utf-8">
<title>表格边框变换颜色代码-何问起</title>
</head>
<body&
- Kafka Rest : Confluent
kane_xie
kafkaRESTconfluent
最近拿到一个kafka rest的需求,但kafka暂时还没有提供rest api(应该是有在开发中,毕竟rest这么火),上网搜了一下,找到一个Confluent Platform,本文简单介绍一下安装。
这里插一句,给大家推荐一个九尾搜索,原名叫谷粉SOSO,不想fanqiang谷歌的可以用这个。以前在外企用谷歌用习惯了,出来之后用度娘搜技术问题,那匹配度简直感人。
环境声明:Ubu
- Calender不是单例
men4661273
单例Calender
在我们使用Calender的时候,使用过Calendar.getInstance()来获取一个日期类的对象,这种方式跟单例的获取方式一样,那么它到底是不是单例呢,如果是单例的话,一个对象修改内容之后,另外一个线程中的数据不久乱套了吗?从试验以及源码中可以得出,Calendar不是单例。
测试:
Calendar c1 =
- 线程内存和主内存之间联系
qifeifei
java thread
1, java多线程共享主内存中变量的时候,一共会经过几个阶段,
lock:将主内存中的变量锁定,为一个线程所独占。
unclock:将lock加的锁定解除,此时其它的线程可以有机会访问此变量。
read:将主内存中的变量值读到工作内存当中。
load:将read读取的值保存到工作内存中的变量副本中。
- schedule和scheduleAtFixedRate
tangqi609567707
javatimerschedule
原文地址:http://blog.csdn.net/weidan1121/article/details/527307
import java.util.Timer;import java.util.TimerTask;import java.util.Date;
/** * @author vincent */public class TimerTest {
 
- erlang 部署
wudixiaotie
erlang
1.如果在启动节点的时候报这个错 :
{"init terminating in do_boot",{'cannot load',elf_format,get_files}}
则需要在reltool.config中加入
{app, hipe, [{incl_cond, exclude}]},
2.当generate时,遇到:
ERROR