- 10.5 实战ChatGLM3私有数据微调之提示工程:批量生成数据稳定性秘籍
少林码僧
掌握先机!从0起步实战AI大模型微调打造核心竞争力机器学习深度学习人工智能语言模型
实战ChatGLM3私有数据微调之提示工程:批量生成数据稳定性秘籍在当今人工智能蓬勃发展的时代,大语言模型(LLMs)如ChatGLM3的出现,为自然语言处理领域带来了革命性的变化。企业和开发者们纷纷寻求利用这些强大的模型来构建定制化的应用,以满足特定业务需求。其中,使用私有数据对ChatGLM3进行微调,成为了实现差异化竞争和提供个性化服务的关键途径。然而,在微调过程中,确保批量生成数据的稳定性
- 大语言模型(LLM)课程学习(Curriculum Learning)、数据课程(data curriculum)指南:从原理到实践
在人工智能的浪潮之巅,我们总会惊叹于GPT-4、Llama3.1、Qwen2.5这些顶尖大语言模型(LLM)所展现出的惊人能力。它们似乎无所不知,能写诗、能编程、能进行复杂的逻辑推理。一个自然而然的问题是:它们是如何“学”会这一切的?大多数人会回答:“用海量数据喂出来的。”这个答案只说对了一半。如果你认为只要把互联网上能找到的所有数据(比如15万亿个token)随机打乱,然后“一锅烩”地喂给模型,
- Tuning Language Models by Proxy
樱花的浪漫
对抗生成网络与动作识别强化学习因果推断大模型与智能体人工智能机器学习深度学习自然语言处理计算机视觉神经网络
TuningLanguageModelsbyProxyhttps://arxiv.org/html/2401.08565v41.概述尽管大型预训练语言模型的通用能力越来越强,但它们仍然可以从额外的微调中受益,以更好地实现所需的行为。例如,它们通常被微调以遵循指令(Ouyang等人,2022年)、特定的兴趣领域(Gururangan等人,2020年)或特定任务(Raffel等人,2020年)。然而,
- 巨兽的阴影:大型语言模型的挑战与伦理深渊
田园Coder
人工智能科普人工智能科普
当GPT-4这样的庞然大物能够流畅对话、撰写诗歌、编写代码、解析图像,甚至在某些测试中媲美人类专家时,大型语言模型(LLM)仿佛成为了无所不能的“智能神谕”。然而,在这令人目眩的成就之下,潜藏着复杂而严峻的挑战与伦理困境,如同光芒万丈的科技巨兽脚下那片难以忽视的深邃阴影。这些挑战并非技术进步的偶然副作用,而是深植于LLM的运作本质、训练数据来源以及其与社会交互的复杂性之中。它们警示我们,在追逐能力
- 从被动检索到主动思考:Naive RAG 到 Agentic RAG 的架构演进与关键技术解析
一休哥助手
人工智能架构RAG
摘要随着大语言模型(LLMs)的广泛应用,检索增强生成(Retrieval-AugmentedGeneration,RAG)技术已成为解决模型知识滞后与幻觉问题的核心方案。本文深入剖析从基础NaiveRAG到新一代AgenticRAG的架构演进路径,聚焦关键技术创新点(如递归检索、自适应查询改写、工具集成、多智能体协作),并通过架构图对比与案例分析,揭示其在复杂任务处理中的范式转变。全文超过500
- AI LLM架构与原理 - 预训练模型深度解析
陈乔布斯
AI人工智能大模型人工智能架构机器学习深度学习大模型PythonAI
一、引言在人工智能领域,大型语言模型(LLM)的发展日新月异,预训练模型作为LLM的核心技术,为模型的强大性能奠定了基础。预训练模型通过在大规模无标注数据上进行学习,能够捕捉语言的通用模式和语义信息,从而在各种自然语言处理任务中展现出卓越的能力。本文将深入探讨AILLM架构与原理中预训练模型的方法论和技术,结合图解、代码解析和实际案例,为读者呈现一个全面且易懂的预训练模型图景。二、预训练模型的基本
- 【AI论文】GLM-4.1V-思考:借助可扩展强化学习实现通用多模态推理
东临碣石82
人工智能
摘要:我们推出GLM-4.1V-Thinking这一视觉语言模型(VLM),该模型旨在推动通用多模态推理的发展。在本报告中,我们分享了在以推理为核心的训练框架开发过程中的关键发现。我们首先通过大规模预训练开发了一个具备显著潜力的高性能视觉基础模型,可以说该模型为最终性能设定了上限。随后,借助课程采样强化学习(ReinforcementLearningwithCurriculumSampling,R
- 【AI论文】FineWeb2:一个管道,规模适配所有语言——使预训练数据处理适应每一种语言
东临碣石82
人工智能深度学习机器学习
摘要:预训练最先进的大型语言模型(LLMs)需要大量干净且多样的文本数据。尽管近期在开放开发大型高质量英文预训练数据集方面取得了显著进展,但训练性能出色的多语言大型语言模型仍面临挑战,这很大程度上是因为难以针对大量语言定制过滤和去重流程。在本研究中,我们基于FineWeb引入了一种全新的预训练数据集整理流程,该流程可自动适配任意语言。我们通过一组涵盖九种不同语言的实验,对流程设计进行了广泛消融研究
- 2025主流AI大模型终极指南:横向对比+实战测评+官方注册教程
AI新视界
AI工具全指南:从入门到精通解锁高效生产力人工智能
《2025主流AI大模型终极指南:横向对比+实战测评+官方注册教程》在人工智能技术飞速发展的今天,大型语言模型(LLM)已成为推动数字化转型的核心引擎。作为CSDN资深AI技术专家,我将通过本文为您全面剖析2025年主流大模型的技术特点、应用场景和性能差异,并提供详细的官方注册和使用指南,帮助您快速掌握这些强大的AI工具。一、2025年主流大模型全景概览1.1大模型技术发展现状2024-2025年
- 开源模型应用落地-OpenAI Agents SDK-集成Qwen3-8B-探索output_guardrail的创意应用(六)
开源技术探险家
开源模型-实际应用落地开源pythonai人工智能
一、前言随着人工智能技术的迅猛发展,大语言模型(LLM)在各行各业的应用日益广泛。然而,模型生成的内容是否安全、合规、符合用户预期,成为开发者和企业不可忽视的问题。为此,OutputGuardrail应运而生,作为一种关键的安全机制,它在模型生成结果之后进行内容审核与过滤,确保输出不偏离道德、法律和业务规范。通过检测不当的内容,不仅提升了AI系统的可信度,也为构建更加稳健和负责任的人工智能应用提供
- 模型微调方法Prefix-Tuning
ballball~~
大模型人工智能算法大数据
简介:个人学习分享,如有错误,欢迎批评指正。随着大规模预训练语言模型(如GPT系列、BERT等)的广泛应用,如何高效、经济地针对特定任务对这些模型进行微调(Fine-Tuning)成为研究热点。传统的微调方法通常需要调整模型的大量参数,导致计算资源消耗大、适应新任务的速度慢。为了解决这一问题,Prefix-Tuning(前缀调优)作为一种高效的微调技术被提出,旨在通过引入少量可训练的前缀参数,达到
- star31.6k,Aider:让代码编写如虎添翼的终端神器
ider是一款运行在终端中的AI结对编程工具,它能与大型语言模型(LLM)无缝协作,直接在您的本地Git仓库中编辑代码。无论是启动新项目,还是优化现有代码库,Aider都能成为您最得力的助手。它支持Claude3.5Sonnet、DeepSeekV3、GPT-4o等顶级AI模型,几乎可以连接任何LLM,让编程体验如虎添翼。Stars数35,188Forks数3,230主要特点Git操作:Aider
- 大语言模型应用指南:ReAct 框架
AI大模型应用实战
javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
大语言模型应用指南:ReAct框架关键词:大语言模型,ReAct框架,自然语言处理(NLP),模型融合,多模态学习,深度学习,深度学习框架1.背景介绍1.1问题由来近年来,深度学习技术在自然语言处理(NLP)领域取得了显著进展。尤其是大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs),如BERT、GPT系列等,通过在大规模无标签数据上进行预训练,获得了强大的语言理解和生成能力。然而,预
- 目前最火的agent方向-A2A快速实战构建(二): AutoGen模型集成指南:从OpenAI到本地部署的全场景LLM解决方案
引言:打破模型壁垒,构建灵活AI应用在AI应用开发中,大语言模型(LLM)的选择往往决定了系统的能力边界。AutoGen通过标准化的模型客户端协议,实现了对OpenAI、AzureOpenAI、本地模型等多源LLM的统一接入,让开发者能够根据场景需求自由切换模型服务。本文将深入解析AutoGen的模型集成框架,从云端服务到本地部署,助你构建弹性可扩展的AI代理系统。一、模型客户端核心架构:统一接口
- 在 Dify 平台中集成上下文工程技术
由数入道
人工智能数据库大数据人工智能软件工程dify
1.提升LLM问答准确率的上下文构建与提示策略大语言模型在开放领域问答中常面临幻觉和知识过时等问题。为提高回答准确率,上下文工程的关键是在提示中注入相关背景知识与指导。具体策略包括:检索增强(RAG):通过从知识库中检索相关内容并将其纳入提示,可以显著提升回答的准确性和可信度。Dify提供了知识检索节点,支持向量数据库存储外部知识,并将检索结果通过上下文变量注入LLM提示中。例如,在知识库问答应用
- 大语言模型原理基础与前沿 基于语言反馈进行微调
AI天才研究院
计算AI大模型企业级应用开发实战AI人工智能与大数据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
大语言模型原理基础与前沿基于语言反馈进行微调作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着深度学习技术的飞速发展,自然语言处理(NLP)领域取得了显著的进展。大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)如GPT-3、BERT等在各项NLP任务上取得了令人瞩目的成绩。然而,如何进一步提高大语言模型的理
- 四种微调技术详解:SFT 监督微调、LoRA 微调、P-tuning v2、Freeze 监督微调方法
当谈到人工智能大语言模型的微调技术时,我们进入了一个令人兴奋的领域。这些大型预训练模型,如GPT-3、BERT和T5,拥有卓越的自然语言处理能力,但要使它们在特定任务上表现出色,就需要进行微调,以使其适应特定的数据和任务需求。在这篇文章中,我们将深入探讨四种不同的人工智能大语言模型微调技术:SFT监督微调、LoRA微调方法、P-tuningv2微调方法和Freeze监督微调方法。第一部分:SFT监
- 文心一言插件:使用插件探索无限可能
前端
文心一言作为一款强大的语言模型,为我们提供了丰富的功能和应用场景。而文心一言插件的出现,进一步拓展了其功能,为用户带来了更多的便利和可能性。本文将详细介绍文心一言插件的使用方法,并通过一个具体的实例展示其在实际应用中的强大之处。一、文心一言插件的安装和启用访问文心一言官方网站,登录你的账号。在页面左侧的菜单中,点击“插件”选项。在插件页面中,你可以浏览可用的插件列表,选择你需要的插件并点击“安装”
- Python+AI十分钟自动生成小说!程序员:这工具让我月入5万+
小筱在线
人工智能人工智能开发语言
引言:AI写作革命已来,你准备好了吗?2025年的今天,AI写作已经从科幻概念变成了现实生产力。一位名叫李明的程序员在社交媒体上晒出他的收入截图:单月稿费突破5万元,而他的"秘密武器"竟是用Python开发的AI小说生成工具。这不是天方夜谭,而是正在发生的技术革命。随着GPT-4、Claude3等大语言模型的成熟,结合Python强大的自动化能力,任何人都可以在十分钟内生成一部完整的小说初稿。AI
- DeepSeek Chat
虾条_花吹雪
SpringAIai
SpringAI支持DeepSeek的各种AI语言模型。您可以与DeepSeek语言模型交互,并基于DeepSeek模型创建多语言会话助手。Prerequisites您需要使用DeepSeek创建一个API密钥来访问DeepSeek语言模型。在DeepSeek注册页面创建一个帐户,并在API密钥页面上生成一个令牌。SpringAI项目定义了一个名为Spring.AI.deepseek.api-ke
- Chat Memory
虾条_花吹雪
SpringAIai人工智能
大型语言模型(LLM)是无状态的,这意味着它们不保留有关以前交互的信息。当您想在多个交互中维护上下文或状态时,这可能是一个限制。为了解决这个问题,SpringAI提供了聊天记忆功能,允许您在与LLM的多次交互中存储和检索信息。ChatMemory抽象允许您实现各种类型的内存来支持不同的用例。消息的底层存储由ChatMemoryRepository处理,其唯一职责是存储和检索消息。由ChatMemo
- Spring AI 第二讲 之 Chat Model API 第八节ZhiPu AI Chat
疼死老夫了
人工智能
SpringAI支持知普人工智能的各种人工智能语言模型。您可以与知普人工智能语言模型互动,并基于知普人工智能模型创建多语言对话助手。先决条件您需要与ZhiPuAI创建一个API,以访问ZhiPuAI语言模型。在ZhiPuAI注册页面创建账户,并在APIKeys页面生成令牌。SpringAI项目定义了一个名为spring.ai.zhipuai.api-key的配置属性,你应将其设置为从APIKeys
- 动手实践OpenHands系列学习笔记3:LLM集成基础
JeffWoodNo.1
笔记人工智能
笔记3:LLM集成基础一、引言大型语言模型(LLM)是OpenHands代理系统的核心驱动力。本笔记将深入探讨LLMAPI调用的基本原理,以及如何在实践中实现与Claude等先进模型的基础连接模块,为构建AI代理系统奠定基础。二、LLMAPI调用基础知识2.1LLMAPI基本概念API密钥认证:访问LLM服务的身份凭证提示工程:构造有效请求以获取预期响应推理参数:控制模型输出的各种参数流式响应:增
- Chat Model API
虾条_花吹雪
SpringAIjava
聊天模型API为开发人员提供了将人工智能聊天完成功能集成到应用程序中的能力。它利用预训练的语言模型,如GPT(生成预训练转换器),以自然语言对用户输入生成类似人类的响应。API通常通过向人工智能模型发送提示或部分对话来工作,然后人工智能模型根据其训练数据和对自然语言模式的理解生成对话的完成或继续。然后将完成的响应返回给应用程序,应用程序可以将其呈现给用户或用于进一步处理。Spring人工智能聊天模
- Java+Python智能化云盘【Day3】
关沐吖
Java+PythonAi智能云盘项目开发专栏javapython开发语言
提示词工程Prompt简介:大模型必备Prompt提示词工程讲解什么是PromptEngineering提示词工程通过特定格式的文本输入引导AI模型生成期望输出的技术,明确地告诉模型你想要解决的问题或完成的任务也是大语言模型理解用户需求并生成相关、准确回答或内容的基础类比:给Java程序员的任务需求文档(越清晰明确,结果越符合预期)为什么需要学习?大模型就是你的员工,你可以有多个助手,OpenAI
- 【深度学习】神经网络剪枝方法的分类
烟锁池塘柳0
机器学习与深度学习深度学习神经网络剪枝
神经网络剪枝方法的分类摘要随着深度学习模型,特别是大语言模型(LLM)的参数量爆炸式增长,模型的部署和推理成本变得异常高昂。如何在保持模型性能的同时,降低其计算和存储需求,成为了工业界和学术界的核心议题。神经网络剪枝(Pruning)作为模型压缩的关键技术之一,应运而生。本文将解析剪枝技术的不同分类,深入探讨其原理、优缺点。文章目录神经网络剪枝方法的分类摘要1为什么我们需要剪枝?2分类方法一:剪什
- 语言模型之谜:提示内容与格式的交响诗
步子哥
AGI通用人工智能语言模型人工智能自然语言处理
当代人工智能领域中,语言模型(LLM)正以前所未有的规模和深度渗透到各行各业。从代码生成到数学推理,从问答系统到多项选择题,每一次技术的跃进都离不开一个看似简单却充满玄机的关键环节——提示(prompt)的设计。而在这场提示优化的探索中,内容与格式的双重奏正逐渐揭开其神秘面纱,谱写出一曲宏大的交响诗。本文将带您走进“内容格式集成提示优化(CFPO)”的奇幻世界,揭示如何透过细腻的内容雕琢和精妙的格
- 多模态大模型:技术原理与实战 看清GPT的进化史和创新点
AI天才研究院
AgenticAI实战计算AI人工智能与大数据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
多模态大模型:技术原理与实战看清GPT的进化史和创新点1.背景介绍1.1人工智能的发展历程1.1.1早期人工智能1.1.2机器学习时代1.1.3深度学习的崛起1.2自然语言处理的演进1.2.1基于规则的方法1.2.2统计机器学习方法1.2.3深度学习方法1.3大语言模型的出现1.3.1Transformer架构的提出1.3.2GPT系列模型的发展1.3.3多模态大模型的兴起2.核心概念与联系2.1
- Xtuner:大模型微调快速上手
潘达斯奈基~
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一、XTuner是什么?简单来说,XTuner是一个轻量级、易于使用的、为大语言模型(LLM)设计的微调工具库。它由上海人工智能实验室(OpenMMLab)开发,是其强大AI工具生态(MMCV,MMEngine等)的一部分。它的核心设计理念是“用一个配置文件搞定一切”,让开发者和研究人员可以极大地简化微调流程。二、为什么选择XTuner?(核心优势)轻量且用户友好:命令行驱动:你不需要编写复杂的训
- 【GitHub开源项目实战】Agent-Zero 多模态 Agent 框架的架构实现与实战落地
观熵
GitHub开源项目实战github开源架构
开源项目实战解析:Agent-Zero多模态Agent框架的架构实现与实战落地关键词:Agent-Zero、LLMAgent、多模态融合、LangGraph、结构化对话、函数调用、RAG、真实场景实战、开源项目分析摘要:Agent-Zero是一个以LangGraph为核心构建的多模态智能体框架,专注于大语言模型(LLMs)驱动下的多模态Agent系统实现,具备高度模块化、支持结构化对话状态流转、工
- 算法 单链的创建与删除
换个号韩国红果果
c算法
先创建结构体
struct student {
int data;
//int tag;//标记这是第几个
struct student *next;
};
// addone 用于将一个数插入已从小到大排好序的链中
struct student *addone(struct student *h,int x){
if(h==NULL) //??????
- 《大型网站系统与Java中间件实践》第2章读后感
白糖_
java中间件
断断续续花了两天时间试读了《大型网站系统与Java中间件实践》的第2章,这章总述了从一个小型单机构建的网站发展到大型网站的演化过程---整个过程会遇到很多困难,但每一个屏障都会有解决方案,最终就是依靠这些个解决方案汇聚到一起组成了一个健壮稳定高效的大型系统。
看完整章内容,
- zeus持久层spring事务单元测试
deng520159
javaDAOspringjdbc
今天把zeus事务单元测试放出来,让大家指出他的毛病,
1.ZeusTransactionTest.java 单元测试
package com.dengliang.zeus.webdemo.test;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import org.junit.Test;
import
- Rss 订阅 开发
周凡杨
htmlxml订阅rss规范
RSS是 Really Simple Syndication的缩写(对rss2.0而言,是这三个词的缩写,对rss1.0而言则是RDF Site Summary的缩写,1.0与2.0走的是两个体系)。
RSS
- 分页查询实现
g21121
分页查询
在查询列表时我们常常会用到分页,分页的好处就是减少数据交换,每次查询一定数量减少数据库压力等等。
按实现形式分前台分页和服务器分页:
前台分页就是一次查询出所有记录,在页面中用js进行虚拟分页,这种形式在数据量较小时优势比较明显,一次加载就不必再访问服务器了,但当数据量较大时会对页面造成压力,传输速度也会大幅下降。
服务器分页就是每次请求相同数量记录,按一定规则排序,每次取一定序号直接的数据
- spring jms异步消息处理
510888780
jms
spring JMS对于异步消息处理基本上只需配置下就能进行高效的处理。其核心就是消息侦听器容器,常用的类就是DefaultMessageListenerContainer。该容器可配置侦听器的并发数量,以及配合MessageListenerAdapter使用消息驱动POJO进行消息处理。且消息驱动POJO是放入TaskExecutor中进行处理,进一步提高性能,减少侦听器的阻塞。具体配置如下:
- highCharts柱状图
布衣凌宇
hightCharts柱图
第一步:导入 exporting.js,grid.js,highcharts.js;第二步:写controller
@Controller@RequestMapping(value="${adminPath}/statistick")public class StatistickController { private UserServi
- 我的spring学习笔记2-IoC(反向控制 依赖注入)
aijuans
springmvcSpring 教程spring3 教程Spring 入门
IoC(反向控制 依赖注入)这是Spring提出来了,这也是Spring一大特色。这里我不用多说,我们看Spring教程就可以了解。当然我们不用Spring也可以用IoC,下面我将介绍不用Spring的IoC。
IoC不是框架,她是java的技术,如今大多数轻量级的容器都会用到IoC技术。这里我就用一个例子来说明:
如:程序中有 Mysql.calss 、Oracle.class 、SqlSe
- TLS java简单实现
antlove
javasslkeystoretlssecure
1. SSLServer.java
package ssl;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.InputStream;
import java.net.ServerSocket;
import java.net.Socket;
import java.security.KeyStore;
import
- Zip解压压缩文件
百合不是茶
Zip格式解压Zip流的使用文件解压
ZIP文件的解压缩实质上就是从输入流中读取数据。Java.util.zip包提供了类ZipInputStream来读取ZIP文件,下面的代码段创建了一个输入流来读取ZIP格式的文件;
ZipInputStream in = new ZipInputStream(new FileInputStream(zipFileName));
&n
- underscore.js 学习(一)
bijian1013
JavaScriptunderscore
工作中需要用到underscore.js,发现这是一个包括了很多基本功能函数的js库,里面有很多实用的函数。而且它没有扩展 javascript的原生对象。主要涉及对Collection、Object、Array、Function的操作。 学
- java jvm常用命令工具——jstatd命令(Java Statistics Monitoring Daemon)
bijian1013
javajvmjstatd
1.介绍
jstatd是一个基于RMI(Remove Method Invocation)的服务程序,它用于监控基于HotSpot的JVM中资源的创建及销毁,并且提供了一个远程接口允许远程的监控工具连接到本地的JVM执行命令。
jstatd是基于RMI的,所以在运行jstatd的服务
- 【Spring框架三】Spring常用注解之Transactional
bit1129
transactional
Spring可以通过注解@Transactional来为业务逻辑层的方法(调用DAO完成持久化动作)添加事务能力,如下是@Transactional注解的定义:
/*
* Copyright 2002-2010 the original author or authors.
*
* Licensed under the Apache License, Version
- 我(程序员)的前进方向
bitray
程序员
作为一个普通的程序员,我一直游走在java语言中,java也确实让我有了很多的体会.不过随着学习的深入,java语言的新技术产生的越来越多,从最初期的javase,我逐渐开始转变到ssh,ssi,这种主流的码农,.过了几天为了解决新问题,webservice的大旗也被我祭出来了,又过了些日子jms架构的activemq也开始必须学习了.再后来开始了一系列技术学习,osgi,restful.....
- nginx lua开发经验总结
ronin47
使用nginx lua已经两三个月了,项目接开发完毕了,这几天准备上线并且跟高德地图对接。回顾下来lua在项目中占得必中还是比较大的,跟PHP的占比差不多持平了,因此在开发中遇到一些问题备忘一下 1:content_by_lua中代码容量有限制,一般不要写太多代码,正常编写代码一般在100行左右(具体容量没有细心测哈哈,在4kb左右),如果超出了则重启nginx的时候会报 too long pa
- java-66-用递归颠倒一个栈。例如输入栈{1,2,3,4,5},1在栈顶。颠倒之后的栈为{5,4,3,2,1},5处在栈顶
bylijinnan
java
import java.util.Stack;
public class ReverseStackRecursive {
/**
* Q 66.颠倒栈。
* 题目:用递归颠倒一个栈。例如输入栈{1,2,3,4,5},1在栈顶。
* 颠倒之后的栈为{5,4,3,2,1},5处在栈顶。
*1. Pop the top element
*2. Revers
- 正确理解Linux内存占用过高的问题
cfyme
linux
Linux开机后,使用top命令查看,4G物理内存发现已使用的多大3.2G,占用率高达80%以上:
Mem: 3889836k total, 3341868k used, 547968k free, 286044k buffers
Swap: 6127608k total,&nb
- [JWFD开源工作流]当前流程引擎设计的一个急需解决的问题
comsci
工作流
当我们的流程引擎进入IRC阶段的时候,当循环反馈模型出现之后,每次循环都会导致一大堆节点内存数据残留在系统内存中,循环的次数越多,这些残留数据将导致系统内存溢出,并使得引擎崩溃。。。。。。
而解决办法就是利用汇编语言或者其它系统编程语言,在引擎运行时,把这些残留数据清除掉。
- 自定义类的equals函数
dai_lm
equals
仅作笔记使用
public class VectorQueue {
private final Vector<VectorItem> queue;
private class VectorItem {
private final Object item;
private final int quantity;
public VectorI
- Linux下安装R语言
datageek
R语言 linux
命令如下:sudo gedit /etc/apt/sources.list1、deb http://mirrors.ustc.edu.cn/CRAN/bin/linux/ubuntu/ precise/ 2、deb http://dk.archive.ubuntu.com/ubuntu hardy universesudo apt-key adv --keyserver ke
- 如何修改mysql 并发数(连接数)最大值
dcj3sjt126com
mysql
MySQL的连接数最大值跟MySQL没关系,主要看系统和业务逻辑了
方法一:进入MYSQL安装目录 打开MYSQL配置文件 my.ini 或 my.cnf查找 max_connections=100 修改为 max_connections=1000 服务里重起MYSQL即可
方法二:MySQL的最大连接数默认是100客户端登录:mysql -uusername -ppass
- 单一功能原则
dcj3sjt126com
面向对象的程序设计软件设计编程原则
单一功能原则[
编辑]
SOLID 原则
单一功能原则
开闭原则
Liskov代换原则
接口隔离原则
依赖反转原则
查
论
编
在面向对象编程领域中,单一功能原则(Single responsibility principle)规定每个类都应该有
- POJO、VO和JavaBean区别和联系
fanmingxing
VOPOJOjavabean
POJO和JavaBean是我们常见的两个关键字,一般容易混淆,POJO全称是Plain Ordinary Java Object / Plain Old Java Object,中文可以翻译成:普通Java类,具有一部分getter/setter方法的那种类就可以称作POJO,但是JavaBean则比POJO复杂很多,JavaBean是一种组件技术,就好像你做了一个扳子,而这个扳子会在很多地方被
- SpringSecurity3.X--LDAP:AD配置
hanqunfeng
SpringSecurity
前面介绍过基于本地数据库验证的方式,参考http://hanqunfeng.iteye.com/blog/1155226,这里说一下如何修改为使用AD进行身份验证【只对用户名和密码进行验证,权限依旧存储在本地数据库中】。
将配置文件中的如下部分删除:
<!-- 认证管理器,使用自定义的UserDetailsService,并对密码采用md5加密-->
- mac mysql 修改密码
IXHONG
mysql
$ sudo /usr/local/mysql/bin/mysqld_safe –user=root & //启动MySQL(也可以通过偏好设置面板来启动)$ sudo /usr/local/mysql/bin/mysqladmin -uroot password yourpassword //设置MySQL密码(注意,这是第一次MySQL密码为空的时候的设置命令,如果是修改密码,还需在-
- 设计模式--抽象工厂模式
kerryg
设计模式
抽象工厂模式:
工厂模式有一个问题就是,类的创建依赖于工厂类,也就是说,如果想要拓展程序,必须对工厂类进行修改,这违背了闭包原则。我们采用抽象工厂模式,创建多个工厂类,这样一旦需要增加新的功能,直接增加新的工厂类就可以了,不需要修改之前的代码。
总结:这个模式的好处就是,如果想增加一个功能,就需要做一个实现类,
- 评"高中女生军训期跳楼”
nannan408
首先,先抛出我的观点,各位看官少点砖头。那就是,中国的差异化教育必须做起来。
孔圣人有云:有教无类。不同类型的人,都应该有对应的教育方法。目前中国的一体化教育,不知道已经扼杀了多少创造性人才。我们出不了爱迪生,出不了爱因斯坦,很大原因,是我们的培养思路错了,我们是第一要“顺从”。如果不顺从,我们的学校,就会用各种方法,罚站,罚写作业,各种罚。军
- scala如何读取和写入文件内容?
qindongliang1922
javajvmscala
直接看如下代码:
package file
import java.io.RandomAccessFile
import java.nio.charset.Charset
import scala.io.Source
import scala.reflect.io.{File, Path}
/**
* Created by qindongliang on 2015/
- C语言算法之百元买百鸡
qiufeihu
c算法
中国古代数学家张丘建在他的《算经》中提出了一个著名的“百钱买百鸡问题”,鸡翁一,值钱五,鸡母一,值钱三,鸡雏三,值钱一,百钱买百鸡,问翁,母,雏各几何?
代码如下:
#include <stdio.h>
int main()
{
int cock,hen,chick; /*定义变量为基本整型*/
for(coc
- Hadoop集群安全性:Hadoop中Namenode单点故障的解决方案及详细介绍AvatarNode
wyz2009107220
NameNode
正如大家所知,NameNode在Hadoop系统中存在单点故障问题,这个对于标榜高可用性的Hadoop来说一直是个软肋。本文讨论一下为了解决这个问题而存在的几个solution。
1. Secondary NameNode
原理:Secondary NN会定期的从NN中读取editlog,与自己存储的Image进行合并形成新的metadata image
优点:Hadoop较早的版本都自带,