- 大模型智能进阶之路:探索未来AI的无限可能
江佑IT
人工智能
如何让大模型更聪明?在人工智能的浪潮中,大模型以其强大的数据处理能力和广泛的应用前景,成为了科技领域的明星。然而,正如任何技术一样,大模型也面临着诸多挑战,尤其是在理解力、泛化能力和适应性方面。那么,如何让大模型变得更聪明,以适应复杂多变的环境呢?首先,我们需要深入理解大模型的运作机制。大模型之所以强大,是因为它们能够处理海量的数据,并从中学习到丰富的知识和模式。但是,这种学习往往是基于统计和概率
- Matlab实现多传感器信息融合(D-S证据推论)
冬天都会过去
D-S证据理论是对贝叶斯推理方法推广,主要是利用概率论中贝叶斯条件概率来进行的,贝叶斯条件概率需要知道先验概率。而D-S证据理论不需要知道先验概率,能够很好地表示“不确定”,被广泛用来处理不确定数据。(对来自多传感器数据的融合处理)适用于:信息融合、专家系统、情报分析、法律案件分析、多属性决策分析1、D-S证据理论知识介绍(1)四大定义基本概率分配、信任函数、似然函数、信任区间其中,函数m为识别框
- 概率论中的卷积公式
Ctrl+CV九段手
概率论卷积公式卷积神经网络概率论概率论与数理统计笔记经验分享
目录简介卷积公式的推导与应用实际例子卷积公式在多维情况下的推导和应用是什么?多维卷积的推导多维卷积的应用延伸拓展如何使用卷积公式解决实际问题,例如信号处理中的噪声消除?在统计学中,卷积公式是如何应用于样本量估计和假设检验的?卷积公式在量子力学中的应用有哪些例子?如何证明卷积公式对于独立随机变量之和的概率密度函数的重要性?简介在概率论中,卷积公式是用于计算两个独立随机变量之和的概率密度函数的重要工具
- 微服务的负载均衡不同的场景应用
Wade_Crab
微服务负载均衡架构
这些负载均衡策略各有不同的优点和应用场景。以下是每种负载均衡策略的详细解释及其适用场景:1.RandomLoadBalance(随机算法)描述:随机算法通过随机选择一个服务器来处理请求。对于性能较好的服务器,可以设置更大的权重值,使得它们被选中的概率更高。应用场景:简单负载分配:适用于服务负载均衡策略较简单的场景。适合负载相对均匀且没有严格性能要求的应用场景。权重调节:通过设置权重,可以在一定程度
- 亦菲喊你来学机器学习(14) --贝叶斯算法
方世恩
机器学习算法人工智能pythonscikit-learn
文章目录贝叶斯一、贝叶斯定理二、贝叶斯算法的核心概念三、贝叶斯算法的优点与局限优点:局限:四、构建模型训练模型测试模型总结贝叶斯贝叶斯算法(Bayesianalgorithm)是一种基于贝叶斯定理的机器学习方法,主要用于估计模型参数和进行概率推断。以下是对贝叶斯算法的详细解析:一、贝叶斯定理贝叶斯定理是概率论中的一个基本定理,它描述了条件概率之间的关系。该定理的数学表达式为:P(A∣B)=P(B)
- 创业 你有换个方向,推倒重来的魄力吗
暖阳小薇
对创业者而言,最可怕的事情就是在错误的路上“一条道走到黑”。创业的赛道有很多,商业模式五花八门,只要选对方向、用对方法,很容易产生四两拨千斤的效果,极大地提高创业成功的概率。相反,如果方向不对,那么做得越多,专注得越久,离理想中的终点就越远。此时,心力的最大化体现不是“明知是错,我心无悔”,而是看你是否拥有敢于否定自己的胸怀、断臂自救的快速反应和推倒重来的魄力。具体而言,创业者需要做到以下4点。1
- AI大模型副业变现之路,有技术就有收入!
AI大模型-王哥
人工智能AI大模型大模型大模型学习大模型教程大模型入门
在当今时代,AI大模型的应用越来越广泛,利用这些技术开展副业赚钱已成为可能。以下是一份详细的指南,帮助你了解需要学习的内容以及如何操作。一、需要学习的内容基础知识储备(1)数学知识:线性代数、概率论与数理统计、微积分等,这些是理解AI算法的基础。(2)编程技能:掌握Python编程语言,因为Python在AI领域有丰富的库和框架支持。(3)机器学习原理:了解常见的机器学习算法,如线性回归、决策树、
- 需求评审总被研发diss?给你们8个实用的产品建议
小斧子_
一直从事产品和运营方面的工作,经常会面临被研发diss的情况,比如下面这几种:遇到这种情况怎么办?那种情况你们考虑了么?你们知道这里面涉及的逻辑是怎样的么?这根本实现不了!甚至很多时候评审会都进行不下去,双方唇枪舌剑面红耳赤差点就干起来了。其实并不是产品同学不努力,也不是研发同学故意要刁难谁,反而,这是他们比较负责任的表现。大家想想,如果他们不去提醒你,原原本本按照你的需求去做,你猜大概率谁会去背
- 【YOLO系列】YOLO介绍
有品位的小丑
目标检测与生成式模型学习记录YOLO目标跟踪人工智能
目录前言一、算法特点二、工作原理前言YOLO,全称为"YouOnlyLookOnce",是一种流行的实时目标检测算法,由JosephRedmon等人于2015年首次提出。YOLO的核心思想是将目标检测任务视为一个单一的回归问题,直接从图像像素到边界框坐标和类别概率的映射。这种设计使得YOLO能够以非常快的速度进行目标检测,同时保持较高的精度,特别适合需要实时处理的应用场景。一、算法特点速度快YOL
- python绘制二维正态分布概率密度图(2d,3d)
马鹿91
pythonnumpy
importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipy.statsimportmultivariate_normal#定义均值和协方差矩阵mean=np.array([0,0])covariance=np.array([[1,0.5],[0.5,1]])#创建一个网格x,y=np.meshgrid(np.linspace(-3,3,500),np.
- 爬虫使用优质代理:确保高效稳定的数据采集之道
神龙IP.
爬虫
爬虫使用优质代理的最佳实践在进行网络爬虫时,使用优质代理就像是为你的爬虫装上了强劲的发动机,能够大幅提升数据抓取的效率和成功率。然而,选择和使用优质代理并非易事,今天我们就来探讨如何在爬虫中有效使用优质代理。1.什么是优质代理?优质代理通常指的是那些速度快、稳定性高、匿名性强的代理IP。这些代理能够提供快速的响应时间,减少请求失败的概率,同时有效保护用户的真实IP地址。优质代理就像是一条畅通的高速
- 2022-02-23
排骨粽
我相信读书并不是为了让人感到对世界失望的,可能我读得还不够多,对世界认知尚处于浅薄的阶段,还要继续读更多的才行。只是啊,现在真的有点厌世,啊不,我一直很厌世,虽然表面上看我好像一个热爱生活的人。听闻前同事和现同事都因为怀孕要结婚了,有一个大学还未毕业昨天领证,还要因此休学一年。按照他们家的情况,大概率生完孩子补完学业,可能得有个三四年无法和社会正常接轨了。而另一个年纪较大的同事,思想单纯且传统。怎
- 推文案例分析-房颤相关20210606
盐大虾
题目:中国房颤日:脑梗风险增高十倍!超过千万人得病还不自知发文时间:2021年06月4日来源:小大夫漫画作者:熊猫医学主题:房颤的医学知识和如何预防房颤引起的脑卒中框架:1.引子:熊猫爸爸查出房颤2.房颤的定义与流行病学,80岁以上人群患病率达30%以上。3.房颤的特点与危害:①有的房颤没有症状,但是都可能导致脑卒中。②房颤患者发生脑卒中的概率是常人的6-17倍。③房颤引发的脑卒中死亡率是非房颤引
- Vue3 递归组件
德育处主任Pro
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本文简介点赞+关注+收藏=学会了在日常Vue项目中,大概率会用组件库辅助开发,所以递归组件的出镜率可能不会非常高。但这并不代表递归组件不重要。本文用10分钟左右的时间让你掌握递归组件的用法。在此之前,你必须掌握:html+css+js+Vue3基础用法,至少需要知道Vue组件是什么。用法讲解在讲解递归组件之前,我们需要先了解几个概念。什么是递归?递归在百度百科里的定义是:程序调用自身的编程技巧称为
- 命运
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年轻时,听到大人讲“命里料好的”,总有点不以为然。随着阅历增长,看到很多人事变化,总感觉到冥冥之中有只手,像搓麻将一样地揉捏着我们的每个人的命运。从出生的随机性,决定了我们注定不同的生活。投胎在沿海发达地区的,与内陆山坳里,命运截然不同是大概率的事:学历不同,工作不同,生活层次也不同,未来的走向更不同。到结婚娶嫁,选择不同的对象感觉也是命运安排:有些人背井离乡来到一个陌生地方相遇相识相爱,有些人起
- 俄乌和谈成功的概率有多大?
海澜鲸
私以为和谈成功的概率很小。其一,美国最不希望和谈成功。刚刚挑起战争,转嫁国内疫情影响、经济危机,若和谈成功,则会损失利益,所以美国最不愿意和谈成功,会想方设法阻扰,一如想方设法挑起俄乌战争。其二,和谈能否成功关键因素在乌克兰。但不幸的是乌克兰的总统泽连斯基是只菜鸟,只是希望加入北约,搂紧西方的大腿。现在西方各国的援助,又唤起了他加入北约的希望。他是矛盾的,既想和谈结束战争,让俄撤兵,但又顾忌西方对
- 河南萌新2024第六场
Pown_ShanYu
算法数据结构图论
A装备二选一(一)题目大意:手中武器增加a%的暴击率,伤害变为原来的b倍新获取武器增加c%的暴击率,伤害变为原来的d倍新武器是否可以替换老武器赛时错误思路:两件武器均没有提升面板属性,看暴击产生的额外伤害确定替换(平时玩游戏经常这么换),设普攻伤害为x那么旧武器暴击产生的伤害为a%*b*x-x新武器x+c%*d*x-x所以如果c%*d>a%*b可换正解应该用概率求暴击和不暴击造成的伤害和大小旧武器
- 利用贝叶斯和决策树 来进行医疗诊断的
杨航 AI
决策树算法机器学习
要使用Python实现一个基于贝叶斯分类器和决策树的医疗诊断功能,我们需要构建一个模型,该模型可以根据病人描述的症状预测可能的病症。这个模型将利用贝叶斯分类器和决策树来进行预测。以下是一个基本的实现思路:数据准备:我们需要一个包含不同症状和对应病症的数据集。这个数据集将用于训练我们的贝叶斯分类器和决策树。贝叶斯分类器:我们使用朴素贝叶斯分类器来根据给定的症状计算每个病症的概率。决策树:我们使用决策
- Redis 全文检索及使用示例
凌虚(失业了求个工作)
Redis&MQredis全文检索后端架构golangjavaelasticsearch
序言Redis除了我们所熟知的缓存功能之外,还通过RedisJSON、RediSearch、RedisTimeSeries、RedisBloom等模块支持了JSON数据、查询与搜索(包括全文检索、向量搜索、GEO地理位置等)、时序数据、概率计算等等扩展功能。这些模块既可以按需导入,也被全部打包到了RedisStack中方便我们直接使用。本文将会简述如何使用Redis进行全文检索。Redis全文检索
- 机器学习中的逻辑回归
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机器学习中的逻辑回归简介逻辑回归是机器学习领域中一种用于二分类问题的常用算法。尽管其名字中包含"回归"一词,但实际上,逻辑回归是一种分类算法,用于估计输入特征与某个事件发生的概率之间的关系。本文将深入讲解逻辑回归的原理、实际应用以及使用Python进行实现的代码。逻辑回归的基本原理逻辑回归的目标是建立一个能够预测输出为二分类标签的模型。它采用逻辑函数(也称为sigmoid函数)将线性组合的特征映射
- 小琳 AI 课堂:机器学习
小琳ai
小琳AI课堂人工智能机器学习
嘿,朋友们!欢迎来到小琳AI课堂机器学习:如同让计算机拥有超能力的神奇魔法机器学习,这门超酷的多领域交叉学科,居然融合了概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等等好多学科。它的关键就在于让计算机凭借数据和算法去学习,然后像个小超人似的,拥有预测和决策的超强能力!从技术实现的层面来讲,主要分成监督学习、无监督学习和强化学习这三大类别监督学习:在有标记的数据集上展开学习。打个比方哈,根据已知的
- 晨间日记 2022 6 19狭路相逢显敌踪,《武林三绝》第六回之五十四
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谷飞霞功力还没有完全恢复,就这样跑出来,遇到危险的概率会很高。只是没想到她会遇到老虎。老虎也就罢了,再厉害也只有三扑。老虎还被打死了,那就不知道打死老虎的是敌是友。老虎才不管是敌是友,饿了见了人就会扑上去。这人可比老虎难对付了。原文是——一掌击毙猛虎的人那只猛虎似乎是作临死前的挣扎,负痛狂嗥。初时吼声洪亮,渐渐就力竭声嘶,断断续续,越来越弱,终于听不见了。谷飞霞听得惊心动魄,是谁把这只猛虎打死的?
- 市场弱止跌,调整未结束,是危也是机
冯思铭
昨天公司文章明确了:重伤的不是行情,是信心今天市场在信心受重创的情况下如期出现弱止跌震荡整理行情市场走势再度和预期一致在昨天市场中阴重创投资者突破的心后我们认为市场短期大概率进入调整期市场需要时间修复这条中阴线及投资者信心今天市场早盘有所发力,但信心终究是受到重创午盘过后市场再度回落,全天市场弱止跌市场在出现站稳走势前,市场大概率会继续延续调整行情所以今天市场弱止跌后我们认为市场调整未结束但此刻我
- 智能优化算法——遗传算法(Python&Matlab实现)[2]
2401_84009974
程序员python算法matlab
初始化种群initPopulation(POP,N)进化过程==foritinrange(iter_N):#遍历每一代a,b=selection(N)#随机选择两个个体ifnp.random.random()<0.65:#以0.65的概率进行交叉结合child1,child2=crossover(POP[a],POP[b])new=sorted([POP[a],POP[b],child1,chil
- 深入理解LDA主题模型及其在文本分析中的应用
小高要坚强
python信息可视化matplotlib算法分类
深入理解LDA主题模型及其在文本分析中的应用在自然语言处理领域,主题模型是一种强大的工具,能够自动发现文档集中的潜在主题。在大规模文本数据分析中,LatentDirichletAllocation(LDA)是最受欢迎的主题模型之一。LDA的核心目标是从文档集中提取不同的主题,并确定每篇文档属于这些主题的概率分布。本文将详细介绍LDA主题模型的原理、如何使用Python实现LDA,并演示如何将其应用
- 备战2024数学建模国赛(模型十四):马尔科夫模型 优秀案例(二)大型百货商场会员画像描述的马尔科夫模型案例
2024年华数杯数学建模
备战2024数学建模国赛数学建模机器学习人工智能马尔科夫模型备战数学建模国赛2024年数学建模国赛python
目录1.引言2.马尔科夫模型概述3.数据准备3.1数据收集3.2数据预处理4.马尔科夫模型构建4.1定义状态空间4.2计算状态转移概率4.3模型训练与验证5.结果分析与应用6.结论7.附录:完整代码8.扩展分析8.1状态空间的细化8.2状态转移矩阵的可视化8.3长期预测分析9.高级应用9.1个性化营销策略9.2客户流失预测9.3数据驱动的业务决策10.总结与展望1.引言在大型百货商场中,会员画像的
- 算法全面剖析
无双worker
算法全通算法java数据结构
算法查找算法:顺序查找:基本思想:顺序查找也称为线形查找,属于无序查找算法。从数据结构线形表的一端开始,顺序扫描,依次将扫描到的结点关键字与给定值k相比较,若相等则表示查找成功;若扫描结束仍没有找到关键字等于k的结点,表示查找失败(-1)时间复杂度:查找成功时的平均查找长度为:(假设每个数据元素的概率相等)ASL=1/n(1+2+3+…+n)=(n+1)/2;当查找不成功时,需要n+1次比较,时间
- Android调整进程的oom_adj
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androidoom_adj
Android中的LowMemoryKillerLinuxKernel中的OOMKiller,内核所管理的进程都有一个衡量其oom权重的值,存储在/proc//oom_adj中。根据这一权重值以及各种因素,系统会实时给每个进程评分,以决定OOM时应该杀死哪些进程。比如oom_score分数越低的进程,被杀死的概率越小,或者说被杀死的时间越晚。Android系统也为此开发了一个专门的驱动,名为Low
- 计算机保研/考研面试题——数学篇
安晴晚风
计算机保研/考研专业课面试考研面试
笔者在2023年参加了部分985和华五计算机夏令营和预推免面试,遇到了不少数学问题,以下是笔者的一些总结,从高数、线代、概率论三个方面讨论。(对保研er和考研er均适用,如需要其他学科的问题请关注我~)相关文章:计算机保研/考研面试题——数据结构与算法篇-CSDN博客计算机保研/考研面试题——操作系统篇-CSDN博客计算机保研/考研面试题——计算机网络篇-CSDN博客计算机保研/考研面试题——编程
- 因果思维的三个级别
观海_听涛
为什么1/三级因果思维第一级思维叫”观察”,是通过数据分析做出来的预测。你的生活经验表明下雨会把衣服淋湿,所以下次下雨最好打伞,这就是观察思维。观察是寻找变量之间的相关性,观察就是经验的积累。比如你开了个便利店,卖牙膏和牙线。观察思维问的问题就是,如果一个顾客买牙膏的话,会有多大概率同时也买压线。可以用一个数学公式表示上边的问题:P(牙线|牙膏)所有动物都有观察思维的能力,观察思维已经可以解决很多
- 深入浅出Java Annotation(元注解和自定义注解)
Josh_Persistence
Java Annotation元注解自定义注解
一、基本概述
Annontation是Java5开始引入的新特征。中文名称一般叫注解。它提供了一种安全的类似注释的机制,用来将任何的信息或元数据(metadata)与程序元素(类、方法、成员变量等)进行关联。
更通俗的意思是为程序的元素(类、方法、成员变量)加上更直观更明了的说明,这些说明信息是与程序的业务逻辑无关,并且是供指定的工具或
- mysql优化特定类型的查询
annan211
java工作mysql
本节所介绍的查询优化的技巧都是和特定版本相关的,所以对于未来mysql的版本未必适用。
1 优化count查询
对于count这个函数的网上的大部分资料都是错误的或者是理解的都是一知半解的。在做优化之前我们先来看看
真正的count()函数的作用到底是什么。
count()是一个特殊的函数,有两种非常不同的作用,他可以统计某个列值的数量,也可以统计行数。
在统
- MAC下安装多版本JDK和切换几种方式
棋子chessman
jdk
环境:
MAC AIR,OS X 10.10,64位
历史:
过去 Mac 上的 Java 都是由 Apple 自己提供,只支持到 Java 6,并且OS X 10.7 开始系统并不自带(而是可选安装)(原自带的是1.6)。
后来 Apple 加入 OpenJDK 继续支持 Java 6,而 Java 7 将由 Oracle 负责提供。
在终端中输入jav
- javaScript (1)
Array_06
JavaScriptjava浏览器
JavaScript
1、运算符
运算符就是完成操作的一系列符号,它有七类: 赋值运算符(=,+=,-=,*=,/=,%=,<<=,>>=,|=,&=)、算术运算符(+,-,*,/,++,--,%)、比较运算符(>,<,<=,>=,==,===,!=,!==)、逻辑运算符(||,&&,!)、条件运算(?:)、位
- 国内顶级代码分享网站
袁潇含
javajdkoracle.netPHP
现在国内很多开源网站感觉都是为了利益而做的
当然利益是肯定的,否则谁也不会免费的去做网站
&
- Elasticsearch、MongoDB和Hadoop比较
随意而生
mongodbhadoop搜索引擎
IT界在过去几年中出现了一个有趣的现象。很多新的技术出现并立即拥抱了“大数据”。稍微老一点的技术也会将大数据添进自己的特性,避免落大部队太远,我们看到了不同技术之间的边际的模糊化。假如你有诸如Elasticsearch或者Solr这样的搜索引擎,它们存储着JSON文档,MongoDB存着JSON文档,或者一堆JSON文档存放在一个Hadoop集群的HDFS中。你可以使用这三种配
- mac os 系统科研软件总结
张亚雄
mac os
1.1 Microsoft Office for Mac 2011
大客户版,自行搜索。
1.2 Latex (MacTex):
系统环境:https://tug.org/mactex/
&nb
- Maven实战(四)生命周期
AdyZhang
maven
1. 三套生命周期 Maven拥有三套相互独立的生命周期,它们分别为clean,default和site。 每个生命周期包含一些阶段,这些阶段是有顺序的,并且后面的阶段依赖于前面的阶段,用户和Maven最直接的交互方式就是调用这些生命周期阶段。 以clean生命周期为例,它包含的阶段有pre-clean, clean 和 post
- Linux下Jenkins迁移
aijuans
Jenkins
1. 将Jenkins程序目录copy过去 源程序在/export/data/tomcatRoot/ofctest-jenkins.jd.com下面 tar -cvzf jenkins.tar.gz ofctest-jenkins.jd.com &
- request.getInputStream()只能获取一次的问题
ayaoxinchao
requestInputstream
问题:在使用HTTP协议实现应用间接口通信时,服务端读取客户端请求过来的数据,会用到request.getInputStream(),第一次读取的时候可以读取到数据,但是接下来的读取操作都读取不到数据
原因: 1. 一个InputStream对象在被读取完成后,将无法被再次读取,始终返回-1; 2. InputStream并没有实现reset方法(可以重
- 数据库SQL优化大总结之 百万级数据库优化方案
BigBird2012
SQL优化
网上关于SQL优化的教程很多,但是比较杂乱。近日有空整理了一下,写出来跟大家分享一下,其中有错误和不足的地方,还请大家纠正补充。
这篇文章我花费了大量的时间查找资料、修改、排版,希望大家阅读之后,感觉好的话推荐给更多的人,让更多的人看到、纠正以及补充。
1.对查询进行优化,要尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
2.应尽量避免在 where
- jsonObject的使用
bijian1013
javajson
在项目中难免会用java处理json格式的数据,因此封装了一个JSONUtil工具类。
JSONUtil.java
package com.bijian.json.study;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Date;
import java.util.HashMap;
- [Zookeeper学习笔记之六]Zookeeper源代码分析之Zookeeper.WatchRegistration
bit1129
zookeeper
Zookeeper类是Zookeeper提供给用户访问Zookeeper service的主要API,它包含了如下几个内部类
首先分析它的内部类,从WatchRegistration开始,为指定的znode path注册一个Watcher,
/**
* Register a watcher for a particular p
- 【Scala十三】Scala核心七:部分应用函数
bit1129
scala
何为部分应用函数?
Partially applied function: A function that’s used in an expression and that misses some of its arguments.For instance, if function f has type Int => Int => Int, then f and f(1) are p
- Tomcat Error listenerStart 终极大法
ronin47
tomcat
Tomcat报的错太含糊了,什么错都没报出来,只提示了Error listenerStart。为了调试,我们要获得更详细的日志。可以在WEB-INF/classes目录下新建一个文件叫logging.properties,内容如下
Java代码
handlers = org.apache.juli.FileHandler, java.util.logging.ConsoleHa
- 不用加减符号实现加减法
BrokenDreams
实现
今天有群友发了一个问题,要求不用加减符号(包括负号)来实现加减法。
分析一下,先看最简单的情况,假设1+1,按二进制算的话结果是10,可以看到从右往左的第一位变为0,第二位由于进位变为1。
 
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-状态模式-State
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/
/*
当一个对象的内在状态改变时允许改变其行为,这个对象看起来像是改变了其类
状态模式主要解决的是当控制一个对象状态的条件表达式过于复杂时的情况
把状态的判断逻辑转移到表示不同状态的一系列类中,可以把复杂的判断逻辑简化
如果在
- CUDA程序block和thread超出硬件允许值时的异常
cherishLC
CUDA
调用CUDA的核函数时指定block 和 thread大小,该大小可以是dim3类型的(三维数组),只用一维时可以是usigned int型的。
以下程序验证了当block或thread大小超出硬件允许值时会产生异常!!!GPU根本不会执行运算!!!
所以验证结果的正确性很重要!!!
在VS中创建CUDA项目会有一个模板,里面有更详细的状态验证。
以下程序在K5000GPU上跑的。
- 诡异的超长时间GC问题定位
chenchao051
jvmcmsGChbaseswap
HBase的GC策略采用PawNew+CMS, 这是大众化的配置,ParNew经常会出现停顿时间特别长的情况,有时候甚至长到令人发指的地步,例如请看如下日志:
2012-10-17T05:54:54.293+0800: 739594.224: [GC 739606.508: [ParNew: 996800K->110720K(996800K), 178.8826900 secs] 3700
- maven环境快速搭建
daizj
安装mavne环境配置
一 下载maven
安装maven之前,要先安装jdk及配置JAVA_HOME环境变量。这个安装和配置java环境不用多说。
maven下载地址:http://maven.apache.org/download.html,目前最新的是这个apache-maven-3.2.5-bin.zip,然后解压在任意位置,最好地址中不要带中文字符,这个做java 的都知道,地址中出现中文会出现很多
- PHP网站安全,避免PHP网站受到攻击的方法
dcj3sjt126com
PHP
对于PHP网站安全主要存在这样几种攻击方式:1、命令注入(Command Injection)2、eval注入(Eval Injection)3、客户端脚本攻击(Script Insertion)4、跨网站脚本攻击(Cross Site Scripting, XSS)5、SQL注入攻击(SQL injection)6、跨网站请求伪造攻击(Cross Site Request Forgerie
- yii中给CGridView设置默认的排序根据时间倒序的方法
dcj3sjt126com
GridView
public function searchWithRelated() {
$criteria = new CDbCriteria;
$criteria->together = true; //without th
- Java集合对象和数组对象的转换
dyy_gusi
java集合
在开发中,我们经常需要将集合对象(List,Set)转换为数组对象,或者将数组对象转换为集合对象。Java提供了相互转换的工具,但是我们使用的时候需要注意,不能乱用滥用。
1、数组对象转换为集合对象
最暴力的方式是new一个集合对象,然后遍历数组,依次将数组中的元素放入到新的集合中,但是这样做显然过
- nginx同一主机部署多个应用
geeksun
nginx
近日有一需求,需要在一台主机上用nginx部署2个php应用,分别是wordpress和wiki,探索了半天,终于部署好了,下面把过程记录下来。
1. 在nginx下创建vhosts目录,用以放置vhost文件。
mkdir vhosts
2. 修改nginx.conf的配置, 在http节点增加下面内容设置,用来包含vhosts里的配置文件
#
- ubuntu添加admin权限的用户账号
hongtoushizi
ubuntuuseradd
ubuntu创建账号的方式通常用到两种:useradd 和adduser . 本人尝试了useradd方法,步骤如下:
1:useradd
使用useradd时,如果后面不加任何参数的话,如:sudo useradd sysadm 创建出来的用户将是默认的三无用户:无home directory ,无密码,无系统shell。
顾应该如下操作:
- 第五章 常用Lua开发库2-JSON库、编码转换、字符串处理
jinnianshilongnian
nginxlua
JSON库
在进行数据传输时JSON格式目前应用广泛,因此从Lua对象与JSON字符串之间相互转换是一个非常常见的功能;目前Lua也有几个JSON库,本人用过cjson、dkjson。其中cjson的语法严格(比如unicode \u0020\u7eaf),要求符合规范否则会解析失败(如\u002),而dkjson相对宽松,当然也可以通过修改cjson的源码来完成
- Spring定时器配置的两种实现方式OpenSymphony Quartz和java Timer详解
yaerfeng1989
timerquartz定时器
原创整理不易,转载请注明出处:Spring定时器配置的两种实现方式OpenSymphony Quartz和java Timer详解
代码下载地址:http://www.zuidaima.com/share/1772648445103104.htm
有两种流行Spring定时器配置:Java的Timer类和OpenSymphony的Quartz。
1.Java Timer定时
首先继承jav
- Linux下df与du两个命令的差别?
pda158
linux
一、df显示文件系统的使用情况,与du比較,就是更全盘化。 最经常使用的就是 df -T,显示文件系统的使用情况并显示文件系统的类型。 举比例如以下: [root@localhost ~]# df -T Filesystem Type &n
- [转]SQLite的工具类 ---- 通过反射把Cursor封装到VO对象
ctfzh
VOandroidsqlite反射Cursor
在写DAO层时,觉得从Cursor里一个一个的取出字段值再装到VO(值对象)里太麻烦了,就写了一个工具类,用到了反射,可以把查询记录的值装到对应的VO里,也可以生成该VO的List。
使用时需要注意:
考虑到Android的性能问题,VO没有使用Setter和Getter,而是直接用public的属性。
表中的字段名需要和VO的属性名一样,要是不一样就得在查询的SQL中
- 该学习笔记用到的Employee表
vipbooks
oraclesql工作
这是我在学习Oracle是用到的Employee表,在该笔记中用到的就是这张表,大家可以用它来学习和练习。
drop table Employee;
-- 员工信息表
create table Employee(
-- 员工编号
EmpNo number(3) primary key,
-- 姓