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贝猫说python
学习llama人工智能
LLaMa和ChatGLM,minichatgpt4什么情况用Bert模型,什么情况用LLaMA、ChatGLM类大模型,咋选?答:Bert的模型由多层双向的Transformer编码器组成,由12层组成,768隐藏单元,12个head,总参数量110M,约1.15亿参数量。NLU(自然语言理解)任务效果很好,单卡GPU可以部署,速度快,V100GPU下1秒能处理2千条以上。ChatGLM-6B,
- chatGLM-6B部署报错quantization_kernels_parallel.so‘ (or one of its dependencies). Try using the full pat
FL1623863129
环境配置深度学习
用python部署chatglm2时候报错:FileNotFoundError:Couldnotfindmodule'C:\Users\Administrator\.cache\huggingface\modules\transformers_modules\chatglm2-6b-int4\quantization_kernels_parallel.so'(oroneofitsdependenc
- Python朗读在线音频和本地音频的三种方法
PythonFun
python编程小项目人工智能python音视频pygame
在日常的Python软件开发中,我们经常会遇到一个非常重要的功能需求——让程序能够读取并显示文本内容。那么,如何实现这一功能呢?本文将提供几种方法供大家参考,其中第二种方法是最推荐的。一、pyttsx3法采用这个第三方模块,可以实现python软件朗读文本。首先,需要在cmd下安装这个模块:pipinstallpyttsx3然后,就可以通过初始化发声引擎,然后定义引擎的声音大小、语速。engine
- 论文阅读——SpectralGPT
じんじん
论文计算机视觉人工智能
SpectralGPT:SpectralFoundationModelSpectralGPT的通用RS基础模型,该模型专门用于使用新型3D生成预训练Transformer(GPT)处理光谱RS图像。重建损失由两个部分组成:令牌到令牌和频谱到频谱下游任务:
- 今日无更新
我的昵称违规了
学校的一个会忙得昏天黑地。明天有自己的一个发表,还要准备PPT,根据原来的改改就好……这周真的是有点繁杂了,搞定之后连着四五月份要写两篇论文,再加上五月底的课程论文还有紧接着的文献综述,看样子要疯……现在梳理一下自己手里的锤子:转到Pytorch,使用AllenNLP了解Transformer、了解LSTM了解jieba等分词工具了解Gensim等NLP处理工具接下来要做的:基于AllenNLP搞
- YOLOv9改进 添加可变形注意力机制DAttention
学yolo的小白
UPgradeYOLOv9YOLOpython目标检测pytorch
一、DeformableAttentionTransformer论文论文地址:arxiv.org/pdf/2201.00520.pdf二、DeformableAttentionTransformer注意力结构DeformableAttentionTransformer包含可变形注意力机制,允许模型根据输入的内容动态调整注意力权重。在传统的Transformer中,注意力是通过对查询和键向量之间的点
- 图像算法实习生--面经1
小豆包的小朋友0217
算法
系列文章目录文章目录系列文章目录前言一、为什么torch里面要用optimizer.zero_grad()进行梯度置0二、Unet神经网络为什么会在医学图像分割表现好?三、transformer相关问题四、介绍一下胶囊网络的动态路由五、yolo系列出到v9了,介绍一下你最熟悉的yolo算法六、一阶段目标检测算法和二阶段目标检测算法有什么区别?七、讲一下剪枝八、讲一下PTQandQAT量化的区别九、
- 【学习总结】Python transformers AutoTokenizer encode 出现的 101 和 102
爱学习的小道长
AIpython学习AI编程
1.代码展示:fromtransformersimportAutoTokenizer,AutoModelmodel_name="bert-base-chinese"tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)model=AutoModel.from_pretrained(model_name)print(len(tokenizer.voca
- 深度学习踩坑记录(持续更新)
芒果不茫QAQ
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目录4060显卡cuda版本异常transformers初始化TrainingArguments时output_dir指定问题4060显卡cuda版本异常环境:torch1.11.0+cu113程序报错RuntimeError:nvrtc:error:invalidvaluefor--gpu-architecture(-arch)可能原因与解决办法4060显卡是sm_89架构,支持11.7以上cu
- 小白看得懂的 Transformer
zy_zeros
python开发语言
1.导语谷歌推出的BERT模型在11项NLP任务中夺得SOTA结果,引爆了整个NLP界。而BERT取得成功的一个关键因素是Transformer的强大作用。谷歌的Transformer模型最早是用于机器翻译任务,当时达到了SOTA效果。Transformer改进了RNN最被人诟病的训练慢的缺点,利用self-attention机制实现快速并行。并且Transformer可以增加到非常深的深度,充分
- 大模型加速与性能对比
__如风__
人工智能语言模型
大模型加速与性能对比阿里通义千问flash-attention加速正常运行通义千问会提示安装flash-attention以获得更快的推理速度,缺少这个包并不影响模型运行。事实证明安装之后对于推理速度的提升也很小(5%),网上说对于微调训练的速度提升比较大,因为是在内网环境下,安装还费了一番周折。本人环境torch2.0.1+cu118cuda11.8nvidia-driver535.98gcc9
- webpack5高级--01_提升开发体验
化作繁星
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提升开发体验SourceMap为什么开发时我们运行的代码是经过webpack编译后的,例如下面这个样子:/**ATTENTION:The"eval"devtoolhasbeenused(maybebydefaultinmode:"development").*Thisdevtoolisneithermadeforproductionnorforreadableoutputfiles.*Ituses
- beam search原理与常见实现,与直接sample的区别
samoyan
LLM面试transformer面试
目录BeamSearch原理1.基本概念2.工作流程3.特点BeamSearch与直接Sample的区别1.确定性与随机性2.结果多样性3.性能与效率4.应用场景常见的BeamSearch实现1.TensorFlow库2.PyTorch库3.HuggingFace的Transformers库算法库和工具BeamSearch原理1.基本概念BeamSearch是一种启发式图搜索算法,常用于自然语言处
- Transformer、BERT和GPT 自然语言处理领域的重要模型
Jiang_Immortals
人工智能自然语言处理transformerbert
Transformer、BERT和GPT都是自然语言处理领域的重要模型,它们之间有一些区别和联系。区别:架构:Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络架构,用于编码输入序列和解码输出序列。BERT(BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers)是基于Transformer架构的双向编码模型,用于学习上下文无关的词向量表示。GP
- [论文笔记] Transformer-XL
心心喵
论文笔记transformer深度学习人工智能
这篇论文提出的Transformer-XL主要是针对Transformer在解决长依赖问题中受到固定长度上下文的限制,如Bert采用的Transformer最大上下文为512(其中是因为计算资源的限制,不是因为位置编码,因为使用的是绝对位置编码正余弦编码)。Transformer-XL能学习超过固定长度的依赖性,而不破坏时间一致性。它由段级递归机制和一种新的位置编码方案组成。该方法不仅能够捕获长期
- ChatGPT介绍
程序媛9688
gpt
ChatGPT概述ChatGPT是一种前沿的大型语言模型(LargeLanguageModel,LLM),由人工智能研究组织OpenAI研发并推出。它基于Transformer架构,这是一种在自然语言处理(NLP)领域取得突破的深度学习方法。通过在海量的互联网文本数据上进行预训练,ChatGPT获得了强大的语言理解和生成能力。语言理解能力ChatGPT能够理解和分析复杂的自然语言文本。无论是用户提
- VisionLLaMA: A Unified LLaMA Interface for Vision Tasks
liferecords
LLMllama深度学习人工智能机器学习自然语言处理算法
VisionLLaMA:AUnifiedLLaMAInterfaceforVisionTasks相关链接:arxivgithub关键字:VisionLLaMA、visiontransformers、imagegeneration、imageclassification、semanticsegmentation摘要大型语言模型(LLMs)通常基于Transformer架构来处理文本输入。例如,LLa
- Sora - 探索AI视频模型的无限可能
nanshaws
人工智能
方向一:技术解析Sora是OpenAI推出的一款先进的AI视频模型,它在技术上具有多个显著特点。首先,Sora能够处理和生成各种格式的视频,包括不同的时长、宽高比和分辨率,甚至能够生成长达一分钟的高清视频。这一特性使得Sora成为一个通用的视觉数据模型,适用于广泛的应用场景。其次,Sora在技术上采用了扩散型变换器(DiffusionTransformer)架构。这种架构结合了扩散模型和变换器模型
- 4D习书之旅——第二章背景管理是团队管理的核心
小北eric
AMBR流程——背景管理工具你的关注点(Attention)加上你的心态(Mindset)影响你的行为(Behaviors)产生你要的结果(results)第一点A:我关注的内容NASA的斯蒂芬.约翰逊认为“80%甚至95%的失败原因是人为错误或沟通不畅”M1:我的情绪警觉M2:我的想法与内心独白如果接下来的研讨会,与同事沟通不畅,会发生什么?B:让自己变得更好的行动1、觉察自我的情绪,并学会疏导
- 转载--OpenAI视频生成模型Sora的全面解析:从ViViT、Diffusion Transformer到NaViT、VideoPoet
依然风yrlf
人工智能
前言真没想到,距离视频生成上一轮的集中爆发(详见《Sora之前的视频生成发展史:从Gen2、EmuVideo到PixelDance、SVD、Pika1.0》)才过去三个月,没想OpenAI一出手,该领域又直接变天了自打2.16日OpenAI发布sora以来(其开发团队包括DALLE3的4作TimBrooks、DiT一作BillPeebles、三代DALLE的核心作者之一AdityaRamesh等1
- 关于MediaEval数据集的Dataset构建(Text部分-使用PLM BERT)
Coisíní℘
多模态虚假新闻检测bert人工智能深度学习
importrandomimportnumpyasnpimportpandasaspdimporttorchfromtransformersimportBertModel,BertTokenizerfromtqdm.autoimporttqdmfromtorch.utils.dataimportDatasetimportre"""参考Game-On论文""""""util.py"""defset_
- Transformer结构介绍和Pyotrch代码实现
肆十二
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Transformer结构介绍和Pyotrch代码实现关注B站查看更多手把手教学:肆十二-的个人空间-肆十二-个人主页-哔哩哔哩视频(bilibili.com)基本结构介绍Transformer结构是近年来自然语言处理(NLP)领域的重要突破,它完全基于注意力机制(AttentionMechanism)来实现,克服了传统RNN模型无法并行计算以及容易丢失长距离依赖信息的问题。Transformer
- Made In Heaven,LLM要加速了
DisonTangor
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借鉴了荒木老师笔下的普奇神父的台词玩LLM的多数用的是Huggingface框架,而它本身提供的是accelerate库来提升模型的训练推理速度。这些都离不开Nvidia的Cuda计算,而目前适配这一驱动的只有Windows和Linux。于是我就尝试在这两个系统上进行加速实验,尝试HuggingfaceDoc中推荐的FlashAttention2以及vLLM的PageAttention。原理参考L
- 你下个Vite项目能不能用上Lightning CSS
Vite自从4.4版本开始实验性支持LightningCSS,可以让项目的CSS打包速度更快,构建体积更小,我们来一起看看在Vite中怎么配置使用LightningCSS吧。LightningCSS什么是LightningCSS引用官方的介绍:AnextremelyfastCSSparser,transformer,bundler,andminifier.一个非常快的CSS解析器、转换器、打包器和
- 30天自制操作系统(第15天)
Amnesiac_seven
其他
第15天多任务(1)15.1挑战任务切换任务切换,就是从某一任务切换成另一任务,如果切换的频率很快,就会有一种同时运行多任务的错觉。下面先介绍一下任务TSS结构体的成员structTSS32{intbacklink,esp0,ss0,esp1,ss1,esp2,ss2,cr3;//任务设置相关的信息inteip,eflags,eax,ecx,edx,ebx,esp,ebp,esi,edi;//32
- Mamba 作者谈 LLM 未来架构
JOYCE_Leo16
Mamba架构计算机视觉深度学习transformerMamba
文章目录前言1、为什么注意力机制有效?2、注意力计算量呈平方级增长3、StripedHyena是个什么模型?4、什么是Mamba?5、Mamba硬件优化6、2024年架构预测7、对AI更多的预测本片文章来自【机器之心】对Mamba作者进行采访所进行的编译整理。前言在大模型领域,一直稳站C位的Transformer最近似乎有被超越的趋势。这个挑战者就是一项名为【Mamba】的研究,其在语言、音频和基
- Transformer视频理解学习的笔记
LinlyZhai
transformer学习笔记
今天复习了Transformer,ViT,学了SwinTransformer,还有观看了B站视频理解沐神系列串讲视频上(24.2.26未看完,明天接着看)这里面更多论文见:https://github.com/mli/paper-reading/B站视频理解沐神系列串讲视频下(明天接着看)上面这张图中的知识蒸馏,可以回头看一下上面这个github网址论文:VideoTransformers:ASu
- 基于深度学习的中文语音识别系统(毕设)
程序员奇奇
深度学习从入门到精通语音识别深度学习人工智能
该系统实现了基于深度框架的语音识别中的声学模型和语言模型建模,其中声学模型包括CNN-CTC、GRU-CTC、CNN-RNN-CTC,语言模型包含transformer、CBHG,数据集包含stc、primewords、Aishell、thchs30四个数据集。本项目现已训练一个迷你的语音识别系统,将项目下载到本地上,下载thchs数据集并解压至data,运行test.py,不出意外能够进行识别,
- 一些大佬的可解释人工智能的优质资料整理及总结(更新中)
Trouville01
人工智能
针对Transformer系列模型的模型可解释性分析:1.关于Transformer可解释性的介绍:Transformer模型的可解释性内容总结:2.关于VIT模型的可解释性研究介绍:VisionTransformer的可解释性内容总结:3.关于Human-in-the-loop的可解释性算法介绍:深度学习的可解释性XAI-6-人机交互类解释(Human-in-the-loopExplanatio
- Attention注意力机制
xieyan0811
网上的文章总把Attention注意力机制和Transformer模型结合来讲,看起来非常复杂。实际上Attention不仅作用于自然语言处理领域,目前已是很通用的技术。本篇来看看Attention的原理,以及在各个领域的典型应用。原理越来越多的模型用到注意力机制,它已成为与全连接,卷积,循环网络同等重要的技术。简单地说,当人观察图片时,一般先扫一眼,确定大概信息,然后聚焦在图中的重要区域,这个区
- 如何用ruby来写hadoop的mapreduce并生成jar包
wudixiaotie
mapreduce
ruby来写hadoop的mapreduce,我用的方法是rubydoop。怎么配置环境呢:
1.安装rvm:
不说了 网上有
2.安装ruby:
由于我以前是做ruby的,所以习惯性的先安装了ruby,起码调试起来比jruby快多了。
3.安装jruby:
rvm install jruby然后等待安
- java编程思想 -- 访问控制权限
百合不是茶
java访问控制权限单例模式
访问权限是java中一个比较中要的知识点,它规定者什么方法可以访问,什么不可以访问
一:包访问权限;
自定义包:
package com.wj.control;
//包
public class Demo {
//定义一个无参的方法
public void DemoPackage(){
System.out.println("调用
- [生物与医学]请审慎食用小龙虾
comsci
生物
现在的餐馆里面出售的小龙虾,有一些是在野外捕捉的,这些小龙虾身体里面可能带有某些病毒和细菌,人食用以后可能会导致一些疾病,严重的甚至会死亡.....
所以,参加聚餐的时候,最好不要点小龙虾...就吃养殖的猪肉,牛肉,羊肉和鱼,等动物蛋白质
- org.apache.jasper.JasperException: Unable to compile class for JSP:
商人shang
maven2.2jdk1.8
环境: jdk1.8 maven tomcat7-maven-plugin 2.0
原因: tomcat7-maven-plugin 2.0 不知吃 jdk 1.8,换成 tomcat7-maven-plugin 2.2就行,即
<plugin>
- 你的垃圾你处理掉了吗?GC
oloz
GC
前序:本人菜鸟,此文研究学习来自网络,各位牛牛多指教
1.垃圾收集算法的核心思想
Java语言建立了垃圾收集机制,用以跟踪正在使用的对象和发现并回收不再使用(引用)的对象。该机制可以有效防范动态内存分配中可能发生的两个危险:因内存垃圾过多而引发的内存耗尽,以及不恰当的内存释放所造成的内存非法引用。
垃圾收集算法的核心思想是:对虚拟机可用内存空间,即堆空间中的对象进行识别
- shiro 和 SESSSION
杨白白
shiro
shiro 在web项目里默认使用的是web容器提供的session,也就是说shiro使用的session是web容器产生的,并不是自己产生的,在用于非web环境时可用其他来源代替。在web工程启动的时候它就和容器绑定在了一起,这是通过web.xml里面的shiroFilter实现的。通过session.getSession()方法会在浏览器cokkice产生JESSIONID,当关闭浏览器,此
- 移动互联网终端 淘宝客如何实现盈利
小桔子
移動客戶端淘客淘寶App
2012年淘宝联盟平台为站长和淘宝客带来的分成收入突破30亿元,同比增长100%。而来自移动端的分成达1亿元,其中美丽说、蘑菇街、果库、口袋购物等App运营商分成近5000万元。 可以看出,虽然目前阶段PC端对于淘客而言仍旧是盈利的大头,但移动端已经呈现出爆发之势。而且这个势头将随着智能终端(手机,平板)的加速普及而更加迅猛
- wordpress小工具制作
aichenglong
wordpress小工具
wordpress 使用侧边栏的小工具,很方便调整页面结构
小工具的制作过程
1 在自己的主题文件中新建一个文件夹(如widget),在文件夹中创建一个php(AWP_posts-category.php)
小工具是一个类,想侧边栏一样,还得使用代码注册,他才可以再后台使用,基本的代码一层不变
<?php
class AWP_Post_Category extends WP_Wi
- JS微信分享
AILIKES
js
// 所有功能必须包含在 WeixinApi.ready 中进行
WeixinApi.ready(function(Api) {
// 微信分享的数据
var wxData = {
&nb
- 封装探讨
百合不是茶
JAVA面向对象 封装
//封装 属性 方法 将某些东西包装在一起,通过创建对象或使用静态的方法来调用,称为封装;封装其实就是有选择性地公开或隐藏某些信息,它解决了数据的安全性问题,增加代码的可读性和可维护性
在 Aname类中申明三个属性,将其封装在一个类中:通过对象来调用
例如 1:
//属性 将其设为私有
姓名 name 可以公开
- jquery radio/checkbox change事件不能触发的问题
bijian1013
JavaScriptjquery
我想让radio来控制当前我选择的是机动车还是特种车,如下所示:
<html>
<head>
<script src="http://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/1.7.1/jquery.min.js" type="text/javascript"><
- AngularJS中安全性措施
bijian1013
JavaScriptAngularJS安全性XSRFJSON漏洞
在使用web应用中,安全性是应该首要考虑的一个问题。AngularJS提供了一些辅助机制,用来防护来自两个常见攻击方向的网络攻击。
一.JSON漏洞
当使用一个GET请求获取JSON数组信息的时候(尤其是当这一信息非常敏感,
- [Maven学习笔记九]Maven发布web项目
bit1129
maven
基于Maven的web项目的标准项目结构
user-project
user-core
user-service
user-web
src
- 【Hive七】Hive用户自定义聚合函数(UDAF)
bit1129
hive
用户自定义聚合函数,用户提供的多个入参通过聚合计算(求和、求最大值、求最小值)得到一个聚合计算结果的函数。
问题:UDF也可以提供输入多个参数然后输出一个结果的运算,比如加法运算add(3,5),add这个UDF需要实现UDF的evaluate方法,那么UDF和UDAF的实质分别究竟是什么?
Double evaluate(Double a, Double b)
- 通过 nginx-lua 给 Nginx 增加 OAuth 支持
ronin47
前言:我们使用Nginx的Lua中间件建立了OAuth2认证和授权层。如果你也有此打算,阅读下面的文档,实现自动化并获得收益。SeatGeek 在过去几年中取得了发展,我们已经积累了不少针对各种任务的不同管理接口。我们通常为新的展示需求创建新模块,比如我们自己的博客、图表等。我们还定期开发内部工具来处理诸如部署、可视化操作及事件处理等事务。在处理这些事务中,我们使用了几个不同的接口来认证:
&n
- 利用tomcat-redis-session-manager做session同步时自定义类对象属性保存不上的解决方法
bsr1983
session
在利用tomcat-redis-session-manager做session同步时,遇到了在session保存一个自定义对象时,修改该对象中的某个属性,session未进行序列化,属性没有被存储到redis中。 在 tomcat-redis-session-manager的github上有如下说明: Session Change Tracking
As noted in the &qu
- 《代码大全》表驱动法-Table Driven Approach-1
bylijinnan
java算法
关于Table Driven Approach的一篇非常好的文章:
http://www.codeproject.com/Articles/42732/Table-driven-Approach
package com.ljn.base;
import java.util.Random;
public class TableDriven {
public
- Sybase封锁原理
chicony
Sybase
昨天在操作Sybase IQ12.7时意外操作造成了数据库表锁定,不能删除被锁定表数据也不能往其中写入数据。由于着急往该表抽入数据,因此立马着手解决该表的解锁问题。 无奈此前没有接触过Sybase IQ12.7这套数据库产品,加之当时已属于下班时间无法求助于支持人员支持,因此只有借助搜索引擎强大的
- java异常处理机制
CrazyMizzz
java
java异常关键字有以下几个,分别为 try catch final throw throws
他们的定义分别为
try: Opening exception-handling statement.
catch: Captures the exception.
finally: Runs its code before terminating
- hive 数据插入DML语法汇总
daizj
hiveDML数据插入
Hive的数据插入DML语法汇总1、Loading files into tables语法:1) LOAD DATA [LOCAL] INPATH 'filepath' [OVERWRITE] INTO TABLE tablename [PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 ...)]解释:1)、上面命令执行环境为hive客户端环境下: hive>l
- 工厂设计模式
dcj3sjt126com
设计模式
使用设计模式是促进最佳实践和良好设计的好办法。设计模式可以提供针对常见的编程问题的灵活的解决方案。 工厂模式
工厂模式(Factory)允许你在代码执行时实例化对象。它之所以被称为工厂模式是因为它负责“生产”对象。工厂方法的参数是你要生成的对象对应的类名称。
Example #1 调用工厂方法(带参数)
<?phpclass Example{
- mysql字符串查找函数
dcj3sjt126com
mysql
FIND_IN_SET(str,strlist)
假如字符串str 在由N 子链组成的字符串列表strlist 中,则返回值的范围在1到 N 之间。一个字符串列表就是一个由一些被‘,’符号分开的自链组成的字符串。如果第一个参数是一个常数字符串,而第二个是type SET列,则 FIND_IN_SET() 函数被优化,使用比特计算。如果str不在strlist 或st
- jvm内存管理
easterfly
jvm
一、JVM堆内存的划分
分为年轻代和年老代。年轻代又分为三部分:一个eden,两个survivor。
工作过程是这样的:e区空间满了后,执行minor gc,存活下来的对象放入s0, 对s0仍会进行minor gc,存活下来的的对象放入s1中,对s1同样执行minor gc,依旧存活的对象就放入年老代中;
年老代满了之后会执行major gc,这个是stop the word模式,执行
- CentOS-6.3安装配置JDK-8
gengzg
centos
JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_45
JRE_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_45/jre
PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$JRE_HOME/bin
CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar:$JRE_HOME/lib
export JAVA_HOME
- 【转】关于web路径的获取方法
huangyc1210
Web路径
假定你的web application 名称为news,你在浏览器中输入请求路径: http://localhost:8080/news/main/list.jsp 则执行下面向行代码后打印出如下结果: 1、 System.out.println(request.getContextPath()); //可返回站点的根路径。也就是项
- php里获取第一个中文首字母并排序
远去的渡口
数据结构PHP
很久没来更新博客了,还是觉得工作需要多总结的好。今天来更新一个自己认为比较有成就的问题吧。 最近在做储值结算,需求里结算首页需要按门店的首字母A-Z排序。我的数据结构原本是这样的:
Array
(
[0] => Array
(
[sid] => 2885842
[recetcstoredpay] =&g
- java内部类
hm4123660
java内部类匿名内部类成员内部类方法内部类
在Java中,可以将一个类定义在另一个类里面或者一个方法里面,这样的类称为内部类。内部类仍然是一个独立的类,在编译之后内部类会被编译成独立的.class文件,但是前面冠以外部类的类名和$符号。内部类可以间接解决多继承问题,可以使用内部类继承一个类,外部类继承一个类,实现多继承。
&nb
- Caused by: java.lang.IncompatibleClassChangeError: class org.hibernate.cfg.Exten
zhb8015
maven pom.xml关于hibernate的配置和异常信息如下,查了好多资料,问题还是没有解决。只知道是包冲突,就是不知道是哪个包....遇到这个问题的分享下是怎么解决的。。
maven pom:
<dependency>
<groupId>org.hibernate</groupId>
<ar
- Spark 性能相关参数配置详解-任务调度篇
Stark_Summer
sparkcachecpu任务调度yarn
随着Spark的逐渐成熟完善, 越来越多的可配置参数被添加到Spark中来, 本文试图通过阐述这其中部分参数的工作原理和配置思路, 和大家一起探讨一下如何根据实际场合对Spark进行配置优化。
由于篇幅较长,所以在这里分篇组织,如果要看最新完整的网页版内容,可以戳这里:http://spark-config.readthedocs.org/,主要是便
- css3滤镜
wangkeheng
htmlcss
经常看到一些网站的底部有一些灰色的图标,鼠标移入的时候会变亮,开始以为是js操作src或者bg呢,搜索了一下,发现了一个更好的方法:通过css3的滤镜方法。
html代码:
<a href='' class='icon'><img src='utv.jpg' /></a>
css代码:
.icon{-webkit-filter: graysc