- android发送自定义广播
Android洋芋
android
简介在Android中,自定义广播(CustomBroadcasts)主要用于应用程序内部或不同应用程序之间的通信。它们是Android四大组件之一——BroadcastReceiver——的主要功能之一。自定义广播在以下场景中尤其有用:组件间通信:应用程序的不同部分(如不同的Activity、Service或BroadcastReceiver)之间可以使用自定义广播来传递信息。例如,当一个Act
- 微软 LIDA 库:基于大模型的自动化数据分析与可视化
窝窝和牛牛
microsoft数据分析
微软LIDA库:基于大模型的自动化数据分析与可视化一、核心架构与LLM交互流程调用LLM生成数据摘要基于LLM推理分析目标LLM生成可视化代码结合图像生成模型优化原始数据Summarizer模块结构化摘要GoalExplorer模块可视化目标列表VizGenerator模块可执行图表代码Infographer模块风格化信息图表二、LLM交互核心功能1.多模型支持架构兼容主流LLM服务商:通过统一接
- 关于Go那些懒得看又不得不知道的东西
Hock2024
golang开发语言后端
写在前面当开始学习go,亦或是cpp、还是java向go进行转职,这部分内容都是比较重要的。go的编译环境,模块管理以及一些基本的语法我认为还是很有必要去学习的,因此重新学习了这个部分并且写下下面的学习笔记!如果有写错或者不全面的地方,还希望大家及时纠正和指导。连接环境首先,作为一个后端er,能使用linux系统是必备的技能,这里我建议可以使用Xshell连接云服务器的方案来完成。云服务器建议使用
- Linux下文件名中文乱码导致无法访问的问题解决方法
无级程序员
linux文件名乱码
一个基于openwrt路由器做文件服务器,硬盘里面有些文件的中文名乱码了,导致无法打开,也无法复制,想改名也无法操作,怎么办呢,网上搜了一大圈,都是说如何转换乱码,但文件都无法访问了,怎么转换?比如其中一个文件名是:“IVItripsummaryV1.0❁´◡`❁.xlsx",我试着如下命令发现能唯一的找到它:ls"IVItripsummaryV1.0"*于是,试着改名:mv"IVItripsum
- 算法设计与分析4(变治法)
songx_99
算法设计与分析算法
变治法将问题转化为一个或数个有一定关联当形式上不同的更加简单或更加好解决的子问题。变治法的应用:预排序思想用预排序可以简化许多问题,如检查元素唯一性,检查出现次数最多的元素等堆算法堆的定义首先它是一个完全二叉树,完全二叉树表明树的每一层都是满的,只有最后一层最右边的元素有可能缺位。且父结点的值大于它的两个子节点,则称是一个大根堆,若值小于两个子节点,称小根堆堆化有向下调整,向上调整两种,大致思路相
- 逐行讲解大模型解码超参数大全(temperature、top-k、top-p等所有参数)
Gaffey大杂烩
大模型机器学习人工智能
目录简介宏观概览解码策略实现逻辑常见的解码超参数temperature温度系数top_ktop_prepetition_penalty重复惩罚不常见的解码超参数min_ptypical解码ϵ采样η采样Classifier-FreeGuidance(CFG)序列偏置干预HammingDiversity编码器重复惩罚n-gram重复惩罚编码器n-gram重复惩罚bad_token惩罚最小长度限制最小新
- 如何用Function Calling解锁OpenAI的「真实世界」交互能力?(附Node.js 实战)
hongkid
AI编程
一、FunctionCalling:大模型的「手脚延伸器」1.1核心定义FunctionCalling是OpenAI在2023年6月13日推出的革命性功能(对应模型版本gpt-3.5-turbo-0613和gpt-4-0613),允许开发者通过自然语言指令触发预定义函数,实现大模型与现实世界系统的交互。如同给语言模型安装「手脚」,使其不仅能思考,还能执行具体操作。openai官方说明:https:
- 给普通人看的深度学习说明书:用快递系统理解AI如何思考
嵌入式Jerry
PythonAI人工智能深度学习
第一章:理解AI的思维方式(快递版)1.1快递分拣站的故事假设你管理一个快递分拣站:传统方法:手动制定规则(比如根据邮编分拣)机器学习:观察老员工的分拣记录,总结规律深度学习:搭建自动分拣流水线,自主发现隐藏规则1.2神经网络就像智能分拣机传送带(输入层):接收包裹信息(图片像素/文字等)#就像扫描快递单input_data=[0.2,0.7,0.1]#归一化后的特征数据分拣工人(隐藏层):每个工
- STM32八股【1】-----启动流程和startup文件理解
Invinciblenuonuo
stm32arm
启动流程知识点MCU上电复位。MSP从向量表第0个地址读取一个32位(2字节)的值并保存,该值为栈顶地址。PC计数器从第1个地址读取一个两字节的值并保存,该值为程序入口,一般是Reset_Handler。想了解FLASH地址映射可以看STM32八股【4】-----AHB地址映射__VectorsDCD__initial_sp;TopofStackDCDReset_Handler;ResetHand
- 复习Linux的常用指令
一直开心
linux常用指令的学习笔记
https://zhuanlan.zhihu.com/p/385065437https://zhuanlan.zhihu.com/p/385065437参考:tar指令的学习linux常用命令(2):tar命令(压缩文件/解压缩文件)_tar压缩-CSDN博客zip指令的学习Linuxzip命令|菜鸟教程tar的工作过程主要分为两个步骤,正向是打包与压缩,反向是解压缩与还原。打包指的是将一大堆文件
- 解析大模型归一化:提升训练稳定性和性能的关键技术
秋声studio
口语化解析深度学习人工智能大模型归一化
引言在深度学习领域,特别是在处理大型神经网络模型时,归一化(Normalization)是一项至关重要的技术。它可以提高模型的训练稳定性和性能,在加速收敛方面发挥了重要作用。本文将深入探讨大模型归一化的原理、常见方法及其应用场景,并结合实际案例和代码示例进行说明。一、归一化的作用与理论基础归一化的主要目的是为了提高模型的训练稳定性和性能。具体来说,归一化有以下几个关键作用:提高训练稳定性:在神经网
- Java 大视界 -- Java 大数据在智能医疗远程会诊与专家协作中的技术支持(146)
青云交
大数据新视界Java大视界java大数据智能医疗远程会诊专家协作数据安全病例诊断
亲爱的朋友们,热烈欢迎来到青云交的博客!能与诸位在此相逢,我倍感荣幸。在这飞速更迭的时代,我们都渴望一方心灵净土,而我的博客正是这样温暖的所在。这里为你呈上趣味与实用兼具的知识,也期待你毫无保留地分享独特见解,愿我们于此携手成长,共赴新程!一、欢迎加入【福利社群】点击快速加入:青云交灵犀技韵交响盛汇福利社群点击快速加入2:2024CSDN博客之星创作交流营(NEW)二、本博客的精华专栏:大数据新视
- CBNet--一种新的目标检测的复合骨干网体系结构
weixin_45963617
深度学习系列
一、Introduction一般来说,在一个典型的基于CNN的目标检测器中,使用主干网络来提取检测对象的基本特征,该网络通常是为图像分类任务而设计的,并在ImageNet上预训练。毫无疑问,更强大的主干网可以带来更好的检测性能。尽管最先进的基于深度的大骨干网络的探测器取得了很好的结果,但仍有很大改进空间。此外,通过设计一个新的更强大的主干网络并在ImageNet上预训练来获取好的检测性能是十分昂贵
- 深入探讨盘古大模型的高精度多尺度能力
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WRF人工智能算法
随着人工智能技术的快速发展,大模型的研究逐渐进入新的阶段。其中,盘古大模型以其卓越的高精度和多尺度处理能力成为研究热点。本文将详细分析盘古模型在高精度多尺度问题上的技术特征、优势和应用潜力,并探讨其深入研究的方向。一、盘古模型概述盘古模型是华为推出的中文预训练大模型系列,拥有数十亿甚至千亿级的参数规模。它以Transformer架构为基础,通过海量文本数据进行训练,表现出优异的自然语言理解和生成能
- 使用Ollama部署开源大模型
好好学习 666
开源
Ollama是一个简明易用的本地大模型运行框架,可以一键启动启动并运行Llama3、Mistral、Gemma和其他大型语言模型。安装MacOS,Windows用户直接在官网下载页下载安装包即可。Linux系统运行如下命令安装curl-fsSLhttps://ollama.com/install.sh|sh使用Usage:ollama[flags]ollama[command]AvailableC
- 量子位招聘 | DeepSeek帮我们改的招聘启事
量子位
关注前沿科技量子位未来同事,你好~这是一则招聘帖。如果你与我们志同道合,对AI大模型、具身智能、终端硬件、AI新媒体编辑感兴趣,我们正在招聘这些领域的原创作者。以下岗位均为全职,工作地点:北京中关村。岗位面向:社招、应届毕业生,所有岗位均可实习——表现出色均可转正加分项:乐于探索AI新工具,善用AI新工具;拥有解读论文的能力,能深入浅出讲解原理;有写代码能力;量子位长期读者。加入我们,你可以获得:
- AI巨浪中的安全之舵:天空卫士助力人工智能落地远航
天空卫士
人工智能安全数据安全网络安全大数据
"AI时代的安全战场,不在云端在本地;数据治理的胜负手,不在防御在认知。"近期,众多企业纷纷接入DeepSeek大模型,迅速推动了大型模型应用的广泛铺开。无论是在制造业、金融业,还是在医疗、教育等领域,DeepSeek大模型的应用都如火如荼,遍地开花,展现出了其广泛的应用前景和巨大的商业价值。顺势而来的是DeepSeek一体机以"低成本、高算力、私有化部署"的优势席卷企业市场。因为DeepSeek
- 机器学习结合伏羲模型高精度多尺度气象分析与降尺度实现
Hardess-god
WRF算法人工智能
随着人工智能的发展,机器学习技术在气象预报领域展现出巨大潜力。本文详细探讨如何结合机器学习(ML)和伏羲模型进行高精度多尺度气象模拟分析,并提供详细的实现步骤和相关代码。1.研究目标与技术路线目标:结合机器学习模型与伏羲气象模式,实现区域和局地高精度降尺度。技术路线:伏羲模型提供大尺度气象数据和预报使用机器学习模型(如CNN、LSTM、XGBoost)进行降尺度2.数据准备与处理2.1气象数据获取
- 渗透测试-越权测试、sql注入
夜晚打字声
笔记
越权访问简介(BrokenAccessControl,简称BAC):web应用程序中常见漏洞,存在范围广、危害大,被OWASP列为web应用十大安全隐患第二名。该漏洞是指应用在检查授权时存在纰漏,使得攻击者在获得低权限用户账户后,利用一些方式绕过权限检查,访问或者操作其他用户或者更高权限。越权漏洞的成因主要是因为开发人员在对数据进行增、删、改、查询时对客户端请求的数据过分相信而遗漏了权限的判定越权
- MSE分类时梯度消失的问题详解和交叉熵损失的梯度推导
阿正的梦工坊
MachineLearningDeepLearning分类人工智能深度学习机器学习
下面是MSE不适合分类任务的解释,包含梯度推导。以及交叉熵的梯度推导。前文请移步笔者的另一篇博客:大模型训练为什么选择交叉熵损失(Cross-EntropyLoss):均方误差(MSE)和交叉熵损失的深入对比MSE分类时梯度消失的问题详解我们深入探讨MSE(均方误差)的梯度特性,结合公式推导和分析,解释为什么在预测值接近0或1时梯度趋于0,以及这背后的含义。我会尽量保持清晰且严谨,适合高理论水平的
- 使用Python和LangChain构建检索增强生成(RAG)应用的详细指南
m0_57781768
pythonlangchain搜索引擎
使用Python和LangChain构建检索增强生成(RAG)应用的详细指南引言在人工智能和自然语言处理领域,利用大语言模型(LLM)构建复杂的问答(Q&A)系统是一个重要应用。检索增强生成(RetrievalAugmentedGeneration,RAG)是一种技术,通过将模型知识与额外数据结合来增强LLM的能力,使其能够回答关于特定源信息的问题。这些应用不仅限于公开数据,还可以处理私有数据和模
- 学习111
麋鹿叔叔
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项目名称项目简介主要功能技术原理GitHub地址browser-use智能浏览器工具,让AI像人类一样操作浏览器,实现网页自动化网页浏览与操作、多标签页管理、视觉识别与内容提取、操作记录与重复执行、自定义动作支持、主流LLM模型支持为大语言模型服务的创新Python工具库GitHubEkoFellouAI推出的生产就绪型JavaScript框架,基于自然语言驱动创建智能代理支持所有平台,提供统一便
- 使用LangChain实现基于LLM和RAG的PDF问答系统
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目录前言一.大语言模型(LLM)1.什么是LLM?2.LLM的能力与特点二、增强检索生成(RAG)三.什么是LangChain?1.LangChain的核心功能2.LangChain的优势3.LangChain的应用场景4.总结四.使用LangChain实现基于PDF的问答系统前言本文将介绍LLM和RAG的基本概念,并通过一个实际的代码示例,展示如何使用LangChain构建一个基于PDF文档的问
- 基于ChatGPT、GIS与Python机器学习的地质灾害风险评估、易发性分析、信息化建库及灾后重建高级实践
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第一章、ChatGPT、DeepSeek大语言模型提示词与地质灾害基础及平台介绍【基础实践篇】1、什么是大模型?大模型(LargeLanguageModel,LLM)是一种基于深度学习技术的大规模自然语言处理模型。代表性大模型:GPT-4、BERT、T5、ChatGPT等。特点:多任务能力:可以完成文本生成、分类、翻译、问答等任务。上下文理解:能理解复杂的上下文信息。广泛适配性:适合科研、教育、行
- 输了,腾讯golang一面凉了
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本月正值4月,是金三银四的找工作的最佳时机。同时竞争也是很大,因为每年这个时候快要毕业的大学生也进去了找工作的潮水中。今天分享我的一位大佬朋友CC,勇闯腾讯golang的面试经历。这次面试问题的方向主要集中在计算机基础个网络方面。下面是主要问到的问题。第一个,http握手,https证书第二个,操作系统的中断,堆和栈第三个,数据库,乐观锁,悲观锁,acid等TSL四次握手的过程是什么第一次握手首先
- AI 赋能应急管理:ChatGPT、DeepSeek、Grok 的应用探索
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人工智能人工智能
个人主页:一ge科研小菜鸡-CSDN博客期待您的关注1.引言随着人工智能(AI)技术的快速发展,大语言模型(LLM)在应急管理领域的应用逐步扩大。ChatGPT、DeepSeek、Grok等AI模型凭借强大的文本处理、数据分析和推理能力,可为灾害预警、应急响应、风险评估等提供高效支持。本文将对比三大AI模型在应急管理中的优势,并探讨其在未来智能化应急管理体系中的应用前景。2.应急管理中的核心挑战应
- 【元婴境】mysql的MVCC(详解)
jstart千语
mysql数据库
目录MVCC介绍隐藏字段undologReadView示例:流程总结MVCC介绍大家好,我是jstart千语。上篇我们讲到mysql的事务隔离级别,其中MVCC就是控制事务隔离级别的重要组成部分,也是实现事务四大特性之一隔离性的重要手段。那么接下来我将通透地讲解MVCC,让大家对mysql的隔离性有一个更深刻的理解。MVCC全称Multi-VersionConcurrencyControl,也就是
- DeepSeek-R1 API评测深度解析:揭秘7大常见误区
耶耶Norsea
网络杂烩服务器网络运维
摘要随着SiliconCloud等平台推出DeepSeek-R1服务,市场涌现出大量关于API评测的内容。然而,这些评测中存在7个常见误区,如测试方法缺陷和内容质量参差不齐等问题,影响了用户对DeepSeek-R1的准确理解。本文旨在揭示这些问题,帮助用户更全面地了解该服务。关键词DeepSeek-R1,API评测,常见误区,SiliconCloud,内容质量一、一级目录11.1DeepSeek-
- GitHub项目推荐--基于LLM的开源爬虫项目
惟贤箬溪
穷玩Aigithub爬虫
以下是一些基于大语言模型(LLM,LargeLanguageModel)的开源爬虫项目,它们结合了自然语言处理(NLP)技术与爬虫的功能,能在一定程度上提升爬取的智能化和精度。这些项目可以用于自动化抓取、内容提取、数据分析等任务。1.GPT-3WebScraper简介:这是一个基于OpenAIGPT-3模型的网页抓取工具,利用GPT-3的自然语言理解能力来生成有用的爬虫策略、处理网页内容并提取有价
- 深度解析大模型推理框架:原理、应用与实践
百度_开发者中心
人工智能大模型自然语言处理
在当今数据驱动的时代,大模型推理框架已经成为人工智能领域的重要支柱。本文将通过简明扼要、清晰易懂的方式,带领读者深入了解大模型推理框架的原理、应用领域和实践经验,帮助读者更好地掌握这一技术,并在实际工作中发挥其价值。一、大模型推理框架简介大模型推理框架是指一种基于深度学习技术的推理框架,主要用于解决大规模数据集下的复杂问题。该框架通过对海量数据进行高效的训练和推理,能够快速地对各种复杂场景进行分析
- 书其实只有三类
西蜀石兰
类
一个人一辈子其实只读三种书,知识类、技能类、修心类。
知识类的书可以让我们活得更明白。类似十万个为什么这种书籍,我一直不太乐意去读,因为单纯的知识是没法做事的,就像知道地球转速是多少一样(我肯定不知道),这种所谓的知识,除非用到,普通人掌握了完全是一种负担,维基百科能找到的东西,为什么去记忆?
知识类的书,每个方面都涉及些,让自己显得不那么没文化,仅此而已。社会认为的学识渊博,肯定不是站在
- 《TCP/IP 详解,卷1:协议》学习笔记、吐槽及其他
bylijinnan
tcp
《TCP/IP 详解,卷1:协议》是经典,但不适合初学者。它更像是一本字典,适合学过网络的人温习和查阅一些记不清的概念。
这本书,我看的版本是机械工业出版社、范建华等译的。这本书在我看来,翻译得一般,甚至有明显的错误。如果英文熟练,看原版更好:
http://pcvr.nl/tcpip/
下面是我的一些笔记,包括我看书时有疑问的地方,也有对该书的吐槽,有不对的地方请指正:
1.
- Linux—— 静态IP跟动态IP设置
eksliang
linuxIP
一.在终端输入
vi /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0
静态ip模板如下:
DEVICE="eth0" #网卡名称
BOOTPROTO="static" #静态IP(必须)
HWADDR="00:0C:29:B5:65:CA" #网卡mac地址
IPV6INIT=&q
- Informatica update strategy transformation
18289753290
更新策略组件: 标记你的数据进入target里面做什么操作,一般会和lookup配合使用,有时候用0,1,1代表 forward rejected rows被选中,rejected row是输出在错误文件里,不想看到reject输出,将错误输出到文件,因为有时候数据库原因导致某些column不能update,reject就会output到错误文件里面供查看,在workflow的
- 使用Scrapy时出现虽然队列里有很多Request但是却不下载,造成假死状态
酷的飞上天空
request
现象就是:
程序运行一段时间,可能是几十分钟或者几个小时,然后后台日志里面就不出现下载页面的信息,一直显示上一分钟抓取了0个网页的信息。
刚开始已经猜到是某些下载线程没有正常执行回调方法引起程序一直以为线程还未下载完成,但是水平有限研究源码未果。
经过不停的google终于发现一个有价值的信息,是给twisted提出的一个bugfix
连接地址如下http://twistedmatrix.
- 利用预测分析技术来进行辅助医疗
蓝儿唯美
医疗
2014年,克利夫兰诊所(Cleveland Clinic)想要更有效地控制其手术中心做膝关节置换手术的费用。整个系统每年大约进行2600例此类手术,所以,即使降低很少一部分成本,都可以为诊 所和病人节约大量的资金。为了找到适合的解决方案,供应商将视野投向了预测分析技术和工具,但其分析团队还必须花时间向医生解释基于数据的治疗方案意味着 什么。
克利夫兰诊所负责企业信息管理和分析的医疗
- java 线程(一):基础篇
DavidIsOK
java多线程线程
&nbs
- Tomcat服务器框架之Servlet开发分析
aijuans
servlet
最近使用Tomcat做web服务器,使用Servlet技术做开发时,对Tomcat的框架的简易分析:
疑问: 为什么我们在继承HttpServlet类之后,覆盖doGet(HttpServletRequest req, HttpServetResponse rep)方法后,该方法会自动被Tomcat服务器调用,doGet方法的参数有谁传递过来?怎样传递?
分析之我见: doGet方法的
- 揭秘玖富的粉丝营销之谜 与小米粉丝社区类似
aoyouzi
揭秘玖富的粉丝营销之谜
玖富旗下悟空理财凭借着一个微信公众号上线当天成交量即破百万,第七天成交量单日破了1000万;第23天时,累计成交量超1个亿……至今成立不到10个月,粉丝已经超过500万,月交易额突破10亿,而玖富平台目前的总用户数也已经超过了1800万,位居P2P平台第一位。很多互联网金融创业者慕名前来学习效仿,但是却鲜有成功者,玖富的粉丝营销对外至今仍然是个谜。
近日,一直坚持微信粉丝营销
- Java web的会话跟踪技术
百合不是茶
url会话Cookie会话Seession会话Java Web隐藏域会话
会话跟踪主要是用在用户页面点击不同的页面时,需要用到的技术点
会话:多次请求与响应的过程
1,url地址传递参数,实现页面跟踪技术
格式:传一个参数的
url?名=值
传两个参数的
url?名=值 &名=值
关键代码
- web.xml之Servlet配置
bijian1013
javaweb.xmlServlet配置
定义:
<servlet>
<servlet-name>myservlet</servlet-name>
<servlet-class>com.myapp.controller.MyFirstServlet</servlet-class>
<init-param>
<param-name>
- 利用svnsync实现SVN同步备份
sunjing
SVN同步E000022svnsync镜像
1. 在备份SVN服务器上建立版本库
svnadmin create test
2. 创建pre-revprop-change文件
cd test/hooks/
cp pre-revprop-change.tmpl pre-revprop-change
3. 修改pre-revprop-
- 【分布式数据一致性三】MongoDB读写一致性
bit1129
mongodb
本系列文章结合MongoDB,探讨分布式数据库的数据一致性,这个系列文章包括:
数据一致性概述与CAP
最终一致性(Eventually Consistency)
网络分裂(Network Partition)问题
多数据中心(Multi Data Center)
多个写者(Multi Writer)最终一致性
一致性图表(Consistency Chart)
数据
- Anychart图表组件-Flash图转IMG普通图的方法
白糖_
Flash
问题背景:项目使用的是Anychart图表组件,渲染出来的图是Flash的,往往一个页面有时候会有多个flash图,而需求是让我们做一个打印预览和打印功能,让多个Flash图在一个页面上打印出来。
那么我们打印预览的思路是获取页面的body元素,然后在打印预览界面通过$("body").append(html)的形式显示预览效果,结果让人大跌眼镜:Flash是
- Window 80端口被占用 WHY?
bozch
端口占用window
平时在启动一些可能使用80端口软件的时候,会提示80端口已经被其他软件占用,那一般又会有那些软件占用这些端口呢?
下面坐下总结:
1、web服务器是最经常见的占用80端口的,例如:tomcat , apache , IIS , Php等等;
2
- 编程之美-数组的最大值和最小值-分治法(两种形式)
bylijinnan
编程之美
import java.util.Arrays;
public class MinMaxInArray {
/**
* 编程之美 数组的最大值和最小值 分治法
* 两种形式
*/
public static void main(String[] args) {
int[] t={11,23,34,4,6,7,8,1,2,23};
int[]
- Perl正则表达式
chenbowen00
正则表达式perl
首先我们应该知道 Perl 程序中,正则表达式有三种存在形式,他们分别是:
匹配:m/<regexp>;/ (还可以简写为 /<regexp>;/ ,略去 m)
替换:s/<pattern>;/<replacement>;/
转化:tr/<pattern>;/<replacemnt>;
- [宇宙与天文]行星议会是否具有本行星大气层以外的权力呢?
comsci
举个例子: 地球,地球上由200多个国家选举出一个代表地球联合体的议会,那么现在地球联合体遇到一个问题,地球这颗星球上面的矿产资源快要采掘完了....那么地球议会全体投票,一致通过一项带有法律性质的议案,既批准地球上的国家用各种技术手段在地球以外开采矿产资源和其它资源........
&
- Oracle Profile 使用详解
daizj
oracleprofile资源限制
Oracle Profile 使用详解 转
一、目的:
Oracle系统中的profile可以用来对用户所能使用的数据库资源进行限制,使用Create Profile命令创建一个Profile,用它来实现对数据库资源的限制使用,如果把该profile分配给用户,则该用户所能使用的数据库资源都在该profile的限制之内。
二、条件:
创建profile必须要有CREATE PROFIL
- How HipChat Stores And Indexes Billions Of Messages Using ElasticSearch & Redis
dengkane
elasticsearchLucene
This article is from an interview with Zuhaib Siddique, a production engineer at HipChat, makers of group chat and IM for teams.
HipChat started in an unusual space, one you might not
- 循环小示例,菲波拉契序列,循环解一元二次方程以及switch示例程序
dcj3sjt126com
c算法
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int n;
int i;
int f1, f2, f3;
f1 = 1;
f2 = 1;
printf("请输入您需要求的想的序列:");
scanf("%d", &n);
for (i=3; i<n; i
- macbook的lamp环境
dcj3sjt126com
lamp
sudo vim /etc/apache2/httpd.conf
/Library/WebServer/Documents
是默认的网站根目录
重启Mac上的Apache服务
这个命令很早以前就查过了,但是每次使用的时候还是要在网上查:
停止服务:sudo /usr/sbin/apachectl stop
开启服务:s
- java ArrayList源码 下
shuizhaosi888
ArrayList源码
版本 jdk-7u71-windows-x64
JavaSE7 ArrayList源码上:http://flyouwith.iteye.com/blog/2166890
/**
* 从这个列表中移除所有c中包含元素
*/
public boolean removeAll(Collection<?> c) {
- Spring Security(08)——intercept-url配置
234390216
Spring Securityintercept-url访问权限访问协议请求方法
intercept-url配置
目录
1.1 指定拦截的url
1.2 指定访问权限
1.3 指定访问协议
1.4 指定请求方法
1.1 &n
- Linux环境下的oracle安装
jayung
oracle
linux系统下的oracle安装
本文档是Linux(redhat6.x、centos6.x、redhat7.x) 64位操作系统安装Oracle 11g(Oracle Database 11g Enterprise Edition Release 11.2.0.4.0 - 64bit Production),本文基于各种网络资料精心整理而成,共享给有需要的朋友。如有问题可联系:QQ:52-7
- hotspot虚拟机
leichenlei
javaHotSpotjvm虚拟机文档
JVM参数
http://docs.oracle.com/javase/6/docs/technotes/guides/vm/index.html
JVM工具
http://docs.oracle.com/javase/6/docs/technotes/tools/index.html
JVM垃圾回收
http://www.oracle.com
- 读《Node.js项目实践:构建可扩展的Web应用》 ——引编程慢慢变成系统化的“砌砖活”
noaighost
Webnode.js
读《Node.js项目实践:构建可扩展的Web应用》
——引编程慢慢变成系统化的“砌砖活”
眼里的Node.JS
初初接触node是一年前的事,那时候年少不更事。还在纠结什么语言可以编写出牛逼的程序,想必每个码农都会经历这个月经性的问题:微信用什么语言写的?facebook为什么推荐系统这么智能,用什么语言写的?dota2的外挂这么牛逼,用什么语言写的?……用什么语言写这句话,困扰人也是阻碍
- 快速开发Android应用
rensanning
android
Android应用开发过程中,经常会遇到很多常见的类似问题,解决这些问题需要花时间,其实很多问题已经有了成熟的解决方案,比如很多第三方的开源lib,参考
Android Libraries 和
Android UI/UX Libraries。
编码越少,Bug越少,效率自然会高。
但可能由于 根本没听说过、听说过但没用过、特殊原因不能用、自己已经有了解决方案等等原因,这些成熟的解决
- 理解Java中的弱引用
tomcat_oracle
java工作面试
不久之前,我
面试了一些求职Java高级开发工程师的应聘者。我常常会面试他们说,“你能给我介绍一些Java中得弱引用吗?”,如果面试者这样说,“嗯,是不是垃圾回收有关的?”,我就会基本满意了,我并不期待回答是一篇诘究本末的论文描述。 然而事与愿违,我很吃惊的发现,在将近20多个有着平均5年开发经验和高学历背景的应聘者中,居然只有两个人知道弱引用的存在,但是在这两个人之中只有一个人真正了
- 标签输出html标签" target="_blank">关于标签输出html标签
xshdch
jsp
http://back-888888.iteye.com/blog/1181202
关于<c:out value=""/>标签的使用,其中有一个属性是escapeXml默认是true(将html标签当做转移字符,直接显示不在浏览器上面进行解析),当设置escapeXml属性值为false的时候就是不过滤xml,这样就能在浏览器上解析html标签,
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