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码--到成功
大语言模型langchain
导读环境:OpenEuler、Windows11、WSL2、Python3.12.3langchain0.3背景:前期忙碌的开发阶段结束,需要沉淀自己的应用知识,过一遍LangChain时间:20250220说明:技术梳理,针对FewShotPromptTemplate专门来写一篇博客概念说明few-shot最初来源于机器学习的概念,还有one-shot、zero-shot概念,概念如下:机器学习
- 主要空间数据挖掘方法
CodeYoung7
总结归纳数据挖掘地理信息
文章出自:http://blog.csdn.net/shaoz/article/details/6847925张新长马林兵等,《地理信息系统数据库》[M],科学出版社,2005年2月第二章第二节空间数据空间数据挖掘是多学科和多种技术交叉综合的新领域,其挖掘方法以人工智能、专家系统、机器学习、数据库和统计等成熟技术为基础。下面介绍近年来出现的主要空间数据挖掘方法。1、空间分析方法利用GIS的各种空间
- 【数据挖掘】ARFF格式与数据收集
布鲁惠比寿
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【数据挖掘】ARFF格式与数据收集三级目录1.ARFF格式与数据收集2.稀疏数据3.属性类型4.缺失值与不正确的值5.了解数据6.知识表达7.聚类机器学习算法训练数据挖掘分析数据共享与交换三级目录1.ARFF格式与数据收集ARFF(Attribute-RelationFileFormat)是一种用于存储数据集的文本文件格式,常用于机器学习和数据挖掘领域。它可以表示结构化数据,包括属性定义、关系信息
- 国外7个最佳大语言模型 (LLM) API推荐
程序员后端
大型语言模型(LLM)API将彻底改变我们处理语言的方式。在深度学习和机器学习算法的支持下,LLMAPI提供了前所未有的自然语言理解能力。通过利用这些新的API,开发人员现在可以创建能够以前所未有的方式理解和响应书面文本的应用程序。下面,我们将比较从Bard到ChatGPT、PaLM等市场上顶级LLMAPI。我们还将探讨整合这些LLM的潜在用例,并考虑其对语言处理的影响。什么是大语言模型(LLM)
- Ubuntu22.4.03服务器版安装及搭建深度学习环境的问题总结
蜡笔小祎在线学习
问题集合深度学习人工智能
Ubuntu22.4.03服务器版安装流程整个流程已经有很多分享帖了,这里概述一下:下载iso制作启动U盘,按f2进入安装,选择语言,键盘布局english,ubuntuserver安装,DHCP自动配置网络(问题1),代理服务器我们没填,配置阿里云镜源http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/,磁盘分区(问题2),设置服务器密码,安装ssh远程工具,重启reboot。可参
- 第26篇:pFedLoRA: Model-Heterogeneous Personalized Federated Learning with LoRA使用lora微调的模型异构个性化联邦学习
还不秃顶的计科生
联邦学习深度学习人工智能开发语言
第一部分:解决的问题联邦学习(FederatedLearning,FL)是一种分布式机器学习方法,允许客户端在本地数据上训练模型,同时通过中心服务器共享学习成果。传统FL框架假设客户端使用相同的模型结构(模型同构),但在实际中可能面对:统计异质性:客户端的数据分布不均(non-IID)。资源异质性:客户端硬件资源有限。模型异质性:客户端可能拥有不同的模型结构。模型异构的个性化联邦学习(MHPFL)
- 零基础学会asp.net做AI大模型网站/小程序十六:专栏总结
借雨醉东风
asp.net小程序后端
本专栏以实战为主,轻理论。如果哪里有不太懂的,可关注博主后加个人微信(平台规定文章中不能贴联系方式,需先关注博主,再加微信),后续一起交流学习。-------------------------------------正文----------------------------------------目录本专栏总结后续方向项目简介项目结构使用方法项目地址关键特点LLaMA机器学习简介使用LLaMA
- Vision Transformer(ViT):用 Transformer 颠覆图像识别
金外飞176
论文精读transformer深度学习人工智能
VisionTransformer(ViT):用Transformer颠覆图像识别在计算机视觉领域,卷积神经网络(CNN)长期以来一直是图像识别任务的主流架构。然而,近年来,自然语言处理(NLP)领域中大放异彩的Transformer架构也开始在图像识别中崭露头角。今天,我们将深入探讨一种创新的架构——VisionTransformer(ViT),它将Transformer的强大能力直接应用于图像
- 【深度学习目标检测|YOLO算法5-1-1】YOLO家族进化史:从YOLOv1到YOLOv11的架构创新、性能优化与行业应用全解析...
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论文解读深度学习目标检测YOLO人工智能算法架构网络
【深度学习目标检测|YOLO算法5-1-1】YOLO家族进化史:从YOLOv1到YOLOv11的架构创新、性能优化与行业应用全解析…【深度学习目标检测|YOLO算法5-1-1】YOLO家族进化史:从YOLOv1到YOLOv11的架构创新、性能优化与行业应用全解析…文章目录【深度学习目标检测|YOLO算法5-1-1】YOLO家族进化史:从YOLOv1到YOLOv11的架构创新、性能优化与行业应用全解
- Python从0到100(三十九):数据提取之正则(文末免费送书)
是Dream呀
pythonmysql开发语言
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,成为学习学习和学业的先行者!欢迎大家订阅专栏:零基础学Python:Python从0到100最新
- 深度学习环境配置——Anaconda安装
tyyhmtyyhm
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目录Ⅰ.Windows系统安装Anaconda1.1下载安装Ⅱ.Linux系统安装Anaconda(适用于服务器安装)2.1下载2.2安装操作系统:windows11/ubuntu20/ubuntu18更新时间:20240221Ⅰ.Windows系统安装Anaconda1.1下载安装https://www.anaconda.com/download默认安装即可。Ⅱ.Linux系统安装Anacond
- 深度学习工厂的蓝图:拆解CUDA驱动、PyTorch与OpenCV的依赖关系
时光旅人01号
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想象一下,你正在建造一座深度学习工厂,这座工厂专门用于高效处理深度学习任务(如训练神经网络)和计算机视觉任务(如图像处理)。为了让工厂顺利运转,你需要搭建基础设施、安装设备、设置生产线,并配备控制台来管理整个生产过程。以下是这座工厂的详细构建过程:1.工厂的基础设施:Ubuntu比喻:Ubuntu是工厂所在的土地和建筑,提供了基础设施和运行环境。作用:提供操作系统环境,支持安装和运行各种工具和框架
- (九万字)面向2025年BOSS直聘人工智能算法工程师高频面试题解析
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面向2025年BOSS直聘人工智能算法工程师高频面试题解析1.机器学习(ML)理论解析机器学习是让计算机从数据中学习规律的一套方法论,包含监督学习、无监督学习和强化学习等范式。在监督学习中,给定带标签的数据,算法尝试学习从输入到输出的映射关系;无监督学习则在缺乏标签的情况下挖掘数据内在结构;强化学习则让智能体通过与环境交互、依据奖赏反馈来改进策略(Q-learning-Wikipedia)。机器学
- Centos7 搭建 Jupyter + Nginx 服务
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JupyterNotebook(此前被称为IPythonnotebook)是一个交互式笔记本,支持运行40多种编程语言。JupyterNotebook的本质是一个Web应用程序,便于创建和共享文学化程序文档,支持实时代码,数学方程,可视化和markdown。用途包括:数据清理和转换,数值模拟,统计建模,机器学习等等。本文讲述如何搭建Jupyter+Nginx服务,仅供学习与交流,请勿用于商业用途一
- 人工智能与机器学习入门:基尼系数(Gini Index)和基于熵(Entropy)
基尼系数基于熵机器学习入门
在决策树应用一文中,在构建决策分类树应用决策算法时,介绍了基尼系数(GiniIndex)和基于熵(Entropy)两种算法。本文通过实例来更加深入的介绍一下这两个算法。仍然以简单的数据为例:id喜欢颜色是否有喉结身高性别1绿否165女2蓝是170男3粉否172女4绿是175男基尼系数分别对喜欢颜色是否有喉结求基尼系数如下:喜欢的颜色id喜欢颜色性别1绿女2蓝男3粉女4绿男对于姓别女分类而言,数据如
- FakeApp 技术浅析(一)
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AIGC—深度伪造虚拟现实人工智能AIGC深度学习机器学习
FakeApp是一款早期的深度伪造(Deepfake)工具,最初于2018年发布,用于生成和编辑换脸视频。尽管FakeApp已经不再更新,但它在深度伪造技术的发展中起到了重要作用。1.技术背景与理论基础1.1生成对抗网络(GANs)生成对抗网络(GANs)是深度学习领域中的一种重要模型,由生成器(Generator)和判别器(Discriminator)组成。生成器负责生成逼真的数据(如图像、视频
- DeepSeek 赋能工业软件之全流程方案
爱吃青菜的大力水手
人工智能自动化持续部署语言模型开源
deepseek赋能工业软件之全流程方案之侧重半导体FABdeepseek在工业软件中的应用场景“deepseek”大模型在工业软件领域拥有广泛的应用场景,包括以下几个方面:智能调度:利用深度学习和优化算法,根据实时数据动态调整生产计划和资源分配。它可以综合考虑订单需求、设备状态和产能限制,智能生成最优的生产排程方案,减少等待时间和切换成本。例如在汽车制造工厂,deepseek可根据订单需求和设备
- 深度学习之目标检测的常用标注工具
铭瑾熙
人工智能机器学习深度学习深度学习目标检测目标跟踪
1LabelImgLabelImg是一款开源的图像标注工具,标签可用于分类和目标检测,它是用Python编写的,并使用Qt作为其图形界面,简单好用。注释以PASCALVOC格式保存为XML文件,这是ImageNet使用的格式。此外,它还支持COCO数据集格式。2labelmelabelme是一款开源的图像/视频标注工具,标签可用于目标检测、分割和分类。灵感是来自于MIT开源的一款标注工具Label
- 34、深度学习-自学之路-深入理解-NLP自然语言处理-RNN一个简单的程序,可以从程序中理解RNN的基本思想。
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深度学习-自学之路深度学习自然语言处理rnn
importsys,random,mathfromcollectionsimportCounterimportnumpyasnpf=open('tasks_1-20_v1/en/qa1_single-supporting-fact_train.txt','r')raw=f.readlines()f.close()tokens=list()forlineinraw[0:1000]:tokens.ap
- DeepSeek-R1 技术全景解析:从原理到实践的“炼金术配方” ——附多阶段训练流程图与核心误区澄清...
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- 【CUDA】Pytorch_Extensions
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【CUDA】Pytorch_Extensions为什么要开发CUDA扩展?当我们在PyTorch中实现自定义算子时,通常有两种选择:使用纯Python实现(简单但效率低)使用C++/CUDA扩展(高效但需要编译)对于计算密集型的操作(如神经网络中的自定义激活函数),使用CUDA扩展可以获得接近硬件极限的性能。本文将以实现一个多项式激活函数x²+x+1为例,展示完整的开发流程。完整CUDA扩展代码解
- Transformer 模型架构
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热门话题transformer深度学习人工智能
Transformer是一种模型架构(ModelArchitecture),而不是一个软件框架(Framework)。它的定位更接近于一种设计蓝图,类似于建筑中的结构设计方案。以下是详细解释:1.架构vs框架的区别概念定义示例模型架构定义神经网络的结构设计Transformer、CNN、RNN开发框架提供实现模型的工具和库PyTorch、TensorFlow2.Transformer作为架构的核心
- 利用Beautiful Soup和Pandas进行网页数据抓取与清洗处理实战
傻啦嘿哟
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目录一、准备工作二、抓取网页数据三、数据清洗四、数据处理五、保存数据六、完整代码示例七、总结在数据分析和机器学习的项目中,数据的获取、清洗和处理是非常关键的步骤。今天,我们将通过一个实战案例,演示如何利用Python中的BeautifulSoup库进行网页数据抓取,并使用Pandas库进行数据清洗和处理。这个案例不仅适合初学者,也能帮助有一定经验的朋友快速掌握这两个强大的工具。一、准备工作在开始之
- 鸢尾花分类项目 GUI
编织幻境的妖
分类数据挖掘人工智能
1.机器学习的定义机器学习是一门人工智能的分支,专注于开发算法和统计模型,使计算机能够在没有明确编程的情况下从数据中自动学习和改进。通过识别数据中的模式和规律,机器学习系统可以做出预测或决策。常见的应用包括图像识别、语音识别、推荐系统等。2.为什么使用鸢尾花数据集(Irisdataset)鸢尾花数据集是一个经典的多类分类问题数据集,由英国统计学家和遗传学家RonaldFisher在1936年引入。
- 《神经网络与深度学习》(邱锡鹏) 内容概要【不含数学推导】
code_stream
#机器学习神经网络
第1章绪论基本概念:介绍了人工智能的发展历程及不同阶段的特点,如符号主义、连接主义、行为主义等。还阐述了深度学习在人工智能领域的重要地位和发展现状,以及其在图像、语音、自然语言处理等多个领域的成功应用。术语解释人工智能:旨在让机器模拟人类智能的技术和科学。深度学习:一种基于对数据进行表征学习的方法,通过构建具有很多层的神经网络模型,自动从大量数据中学习复杂的模式和特征。第2章机器学习概述基本概念:
- BP 神经网络在考古数据分析中的应用
fanxbl957
人工智能理论与实践神经网络数据分析人工智能
BP神经网络在考古数据分析中的应用摘要:本文深入探讨了BP神经网络在考古数据分析领域的应用。首先阐述了考古数据分析的重要性以及传统分析方法的局限性。随后详细介绍了BP神经网络的结构、原理与训练算法。通过丰富的代码示例展示了如何运用BP神经网络进行考古文物的分类鉴定、年代预测以及遗址空间分布分析等任务,涵盖数据预处理、网络构建、模型训练与评估等关键环节。分析了该应用的优势与局限性,并对其在考古数据分
- 图像识别与应用
狂踹瘸子那条好脚
python
图像识别作为人工智能领域的重要分支,近年来取得了显著进展,其中卷积神经网络(CNN)功不可没。CNN凭借其强大的特征提取能力,在图像分类、目标检测、人脸识别等任务中表现出色,成为图像识别领域的核心技术。一、卷积神经网络:图像识别的利器CNN是一种专门处理网格状数据的深度学习模型,其结构设计灵感来源于生物视觉系统。与全连接神经网络不同,CNN通过卷积层、池化层等结构,能够有效提取图像的局部特征,并逐
- 大模型如何改变教育?典型应用场景的探究与展望!
AGI大模型学习
大模型应用人工智能AI产品经理llama大模型AI大模型教程
目前,大模型在教育领域的应用主要体现在个性化学习助手、智能问答系统、内容生成与创作辅助、智能写作评估、跨语言学习支持、数学解题辅助等几个方面。大模型技术在教育领域凭借卓越的数据处理能力和深度学习技术,极大推动了教育质量的提升与教育公平的实现。分级分类的教育数据助力大模型发展在构建与优化大模型的过程中,教育数据能够帮助我们更精准地理解教育现象,更有质量地辅助教学。教育数据涵盖广泛,包括但不限于学生的
- Python中的 redis keyspace 通知_python 操作redis psubscribe(‘__keyspace@0__ ‘)
2301_82243733
程序员python学习面试
最后Python崛起并且风靡,因为优点多、应用领域广、被大牛们认可。学习Python门槛很低,但它的晋级路线很多,通过它你能进入机器学习、数据挖掘、大数据,CS等更加高级的领域。Python可以做网络应用,可以做科学计算,数据分析,可以做网络爬虫,可以做机器学习、自然语言处理、可以写游戏、可以做桌面应用…Python可以做的很多,你需要学好基础,再选择明确的方向。这里给大家分享一份全套的Pytho
- DeepSeek原理介绍以及对网络安全行业的影响
AI拉呱
Deepseek人工智能
大家好,我是AI拉呱,一个专注于人工智领域与网络安全方面的博主,现任资深算法研究员一职,兼职硕士研究生导师;热爱机器学习和深度学习算法应用,深耕大语言模型微调、量化、私域部署。曾获多次获得AI竞赛大奖,拥有多项发明专利和学术论文。对于AI算法有自己独特见解和经验。曾辅导十几位非计算机学生转行到算法岗位就业。关注评审分享一起学习更多知识。1.DeepSeek公司介绍1.1DeepSeek是什么:wh
- js动画html标签(持续更新中)
843977358
htmljs动画mediaopacity
1.jQuery 效果 - animate() 方法 改变 "div" 元素的高度: $(".btn1").click(function(){ $("#box").animate({height:"300px
- springMVC学习笔记
caoyong
springMVC
1、搭建开发环境
a>、添加jar文件,在ioc所需jar包的基础上添加spring-web.jar,spring-webmvc.jar
b>、在web.xml中配置前端控制器
<servlet>
&nbs
- POI中设置Excel单元格格式
107x
poistyle列宽合并单元格自动换行
引用:http://apps.hi.baidu.com/share/detail/17249059
POI中可能会用到一些需要设置EXCEL单元格格式的操作小结:
先获取工作薄对象:
HSSFWorkbook wb = new HSSFWorkbook();
HSSFSheet sheet = wb.createSheet();
HSSFCellStyle setBorder = wb.
- jquery 获取A href 触发js方法的this参数 无效的情况
一炮送你回车库
jquery
html如下:
<td class=\"bord-r-n bord-l-n c-333\">
<a class=\"table-icon edit\" onclick=\"editTrValues(this);\">修改</a>
</td>"
j
- md5
3213213333332132
MD5
import java.security.MessageDigest;
import java.security.NoSuchAlgorithmException;
public class MDFive {
public static void main(String[] args) {
String md5Str = "cq
- 完全卸载干净Oracle11g
sophia天雪
orale数据库卸载干净清理注册表
完全卸载干净Oracle11g
A、存在OUI卸载工具的情况下:
第一步:停用所有Oracle相关的已启动的服务;
第二步:找到OUI卸载工具:在“开始”菜单中找到“oracle_OraDb11g_home”文件夹中
&
- apache 的access.log 日志文件太大如何解决
darkranger
apache
CustomLog logs/access.log common 此写法导致日志数据一致自增变大。
直接注释上面的语法
#CustomLog logs/access.log common
增加:
CustomLog "|bin/rotatelogs.exe -l logs/access-%Y-%m-d.log 
- Hadoop单机模式环境搭建关键步骤
aijuans
分布式
Hadoop环境需要sshd服务一直开启,故,在服务器上需要按照ssh服务,以Ubuntu Linux为例,按照ssh服务如下:
sudo apt-get install ssh
sudo apt-get install rsync
编辑HADOOP_HOME/conf/hadoop-env.sh文件,将JAVA_HOME设置为Java
- PL/SQL DEVELOPER 使用的一些技巧
atongyeye
javasql
1 记住密码
这是个有争议的功能,因为记住密码会给带来数据安全的问题。 但假如是开发用的库,密码甚至可以和用户名相同,每次输入密码实在没什么意义,可以考虑让PLSQL Developer记住密码。 位置:Tools菜单--Preferences--Oracle--Logon HIstory--Store with password
2 特殊Copy
在SQL Window
- PHP:在对象上动态添加一个新的方法
bardo
方法动态添加闭包
有关在一个对象上动态添加方法,如果你来自Ruby语言或您熟悉这门语言,你已经知道它是什么...... Ruby提供给你一种方式来获得一个instancied对象,并给这个对象添加一个额外的方法。
好!不说Ruby了,让我们来谈谈PHP
PHP未提供一个“标准的方式”做这样的事情,这也是没有核心的一部分...
但无论如何,它并没有说我们不能做这样
- ThreadLocal与线程安全
bijian1013
javajava多线程threadLocal
首先来看一下线程安全问题产生的两个前提条件:
1.数据共享,多个线程访问同样的数据。
2.共享数据是可变的,多个线程对访问的共享数据作出了修改。
实例:
定义一个共享数据:
public static int a = 0;
- Tomcat 架包冲突解决
征客丶
tomcatWeb
环境:
Tomcat 7.0.6
win7 x64
错误表象:【我的冲突的架包是:catalina.jar 与 tomcat-catalina-7.0.61.jar 冲突,不知道其他架包冲突时是不是也报这个错误】
严重: End event threw exception
java.lang.NoSuchMethodException: org.apache.catalina.dep
- 【Scala三】分析Spark源代码总结的Scala语法一
bit1129
scala
Scala语法 1. classOf运算符
Scala中的classOf[T]是一个class对象,等价于Java的T.class,比如classOf[TextInputFormat]等价于TextInputFormat.class
2. 方法默认值
defaultMinPartitions就是一个默认值,类似C++的方法默认值
- java 线程池管理机制
BlueSkator
java线程池管理机制
编辑
Add
Tools
jdk线程池
一、引言
第一:降低资源消耗。通过重复利用已创建的线程降低线程创建和销毁造成的消耗。第二:提高响应速度。当任务到达时,任务可以不需要等到线程创建就能立即执行。第三:提高线程的可管理性。线程是稀缺资源,如果无限制的创建,不仅会消耗系统资源,还会降低系统的稳定性,使用线程池可以进行统一的分配,调优和监控。
- 关于hql中使用本地sql函数的问题(问-答)
BreakingBad
HQL存储函数
转自于:http://www.iteye.com/problems/23775
问:
我在开发过程中,使用hql进行查询(mysql5)使用到了mysql自带的函数find_in_set()这个函数作为匹配字符串的来讲效率非常好,但是我直接把它写在hql语句里面(from ForumMemberInfo fm,ForumArea fa where find_in_set(fm.userId,f
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-迭代器模式-Iterator
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/
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
/**
* Iterator模式提供一种方法顺序访问一个聚合对象中各个元素,而又不暴露该对象内部表示
*
* 个人觉得,为了不暴露该
- 常用SQL
chenjunt3
oraclesqlC++cC#
--NC建库
CREATE TABLESPACE NNC_DATA01 DATAFILE 'E:\oracle\product\10.2.0\oradata\orcl\nnc_data01.dbf' SIZE 500M AUTOEXTEND ON NEXT 50M EXTENT MANAGEMENT LOCAL UNIFORM SIZE 256K ;
CREATE TABLESPA
- 数学是科学技术的语言
comsci
工作活动领域模型
从小学到大学都在学习数学,从小学开始了解数字的概念和背诵九九表到大学学习复变函数和离散数学,看起来好像掌握了这些数学知识,但是在工作中却很少真正用到这些知识,为什么?
最近在研究一种开源软件-CARROT2的源代码的时候,又一次感觉到数学在计算机技术中的不可动摇的基础作用,CARROT2是一种用于自动语言分类(聚类)的工具性软件,用JAVA语言编写,它
- Linux系统手动安装rzsz 软件包
daizj
linuxszrz
1、下载软件 rzsz-3.34.tar.gz。登录linux,用命令
wget http://freeware.sgi.com/source/rzsz/rzsz-3.48.tar.gz下载。
2、解压 tar zxvf rzsz-3.34.tar.gz
3、安装 cd rzsz-3.34 ; make posix 。注意:这个软件安装与常规的GNU软件不
- 读源码之:ArrayBlockingQueue
dieslrae
java
ArrayBlockingQueue是concurrent包提供的一个线程安全的队列,由一个数组来保存队列元素.通过
takeIndex和
putIndex来分别记录出队列和入队列的下标,以保证在出队列时
不进行元素移动.
//在出队列或者入队列的时候对takeIndex或者putIndex进行累加,如果已经到了数组末尾就又从0开始,保证数
- C语言学习九枚举的定义和应用
dcj3sjt126com
c
枚举的定义
# include <stdio.h>
enum WeekDay
{
MonDay, TuesDay, WednesDay, ThursDay, FriDay, SaturDay, SunDay
};
int main(void)
{
//int day; //day定义成int类型不合适
enum WeekDay day = Wedne
- Vagrant 三种网络配置详解
dcj3sjt126com
vagrant
Forwarded port
Private network
Public network
Vagrant 中一共有三种网络配置,下面我们将会详解三种网络配置各自优缺点。
端口映射(Forwarded port),顾名思义是指把宿主计算机的端口映射到虚拟机的某一个端口上,访问宿主计算机端口时,请求实际是被转发到虚拟机上指定端口的。Vagrantfile中设定语法为:
c
- 16.性能优化-完结
frank1234
性能优化
性能调优是一个宏大的工程,需要从宏观架构(比如拆分,冗余,读写分离,集群,缓存等), 软件设计(比如多线程并行化,选择合适的数据结构), 数据库设计层面(合理的表设计,汇总表,索引,分区,拆分,冗余等) 以及微观(软件的配置,SQL语句的编写,操作系统配置等)根据软件的应用场景做综合的考虑和权衡,并经验实际测试验证才能达到最优。
性能水很深, 笔者经验尚浅 ,赶脚也就了解了点皮毛而已,我觉得
- Word Search
hcx2013
search
Given a 2D board and a word, find if the word exists in the grid.
The word can be constructed from letters of sequentially adjacent cell, where "adjacent" cells are those horizontally or ve
- Spring4新特性——Web开发的增强
jinnianshilongnian
springspring mvcspring4
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- CentOS安装配置tengine并设置开机启动
liuxingguome
centos
yum install gcc-c++
yum install pcre pcre-devel
yum install zlib zlib-devel
yum install openssl openssl-devel
Ubuntu上可以这样安装
sudo aptitude install libdmalloc-dev libcurl4-opens
- 第14章 工具函数(上)
onestopweb
函数
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- Xelsius 2008 and SAP BW at a glance
blueoxygen
BOXelsius
Xelsius提供了丰富多样的数据连接方式,其中为SAP BW专属提供的是BICS。那么Xelsius的各种连接的优缺点比较以及Xelsius是如何直接连接到BEx Query的呢? 以下Wiki文章应该提供了全面的概览。
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- oracle表空间相关
tongsh6
oracle
在oracle数据库中,一个用户对应一个表空间,当表空间不足时,可以采用增加表空间的数据文件容量,也可以增加数据文件,方法有如下几种:
1.给表空间增加数据文件
ALTER TABLESPACE "表空间的名字" ADD DATAFILE
'表空间的数据文件路径' SIZE 50M;
&nb
- .Net framework4.0安装失败
yangjuanjava
.netwindows
上午的.net framework 4.0,各种失败,查了好多答案,各种不靠谱,最后终于找到答案了
和Windows Update有关系,给目录名重命名一下再次安装,即安装成功了!
下载地址:http://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?id=17113
方法:
1.运行cmd,输入net stop WuAuServ
2.点击开