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大模型老炮
学习人工智能大模型学习AI大模型大模型微调大模型教程
一、初聊大模型1、什么是大模型?大模型,通常指的是在人工智能领域中的大型预训练模型。你可以把它们想象成非常聪明的大脑,这些大脑通过阅读大量的文本、图片、声音等信息,学习到了世界的知识。这些大脑(模型)非常大,有的甚至有几千亿个参数,这些参数就像是大脑中的神经元,它们通过复杂的计算来理解和生成语言、图片等。举个例子,你可能听说过GPT-3,它就是一个非常著名的大模型。GPT-3可以通过理解你提出的问
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企鹅侠客
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这里还得说一下,调换一个排列中任意两个不同的数,该排列的逆序数奇偶会改变题目:思路:这道题的数据给的很大,如果我们用树状数组维护前缀和都没用,但是我们观察到英文字符只有26个,那我们可以开一个二维数组g[i][j]表示ij字符对有多少个如何维护这个数组呢,其实也很简单,遍历s每个字符c,同时开一个数组储存26个字符对于字符c,先遍历26个字符y,将g[y][c]加上y的个数,结束后再将c的数量加一
- 16、JavaEE核心技术-EL与 JSTL
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EL与JSTL实践一.EL(ExpressionLanguage)EL(表达式语言)是JSP2.0中引入的一种简单的脚本语言,用于在JSP页面中简化数据的访问和显示。它通过一种类似于JavaScript的语法,允许开发者在JSP页面中直接访问JavaBean的属性、集合、甚至是Java类的静态字段和方法。1、EL的基本语法EL表达式的语法格式为${},例如:${requestScope.userN
- OTSU算法(大津算法)
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Otsu算法(大津算法)是一种经典的图像二值化方法,其核心是通过最大化类间方差自动确定全局阈值。以下是其具体工作原理和步骤:1.基本思想假设图像由前景(目标)和背景两部分组成,且两者的灰度分布存在明显差异(直方图呈现双峰)。Otsu算法通过寻找一个阈值,使得前景与背景之间的类间方差最大,从而将图像分割为二值图。2.数学推导(1)计算灰度直方图统计图像中每个灰度值的像素个数,得到直方图h[i](i为
- OnionArch:构建高效.NET Core应用的洋葱架构模板
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OnionArch:构建高效.NETCore应用的洋葱架构模板项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/on/OnionArch项目介绍OnionArch是一个基于.NETCore的演示应用程序,采用了经典的洋葱架构(OnionArchitecture)。洋葱架构是一种分层架构模式,通过将核心业务逻辑与外部依赖(如数据库、UI等)分离,使得应用程序更加模块化、可维护和
- 国产 DeepSeek V3 被秒成“前浪“?谷歌开放最强 Gemini 2.0 全家桶:速度快60倍,上下文还长16倍!
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谷歌向所有人发布了Gemini2.0——迄今为止谷歌“功能最强大”的人工智能模型套件。1谷歌Gemini2.0向所有人开放去年12月,谷歌发布Gemini2.0Flash的实验版本,正式开启了代理型AI的新时代。Gemini2.0Flash是谷歌为开发者群体打造的高效主力模型,具有低延迟、高性能等优势。今年早些时候,谷歌在GoogleAIStudio中更新了2.0FlashThinkingExpe
- 嵌入式面试真题——上半部与下半部
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软中断运行在中断上下文,它是静态分配的,内核编译时就已经确定,不能动态注册或删除。这限制了它们的灵活性,但提高了性能。软中断可以在多个CPU上并行运行,包括同一种类型的软中断,所以需要处理好同步问题,比如使用自旋锁。不过,软中断的代码必须是可以重入的,这增加了实现的复杂性。常见的应用例子是网络和块设备的数据处理。Tasklet也是在中断上下文中运行,它是在软中断的基础上构建的。比如,tasklet
- IDEA下载依赖慢
最懒的菜鸟
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因为是境外所以慢,像kafka依赖这些等半天有时还出错,怎么决绝呢?切换阿里云镜像源即可首先找到settings.xml文件,位置一般在于C:\Users\你的用户名\.m2\settings.xmalimavenaliyunmavenhttps://maven.aliyun.com/repository/publiccentral找不到settings.xml文件打开idea,到项目中pom.x
- 【PyTorch】PyTorch 中改变张量形状的几种方法
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PyTorch中改变张量形状的几种方法在深度学习领域,PyTorch是一个广泛使用的框架,它提供了丰富的API来处理张量(tensor)。在模型开发过程中,我们经常需要改变张量的形状以满足特定的需求。本文将介绍在PyTorch中改变张量形状的几种方法,并给出推荐的使用场景。比如:我们想合并一个张量的最后两个维度。一、方法1.使用reshape方法reshape方法可以改变张量的形状而不改变其数据。
- K8s 集群监控:从指标采集到可视化展示的完整方案
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目录一、引言二、指标采集(一)K8s内置指标(二)Prometheus指标采集三、数据存储(一)Prometheus本地存储(二)远程存储四、可视化展示(一)Grafana基础(二)K8s相关仪表盘模板五、总结一、引言Kubernetes(K8s)集群环境复杂且动态变化,应用程序的运行状况、资源的使用情况时刻都在改变。为了保障K8s集群高效、稳定地运行,及时发现潜在问题并做出响应,一套完善的监控体
- Git的详细使用方法
QMT量化交易
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Git是一个分布式版本控制系统,用于跟踪和管理代码的变更。以下是Git的详细使用方法:1.安装GitWindows:从Git官网下载安装包。Linux(Ubuntu/Debian)sudoaptinstallgitmacOS:使用Homebrew。brewinstallgit验证安装git--version2.配置用户信息首次使用首次使用时,Git前需配置全局用户名和邮箱:gitconfig--g
- ArkTs进阶
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字符串加号两边只要有字符串,就是拼接的作用。模版字符串(`xxx`)主要用于拼接多个变量的字符串拼接letname:string='Tom'console.log(`姓名:${name}`)类型转换1.字符串转数字Number():字符串直接转数字,转换失败返回NaN(字符串中包含非数字)(常用)parseInt():去掉小数部分转数字(取整),转换失败返回NaNparseFloat():保留小数
- CESM1.2.1移植使用说明
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文章目录概述环境配置cesm1_2_1配置部分环境软件压缩包改变CLM陆面模式结果文件的输出变量、特征值及频率小结概述记录用户如何在Linux系统上移植CESM1.2.1模型,并且使用CLM4.5模式创建并单点模拟算例I_2000_CLM45。环境配置1.更新系统软件源2.更新系统安装软件安装git、make、python等。3.安装MPI(openmpi4.1.5)//下载并解压进入文件夹wge
- PyTorch 中的维度操作详解
萝卜小白
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在PyTorch中,维度(dimension)是描述张量形状的一种方式。维度操作是PyTorch中非常重要的功能,常用于调整张量的形状以适配各种计算需求。以下是常见的维度操作及其示例。1.维度的概念回顾一个二维张量(矩阵)的形状是(行数,列数)。一个三维张量的形状是(深度,行数,列数)。维度的索引从0开始,最外层是axis=0,向内依次递增。2.维度的操作(1)求和(Sum)sum(dim)的作用
- 图像拼接-UDIS详细推导和精读Unsupervised Deep Image Stitching: ReconstructingStitched Features to Images
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无监督粗对齐1.基于消融的策略主要是为了找到重叠区,去除无效区2.拼接域的TransformerLayer无监督图像重建1.低分辨率变形单应性变换仅能表示同一深度的空间变换,在实际的图像拼接任务中,由于输入图像的多样性和复杂性,经过第一阶段的粗对齐后,图像往往无法完全对齐。为了让网络能够感知到这些错位区域,特别是在高分辨率和大视差的情况下,设计了低分辨率变形分支,先在低分辨率下对图像进行处理和学习
- Linux下共享内存 和 命名管道 的使用
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文章目录Linux共享内存:完整代码展示与剖析共享内存:原理、接口与应用实践引言一、共享内存核心原理⚙️1.1共享内存的特点1.2生命周期管理⏳二、关键系统接口解析2.1生成唯一标识Key2.2创建/获取共享内存️2.3内存挂接与去关联2.4控制操作完整代码展示1.公用头文件`common.hpp`2.客户端代码`client.cc`3.服务端代码`server.cc`编译与运行编译命令运行步骤▶
- torch.logical_and()方法
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torch.logical_and()计算给定输入张量的元素逻辑AND。零被视为False,非零被视为True官方文档说明:https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.logical_and.html#torch.logical_andtorch.logical_and(input,other,*,out=None)→返回张量input(张量)–
- 解决Windows平台下 Visual Studio 中文显示乱码问题
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目录常用编码格式介绍中文乱码的原因中文乱码的解决方式下载VisualStudio的扩展插件验证是否乱码问题是否解决常用编码格式介绍我们一般常用的就以下几种编码格式:GBK,UTF-8以及Unicode等。GBK:是一种汉字编码规范,它扩展了GB2312编码标准,增加了更多的汉字和符号。GBK详解UTF-8:是针对Unicode的一种可变长度字符编码。它可以用来表示Unicode标准中的任何字符,而
- QT基础 QPropertyAnimation简单学习
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目录1.简单介绍2.使用步骤3.部分代码示例4.多项说明5.信号反馈6.自定义属性1.定义自定义属性2.使用QPropertyAnimation动画化自定义属性3.连接信号和槽4.注意事项7.更多高级示例1.简单介绍QPropertyAnimation是Qt中的一个类,用于实现属性动画效果。它通过改变对象的属性值来创建动画效果,可以实现平移、旋转、缩放等动画效果。QPropertyAnimatio
- C++基础 调用堆异常
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目录跨平台(C++23环境下)windows下可以极大地帮助解决在开发人员系统上无法重现的客户问题,并且调用了一个通用函数,您不知道它的调用者,因为它们很多。必须为客户提供一个可执行文件和一个使用该可执行文件构建的pdb,才能获得正确的调用堆栈。pdb文件包含调试符号。您不能提供稍后从同一代码构建的pdb。当我们构建可执行文件时,每个函数都有一个地址偏移量。pdb基于这些偏移量。再次生成二进制文件
- vs2019 Qt C++中调用python代码
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目录1.添加依赖库,.lib,include2.修改python.h文件3.环境搭建好了下面是测试代码部分4.如果按照面上走可能会出现的问题:5.Qt+vs+python6.说一下这里调py的主要步骤借鉴几位大佬(吐槽一下各种坑啊)混合编程之——C++调用python2.7&python3.5-CSDN博客c++调用python(复杂版)_c++调用python复杂库-CSDN博客环境配置:1.添
- python 基于混合式推荐算法的学术论文投稿系统
mosquito_lover1
python知识图谱
基于混合式推荐算法的学术论文投稿系统是一个结合多种推荐技术(如基于内容的推荐、协同过滤、知识图谱等)来为研究者推荐合适期刊或会议投稿的系统。以下是实现该系统的关键步骤和Python代码示例。系统设计思路1.数据收集与预处理:-收集论文数据(标题、摘要、关键词、作者信息等)。-收集期刊/会议数据(领域、主题、影响因子、投稿要求等)。-对文本数据进行预处理(分词、去停用词、向量化等)。2.推荐算法设计
- 探究Visual Studio中的乱码问题
L-Super
杂记visualstudioide
关于乱码,没遇到皆大欢喜,遇到了头痛不已。在VisualStudio中程序遇到乱码,需要明确三个概念,那么问题就好解决了。三个字符集概念源码字符集MSVC中/source-charset即源代码文本文件的字符集,NodePad++、记事本、VSCode这样类似的文本编辑器,可以打开源文件看一下你的字符集(文件编码)。源代码文本文件是以二进制的形式存在硬盘里的,无论中文英文都一样,当你输入一个汉字后
- 门控循环单元(GRU)
six.学长
机器学习深度学习gru深度学习人工智能
门控循环单元(GRU)门控循环单元(GatedRecurrentUnit,GRU)是长短期记忆(LSTM)的简化版本。GRU通过减少门控机制的数量,提高了计算效率,同时在很多任务上性能与LSTM相近。GRU由两个主要的门组成:重置门和更新门。这些门帮助GRU决定如何在每个时间步更新和传递信息。GRU结构GRU的结构相比LSTM更简单,没有独立的记忆细胞状态。它通过两个门(重置门和更新门)来控制信息
- 探索Hyperlane:用Rust打造轻量级、高性能的Web后端框架
LTPP
rust前端开发语言后端服务器算法
引言在Web开发的世界里,性能和效率是每个开发者追求的终极目标。如果你正在寻找一个兼具速度、安全性和开发便捷性的后端框架,那么基于Rust语言开发的Hyperlane绝对值得你的关注!Hyperlane是一个轻量级、高性能的HTTP服务器框架,专为现代Web服务设计,旨在让开发者以最小的代价构建出强大的网络应用。本文将带你深入了解Hyperlane的独特魅力,并通过实用示例和推广内容激发你立即尝试
- Manus开源平替-开源通用智能体
galileo2016
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原文链接:https://i68.ltd/notes/posts/250306-opensource-agi-agent/OWL-比Manus还强的全能开源AgentOWL:OptimizedWorkforceLearningforGeneralMulti-AgentAssistanceinReal-WorldTaskAutomation,现实世界中执行自动化任务的通用多代理辅助优化学习框架项目仓
- llm数据存储基础设施
galileo2016
人工智能
链接:https://i68.ltd/notes/posts/20250310-llm-db/infinity专为LLM应用程序构建的AI原生数据库,可提供对密集向量、稀疏向量、张量(多向量)和全文的快速混合搜索项目仓库:https://github.com/infiniflow/infinity关键特性令人难以置信的快在百万级矢量数据集上实现0.1毫秒查询延迟和15K+QPS在33M文档的全文搜
- [Pytorch] Error:module ‘torch‘ has no attribute ‘logical_and‘
江南蜡笔小新
杂记pytorch深度学习神经网络
最近学习的模型用到了这个逻辑与的操作,Pytorch1.3.x报错。查阅官方文档,只有logical_not和logical_xor的实现。但在1.9的文档中有logical_and遂查阅相关更新,得知logical_and在1.5之后的新功能,pytorch更新到>=1.5即可解决问题。1.3.1搜索结果1.5.1搜索结果
- CSS中粘性定位
~废弃回忆 �༄
HTMLcss前端htmlCSS中粘性定位
1.如何设置为粘性定位?给元素设置posttion:sticky即可实现粘性定位.可以使用left,right,top,bottom四个属性调整位置,不过最常用的是top值.2.粘性定位的参考点在哪里?离他最近的一个拥有"滚动机制"的祖先元素,即便这个祖先不是最近的真实可滚动祖先.3.粘性定位元素的特点?不会脱离文档流,它是一种专门用于窗口滚动时的新的定位方式.最常用的值是top值;粘性定位和浮动
- 辗转相处求最大公约数
沐刃青蛟
C++漏洞
无言面对”江东父老“了,接触编程一年了,今天发现还不会辗转相除法求最大公约数。惭愧惭愧!
为此,总结一下以方便日后忘了好查找。
1.输入要比较的两个数a,b
忽略:2.比较大小(因为后面要的是大的数对小的数做%操作)
3.辗转相除(用循环不停的取余,如a%b,直至b=0)
4.最后的a为两数的最大公约数
&
- F5负载均衡会话保持技术及原理技术白皮书
bijian1013
F5负载均衡
一.什么是会话保持? 在大多数电子商务的应用系统或者需要进行用户身份认证的在线系统中,一个客户与服务器经常经过好几次的交互过程才能完成一笔交易或者是一个请求的完成。由于这几次交互过程是密切相关的,服务器在进行这些交互过程的某一个交互步骤时,往往需要了解上一次交互过程的处理结果,或者上几步的交互过程结果,服务器进行下
- Object.equals方法:重载还是覆盖
Cwind
javagenericsoverrideoverload
本文译自StackOverflow上对此问题的讨论。
原问题链接
在阅读Joshua Bloch的《Effective Java(第二版)》第8条“覆盖equals时请遵守通用约定”时对如下论述有疑问:
“不要将equals声明中的Object对象替换为其他的类型。程序员编写出下面这样的equals方法并不鲜见,这会使程序员花上数个小时都搞不清它为什么不能正常工作:”
pu
- 初始线程
15700786134
暑假学习的第一课是讲线程,任务是是界面上的一条线运动起来。
既然是在界面上,那必定得先有一个界面,所以第一步就是,自己的类继承JAVA中的JFrame,在新建的类中写一个界面,代码如下:
public class ShapeFr
- Linux的tcpdump
被触发
tcpdump
用简单的话来定义tcpdump,就是:dump the traffic on a network,根据使用者的定义对网络上的数据包进行截获的包分析工具。 tcpdump可以将网络中传送的数据包的“头”完全截获下来提供分析。它支 持针对网络层、协议、主机、网络或端口的过滤,并提供and、or、not等逻辑语句来帮助你去掉无用的信息。
实用命令实例
默认启动
tcpdump
普通情况下,直
- 安卓程序listview优化后还是卡顿
肆无忌惮_
ListView
最近用eclipse开发一个安卓app,listview使用baseadapter,里面有一个ImageView和两个TextView。使用了Holder内部类进行优化了还是很卡顿。后来发现是图片资源的问题。把一张分辨率高的图片放在了drawable-mdpi文件夹下,当我在每个item中显示,他都要进行缩放,导致很卡顿。解决办法是把这个高分辨率图片放到drawable-xxhdpi下。
&nb
- 扩展easyUI tab控件,添加加载遮罩效果
知了ing
jquery
(function () {
$.extend($.fn.tabs.methods, {
//显示遮罩
loading: function (jq, msg) {
return jq.each(function () {
var panel = $(this).tabs(&
- gradle上传jar到nexus
矮蛋蛋
gradle
原文地址:
https://docs.gradle.org/current/userguide/maven_plugin.html
configurations {
deployerJars
}
dependencies {
deployerJars "org.apache.maven.wagon
- 千万条数据外网导入数据库的解决方案。
alleni123
sqlmysql
从某网上爬了数千万的数据,存在文本中。
然后要导入mysql数据库。
悲剧的是数据库和我存数据的服务器不在一个内网里面。。
ping了一下, 19ms的延迟。
于是下面的代码是没用的。
ps = con.prepareStatement(sql);
ps.setString(1, info.getYear())............;
ps.exec
- JAVA IO InputStreamReader和OutputStreamReader
百合不是茶
JAVA.io操作 字符流
这是第三篇关于java.io的文章了,从开始对io的不了解-->熟悉--->模糊,是这几天来对文件操作中最大的感受,本来自己认为的熟悉了的,刚刚在回想起前面学的好像又不是很清晰了,模糊对我现在或许是最好的鼓励 我会更加的去学 加油!:
JAVA的API提供了另外一种数据保存途径,使用字符流来保存的,字符流只能保存字符形式的流
字节流和字符的难点:a,怎么将读到的数据
- MO、MT解读
bijian1013
GSM
MO= Mobile originate,上行,即用户上发给SP的信息。MT= Mobile Terminate,下行,即SP端下发给用户的信息;
上行:mo提交短信到短信中心下行:mt短信中心向特定的用户转发短信,你的短信是这样的,你所提交的短信,投递的地址是短信中心。短信中心收到你的短信后,存储转发,转发的时候就会根据你填写的接收方号码寻找路由,下发。在彩信领域是一样的道理。下行业务:由SP
- 五个JavaScript基础问题
bijian1013
JavaScriptcallapplythisHoisting
下面是五个关于前端相关的基础问题,但却很能体现JavaScript的基本功底。
问题1:Scope作用范围
考虑下面的代码:
(function() {
var a = b = 5;
})();
console.log(b);
什么会被打印在控制台上?
回答:
上面的代码会打印 5。
&nbs
- 【Thrift二】Thrift Hello World
bit1129
Hello world
本篇,不考虑细节问题和为什么,先照葫芦画瓢写一个Thrift版本的Hello World,了解Thrift RPC服务开发的基本流程
1. 在Intellij中创建一个Maven模块,加入对Thrift的依赖,同时还要加上slf4j依赖,如果不加slf4j依赖,在后面启动Thrift Server时会报错
<dependency>
- 【Avro一】Avro入门
bit1129
入门
本文的目的主要是总结下基于Avro Schema代码生成,然后进行序列化和反序列化开发的基本流程。需要指出的是,Avro并不要求一定得根据Schema文件生成代码,这对于动态类型语言很有用。
1. 添加Maven依赖
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<proj
- 安装nginx+ngx_lua支持WAF防护功能
ronin47
需要的软件:LuaJIT-2.0.0.tar.gz nginx-1.4.4.tar.gz &nb
- java-5.查找最小的K个元素-使用最大堆
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class MinKElement {
/**
* 5.最小的K个元素
* I would like to use MaxHeap.
* using QuickSort is also OK
*/
public static void
- TCP的TIME-WAIT
bylijinnan
socket
原文连接:
http://vincent.bernat.im/en/blog/2014-tcp-time-wait-state-linux.html
以下为对原文的阅读笔记
说明:
主动关闭的一方称为local end,被动关闭的一方称为remote end
本地IP、本地端口、远端IP、远端端口这一“四元组”称为quadruplet,也称为socket
1、TIME_WA
- jquery ajax 序列化表单
coder_xpf
Jquery ajax 序列化
checkbox 如果不设定值,默认选中值为on;设定值之后,选中则为设定的值
<input type="checkbox" name="favor" id="favor" checked="checked"/>
$("#favor&quo
- Apache集群乱码和最高并发控制
cuisuqiang
apachetomcat并发集群乱码
都知道如果使用Http访问,那么在Connector中增加URIEncoding即可,其实使用AJP时也一样,增加useBodyEncodingForURI和URIEncoding即可。
最大连接数也是一样的,增加maxThreads属性即可,如下,配置如下:
<Connector maxThreads="300" port="8019" prot
- websocket
dalan_123
websocket
一、低延迟的客户端-服务器 和 服务器-客户端的连接
很多时候所谓的http的请求、响应的模式,都是客户端加载一个网页,直到用户在进行下一次点击的时候,什么都不会发生。并且所有的http的通信都是客户端控制的,这时候就需要用户的互动或定期轮训的,以便从服务器端加载新的数据。
通常采用的技术比如推送和comet(使用http长连接、无需安装浏览器安装插件的两种方式:基于ajax的长
- 菜鸟分析网络执法官
dcj3sjt126com
网络
最近在论坛上看到很多贴子在讨论网络执法官的问题。菜鸟我正好知道这回事情.人道"人之患好为人师" 手里忍不住,就写点东西吧. 我也很忙.又没有MM,又没有MONEY....晕倒有点跑题.
OK,闲话少说,切如正题. 要了解网络执法官的原理. 就要先了解局域网的通信的原理.
前面我们看到了.在以太网上传输的都是具有以太网头的数据包. 
- Android相对布局属性全集
dcj3sjt126com
android
RelativeLayout布局android:layout_marginTop="25dip" //顶部距离android:gravity="left" //空间布局位置android:layout_marginLeft="15dip //距离左边距
// 相对于给定ID控件android:layout_above 将该控件的底部置于给定ID的
- Tomcat内存设置详解
eksliang
jvmtomcattomcat内存设置
Java内存溢出详解
一、常见的Java内存溢出有以下三种:
1. java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space ----JVM Heap(堆)溢出JVM在启动的时候会自动设置JVM Heap的值,其初始空间(即-Xms)是物理内存的1/64,最大空间(-Xmx)不可超过物理内存。
可以利用JVM提
- Java6 JVM参数选项
greatwqs
javaHotSpotjvmjvm参数JVM Options
Java 6 JVM参数选项大全(中文版)
作者:Ken Wu
Email:
[email protected]
转载本文档请注明原文链接 http://kenwublog.com/docs/java6-jvm-options-chinese-edition.htm!
本文是基于最新的SUN官方文档Java SE 6 Hotspot VM Opt
- weblogic创建JMC
i5land
weblogicjms
进入 weblogic控制太
1.创建持久化存储
--Services--Persistant Stores--new--Create FileStores--name随便起--target默认--Directory写入在本机建立的文件夹的路径--ok
2.创建JMS服务器
--Services--Messaging--JMS Servers--new--name随便起--Pers
- 基于 DHT 网络的磁力链接和BT种子的搜索引擎架构
justjavac
DHT
上周开发了一个磁力链接和 BT 种子的搜索引擎 {Magnet & Torrent},本文简单介绍一下主要的系统功能和用到的技术。
系统包括几个独立的部分:
使用 Python 的 Scrapy 框架开发的网络爬虫,用来爬取磁力链接和种子;
使用 PHP CI 框架开发的简易网站;
搜索引擎目前直接使用的 MySQL,将来可以考虑使
- sql添加、删除表中的列
macroli
sql
添加没有默认值:alter table Test add BazaarType char(1)
有默认值的添加列:alter table Test add BazaarType char(1) default(0)
删除没有默认值的列:alter table Test drop COLUMN BazaarType
删除有默认值的列:先删除约束(默认值)alter table Test DRO
- PHP中二维数组的排序方法
abc123456789cba
排序二维数组PHP
<?php/*** @package BugFree* @version $Id: FunctionsMain.inc.php,v 1.32 2005/09/24 11:38:37 wwccss Exp $*** Sort an two-dimension array by some level
- hive优化之------控制hive任务中的map数和reduce数
superlxw1234
hivehive优化
一、 控制hive任务中的map数: 1. 通常情况下,作业会通过input的目录产生一个或者多个map任务。 主要的决定因素有: input的文件总个数,input的文件大小,集群设置的文件块大小(目前为128M, 可在hive中通过set dfs.block.size;命令查看到,该参数不能自定义修改);2. 
- Spring Boot 1.2.4 发布
wiselyman
spring boot
Spring Boot 1.2.4已于6.4日发布,repo.spring.io and Maven Central可以下载(推荐使用maven或者gradle构建下载)。
这是一个维护版本,包含了一些修复small number of fixes,建议所有的用户升级。
Spring Boot 1.3的第一个里程碑版本将在几天后发布,包含许多