- iOS11上使用lldb调试APP
lichao890427
这里说的是使用Electra越狱的iOS11设备,使用平常的方式是无法用debugserver调试的。这是由于Electra本身的原因,使用unc0ver越狱iOS11则没有此问题1.获取一个签名的debugserver。如果手头没有,可以在iphone连接mac后,在iphone的/Developer/usr/bin/debugserver取到,将其放在/usr/bin/下。后面如果/usr/b
- 使用PaddleNLP识别垃圾邮件:用ELECTRA做英文邮件标题分类,英文邮件短标题的分类效果能达到92%以上以及如何使用PaddleNLP加载和微调ELECTRA模型?(附公开数据集)
代码讲故事
机器人智慧之心分类数据挖掘ELECTRAPaddleNLPNLP垃圾邮件邮件识别
使用PaddleNLP识别垃圾邮件:用ELECTRA做英文邮件标题分类,英文邮件短标题的分类效果能达到92%以上以及如何使用PaddleNLP加载和微调ELECTRA模型?(附公开数据集)要使用PaddleNLP和ELECTRA来识别垃圾邮件并做英文邮件标题分类,可以按照以下步骤进行操作:安装PaddlePaddle和PaddleNLP:首先,确保在你的环境中已经安装了PaddlePaddle和P
- 预训练语言模型与其演进
cooldream2009
AI技术大模型基础NLP知识语言模型人工智能自然语言处理GPTBERT
目录前言1语言模型2预训练语言模型3预训练语言模型的演进3.1word2vec:开创预训练时代3.2Pre-trainedRNN3.3GPT:解决上下文依赖3.4BERT:双向预训练的革新4GPT与BERT的对比5其他模型:RobustBERT和ELECTRA5.1RobustBERT5.2ELECTRA结语前言语言模型在自然语言处理领域扮演着关键角色,其基本任务是根据前面的词预测后面的词,涉及概
- 大模型微调技巧:在 Embeeding 上加入噪音提高指令微调效果
深度学习算法与自然语言处理
大模型大模型实战NLP与大模型自然语言处理语言模型大模型模型微调
大家好,在去年分享过一篇ACL2022的文章,通过微调前给预训练模型参数增加噪音提高预训练语言模型在下游任务的效果方法。NoisyTune方法在BERT、XLNET、RoBERTa和ELECTRA上均取得不错的效果。那么通过加入噪音的方式,对现在大型语言模型是否有效呢?今天群里就有人分享了一篇文章《NEFTUNE:NOISYEMBEDDINGSIMPROVEINSTRUCTIONFINETUNIN
- iOS11 tweak 注入无效
黄二瓜
设备:iPhone7Plus,系统版本:iOS11.0.3通过爱思助手越狱(Electra1.0.4)问题:编写tweak后,生成的dylib注入无效相关检索:iOS11越狱系列中提到:看到作者加了一个tweakinject的工具,注入存在问题。hook部分:TweakInject模块负责加载你编写的dylib库。iOS11的dpkg工具好像做了重构。新版的动态库会被安装到/Library/Twe
- 论文阅读——ELECTRA
じんじん
NLP深度学习
论文下载:https://openreview.net/pdf?id=r1xMH1BtvB另一篇分析文章:ELECTRA详解-知乎一、概述对BERT的tokenmask做了改进。结合了GAN生成对抗模型的思路,但是和GAN不同。不是对选择的token直接用mask替代,而是替换为一个生成器网络产生的token。然后训练模型时并不是只被破坏的token,而是训练一个辨别模型来预测这些被破坏的输入的每
- BERT变体(1):ALBERT、RoBERTa、ELECTRA、SpanBERT
龙箬
深度学习bert人工智能深度学习
Author:龙箬ComputerApplicationTechnologyChangetheWorldwithDataandArtificialIntelligence!CSDN@weixin_43975035天下之大,虽离家万里,何处不可往!何事不可为!1.ALBERT\qquadALBERT的英文全称为ALiteversionofBERT,意思是BERT模型的精简版。ALBERT模型对BER
- 读书笔记:多Transformer的双向编码器表示法(Bert)-4
baby_hua
深度学习transformerbert人工智能
多Transformer的双向编码器表示法BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers,即Bert;第二部分探索BERT变体从本章开始的诸多内容,以理解为目标,着重关注对音频相关的支持(如果有的话);BERT变体:ALBERT、RoBERTTa、ELECTRA、SpanBERT、基于知识蒸馏;ALBERT,ALiteversionofBER
- 语言模型ELECTRA TinyBERT MINILM T5 ERNIE XLNet ALBERT RoBERTa DistilBERT SpanBERT BERT
2020小小酥
文章目录语言模型ELECTRA:Pre-trainingTextEncodersasDiscriminatorsRatherThanGenerators,KevinClark,etal.,ICLR,2020.TinyBERT:DistillingBERTforNaturalLanguageUnderstanding,XiaoqiJiao,etal.,ICLR,2020.MINILM:DeepSel
- ELECTRA:比 BERT 更好的生成判别模型
NLP与人工智能
BERT在训练的过程中使用了MaskedLanguageModel(MLM),随机遮挡一些单词,并对这些单词进行预测,BERT训练的需要大量的计算量。ELECTRA提出了一种新的预训练方法ReplacedTokenDetection(RTD),训练过程类似GAN,利用生成器将句子中的单词进行替换,然后判别器判断句子中哪些单词被替换过。ELECTRA比BERT和RoBERTa效果更好,并且只用了Ro
- 【李宏毅课程笔记】BERT and its family - ELMo, BERT, GPT, XLNet, MASS, BART, UniLM, ELECTRA, and more
没啥信心
Video:https://www.youtube.com/watch?v=1_gRK9EIQpc&feature=youtu.be,https://www.youtube.com/watch?v=Bywo7m6ySlk&feature=youtu.beSlides:http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses/DLHLP20/BERT%20train%2
- Python:使用pycorrector处理错字、纠正
玩转测试开发
Python学习python人工智能开发语言
简介:pycorrector是一个开源的中文文本纠错工具。支持中文音似、形似、语法错误纠正,python3开发。pycorrector实现了Kenlm、ConvSeq2Seq、BERT、MacBERT、ELECTRA、ERNIE、Transformer等多种模型的文本纠错,并在SigHAN数据集评估各模型的效果。历史攻略:AI语音测试点Python:2行代码实现文字转语音项目开源地址:https:
- 一键式文本纠错工具,整合了BERT、ERNIE等多种模型,让您立即享受纠错的便利和效果
pycorrector一键式文本纠错工具,整合了BERT、MacBERT、ELECTRA、ERNIE等多种模型,让您立即享受纠错的便利和效果pycorrector:中文文本纠错工具。支持中文音似、形似、语法错误纠正,python3开发。实现了Kenlm、ConvSeq2Seq、BERT、MacBERT、ELECTRA、ERNIE、Transformer等多种模型的文本纠错,并在SigHAN数据集评
- BERT、ERNIE、Grover、XLNet、GPT、MASS、UniLM、ELECTRA、RoBERTa、T5、C4
码manba
人工智能学习bertxlnetgpt
BERT、ERNIE、Grover、XLNet、GPT、MASS、UniLM、ELECTRA、RoBERTa、T5、C4ELMOBERTERNIE![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/274e31d0f8274c748d05abe2ec65fc73.png)GroverXLNetGPTMASSUniLMELECTRARoBERTaT5C4ELMOBERT
- pycorrector一键式文本纠错工具,整合了BERT、MacBERT、ELECTRA、ERNIE等多种模型,让您立即享受纠错的便利和效果
汀、人工智能
NLP知识领域专栏bert人工智能深度学习自然语言处理NLP文本纠错ernie
pycorrector:一键式文本纠错工具,整合了Kenlm、ConvSeq2Seq、BERT、MacBERT、ELECTRA、ERNIE、Transformer、T5等多种模型,让您立即享受纠错的便利和效果pycorrector:中文文本纠错工具。支持中文音似、形似、语法错误纠正,python3开发。实现了Kenlm、ConvSeq2Seq、BERT、MacBERT、ELECTRA、ERNIE、
- ICLR 2020|ELECTRA
学术头条
MLM(Maskedlanguagemodeling)方式的预训练语言模型如BERT是在输入上用[MASK]遮蔽掉部分tokens,再训练一个模型以重建出原始的tokens。这种方式迁移到下游NLP任务时能够得到较好的结果,已然成为NLP任务中的标配。但是这种预训练方法往往需要大量的算力。为此,本文提出一种样本效率更为高效的预训练任务:替换token检测(replacedtokendetectio
- BART模型和 Electra模型对比
夏子期lal
自然语言处理pytorchpython
总结Electra模型在使用较少的计算资源的情况下能够达到跟大语言模型相近的效果。但BART模型对于传统的BERT中加入了不同种制造noise的方式,是BERT和GPT的结合体。Electra模型主要是Generator模型和Discriminator模型的结合体。未知参数设置,两个模型在SQuAD(问答QA)任务上的对比网络上目前没有找到其他人有关掩码预测任务(MLM)或者(QA)任务的模型对比
- ELECTRA模型简单介绍
云隐雾匿
NLP机器学习人工智能自然语言处理深度学习
目录一、整体概要二、生成器三、判别器四、模型训练五、其它改进一、整体概要ELECTRA(EfficientlyLearninganEncoderthatClassifiesTokenReplacementsAccurately)采用了一种“生成器——判别器”结构,其与生成式对抗网络(GenerativeAdversarialNet,GAN)的结构非常相似。ELECTRA的整体模型结构如下图所示。图
- DeBERTaV3: Improving DeBERTa using ELECTRA-Style Pre-Training with Gradient-Disentangled Embedding解读
HxShine
nlp_papernlp学习nlp预训练模型DeBERTav3
一、概述二、详细内容abstracta.deberataV3,debearta的改进版本b.方法1(改进mlm):通过使用RTD来替换原始的MLM任务,一个更有效的简单的预训练方法c.方法2(改进electra):ⅰ.原因:鉴别器和生成器将所有的token放到不同的方向,一直在那里拔河,tug-of-warⅱ.方法:梯度解纠缠embedding来避免拔河ⅲ.好处:提高训练效率+提升预训练模型质量d
- 关于恋父那点事
乔丽莹心理咨询师
故事从这里开始弗洛伊德认为认为人类男性天生具有弑父娶母的欲望和恋母情结(即俄狄浦斯情结),女性天生具有弑母嫁父的欲望和恋父情结(即厄勒克特拉情结)。厄勒克特拉(Electra)也是古希腊经典悲剧之一,作者索福克勒斯是雅典三大悲剧作家之一,他既相信神和命运的无上威力,又要求人们具有独立自主的精神,并对自己的行为负责,这是雅典民主政治繁荣时期思想意识的特征。他根据他的理想来塑造人物形象,即使处在命运的
- iOS11之后无法使用Cycript的解决办法
miracle洛洛
我使用的设备:iPhone6s,系统iOS11.1.2,越狱工具electra问题:iOS11之后使用cycript会报killed9,原因是iOS11之后,需要加上以下权限platform-application了解到原因之后,我便使用ldid给cycript重新签名,又报以下错误:dyld:Librarynotloaded:/usr/lib/libcycript.dylibReferenced
- electra
八重间
昨晚梦到了小时候的家里猛然醒来时,枕边湿透,已经无意识的哭了好久我以为我早已经忘了如何流泪的梦中我们依旧彼此冷漠抵触固执己见,妄论对方梦中你却背出了我的一篇优秀作文后面老师给予的评语一气呵成,一字不差突然就觉得很伤心,很清醒的意识到自己在做梦了因为你从来没有看过我的作文即使那里面很多篇都写着我为你的荣耀而生惊讶于自己还记得那么久以前的一段评语惊讶于我居然那么渴望得到你的赞赏我爱你,当然你也是爱我的
- 静态词向量预训练模型与动态词向量预训练模型
七月花nancy
其他
提示:最近在做文本情感分析,实现Electra预训练模型+BiLstm+attention。在github上找了一些代码,很多都是只有一部分,而且Electra预训练模型没有什么可以参考的代码。所以,记录一下学习过程,有错误的点,大家可以指出来,共同学习。一、静态词向量预训练模型将一个词在整个语料库中的共现上下文信息聚合至该词的向量表示中,也就是说,对于任意一个词,其向量表示是恒定的,不随其上下文
- ELECTRA:类似GAN的预训练语言模型
酷酷的群
论文标题:ELECTRA:Pre-trainingTextEncodersasDiscriminatorsRatherThanGenerators论文链接:https://arxiv.org/abs/2003.10555论文来源:ICLR2020一、概述目前的SOTA语言表示学习方法可以看做是在学习一个去噪自编码器(denoisingautoencoder),它们选择无标注的输入序列的一小部分(通
- HuggingFace BERT源码详解:基本模型组件实现
PaperWeekly
剪枝math.hxhtmlcudagwt
©PaperWeekly原创·作者|李泺秋学校|浙江大学硕士生研究方向|自然语言处理、知识图谱本文记录一下对HuggingFace开源的Transformers项目代码的理解。众所周知,BERT模型自2018年问世起就各种屠榜,开启了NLP领域预训练+微调的范式。到现在,BERT的相关衍生模型层出不穷(XL-Net、RoBERTa、ALBERT、ELECTRA、ERNIE等),要理解它们可以先从B
- 恒源云(GPUSHARE)_3090跑NLP预训练模型ELECTRA实录
AI酱油君
深度学习gpu深度学习
文章来源|恒源云社区(专注人工智能/深度学习GPU云服务器免费租用平台,官方体验网址:https://gpushare.com)原文地址|哪个男孩不想拥有自己的预训练模型(留下贫穷的眼泪)作者|junyu本人使用RTX3090在openwebtext数据集上添加rotary-position-embedding,训练electra-small模型,由于openwebtext文件太大,故本教程提供本
- BERT衍生模型
zhurui_xiaozhuzaizai
自然语言处理自然语言处理深度学习
对预训练模型写的比较全的一篇文章别人整理的比较全的综述:NLP预训练模型1–综述NLP预训练模型2–BERT详解和源码分析NLP预训练模型3–预训练任务优化(ERNIE、SpanBERT)NLP预训练模型4–训练方法优化(RoBERTa、T5)NLP预训练模型5–模型结构优化(XLNet、ALBERT、ELECTRA)NLP预训练模型6–模型轻量化(ALBERT、Q8BERT、DistillBER
- Raki的读paper小记:ELECTRA: PRE-TRAINING TEXT ENCODERS AS DISCRIMINATORS RATHER THAN GENERATORS
爱睡觉的Raki
NLP读paper自然语言处理深度学习机器学习bert人工智能
Abstract&Introduction&RelatedWork研究任务预训练语言模型已有方法和相关工作面临挑战虽然它们在转移到下游的NLP任务时产生了很好的结果,但它们通常需要大量的计算才能有效创新思路我们提出了一个更有样本效率的预训练任务,叫做替换token检测。我们的方法不是mask输入,而是通过用从小型生成器网络中抽样的合理的替代物来替换一些token来破坏它我们不是训练一个预测被破坏的
- 历史最全最新中文自然语言处理预训练模型汇总分享-内含免费下载地
lqfarmer
tensorflow原理深度学习与NLP深度学习与机器翻译自然语言处理深度学习
在自然语言处理领域中,预训练语言模型(PretrainedLanguageModels)已成为非常重要的基础技术,本仓库主要收集目前网上公开的一些高质量中文预训练模型,并将持续更新。包含自然语言理解系列模型,如BERT、RoBERTa、ALBERT、NEZHA、XLNET、MacBERT、ELECTRA、ZEN、ERNIE。自然语言生产系列模型,如GPT、NEZHA-GEN、UniLM资源整理自网
- bert4keras使用中的一些问题
HGlyh
python自然语言处理python
bert4keras.__version__=0.10.0如何定位tokenizer后的实体位置?frombert4keras.tokenizersimportTokenizerdict_path='D:/Ai/model/electra-small/vocab.txt'tokenizer=Tokenizer(dict_path,do_lower_case=True)token_ids,segme
- rust的指针作为函数返回值是直接传递,还是先销毁后创建?
wudixiaotie
返回值
这是我自己想到的问题,结果去知呼提问,还没等别人回答, 我自己就想到方法实验了。。
fn main() {
let mut a = 34;
println!("a's addr:{:p}", &a);
let p = &mut a;
println!("p's addr:{:p}", &a
- java编程思想 -- 数据的初始化
百合不是茶
java数据的初始化
1.使用构造器确保数据初始化
/*
*在ReckInitDemo类中创建Reck的对象
*/
public class ReckInitDemo {
public static void main(String[] args) {
//创建Reck对象
new Reck();
}
}
- [航天与宇宙]为什么发射和回收航天器有档期
comsci
地球的大气层中有一个时空屏蔽层,这个层次会不定时的出现,如果该时空屏蔽层出现,那么将导致外层空间进入的任何物体被摧毁,而从地面发射到太空的飞船也将被摧毁...
所以,航天发射和飞船回收都需要等待这个时空屏蔽层消失之后,再进行
&
- linux下批量替换文件内容
商人shang
linux替换
1、网络上现成的资料
格式: sed -i "s/查找字段/替换字段/g" `grep 查找字段 -rl 路径`
linux sed 批量替换多个文件中的字符串
sed -i "s/oldstring/newstring/g" `grep oldstring -rl yourdir`
例如:替换/home下所有文件中的www.admi
- 网页在线天气预报
oloz
天气预报
网页在线调用天气预报
<%@ page language="java" contentType="text/html; charset=utf-8"
pageEncoding="utf-8"%>
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transit
- SpringMVC和Struts2比较
杨白白
springMVC
1. 入口
spring mvc的入口是servlet,而struts2是filter(这里要指出,filter和servlet是不同的。以前认为filter是servlet的一种特殊),这样就导致了二者的机制不同,这里就牵涉到servlet和filter的区别了。
参见:http://blog.csdn.net/zs15932616453/article/details/8832343
2
- refuse copy, lazy girl!
小桔子
copy
妹妹坐船头啊啊啊啊!都打算一点点琢磨呢。文字编辑也写了基本功能了。。今天查资料,结果查到了人家写得完完整整的。我清楚的认识到:
1.那是我自己觉得写不出的高度
2.如果直接拿来用,很快就能解决问题
3.然后就是抄咩~~
4.肿么可以这样子,都不想写了今儿个,留着作参考吧!拒绝大抄特抄,慢慢一点点写!
- apache与php整合
aichenglong
php apache web
一 apache web服务器
1 apeche web服务器的安装
1)下载Apache web服务器
2)配置域名(如果需要使用要在DNS上注册)
3)测试安装访问http://localhost/验证是否安装成功
2 apache管理
1)service.msc进行图形化管理
2)命令管理,配
- Maven常用内置变量
AILIKES
maven
Built-in properties
${basedir} represents the directory containing pom.xml
${version} equivalent to ${project.version} (deprecated: ${pom.version})
Pom/Project properties
Al
- java的类和对象
百合不是茶
JAVA面向对象 类 对象
java中的类:
java是面向对象的语言,解决问题的核心就是将问题看成是一个类,使用类来解决
java使用 class 类名 来创建类 ,在Java中类名要求和构造方法,Java的文件名是一样的
创建一个A类:
class A{
}
java中的类:将某两个事物有联系的属性包装在一个类中,再通
- JS控制页面输入框为只读
bijian1013
JavaScript
在WEB应用开发当中,增、删除、改、查功能必不可少,为了减少以后维护的工作量,我们一般都只做一份页面,通过传入的参数控制其是新增、修改或者查看。而修改时需将待修改的信息从后台取到并显示出来,实际上就是查看的过程,唯一的区别是修改时,页面上所有的信息能修改,而查看页面上的信息不能修改。因此完全可以将其合并,但通过前端JS将查看页面的所有信息控制为只读,在信息量非常大时,就比较麻烦。
- AngularJS与服务器交互
bijian1013
JavaScriptAngularJS$http
对于AJAX应用(使用XMLHttpRequests)来说,向服务器发起请求的传统方式是:获取一个XMLHttpRequest对象的引用、发起请求、读取响应、检查状态码,最后处理服务端的响应。整个过程示例如下:
var xmlhttp = new XMLHttpRequest();
xmlhttp.onreadystatechange
- [Maven学习笔记八]Maven常用插件应用
bit1129
maven
常用插件及其用法位于:http://maven.apache.org/plugins/
1. Jetty server plugin
2. Dependency copy plugin
3. Surefire Test plugin
4. Uber jar plugin
1. Jetty Pl
- 【Hive六】Hive用户自定义函数(UDF)
bit1129
自定义函数
1. 什么是Hive UDF
Hive是基于Hadoop中的MapReduce,提供HQL查询的数据仓库。Hive是一个很开放的系统,很多内容都支持用户定制,包括:
文件格式:Text File,Sequence File
内存中的数据格式: Java Integer/String, Hadoop IntWritable/Text
用户提供的 map/reduce 脚本:不管什么
- 杀掉nginx进程后丢失nginx.pid,如何重新启动nginx
ronin47
nginx 重启 pid丢失
nginx进程被意外关闭,使用nginx -s reload重启时报如下错误:nginx: [error] open() “/var/run/nginx.pid” failed (2: No such file or directory)这是因为nginx进程被杀死后pid丢失了,下一次再开启nginx -s reload时无法启动解决办法:nginx -s reload 只是用来告诉运行中的ng
- UI设计中我们为什么需要设计动效
brotherlamp
UIui教程ui视频ui资料ui自学
随着国际大品牌苹果和谷歌的引领,最近越来越多的国内公司开始关注动效设计了,越来越多的团队已经意识到动效在产品用户体验中的重要性了,更多的UI设计师们也开始投身动效设计领域。
但是说到底,我们到底为什么需要动效设计?或者说我们到底需要什么样的动效?做动效设计也有段时间了,于是尝试用一些案例,从产品本身出发来说说我所思考的动效设计。
一、加强体验舒适度
嗯,就是让用户更加爽更加爽的用你的产品。
- Spring中JdbcDaoSupport的DataSource注入问题
bylijinnan
javaspring
参考以下两篇文章:
http://www.mkyong.com/spring/spring-jdbctemplate-jdbcdaosupport-examples/
http://stackoverflow.com/questions/4762229/spring-ldap-invoking-setter-methods-in-beans-configuration
Sprin
- 数据库连接池的工作原理
chicony
数据库连接池
随着信息技术的高速发展与广泛应用,数据库技术在信息技术领域中的位置越来越重要,尤其是网络应用和电子商务的迅速发展,都需要数据库技术支持动 态Web站点的运行,而传统的开发模式是:首先在主程序(如Servlet、Beans)中建立数据库连接;然后进行SQL操作,对数据库中的对象进行查 询、修改和删除等操作;最后断开数据库连接。使用这种开发模式,对
- java 关键字
CrazyMizzz
java
关键字是事先定义的,有特别意义的标识符,有时又叫保留字。对于保留字,用户只能按照系统规定的方式使用,不能自行定义。
Java中的关键字按功能主要可以分为以下几类:
(1)访问修饰符
public,private,protected
p
- Hive中的排序语法
daizj
排序hiveorder byDISTRIBUTE BYsort by
Hive中的排序语法 2014.06.22 ORDER BY
hive中的ORDER BY语句和关系数据库中的sql语法相似。他会对查询结果做全局排序,这意味着所有的数据会传送到一个Reduce任务上,这样会导致在大数量的情况下,花费大量时间。
与数据库中 ORDER BY 的区别在于在hive.mapred.mode = strict模式下,必须指定 limit 否则执行会报错。
- 单态设计模式
dcj3sjt126com
设计模式
单例模式(Singleton)用于为一个类生成一个唯一的对象。最常用的地方是数据库连接。 使用单例模式生成一个对象后,该对象可以被其它众多对象所使用。
<?phpclass Example{ // 保存类实例在此属性中 private static&
- svn locked
dcj3sjt126com
Lock
post-commit hook failed (exit code 1) with output:
svn: E155004: Working copy 'D:\xx\xxx' locked
svn: E200031: sqlite: attempt to write a readonly database
svn: E200031: sqlite: attempt to write a
- ARM寄存器学习
e200702084
数据结构C++cC#F#
无论是学习哪一种处理器,首先需要明确的就是这种处理器的寄存器以及工作模式。
ARM有37个寄存器,其中31个通用寄存器,6个状态寄存器。
1、不分组寄存器(R0-R7)
不分组也就是说说,在所有的处理器模式下指的都时同一物理寄存器。在异常中断造成处理器模式切换时,由于不同的处理器模式使用一个名字相同的物理寄存器,就是
- 常用编码资料
gengzg
编码
List<UserInfo> list=GetUserS.GetUserList(11);
String json=JSON.toJSONString(list);
HashMap<Object,Object> hs=new HashMap<Object, Object>();
for(int i=0;i<10;i++)
{
- 进程 vs. 线程
hongtoushizi
线程linux进程
我们介绍了多进程和多线程,这是实现多任务最常用的两种方式。现在,我们来讨论一下这两种方式的优缺点。
首先,要实现多任务,通常我们会设计Master-Worker模式,Master负责分配任务,Worker负责执行任务,因此,多任务环境下,通常是一个Master,多个Worker。
如果用多进程实现Master-Worker,主进程就是Master,其他进程就是Worker。
如果用多线程实现
- Linux定时Job:crontab -e 与 /etc/crontab 的区别
Josh_Persistence
linuxcrontab
一、linux中的crotab中的指定的时间只有5个部分:* * * * *
分别表示:分钟,小时,日,月,星期,具体说来:
第一段 代表分钟 0—59
第二段 代表小时 0—23
第三段 代表日期 1—31
第四段 代表月份 1—12
第五段 代表星期几,0代表星期日 0—6
如:
*/1 * * * * 每分钟执行一次。
*
- KMP算法详解
hm4123660
数据结构C++算法字符串KMP
字符串模式匹配我们相信大家都有遇过,然而我们也习惯用简单匹配法(即Brute-Force算法),其基本思路就是一个个逐一对比下去,这也是我们大家熟知的方法,然而这种算法的效率并不高,但利于理解。
假设主串s="ababcabcacbab",模式串为t="
- 枚举类型的单例模式
zhb8015
单例模式
E.编写一个包含单个元素的枚举类型[极推荐]。代码如下:
public enum MaYun {himself; //定义一个枚举的元素,就代表MaYun的一个实例private String anotherField;MaYun() {//MaYun诞生要做的事情//这个方法也可以去掉。将构造时候需要做的事情放在instance赋值的时候:/** himself = MaYun() {*
- Kafka+Storm+HDFS
ssydxa219
storm
cd /myhome/usr/stormbin/storm nimbus &bin/storm supervisor &bin/storm ui &Kafka+Storm+HDFS整合实践kafka_2.9.2-0.8.1.1.tgzapache-storm-0.9.2-incubating.tar.gzKafka安装配置我们使用3台机器搭建Kafk
- Java获取本地服务器的IP
中华好儿孙
javaWeb获取服务器ip地址
System.out.println("getRequestURL:"+request.getRequestURL());
System.out.println("getLocalAddr:"+request.getLocalAddr());
System.out.println("getLocalPort:&quo