- 微软开源 Phi-3.5 视觉模型
三花AI
三花AImicrosoft人工智能深度学习
微软刚刚发布了Phi3.5系列模型,一个小型模型("Mini")、一个混合模型("MoE")和一个视觉模型。下面是关键总结:Phi3.5Mini:3.8B参数,性能超过Llama3.1(8B)和Mistral7B,接近MistralNeMo12B。支持多种语言,使用了包含32,000个词汇的分词器。512个H100GPU,3.4万亿个tokens训练了10天。Phi3.5MoE:16x3.8B参数
- 微软推出Phi-3.5系列AI模型
百态老人
microsoft人工智能
是的,微软确实推出了Phi-3.5系列AI模型。这一系列包括三款轻量级AI模型:Phi-3.5-MoE、Phi-3.5-vision和Phi-3.5-mini。这些模型基于合成数据和经过过滤的公开网站构建,上下文窗口为128K。具体来说,Phi-3.5-MoE是该系列中的首个混合专家模型(MoE),具有显著的性能优势。Phi-3.5-vision则是一款多模态AI模型,能够同时处理文本和视觉输入。
- 大模型训练和推理
李明朔
AIGC深度学习人工智能
文章目录一、NLP基础1.Tokenizer2.positionencoding3.注意力机制与transformer架构二、大模型训练1.SFT训练2.RLHF训练3.分布式并行训练技术(1)模型并行(2)数据并行4.MoE技术4.PEFT训练5.上下文扩展技术三、大模型推理1.模型压缩(1)剪枝(2)量化2.显存优化技术3.调度优化技术4.请求优化技术5.采样和解码加速6.模型并行策略7.其他
- paddle nlp 3.0 全面拥抱开源大模型
路人与大师
paddle自然语言处理开源
首先安装神圣的飞桨自然语言处理框架3.0pipinstall--upgradepaddlenlp==3.0.0b0阿里云通义千问(Qwen2)系列大模型介绍阿里云通义千问(Qwen2)是阿里云推出的一系列先进的大型语言模型,涵盖了从轻量级到超大规模的各种模型,包括混合专家模型(Mixture-of-Experts,MoE)。Qwen2系列在多个自然语言处理任务上展现了卓越的性能,并且在一些基准测试
- 大模型量化技术原理-LLM.int8()、GPTQ
吃果冻不吐果冻皮
动手学大模型人工智能
近年来,随着Transformer、MOE架构的提出,使得深度学习模型轻松突破上万亿规模参数,从而导致模型变得越来越大,因此,我们需要一些大模型压缩技术来降低模型部署的成本,并提升模型的推理性能。模型压缩主要分为如下几类:剪枝(Pruning)知识蒸馏(KnowledgeDistillation)量化之前也写过一些文章涉及大模型量化相关的内容。基于LLaMA-7B/Bloomz-7B1-mt复现开
- 谷歌Gemini1.5火速上线:MoE架构,100万上下文
人工智能与算法学习
来源:机器之心今天,谷歌宣布推出Gemini1.5。Gemini1.5建立在谷歌基础模型开发和基础设施的研究与工程创新的基础上,包括通过新的专家混合(MoE)架构使Gemini1.5的训练和服务更加高效。谷歌现在推出的是用于早期测试的Gemini1.5的第一个版本——Gemini1.5Pro。它是一种中型多模态模型,针对多种任务的扩展进行了优化,其性能水平与谷歌迄今为止最大的模型1.0Ultra类
- 考研路在何方6
胡萝卜兔兔兔
接上一篇文章,就笔者在海文这几年的一线经历,先给大家分享一下考研中涉及到的“少数民族高层次骨干人才计划”http://www.moe.gov.cn/srcsite/A09/moe_763/201909/t20190930_401889.html
- VLM 系列——MoE-LLaVa——论文解读
TigerZ*
AIGC算法深度学习人工智能AIGC计算机视觉transformer
一、概述1、是什么moe-Llava是Llava1.5的改进全称《MoE-LLaVA:MixtureofExpertsforLargeVision-LanguageModels》,是一个多模态视觉-文本大语言模型,可以完成:图像描述、视觉问答,潜在可以完成单个目标的视觉定位、名画名人等识别(问答、描述),未知是否能偶根据图片写代码(HTML、JS、CSS)。支持单幅图片输入(可以作为第一个或第二个
- 这款对标ChatGPT的国产MoE大模型重磅更新!集AI对话、AI绘画、AI阅读、AI写作于一体!
木易AI信息差
人工智能chatgptgptai
大家好,我是木易,一个持续关注AI领域的互联网技术产品经理,国内Top2本科,美国Top10CS研究生,MBA。我坚信AI是普通人变强的“外挂”,所以创建了“AI信息Gap”这个公众号,专注于分享AI全维度知识,包括但不限于AI科普,AI工具测评,AI效率提升,AI行业洞察。关注我,AI之路不迷路,2024我们一起变强。昆仑万维在2月6日宣布推出其最新的大语言模型“天工2.0”及其配套的“天工AI
- MoE-LLaVA: Mixture of Experts for Large Vision-Language Models
UnknownBody
LLM语言模型人工智能
本文是LLM系列文章,针对《MoE-LLaVA:MixtureofExpertsforLargeVision-LanguageModels》的翻译。MoE-LLaVA:大型视觉语言模型的专家混合摘要1引言2相关工作3方法4实验5结论和未来方向摘要对于大型视觉语言模型(LVLM),缩放模型可以有效地提高性能。然而,扩展模型参数显著增加了训练和推理成本,因为计算中的每个token都激活了所有模型参数。
- 昆仑万维发布天工 2.0 大语言模型及AI助手App;AI成功破解2000年前碳化古卷轴
go2coding
AI日报人工智能语言模型自然语言处理
AI新闻昆仑万维发布天工2.0大语言模型及AI助手App摘要:昆仑万维近日推出了新版MoE大语言模型“天工2.0”和相应的“天工AI智能助手”App,宣称为国内首个面向C端用户免费的基于MoE架构的千亿级参数大模型应用。天工2.0提供了更强的复杂任务处理能力、更快的响应速度、更高的训练和推理效率及更好的可扩展性。此次更新增加了图文对话、超长上下文窗口和多项新功能,如AI绘画和数据分析等,标志着昆仑
- MoE-LLaVA:具有高效缩放和多模态专业知识的大型视觉语言模型
deephub
语言模型人工智能深度学习混合专家模型
视觉和语言模型的交叉导致了人工智能的变革性进步,使应用程序能够以类似于人类感知的方式理解和解释世界。大型视觉语言模型(LVLMs)在图像识别、视觉问题回答和多模态交互方面提供了无与伦比的能力。MoE-LLaVA利用了“专家混合”策略融合视觉和语言数据,实现对多媒体内容的复杂理解和交互。为增强LVLMs提供了更高效、更有效的解决方案,而不受传统缩放方法的典型限制。lvlm及其挑战大型视觉语言模型(L
- 「天工2.0」MoE大模型发布
光锥智能
人工智能
北京时间2月6日,昆仑万维正式发布新版MoE大语言模型「天工2.0」与新版「天工AI智能助手」APP,这是国内首个搭载MoE架构并面向全体C端用户免费开放的千亿级参数大语言模型AI应用。用户即日起可在各手机应用市场下载「天工AI智能助手」APP,体验昆仑万维「天工2.0」MoE大模型的卓越性能。「天工2.0」是昆仑万维自去年4月发布双千亿级大语言模型「天工」以来的最大规模版本升级,其采用业内顶尖的
- 互联网摸鱼日报(2024-02-02)
每日摸鱼大王
每日摸鱼新闻业界资讯
互联网摸鱼日报(2024-02-02)博客园新闻马斯克:Neuralink已探测到神经信号Linus新年首骂:和谷歌大佬大吵4天,“你的代码就是垃圾”从零手搓MoE大模型,大神级教程来了无人出租车深圳中心区收费载客,硅谷同款,首获资质梵高大跳科目三,只需文字+火柴人动效!可控视频生成框架来了南大周志华团队8年力作!「学件」系统解决机器学习复用难题,「模型融合」涌现科研新范式纯文本模型训出「视觉」表
- 卓世科技与北京寿山福海达成战略合作,共创康养行业新篇章
科技赋能生活
科技大数据人工智能健康医疗
龙行龖龘,前程朤朤——2024年元月,卓世科技与北京寿山福海投资发展集团有限公司正式签署了战略合作框架协议。双方将充分发挥各自在康养大模型数字化平台和养老服务领域的优势,共同推进在养老机构运营降本增效、专业人才教育培养、养老服务质量持续提升诸方面的深度合作。卓世科技致力于构建强大的AI中间层能力,以璇玑玉衡行业模型为基础,借助Agent和MoE融合架构的中间层能力为支撑,为各类企业用户提供标准化一
- Nous Hermes 2:超越Mixtral 8x7B的MOE模型新高度
努力犯错
语言模型AI编程
引言随着人工智能技术的迅猛发展,开源大模型在近几年成为了AI领域的热点。最近,NousResearch公司发布了其基于Mixtral8x7B开发的新型大模型——NousHermes2,这一模型在多项基准测试中超越了Mixtral8x7BInstruct,标志着MOE(MixtureofExperts,专家混合模型)技术的新突破。Huggingface模型下载:https://huggingface
- Docker Buildx 版本更新引起的镜像血案
米开朗基杨
dockergithubjava容器运维
❝本文转自NovaKwok的博客,原文:https://nova.moe/docker-attestation/,版权归原作者所有。欢迎投稿,投稿请添加微信好友:cloud-native-yang你有没有遇到过这种情况,对于一个镜像来说,它可以正常pull下来:$ docker pull knatnetwork/github-runner-amd64:focal-2.301.1focal-2.30
- datawhale 大模型学习 第八章-分布式训练
fan_fan_feng
学习
近年来,随着Transformer、MOE架构的提出,使得深度学习模型轻松突破上万亿规模参数,传统的单机单卡模式已经无法满足超大模型进行训练的要求。因此,需要基于单机多卡、甚至是多机多卡进行分布式大模型的训练。对于训练任务来说,“大”体现在两个方面:模型大和训练数据大。模型大:需要把模型拆成多个部分,并分布到不同的机器上训练,即模型并行;训练数据大:需要把数据拆成多个小的数据片,并分布到不同的机器
- 降本增效及大模型优化调研总结[小工蚁视频调研]
河南-殷志强
人工智能深度学习语言模型
可用需求1:可用于大模型优化的技术最强长上下文TextEmbedding开源模型M2-BERT-小工蚁创始人-小工蚁创始人-哔哩哔哩视频(bilibili.com)疑问:和Text2vec或sentence2vec的区别,谁更好?智谱AIGLM4和InternLM2国产大语言模型更新迭代#小工蚁-小工蚁创始人-小工蚁创始人-哔哩哔哩视频(bilibili.com)Glm4可调研国产首个开源MoE大
- MoEs学习
银晗
学习
和多任务学习的mmoe很像哦(有空再学习一下)moelayer的起源:SwitchTransformerspaperMoEmoe由两个结构组成:MoeLayer:这些层代替了传统Transformer模型中的前馈网络(FFN)层。MoE层包含若干“专家”(例如8个),每个专家本身是一个独立的神经网络。在实际应用中,这些专家通常是前馈网络(FFN),但它们也可以是更复杂的网络结构,甚至可以是MoE层
- MOE介绍 混合专家模型
duoyasong5907
人工智能
GShardarxiv链接GShard模型架构图:参考GShard论文笔记(1)-MoE结构可知,MOE具备以下几种特点:改造了原本的FFN层,变成Gate+n个FFN层。n个FFN层的训练数据集不同。推理时会计算token与每个FFN的匹配程度,并k个被最匹配的FFN的输出对作加权平均。https://github.com/laekov/fastmoe另外:Gate只是一个维度是[dim,num
- 社科大-美国杜兰大学金融管理硕士成为了许多金融从业者追求的目标
Gscass2021
金融
社科大-美国杜兰大学金融管理硕士成为了许多金融从业者追求的目标社科大-美国杜兰大学金融管理硕士项目自2012年6月正式获得教育部审批(批准书编号:MOE11US1A20131203N),同时于2016年9月通过教育部项目延期举办,并于2017年6月教育部扩大招生规模的批准,目前项目每期批准招生名额60人。本项目学制1.5年,学生在职学习,要求修完12门专业必修课程,共36学分,以及社科大为学生开设
- AI通用大模型 —— Pathways,MoE, etc.
人生简洁之道
DLLLMGeneralAI人工智能机器学习深度学习
文章目录Pathways现有AI缺憾PathwaysCanDoMultipleTasksMultipleSensesSparseandEfficientMixtureofExperts(MoE)NeuralComputation'1991,AdaptivemixturesoflocalexpertsICLR'17,OutrageouslyLargeNeuralNetworks:TheSparsel
- 考研路在何方8
胡萝卜兔兔兔
接上一篇文章,就笔者在海文这几年的一线经历,先给大家分享一下考研中涉及到的“退役大学生士兵”专项硕士研究生招生计划http://www.moe.gov.cn/srcsite/A15/moe_778/s3113/201809/t20180903_347088.html
- 大模型的高效训练和部署技术卷出新高度
AI知识图谱大本营
大模型人工智能
01大模型训练的挑战1.大模型发展现状及问题上图中展示了大模型的发展历程,其中纵坐标是AI模型的参数量。在过去几年间,AI大模型的参数量飞速增长,大约每18个月时间就会增长40倍。例如2016年,世界最好的大模型ResNet-50,参数量约为2000万;而到2020年的GPT-3模型,参数量已达到1750亿;到今天,根据OpenAI透露的消息,MOE混合专家系统这种架构的大模型参数量大约1.7万亿
- 深圳全职3宝妈的日常一天:1人搞定3娃的超人妈妈
郭小艳Wendy
近期,一条“日本全职妈妈的日常一天”视频在YouTube上火了。这则视频也不是什么爆炸性的社会新闻事件,只是简单记录了一个日本全职妈妈MOE普普通通的一天。在我们印象当中,日本妈妈无所不能的形象深入人心,家务、育儿、护肤、化妆、料理园艺等...似乎样样都精通。当然我看过视频后最最佩服和认可的还是Moe的高度自律和科学的时间管理。而我做为一位在深圳全职3宝妈,近半年来没人帮我,1个人带3娃,在家一边
- 快速玩转 Mixtral 8x7B MOE大模型!阿里云机器学习 PAI 推出最佳实践
阿里云大数据AI技术
阿里云机器学习云计算
作者:熊兮、贺弘、临在Mixtral8x7B大模型是MixtralAI推出的基于decoder-only架构的稀疏专家混合网络(Mixture-Of-Experts,MOE)开源大语言模型。这一模型具有46.7B的总参数量,对于每个token,路由器网络选择八组专家网络中的两组进行处理,并且将其输出累加组合,在增加模型参数总量的同时,优化了模型推理的成本。在大多数基准测试中,Mixtral8x7B
- gitgud.io+Sapphire注册账号教程
chari克里
gitgudsapphire
gitgud.io是一个仓库,地址https://gitgud.io/,点进去之后会看到注册页面。意思是需要通过注册这个Sapphire账户来登录。点击右边的Sapphire,就跳转到Sapphire的登陆页面,点击创建新账号,就进入注册页面。(Sapphire的网址是https://accounts.sapphire.moe/)这里面要填邮箱,handel,密码,验证码。主要是这个handel不
- 突破界限:首个国产DeepSeek MoE的高效表现
努力犯错
人工智能语言模型自然语言处理chatgptstablediffusion
前言在人工智能技术的快速发展过程中,国产首个开源MoE(MixtureofExperts)大模型——DeepSeekMoE的推出,不仅标志着中国在全球AI领域的重大突破,而且在计算效率和模型性能上展现了显著的优势。这款160亿参数的模型在保持与国际知名Llama2-7B模型相媲美的性能的同时,实现了显著的计算效率提升,计算量仅为对手的40%。模型特性与技术创新DeepSeekMoE模型的核心优势在
- 视频播放器-MPC-HC
我最有才
好多滤镜呀、、、传说的最高画质]MPC-HC+ffdshow+madVRhttps://aoikaze.moe/613
- 深入浅出Java Annotation(元注解和自定义注解)
Josh_Persistence
Java Annotation元注解自定义注解
一、基本概述
Annontation是Java5开始引入的新特征。中文名称一般叫注解。它提供了一种安全的类似注释的机制,用来将任何的信息或元数据(metadata)与程序元素(类、方法、成员变量等)进行关联。
更通俗的意思是为程序的元素(类、方法、成员变量)加上更直观更明了的说明,这些说明信息是与程序的业务逻辑无关,并且是供指定的工具或
- mysql优化特定类型的查询
annan211
java工作mysql
本节所介绍的查询优化的技巧都是和特定版本相关的,所以对于未来mysql的版本未必适用。
1 优化count查询
对于count这个函数的网上的大部分资料都是错误的或者是理解的都是一知半解的。在做优化之前我们先来看看
真正的count()函数的作用到底是什么。
count()是一个特殊的函数,有两种非常不同的作用,他可以统计某个列值的数量,也可以统计行数。
在统
- MAC下安装多版本JDK和切换几种方式
棋子chessman
jdk
环境:
MAC AIR,OS X 10.10,64位
历史:
过去 Mac 上的 Java 都是由 Apple 自己提供,只支持到 Java 6,并且OS X 10.7 开始系统并不自带(而是可选安装)(原自带的是1.6)。
后来 Apple 加入 OpenJDK 继续支持 Java 6,而 Java 7 将由 Oracle 负责提供。
在终端中输入jav
- javaScript (1)
Array_06
JavaScriptjava浏览器
JavaScript
1、运算符
运算符就是完成操作的一系列符号,它有七类: 赋值运算符(=,+=,-=,*=,/=,%=,<<=,>>=,|=,&=)、算术运算符(+,-,*,/,++,--,%)、比较运算符(>,<,<=,>=,==,===,!=,!==)、逻辑运算符(||,&&,!)、条件运算(?:)、位
- 国内顶级代码分享网站
袁潇含
javajdkoracle.netPHP
现在国内很多开源网站感觉都是为了利益而做的
当然利益是肯定的,否则谁也不会免费的去做网站
&
- Elasticsearch、MongoDB和Hadoop比较
随意而生
mongodbhadoop搜索引擎
IT界在过去几年中出现了一个有趣的现象。很多新的技术出现并立即拥抱了“大数据”。稍微老一点的技术也会将大数据添进自己的特性,避免落大部队太远,我们看到了不同技术之间的边际的模糊化。假如你有诸如Elasticsearch或者Solr这样的搜索引擎,它们存储着JSON文档,MongoDB存着JSON文档,或者一堆JSON文档存放在一个Hadoop集群的HDFS中。你可以使用这三种配
- mac os 系统科研软件总结
张亚雄
mac os
1.1 Microsoft Office for Mac 2011
大客户版,自行搜索。
1.2 Latex (MacTex):
系统环境:https://tug.org/mactex/
&nb
- Maven实战(四)生命周期
AdyZhang
maven
1. 三套生命周期 Maven拥有三套相互独立的生命周期,它们分别为clean,default和site。 每个生命周期包含一些阶段,这些阶段是有顺序的,并且后面的阶段依赖于前面的阶段,用户和Maven最直接的交互方式就是调用这些生命周期阶段。 以clean生命周期为例,它包含的阶段有pre-clean, clean 和 post
- Linux下Jenkins迁移
aijuans
Jenkins
1. 将Jenkins程序目录copy过去 源程序在/export/data/tomcatRoot/ofctest-jenkins.jd.com下面 tar -cvzf jenkins.tar.gz ofctest-jenkins.jd.com &
- request.getInputStream()只能获取一次的问题
ayaoxinchao
requestInputstream
问题:在使用HTTP协议实现应用间接口通信时,服务端读取客户端请求过来的数据,会用到request.getInputStream(),第一次读取的时候可以读取到数据,但是接下来的读取操作都读取不到数据
原因: 1. 一个InputStream对象在被读取完成后,将无法被再次读取,始终返回-1; 2. InputStream并没有实现reset方法(可以重
- 数据库SQL优化大总结之 百万级数据库优化方案
BigBird2012
SQL优化
网上关于SQL优化的教程很多,但是比较杂乱。近日有空整理了一下,写出来跟大家分享一下,其中有错误和不足的地方,还请大家纠正补充。
这篇文章我花费了大量的时间查找资料、修改、排版,希望大家阅读之后,感觉好的话推荐给更多的人,让更多的人看到、纠正以及补充。
1.对查询进行优化,要尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
2.应尽量避免在 where
- jsonObject的使用
bijian1013
javajson
在项目中难免会用java处理json格式的数据,因此封装了一个JSONUtil工具类。
JSONUtil.java
package com.bijian.json.study;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Date;
import java.util.HashMap;
- [Zookeeper学习笔记之六]Zookeeper源代码分析之Zookeeper.WatchRegistration
bit1129
zookeeper
Zookeeper类是Zookeeper提供给用户访问Zookeeper service的主要API,它包含了如下几个内部类
首先分析它的内部类,从WatchRegistration开始,为指定的znode path注册一个Watcher,
/**
* Register a watcher for a particular p
- 【Scala十三】Scala核心七:部分应用函数
bit1129
scala
何为部分应用函数?
Partially applied function: A function that’s used in an expression and that misses some of its arguments.For instance, if function f has type Int => Int => Int, then f and f(1) are p
- Tomcat Error listenerStart 终极大法
ronin47
tomcat
Tomcat报的错太含糊了,什么错都没报出来,只提示了Error listenerStart。为了调试,我们要获得更详细的日志。可以在WEB-INF/classes目录下新建一个文件叫logging.properties,内容如下
Java代码
handlers = org.apache.juli.FileHandler, java.util.logging.ConsoleHa
- 不用加减符号实现加减法
BrokenDreams
实现
今天有群友发了一个问题,要求不用加减符号(包括负号)来实现加减法。
分析一下,先看最简单的情况,假设1+1,按二进制算的话结果是10,可以看到从右往左的第一位变为0,第二位由于进位变为1。
 
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-状态模式-State
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/
/*
当一个对象的内在状态改变时允许改变其行为,这个对象看起来像是改变了其类
状态模式主要解决的是当控制一个对象状态的条件表达式过于复杂时的情况
把状态的判断逻辑转移到表示不同状态的一系列类中,可以把复杂的判断逻辑简化
如果在
- CUDA程序block和thread超出硬件允许值时的异常
cherishLC
CUDA
调用CUDA的核函数时指定block 和 thread大小,该大小可以是dim3类型的(三维数组),只用一维时可以是usigned int型的。
以下程序验证了当block或thread大小超出硬件允许值时会产生异常!!!GPU根本不会执行运算!!!
所以验证结果的正确性很重要!!!
在VS中创建CUDA项目会有一个模板,里面有更详细的状态验证。
以下程序在K5000GPU上跑的。
- 诡异的超长时间GC问题定位
chenchao051
jvmcmsGChbaseswap
HBase的GC策略采用PawNew+CMS, 这是大众化的配置,ParNew经常会出现停顿时间特别长的情况,有时候甚至长到令人发指的地步,例如请看如下日志:
2012-10-17T05:54:54.293+0800: 739594.224: [GC 739606.508: [ParNew: 996800K->110720K(996800K), 178.8826900 secs] 3700
- maven环境快速搭建
daizj
安装mavne环境配置
一 下载maven
安装maven之前,要先安装jdk及配置JAVA_HOME环境变量。这个安装和配置java环境不用多说。
maven下载地址:http://maven.apache.org/download.html,目前最新的是这个apache-maven-3.2.5-bin.zip,然后解压在任意位置,最好地址中不要带中文字符,这个做java 的都知道,地址中出现中文会出现很多
- PHP网站安全,避免PHP网站受到攻击的方法
dcj3sjt126com
PHP
对于PHP网站安全主要存在这样几种攻击方式:1、命令注入(Command Injection)2、eval注入(Eval Injection)3、客户端脚本攻击(Script Insertion)4、跨网站脚本攻击(Cross Site Scripting, XSS)5、SQL注入攻击(SQL injection)6、跨网站请求伪造攻击(Cross Site Request Forgerie
- yii中给CGridView设置默认的排序根据时间倒序的方法
dcj3sjt126com
GridView
public function searchWithRelated() {
$criteria = new CDbCriteria;
$criteria->together = true; //without th
- Java集合对象和数组对象的转换
dyy_gusi
java集合
在开发中,我们经常需要将集合对象(List,Set)转换为数组对象,或者将数组对象转换为集合对象。Java提供了相互转换的工具,但是我们使用的时候需要注意,不能乱用滥用。
1、数组对象转换为集合对象
最暴力的方式是new一个集合对象,然后遍历数组,依次将数组中的元素放入到新的集合中,但是这样做显然过
- nginx同一主机部署多个应用
geeksun
nginx
近日有一需求,需要在一台主机上用nginx部署2个php应用,分别是wordpress和wiki,探索了半天,终于部署好了,下面把过程记录下来。
1. 在nginx下创建vhosts目录,用以放置vhost文件。
mkdir vhosts
2. 修改nginx.conf的配置, 在http节点增加下面内容设置,用来包含vhosts里的配置文件
#
- ubuntu添加admin权限的用户账号
hongtoushizi
ubuntuuseradd
ubuntu创建账号的方式通常用到两种:useradd 和adduser . 本人尝试了useradd方法,步骤如下:
1:useradd
使用useradd时,如果后面不加任何参数的话,如:sudo useradd sysadm 创建出来的用户将是默认的三无用户:无home directory ,无密码,无系统shell。
顾应该如下操作:
- 第五章 常用Lua开发库2-JSON库、编码转换、字符串处理
jinnianshilongnian
nginxlua
JSON库
在进行数据传输时JSON格式目前应用广泛,因此从Lua对象与JSON字符串之间相互转换是一个非常常见的功能;目前Lua也有几个JSON库,本人用过cjson、dkjson。其中cjson的语法严格(比如unicode \u0020\u7eaf),要求符合规范否则会解析失败(如\u002),而dkjson相对宽松,当然也可以通过修改cjson的源码来完成
- Spring定时器配置的两种实现方式OpenSymphony Quartz和java Timer详解
yaerfeng1989
timerquartz定时器
原创整理不易,转载请注明出处:Spring定时器配置的两种实现方式OpenSymphony Quartz和java Timer详解
代码下载地址:http://www.zuidaima.com/share/1772648445103104.htm
有两种流行Spring定时器配置:Java的Timer类和OpenSymphony的Quartz。
1.Java Timer定时
首先继承jav
- Linux下df与du两个命令的差别?
pda158
linux
一、df显示文件系统的使用情况,与du比較,就是更全盘化。 最经常使用的就是 df -T,显示文件系统的使用情况并显示文件系统的类型。 举比例如以下: [root@localhost ~]# df -T Filesystem Type &n
- [转]SQLite的工具类 ---- 通过反射把Cursor封装到VO对象
ctfzh
VOandroidsqlite反射Cursor
在写DAO层时,觉得从Cursor里一个一个的取出字段值再装到VO(值对象)里太麻烦了,就写了一个工具类,用到了反射,可以把查询记录的值装到对应的VO里,也可以生成该VO的List。
使用时需要注意:
考虑到Android的性能问题,VO没有使用Setter和Getter,而是直接用public的属性。
表中的字段名需要和VO的属性名一样,要是不一样就得在查询的SQL中
- 该学习笔记用到的Employee表
vipbooks
oraclesql工作
这是我在学习Oracle是用到的Employee表,在该笔记中用到的就是这张表,大家可以用它来学习和练习。
drop table Employee;
-- 员工信息表
create table Employee(
-- 员工编号
EmpNo number(3) primary key,
-- 姓