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herosunly
DeepSeek从入门到精通deepseek大模型人工智能officewps智能办公
大家好,我是herosunly。985院校硕士毕业,现担任算法研究员一职,热衷于大模型算法的研究与应用。曾担任百度千帆大模型比赛、BPAA算法Q大赛评委,编写微软OpenAI考试认证指导手册。曾获得阿里云天池比赛第一名,CCF比赛第二名,科大讯飞比赛第名。授权多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。
- 使用Python实现深度学习模型:知识蒸馏与模型压缩
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Python笔记从零开始学Python人工智能Python算法python深度学习开发语言
在深度学习领域,模型的大小和计算复杂度常常是一个挑战。知识蒸馏(KnowledgeDistillation)和模型压缩(ModelCompression)是两种有效的技术,可以在保持模型性能的同时减少模型的大小和计算需求。本文将详细介绍如何使用Python实现这两种技术。目录引言知识蒸馏概述模型压缩概述实现步骤数据准备教师模型训练学生模型训练(知识蒸馏)模型压缩代码实现结论1.引言在实际应用中,深
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紫雾凌寒
智启前沿:AI洞察・创未来人工智能深度学习tensorflowpytorchai
在深度学习框架中,TensorFlow和PyTorch无疑是两大明星框架。前面两篇文章我们分别介绍了TensorFlow(点击查看)和PyTorch(点击查看)。它们引领着AI开发的潮流,吸引着无数开发者投身其中。但这两大框架究竟谁更胜一筹?是TensorFlow的全面与稳健,还是PyTorch的灵活与便捷?让我们一同深入剖析,探寻答案。在深度学习框架中,TensorFlow和PyTorch无疑是
- DeepSeek R1 与 OpenAI O1:机器学习模型的巅峰对决
学无止尽5
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我的个人主页我的专栏:人工智能领域、java-数据结构、Javase、C语言,希望能帮助到大家!!!点赞收藏❤一、引言在机器学习的广袤天地中,大型语言模型(LLM)无疑是最为璀璨的明珠。它们凭借卓越的语言理解与生成能力,正以前所未有的方式重塑着我们与信息交互的模式。DeepSeekR1和OpenAIO1作为其中的佼佼者,代表了当前技术的前沿水准,在架构设计、训练方法、性能表现以及应用场景等诸多层面
- 做其他的不好吗?别写代码了(4)
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AI技术在IT领域的应用确实已经成为一个趋势,这对IT从业者来说既是机遇也是挑战。我们需要客观地看待AI对IT行业的影响:AI可以自动化和优化很多IT工作,如系统监控、故障诊断、代码编写等,这可能会替代一些传统的IT工作岗位。但同时AI也会创造新的IT工作机会,如AI系统的开发、部署和维护,以及利用AI技术进行创新和优化等。未来IT从业者需要更多掌握AI相关的技能,如机器学习、数据分析等,以适应A
- 2025 机器学习方向毕业设计选题清单:开题指导与建议
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目录毕设选题选题迷茫选题的重要性更多选题指导最后大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着准备考研,考公,考教资或者实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。大四的同学马上要开始毕业设计,对选题有疑问可以问学长哦(见文末)!以下整理了适合不同方向的计算机专业的毕业设计选题对毕设有任何疑问都可以问学长哦!更多选题指导:最新最全计算机专业毕设选题精选推荐汇总大家好,这里是海浪学长
- 景联文科技数据处理平台:支持高质量图像标注服务
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图像标注是计算机视觉领域中不可或缺的一环,它通过为图像添加标签来帮助机器学习算法理解图像内容。这一过程对于创建高质量的训练数据集至关重要,使得AI模型能够准确地识别和分类现实世界中的物体。常见的图像标注类型:边界框标注:这是最常用的标注方式之一,通常用于物体检测任务。通过绘制矩形框来确定图像中目标物体的位置,可以是二维或三维形式。分割标注:包括语义分割(同一类别的所有实例被视为整体)和实例分割(每
- 景联文科技:以全面数据处理服务推动AI创新与产业智能化转型
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数据标注公司在人工智能领域扮演着重要角色,通过提供高质量的数据标注服务,帮助企业和组织训练和优化机器学习模型。从需求分析到数据交付,每一个步骤都需要严格把控,确保数据的质量和安全性。景联文科技是一家专业的数据采集与标注公司,致力于为客户提供高质量的数据处理服务,助力企业在人工智能(AI)领域的创新与发展。数据标注的四项基本流程:数据采集、数据清洗、数据标注、数据质检。数据采集数据采集是数据处理的第
- 《深入浅出多模态》 (五):多模态经典模型ALBEF
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- 轻量级的注意力网络(LANMSFF)模型详解及代码复现
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深度学习算法详解及代码复现深度学习人工智能神经网络python计算机视觉
定义与特点在深度学习领域,轻量化网络设计已成为一个重要的研究方向。LANMSFF模型作为一种新型的轻量级网络架构,在保持高性能的同时,显著降低了模型的复杂度。LANMSFF模型的核心特点可以概括为以下几个方面:轻量级设计:通过精心设计的网络结构和参数优化,在保持较高性能的同时,显著降低了模型的复杂度。注意力机制:引入了一种新的注意力机制,能够有效地捕捉图像中的关键特征,提高模型的表达能力。多尺度特
- 高效高并发调度架构
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以下是从架构层面为你提供的适合多核CPU、多GPU环境下API客户端、服务端高级调度,以实现高效并发大规模与用户交互的技术栈:通信协议gRPC:基于HTTP/2协议,具有高性能、低延迟的特点,支持二进制序列化(通常搭配Protobuf),非常适合高并发场景。它提供了流式通信和多路复用功能,可有效减少网络开销。常用于微服务之间的通信,例如机器学习模型服务与前端应用之间的交互。RSocket:是一种基
- Anaconda3 介绍和安装
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介绍Anaconda是一个开源的Python和R语言发行版,专注于数据科学、机器学习和科学计算,主要面向数据科学和机器学习领域。它集成了大量常用的科学计算库(如NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn等),并提供了强大的包管理工具Conda和环境管理功能,适合快速部署和管理复杂的开发环境。特点:预装丰富库:包含250+常用的数据科学工具包,无需手动安装。跨平台支持:
- TPAMI 2024 | SSR-2D: 从2D图像进行语义3D场景重建
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论文解读IEEETPAMI深度学习顶刊论文论文解读TPAMI
论文信息题目:SSR-2D:Semantic3DSceneReconstructionFrom2DImagesSSR-2D:从2D图像进行语义3D场景重建作者:JunwenHuang,AlexeyArtemov,YujinChen,ShuaifengZhi,KaiXu,andMatthiasNießner论文创新点首次提出了一种基于深度学习的方法,能够在不使用任何3D标注的情况下,从不完整的RGB
- 【机器学习】无监督学习算法之:K均值聚类
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K均值聚类1、引言2、K均值聚类2.1定义2.2原理2.3实现方式2.4算法公式2.4.1距离计算公式2.4.1中心点计算公式2.5代码示例3、总结1、引言小屌丝:鱼哥,K均值聚类我不懂,能不能给我讲一讲?小鱼:行,可以小屌丝:额…今天咋直接就答应了?小鱼:不然呢?小屌丝:有啥条件,直接说,小鱼:没有小屌丝:这咋的了,不提条件,我可不踏实小鱼:你看看你,我不提条件,你还不踏实,那你这是非让我提条件
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我们认为,SNNs最大的优势在于其能够充分利用基于时空事件的信息。今天,我们有相当成熟的神经形态传感器,来记录环境实时的动态改变。这些动态感官数据可以与SNNs的时间处理能力相结合,以实现超低能耗的计算。在此类传感器中使用SNNs主要受限于缺乏适当的训练算法,从而可以有效地利用尖峰神经元的时间信息。实际上就精度而言,在大多数学习任务中SNNs的效果仍落后于第二代的深度学习。很明显,尖峰神经元可以实
- 第二章:13.1 机器学习的迭代发展
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目录机器学习模型开发流程构建电子邮件垃圾邮件分类器示例总结垃圾邮件分类示例构建垃圾邮件分类器机器学习模型开发流程确定系统架构:首先,需要决定机器学习系统的总体架构,这包括选择合适的模型、确定使用的数据集、可能还包括选择超参数等。实现和训练模型:根据上述决定,实现并训练一个模型。通常,第一次训练的模型不会立即达到预期的效果。诊断和调整:对模型进行诊断,查看算法的偏差、方差或进行错误分析。根据诊断结果
- 深度学习(1)-简单神经网络示例
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我们来看一个神经网络的具体实例:使用Python的Keras库来学习手写数字分类。在这个例子中,我们要解决的问题是,将手写数字的灰度图像(28像素×28像素)划分到10个类别中(从0到9)。我们将使用MNIST数据集,图2-1给出了MNIST数据集的一些样本。在机器学习中,分类问题中的某个类别叫作类(class),数据点叫作样本(sample),与某个样本对应的类叫作标签(label)。你不需要现
- 简化版奇异值分解(SVD)方法详解
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数理统计学知识机器学习人工智能算法信息与通信信号处理
简化版奇异值分解(SVD)方法详解奇异值分解(SVD)是一个强大的矩阵分解工具,广泛应用于数据降维、图像压缩、机器学习等领域。然而,对于大规模数据或高维矩阵,计算和存储的开销非常大,因此提出了多种简化版的SVD方法。这些简化版方法在保证解的精度的同时,能够显著减少计算量和内存占用。本文将详细介绍几种简化版SVD方法,包括经济型SVD、随机化SVD、增量SVD、分块SVD和偏最小二乘法(PLS),并
- Python爬虫——网站基本信息
IT·小灰灰
python爬虫开发语言网络
在智能时代,数据是新的石油。Python爬虫技术赋予了我们成为数据猎人的能力,让我们能够在网络的广袤土地上狩猎,为机器学习和人工智能的发展提供燃料目录一、介绍——Python二、介绍——Python爬虫1.请求库2.解析库3.数据存储4.多线程/多进程5.异步编程6.代理和反爬虫7.爬虫框架8.爬虫的法律和道德问题9.异常处理10.日志记录三、爬虫示例代码一、介绍——PythonPython是一种
- 理论一、大模型—概念
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一、总述大模型通常指的是参数规模庞大、训练难度较高的人工智能模型。随着深度学习技术的发展,研究人员和企业越来越倾向于构建更大的模型,以提高模型的性能和泛化能力。这些大模型往往需要大量的数据和计算资源来训练,并且在实际应用中通常表现出色。大模型全称是大型语言模型(LLM,LargeLanguageModel),这个“大”主要指模型结构容量大,结构中的参数多,用于预训练大模型的数据量大。一个大模型可以
- Python:第三方库
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1.第三方Python库库名用途pip安装指令NumPy矩阵运算pipinstallnumpyMatplotlib产品级2D图形绘制pipinstallmatplotlibPIL图像处理pipinstallpillowsklearn机器学习和数据挖掘pipinstallsklearnRequestsHTTP协议访问pipinstallrequestsJieba中文分词pipinstalljieba
- 根据deepseek模型微调训练自动驾驶模型及数据集的思路
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以下是使用DeepSeek模型微调训练自动驾驶模型的详细步骤和代码示例。本流程假设你已有自动驾驶领域的数据集(如驾驶指令、传感器数据等),并基于PyTorch框架实现。Step1:环境准备#安装依赖库pipinstalltorchtransformersdatasetsnumpypandasStep2:数据准备假设数据集格式为JSON,包含输入文本(传感器/场景描述)和输出控制指令://data/
- YOLOv11 火焰识别:智能时代的火灾预警新利器
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前言随着人工智能(AI)在各个领域如火如荼发展,图像识别技术也跟着飞速进步。从最初的传统算法到如今的深度学习模型,图像识别在准确性和效率上提升令人惊叹。而在这场技术革命中,YOLO(YouOnlyLookOnce)系列模型无疑扮演举足轻重的角色。今天,我们将目光聚焦在最新的版本——YOLOv11。别误会,YOLOv11可不是什么随便升级。它远不止数字上多了个“1”那么简单。YOLOv11集成许多先
- 【AI中的数学-人工智能的数学基石】AI的心脏:探索人工智能的算法与核心技术
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AI中的数学人工智能算法数学AI数学大模型
第一章人工智能的数学基石第二节AI的心脏:探索人工智能的算法与核心技术人工智能(AI)的迅猛发展离不开其背后的复杂算法与核心技术。这些算法不仅决定了AI系统的性能和能力,也构成了AI应用的基础。从基础的机器学习算法到先进的深度学习模型,AI的算法生态系统丰富多样,涵盖了广泛的数学原理和计算方法。本节将深入探讨驱动AI进步的关键算法与技术,揭示其工作机制及在实际应用中的重要性。一、机器学习:智能的基
- 预测股票走势的ai模型
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AI股票走势预测模型用深度学习+时间序列分析来构建一个股票预测AI,基于历史数据预测未来走势。1.关键功能✅AI选股(基于财务数据+技术指标)✅股票走势预测(LSTM/Transformer)✅智能筛选高增长潜力股✅可视化分析2.关键技术数据来源:YahooFinance/AlphaVantage财务分析:PE、EPS、ROE、PB、成交量机器学习选股:随机森林/XGBoost深度学习预测:LST
- DeepSeek推荐未来好就业的十大专业
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人工智能deepseek推荐就业
一、人工智能与数据科学专业聚焦人工智能、大数据技术、计算机科学与技术、机器学习、数据科学与大数据技术等专业,构成了这一前沿领域的核心。这些专业旨在培养学生掌握从数据收集、处理到模型构建、算法优化的全流程能力。就业前景洞察人工智能已广泛渗透到医疗、金融、制造、交通等众多领域。在医疗领域,AI辅助诊断系统帮助医生更精准地识别疾病;金融行业里,智能风控模型有效防范风险。未来,算法工程师负责开发和优化各种
- 本地DeepSeek模型GGUF文件转换为PyTorch格式
搏博
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接前文,我们在本地Windows系统上,基于GGUF文件部署了DeepSeek模型(DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B.gguf版本),但是GGUF是已经量化的版本,我们除了对其进行微调之外,无法对其训练,那么还有没有其他办法对本地的GGUF部署的DeepSeek模型进行训练呢?今天我们就反其道而行之,将GGUF文件转换为PyTorch格式再训练。前提:已经部署好了Deep
- 使用 pip 和 conda 的安装深度学习环境
ZhengXinTang
#深度学习环境pipcondapython
在决定使用pip和conda安装包时,了解这两个包管理器之间的主要区别非常重要。以下是细分:1.在使用conda安装的过程中,可以先参考另外一台机器中对应虚拟环境配置成功的,所设置的镜像源,使用condacofig--show,进行查看,2.设置,将网络下载时,连接时间加长condaconfig--setremote_connect_timeout_secs60condaconfig--setre
- 字节跳动实习生和校招生内推
飞300
pythonjavascriptphp业界资讯算法
机器学习算法实习生-平台治理1、2026届硕士及以上学位在读,计算机等相关专业优先;2、有扎实的代码能力,熟悉深度学习/图神经网络/机器学习框架,如Pytorch、Tensorflow、DGL、Pyg、Sklearn等;3、熟悉机器学习/图学习/序列学习算法中的一项或者多项,如图建模、时序信号建模、节点/子图分类、社区挖掘、表征学习、自监督/半监督学习等,有一定深度和广度;4、熟悉相关算法在数据挖
- 智能客服平台的架构设计:实现高效、安全、可靠的服务运行
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DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型AI大模型企业级应用开发实战LLM大模型落地实战指南自然语言处理人工智能语言模型编程实践开发语言架构设计
这篇文章将深入探讨智能客服平台的架构设计,以及如何实现高效、安全、可靠的服务运行。我会遵循您提供的要求和结构模板来撰写这篇文章。让我们开始吧。智能客服平台的架构设计,实现高效、安全、可靠的服务运行关键词:智能客服、架构设计、高效性、安全性、可靠性、微服务、自然语言处理、机器学习1.背景介绍在当今数字化时代,客户服务已成为企业与客户之间沟通的关键纽带。随着人工智能技术的快速发展,智能客服平台应运而生
- 遍历dom 并且存储(将每一层的DOM元素存在数组中)
换个号韩国红果果
JavaScripthtml
数组从0开始!!
var a=[],i=0;
for(var j=0;j<30;j++){
a[j]=[];//数组里套数组,且第i层存储在第a[i]中
}
function walkDOM(n){
do{
if(n.nodeType!==3)//筛选去除#text类型
a[i].push(n);
//con
- Android+Jquery Mobile学习系列(9)-总结和代码分享
白糖_
JQuery Mobile
目录导航
经过一个多月的边学习边练手,学会了Android基于Web开发的毛皮,其实开发过程中用Android原生API不是很多,更多的是HTML/Javascript/Css。
个人觉得基于WebView的Jquery Mobile开发有以下优点:
1、对于刚从Java Web转型过来的同学非常适合,只要懂得HTML开发就可以上手做事。
2、jquerym
- impala参考资料
dayutianfei
impala
记录一些有用的Impala资料
1. 入门资料
>>官网翻译:
http://my.oschina.net/weiqingbin/blog?catalog=423691
2. 实用进阶
>>代码&架构分析:
Impala/Hive现状分析与前景展望:http
- JAVA 静态变量与非静态变量初始化顺序之新解
周凡杨
java静态非静态顺序
今天和同事争论一问题,关于静态变量与非静态变量的初始化顺序,谁先谁后,最终想整理出来!测试代码:
import java.util.Map;
public class T {
public static T t = new T();
private Map map = new HashMap();
public T(){
System.out.println(&quo
- 跳出iframe返回外层页面
g21121
iframe
在web开发过程中难免要用到iframe,但当连接超时或跳转到公共页面时就会出现超时页面显示在iframe中,这时我们就需要跳出这个iframe到达一个公共页面去。
首先跳转到一个中间页,这个页面用于判断是否在iframe中,在页面加载的过程中调用如下代码:
<script type="text/javascript">
//<!--
function
- JAVA多线程监听JMS、MQ队列
510888780
java多线程
背景:消息队列中有非常多的消息需要处理,并且监听器onMessage()方法中的业务逻辑也相对比较复杂,为了加快队列消息的读取、处理速度。可以通过加快读取速度和加快处理速度来考虑。因此从这两个方面都使用多线程来处理。对于消息处理的业务处理逻辑用线程池来做。对于加快消息监听读取速度可以使用1.使用多个监听器监听一个队列;2.使用一个监听器开启多线程监听。
对于上面提到的方法2使用一个监听器开启多线
- 第一个SpringMvc例子
布衣凌宇
spring mvc
第一步:导入需要的包;
第二步:配置web.xml文件
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<web-app version="2.5"
xmlns="http://java.sun.com/xml/ns/javaee"
xmlns:xsi=
- 我的spring学习笔记15-容器扩展点之PropertyOverrideConfigurer
aijuans
Spring3
PropertyOverrideConfigurer类似于PropertyPlaceholderConfigurer,但是与后者相比,前者对于bean属性可以有缺省值或者根本没有值。也就是说如果properties文件中没有某个bean属性的内容,那么将使用上下文(配置的xml文件)中相应定义的值。如果properties文件中有bean属性的内容,那么就用properties文件中的值来代替上下
- 通过XSD验证XML
antlove
xmlschemaxsdvalidationSchemaFactory
1. XmlValidation.java
package xml.validation;
import java.io.InputStream;
import javax.xml.XMLConstants;
import javax.xml.transform.stream.StreamSource;
import javax.xml.validation.Schem
- 文本流与字符集
百合不是茶
PrintWrite()的使用字符集名字 别名获取
文本数据的输入输出;
输入;数据流,缓冲流
输出;介绍向文本打印格式化的输出PrintWrite();
package 文本流;
import java.io.FileNotFound
- ibatis模糊查询sqlmap-mapping-**.xml配置
bijian1013
ibatis
正常我们写ibatis的sqlmap-mapping-*.xml文件时,传入的参数都用##标识,如下所示:
<resultMap id="personInfo" class="com.bijian.study.dto.PersonDTO">
<res
- java jvm常用命令工具——jdb命令(The Java Debugger)
bijian1013
javajvmjdb
用来对core文件和正在运行的Java进程进行实时地调试,里面包含了丰富的命令帮助您进行调试,它的功能和Sun studio里面所带的dbx非常相似,但 jdb是专门用来针对Java应用程序的。
现在应该说日常的开发中很少用到JDB了,因为现在的IDE已经帮我们封装好了,如使用ECLI
- 【Spring框架二】Spring常用注解之Component、Repository、Service和Controller注解
bit1129
controller
在Spring常用注解第一步部分【Spring框架一】Spring常用注解之Autowired和Resource注解(http://bit1129.iteye.com/blog/2114084)中介绍了Autowired和Resource两个注解的功能,它们用于将依赖根据名称或者类型进行自动的注入,这简化了在XML中,依赖注入部分的XML的编写,但是UserDao和UserService两个bea
- cxf wsdl2java生成代码super出错,构造函数不匹配
bitray
super
由于过去对于soap协议的cxf接触的不是很多,所以遇到了也是迷糊了一会.后来经过查找资料才得以解决. 初始原因一般是由于jaxws2.2规范和jdk6及以上不兼容导致的.所以要强制降为jaxws2.1进行编译生成.我们需要少量的修改:
我们原来的代码
wsdl2java com.test.xxx -client http://.....
修改后的代
- 动态页面正文部分中文乱码排障一例
ronin47
公司网站一部分动态页面,早先使用apache+resin的架构运行,考虑到高并发访问下的响应性能问题,在前不久逐步开始用nginx替换掉了apache。 不过随后发现了一个问题,随意进入某一有分页的网页,第一页是正常的(因为静态化过了);点“下一页”,出来的页面两边正常,中间部分的标题、关键字等也正常,唯独每个标题下的正文无法正常显示。 因为有做过系统调整,所以第一反应就是新上
- java-54- 调整数组顺序使奇数位于偶数前面
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
import ljn.help.Helper;
public class OddBeforeEven {
/**
* Q 54 调整数组顺序使奇数位于偶数前面
* 输入一个整数数组,调整数组中数字的顺序,使得所有奇数位于数组的前半部分,所有偶数位于数组的后半
- 从100PV到1亿级PV网站架构演变
cfyme
网站架构
一个网站就像一个人,存在一个从小到大的过程。养一个网站和养一个人一样,不同时期需要不同的方法,不同的方法下有共同的原则。本文结合我自已14年网站人的经历记录一些架构演变中的体会。 1:积累是必不可少的
架构师不是一天练成的。
1999年,我作了一个个人主页,在学校内的虚拟空间,参加了一次主页大赛,几个DREAMWEAVER的页面,几个TABLE作布局,一个DB连接,几行PHP的代码嵌入在HTM
- [宇宙时代]宇宙时代的GIS是什么?
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Gis
我们都知道一个事实,在行星内部的时候,因为地理信息的坐标都是相对固定的,所以我们获取一组GIS数据之后,就可以存储到硬盘中,长久使用。。。但是,请注意,这种经验在宇宙时代是不能够被继续使用的
宇宙是一个高维时空
- 详解create database命令
czmmiao
database
完整命令
CREATE DATABASE mynewdb USER SYS IDENTIFIED BY sys_password USER SYSTEM IDENTIFIED BY system_password LOGFILE GROUP 1 ('/u01/logs/my/redo01a.log','/u02/logs/m
- 几句不中听却不得不认可的话
datageek
1、人丑就该多读书。
2、你不快乐是因为:你可以像猪一样懒,却无法像只猪一样懒得心安理得。
3、如果你太在意别人的看法,那么你的生活将变成一件裤衩,别人放什么屁,你都得接着。
4、你的问题主要在于:读书不多而买书太多,读书太少又特爱思考,还他妈话痨。
5、与禽兽搏斗的三种结局:(1)、赢了,比禽兽还禽兽。(2)、输了,禽兽不如。(3)、平了,跟禽兽没两样。结论:选择正确的对手很重要。
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- 1 14:00 PHP中的“syntax error, unexpected T_PAAMAYIM_NEKUDOTAYIM”错误
dcj3sjt126com
PHP
原文地址:http://www.kafka0102.com/2010/08/281.html
因为需要,今天晚些在本机使用PHP做些测试,PHP脚本依赖了一堆我也不清楚做什么用的库。结果一跑起来,就报出类似下面的错误:“Parse error: syntax error, unexpected T_PAAMAYIM_NEKUDOTAYIM in /home/kafka/test/
- xcode6 Auto layout and size classes
dcj3sjt126com
ios
官方GUI
https://developer.apple.com/library/ios/documentation/UserExperience/Conceptual/AutolayoutPG/Introduction/Introduction.html
iOS中使用自动布局(一)
http://www.cocoachina.com/ind
- 通过PreparedStatement批量执行sql语句【sql语句相同,值不同】
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sql事务批量执行
比如说:我有一个List需要添加到数据库中,那么我该如何通过PreparedStatement来操作呢?
public void addCustomerByCommit(Connection conn , List<Customer> customerList)
{
String sql = "inseret into customer(id
- 程序员必知必会----linux常用命令之十【系统相关】
hanqunfeng
Linux常用命令
一.linux快捷键
Ctrl+C : 终止当前命令
Ctrl+S : 暂停屏幕输出
Ctrl+Q : 恢复屏幕输出
Ctrl+U : 删除当前行光标前的所有字符
Ctrl+Z : 挂起当前正在执行的进程
Ctrl+L : 清除终端屏幕,相当于clear
二.终端命令
clear : 清除终端屏幕
reset : 重置视窗,当屏幕编码混乱时使用
time com
- NGINX
IXHONG
nginx
pcre 编译安装 nginx
conf/vhost/test.conf
upstream admin {
server 127.0.0.1:8080;
}
server {
listen 80;
&
- 设计模式--工厂模式
kerryg
设计模式
工厂方式模式分为三种:
1、普通工厂模式:建立一个工厂类,对实现了同一个接口的一些类进行实例的创建。
2、多个工厂方法的模式:就是对普通工厂方法模式的改进,在普通工厂方法模式中,如果传递的字符串出错,则不能正确创建对象,而多个工厂方法模式就是提供多个工厂方法,分别创建对象。
3、静态工厂方法模式:就是将上面的多个工厂方法模式里的方法置为静态,
- Spring InitializingBean/init-method和DisposableBean/destroy-method
mx_xiehd
javaspringbeanxml
1.initializingBean/init-method
实现org.springframework.beans.factory.InitializingBean接口允许一个bean在它的所有必须属性被BeanFactory设置后,来执行初始化的工作,InitialzingBean仅仅指定了一个方法。
通常InitializingBean接口的使用是能够被避免的,(不鼓励使用,因为没有必要
- 解决Centos下vim粘贴内容格式混乱问题
qindongliang1922
centosvim
有时候,我们在向vim打开的一个xml,或者任意文件中,拷贝粘贴的代码时,格式莫名其毛的就混乱了,然后自己一个个再重新,把格式排列好,非常耗时,而且很不爽,那么有没有办法避免呢? 答案是肯定的,设置下缩进格式就可以了,非常简单: 在用户的根目录下 直接vi ~/.vimrc文件 然后将set pastetoggle=<F9> 写入这个文件中,保存退出,重新登录,
- netty大并发请求问题
tianzhihehe
netty
多线程并发使用同一个channel
java.nio.BufferOverflowException: null
at java.nio.HeapByteBuffer.put(HeapByteBuffer.java:183) ~[na:1.7.0_60-ea]
at java.nio.ByteBuffer.put(ByteBuffer.java:832) ~[na:1.7.0_60-ea]
- Hadoop NameNode单点问题解决方案之一 AvatarNode
wyz2009107220
NameNode
我们遇到的情况
Hadoop NameNode存在单点问题。这个问题会影响分布式平台24*7运行。先说说我们的情况吧。
我们的团队负责管理一个1200节点的集群(总大小12PB),目前是运行版本为Hadoop 0.20,transaction logs写入一个共享的NFS filer(注:NetApp NFS Filer)。
经常遇到需要中断服务的问题是给hadoop打补丁。 DataNod