- 【教程】Ollama 部署 MindSpore 训练的大模型
Hsiayukoo
llamapython
gguf-mindspore本项目(gguf-mindspore)帮助用户快速的将MindSpore生成的大模型的ckpt文件,转换为Ollama可以加载的GGUF格式文件,主要思路是针对已有的如Huggingface上的对应模型的GGUF文件,利用MindSpore生成的ckpt文件,替换掉GGUF文件中的张量信息部分,生成自己的GGUF文件。依赖gguf==0.6.0mindsporenump
- Junit核心——测试类(TestCase)、测试集(TestSuite)、测试运行器(TestRunner)...
weixin_30929011
java测试
首先,把这三个定义简单的说明一下:1、测试类(TestCase):一个包含一个或是多个测试的类,在Junit中就是指的是包含那些带有@Test注解的方法的类,同一样也被称作“测试用例”;2、测试集(TestSuite):测试集是把多个相关测试归入一个组的表达方式,在Junit中,如果我们没有明确的定义一个测试集,那么Juint会自动的提供一个测试集,一个测试集一般将同一个包的测试类归入一组;3、测
- oracle查询结果使用“||”拼接符造成的小数点前的0被抹除的问题
肉三
oracleoracle数据库
很多时候当我们写一条查询语句的时候会使用到“||”拼接符,但是如果拼接的列中有一列在oracle数据库中的类型是NUMBER(10,2)这种时,查询结果可能会跟数据库中的值不一致。例如表user_score:namescoreMark0.5Jorn1.3根据上表写出一下查询语句:selectname||'='||scorefromuser_score;当我们执行这条语句时,结果可能会显示为:Mar
- 清华和哈工大把大模型量化做到了1比特,把世界顶尖多模态大模型开源大模型量化个人电脑运行!机器人领域首个开源视觉-语言操作大模型,激发开源VLMs更大潜能,视 Mamba速度提升2.8倍,内存能省87%
代码讲故事
机器人智慧之心Mamba机器人量化大模型开源视觉VLMs
清华和哈工大把大模型量化做到了1比特,把世界顶尖多模态大模型开源大模型量化个人电脑运行!机器人领域首个开源视觉-语言操作大模型,激发开源VLMs更大潜能,视Mamba速度提升2.8倍,内存能省87%。清华和哈工大把大模型量化做到了1比特。在追求更高效的机器学习模型部署时,模型量化技术应运而生,它通过降低权重矩阵的位宽来显著减少大型语言模型的存储和计算需求。我们一般的双精度浮点型double是64位
- 新项目性能测试全攻略:从规划到落地
测试工程师成长之路
测试工程师成长之路性能测试
一、性能测试的重要性在当今数字化的时代,新项目如雨后春笋般不断涌现,而性能测试在其中扮演着至关重要的角色。对于一个新项目来说,性能的好坏直接影响着用户体验。想象一下,如果用户在使用一款电商APP时,加载商品页面需要漫长的等待时间,或者在进行支付操作时频繁出现卡顿,那么大概率会导致用户的流失,进而影响整个业务的发展。性能测试不仅关乎用户当下的使用感受,更是关乎项目的长期运营和业务的成败。从企业角度来
- 如何创建自定义聊天模型类
srudfktuffk
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在当今的AI开发中,聊天模型成为了一个非常重要的领域。本文将介绍如何使用LangChain的抽象来创建一个自定义的聊天模型,旨在帮助你轻松地将自己的语言模型集成到现有的LangChain程序中。通过包装自定义的LLM(大语言模型)到标准的BaseChatModel接口中,你不仅能与现有程序无缝集成,而且还能自动享受LangChain的各种优化,包括批处理、异步支持和流式API等。技术背景介绍聊天模
- 大模型的部署方法三:使用Xinference部署
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Xinference是一个分布式推理框架,它支持一键部署各种模型,包括大型语言模型(LLMs)。使用Xinference部署AI大模型的步骤:一、安装Xinference1)环境准备:确保您的系统上安装了Python3.9或以上版本。安装Docker(如果选择使用Docker部署)。2)安装Xinference:通过Python的包管理工具pip安装Xinference:pipinstall"xi
- Zerox:AI驱动的万能OCR工具,精准识别复杂布局并输出Markdown格式,支持PDF、DOCX、图片等多种文件格式
蚝油菜花
每日AI项目与应用实例人工智能ocrpdf人工智能开源
❤️如果你也关注AI的发展现状,且对AI应用开发非常感兴趣,我会每日分享大模型与AI领域的最新开源项目和应用,提供运行实例和实用教程,帮助你快速上手AI技术,欢迎关注我哦!微信公众号|搜一搜:蚝油菜花快速阅读功能:支持零样本OCR识别,兼容PDF、DOCX、图片等多种格式文件。技术:基于GPT-4o-mini模型,能够处理复杂布局文档,输出Markdown格式结果。应用:提供API接口,便于集成到
- 如何有效控制 KV 缓存的内存占用,优化推理速度?
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使用KV缓存技术的目的是在生成过程中计算过去tokens的键和值张量时,将这些张量存储(“缓存”)在GPU内存中,从而避免在每个生成步骤中重新计算这些tokens的键和值张量。KV缓存是一种妥协:我们以内存的消耗换取计算量的减少。在这篇文章中,我们将了解KV缓存的容量有多大、会带来哪些挑战,以及面对这些挑战最常用的应对策略是什么。01KV缓存的容量有多大?这相当简单:对于每个batch中每个序列的
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LLama架构一览预训练Transformer架构RMSNorm归一化:为什么大模型llama选RMSNorm,而不是其他?SwiGLU激活函数:为什么大模型llama选SwiGLU激活函数,而不是其他?RoPE旋转位置编码:为什么大模型llama选RoPE旋转位置编码,而不是其他?GQA分组查询注意力:为什么大模型llama选GQA分组查询注意力,而不是其他?KVCache推理加速llama、l
- DETRs with Collaborative Hybrid Assignments Training论文阅读与代码
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关键词:协作混合分配训练【目标检测】Co-DETR:ATSS+FasterRCNN+DETR协作的先进检测器(ICCV2023)-CSDN博客摘要:在这篇论文中,作者观察到在DETR中将过少的Query分配为正样本,采用一对一的集合匹配,会导致对编码器输出的监督稀疏,严重损害编码器的区分特征学习,反之亦然,也会影响解码器中的注意力学习。为了缓解这个问题,作者提出了一种新颖的协同混合分配训练方案,名
- 作为一名Flutter开发,我骗老板我会前端,她竟然要给我升职加薪
星释
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起始那天,办公室的气氛突然凝固,老板把我叫进她的办公室,眼中带着期待,问:“你会前端吗?”这句话简单,但我知道背后暗藏玄机。我愣了一下,脑海一片空白,内心像是被投进了一颗巨石,掀起层层涟漪。我呢喃了一声:“会一点。”然而,这话对我来说却显得虚假。毕竟,我只是一个App开发,至于前端,我完全不知。老板的眼睛立刻亮了起来,笑容灿烂:“那太好了!公司现在缺前端,你顶上吧!”她笑着拍了拍我的肩膀,转身离开
- Python 中 PIL 构建图片裁剪工具
winfredzhang
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概述这篇博客将为您展示如何使用wxPython和PIL库开发一个图片裁剪工具。本工具能够加载图片,允许用户通过拖拽选择框裁剪图片,并保存裁剪后的结果。以下是完整代码和实现步骤。C:\pythoncode\new\cropimageandsave.py功能特性图片加载:支持加载JPG和PNG格式的图片。动态裁剪:通过鼠标绘制矩形选择框进行裁剪。缩放适配:图片会根据面板大小自动缩放显示。保存裁剪结果:
- 程序员如何培养技术领导力?
借雨醉东风
管理及面试心得职场和发展
关注我,持续分享逻辑思维&管理思维&面试题;可提供大厂面试辅导、及定制化求职/在职/管理/架构辅导;推荐专栏《10天学会使用asp.net编程AI大模型》,目前已完成所有内容。一顿烧烤不到的费用,让人能紧跟时代的浪潮。从普通网站,到公众号、小程序,再到AI大模型网站。干货满满。学成后可接项目赚外快,绝对划算。不仅学会如何编程,还将学会如何将AI技术应用到实际问题中,为您的职业生涯增添一笔宝贵的财富
- WPS不登录无法使用基本功能的解决方案
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经验分享
前言WPS不登录无法使用基本功能的原因通常是为了同步数据、提供更多高级功能或满足软件授权要求。然而,一些用户可能出于隐私或便捷性的考虑,不愿意登录账号。在这种情况下,WPS可能会限制未登录用户的使用权限,导致工具栏变灰,无法使用基本功能。解决方法1.使用配置工具进行重置修复打开WPS配置工具,进入高级设置界面。选择“重置修复”选项,然后点击“重置工具栏”。完成修复后,重启WPS软件以确保设置
- Pytorch: torch.diag()创建对角线张量
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torch.diag()torch.diag是PyTorch中的一个函数,用于从给定的矩阵中提取对角线元素,或者构造一个以给定对角线元素为值的对角矩阵。这个函数对于矩阵分解和转换等操作非常重要。如果输入是一个向量(1D张量),torch.diag会返回一个以该向量为对角线元素的2D方阵。如果输入是一个矩阵(2D张量),则返回一个包含输入矩阵对角线元素的1D张量。torch.diag还允许你指定对角
- 如何去控制大量请求并发?
沐雨MUYU_
前端javascript
并发请求是在同一时刻发起大量请求,众所周知,浏览器发起的请求最大并发数量一般都是6~8个,这是因为浏览器会限制同一域名下的并发请求数量,以避免对服务器造成过大的压力。首先来模拟大量请求的场景constids=newArray(100).fill('')console.time()for(leti=0;i{}接受一个参数reqs,它是一个数组,包含需要发送的请求。函数的主要目的是对这些请求进行队列管
- C++:inline函数的作用
湫兮之风
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1.基本概念inline是C++中的一个关键字,用于建议编译器将函数的调用替换为函数体本身,而不是执行传统的函数调用操作。函数调用通常涉及将参数压栈、跳转到函数代码处执行、返回结果等操作,对于一些小的、频繁调用的函数,这些开销可能会影响性能。使用inline可以避免这些开销。2.示例代码#include//定义一个inline函数inlineintadd(inta,intb){returna+b;
- 项目范围管理的最佳实践:避免软件项目膨胀
项目管理软件
在软件项目管理中,有效的项目范围管理是防止项目过度膨胀的关键。项目范围管理不仅涉及到项目的初步定义,还包括对项目需求的持续监控和控制。通过明确项目目标、合理规划资源、及时调整需求,可以有效避免项目在实施过程中出现范围蔓延的现象。特别是在软件开发中,需求的不断变化和增加往往会导致项目延期和成本超支。因此,建立清晰的项目范围界限、与利益相关者保持良好的沟通、定期进行项目审查是确保项目成功的必要措施。一
- 寒假集训1.21
学长学姐我该怎么办
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问题A:TYVJ1025单数?双数?内存限制:128MB时间限制:0.000S评测方式:文本比较命题人:外部导入提交:521解决:230返回比赛提交提交记录侧边提交题目描述Bessie那惨无人道的二年级老师搞了一个有N(1=n/2:print(key)问题N:寻找第K大的数内存限制:20MB时间限制:1.000S评测方式:文本比较命题人:liuyong提交:4033解决:1744返回比赛提交提交记
- 深入理解GPT底层原理--从n-gram到RNN到LSTM/GRU到Transformer/GPT的进化
网络安全研发随想
rnngptlstm
从简单的RNN到复杂的LSTM/GRU,再到引入注意力机制,研究者们一直在努力解决序列建模的核心问题。每一步的进展都为下一步的突破奠定了基础,最终孕育出了革命性的Transformer架构和GPT大模型。1.从n-gram到循环神经网络(RNN)的诞生1.1N-gram模型在深度学习兴起之前,处理序列数据主要依靠统计方法,如n-gram模型。N-gram是一种基于统计的语言模型,它的核心思想是:一
- C++: Dtrees:load(constg String& filepath, const String& nodeName)中nodeName参数含义
湫兮之风
c++c++开发语言算法
1.nodeName的作用当你保存模型时,整个决策树会被序列化到一个XML或YAML文件中。nodeName是加载时指定的一个逻辑路径,用于从文件中找到某个节点或子结构,而不是存储在文件中的字段。如果你不指定nodeName,OpenCV默认会尝试加载文件中根节点对应的模型。2.默认的行为如果你不指定nodeName,通常会加载文件的根节点:Ptrtree=cv::ml::DTrees::load
- Java工程结构:服务器规约(JVM 碰到 OOM 场景时输出 dump 信息、设置tomcat的 JVM 的内存参数、了解服务平均耗时)
iOS逆向
Java开发的深入浅出java服务器开发语言
文章目录I调用远程操作必须有超时设置。II推荐了解每个服务大致的平均耗时JVM的Xms和Xmx设置一样大小的内存容量让JVM碰到OOM场景时输出dump信息调大服务器所支持的最大文件句柄数(FileDescriptor,简写为fd)高并发服务器建议调小TCP协议的time_wait超时时间。III设置tomcat的JVM的内存参数查找Tomcat位置:快速定位服务状态和部署位置具体配置步骤查看JV
- 合并两个img栅格影像——arcgis
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arcgisGISarcgis
合并两个img格式栅格数据时,有时会被边缘的黑框覆盖,采用以下方法可解决此问题:因黑色背景的rgb值为0,0,0,在两个影像重合部位的像素选max(最大值)可避免提取黑色背景。(因有影像的像素点rgb值肯定比0大)。输出位置选指定文件夹,数据集名称及对应的后缀可自己设置。
- VIM安装YCM插件的详细步骤
万能的小叮当
文章目录前言VIM版本安装YCM依赖的软件和库安装Vundle安装YCM下一步配置效果图参考博客前言据说youcompleteme是最难安装的插件,我在想网上找到一篇博客就能够安装了,为什么会最难呢?等到安装的时候才发现真的难!!!!!!我觉得难就难在网上的博客安装步骤可能适用一小部分人,剩下的一部分人会遇到很多问题。所以如果安装YCM插件博客,推荐一定要找最近几年的。最后终于耗时两天安装成功了V
- 【转】ASP.NET Core 实战:基于 Jwt Token 的权限控制全揭露
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【转】https://www.cnblogs.com/danvic712/p/10331976.html?tdsourcetag=s_pcqq_aiomsgASP.NETCore实战:基于JwtToken的权限控制全揭露一、前言#在涉及到后端项目的开发中,如何实现对于用户权限的管控是需要我们首先考虑的,在实际开发过程中,我们可能会运用一些已经成熟的解决方案帮助我们实现这一功能,而在Grapefru
- Grape-RAG
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Grape-RAG传统RAG的局限性图的优点用知识图谱来呈现数据关系GraphRAG传统RAG的局限性经典的RAG架构以向量数据库(VectorDB)为核心来检索语义相似性上下文,让大语言模型(LLM)不需要重新训练就能够获取最新的知识,其工作流如下图所示:这一架构目前广泛应用于各类AI业务场景中,例如问答机器人、智能客服、私域知识库检索等等。虽然RAG通过知识增强一定程度上缓解了LLM幻觉问题,
- 字符串的大小比较
小白—人工智能
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一、题目两个字符串a、b可以比较大小,比较规则是按各个对应字符的Unicode(Unicode)编码,编码大的一个为大。比较a[0]与b[0],如果a[0]>b[0]则a>b,如果a[0]b[1]则a>b,如果a[1]len(b)则a>b:如果len(a)b返回1,如果ank=n#先比较值的大小foriinrange(k):#判断数组值,实际0到k-1,但是数组从0开始,所以包括全部;k=5,i=
- 细嗦Transformer(三):准备训练,讲解及代码实现优化器、学习率调整策略、正则化和KL散度损失
Ace_bb
算法LLMtransformer
文章目录关注我:细嗦大模型批处理对象/BatchesandMasking训练循环主函数/TrainingLoop优化器/Optimizer学习率调整策略/Learningrateadjustmentstrategy样例测试正则化/RegularizationLabelsmoothing标签平滑KL散度损失样例测试Github完整代码----求求了给个star和关注吧参考资料求求了,给个star和关
- 五款图片变清晰工具帮助你,轻松实现一键修复模糊图片
Ai工具分享
人工智能
在日常生活中,我们难免会遇到图片模糊的情况,无论是年代久远的老照片因分辨率不足而显得模糊,还是在拍摄瞬间因轻微手抖导致的画面不清晰,这些问题都大大影响了图片的观赏价值。那么,面对这些模糊的图片,我们该如何让它们重焕新生,变得清晰明朗呢?接下来,我们就来介绍五款出色的软件,它们具备强大的图像处理能力,能够帮助你轻松实现一键修复模糊图片,让你的珍贵记忆恢复原有的清晰与生动。一、牛学长图片修复工具牛学长
- iOS http封装
374016526
ios服务器交互http网络请求
程序开发避免不了与服务器的交互,这里打包了一个自己写的http交互库。希望可以帮到大家。
内置一个basehttp,当我们创建自己的service可以继承实现。
KuroAppBaseHttp *baseHttp = [[KuroAppBaseHttp alloc] init];
[baseHttp setDelegate:self];
[baseHttp
- lolcat :一个在 Linux 终端中输出彩虹特效的命令行工具
brotherlamp
linuxlinux教程linux视频linux自学linux资料
那些相信 Linux 命令行是单调无聊且没有任何乐趣的人们,你们错了,这里有一些有关 Linux 的文章,它们展示着 Linux 是如何的有趣和“淘气” 。
在本文中,我将讨论一个名为“lolcat”的小工具 – 它可以在终端中生成彩虹般的颜色。
何为 lolcat ?
Lolcat 是一个针对 Linux,BSD 和 OSX 平台的工具,它类似于 cat 命令,并为 cat
- MongoDB索引管理(1)——[九]
eksliang
mongodbMongoDB管理索引
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2178427 一、概述
数据库的索引与书籍的索引类似,有了索引就不需要翻转整本书。数据库的索引跟这个原理一样,首先在索引中找,在索引中找到条目以后,就可以直接跳转到目标文档的位置,从而使查询速度提高几个数据量级。
不使用索引的查询称
- Informatica参数及变量
18289753290
Informatica参数变量
下面是本人通俗的理解,如有不对之处,希望指正 info参数的设置:在info中用到的参数都在server的专门的配置文件中(最好以parma)结尾 下面的GLOBAl就是全局的,$开头的是系统级变量,$$开头的变量是自定义变量。如果是在session中或者mapping中用到的变量就是局部变量,那就把global换成对应的session或者mapping名字。
[GLOBAL] $Par
- python 解析unicode字符串为utf8编码字符串
酷的飞上天空
unicode
php返回的json字符串如果包含中文,则会被转换成\uxx格式的unicode编码字符串返回。
在浏览器中能正常识别这种编码,但是后台程序却不能识别,直接输出显示的是\uxx的字符,并未进行转码。
转换方式如下
>>> import json
>>> q = '{"text":"\u4
- Hibernate的总结
永夜-极光
Hibernate
1.hibernate的作用,简化对数据库的编码,使开发人员不必再与复杂的sql语句打交道
做项目大部分都需要用JAVA来链接数据库,比如你要做一个会员注册的 页面,那么 获取到用户填写的 基本信后,你要把这些基本信息存入数据库对应的表中,不用hibernate还有mybatis之类的框架,都不用的话就得用JDBC,也就是JAVA自己的,用这个东西你要写很多的代码,比如保存注册信
- SyntaxError: Non-UTF-8 code starting with '\xc4'
随便小屋
python
刚开始看一下Python语言,传说听强大的,但我感觉还是没Java强吧!
写Hello World的时候就遇到一个问题,在Eclipse中写的,代码如下
'''
Created on 2014年10月27日
@author: Logic
'''
print("Hello World!");
运行结果
SyntaxError: Non-UTF-8
- 学会敬酒礼仪 不做酒席菜鸟
aijuans
菜鸟
俗话说,酒是越喝越厚,但在酒桌上也有很多学问讲究,以下总结了一些酒桌上的你不得不注意的小细节。
细节一:领导相互喝完才轮到自己敬酒。敬酒一定要站起来,双手举杯。
细节二:可以多人敬一人,决不可一人敬多人,除非你是领导。
细节三:自己敬别人,如果不碰杯,自己喝多少可视乎情况而定,比如对方酒量,对方喝酒态度,切不可比对方喝得少,要知道是自己敬人。
细节四:自己敬别人,如果碰杯,一
- 《创新者的基因》读书笔记
aoyouzi
读书笔记《创新者的基因》
创新者的基因
创新者的“基因”,即最具创意的企业家具备的五种“发现技能”:联想,观察,实验,发问,建立人脉。
第一部分破坏性创新,从你开始
第一章破坏性创新者的基因
如何获得启示:
发现以下的因素起到了催化剂的作用:(1) -个挑战现状的问题;(2)对某项技术、某个公司或顾客的观察;(3) -次尝试新鲜事物的经验或实验;(4)与某人进行了一次交谈,为他点醒
- 表单验证技术
百合不是茶
JavaScriptDOM对象String对象事件
js最主要的功能就是验证表单,下面是我对表单验证的一些理解,贴出来与大家交流交流 ,数显我们要知道表单验证需要的技术点, String对象,事件,函数
一:String对象;通常是对字符串的操作;
1,String的属性;
字符串.length;表示该字符串的长度;
var str= "java"
- web.xml配置详解之context-param
bijian1013
javaservletweb.xmlcontext-param
一.格式定义:
<context-param>
<param-name>contextConfigLocation</param-name>
<param-value>contextConfigLocationValue></param-value>
</context-param>
作用:该元
- Web系统常见编码漏洞(开发工程师知晓)
Bill_chen
sqlPHPWebfckeditor脚本
1.头号大敌:SQL Injection
原因:程序中对用户输入检查不严格,用户可以提交一段数据库查询代码,根据程序返回的结果,
获得某些他想得知的数据,这就是所谓的SQL Injection,即SQL注入。
本质:
对于输入检查不充分,导致SQL语句将用户提交的非法数据当作语句的一部分来执行。
示例:
String query = "SELECT id FROM users
- 【MongoDB学习笔记六】MongoDB修改器
bit1129
mongodb
本文首先介绍下MongoDB的基本的增删改查操作,然后,详细介绍MongoDB提供的修改器,以完成各种各样的文档更新操作 MongoDB的主要操作
show dbs 显示当前用户能看到哪些数据库
use foobar 将数据库切换到foobar
show collections 显示当前数据库有哪些集合
db.people.update,update不带参数,可
- 提高职业素养,做好人生规划
白糖_
人生
培训讲师是成都著名的企业培训讲师,他在讲课中提出的一些观点很新颖,在此我收录了一些分享一下。注:讲师的观点不代表本人的观点,这些东西大家自己揣摩。
1、什么是职业规划:职业规划并不完全代表你到什么阶段要当什么官要拿多少钱,这些都只是梦想。职业规划是清楚的认识自己现在缺什么,这个阶段该学习什么,下个阶段缺什么,又应该怎么去规划学习,这样才算是规划。
- 国外的网站你都到哪边看?
bozch
技术网站国外
学习软件开发技术,如果没有什么英文基础,最好还是看国内的一些技术网站,例如:开源OSchina,csdn,iteye,51cto等等。
个人感觉如果英语基础能力不错的话,可以浏览国外的网站来进行软件技术基础的学习,例如java开发中常用的到的网站有apache.org 里面有apache的很多Projects,springframework.org是spring相关的项目网站,还有几个感觉不错的
- 编程之美-光影切割问题
bylijinnan
编程之美
package a;
public class DisorderCount {
/**《编程之美》“光影切割问题”
* 主要是两个问题:
* 1.数学公式(设定没有三条以上的直线交于同一点):
* 两条直线最多一个交点,将平面分成了4个区域;
* 三条直线最多三个交点,将平面分成了7个区域;
* 可以推出:N条直线 M个交点,区域数为N+M+1。
- 关于Web跨站执行脚本概念
chenbowen00
Web安全跨站执行脚本
跨站脚本攻击(XSS)是web应用程序中最危险和最常见的安全漏洞之一。安全研究人员发现这个漏洞在最受欢迎的网站,包括谷歌、Facebook、亚马逊、PayPal,和许多其他网站。如果你看看bug赏金计划,大多数报告的问题属于 XSS。为了防止跨站脚本攻击,浏览器也有自己的过滤器,但安全研究人员总是想方设法绕过这些过滤器。这个漏洞是通常用于执行cookie窃取、恶意软件传播,会话劫持,恶意重定向。在
- [开源项目与投资]投资开源项目之前需要统计该项目已有的用户数
comsci
开源项目
现在国内和国外,特别是美国那边,突然出现很多开源项目,但是这些项目的用户有多少,有多少忠诚的粉丝,对于投资者来讲,完全是一个未知数,那么要投资开源项目,我们投资者必须准确无误的知道该项目的全部情况,包括项目发起人的情况,项目的维持时间..项目的技术水平,项目的参与者的势力,项目投入产出的效益.....
- oracle alert log file(告警日志文件)
daizj
oracle告警日志文件alert log file
The alert log is a chronological log of messages and errors, and includes the following items:
All internal errors (ORA-00600), block corruption errors (ORA-01578), and deadlock errors (ORA-00060)
- 关于 CAS SSO 文章声明
denger
SSO
由于几年前写了几篇 CAS 系列的文章,之后陆续有人参照文章去实现,可都遇到了各种问题,同时经常或多或少的收到不少人的求助。现在这时特此说明几点:
1. 那些文章发表于好几年前了,CAS 已经更新几个很多版本了,由于近年已经没有做该领域方面的事情,所有文章也没有持续更新。
2. 文章只是提供思路,尽管 CAS 版本已经发生变化,但原理和流程仍然一致。最重要的是明白原理,然后
- 初二上学期难记单词
dcj3sjt126com
englishword
lesson 课
traffic 交通
matter 要紧;事物
happy 快乐的,幸福的
second 第二的
idea 主意;想法;意见
mean 意味着
important 重要的,重大的
never 从来,决不
afraid 害怕 的
fifth 第五的
hometown 故乡,家乡
discuss 讨论;议论
east 东方的
agree 同意;赞成
bo
- uicollectionview 纯代码布局, 添加头部视图
dcj3sjt126com
Collection
#import <UIKit/UIKit.h>
@interface myHeadView : UICollectionReusableView
{
UILabel *TitleLable;
}
-(void)setTextTitle;
@end
#import "myHeadView.h"
@implementation m
- N 位随机数字串的 JAVA 生成实现
FX夜归人
javaMath随机数Random
/**
* 功能描述 随机数工具类<br />
* @author FengXueYeGuiRen
* 创建时间 2014-7-25<br />
*/
public class RandomUtil {
// 随机数生成器
private static java.util.Random random = new java.util.R
- Ehcache(09)——缓存Web页面
234390216
ehcache页面缓存
页面缓存
目录
1 SimplePageCachingFilter
1.1 calculateKey
1.2 可配置的初始化参数
1.2.1 cach
- spring中少用的注解@primary解析
jackyrong
primary
这次看下spring中少见的注解@primary注解,例子
@Component
public class MetalSinger implements Singer{
@Override
public String sing(String lyrics) {
return "I am singing with DIO voice
- Java几款性能分析工具的对比
lbwahoo
java
Java几款性能分析工具的对比
摘自:http://my.oschina.net/liux/blog/51800
在给客户的应用程序维护的过程中,我注意到在高负载下的一些性能问题。理论上,增加对应用程序的负载会使性能等比率的下降。然而,我认为性能下降的比率远远高于负载的增加。我也发现,性能可以通过改变应用程序的逻辑来提升,甚至达到极限。为了更详细的了解这一点,我们需要做一些性能
- JVM参数配置大全
nickys
jvm应用服务器
JVM参数配置大全
/usr/local/jdk/bin/java -Dresin.home=/usr/local/resin -server -Xms1800M -Xmx1800M -Xmn300M -Xss512K -XX:PermSize=300M -XX:MaxPermSize=300M -XX:SurvivorRatio=8 -XX:MaxTenuringThreshold=5 -
- 搭建 CentOS 6 服务器(14) - squid、Varnish
rensanning
varnish
(一)squid
安装
# yum install httpd-tools -y
# htpasswd -c -b /etc/squid/passwords squiduser 123456
# yum install squid -y
设置
# cp /etc/squid/squid.conf /etc/squid/squid.conf.bak
# vi /etc/
- Spring缓存注解@Cache使用
tom_seed
spring
参考资料
http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-spring-cache/
http://swiftlet.net/archives/774
缓存注解有以下三个:
@Cacheable @CacheEvict @CachePut
- dom4j解析XML时出现"java.lang.noclassdeffounderror: org/jaxen/jaxenexception"错误
xp9802
java.lang.NoClassDefFoundError: org/jaxen/JaxenExc
关键字: java.lang.noclassdeffounderror: org/jaxen/jaxenexception
使用dom4j解析XML时,要快速获取某个节点的数据,使用XPath是个不错的方法,dom4j的快速手册里也建议使用这种方式
执行时却抛出以下异常:
Exceptio