- 本地部署Deepseek R1
电棍233
ai
最近DeepseekR1模型也是彻底火出圈了,但是线上使用经常会受到各种限制,有时候还会连不上,这里我尝试本地部署了Deepseek的开源R1模型,具体的操作如下:首先登陆ollama平台,Ollama.ollama平台是一个开源模型的下载运行网站,首先需要在本地下载ollama软件并安装,直接在ollama主页点击下载安装即可。下载好后,再下载模型。这里选择deepseekR1后面选择模型参数,
- redis的内部编码和数据结构类型
Chsavvy
redisredis数据结构nosql
1.redis原理reids使用了单线程架构和I/O多路复用模型来实现性能的内存数据库服务2.简化的工作流程发送命令,执行命令,返回结果3.单线程处理但处理快速的原因纯内存访问非阻塞I/O,redis使用epoll作为I/O多路复用技术单线程避免了线程切换和竞态产生的消耗redis内部编码1)string内部编辑raw:大于的39个字节的字符串int:8个字节的长整型embstr:小于等于39个字
- 林子雨《大数据技术原理与应用》第五讲——NoSQL数据库
天才代号23
大数据数据库hadoopnosql大数据
林子雨《大数据技术原理与应用》第五讲——NoSQL数据库林子雨《大数据技术原理与应用》第五讲笔记NoSQL数据库特点灵活的可扩展性灵活的数据模型和云计算结合查询性能差未形成通用的行业标准维护更加复杂NoSQL数据库有四大类型键值数据库:redis列族数据库:HBase、Cassandra文档数据库:MongoDB图数据库:Neo4j键值数据库数据模型:键是一个字符串对象,值可以是任意类型的对象典型
- 基于Transformer的多通道肌电信号序列分类
咖啡百怪
transformer深度学习人工智能
表面肌电信号(sEMG)为十分重要的人体感官信号,不同的动作和状态对应不同的肌电信号,利用肌电信号的表征能力,我们可以实现对NAO机器人的控制。本项目基于Transformer实现对表面肌电信号的分类,数据使用excel进行保存,使用Pytorch架构建立模型并训练,利用基于Paramiko库的SSH连接来实现对NAO机器人的远程控制。在这里贴上该项目的github仓库连接,大家用得到的可以点个星
- Pix2PixHD代码小白解读(4)——networks.py
咖啡百怪
Pix2PixHD代码解读深度学习python机器学习
上一期:Pix2PixHD代码小白解读(3)——Pix2PixHD_model.pyhttps://blog.csdn.net/qq_73991479/article/details/134762097networks.py文件集中展现了Pix2PixHD模型的主要内容,(在阅读该代码之前,我们最好要了解论文的内容)包含了GlobalGenerator,LocalHancer以及MutiDiscr
- Mybatis(Day 18)
m0_73629914
数据库
数据持久化是将内存中的数据模型转换为存储模型,以及将存储模型转换为内存中数据模型的统称。MyBatis支持定制化SQL、存储过程以及高级映射,可以在实体类和SQL语句之间建立映射关系,是一种半自动化的ORM实现。ORM(ObjectRelationalMapping,对象关系映射)是一种数据持久化技术,它在对象模型和关系型数据库之间建立起对应关系,并且提供了一种机制,通过JavaBean对象去操作
- PyTorch 快速入门
無量空所
深度学习机器学习pytorch开源
我们将通过一个简单的示例,快速了解如何使用PyTorch进行机器学习任务。PyTorch是一个开源的机器学习库,它提供了丰富的工具和库,帮助我们轻松地构建、训练和测试神经网络模型。以下是本教程的主要内容:一、数据处理PyTorch提供了两个基本的数据处理工具:torch.utils.data.DataLoader和torch.utils.data.Dataset。Dataset用于存储样本及其对应
- 趋势交易的经典模型有哪些?
人大博士的交易之路
交易问答数学建模数据挖掘分类程序员创富量化交易趋势交易
趋势交易的核心在于识别并跟随市场趋势,经典的模型和策略通常结合技术指标、价格形态或量化规则。以下是主要的经典模型及其原理:1.移动平均线系统(MovingAverageSystems)双均线交叉策略原理:短期均线(如10日)上穿长期均线(如50日)时做多(金叉),反之做空(死叉)。应用:简单直观,适合趋势启动阶段,但震荡市易产生假信号。均线斜率策略原理:均线向上倾斜时持多仓,向下倾斜时持空仓。关键
- 高效学习方法分享
网络安全我来了
IT技术学习方法
高效学习方法分享引言在信息高速发展的今天,学习已经成为每个人不可或缺的一部分。你是否曾感到学习的疲惫,信息的爆炸让你无从下手?今天,我们将探讨几种高效的学习方法,帮助你从中找到适合自己的学习之道。关于学习,常常有人问:“我们如何才能真正掌握所学的知识?”本篇文章将给你答案。1.高效学习的方法概述1.1金字塔学习模型想象一下,学习就像筑造一座金字塔。底层的知识打牢了基础,越往上走,留存率就越高。金字
- PennyLane: 探索量子计算的新里程
戴艺音
PennyLane:探索量子计算的新里程项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/pe/pennylane项目简介是一个开源软件框架,专注于混合量子和经典计算。由PennyLaneAI团队开发,该项目提供了一个直观且灵活的方式来设计、训练和优化涉及量子硬件的机器学习模型。其目标是让研究人员和开发者能够轻松地在本地或云端的量子计算机上进行实验。技术分析PennyLane
- 软件工程概论试题三
minaMoonGirl
软件工程
一、单选1.需求确认主要检査五个方面的内容,其中那一项是为了保证文档中的需求不互相冲突(即不应该有相互矛盾的约束或者对同一个系统功能有不同的描述)。A.现实性B.可验证性C.一致性D.正确性E.完整性正答:C2.下列开发方法中,()不属于敏捷开发方法,A.自适应软件开发B.螺旋模型C.水晶方法D.极限编程正答:B3.下列关于敏捷方法的叙述,错误的是()。A.敏捷方法强调小版本发布B.敏捷方法强调可
- Deepseek两项关键发现:无需人类专家介入SFT、有自己
极道Jdon
javascriptreactjs
DeepseekR1-Zero关键两项发现:无需人类专家、有自己专业领域语言DSL,也就是没有SFT,有自己DSL!ARCPrize基金会对DeepSeek发布的R1-Zero和R1“推理”系统的分析。ARCPrize基金是谁?ARCPrize基金会旨在定义、衡量并激励新的AGI(通用人工智能)想法。目前尚未实现AGI,主流AI行业和公众普遍认为通过扩大纯语言模型(LLM)的预训练规模就能实现突破
- DeepSeek极端榨取硬件性能被曝光
极道Jdon
javascriptreactjs
DeepSeek的出现是否意味着前沿LLM开发不再需要大规模GPU集群?简单来说:不是的。虽然DeepSeek的V3模型通过一些非常厉害的优化技术,让GPU的使用效率变得更高了,但这并不意味着像Google、OpenAI、Meta和xAI这些公司之前花大钱搞的大规模GPU集群就没用了。AI开发者的普遍看法是,大规模GPU集群仍然是训练顶尖AI模型的关键。DeepSeek做了什么?DeepSeek的
- random(随机数)
MoRanzhi1203
python
random(随机数)Python的random库是用于生成随机数的标准库。它提供了各种功能,可以产生伪随机数、随机选择元素、打乱序列等。importrandom该模块实现了各种分布的伪随机数生成器。对于整数,从范围中有统一的选择。对于序列,存在随机元素的统一选择、用于生成列表的随机排列的函数、以及用于随机抽样而无需替换的函数。在实数轴上,有计算均匀、正态(高斯)、对数正态、负指数、伽马和贝塔分布
- Ubuntu上如何优雅下载huggingface上某个gguf模型文件
晨欣
ubuntulinux运维
OS:Ubuntu22.04LTS需求:下载GorillaOpenfunctionsV2Q2GGUF模型到本地https://huggingface.co/gorilla-llm/gorilla-openfunctions-v2-gguf/blob/main/gorilla-openfunctions-v2-q2_K.gguf方法:使用wget命令wgethttps://huggingface.c
- GGUF 大模型文件格式
香菜烤面包
AI系统与算法部署语言模型
1.基础原理GGUF简介当前的大模型的参数规模较大,数以千亿的参数导致了它们的预训练结果文件都在几十GB甚至是几百GB,这不仅导致其使用成本很高,在不同平台进行交换也非常困难。因此,大模型预训练结果文件的保存格式对于模型的使用和生态的发展来说极其重要。大语言模型的开发通常使用PyTorch等框架,其预训练结果通常也会保存为相应的二进制格式,如pt后缀的文件通常就是PyTorch框架保存的二进制预训
- ollama把huggingface下载下来的模型转换为gguf
abments
人工智能语言模型
说明ollama导入从huggingface下载下来的模型在ollama的说明文档中有详细的介绍,大家可以按照文档说明进行操作。importing-pytorch–safetensors。既然官方已经给出了明确的操作步骤,那么我写这篇博客的意义又是什么呢?主要有两个目的:1.我的操作可能更适合中国宝宝体质2.方便后期自己查看要求建议使用conda管理python环境建议使用linux或mac环境,
- 万字长文解读生成式AI参考架构
俞凡 DeepNoMind
程序人生
本文介绍了构建端到端生产级GenAI应用的参考架构模型,涵盖了从UI/UX设计到多代理系统的各个方面,涉及AI模型的准备、调优、服务以及治理等关键环节。原文:TheGenAIReferenceArchitecture本文将介绍构建端到端GenAI应用的主要架构构件和蓝图,以便为生产做好准备,并且提出了几个在实施和设计基于LLM的应用时需要注意的关键事项。在目标架构中选择GenAI组件的AI成熟度:
- 论文笔记(七十)DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning(二)
墨绿色的摆渡人
文章论文阅读
DeepSeek-R1:IncentivizingReasoningCapabilityinLLMsviaReinforcementLearning(二)文章概括摘要:2.方法2.3.DeepSeek-R1:冷启动强化学习2.3.1.冷启动2.3.2.面向推理的强化学习2.3.3.拒绝采样与监督微调2.3.4.面向所有场景的强化学习2.4.蒸馏:赋予小模型推理能力文章概括引用:@article{g
- pytorch小记(七):pytorch中的保存/加载模型操作
墨绿色的摆渡人
pythonpytorch小记pytorch人工智能python
pytorch小记(七):pytorch中的保存/加载模型操作1.加载模型参数(`state_dict`)1.1保存模型参数1.2加载模型参数1.3常见变种1.3.1指定加载设备1.3.2非严格加载(跳过部分层)1.3.3打印加载的参数2.加载整个模型2.1保存整个模型2.2加载整个模型2.3注意事项3.总结4.加载模型的完整代码示例4.1保存和加载参数4.2保存和加载整个模型4.3加载到不同设备
- 书生浦语第五期
晴斋1216
语言模型
基础作业完成以下任务,并将实现过程记录截图:配置lmdeploy运行环境下载internlm-chat-1.8b模型以命令行方式与模型对话视频链接文档链接基础知识学习模型部署在软件工程中,部署通常指的是将开发完毕的软件投入使用的过程。在人工智能领域,模型部署是实现深度学习算法落地应用的关键步骤。简单来说,模型部署就是将训练好的深度学习模型在特定环境中运行的过程。目前大模型部署面临的挑战计算量巨大内
- LLM模型部署经验分享
lewis_kai
阿里云语言模型
LLM模型部署经验分享作者:大连理工大学李凯首先,你需要选择一个合适的部署平台,这可以是本地服务器、云服务提供商(如AWS、Azure、GoogleCloud等)、边缘设备或者特定的部署服务(如HuggingFaceHub)。在这里我使用的是魔搭平台的云服务器。然后下载你要部署的模型,这里下载的是通义千问。下载并部署玩模型后,我们还可以对模型转换和优化,该文会介绍基于OpenVINO的模型量化实践
- 开源大模型(LLM)下载
baidu_20834545
语言模型
由于huggingface等国外网址无法访问或限制等问题,下载不了或下载速度慢。可以尝试从modespace(魔搭社区)下载。1、找到对应的模型文件,比如Meta-Llama-3-8B,然后找到下载入口2、点击模型下载,有2种下载方式,这里我们通过git下载(注意由于模型文件一般都比较大,直接使用gitclone下载时会有问题,超大文件下载后数据会缺失。可通过gitlfsclone命令)3、打开l
- 【deepseek】本地部署DeepSeek R1模型:使用Ollama打造个人AI助手
大表哥汽车人
人工智能大语言模型学习笔记人工智能deepseek
一、简介DeepSeekR1是一个强大的开源语言模型,通过Ollama可以轻松实现本地部署。本文将详细介绍如何在本地部署和使用DeepSeekR1模型,并结合PageAssist插件实现更便捷的AI交互体验。二、环境准备硬件要求GPU显存要求:7B模型:8-12GB显存14B模型:12GB以上显存32B模型:建议16GB以上显存建议使用NVIDIA显卡SSD硬盘空间:建议预留50GB以上软件要求安
- 《大规模分布式存储系统:原理解析与架构实战》读书笔记
weixin_36908057
存储存储系统
《大规模分布式存储系统:原理解析与架构实战》读书笔记1、事务满足ACID特性2、单机存储引擎:哈希存储引擎和B树存储引擎和LSM存储引擎。存储系统的数据模型:文件模型、关系模型和键值模型。3、分布式系统:数据分布、复制、一致性、容错。数据分布的方式:哈希分布和顺序分布。将数据分散到多台机器之后,需要保证多台机器之间的负载均衡。衡量负载涉及的因素有很多,如cpu,内存。负载均衡需要执行数据迁移操作。
- Deepseek又开源了颠覆性的新模型Janus-Pro
AI生成曾小健
人工智能
Deepseek又开源了颠覆性的新模型Janus-ProDeepseek真的是一点都不休息啊,除夕还发模型刚刚推出并开源了Janus-Pro,作为之前Janus的全面升级版,这次它不仅参数从1B扩展到7B而且在多模态理解与生成能力上实现飞跃,还大幅提升了图像生成的稳定性和细节表现!先介绍一下Janus架构☝️Janus是为了解决多模态AI领域的一个根本性矛盾:“理解”与“生成”任务对视觉表征的需求
- DeepSeek-Coder-V2:引领代码智能的新篇章
雷颖忱Fergal
DeepSeek-Coder-V2:引领代码智能的新篇章DeepSeek-Coder-V2-Instruct项目地址:https://gitcode.com/hf_mirrors/ai-gitcode/DeepSeek-Coder-V2-Instruct在当今快速发展的技术领域,持续关注模型的最新发展和趋势显得尤为重要。本文旨在探讨DeepSeek-Coder-V2这一开源代码语言模型的最新进展,
- 2024年大模型发展回顾与展望(上)
Alsey_
大模型发展回顾与展望人工智能
不觉间,ChatGPT已经诞生两年了。两年前,当大模型仍是一个相对陌生的概念,难以想象,今天它已经成为办公必备工具,席卷了各个行业,深刻改变着我们的工作方式。OpenAI引领大模型发展大模型的崛起可以追溯到几年前,最初的突破源自参数规模的增长。2018年,OpenAI发布了GPT-1,这款模型的参数量虽然只有1.17亿,但为后续的大模型奠定了基础。随着技术的进步,2019年OpenAI发布了GPT
- DeepSeek-V3模型:软件测试智能化的新篇章与挑战
霍格沃兹测试开发学社测试人社区
测试开发软件测试人工智能
在这个技术日新月异的时代,人工智能(AI)的每一次革新都在悄然改变着我们的生活和工作方式。最近,DeepSeekAI公司推出的DeepSeek-V3模型,凭借其卓越的文本处理能力、高效的推理速度以及多任务处理能力,为软件测试行业带来了一场前所未有的智能化变革。今天,我们就来深入探讨一下DeepSeek-V3在软件测试中的应用以及它所面临的挑战。智能化测试的新篇章DeepSeek-V3模型在软件测试
- 微服务架构设计基础之立方体模型
weixin_34349320
后端前端系统架构ViewUI
背景对于现在的微服务架构的应用来说,对大量并发的及时响应是一项制胜能力。据用户行为分析平台统计,随行付的某一款APP产品每日请求就达到上千万次用户请求、加解密服务3000万次/日等等。这些微服务每时每刻在处理如此高强度的请求,对数据层的应对能力要求极高。如果我们把对速度的需求放在复杂的分布式数据架构背景下,是很难想象如何让应用应对如此巨大的数据访问量的。但很幸运,我们有方法做到。即立方体模型。立方
- Hadoop(一)
朱辉辉33
hadooplinux
今天在诺基亚第一天开始培训大数据,因为之前没接触过Linux,所以这次一起学了,任务量还是蛮大的。
首先下载安装了Xshell软件,然后公司给了账号密码连接上了河南郑州那边的服务器,接下来开始按照给的资料学习,全英文的,头也不讲解,说锻炼我们的学习能力,然后就开始跌跌撞撞的自学。这里写部分已经运行成功的代码吧.
在hdfs下,运行hadoop fs -mkdir /u
- maven An error occurred while filtering resources
blackproof
maven报错
转:http://stackoverflow.com/questions/18145774/eclipse-an-error-occurred-while-filtering-resources
maven报错:
maven An error occurred while filtering resources
Maven -> Update Proje
- jdk常用故障排查命令
daysinsun
jvm
linux下常见定位命令:
1、jps 输出Java进程
-q 只输出进程ID的名称,省略主类的名称;
-m 输出进程启动时传递给main函数的参数;
&nb
- java 位移运算与乘法运算
周凡杨
java位移运算乘法
对于 JAVA 编程中,适当的采用位移运算,会减少代码的运行时间,提高项目的运行效率。这个可以从一道面试题说起:
问题:
用最有效率的方法算出2 乘以8 等於几?”
答案:2 << 3
由此就引发了我的思考,为什么位移运算会比乘法运算更快呢?其实简单的想想,计算机的内存是用由 0 和 1 组成的二
- java中的枚举(enmu)
g21121
java
从jdk1.5开始,java增加了enum(枚举)这个类型,但是大家在平时运用中还是比较少用到枚举的,而且很多人和我一样对枚举一知半解,下面就跟大家一起学习下enmu枚举。先看一个最简单的枚举类型,一个返回类型的枚举:
public enum ResultType {
/**
* 成功
*/
SUCCESS,
/**
* 失败
*/
FAIL,
- MQ初级学习
510888780
activemq
1.下载ActiveMQ
去官方网站下载:http://activemq.apache.org/
2.运行ActiveMQ
解压缩apache-activemq-5.9.0-bin.zip到C盘,然后双击apache-activemq-5.9.0-\bin\activemq-admin.bat运行ActiveMQ程序。
启动ActiveMQ以后,登陆:http://localhos
- Spring_Transactional_Propagation
布衣凌宇
springtransactional
//事务传播属性
@Transactional(propagation=Propagation.REQUIRED)//如果有事务,那么加入事务,没有的话新创建一个
@Transactional(propagation=Propagation.NOT_SUPPORTED)//这个方法不开启事务
@Transactional(propagation=Propagation.REQUIREDS_N
- 我的spring学习笔记12-idref与ref的区别
aijuans
spring
idref用来将容器内其他bean的id传给<constructor-arg>/<property>元素,同时提供错误验证功能。例如:
<bean id ="theTargetBean" class="..." />
<bean id ="theClientBean" class=&quo
- Jqplot之折线图
antlove
jsjqueryWebtimeseriesjqplot
timeseriesChart.html
<script type="text/javascript" src="jslib/jquery.min.js"></script>
<script type="text/javascript" src="jslib/excanvas.min.js&
- JDBC中事务处理应用
百合不是茶
javaJDBC编程事务控制语句
解释事务的概念; 事务控制是sql语句中的核心之一;事务控制的作用就是保证数据的正常执行与异常之后可以恢复
事务常用命令:
Commit提交
- [转]ConcurrentHashMap Collections.synchronizedMap和Hashtable讨论
bijian1013
java多线程线程安全HashMap
在Java类库中出现的第一个关联的集合类是Hashtable,它是JDK1.0的一部分。 Hashtable提供了一种易于使用的、线程安全的、关联的map功能,这当然也是方便的。然而,线程安全性是凭代价换来的――Hashtable的所有方法都是同步的。此时,无竞争的同步会导致可观的性能代价。Hashtable的后继者HashMap是作为JDK1.2中的集合框架的一部分出现的,它通过提供一个不同步的
- ng-if与ng-show、ng-hide指令的区别和注意事项
bijian1013
JavaScriptAngularJS
angularJS中的ng-show、ng-hide、ng-if指令都可以用来控制dom元素的显示或隐藏。ng-show和ng-hide根据所给表达式的值来显示或隐藏HTML元素。当赋值给ng-show指令的值为false时元素会被隐藏,值为true时元素会显示。ng-hide功能类似,使用方式相反。元素的显示或
- 【持久化框架MyBatis3七】MyBatis3定义typeHandler
bit1129
TypeHandler
什么是typeHandler?
typeHandler用于将某个类型的数据映射到表的某一列上,以完成MyBatis列跟某个属性的映射
内置typeHandler
MyBatis内置了很多typeHandler,这写typeHandler通过org.apache.ibatis.type.TypeHandlerRegistry进行注册,比如对于日期型数据的typeHandler,
- 上传下载文件rz,sz命令
bitcarter
linux命令rz
刚开始使用rz上传和sz下载命令:
因为我们是通过secureCRT终端工具进行使用的所以会有上传下载这样的需求:
我遇到的问题:
sz下载A文件10M左右,没有问题
但是将这个文件A再传到另一天服务器上时就出现传不上去,甚至出现乱码,死掉现象,具体问题
解决方法:
上传命令改为;rz -ybe
下载命令改为:sz -be filename
如果还是有问题:
那就是文
- 通过ngx-lua来统计nginx上的虚拟主机性能数据
ronin47
ngx-lua 统计 解禁ip
介绍
以前我们为nginx做统计,都是通过对日志的分析来完成.比较麻烦,现在基于ngx_lua插件,开发了实时统计站点状态的脚本,解放生产力.项目主页: https://github.com/skyeydemon/ngx-lua-stats 功能
支持分不同虚拟主机统计, 同一个虚拟主机下可以分不同的location统计.
可以统计与query-times request-time
- java-68-把数组排成最小的数。一个正整数数组,将它们连接起来排成一个数,输出能排出的所有数字中最小的。例如输入数组{32, 321},则输出32132
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
import java.util.Comparator;
public class MinNumFromIntArray {
/**
* Q68输入一个正整数数组,将它们连接起来排成一个数,输出能排出的所有数字中最小的一个。
* 例如输入数组{32, 321},则输出这两个能排成的最小数字32132。请给出解决问题
- Oracle基本操作
ccii
Oracle SQL总结Oracle SQL语法Oracle基本操作Oracle SQL
一、表操作
1. 常用数据类型
NUMBER(p,s):可变长度的数字。p表示整数加小数的最大位数,s为最大小数位数。支持最大精度为38位
NVARCHAR2(size):变长字符串,最大长度为4000字节(以字符数为单位)
VARCHAR2(size):变长字符串,最大长度为4000字节(以字节数为单位)
CHAR(size):定长字符串,最大长度为2000字节,最小为1字节,默认
- [强人工智能]实现强人工智能的路线图
comsci
人工智能
1:创建一个用于记录拓扑网络连接的矩阵数据表
2:自动构造或者人工复制一个包含10万个连接(1000*1000)的流程图
3:将这个流程图导入到矩阵数据表中
4:在矩阵的每个有意义的节点中嵌入一段简单的
- 给Tomcat,Apache配置gzip压缩(HTTP压缩)功能
cwqcwqmax9
apache
背景:
HTTP 压缩可以大大提高浏览网站的速度,它的原理是,在客户端请求网页后,从服务器端将网页文件压缩,再下载到客户端,由客户端的浏览器负责解压缩并浏览。相对于普通的浏览过程HTML ,CSS,Javascript , Text ,它可以节省40%左右的流量。更为重要的是,它可以对动态生成的,包括CGI、PHP , JSP , ASP , Servlet,SHTML等输出的网页也能进行压缩,
- SpringMVC and Struts2
dashuaifu
struts2springMVC
SpringMVC VS Struts2
1:
spring3开发效率高于struts
2:
spring3 mvc可以认为已经100%零配置
3:
struts2是类级别的拦截, 一个类对应一个request上下文,
springmvc是方法级别的拦截,一个方法对应一个request上下文,而方法同时又跟一个url对应
所以说从架构本身上 spring3 mvc就容易实现r
- windows常用命令行命令
dcj3sjt126com
windowscmdcommand
在windows系统中,点击开始-运行,可以直接输入命令行,快速打开一些原本需要多次点击图标才能打开的界面,如常用的输入cmd打开dos命令行,输入taskmgr打开任务管理器。此处列出了网上搜集到的一些常用命令。winver 检查windows版本 wmimgmt.msc 打开windows管理体系结构(wmi) wupdmgr windows更新程序 wscrip
- 再看知名应用背后的第三方开源项目
dcj3sjt126com
ios
知名应用程序的设计和技术一直都是开发者需要学习的,同样这些应用所使用的开源框架也是不可忽视的一部分。此前《
iOS第三方开源库的吐槽和备忘》中作者ibireme列举了国内多款知名应用所使用的开源框架,并对其中一些框架进行了分析,同样国外开发者
@iOSCowboy也在博客中给我们列出了国外多款知名应用使用的开源框架。另外txx's blog中详细介绍了
Facebook Paper使用的第三
- Objective-c单例模式的正确写法
jsntghf
单例iosiPhone
一般情况下,可能我们写的单例模式是这样的:
#import <Foundation/Foundation.h>
@interface Downloader : NSObject
+ (instancetype)sharedDownloader;
@end
#import "Downloader.h"
@implementation
- jquery easyui datagrid 加载成功,选中某一行
hae
jqueryeasyuidatagrid数据加载
1.首先你需要设置datagrid的onLoadSuccess
$(
'#dg'
).datagrid({onLoadSuccess :
function
(data){
$(
'#dg'
).datagrid(
'selectRow'
,3);
}});
2.onL
- jQuery用户数字打分评价效果
ini
JavaScripthtmljqueryWebcss
效果体验:http://hovertree.com/texiao/jquery/5.htmHTML文件代码:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
<head>
<title>jQuery用户数字打分评分代码 - HoverTree</
- mybatis的paramType
kerryg
DAOsql
MyBatis传多个参数:
1、采用#{0},#{1}获得参数:
Dao层函数方法:
public User selectUser(String name,String area);
对应的Mapper.xml
<select id="selectUser" result
- centos 7安装mysql5.5
MrLee23
centos
首先centos7 已经不支持mysql,因为收费了你懂得,所以内部集成了mariadb,而安装mysql的话会和mariadb的文件冲突,所以需要先卸载掉mariadb,以下为卸载mariadb,安装mysql的步骤。
#列出所有被安装的rpm package rpm -qa | grep mariadb
#卸载
rpm -e mariadb-libs-5.
- 利用thrift来实现消息群发
qifeifei
thrift
Thrift项目一般用来做内部项目接偶用的,还有能跨不同语言的功能,非常方便,一般前端系统和后台server线上都是3个节点,然后前端通过获取client来访问后台server,那么如果是多太server,就是有一个负载均衡的方法,然后最后访问其中一个节点。那么换个思路,能不能发送给所有节点的server呢,如果能就
- 实现一个sizeof获取Java对象大小
teasp
javaHotSpot内存对象大小sizeof
由于Java的设计者不想让程序员管理和了解内存的使用,我们想要知道一个对象在内存中的大小变得比较困难了。本文提供了可以获取对象的大小的方法,但是由于各个虚拟机在内存使用上可能存在不同,因此该方法不能在各虚拟机上都适用,而是仅在hotspot 32位虚拟机上,或者其它内存管理方式与hotspot 32位虚拟机相同的虚拟机上 适用。
- SVN错误及处理
xiangqian0505
SVN提交文件时服务器强行关闭
在SVN服务控制台打开资源库“SVN无法读取current” ---摘自网络 写道 SVN无法读取current修复方法 Can't read file : End of file found
文件:repository/db/txn_current、repository/db/current
其中current记录当前最新版本号,txn_current记录版本库中版本