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空云风语
神经网络人工智能深度学习人工智能
《DeepSeekJanusPro7B:多模态人工智能大模型部署全攻略》引言:开启多模态AI新世界在科技飞速发展的当下,多模态AI已成为人工智能领域中最耀眼的明星,正以前所未有的速度改变着我们的生活与工作方式。从智能语音助手到图像识别系统,从自动驾驶汽车到智能医疗诊断,多模态AI的身影无处不在,它让机器能够理解和处理多种类型的信息,如文本、图像、音频等,从而实现更加智能、高效的交互。DeepSee
- 数据驱动的DevOps,MLOps工具链初现端倪
AI架构设计之禅
计算机软件编程原理与应用实践javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
DevOps,MLOps,数据驱动,工具链,自动化,持续交付,模型部署,模型监控1.背景介绍在当今以数据为中心的时代,软件开发和机器学习模型的部署和维护日益复杂。传统的开发流程难以满足快速迭代、持续交付和模型生命周期管理的需求。DevOps和MLOps应运而生,旨在通过自动化、持续集成和持续交付等实践,提高软件开发和机器学习模型部署的效率和可靠性。DevOps是一种文化和实践,旨在打破开发和运维之
- 企业客户关系管理的领航者:中国CRM系统Top7
crm系统saas
CRM理念起源于20世纪80年代,1980年初,提出了“接触管理”理念,以搜集顾客与企业联络的全部信息。其后,1993年Siebel公司成立,提供销售自动化解决方案,极大地推动了CRM市场的成熟与发展。1999年,GartnerGroup公司正式提出了CRM概念,CRM由此正式进入大众视野。20世纪90年代末,CRM理念开始进入中国。20世纪90年代末,随着全球化的进程,CRM理念进入中国,最初由
- 模型应用管理的成功之道:策略、工具与团队协作
项目管理工具
管理模型应用涉及多个方面,包括模型的开发、部署、监控、优化和维护。以下是管理模型应用的关键步骤和策略:1.模型开发●需求分析:明确业务需求,确定模型的目标和评估指标。●数据准备:收集、清洗和预处理数据,确保数据质量。●模型选择:根据问题类型选择合适的算法和模型架构。●训练与验证:使用训练数据训练模型,并通过验证集评估模型性能。●超参数调优:通过交叉验证、网格搜索等方法优化模型超参数。2.模型部署●
- Deep Seek大模型部署到本地 详细教程
Katie。
人工智能AI编程ai
以下是将DeepSeek大模型部署到本地开发环境的详细教程,分为多个步骤,包含技术细节和注意事项:步骤1:环境准备硬件要求GPU:推荐NVIDIAGPU(至少16GB显存,如RTX3090/4090或A100)内存:建议32GB以上存储:根据模型大小预留空间(如7B模型约需15GB)软件要求操作系统:Linux(Ubuntu20.04+)或WindowsWSL2Python:3.8+(推荐3.10
- 昇腾,Ascend,NPU,mindie,镜像,部署vllm:第4篇,尝试多模态大模型部署(Qwen2-vl)
几道之旅
Dify:智能体(Agent)工作流知识库全搞定Agent)人工智能
文章目录前言下载模型前言一直想部署一个多模态大模型,今天就以Qwen2-vl为例尝试一番吧。(当然是在昇腾环境下)提示:需要把这篇文章先看一遍昇腾,mindie,镜像,部署vllm:第2篇,启动mindieservice_daemon服务,支持对Qwen2.5的7B版本的推理提示:本文章的撰写思路是,按照一个思路进行部署,报错,并反思,并解决。所以不太适合直接上来就跟着一步一步做。建议看完全文,再
- 【大模型部署及其应用 】Ollama搭建运行中文大语音模型Llama3-8B-Chinese-Chat
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AIGC核心技术剖析人工智能深度学习llama
Ollama是一种用于运行大语言模型(如LLaMA)的平台,适合本地化部署和运行。以下是如何在Ollama上搭建和运行中文大语言模型Llama3-8B-Chinese-Chat的步骤:下载地址:https://huggingface.co/shenzhi-wang/Llama3-8B-Chinese-Chat-GGUF-8bit项目地址:https://github.com/ymcui/Chine
- 人工智能在制造业的具体应用案例-总纲
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人工智能在制造业的具体应用案例,结合C#语言实现的技术方案和示例代码:1.预测性维护(PredictiveMaintenance)通过分析设备传感器数据,预测设备故障并提前安排维护。技术方案数据采集:使用C#通过IoT协议(如MQTT、OPCUA)实时采集设备传感器数据(温度、振动等)。模型训练:使用ML.NET或TensorFlow.NET训练回归模型,预测设备剩余寿命。实时预测:将模型部署到C
- 2025年Python领域最新国际动态与技术趋势解析(截至2025年2月)
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一、AI与Python的深度融合:从模型部署到开发工具OpenAI与谷歌的模型竞赛OpenAI近期推出的免费推理模型o3-mini在数学代码生成和物理模拟领域表现突出,尤其在Python生态中,开发者可通过API快速集成其能力。例如,生成符合物理定律的代码(如动态Shader或游戏逻辑)时,Python因其简洁性成为首选调用语言。而谷歌的Gemini2.0系列(如Pro版本)支持调用谷歌搜索工具和
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翻译模型
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- 大数据集群Spark-on-Yarn+Paddle深度学习模型部署
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背景:因数据量较大,想要将模型部署到大数据集群上进行计算。测试环境:Spark版本:2.4.0Python版本:2.6.XPaddlePaddle版本:2.4.2处理器:CPU过程记录:1.python运行环境准备本人使用Anaconda管理虚拟环境。关于虚拟环境的准备:模型需要什么第三方库就安装哪些库,最后可以使用conda-pack打包虚拟环境。1.1conda-pack打包记录在虚拟环境里下
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本地部署DeepSeek-R1模型用于企业生产环境:基于Xinference1.本文介绍为什么在生产环境中选择Xinference而非Ollama如何安装和配置Xinference如何下载DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B模型如何在Xinference中运行DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B模型部署成功后,如何通过API调用模型如何在Dify中使用DeepS
- 大模型实战篇之Deepseek二、一键部署DeepSeek-V3和DeepSeek-R1模型
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一键部署DeepSeek-V3和DeepSeek-R1模型:3步,0代码!随着人工智能技术的飞速发展,越来越多的企业和开发者希望将强大的AI模型快速应用到实际业务中。DeepSeek作为一款高性能的语言模型,已经在多个领域展现出巨大的应用潜力。然而,传统的模型部署流程往往复杂且耗时。今天,我们将详细介绍如何在阿里云PAIModelGallery上通过零代码的方式一键部署DeepSeek-V3和De
- Web开发之Vue.js(学校)
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第一章一、前端开发技术发展变化历程洪荒时代(1990-1994年):技术萌芽:1990年,第一个web浏览器诞生;1991年,www诞生,标志着前端技术的开始。此时没有专业的前端,页面全由后端开发,使用的是纯静态页面,没有JavaScript。重要事件:1993年,CGI(CommonGatewayInterface)出现,人们可以在后端动态生成页面,Perl成为CGI的主要编写语言;1994年,
- Java 大数据模型部署与运维:生产环境的挑战与应对(43)
青云交
大数据新视界Java大视界模型部署运维生产环境环境一致性性能优化分布式部署大数据java
亲爱的朋友们,热烈欢迎你们来到青云交的博客!能与你们在此邂逅,我满心欢喜,深感无比荣幸。在这个瞬息万变的时代,我们每个人都在苦苦追寻一处能让心灵安然栖息的港湾。而我的博客,正是这样一个温暖美好的所在。在这里,你们不仅能够收获既富有趣味又极为实用的内容知识,还可以毫无拘束地畅所欲言,尽情分享自己独特的见解。我真诚地期待着你们的到来,愿我们能在这片小小的天地里共同成长,共同进步。一、本博客的精华专栏:
- 开源数据分析工具 RapidMiner
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RapidMiner是一款功能强大且广泛应用的数据分析工具,其核心功能和特点使其成为数据科学家、商业分析师和预测建模人员的首选工具。以下是对RapidMiner的深度介绍:1.概述RapidMiner是一款开源且全面的端到端数据科学平台,支持从数据准备、机器学习、预测分析到模型部署的整个工作流程。它基于Java开发,具有高度的模块化和可扩展性,能够与多种数据源无缝集成,包括MicrosoftExc
- 使用Ollama本地化部署DeepSeek
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1、Ollama简介Ollama是一个开源的本地化大模型部署工具,旨在简化大型语言模型(LLM)的安装、运行和管理。它支持多种模型架构,并提供与OpenAI兼容的API接口,适合开发者和企业快速搭建私有化AI服务。Ollama的主要特点包括:轻量化部署:支持在本地设备上运行模型,无需依赖云端服务。多模型支持:兼容多种开源模型,如LLaMA、DeepSeek等。高效管理:提供命令行工具,方便用户下载
- LLM大模型部署实战指南:部署简化流程
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LLM大模型部署实战指南:Ollama简化流程,OpenLLM灵活部署,LocalAI本地优化,Dify赋能应用开发1.Ollama部署的本地模型()Ollama是一个开源框架,专为在本地机器上便捷部署和运行大型语言模型(LLM)而设计。,这是Ollama的官网地址:https://ollama.com/以下是其主要特点和功能概述:简化部署:Ollama目标在于简化在Docker容器中部署大型语言
- RabbitMq延迟交换机延迟消息插件
晚风-夏不凉
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- 深度学习框架PyTorch原理与实践
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作者:禅与计算机程序设计艺术文章目录1.简介2.背景介绍3.基本概念和术语3.1PyTorch简介3.2PyTorch的特点1)自动求导机制2)GPU加速3)模型部署4)数据管道5)代码阅读友好4.核心算法原理4.1神经网络结构4.2神经网络层4.3激活函数5.实际案例——MNIST手写数字识别数据准备模型定义训练测试整体代码1.简介Deeplearning(DL)hasbeenanincreas
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爽新全效瓷兔膏
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安卓dts音效apk安装包app是一款非常好用的手机音效软件。安卓dts音效apk安装包为用户带来极致的音效体验,让用户在听音乐的时候有更多的音效模式选择,感受高质感的音质,享受完美的音律之美,感兴趣的朋友欢迎下载体验哦。安卓dts音效apk安装包软件介绍:DTS(数字剧院音效系统,DigitalTheaterSystem)是在1993年史蒂文·斯皮尔伯格所执导的「侏罗纪公园(JurassicPa
- AI大模型部署:Ollama与vLLM部署对比:哪个更合适?
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前言近年来,大语言模型(LLM)的应用日益广泛,而高效的部署方案至关重要。Ollama和vLLM作为两种流行的LLM部署工具,各有优劣。本文将深入比较Ollama和vLLM的部署方式,帮助选择最合适的方案。Ollama:简单易用的LLM部署工具Ollama以其简洁的安装和易于使用的特性而闻名。其官方文档清晰易懂,即使是新手也能快速上手。Ollama支持多种LLM模型,并提供便捷的命令行界面进行管理
- DeepSeek R1 Ollama本地化部署全攻略:三步实现企业级私有化大模型部署
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DeepSeekR1Ollama
前言Ollama作为当前最受欢迎的本地大模型运行框架,为DeepSeekR1的私有化部署提供了便捷高效的解决方案。本文将深入讲解如何将HuggingFace格式的DeepSeekR1模型转换为Ollama支持的GGUF格式,并实现企业级的高可用部署方案。文章包含完整的量化配置、API服务集成和性能优化技巧。—一、基础环境搭建1.1系统环境要求操作系统:Ubuntu22.04LTS或CentOS8+
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- 书生浦语第五期
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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
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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
- Torchserve服务开发
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Torchserve服务开发文章目录Torchserve服务开发0.Torchserve介绍0.1.背景0.2.API类型1.开发使用1.0.环境部署1.1.handler开发1.1.1.context参数1.1.2.data参数1.2.handler调试2.配置文件3.batch推理0.Torchserve介绍0.1.背景TorchServe是PyTorch中推荐的模型部署解决方案,通过它可以将
- 大模型部署工具 llama.cpp 介绍与安装使用
大模型柳儿
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1.大模型部署工具llama.cpp大模型的研究分为训练和推理两个部分。训练的过程,实际上就是在寻找模型参数,使得模型的损失函数最小化,推理结果最优化的过程。训练完成之后,模型的参数就固定了,这时候就可以使用模型进行推理,对外提供服务。llama.cpp(https://github.com/ggerganov/llama.cpp)主要解决的是推理过程中的性能问题。主要有两点优化:llama.cp
- LLM架构与优化:从理论到实践的关键技术
XianxinMao
人工智能
标题:“LLM架构与优化:从理论到实践的关键技术”文章信息摘要:文章探讨了大型语言模型(LLM)开发与应用中的关键技术,包括Transformer架构、注意力机制、采样技术、Tokenization等基础理论,以及模型部署、应用开发、优化等实践技能。重点分析了预训练、后训练、监督微调(SFT)和偏好对齐(PreferenceAlignment)在提升模型性能中的作用,并对比了直接偏好优化(DPO)
- 深入解析字符编码与数据格式:技术演进与应用实践
我的青春不太冷
经验分享笔记
文章目录深入解析字符编码与数据格式:技术演进与应用实践字符编码:数字世界的文字基石ASCII:计算机的"字母启蒙"扩展ASCII:地域化解决方案ISO-8859系列Windows-1252中文编码:东方字符的数字化之路GB2312(1980)GBK(1995)GB18030(2000)Unicode:全球化的终极方案UTF-8(1993)UTF-16UTF-32数据编码格式:信息交换的艺术JSON
- HQL之投影查询
归来朝歌
HQLHibernate查询语句投影查询
在HQL查询中,常常面临这样一个场景,对于多表查询,是要将一个表的对象查出来还是要只需要每个表中的几个字段,最后放在一起显示?
针对上面的场景,如果需要将一个对象查出来:
HQL语句写“from 对象”即可
Session session = HibernateUtil.openSession();
- Spring整合redis
bylijinnan
redis
pom.xml
<dependencies>
<!-- Spring Data - Redis Library -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.data</groupId>
<artifactId>spring-data-redi
- org.hibernate.NonUniqueResultException: query did not return a unique result: 2
0624chenhong
Hibernate
参考:http://blog.csdn.net/qingfeilee/article/details/7052736
org.hibernate.NonUniqueResultException: query did not return a unique result: 2
在项目中出现了org.hiber
- android动画效果
不懂事的小屁孩
android动画
前几天弄alertdialog和popupwindow的时候,用到了android的动画效果,今天专门研究了一下关于android的动画效果,列出来,方便以后使用。
Android 平台提供了两类动画。 一类是Tween动画,就是对场景里的对象不断的进行图像变化来产生动画效果(旋转、平移、放缩和渐变)。
第二类就是 Frame动画,即顺序的播放事先做好的图像,与gif图片原理类似。
- js delete 删除机理以及它的内存泄露问题的解决方案
换个号韩国红果果
JavaScript
delete删除属性时只是解除了属性与对象的绑定,故当属性值为一个对象时,删除时会造成内存泄露 (其实还未删除)
举例:
var person={name:{firstname:'bob'}}
var p=person.name
delete person.name
p.firstname -->'bob'
// 依然可以访问p.firstname,存在内存泄露
- Oracle将零干预分析加入网络即服务计划
蓝儿唯美
oracle
由Oracle通信技术部门主导的演示项目并没有在本月较早前法国南斯举行的行业集团TM论坛大会中获得嘉奖。但是,Oracle通信官员解雇致力于打造一个支持零干预分配和编制功能的网络即服务(NaaS)平台,帮助企业以更灵活和更适合云的方式实现通信服务提供商(CSP)的连接产品。这个Oracle主导的项目属于TM Forum Live!活动上展示的Catalyst计划的19个项目之一。Catalyst计
- spring学习——springmvc(二)
a-john
springMVC
Spring MVC提供了非常方便的文件上传功能。
1,配置Spring支持文件上传:
DispatcherServlet本身并不知道如何处理multipart的表单数据,需要一个multipart解析器把POST请求的multipart数据中抽取出来,这样DispatcherServlet就能将其传递给我们的控制器了。为了在Spring中注册multipart解析器,需要声明一个实现了Mul
- POJ-2828-Buy Tickets
aijuans
ACM_POJ
POJ-2828-Buy Tickets
http://poj.org/problem?id=2828
线段树,逆序插入
#include<iostream>#include<cstdio>#include<cstring>#include<cstdlib>using namespace std;#define N 200010struct
- Java Ant build.xml详解
asia007
build.xml
1,什么是antant是构建工具2,什么是构建概念到处可查到,形象来说,你要把代码从某个地方拿来,编译,再拷贝到某个地方去等等操作,当然不仅与此,但是主要用来干这个3,ant的好处跨平台 --因为ant是使用java实现的,所以它跨平台使用简单--与ant的兄弟make比起来语法清晰--同样是和make相比功能强大--ant能做的事情很多,可能你用了很久,你仍然不知道它能有
- android按钮监听器的四种技术
百合不是茶
androidxml配置监听器实现接口
android开发中经常会用到各种各样的监听器,android监听器的写法与java又有不同的地方;
1,activity中使用内部类实现接口 ,创建内部类实例 使用add方法 与java类似
创建监听器的实例
myLis lis = new myLis();
使用add方法给按钮添加监听器
- 软件架构师不等同于资深程序员
bijian1013
程序员架构师架构设计
本文的作者Armel Nene是ETAPIX Global公司的首席架构师,他居住在伦敦,他参与过的开源项目包括 Apache Lucene,,Apache Nutch, Liferay 和 Pentaho等。
如今很多的公司
- TeamForge Wiki Syntax & CollabNet User Information Center
sunjing
TeamForgeHow doAttachementAnchorWiki Syntax
the CollabNet user information center http://help.collab.net/
How do I create a new Wiki page?
A CollabNet TeamForge project can have any number of Wiki pages. All Wiki pages are linked, and
- 【Redis四】Redis数据类型
bit1129
redis
概述
Redis是一个高性能的数据结构服务器,称之为数据结构服务器的原因是,它提供了丰富的数据类型以满足不同的应用场景,本文对Redis的数据类型以及对这些类型可能的操作进行总结。
Redis常用的数据类型包括string、set、list、hash以及sorted set.Redis本身是K/V系统,这里的数据类型指的是value的类型,而不是key的类型,key的类型只有一种即string
- SSH2整合-附源码
白糖_
eclipsespringtomcatHibernateGoogle
今天用eclipse终于整合出了struts2+hibernate+spring框架。
我创建的是tomcat项目,需要有tomcat插件。导入项目以后,鼠标右键选择属性,然后再找到“tomcat”项,勾选一下“Is a tomcat project”即可。具体方法见源码里的jsp图片,sql也在源码里。
补充1:项目中部分jar包不是最新版的,可能导
- [转]开源项目代码的学习方法
braveCS
学习方法
转自:
http://blog.sina.com.cn/s/blog_693458530100lk5m.html
http://www.cnblogs.com/west-link/archive/2011/06/07/2074466.html
1)阅读features。以此来搞清楚该项目有哪些特性2)思考。想想如果自己来做有这些features的项目该如何构架3)下载并安装d
- 编程之美-子数组的最大和(二维)
bylijinnan
编程之美
package beautyOfCoding;
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class MaxSubArraySum2 {
/**
* 编程之美 子数组之和的最大值(二维)
*/
private static final int ROW = 5;
private stat
- 读书笔记-3
chengxuyuancsdn
jquery笔记resultMap配置ibatis一对多配置
1、resultMap配置
2、ibatis一对多配置
3、jquery笔记
1、resultMap配置
当<select resultMap="topic_data">
<resultMap id="topic_data">必须一一对应。
(1)<resultMap class="tblTopic&q
- [物理与天文]物理学新进展
comsci
如果我们必须获得某种地球上没有的矿石,才能够进行某些能量输出装置的设计和建造,而要获得这种矿石,又必须首先进行深空探测,而要进行深空探测,又必须获得这种能量输出装置,这个矛盾的循环,会导致地球联盟在与宇宙文明建立关系的时候,陷入困境
怎么办呢?
- Oracle 11g新特性:Automatic Diagnostic Repository
daizj
oracleADR
Oracle Database 11g的FDI(Fault Diagnosability Infrastructure)是自动化诊断方面的又一增强。
FDI的一个关键组件是自动诊断库(Automatic Diagnostic Repository-ADR)。
在oracle 11g中,alert文件的信息是以xml的文件格式存在的,另外提供了普通文本格式的alert文件。
这两份log文
- 简单排序:选择排序
dieslrae
选择排序
public void selectSort(int[] array){
int select;
for(int i=0;i<array.length;i++){
select = i;
for(int k=i+1;k<array.leng
- C语言学习六指针的经典程序,互换两个数字
dcj3sjt126com
c
示例程序,swap_1和swap_2都是错误的,推理从1开始推到2,2没完成,推到3就完成了
# include <stdio.h>
void swap_1(int, int);
void swap_2(int *, int *);
void swap_3(int *, int *);
int main(void)
{
int a = 3;
int b =
- php 5.4中php-fpm 的重启、终止操作命令
dcj3sjt126com
PHP
php 5.4中php-fpm 的重启、终止操作命令:
查看php运行目录命令:which php/usr/bin/php
查看php-fpm进程数:ps aux | grep -c php-fpm
查看运行内存/usr/bin/php -i|grep mem
重启php-fpm/etc/init.d/php-fpm restart
在phpinfo()输出内容可以看到php
- 线程同步工具类
shuizhaosi888
同步工具类
同步工具类包括信号量(Semaphore)、栅栏(barrier)、闭锁(CountDownLatch)
闭锁(CountDownLatch)
public class RunMain {
public long timeTasks(int nThreads, final Runnable task) throws InterruptedException {
fin
- bleeding edge是什么意思
haojinghua
DI
不止一次,看到很多讲技术的文章里面出现过这个词语。今天终于弄懂了——通过朋友给的浏览软件,上了wiki。
我再一次感到,没有辞典能像WiKi一样,给出这样体贴人心、一清二楚的解释了。为了表达我对WiKi的喜爱,只好在此一一中英对照,给大家上次课。
In computer science, bleeding edge is a term that
- c中实现utf8和gbk的互转
jimmee
ciconvutf8&gbk编码
#include <iconv.h>
#include <stdlib.h>
#include <stdio.h>
#include <unistd.h>
#include <fcntl.h>
#include <string.h>
#include <sys/stat.h>
int code_c
- 大型分布式网站架构设计与实践
lilin530
应用服务器搜索引擎
1.大型网站软件系统的特点?
a.高并发,大流量。
b.高可用。
c.海量数据。
d.用户分布广泛,网络情况复杂。
e.安全环境恶劣。
f.需求快速变更,发布频繁。
g.渐进式发展。
2.大型网站架构演化发展历程?
a.初始阶段的网站架构。
应用程序,数据库,文件等所有的资源都在一台服务器上。
b.应用服务器和数据服务器分离。
c.使用缓存改善网站性能。
d.使用应用
- 在代码中获取Android theme中的attr属性值
OliveExcel
androidtheme
Android的Theme是由各种attr组合而成, 每个attr对应了这个属性的一个引用, 这个引用又可以是各种东西.
在某些情况下, 我们需要获取非自定义的主题下某个属性的内容 (比如拿到系统默认的配色colorAccent), 操作方式举例一则:
int defaultColor = 0xFF000000;
int[] attrsArray = { andorid.r.
- 基于Zookeeper的分布式共享锁
roadrunners
zookeeper分布式共享锁
首先,说说我们的场景,订单服务是做成集群的,当两个以上结点同时收到一个相同订单的创建指令,这时并发就产生了,系统就会重复创建订单。等等......场景。这时,分布式共享锁就闪亮登场了。
共享锁在同一个进程中是很容易实现的,但在跨进程或者在不同Server之间就不好实现了。Zookeeper就很容易实现。具体的实现原理官网和其它网站也有翻译,这里就不在赘述了。
官
- 两个容易被忽略的MySQL知识
tomcat_oracle
mysql
1、varchar(5)可以存储多少个汉字,多少个字母数字? 相信有好多人应该跟我一样,对这个已经很熟悉了,根据经验我们能很快的做出决定,比如说用varchar(200)去存储url等等,但是,即使你用了很多次也很熟悉了,也有可能对上面的问题做出错误的回答。 这个问题我查了好多资料,有的人说是可以存储5个字符,2.5个汉字(每个汉字占用两个字节的话),有的人说这个要区分版本,5.0
- zoj 3827 Information Entropy(水题)
阿尔萨斯
format
题目链接:zoj 3827 Information Entropy
题目大意:三种底,计算和。
解题思路:调用库函数就可以直接算了,不过要注意Pi = 0的时候,不过它题目里居然也讲了。。。limp→0+plogb(p)=0,因为p是logp的高阶。
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <cmath&