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CIAS
deepseekdockerdeepseekfastgpt
CORS前言CORS(Cross-OriginResourceSharing,跨源资源共享)是一种安全措施,它允许或拒绝来自不同源(协议、域名、端口任一不同即为不同源)的网页访问另一源中的资源。它的主要作用如下:同源策略限制:Web浏览器的同源策略限制了从一个源加载的文档或脚本如何与另一个源的资源进行交互。这意味着默认情况下,浏览器会阻止一个源(例如,http://example.com)的网页向
- 【大模型科普】AIGC技术发展与应用实践(一文读懂AIGC)
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【专栏介绍】⌈⌈⌈人工智能与大模型应用⌋⌋⌋人工智能(AI)通过算法模拟人类智能,利用机器学习、深度学习等技术驱动医疗、金融等领域的智能化。大模型是千亿参数的深度神经网络(如ChatGPT),经海量数据训练后能完成文本生成、图像创作等复杂任务,显著提升效率,但面临算力消耗、数据偏见等挑战。当前正加速与教育、科研融合,未来需平衡技术创新与伦理风险,推动可持续发展。文章目录一、AIGC概述(一)什么是
- 【Autosar】MCAL - 从零开始【干货分享】
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【Autosar】MCAL-从零开始【干货分享】汽车单片机学习
文章目录MCAL-汇总1.概述2.环境2.1开发环境搭建2.2工程创建2.3参考手册3.驱动(缓慢更新)3.1Microcontroller3.1.1MCU3.1.2WDG3.1.3GPT3.2Memory3.2.1FLS3.2.2I2C3.3Communication3.3.1SPI3.3.2LIN3.3.3CAN3.4I/O3.4.1PORT3.4.2DIO3.4.3ADC3.4.4PWM3.
- chatgpt赋能python:Python处理雷达基数据:从入门到实践
lvsetongdao123
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Python处理雷达基数据:从入门到实践随着气象技术的不断发展,雷达探测技术已成为当今天气预报和气象研究的主要手段之一。雷达基数据是气象雷达接收到的未经加工的原始数据,因其包含大量天气信息,不仅在天气预报、天气预警等方面得到了广泛应用,还被广泛地用于气象科研和大气环境研究。本文将介绍如何使用Python处理雷达基数据,解析其中的信息,获取有效的天气数据,以及分析和可视化这些数据。雷达基数据格式与处
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Mophead_Zarathustra
Mophead的小白刷题笔记leetcodepython代码随想录动态规划
动态规划31.股票问题总结(类别解析)股票问题给我做的有一些混乱,因此本总结主要是借助GPT的帮助帮我解决下面的核心问题,也希望能通过这些示例与讲解,帮助各位快速厘清各种“股票问题”的通用DP思路。经典股票问题:动态规划25.买卖股票的最佳时机-CSDN博客动态规划26.买卖股票的最佳时机II-CSDN博客动态规划27.买卖股票的最佳时机III(多状态转换初遇)-CSDN博客动态规划28.买卖股票
- 使用LangChain实现大规模语言模型自发现推理结构
VYSAHF
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使用LangChain实现大规模语言模型自发现推理结构在现代自然语言处理(NLP)的研究中,大规模语言模型(LLMs)已经展示了强大的能力。然而,在应对复杂的推理问题时,传统的提示方法常常力不从心。这篇文章将带您了解SELF-DISCOVER,一种新兴的框架,如何通过LangChain来实现自动化、动态化的推理结构构建,以提高LLMs的性能。技术背景介绍大规模语言模型(如GPT-4和PaLM2)已
- AI:对比ChatGPT这类聊天机器人,人形机器人对人类有哪些不一样的影响?
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人形机器人与像ChatGPT这样的聊天机器人相比,虽然都属于人工智能技术的应用,但由于其具备的物理形态和与环境的互动能力,它们对人类的影响会有很大的不同。下面从多个角度进行对比,阐述它们各自对人类的不同影响:1.物理交互与虚拟交互人形机器人:具有物理形态,能够在物理世界中与人类进行直接交互。例如,搬运物品、进行日常家务、提供身体上的帮助(如扶持老人、帮助走路等),以及进行非语言的沟通(如手势、面部
- 【AI大模型前沿】浙大携手阿里推出HealthGPT:医学视觉语言大模型助力智能医疗新突破
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系列篇章No.文章1【AI大模型前沿】深度剖析瑞智病理大模型RuiPath:如何革新癌症病理诊断技术2【AI大模型前沿】清华大学CLAMP-3:多模态技术引领音乐检索新潮流3【AI大模型前沿】浙大携手阿里推出HealthGPT:医学视觉语言大模型助力智能医疗新突破目录系列篇章前言一、项目概述二、技术原理(一)异构低秩适应(H-LoRA)(二)分层视觉感知(HVP)(三)三阶段学习策略(TLS)三、
- KV 缓存简介
dev.null
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以下是关于KV缓存(Key-ValueCache)的简介,涵盖其定义、原理、作用及优化意义:1.什么是KV缓存?KV缓存是Transformer架构(如GPT、LLaMA等大模型)在自回归生成任务(如文本生成)中,用于加速推理过程的核心技术。其本质是:在生成序列时,缓存历史token的Key和Value矩阵,避免重复计算,从而显著减少计算量。2.为什么需要KV缓存?传统自注意力计算的问题在生成第t
- 祛魅 Manus ,从 0 到 1 开源实现
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背景介绍Manus是最近一个现象级的大模型Agent工具,自从发布以来,被传出各种神乎其神的故事,自媒体又开始炒作人类大量失业的鬼故事,Manus体验码也被炒作为10w的高价。之后又出现反转,被爆出实际体验效果不佳,存在造假的问题,Manus在X平台的账号被冻结。沟通之后,3月8日,Manus官方X账号又被解冻。Manus的故事一波三折,开源社区也没有闲着,MetaGPT团队在Manus发布后3小
- GPT-4o mini小型模型具备卓越的文本智能和多模态推理能力
FlowUs息流使用宝典
GPT-4omini
GPT-4omini是首个应用OpenAI指令层次结构方法的模型,这有助于增强模型抵抗越狱、提示注入和系统提示提取的能力。这使得模型的响应更加可靠,并有助于在大规模应用中更安全地使用。GPT-4omini在学术基准测试中,无论是在文本智能还是多模态推理方面,都超越了GPT-3.5Turbo和其他小型模型,并支持与GPT-4o相同的语言范围。它在函数调用方面也表现出色,这使开发者能够构建应用程序来从
- 24B参数模型碾压gpt4o-mini!推理速度超快!vLLM本地部署Mistral-Small 3.1+全方位测试多模态大模型!超越Gemma3.1,最适合企业项目的大模型!中文OCR能力也不弱
AI超元域
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本篇笔记所对应的视频https://www.bilibili.com/video/BV1Q9XLYiEwD/MistralAI最新推出的MistralSmall3.1模型无疑是近期科技界的一大亮点。这款由法国AI实验室MistralAI开发的开源多模态模型,以其卓越的性能和灵活性,为开发者、企业和研究人员带来了全新的可能性。凭借24B参数、对文本与图像的处理能力,以及在多个关键指标上的突破,Mis
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海宁不掉头发
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未来五年人工智能与信息技术领域发展趋势深度解析一、人工智能与神经网络技术的突破路径(一)算法架构的范式革新深度神经网络正经历从量变到质变的演进。以Transformer为核心的序列建模技术持续迭代,字节跳动云雀模型通过动态结构优化,在保持语言理解能力的同时将参数量压缩至GPT-4的1/10,推理速度提升3倍。更值得关注的是类脑计算的突破,中国科学院自动化研究所提出"基于内生复杂性"的类脑神经元模型
- AI生成视频是什么,效果如何,影响哪些行业?
程序员小麦
人工智能AI作画
有个读者深夜问了我一个问题,让我思考了一个深夜。一年前,我写过一篇文章叫《我可能要给鼓吹AI的那些人,浇盆凉水了》。当时ChatGPT很火,整个网络都把AI吹上了天。我则唱反调,因为我就处在这个行业的底层,可谓知冷知热。不过,我当时并没有否定AI,只是表达AI并没有传说的那般无敌,谈不上让各行各业纷纷失业。首先,AI的门槛很高,基本是头部企业的专属,距离普通大众还是很远。另外,通用模型想要落地,必
- 【ChatGPT】如何选择不同版本的Java
南天归鴻
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下面提供一份综合多方专业平台(如Oracle、InfoWorld、DZone、AdoptOpenJDK、RedHat等)信息整理的Java版本推荐报告,数据截止至2025年3月18日。下文将对“最新版本”、“稳定的最新版本”、“最稳定的版本”以及“市面上最常用的版本”进行详细对比,并从版本特性、优势、劣势、学习/实验需求、企业生产需求、兼容性与安全性等角度进行分析,供各类用户参考。一、背景说明Ja
- Megatron-LM训练框架和Deepspeed训练框架最主要的异同和优劣是什么
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核心异同点并行策略Megatron-LM核心:以张量并行(TensorParallelism)和流水线并行(PipelineParallelism)为主,结合数据并行。张量并行通过切分模型层(如注意力头、MLP块)到不同设备,利用NVLink高速通信提升效率。流水线并行将不同层分配到不同设备,通过P2P通信协调。DeepSpeed核心:ZeRO优化技术(ZeroRedundancyOptimize
- tkinter报错 tcl和tk报错 _tkinter.TclError: Can‘t find a usable init.tcl in the following directories:
大博士.J
java数据库python
问了好几个GPT回答的都不是解决问题的,胡编乱造的目前经过尝试好几个解决方案,终于破案了win10系统使用安装python时自动将tcl和tk识别到了新创建的虚拟环境继承中win11系统则需要手动去做一些操作,才可以解决问题我这报错的问题是这样的self.tk=_tkinter.create(screenName,baseName,className,interactive,wantobjects
- 自己用 Node 搭个 DeepSeek 用起来香麻了
李游Leo
环境配置AI视频教程node.jsdeep语言模型
不知道大家最近有没有关注DeepSeek,确实是火出圈了,过年串亲戚的大爷大妈们都能聊几句,而且不管是刷短视频,还是逛社交平台,到处都能看到大家在讨论DeepSeek。而且目前这把火还烧到美国去了,整的GPT都要免费了,而且文心外加开源+免费,就连王毅外长念完了诗之后都对外说了,不懂可以去查查deepseek。好家伙,这buff越叠越高啊,那这么好的东西,咱们是不是就要看一看了!!!不研究一下似乎
- 微服务 vs 单体架构:你应该选择哪种模式?
测试者家园
IT求职面试测试开发和测试质量效能架构微服务云原生智能化测试软件测试人工智能质量效能
用ChatGPT做软件测试软件架构从来都不只是技术选型,更是对企业战略、团队能力和业务模型的深刻反映。微服务和单体架构之争,表面上是技术模式的对比,实则映射着对复杂性管理、敏捷响应和可持续发展的不同认知与选择。今天,当“云原生”、“容器化”、“分布式”成为行业热词,微服务被推上了神坛。然而,单体架构真的过时了吗?微服务就注定是未来的唯一解法吗?如果你仍然在为“选择哪种架构”而困惑,这篇文章将带你跳
- 自建智能算力中心 vs 第三方算力租赁:AI企业的算力博弈与最优解
人工智能的爆发式增长正在重塑全球产业格局。从ChatGPT到DeepSeek,从自动驾驶到智能医疗,AI模型的训练和推理需求呈现指数级增长。在这场技术革命中,算力已成为企业竞争的“命脉”。然而,面对动辄数亿元的硬件投入和复杂的运维挑战,AI企业正面临一个关键抉择:自建智能算力中心,还是选择第三方算力租赁?本文将从成本、效率、风险及适用场景等维度展开深度分析,为企业提供决策参考。一、成本对比:重资产
- ChatGPT + Vue3:如何打造 AI 智能助手?
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chatgpt人工智能
引言人工智能(AI)正快速渗透到前端开发领域,越来越多的开发者希望将ChatGPT集成到自己的应用中,为用户提供智能对话、自动回复、辅助决策等功能。本文将介绍如何使用Vue3+OpenAIAPI搭建一个AI智能助手,让你的应用拥有强大的AI交互能力。1.项目准备1.1技术栈选择本项目将使用以下技术:Vue3-现代化的前端框架,响应式强,适合构建交互式应用。Vite-高效的Vue3项目构建工具,提升
- 用 AI 提高开发效率:自动生成代码、优化 SQL 查询、写测试用例
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引言人工智能(AI)正在深刻改变软件开发行业。从代码自动补全到SQL查询优化,再到自动化测试,AI工具已经成为开发者提高生产力的重要助手。本文将介绍ChatGPT、GitHubCopilot、Tabnine等AI编程工具的实际应用,帮助开发者更高效地编写代码、优化数据库查询,并自动生成测试用例。1.AI代码生成:提升开发效率1.1ChatGPT代码生成ChatGPT具备强大的自然语言处理能力,可以
- vue对接openai_实现ChatGPT
开心小老虎
vue3知识点+组件chatgpt
一、openai密钥使用API密钥才能连接到OpenAIAPI,去OpenAI网站注册一个账户(目前国内访问openai受限制,需要其他方式进行访问),单击个人资料图片和“查看API密钥”,创建一个新的密钥。openai官网https://openai.com/二、使用openai包发送请求获得数据1.下载openai包npmiopenai--save2.使用openai包发送请求importOp
- 注意力机制:GPT等大模型的基石
人工智能
1啥是注意力?人类观察事物,能快速判断一种事物,是因为大脑能很快把注意力放在事物最具辨识度的部分从而作出判断,而非从头到尾一览无遗观察一遍才能有判断。基于这样的观察实践,产生了注意力机制(AttentionMechanism)。想象你在人群中找一个穿红衣服的人。你不会一一检查每个人的鞋子、裤子、头发,而是直接把目光锁定在衣服颜色,因为那是“最有辨识度的特征”。大脑就是这么高效工作的。注意力机制是模
- 7招教你掌握用DeepSeek辅助论文写作的提示词技巧
学境思源AcademicIdeas
学境思源AI写作ChatGPT人工智能
随着人工智能技术的快速发展,大模型(如DeepSeek、ChatGPT等)已经成为论文写作的重要辅助工具。合理运用提示词(Prompt),不仅能极大提高写作效率,还能辅助生成高质量的学术内容。今天的内容将分享如何利用DeepSeek的提示词技巧,助力论文写作。1.明确写作目标,让AI理解你的需求在使用大模型时,清晰的写作目标至关重要。一个好的提示词应当包括:写作主题、内容范围、格式要求、风格倾向等
- llama.cpp 和 LLM(大语言模型)
这个懒人
llama语言模型人工智能
llama.cpp和LLM(大语言模型)的介绍,以及两者的关联与区别:1.LLM(LargeLanguageModel,大语言模型)定义:LLM是基于深度学习技术(如Transformer架构)构建的超大参数量的自然语言处理模型。它通过海量文本数据训练,能够生成连贯、语义丰富的文本,完成问答、创作、推理等任务。特点:参数规模大:如GPT-3(1750亿参数)、Llama-65B(650亿参数)等。
- AI在项目中的应用
酒江
人工智能
AI大模型(如GPT-4、BERT、T5等)在各类项目中有广泛的应用,可以极大地提高项目效率、优化流程,并解决许多传统方法难以应对的问题。以下是AI大模型在不同类型项目中的一些具体应用:1.自然语言处理(NLP)文本生成和摘要:AI大模型可以生成高质量的文本内容,自动撰写文章、新闻报道、博客或技术文档,甚至可以进行文献摘要,帮助内容创作者提高效率。情感分析:在客户服务、社交媒体监控或市场研究项目中
- GTP生成UI代码
酒江
ui人工智能深度学习
使用GPT生成UI代码,通常是指利用GPT模型生成前端界面的代码,例如HTML、CSS、JavaScript等。GPT可以帮助开发人员快速创建界面元素的代码,减少手动编写的工作量。下面是一些关键步骤,详细说明如何用GPT生成UI代码:1.明确UI需求和设计界面元素:首先明确需要哪些UI元素。例如:按钮、输入框、表单、表格等。布局:确定页面的布局结构,例如:一栏布局、两栏布局、响应式设计等。交互功能
- 超全!600 个通用大模型Prompt指令
AI Echoes
人工智能
超全!600个ChatGPT通用Prompt指令:1.电子邮件营销提示“我需要一种[电子邮件类型],让我的[理想客户角色]对我的[产品/服务]产生[情感],并说服他们以紧迫感采取[期望的行动]。”“我正在寻找一种[电子邮件类型],它可以直接说明我的[理想客户角色]的需求和痛点,并以紧迫感和强烈的提议说服他们采取[期望的行动]。”“我需要一封[电子邮件类型],向[理想的客户角色]展示我的[产品/服务
- 【Python学习笔记】一些关于多线程,xls文件读取,PyQt5,PyInstaller打包等问题的解决方案记录
百里香酚兰
Python自学笔记python学习笔记pyinstallerxls文件PyQt5多线程
背景:最近利用休息时间写了个小型exe程序,主要涉及的技术点有:多线程,读取xls文件,基于PyQt5的简单GUI页面,利用PyInstaller打包成exe。虽然有ChatGPT等协助,但难免还是在开发过程中遇到了一些疑难问题,所以开个记录贴刊登解决方式。问题&解决方式:1.PyQt+PyInstaller:tqdm报错AttributeError:‘NoneType‘objecthasnoat
- 项目中 枚举与注解的结合使用
飞翔的马甲
javaenumannotation
前言:版本兼容,一直是迭代开发头疼的事,最近新版本加上了支持新题型,如果新创建一份问卷包含了新题型,那旧版本客户端就不支持,如果新创建的问卷不包含新题型,那么新旧客户端都支持。这里面我们通过给问卷类型枚举增加自定义注解的方式完成。顺便巩固下枚举与注解。
一、枚举
1.在创建枚举类的时候,该类已继承java.lang.Enum类,所以自定义枚举类无法继承别的类,但可以实现接口。
- 【Scala十七】Scala核心十一:下划线_的用法
bit1129
scala
下划线_在Scala中广泛应用,_的基本含义是作为占位符使用。_在使用时是出问题非常多的地方,本文将不断完善_的使用场景以及所表达的含义
1. 在高阶函数中使用
scala> val list = List(-3,8,7,9)
list: List[Int] = List(-3, 8, 7, 9)
scala> list.filter(_ > 7)
r
- web缓存基础:术语、http报头和缓存策略
dalan_123
Web
对于很多人来说,去访问某一个站点,若是该站点能够提供智能化的内容缓存来提高用户体验,那么最终该站点的访问者将络绎不绝。缓存或者对之前的请求临时存储,是http协议实现中最核心的内容分发策略之一。分发路径中的组件均可以缓存内容来加速后续的请求,这是受控于对该内容所声明的缓存策略。接下来将讨web内容缓存策略的基本概念,具体包括如如何选择缓存策略以保证互联网范围内的缓存能够正确处理的您的内容,并谈论下
- crontab 问题
周凡杨
linuxcrontabunix
一: 0481-079 Reached a symbol that is not expected.
背景:
*/5 * * * * /usr/IBMIHS/rsync.sh
- 让tomcat支持2级域名共享session
g21121
session
tomcat默认情况下是不支持2级域名共享session的,所有有些情况下登陆后从主域名跳转到子域名会发生链接session不相同的情况,但是只需修改几处配置就可以了。
打开tomcat下conf下context.xml文件
找到Context标签,修改为如下内容
如果你的域名是www.test.com
<Context sessionCookiePath="/path&q
- web报表工具FineReport常用函数的用法总结(数学和三角函数)
老A不折腾
Webfinereport总结
ABS
ABS(number):返回指定数字的绝对值。绝对值是指没有正负符号的数值。
Number:需要求出绝对值的任意实数。
示例:
ABS(-1.5)等于1.5。
ABS(0)等于0。
ABS(2.5)等于2.5。
ACOS
ACOS(number):返回指定数值的反余弦值。反余弦值为一个角度,返回角度以弧度形式表示。
Number:需要返回角
- linux 启动java进程 sh文件
墙头上一根草
linuxshelljar
#!/bin/bash
#初始化服务器的进程PId变量
user_pid=0;
robot_pid=0;
loadlort_pid=0;
gateway_pid=0;
#########
#检查相关服务器是否启动成功
#说明:
#使用JDK自带的JPS命令及grep命令组合,准确查找pid
#jps 加 l 参数,表示显示java的完整包路径
#使用awk,分割出pid
- 我的spring学习笔记5-如何使用ApplicationContext替换BeanFactory
aijuans
Spring 3 系列
如何使用ApplicationContext替换BeanFactory?
package onlyfun.caterpillar.device;
import org.springframework.beans.factory.BeanFactory;
import org.springframework.beans.factory.xml.XmlBeanFactory;
import
- Linux 内存使用方法详细解析
annan211
linux内存Linux内存解析
来源 http://blog.jobbole.com/45748/
我是一名程序员,那么我在这里以一个程序员的角度来讲解Linux内存的使用。
一提到内存管理,我们头脑中闪出的两个概念,就是虚拟内存,与物理内存。这两个概念主要来自于linux内核的支持。
Linux在内存管理上份为两级,一级是线性区,类似于00c73000-00c88000,对应于虚拟内存,它实际上不占用
- 数据库的单表查询常用命令及使用方法(-)
百合不是茶
oracle函数单表查询
创建数据库;
--建表
create table bloguser(username varchar2(20),userage number(10),usersex char(2));
创建bloguser表,里面有三个字段
&nbs
- 多线程基础知识
bijian1013
java多线程threadjava多线程
一.进程和线程
进程就是一个在内存中独立运行的程序,有自己的地址空间。如正在运行的写字板程序就是一个进程。
“多任务”:指操作系统能同时运行多个进程(程序)。如WINDOWS系统可以同时运行写字板程序、画图程序、WORD、Eclipse等。
线程:是进程内部单一的一个顺序控制流。
线程和进程
a. 每个进程都有独立的
- fastjson简单使用实例
bijian1013
fastjson
一.简介
阿里巴巴fastjson是一个Java语言编写的高性能功能完善的JSON库。它采用一种“假定有序快速匹配”的算法,把JSON Parse的性能提升到极致,是目前Java语言中最快的JSON库;包括“序列化”和“反序列化”两部分,它具备如下特征:  
- 【RPC框架Burlap】Spring集成Burlap
bit1129
spring
Burlap和Hessian同属于codehaus的RPC调用框架,但是Burlap已经几年不更新,所以Spring在4.0里已经将Burlap的支持置为Deprecated,所以在选择RPC框架时,不应该考虑Burlap了。
这篇文章还是记录下Burlap的用法吧,主要是复制粘贴了Hessian与Spring集成一文,【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成
 
- 【Mahout一】基于Mahout 命令参数含义
bit1129
Mahout
1. mahout seqdirectory
$ mahout seqdirectory
--input (-i) input Path to job input directory(原始文本文件).
--output (-o) output The directory pathna
- linux使用flock文件锁解决脚本重复执行问题
ronin47
linux lock 重复执行
linux的crontab命令,可以定时执行操作,最小周期是每分钟执行一次。关于crontab实现每秒执行可参考我之前的文章《linux crontab 实现每秒执行》现在有个问题,如果设定了任务每分钟执行一次,但有可能一分钟内任务并没有执行完成,这时系统会再执行任务。导致两个相同的任务在执行。
例如:
<?
//
test
.php
- java-74-数组中有一个数字出现的次数超过了数组长度的一半,找出这个数字
bylijinnan
java
public class OcuppyMoreThanHalf {
/**
* Q74 数组中有一个数字出现的次数超过了数组长度的一半,找出这个数字
* two solutions:
* 1.O(n)
* see <beauty of coding>--每次删除两个不同的数字,不改变数组的特性
* 2.O(nlogn)
* 排序。中间
- linux 系统相关命令
candiio
linux
系统参数
cat /proc/cpuinfo cpu相关参数
cat /proc/meminfo 内存相关参数
cat /proc/loadavg 负载情况
性能参数
1)top
M:按内存使用排序
P:按CPU占用排序
1:显示各CPU的使用情况
k:kill进程
o:更多排序规则
回车:刷新数据
2)ulimit
ulimit -a:显示本用户的系统限制参
- [经营与资产]保持独立性和稳定性对于软件开发的重要意义
comsci
软件开发
一个软件的架构从诞生到成熟,中间要经过很多次的修正和改造
如果在这个过程中,外界的其它行业的资本不断的介入这种软件架构的升级过程中
那么软件开发者原有的设计思想和开发路线
- 在CentOS5.5上编译OpenJDK6
Cwind
linuxOpenJDK
几番周折终于在自己的CentOS5.5上编译成功了OpenJDK6,将编译过程和遇到的问题作一简要记录,备查。
0. OpenJDK介绍
OpenJDK是Sun(现Oracle)公司发布的基于GPL许可的Java平台的实现。其优点:
1、它的核心代码与同时期Sun(-> Oracle)的产品版基本上是一样的,血统纯正,不用担心性能问题,也基本上没什么兼容性问题;(代码上最主要的差异是
- java乱码问题
dashuaifu
java乱码问题js中文乱码
swfupload上传文件参数值为中文传递到后台接收中文乱码 在js中用setPostParams({"tag" : encodeURI( document.getElementByIdx_x("filetag").value,"utf-8")});
然后在servlet中String t
- cygwin很多命令显示command not found的解决办法
dcj3sjt126com
cygwin
cygwin很多命令显示command not found的解决办法
修改cygwin.BAT文件如下
@echo off
D:
set CYGWIN=tty notitle glob
set PATH=%PATH%;d:\cygwin\bin;d:\cygwin\sbin;d:\cygwin\usr\bin;d:\cygwin\usr\sbin;d:\cygwin\us
- [介绍]从 Yii 1.1 升级
dcj3sjt126com
PHPyii2
2.0 版框架是完全重写的,在 1.1 和 2.0 两个版本之间存在相当多差异。因此从 1.1 版升级并不像小版本间的跨越那么简单,通过本指南你将会了解两个版本间主要的不同之处。
如果你之前没有用过 Yii 1.1,可以跳过本章,直接从"入门篇"开始读起。
请注意,Yii 2.0 引入了很多本章并没有涉及到的新功能。强烈建议你通读整部权威指南来了解所有新特性。这样有可能会发
- Linux SSH免登录配置总结
eksliang
ssh-keygenLinux SSH免登录认证Linux SSH互信
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2187265 一、原理
我们使用ssh-keygen在ServerA上生成私钥跟公钥,将生成的公钥拷贝到远程机器ServerB上后,就可以使用ssh命令无需密码登录到另外一台机器ServerB上。
生成公钥与私钥有两种加密方式,第一种是
- 手势滑动销毁Activity
gundumw100
android
老是效仿ios,做android的真悲催!
有需求:需要手势滑动销毁一个Activity
怎么办尼?自己写?
不用~,网上先问一下百度。
结果:
http://blog.csdn.net/xiaanming/article/details/20934541
首先将你需要的Activity继承SwipeBackActivity,它会在你的布局根目录新增一层SwipeBackLay
- JavaScript变换表格边框颜色
ini
JavaScripthtmlWebhtml5css
效果查看:http://hovertree.com/texiao/js/2.htm代码如下,保存到HTML文件也可以查看效果:
<html>
<head>
<meta charset="utf-8">
<title>表格边框变换颜色代码-何问起</title>
</head>
<body&
- Kafka Rest : Confluent
kane_xie
kafkaRESTconfluent
最近拿到一个kafka rest的需求,但kafka暂时还没有提供rest api(应该是有在开发中,毕竟rest这么火),上网搜了一下,找到一个Confluent Platform,本文简单介绍一下安装。
这里插一句,给大家推荐一个九尾搜索,原名叫谷粉SOSO,不想fanqiang谷歌的可以用这个。以前在外企用谷歌用习惯了,出来之后用度娘搜技术问题,那匹配度简直感人。
环境声明:Ubu
- Calender不是单例
men4661273
单例Calender
在我们使用Calender的时候,使用过Calendar.getInstance()来获取一个日期类的对象,这种方式跟单例的获取方式一样,那么它到底是不是单例呢,如果是单例的话,一个对象修改内容之后,另外一个线程中的数据不久乱套了吗?从试验以及源码中可以得出,Calendar不是单例。
测试:
Calendar c1 =
- 线程内存和主内存之间联系
qifeifei
java thread
1, java多线程共享主内存中变量的时候,一共会经过几个阶段,
lock:将主内存中的变量锁定,为一个线程所独占。
unclock:将lock加的锁定解除,此时其它的线程可以有机会访问此变量。
read:将主内存中的变量值读到工作内存当中。
load:将read读取的值保存到工作内存中的变量副本中。
- schedule和scheduleAtFixedRate
tangqi609567707
javatimerschedule
原文地址:http://blog.csdn.net/weidan1121/article/details/527307
import java.util.Timer;import java.util.TimerTask;import java.util.Date;
/** * @author vincent */public class TimerTest {
 
- erlang 部署
wudixiaotie
erlang
1.如果在启动节点的时候报这个错 :
{"init terminating in do_boot",{'cannot load',elf_format,get_files}}
则需要在reltool.config中加入
{app, hipe, [{incl_cond, exclude}]},
2.当generate时,遇到:
ERROR