- 使用大语言模型API在AI应用中的实现
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人工智能语言模型自然语言处理python
随着人工智能技术的迅速发展,大语言模型(LLM)在自然语言处理(NLP)领域的应用越来越广泛。本文将介绍如何使用大语言模型API来实现一些基础的AI应用,并提供一个简单的demo代码,帮助大家更好地理解和使用这些技术。大语言模型API简介大语言模型(如GPT-4)能够理解和生成类似人类的文本。这些模型可以应用于各种任务,包括文本生成、语言翻译、情感分析、对话系统等。为了方便国内用户访问这些强大的模
- Vscode niuhe 插件使用教程 - xorm 代码生成
诗意地回家
niuhe插件vscodeide编辑器
官方教程已经上线,请访问:http://niuhe.zuxing.net本文相关项目:vue3-element-admin基于niuhe插件的管理后台模板niuhe-mdbookniuhe插件示例项目在日常开发中,新增数据库表时通常需要编写大量重复的增删改查代码。为提高开发效率,niuhe插件0.3.4版本新增Xorm基础代码生成功能,可自动生成:数据库表对应的Golang模型结构体基础CURD操
- AlphaFolding填补蛋白质动态结构预测空白!复旦大学等提出4D扩散模型,成果入选AAAI 2025
HyperAI超神经
ScienceAI人工智能深度学习机器学习扩散模型蛋白质结构AI4S4D
蛋白质的功能很大程度上取决于其3D结构。19世纪中期,科学界普遍认为蛋白质结构是固定的、刚性的,类似「锁与钥匙」模型(lock-and-keymodel),即蛋白质与配体的结合是由固定的三维结构决定的。然而,当DanielKoshland提出酶与底物结合时会发生构象变化的观点后,传统思维开始受到挑战。1980年代,分子动力学模拟(MolecularDynamics,MD)兴起,首次从计算角度揭示了
- 国外7个最佳大语言模型 (LLM) API推荐
幂简集成
API新理念语言模型人工智能自然语言处理
大型语言模型(LLM)API将彻底改变我们处理语言的方式。在深度学习和机器学习算法的支持下,LLMAPI提供了前所未有的自然语言理解能力。通过利用这些新的API,开发人员现在可以创建能够以前所未有的方式理解和响应书面文本的应用程序。下面,我们将比较从Bard到ChatGPT、PaLM等市场上顶级LLMAPI。我们还将探讨整合这些LLM的潜在用例,并考虑其对语言处理的影响。什么是大语言模型(LLM)
- 【深度学习】DeepSeek模型介绍与部署
Nerous_
深度学习深度学习人工智能
原文链接:DeepSeek-V31.介绍DeepSeek-V3,一个强大的混合专家(MoE)语言模型,拥有671B总参数,其中每个token激活37B参数。为了实现高效推理和成本效益的训练,DeepSeek-V3采用了多头潜在注意力(MLA)和DeepSeekMoE架构,这些架构在DeepSeek-V2中得到了充分验证。此外,DeepSeek-V3首次提出了无辅助损失的负载平衡策略,并设置了多to
- 【NLP】 API在大语言模型中的应用
Nerous_
深度学习自然语言处理语言模型人工智能
大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)通过API(应用程序接口)为开发者提供了便捷的调用方式,使其能够快速集成自然语言处理能力到各类应用中。以下是API在LLM中的核心应用场景及技术实现细节:一、核心应用场景自然语言理解与生成应用示例:智能客服:解析用户问题并生成回复(如ChatGPTAPI)。内容创作:自动生成文章、广告文案或代码(如OpenAI的GPT-4)。技术实现:
- Python 自动探索性数据分析库———KLib
若木胡
toolspython数据分析开发语言
Python自动探索性数据分析库——KLib一、引言在当今数据驱动的时代,数据分析师和科学家们面临着海量的数据需要处理和分析。探索性数据分析(EDA)作为数据处理流程中的关键环节,旨在帮助人们快速理解数据的特征、分布、相关性等重要信息,从而为后续的深入分析、建模以及决策提供坚实的基础。Python以其丰富的生态系统和强大的功能在数据分析领域占据着重要地位,而KLib则是其中一款专注于自动探索性数据
- 软件工程(数据字典)
Rain:)
软件工程数据分析软件开发
数据字典数据字典是关于数据的信息的集合,也就是对数据流图中包含的所有元素的定义的集合。任何字典最主要的用这都是供人查阅对不了解的条目的解释,数据字典的作用也正是在软件分析和设计的过程中给人提供关于数据的描述信息。数据流图和数据字典共同构成系统的逻辑模型,没有数据字典,数据流图就不严格,然而没有数据流图,数据字典也难于发挥作用。只有数据流图和对数据流图中每个元素的精确定义放在一起,才能共同构成系统的
- 数据结构、图论---数组模拟单链表 邻接表
wow_awsl_qwq
数据结构数据结构图论链表
数组模拟链表或者所谓的邻接表,实际上都是静态链表,以数组下标模拟模拟内存地址,使得可以一开始就给数组分配好连续的一大片空间,而使用中的“内存分配”实际上就是变成了简单的idx++比赛中使用静态链表代替指针型链可以减少内存分配带来的时间消耗,并且使用方式也比较简单比赛中的单链表或者邻接表也可以用vector实现,达到动态内存分配的效果,其实就是类似于指针链表,不过使用方式也比较简单直观比如图论模型:
- HRM:分层多步奖励模型
大模型最新论文速读
深度学习语言模型人工智能自然语言处理
论文标题TowardsHierarchicalMulti-StepRewardModelsforEnhancedReasoninginLargeLanguageModels论文地址https://arxiv.org/pdf/2503.13551代码地址https://github.com/tengwang0318/hierarchial_reward_model作者背景香港大学,北京大学,新加坡国
- 【DNN量化工具】QKeras 工具简介
kanhao100
笔记dnn人工智能神经网络
QKeras工具简介QKeras是一个用于量化深度学习模型的Keras扩展库,旨在使深度学习模型的量化(即将模型的浮点权重转换为低精度格式)变得简单而高效。QKeras主要目标是优化模型的存储和推理速度,特别适用于需要在资源受限的设备(如移动设备和嵌入式系统)上运行深度学习模型的场景。QKeras的主要特点量化支持:QKeras提供了对不同类型量化的支持,包括权重量化和激活量化。用户可以根据需求选
- 【nnUnetv2】Code复现
是Winky啊
#项目nnUnet人工智能深度学习
作者提出一种nnUNet(no-new-Net)框架,基于原始的UNet(很小的修改),不去采用哪些新的结构,如相残差连接、dense连接、注意力机制等花里胡哨的东西。相反的,把重心放在:预处理(resampling和normalization)、训练(loss,optimizer设置、数据增广)、推理(patch-based策略、test-time-augmentations集成和模型集成等)、
- 软件工程:数据字典
愚戏师
软件工程软件工程数据库
一、数据字典的核心作用定位:数据字典是数据流图(DFD)的补充说明文档,与DFD共同构成系统的逻辑模型。核心价值:消除二义性:明确数据流、存储、元素的定义,避免理解偏差。设计依据:为数据库设计、代码开发提供数据规范。团队协作:作为开发团队的共享词汇表,确保术语一致性。二、数据字典的四大组成要素1.数据流(DataFlow)定义:数据在系统中的流动路径。描述内容:来源与去向:起点(外部实体/处理)、
- Softmax温度调节与注意力缩放:深度神经网络中的平滑艺术
Mark White
dnn人工智能神经网络
Softmax温度调节与注意力缩放:深度神经网络中的平滑艺术在深度学习的精密机械中,有些细微的调整机制往往被视为理所当然,却实际上蕴含着深刻的数学洞察和巧妙的工程智慧。今天,我们将探讨两个看似独立却本质相通的机制:生成模型中的温度参数与Transformer注意力机制中的缩放因子。这两个设计都围绕着同一个核心概念——softmax分布的平滑控制。Softmax函数:概率分布的催化剂在深入讨论之前,
- 决策树算法及其python实例
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一、决策数的概念什么是决策树算法呢?决策树(DecisionTree)是一种基本的分类与回归方法,本文主要讨论分类决策树。决策树模型呈树形结构,在分类问题中,表示基于特征对数据进行分类的过程。它可以认为是if-then规则的集合。每个内部节点表示在属性上的一个测试,每个分支代表一个测试输出,每个叶节点代表一种类别二、决策树的构造1、决策树的构造步骤输入:训练集D={(21,11),(z2,32),
- 大模型在冠心病风险预测及临床方案制定中的应用研究
LCG元
围术期危险因子预测模型研究人工智能机器学习python
目录一、引言1.1研究背景与目的1.2国内外研究现状1.3研究方法与创新点二、大模型预测冠心病风险原理与方法2.1数据收集与预处理2.1.1数据来源2.1.2数据清洗与整理2.2特征工程2.2.1特征提取2.2.2特征选择与优化2.3模型选择与训练2.3.1常用模型介绍2.3.2模型训练过程三、术前风险预测与手术方案制定3.1术前风险预测指标与模型应用3.2基于风险预测的手术方案制定3.3案例分析
- 车载以太网测试-14【交换机以及MAC地址表】
车载测试工程师
车载以太网测试tcp/ip网络网络协议经验分享车载系统
目录1摘要2车载交换机概述2.1OSI模型中的位置2.2车载交换机在数据链路层的功能3车载交换机的工作原理3.1车载交换机的关键工作步骤3.2车载交换机的关键技术3.3车载交换机的工作示例3.4MAC地址表3.4.1MAC地址表的工作原理3.4.2MAC地址表示例3.4.3MAC地址表的超时机制4总结1摘要车载交换机工作在OSI模型的数据链路层(DataLinkLayer),具体来说是数据链路层的
- 在网页跑3D多人互动之渲染效能瓶颈
微网兔子
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累积到目前测试回馈给我们的心得,主要问题还是在前端显示的部分。所以就来聊聊在网页跑3D多人互动之渲染效能瓶颈!!!数万个3D角色与场景物件需即时渲染,导致GPU/CPU过载,低端设备卡顿。已经使用的解决方案:LOD(LevelofDetail)技术:根据距离动态调整模型细节,远距离使用低多边形模型。InstancedRendering:批次渲染相同模型(如重复的树木、建筑物)。Culling(剔除
- 【小白深度教程 1.32】手把手教你从多视角图像进行 3D 重建(SfM 算法)
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【小白深度教程1.32】手把手教你从多视角图像进行3D重建(SfM算法)1.SfM三维重建算法简介2.SfM方法和原理3.安装依赖库4.构建数据集5.可视化结果6.完整代码1.SfM三维重建算法简介从多张照片中开发三维模型被称为多视图3D重建。数码相机的进步以及图像分辨率和清晰度的提高,使得利用仅有的相机而非昂贵的特殊传感器来重建3D图像成为可能。重建的目标是从一组照片中推导场景的几何结构,假设摄
- OpenAI 发布新一代 STT/TTS 模型,10 行代码构建 Voice Agent;声网推出对话式 AI 开发套件丨日报
人工智能
开发者朋友们大家好:这里是「RTE开发者日报」,每天和大家一起看新闻、聊八卦。我们的社区编辑团队会整理分享RTE(Real-TimeEngagement)领域内「有话题的技术」、「有亮点的产品」、「有思考的文章」、「有态度的观点」、「有看点的活动」,但内容仅代表编辑的个人观点,欢迎大家留言、跟帖、讨论。本期编辑:@qqq、@鲍勃01有话题的技术1、OpenAI推出全新一代音频模型今日凌晨,Open
- QKeras、Brevitas和QONNX量化工具对比
kanhao100
笔记深度学习边缘计算
QKeras、Brevitas和QONNX量化工具对比一、引言在深度学习模型部署领域,量化技术已成为提升模型执行效率的关键手段。通过将浮点权重转换为低精度表示,量化能显著减小模型体积、降低内存占用并加速推理过程。对于资源受限的设备(如移动设备、嵌入式系统和边缘计算设备),量化技术尤为重要。本文深入对比三款主流量化工具:QKeras、Brevitas和QONNX,从用户实际应用角度剖析它们的技术特点
- 机器学习是怎么一步一步由神经网络发展到今天的Transformer架构的?
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机器学习和神经网络的发展经历了一系列重要的架构和技术阶段。以下是更全面的总结,涵盖了从早期神经网络到卷积神经网络之前的架构演变:1.早期神经网络:感知机(Perceptron)时间:1950年代末至1960年代。背景:感知机由FrankRosenblatt提出,是第一个具有学习能力的神经网络模型。它由单层神经元组成,可以用于简单的二分类任务。特点:输入层和输出层之间直接连接,没有隐藏层。使用简单的
- 关于重投影误差小记
文弱_书生
乱七八糟数码相机算法
重投影误差(ReprojectionError)讲解1.什么是重投影误差?在三维重建或相机标定过程中,我们希望将一个世界坐标系中的三维点投影到相机的图像平面上。理想情况下,该点的投影位置应该与实际图像中的观测点(如特征点)完全匹配,但由于噪声、相机模型的不准确性或优化算法的误差,这两个点可能会有偏差。重投影误差就是这个偏差的度量,即:e=∥pobserved−preprojected∥e=\|p_
- 关于离子滤波小记
文弱_书生
乱七八糟人工智能计算机视觉算法
粒子滤波(ParticleFilter,PF)粒子滤波是一种基于蒙特卡洛方法的贝叶斯滤波算法,主要用于解决非线性、非高斯的状态估计问题。它广泛应用于机器人定位、目标跟踪、金融建模等领域。1.粒子滤波的基本概念粒子滤波的核心思想是用一组加权的**随机样本(粒子)**来近似后验概率分布,而非采用卡尔曼滤波那样的参数化分布假设(如高斯分布)。设系统的状态模型如下:xk=f(xk−1,uk,wk)x_k=
- Spring Cloud:微服务架构的利器
Earth explosion
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在当今快速变化的软件开发领域,微服务架构凭借其灵活性、可扩展性和易于维护的特点,成为了众多企业构建大型应用系统的首选方案。而SpringCloud,作为Spring生态系统中的一部分,为开发者提供了一整套用于构建微服务架构的工具集,极大地简化了微服务应用的开发、部署和管理过程。本文将深入介绍SpringCloud的核心概念、关键技术及其在实际项目中的应用。一、SpringCloud简介Spring
- 旋转位置编码(Rotary Positional Encoding, RoPE):中文公式详解与代码实现
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旋转位置编码(RotaryPositionalEncoding,RoPE):中文公式详解与代码实现在序列模型中,位置信息对于任务的理解至关重要。传统的绝对和相对位置编码各有优缺点,而RoPE作为一种创新的位置编码方法,展现了其独特的优势。RoPE的核心思想RoPE通过旋转机制动态地捕捉位置信息。它允许查询(query)和键(key)向量的旋转程度根据它们之间的相对或绝对位置自动调整。这种方法使模型
- 目标检测中归一化的目的?
林语微光
kaggle目标检测目标跟踪人工智能
在目标检测任务中,归一化坐标和尺寸时需要除以图像的宽度和高度,主要有以下几个原因:1.统一尺度不同图像可能具有不同的宽度和高度。通过将坐标和尺寸除以图像的宽度和高度,可以将所有图像的标注信息统一到相同的尺度范围([0,1])。这使得模型在训练和推理时能够处理任意尺寸的图像,而不需要关心图像的具体像素尺寸。2.位置和尺寸的相对性归一化后的坐标和尺寸是相对于图像尺寸的,而不是绝对像素值。这种相对性使得
- 关于神经网络中的正则化
文弱_书生
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神经网络训练中的正则化正则化(Regularization)是神经网络训练中的一个关键技术,主要用于防止模型过拟合(overfitting),提高泛化能力。1.为什么需要正则化?在神经网络训练过程中,模型的目标是找到能在训练数据上表现良好的参数,同时也能泛化到未见过的数据。如果一个模型过于复杂(如参数过多、层数过深),它可能会记住训练数据中的噪声,而不是学习数据的本质模式。这种情况称为过拟合(ov
- Python异步编程 - asyncio库
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Python全栈系列教程python异步编程asyncioyield协程
目录:每篇前言:异步IOPython中的异步编程实现方式:协程Python传统协程示例:实现生产者-消费者模型消费者:生产者:运行流程:整体流程:传统协程——>现代协程:asyncio库async/await每篇前言:作者介绍:【孤寒者】—CSDN全栈领域优质创作者、HDZ核心组成员、华为云享专家Python全栈领域博主、CSDN原力计划作者本文已收录于爬虫必备前端技术栈专栏:《爬虫必备前端技术栈
- Ubuntu零基础入门到精通【1.3讲】:为什么选择 Ubuntu?
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滚雪球学Ubuntuubuntulinux运维为什么选择Ubuntu零基础教程
目录:上期回顾:Ubuntu的生态与社区✨前言:为什么我们都在谈论Ubuntu?为什么Ubuntu是个人和企业的首选?1️⃣安全性与开源:Ubuntu构建的安全生态系统更高的安全性:Ubuntu对安全的极致追求✨️开放性与可审查性:更透明的操作系统长期支持版(LTS):稳定与安全的完美平衡2️⃣对比其他Linux发行版:Ubuntu如何脱颖而出?Fedora:创新的前沿,但稳定性欠佳CentOS:
- [星球大战]阿纳金的背叛
comsci
本来杰迪圣殿的长老是不同意让阿纳金接受训练的.........
但是由于政治原因,长老会妥协了...这给邪恶的力量带来了机会
所以......现代的地球联邦接受了这个教训...绝对不让某些年轻人进入学院
- 看懂它,你就可以任性的玩耍了!
aijuans
JavaScript
javascript作为前端开发的标配技能,如果不掌握好它的三大特点:1.原型 2.作用域 3. 闭包 ,又怎么可以说你学好了这门语言呢?如果标配的技能都没有撑握好,怎么可以任性的玩耍呢?怎么验证自己学好了以上三个基本点呢,我找到一段不错的代码,稍加改动,如果能够读懂它,那么你就可以任性了。
function jClass(b
- Java常用工具包 Jodd
Kai_Ge
javajodd
Jodd 是一个开源的 Java 工具集, 包含一些实用的工具类和小型框架。简单,却很强大! 写道 Jodd = Tools + IoC + MVC + DB + AOP + TX + JSON + HTML < 1.5 Mb
Jodd 被分成众多模块,按需选择,其中
工具类模块有:
jodd-core &nb
- SpringMvc下载
120153216
springMVC
@RequestMapping(value = WebUrlConstant.DOWNLOAD)
public void download(HttpServletRequest request,HttpServletResponse response,String fileName) {
OutputStream os = null;
InputStream is = null;
- Python 标准异常总结
2002wmj
python
Python标准异常总结
AssertionError 断言语句(assert)失败 AttributeError 尝试访问未知的对象属性 EOFError 用户输入文件末尾标志EOF(Ctrl+d) FloatingPointError 浮点计算错误 GeneratorExit generator.close()方法被调用的时候 ImportError 导入模块失
- SQL函数返回临时表结构的数据用于查询
357029540
SQL Server
这两天在做一个查询的SQL,这个SQL的一个条件是通过游标实现另外两张表查询出一个多条数据,这些数据都是INT类型,然后用IN条件进行查询,并且查询这两张表需要通过外部传入参数才能查询出所需数据,于是想到了用SQL函数返回值,并且也这样做了,由于是返回多条数据,所以把查询出来的INT类型值都拼接为了字符串,这时就遇到问题了,在查询SQL中因为条件是INT值,SQL函数的CAST和CONVERST都
- java 时间格式化 | 比较大小| 时区 个人笔记
7454103
javaeclipsetomcatcMyEclipse
个人总结! 不当之处多多包含!
引用 1.0 如何设置 tomcat 的时区:
位置:(catalina.bat---JAVA_OPTS 下面加上)
set JAVA_OPT
- 时间获取Clander的用法
adminjun
Clander时间
/**
* 得到几天前的时间
* @param d
* @param day
* @return
*/
public static Date getDateBefore(Date d,int day){
Calend
- JVM初探与设置
aijuans
java
JVM是Java Virtual Machine(Java虚拟机)的缩写,JVM是一种用于计算设备的规范,它是一个虚构出来的计算机,是通过在实际的计算机上仿真模拟各种计算机功能来实现的。Java虚拟机包括一套字节码指令集、一组寄存器、一个栈、一个垃圾回收堆和一个存储方法域。 JVM屏蔽了与具体操作系统平台相关的信息,使Java程序只需生成在Java虚拟机上运行的目标代码(字节码),就可以在多种平台
- SQL中ON和WHERE的区别
avords
SQL中ON和WHERE的区别
数据库在通过连接两张或多张表来返回记录时,都会生成一张中间的临时表,然后再将这张临时表返回给用户。 www.2cto.com 在使用left jion时,on和where条件的区别如下: 1、 on条件是在生成临时表时使用的条件,它不管on中的条件是否为真,都会返回左边表中的记录。
- 说说自信
houxinyou
工作生活
自信的来源分为两种,一种是源于实力,一种源于头脑.实力是一个综合的评定,有自身的能力,能利用的资源等.比如我想去月亮上,要身体素质过硬,还要有飞船等等一系列的东西.这些都属于实力的一部分.而头脑不同,只要你头脑够简单就可以了!同样要上月亮上,你想,我一跳,1米,我多跳几下,跳个几年,应该就到了!什么?你说我会往下掉?你笨呀你!找个东西踩一下不就行了吗?
无论工作还
- WEBLOGIC事务超时设置
bijian1013
weblogicjta事务超时
系统中统计数据,由于调用统计过程,执行时间超过了weblogic设置的时间,提示如下错误:
统计数据出错!
原因:The transaction is no longer active - status: 'Rolling Back. [Reason=weblogic.transaction.internal
- 两年已过去,再看该如何快速融入新团队
bingyingao
java互联网融入架构新团队
偶得的空闲,翻到了两年前的帖子
该如何快速融入一个新团队,有所感触,就记下来,为下一个两年后的今天做参考。
时隔两年半之后的今天,再来看当初的这个博客,别有一番滋味。而我已经于今年三月份离开了当初所在的团队,加入另外的一个项目组,2011年的这篇博客之后的时光,我很好的融入了那个团队,而直到现在和同事们关系都特别好。大家在短短一年半的时间离一起经历了一
- 【Spark七十七】Spark分析Nginx和Apache的access.log
bit1129
apache
Spark分析Nginx和Apache的access.log,第一个问题是要对Nginx和Apache的access.log文件进行按行解析,按行解析就的方法是正则表达式:
Nginx的access.log解析正则表达式
val PATTERN = """([^ ]*) ([^ ]*) ([^ ]*) (\\[.*\\]) (\&q
- Erlang patch
bookjovi
erlang
Totally five patchs committed to erlang otp, just small patchs.
IMO, erlang really is a interesting programming language, I really like its concurrency feature.
but the functional programming style
- log4j日志路径中加入日期
bro_feng
javalog4j
要用log4j使用记录日志,日志路径有每日的日期,文件大小5M新增文件。
实现方式
log4j:
<appender name="serviceLog"
class="org.apache.log4j.RollingFileAppender">
<param name="Encoding" v
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-桥接模式
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
/**
* 个人觉得关于桥接模式的例子,蜡笔和毛笔这个例子是最贴切的:http://www.cnblogs.com/zhenyulu/articles/67016.html
* 笔和颜色是可分离的,蜡笔把两者耦合在一起了:一支蜡笔只有一种
- windows7下SVN和Eclipse插件安装
chenyu19891124
eclipse插件
今天花了一天时间弄SVN和Eclipse插件的安装,今天弄好了。svn插件和Eclipse整合有两种方式,一种是直接下载插件包,二种是通过Eclipse在线更新。由于之前Eclipse版本和svn插件版本有差别,始终是没装上。最后在网上找到了适合的版本。所用的环境系统:windows7JDK:1.7svn插件包版本:1.8.16Eclipse:3.7.2工具下载地址:Eclipse下在地址:htt
- [转帖]工作流引擎设计思路
comsci
设计模式工作应用服务器workflow企业应用
作为国内的同行,我非常希望在流程设计方面和大家交流,刚发现篇好文(那么好的文章,现在才发现,可惜),关于流程设计的一些原理,个人觉得本文站得高,看得远,比俺的文章有深度,转载如下
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自开博以来不断有朋友来探讨工作流引擎该如何
- Linux 查看内存,CPU及硬盘大小的方法
daizj
linuxcpu内存硬盘大小
一、查看CPU信息的命令
[root@R4 ~]# cat /proc/cpuinfo |grep "model name" && cat /proc/cpuinfo |grep "physical id"
model name : Intel(R) Xeon(R) CPU X5450 @ 3.00GHz
model name :
- linux 踢出在线用户
dongwei_6688
linux
两个步骤:
1.用w命令找到要踢出的用户,比如下面:
[root@localhost ~]# w
18:16:55 up 39 days, 8:27, 3 users, load average: 0.03, 0.03, 0.00
USER TTY FROM LOGIN@ IDLE JCPU PCPU WHAT
- 放手吧,就像不曾拥有过一样
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内容提要:
静悠悠编著的《放手吧就像不曾拥有过一样》集结“全球华语世界最舒缓心灵”的精华故事,触碰生命最深层次的感动,献给全世界亿万读者。《放手吧就像不曾拥有过一样》的作者衷心地祝愿每一位读者都给自己一个重新出发的理由,将那些令你痛苦的、扛起的、背负的,一并都放下吧!把憔悴的面容换做一种清淡的微笑,把沉重的步伐调节成春天五线谱上的音符,让自己踏着轻快的节奏,在人生的海面上悠然漂荡,享受宁静与
- php二进制安全的含义
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PHP
PHP里,有string的概念。
string里,每个字符的大小为byte(与PHP相比,Java的每个字符为Character,是UTF8字符,C语言的每个字符可以在编译时选择)。
byte里,有ASCII代码的字符,例如ABC,123,abc,也有一些特殊字符,例如回车,退格之类的。
特殊字符很多是不能显示的。或者说,他们的显示方式没有标准,例如编码65到哪儿都是字母A,编码97到哪儿都是字符
- Linux下禁用T440s,X240的一体化触摸板(touchpad)
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linuxThinkPad触摸板
自打1月买了Thinkpad T440s就一直很火大,其中最让人恼火的莫过于触摸板。
Thinkpad的经典就包括用了小红点(TrackPoint)。但是小红点只能定位,还是需要鼠标的左右键的。但是自打T440s等开始启用了一体化触摸板,不再有实体的按键了。问题是要是好用也行。
实际使用中,触摸板一堆问题,比如定位有抖动,以及按键时会有飘逸。这就导致了单击经常就
- graph_dfs
hcx2013
Graph
package edu.xidian.graph;
class MyStack {
private final int SIZE = 20;
private int[] st;
private int top;
public MyStack() {
st = new int[SIZE];
top = -1;
}
public void push(i
- Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
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Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
Spring4.1新特性——Spring MVC增强
Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- 配置HiveServer2的安全策略之自定义用户名密码验证
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具体从网上看
http://doc.mapr.com/display/MapR/Using+HiveServer2#UsingHiveServer2-ConfiguringCustomAuthentication
LDAP Authentication using OpenLDAP
Setting
- 一位30多的程序员生涯经验总结
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编程工作生活咨询
1.客户在接触到产品之后,才会真正明白自己的需求。
这是我在我的第一份工作上面学来的。只有当我们给客户展示产品的时候,他们才会意识到哪些是必须的。给出一个功能性原型设计远远比一张长长的文字表格要好。 2.只要有充足的时间,所有安全防御系统都将失败。
安全防御现如今是全世界都在关注的大课题、大挑战。我们必须时时刻刻积极完善它,因为黑客只要有一次成功,就可以彻底打败你。 3.
- 分布式web服务架构的演变
自由的奴隶
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最开始,由于某些想法,于是在互联网上搭建了一个网站,这个时候甚至有可能主机都是租借的,但由于这篇文章我们只关注架构的演变历程,因此就假设这个时候已经是托管了一台主机,并且有一定的带宽了,这个时候由于网站具备了一定的特色,吸引了部分人访问,逐渐你发现系统的压力越来越高,响应速度越来越慢,而这个时候比较明显的是数据库和应用互相影响,应用出问题了,数据库也很容易出现问题,而数据库出问题的时候,应用也容易
- 初探Druid连接池之二——慢SQL日志记录
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由于工作原因,这里先不说连接数据库部分的配置,后面会补上,直接进入慢SQL日志记录。
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<bean abstract="true" id="mysql_database" class="com.alibaba.druid.pool.DruidDataSourc