- Qemu&KVM 第一篇 (3)QEMU 架构
weixin_34160277
操作系统
QEMU架构我们首先了解一下QEMU如何实现仿真。本节将介绍QEMU的两种操作模式,以及QEMU动态翻译程序的一些有趣特点。QEMU基本操作QEMU支持两种操作模式:用户模式仿真和系统模式仿真。用户模式仿真允许一个CPU构建的进程在另一个CPU上执行(执行主机CPU指令的动态翻译并相应地转换Linux系统调用)。系统模式仿真允许对整个系统进行仿真,包括处理器和配套的外围设备。在x86主机系统上仿真
- NLP高频面试题(十)——目前常见的几种大模型架构是啥样的
Chaos_Wang_
NLP常见面试题自然语言处理架构人工智能
深入浅出:目前常见的几种大模型架构解析随着Transformer模型的提出与发展,语言大模型迅速崛起,已经成为人工智能领域最为关注的热点之一。本文将为大家详细解析几种目前常见的大模型架构,帮助读者理解其核心差异及适用场景。1.什么是LLM(大语言模型)?LLM通常指参数量巨大、能够捕捉丰富语义信息的Transformer模型,它们通过海量的文本数据训练而成,能够实现高度逼真的文本生成、复杂的语言理
- 哈尔滨工业大学DeepSeek公开课人工智能:大模型原理 技术与应用-从GPT到DeepSeek|附视频下载方法
你觉得205
人工智能机器学习大数据ai知识图谱python运维
导读INTRODUCTION今天继续哈尔滨工业大学车万翔教授带来了一场主题为“DeepSeek技术前沿与应用”的报告。本报告深入探讨了大语言模型在自然语言处理(NLP)领域的核心地位及其发展历程,从基础概念出发,延伸至语言模型在机器翻译、拼音输入法、语音识别等任务中的关键作用。强调了语言模型不仅辅助其他NLP任务,本身也蕴含大量知识,如地理信息、语义理解和推理能力。随着技术的发展,尤其是trans
- When Large Language Models Meet Speech: A Survey on Integration Approaches
UnknownBody
LLMDailySurveyPaper语言模型人工智能自然语言处理
主要内容研究背景:大语言模型(LLMs)在自然语言处理领域取得显著进展,其与语音的融合具有广泛应用前景,但缺乏相关集成方法的综述。文章将语音与LLMs集成方法分为基于文本、基于潜在表示和基于音频令牌三大类。集成方法基于文本的集成:通过级联集成、LLM重打分和LLM生成式错误纠正等方式,利用文本作为LLMs的输入和输出,处理语音相关任务,但存在信息损失和准确性与多样性平衡的问题。基于潜在表示的集成:
- 向量数据库技术系列三-Chroma介绍
恰恰虎
chromadb数据库向量
一、前言Chroma是一个开源的AI原生向量数据库,旨在帮助开发者更加便捷地构建大模型应用,将知识、事实和技能等文档整合进大型语言模型(LLM)中。它提供了简单易用的API,支持存储嵌入及其元数据、嵌入文档和查询、搜索嵌入等功能。主要有以下特点:轻量级:Chroma是一个基于向量检索库实现的轻量级向量数据库,不需要复杂的配置和大规模基础设施支持,非常适合小型或中型项目。易用性:提供简单的API,易
- 大模型Agent 和 RAG 的关系
大数据追光猿
大模型语言模型人工智能学习方法transformer
Agent和RAG(Retrieval-AugmentedGeneration)是两种在自然语言处理(NLP)和人工智能领域中广泛使用的技术,它们在功能、目标和实现方式上既有区别又有联系。以下是它们的关系及其协同作用的详细分析。1.Agent和RAG的定义(1)Agent定义:Agent是一种智能体,能够感知环境并采取行动以完成特定任务。在NLP领域,Agent通常指一个基于大语言模型(LLM)的
- 国产模型能否挑战 GPT-4?一文拆解 DeepSeek-V3 架构与实战应用
AI筑梦师
人工智能学习框架架构深度学习pythonagi人工智能tensorflow
✳️一、引言✅1.1DeepSeek-V3发布背景与定位随着大模型技术的快速演进,从GPT-3到GPT-4,全球在通用人工智能方向取得了长足进展。但与此同时,开源社区始终缺乏一个真正兼顾性能、效率、中文能力和实用性的高质量大模型。DeepSeek-V3的推出正是在这个背景下的一次关键突破。DeepSeek-V3是由中国团队DeepSeek开发的第三代大语言模型,它具备以下几个核心特性:开源可商用:
- Github上神仙级大模型项目:大语言模型(LLM)入门学习路线图,三个月让你从大模型基础到精通!
AI大模型-大飞
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Github项目上有一个大语言模型学习路线笔记,它全面涵盖了大语言模型的所需的基础知识学习,LLM前沿算法和架构,以及如何将大语言模型进行工程化实践。这份资料是初学者或有一定基础的开发/算法人员入门活深入大型语言模型学习的优秀参考。这份资料重点介绍了我们应该掌握哪些核心知识,并推荐了一系列优质的学习视频和博客,旨在帮助大家系统性地掌握大型语言模型的相关技术。大语言模型(LargeLanguageM
- Agent、RAG、LangChain的概念及作用
北极冰雨
大模型人工智能
Agent:概念:在人工智能中,Agent通常指的是能够执行任务或做出决策的实体,可以是简单的程序,也可以是复杂的系统,如自动化客服助手、推荐系统等,甚至可以是软件代理、机器人或虚拟助手等各种形式。作用:它能利用内置的大语言模型来做出规划,决定执行哪些步骤,以及每个步骤需要调用哪些工具(如RAG),之后调用相应的工具,最终完成任务。例如,在客服问答场景中,Agent可以根据用户的问题,规划出需要查
- H200架构升级与实战解析
智能计算研究中心
其他
内容概要作为新一代高性能计算平台的核心载体,H200架构通过系统性硬件重构实现了计算性能的显著跃迁。本文将从芯片级设计革新出发,剖析其多维度升级路径:首先解读计算单元拓扑重组带来的并行效率提升,阐释内存子系统的带宽优化策略;继而拆解面向AI训练场景的混合精度加速机制,以及科学计算工作负载的动态资源调度方案。通过比对行业典型部署案例中的能效曲线与吞吐表现,系统化呈现H200在模型训练加速、大规模仿真
- 【第1章>第6节】CMAC小脑模型神经网络的理论学习与MATLAB仿真
fpga和matlab
#第1章·神经网络学习matlabCMAC小脑模型神经网络人工智能
目录1.使用软件和版本2.CMAC小脑模型神经网络概述2.1CMAC网络结构2.2CMAC地址映射2.3学习过程3.CMAC网络的MATLAB编程实现4.分辨率,重叠度,学习率对CMAC网络的训练性能影响分析4.1分辨率4.2重叠度4.3学习率5.视频操作步骤演示欢迎订阅FPGA/MATLAB/Simulink系列教程《★教程1:matlab入门100例》《★教程2:fpga入门100例》《★教程
- 大语言模型微调和大语言模型应用的区别?
AI Echoes
人工智能深度学习deepseek机器学习算法
大语言模型微调和大语言模型应用的区别?关键要点微调大型语言模型(LLM)是调整预训练模型以适应特定任务或领域的过程,研究表明这能显著提升性能。大型语言模型应用是指将LLM用于实际问题解决或任务执行,如聊天机器人或文本生成。微调和应用的不同在于:微调是准备阶段,应用是最终使用;使用微调模型通常在特定领域表现更好,而预训练模型更适合通用任务。什么是微调大型语言模型?微调大型语言模型是指取一个已经预训练
- 端到端的NLP框架(Haystack)
deepdata_cn
NLP自然语言处理人工智能
Haystack是一个端到端的NLP框架,专门用于构建基于文档的问答系统,是实现RAG的理想选择。它提供了数据预处理、文档存储、检索和生成等一系列组件,支持多种语言模型和检索器。提供可视化界面,方便用户进行配置和调试;支持多模态数据,可处理文本、图像等多种类型的数据;具有可扩展性,可根据需求添加自定义组件。2020年在自然语言处理技术快速发展,对高效、易用且灵活的端到端NLP框架需求日益增长的背景
- DeepSeek、Grok 与 ChatGPT 三巨头:技术架构与应用场景的全方位解析
云策量化
Deepseekchatgptdeepseekgrok
前言在当今人工智能领域,DeepSeek、Grok和ChatGPT作为语言模型的三巨头,各自凭借独特的技术架构和广泛的应用场景,在自然语言处理领域占据着重要地位。本文将对这三款模型的技术架构和应用场景进行全方位解析,以期为读者提供深入的了解和有价值的参考。一、技术架构(一)DeepSeekDeepSeek是由DeepSeek团队开发的一款大型语言模型,其技术架构基于深度学习中的Transforme
- 探索AI模型的巅峰之战:ChatGPT、DeepSeek与Grok 3,谁才是最强?
温暖阳光阿斌
人工智能chatgpt
近年来,人工智能领域正处于一场高速迭代的革命中。大型语言模型(LLMs)如ChatGPT、DeepSeek和Grok3纷纷亮相,各展所长,为人们带来了前所未有的体验。在这场"谁是最强"的竞争中,每一方都展现出了令人惊叹的能力和独特的优势。然而,这些模型之间的差异和特点,究竟是什么?它们各自的优势在哪里?又有哪些隐藏的短板?本文将带您深入了解这三位AI巨头的亮点与争议,共同探讨它们在AI领域的位置,
- 一文说清预训练与微调:AI的双重训练法则
TGITCIC
AI-大模型的落地之道人工智能深度学习
什么是预训练?预训练是大型语言模型训练的第一步。它在资金和计算能力的支持下,通过深入分析大量的文本数据,使模型建立起语言的基本构架。在这一阶段,模型通过学习海量的书籍、文章和网页,识别出语言的语法、句法和词汇规律。这就如同一名学生接受通识教育,他并没有专注于某一门学科,而是获取了多方面的知识。自回归语言建模和掩码语言建模是预训练中常见的两种方法。前者在逐步构建文本的连贯性时,通过预测下一单词的方式
- 开发小型、专业、安全且可扩展的语言模型:Arcee的实用指南
fgayif
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技术背景介绍在现代企业中,利用语言模型提升效率和推动创新已成为趋势。然而,大型语言模型(LLMs)的高资源消耗和安全性问题,往往让企业望而却步。为解决这些问题,Arcee提供了一种全新的解决方案:小型、专业、安全且可扩展的语言模型(SLMs)。通过SLM适配系统和无缝、可靠的集成,Arcee使企业能够充分发挥领域适应型语言模型的潜力。核心原理解析Arcee的核心在于其SLM适配系统,允许用户根据特
- 如何使用LangChain流式处理工具事件
fgayif
langchainjava前端python
在AI开发中,实时处理和监听事件是一项关键能力,特别是在处理复杂的模型和工具链时。本文将向您展示如何使用LangChain框架流式处理自定义工具中的事件,以便更好地监控和调试模型的内部状态。技术背景介绍LangChain是一个用于构建和操作语言模型的工具库,其中astream_events()方法能帮助我们监听和处理来自模型的事件流。了解如何正确地配置这些事件对于调试和高级应用至关重要,尤其是在运
- 如何使用Formal SEC证明设计手动插入的clock gating cell没有引入功能问题?
iccnewer
基于FormalSEC的时钟门控验证技术是一个非常高效,但是并不是每个芯片工程师都使用过技术。很多公司的流程可能也不涉及。设计手动插入clockgating的目的是通过关闭闲置电路的时钟来降低功耗(可能是拿内部一些vld信号作为唤醒信号,或者使用某个featureen信号),但验证其正确性极为复杂。传统仿真难以覆盖所有场景,尤其是时序边界或逻辑组合问题,可能导致功能错误或功耗异常。如果唤醒信号有几
- 如何使用JSON输出解析器解析语言模型的输出
vaidfl
json语言模型easyuipython
在现代AI应用中,让语言模型返回结构化的数据是一个重要的能力,特别是在需要进一步处理或集成的时候。本文将深入探讨如何利用JsonOutputParser来解析语言模型的JSON输出。技术背景介绍随着语言模型的普及,许多应用场景需要从自然语言处理任务中获取结构化的输出。针对这一需求,输出解析器应运而生,它能够帮助我们定义JSON模式,通过提示语言模型生成符合该模式的输出,并将其解析为JSON格式。核
- SAP ABAP 调用 DeepSeek,API Key 存在什么地方最安全?
汪子熙
ABAP百科全书安全ABAPNetWeaver思爱普
笔者最近在处理一个SAP电商云和SAPS/4HANA集成后商品库存显示不同步的棘手问题。DeepSeek和ChatGPT没能帮上忙,最后还是查公司内网wiki搞定了。DeepSeek和ChatGPT确实不是万能的。ChatGPT3.5刚发布不久,我记得很多朋友聊起过大语言模型的「讨好型人格」,即倾向于迎合用户的观点、顺从用户的意愿。甚至在极端情况下,当用户对其回复提出质疑时,它会马上认怂,承认自己
- 使用 Argilla 进行大语言模型数据管理与监控
qahaj
语言模型python人工智能
技术背景介绍Argilla是一个开源的数据管理平台,专为大语言模型(LLMs)设计。它旨在通过快速的数据管理以及结合人类和机器的反馈,帮助开发者构建更强大的语言模型。同时,Argilla支持整个MLOps周期的每个步骤,从数据标注到模型监控。核心原理解析Argilla的核心优势在于其灵活的数据管理流程和强大的反馈机制。通过Argilla,开发者可以实时监控模型性能,并根据需要调整数据标注策略。这种
- LLM:软件测试的颠覆性力量
AI天才研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型AI大模型企业级应用开发实战计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
LLM:软件测试的颠覆性力量关键词:大语言模型(LLM)、软件测试、人工智能、测试自动化、测试效率、质量保证、测试革新1.背景介绍在当今快速发展的软件行业中,测试一直是确保产品质量的关键环节。随着人工智能技术的飞速进步,特别是大语言模型(LargeLanguageModels,简称LLM)的出现,软件测试领域正经历着前所未有的变革。LLM凭借其强大的自然语言处理能力和广泛的知识储备,正在重塑我们对
- 使用Dall-E生成图像:文本到图像的魔力
shuoac
计算机视觉人工智能python
使用Dall-E生成图像:文本到图像的魔力技术背景介绍Dall-E是OpenAI开发的一个强大的文本到图像生成模型,它能够根据自然语言描述创造出全新的数字图像。这一技术基于深度学习的方法,使得创意与AI图像生成的结合更具可能性。本文将介绍如何调用Dall-EAPI来生成图像,从而使开发者能够将这一技术应用到自己的项目中。核心原理解析Dall-E利用大型语言模型(LLM)从用户提供的文本描述中提取详
- 深入了解盘古大模型:技术、应用与未来
Hardess-god
Literaturereview人工智能
随着人工智能技术的迅猛发展,预训练大模型已成为AI领域最前沿、最热门的研究方向之一。近年来,中国自主研发的大模型之一——盘古模型(PanGuModel)逐渐进入公众视野,凭借其强大的性能和广泛的应用前景,引发了行业内外的广泛关注。什么是盘古大模型?盘古大模型是华为公司联合多家科研机构共同研发的超大规模预训练语言模型。该模型以中文数据为主进行训练,旨在推动中文自然语言处理(NLP)以及跨模态应用的技
- 【人工智能之大模型】阐述生成式语言模型的工作机理...(二)
985小水博一枚呀
大大大模型知识点人工智能语言模型自然语言处理机器学习神经网络
【人工智能之大模型】阐述生成式语言模型的工作机理…(二)【人工智能之大模型】阐述生成式语言模型的工作机理…(二)文章目录【人工智能之大模型】阐述生成式语言模型的工作机理...(二)前言4.代码逐行解释TransformerBlock类初始化前向传播GenerativeLM类初始化前向传播推理示例测试生成5.总结欢迎宝子们点赞、关注、收藏!欢迎宝子们批评指正!祝所有的硕博生都能遇到好的导师!好的审稿
- Multisim在射频电路仿真与实验教学中的应用探究
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课程设计
摘要本文深入探究Multisim在射频电路仿真与实验教学中的应用。阐述Multisim软件在射频领域的功能特点,通过具体射频电路实验案例,详细说明如何运用Multisim进行电路搭建、参数设置与仿真分析。探讨其在实验教学中对学生理解射频电路原理、提升实践能力的积极作用,以及在丰富教学手段、提高教学质量方面的显著优势,为射频电路实验教学改革提供新思路与方法。关键词Multisim;射频电路;仿真;实
- 利用HFSS软件对射频电路电磁兼容性的深入研究
DidYour
课程设计
摘要本文旨在借助HFSS(HighFrequencyStructureSimulator)软件深入研究射频电路的电磁兼容性(EMC)。通过对射频电路中电磁干扰产生机制的剖析,阐述如何运用HFSS软件建立精确的射频电路模型,进行电磁兼容性仿真分析,包括近场和远场分析、信号完整性分析等。结合实际案例,探讨不同因素对射频电路EMC性能的影响,提出基于HFSS仿真结果的优化设计策略,为提升射频电路电磁兼容
- NLP高频面试题(七)——GPT和Bert的mask有什么区别?
Chaos_Wang_
NLP常见面试题自然语言处理gptbert
GPT和BERT的Mask机制对比:核心区别与优化策略在NLP领域,GPT和BERT是最具代表性的预训练语言模型之一。它们都在训练过程中使用了Mask机制来引导模型学习语言表示,但具体实现方式和目标却有所不同。本文将深入探讨GPT和BERT的Mask方法的核心区别,并分析其优化策略。1.BERT的Mask机制:基于MLM(MaskedLanguageModel)BERT(Bidirectional
- 知识图谱中NLP新技术
魔王阿卡纳兹
知识图谱入门大数据治理与分析知识图谱自然语言处理人工智能
知识图谱与自然语言处理(NLP)的结合是当前人工智能领域的前沿方向,其技术发展呈现多维度融合与场景深化的特点。以下从核心技术突破、应用场景创新及未来趋势三个层面,系统梳理知识图谱中NLP的最新进展:一、核心技术突破基于预训练模型的图谱构建与增强预训练语言模型与知识嵌入融合:以BERT、KEPLER为代表的模型通过联合优化知识嵌入(KE)和语言建模目标,将知识图谱中的结构化知识融入预训练过程,显著提
- 对于规范和实现,你会混淆吗?
yangshangchuan
HotSpot
昨晚和朋友聊天,喝了点咖啡,由于我经常喝茶,很长时间没喝咖啡了,所以失眠了,于是起床读JVM规范,读完后在朋友圈发了一条信息:
JVM Run-Time Data Areas:The Java Virtual Machine defines various run-time data areas that are used during execution of a program. So
- android 网络
百合不是茶
网络
android的网络编程和java的一样没什么好分析的都是一些死的照着写就可以了,所以记录下来 方便查找 , 服务器使用的是TomCat
服务器代码; servlet的使用需要在xml中注册
package servlet;
import java.io.IOException;
import java.util.Arr
- [读书笔记]读法拉第传
comsci
读书笔记
1831年的时候,一年可以赚到1000英镑的人..应该很少的...
要成为一个科学家,没有足够的资金支持,很多实验都无法完成
但是当钱赚够了以后....就不能够一直在商业和市场中徘徊......
- 随机数的产生
沐刃青蛟
随机数
c++中阐述随机数的方法有两种:
一是产生假随机数(不管操作多少次,所产生的数都不会改变)
这类随机数是使用了默认的种子值产生的,所以每次都是一样的。
//默认种子
for (int i = 0; i < 5; i++)
{
cout<<
- PHP检测函数所在的文件名
IT独行者
PHP函数
很简单的功能,用到PHP中的反射机制,具体使用的是ReflectionFunction类,可以获取指定函数所在PHP脚本中的具体位置。 创建引用脚本。
代码:
[php]
view plain
copy
// Filename: functions.php
<?php&nbs
- 银行各系统功能简介
文强chu
金融
银行各系统功能简介 业务系统 核心业务系统 业务功能包括:总账管理、卡系统管理、客户信息管理、额度控管、存款、贷款、资金业务、国际结算、支付结算、对外接口等 清分清算系统 以清算日期为准,将账务类交易、非账务类交易的手续费、代理费、网络服务费等相关费用,按费用类型计算应收、应付金额,经过清算人员确认后上送核心系统完成结算的过程 国际结算系
- Python学习1(pip django 安装以及第一个project)
小桔子
pythondjangopip
最近开始学习python,要安装个pip的工具。听说这个工具很强大,安装了它,在安装第三方工具的话so easy!然后也下载了,按照别人给的教程开始安装,奶奶的怎么也安装不上!
第一步:官方下载pip-1.5.6.tar.gz, https://pypi.python.org/pypi/pip easy!
第二部:解压这个压缩文件,会看到一个setup.p
- php 数组
aichenglong
PHP排序数组循环多维数组
1 php中的创建数组
$product = array('tires','oil','spark');//array()实际上是语言结构而不 是函数
2 如果需要创建一个升序的排列的数字保存在一个数组中,可以使用range()函数来自动创建数组
$numbers=range(1,10)//1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
$numbers=range(1,10,
- 安装python2.7
AILIKES
python
安装python2.7
1、下载可从 http://www.python.org/进行下载#wget https://www.python.org/ftp/python/2.7.10/Python-2.7.10.tgz
2、复制解压
#mkdir -p /opt/usr/python
#cp /opt/soft/Python-2
- java异常的处理探讨
百合不是茶
JAVA异常
//java异常
/*
1,了解java 中的异常处理机制,有三种操作
a,声明异常
b,抛出异常
c,捕获异常
2,学会使用try-catch-finally来处理异常
3,学会如何声明异常和抛出异常
4,学会创建自己的异常
*/
//2,学会使用try-catch-finally来处理异常
- getElementsByName实例
bijian1013
element
实例1:
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/x
- 探索JUnit4扩展:Runner
bijian1013
java单元测试JUnit
参加敏捷培训时,教练提到Junit4的Runner和Rule,于是特上网查一下,发现很多都讲的太理论,或者是举的例子实在是太牵强。多搜索了几下,搜索到两篇我觉得写的非常好的文章。
文章地址:http://www.blogjava.net/jiangshachina/archive/20
- [MongoDB学习笔记二]MongoDB副本集
bit1129
mongodb
1. 副本集的特性
1)一台主服务器(Primary),多台从服务器(Secondary)
2)Primary挂了之后,从服务器自动完成从它们之中选举一台服务器作为主服务器,继续工作,这就解决了单点故障,因此,在这种情况下,MongoDB集群能够继续工作
3)挂了的主服务器恢复到集群中只能以Secondary服务器的角色加入进来
2
- 【Spark八十一】Hive in the spark assembly
bit1129
assembly
Spark SQL supports most commonly used features of HiveQL. However, different HiveQL statements are executed in different manners:
1. DDL statements (e.g. CREATE TABLE, DROP TABLE, etc.)
- Nginx问题定位之监控进程异常退出
ronin47
nginx在运行过程中是否稳定,是否有异常退出过?这里总结几项平时会用到的小技巧。
1. 在error.log中查看是否有signal项,如果有,看看signal是多少。
比如,这是一个异常退出的情况:
$grep signal error.log
2012/12/24 16:39:56 [alert] 13661#0: worker process 13666 exited on s
- No grammar constraints (DTD or XML schema).....两种解决方法
byalias
xml
方法一:常用方法 关闭XML验证
工具栏:windows => preferences => xml => xml files => validation => Indicate when no grammar is specified:选择Ignore即可。
方法二:(个人推荐)
添加 内容如下
<?xml version=
- Netty源码学习-DefaultChannelPipeline
bylijinnan
netty
package com.ljn.channel;
/**
* ChannelPipeline采用的是Intercepting Filter 模式
* 但由于用到两个双向链表和内部类,这个模式看起来不是那么明显,需要仔细查看调用过程才发现
*
* 下面对ChannelPipeline作一个模拟,只模拟关键代码:
*/
public class Pipeline {
- MYSQL数据库常用备份及恢复语句
chicony
mysql
备份MySQL数据库的命令,可以加选不同的参数选项来实现不同格式的要求。
mysqldump -h主机 -u用户名 -p密码 数据库名 > 文件
备份MySQL数据库为带删除表的格式,能够让该备份覆盖已有数据库而不需要手动删除原有数据库。
mysqldump -–add-drop-table -uusername -ppassword databasename > ba
- 小白谈谈云计算--基于Google三大论文
CrazyMizzz
Google云计算GFS
之前在没有接触到云计算之前,只是对云计算有一点点模糊的概念,觉得这是一个很高大上的东西,似乎离我们大一的还很远。后来有机会上了一节云计算的普及课程吧,并且在之前的一周里拜读了谷歌三大论文。不敢说理解,至少囫囵吞枣啃下了一大堆看不明白的理论。现在就简单聊聊我对于云计算的了解。
我先说说GFS
&n
- hadoop 平衡空间设置方法
daizj
hadoopbalancer
在hdfs-site.xml中增加设置balance的带宽,默认只有1M:
<property>
<name>dfs.balance.bandwidthPerSec</name>
<value>10485760</value>
<description&g
- Eclipse程序员要掌握的常用快捷键
dcj3sjt126com
编程
判断一个人的编程水平,就看他用键盘多,还是鼠标多。用键盘一是为了输入代码(当然了,也包括注释),再有就是熟练使用快捷键。 曾有人在豆瓣评
《卓有成效的程序员》:“人有多大懒,才有多大闲”。之前我整理了一个
程序员图书列表,目的也就是通过读书,让程序员变懒。 程序员作为特殊的群体,有的人可以这么懒,懒到事情都交给机器去做,而有的人又可以那么勤奋,每天都孜孜不倦得
- Android学习之路
dcj3sjt126com
Android学习
转自:http://blog.csdn.net/ryantang03/article/details/6901459
以前有J2EE基础,接触JAVA也有两三年的时间了,上手Android并不困难,思维上稍微转变一下就可以很快适应。以前做的都是WEB项目,现今体验移动终端项目,让我越来越觉得移动互联网应用是未来的主宰。
下面说说我学习Android的感受,我学Android首先是看MARS的视
- java 遍历Map的四种方法
eksliang
javaHashMapjava 遍历Map的四种方法
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2059996
package com.ickes;
import java.util.HashMap;
import java.util.Iterator;
import java.util.Map;
import java.util.Map.Entry;
/**
* 遍历Map的四种方式
- 【精典】数据库相关相关
gengzg
数据库
package C3P0;
import java.sql.Connection;
import java.sql.SQLException;
import java.beans.PropertyVetoException;
import com.mchange.v2.c3p0.ComboPooledDataSource;
public class DBPool{
- 自动补全
huyana_town
自动补全
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd"><html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml&quo
- jquery在线预览PDF文件,打开PDF文件
天梯梦
jquery
最主要的是使用到了一个jquery的插件jquery.media.js,使用这个插件就很容易实现了。
核心代码
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.
- ViewPager刷新单个页面的方法
lovelease
androidviewpagertag刷新
使用ViewPager做滑动切换图片的效果时,如果图片是从网络下载的,那么再子线程中下载完图片时我们会使用handler通知UI线程,然后UI线程就可以调用mViewPager.getAdapter().notifyDataSetChanged()进行页面的刷新,但是viewpager不同于listview,你会发现单纯的调用notifyDataSetChanged()并不能刷新页面
- 利用按位取反(~)从复合枚举值里清除枚举值
草料场
enum
以 C# 中的 System.Drawing.FontStyle 为例。
如果需要同时有多种效果,
如:“粗体”和“下划线”的效果,可以用按位或(|)
FontStyle style = FontStyle.Bold | FontStyle.Underline;
如果需要去除 style 里的某一种效果,
- Linux系统新手学习的11点建议
刘星宇
编程工作linux脚本
随着Linux应用的扩展许多朋友开始接触Linux,根据学习Windwos的经验往往有一些茫然的感觉:不知从何处开始学起。这里介绍学习Linux的一些建议。
一、从基础开始:常常有些朋友在Linux论坛问一些问题,不过,其中大多数的问题都是很基础的。例如:为什么我使用一个命令的时候,系统告诉我找不到该目录,我要如何限制使用者的权限等问题,这些问题其实都不是很难的,只要了解了 Linu
- hibernate dao层应用之HibernateDaoSupport二次封装
wangzhezichuan
DAOHibernate
/**
* <p>方法描述:sql语句查询 返回List<Class> </p>
* <p>方法备注: Class 只能是自定义类 </p>
* @param calzz
* @param sql
* @return
* <p>创建人:王川</p>
* <p>创建时间:Jul