- 【AI大模型】LLM模型架构深度解析:BERT vs. GPT vs. T5
我爱一条柴ya
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引言Transformer架构的诞生(Vaswanietal.,2017)彻底改变了自然语言处理(NLP)。在其基础上,BERT、GPT和T5分别代表了三种不同的模型范式,主导了预训练语言模型的演进。理解它们的差异是LLM开发和学习的基石。一、核心架构对比特性BERT(BidirectionalEncoder)GPT(GenerativePre-trainedTransformer)T5(Text
- Ollama平台里最流行的embedding模型: nomic-embed-text 模型介绍和实践
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nomic-embed-text模型介绍nomic-embed-text是一个基于SentenceTransformers库的句子嵌入模型,专门用于特征提取和句子相似度计算。该模型在多个任务上表现出色,特别是在分类、检索和聚类任务中。其核心优势在于能够生成高质量的句子嵌入,这些嵌入在语义上非常接近,从而在相似度计算和分类任务中表现优异。之所以选用这个模型,是因为在Ollama网站查找这个模型,发现
- LLamaFactory 微调Qwen-VL-3B时报错TypeError: argument of type ‘NoneType‘ is not iterable
闲云野鹤01
大模型linux视觉检测transformer
LLamaFactory微调Qwen-VL-3B时报错如下:TypeError:argumentoftype'NoneType'isnotiterable修改方式如下所示:进入\src\llamafactory文件夹,打开cli.py文件在文件头添加如下语句fromtransformersimportmodeling_utilsifnothasattr(modeling_utils,"ALL_PA
- Spring Boot + Mybatis数据库多数据源解决驼峰映射不生效问题
yy1209357299
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1、问题描述做查询操作时,返回数据为NULL,导致当使用这条数据报空指针错误2、说明在数据库字段命名规范中,通常使用下划线“_”来连接两个单词,比如:user_id。但是在Java开发中,实体字段通常采用驼峰命名法,比如userId。如果不开启驼峰命名法,则映射到对象无法赋值解决方法:1、直接为结果集设定一个resultMapselectuser_idfromtable;2、配置文件加入以下配置m
- 从RNN循环神经网络到Transformer注意力机制:解析神经网络架构的华丽蜕变
熊猫钓鱼>_>
神经网络rnntransformer
1.引言在自然语言处理和序列建模领域,神经网络架构经历了显著的演变。从早期的循环神经网络(RNN)到现代的Transformer架构,这一演变代表了深度学习方法在处理序列数据方面的重大进步。本文将深入比较这两种架构,分析它们的工作原理、优缺点,并通过实验结果展示它们在实际应用中的性能差异。2.循环神经网络(RNN)2.1基本原理循环神经网络是专门为处理序列数据而设计的神经网络架构。RNN的核心思想
- 目前主流图像分类模型的详细对比分析
@comefly
闲聊linux运维服务器
以下是目前主流图像分类模型的详细对比分析,结合性能、架构特点及应用场景进行整理:一、主流模型架构分类与定量对比模型名称架构类型核心特点ImageNetTop-1准确率参数量(百万)计算效率典型应用场景ResNetCNN残差连接解决梯度消失,支持超深网络(如ResNet-152)76.1%25.6中等通用分类、目标检测ViTTransformer将图像分割为patches,用标准Transforme
- 【深度学习实战】当前三个最佳图像分类模型的代码详解
云博士的AI课堂
大模型技术开发与实践哈佛博后带你玩转机器学习深度学习深度学习人工智能分类模型机器学习TransformerEfficientNetConvNeXt
下面给出三个在当前图像分类任务中精度表现突出的模型示例,分别基于SwinTransformer、EfficientNet与ConvNeXt。每个模型均包含:训练代码(使用PyTorch)从预训练权重开始微调(也可注释掉预训练选项,从头训练)数据集目录结构:└──dataset_root├──buy#第一类图像└──nobuy#第二类图像随机拆分:80%训练,20%验证每个Epoch输出一次loss
- JAX study notes[16]
文章目录PytreesreferencesPytreesinessence,JAXfunctionandtransformactonarrays,actuallymostopeartionhandlingarraysbaseonthecollectionofarrays.JAXusethePytreewhichisanabstractobjecttocontrolalotofcollections
- 目标检测之数据增强
数据翻转,需要把bbox相应的坐标值也进行交换代码:importrandomfromtorchvision.transformsimportfunctionalasFclassCompose(object):"""组合多个transform函数"""def__init__(self,transforms):self.transforms=transformsdef__call__(self,ima
- product 分区和权限
AmazingMQ
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在Android9及更高版本中,权限和列入白名单过程的更改会影响product分区上授予特权应用权限的方式。permissions.xml文件必须与特权应用位于同一个分区中。----之前有遇到过,应用在product分区,然后在system分区的permissions.xml文件中声明签名/特权权限导致不生效。在特权应用/system分区中放置permissions.xml文件不会将这些权限扩展到
- 【第5章 动画】5.11 动画制作的最佳指导原则
ncj393437906
《HTML5Canvas核心技术图形动画与游戏开发》canvas
文章目录在制作动画时,请牢记下列指导原则:使用类似requestNextAnimationFrame()这样的“polyfill式”方法来保持浏览器兼容性。将业务逻辑的更新与动画的绘制分开。使用“基于时间的运动”来协调动画的播放速度。用剪辑区域或图块复制技术将复杂的背景图像恢复到屏幕上。必要时可使用一个或多个离屏缓冲区以提升背景的绘制速度。不要通过CSS指定阴影及圆角效果。不要在Canvas中进行
- Transformer推理性能优化技术很重要的一个就是K V cache,能否通俗分析,可以结合代码?
javastart
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原文:Transformer推理性能优化技术很重要的一个就是KVcache,能否通俗分析,可以结合代码?-知乎为什么要研究KVcache?设输入序列的长度为s,输出序列的长度为n,模型深度为l,维度为h,以FP16来保存KVcache,那么KVcache的峰值显存占用大小为b(s+n)h∗l∗2∗2=4blh(s+n)。这里第一个2表示K/Vcache,第二个2表示FP16占2个bytes。以GP
- 本地Qwen中医问诊小程序系统开发
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一、后端API(Flask+Qwen)1.环境准备1.1安装Python3(如未安装)```bashbrewinstallpython```1.2创建虚拟环境并激活python3-mvenvqwen_envsourceqwen_env/bin/activate1.3安装依赖bashpipinstalltorchtransformersflaskflask-cors2.编写后端API代码新建`app
- 【零基础学AI】第36讲:GPT模型原理
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本节课你将学到理解GPT模型的基本原理掌握Transformer解码器的工作机制实现一个简单的文本生成应用开始之前环境要求Python3.8+安装包:pipinstalltransformerstorch硬件:CPU即可运行(GPU可加速)前置知识了解基本的神经网络概念(第23讲内容)熟悉Python编程基础核心概念什么是GPT?GPT(GenerativePre-trainedTransform
- 从十六进制字节字符串到UTF-8文本:解码原理与JavaScript实现
在Web开发和数据处理中,我们经常需要处理不同编码格式的数据。本文将深入探讨如何将十六进制表示的UTF-8字节字符串转换为可读的文本内容,并提供一个完整的JavaScript实现方案。一、UTF-8编码基础UTF-8(8-bitUnicodeTransformationFormat)是一种针对Unicode的可变长度字符编码,也是互联网上使用最广泛的一种Unicode编码方式。它有以下特点:兼容A
- 华为OD技术面试高频考点(算法篇、AI方向)
一、Transformer核心机制:自注意力(Self-Attention)公式:Attention=softmax(QK^T/√d_k)v运作原理:1.Q/K/V矩阵:输入向量通过线性变换生成Query(查询)、Key(键)、Value(值)2.注意力权重:Softmax(QKT/√d_k)→计算词与词之间的关联度3.输出:权重与Value加权求和→捕获长距离依赖-优势:并行计算、全局上下文感知
- Spring @Async 注解多线程导致Spring的注解@Transactional失效问题
java小白0.1k
java多线程spring数据库
本文主要解决:Spring@Async注解多线程导致Spring的注解@Transactional失效问题!问题:多线程为什么会导致事务注解@Transactional失效实现AOP的方法有动态代理、编译期,类加载期织入等等,Spring实现AOP的方法则就是利用了动态代理机制,正因如此,才会导致某些情况下@Async和@Transactional不生效。spring多线程的使用:@Async注解
- ChatGPTNextChat项目重构计划(九):NextChat 解析API路由处理逻辑 stream.ts
大模型落地开发实战指南!请关注微信公众号:「AGI启程号」深入浅出,助你轻松入门!数据分析、深度学习、大模型与算法的综合进阶,尽在CSDN博客主页目录一、文件作用概述二、导入模块与类型定义三、核心函数详细解析`fetch(url,options)`四、`fetch`函数详细步骤解析步骤1:检测Tauri环境并准备请求参数步骤2:创建数据流(`TransformStream`)步骤3:定义关闭数据流
- Transformer、BERT等模型原理与应用案例
程序猿全栈の董(董翔)
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Transformer、BERT等模型原理与应用案例Transformer模型原理Transformer是一种基于注意力机制的深度学习模型架构,由Vaswani等人在2017年的论文"AttentionIsAllYouNeed"中提出。与传统的循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN)不同,Transformer完全依赖自注意力机制来处理输入序列的全局依赖关系。核心组件多头自注意力机制(Mul
- CSS和JavaScript制作的动态滚动图像动画教程
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本文还有配套的精品资源,点击获取简介:滚动动画通过CSS和JavaScript技术在网页中实现元素随着用户滚动而动态展现或改变状态的效果,增强了用户的互动体验。CSS通过@keyframes规则和transform属性定义动画效果,而JavaScript则通过监听滚动事件和计算元素位置来执行动画逻辑。HTML作为网页结构的基础,通过添加ID或类名来帮助CSS和JavaScript选择和操作元素。通
- 【论文笔记ing】Pointerformer: Deep Reinforced Multi-Pointer Transformer for the Traveling Salesman Problem
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论文中使用一个PointerFormer模型编码器部分:可逆残差模型堆叠解码器部分:指针网络自回归对于一次任务而言,推理阶段:编码器部分:一次解码器部分:循环N次,直至任务结束在训练阶段,使用强化学习,对于一个N个节点的TSP实例,算法中会以不同的起点,跑N次,得到N个轨迹,以满足TSP的对称特性,表示这都是属于一个TSP问题的(真实)解然后会计算这样表示归一化奖励,得到一个advantage,然
- Gemini vs DeepSeek:Transformer 架构下的技术路线差异与企业级选择
charles666666
transformer架构深度学习语言模型产品经理人工智能
一、引言:从商业价值切入Gemini和DeepSeek都基于Transformer架构,但在技术路线和应用场景上各有侧重。本文将解密同源Transformer下的技术分野,帮助企业做出更明智的大模型选型决策。二、Transformer核心机制精要Transformer架构是现代大语言模型的基础,其核心机制包括自注意力机制和前馈神经网络。自注意力机制使模型能够捕捉序列中元素的全局依赖关系,但也是GP
- MySQL 触发器中判断 NULL 值不生效?问题解析与解决方案
前言在MySQL数据库开发中,触发器是一个非常实用的功能,它能在数据表发生插入、更新或删除操作时自动执行指定的逻辑。但在实际使用中,很多开发者会遇到一个棘手的问题:当触发器中涉及NULL值判断时,预期的逻辑往往不生效。本文就来详细分析这一问题的原因,并提供具体的解决方案。一、问题现象:为什么NULL判断在触发器中“失灵”?先来看一个常见的错误示例。假设我们有一张user表,包含name(姓名)和a
- VIT视觉
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VisionTransformer视觉和语言(Vision-Language)NLPrompt:Noise-LabelPromptLearningforVision-LanguageModelsPaper:https://arxiv.org/abs/2412.01256Code:GitHub-qunovo/NLPromptPhysVLM:EnablingVisualLanguageModelsto
- threejs的transformControls拖拽结束的异常
transformControls拖拽结束以后会以结束点的射线拾取重新选中新的模型,这里发现是监听事件的问题//创建TransformControlsconsttransformControls=newTransformControls(camera,renderer.domElement);consttransformControlsHelper=transformControls.getHel
- vLLM 优化与调优:提升模型性能的关键策略
强哥之神
人工智能深度学习计算机视觉deepseek智能体vllm
在当今人工智能领域,大语言模型(LLM)的应用日益广泛,而优化和调优这些模型的性能成为了至关重要的任务。vLLM作为一种高效的推理引擎,提供了多种策略来提升模型的性能。本文将深入探讨vLLMV1的优化与调优策略,帮助读者更好地理解和应用这些技术。抢占式调度(Preemption)由于Transformer架构的自回归特性,有时键值缓存(KVcache)空间不足以处理所有批量请求。在这种情况下,vL
- 展锐平台(Android15)WLAN热点名称修改不生效问题分析
前言在展锐AndroidV项目开发中,需要修改softAp/P2P热点名称时,发现集成GMS后直接修改framework层代码无效。具体表现为:修改packages/modules/Wifi/WifiApConfigStore中的getDefaultApConfiguration方法编译烧录后修改不生效问题根源在于:Wi-Fi模块在AndroidS(12)及以上版本已纳入Mainline模块Mai
- 【AI大模型】Transformer架构位置编码
我爱一条柴ya
学习AI记录人工智能神经网络aiAI编程
Transformer架构中的位置编码(PositionalEncoding)是其核心设计之一,用于解决一个关键问题:Self-Attention机制本身对输入元素的顺序是“无感知”的(permutationinvariant)。问题:为什么需要位置编码?Self-Attention的本质缺陷:Self-Attention通过计算所有元素对之间的关联来工作。然而,它只关心元素是什么(x_i的内容)
- Qt 图形视图框架4-动画、碰撞检测和图形项组
Zy100Papa
Qtc++开发实战qt开发语言
1.动画1.1.使用QObject包装器1.2.属性动画(QPropertyAnimation)1.3.定时器动画(QTimer)1.4.场景推进动画(QGraphicsScene::advance)2.碰撞检测1.动画在Qt图形视图框架中,实现动画效果有多种常用方法,下面介绍几种主要方式:以下是在Qt5.15.5(MinGW环境)中实现图形视图框架动画的常用方法,代码已亲测可正常运行:1.1.使
- 基于FPGA的快速傅里叶变换(FFT)设计在嵌入式系统中的应用
风吹麦很
fpga开发嵌入式
基于FPGA的快速傅里叶变换(FFT)设计在嵌入式系统中的应用快速傅里叶变换(FastFourierTransform,FFT)是一种重要的信号处理算法,在许多领域中都得到广泛的应用,例如通信系统、雷达技术、图像处理等。为了提高FFT的计算性能和实时性,将其设计为硬件加速器常常是一个明智的选择。本文将介绍基于现场可编程门阵列(Field-ProgrammableGateArray,FPGA)的FF
- LeetCode[Math] - #66 Plus One
Cwind
javaLeetCode题解AlgorithmMath
原题链接:#66 Plus One
要求:
给定一个用数字数组表示的非负整数,如num1 = {1, 2, 3, 9}, num2 = {9, 9}等,给这个数加上1。
注意:
1. 数字的较高位存在数组的头上,即num1表示数字1239
2. 每一位(数组中的每个元素)的取值范围为0~9
难度:简单
分析:
题目比较简单,只须从数组
- JQuery中$.ajax()方法参数详解
AILIKES
JavaScriptjsonpjqueryAjaxjson
url: 要求为String类型的参数,(默认为当前页地址)发送请求的地址。
type: 要求为String类型的参数,请求方式(post或get)默认为get。注意其他http请求方法,例如put和 delete也可以使用,但仅部分浏览器支持。
timeout: 要求为Number类型的参数,设置请求超时时间(毫秒)。此设置将覆盖$.ajaxSetup()方法的全局
- JConsole & JVisualVM远程监视Webphere服务器JVM
Kai_Ge
JVisualVMJConsoleWebphere
JConsole是JDK里自带的一个工具,可以监测Java程序运行时所有对象的申请、释放等动作,将内存管理的所有信息进行统计、分析、可视化。我们可以根据这些信息判断程序是否有内存泄漏问题。
使用JConsole工具来分析WAS的JVM问题,需要进行相关的配置。
首先我们看WAS服务器端的配置.
1、登录was控制台https://10.4.119.18
- 自定义annotation
120153216
annotation
Java annotation 自定义注释@interface的用法 一、什么是注释
说起注释,得先提一提什么是元数据(metadata)。所谓元数据就是数据的数据。也就是说,元数据是描述数据的。就象数据表中的字段一样,每个字段描述了这个字段下的数据的含义。而J2SE5.0中提供的注释就是java源代码的元数据,也就是说注释是描述java源
- CentOS 5/6.X 使用 EPEL YUM源
2002wmj
centos
CentOS 6.X 安装使用EPEL YUM源1. 查看操作系统版本[root@node1 ~]# uname -a Linux node1.test.com 2.6.32-358.el6.x86_64 #1 SMP Fri Feb 22 00:31:26 UTC 2013 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux [root@node1 ~]#
- 在SQLSERVER中查找缺失和无用的索引SQL
357029540
SQL Server
--缺失的索引
SELECT avg_total_user_cost * avg_user_impact * ( user_scans + user_seeks ) AS PossibleImprovement ,
last_user_seek ,
 
- Spring3 MVC 笔记(二) —json+rest优化
7454103
Spring3 MVC
接上次的 spring mvc 注解的一些详细信息!
其实也是一些个人的学习笔记 呵呵!
- 替换“\”的时候报错Unexpected internal error near index 1 \ ^
adminjun
java“\替换”
发现还是有些东西没有刻子脑子里,,过段时间就没什么概念了,所以贴出来...以免再忘...
在拆分字符串时遇到通过 \ 来拆分,可是用所以想通过转义 \\ 来拆分的时候会报异常
public class Main {
/*
- POJ 1035 Spell checker(哈希表)
aijuans
暴力求解--哈希表
/*
题意:输入字典,然后输入单词,判断字典中是否出现过该单词,或者是否进行删除、添加、替换操作,如果是,则输出对应的字典中的单词
要求按照输入时候的排名输出
题解:建立两个哈希表。一个存储字典和输入字典中单词的排名,一个进行最后输出的判重
*/
#include <iostream>
//#define
using namespace std;
const int HASH =
- 通过原型实现javascript Array的去重、最大值和最小值
ayaoxinchao
JavaScriptarrayprototype
用原型函数(prototype)可以定义一些很方便的自定义函数,实现各种自定义功能。本次主要是实现了Array的去重、获取最大值和最小值。
实现代码如下:
<script type="text/javascript">
Array.prototype.unique = function() {
var a = {};
var le
- UIWebView实现https双向认证请求
bewithme
UIWebViewhttpsObjective-C
什么是HTTPS双向认证我已在先前的博文 ASIHTTPRequest实现https双向认证请求
中有讲述,不理解的读者可以先复习一下。本文是用UIWebView来实现对需要客户端证书验证的服务请求,网上有些文章中有涉及到此内容,但都只言片语,没有讲完全,更没有完整的代码,让人困扰不已。但是此知
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(Redis高级应用之事务处理、持久化操作、pub_sub、虚拟内存)
bijian1013
redis数据库NoSQL
3.事务处理
Redis对事务的支持目前不比较简单。Redis只能保证一个client发起的事务中的命令可以连续的执行,而中间不会插入其他client的命令。当一个client在一个连接中发出multi命令时,这个连接会进入一个事务上下文,该连接后续的命令不会立即执行,而是先放到一个队列中,当执行exec命令时,redis会顺序的执行队列中
- 各数据库分页sql备忘
bingyingao
oraclesql分页
ORACLE
下面这个效率很低
SELECT * FROM ( SELECT A.*, ROWNUM RN FROM (SELECT * FROM IPAY_RCD_FS_RETURN order by id desc) A ) WHERE RN <20;
下面这个效率很高
SELECT A.*, ROWNUM RN FROM (SELECT * FROM IPAY_RCD_
- 【Scala七】Scala核心一:函数
bit1129
scala
1. 如果函数体只有一行代码,则可以不用写{},比如
def print(x: Int) = println(x)
一行上的多条语句用分号隔开,则只有第一句属于方法体,例如
def printWithValue(x: Int) : String= println(x); "ABC"
上面的代码报错,因为,printWithValue的方法
- 了解GHC的factorial编译过程
bookjovi
haskell
GHC相对其他主流语言的编译器或解释器还是比较复杂的,一部分原因是haskell本身的设计就不易于实现compiler,如lazy特性,static typed,类型推导等。
关于GHC的内部实现有篇文章说的挺好,这里,文中在RTS一节中详细说了haskell的concurrent实现,里面提到了green thread,如果熟悉Go语言的话就会发现,ghc的concurrent实现和Go有点类
- Java-Collections Framework学习与总结-LinkedHashMap
BrokenDreams
LinkedHashMap
前面总结了java.util.HashMap,了解了其内部由散列表实现,每个桶内是一个单向链表。那有没有双向链表的实现呢?双向链表的实现会具备什么特性呢?来看一下HashMap的一个子类——java.util.LinkedHashMap。
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-抽象工厂模式-Abstract Factory
bylijinnan
abstract
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/
package design.pattern;
/*
* Abstract Factory Pattern
* 抽象工厂模式的目的是:
* 通过在抽象工厂里面定义一组产品接口,方便地切换“产品簇”
* 这些接口是相关或者相依赖的
- 压暗面部高光
cherishLC
PS
方法一、压暗高光&重新着色
当皮肤很油又使用闪光灯时,很容易在面部形成高光区域。
下面讲一下我今天处理高光区域的心得:
皮肤可以分为纹理和色彩两个属性。其中纹理主要由亮度通道(Lab模式的L通道)决定,色彩则由a、b通道确定。
处理思路为在保持高光区域纹理的情况下,对高光区域着色。具体步骤为:降低高光区域的整体的亮度,再进行着色。
如果想简化步骤,可以只进行着色(参看下面的步骤1
- Java VisualVM监控远程JVM
crabdave
visualvm
Java VisualVM监控远程JVM
JDK1.6开始自带的VisualVM就是不错的监控工具.
这个工具就在JAVA_HOME\bin\目录下的jvisualvm.exe, 双击这个文件就能看到界面
通过JMX连接远程机器, 需要经过下面的配置:
1. 修改远程机器JDK配置文件 (我这里远程机器是linux).
 
- Saiku去掉登录模块
daizj
saiku登录olapBI
1、修改applicationContext-saiku-webapp.xml
<security:intercept-url pattern="/rest/**" access="IS_AUTHENTICATED_ANONYMOUSLY" />
<security:intercept-url pattern=&qu
- 浅析 Flex中的Focus
dsjt
htmlFlexFlash
关键字:focus、 setFocus、 IFocusManager、KeyboardEvent
焦点、设置焦点、获得焦点、键盘事件
一、无焦点的困扰——组件监听不到键盘事件
原因:只有获得焦点的组件(确切说是InteractiveObject)才能监听到键盘事件的目标阶段;键盘事件(flash.events.KeyboardEvent)参与冒泡阶段,所以焦点组件的父项(以及它爸
- Yii全局函数使用
dcj3sjt126com
yii
由于YII致力于完美的整合第三方库,它并没有定义任何全局函数。yii中的每一个应用都需要全类别和对象范围。例如,Yii::app()->user;Yii::app()->params['name'];等等。我们可以自行设定全局函数,使得代码看起来更加简洁易用。(原文地址)
我们可以保存在globals.php在protected目录下。然后,在入口脚本index.php的,我们包括在
- 设计模式之单例模式二(解决无序写入的问题)
come_for_dream
单例模式volatile乱序执行双重检验锁
在上篇文章中我们使用了双重检验锁的方式避免懒汉式单例模式下由于多线程造成的实例被多次创建的问题,但是因为由于JVM为了使得处理器内部的运算单元能充分利用,处理器可能会对输入代码进行乱序执行(Out Of Order Execute)优化,处理器会在计算之后将乱序执行的结果进行重组,保证该
- 程序员从初级到高级的蜕变
gcq511120594
框架工作PHPandroidhtml5
软件开发是一个奇怪的行业,市场远远供不应求。这是一个已经存在多年的问题,而且随着时间的流逝,愈演愈烈。
我们严重缺乏能够满足需求的人才。这个行业相当年轻。大多数软件项目是失败的。几乎所有的项目都会超出预算。我们解决问题的最佳指导方针可以归结为——“用一些通用方法去解决问题,当然这些方法常常不管用,于是,唯一能做的就是不断地尝试,逐个看看是否奏效”。
现在我们把淫浸代码时间超过3年的开发人员称为
- Reverse Linked List
hcx2013
list
Reverse a singly linked list.
/**
* Definition for singly-linked list.
* public class ListNode {
* int val;
* ListNode next;
* ListNode(int x) { val = x; }
* }
*/
p
- Spring4.1新特性——数据库集成测试
jinnianshilongnian
spring 4.1
目录
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
- C# Ajax上传图片同时生成微缩图(附Demo)
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1.Ajax无刷新上传图片,详情请阅我的这篇文章。(jquery + c# ashx)
2.C#位图处理 System.Drawing。
3.最新demo支持IE7,IE8,Fir
- Java list三种遍历方法性能比较
pda158
java
从c/c++语言转向java开发,学习java语言list遍历的三种方法,顺便测试各种遍历方法的性能,测试方法为在ArrayList中插入1千万条记录,然后遍历ArrayList,发现了一个奇怪的现象,测试代码例如以下:
package com.hisense.tiger.list;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Iterator;
- 300个涵盖IT各方面的免费资源(上)——商业与市场篇
shoothao
seo商业与市场IT资源免费资源
A.网站模板+logo+服务器主机+发票生成
HTML5 UP:响应式的HTML5和CSS3网站模板。
Bootswatch:免费的Bootstrap主题。
Templated:收集了845个免费的CSS和HTML5网站模板。
Wordpress.org|Wordpress.com:可免费创建你的新网站。
Strikingly:关注领域中免费无限的移动优
- localStorage、sessionStorage
uule
localStorage
W3School 例子
HTML5 提供了两种在客户端存储数据的新方法:
localStorage - 没有时间限制的数据存储
sessionStorage - 针对一个 session 的数据存储
之前,这些都是由 cookie 完成的。但是 cookie 不适合大量数据的存储,因为它们由每个对服务器的请求来传递,这使得 cookie 速度很慢而且效率也不