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- 【计算机硬件】科普五类、六类、七类网线的区别
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【计算机硬件】网络计算机网络
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- Firefly-LLaMA2-Chinese - 开源中文LLaMA2大模型
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Firefly-LLaMA2LLaMA-2
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一键部署AI大模型语音识别人工智能文字转语音
目录什么是edge-tts?主要特点应用场景优势开始使用edge-tts命令行安装edge-tts库:docker安装未来展望总结https://github.com/rany2/edge-ttshttps://github.com/rany2/edge-tts随着科技的进步,文本转语音(TTS)技术正变得越来越重要,它在教育、娱乐、客户服务等多个领域得到了广泛应用。微软的edge-tts是一款基
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什么是ML.NET?ML.NET是由微软创建,为.NET开发者准备的开源机器学习框架。它是跨平台的,可以在macOS,Linux及Windows上运行。机器学习管道ML.NET通过管道(pipeline)方式组合机器学习过程。整个管道分为以下四个部分:LoadData加载数据TransformData转换数据ChooseAlgorithm选择算法TrainModel训练模型示例建立一个控制台项目。
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算力仍是基础,但不再是唯一关键,从算力至上到多维发展算力:不可或缺的基石从市场数据来看,全球智能算力需求呈现爆发式增长,预计到2025年市场规模将达103.4亿美元,年复合增长率高达17.7%。这一增长的背后,显示出AI应用从“小打小闹”走向真实落地。以大模型为例,训练一个模型需要调用约3万个AI芯片,这种规模的算力需求使得算力基础设施建设成为各国竞相布局的战略重点。工信部等六部门联合发布的《算力
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110.平衡二叉树(优先掌握递归)再一次涉及到,什么是高度,什么是深度,可以巩固一下。题目链接/文章讲解/视频讲解:代码随想录状态:要辨别新增函数的位置,self的用法二叉树节点的深度:指从根节点到该节点的最长简单路径边的条数,从上往下数二叉树节点的高度:指从该节点到叶子节点的最长简单路径边的条数,从下往上数#Definitionforabinarytreenode.#classTreeNode:
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在python中训练一个语音识别系统主要需要以下几个步骤:-语料库准备-数据预处理-特征提取-训练模型第一部分:语料库的准备什么是语料库?语料库长什么样?语料库由两部分组成,第一部分是语音,第二部分是玉莹的标注,通常为字符形式。本次项目中,我们选用的语料库是THCHS-30,这个语料库是在安静的办公室环境下,由录音人员用普通话朗读新闻的语音作为数据,总时长超过30个小时。我们利用语料库,构造转换字
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- 代码随想录算法训练营第三十七天-动态规划-完全背包-理论基础
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完全背包与01背包根本区别就是物品的数量完全背包,物品的数量是无限的,可以任意取多个01背包物品的数量则只有一个遍历顺序01背包的一维滚动数组必须要从后向前遍历,这是防止一个物品被多次加入背包中而完全背包就是要多次加入物品,所以遍历自然而然就变成正序遍历了for(intj=weight[i];j<=capacityOfCurrentBag;++j)因为是二层遍历,且这两层遍历可以交换可以交换的本质
- xgboost在spark集群使用指南
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简介XGBoost是一个优化的分布式梯度增强库,具有高效、灵活和可移植性。在梯度增强框架下实现了机器学习算法。XGBoost提供了一种并行树增强(也称为GBDT、GBM),可以快速、准确地解决许多数据科学问题。相同的代码在主要的分布式环境(Hadoop、SGE、MPI)上运行,可以解决数十亿个示例的训练问题。xgb相对于gbt所做的改进:1.2.3.XGBoost可以使用R、python、java
- 代码随想录算法训练营第三十六天-动态规划-474.一和零
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背包问题本身就已经够反思维的了,竟然物品会有两个维度的情况,这是闹哪样?题目要求是最大子集的个数题目中的mmm和nnn可以类比为容器,要装潢这个容器,最多要多少个元素的个数,就是结果,这个容器最多有mmm个0,nnn个1这个容器相当于一个背包,这个背包是有两个维度,最多有mmm个0,nnn个1,装潢这个背包最多需要多少个物品给出的数据集就是物品这是一道01背包问题动规五部曲这里要使用一个二维的动规
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YOLO目标检测创新改进与实战案例专栏专栏目录:YOLO有效改进系列及项目实战目录包含卷积,主干注意力,检测头等创新机制以及各种目标检测分割项目实战案例专栏链接:YOLO基础解析+创新改进+实战案例目标检测是在图像中发现并识别物体的过程,它是深度学习和图像处理领域的重要成果之一。在创建物体定位时,识别物体时,常见的一种方法是使用边界框。这种方法具有很高的通用,可以训练目标检测模型来识别和检测多个特
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近日,飞速低代码开发平台迎来了一项具有里程碑意义的重大更新——“飞速搭”正式上线。飞速搭通过深度融合前沿的人工智能技术,实现了从需求文档到应用发布的无缝衔接,一键智能生成应用,为软件开发领域带来了全新的突破和变革。“飞速搭”的实现路径高效而清晰。用户只需将需求文档或需求描述输入给预训练的大模型,这一步骤极大地简化了传统软件开发中繁琐的需求分析和文档编写过程,使用户能够更专注于核心需求的表达。大模型
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笔记python蓝桥杯算法
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人工智能embedding
AI绘图中的Embedding、CLIP、Flux中的Clip与LCMSDXL加速生成解析在现代AI绘图和深度学习中,涉及了多个复杂的概念和技术,这些技术在图像生成、训练加速以及多模态学习等方面起着至关重要的作用。在这篇博客中,我们将讨论几个关键概念:Embedding、CLIP模型、Flux中的Clip,以及LCMSDXL加速生成技术的实现原理。1.AI绘图中的Embedding是什么意思?在A
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一、定义大语言模型(LLM)是一种基于深度学习的自然语言处理模型,能够生成文本、回答问题、翻译语言、撰写代码等。这些模型通过海量的文本数据进行训练,学习语言的模式和结构,从而能够生成自然流畅的文本内容。随着技术的不断进步,大语言模型在各个领域都展现出了巨大的潜力。二、应用场景大语言模型的应用场景非常广泛,以下是一些常见的例子:聊天机器人:通过自然语言理解与生成,为用户提供智能对话服务。内容创作:帮
- Direct Preference Optimization (DPO): 一种无需强化学习的语言模型偏好优化方法
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论文地址:https://arxiv.org/pdf/2305.182901.背景与挑战近年来,大规模无监督语言模型(LM)在知识获取和推理能力方面取得了显著进展,但如何精确控制其行为仍是一个难题。现有的方法通常通过**强化学习从人类反馈(RLHF)**来引导模型行为,但RLHF存在以下问题:复杂性高:RLHF需要先训练一个奖励模型来反映人类偏好,然后使用强化学习来微调语言模型,使其在最大化奖励的
- 推荐洛谷网站:全面解析与实用指南
w(゚Д゚)w吓洗宝宝了
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洛谷(Luogu)是中国领先的在线编程学习和竞赛平台,自成立以来,已经成为许多编程爱好者的首选平台。洛谷不仅提供了丰富的编程题目和资源,还支持多种编程语言,并且拥有活跃的社区氛围。本文将详细介绍洛谷的核心功能、使用技巧以及推荐理由,帮助你更好地利用洛谷进行编程学习和竞赛训练。一、洛谷的核心功能1.题库与练习洛谷拥有庞大的题库,涵盖了从入门到高级的各种难度级别的题目。这些题目不仅覆盖了基础算法,还包
- 【Python高阶篇】探索人工智能:使用Python构建一个简单的聊天机器人
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人工智能是计算机科学中一个非常热门的领域,近年来得到了越来越多的关注。它通过模拟人类思考过程和智能行为来实现对复杂任务的自主处理和学习,已经被广泛应用于许多领域,包括语音识别、自然语言处理、机器人技术、图像识别和推荐系统等。本文将介绍如何使用Python构建一个简单的聊天机器人,以展示人工智能的基本原理和应用。我们将使用Python语言和自然语言处理库来构建一个聊天机器人,该机器人可以接收用户的输
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模型代码解读深度学习人工智能
文章目录参考资料1.preprocess.py1.1.参数声明1.1.1.执行命令的形参1.1.2.代码中的参数声明2.train.py2.1.参数声明2.2.main函数(不包括训练阶段)2.2.1参数说明2.2.2.读取数据部分2.2.3.创建loaders2.3.训练阶段2.4.validation阶段3.其他相关代码3.1.model.py3.1.1.res_unet_plus.py3.1
- Python支持向量机(SVM)算法:面向对象的实现与案例详解
闲人编程
进阶算法案例支持向量机算法python深度学习数据分析
目录Python支持向量机(SVM)算法:面向对象的实现与案例详解引言一、支持向量机算法概述1.1支持向量机的基本思想1.2SVM的分类问题1.3SVM的优化目标二、面向对象的SVM实现2.1类的设计2.2Python代码实现2.3代码详解三、案例分析3.1案例一:鸢尾花分类问题描述数据准备模型训练与预测输出结果3.2案例二:手写数字识别问题描述数据准备模型训练与预测输出结果四、SVM的优化与核方
- 医学类 使用TransUNet、UNet、DeepLabV3+、HRNet、PSPNet 模型对息肉分割数据集进行训练、评估和可视化 EDD2020息肉数据集分割数据集
计算机C9硕士_算法工程师
数据集语义分割医学类数据集语义分割息肉TransUNetUNet
息肉数据集/息肉瘤分割项目解决(已处理好:EDD2020数据集(EndoscopyDiseaseDetectionandSegmentationChallenge)该息肉分割数据集主要包含人体生长的(肠胃)息肉用于器官内部息肉瘤分割,息肉目标检测,息肉定位任务息肉分割是一个重要的医学影像分析任务,特别是在内窥镜检查中。EDD2020数据集是一个很好的起点。我们将使用几种流行的深度学习模型(如Tra
- Java实现音频转文本(语音识别)
Tech Synapse
java音视频语音识别
在Java中实现音频转文本(也称为语音识别或ASR)通常涉及使用专门的语音识别服务,如GoogleCloudSpeech-to-Text、IBMWatsonSpeechtoText、AmazonTranscribe、MicrosoftAzureSpeechServices,或者一些开源库如CMUSphinx。由于直接使用开源库或云服务的API进行完整演示可能涉及复杂的设置和依赖管理,这里将提供一个
- L8打卡学习笔记
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学习笔记支持向量机
本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者:K同学啊SVM与集成学习SVMSVM线性模型SVM非线性模型SVM常用参数集成学习随机森林导入数据查看数据信息数据分析随机森林模型预测结果结果分析个人总结SVM超平面:SVM在特征空间中寻找一个能够最大化类别间隔的超平面,称为最大间隔超平面。这个超平面就是将数据集分成不同类别的边界。支持向量:支持向量是离分隔超平面最近的样本点,它们决定了超平面的
- P5学习笔记
无涯学徒1998
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本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者:K同学啊运动鞋品牌识别设置GPU导入数据构建CNN模型编写训练函数编写测试函数设置动态学习率等间隔动态调整自定义调整多间隔调整余弦退火正式训练结果可视化使用模型进行预测个人总结设置GPUimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorchvision.transformsastransformsimporttorchv
- 深度强化学习在高频交易中的动态策略优化与收益提升
二进制独立开发
非纯粹GenAIGenAI与Pythonpython人工智能神经网络自然语言处理生成对抗网络金融数据挖掘
文章目录1.高频交易的核心挑战与强化学习的适应性1.1高频交易中的核心问题1.2强化学习的适配性分析2.基于深度Q网络(DQN)的高频交易策略设计2.1状态空间构建:从LOB到特征工程2.2动作空间与奖励函数设计2.3DQN模型架构与训练优化3.业务视角下的策略优化与风险管理3.1策略有效性验证3.2实时部署与延迟优化3.3合规与伦理考量4.实验:基于NASDAQLOB数据的策略对比4.1数据集与
- 训练入口+保存模型
如若123
深度学习python人工智能
importargparsefromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromtesting.testingimport*frommodels.model_coupled_v1importUnetfromdata.data_loadimport*importglobfromcollectionsimportOrderedDictdevice="cuda:0"iftor
- 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&