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lusterku
动手学深度学习深度学习笔记线性回归
动手学深度学习笔记|3.2线性回归的从零开始实现(附课后习题答案)线性回归的从零开始实现生成数据集读取数据集初始化模型参数定义模型定义损失函数定义优化算法训练练习1.如果我们将权重初始化为零,会发生什么。算法仍然有效吗?2.计算二阶导数时可能会遇到什么问题?这些问题可以如何解决?3.为什么在`squared_loss`函数中需要使用`reshape`函数?4.尝试使用不同的学习率,观察损失函数值下
- 发文新思路!双通道CNN的惊人突破,准确率接近100%!
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双通道CNN作为一种创新的卷积神经网络架构,正引领深度学习领域的新趋势。其核心优势在于并行卷积层设计,能够同时处理更多特征信息,从而显著提升模型的特征表示能力和识别精度。这种架构不仅提高了计算效率,还有效降低了过拟合风险,使其在复杂视觉任务中表现卓越。例如,最新的研究提出了一种名为DDTransUNet的混合网络,结合了Transformer和CNN的优势,通过双分支编码器和双重注意力机制,有效解
- 多媒体软件安全与授权新范例,用 CodeMeter 实现安全、高效的软件许可管理
Dola_Zou
安全
背景概述ReasonStudios成立于1994年,总部位于瑞典斯德哥尔摩,是全球领先的音乐制作软件开发商。凭借创新的软件产品和行业标准技术,如ReWire和REX文件格式,ReasonStudios为全球专业音乐人和业余爱好者提供了一系列高质量的音乐制作工具。其旗舰产品Reason是一款功能强大的虚拟音乐工作室软件,兼具高效性与易用性,深受全球用户青睐。面临的挑战随着软件市场的不断发展,Reas
- Flutter目录及开发结构
倾云鹤
Flutter#Flutter小技巧flutter
一、前言首先先看一下flutter自带的目录文件或目录说明.dart_tool记录了一些dart工具库所在的位置和信息.ideaandroidstudio是基于idea开发的,.idea记录了项目的一些文件的变更记录androidAndroid项目文件夹iosiOS项目文件夹liblib文件夹内存放我们的dart语言代码test用于存放我们的测试代码.gitignoregit忽略配置文件.meta
- 实验随记2-Pytorch Lightning多机多卡训练
晓岚和雪
实验随记pytorch人工智能python深度学习分布式
本文章主要收录笔者在阅读时发现的一些比较优质的多机多卡训练教程~~,由于pytorchLightning多机多卡示例很少,因此需要等笔者最近做完实验验证后才能更新示例。不断完善中…~~及多机多卡训练细节。任务需求:实现多机多卡训练,模型可能继承torch.nn或者torch.lightning。示例实现5节点4GPU共计20卡训练。使用pytorch_lightning==1.9.4存在bug:启
- Android技术栈(四)Android-Jetpack-MVVM-完全实践
2401_85112677
作者\/androidandroidjetpack
本文包含Android中MVVM体系中的很多部分,主要对ViewModel+DataBinding+RxJava+LiveData+Lifecycle等笔者所使用的技术体系进行解析.本文字数较多,内容较为完整并且后续还会追加更新,阅读本篇文章需要较长时间,建议读者分段阅读.所有文字均为个人学习总结和理解,仅供参考,如有纰漏还请指出,笔者不胜感激.1.1配置环境笔者的AndroidStudio版本=
- PyTorch Lightning多GPU分布式日志介绍
qq_27390023
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分布式日志是指在分布式系统中,多个节点(如多台机器或多个GPU)协同工作时,对系统运行状态、错误信息、性能指标等进行记录的过程。在多GPU/分布式训练环境下,多个进程会同时运行,普通的print()或logging可能会在所有GPU上重复输出,导致日志混乱。PyTorchLightning提供了一些分布式日志控制工具,确保日志仅在rank0进程打印,防止重复输出。lightning_utiliti
- C#上位机开发-2-串口通信
白熊~
C#上位机开发c#
C#上位机开发-2-串口通信文章目录C#上位机开发-2-串口通信前言一、窗口组件1.组件2.界面布局二、事件部分1.窗体初始加载2.串口开关3.COM端口扫描4.串口接受函数5.发送内容6.清除发送内容7.清除接受内容8.自动发送内容9.定时器处理总结前言使用c#加visualstudio制作一个简单的串口通信软件。一、窗口组件1.组件panellabelbuttontextboxnumericU
- 超级实用!一个基于python的简化版深度学习框架,包括深度学习神经网络的设计和深度学习模型的设计,适用于中小型项目的开发和实现
大懒猫软件
深度学习python神经网络numpypytorch人工智能
一、运用Python技术开发深度学习框架需要具备的基础知识总结开发一个基于Python的深度学习框架是一个复杂的任务,需要具备多方面的基础知识。以下是一些关键领域的总结,帮助你更好地准备和理解开发深度学习框架所需的知识。1.Python编程基础语法和数据结构:掌握Python的基本语法、数据类型(如列表、字典、元组等)和控制流(如循环、条件语句等)。函数和模块:理解函数的定义和使用,以及如何组织代
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在艺术与科技的交汇处,AI作画正以惊人的创造力刷新着我们对美的认知。这一领域融合了深度学习、计算机视觉和生成模型的前沿技术,让机器能够“想象”并创作出令人惊叹的图像。本文将深入浅出地探讨AI作画的核心算法原理,分析常见问题与易错点,并通过一个简单的代码示例,带领大家一窥AI艺术创作的奥秘。一、核心概念与原理1.生成对抗网络(GANs)GANs是AI作画中最著名的算法之一,由IanGoodfello
- 用大模型学大模型02-数学基础 微积分
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- 用大模型学大模型03-数学基础 概率论
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https://metaso.cn/s/Jp0OU9w提示词:我正在学习深度学习相关的数学知识,学到了概率论与统计学部分,给我一个入门级的完整教程和实例。好的,我现在需要回答用户关于深度学习所需的概率论与统计学入门教程和实例的问题。用户希望得到一个完整的教程和实例,所以我要从我搜索到的资料中整理出相关的知识点和学习路径,并结合实例说明。首先,查看证据中的相关内容。提到花书学习笔记,涵盖了概率论、信
- python 并行框架_基于python的高性能实时并行机器学习框架之Ray介绍
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前言加州大学伯克利分校实时智能安全执行实验室(RISELab)的研究人员已开发出了一种新的分布式框架,该框架旨在让基于Python的机器学习和深度学习工作负载能够实时执行,并具有类似消息传递接口(MPI)的性能和细粒度。这种框架名为Ray,看起来有望取代Spark,业界认为Spark对于一些现实的人工智能应用而言速度太慢了;过不了一年,Ray应该会准备好用于生产环境。目前ray已经发布了0.3.0
- 1.1、Ray-关键概念Key Concepts
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1.1、关键概念KeyConcepts关键概念KeyConcepts本节概述了Ray的关键概念。这些基元协同工作,使Ray能够灵活地支持广泛的分布式应用。任务TasksRay使任意的函数能够在独立的Python工作者上异步执行。这些异步的Ray函数被称为“任务”。Ray使任务能够指定其在CPU、GPU和自定义资源方面的资源需求。这些资源请求被集群调度器用来在整个集群中分配任务,以实现并行执行。参见
- PyTorch 与 TensorFlow 的深度解析:全面比较两大深度学习框架,助你选择最适合的工具
BuluAI
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在人工智能的浪潮中,深度学习框架成为了开发者们的得力助手。PyTorch和TensorFlow作为其中的佼佼者,各自拥有庞大的用户群体和强大的社区支持。但它们在设计理念、使用体验和应用场景上有着显著的差异。今天,我们就来深入探讨这两个框架的特点,帮助你在项目中做出更明智的选择。计算图的构建方式PyTorch的动态图机制是其一大特色。在PyTorch中,计算图是在程序运行时动态构建的,这使得开发者可
- DeepSeek R1:引领未来教育革命的自适应学习路径规划系统
Coderabo
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自适应学习路径规划概述自适应学习路径规划是指通过分析用户的学习行为和需求,动态调整学习内容和顺序,以提供个性化、高效的学习体验。在当今快速发展的教育科技领域,这一概念变得尤为重要。随着人工智能技术的进步,特别是深度学习和强化学习的应用,我们能够更加精准地识别学习者的需求,并据此设计出最适合他们的学习路径。利用先进的算法和模型来实现对学习路径的智能化管理。该系统能够实时监控学习者的进度,根据其表现调
- 用 Python 实现 DeepSeek R1 本地化部署
喜-喜
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DeepSeekR1以其出色的表现脱颖而出,不少朋友想将其本地化部署,网上基于ollama的部署方式有很多,但今天我要带你领略一种全新的方法——使用Python实现DeepSeekR1本地化部署,让你轻松掌握,打造属于自己的AI小助手。硬件环境要想让DeepSeekR1顺畅运行,硬件得跟上。你的电脑至少得配备8GB内存,要是想运行更大的模型,比如7B及以上的,那最好有更强劲的CPU和GPU,内存也
- 【一起看花书1.3】——第5章 机器学习基础
应有光
基础知识机器学习人工智能深度学习
先验是“知识”,是合理的假设本文内容对应于原书的5.7-5.11共5小节内容,其中知识性、结论性的内容偏多,也加入了点个人见解。目录:5.7监督学习5.8无监督学习5.9随机梯度下降5.10构建机器学习算法5.11深度学习发展的动力5.7监督学习监督学习,本质上是复杂函数的拟合,即给定特征xxx,我们需要得到标签yyy,这不就是求一个函数的拟合嘛?线性回归是比较简单的,从高代、概率论就可以理解,甚
- 《探秘Hogwild!算法:无锁并行SGD的神奇之路》
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在深度学习和机器学习的领域中,优化算法的效率和性能一直是研究的重点。Hogwild!算法作为一种能够实现无锁并行随机梯度下降(SGD)的创新方法,受到了广泛关注。下面就来深入探讨一下Hogwild!算法是如何实现这一壮举的。基础原理铺垫随机梯度下降(SGD)算法是基于梯度下降算法产生的常见优化算法。其目标是优化损失函数,通过对每一个超参数求偏导得到当前轮的梯度,然后向梯度的反方向更新,不断迭代以获
- JavaScript 在 VSCode 中的优势与应用
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JavaScript在VSCode中的优势与应用引言随着前端技术的发展,JavaScript已经成为了网页开发中最流行的编程语言之一。VisualStudioCode(简称VSCode)作为一款轻量级、可扩展的代码编辑器,因其强大的功能和良好的用户体验,深受广大开发者的喜爱。本文将探讨JavaScript在VSCode中的优势与应用,帮助开发者更好地掌握这门编程语言。一、VSCode的优势1.跨平
- 【深入探讨 ResNet:解决深度神经网络训练问题的革命性架构】
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深入探讨ResNet:解决深度神经网络训练问题的革命性架构随着深度学习的快速发展,卷积神经网络(CNN)已经成为图像识别、目标检测等计算机视觉任务的主力军。然而,随着网络层数的增加,训练深层网络变得愈加困难,主要问题是“梯度消失”和“梯度爆炸”问题。幸运的是,ResNet(ResidualNetworks)通过引入“残差学习”概念,成功地解决了这些问题,极大地推动了深度学习的发展。本文将详细介绍R
- 关于AndroidStudio的Material Theme选择问题
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无脑直接选择Darktheme——>Dracula(Material),不用怀疑!!!再配合上RainbowBrackets插件就Perfect了!!!
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GitHubCopilot这是我目前主用的,还行1.安装打开AndroidStudio:启动您的AndroidStudio。导航到插件设置:点击菜单栏中的File(文件)>Settings(设置)。在设置窗口中,选择左侧的Plugins(插件)选项。搜索并安装插件:在右上角的搜索框中输入"GitHubCopilot"。在搜索结果中找到GitHubCopilot插件,点击Install(安装)。重启
- Android Studio学习笔记——数据库存储
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- android studio 读取内存txt文件_SharedPreference与文件存储
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Android常用数据存储方式有SharedPreferences存储数据(虽然还是属于内部存储)、文件存储(内部,外部)、SQLite数据库存储、ContentProvider存储数据、网络存储数据等几种。本篇博客主要是介绍SharedPreference的原理与使用,区分内部与外部文件存储,以及它们的使用方式。那就从清除缓存与清除数据到底清除了什么这个问题开始吧!内部存储InternalSto
- 探索序列数据的奥秘:LSTM Python代码资源库全面解析
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探索序列数据的奥秘:LSTMPython代码资源库全面解析【下载地址】LSTMPython代码LSTMPython代码项目地址:https://gitcode.com/open-source-toolkit/36f26在深度学习的浩瀚宇宙中,长短期记忆网络(LSTM)犹如一颗璀璨的明星,以其独特魅力照亮了序列数据分析之路。今天,我们带你深入了解一个专注于LSTM在Python环境中实现的开源项目—
- 新功能上线:Gemini 1.5 Pro 2M上下文窗口、代码执行能力和Gemma 2
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在当今快速发展的人工智能领域,开发者们对更强大、更高效的工具需求日益增加。为了满足这一需求,GoogleDevelopersBlog近日宣布了一系列令人激动的新功能:Gemini1.5Pro的2百万上下文窗口、在GeminiAPI中的代码执行能力以及在GoogleAIStudio中的Gemma2。本文将详细介绍这些新功能及其潜在应用。超长上下文窗口的开放:2百万Token在今年的I/O大会上,我们
- LowCode 低代码平台集成 AI 大模型会产生怎样的化学反应?
AI天才研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型架构师必知必会系列ChatGPT低代码人工智能
LowCode低代码平台集成AI大模型会产生怎样的化学反应?低代码平台(LowCodePlatform)是一种新型的应用开发方式,它将应用开发的过程简化为“拖拽组件、配置属性、生成代码”的方式,使得应用开发变得更加简单和快捷。而AI大模型(AIBigModel)则是一种利用深度学习技术构建的大规模神经网络,它可以对海量数据进行训练和预测,从而实现各种智能化的应用。本文将探讨低代码平台集成AI大模型
- 使⽤MATLAB进⾏⽬标检测
唐BiuBiu
机器学习matlab开发语言目标检测深度学习
目录数据准备定义模型并训练用测试集评估性能推理过程⼀⾏代码查看⽹络结构⼀⾏代码转onnx结语⼈⽣苦短,我⽤MATLAB。Pytorch在深度学习领域占据了半壁江⼭,最主要的原因是⽣态完善,⽽且api直观易⽤。但谁能想到现在MATLAB⽤起来⽐Pytorch还好⽤。从数据集划分到训练,再到性能验证和画图,仅仅使⽤了⼏⼗⾏代码。炼丹师们终于可以解放编码时间,把⾃⼰的精⼒放在摸⻥(划掉)算法本身上了。下
- 大语言模型(LLM)快速理解
大模型猫叔
语言模型人工智能自然语言处理机器学习
自2022年,ChatGPT发布之后,大语言模型(LargeLanguageModel),简称LLM掀起了一波狂潮。作为学习理解LLM的开始,先来整体理解一下大语言模型。一、发展历史大语言模型的发展历史可以追溯到早期的语言模型和机器翻译系统,但其真正的起点可以说是随着深度学习技术的兴起而开始。1.1统计语言模型在深度学习技术出现之前,语言模型主要基于传统的统计方法,也称为统计语言模型(SLM)。S
- 枚举的构造函数中抛出异常会怎样
bylijinnan
javaenum单例
首先从使用enum实现单例说起。
为什么要用enum来实现单例?
这篇文章(
http://javarevisited.blogspot.sg/2012/07/why-enum-singleton-are-better-in-java.html)阐述了三个理由:
1.enum单例简单、容易,只需几行代码:
public enum Singleton {
INSTANCE;
- CMake 教程
aigo
C++
转自:http://xiang.lf.blog.163.com/blog/static/127733322201481114456136/
CMake是一个跨平台的程序构建工具,比如起自己编写Makefile方便很多。
介绍:http://baike.baidu.com/view/1126160.htm
本文件不介绍CMake的基本语法,下面是篇不错的入门教程:
http:
- cvc-complex-type.2.3: Element 'beans' cannot have character
Cb123456
springWebgis
cvc-complex-type.2.3: Element 'beans' cannot have character
Line 33 in XML document from ServletContext resource [/WEB-INF/backend-servlet.xml] is i
- jquery实例:随页面滚动条滚动而自动加载内容
120153216
jquery
<script language="javascript">
$(function (){
var i = 4;$(window).bind("scroll", function (event){
//滚动条到网页头部的 高度,兼容ie,ff,chrome
var top = document.documentElement.s
- 将数据库中的数据转换成dbs文件
何必如此
sqldbs
旗正规则引擎通过数据库配置器(DataBuilder)来管理数据库,无论是Oracle,还是其他主流的数据都支持,操作方式是一样的。旗正规则引擎的数据库配置器是用于编辑数据库结构信息以及管理数据库表数据,并且可以执行SQL 语句,主要功能如下。
1)数据库生成表结构信息:
主要生成数据库配置文件(.conf文
- 在IBATIS中配置SQL语句的IN方式
357029540
ibatis
在使用IBATIS进行SQL语句配置查询时,我们一定会遇到通过IN查询的地方,在使用IN查询时我们可以有两种方式进行配置参数:String和List。具体使用方式如下:
1.String:定义一个String的参数userIds,把这个参数传入IBATIS的sql配置文件,sql语句就可以这样写:
<select id="getForms" param
- Spring3 MVC 笔记(一)
7454103
springmvcbeanRESTJSF
自从 MVC 这个概念提出来之后 struts1.X struts2.X jsf 。。。。。
这个view 层的技术一个接一个! 都用过!不敢说哪个绝对的强悍!
要看业务,和整体的设计!
最近公司要求开发个新系统!
- Timer与Spring Quartz 定时执行程序
darkranger
springbean工作quartz
有时候需要定时触发某一项任务。其实在jdk1.3,java sdk就通过java.util.Timer提供相应的功能。一个简单的例子说明如何使用,很简单: 1、第一步,我们需要建立一项任务,我们的任务需要继承java.util.TimerTask package com.test; import java.text.SimpleDateFormat; import java.util.Date;
- 大端小端转换,le32_to_cpu 和cpu_to_le32
aijuans
C语言相关
大端小端转换,le32_to_cpu 和cpu_to_le32 字节序
http://oss.org.cn/kernel-book/ldd3/ch11s04.html
小心不要假设字节序. PC 存储多字节值是低字节为先(小端为先, 因此是小端), 一些高级的平台以另一种方式(大端)
- Nginx负载均衡配置实例详解
avords
[导读] 负载均衡是我们大流量网站要做的一个东西,下面我来给大家介绍在Nginx服务器上进行负载均衡配置方法,希望对有需要的同学有所帮助哦。负载均衡先来简单了解一下什么是负载均衡,单从字面上的意思来理解就可以解 负载均衡是我们大流量网站要做的一个东西,下面我来给大家介绍在Nginx服务器上进行负载均衡配置方法,希望对有需要的同学有所帮助哦。
负载均衡
先来简单了解一下什么是负载均衡
- 乱说的
houxinyou
框架敏捷开发软件测试
从很久以前,大家就研究框架,开发方法,软件工程,好多!反正我是搞不明白!
这两天看好多人研究敏捷模型,瀑布模型!也没太搞明白.
不过感觉和程序开发语言差不多,
瀑布就是顺序,敏捷就是循环.
瀑布就是需求、分析、设计、编码、测试一步一步走下来。而敏捷就是按摸块或者说迭代做个循环,第个循环中也一样是需求、分析、设计、编码、测试一步一步走下来。
也可以把软件开发理
- 欣赏的价值——一个小故事
bijian1013
有效辅导欣赏欣赏的价值
第一次参加家长会,幼儿园的老师说:"您的儿子有多动症,在板凳上连三分钟都坐不了,你最好带他去医院看一看。" 回家的路上,儿子问她老师都说了些什么,她鼻子一酸,差点流下泪来。因为全班30位小朋友,惟有他表现最差;惟有对他,老师表现出不屑,然而她还在告诉她的儿子:"老师表扬你了,说宝宝原来在板凳上坐不了一分钟,现在能坐三分钟。其他妈妈都非常羡慕妈妈,因为全班只有宝宝
- 包冲突问题的解决方法
bingyingao
eclipsemavenexclusions包冲突
包冲突是开发过程中很常见的问题:
其表现有:
1.明明在eclipse中能够索引到某个类,运行时却报出找不到类。
2.明明在eclipse中能够索引到某个类的方法,运行时却报出找不到方法。
3.类及方法都有,以正确编译成了.class文件,在本机跑的好好的,发到测试或者正式环境就
抛如下异常:
java.lang.NoClassDefFoundError: Could not in
- 【Spark七十五】Spark Streaming整合Flume-NG三之接入log4j
bit1129
Stream
先来一段废话:
实际工作中,业务系统的日志基本上是使用Log4j写入到日志文件中的,问题的关键之处在于业务日志的格式混乱,这给对日志文件中的日志进行统计分析带来了极大的困难,或者说,基本上无法进行分析,每个人写日志的习惯不同,导致日志行的格式五花八门,最后只能通过grep来查找特定的关键词缩小范围,但是在集群环境下,每个机器去grep一遍,分析一遍,这个效率如何可想之二,大好光阴都浪费在这上面了
- sudoku solver in Haskell
bookjovi
sudokuhaskell
这几天没太多的事做,想着用函数式语言来写点实用的程序,像fib和prime之类的就不想提了(就一行代码的事),写什么程序呢?在网上闲逛时发现sudoku游戏,sudoku十几年前就知道了,学生生涯时也想过用C/Java来实现个智能求解,但到最后往往没写成,主要是用C/Java写的话会很麻烦。
现在写程序,本人总是有一种思维惯性,总是想把程序写的更紧凑,更精致,代码行数最少,所以现
- java apache ftpClient
bro_feng
java
最近使用apache的ftpclient插件实现ftp下载,遇见几个问题,做如下总结。
1. 上传阻塞,一连串的上传,其中一个就阻塞了,或是用storeFile上传时返回false。查了点资料,说是FTP有主动模式和被动模式。将传出模式修改为被动模式ftp.enterLocalPassiveMode();然后就好了。
看了网上相关介绍,对主动模式和被动模式区别还是比较的模糊,不太了解被动模
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-工厂方法模式
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/
package design.pattern;
/*
* 工厂方法模式:使一个类的实例化延迟到子类
* 某次,我在工作不知不觉中就用到了工厂方法模式(称为模板方法模式更恰当。2012-10-29):
* 有很多不同的产品,它
- 面试记录语
chenyu19891124
招聘
或许真的在一个平台上成长成什么样,都必须靠自己去努力。有了好的平台让自己展示,就该好好努力。今天是自己单独一次去面试别人,感觉有点小紧张,说话有点打结。在面试完后写面试情况表,下笔真的好难,尤其是要对面试人的情况说明真的好难。
今天面试的是自己同事的同事,现在的这个同事要离职了,介绍了我现在这位同事以前的同事来面试。今天这位求职者面试的是配置管理,期初看了简历觉得应该很适合做配置管理,但是今天面
- Fire Workflow 1.0正式版终于发布了
comsci
工作workflowGoogle
Fire Workflow 是国内另外一款开源工作流,作者是著名的非也同志,哈哈....
官方网站是 http://www.fireflow.org
经过大家努力,Fire Workflow 1.0正式版终于发布了
正式版主要变化:
1、增加IWorkItem.jumpToEx(...)方法,取消了当前环节和目标环节必须在同一条执行线的限制,使得自由流更加自由
2、增加IT
- Python向脚本传参
daizj
python脚本传参
如果想对python脚本传参数,python中对应的argc, argv(c语言的命令行参数)是什么呢?
需要模块:sys
参数个数:len(sys.argv)
脚本名: sys.argv[0]
参数1: sys.argv[1]
参数2: sys.argv[
- 管理用户分组的命令gpasswd
dongwei_6688
passwd
NAME: gpasswd - administer the /etc/group file
SYNOPSIS:
gpasswd group
gpasswd -a user group
gpasswd -d user group
gpasswd -R group
gpasswd -r group
gpasswd [-A user,...] [-M user,...] g
- 郝斌老师数据结构课程笔记
dcj3sjt126com
数据结构与算法
<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<
- yii2 cgridview加上选择框进行操作
dcj3sjt126com
GridView
页面代码
<?=Html::beginForm(['controller/bulk'],'post');?>
<?=Html::dropDownList('action','',[''=>'Mark selected as: ','c'=>'Confirmed','nc'=>'No Confirmed'],['class'=>'dropdown',])
- linux mysql
fypop
linux
enquiry mysql version in centos linux
yum list installed | grep mysql
yum -y remove mysql-libs.x86_64
enquiry mysql version in yum repositoryyum list | grep mysql oryum -y list mysql*
install mysq
- Scramble String
hcx2013
String
Given a string s1, we may represent it as a binary tree by partitioning it to two non-empty substrings recursively.
Below is one possible representation of s1 = "great":
- 跟我学Shiro目录贴
jinnianshilongnian
跟我学shiro
历经三个月左右时间,《跟我学Shiro》系列教程已经完结,暂时没有需要补充的内容,因此生成PDF版供大家下载。最近项目比较紧,没有时间解答一些疑问,暂时无法回复一些问题,很抱歉,不过可以加群(334194438/348194195)一起讨论问题。
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- nginx日志切割并使用flume-ng收集日志
liyonghui160com
nginx的日志文件没有rotate功能。如果你不处理,日志文件将变得越来越大,还好我们可以写一个nginx日志切割脚本来自动切割日志文件。第一步就是重命名日志文件,不用担心重命名后nginx找不到日志文件而丢失日志。在你未重新打开原名字的日志文件前,nginx还是会向你重命名的文件写日志,linux是靠文件描述符而不是文件名定位文件。第二步向nginx主
- Oracle死锁解决方法
pda158
oracle
select p.spid,c.object_name,b.session_id,b.oracle_username,b.os_user_name from v$process p,v$session a, v$locked_object b,all_objects c where p.addr=a.paddr and a.process=b.process and c.object_id=b.
- java之List排序
shiguanghui
list排序
在Java Collection Framework中定义的List实现有Vector,ArrayList和LinkedList。这些集合提供了对对象组的索引访问。他们提供了元素的添加与删除支持。然而,它们并没有内置的元素排序支持。 你能够使用java.util.Collections类中的sort()方法对List元素进行排序。你既可以给方法传递
- servlet单例多线程
utopialxw
单例多线程servlet
转自http://www.cnblogs.com/yjhrem/articles/3160864.html
和 http://blog.chinaunix.net/uid-7374279-id-3687149.html
Servlet 单例多线程
Servlet如何处理多个请求访问?Servlet容器默认是采用单实例多线程的方式处理多个请求的:1.当web服务器启动的