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玩人工智能的辣条哥
人工智能AI大模型Xinference
环境:Xinference问题描述:Xinference如何注册自定义模型解决方案:1.写个model_config.json,内容如下{"version":1,"context_length":2048,"model_name":"custom-llama-3","model_lang":["en","ch"],"model_ability":["generate","chat"],"model
- [AI资讯·0605] GLM-4系列开源模型,OpenAI安全疑云,ARM推出终端计算子系统,猿辅导大模型备案……
老牛同学
AI人工智能ai大模型AI资讯
AI资讯1毛钱1百万token,写2遍红楼梦!国产大模型下一步还想卷什么?AI「末日」突然来临,公司同事集体变蠢!只因四大聊天机器人同时宕机OpenAI员工们开始反抗了!AI手机PC大爆发,Arm从软硬件到生态发力,打造行业AI百宝箱GLM-4开源版本:超越Llama3,多模态比肩GPT4V,MaaS平台也大升级猿辅导竟然是一家AI公司?大模型全家桶曝光|甲子光年FineChatBI,帆软在AI方
- 新款 GPT-4o mini、Llama 3.1、Mistral NeMo 12B 和其他 GenAI 趋势指南
数云界
llama
作者使用GPT-4o创建的图像,用于表示不同的模型欢迎来到雲闪世界。自2022年11月推出ChatGPT以来,几乎每周都会出现新的模型、新颖的提示方法、创新的代理框架或其他令人兴奋的GenAI突破。2024年7月也不例外:仅在本月,我们就看到了MistralCodestralMamba、MistralNeMo12B、GPT-4omini和Llama3.1等的发布。这些模型在推理速度、推理能力、编码
- 大模型实战—Ollama 本地部署大模型
猫猫姐
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Ollama本地部署大模型在当今的科技时代,AI已经成为许多领域的关键技术。AI的应用范围广泛,从自动驾驶汽车到语音助手,再到智能家居系统,都有着AI的身影,而随着Facebook开源LLama2更让越来越多的人接触到了开源大模型。今天我们推荐的是一条命令快速在本地运行大模型,在GitHub超过22KStar的开源项目:ollama随着围绕着Ollama的生态走向前台,更多用户也可以方便地在自己电
- 【Qwen2部署实战】Qwen2初体验:用Transformers打造智能聊天机器人
寻道AI小兵
AI大模型Qwen系列探索实践人工智能AIGC语言模型AI编程Qwen
系列篇章No.文章1【Qwen部署实战】探索Qwen-7B-Chat:阿里云大型语言模型的对话实践2【Qwen2部署实战】Qwen2初体验:用Transformers打造智能聊天机器人3【Qwen2部署实战】探索Qwen2-7B:通过FastApi框架实现API的部署与调用4【Qwen2部署实战】Ollama上的Qwen2-7B:一键部署大型语言模型指南5【Qwen2部署实战】llama.cpp:
- 快速上手指南:在Windows系统中下载Ollama,一键启动大模型体验!
再不会AI就不礼貌了
人工智能学习方法大数据llama语言模型
1.下载ollama官网下载安装:ollama.com2.拉取大模型llama3.1终端中输入ollamapullllama3.1,等待安装3.运行llama3.1ollamarunllama3.1接下来就可以和模型对话了退出/bye运行/?查看更多聊天中命令其他ollamagithub:github.com/ollama/olla…常用命令删除模型:ollamarmollamarmllama3.
- 反射是一个新的AI模型,可以在一台性能良好的笔记本上运行并在测试中击败GPT-4o
AI甲子光年
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开源AI模型领域又迎来一位新的重量级选手。由初创公司HyperWrite开发的Reflection70B,凭借其创新的“反思”机制,正引发广泛关注,这一机制旨在解决大型语言模型的核心问题——幻觉。在早期的基准测试中,这个升级版的Meta的Llama3.1-70BInstruct架构已经超越了OpenAI的GPT-4o。Reflection70B引入了一种创新方法来增强语言模型的推理能力和准确性。通
- LLAMA Factory: 简洁高效的大语言模型训练平台
俞纬鉴Joshua
LLAMAFactory:简洁高效的大语言模型训练平台LLaMA-Factory易于使用的LLM微调框架(LLaMA,BLOOM,Mistral,百川,Qwen,ChatGLM)。项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ll/LLaMA-Factory项目介绍LLaMAFactory定位为一款简洁、高效的大规模语言模型训练和微调平台。其设计初衷在于让用户无需编码即可
- llama.cpp本地部署大模型
张兆坤的那些事
大模型llama.cpp
llama.cpp是一个C++库,用于简化LLM推理的设置,它使得在本地机器上运行大模型(GGUF格式)成为可能。官网:https://github.com/ggerganov/llama.cpp模型库:https://huggingface.co/HF-Mirror魔搭社区安装并且使用llama.cpp0.安装llama.cpp官方文档:https://github.com/ggerganov/
- 大模型多机多卡脚本实例 - 增量预训练 -accelerate和deepspeed命令多机多卡训练有什么不同
AI生成曾小健
大模型/增量预训练CPT深度学习python机器学习
第一步,同步权重ls-l/data/xxx/gpu008/MoeRemake/train/etuning/LLaMA-Factory2/models/xxx-Base-10B-200k-Llama第二步,同步环境:./scp_batch.sh"/data/xxx/miniconda3/envs/etuning4/""/data/vayu/miniconda3/envs/etuning4/"gpu0
- Langchain + Ollama
AI工程仔
LLM&AIGClangchainollamarag
文章目录方式一:Ollama运行起来后,使用langchain加载fromlangchain.llmsimportOllamaollama=Ollama(base_url='http://localhost:11434',model="llama2")print(ollama("whyistheskyblue"))方式二:使用langchain_community1、下载Ollama:https:
- 超越传统:Reflection 70B如何革新AI语言处理
黑金IT
人工智能AI编程
Reflection70B:AI语言模型的新里程碑AI领域迎来了革命性的变革,HyperWrite公司推出的开源AI大模型Reflection70B,以其卓越的性能在多个基准测试中超越了GPT-4o和Llama3.1。这款基于Meta的Llama3.170BInstruct构建的模型,采用了先进的“Reflection-Tuning”技术,能够在最终确定回答前检测并纠正自身的错误,显著提高了输出的
- llama_index 官方文档阅读笔记 (持续更新版)
皮卡丘ZPC
AIGCforGPT评分体系构架笔记llama人工智能语言模型
llama0.10.17版本阅读链接:LlamaIndexv0.10.17LlamaIndex是一个基于LLM的应用程序的数据框架,它受益于上下文增强。这种LLM系统被称为RAG系统,代表“检索-增强生成”。LlamaIndex提供了必要的抽象,以便更轻松地摄取、构建和访问私有或特定于域的数据,以便将这些数据安全可靠地注入LLM,以实现更准确的文本生成。为什么选择上下文增强?LLM的局限LLM在人
- 利用 Llama-Index为你的应用程序注入智能搜索
黑金IT
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Llama-Index是一个基于大型语言模型的索引和检索工具,它允许用户快速检索和使用大量文本数据。要安装Llama-Index,你需要确保你的Python环境已经设置好,并且你有足够的系统资源来运行它,因为它可能需要较大的内存和计算能力。安装Llama-Index的一般步骤:确保你已经安装了Python和pip。你可以通过运行以下命令来检查Python版本:pipinstallllama-ind
- 从零搭建一个可离线使用的可实时更新扩展信息的智能问答系统 llamaindex&LLama3大模型&RAG
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之前对一件事很好奇,为什么去年训练的大模型可以回答今天的新闻内容。答案是使用了知识扩展系统。基本原理是把参考答案和问题一同提给大模型,给他充分的参考信息做回复编辑。本文教你完成离线版本的智能问答系统搭建。有问题请直接留言最近在疯狂找下家,本人精通图形渲染和ai,求捞啊!基本架构图讲一下基本运行流程:人工准备数据转为嵌入向量存入数据库并生成索引用户提问流程:用户输入问题在索引数据库中查询匹配度较高的
- 大模型入门(一)
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大模型入门(一)一、LLaMa模型介绍1)Pre-normalization2)SwiGLU激活函数3)RoPE旋转位置编码二、Alpaca模型介绍三、Vicuna模型介绍大模型入门(一)——LLaMa/Alpaca/VicunaLLaMa模型是Meta开源的大模型,模型参数从7B到65B不等,LLaMa-7B在大多数基准测试上超过了GPT3-173B,而LLaMa-65B和Chinchilla-
- 微软开源 Phi-3.5 视觉模型
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微软刚刚发布了Phi3.5系列模型,一个小型模型("Mini")、一个混合模型("MoE")和一个视觉模型。下面是关键总结:Phi3.5Mini:3.8B参数,性能超过Llama3.1(8B)和Mistral7B,接近MistralNeMo12B。支持多种语言,使用了包含32,000个词汇的分词器。512个H100GPU,3.4万亿个tokens训练了10天。Phi3.5MoE:16x3.8B参数
- 基于Llama 3搭建中文版(Llama3-Chinese-Chat)大模型对话聊天机器人
老牛同学
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前面两篇博文,我们分别在个人笔记本电脑部署了Llama38B参数大模型,并使用Ollama搭建了基于Web可视化对话聊天机器人,可以在自己电脑上愉快的与Llama大模型Web机器人对话聊天了。但在使用过程中,笔者发现Llama大模型经常出现中文问题英文回答的问题,需要使用中文回答等提示词告诉大模型用中文回答,体验还不是最好的。今天,本博文就来解决这个问题,让我们有个中文版的Llama3Web对话机
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LLM工业级落地实践LLM技术汇总人工智能自然语言处理Prompt工程AI大模型SFTvLLMLLM
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AI多模态人工智能交互llama
一、项目简介MiniCPM-V系列是专为视觉-语⾔理解设计的多模态⼤型语⾔模型(MLLMs),提供⾼质量的⽂本输出,已发布4个版本。1.1主要模型及特性(1)MiniCPM-Llama3-V2.5:参数规模:8B性能:超越GPT-4V-1106、GeminiPro、Qwen-VL-Max和Claude3,⽀持30+种语⾔,多模态对话,增强OCR和指令跟随能⼒。部署:量化、编译优化,可⾼效部署于端侧
- 大模型--个人学习心得
挚爱清&虚
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大模型LLM定义大模型LLM,全称LargeLanguageModel,即大型语言模型LLM是一种基于Transformer架构模型,它通过驯良大量文本数据,学习语言的语法、语义和上下文信息,从而能够对自然语言文本进行建模这种模型在自然语言处理(NLP)领域具有广泛应用常见的13个大模型BERT、GPT系列、T5、Meta的Llama系列、华为盘古模型、阿里巴巴通义大模型、科大讯飞星火大模型、百度
- LLM大模型落地-从理论到实践
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简述按个人偏好和目标总结了学习目标和路径(可按需学习),后续将陆续整理出相应学习资料和资源。学习目标熟悉主流LLM(Llama,ChatGLM,Qwen)的技术架构和技术细节;有实际应用RAG、PEFT和SFT的项目经验较强的NLP基础,熟悉BERT、T5、Transformer和GPT的实现和差异,能快速掌握业界进展,有对话系统相关研发经验掌握TensorRT-LLM、vLLM等主流推理加速框架
- 整理了上百个开源中文大语言模型,涵盖模型、应用、数据集、微调、部署、评测_基于大语言模型的网络自动配置平台的设计与开发
AI大模型-搬运工
开源语言模型网络AI大模型自然语言处理LLM人工智能
自ChatGPT为代表的大语言模型(LargeLanguageModel,LLM)出现以后,由于其惊人的类通用人工智能(AGI)的能力,掀起了新一轮自然语言处理领域的研究和应用的浪潮。尤其是以ChatGLM、LLaMA等平民玩家都能跑起来的较小规模的LLM开源之后,业界涌现了非常多基于LLM的二次微调或应用的案例。本项目旨在收集和梳理中文LLM相关的开源模型、应用、数据集及教程等资料,目前收录的资
- llama factory微调时出现x86_64-conda-linux-gnu/bin/ld: cannot find -lcurand: No such file or directory解决方案
爱编程的喵喵
Python基础课程pythonllamafactorycurand解决方案
大家好,我是爱编程的喵喵。双985硕士毕业,现担任全栈工程师一职,热衷于将数据思维应用到工作与生活中。从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。喜欢通过博客创作的方式对所学的知识进行总结与归纳,不仅形成深入且独到的理解,而且能够帮助新手快速入门。 本文主要介绍了llamafactory微调时出现x
- 本地电脑大模型系列之 20 离线 AI:使用 Ollama+llama3+privateGPT+Langchain+GPT4ALL+ChromaDB 与 Pdf、Excel、CSV、PPTX、PPT、
知识大胖
NVIDIAGPU和大语言模型开发教程人工智能langchainpdf
简介Ollama在Mac/Windows/Ubuntu上与llama3一起运行MAC至少需要8GBRAM,Ubuntu和Windows至少需要16GBRAMpython3.10和git系列文章《本地电脑搭建StreamDiffusion:用眼睛见证实时人工智能创意利用交互式高速扩散技术彻底改变图像生成》权重1,本地类《使用本地Llama2模型和向量数据库建立私有检索增强生成(RAG)系统LangC
- LLM-项目详解(一):Chinese-LLaMA-Alpaca【transformers/models/llama/modeling_llama.py文件】
u013250861
#LLM/经典模型llama
site-packages/transformers/models/llama/modeling_llama.py#coding=utf-8#Copyright2022EleutherAIandtheHuggingFaceInc.team.Allrightsreserved.##ThiscodeisbasedonEleutherAI'sGPT-NeoXlibraryandtheGPT-NeoX#a
- LLM - 从头实现 LLaMA3 网络与推理流程 (RMS | RoPE | GQA | SwiGLU)
CarolineSpike
大模型(LLM)Llama3RoPEBPERMS正则化分组查询注意力SwiGLU从头实现
欢迎关注我的CSDN:https://spike.blog.csdn.net/本文地址:https://spike.blog.csdn.net/article/details/141462669免责声明:本文来源于个人知识与公开资料,仅用于学术交流,欢迎讨论,不支持转载。LLaMA3是Meta的最新大语言模型,在整体网络设计进行多项升级,显著提升了模型的性能和效率,重要的改进,如下:词汇量增加至1
- “全面解析!大模型面试宝典(含精选答案与策略)“
AGI-老冉
人工智能chatgptagi学习知识图谱ai程序员
大模型(LLMs)基础面1.目前主流的开源模型体系有哪些?2.prefixLM和causalLM区别是什么?3.涌现能力是啥原因?4.大模型LLM的架构介绍?大模型(LLMs)进阶面1.llama输入句子长度理论上可以无限长吗?1.什么是LLMs复读机问题?2.为什么会出现LLMs复读机问题?3.如何缓解LLMs复读机问题?1.LLMs复读机问题2.llama系列问题3.什么情况用Bert模型,什
- 英伟达如何通过剪枝和蒸馏技术让Llama 3.1模型“瘦身“?
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人工智能算法机器学习
英伟达如何通过剪枝和蒸馏技术让Llama3.1模型"瘦身"?大家好,我是蒜鸭。今天我们来聊聊英伟达最近在大语言模型优化方面的一项有趣研究。随着Meta发布Llama3.1系列模型,如何在保持模型性能的同时缩小其体积成为了业界关注的焦点。英伟达研究团队通过结构化权重剪枝和知识蒸馏技术,成功将Llama3.18B模型压缩为4B参数的小型语言模型,并取得了不俗的效果。让我们一起来深入探讨这项技术的原理和
- 【大模型】大模型 CPU 推理之 llama.cpp
szZack
大语言模型人工智能大模型人工智能llama.cpp
【大模型】大模型CPU推理之llama.cppllama.cpp安装llama.cppMemory/DiskRequirementsQuantization测试推理下载模型测试参考llama.cpp描述Themaingoalofllama.cppistoenableLLMinferencewithminimalsetupandstate-of-the-artperformanceonawideva
- SQL的各种连接查询
xieke90
UNION ALLUNION外连接内连接JOIN
一、内连接
概念:内连接就是使用比较运算符根据每个表共有的列的值匹配两个表中的行。
内连接(join 或者inner join )
SQL语法:
select * fron
- java编程思想--复用类
百合不是茶
java继承代理组合final类
复用类看着标题都不知道是什么,再加上java编程思想翻译的比价难懂,所以知道现在才看这本软件界的奇书
一:组合语法:就是将对象的引用放到新类中即可
代码:
package com.wj.reuse;
/**
*
* @author Administrator 组
- [开源与生态系统]国产CPU的生态系统
comsci
cpu
计算机要从娃娃抓起...而孩子最喜欢玩游戏....
要让国产CPU在国内市场形成自己的生态系统和产业链,国家和企业就不能够忘记游戏这个非常关键的环节....
投入一些资金和资源,人力和政策,让游
- JVM内存区域划分Eden Space、Survivor Space、Tenured Gen,Perm Gen解释
商人shang
jvm内存
jvm区域总体分两类,heap区和非heap区。heap区又分:Eden Space(伊甸园)、Survivor Space(幸存者区)、Tenured Gen(老年代-养老区)。 非heap区又分:Code Cache(代码缓存区)、Perm Gen(永久代)、Jvm Stack(java虚拟机栈)、Local Method Statck(本地方法栈)。
HotSpot虚拟机GC算法采用分代收
- 页面上调用 QQ
oloz
qq
<A href="tencent://message/?uin=707321921&Site=有事Q我&Menu=yes">
<img style="border:0px;" src=http://wpa.qq.com/pa?p=1:707321921:1></a>
- 一些问题
文强chu
问题
1.eclipse 导出 doc 出现“The Javadoc command does not exist.” javadoc command 选择 jdk/bin/javadoc.exe 2.tomcate 配置 web 项目 .....
SQL:3.mysql * 必须得放前面 否则 select&nbs
- 生活没有安全感
小桔子
生活孤独安全感
圈子好小,身边朋友没几个,交心的更是少之又少。在深圳,除了男朋友,没几个亲密的人。不知不觉男朋友成了唯一的依靠,毫不夸张的说,业余生活的全部。现在感情好,也很幸福的。但是说不准难免人心会变嘛,不发生什么大家都乐融融,发生什么很难处理。我想说如果不幸被分手(无论原因如何),生活难免变化很大,在深圳,我没交心的朋友。明
- php 基础语法
aichenglong
php 基本语法
1 .1 php变量必须以$开头
<?php
$a=” b”;
echo
?>
1 .2 php基本数据库类型 Integer float/double Boolean string
1 .3 复合数据类型 数组array和对象 object
1 .4 特殊数据类型 null 资源类型(resource) $co
- mybatis tools 配置详解
AILIKES
mybatis
MyBatis Generator中文文档
MyBatis Generator中文文档地址:
http://generator.sturgeon.mopaas.com/
该中文文档由于尽可能和原文内容一致,所以有些地方如果不熟悉,看中文版的文档的也会有一定的障碍,所以本章根据该中文文档以及实际应用,使用通俗的语言来讲解详细的配置。
本文使用Markdown进行编辑,但是博客显示效
- 继承与多态的探讨
百合不是茶
JAVA面向对象 继承 对象
继承 extends 多态
继承是面向对象最经常使用的特征之一:继承语法是通过继承发、基类的域和方法 //继承就是从现有的类中生成一个新的类,这个新类拥有现有类的所有extends是使用继承的关键字:
在A类中定义属性和方法;
class A{
//定义属性
int age;
//定义方法
public void go
- JS的undefined与null的实例
bijian1013
JavaScriptJavaScript
<form name="theform" id="theform">
</form>
<script language="javascript">
var a
alert(typeof(b)); //这里提示undefined
if(theform.datas
- TDD实践(一)
bijian1013
java敏捷TDD
一.TDD概述
TDD:测试驱动开发,它的基本思想就是在开发功能代码之前,先编写测试代码。也就是说在明确要开发某个功能后,首先思考如何对这个功能进行测试,并完成测试代码的编写,然后编写相关的代码满足这些测试用例。然后循环进行添加其他功能,直到完全部功能的开发。
- [Maven学习笔记十]Maven Profile与资源文件过滤器
bit1129
maven
什么是Maven Profile
Maven Profile的含义是针对编译打包环境和编译打包目的配置定制,可以在不同的环境上选择相应的配置,例如DB信息,可以根据是为开发环境编译打包,还是为生产环境编译打包,动态的选择正确的DB配置信息
Profile的激活机制
1.Profile可以手工激活,比如在Intellij Idea的Maven Project视图中可以选择一个P
- 【Hive八】Hive用户自定义生成表函数(UDTF)
bit1129
hive
1. 什么是UDTF
UDTF,是User Defined Table-Generating Functions,一眼看上去,貌似是用户自定义生成表函数,这个生成表不应该理解为生成了一个HQL Table, 貌似更应该理解为生成了类似关系表的二维行数据集
2. 如何实现UDTF
继承org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic
- tfs restful api 加auth 2.0认计
ronin47
目前思考如何给tfs的ngx-tfs api增加安全性。有如下两点:
一是基于客户端的ip设置。这个比较容易实现。
二是基于OAuth2.0认证,这个需要lua,实现起来相对于一来说,有些难度。
现在重点介绍第二种方法实现思路。
前言:我们使用Nginx的Lua中间件建立了OAuth2认证和授权层。如果你也有此打算,阅读下面的文档,实现自动化并获得收益。SeatGe
- jdk环境变量配置
byalias
javajdk
进行java开发,首先要安装jdk,安装了jdk后还要进行环境变量配置:
1、下载jdk(http://java.sun.com/javase/downloads/index.jsp),我下载的版本是:jdk-7u79-windows-x64.exe
2、安装jdk-7u79-windows-x64.exe
3、配置环境变量:右击"计算机"-->&quo
- 《代码大全》表驱动法-Table Driven Approach-2
bylijinnan
java
package com.ljn.base;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.InputStreamReader;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.uti
- SQL 数值四舍五入 小数点后保留2位
chicony
四舍五入
1.round() 函数是四舍五入用,第一个参数是我们要被操作的数据,第二个参数是设置我们四舍五入之后小数点后显示几位。
2.numeric 函数的2个参数,第一个表示数据长度,第二个参数表示小数点后位数。
例如:
select cast(round(12.5,2) as numeric(5,2))  
- c++运算符重载
CrazyMizzz
C++
一、加+,减-,乘*,除/ 的运算符重载
Rational operator*(const Rational &x) const{
return Rational(x.a * this->a);
}
在这里只写乘法的,加减除的写法类似
二、<<输出,>>输入的运算符重载
&nb
- hive DDL语法汇总
daizj
hive修改列DDL修改表
hive DDL语法汇总
1、对表重命名
hive> ALTER TABLE table_name RENAME TO new_table_name;
2、修改表备注
hive> ALTER TABLE table_name SET TBLPROPERTIES ('comment' = new_comm
- jbox使用说明
dcj3sjt126com
Web
参考网址:http://www.kudystudio.com/jbox/jbox-demo.html jBox v2.3 beta [
点击下载]
技术交流QQGroup:172543951 100521167
[2011-11-11] jBox v2.3 正式版
- [调整&修复] IE6下有iframe或页面有active、applet控件
- UISegmentedControl 开发笔记
dcj3sjt126com
// typedef NS_ENUM(NSInteger, UISegmentedControlStyle) {
// UISegmentedControlStylePlain, // large plain
&
- Slick生成表映射文件
ekian
scala
Scala添加SLICK进行数据库操作,需在sbt文件上添加slick-codegen包
"com.typesafe.slick" %% "slick-codegen" % slickVersion
因为我是连接SQL Server数据库,还需添加slick-extensions,jtds包
"com.typesa
- ES-TEST
gengzg
test
package com.MarkNum;
import java.io.IOException;
import java.util.Date;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import javax.servlet.ServletException;
import javax.servlet.annotation
- 为何外键不再推荐使用
hugh.wang
mysqlDB
表的关联,是一种逻辑关系,并不需要进行物理上的“硬关联”,而且你所期望的关联,其实只是其数据上存在一定的联系而已,而这种联系实际上是在设计之初就定义好的固有逻辑。
在业务代码中实现的时候,只要按照设计之初的这种固有关联逻辑来处理数据即可,并不需要在数据库层面进行“硬关联”,因为在数据库层面通过使用外键的方式进行“硬关联”,会带来很多额外的资源消耗来进行一致性和完整性校验,即使很多时候我们并不
- 领域驱动设计
julyflame
VODAO设计模式DTOpo
概念:
VO(View Object):视图对象,用于展示层,它的作用是把某个指定页面(或组件)的所有数据封装起来。
DTO(Data Transfer Object):数据传输对象,这个概念来源于J2EE的设计模式,原来的目的是为了EJB的分布式应用提供粗粒度的数据实体,以减少分布式调用的次数,从而提高分布式调用的性能和降低网络负载,但在这里,我泛指用于展示层与服务层之间的数据传输对
- 单例设计模式
hm4123660
javaSingleton单例设计模式懒汉式饿汉式
单例模式是一种常用的软件设计模式。在它的核心结构中只包含一个被称为单例类的特殊类。通过单例模式可以保证系统中一个类只有一个实例而且该实例易于外界访问,从而方便对实例个数的控制并节约系统源。如果希望在系统中某个类的对象只能存在一个,单例模式是最好的解决方案。
&nb
- logback
zhb8015
loglogback
一、logback的介绍
Logback是由log4j创始人设计的又一个开源日志组件。logback当前分成三个模块:logback-core,logback- classic和logback-access。logback-core是其它两个模块的基础模块。logback-classic是log4j的一个 改良版本。此外logback-class
- 整合Kafka到Spark Streaming——代码示例和挑战
Stark_Summer
sparkstormzookeeperPARALLELISMprocessing
作者Michael G. Noll是瑞士的一位工程师和研究员,效力于Verisign,是Verisign实验室的大规模数据分析基础设施(基础Hadoop)的技术主管。本文,Michael详细的演示了如何将Kafka整合到Spark Streaming中。 期间, Michael还提到了将Kafka整合到 Spark Streaming中的一些现状,非常值得阅读,虽然有一些信息在Spark 1.2版
- spring-master-slave-commondao
王新春
DAOspringdataSourceslavemaster
互联网的web项目,都有个特点:请求的并发量高,其中请求最耗时的db操作,又是系统优化的重中之重。
为此,往往搭建 db的 一主多从库的 数据库架构。作为web的DAO层,要保证针对主库进行写操作,对多个从库进行读操作。当然在一些请求中,为了避免主从复制的延迟导致的数据不一致性,部分的读操作也要到主库上。(这种需求一般通过业务垂直分开,比如下单业务的代码所部署的机器,读去应该也要从主库读取数