- LLM与知识图谱融合:智能运维知识库构建
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AI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
1.背景介绍随着信息技术的飞速发展,IT运维管理面临着越来越大的挑战。海量的设备、复杂的网络环境、日益增长的数据量,使得传统的运维方式难以满足需求。为了提高运维效率和质量,智能运维应运而生。智能运维的核心是将人工智能技术应用于运维领域,通过机器学习、深度学习等算法,实现自动化、智能化的运维管理。其中,大语言模型(LLM)和知识图谱是两个重要的技术方向。LLM能够理解和生成自然语言,可以用于构建智能
- 【产品小白】产品思维与技术思维的区别
百事不可口y
产品经理的一步一步产品经理用户运营内容运营学习人工智能大数据新媒体运营
一、两种思维的本质差异与互补性维度产品思维技术思维核心关注点用户价值(痛点/爽点)、商业目标(盈利/增长)技术实现(架构/性能)、系统稳定性(可用性/扩展性)决策依据用户行为数据、市场趋势、ROI模型技术复杂度、开发成本、技术债评估问题解决路径从场景出发,构建业务闭环(如“用户如何完成支付?”)从实现出发,拆解技术模块(如“支付接口如何鉴权?”)风险意识担心需求伪命题(无人使用)担忧系统崩溃(高并
- 《DeepSeek-R1 vs ChatGPT-4:AI大模型“王座争夺战”的终极拆解报告》
Athena-H
LLM人工智能gptchatgptai
引言:大模型时代的双雄博弈在生成式AI爆发式迭代的今天,DeepSeek-R1与ChatGPT-4分别以“中国智造新锐”与“全球标杆王者”的身份,掀起技术路线与应用生态的激烈碰撞。本文从架构设计、场景适配、性能极限三大维度,揭示两大模型的真实战力图谱。一、核心技术架构:差异化路线对决对比维度DeepSeek-R1ChatGPT-4模型架构多模态混合专家模型(MoE+Transformer)纯Dec
- 【Linux系统】线程安全与可重入性:深入探讨两者的关系
时差freebright
#Linux线程linux运维服务器
在多线程编程中,线程安全和可重入性是两个非常重要的概念。虽然它们有一定的关联,但并不完全等同。本文将详细解析这两个概念的定义、区别以及它们之间的关系,并通过具体的例子帮助读者更好地理解。0.核心的两句话可重入函数是线程安全函数的⼀种线程安全不一定是可重入的,而可重入函数则⼀定是线程安全的。1.线程安全(ThreadSafety)线程安全是指一个函数或一段代码在多线程环境下被调用时,能够正确地处理多
- JVM内存模型分区
Lionel·
java基础javajvm
JVM内存模型划分根据JVM规范,JVM内存共分为Java虚拟机栈,本地方法栈,堆,方法区,程序计数器,五个部分。1.Java堆(线程共享)Java堆是被所有线程共享的一块内存区域,在虚拟机启动时创建。此内存区域的唯一目的就是存放对象实例,几乎所有的对象实例以及数组都要在堆上分配。Java堆是垃圾收集器管理的主要区域,因此很多时候也被称做“GC堆”。从内存回收的角度看,由于现在收集器基本都采用分代
- Coze扣子专业版计费规则调整一览
落笔画忧愁e
扣子商店Coze插件
就在今晚(2025-01-24),扣子更新了专业版的计费规则更新时间:2025年2月中旬主要更新内容:新增扣子资源包,原智能体资源包、大模型资源包下架。专业版用户每日赠送500资源点(仅限当日有效),可抵扣智能体调用费用和模型调用费用语音识别API、语音合成API、实时音视频SDK全面开放,无需申请即可使用更新详解:智能体资源包、大模型资源包下架处理,剩余资源用量使用完毕后,不支持续费。新增扣子资
- sklearn.ConfusionMatrixDisplay可视化混淆矩阵
Cachel wood
python机器学习和数据挖掘sklearn矩阵人工智能python机器学习vue.jsjava
文章目录ConfusionMatrixDisplay详细解释更多定制化ConfusionMatrixDisplayConfusionMatrixDisplay是scikit-learn库中用于可视化混淆矩阵的一个实用工具。混淆矩阵是一种常用的评估分类模型性能的工具,它可以直观地展示模型在各个类别上的预测结果与真实标签之间的关系。下面详细介绍如何使用ConfusionMatrixDisplay进行混
- 定制Jira优先级图标以提升项目管理效率
tianjiaxiaoer
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:Jira是软件开发团队中广泛使用的项目管理和问题追踪工具,其默认优先级图标可能不满足所有团队的需求。用户可以自定义优先级图标来更好地反映任务的紧急性和重要性。定制步骤包括访问系统设置、上传和关联新图标、调整显示设置以及通知团队成员。自定义图标有助于团队更有效地沟通和管理任务优先级,提升工作流程的效率。1.Jira在项目管理中的应用在现代企业中,有效管理项目对成
- handpose_X 之 onnx runtime C++(手部关键点检测)
Xian-HHappy
手部关键点检测ONNXONNXRuntimeC++推理模型转换
handpose_X之onnxruntime相关项目地址:1、手部关键点检测项目地址:https://gitcode.net/EricLee/handpose_x该项目中通过脚本model2onnx.py,将.pth模型转为.onnx模型。示例视频:开源项目-手势识别手势检测手部21关键点检测2、手部关键点检测onnx模型,onnxruntimeC++模型推理。项目地址:https://gitco
- Fastgpt本地或服务器私有化部署常见问题
泰山AI
AI大模型应用开发fastgptragllm
一、错误排查方式遇到问题先按下面方式排查。dockerps-a查看所有容器运行状态,检查是否全部running,如有异常,尝试dockerlogs容器名查看对应日志。容器都运行正常的,dockerlogs容器名查看报错日志带有requestId的,都是OneAPI提示错误,大部分都是因为模型接口报错。无法解决时,可以找找Issue,或新提Issue,私有部署错误,务必提供详细的日志,否则很难排查。
- Fastgpt接入Whisper本地模型实现语音识别输入
泰山AI
AI大模型应用开发AI语音模型gptragfastgpt
前言FastGPT默认使用了OpenAI的LLM模型和语音识别模型,如果想要私有化部署的话,可以使用openai开源模型Whisper。参考文章《openai开源模型Whisper语音转文本模型下载使用》FastGPT接入本地AI语音TTS首先打开one-api网址添加一个自定义渠道设置BaseUrl、模型、鉴权等信息BaseUrl为你部署本地语音识别web项目baseurl,图标上的是以我写的开
- 无需配置!深脑云一键启用DeepSeek全系AI模型
小深ai硬件分享
人工智能深度学习服务器
解锁无限算力潜能,开启DeepSeek镜像云算力新征程!在人工智能风起云涌的时代,算力就是驱动创新的引擎,而优质的模型镜像则是引领变革的密钥。我们向您介绍一下我们的深脑云算力平台,这里汇聚了DeepSeek的各大版本镜像,为您的科研、开发与创新之路注入强大动力!强大的DeepSeek模型家族DeepSeek,作为AI领域的璀璨明星,以其卓越的性能和先进的技术架构闻名遐迩。我们的平台精心整合了Dee
- FastGPT接入向量模型 M3E 和 重排模型 bge-reranker-large
福葫芦
M3EM3EFASTGPT
一、FastGPT接入向量模型M3E1.拉取m3e镜像#GPU模式启动,并把m3e加载到fastgpt同一个网络dockerpullregistry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt_docker/m3e-large-api2.查看镜像dockerimages可以按照有一个名称为registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt_do
- 如果MLlib 中没有所需要的模型,如何使用 Spark 进行分布式训练?
是纯一呀
WSLDockerAIspark分布式mllib
如果MLlib中没有你所需要的模型,并且不打算结合更强大的框架(如TensorFlowOnSpark或Horovod),仍然可以使用Spark进行分布式训练,但需要手动处理训练任务的分配、数据准备、模型训练、结果合并和模型更新等过程。模型训练阶段将模型的训练任务分配到Spark集群的各个节点。数据并行:每个节点会处理数据的不同部分,并计算该部分的梯度或模型参数。自定义算法:如果使用的是自定义算法(
- android studio 上传新项目到svn svn仓库是空的
mxiaoyem
androidstudioandroidstudiosvn
svn上传新项目,仓库是空的。解决:再把项目commit一下。之后有一段长时间的等待。。。。里面文件名字变黑色证明上传成功,绿色是关联上了。没有提交。
- Sublime4 最新4126注册(2022.6 亲测可用)
一条晓鱼
exe编辑指令替换二进制修改程序逆向SublimeText
方法如下1打开sublimetext4安装目录选择文件sublime_text.exe(UltraEdit或其他工具)2搜索807805000f94c1更改为c64005014885c93保存exe
- 使用BLIP模型生成图像描述的可查询索引
dgay_hua
python计算机视觉开发语言
在本篇文章中,我们将介绍如何使用预训练的SalesforceBLIP图像描述模型,生成一个可查询的图像描述索引。我们将使用ImageCaptionLoader来加载图像,并通过一系列步骤生成查询索引。使用示例代码进行演示,帮助读者理解和实践。技术背景介绍随着计算机视觉技术的发展,图像描述生成成为了重要的研究领域。通过对图像内容自动生成文字描述,可以大大提高对图像信息的检索和管理效率。Salesfo
- 卷积神经网络之AlexNet经典神经网络,实现手写数字0~9识别
知识鱼丸
深度学习神经网络cnn人工智能深度学习AlexNet经典神经网络
深度学习中较为常见的神经网络模型AlexNet,AlexNet是一个采用GPU训练的深层CNN,本质是种LeNet变体。由特征提取层的5个卷积层两个下采样层和分类器中的三个全连接层构成。先看原理:AlexNet网络特点采用ReLU激活函数,使训练速度提升6倍采用dropout层,防止模型过拟合通过平移和翻转的方式对数据进行增强采用LRN局部响应归一化,限制数据大小,防止梯度消失和爆炸。但后续证明批
- 百万架构师第四十课:RabbitMq:RabbitMq-工作模型与JAVA编程|JavaGuide
后端
来源:https://javaguide.netRabbitMQ1-工作模型与Java编程课前准备预习资料Windows安装步骤Linux安装步骤官网文章中文翻译系列环境说明操作系统:CentOS7JDK:1.8Erlang:19.0.4或最新版RabbitMQ:3.6.12或最新版版本对应关系典型应用场景跨系统的异步通信。人民银行二代支付系统,使用重量级消息队列IBMMQ,异步,解耦,削峰都有体
- 灰色系统理论及其关联分析方法
青橘MATLAB学习
算法matlab数学建模
前言在现实世界中,许多系统的内部结构、参数及特征并未完全被人们认知。例如,粮食产量受肥料、气象、政策等多因素影响,但各因素与产量间的定量关系难以明确。这类部分信息已知、部分信息未知的系统被称为灰色系统。灰色系统理论从数据本征特性出发,通过有限信息挖掘系统规律,为信息匮乏或紊乱的问题提供建模与分析方法。本章将介绍灰色系统的基本概念及其核心方法——关联分析,揭示如何通过动态态势量化解决实际问题。§1灰
- DeepSeek掀起推理服务器新风暴,AI应用迎来变革转折点?
小深ai硬件分享
人工智能大数据
AI浪潮下,推理服务器崭露头角在科技飞速发展的当下,AI是耀眼明星,席卷各行业,深刻改变生活与工作模式,从语音助手到医疗诊断、金融风险预测,AI无处不在。其发展分数据收集整理、模型训练、推理应用三个阶段,过去重模型训练,如今大量预训练模型出现,如何高效应用成新挑战,推理服务器应运而生。推理服务器是运行AI模型、对输入数据实时分析预测的硬件设备,堪称AI应用“幕后英雄”。在自动驾驶、智能安防、电商推
- 利用人工智能增强可读性:自动为文本添加标点符号
姚家湾
AI标点符号
在数字通信时代,文本的清晰度和可读性至关重要。无论是转录口语、处理原始文本数据还是改进用户生成的内容,标点符号在传达预期信息方面都起着至关重要的作用。但是,手动编辑文本以添加标点符号可能非常耗时且容易出错。这就是人工智能(AI)发挥作用的地方,它提供了一种强大的解决方案,可以自动将标点符号插入句子中。目前,利用大模型的能力,完全可以胜任添加标点符号的工作,不需要其它特别的处理程序。参考代码from
- 用 TensorFlow 搭建简单的手写数字识别模型
lozhyf
工作面试学习tensorflow人工智能python
一、引言手写数字识别是机器学习领域中一个经典且基础的问题,它在很多实际场景中都有广泛的应用,比如邮政系统中的邮件分拣、银行支票金额识别等。TensorFlow是一个强大的开源机器学习框架,由Google开发并维护,它提供了丰富的工具和接口,能帮助我们快速搭建和训练深度学习模型。在这篇博客中,我们将使用TensorFlow构建一个简单的神经网络模型,用于识别手写数字。二、环境准备在开始之前,你需要安
- DeepSeek使用中的问题及解决方案(部分)
WeiLai1112
DeepSeek人工智能
1.模型部署与配置问题问题1:环境依赖冲突现象:安装模型依赖库时出现版本不兼容(如Python、PyTorch版本冲突)。解决方案:使用虚拟环境(如conda或venv)隔离依赖。严格按照官方文档的版本要求安装依赖,例如:condacreate-ndeepseekpython=3.9condaactivatedeepseekpipinstalltorch==2.0.1transformers==4
- vue3 项目如何接入 AI 大模型
代码搬运媛
人工智能
以下是在Vue3项目中接入AI大模型的一般步骤:准备工作确定要接入的AI模型,如OpenAI的gpt-3.5-turbo、科大讯飞的星火大模型等。选择AI模型及获取API密钥:注册对应AI平台的账号,进入账户设置页面找到“ViewAPIKeys”或类似选项,创建属于自己的API密钥,并妥善保存。创建Vue项目并安装依赖打开命令行,使用vuecreate项目名命令创建一个新的Vue项目,按照提示完成
- TensorFlow LiteRT 概览
姚家湾
tensorflow人工智能python
LiteRT(简称LiteRuntime,以前称为TensorFlowLite)是Google面向设备端AI的高性能运行时。您可以找到适用于各种机器学习/AI任务的LiteRT就绪模型,也可以使用AIEdge转换和优化工具将TensorFlow、PyTorch和JAX模型转换为TFLite格式并运行。主要特性针对设备端机器学习进行了优化:LiteRT解决了五项关键的ODML约束条件:延迟时间(无需
- 使用 Rebuff 进行Prompt Injection的检测和防护
scaFHIO
promptpython
技术背景介绍在AI应用领域,PromptInjection(PI)攻击是一种通过恶意输入操控AI模型行为的攻击方式。这可能导致严重的安全问题,比如数据泄露、执行未授权的操作等。因此,检测和防护PI攻击对保障AI系统安全至关重要。Rebuff是一个自硬化的PromptInjection检测器,通过多阶段防御机制来保护AI应用免受PI攻击。本文将介绍Rebuff的核心原理、代码实现及其在实际开发中的应
- 华为的云端训练算力与迭代效率
AI大模型应用之禅
DeepSeekR1&AI大模型与大数据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
华为云、云端训练、算力、迭代效率、人工智能、深度学习、模型训练、分布式训练、优化算法1.背景介绍人工智能(AI)技术近年来发展迅速,深度学习作为其核心驱动力,在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了突破性进展。然而,深度学习模型的训练需要海量数据和强大的计算资源,这成为AI技术发展面临的瓶颈之一。云计算作为一种新型的计算模式,为深度学习提供了强大的算力支持。华为云作为国内领先的云计算平台,在
- 使用Yuan 2.0与LangChain构建智能聊天应用:完整指南
scaFHIO
langchainpython
技术背景介绍Yuan2.0是IEIT系统开发的新一代基础大语言模型,包括Yuan2.0-102B、Yuan2.0-51B和Yuan2.0-2B三种版本。相比之前的Yuan1.0,Yuan2.0使用了更广泛的高质量预训练数据,并通过指令微调数据集增强了模型的语义理解、数学推理、编程知识等能力。为了方便开发者集成,Yuan2.0提供了兼容OpenAIAPI的服务接口。本文将介绍如何通过LangChai
- 使用LM Studio在WordPress基于大模型原创文章上稿进行SEO优化
Mr数据杨
Python自然语言技术wordpress大模型seo1024程序员节
在进行自动化文章生成与发布的流程中,首先需要确保基础配置的完善性和数据的准确性。通过手动设置分类和标签,文章能够在发布时被准确归类,从而提升SEO的效果。通过Excel表格的方式管理这些分类与标签,结合Python脚本,可以高效地实现自动化文章的生成和发布。该流程依赖于对WordPress数据库的操作,包括标签的批量导入、分类和标签的映射,以及通过AI生成内容的自动发布。全面的配置不仅节省了手动处
- JAVA基础
灵静志远
位运算加载Date字符串池覆盖
一、类的初始化顺序
1 (静态变量,静态代码块)-->(变量,初始化块)--> 构造器
同一括号里的,根据它们在程序中的顺序来决定。上面所述是同一类中。如果是继承的情况,那就在父类到子类交替初始化。
二、String
1 String a = "abc";
JAVA虚拟机首先在字符串池中查找是否已经存在了值为"abc"的对象,根
- keepalived实现redis主从高可用
bylijinnan
redis
方案说明
两台机器(称为A和B),以统一的VIP对外提供服务
1.正常情况下,A和B都启动,B会把A的数据同步过来(B is slave of A)
2.当A挂了后,VIP漂移到B;B的keepalived 通知redis 执行:slaveof no one,由B提供服务
3.当A起来后,VIP不切换,仍在B上面;而A的keepalived 通知redis 执行slaveof B,开始
- java文件操作大全
0624chenhong
java
最近在博客园看到一篇比较全面的文件操作文章,转过来留着。
http://www.cnblogs.com/zhuocheng/archive/2011/12/12/2285290.html
转自http://blog.sina.com.cn/s/blog_4a9f789a0100ik3p.html
一.获得控制台用户输入的信息
&nbs
- android学习任务
不懂事的小屁孩
工作
任务
完成情况 搞清楚带箭头的pupupwindows和不带的使用 已完成 熟练使用pupupwindows和alertdialog,并搞清楚两者的区别 已完成 熟练使用android的线程handler,并敲示例代码 进行中 了解游戏2048的流程,并完成其代码工作 进行中-差几个actionbar 研究一下android的动画效果,写一个实例 已完成 复习fragem
- zoom.js
换个号韩国红果果
oom
它的基于bootstrap 的
https://raw.github.com/twbs/bootstrap/master/js/transition.js transition.js模块引用顺序
<link rel="stylesheet" href="style/zoom.css">
<script src=&q
- 详解Oracle云操作系统Solaris 11.2
蓝儿唯美
Solaris
当Oracle发布Solaris 11时,它将自己的操作系统称为第一个面向云的操作系统。Oracle在发布Solaris 11.2时继续它以云为中心的基调。但是,这些说法没有告诉我们为什么Solaris是配得上云的。幸好,我们不需要等太久。Solaris11.2有4个重要的技术可以在一个有效的云实现中发挥重要作用:OpenStack、内核域、统一存档(UA)和弹性虚拟交换(EVS)。
- spring学习——springmvc(一)
a-john
springMVC
Spring MVC基于模型-视图-控制器(Model-View-Controller,MVC)实现,能够帮助我们构建像Spring框架那样灵活和松耦合的Web应用程序。
1,跟踪Spring MVC的请求
请求的第一站是Spring的DispatcherServlet。与大多数基于Java的Web框架一样,Spring MVC所有的请求都会通过一个前端控制器Servlet。前
- hdu4342 History repeat itself-------多校联合五
aijuans
数论
水题就不多说什么了。
#include<iostream>#include<cstdlib>#include<stdio.h>#define ll __int64using namespace std;int main(){ int t; ll n; scanf("%d",&t); while(t--)
- EJB和javabean的区别
asia007
beanejb
EJB不是一般的JavaBean,EJB是企业级JavaBean,EJB一共分为3种,实体Bean,消息Bean,会话Bean,书写EJB是需要遵循一定的规范的,具体规范你可以参考相关的资料.另外,要运行EJB,你需要相应的EJB容器,比如Weblogic,Jboss等,而JavaBean不需要,只需要安装Tomcat就可以了
1.EJB用于服务端应用开发, 而JavaBeans
- Struts的action和Result总结
百合不是茶
strutsAction配置Result配置
一:Action的配置详解:
下面是一个Struts中一个空的Struts.xml的配置文件
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE struts PUBLIC
&quo
- 如何带好自已的团队
bijian1013
项目管理团队管理团队
在网上看到博客"
怎么才能让团队成员好好干活"的评论,觉得写的比较好。 原文如下: 我做团队管理有几年了吧,我和你分享一下我认为带好团队的几点:
1.诚信
对团队内成员,无论是技术研究、交流、问题探讨,要尽可能的保持一种诚信的态度,用心去做好,你的团队会感觉得到。 2.努力提
- Java代码混淆工具
sunjing
ProGuard
Open Source Obfuscators
ProGuard
http://java-source.net/open-source/obfuscators/proguardProGuard is a free Java class file shrinker and obfuscator. It can detect and remove unused classes, fields, m
- 【Redis三】基于Redis sentinel的自动failover主从复制
bit1129
redis
在第二篇中使用2.8.17搭建了主从复制,但是它存在Master单点问题,为了解决这个问题,Redis从2.6开始引入sentinel,用于监控和管理Redis的主从复制环境,进行自动failover,即Master挂了后,sentinel自动从从服务器选出一个Master使主从复制集群仍然可以工作,如果Master醒来再次加入集群,只能以从服务器的形式工作。
什么是Sentine
- 使用代理实现Hibernate Dao层自动事务
白糖_
DAOspringAOP框架Hibernate
都说spring利用AOP实现自动事务处理机制非常好,但在只有hibernate这个框架情况下,我们开启session、管理事务就往往很麻烦。
public void save(Object obj){
Session session = this.getSession();
Transaction tran = session.beginTransaction();
try
- maven3实战读书笔记
braveCS
maven3
Maven简介
是什么?
Is a software project management and comprehension tool.项目管理工具
是基于POM概念(工程对象模型)
[设计重复、编码重复、文档重复、构建重复,maven最大化消除了构建的重复]
[与XP:简单、交流与反馈;测试驱动开发、十分钟构建、持续集成、富有信息的工作区]
功能:
- 编程之美-子数组的最大乘积
bylijinnan
编程之美
public class MaxProduct {
/**
* 编程之美 子数组的最大乘积
* 题目: 给定一个长度为N的整数数组,只允许使用乘法,不能用除法,计算任意N-1个数的组合中乘积中最大的一组,并写出算法的时间复杂度。
* 以下程序对应书上两种方法,求得“乘积中最大的一组”的乘积——都是有溢出的可能的。
* 但按题目的意思,是要求得这个子数组,而不
- 读书笔记-2
chengxuyuancsdn
读书笔记
1、反射
2、oracle年-月-日 时-分-秒
3、oracle创建有参、无参函数
4、oracle行转列
5、Struts2拦截器
6、Filter过滤器(web.xml)
1、反射
(1)检查类的结构
在java.lang.reflect包里有3个类Field,Method,Constructor分别用于描述类的域、方法和构造器。
2、oracle年月日时分秒
s
- [求学与房地产]慎重选择IT培训学校
comsci
it
关于培训学校的教学和教师的问题,我们就不讨论了,我主要关心的是这个问题
培训学校的教学楼和宿舍的环境和稳定性问题
我们大家都知道,房子是一个比较昂贵的东西,特别是那种能够当教室的房子...
&nb
- RMAN配置中通道(CHANNEL)相关参数 PARALLELISM 、FILESPERSET的关系
daizj
oraclermanfilespersetPARALLELISM
RMAN配置中通道(CHANNEL)相关参数 PARALLELISM 、FILESPERSET的关系 转
PARALLELISM ---
我们还可以通过parallelism参数来指定同时"自动"创建多少个通道:
RMAN > configure device type disk parallelism 3 ;
表示启动三个通道,可以加快备份恢复的速度。
- 简单排序:冒泡排序
dieslrae
冒泡排序
public void bubbleSort(int[] array){
for(int i=1;i<array.length;i++){
for(int k=0;k<array.length-i;k++){
if(array[k] > array[k+1]){
- 初二上学期难记单词三
dcj3sjt126com
sciet
concert 音乐会
tonight 今晚
famous 有名的;著名的
song 歌曲
thousand 千
accident 事故;灾难
careless 粗心的,大意的
break 折断;断裂;破碎
heart 心(脏)
happen 偶尔发生,碰巧
tourist 旅游者;观光者
science (自然)科学
marry 结婚
subject 题目;
- I.安装Memcahce 1. 安装依赖包libevent Memcache需要安装libevent,所以安装前可能需要执行 Shell代码 收藏代码
dcj3sjt126com
redis
wget http://download.redis.io/redis-stable.tar.gz
tar xvzf redis-stable.tar.gz
cd redis-stable
make
前面3步应该没有问题,主要的问题是执行make的时候,出现了异常。
异常一:
make[2]: cc: Command not found
异常原因:没有安装g
- 并发容器
shuizhaosi888
并发容器
通过并发容器来改善同步容器的性能,同步容器将所有对容器状态的访问都串行化,来实现线程安全,这种方式严重降低并发性,当多个线程访问时,吞吐量严重降低。
并发容器ConcurrentHashMap
替代同步基于散列的Map,通过Lock控制。
&nb
- Spring Security(12)——Remember-Me功能
234390216
Spring SecurityRemember Me记住我
Remember-Me功能
目录
1.1 概述
1.2 基于简单加密token的方法
1.3 基于持久化token的方法
1.4 Remember-Me相关接口和实现
- 位运算
焦志广
位运算
一、位运算符C语言提供了六种位运算符:
& 按位与
| 按位或
^ 按位异或
~ 取反
<< 左移
>> 右移
1. 按位与运算 按位与运算符"&"是双目运算符。其功能是参与运算的两数各对应的二进位相与。只有对应的两个二进位均为1时,结果位才为1 ,否则为0。参与运算的数以补码方式出现。
例如:9&am
- nodejs 数据库连接 mongodb mysql
liguangsong
mongodbmysqlnode数据库连接
1.mysql 连接
package.json中dependencies加入
"mysql":"~2.7.0"
执行 npm install
在config 下创建文件 database.js
- java动态编译
olive6615
javaHotSpotjvm动态编译
在HotSpot虚拟机中,有两个技术是至关重要的,即动态编译(Dynamic compilation)和Profiling。
HotSpot是如何动态编译Javad的bytecode呢?Java bytecode是以解释方式被load到虚拟机的。HotSpot里有一个运行监视器,即Profile Monitor,专门监视
- Storm0.9.5的集群部署配置优化
roadrunners
优化storm.yaml
nimbus结点配置(storm.yaml)信息:
# Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one
# or more contributor license agreements. See the NOTICE file
# distributed with this work for additional inf
- 101个MySQL 的调节和优化的提示
tomcat_oracle
mysql
1. 拥有足够的物理内存来把整个InnoDB文件加载到内存中——在内存中访问文件时的速度要比在硬盘中访问时快的多。 2. 不惜一切代价避免使用Swap交换分区 – 交换时是从硬盘读取的,它的速度很慢。 3. 使用电池供电的RAM(注:RAM即随机存储器)。 4. 使用高级的RAID(注:Redundant Arrays of Inexpensive Disks,即磁盘阵列
- zoj 3829 Known Notation(贪心)
阿尔萨斯
ZOJ
题目链接:zoj 3829 Known Notation
题目大意:给定一个不完整的后缀表达式,要求有2种不同操作,用尽量少的操作使得表达式完整。
解题思路:贪心,数字的个数要要保证比∗的个数多1,不够的话优先补在开头是最优的。然后遍历一遍字符串,碰到数字+1,碰到∗-1,保证数字的个数大于等1,如果不够减的话,可以和最后面的一个数字交换位置(用栈维护十分方便),因为添加和交换代价都是1