LCHub低代码社区
LCHub低代码社区

ModaHub魔搭社区：从OpenAI实践看分工必要性，核心关注工作流相关的基础软件工具栈

从OpenAI实践看分工必要性，核心关注工作流相关的基础软件工具栈

参考海外OpenAI的率先尝试，工作流分工、点工具加持助力成功。一方面，OpenAI在《GPT-4 Technical Report》论文中[1]中披露了参与GPT 4开发的人员分工，共249人，角色分工明确，预训练、强化学习和对齐、部署等6个大方向下又拆分成不同小组，其中数据集/数据基础设施、分布式训练基础设施、推理基础设施等分别对应工作流中的数据准备、模型训练、部署应用等环节；另一方面，OpenAI使用了Scale数据标注服务、Ray分布式计算框架和Weights and Biases（W&B）实验管理工具，且W&B的创立灵感就来自于其创始人之一在OpenAI的实习经历。我们认为，OpenAI的率先尝试经验一定程度上说明专业分工和AI Infra基础软件堆栈在大模型时代的必要性。

图表4：Open AI《GPT-4 Technical Report》中披露的人员分工明确

ModaHub魔搭社区：从OpenAI实践看分工必要性，核心关注工作流相关的基础软件工具栈_第1张图片

资料来源：《GPT-4 Technical Report》（OpenAI，2022），中金公司研究部

AI Infra广义上包含了基础模型和基础软

你可能感兴趣的:(《向量数据库指南》,《实战AI模型》,Milvus,AI-native,向量数据库,Milvus,Cloud)

  • 知识蒸馏 vs RLHF：目标函数与收敛分析 从零开始学习人工智能 人工智能
    1.知识蒸馏（KnowledgeDistillation）知识蒸馏是一种模型压缩技术，旨在将大型复杂模型（教师模型）的知识迁移到较小的模型（学生模型）中，以提高学生模型的性能。目标函数知识蒸馏的目标函数通常由两部分组成：分类损失（StudentLoss）：学生模型的输出与真实标签之间的交叉熵损失，表示为：[Lclassification=CrossEntropy(y,q(1))=−∑i=1Nyil
  • Spring boot with ELK(Elasticsearch + Logstash + Kibana) netkiller-BG7NYT 多维度架构springbootelkelasticsearch
    SpringbootwithELK(Elasticsearch+Logstash+Kibana)节选自《NetkillerSpringCloud手札》将Springboot日志写入ELK有多种实现方式，这里仅提供三种方案：Springboot->logback->Tcp/IP->logstash->elasticsearch这种方式实现非常方便不需要而外包或者软件Springboot->logba
  • 【多模态处理篇五】【DeepSeek文档解析：PDF/Word智能处理引擎】 再见孙悟空_ 「2025DeepSeek技术全景实战」web安全notion人工智能DeepSeekDeepSeek文档DeepSeek解析文档DeepSeekPDF
    你知道吗？全球每天产生的PDF文档超过10亿份，但90%的上班族还在用复制粘贴的笨办法处理文档！DeepSeek文档解析引擎就像给你的电脑装上了"文档翻译官"，能把PDF/Word里的文字、表格、公式甚至排版样式都变成AI能理解的"语言"。举个真实场景：法务小姐姐用这个工具处理200页的英文合同时，5分钟就能提取出关键条款、风险点、履约时间线，效率直接翻10倍！一、核心技术解析：文档处理的"庖丁解
  • java面试合集 云端源想 java面试开发语言
    背景：随着软件行业竞争日益激烈，Java作为最广泛应用的编程语言之一，其开发者在求职过程中面临的面试挑战也日益增大。为了帮助Java程序员更好地准备面试，提升竞争力，我们计划长期更新一个全面、深入的《Java面试合集》专栏。本专栏旨在覆盖从Java基础到高级技术点，以及实战经验分享，为不同层次的Java开发者提供一站式面试资源。《Java面试合集》专栏的设计需要兼顾技术深度、实战场景与行业趋势，采
  • 产品经理知识体系学习与实践指南 liuyuanfeng_7 产品运营
    新产品开发管理：从流程到体系0.3产品经理：角色与知识体系产品经理对产品生命周期的各个阶段，产品的孕育、创意、概念、开发、上市负责，以及对产品线和产品组合负责；不仅对实体产品负责，还要对服务、解决方案负责，对客户体验负责，对产品的运营和迭代负责。1.产品责任人2.迷你CEO3.客户代言人2.产品经理与项目经理的区别项目经理主要负责产品生命周期的某个阶段，如开发、上市、需求调研，最常见的是产品开发阶
  • XGBoost算法的相关知识 VariableX 机器学习基础算法机器学习
    文章目录背景定义损失函数（1）原始目标函数Obj（2）原始目标函数Obj的泰勒展开（3）具体化目标函数的泰勒展开细节（4）求解目标函数中的wjw_jwj最优切分点算法基于分桶的划分策略正则化模型复杂度Shrinkage特征采样和样本采样EarlyStopping缺失值处理优缺点总结背景讲XGBoost之前，先引入一个实际问题，即预测一家人每个人玩游戏的意愿值：如果我们用XGBoost解决这个问题，
  • Pytorch 小记 第八回：GoogleNet卷积神经网络模型代码 Start_Present pytorchcnn神经网络分类python深度学习
    本次小记，提供了一份基于pytorch的GoogleNet卷积神经网络模型的代码。除此之外，对代码中不容易理解的部分进行了讲解。本代码的平台是PyCharm2024.1.3，python版本3.11numpy版本是1.26.4，pytorch版本2.0.0+cu118，d2l的版本是1.0.3importnumpyasnpimporttorchfromtorchimportnnfromtorchv
  • 从剪枝到知识蒸馏：深度学习模型压缩与加速的多重策略 一键难忘 剪枝深度学习算法知识蒸馏
    本文收录于专栏：精通AI实战千例专栏合集https://blog.csdn.net/weixin_52908342/category_11863492.html从基础到实践，深入学习。无论你是初学者还是经验丰富的老手，对于本专栏案例和项目实践都有参考学习意义。每一个案例都附带关键代码，详细讲解供大家学习，希望可以帮到大家。正在不断更新中文章目录从剪枝到知识蒸馏：深度学习模型压缩与加速的多重策略1.
  • RAG数据嵌入和重排序：如何选择合适的模型 从零开始学习人工智能 深度学习
    RAG数据嵌入和重排序：如何选择合适的模型在自然语言处理（NLP）领域，Retrieval-AugmentedGeneration（RAG）模型已经成为一种强大的工具，用于结合检索和生成能力来处理复杂的语言任务。RAG模型的核心在于两个关键步骤：数据嵌入（Embedding）和重排序（Re-ranking）。这两个步骤的选择和优化对于模型的性能至关重要。本文将探讨如何选择合适的模型来实现高效的数据
  • 从零开始开发微信小程序：全面指南 百态老人 经验分享微信小程序小程序
    学习制作微信小程序，希望通过这次学习能够实现跨平台的统一开发，从而提高自己的编程和开发能力。第一部分需要事先准备的工具和环境：一、工具：1、微信开发者工具：用于开发、调试和预览微信小程序。微信开发者工具是专门为微信小程序开发提供的集成开发环境（IDE）。它的主要功能包括：1）开发：可以编写、编辑、管理小程序的代码，支持多种编程语言和框架（如JavaScript、TypeScript、WXML、WX
  • 基于oracle linux的 DBI/DBD 标准化安装文档(二) 文档
    一、安装DBIDBI(DatabaseInterface)是perl连接数据库的接口。其是perl连接数据库的最优方法，他支持包括Orcale,Sybase,mysql,db2等绝大多数的数据库，下面将简要介绍其安装方法。1.1解压tar-zxvfDBI-1.616_901.tar.gz1.2安装依赖yuminstallperl-ExtUtils-CBuilderperl-ExtUtils-Mak
  • macbook air怎么安装python_Python3安装完全攻略 Mac篇-Go语言中文社区 郑丢丢 macbookair怎么安装python
    前言：mac系统自带python，不过以当前mac系统的最新版本为例，自带的python版本都是2.X版本，虽然不影响老版本项目的运行，但是python最新的3.X版本的一些语法与2.X版本并不相同，网上的教程大神们也肯定都更新出了最新版的教程，我们不论是学习还是使用，当然用最新版会更好一点。我的电脑是MacBookAir，系统版本是最新的macOSCatalina10.15.1一、熟悉系统自带的
  • 数据库：SQLite/MySQL/PostgreSQL 的破圈之战 程序员
    数据库类型对比维度SQLiteMySQLPostgreSQL类型嵌入式数据库关系型数据库管理系统(RDBMS)对象-关系型数据库(ORDBMS)架构无服务端，单文件存储客户端-服务器架构客户端-服务器架构事务支持ACID兼容（默认启用）ACID兼容（需使用InnoDB引擎）完整ACID兼容并发处理写操作全局锁行级锁+MVCC(InnoDB)多版本并发控制(MVCC)扩展性单机，适合轻量级应用支持主
  • HarmonyOS NEXT 开发环境搭建与实用工具类 AI 问答 APP 开发 harmonyos
    随着华为鸿蒙操作系统HarmonyOSNEXT的发布，开发者们迎来了一个全新的智能终端操作系统。本文将详细介绍如何搭建HarmonyOSNEXT的开发环境，并通过一个实用工具类AI问答APP的开发示例，帮助开发者快速上手鸿蒙原生应用的开发。开发环境搭建安装DevEco：Studio:DevEcoStudio是华为官方提供的集成开发环境（IDE），支持HarmonyOS应用的开发。首先，访问华为开发
  • 理解Akamai EdgeGrid认证在REST API中的应用
    在我们高度互联的世界中，快速且安全地将内容传递给用户是重中之重。Akamai就是应运而生的佼佼者。作为内容分发和云服务的领导者，他们提供了一个名为EdgeGrid的平台，帮助使您的Web应用更加快速、可靠和安全。但是，强大的功能伴随着强大的责任——或者说，在这种情况下，是对安全性的高度要求。这就是AkamaiEdgeGrid认证(Auth)的用武之地。什么是AkamaiEdgeGrid认证？可以把
  • pytorch的使用：卷积神经网络模块 樱花的浪漫 pytorchcnnpytorch深度学习计算机视觉
    1.读取数据分别构建训练集和测试集（验证集）DataLoader来迭代取数据使用transforms将数据转换为tensor格式#定义超参数input_size=28#图像的总尺寸28*28num_classes=10#标签的种类数num_epochs=3#训练的总循环周期batch_size=64#一个撮（批次）的大小，64张图片#训练集train_dataset=datasets.MNIST(
  • PyTorch 模型剪枝实例教程一、非结构化剪枝 小风_ 模型压缩与加速pytorchpytorch深度学习人工智能
    目录1.导包&定义一个简单的网络2.获取网络需要剪枝的模块3.模块剪枝（核心）4.总结目前大部分最先进的（SOTA）深度学习技术虽然效果好，但由于其模型参数量和计算量过高，难以用于实际部署。而众所周知，生物神经网络使用高效的稀疏连接（生物大脑神经网络balabala啥的都是稀疏连接的），考虑到这一点，为了减少内存、容量和硬件消耗，同时又不牺牲模型预测的精度，在设备上部署轻量级模型，并通过私有的设备
  • 性能测试自动化：JMeter脚本设计与分布式压测实战指南 测试渣 自动化jmeter分布式测试工具
    引言在数字化竞争日益激烈的今天，软件系统的性能表现直接影响用户体验和业务连续性。无论是电商大促的“秒杀”场景，还是金融系统的高频交易，性能测试自动化已成为保障系统稳定性的核心手段。ApacheJMeter作为开源性能测试工具中的标杆，凭借其灵活性和扩展性，成为企业构建自动化测试体系的首选工具。本文将从脚本设计与分布式压测两大核心维度，系统阐述JMeter在性能测试自动化中的实践方法，为企业提供可落
  • HarmonyOS NEXT hiLog日志类封装 架构教育
    在鸿蒙原生开发中，推荐使用hiLog日志来打印我们需要查看的数据，在写hiLog日志时，需要入参四个参数来设置hilog.info(0x0000,'testTag','%{public}s','AbilityonWindowStageCreate');其中第一个参数domain，是不需要处理的，按照默认值来展示就好；第二个参数prefix，在封装类中我们可以统一设置同一个值，方便检索同一个应用下的
  • 行业首个AI课上线！粉笔战略布局加速技术商业化进程 量子位教育
    继推出AI老师后，粉笔AI产品矩阵进一步扩充。粉笔宣布，将于3月17日上线基于自研垂域大模型打造的“AI刷题系统班”，为用户提供行测、申论全科目覆盖的一站式高效备考支持。粉笔介绍，AI刷题系统班以AI为主导，采用“名师+AI数字人老师”双师结合模式，资深教师直播授课，AI教师启发式教学，具备DeepSeek同款深度思考能力，由数字人老师全程伴学，提供交互式学习体验，依托AI算法实现用户全周期学习管
  • 部署微调框架LLaMA-Factory 高原魔女 llama
    LLaMAFactory1.我们在ChatGLM3的github官方页面上能看到对LLaMA-Factory的推荐2.LLaMAFactorygithub链接hiyouga/LLaMA-Factory:UnifyEfficientFine-Tuningof100+LLMs(github.com)步骤一：安装LLaMAFactory进入DSW开发环境。登录PAI控制台。在页面左上方，选择DSW实例所
  • 【Mysql数据库 第6章】MySQL的多表操作—多表联合查询、子查询、内外连接 KJ.JK 数据库mysql内连接外连接mysql的子查询
    文章目录往期精彩知识1、多表联合查询介绍2、交叉连接查询3、内连接查询4、外连接查询（1）外连接介绍（2）左外连接（3）右外连接（4）满外连接综合代码演示5、子查询（1）子查询的介绍和特点（2）子查询的关键字all关键字any和some关键字in关键字exists关键字6、自关联查询作者：KJ.JK往期精彩知识Spring中的创建对象的三种方式、第三方资源配置管理详细描述及使用（XML版完结篇）S
  • HarmonyOS NEXT ArkTS布局优化与性能提升指南 架构教育
    在ArkTS应用开发中，布局优化和性能提升是确保应用流畅运行的关键。本文将从避免二次布局、优先使用layoutWeight、响应式布局设计、懒加载、优化大型对象更新以及内存管理六个方面，探讨如何优化布局和提升性能。避免不必要的二次布局二次布局通常发生在子元素尺寸或位置发生变化时，导致父容器需要重新计算布局。以下是常见的二次布局场景及优化方法：场景1：动态改变子元素尺寸当子元素的尺寸动态变化时（如字
  • 优化深度学习模型：PyTorch中的模型剪枝技术详解 代码之光_1980 深度学习pytorch剪枝
    标题：优化深度学习模型：PyTorch中的模型剪枝技术详解在深度学习领域，模型剪枝是一种提高模型效率和性能的技术。通过剪枝，我们可以去除模型中的冗余权重，从而减少模型的复杂度和提高运算速度，同时保持或甚至提升模型的准确率。本文将详细介绍如何在PyTorch框架中实现模型剪枝，并提供相应的代码示例。1.模型剪枝的基本概念模型剪枝主要分为两种类型：结构化剪枝和非结构化剪枝。结构化剪枝通常指的是剪除整个
  • ChatGPT推理模型&通用模型大解析！ 即兴小索奇 ChatGPT&AI人工智能chatgpt
    很多人知道通用模型和推理模型了，那么ChatGPT的哪些模型是通用模型，哪些又是推理模型呢？以下是ChatGPT的所有模型及其分类介绍：通用模型GPT-4：OpenAI的旗舰模型，是一个大型多模态模型，能够比以前的模型更准确地解决困难问题，具有更广泛的通用知识和先进的推理能力。它适用于多种任务，包括聊天、文本生成、内容创作等。GPT-4o系列：包括GPT-4o、GPT-4owithCanvas、G
  • SQL注入-01-什么是SQL注入？ AnQ_xiao SQL注入-【入门】SQL注入数据库安全黑客攻击数据泄露参数验证
    什么是SQL注入?1、正常的web端口访问正常访问是web传入程序设计者所希望的参数值，由程序查询数据库完成处理后，呈现结果页面给用户。2、SQL注入是如何访问？（1）SQL注入也是正常的web端口访问（2）只是传入的参数值并非是程序设计者所希望的，而是传入了嵌套SQL代码的参数值（3）参数值利用程序处理注入者的逻辑，按注入者的期望执行数据库查询SQL注入：是通过应用程序把带有SQL代码的参数传递
  • GBase 8c慢日志启用和查询 GBASE数据库 数据库GBASE南大通用sqlGBase
    原文链接：https://www.gbase.cn/community/post/3985更多精彩内容尽在南大通用GBase技术社区，南大通用致力于成为用户最信赖的数据库产品供应商。GBase8c可以通过慢日志定位问题、归因诊断分析。慢日志配置和使用方法如下：1、慢日志配置（1）相关GUC参数GBase8c慢日志主要相关配置参数为：enable_stmt_trackon：默认值，启用Full/Sl
  • Dropout: 一种减少神经网络过拟合的技术 冰蓝蓝 自然语言处理神经网络人工智能深度学习
    在深度学习中，过拟合是一个常见的问题，尤其是在模型复杂度较高或训练数据较少的情况下。过拟合意味着模型在训练数据上表现得很好，但在未见过的数据上表现不佳，即泛化能力差。为了解决这个问题，研究者们提出了多种正则化技术，其中之一就是Dropout。什么是Dropout？Dropout是一种正则化技术，由Hinton和他的学生在2012年提出。它通过在训练过程中随机“丢弃”（即暂时移除）网络中的一些神经元
  • 模型保存与加载：PyTorch中的实践指南 冰蓝蓝 自然语言处理pytorch人工智能python
    在深度学习项目中，模型的保存和加载是一个至关重要的步骤。它不仅有助于在训练过程中保存进度，还可以在训练完成后部署模型。PyTorch提供了灵活的方式来保存和加载模型，本文将详细介绍这些方法。模型保存在PyTorch中，有两种主要的模型保存方法：保存整个模型和仅保存模型参数。保存整个模型保存整个模型意味着保存模型的结构和参数。这种方法简单直接，但文件体积较大，且依赖于模型的具体实现。importto
  • 深度学习中的注意力机制：解锁智能模型的新视角 冰蓝蓝 深度学习深度学习人工智能
    在人工智能的快速发展中，深度学习模型已经成为了处理复杂数据和任务的主力军。然而，随着数据量的激增和任务的复杂化，传统的深度学习模型面临着效率和性能的双重挑战。在这样的背景下，注意力机制（AttentionMechanism）应运而生，它不仅提升了模型的处理能力，还为深度学习领域带来了新的研究视角。什么是注意力机制？注意力机制是一种受人类视觉注意力启发的技术，它允许模型在处理大量信息时，能够动态地聚
  • jquery实现的jsonp掉java后台 知了ing javajsonpjquery
    什么是JSONP？ 先说说JSONP是怎么产生的： 其实网上关于JSONP的讲解有很多，但却千篇一律，而且云里雾里，对于很多刚接触的人来讲理解起来有些困难，小可不才，试着用自己的方式来阐释一下这个问题，看看是否有帮助。 1、一个众所周知的问题，Ajax直接请求普通文件存在跨域无权限访问的问题，甭管你是静态页面、动态网页、web服务、WCF，只要是跨域请求，一律不准； 2、
  • Struts2学习笔记 caoyong struts2
    SSH : Spring + Struts2 + Hibernate 三层架构(表示层,业务逻辑层,数据访问层) MVC模式 (Model View Controller) 分层原则:单向依赖，接口耦合 1、Struts2  =  Struts  + Webwork 2、搭建struts2开发环境    a>、到www.apac
  • SpringMVC学习之后台往前台传值方法 满城风雨近重阳 springMVC
    springMVC控制器往前台传值的方法有以下几种： 1.ModelAndView    通过往ModelAndView中存放viewName：目标地址和attribute参数来实现传参：      ModelAndView mv=new ModelAndView();  mv.setViewName="success
  • WebService存在的必要性？ 一炮送你回车库 webservice
    做Java的经常在选择Webservice框架上徘徊很久，Axis  Xfire Axis2 CXF ，他们只有一个功能，发布HTTP服务然后用XML做数据传输。 是的，他们就做了两个功能，发布一个http服务让客户端或者浏览器连接，接收xml参数并发送xml结果。 当在不同的平台间传输数据时，就需要一个都能解析的数据格式。 但是为什么要使用xml呢？不能使json或者其他通用数据
  • js年份下拉框 3213213333332132 java web ee
    <div id="divValue">test...</div>测试 //年份 <select id="year"></select> <script type="text/javascript"> window.onload =
  • 简单链式调用的实现技术 归来朝歌 方法调用链式反应编程思想
    在编程中，我们可以经常遇到这样一种场景：一个实例不断调用它自身的方法，像一条链条一样进行调用 这样的调用你可能在Ajax中，在页面中添加标签： $("<p>").append($("<span>").text(list[i].name)).appendTo("#result");   也可能在HQ
  • JAVA调用.net 发布的webservice 接口 darkranger webservice
    /** * @Title: callInvoke * @Description: TODO(调用接口公共方法) * @param @param url 地址 * @param @param method 方法 * @param @param pama 参数 * @param @return * @param @throws BusinessException
  • Javascript模糊查找 | 第一章 循环不能不重视。 aijuans Way
    最近受我的朋友委托用js+HTML做一个像手册一样的程序，里面要有可展开的大纲，模糊查找等功能。我这个人说实在的懒，本来是不愿意的，但想起了父亲以前教我要给朋友搞好关系，再加上这也可以巩固自己的js技术，于是就开始开发这个程序，没想到却出了点小问题，我做的查找只能绝对查找。具体的js代码如下： function search(){ var arr=new Array("my
  • 狼和羊，该怎么抉择 atongyeye 工作
    狼和羊，该怎么抉择 在做一个链家的小项目，只有我和另外一个同事两个人负责，各负责一部分接口，我的接口写完，并全部测联调试通过。所以工作就剩下一下细枝末节的，工作就轻松很多。每天会帮另一个同事测试一些功能点，协助他完成一些业务型不强的工作。 今天早上到公司没多久，领导就在QQ上给我发信息，让我多协助同事测试，让我积极主动些，有点责任心等等，我听了这话，心里面立马凉半截，首先一个领导轻易说
  • 读取android系统的联系人拨号 百合不是茶 androidsqlite数据库内容提供者系统服务的使用
           联系人的姓名和号码是保存在不同的表中,不要一下子把号码查询来,我开始就是把姓名和电话同时查询出来的,导致系统非常的慢   关键代码:     1, 使用javabean操作存储读取到的数据 package com.example.bean; /** * * @author Admini
  • ORACLE自定义异常 bijian1013 数据库自定义异常
    实例： CREATE OR REPLACE PROCEDURE test_Exception ( ParameterA IN varchar2, ParameterB IN varchar2, ErrorCode OUT varchar2 --返回值,错误编码 ) AS /*以下是一些变量的定义*/ V1 NUMBER; V2 nvarc
  • 查看端号使用情况 征客丶 windows
    一、查看端口 在windows命令行窗口下执行： >netstat -aon|findstr "8080" 显示结果： TCP     127.0.0.1:80         0.0.0.0:0    &
  • 【Spark二十】运行Spark Streaming的NetworkWordCount实例 bit1129 wordcount
    Spark Streaming简介   NetworkWordCount代码   /* * Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more * contributor license agreements. See the NOTICE file distributed with
  • Struts2 与 SpringMVC的比较 BlueSkator struts2spring mvc
    1. 机制：spring mvc的入口是servlet，而struts2是filter，这样就导致了二者的机制不同。 2. 性能：spring会稍微比struts快。spring mvc是基于方法的设计，而sturts是基于类，每次发一次请求都会实例一个action，每个action都会被注入属性，而spring基于方法，粒度更细，但要小心把握像在servlet控制数据一样。spring
  • Hibernate在更新时，是可以不用session的update方法的(转帖） BreakingBad Hibernateupdate
    地址：http://blog.csdn.net/plpblue/article/details/9304459 public void synDevNameWithItil() {Session session = null;Transaction tr = null;try{session = HibernateUtil.getSession();tr = session.beginTran
  • 读《研磨设计模式》-代码笔记-观察者模式 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/ import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.util.Observable; import java.util.Observer; /** * “观
  • 重置MySQL密码 chenhbc mysql重置密码忘记密码
    如果你也像我这么健忘，把MySQL的密码搞忘记了，经过下面几个步骤就可以重置了（以Windows为例，Linux/Unix类似）： 1、关闭MySQL服务 2、打开CMD，进入MySQL安装目录的bin目录下，以跳过权限检查的方式启动MySQL mysqld --skip-grant-tables  3、新开一个CMD窗口，进入MySQL mysql -uroot  
  • 再谈系统论，控制论和信息论 comsci 设计模式生物能源企业应用领域模型
                               再谈系统论，控制论和信息论     偶然看
  • oracle moving window size与 AWR retention period关系 daizj oracle
    转自： http://tomszrp.itpub.net/post/11835/494147 晚上在做11gR1的一个awrrpt报告时,顺便想调整一下AWR snapshot的保留时间,结果遇到了ORA-13541这样的错误.下面是这个问题的发生和解决过程. SQL> select * from v$version; BANNER -------------------
  • Python版B树 dieslrae python
    话说以前的树都用java写的,最近发现python有点生疏了,于是用python写了个B树实现,B树在索引领域用得还是蛮多了,如果没记错mysql的默认索引好像就是B树... 首先是数据实体对象,很简单,只存放key,value class Entity(object): '''数据实体''' def __init__(self,key,value)
  • C语言冒泡排序 dcj3sjt126com 算法
    代码示例： # include <stdio.h> //冒泡排序 void sort(int * a, int len) { int i, j, t; for (i=0; i<len-1; i++) { for (j=0; j<len-1-i; j++) { if (a[j] > a[j+1]) // >表示升序
  • 自定义导航栏样式 dcj3sjt126com 自定义
    -(void)setupAppAppearance { [[UILabel appearance] setFont:[UIFont fontWithName:@"FZLTHK—GBK1-0" size:20]]; [UIButton appearance].titleLabel.font =[UIFont fontWithName:@"FZLTH
  • 11.性能优化-优化-JVM参数总结 frank1234 jvm参数性能优化
    1.堆 -Xms --初始堆大小 -Xmx --最大堆大小 -Xmn --新生代大小 -Xss --线程栈大小 -XX:PermSize  --永久代初始大小 -XX:MaxPermSize  --永久代最大值 -XX:SurvivorRatio --新生代和suvivor比例,默认为8 -XX:TargetSurvivorRatio --survivor可使用
  • nginx日志分割 for linux HarborChung nginxlinux脚本
    nginx日志分割 for linux 默认情况下，nginx是不分割访问日志的，久而久之，网站的日志文件将会越来越大，占用空间不说，如果有问题要查看网站的日志的话，庞大的文件也将很难打开，于是便有了下面的脚本   使用方法，先将以下脚本保存为 cutlog.sh，放在/root 目录下，然后给予此脚本执行的权限   复制代码代码如下: chmo
  • Spring4新特性——泛型限定式依赖注入 jinnianshilongnian springspring4泛型式依赖注入
    Spring4新特性——泛型限定式依赖注入 Spring4新特性——核心容器的其他改进 Spring4新特性——Web开发的增强 Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC  Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL Spring4新特性——更好的Java泛型操作API  Spring4新
  • centOS安装GCC和G++ liuxihope centosgcc
    Centos支持yum安装，安装软件一般格式为yum install .......，注意安装时要先成为root用户。 按照这个思路，我想安装过程如下： 安装gcc：yum install gcc 安装g++： yum install g++ 实际操作过程发现，只能有gcc安装成功，而g++安装失败，提示g++ command not found。上网查了一下，正确安装应该
  • 第13章 Ajax进阶（上） onestopweb Ajax
    index.html <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd"> <html xmlns="http://www.w3.org/
  • How to determine BusinessObjects service pack and fix pack blueoxygen BO
    http://bukhantsov.org/2011/08/how-to-determine-businessobjects-service-pack-and-fix-pack/   The table below is helpful. Reference   BOE XI 3.x 12.0.0. y BOE XI 3.0 12.0. x. y BO
  • Oracle里的自增字段设置 tomcat_oracle oracle
    　大家都知道吧，这很坑，尤其是用惯了mysql里的自增字段设置，结果oracle里面没有的。oh，no 　　我用的是12c版本的，它有一个新特性，可以这样设置自增序列，在创建表是，把id设置为自增序列 create table t ( id 　　 　　 number generated by default as identity (start with 1 increment b
  • Spring Security（01）——初体验 yang_winnie springSecurity
    Spring Security（01）——初体验     博客分类： spring Security Spring Security入门安全认证        首先我们为Spring Security专门建立一个Spring的配置文件，该文件就专门用来作为Spring Security的配置
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他