- ComfyUI中的sam模型国内下载方法
jayli517
ComfyUIpythonstablediffusion
was-node-suite-comfyui这个节点安装的时候,有它内部的config配置文件,里面其实给了一些下载地址,配置文件里是这么写的:"sam_model_vith_url":"https://dl.fbaipublicfiles.com/segment_anything/sam_vit_h_4b8939.pth","sam_model_vitl_url":"https://dl.fba
- 小说《101所》09:官司(中)
一言莫辩
经过合同、沙盘和现场对比,李天明觉得外部环境的变化,可以打打官司,至少还有沙盘模型作为证据,虽然合同里声明不能作为的合同的条款,但外部环境足以影响到是否购买底楼的房子,而且这是开发商提供的格式合同,该条款明显规避了开发商的责任,签订合同时没有特别的提示,李天明记得当初自学法律时,记得特别清楚,书上举的例子是保险合同的免责条款。慎重起见,李天明专门咨询了法院和律师朋友,虽然没有得到确切的答复,但是找
- Python和R均方根误差平均绝对误差算法模型
亚图跨际
Python交叉知识R回归模型误差指标归一化均方根误差生态状态指标神经网络成本误差气体排放气候模型多项式拟合
要点回归模型误差评估指标归一化均方根误差生态状态指标神经网络成本误差计算气体排放气候算法模型Python误差指标均方根误差和平均绝对误差均方根偏差或均方根误差是两个密切相关且经常使用的度量值之一,用于衡量真实值或预测值与观测值或估计值之间的差异。估计器θ^\hat{\theta}θ^相对于估计参数θ\thetaθ的RMSD定义为均方误差的平方根:RMSD(θ^)=MSE(θ^)=E((θ^−θ
- Python和MATLAB及C++信噪比导图(算法模型)
亚图跨际
算法交叉知识Python视频图像修复模数转换信号链噪音频谱计算量化周期性视觉刺激高斯噪声的矩形脉冲心率失常检测算法
要点视频图像修复模数转换中混合信号链噪音测量频谱计算和量化周期性视觉刺激脑电图高斯噪声的矩形脉冲总谐波失真周期图功率谱密度各种心率失常检测算法胶体悬浮液跟踪检测计算交通监控摄像头图像噪音计算Python信噪比信噪比是科学和工程中使用的一种测量方法,用于比较所需信号水平与背景噪声水平。信噪比定义为信号功率与噪声功率之比,通常以分贝表示。高于1:1(大于0dB)的比率表示信号大于噪声。信噪比是影响处理
- Python(PyTorch)和MATLAB及Rust和C++结构相似度指数测量导图
亚图跨际
Python交叉知识算法量化检查图像压缩质量低分辨率多光谱峰值信噪比端到端优化图像压缩手术机器人三维实景实时可微分渲染重建三维可视化
要点量化检查图像压缩质量低分辨率多光谱和高分辨率图像实现超分辨率分析图像质量图像索引/多尺度结构相似度指数和光谱角映射器及视觉信息保真度多种指标峰值信噪比和结构相似度指数测量结构相似性图像分类PNG和JPEG图像相似性近似算法图像压缩,视频压缩、端到端优化图像压缩、神经图像压缩、GPU变速图像压缩手术机器人深度估计算法重建三维可视化推理图像超分辨率算法模型三维实景实时可微分渲染算法MATLAB结构
- 软件测试缺陷的管理流程(上):构成要素与流程说明
程序员笑笑
软件测试自动化测试软件测试功能测试程序人生职场和发展
实施测试活动过程中,针对缺陷开展有效跟踪管理是测试工程师质量保证活动的重点。因此,在一个成熟的测试团队或组织内,缺陷管理流程的完善与否直接决定了测试活动的质量。缺陷管理流程通常由角色定义、流程定义、工具应用、缺陷分析模型等几个关键因素构成:角色定义:表述了在缺陷管理流程中所涉及的若干角色及其职责内容,从而清晰明确定义每个流程节点中角色所需完成的事务。流程定义:规定了在项目或产品实施测试活动时所需遵
- 24营2组锋妈11月13日作业及阅读笔记
锋妈
第一部分,听课心得在《时间管理目标模型课程》中,主要学到了如下四点:一、为什么要制定目标二、怎么样制定目标三、制定目标后要做些什么四、立刻行动起来听完后,对照讲课提纲,是自身的存在的弱点,觉着最大的绊脚石是第四点立刻行动起来。因为再宏伟的目标,再强大的驱动力下,如果没有行动去执行,一切都是空谈。为了避免执行力弱化,结合自己目前实际情况,觉着尽量把目标制定的简单明了、可执行、可衡量、可反馈回顾的。只
- HTTP协议的核心特点:
xiaoxiongip666
http网络协议网络
基于请求/响应模型:即客户端和服务器交互都是基于“一问一答”的形式,通常情况下都是客户端向服务器发起HTTP请求,服务器根据请求返回对应的响应数据。无状态:即HTTP协议自身不会保存上一次请求和响应的状态信息无连接:即限制每一次连接只处理一个请求,当服务器处理完请求且客户端收到响应数据后,HTTP连接会自动断开。
- 基于flask做大模型SSE输出
Mark_Aussie
nlpflaskpython后端
默认情况下,Fask以多线程模式运行,每个请求都落在一个新线程上。SSE:基于HTTP的协议,用于实现服务器向客户端推送实时数据。使用长轮询机制,客户端通过HTTP连接向服务器发送请求,并保持该连接打开,服务器可以随时向客户端推送新的数据。SSE协议使用简单的文本格式,数据通过纯文本的消息流进行传输,每个消息以"data:"开头,以两个换行符"\n\n"结尾,如果传递的数据中有字典要使用变量传递。
- 2024年Presto【基础 01】简介+架构+数据源+数据模型(2),2024年最新一线互联网公司面经总结
2401_84264536
架构
学习路线:这个方向初期比较容易入门一些,掌握一些基本技术,拿起各种现成的工具就可以开黑了。不过,要想从脚本小子变成黑客大神,这个方向越往后,需要学习和掌握的东西就会越来越多以下是网络渗透需要学习的内容:网上学习资料一大堆,但如果学到的知识不成体系,遇到问题时只是浅尝辄止,不再深入研究,那么很难做到真正的技术提升。需要这份系统化资料的朋友,可以点击这里获取一个人可以走的很快,但一群人才能走的更远!不
- Presto【基础 01】简介+架构+数据源+数据模型
2401_84254343
程序员架构
一个Catalog包含Schema和Connector。例如,配置JMX的Catalog,通过JXMConnector访问JXM信息。当执行一条SQL语句时,可以同时运行在多个Catalog。Presto处理table时,是通过表的完全限定(fully-qualified)名来找到Catalog。例如,一个表的权限定名是hive.test_data.test,则test是表名,test_data是
- 为什么Node.js不适合CPU密集型应用?
weixin_54503231
node.js
Node.js不适合CPU密集型应用的原因主要基于其设计理念和核心特性,具体可以归纳为以下几点:单线程模型Node.js采用单线程模型来处理用户请求和异步I/O操作。虽然这种模型在处理高并发I/O密集型任务时非常高效,因为它避免了传统多线程模型中的线程上下文切换开销,但这也意味着它不能充分利用现代多核CPU的计算能力。对于需要大量计算资源的CPU密集型应用,单线程模型会成为瓶颈,导致应用性能受限。
- 【有啥问啥】刷爆各大榜单的Reflection 70B模型背后的错误自我纠正(Reflection-Tuning)技术解析:一种革新AI模型的方法
Chauvin912
大模型行业调研人工智能算法
刷爆各大榜单的Reflection70B模型背后的错误自我纠正(Reflection-Tuning)技术解析:一种革新AI模型的方法在快速发展的AI领域,尤其是大型语言模型(LLM)的竞争中,错误自我纠正技术(Reflection-Tuning)正逐步成为提升模型性能的关键突破。该技术通过赋予模型自我检测和纠正错误的能力,显著提高了输出的准确性和可靠性。本文将深入解析Reflection-Tunn
- 埃隆·马斯克表示特斯拉“没有必要”授权 xAI 模型
喜好儿网
人工智能AIGC马斯克
埃隆·马斯克近日在社交媒体上对《华尔街日报》的一篇报道进行了反驳。该报道指出,马斯克旗下的电动汽车公司特斯拉可能与人工智能初创公司xAI达成了一项收入分享协议,以便特斯拉能够使用xAI的人工智能模型。据称,这些模型将被集成到特斯拉的全自动驾驶(FSD)软件中,并可能用于开发特斯拉汽车的语音助手以及人形机器人擎天柱的软件。喜好儿网然而,马斯克否认了这一说法,他在社交媒体平台上表示,尽管特斯拉确实与x
- HALTT4LLM:大型语言模型的幻觉检测指标
谢忻含Norma
HALTT4LLM:大型语言模型的幻觉检测指标haltt4llmThisprojectisanattempttocreateacommonmetrictotestLLM'sforprogressineliminatinghallucinationswhichisthemostseriouscurrentprobleminwidespreadadoptionofLLM'sformanyrealpur
- VITS 源码解析2-模型概述
迪三
#NN_Audio音频人工智能
VITs是文本到语音(Text-to-Speech,TTS)任务中最流行的技术之一,其实现思路是将文本语音信息融合到了HiFiGAN潜空间内,通过文本控制HiFiGAN的生成器,输出含文本语义的声音。VITs主要以GAN的方式训练,其生成器G是SynthesizerTrn,判别器D是MPD。VITS的判别器几乎和HiFiGAN一样,生成器则融合了文本、时序、声音三大类模型1.文件概述模型部分包含三
- 图片中的上采样,下采样和通道融合(up-sample, down-sample, channel confusion)
迪三
#图像处理_PyTorch计算机视觉深度学习人工智能
前言以conv2d为例(即图片),Pytorch中输入的数据格式为tensor,格式为:[N,C,W,H,W]第一维N.代表图片个数,类似一个batch里面有N张图片第二维C.代表通道数,在模型中输入如果为彩色,常用RGB三色图,那么就是3维,即C=3。如果是黑白的,即灰度图,那么只有一个通道,即C=1第三维H.代表图片的高度,H的数量是图片像素的列数第四维W.代表图片的宽度,W的数量是图片像素的
- 四、模型的下载与使用
梦中星华
AI画图人工智能
模型的下载与使用在我们已经熟悉的文生图和图生图的基础知识之上,现在是时候选择我们的艺术伙伴——AI模型了。在本篇讲义中,我们将学习掌握模型的下载和安装过程,以及如何在实际创作中灵活调用它们。通过本课程的学习,我们将能够更加自如地驾驭AI绘画工具,让我们的艺术创作更加多元和高效。让我们一起迈出这一步,选择一位能够理解我们创意愿景的AI画家,共同创作出令人赞叹的艺术作品。§1.模型的基本概念与下载\S
- 课程分享|个人战略课w3 案主案例分享
花花花知晓
第三周|成就事件的讨论会信息主题:如何讲出吸引人的成就事件产出:1)打磨出3个成就事件。2)总结打磨成成就事件的技巧。要求:案主以STAR模型梳理自己的成就事件。其他成员打磨。什么是STAR模型STAR案主分享成就事件,其他成员打磨案主一:S/T:作为领队,带领美方飞行员和中方工程师,将2架国产运输机飞行转场至南亚某用户国。飞行路线是昆明-印度德里-用户国。原计划早9点起飞,下午3点到达。因昆明机
- Java内存模型基础
2401_84002271
程序员java学习经验分享
1.2Java内存模型的抽象结构Java中所有的实例域、静态域和数组元素都存储在堆内存中,堆内存在线程之间共享(文章中用“共享变量”指代)。局部变量(LocalVariables)、方法定义参数(FormalMethodParameters)和异常处理器参数(ExceptionHandlerParameters)不会在线程之间共享,它们不会存在内存可见性问题,因此也不受内存模型的影响。Java线程
- Reflection 70B——HyperWrite推出的大型语言模型
新加坡内哥谈技术
语言模型人工智能自然语言处理
每周跟踪AI热点新闻动向和震撼发展想要探索生成式人工智能的前沿进展吗?订阅我们的简报,深入解析最新的技术突破、实际应用案例和未来的趋势。与全球数同行一同,从行业内部的深度分析和实用指南中受益。不要错过这个机会,成为AI领域的领跑者。点击订阅,与未来同行!订阅:https://rengongzhineng.io/在AI技术飞速发展的过程中,我们已经见证了可以写作、编程,甚至创造艺术的模型问世。但有一
- 系统架构设计师教程 第5章 5.3 系统分析与设计 笔记
z2014z
系统架构设计师系统架构笔记
5.3系统分析与设计系统分析阶段把复杂的对象分解为简单的组成部分,其基本任务是在充分了解用户需求的基础上,书写系统需求规格说明书。系统设计是根据系统分析的结果,完成系统的构建过程。其主要目的是绘制系统的蓝图,权衡和比较各种技术和实施方法的利弊,合理分配各种资源,构建新系统的详细设计方案和相关模型,指导系统实施工作的顺利开展。系统设计的主要内容包括概要设计和详细设计。5.3.1结构化方法★★★★★针
- OpenAI o1 的价值意义及“强化学习的Scaling Law” & Kimi创始人杨植麟最新分享:关于OpenAI o1新范式的深度思考
光剑书架上的书
ChatGPT大数据AI人工智能计算人工智能算法机器学习
OpenAIo1的价值意义及“强化学习的ScalingLaw”蹭下热度谈谈OpenAIo1的价值意义及RL的Scalinglaw。一、OpenAIo1是大模型的巨大进步我觉得OpenAIo1是自GPT4发布以来,基座大模型最大的进展,逻辑推理能力提升的效果和方法比预想的要好,GPT4o和o1是发展大模型不同的方向,但是o1这个方向更根本,重要性也比GPT4o这种方向要重要得多,原因下面会分析。为什
- 解决BERT模型bert-base-chinese报错(无法自动联网下载)
搬砖修狗
bert人工智能深度学习python
一、下载问题hugging-face是访问BERT模型的最初网站,但是目前hugging-face在中国多地不可达,在代码中涉及到该网站的模型都会报错,本文我们就以bert-base-chinese报错为例,提供一个下载到本地的方法来解决问题。二、网站google-bert(BERTcommunity)Thisorganizationismaintainedbythetransformerstea
- 深度解析:如何使用输出解析器将大型语言模型(LLM)的响应解析为结构化JSON格式
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语言模型json人工智能
深度解析:如何使用输出解析器将大型语言模型(LLM)的响应解析为结构化JSON格式在现代自然语言处理(NLP)的应用中,大型语言模型(LLM)已经成为了重要的工具。这些模型能够生成丰富的自然语言文本,适用于各种应用场景。然而,在某些应用中,开发者不仅仅需要生成文本,还需要将这些生成的文本转换为结构化的数据格式,例如JSON。这种结构化的数据格式在数据传输、存储以及进一步处理时具有显著优势。本文将深
- 深入探讨:如何在Python中通过LangChain技术精准追踪大型语言模型(LLM)的Token使用情况
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pythonlangchain语言模型
深入探讨:如何在Python中通过LangChain技术精准追踪大型语言模型(LLM)的Token使用情况在现代的人工智能开发中,大型语言模型(LLM)已经成为了不可或缺的工具,无论是用于自然语言处理、对话生成,还是其他复杂的文本生成任务。然而,随着这些模型的广泛应用,开发者面临的一个重要挑战是如何有效地追踪和管理Token的使用情况,特别是在生产环境中,Token的使用直接影响着API调用的成本
- 使用You.com API进行LLM输出的事实性增强
aehrutktrjk
python开发语言
使用You.comAPI进行LLM输出的事实性增强引言大型语言模型(LLM)在生成人类可读的文本方面表现出色,但它们可能会产生过时或不准确的信息。You.comAPI是一套工具,旨在帮助开发者将LLM的输出与最新、最准确、最相关的信息相结合,这些信息可能不包含在LLM的训练数据集中。本文将介绍如何使用You.comAPI来增强LLM的输出,提高其事实性和时效性。You.comAPI的设置和使用安装
- 使用最大边际相关性(MMR)选择示例:提高AI模型的多样性和相关性
aehrutktrjk
人工智能easyui前端python
使用最大边际相关性(MMR)选择示例:提高AI模型的多样性和相关性引言在机器学习和自然语言处理领域,选择合适的训练示例对模型性能至关重要。最大边际相关性(MaximalMarginalRelevance,MMR)是一种优秀的示例选择方法,它不仅考虑了示例与输入的相关性,还注重保持所选示例之间的多样性。本文将深入探讨如何使用MMR来选择示例,以提高AI模型的性能和泛化能力。什么是最大边际相关性(MM
- 使用LangChain和OpenAI实现高效文本标注
aehrutktrjk
langchainpython
使用LangChain和OpenAI实现高效文本标注引言在自然语言处理(NLP)领域,文本标注是一项重要且常见的任务。它涉及为文本分配标签,如情感、语言、风格等。本文将介绍如何使用LangChain和OpenAI的API来实现高效的文本标注系统。我们将探讨如何设置环境、定义标注模式,以及如何使用OpenAI的模型来执行标注任务。环境准备首先,我们需要安装必要的库并设置API密钥:%pipinsta
- 2.8.5Django --8.2 单表操作
寒暄_HX
Django目录:https://www.jianshu.com/p/dc36f62b3dc5Yuan先生-Django模型层(1)Django与SQLAlchemy的ORM操作本质上是一样的,但是语法略有不同,如果是用Django进行开发最好使用原生的ORM或者直接使用原生SQL。创建表app06创建模型在app06中的models.py文件内,新建一个模板。one_exa.app06.mode
- HttpClient 4.3与4.3版本以下版本比较
spjich
javahttpclient
网上利用java发送http请求的代码很多,一搜一大把,有的利用的是java.net.*下的HttpURLConnection,有的用httpclient,而且发送的代码也分门别类。今天我们主要来说的是利用httpclient发送请求。
httpclient又可分为
httpclient3.x
httpclient4.x到httpclient4.3以下
httpclient4.3
- Essential Studio Enterprise Edition 2015 v1新功能体验
Axiba
.net
概述:Essential Studio已全线升级至2015 v1版本了!新版本为JavaScript和ASP.NET MVC添加了新的文件资源管理器控件,还有其他一些控件功能升级,精彩不容错过,让我们一起来看看吧!
syncfusion公司是世界领先的Windows开发组件提供商,该公司正式对外发布Essential Studio Enterprise Edition 2015 v1版本。新版本
- [宇宙与天文]微波背景辐射值与地球温度
comsci
背景
宇宙这个庞大,无边无际的空间是否存在某种确定的,变化的温度呢?
如果宇宙微波背景辐射值是表示宇宙空间温度的参数之一,那么测量这些数值,并观测周围的恒星能量输出值,我们是否获得地球的长期气候变化的情况呢?
&nbs
- lvs-server
男人50
server
#!/bin/bash
#
# LVS script for VS/DR
#
#./etc/rc.d/init.d/functions
#
VIP=10.10.6.252
RIP1=10.10.6.101
RIP2=10.10.6.13
PORT=80
case $1 in
start)
/sbin/ifconfig eth2:0 $VIP broadca
- java的WebCollector爬虫框架
oloz
爬虫
WebCollector主页:
https://github.com/CrawlScript/WebCollector
下载:webcollector-版本号-bin.zip将解压后文件夹中的所有jar包添加到工程既可。
接下来看demo
package org.spider.myspider;
import cn.edu.hfut.dmic.webcollector.cra
- jQuery append 与 after 的区别
小猪猪08
1、after函数
定义和用法:
after() 方法在被选元素后插入指定的内容。
语法:
$(selector).after(content)
实例:
<html>
<head>
<script type="text/javascript" src="/jquery/jquery.js"></scr
- mysql知识充电
香水浓
mysql
索引
索引是在存储引擎中实现的,因此每种存储引擎的索引都不一定完全相同,并且每种存储引擎也不一定支持所有索引类型。
根据存储引擎定义每个表的最大索引数和最大索引长度。所有存储引擎支持每个表至少16个索引,总索引长度至少为256字节。
大多数存储引擎有更高的限制。MYSQL中索引的存储类型有两种:BTREE和HASH,具体和表的存储引擎相关;
MYISAM和InnoDB存储引擎
- 我的架构经验系列文章索引
agevs
架构
下面是一些个人架构上的总结,本来想只在公司内部进行共享的,因此内容写的口语化一点,也没什么图示,所有内容没有查任何资料是脑子里面的东西吐出来的因此可能会不准确不全,希望抛砖引玉,大家互相讨论。
要注意,我这些文章是一个总体的架构经验不针对具体的语言和平台,因此也不一定是适用所有的语言和平台的。
(内容是前几天写的,现附上索引)
前端架构 http://www.
- Android so lib库远程http下载和动态注册
aijuans
andorid
一、背景
在开发Android应用程序的实现,有时候需要引入第三方so lib库,但第三方so库比较大,例如开源第三方播放组件ffmpeg库, 如果直接打包的apk包里面, 整个应用程序会大很多.经过查阅资料和实验,发现通过远程下载so文件,然后再动态注册so文件时可行的。主要需要解决下载so文件存放位置以及文件读写权限问题。
二、主要
- linux中svn配置出错 conf/svnserve.conf:12: Option expected 解决方法
baalwolf
option
在客户端访问subversion版本库时出现这个错误:
svnserve.conf:12: Option expected
为什么会出现这个错误呢,就是因为subversion读取配置文件svnserve.conf时,无法识别有前置空格的配置文件,如### This file controls the configuration of the svnserve daemon, if you##
- MongoDB的连接池和连接管理
BigCat2013
mongodb
在关系型数据库中,我们总是需要关闭使用的数据库连接,不然大量的创建连接会导致资源的浪费甚至于数据库宕机。这篇文章主要想解释一下mongoDB的连接池以及连接管理机制,如果正对此有疑惑的朋友可以看一下。
通常我们习惯于new 一个connection并且通常在finally语句中调用connection的close()方法将其关闭。正巧,mongoDB中当我们new一个Mongo的时候,会发现它也
- AngularJS使用Socket.IO
bijian1013
JavaScriptAngularJSSocket.IO
目前,web应用普遍被要求是实时web应用,即服务端的数据更新之后,应用能立即更新。以前使用的技术(例如polling)存在一些局限性,而且有时我们需要在客户端打开一个socket,然后进行通信。
Socket.IO(http://socket.io/)是一个非常优秀的库,它可以帮你实
- [Maven学习笔记四]Maven依赖特性
bit1129
maven
三个模块
为了说明问题,以用户登陆小web应用为例。通常一个web应用分为三个模块,模型和数据持久化层user-core, 业务逻辑层user-service以及web展现层user-web,
user-service依赖于user-core
user-web依赖于user-core和user-service
依赖作用范围
Maven的dependency定义
- 【Akka一】Akka入门
bit1129
akka
什么是Akka
Message-Driven Runtime is the Foundation to Reactive Applications
In Akka, your business logic is driven through message-based communication patterns that are independent of physical locatio
- zabbix_api之perl语言写法
ronin47
zabbix_api之perl
zabbix_api网上比较多的写法是python或curl。上次我用java--http://bossr.iteye.com/blog/2195679,这次用perl。for example: #!/usr/bin/perl
use 5.010 ;
use strict ;
use warnings ;
use JSON :: RPC :: Client ;
use
- 比优衣库跟牛掰的视频流出了,兄弟连Linux运维工程师课堂实录,更加刺激,更加实在!
brotherlamp
linux运维工程师linux运维工程师教程linux运维工程师视频linux运维工程师资料linux运维工程师自学
比优衣库跟牛掰的视频流出了,兄弟连Linux运维工程师课堂实录,更加刺激,更加实在!
-----------------------------------------------------
兄弟连Linux运维工程师课堂实录-计算机基础-1-课程体系介绍1
链接:http://pan.baidu.com/s/1i3GQtGL 密码:bl65
兄弟连Lin
- bitmap求哈密顿距离-给定N(1<=N<=100000)个五维的点A(x1,x2,x3,x4,x5),求两个点X(x1,x2,x3,x4,x5)和Y(
bylijinnan
java
import java.util.Random;
/**
* 题目:
* 给定N(1<=N<=100000)个五维的点A(x1,x2,x3,x4,x5),求两个点X(x1,x2,x3,x4,x5)和Y(y1,y2,y3,y4,y5),
* 使得他们的哈密顿距离(d=|x1-y1| + |x2-y2| + |x3-y3| + |x4-y4| + |x5-y5|)最大
- map的三种遍历方法
chicony
map
package com.test;
import java.util.Collection;
import java.util.HashMap;
import java.util.Iterator;
import java.util.Map;
import java.util.Set;
public class TestMap {
public static v
- Linux安装mysql的一些坑
chenchao051
linux
1、mysql不建议在root用户下运行
2、出现服务启动不了,111错误,注意要用chown来赋予权限, 我在root用户下装的mysql,我就把usr/share/mysql/mysql.server复制到/etc/init.d/mysqld, (同时把my-huge.cnf复制/etc/my.cnf)
chown -R cc /etc/init.d/mysql
- Sublime Text 3 配置
daizj
配置Sublime Text
Sublime Text 3 配置解释(默认){// 设置主题文件“color_scheme”: “Packages/Color Scheme – Default/Monokai.tmTheme”,// 设置字体和大小“font_face”: “Consolas”,“font_size”: 12,// 字体选项:no_bold不显示粗体字,no_italic不显示斜体字,no_antialias和
- MySQL server has gone away 问题的解决方法
dcj3sjt126com
SQL Server
MySQL server has gone away 问题解决方法,需要的朋友可以参考下。
应用程序(比如PHP)长时间的执行批量的MYSQL语句。执行一个SQL,但SQL语句过大或者语句中含有BLOB或者longblob字段。比如,图片数据的处理。都容易引起MySQL server has gone away。 今天遇到类似的情景,MySQL只是冷冷的说:MySQL server h
- javascript/dom:固定居中效果
dcj3sjt126com
JavaScript
<!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/1999/xhtml&
- 使用 Spring 2.5 注释驱动的 IoC 功能
e200702084
springbean配置管理IOCOffice
使用 Spring 2.5 注释驱动的 IoC 功能
developerWorks
文档选项
将打印机的版面设置成横向打印模式
打印本页
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级别: 初级
陈 雄华 (
[email protected]), 技术总监, 宝宝淘网络科技有限公司
2008 年 2 月 28 日
&nb
- MongoDB常用操作命令
geeksun
mongodb
1. 基本操作
db.AddUser(username,password) 添加用户
db.auth(usrename,password) 设置数据库连接验证
db.cloneDataBase(fromhost)
- php写守护进程(Daemon)
hongtoushizi
PHP
转载自: http://blog.csdn.net/tengzhaorong/article/details/9764655
守护进程(Daemon)是运行在后台的一种特殊进程。它独立于控制终端并且周期性地执行某种任务或等待处理某些发生的事件。守护进程是一种很有用的进程。php也可以实现守护进程的功能。
1、基本概念
&nbs
- spring整合mybatis,关于注入Dao对象出错问题
jonsvien
DAOspringbeanmybatisprototype
今天在公司测试功能时发现一问题:
先进行代码说明:
1,controller配置了Scope="prototype"(表明每一次请求都是原子型)
@resource/@autowired service对象都可以(两种注解都可以)。
2,service 配置了Scope="prototype"(表明每一次请求都是原子型)
- 对象关系行为模式之标识映射
home198979
PHP架构企业应用对象关系标识映射
HELLO!架构
一、概念
identity Map:通过在映射中保存每个已经加载的对象,确保每个对象只加载一次,当要访问对象的时候,通过映射来查找它们。其实在数据源架构模式之数据映射器代码中有提及到标识映射,Mapper类的getFromMap方法就是实现标识映射的实现。
二、为什么要使用标识映射?
在数据源架构模式之数据映射器中
//c
- Linux下hosts文件详解
pda158
linux
1、主机名: 无论在局域网还是INTERNET上,每台主机都有一个IP地址,是为了区分此台主机和彼台主机,也就是说IP地址就是主机的门牌号。 公网:IP地址不方便记忆,所以又有了域名。域名只是在公网(INtERNET)中存在,每个域名都对应一个IP地址,但一个IP地址可有对应多个域名。 局域网:每台机器都有一个主机名,用于主机与主机之间的便于区分,就可以为每台机器设置主机
- nginx配置文件粗解
spjich
javanginx
#运行用户#user nobody;#启动进程,通常设置成和cpu的数量相等worker_processes 2;#全局错误日志及PID文件#error_log logs/error.log;#error_log logs/error.log notice;#error_log logs/error.log inf
- 数学函数
w54653520
java
public
class
S {
// 传入两个整数,进行比较,返回两个数中的最大值的方法。
public
int
get(
int
num1,
int
nu