- 基于昇腾910B部署Qwen3-embedding-8B模型(通过vllm 推理引擎部署)
萌新--加油
embedding人工智能经验分享
目前基于知识库搭建,会涉及到embedding和rerank模型,目前阿里通义千问Qwen3-embedding-8B模型在网上测评效果还不错,本文基于vllm部署Qwen3-embedding-8B模型,使用的国产化算力910B2-64G单卡资源。1、环境要求:软件支持版本CANN>=8.1.RC1torch-npu>=2.5.1torch>=2.5.1Python>=3.9,<3.122、to
- LoRA微调详解:如何为AIGC模型节省90%显存
SuperAGI2025
AI大模型应用开发宝典AIGCai
LoRA微调详解:如何为AIGC模型节省90%显存关键词:LoRA、低秩适应、AIGC模型、参数高效微调、显存优化摘要:在AIGC(人工智能生成内容)领域,大模型(如GPT-3、LLaMA、StableDiffusion)的微调需要消耗海量显存,普通用户或企业难以负担。本文将深入解析LoRA(Low-RankAdaptation,低秩适应)这一参数高效微调技术,通过生活类比、数学原理、代码实战和应
- LoRA 实战指南:NLP 与 CV 场景的高效微调方法全解析
fairymt
产品经理的AI秘籍自然语言处理人工智能机器学习
大模型已成AI应用的“标配”,但高昂的训练和部署成本让很多企业望而却步。LoRA(Low-RankAdaptation)作为一种轻量级微调方案,正成为NLP与CV场景中低成本定制的利器。本文详细通过详细介绍LoRA的核心原理、在文本与图像任务中的应用场景、主流工具框架与实践方式,帮助你快速掌握这项高性价比技术。国产生态实战:基于LLaMA-Factory+DeepSeek+LoRA+FastAPI
- 概述-1-数据库的相关概念
He.ZaoCha
MySQL数据库mysql
数据库的相关概念用户通过SQL操作数据库管理系统,再通过数据库管理系统操作数据库以及数据库中的数据。数据库数据库是存储数据的仓库,数据是有组织的进行存储,DataBase简称(DB)数据库管理系统操纵和管理数据库的大型软件,DataBaseManagementSystem简称(DBMS)主流的关系型数据库管理系统DB-EnginesRanking根据数据库管理系统的受欢迎程度对其进行排名。排名每月
- 强化学习 16G实践以下是基于CQL(Conservative Q-Learning)与QLoRA(Quantized Low-Rank Adaptation)结合的方案相关开源项目及资源,【ai技】
行云流水AI笔记
开源人工智能
根据你提供的CUDA版本(11.5)和NVIDIA驱动错误信息,以下是PyTorch、TensorFlow的兼容版本建议及环境修复方案:1.版本兼容性表框架兼容CUDA版本推荐安装命令(CUDA11.5)PyTorch11.3/11.6pipinstalltorchtorchvisiontorchaudio--extra-index-urlhttps://download.pytorch.org/
- 【大模型学习 | LORA 原理及实现】
九年义务漏网鲨鱼
语言模型pythonpytorch自然语言处理
LORA:LOW-RANKADAPTATIONOFLARGELAN-GUAGEMODELSGithub库:GitHub-microsoft/LoRA:Codeforloralib,animplementationof“LoRA:Low-RankAdaptationofLargeLanguageModels”GPT-3:175B微调模型变得十分的贵。作者提出利用Low-RankAdaption来冻结
- manjaro安装微软雅黑字体_开始使用 Manjaro(添加源+字体渲染去模糊+软件安装+优化配置+常见错误)(30)...
真的是单大宝
manjaro安装微软雅黑字体
1.添加archlinux镜像源1.步骤一向/etc/pacman.d/mirrorlist中添加国内镜像地址1.1方法1:自动添加1、输入如下命令查看国内镜像源,并按质量排序:sudopacman-mirrors-i-cChina-mrank,之后会弹出一个窗口,可以选择想要的镜像源,选择确定后会自动导入/etc/pacman.d/mirrorlist配置文件中。1.2方法2:手动添加直接在et
- LLMs之Embedding:Qwen3 Embedding的简介、安装和使用方法、案例应用之详细攻略
一个处女座的程序猿
NLP/LLMsembeddingLLM
LLMs之Embedding:Qwen3Embedding的简介、安装和使用方法、案例应用之详细攻略目录Qwen3Embedding的简介1、特点2、模型列表3、评测结果MTEB(Multilingual)MTEB(Engv2)C-MTEB(MTEBChinese)RerankerQwen3Embedding的使用方法1、安装2、使用方法2.1、TextEmbedding嵌入模型的使用方法Tran
- java工程师面试题大全-100%公司笔试题你都能碰到几个
javaPie
Javaid="cproIframe_u788097_1"width="336"height="280"src="http://pos.baidu.com/acom?adn=3&at=166&aurl=&cad=1&ccd=24&cec=UTF-8&cfv=16&ch=0&col=zh-CN&conOP=0&cpa=1&dai=1&dis=0&layout_filter=rank%2Ctabclo
- Hadoop 发展过程是怎样的?
AI天才研究院
Python实战自然语言处理人工智能语言模型编程实践开发语言架构设计
作者:禅与计算机程序设计艺术1.简介2003年,美国加州大学洛杉矶分校教授李彦宏博士发明了一种分布式文件系统——GFS(GoogleFileSystem)。由于该文件系统设计得足够简单,可以适应大规模数据集存储需求,在此基础上演化出多种应用,包括MapReduce、BigTable、PageRank等,并成为当时互联网公司的标配技术之一。2004年,Google发布了第一版Hadoop项目,定位是
- 【iSAQB软件架构】架构模式
小马哥编程
架构java开发语言代理模式微服务系统架构
模式在软件的设计和开发中是一个重要的工具。在软件开发的许多领域都存在模式——例如,设计模式、架构模式、分析模式、软件组织模式和教学模式。架构模式的分类是按照弗兰克·布施曼(FrankBuschmann)的四类系统进行的。其基本概念是以模式所解决的问题作为分类的基础。适应性系统此类别中的模式支持应用程序的扩展以及它们对不断发展的技术和不断变化的功能需求的适应。依赖注入在面向对象设计中,由于需要创建一
- 人工智能: 矩阵的秩从数学基础到综合实战!!
AI Agent首席体验官
人工智能矩阵算法
1.矩阵的秩矩阵的秩(Rank)是描述矩阵线性独立的行或列的最大数目。对于一个矩阵AAA,其秩记作rank(A)rank(A)rank(A)或r(A)r(A)r(A)。基本性质对于m×nm\timesnm×n矩阵AAA,秩满足:0≤rank(A)≤min(m,n)0\leqrank(A)\leqmin(m,n)0≤rank(A)≤min(m,n)行秩等于列秩:矩阵的线性独立的行数等于线性独立的列数
- 如何高效训练通义万相2.1的LoRA:从原理到实战指南
Liudef06小白
AI作画图生视频lora通义万相WAN2.1
在AI图像生成领域,通义万相2.1作为领先的扩散模型,其官方API虽功能强大,但定制能力有限。LoRA(Low-RankAdaptation)技术正是解决这一痛点的关键钥匙——它允许开发者以极低成本实现模型个性化定制。本文将详细解析训练通义万相2.1LoRA的全流程,助你掌握定制专属AI艺术家的核心技能。一、认识通义万相2.1与LoRA1.1通义万相2.1核心特性多模态理解:精准解析复杂文本提示(
- 【libyuv】windows cmake 构建 for webrtc
等风来不如迎风去
WebRTC入门与实战windowsgitbashlibyuv
使用vs直接构建webrtc的部分源码,发现libyuv是webrtc源码的依赖库,会有链接错误官方说明https://github.com/frankpapenmeier/libyuv/blob/master/docs/getting_started.md看起来官方灭有推荐windows用cmake构建实测,用cmake也是可以的。deptoolsYou’llneedtohavedepottoo
- GitHub 趋势日报 (2025年06月18日)
qianmoQ
GitHub项目趋势日报(2025年)github
由TrendForge系统生成|https://trendforge.devlive.org/本日报中的项目描述已自动翻译为中文今日获星趋势图今日获星趋势图1759jan991fluentui-system-icons549ragflow522anthropic-cookbook452automatisch265data-engineer-handbook194frankenphp171DeepE
- RAG 处理流程
成都犀牛
网络自然语言处理神经网络深度学习RAG
下面是处理流程图UserSystemEmbeddingModelRetrieverRerankerLLMKnowledgeBase输入问题(Query)用嵌入模型编码QueryQuery向量用Query向量检索查找相似向量(原始使用嵌入模型编码)返回TopK文档块原始检索结果对结果重排序(可选)精排后文档组合:Query+相关文档生成最终回答返回答案UserSystemEmbeddingModel
- 一文读懂CompassRank榜单的评测指标【多模态学习实战手册】
大F的智能小课
大模型理论和实战人工智能
大家好,我是大F,深耕AI算法十余年,互联网大厂技术岗。分享AI算法干货、技术心得。欢迎关注《大模型理论和实战》、《DeepSeek技术解析和实战》,一起探索技术的无限可能!1.前言榜单链接:CompassRankCompassRank是一个中立且全面的性能榜单,作为大模型评测体系OpenCompass2.0中各类榜单的承载平台。它覆盖多领域、多任务下的模型性能,并定期更新,以提供动态的行业洞察。
- 针对HR的陷阱,攻击者利用虚假简历传播恶意软件
新型攻击手法曝光以经济利益为驱动的威胁组织FIN6(又称CamouflageTempest、GoldFranklin等)近期被发现利用亚马逊云服务(AWS)基础设施托管虚假简历,传播名为More_eggs的恶意软件家族。DomainTools调查团队(DTI)向《黑客新闻》提供的报告显示:"该组织通过伪装求职者在LinkedIn等平台与招聘人员建立联系后,发送包含恶意软件的钓鱼信息。"恶意软件技术
- 什么是 QLoRA(Quantized Low-Rank Adaptation,量化低秩适配)
彬彬侠
大模型QLoRA量化低秩适配PEFT参数高效微调transformersbitsandbytespython
QLoRA(QuantizedLow-RankAdaptation,量化低秩适配)是LoRA(Low-RankAdaptation)的一种优化扩展,旨在进一步降低大语言模型微调的计算和内存需求。QLoRA结合了4-bit量化(quantization)和LoRA的低秩更新技术,使超大规模模型(如70B参数的LLaMA)能够在单GPU上进行高效微调,同时保持与全参数微调相近的性能。QLoRA由Det
- LoRA、QLoRA是什么
爱吃土豆的马铃薯ㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤ
人工智能机器学习深度学习
一:LoRA(Low-RankAdaptation,低秩适应)是一种高效的大模型参数微调技术,由Meta在2021年提出。它通过冻结预训练模型参数,仅训练少量新增的低秩矩阵,大幅减少了需要训练的参数量,同时保持接近全参数微调的效果。为什么需要LoRA?传统的全参数微调(Fine-tuning)需要更新大型语言模型的所有参数(如GPT-3有1750亿参数),这带来两个核心问题:计算资源需求极高:需要
- Qwen3-Embedding-Reranker本地部署教程:8B 参数登顶 MTEB 多语言榜首,100 + 语言跨模态检索无压力!
算家计算
模型构建embeddingQwen3Qwen3-Reranker模型部署教程智能检索算家云镜像社区
一、简介Qwen3-Embedding与Qwen3-Reranker是阿里巴巴通义实验室于今年6月开源的双模型系列,专为文本表征、检索与排序任务设计。基于Qwen3基础模型构建,二者通过协同工作显著提升语义理解与信息检索效率,在多语言场景和工业部署中表现卓越。基于Qwen3系列的密集基础模型,提供了各种大小(0.6B、4B和8B)的全面文本嵌入和重新排序模型。该系列继承了其基础模型出色的多语言能力
- 如何使用EnsembleRetriever结合多个检索器的结果
weixin_43212959
windows人工智能microsoft
在信息检索领域,融合不同检索器的结果可以提升搜索结果的质量。EnsembleRetriever是一个支持将多个检索器的结果组合起来的工具。它通过复合互排名融合算法(ReciprocalRankFusion)重新排序各个检索器的结果,以实现更好的性能。技术背景介绍在搜索和信息检索中,"混合搜索"模式成为一种常见的做法。混合搜索通常结合稀疏检索器(如BM25)和密集检索器(如基于嵌入的相似性)。稀疏检
- RAG 工业落地方案框架(Qanything、RAGFlow、FastGPT、智谱RAG)细节比对!CVPR自动驾驶最in挑战赛赛道,全球冠军被算力选手夺走了
代码讲故事
学术相关自动驾驶人工智能机器学习RAGCVPRQanythingFastGPT
RAG工业落地方案框架(Qanything、RAGFlow、FastGPT、智谱RAG)细节比对!CVPR自动驾驶最in挑战赛赛道,全球冠军被算力选手夺走了。本文详细比较了四种RAG工业落地方案——Qanything、RAGFlow、FastGPT和智谱RAG,重点分析了它们在知识处理、召回模块、重排模块、大模型处理、Web服务和切词处理等方面的具体实现。Qanything在rerank模块设计上
- 矩阵的秩 - 全面解析
二分掌柜的
数学物理矩阵机器学习线性代数
矩阵的秩:全面解析flyfish秩的概念揭示了“独立”与“依赖”的数量关系。秩的定义与直观理解1.秩的核心定义定义1(线性无关组视角):矩阵的秩是其列向量组中极大线性无关组的向量个数,记为r(A)r(A)r(A)或rank(A)\text{rank}(A)rank(A)。例:矩阵A=(1224)A=\begin{pmatrix}1&2\\2&4\end{pmatrix}A=(1224),列向量为a
- 窗口函数总结篇
fieldsss
Mysql刷题算法
一、基本语法及常见函数SELECTcolumn1,column2,窗口函数()OVER(PARTITIONBY分组列ORDERBY排序列[ASC|DESC]ROWS/RANGEBETWEEN起始位置AND结束位置)AS别名FROMtable_name;分类函数作用典型场景排名函数ROW_NUMBER()为每行分配唯一序号(无并列)生成唯一行号RANK()允许并列排名,跳过重复序号(如1,1,3)带
- 大数据学习(138)-Hive数据分析3
viperrrrrrr
大数据学习hive
大数据学习系列专栏:哲学语录:用力所能及,改变世界。如果觉得博主的文章还不错的话,请点赞+收藏⭐️+留言支持一下博主哦一、分组排序问题(TopN变体)1.按多个条件排序并取TopN问题:查询每个部门薪资最高且入职最早的前2名员工。思路:窗口函数中用ORDERBYsalaryDESC,hire_dateASC实现多条件排序。用ROW_NUMBER()生成唯一排名,避免并列。代码模板:WITHrank
- 山东大学2020-2021春季web数据管理期末考试
Joheey
山东大学web数据管理
一、填空题(30空,只记得这些了)DFS比BFS好处在于爬虫礼貌性BM25三个参数词项处理——文档解析、词条化、词项归一化、次干还原、词型归并三种分词算法统计语言模型的定义LBP定义tamura的特征颜色矩二、简答题1、RE2、web数据抽取3、TF/IDF4、倒排索引的定义5、忘记了三、论述题1、网站和爬虫的博弈2、基于HMM的分词算法3、网页排序算法PageRank、HITS、HillTop4
- md文件转换word文档
下载pandoc软件https://pandoc.org/installing.html下载pandoc安装包之后,像安装普通软件一样点开安装就可以了。安装完成之后,打开cmd命令行,输入pandoc-v,如果正常显示出类似下面的信息就表明安装成功,如果未成功,可能需要配置环境变量,把安装的路径C:\Users\Frank\AppData\Local\Pandoc\加入环境变量配置bat批处理文件
- 为什么RAG系统必须引入Rerank?深入解析两阶段检索的价值与挑战
一休哥助手
人工智能RAG
在当今大模型应用中,检索增强生成(RAG)已成为解决知识更新和幻觉问题的关键技术,但超过70%的RAG系统在首次部署后都面临答案不精准的困扰——而引入Rerank重排序机制,正是解开这一困局的关键密钥。一、RAG的精度困境:当“近似”检索遇到生成需求在经典RAG流程中,系统通过以下步骤运作:用户查询被Embedding模型转换为向量在向量数据库中进行相似度搜索(ANN)返回Top-K相关文档提示工
- 【RAG排序】rag排序代码示例-简单版
weixin_37763484
大模型人工智能算法搜索引擎
claude生成的一个排序的例子,有几种简单的方法。示例数据查询:“人工智能在医疗领域的应用前景如何?”文档库:8个相关文档,涵盖AI在医疗、金融、教育、自动驾驶等领域的应用实现的排序方法SimpleBM25Ranker-中文BM25排序器使用jieba进行中文分词计算TF-IDF和文档长度归一化处理中文停用词ChineseKeywordRanker-关键词匹配排序器Jaccard相似度+查询词覆
- java责任链模式
3213213333332132
java责任链模式村民告县长
责任链模式,通常就是一个请求从最低级开始往上层层的请求,当在某一层满足条件时,请求将被处理,当请求到最高层仍未满足时,则请求不会被处理。
就是一个请求在这个链条的责任范围内,会被相应的处理,如果超出链条的责任范围外,请求不会被相应的处理。
下面代码模拟这样的效果:
创建一个政府抽象类,方便所有的具体政府部门继承它。
package 责任链模式;
/**
*
- linux、mysql、nginx、tomcat 性能参数优化
ronin47
一、linux 系统内核参数
/etc/sysctl.conf文件常用参数 net.core.netdev_max_backlog = 32768 #允许送到队列的数据包的最大数目
net.core.rmem_max = 8388608 #SOCKET读缓存区大小
net.core.wmem_max = 8388608 #SOCKET写缓存区大
- php命令行界面
dcj3sjt126com
PHPcli
常用选项
php -v
php -i PHP安装的有关信息
php -h 访问帮助文件
php -m 列出编译到当前PHP安装的所有模块
执行一段代码
php -r 'echo "hello, world!";'
php -r 'echo "Hello, World!\n";'
php -r '$ts = filemtime("
- Filter&Session
171815164
session
Filter
HttpServletRequest requ = (HttpServletRequest) req;
HttpSession session = requ.getSession();
if (session.getAttribute("admin") == null) {
PrintWriter out = res.ge
- 连接池与Spring,Hibernate结合
g21121
Hibernate
前几篇关于Java连接池的介绍都是基于Java应用的,而我们常用的场景是与Spring和ORM框架结合,下面就利用实例学习一下这方面的配置。
1.下载相关内容: &nb
- [简单]mybatis判断数字类型
53873039oycg
mybatis
昨天同事反馈mybatis保存不了int类型的属性,一直报错,错误信息如下:
Caused by: java.lang.NumberFormatException: For input string: "null"
at sun.mis
- 项目启动时或者启动后ava.lang.OutOfMemoryError: PermGen space
程序员是怎么炼成的
eclipsejvmtomcatcatalina.sheclipse.ini
在启动比较大的项目时,因为存在大量的jsp页面,所以在编译的时候会生成很多的.class文件,.class文件是都会被加载到jvm的方法区中,如果要加载的class文件很多,就会出现方法区溢出异常 java.lang.OutOfMemoryError: PermGen space.
解决办法是点击eclipse里的tomcat,在
- 我的crm小结
aijuans
crm
各种原因吧,crm今天才完了。主要是接触了几个新技术:
Struts2、poi、ibatis这几个都是以前的项目中用过的。
Jsf、tapestry是这次新接触的,都是界面层的框架,用起来也不难。思路和struts不太一样,传说比较简单方便。不过个人感觉还是struts用着顺手啊,当然springmvc也很顺手,不知道是因为习惯还是什么。jsf和tapestry应用的时候需要知道他们的标签、主
- spring里配置使用hibernate的二级缓存几步
antonyup_2006
javaspringHibernatexmlcache
.在spring的配置文件中 applicationContent.xml,hibernate部分加入
xml 代码
<prop key="hibernate.cache.provider_class">org.hibernate.cache.EhCacheProvider</prop>
<prop key="hi
- JAVA基础面试题
百合不是茶
抽象实现接口String类接口继承抽象类继承实体类自定义异常
/* * 栈(stack):主要保存基本类型(或者叫内置类型)(char、byte、short、 *int、long、 float、double、boolean)和对象的引用,数据可以共享,速度仅次于 * 寄存器(register),快于堆。堆(heap):用于存储对象。 */ &
- 让sqlmap文件 "继承" 起来
bijian1013
javaibatissqlmap
多个项目中使用ibatis , 和数据库表对应的 sqlmap文件(增删改查等基本语句),dao, pojo 都是由工具自动生成的, 现在将这些自动生成的文件放在一个单独的工程中,其它项目工程中通过jar包来引用 ,并通过"继承"为基础的sqlmap文件,dao,pojo 添加新的方法来满足项
- 精通Oracle10编程SQL(13)开发触发器
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*开发触发器
*/
--得到日期是周几
select to_char(sysdate+4,'DY','nls_date_language=AMERICAN') from dual;
select to_char(sysdate,'DY','nls_date_language=AMERICAN') from dual;
--建立BEFORE语句触发器
CREATE O
- 【EhCache三】EhCache查询
bit1129
ehcache
本文介绍EhCache查询缓存中数据,EhCache提供了类似Hibernate的查询API,可以按照给定的条件进行查询。
要对EhCache进行查询,需要在ehcache.xml中设定要查询的属性
数据准备
@Before
public void setUp() {
//加载EhCache配置文件
Inpu
- CXF框架入门实例
白糖_
springWeb框架webserviceservlet
CXF是apache旗下的开源框架,由Celtix + XFire这两门经典的框架合成,是一套非常流行的web service框架。
它提供了JAX-WS的全面支持,并且可以根据实际项目的需要,采用代码优先(Code First)或者 WSDL 优先(WSDL First)来轻松地实现 Web Services 的发布和使用,同时它能与spring进行完美结合。
在apache cxf官网提供
- angular.equals
boyitech
AngularJSAngularJS APIAnguarJS 中文APIangular.equals
angular.equals
描述:
比较两个值或者两个对象是不是 相等。还支持值的类型,正则表达式和数组的比较。 两个值或对象被认为是 相等的前提条件是以下的情况至少能满足一项:
两个值或者对象能通过=== (恒等) 的比较
两个值或者对象是同样类型,并且他们的属性都能通过angular
- java-腾讯暑期实习生-输入一个数组A[1,2,...n],求输入B,使得数组B中的第i个数字B[i]=A[0]*A[1]*...*A[i-1]*A[i+1]
bylijinnan
java
这道题的具体思路请参看 何海涛的微博:http://weibo.com/zhedahht
import java.math.BigInteger;
import java.util.Arrays;
public class CreateBFromATencent {
/**
* 题目:输入一个数组A[1,2,...n],求输入B,使得数组B中的第i个数字B[i]=A
- FastDFS 的安装和配置 修订版
Chen.H
linuxfastDFS分布式文件系统
FastDFS Home:http://code.google.com/p/fastdfs/
1. 安装
http://code.google.com/p/fastdfs/wiki/Setup http://hi.baidu.com/leolance/blog/item/3c273327978ae55f93580703.html
安装libevent (对libevent的版本要求为1.4.
- [强人工智能]拓扑扫描与自适应构造器
comsci
人工智能
当我们面对一个有限拓扑网络的时候,在对已知的拓扑结构进行分析之后,发现在连通点之后,还存在若干个子网络,且这些网络的结构是未知的,数据库中并未存在这些网络的拓扑结构数据....这个时候,我们该怎么办呢?
那么,现在我们必须设计新的模块和代码包来处理上面的问题
- oracle merge into的用法
daizj
oraclesqlmerget into
Oracle中merge into的使用
http://blog.csdn.net/yuzhic/article/details/1896878
http://blog.csdn.net/macle2010/article/details/5980965
该命令使用一条语句从一个或者多个数据源中完成对表的更新和插入数据. ORACLE 9i 中,使用此命令必须同时指定UPDATE 和INSE
- 不适合使用Hadoop的场景
datamachine
hadoop
转自:http://dev.yesky.com/296/35381296.shtml。
Hadoop通常被认定是能够帮助你解决所有问题的唯一方案。 当人们提到“大数据”或是“数据分析”等相关问题的时候,会听到脱口而出的回答:Hadoop! 实际上Hadoop被设计和建造出来,是用来解决一系列特定问题的。对某些问题来说,Hadoop至多算是一个不好的选择,对另一些问题来说,选择Ha
- YII findAll的用法
dcj3sjt126com
yii
看文档比较糊涂,其实挺简单的:
$predictions=Prediction::model()->findAll("uid=:uid",array(":uid"=>10));
第一个参数是选择条件:”uid=10″。其中:uid是一个占位符,在后面的array(“:uid”=>10)对齐进行了赋值;
更完善的查询需要
- vim 常用 NERDTree 快捷键
dcj3sjt126com
vim
下面给大家整理了一些vim NERDTree的常用快捷键了,这里几乎包括了所有的快捷键了,希望文章对各位会带来帮助。
切换工作台和目录
ctrl + w + h 光标 focus 左侧树形目录ctrl + w + l 光标 focus 右侧文件显示窗口ctrl + w + w 光标自动在左右侧窗口切换ctrl + w + r 移动当前窗口的布局位置
o 在已有窗口中打开文件、目录或书签,并跳
- Java把目录下的文件打印出来
蕃薯耀
列出目录下的文件文件夹下面的文件目录下的文件
Java把目录下的文件打印出来
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 2015年7月11日 11:02:
- linux远程桌面----VNCServer与rdesktop
hanqunfeng
Desktop
windows远程桌面到linux,需要在linux上安装vncserver,并开启vnc服务,同时需要在windows下使用vnc-viewer访问Linux。vncserver同时支持linux远程桌面到linux。
linux远程桌面到windows,需要在linux上安装rdesktop,同时开启windows的远程桌面访问。
下面分别介绍,以windo
- guava中的join和split功能
jackyrong
java
guava库中,包含了很好的join和split的功能,例子如下:
1) 将LIST转换为使用字符串连接的字符串
List<String> names = Lists.newArrayList("John", "Jane", "Adam", "Tom");
- Web开发技术十年发展历程
lampcy
androidWeb浏览器html5
回顾web开发技术这十年发展历程:
Ajax
03年的时候我上六年级,那时候网吧刚在小县城的角落萌生。传奇,大话西游第一代网游一时风靡。我抱着试一试的心态给了网吧老板两块钱想申请个号玩玩,然后接下来的一个小时我一直在,注,册,账,号。
彼时网吧用的512k的带宽,注册的时候,填了一堆信息,提交,页面跳转,嘣,”您填写的信息有误,请重填”。然后跳转回注册页面,以此循环。我现在时常想,如果当时a
- 架构师之mima-----------------mina的非NIO控制IOBuffer(说得比较好)
nannan408
buffer
1.前言。
如题。
2.代码。
IoService
IoService是一个接口,有两种实现:IoAcceptor和IoConnector;其中IoAcceptor是针对Server端的实现,IoConnector是针对Client端的实现;IoService的职责包括:
1、监听器管理
2、IoHandler
3、IoSession
- ORA-00054:resource busy and acquire with NOWAIT specified
Everyday都不同
oraclesessionLock
[Oracle]
今天对一个数据量很大的表进行操作时,出现如题所示的异常。此时表明数据库的事务处于“忙”的状态,而且被lock了,所以必须先关闭占用的session。
step1,查看被lock的session:
select t2.username, t2.sid, t2.serial#, t2.logon_time
from v$locked_obj
- javascript学习笔记
tntxia
JavaScript
javascript里面有6种基本类型的值:number、string、boolean、object、function和undefined。number:就是数字值,包括整数、小数、NaN、正负无穷。string:字符串类型、单双引号引起来的内容。boolean:true、false object:表示所有的javascript对象,不用多说function:我们熟悉的方法,也就是
- Java enum的用法详解
xieke90
enum枚举
Java中枚举实现的分析:
示例:
public static enum SEVERITY{
INFO,WARN,ERROR
}
enum很像特殊的class,实际上enum声明定义的类型就是一个类。 而这些类都是类库中Enum类的子类 (java.l