- GPT 系列模型发展史:从 GPT 到 ChatGPT 的演进与技术细节
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从GPT到ChatGPT,OpenAI用短短几年时间,彻底改变了自然语言处理(NLP)的格局。让我们一起回顾这段激动人心的技术演进史!GPT(2018):划时代的起点:GPT(GenerativePre-trainedTransformer)首次将Transformer架构与无监督预训练结合,开启了大规模语言模型的新时代。核心突破:通过海量文本预训练+任务微调,GPT展示了强大的泛化能力。GPT-
- 自然语言处理(NLP)入门:基础概念与应用场景
Ash Butterfield
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什么是自然语言处理(NLP)?自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)是人工智能(AI)的一个重要分支,研究如何让计算机理解、生成、分析和与人类语言进行交互。换句话说,NLP是让机器像人一样“读、写、听、说”的技术,它结合了语言学、机器学习、计算机科学等多学科知识。NLP的核心目标是将非结构化的自然语言(如文本和语音)转化为结构化数据,使机器能够高效处理、分析和生
- Abstract Syntax Tree (AST)(抽象语法树)
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AbstractSyntaxTree(AST)(抽象语法树)是表示源代码结构的树形数据结构,广泛用于编程语言的解析和编译过程中。它是一种用于表达程序代码结构的树状表示,忽略了代码中的一些细节(如括号和分号),仅保留代码的语法结构和语义信息。AST的组成:节点:每个节点表示源代码中的一个语法元素,如表达式、语句或操作符。子节点:节点的子节点表示更小的组成部分。例如,一个算术表达式可能有两个子节点,分
- 机器学习算法工程师笔试选择题(1)
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1.关于梯度下降的说法正确的是:A.梯度下降法可以确保找到全局最优解。B.随机梯度下降每次使用所有数据来更新参数。C.批量梯度下降(BatchGradientDescent)通常收敛更快。D.学习率过大会导致梯度下降过程震荡。答案:D(学习率过大会导致不稳定,可能震荡或无法收敛)2.在以下算法中,哪种算法属于无监督学习?A.逻辑回归B.K-近邻算法C.支持向量机D.K-均值聚类答案:D(K-均值聚
- YOLO各版本原理和优缺点解析
Ash Butterfield
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YOLO(YouOnlyLookOnce)是一种实时目标检测算法,以其高速度和较高精度著称。以下是各版本的详细介绍及优缺点分析:1.YOLOv1(2016年)原理:将输入图像划分为S×SS\timesSS×S的网格,每个网格预测多个边界框和类别置信度。使用单个神经网络直接对图像进行前向传播预测边界框和类别标签。优点:速度快,适合实时应用。模型结构简单,易于实现和训练。缺点:对小目标检测效果差,容易
- Java NIO基础与实战:如何提升IO操作性能
薛伟同学
Netty:高性能网络编程技巧javanio
JavaNIO概述JavaNIO(新I/O)是Java提供的一个更为高效的I/O处理框架。JavaNIO(NewI/O)是对传统I/O(java.io)模型的改进,它引入了非阻塞I/O操作和面向缓冲区的数据读写方式,解决了传统I/O模型中的性能瓶颈。NIO的设计目标是使I/O操作更加高效,特别是在大数据量、高并发情况下,能够充分利用操作系统的底层I/O多路复用机制。JavaNIO的核心概念包括:B
- echarts中x轴、y轴 类目自定义换行
weixin_45907435
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在echarts中可能因为某项的名字过长想要换行展示,就可以在axisLabel属性中自定义换行,如以下案例在y轴上换行展示()yAxis:[axisLabel:{formatter:function(value){varret=''//拼接加\n返回的类目项varmaxLength=6//每项显示文字个数varvalLength=value.length//Y轴类目项的文字个数varrowNum
- 压缩动态图片gif 和 静态图片的方法,返回Blob对象
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1、定义--压缩动态图片方法exportconstgifCompress=(file,url,max,min,times)=>{if(window.FileReader){letcolors=255letcount=0constfr=newFileReader()fr.readAsArrayBuffer(file)returnnewPromise((resolve)=>{fr.onload=asy
- echarts 饼状图 label 字体设置
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1、给label按需设置样式,在series的label中用formatter格式化内容,在rich中设置样式option={tooltip:{trigger:'axis'},legend:{orient:'vertical',top:'center',right:'3%',itemWidth:10,//图例icon与name之间的距离itemHeight:5,//icon大小icon:'circ
- pdf在页面中预览的方法
weixin_45907435
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1、iframe使用方法相关属性(属性间用&连接拼接到src中):1、缩放比例:#zoom=120;(表示将文件放大120%)2、跳往特定页数:#page=33、工具栏:#toolbar=0(0隐藏、1显示)菜单栏:#menubar=0(0隐藏、1显示)4、页面自适应屏幕:#view=Fit页面自适应水平宽度:#view=FitH页面自适应垂直高度:#view=FitV5、侧边导航栏状态:#nav
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在后台管理项目中,想到把页面导出为pdf格式的文件,可以使用html2canvas和jspdf插件实现1、安装'html2canvas''jspdf'npminstallhtml2canvas--savenpminstalljspdf--save2、util.js文件中封装导出方法//引入依赖importhtml2canvasfrom'html2canvas'importJsPDFfrom'jsp
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潮易
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Python适合大型软件项目(不是基于Web的)吗?Python非常适合于大型软件项目的开发,尤其是那些不依赖于Web技术的项目。以下是一些关于如何在Python中开发大型软件项目的建议:1.设计明确的架构:在编写代码之前,你需要明确你的软件系统的架构。你应该考虑模块化的设计,以便更容易地扩展和维护。2.使用合适的数据结构和算法:根据你的需求,选择合适的数据结构或算法可以提高你的程序的性能。3.测
- COCO数据集
是小果果蛋儿啊
机器学习算法计算机视觉人工智能深度学习
官网地址:http://cocodataset.org/#downloadCOCO是一个大规模的物体检测、分割和描述数据集。COCO具有以下特点:物体分割上下文识别超像素材质分割33万张图片(超过20万张有标注)150万个物体实例80个物体类别91个材质类别每张图片有5个描述25万人的关键点COCO数据集是一个多用途的计算机视觉数据集,它支持多种任务,包括但不限于:物体检测(ObjectDetec
- 软件测试之通用功能测试点
头疼的程序员
软件测试功能测试
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- Android技术-修改SO导出符号
Tasfa
androidjavaso导出函数
背景经常在使用第三方SDK的时候会莫名其妙报错,其中最常见的一种就是SO符号冲突,比如libA.so静态链接了libC.a,而libB.so动态链接了libC.so。这样便会导致符号冲突。又或者在使用不同版本的动态库,也会造成符号冲突。报错案例案例1DEBUG:Abortmessage:'terminatingwithunexpectedexceptionoftypestd::bad_cast:s
- Java 循环结构进阶
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面试学习路线阿里巴巴java
二重循环1.一个循环体内又包含另一个完整的循环结构2.外城循环变量变化一次,内层循环变量要变化一遍。二重循环-冒泡排序
- Java--IO流详解 (上)--字符流
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IO流JavaSE输入流输出流字节流字符流
目录IO流的概念字符流输入流Reader核心方法1.close()2.mark(intreadAheadLimit)3.markSupported()4.read()5.read(char[]cbuf)6.read(char[]cbuf,intoff,intlen)7.read(CharBuffertarget)8.ready()9.reset()10.skip(longn)Reader的常用子类
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柯懒不是柯南
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操作系统管理SystemV标准中三种资源的方式前面介绍了四种进程间通信的方式,其中共享内存、消息队列和信号量属于SystemV标准的通信方式,在使用这三种进程间通信方式时可以发现其中的接口都比较类似,如下表所示:操作\通信方式共享内存消息队列信号量申请资源shmgetmsggetsemget操作资源常规读写操作msgsnd和msgrcvsemop释放资源shmctlmsgctlsemctl从应用层
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东临碣石82
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摘要:端到端的人体动画技术,如音频驱动的说话人物生成,近年来取得了显著的进步。然而,现有方法在大规模通用视频生成模型方面的扩展仍然存在困难,限制了它们在实际应用中的潜力。在本文中,我们提出了OmniHuman,一个基于扩散变换器的框架,该框架通过将运动相关条件融入训练阶段来扩展数据规模。为此,我们为这些混合条件引入了两种训练原则,以及相应的模型架构和推理策略。这些设计使OmniHuman能够充分利
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摘要:我们的研究表明,将强化学习应用于大型语言模型(LLMs)能显著提升复杂编码和推理任务的性能。此外,我们将两个通用推理模型——OpenAI的o1模型和o3模型的一个早期检查点——与一个特定领域的系统o1-ioi进行了比较。o1-ioi采用了为参加2024年国际信息学奥林匹克竞赛(IOI)而手工设计的推理策略。我们使用o1-ioi实时参加了2024年IOI竞赛,并凭借手工制定的测试时策略取得了第
- Shell脚本参数获取的两种方式
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#shell#Linuxlinux服务器运维
一、Shell参数获取的两种方式方式一固定顺序传参示例新建一个test.sh文件#!/bin/bashecho"shell名称=$0"echo"参数1=$1"echo"参数2=$2"echo"参数3=$3"echo"参数4=$4"echo"参数5=$5"执行脚本:shtest.sh56362输出的结果:shell名称=test.sh参数1=5参数2=6参数3=3参数4=6参数5=2使用该方式有两点
- 设计模式(一):设计原则、常用设计模式
lercent
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1.设计原则SOLID原则-SRP单一职责原则:一个类或者模块只负责完成一个职责(或者功能)。SOLID原则-OCP开闭原则:如果要添加一个新的功能,能够在已有代码基础上直接扩展代码,而不用修改已有代码就能实现,那么就符合“扩展开放、对修改关闭”原则。SOLID原则-LSP里式替换原则:子类对象能够替换程序中父类对象出现的任何地方,并且保证原来程序的逻辑行为不变及正确性不被破坏。SOLID原则-I
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一、全局变量泄漏(高频考点)问题场景:未使用var/let/const声明变量,或意外挂载到window对象//错误示例(创建全局变量)functioninitData(){cache=newArray(1000000)//隐式全局变量}//正确方案(严格模式+局部变量)'usestrict'functionsafeInit(){constlocalCache=[]//局部变量自动回收}防御建议:
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经验分享
物联网IoT)在智能家居中的应用越来越广泛。智能家居通过互联网连接各种设备,使日常生活更加便捷。例如,智能灯泡可以通过手机控制。用户可以在外出时远程关灯,节约电量。这种智能化控制不仅提高了家居安全性,还提升了用户的生活质量。实现智能家居设备的控制需要几个步骤。首先,用户需要下载相关的智能家居应用。其次,设备如智能插座、安防摄像头等,需连接到同一网络。通过应用,用户可以轻松管理这些设备。比如,设定定
- 国产化板卡设计原理图:2288-基于FMC接口的JFM7K325T PCIeX4 3U VPX接口卡
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3UVPXFMC子卡JFM7K325T板卡软件无线电处理平台数据采集IO卡
基于FMC接口的JFM7K325TPCIeX43UVPX接口卡一、板卡概述标准VPX3U板卡,基于JFM7K325T芯片,pin_to_pin兼容FPGAXC7K410T-2FFG900,支持PCIeX8、64bitDDR3容量2GByte,HPC的FMC连接器,板卡支持各种接口输入,软件支持windows,Linux驱动。可应用于高性能计算,频域算法,如与FFT的加速等;配合AD,DAFMC子卡
- 如何微调(Fine-tuning)大语言模型?看完这篇你就懂了!!
datian1234
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前言本文介绍了微调的基本概念,以及如何对语言模型进行微调。从GPT3到ChatGPT、从GPT4到GitHubcopilot的过程,微调在其中扮演了重要角色。什么是微调(fine-tuning)?微调能解决什么问题?什么是LoRA?如何进行微调?本文将解答以上问题,并通过代码实例展示如何使用LoRA进行微调。微调的技术门槛并不高,如果微调的模型规模不大10B及10B以下所需硬件成本也不高(10B模
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摘要大型语言模型的核心机制依赖于Transformer架构,该架构通过嵌入层将输入数据转换为向量形式,并结合位置编码以保留序列中单词的顺序信息。随后,这些向量进入多头自注意力层,能够同时关注输入序列的不同部分。自注意力层的输出经过残差连接和层归一化处理,以增强模型的学习能力和稳定性。接着,数据流经前馈网络进一步处理,最终再次通过残差连接和层归一化,得到编码器层的输出。模型性能高度依赖大规模和高质量
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vue开发中,会使用到自定义公式校验合法性,判断公式是否符合逻辑,整理个人使用过的自定义公式页面保存时对输入的字符串进行校验的一套规则(文章最后有完整代码)目录1.正则判断2.校验数字(输入数字不超过十位数,不超过两位小数)3.校验括号(嵌套括号是否符合要求)4.(完整代码文件)1.正则判断constre=/[^0-9\(\)\+\-\×\÷\.\#\{\}]{1,}///判断输入字符合法性的正则
- 高阶C语言|动态内存管理
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欢迎讨论:在阅读过程中有任何疑问,欢迎在评论区留言,我们一起交流学习!点赞、收藏与分享:如果你觉得这篇文章对你有帮助,记得点赞、收藏,并分享给更多对C语言感兴趣的朋友文章目录@[toc]动态内存管理在C/C++编程中的重要性为什么需要动态内存管理?动态内存函数malloc和freecallocrealloc调整内存空间存在两种情况情况1情况2常见的动态内存错误对NULL指针的解引用操作对动态开辟空
- 插入表主键冲突做更新
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有以下场景:
用户下了一个订单,订单内的内容较多,且来自多表,首次下单的时候,内容可能会不全(部分内容不是必须,出现有些表根本就没有没有该订单的值)。在以后更改订单时,有些内容会更改,有些内容会新增。
问题:
如果在sql语句中执行update操作,在没有数据的表中会出错。如果在逻辑代码中先做查询,查询结果有做更新,没有做插入,这样会将代码复杂化。
解决:
mysql中提供了一个sql语
- Android xml资源文件中@、@android:type、@*、?、@+含义和区别
Cb123456
@+@?@*
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- 数据结构的基本介绍
天子之骄
数据结构散列表树、图线性结构价格标签
数据结构的基本介绍
数据结构就是数据的组织形式,用一种提前设计好的框架去存取数据,以便更方便,高效的对数据进行增删查改。正确选择合适的数据结构,对软件程序的高效执行的影响作用不亚于算法的设计。此外,在计算机系统中数据结构的作用也是非同小可。例如常常在编程语言中听到的栈,堆等,就是经典的数据结构。
经典的数据结构大致如下:
一:线性数据结构
(1):列表
a
- 通过二维码开放平台的API快速生成二维码
一炮送你回车库
api
现在很多网站都有通过扫二维码用手机连接的功能,联图网(http://www.liantu.com/pingtai/)的二维码开放平台开放了一个生成二维码图片的Api,挺方便使用的。闲着无聊,写了个前台快速生成二维码的方法。
html代码如下:(二维码将生成在这div下)
? 1
&nbs
- ImageIO读取一张图片改变大小
3213213333332132
javaIOimageBufferedImage
package com.demo;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imageio.ImageIO;
/**
* @Description 读取一张图片改变大小
* @author FuJianyon
- myeclipse集成svn(一针见血)
7454103
eclipseSVNMyEclipse
&n
- 装箱与拆箱----autoboxing和unboxing
darkranger
J2SE
4.2 自动装箱和拆箱
基本数据(Primitive)类型的自动装箱(autoboxing)、拆箱(unboxing)是自J2SE 5.0开始提供的功能。虽然为您打包基本数据类型提供了方便,但提供方便的同时表示隐藏了细节,建议在能够区分基本数据类型与对象的差别时再使用。
4.2.1 autoboxing和unboxing
在Java中,所有要处理的东西几乎都是对象(Object)
- ajax传统的方式制作ajax
aijuans
Ajax
//这是前台的代码
<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="UTF-8"%> <% String path = request.getContextPath(); String basePath = request.getScheme()+
- 只用jre的eclipse是怎么编译java源文件的?
avords
javaeclipsejdktomcat
eclipse只需要jre就可以运行开发java程序了,也能自动 编译java源代码,但是jre不是java的运行环境么,难道jre中也带有编译工具? 还是eclipse自己实现的?谁能给解释一下呢问题补充:假设系统中没有安装jdk or jre,只在eclipse的目录中有一个jre,那么eclipse会采用该jre,问题是eclipse照样可以编译java源文件,为什么呢?
&nb
- 前端模块化
bee1314
模块化
背景: 前端JavaScript模块化,其实已经不是什么新鲜事了。但是很多的项目还没有真正的使用起来,还处于刀耕火种的野蛮生长阶段。 JavaScript一直缺乏有效的包管理机制,造成了大量的全局变量,大量的方法冲突。我们多么渴望有天能像Java(import),Python (import),Ruby(require)那样写代码。在没有包管理机制的年代,我们是怎么避免所
- 处理百万级以上的数据处理
bijian1013
oraclesql数据库大数据查询
一.处理百万级以上的数据提高查询速度的方法: 1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
2.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 o
- mac 卸载 java 1.7 或更高版本
征客丶
javaOS
卸载 java 1.7 或更高
sudo rm -rf /Library/Internet\ Plug-Ins/JavaAppletPlugin.plugin
成功执行此命令后,还可以执行 java 与 javac 命令
sudo rm -rf /Library/PreferencePanes/JavaControlPanel.prefPane
成功执行此命令后,还可以执行 java
- 【Spark六十一】Spark Streaming结合Flume、Kafka进行日志分析
bit1129
Stream
第一步,Flume和Kakfa对接,Flume抓取日志,写到Kafka中
第二部,Spark Streaming读取Kafka中的数据,进行实时分析
本文首先使用Kakfa自带的消息处理(脚本)来获取消息,走通Flume和Kafka的对接 1. Flume配置
1. 下载Flume和Kafka集成的插件,下载地址:https://github.com/beyondj2ee/f
- Erlang vs TNSDL
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erlang
TNSDL是Nokia内部用于开发电信交换软件的私有语言,是在SDL语言的基础上加以修改而成,TNSDL需翻译成C语言得以编译执行,TNSDL语言中实现了异步并行的特点,当然要完整实现异步并行还需要运行时动态库的支持,异步并行类似于Erlang的process(轻量级进程),TNSDL中则称之为hand,Erlang是基于vm(beam)开发,
- 非常希望有一个预防疲劳的java软件, 预防过劳死和眼睛疲劳,大家一起努力搞一个
ljy325
企业应用
非常希望有一个预防疲劳的java软件,我看新闻和网站,国防科技大学的科学家累死了,太疲劳,老是加班,不休息,经常吃药,吃药根本就没用,根本原因是疲劳过度。我以前做java,那会公司垃圾,老想赶快学习到东西跳槽离开,搞得超负荷,不明理。深圳做软件开发经常累死人,总有不明理的人,有个软件提醒限制很好,可以挽救很多人的生命。
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(1)IT行业成五大疾病重灾区:过劳死平均37.9岁
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-原型模式
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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/
/**
* Effective Java 建议使用copy constructor or copy factory来代替clone()方法:
* 1.public Product copy(Product p){}
* 2.publi
- 配置管理---svn工具之权限配置
chenyu19891124
SVN
今天花了大半天的功夫,终于弄懂svn权限配置。下面是今天收获的战绩。
安装完svn后就是在svn中建立版本库,比如我本地的是版本库路径是C:\Repositories\pepos。pepos是我的版本库。在pepos的目录结构
pepos
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在conf里面的auth里赋予的权限配置为
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FETCH INTO以及RETURNING INTO子句中使用BULK COLLECT。本文将逐一描述BULK COLLECT在这几种情形下的用法。
有关FORALL语句的用法请参考:批量SQL之 F
- Linux下使用rsync最快速删除海量文件的方法
dongwei_6688
OS
1、先安装rsync:yum install rsync
2、建立一个空的文件夹:mkdir /tmp/test
3、用rsync删除目标目录:rsync --delete-before -a -H -v --progress --stats /tmp/test/ log/这样我们要删除的log目录就会被清空了,删除的速度会非常快。rsync实际上用的是替换原理,处理数十万个文件也是秒删。
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- 基于vagrant的redis主从实验
dcj3sjt126com
vagrant
平台: Mac
工具: Vagrant
系统: Centos6.5
实验目的: Redis主从
实现思路
制作一个基于sentos6.5, 已经安装好reids的box, 添加一个脚本配置从机, 然后作为后面主机从机的基础box
制作sentos6.5+redis的box
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- Memcached(二)、Centos安装Memcached服务器
frank1234
centosmemcached
一、安装gcc
rpm和yum安装memcached服务器连接没有找到,所以我使用的是make的方式安装,由于make依赖于gcc,所以要先安装gcc
开始安装,命令如下,[color=red][b]顺序一定不能出错[/b][/color]:
建议可以先切换到root用户,不然可能会遇到权限问题:su root 输入密码......
rpm -ivh kernel-head
- Remove Duplicates from Sorted List
hcx2013
remove
Given a sorted linked list, delete all duplicates such that each element appear only once.
For example,Given 1->1->2, return 1->2.Given 1->1->2->3->3, return&
- Spring4新特性——JSR310日期时间API的支持
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Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
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java单例
在JDK1.5之前的单例实现方式有两种(懒汉式和饿汉式并无设计上的区别故看做一种),两者同是私有构
造器,导出静态成员变量,以便调用者访问。
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public class Singleton {
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- 使用switch条件语句需要注意的几点
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cbreakswitch
1. 当满足条件的case中没有break,程序将依次执行其后的每种条件(包括default)直到遇到break跳出
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- 配置Spring Mybatis JUnit测试环境的应用上下文
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springmybatisJUnit
Spring-test模块中的应用上下文和web及spring boot的有很大差异。主要试下来差异有:
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- 一种防止用户生成内容站点出现商业广告以及非法有害等垃圾信息的方法
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本文描述了一种在ITEYE博客频道上面出现的新型的商业广告形式及其应对方法,对于其他的用户生成内容站点类型也具有同样的适用性。
最近在ITEYE博客频道上面出现了一种新型的商业广告形式,方法如下:
1、注册多个账号(一般10个以上)。
2、从多个账号中选择一个账号,发表1-2篇博文