- 月之暗面今日发布k1.5多模态思考模型
百态老人
笔记人工智能
月之暗面k1.5多模态思考模型的问世一、月之暗面k1.5多模态思考模型介绍2025年1月20日,月之暗面发布了k1.5多模态思考模型。这一模型在基准测试成绩方面展现出了非凡的性能,它实现了SOTA(state-of-the-art)级别的多模态推理和通用推理能力。多模态推理即模型能够对多种类型的数据(如文本、图像等)进行整合分析推理,通用推理能力则表明它可以广泛应用于多种任务场景进行有效的逻辑推理
- Grape-RAG
disgare
AIai
Grape-RAG传统RAG的局限性图的优点用知识图谱来呈现数据关系GraphRAG传统RAG的局限性经典的RAG架构以向量数据库(VectorDB)为核心来检索语义相似性上下文,让大语言模型(LLM)不需要重新训练就能够获取最新的知识,其工作流如下图所示:这一架构目前广泛应用于各类AI业务场景中,例如问答机器人、智能客服、私域知识库检索等等。虽然RAG通过知识增强一定程度上缓解了LLM幻觉问题,
- transformer模型代码
地瓜不是呱
学习笔记transformer深度学习pytorch
importnumpyasnpimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimimportmatplotlib.pyplotaspltimportmathdefmake_batch(sentences):input_batch=[[src_vocab[n]forninsentences[0].split()]]output_batch=[[
- 用Python实现概率语言模型(2-元语法模型)
peanutwang
python语言模型
首先构造一个语料库,由6句话组成,每句话3个字。corpus='她很香她很菜她很好他很菜他很好菜很好'.split()构造一个字典,存储一元的字数Count1={}遍历语料库,把每个字出现的次数存储在字典中。forsentenceincorpus:forwordinsentence:ifwordinCount1:Count1[word]+=1#如果word在字典中存在else:Count1[wor
- chatgpt赋能python:Python创建虚拟环境venv-环境隔离的必备工具
a058046
ChatGptpythonchatgpt人工智能计算机
Python创建虚拟环境venv-环境隔离的必备工具Python是一种非常流行的编程语言,拥有丰富的第三方库和工具。当我们在开发一个项目时,我们可能需要使用多个Python版本或多个第三方库版本来满足项目的需求。这时候,我们就需要一个工具来管理Python的环境隔离。venv就是Python自带的虚拟环境工具,它可以让我们轻松地创建一个Python环境隔离,以便于我们管理我们的Python环境。什
- 字符串的大小比较
小白—人工智能
python算法
一、题目两个字符串a、b可以比较大小,比较规则是按各个对应字符的Unicode(Unicode)编码,编码大的一个为大。比较a[0]与b[0],如果a[0]>b[0]则a>b,如果a[0]b[1]则a>b,如果a[1]len(b)则a>b:如果len(a)b返回1,如果ank=n#先比较值的大小foriinrange(k):#判断数组值,实际0到k-1,但是数组从0开始,所以包括全部;k=5,i=
- 细嗦Transformer(三):准备训练,讲解及代码实现优化器、学习率调整策略、正则化和KL散度损失
Ace_bb
算法LLMtransformer
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- Transformer架构原理详解:编码器(Encoder)和解码器(Decoder)
AI大模型应用之禅
AI大模型与大数据javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
Transformer,编码器,解码器,自注意力机制,多头注意力,位置编码,序列到序列,自然语言处理1.背景介绍近年来,深度学习在自然语言处理(NLP)领域取得了显著进展,其中Transformer架构扮演着至关重要的角色。自2017年谷歌发布了基于Transformer的机器翻译模型BERT以来,Transformer及其变体在各种NLP任务上取得了突破性的成果,例如文本分类、问答系统、文本摘要
- Kafka消息轨迹方案设计与实现
小马不敲代码
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在处理过的几个千万级TPS的Kafka集群中,消息追踪始终是一个既重要又棘手的问题。一条消息从Producer发出后,经过复杂的处理流程,最终被Consumer消费,中间可能会经历重试、重平衡、多副本复制等多个环节。如果没有完善的追踪机制,一旦出现问题将很难定位。本文将详细介绍Kafka消息轨迹的实现方案。1、Kafka消息处理模型在设计追踪方案前,我们需要先理解Kafka的消息处理模型。一条消息
- Maxwell软件使用问题——旧版本打开新版本(The partner project name of the link cannot be empty)
加点油。。。。
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问题:使用AnsysElectronics2019R1打开2022R1运行maxwell模型是出现了下面问题解决方法:参考链接:(https://bbs.simol.cn/thread-200781-1-1.html)将setup中Advanced的对勾去掉。
- 服务化架构 IM 系统之红包功能设计与实现
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IM系统服务化架构IM系统服务化架构红包逻辑发红包抢红包拆红包
在IM系统中,“红包”是一种很常见的应用。在前面的文章(见《基于需求分析模型来结构化剖析IM系统》)中,我们曾分析过,“红包”属于扩展功能需求,“消息”属于基础功能需求,红包功能的实现需要基于消息功能的实现。在文章(见《分层架构IM系统之消息收发功能设计与实现》)中,我们深入分析过消息的收发流程;在IM的服务化架构中,消息收发逻辑与在分层架构中类似,见下图,我们快速回顾一下。图中箭头表示数据流向。
- 【人工智能 | 大数据】基于人工智能的大数据分析方法
用心去追梦
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基于人工智能(AI)的大数据分析方法是指利用机器学习、深度学习和其他AI技术来分析和处理大规模数据集。这些方法能够自动识别模式、提取有用信息,并做出预测或决策,从而帮助企业和组织更好地理解市场趋势、客户行为以及其他关键因素。以下是几种主要的基于AI的大数据分析方法:机器学习模型:通过训练算法让计算机从历史数据中学习并做出预测或分类。常见的机器学习技术包括监督学习(如回归分析、支持向量机)、非监督学
- 深度学习中超参数
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深度学习中的超参数(hyperparameters)是决定网络结构的变量(例如隐藏层数量)和决定网络训练方式的变量(例如学习率)。超参数的选择会显著影响训练模型所需的时间,也会影响模型的性能。超参数是在训练开始之前设置的,而不是从数据中学习的参数。超参数是模型训练期间无法学习的参数,需要事先设置。在深度学习中,模型由模型参数(如神经网络的权重和偏置)定义或表示。然而,训练模型的过程涉及选择最佳超参
- 鸿蒙 er 紧急集合!贡献你的鸿蒙开发工具,赢取大赶集好礼
在科技浪潮中,鸿蒙生态正以破竹之势迅猛前行,蓬勃发展。鸿蒙开发工具广场社区作为鸿蒙开发实用工具的汇聚高地,一直致力于为开发者们打造一个资源丰富、高效便捷的交流平台。2025年开春之际,Gitcode诚邀广大开发者参与“鸿蒙开发工具大赶集”活动,将平时鸿蒙开发过程中的经验工具化,助力更多开发者高效地开发鸿蒙应用。欢迎扫描下方海报中的二维码加入此次活动,一同为鸿蒙生态的繁荣添砖加瓦.
- 基于MATLAB机器学习、深度学习实践技术应用
梦想的初衷~
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近年来,MATLAB在机器学习和深度学习领域的发展取得了显著成就。其强大的计算能力和灵活的编程环境使其成为科研人员和工程师的首选工具。在无人驾驶汽车、医学影像智能诊疗、ImageNet竞赛等热门领域,MATLAB提供了丰富的算法库和工具箱,极大地推动了人工智能技术的应用和创新。原文链接https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg2NDYxNjMyNA==&mid=224
- ChatGPT搜索漏洞:AI代码生成器安全隐患及应对策略
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近年来,随着人工智能技术的飞速发展,各种AI代码生成器层出不穷,为程序员带来了极大的便利。然而,技术进步的同时也伴随着安全风险的提升。最近,OpenAI的ChatGPT搜索工具曝出重大安全漏洞,引发了业界广泛关注。本文将深入探讨该漏洞的细节、影响以及应对措施,并展望未来AI工具安全发展趋势。ChatGPT作为一款强大的AI工具,其搜索功能本意是帮助用户快速获取信息。然而,英国卫报近期报道揭露了Ch
- 1月更新 | 国内可用的 ChatGPT 镜像网站整理合集
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- 降维算法:主成分分析
一个人在码代码的章鱼
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主成分分析一种常用的数据分析技术,主要用于数据降维,在众多领域如统计学、机器学习、信号处理等都有广泛应用。主成分分析是一种通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量(即主成分)的方法。这些主成分按照方差从大到小排列,方差越大,包含的原始数据信息越多。通常会选取前几个方差较大的主成分,以达到在尽量保留原始数据信息的前提下降低数据维度的目的。它通过将多个指标转换为少数几个主成分,
- 2024年最全(一)大数据---Hadoop整体介绍(架构层)----(组件,并发知识体系大全
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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,可以戳这里获取一个人可以走的很快,但一群人才能走的更远!不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人,都欢迎加入我们的的圈子(技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导),让我们一起学习成长!Hadoop方案一、大数据介绍============
- 深度学习学习笔记(第30周)
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深度学习人工智能
一、摘要本周报的目的在于汇报第30周的学习成果,本周主要聚焦于基于深度学习的图像分割领域的常用模型U-net。 U-net是最常用、最简单的一种分割模型,在2015年被提出。UNet网络是一种用于图像分割的卷积神经网络,其特点是采用了U型网络结构,因此称为UNet。UNet算法的关键创新是在解码器中引入了跳跃连接(SkipConnections),即将编码器中的特征图与解码器中对应的特征图进行连接
- 2025毕设springboot MVC框架下的精品课程管理平台论文+源码
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本系统(程序+源码)带文档lw万字以上文末可获取一份本项目的java源码和数据库参考。系统程序文件列表开题报告内容研究背景在教育信息化的大背景下,精品课程管理平台的构建成为提升教学质量和效率的重要手段。当前,许多高校和教育机构仍然采用传统的课程管理方式,不仅效率低下,还难以满足学生日益增长的个性化学习需求。SpringBootMVC框架作为一种轻量级、高效的JavaWeb开发框架,以其简洁的设计理
- 【大模型】Spring AI对接ChatGpt使用详解
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微服务治理与实战springboot入门到精通springspringaiAspringAispringai对接gptspringai整合gptspringai使用详解springai使用
目录一、前言二、springai介绍2.1什么是SpringAI2.2SpringAI特点2.3SpringAI为开发带来的便利2.4SpringAI应用领域2.4.1聊天模型2.4.2文本到图像模型2.4.3音频转文本2.4.4嵌入大模型使用2.4.5矢量数据库支持2.4.6用于数据工程ETL框架三、SpringAI对接ChatGPT3.1前置准备3.2添加依赖3.3接入流程3.3.1配置文件3
- 高性能队列Disruptor的初体验
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深入理解Disruptor1.概述Disruptor是一个高性能、低延迟的无锁队列替代方案,最初由LMAX公司开发,专为处理高吞吐量和低延迟的消息传递系统而设计。它利用环形缓冲区(RingBuffer)和无锁的生产者-消费者模型,大幅提升并发性能。相比传统的基于java.util.concurrent的队列(如ArrayBlockingQueue、LinkedBlockingQueue),Disr
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- ChatGPT 中文版:国内可用的 ChatGPT 镜像网站整理合集(1月更新)
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- Simulink开发项1000例实战专栏--实例69:使用Simulink搭建一个5G NR下行链路物理层功能的仿真模型
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手把手教你学MATLAB专栏MATLAB开发项目实例1000例专栏simulink
目录基于Simulink的5GNR下行链路物理层功能仿真项目实例1.项目背景2.系统架构2.15GNR下行链路物理层功能3.Simulink仿真模型搭建3.1创建新的Simulink模型3.2搭建波形生成模块3.3搭建信道估计模块3.4搭建同步模块3.5搭建解调与解码模块3.6仿真参数设置4.仿真结果与分析4.1波形生成4.2信道估计4.3同步4.4误码率(BER)分析5.总结具体代码实现:1.数
- windows 10 32bit 配置Python编程环境
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确认系统架构点击桌面左下角的搜索按钮,输入cmd运行命令行界面(CommandPrompt);在命令行界面输入wmicCPUgetDataWidth↩︎,返回的是CPU的架构,64或32位;在命令行界面输入wmicOSgetOSArchitecture↩︎,返回的是Windows操作系统架构,64或32位。确认PowerShell版本PowerShell是Windows下的增强命令行环境,也是我们
- 点击图片浏览大图(sui框架)
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原创图片浏览器H5
项目中经常遇到点击图片或者点击相册浏览大图的情景,SUI框架自带swiper滚动的效果,详情见http://m.sui.taobao.org/中的拓展组件--图片浏览器的效果,在项目中需要做到点击图片出现图片浏览器而不是点击固定的按钮,这就需要在js里做一些改变了。部分html代码如下:这里是freemarker语法循环出每一张图片,而data-src属性的值是图片的接口,img的src属性也是图
- Spring4.1新特性——Spring MVC增强
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Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
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Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- mysql 性能查询优化
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javasql优化mysql应用服务器
1 时间到底花在哪了?
mysql在执行查询的时候需要执行一系列的子任务,这些子任务包含了整个查询周期最重要的阶段,这其中包含了大量为了
检索数据列到存储引擎的调用以及调用后的数据处理,包括排序、分组等。在完成这些任务的时候,查询需要在不同的地方
花费时间,包括网络、cpu计算、生成统计信息和执行计划、锁等待等。尤其是向底层存储引擎检索数据的调用操作。这些调用需要在内存操
- windows系统配置
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删除Hiberfil.sys :使用命令powercfg -h off 关闭休眠功能即可:
http://jingyan.baidu.com/article/f3ad7d0fc0992e09c2345b51.html
类似的还有pagefile.sys
msconfig 配置启动项
shutdown 定时关机
ipconfig 查看网络配置
ipconfig /flushdns
- 人体的排毒时间
Array_06
工作
========================
|| 人体的排毒时间是什么时候?||
========================
转载于:
http://zhidao.baidu.com/link?url=ibaGlicVslAQhVdWWVevU4TMjhiKaNBWCpZ1NS6igCQ78EkNJZFsEjCjl3T5EdXU9SaPg04bh8MbY1bR
- ZooKeeper
cugfy
zookeeper
Zookeeper是一个高性能,分布式的,开源分布式应用协调服务。它提供了简单原始的功能,分布式应用可以基于它实现更高级的服务,比如同步, 配置管理,集群管理,名空间。它被设计为易于编程,使用文件系统目录树作为数据模型。服务端跑在java上,提供java和C的客户端API。 Zookeeper是Google的Chubby一个开源的实现,是高有效和可靠的协同工作系统,Zookeeper能够用来lea
- 网络爬虫的乱码处理
随意而生
爬虫网络
下边简单总结下关于网络爬虫的乱码处理。注意,这里不仅是中文乱码,还包括一些如日文、韩文 、俄文、藏文之类的乱码处理,因为他们的解决方式 是一致的,故在此统一说明。 网络爬虫,有两种选择,一是选择nutch、hetriex,二是自写爬虫,两者在处理乱码时,原理是一致的,但前者处理乱码时,要看懂源码后进行修改才可以,所以要废劲一些;而后者更自由方便,可以在编码处理
- Xcode常用快捷键
张亚雄
xcode
一、总结的常用命令:
隐藏xcode command+h
退出xcode command+q
关闭窗口 command+w
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- mongoDB索引操作
adminjun
mongodb索引
一、索引基础: MongoDB的索引几乎与传统的关系型数据库一模一样,这其中也包括一些基本的优化技巧。下面是创建索引的命令: > db.test.ensureIndex({"username":1}) 可以通过下面的名称查看索引是否已经成功建立: &nbs
- 成都软件园实习那些话
aijuans
成都 软件园 实习
无聊之中,翻了一下日志,发现上一篇经历是很久以前的事了,悔过~~
断断续续离开了学校快一年了,习惯了那里一天天的幼稚、成长的环境,到这里有点与世隔绝的感觉。不过还好,那是刚到这里时的想法,现在感觉在这挺好,不管怎么样,最要感谢的还是老师能给这么好的一次催化成长的机会,在这里确实看到了好多好多能想到或想不到的东西。
都说在外面和学校相比最明显的差距就是与人相处比较困难,因为在外面每个人都
- Linux下FTP服务器安装及配置
ayaoxinchao
linuxFTP服务器vsftp
检测是否安装了FTP
[root@localhost ~]# rpm -q vsftpd
如果未安装:package vsftpd is not installed 安装了则显示:vsftpd-2.0.5-28.el5累死的版本信息
安装FTP
运行yum install vsftpd命令,如[root@localhost ~]# yum install vsf
- 使用mongo-java-driver获取文档id和查找文档
BigBird2012
driver
注:本文所有代码都使用的mongo-java-driver实现。
在MongoDB中,一个集合(collection)在概念上就类似我们SQL数据库中的表(Table),这个集合包含了一系列文档(document)。一个DBObject对象表示我们想添加到集合(collection)中的一个文档(document),MongoDB会自动为我们创建的每个文档添加一个id,这个id在
- JSONObject以及json串
bijian1013
jsonJSONObject
一.JAR包简介
要使程序可以运行必须引入JSON-lib包,JSON-lib包同时依赖于以下的JAR包:
1.commons-lang-2.0.jar
2.commons-beanutils-1.7.0.jar
3.commons-collections-3.1.jar
&n
- [Zookeeper学习笔记之三]Zookeeper实例创建和会话建立的异步特性
bit1129
zookeeper
为了说明问题,看个简单的代码,
import org.apache.zookeeper.*;
import java.io.IOException;
import java.util.concurrent.CountDownLatch;
import java.util.concurrent.ThreadLocal
- 【Scala十二】Scala核心六:Trait
bit1129
scala
Traits are a fundamental unit of code reuse in Scala. A trait encapsulates method and field definitions, which can then be reused by mixing them into classes. Unlike class inheritance, in which each c
- weblogic version 10.3破解
ronin47
weblogic
版本:WebLogic Server 10.3
说明:%DOMAIN_HOME%:指WebLogic Server 域(Domain)目录
例如我的做测试的域的根目录 DOMAIN_HOME=D:/Weblogic/Middleware/user_projects/domains/base_domain
1.为了保证操作安全,备份%DOMAIN_HOME%/security/Defa
- 求第n个斐波那契数
BrokenDreams
今天看到群友发的一个问题:写一个小程序打印第n个斐波那契数。
自己试了下,搞了好久。。。基础要加强了。
&nbs
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-访问者模式-Visitor
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;
interface IVisitor {
//第二次分派,Visitor调用Element
void visitConcret
- MatConvNet的excise 3改为网络配置文件形式
cherishLC
matlab
MatConvNet为vlFeat作者写的matlab下的卷积神经网络工具包,可以使用GPU。
主页:
http://www.vlfeat.org/matconvnet/
教程:
http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/practicals/cnn/index.html
注意:需要下载新版的MatConvNet替换掉教程中工具包中的matconvnet:
http
- ZK Timeout再讨论
chenchao051
zookeepertimeouthbase
http://crazyjvm.iteye.com/blog/1693757 文中提到相关超时问题,但是又出现了一个问题,我把min和max都设置成了180000,但是仍然出现了以下的异常信息:
Client session timed out, have not heard from server in 154339ms for sessionid 0x13a3f7732340003
- CASE WHEN 用法介绍
daizj
sqlgroup bycase when
CASE WHEN 用法介绍
1. CASE WHEN 表达式有两种形式
--简单Case函数
CASE sex
WHEN '1' THEN '男'
WHEN '2' THEN '女'
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--Case搜索函数
CASE
WHEN sex = '1' THEN
- PHP技巧汇总:提高PHP性能的53个技巧
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PHP
PHP技巧汇总:提高PHP性能的53个技巧 用单引号代替双引号来包含字符串,这样做会更快一些。因为PHP会在双引号包围的字符串中搜寻变量, 单引号则不会,注意:只有echo能这么做,它是一种可以把多个字符串当作参数的函数译注: PHP手册中说echo是语言结构,不是真正的函数,故把函数加上了双引号)。 1、如果能将类的方法定义成static,就尽量定义成static,它的速度会提升将近4倍
- Yii框架中CGridView的使用方法以及详细示例
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yii
CGridView显示一个数据项的列表中的一个表。
表中的每一行代表一个数据项的数据,和一个列通常代表一个属性的物品(一些列可能对应于复杂的表达式的属性或静态文本)。 CGridView既支持排序和分页的数据项。排序和分页可以在AJAX模式或正常的页面请求。使用CGridView的一个好处是,当用户浏览器禁用JavaScript,排序和分页自动退化普通页面请求和仍然正常运行。
实例代码如下:
- Maven项目打包成可执行Jar文件
dyy_gusi
assembly
Maven项目打包成可执行Jar文件
在使用Maven完成项目以后,如果是需要打包成可执行的Jar文件,我们通过eclipse的导出很麻烦,还得指定入口文件的位置,还得说明依赖的jar包,既然都使用Maven了,很重要的一个目的就是让这些繁琐的操作简单。我们可以通过插件完成这项工作,使用assembly插件。具体使用方式如下:
1、在项目中加入插件的依赖:
<plugin>
- php常见错误
geeksun
PHP
1. kevent() reported that connect() failed (61: Connection refused) while connecting to upstream, client: 127.0.0.1, server: localhost, request: "GET / HTTP/1.1", upstream: "fastc
- 修改linux的用户名
hongtoushizi
linuxchange password
Change Linux Username
更改Linux用户名,需要修改4个系统的文件:
/etc/passwd
/etc/shadow
/etc/group
/etc/gshadow
古老/传统的方法是使用vi去直接修改,但是这有安全隐患(具体可自己搜一下),所以后来改成使用这些命令去代替:
vipw
vipw -s
vigr
vigr -s
具体的操作顺
- 第五章 常用Lua开发库1-redis、mysql、http客户端
jinnianshilongnian
nginxlua
对于开发来说需要有好的生态开发库来辅助我们快速开发,而Lua中也有大多数我们需要的第三方开发库如Redis、Memcached、Mysql、Http客户端、JSON、模板引擎等。
一些常见的Lua库可以在github上搜索,https://github.com/search?utf8=%E2%9C%93&q=lua+resty。
Redis客户端
lua-resty-r
- zkClient 监控机制实现
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zkClient 监控机制实现
直接使用zk的api实现业务功能比较繁琐。因为要处理session loss,session expire等异常,在发生这些异常后进行重连。又因为ZK的watcher是一次性的,如果要基于wather实现发布/订阅模式,还要自己包装一下,将一次性订阅包装成持久订阅。另外如果要使用抽象级别更高的功能,比如分布式锁,leader选举
- 在Mysql 众多表中查找一个表名或者字段名的 SQL 语句
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mysql
在Mysql 众多表中查找一个表名或者字段名的 SQL 语句:
方法一:SELECT table_name, column_name from information_schema.columns WHERE column_name LIKE 'Name';
方法二:SELECT column_name from information_schema.colum
- 程序员对英语的依赖
Smile.zeng
英语程序猿
1、程序员最基本的技能,至少要能写得出代码,当我们还在为建立类的时候思考用什么单词发牢骚的时候,英语与别人的差距就直接表现出来咯。
2、程序员最起码能认识开发工具里的英语单词,不然怎么知道使用这些开发工具。
3、进阶一点,就是能读懂别人的代码,有利于我们学习人家的思路和技术。
4、写的程序至少能有一定的可读性,至少要人别人能懂吧...
以上一些问题,充分说明了英语对程序猿的重要性。骚年
- Oracle学习笔记(8) 使用PLSQL编写触发器
vipbooks
oraclesql编程活动Access
时间过得真快啊,转眼就到了Oracle学习笔记的最后个章节了,通过前面七章的学习大家应该对Oracle编程有了一定了了解了吧,这东东如果一段时间不用很快就会忘记了,所以我会把自己学习过的东西做好详细的笔记,用到的时候可以随时查找,马上上手!希望这些笔记能对大家有些帮助!
这是第八章的学习笔记,学习完第七章的子程序和包之后