- Llama-Omni会说话的人工智能“语音到语音LLM” 利用低延迟、高质量语音转语音 AI 彻底改变对话方式(教程含源码)
知识大胖
NVIDIAGPU和大语言模型开发教程llama人工智能nvidiallm
介绍“单靠技术是不够的——技术与文科、人文学科的结合,才能产生让我们心花怒放的成果。”——史蒂夫·乔布斯近年来,人机交互领域发生了重大变化,尤其是随着ChatGPT、GPT-4等大型语言模型(LLM)的出现。虽然这些模型主要基于文本,但人们对语音交互的兴趣日益浓厚,以使人机对话更加无缝和自然。然而,实现语音交互而不受语音转文本处理中常见的延迟和错误的影响仍然是一个挑战。关键字:Llama-Omni
- 【实战AI】macbook M1 本地ollama运行deepseek
东方鲤鱼
chatAImacosaillamaAIGCchatgpt
由于deepseek官网或者Aapi调用会有网络延迟或不响应的情况,故在本地搭建部署;前提条件1.由于需要拉取开源镜像,受网络限制,部分资源在前提中会下载的更快!请自行;2.设备macbookM132G下载ollamaOllama是一款跨平台推理框架客户端(MacOS、Windows、Linux),专为无缝部署大型语言模型(LLM)(如Llama2、Mistral、Llava等)而设计。通过一键式
- 在mac m1基于llama.cpp运行deepseek
lama.cpp是一个高效的机器学习推理库,目标是在各种硬件上实现LLM推断,保持最小设置和最先进性能。llama.cpp支持1.5位、2位、3位、4位、5位、6位和8位整数量化,通过ARMNEON、Accelerate和Metal支持Apple芯片,使得在MACM1处理器上运行Deepseek大模型成为可能。1下载llama.cppgitclonehttps://github.com/ggerg
- LLaMA 学习笔记
AI算法网奇
深度学习基础人工智能深度学习
目录LLaMA模型结构:模型微调手册:推理示例:指定位置加载模型测试ok:模型下载:llama-stack下载modelscope下载LLaMA优化技术RMSNormSwiGLU激活函数旋转位置编码(RoPE)LLaMA模型结构:llama3结构详解-CSDN博客模型微调手册:大模型微调LLaMA详细指南(准备环境、数据、配置微调参数+微调过程)_llama微调-CSDN博客显存占用:FP16/B
- LLaMA-Omni 深度解析:打开通往无缝人机语音交互的大门
kakaZhui
前沿多模态大模型:论文与实战llama交互LLMTTS语音识别语音合成人工智能
一、引言:语音交互大模型今天我们来看语音交互大模型LLaMA-Omni,它由中国科学院计算技术研究所的研究者们推出,是一个基于强大的Llama-3.1-8B-Instruct构建的语音语言模型。LLaMA-Omni不仅实现了低至226ms的惊人交互延迟,还能同时生成高质量的文本与语音回复,真正意义上让大语言模型(LLM)具备了“听说”的能力。这篇博客将带你由浅入深,全方位地探索LLaMA-Omni
- llama-factory微调Qwen2.5-7B-instruct实战,看这一篇就够了!!!(含windows和linux)
亚伯拉罕·黄肯
大模型llama人工智能大模型llamafactory微调Qwen
一.安装llama-factoryllama-factort的网站:https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory安装llama-factory很简单,打开github后滑到安装LLaMAFactory跟着步骤走即可。安装LLaMAFactorygitclone--depth1https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git
- 在LLM快速迭代时代构建持久AI应用:架构设计与实施策略
引言:技术浪潮下的开发困境大型语言模型(LLM)的发展速度令人瞠目:从GPT-3到GPT-4,从Claude1到Claude3,从Llama1到Llama3,迭代周期正在从"年"缩短到"月"。作为一名AI应用开发者,我亲身经历了这种技术浪潮带来的挑战:昨天精心调优的prompt今天可能失效;上个季度集成的模型这个季度已有更优选择;刚完成的功能设计瞬间被新模型的能力超越。在如此快速变化的环境中,如何
- 零代码玩转大模型!LLaMA Factory:你的专属模型精修师
jane_xing
人工智能llama
你是否曾对大语言模型(LLM)的强大能力心驰神往,却苦于以下难题?想定制专属模型?微调代码看不懂,环境配置太复杂…硬件资源有限?动辄需要数张A100,普通设备望而却步…中文任务不给力?原生模型中文理解弱,效果难达预期…部署门槛高?模型优化、压缩、服务化步步是坎?好消息是:LLaMAFactory来拯救你啦!它就像一家功能齐全的“模型精修店”,让你无需深厚AI功底,也能轻松定制、优化和部署大模型!一
- 大模型 Agent(智能体)技术简介
北京地铁1号线
自然语言处理与大语言模型大模型语言模型Agent
大模型Agent(智能体)技术是当前人工智能领域的前沿方向,它赋予大型语言模型(LLM)自主感知、规划、决策和行动的能力,使其不再局限于“被动应答”,而是能主动完成复杂任务。简单来说,Agent是一个以LLM为“大脑”的自主智能系统,能够理解目标、使用工具、与环境交互并最终解决问题。一、为什么需要Agent?——大模型的局限与Agent的使命传统的大语言模型(如GPT-4、Claude、Llama
- MiniMind:3小时训练26MB微型语言模型,开源项目助力AI初学者快速入门
nine是个工程师
关注人工智能语言模型开源
开发|界面|引擎|交付|副驾——重写全栈法则:AI原生的倍速造应用流来自全栈程序员nine的探索与实践,持续迭代中。欢迎关注评论私信交流~在大型语言模型(LLaMA、GPT等)日益流行的今天,一个名为MiniMind的开源项目正在AI学习圈内引起广泛关注。这个项目让初学者能够在3小时内从零开始训练出一个仅26.88MB大小的微型语言模型,体积仅为GPT-3的七千分之一,却完整覆盖了从数据处理到模型
- 人工智能 开源的大模型训练微调框架LLaMA-Factory
LLaMA-Factory是一个开源的大模型训练微调框架,具有模块化设计和多种高效的训练方法,能够满足不同用户的需求。用户可以通过命令行或Web界面进行操作,实现个性化的语言模型微调。LLaMA-Factory是一个专注于高效微调LLaMA系列模型的开源框架(GitHub项目地址:https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory)。它以极简配置、低资源消耗和对中文任
- TensorRT-LLM:大模型推理加速引擎的架构与实践
前言:技术背景与发展历程:随着GPT-4、LLaMA等千亿级参数模型的出现,传统推理框架面临三大瓶颈:显存占用高(单卡可达80GB)、计算延迟大(生成式推理需迭代处理)、硬件利用率低(Transformer结构存在计算冗余)。根据MLPerf基准测试,原始PyTorch推理的token生成速度仅为12.3tokens/s(A100显卡)。一、TensorRT-LLM介绍:TensorRT-LLM是
- 【LLM】Llama-Index 架构
FOUR_A
LLMllama架构
数据源(DataSources)PDF/文档数据库API网页音频/视频知识库自定义源数据连接器(DataConnectors)用于从各种数据源提取和加载数据,以便进行索引和查询。1.SimpleDirectoryReader含义:简单目录读取器。功能:主要用于读取本地文件系统中的目录内容。它可以列出目录中的文件和子目录,通常用于文件管理或数据预处理阶段。例如,在一个数据处理项目中,你可能需要列出某
- AI初学者如何对大模型进行微调?——零基础保姆级实战指南
仅需8GB显存,三步完成个人专属大模型训练四步实战:从环境配置到模型发布步骤1:云端环境搭建(10分钟)推荐使用阿里魔塔ModelScope免费GPU资源:#注册后执行环境初始化pip3install--upgradepippip3installbitsandbytes>=0.39.0gitclone--depth1https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.
- 「论文导读」LLM高效推理与模型量化
雷羿 LexChien
prompt人工智能LLM论文阅读
1.论文背景作者:HugoTouvron等人,來自MetaAI来源:arXiv:2302.13971,2023年2月主题:介绍LLaMA系列模型(LLaMA-7B、13B、33B、65B),专为研究用途设计,强调高效能与低资源需求的语言模型推理。论文探讨如何通过优化训练数据、模型架构和推理技术,在有限硬体资源(如单一GPU或CPU)上实现高效推理。学术背景:随着大型语言模型(LLM)如GPT-3的
- 【深度学习新浪潮】什么是上下文长度?
小米玄戒Andrew
深度学习新浪潮深度学习人工智能LLM语言模型大模型模型优化上下文长度
大型语言模型(LLM)的上下文长度是指模型在处理当前输入时能够有效利用的历史文本长度,通常以token(如单词、子词或标点)为单位衡量。例如,GPT-4支持128Ktoken的上下文,而Llama4Scout甚至达到了10Mtoken的惊人规模。这一指标直接影响模型在长文档理解、多轮对话等复杂任务中的表现。一、上下文长度的合理范围上下文长度的选择需结合具体应用场景:日常对话:通常需要8K–32Kt
- 大模型开源与国产化突围:技术路径与产业机遇深度解析
梦玄海
开源架构golang开发语言后端大数据
引言:大模型时代的双轨竞速2023年全球大语言模型(LLM)参数量突破万亿级,GPT-4、LLaMA等模型引领技术浪潮。中国在这场竞赛中面临双重命题:既要融入全球开源生态,又要构建自主可控的技术体系。本文将从技术架构、训练范式、生态建设三个维度,深入剖析大模型开源与国产化的突围路径。一、全球开源格局与中国大模型现状1.1国际开源生态的演进特征技术民主化加速:LLaMA-2(700亿参数)、BLOO
- 大语言模型(LLM)课程学习(Curriculum Learning)、数据课程(data curriculum)指南:从原理到实践
在人工智能的浪潮之巅,我们总会惊叹于GPT-4、Llama3.1、Qwen2.5这些顶尖大语言模型(LLM)所展现出的惊人能力。它们似乎无所不知,能写诗、能编程、能进行复杂的逻辑推理。一个自然而然的问题是:它们是如何“学”会这一切的?大多数人会回答:“用海量数据喂出来的。”这个答案只说对了一半。如果你认为只要把互联网上能找到的所有数据(比如15万亿个token)随机打乱,然后“一锅烩”地喂给模型,
- 量子计算+AI芯片:光子计算如何重构神经网络硬件生态
前言前些天发现了一个巨牛的人工智能免费学习网站,通俗易懂,风趣幽默,忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站量子计算+AI芯片:光子计算如何重构神经网络硬件生态——2025年超异构计算架构下的万亿参数模型训练革命产业拐点:英伟达BlackwellUltra发布光互连版GPU,IBM量子处理器突破512比特,光子计算商用成本降至$5/TOPS实测突破:Llama3-405B在光子-量子混合集群训练能耗下
- llama-cpp-python使用教程
try2find
llamapython开发语言
以下是llama-cpp-python的完整使用教程,涵盖安装、基础用法、高级功能(如GPU加速、多模态等)和常见问题解决。1.安装1.1基础安装(CPU版)pipinstallllama-cpp-python-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple1.2启用GPU加速(CUDA)CMAKE_ARGS="-DGGML_CUDA=ON"pipinstall
- 10.2 ChatGPT自动生成训练数据实战:37.2%准确率提升秘籍
少林码僧
掌握先机!从0起步实战AI大模型微调打造核心竞争力chatgpt人工智能机器学习语言模型
ChatGPT自动生成训练数据实战:37.2%准确率提升秘籍使用ChatGPT自动设计生成训练数据的Prompt在大模型微调场景中,高质量训练数据的获取往往是制约模型效果的核心瓶颈。根据2023年GoogleResearch的实证研究,使用GPT-4生成的合成数据对LLaMA2进行微调,能达到人工标注数据85%的效果水平。本章将揭秘如何通过ChatGPT自动生成适配ChatGLM3的微调数据。一、
- Go 语言实现本地大模型聊天机器人:从推理到 Web UI 的全流程
雷羿 LexChien
Gogolang机器人前端
接续Go-LLM-CPP专案,继续扩充前端聊天室功能一.专案目录架构:go-llm-cpp/├──bin/#第三方依赖│├──go-llama.cpp/#封裝GGUF模型推理(CGo)│└──llm-go/#prompt构建+回合管理(Go)│├──cmd/#可执行应用│└──main.go#CLI/HTTPserver入口点│├──config/│└──persona.yaml#人格模板(系统p
- 【技术派专享】并行智算云:RTX 5090 免费算力深度评测 + 实战指南▎ 为什么开发者需要关注云端算力?
山顶望月川
人工智能云计算
在微调Llama3、训练扩散模型或跑Kaggle比赛时,本地显卡(比如RTX3090/4090)常面临显存不足、训练慢、散热差等问题。而购买多卡服务器成本极高(一台8×A100机器年成本超20万),对个人和小团队极不友好。并行智算云近期推出的“开发者扶持计划”,提供RTX5090免费算力(显存32GB,FP32算力60TFLOPS),实测比4090训练速度快1.8倍,且支持多卡并行。下面从技术优势
- Llama改进之——RoPE旋转位置编码
愤怒的可乐
NLP项目实战#LLaMARoPE旋转位置编码
引言旋转位置编码(RotaryPositionEmbedding,RoPE)将绝对相对位置依赖纳入自注意力机制中,以增强Transformer架构的性能。目前很火的大模型LLaMA、QWen等都应用了旋转位置编码。之前在[论文笔记]ROFORMER中对旋转位置编码的原始论文进行了解析,重点推导了旋转位置编码的公式,本文侧重实现,同时尽量简化数学上的推理,详细推理可见最后的参考文章。复数与极坐标复数
- Llama改进之——分组查询注意力
愤怒的可乐
#NLP项目实战自然语言处理llama深度学习人工智能分组查询注意力旋转位置编码
引言今天介绍LLAMA2模型引入的关于注意力的改进——分组查询注意力(Grouped-queryattention,GQA)1。Transformer中的多头注意力在解码阶段来说是一个性能瓶颈。多查询注意力2通过共享单个key和value头,同时不减少query头来提升性能。多查询注意力可能导致质量下降和训练不稳定,因此常用的是分组查询注意力。然后我们结合上篇文章3探讨的旋转位置编码,将选择位置编
- Llama改进之——均方根层归一化RMSNorm
愤怒的可乐
NLP项目实战#llama
引言在学习完GPT2之后,从本文开始进入Llama模型系列。本文介绍Llama模型的改进之RMSNorm(均方根层归一化)。它是由RootMeanSquareLayerNormalization论文提出来的,可以参阅其论文笔记1。LayerNorm层归一化(LayerNorm)对Transformer等模型来说非常重要,它可以帮助稳定训练并提升模型收敛性。LayerNorm针对一个样本所有特征计算
- Llama改进之——SwiGLU激活函数
愤怒的可乐
#自然语言处理NLP项目实战llama
引言今天介绍LLAMA模型引入的关于激活函数的改进——SwiGLU1,该激活函数取得了不错的效果,得到了广泛地应用。SwiGLU是GLU的一种变体,其中包含了GLU和Swish激活函数。GLUGLU(GatedLinearUnits,门控线性单元)2引入了两个不同的线性层,其中一个首先经过sigmoid函数,其结果将和另一个线性层的输出进行逐元素相乘作为最终的输出:GLU(x,
- 从0实现llama3
讨厌编程但喜欢LLM的学院派
人工智能python开发语言深度学习机器学习pytorch
分享一下从0实现llama的过程流程如下:word-->embeddinglayer-->n*decoderlayer-->finallinearlayer-->output分词器在embedding之前,需要进行分词,将句子分成单词。llama3采用了基于BPE算法的分词器。这个链接实现了一个非常简洁的BPE分词器简易分词器实现BPE分词器(选看)1)训练tokenizer词汇表并合并给定文本,
- 手把手从零打造 Llama3:解锁下一代预训练模型
会飞的Anthony
信息系统人工智能AIGC自然语言处理人工智能llama3AIGC
引言Llama3相较于Llama2,不仅在模型架构上做了显著优化,尤其是全局查询注意力机制(GQA)的引入,使得模型在大规模数据处理上表现更加出色。同时,Llama3采用了与GPT一致的tiktoken分词器,大幅提升了分词效率。本篇文章将带你从头构建Llama3预训练流程,深入了解其关键细节和实现方式,让你掌握这一下一代模型的核心技术。1.启动训练脚本在这一步中,我们将实现Llama3的预训练框
- 从零实现Llama3:深入解析Transformer架构与实现细节
祁婉菲Flora
从零实现Llama3:深入解析Transformer架构与实现细节llama3-from-scratchllama3一次实现一个矩阵乘法。项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ll/llama3-from-scratch引言本文将深入探讨如何从零开始实现Llama3语言模型。我们将从最基本的张量操作开始,逐步构建完整的Transformer架构。通过这个过程,读者
- mysql主从数据同步
林鹤霄
mysql主从数据同步
配置mysql5.5主从服务器(转)
教程开始:一、安装MySQL
说明:在两台MySQL服务器192.168.21.169和192.168.21.168上分别进行如下操作,安装MySQL 5.5.22
二、配置MySQL主服务器(192.168.21.169)mysql -uroot -p &nb
- oracle学习笔记
caoyong
oracle
1、ORACLE的安装
a>、ORACLE的版本
8i,9i : i是internet
10g,11g : grid (网格)
12c : cloud (云计算)
b>、10g不支持win7
&
- 数据库,SQL零基础入门
天子之骄
sql数据库入门基本术语
数据库,SQL零基础入门
做网站肯定离不开数据库,本人之前没怎么具体接触SQL,这几天起早贪黑得各种入门,恶补脑洞。一些具体的知识点,可以让小白不再迷茫的术语,拿来与大家分享。
数据库,永久数据的一个或多个大型结构化集合,通常与更新和查询数据的软件相关
- pom.xml
一炮送你回车库
pom.xml
1、一级元素dependencies是可以被子项目继承的
2、一级元素dependencyManagement是定义该项目群里jar包版本号的,通常和一级元素properties一起使用,既然有继承,也肯定有一级元素modules来定义子元素
3、父项目里的一级元素<modules>
<module>lcas-admin-war</module>
<
- sql查地区省市县
3213213333332132
sqlmysql
-- db_yhm_city
SELECT * FROM db_yhm_city WHERE class_parent_id = 1 -- 海南 class_id = 9 港、奥、台 class_id = 33、34、35
SELECT * FROM db_yhm_city WHERE class_parent_id =169
SELECT d1.cla
- 关于监听器那些让人头疼的事
宝剑锋梅花香
画图板监听器鼠标监听器
本人初学JAVA,对于界面开发我只能说有点蛋疼,用JAVA来做界面的话确实需要一定的耐心(不使用插件,就算使用插件的话也没好多少)既然Java提供了界面开发,老师又要求做,只能硬着头皮上啦。但是监听器还真是个难懂的地方,我是上了几次课才略微搞懂了些。
- JAVA的遍历MAP
darkranger
map
Java Map遍历方式的选择
1. 阐述
对于Java中Map的遍历方式,很多文章都推荐使用entrySet,认为其比keySet的效率高很多。理由是:entrySet方法一次拿到所有key和value的集合;而keySet拿到的只是key的集合,针对每个key,都要去Map中额外查找一次value,从而降低了总体效率。那么实际情况如何呢?
为了解遍历性能的真实差距,包括在遍历ke
- POJ 2312 Battle City 优先多列+bfs
aijuans
搜索
来源:http://poj.org/problem?id=2312
题意:题目背景就是小时候玩的坦克大战,求从起点到终点最少需要多少步。已知S和R是不能走得,E是空的,可以走,B是砖,只有打掉后才可以通过。
思路:很容易看出来这是一道广搜的题目,但是因为走E和走B所需要的时间不一样,因此不能用普通的队列存点。因为对于走B来说,要先打掉砖才能通过,所以我们可以理解为走B需要两步,而走E是指需要1
- Hibernate与Jpa的关系,终于弄懂
avords
javaHibernate数据库jpa
我知道Jpa是一种规范,而Hibernate是它的一种实现。除了Hibernate,还有EclipseLink(曾经的toplink),OpenJPA等可供选择,所以使用Jpa的一个好处是,可以更换实现而不必改动太多代码。
在play中定义Model时,使用的是jpa的annotations,比如javax.persistence.Entity, Table, Column, OneToMany
- 酸爽的console.log
bee1314
console
在前端的开发中,console.log那是开发必备啊,简直直观。通过写小函数,组合大功能。更容易测试。但是在打版本时,就要删除console.log,打完版本进入开发状态又要添加,真不够爽。重复劳动太多。所以可以做些简单地封装,方便开发和上线。
/**
* log.js hufeng
* The safe wrapper for `console.xxx` functions
*
- 哈佛教授:穷人和过于忙碌的人有一个共同思维特质
bijian1013
时间管理励志人生穷人过于忙碌
一个跨学科团队今年完成了一项对资源稀缺状况下人的思维方式的研究,结论是:穷人和过于忙碌的人有一个共同思维特质,即注意力被稀缺资源过分占据,引起认知和判断力的全面下降。这项研究是心理学、行为经济学和政策研究学者协作的典范。
这个研究源于穆来纳森对自己拖延症的憎恨。他7岁从印度移民美国,很快就如鱼得水,哈佛毕业
- other operate
征客丶
OSosx
一、Mac Finder 设置排序方式,预览栏 在显示-》查看显示选项中
二、有时预览显示时,卡死在那,有可能是一些临时文件夹被删除了,如:/private/tmp[有待验证]
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若有其他凝问或文中有错误,请及时向我指出,
我好及时改正,同时也让我们一
- 【Scala五】分析Spark源代码总结的Scala语法三
bit1129
scala
1. If语句作为表达式
val properties = if (jobIdToActiveJob.contains(jobId)) {
jobIdToActiveJob(stage.jobId).properties
} else {
// this stage will be assigned to "default" po
- ZooKeeper 入门
BlueSkator
中间件zk
ZooKeeper是一个高可用的分布式数据管理与系统协调框架。基于对Paxos算法的实现,使该框架保证了分布式环境中数据的强一致性,也正是基于这样的特性,使得ZooKeeper解决很多分布式问题。网上对ZK的应用场景也有不少介绍,本文将结合作者身边的项目例子,系统地对ZK的应用场景进行一个分门归类的介绍。
值得注意的是,ZK并非天生就是为这些应用场景设计的,都是后来众多开发者根据其框架的特性,利
- MySQL取得当前时间的函数是什么 格式化日期的函数是什么
BreakingBad
mysqlDate
取得当前时间用 now() 就行。
在数据库中格式化时间 用DATE_FORMA T(date, format) .
根据格式串format 格式化日期或日期和时间值date,返回结果串。
可用DATE_FORMAT( ) 来格式化DATE 或DATETIME 值,以便得到所希望的格式。根据format字符串格式化date值:
%S, %s 两位数字形式的秒( 00,01,
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-组合模式
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;
abstract class Component {
public abstract void printStruct(Str
- 4_JAVA+Oracle面试题(有答案)
chenke
oracle
基础测试题
卷面上不能出现任何的涂写文字,所有的答案要求写在答题纸上,考卷不得带走。
选择题
1、 What will happen when you attempt to compile and run the following code? (3)
public class Static {
static {
int x = 5; // 在static内有效
}
st
- 新一代工作流系统设计目标
comsci
工作算法脚本
用户只需要给工作流系统制定若干个需求,流程系统根据需求,并结合事先输入的组织机构和权限结构,调用若干算法,在流程展示版面上面显示出系统自动生成的流程图,然后由用户根据实际情况对该流程图进行微调,直到满意为止,流程在运行过程中,系统和用户可以根据情况对流程进行实时的调整,包括拓扑结构的调整,权限的调整,内置脚本的调整。。。。。
在这个设计中,最难的地方是系统根据什么来生成流
- oracle 行链接与行迁移
daizj
oracle行迁移
表里的一行对于一个数据块太大的情况有二种(一行在一个数据块里放不下)
第一种情况:
INSERT的时候,INSERT时候行的大小就超一个块的大小。Oracle把这行的数据存储在一连串的数据块里(Oracle Stores the data for the row in a chain of data blocks),这种情况称为行链接(Row Chain),一般不可避免(除非使用更大的数据
- [JShop]开源电子商务系统jshop的系统缓存实现
dinguangx
jshop电子商务
前言
jeeshop中通过SystemManager管理了大量的缓存数据,来提升系统的性能,但这些缓存数据全部都是存放于内存中的,无法满足特定场景的数据更新(如集群环境)。JShop对jeeshop的缓存机制进行了扩展,提供CacheProvider来辅助SystemManager管理这些缓存数据,通过CacheProvider,可以把缓存存放在内存,ehcache,redis,memcache
- 初三全学年难记忆单词
dcj3sjt126com
englishword
several 儿子;若干
shelf 架子
knowledge 知识;学问
librarian 图书管理员
abroad 到国外,在国外
surf 冲浪
wave 浪;波浪
twice 两次;两倍
describe 描写;叙述
especially 特别;尤其
attract 吸引
prize 奖品;奖赏
competition 比赛;竞争
event 大事;事件
O
- sphinx实践
dcj3sjt126com
sphinx
安装参考地址:http://briansnelson.com/How_to_install_Sphinx_on_Centos_Server
yum install sphinx
如果失败的话使用下面的方式安装
wget http://sphinxsearch.com/files/sphinx-2.2.9-1.rhel6.x86_64.rpm
yum loca
- JPA之JPQL(三)
frank1234
ormjpaJPQL
1 什么是JPQL
JPQL是Java Persistence Query Language的简称,可以看成是JPA中的HQL, JPQL支持各种复杂查询。
2 检索单个对象
@Test
public void querySingleObject1() {
Query query = em.createQuery("sele
- Remove Duplicates from Sorted Array II
hcx2013
remove
Follow up for "Remove Duplicates":What if duplicates are allowed at most twice?
For example,Given sorted array nums = [1,1,1,2,2,3],
Your function should return length
- Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
jinnianshilongnian
spring 4
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Mysql5.5
liuxingguome
centos
CentOS下以RPM方式安装MySQL5.5
首先卸载系统自带Mysql:
yum remove mysql mysql-server mysql-libs compat-mysql51
rm -rf /var/lib/mysql
rm /etc/my.cnf
查看是否还有mysql软件:
rpm -qa|grep mysql
去http://dev.mysql.c
- 第14章 工具函数(下)
onestopweb
函数
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/
- POJ 1050
SaraWon
二维数组子矩阵最大和
POJ ACM第1050题的详细描述,请参照
http://acm.pku.edu.cn/JudgeOnline/problem?id=1050
题目意思:
给定包含有正负整型的二维数组,找出所有子矩阵的和的最大值。
如二维数组
0 -2 -7 0
9 2 -6 2
-4 1 -4 1
-1 8 0 -2
中和最大的子矩阵是
9 2
-4 1
-1 8
且最大和是15
- [5]设计模式——单例模式
tsface
java单例设计模式虚拟机
单例模式:保证一个类仅有一个实例,并提供一个访问它的全局访问点
安全的单例模式:
/*
* @(#)Singleton.java 2014-8-1
*
* Copyright 2014 XXXX, Inc. All rights reserved.
*/
package com.fiberhome.singleton;
- Java8全新打造,英语学习supertool
yangshangchuan
javasuperword闭包java8函数式编程
superword是一个Java实现的英文单词分析软件,主要研究英语单词音近形似转化规律、前缀后缀规律、词之间的相似性规律等等。Clean code、Fluent style、Java8 feature: Lambdas, Streams and Functional-style Programming。
升学考试、工作求职、充电提高,都少不了英语的身影,英语对我们来说实在太重要