- 深度解析:轻量级CLR/JIT即时编译系统设计与实现(一)
liulilittle
MarkdownExtensionC#c#clrjvmjitx86汇编编译器
深度解析:轻量级CLR/JIT即时编译系统设计与实现引用:liulilittle/SimpleClr️系统架构全景图核心组件指令调度器JIT编译器寄存器分配器X86机器码生成器分支回填器内存保护器内存管理器IL指令集可执行代码区委托调用器执行结果一、系统架构深度解析️1.1核心组件交互关系后端执行JIT引擎前端IL指令流编译请求机器码输出可执行内存执行结果接口实现委托调用builtins_x86.
- Transformer已死?2025年十大替代架构实战评测
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。点击跳转到网站封面图建议:十大架构3D渲染图环绕碎裂的Transformer图标,背景为动态性能雷达图副标题:实测推理速度/显存占用/长文本能力,附迁移成本决策树一、争议源起:Transformer的时代性局限(2025版)graphLRA[Transformer痛点]-->B[显存黑洞:千亿模型推理需1.6
- 语言模型之谜:提示内容与格式的交响诗
步子哥
AGI通用人工智能语言模型人工智能自然语言处理
当代人工智能领域中,语言模型(LLM)正以前所未有的规模和深度渗透到各行各业。从代码生成到数学推理,从问答系统到多项选择题,每一次技术的跃进都离不开一个看似简单却充满玄机的关键环节——提示(prompt)的设计。而在这场提示优化的探索中,内容与格式的双重奏正逐渐揭开其神秘面纱,谱写出一曲宏大的交响诗。本文将带您走进“内容格式集成提示优化(CFPO)”的奇幻世界,揭示如何透过细腻的内容雕琢和精妙的格
- 多模态大模型:技术原理与实战 看清GPT的进化史和创新点
AI天才研究院
AgenticAI实战计算AI人工智能与大数据计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
多模态大模型:技术原理与实战看清GPT的进化史和创新点1.背景介绍1.1人工智能的发展历程1.1.1早期人工智能1.1.2机器学习时代1.1.3深度学习的崛起1.2自然语言处理的演进1.2.1基于规则的方法1.2.2统计机器学习方法1.2.3深度学习方法1.3大语言模型的出现1.3.1Transformer架构的提出1.3.2GPT系列模型的发展1.3.3多模态大模型的兴起2.核心概念与联系2.1
- 聚焦的伟力:注意力机制与Transformer的创世纪
田园Coder
人工智能科普人工智能科普
当LSTM和GRU凭借其精密的门控系统,成功驯服了时间的长河,让神经网络能够跨越数十甚至数百步记住关键信息,并在机器翻译、文本生成等领域大放异彩时,一个看似微小却影响深远的瓶颈逐渐浮出水面,尤其是在序列到序列(Seq2Seq)框架中。在标准的Seq2Seq模型(如用于神经机器翻译)里,编码器(通常是一个RNN如LSTM)需要将整个输入序列(如一个英语句子)的信息压缩成一个固定长度的上下文向量(Co
- GPT-SoVITS项目重大更新全解析:从语音合成到多语言支持的技术演进
胡晗研
GPT-SoVITS项目重大更新全解析:从语音合成到多语言支持的技术演进GPT-SoVITS项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/gp/GPT-SoVITS项目概述GPT-SoVITS是一个先进的语音合成与转换系统,集成了GPT模型与SoVITS技术,能够实现高质量的语音合成、语音转换以及多语言混合处理。该系统不断迭代更新,在语音质量、训练效率和多语言支持等方面持
- 【性能优化与架构调优(一)】Java 应用性能优化
Java应用性能优化:从JVM到并发编程的全方位解析一、JVM调优:打造高性能运行环境1.1JVM内存模型与核心参数配置JVM内存结构主要包含堆(Heap)、栈(Stack)、方法区(MethodArea)、本地方法栈(NativeMethodStack)和程序计数器(PCRegister)。其中,堆是GC的主要区域,可通过以下参数进行调优:#JVM启动参数示例(以生产环境常用配置为例)java-
- RICE模型或KANO模型在具体UI评审时的运用经验
Alex艾力的IT数字空间
设计规范前端框架原型模式产品经理需求分析ux制造
模型是抽象的产物,结合场景才好说明(数据为非精确实际数据,仅供参考,勿照搬)。案例一:RICE模型解决「支付流程优化」vs「首页动效升级」优先级争议背景:APP电商模块在迭代中面临两个需求冲突——支付团队主张优化支付失败提示(减少用户流失),设计团队提议增加首页3D商品动效(提升视觉吸引力)。双方争执不下。应用过程:RICE模型量化评估(参考):支付优化:Reach(覆盖人数):支付流程涉及100
- 【AI大模型学习路线】第三阶段之RAG与LangChain——第十五章(LangChain与Chain组件)LLMChain,Sequential Chain详解 ?
985小水博一枚呀
AI大模型学习路线人工智能学习langchain
【AI大模型学习路线】第三阶段之RAG与LangChain——第十五章(LangChain与Chain组件)LLMChain,SequentialChain详解?【AI大模型学习路线】第三阶段之RAG与LangChain——第十五章(LangChain与Chain组件)LLMChain,SequentialChain详解?文章目录【AI大模型学习路线】第三阶段之RAG与LangChain——第十五
- 【机器学习|学习笔记】组合特征(Feature Combinations)是提升模型性能、挖掘特征交互信息、增强非线性表达能力的有效手段。
努力毕业的小土博^_^
机器学习学习笔记机器学习学习笔记人工智能神经网络深度学习
【机器学习|学习笔记】组合特征(FeatureCombinations)是提升模型性能、挖掘特征交互信息、增强非线性表达能力的有效手段。【机器学习|学习笔记】组合特征(FeatureCombinations)是提升模型性能、挖掘特征交互信息、增强非线性表达能力的有效手段。文章目录【机器学习|学习笔记】组合特征(FeatureCombinations)是提升模型性能、挖掘特征交互信息、增强非线性表达
- 19|Whisper+ChatGPT:请AI代你听播客
_Rye_
AI大模型whisperchatgpt
今天,我们的课程开始进入一个新的主题了,那就是语音识别。过去几周我们介绍的ChatGPT虽然很强大,但是只能接受文本的输入。而在现实生活中,很多时候我们并不方便停下来打字。很多内容比如像播客也没有文字版,所以这个时候,我们就需要一个能够将语音内容转换成文本的能力。作为目前AI界的领导者,OpenAI自然也不会放过这个需求。他们不仅发表了一个通用的语音识别模型Whisper,还把对应的代码开源了。在
- 网络资源模板--基于Android Studio 实现的喝水提醒App
编程乐学
Android网络项目模板androidstudioandroidide安卓大作业移动端开发大作业喝水提醒
目录一、测试环境说明二、项目简介三、项目演示四、部设计详情(部分)注册页面首页统计页五、项目源码一、测试环境说明二、项目简介本应用采用经典的MVC(Model-View-Controller)架构,将数据模型(Model)、视图(View)和控制器(Controller)分离,提高代码的可维护性和可扩展性。Model:负责数据的存储和处理,包括用户信息、饮水记录等。使用Room数据库来实现数据的持
- Xtuner:大模型微调快速上手
潘达斯奈基~
AIGCAIGC
一、XTuner是什么?简单来说,XTuner是一个轻量级、易于使用的、为大语言模型(LLM)设计的微调工具库。它由上海人工智能实验室(OpenMMLab)开发,是其强大AI工具生态(MMCV,MMEngine等)的一部分。它的核心设计理念是“用一个配置文件搞定一切”,让开发者和研究人员可以极大地简化微调流程。二、为什么选择XTuner?(核心优势)轻量且用户友好:命令行驱动:你不需要编写复杂的训
- 聊聊JVM如何优化
首先应该明确的是JVM调优不是常规手段,JVM的存在本身就是为了减轻开发对于内存管理的负担,当出现性能问题的时候第一时间考虑的是代码逻辑与设计方案,以及是否达到依赖中间件的瓶颈,最后才是针对JVM进行优化。1.JVM内存模型针对JAVA8的模型进行讨论,JVM的内存模型主要分为几个关键区域:堆、方法区、程序计数器、虚拟机栈和本地方法栈。堆内存进一步细分为年轻代、老年代,年轻代按其特性又分为E区,S
- YOLO融合synergisticNet中的模块
今天炼丹了吗
YOLOv11与自研模型专栏YOLO
YOLOv11v10v8使用教程:YOLOv11入门到入土使用教程YOLOv11改进汇总贴:YOLOv11及自研模型更新汇总《HyperSINet:ASynergeticInteractionNetworkCombinedWithConvolutionandTransformerforHyperspectralImageClassification》一、模块介绍论文链接:https://ieeex
- 【前端】【数字孪生】基础知识:数字孪生 3D 模型去哪里找?Three.js 辅助组件库有哪些?模型的动画是黑盒吗?怎么控制?
患得患失949
数字孪生前端3djavascript
前端数字孪生全解:Vue与Three.js的最佳实践、3D模型网站推荐、自带动画控制详解在数字孪生(DigitalTwin)和三维可视化逐渐成为前端热点的今天,很多开发者开始转向WebGL+前端框架的集成实践,最常见的组合包括:React+Three.js(通过@react-three/fiber与@react-three/drei)Vue+Three.js(本文重点)本文将从以下几个维度全面解析
- 邻近巷道爆破振动模拟与可视化:计算力学的工程应用
碳酸的唐
动态规划数学建模
引言隧道爆破施工是现代工程建设中常用的方法,但爆破产生的振动会对周围结构和地质环境产生影响。本文介绍一个基于Python的邻近巷道爆破振动模拟系统,该系统通过数值计算模拟爆破引起的应力波传播过程,并提供多种可视化方式展示振动效应。本研究对于理解爆破振动机理、评估爆破安全距离以及优化爆破参数具有重要意义。理论基础爆破应力波传播模型爆破引起的应力波在岩体中的传播可通过弹性波动理论描述。在均匀介质中,应
- 租户订阅、套餐切换与服务启停全流程设计:SaaS 计费引擎与运营控制体系实战解析
观熵
企业级SaaS架构与工程实战全流程SaaS架构
租户订阅、套餐切换与服务启停全流程设计:SaaS计费引擎与运营控制体系实战解析关键词多租户订阅系统、SaaS套餐管理、服务启停机制、计费周期控制、套餐额度配置、权限策略切换、租户状态机、运营控制后台、资源配额调节、合约期与续订策略摘要在企业级SaaS系统中,租户订阅与套餐管理机制不仅决定平台的盈利模型,更直接关系到权限控制、资源分配、服务启停等系统级行为。传统CRM或权限表驱动的权限体系难以支撑“
- SaaS 的订阅计费模型设计实战指南:按量、按用户、按功能的架构与实现全解析
SaaS的订阅计费模型设计实战指南:按量、按用户、按功能的架构与实现全解析关键词SaaS计费模型、按量计费、用户数计费、功能模块计费、订阅管理、计费系统架构、账单系统、分级定价、后付费、使用量追踪摘要在企业级SaaS系统架构中,计费模型不仅关系到产品商业化路径的可行性,还直接决定了系统架构、数据采集与账务合规的设计逻辑。本文将深入解析三种主流SaaS订阅计费模式:按量计费(Usage-based)
- Midjourney:AI人工智能图像生成的新方向
AI智能探索者
人工智能midjourney计算机视觉ai
Midjourney:AI人工智能图像生成的新方向关键词:Midjourney、AI图像生成、扩散模型、提示词工程、多模态学习、生成式AI、创意工具摘要:本文将带您走进AI图像生成的前沿领域,以Midjourney为核心,从技术原理到实际应用,用通俗易懂的语言解析其背后的“魔法”。我们将通过生活案例、技术拆解和实战演示,揭示Midjourney如何通过扩散模型、提示词工程和多模态学习,重新定义“用
- 【pytorch】——Could not export Python function call ‘Scatter‘
pytorch用pytorch的trace导出模型的时候,报错errorRuntimeError:CouldnotexportPythonfunctioncall'Scatter'.RemovecallstoPythonfunctionsbeforeexport.Didyouforgettoadd@scriptor@script_methodannotation?Ifthisisann.Modul
- 基于评估方法论评估一个大模型的准确度
尤物程序猿
自动化运维
评估标准先来说说什么是大模型的一个准确度,指其输出结果与真实值或期望值之间的符合程度,但在不同任务和场景下具体定义和评估方式存在显著差异。要评估一个大模型还得考虑到评估哪些方面呢?以下是大概的几个方向任务类型准确度定义分类任务预测类别与真实标签的一致性生成任务生成内容的真实性/流畅性/相关性问答任务答案的事实正确性和完整性多模态任务跨模态对齐能力(如图文匹配)除了以上几个方面还需要考虑表面匹配:字
- 物联网零售领域AI算力网络与通信的应用探索
AI算力网络与通信
物联网零售人工智能ai
物联网零售领域AI算力网络与通信的应用探索关键词:物联网、零售领域、AI算力网络、通信、应用探索摘要:本文聚焦于物联网零售领域,深入探讨了AI算力网络与通信的应用。首先介绍了相关背景,包括目的、预期读者等。接着对核心概念进行解释,阐述它们之间的关系并给出原理架构示意图和流程图。然后详细讲解核心算法原理、数学模型与公式,通过项目实战展示代码案例及解读。还介绍了实际应用场景、推荐相关工具资源,分析未来
- Kotlin 与移动开发的无缝对接秘籍
移动开发前沿
kotlin开发语言androidai
Kotlin与移动开发的无缝对接秘籍关键词:Kotlin、移动开发、Android、iOS、跨平台开发、协程、JetpackCompose摘要:本文深入解析Kotlin在移动开发领域的核心优势与实践方法,通过剖析Kotlin语言特性、跨平台架构、与原生生态的深度集成(如AndroidJetpack和iOSSwift互操作)、异步编程模型(协程)等关键技术,结合完整的项目实战案例,展示如何利用Kot
- 剖析AI人工智能领域Whisper的性能指标
AI大模型应用实战
人工智能whisperxcodeai
剖析AI人工智能领域Whisper的性能指标关键词:Whisper、语音识别、性能指标、ASR、AI模型评估、基准测试、语音转文本摘要:本文深入剖析OpenAI开发的Whisper语音识别系统的性能指标。我们将从技术原理、架构设计、性能基准测试等多个维度,全面分析Whisper在不同场景下的表现。文章将详细讲解Whisper的评估方法、关键性能指标解读、实际应用中的性能表现,以及与其他主流语音识别
- 【科研写作自动化工具】如何用AI技术组合(大模型+多Agent+自动化)打造一个“智能论文生产线”,把枯燥的写作流程变成自动化
n8n是一款开源的工作流自动化工具,类似于Zapier或Make(原Integromat),但更注重灵活性和开发者友好性。在课程文件中提到的n8n自动化流水线主要用于科研写作的自动化流程集成,以下是详细解释:n8n的核心功能可视化工作流设计:通过拖拽节点(Nodes)连接不同工具和服务,无需编写复杂代码即可搭建自动化流程。多平台集成:支持连接文献数据库(如PubMed、arXiv)、AI模型(如O
- 【V18.0 - 飞升篇】我把“大模型”装进电脑后,我的AI学会了改稿!——本地部署LLM终极保姆级教程
爱分享的飘哥
人工智能语言模型pythonLLMai
在过去的十几篇文章中,我们已经将我们的AI打造成了一个顶级的“分析师”。它能看、能听、能读,能预测多维度的价值指标,甚至能用SHAP解释自己的决策。它很强大,但它的能力,始终停留在“分析”和“诊断”的层面。它能告诉我“你的开头不行”,但无法告诉我“一个好的开头应该怎么写”。这就像我的副驾驶是一位顶级的F1数据分析师,他能告诉我每个弯道的最佳速度和刹车点,但他自己并不会开车。我需要一次终极的升级,我
- 零信任的两大关键技术:内容识别和行为分析
天空卫士
网络数据安全网络安全
零信任(ZeroTrust)安全对传统边界安全架构进行了重新评估和审视,并对安全架构思路给出了新的建议。零信任模型的核心零信任的意思是:从不信任,始终验证。其核心思想是,默认情况下不应该信任网络内部和外部的任何人/设备/系统,需要基于认证和授权重新构建访问控制的信任基础。如IP地址、主机、地理位置、所处网络等均不能作为可信的凭证。通过零信任,可以防止恶意用户访问企业内部的私有资源、防止数据泄露以及
- 用队列实现生产者-消费者模型 —— 详解与代码讲解
百年孤独_
C语言项目计算机网络C操作系统
用队列实现生产者-消费者模型——详解与代码讲解一、引言生产者-消费者问题(Producer-ConsumerProblem)是操作系统、并发编程和数据结构课程中的经典案例。它描述了两个角色:生产者负责生产数据并放入缓冲区,消费者则从缓冲区取出数据进行消费。两者通过一个共享的缓冲区(通常为队列)进行协作,既要保证数据的正确流转,又要避免资源竞争和数据丢失。本篇文章将以循环队列为核心,详细讲解如何用C
- AI大模型如何重塑软件开发流程?
真实的菜
活动人工智能
AI大模型如何重塑软件开发流程?文章摘要随着ChatGPT、Claude等AI大模型的快速发展,软件开发行业正经历着前所未有的变革。本文深入探讨了AI技术如何重塑传统的软件开发流程,分析了开发者角色的转变,并提供了拥抱AI时代的实践指南。核心观点AI大模型将开发者角色从"编码者"转变为"设计师"需求分析、代码生成、测试等环节将实现智能化新技能需求:AI工具使用、提示工程、跨领域整合未来趋势:低代码
- Spring的注解积累
yijiesuifeng
spring注解
用注解来向Spring容器注册Bean。
需要在applicationContext.xml中注册:
<context:component-scan base-package=”pagkage1[,pagkage2,…,pagkageN]”/>。
如:在base-package指明一个包
<context:component-sc
- 传感器
百合不是茶
android传感器
android传感器的作用主要就是来获取数据,根据得到的数据来触发某种事件
下面就以重力传感器为例;
1,在onCreate中获得传感器服务
private SensorManager sm;// 获得系统的服务
private Sensor sensor;// 创建传感器实例
@Override
protected void
- [光磁与探测]金吕玉衣的意义
comsci
这是一个古代人的秘密:现在告诉大家
信不信由你们:
穿上金律玉衣的人,如果处于灵魂出窍的状态,可以飞到宇宙中去看星星
这就是为什么古代
- 精简的反序打印某个数
沐刃青蛟
打印
以前看到一些让求反序打印某个数的程序。
比如:输入123,输出321。
记得以前是告诉你是几位数的,当时就抓耳挠腮,完全没有思路。
似乎最后是用到%和/方法解决的。
而今突然想到一个简短的方法,就可以实现任意位数的反序打印(但是如果是首位数或者尾位数为0时就没有打印出来了)
代码如下:
long num, num1=0;
- PHP:6种方法获取文件的扩展名
IT独行者
PHP扩展名
PHP:6种方法获取文件的扩展名
1、字符串查找和截取的方法
1
$extension
=
substr
(
strrchr
(
$file
,
'.'
), 1);
2、字符串查找和截取的方法二
1
$extension
=
substr
- 面试111
文强chu
面试
1事务隔离级别有那些 ,事务特性是什么(问到一次)
2 spring aop 如何管理事务的,如何实现的。动态代理如何实现,jdk怎么实现动态代理的,ioc是怎么实现的,spring是单例还是多例,有那些初始化bean的方式,各有什么区别(经常问)
3 struts默认提供了那些拦截器 (一次)
4 过滤器和拦截器的区别 (频率也挺高)
5 final,finally final
- XML的四种解析方式
小桔子
domjdomdom4jsax
在平时工作中,难免会遇到把 XML 作为数据存储格式。面对目前种类繁多的解决方案,哪个最适合我们呢?在这篇文章中,我对这四种主流方案做一个不完全评测,仅仅针对遍历 XML 这块来测试,因为遍历 XML 是工作中使用最多的(至少我认为)。 预 备 测试环境: AMD 毒龙1.4G OC 1.5G、256M DDR333、Windows2000 Server
- wordpress中常见的操作
aichenglong
中文注册wordpress移除菜单
1 wordpress中使用中文名注册解决办法
1)使用插件
2)修改wp源代码
进入到wp-include/formatting.php文件中找到
function sanitize_user( $username, $strict = false
- 小飞飞学管理-1
alafqq
管理
项目管理的下午题,其实就在提出问题(挑刺),分析问题,解决问题。
今天我随意看下10年上半年的第一题。主要就是项目经理的提拨和培养。
结合我自己经历写下心得
对于公司选拔和培养项目经理的制度有什么毛病呢?
1,公司考察,选拔项目经理,只关注技术能力,而很少或没有关注管理方面的经验,能力。
2,公司对项目经理缺乏必要的项目管理知识和技能方面的培训。
3,公司对项目经理的工作缺乏进行指
- IO输入输出部分探讨
百合不是茶
IO
//文件处理 在处理文件输入输出时要引入java.IO这个包;
/*
1,运用File类对文件目录和属性进行操作
2,理解流,理解输入输出流的概念
3,使用字节/符流对文件进行读/写操作
4,了解标准的I/O
5,了解对象序列化
*/
//1,运用File类对文件目录和属性进行操作
//在工程中线创建一个text.txt
- getElementById的用法
bijian1013
element
getElementById是通过Id来设置/返回HTML标签的属性及调用其事件与方法。用这个方法基本上可以控制页面所有标签,条件很简单,就是给每个标签分配一个ID号。
返回具有指定ID属性值的第一个对象的一个引用。
语法:
&n
- 励志经典语录
bijian1013
励志人生
经典语录1:
哈佛有一个著名的理论:人的差别在于业余时间,而一个人的命运决定于晚上8点到10点之间。每晚抽出2个小时的时间用来阅读、进修、思考或参加有意的演讲、讨论,你会发现,你的人生正在发生改变,坚持数年之后,成功会向你招手。不要每天抱着QQ/MSN/游戏/电影/肥皂剧……奋斗到12点都舍不得休息,看就看一些励志的影视或者文章,不要当作消遣;学会思考人生,学会感悟人生
- [MongoDB学习笔记三]MongoDB分片
bit1129
mongodb
MongoDB的副本集(Replica Set)一方面解决了数据的备份和数据的可靠性问题,另一方面也提升了数据的读写性能。MongoDB分片(Sharding)则解决了数据的扩容问题,MongoDB作为云计算时代的分布式数据库,大容量数据存储,高效并发的数据存取,自动容错等是MongoDB的关键指标。
本篇介绍MongoDB的切片(Sharding)
1.何时需要分片
&nbs
- 【Spark八十三】BlockManager在Spark中的使用场景
bit1129
manager
1. Broadcast变量的存储,在HttpBroadcast类中可以知道
2. RDD通过CacheManager存储RDD中的数据,CacheManager也是通过BlockManager进行存储的
3. ShuffleMapTask得到的结果数据,是通过FileShuffleBlockManager进行管理的,而FileShuffleBlockManager最终也是使用BlockMan
- yum方式部署zabbix
ronin47
yum方式部署zabbix
安装网络yum库#rpm -ivh http://repo.zabbix.com/zabbix/2.4/rhel/6/x86_64/zabbix-release-2.4-1.el6.noarch.rpm 通过yum装mysql和zabbix调用的插件还有agent代理#yum install zabbix-server-mysql zabbix-web-mysql mysql-
- Hibernate4和MySQL5.5自动创建表失败问题解决方法
byalias
J2EEHibernate4
今天初学Hibernate4,了解了使用Hibernate的过程。大体分为4个步骤:
①创建hibernate.cfg.xml文件
②创建持久化对象
③创建*.hbm.xml映射文件
④编写hibernate相应代码
在第四步中,进行了单元测试,测试预期结果是hibernate自动帮助在数据库中创建数据表,结果JUnit单元测试没有问题,在控制台打印了创建数据表的SQL语句,但在数据库中
- Netty源码学习-FrameDecoder
bylijinnan
javanetty
Netty 3.x的user guide里FrameDecoder的例子,有几个疑问:
1.文档说:FrameDecoder calls decode method with an internally maintained cumulative buffer whenever new data is received.
为什么每次有新数据到达时,都会调用decode方法?
2.Dec
- SQL行列转换方法
chicony
行列转换
create table tb(终端名称 varchar(10) , CEI分值 varchar(10) , 终端数量 int)
insert into tb values('三星' , '0-5' , 74)
insert into tb values('三星' , '10-15' , 83)
insert into tb values('苹果' , '0-5' , 93)
- 中文编码测试
ctrain
编码
循环打印转换编码
String[] codes = {
"iso-8859-1",
"utf-8",
"gbk",
"unicode"
};
for (int i = 0; i < codes.length; i++) {
for (int j
- hive 客户端查询报堆内存溢出解决方法
daizj
hive堆内存溢出
hive> select * from t_test where ds=20150323 limit 2;
OK
Exception in thread "main" java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
问题原因: hive堆内存默认为256M
这个问题的解决方法为:
修改/us
- 人有多大懒,才有多大闲 (评论『卓有成效的程序员』)
dcj3sjt126com
程序员
卓有成效的程序员给我的震撼很大,程序员作为特殊的群体,有的人可以这么懒, 懒到事情都交给机器去做 ,而有的人又可以那么勤奋,每天都孜孜不倦得做着重复单调的工作。
在看这本书之前,我属于勤奋的人,而看完这本书以后,我要努力变成懒惰的人。
不要在去庞大的开始菜单里面一项一项搜索自己的应用程序,也不要在自己的桌面上放置眼花缭乱的快捷图标
- Eclipse简单有用的配置
dcj3sjt126com
eclipse
1、显示行号 Window -- Prefences -- General -- Editors -- Text Editors -- show line numbers
2、代码提示字符 Window ->Perferences,并依次展开 Java -> Editor -> Content Assist,最下面一栏 auto-Activation
- 在tomcat上面安装solr4.8.0全过程
eksliang
Solrsolr4.0后的版本安装solr4.8.0安装
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2096478
首先solr是一个基于java的web的应用,所以安装solr之前必须先安装JDK和tomcat,我这里就先省略安装tomcat和jdk了
第一步:当然是下载去官网上下载最新的solr版本,下载地址
- Android APP通用型拒绝服务、漏洞分析报告
gg163
漏洞androidAPP分析
点评:记得曾经有段时间很多SRC平台被刷了大量APP本地拒绝服务漏洞,移动安全团队爱内测(ineice.com)发现了一个安卓客户端的通用型拒绝服务漏洞,来看看他们的详细分析吧。
0xr0ot和Xbalien交流所有可能导致应用拒绝服务的异常类型时,发现了一处通用的本地拒绝服务漏洞。该通用型本地拒绝服务可以造成大面积的app拒绝服务。
针对序列化对象而出现的拒绝服务主要
- HoverTree项目已经实现分层
hvt
编程.netWebC#ASP.ENT
HoverTree项目已经初步实现分层,源代码已经上传到 http://hovertree.codeplex.com请到SOURCE CODE查看。在本地用SQL Server 2008 数据库测试成功。数据库和表请参考:http://keleyi.com/a/bjae/ue6stb42.htmHoverTree是一个ASP.NET 开源项目,希望对你学习ASP.NET或者C#语言有帮助,如果你对
- Google Maps API v3: Remove Markers 移除标记
天梯梦
google maps api
Simply do the following:
I. Declare a global variable:
var markersArray = [];
II. Define a function:
function clearOverlays() {
for (var i = 0; i < markersArray.length; i++ )
- jQuery选择器总结
lq38366
jquery选择器
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40
- 基础数据结构和算法六:Quick sort
sunwinner
AlgorithmQuicksort
Quick sort is probably used more widely than any other. It is popular because it is not difficult to implement, works well for a variety of different kinds of input data, and is substantially faster t
- 如何让Flash不遮挡HTML div元素的技巧_HTML/Xhtml_网页制作
刘星宇
htmlWeb
今天在写一个flash广告代码的时候,因为flash自带的链接,容易被当成弹出广告,所以做了一个div层放到flash上面,这样链接都是a触发的不会被拦截,但发现flash一直处于div层上面,原来flash需要加个参数才可以。
让flash置于DIV层之下的方法,让flash不挡住飘浮层或下拉菜单,让Flash不档住浮动对象或层的关键参数:wmode=opaque。
方法如下:
- Mybatis实用Mapper SQL汇总示例
wdmcygah
sqlmysqlmybatis实用
Mybatis作为一个非常好用的持久层框架,相关资料真的是少得可怜,所幸的是官方文档还算详细。本博文主要列举一些个人感觉比较常用的场景及相应的Mapper SQL写法,希望能够对大家有所帮助。
不少持久层框架对动态SQL的支持不足,在SQL需要动态拼接时非常苦恼,而Mybatis很好地解决了这个问题,算是框架的一大亮点。对于常见的场景,例如:批量插入/更新/删除,模糊查询,多条件查询,联表查询,