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再不会AI就不礼貌了
人工智能学习方法大数据llama语言模型
1.下载ollama官网下载安装:ollama.com2.拉取大模型llama3.1终端中输入ollamapullllama3.1,等待安装3.运行llama3.1ollamarunllama3.1接下来就可以和模型对话了退出/bye运行/?查看更多聊天中命令其他ollamagithub:github.com/ollama/olla…常用命令删除模型:ollamarmollamarmllama3.
- XPER: 揭示预测性能的驱动力
AI甲子光年
人工智能玩游戏chatgpt
敏感AI系统的信任度和可接受性很大程度上取决于用户理解相关模型,或者至少理解其预测结果的能力。为了揭示不透明的AI应用,今天普遍使用了可解释AI(XAI)方法,如事后解释工具(例如SHAP,LIME),而其输出的洞察现在已被广泛理解。除了个别预测之外,我们在本文中展示了如何使用可解释性能(XPER)方法识别任何分类或回归模型的性能指标(例如AUC,R2)的驱动因素。能够识别预测模型在统计或经济性能
- k8s防火墙networkPolicy,其他规则和端口规则ports的匹配顺序,进站策略ingress和出站策略egress中,ports规则的常用方法。
技术服务于生态
kubernetes服务器linux
端口策略和其他策略的顺序关系是什么一共四个策略ipBlockpodSelectornamespaceSlector------------------portsports这个策略,和前面三个不同什么不同匹配顺序不同在网络通信OSI七层模型中一个数据包从A到BB接收到数据包是先看ip选择是否接收如果接收才会拆包看ip报文里面封装的TCP/UDP报文中的端口号如果不接收,就不会有检测端口号的操作,因为
- 【环境搭建:onnx模型部署】onnxruntime-gpu安装与测试(python)(1)
2401_83703835
程序员python深度学习pytorch
cuda==10.2cudnn==8.0.3onnxruntime-gpu==1.5.0or1.6.0pipinstallonnxruntime-gpu==1.6.0###2.2方法二:onnxruntime-gpu不依赖于本地主机上cuda和cudnn在conda环境中安装,不依赖于本地主机上已安装的cuda和cudnn版本,灵活方便。这里,先说一下已经测试通过的组合:*python3.6,cu
- 反射是一个新的AI模型,可以在一台性能良好的笔记本上运行并在测试中击败GPT-4o
AI甲子光年
人工智能
开源AI模型领域又迎来一位新的重量级选手。由初创公司HyperWrite开发的Reflection70B,凭借其创新的“反思”机制,正引发广泛关注,这一机制旨在解决大型语言模型的核心问题——幻觉。在早期的基准测试中,这个升级版的Meta的Llama3.1-70BInstruct架构已经超越了OpenAI的GPT-4o。Reflection70B引入了一种创新方法来增强语言模型的推理能力和准确性。通
- LeetCode刷题2
Reus_try
leetcode链表算法
0612LeetCode刷题2力扣刷题1力扣刷题2力扣83题:删除排序链表中的重复元素力扣82题:删除排序链表中的重复元素II力扣第8题:字符串转换整数(atoi)力扣22题:括号生成力扣31题:下一个排列怎么用sort()对一个数组的局部进行排序?1143.最长公共子序列力扣93题:复原IP地址力扣151题:颠倒字符串中的单词力扣105题:从前序与中序遍历序列构造二叉树力扣110题:平衡二叉树力
- C++使用MyStack和MyQueue封装栈和队列
睡觉然后上课
c++算法开发语言c语言笔记
封装栈的构造,复制,判空判满,入栈出栈等函数//使用MySstack实现栈#includeusingnamespacestd;classMyStack{private:intTop;//栈顶位置intSize;//栈大小int*Arr;//数组指针public:MyStack(){coutusingnamespacestd;classQueue{private:intFront;//队头的位置in
- 从头开始学习->JVM(一):java内存模型(JMM)不是java虚拟机内存模型(JVM)哦!
吴里斯蒂亚诺_翀纳尔多
前言在进入jvm的世界之前,我要先给大家整理一个概念上的细节,java内存模型和jvm内存模型,是两回事哦。在网上很多朋友的博客上,都会无意识的将java内存模型和jvm内存模型混为一谈,这让一部分不明白真相的看客都会以为是这样,但是实际上java内存模型和jvm内存模型,在概念上来讲是两回事,当然,不能否认的是这两者有着极大的关联性,甚至某种意义上来讲,JVM是JMM的实现方式,JMM是为JVM
- 机器学习和深度学习区别
hong161688
机器学习深度学习人工智能
机器学习和深度学习作为人工智能领域的两大重要分支,虽然有着紧密的联系,但在多个方面存在显著的差异。以下将从定义与起源、技术基础、模型复杂度、数据需求、计算资源需求、应用领域以及学习方式与特点等角度,详细阐述机器学习和深度学习的区别。一、定义与起源机器学习:是人工智能的一个分支,它让计算机能够在没有明确编程的情况下,通过观察和分析大量数据来学习并做出预测或决策。机器学习起源于20世纪50年代,随着算
- Nginx 1.26.0 爆 HTTP/3 QUIC 漏洞,建议升级更新到 1.27.0
明月登楼
LNMPnginxhttp运维HTTP/3
据悉,Nginx1.25.0-1.26.0主线版本中涉及四个与NGINXHTTP/3QUIC模块相关的中级数据面CVE漏洞,其中三个为DoS攻击类型风险,一个为随机信息泄漏风险,影响皆为允许未经身份认证的用户通过构造请求实施攻击。目前已经紧急发布NGINX开源版(稳定版)1.26.1和NGINX开源版(主线版)1.27.0进行了修复,使用了Nginx1.25.0-1.26.0的HTTP/3QUIC
- 图像分割任务在设计模型损失函数时,高斯函数会被如何应用
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什么是高斯函数?Gaussianfunction,又称为高斯函数,是一种常见的数学函数,定义为一种特定形状的钟形曲线。其表达式通常为:f(x)=a⋅exp(−(x−b)22c2)f(x)=a\cdot\exp\left(-\frac{(x-b)^2}{2c^2}\right)f(x)=a⋅exp(−2c2(x−b)2)其中:aaa决定了曲线的高度(峰值)。bbb是曲线中心位置的均值,决定曲线的对
- 2024年云曦网络安全实验室2024春季学期开学考复现Writeup
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构造的payloa为http://172.16.17.201:50183/Gentle_sister.php/?my_parameter[]=1可以直接访问也可以Hackbar工具传参。通过使用my_parameter[]=1,相当于是告诉服务器,我们在传递的是一个包含1的数组而非数字或字符串,在这种情况下,$_GET[‘my_parameter’]得到的将是一个数组,而不是一个单一的值。原本脚本
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十七、新的STL方法(成员函数)1)C++11新增了的方法cbegin()、cend()、crbegin()、crend(),这些方法将元素视为const。2)iteratoremplace(iteratorpos,…);//在指定位置插入一个元素,…用于构造元素,返回指向插入元素的迭代器。3)更重要的是,除了传统的拷贝构造函数和赋值函数,C++11新增了移动构造函数和移动赋值函数。十八、摒弃ex
- Python Web 框架篇:Flask、Django、FastAPI介绍及其核心技术
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PythonWebpython前端flaskfastapidjango开发语言后端
PythonWeb框架篇:Flask、Django、FastAPI介绍及其核心技术目录FlaskFlask核心概念(路由、视图函数、模板渲染)FlaskBlueprint模块化应用Flask扩展(Flask-SQLAlchemy、Flask-WTF、Flask-Migrate等)DjangoDjango项目架构DjangoORM及模型定义Django中间件Django信号机制DjangoForm和
- 深度学习速通系列:LoRA微调是什么
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LoRA微调(Low-RankAdaptation)是一种用于大型预训练语言模型(LLM)的高效微调技术。它的核心思想是在不改变预训练模型权重的前提下,通过在模型的Transformer层中引入可训练的低秩矩阵来实现模型的微调。这种方法可以显著减少训练参数的数量,从而降低对计算资源的需求。LoRA微调的原理:LoRA微调方法建议冻结预训练模型的权重,并在每个Transformer块中注入可训练的低
- torch.stack()方法在数据集构造中的应用
大多_C
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torch.stack()是PyTorch中用于将多个张量沿着新维度进行堆叠的操作。在你的代码中,e1_encodings和e2_encodings是从每个句子中提取的和的向量,形状为[hidden_size]。当我们对它们使用torch.stack()时,多个向量会堆叠成一个新的二维张量,形状为[num_sentences,hidden_size],其中num_sentences是句子的数量。如
- 使用docker部署MongoDB数据库
数据小白的进阶之路
数据库dockermongodb
最近由于工作需要搭建MongoDB数据库:将解析的车端采集的数据写入到数据库,由于MongoDB高可用、海量扩展、灵活数据的模型,因此选用MongoDB数据库;由于现公司只有服务器,因此考虑容器化部署MongoDB数据,特此记录一下~一、镜像拉取使用如下命令拉取最新MongoDB镜像dockerpullmongo二、创建MongoDB容器2.1创建宿主机目录执行如下代码:mkdir-p/home/
- MongoDB数据库
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数据库jsonshell
一简介MongoDB是一款强大、灵活、且易于扩展的通用型数据库1.易用性MongoDB是一个面向文档(document-oriented)的数据库,而不是关系型数据库。不采用关系型主要是为了获得更好得扩展性。当然还有一些其他好处,与关系数据库相比,面向文档的数据库不再有“行“(row)的概念取而代之的是更为灵活的“文档”(document)模型。通过在文档中嵌入文档和数组,面向文档的方法能够仅使用
- linux查看jupyter运行,在Linux服务器上运行Jupyter notebook server教程
天启大烁哥
在Linux服务器上运行Jupyternotebookserver教程很多deeplearning教程都推荐在jupyternotebook运行python代码,方便及时交互。但只在本地运行没有GPU环境,虽然googlecolab是个好办法,但发现保存模型后在云端找不到模型文件,且需要合理上网才能访问。于是想给实验室的服务器配置jupyternotebook,供本机远程访问。踩了不少坑,码一下教
- 加载pkl文件,Python报错AttributeError: Can‘t get attribute ‘DeepFM‘ on <module ‘__main__‘ from...>
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Python基础python
背景模型同学发过来的pkl格式的模型,在系统中加载的时候,报错AttributeError:module'__main__'hasnoattribute'LabelEncoderExt',尝试了很多种方式,最后终于解决了这个问题,记录一下,以后遇到类似的可以做参考。项目代码及结构app.pyfrominitimportappimportjsonfromflaskimportrequest@app.
- 最大熵模型(Maximum entropy model)
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机器学习最大熵模型最大熵最大熵原理指数族分布
最大熵模型(Maximumentropymodel)本文你将知道:什么是最大熵原理,最大熵模型最大熵模型的推导(约束最优化问题求解)最大熵模型的含义与优缺点1最大熵原理最大熵原理:在满足已知约束条件的模型集合中,选择熵最大的模型。熵最大,对应着随机性最大。最大熵首先要满足已知事实,对于其他未知的情况,不做任何的假设,认为他们是等可能性的,此时随机性最大。2最大熵模型最大熵原理是统计学习的一般原理,
- OpenAI计划提高ChatGPT的价格——你需要了解的事项
AI小夏
chatgpt人工智能
据报道,OpenAI正在考虑为ChatGPT提供更高价位的订阅层级,以应对对更高级AI功能日益增长的需求。据TheInformation的报道,OpenAI内部已经讨论过订阅价格,最高可能达到每月2000美元。这些高级订阅将提供正在开发的高性能AI模型中的新高级功能,包括”Strawberry”(草莓)和”Orion”(猎户座)。高级功能即将为专业人士和企业推出目前,ChatGPT提供免费层级和每
- 基于ReAct提示词框架的大语言模型Agent原理
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chatGPT语言模型chatgpt人工智能智能体agent
简介论文出自ReAct:SynergizingReasoningandActinginLanguageModelsReAct=reason+actreason:推理act:行动先看reason和act都是哪种模式思维链技术(ChainofThought)是一种用于提高大型语言模型(如GPT)解决问题能力的技巧。这种技术的核心思想是将复杂的问题分解成一系列更简单的步骤,然后逐步解决这些步骤,最终达到
- 做好职业规划,绘制璀璨蓝图!
追梦@Java
我们来聊一聊如何做好职业规划,建立自己奋斗的目标和计划。1、使用SWOT模型分析自己的现状SWOT分析通过对自己的优势、劣势、机会和威胁加以综合评估,做一个合理的自我分析,帮助我们更清楚地分析自己的现状,发现自身的优势和劣势,在工作中发现机遇和挑战,通过学习提升自己,可以使我们在工作中发挥更大的价值。使用上面的SWOT分析表,根据自身的情况,列出自己的优劣势,分析面对的机会和挑战,提前做好准备,让
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深度学习目标检测YOLO深度学习
YOLOv3介绍YOLOv3(YouOnlyLookOnce,Version3)是YOLO系列目标检测模型的第三个版本,相较于YOLOv2有了显著的改进和增强,尤其在检测速度和精度上表现优异。YOLOv3的设计目标是在保持高速的前提下提升检测的准确性和稳定性。下面是对YOLOv3改进和优势的介绍,以及YOLOv3核心部分的代码展示。相比YOLOv2的改进与优势多尺度特征金字塔YOLOv3引入了FP
- flask sqlalchemy 动态创建表
llc的足迹
数据库flasksqlalchemy
创建模型defget_model(suffix):classBaseModel(Base):__tablename__=f'table_{suffix}'__table_args__={'extend_existing':True}target_name=db.Column(db.String(64),nullable=False,unique=True,comment="名称")target_i
- 2021-04-13
等我攒够六便士_就去找月亮
其实要不是PS老师讲到以后晚上上课要点名,我可能还不回去听课,我们自己专业课就是ps,一度我认为没必要去听课。但是晚上去听了感受颇深,ps部分老师早已讲完,现在学习AU创建和编辑形状,以及更换对象,等知识,创建出螺丝刀的模型,感觉比ps制出来的效果好很多,就是全程没有鼠标,阿西,面对这些需要移动的工作没有鼠标,手都快废了。对程序设计可能没什莫智慧,但是这些修修补补,添加零件,知道他的结构后,让设计
- 数据分析-18-时间序列分析的季节性检验
皮皮冰燃
数据分析数据分析
1什么是时间序列时间序列是一组按时间顺序排列的数据点的集合,通常以固定的时间间隔进行观测。这些数据点可以是按小时、天、月甚至年进行采样的。时间序列在许多领域中都有广泛应用,例如金融、经济学、气象学和工程等。时间序列的分析可以帮助我们理解和预测未来的趋势和模式,以及了解数据的周期性、趋势、季节性等特征。常用的时间序列分析方法包括平滑法、回归分析、ARIMA模型、指数平滑法和机器学习方法等。1.1时间
- 客户端绑定本地端口与服务器建立连接的详细实现
醉心编码
通信软件c/c++技术类服务器TCP数据结构网络
客户端绑定本地端口与服务器建立连接的详细实现一、网络编程基础1.1TCP/IP协议1.2套接字(Socket)1.3客户端与服务器模型二、客户端程序的设计2.1需求分析2.2流程设计三、具体代码实现3.1伪代码3.2C代码实现四、代码详解4.1初始化套接字库4.2创建套接字4.3绑定本地端口4.4准备服务器地址和端口信息:4.5连接到服务器**:在网络编程中,客户端与服务器之间的通信是一个非常重要
- LLAMA Factory: 简洁高效的大语言模型训练平台
俞纬鉴Joshua
LLAMAFactory:简洁高效的大语言模型训练平台LLaMA-Factory易于使用的LLM微调框架(LLaMA,BLOOM,Mistral,百川,Qwen,ChatGLM)。项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ll/LLaMA-Factory项目介绍LLaMAFactory定位为一款简洁、高效的大规模语言模型训练和微调平台。其设计初衷在于让用户无需编码即可
- Spring中@Value注解,需要注意的地方
无量
springbean@Valuexml
Spring 3以后,支持@Value注解的方式获取properties文件中的配置值,简化了读取配置文件的复杂操作
1、在applicationContext.xml文件(或引用文件中)中配置properties文件
<bean id="appProperty"
class="org.springframework.beans.fac
- mongoDB 分片
开窍的石头
mongodb
mongoDB的分片。要mongos查询数据时候 先查询configsvr看数据在那台shard上,configsvr上边放的是metar信息,指的是那条数据在那个片上。由此可以看出mongo在做分片的时候咱们至少要有一个configsvr,和两个以上的shard(片)信息。
第一步启动两台以上的mongo服务
&nb
- OVER(PARTITION BY)函数用法
0624chenhong
oracle
这篇写得很好,引自
http://www.cnblogs.com/lanzi/archive/2010/10/26/1861338.html
OVER(PARTITION BY)函数用法
2010年10月26日
OVER(PARTITION BY)函数介绍
开窗函数 &nb
- Android开发中,ADB server didn't ACK 解决方法
一炮送你回车库
Android开发
首先通知:凡是安装360、豌豆荚、腾讯管家的全部卸载,然后再尝试。
一直没搞明白这个问题咋出现的,但今天看到一个方法,搞定了!原来是豌豆荚占用了 5037 端口导致。
参见原文章:一个豌豆荚引发的血案——关于ADB server didn't ACK的问题
简单来讲,首先将Windows任务进程中的豌豆荚干掉,如果还是不行,再继续按下列步骤排查。
&nb
- canvas中的像素绘制问题
换个号韩国红果果
JavaScriptcanvas
pixl的绘制,1.如果绘制点正处于相邻像素交叉线,绘制x像素的线宽,则从交叉线分别向前向后绘制x/2个像素,如果x/2是整数,则刚好填满x个像素,如果是小数,则先把整数格填满,再去绘制剩下的小数部分,绘制时,是将小数部分的颜色用来除以一个像素的宽度,颜色会变淡。所以要用整数坐标来画的话(即绘制点正处于相邻像素交叉线时),线宽必须是2的整数倍。否则会出现不饱满的像素。
2.如果绘制点为一个像素的
- 编码乱码问题
灵静志远
javajvmjsp编码
1、JVM中单个字符占用的字节长度跟编码方式有关,而默认编码方式又跟平台是一一对应的或说平台决定了默认字符编码方式;2、对于单个字符:ISO-8859-1单字节编码,GBK双字节编码,UTF-8三字节编码;因此中文平台(中文平台默认字符集编码GBK)下一个中文字符占2个字节,而英文平台(英文平台默认字符集编码Cp1252(类似于ISO-8859-1))。
3、getBytes()、getByte
- java 求几个月后的日期
darkranger
calendargetinstance
Date plandate = planDate.toDate();
SimpleDateFormat df = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd");
Calendar cal = Calendar.getInstance();
cal.setTime(plandate);
// 取得三个月后时间
cal.add(Calendar.M
- 数据库设计的三大范式(通俗易懂)
aijuans
数据库复习
关系数据库中的关系必须满足一定的要求。满足不同程度要求的为不同范式。数据库的设计范式是数据库设计所需要满足的规范。只有理解数据库的设计范式,才能设计出高效率、优雅的数据库,否则可能会设计出错误的数据库.
目前,主要有六种范式:第一范式、第二范式、第三范式、BC范式、第四范式和第五范式。满足最低要求的叫第一范式,简称1NF。在第一范式基础上进一步满足一些要求的为第二范式,简称2NF。其余依此类推。
- 想学工作流怎么入手
atongyeye
jbpm
工作流在工作中变得越来越重要,很多朋友想学工作流却不知如何入手。 很多朋友习惯性的这看一点,那了解一点,既不系统,也容易半途而废。好比学武功,最好的办法是有一本武功秘籍。研究明白,则犹如打通任督二脉。
系统学习工作流,很重要的一本书《JBPM工作流开发指南》。
本人苦苦学习两个月,基本上可以解决大部分流程问题。整理一下学习思路,有兴趣的朋友可以参考下。
1 首先要
- Context和SQLiteOpenHelper创建数据库
百合不是茶
androidContext创建数据库
一直以为安卓数据库的创建就是使用SQLiteOpenHelper创建,但是最近在android的一本书上看到了Context也可以创建数据库,下面我们一起分析这两种方式创建数据库的方式和区别,重点在SQLiteOpenHelper
一:SQLiteOpenHelper创建数据库:
1,SQLi
- 浅谈group by和distinct
bijian1013
oracle数据库group bydistinct
group by和distinct只了去重意义一样,但是group by应用范围更广泛些,如分组汇总或者从聚合函数里筛选数据等。
譬如:统计每id数并且只显示数大于3
select id ,count(id) from ta
- vi opertion
征客丶
macoprationvi
进入 command mode (命令行模式)
按 esc 键
再按 shift + 冒号
注:以下命令中 带 $ 【在命令行模式下进行】,不带 $ 【在非命令行模式下进行】
一、文件操作
1.1、强制退出不保存
$ q!
1.2、保存
$ w
1.3、保存并退出
$ wq
1.4、刷新或重新加载已打开的文件
$ e
二、光标移动
2.1、跳到指定行
数字
- 【Spark十四】深入Spark RDD第三部分RDD基本API
bit1129
spark
对于K/V类型的RDD,如下操作是什么含义?
val rdd = sc.parallelize(List(("A",3),("C",6),("A",1),("B",5))
rdd.reduceByKey(_+_).collect
reduceByKey在这里的操作,是把
- java类加载机制
BlueSkator
java虚拟机
java类加载机制
1.java类加载器的树状结构
引导类加载器
^
|
扩展类加载器
^
|
系统类加载器
java使用代理模式来完成类加载,java的类加载器也有类似于继承的关系,引导类是最顶层的加载器,它是所有类的根加载器,它负责加载java核心库。当一个类加载器接到装载类到虚拟机的请求时,通常会代理给父类加载器,若已经是根加载器了,就自己完成加载。
虚拟机区分一个Cla
- 动态添加文本框
BreakingBad
文本框
<script> var num=1; function AddInput() { var str=""; str+="<input 
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-单例模式
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/
public class Singleton {
}
/*
* 懒汉模式。注意,getInstance如果在多线程环境中调用,需要加上synchronized,否则存在线程不安全问题
*/
class LazySingleton
- iOS应用打包发布常见问题
chenhbc
iosiOS发布iOS上传iOS打包
这个月公司安排我一个人做iOS客户端开发,由于急着用,我先发布一个版本,由于第一次发布iOS应用,期间出了不少问题,记录于此。
1、使用Application Loader 发布时报错:Communication error.please use diagnostic mode to check connectivity.you need to have outbound acc
- 工作流复杂拓扑结构处理新思路
comsci
设计模式工作算法企业应用OO
我们走的设计路线和国外的产品不太一样,不一样在哪里呢? 国外的流程的设计思路是通过事先定义一整套规则(类似XPDL)来约束和控制流程图的复杂度(我对国外的产品了解不够多,仅仅是在有限的了解程度上面提出这样的看法),从而避免在流程引擎中处理这些复杂的图的问题,而我们却没有通过事先定义这样的复杂的规则来约束和降低用户自定义流程图的灵活性,这样一来,在引擎和流程流转控制这一个层面就会遇到很
- oracle 11g新特性Flashback data archive
daizj
oracle
1. 什么是flashback data archive
Flashback data archive是oracle 11g中引入的一个新特性。Flashback archive是一个新的数据库对象,用于存储一个或多表的历史数据。Flashback archive是一个逻辑对象,概念上类似于表空间。实际上flashback archive可以看作是存储一个或多个表的所有事务变化的逻辑空间。
- 多叉树:2-3-4树
dieslrae
树
平衡树多叉树,每个节点最多有4个子节点和3个数据项,2,3,4的含义是指一个节点可能含有的子节点的个数,效率比红黑树稍差.一般不允许出现重复关键字值.2-3-4树有以下特征:
1、有一个数据项的节点总是有2个子节点(称为2-节点)
2、有两个数据项的节点总是有3个子节点(称为3-节
- C语言学习七动态分配 malloc的使用
dcj3sjt126com
clanguagemalloc
/*
2013年3月15日15:16:24
malloc 就memory(内存) allocate(分配)的缩写
本程序没有实际含义,只是理解使用
*/
# include <stdio.h>
# include <malloc.h>
int main(void)
{
int i = 5; //分配了4个字节 静态分配
int * p
- Objective-C编码规范[译]
dcj3sjt126com
代码规范
原文链接 : The official raywenderlich.com Objective-C style guide
原文作者 : raywenderlich.com Team
译文出自 : raywenderlich.com Objective-C编码规范
译者 : Sam Lau
- 0.性能优化-目录
frank1234
性能优化
从今天开始笔者陆续发表一些性能测试相关的文章,主要是对自己前段时间学习的总结,由于水平有限,性能测试领域很深,本人理解的也比较浅,欢迎各位大咖批评指正。
主要内容包括:
一、性能测试指标
吞吐量、TPS、响应时间、负载、可扩展性、PV、思考时间
http://frank1234.iteye.com/blog/2180305
二、性能测试策略
生产环境相同 基准测试 预热等
htt
- Java父类取得子类传递的泛型参数Class类型
happyqing
java泛型父类子类Class
import java.lang.reflect.ParameterizedType;
import java.lang.reflect.Type;
import org.junit.Test;
abstract class BaseDao<T> {
public void getType() {
//Class<E> clazz =
- 跟我学SpringMVC目录汇总贴、PDF下载、源码下载
jinnianshilongnian
springMVC
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网站核心商详页开发
掌握Java技术,掌握并发/异步工具使用,熟悉spring、ibatis框架;
掌握数据库技术,表设计和索引优化,分库分表/读写分离;
了解缓存技术,熟练使用如Redis/Memcached等主流技术;
了解Ngin
- the HTTP rewrite module requires the PCRE library
流浪鱼
rewrite
./configure: error: the HTTP rewrite module requires the PCRE library.
模块依赖性Nginx需要依赖下面3个包
1. gzip 模块需要 zlib 库 ( 下载: http://www.zlib.net/ )
2. rewrite 模块需要 pcre 库 ( 下载: http://www.pcre.org/ )
3. s
- 第12章 Ajax(中)
onestopweb
Ajax
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/
- Optimize query with Query Stripping in Web Intelligence
blueoxygen
BO
http://wiki.sdn.sap.com/wiki/display/BOBJ/Optimize+query+with+Query+Stripping+in+Web+Intelligence
and a very straightfoward video
http://www.sdn.sap.com/irj/scn/events?rid=/library/uuid/40ec3a0c-936
- Java开发者写SQL时常犯的10个错误
tomcat_oracle
javasql
1、不用PreparedStatements 有意思的是,在JDBC出现了许多年后的今天,这个错误依然出现在博客、论坛和邮件列表中,即便要记住和理解它是一件很简单的事。开发者不使用PreparedStatements的原因可能有如下几个: 他们对PreparedStatements不了解 他们认为使用PreparedStatements太慢了 他们认为写Prepar
- 世纪互联与结盟有感
阿尔萨斯
10月10日,世纪互联与(Foxcon)签约成立合资公司,有感。
全球电子制造业巨头(全球500强企业)与世纪互联共同看好IDC、云计算等业务在中国的增长空间,双方迅速果断出手,在资本层面上达成合作,此举体现了全球电子制造业巨头对世纪互联IDC业务的欣赏与信任,另一方面反映出世纪互联目前良好的运营状况与广阔的发展前景。
众所周知,精于电子产品制造(世界第一),对于世纪互联而言,能够与结盟