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奇华智能
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onnxruntime和tensorrt是我们常用的两种推理方式,下面整理了两个推理示例,仅供参考。步骤流程模型训练,python下生成pytorch的模型.pth,并基于.pth模型进行推理python下依据模型推理实现从.pth转向.onnxpython下基于.onnx进行推理,与后续两种推理方式种的推理结果进行比较环境windows10+RTX308015GB显存cuda11.3onnxru
- 郑州人工智能计算中心成果发布会成功举办 埃文科技共建AI生态
人工智能
2024年3月1日,由郑州市科学技术局主办,郑州联通、华为技术有限公司联合承办的郑州人工智能计算中心成果发布会在郑州隆重举行,郑州埃文科技有限公司(以下简称“埃文科技”)作为河南省人工智能领军企业受邀参会。大会以“全面拥抱智能化,共筑算力新底座”为主题,郑州市委副书记、代市长庄建球,河南联通党委书记、总经理华豫民等领导,以及300余位行业专家、企业代表齐聚一堂,共同见证中部地区首个政府主导的智能算
- DeepSeek×博云AIOS:突破算力桎梏,开启AI普惠新纪元
deepseek
背景在全球人工智能技术高速迭代的背景下,算力成本高企、异构资源适配复杂、模型部署效率低下等问题,始终是制约企业AI规模化应用的关键。DeepSeek以创新技术直击产业痛点,而博云先进算力管理平台AIOS的全面适配,则为这一技术落地提供了坚实底座。两者的深度融合,正在重塑AI产业化的技术范式。DeepSeek:算法创新定义AI新范式DeepSeek凭借技术突破,为AI领域树立了新标杆:DeepSee
- 赋能农业数字化转型 用DeepSeek大模型开启智慧农业新纪元
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人工智能人工智能后端
赋能农业数字化转型用DeepSeek大模型开启智慧农业新纪元当农业遇见DeepSeek大模型:从经验驱动到数据智能的跨越传统农业依赖“看天吃饭”,而「智慧农业」平台依托公司自主研发的农业大模型,深度融合DeepSeek前沿AI技术,构建“数据-模型-决策”全链路智能服务体系。通过深度学习历史种植数据、气象信息、土壤墒情等多维农业要素,平台可精准预测病虫害风险、产量波动及市场趋势,为农户提供科学种植
- Transformer架构简略:DeepSeek 的底层基石
windwant
人工智能人工智能transformer架构
2017年,一篇名为《AttentionisAllYouNeed》的论文横空出世,提出了Transformer架构,彻底改变了自然语言处理(NLP)领域的格局。它不仅在各种NLP任务上取得了突破性进展,更成为了当今人工智能领域最具影响力的架构之一。一、从RNN到Transformer:突破瓶颈,开创先河在Transformer出现之前,循环神经网络(RNN)及其变体(如LSTM、GRU)是处理序列
- Python 基本语法全解析:从安装到应用
木觞清
7天熟练Pythonpython开发语言
Python是一种广泛使用的高级编程语言,因其简洁易懂的语法和强大的功能而受到开发者的喜爱。从数据分析到人工智能,Python都在各个领域占据着重要地位。如果你是编程新手,Python是一个非常适合入门的语言。本篇博客将带你从安装Python到理解其基础语法,再到实际应用中常见的内置函数、文件操作及第三方库的使用。1.Python安装与环境配置在开始编写Python程序之前,你首先需要在你的电脑上
- 大智能:大数据+大模型+大算力_大算力大数据大模型
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在近日举行的“2022中国人工智能产业年会”主论坛上,中国人工智能学会监事长、中国工程院院士蒋昌俊在报告中表示,人工智能的发展已经历了数十年的过程,大模型ChatGPT在今年春节前后突然出现,大家还没有来得及深度思考就已经“扑面而来”。蒋昌俊大智能的研究进展科学技术的研究约分为两大范式,一是牛顿力学奠定了理论计算的范式,二是开普勒开启数据的范式。之后经历了实验归纳、理论的逻辑推演,以及计算模拟、最
- 神经网络:人工智能的核心技术
m0_75126181
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神经网络简介神经网络是一种模仿生物神经系统的计算模型,由大量相互连接的神经元组成。它通过学习大量的数据来完成复杂的模式识别和决策任务,是当前人工智能和机器学习领域最重要的技术之一。神经网络的基本结构包括输入层、隐藏层和输出层。输入层接收外部数据,隐藏层对数据进行处理和特征提取,输出层产生最终结果。神经元之间通过带权重的连接相互作用,通过调整这些权重来实现学习过程。神经网络的工作原理神经网络的工作原
- DeepSeek与ChatGPT:AI语言模型的全面对决与开发者洞察
硅基打工人
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大家好,我是硅基打工人呀!在2025年的人工智能领域,DeepSeek与ChatGPT两大语言模型的竞争成为全球开发者关注的焦点。本文将从技术架构、性能表现、应用场景及生态策略等维度,结合最新行业动态与用户实测数据,为开发者呈现这场技术对决的核心要点。一、技术架构对比:效率与规模的博弈DeepSeek的差异化设计混合专家(MoE)架构:通过动态激活部分参数(如R1模型每次仅调用370亿参数),显著
- 【图像去噪】论文复现:真实噪声转高斯噪声,提升高斯噪声训练的模型性能!Learning to Translate Noise的Pytorch源码复现,跑通流程,框架结构和损失函数详解!
十小大
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请先看【专栏介绍文章】:【图像去噪(ImageDenoising)】关于【图像去噪】专栏的相关说明,包含适配人群、专栏简介、专栏亮点、阅读方法、定价理由、品质承诺、关于更新、去噪概述、文章目录、资料汇总、问题汇总(更新中)完整代码和训练好的模型权重文件下载链接见本文底部,订阅专栏免费获取!本文亮点:跑通LearningtoTranslateNoise源码,包含基于BasicSR的训练和测试代码,得
- 嵌入式仿真实验教学平台比Proteus更具有教学优势
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近年来,随着物联网、人工智能等技术的快速发展,嵌入式系统教学的实践性和创新性需求日益增强。传统仿真工具如Proteus虽曾占据重要地位,但其局限性逐渐暴露。相比之下,嵌入式仿真实验教学平台凭借其高仿真度、资源整合能力及虚实结合的教学模式,正在成为高校和教育机构的新选择。本文将从技术演进、教学痛点、平台优势及实际应用等角度,解析嵌入式仿真实验教学平台为何能全面超越Proteus,成为教学创新的核心工
- 2024 年 AI 垂直应用迅速落地,人人都可以获得AI红利
yimifx
AIAIGC人工智能人工智能aiAI写作AIGCagiAI编程AI作画
演示站点:https://ai.uaai.cn技能模块官方论坛:www.jingyuai.com京娱AI随着人工智能技术的持续发展与突破,2024年AI辅助研发正成为科技界和工业界瞩目的焦点。从医药研发到汽车设计,从软件开发到材料科学,AI正逐渐渗透到研发的各个环节,变革着传统的研发模式。在这一背景下,AI辅助研发不仅提升了研发效率,降低了成本,更在某种程度上解决了复杂问题,推动了科技进步。202
- ai垂直领域和水平领域如何理解?
王摇摆
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在AI领域中,"垂直领域"和"水平领域"是两个相关但不同的概念。垂直领域(VerticalDomain):指的是在特定行业或领域中应用人工智能技术和解决方案的情况。在垂直领域中,AI技术被专门应用于解决该领域内的具体问题。例如,医疗保健、金融、零售、交通运输等都是垂直领域。在这些领域中,AI技术被用于医学诊断、风险评估、销售预测、智能交通管理等特定领域的应用。水平领域(HorizontalDoma
- 智能模型轻量化:知识蒸馏技术如何重塑AI部署格局
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智能模型轻量化:知识蒸馏技术如何重塑AI部署格局前言在人工智能技术高速迭代的今天,模型优化领域正经历着静默的革命。当我们惊叹于DeepSeek在自然语言处理上的惊艳表现时,一个关键问题逐渐浮出水面:如何让这些"庞然大物"真正走入现实场景?知识蒸馏技术作为模型压缩领域的突破性方案,正在为AI技术的普惠化开辟新路径。一、技术本质的解构与重构知识蒸馏颠覆了传统模型训练的范式,构建了"师生传承"的新型学习
- AI大模型之争:通用性与垂直性,哪个更具优势?
想你依然心痛
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文章目录每日一句正能量前言背景介绍能力分析通用大模型的能力:垂直大模型的能力:差异与互补性分析:难点探究1.算力挑战2.数据挑战3.算法挑战4.泛化能力5.可解释性和透明度6.伦理和偏见问题7.成本效益后记每日一句正能量昨天已逝,明日是谜,面对今朝,尽力而为!前言在人工智能的快速发展浪潮中,AI大模型作为这一领域的明珠,正以其强大的数据处理能力和智能决策能力,引领着技术革新的潮流。随着技术的不断成
- 超市数字化落地:RWA + 智能体赋能实体零售数字化
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引言随着数字化技术的飞速发展,传统零售行业正在面临前所未有的挑战与机遇。在这个转型过程中,**现实世界资产(RWA)与智能体(AIAgents)**的结合为实体零售业带来了强大的赋能,特别是在超市领域。通过将现实资产数字化、引入人工智能技术以及去中心化治理,RWA和智能体为实体零售提供了全新的数字化解决方案,推动零售业向智能化、透明化和个性化方向发展。本文将详细探讨基于RWA与智能体结合的超市数字
- 通用大模型VS垂直大模型,你更青睐哪一方?
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AI大模型之辩:通用与垂直,谁将引领未来?在人工智能(AI)领域,大模型技术的崛起无疑为整个行业带来了革命性的变革。然而,随着技术的深入发展,AI大模型的战场似乎正在悄然分化,形成了通用大模型与垂直大模型两大阵营。两者各有千秋,各有其适用的场景和优势,那么在这场没有硝烟的战争中,究竟谁将引领未来呢?通用大模型,以其广泛的适用性和强大的学习能力,成为AI领域的明星产品。它能够在多个领域和场景下展现出
- AI创业机遇:垂直领域无限可能
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AI创业垂直领域机器学习深度学习自然语言处理计算机视觉无人驾驶1.背景介绍人工智能(AI)正在各行各业掀起一场革命,为创业者带来了前所未有的机遇。垂直领域,即特定行业或细分市场,正在成为AI创业的热门选择。本文将深入探讨AI在垂直领域的应用,并提供实用的指南,帮助读者把握AI创业机遇。2.核心概念与联系2.1AI与垂直领域AI在垂直领域的应用,需要理解AI与垂直领域的关系。AI可以为垂直领域提供智
- AI赋能校园安全:科技助力预防与应对校园霸凌
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校园本应是学生快乐学习、健康成长的地方,然而,校园霸凌却成为威胁学生身心健康的隐形“毒瘤”。近年来,随着人工智能(AI)技术的快速发展,AI在校园安全领域的应用逐渐成为解决校园霸凌问题的新突破口。通过智能监控、行为分析、情感识别等技术,AI为预防和应对校园霸凌提供了全新的解决方案。辉视AI智能安防系统作为行业领先的智能安防解决方案,正以其卓越的技术能力,为校园安全保驾护航。校园霸凌的现状与挑战校园
- DeepSeek模型家族大揭秘:不同版本到底有啥区别?
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【2025AI学习从零单排系列】【2025AI工具合集】DeepSeekDeepSeekV1DeepSeekV2DeepSeerR1
DeepSeek模型家族大揭秘:不同版本到底有啥区别?大家好!今天咱们来聊聊DeepSeek这个超火的AI模型家族。如果你对人工智能有点兴趣,肯定听说过DeepSeek,但你知道它其实有好几个版本吗?每个版本都有自己的特点和适用场景。今天我就带大家好好扒一扒这些版本的区别,帮你搞清楚哪个版本最适合你的需求。1.DeepSeek是什么?首先,简单介绍一下DeepSeek。DeepSeek是一个基于深
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立即下载完整课件资料点击此处获取最新版PPT一、DeepSeek课件为何值得关注?清华大学出品的DeepSeek系列教学资源,长期聚焦人工智能领域核心技术。第二版PPT从以下方面实现全面升级:AI前沿技术覆盖:涵盖大模型、深度强化学习等领域最新研究进展工业级实践案例:新增多个企业级项目解决方案案例三维知识框架:从算法原理→代码实现→工程部署的全链路解析下载建议:建议保存至本地,结合源码案例同步学习
- DeepSeek人工智能领域的创新先锋与变革力量
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在科技飞速发展的时代,人工智能(AI)无疑是最具变革性的力量之一。DeepSeek作为人工智能领域的关键参与者,正以其独特的技术路径和创新理念,深刻影响着行业的发展格局。深入解读相关信息,能让我们更全面地认识DeepSeek在人工智能领域的重要贡献、技术优势、发展战略以及其带来的广泛影响。一、DeepSeek的技术突破与创新(一)核心技术成就DeepSeek在自然语言处理(NLP)和计算机视觉等人
- Prompt工程指南:从入门到精通,手把手教你玩转AI大模型!
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一、什么是Prompt?Prompt是一种基于人工智能(AI)指令的技术,通过明确而具体的指导语言模型的输出。在提示词工程中,Prompt的定义涵盖了任务、指令和角色三个主要元素,以确保模型生成符合用户需求的文本。任务:Prompt明确而简洁地陈述了用户要求模型生成的内容。这包括在特定应用场景中,用户希望模型完成的任务或生成的文本类型。指令:模型在生成文本时应遵循的指令是Prompt中的关键要素之
- 国内如何快速拿下微软AI-900!?
全球认证考试中心
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微软AI-900认证,全称AzureAIFundamentals是由微软官方最新研发的一项有关人工智能的认证证书。想要获得该证书,需通过AI-900测试或者AI-102。适用于全行业、全学龄人员,考试不设置专业和年龄限制,对人工智能感兴趣即可参加。获得证书能够证明证书持有者在机器学习(ML)、人工智能(AI)基础概念、云技术基础及MicrosoftAzure服务等多方面的掌握程度。此考试的考生应熟
- 深度学习代码分析——自用
肆——
深度学习人工智能笔记
代码来自:https://github.com/ChuHan89/WSSS-Tissue?tab=readme-ov-file借助了一些人工智能1_train_stage1.py代码功能总览该代码是弱监督语义分割(WSSS)流程的Stage1训练与测试脚本,核心任务是通过多标签分类模型生成图像级标签,为后续生成伪掩码(Pseudo-Masks)提供基础。代码分为train_phase和test_p
- Python | Pytorch | Tensor知识点总结
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如是我闻:Tensor是我们接触Pytorch了解到的第一个概念,这里是一个关于PyTorchTensor主题的知识点总结,涵盖了Tensor的基本概念、创建方式、运算操作、梯度计算和GPU加速等内容。1.Tensor基本概念Tensor是PyTorch的核心数据结构,类似于NumPy的ndarray,但支持GPU加速和自动求导。PyTorch的Tensor具有动态计算图,可用于深度学习模型的前向
- PyTorch 中结合迁移学习和强化学习的完整实现方案
小赖同学啊
人工智能pytorch迁移学习人工智能
结合迁移学习(TransferLearning)和强化学习(ReinforcementLearning,RL)是解决复杂任务的有效方法。迁移学习可以利用预训练模型的知识加速训练,而强化学习则通过与环境的交互优化策略。以下是如何在PyTorch中结合迁移学习和强化学习的完整实现方案。1.场景描述假设我们有一个任务:训练一个机器人手臂抓取物体。我们可以利用迁移学习从一个预训练的视觉模型(如ResNet
- pytorch 模型测试
小赖同学啊
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在使用PyTorch进行模型测试时,一般包含加载测试数据、加载训练好的模型、进行推理以及评估模型性能等步骤。以下为你详细介绍每个步骤及对应的代码示例。1.导入必要的库importtorchimporttorch.nnasnnimporttorchvisionimporttorchvision.transformsastransforms2.加载测试数据假设我们使用的是CIFAR-10数据集作为示例
- Python 学习与开发:高效编程技巧与实用案例
壹屋安源
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Python学习与开发:高效编程技巧与实用案例Python是现代编程语言中最受欢迎的一种,它以简洁、易读的语法和强大的功能广泛应用于数据分析、人工智能、Web开发等多个领域。无论你是Python新手还是有经验的开发者,掌握一些高效编程技巧和实用案例,能让你的Python开发之旅更加顺畅。1.高效的函数式编程使用列表推导式列表推导式是Python中非常常用的功能,它不仅可以让代码更加简洁,还能提高执
- 一文讲清楚自我学习和深度学习
平凡而伟大(心之所向)
人工智能人工智能深度学习机器学习
自我学习(Self-Learning)和深度学习(DeepLearning)是两个不同的概念,但它们在某些应用场景中可以有交集。下面我们将分别介绍这两个概念,并探讨如何将它们结合起来用于自我学习系统。自我学习(Self-Learning)自我学习是指个体或系统通过自主探索、实践和反思来获取知识和技能的过程。它强调的是无需外部直接指导的学习方式,通常包括以下几个方面:自主性:学习者根据自己的兴趣、需
- iOS http封装
374016526
ios服务器交互http网络请求
程序开发避免不了与服务器的交互,这里打包了一个自己写的http交互库。希望可以帮到大家。
内置一个basehttp,当我们创建自己的service可以继承实现。
KuroAppBaseHttp *baseHttp = [[KuroAppBaseHttp alloc] init];
[baseHttp setDelegate:self];
[baseHttp
- lolcat :一个在 Linux 终端中输出彩虹特效的命令行工具
brotherlamp
linuxlinux教程linux视频linux自学linux资料
那些相信 Linux 命令行是单调无聊且没有任何乐趣的人们,你们错了,这里有一些有关 Linux 的文章,它们展示着 Linux 是如何的有趣和“淘气” 。
在本文中,我将讨论一个名为“lolcat”的小工具 – 它可以在终端中生成彩虹般的颜色。
何为 lolcat ?
Lolcat 是一个针对 Linux,BSD 和 OSX 平台的工具,它类似于 cat 命令,并为 cat
- MongoDB索引管理(1)——[九]
eksliang
mongodbMongoDB管理索引
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2178427 一、概述
数据库的索引与书籍的索引类似,有了索引就不需要翻转整本书。数据库的索引跟这个原理一样,首先在索引中找,在索引中找到条目以后,就可以直接跳转到目标文档的位置,从而使查询速度提高几个数据量级。
不使用索引的查询称
- Informatica参数及变量
18289753290
Informatica参数变量
下面是本人通俗的理解,如有不对之处,希望指正 info参数的设置:在info中用到的参数都在server的专门的配置文件中(最好以parma)结尾 下面的GLOBAl就是全局的,$开头的是系统级变量,$$开头的变量是自定义变量。如果是在session中或者mapping中用到的变量就是局部变量,那就把global换成对应的session或者mapping名字。
[GLOBAL] $Par
- python 解析unicode字符串为utf8编码字符串
酷的飞上天空
unicode
php返回的json字符串如果包含中文,则会被转换成\uxx格式的unicode编码字符串返回。
在浏览器中能正常识别这种编码,但是后台程序却不能识别,直接输出显示的是\uxx的字符,并未进行转码。
转换方式如下
>>> import json
>>> q = '{"text":"\u4
- Hibernate的总结
永夜-极光
Hibernate
1.hibernate的作用,简化对数据库的编码,使开发人员不必再与复杂的sql语句打交道
做项目大部分都需要用JAVA来链接数据库,比如你要做一个会员注册的 页面,那么 获取到用户填写的 基本信后,你要把这些基本信息存入数据库对应的表中,不用hibernate还有mybatis之类的框架,都不用的话就得用JDBC,也就是JAVA自己的,用这个东西你要写很多的代码,比如保存注册信
- SyntaxError: Non-UTF-8 code starting with '\xc4'
随便小屋
python
刚开始看一下Python语言,传说听强大的,但我感觉还是没Java强吧!
写Hello World的时候就遇到一个问题,在Eclipse中写的,代码如下
'''
Created on 2014年10月27日
@author: Logic
'''
print("Hello World!");
运行结果
SyntaxError: Non-UTF-8
- 学会敬酒礼仪 不做酒席菜鸟
aijuans
菜鸟
俗话说,酒是越喝越厚,但在酒桌上也有很多学问讲究,以下总结了一些酒桌上的你不得不注意的小细节。
细节一:领导相互喝完才轮到自己敬酒。敬酒一定要站起来,双手举杯。
细节二:可以多人敬一人,决不可一人敬多人,除非你是领导。
细节三:自己敬别人,如果不碰杯,自己喝多少可视乎情况而定,比如对方酒量,对方喝酒态度,切不可比对方喝得少,要知道是自己敬人。
细节四:自己敬别人,如果碰杯,一
- 《创新者的基因》读书笔记
aoyouzi
读书笔记《创新者的基因》
创新者的基因
创新者的“基因”,即最具创意的企业家具备的五种“发现技能”:联想,观察,实验,发问,建立人脉。
第一部分破坏性创新,从你开始
第一章破坏性创新者的基因
如何获得启示:
发现以下的因素起到了催化剂的作用:(1) -个挑战现状的问题;(2)对某项技术、某个公司或顾客的观察;(3) -次尝试新鲜事物的经验或实验;(4)与某人进行了一次交谈,为他点醒
- 表单验证技术
百合不是茶
JavaScriptDOM对象String对象事件
js最主要的功能就是验证表单,下面是我对表单验证的一些理解,贴出来与大家交流交流 ,数显我们要知道表单验证需要的技术点, String对象,事件,函数
一:String对象;通常是对字符串的操作;
1,String的属性;
字符串.length;表示该字符串的长度;
var str= "java"
- web.xml配置详解之context-param
bijian1013
javaservletweb.xmlcontext-param
一.格式定义:
<context-param>
<param-name>contextConfigLocation</param-name>
<param-value>contextConfigLocationValue></param-value>
</context-param>
作用:该元
- Web系统常见编码漏洞(开发工程师知晓)
Bill_chen
sqlPHPWebfckeditor脚本
1.头号大敌:SQL Injection
原因:程序中对用户输入检查不严格,用户可以提交一段数据库查询代码,根据程序返回的结果,
获得某些他想得知的数据,这就是所谓的SQL Injection,即SQL注入。
本质:
对于输入检查不充分,导致SQL语句将用户提交的非法数据当作语句的一部分来执行。
示例:
String query = "SELECT id FROM users
- 【MongoDB学习笔记六】MongoDB修改器
bit1129
mongodb
本文首先介绍下MongoDB的基本的增删改查操作,然后,详细介绍MongoDB提供的修改器,以完成各种各样的文档更新操作 MongoDB的主要操作
show dbs 显示当前用户能看到哪些数据库
use foobar 将数据库切换到foobar
show collections 显示当前数据库有哪些集合
db.people.update,update不带参数,可
- 提高职业素养,做好人生规划
白糖_
人生
培训讲师是成都著名的企业培训讲师,他在讲课中提出的一些观点很新颖,在此我收录了一些分享一下。注:讲师的观点不代表本人的观点,这些东西大家自己揣摩。
1、什么是职业规划:职业规划并不完全代表你到什么阶段要当什么官要拿多少钱,这些都只是梦想。职业规划是清楚的认识自己现在缺什么,这个阶段该学习什么,下个阶段缺什么,又应该怎么去规划学习,这样才算是规划。
- 国外的网站你都到哪边看?
bozch
技术网站国外
学习软件开发技术,如果没有什么英文基础,最好还是看国内的一些技术网站,例如:开源OSchina,csdn,iteye,51cto等等。
个人感觉如果英语基础能力不错的话,可以浏览国外的网站来进行软件技术基础的学习,例如java开发中常用的到的网站有apache.org 里面有apache的很多Projects,springframework.org是spring相关的项目网站,还有几个感觉不错的
- 编程之美-光影切割问题
bylijinnan
编程之美
package a;
public class DisorderCount {
/**《编程之美》“光影切割问题”
* 主要是两个问题:
* 1.数学公式(设定没有三条以上的直线交于同一点):
* 两条直线最多一个交点,将平面分成了4个区域;
* 三条直线最多三个交点,将平面分成了7个区域;
* 可以推出:N条直线 M个交点,区域数为N+M+1。
- 关于Web跨站执行脚本概念
chenbowen00
Web安全跨站执行脚本
跨站脚本攻击(XSS)是web应用程序中最危险和最常见的安全漏洞之一。安全研究人员发现这个漏洞在最受欢迎的网站,包括谷歌、Facebook、亚马逊、PayPal,和许多其他网站。如果你看看bug赏金计划,大多数报告的问题属于 XSS。为了防止跨站脚本攻击,浏览器也有自己的过滤器,但安全研究人员总是想方设法绕过这些过滤器。这个漏洞是通常用于执行cookie窃取、恶意软件传播,会话劫持,恶意重定向。在
- [开源项目与投资]投资开源项目之前需要统计该项目已有的用户数
comsci
开源项目
现在国内和国外,特别是美国那边,突然出现很多开源项目,但是这些项目的用户有多少,有多少忠诚的粉丝,对于投资者来讲,完全是一个未知数,那么要投资开源项目,我们投资者必须准确无误的知道该项目的全部情况,包括项目发起人的情况,项目的维持时间..项目的技术水平,项目的参与者的势力,项目投入产出的效益.....
- oracle alert log file(告警日志文件)
daizj
oracle告警日志文件alert log file
The alert log is a chronological log of messages and errors, and includes the following items:
All internal errors (ORA-00600), block corruption errors (ORA-01578), and deadlock errors (ORA-00060)
- 关于 CAS SSO 文章声明
denger
SSO
由于几年前写了几篇 CAS 系列的文章,之后陆续有人参照文章去实现,可都遇到了各种问题,同时经常或多或少的收到不少人的求助。现在这时特此说明几点:
1. 那些文章发表于好几年前了,CAS 已经更新几个很多版本了,由于近年已经没有做该领域方面的事情,所有文章也没有持续更新。
2. 文章只是提供思路,尽管 CAS 版本已经发生变化,但原理和流程仍然一致。最重要的是明白原理,然后
- 初二上学期难记单词
dcj3sjt126com
englishword
lesson 课
traffic 交通
matter 要紧;事物
happy 快乐的,幸福的
second 第二的
idea 主意;想法;意见
mean 意味着
important 重要的,重大的
never 从来,决不
afraid 害怕 的
fifth 第五的
hometown 故乡,家乡
discuss 讨论;议论
east 东方的
agree 同意;赞成
bo
- uicollectionview 纯代码布局, 添加头部视图
dcj3sjt126com
Collection
#import <UIKit/UIKit.h>
@interface myHeadView : UICollectionReusableView
{
UILabel *TitleLable;
}
-(void)setTextTitle;
@end
#import "myHeadView.h"
@implementation m
- N 位随机数字串的 JAVA 生成实现
FX夜归人
javaMath随机数Random
/**
* 功能描述 随机数工具类<br />
* @author FengXueYeGuiRen
* 创建时间 2014-7-25<br />
*/
public class RandomUtil {
// 随机数生成器
private static java.util.Random random = new java.util.R
- Ehcache(09)——缓存Web页面
234390216
ehcache页面缓存
页面缓存
目录
1 SimplePageCachingFilter
1.1 calculateKey
1.2 可配置的初始化参数
1.2.1 cach
- spring中少用的注解@primary解析
jackyrong
primary
这次看下spring中少见的注解@primary注解,例子
@Component
public class MetalSinger implements Singer{
@Override
public String sing(String lyrics) {
return "I am singing with DIO voice
- Java几款性能分析工具的对比
lbwahoo
java
Java几款性能分析工具的对比
摘自:http://my.oschina.net/liux/blog/51800
在给客户的应用程序维护的过程中,我注意到在高负载下的一些性能问题。理论上,增加对应用程序的负载会使性能等比率的下降。然而,我认为性能下降的比率远远高于负载的增加。我也发现,性能可以通过改变应用程序的逻辑来提升,甚至达到极限。为了更详细的了解这一点,我们需要做一些性能
- JVM参数配置大全
nickys
jvm应用服务器
JVM参数配置大全
/usr/local/jdk/bin/java -Dresin.home=/usr/local/resin -server -Xms1800M -Xmx1800M -Xmn300M -Xss512K -XX:PermSize=300M -XX:MaxPermSize=300M -XX:SurvivorRatio=8 -XX:MaxTenuringThreshold=5 -
- 搭建 CentOS 6 服务器(14) - squid、Varnish
rensanning
varnish
(一)squid
安装
# yum install httpd-tools -y
# htpasswd -c -b /etc/squid/passwords squiduser 123456
# yum install squid -y
设置
# cp /etc/squid/squid.conf /etc/squid/squid.conf.bak
# vi /etc/
- Spring缓存注解@Cache使用
tom_seed
spring
参考资料
http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-spring-cache/
http://swiftlet.net/archives/774
缓存注解有以下三个:
@Cacheable @CacheEvict @CachePut
- dom4j解析XML时出现"java.lang.noclassdeffounderror: org/jaxen/jaxenexception"错误
xp9802
java.lang.NoClassDefFoundError: org/jaxen/JaxenExc
关键字: java.lang.noclassdeffounderror: org/jaxen/jaxenexception
使用dom4j解析XML时,要快速获取某个节点的数据,使用XPath是个不错的方法,dom4j的快速手册里也建议使用这种方式
执行时却抛出以下异常:
Exceptio