- 从零开始:在服务器上部署大模型并集成到 vscode +Cline使用
一个正经的AI
服务器vscode运维AI编程
1.引言(Introduction)欢迎来到本篇技术博客!在本文中,我将引导你一步一步地在阿里云服务器上部署Qwen大模型,并将其集成到Cline插件中。我们将从零开始,详细介绍每个步骤,确保即使是初学者也能轻松上手。近年来,大型语言模型(LLMs)展现出了强大的自然语言处理能力,吸引了越来越多的关注。Qwen系列模型是阿里巴巴开源的一系列强大的大语言模型,具有优秀的性能和广泛的应用场景。Olla
- Jetson显卡上运行Qwen2-1.5b模型时报错“RuntimeError triu_tril_cuda_template not implemented for ‘BFloat16‘”
wang151038606
python中bug人工智能pytorch人工智能python
Jetson显卡上运行Qwen2-1.5b模型时报错“RuntimeErrortriu_tril_cuda_templatenotimplementedfor‘BFloat16’”问题描述:CUDA_DEVICE="cuda:0"model_name_or_path='/qwen2-1.5b-instruct'Tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained(mode
- 【网络安全】消息鉴别
Hacker_Nightrain
web安全网络安全
1.消息鉴别1.1定义消息鉴别是指消息接收者对消息进行验证的过程,其目的是确保收到的消息来自可信的源点且在传输过程中未被篡改。这一过程主要检测消息的真实性和完整性。在网络安全领域,消息鉴别是确保数据传输安全性的关键技术之一。1.2必要性在信息传输过程中,存在多种潜在的安全威胁,包括但不限于:伪造攻击:攻击者可能伪造消息源,向网络中发送虚假消息,以误导接收者或进行欺诈。篡改攻击:消息在传输过程中可能
- 神经网络初始化 (init) 介绍
迷路爸爸180
神经网络人工智能深度学习初始化init
文章目录引言1.初始化的重要性1.1打破对称性1.2控制方差1.3加速收敛与提高泛化能力2.常见的初始化方法及其应用场景2.1Xavier/Glorot初始化2.2He初始化2.3正交初始化2.4其他初始化方法3.如何设置初始化4.基于BERT的文本分类如何进行初始化4.1项目背景4.2模型构建4.3模型训练与评估4.4结果分析结论参考资料引言在深度学习的世界中,构建一个高效且性能优异的神经网络模
- 5分钟搞定Spring AI支持SpringBoot快速构建人工智能AI应用_springai_springboot_AI应用
web17886480312
spring人工智能springboot
通过阅读这篇文章,你将了解SpringAI,它是一个借鉴了langchain的设计理念,并结合Java的优势,为开发者提供易于替换实现的统一接口。此外,文章还基于SpringAI的模型调用和Prompt模板,构建一个可操作的示例,让你可以快速的了解具体怎么在springboot的环境下使用springai来构建人工智能AI的应用SpringAI:简化Java大模型集成的统一框架在Java调用大模型
- 3.ChatClient&Chat Model简化与AI模型的交互
laopeng301
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1.ChatModel对话模型是一种利用人工智能技术,能够生成类似人类对话响应的工具。通过向预训练语言模型(如GPT等)发送提示词或部分对话内容,模型依据自身训练数据及对自然语言模式的理解,生成对话的延续或完整回复,并返回给应用程序。应用程序可以将其呈现给用户或用于进一步处理。SpringAIChatModelAPI设计目标为简单且可移植的接口,用于与各种人工智能模型进行交互,使开发人员能够在不同
- NFV和SDN关系、NFV关键能力以及如何演进
逍oo遥
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1.NFV和SDN的关系NFV是具体设备的虚拟化,将设备控制平面运行在服务器上,这样设备是开放的兼容的。SDN是一种全新的网络架构,SDN的思想是取消设备控制平面,由控制器统一计算,下发流表,SDN是全新的网络架构。NFV和SDN是高度互补关系,但并不互相依赖。网络功能可以在没有SDN的情况下进行虚拟化和部署,然而这两个理念和方案结合可以产生潜在的、更大的价值。网络功能虚拟化(NFV)的目标是可以
- Golang面试题四(并发编程)
os-lee
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- WebClient和RestTemplate的差异
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能力提升面试宝典技术IT信息化
WebClient和RestTemplate的差异引言RestTemplate的历史背景与适用场景WebClient的诞生背景及其优势编程模型对比错误处理机制的区别性能考量未来发展方向实际应用案例分享引言在当今互联网时代,服务间的通信是构建分布式系统不可或缺的一部分。Spring框架作为Java生态系统中最受欢迎的企业级开发框架之一,提供了多种工具来简化HTTP请求的处理。其中,WebClient
- K8s组件全解析,你需要知道的一切秘密
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- 【MySQL】深入解析“Data too long”错误:原因、解决方案与优化策略
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【MySQL】深入解析“Datatoolong”错误:原因、解决方案与优化策略一、引言二、技术概述错误定义核心特性与优势三、技术细节原理分析难点四、实战应用应用场景问题与解决方案五、优化与改进潜在问题改进建议六、常见问题问题列举解决方案七、总结与展望一、引言MySQL作为世界上最受欢迎的开源关系型数据库管理系统之一,其稳定性和灵活性使其在Web应用、数据仓库和其他需要高性能数据存储的场景中占据主导
- 家政服务小程序,打造智慧家政新体验
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春节即将来临,家政市场呈现出了火热的场景,大众对家政服务的需求持续增加。近年来,家政市场开始倾向数字化、智能化,借助科学技术打造家政数字化平台,让大众在手机上就可以预约家政服务,减少传统家政市场中繁琐流程。通过家政系统商家可以更好的派单,服务人员也能快速接单,完成工作,提高消费者的家政体验,推动市场创新发展。传统的家政市场需要中介等介绍人对接,用户需要花费大量时间寻找合适的服务人员,过程较为繁琐。
- 吴恩达系列——微调(Fine-tuning)与生成模型的应用
疯狂小料
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微调(Fine-tuning)是指在已有预训练模型的基础上,对模型进行进一步训练,以适应特定任务或需求。在自然语言处理领域,生成模型通过微调可以在特定场景下生成更加准确、一致的输出,同时保护用户的隐私,减少不当信息的泄露。本文将结合生成模型的工作原理和实际应用,解释微调如何提升生成模型的效果,并探讨其在保护隐私方面的优势。1.生成模型与Prompt的作用生成模型,如GPT系列,通常通过接受一个输入
- Next.js服务器操作:优势、局限与审慎应用
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类似于任何技术,它们亦非尽善尽美,故而保持警觉至关重要。通过亲身经历中的挫折汲取了教训,现将之与诸位共勉。一大诟病在于潜在的紧密绑定问题。若服务器端代码嵌入组件之中,则可能导致代码库模块化程度削弱,维护成本攀升。后端逻辑的任何变动或许都将迫使前端相应更新,反之亦然。对于追求关注点严格分离的大型项目或团队而言,这无疑构成了严峻挑战。唯有秉持严谨的纪律与条理,方能避免代码库陷入混乱。再者,便是学习曲线
- 机器学习02-发展历史补充
坐吃山猪
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机器学习02-发展历史补充文章目录机器学习02-发展历史补充1-机器学习个人理解1-初始阶段:统计学习和模式识别(20世纪50年代至80年代)2-第二阶段【集成时代】+【核方法】(20世纪90年代至2000年代初期)3-第三阶段【特征工程】+【模型优化】(2000年代中期至2010年代初期)4-大规模数据和分布式计算(2010年代中后期)5-自动化机器学习和特征选择(2010年代末至今)2-神经网
- OpenSPG docker 安装教程
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文章目录前言自述一、OpenSPG1.介绍二、安装步骤1.安装服务端2.客户端部署前言自述我最近是想结合chatglm3-6b和知识图谱做一个垂直领域的技术规范的问答系统,过程中也遇到了很多困难,在模型微调上,在数据集收集整理上,在知识图谱的信息抽取上等等,咬咬牙,多学习就可以解决,本文主要写一下利用openspg做技术规范的信息抽取的部署安装过程。一、OpenSPG1.介绍OpenSPG是蚂蚁集
- MVC设计模式简介
大海知天空
MVC设计模式(Model-View-Controller)是软件工程中常见的一种软件架构模式,该模式把软件系统(项目)分为三个基本部分:模型(Model)、视图(View)和控制器(Controller)。使用MVC模式有很多优势,例如:简化后期对项目的修改、扩展等维护操作;使项目的某一部分变得可以重复利用;使项目的结构更加直观。具体来讲,MVC模式可以将项目划分为模型(M)、视图(V)和控制器
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- ChatGPT大模型极简应用开发-目录
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引言要理解ChatGPT,了解其背后的Transformer架构和GPT技术一路的演进则变得非常必要。ChatGPT背后的LLM技术使普通人能够通过自然语言完成过去只能由程序员通过编程语言实现的任务,这是一场巨大的变革。然而,人类通常容易高估技术的短期影响而低估长期影响。进一步学习关于LLM技术原理的论文、视频、图书等。在阅读这本书或者后续学习过程中,你有任何疑问都可以随时请教ChatGPT等工具
- Python数据分析高频面试题及答案
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程序员面试python数据分析面试题核心
目录1.基础知识2.数据处理3.数据可视化4.机器学习模型5.进阶问题6.数据清洗与预处理7.数据转换与操作8.时间序列分析9.高级数据分析技术10.数据降维与特征选择11.模型评估与优化12.数据操作与转换13.数据筛选与分析14.数据可视化与报告15.数据统计与分析16.高级数据处理以下是一些Python数据分析的高频核心面试题及其答案,涵盖了基础知识、数据1.基础知识问1:Python中列表
- 数据结构---C++版
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数据结构数据结构
第1章数据结构的基本概念1.1数据结构在程序设计中的作用1)程序设计的实质是什么?数据表示:将数据存储在计算机(内存)中数据处理:处理数据,设计方案(算法)1.2计算机求解问题:1)问题→抽象出问题的模型→求模型的解问题——数值问题、非数值问题2)数值问题→数学方程非数值问题→数据结构3)本书讨论非数值问题的数据组织和处理,主要内容如下:(1)数据的逻辑结构:线性表、树、图等数据结构,其核心是如何
- 数据分析思维
幽兰的天空
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了解数据分析的本质是什么在数据中寻找解决问题的方法。使用大量的数据、统计分析、定量、定性分析和预测模型及基于事实的管理来推动决策过程和实现价值增生。数据分析思维1.一个思维模型:目标导向分析法2.做好分析准备:探索性数据分析数据分析的四个层级1.描述性分析2.诊断性分析3.预测性分析4.决策性分析
- Python中用ollama库实现连续对话
longnershot
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找来找去没找到一个简单示例,用4o和问心来回调整简单生成了一个,抛砖引玉了。importollamadefchat_with_ollama():#初始化一个列表来存储对话历史,每个元素是一个包含用户输入和模型回复的元组history=[]whileTrue:#获取用户输入,并转换为小写,方便后续判断退出条件user_input=input("\nUser:")#判断用户是否想要退出对话ifuser
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Xgboost从基础到实战XGBoost:eXtremeGradientBoosting*应用机器学习领域的一个强有力的工具*GradientBootingMachines(GBM)的优化表现,快速有效—深盟分布式机器学习开源平台(DistributedmachinelearningCommunity,DMLC)的分支—DMLC也开源流行的深度学习库mxnet*GBM:Machine:机器学习模型
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Pythonpython机器学习深度学习分类回归数据分析XGBoost
文章目录XGBoost完整学习指南:从零开始掌握梯度提升1.前言2.什么是XGBoost?2.1梯度提升简介3.安装XGBoost4.数据准备4.1加载数据4.2数据集划分5.XGBoost基础操作5.1转换为DMatrix格式5.2设置参数5.3模型训练5.4预测6.模型评估7.超参数调优7.1常用超参数7.2网格搜索8.XGBoost特征重要性分析9.高级功能扩展9.1模型解释与可解释性9.2
- python调用ollama库详解
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0准备1)准备Ollama软件(注意:两个不是同一个东西)详见上次的文章Ollama通过gguf文件加载AI模型(补充:关于Ollama加载AI模型的补充)2)准备ollama库如果您还未安装ollama库,请使用pip安装:pipinstallollama#1ollama库的基本使用importollama#普通输出(请先按照准备工作中的要求安装模型)back=ollama.chat(model
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YOLOv8杂草目标检测算法介绍模型和数据集下载算法介绍YOLOv8在禾本科杂草目标检测方面有显著的应用和效果。以下是一些关键信息的总结:农作物幼苗与杂草检测系统:基于YOLOv8深度学习框架,通过2822张图片训练了一个目标检测模型,用于检测田间的农作物幼苗与杂草对象。该系统支持图片、视频以及摄像头进行目标检测,并能保存检测结果。系统界面可实时显示目标位置、目标总数、置信度、用时等信息。YOLO
- 【大模型】Spring AI Alibaba 对接百炼平台大模型使用详解
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AI大模型实战与应用微服务治理与实战springaiSpringAI详解百炼大模型
目录一、前言二、SpringAI概述2.1springai是什么2.2SpringAI核心能力2.3SpringAI应用场景三、SpringAIAlibaba介绍3.1SpringAIAlibaba是什么3.2SpringAIAlibaba核心特点3.3SpringAIAlibaba应用场景四、SpringBoot对接SpringAIAlibaba过程4.1前置准备4.1.1获取apikey4.1
- 思维图GOT:用大语言模型解决复杂问题
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23年8月份来自瑞士和波兰的大学以及一个数据公司Cledar的大语言模型论文“GraphofThoughts:SolvingElaborateProblemswithLargeLanguageModels“。思维图(GoT)是一个框架,提高大型语言模型(LLM)中的提示功能,超出思维链或思维树(ToT)等范式所提供的能力。GoT的关键思想和主要优势是能够将LLM生成的信息建模为任意图,其中信息单位
- EL表达式与JSTL标签库详解
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前言本章主要学习EL表达式与JSTL标签库,用于简化JSP数据操作。收录JavaWeb基础系列,该系列主要学习JavaWeb开发原生框架、Servlet、JSP、request请求对象、response响应对象、Session会话对象、Filter过滤器、EL表达式、JSTL标签库、三层开发模型等知识点,欢迎童鞋们互相交流。觉得不错可以三连订阅喔。目标一、EL表达式1.概念2.语法3.示例4.EL
- apache 安装linux windows
墙头上一根草
apacheinuxwindows
linux安装Apache 有两种方式一种是手动安装通过二进制的文件进行安装,另外一种就是通过yum 安装,此中安装方式,需要物理机联网。以下分别介绍两种的安装方式
通过二进制文件安装Apache需要的软件有apr,apr-util,pcre
1,安装 apr 下载地址:htt
- fill_parent、wrap_content和match_parent的区别
Cb123456
match_parentfill_parent
fill_parent、wrap_content和match_parent的区别:
1)fill_parent
设置一个构件的布局为fill_parent将强制性地使构件扩展,以填充布局单元内尽可能多的空间。这跟Windows控件的dockstyle属性大体一致。设置一个顶部布局或控件为fill_parent将强制性让它布满整个屏幕。
2) wrap_conte
- 网页自适应设计
天子之骄
htmlcss响应式设计页面自适应
网页自适应设计
网页对浏览器窗口的自适应支持变得越来越重要了。自适应响应设计更是异常火爆。再加上移动端的崛起,更是如日中天。以前为了适应不同屏幕分布率和浏览器窗口的扩大和缩小,需要设计几套css样式,用js脚本判断窗口大小,选择加载。结构臃肿,加载负担较大。现笔者经过一定时间的学习,有所心得,故分享于此,加强交流,共同进步。同时希望对大家有所
- [sql server] 分组取最大最小常用sql
一炮送你回车库
SQL Server
--分组取最大最小常用sql--测试环境if OBJECT_ID('tb') is not null drop table tb;gocreate table tb( col1 int, col2 int, Fcount int)insert into tbselect 11,20,1 union allselect 11,22,1 union allselect 1
- ImageIO写图片输出到硬盘
3213213333332132
javaimage
package awt;
import java.awt.Color;
import java.awt.Font;
import java.awt.Graphics;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imagei
- 自己的String动态数组
宝剑锋梅花香
java动态数组数组
数组还是好说,学过一两门编程语言的就知道,需要注意的是数组声明时需要把大小给它定下来,比如声明一个字符串类型的数组:String str[]=new String[10]; 但是问题就来了,每次都是大小确定的数组,我需要数组大小不固定随时变化怎么办呢? 动态数组就这样应运而生,龙哥给我们讲的是自己用代码写动态数组,并非用的ArrayList 看看字符
- pinyin4j工具类
darkranger
.net
pinyin4j工具类Java工具类 2010-04-24 00:47:00 阅读69 评论0 字号:大中小
引入pinyin4j-2.5.0.jar包:
pinyin4j是一个功能强悍的汉语拼音工具包,主要是从汉语获取各种格式和需求的拼音,功能强悍,下面看看如何使用pinyin4j。
本人以前用AscII编码提取工具,效果不理想,现在用pinyin4j简单实现了一个。功能还不是很完美,
- StarUML学习笔记----基本概念
aijuans
UML建模
介绍StarUML的基本概念,这些都是有效运用StarUML?所需要的。包括对模型、视图、图、项目、单元、方法、框架、模型块及其差异以及UML轮廓。
模型、视与图(Model, View and Diagram)
&
- Activiti最终总结
avords
Activiti id 工作流
1、流程定义ID:ProcessDefinitionId,当定义一个流程就会产生。
2、流程实例ID:ProcessInstanceId,当开始一个具体的流程时就会产生,也就是不同的流程实例ID可能有相同的流程定义ID。
3、TaskId,每一个userTask都会有一个Id这个是存在于流程实例上的。
4、TaskDefinitionKey和(ActivityImpl activityId
- 从省市区多重级联想到的,react和jquery的差别
bee1314
jqueryUIreact
在我们的前端项目里经常会用到级联的select,比如省市区这样。通常这种级联大多是动态的。比如先加载了省,点击省加载市,点击市加载区。然后数据通常ajax返回。如果没有数据则说明到了叶子节点。 针对这种场景,如果我们使用jquery来实现,要考虑很多的问题,数据部分,以及大量的dom操作。比如这个页面上显示了某个区,这时候我切换省,要把市重新初始化数据,然后区域的部分要从页面
- Eclipse快捷键大全
bijian1013
javaeclipse快捷键
Ctrl+1 快速修复(最经典的快捷键,就不用多说了)Ctrl+D: 删除当前行 Ctrl+Alt+↓ 复制当前行到下一行(复制增加)Ctrl+Alt+↑ 复制当前行到上一行(复制增加)Alt+↓ 当前行和下面一行交互位置(特别实用,可以省去先剪切,再粘贴了)Alt+↑ 当前行和上面一行交互位置(同上)Alt+← 前一个编辑的页面Alt+→ 下一个编辑的页面(当然是针对上面那条来说了)Alt+En
- js 笔记 函数
征客丶
JavaScript
一、函数的使用
1.1、定义函数变量
var vName = funcation(params){
}
1.2、函数的调用
函数变量的调用: vName(params);
函数定义时自发调用:(function(params){})(params);
1.3、函数中变量赋值
var a = 'a';
var ff
- 【Scala四】分析Spark源代码总结的Scala语法二
bit1129
scala
1. Some操作
在下面的代码中,使用了Some操作:if (self.partitioner == Some(partitioner)),那么Some(partitioner)表示什么含义?首先partitioner是方法combineByKey传入的变量,
Some的文档说明:
/** Class `Some[A]` represents existin
- java 匿名内部类
BlueSkator
java匿名内部类
组合优先于继承
Java的匿名类,就是提供了一个快捷方便的手段,令继承关系可以方便地变成组合关系
继承只有一个时候才能用,当你要求子类的实例可以替代父类实例的位置时才可以用继承。
在Java中内部类主要分为成员内部类、局部内部类、匿名内部类、静态内部类。
内部类不是很好理解,但说白了其实也就是一个类中还包含着另外一个类如同一个人是由大脑、肢体、器官等身体结果组成,而内部类相
- 盗版win装在MAC有害发热,苹果的东西不值得买,win应该不用
ljy325
游戏applewindowsXPOS
Mac mini 型号: MC270CH-A RMB:5,688
Apple 对windows的产品支持不好,有以下问题:
1.装完了xp,发现机身很热虽然没有运行任何程序!貌似显卡跑游戏发热一样,按照那样的发热量,那部机子损耗很大,使用寿命受到严重的影响!
2.反观安装了Mac os的展示机,发热量很小,运行了1天温度也没有那么高
&nbs
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-生成器模式-Builder
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/
/**
* 生成器模式的意图在于将一个复杂的构建与其表示相分离,使得同样的构建过程可以创建不同的表示(GoF)
* 个人理解:
* 构建一个复杂的对象,对于创建者(Builder)来说,一是要有数据来源(rawData),二是要返回构
- JIRA与SVN插件安装
chenyu19891124
SVNjira
JIRA安装好后提交代码并要显示在JIRA上,这得需要用SVN的插件才能看见开发人员提交的代码。
1.下载svn与jira插件安装包,解压后在安装包(atlassian-jira-subversion-plugin-0.10.1)
2.解压出来的包里下的lib文件夹下的jar拷贝到(C:\Program Files\Atlassian\JIRA 4.3.4\atlassian-jira\WEB
- 常用数学思想方法
comsci
工作
对于搞工程和技术的朋友来讲,在工作中常常遇到一些实际问题,而采用常规的思维方式无法很好的解决这些问题,那么这个时候我们就需要用数学语言和数学工具,而使用数学工具的前提却是用数学思想的方法来描述问题。。下面转帖几种常用的数学思想方法,仅供学习和参考
函数思想
把某一数学问题用函数表示出来,并且利用函数探究这个问题的一般规律。这是最基本、最常用的数学方法
- pl/sql集合类型
daizj
oracle集合typepl/sql
--集合类型
/*
单行单列的数据,使用标量变量
单行多列数据,使用记录
单列多行数据,使用集合(。。。)
*集合:类似于数组也就是。pl/sql集合类型包括索引表(pl/sql table)、嵌套表(Nested Table)、变长数组(VARRAY)等
*/
/*
--集合方法
&n
- [Ofbiz]ofbiz初用
dinguangx
电商ofbiz
从github下载最新的ofbiz(截止2015-7-13),从源码进行ofbiz的试用
1. 加载测试库
ofbiz内置derby,通过下面的命令初始化测试库
./ant load-demo (与load-seed有一些区别)
2. 启动内置tomcat
./ant start
或
./startofbiz.sh
或
java -jar ofbiz.jar
&
- 结构体中最后一个元素是长度为0的数组
dcj3sjt126com
cgcc
在Linux源代码中,有很多的结构体最后都定义了一个元素个数为0个的数组,如/usr/include/linux/if_pppox.h中有这样一个结构体: struct pppoe_tag { __u16 tag_type; __u16 tag_len; &n
- Linux cp 实现强行覆盖
dcj3sjt126com
linux
发现在Fedora 10 /ubutun 里面用cp -fr src dest,即使加了-f也是不能强行覆盖的,这时怎么回事的呢?一两个文件还好说,就输几个yes吧,但是要是n多文件怎么办,那还不输死人呢?下面提供三种解决办法。 方法一
我们输入alias命令,看看系统给cp起了一个什么别名。
[root@localhost ~]# aliasalias cp=’cp -i’a
- Memcached(一)、HelloWorld
frank1234
memcached
一、简介
高性能的架构离不开缓存,分布式缓存中的佼佼者当属memcached,它通过客户端将不同的key hash到不同的memcached服务器中,而获取的时候也到相同的服务器中获取,由于不需要做集群同步,也就省去了集群间同步的开销和延迟,所以它相对于ehcache等缓存来说能更好的支持分布式应用,具有更强的横向伸缩能力。
二、客户端
选择一个memcached客户端,我这里用的是memc
- Search in Rotated Sorted Array II
hcx2013
search
Follow up for "Search in Rotated Sorted Array":What if duplicates are allowed?
Would this affect the run-time complexity? How and why?
Write a function to determine if a given ta
- Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
jinnianshilongnian
spring4generic type
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JDK
liuxingguome
centos
1、行卸载原来的:
[root@localhost opt]# rpm -qa | grep java
tzdata-java-2014g-1.el6.noarch
java-1.7.0-openjdk-1.7.0.65-2.5.1.2.el6_5.x86_64
java-1.6.0-openjdk-1.6.0.0-11.1.13.4.el6.x86_64
[root@localhost
- 二分搜索专题2-在有序二维数组中搜索一个元素
OpenMind
二维数组算法二分搜索
1,设二维数组p的每行每列都按照下标递增的顺序递增。
用数学语言描述如下:p满足
(1),对任意的x1,x2,y,如果x1<x2,则p(x1,y)<p(x2,y);
(2),对任意的x,y1,y2, 如果y1<y2,则p(x,y1)<p(x,y2);
2,问题:
给定满足1的数组p和一个整数k,求是否存在x0,y0使得p(x0,y0)=k?
3,算法分析:
(
- java 随机数 Math与Random
SaraWon
javaMathRandom
今天需要在程序中产生随机数,知道有两种方法可以使用,但是使用Math和Random的区别还不是特别清楚,看到一篇文章是关于的,觉得写的还挺不错的,原文地址是
http://www.oschina.net/question/157182_45274?sort=default&p=1#answers
产生1到10之间的随机数的两种实现方式:
//Math
Math.roun
- oracle创建表空间
tugn
oracle
create temporary tablespace TXSJ_TEMP
tempfile 'E:\Oracle\oradata\TXSJ_TEMP.dbf'
size 32m
autoextend on
next 32m maxsize 2048m
extent m
- 使用Java8实现自己的个性化搜索引擎
yangshangchuan
javasuperword搜索引擎java8全文检索
需要对249本软件著作实现句子级别全文检索,这些著作均为PDF文件,不使用现有的框架如lucene,自己实现的方法如下:
1、从PDF文件中提取文本,这里的重点是如何最大可能地还原文本。提取之后的文本,一个句子一行保存为文本文件。
2、将所有文本文件合并为一个单一的文本文件,这样,每一个句子就有一个唯一行号。
3、对每一行文本进行分词,建立倒排表,倒排表的格式为:词=包含该词的总行数N=行号