hj_caas
hj_caas

LLaMA加载时遇见：ValueError: Tokenizer class LLaMATokenizer does not exist or is not currently imported.

在加载LLaMA模型时遇到到的问题及解决方法。

1. 问题1

在这里插入图片描述
解决方法：找到llama模型中的tokenizer_config.json文件，把“tokenizer_class”对应的“LLaMATokenizer”改为“LlamaTokenizer”。

2. 问题2

在解决问题1后，继续运行可能会遇到下面的问题：
在这里插入图片描述
解决方法：!pip install transformers[sentencepiece]

你可能感兴趣的:(bug解决,llama,python,人工智能,语言模型)

  • 从 C# 到 Python：项目实战第五天的飞跃 AI、少年郎 数据库c#开发语言
    在前面三天的学习中，我们已经掌握了Python的基础语法、数据结构以及一些核心库的使用。今天，我们将通过三个实战项目，深入对比C#和Python在命令行工具开发、Web应用开发以及数据处理方面的差异，感受Python在实际项目中的强大魅力。一、命令行工具开发：文件批量处理命令行工具是开发者日常工作中经常用到的工具，无论是文件处理、数据转换还是系统管理，都离不开命令行工具的身影。下面我们就来对比一下
  • 对标ChatGPT，「文心一言」今日亮相！AI人机时代来临，未来在何方？ AI医学
    本文由「AI医学er」提供医海无涯，AI同舟。关注我们，助力高效科研。3月15日，OpenAI公布了其大型语言模型的最新版本——GPT-4。3月16日，百度文心一言人工智能聊天机器人正式上线。一个时代开始了。OpenAI在官网表示，GPT-4是一个能接受图像和文本输入，并输出文本的多模态模型，是OpenAI在扩展深度学习方面的最新成果。此前的ChatGPT，只能通过向其输入文字提问才能生成文字回答
  • python docker 阿狸的家 SDNdocker
    我们的开发人员和布署人员经常因环境问题，而使得安装过程困难重重，相比于虚拟机较少硬件资源的虚拟化，同时不需要加载虚拟机操作系统的耗时，因为docker共享宿主机的操作系统Centos和Ubunta共用内核kernel即bootfs相同，但是加载内核的rootfs不同，即文件的结构目录不同docker三要素docker可以看作为一个小型的linux系统，部署时秒级启动镜像：模板（应用程序代码），一个
  • 飞算科技：以原创技术为翼，赋能产业数字化转型
    在数字经济浪潮席卷全球的当下，一批专注于技术创新的中国企业正加速崛起，飞算数智科技（深圳）有限公司（简称“飞算科技”）便是其中的佼佼者。作为一家国家级高新技术企业，飞算科技以自主创新为核心驱动力，凭借互联网科技、大数据、人工智能等前沿技术，为各行业客户插上数字化转型的翅膀。飞算科技的定位清晰而坚定——自主创新型数字科技公司。这一定位不仅体现在其技术研发的方向上，更融入到为客户服务的每一个环节。无论
  • python实现自动化sql布尔盲注(二分查找) 海星船长丶 python自动化sql网络安全web安全
    为了优化自动化布尔盲注的代码，我们可以使用二分查找来减少猜测次数，从而提高效率。以靶场sqli为例：importrequests#目标URLurl="http://127.0.0.1/sqli/Less-8/index.php"#要推断的数据库信息（例如：数据库名）database_name=""#字符集（可以根据需要扩展）charset="abcdefghijklmnopqrstuvwxyzAB
  • 警惕!北恒私募高级班周一丰，马建军不正规。不让出金,不能提现,大家远离骗局! 昌龙律法
    随着互联网的普及，数字经济蓬勃发展，各种线上平台如雨后春笋般涌现。然而，在这些看似繁荣的平台中，不乏一些黑平台，它们以欺诈手段骗取用户的财产，给人们的财产安全带来严重威胁。因此，我们有必要提高警惕，防范黑平台诈骗。针对网上素未谋面的牛散大咖，经济学家等推荐网上投资理财、数字经济，数字体育市场，人工智能项目，数字低碳，慈善投票网站买数字的等等都是骗局，广大市民对此要提高警惕，若你也不幸被骗遇到此类平
  • 【RAG专题】如何选择合适的RAG架构？ 星际棋手 人工智能
    选择适合的RAG架构需结合自身业务需求、数据特点、性能要求等因素综合判断，以下是关键考量维度及对应架构选择建议：1.按数据规模与类型选择•小规模、单一类型数据（如纯文本文档库）：适合基础单阶段检索架构（检索模块+生成模块）。◦检索：用轻量级嵌入模型（如BGE-base、all-MiniLM）+简单向量数据库（如FAISS）。◦生成：搭配中小型LLM（如Llama2-7B、Mistral），无需复杂
  • 学习人工智能开发的详细指南 Ws＿ 学习人工智能python
    一、引言人工智能（AI）开发是一个充满挑战与机遇的领域，它融合了数学、计算机科学、统计学、认知科学等多个学科的知识。随着大数据、云计算和深度学习技术的快速发展，AI已经成为推动社会进步和产业升级的关键力量。本文将为初学者提供一份详细的学习指南，帮助大家逐步掌握AI开发的核心技能。二、基础知识准备数学基础：线性代数：理解向量、矩阵、线性变换等基本概念，掌握矩阵运算和特征值分解等技巧。概率论与统计学：
  • rpg_trajectory_evaluation工具评估SLAM/VIO系统
    rpg_trajectory_evaluation工具评估SLAM/VIO系统1、安装系统环境：ubuntu18.04+ROSmelodic代码：https://github.com/uzh-rpg/rpg_trajectory_evaluationtutorial:http://rpg.ifi.uzh.ch/docs/IROS18_Zhang.pdf1.1首先安装依赖的python库pipins
  • 计算机发展史：人工智能时代的智能变革与无限可能 jdlxx_dongfangxing 计算机发展史计算机发展史
    在计算机发展的漫长进程中，人工智能时代的到来无疑是最具革命性的篇章之一。它使计算机从单纯的数据处理工具，进化为能够模拟、延伸和拓展人类智能的强大系统，对科学研究、经济发展、社会生活乃至人类文明的走向，都产生了深远且不可逆转的影响。从早期对智能机器的设想，到如今人工智能技术在全球范围内的广泛应用，这一领域经历了无数次理论突破、技术迭代与实践探索，正以前所未有的速度重塑着我们的世界。人工智能的起源与早
  • 做人脸识别遇到的问题 princesshu pythonpycharm
    最开始安装的时候直接用pipinstalldlib却一直显示错误提示“Failedbuildingwheelfordlib”之后去网上搜来了各种下载链接依然错误我发现问题是！！python版本问题，我下载所有的包都与我的python版本不匹配于是我先安装了cmakeboost之后最后直接在终端安好了dlib～
  • 【AI论文】EmbRACE-3K: 复杂环境中的具身推理与行为研究
    摘要：近期先进的视觉语言模型（Vision-LanguageModels，VLMs）在被动、离线的图像和视频理解任务中展现出了卓越的性能。然而，在具身场景中，这些模型的有效性仍较为有限。具身场景要求在线交互和主动的场景理解，在此类场景中，智能体以第一人称视角感知环境，且每一次动作都会动态地影响后续的观察结果。即便是像GPT-4o、Claude3.5Sonnet和Gemini2.5Pro这样的先进模
  • 【Hugging Face全面拥抱LangChain：全新官方合作包】
    文末有福利！❝最近HuggingFace官宣发布langchain_huggingface，这是一个由HuggingFace和LangChain共同维护的LangChain合作伙伴包。这个新的Python包旨在将HuggingFace最新功能引入LangChain并保持同步。通过HuggingFace官方包的加持，开发小伙伴们通过简单的api调用就能在langchain中轻松使用HuggingFa
  • 【技术工具】python人员照片简介批量对照（千人级） Allen_Lyb 医疗高效编程研发python开发语言自然语言处理健康医疗语言模型
    要实现根据照片上的工号批量添加人员姓名和工号到照片上，可以按照以下步骤操作（使用Python+PIL/Pillow+OpenCV+pytesseract）：解决方案步骤准备数据创建人员信息表（CSV格式）：姓名,工号确保所有照片文件名包含工号（如工号.jpg），或照片中有清晰可见的工号文本安装依赖库pipinstallpillowopencv-pythonpandaspytesseract#额外安
  • Linux机器上Selenium+Python3+Chrome使用driver.get()只能获取到标签而没有内容的解决方法
    代码：#!/usr/bin/python3#coding=utf8fromseleniumimportwebdriverfromselenium.webdriver.chrome.optionsimportOptionschrome_options=Options()chrome_options.add_argument('--headless')chrome_options.add_argume
  • 6、LangChain —— 使用 Huggingface 中的开源模型 Miyazaki_Hayao LangChain实战langchain
    文章目录一、概述二、大语言模型发展史三、预训练+微调的模式四、用HuggingFace跑开源模型五、申请使用Meta的Llama2模型六、通过HuggingFace调用Llama七、LangChain和HuggingFace的接口1、通过HuggingFaceHub2、通过HuggingFacePipeline八、用LangChain调用自定义语言模型一、概述 大语言模型，不止ChatGPT一种。
  • 解决 python 中的 huggingface_hub code_welike python前端数据库
    解决python中的huggingface_hub.utils._validators.HFValidationErrorRepoidmustbeintheformrepo_nameorname问题在使用python的huggingface_hub库时，有时候会遇到类似于“huggingface_hub.utils._validators.HFValidationErrorRepoidmustbe
  • 迈向大型推理模型：基于大型语言模型的强化推理综述（附教程） LLM大模型 人工智能自然语言处理知识库本地化部署吴恩达大模型RAG
    语言长期以来被认为是人类推理的基本工具。大型语言模型（LLM）的突破激发了大量研究兴趣，推动了利用这些模型解决复杂推理任务的探索。研究人员通过引入“思维”这一概念——即一系列代表推理过程中的中间步骤的标记——超越了简单的自回归标记生成。这一创新范式使LLMs能够模仿复杂的人类推理过程，如树搜索和反思性思维。近年来，学习推理的趋势逐渐兴起，强化学习（RL）被应用于训练LLMs掌握推理过程。这种方法通
  • 使用Python调用Hugging Face Question Answering (问答)模型 墨如夜色 pythoneasyui开发语言Python
    使用Python调用HuggingFaceQuestionAnswering(问答)模型在自然语言处理领域，问答系统是一种能够回答用户提出的问题的智能系统。HuggingFace是一个知名的开源软件库，提供了许多强大的自然语言处理工具和模型。其中，HuggingFace的QuestionAnswering模型可以帮助我们构建问答系统，使得我们能够从给定的文本中提取答案。本文将介绍如何使用Pytho
  • 深入解析与实战应用：利用Python和Amazon Product Advertising API实战分析 不进则退i python开发语言
    在电商平台的运营中，关键词搜索接口是不可或缺的一部分，特别是在亚马逊这样的全球电商平台。通过关键词搜索接口，商家可以高效地获取商品信息，优化选品策略，提升销售业绩。本文将详细介绍如何接入亚马逊的关键字搜索接口，并提供一个Python代码示例。点击获取key和secret1.注册开发者账号并获取API权限首先，你需要访问亚马逊开发者中心，注册一个开发者账号，并获取相应的API权限。在注册过程中，你将
  • Python爬虫【四十七章】异步爬虫与K8S弹性伸缩：构建百万级并发数据采集引擎 程序员_CLUB Python入门到进阶kubernetespython爬虫
    目录一、背景与行业痛点二、核心技术架构解析2.1异步爬虫引擎设计2.2K8S弹性伸缩架构三、生产环境实践数据3.1性能基准测试3.2成本优化效果四、高级优化技巧4.1协程级熔断降级4.2预测式扩容五、总结Python爬虫相关文章（推荐）一、背景与行业痛点在数字经济时代，企业每天需要处理TB级结构化数据。某头部金融风控平台曾面临以下挑战：数据时效性：需实时采集10万+新闻源，传统爬虫系统延迟超12小
  • Python爬虫【四十五章】爬虫攻防战：异步并发+AI反爬识别的技术解密 程序员_CLUB Python入门到进阶python爬虫人工智能
    目录引言：当爬虫工程师遇上AI反爬官一、异步并发基础设施层1.1混合调度框架设计1.2智能连接池管理二、机器学习反爬识别层2.1特征工程体系2.2轻量级在线推理三、智能决策系统3.1动态策略引擎3.2实时对抗案例四、性能优化实战4.1全链路压测数据4.2典型故障处理案例五、总结：构建智能化的爬虫生态系统Python爬虫相关文章（推荐）引言：当爬虫工程师遇上AI反爬官在大数据采集领域，我们正经历着技
  • 走进区块城市，开启你的元宇宙之旅！ 口碑信息传播者
    随着科技的飞速发展，虚拟现实、区块链、人工智能等前沿技术逐渐融入我们的生活。在这个大背景下，元宇宙概念应运而生，成为全球关注的焦点。本文将带领读者走进区块城市，一探元宇宙的究竟，感受这个未来世界的魅力。探索未来，触碰无限可能！国内区块链元宇宙正引领一场前所未有的科技革命，现在正是您加入这场盛宴的最佳时机！在这里，您将亲身体验到一个全新的虚拟世界，感受与现实世界无缝对接的震撼体验。加入国内区块链元宇
  • Python处理MySQL大数据量：分页查询与性能优化 AI天才研究院 AI人工智能与大数据pythonmysql性能优化ai
    Python处理MySQL大数据量：分页查询与性能优化关键词：Python分页查询、MySQL性能优化、大数据量处理、LIMITOFFSET、索引优化摘要：当数据库表数据量达到百万级时，传统的LIMITOFFSET分页查询会出现明显性能瓶颈。本文从实际场景出发，用“图书馆找书”的通俗比喻拆解分页原理，结合Python代码示例和MySQL执行计划分析，详细讲解传统分页的痛点、优化思路（索引分页/覆盖
  • AI人工智能领域知识图谱在文本分类中的应用技巧 AI天才研究院 AI大模型企业级应用开发实战人工智能知识图谱分类ai
    AI人工智能领域知识图谱在文本分类中的应用技巧关键词：知识图谱、文本分类、图神经网络、实体关系抽取、深度学习、自然语言处理、特征融合摘要：本文深入探讨了知识图谱在文本分类任务中的应用技巧。我们将从知识图谱的基本概念出发，详细分析如何将结构化知识融入传统文本分类流程，介绍最新的图神经网络方法，并通过实际案例展示知识增强型文本分类系统的构建过程。文章特别关注知识表示学习与文本特征的融合策略，以及在不同
  • 大学专业科普 | 人工智能、物联网和云计算技术 鸭鸭鸭进京赶烤 人工智能物联网云计算5G信号处理信息与通信网络
    一、专业概述人工智能专业是一门融合计算机科学、数学、信息学等多学科知识的交叉学科。它旨在培养学生掌握人工智能领域的基本理论、方法和技能，以应对人工智能在各个领域的应用需求和发展挑战。二、主要课程基础课程：包括高等数学、线性代数、概率论与数理统计、离散数学等数学基础课程，为人工智能算法提供理论支撑；以及数据结构、算法设计与分析、计算机组成原理、操作系统、计算机网络等计算机科学基础课程，帮助学生理解人
  • 解读一个大学专业——信号与图像处理
    专业定义与核心内容维度内容定义研究如何采集、处理、分析和理解一维信号（语音、雷达、脑电）和二维/三维图像（医学、遥感、工业视觉）。关键词数字信号处理（DSP）、图像处理、计算机视觉、模式识别、压缩感知、深度学习、GPU加速、嵌入式系统。技术栈MATLAB/Python+OpenCV/PyTorch+DSP/FPGA+GPU（CUDA）第五届先进算法与信号、图像处理国际学术会议（AASIP2025）
  • 【python】向AWS Dynamodb中插入数据
    一、背景AWSDynamodb数据库在架构中起到的作用是配置数据库，s3上buckect_a-->bucket_b-->bucket_c对应着层与层之间的关系，总所周知，Dynamobd是非关系型数据库，数据插入的格式是键值对形式的二、代码importboto3importjsonimportpandasaspdAWS_ACCESS_KEY_ID=''AWS_SECRET_ACCESS_KEY='
  • 在Python中对嵌套对象(DynamoDB和表)使用模拟 潮易 python开发语言
    在Python中，我们可以使用boto3库来模拟AWSDynamoDB的行为。以下是一个简单的例子，说明如何使用boto3来模拟DynamoDB的表，然后插入和查询数据：首先，你需要安装boto3库。你可以使用pip来安装：```bashpipinstallboto3```然后，你可以创建一个模拟器，并添加一些模拟的数据：```pythonimportboto3frombotocore.stubi
  • 深度解析：Python生成器中yield与return的混合使用机制
    核心结论：这是有意设计，不是缺陷！在生成器函数中，return语句确实是通过抛出StopIteration异常来实现的，这是Python生成器协议的有意设计而非缺陷。这种机制实现了四个关键目标：✅保持与迭代协议的兼容性✅清晰区分中间值（yield）和最终结果（return）✅支持yieldfrom的高级用法✅提供获取最终结果的标准化方式（通过异常值）生成器执行流程图是否是否是开始执行生成器函数遇到
  • java封装继承多态等 麦田的设计者 javaeclipsejvmcencapsulatopn
           最近一段时间看了很多的视频却忘记总结了，现在只能想到什么写什么了，希望能起到一个回忆巩固的作用。     1、final关键字       译为：最终的        &
  • F5与集群的区别 bijian1013 weblogic集群F5
            http请求配置不是通过集群，而是F5；集群是weblogic容器的，如果是ejb接口是通过集群。         F5同集群的差别，主要还是会话复制的问题，F5一把是分发http请求用的，因为http都是无状态的服务，无需关注会话问题，类似
  • LeetCode[Math] - #7 Reverse Integer Cwind java题解MathLeetCodeAlgorithm
    原题链接：#7 Reverse Integer   要求： 按位反转输入的数字 例1： 输入 x = 123, 返回 321 例2： 输入 x = -123, 返回 -321   难度：简单   分析： 对于一般情况，首先保存输入数字的符号，然后每次取输入的末位（x%10）作为输出的高位（result = result*10 + x%10）即可。但
  • BufferedOutputStream 周凡杨
         首先说一下这个大批量，是指有上千万的数据量。      例子：      有一张短信历史表，其数据有上千万条数据，要进行数据备份到文本文件，就是执行如下SQL然后将结果集写入到文件中！      select t.msisd
  • linux下模拟按键输入和鼠标 被触发 linux
    查看/dev/input/eventX是什么类型的事件， cat /proc/bus/input/devices 设备有着自己特殊的按键键码，我需要将一些标准的按键，比如0－9，X－Z等模拟成标准按键，比如KEY_0,KEY-Z等，所以需要用到按键 模拟，具体方法就是操作/dev/input/event1文件，向它写入个input_event结构体就可以模拟按键的输入了。 linux/in
  • ContentProvider初体验 肆无忌惮_ ContentProvider
    ContentProvider在安卓开发中非常重要。与Activity，Service，BroadcastReceiver并称安卓组件四大天王。 在android中的作用是用来对外共享数据。因为安卓程序的数据库文件存放在data/data/packagename里面，这里面的文件默认都是私有的，别的程序无法访问。 如果QQ游戏想访问手机QQ的帐号信息一键登录，那么就需要使用内容提供者COnte
  • 关于Spring MVC项目（maven）中通过fileupload上传文件 843977358 mybatisspring mvc修改头像上传文件upload
    Spring MVC 中通过fileupload上传文件，其中项目使用maven管理。   1.上传文件首先需要的是导入相关支持jar包：commons-fileupload.jar,commons-io.jar 因为我是用的maven管理项目，所以要在pom文件中配置（每个人的jar包位置根据实际情况定） <!-- 文件上传 start by zhangyd-c --&g
  • 使用svnkit api，纯java操作svn，实现svn提交，更新等操作 aigo svnkit
     原文：http://blog.csdn.net/hardwin/article/details/7963318   import java.io.File; import org.apache.log4j.Logger; import org.tmatesoft.svn.core.SVNCommitInfo; import org.tmateso
  • 对比浏览器，casperjs，httpclient的Header信息 alleni123 爬虫crawlerheader
    @Override protected void doGet(HttpServletRequest req, HttpServletResponse res) throws ServletException, IOException { String type=req.getParameter("type"); Enumeration es=re
  • java.io操作 DataInputStream和DataOutputStream基本数据流 百合不是茶 java流
    1，java中如果不保存整个对象，只保存类中的属性，那么我们可以使用本篇文章中的方法，如果要保存整个对象  先将类实例化  后面的文章将详细写到     2，DataInputStream 是java.io包中一个数据输入流允许应用程序以与机器无关方式从底层输入流中读取基本 Java 数据类型。应用程序可以使用数据输出流写入稍后由数据输入流读取的数据。
  • 车辆保险理赔案例 bijian1013 车险
    理赔案例： 一货运车，运输公司为车辆购买了机动车商业险和交强险，也买了安全生产责任险，运输一车烟花爆竹，在行驶途中发生爆炸，出现车毁、货损、司机亡、炸死一路人、炸毁一间民宅等惨剧，针对这几种情况，该如何赔付。 赔付建议和方案： 客户所买交强险在这里不起作用，因为交强险的赔付前提是：“机动车发生道路交通意外事故”； 如果是交通意外事故引发的爆炸，则优先适用交强险条款进行赔付，不足的部分由商业
  • 学习Spring必学的Java基础知识(5)—注解 bijian1013 javaspring
            文章来源：http://www.iteye.com/topic/1123823，整理在我的博客有两个目的：一个是原文确实很不错，通俗易懂，督促自已将博主的这一系列关于Spring文章都学完；另一个原因是为免原文被博主删除，在此记录，方便以后查找阅读。           有必要对
  • 【Struts2一】Struts2 Hello World bit1129 Hello world
    Struts2 Hello World应用的基本步骤 创建Struts2的Hello World应用，包括如下几步： 1.配置web.xml 2.创建Action 3.创建struts.xml，配置Action 4.启动web server，通过浏览器访问   配置web.xml <?xml version="1.0" encoding="
  • 【Avro二】Avro RPC框架 bit1129 rpc
    1. Avro RPC简介 1.1. RPC RPC逻辑上分为二层，一是传输层，负责网络通信；二是协议层，将数据按照一定协议格式打包和解包 从序列化方式来看，Apache Thrift 和Google的Protocol Buffers和Avro应该是属于同一个级别的框架，都能跨语言，性能优秀，数据精简，但是Avro的动态模式（不用生成代码，而且性能很好）这个特点让人非常喜欢，比较适合R
  • lua　set get cookie ronin47 lua cookie
    lua: local access_token = ngx.var.cookie_SGAccessToken if access_token then ngx.header["Set-Cookie"] = "SGAccessToken="..access_token.."; path=/;Max-Age=3000" end
  • java-打印不大于N的质数 bylijinnan java
    public class PrimeNumber { /** * 寻找不大于N的质数 */ public static void main(String[] args) { int n=100; PrimeNumber pn=new PrimeNumber(); pn.printPrimeNumber(n); System.out.print
  • Spring源码学习-PropertyPlaceholderHelper bylijinnan javaspring
    今天在看Spring 3.0.0.RELEASE的源码，发现PropertyPlaceholderHelper的一个bug 当时觉得奇怪，上网一搜，果然是个bug，不过早就有人发现了，且已经修复： 详见： http://forum.spring.io/forum/spring-projects/container/88107-propertyplaceholderhelper-bug
  • [逻辑与拓扑]布尔逻辑与拓扑结构的结合会产生什么? comsci 拓扑
       如果我们已经在一个工作流的节点中嵌入了可以进行逻辑推理的代码,那么成百上千个这样的节点如果组成一个拓扑网络,而这个网络是可以自动遍历的,非线性的拓扑计算模型和节点内部的布尔逻辑处理的结合,会产生什么样的结果呢?    是否可以形成一种新的模糊语言识别和处理模型呢?  大家有兴趣可以试试,用软件搞这些有个好处,就是花钱比较少,就算不成
  • ITEYE 都换百度推广了 cuisuqiang GoogleAdSense百度推广广告外快
    以前ITEYE的广告都是谷歌的Google AdSense，现在都换成百度推广了。   为什么个人博客设置里面还是Google AdSense呢？   都知道Google AdSense不好申请，这在ITEYE上也不是讨论了一两天了，强烈建议ITEYE换掉Google AdSense。至少，用一个好申请的吧。   什么时候能从ITEYE上来点外快，哪怕少点
  • 新浪微博技术架构分析 dalan_123 新浪微博架构
    新浪微博在短短一年时间内从零发展到五千万用户，我们的基层架构也发展了几个版本。第一版就是是非常快的，我们可以非常快的实现我们的模块。我们看一下技术特点，微博这个产品从架构上来分析，它需要解决的是发表和订阅的问题。我们第一版采用的是推的消息模式，假如说我们一个明星用户他有10万个粉丝，那就是说用户发表一条微博的时候，我们把这个微博消息攒成10万份，这样就是很简单了，第一版的架构实际上就是这两行字。第
  • 玩转ARP攻击 dcj3sjt126com r
    我写这片文章只是想让你明白深刻理解某一协议的好处。高手免看。如果有人利用这片文章所做的一切事情，盖不负责。 网上关于ARP的资料已经很多了，就不用我都说了。 用某一位高手的话来说，“我们能做的事情很多，唯一受限制的是我们的创造力和想象力”。 ARP也是如此。 以下讨论的机子有 一个要攻击的机子：10.5.4.178 硬件地址：52:54:4C:98
  • PHP编码规范 dcj3sjt126com 编码规范
    一、文件格式 1. 对于只含有 php 代码的文件，我们将在文件结尾处忽略掉 "?>" 。这是为了防止多余的空格或者其它字符影响到代码。例如：<?php$foo = 'foo';2. 缩进应该能够反映出代码的逻辑结果，尽量使用四个空格，禁止使用制表符TAB，因为这样能够保证有跨客户端编程器软件的灵活性。例
  • linux 脱机管理（nohup） eksliang linux nohupnohup
    脱机管理 nohup 转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2166699 nohup可以让你在脱机或者注销系统后，还能够让工作继续进行。他的语法如下 nohup [命令与参数] --在终端机前台工作 nohup [命令与参数] & --在终端机后台工作   但是这个命令需要注意的是，nohup并不支持bash的内置命令，所
  • BusinessObjects Enterprise Java SDK greemranqq javaBOSAPCrystal Reports
    最近项目用到oracle_ADF  从SAP/BO 上调用 水晶报表，资料比较少，我做一个简单的分享，给和我一样的新手 提供更多的便利。   首先，我是尝试用JAVA JSP 去访问的。   官方API：http://devlibrary.businessobjects.com/BusinessObjectsxi/en/en/BOE_SDK/boesdk_ja
  • 系统负载剧变下的管控策略 iamzhongyong 高并发
    假如目前的系统有100台机器，能够支撑每天1亿的点击量（这个就简单比喻一下），然后系统流量剧变了要，我如何应对，系统有那些策略可以处理，这里总结了一下之前的一些做法。 1、水平扩展 这个最容易理解，加机器，这样的话对于系统刚刚开始的伸缩性设计要求比较高，能够非常灵活的添加机器，来应对流量的变化。 2、系统分组 假如系统服务的业务不同，有优先级高的，有优先级低的，那就让不同的业务调用提前分组
  • BitTorrent DHT 协议中文翻译 justjavac bit
    前言 做了一个磁力链接和BT种子的搜索引擎 {Magnet & Torrent}，因此把 DHT 协议重新看了一遍。 BEP: 5Title: DHT ProtocolVersion: 3dec52cb3ae103ce22358e3894b31cad47a6f22bLast-Modified: Tue Apr 2 16:51:45 2013 -070
  • Ubuntu下Java环境的搭建 macroli java工作ubuntu
    配置命令： 　　$sudo apt-get install ubuntu-restricted-extras 　　再运行如下命令： 　　$sudo apt-get install sun-java6-jdk 　　待安装完毕后选择默认Java. 　　$sudo update- alternatives --config java 　　安装过程提示选择，输入“2”即可，然后按回车键确定。
  • js字符串转日期（兼容IE所有版本） qiaolevip TODateStringIE
    /** * 字符串转时间（yyyy-MM-dd HH:mm:ss） * result （分钟） */ stringToDate : function(fDate){ var fullDate = fDate.split(" ")[0].split("-"); var fullTime = fDate.split("
  • 【数据挖掘学习】关联规则算法Apriori的学习与SQL简单实现购物篮分析 superlxw1234 sql数据挖掘关联规则
    关联规则挖掘用于寻找给定数据集中项之间的有趣的关联或相关关系。 关联规则揭示了数据项间的未知的依赖关系，根据所挖掘的关联关系，可以从一个数据对象的信息来推断另一个数据对象的信息。 例如购物篮分析。牛奶 ⇒ 面包 [支持度：3%，置信度：40%] 支持度3%：意味3%顾客同时购买牛奶和面包。 置信度40%：意味购买牛奶的顾客40%也购买面包。 规则的支持度和置信度是两个规则兴
  • Spring 5.0 的系统需求，期待你的反馈 wiselyman spring
                   Spring 5.0将在2016年发布。Spring5.0将支持JDK 9。          Spring 5.0的特性计划还在工作中，请保持关注，所以作者希望从使用者得到关于Spring 5.0系统需求方面的反馈。  
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他