- UNDERSTANDING HTML WITH LARGE LANGUAGE MODELS
liferecords
LLM语言模型人工智能自然语言处理
UNDERSTANDINGHTMLWITHLARGELANGUAGEMODELS相关链接:arXiv关键字:大型语言模型、HTML理解、Web自动化、自然语言处理、机器学习摘要大型语言模型(LLMs)在各种自然语言任务上表现出色。然而,它们在HTML理解方面的能力——即解析网页的原始HTML,对于自动化基于Web的任务、爬取和浏览器辅助检索等应用——尚未被充分探索。我们为HTML理解模型(经过微调
- 线性代数在卷积神经网络(CNN)中的体现
科学的N次方
人工智能线性代数cnn人工智能
案例:深度学习中的卷积神经网络(CNN)在图像识别领域,卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN)是一个广泛应用深度学习模型,它在人脸识别、物体识别、医学图像分析等方面取得了显著成效。CNN中的核心操作——卷积,就是一个直接体现线性代数应用的例子。假设我们正在训练一个用于识别猫和狗的图像分类器,原始输入是一幅RGB彩色图片,可以将其视为一个高度、宽度和通道数(R
- linux无法获取到ip
yangqjiayou
linuxlinux无法自动获取ip无法自动获取ip
1.无法获取到ip原因:网络未开启首先开启网络:servicenetworkstart或servicenetworkrestartIfconfig-a只显示了本地的ip127.0.0.1,如果ifconfig不可用可以用ipadd获取不到ip则申请ipdhclienteth1eth1为网卡名称如果提示已经启动则释放ipdhclienteth1-r
- 生成对抗网络——cgan
尼古拉斯·two_dog
生成对抗网络——GAN深度学习gan
GAN:生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetworks[4])主要由生成器(generator)和判别器(discriminator)组成。它的原理也比较清晰,generator负责输入随机噪声z,输出一个图片G(z),而真实样本x,判别器D则用尽全力希望把真实样本和虚假样本区分开来。而G则希望产生的G(z)以假乱真,欺骗判别器,让其判断不出来。从而有了这么一种对抗的关系
- 机器学习、深度学习、神经网络之间的关系
你好,工程师
AI机器学习
机器学习(MachineLearning)、深度学习(DeepLearning)和神经网络(NeuralNetworks)之间存在密切的关系,它们可以被看作是一种逐层递进的关系。下面简要介绍它们之间的关系:机器学习(MachineLearning):机器学习是一种人工智能的分支,关注如何通过数据让计算机系统从经验中学习,提高性能。机器学习算法可以分为监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习等不同
- Mastering Convolutional Neural Networks: A Comprehensive Practical Exploration
Bio大恐龙
人工智能深度学习数据可视化机器学习
ConvolutionalNeuralNetworks(CNNs)haverevolutionizedthefieldofcomputervisionandimagerecognition,enablinggroundbreakingadvancementsinvariousdomains.Thesepowerfuldeeplearningmodelshaveproventheirprowessi
- Chapter 8 - 18. Congestion Management in TCP Storage Networks
mounter625
Linuxkernel网络web安全安全linuxkernel
ComparisonwithLosslessNetworksRecallthatinFibreChannelfabrics(explainedinChapter3,“DetectingCongestioninFibreChannelFabrics”)andlosslessEthernetnetworks(explainedinChapter7),whenthesourceofcongestioni
- Chapter 8 - 12. Congestion Management in TCP Storage Networks
mounter625
Linuxkerneltcp/ip网络网络协议linuxkernel
ComparisonwithRoCEv2NetworksRoCEv2CongestionManagement(explainedinChapter7)usesthesamemechanismasECNinTCP/IPnetworks.CompareFigure8-103withFigure7-17inChapter7.YoucannoticethatSteps1to4arethesame.Thed
- IPQ6010 vs IPQ9574 Platform Comparison|1588 TSN in WiFi6 WiFi7
linux
IPQ6010vsIPQ9574PlatformComparison|Achieve1588TSNinWiFi6WiFi7HardwareIntherealmofsynchronizationstandardsforwirednetworks,twoprominenttechnologies,IEEE1588(802.1AS)andTime-SensitiveNetworks(TSN),playp
- 探索卷积神经网络的奇妙世界-JSP
hkmaike
cnn人工智能神经网络
卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNNs)是一种深度学习模型,被广泛用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。它的特殊结构使得它在处理具有空间结构的数据时表现出色。本文将深入介绍卷积神经网络的原理、应用和未来发展方向。卷积神经网络的基本结构卷积神经网络的核心是卷积层(ConvolutionalLayer)。卷积层通过滤波器(Filter)在输入数据上进行滑动
- 深度学习发展里程碑事件2006-2024
科学禅道
深度学习模型专栏深度学习人工智能
2006-2024年,深度学习发展经历众多的里程碑事件,一次次地刺激着人们的神经,带来巨大的兴奋。电影还在继续,好戏在后面,期待……2006年深度信念网络(DBNs):GeoffreyHinton与他的学生在《Science》杂志上发表文章介绍深度信念网络(DeepBeliefNetworks,DBNs),该方法利用无监督预训练来解决深层神经网络训练中的梯度消失问题,有效地训练深层次模型。2009
- Chapter 8 - 15. Congestion Management in TCP Storage Networks
mounter625
Linuxkerneltcp/ipphp网络linuxkernel
UserActionsAfterlearningthestatesofqueueutilization,thefollowingaretheactionsthatadminsandoperatorscantakewhileusingTCPtransportforstoragetraffic.了解了队列利用率的状态后,管理员和操作员在使用TCP传输存储流量时可以采取以下措施。1.Likeanyoth
- Chapter 8 - 14. Congestion Management in TCP Storage Networks
mounter625
Linuxkerneltcp/ip网络linuxkernel
QueueUtilizationConsiderationsTCP/IPnetworkstypicallyaimfornon-emptyqueuessothatthequeuesalwayshavepacketsfortransmissionwithoutkeepingthelinkidle.Thisachievesahightransmissionrateandreturnsoninvestme
- Chapter 8 - 13. Congestion Management in TCP Storage Networks
mounter625
Linuxkerneltcp/ipphp网络协议linuxkernel
SwitchBufferManagementRecallthatduringnetworkcongestion,aTCPsenderreliesonthefollowingeventsforreducingitstransmissionrate.回想一下,在网络拥塞期间,TCP发送端依靠以下事件来降低传输速率。1.Whenthesenderdetectspacketlossbecauseofthe
- CVPR 2023: Revisiting Residual Networks for Adversarial Robustness
结构化文摘
人工智能3d
我们使用以下6个分类标准对本文的研究选题进行分析:基于MECE原则,以及您提供的论文摘要,以下是对抗鲁棒性研究的六个分类标准:1.提高鲁棒性的重点:对抗训练方法:针对现有架构开发新的对抗训练算法/策略。架构设计:修改网络结构、组件或缩放方式,以获得固有的鲁棒性。2.架构修改级别:块级:更改网络内单个构建块的设计(例如,残差块)。网络缩放:更改网络的深度、宽度和其他宏观缩放参数。3.设计方法:经验实
- 深度学习模型:GAN(生成对抗网络)
缘起性空、
生成对抗网络人工智能神经网络
简述生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetworks,简称GAN)是一种深度学习模型,由IanGoodfellow于2014年提出。它的主要目标是生成与真实数据分布相似的新数据。GAN在许多领域都取得了显著的成功,如图像生成、图像到图像的转换、文本生成等。IanGoodfellow(图片来自网络)此外,GAN模型还衍生出了多种变体,如CGAN、LAPGAN、DCGAN、In
- YOLOV8改进系列指南
魔鬼面具
YOLO
基于Ultralytics的YOLOV8改进项目.(69.9¥)为了感谢各位对V8项目的支持,本项目的赠品是yolov5-PAGCP通道剪枝算法.具体使用教程专栏改进汇总二次创新系列ultralytics/cfg/models/v8/yolov8-RevCol.yaml使用(ICLR2023)ReversibleColumnNetworks对yolov8主干进行重设计,里面的支持更换不同的C2f-
- 记录下:OS X上修改网卡IP、MASK、网关服务器IP
liulilittle
Extension服务器tcp/ip网络
方法一:(未必可用,某些系统上无法执行成功)sudonetworksetup-setmanualen0192.168.0.22255.255.255.0192.168.0.23常见错误:(某些系统执行失败时)en0isnotarecognizednetworkservice.**Error:Theparameterswerenotvalid.方法二:(可靠方法)sudoifconfigen0ine
- 【IEEE出版、EI稳定检索】2024年机器学习与神经网络国际学术会议(MLNN 2024)
AEIC学术交流中心—李老师
机器学习神经网络人工智能
2024年机器学习与神经网络国际学术会议(MLNN2024)2024InternationalConferenceonMachinelearningandNeuralNetworks2024年4月19-21日中国-珠海重要信息大会官网:www.icmlnn.org(点击投稿/参会/了解会议详情)大会时间:2024年4月19-21日大会地点:中国-珠海接受/拒稿通知:投稿后1周左右截稿时间:2024
- 论文阅读-Hydra: 用于持久内存和RDMA网络的分散文件系统
向来痴_
负载均衡论文网络
论文名称:Hydra:ADecentralizedFileSystemforPersistentMemoryandRDMANetworks摘要新兴的字址持久内存(PM)有可能颠覆内存和存储之间的边界。结合高速RDMA网络,分布式基于PM的存储系统提供了通过紧密耦合PM和RDMA特性来实现存储性能大幅提升的机会。然而,现有的分布式文件系统采用为传统磁盘设计的传统集中式客户端-服务器架构,导致访问延迟
- 【天幕系列 03】深度学习领域的最新前沿:2024年的关键突破与趋势
浅夏的猫
随笔热门话题java大数据人工智能深度学习ai
文章目录导言01深度学习的基本原理和算法1.1神经网络(NeuralNetworks)1.2前馈神经网络(FeedforwardNeuralNetwork)1.3反向传播算法(Backpropagation)1.4激活函数(ActivationFunction)1.5深度神经网络(DeepNeuralNetworks)1.7优化算法1.8正则化1.9批量训练(BatchTraining)02深度学
- Linux隧道网络VxLAN
Etaon
Linuxlinux网络
概述VXLAN(VirtualeXtensibleLAN,虚拟可扩展的局域网),是一种虚拟化隧道通信技术。它是一种overlay(覆盖网络)技术,通过三层的网络搭建虚拟的二层网络。由RFC7348中定义:Aframeworkforoverlayingvirtualizedlayer2networksoverlay3networks.在底层物理网络(underlay)之上,依托UDP层构建逻辑网络与
- unity学习(24)——客户端与服务器合力完成注册功能(6)整体逻辑总结——典中典
u宅
学习
回顾一下注册过程的整体逻辑:一共分为步。之后的所有网络操作其实都大同小异。客户端上:1.(框架)canvas对象上挂着NetWorkScript,利用socket建立网络连接的机制,利用BeginReceive和ReceiveCallBack,不断循环接受来自服务器的数据包。2.(具体)sendMessage函数的作用是向服务器单次发送数据包,目前是在点击“登录按钮”和“注册按钮”时分别使用。3.
- 生成式网络与判别式网络
一条小小yu
深度学习人工智能
生成式网络(GenerativeNetworks)和判别式网络(DiscriminativeNetworks)是两类在机器学习和深度学习中常见的网络类型,它们在数据处理和学习任务中扮演不同的角色。生成式网络(GenerativeNetworks)生成式网络旨在学习数据的分布,以便能够生成新的、之前未见过的数据点,这些数据点与训练集中的数据具有相同的分布。简而言之,生成式网络能够“生成”数据。这类网
- Chapter 8 - 16. Congestion Management in TCP Storage Networks
mounter625
Linuxkernel网络服务器运维linuxkernel
ActiveQueueManagementAspreviouslymentioned,droppingormarkingschemesforpacketsthatarewaitinginaqueuecansignificantlyinfluenceTCP’sbehaviorontheenddevices.TheseschemesarecalledActiveQueueManagement(AQM)
- 情人节分手,FreeNginx来了
nginx开源
时间线2019年3月11日,F5Networks宣布以6.7亿美元收购Nginx。2022.01.18,NGINX创始人IgorSysoev从NGINX和F5离职:“IgorSysoev选择离开F5,以便将更多的时间留给陪伴家人和朋友,以及个人项目。感谢他所做的一切让全世界的网站变得更好。”在2024.4.14情人节这天,作为nginx的长期核心开发者之一,马克西姆-杜宁(MaximDounin)
- Spatial Networks for Locations
areyousure7
服务器linux前端
BackgroundSpatialNetworksforLocationsLocationsareconnectedviaroads(weassumetraderscantravelinbothdirections!)Theselocationsformaspatialnetwork.Astradersusedhorsesfortravelling,theycouldn’ttraveltoofar
- ECE438: Communication Networks
areyousure7
单片机嵌入式硬件
ECE438:CommunicationNetworksFall2023MachineProblem2AbstractThismachineproblemtestsyourunderstandingofreliablepackettransfer.YouwilluseUDPtoimplementyourownversionofTCP.Yourimplementationmustbeabletoto
- 编码、理解和实现LLM中的自注意力、多头注意力、交叉注意力和因果注意力
lichunericli
Transformer人工智能语言模型transformer
原文链接:understanding-and-coding-self-attention2024年1月14日自注意力是LLM的一大核心组件。对大模型及相关应用开发者来说,理解自注意力非常重要。近日,AheadofAI杂志运营者、机器学习和AI研究者SebastianRaschka发布了一篇文章,介绍并用代码从头实现了LLM中的自注意力、多头注意力、交叉注意力和因果注意力。这篇文章将介绍Transf
- Pixel Recurrent Neural Networks 和 autoregressive models 自回归模型
Longlongaaago
机器学习深度学习
PixelRecurrentNeuralNetworkspixelrnn是生成模型的一种,基于autoregressivemodels。他的思想很简单,就是最大似然估计的方式去拟合图像数据。将二维的图像数据比作序列数据,以条件概率的方式,逐点预测和计算。并且每个像素点的预测都在[0-255]之间,(单通道情况下)如下图1所示:图1,autoregressivemodels在二维图片上的预测方式。其
- jQuery 跨域访问的三种方式 No 'Access-Control-Allow-Origin' header is present on the reque
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境跨域众观千象
XMLHttpRequest cannot load http://v.xxx.com. No 'Access-Control-Allow-Origin' header is present on the requested resource. Origin 'http://localhost:63342' is therefore not allowed access. test.html:1
- mysql 分区查询优化
annan211
java分区优化mysql
分区查询优化
引入分区可以给查询带来一定的优势,但同时也会引入一些bug.
分区最大的优点就是优化器可以根据分区函数来过滤掉一些分区,通过分区过滤可以让查询扫描更少的数据。
所以,对于访问分区表来说,很重要的一点是要在where 条件中带入分区,让优化器过滤掉无需访问的分区。
可以通过查看explain执行计划,是否携带 partitions
- MYSQL存储过程中使用游标
chicony
Mysql存储过程
DELIMITER $$
DROP PROCEDURE IF EXISTS getUserInfo $$
CREATE PROCEDURE getUserInfo(in date_day datetime)-- -- 实例-- 存储过程名为:getUserInfo-- 参数为:date_day日期格式:2008-03-08-- BEGINdecla
- mysql 和 sqlite 区别
Array_06
sqlite
转载:
http://www.cnblogs.com/ygm900/p/3460663.html
mysql 和 sqlite 区别
SQLITE是单机数据库。功能简约,小型化,追求最大磁盘效率
MYSQL是完善的服务器数据库。功能全面,综合化,追求最大并发效率
MYSQL、Sybase、Oracle等这些都是试用于服务器数据量大功能多需要安装,例如网站访问量比较大的。而sq
- pinyin4j使用
oloz
pinyin4j
首先需要pinyin4j的jar包支持;jar包已上传至附件内
方法一:把汉字转换为拼音;例如:编程转换后则为biancheng
/**
* 将汉字转换为全拼
* @param src 你的需要转换的汉字
* @param isUPPERCASE 是否转换为大写的拼音; true:转换为大写;fal
- 微博发送私信
随意而生
微博
在前面文章中说了如和获取登陆时候所需要的cookie,现在只要拿到最后登陆所需要的cookie,然后抓包分析一下微博私信发送界面
http://weibo.com/message/history?uid=****&name=****
可以发现其发送提交的Post请求和其中的数据,
让后用程序模拟发送POST请求中的数据,带着cookie发送到私信的接入口,就可以实现发私信的功能了。
- jsp
香水浓
jsp
JSP初始化
容器载入JSP文件后,它会在为请求提供任何服务前调用jspInit()方法。如果您需要执行自定义的JSP初始化任务,复写jspInit()方法就行了
JSP执行
这一阶段描述了JSP生命周期中一切与请求相关的交互行为,直到被销毁。
当JSP网页完成初始化后
- 在 Windows 上安装 SVN Subversion 服务端
AdyZhang
SVN
在 Windows 上安装 SVN Subversion 服务端2009-09-16高宏伟哈尔滨市道里区通达街291号
最佳阅读效果请访问原地址:http://blog.donews.com/dukejoe/archive/2009/09/16/1560917.aspx
现在的Subversion已经足够稳定,而且已经进入了它的黄金时段。我们看到大量的项目都在使
- android开发中如何使用 alertDialog从listView中删除数据?
aijuans
android
我现在使用listView展示了很多的配置信息,我现在想在点击其中一条的时候填出 alertDialog,点击确认后就删除该条数据,( ArrayAdapter ,ArrayList,listView 全部删除),我知道在 下面的onItemLongClick 方法中 参数 arg2 是选中的序号,但是我不知道如何继续处理下去 1 2 3
- jdk-6u26-linux-x64.bin 安装
baalwolf
linux
1.上传安装文件(jdk-6u26-linux-x64.bin)
2.修改权限
[root@localhost ~]# ls -l /usr/local/jdk-6u26-linux-x64.bin
3.执行安装文件
[root@localhost ~]# cd /usr/local
[root@localhost local]# ./jdk-6u26-linux-x64.bin&nbs
- MongoDB经典面试题集锦
BigBird2012
mongodb
1.什么是NoSQL数据库?NoSQL和RDBMS有什么区别?在哪些情况下使用和不使用NoSQL数据库?
NoSQL是非关系型数据库,NoSQL = Not Only SQL。
关系型数据库采用的结构化的数据,NoSQL采用的是键值对的方式存储数据。
在处理非结构化/半结构化的大数据时;在水平方向上进行扩展时;随时应对动态增加的数据项时可以优先考虑使用NoSQL数据库。
在考虑数据库的成熟
- JavaScript异步编程Promise模式的6个特性
bijian1013
JavaScriptPromise
Promise是一个非常有价值的构造器,能够帮助你避免使用镶套匿名方法,而使用更具有可读性的方式组装异步代码。这里我们将介绍6个最简单的特性。
在我们开始正式介绍之前,我们想看看Javascript Promise的样子:
var p = new Promise(function(r
- [Zookeeper学习笔记之八]Zookeeper源代码分析之Zookeeper.ZKWatchManager
bit1129
zookeeper
ClientWatchManager接口
//接口的唯一方法materialize用于确定那些Watcher需要被通知
//确定Watcher需要三方面的因素1.事件状态 2.事件类型 3.znode的path
public interface ClientWatchManager {
/**
* Return a set of watchers that should
- 【Scala十五】Scala核心九:隐式转换之二
bit1129
scala
隐式转换存在的必要性,
在Java Swing中,按钮点击事件的处理,转换为Scala的的写法如下:
val button = new JButton
button.addActionListener(
new ActionListener {
def actionPerformed(event: ActionEvent) {
- Android JSON数据的解析与封装小Demo
ronin47
转自:http://www.open-open.com/lib/view/open1420529336406.html
package com.example.jsondemo;
import org.json.JSONArray;
import org.json.JSONException;
import org.json.JSONObject;
impor
- [设计]字体创意设计方法谈
brotherlamp
UIui自学ui视频ui教程ui资料
从古至今,文字在我们的生活中是必不可少的事物,我们不能想象没有文字的世界将会是怎样。在平面设计中,UI设计师在文字上所花的心思和功夫最多,因为文字能直观地表达UI设计师所的意念。在文字上的创造设计,直接反映出平面作品的主题。
如设计一幅戴尔笔记本电脑的广告海报,假设海报上没有出现“戴尔”两个文字,即使放上所有戴尔笔记本电脑的图片都不能让人们得知这些电脑是什么品牌。只要写上“戴尔笔
- 单调队列-用一个长度为k的窗在整数数列上移动,求窗里面所包含的数的最大值
bylijinnan
java算法面试题
import java.util.LinkedList;
/*
单调队列 滑动窗口
单调队列是这样的一个队列:队列里面的元素是有序的,是递增或者递减
题目:给定一个长度为N的整数数列a(i),i=0,1,...,N-1和窗长度k.
要求:f(i) = max{a(i-k+1),a(i-k+2),..., a(i)},i = 0,1,...,N-1
问题的另一种描述就
- struts2处理一个form多个submit
chiangfai
struts2
web应用中,为完成不同工作,一个jsp的form标签可能有多个submit。如下代码:
<s:form action="submit" method="post" namespace="/my">
<s:textfield name="msg" label="叙述:">
- shell查找上个月,陷阱及野路子
chenchao051
shell
date -d "-1 month" +%F
以上这段代码,假如在2012/10/31执行,结果并不会出现你预计的9月份,而是会出现八月份,原因是10月份有31天,9月份30天,所以-1 month在10月份看来要减去31天,所以直接到了8月31日这天,这不靠谱。
野路子解决:假设当天日期大于15号
- mysql导出数据中文乱码问题
daizj
mysql中文乱码导数据
解决mysql导入导出数据乱码问题方法:
1、进入mysql,通过如下命令查看数据库编码方式:
mysql> show variables like 'character_set_%';
+--------------------------+----------------------------------------+
| Variable_name&nbs
- SAE部署Smarty出现:Uncaught exception 'SmartyException' with message 'unable to write
dcj3sjt126com
PHPsmartysae
对于SAE出现的问题:Uncaught exception 'SmartyException' with message 'unable to write file...。
官方给出了详细的FAQ:http://sae.sina.com.cn/?m=faqs&catId=11#show_213
解决方案为:
01
$path
- 《教父》系列台词
dcj3sjt126com
Your love is also your weak point.
你的所爱同时也是你的弱点。
If anything in this life is certain, if history has taught us anything, it is
that you can kill anyone.
不顾家的人永远不可能成为一个真正的男人。 &
- mongodb安装与使用
dyy_gusi
mongo
一.MongoDB安装和启动,widndows和linux基本相同
1.下载数据库,
linux:mongodb-linux-x86_64-ubuntu1404-3.0.3.tgz
2.解压文件,并且放置到合适的位置
tar -vxf mongodb-linux-x86_64-ubun
- Git排除目录
geeksun
git
在Git的版本控制中,可能有些文件是不需要加入控制的,那我们在提交代码时就需要忽略这些文件,下面讲讲应该怎么给Git配置一些忽略规则。
有三种方法可以忽略掉这些文件,这三种方法都能达到目的,只不过适用情景不一样。
1. 针对单一工程排除文件
这种方式会让这个工程的所有修改者在克隆代码的同时,也能克隆到过滤规则,而不用自己再写一份,这就能保证所有修改者应用的都是同一
- Ubuntu 创建开机自启动脚本的方法
hongtoushizi
ubuntu
转载自: http://rongjih.blog.163.com/blog/static/33574461201111504843245/
Ubuntu 创建开机自启动脚本的步骤如下:
1) 将你的启动脚本复制到 /etc/init.d目录下 以下假设你的脚本文件名为 test。
2) 设置脚本文件的权限 $ sudo chmod 755
- 第八章 流量复制/AB测试/协程
jinnianshilongnian
nginxluacoroutine
流量复制
在实际开发中经常涉及到项目的升级,而该升级不能简单的上线就完事了,需要验证该升级是否兼容老的上线,因此可能需要并行运行两个项目一段时间进行数据比对和校验,待没问题后再进行上线。这其实就需要进行流量复制,把流量复制到其他服务器上,一种方式是使用如tcpcopy引流;另外我们还可以使用nginx的HttpLuaModule模块中的ngx.location.capture_multi进行并发
- 电商系统商品表设计
lkl
DROP TABLE IF EXISTS `category`; -- 类目表
/*!40101 SET @saved_cs_client = @@character_set_client */;
/*!40101 SET character_set_client = utf8 */;
CREATE TABLE `category` (
`id` int(11) NOT NUL
- 修改phpMyAdmin导入SQL文件的大小限制
pda158
sqlmysql
用phpMyAdmin导入mysql数据库时,我的10M的
数据库不能导入,提示mysql数据库最大只能导入2M。
phpMyAdmin数据库导入出错: You probably tried to upload too large file. Please refer to documentation for ways to workaround this limit.
- Tomcat性能调优方案
Sobfist
apachejvmtomcat应用服务器
一、操作系统调优
对于操作系统优化来说,是尽可能的增大可使用的内存容量、提高CPU的频率,保证文件系统的读写速率等。经过压力测试验证,在并发连接很多的情况下,CPU的处理能力越强,系统运行速度越快。。
【适用场景】 任何项目。
二、Java虚拟机调优
应该选择SUN的JVM,在满足项目需要的前提下,尽量选用版本较高的JVM,一般来说高版本产品在速度和效率上比低版本会有改进。
J
- SQLServer学习笔记
vipbooks
数据结构xml
1、create database school 创建数据库school
2、drop database school 删除数据库school
3、use school 连接到school数据库,使其成为当前数据库
4、create table class(classID int primary key identity not null)
创建一个名为class的表,其有一