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weixin_43870390
swift学习开发语言
SWIFT介绍和学习SWIFT功能介绍SWIFT快速使用LLM及LLM最佳实践(LLM系列文章)部署指南vllm非官方介绍资料项目地址:https://github.com/modelscope/swift任何有疑惑的地方,参考项目首页readme寻求答案SWIFT功能介绍SWIFT(可扩展的轻量级微调基础设施)是一个可扩展的框架,旨在促进轻量级模型的微调和推理。它通过采用参数高效、内存高效和时间
- AI推介-大语言模型LLMs论文速览(arXiv方向):2024.02.20-2024.02.25
小小帅AIGC
LLMs论文时报人工智能语言模型深度学习LLM大语言模型论文推送
论文目录~1.Zero-shotcross-lingualtransferininstructiontuningoflargelanguagemodel2.ScalingEfficientLLMs3.LLM-DA:DataAugmentationviaLargeLanguageModelsforFew-ShotNamedEntityRecognition4.WhoseLLMisitAnyway?L
- Prompts(一)
george_xu4
大模型prompt
提示工程提示工程(PromptEngineering)是一门较新的学科,关注提示词开发和优化,帮助用户将大语言模型(LargeLanguageModel,LLM)用于各场景和研究领域。掌握了它的奥秘,你便能洞悉LLM的无限潜能与潜在限制,从而更好地驾驭它。研究人员运用提示工程的魔力,为LLM注入了处理复杂任务场景的新活力。问答、算术推理,这些曾让LLM头疼不已的挑战,如今在精心设计的提示词引导下,
- 大语言模型(LLM)入门学习路线图
Kk-Quiana
语言模型学习人工智能
Github项目上有一个大语言模型学习路线笔记,它全面涵盖了大语言模型的所需的基础知识学习,LLM前沿算法和架构,以及如何将大语言模型进行工程化实践。这份资料是初学者或有一定基础的开发/算法人员入门活深入大型语言模型学习的优秀参考。这份资料重点介绍了我们应该掌握哪些核心知识,并推荐了一系列优质的学习视频和博客,旨在帮助大家系统性地掌握大型语言模型的相关技术。大语言模型(LargeLanguageM
- LLM Drift(漂移), Prompt Drift & Cascading(级联)
lichunericli
LLM人工智能自然语言处理
原文地址:LLMDrift,PromptDrift&Cascading提示链接可以手动或自动执行;手动需要通过GUI链构建工具手工制作链。自治代理在执行时利用可用的工具动态创建链。这两种方法都容易受到级联、LLM和即时漂移的影响。2024年2月23日在讨论大型语言模型(LLM)时,术语“LLM漂移”、“提示漂移”和“级联漂移”通常指的是模型性能随时间或条件变化的情况。这些术语涉及不同的概念,但都与
- #LLM入门|Prompt#3.1 第三部分 使用 LangChain 开发应用程序_简介
向日葵花籽儿
LLM入门教程笔记AIGCpromptpythonLLMlangchain人工智能chatgpt
概述如何能够基于ChatGPT搭建一个完整、全面的问答系统,要搭建基于ChatGPT的完整问答系统,除去上一部分所讲述的如何构建PromptEngineering外,还需要完成多个额外的步骤。例如,处理用户输入提升系统处理能力,使用思维链、提示链来提升问答效果,检查输入保证系统反馈稳定,对系统效果进行评估以实现进一步优化等。当ChatGPTAPI提供了足够的智能性,系统的重要性就更充分地展现在保证
- #LLM入门|Prompt#1.8_聊天机器人_Chatbot
向日葵花籽儿
LLM入门教程笔记prompt机器人microsoft
聊天机器人设计以会话形式进行交互,接受一系列消息作为输入,并返回模型生成的消息作为输出。原本设计用于简便多轮对话,但同样适用于单轮任务。设计思路个性化特性:通过定制模型的训练数据和参数,使机器人拥有特定的个性化特点。专门任务设计:针对特定任务或行为进行设计,模型可针对该任务进行Fine-tune,提高效果和准确性。优势简化开发:减少了构建聊天机器人所需的工作量和复杂度。灵活性:模型可根据需求进行定
- 【AI】如何创建自己的自定义ChatGPT
小涵
AIChatGPTaichatgptopenaillamalangchainpython语言模型
如何创建自己的自定义ChatGPT目录如何创建自己的自定义ChatGPT大型语言模型(LLM)GPT模型ChatGPTOpenAIAPILlamaIndexLangChain参考推荐超级课程:Docker快速入门到精通Kubernetes入门到大师通关课本文将记录如何使用OpenAIGPT-3.5模型、LlamaIndex和LangChain创建自己的自定义ChatGPT.大型语言模型(LLM)大
- ChatGPT介绍
程序媛9688
gpt
ChatGPT概述ChatGPT是一种前沿的大型语言模型(LargeLanguageModel,LLM),由人工智能研究组织OpenAI研发并推出。它基于Transformer架构,这是一种在自然语言处理(NLP)领域取得突破的深度学习方法。通过在海量的互联网文本数据上进行预训练,ChatGPT获得了强大的语言理解和生成能力。语言理解能力ChatGPT能够理解和分析复杂的自然语言文本。无论是用户提
- 预训练大模型LLM的微调PEFT(概述)
若石之上
人工智能人工智能LLMpeft微调LORA
前言大模型现在已经不是什么新奇玩意了,大家都耳熟能详,我们都知道大模型要从头到尾的训练,需要巨大的人力物力,如此高昂的费用小公司是难以承受的,那么我们是否可以像牛顿一样,站在巨人的肩膀上,利用已经训练好的大模型进行二次训练以适用于我们自己的应用呢?回答当然是肯定的,我们只需要极少量的训练数据和资源,就能将大模型改造以适应我们的应用。微调的分类对大模型进行二次训练的操作我们通常称为微调(Fine-T
- Made In Heaven,LLM要加速了
DisonTangor
人工智能transformer
借鉴了荒木老师笔下的普奇神父的台词玩LLM的多数用的是Huggingface框架,而它本身提供的是accelerate库来提升模型的训练推理速度。这些都离不开Nvidia的Cuda计算,而目前适配这一驱动的只有Windows和Linux。于是我就尝试在这两个系统上进行加速实验,尝试HuggingfaceDoc中推荐的FlashAttention2以及vLLM的PageAttention。原理参考L
- 大模型训练——PEFT与LORA介绍
MarkHD
人工智能深度学习机器学习
大模型训练中的PEFT(Parameter-EfficientFine-Tuning)与LoRA(Low-RankAdaptation)是两种重要的技术,它们在大型预训练模型的应用中发挥着重要作用。首先,让我们来了解一下PEFT。PEFT是一种参数高效的微调技术,由Huggingface发布。这种方法的核心思想是仅微调少量(额外)模型参数,同时冻结预训练LLM的大部分参数。这样做的好处是大大降低了
- (202402)多智能体MetaGPT入门2:AI Agent知识体系结构
早上真好
参与dw开源学习语言模型人工智能
文章目录前言1智能体定义2热门智能体案例3智能体的宏观机会4AIAgent与Sy1&Sy2观看视频前言感谢datawhale组织开源的多智能体学习内容,飞书文档地址在https://deepwisdom.feishu.cn/wiki/KhCcweQKmijXi6kDwnicM0qpnEf本章主要为Agent相关理论知识的学习。1智能体定义智能体=LLM+观察+思考+行动+记忆多智能体=智能体+环境
- #LLM入门|Prompt#2.5_思维链推理_Chain_of_Thought_Reasoning
向日葵花籽儿
LLM入门教程笔记prompt电脑AIGC人工智能
第五章处理输入-思维链推理“思维链推理”(ChainofThoughtReasoning)的策略,在查询中明确要求语言模型先提供一系列相关推理步骤,进行深度思考,然后再给出最终答案,这更接近人类解题的思维过程。引导语言模型逐步推理而非直接要求输出结果,可以减少其匆忙错误,生成更准确可靠的响应。思维链推理使语言模型更好地模拟人类逻辑思考,是提升其回答质量的重要策略之一。?如何处理语言模型的输入,以生
- Mamba 作者谈 LLM 未来架构
JOYCE_Leo16
Mamba架构计算机视觉深度学习transformerMamba
文章目录前言1、为什么注意力机制有效?2、注意力计算量呈平方级增长3、StripedHyena是个什么模型?4、什么是Mamba?5、Mamba硬件优化6、2024年架构预测7、对AI更多的预测本片文章来自【机器之心】对Mamba作者进行采访所进行的编译整理。前言在大模型领域,一直稳站C位的Transformer最近似乎有被超越的趋势。这个挑战者就是一项名为【Mamba】的研究,其在语言、音频和基
- ChatGPT调教指南 | 咒语指南 | Prompts提示词教程(三)
Aitrainee
chatgpt
在人工智能成为我们日常互动中无处不在的一部分的时代,与大型语言模型(llm)有效沟通的能力是无价的。“良好提示的26条原则”为优化与这些复杂系统的交互提供了全面的指导。本指南证明了人类和人工智能之间的微妙关系,强调清晰、专一和结构化的沟通方法。从鼓励直来直去的提问到整合目标受众,每一个原则都是制作提示的基石,以产生准确和相关的回答。这些原则的范围从分解复杂任务的简单性到匹配所提供文本的风格和基调的
- 重大更新:GPT-4 API 现全面向公众开放!
Aitrainee
chatgptpromptapigpt4gpt4apichatgptopenai人工智能
重大更新:GPT-4API现全面向公众开放!在AIGC(人工智能生成内容)领域内,我们一直致力于跟踪和分析如OpenAI、百度文心一言等大型语言模型(LLM)的进展及其在实际应用中的落地情况。我们还专注于这些模型的基准测试和市场趋势研究。欢迎大家关注我们,获取更多信息!2023年7月7日,OpenAI在其官方网站上宣布,GPT-4API现已全面对外开放。所有付费API用户现在都可以直接访问具有8K
- #LLM入门|Prompt#1.4_文本概括_Summarizing
向日葵花籽儿
LLM入门教程笔记prompt人工智能AIGC
文本摘要的重要性和功能优势重要性帮助处理海量文本信息:在信息时代,处理大量文本信息是常见挑战之一。节省时间:通过摘要,可以迅速获取文本的核心内容,节省阅读时间。提高效率:摘要可以帮助用户快速了解文本的要点,提高工作效率。功能优势简化复杂文本:摘要功能能够将复杂文本内容简化,提炼出关键观点和信息。提取关键信息:摘要可以准确提取文本中的关键信息,帮助用户迅速获取所需内容。增强可读性:摘要生成的内容通常
- 大模型量化技术原理-LLM.int8()、GPTQ
吃果冻不吐果冻皮
动手学大模型人工智能
近年来,随着Transformer、MOE架构的提出,使得深度学习模型轻松突破上万亿规模参数,从而导致模型变得越来越大,因此,我们需要一些大模型压缩技术来降低模型部署的成本,并提升模型的推理性能。模型压缩主要分为如下几类:剪枝(Pruning)知识蒸馏(KnowledgeDistillation)量化之前也写过一些文章涉及大模型量化相关的内容。基于LLaMA-7B/Bloomz-7B1-mt复现开
- 认知篇-剖析LLM基座
随着深度学习技术的不断发展,语言模型(LanguageModel,LM)在自然语言处理领域的应用越来越广泛。其中,基于Transformer架构的预训练语言模型(PretrainedLanguageModel,PLM)更是成为了研究的热点。在众多PLM中,基于大规模语料库的预训练语言模型(LargeLanguageModel,LLM)以其强大的语言生成和理解能力,受到了广泛的关注。本文将深入探讨L
- 我把ChatGPT部署到我的手机上
人工智能
正常的大模型部署都是在服务器上的但是最近我看到一个手机上可以运行的大模型分享给大家MiniCPMMiniCPM是基于MLC-LLM开发,将MiniCPM和MiniCPM-V在Android手机端上运行。使用起来很简单,下载好安装包后按照教程安装好下载2个模型一个是MiniCPM一个是MiniCPM-vMiniCPM-v是可以处理图像的下载好后,点击模型的进行对话即可安装MiniCPM只占2GB空间
- MinIO 和 Apache Tika:文本提取模式
MinIO官方账号
apache知识图谱人工智能minio对象存储
Tl;dr:在这篇文章中,我们将使用MinIOBucketNotifications和ApacheTika进行文档文本提取,这是大型语言模型训练和检索增强生成LLM和RAG等关键下游任务的核心。前提假设我想构建一个文本数据集,然后我可以用它来微调LLM.为了做到这一点,我们首先需要组装各种文档(由于它们的来源,这些文档可能采用不同的形式)并从中提取文本。数据集安全性和可审计性至关重要,因此这些非结
- 【眼科大模型】Ophtha-LLaMA2:视觉模型提取图像特征 + LLM基于特征生成眼底病变的诊断报告
Debroon
医学大模型:个性化精准安全可控计算机视觉人工智能
Ophtha-LLaMA2:视觉模型提取图像特征+LLM基于特征生成眼底病变的诊断报告提出背景设计思路选择大模型基座生成诊断报告论文:https://arxiv.org/pdf/2312.04906.pdf提出背景目标是开发一个全面的眼科模型,可以根据不同仪器的检查报告准确快速地诊断疾病。Ophtha-LLaMA2,通过三种不同的眼科图像(OSA,OCT,CFP)进行诊断,并给出相应的诊断:光学相
- 【Langchain Agent研究】SalesGPT项目介绍(四)
AI小万老师
salesGPT研究拆解langchainsalesGPTopenaiAgentprompt
【LangchainAgent研究】SalesGPT项目介绍(三)-CSDN博客github地址:GitHub-jerry1900/SalesGPT:Context-awareAISalesAgenttoautomatesalesoutreach.上节课,我们主要介绍了SalesGPT的类属性和它最重要的类方法from_llm()。因为SalesGPT没有构造器方法,所以类方法from_llm()
- 第34期 | GPTSecurity周报
llmaigc
GPTSecurity是一个涵盖了前沿学术研究和实践经验分享的社区,集成了生成预训练Transformer(GPT)、人工智能生成内容(AIGC)以及大型语言模型(LLM)等安全领域应用的知识。在这里,您可以找到关于GPT/AIGC/LLM最新的研究论文、博客文章、实用的工具和预设指令(Prompts)。现为了更好地知悉近一周的贡献内容,现总结如下。SecurityPapers1.Constitu
- 如何构建企业专属GPT
鲸品堂
人工智能gptchatgpt
大语言模型(LLM)具有令人印象深刻的自然语言理解和生成能力,2022年11月底OpenAI发布了ChatGPT,一跃成为人工智能AI领域的现象级应用。但由于LLM的训练数据集主要来源于互联网数据,企业私域信息并未被LLM所训练,当客户查询关于企业的业务信息的时候,LLM会出现幻觉,无法进行正确回应。因此,企业界(尤其是中小型企业)具有强烈的愿望能够打通企业数据和LLM的互联网数据,构建企业专属G
- 60分钟吃掉ChatGLM2-6b微调范例~
算法美食屋
干货预警:这可能是你能够找到的最容易懂的,最完整的,适用于各种NLP任务的开源LLM的finetune教程~ChatGLM2-6b是清华开源的小尺寸LLM,只需要一块普通的显卡(32G较稳妥)即可推理和微调,是目前社区非常活跃的一个开源LLM。本范例使用非常简单的,外卖评论数据集来实施微调,让ChatGLM2-6b来对一段外卖评论区分是好评还是差评。可以发现,经过微调后的模型,相比直接3-shot
- CP04大语言模型ChatGLM3-6B特性代码解读(2)
North_D
人工智能ChatGLM人工智能自然语言处理transformerchatgpt深度学习神经网络语言模型
CP04大语言模型ChatGLM3-6B特性代码解读(2)文章目录CP04大语言模型ChatGLM3-6B特性代码解读(2)构建对话demo_chat.py定义client对象与LLM进行对话构建工具调用demo_tool.py定义client对象定义工具调用提示词定义main,传递参数在main方法中,实现一个for循环,只循环5次,以完成工具调用Role之间的一轮对话在`forresponse
- [技术杂谈]Chat With RTX 介绍
FL1623863129
技术杂谈人工智能
英伟达(Nvidia)已于近日发布了名为“ChatwithRTX”的Demo版个性化AI聊天机器人,并在其海外官网渠道中提供了下载链接。据了解,这是一款适用于Windows平台的聊天机器人,由TensorRT-LLM提供支持,完全在本地运行。据官网信息显示,想要安装该聊天机器人应用,用户的系统配置需使用Nvidia的30系/40系显卡(或Ampere/Ada架构的其他显卡),且显存至少为8GB。此
- 视频生成领域的发展概述:从多级扩散到LLM
深度学习人工智能llm视频
2023年是语言模型(llm)和图像生成技术激增的一年,但是视频生成受到的关注相对较少。今年刚到2月份,OpenAI就发布了一个惊人的视频生成模型Sora。虽然它的架构没有披露,但是通过总结现有的视频生成领域可能能对Sora的构架有所理解。在这篇文章中,我们将整理视频生成在最近几年是发展概况,模型的架构是如何发展的,以及现在面临的突出问题。我们以时间轴看作是一个观察视频生成模型演变的旅程。这将帮助
- SAX解析xml文件
小猪猪08
xml
1.创建SAXParserFactory实例
2.通过SAXParserFactory对象获取SAXParser实例
3.创建一个类SAXParserHander继续DefaultHandler,并且实例化这个类
4.SAXParser实例的parse来获取文件
public static void main(String[] args) {
//
- 为什么mysql里的ibdata1文件不断的增长?
brotherlamp
linuxlinux运维linux资料linux视频linux运维自学
我们在 Percona 支持栏目经常收到关于 MySQL 的 ibdata1 文件的这个问题。
当监控服务器发送一个关于 MySQL 服务器存储的报警时,恐慌就开始了 —— 就是说磁盘快要满了。
一番调查后你意识到大多数地盘空间被 InnoDB 的共享表空间 ibdata1 使用。而你已经启用了 innodbfileper_table,所以问题是:
ibdata1存了什么?
当你启用了 i
- Quartz-quartz.properties配置
eksliang
quartz
其实Quartz JAR文件的org.quartz包下就包含了一个quartz.properties属性配置文件并提供了默认设置。如果需要调整默认配置,可以在类路径下建立一个新的quartz.properties,它将自动被Quartz加载并覆盖默认的设置。
下面是这些默认值的解释
#-----集群的配置
org.quartz.scheduler.instanceName =
- informatica session的使用
18289753290
workflowsessionlogInformatica
如果希望workflow存储最近20次的log,在session里的Config Object设置,log options做配置,save session log :sessions run ;savesessio log for these runs:20
session下面的source 里面有个tracing 
- Scrapy抓取网页时出现CRC check failed 0x471e6e9a != 0x7c07b839L的错误
酷的飞上天空
scrapy
Scrapy版本0.14.4
出现问题现象:
ERROR: Error downloading <GET http://xxxxx CRC check failed
解决方法
1.设置网络请求时的header中的属性'Accept-Encoding': '*;q=0'
明确表示不支持任何形式的压缩格式,避免程序的解压
- java Swing小集锦
永夜-极光
java swing
1.关闭窗体弹出确认对话框
1.1 this.setDefaultCloseOperation (JFrame.DO_NOTHING_ON_CLOSE);
1.2
this.addWindowListener (
new WindowAdapter () {
public void windo
- 强制删除.svn文件夹
随便小屋
java
在windows上,从别处复制的项目中可能带有.svn文件夹,手动删除太麻烦,并且每个文件夹下都有。所以写了个程序进行删除。因为.svn文件夹在windows上是只读的,所以用File中的delete()和deleteOnExist()方法都不能将其删除,所以只能采用windows命令方式进行删除
- GET和POST有什么区别?及为什么网上的多数答案都是错的。
aijuans
get post
如果有人问你,GET和POST,有什么区别?你会如何回答? 我的经历
前几天有人问我这个问题。我说GET是用于获取数据的,POST,一般用于将数据发给服务器之用。
这个答案好像并不是他想要的。于是他继续追问有没有别的区别?我说这就是个名字而已,如果服务器支持,他完全可以把G
- 谈谈新浪微博背后的那些算法
aoyouzi
谈谈新浪微博背后的那些算法
本文对微博中常见的问题的对应算法进行了简单的介绍,在实际应用中的算法比介绍的要复杂的多。当然,本文覆盖的主题并不全,比如好友推荐、热点跟踪等就没有涉及到。但古人云“窥一斑而见全豹”,希望本文的介绍能帮助大家更好的理解微博这样的社交网络应用。
微博是一个很多人都在用的社交应用。天天刷微博的人每天都会进行着这样几个操作:原创、转发、回复、阅读、关注、@等。其中,前四个是针对短博文,最后的关注和@则针
- Connection reset 连接被重置的解决方法
百合不是茶
java字符流连接被重置
流是java的核心部分,,昨天在做android服务器连接服务器的时候出了问题,就将代码放到java中执行,结果还是一样连接被重置
被重置的代码如下;
客户端代码;
package 通信软件服务器;
import java.io.BufferedWriter;
import java.io.OutputStream;
import java.io.O
- web.xml配置详解之filter
bijian1013
javaweb.xmlfilter
一.定义
<filter>
<filter-name>encodingfilter</filter-name>
<filter-class>com.my.app.EncodingFilter</filter-class>
<init-param>
<param-name>encoding<
- Heritrix
Bill_chen
多线程xml算法制造配置管理
作为纯Java语言开发的、功能强大的网络爬虫Heritrix,其功能极其强大,且扩展性良好,深受热爱搜索技术的盆友们的喜爱,但它配置较为复杂,且源码不好理解,最近又使劲看了下,结合自己的学习和理解,跟大家分享Heritrix的点点滴滴。
Heritrix的下载(http://sourceforge.net/projects/archive-crawler/)安装、配置,就不罗嗦了,可以自己找找资
- 【Zookeeper】FAQ
bit1129
zookeeper
1.脱离IDE,运行简单的Java客户端程序
#ZkClient是简单的Zookeeper~$ java -cp "./:zookeeper-3.4.6.jar:./lib/*" ZKClient
1. Zookeeper是的Watcher回调是同步操作,需要添加异步处理的代码
2. 如果Zookeeper集群跨越多个机房,那么Leader/
- The user specified as a definer ('aaa'@'localhost') does not exist
白糖_
localhost
今天遇到一个客户BUG,当前的jdbc连接用户是root,然后部分删除操作都会报下面这个错误:The user specified as a definer ('aaa'@'localhost') does not exist
最后找原因发现删除操作做了触发器,而触发器里面有这样一句
/*!50017 DEFINER = ''aaa@'localhost' */
原来最初
- javascript中showModelDialog刷新父页面
bozch
JavaScript刷新父页面showModalDialog
在页面中使用showModalDialog打开模式子页面窗口的时候,如果想在子页面中操作父页面中的某个节点,可以通过如下的进行:
window.showModalDialog('url',self,‘status...’); // 首先中间参数使用self
在子页面使用w
- 编程之美-买书折扣
bylijinnan
编程之美
import java.util.Arrays;
public class BookDiscount {
/**编程之美 买书折扣
书上的贪心算法的分析很有意思,我看了半天看不懂,结果作者说,贪心算法在这个问题上是不适用的。。
下面用动态规划实现。
哈利波特这本书一共有五卷,每卷都是8欧元,如果读者一次购买不同的两卷可扣除5%的折扣,三卷10%,四卷20%,五卷
- 关于struts2.3.4项目跨站执行脚本以及远程执行漏洞修复概要
chenbowen00
strutsWEB安全
因为近期负责的几个银行系统软件,需要交付客户,因此客户专门请了安全公司对系统进行了安全评测,结果发现了诸如跨站执行脚本,远程执行漏洞以及弱口令等问题。
下面记录下本次解决的过程以便后续
1、首先从最简单的开始处理,服务器的弱口令问题,首先根据安全工具提供的测试描述中发现应用服务器中存在一个匿名用户,默认是不需要密码的,经过分析发现服务器使用了FTP协议,
而使用ftp协议默认会产生一个匿名用
- [电力与暖气]煤炭燃烧与电力加温
comsci
在宇宙中,用贝塔射线观测地球某个部分,看上去,好像一个个马蜂窝,又像珊瑚礁一样,原来是某个国家的采煤区.....
不过,这个采煤区的煤炭看来是要用完了.....那么依赖将起燃烧并取暖的城市,在极度严寒的季节中...该怎么办呢?
&nbs
- oracle O7_DICTIONARY_ACCESSIBILITY参数
daizj
oracle
O7_DICTIONARY_ACCESSIBILITY参数控制对数据字典的访问.设置为true,如果用户被授予了如select any table等any table权限,用户即使不是dba或sysdba用户也可以访问数据字典.在9i及以上版本默认为false,8i及以前版本默认为true.如果设置为true就可能会带来安全上的一些问题.这也就为什么O7_DICTIONARY_ACCESSIBIL
- 比较全面的MySQL优化参考
dengkane
mysql
本文整理了一些MySQL的通用优化方法,做个简单的总结分享,旨在帮助那些没有专职MySQL DBA的企业做好基本的优化工作,至于具体的SQL优化,大部分通过加适当的索引即可达到效果,更复杂的就需要具体分析了,可以参考本站的一些优化案例或者联系我,下方有我的联系方式。这是上篇。
1、硬件层相关优化
1.1、CPU相关
在服务器的BIOS设置中,可
- C语言homework2,有一个逆序打印数字的小算法
dcj3sjt126com
c
#h1#
0、完成课堂例子
1、将一个四位数逆序打印
1234 ==> 4321
实现方法一:
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i = 1234;
int one = i%10;
int two = i / 10 % 10;
int three = i / 100 % 10;
- apacheBench对网站进行压力测试
dcj3sjt126com
apachebench
ab 的全称是 ApacheBench , 是 Apache 附带的一个小工具 , 专门用于 HTTP Server 的 benchmark testing , 可以同时模拟多个并发请求。前段时间看到公司的开发人员也在用它作一些测试,看起来也不错,很简单,也很容易使用,所以今天花一点时间看了一下。
通过下面的一个简单的例子和注释,相信大家可以更容易理解这个工具的使用。
- 2种办法让HashMap线程安全
flyfoxs
javajdkjni
多线程之--2种办法让HashMap线程安全
多线程之--synchronized 和reentrantlock的优缺点
多线程之--2种JAVA乐观锁的比较( NonfairSync VS. FairSync)
HashMap不是线程安全的,往往在写程序时需要通过一些方法来回避.其实JDK原生的提供了2种方法让HashMap支持线程安全.
- Spring Security(04)——认证简介
234390216
Spring Security认证过程
认证简介
目录
1.1 认证过程
1.2 Web应用的认证过程
1.2.1 ExceptionTranslationFilter
1.2.2 在request之间共享SecurityContext
1
- Java 位运算
Javahuhui
java位运算
// 左移( << ) 低位补0
// 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0110 然后左移2位后,低位补0:
// 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0001 1000
System.out.println(6 << 2);// 运行结果是24
// 右移( >> ) 高位补"
- mysql免安装版配置
ldzyz007
mysql
1、my-small.ini是为了小型数据库而设计的。不应该把这个模型用于含有一些常用项目的数据库。
2、my-medium.ini是为中等规模的数据库而设计的。如果你正在企业中使用RHEL,可能会比这个操作系统的最小RAM需求(256MB)明显多得多的物理内存。由此可见,如果有那么多RAM内存可以使用,自然可以在同一台机器上运行其它服务。
3、my-large.ini是为专用于一个SQL数据
- MFC和ado数据库使用时遇到的问题
你不认识的休道人
sqlC++mfc
===================================================================
第一个
===================================================================
try{
CString sql;
sql.Format("select * from p
- 表单重复提交Double Submits
rensanning
double
可能发生的场景:
*多次点击提交按钮
*刷新页面
*点击浏览器回退按钮
*直接访问收藏夹中的地址
*重复发送HTTP请求(Ajax)
(1)点击按钮后disable该按钮一会儿,这样能避免急躁的用户频繁点击按钮。
这种方法确实有些粗暴,友好一点的可以把按钮的文字变一下做个提示,比如Bootstrap的做法:
http://getbootstrap.co
- Java String 十大常见问题
tomcat_oracle
java正则表达式
1.字符串比较,使用“==”还是equals()? "=="判断两个引用的是不是同一个内存地址(同一个物理对象)。 equals()判断两个字符串的值是否相等。 除非你想判断两个string引用是否同一个对象,否则应该总是使用equals()方法。 如果你了解字符串的驻留(String Interning)则会更好地理解这个问题。
- SpringMVC 登陆拦截器实现登陆控制
xp9802
springMVC
思路,先登陆后,将登陆信息存储在session中,然后通过拦截器,对系统中的页面和资源进行访问拦截,同时对于登陆本身相关的页面和资源不拦截。
实现方法:
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