- Python微调DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B模型:使用Transformers和PyTorch进行训练
煤炭里de黑猫
pytorchpython人工智能机器学习
前言近年来,基于Transformer架构的预训练语言模型如GPT、BERT等已经取得了显著的成果,广泛应用于自然语言处理(NLP)的各个领域。为了让这些模型更加适应特定任务,我们通常会进行微调(Fine-tuning)。本博客将详细介绍如何微调一个名为Qwen-1.5B的模型,使用HuggingFace的Transformers库与PyTorch框架来实现。我们将通过一步步的代码解析,帮助你理解
- 学习心得体会:深入探讨大语言模型的世界——读《自然语言处理:大模型理论与实践》(预览版)有感
Nuyoah_610
自然语言处理学习语言模型
《自然语言处理:大模型理论与实践》(预览版)由赵宇教授编写,是一本深入探讨大语言模型世界的专业著作。作为一名正在学习和研究自然语言处理的学生,这本书为我提供了宝贵的理论基础和实践指导。《自然语言处理:大模型理论与实践》教材官网:首页|自然语言处理:大模型理论与实践赵宇教授简介西南财经大学教授,博导,四川省学术和技术带头人后备人选,金融智能与金融工程四川省重点实验室副主任,通用人工智能与数字经济创新
- 深入Java自然语言交互的情感分析:从零构建智能情感检测系统
墨夶
Java学习资料2java交互开发语言
在这个信息爆炸的时代,如何快速准确地理解大量文本背后的情绪成为了企业和个人关注的焦点。无论是社交媒体监控、产品评论分析还是客户服务优化,情感分析技术都发挥着至关重要的作用。今天,我们将带您一步步构建一个基于Java的情感分析应用,让您不仅能够理解其背后的原理,还能亲手实现这一强大的工具。技术栈简介在开始之前,我们需要了解几个关键的技术点:StanfordNLP:提供了一套全面的自然语言处理功能,包
- NLP作业02:课程设计报告
0255-
自然语言处理课程设计人工智能
NLP作业02:课程设计报告作业头这个作业属于那个课程自然语言处理这个作业要求在哪里NLP作业02:课程设计报告我在这个课程的目标是通过综合应用项目的实施,培养团队协作沟通能力和运用现代工具分析和解决复杂工程问题的能力这个作业在那个具体方面帮助我实现目标能综合运用所学理论知识和操作技能进行实际工程项目的设计开发参考文献http://t.csdn.cn/mu8sF垃圾短信分类1.设计目的通过课程设计
- 即插即用的注意力机制21种
@Mr_LiuYang
论文阅读AttentionModule注意力机制即插即用
提示:谬误之处请指出更正摘要随着深度学习特别是自然语言处理领域的飞速发展,注意力机制(AttentionMechanism)已成为提升模型表现的关键技术,本文主要记录了即插即用的注意力机制结构的功能、出处及核心代码。1、SEBlock(Squeeze-and-Excitation)功能:自适应学习通道权重,增强重要通道特征。出处:SENet#SEBlock(PyTorch)classSEBlock
- 自然语言处理(NLP):文本向量化从文字到数字的原理
全栈你个大西瓜
人工智能自然语言处理人工智能文本向量化NLP
在人工智能领域,尤其是自然语言处理(NLP)中,将文本信息转化为机器可以理解的形式是一个至关重要的步骤。本文探讨如何将文本转换为向量表示的过程,包括分词、ID映射、One-hot编码以及最终的词嵌入(Embedding),并通过具体的案例代码来辅助解释这些概念。处理字符还是数字人工智能算法只能处理数字形式的数据,特别是浮点数。这意味着任何非数字的信息,如汉字、字母等,都需要被转换成数值形式才能用于
- 初学者推荐学习AI的路径
ProgramHan
学习人工智能
学习人工智能的路径可以分为基础知识、编程技能、机器学习、深度学习、数据处理与可视化、自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)、强化学习、实践项目和持续学习几个阶段。以下是一个简要的路径:1️⃣基础知识数学基础(线性代数、微积分、概率统计)编程基础(Python/R等语言)算法与数据结构2️⃣机器学习基础理解监督学习(如回归、分类)、无监督学习(如聚类、PCA)掌握机器学习库(如scikit-le
- 使用 DistilBERT 进行资源高效的自然语言处理
真智AI
自然语言处理人工智能
DistilBERT是BERT的一个更小、更快的版本,在减少资源消耗的同时仍能保持良好性能。对于计算能力和内存受限的环境来说,它是一个理想的选择。在自然语言处理(NLP)中,像BERT这样的模型提供了高精度和出色的性能。然而,它们需要大量的内存和计算资源,这对于资源有限的组织来说是一个挑战。同时,对于需要快速响应的任务来说,这也是一个问题。DistilBERT通过缩小模型规模并加快推理速度来解决这
- DeepSeek高能AI:低成本高效应用突破
智能计算研究中心
其他
内容概要DeepSeek高能AI系统通过混合专家架构(Mixture-of-Experts)实现了技术范式的突破,其670亿参数的模型规模在保证计算效率的同时,构建了多模态处理能力的技术护城河。该系统整合自然语言处理与视觉语言理解的双通道架构,使文本生成、图像解析和跨模态推理形成协同效应。在应用层面,该模型通过动态路由机制实现功能模块的精准调度,为学术研究、商业运营和技术开发提供多场景解决方案。核
- 深度学习与搜索引擎优化的结合:DeepSeek的创新与探索
m0_74825634
面试学习路线阿里巴巴深度学习搜索引擎人工智能
目录引言1.传统搜索引擎的局限性2.深度学习在搜索引擎中的作用3.DeepSeek实现搜索引擎优化的关键技术3.1神经网络与搜索引擎优化3.2自然语言处理与查询理解3.3深度强化学习与搜索结果排序4.DeepSeek的深度学习架构4.1?查询解析与语义理解4.2?搜索排名与相关性排序4.3?个性化推荐与用户行为分析5、总结引言随着人工智能(AI)技术的迅速发展,深度学习(DeepLearning)
- 2025预测趋势:AI知识库工具挑选指南
知识库知识库管理知识库软件
随着人工智能技术的飞速发展,AI知识库工具已成为企业和个人管理知识资产的重要手段。本文将探讨2025年AI知识库工具的预测趋势,并推荐六款精选工具,帮助用户挑选最适合的AI知识库解决方案。1.AI知识库的智能化:趋势预计到2025年,AI知识库工具将更加智能化,通过深度学习和自然语言处理技术,实现更精准的语义搜索和智能问答功能。这些工具将能够理解用户的查询意图,提供更准确和相关的信息。2.实时自动
- 【DeepSeek零基础入门】从零开始:如何训练自己的AI模型
Evaporator Core
DeepSeek进阶开发与应用#DeepSeek快速入门deepseek应用开发实例deepseek
从零开始:如何训练自己的AI模型在人工智能的世界里,训练一个属于自己的AI模型,就像是在培养一个新生儿。你需要耐心、技巧,以及对数据的深刻理解。今天,我们将一起探索如何从零开始,训练一个AI模型,并通过一个具体的案例来加深理解。第一步:明确目标与选择框架在开始之前,首先要明确你的AI模型需要解决什么问题。是图像识别、自然语言处理,还是预测分析?明确目标后,选择一个合适的机器学习框架至关重要。Ten
- ollama安装(ubuntu20.04)
名栩
#ollama大模型实战LLMollama安装
Ollama是一款开源的自然语言处理工具,它可以帮助开发者快速构建文本处理应用。ollama官网:https://ollama.ai/一、ollama自动安装linux统一采用sh脚本安装,一个命令行搞定。curl-fsSLhttps://ollama.com/install.sh|sh二、ollama手动安装ollama自动安装是通过github拉取下载包(现在安装包已经1G以上),在国内经常下
- DeepSeek在MATLAB上的部署与应用
CodeJourney.
数据库人工智能算法架构
在科技飞速发展的当下,人工智能与编程语言的融合不断拓展着创新边界。DeepSeek作为一款备受瞩目的大语言模型,其在自然语言处理领域展现出强大的能力。而MATLAB,作为科学计算和工程领域广泛应用的专业软件,拥有丰富的工具包和高效的算法环境。将DeepSeek部署在MATLAB上,能够充分发挥两者的优势,为众多领域带来全新的解决方案和无限可能。本文将深入探讨如何在MATLAB上部署DeepSeek
- 为什么词向量和权重矩阵dot运算就能得到想要的效果呢?
cjl30804
矩阵线性代数nlp
最近在学习NLP算法的时候,进入到了深水区以后,发现了弄懂这个才是核心中的核心,抓住了主要矛盾了。特意拿出来跟大家分享。词向量(WordEmbeddings)和权重矩阵的点积运算之所以能够帮助我们实现特定的效果,主要是因为它们在神经网络架构中扮演的角色以及背后的数学原理。具体来说,在自然语言处理任务中,这种操作通常出现在如Transformer模型中的自注意力机制里。让我们深入探讨一下为什么这种方
- Engineering A Large Language Model From Scratch
UnknownBody
语言模型人工智能自然语言处理
本文是LLM系列文章,针对《EngineeringALargeLanguageModelFromScratch》的翻译。从头开始设计一个大语言模型摘要1引言2Atinuke算法3结果4相关工作5讨论6结论摘要自然语言处理(NLP)中深度学习的激增导致了创新技术的发展和发布,这些技术能够熟练地理解和生成人类语言。Atinuke是一种基于Transformer的神经网络,通过使用独特的配置来优化各种语
- 智能测试执行 利用算法 利用图像识别、自然语言处理等技术实现自动化测试执行
小赖同学啊
python人工智能自动化测试(apppcAPI)自然语言处理人工智能
以下将从Web应用和移动应用两个方面,给出利用图像识别、自然语言处理等技术实现自动化测试执行的实例,并附上部分代码示例。Web应用自动化测试实例:模拟用户登录操作测试需求理解对于一个Web应用的登录功能进行自动化测试,我们可以结合自然语言处理理解测试用例描述,用图像识别来验证登录成功后的页面元素,以确保登录功能正常。实现步骤与代码示例importtimeimportpyautoguiimportp
- 如何在Java中实现多头注意力机制:从Transformer模型入手
省赚客app开发者
javatransformer开发语言
如何在Java中实现多头注意力机制:从Transformer模型入手大家好,我是微赚淘客系统3.0的小编,是个冬天不穿秋裤,天冷也要风度的程序猿!多头注意力机制(Multi-HeadAttention)是Transformer模型中的关键组件,广泛用于自然语言处理(NLP)任务中。它允许模型在不同的子空间中并行地关注输入序列的不同部分,从而提高了模型的表达能力。在本文中,我们将详细介绍如何在Jav
- DeepSeek 赋能教育教学:开启智能教育的无限可能
AI_DL_CODE
人工智能深度学习辅助决策DeepSeek
摘要:本文深入探讨了DeepSeek在教育教学岗的应用。它能助力教师快速生成教学课件,整合丰富素材,简化制作流程;依据课程大纲设计在线课程内容,规划模块、设计互动;通过分析多维度学习数据,为学生提供个性化辅导建议和学习计划;利用自然语言处理等技术辅助作业批改和答疑解惑。使用时需注意数据质量与隐私保护、结合教师专业判断及持续学习探索功能。DeepSeek为教育教学带来变革,提升效率和质量,推动个性化
- DeepSeek 深度赋能客服岗:效率与洞察的双重飞跃
AI_DL_CODE
人工智能深度学习DeepSeek工作助理
摘要:本文聚焦于DeepSeek在客服服务岗的应用。它能凭借自然语言处理技术,快速理解客户咨询,精准提供解答方案;自动生成标准化、个性化的回复话术,大幅提升客服效率;利用机器学习对客户反馈进行深度分析,挖掘潜在需求与市场趋势。通过电商、互联网服务等行业案例,展现其实际成效。使用时需注意数据质量与隐私保护,促进与人工客服协同配合,持续优化学习。DeepSeek为客服工作带来变革,助力企业提升服务质量
- Transformer大模型实战 教师 学生架构
AI智能涌现深度研究
DeepSeekR1&大数据AI人工智能Python入门实战计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
Transformer大模型实战教师学生架构作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来近年来,随着深度学习技术的飞速发展,自然语言处理(NLP)领域取得了显著的进步。其中,Transformer模型作为一种基于自注意力机制的深度神经网络结构,因其优越的性能和灵活的适用性,在NLP任务中得到了广泛应用。然而,Trans
- 如何在Java中设计高效的Transformer模型架构
省赚客app开发者
javatransformer架构
如何在Java中设计高效的Transformer模型架构大家好,我是微赚淘客系统3.0的小编,是个冬天不穿秋裤,天冷也要风度的程序猿!Transformer模型自从2017年提出以来,凭借其出色的性能和灵活性,在自然语言处理(NLP)和其他领域取得了显著的成功。Transformer的核心在于其自注意力机制和位置编码,它使得模型能够处理长距离依赖,并有效地进行序列到序列的转换。本文将介绍如何在Ja
- 基于大模型的 SDL 需求阶段安全需求挖掘实战指南 —— 四步法实现从业务需求到风险矩阵的智能转换
大F的智能小课
大模型理论和实战人工智能语言模型算法安全
在软件开发生命周期(SDL)中,需求阶段的安全需求挖掘至关重要,它直接影响到软件的安全性和可靠性。随着大模型技术的发展,我们可以利用其强大的自然语言处理和知识图谱能力,实现从业务需求到风险矩阵的智能转换。本文将介绍一种基于大模型的四步法,帮助安全团队高效挖掘安全需求。一、业务需求解析:大模型驱动的语义理解目标:将自然语言描述的业务需求转化为结构化安全要素。方法:需求文本预处理:使用大模型(如GPT
- 金融大模型应用的机遇与挑战
Python程序员罗宾
金融人工智能语言模型数据库自然语言处理
大模型本质特征大模型通常指大语言模型(LargeLanguageModel,LLM),是基于深度学习算法的自然语言处理技术,是通用大模型。大模型也在从单一自然语言处理模态向语音、图像等多模态大模型演进。目前国内外推出了众多的大模型,国内就不下上百款,也因此被称为“百模大战”或“千模大战”。但很多所谓的“大模型”仅是叫“大模型”而已,不管参数量多少,都不能称为真正的大模型。参数量是大模型的一个特征,
- DeepSeek vs ChatGPT:AI 领域的华山论剑,谁主沉浮?
晨陌y
chatgpt人工智能
一、引言在当今科技飞速发展的时代,人工智能(AI)已然成为推动各领域变革的核心力量。而在人工智能的众多分支中,自然语言处理(NLP)因其与人类日常交流和信息处理的紧密联系,成为了最受瞩目的领域之一。在这片充满创新与突破的领域里,DeepSeek和ChatGPT犹如两颗璀璨的明星,吸引着全球开发者、研究人员以及广大普通用户的目光。它们代表着当前AI语言模型的顶尖水准,一场关于“谁主沉浮”的激烈较量正
- GPU与FPGA加速:硬件赋能AI应用
AI天才研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型AI大模型企业级应用开发实战计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
GPU与FPGA加速:硬件赋能AI应用1.背景介绍1.1人工智能的兴起人工智能(AI)在过去几年中经历了爆炸式增长,成为推动科技创新的核心动力。从语音识别和计算机视觉,到自然语言处理和推荐系统,AI已广泛应用于各个领域。然而,训练和部署AI模型需要大量计算资源,这对传统的CPU架构提出了巨大挑战。1.2硬件加速的必要性为满足AI算法对计算能力的巨大需求,硬件加速技术应运而生。专用硬件如GPU(图形
- 如何在 Hugging Face 上下载和使用模型—全面指南
Hello.Reader
人工智能python语言运维人工智能机器学习ai
1.引言在自然语言处理(NLP)领域,HuggingFace已成为一个不可忽视的平台。无论你是从事学术研究还是在工业中应用NLP技术,HuggingFace都为你提供了丰富的预训练模型和工具库,这些资源大大加速了NLP任务的开发和部署。HuggingFace提供的模型库涵盖了从文本分类到文本生成、从机器翻译到问答系统等各种NLP任务。这些模型大多是由社区贡献并经过大规模数据训练的,使用它们可以帮助
- 微软Copilot官网入口- Copilot中文版国内使用入口
人工智能
微软Copilot:你的AI副驾驶,赋能未来工作与生活✨在数字化浪潮席卷全球的今天,效率和创造力已成为个人和企业成功的关键驱动力。微软Copilot应运而生,它不仅仅是一款软件,更像是一位人工智能副驾驶,旨在通过强大的AI技术,解放你的双手,激发你的灵感,助你驰骋于工作和生活的各个领域。核心功能:不止于智能,更在于赋能微软Copilot的核心在于其对自然语言处理(NLP)和机器学习(ML)的深度融
- 国内怎样使用claude?亲测有效的使用方法来了!新手必备
claude
隆重推出:革新体验的AI助手–claude告别笨拙的AI,迎接Anthropic公司倾力打造的新一代AI助手——克劳德(Claude)!它不仅拥有令人惊叹的自然语言处理能力,更兼具卓越的上下文理解和无与伦比的安全性,正以迅雷不及掩耳之势席卷全球AI领域!克劳德的目标很简单:成为更安全、更友好、更可靠的AI系统。而这一切,都归功于Anthropic对AI安全性的精益求精,以及其独树一帜的“宪法式AI
- 人工智能:从基础到前沿
顾漂亮
人工智能深度学习windows
目录目录1.引言2.人工智能基础2.1什么是人工智能?2.2人工智能的历史2.3人工智能的分类3.机器学习3.1机器学习概述3.2监督学习3.3无监督学习3.4强化学习4.深度学习4.1深度学习概述4.2神经网络基础4.3卷积神经网络(CNN)4.4循环神经网络(RNN)5.自然语言处理(NLP)5.1NLP概述5.2文本预处理5.3词嵌入5.4语言模型6.计算机视觉6.1计算机视觉概述6.2图像
- ASM系列五 利用TreeApi 解析生成Class
lijingyao8206
ASM字节码动态生成ClassNodeTreeAPI
前面CoreApi的介绍部分基本涵盖了ASMCore包下面的主要API及功能,其中还有一部分关于MetaData的解析和生成就不再赘述。这篇开始介绍ASM另一部分主要的Api。TreeApi。这一部分源码是关联的asm-tree-5.0.4的版本。
在介绍前,先要知道一点, Tree工程的接口基本可以完
- 链表树——复合数据结构应用实例
bardo
数据结构树型结构表结构设计链表菜单排序
我们清楚:数据库设计中,表结构设计的好坏,直接影响程序的复杂度。所以,本文就无限级分类(目录)树与链表的复合在表设计中的应用进行探讨。当然,什么是树,什么是链表,这里不作介绍。有兴趣可以去看相关的教材。
需求简介:
经常遇到这样的需求,我们希望能将保存在数据库中的树结构能够按确定的顺序读出来。比如,多级菜单、组织结构、商品分类。更具体的,我们希望某个二级菜单在这一级别中就是第一个。虽然它是最后
- 为啥要用位运算代替取模呢
chenchao051
位运算哈希汇编
在hash中查找key的时候,经常会发现用&取代%,先看两段代码吧,
JDK6中的HashMap中的indexFor方法:
/**
* Returns index for hash code h.
*/
static int indexFor(int h, int length) {
- 最近的情况
麦田的设计者
生活感悟计划软考想
今天是2015年4月27号
整理一下最近的思绪以及要完成的任务
1、最近在驾校科目二练车,每周四天,练三周。其实做什么都要用心,追求合理的途径解决。为
- PHP去掉字符串中最后一个字符的方法
IT独行者
PHP字符串
今天在PHP项目开发中遇到一个需求,去掉字符串中的最后一个字符 原字符串1,2,3,4,5,6, 去掉最后一个字符",",最终结果为1,2,3,4,5,6 代码如下:
$str = "1,2,3,4,5,6,";
$newstr = substr($str,0,strlen($str)-1);
echo $newstr;
- hadoop在linux上单机安装过程
_wy_
linuxhadoop
1、安装JDK
jdk版本最好是1.6以上,可以使用执行命令java -version查看当前JAVA版本号,如果报命令不存在或版本比较低,则需要安装一个高版本的JDK,并在/etc/profile的文件末尾,根据本机JDK实际的安装位置加上以下几行:
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_25
- JAVA进阶----分布式事务的一种简单处理方法
无量
多系统交互分布式事务
每个方法都是原子操作:
提供第三方服务的系统,要同时提供执行方法和对应的回滚方法
A系统调用B,C,D系统完成分布式事务
=========执行开始========
A.aa();
try {
B.bb();
} catch(Exception e) {
A.rollbackAa();
}
try {
C.cc();
} catch(Excep
- 安墨移动广 告:移动DSP厚积薄发 引领未来广 告业发展命脉
矮蛋蛋
hadoop互联网
“谁掌握了强大的DSP技术,谁将引领未来的广 告行业发展命脉。”2014年,移动广 告行业的热点非移动DSP莫属。各个圈子都在纷纷谈论,认为移动DSP是行业突破点,一时间许多移动广 告联盟风起云涌,竞相推出专属移动DSP产品。
到底什么是移动DSP呢?
DSP(Demand-SidePlatform),就是需求方平台,为解决广 告主投放的各种需求,真正实现人群定位的精准广
- myelipse设置
alafqq
IP
在一个项目的完整的生命周期中,其维护费用,往往是其开发费用的数倍。因此项目的可维护性、可复用性是衡量一个项目好坏的关键。而注释则是可维护性中必不可少的一环。
注释模板导入步骤
安装方法:
打开eclipse/myeclipse
选择 window-->Preferences-->JAVA-->Code-->Code
- java数组
百合不是茶
java数组
java数组的 声明 创建 初始化; java支持C语言
数组中的每个数都有唯一的一个下标
一维数组的定义 声明: int[] a = new int[3];声明数组中有三个数int[3]
int[] a 中有三个数,下标从0开始,可以同过for来遍历数组中的数
- javascript读取表单数据
bijian1013
JavaScript
利用javascript读取表单数据,可以利用以下三种方法获取:
1、通过表单ID属性:var a = document.getElementByIdx_x_x("id");
2、通过表单名称属性:var b = document.getElementsByName("name");
3、直接通过表单名字获取:var c = form.content.
- 探索JUnit4扩展:使用Theory
bijian1013
javaJUnitTheory
理论机制(Theory)
一.为什么要引用理论机制(Theory)
当今软件开发中,测试驱动开发(TDD — Test-driven development)越发流行。为什么 TDD 会如此流行呢?因为它确实拥有很多优点,它允许开发人员通过简单的例子来指定和表明他们代码的行为意图。
TDD 的优点:
&nb
- [Spring Data Mongo一]Spring Mongo Template操作MongoDB
bit1129
template
什么是Spring Data Mongo
Spring Data MongoDB项目对访问MongoDB的Java客户端API进行了封装,这种封装类似于Spring封装Hibernate和JDBC而提供的HibernateTemplate和JDBCTemplate,主要能力包括
1. 封装客户端跟MongoDB的链接管理
2. 文档-对象映射,通过注解:@Document(collectio
- 【Kafka八】Zookeeper上关于Kafka的配置信息
bit1129
zookeeper
问题:
1. Kafka的哪些信息记录在Zookeeper中 2. Consumer Group消费的每个Partition的Offset信息存放在什么位置
3. Topic的每个Partition存放在哪个Broker上的信息存放在哪里
4. Producer跟Zookeeper究竟有没有关系?没有关系!!!
//consumers、config、brokers、cont
- java OOM内存异常的四种类型及异常与解决方案
ronin47
java OOM 内存异常
OOM异常的四种类型:
一: StackOverflowError :通常因为递归函数引起(死递归,递归太深)。-Xss 128k 一般够用。
二: out Of memory: PermGen Space:通常是动态类大多,比如web 服务器自动更新部署时引起。-Xmx
- java-实现链表反转-递归和非递归实现
bylijinnan
java
20120422更新:
对链表中部分节点进行反转操作,这些节点相隔k个:
0->1->2->3->4->5->6->7->8->9
k=2
8->1->6->3->4->5->2->7->0->9
注意1 3 5 7 9 位置是不变的。
解法:
将链表拆成两部分:
a.0-&
- Netty源码学习-DelimiterBasedFrameDecoder
bylijinnan
javanetty
看DelimiterBasedFrameDecoder的API,有举例:
接收到的ChannelBuffer如下:
+--------------+
| ABC\nDEF\r\n |
+--------------+
经过DelimiterBasedFrameDecoder(Delimiters.lineDelimiter())之后,得到:
+-----+----
- linux的一些命令 -查看cc攻击-网口ip统计等
hotsunshine
linux
Linux判断CC攻击命令详解
2011年12月23日 ⁄ 安全 ⁄ 暂无评论
查看所有80端口的连接数
netstat -nat|grep -i '80'|wc -l
对连接的IP按连接数量进行排序
netstat -ntu | awk '{print $5}' | cut -d: -f1 | sort | uniq -c | sort -n
查看TCP连接状态
n
- Spring获取SessionFactory
ctrain
sessionFactory
String sql = "select sysdate from dual";
WebApplicationContext wac = ContextLoader.getCurrentWebApplicationContext();
String[] names = wac.getBeanDefinitionNames();
for(int i=0; i&
- Hive几种导出数据方式
daizj
hive数据导出
Hive几种导出数据方式
1.拷贝文件
如果数据文件恰好是用户需要的格式,那么只需要拷贝文件或文件夹就可以。
hadoop fs –cp source_path target_path
2.导出到本地文件系统
--不能使用insert into local directory来导出数据,会报错
--只能使用
- 编程之美
dcj3sjt126com
编程PHP重构
我个人的 PHP 编程经验中,递归调用常常与静态变量使用。静态变量的含义可以参考 PHP 手册。希望下面的代码,会更有利于对递归以及静态变量的理解
header("Content-type: text/plain");
function static_function () {
static $i = 0;
if ($i++ < 1
- Android保存用户名和密码
dcj3sjt126com
android
转自:http://www.2cto.com/kf/201401/272336.html
我们不管在开发一个项目或者使用别人的项目,都有用户登录功能,为了让用户的体验效果更好,我们通常会做一个功能,叫做保存用户,这样做的目地就是为了让用户下一次再使用该程序不会重新输入用户名和密码,这里我使用3种方式来存储用户名和密码
1、通过普通 的txt文本存储
2、通过properties属性文件进行存
- Oracle 复习笔记之同义词
eksliang
Oracle 同义词Oracle synonym
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2098861
1.什么是同义词
同义词是现有模式对象的一个别名。
概念性的东西,什么是模式呢?创建一个用户,就相应的创建了 一个模式。模式是指数据库对象,是对用户所创建的数据对象的总称。模式对象包括表、视图、索引、同义词、序列、过
- Ajax案例
gongmeitao
Ajaxjsp
数据库采用Sql Server2005
项目名称为:Ajax_Demo
1.com.demo.conn包
package com.demo.conn;
import java.sql.Connection;import java.sql.DriverManager;import java.sql.SQLException;
//获取数据库连接的类public class DBConnec
- ASP.NET中Request.RawUrl、Request.Url的区别
hvt
.netWebC#asp.nethovertree
如果访问的地址是:http://h.keleyi.com/guestbook/addmessage.aspx?key=hovertree%3C&n=myslider#zonemenu那么Request.Url.ToString() 的值是:http://h.keleyi.com/guestbook/addmessage.aspx?key=hovertree<&
- SVG 教程 (七)SVG 实例,SVG 参考手册
天梯梦
svg
SVG 实例 在线实例
下面的例子是把SVG代码直接嵌入到HTML代码中。
谷歌Chrome,火狐,Internet Explorer9,和Safari都支持。
注意:下面的例子将不会在Opera运行,即使Opera支持SVG - 它也不支持SVG在HTML代码中直接使用。 SVG 实例
SVG基本形状
一个圆
矩形
不透明矩形
一个矩形不透明2
一个带圆角矩
- 事务管理
luyulong
javaspring编程事务
事物管理
spring事物的好处
为不同的事物API提供了一致的编程模型
支持声明式事务管理
提供比大多数事务API更简单更易于使用的编程式事务管理API
整合spring的各种数据访问抽象
TransactionDefinition
定义了事务策略
int getIsolationLevel()得到当前事务的隔离级别
READ_COMMITTED
- 基础数据结构和算法十一:Red-black binary search tree
sunwinner
AlgorithmRed-black
The insertion algorithm for 2-3 trees just described is not difficult to understand; now, we will see that it is also not difficult to implement. We will consider a simple representation known
- centos同步时间
stunizhengjia
linux集群同步时间
做了集群,时间的同步就显得非常必要了。 以下是查到的如何做时间同步。 在CentOS 5不再区分客户端和服务器,只要配置了NTP,它就会提供NTP服务。 1)确认已经ntp程序包: # yum install ntp 2)配置时间源(默认就行,不需要修改) # vi /etc/ntp.conf server pool.ntp.o
- ITeye 9月技术图书有奖试读获奖名单公布
ITeye管理员
ITeye
ITeye携手博文视点举办的9月技术图书有奖试读活动已圆满结束,非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。 9月试读活动回顾:http://webmaster.iteye.com/blog/2118112本次技术图书试读活动的优秀奖获奖名单及相应作品如下(优秀文章有很多,但名额有限,没获奖并不代表不优秀):
《NFC:Arduino、Andro