- LLM中 最后一个词语的表征(隐藏状态)通常会融合前面所有词语的信息吗?
ZhangJiQun&MXP
教学2024大模型以及算力2021AIpython机器学习算法深度学习人工智能
LLM中最后一个词语的表征(隐藏状态)通常会融合前面所有词语的信息吗?在大语言模型(LLM)中,最后一个词语的表征(隐藏状态)通常会融合前面所有词语的信息,这是由LLM的核心架构(以Transformer为基础)决定的,具体可以从以下角度理解:1.核心机制:自注意力(Self-Attention)的作用现代LLM(如GPT系列、Qwen等)均基于Transformer架构,其核心是自注意力机制。在
- 具身语义导航算法总揽
Shilong Wang
具身导航算法算法
端到端方法小脑大脑GNMNavDPNaVILAViNTNomadNavidStreamVLNMapNavNavGPTUni-NavidOctoNavNavGPT2模仿学习行为克隆BCDAgger模块化方法GOATVLFMSayPlanLM-NavETPNavVoroNavEmbodiedRAGVL-NavStairwaytoSuccess业内大佬北大王鹤NavidUni-NavidOctoNav吴
- LLM-生成器判别器的实现
总结首先,使用GPT模型获取每个词的生成概率pLLMp_{LLM}pLLM。然后,使用训练好的生成判别器,对每个可能的生成结果进行打分,得到pθ(c∣x1:t)p_\theta(c|x_{1:t})pθ(c∣x1:t)。最后,结合两者的输出,用贝叶斯规则调整每个词的概率,选择调整后的概率最高的词作为输出。通过这样的组合,生成过程可以更好地满足预期需求,如生成符合特定风格或格式的文本。要在使用已经预
- Xcode 26 现已发布,并支持代码智能 它与基于 Cursor 和 AI Agent 的工作流程相比如何?
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SwiftUI源码大全xcodemacoside
简介Xcode26昨天发布了!惊喜的是,它支持macOS15,但要使用新的ChatGPT助手,你需要macOS26Tahoe。所以我把我的M3MaxMacBookPro升级到了Tahoe。我不是说你应该升级,但我这么做是为了测试Xcode的新功能并与大家分享!值得注意的是,这是迄今为止最小的Xcode版本(下载大小)!正如Apple在Xcode新功能会话视频(我建议您观看)中所说的那样,这是一项巨
- 12 个强大的 DeepSeek AI 提示将彻底改变您的日常生活
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内容写作的最佳提示让我们从写作开始吧。无论您是博主、学生还是社交媒体创作者,这些提示都将帮助您创作出精彩的内容。提示1:“扮演专业文案撰稿人,为[产品/服务]撰写引人注目的广告文案。文案应引人入胜、具有说服力,且字数不得超过100个字。”这使得ChatGPT的响应结构就像真实的广告文案一样。提示2:“以更具吸引力和说服力的方式重写此段落,同时保持含义不变:[插入文本]。”推荐文章《Neo4j上使用
- 在 Obsidian 中本地使用 DeepSeek — 无需互联网!
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NVIDIAGPU和大语言模型开发教程人工智能deepseek
简介您是否想在Obsidian内免费使用类似于ChatGPT的本地LLM?如果是,那么本指南适合您!我将引导您完成在Obsidian中安装和使用DeepSeek-R1模型的确切步骤,这样您就可以在笔记中拥有一个由AI驱动的第二大脑。推荐文章《24GBGPU中的DeepSeekR1:UnslothAI针对671B参数模型进行动态量化》权重1,DeepSeek类《在RaspberryPi上运行语音识别
- Llama-Omni会说话的人工智能“语音到语音LLM” 利用低延迟、高质量语音转语音 AI 彻底改变对话方式(教程含源码)
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介绍“单靠技术是不够的——技术与文科、人文学科的结合,才能产生让我们心花怒放的成果。”——史蒂夫·乔布斯近年来,人机交互领域发生了重大变化,尤其是随着ChatGPT、GPT-4等大型语言模型(LLM)的出现。虽然这些模型主要基于文本,但人们对语音交互的兴趣日益浓厚,以使人机对话更加无缝和自然。然而,实现语音交互而不受语音转文本处理中常见的延迟和错误的影响仍然是一个挑战。关键字:Llama-Omni
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什么是AnythingLLM?AnythingLLM是最易于使用的一体化AI应用程序,可以执行RAG、AI代理等操作,且无需任何代码或基础设施难题。您需要为您的企业或组织提供一款完全可定制、私有且一体化的AI应用程序,该应用程序基本上是一个具有许可的完整ChatGPT,但具有任何LLM、嵌入模型或矢量数据库。如何安装《无需任何代码构建自己的大模型知识库:AnythingLLM最易于使用的一体化AI
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知识大胖
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什么是AnythingLLM?AnythingLLM是最易于使用的一体化AI应用程序,可以执行RAG、AI代理等操作,且无需任何代码或基础设施难题。您需要为您的企业或组织提供一款完全可定制、私有且一体化的AI应用程序,该应用程序基本上是一个具有许可的完整ChatGPT,但具有任何LLM、嵌入模型或矢量数据库。如何安装《无需任何代码构建自己的大模型知识库:AnythingLLM最易于使用的一体化AI
- 【AI大模型】LLM模型架构深度解析:BERT vs. GPT vs. T5
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引言Transformer架构的诞生(Vaswanietal.,2017)彻底改变了自然语言处理(NLP)。在其基础上,BERT、GPT和T5分别代表了三种不同的模型范式,主导了预训练语言模型的演进。理解它们的差异是LLM开发和学习的基石。一、核心架构对比特性BERT(BidirectionalEncoder)GPT(GenerativePre-trainedTransformer)T5(Text
- GPT实操——利用GPT创建一个应用
狗木马
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功能描述信息查询:用户可以询问各种问题,如天气、新闻、股票等,机器人会返回相关信息。任务执行:用户可以要求机器人执行一些简单的任务,如设置提醒、发送邮件等。情感支持:机器人可以与用户进行情感交流,提供安慰和支持。个性化设置:用户可以自定义机器人的回复风格和偏好。技术栈前端:React.js后端:Node.js+Express数据库:MongoDB自然语言处理:OpenAIGPT-3API其他工具:
- 本地部署大模型的几种方式
AI产品经理
语言模型人工智能自然语言处理chatgpt学习
现在大模型可谓是满天飞,只要你稍微关注时下的AI资讯,几乎每天都有新的AI大模型出现.这之中当然有诸如GhatGPT,Gemini这样的私有化大模型,更吸引人关注的可能是开源的可私有化部署的一些大模型.比如Meta前两天开放的Lamma3,Google的Gemma开源模型,国内也有Qwen以及YI等.前排提示,文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦!无论私有的大模型,还是开源的可私有化部署的大模
- 低成本作弊神器?使用ESP32将通义千问AI接入学生计算器
前因:IT之家9月24日消息,YouTube频道ChromaLock于9天前发布视频,介绍了名为TI-32的改造电路板,加装在德州仪器TI-84Plus图形计算器上,可以接入ChatGPT。IT之家查询公开资料,在PSAT、SAT和ACT大学入学考试、IB和AP考试中,标准化组织已经批准考生使用TI-84Plus图形计算器。ChromaLock探索了该计算器的连接端口,设计了名为TI-32的改造电
- 在LLM快速迭代时代构建持久AI应用:架构设计与实施策略
引言:技术浪潮下的开发困境大型语言模型(LLM)的发展速度令人瞠目:从GPT-3到GPT-4,从Claude1到Claude3,从Llama1到Llama3,迭代周期正在从"年"缩短到"月"。作为一名AI应用开发者,我亲身经历了这种技术浪潮带来的挑战:昨天精心调优的prompt今天可能失效;上个季度集成的模型这个季度已有更优选择;刚完成的功能设计瞬间被新模型的能力超越。在如此快速变化的环境中,如何
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当大模型学会“看”“听”“点鼠标”,并且还能叫来一整个“Agent舰队”协同工作,软件开发、运营乃至个人生产力的游戏规则正在被重写。1|为什么Agent在2025重新引爆?模型升级带来实时多模态OpenAIGPT-4o把文本、语音、图像三路感知和毫秒级响应塞进同一模型,实时demo像“科幻电影走出屏幕”OpenAI。浏览器级自动操作新上线的OperatorAgent能在Web页面自主点击、滚动、填
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ChatGPT系列模型全景与版本进化按时间与技术路标排序,核心模型如下:GPT‑3.5(2022)GPT‑4(2023年3月)GPT‑4Turbo/GPT‑4.5(2023年末/2025年2月)GPT‑4o(Omni)(2024年5月)GPT‑4o mini/o1/o3系列/GPT‑4.1(2024–2025)每一代都是对前代提升版本,从参数规模、性能、能力上不断优化。核心技术差异详解(面向高级程
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Python音频降噪处理:使用Python减少噪音并提升声音质量在日常生活中,使用音频通信是非常普遍的。但是,由于各种原因,我们可能会遇到许多噪音干扰,从而降低语音质量并影响通信的效果。为了解决这个问题,我们可以使用Python来降噪音。什么是音频降噪处理?我们每天听到的声音都是由许多不同频率的声音波形组成的。噪音是指在声音中添加了其他频率的声音波形。这些声音可以是来自电器的嗡嗡声、风扇或其他背景
- chatgpt赋能python:Python降噪技术突出人声,在语音处理中的应用
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Python降噪技术突出人声,在语音处理中的应用在现代社会中,语音处理已经成为了一个普遍的技术,由于环境干扰和录音设备的限制,录音中往往会有许多杂音和噪音,影响语音质量和信号分析。在此背景下,降噪技术逐渐成为了一项重要的技术手段。Python作为一门功能强大的编程语言,可以被广泛地应用于语音处理,尤其是在降噪方面。在本篇文章中,我们会详细探讨Python降噪技术突出人声的应用。什么是语音降噪?语音
- 大模型微服务架构:拆解AI应用的资源密码
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引言:为什么大模型应用需要微服务架构?想象你经营一家网红餐厅,刚开始只有一个厨师负责所有菜品(类似单体架构)。随着生意火爆,顾客需要川菜、粤菜、甜品等多种选择,单个厨师忙不过来,还经常出错。于是你招聘了川菜师傅、粤菜师傅、甜品师,每人专注一个领域(类似微服务架构),效率和质量立刻提升——这就是大模型应用从单体架构转向微服务的核心原因。随着ChatGPT、文心一言等大模型技术的爆发,互联网企业正将大
- 【零基础学AI】第36讲:GPT模型原理
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本节课你将学到理解GPT模型的基本原理掌握Transformer解码器的工作机制实现一个简单的文本生成应用开始之前环境要求Python3.8+安装包:pipinstalltransformerstorch硬件:CPU即可运行(GPU可加速)前置知识了解基本的神经网络概念(第23讲内容)熟悉Python编程基础核心概念什么是GPT?GPT(GenerativePre-trainedTransform
- 大模型 Agent(智能体)技术简介
北京地铁1号线
自然语言处理与大语言模型大模型语言模型Agent
大模型Agent(智能体)技术是当前人工智能领域的前沿方向,它赋予大型语言模型(LLM)自主感知、规划、决策和行动的能力,使其不再局限于“被动应答”,而是能主动完成复杂任务。简单来说,Agent是一个以LLM为“大脑”的自主智能系统,能够理解目标、使用工具、与环境交互并最终解决问题。一、为什么需要Agent?——大模型的局限与Agent的使命传统的大语言模型(如GPT-4、Claude、Llama
- Embabel:下一代企业级JVM AI智能体框架的革命引言:AI时代的Java生态新机遇
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在生成式AI(如ChatGPT、Claude、Gemini)席卷全球的背景下,Python凭借其丰富的AI工具链(如PyTorch、LangChain)成为主流开发语言。然而,在企业级软件开发领域,Java和JVM生态(如Kotlin、Scala)长期以来占据主导地位,尤其是在金融、电信、电商等对稳定性、可扩展性、事务管理要求极高的场景。RodJohnson(Spring框架创始人)敏锐地发现了这
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被AI相关的信息搞焦虑了?这波以生成式人工智能为核心的生产力变革浪潮,从23年开始短短的两年时间里一浪接一浪的奔涌而来,从ChatGPT、AGI,到多模态大模型、Agent、Cursor,到DeepSeek、Manus,到近期的MCP协议、A2A协议等各种新概念、应用或工具的信息接连不断的往我们的脑子冲进来。就像被连续扇耳光,上一个还没反应过来下一个又来了,被扇得脑袋瓜子嗡嗡的!我发现一个普遍的现
- FastGPT私有化部署完整指南
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FastGPT私有化部署完整指南环境要求硬件要求最低配置:CPU:4核内存:8GB存储:50GB网络:稳定互联网连接推荐配置:CPU:8核+内存:16GB+存储:100GB+SSD网络:10Mbps+带宽软件环境必需软件:-Docker:>=20.10.0-DockerCompose:>=2.0.0-Git:最新版本操作系统:-Ubuntu20.04+(推荐)-CentOS7+-WindowsSe
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大模型落地开发实战指南!请关注微信公众号:「AGI启程号」深入浅出,助你轻松入门!数据分析、深度学习、大模型与算法的综合进阶,尽在CSDN博客主页目录一、文件作用概述二、导入模块与类型定义三、核心函数详细解析`fetch(url,options)`四、`fetch`函数详细步骤解析步骤1:检测Tauri环境并准备请求参数步骤2:创建数据流(`TransformStream`)步骤3:定义关闭数据流
- 专题:2025大模型2.0:GPT到DeepSeek技术演进与产业落地报告|附200+份报告PDF汇总下载
拓端研究室
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原文链接:https://tecdat.cn/?p=42738当OpenAI在2023年推出ChatGPT时,业界或许未曾预料到,短短两年后大模型会以“2.0”形态重塑产业逻辑。本报告汇总解读基于国家工业信息安全发展研究中心与联想集团联合发布的《2025大模型2.0产业发展报告》,以及哈工大计算学部人工智能学院关于DeepSeek系列模型的技术白皮书,深入剖析大模型从“技术验证”向“商业落地”跃迁
- 从AI辅助编码到自动部署:前端开发提效全流程实践
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人工智能热门技术领域人工智能新兴领域热门技术
从AI辅助编码到自动部署:前端开发提效全流程实践**摘要本文结合ChatGPT、GitHubCopilot等AI工具,分享从需求分析、代码编写到自动化部署的全流程提效技巧。通过真实案例演示如何利用AI工具提升30%以上的开发效率,适合有一定前端基础的开发者阅读。一、引言:AI时代的前端开发变革现状:据StackOverflow2023调查,65%的开发者使用AI辅助工具,平均减少35%的调试时间。
- Prompt相关
伤心美眉
prompt
目录Prompt设计基础一.推理模型(例如gpt-4o,能够快速反应)二.通用模型Prompt相关一.AI需求类型二.Prompt类型三AI幻觉写Prompt技能一.基本技能二.基本策略三常见陷阱四如何写好一个Prompt1.基本模型:2.提示语链应用场景一文案写作二营销策划:三品牌故事Prompt设计基础一.推理模型(例如gpt-4o,能够快速反应)1.能够进行数学推导,逻辑分析,代码生成,复杂
- Spring AI 教程(一)概述
PG Thinker
SpringAISpringChatGPT人工智能springjavaSpringAI
前言 我在23年11月那会儿关注了SpringAI项目,当时我恰好正热衷于大语言模型的开发,然而当时主流的开发语言只有Python,Java生态中并没有强大的框架供我们使用。 我当时也是靠一些封装OpenAI接口的SDK包来玩ChatGPT的,但是整体的体验较差。好在我通过一些技术交流群了解了一个正在处于实验阶段的项目:SpringAI。于是果断前往它的Github仓库进行学习,而我也恰好见证了S
- 辗转相处求最大公约数
沐刃青蛟
C++漏洞
无言面对”江东父老“了,接触编程一年了,今天发现还不会辗转相除法求最大公约数。惭愧惭愧!
为此,总结一下以方便日后忘了好查找。
1.输入要比较的两个数a,b
忽略:2.比较大小(因为后面要的是大的数对小的数做%操作)
3.辗转相除(用循环不停的取余,如a%b,直至b=0)
4.最后的a为两数的最大公约数
&
- F5负载均衡会话保持技术及原理技术白皮书
bijian1013
F5负载均衡
一.什么是会话保持? 在大多数电子商务的应用系统或者需要进行用户身份认证的在线系统中,一个客户与服务器经常经过好几次的交互过程才能完成一笔交易或者是一个请求的完成。由于这几次交互过程是密切相关的,服务器在进行这些交互过程的某一个交互步骤时,往往需要了解上一次交互过程的处理结果,或者上几步的交互过程结果,服务器进行下
- Object.equals方法:重载还是覆盖
Cwind
javagenericsoverrideoverload
本文译自StackOverflow上对此问题的讨论。
原问题链接
在阅读Joshua Bloch的《Effective Java(第二版)》第8条“覆盖equals时请遵守通用约定”时对如下论述有疑问:
“不要将equals声明中的Object对象替换为其他的类型。程序员编写出下面这样的equals方法并不鲜见,这会使程序员花上数个小时都搞不清它为什么不能正常工作:”
pu
- 初始线程
15700786134
暑假学习的第一课是讲线程,任务是是界面上的一条线运动起来。
既然是在界面上,那必定得先有一个界面,所以第一步就是,自己的类继承JAVA中的JFrame,在新建的类中写一个界面,代码如下:
public class ShapeFr
- Linux的tcpdump
被触发
tcpdump
用简单的话来定义tcpdump,就是:dump the traffic on a network,根据使用者的定义对网络上的数据包进行截获的包分析工具。 tcpdump可以将网络中传送的数据包的“头”完全截获下来提供分析。它支 持针对网络层、协议、主机、网络或端口的过滤,并提供and、or、not等逻辑语句来帮助你去掉无用的信息。
实用命令实例
默认启动
tcpdump
普通情况下,直
- 安卓程序listview优化后还是卡顿
肆无忌惮_
ListView
最近用eclipse开发一个安卓app,listview使用baseadapter,里面有一个ImageView和两个TextView。使用了Holder内部类进行优化了还是很卡顿。后来发现是图片资源的问题。把一张分辨率高的图片放在了drawable-mdpi文件夹下,当我在每个item中显示,他都要进行缩放,导致很卡顿。解决办法是把这个高分辨率图片放到drawable-xxhdpi下。
&nb
- 扩展easyUI tab控件,添加加载遮罩效果
知了ing
jquery
(function () {
$.extend($.fn.tabs.methods, {
//显示遮罩
loading: function (jq, msg) {
return jq.each(function () {
var panel = $(this).tabs(&
- gradle上传jar到nexus
矮蛋蛋
gradle
原文地址:
https://docs.gradle.org/current/userguide/maven_plugin.html
configurations {
deployerJars
}
dependencies {
deployerJars "org.apache.maven.wagon
- 千万条数据外网导入数据库的解决方案。
alleni123
sqlmysql
从某网上爬了数千万的数据,存在文本中。
然后要导入mysql数据库。
悲剧的是数据库和我存数据的服务器不在一个内网里面。。
ping了一下, 19ms的延迟。
于是下面的代码是没用的。
ps = con.prepareStatement(sql);
ps.setString(1, info.getYear())............;
ps.exec
- JAVA IO InputStreamReader和OutputStreamReader
百合不是茶
JAVA.io操作 字符流
这是第三篇关于java.io的文章了,从开始对io的不了解-->熟悉--->模糊,是这几天来对文件操作中最大的感受,本来自己认为的熟悉了的,刚刚在回想起前面学的好像又不是很清晰了,模糊对我现在或许是最好的鼓励 我会更加的去学 加油!:
JAVA的API提供了另外一种数据保存途径,使用字符流来保存的,字符流只能保存字符形式的流
字节流和字符的难点:a,怎么将读到的数据
- MO、MT解读
bijian1013
GSM
MO= Mobile originate,上行,即用户上发给SP的信息。MT= Mobile Terminate,下行,即SP端下发给用户的信息;
上行:mo提交短信到短信中心下行:mt短信中心向特定的用户转发短信,你的短信是这样的,你所提交的短信,投递的地址是短信中心。短信中心收到你的短信后,存储转发,转发的时候就会根据你填写的接收方号码寻找路由,下发。在彩信领域是一样的道理。下行业务:由SP
- 五个JavaScript基础问题
bijian1013
JavaScriptcallapplythisHoisting
下面是五个关于前端相关的基础问题,但却很能体现JavaScript的基本功底。
问题1:Scope作用范围
考虑下面的代码:
(function() {
var a = b = 5;
})();
console.log(b);
什么会被打印在控制台上?
回答:
上面的代码会打印 5。
&nbs
- 【Thrift二】Thrift Hello World
bit1129
Hello world
本篇,不考虑细节问题和为什么,先照葫芦画瓢写一个Thrift版本的Hello World,了解Thrift RPC服务开发的基本流程
1. 在Intellij中创建一个Maven模块,加入对Thrift的依赖,同时还要加上slf4j依赖,如果不加slf4j依赖,在后面启动Thrift Server时会报错
<dependency>
- 【Avro一】Avro入门
bit1129
入门
本文的目的主要是总结下基于Avro Schema代码生成,然后进行序列化和反序列化开发的基本流程。需要指出的是,Avro并不要求一定得根据Schema文件生成代码,这对于动态类型语言很有用。
1. 添加Maven依赖
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<proj
- 安装nginx+ngx_lua支持WAF防护功能
ronin47
需要的软件:LuaJIT-2.0.0.tar.gz nginx-1.4.4.tar.gz &nb
- java-5.查找最小的K个元素-使用最大堆
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class MinKElement {
/**
* 5.最小的K个元素
* I would like to use MaxHeap.
* using QuickSort is also OK
*/
public static void
- TCP的TIME-WAIT
bylijinnan
socket
原文连接:
http://vincent.bernat.im/en/blog/2014-tcp-time-wait-state-linux.html
以下为对原文的阅读笔记
说明:
主动关闭的一方称为local end,被动关闭的一方称为remote end
本地IP、本地端口、远端IP、远端端口这一“四元组”称为quadruplet,也称为socket
1、TIME_WA
- jquery ajax 序列化表单
coder_xpf
Jquery ajax 序列化
checkbox 如果不设定值,默认选中值为on;设定值之后,选中则为设定的值
<input type="checkbox" name="favor" id="favor" checked="checked"/>
$("#favor&quo
- Apache集群乱码和最高并发控制
cuisuqiang
apachetomcat并发集群乱码
都知道如果使用Http访问,那么在Connector中增加URIEncoding即可,其实使用AJP时也一样,增加useBodyEncodingForURI和URIEncoding即可。
最大连接数也是一样的,增加maxThreads属性即可,如下,配置如下:
<Connector maxThreads="300" port="8019" prot
- websocket
dalan_123
websocket
一、低延迟的客户端-服务器 和 服务器-客户端的连接
很多时候所谓的http的请求、响应的模式,都是客户端加载一个网页,直到用户在进行下一次点击的时候,什么都不会发生。并且所有的http的通信都是客户端控制的,这时候就需要用户的互动或定期轮训的,以便从服务器端加载新的数据。
通常采用的技术比如推送和comet(使用http长连接、无需安装浏览器安装插件的两种方式:基于ajax的长
- 菜鸟分析网络执法官
dcj3sjt126com
网络
最近在论坛上看到很多贴子在讨论网络执法官的问题。菜鸟我正好知道这回事情.人道"人之患好为人师" 手里忍不住,就写点东西吧. 我也很忙.又没有MM,又没有MONEY....晕倒有点跑题.
OK,闲话少说,切如正题. 要了解网络执法官的原理. 就要先了解局域网的通信的原理.
前面我们看到了.在以太网上传输的都是具有以太网头的数据包. 
- Android相对布局属性全集
dcj3sjt126com
android
RelativeLayout布局android:layout_marginTop="25dip" //顶部距离android:gravity="left" //空间布局位置android:layout_marginLeft="15dip //距离左边距
// 相对于给定ID控件android:layout_above 将该控件的底部置于给定ID的
- Tomcat内存设置详解
eksliang
jvmtomcattomcat内存设置
Java内存溢出详解
一、常见的Java内存溢出有以下三种:
1. java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space ----JVM Heap(堆)溢出JVM在启动的时候会自动设置JVM Heap的值,其初始空间(即-Xms)是物理内存的1/64,最大空间(-Xmx)不可超过物理内存。
可以利用JVM提
- Java6 JVM参数选项
greatwqs
javaHotSpotjvmjvm参数JVM Options
Java 6 JVM参数选项大全(中文版)
作者:Ken Wu
Email:
[email protected]
转载本文档请注明原文链接 http://kenwublog.com/docs/java6-jvm-options-chinese-edition.htm!
本文是基于最新的SUN官方文档Java SE 6 Hotspot VM Opt
- weblogic创建JMC
i5land
weblogicjms
进入 weblogic控制太
1.创建持久化存储
--Services--Persistant Stores--new--Create FileStores--name随便起--target默认--Directory写入在本机建立的文件夹的路径--ok
2.创建JMS服务器
--Services--Messaging--JMS Servers--new--name随便起--Pers
- 基于 DHT 网络的磁力链接和BT种子的搜索引擎架构
justjavac
DHT
上周开发了一个磁力链接和 BT 种子的搜索引擎 {Magnet & Torrent},本文简单介绍一下主要的系统功能和用到的技术。
系统包括几个独立的部分:
使用 Python 的 Scrapy 框架开发的网络爬虫,用来爬取磁力链接和种子;
使用 PHP CI 框架开发的简易网站;
搜索引擎目前直接使用的 MySQL,将来可以考虑使
- sql添加、删除表中的列
macroli
sql
添加没有默认值:alter table Test add BazaarType char(1)
有默认值的添加列:alter table Test add BazaarType char(1) default(0)
删除没有默认值的列:alter table Test drop COLUMN BazaarType
删除有默认值的列:先删除约束(默认值)alter table Test DRO
- PHP中二维数组的排序方法
abc123456789cba
排序二维数组PHP
<?php/*** @package BugFree* @version $Id: FunctionsMain.inc.php,v 1.32 2005/09/24 11:38:37 wwccss Exp $*** Sort an two-dimension array by some level
- hive优化之------控制hive任务中的map数和reduce数
superlxw1234
hivehive优化
一、 控制hive任务中的map数: 1. 通常情况下,作业会通过input的目录产生一个或者多个map任务。 主要的决定因素有: input的文件总个数,input的文件大小,集群设置的文件块大小(目前为128M, 可在hive中通过set dfs.block.size;命令查看到,该参数不能自定义修改);2. 
- Spring Boot 1.2.4 发布
wiselyman
spring boot
Spring Boot 1.2.4已于6.4日发布,repo.spring.io and Maven Central可以下载(推荐使用maven或者gradle构建下载)。
这是一个维护版本,包含了一些修复small number of fixes,建议所有的用户升级。
Spring Boot 1.3的第一个里程碑版本将在几天后发布,包含许多