- 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
- AI推介-大语言模型LLMs论文速览(arXiv方向):2024.03.20-2024.03.25
小小帅AIGC
LLMs论文时报人工智能语言模型自然语言处理LLM大语言模型论文推送深度学习
文章目录~1.IterativeRefinementofProject-LevelCodeContextforPreciseCodeGenerationwithCompilerFeedback2.TrustAIatSemEval-2024Task8:AComprehensiveAnalysisofMulti-domainMachineGeneratedTextDetectionTechniques
- 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
- 终极指南!3小时内用ChatGPT写完一篇论文
Him__
人工智能chatgptgptoneapi论文笔记AI写作
在这篇指南中,我将深入探讨如何利用ChatGPT4.0的强大能力来指导整个学术研究和写作过程。从初步探索研究主题,到撰写出一篇内容充实、结构严谨的学术论文,我会一步步展示如何在各个环节中有效运用ChatGPT。当然,这一切都是基于PLUS版本,如果你还没有的话可以参考:教程初步探索与主题的确定一开始,我置身于广阔的知识海洋中,试图找到那一片我能够深入探索的领域。ChatGPT就像是我的灯塔,通过对
- YOLOv9改进 添加可变形注意力机制DAttention
学yolo的小白
UPgradeYOLOv9YOLOpython目标检测pytorch
一、DeformableAttentionTransformer论文论文地址:arxiv.org/pdf/2201.00520.pdf二、DeformableAttentionTransformer注意力结构DeformableAttentionTransformer包含可变形注意力机制,允许模型根据输入的内容动态调整注意力权重。在传统的Transformer中,注意力是通过对查询和键向量之间的点
- Simple and Scalable Strategies to Continually Pre-train Large Language Models
liferecords
LLM语言模型深度学习神经网络
SimpleandScalableStrategiestoContinuallyPre-trainLargeLanguageModels相关链接:arxiv关键字:LargeLanguageModels、Pre-training、ContinualLearning、DistributionShift、Adaptation摘要大型语言模型(LLMs)通常会在数十亿个tokens上进行预训练,然后新数
- 论文翻译 - BITE: Textual Backdoor Attacks with Iterative Trigger Injection
anniewwy
LLMBackdoorAttack
论文链接:https://arxiv.org/pdf/2205.12700.pdf项目代码:https://github.com/INK-USC/BITEBITE:TextualBackdoorAttackswithIterativeTriggerInjectionAbstract1Introduction2ThreatModel3Methodology3.1BiasMeasurementonLa
- High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models
仁义礼智信达
深度学习扩散模型CVPR超分辨率重建
一、简介标题:High-ResolutionImageSynthesiswithLatentDiffusionModels(https://arxiv.org/pdf/2112.10752.pdf;GitHub-CompVis/latent-diffusion:High-ResolutionImageSynthesiswithLatentDiffusionModels)期刊:CVPR时间:2022
- 知识图谱最新权威综述论文解读:实体发现
ngl567
上期我们介绍了2020年知识图谱最新权威综述论文《ASurveyonKnowledgeGraphs:Representation,AcquisitionandApplications》的知识图谱补全部分,本期我们将一起学习这篇论文的实体发现部分。论文地址:https://arxiv.org/pdf/2002.00388.pdfarxiv.org1实体发现本节将基于实体的知识获取区分为若干细分任务,
- AI推介-大语言模型LLMs论文速览(arXiv方向):2024.02.25-2024.03.01
小小帅AIGC
LLMs论文时报人工智能语言模型自然语言处理LLM大语言模型深度学习论文推送
论文目录~1.ArithmeticControlofLLMsforDiverseUserPreferences:DirectionalPreferenceAlignmentwithMulti-ObjectiveRewards2.KeepingLLMsAlignedAfterFine-tuning:TheCrucialRoleofPromptTemplates3.Meta-TaskPrompting
- ChatGPT-4.0:学术研究论文检索的新篇章
人工智能
ChatGPT-4.0:学术研究论文检索的新篇章在当代学术研究的广阔天地,知识的追求始终在不断进化,紧密拥抱能够加强研究者探索和吸收信息能力的创新技术。ChatGPT-4.0的出现代表了学术探索的一次质的飞跃,为研究人员查询学术论文提供了前所未有的精确度和深度。架构与语言理解ChatGPT-4.0的架构精心设计,能够理解人类语言的微妙差异,使其具备了解读复杂查询的显著敏锐度。这种语言上的细腻,得到
- 【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
- 2023-01-05
奶茶不加冰粉
学术论文标题党?这个可以有!大标题(文题)(1)多余的“研究”字样。一是题首多“研究”字样,不简洁,可删去(2)累赘的“关于…的研究,关于…的调查,关于…的探讨,关于…的报告”等字样。不难看到,标题中,加上诸如“关于…的研究,关于…的调查,关于…的探讨,关于…的报告”等字样后,标题过长,罗嗦,不简洁。(3)不当的“…学,…论,…系统,…规律,…机理”等字样。编辑实践和理论研究中,经常发现诸如“…学
- phaseDNN文章解读
凭轩听雨199407
神经网络
文章DOI:https://doi.org/10.48550/arXiv.1905.01389作者是SouthernMethodistUniversity的WeiCai教授AParallelPhaseShiftDeepNeuralNetworkforAdaptiveWidebandLearning一种并行移相深度神经网络来自适应学习宽带频率信号20190514核心思想:通过相变技术把高频部分转化为
- 字节&UC伯克利新研究 | Magic-Me:简单有效的主题ID可控视频生成框架
AI生成未来
AIGC文生视频特定IDAIGC生成模型
在生成模型领域,针对特定身份(ID)创建内容已经引起了极大的兴趣。在文本到图像生成(T2I)领域,以主题驱动的内容生成已经取得了巨大的进展,使图像中的ID可控。然而,将其扩展到视频生成领域尚未得到很好的探索。今天分享的这个工作,提出了一个简单而有效的主题ID可控视频生成框架,称为VideoCustomDiffusion(VCD)。论文链接:https://arxiv.org/pdf/2402.09
- 【医学大模型】Text2MDT :从医学指南中,构建医学决策树
Debroon
医学大模型:个性化精准安全可控人工智能
Text2MDT:从医学指南中,构建医学决策树提出背景Text2MDT逻辑Text2MDT实现框架管道化框架端到端框架效果提出背景论文:https://arxiv.org/pdf/2401.02034.pdf代码:https://github.com/michael-wzhu/text2dt假设我们有一本医学指南,其中包含关于诊断和治疗某种疾病的指导。首先,通过标准化和结构化的方法,我们定义出哪些
- AnyText: 多语言视觉文本生成与编辑
后端
AnyText:多语言视觉文本生成与编辑论文介绍Anytext:MultilingualVisualTextGenerationandEditing关注微信公众号:DeepGoAI项目地址:https://github.com/tyxsspa/AnyText(已经3.3k+)论文地址:https://arxiv.org/abs/2311.03054本文介绍一款基于扩散模型的多语言视觉文本生成与编辑
- DIN(Deep Interest Network):核心思想+源码阅读注释
小新0077
深度学习推荐系统python
论文地址:https://arxiv.org/abs/1706.06978DIN是近年来较为有代表性的一篇广告推荐CTR预估的文章,其中使用的attention机制也为使用序列特征提供了新的思路。本文分析了DIN的核心思想。鉴于DIN源代码的变量命名过于随意,难以理解,这里也提供了部分源代码的注释,仅供参考。论文分析核心思想:用户的兴趣是多元化的(diversity),并且对于特定的广告,用户不同
- 今日arXiv最热NLP大模型论文:上海AI Lab联合清华发布十项全能数学大模型InternLM-Math
夕小瑶
人工智能自然语言处理
数学推理能力是大语言模型(LLMs)抽象推理能力的一个重要体现。近年来,随着深度学习技术的不断进步,LLMs在数学推理任务上取得了显著的进展。从小学级别到高中级别的数学问题,通过链式推理(chain-of-thoughtreasoning)或程序式推理(program-of-thoughtreasoning),LLMs展现出了解决数学问题的潜力。这些模型的构建需要在数学语料上进行预训练,并在数学问
- 今日Arxiv最热大模型论文:大语言模型真的理解上下文了吗?新研究揭示惊人发现
夕小瑶
语言模型人工智能自然语言处理
探索大型语言模型的上下文理解能力在自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)领域,理解上下文是把握人类语言的关键。近年来,大语言模型(LLMs)在展示对语言的理解方面取得了令人瞩目的成就。然而,尽管LLMs在各种NLP领域的评估中表现出色,对它们理解上下文特征的语言能力的探究却相对有限。本文介绍了一个通过适配现有数据集来评估生成模型的上下文理解基准。该基准包括四个不
- Efficient Token-Guided Image-Text Retrieval withConsistent Multimodal Contrastive Training
ALGORITHM LOL
人工智能算法深度学习
paper:https://arxiv.org/pdf/2306.08789.pdfcode:https://github.com/LCFractal/TGDT1.论文核心思想整合了粗粒度与细粒度检索,利用了二者的优点新的训练目标:ConsistentMultimodalContrastive(CMC)loss,确保模态内和模态间语义一致性基于混合全局和局部的跨模态相似性两阶段推理方法效果:检索精
- 真、开源LLM-OLMo
choose_c
大模型LLM
论文:https://arxiv.org/pdf/2402.00838.pdfWeightshttps://huggingface.co/allenai/OLMo-7BCodehttps://github.com/allenai/OLMoDatahttps://huggingface.co/datasets/allenai/dolmaEvaluationhttps://github.com/all
- ChatGPT用于润色中文学术论文
饮食有度的元气少女
乱七八糟chatgpt
方案一:以下是一段用于润色中文学术论文的指令,该指令可以生成一个表格,第一列是润色前,第二列是润色后,第三列是解释做了什么修改。指令如下:AsaChineseacademicpaperwritingimprovementassistant,yourtaskistoimprovethespelling,grammar,clarity,concisenessandoverallreadabilityo
- 动态头部:统一目标检测头部与注意力
andeyeluguo
AI笔记目标跟踪人工智能计算机视觉
论文地址:https://arxiv.org/pdf/2106.08322.pdfai阅读论文_论文速读_论文阅读软件-网易有道速读创新点是什么?这篇文档的创新点是提出了一种统一的方法,将对象检测头和注意力机制结合起来。作者在文中提出了一种称为DynamicHead的方法,通过引入注意力机制来动态地选择和调整不同的对象检测头,以适应不同的任务和场景。这种方法可以提高对象检测的性能和效率。图摘要在目
- Mamba详解
深度学习
深度学习新架构Mamba论文介绍Mamba:Linear-TimeSequenceModelingwithSelectiveStateSpaces关注微信公众号:DeepGoAI项目地址:https://github.com/state-spaces/mamba(已经6.3k+)论文地址:https://arxiv.org/abs/2312.00752本文介绍了一种新的序列模型架构,名为Mamba
- Arxiv网络科学论文摘要4篇(2019-01-10)
ComplexLY
一般协同SIR动力学的精确解;进行物理学普查;计算机病毒在时变网络上的传播;凝聚态物理学中研究人员的h指数和多作者h_m指数;一般协同SIR动力学的精确解原文标题:ExactsolutionofgeneralizedcooperativeSIRdynamics地址:http://arxiv.org/abs/1901.02702作者:FatemehZarei,SamanMoghimi-Araghi,
- [深度估计]RIDERS: Radar-Infrared Depth Estimation for Robust Sensing
凌青羽
#深度估计计算机视觉人工智能深度估计毫米波雷达多传感器融合自动驾驶
RIDERS:恶劣天气及环境下鲁棒的密集深度估计论文链接:https://arxiv.org/pdf/2402.02067.pdf作者单位:浙江大学,慕尼黑工业大学代码链接:https://github.com/MMOCKING/RIDERS1.摘要(Abstract) 恶劣的天气条件,包括雾霾、灰尘、雨雪和黑暗,给准确的密集深度估计带来了巨大挑战。对于依赖于短电磁波传感器(如可见光谱相机
- FaE:基于符号知识的适应性和可解释的神经记忆
NLP论文解读
©原创作者|朱林论文解读:FactsasExperts:AdaptableandInterpretableNeuralMemoryoverSymbolicKnowledge论文作者:GoogleResearch论文地址:https://arxiv.org/abs/2007.00849收录会议:NAACL202101介绍大规模语言模型,如BERT、Transformer等是现代自然语言建模的核心,其
- 生成对抗网络 Generative Adversarial Nets(GAN)详解
Longlongaaago
机器学习论文生成对抗网络机器学习深度学习
生成对抗网络GenerativeAdversarialNets(GAN)详解近几年的很多算法创新,尤其是生成方面的task,很大一部分的文章都是结合GAN来完成的,比如,图像生成、图像修复、风格迁移等等。今天主要聊一聊GAN的原理和推导。github:http://www.github.com/goodfeli/adversarial论文:https://arxiv.org/abs/1406.26
- 图像配准之HomographyNet
alex1801
HomographyNet图像匹配图像拼接仿射变换
文章名称:DeepImageHomographyEstimation,论文地址:https://arxiv.org/pdf/1606.03798.pdf,代码地址:GitHub-mazenmel/Deep-homography-estimation-Pytorch:DeephomographynetworkwithPytorch1、背景介绍单应性原理被广泛应用于图像配准,全景拼接,机器人定位SLA
- JAVA基础
灵静志远
位运算加载Date字符串池覆盖
一、类的初始化顺序
1 (静态变量,静态代码块)-->(变量,初始化块)--> 构造器
同一括号里的,根据它们在程序中的顺序来决定。上面所述是同一类中。如果是继承的情况,那就在父类到子类交替初始化。
二、String
1 String a = "abc";
JAVA虚拟机首先在字符串池中查找是否已经存在了值为"abc"的对象,根
- keepalived实现redis主从高可用
bylijinnan
redis
方案说明
两台机器(称为A和B),以统一的VIP对外提供服务
1.正常情况下,A和B都启动,B会把A的数据同步过来(B is slave of A)
2.当A挂了后,VIP漂移到B;B的keepalived 通知redis 执行:slaveof no one,由B提供服务
3.当A起来后,VIP不切换,仍在B上面;而A的keepalived 通知redis 执行slaveof B,开始
- java文件操作大全
0624chenhong
java
最近在博客园看到一篇比较全面的文件操作文章,转过来留着。
http://www.cnblogs.com/zhuocheng/archive/2011/12/12/2285290.html
转自http://blog.sina.com.cn/s/blog_4a9f789a0100ik3p.html
一.获得控制台用户输入的信息
&nbs
- android学习任务
不懂事的小屁孩
工作
任务
完成情况 搞清楚带箭头的pupupwindows和不带的使用 已完成 熟练使用pupupwindows和alertdialog,并搞清楚两者的区别 已完成 熟练使用android的线程handler,并敲示例代码 进行中 了解游戏2048的流程,并完成其代码工作 进行中-差几个actionbar 研究一下android的动画效果,写一个实例 已完成 复习fragem
- zoom.js
换个号韩国红果果
oom
它的基于bootstrap 的
https://raw.github.com/twbs/bootstrap/master/js/transition.js transition.js模块引用顺序
<link rel="stylesheet" href="style/zoom.css">
<script src=&q
- 详解Oracle云操作系统Solaris 11.2
蓝儿唯美
Solaris
当Oracle发布Solaris 11时,它将自己的操作系统称为第一个面向云的操作系统。Oracle在发布Solaris 11.2时继续它以云为中心的基调。但是,这些说法没有告诉我们为什么Solaris是配得上云的。幸好,我们不需要等太久。Solaris11.2有4个重要的技术可以在一个有效的云实现中发挥重要作用:OpenStack、内核域、统一存档(UA)和弹性虚拟交换(EVS)。
- spring学习——springmvc(一)
a-john
springMVC
Spring MVC基于模型-视图-控制器(Model-View-Controller,MVC)实现,能够帮助我们构建像Spring框架那样灵活和松耦合的Web应用程序。
1,跟踪Spring MVC的请求
请求的第一站是Spring的DispatcherServlet。与大多数基于Java的Web框架一样,Spring MVC所有的请求都会通过一个前端控制器Servlet。前
- hdu4342 History repeat itself-------多校联合五
aijuans
数论
水题就不多说什么了。
#include<iostream>#include<cstdlib>#include<stdio.h>#define ll __int64using namespace std;int main(){ int t; ll n; scanf("%d",&t); while(t--)
- EJB和javabean的区别
asia007
beanejb
EJB不是一般的JavaBean,EJB是企业级JavaBean,EJB一共分为3种,实体Bean,消息Bean,会话Bean,书写EJB是需要遵循一定的规范的,具体规范你可以参考相关的资料.另外,要运行EJB,你需要相应的EJB容器,比如Weblogic,Jboss等,而JavaBean不需要,只需要安装Tomcat就可以了
1.EJB用于服务端应用开发, 而JavaBeans
- Struts的action和Result总结
百合不是茶
strutsAction配置Result配置
一:Action的配置详解:
下面是一个Struts中一个空的Struts.xml的配置文件
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE struts PUBLIC
&quo
- 如何带好自已的团队
bijian1013
项目管理团队管理团队
在网上看到博客"
怎么才能让团队成员好好干活"的评论,觉得写的比较好。 原文如下: 我做团队管理有几年了吧,我和你分享一下我认为带好团队的几点:
1.诚信
对团队内成员,无论是技术研究、交流、问题探讨,要尽可能的保持一种诚信的态度,用心去做好,你的团队会感觉得到。 2.努力提
- Java代码混淆工具
sunjing
ProGuard
Open Source Obfuscators
ProGuard
http://java-source.net/open-source/obfuscators/proguardProGuard is a free Java class file shrinker and obfuscator. It can detect and remove unused classes, fields, m
- 【Redis三】基于Redis sentinel的自动failover主从复制
bit1129
redis
在第二篇中使用2.8.17搭建了主从复制,但是它存在Master单点问题,为了解决这个问题,Redis从2.6开始引入sentinel,用于监控和管理Redis的主从复制环境,进行自动failover,即Master挂了后,sentinel自动从从服务器选出一个Master使主从复制集群仍然可以工作,如果Master醒来再次加入集群,只能以从服务器的形式工作。
什么是Sentine
- 使用代理实现Hibernate Dao层自动事务
白糖_
DAOspringAOP框架Hibernate
都说spring利用AOP实现自动事务处理机制非常好,但在只有hibernate这个框架情况下,我们开启session、管理事务就往往很麻烦。
public void save(Object obj){
Session session = this.getSession();
Transaction tran = session.beginTransaction();
try
- maven3实战读书笔记
braveCS
maven3
Maven简介
是什么?
Is a software project management and comprehension tool.项目管理工具
是基于POM概念(工程对象模型)
[设计重复、编码重复、文档重复、构建重复,maven最大化消除了构建的重复]
[与XP:简单、交流与反馈;测试驱动开发、十分钟构建、持续集成、富有信息的工作区]
功能:
- 编程之美-子数组的最大乘积
bylijinnan
编程之美
public class MaxProduct {
/**
* 编程之美 子数组的最大乘积
* 题目: 给定一个长度为N的整数数组,只允许使用乘法,不能用除法,计算任意N-1个数的组合中乘积中最大的一组,并写出算法的时间复杂度。
* 以下程序对应书上两种方法,求得“乘积中最大的一组”的乘积——都是有溢出的可能的。
* 但按题目的意思,是要求得这个子数组,而不
- 读书笔记-2
chengxuyuancsdn
读书笔记
1、反射
2、oracle年-月-日 时-分-秒
3、oracle创建有参、无参函数
4、oracle行转列
5、Struts2拦截器
6、Filter过滤器(web.xml)
1、反射
(1)检查类的结构
在java.lang.reflect包里有3个类Field,Method,Constructor分别用于描述类的域、方法和构造器。
2、oracle年月日时分秒
s
- [求学与房地产]慎重选择IT培训学校
comsci
it
关于培训学校的教学和教师的问题,我们就不讨论了,我主要关心的是这个问题
培训学校的教学楼和宿舍的环境和稳定性问题
我们大家都知道,房子是一个比较昂贵的东西,特别是那种能够当教室的房子...
&nb
- RMAN配置中通道(CHANNEL)相关参数 PARALLELISM 、FILESPERSET的关系
daizj
oraclermanfilespersetPARALLELISM
RMAN配置中通道(CHANNEL)相关参数 PARALLELISM 、FILESPERSET的关系 转
PARALLELISM ---
我们还可以通过parallelism参数来指定同时"自动"创建多少个通道:
RMAN > configure device type disk parallelism 3 ;
表示启动三个通道,可以加快备份恢复的速度。
- 简单排序:冒泡排序
dieslrae
冒泡排序
public void bubbleSort(int[] array){
for(int i=1;i<array.length;i++){
for(int k=0;k<array.length-i;k++){
if(array[k] > array[k+1]){
- 初二上学期难记单词三
dcj3sjt126com
sciet
concert 音乐会
tonight 今晚
famous 有名的;著名的
song 歌曲
thousand 千
accident 事故;灾难
careless 粗心的,大意的
break 折断;断裂;破碎
heart 心(脏)
happen 偶尔发生,碰巧
tourist 旅游者;观光者
science (自然)科学
marry 结婚
subject 题目;
- I.安装Memcahce 1. 安装依赖包libevent Memcache需要安装libevent,所以安装前可能需要执行 Shell代码 收藏代码
dcj3sjt126com
redis
wget http://download.redis.io/redis-stable.tar.gz
tar xvzf redis-stable.tar.gz
cd redis-stable
make
前面3步应该没有问题,主要的问题是执行make的时候,出现了异常。
异常一:
make[2]: cc: Command not found
异常原因:没有安装g
- 并发容器
shuizhaosi888
并发容器
通过并发容器来改善同步容器的性能,同步容器将所有对容器状态的访问都串行化,来实现线程安全,这种方式严重降低并发性,当多个线程访问时,吞吐量严重降低。
并发容器ConcurrentHashMap
替代同步基于散列的Map,通过Lock控制。
&nb
- Spring Security(12)——Remember-Me功能
234390216
Spring SecurityRemember Me记住我
Remember-Me功能
目录
1.1 概述
1.2 基于简单加密token的方法
1.3 基于持久化token的方法
1.4 Remember-Me相关接口和实现
- 位运算
焦志广
位运算
一、位运算符C语言提供了六种位运算符:
& 按位与
| 按位或
^ 按位异或
~ 取反
<< 左移
>> 右移
1. 按位与运算 按位与运算符"&"是双目运算符。其功能是参与运算的两数各对应的二进位相与。只有对应的两个二进位均为1时,结果位才为1 ,否则为0。参与运算的数以补码方式出现。
例如:9&am
- nodejs 数据库连接 mongodb mysql
liguangsong
mongodbmysqlnode数据库连接
1.mysql 连接
package.json中dependencies加入
"mysql":"~2.7.0"
执行 npm install
在config 下创建文件 database.js
- java动态编译
olive6615
javaHotSpotjvm动态编译
在HotSpot虚拟机中,有两个技术是至关重要的,即动态编译(Dynamic compilation)和Profiling。
HotSpot是如何动态编译Javad的bytecode呢?Java bytecode是以解释方式被load到虚拟机的。HotSpot里有一个运行监视器,即Profile Monitor,专门监视
- Storm0.9.5的集群部署配置优化
roadrunners
优化storm.yaml
nimbus结点配置(storm.yaml)信息:
# Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one
# or more contributor license agreements. See the NOTICE file
# distributed with this work for additional inf
- 101个MySQL 的调节和优化的提示
tomcat_oracle
mysql
1. 拥有足够的物理内存来把整个InnoDB文件加载到内存中——在内存中访问文件时的速度要比在硬盘中访问时快的多。 2. 不惜一切代价避免使用Swap交换分区 – 交换时是从硬盘读取的,它的速度很慢。 3. 使用电池供电的RAM(注:RAM即随机存储器)。 4. 使用高级的RAID(注:Redundant Arrays of Inexpensive Disks,即磁盘阵列
- zoj 3829 Known Notation(贪心)
阿尔萨斯
ZOJ
题目链接:zoj 3829 Known Notation
题目大意:给定一个不完整的后缀表达式,要求有2种不同操作,用尽量少的操作使得表达式完整。
解题思路:贪心,数字的个数要要保证比∗的个数多1,不够的话优先补在开头是最优的。然后遍历一遍字符串,碰到数字+1,碰到∗-1,保证数字的个数大于等1,如果不够减的话,可以和最后面的一个数字交换位置(用栈维护十分方便),因为添加和交换代价都是1