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- KTransformers:告别天价显卡!国产框架让单卡24G显存跑DeepSeek-R1 671B大模型:推理速度飙升28倍
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❤️如果你也关注AI的发展现状,且对AI应用开发感兴趣,我会每日分享大模型与AI领域的开源项目和应用,提供运行实例和实用教程,帮助你快速上手AI技术!微信公众号|搜一搜:蚝油菜花“还在为千亿模型租天价显卡?清华团队用CPU/GPU协同计算,让4090跑起671B参数全量模型!”大家好,我是蚝油菜花。如果你也经历过——看着API调用账单瑟瑟发抖,微调一次模型吃掉半月算力预算️盯着OOM报错抓狂,为了
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- 深兰科技创始人陈海波获选2024福布斯中国新时代颠覆力创始人
AI周刊
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12月1日,福布斯中国携手全球化商业研究院(GBRC)正式发布了2024福布斯中国新时代颠覆力创始人评选的最终结果,深兰科技集团创始人、董事长陈海波成功获选。同时获选的还有360集团创始人周鸿祎、爱斯康医疗创始人蔡磊、科大讯飞创始人刘庆峰、蔚来创始人李斌等明星企业家。本届2024福布斯中国新时代颠覆力创始人评选,历经8个月的深入调研和行业洞察,以“新时代”和“颠覆力”为核心主题,基于相关候选人本身
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触觉力反馈技术是指在人机交互过程中,计算机对用户的输入做出响应,并通过力反馈设备作用于用户的过程。它是一种机械装置表现出来的反作用力,将力反馈设备与环境中物体交互的信息转化成用户能够感知的力的效果,如触碰物体的阻力、举起物体的重力和“触摸”物体表面的摩擦力。可以沟通交流,力反馈全系列。目前全球市场上基本被三大品牌垄断。分别为:美国3Dsystems(Geomagic/Sensable),瑞士For
- 英码科技基于昇腾算力实现DeepSeek离线部署
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DeepSeek-R1模型以其创新架构和高效能技术迅速成为行业焦点。如果能够在边缘进行离线部署,不仅能发挥DeepSeek大模型的效果,还能确保数据处理的安全性和可控性。英码科技作为AI算力产品和AI应用解决方案服务商,积极响应市场需求,率先完成了昇腾系列产品与DeepSeek模型的深度适配。从硬件调校到软件优化,英码科技确保了昇腾系列产品的稳定、高效适配,为用户提供了更具竞争力的部署选择。Dee
- 95%人都不知道的,或许是最全DeepSeek 提示词合集、使用技巧与代码实现全攻略【建议收藏】
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一、引言DeepSeek作为一款强大的AI大语言模型工具,凭借其高效、灵活的特点,受到了众多开发者和用户的青睐。本文将全面介绍DeepSeek的提示词合集、使用技巧以及代码实现方法,帮助读者更好地利用这一工具,提升工作效率和创造力。二、DeepSeek提示词合集(一)代码处理代码改写:优化代码,进行纠错、注释、调优等。示例:请对以下代码进行优化,提高运行效率:[代码片段]对代码进行修改,来实现纠错
- 【vLLM 学习】安装
vLLM是一款专为大语言模型推理加速而设计的框架,实现了KV缓存内存几乎零浪费,解决了内存管理瓶颈问题。更多vLLM中文文档及教程可访问→https://vllm.hyper.ai/vLLM是一个Python库,包含预编译的C++和CUDA(12.1)二进制文件。依赖环境操作系统:LinuxPython:3.8-3.12GPU:计算能力7.0或更高(例如V100、T4、RTX20xx、A100、L
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在UI组件日益完善的同时,也开始出现了RecyclerView、ConstraintLayout、MotionLayout等一些可以辅助大家写出更加符合性能要求的界面效果。在UI控件日益满足需求的同时,系统的安全与稳定性、用户隐私也越来越被重视,所以每个版本都出现了一些大的适配工作,例如运行时权限,FileProvider适配,限制后台服务、广播,限制反射SDK私有API,引导使用HTTPS,甚至
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摘要本文详细介绍了一个基于大语言模型(LLM)的智能运维Agent系统的设计与实现。该系统采用多Agent协同的架构,通过事件驱动的方式实现了自动化运维流程。系统集成了先进的AI能力,能够实现故障自动诊断、预测性维护、知识沉淀等核心功能。一、运维Agent架构设计在设计智能运维Agent系统时,我们采用了模块化和事件驱动的架构思想,将复杂的运维场景分解为多个独立的能力域,并通过消息总线实现各组件的
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Meta在周四(4月18日)发布了其最新大型语言模型LLaMA3。该模型将被集成到其虚拟助手MetaAI中。Meta自称8B和70B的LLaMA3是当今8B和70B参数规模的最佳模型,并在推理、代码生成和指令跟踪方面有了很大进步。(点赞是我们分享的动力)--------------------------------------------------主编作者陈巍博士,高级职称,曾担任华为系相关自
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简化版奇异值分解(SVD)方法详解奇异值分解(SVD)是一个强大的矩阵分解工具,广泛应用于数据降维、图像压缩、机器学习等领域。然而,对于大规模数据或高维矩阵,计算和存储的开销非常大,因此提出了多种简化版的SVD方法。这些简化版方法在保证解的精度的同时,能够显著减少计算量和内存占用。本文将详细介绍几种简化版SVD方法,包括经济型SVD、随机化SVD、增量SVD、分块SVD和偏最小二乘法(PLS),并
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引言:为什么选择本地部署大模型?在数据隐私日益重要的今天,云端AI服务的局限性逐渐显现——敏感信息泄露风险、网络延迟依赖、定制化能力不足。而通过**Ollama(模型管理框架)和OpenWebUI(可视化交互工具)**的组合,开发者可以轻松实现大模型(如DeepSeek-R1)的本地部署,兼顾性能与安全。本文将以DeepSeek-R1为例,详解从环境配置到实战应用的全流程。一、工具与模型简介1.O
- 理论一、大模型—概念
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一、总述大模型通常指的是参数规模庞大、训练难度较高的人工智能模型。随着深度学习技术的发展,研究人员和企业越来越倾向于构建更大的模型,以提高模型的性能和泛化能力。这些大模型往往需要大量的数据和计算资源来训练,并且在实际应用中通常表现出色。大模型全称是大型语言模型(LLM,LargeLanguageModel),这个“大”主要指模型结构容量大,结构中的参数多,用于预训练大模型的数据量大。一个大模型可以
- 一、大模型微调的前沿技术与应用
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大模型微调的前沿技术与应用随着大规模预训练模型(如GPT、BERT、T5等)的广泛应用,大模型微调(Fine-Tuning,FT)成为了提升模型在特定任务中性能的关键技术。通过微调,开发者可以根据实际需求调整预训练模型的参数,使其更好地适应特定应用场景。本文将介绍大模型微调技术的前沿发展,分析不同微调方法的特点、适用场景以及优缺点,并对它们进行系统分类。微调技术的重要性大模型微调能够帮助开发者根据
- 玩转代理模式
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六大常见设计模式代理模式设计模式c++
文章目录什么是代理模式举例:代理模式结构代理模式适用场景实现方式代理模式的优缺点优点:缺点:什么是代理模式代理模式,主要用途就是代理一个某一个所需要的物件,但是我们不直接使用这个物件,我们用一个代理接口来代替我们使用这个物件。举例:信用卡是银行账户的代理,银行账户则是一大捆现金的代理。它们都实现了同样的接口,均可用于进行支付。消费者会非常满意,因为不必随身携带大量现金;商店老板同样会十分高兴,因为
- 揭秘DeepSeek内幕:清华教授剖析AI模型技术原理
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从ChatGPT到各种新兴的AI模型,每一次技术突破都能引发广泛的关注和讨论——而最近AI界的“新宠”,无疑是DeepSeek。在本文中,清华大学长聘副教授将深入剖析DeepSeekR1背后的大规模强化学习技术及其基本原理,并进一步展望大模型技术未来的发展方向。1、透过DeepSeekR1,看大模型技术的发展趋势今天我将从宏观角度为大家介绍DeepSeekR1所代表的大规模强化学习技术,及其基本原
- 【科普】大模型应用中一个 Token 占多少汉字?答案超乎想象!
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先说答案:不同模型可能采用各自的切分方法,因此,一个Token所对应的汉字数量也会有所不同。如腾讯1token≈1.8个汉字,通义千问、千帆大模型等1token=1个汉字,对于英文文本来说,1个token通常对应3至4个字母,不同的模型对相同的输入分词,分词结果是不一样的。同样可以说,一个汉字占约0.5个Token。Token是大模型中最基础、最常见的概念,它既可以是一个完整的单词,也可以是一个
- 大模型产品Deepseek(七)、可视化本地知识库搭建详细教程(Cherry Studio)
伯牙碎琴
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完整教程:使用CherryStudio配置OllamaAPI并搭建知识库在本节教程中,我们将通过CherryStudio配置OllamaAPI,并安装嵌入模型bge-m3,以实现知识库的搭建与智能问答功能。具体内容包括CherryStudio的安装、嵌入模型配置、OllamaAPI配置、创建知识库及基于该知识库和通用大模型的提问示例。CherryStudio介绍看这篇文章1.准备工作在开始之前,确
- 国产编辑器EverEdit - 二进制模式下观察Window/Linux/MacOs换行符差异
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1换行符格式1.1应用场景 稍微了解计算机历史的人都知道,计算机3大操作系统:Windows、Linux/Unix、MacOS,这3大系统对文本换行的定义各不相同,且互不相让,导致在文件的兼容性方面存在一些问题,比如它们对换行的定义:Windows:回车符(CR)+换行符(LF)Linux/Unix:换行符(LF)MacOS:回车符(CR)在Windows上编写的代码,默认使用CR+LF表示换行
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事情的起因是我在做一个自用软件时,需要测试文字生成图像的功能。于是就对现在能使用的ai大模型去做了一些尝试。输入几组我的描述性文字其中的一张图片令我大为震撼。(师妹师兄温酒毛驴)问题大家应该可以发现,一位图像人物的下半身时有问题的。同时从人的逻辑上,这种图缺少内核逻辑。在NLP的成熟度如此高的情况下,对描述性文字进行逻辑上的重构并不是太麻烦的事情。豆包扩充文字(在一个宁静的日子里,师兄与师妹并辔而
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当DeepSeek以"中国版ChatGPT"的标签横空出世时,这个诞生于杭州的AI新贵仅用三个月时间就完成了从行业黑马到颠覆者的蜕变。其开源大模型DeepSeek-R1在HuggingFace开源大模型排行榜的登顶,不仅意味着技术指标的超越,更预示着中国AI产业格局的深层裂变。这场始于技术突破的产业地震,正在引发资本市场的恐慌性迁徙、技术路线的集体转向以及商业模式的根本性重构。###一、技术奇点的
- DeepSeek正重构具身大模型和人形机器人赛道!
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中国人工智能公司DeepSeek(深度求索)以“低成本、高效率、强开放”的研发范式横空出世,火遍并震撼全球科技圈;DeepSeek展现出来的核心竞争力,除了低成本及推理能力,更重要的是开源模型能力追赶上了最新的闭源模型;而对具身智能领域影响最大的当属于其开源大模型DeepSeek-R1。2024年1月20日,公司发布全球首个完全通过强化学习训练的专注于推理任务的高性能语言模型DeepSeek-R1
- 内核的驱动模块化编程框架
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基于Linux的驱动学习内核模块化编程
1、程序的两大空间:内核层和用户层正常写的代码都是运行在用户层,很难或者根本接触不到内核层。并且用户层看到的地址都是虚拟地址,所以用户层访问不了硬件。内核层离硬件近,虽然它的地址也不是真是的物理地址,但是它能间接访问操作真实的物理地址。其中真实的物理地址代表着硬件。2、内核层驱动的框架#include"linux/kernel.h"#include"linux/module.h"//就相当于标准头
- 大语言模型常用微调与基于SFT微调DeepSeek R1指南
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LLM深度学习人工智能自然语言处理DeepSeekSFT微调
概述大型语言模型(LLM,LargeLanguageModel)的微调(Fine-tuning)是指在一个预训练模型的基础上,使用特定领域或任务的数据对模型进行进一步训练,以使其在该领域或任务上表现更好。微调是迁移学习的一种常见方法,能够显著提升模型在特定任务上的性能。在大型语言模型(LLM)的微调中,有几种常见的方法,包括SFT(监督微调)、LoRA(低秩适应)、P-tuningv2和**Fre
- Deepseek详细的自我介绍
welcome_123_
人工智能
###**DeepSeek:中国自研AGI大模型的深度解析**---####**1.技术背景与研发理念**DeepSeek由国内顶尖AI科学家团队领衔,核心技术成员来自清华大学、北京大学及国际顶级AI实验室,团队在NLP、分布式训练、模型压缩等领域发表顶会论文超200篇。研发理念聚焦三个核心:-**高效性**:通过模型架构创新(如MoE)实现“小参数量,大性能”。-**可控性**:内置可解释性模块
- KlearMax 2.0:一键AI换脸、图像变清晰、老照片修复、黑白照片上色!
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KlearMax2.0是一款功能强大的AI图像处理软件,最新版本带来了多项新功能,包括AI换脸、图像清晰度增强、老照片修复和上色等。利用先进的智能算法,KlearMax2.0能够一键处理模糊图像、修复老照片并平衡颜色,锐化细节,让图像焕发新生。体验了一下,功能非常的多,且使用简单,所以特意测试了一下。应用简介应用名称:KlearMax应用版本:2024软件大小:190M适用平台:Windows功能
- 书其实只有三类
西蜀石兰
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一个人一辈子其实只读三种书,知识类、技能类、修心类。
知识类的书可以让我们活得更明白。类似十万个为什么这种书籍,我一直不太乐意去读,因为单纯的知识是没法做事的,就像知道地球转速是多少一样(我肯定不知道),这种所谓的知识,除非用到,普通人掌握了完全是一种负担,维基百科能找到的东西,为什么去记忆?
知识类的书,每个方面都涉及些,让自己显得不那么没文化,仅此而已。社会认为的学识渊博,肯定不是站在
- 《TCP/IP 详解,卷1:协议》学习笔记、吐槽及其他
bylijinnan
tcp
《TCP/IP 详解,卷1:协议》是经典,但不适合初学者。它更像是一本字典,适合学过网络的人温习和查阅一些记不清的概念。
这本书,我看的版本是机械工业出版社、范建华等译的。这本书在我看来,翻译得一般,甚至有明显的错误。如果英文熟练,看原版更好:
http://pcvr.nl/tcpip/
下面是我的一些笔记,包括我看书时有疑问的地方,也有对该书的吐槽,有不对的地方请指正:
1.
- Linux—— 静态IP跟动态IP设置
eksliang
linuxIP
一.在终端输入
vi /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0
静态ip模板如下:
DEVICE="eth0" #网卡名称
BOOTPROTO="static" #静态IP(必须)
HWADDR="00:0C:29:B5:65:CA" #网卡mac地址
IPV6INIT=&q
- Informatica update strategy transformation
18289753290
更新策略组件: 标记你的数据进入target里面做什么操作,一般会和lookup配合使用,有时候用0,1,1代表 forward rejected rows被选中,rejected row是输出在错误文件里,不想看到reject输出,将错误输出到文件,因为有时候数据库原因导致某些column不能update,reject就会output到错误文件里面供查看,在workflow的
- 使用Scrapy时出现虽然队列里有很多Request但是却不下载,造成假死状态
酷的飞上天空
request
现象就是:
程序运行一段时间,可能是几十分钟或者几个小时,然后后台日志里面就不出现下载页面的信息,一直显示上一分钟抓取了0个网页的信息。
刚开始已经猜到是某些下载线程没有正常执行回调方法引起程序一直以为线程还未下载完成,但是水平有限研究源码未果。
经过不停的google终于发现一个有价值的信息,是给twisted提出的一个bugfix
连接地址如下http://twistedmatrix.
- 利用预测分析技术来进行辅助医疗
蓝儿唯美
医疗
2014年,克利夫兰诊所(Cleveland Clinic)想要更有效地控制其手术中心做膝关节置换手术的费用。整个系统每年大约进行2600例此类手术,所以,即使降低很少一部分成本,都可以为诊 所和病人节约大量的资金。为了找到适合的解决方案,供应商将视野投向了预测分析技术和工具,但其分析团队还必须花时间向医生解释基于数据的治疗方案意味着 什么。
克利夫兰诊所负责企业信息管理和分析的医疗
- java 线程(一):基础篇
DavidIsOK
java多线程线程
&nbs
- Tomcat服务器框架之Servlet开发分析
aijuans
servlet
最近使用Tomcat做web服务器,使用Servlet技术做开发时,对Tomcat的框架的简易分析:
疑问: 为什么我们在继承HttpServlet类之后,覆盖doGet(HttpServletRequest req, HttpServetResponse rep)方法后,该方法会自动被Tomcat服务器调用,doGet方法的参数有谁传递过来?怎样传递?
分析之我见: doGet方法的
- 揭秘玖富的粉丝营销之谜 与小米粉丝社区类似
aoyouzi
揭秘玖富的粉丝营销之谜
玖富旗下悟空理财凭借着一个微信公众号上线当天成交量即破百万,第七天成交量单日破了1000万;第23天时,累计成交量超1个亿……至今成立不到10个月,粉丝已经超过500万,月交易额突破10亿,而玖富平台目前的总用户数也已经超过了1800万,位居P2P平台第一位。很多互联网金融创业者慕名前来学习效仿,但是却鲜有成功者,玖富的粉丝营销对外至今仍然是个谜。
近日,一直坚持微信粉丝营销
- Java web的会话跟踪技术
百合不是茶
url会话Cookie会话Seession会话Java Web隐藏域会话
会话跟踪主要是用在用户页面点击不同的页面时,需要用到的技术点
会话:多次请求与响应的过程
1,url地址传递参数,实现页面跟踪技术
格式:传一个参数的
url?名=值
传两个参数的
url?名=值 &名=值
关键代码
- web.xml之Servlet配置
bijian1013
javaweb.xmlServlet配置
定义:
<servlet>
<servlet-name>myservlet</servlet-name>
<servlet-class>com.myapp.controller.MyFirstServlet</servlet-class>
<init-param>
<param-name>
- 利用svnsync实现SVN同步备份
sunjing
SVN同步E000022svnsync镜像
1. 在备份SVN服务器上建立版本库
svnadmin create test
2. 创建pre-revprop-change文件
cd test/hooks/
cp pre-revprop-change.tmpl pre-revprop-change
3. 修改pre-revprop-
- 【分布式数据一致性三】MongoDB读写一致性
bit1129
mongodb
本系列文章结合MongoDB,探讨分布式数据库的数据一致性,这个系列文章包括:
数据一致性概述与CAP
最终一致性(Eventually Consistency)
网络分裂(Network Partition)问题
多数据中心(Multi Data Center)
多个写者(Multi Writer)最终一致性
一致性图表(Consistency Chart)
数据
- Anychart图表组件-Flash图转IMG普通图的方法
白糖_
Flash
问题背景:项目使用的是Anychart图表组件,渲染出来的图是Flash的,往往一个页面有时候会有多个flash图,而需求是让我们做一个打印预览和打印功能,让多个Flash图在一个页面上打印出来。
那么我们打印预览的思路是获取页面的body元素,然后在打印预览界面通过$("body").append(html)的形式显示预览效果,结果让人大跌眼镜:Flash是
- Window 80端口被占用 WHY?
bozch
端口占用window
平时在启动一些可能使用80端口软件的时候,会提示80端口已经被其他软件占用,那一般又会有那些软件占用这些端口呢?
下面坐下总结:
1、web服务器是最经常见的占用80端口的,例如:tomcat , apache , IIS , Php等等;
2
- 编程之美-数组的最大值和最小值-分治法(两种形式)
bylijinnan
编程之美
import java.util.Arrays;
public class MinMaxInArray {
/**
* 编程之美 数组的最大值和最小值 分治法
* 两种形式
*/
public static void main(String[] args) {
int[] t={11,23,34,4,6,7,8,1,2,23};
int[]
- Perl正则表达式
chenbowen00
正则表达式perl
首先我们应该知道 Perl 程序中,正则表达式有三种存在形式,他们分别是:
匹配:m/<regexp>;/ (还可以简写为 /<regexp>;/ ,略去 m)
替换:s/<pattern>;/<replacement>;/
转化:tr/<pattern>;/<replacemnt>;
- [宇宙与天文]行星议会是否具有本行星大气层以外的权力呢?
comsci
举个例子: 地球,地球上由200多个国家选举出一个代表地球联合体的议会,那么现在地球联合体遇到一个问题,地球这颗星球上面的矿产资源快要采掘完了....那么地球议会全体投票,一致通过一项带有法律性质的议案,既批准地球上的国家用各种技术手段在地球以外开采矿产资源和其它资源........
&
- Oracle Profile 使用详解
daizj
oracleprofile资源限制
Oracle Profile 使用详解 转
一、目的:
Oracle系统中的profile可以用来对用户所能使用的数据库资源进行限制,使用Create Profile命令创建一个Profile,用它来实现对数据库资源的限制使用,如果把该profile分配给用户,则该用户所能使用的数据库资源都在该profile的限制之内。
二、条件:
创建profile必须要有CREATE PROFIL
- How HipChat Stores And Indexes Billions Of Messages Using ElasticSearch & Redis
dengkane
elasticsearchLucene
This article is from an interview with Zuhaib Siddique, a production engineer at HipChat, makers of group chat and IM for teams.
HipChat started in an unusual space, one you might not
- 循环小示例,菲波拉契序列,循环解一元二次方程以及switch示例程序
dcj3sjt126com
c算法
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int n;
int i;
int f1, f2, f3;
f1 = 1;
f2 = 1;
printf("请输入您需要求的想的序列:");
scanf("%d", &n);
for (i=3; i<n; i
- macbook的lamp环境
dcj3sjt126com
lamp
sudo vim /etc/apache2/httpd.conf
/Library/WebServer/Documents
是默认的网站根目录
重启Mac上的Apache服务
这个命令很早以前就查过了,但是每次使用的时候还是要在网上查:
停止服务:sudo /usr/sbin/apachectl stop
开启服务:s
- java ArrayList源码 下
shuizhaosi888
ArrayList源码
版本 jdk-7u71-windows-x64
JavaSE7 ArrayList源码上:http://flyouwith.iteye.com/blog/2166890
/**
* 从这个列表中移除所有c中包含元素
*/
public boolean removeAll(Collection<?> c) {
- Spring Security(08)——intercept-url配置
234390216
Spring Securityintercept-url访问权限访问协议请求方法
intercept-url配置
目录
1.1 指定拦截的url
1.2 指定访问权限
1.3 指定访问协议
1.4 指定请求方法
1.1 &n
- Linux环境下的oracle安装
jayung
oracle
linux系统下的oracle安装
本文档是Linux(redhat6.x、centos6.x、redhat7.x) 64位操作系统安装Oracle 11g(Oracle Database 11g Enterprise Edition Release 11.2.0.4.0 - 64bit Production),本文基于各种网络资料精心整理而成,共享给有需要的朋友。如有问题可联系:QQ:52-7
- hotspot虚拟机
leichenlei
javaHotSpotjvm虚拟机文档
JVM参数
http://docs.oracle.com/javase/6/docs/technotes/guides/vm/index.html
JVM工具
http://docs.oracle.com/javase/6/docs/technotes/tools/index.html
JVM垃圾回收
http://www.oracle.com
- 读《Node.js项目实践:构建可扩展的Web应用》 ——引编程慢慢变成系统化的“砌砖活”
noaighost
Webnode.js
读《Node.js项目实践:构建可扩展的Web应用》
——引编程慢慢变成系统化的“砌砖活”
眼里的Node.JS
初初接触node是一年前的事,那时候年少不更事。还在纠结什么语言可以编写出牛逼的程序,想必每个码农都会经历这个月经性的问题:微信用什么语言写的?facebook为什么推荐系统这么智能,用什么语言写的?dota2的外挂这么牛逼,用什么语言写的?……用什么语言写这句话,困扰人也是阻碍
- 快速开发Android应用
rensanning
android
Android应用开发过程中,经常会遇到很多常见的类似问题,解决这些问题需要花时间,其实很多问题已经有了成熟的解决方案,比如很多第三方的开源lib,参考
Android Libraries 和
Android UI/UX Libraries。
编码越少,Bug越少,效率自然会高。
但可能由于 根本没听说过、听说过但没用过、特殊原因不能用、自己已经有了解决方案等等原因,这些成熟的解决
- 理解Java中的弱引用
tomcat_oracle
java工作面试
不久之前,我
面试了一些求职Java高级开发工程师的应聘者。我常常会面试他们说,“你能给我介绍一些Java中得弱引用吗?”,如果面试者这样说,“嗯,是不是垃圾回收有关的?”,我就会基本满意了,我并不期待回答是一篇诘究本末的论文描述。 然而事与愿违,我很吃惊的发现,在将近20多个有着平均5年开发经验和高学历背景的应聘者中,居然只有两个人知道弱引用的存在,但是在这两个人之中只有一个人真正了
- 标签输出html标签" target="_blank">关于标签输出html标签
xshdch
jsp
http://back-888888.iteye.com/blog/1181202
关于<c:out value=""/>标签的使用,其中有一个属性是escapeXml默认是true(将html标签当做转移字符,直接显示不在浏览器上面进行解析),当设置escapeXml属性值为false的时候就是不过滤xml,这样就能在浏览器上解析html标签,
&nb