NCCL 实践与体会

[探索Tavily Search API：为AI代理提供实时准确搜索的利器]
探索TavilySearchAPI：为AI代理提供实时准确搜索的利器引言在现代AI应用程序中，实时和准确的数据获取对AI代理（如大型语言模型）是至关重要的。TavilySearchAPI是一种专为AI代理设计的搜索引擎，提供实时、准确和事实性的搜索结果。本篇文章将详细介绍TavilySearchAPI的功能、集成方法与使用示例。主要内容TavilySearchAPI概述TavilySearchAP
Python 快速入门教程：构建一个 A2A Agent @井九 python 开发语言
欢迎来到Agent2Agent(A2A)Python快速入门教程！在本教程中，您将使用PythonSDK探索一个简单的“回声”A2A服务器。这将向您介绍A2A服务器的基本概念和组件。然后，您将看到一个集成了大型语言模型(LLM)的更高级示例。本实践指南将帮助您理解：A2A协议背后的基本概念。如何使用SDK为A2A开发设置Python环境。AgentSkills(智能体技能)和AgentCards(
从零实现Llama3：深入解析Transformer架构与实现细节祁婉菲Flora
从零实现Llama3：深入解析Transformer架构与实现细节llama3-from-scratchllama3一次实现一个矩阵乘法。项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ll/llama3-from-scratch引言本文将深入探讨如何从零开始实现Llama3语言模型。我们将从最基本的张量操作开始，逐步构建完整的Transformer架构。通过这个过程，读者
解密GPT工作原理：Transformer架构详解与自注意力机制剖析 AI智能应用 gpt transformer 架构 ai
解密GPT工作原理：Transformer架构详解与自注意力机制剖析关键词：GPT、Transformer、自注意力机制、神经网络、语言模型、深度学习、人工智能摘要：本文将深入浅出地解析GPT模型的核心架构——Transformer，重点剖析其革命性的自注意力机制。我们将从基本概念出发，通过生活化的比喻解释复杂的技术原理，并用Python代码示例展示实现细节，最后探讨这一技术的应用场景和未来发展方
ChatGPT、DeepSeek等大语言模型技术教程
随着人工智能技术的快速发展，大语言模型如ChatGPT和DeepSeek在科研领域的应用正在为科研人员提供强大的支持。这些模型通过深度学习和大规模语料库训练，能够帮助科研人员高效地筛选文献、生成论文内容、进行数据分析和优化机器学习模型。ChatGPT和DeepSeek能够快速理解和生成复杂的语言，帮助研究人员在撰写论文时提高效率，不仅生成高质量的文章内容，还能优化论文结构和语言表达。在数据分析方面
UI TARS 和 Magentic-UI的区别和差异 frank0060071 ui 运维
UI-TARS和Magentic-UI都是当前前沿的AI驱动自动化工具，但它们在设计理念技术架构和应用场景上存在显著差异。以下是两者的核心区别和对比分析：1.开发背景与目标定位UI-TARS由字节跳动开发，专注于跨平台GUI自动化，强调通过自然语言指令实现端到端的任务执行（如打开应用填写表单等），目标是成为通用型视觉语言模型代理，减少人工干预核心定位：多模态感知与自动化执行，适用于需要高精度界面操
借助 KubeMQ 简化多 LLM 集成强哥之神智能路由器 transformer 深度学习语言模型架构 deepseek
将多个大语言模型（LLM），如OpenAI和Anthropic的Claude集成到应用程序中是一项具有挑战性的任务。处理不同API和通信协议的复杂性，以及确保请求高效路由，都会带来诸多难题。然而，使用消息代理和路由器可以成为解决这些问题的优雅方案，能处理这些痛点并提供多项关键优势。在本文中，我们将探讨如何实现这一点，并提供代码示例，指导大家如何使用KubeMQ构建一个与OpenAI和Anthrop
科普语音交互所需开源技术方案
以下是ASR（自动语音识别）、LLM（大语言模型）和TTS（文本转语音）三者结合的应用场景及开源方案：一、应用场景智能语音助手如百聆（Bailing），支持语音输入、意图理解、任务管理及语音输出，端到端延迟仅800ms，支持打断和记忆功能。车载语音交互系统（如蔚来、小鹏），结合ASR识别指令、LLM处理复杂查询（如"找有充电桩的高评分餐厅"）和TTS提供语音反馈。语音到语音翻译（S2ST）阿里Fu
结合LangGraph、DeepSeek-R1和Qdrant 的混合 RAG 技术实践大模型之路 RAG rag
一、引言：混合RAG技术的发展与挑战在人工智能领域，检索增强生成（RAG）技术正成为构建智能问答系统的核心方案。传统RAG通过向量数据库存储文档嵌入并检索相关内容，结合大语言模型（LLM）生成回答，有效缓解了LLM的“幻觉”问题。然而，单一的稠密向量检索（如基于Transformer的嵌入模型）在处理关键词匹配和多义词歧义时存在局限性，而稀疏向量检索（如BM25）虽擅长精确关键词匹配，却缺乏语义理
大语言模型技术系列讲解：大模型应用了哪些技术知世不是芝士语言模型人工智能自然语言处理 chatgpt 大模型
为了弄懂大语言模型原理和技术细节，笔者计划展开系列学习，并将所学内容从简单到复杂的过程给大家做分享，希望能够体系化的认识大模型技术的内涵。本篇文章作为第一讲，先列出大模型使用到了哪些技术，目的在于对大模型使用的技术有个整体认知。后续我们讲一一详细讲解这些技术概念并解剖其背后原理。正文开始大语言模型（LLMs）在人工智能领域通常指的是参数量巨大、能够处理复杂任务的深度学习模型。这些模型使用的技术主要
LLM---大语言模型技术研究报告
摘要大语言模型（LLMs）已从技术突破走向产业规模化落地。2025年，全球LLMs进入“模型即服务”（MaaS）时代，参数量级突破万亿级，多模态能力、智能体协作、专业化细分成为主流趋势。中国大模型领域在DeepSeek、通义千问、讯飞星火等头部模型推动下，实现技术突破与场景创新。本报告基于截至2025年7月的最新数据，系统梳理LLMs的技术演进、应用场景、挑战与未来方向。一、大语言模型的演进与突破
解释LLM怎么预测下一个词语的 ZhangJiQun&MXP 教学 2024大模型以及算力 2021 AI python 语言模型 python 深度学习人工智能机器学习
解释LLM怎么预测下一个词语的通过上文词的向量进行映射在Transformer架构的大语言模型（如GPT系列、BERT等）中，词语会先被转化为词向量。在预测下一个词时，模型会基于之前所有词的向量表示（并非仅仅上一个词，但上一个词的向量是重要信息来源之一）进行计算。以GPT-2为例，在生成文本时，它会将输入文本中每个词对应的词向量依次输入到模型的多层Transformer编码器-解码器结构中。每一层
大语言模型：是逐字生成还是一次多词？ ZhangJiQun&MXP 教学 2024大模型以及算力 2021 AI python 算法 prompt 人工智能自然语言处理均值算法
大语言模型（LLM）既可以按顺序逐个生成单词（token），也能实现一次生成多个token核心差异源于解码策略与模型架构设计一、常规“逐个生成”模式（基础逻辑）多数入门级演示或简单文本生成中，LLM会默认按“生成一个token→拼接回输入→再生成下一个”的流程，本质是自回归（Auto-Regressive）机制的基础应用。比如用小语言模型续写“今天天气____”：模型先基于“今天天气”预测第一个t
微软：LLM训练数据组织框架DELT 大模型任我行大模型-模型训练人工智能自然语言处理语言模型论文笔记
标题：DataEfficacyforLanguageModelTraining来源：arXiv,2506.21545摘要数据是语言模型（LM）训练的基础。最近的研究一直致力于数据效率，其目的是通过选择训练数据的最小或最优子集来最大限度地提高性能。数据过滤、采样和选择等技术在这一领域起着至关重要的作用。为了补充这一点，我们定义了数据效能，它侧重于通过优化训练数据的组织来最大限度地提高性能，目前尚未得
思维树(Tree of Thoughts): 超越链式思维的AI推理新范式司南锤 LLM 人工智能
引言在人工智能快速发展的今天，大语言模型(LLM)的推理能力一直是研究的热点。从最初的直接问答，到链式思维(ChainofThoughts,CoT)的出现，再到如今的思维树(TreeofThoughts,TOT)，AI的推理方式正在变得越来越接近人类的思维过程。思维树作为一种全新的推理框架，不仅继承了链式思维的优势，更通过树状结构的探索和回溯机制，实现了更加复杂和深入的推理过程。本文将深入探讨TO
云原生环境下部署大语言模型服务：以 DeepSeek 为例的实战教程一ge科研小菜菜人工智能 Python 编程语言语言模型人工智能自然语言处理
个人主页：一ge科研小菜鸡-CSDN博客期待您的关注一、引言随着DeepSeek、Qwen、ChatGLM等大语言模型（LLM）的开放与普及，企业将其私有化部署并服务化的需求愈发迫切。然而，从HuggingFace下载模型，到提供一个结构化、稳定、可调用的API，并不是一个简单过程。它涉及：模型推理框架（如vLLM）的集成；WebAPI封装（FastAPI等）；容器化部署与资源调度；可扩展性设计与
用Firecrawl轻松获取网站数据，提升AI应用的效率！人工智能我来了人工智能 AI 人工智能
Firecrawl：助力AI应用的强大工具！在数字化信息爆炸的时代，如何高效地从海量网页中提取有用数据变得尤其重要。Firecrawl的问世，为我们揭开了一种便捷的方法来应对这一挑战。它不仅能够将整个网站的数据转化为适用于大语言模型（LLM）的markdown或结构化数据，还能通过单一的API实现数据抓取、爬取和提取。从此，清晰、整洁的数据触手可及。什么是Firecrawl？Firecrawl是一
探秘AI的秘密：leaked-system-prompts 人工智能我来了人工智能 AI 人工智能
揭秘：揭秘系统提示合集背后的秘密在当今这个人工智能技术迅速发展的时代，了解和使用大型语言模型（LLM）已成为技术爱好者、开发者和研究人员的共同目标。而作为核心组成部分，系统提示（systemprompts）的设计和应用直接影响了LLM的表现和功能。今天，我们将为大家揭示一个神秘而又充满吸引力的项目——“leaked-system-prompts”。这个项目为我们打开了一扇窥探这些大型语言模型系统提
深入探索 Vanna：让数据库交互更智能从零开始学习人工智能数据库交互
深入探索Vanna：让数据库交互更智能在数字化时代，与数据库进行高效交互是许多开发者、数据分析师和企业面临的挑战。传统的SQL查询编写不仅需要对数据库结构有深入的了解，还需要花费大量的时间和精力来调试和优化。Vanna，一个基于Python的开源工具，通过结合检索增强（RetrievalAugmentation）和大型语言模型（LLM），为这一问题提供了一个创新的解决方案。本文将深入探讨Vanna
引导语言的魔法：从简单指令到智能对话的艺术步子哥智能涌现 AGI通用人工智能人工智能 python 机器学习
大型语言模型（LLMs）就像一台精密的预测机器，依靠输入的提示（prompt）生成令人惊叹的输出。然而，撰写一个高效的提示并非易事——它需要科学与艺术的结合。无论是要求模型生成代码、回答问题，还是创作故事，提示的设计决定了输出的质量。本文将深入探讨提示工程（PromptEngineering）的奥秘，带你从基础配置到高级技巧，揭示如何通过精心设计的提示，引导LLMs生成准确、有趣且实用的结果。准备
语言的钥匙：提示工程的艺术与驾驭AI的智慧田园Coder 人工智能科普人工智能科普
当大型语言模型（LLM）如GPT-4展现出令人惊叹的通用能力，却又伴随着“幻觉”、“黑箱”和“不可控”等阴影时，一个核心问题变得无比迫切：人类如何有效地与这些庞然大物沟通，引导它们可靠、安全、精准地完成任务？答案并非在于重新训练这头计算巨兽（成本高昂且周期漫长），而在于掌握一门新兴的关键技艺——提示工程（PromptEngineering）。提示工程，简而言之，就是精心设计输入给模型的自然语言指令
探索生成式 AI Agent：12类，40+个AI Agent实例应用场景的宝藏库和老莫一起学AI 人工智能产品经理职场和发展面试自然语言处理 ai 大模型
在人工智能的璀璨星空中，生成式AI智能体（GenAIAgents）无疑是最耀眼的星辰之一，正以前所未有的速度改变着我们与技术互动的方式。今天，我将分享GitHub上一个宝藏级的项目——“NirDiamant/GenAI_Agents”，这里汇聚了从基础到高级的各种GenAI智能体技术教程与实现案例，堪称一座智能体开发的知识宝库。1.适合初学者的智能体简单会话智能体概览通过集成语言模型、提示模板和历
VSCode-Copilot的系统提示词 youngqqcn AI vscode copilot ide
title:VSCode-Copilot系统提示词date:2025-07-0211:05categories:技术tags:AI人工智能LLM大语言模型提示词Microsoft开源了VSCodeCopilotChat,以下是其系统提示词的摘录。https://github.com/microsoft/vscode-copilot-chat/blob/main/src/extension/prom
微调 || RAG，项目落地怎么选？LLM应用选型指南，适用场景全解析认知超载 AI 人工智能
基本定义微调：是指利用更小、更具针对性的数据集对经过预先训练的大语言模型进一步训练的过程。在这个过程中，模型基于新数据集修改权重和参数，学习特定于任务的模式，同时保留来自最初预训练模型的知识。RAG：即检索增强生成，是将检索大量外部知识的过程与文本生成结合在一起的一种方法。它会从大型外部数据库中检索与输入问题相关的信息，将这些信息作为上下文提供给大语言模型，辅助其生成回答。微调适用场景1.特定领域
LangChain4j在Java企业应用中的实战指南-2 在未来等你大模型应用开发 AI 技术编程 Java Spring
LangChain4j在Java企业应用中的实战指南文章标签langchain4j,JavaAI,RAG系统,智能应用开发,LangChain4j实战,企业级AI应用,Java微服务,检索增强生成文章简述随着大语言模型（LLM）的广泛应用，企业对智能应用的需求日益增长。LangChain4j作为一款专为Java生态打造的LLM集成框架，正在成为构建RAG（检索增强生成）系统和智能应用的重要工具。本
LangChain4j在Java企业应用中的实战指南-3 在未来等你大模型应用开发 AI 技术编程 Java Spring
【LangChain4j在Java企业应用中的实战指南】文章标签langchain4j,JavaAI,RAG系统,智能应用开发,LangChain4j实战,企业级AI应用,Java微服务,检索增强生成文章简述随着大语言模型（LLM）的广泛应用，企业对智能应用的需求日益增长。LangChain4j作为一款专为Java生态打造的LLM集成框架，正在成为构建RAG（检索增强生成）系统和智能应用的重要工具
【大模型学习 | BLIP2原理】九年义务漏网鲨鱼人工智能深度学习语言模型多模态大模型
BLIP-2:BootstrappingLanguage-ImagePre-trainingwithFrozenImageEncodersandLargeLanguageModels目前（2023）的图文模型都是基于端到端训练方式，大规模的模型和数据集导致了在预训练过程需要的大量计算。作者提出一种从离线、梯度冻结的图像、语言模型中提升图文的预训练模型。为了联系两个不同模态预训练模型，作者提出一种使
[AI笔记]-LLM中的3种架构:Encoder-Only、Decoder-Only、Encoder-Decoder Micheal超 AI笔记人工智能笔记架构
一、概述架构描述特点案例Encoder-Only仅包含编码器部分这类模型主要专注输入数据中提取特征或上下文信息，通常不需要生成新内容、只需要理解输入的任务，如：分类(文本分类、情感分析等)、信息抽取、序列标注等。在这种架构中，所有的注意力机制和网络层都集中在编码输入数据上，其输出通常是关于输入的复杂语义表示。谷歌的BERT、智谱AI发布的第四代基座大语言模型GLM4Decoder-Only也被称为
成像光谱遥感技术中的AI革命：ChatGPT在遥感领域中的应用科研的力量人工智能 ChatGPT chatgpt 人工智能
课程将最新的人工智能技术与实际的遥感应用相结合，提供不仅是理论上的，而且是适用和可靠的工具和方法。无论你是经验丰富的研究人员还是好奇的从业者，本课程都将为分析和解释遥感数据开辟新的、有效的方法，使你的工作更具影响力和前沿性。遥感技术主要通过卫星和飞机从远处观察和测量我们的环境，是理解和监测地球物理、化学和生物系统的基石。ChatGPT是由OpenAI开发的最先进的语言模型，在理解和生成人类语言方面
为 Agentic AI 的黎明构建地基人工智能
在技术领域，我们常常被那些闪耀的、可见的成果所吸引。今天，这个焦点无疑是大语言模型技术。它们的流畅对话、惊人的创造力，让我们得以一窥未来的轮廓。然而，作为在企业一线构建、部署和维护复杂系统的实践者，我们深知，一个卓越的模型，本身并不能构成一个成功的企业级解决方案。它就像一座精心设计的摩天大楼的塔尖，倘若没有深植于地下的坚实地基，再璀璨的光芒也终将是昙花一现。真正的挑战，也是真正的价值所在，在于构建
Java开发中，spring mvc 的线程怎么调用？小麦麦子 spring mvc
今天逛知乎，看到最近很多人都在问spring mvc 的线程http://www.maiziedu.com/course/java/ 的启动问题，觉得挺有意思的，那哥们儿问的也听仔细，下面的回答也很详尽，分享出来，希望遇对遇到类似问题的Java开发程序猿有所帮助。问题：在用spring mvc架构的网站上，设一线程在虚拟机启动时运行，线程里有一全局
maven依赖范围 bitcarter maven
1.test 测试的时候才会依赖，编译和打包不依赖，如junit不被打包 2.compile 只有编译和打包时才会依赖 3.provided 编译和测试的时候依赖，打包不依赖，如：tomcat的一些公用jar包 4.runtime 运行时依赖，编译不依赖 5.默认compile 依赖范围compile是支持传递的，test不支持传递 1.传递的意思是项目A，引用
Jaxb org.xml.sax.saxparseexception : premature end of file darrenzhu xml premature JAXB
如果在使用JAXB把xml文件unmarshal成vo(XSD自动生成的vo)时碰到如下错误： org.xml.sax.saxparseexception : premature end of file 很有可能时你直接读取文件为inputstream，然后将inputstream作为构建unmarshal需要的source参数。InputSource inputSource = new In
CSS Specificity 周凡杨 html 权重 Specificity css
有时候对于页面元素设置了样式，可为什么页面的显示没有匹配上呢？ because specificity CSS 的选择符是有权重的，当不同的选择符的样式设置有冲突时，浏览器会采用权重高的选择符设置的样式。规则： HTML标签的权重是1 Class 的权重是10 Id 的权重是100
java与servlet g21121 servlet
servlet 搞java web开发的人一定不会陌生，而且大家还会时常用到它。下面是java官方网站上对servlet的介绍： java官网对于servlet的解释写道 Java Servlet Technology Overview Servlets are the Java platform technology of choice for extending and enha
eclipse中安装maven插件 510888780 eclipse maven
1.首先去官网下载 Maven： http://www.apache.org/dyn/closer.cgi/maven/binaries/apache-maven-3.2.3-bin.tar.gz 下载完成之后将其解压，我将解压后的文件夹：apache-maven-3.2.3，并将它放在 D:\tools目录下，即 maven 最终的路径是：D:\tools\apache-mave
jpa@OneToOne关联关系布衣凌宇 jpa
Nruser里的pruserid关联到Pruser的主键id，实现对一个表的增删改，另一个表的数据随之增删改。 Nruser实体类 //***************************************************************** @Entity @Table(name="nruser") @DynamicInsert @Dynam
我的spring学习笔记11-Spring中关于声明式事务的配置 aijuans spring 事务配置
这两天学到事务管理这一块，结合到之前的terasoluna框架，觉得书本上讲的还是简单阿。我就把我从书本上学到的再结合实际的项目以及网上看到的一些内容，对声明式事务管理做个整理吧。我看得Spring in Action第二版中只提到了用TransactionProxyFactoryBean和<tx:advice/>,定义注释驱动这三种，我承认后两种的内容很好，很强大。但是实际的项目当中
java 动态代理简单实现 antlove java handler proxy dynamic service
dynamicproxy.service.HelloService package dynamicproxy.service; public interface HelloService { public void sayHello(); } dynamicproxy.service.impl.HelloServiceImpl package dynamicp
JDBC连接数据库百合不是茶 JDBC编程 JAVA操作oracle数据库
如果我们要想连接oracle公司的数据库，就要首先下载oralce公司的驱动程序，将这个驱动程序的jar包导入到我们工程中; JDBC链接数据库的代码和固定写法; 1,加载oracle数据库的驱动; &nb
单例模式中的多线程分析 bijian1013 java thread 多线程 java多线程
谈到单例模式，我们立马会想到饿汉式和懒汉式加载，所谓饿汉式就是在创建类时就创建好了实例，懒汉式在获取实例时才去创建实例，即延迟加载。饿汉式： package com.bijian.study; public class Singleton { private Singleton() { } // 注意这是private 只供内部调用 private static
javascript读取和修改原型特别需要注意原型的读写不具有对等性 bijian1013 JavaScript prototype
对于从原型对象继承而来的成员，其读和写具有内在的不对等性。比如有一个对象A，假设它的原型对象是B，B的原型对象是null。如果我们需要读取A对象的name属性值，那么JS会优先在A中查找，如果找到了name属性那么就返回；如果A中没有name属性，那么就到原型B中查找name，如果找到了就返回；如果原型B中也没有
【持久化框架MyBatis3六】MyBatis3集成第三方DataSource bit1129 dataSource
MyBatis内置了数据源的支持，如： <environments default="development"> <environment id="development"> <transactionManager type="JDBC" /> <data
我程序中用到的urldecode和base64decode,MD5 bitcarter c MD5 base64decode urldecode
这里是base64decode和urldecode，Md5在附件中。因为我是在后台所以需要解码： string Base64Decode(const char* Data,int DataByte,int& OutByte) { //解码表 const char DecodeTable[] = { 0, 0, 0, 0, 0, 0
腾讯资深运维专家周小军：QQ与微信架构的惊天秘密 ronin47
社交领域一直是互联网创业的大热门，从PC到移动端，从OICQ、MSN到QQ。到了移动互联网时代，社交领域应用开始彻底爆发，直奔黄金期。腾讯在过去几年里，社交平台更是火到爆，QQ和微信坐拥几亿的粉丝，QQ空间和朋友圈各种刷屏，写心得，晒照片，秀视频，那么谁来为企鹅保驾护航呢？支撑QQ和微信海量数据背后的架构又有哪些惊天内幕呢？本期大讲堂的内容来自今年2月份ChinaUnix对腾讯社交网络运营服务中心
java-69-旋转数组的最小元素。把一个数组最开始的若干个元素搬到数组的末尾，我们称之为数组的旋转。输入一个排好序的数组的一个旋转，输出旋转数组的最小元素 bylijinnan java
public class MinOfShiftedArray { /** * Q69 旋转数组的最小元素 * 把一个数组最开始的若干个元素搬到数组的末尾，我们称之为数组的旋转。输入一个排好序的数组的一个旋转，输出旋转数组的最小元素。 * 例如数组{3, 4, 5, 1, 2}为{1, 2, 3, 4, 5}的一个旋转，该数组的最小值为1。 */ publ
看博客，应该是有方向的 Cb123456 反省看博客
看博客，应该是有方向的: 我现在就复习以前的，在补补以前不会的，现在还不会的，同时完善完善项目，也看看别人的博客. 我刚突然想到的: 1.应该看计算机组成原理，数据结构，一些算法，还有关于android,java的。 2.对于我，也快大四了，看一些职业规划的，以及一些学习的经验，看看别人的工作总结的. 为什么要写
[开源与商业]做开源项目的人生活上一定要朴素,尽量减少对官方和商业体系的依赖 comsci 开源项目
为什么这样说呢？因为科学和技术的发展有时候需要一个平缓和长期的积累过程，但是行政和商业体系本身充满各种不稳定性和不确定性，如果你希望长期从事某个科研项目，但是却又必须依赖于某种行政和商业体系，那其中的过程必定充满各种风险。。。所以，为避免这种不确定性风险，我
一个 sql优化（[精华] 一个查询优化的分析调整全过程！很值得一看） cwqcwqmax9 sql
见 http://www.itpub.net/forum.php?mod=viewthread&tid=239011 Web翻页优化实例提交时间: 2004-6-18 15:37:49 回复发消息环境： Linux ve
Hibernat and Ibatis dashuaifu Hibernate ibatis
Hibernate VS iBATIS 简介 Hibernate 是当前最流行的O/R mapping框架，当前版本是3.05。它出身于sf.net，现在已经成为Jboss的一部分了 iBATIS 是另外一种优秀的O/R mapping框架，当前版本是2.0。目前属于apache的一个子项目了。相对Hibernate“O/R”而言，iBATIS 是一种“Sql Mappi
备份MYSQL脚本 dcj3sjt126com mysql
#!/bin/sh # this shell to backup mysql #[email protected] (QQ:1413161683 DuChengJiu) _dbDir=/var/lib/mysql/ _today=`date +%w` _bakDir=/usr/backup/$_today [ ! -d $_bakDir ] && mkdir -p
iOS第三方开源库的吐槽和备忘 dcj3sjt126com ios
转自 ibireme的博客做iOS开发总会接触到一些第三方库，这里整理一下，做一些吐槽。目前比较活跃的社区仍旧是Github，除此以外也有一些不错的库散落在Google Code、SourceForge等地方。由于Github社区太过主流，这里主要介绍一下Github里面流行的iOS库。首先整理了一份 Github上排名靠
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所谓优化wp_head()就是把从wp_head中移除不需要元素，同时也可以加快速度。步骤：加入到function.php remove_action('wp_head', 'wp_generator'); //wp-generator移除wordpress的版本号，本身blog的版本号没什么意义，但是如果让恶意玩家看到，可能会用官网公布的漏洞攻击blog remov
浅谈Java定时器发展 hacksin java 并发 timer 定时器
java在jdk1.3中推出了定时器类Timer,而后在jdk1.5后由Dou Lea从新开发出了支持多线程的ScheduleThreadPoolExecutor，从后者的表现来看，可以考虑完全替代Timer了。 Timer与ScheduleThreadPoolExecutor对比： 1. Timer始于jdk1.3,其原理是利用一个TimerTask数组当作队列
移动端页面侧边导航滑入效果 ini jquery Web html5 css javascirpt
效果体验：http://hovertree.com/texiao/mobile/2.htm可以使用移动设备浏览器查看效果。效果使用到jquery-2.1.4.min.js，该版本的jQuery库是用于支持HTML5的浏览器上，不再兼容IE8以前的浏览器，现在移动端浏览器一般都支持HTML5，所以使用该jQuery没问题。HTML文件代码： <!DOCTYPE html> <h
AspectJ+Javasist记录日志 kane_xie aspectj javasist
在项目中碰到这样一个需求，对一个服务类的每一个方法，在方法开始和结束的时候分别记录一条日志，内容包括方法名，参数名+参数值以及方法执行的时间。 @Override public String get(String key) { // long start = System.currentTimeMillis(); // System.out.println("Be
redis学习笔记 MJC410621 redis NoSQL
1)nosql数据库主要由以下特点：非关系型的、分布式的、开源的、水平可扩展的。 1，处理超大量的数据 2，运行在便宜的PC服务器集群上， 3，击碎了性能瓶颈。 1)对数据高并发读写。 2)对海量数据的高效率存储和访问。 3)对数据的高扩展性和高可用性。 redis支持的类型： Sring 类型 set name lijie get name lijie set na
使用redis实现分布式锁 qifeifei
在多节点的系统中，如何实现分布式锁机制，其中用redis来实现是很好的方法之一，我们先来看一下jedis包中，有个类名BinaryJedis,它有个方法如下： public Long setnx(final byte[] key, final byte[] value) { checkIsInMulti(); client.setnx(key, value); ret
BI并非万能，中层业务管理报表要另辟蹊径张老师的菜大数据 BI 商业智能信息化
BI是商业智能的缩写，是可以帮助企业做出明智的业务经营决策的工具，其数据来源于各个业务系统，如ERP、CRM、SCM、进销存、HER、OA等。 BI系统不同于传统的管理信息系统，他号称是一个整体应用的解决方案，是融入管理思想的强大系统：有着系统整体的设计思想，支持对所有
安装rvm后出现rvm not a function 或者ruby -v后提示没安装ruby的问题 wudixiaotie function
1.在~/.bashrc最后加入 [[ -s "$HOME/.rvm/scripts/rvm" ]] && source "$HOME/.rvm/scripts/rvm" 2.重新启动terminal输入： rvm use ruby-2.2.1 --default 把当前安装的ruby版本设为默

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