- Deepseek 对种猪市场会带来哪些影响?
百态老人
笔记大数据人工智能
DeepSeek对种猪市场的影响可以从以下几个方面进行分析:1.提高生产效率与降低成本根据,DeepSeek已经被用于养猪场中分析饲料配比,从而将猪的育肥周期从6个月缩短至5个月,并降低了15%的成本。这表明DeepSeek在优化养殖流程和提高生产效率方面具有显著作用,能够帮助养猪场降低运营成本,提升经济效益。2.推动智能化养殖技术的应用和提到,深度学习技术(如YOLOv5模型)已经被应用于生猪的
- Python语言的安全开发
慕璃嫣
包罗万象golang开发语言后端
Python语言的安全开发引言在信息技术迅速发展的今天,网络安全问题愈发凸显。随着Python语言的广泛应用,尤其是在数据分析、人工智能、Web开发等领域,其安全问题越来越受到重视。Python作为一门高效且易于学习的编程语言,虽然在开发过程中为我们提供了很多便利,但如果忽视了安全性,将可能导致严重的安全漏洞和数据泄露等问题。因此,本文将围绕Python语言的安全开发展开讨论,重点分析常见的安全问
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亲爱的小伙伴们,在求知的漫漫旅途中,若你对深度学习的奥秘、Java与Python的奇妙世界,亦或是读研论文的撰写攻略有所探寻,那不妨给我一个小小的关注吧。我会精心筹备,在未来的日子里不定期地为大家呈上这些领域的知识宝藏与实用经验分享。每一个点赞,都如同春日里的一缕阳光,给予我满满的动力与温暖,让我们在学习成长的道路上相伴而行,共同进步✨。期待你的关注与点赞哟!image.ext的报错ValueEr
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人工智能知识图谱大数据
亲爱的小伙伴们,在求知的漫漫旅途中,若你对深度学习的奥秘、Java与Python的奇妙世界,亦或是读研论文的撰写攻略有所探寻,那不妨给我一个小小的关注吧。我会精心筹备,在未来的日子里不定期地为大家呈上这些领域的知识宝藏与实用经验分享。每一个点赞,都如同春日里的一缕阳光,给予我满满的动力与温暖,让我们在学习成长的道路上相伴而行,共同进步✨。期待你的关注与点赞哟!一、引言在当今数字化信息爆炸的时代,如
- Deepseek技术浅析(一)
爱研究的小牛
AIGC—概述大模型AIGC人工智能深度学习自然语言处理
DeepSeek是北京深度求索人工智能基础技术研究有限公司推出的人工智能技术品牌,专注于大语言模型(LLM)的研发与应用。其技术涵盖了从模型架构、训练方法到应用部署的多个层面,展现出强大的创新能力和应用潜力。以下将详细介绍DeepSeek的核心技术、工作原理以及具体实现方式。一、核心技术1.大语言模型(LLM)DeepSeek的核心产品是自研的大语言模型,其主要特点包括:(1)基于Transfor
- 启元世界(Inspir.ai)技术浅析(一)
爱研究的小牛
AIGC—游戏制作人工智能机器学习AIGC深度学习
启元世界(Inspir.ai)作为全球领先的通用人工智能平台公司,自2017年成立以来,一直致力于通过人工智能技术提升产业效能和生活体验。公司汇聚了来自全球顶尖公司和高等学府的技术专家,专注于深度强化学习、推荐算法以及机器学习系统平台等前沿领域,并成功将人工智能技术应用于数字娱乐、智能决策和机器人等多个领域。一、核心技术启元世界在人工智能领域取得了多项突破性进展,其核心技术涵盖了以下几个方面:1.
- Lumen5——AI视频制作,提取关键信息生成带有视觉效果的视频
爱研究的小牛
AIGC—视频人工智能AIGC深度学习
一、Lumen5介绍Lumen5是一款基于人工智能的自动化视频制作平台,专为非专业用户设计,帮助其将博客、文章、新闻等文字内容快速转换为视频。Lumen5的目标是简化视频制作流程,让内容创作者、市场营销人员、社交媒体团队等无需视频制作经验即可轻松制作吸引观众的高质量视频。二、Lumen5的主要功能文字转视频Lumen5最具特色的功能是通过AI自动将文本转化为视频。用户可以输入一段文字或直接粘贴文章
- python神经网络框架有哪些,python调用神经网络模型
小明技术分享
python神经网络深度学习
人工智能Python深度学习库有哪些由于Python的易用性和可扩展性,众多深度学习框架提供了Python接口,其中较为流行的深度学习库如下:第一:CaffeCaffe是一个以表达式、速度和模块化为核心的深度学习框架,具备清晰、可读性高和快速的特性,在视频、图像处理方面应用较多。Caffe中的网络结构与优化都以配置文件形式定义,容易上手,无须通过代码构建网络;网络训练速度快,能够训练大型数据集与S
- 人工智能的前景与未来就业市场:机遇、挑战与社会影响
苹果酱0567
面试题汇总与解析java开发语言中间件springboot后端
随着科技的飞速发展,人工智能(AI)已经逐渐渗透到我们生活的方方面面,它不仅引领着技术革新的浪潮,更在无声中重塑着我们的就业市场和社会结构。站在这个时代的交汇点上,我们不禁要问:人工智能将如何影响我们的未来就业市场?它带来的究竟是机遇还是挑战?回望过去,每一次科技革命都伴随着就业市场的剧烈震荡。而今,人工智能作为第四次工业革命的核心驱动力,正以前所未有的速度改变着劳动力市场的格局。从自动化生产线上
- Python实现复原毫米波雷达呼吸波形的示例
go5463158465
python算法机器学习python开发语言
以下是一个使用Python实现复原毫米波雷达呼吸波形的示例,该示例将涉及模型算法在重建损失和KL(Kullback-Leibler)损失之间的平衡问题。我们将使用深度学习中的变分自编码器(VAE)作为模型来进行呼吸波形的复原,因为VAE可以很好地处理重建和潜在空间分布的问题。步骤概述数据准备:生成或加载毫米波雷达的呼吸波形数据。定义VAE模型:包括编码器和解码器。定义损失函数:结合重建损失和KL损
- 对话系统(Chatbots) 原理与代码实例讲解
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战大数据AI人工智能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
1.背景介绍1.1对话系统的发展历程对话系统,又称聊天机器人(Chatbots),是模拟人类对话的计算机程序。从早期的基于规则的系统到如今基于深度学习的智能体,对话系统经历了漫长的发展历程。第一阶段:基于规则的系统(1960s-1990s)早期的对话系统主要基于预先定义的规则和模板。例如,ELIZA(1966)是一个模拟心理治疗师的程序,通过模式匹配和关键词识别来生成回复。这些系统只能处理有限的对
- 如何使用深度学习中的 Transformer 算法进行视频目标检测
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python算法深度学习python开发语言
以下将介绍如何使用深度学习中的Transformer算法进行视频目标检测,并给出一个复现相关论文思路及示例代码。这里以DETR(End-to-EndObjectDetectionwithTransformers)为基础进行说明,它是将Transformer引入目标检测领域的经典论文。步骤概述环境准备:安装必要的库,如PyTorch、torchvision等。数据准备:使用公开的视频目标检测数据集,
- 探索SakuraLLM:轻小说与Galgame翻译的新纪元
蒋素萍Marilyn
探索SakuraLLM:轻小说与Galgame翻译的新纪元SakuraLLM适配轻小说/Galgame的日中翻译大模型项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/sa/SakuraLLM在人工智能的浪潮中,SakuraLLM以其独特的魅力和强大的功能,成为了日中翻译领域的一颗璀璨明星。本文将深入介绍SakuraLLM项目,分析其技术特点,探讨其应用场景,并揭示其与众不同
- 大模型问答机器人的智能化程度
AI大模型应用之禅
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大模型、问答机器人、智能化程度、自然语言处理、深度学习、Transformer模型、知识图谱、推理能力、对话系统1.背景介绍近年来,人工智能技术取得了飞速发展,特别是深度学习的兴起,为自然语言处理(NLP)领域带来了革命性的变革。其中,大模型问答机器人作为一种新型的智能交互系统,凭借其强大的语言理解和生成能力,在客服、教育、娱乐等领域展现出广阔的应用前景。问答机器人是指能够理解用户自然语言问题并给
- SpringBoot中运行Yolov5程序
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springbootYOLO后端
文章目录SpringBoot中运行Yolov5程序一、引言二、环境搭建1、SpringBoot项目创建2、YOLOv5环境配置三、SpringBoot与YOLOv5集成1、创建Python服务2、SpringBoot调用Python服务四、使用示例1、创建控制器五、总结SpringBoot中运行Yolov5程序一、引言在人工智能领域,目标检测是一个热门且实用的技术。YOLOv5作为目标检测算法中的
- 大语言模型原理与工程实践:残差连接与层归一化
AI大模型应用之禅
AI大模型与大数据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
1.背景介绍随着自然语言处理(NLP)的发展,深度学习在过去几年中取得了令人瞩目的成果。其中,循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN)在图像和文本分类、语义角色标注、机器翻译等领域表现出色。然而,这些网络在训练过程中经常遭遇梯度消失和梯度爆炸的问题。为了解决这些问题,我们引入了残差连接(ResidualConnections)和层归一化(BatchNormalization)来改善模型性能。
- pytorch实现主成分分析 (PCA):用于数据降维和特征提取
纠结哥_Shrek
pytorch人工智能python
使用PyTorch实现主成分分析(PCA)可以通过以下步骤进行:标准化数据:首先,需要对数据进行标准化处理,确保每个特征的均值为0,方差为1。计算协方差矩阵:计算数据的协方差矩阵,以捕捉特征之间的关系。特征值分解:对协方差矩阵进行特征值分解,获得主成分。选择主成分:根据特征值的大小选择前几个主成分,通常选择方差最大的主成分。转换数据:将数据投影到选定的主成分上,完成降维。例子代码:importto
- 使用PyTorch实现线性SVM指南
余桢钟
使用PyTorch实现线性SVM指南svm-pytorchLinearSVMwithPyTorch项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/sv/svm-pytorch本指南基于GitHub上的开源项目svm-pytorch,旨在帮助开发者理解和运用这个库来在PyTorch框架下实现支持向量机(SupportVectorMachines,SVM)。项目介绍sparse
- 阿里巴巴Qwen团队发布AI模型,可操控PC和手机
新加坡内哥谈技术
人工智能深度学习语言模型学习
每周跟踪AI热点新闻动向和震撼发展想要探索生成式人工智能的前沿进展吗?订阅我们的简报,深入解析最新的技术突破、实际应用案例和未来的趋势。与全球数同行一同,从行业内部的深度分析和实用指南中受益。不要错过这个机会,成为AI领域的领跑者。点击订阅,与未来同行!订阅:https://rengongzhineng.io/这周,科技界的目光几乎都被DeepSeek的R1模型吸引,但阿里巴巴并没有袖手旁观。1月
- 对比DeepSeek、ChatGPT和Kimi的学术写作摘要能力
AIWritePaper官方账号
DeepSeekAIWritePaperChatGPT人工智能chatgptllama数据分析论文阅读
摘要摘要是文章的精华,通常在200-250词左右。要包括研究的目的、方法、结果和结论。让AI工具作为某领域内资深的研究专家,编写摘要需要言简意赅,直接概括论文的核心,为读者提供快速了解的窗口。下面我们使用DeepSeek、ChatGPT4以及Kimi辅助编写摘要。提示词:你现在是一名[计算机理论专家],研究方向集中在[人工智能、大模型、数据挖掘等计算机相关方向]。我现在需要撰写一篇围绕[人工智能在
- Transformer架构的GPU并行和之前的NLP算法并行有什么不同?
AI大模型学习不迷路
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1.什么是GPU并行计算?GPU并行计算是一种利用图形处理单元(GPU)进行大规模并行数据处理的技术。与传统的中央处理单元(CPU)相比,GPU拥有更多的核心,能够同时处理数千个线程,这使得GPU在处理高度并行的任务时表现出色。在深度学习中,GPU并行计算被广泛应用于训练神经网络,加速模型训练过程。在2017年之前,自然语言处理(NLP)领域的研究者们通常会从头开始训练模型,那时能够利用GPU进行
- 计算机视觉:解锁未来智能的钥匙及其代码实践
我的运维人生
计算机视觉人工智能运维开发技术共享
计算机视觉:解锁未来智能的钥匙及其代码实践在当今这个数据爆炸的时代,计算机视觉作为人工智能的一个重要分支,正以前所未有的速度推动着科技的边界。它不仅让机器“看懂”世界,更在自动驾驶、医疗影像分析、智能制造、安防监控等众多领域展现出巨大的应用潜力。本文将深入探讨计算机视觉的核心技术、最新进展,并通过一个具体的代码案例,展示如何在实践中应用这些技术,旨在为读者提供一个理论与实践相结合的全面视角。一、计
- ImportError: DLL load failed while importing _rust: 找不到指定的程序的解决方案
爱编程的喵喵
Python基础课程pythonImportErrorDLLloadfailed_rust解决方案
大家好,我是爱编程的喵喵。双985硕士毕业,现担任全栈工程师一职,热衷于将数据思维应用到工作与生活中。从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。喜欢通过博客创作的方式对所学的知识进行总结与归纳,不仅形成深入且独到的理解,而且能够帮助新手快速入门。 本文主要介绍了ImportError:DLLloa
- 《向量数据库指南》——MoE应用:解锁深度学习新境界的钥匙
大禹智库
《实战AI智能体》《向量数据库指南》深度学习人工智能向量数据库大禹智库低代码MoE模型
在深度学习的广阔天地里,混合专家(MoE)模型如同一把锐利的钥匙,正逐步解锁着各种复杂应用场景的新境界。作为大禹智库的向量数据库高级研究员,同时也是《向量数据库指南》的作者,我深感MoE模型在推动AI技术向前发展中所扮演的重要角色。今天,我将带大家深入探讨MoE模型在自然语言处理、计算机视觉以及多模态学习等领域的应用,并巧妙引导大家通过《向量数据库指南》获取更多干货和深度实战经验。一、自然语言处理
- 小南每日 AI 资讯 | 国产AI之光DeepSeek暴击硅谷??? | 25/01/29
小南AI学院
人工智能
1.中国AI模型震惊硅谷:DeepSeek为何一夜火出圈?国产AI大模型DeepSeek迅速崛起,引发硅谷关注。2.中国银行支持AI产业:1万亿元金融扶持助推智能化升级中国银行宣布提供1万亿元资金支持人工智能产业链发展,助力智能化升级。3.国产AI大模型DeepSeek惊艳全球:游戏科学冯骥称其为“国运级别科技成果”DeepSeek的AI模型引起全球关注,游戏科学的冯骥高度评价其意义。4.AI产业
- 【我的阅读】【nature |ai4science】Scientific discovery in the age of artificial intelligence【人工智能时代的科学发现】
算法研究员
【AI4Science】人工智能
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- Hugging Face挑战DeepSeek,AI开源竞赛升级!
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- LLM based Single Agent System
AGI大模型与大数据研究院
大数据AI人工智能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
LLM-BasedSingleAgentSystem:ANewEraofIntelligentAutomation关键词:大语言模型,单智能体系统,强化学习,自然语言处理,智能自动化1.背景介绍近年来,随着深度学习技术的快速发展,大语言模型(LLM)在自然语言处理(NLP)领域取得了突破性进展。LLM凭借其强大的语言理解和生成能力,正在改变着人们与信息交互的方式。同时,人工智能领域的另一个重要研究
- DeepSeek:硅谷AI格局的拐点?
新加坡内哥谈技术
人工智能深度学习语言模型学习
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- conda从本地安装包
幽殇默
pytorchconda
第一步:先下载需要的包。常用的网址1:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/清华大学开源软件镜像站官网常用的网址2:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/win-64/?C=M&O=D清华大学开源软件镜像站pytorh下载网址常用的网址3:https://anaconda.org/
- java数字签名三种方式
知了ing
javajdk
以下3钟数字签名都是基于jdk7的
1,RSA
String password="test";
// 1.初始化密钥
KeyPairGenerator keyPairGenerator = KeyPairGenerator.getInstance("RSA");
keyPairGenerator.initialize(51
- Hibernate学习笔记
caoyong
Hibernate
1>、Hibernate是数据访问层框架,是一个ORM(Object Relation Mapping)框架,作者为:Gavin King
2>、搭建Hibernate的开发环境
a>、添加jar包:
aa>、hibernatte开发包中/lib/required/所
- 设计模式之装饰器模式Decorator(结构型)
漂泊一剑客
Decorator
1. 概述
若你从事过面向对象开发,实现给一个类或对象增加行为,使用继承机制,这是所有面向对象语言的一个基本特性。如果已经存在的一个类缺少某些方法,或者须要给方法添加更多的功能(魅力),你也许会仅仅继承这个类来产生一个新类—这建立在额外的代码上。
- 读取磁盘文件txt,并输入String
一炮送你回车库
String
public static void main(String[] args) throws IOException {
String fileContent = readFileContent("d:/aaa.txt");
System.out.println(fileContent);
- js三级联动下拉框
3213213333332132
三级联动
//三级联动
省/直辖市<select id="province"></select>
市/省直辖<select id="city"></select>
县/区 <select id="area"></select>
- erlang之parse_transform编译选项的应用
616050468
parse_transform游戏服务器属性同步abstract_code
最近使用erlang重构了游戏服务器的所有代码,之前看过C++/lua写的服务器引擎代码,引擎实现了玩家属性自动同步给前端和增量更新玩家数据到数据库的功能,这也是现在很多游戏服务器的优化方向,在引擎层面去解决数据同步和数据持久化,数据发生变化了业务层不需要关心怎么去同步给前端。由于游戏过程中玩家每个业务中玩家数据更改的量其实是很少
- JAVA JSON的解析
darkranger
java
// {
// “Total”:“条数”,
// Code: 1,
//
// “PaymentItems”:[
// {
// “PaymentItemID”:”支款单ID”,
// “PaymentCode”:”支款单编号”,
// “PaymentTime”:”支款日期”,
// ”ContractNo”:”合同号”,
//
- POJ-1273-Drainage Ditches
aijuans
ACM_POJ
POJ-1273-Drainage Ditches
http://poj.org/problem?id=1273
基本的最大流,按LRJ的白书写的
#include<iostream>
#include<cstring>
#include<queue>
using namespace std;
#define INF 0x7fffffff
int ma
- 工作流Activiti5表的命名及含义
atongyeye
工作流Activiti
activiti5 - http://activiti.org/designer/update在线插件安装
activiti5一共23张表
Activiti的表都以ACT_开头。 第二部分是表示表的用途的两个字母标识。 用途也和服务的API对应。
ACT_RE_*: 'RE'表示repository。 这个前缀的表包含了流程定义和流程静态资源 (图片,规则,等等)。
A
- android的广播机制和广播的简单使用
百合不是茶
android广播机制广播的注册
Android广播机制简介 在Android中,有一些操作完成以后,会发送广播,比如说发出一条短信,或打出一个电话,如果某个程序接收了这个广播,就会做相应的处理。这个广播跟我们传统意义中的电台广播有些相似之处。之所以叫做广播,就是因为它只负责“说”而不管你“听不听”,也就是不管你接收方如何处理。另外,广播可以被不只一个应用程序所接收,当然也可能不被任何应
- Spring事务传播行为详解
bijian1013
javaspring事务传播行为
在service类前加上@Transactional,声明这个service所有方法需要事务管理。每一个业务方法开始时都会打开一个事务。
Spring默认情况下会对运行期例外(RunTimeException)进行事务回滚。这
- eidtplus operate
征客丶
eidtplus
开启列模式: Alt+C 鼠标选择 OR Alt+鼠标左键拖动
列模式替换或复制内容(多行):
右键-->格式-->填充所选内容-->选择相应操作
OR
Ctrl+Shift+V(复制多行数据,必须行数一致)
-------------------------------------------------------
- 【Kafka一】Kafka入门
bit1129
kafka
这篇文章来自Spark集成Kafka(http://bit1129.iteye.com/blog/2174765),这里把它单独取出来,作为Kafka的入门吧
下载Kafka
http://mirror.bit.edu.cn/apache/kafka/0.8.1.1/kafka_2.10-0.8.1.1.tgz
2.10表示Scala的版本,而0.8.1.1表示Kafka
- Spring 事务实现机制
BlueSkator
spring代理事务
Spring是以代理的方式实现对事务的管理。我们在Action中所使用的Service对象,其实是代理对象的实例,并不是我们所写的Service对象实例。既然是两个不同的对象,那为什么我们在Action中可以象使用Service对象一样的使用代理对象呢?为了说明问题,假设有个Service类叫AService,它的Spring事务代理类为AProxyService,AService实现了一个接口
- bootstrap源码学习与示例:bootstrap-dropdown(转帖)
BreakingBad
bootstrapdropdown
bootstrap-dropdown组件是个烂东西,我读后的整体感觉。
一个下拉开菜单的设计:
<ul class="nav pull-right">
<li id="fat-menu" class="dropdown">
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-中介者模式-Mediator
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
/*
* 中介者模式(Mediator):用一个中介对象来封装一系列的对象交互。
* 中介者使各对象不需要显式地相互引用,从而使其耦合松散,而且可以独立地改变它们之间的交互。
*
* 在我看来,Mediator模式是把多个对象(
- 常用代码记录
chenjunt3
UIExcelJ#
1、单据设置某行或某字段不能修改
//i是行号,"cash"是字段名称
getBillCardPanelWrapper().getBillCardPanel().getBillModel().setCellEditable(i, "cash", false);
//取得单据表体所有项用以上语句做循环就能设置整行了
getBillC
- 搜索引擎与工作流引擎
comsci
算法工作搜索引擎网络应用
最近在公司做和搜索有关的工作,(只是简单的应用开源工具集成到自己的产品中)工作流系统的进一步设计暂时放在一边了,偶然看到谷歌的研究员吴军写的数学之美系列中的搜索引擎与图论这篇文章中的介绍,我发现这样一个关系(仅仅是猜想)
-----搜索引擎和流程引擎的基础--都是图论,至少像在我在JWFD中引擎算法中用到的是自定义的广度优先
- oracle Health Monitor
daizj
oracleHealth Monitor
About Health Monitor
Beginning with Release 11g, Oracle Database includes a framework called Health Monitor for running diagnostic checks on the database.
About Health Monitor Checks
Health M
- JSON字符串转换为对象
dieslrae
javajson
作为前言,首先是要吐槽一下公司的脑残编译部署方式,web和core分开部署本来没什么问题,但是这丫居然不把json的包作为基础包而作为web的包,导致了core端不能使用,而且我们的core是可以当web来用的(不要在意这些细节),所以在core中处理json串就是个问题.没办法,跟编译那帮人也扯不清楚,只有自己写json的解析了.
- C语言学习八结构体,综合应用,学生管理系统
dcj3sjt126com
C语言
实现功能的代码:
# include <stdio.h>
# include <malloc.h>
struct Student
{
int age;
float score;
char name[100];
};
int main(void)
{
int len;
struct Student * pArr;
int i,
- vagrant学习笔记
dcj3sjt126com
vagrant
想了解多主机是如何定义和使用的, 所以又学习了一遍vagrant
1. vagrant virtualbox 下载安装
https://www.vagrantup.com/downloads.html
https://www.virtualbox.org/wiki/Downloads
查看安装在命令行输入vagrant
2.
- 14.性能优化-优化-软件配置优化
frank1234
软件配置性能优化
1.Tomcat线程池
修改tomcat的server.xml文件:
<Connector port="8080" protocol="HTTP/1.1" connectionTimeout="20000" redirectPort="8443" maxThreads="1200" m
- 一个不错的shell 脚本教程 入门级
HarborChung
linuxshell
一个不错的shell 脚本教程 入门级
建立一个脚本 Linux中有好多中不同的shell,但是通常我们使用bash (bourne again shell) 进行shell编程,因为bash是免费的并且很容易使用。所以在本文中笔者所提供的脚本都是使用bash(但是在大多数情况下,这些脚本同样可以在 bash的大姐,bourne shell中运行)。 如同其他语言一样
- Spring4新特性——核心容器的其他改进
jinnianshilongnian
spring动态代理spring4依赖注入
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- Linux设置tomcat开机启动
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tomcatlinux开机自启动
执行命令sudo gedit /etc/init.d/tomcat6
然后把以下英文部分复制过去。(注意第一句#!/bin/sh如果不写,就不是一个shell文件。然后将对应的jdk和tomcat换成你自己的目录就行了。
#!/bin/bash
#
# /etc/rc.d/init.d/tomcat
# init script for tomcat precesses
- 第13章 Ajax进阶(下)
onestopweb
Ajax
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- Troubleshooting Crystal Reports off BW
blueoxygen
BO
http://wiki.sdn.sap.com/wiki/display/BOBJ/Troubleshooting+Crystal+Reports+off+BW#TroubleshootingCrystalReportsoffBW-TracingBOE
Quite useful, especially this part:
SAP BW connectivity
For t
- Java开发熟手该当心的11个错误
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javajvm多线程单元测试
#1、不在属性文件或XML文件中外化配置属性。比如,没有把批处理使用的线程数设置成可在属性文件中配置。你的批处理程序无论在DEV环境中,还是UAT(用户验收
测试)环境中,都可以顺畅无阻地运行,但是一旦部署在PROD 上,把它作为多线程程序处理更大的数据集时,就会抛出IOException,原因可能是JDBC驱动版本不同,也可能是#2中讨论的问题。如果线程数目 可以在属性文件中配置,那么使它成为
- 正则表达式大全
yang852220741
html编程正则表达式
今天向大家分享正则表达式大全,它可以大提高你的工作效率
正则表达式也可以被当作是一门语言,当你学习一门新的编程语言的时候,他们是一个小的子语言。初看时觉得它没有任何的意义,但是很多时候,你不得不阅读一些教程,或文章来理解这些简单的描述模式。
一、校验数字的表达式
数字:^[0-9]*$
n位的数字:^\d{n}$
至少n位的数字:^\d{n,}$
m-n位的数字:^\d{m,n}$