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Jackilina_Stone
人工智能QualcommSNPE
目录一高通SNPE框架1SNPE简介2QNN与SNPE3Capabilities4工作流程二SNPE的安装与使用1下载2Setup3SNPE的使用概述一高通SNPE框架1SNPE简介SNPE(SnapdragonNeuralProcessingEngine),是高通公司推出的面向移动端和物联网设备的深度学习推理框架。SNPE提供了一套完整的深度学习推理框架,能够支持多种深度学习模型,包括Pytor
- 模型训练与部署注意事项篇---resize
Atticus-Orion
图像处理篇深度学习篇模型训练与部署注意事项篇深度学习计算机视觉人工智能
图像大小的影响在YOLOv系列模型的训练和推理部署过程中,图像大小的选择是影响模型性能(精度、速度、泛化能力)的关键因素之一。两者的关系既相互关联,又存在一定的灵活性,具体可从以下几个方面详细分析:一、核心关系:训练与推理图像大小的“基准一致性”YOLOv模型(如YOLOv5、v7、v8等)的训练和推理图像大小通常以**“基准尺寸”**为核心关联,即训练时设定的图像尺寸会作为模型设计的基础,而推理
- Qualcomm Hexagon DSP 与 AI Engine 架构深度分析:从微架构原理到 Android 部署实战
观熵
国产NPU×Android推理优化人工智能架构android
QualcommHexagonDSP与AIEngine架构深度分析:从微架构原理到Android部署实战关键词QualcommHexagon、AIEngine、HTA、HVX、HMX、Snapdragon、DSP推理加速、AIC、QNNSDK、Tensor编排、AndroidNNAPI、异构调度摘要HexagonDSP架构是QualcommSnapdragonSoC平台中长期演进的异构计算核心之一
- 24GB GPU 中的 DeepSeek R1:Unsloth AI 针对 671B 参数模型进行动态量化
知识大胖
NVIDIAGPU和大语言模型开发教程人工智能deepseekollama
简介最初的DeepSeekR1是一个拥有6710亿个参数的语言模型,UnslothAI团队对其进行了动态量化,将模型大小减少了80%(从720GB减少到131GB),同时保持了强大的性能。当添加模型卸载功能时,该模型可以在24GBVRAM下以低令牌/秒的推理速度运行。推荐文章《本地构建AI智能分析助手之01快速安装,使用PandasAI和Ollama进行数据分析,用自然语言向你公司的数据提问为决策
- 上海交大:工具增强推理agent
标题:SciMaster:TowardsGeneral-PurposeScientificAIAgentsPartI.X-MasterasFoundation-CanWeLeadonHumanity’sLastExam?来源:arXiv,2507.05241摘要人工智能代理的快速发展激发了利用它们加速科学发现的长期雄心。实现这一目标需要深入了解人类知识的前沿。因此,人类的最后一次考试(HLE)为评
- LLM 大模型学习必知必会系列(十三):基于SWIFT的VLLM推理加速与部署实战
汀、人工智能
LLM技术汇总人工智能自然语言处理LLMAgentvLLMAI大模型大模型部署
LLM大模型学习必知必会系列(十三):基于SWIFT的VLLM推理加速与部署实战1.环境准备GPU设备:A10,3090,V100,A100均可.#设置pip全局镜像(加速下载)pipconfigsetglobal.index-urlhttps://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/#安装ms-swiftpipinstall'ms-swift[llm]'-U#vllm与
- 目标检测中的NMS算法详解
好的,我们来详细解释一下目标检测中非极大值抑制(Non-MaximumSuppression,NMS)的相关概念和计算过程。1.为什么需要NMS?问题:目标检测模型(如FasterR-CNN,YOLO,SSD等)在推理时,对于同一个目标物体,通常会预测出多个重叠的、不同置信度(confidencescore)的候选边界框(BoundingBoxes)。直接输出所有这些框会导致:结果冗余:同一个物体
- [论文阅读]Distilling Step-by-Step! Outperforming Larger Language Models with Less Training Data and Smal
0x211
论文阅读语言模型人工智能自然语言处理
中文译名:逐步蒸馏!以较少的训练数据和较小的模型规模超越较大的语言模型发布链接:http://arxiv.org/abs/2305.02301AcceptedtoFindingsofACL2023阅读原因:近期任务需要用到蒸馏操作,了解相关知识核心思想:改变视角。原来的视角:把LLMs视为噪声标签的来源。现在的视角:把LLMs视为能够推理的代理。方法好在哪?需要的数据量少,得到的结果好。文章的方法
- 【实战AI】macbook M1 本地ollama运行deepseek
东方鲤鱼
chatAImacosaillamaAIGCchatgpt
由于deepseek官网或者Aapi调用会有网络延迟或不响应的情况,故在本地搭建部署;前提条件1.由于需要拉取开源镜像,受网络限制,部分资源在前提中会下载的更快!请自行;2.设备macbookM132G下载ollamaOllama是一款跨平台推理框架客户端(MacOS、Windows、Linux),专为无缝部署大型语言模型(LLM)(如Llama2、Mistral、Llava等)而设计。通过一键式
- 思维链革命:让大模型突破“机器思考”的边界
John Song
AI人工智能思维链2.0CoT多模态思维链元认知优化
以下是对LilianWeng思维链技术深度解析文章(原文链接)的博客化重构,融合技术本质与应用实践:思维链革命:让大模型突破“机器思考”的边界——解析ChainofThought技术体系与下一代推理架构一、从黑箱到透明思考:CoT的核心突破传统LLM困境:“大模型如同天才自闭症患者——知识渊博却无法展示思考路径”CoT解决方案:#标准CoT提示模板prompt="""问题:小明有5个苹果,吃掉2个
- LLM Agent在多模态任务中的推理机制详解
文章目录一、引言二、多模态LLMAgent的基本架构2.1系统组成2.2工作流程图三、多模态表示与对齐3.1跨模态嵌入空间3.2模态对齐技术四、多模态推理策略4.1基于提示的推理(Prompt-basedReasoning)4.2多模态思维链(CoT)推理4.3多模态工具使用五、实现案例:多模态问答系统5.1系统架构5.2示例应用六、高级多模态推理技术6.1多模态递归推理6.2多模态记忆与检索6.
- 在mac m1基于llama.cpp运行deepseek
lama.cpp是一个高效的机器学习推理库,目标是在各种硬件上实现LLM推断,保持最小设置和最先进性能。llama.cpp支持1.5位、2位、3位、4位、5位、6位和8位整数量化,通过ARMNEON、Accelerate和Metal支持Apple芯片,使得在MACM1处理器上运行Deepseek大模型成为可能。1下载llama.cppgitclonehttps://github.com/ggerg
- LLaMA 学习笔记
AI算法网奇
深度学习基础人工智能深度学习
目录LLaMA模型结构:模型微调手册:推理示例:指定位置加载模型测试ok:模型下载:llama-stack下载modelscope下载LLaMA优化技术RMSNormSwiGLU激活函数旋转位置编码(RoPE)LLaMA模型结构:llama3结构详解-CSDN博客模型微调手册:大模型微调LLaMA详细指南(准备环境、数据、配置微调参数+微调过程)_llama微调-CSDN博客显存占用:FP16/B
- C语言学生成绩管理系统<;自创>;(功能7有小错误,但可运行)
han_xue_feng
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腾讯云加速企业和个人开发创新公开直播预告直播预告:07/18(周四)15:00-16:00随着人工智能与大模型的蓬勃发展,我们正步入一个由技微信实习第一天周五入职,早上早早来到了公司,发现好多人都没上班,到十点才陆陆续续有人来,办理完入职后,mentor中联夏令营遗憾没有入选不过hr的回复真的很好,辛苦啦#提前批简历挂麻了怎么办##机械制造投递记录#大数据开发的工作有点过于简单了吧sq大数据开发的
- 医疗金融预测与语音识别中的模型优化及可解释性技术突破
智能计算研究中心
其他
内容概要随着人工智能技术的纵深发展,模型优化与可解释性技术正在重塑医疗诊断、金融预测及语音识别领域的应用范式。在医疗领域,基于自适应学习的动态参数调整机制,结合迁移学习的跨场景知识复用,显著提升了疾病筛查模型的泛化能力;而金融预测场景中,联邦学习框架通过分布式数据协作,在保障隐私安全的前提下,实现了风险预测模型的多维度优化。语音识别领域则依托边缘计算架构,将模型压缩技术与实时推理引擎结合,有效解决
- 【2025/07/10】GitHub 今日热门项目
Albert_Lsk
Github推荐github开源协议人工智能开源
GitHub今日热门项目每日精选优质开源项目|发现优质开源项目,跟上技术发展趋势报告概览统计项数值说明报告日期2025-07-10(周四)GitHubTrending每日快照数据时间22:35:44实时生成项目总数16个精选热门开源项目⭐总星数248.8K社区认可度指标今日热度+3.5K24小时新增关注数据洞察核心指标项目总览16个精选项目⭐社区认可248.8K总星标数今日热度3.5K新增关注平均
- 模型实战(21)之 C++ - tensorRT部署yolov8-det 目标检测
明月醉窗台
#深度学习实战例程人工智能c++YOLO目标检测计算机视觉人工智能
C++-tensorRT部署yolov8-det目标检测python环境下如何直接调用推理模型转换并导出:pt->onnx->.engineC++tensorrt部署检测模型不写废话了,直接上具体实现过程+all代码1.Python环境下推理直接命令行推理,巨简单yolodetectpredictmodel=yolov8n.ptsource='https
- langgraph的ReAct应用
fishjar100
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一、什么是langgraph的ReActLangGraph中的ReAct(Reasoning+Acting)代理是一种结合推理与行动能力的AI代理架构,通过动态决策链实现复杂任务处理。以下是其核心要点及实践指南。1、ReAct代理的核心原理1.1工作流程:ReAct代理通过循环迭代完成任务:推理(Reason):模型分析输入和历史上下文,生成思考步骤。行动(Act):选择工具并调用,或直接响应用户
- Transformer推理性能优化技术很重要的一个就是K V cache,能否通俗分析,可以结合代码?
javastart
aigc大模型人工智能transformerAIGC性能优化
原文:Transformer推理性能优化技术很重要的一个就是KVcache,能否通俗分析,可以结合代码?-知乎为什么要研究KVcache?设输入序列的长度为s,输出序列的长度为n,模型深度为l,维度为h,以FP16来保存KVcache,那么KVcache的峰值显存占用大小为b(s+n)h∗l∗2∗2=4blh(s+n)。这里第一个2表示K/Vcache,第二个2表示FP16占2个bytes。以GP
- 提示词优化——分析性思维导师
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一、原提示词角色:分析性思维导师注意激励模型深入思考角色配置细节,确保任务完成。专家设计应考虑使用者的需求和关注点。使用情感提示的方法来强调角色的意义和情感层面。性格类型指标INTJ(内向直觉思维判断型)背景分析性思维导师是一个专业的指导者,他能够帮助用户通过逻辑推理和批判性思考来解决问题。这位导师通常具有深厚的知识储备和丰富的经验,能够引导用户深入分析问题,找到问题的本质,并提出切实可行的解决方
- AI 边缘算力关键技术白皮书 2024
Python编程杰哥
人工智能语言模型自然语言处理大数据算法
1边缘算力关键技术边缘算力的技术体系架构如图1所示,主要包括:边缘算力基础设施、边缘算力网络、边缘智能、边缘算力安全等四方面。其中,边缘算力基础设施聚焦于计算、存储、网络等物理硬件资源及其虚拟化,边缘算力网络关注分布式算力资源的感知、度量、并网、调度、管控等,边缘智能涉及系统部署、数据处理、模型优化、边缘训练、边缘推理等关键问题,边缘算力安全则贯穿始终提供对从基础设施到上层服务的全面安全保障。图1
- 异构推理系统动态负载调度与资源分配实战:多节点协同、任务绑定与智能分发策略全解析
观熵
大模型高阶优化技术专题算法人工智能
异构推理系统动态负载调度与资源分配实战:多节点协同、任务绑定与智能分发策略全解析关键词异构调度、Kubernetes调度器、GPU任务绑定、MIG分配、推理流量调度、服务亲和性、任务隔离、资源优先级、边缘协同、动态算力管理摘要在AI推理系统的生产级部署中,单一自动扩缩容机制已无法满足实际复杂环境中对资源利用率、任务延迟与系统稳定性的多重要求。特别是在GPU/NPU/CPU并存的异构计算集群中,运行
- 大模型的“涌现能力“:现象、表现与成因解析
北辰alk
AI深度学习人工智能
文章目录一、涌现能力的本质与特征1.1基本定义1.2识别标准二、三种典型涌现能力表现2.1少样本上下文学习(Few-shotIn-contextLearning)表现特征实证数据可能成因2.2思维链推理(Chain-of-ThoughtReasoning)表现特征典型案例可能成因2.3指令跟随(InstructionFollowing)表现特征能力对比可能成因三、涌现能力的理论解释3.1相变理论视
- 跨集群异构推理系统协同调度实战:边缘-中心联合部署与多租户算力调度架构解析
观熵
大模型高阶优化技术专题架构人工智能
跨集群异构推理系统协同调度实战:边缘-中心联合部署与多租户算力调度架构解析关键词跨集群调度、边缘推理、GPU-NPU协同、KubeFed、资源分域、任务下发、多租户隔离、MLOps联邦调度、推理闭环、负载均衡摘要在AI推理系统进入产业级部署阶段后,模型服务逐步从中心化集群向边缘设备、跨地理分布式节点延伸,形成典型的“中心+边缘”异构多集群形态。为实现高效资源利用与低时延响应,推理系统需要支持节点异
- 大模型服务的推理优化探索
半吊子全栈工匠
【引】有的事情别人不问时我们明白,一旦要我们解释它我们就不明白了,而这正是我们必须留心思索的东西。于是,开启了一次又一次的论文阅读之旅。开发并部署大模型应用肯定要考虑它们的服务成本。然而,钱并不是唯一的考虑因素,如果不能解决模型性能方面的问题,即使有很大的预算,大模型服务仍会受到影响。本文尝试讨论将LLM推理服务更改为高吞吐量引擎的挑战与应对方法。1.大模型服务面临的挑战大模型的能力令人惊叹,但其
- 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
- 芯片之后,AI之争的下一个战场是能源?
在美的苦命程序员
人工智能
在“AI大航海”时代,芯片不再是唯一的船票,能源,才是风浪背后的风向。谷歌智能体主管OmarShams在访谈中提出一个大胆观点:“真正制约AGI发展的,不是芯片,而是能源。”这句不经意的评论,或许正点破了中美AI竞赛的下一个战场。⚡️01.中美AI对决,从芯片转向能源底座在当前AI系统“狂飙”状态下,模型参数突破万亿、推理请求激增,数据中心用电量成倍上升。但在美国:电网扩容周期缓慢(约7年)新建数
- 从数据集视角看——大语言模型(LLMs)的训练、微调和推理
爱看烟花的码农
AIGCNLP语言模型人工智能自然语言处理
1.大语言模型训练的整体框架大语言模型的训练是一个复杂的过程,涉及数据准备、模型架构、优化策略和推理部署。以下是整体框架的详细分解:1.1训练阶段预训练:在海量文本数据上学习通用语言表示,类似于“学习语言的百科全书”。微调:针对特定任务调整模型参数,类似于“针对考试复习重点内容”。指令微调:在对话或指令数据集上优化,使模型更适合交互式任务。推理:使用训练好的模型进行预测或生成。1.2核心组件数据集
- 【论文笔记ing】Pointerformer: Deep Reinforced Multi-Pointer Transformer for the Traveling Salesman Problem
Booksort
online笔记论文论文阅读transformer深度学习
论文中使用一个PointerFormer模型编码器部分:可逆残差模型堆叠解码器部分:指针网络自回归对于一次任务而言,推理阶段:编码器部分:一次解码器部分:循环N次,直至任务结束在训练阶段,使用强化学习,对于一个N个节点的TSP实例,算法中会以不同的起点,跑N次,得到N个轨迹,以满足TSP的对称特性,表示这都是属于一个TSP问题的(真实)解然后会计算这样表示归一化奖励,得到一个advantage,然
- 【目标检测】Yolov7 的 ELAN 和 E-ELAN 模块演进(涉及到分组卷积,cardinality,梯度路径)
Jiangnan_Cai
深度学习目标检测YOLO人工智能
感觉从YOLOv6开始,YOLOv6系列感觉优化点都着重于推理速度上面,YOLOv6的RepBlock重参数化,给我的感觉就是算子融合进行加速。而YOLOv7,为了在各种架构的边缘设备上获得极致的推理速度。YOLOv7的工作:新的bagoffreebies(有效的训练技巧,不会增加推理的计算量)有规划的重参数化模型(不同边缘设备架构,不同的重参数化方法)新的动态标签分配方法为了更好的理解YOLOv
- iOS http封装
374016526
ios服务器交互http网络请求
程序开发避免不了与服务器的交互,这里打包了一个自己写的http交互库。希望可以帮到大家。
内置一个basehttp,当我们创建自己的service可以继承实现。
KuroAppBaseHttp *baseHttp = [[KuroAppBaseHttp alloc] init];
[baseHttp setDelegate:self];
[baseHttp
- lolcat :一个在 Linux 终端中输出彩虹特效的命令行工具
brotherlamp
linuxlinux教程linux视频linux自学linux资料
那些相信 Linux 命令行是单调无聊且没有任何乐趣的人们,你们错了,这里有一些有关 Linux 的文章,它们展示着 Linux 是如何的有趣和“淘气” 。
在本文中,我将讨论一个名为“lolcat”的小工具 – 它可以在终端中生成彩虹般的颜色。
何为 lolcat ?
Lolcat 是一个针对 Linux,BSD 和 OSX 平台的工具,它类似于 cat 命令,并为 cat
- MongoDB索引管理(1)——[九]
eksliang
mongodbMongoDB管理索引
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2178427 一、概述
数据库的索引与书籍的索引类似,有了索引就不需要翻转整本书。数据库的索引跟这个原理一样,首先在索引中找,在索引中找到条目以后,就可以直接跳转到目标文档的位置,从而使查询速度提高几个数据量级。
不使用索引的查询称
- Informatica参数及变量
18289753290
Informatica参数变量
下面是本人通俗的理解,如有不对之处,希望指正 info参数的设置:在info中用到的参数都在server的专门的配置文件中(最好以parma)结尾 下面的GLOBAl就是全局的,$开头的是系统级变量,$$开头的变量是自定义变量。如果是在session中或者mapping中用到的变量就是局部变量,那就把global换成对应的session或者mapping名字。
[GLOBAL] $Par
- python 解析unicode字符串为utf8编码字符串
酷的飞上天空
unicode
php返回的json字符串如果包含中文,则会被转换成\uxx格式的unicode编码字符串返回。
在浏览器中能正常识别这种编码,但是后台程序却不能识别,直接输出显示的是\uxx的字符,并未进行转码。
转换方式如下
>>> import json
>>> q = '{"text":"\u4
- Hibernate的总结
永夜-极光
Hibernate
1.hibernate的作用,简化对数据库的编码,使开发人员不必再与复杂的sql语句打交道
做项目大部分都需要用JAVA来链接数据库,比如你要做一个会员注册的 页面,那么 获取到用户填写的 基本信后,你要把这些基本信息存入数据库对应的表中,不用hibernate还有mybatis之类的框架,都不用的话就得用JDBC,也就是JAVA自己的,用这个东西你要写很多的代码,比如保存注册信
- SyntaxError: Non-UTF-8 code starting with '\xc4'
随便小屋
python
刚开始看一下Python语言,传说听强大的,但我感觉还是没Java强吧!
写Hello World的时候就遇到一个问题,在Eclipse中写的,代码如下
'''
Created on 2014年10月27日
@author: Logic
'''
print("Hello World!");
运行结果
SyntaxError: Non-UTF-8
- 学会敬酒礼仪 不做酒席菜鸟
aijuans
菜鸟
俗话说,酒是越喝越厚,但在酒桌上也有很多学问讲究,以下总结了一些酒桌上的你不得不注意的小细节。
细节一:领导相互喝完才轮到自己敬酒。敬酒一定要站起来,双手举杯。
细节二:可以多人敬一人,决不可一人敬多人,除非你是领导。
细节三:自己敬别人,如果不碰杯,自己喝多少可视乎情况而定,比如对方酒量,对方喝酒态度,切不可比对方喝得少,要知道是自己敬人。
细节四:自己敬别人,如果碰杯,一
- 《创新者的基因》读书笔记
aoyouzi
读书笔记《创新者的基因》
创新者的基因
创新者的“基因”,即最具创意的企业家具备的五种“发现技能”:联想,观察,实验,发问,建立人脉。
第一部分破坏性创新,从你开始
第一章破坏性创新者的基因
如何获得启示:
发现以下的因素起到了催化剂的作用:(1) -个挑战现状的问题;(2)对某项技术、某个公司或顾客的观察;(3) -次尝试新鲜事物的经验或实验;(4)与某人进行了一次交谈,为他点醒
- 表单验证技术
百合不是茶
JavaScriptDOM对象String对象事件
js最主要的功能就是验证表单,下面是我对表单验证的一些理解,贴出来与大家交流交流 ,数显我们要知道表单验证需要的技术点, String对象,事件,函数
一:String对象;通常是对字符串的操作;
1,String的属性;
字符串.length;表示该字符串的长度;
var str= "java"
- web.xml配置详解之context-param
bijian1013
javaservletweb.xmlcontext-param
一.格式定义:
<context-param>
<param-name>contextConfigLocation</param-name>
<param-value>contextConfigLocationValue></param-value>
</context-param>
作用:该元
- Web系统常见编码漏洞(开发工程师知晓)
Bill_chen
sqlPHPWebfckeditor脚本
1.头号大敌:SQL Injection
原因:程序中对用户输入检查不严格,用户可以提交一段数据库查询代码,根据程序返回的结果,
获得某些他想得知的数据,这就是所谓的SQL Injection,即SQL注入。
本质:
对于输入检查不充分,导致SQL语句将用户提交的非法数据当作语句的一部分来执行。
示例:
String query = "SELECT id FROM users
- 【MongoDB学习笔记六】MongoDB修改器
bit1129
mongodb
本文首先介绍下MongoDB的基本的增删改查操作,然后,详细介绍MongoDB提供的修改器,以完成各种各样的文档更新操作 MongoDB的主要操作
show dbs 显示当前用户能看到哪些数据库
use foobar 将数据库切换到foobar
show collections 显示当前数据库有哪些集合
db.people.update,update不带参数,可
- 提高职业素养,做好人生规划
白糖_
人生
培训讲师是成都著名的企业培训讲师,他在讲课中提出的一些观点很新颖,在此我收录了一些分享一下。注:讲师的观点不代表本人的观点,这些东西大家自己揣摩。
1、什么是职业规划:职业规划并不完全代表你到什么阶段要当什么官要拿多少钱,这些都只是梦想。职业规划是清楚的认识自己现在缺什么,这个阶段该学习什么,下个阶段缺什么,又应该怎么去规划学习,这样才算是规划。
- 国外的网站你都到哪边看?
bozch
技术网站国外
学习软件开发技术,如果没有什么英文基础,最好还是看国内的一些技术网站,例如:开源OSchina,csdn,iteye,51cto等等。
个人感觉如果英语基础能力不错的话,可以浏览国外的网站来进行软件技术基础的学习,例如java开发中常用的到的网站有apache.org 里面有apache的很多Projects,springframework.org是spring相关的项目网站,还有几个感觉不错的
- 编程之美-光影切割问题
bylijinnan
编程之美
package a;
public class DisorderCount {
/**《编程之美》“光影切割问题”
* 主要是两个问题:
* 1.数学公式(设定没有三条以上的直线交于同一点):
* 两条直线最多一个交点,将平面分成了4个区域;
* 三条直线最多三个交点,将平面分成了7个区域;
* 可以推出:N条直线 M个交点,区域数为N+M+1。
- 关于Web跨站执行脚本概念
chenbowen00
Web安全跨站执行脚本
跨站脚本攻击(XSS)是web应用程序中最危险和最常见的安全漏洞之一。安全研究人员发现这个漏洞在最受欢迎的网站,包括谷歌、Facebook、亚马逊、PayPal,和许多其他网站。如果你看看bug赏金计划,大多数报告的问题属于 XSS。为了防止跨站脚本攻击,浏览器也有自己的过滤器,但安全研究人员总是想方设法绕过这些过滤器。这个漏洞是通常用于执行cookie窃取、恶意软件传播,会话劫持,恶意重定向。在
- [开源项目与投资]投资开源项目之前需要统计该项目已有的用户数
comsci
开源项目
现在国内和国外,特别是美国那边,突然出现很多开源项目,但是这些项目的用户有多少,有多少忠诚的粉丝,对于投资者来讲,完全是一个未知数,那么要投资开源项目,我们投资者必须准确无误的知道该项目的全部情况,包括项目发起人的情况,项目的维持时间..项目的技术水平,项目的参与者的势力,项目投入产出的效益.....
- oracle alert log file(告警日志文件)
daizj
oracle告警日志文件alert log file
The alert log is a chronological log of messages and errors, and includes the following items:
All internal errors (ORA-00600), block corruption errors (ORA-01578), and deadlock errors (ORA-00060)
- 关于 CAS SSO 文章声明
denger
SSO
由于几年前写了几篇 CAS 系列的文章,之后陆续有人参照文章去实现,可都遇到了各种问题,同时经常或多或少的收到不少人的求助。现在这时特此说明几点:
1. 那些文章发表于好几年前了,CAS 已经更新几个很多版本了,由于近年已经没有做该领域方面的事情,所有文章也没有持续更新。
2. 文章只是提供思路,尽管 CAS 版本已经发生变化,但原理和流程仍然一致。最重要的是明白原理,然后
- 初二上学期难记单词
dcj3sjt126com
englishword
lesson 课
traffic 交通
matter 要紧;事物
happy 快乐的,幸福的
second 第二的
idea 主意;想法;意见
mean 意味着
important 重要的,重大的
never 从来,决不
afraid 害怕 的
fifth 第五的
hometown 故乡,家乡
discuss 讨论;议论
east 东方的
agree 同意;赞成
bo
- uicollectionview 纯代码布局, 添加头部视图
dcj3sjt126com
Collection
#import <UIKit/UIKit.h>
@interface myHeadView : UICollectionReusableView
{
UILabel *TitleLable;
}
-(void)setTextTitle;
@end
#import "myHeadView.h"
@implementation m
- N 位随机数字串的 JAVA 生成实现
FX夜归人
javaMath随机数Random
/**
* 功能描述 随机数工具类<br />
* @author FengXueYeGuiRen
* 创建时间 2014-7-25<br />
*/
public class RandomUtil {
// 随机数生成器
private static java.util.Random random = new java.util.R
- Ehcache(09)——缓存Web页面
234390216
ehcache页面缓存
页面缓存
目录
1 SimplePageCachingFilter
1.1 calculateKey
1.2 可配置的初始化参数
1.2.1 cach
- spring中少用的注解@primary解析
jackyrong
primary
这次看下spring中少见的注解@primary注解,例子
@Component
public class MetalSinger implements Singer{
@Override
public String sing(String lyrics) {
return "I am singing with DIO voice
- Java几款性能分析工具的对比
lbwahoo
java
Java几款性能分析工具的对比
摘自:http://my.oschina.net/liux/blog/51800
在给客户的应用程序维护的过程中,我注意到在高负载下的一些性能问题。理论上,增加对应用程序的负载会使性能等比率的下降。然而,我认为性能下降的比率远远高于负载的增加。我也发现,性能可以通过改变应用程序的逻辑来提升,甚至达到极限。为了更详细的了解这一点,我们需要做一些性能
- JVM参数配置大全
nickys
jvm应用服务器
JVM参数配置大全
/usr/local/jdk/bin/java -Dresin.home=/usr/local/resin -server -Xms1800M -Xmx1800M -Xmn300M -Xss512K -XX:PermSize=300M -XX:MaxPermSize=300M -XX:SurvivorRatio=8 -XX:MaxTenuringThreshold=5 -
- 搭建 CentOS 6 服务器(14) - squid、Varnish
rensanning
varnish
(一)squid
安装
# yum install httpd-tools -y
# htpasswd -c -b /etc/squid/passwords squiduser 123456
# yum install squid -y
设置
# cp /etc/squid/squid.conf /etc/squid/squid.conf.bak
# vi /etc/
- Spring缓存注解@Cache使用
tom_seed
spring
参考资料
http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-spring-cache/
http://swiftlet.net/archives/774
缓存注解有以下三个:
@Cacheable @CacheEvict @CachePut
- dom4j解析XML时出现"java.lang.noclassdeffounderror: org/jaxen/jaxenexception"错误
xp9802
java.lang.NoClassDefFoundError: org/jaxen/JaxenExc
关键字: java.lang.noclassdeffounderror: org/jaxen/jaxenexception
使用dom4j解析XML时,要快速获取某个节点的数据,使用XPath是个不错的方法,dom4j的快速手册里也建议使用这种方式
执行时却抛出以下异常:
Exceptio