- 提高记忆力day01
三次拒绝王俊凯
记忆力训练学习
前言问题一:如何衡量一个人的记忆力和思维能力呢?(1)记忆的速度(2)记忆的准确度(3)记忆的持久度问题二:你为什么记不住?(1)没有找到正确的记忆方法(2)压力大导致容易紧张(3)疾病和药物的原因(4)吸烟及过度的饮酒问题三:什么是记忆?记忆是对经历过的事务能够记住,并能在以后再现。包括识记,保持,再现。思维问题四:增强记忆和思维能力的三大黄金思维模式(1)善用图像。(2)善用比喻。(3)善于建
- AI 在播客领域的应用
姚家湾
播客AI
播客以语言交谈为主,是大语言模型AI可以大展拳脚的地方,比如播客简介,播客节目笔记(shownotes)的自动化生成,播客节目单自动化推荐等等。笔者做了一些探索性实验工作,结果发现,在现有播客的文本描述(通常称为播客的元数据)基础上实现AI推荐是不理想的。这主要是现有的播客节目的文本元数据质量参差不齐,大模型难以做矢量搜索和内容生成。播客元数据存在的问题目前播客存在的问题:播客节目的名称太长,夹杂
- 工业场景将成为AI大模型的重要战场!零基础入门AI大模型,看这篇就够了!
大模型扬叔
人工智能工业多模态大模型
前言2024年,各大公司推出强大理解能力的多模态大模型,将引领人工智能(AI)技术创新和应用,工业场景将成为多模态大模型的最佳实践场地。随着GPT-4o、Gemini1.5Pro、LLaVA1.6的发布,基于Transformer架构和海量数据训练的多模态大模型再次点燃通用人工智能(AGI),其对文本、图像等多模态输入的支持和强大的理解能力也象征着人工智能迈向通用人工智能(AGI)的新阶段。随着工
- 机器视觉算法与边缘计算:打造移动终端上的智能“慧眼”
matlab_python22
计算机视觉
机器视觉算法与边缘计算:打造移动终端上的智能“慧眼”边缘计算的背景数据量激增与实时性需求:随着物联网的快速发展,大量智能设备接入网络,产生的数据量呈爆发式增长。传统云计算模式在处理这些海量实时数据时,面临延迟高、带宽压力大等问题,无法满足如自动驾驶、远程医疗等对实时性要求极高的应用场景的需求。云计算的局限性:云计算虽然提供了强大的计算和存储能力,但在数据传输过程中存在时间延迟,且数据集中存储在云端
- 工业大模型市场图谱:53个工业大模型全面梳理
大模型常客
人工智能agiai大模型ai大模型大模型应用大模型就业
工业场景要求严谨、容错率低,核心业务场景对模型准确率的要求达到95%以上、对幻觉的容忍率为0,因此通用基础大模型的工业知识往往不足以满足工业场景的应用需求。根据沙丘智库发布的《2024年中国工业大模型应用跟踪报告》,工业大模型是指在通用基础大模型(例如文心一言、通义千问等)的基础上,结合行业&场景数据进行预训练和微调,并进行模型压缩(裁剪、蒸馏等)所形成的大模型,包括通用工业大模型、行业大模型以及
- 透过生活小故事,轻松理解大模型开发的五种核心方法
java
大家好,我是大圣,今天聊一下大模型开发的几种方法。大模型开发常用方法前言人工智能的世界听起来复杂神秘,但其实它与我们的日常生活有着许多相似之处。即使你对大模型开发一无所知,也能通过生活中的简单故事,理解其中的奥秘。本文将以贴近生活的五个场景,通俗易懂地讲解大模型开发中的五种核心方法:提示词工程和外部函数、Agent设计、RAG设计(检索增强生成)、微调以及预训练。让我们一同走进这些故事,揭开大模型
- 最近,大模型岗位爆了。。。
IT猫仔
人工智能学习ai
重磅消息,国资委打响了国内AI第一枪!宣布央企将把发展AI放在全局统筹地位上,并加快建设一批智能算力中心。这意味着传统行业又迎来了一次大洗牌,这个过程需要大量AI人才!!现在国内头部人工智能公司已经开始用AI数字人助力各行各业,央企+交互数字人将成今年一整年的趋势。除此之外,知名大厂也都在布局AI市场。懂AI的程序员年薪已经翻到80w-96w!风口之下,与其焦虑被行业淘汰,不如先人一步掌握AI大模
- Kimi终于开源了,联手清华开源大模型推理架构Mooncake
吴脑的键客
人工智能架构人工智能
在人工智能迅速发展的时代,大型模型的智能化水平不断提升,但随之而来的推理系统效率挑战也越来越明显。如何应对高推理负载、降低推理成本、缩短响应时间,已成为业界共同面对的重要问题。Kimi公司联合清华大学的MADSys实验室,推出了基于KVCache的Mooncake推理系统设计方案,该方案于2024年6月正式发布。Mooncake推理系统通过创新的PD分离架构和以存换算为中心的理念,显著提升了推理的
- 【大模型】从零样本到少样本学习:一文读懂 Zero-shot、One-shot 和 Few-shot 的核心原理与应用!
橙子小哥的代码世界
NLP自然语言理解大模型自然语言处理sklearn深度学习神经网络tensorflow
《从零样本到少样本学习:一文读懂Zero-shot、One-shot和Few-shot的核心原理与应用!》正文:在自然语言处理(NLP)领域,Zero-shot、One-shot和Few-shot学习已经成为衡量大语言模型泛化能力的重要指标。尤其是在大规模预训练模型(如GPT系列)的推动下,这些技术得到了广泛应用和关注。本篇文章将带你全面了解这三种学习方法的核心概念、原理和实际应用场景。1.什么是
- 华为OD机试E卷 ---最大值
努力努力再努力呐
java算法数据结构华为odjava算法数据结构
一、题目描述给定一组整数(非负),重排顺序后输出一个最大的整数。二、示例1用例1输入109输出910说明:输出结果可能非常大,所以你需要返回一个字符串只而不是整数。三、输入描述数字组合四、输出描述最大的整数五、解题思路字符串转换:首先,将整数数组中的每个元素转换为字符串,以便进行字符串比较和拼接。自定义排序:使用自定义的比较器对字符串数组进行排序。比较规则是:对于任意两个字符串a和b,比较a+b和
- Compose Multiplatform+kotlin Multiplatfrom
宝杰X7
androidandroidjetpackkotlinioswebappswift
ComposeMultiplatform+kotlinMultiplatfrom前言功能需求分析好用的库依赖如下shared的build.gradle下面是/gradle/libs.versions.toml下面是androidApp下的build.gradle结尾前言现在Android原生需求日渐减少,多平台或车载,端侧大模型等我看是未来的主流,上一年做了新能源DBC协议的数据可视化显示,将数据
- 详解AI大模型的主要指标与国内常见大模型对比分析
wit_@
人工智能AIGC语言模型ai大数据服务器
AI大模型的主要指标与国内常见大模型对比分析随着人工智能技术的快速发展,大模型(LargeAIModels)在自然语言处理、计算机视觉和多模态任务中取得了突破性进展。对于选择和评价AI大模型,不仅需要关注其功能,还要理解其关键指标和性能表现。本文将详细分析AI大模型的主要评价指标,并对国内常见大模型进行具体对比,提供实际数值和深度解析。一、AI大模型的主要指标AI大模型的性能和实用性通常通过以下指
- C++ 面向对象(八股总结)
fadtes
C++八股c++开发语言
面向对象程序设计(Object-orientedprogramming,OOP)是种具有对象概念的程序编程典范,同时也是一种程序开发的抽象方针。面向对象三大特征——封装、继承、多态封装把客观事物封装成抽象的类,并且类可以把自己的数据和方法只让可信的类或者对象操作,对不可信的进行信息隐藏。关键字:public,protected,private。不写默认为private。public成员:可以被任意
- openai的代理框架中国版swarmforchinese,又简单又实用而且是趋势
Ai君臣
智能代理agentswarm
一、背景智能代理,就是可以给你去完成任务的智能体,最核心的是LLMS的智能性现在市面上个各种复杂的框架,1、无代码可以搭建,非常复杂,造成难度高而且容易出错,像字节,百度都有2、纯代码的也很多。各种概念,概念生涩难懂,与大模型用自然对话非常简洁相反而驰有没有一种非常简单又实用的框架有openAI开源的swarm但是默认用的openai的接口。国内是用不了的,那么swarmforchinese这个仓
- 什么是微服务?你明白了吗
百味人生一壶酒
微服务
微服务:拆开你的大蛋糕,做个小甜点如果你在开发中曾经遇到过“单体应用”这个词,那么你一定知道它就像一个巨大的蛋糕,所有的功能、代码和数据都被堆在一起。看似美味,但一旦切开,你会发现里面的层次错乱,想找点儿什么就得翻上一大堆,最后才可能挖到你想要的那块小蛋糕。这不,微服务的出现,正是为了告诉你:“嘿,把这个蛋糕拆成几块小的甜点,方便吃!”微服务到底是什么?简单来说,微服务是一种软件架构模式,目的是把
- Node.js+Express 开发之Cookie、Session 使用详解
MINO吖
Nodenodecookiesessionexpress
为什么有cookie和session?因为HTTP协议是没有状态的,当用户再次访问网站时,没法判断之前是否登陆过,于是就有了cookies和session,用来保存用户的一些信息。cookie和session区别?cookie是存放在客户端浏览器的,每个域名下通常限制为50个cookie,每个cookie的值大小限制为4K。session是存放在服务器端的,可以存储无限大的数据,但大量的sessi
- SpringBoot的AOP-入门
violin-wang
SpringBootspringbootjavaspringaop
SpringBoot另一大特性:AOP,右上角的粉色是业务需求:希望获知各个业务方法的耗时指定方法需要:包名、类名(接口名)、方法名最前面那个(*)星号表示是返回值任意类名(*)表示类名任意方法名(*)表示方法任意下面这个切入点表达式选定的是这个包下所有的方法!!!!!
- ill,contain,cover,none,scale-down 区别
懒大王、
css前端
fill:默认值。内容拉伸填满整个contentbox,不保证保持原有的比例contain:保持原有尺寸比例。长度和高度中短的那条边跟容器大小一致,长的那条等比缩放,可能会有留白cover:保持原有尺寸比例。宽度和高度中长的那条边跟容器大小一致,短的那条等比缩放。可能会有部分区域不可见。none:保持原有尺寸比例。同时保持替换内容原始尺寸大小。scale-down:保持原有尺寸比例,如果容器尺寸大
- python的总结与心得词云设计理念_Python词云展示十九大报告
weixin_39633054
“不忘初心,牢记使命,高举中国特色社会主义伟大旗帜,决胜全面建成小康社会,夺取新时代中国特色社会主义伟大胜利,为实现中华民族伟大复兴的中国梦不懈奋斗。”十九大召开已过去近一个月,我国社会主要矛盾已经转变,中国特色社会主义进入了新时代,中国人民实现了从站起来,富起来到强起来,我们国家已经走近世界舞台的中央。国家强盛,民族自豪,为了中国梦,戮力前行。考研的同学应该此刻也在对着十九大报告埋头苦背吧,作为
- 学习AI大模型的小白入门建议和具体的学习方法推荐
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机器学习人工智能人工智能
深度思考我是一名在汽车行业工作的嵌入式系统工程师,现在我想进入人工智能领域,特别是大型语言模型。说到人工智能,我是一个完全的新手,所以我需要弄清楚从哪里开始。让我们把它分解一下。首先,我知道嵌入式系统涉及许多低级编程、微控制器、实时操作系统等。人工智能,特别是像GPT这样的大型模型,似乎处于另一端,处理高级计算、海量数据集和复杂算法。这里肯定有一个学习曲线。我可能应该从了解机器学习的基础知识开始。
- 大模型训练显卡选择
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认识系列大模型知识乱炖人工智能
大模型训练显卡对比大模型训练时A100是首选,A40用于推理,目前还推出了H100为下一代替换A100的产品。大模型的训练用4090可以吗?大模型的训练用4090是不行的,但推理(inference/serving)用4090不仅可行,在性价比上还能比H100稍高。事实上,H100/A100和4090最大的区别就在通信和内存上,算力差距不大。H100A1004090TensorFP16算力989T
- 高考十年了,聊聊挣钱这件事
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转眼间,一年高考又过去了,从2013年高考时,转眼间,十年了。回首十年间,当年的豪言壮志你是否实现了?还是被社会毒打,磨平菱角,意识到自己只是一个普通人。今天,我们不聊高考,我们来聊聊挣钱这件事。众所周知,这两年,互联万已经进入了一个存量时代,该有的App巨头们基本已经抢占了市场。资本不再像过去十年一样,疯狂烧钱,抢占市场。在这种大背景下,许多大厂,纷纷缩减业务,一些不赚钱的业务也砍掉。向社会输出
- 把研发中心建到德国慕尼黑!中国智能车的诺曼底登陆开始了
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理想汽车,刚刚有了出海新动作。理想宣布首个海外研发中心开业,就建在了全球汽车工业老家——德国。这次出海,理想将联合德国研发团队,共同完成四大领域的下一代技术研究。不久前的理想AITalk上,李想称要“做一家人工智能企业”,当前大规模的技术加码,就是在一步步兑现。德国慕尼黑作为汽车工业的发源地,承载着传统汽车的技术核心,现在中国的智能车代表,开始了诺曼底登陆的时代改写时刻。理想首个海外研发中心开业1
- [UWP]实用的Shape指南
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c#ui
在UWPUI系统中,使用Shape是绘制2D图形最简单的方式,小到图标,大到图表都用到Shape的派生类,可以说有举足轻重的地位。幸运的是从Silverlight以来Shape基本没有什么大改动,简直是UWP中的一股清流。上图来自ProSilverlight5inC#,可见Silverlight中的Shape和UWP的Shape基本架构一致。Shape的API从WPF以来就几乎没变,对熟悉WPF/
- 第二课堂笔记——大语言模型
skna_
笔记语言模型人工智能
part1——qwen在这一部分中需要完成初步运行通义千问,流式输出与在网页窗口进行对话。1.环境准备首先配置满足需求的环境。配置环境代码中:!pipinstalltransformers==4.37.0-U用于安装或更新Python的transformers库到特定版本4.37.0。这里的-U参数表示如果已安装transformers库,则将其更新到指定的版本。!pipinstallstr
- 大模型-Qwen2.5 技术报告解读
数据分析能量站
机器学习人工智能
Abstract主要是在介绍通义千问2.5(Qwen2.5)这一大型语言模型系列,涵盖了它在不同训练阶段的改进、多样化配置、可获取途径以及在各项性能评测中的出色表现等多个方面,旨在展示其先进性与实用性。训练阶段改进预训练阶段说明了Qwen2.5在预训练时对数据集进行了大规模的扩充,将高质量预训练数据集的词元数量从之前的7万亿提升到了18万亿。词元可以理解为语言模型学习时的基本语言单位(比如单词、汉
- Java 大视界 -- Java 大数据文本分析与自然语言处理:从文本挖掘到智能对话(十)
青云交
大数据新视界Java大视界大数据文本分析自然语言处理文本挖掘机器翻译智能对话智能客服java
亲爱的朋友们,热烈欢迎你们来到青云交的博客!能与你们在此邂逅,我满心欢喜,深感无比荣幸。在这个瞬息万变的时代,我们每个人都在苦苦追寻一处能让心灵安然栖息的港湾。而我的博客,正是这样一个温暖美好的所在。在这里,你们不仅能够收获既富有趣味又极为实用的内容知识,还可以毫无拘束地畅所欲言,尽情分享自己独特的见解。我真诚地期待着你们的到来,愿我们能在这片小小的天地里共同成长,共同进步。一、本博客的精华专栏:
- Java 大视界 -- Java 大数据物联网应用:数据处理与设备管理(八)
青云交
大数据新视界Java大视界大数据物联网数据处理设备管理车联网智能家居预测性维护java
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- Java 大视界 -- Java 大数据分布式缓存:提升数据访问性能(五)
青云交
大数据新视界Java大视界大数据分布式缓存数据访问性能RedisMemcached缓存一致性缓存击穿java
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- Java 大视界 -- Java 微服务架构在大数据应用中的实践:服务拆分与数据交互(一)
青云交
大数据新视界Java大视界Java微服务架构大数据应用服务拆分数据交互性能优化安全考量分布式事务处理java
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- 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