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天道大帝
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天道论坛云服务免费虚拟主机https://www.pantd.com解锁高效开发:免费虚拟主机助力你的项目腾飞在当今数字化浪潮中,无论是初出茅庐的新手开发者渴望一展身手,还是经验丰富的编程大咖想要快速验证创意,一款优质的虚拟主机都至关重要。今天,就为大家揭开一款免费虚拟主机的神秘面纱,让你轻松开启线上项目之旅。一、便捷入门,零成本启航对于刚踏入编程世界的小白来说,资金往往是开启项目的一大阻碍。这款
- 十大经典排序算法上
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排序算法算法数据结构
0、算法概述0.1算法分类十种常见排序算法可以分为两大类:1、冒泡排序(BubbleSort)冒泡排序是一种简单的排序算法。它重复地走访过要排序的数列,一次比较两个元素,如果它们的顺序错误就把它们交换过来。走访数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换,也就是说该数列已经排序完成。这个算法的名字由来是因为越小的元素会经由交换慢慢“浮”到数列的顶端。1.1算法描述内执行时所需存储空间的度量,它也是数据
- 【产品经理修炼之道】-产品经理的警钟:当DeepSeek向传统工业软件发起挑战
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随着AI技术的飞速发展,工业领域正经历一场深刻的数字化变革。本文深入探讨了以DeepSeek为代表的低成本AI模型如何对传统工业信息系统发起冲击,甚至引发了“软件大灭绝”的危机。01一场由低成本AI引发的“工业软件大变革”当某家年产值10亿元的制造企业,用DeepSeek提供的AI模型替代了沿用十年的SAPBusinessObjects报表系统时,其IT总监在项目总结会上说:“我们每年花300万维
- 电竞数据怎么助力创业者在电竞行业发展
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电竞数据对于创业者在电竞行业的发展有着非常大的助力作用,特别是在以下几个方面:1.精准市场定位与需求分析创业者可以通过电竞数据分析了解行业趋势、用户需求和市场痛点。例如,通过分析观众的观看行为、玩家的活跃度、不同游戏的受欢迎程度等数据,创业者可以更好地确定进入电竞行业的切入点,找到未被满足的市场需求。这样能够大大降低市场调研的成本,提高决策的准确性。2.个性化产品与服务开发电竞数据可以帮助创业者开
- 编程基础-算法研究-算法题
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算法基础个人经验可供分享算法
没想到工作几年后还要考算法题目遂研究记录目录0.简介1.丑数1.1题目1.2要点1.2.1丑数如何判别1.2.2后续丑数如何找到1.2.3结尾th,nd,st规律1.2.4完整可参考代码2大斐波那契数2.1题目2.2要点2.2.1范围超界2.3完整参考代码2.4延伸:C语言计算100的阶乘2.5其他细节点3迷宫问题3.1迷宫问题13.2迷宫问题20.简介一些技巧:~scanf#include{in
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【LangChain编程:从入门到实践】实现多模态代理作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming关键词:LangChain编程,多模态代理,自然语言处理,多媒体数据融合,复杂任务解决能力1.背景介绍1.1大背景与问题的提出随着人工智能技术的飞速发展,尤其是大模型在自然语言处理领域的突破,如通义千问、通义万相、阿里云通义大模型等,我们正迎来一个全
- 国际数字影像产业园官网:带您探寻文创产业园前沿资讯
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成都国际数字影像产业园位于成都市金牛区福堤路99号,是数字文创产业的一颗璀璨明珠。该产业园由金牛区政府和树莓科技集团共同打造,拥有诸多独特优势。从产业生态上看,重点发展数字影像、数字文创、数字媒体三大产业,入驻企业超200家。涵盖影视制作、动画设计、游戏开发等多个领域,形成了完整的产业链,从前端采集到后期制作,从内容创作到版权交易,各环节紧密相连。在配套设施与服务方面,商务配套齐全,会议中心、商超
- Empowering LLMs with Logical Reasoning: 从“语言大师”到“逻辑大师”的进化之路
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“逻辑是智慧的骨架,而语言是智慧的血肉。让大语言模型(LLMs)既能说会道,又能逻辑严谨,是AI发展的下一座高峰。”开篇:语言模型的“逻辑盲区”近年来,大语言模型(LLMs)在自然语言处理(NLP)任务中取得了令人瞩目的成就。从生成流畅的文章到翻译复杂的句子,这些模型似乎无所不能。然而,当我们试图让它们回答逻辑推理问题时,却发现它们的表现常常令人失望。比如,某顶尖LLM在回答以下问题时出现了自相矛
- 月之暗面改进并开源了 Muon 优化算法,对行业有哪些影响?
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互联网各领域资料分享专区(不定期更新):Sheet正文月之暗面团队改进并开源的Muon优化算法在深度学习和大模型训练领域引发了广泛关注,其核心创新在于显著降低算力需求(相比AdamW减少48%的FLOPs)并提升训练效率,同时通过开源推动技术生态的共建。1.显著降低大模型训练成本,推动技术普惠算力需求锐减:Muon通过引入权重衰减和一致的RMS更新,解决了原始Muon在大规模训练中的稳定性问题,使
- 深度解析:大模型开源的真与假
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目录大模型企业开闭源策略各异开源大模型的定义与现状开源内容的局限性通常开放的内容实际未开放的关键内容法律与商业模式的约束开源许可证的重要性大模型的定制许可证及其限制性条款商业公司对开源大模型的策略和目的建立生态系统吸引开发者提升品牌形象保持竞争优势技术创新和改进技术与协助开发的挑战训练和推理过程的资源需求差异微调和衍生模型的技术实现及其局限性开源大模型在协作开发中的局限总结大模型的发展开启了AIG
- DeepSeek开源周第二弹:DeepEP如何用RDMA+FP8让MoE模型飞起来?
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一、引言:MoE模型的通信瓶颈与DeepEP的诞生在混合专家(MoE)模型训练中,专家间的全对全(All-to-All)通信成为性能瓶颈。传统方案在跨节点传输时带宽利用率不足50%,延迟高达300μs以上。DeepSeek推出的DeepEP作为首个开源EP通信库,通过软硬件协同优化,将节点内通信带宽压榨至158GB/s(接近NVLink极限),跨节点RDMA延迟降至46GB/s,成为大模型训练/推
- 《AI 大模型 ChatGPT 的传奇》
武昌库里写JAVA
面试题汇总与解析课程设计springbootvue.js算法数据结构
《AI大模型ChatGPT的传奇》——段方某世界100强企业大数据/AI总设计师教授北京大学博士后助理:1三6三二四61四五41AI大模型的概念和特点1.1什么是”大模型、多模态“?1.2大模型带来了什么?1.3大模型为什么能产生质变?1.4算法层面的跃升1.4.1RNN到transformor1.4.2扩散模型diffusion1.4.3跨模态的CLIP框架1.5AIGC的耀眼成果1.5.1AI
- 利用DSPy优化LangChain RAG系统的实战指南
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利用DSPy优化LangChainRAG系统的实战指南技术背景介绍DSPy是一个用于大语言模型(LLMs)的出色框架,它引入了一个自动编译器,能够教会模型如何执行你程序中的声明性步骤。具体来说,DSPy编译器会在内部追踪你的程序,然后为大型语言模型(LLMs)创建高质量的提示(或为小型LLMs训练自动微调),以教会它们任务的步骤。感谢OmarKhattab的努力,现在DSPy可以与LangChai
- 大模型RAG优化之高可用向量数据库的“热更”难题与解决方案
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在现代应用中,向量数据库被广泛用于图像搜索、推荐系统、语义搜索等场景。但与传统数据库不同,向量数据库的“热更”(即在不中断服务的情况下更新索引)是一个具有挑战性的问题。本文将深入探讨这一问题,对比主流向量数据库的热更方案,并给出Qdrant的代码示例。1.什么是向量数据库的“热更”?想象一下,你正在运营一个大型电商平台,用户可以上传图片搜索相似商品。你的商品库每天都在更新:新商品上架:需要将新商品
- GPT-4提示词冠军如何写 prompt:CO-STAR 框架、文本分段、系统提示
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CO-STAR框架CO-STAR框架用来构建提示词(prompt),分隔符对提示词进行文本分段。©上下文:为任务提供背景信息通过为大语言模型(LLM)提供详细的背景信息,可以帮助它精确理解讨论的具体场景,确保提供的反馈具有相关性。(O)目标:明确你要求大语言模型完成的任务清晰地界定任务目标,可以使大语言模型更专注地调整其回应,以实现这一具体目标。(S)风格:明确你期望的写作风格你可以指定一个特定的
- 前言:什么是大模型微调
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一、大模型微调的基础知识1.什么是大模型微调?大模型微调(Fine-tuning)是指在预训练模型的基础上,针对特定的任务或数据集进行进一步训练的过程。预训练模型通常在大规模的通用数据上训练,具备广泛的语言理解和生成能力。通过微调,我们可以让模型更好地适应特定的领域或任务,例如情感分析、问答系统、文本生成等。2.为什么需要微调?适应特定任务:通用模型虽然功能强大,但在特定任务上可能表现不够精准。微
- redis中的bigkey及读取优化
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一、bigKey介绍1、简介在Redis中,BigKey(大键)指的是占用大量内存的单个键。通常,Redis是一个高性能的内存数据库,但是当某些键变得非常大时,会带来性能上的影响。例如,大量的内存消耗、长时间的操作延迟,甚至可能导致Redis停止响应或崩溃。通俗的来说,指的是value值大,而不是key值大。2、case大字符串(String):单个字符串值过大,例如存储非常大的JSON或XML数
- 大模型专栏博文汇总和索引
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大模型专栏主要是汇总了我在学习大模型相关技术期间所做的一些总结和笔记,主要包括以下几个子专栏:DeepSeek-R1AIGC大模型实践Transformer多模态系统视频理解对比学习目标检测目标跟踪图神经网络大模型专栏汇总了以上所有子专栏的论文,目前暂时先按照不同的技术领域划分子专栏,子专栏之间的内容可能会有交集,不完全是独立的。为了方便查阅相关模块的内容,故以此文章进行汇总与索引。一、DeepS
- 现代前端框架渲染机制深度解析:虚拟DOM到编译时优化
桂月二二
前端框架
引言:前端框架的性能进化论TikTokWeb将React18迁移至Vue3后,点击响应延迟降低42%,内存占用减少35%。Shopify采用Svelte重构核心交互模块,首帧渲染速度提升580%。Discord在Next.js14中启用ReactServerComponents后,服务端数据吞吐量增加240%,客户端Bundle体积减少54%。一、主流框架技术架构差异1.1三大范式运行机制对比维度
- 技术大咖面对面 | 网易技术大佬的自我修养
网易数智
网易云信技术干货人工智能通信经验分享程序员创富实时音视频业界资讯
技术人的成长是一个长期的过程,从一个懵懂的青涩少年,到一个具有一定影响力的技术专家,伴随的是自己能力的提升、认知的升级、影响力的壮大。都说成长没有捷径,但有方法,那这条成长的路,我们要怎么走,才能少走弯路,更快前行呢?基本素养根据自己这么多年的亲身经历,以及周围同事的成长路径,我总结了下面六条技术人应当具备的基本素养,作为我们技术之路能够走得更远,走得更顺的基石。1长期学习技术人的底气来自于技术。
- DeepSeek 持续火爆;微信蓝包首秀;世界级人工智能科学家许主洪加盟阿里巴巴...|网易数智日报
网易数智
网易数智日报人工智能大数据业界资讯ai云计算
DeepSeek持续火爆,多个云平台上线相关模型「抢食」算力需求AI公司DeepSeek旗下大模型DeepSeek-R1「爆火」后,多个云平台宣布上线DeepSeek旗下模型。2月5日,阅文集团宣布,旗下作家辅助创作应用“作家助手”已集成幻方量化旗下AI公司深度求索(DeepSeek)的DeepSeek-R1大模型。这是DeepSeek首次应用于网文领域,旨在为作家提供更智能的创作支持。2月4日,
- 四、数据湖应用平台架构
moton2017
大数据治理大数据数据湖数据管理数据架构数据安全大数据管理数据仓库
数据湖应用平台是一个用于存储、处理和分析大容量、用途数据的平台。它旨在以隐蔽、高效率的方式,为企业提供全面的数据管理和应用能力。核心概念数据湖:一个集中各种原始格式数据的存储库,包括格式化数据、半格式化数据和非格式化数据。数据应用:基于数据湖构建的各种数据分析、挖掘和应用服务,例如:数据图表线路商业智能预测分析1.要素组成一个典型的数据湖应用平台架构通常包括以下几个核心组件:数据采集层:从各种数据
- 大模型替代程序猿?不可能,绝对不可能!进化路线来了来!!!
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算法leetcode职场和发展java分布式深度学习神经网络
大模型后端开发面试指南:技术体系构建与实践路线一、背景说明随着大模型(LLM)技术进入工业化落地阶段,行业对大模型后端开发工程师的需求呈现爆发式增长。该岗位要求候选人不仅需要掌握传统分布式系统开发能力,还需深入理解大模型特有的计算范式。本文针对零基础转型场景,提供体系化的能力建设方案。二、核心目标建立大模型后端开发技术认知图谱构建可验证的工程项目实践体系形成持续跟踪技术演进的方法论三、持续关注的核
- Spring 学习笔记(一)Spring两大核心技术IOC控制反转/DI依赖注入和AOP面向切面 案例 | 优化传统的Web开发 | MVC架构DAO层与Service层之间的解耦
「已注销」
#SSMSpring
文章目录参考资料运行环境一、Spring概述1.1Spring产生背景1.2两大核心技术IOC/DI+AOP二、Spring核心技术2.1IOC/DI2.1.1案例:IOC实现解耦2.1.2IOC/DI使用总结2.2AOP2.2.1案例:AOP实现日志打印2.2.2AOP使用总结:三、总结参考资料SPOC运行环境windows10IDEA2021.1专业版JDK8Spring-5.0.5一、Spr
- 算力革新引领数字中国智能跃迁
智能计算研究中心
其他
内容概要算力作为数字经济的核心驱动力,正通过架构创新与场景融合加速重构技术生态。当前算力体系呈现三大演进方向:异构计算突破传统芯片性能瓶颈,实现CPU、GPU、FPGA等多元架构的协同调度;边缘计算推动工业设备、物联网终端等场景的实时响应能力提升,形成“云-边-端”三级计算网络;量子计算则在加密通信、药物研发等领域展现颠覆性潜力,其物理比特操控精度已达实用化临界点。技术方向核心特征典型应用场景异构
- 代码随想录 Day 37 | 【第九章 动态规划part 01】理论基础、509. 斐波那契数、70. 爬楼梯、746. 使用最小花费爬楼梯
Accept17
动态规划算法
一、理论基础理论基础无论大家之前对动态规划学到什么程度,一定要先看我讲的动态规划理论基础。如果没做过动态规划的题目,看我讲的理论基础,会有感觉是不是简单题想复杂了?其实并没有,我讲的理论基础内容,在动规章节所有题目都有运用,所以很重要!如果做过动态规划题目的录友,看我的理论基础就会感同身受了。代码随想录视频:从此再也不怕动态规划了,动态规划解题方法论大曝光!|理论基础|力扣刷题总结|动态规划入门_
- 记录海尔7G笔记本电脑 实现无桌面纯命令行安装debian12 系统并息屏
debian笔记本电脑
海尔7G笔记本电脑,十几年前的一台笔记本,想在家当服务器用。为了省电,我没有安装桌面,用的是纯命令行模式。通过网上查询各种文章大模型等等方式,最终找到了解决方案。使用vbetool(VESA电源管理)vbetool是一个用于控制VESABIOSExtension(VBE)的工具,主要用于Linux系统中管理显示器的电源状态。通过vbetool,用户可以关闭或开启显示器的电源,从而实现对显示器电
- 当x趋于零时,零乘以无穷的极限等于多少
蓝桉802
考研
当x趋于零时,零乘以无穷的极限是未定义。在数学中,0乘以无穷大(0×∞)是一个未定义的表达式,因为它涉及到两个相互矛盾的概念:0乘以任何有限数都等于0,而无穷大乘以任何非零数都应该是无穷大。因此,我们不能确定0乘以无穷大应该是0还是无穷大,所以它被认为是未定义的。为了更好地理解这个问题,我们可以考虑一个极限的例子。假设我们有两个函数f(x)和g(x),其中f(x)趋于0,而g(x)趋于无穷大。
- 通过vLLM部署LLM模型到生产环境中
MichaelIp
人工智能实验室大语言模型人工智能pythonAIGC自然语言处理语言模型promptllama
文章目录1使用vLLM部署模型2部署过程2.1准备GPU环境2.2安装vLLM依赖项3使用vLLM部署模型并启动服务3.1部署开源模型3.2部署微调模型4测试服务是否正常运行5评估服务性能1使用vLLM部署模型本地部署模型主要包含下载模型、编写模型加载代码和发布为支持API访问的应用服务这三个步骤。这个过程通常伴随较高的人工部署成本,vLLM可以用来简化这一流程。它是一个专为大模型推理设计的开源框
- 国内三大云数据库测试对比
m0_63984008
数据库腾讯云阿里云
导读腾讯云数据库提供了可视化的运维操作页面和自动备份的能力,降低了数据库运维的门槛。同时云数据库还支持高可用架构,对数据的安全性和服务的可靠性更有保障。另外有的云数据库厂商还提供了诸如数据库审计、慢查询分析、数据回档等能力,大大减轻了数据库运维和DBA的工作量。我司CTO和技术总监都是腾讯系的,所以我们一开始就选用腾讯云的服务。他们家的云数据库提供了可视化的运维操作页面和自动备份的能力,降低了数据
- 算法 单链的创建与删除
换个号韩国红果果
c算法
先创建结构体
struct student {
int data;
//int tag;//标记这是第几个
struct student *next;
};
// addone 用于将一个数插入已从小到大排好序的链中
struct student *addone(struct student *h,int x){
if(h==NULL) //??????
- 《大型网站系统与Java中间件实践》第2章读后感
白糖_
java中间件
断断续续花了两天时间试读了《大型网站系统与Java中间件实践》的第2章,这章总述了从一个小型单机构建的网站发展到大型网站的演化过程---整个过程会遇到很多困难,但每一个屏障都会有解决方案,最终就是依靠这些个解决方案汇聚到一起组成了一个健壮稳定高效的大型系统。
看完整章内容,
- zeus持久层spring事务单元测试
deng520159
javaDAOspringjdbc
今天把zeus事务单元测试放出来,让大家指出他的毛病,
1.ZeusTransactionTest.java 单元测试
package com.dengliang.zeus.webdemo.test;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import org.junit.Test;
import
- Rss 订阅 开发
周凡杨
htmlxml订阅rss规范
RSS是 Really Simple Syndication的缩写(对rss2.0而言,是这三个词的缩写,对rss1.0而言则是RDF Site Summary的缩写,1.0与2.0走的是两个体系)。
RSS
- 分页查询实现
g21121
分页查询
在查询列表时我们常常会用到分页,分页的好处就是减少数据交换,每次查询一定数量减少数据库压力等等。
按实现形式分前台分页和服务器分页:
前台分页就是一次查询出所有记录,在页面中用js进行虚拟分页,这种形式在数据量较小时优势比较明显,一次加载就不必再访问服务器了,但当数据量较大时会对页面造成压力,传输速度也会大幅下降。
服务器分页就是每次请求相同数量记录,按一定规则排序,每次取一定序号直接的数据
- spring jms异步消息处理
510888780
jms
spring JMS对于异步消息处理基本上只需配置下就能进行高效的处理。其核心就是消息侦听器容器,常用的类就是DefaultMessageListenerContainer。该容器可配置侦听器的并发数量,以及配合MessageListenerAdapter使用消息驱动POJO进行消息处理。且消息驱动POJO是放入TaskExecutor中进行处理,进一步提高性能,减少侦听器的阻塞。具体配置如下:
- highCharts柱状图
布衣凌宇
hightCharts柱图
第一步:导入 exporting.js,grid.js,highcharts.js;第二步:写controller
@Controller@RequestMapping(value="${adminPath}/statistick")public class StatistickController { private UserServi
- 我的spring学习笔记2-IoC(反向控制 依赖注入)
aijuans
springmvcSpring 教程spring3 教程Spring 入门
IoC(反向控制 依赖注入)这是Spring提出来了,这也是Spring一大特色。这里我不用多说,我们看Spring教程就可以了解。当然我们不用Spring也可以用IoC,下面我将介绍不用Spring的IoC。
IoC不是框架,她是java的技术,如今大多数轻量级的容器都会用到IoC技术。这里我就用一个例子来说明:
如:程序中有 Mysql.calss 、Oracle.class 、SqlSe
- TLS java简单实现
antlove
javasslkeystoretlssecure
1. SSLServer.java
package ssl;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.InputStream;
import java.net.ServerSocket;
import java.net.Socket;
import java.security.KeyStore;
import
- Zip解压压缩文件
百合不是茶
Zip格式解压Zip流的使用文件解压
ZIP文件的解压缩实质上就是从输入流中读取数据。Java.util.zip包提供了类ZipInputStream来读取ZIP文件,下面的代码段创建了一个输入流来读取ZIP格式的文件;
ZipInputStream in = new ZipInputStream(new FileInputStream(zipFileName));
&n
- underscore.js 学习(一)
bijian1013
JavaScriptunderscore
工作中需要用到underscore.js,发现这是一个包括了很多基本功能函数的js库,里面有很多实用的函数。而且它没有扩展 javascript的原生对象。主要涉及对Collection、Object、Array、Function的操作。 学
- java jvm常用命令工具——jstatd命令(Java Statistics Monitoring Daemon)
bijian1013
javajvmjstatd
1.介绍
jstatd是一个基于RMI(Remove Method Invocation)的服务程序,它用于监控基于HotSpot的JVM中资源的创建及销毁,并且提供了一个远程接口允许远程的监控工具连接到本地的JVM执行命令。
jstatd是基于RMI的,所以在运行jstatd的服务
- 【Spring框架三】Spring常用注解之Transactional
bit1129
transactional
Spring可以通过注解@Transactional来为业务逻辑层的方法(调用DAO完成持久化动作)添加事务能力,如下是@Transactional注解的定义:
/*
* Copyright 2002-2010 the original author or authors.
*
* Licensed under the Apache License, Version
- 我(程序员)的前进方向
bitray
程序员
作为一个普通的程序员,我一直游走在java语言中,java也确实让我有了很多的体会.不过随着学习的深入,java语言的新技术产生的越来越多,从最初期的javase,我逐渐开始转变到ssh,ssi,这种主流的码农,.过了几天为了解决新问题,webservice的大旗也被我祭出来了,又过了些日子jms架构的activemq也开始必须学习了.再后来开始了一系列技术学习,osgi,restful.....
- nginx lua开发经验总结
ronin47
使用nginx lua已经两三个月了,项目接开发完毕了,这几天准备上线并且跟高德地图对接。回顾下来lua在项目中占得必中还是比较大的,跟PHP的占比差不多持平了,因此在开发中遇到一些问题备忘一下 1:content_by_lua中代码容量有限制,一般不要写太多代码,正常编写代码一般在100行左右(具体容量没有细心测哈哈,在4kb左右),如果超出了则重启nginx的时候会报 too long pa
- java-66-用递归颠倒一个栈。例如输入栈{1,2,3,4,5},1在栈顶。颠倒之后的栈为{5,4,3,2,1},5处在栈顶
bylijinnan
java
import java.util.Stack;
public class ReverseStackRecursive {
/**
* Q 66.颠倒栈。
* 题目:用递归颠倒一个栈。例如输入栈{1,2,3,4,5},1在栈顶。
* 颠倒之后的栈为{5,4,3,2,1},5处在栈顶。
*1. Pop the top element
*2. Revers
- 正确理解Linux内存占用过高的问题
cfyme
linux
Linux开机后,使用top命令查看,4G物理内存发现已使用的多大3.2G,占用率高达80%以上:
Mem: 3889836k total, 3341868k used, 547968k free, 286044k buffers
Swap: 6127608k total,&nb
- [JWFD开源工作流]当前流程引擎设计的一个急需解决的问题
comsci
工作流
当我们的流程引擎进入IRC阶段的时候,当循环反馈模型出现之后,每次循环都会导致一大堆节点内存数据残留在系统内存中,循环的次数越多,这些残留数据将导致系统内存溢出,并使得引擎崩溃。。。。。。
而解决办法就是利用汇编语言或者其它系统编程语言,在引擎运行时,把这些残留数据清除掉。
- 自定义类的equals函数
dai_lm
equals
仅作笔记使用
public class VectorQueue {
private final Vector<VectorItem> queue;
private class VectorItem {
private final Object item;
private final int quantity;
public VectorI
- Linux下安装R语言
datageek
R语言 linux
命令如下:sudo gedit /etc/apt/sources.list1、deb http://mirrors.ustc.edu.cn/CRAN/bin/linux/ubuntu/ precise/ 2、deb http://dk.archive.ubuntu.com/ubuntu hardy universesudo apt-key adv --keyserver ke
- 如何修改mysql 并发数(连接数)最大值
dcj3sjt126com
mysql
MySQL的连接数最大值跟MySQL没关系,主要看系统和业务逻辑了
方法一:进入MYSQL安装目录 打开MYSQL配置文件 my.ini 或 my.cnf查找 max_connections=100 修改为 max_connections=1000 服务里重起MYSQL即可
方法二:MySQL的最大连接数默认是100客户端登录:mysql -uusername -ppass
- 单一功能原则
dcj3sjt126com
面向对象的程序设计软件设计编程原则
单一功能原则[
编辑]
SOLID 原则
单一功能原则
开闭原则
Liskov代换原则
接口隔离原则
依赖反转原则
查
论
编
在面向对象编程领域中,单一功能原则(Single responsibility principle)规定每个类都应该有
- POJO、VO和JavaBean区别和联系
fanmingxing
VOPOJOjavabean
POJO和JavaBean是我们常见的两个关键字,一般容易混淆,POJO全称是Plain Ordinary Java Object / Plain Old Java Object,中文可以翻译成:普通Java类,具有一部分getter/setter方法的那种类就可以称作POJO,但是JavaBean则比POJO复杂很多,JavaBean是一种组件技术,就好像你做了一个扳子,而这个扳子会在很多地方被
- SpringSecurity3.X--LDAP:AD配置
hanqunfeng
SpringSecurity
前面介绍过基于本地数据库验证的方式,参考http://hanqunfeng.iteye.com/blog/1155226,这里说一下如何修改为使用AD进行身份验证【只对用户名和密码进行验证,权限依旧存储在本地数据库中】。
将配置文件中的如下部分删除:
<!-- 认证管理器,使用自定义的UserDetailsService,并对密码采用md5加密-->
- mac mysql 修改密码
IXHONG
mysql
$ sudo /usr/local/mysql/bin/mysqld_safe –user=root & //启动MySQL(也可以通过偏好设置面板来启动)$ sudo /usr/local/mysql/bin/mysqladmin -uroot password yourpassword //设置MySQL密码(注意,这是第一次MySQL密码为空的时候的设置命令,如果是修改密码,还需在-
- 设计模式--抽象工厂模式
kerryg
设计模式
抽象工厂模式:
工厂模式有一个问题就是,类的创建依赖于工厂类,也就是说,如果想要拓展程序,必须对工厂类进行修改,这违背了闭包原则。我们采用抽象工厂模式,创建多个工厂类,这样一旦需要增加新的功能,直接增加新的工厂类就可以了,不需要修改之前的代码。
总结:这个模式的好处就是,如果想增加一个功能,就需要做一个实现类,
- 评"高中女生军训期跳楼”
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首先,先抛出我的观点,各位看官少点砖头。那就是,中国的差异化教育必须做起来。
孔圣人有云:有教无类。不同类型的人,都应该有对应的教育方法。目前中国的一体化教育,不知道已经扼杀了多少创造性人才。我们出不了爱迪生,出不了爱因斯坦,很大原因,是我们的培养思路错了,我们是第一要“顺从”。如果不顺从,我们的学校,就会用各种方法,罚站,罚写作业,各种罚。军
- scala如何读取和写入文件内容?
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直接看如下代码:
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/**
* Created by qindongliang on 2015/
- C语言算法之百元买百鸡
qiufeihu
c算法
中国古代数学家张丘建在他的《算经》中提出了一个著名的“百钱买百鸡问题”,鸡翁一,值钱五,鸡母一,值钱三,鸡雏三,值钱一,百钱买百鸡,问翁,母,雏各几何?
代码如下:
#include <stdio.h>
int main()
{
int cock,hen,chick; /*定义变量为基本整型*/
for(coc
- Hadoop集群安全性:Hadoop中Namenode单点故障的解决方案及详细介绍AvatarNode
wyz2009107220
NameNode
正如大家所知,NameNode在Hadoop系统中存在单点故障问题,这个对于标榜高可用性的Hadoop来说一直是个软肋。本文讨论一下为了解决这个问题而存在的几个solution。
1. Secondary NameNode
原理:Secondary NN会定期的从NN中读取editlog,与自己存储的Image进行合并形成新的metadata image
优点:Hadoop较早的版本都自带,