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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
- Synthesia技术浅析(四):自然语言处理
爱研究的小牛
AIGC—视频AIGC—虚拟现实AIGC—自然语言处理自然语言处理人工智能AIGC
Synthesia的自然语言处理(NLP)模块是其核心技术之一,涵盖了文本转语音(TTS)、情感分析以及多语言支持等多个方面。一、文本转语音(TTS)1.关键组件Synthesia的TTS系统主要依赖于Tacotron2和WaveGlow模型。这些模型共同作用,将文本转换为高质量的语音。2.过程模型详解2.1文本预处理文本预处理是TTS的第一步,包括分词、标点符号处理、数字和日期格式转换等。分词(
- 【llm对话系统】大模型源码分析之llama模型的long context更长上下文支持
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1.引言Llama模型的一个重要特性是支持长上下文处理。本文将深入分析Llama源码中实现长上下文的关键技术点,包括位置编码(positionembedding)的外推方法、注意力机制的优化等。我们将通过详细的代码解析来理解其实现原理。2.位置编码的外推实现2.1旋转位置编码(RoPE)基础Llama采用旋转位置编码(RoPE,RotaryPositionEmbedding)来编码token的位置
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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
- Python实现复原毫米波雷达呼吸波形的示例
go5463158465
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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
- ModelNet40-C 项目使用教程
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ModelNet40-C项目使用教程ModelNet40-CRepofor"BenchmarkingRobustnessof3DPointCloudRecognitionagainstCommonCorruptions"https://arxiv.org/abs/2201.12296项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/mo/ModelNet40-C1.项目介绍M
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LabVIEW是一种基于图形化编程的开发平台,广泛应用于软硬件结合的项目中。其强大的硬件接口支持、实时数据采集能力、并行处理能力和直观的用户界面,使得它成为工业控制、仪器仪表、自动化测试等领域中软硬件系统集成的理想选择。LabVIEW的设计哲学强调模块化、可视化和易于操作,使开发者能够快速实现复杂的软硬件交互系统,同时提供了强大的数据分析与可视化功能。通过与多种硬件平台的兼容,LabVIEW能够为
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设计项目实例26-基于物联网的智能开关电源(BUCK电路、电压电流监测、阿里云、DHT11、继电器)前提说明需知项目设计要求项目提供资料main.c代码测试视频项目3D图前提说明电子开发合作请私信联系,商业/非商业项目均可洽谈,价格友好,负责可靠。目前已开发项目三百余单,不限时售后,直到项目完结。需知对此项目有需求请私信联系我,备注对应项目名称号(非免费,伸手党勿扰,价格公道,售后负责)所有项目均
- GraphRAG、Naive RAG框架总结主流框架推荐(共23个):LightRAG、nano-GraphRAG、Fast-GraphRAG、Dify、RAGflow等
汀、人工智能
LLM工业级落地实践LLM技术汇总人工智能RAG检索系统搜索推荐检索增强生成GraphRAGDify
设想你正致力于构建一个智能问答系统,该系统旨在从庞大的知识库中迅速而精确地提取关键信息,并据此生成自然流畅的回答。然而,随着数据规模的不断扩大,系统面临着严峻的挑战:检索效率逐渐下滑,生成内容的质量亦趋于下降。这正是当前众多检索增强型生成(RAG)系统亟需解决的核心问题——如何在数据冗余、检索效率低下以及生成内容不相关之间找到一个最佳的平衡点。RAG的发展瓶颈:传统RAG系统通过检索模型提取最相关
- LLM系列(0):行业大模型落地服务在全业务场景的应用与探索【大模型智能问答、NL2SQL、文档智能分析智能生成、AI智能体决策等】
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行业大模型落地服务:在全业务场景的应用与探索1.行业大模型落地挑战及应对1.1.挑战一:有限的算力资源在政企客户场景中落地行业大模型方案,可能首先面临的一个挑战是客户的算力资源有限。算力资源作为大模型落地的前提条件,是很多客户关注的重点,也是业务团队前期与客户沟通交流的一个重点。行业大模型场景落地是否一定需要大量的GPU算力,以及需要多少的算力才能满足落地需求?GPU算力主要消耗在两个地方,一是大
- 【llm对话系统】大模型 RAG 之回答生成:融合检索信息,生成精准答案
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今天,我们将深入RAG流程的最后一步,也是至关重要的一步:回答生成(AnswerGeneration)。在这一步,LLM将融合用户问题和检索到的文档片段,生成最终的答案。这个过程不仅仅是简单的文本拼接,更需要LLM对检索结果进行理解、推理和整合,才能输出准确、流畅且符合用户需求的答案。一、回答生成的目标RAG中回答生成的目标主要包括:准确性(Accuracy):生成的答案需要准确回答用户的问题,并
- 探索SakuraLLM:轻小说与Galgame翻译的新纪元
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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
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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
- ollama如何保持模型加载在内存(显存)中或立即卸载
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一、ollama如何保持模型加载在内存中或立即卸载?默认情况下,模型在生成响应后会在内存中保留5分钟。这允许在您多次请求LLM时获得更快的响应时间。然而,您可能希望在5分钟内释放内存,或者希望模型无限期地保留在内存中。使用keep_alive参数与/api/generate或/api/chatAPI端点,可以控制模型在内存中保留的时间。keep_alive参数可以设置为:一个持续时间字符串(例如“
- AI学习指南Ollama篇-Ollama的多模态应用探索
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- 大语言模型原理与工程实践:残差连接与层归一化
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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。
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解锁数据可视化的魔法钥匙——pyecharts实战指南在这个数据为王的时代,每一次点击、每一次交易、每一份报告背后都隐藏着无尽的故事与洞察。但你是否曾苦恼于如何将这些冰冷的数据转化为直观、吸引人的视觉盛宴?欢迎来到《pyecharts图形绘制大师班》在这里,你将不再受限于单调的表格和图表,而是学会如何运用pyecharts这一强大的Python数据可视化库,将复杂的数据转化为令人惊叹的交互式图形。
- Transformer架构原理详解:残差连接和层归一化(Residual Connection an
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AI大模型企业级应用开发实战Python实战大数据AI人工智能javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能大厂程序员硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLM系统架构设计软件哲学Agent程序员实现财富自由
《Transformer架构原理详解:残差连接和层归一化(ResidualConnectionandLayerNormalization)》文章关键词Transformer残差连接层归一化自注意力机制序列模型编码器与解码器摘要本文将深入解析Transformer架构的核心原理,特别是残差连接和层归一化技术。通过详细阐述这些关键组件的作用、数学模型和具体实现,读者将能够理解Transformer在处
- C#使用实体类Entity Framework Core操作mysql入门:从数据库反向生成模型2 处理连接字符串
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初级代码游戏的专栏介绍与文章目录-CSDN博客我的github:codetoys,所有代码都将会位于ctfc库中。已经放入库中我会指出在库中的位置。这些代码大部分以Linux为目标但部分代码是纯C++的,可以在任何平台上使用。源码指引:github源码指引_初级代码游戏的博客-CSDN博客本文接上一篇:C#使用实体类EntityFrameworkCore操作mysql入门:从数据库反向生成模型-C
- 有道子曰推理模型“子曰-o1”发布即开源,14B小参数复现OpenAI o1强推理效果
百态老人
笔记
根据我搜索到的资料,网易有道于2025年1月22日正式发布了国内首个输出分步式讲解的推理模型“子曰-o1”,并宣布其开源。这一模型以14B(140亿)参数规模为基础,支持在消费级显卡上部署,采用思维链技术,能够提供详细且逻辑严密的解题过程,显著提升了推理能力和准确性,尤其是在中文逻辑推理方面表现突出。“子曰-o1”复现了OpenAI发布的o1模型的单模型推理能力,但通过更轻量级的设计实现了在低算力
- 模型架构选择:从传统NLP到Transformer
AI天才研究院
AI大模型应用入门实战与进阶大数据AI人工智能计算大数据人工智能语言模型AI大模型LLMJavaPython架构设计AgentRPA
模型架构选择:从传统NLP到Transformer关键词:自然语言处理(NLP),模型架构,传统NLP,Transformer,RNN,CNN,预训练模型文章目录模型架构选择:从传统NLP到Transformer1.背景介绍1.1问题的由来1.2研究现状1.3研究意义1.4本文结构2.核心概念与联系3.核心算法原理&具体操作步骤3.1算法原理概述3.1.1传统NLP模型3.1.2RNN模型3.1.
- 用自然语言与mysql数据库对话几种方案的思考
闲云野鹤_SG
数据库mysqlAItext2sql自然语言本地部署大模型
如何用自然语言与mysql数据库对话,而不是用sql语句去查询数据库?处于安全考虑,可训练一个本地大语言模型来完成此项任务,mysql服务器中的数据大约有两万多条记录,服务器的作用主要是记录设备的出库和回库的流水账(即以时间为序的记录),但有一些sql查询比较复杂,必须根据特定的sql语句查询,否则很难得到准确稳定的答案,调试和训练大模型的方法有多种方式,比如lora训练模型,提示词方式,rag方
- 子曰-o1:网易有道开源国内首个分步式讲解推理模型,支持K12数学教学
蚝油菜花
每日AI项目与应用实例人工智能开源
❤️如果你也关注AI的发展现状,且对AI应用开发非常感兴趣,我会每日分享大模型与AI领域的最新开源项目和应用,提供运行实例和实用教程,帮助你快速上手AI技术,欢迎关注我哦!微信公众号|搜一搜:蚝油菜花快速阅读功能:子曰-o1是国内首个分步式讲解推理模型,支持K12数学教学。技术:采用14B轻量级架构,专为消费级显卡设计,能在低显存设备上稳定运行。应用:应用于网易有道旗下的AI全科学习助手“有道小P
- Llama 3:开源大模型的里程碑式突破
XianxinMao
llama开源
标题:Llama3:开源大模型的里程碑式突破文章信息摘要:Meta通过Llama3展现了开源LLM的重大突破:采用超大规模训练数据和多阶段训练方法(SFT、rejectionsampling、PPO和DPO),突破了传统的Chinchilla最优比例法则。在产品策略上,针对8B和70B两种规模采用不同的训练数据截止日期,实现差异化定位。即将发布的400B模型有望达到GPT-4级别性能,但同时也凸显
- 阿里巴巴Qwen团队发布AI模型,可操控PC和手机
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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
- 网易有道开源 “子曰 - o1” 推理模型
timer_017
开源
网易有道开源的“子曰-o1”推理模型支持消费级显卡,主要通过以下技术实现:轻量级模型设计:“子曰-o1”采用14B参数规模,相比许多对硬件配置要求高的大型推理模型,选择了较小的参数规模,从基础上降低了对硬件的性能需求,尤其是对显卡的要求,使其可以在消费级显卡上运行。低比特量化技术:该模型使用低比特量化技术,在不影响模型推理能力的前提下,对模型数据进行量化处理,减少数据存储和计算所需的空间和资源,进
- 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
- Java实现的基于模板的网页结构化信息精准抽取组件:HtmlExtractor
yangshangchuan
信息抽取HtmlExtractor精准抽取信息采集
HtmlExtractor是一个Java实现的基于模板的网页结构化信息精准抽取组件,本身并不包含爬虫功能,但可被爬虫或其他程序调用以便更精准地对网页结构化信息进行抽取。
HtmlExtractor是为大规模分布式环境设计的,采用主从架构,主节点负责维护抽取规则,从节点向主节点请求抽取规则,当抽取规则发生变化,主节点主动通知从节点,从而能实现抽取规则变化之后的实时动态生效。
如
- java编程思想 -- 多态
百合不是茶
java多态详解
一: 向上转型和向下转型
面向对象中的转型只会发生在有继承关系的子类和父类中(接口的实现也包括在这里)。父类:人 子类:男人向上转型: Person p = new Man() ; //向上转型不需要强制类型转化向下转型: Man man =
- [自动数据处理]稳扎稳打,逐步形成自有ADP系统体系
comsci
dp
对于国内的IT行业来讲,虽然我们已经有了"两弹一星",在局部领域形成了自己独有的技术特征,并初步摆脱了国外的控制...但是前面的路还很长....
首先是我们的自动数据处理系统还无法处理很多高级工程...中等规模的拓扑分析系统也没有完成,更加复杂的
- storm 自定义 日志文件
商人shang
stormclusterlogback
Storm中的日志级级别默认为INFO,并且,日志文件是根据worker号来进行区分的,这样,同一个log文件中的信息不一定是一个业务的,这样就会有以下两个需求出现:
1. 想要进行一些调试信息的输出
2. 调试信息或者业务日志信息想要输出到一些固定的文件中
不要怕,不要烦恼,其实Storm已经提供了这样的支持,可以通过自定义logback 下的 cluster.xml 来输
- Extjs3 SpringMVC使用 @RequestBody 标签问题记录
21jhf
springMVC使用 @RequestBody(required = false) UserVO userInfo
传递json对象数据,往往会出现http 415,400,500等错误,总结一下需要使用ajax提交json数据才行,ajax提交使用proxy,参数为jsonData,不能为params;另外,需要设置Content-type属性为json,代码如下:
(由于使用了父类aaa
- 一些排错方法
文强chu
方法
1、java.lang.IllegalStateException: Class invariant violation
at org.apache.log4j.LogManager.getLoggerRepository(LogManager.java:199)at org.apache.log4j.LogManager.getLogger(LogManager.java:228)
at o
- Swing中文件恢复我觉得很难
小桔子
swing
我那个草了!老大怎么回事,怎么做项目评估的?只会说相信你可以做的,试一下,有的是时间!
用java开发一个图文处理工具,类似word,任意位置插入、拖动、删除图片以及文本等。文本框、流程图等,数据保存数据库,其余可保存pdf格式。ok,姐姐千辛万苦,
- php 文件操作
aichenglong
PHP读取文件写入文件
1 写入文件
@$fp=fopen("$DOCUMENT_ROOT/order.txt", "ab");
if(!$fp){
echo "open file error" ;
exit;
}
$outputstring="date:"." \t tire:".$tire."
- MySQL的btree索引和hash索引的区别
AILIKES
数据结构mysql算法
Hash 索引结构的特殊性,其 检索效率非常高,索引的检索可以一次定位,不像B-Tree 索引需要从根节点到枝节点,最后才能访问到页节点这样多次的IO访问,所以 Hash 索引的查询效率要远高于 B-Tree 索引。
可能很多人又有疑问了,既然 Hash 索引的效率要比 B-Tree 高很多,为什么大家不都用 Hash 索引而还要使用 B-Tree 索引呢
- JAVA的抽象--- 接口 --实现
百合不是茶
抽象 接口 实现接口
//抽象 类 ,方法
//定义一个公共抽象的类 ,并在类中定义一个抽象的方法体
抽象的定义使用abstract
abstract class A 定义一个抽象类 例如:
//定义一个基类
public abstract class A{
//抽象类不能用来实例化,只能用来继承
//
- JS变量作用域实例
bijian1013
作用域
<script>
var scope='hello';
function a(){
console.log(scope); //undefined
var scope='world';
console.log(scope); //world
console.log(b);
- TDD实践(二)
bijian1013
javaTDD
实践题目:分解质因数
Step1:
单元测试:
package com.bijian.study.factor.test;
import java.util.Arrays;
import junit.framework.Assert;
import org.junit.Before;
import org.junit.Test;
import com.bijian.
- [MongoDB学习笔记一]MongoDB主从复制
bit1129
mongodb
MongoDB称为分布式数据库,主要原因是1.基于副本集的数据备份, 2.基于切片的数据扩容。副本集解决数据的读写性能问题,切片解决了MongoDB的数据扩容问题。
事实上,MongoDB提供了主从复制和副本复制两种备份方式,在MongoDB的主从复制和副本复制集群环境中,只有一台作为主服务器,另外一台或者多台服务器作为从服务器。 本文介绍MongoDB的主从复制模式,需要指明
- 【HBase五】Java API操作HBase
bit1129
hbase
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;
import org.apache.hadoop.hbase.HColumnDescriptor;
import org.apache.ha
- python调用zabbix api接口实时展示数据
ronin47
zabbix api接口来进行展示。经过思考之后,计划获取如下内容: 1、 获得认证密钥 2、 获取zabbix所有的主机组 3、 获取单个组下的所有主机 4、 获取某个主机下的所有监控项  
- jsp取得绝对路径
byalias
绝对路径
在JavaWeb开发中,常使用绝对路径的方式来引入JavaScript和CSS文件,这样可以避免因为目录变动导致引入文件找不到的情况,常用的做法如下:
一、使用${pageContext.request.contextPath}
代码” ${pageContext.request.contextPath}”的作用是取出部署的应用程序名,这样不管如何部署,所用路径都是正确的。
- Java定时任务调度:用ExecutorService取代Timer
bylijinnan
java
《Java并发编程实战》一书提到的用ExecutorService取代Java Timer有几个理由,我认为其中最重要的理由是:
如果TimerTask抛出未检查的异常,Timer将会产生无法预料的行为。Timer线程并不捕获异常,所以 TimerTask抛出的未检查的异常会终止timer线程。这种情况下,Timer也不会再重新恢复线程的执行了;它错误的认为整个Timer都被取消了。此时,已经被
- SQL 优化原则
chicony
sql
一、问题的提出
在应用系统开发初期,由于开发数据库数据比较少,对于查询SQL语句,复杂视图的的编写等体会不出SQL语句各种写法的性能优劣,但是如果将应用系统提交实际应用后,随着数据库中数据的增加,系统的响应速度就成为目前系统需要解决的最主要的问题之一。系统优化中一个很重要的方面就是SQL语句的优化。对于海量数据,劣质SQL语句和优质SQL语句之间的速度差别可以达到上百倍,可见对于一个系统
- java 线程弹球小游戏
CrazyMizzz
java游戏
最近java学到线程,于是做了一个线程弹球的小游戏,不过还没完善
这里是提纲
1.线程弹球游戏实现
1.实现界面需要使用哪些API类
JFrame
JPanel
JButton
FlowLayout
Graphics2D
Thread
Color
ActionListener
ActionEvent
MouseListener
Mouse
- hadoop jps出现process information unavailable提示解决办法
daizj
hadoopjps
hadoop jps出现process information unavailable提示解决办法
jps时出现如下信息:
3019 -- process information unavailable3053 -- process information unavailable2985 -- process information unavailable2917 --
- PHP图片水印缩放类实现
dcj3sjt126com
PHP
<?php
class Image{
private $path;
function __construct($path='./'){
$this->path=rtrim($path,'/').'/';
}
//水印函数,参数:背景图,水印图,位置,前缀,TMD透明度
public function water($b,$l,$pos
- IOS控件学习:UILabel常用属性与用法
dcj3sjt126com
iosUILabel
参考网站:
http://shijue.me/show_text/521c396a8ddf876566000007
http://www.tuicool.com/articles/zquENb
http://blog.csdn.net/a451493485/article/details/9454695
http://wiki.eoe.cn/page/iOS_pptl_artile_281
- 完全手动建立maven骨架
eksliang
javaeclipseWeb
建一个 JAVA 项目 :
mvn archetype:create
-DgroupId=com.demo
-DartifactId=App
[-Dversion=0.0.1-SNAPSHOT]
[-Dpackaging=jar]
建一个 web 项目 :
mvn archetype:create
-DgroupId=com.demo
-DartifactId=web-a
- 配置清单
gengzg
配置
1、修改grub启动的内核版本
vi /boot/grub/grub.conf
将default 0改为1
拷贝mt7601Usta.ko到/lib文件夹
拷贝RT2870STA.dat到 /etc/Wireless/RT2870STA/文件夹
拷贝wifiscan到bin文件夹,chmod 775 /bin/wifiscan
拷贝wifiget.sh到bin文件夹,chm
- Windows端口被占用处理方法
huqiji
windows
以下文章主要以80端口号为例,如果想知道其他的端口号也可以使用该方法..........................1、在windows下如何查看80端口占用情况?是被哪个进程占用?如何终止等. 这里主要是用到windows下的DOS工具,点击"开始"--"运行",输入&
- 开源ckplayer 网页播放器, 跨平台(html5, mobile),flv, f4v, mp4, rtmp协议. webm, ogg, m3u8 !
天梯梦
mobile
CKplayer,其全称为超酷flv播放器,它是一款用于网页上播放视频的软件,支持的格式有:http协议上的flv,f4v,mp4格式,同时支持rtmp视频流格 式播放,此播放器的特点在于用户可以自己定义播放器的风格,诸如播放/暂停按钮,静音按钮,全屏按钮都是以外部图片接口形式调用,用户根据自己的需要制作 出播放器风格所需要使用的各个按钮图片然后替换掉原始风格里相应的图片就可以制作出自己的风格了,
- 简单工厂设计模式
hm4123660
java工厂设计模式简单工厂模式
简单工厂模式(Simple Factory Pattern)属于类的创新型模式,又叫静态工厂方法模式。是通过专门定义一个类来负责创建其他类的实例,被创建的实例通常都具有共同的父类。简单工厂模式是由一个工厂对象决定创建出哪一种产品类的实例。简单工厂模式是工厂模式家族中最简单实用的模式,可以理解为是不同工厂模式的一个特殊实现。
- maven笔记
zhb8015
maven
跳过测试阶段:
mvn package -DskipTests
临时性跳过测试代码的编译:
mvn package -Dmaven.test.skip=true
maven.test.skip同时控制maven-compiler-plugin和maven-surefire-plugin两个插件的行为,即跳过编译,又跳过测试。
指定测试类
mvn test
- 非mapreduce生成Hfile,然后导入hbase当中
Stark_Summer
maphbasereduceHfilepath实例
最近一个群友的boss让研究hbase,让hbase的入库速度达到5w+/s,这可愁死了,4台个人电脑组成的集群,多线程入库调了好久,速度也才1w左右,都没有达到理想的那种速度,然后就想到了这种方式,但是网上多是用mapreduce来实现入库,而现在的需求是实时入库,不生成文件了,所以就只能自己用代码实现了,但是网上查了很多资料都没有查到,最后在一个网友的指引下,看了源码,最后找到了生成Hfile
- jsp web tomcat 编码问题
王新春
tomcatjsppageEncode
今天配置jsp项目在tomcat上,windows上正常,而linux上显示乱码,最后定位原因为tomcat 的server.xml 文件的配置,添加 URIEncoding 属性:
<Connector port="8080" protocol="HTTP/1.1"
connectionTi