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剑圣土豆
算法面试大模型学习自然语言处理transformer算法nlp自然语言处理面试深度学习人工智能
大模型:位置编码有哪些?介绍LoRA与QLoRARAG和微调的区别是什么?哪些因素会导致LLM的偏见?什么是思维链(CoT)提示?Tokenizer的实现方法及原理解释一下大模型的涌现能力?解释langchainAgent的概念langchain有哪些替代方案?RLHF完整训练过程是什么?为什么RLHF的效果这么好?RLHF使用的训练数据是什么样的?RAG和微调的区别是什么?有了解过什么是稀疏微调
- 人工智能与机器学习原理精解【18】
叶绿先锋
基础数学与应用数学人工智能机器学习
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一条鱼2017
分布式计算任务调度算法总结分布式计算任务调度算法总结
一、影响分布式系统性能的因素主要有这些因素影响着分布式系统的性能:网络延迟、数据通信效能、计算节点处理能力、任务的分割、无法预算处理时间、任务的颠簸等等。我们在寻求分布式计算调度算法时,就是有针对性的以解决这些问题为目的,从各个角度,不同侧面,利用一种或者集中方法结合起来的形式,从而达到最优解,使得系统效率相对最高。二、几种基本的调度算法获得网络负载均衡有几个基本的方法。这些方法可以结合使用,形成
- ray.tune文档总结
AI大司马
python人工智能深度学习
ray.tune文档总结tune.runconfig指定超参数的搜索方法ConcurrencyLimiter搜索算法scheduler试验调度程序分析资源(并行、GPU、分布式)原文档请看这里https://docs.ray.io/en/latest/tune/key-concepts.htmltune.run执行超参数调整、用于管理实验,例如日志检查、提前停止tune.run(trainable
- 【机器学习】机器学习的基本概念、算法的工作原理、实际应用案例
@我们的天空
人工智能技术机器学习算法人工智能自然语言处理金融pythonsklearn
一、机器学习的基本概念定义:机器学习是人工智能的一个分支,它使计算机能够在没有明确编程的情况下从数据中学习并改进其性能。机器学习的目标是让计算机自动学习模式和规律,从而能够对未知数据做出预测或决策。主要类型:监督学习:在这种类型的学习中,算法通过已知输入输出数据对进行训练,学习映射函数,以便对新的输入数据进行预测。常见的监督学习任务包括分类和回归。无监督学习:无监督学习的任务是发现数据中的结构或模
- DL参考资源(二)
antkillerfarm
深度学习
DL参考资源推荐系统https://zhuanlan.zhihu.com/p/26237106深度学习在推荐算法上的应用进展http://i.dataguru.cn/mportal.php?mod=view&aid=11463深度学习在推荐领域的应用https://mp.weixin.qq.com/s/hGvQvddD3i858XSK4z08Ug主要推荐系统算法总结及Youtube深度学习推荐算法
- 【基础算法】双指针算法
TT哇
基础算法算法
双指针算法1.内容2.模板3.例题1.内容双指针并不是一种数据结构,也不是指C这种语言中的指针,而是一种经典的算法思想,可以用来求链表的中点、链表是否成环、移除数组中多余的元素、归并排序等,核心思想是:设计不同速度、不同间距、或不同方向的两个指针对目标集合操作,解决我们的问题。理论基础双指针是一种通过设置两个指针不断进行单向移动来解决问题的算法思想。一般包含两种形式:一、两个指针指向同一个序列。二
- python调用pyd文件_python的py文件生成pyd文件,pycharm直接调用pyd文件
weixin_39799561
python调用pyd文件
这段时间做接口自动化测试,用python直接调用接口,sign值是经过系列复杂算法加密后生成的字符串,保密级别高,不能直接以py文件供大家调用~~pyc文件呢,很容易就被反编译了,pyd文件和一般dll类似,不容易被反编译。生成pyd很容易,网上百度一堆堆,但是调用pyd文件会遇到好多错误。在此贴一下生成pyd到调用pyd文件的方法供参考:1.新建一个setup.py文件:#用cpython生成p
- 基于图的推荐算法(12):Handling Information Loss of Graph Neural Networks for Session-based Recommendation
阿瑟_TJRS
前言KDD2020,针对基于会话推荐任务提出的GNN方法对已有的GNN方法的缺陷进行分析并做出改进主要针对lossysessionencoding和ineffectivelong-rangedependencycapturing两个问题:基于GNN的方法存在损失部分序列信息的问题,主要是在session转换为图以及消息传播过程中的排列无关(permutation-invariant)的聚合过程中造
- pandas/numpy数据结构算法(之行列变换)(二) (tag:行列转换,迪卡尔积,内置函数,数据结构)
MrStubborn_aebe
目录:****1.Numpy-diag矩阵变换stack()/unstack()pd.pivot_table()pd.melt()groupby聚类算法mapping小技巧numpy.vectorize()**在这**里插入图片描述前言最近遇到很多需要迭代和归并数据的情况,一直以来的做法,都是循环主要的键,去进行后续操作。这是最典型的Python操作,然而还是上次提到的效率问题。记得之前朋友和我讲
- 代码随想录27期|Python|Day49|动态规划| 300. 最长递增子序列|674. 最长连续递增序列|718. 最长重复子数组
Lily_Mei
算法python
300.最长递增子序列本题是子序列一套的开始。1、确定dp数组的含义本题中,正确定义dp数组的含义十分重要。dp[i]表示i之前包括i的以nums[i]结尾的最长递增子序列的长度。2、确定初始化每一个数字都可以独立构成一个子序列,所以数组初始化全部为1.3、确定递推公式在本题的遍历过程中,由于序列构成子序列是不连续删除构成的,所以递推公式不能确定为由之前某一个状态直接推到而来,所以在递推的公式中,
- 【C-查找算法】哈希查找
轩轶子
#C语言算法实现哈希算法c语言散列表
原理建哈希表(哈希表下标是原数组元素经过哈希函数处理后的哈希值,哈希表值是原数组元素的下标或地址)将待查找值,经过哈希函数处理后,在哈希表中查询有可能会触发哈希冲突哈希冲突:两个不同数组元素,对应的哈希值是一样的,在哈希表的同一位置上解决哈希冲突:开放寻址法、链表法性能时间复杂度:建哈希表O(n),查询O(1)代码1.0哈希表在查找函数内输入:数组地址,数组长度,待查找的目标输出:找到就返回目标值
- 说说百度大模型算法工程师二面经历
AI小白熊
百度算法人工智能大模型面试ai自然语言处理
百度大模型算法工程师面试题应聘岗位:百度大模型算法工程师面试轮数:第二轮整体面试感觉:偏简单面试过程回顾1.自我介绍在自我介绍环节,我清晰地阐述了个人基本信息、教育背景、工作经历和技能特长,展示了自信和沟通能力。2.Leetcode题具体题意记不清了,但是类似【208.实现Trie(前缀树)】题目内容Trie(发音类似“try”)或者说前缀树是一种树形数据结构,用于高效地存储和检索字符串数据集中的
- CCF-CSP认证考试准备第十二天 201903-3 损坏的RAID5(大模拟)
爱coding的橙子
CCF-CSP认证算法c++开发语言
今天开始第3题大模拟,加油!###Day12:1.201903-3####1.201903-3:损坏的RAID5(大模拟)(1)本题的难点为理解题意(**比较难**)然后找规律和异或运算题目可以这样理解:1.先介绍**RAID5基本算法**,基本原理是异或运算,即在p与a1…an这(n+1)个数中,由任意n个可以推知其余的一个2.介绍硬盘的基本单位为**块**3.介绍条带:**条带**是指连续、等
- 微机原理第七周笔记
遥控老爷
5.7汇编语言程序设计举例汇编源程序的设计步骤分析问题,建立数学模型确定最佳算法合理分配存储单元和寄存器绘制流程图编写程序调试程序程序基本结构模块化设计方法✓“自顶向下,逐步细化”结构化编码方法✓顺序、分支、循环三种基本结构顺序程序设计指令指针IP值线性增加,IP=IP+1条件程序设计IP值受标志位的影响而跳变,影响标志的指令CMP、TEST、JXX循环程序设计IP值受计数器CX中的值不为零而循环
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基于matlab的四叉树加权聚焦多聚焦图像融合,的四叉树分解策略将源图像被分解成四叉树结构中具有最佳尺寸的块。在这个树形结构中,使用一种新的加权焦点测量方法(名为加权修正拉普拉斯之和)来检测焦点区域。可以很好地从源图像中提取出来,并重建生成一幅全聚焦图像。由于采用了四叉树分解策略和新的加权焦点测量法,因此所提出的算法简单而有效。程序已调通,可直接运行。2-88加权焦点测量方法-小红书(xiaoho
- 2-85 基于matlab的FrFT下时变幅度LFM信号参数估计
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matlab工程应用matlab人工智能算法一维插值峰值搜索方式二维峰值搜索算法下时变幅度LFM信号参数估计FrFT
基于matlab的FrFT下时变幅度LFM信号参数估计,输入高斯白噪声LFM信号(信噪比可定义),采用二维峰值搜索算法及一维插值峰值搜索方式提供计算速度,输出LFM信号参数估计结果。程序已调通,可直接运行。2-85一维插值峰值搜索方式-小红书(xiaohongshu.com)
- Springboot+vue.js+协同过滤推荐+余弦相似度算法实现新闻推荐系统
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针对海量的新闻资讯数据,如何快速的根据用户的检索需要,完成符合用户阅读需求的新闻资讯推荐?本篇文章主要采用余弦相似度及基于用户协同过滤算法实现新闻推荐,通过余弦相似度算法完成针对不同新闻数据之间的相似性计算,实现分类标签。通过协同过滤算法发现具备相似阅读习惯的用户,展开个性化推荐。本次新闻推荐系统:主要包含技术:springboot,mybatis,mysql,javascript,vue.js,
- 萱仔求职系列——3.2 力扣面试150题目——数组&字符串第二弹
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122.买卖股票的最佳时机II给你一个整数数组prices,其中prices[i]表示某支股票第i天的价格。在每一天,你可以决定是否购买和/或出售股票。你在任何时候最多只能持有一股股票。你也可以先购买,然后在同一天出售。返回你能获得的最大利润。解法1:贪心算法贪心算法的思想是通过局部最优解来寻找全局最优解。我个人理解的是只要今天的价格比昨天的价格高,我们就可以选择在昨天买入,今天卖出,classS
- 推荐算法学习记录2.2——kaggle数据集的动漫电影数据集推荐算法实践——基于内容的推荐算法、协同过滤推荐
萱仔学习自我记录
推荐算法学习pythonmatplotlib开发语言
1、基于内容的推荐:这种方法根据项的相关信息(如描述信息、标签等)和用户对项的操作行为(如评论、收藏、点赞等)来构建推荐算法模型。它可以直接利用物品的内容特征进行推荐,适用于内容较为丰富的场景。#1.基于内容的推荐算法fromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfVectorizerfromsklearn.metrics.pairwiseimport
- http、https、https原理
Vivqst
httphttps网络协议
1.HTTP是超文本传输协议,明文传输,在传输的过程中可以对数据进行篡改或拦截2.HTTPS是超文本传输安全协议,协议的主要功能都依赖于SSL/TLS协议实现的,SSL/TLS的功能实现主要涉及到三种算法:摘要算法、对称加密和非对称加密。3.https中包含3种加密方法,对称加密、非对称加密、散列函数4.由于对称加密的计算量小、加密解密速度快,适合处理大量数据,因此客户端与服务端通信时传输数据使用
- 《问题解决的策略》刘姗姗 坚持分享第854天
姗姗_52f9
好的策略有助于问题解决。1.算法:在问题空间内随机搜索所有可能解决问题的方法,直到找到一种有效的解决问题的方法。这种方法是把解决问题的方法进行一一尝试,最终找到解决问题的答案。优点:能够保证问题的解决。缺点:费时费力,难以解决问题空间较大的问题。有的问题没有算法,或者尚未发现算法。2.启发法:人们根据一定的知识经验,在问题空间内进行较少的搜索,以达到问题解决的方法。这种方法不能保证问题解决,但比较
- Nginx 负载均衡详解
大家都说我身材好
Java高级LinuxNginxnginx负载均衡运维
Nginx是一个高性能的HTTP和反向代理服务器,拥有丰富的功能和模块,负载均衡就是其中之一。负载均衡是一种技术,用于在多台服务器之间分配工作负载,以确保高可用性和可靠性。本文将详细介绍Nginx的负载均衡算法、工作原理、配置方法和实际应用。一、负载均衡概述负载均衡是指将用户的请求分配到多个后端服务器上进行处理,以达到优化资源利用率、提高响应速度和增加系统的可靠性的目的。负载均衡器通常位于用户和服
- Leetcode刷题记录分享——数据结构(队列) #200 岛屿数量
三年买房不是梦
Leetcode数据结构leetcode数据结构队列bfs
Leetcode刷题记录分享——数据结构(队列)PS:刷题两周了,每周天会专门抽出一段时间来刷Leetcode,这学期在学算法设计与分析,根据课程内容,第一周刷动态规划题目,第二周刷的贪心算法。打算从这周开始刷数据结构。数据结构是大二上学期学的了,过去了一年,当时学的也不扎实,现在通过Leetcode理论+实践重新学习一下。我刷Leetcode会先看一下优质解答,肚里没货硬刚也刚不出来,主要是学习
- 算法基础篇(整数二分、浮点二分模板以及讲解)
阿拉伯的劳伦斯292
算法数据结构
这篇博客主要讲解二分模板,具体的二分原理可以去搜二分法原理博客整数二分可以分为两个模板,注释有解释模板一:intl=0;intr=1e6+10//一个比较大的数就行voidcheck(intmiddle){//具体代码看题}while(l>1//除以二的意思if(check(mid)){//满足check函数的值都控制在[l,mid]r=mid;//缩小搜索范围}elsel=mid+1//取不到m
- 汽车智能驾驶算法汇总
芊言芊语
汽车算法
汽车智能驾驶算法是自动驾驶技术的核心,它们集成了多个学科的知识,包括计算机视觉、机器学习、控制理论、路径规划等。以下是对汽车智能驾驶算法的一个详细汇总,内容分为几个关键部分进行阐述。一、计算机视觉算法计算机视觉是智能驾驶算法中用于识别和理解环境的关键技术。它主要包括图像处理、特征提取和对象识别等步骤。图像处理:通过摄像头等设备获取车辆前方的图像,然后进行预处理,如灰度化、二值化、滤波等操作,以提高
- 算法:当一系列数据经过四舍五入后,总和不再等于100%时
flying jiang
算法算法
当一系列数据经过四舍五入后,总和不再等于100%时,这通常是由于四舍五入过程中产生的累积误差所导致的。为了处理这个问题,我们可以采用以下几种方法:1.重新分配误差步骤:计算四舍五入后总和与100%的差值。确定一个或多个需要调整的数据点,这些点可以是原始数据中相对不那么重要的,或者是对最终结果影响较小的。将差值按比例或根据其他逻辑分配到这些选定的数据点上。示例:假设有三个数据点,四舍五入后分别为33
- 一文告诉你程序员该掌握和应用大模型
大耳朵爱学习
语言模型人工智能自然语言处理AI大模型大模型程序员大模型入门
训练大模型:场景:自训练大模型人才需求:算法工程师门槛:极高机会:较高特点:这个方向需要深厚的算法和机器学习知识,适合那些对研究和开发新模型感兴趣的人。微调大模型:场景:垂直大模型人才需求:算法工程师门槛:高机会:高特点:专注于特定领域的大模型优化,适合有一定领域知识且希望在细分市场深耕的工程师。AIAgent:场景:工作流人才需求:懂业务和大模型的研发工程师门槛:较高机会:一般特点:需要结合业务
- [排序算法]-拿捏堆排序法
芫荽_
DataStructure&Algorithms二叉树算法数据结构排序算法堆排序
彻底搞懂堆排序法基本介绍核心思想实例讲解主要思路图示演示代码实现基本介绍建堆-交换,往复进行至有序。——爱因斯坦核心思想堆排序是利用堆这种数据结构而设计的一种排序算法,堆排序是一种选择排序,它的最坏,最好,平均时间复杂度均为O(nlogn),它也是不稳定排序。堆是具有以下性质的完全二叉树:每个结点的值都大于或等于其左右孩子结点的值,称为大顶堆,注意:没有要求结点的左孩子的值和右孩子的值的大小关系。
- 理性拥抱机器学习热潮:ML祖师爷Tom Mitchell最新洞见
「已注销」
来源:雷锋网作者:杨晓凡本文共3484字,建议阅读7分钟。本文与你分享TomMitchell教授的最新洞见。编者按:上个月,全球移动互联网大会GMIC2018在北京开幕。此次主题为"AI生万物,谐音爱生万物,科学技术要有人文的温度,机器有爱,真芯英雄"的大会上,全球人工智能领袖汇聚全球业界顶尖领袖,探讨在基础硬件、大数据与开源平台、深度学习为代表的算法等人工智能领域的最新洞见,是年度行业发展的风向
- [星球大战]阿纳金的背叛
comsci
本来杰迪圣殿的长老是不同意让阿纳金接受训练的.........
但是由于政治原因,长老会妥协了...这给邪恶的力量带来了机会
所以......现代的地球联邦接受了这个教训...绝对不让某些年轻人进入学院
- 看懂它,你就可以任性的玩耍了!
aijuans
JavaScript
javascript作为前端开发的标配技能,如果不掌握好它的三大特点:1.原型 2.作用域 3. 闭包 ,又怎么可以说你学好了这门语言呢?如果标配的技能都没有撑握好,怎么可以任性的玩耍呢?怎么验证自己学好了以上三个基本点呢,我找到一段不错的代码,稍加改动,如果能够读懂它,那么你就可以任性了。
function jClass(b
- Java常用工具包 Jodd
Kai_Ge
javajodd
Jodd 是一个开源的 Java 工具集, 包含一些实用的工具类和小型框架。简单,却很强大! 写道 Jodd = Tools + IoC + MVC + DB + AOP + TX + JSON + HTML < 1.5 Mb
Jodd 被分成众多模块,按需选择,其中
工具类模块有:
jodd-core &nb
- SpringMvc下载
120153216
springMVC
@RequestMapping(value = WebUrlConstant.DOWNLOAD)
public void download(HttpServletRequest request,HttpServletResponse response,String fileName) {
OutputStream os = null;
InputStream is = null;
- Python 标准异常总结
2002wmj
python
Python标准异常总结
AssertionError 断言语句(assert)失败 AttributeError 尝试访问未知的对象属性 EOFError 用户输入文件末尾标志EOF(Ctrl+d) FloatingPointError 浮点计算错误 GeneratorExit generator.close()方法被调用的时候 ImportError 导入模块失
- SQL函数返回临时表结构的数据用于查询
357029540
SQL Server
这两天在做一个查询的SQL,这个SQL的一个条件是通过游标实现另外两张表查询出一个多条数据,这些数据都是INT类型,然后用IN条件进行查询,并且查询这两张表需要通过外部传入参数才能查询出所需数据,于是想到了用SQL函数返回值,并且也这样做了,由于是返回多条数据,所以把查询出来的INT类型值都拼接为了字符串,这时就遇到问题了,在查询SQL中因为条件是INT值,SQL函数的CAST和CONVERST都
- java 时间格式化 | 比较大小| 时区 个人笔记
7454103
javaeclipsetomcatcMyEclipse
个人总结! 不当之处多多包含!
引用 1.0 如何设置 tomcat 的时区:
位置:(catalina.bat---JAVA_OPTS 下面加上)
set JAVA_OPT
- 时间获取Clander的用法
adminjun
Clander时间
/**
* 得到几天前的时间
* @param d
* @param day
* @return
*/
public static Date getDateBefore(Date d,int day){
Calend
- JVM初探与设置
aijuans
java
JVM是Java Virtual Machine(Java虚拟机)的缩写,JVM是一种用于计算设备的规范,它是一个虚构出来的计算机,是通过在实际的计算机上仿真模拟各种计算机功能来实现的。Java虚拟机包括一套字节码指令集、一组寄存器、一个栈、一个垃圾回收堆和一个存储方法域。 JVM屏蔽了与具体操作系统平台相关的信息,使Java程序只需生成在Java虚拟机上运行的目标代码(字节码),就可以在多种平台
- SQL中ON和WHERE的区别
avords
SQL中ON和WHERE的区别
数据库在通过连接两张或多张表来返回记录时,都会生成一张中间的临时表,然后再将这张临时表返回给用户。 www.2cto.com 在使用left jion时,on和where条件的区别如下: 1、 on条件是在生成临时表时使用的条件,它不管on中的条件是否为真,都会返回左边表中的记录。
- 说说自信
houxinyou
工作生活
自信的来源分为两种,一种是源于实力,一种源于头脑.实力是一个综合的评定,有自身的能力,能利用的资源等.比如我想去月亮上,要身体素质过硬,还要有飞船等等一系列的东西.这些都属于实力的一部分.而头脑不同,只要你头脑够简单就可以了!同样要上月亮上,你想,我一跳,1米,我多跳几下,跳个几年,应该就到了!什么?你说我会往下掉?你笨呀你!找个东西踩一下不就行了吗?
无论工作还
- WEBLOGIC事务超时设置
bijian1013
weblogicjta事务超时
系统中统计数据,由于调用统计过程,执行时间超过了weblogic设置的时间,提示如下错误:
统计数据出错!
原因:The transaction is no longer active - status: 'Rolling Back. [Reason=weblogic.transaction.internal
- 两年已过去,再看该如何快速融入新团队
bingyingao
java互联网融入架构新团队
偶得的空闲,翻到了两年前的帖子
该如何快速融入一个新团队,有所感触,就记下来,为下一个两年后的今天做参考。
时隔两年半之后的今天,再来看当初的这个博客,别有一番滋味。而我已经于今年三月份离开了当初所在的团队,加入另外的一个项目组,2011年的这篇博客之后的时光,我很好的融入了那个团队,而直到现在和同事们关系都特别好。大家在短短一年半的时间离一起经历了一
- 【Spark七十七】Spark分析Nginx和Apache的access.log
bit1129
apache
Spark分析Nginx和Apache的access.log,第一个问题是要对Nginx和Apache的access.log文件进行按行解析,按行解析就的方法是正则表达式:
Nginx的access.log解析正则表达式
val PATTERN = """([^ ]*) ([^ ]*) ([^ ]*) (\\[.*\\]) (\&q
- Erlang patch
bookjovi
erlang
Totally five patchs committed to erlang otp, just small patchs.
IMO, erlang really is a interesting programming language, I really like its concurrency feature.
but the functional programming style
- log4j日志路径中加入日期
bro_feng
javalog4j
要用log4j使用记录日志,日志路径有每日的日期,文件大小5M新增文件。
实现方式
log4j:
<appender name="serviceLog"
class="org.apache.log4j.RollingFileAppender">
<param name="Encoding" v
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-桥接模式
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/
/**
* 个人觉得关于桥接模式的例子,蜡笔和毛笔这个例子是最贴切的:http://www.cnblogs.com/zhenyulu/articles/67016.html
* 笔和颜色是可分离的,蜡笔把两者耦合在一起了:一支蜡笔只有一种
- windows7下SVN和Eclipse插件安装
chenyu19891124
eclipse插件
今天花了一天时间弄SVN和Eclipse插件的安装,今天弄好了。svn插件和Eclipse整合有两种方式,一种是直接下载插件包,二种是通过Eclipse在线更新。由于之前Eclipse版本和svn插件版本有差别,始终是没装上。最后在网上找到了适合的版本。所用的环境系统:windows7JDK:1.7svn插件包版本:1.8.16Eclipse:3.7.2工具下载地址:Eclipse下在地址:htt
- [转帖]工作流引擎设计思路
comsci
设计模式工作应用服务器workflow企业应用
作为国内的同行,我非常希望在流程设计方面和大家交流,刚发现篇好文(那么好的文章,现在才发现,可惜),关于流程设计的一些原理,个人觉得本文站得高,看得远,比俺的文章有深度,转载如下
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自开博以来不断有朋友来探讨工作流引擎该如何
- Linux 查看内存,CPU及硬盘大小的方法
daizj
linuxcpu内存硬盘大小
一、查看CPU信息的命令
[root@R4 ~]# cat /proc/cpuinfo |grep "model name" && cat /proc/cpuinfo |grep "physical id"
model name : Intel(R) Xeon(R) CPU X5450 @ 3.00GHz
model name :
- linux 踢出在线用户
dongwei_6688
linux
两个步骤:
1.用w命令找到要踢出的用户,比如下面:
[root@localhost ~]# w
18:16:55 up 39 days, 8:27, 3 users, load average: 0.03, 0.03, 0.00
USER TTY FROM LOGIN@ IDLE JCPU PCPU WHAT
- 放手吧,就像不曾拥有过一样
dcj3sjt126com
内容提要:
静悠悠编著的《放手吧就像不曾拥有过一样》集结“全球华语世界最舒缓心灵”的精华故事,触碰生命最深层次的感动,献给全世界亿万读者。《放手吧就像不曾拥有过一样》的作者衷心地祝愿每一位读者都给自己一个重新出发的理由,将那些令你痛苦的、扛起的、背负的,一并都放下吧!把憔悴的面容换做一种清淡的微笑,把沉重的步伐调节成春天五线谱上的音符,让自己踏着轻快的节奏,在人生的海面上悠然漂荡,享受宁静与
- php二进制安全的含义
dcj3sjt126com
PHP
PHP里,有string的概念。
string里,每个字符的大小为byte(与PHP相比,Java的每个字符为Character,是UTF8字符,C语言的每个字符可以在编译时选择)。
byte里,有ASCII代码的字符,例如ABC,123,abc,也有一些特殊字符,例如回车,退格之类的。
特殊字符很多是不能显示的。或者说,他们的显示方式没有标准,例如编码65到哪儿都是字母A,编码97到哪儿都是字符
- Linux下禁用T440s,X240的一体化触摸板(touchpad)
gashero
linuxThinkPad触摸板
自打1月买了Thinkpad T440s就一直很火大,其中最让人恼火的莫过于触摸板。
Thinkpad的经典就包括用了小红点(TrackPoint)。但是小红点只能定位,还是需要鼠标的左右键的。但是自打T440s等开始启用了一体化触摸板,不再有实体的按键了。问题是要是好用也行。
实际使用中,触摸板一堆问题,比如定位有抖动,以及按键时会有飘逸。这就导致了单击经常就
- graph_dfs
hcx2013
Graph
package edu.xidian.graph;
class MyStack {
private final int SIZE = 20;
private int[] st;
private int top;
public MyStack() {
st = new int[SIZE];
top = -1;
}
public void push(i
- Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
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spring 4.1
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Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
Spring4.1新特性——Spring MVC增强
Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- 配置HiveServer2的安全策略之自定义用户名密码验证
liyonghui160com
具体从网上看
http://doc.mapr.com/display/MapR/Using+HiveServer2#UsingHiveServer2-ConfiguringCustomAuthentication
LDAP Authentication using OpenLDAP
Setting
- 一位30多的程序员生涯经验总结
pda158
编程工作生活咨询
1.客户在接触到产品之后,才会真正明白自己的需求。
这是我在我的第一份工作上面学来的。只有当我们给客户展示产品的时候,他们才会意识到哪些是必须的。给出一个功能性原型设计远远比一张长长的文字表格要好。 2.只要有充足的时间,所有安全防御系统都将失败。
安全防御现如今是全世界都在关注的大课题、大挑战。我们必须时时刻刻积极完善它,因为黑客只要有一次成功,就可以彻底打败你。 3.
- 分布式web服务架构的演变
自由的奴隶
linuxWeb应用服务器互联网
最开始,由于某些想法,于是在互联网上搭建了一个网站,这个时候甚至有可能主机都是租借的,但由于这篇文章我们只关注架构的演变历程,因此就假设这个时候已经是托管了一台主机,并且有一定的带宽了,这个时候由于网站具备了一定的特色,吸引了部分人访问,逐渐你发现系统的压力越来越高,响应速度越来越慢,而这个时候比较明显的是数据库和应用互相影响,应用出问题了,数据库也很容易出现问题,而数据库出问题的时候,应用也容易
- 初探Druid连接池之二——慢SQL日志记录
xingsan_zhang
日志连接池druid慢SQL
由于工作原因,这里先不说连接数据库部分的配置,后面会补上,直接进入慢SQL日志记录。
1.applicationContext.xml中增加如下配置:
<bean abstract="true" id="mysql_database" class="com.alibaba.druid.pool.DruidDataSourc