- 大规模GPU集群的进阶之路
卢旗
人工智能
大家好,我是卢旗。今天来聊聊GPU。GPU,全称GraphicProcessingUnit,即图形处理器。它的并行处理能力非常强大,能够同时处理多个任务和数据,因此被广泛用于图形渲染、视频处理、深度学习、科学计算等领域。研发团队在负责制定硬件选型策略并设计优化下一代大规模GPU集群的软硬件架构时,我们需要关注GPU技术的最新进展、重点研究问题以及潜在的技术突破。一、GPU在重点研究的问题算力提升与
- 笔记-《A Survey of Large Language Models》- 尾声
L_serein
玩转LLM笔记语言模型人工智能
尾声:尾声:本综述是由我们研究团队在一次讨论会上计划的,我们旨在总结LLM的最新进展,为我们的团队成员提供一份高度可读性的报告。第一稿于2023年3月13日完成,我们的团队成员尽最大努力以相对客观、全面的方式囊括有关LLM的相关研究。接着,我们进行了多次细致的写作和内容修订。尽管我们付出了巨大的努力,但这份综述仍远非完美:我们可能会遗漏重要的参考文献或主题,也可能存在不严谨的表述或讨论。由于空间有
- 使用多模态大语言模型进行深度学习的图像、文本和语音数据增强
数行天下
人工智能语言模型深度学习人工智能自然语言处理
在过去的五年里,研究方向已从传统的机器学习(ML)和深度学习(DL)方法转向利用大语言模型(LLMs),包括多模态方法,用于数据增强,以提高泛化能力,并在训练深度卷积神经网络时防止过拟合。然而,现有的综述文章主要集中于机器学习和深度学习技术或有限的模态(如文本或图像),在涵盖LLM方法的最新进展和多模态应用方面仍存在空白。本文通过探索利用多模态LLMs进行图像、文本和语音数据增强的最新文献,填补了
- 《Linux设备驱动开发具体解释(第3版)》进展同步更新
weixin_33943836
驱动开发内存管理嵌入式
本博实时更新《Linux设备驱动开发具体解释(第3版)》的最新进展。2015.2.26差点儿完毕初稿。本书已经rebase到开发中的Linux4.0内核,案例多数基于多核CORTEX-A9平台。[F]是修正或升级;[N]是新增知识点;[D]是删除的内容第1章《Linux设备驱动概述及开发环境构建》[D]删除关于LDD6410开发板的介绍[F]更新新的Ubuntu虚拟机[N]加入关于QEMU模拟ve
- TPAMI 2024 | SSR-2D: 从2D图像进行语义3D场景重建
小白学视觉
论文解读IEEETPAMI深度学习顶刊论文论文解读TPAMI
论文信息题目:SSR-2D:Semantic3DSceneReconstructionFrom2DImagesSSR-2D:从2D图像进行语义3D场景重建作者:JunwenHuang,AlexeyArtemov,YujinChen,ShuaifengZhi,KaiXu,andMatthiasNießner论文创新点首次提出了一种基于深度学习的方法,能够在不使用任何3D标注的情况下,从不完整的RGB
- 23. AI-大语言模型
真上帝的左手
23.AI人工智能语言模型自然语言处理
文章目录前言一、LLM1.简介2.工作原理和结构3.应用场景4.最新研究进展5.比较二、Transformer架构1.简介2.基本原理和结构3.应用场景4.最新进展三、开源1.开源概念2.开源模式3.模型权重四、再谈DeepSeek前言AI一、LLMLLM(LargeLanguageModel,大语言模型)1.简介 LLM(LargeLanguageModel,大语言模型)是指使用大量文本
- 自动驾驶软件:Tesla Autopilot二次开发_18.未来趋势与发展方向
zhubeibei168
电动汽车自动驾驶opencv人工智能电动汽车
18.未来趋势与发展方向未来的自动驾驶技术将不断演进,特斯拉的Autopilot系统作为行业领先的技术,也在不断地进行改进和创新。本节将探讨自动驾驶软件领域的未来趋势与发展方向,包括技术进步、法规变化、市场接受度和用户体验等方面。我们将结合特斯拉Autopilot的最新进展,分析未来可能出现的技术和应用。18.1技术进步18.1.1传感器技术的改进传感器是自动驾驶系统的关键组件,未来的传感器技术将
- 满血DeepSeek-R1+Cursor打通!无问芯穹上线API服务,能力拉满,7大国产算力保驾护航
量子位
关注前沿科技量子位DeepSeek影响力持续破圈,随之而来的烦恼是,官网总是“服务器繁忙”……好消息是,满血版DeepSeek-R1、V3正在得到越来越多第三方平台的支持。最新进展,无问芯穹大模型服务平台现已官宣,上线满血版DeepSeek-R1、V3API服务,并且无需邀请即可免费用Token!还有国产算力可选,支持通过Infini-AI异构云平台一键获取DeepSeek系列模型与多元异构自主算
- LTP/pyltp安装和使用教程
Cachel wood
自然语言处理nlpeasyui前端javascriptpyltpltp人工智能nlp
文章目录LTP介绍分句分词加载外部词典个性化分词词性标注命名实体识别NER依存句法分析语义角色标注LTP介绍官网:https://ltp.ai/下载可以到官网的下载专区:https://ltp.ai/download.html语言技术平台(LanguageTechnologyPlatform,LTP):是哈工大社会计算与信息检索研究中心历时十年研制的一整套开放中文自然语言处理系统。提供了一整套自底
- 【NLP算法面经】NLP算法面经 -- 腾讯 VS 美团(附面题)
青松ᵃⁱ
NLP百面百过AI面试NLP面试算法面试人工智能
博客主页:[青松]目录【NLP百面百过】大模型算法高频面题(全面整理ʘ‿ʘ)一、大模型(LLMs)基础面大模型(LLMs)架构篇注意力机制(Attention)篇Transformer理论篇二、大模型微调面有监督微调(SFT)篇高效微调篇提示学习篇人类对齐训练(RLHF)篇Prompt工程篇三、大模型进阶面大模型压缩篇分布式训练篇大模型魔改篇四、NLP任务实战面文本分类篇命名实体识别(NER)篇关
- 土壤分析:土壤污染监测_(18).土壤污染监测与修复的最新进展
zhubeibei168
农业检测opencv人工智能计算机视觉无人机图像处理农业检测
土壤污染监测与修复的最新进展1.引言随着工业化和城市化的快速发展,土壤污染问题日益严重,对环境和人类健康构成了巨大威胁。传统的土壤污染监测方法依赖于实验室分析,耗时且成本高昂。近年来,计算机视觉技术在土壤污染监测领域的应用取得了显著进展,通过图像处理和机器学习方法,可以快速、准确地识别和监测土壤污染情况。本节将介绍计算机视觉技术在土壤污染监测与修复中的最新进展,包括数据采集、图像处理、特征提取、污
- 从2024 re:Invent,看亚马逊云科技的AI布局
AImatters
人工智能生成式AI亚马逊云科技reInventAWS
生成式AI已成为全球云计算厂商竞相逐鹿的战略高地。其中,基础设施、模型平台、应用生态成为头部玩家竞相发力的三大细分战场。不久前的2024re:Invent上,亚马逊云科技向外界展示了其在这三大领域的最新进展。在基础设施层,亚马逊云科技更强调数据与AI的无缝融合,解决大模型落地过程中资源利用和数据分析等难题。在模型层,AmazonNova系列模型是一大亮点,其强调多模态、低成本和实时性,这与当前企业
- 大语言模型LLM分布式训练:TensorFlow攻略与深度解析(LLM系列04)
North_D
大语言模型LLM分布式tensorflow人工智能自然语言处理深度学习python神经网络
文章目录大语言模型LLM分布式训练:TensorFlow攻略与深度解析(LLM系列04)1.引言2.TensorFlow分布式训练基础概念3.TensorFlow中LLM分布式训练的关键技术及应用4.利用TensorFlow进行LLM分布式训练的具体实践5.高级主题与最新进展探究大语言模型LLM分布式训练:TensorFlow攻略与深度解析(LLM系列04)1.引言随着自然语言处理(NLP)的迅速
- 机器学习—大语言模型:推动AI新时代的引擎
云边有个稻草人
人工智能机器学习语言模型
云边有个稻草人-CSDN博客目录引言一、大语言模型的基本原理1.什么是大语言模型?2.Transformer架构3.模型训练二、大语言模型的应用场景1.文本生成2.问答系统3.编码助手4.多语言翻译三、大语言模型的最新进展1.GPT-42.开源模型四、构建和部署一个简单的大语言模型1.数据准备2.模型训练3.部署模型五、大语言模型的未来发展结语引言大语言模型(LargeLanguageModels
- 【新春特辑】2025年1月科技浪潮中的AI最新时事与科技趋势
我的青春不太冷
科技最新时事AI大爆炸学习
2025年1月科技浪潮中的AI最新时事与科技趋势一、AI科技时事人工智能代理(AIAgent)的发展最新进展:人工智能代理正逐步成为科技领域的新热点。这些代理能够自主执行特定任务,如管理日程、回复邮件等。然而,它们仍面临可靠性、可访问性和安全性等方面的挑战。随着技术的不断进步,这些挑战有望逐步得到解决。未来展望:未来,AI代理将更加智能化,能够更好地理解用户需求并提供个性化服务。同时,它们也将成为
- 计算机视觉:解锁智能时代的钥匙与实战案例
我的运维人生
计算机视觉人工智能运维开发技术共享
计算机视觉:解锁智能时代的钥匙与实战案例在人工智能的浩瀚星空中,计算机视觉无疑是最为璀璨的星辰之一。它不仅让机器拥有了“看”的能力,更是推动了自动驾驶、安防监控、医疗影像分析、智能制造等多个领域的革新。本文将深入探讨计算机视觉的核心技术、最新进展,并通过一个具体的代码案例,展示如何在实际项目中应用这些技术。一、计算机视觉概述计算机视觉,简而言之,是指让计算机系统从数字图像或视频中提取有用信息的过程
- 大语言模型丨ChatGPT-4o深度科研应用、论文与项目撰写、数据分析、机器学习、深度学习及AI绘图(BP神经网络、支持向量机、决策树、随机森林、变量降维与特征选择、群优化算法等)
赵钰老师
ChatGPTpython人工智能语言模型深度学习数据分析chatgpt机器学习随机森林
目录第一章、2024大语言模型最新进展与ChatGPT各模型第二章、ChatGPT-4o提示词使用方法与高级技巧(最新加入思维链及逆向工程及GPTs)第三章、ChatGPT4-4o助力日常生活、学习与工作第四章、基于ChatGPT-4o课题申报、论文选题及实验方案设计第五章、基于ChatGPT-4o信息检索、总结分析、论文写作与投稿、专利idea构思与交底书的撰写第六章、ChatGPT-4o编程入
- DeepSeek-Coder-V2:引领代码智能的新篇章
雷颖忱Fergal
DeepSeek-Coder-V2:引领代码智能的新篇章DeepSeek-Coder-V2-Instruct项目地址:https://gitcode.com/hf_mirrors/ai-gitcode/DeepSeek-Coder-V2-Instruct在当今快速发展的技术领域,持续关注模型的最新发展和趋势显得尤为重要。本文旨在探讨DeepSeek-Coder-V2这一开源代码语言模型的最新进展,
- 计算机视觉:解锁未来智能的钥匙及其代码实践
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计算机视觉人工智能运维开发技术共享
计算机视觉:解锁未来智能的钥匙及其代码实践在当今这个数据爆炸的时代,计算机视觉作为人工智能的一个重要分支,正以前所未有的速度推动着科技的边界。它不仅让机器“看懂”世界,更在自动驾驶、医疗影像分析、智能制造、安防监控等众多领域展现出巨大的应用潜力。本文将深入探讨计算机视觉的核心技术、最新进展,并通过一个具体的代码案例,展示如何在实践中应用这些技术,旨在为读者提供一个理论与实践相结合的全面视角。一、计
- python 命名实体识别_Python NLTK学习11(命名实体识别和关系抽取)
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python命名实体识别
PythonNLTK学习11(命名实体识别和关系抽取)发表于:2017年7月27日阅读:18262除特别注明外,本站所有文章均为小杰Code原创本系列博客为学习《用Python进行自然语言处理》一书的学习笔记。命名实体识别命名实体识别(NER)系统的目标是识别所有文字提及的命名实体。可以分解成两个子任务:确定NE的边界和确定其类型。命名实体识别非常适用于基于分类器类型的方法来处理的任务。NLTK有
- python命名实体识别工具,斯坦福大学使用NLTK命名实体识别器(NER)功能
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python命名实体识别工具
Isthispossible:toget(similarto)StanfordNamedEntityRecognizerfunctionalityusingjustNLTK?Isthereanyexample?Inparticular,IaminterestedinextractionLOCATIONpartoftext.Forexample,fromtextThemeetingwillbehel
- NLTK命名实体识别(NER)
Mr数据杨
Python自然语言技术NLTK自然语言处理1024程序员节
命名实体识别(NamedEntityRecognition,NER)是自然语言处理(NLP)中的一项核心技术,旨在从文本中识别出具有特定意义的实体,如人名、地名、组织名等。通过对文本的自动化处理,NER能够帮助计算机理解和组织大量的非结构化数据,为信息抽取、搜索引擎优化、数据分析等领域提供强有力的技术支持。NLTK(NaturalLanguageToolkit)是一个广泛使用的Python库,提供
- 使用Bert+BiLSTM+CRF训练 NER任务
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机器学习bert人工智能深度学习
使用的数据集在这里E-CommercialNERDataset/电商NER数据集_数据集-阿里云天池针对面向电商的命名实体识别研究,我们通过爬取搜集了淘宝商品文本的标题,并标注了4大类,9小类的实体类别。具体类型及实体数量如下针对面向电商的命名实体识别研究,我们通过爬取搜集了淘宝商品文本的标题,并标注了4大类,9小类的实体类别。具体类型及实体数量如下:每个文件数据格式相同,都为根据BIschema
- 2024第五届全球数字经济产业大会:前沿技术引领未来
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随着数字化浪潮的不断推进,全球数字经济产业大会已成为展示最新技术成果和探讨未来发展趋势的重要平台。2024年8月,第五届全球数字经济产业大会在深圳会展中心盛大召开,汇聚了全球顶尖的科技企业和行业领袖,共同探讨和展示数字经济领域的最新技术成果与发展趋势。云计算与大数据云计算和大数据技术作为数字经济的基石,一直是大会的焦点。本届大会上,众多企业展示了他们在云计算平台的创新和大数据应用方面的最新进展。通
- AI像人一样操控电脑:多模态AI Agents和屏幕交互新范式
编者按:未来我们与计算机的交互方式将发生怎样的变革?当AI能像人类一样自如地操控电脑和手机,我们的工作方式会有什么改变?本文深入剖析了Anthropic、微软和苹果三大科技巨头在突破这一瓶颈上的最新进展。通过解读他们各自独特的技术路线——从Anthropic采用像素计数方式实现精准导航,到微软将界面解析为结构化数据,再到苹果专注于移动端的多模态交互方案,文章为我们展现了AI驱动屏幕交互的未来图景。
- 无人驾驶公交车落地情况
百态老人
笔记
无人驾驶公交车的最新进展无人驾驶公交车作为智能交通系统的重要组成部分,近年来在中国多个城市逐步推进示范运营。最近的进展包括:绵阳市无人驾驶公交车示范运营:2024年6月28日,绵阳市启动了首批自动驾驶车辆示范运营测试,包括19辆无人驾驶公交车。这些公交车配备了安全员,并规划了4条试运营线路,覆盖科技城新区直管区全域。试运营期间,市民可以免费乘坐体验无人驾驶公交车。深圳无人驾驶公交车:深圳市在201
- 《现代CSS技术应用与实践》小册完结啦!
历时125天,《现代CSS技术应用与实践》小册迎来了完结,总篇数40篇,约11万字。后续还会继续更新,欢迎订阅支持我。《现代CSS技术应用与实践》是一本专注于现代CSS技术应用与实践的指导手册。小册旨在帮助读者深入理解现代CSS新特性的概念、原理和应用,掌握现代CSS技术的最新进展和实践经验,从而提升网页设计和开发的技能。小册内容涵盖现代CSS的基础知识、CSS嵌套及作用域、CSS布局技术与技巧、
- NVIDIA Hopper解说
白总Server
redis数据库缓存rustmongodb大数据数据仓库
NVIDIAHopper架构是NVIDIA推出的面向高性能计算(HPC)和人工智能(AI)的最新一代GPU架构。它代表了NVIDIA在加速计算领域的最新进展,旨在为AI训练和推理、HPC应用提供前所未有的性能提升。NVIDIAHopper架构和基于该架构的GPU产品H100的详细信息:NVIDIAHopper架构技术特点:第四代TensorCore:Hopper架构引入了第四代TensorCore
- LargeAD:用于自动驾驶的大规模跨传感器数据预训练
硅谷秋水
自动驾驶计算机视觉机器学习自动驾驶人工智能机器学习计算机视觉
25年1月来自新加坡国立大学、南京航空航天、德国Bremerhaven技术大学、上海AI实验室、香港科技大学和香港大学的论文“LargeAD:Large-ScaleCross-SensorDataPretrainingforAutonomousDriving”。视觉基础模型(VFM)的最新进展彻底改变2D视觉感知,但它们在3D场景理解方面的潜力,特别是在自动驾驶应用中的潜力仍未得到充分探索。Lar
- 冷冻电镜|思腾合力亮相2024全国冷冻电镜软件技术开发与应用研讨会
软件
2024全国冷冻电镜软件技术开发与应用研讨会2024年11月11日至15日,备受瞩目的“2024全国冷冻电镜软件技术开发与应用研讨会”在杭州市临安区成功举行。此次研讨会由中国科学院生物物理研究所、清华大学以及中国生物物理学会冷冻电子显微学分会共同主办,中国科学院生物物理研究所与水木未来(杭州)科技有限公司承办,汇聚了众多顶尖科学家、软件开发者及行业专家,共同探讨冷冻电镜技术的最新进展与未来趋势。冷
- 对股票分析时要注意哪些主要因素?
会飞的奇葩猪
股票 分析 云掌股吧
众所周知,对散户投资者来说,股票技术分析是应战股市的核心武器,想学好股票的技术分析一定要知道哪些是重点学习的,其实非常简单,我们只要记住三个要素:成交量、价格趋势、振荡指标。
一、成交量
大盘的成交量状态。成交量大说明市场的获利机会较多,成交量小说明市场的获利机会较少。当沪市的成交量超过150亿时是强市市场状态,运用技术找综合买点较准;
- 【Scala十八】视图界定与上下文界定
bit1129
scala
Context Bound,上下文界定,是Scala为隐式参数引入的一种语法糖,使得隐式转换的编码更加简洁。
隐式参数
首先引入一个泛型函数max,用于取a和b的最大值
def max[T](a: T, b: T) = {
if (a > b) a else b
}
因为T是未知类型,只有运行时才会代入真正的类型,因此调用a >
- C语言的分支——Object-C程序设计阅读有感
darkblue086
applec框架cocoa
自从1972年贝尔实验室Dennis Ritchie开发了C语言,C语言已经有了很多版本和实现,从Borland到microsoft还是GNU、Apple都提供了不同时代的多种选择,我们知道C语言是基于Thompson开发的B语言的,Object-C是以SmallTalk-80为基础的。和C++不同的是,Object C并不是C的超集,因为有很多特性与C是不同的。
Object-C程序设计这本书
- 去除浏览器对表单值的记忆
周凡杨
html记忆autocompleteform浏览
&n
- java的树形通讯录
g21121
java
最近用到企业通讯录,虽然以前也开发过,但是用的是jsf,拼成的树形,及其笨重和难维护。后来就想到直接生成json格式字符串,页面上也好展现。
// 首先取出每个部门的联系人
for (int i = 0; i < depList.size(); i++) {
List<Contacts> list = getContactList(depList.get(i
- Nginx安装部署
510888780
nginxlinux
Nginx ("engine x") 是一个高性能的 HTTP 和 反向代理 服务器,也是一个 IMAP/POP3/SMTP 代理服务器。 Nginx 是由 Igor Sysoev 为俄罗斯访问量第二的 Rambler.ru 站点开发的,第一个公开版本0.1.0发布于2004年10月4日。其将源代码以类BSD许可证的形式发布,因它的稳定性、丰富的功能集、示例配置文件和低系统资源
- java servelet异步处理请求
墙头上一根草
java异步返回servlet
servlet3.0以后支持异步处理请求,具体是使用AsyncContext ,包装httpservletRequest以及httpservletResponse具有异步的功能,
final AsyncContext ac = request.startAsync(request, response);
ac.s
- 我的spring学习笔记8-Spring中Bean的实例化
aijuans
Spring 3
在Spring中要实例化一个Bean有几种方法:
1、最常用的(普通方法)
<bean id="myBean" class="www.6e6.org.MyBean" />
使用这样方法,按Spring就会使用Bean的默认构造方法,也就是把没有参数的构造方法来建立Bean实例。
(有构造方法的下个文细说)
2、还
- 为Mysql创建最优的索引
annan211
mysql索引
索引对于良好的性能非常关键,尤其是当数据规模越来越大的时候,索引的对性能的影响越发重要。
索引经常会被误解甚至忽略,而且经常被糟糕的设计。
索引优化应该是对查询性能优化最有效的手段了,索引能够轻易将查询性能提高几个数量级,最优的索引会比
较好的索引性能要好2个数量级。
1 索引的类型
(1) B-Tree
不出意外,这里提到的索引都是指 B-
- 日期函数
百合不是茶
oraclesql日期函数查询
ORACLE日期时间函数大全
TO_DATE格式(以时间:2007-11-02 13:45:25为例)
Year:
yy two digits 两位年 显示值:07
yyy three digits 三位年 显示值:007
- 线程优先级
bijian1013
javathread多线程java多线程
多线程运行时需要定义线程运行的先后顺序。
线程优先级是用数字表示,数字越大线程优先级越高,取值在1到10,默认优先级为5。
实例:
package com.bijian.study;
/**
* 因为在代码段当中把线程B的优先级设置高于线程A,所以运行结果先执行线程B的run()方法后再执行线程A的run()方法
* 但在实际中,JAVA的优先级不准,强烈不建议用此方法来控制执
- 适配器模式和代理模式的区别
bijian1013
java设计模式
一.简介 适配器模式:适配器模式(英语:adapter pattern)有时候也称包装样式或者包装。将一个类的接口转接成用户所期待的。一个适配使得因接口不兼容而不能在一起工作的类工作在一起,做法是将类别自己的接口包裹在一个已存在的类中。 &nbs
- 【持久化框架MyBatis3三】MyBatis3 SQL映射配置文件
bit1129
Mybatis3
SQL映射配置文件一方面类似于Hibernate的映射配置文件,通过定义实体与关系表的列之间的对应关系。另一方面使用<select>,<insert>,<delete>,<update>元素定义增删改查的SQL语句,
这些元素包含三方面内容
1. 要执行的SQL语句
2. SQL语句的入参,比如查询条件
3. SQL语句的返回结果
- oracle大数据表复制备份个人经验
bitcarter
oracle大表备份大表数据复制
前提:
数据库仓库A(就拿oracle11g为例)中有两个用户user1和user2,现在有user1中有表ldm_table1,且表ldm_table1有数据5千万以上,ldm_table1中的数据是从其他库B(数据源)中抽取过来的,前期业务理解不够或者需求有变,数据有变动需要重新从B中抽取数据到A库表ldm_table1中。
- HTTP加速器varnish安装小记
ronin47
http varnish 加速
上午共享的那个varnish安装手册,个人看了下,有点不知所云,好吧~看来还是先安装玩玩!
苦逼公司服务器没法连外网,不能用什么wget或yum命令直接下载安装,每每看到别人博客贴出的在线安装代码时,总有一股羡慕嫉妒“恨”冒了出来。。。好吧,既然没法上外网,那只能麻烦点通过下载源码来编译安装了!
Varnish 3.0.4下载地址: http://repo.varnish-cache.org/
- java-73-输入一个字符串,输出该字符串中对称的子字符串的最大长度
bylijinnan
java
public class LongestSymmtricalLength {
/*
* Q75题目:输入一个字符串,输出该字符串中对称的子字符串的最大长度。
* 比如输入字符串“google”,由于该字符串里最长的对称子字符串是“goog”,因此输出4。
*/
public static void main(String[] args) {
Str
- 学习编程的一点感想
Cb123456
编程感想Gis
写点感想,总结一些,也顺便激励一些自己.现在就是复习阶段,也做做项目.
本专业是GIS专业,当初觉得本专业太水,靠这个会活不下去的,所以就报了培训班。学习的时候,进入状态很慢,而且当初进去的时候,已经上到Java高级阶段了,所以.....,呵呵,之后有点感觉了,不过,还是不好好写代码,还眼高手低的,有
- [能源与安全]美国与中国
comsci
能源
现在有一个局面:地球上的石油只剩下N桶,这些油只够让中国和美国这两个国家中的一个顺利过渡到宇宙时代,但是如果这两个国家为争夺这些石油而发生战争,其结果是两个国家都无法平稳过渡到宇宙时代。。。。而且在战争中,剩下的石油也会被快速消耗在战争中,结果是两败俱伤。。。
在这个大
- SEMI-JOIN执行计划突然变成HASH JOIN了 的原因分析
cwqcwqmax9
oracle
甲说:
A B两个表总数据量都很大,在百万以上。
idx1 idx2字段表示是索引字段
A B 两表上都有
col1字段表示普通字段
select xxx from A
where A.idx1 between mmm and nnn
and exists (select 1 from B where B.idx2 =
- SpringMVC-ajax返回值乱码解决方案
dashuaifu
AjaxspringMVCresponse中文乱码
SpringMVC-ajax返回值乱码解决方案
一:(自己总结,测试过可行)
ajax返回如果含有中文汉字,则使用:(如下例:)
@RequestMapping(value="/xxx.do") public @ResponseBody void getPunishReasonB
- Linux系统中查看日志的常用命令
dcj3sjt126com
OS
因为在日常的工作中,出问题的时候查看日志是每个管理员的习惯,作为初学者,为了以后的需要,我今天将下面这些查看命令共享给各位
cat
tail -f
日 志 文 件 说 明
/var/log/message 系统启动后的信息和错误日志,是Red Hat Linux中最常用的日志之一
/var/log/secure 与安全相关的日志信息
/var/log/maillog 与邮件相关的日志信
- [应用结构]应用
dcj3sjt126com
PHPyii2
应用主体
应用主体是管理 Yii 应用系统整体结构和生命周期的对象。 每个Yii应用系统只能包含一个应用主体,应用主体在 入口脚本中创建并能通过表达式 \Yii::$app 全局范围内访问。
补充: 当我们说"一个应用",它可能是一个应用主体对象,也可能是一个应用系统,是根据上下文来决定[译:中文为避免歧义,Application翻译为应
- assertThat用法
eksliang
JUnitassertThat
junit4.0 assertThat用法
一般匹配符1、assertThat( testedNumber, allOf( greaterThan(8), lessThan(16) ) );
注释: allOf匹配符表明如果接下来的所有条件必须都成立测试才通过,相当于“与”(&&)
2、assertThat( testedNumber, anyOf( g
- android点滴2
gundumw100
应用服务器android网络应用OSHTC
如何让Drawable绕着中心旋转?
Animation a = new RotateAnimation(0.0f, 360.0f,
Animation.RELATIVE_TO_SELF, 0.5f, Animation.RELATIVE_TO_SELF,0.5f);
a.setRepeatCount(-1);
a.setDuration(1000);
如何控制Andro
- 超简洁的CSS下拉菜单
ini
htmlWeb工作html5css
效果体验:http://hovertree.com/texiao/css/3.htmHTML文件:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
<head>
<title>简洁的HTML+CSS下拉菜单-HoverTree</title>
- kafka consumer防止数据丢失
kane_xie
kafkaoffset commit
kafka最初是被LinkedIn设计用来处理log的分布式消息系统,因此它的着眼点不在数据的安全性(log偶尔丢几条无所谓),换句话说kafka并不能完全保证数据不丢失。
尽管kafka官网声称能够保证at-least-once,但如果consumer进程数小于partition_num,这个结论不一定成立。
考虑这样一个case,partiton_num=2
- @Repository、@Service、@Controller 和 @Component
mhtbbx
DAOspringbeanprototype
@Repository、@Service、@Controller 和 @Component 将类标识为Bean
Spring 自 2.0 版本开始,陆续引入了一些注解用于简化 Spring 的开发。@Repository注解便属于最先引入的一批,它用于将数据访问层 (DAO 层 ) 的类标识为 Spring Bean。具体只需将该注解标注在 DAO类上即可。同时,为了让 Spring 能够扫描类
- java 多线程高并发读写控制 误区
qifeifei
java thread
先看一下下面的错误代码,对写加了synchronized控制,保证了写的安全,但是问题在哪里呢?
public class testTh7 {
private String data;
public String read(){
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "read data "
- mongodb replica set(副本集)设置步骤
tcrct
javamongodb
网上已经有一大堆的设置步骤的了,根据我遇到的问题,整理一下,如下:
首先先去下载一个mongodb最新版,目前最新版应该是2.6
cd /usr/local/bin
wget http://fastdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-x86_64-2.6.0.tgz
tar -zxvf mongodb-linux-x86_64-2.6.0.t
- rust学习笔记
wudixiaotie
学习笔记
1.rust里绑定变量是let,默认绑定了的变量是不可更改的,所以如果想让变量可变就要加上mut。
let x = 1; let mut y = 2;
2.match 相当于erlang中的case,但是case的每一项后都是分号,但是rust的match却是逗号。
3.match 的每一项最后都要加逗号,但是最后一项不加也不会报错,所有结尾加逗号的用法都是类似。
4.每个语句结尾都要加分