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- DeepSeek开源周:面向大模型训练的三个工具包
花生糖@
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在2025年的开源周中,DeepSeek推出了一系列旨在优化大规模模型训练效率的工具。这些工具包括DualPipe、EPLB以及Profile-data,它们分别从不同的角度解决了万亿参数模型训练中的算力瓶颈问题,为行业带来了前所未有的加速和效率提升。DualPipe:双向流水线架构的创新DualPipe通过其首创的双向流水线架构,极大地提高了计算与通信的重叠率至92%,相比NVIDIAMegat
- 神经网络探秘:原理、架构与实战案例
二川bro
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神经网络探秘:原理、架构与实战案例前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站,通俗易懂,风趣幽默,可以分享一下给大家。点击跳转到网站。https://www.captainbed.cn/ccc在人工智能的浪潮中,神经网络作为核心驱动力之一,正引领着技术革新与产业变革。本文旨在深入剖析神经网络的原理、常见架构,并通过一个实际的代码案例,带领读者亲手实践神经网络的构建与训练过程。无论你是机器学习初学者,还
- 用物理信息神经网络(PINN)解决实际优化问题:全面解析与实践
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摘要本文系统介绍了物理信息神经网络(PINN)在解决实际优化问题中的创新应用。通过将物理定律与神经网络深度融合,PINN在摆的倒立控制、最短时间路径规划及航天器借力飞行轨道设计等复杂任务中展现出显著优势。实验表明,PINN相比传统数值方法及强化学习(RL)/遗传算法(GA),在收敛速度、解的稳定性及物理保真度上均实现突破性提升。关键词:物理信息神经网络;优化任务;深度学习;强化学习;航天器轨道一、
- 为什么VAE效果不好,但VAE+diffusion效果就好了?
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1.什么是VAE?VAE(VariationalAutoencoder,变分自编码器)是一种基于概率生成模型的深度学习框架,主要用于数据生成和潜在空间建模。它结合了自编码器(Autoencoder)的结构和变分推断(VariationalInference)的思想,能够从数据中学习有意义的潜在表示,并生成与训练数据相似的新样本。VAE的核心思想编码-解码结构类似传统自编码器,VAE包含两个部分:编
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基础算法1链接目录最长公共前缀两数之和删除字符串中所有相邻重复项n叉树的层序遍历最后一块石头的重量第N个泰波那契数图像渲染迷宫中离入口最近的出口矩阵课程表最长公共前缀14.最长公共前缀-力扣(LeetCode)在解决这道题时,巧妙运用String类的两个方法,能让解题过程变得十分轻松。首先,我们需要确定一个查找公共前缀的标准。这里,我们选择数组中的第一个字符串作为标准。不过,在此之前,必须对边界情
- Phi-4-multimodal:图、文、音频统一的多模态大模型架构、训练方法、数据细节
余俊晖
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Phi-4-Multimodal是一种参数高效的多模态模型,通过LoRA适配器和模式特定路由器实现文本、视觉和语音/音频的无缝集成。训练过程包括多阶段优化,确保在不同模式和任务上的性能,数据来源多样,覆盖高质量网络和合成数据。它的设计体现了小型语言模型在多模态任务上的潜力模型架构Phi-4-Multimodal的基础是Phi-4-Mini语言模型,这是一个3.8亿参数的模型,设计为高效处理文本任务
- 在整个大模型LoRA微调中,哪些方法可以提升和优化模型训练后推理效果?
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环境:LoRA微调问题描述:在整个大模型LoRA微调中,哪些方法可以提升和优化模型训练后推理效果?解决方案:在LoRA(Low-RankAdaptation)微调大模型后,提升和优化推理效果可以从以下多维度策略入手,涵盖数据、模型架构、训练策略和后处理技术等方面:1.数据优化数据质量与多样性确保微调数据覆盖目标场景的多样性,避免分布偏差。加入领域相关的高质量数据,清洗噪声数据(如重复、矛盾样本)。
- Transformer 的原理是什么?
玩人工智能的辣条哥
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环境:Transformer问题描述:Transformer的原理是什么?通俗易懂一点。解决方案:Transformer是一种基于注意力机制(AttentionMechanism)的深度学习架构,最初由Vaswani等人在2017年的论文《AttentionisAllYouNeed》中提出。它在自然语言处理(NLP)领域取得了巨大成功,并逐渐扩展到计算机视觉(CV)和其他领域。Transforme
- weka 决策树
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1.参数说明:Generaloptions:-hor-helpOutputhelpinformation.-synopsisor-infoOutputsynopsisforclassifier(useinconjunctionwith-h)-t(trainfile,训练文件,通常训练时只需要此文件即可,会进行10交叉验证)Setstrainingfile.-T(测试文件,如果设置,则不进行交叉验证
- 大模型微调:定义、方法、应用与未来展望
软件职业规划
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一、定义与意义(一)微调的定义大模型微调是指在预训练模型的基础上,通过特定领域的数据集对模型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进行训练,学习到广泛的知识和语言模式,但这些知识往往缺乏针对性。例如,在自然语言处理中,预训练模型可能无法准确理解特定领域的专业术语或逻辑。通过微调,模型可以学习到特定领域的特征和规律,从而在特定任务上表现出更高的专业性和准确率。微调的过程可以被视为一
- 扩散 Transformer 策略:用于通才视觉-语言-动作学习的规模化扩散 Transformer
三谷秋水
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25年2月来自上海AI实验室、浙大、香港中文大学、北大、商汤科技、清华和中科院香港科学创新研究院的论文“DiffusionTransformerPolicy:ScalingDiffusionTransformerforGeneralistVision-Language-ActionLearning”。最近,在多样化的机器人数据集上进行预训练的大型视觉-语言-动作模型,已展示出利用少量域内数据泛化到
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在小型数据集上从头开始训练一个卷积神经网络利用少量数据来训练图像分类模型,这是一种很常见的情况。如果你从事与计算机视觉相关的职业,那么很可能会在实践中遇到这种情况。“少量”样本既可能是几百张图片,也可能是上万张图片。我们来看一个实例——猫狗图片分类,数据集包含5000张猫和狗的图片(2500张猫的图片,2500张狗的图片)。我们将2000张图片用于训练,1000张用于验证,2000张用于测试。将介
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一只天蝎
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目录在BERT中,如何确定一个标记的重要性在BERT模型中,哪些标记通常具有最高的重要性权重调整损失函数或添加额外的监督信号以影响模型对特殊标记的关注度在BERT中,如何确定一个标记的重要性在BERT模型中,确定一个标记的重要性可以通过以下几种方式:注意力权重(AttentionWeights):BERT模型的自注意力机制可以揭示哪些标记在编码其他标记时更重要。通过分析注意力权重,我们可以看到每个
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简介:CSDN博客专家、《Android系统多媒体进阶实战》一书作者新书发布:《Android系统多媒体进阶实战》优质专栏:Audio工程师进阶系列【原创干货持续更新中……】优质专栏:多媒体系统工程师系列【原创干货持续更新中……】优质视频课程:AAOS车载系统+AOSP14系统攻城狮入门视频实战课
- Python训练的机器学习模型【保存】 和【加载】的方法?
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一.为什么要保存训练好的模型由于传统训练机器学习模型,需要耗费大量的人力和资源。因此,将训练好的模型保存成为一件特别重要的事情。现有的机器学习模型保存方法有三种,分别为使用pickle(通用)、joblib(大型模型)、HDF5(存储深度学习模型的权重)二.Python保存模型的三种方式1.方式一:pickle模块【通用】pickle是Python标准库中的一个模块,它可以将Python对象序列化
- 深入解析模型蒸馏(Knowledge Distillation):原理、方法与优化策略
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深入解析模型蒸馏(KnowledgeDistillation):原理、方法与优化策略1.引言随着深度学习模型规模的不断增长,训练和部署大模型的计算成本也越来越高。模型蒸馏(KnowledgeDistillation,KD)是一种广泛使用的模型压缩与优化技术,通过让一个小模型(StudentModel)学习大模型(TeacherModel)的知识,使其能够在保持高准确度的同时降低计算复杂度,从而提升
- LLM大模型技术实战4:热门开源LLMs对比和选型
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一、大语言模型的特点和能力LLM(LargeLanguageModel,大型语言模型)是指那些规模庞大、参数数量众多的深度神经网络模型,用于理解和生成自然语言文本。在自然语言处理(NLP)领域有着广泛的应用,因其强大的语言理解和生成能力,能够处理各种复杂的文本任务。1.1主要特点架构特点LLM主要基于Transformer架构,Transformer通过自注意力机制(Self-Attention)
- 51-53 CVPR 2024 | DriveWorld:通过自动驾驶世界模型进行 4D 预训练场景理解 (含模型数据流梳理)
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24年5月,北京大学、国防创新研究院无人系统技术研究中心、中国电信人工智能研究院联合发布了DriveWorld:4DPre-trainedSceneUnderstandingviaWorldModelsforAutonomousDriving。DriveWorld在UniAD的基础上又有所成长,提升了自动驾驶目标检测、目标追踪、3D占用、运动预测及规划的性能,后期扩大数据集和调整骨干网络大小应该会
- 大模型面试--大模型(LLMs)基础面
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大模型(LLMs)基础面1.目前主流的开源模型体系有哪些?目前主流的开源大模型体系有以下几种:1.Transformer系列Transformer模型是深度学习中的一类重要模型,尤其在自然语言处理(NLP)领域。以下是一些主流的Transformer模型:GPT系列GPT-2和GPT-3:由OpenAI开发的生成式预训练变换器模型,用于生成高质量的文本。GPT-Neo和GPT-J:由Eleuthe
- 【每日论文】Forgetting Transformer: Softmax Attention with a Forget Gate
WHATEVER_LEO
每日论文transformer深度学习人工智能自然语言处理计算机视觉语言模型
下载PDF或查看论文,请点击:LlamaFactory-huggingfacedailypaper-每日论文解读|LlamaFactory|LlamaFactory摘要现代循环序列模型的一个关键组件是遗忘门。虽然Transformer没有显式的循环形式,但我们展示了一种通过以数据依赖的方式降低未归一化注意力分数的自然方法,将遗忘门融入Transformer。我们称这种注意力机制为“遗忘注意力”,并
- AIGC是怎么为拥有5000家门店的行业头部企业做内容分发?
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在AI的发展过程中,我们也曾走过弯路。最初,我们都沉浸在通过海量数据训练出超级智能的幻想中,但随着时间的推移,我们逐渐意识到,在商业应用中,技术的稳定性和可靠性远比单纯的先进性更为重要。特别是在面向企业的应用场景中,客户需要的是稳定、可靠的服务,而不是可能出错的概率性结果。所以,我们现在需要做的是将工程技术与AI进行深度融合。通过工程手段来提升AI的稳定性和降低成本,这样我们才能在商业场景中更好地
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本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者:K同学啊Onhot编码one-hot编码的基本思想是将每个类别映射到一个向量,其中只有一个元素的值为1,其余元素的值为0。这样,每个类别之间就是相互独立的,不存在顺序或距离关系。例如,对于三个类别的情况,可以使用如下的one-hot编码:类别1:[1,0,0]类别2:[0,1,0]类别3:[0,0,1]这样的表示方式有助于模型更好地理解文本含义。
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机器学习入门指南:从TensorFlow到PyTorch机器学习(MachineLearning)是人工智能的核心领域之一,近年来在图像识别、自然语言处理、推荐系统等领域取得了巨大进展。本文将从基础概念入手,介绍机器学习的核心知识,并带你快速上手两大主流框架:TensorFlow和PyTorch。机器学习基础什么是机器学习?机器学习是一种通过数据训练模型,使计算机能够自动学习和改进的技术。它主要分
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《------往期经典推荐------》一、AI应用软件开发实战专栏【链接】项目名称项目名称1.【人脸识别与管理系统开发】2.【车牌识别与自动收费管理系统开发】3.【手势识别系统开发】4.【人脸面部活体检测系统开发】5.【图片风格快速迁移软件开发】6.【人脸表表情识别系统】7.【YOLOv8多目标识别与自动标注软件开发】8.【基于深度学习的行人跌倒检测系统】9.【基于深度学习的PCB板缺陷检测系统
- cornell grasp data 康奈尔大学抓取数据集 百度云
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国内下载较慢,康奈尔大学抓取数据集分享,给有用的人。科研之路道阻且长,互行方便。康奈尔大学抓取数据集是基于深度学习方法实现机器人自主抓取的必备数据集,直接推动了机器人自主抓取的发展。目前先进的基于视觉和机器人抓取方法都是在该数据集上训练过。该数据集共十组,每组100个物体,共计1000个物体,不仅包含物体的图像,还包含物体的抓取位姿。下载链接:链接:https://pan.baidu.com/s/
- 突破美业经营困境:数字化工具如何助力门店提升效
shboka920702
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在美业行业中,门店经营者们每天都在面临各种各样的挑战。无论是小型美容院还是大型连锁机构,传统管理方式的弊端逐渐显现,效率低下、数据混乱、客户流失、员工管理困难等问题层出不穷。这些问题不仅影响了门店的日常运营,还直接压缩了利润空间。那么,如何在竞争激烈的市场中脱颖而出,实现高效管理和持续增长呢?行业现状与痛点分析1.传统管理方式效率低下,数据混乱许多美业门店仍然依赖手工记录或简单的电子表格来管理客户
- 中国美容养生平台实现产业的转型
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大数据人工智能
中国美容养生平台可以创造多方面的价值,具体如下:经济贡献:美容养生行业对国民经济的贡献日益显著。随着市场规模和行业产值的不断提升,美容养生行业已成为推动经济增长的重要力量。例如,预计到2025年,中国生活美容服务行业的市场规模将达到8375亿元。技术创新与数字化转型:随着5G时代的到来,美容养生平台的运营方式不断创新,呈现出更强的竞争力。技术创新和数字化转型为美容养生行业带来了新的发展机遇,如新型
- 鸿基智启:东土科技为具身智能时代构建确定性底座
一RTOS一
科技人工智能鸿道Intewell操作系统
人类文明的每一次跨越都伴随着工具的革新。从蒸汽机的齿轮到计算机的代码,生产力的进化始终与技术的“具身化”紧密相连。当大语言模型掀起认知革命,具身智能正以“物理实体+自主决策”的双重属性重新定义工业、医疗、服务等领域的运行逻辑。在这场革命中,东土科技以自主研发的鸿道Intewell工业操作系统与MaVIEW开发平台,为智能体的“大脑”与“肢体”架起确定性桥梁。具身智能:物理世界的认知革命具身智能(E
- rust的指针作为函数返回值是直接传递,还是先销毁后创建?
wudixiaotie
返回值
这是我自己想到的问题,结果去知呼提问,还没等别人回答, 我自己就想到方法实验了。。
fn main() {
let mut a = 34;
println!("a's addr:{:p}", &a);
let p = &mut a;
println!("p's addr:{:p}", &a
- java编程思想 -- 数据的初始化
百合不是茶
java数据的初始化
1.使用构造器确保数据初始化
/*
*在ReckInitDemo类中创建Reck的对象
*/
public class ReckInitDemo {
public static void main(String[] args) {
//创建Reck对象
new Reck();
}
}
- [航天与宇宙]为什么发射和回收航天器有档期
comsci
地球的大气层中有一个时空屏蔽层,这个层次会不定时的出现,如果该时空屏蔽层出现,那么将导致外层空间进入的任何物体被摧毁,而从地面发射到太空的飞船也将被摧毁...
所以,航天发射和飞船回收都需要等待这个时空屏蔽层消失之后,再进行
&
- linux下批量替换文件内容
商人shang
linux替换
1、网络上现成的资料
格式: sed -i "s/查找字段/替换字段/g" `grep 查找字段 -rl 路径`
linux sed 批量替换多个文件中的字符串
sed -i "s/oldstring/newstring/g" `grep oldstring -rl yourdir`
例如:替换/home下所有文件中的www.admi
- 网页在线天气预报
oloz
天气预报
网页在线调用天气预报
<%@ page language="java" contentType="text/html; charset=utf-8"
pageEncoding="utf-8"%>
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transit
- SpringMVC和Struts2比较
杨白白
springMVC
1. 入口
spring mvc的入口是servlet,而struts2是filter(这里要指出,filter和servlet是不同的。以前认为filter是servlet的一种特殊),这样就导致了二者的机制不同,这里就牵涉到servlet和filter的区别了。
参见:http://blog.csdn.net/zs15932616453/article/details/8832343
2
- refuse copy, lazy girl!
小桔子
copy
妹妹坐船头啊啊啊啊!都打算一点点琢磨呢。文字编辑也写了基本功能了。。今天查资料,结果查到了人家写得完完整整的。我清楚的认识到:
1.那是我自己觉得写不出的高度
2.如果直接拿来用,很快就能解决问题
3.然后就是抄咩~~
4.肿么可以这样子,都不想写了今儿个,留着作参考吧!拒绝大抄特抄,慢慢一点点写!
- apache与php整合
aichenglong
php apache web
一 apache web服务器
1 apeche web服务器的安装
1)下载Apache web服务器
2)配置域名(如果需要使用要在DNS上注册)
3)测试安装访问http://localhost/验证是否安装成功
2 apache管理
1)service.msc进行图形化管理
2)命令管理,配
- Maven常用内置变量
AILIKES
maven
Built-in properties
${basedir} represents the directory containing pom.xml
${version} equivalent to ${project.version} (deprecated: ${pom.version})
Pom/Project properties
Al
- java的类和对象
百合不是茶
JAVA面向对象 类 对象
java中的类:
java是面向对象的语言,解决问题的核心就是将问题看成是一个类,使用类来解决
java使用 class 类名 来创建类 ,在Java中类名要求和构造方法,Java的文件名是一样的
创建一个A类:
class A{
}
java中的类:将某两个事物有联系的属性包装在一个类中,再通
- JS控制页面输入框为只读
bijian1013
JavaScript
在WEB应用开发当中,增、删除、改、查功能必不可少,为了减少以后维护的工作量,我们一般都只做一份页面,通过传入的参数控制其是新增、修改或者查看。而修改时需将待修改的信息从后台取到并显示出来,实际上就是查看的过程,唯一的区别是修改时,页面上所有的信息能修改,而查看页面上的信息不能修改。因此完全可以将其合并,但通过前端JS将查看页面的所有信息控制为只读,在信息量非常大时,就比较麻烦。
- AngularJS与服务器交互
bijian1013
JavaScriptAngularJS$http
对于AJAX应用(使用XMLHttpRequests)来说,向服务器发起请求的传统方式是:获取一个XMLHttpRequest对象的引用、发起请求、读取响应、检查状态码,最后处理服务端的响应。整个过程示例如下:
var xmlhttp = new XMLHttpRequest();
xmlhttp.onreadystatechange
- [Maven学习笔记八]Maven常用插件应用
bit1129
maven
常用插件及其用法位于:http://maven.apache.org/plugins/
1. Jetty server plugin
2. Dependency copy plugin
3. Surefire Test plugin
4. Uber jar plugin
1. Jetty Pl
- 【Hive六】Hive用户自定义函数(UDF)
bit1129
自定义函数
1. 什么是Hive UDF
Hive是基于Hadoop中的MapReduce,提供HQL查询的数据仓库。Hive是一个很开放的系统,很多内容都支持用户定制,包括:
文件格式:Text File,Sequence File
内存中的数据格式: Java Integer/String, Hadoop IntWritable/Text
用户提供的 map/reduce 脚本:不管什么
- 杀掉nginx进程后丢失nginx.pid,如何重新启动nginx
ronin47
nginx 重启 pid丢失
nginx进程被意外关闭,使用nginx -s reload重启时报如下错误:nginx: [error] open() “/var/run/nginx.pid” failed (2: No such file or directory)这是因为nginx进程被杀死后pid丢失了,下一次再开启nginx -s reload时无法启动解决办法:nginx -s reload 只是用来告诉运行中的ng
- UI设计中我们为什么需要设计动效
brotherlamp
UIui教程ui视频ui资料ui自学
随着国际大品牌苹果和谷歌的引领,最近越来越多的国内公司开始关注动效设计了,越来越多的团队已经意识到动效在产品用户体验中的重要性了,更多的UI设计师们也开始投身动效设计领域。
但是说到底,我们到底为什么需要动效设计?或者说我们到底需要什么样的动效?做动效设计也有段时间了,于是尝试用一些案例,从产品本身出发来说说我所思考的动效设计。
一、加强体验舒适度
嗯,就是让用户更加爽更加爽的用你的产品。
- Spring中JdbcDaoSupport的DataSource注入问题
bylijinnan
javaspring
参考以下两篇文章:
http://www.mkyong.com/spring/spring-jdbctemplate-jdbcdaosupport-examples/
http://stackoverflow.com/questions/4762229/spring-ldap-invoking-setter-methods-in-beans-configuration
Sprin
- 数据库连接池的工作原理
chicony
数据库连接池
随着信息技术的高速发展与广泛应用,数据库技术在信息技术领域中的位置越来越重要,尤其是网络应用和电子商务的迅速发展,都需要数据库技术支持动 态Web站点的运行,而传统的开发模式是:首先在主程序(如Servlet、Beans)中建立数据库连接;然后进行SQL操作,对数据库中的对象进行查 询、修改和删除等操作;最后断开数据库连接。使用这种开发模式,对
- java 关键字
CrazyMizzz
java
关键字是事先定义的,有特别意义的标识符,有时又叫保留字。对于保留字,用户只能按照系统规定的方式使用,不能自行定义。
Java中的关键字按功能主要可以分为以下几类:
(1)访问修饰符
public,private,protected
p
- Hive中的排序语法
daizj
排序hiveorder byDISTRIBUTE BYsort by
Hive中的排序语法 2014.06.22 ORDER BY
hive中的ORDER BY语句和关系数据库中的sql语法相似。他会对查询结果做全局排序,这意味着所有的数据会传送到一个Reduce任务上,这样会导致在大数量的情况下,花费大量时间。
与数据库中 ORDER BY 的区别在于在hive.mapred.mode = strict模式下,必须指定 limit 否则执行会报错。
- 单态设计模式
dcj3sjt126com
设计模式
单例模式(Singleton)用于为一个类生成一个唯一的对象。最常用的地方是数据库连接。 使用单例模式生成一个对象后,该对象可以被其它众多对象所使用。
<?phpclass Example{ // 保存类实例在此属性中 private static&
- svn locked
dcj3sjt126com
Lock
post-commit hook failed (exit code 1) with output:
svn: E155004: Working copy 'D:\xx\xxx' locked
svn: E200031: sqlite: attempt to write a readonly database
svn: E200031: sqlite: attempt to write a
- ARM寄存器学习
e200702084
数据结构C++cC#F#
无论是学习哪一种处理器,首先需要明确的就是这种处理器的寄存器以及工作模式。
ARM有37个寄存器,其中31个通用寄存器,6个状态寄存器。
1、不分组寄存器(R0-R7)
不分组也就是说说,在所有的处理器模式下指的都时同一物理寄存器。在异常中断造成处理器模式切换时,由于不同的处理器模式使用一个名字相同的物理寄存器,就是
- 常用编码资料
gengzg
编码
List<UserInfo> list=GetUserS.GetUserList(11);
String json=JSON.toJSONString(list);
HashMap<Object,Object> hs=new HashMap<Object, Object>();
for(int i=0;i<10;i++)
{
- 进程 vs. 线程
hongtoushizi
线程linux进程
我们介绍了多进程和多线程,这是实现多任务最常用的两种方式。现在,我们来讨论一下这两种方式的优缺点。
首先,要实现多任务,通常我们会设计Master-Worker模式,Master负责分配任务,Worker负责执行任务,因此,多任务环境下,通常是一个Master,多个Worker。
如果用多进程实现Master-Worker,主进程就是Master,其他进程就是Worker。
如果用多线程实现
- Linux定时Job:crontab -e 与 /etc/crontab 的区别
Josh_Persistence
linuxcrontab
一、linux中的crotab中的指定的时间只有5个部分:* * * * *
分别表示:分钟,小时,日,月,星期,具体说来:
第一段 代表分钟 0—59
第二段 代表小时 0—23
第三段 代表日期 1—31
第四段 代表月份 1—12
第五段 代表星期几,0代表星期日 0—6
如:
*/1 * * * * 每分钟执行一次。
*
- KMP算法详解
hm4123660
数据结构C++算法字符串KMP
字符串模式匹配我们相信大家都有遇过,然而我们也习惯用简单匹配法(即Brute-Force算法),其基本思路就是一个个逐一对比下去,这也是我们大家熟知的方法,然而这种算法的效率并不高,但利于理解。
假设主串s="ababcabcacbab",模式串为t="
- 枚举类型的单例模式
zhb8015
单例模式
E.编写一个包含单个元素的枚举类型[极推荐]。代码如下:
public enum MaYun {himself; //定义一个枚举的元素,就代表MaYun的一个实例private String anotherField;MaYun() {//MaYun诞生要做的事情//这个方法也可以去掉。将构造时候需要做的事情放在instance赋值的时候:/** himself = MaYun() {*
- Kafka+Storm+HDFS
ssydxa219
storm
cd /myhome/usr/stormbin/storm nimbus &bin/storm supervisor &bin/storm ui &Kafka+Storm+HDFS整合实践kafka_2.9.2-0.8.1.1.tgzapache-storm-0.9.2-incubating.tar.gzKafka安装配置我们使用3台机器搭建Kafk
- Java获取本地服务器的IP
中华好儿孙
javaWeb获取服务器ip地址
System.out.println("getRequestURL:"+request.getRequestURL());
System.out.println("getLocalAddr:"+request.getLocalAddr());
System.out.println("getLocalPort:&quo