- 大模型开发流程及架构
寒夜灬星辰
人工智能语言模型
一、主要内容●以大语言模型为功能核心●利用大语言模型的强大理解能力和生成能力●结合特殊的数据或业务逻辑来提供独特功能的应用二、明确目标●大模型作为一个调用工具,不需要知道太多的原理,不需要优化模型能力●需要掌握PromptEngineering、数据处理方法、业务逻辑分解等手段来充分发挥大模型能力,适配应用任务三、大模型开发与传统开发的区别(一)传统开发将非常复杂的业务拆解成小任务,每个任务构造训
- 大模型开发流程及项目实战
辣椒种子
机器学习人工智能
一、大模型开发整理流程1.1、什么是大模型开发我们将开发以大语言模型为功能核心、通过大语言模型的强大理解能力和生成能力、结合特殊的数据或业务逻辑来提供独特功能的应用称为大模型开发。开发大模型相关应用,其技术核心点虽然在大语言模型上,但一般通过调用API或开源模型来实现核心的理解与生成,通过PromptEnginnering来实现大语言模型的控制,因此,虽然大模型是深度学习领域的集大成之作,大模型开
- Meta首席科学家Yann LeCun预言:5年内AI架构将颠覆,当前大模型的4大核心缺陷
机器小乙
人工智能
✨引言:一场颠覆AI行业的预言在2025冬季达沃斯“技术辩论”现场,Meta首席AI科学家、图灵奖得主杨立昆(YannLeCun)抛出一个震撼观点:“当前的大语言模型(LLM)范式将在3-5年内被淘汰。”这位深度学习先驱的论断,不仅直指ChatGPT等明星产品的技术天花板,更揭示了下一代AI进化的核心路径——构建理解物理世界的“世界模型”(WorldModel)。作为Meta人工智能实验室负责人,
- 【AI人工智能】DeepSeek R1:你需要知道的一切
大名顶顶
人工智能人工智能AIDeepSeek程序员计算机编程开源
我们将在本博客中介绍的关于DeepSeekR1的所有你需要知道的一切内容,请坚持认真读完,必有收获:DeepSeekR1简要概述主要特点与能力开源与可访问性模型架构强化学习训练变体与精简模型使用案例与应用从专有模型迁移到开源模型1.DeepSeekR1简要概述大语言模型(LLM)研究领域正在迅速发展,每一个新模型都在推动机器能力的边界。DeepSeekR1是由DeepSeek于2025年1月20日
- 深入探索Llama.cpp:在LangChain中使用llama-cpp-python
dfvcbipanjr
pythonllamalangchain
深入探索Llama.cpp:在LangChain中使用llama-cpp-python随着大语言模型(LLMs)的普及,开发者需要更有效的方法来部署和使用这些模型。本文将介绍如何使用Llama.cpp的Python绑定——llama-cpp-python,并展示如何在LangChain中实现此功能。1.引言llama-cpp-python是Llama.cpp的Python绑定,使开发者能够在本地运
- DeepSeek R1 简易指南:架构、培训、本地部署和硬件要求
前端javascript
CSS技巧与案例详解vue2与vue3技巧合集VueUse源码解读DeepSeek团队近期发布的DeepSeek-R1技术论文展示了其在增强大语言模型推理能力方面的创新实践。该研究突破性地采用强化学习(ReinforcementLearning)作为核心训练范式,在不依赖大规模监督微调的前提下显著提升了模型的复杂问题求解能力。技术架构深度解析模型体系:DeepSeek-R1系列包含两大核心成员:D
- 使用Ollama本地化部署DeepSeek
大模型llm人工智能
1、Ollama简介Ollama是一个开源的本地化大模型部署工具,旨在简化大型语言模型(LLM)的安装、运行和管理。它支持多种模型架构,并提供与OpenAI兼容的API接口,适合开发者和企业快速搭建私有化AI服务。Ollama的主要特点包括:轻量化部署:支持在本地设备上运行模型,无需依赖云端服务。多模型支持:兼容多种开源模型,如LLaMA、DeepSeek等。高效管理:提供命令行工具,方便用户下载
- LLM-预训练:深入理解 Megatron-LM(2)原理介绍
u013250861
#LLM/训练人工智能
最近在基于Megatron-LM的代码来训练大语言模型,本人觉得Megatron的代码很具有学习意义,于是大量参考了网上很多对Megatron代码的解读文章和NVIDAMegatron团队公开发布的2篇论文,并结合最近Megatron-LM代码库的更新,整理成了这几篇系列文章。Megatron-LM代码版本:23.06https://github.com/NVIDIA/Megatron-LM/tr
- 如何在本地电脑上安装和使用 DeepSeek R-1
知识大胖
NVIDIAGPU和大语言模型开发教程电脑
简介似乎每个人都在谈论DeepSeekR-1是中国人工智能公司DeepSeek开发的全新开源人工智能语言模型。一些用户声称,其推理能力与OpenAI的o1相当,甚至更好。目前,DeepSeek是免费使用的,这对用户来说是个好消息,但也带来了一些疑问。随着用户量的激增,他们如何管理服务器成本?硬件运行成本不可能便宜吧?这里最合乎逻辑的一点是——数据。数据是人工智能模型的命脉。他们可能以某种方式收集用
- 玩转大语言模型——使用GraphRAG+Ollama本地构建知识图谱(完全本地化,不依赖OpenAI)
艾醒(AiXing-w)
玩转大语言模型语言模型知识图谱人工智能
系列文章目录玩转大语言模型——使用langchain和Ollama本地部署大语言模型玩转大语言模型——ollama导入huggingface下载的模型玩转大语言模型——langchain调用ollama视觉多模态语言模型玩转大语言模型——使用GraphRAG+Ollama构建知识图谱玩转大语言模型——完美解决GraphRAG构建的知识图谱全为英文的问题玩转大语言模型——配置图数据库Neo4j(含a
- 深度解读大语言模型中的Transformer架构
老三不说话、
transformer
一、Transformer的诞生背景传统的循环神经网络(RNN)和长短期记忆网络(LSTM)在处理自然语言时存在诸多局限性。RNN由于其递归的结构,在处理长序列时容易出现梯度消失和梯度爆炸的问题。这导致模型难以捕捉长距离的依赖关系,对于复杂的自然语言文本,无法有效地学习到上下文的关键信息。LSTM虽然在一定程度上缓解了梯度消失的问题,但依然存在梯度不稳定的情况。而且,RNN和LSTM在计算过程中,
- LLM应用架构实战:基于LangChain的企业级最佳实践
LLM教程
langchain大模型人工智能本地化部署Agent程序员LLM
前言随着ChatGPT等大语言模型的广泛应用,越来越多的企业开始将LLM整合到其业务系统中。然而,从概念验证(PoC)到生产环境的转换过程中,往往会遇到诸多技术挑战。本文将基于实际项目经验,分享LLM应用开发中的架构设计、性能优化、成本控制等关键环节和解决方案。1.LLM应用的特殊性在开始具体的架构设计之前,我们需要深入理解LLM应用区别于传统应用的几个关键特性。这些特性将直接影响我们的架构设计决
- 构建高效LLM应用开发架构的关键策略
AI天才研究院
计算机软件编程原理与应用实践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
文章标题:构建高效LLM应用开发架构的关键策略在当今快速发展的技术世界中,人工智能(AI)已经成为推动创新的核心动力。其中,大型语言模型(LLM)的应用开发尤为引人注目。LLM通过处理和理解自然语言,为各种场景提供了强大的智能解决方案,从智能客服到内容生成,再到教育应用,都有着广泛的应用前景。然而,高效地构建LLM应用开发架构面临着诸多挑战,包括性能、可扩展性和安全性等。本文将深入探讨构建高效LL
- 通过命令行工作流提升工作效率的实战教程(持续更新)
herosunly
大模型工作流实战教程
大家好,我是herosunly。985院校硕士毕业,现担任算法研究员一职,热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名,CCF比赛第二名,科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。 本文主要介绍了通过命令行工作流提升工作效率的实战教程,希望对使用大语言模型的同学们有所
- 表格化数据处理中大语言模型的微调优化策略研究
C7211BA
人工智能自然语言处理大语言模型
论文地址ResearchonFine-TuningOptimizationStrategiesforLargeLanguageModelsinTabularDataProcessing论文主要内容这篇论文的主要内容是研究大型语言模型(LLMs)在处理表格数据时的微调优化策略。具体来说,论文探讨了以下几个关键方面:背景与挑战:大型语言模型(LLMs)在自然语言处理(NLP)领域取得了显著进展,但在处
- 使用大语言模型在表格化网络安全数据中进行高效异常检测
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语言模型web安全人工智能
论文链接Efficientanomalydetectionintabularcybersecuritydatausinglargelanguagemodels论文主要内容这篇论文介绍了一种基于大语言模型(LLMs)的创新方法,用于表格网络安全数据中的异常检测,称为“基于引导式提示的表格异常检测”(TabularAnomalyDetectionviaGuidedPrompts,简称TAD-GP)。该
- 探索未来AI:飞桨大模型套件PaddleFleetX引领技术新高度
窦育培
探索未来AI:飞桨大模型套件PaddleFleetX引领技术新高度PaddleFleetX飞桨大模型开发套件,提供大语言模型、跨模态大模型、生物计算大模型等领域的全流程开发工具链。项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/pa/PaddleFleetX在人工智能的快速发展中,大模型已经成为推动技术创新的重要力量。如今,我们有幸向您推荐一个全新的开源项目——Paddle
- DeepSeek-V3 技术报告
mingo_敏
LLM深度学习人工智能
1概述本文介绍了DeepSeek-V3,一个强大的混合专家(MoE)语言模型,总参数量为6710亿,每个token激活的参数量为370亿。为了实现高效的推理和经济高效的训练,DeepSeek-V3采用了多头潜在注意力(MLA)和DeepSeekMoE架构,这些架构在DeepSeek-V2中得到了充分验证。此外,DeepSeek-V3率先采用了无辅助损失的负载均衡策略,并设定了多token预测训练目
- 深入探讨:如何在Python中使用流式传输技术高效调用大型语言模型
m0_57781768
python语言模型microsoft
深入探讨:如何在Python中使用流式传输技术高效调用大型语言模型在现代人工智能应用中,大型语言模型(LargeLanguageModels,LLM)已经成为了强大的工具,能够生成高质量的自然语言文本,并且被广泛应用于各种任务中,如对话系统、文本生成、内容总结等。然而,如何更加高效地调用这些模型,特别是在实时交互的应用中,往往是开发者面临的挑战。流式传输(Streaming)技术提供了一种解决方案
- 【大模型入门必看】LLM大语言模型导读
古-月
LLM大语言模型
前言在规模扩展定律(ScalingLaws)被证明对语言模型有效之后,研究者构建出了许多大语言模型。尤其是2022年底面向普通消费者的ChatGPT模型的出现,正式标志着自然语言处理进入大语言模型时代。本章将简要梳理大语言模型的技术要点以及构建过程,并且列举了可用于预训练以及微调模型的常用数据集,介绍了目前开发大语言模型常用的代码库、预训练大语言模型的步骤以及涉及的关键技术,包括数据准备阶段、模型
- DeepSeek R1与OpenAI o1深度对比
码事漫谈
AI人工智能机器学习
文章目录引言技术原理DeepSeekR1OpenAIo1性能表现官方数据推理任务知识密集型任务通用能力价格对比应用场景科研与技术开发自然语言处理(NLP)企业智能化升级教育与培训数据分析与智能决策部署与集成DeepSeekR1OpenAIo1伦理考量DeepSeekR1OpenAIo1未来展望DeepSeekR1OpenAIo1引言在科技飞速发展的当下,人工智能领域中的大型语言模型(LLMs)正以
- 本地部署 DeepSeek-R1 大模型
网络安全我来了
人工智能AI人工智能
本地部署DeepSeek-R1大模型指南1.引言1.1DeepSeek-R1模型简介在人工智能的世界里,大型语言模型(LLM)正如一座巨大的宝库,里面储存着丰富的信息和无限的潜力。而DeepSeek-R1,就像那扇打开智慧之门的钥匙。它是一款专注于数学、代码和自然语言推理任务的高性能AI推理模型。许多用户希望能在本地环境中自由操作这些强大的模型,因为这不仅关乎数据隐私,还能满足定制化部署的需求。这
- A Survey on Large Language Model Acceleration based on KV Cache Management
UnknownBody
LLMDailySurveyPaperLLMInference语言模型人工智能自然语言处理
本文是LLM系列文章,针对《ASurveyonLargeLanguageModelAccelerationbasedonKVCacheManagement》的翻译。基于KV缓存管理的大型语言模型加速研究综述摘要1引言2前言3分类4token级优化5模型级优化6系统级优化7文本和多模态数据集8结论摘要大型语言模型(LLM)因其理解上下文和执行逻辑推理的能力,彻底改变了自然语言处理、计算机视觉和多模态
- MindIE Service整体介绍&快速上手
cc_beolus
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文章目录MindIEService整体介绍是什么架构介绍MindIEService的安装部署安装部署MindIEService快速上手接口调用精度测试性能测试服务停止MindIEService整体介绍是什么MindIEService是面向通用模型场景的推理服务化框架,通过开放、可扩展的推理服务化平台架构提供推理服务化能力,支持对接业界主流推理框架接口,满足大语言模型的高性能推理需求。MindIES
- Llama大型语言模型原理详解
摆烂大大王
llamallama语言模型人工智能
Llama大型语言模型是一种基于深度学习的自然语言处理模型,它在文本生成、问答、摘要等多种NLP任务中展现出强大的性能。本文将详细解析Llama模型的原理,包括其结构、训练过程以及工作机制,帮助读者深入理解这一先进的模型。一、模型结构Llama模型采用了一种基于Transformer的架构,这是一种由多个自注意力机制和前馈神经网络组成的深度神经网络结构。Transformer架构通过自注意力机制捕
- Deepseek两项关键发现:无需人类专家介入SFT、有自己
极道Jdon
javascriptreactjs
DeepseekR1-Zero关键两项发现:无需人类专家、有自己专业领域语言DSL,也就是没有SFT,有自己DSL!ARCPrize基金会对DeepSeek发布的R1-Zero和R1“推理”系统的分析。ARCPrize基金是谁?ARCPrize基金会旨在定义、衡量并激励新的AGI(通用人工智能)想法。目前尚未实现AGI,主流AI行业和公众普遍认为通过扩大纯语言模型(LLM)的预训练规模就能实现突破
- GGUF 大模型文件格式
香菜烤面包
AI系统与算法部署语言模型
1.基础原理GGUF简介当前的大模型的参数规模较大,数以千亿的参数导致了它们的预训练结果文件都在几十GB甚至是几百GB,这不仅导致其使用成本很高,在不同平台进行交换也非常困难。因此,大模型预训练结果文件的保存格式对于模型的使用和生态的发展来说极其重要。大语言模型的开发通常使用PyTorch等框架,其预训练结果通常也会保存为相应的二进制格式,如pt后缀的文件通常就是PyTorch框架保存的二进制预训
- 【deepseek】本地部署DeepSeek R1模型:使用Ollama打造个人AI助手
大表哥汽车人
人工智能大语言模型学习笔记人工智能deepseek
一、简介DeepSeekR1是一个强大的开源语言模型,通过Ollama可以轻松实现本地部署。本文将详细介绍如何在本地部署和使用DeepSeekR1模型,并结合PageAssist插件实现更便捷的AI交互体验。二、环境准备硬件要求GPU显存要求:7B模型:8-12GB显存14B模型:12GB以上显存32B模型:建议16GB以上显存建议使用NVIDIA显卡SSD硬盘空间:建议预留50GB以上软件要求安
- 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,
- [特殊字符]文献阅读分享:《负面情绪更吸睛?利用大型语言模型重构新闻推荐系统中的情感框架》
Sheakan
推荐系统论文阅读总结语言模型重构人工智能
论文背景在当今信息爆炸的时代,新闻推荐系统(NewsRecommenderSystems,NRS)成为用户获取新闻的重要工具。然而,新闻内容的呈现方式(即新闻框架)对用户的参与度和付费意愿有着深远的影响。随着人工智能技术的发展,大型语言模型(LLMs)逐渐被引入新闻生产过程,为新闻框架的重构提供了新的可能性。本文通过实验研究,探讨了基于LLM的情感框架重构对用户情感、参与度和付费意愿的影响。相关工
- [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
目录
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
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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
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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
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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