- 智能办公与科研革命:ChatGPT+DeepSeek大模型在论文撰写、数据分析与AI建模中的实践指南
jwwkyjspt
机器学习SCI论文人工智能chatgpt语言模型机器学习
随着人工智能技术的快速发展,大语言模型如ChatGPT和DeepSeek在科研领域的应用正在为科研人员提供强大的支持。这些模型通过深度学习和大规模语料库训练,能够帮助科研人员高效地筛选文献、生成论文内容、进行数据分析和优化机器学习模型。ChatGPT和DeepSeek能够快速理解和生成复杂的语言,帮助研究人员在撰写论文时提高效率,不仅生成高质量的文章内容,还能优化论文结构和语言表达。在数据分析方面
- 初学Spring AI 笔记
笑衬人心。
大模型学习spring人工智能笔记
目录SpringAI简介依赖与环境配置基础概念集成OpenAI(或其他LLM提供商)Prompt模板引擎Embedding与向量数据库SpringAIChatClient使用SpringAI和LangChain对比常见问题与建议SpringAI简介SpringAI是Spring团队推出的人工智能集成框架,旨在简化AI模型(如OpenAI、HuggingFace、Mistral、AzureOpenA
- AI新高度——DEEPSEEK
数字隐士·赛博智者
ai
DeepSeek是由中国人工智能公司「深度求索」开发的一系列高性能大语言模型产品及相关技术体系,其定位为通用人工智能(AGI)探索者,目前已发展成为全球增长最快、性能领先的开源模型之一。下面是关于DeepSeek的详细介绍:一、DeepSeek的开发者与背景公司名称:杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司(成立于2023年)核心支持:由中国知名对冲基金「高毅资产」创立并提供资金与技术资源
- LLM大语言模型学习笔记(1)
Arixs666
大语言模型语言模型笔记人工智能
1.概念大语言模型(LLM,LargeLanguageModel),也称大型语言模型,是一种旨在理解和生成人类语言的人工智能模型。LLM通常指包含数百亿(或更多)参数的语言模型,它们在海量的文本数据上进行训练,从而获得对语言深层次的理解。2.能力2.1涌现能力区分大语言模型(LLM)与以前的预训练语言模型(PLM)最显著的特征之一是它们的涌现能力。涌现能力是一种令人惊讶的能力,它在小型模型中不明显
- [论文阅读] 人工智能 + 软件工程 | 揭秘ChatGPT在软件开发问题解决中的有效性:一项实证研究
张较瘦_
前沿技术论文阅读人工智能软件工程
揭秘ChatGPT在软件开发问题解决中的有效性:一项实证研究论文:WhatMakesChatGPTEffectiveforSoftwareIssueResolution?AnEmpiricalStudyofDeveloper-ChatGPTConversationsinGitHubarXiv:2506.22390WhatMakesChatGPTEffectiveforSoftwareIssueRe
- [论文阅读] 人工智能 + 软件工程 | 代码注释不一致问题研究:从数据革新到端到端解决方案
张较瘦_
前沿技术论文阅读人工智能软件工程
代码注释不一致问题研究:从数据革新到端到端解决方案原文:CCISOLVER:End-to-EndDetectionandRepairofMethod-LevelCode-CommentInconsistencyarXiv:2506.20558CCISolver:End-to-EndDetectionandRepairofMethod-LevelCode-CommentInconsistencyRe
- 数字孪生:未来城市管理的革命性技术
大有数据可视化
信息可视化
一、数字孪生技术概述数字孪生技术是一种通过创建虚拟模型与物理实体之间实时交互的技术。它借助物联网、大数据、云计算、人工智能等前沿技术,实现对物理实体的精准映射与动态仿真。数字孪生的核心在于构建一个与物理世界相对应的虚拟模型,该模型能够实时反映物理实体的状态,并通过数据分析与模拟优化其性能。在城市管理领域,数字孪生技术为城市管理者提供了一种全新的视角和工具。城市是一个复杂的巨系统,涉及基础设施、交通
- 人类编程时代即将终结?OpenAI首席产品官预测AI将在今年底全面超越人类程序员
前端javascript
ReactHook深入浅出CSS技巧与案例详解vue2与vue3技巧合集VueUse源码解读近日,OpenAI首席产品官KevinWeil在接受采访时表示,人工智能的发展速度远超预期,今年底就有可能在编程领域永久性地超越人类程序员。这一观点立即引发了行业热议,也让程序员们对未来产生了深刻的思考。人工智能的进展速度远超想象在与VarunMayya和TanmayBhat共同主持的YouTube节目《O
- Python大数据分析&人工智能教程 - Django-Celery异步处理(深入解析与实战案例)
AI_DL_CODE
python数据分析DjangoCelery异步处理Celery
文章目录1.概念介绍1.1Django框架概述1.2Celery异步任务队列1.3AMQP协议与消息路由2.环境搭建2.1安装Django和Celery2.2配置Redis作为消息代理3.Celery架构与工作原理3.1Celery组件介绍3.2任务生命周期3.3任务调度与执行3.3.1定时任务3.3.2异步任务调用3.3.3任务结果查询4.Django与Celery集成4.1创建Celery实例
- 智能之火,重塑创造:大模型如何点燃新一代开发引擎?
黑巧克力可减脂
AIGC人工智能AIGC
导言:普罗米修斯之火再现在科技演进的长河中,每一次生产力的跃迁都伴随着工具的质变。从蒸汽机轰鸣到电力普及,再到信息高速公路的铺就,人类驾驭能量的能力不断突破。今天,我们站在一个崭新的临界点上:大语言模型(LLM)正将人工智能的“普罗米修斯之火”引入软件开发的核心腹地。这不再仅仅是效率的优化,更是对开发者角色、开发流程乃至软件本质的深度重塑。GitHubCEOThomasDohmke曾断言:“Cop
- Python大数据分析&人工智能教程 - Django-RestFramework框架(深入解析+实操案例)
AI_DL_CODE
python数据分析djangoRestFramework框架
文章目录1.Django-RestFramework基础1.1Django-RestFramework概述1.2安装与配置1.3构建第一个API1.3.1定义模型1.3.2创建序列化器1.3.3定义视图1.3.4配置URL路由1.4进阶功能1.4.1权限控制1.4.2限流1.5实战案例1.5.1创建图书1.5.2查询图书1.5.3更新图书1.5.4删除图书2.序列化器(Serializers)2.
- Python从0到100完整学习指南(必看导航)
是Dream呀
Pythonpython人工智能爬虫web神经网络算法深度学习
前言:零基础学Python:Python从0到100最新最全教程。想做这件事情很久了,这次我更新了自己所写过的所有博客,汇集成了Python从0到100,共一百节课,帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识,成为学业升学和工作就业的先行者!【优惠信息】•新专栏订阅前1000名享9.9元优惠•订阅量破10
- FastGPT与MCP:解锁AI新时代的技术密码
挑战者666888
AI模型应用实战迁移学习集成学习文心一言
一、AI浪潮中的新星:FastGPT与MCP登场在当今科技飞速发展的时代,人工智能(AI)已成为推动各行业变革的核心力量。从智能语音助手到复杂的图像识别系统,AI的应用无处不在,而其中的关键技术——语言模型和集成平台,更是备受关注。FastGPT和MCP(Multi-ComponentPlatform)作为这一领域的新兴代表,正逐渐崭露头角,为AI的发展注入新的活力。FastGPT,以其高效的推理
- 前沿技术推动机器人的智能化升级
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战AgenticAI实战AI人工智能与大数据机器人ai
前沿技术推动机器人的智能化升级关键词:机器人智能化、人工智能、机器学习、计算机视觉、自主导航、人机交互、边缘计算摘要:本文深入探讨了前沿技术如何推动机器人从传统自动化向智能化升级的演进过程。文章首先分析了机器人技术发展的历史脉络和当前挑战,然后详细阐述了人工智能、机器学习、计算机视觉等关键技术如何赋能机器人智能化。通过算法原理分析、数学模型构建和实际项目案例,展示了智能机器人的核心技术实现路径。最
- 提升首屏加载的秘密武器:一文讲透 CDN 加速核心逻辑
网罗开发
实战源码前端jsonjavascript
网罗开发(小红书、快手、视频号同名) 大家好,我是展菲,目前在上市企业从事人工智能项目研发管理工作,平时热衷于分享各种编程领域的软硬技能知识以及前沿技术,包括iOS、前端、HarmonyOS、Java、Python等方向。在移动端开发、鸿蒙开发、物联网、嵌入式、云原生、开源等领域有深厚造诣。图书作者:《ESP32-C3物联网工程开发实战》图书作者:《SwiftUI入门,进阶与实战》超级个体:CO
- 量化AI价值的30个关键指标
mao_feng
人工智能AI
摘要:量化AI的战略价值人工智能(AI)成功集成到业务运营中超越了单纯的技术部署;它需要一种严格、可量化的方法来展示其价值。本报告系统地分类并解释了评估AI优势的基本指标,从核心模型性能到总体战略和道德考虑因素。必须制定多方面的衡量策略,将技术AI指标与运营效率、客户体验、财务绩效、战略优势和负责任的AI实践等有形业务成果直接联系起来。稳健的关键绩效指标(KPI)不仅仅是问责制的工具;它们是持续改
- 网络安全等级保护(等保)全面指南
兢谨网安
企业安全web安全网络安全渗透测试网络安全网络攻击模型
一、等保核心认知1.等保定义与法律地位定义:等保是国家对信息系统按重要性分级保护的基础制度,涵盖定级、备案、建设整改、测评、检查五个阶段。法律强制:《网络安全法》第21条明确要求网络运营者履行等保义务,违者最高罚款100万元(单位)及10万元(责任人)。2.甲方核心价值合规避险:金融、医疗、教育等行业监管明确要求等保资质(如支付系统需二级以上)。风险管控:通过年检式测评(三级每年1次)发现漏洞,避
- 【AI大模型】23、构建你的西部世界:AI小镇具身智能实战指南
无心水
AI大模型人工智能AI小镇搭建具身智能实战智能体系统架构提示语工程优化虚拟社会构建AI大模型
引言:从代码到虚拟社会的奇妙旅程在人工智能领域,具身智能的发展正引领着一场新的革命。当我们谈论构建一个类似《西部世界》的虚拟社会时,我们不仅在创造一个数字游乐场,更是在探索智能体如何在模拟环境中展现出类似人类的认知、社交和决策能力。本文将带领你踏上一段激动人心的旅程,从底层架构到上层应用,全面解析如何利用提示语工程构建一个充满活力的AI小镇。想象一下,你将成为这个虚拟世界的造物主,通过精心设计的提
- 九章数学体系:定义域无界化——AI鲁棒性的“隐形杀手“
九章数学体系
数学建模拓扑学人工智能神经网络
九章数学体系:定义域无界化——AI鲁棒性的"隐形杀手"摘要传统人工智能模型在面对边缘场景时常常表现出鲁棒性不足的问题,本文深入分析发现,这种现象的本质根源在于模型缺乏显式的定义域约束,导致无界化假设成为影响AI鲁棒性的"隐形杀手"。文章系统阐述了无界假设如何引发对抗样本脆弱性和数值不稳定等核心问题,并引入九章数学体系的定义域约束理论,为解决这些问题提供了全新的数学视角和工程实现路径。研究表明,通过
- 从单一设备到万物互联:鸿蒙生态崛起的未来之路
王子良.
经验分享harmonyos华为
目录一、引言:开启智能时代的钥匙二、鸿蒙生态概述:跨设备协同的核心价值三、开发者机遇与挑战:抓住鸿蒙崛起的机会四、鸿蒙生态崛起的前景:万物互联的未来五、开发者在鸿蒙生态中的实践机遇与挑战1.跨设备开发的机遇2.与人工智能和物联网结合的创新空间3.持续创新与生态完善的挑战六、鸿蒙生态未来的多维发展:智能硬件与大数据的深度结合1.智能硬件与大数据的结合2.在智能家居与城市管理中的应用3.行业领域的深度
- 6月份最新代发考试战报:思科华为HCIP HCSE 考试通过
知识点集锦
华为云计算网络学习ai金融
6月份最新代发考试战报:思科华为HCIPHCSE考试通过H19-423HCSA-Presales-IPNetwork数通考试通过,H12-725HCIP-Security安全考试通过,H13-121HCIP-KunpengApplicationDeveloper鲲鹏计算考试通过,CCNP350-401考试通过,H19-611HCSP-Presales-FinanceV2.0金融考试通过,CCDE4
- 考取华为HCIE-AI有什么用?
博睿谷IT99_
华为人工智能华为认证职业规划
在人工智能技术重塑各行各业的浪潮中,掌握核心AI能力成为专业人士的制胜关键。华为推出的HCIE-AISolutionArchitect(华为认证ICT专家-AI解决方案架构师),正是面向这一领域顶尖人才设立的最高级别认证。主要是为了培养和认证掌握人工智能解决方案架构、设计与应用知识,具备大模型业务场景分析、大模型训练与微调、模型推理部署能力的专家级人才。一、HCIE-AI:专家级能力的权威认证HC
- 多模态实操第一弹:多模态AI是什么?能做什么?
江凯吴杰
多模态的尝试人工智能
多模态AI专栏第一期:多模态人工智能概述与应用你是否想过,AI如何像人一样同时"看、听、说"?本期专栏将带你深入了解多模态AI的核心原理、发展脉络、关键技术、典型应用,并为后续实战打下坚实基础。最后,我们将详细介绍本系列所用的ERIT数据集及其任务背景。目录1.什么是多模态AI?2.多模态AI的发展历程3.多模态AI的核心技术4.多模态AI的应用场景5.多模态AI的挑战与机遇6.专栏预告与ERIT
- ChatGPT、DeepSeek等大语言模型助力高效办公、论文与项目撰写、数据分析、机器学习与深度学习建模等深度科研
Yolo566Q
chatgpt语言模型数据分析
随着人工智能技术的快速发展,大语言模型如ChatGPT和DeepSeek在科研领域的应用正在为科研人员提供强大的支持。这些模型通过深度学习和大规模语料库训练,能够帮助科研人员高效地筛选文献、生成论文内容、进行数据分析和优化机器学习模型。ChatGPT和DeepSeek能够快速理解和生成复杂的语言,帮助研究人员在撰写论文时提高效率,不仅生成高质量的文章内容,还能优化论文结构和语言表达。在数据分析方面
- 大语言模型助力高效办公、论文与项目撰写、数据分析、机器学习与深度学习建模等
xiao5kou4chang6kai4
人工智能深度学习机器学习rnn语言模型lstm深度学习机器学习人工智能DeepSeek
随着人工智能技术的快速发展,大语言模型如ChatGPT和DeepSeek在科研领域的应用正在为科研人员提供强大的支持。这些模型通过深度学习和大规模语料库训练,能够帮助科研人员高效地筛选文献、生成论文内容、进行数据分析和优化机器学习模型。ChatGPT和DeepSeek能够快速理解和生成复杂的语言,帮助研究人员在撰写论文时提高效率,不仅生成高质量的文章内容,还能优化论文结构和语言表达。在数据分析方面
- 十分钟了解人工智能的过去、现在与未来
ithadoop
人工智能人工智能
十分钟了解人工智能的过去、现在与未来人工智能(AI)作为重塑人类社会的技术革命,正以前所未有的速度改变着我们的工作方式、生活方式和思维方式。从1943年人工神经元模型的提出,到2025年AI应用场景的全面爆发,AI发展经历了多个关键阶段。在接下来的十分钟里,我们将通过图文解说,快速了解AI从萌芽到现在的历程,以及未来可能带来的机遇与挑战。一、人工智能的过去:从理论奠基到技术突破1.萌芽阶段(194
- 《量化开发》系列 第 1 篇:金融知识基础入门指南(附 GitHub 学习项目)
Natsume1710
金融github学习
本文为《量化开发学习路线与知识点》专栏的第一篇参考项目:Awesome-QuantDev-Learn量化金融是金融经济学与计算机科学交叉融合形成的新兴行业,越来越多的技术人才正积极投身其中。然而,面对纷繁复杂的金融概念与专业的开发技能,许多人常常感到无从下手。本专栏将为C++/Python工程师、自学者、量化岗求职者提供系统清晰的学习路径。本篇文章聚焦于量化开发所需的金融基础知识,帮助技术人打下坚
- ChatGPT、DeepSeek等大语言模型助力高效办公、论文与项目撰写、数据分析、机器学习与深度学习建模
asyxchenchong888
chatgpt语言模型机器学习
随着人工智能技术的快速发展,大语言模型如ChatGPT和DeepSeek在科研领域的应用正在为科研人员提供强大的支持。这些模型通过深度学习和大规模语料库训练,能够帮助科研人员高效地筛选文献、生成论文内容、进行数据分析和优化机器学习模型。ChatGPT和DeepSeek能够快速理解和生成复杂的语言,帮助研究人员在撰写论文时提高效率,不仅生成高质量的文章内容,还能优化论文结构和语言表达。在数据分析方面
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科研的力量
人工智能ChatGPTchatgpt语言模型数据分析
随着人工智能技术的快速发展,大语言模型如ChatGPT和DeepSeek在科研领域的应用正在为科研人员提供强大的支持。这些模型通过深度学习和大规模语料库训练,能够帮助科研人员高效地筛选文献、生成论文内容、进行数据分析和优化机器学习模型。ChatGPT和DeepSeek能够快速理解和生成复杂的语言,帮助研究人员在撰写论文时提高效率,不仅生成高质量的文章内容,还能优化论文结构和语言表达。在数据分析方面
- 探索 AI 系统提示与模型资源库:`system-prompts-and-models-of-ai-tools`
几道之旅
人工智能智能体及数字员工人工智能
在当今的人工智能领域,系统提示和工具模型的优化与应用对于提升AI助手的性能和响应质量至关重要。x1xhlol开源的system-prompts-and-models-of-ai-tools仓库为开发者们提供了一个丰富的资源集合,涵盖了多种AI工具的系统提示、工具和模型。仓库概述这个仓库包含了超过7500行的代码和文档,详细介绍了多个知名AI工具的系统提示和相关模型,其中包括FULLv0、Curso
- 项目中 枚举与注解的结合使用
飞翔的马甲
javaenumannotation
前言:版本兼容,一直是迭代开发头疼的事,最近新版本加上了支持新题型,如果新创建一份问卷包含了新题型,那旧版本客户端就不支持,如果新创建的问卷不包含新题型,那么新旧客户端都支持。这里面我们通过给问卷类型枚举增加自定义注解的方式完成。顺便巩固下枚举与注解。
一、枚举
1.在创建枚举类的时候,该类已继承java.lang.Enum类,所以自定义枚举类无法继承别的类,但可以实现接口。
- 【Scala十七】Scala核心十一:下划线_的用法
bit1129
scala
下划线_在Scala中广泛应用,_的基本含义是作为占位符使用。_在使用时是出问题非常多的地方,本文将不断完善_的使用场景以及所表达的含义
1. 在高阶函数中使用
scala> val list = List(-3,8,7,9)
list: List[Int] = List(-3, 8, 7, 9)
scala> list.filter(_ > 7)
r
- web缓存基础:术语、http报头和缓存策略
dalan_123
Web
对于很多人来说,去访问某一个站点,若是该站点能够提供智能化的内容缓存来提高用户体验,那么最终该站点的访问者将络绎不绝。缓存或者对之前的请求临时存储,是http协议实现中最核心的内容分发策略之一。分发路径中的组件均可以缓存内容来加速后续的请求,这是受控于对该内容所声明的缓存策略。接下来将讨web内容缓存策略的基本概念,具体包括如如何选择缓存策略以保证互联网范围内的缓存能够正确处理的您的内容,并谈论下
- crontab 问题
周凡杨
linuxcrontabunix
一: 0481-079 Reached a symbol that is not expected.
背景:
*/5 * * * * /usr/IBMIHS/rsync.sh
- 让tomcat支持2级域名共享session
g21121
session
tomcat默认情况下是不支持2级域名共享session的,所有有些情况下登陆后从主域名跳转到子域名会发生链接session不相同的情况,但是只需修改几处配置就可以了。
打开tomcat下conf下context.xml文件
找到Context标签,修改为如下内容
如果你的域名是www.test.com
<Context sessionCookiePath="/path&q
- web报表工具FineReport常用函数的用法总结(数学和三角函数)
老A不折腾
Webfinereport总结
ABS
ABS(number):返回指定数字的绝对值。绝对值是指没有正负符号的数值。
Number:需要求出绝对值的任意实数。
示例:
ABS(-1.5)等于1.5。
ABS(0)等于0。
ABS(2.5)等于2.5。
ACOS
ACOS(number):返回指定数值的反余弦值。反余弦值为一个角度,返回角度以弧度形式表示。
Number:需要返回角
- linux 启动java进程 sh文件
墙头上一根草
linuxshelljar
#!/bin/bash
#初始化服务器的进程PId变量
user_pid=0;
robot_pid=0;
loadlort_pid=0;
gateway_pid=0;
#########
#检查相关服务器是否启动成功
#说明:
#使用JDK自带的JPS命令及grep命令组合,准确查找pid
#jps 加 l 参数,表示显示java的完整包路径
#使用awk,分割出pid
- 我的spring学习笔记5-如何使用ApplicationContext替换BeanFactory
aijuans
Spring 3 系列
如何使用ApplicationContext替换BeanFactory?
package onlyfun.caterpillar.device;
import org.springframework.beans.factory.BeanFactory;
import org.springframework.beans.factory.xml.XmlBeanFactory;
import
- Linux 内存使用方法详细解析
annan211
linux内存Linux内存解析
来源 http://blog.jobbole.com/45748/
我是一名程序员,那么我在这里以一个程序员的角度来讲解Linux内存的使用。
一提到内存管理,我们头脑中闪出的两个概念,就是虚拟内存,与物理内存。这两个概念主要来自于linux内核的支持。
Linux在内存管理上份为两级,一级是线性区,类似于00c73000-00c88000,对应于虚拟内存,它实际上不占用
- 数据库的单表查询常用命令及使用方法(-)
百合不是茶
oracle函数单表查询
创建数据库;
--建表
create table bloguser(username varchar2(20),userage number(10),usersex char(2));
创建bloguser表,里面有三个字段
&nbs
- 多线程基础知识
bijian1013
java多线程threadjava多线程
一.进程和线程
进程就是一个在内存中独立运行的程序,有自己的地址空间。如正在运行的写字板程序就是一个进程。
“多任务”:指操作系统能同时运行多个进程(程序)。如WINDOWS系统可以同时运行写字板程序、画图程序、WORD、Eclipse等。
线程:是进程内部单一的一个顺序控制流。
线程和进程
a. 每个进程都有独立的
- fastjson简单使用实例
bijian1013
fastjson
一.简介
阿里巴巴fastjson是一个Java语言编写的高性能功能完善的JSON库。它采用一种“假定有序快速匹配”的算法,把JSON Parse的性能提升到极致,是目前Java语言中最快的JSON库;包括“序列化”和“反序列化”两部分,它具备如下特征:  
- 【RPC框架Burlap】Spring集成Burlap
bit1129
spring
Burlap和Hessian同属于codehaus的RPC调用框架,但是Burlap已经几年不更新,所以Spring在4.0里已经将Burlap的支持置为Deprecated,所以在选择RPC框架时,不应该考虑Burlap了。
这篇文章还是记录下Burlap的用法吧,主要是复制粘贴了Hessian与Spring集成一文,【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成
 
- 【Mahout一】基于Mahout 命令参数含义
bit1129
Mahout
1. mahout seqdirectory
$ mahout seqdirectory
--input (-i) input Path to job input directory(原始文本文件).
--output (-o) output The directory pathna
- linux使用flock文件锁解决脚本重复执行问题
ronin47
linux lock 重复执行
linux的crontab命令,可以定时执行操作,最小周期是每分钟执行一次。关于crontab实现每秒执行可参考我之前的文章《linux crontab 实现每秒执行》现在有个问题,如果设定了任务每分钟执行一次,但有可能一分钟内任务并没有执行完成,这时系统会再执行任务。导致两个相同的任务在执行。
例如:
<?
//
test
.php
- java-74-数组中有一个数字出现的次数超过了数组长度的一半,找出这个数字
bylijinnan
java
public class OcuppyMoreThanHalf {
/**
* Q74 数组中有一个数字出现的次数超过了数组长度的一半,找出这个数字
* two solutions:
* 1.O(n)
* see <beauty of coding>--每次删除两个不同的数字,不改变数组的特性
* 2.O(nlogn)
* 排序。中间
- linux 系统相关命令
candiio
linux
系统参数
cat /proc/cpuinfo cpu相关参数
cat /proc/meminfo 内存相关参数
cat /proc/loadavg 负载情况
性能参数
1)top
M:按内存使用排序
P:按CPU占用排序
1:显示各CPU的使用情况
k:kill进程
o:更多排序规则
回车:刷新数据
2)ulimit
ulimit -a:显示本用户的系统限制参
- [经营与资产]保持独立性和稳定性对于软件开发的重要意义
comsci
软件开发
一个软件的架构从诞生到成熟,中间要经过很多次的修正和改造
如果在这个过程中,外界的其它行业的资本不断的介入这种软件架构的升级过程中
那么软件开发者原有的设计思想和开发路线
- 在CentOS5.5上编译OpenJDK6
Cwind
linuxOpenJDK
几番周折终于在自己的CentOS5.5上编译成功了OpenJDK6,将编译过程和遇到的问题作一简要记录,备查。
0. OpenJDK介绍
OpenJDK是Sun(现Oracle)公司发布的基于GPL许可的Java平台的实现。其优点:
1、它的核心代码与同时期Sun(-> Oracle)的产品版基本上是一样的,血统纯正,不用担心性能问题,也基本上没什么兼容性问题;(代码上最主要的差异是
- java乱码问题
dashuaifu
java乱码问题js中文乱码
swfupload上传文件参数值为中文传递到后台接收中文乱码 在js中用setPostParams({"tag" : encodeURI( document.getElementByIdx_x("filetag").value,"utf-8")});
然后在servlet中String t
- cygwin很多命令显示command not found的解决办法
dcj3sjt126com
cygwin
cygwin很多命令显示command not found的解决办法
修改cygwin.BAT文件如下
@echo off
D:
set CYGWIN=tty notitle glob
set PATH=%PATH%;d:\cygwin\bin;d:\cygwin\sbin;d:\cygwin\usr\bin;d:\cygwin\usr\sbin;d:\cygwin\us
- [介绍]从 Yii 1.1 升级
dcj3sjt126com
PHPyii2
2.0 版框架是完全重写的,在 1.1 和 2.0 两个版本之间存在相当多差异。因此从 1.1 版升级并不像小版本间的跨越那么简单,通过本指南你将会了解两个版本间主要的不同之处。
如果你之前没有用过 Yii 1.1,可以跳过本章,直接从"入门篇"开始读起。
请注意,Yii 2.0 引入了很多本章并没有涉及到的新功能。强烈建议你通读整部权威指南来了解所有新特性。这样有可能会发
- Linux SSH免登录配置总结
eksliang
ssh-keygenLinux SSH免登录认证Linux SSH互信
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2187265 一、原理
我们使用ssh-keygen在ServerA上生成私钥跟公钥,将生成的公钥拷贝到远程机器ServerB上后,就可以使用ssh命令无需密码登录到另外一台机器ServerB上。
生成公钥与私钥有两种加密方式,第一种是
- 手势滑动销毁Activity
gundumw100
android
老是效仿ios,做android的真悲催!
有需求:需要手势滑动销毁一个Activity
怎么办尼?自己写?
不用~,网上先问一下百度。
结果:
http://blog.csdn.net/xiaanming/article/details/20934541
首先将你需要的Activity继承SwipeBackActivity,它会在你的布局根目录新增一层SwipeBackLay
- JavaScript变换表格边框颜色
ini
JavaScripthtmlWebhtml5css
效果查看:http://hovertree.com/texiao/js/2.htm代码如下,保存到HTML文件也可以查看效果:
<html>
<head>
<meta charset="utf-8">
<title>表格边框变换颜色代码-何问起</title>
</head>
<body&
- Kafka Rest : Confluent
kane_xie
kafkaRESTconfluent
最近拿到一个kafka rest的需求,但kafka暂时还没有提供rest api(应该是有在开发中,毕竟rest这么火),上网搜了一下,找到一个Confluent Platform,本文简单介绍一下安装。
这里插一句,给大家推荐一个九尾搜索,原名叫谷粉SOSO,不想fanqiang谷歌的可以用这个。以前在外企用谷歌用习惯了,出来之后用度娘搜技术问题,那匹配度简直感人。
环境声明:Ubu
- Calender不是单例
men4661273
单例Calender
在我们使用Calender的时候,使用过Calendar.getInstance()来获取一个日期类的对象,这种方式跟单例的获取方式一样,那么它到底是不是单例呢,如果是单例的话,一个对象修改内容之后,另外一个线程中的数据不久乱套了吗?从试验以及源码中可以得出,Calendar不是单例。
测试:
Calendar c1 =
- 线程内存和主内存之间联系
qifeifei
java thread
1, java多线程共享主内存中变量的时候,一共会经过几个阶段,
lock:将主内存中的变量锁定,为一个线程所独占。
unclock:将lock加的锁定解除,此时其它的线程可以有机会访问此变量。
read:将主内存中的变量值读到工作内存当中。
load:将read读取的值保存到工作内存中的变量副本中。
- schedule和scheduleAtFixedRate
tangqi609567707
javatimerschedule
原文地址:http://blog.csdn.net/weidan1121/article/details/527307
import java.util.Timer;import java.util.TimerTask;import java.util.Date;
/** * @author vincent */public class TimerTest {
 
- erlang 部署
wudixiaotie
erlang
1.如果在启动节点的时候报这个错 :
{"init terminating in do_boot",{'cannot load',elf_format,get_files}}
则需要在reltool.config中加入
{app, hipe, [{incl_cond, exclude}]},
2.当generate时,遇到:
ERROR