- LiteCoT:难度感知的推理链压缩与高效蒸馏框架
大千AI助手
人工智能#Prompt#OTHER深度学习人工智能机器学习自然语言处理提示词LiteCoT思维链
“以智能裁剪对抗冗余,让推理效率与精度兼得”LiteCoT是由香港科技大学(广州)联合独立研究者团队提出的创新方法,旨在解决大模型知识蒸馏中推理链过度冗长和缺乏难度适应性的核心问题。该方法通过难度感知提示(DAP)动态生成精简的推理链,显著提升小模型推理效率与准确性。相关论文发表于arXiv预印本平台(2025年),为当前大模型轻量化部署的前沿方案。本文由「大千AI助手」原创发布,专注用真话讲AI
- 5万人流挤地铁如何追踪?陌讯算法实战FPS飙升300%
开篇痛点在智慧城市安防场景中,传统视觉算法常面临“三难困境”:低光照漏检率飙升(夜间误报率超30%)、人群遮挡ID切换混乱(MOTA指标<50%)、硬件资源吃紧(1080P视频流处理>200ms)。某省会交警平台曾反馈:“雨雾天车牌识别准确率骤降至65%,追踪目标平均5分钟丢失1次”。技术解析:动态多目标蒸馏网络陌讯视觉算法创新性融合多任务蒸馏架构与时空注意力机制,攻克复杂场景泛化难题。核心公式创
- 极限挑战:用知识蒸馏压缩模型,实时推荐系统在50ms内完成推荐
极限挑战:用知识蒸馏压缩模型,实时推荐系统在50ms内完成推荐标题极限挑战:用知识蒸馏压缩模型,实时推荐系统在50ms内完成推荐TagAI,知识蒸馏,实时推荐,模型压缩,技术挑战,高性能描述面对实时推荐系统必须在50ms内完成推荐这一极限条件,AI研发工程师团队在数据量从GB级飙升至PB级的巨大冲击下,展现出极高的技术实力和创新能力。团队通过引入先进的模型压缩和优化技术,成功在性能和精度之间找到了
- 知识蒸馏:模型压缩与知识迁移的核心引擎
大千AI助手
人工智能Python#OTHERtransformer人工智能神经网络深度学习知识蒸馏KD蒸馏
本文由「大千AI助手」原创发布,专注用真话讲AI,回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我,一起撕掉过度包装,学习真实的AI技术!从软目标迁移到无数据合成的轻量化革命一、核心定义与技术价值知识蒸馏(KnowledgeDistillation,KD)是一种通过迁移大型教师模型(Teacher)的知识至小型学生模型(Student)的模型压缩技术。其核心思想是:学生模型不仅学习原始数
- [论文阅读]Distilling Step-by-Step! Outperforming Larger Language Models with Less Training Data and Smal
0x211
论文阅读语言模型人工智能自然语言处理
中文译名:逐步蒸馏!以较少的训练数据和较小的模型规模超越较大的语言模型发布链接:http://arxiv.org/abs/2305.02301AcceptedtoFindingsofACL2023阅读原因:近期任务需要用到蒸馏操作,了解相关知识核心思想:改变视角。原来的视角:把LLMs视为噪声标签的来源。现在的视角:把LLMs视为能够推理的代理。方法好在哪?需要的数据量少,得到的结果好。文章的方法
- YOLOv11模型轻量化挑战技术文章大纲
程序猿全栈の董(董翔)
githubYOLOv11
模型轻量化的背景与意义目标检测模型YOLOv11的性能与应用场景轻量化的必要性:边缘设备部署、实时性需求、计算资源限制轻量化面临的挑战:精度与速度的权衡、模型压缩方法的选择YOLOv11的轻量化技术方向网络结构优化:深度可分离卷积、分组卷积、瓶颈设计模型剪枝:结构化剪枝与非结构化剪枝策略知识蒸馏:教师-学生模型框架与特征匹配方法量化与低比特压缩:FP16/INT8量化与二值化网络轻量化实现的具体方
- 【论文阅读】Decoupled Knowledge Distillation
Bosenya12
论文阅读
摘要:最先进的蒸馏方法主要基于从中间层蒸馏出深层特征,而logit蒸馏的重要性则被大大忽视了。为了提供研究logit蒸馏的新观点,我们将经典的KD损失重新表述为两部分,即目标类知识蒸馏(TCKD)和非目标类知识蒸馏(NCKD)。我们实证调查并证明了两部分的效果:TCKD传递了有关训练样本“困难”的知识,而NCKD是logit蒸馏起作用的突出原因。更重要的是,我们揭示了经典的KD损失是一个耦合公式,
- 计算机视觉:Transformer的轻量化与加速策略
xcLeigh
计算机视觉CV计算机视觉transformer人工智能AI策略
计算机视觉:Transformer的轻量化与加速策略一、前言二、Transformer基础概念回顾2.1Transformer架构概述2.2自注意力机制原理三、Transformer轻量化策略3.1模型结构优化3.1.1减少层数和头数3.1.2优化Patch大小3.2参数共享与剪枝3.2.1参数共享3.2.2剪枝3.3知识蒸馏四、Transformer加速策略4.1模型量化4.2.2TPU加速4.
- AI人工智能助力联邦学习通信效率优化的解决方案
AI智能应用
人工智能ai
AI驱动的联邦学习通信效率优化:从理论到实践的全面解决方案元数据框架标题AI驱动的联邦学习通信效率优化:从理论到实践的全面解决方案关键词联邦学习(FederatedLearning)、通信优化(CommunicationEfficiency)、AI赋能(AI-Enabled)、参数压缩(ParameterCompression)、客户端选择(ClientSelection)、联邦蒸馏(Federa
- 【图像超分】论文精读:MTKD: Multi-Teacher Knowledge Distillation for Image Super-Resolution
十小大
超分辨率重建(理论+实战科研+应用)深度学习人工智能图像处理计算机视觉超分辨率重建论文阅读论文笔记
请先看【专栏介绍文章】:【超分辨率(Super-Resolution)】关于【超分辨率重建】专栏的相关说明,包含专栏简介、专栏亮点、适配人群、相关说明、阅读顺序、超分理解、实现流程、研究方向、论文代码数据集汇总等)前言论文题目:MTKD:Multi-TeacherKnowledgeDistillationforImageSuper-Resolution——MTKD:图像超分辨率的多教师知识蒸馏论文
- 嵌入式AI模型压缩技术:让大模型变小
AI智能探索者
AIAgent智能体开发实战人工智能ai
嵌入式AI模型压缩技术:让大模型变小关键词:嵌入式AI、模型压缩、剪枝、量化、知识蒸馏、轻量化网络、端侧部署摘要:当我们用手机拍照时,AI能瞬间识别出“这是一只猫”;智能摄像头能在0.1秒内检测到“有人闯入”。这些“快如闪电”的AI功能背后,藏着一项关键技术——嵌入式AI模型压缩。本文将用“给盆栽修剪枝叶”“用简笔画代替油画”等生活类比,带您一步步理解模型压缩的核心技术(剪枝、量化、知识蒸馏、轻量
- D-FINE使用pth权重批量推理可视化图片
悠悠海风
代码调试深度学习人工智能python目标检测计算机视觉
关于D-FINE相关的内容可参考下面这篇博客:论文解读:ICLR2025|D-FINE_d-fine:redefineregressiontaskindetrsasfine--CSDN博客文章浏览阅读949次,点赞18次,收藏28次。D-FINE是一款功能强大的实时物体检测器,它将DETRs中的边界框回归任务重新定义为细粒度分布细化(FDR),并引入了全局最优定位自蒸馏(GO-LSD),在不引入额
- D-FINE模型详解及代码复现
清风AI
目标跟踪人工智能计算机视觉深度学习机器学习python神经网络
研究背景在实时目标检测领域的快速发展背景下,D-FINE作为一项突破性的方法应运而生。它超越了现有模型如YOLOv10、YOLO11及RT-DETRv1/v2/v3,重新定义了边界框回归任务,显著提升了实时目标检测的性能上限。D-FINE通过创新的细粒度分布优化(FDR)和全局最优定位自蒸馏(GO-LSD)机制,为目标检测领域带来了新的突破,为未来的研究奠定了基础。创新优势D-FINE模型在创新方
- 大模型·知识蒸馏·学习笔记
小先生00101
笔记人工智能神经网络机器学习自然语言处理深度学习语言模型
第一部分:核心概念入门1.1什么是知识蒸馏?核心问题:深度学习模型(如大型神经网络)虽然性能强大,但其巨大的参数量和计算需求使其难以部署到手机、嵌入式设备等资源受限的平台。核心思想:知识蒸馏是一种模型压缩和优化的技术,其灵感来源于“教师-学生”范式。我们先训练一个复杂但性能强大的“教师模型”,然后利用这个教师模型来指导一个轻量级的“学生模型”进行学习。生动的比喻(Hinton,2015):这个过程
- 教师-学生协同知识蒸馏机制在私有化系统中的融合路径:架构集成、训练范式与部署实践
观熵
人工智能DeepSeek私有化部署
教师-学生协同知识蒸馏机制在私有化系统中的融合路径:架构集成、训练范式与部署实践关键词:私有化部署、知识蒸馏、教师模型、学生模型、协同蒸馏、蒸馏训练、边缘部署、模型压缩、国产大模型、自监督微调摘要:随着国产大模型在企业私有化环境中的广泛部署,模型的压缩与推理性能优化成为核心挑战之一。本文聚焦“教师-学生协同知识蒸馏机制”在私有化系统中的实际融合路径,系统分析从教师模型选择、蒸馏数据构建、协同训练框
- 大模型驱动核工业智能化的技术架构与核心突破
Deepoch
人工智能创业创新语言模型
从数据闭环到自主决策,解码核能系统的AI技术演进路径Deepoc大模型通过构建多维度技术体系,在知识结构化处理、逻辑推理优化及多模态验证机制等方向取得关键技术突破,有效提升生成内容与行业知识库的匹配度。经第三方测试验证,在装备制造、能源管理等场景中,其生成内容的可验证性指标较基线模型提升62%,关键参数失真率控制在0.3%阈值内。通过构建行业知识蒸馏框架,该模型已形成覆盖12个垂直领域的定制化解决
- DeepSeek核心技术浅谈
DeepSeek三个版本的区别:满血版本:DeepSeek完整的版本,性能强大但计算开销大。量化版本:模型不变,通过降低参数精度,提高推理效率。蒸馏版本:将大模型的知识压缩到更小的模型中,性能稍弱但轻便高效。一、提前预热:提前需要知道的背景知识传统机器学习理论:模型复杂度增加时,测试误差先下降后上升。现代机器学习实践:在过参数化的深度学习中测试误差会再次下降,形成“双下降“曲线,这成为大模型研究的
- 深度学习之模型压缩三驾马车:模型剪枝、模型量化、知识蒸馏
king of code porter
深度学习深度学习剪枝人工智能
一、引言在深度学习中,我们训练出的神经网络往往非常庞大(比如像ResNet、YOLOv8、VisionTransformer),虽然精度很高,但“太重”了,运行起来很慢,占用内存大,不适合部署到手机、摄像头、机器人等资源受限的设备上。于是我们就想出了一个办法:给模型“瘦身”,让它又快又轻,还能保持不错的准确率。这就是——模型压缩!模型压缩有三种最常用的方法:模型剪枝模型量化知识蒸馏下面我们分别来通
- 大模型解密之---模型蒸馏
forever0827
人工智能深度学习语言模型自然语言处理文心一言gpt-3机器学习
模型蒸馏:知识的传承艺术想象一下,你有一位学识渊博、经验丰富但年事已高、行动缓慢的“老教授”,也有一位年轻、敏捷、学习能力强的“研究生”。我们希望这位研究生能快速掌握老教授的毕生所学,但不是通过死记硬背教授的所有著作,而是通过聆听教授的“思维过程”来学习。这就是模型蒸馏的核心思想。描述(Description):模型蒸馏是一种模型压缩和知识迁移的技术。其目标是将一个大型、复杂、强大的“教师模型(T
- 【深度学习解惑】结合神经网络结构剪枝或知识蒸馏,能否把 Inception 精剪到 mobile‑friendly 仍保持精度?
云博士的AI课堂
大模型技术开发与实践哈佛博后带你玩转机器学习深度学习深度学习神经网络剪枝人工智能Inception机器学习googlenet
Inception系列模型移动端压缩研究报告摘要Inception系列卷积神经网络(如GoogLeNet/Inceptionv1、v3等)通过模型剪枝和知识蒸馏等压缩技术可以显著减小模型规模,使其更适合移动端部署,同时保持较高的推理准确率。研究表明,大型Inception模型经过结构化剪枝可在参数量减少约10倍的情况下仅造成很小的精度下降;例如,Inception-v3模型即使剪除87.5%的权重
- 大模型系列——大模型核心技术解析:参数量、量化、Zero版本与模型蒸馏
猫猫姐
大模型大模型人工智能
文章目录大模型系列——大模型核心技术解析:参数量、量化、Zero版本与模型蒸馏一、大模型的参数量:智能的"神经元"基础1.1参数量的定义与表示1.2参数量与模型性能的关系1.3参数量爆炸带来的挑战二、大模型量化技术:在精度与效率间起舞2.1量化的技术本质2.2量化方法的工程权衡2.3量化实战案例三、量化精度解析:Q2/Q4/Q8的迷宫选择3.1量化位宽的意义3.2不同量级的性能对比3.3选择策略的
- DeepSeek全域智能革命:从量子纠缠到星际文明的认知跃迁引言:认知边界的坍缩与重构
feng99520
重构
一、认知架构的技术基石1.1混合专家系统的流形蒸馏DeepSeek-R2的MoE架构采用微分流形蒸馏技术,将6710亿参数的教师模型(如DeepSeek-Prover-V2)的知识嵌入到动态路由网络中。通过辛几何约束下的参数投影,模型在保留数学证明能力(F1值达0.92)的同时,将推理速度提升至320tokens/s。这种流形蒸馏使得工业级部署的显存消耗降低73%,为实时认知计算奠定基础。1.2多
- DeepSeek-R1-0528实测:小版本更新带来大进步,前端能力惊艳、幻觉降低,能力更强!
Code_流苏
AI知识图谱前端DeepSeekR1-0528大语言模型推理能力开源AI685B参数
名人说:博观而约取,厚积而薄发。——苏轼《稼说送张琥》创作者:Code_流苏(CSDN)(一个喜欢古诗词和编程的Coder)目录一、技术架构革新:从Base到Beast的华丽转身1.核心架构升级2.思维深度的量化突破二、性能表现深度解析:全方位能力跃升1.数学推理能力的巅峰表现2.小模型蒸馏的技术突破3.多维度能力优化三、实测体验全方位评估:从代码到创意的全面进化1.前端开发能力的惊艳升级2.幻觉
- 什么是知识蒸馏?如何做模型蒸馏?结合案例说明
一、什么是蒸馏?核心概念:在机器学习中,“蒸馏”指的是知识蒸馏。这是一种模型压缩技术,其核心思想是将一个大型、复杂、性能优越但计算成本高的模型(称为“教师模型”)所蕴含的“知识”或“智慧”,转移给一个小型、简单、计算效率高的模型(称为“学生模型”)。类比:就像化学中的蒸馏过程,通过加热和冷凝分离混合物中的组分,知识蒸馏试图从复杂教师模型的“知识混合物”中,提取出最精华、最核心的模式和关系,并将其“
- HARDTESTS: Synthesizing High-Quality Test Cases for LLM Coding
UnknownBody
LLMDailyLLMforcode人工智能
文章主要内容本文聚焦于解决大型语言模型(LLM)在编程任务中验证器质量不足的问题,提出了HARDTESTGEN测试合成框架,并构建了包含47k问题的高质量测试数据集HARDTESTS。通过结合LLM生成测试用例程序、利用人类编写的权威程序过滤测试用例,HARDTESTGEN显著提升了测试用例的精确率和召回率,尤其在高难度问题上效果更优。实验表明,高质量测试用例对强化学习和自蒸馏等LLM后期训练过程
- 大模型模型推理的成本过高,如何进行量化或蒸馏优化
大模型大数据攻城狮
大模型量化知识蒸馏python面试BERT量化感知prompt
在人工智能的浪潮中,大模型已经成为推动技术革新的核心引擎。从自然语言处理到图像生成,再到复杂的多模态任务,像GPT、BERT、T5这样的庞大模型展现出了惊人的能力。它们在翻译、对话系统、内容生成等领域大放异彩,甚至在医疗、金融等行业中也开始扮演重要角色。可以说,这些模型正在重塑我们对智能的理解,也为无数应用场景注入了新的可能性。然而,伴随着强大性能而来的,是令人咋舌的推理成本。想象一下,运行一个拥
- AI持续学习模型压缩与加速方法大全
AI智能探索者
人工智能学习ai
AI持续学习模型压缩与加速方法大全关键词:模型压缩、模型加速、持续学习、知识蒸馏、模型剪枝、量化、轻量化架构摘要:本文全面解析AI持续学习场景下的模型压缩与加速技术。从核心概念到具体方法,结合生活案例、代码示例与实战场景,系统讲解剪枝、量化、知识蒸馏等主流技术的原理与应用,帮助读者理解如何在持续学习中平衡模型性能与资源消耗,最终实现高效、可扩展的AI系统。背景介绍目的和范围随着AI技术普及,模型规
- 解剖DeepSeek四把刀,一场深到源码,大到行业,细到人心的手术盛宴
程序员
作者:京东科技梁建军在拆解DeepSeek源码后,会发现几个颠覆行业认知的真相。这个号称“用十分之一算力吊打GPT-4”的国产大模型,藏着令人拍案叫绝的工程智慧,却也暗藏致命软肋。第一刀:切开开源表象,DeepSeek确实把代码仓库甩上了GitHub,但这套开源策略藏着精妙算计。他们公开的是经过蒸馏的“成品模型”,而非原始训练框架:就像给你组装好的乐高战舰,却藏起了设计图纸。这种半开放式开源既能吸
- DeepSeek赋能数据治理解决方案
公众号:优享智库
DEEPSEEKAI人工智能流程管理战略管理人力资源财务管理数字化转型数据治理主数据数据仓库人工智能大数据系统架构架构
方案通过DeepSeek的核心技术能力,旨在解决企业数据治理中的痛点问题,提升数据质量、优化数据管理流程,并支持企业的数字化转型和信创化发展。DeepSeek技术架构解析混合专家模型(MoE)创新:动态专家路由:通过门控网络实现专家动态选择,提升推理效率。分层专家专业化:底层专家专注语法/词法处理,中层专家处理语义理解,高层专家负责逻辑推理。跨专家知识蒸馏:通过教师-学生框架将不同领域专家的知识迁
- 【保姆级教程 】模型蒸馏新突破:利用大模型提升小模型能力的Reasoning模型实践指南!
大模型入门教程
人工智能产品经理AI大模型大模型学习程序员大模型教学
01前言DeepSeek-R1的爆火让更多开发者注意到模型蒸馏技术——这种让小模型也能"开小灶"习得大模型知识精华的秘诀。今天我们就用Qwen2.5-1.5B小模型(相当于AI界的初中生)来进行实践!什么是模型蒸馏?就像普通学生跟着学霸学解题思路:-教师模型=学霸本霸(比如DeepSeek-R1)-学生模型=需要进步的Qwen2.5-1.5B-蒸馏数据=学霸的解题笔记三步速成法:制造"学霸笔记"(
- 遍历dom 并且存储(将每一层的DOM元素存在数组中)
换个号韩国红果果
JavaScripthtml
数组从0开始!!
var a=[],i=0;
for(var j=0;j<30;j++){
a[j]=[];//数组里套数组,且第i层存储在第a[i]中
}
function walkDOM(n){
do{
if(n.nodeType!==3)//筛选去除#text类型
a[i].push(n);
//con
- Android+Jquery Mobile学习系列(9)-总结和代码分享
白糖_
JQuery Mobile
目录导航
经过一个多月的边学习边练手,学会了Android基于Web开发的毛皮,其实开发过程中用Android原生API不是很多,更多的是HTML/Javascript/Css。
个人觉得基于WebView的Jquery Mobile开发有以下优点:
1、对于刚从Java Web转型过来的同学非常适合,只要懂得HTML开发就可以上手做事。
2、jquerym
- impala参考资料
dayutianfei
impala
记录一些有用的Impala资料
1. 入门资料
>>官网翻译:
http://my.oschina.net/weiqingbin/blog?catalog=423691
2. 实用进阶
>>代码&架构分析:
Impala/Hive现状分析与前景展望:http
- JAVA 静态变量与非静态变量初始化顺序之新解
周凡杨
java静态非静态顺序
今天和同事争论一问题,关于静态变量与非静态变量的初始化顺序,谁先谁后,最终想整理出来!测试代码:
import java.util.Map;
public class T {
public static T t = new T();
private Map map = new HashMap();
public T(){
System.out.println(&quo
- 跳出iframe返回外层页面
g21121
iframe
在web开发过程中难免要用到iframe,但当连接超时或跳转到公共页面时就会出现超时页面显示在iframe中,这时我们就需要跳出这个iframe到达一个公共页面去。
首先跳转到一个中间页,这个页面用于判断是否在iframe中,在页面加载的过程中调用如下代码:
<script type="text/javascript">
//<!--
function
- JAVA多线程监听JMS、MQ队列
510888780
java多线程
背景:消息队列中有非常多的消息需要处理,并且监听器onMessage()方法中的业务逻辑也相对比较复杂,为了加快队列消息的读取、处理速度。可以通过加快读取速度和加快处理速度来考虑。因此从这两个方面都使用多线程来处理。对于消息处理的业务处理逻辑用线程池来做。对于加快消息监听读取速度可以使用1.使用多个监听器监听一个队列;2.使用一个监听器开启多线程监听。
对于上面提到的方法2使用一个监听器开启多线
- 第一个SpringMvc例子
布衣凌宇
spring mvc
第一步:导入需要的包;
第二步:配置web.xml文件
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<web-app version="2.5"
xmlns="http://java.sun.com/xml/ns/javaee"
xmlns:xsi=
- 我的spring学习笔记15-容器扩展点之PropertyOverrideConfigurer
aijuans
Spring3
PropertyOverrideConfigurer类似于PropertyPlaceholderConfigurer,但是与后者相比,前者对于bean属性可以有缺省值或者根本没有值。也就是说如果properties文件中没有某个bean属性的内容,那么将使用上下文(配置的xml文件)中相应定义的值。如果properties文件中有bean属性的内容,那么就用properties文件中的值来代替上下
- 通过XSD验证XML
antlove
xmlschemaxsdvalidationSchemaFactory
1. XmlValidation.java
package xml.validation;
import java.io.InputStream;
import javax.xml.XMLConstants;
import javax.xml.transform.stream.StreamSource;
import javax.xml.validation.Schem
- 文本流与字符集
百合不是茶
PrintWrite()的使用字符集名字 别名获取
文本数据的输入输出;
输入;数据流,缓冲流
输出;介绍向文本打印格式化的输出PrintWrite();
package 文本流;
import java.io.FileNotFound
- ibatis模糊查询sqlmap-mapping-**.xml配置
bijian1013
ibatis
正常我们写ibatis的sqlmap-mapping-*.xml文件时,传入的参数都用##标识,如下所示:
<resultMap id="personInfo" class="com.bijian.study.dto.PersonDTO">
<res
- java jvm常用命令工具——jdb命令(The Java Debugger)
bijian1013
javajvmjdb
用来对core文件和正在运行的Java进程进行实时地调试,里面包含了丰富的命令帮助您进行调试,它的功能和Sun studio里面所带的dbx非常相似,但 jdb是专门用来针对Java应用程序的。
现在应该说日常的开发中很少用到JDB了,因为现在的IDE已经帮我们封装好了,如使用ECLI
- 【Spring框架二】Spring常用注解之Component、Repository、Service和Controller注解
bit1129
controller
在Spring常用注解第一步部分【Spring框架一】Spring常用注解之Autowired和Resource注解(http://bit1129.iteye.com/blog/2114084)中介绍了Autowired和Resource两个注解的功能,它们用于将依赖根据名称或者类型进行自动的注入,这简化了在XML中,依赖注入部分的XML的编写,但是UserDao和UserService两个bea
- cxf wsdl2java生成代码super出错,构造函数不匹配
bitray
super
由于过去对于soap协议的cxf接触的不是很多,所以遇到了也是迷糊了一会.后来经过查找资料才得以解决. 初始原因一般是由于jaxws2.2规范和jdk6及以上不兼容导致的.所以要强制降为jaxws2.1进行编译生成.我们需要少量的修改:
我们原来的代码
wsdl2java com.test.xxx -client http://.....
修改后的代
- 动态页面正文部分中文乱码排障一例
ronin47
公司网站一部分动态页面,早先使用apache+resin的架构运行,考虑到高并发访问下的响应性能问题,在前不久逐步开始用nginx替换掉了apache。 不过随后发现了一个问题,随意进入某一有分页的网页,第一页是正常的(因为静态化过了);点“下一页”,出来的页面两边正常,中间部分的标题、关键字等也正常,唯独每个标题下的正文无法正常显示。 因为有做过系统调整,所以第一反应就是新上
- java-54- 调整数组顺序使奇数位于偶数前面
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
import ljn.help.Helper;
public class OddBeforeEven {
/**
* Q 54 调整数组顺序使奇数位于偶数前面
* 输入一个整数数组,调整数组中数字的顺序,使得所有奇数位于数组的前半部分,所有偶数位于数组的后半
- 从100PV到1亿级PV网站架构演变
cfyme
网站架构
一个网站就像一个人,存在一个从小到大的过程。养一个网站和养一个人一样,不同时期需要不同的方法,不同的方法下有共同的原则。本文结合我自已14年网站人的经历记录一些架构演变中的体会。 1:积累是必不可少的
架构师不是一天练成的。
1999年,我作了一个个人主页,在学校内的虚拟空间,参加了一次主页大赛,几个DREAMWEAVER的页面,几个TABLE作布局,一个DB连接,几行PHP的代码嵌入在HTM
- [宇宙时代]宇宙时代的GIS是什么?
comsci
Gis
我们都知道一个事实,在行星内部的时候,因为地理信息的坐标都是相对固定的,所以我们获取一组GIS数据之后,就可以存储到硬盘中,长久使用。。。但是,请注意,这种经验在宇宙时代是不能够被继续使用的
宇宙是一个高维时空
- 详解create database命令
czmmiao
database
完整命令
CREATE DATABASE mynewdb USER SYS IDENTIFIED BY sys_password USER SYSTEM IDENTIFIED BY system_password LOGFILE GROUP 1 ('/u01/logs/my/redo01a.log','/u02/logs/m
- 几句不中听却不得不认可的话
datageek
1、人丑就该多读书。
2、你不快乐是因为:你可以像猪一样懒,却无法像只猪一样懒得心安理得。
3、如果你太在意别人的看法,那么你的生活将变成一件裤衩,别人放什么屁,你都得接着。
4、你的问题主要在于:读书不多而买书太多,读书太少又特爱思考,还他妈话痨。
5、与禽兽搏斗的三种结局:(1)、赢了,比禽兽还禽兽。(2)、输了,禽兽不如。(3)、平了,跟禽兽没两样。结论:选择正确的对手很重要。
6
- 1 14:00 PHP中的“syntax error, unexpected T_PAAMAYIM_NEKUDOTAYIM”错误
dcj3sjt126com
PHP
原文地址:http://www.kafka0102.com/2010/08/281.html
因为需要,今天晚些在本机使用PHP做些测试,PHP脚本依赖了一堆我也不清楚做什么用的库。结果一跑起来,就报出类似下面的错误:“Parse error: syntax error, unexpected T_PAAMAYIM_NEKUDOTAYIM in /home/kafka/test/
- xcode6 Auto layout and size classes
dcj3sjt126com
ios
官方GUI
https://developer.apple.com/library/ios/documentation/UserExperience/Conceptual/AutolayoutPG/Introduction/Introduction.html
iOS中使用自动布局(一)
http://www.cocoachina.com/ind
- 通过PreparedStatement批量执行sql语句【sql语句相同,值不同】
梦见x光
sql事务批量执行
比如说:我有一个List需要添加到数据库中,那么我该如何通过PreparedStatement来操作呢?
public void addCustomerByCommit(Connection conn , List<Customer> customerList)
{
String sql = "inseret into customer(id
- 程序员必知必会----linux常用命令之十【系统相关】
hanqunfeng
Linux常用命令
一.linux快捷键
Ctrl+C : 终止当前命令
Ctrl+S : 暂停屏幕输出
Ctrl+Q : 恢复屏幕输出
Ctrl+U : 删除当前行光标前的所有字符
Ctrl+Z : 挂起当前正在执行的进程
Ctrl+L : 清除终端屏幕,相当于clear
二.终端命令
clear : 清除终端屏幕
reset : 重置视窗,当屏幕编码混乱时使用
time com
- NGINX
IXHONG
nginx
pcre 编译安装 nginx
conf/vhost/test.conf
upstream admin {
server 127.0.0.1:8080;
}
server {
listen 80;
&
- 设计模式--工厂模式
kerryg
设计模式
工厂方式模式分为三种:
1、普通工厂模式:建立一个工厂类,对实现了同一个接口的一些类进行实例的创建。
2、多个工厂方法的模式:就是对普通工厂方法模式的改进,在普通工厂方法模式中,如果传递的字符串出错,则不能正确创建对象,而多个工厂方法模式就是提供多个工厂方法,分别创建对象。
3、静态工厂方法模式:就是将上面的多个工厂方法模式里的方法置为静态,
- Spring InitializingBean/init-method和DisposableBean/destroy-method
mx_xiehd
javaspringbeanxml
1.initializingBean/init-method
实现org.springframework.beans.factory.InitializingBean接口允许一个bean在它的所有必须属性被BeanFactory设置后,来执行初始化的工作,InitialzingBean仅仅指定了一个方法。
通常InitializingBean接口的使用是能够被避免的,(不鼓励使用,因为没有必要
- 解决Centos下vim粘贴内容格式混乱问题
qindongliang1922
centosvim
有时候,我们在向vim打开的一个xml,或者任意文件中,拷贝粘贴的代码时,格式莫名其毛的就混乱了,然后自己一个个再重新,把格式排列好,非常耗时,而且很不爽,那么有没有办法避免呢? 答案是肯定的,设置下缩进格式就可以了,非常简单: 在用户的根目录下 直接vi ~/.vimrc文件 然后将set pastetoggle=<F9> 写入这个文件中,保存退出,重新登录,
- netty大并发请求问题
tianzhihehe
netty
多线程并发使用同一个channel
java.nio.BufferOverflowException: null
at java.nio.HeapByteBuffer.put(HeapByteBuffer.java:183) ~[na:1.7.0_60-ea]
at java.nio.ByteBuffer.put(ByteBuffer.java:832) ~[na:1.7.0_60-ea]
- Hadoop NameNode单点问题解决方案之一 AvatarNode
wyz2009107220
NameNode
我们遇到的情况
Hadoop NameNode存在单点问题。这个问题会影响分布式平台24*7运行。先说说我们的情况吧。
我们的团队负责管理一个1200节点的集群(总大小12PB),目前是运行版本为Hadoop 0.20,transaction logs写入一个共享的NFS filer(注:NetApp NFS Filer)。
经常遇到需要中断服务的问题是给hadoop打补丁。 DataNod