- TensorFlow 简介
九月十九
tensorflow人工智能python
TensorFlow是一个开源的机器学习框架,由Google开发。它提供了一个强大的工具集,用于构建和训练各种机器学习模型。TensorFlow的基本概念和使用场景包括:1.张量(Tensor):TensorFlow中的核心数据结构是张量,它是一个多维数组,可以表示标量、向量、矩阵等。2.计算图(Graph):TensorFlow使用计算图来表示机器学习模型的计算过程。计算图由一系列的操作节点和数
- 自定义数据集 使用pytorch框架实现逻辑回归并保存模型,然后保存模型后再加载模型进行预测
知识鱼丸
machinelearning逻辑回归算法机器学习
1.数据准备首先,我们需要一些示例数据。在这个例子中,我们将生成一些简单的二维数据点,并为其分配标签。2.定义逻辑回归模型接下来,我们定义一个简单的逻辑回归模型。3.训练模型定义损失函数和优化器,然后进行模型训练。4.保存模型训练完成后,我们可以保存模型的状态字典。5.加载模型并进行预测加载保存的模型,并进行预测。importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.o
- 使用numpy自定义数据集 使用tensorflow框架实现逻辑回归并保存模型,然后保存模型后再加载模型进行预
辞落山
numpytensorflow逻辑回归
1.引言逻辑回归(LogisticRegression)是一种常见的分类算法,广泛应用于二分类问题。在本篇博客中,我们将使用numpy生成一个简单的自定义数据集,并使用TensorFlow框架构建和训练逻辑回归模型。训练完成后,我们会保存模型,并演示如何加载保存的模型进行预测。2.创建自定义数据集首先,我们使用numpy生成一个简单的二分类数据集,包含两个特征和对应的标签。标签0表示负类,标签1表
- 深度学习过程是什么
小松要进步
李哥深度学习深度学习
问:深度学习是:一组原始数据,经过线性变换、非线性变换、偏差加和等操作后得到一组预测数据,再根据损失函数计算预测数据和原始数据的差值,用差值数据对权重和偏差求偏导,这里的偏导数的值也就是使得损失减小的最佳方向,然后根据偏导数的方向和步长更新权重和偏差,对吗答:您的描述大致正确,但有一些细节需要澄清和修正,以更准确地反映深度学习中模型训练的过程。以下是详细的解释:1.原始数据处理:一组原始数据首先通
- TensorBoard可视化工具支持哪些类型的图表?
alankuo
人工智能
TensorBoard支持多种类型的图表,以下是详细介绍:标量图(Scalars)定义与用途:用于展示单个数值随时间(通常是训练步骤或迭代次数)的变化情况。在深度学习模型训练中,最常见的是损失函数值和评估指标(如准确率、精确率、召回率等)的变化曲线。示例:例如,在训练一个图像分类模型时,记录训练集和测试集上的损失函数值。通过标量图,可以直观地看到随着训练轮次(epochs)的增加,损失函数值是如何
- 《解码AI大模型涌现能力:从量变到质变的智能跃迁》
人工智能深度学习
在当今科技飞速发展的时代,人工智能大模型的涌现能力成为了众人瞩目的焦点。从ChatGPT与用户的流畅对话,到GPT-4在复杂任务中的出色表现,这些大模型仿佛一夜之间解锁了超乎想象的技能,那么,这种神奇的涌现能力究竟是如何产生的呢?海量数据:知识的基石数据对于大模型,就如同食物对于人类。随着互联网的迅猛发展,数据呈爆炸式增长,为大模型的训练提供了丰富的素材。以GPT-3为例,它的训练数据涵盖了海量的
- 【机器学习】如何在Jupyter Notebook中安装库以及简单使用Jupyter实现单变量线性回归的模型f
Lossya
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引言JupyterNotebook中有一些魔法指令,需要安装第三方库文章目录引言一、安装方法方法一:使用`pip`或`conda`命令方法二:在命令行(终端或命令提示符)中安装二、使用JupyterNotebook实现单变量线性回归的模型fw,bf_{w,b}fw,b2.1工具2.2问题陈述2.3创建`x_train`和`y_train`变量2.4训练示例的数量`m`2.5训练示例`x_i,y_i
- COCO8 数据集上训练 YOLO11n:从入门到跑路(100 轮训练实战)
星际编程喵
Python探索之旅目标跟踪人工智能计算机视觉机器学习
前言训练YOLO11n,听起来就像是给赛博世界的“战斗天使”装上双核发动机,而COCO8数据集,则是那个小小的试验场。今天,我们就要在这个数据集上训练YOLO11n模型100轮,见证它如何从一个懵懂的“AI萌新”成长为“目标检测大佬”。本篇文章将以专业又幽默的方式,带你深入了解训练流程,并提供完整代码示例,让你轻松掌握这项技术。简介YOLO(YouOnlyLookOnce)是目标检测领域的明星模型
- 代码随想录算法训练营第三十九天-动态规划-337. 打家劫舍 III
taoyong001
算法动态规划c++leetcode
老师讲这是树形dp的入门题目解题思路是以二叉树的遍历(递归三部曲)再结合动规五部曲dp数组如何定义:只需要定义一个二个元素的数组,dp[0]与dp[1]dp[0]表示不偷当前节点的最大价值dp[1]表示偷当前节点后的最大价值这样可以把每个节点的状态值都表示出来但这个数组的两个值只表示当前节点的状态值递归时要使用后序遍历:使用后序遍历的原因就是要从叶子结点一层一层向上统计出来/***Definiti
- 题目 1127: C语言训练-尼科彻斯定理
星海燚燚
C语言刷题c语言
验证尼科彻斯定理,即:任何一个整数m的立方都可以写成m个连续奇数之和。输出典例:131313=2197=157+159+161+163+165+167+169+171+173+175+177+179+181#includeintmain(){intn,st;scanf("%d",&n);st=n*n-n+1;printf("%d*%d*%d=%d=%d",n,n,n,n*n*n,st);for(i
- AI 大模型创业:如何利用商业优势?
AI天才研究院
大数据AI人工智能ChatGPTjavapythonjavascriptkotlingolang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
第1章:AI大模型概述1.1AI大模型的概念与演进AI大模型(Large-scaleArtificialIntelligenceModels)是指通过大规模数据训练得到的复杂神经网络模型。这些模型通常具有数十亿甚至千亿个参数,能够实现从自然语言处理到计算机视觉、语音识别等广泛领域的任务。AI大模型的概念起源于20世纪80年代,当时研究人员提出了深度学习(DeepLearning)这一概念。深度学习
- AI绘画能取代设计师吗?
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AI绘画能取代设计师吗?在日益数字化的时代,人工智能(AI)正在快速渗透我们的生活和工作中。特别是在设计领域,AI绘画这一新兴技术引发了热烈讨论。你是否也曾好奇,AI绘画是否有可能取代设计师的工作?让我们一同探讨这个引人深思的话题。1.AI绘画的现状1.1AI绘画技术的形成与发展AI绘画的背后,离不开图像风格迁移、图文预训练模型和扩散模型这三大技术的共同推动。有点像是一位多才多艺的音乐家,利用不同
- 【DeepSeek】复现DeepSeek R1?快来看这个Open R1项目实践指南~
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OpenR1项目基于DeepSeek-R1的技术报告和方法论,公开并复现R1的训练管线,并且希望所有开发者都能在这个基础上搭建自己的研究或应用。笔者研读了大量资料,对OpenR1的愿景、原理及在实践层面的具体操作,产生了许多想法。因此,这篇博客会从最初的概念入手,带领大家了解OpenR1的原理与技术细节,并侧重讲解其中最为关键的强化学习训练方法之一——GRPO(群组相对策略优化,GroupRela
- 实战LLM强化学习——使用GRPO(DeepSeek R1出圈算法)
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——关于使用Unsloth库、LoRa微调及GRPOTrainer自定义奖励函数实现“只输出10个英语单词”的探索为什么要进行“只输出10个英文单词”的极端尝试?在大模型的训练或微调当中,大多数场景我们都希望它能“自由发挥”,给出越丰富越好的答案。但,为了更好的理解强化学习在LLM训练过程中发挥的意义,也为了学习GPRO这个强化学习算法,笔者出此题目,方便大家学习理解。GRPO(GroupRela
- Apache Airflow 全面解析
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1.Airflow的定义与核心定位ApacheAirflow是一个开源的工作流自动化与调度平台,由Airbnb于2014年创建,2016年进入Apache孵化器,2019年成为顶级项目。其核心设计理念是“WorkflowsasCode”,通过编程方式定义、调度和监控复杂的数据流水线(Pipeline),适用于ETL、机器学习模型训练、数据湖管理、报表生成等场景。2.核心概念与架构解析2.1核心组件
- DeepSeek:LLM在MoE训练中的无损平衡
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标题:AUXILIARY-LOSS-FREELOADBALANCINGSTRAT-EGYFORMIXTURE-OF-EXPERTS来源:arXiv,2408.15664摘要对于混合专家(MoE)模型,不平衡的专家负载将导致路由崩溃或计算开销增加。现有方法通常采用辅助损耗来促进负载平衡,但较大的辅助损耗会在训练中引入不可忽略的干扰梯度,从而损害模型性能。为了在训练过程中控制负载平衡,同时不产生不希望
- 基于CNN-GRU-Attention混合神经网络的负荷预测方法(Python代码实现)
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欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录1概述一、引言二、模型结构三、数据预处理四、模型训练与评估五、实验结果与分析六、结论与展望2运行结果3参考文献4Python代码实现及数据1概述基于CNN-GRU(convolutionalneuralnetworks-gaterecurrentunit)神经网络的电
- Deepseek技术浅析(一)
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AIGC—概述大模型AIGC人工智能深度学习自然语言处理
DeepSeek是北京深度求索人工智能基础技术研究有限公司推出的人工智能技术品牌,专注于大语言模型(LLM)的研发与应用。其技术涵盖了从模型架构、训练方法到应用部署的多个层面,展现出强大的创新能力和应用潜力。以下将详细介绍DeepSeek的核心技术、工作原理以及具体实现方式。一、核心技术1.大语言模型(LLM)DeepSeek的核心产品是自研的大语言模型,其主要特点包括:(1)基于Transfor
- python神经网络框架有哪些,python调用神经网络模型
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人工智能Python深度学习库有哪些由于Python的易用性和可扩展性,众多深度学习框架提供了Python接口,其中较为流行的深度学习库如下:第一:CaffeCaffe是一个以表达式、速度和模块化为核心的深度学习框架,具备清晰、可读性高和快速的特性,在视频、图像处理方面应用较多。Caffe中的网络结构与优化都以配置文件形式定义,容易上手,无须通过代码构建网络;网络训练速度快,能够训练大型数据集与S
- 代码随想录算法训练营第五十九天| 503.下一个更大元素II、42. 接雨水
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代码随想录算法训练营第五十九天|503.下一个更大元素II、42.接雨水503.下一个更大元素II解题代码42.接雨水解题代码503.下一个更大元素II题目链接:503.下一个更大元素II解题代码funcnextGreaterElements(nums[]int)[]int{length:=len(nums)result:=make([]int,length,length)fori:=0;i0&&
- LeetCode-第一题
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LeetCode1.求两数之和开篇心得题目复述思考历程解题代码(C语言)结题结语开篇心得刷算法题一直是一件在计划中的事情,从未接触C语言时就拥有这样的冲动,直到现在学完数据结构,才有了略为正式的开始。之前从没有接触过算法题的训练,也深知自己几斤几两,所以博客里可能会有很多不成熟的、不正确的想法和观点,十分欢迎混圈的大神们赐教,但更多的还是想记录自己青涩的成长之路。叨叨半天的废话,下面还是开始进入正
- 【Leetcode 热题 100】32. 最长有效括号
冠位观测者
LeetcodeTop100Likedleetcode算法数据结构
问题背景给你一个只包含‘(’和‘)’的字符串,找出最长有效(格式正确且连续)括号子串的长度。数据约束0≤s.length≤3×1040\les.length\le3\times10^40≤s.length≤3×104s[i]s[i]s[i]为‘(’或‘)’解题过程这题可以用栈来解决,还是挺简单的,困难的是用动态规划来实现。新年的第二天,偷偷懒,这题就留到手边事情告一段落,专门训练动态规划的时候再写
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目录一、设计目的二、需求分析三、总体设计1.系统流程设计2.系统模块设计四、详细设计1.模块选择2.界面设计3.模块实现五、总结六、感想七、Python源码mainexcelhandlejob一、设计目的1、教学目的本课程设计是学生学习完《Python程序设计》课程后,进行的一次全面的综合训练,通过课程设计,更好地掌握使用Python语言进行程序设计的方法,加深对Python语言特点和使用Pyth
- 大语言模型原理与工程实践:残差连接与层归一化
AI大模型应用之禅
AI大模型与大数据计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍随着自然语言处理(NLP)的发展,深度学习在过去几年中取得了令人瞩目的成果。其中,循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN)在图像和文本分类、语义角色标注、机器翻译等领域表现出色。然而,这些网络在训练过程中经常遭遇梯度消失和梯度爆炸的问题。为了解决这些问题,我们引入了残差连接(ResidualConnections)和层归一化(BatchNormalization)来改善模型性能。
- 模型架构选择:从传统NLP到Transformer
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AI大模型应用入门实战与进阶大数据AI人工智能计算大数据人工智能语言模型AI大模型LLMJavaPython架构设计AgentRPA
模型架构选择:从传统NLP到Transformer关键词:自然语言处理(NLP),模型架构,传统NLP,Transformer,RNN,CNN,预训练模型文章目录模型架构选择:从传统NLP到Transformer1.背景介绍1.1问题的由来1.2研究现状1.3研究意义1.4本文结构2.核心概念与联系3.核心算法原理&具体操作步骤3.1算法原理概述3.1.1传统NLP模型3.1.2RNN模型3.1.
- 用自然语言与mysql数据库对话几种方案的思考
闲云野鹤_SG
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如何用自然语言与mysql数据库对话,而不是用sql语句去查询数据库?处于安全考虑,可训练一个本地大语言模型来完成此项任务,mysql服务器中的数据大约有两万多条记录,服务器的作用主要是记录设备的出库和回库的流水账(即以时间为序的记录),但有一些sql查询比较复杂,必须根据特定的sql语句查询,否则很难得到准确稳定的答案,调试和训练大模型的方法有多种方式,比如lora训练模型,提示词方式,rag方
- Llama 3:开源大模型的里程碑式突破
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llama开源
标题:Llama3:开源大模型的里程碑式突破文章信息摘要:Meta通过Llama3展现了开源LLM的重大突破:采用超大规模训练数据和多阶段训练方法(SFT、rejectionsampling、PPO和DPO),突破了传统的Chinchilla最优比例法则。在产品策略上,针对8B和70B两种规模采用不同的训练数据截止日期,实现差异化定位。即将发布的400B模型有望达到GPT-4级别性能,但同时也凸显
- Transformer架构的GPU并行和之前的NLP算法并行有什么不同?
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1.什么是GPU并行计算?GPU并行计算是一种利用图形处理单元(GPU)进行大规模并行数据处理的技术。与传统的中央处理单元(CPU)相比,GPU拥有更多的核心,能够同时处理数千个线程,这使得GPU在处理高度并行的任务时表现出色。在深度学习中,GPU并行计算被广泛应用于训练神经网络,加速模型训练过程。在2017年之前,自然语言处理(NLP)领域的研究者们通常会从头开始训练模型,那时能够利用GPU进行
- 代码随想录算法训练营第三十九天|198.打家劫舍、
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题目链接:198.打家劫舍-力扣(LeetCode)思路:因为隔一家才能取,所以当前最大的价值要么是dp[i-2]+nums[i]或者是dp[i-1]classSolution(object):defrob(self,nums):""":typenums:List[int]:rtype:int"""dp=[0]*len(nums)if(len(nums)==1):returnnums[0]dp[0
- 代码随想录算法训练营第三十九天-动态规划-198. 打家劫舍
taoyong001
算法动态规划c++leetcode
动规五部曲dp[i]表示在下标为i的房间偷或不偷与前面所偷之和所能获得的最大价值递推公式:dp[i]=std::max(dp[i-2]+nums[i],dp[i-1])初始化:要给dp[0]与dp[1]来给定初始值,因为递推公式有-1与-2。dp[0]=nums[0],dp[1]=std::max(nums[0],nums[1]);其它下标值,初始成任意值都可以,因为其值是由前面元素推导出来的遍历
- 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?
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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。
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- 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