- 【大模型开发】Megatron-LM 深度解析:原理、应用与代码实现
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大模型开发HuggingFace大模型生态机器学习Megatron-LM并行训练大模型加速
以下内容将从Megatron-LM的基本原理、应用场景、以及其核心代码和实现逻辑三个方面进行深入剖析,并提供示例代码和详细的注释说明,帮助大家对Megatron-LM有一个较为全面的了解。所有内容基于Megatron-LM官方实现(GitHub:NVIDIA/Megatron-LM),并结合大规模模型训练的关键理念进行介绍。一、Megatron-LM简介Megatron-LM是由NVIDIA开源的
- Spring Cloud Alibaba微服务架构实战教程—17分布式缓存下Redis设计
江湖一点雨
最新SpringCloudAlibaba实战开发redis缓存设计springcloud微服务实战springcloudalibabajava开发实战
前言大多数的文章,开头就是告诉你使用redis做缓存,怎么怎么样,而本系列,不打算采用这样无趣的写法,这和直接搬运有什么区别?笔者力求读者能得到更大程度的系统学习,会从为什么使用缓存来给大家进行学习。问问大家,当系统的执行速度慢怎么办?对于更新速度不是很快的站点,可以采用静态化来避免过多的数据查询。通常前端使用Freemaker或Velocity、thymeleaf等模板引擎来实现页面的静态化。对
- 【实战ES】实战 Elasticsearch:快速上手与深度实践-6.2.2GDPR数据脱敏处理
言析数智
实战elasticsearch大数据搜索引擎
点击关注不迷路点击关注不迷路点击关注不迷路文章大纲6.2.2GDPR数据脱敏处理深度实践指南1.GDPR核心要求映射1.1关键条款与技术要求1.2`数据类型与脱敏策略`2.全链路脱敏配置2.1`动态脱敏管道`2.2静态脱敏模板3.`脱敏算法性能对比`3.1算法性能矩阵3.2存储成本分析4.企业级合规方案4.1金融行业案例4.2医疗行业方案5.合规性验证方案5.1自动化检查脚本5.2审计检查清单6.
- Git 的详细介绍及用法
xluo1715
工程化git代码管理gitlab程序员
一、Git的优点分布式版本控制每个开发者都拥有完整的仓库副本,无需依赖中央服务器(如SVN)。支持离线操作(提交、查看历史、创建分支等)。高效的分支管理创建和切换分支速度快(几乎是瞬间完成)。适合多人协作开发,支持多种工作流(如GitFlow、GitHubFlow)。强大的撤销和恢复能力可以回退到任意历史版本,避免代码丢失。提供gitreset、gitrevert、gitstash等撤销工具。数据
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前端开发vue.jsjavascript前端
详解Vue的key机制(从底层原理到实战价值,彻底讲透关键设计)一、Key的本质作用核心定位:虚拟DOM的身份证Vue通过虚拟DOM实现高效渲染,而key是虚拟节点(VNode)的唯一标识符。其作用可拆解为:场景无Key的问题有Key的解决方案列表更新元素复用错乱,导致状态残留(如输入框内容)精准匹配新旧节点,保持状态一致性组件切换相同类型组件实例被复用,生命周期未触发强制销毁旧组件,触发完整生命
- LangChain大模型应用开发指南-大模型Memory不止于对话
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上节课,我我为您介绍了LangChain中最基本的链式结构,以及基于这个链式结构演化出来的ReAct对话链模型。今天我将由简入繁,为大家拆解LangChain内置的多种记忆机制。本教程将详细介绍这些记忆组件的工作原理、特性以及使用方法。【一一AGI大模型学习所有资源获取处一一】①人工智能/大模型学习路线②AI产品经理资源合集③200本大模型PDF书籍④超详细海量大模型实战项目⑤LLM大模型系统学习
- Ubuntu系统下交叉编译zlib
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一、参考资料【开源库编译|zlib】zlib库最新版本(zlib-1.3.1)在Ubuntu(Linux)系统下的编译、交叉编译(移植)二、交叉编译zlib1.下载源码zlib的官网地址:https://zlib.net/zlib历史发布版本下载地址:https://zlib.net/fossils/zlib在GitHub的地址:https://github.com/madler/zlib/下载并
- LeetCode刷题实战522:最长特殊序列 II
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- 【Python爬虫实战】从多类型网页数据到结构化JSON数据的高效提取策略
易辰君
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个人主页:https://blog.csdn.net/2401_86688088?type=blog系列专栏:https://blog.csdn.net/2401_86688088/category_12797772.html目录前言一、数据类型及其对应的提取策略(一)文本数据(二)数值数据(三)链接(四)图像数据(五)表格数据(六)JSON数据(七)动态数据(八)元数据(九)总结二、结构化数据提
- JSON数据解析实战:从嵌套结构到结构化表格
亿牛云爬虫专家
代理IP爬虫代理pythonjson数据解析嵌套结构结构化表格GoogleScholar学术文献爬虫代理
在信息爆炸的时代,如何从杂乱无章的数据中还原出精准的知识图谱,是数据侦探们常常面临的挑战。本文以GoogleScholar为目标,深入解析嵌套JSON数据,从海量文献信息中提取关键词、作者、期刊等内容。最终,我们不仅将数据转换成结构化表格,还通过Graphviz制作出技术关系图谱,揭示文献间的隐秘联系。关键数据分析在本次调研中,我们的核心目标是获取GoogleScholar上的学术文献信息。为此,
- LeetCode刷题实战:删除字符串中的所有相邻重复项(栈的经典应用)
sprite_雪碧
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题目描述题目链接:1047.删除字符串中的所有相邻重复项-力扣(LeetCode)给定一个由小写字母组成的字符串s,重复项删除操作会选择两个相邻且相同的字符并删除它们。此操作反复进行,直到无法继续删除。返回最终的字符串。答案保证唯一。输入:s="abbaca"输出:"ca"解释:删除"bb"得到"aaca",再删除"aa"得到"ca"。问题分析与解法思路暴力解法的缺陷最直观的暴力解法是重复扫描字符
- 如何对大模型进行微调?从原理到实战全解析
挣扎与觉醒中的技术人
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随着大语言模型(LLM)的快速发展,微调(Fine-tuning)已成为将通用模型转化为垂直领域专家的核心技术。本文将从原理、方法到实战步骤,结合OpenAI、HuggingFace等平台的最佳实践,详解大模型微调全流程。文末附赠独家资料包,助你快速上手!一、什么是大模型微调?微调指在预训练大模型(如GPT-3.5、LLaMA)的基础上,使用特定领域的数据进行二次训练,使模型适应新任务或领域需求。
- CICD系列之harbor
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镜像仓库专题安装docker&docker-compose安装harbor下载并解压安装文件修改配置文件安装、管理harbor访问harbor重点提示记录镜像仓库的常用操作。安装docker&docker-composedocker&docker-compose安装与配置安装harbor下载并解压安装文件#下载到指定目录并进入该目录wgethttps://github.com/goharbor/h
- P11:利用marked+highlight.js重构前台文章详细页面
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ReactHooks+Laravel前端博客实战阐述安装marked和highlight.js重构`detailed.js`文件增加Code的高亮显示CSS样式的更换MySQL数据阐述之前我们在博客文章详细页使用了react-markdown模块,但是这个插件的配置项还是太少了,而且我也没做太多的技术调研,所以我决定转回我目前项目中使用的一套方案marked+highlight.js。这个方案是比
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一、锁机制全景图:从内核态到用户态1.Java锁分类与演进史锁机制悲观锁乐观锁synchronizedReentrantLockCAS版本号机制2.锁升级全流程(synchronized底层原理)无锁→偏向锁(单线程)→轻量级锁(CAS自旋)→重量级锁(OS互斥量)锁膨胀条件:偏向锁:-XX:BiasedLockingStartupDelay=0(默认延迟4秒)重量级锁:自旋超过阈值(-XX:Pr
- Java八股文九:Redis
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- FastExcel/EasyExcel简介以及源码解析
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简介官网地址GitHub地址基于MIT协议发展历史由EasyExcel发展而来2018/02/07:发布1.0.02019/09/17:发布2.0.02021/10/21:发布3.0.12024/06/18:发布4.0.02024/11/06:进入维护模式2024/12/05:发布FastExcel1.0.0主要特性高性能读写简单易用流式操作读取执行行数技术原理内存优化:基于流式读取技术,不需要一
- 《Python实战进阶》No20: 网络爬虫开发:Scrapy框架详解
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Python实战进阶python爬虫scrapy
No20:网络爬虫开发:Scrapy框架详解摘要本文深入解析Scrapy核心架构,通过中间件链式处理、布隆过滤器增量爬取、Splash动态渲染、分布式指纹策略四大核心技术,结合政府数据爬取与动态API逆向工程实战案例,构建企业级爬虫系统。提供完整代码与运行结果,包含法律合规设计与反爬对抗方案。Scrapy是适用于Python的一个快速、高层次的屏幕抓取和web抓取框架,用于抓取web站点并从页面中
- 【带你 langchain 双排系列教程】8.LangChain开发Agent智能体:从入门到实战
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一、什么是LangChain?LangChain是一个专为构建大模型应用设计的开发框架,其模块化设计和丰富的工具链让智能体开发更高效。相比传统开发,LangChain提供以下核心优势:内置Agent模板:快速实现工具调用、多轮对话、记忆管理。无缝对接主流大模型:支持OpenAI、ChatGLM、DeepSeek等。灵活可扩展:通过Chains组合实现复杂业务逻辑。二、快速开始:环境搭建与基础配置1
- 【RAG 论文】Program-of-Thoughts(PoT)提示:让 LLM 生成 Python 代码来解决复杂的数字计算问题
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- Vue大屏实战一:数字翻牌器的实现
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文章目录1.效果预览2.数字翻牌器的实现3.vue项目中引入DataV4.大屏顶部翻牌器布局5.大屏数字翻牌器样式6.大屏数字翻牌器逻辑实现1.效果预览页面整体效果如下顶部的数字翻牌器效果2.数字翻牌器的实现数字翻牌器我们借助于DataV组件来实现,示例如下config属性配置如下注意:number属性是个数组,我们在初始化的时候给number属性一个默认的数组及值,当我们想动态改变数字翻牌器的值
- Pycharm使用-错误“PermissionError: [Errno 13] Permission denied”排查
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文章目录问题说明排查过程问题初始管理员方式使用工具权限设定设置信息总结问题说明近期Pycharm运行python程序,提示出错信息“PermissionError:[Errno13]Permissiondenied”,各种尝试一番,总算是解决了,特此记录下留作备忘。排查过程问题初始相关代码时从github上获取的,在安装了相关的引用package后,在Pycharm中显示代码时正常的,运行相关py
- C++内存管理秘籍:深入解析与实战代码示例
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C++内存管理秘籍:深入解析与实战代码示例一、内存管理的基本概念二、内存泄漏与野指针三、智能指针:现代C++的内存管理利器四、实战代码示例示例1:传统动态内存管理示例2:使用`std::unique_ptr`示例3:使用`std::shared_ptr`五、总结在C++编程的世界里,内存管理是一项既基础又核心的技能。它直接关系到程序的性能、稳定性和可维护性。不同于一些高级语言自动管理内存的特性,C
- SEO完全指南:从原理到实战的搜索引擎优化手册
前端seo
1.什么是SEO?1.1定义解析SEO(搜索引擎优化)是通过技术手段和内容策略提升网站在搜索引擎自然搜索结果中排名的过程。它融合了:️技术优化(网站架构/加载速度)内容优化(高质量原创内容)用户体验优化(导航/界面设计)外部优化(高质量外链建设)1.2SEO的多层次目标SEO的目标远不止提高排名和流量:提高质量流量:不仅是增加访问量,更重要的是吸引真正对你的产品或服务感兴趣的用户。提升转化率:通过
- K8s 1.27.1 实战系列(六)Pod
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一、Pod介绍1、Pod的定义与核心设计Pod是Kubernetes的最小调度单元,由一个或多个容器组成,这些容器共享网络、存储、进程命名空间等资源,形成紧密协作的应用单元。Pod的设计灵感来源于“豌豆荚”模型,容器如同豆子,共享同一环境但保持隔离性。其核心设计目标包括:轻量性:Pod本身不负责资源分配,仅作为容器的逻辑封装单元,高效利用集群资源。临时性:Pod生命周期短暂,故障或任务完成后会被销
- p5.js 交互应用实战 —— 音乐可视化(案例)
十一迪迪
数据可视化canvas
案例一将振幅转化为图形准备工作:打开编辑器左边菜单,uploadmp3音乐素材(不超过5m)//定义变量//Sound--声音,amplitude--振幅letSound,amplitude;//1.预读器(新建函数用来读取上传的音频)functionpreload(){Sound=loadSound('sound.mp3');}//2.初始化functionsetup(){createCanva
- Android 线程池实战指南:高效管理多线程任务
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在Android开发中,线程池的使用非常重要,尤其是在需要处理大量异步任务时。线程池可以有效地管理线程资源,避免频繁创建和销毁线程带来的性能开销。以下是线程池的使用方法和最佳实践。1.线程池的基本使用(1)创建线程池Android提供了Executors工厂类来创建常见的线程池,也可以通过ThreadPoolExecutor自定义线程池。示例:使用Executors创建线程池//创建一个固定大小的
- 快速入门OpenAI聊天模型的实战指南
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#快速入门OpenAI聊天模型的实战指南OpenAI的聊天模型在开发人工智能应用时至关重要。本文将详细介绍如何使用OpenAI的聊天模型进行开发,并提供可运行的代码示例。##技术背景介绍OpenAI提供了多种聊天模型,支持不同的输入类型和功能,如工具调用、结构化输出等。通过Azure平台,也可以访问OpenAI模型,适合需要云集成的场景。##核心原理解析聊天模型利用自然语言处理技术生成响应,支持不
- AI 赋能软件开发:从工具到思维的全面升级
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AI赋能软件开发:从工具到思维的全面升级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一、AI如何改变软件开发1.1开发效率的提升代码生成:AI工具如GitHubCopilot可以自动生成代码片段,减少重复劳动错误检测:AI能够实时识别代码中的潜在错误和漏洞性能优化:AI可以自动优化算法和数
- 用MiddleGenIDE工具生成hibernate的POJO(根据数据表生成POJO类)
AdyZhang
POJOeclipseHibernateMiddleGenIDE
推荐:MiddlegenIDE插件, 是一个Eclipse 插件. 用它可以直接连接到数据库, 根据表按照一定的HIBERNATE规则作出BEAN和对应的XML ,用完后你可以手动删除它加载的JAR包和XML文件! 今天开始试着使用
- .9.png
Cb123456
android
“点九”是andriod平台的应用软件开发里的一种特殊的图片形式,文件扩展名为:.9.png
智能手机中有自动横屏的功能,同一幅界面会在随着手机(或平板电脑)中的方向传感器的参数不同而改变显示的方向,在界面改变方向后,界面上的图形会因为长宽的变化而产生拉伸,造成图形的失真变形。
我们都知道android平台有多种不同的分辨率,很多控件的切图文件在被放大拉伸后,边
- 算法的效率
天子之骄
算法效率复杂度最坏情况运行时间大O阶平均情况运行时间
算法的效率
效率是速度和空间消耗的度量。集中考虑程序的速度,也称运行时间或执行时间,用复杂度的阶(O)这一标准来衡量。空间的消耗或需求也可以用大O表示,而且它总是小于或等于时间需求。
以下是我的学习笔记:
1.求值与霍纳法则,即为秦九韶公式。
2.测定运行时间的最可靠方法是计数对运行时间有贡献的基本操作的执行次数。运行时间与这个计数成正比。
- java数据结构
何必如此
java数据结构
Java 数据结构
Java工具包提供了强大的数据结构。在Java中的数据结构主要包括以下几种接口和类:
枚举(Enumeration)
位集合(BitSet)
向量(Vector)
栈(Stack)
字典(Dictionary)
哈希表(Hashtable)
属性(Properties)
以上这些类是传统遗留的,在Java2中引入了一种新的框架-集合框架(Collect
- MybatisHelloWorld
3213213333332132
//测试入口TestMyBatis
package com.base.helloworld.test;
import java.io.IOException;
import org.apache.ibatis.io.Resources;
import org.apache.ibatis.session.SqlSession;
import org.apache.ibat
- Java|urlrewrite|URL重写|多个参数
7454103
javaxmlWeb工作
个人工作经验! 如有不当之处,敬请指点
1.0 web -info 目录下建立 urlrewrite.xml 文件 类似如下:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE u
- 达梦数据库+ibatis
darkranger
sqlmysqlibatisSQL Server
--插入数据方面
如果您需要数据库自增...
那么在插入的时候不需要指定自增列.
如果想自己指定ID列的值, 那么要设置
set identity_insert 数据库名.模式名.表名;
----然后插入数据;
example:
create table zhabei.test(
id bigint identity(1,1) primary key,
nam
- XML 解析 四种方式
aijuans
android
XML现在已经成为一种通用的数据交换格式,平台的无关性使得很多场合都需要用到XML。本文将详细介绍用Java解析XML的四种方法。
XML现在已经成为一种通用的数据交换格式,它的平台无关性,语言无关性,系统无关性,给数据集成与交互带来了极大的方便。对于XML本身的语法知识与技术细节,需要阅读相关的技术文献,这里面包括的内容有DOM(Document Object
- spring中配置文件占位符的使用
avords
1.类
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><!DOCTYPE beans PUBLIC "-//SPRING//DTD BEAN//EN" "http://www.springframework.o
- 前端工程化-公共模块的依赖和常用的工作流
bee1314
webpack
题记: 一个人的项目,还有工程化的问题嘛? 我们在推进模块化和组件化的过程中,肯定会不断的沉淀出我们项目的模块和组件。对于这些沉淀出的模块和组件怎么管理?另外怎么依赖也是个问题? 你真的想这样嘛? var BreadCrumb = require(‘../../../../uikit/breadcrumb’); //真心ugly。
- 上司说「看你每天准时下班就知道你工作量不饱和」,该如何回应?
bijian1013
项目管理沟通IT职业规划
问题:上司说「看你每天准时下班就知道你工作量不饱和」,如何回应
正常下班时间6点,只要是6点半前下班的,上司都认为没有加班。
Eno-Bea回答,注重感受,不一定是别人的
虽然我不知道你具体从事什么工作与职业,但是我大概猜测,你是从事一项不太容易出现阶段性成果的工作
- TortoiseSVN,过滤文件
征客丶
SVN
环境:
TortoiseSVN 1.8
配置:
在文件夹空白处右键
选择 TortoiseSVN -> Settings
在 Global ignote pattern 中添加要过滤的文件:
多类型用英文空格分开
*name : 过滤所有名称为 name 的文件或文件夹
*.name : 过滤所有后缀为 name 的文件或文件夹
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- 【Flume二】HDFS sink细说
bit1129
Flume
1. Flume配置
a1.sources=r1
a1.channels=c1
a1.sinks=k1
###Flume负责启动44444端口
a1.sources.r1.type=avro
a1.sources.r1.bind=0.0.0.0
a1.sources.r1.port=44444
a1.sources.r1.chan
- The Eight Myths of Erlang Performance
bookjovi
erlang
erlang有一篇guide很有意思: http://www.erlang.org/doc/efficiency_guide
里面有个The Eight Myths of Erlang Performance: http://www.erlang.org/doc/efficiency_guide/myths.html
Myth: Funs are sl
- java多线程网络传输文件(非同步)-2008-08-17
ljy325
java多线程socket
利用 Socket 套接字进行面向连接通信的编程。客户端读取本地文件并发送;服务器接收文件并保存到本地文件系统中。
使用说明:请将TransferClient, TransferServer, TempFile三个类编译,他们的类包是FileServer.
客户端:
修改TransferClient: serPort, serIP, filePath, blockNum,的值来符合您机器的系
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-模板方法模式
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/
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;
- 配置心得
chenyu19891124
配置
时间就这样不知不觉的走过了一个春夏秋冬,转眼间来公司已经一年了,感觉时间过的很快,时间老人总是这样不停走,从来没停歇过。
作为一名新手的配置管理员,刚开始真的是对配置管理是一点不懂,就只听说咱们公司配置主要是负责升级,而具体该怎么做却一点都不了解。经过老员工的一点点讲解,慢慢的对配置有了初步了解,对自己所在的岗位也慢慢的了解。
做了一年的配置管理给自总结下:
1.改变
从一个以前对配置毫无
- 对“带条件选择的并行汇聚路由问题”的再思考
comsci
算法工作软件测试嵌入式领域模型
2008年上半年,我在设计并开发基于”JWFD流程系统“的商业化改进型引擎的时候,由于采用了新的嵌入式公式模块而导致出现“带条件选择的并行汇聚路由问题”(请参考2009-02-27博文),当时对这个问题的解决办法是采用基于拓扑结构的处理思想,对汇聚点的实际前驱分支节点通过算法预测出来,然后进行处理,简单的说就是找到造成这个汇聚模型的分支起点,对这个起始分支节点实际走的路径数进行计算,然后把这个实际
- Oracle 10g 的clusterware 32位 下载地址
daizj
oracle
Oracle 10g 的clusterware 32位 下载地址
http://pan.baidu.com/share/link?shareid=531580&uk=421021908
http://pan.baidu.com/share/link?shareid=137223&uk=321552738
http://pan.baidu.com/share/l
- 非常好的介绍:Linux定时执行工具cron
dongwei_6688
linux
Linux经过十多年的发展,很多用户都很了解Linux了,这里介绍一下Linux下cron的理解,和大家讨论讨论。cron是一个Linux 定时执行工具,可以在无需人工干预的情况下运行作业,本文档不讲cron实现原理,主要讲一下Linux定时执行工具cron的具体使用及简单介绍。
新增调度任务推荐使用crontab -e命令添加自定义的任务(编辑的是/var/spool/cron下对应用户的cr
- Yii assets目录生成及修改
dcj3sjt126com
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assets的作用是方便模块化,插件化的,一般来说出于安全原因不允许通过url访问protected下面的文件,但是我们又希望将module单独出来,所以需要使用发布,即将一个目录下的文件复制一份到assets下面方便通过url访问。
assets设置对应的方法位置 \framework\web\CAssetManager.php
assets配置方法 在m
- mac工作软件推荐
dcj3sjt126com
mac
mac上的Terminal + bash + screen组合现在已经非常好用了,但是还是经不起iterm+zsh+tmux的冲击。在同事的强烈推荐下,趁着升级mac系统的机会,顺便也切换到iterm+zsh+tmux的环境下了。
我为什么要要iterm2
切换过来也是脑袋一热的冲动,我也调查过一些资料,看了下iterm的一些优点:
* 兼容性好,远程服务器 vi 什么的低版本能很好兼
- Memcached(三)、封装Memcached和Ehcache
frank1234
memcachedehcachespring ioc
本文对Ehcache和Memcached进行了简单的封装,这样对于客户端程序无需了解ehcache和memcached的差异,仅需要配置缓存的Provider类就可以在二者之间进行切换,Provider实现类通过Spring IoC注入。
cache.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
- Remove Duplicates from Sorted List II
hcx2013
remove
Given a sorted linked list, delete all nodes that have duplicate numbers, leaving only distinct numbers from the original list.
For example,Given 1->2->3->3->4->4->5,
- Spring4新特性——注解、脚本、任务、MVC等其他特性改进
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spring4
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- MySQL安装文档
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mysql
工作中用到的MySQL可能安装在两种操作系统中,即Windows系统和Linux系统。以Linux系统中情况居多。
安装在Windows系统时与其它Windows应用程序相同按照安装向导一直下一步就即,这里就不具体介绍,本文档只介绍Linux系统下MySQL的安装步骤。
Linux系统下安装MySQL分为三种:RPM包安装、二进制包安装和源码包安装。二
- 使用VS2010构建HotSpot工程
p2p2500
HotSpotOpenJDKVS2010
1. 下载OpenJDK7的源码:
http://download.java.net/openjdk/jdk7
http://download.java.net/openjdk/
2. 环境配置
▶
- Oracle实用功能之分组后列合并
seandeng888
oracle分组实用功能合并
1 实例解析
由于业务需求需要对表中的数据进行分组后进行合并的处理,鉴于Oracle10g没有现成的函数实现该功能,且该功能如若用JAVA代码实现会比较复杂,因此,特将SQL语言的实现方式分享出来,希望对大家有所帮助。如下:
表test 数据如下:
ID,SUBJECTCODE,DIMCODE,VALUE
1&nbs
- Java定时任务注解方式实现
tuoni
javaspringjvmxmljni
Spring 注解的定时任务,有如下两种方式:
第一种:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmlns:xsi="http
- 11大Java开源中文分词器的使用方法和分词效果对比
yangshangchuan
word分词器ansj分词器Stanford分词器FudanNLP分词器HanLP分词器
本文的目标有两个:
1、学会使用11大Java开源中文分词器
2、对比分析11大Java开源中文分词器的分词效果
本文给出了11大Java开源中文分词的使用方法以及分词结果对比代码,至于效果哪个好,那要用的人结合自己的应用场景自己来判断。
11大Java开源中文分词器,不同的分词器有不同的用法,定义的接口也不一样,我们先定义一个统一的接口:
/**
* 获取文本的所有分词结果, 对比