- 穿越SaaS迷雾:从工具到智能体,国内垂直SaaS的“阵痛”与“新生”
——在增长与亏损的悖论中,一场由AI驱动的“大洗牌”正悄然上演引言:每个SaaS创始人的“冰与火之歌”每个投身国内SaaS(软件即服务)创业的创始人,心中或许都吟唱着一首“冰与火之歌”。“火”的一面,是资本的热捧、数字化转型的时代浪潮,以及那条陡峭诱人的ARR(年度经常性收入)增长曲线。根据相关调研报告,2023年中国企业级SaaS市场规模已达888亿元,其中垂直行业SaaS的占比正从35%攀升至
- vLLM 优化与调优:提升模型性能的关键策略
强哥之神
人工智能深度学习计算机视觉deepseek智能体vllm
在当今人工智能领域,大语言模型(LLM)的应用日益广泛,而优化和调优这些模型的性能成为了至关重要的任务。vLLM作为一种高效的推理引擎,提供了多种策略来提升模型的性能。本文将深入探讨vLLMV1的优化与调优策略,帮助读者更好地理解和应用这些技术。抢占式调度(Preemption)由于Transformer架构的自回归特性,有时键值缓存(KVcache)空间不足以处理所有批量请求。在这种情况下,vL
- 标题:2025传统制造业护网实战指南:从合规防御到智能免疫的体系化进阶
上海云盾商务经理杨杨
网络
引言2025年,随着《工业互联网企业网络安全》三项国家标准全面实施,护网行动已从“合规检查”升级为“能力对抗”。传统制造业在数字化转型浪潮中,面临设备老旧、人才短缺、供应链风险激增等挑战,41.5%的企业计划年内增加安全预算。本文将结合新规要求与行业最佳实践,深度解析传统制造业如何构建“技术-管理-运营”三位一体的护网防御体系。一、传统制造业的护网困境:三大核心矛盾1.设备老旧化vs安全新标准历史
- 从零构建智能ai语音助手:ESP32s3+Python+大语言模型实战指南
从零构建智能ai语音助手:ESP32s3+Python+大语言模型实战指南一、项目概述大家好!今天给大家带来一个干货满满的实战项目——基于ESP32S3硬件和Python后端的智能语音助手系统。这个项目将物联网技术与AI技术完美结合,打造一个可以实时对话、意图识别的智能语音交互系统。相比传统的离线语音系统只能识别固定命令词,我们这套系统可以:实现自然语言理解,支持多种表达方式无需预设固定命令词,更
- Docker容器技术:从入门到实践
CarlowZJ
AI应用开发落地docker容器运维
目录摘要一、引言二、Docker的基本概念(一)容器与虚拟机(二)Docker的三大核心概念(三)Docker的优势三、Docker的安装与配置(一)安装Docker(二)配置Docker四、Docker镜像管理(一)拉取镜像(二)构建镜像(三)推送镜像五、Docker容器操作(一)启动容器(二)进入容器(三)停止和删除容器六、Docker网络配置(一)默认网络模式(二)自定义网络(三)主机模式(
- 创建 TransactionStatus
悟能不能悟
log4jjava开发语言
在Spring框架中,TransactionStatus是一个接口,通常由事务管理器(如PlatformTransactionManager)在开启事务时自动创建,而不是由开发者直接实例化。如果你需要在代码中操作事务状态,应通过以下标准方式:正确获取TransactionStatus的步骤:注入事务管理器在SpringBean中注入PlatformTransactionManager(如DataS
- 【AI大模型】PyTorch Lightning 简化工具
我爱一条柴ya
学习AI记录人工智能pytorchpythonaiAI编程
PyTorchLightning是一个轻量级的PyTorch封装库,它通过抽象训练循环的工程细节,让研究人员可以专注于模型设计和实验。以下是PyTorchLightning的核心概念和实战指南。核心优势基础使用:三步搭建训练流程1.定义LightningModuleimporttorchimporttorch.nnasnnimportpytorch_lightningasplfromtorchme
- 【AI大模型】Transformer架构位置编码
我爱一条柴ya
学习AI记录人工智能神经网络aiAI编程
Transformer架构中的位置编码(PositionalEncoding)是其核心设计之一,用于解决一个关键问题:Self-Attention机制本身对输入元素的顺序是“无感知”的(permutationinvariant)。问题:为什么需要位置编码?Self-Attention的本质缺陷:Self-Attention通过计算所有元素对之间的关联来工作。然而,它只关心元素是什么(x_i的内容)
- 【AI大模型】深入解析预训练:大模型时代的核心引擎
我爱一条柴ya
学习AI记录深度学习人工智能aipythonAI编程算法
预训练已成为现代人工智能,尤其是自然语言处理和计算机视觉领域的基石技术。它彻底改变了模型开发范式,催生了BERT、GPT等革命性模型。本文将系统阐述预训练的核心概念、原理、方法、应用及挑战。一、预训练的本质:为何需要它?核心问题:数据标注的瓶颈监督学习依赖海量高质量标注数据,获取成本极高(时间、金钱、专业知识)。对于复杂任务(如理解语义、生成文本),标注难度呈指数级上升。标注数据稀缺导致模型泛化能
- MySQL存储结构深度解析:Buffer Pool与Page管理
hdzw20
mysql复习mysql数据库
MySQL存储结构解析:BufferPool与Page管理在MySQL的InnoDB存储引擎中,BufferPool是其核心组件之一,它极大地提升了数据库的性能。理解BufferPool的内部结构和工作机制,对于优化MySQL数据库至关重要。本文将讨论BufferPool的结构、三大链表、改进型LRU算法以及ChangeBuffer机制。1.BufferPool结构:控制块与缓存页BufferPo
- 一文详解:使用HTTPS有哪些优势?
JoySSL303
https网络协议httpssl网络
互联网发展到今天,HTTP协议的明文传输会让用户存在非常大的安全隐患。试想一下,假如你在一个HTTP协议的网站上面购物,你需要在页面上输入你的银行卡号和密码,然后你把数据提交到服务器实现购买。假如这个环节稍有不慎,你的传输数据被第三者给截获了,由于HTTP明文数据传输的原因,你的银行卡号和密码,将会被这个截获人所得到。现在你还敢在一个HTTP的网站上面购物吗?你还会在一个HTTP的网站上面留下你的
- 多模态大语言模型arxiv论文略读(151)
胖头鱼爱算法
#mllm_arxiv语言模型人工智能自然语言处理论文阅读论文笔记
ANovelMLLM-basedApproachforAutonomousDrivinginDifferentWeatherConditions➡️论文标题:ANovelMLLM-basedApproachforAutonomousDrivinginDifferentWeatherConditions➡️论文作者:SondaFourati,WaelJaafar,NouraBaccar➡️研究机构:
- 多模态大语言模型arxiv论文略读(152)
胖头鱼爱算法
#mllm_arxiv语言模型人工智能自然语言处理论文笔记论文阅读
VidComposition:CanMLLMsAnalyzeCompositionsinCompiledVideos?➡️论文标题:VidComposition:CanMLLMsAnalyzeCompositionsinCompiledVideos?➡️论文作者:YunlongTang,JunjiaGuo,HangHua,SusanLiang,MingqianFeng,XinyangLi,RuiM
- Android四大组件:Broadcast
giaoho
安卓开发学习android
Android四大组件:Broadcast-1.标准广播(Normalbroadcasts)执行特性:完全异步,广播发出后,所有接收器几乎同时接收,无先后顺序。效率与拦截:效率高,但无法被截断。流程:发出广播后,多个接收器同时接收,中“发出广播”向“广播接收器1、2、3”同时传递。有序广播(Orderedbroadcasts)执行特性:同步执行,同一时刻仅一个接收器接收,执行完逻辑后广播才继续传递
- 多模态大模型发展全景:从架构创新到应用突破
陈敬雷-充电了么-CEO兼CTO
python大模型多模态大模型AIGC机器学习深度学习DeepSeek
注:此文章内容均节选自充电了么创始人,CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《GPT多模态大模型与AIAgent智能体》(跟我一起学人工智能)【陈敬雷编著】【清华大学出版社】《GPT多模态大模型与AIAgent智能体》新出书籍配套视频【陈敬雷】推荐算法系统实战全系列精品课【陈敬雷】文章目录GPT多模态大模型系列四多模态大模型发展全景:从架构创新到应用突破更多技术内容总结GPT多模态大模型系列四多模态大模型
- 大模型中标斩获3项第一!
百度智能云
今年1-4月,百度智能云在主流大模型厂商中一举拿下三项第一!数量最多!中标项目数量7个!行业最全!覆盖最多行业6个!金额最高!中标金额总数最高5600万+南方电网、泰康保险、北京车网、中华总工会、上海城投污水处理有限公司等行业头部客户,纷纷与百度智能云达成合作,体现出大模型技术在政策、市场的双轮驱动下的强劲增长态势。百度智能云将继续深化与行业客户合作,共同探索大模型技术在各行业的应用场景,推动行业
- 百度斩获大模型中标第一,股价上涨5%
大力财经
百度
7月7日(周一),百度(BIDU.US)股价上涨5%,收报90.68美元。最新数据显示,2025上半年我国大模型相关项目呈现爆发式增长态势:中标项目累计达1810个,金额突破64亿元,中标项目数超2024全年,市场需求持续释放。其中,百度智能云表现尤为突出,以48个中标项目和5.1亿元中标金额,稳居“双第一”,并在金融、能源、政务、制造等重点行业中持续领跑。依托领先的大模型技术与全栈智能基础设施,
- 上下文工程:AI 智能体架构落地的关键新技术
一休哥助手
人工智能人工智能架构
摘要随着大语言模型(LLM)驱动的智能体(Agent)逐渐成为下一代人机交互的核心范式,上下文管理已成为决定智能体性能与可靠性的关键瓶颈。本文提出“上下文工程”(ContextEngineering)作为智能体架构落地的核心技术方向,系统阐述其在解决长上下文依赖、多轮交互一致性、动态知识更新等挑战中的核心作用。通过分层架构设计、动态压缩策略与向量化增强技术,上下文工程显著提升智能体的记忆效率与推理
- MCP在AI驱动场景下的三个典型应用(实时数据查询、企业数据整合、自动化工具链)
CATTLECODE
人工智能自动化运维
以下是针对MCP在AI驱动场景下的三个典型应用(实时数据查询、企业数据整合、自动化工具链)的具体Demo实现方案及技术解析,结合真实案例和代码示例说明:️1.实时数据查询:调用气象API返回天气数据场景描述用户通过自然语言提问(如“北京今天天气如何?”),大模型自动调用气象API获取实时数据,无需手动输入或切换界面。Demo实现(基于FastMCP框架)fromfastmcpimportFastM
- Cursor这类编程Agent软件的模型架构与工作流程
nine是个工程师
谈谈架构Agent架构
开发|界面|引擎|交付|副驾——重写全栈法则:AI原生的倍速造应用流来自全栈程序员nine的探索与实践,持续迭代中。欢迎评论私信交流。最近在关注和输出一系列AIGC架构。模型架构与工作流程大语言模型(LLM)核心编程Agent的核心是一个强大的大语言模型,负责理解用户意图并生成相应的代码和解决方案。Cursor这类编程Agent通常基于GPT-4或Claude等先进大语言模型构建。这些模型通过海量
- 【AI大模型前沿】OmniAudio:阿里通义实验室的空间音频生成模型,开启沉浸式体验新时代
寻道AI小兵
AI大模型-前沿技术追踪人工智能音视频开源AIGC语言模型
系列篇章No.文章1【AI大模型前沿】深度剖析瑞智病理大模型RuiPath:如何革新癌症病理诊断技术2【AI大模型前沿】清华大学CLAMP-3:多模态技术引领音乐检索新潮流3【AI大模型前沿】浙大携手阿里推出HealthGPT:医学视觉语言大模型助力智能医疗新突破4【AI大模型前沿】阿里QwQ-32B:320亿参数推理大模型,性能比肩DeepSeek-R1,免费开源5【AI大模型前沿】TRELLI
- Java HashMap扩容=灾难?看Redis如何用渐进式方案征服亿级Key
今天你慧了码码码码码码码码码码
Redis数据库redisjava
某电商平台在进行大促压测时,一个存储3000万用户资料的Hash表触发扩容,导致Redis实例完全阻塞12秒,所有请求超时。切换到渐进式扩容方案后,同样规模扩容仅造成0.3毫秒的请求延迟波动。这个案例揭示了哈希表扩容机制对高并发系统的致命影响。一、Redis哈希表vsJavaHashMap:架构本质差异1.底层结构对比特性Redis哈希表JavaHashMap存储结构拉链法(链表解决冲突)链表+红
- 深入解读 Qwen3 技术报告(一):引言
小爷毛毛(卓寿杰)
大模型AIGC深度学习基础/原理人工智能自然语言处理python语言模型深度学习
重磅推荐专栏:《大模型AIGC》《课程大纲》《知识星球》本专栏致力于探索和讨论当今最前沿的技术趋势和应用领域,包括但不限于ChatGPT和StableDiffusion等。我们将深入研究大型模型的开发和应用,以及与之相关的人工智能生成内容(AIGC)技术。通过深入的技术解析和实践经验分享,旨在帮助读者更好地理解和应用这些领域的最新进展1.引言:迎接大型语言模型的新纪元我们正处在一个由人工智能(AI
- MacBookPro上macOS安装第三方应用报错解决方案:遇到:“XXX已损坏,无法打开。移到废纸篓/推出磁盘映像。“
本文已把“XXX已损坏,无法打开。您应该将它移到废纸篓/推出磁盘映像”的根因、排查思路、风险提示与六大解决策略一步到位地梳理出来,力求让你既能快速解决问题,又能理解macOS在幕后到底做了什么。内容基于macOS14Sonoma及之前版本,后续版本的思路也基本通用。文章目录作者简介猫头虎是谁?作者名片✍️加入我们AI共创团队加入猫头虎的AI共创变现圈,一起探索编程世界的无限可能!正文1·错误成因到
- 大模型之Spring AI实战系列(三十二):Spring Boot + DeepSeek 实战指南:工具函数(Function Call)实战应用
系列篇章No.文章1大模型之SpringAI实战系列(一):基础认知篇-开启智能应用开发之旅2大模型之SpringAI实战系列(二):SpringBoot+OpenAI打造聊天应用全攻略3大模型之SpringAI实战系列(三):SpringBoot+OpenAI实现聊天应用上下文记忆功能4大模型之SpringAI实战系列(四):SpringBoot+OpenAI使用OpenAIEmbedding实
- 深入企业内部的MCP知识(二):FastMCP客户端三大核心能力深度解析:资源、工具与提示的全场景实践
炼丹上岸
大模型#MCPmicrosoft人工智能python交互mcp
引言:MCP协议交互的“三驾马车”在ModelContextProtocol(MCP)的技术生态中,资源(Resources)、工具(Tools)与提示(Prompts)构成了客户端与服务器交互的核心支柱。FastMCP通过统一的API设计,将这三者转化为可直接调用的编程接口,既隐藏了底层协议的复杂性,又保留了高度的灵活性。本文将从技术原理、实战案例到性能优化,系统拆解这三大能力的使用方法与协同逻
- HDMI高清矩阵与无缝拼接矩阵 OEM定制控标
geffen08
TPHD141Kvc-1g711es13
HDMI高清矩阵与无缝拼接矩阵:GEFFEN/GF-MIX系列介绍GEFFEN/GF-MIX系列矩阵是一款集成了高性能、高灵活性和高可靠性于一身的音视频处理设备,特别适用于需要高清视频信号切换、拼接和显示的场合。HDMI高清矩阵主要功能与特点:高清视频信号切换:GEFFEN/GF-MIX系列HDMI高清矩阵支持多路HDMI输入和多路HDMI输出,能够轻松实现高清视频信号之间的快速切换。无缝切换技术
- 使用STM32CubeMX在嵌入式系统中实现通过FMC读写SDRAM
程序员杨弋
嵌入式开发stm32嵌入式硬件单片机嵌入式
嵌入式系统中的存储器是非常重要的组成部分,为了满足大容量和高速度要求,SDRAM(SynchronousDynamicRandomAccessMemory)是常用的选择之一。本文将介绍如何使用STM32CubeMX配置硬件FMC(FlexibleMemoryController)以实现在STM32微控制器上读写SDRAM。1、STM32CubeMX配置FMC和SDRAM首先,我们需要打开STM32
- 反应式PDF显示:react-pdf入门指南及问题解决方案
卫直超Unity
反应式PDF显示:react-pdf入门指南及问题解决方案react-pdfDisplayPDFsinyourReactappaseasilyasiftheywereimages.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/rea/react-pdf项目基础介绍:react-pdf是由CSDN公司开发的InsCodeAI大模型提及的WojciechMaj所创建的一个开源
- TCP内核参数
XingYuyu_Coder
Linuxtcpsysctl.conf
TCP内核参数1.修改TCP内核参数systcl.conf在Linux系统中,/proc/sys/net/ipv4/tcp_max_syn_backlog文件、/proc/sys/net/core/somaxconn文件和/etc/sysctl.conf文件都与系统内核参数有关。它们之间的区别主要在于生效时间和持久性。直接修改/proc/sys/net/ipv4/tcp_max_syn_backl
- 插入表主键冲突做更新
a-john
有以下场景:
用户下了一个订单,订单内的内容较多,且来自多表,首次下单的时候,内容可能会不全(部分内容不是必须,出现有些表根本就没有没有该订单的值)。在以后更改订单时,有些内容会更改,有些内容会新增。
问题:
如果在sql语句中执行update操作,在没有数据的表中会出错。如果在逻辑代码中先做查询,查询结果有做更新,没有做插入,这样会将代码复杂化。
解决:
mysql中提供了一个sql语
- Android xml资源文件中@、@android:type、@*、?、@+含义和区别
Cb123456
@+@?@*
一.@代表引用资源
1.引用自定义资源。格式:@[package:]type/name
android:text="@string/hello"
2.引用系统资源。格式:@android:type/name
android:textColor="@android:color/opaque_red"
- 数据结构的基本介绍
天子之骄
数据结构散列表树、图线性结构价格标签
数据结构的基本介绍
数据结构就是数据的组织形式,用一种提前设计好的框架去存取数据,以便更方便,高效的对数据进行增删查改。正确选择合适的数据结构,对软件程序的高效执行的影响作用不亚于算法的设计。此外,在计算机系统中数据结构的作用也是非同小可。例如常常在编程语言中听到的栈,堆等,就是经典的数据结构。
经典的数据结构大致如下:
一:线性数据结构
(1):列表
a
- 通过二维码开放平台的API快速生成二维码
一炮送你回车库
api
现在很多网站都有通过扫二维码用手机连接的功能,联图网(http://www.liantu.com/pingtai/)的二维码开放平台开放了一个生成二维码图片的Api,挺方便使用的。闲着无聊,写了个前台快速生成二维码的方法。
html代码如下:(二维码将生成在这div下)
? 1
&nbs
- ImageIO读取一张图片改变大小
3213213333332132
javaIOimageBufferedImage
package com.demo;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imageio.ImageIO;
/**
* @Description 读取一张图片改变大小
* @author FuJianyon
- myeclipse集成svn(一针见血)
7454103
eclipseSVNMyEclipse
&n
- 装箱与拆箱----autoboxing和unboxing
darkranger
J2SE
4.2 自动装箱和拆箱
基本数据(Primitive)类型的自动装箱(autoboxing)、拆箱(unboxing)是自J2SE 5.0开始提供的功能。虽然为您打包基本数据类型提供了方便,但提供方便的同时表示隐藏了细节,建议在能够区分基本数据类型与对象的差别时再使用。
4.2.1 autoboxing和unboxing
在Java中,所有要处理的东西几乎都是对象(Object)
- ajax传统的方式制作ajax
aijuans
Ajax
//这是前台的代码
<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="UTF-8"%> <% String path = request.getContextPath(); String basePath = request.getScheme()+
- 只用jre的eclipse是怎么编译java源文件的?
avords
javaeclipsejdktomcat
eclipse只需要jre就可以运行开发java程序了,也能自动 编译java源代码,但是jre不是java的运行环境么,难道jre中也带有编译工具? 还是eclipse自己实现的?谁能给解释一下呢问题补充:假设系统中没有安装jdk or jre,只在eclipse的目录中有一个jre,那么eclipse会采用该jre,问题是eclipse照样可以编译java源文件,为什么呢?
&nb
- 前端模块化
bee1314
模块化
背景: 前端JavaScript模块化,其实已经不是什么新鲜事了。但是很多的项目还没有真正的使用起来,还处于刀耕火种的野蛮生长阶段。 JavaScript一直缺乏有效的包管理机制,造成了大量的全局变量,大量的方法冲突。我们多么渴望有天能像Java(import),Python (import),Ruby(require)那样写代码。在没有包管理机制的年代,我们是怎么避免所
- 处理百万级以上的数据处理
bijian1013
oraclesql数据库大数据查询
一.处理百万级以上的数据提高查询速度的方法: 1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
2.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 o
- mac 卸载 java 1.7 或更高版本
征客丶
javaOS
卸载 java 1.7 或更高
sudo rm -rf /Library/Internet\ Plug-Ins/JavaAppletPlugin.plugin
成功执行此命令后,还可以执行 java 与 javac 命令
sudo rm -rf /Library/PreferencePanes/JavaControlPanel.prefPane
成功执行此命令后,还可以执行 java
- 【Spark六十一】Spark Streaming结合Flume、Kafka进行日志分析
bit1129
Stream
第一步,Flume和Kakfa对接,Flume抓取日志,写到Kafka中
第二部,Spark Streaming读取Kafka中的数据,进行实时分析
本文首先使用Kakfa自带的消息处理(脚本)来获取消息,走通Flume和Kafka的对接 1. Flume配置
1. 下载Flume和Kafka集成的插件,下载地址:https://github.com/beyondj2ee/f
- Erlang vs TNSDL
bookjovi
erlang
TNSDL是Nokia内部用于开发电信交换软件的私有语言,是在SDL语言的基础上加以修改而成,TNSDL需翻译成C语言得以编译执行,TNSDL语言中实现了异步并行的特点,当然要完整实现异步并行还需要运行时动态库的支持,异步并行类似于Erlang的process(轻量级进程),TNSDL中则称之为hand,Erlang是基于vm(beam)开发,
- 非常希望有一个预防疲劳的java软件, 预防过劳死和眼睛疲劳,大家一起努力搞一个
ljy325
企业应用
非常希望有一个预防疲劳的java软件,我看新闻和网站,国防科技大学的科学家累死了,太疲劳,老是加班,不休息,经常吃药,吃药根本就没用,根本原因是疲劳过度。我以前做java,那会公司垃圾,老想赶快学习到东西跳槽离开,搞得超负荷,不明理。深圳做软件开发经常累死人,总有不明理的人,有个软件提醒限制很好,可以挽救很多人的生命。
相关新闻:
(1)IT行业成五大疾病重灾区:过劳死平均37.9岁
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-原型模式
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/
/**
* Effective Java 建议使用copy constructor or copy factory来代替clone()方法:
* 1.public Product copy(Product p){}
* 2.publi
- 配置管理---svn工具之权限配置
chenyu19891124
SVN
今天花了大半天的功夫,终于弄懂svn权限配置。下面是今天收获的战绩。
安装完svn后就是在svn中建立版本库,比如我本地的是版本库路径是C:\Repositories\pepos。pepos是我的版本库。在pepos的目录结构
pepos
component
webapps
在conf里面的auth里赋予的权限配置为
[groups]
- 浅谈程序员的数学修养
comsci
设计模式编程算法面试招聘
浅谈程序员的数学修养
- 批量执行 bulk collect与forall用法
daizj
oraclesqlbulk collectforall
BULK COLLECT 子句会批量检索结果,即一次性将结果集绑定到一个集合变量中,并从SQL引擎发送到PL/SQL引擎。通常可以在SELECT INTO、
FETCH INTO以及RETURNING INTO子句中使用BULK COLLECT。本文将逐一描述BULK COLLECT在这几种情形下的用法。
有关FORALL语句的用法请参考:批量SQL之 F
- Linux下使用rsync最快速删除海量文件的方法
dongwei_6688
OS
1、先安装rsync:yum install rsync
2、建立一个空的文件夹:mkdir /tmp/test
3、用rsync删除目标目录:rsync --delete-before -a -H -v --progress --stats /tmp/test/ log/这样我们要删除的log目录就会被清空了,删除的速度会非常快。rsync实际上用的是替换原理,处理数十万个文件也是秒删。
- Yii CModel中rules验证规格
dcj3sjt126com
rulesyiivalidate
Yii cValidator主要用法分析:
yii验证rulesit 分类: Yii yii的rules验证 cValidator主要属性 attributes ,builtInValidators,enableClientValidation,message,on,safe,skipOnError
 
- 基于vagrant的redis主从实验
dcj3sjt126com
vagrant
平台: Mac
工具: Vagrant
系统: Centos6.5
实验目的: Redis主从
实现思路
制作一个基于sentos6.5, 已经安装好reids的box, 添加一个脚本配置从机, 然后作为后面主机从机的基础box
制作sentos6.5+redis的box
mkdir vagrant_redis
cd vagrant_
- Memcached(二)、Centos安装Memcached服务器
frank1234
centosmemcached
一、安装gcc
rpm和yum安装memcached服务器连接没有找到,所以我使用的是make的方式安装,由于make依赖于gcc,所以要先安装gcc
开始安装,命令如下,[color=red][b]顺序一定不能出错[/b][/color]:
建议可以先切换到root用户,不然可能会遇到权限问题:su root 输入密码......
rpm -ivh kernel-head
- Remove Duplicates from Sorted List
hcx2013
remove
Given a sorted linked list, delete all duplicates such that each element appear only once.
For example,Given 1->1->2, return 1->2.Given 1->1->2->3->3, return&
- Spring4新特性——JSR310日期时间API的支持
jinnianshilongnian
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
- 浅谈enum与单例设计模式
247687009
java单例
在JDK1.5之前的单例实现方式有两种(懒汉式和饿汉式并无设计上的区别故看做一种),两者同是私有构
造器,导出静态成员变量,以便调用者访问。
第一种
package singleton;
public class Singleton {
//导出全局成员
public final static Singleton INSTANCE = new S
- 使用switch条件语句需要注意的几点
openwrt
cbreakswitch
1. 当满足条件的case中没有break,程序将依次执行其后的每种条件(包括default)直到遇到break跳出
int main()
{
int n = 1;
switch(n) {
case 1:
printf("--1--\n");
default:
printf("defa
- 配置Spring Mybatis JUnit测试环境的应用上下文
schnell18
springmybatisJUnit
Spring-test模块中的应用上下文和web及spring boot的有很大差异。主要试下来差异有:
单元测试的app context不支持从外部properties文件注入属性
@Value注解不能解析带通配符的路径字符串
解决第一个问题可以配置一个PropertyPlaceholderConfigurer的bean。
第二个问题的具体实例是:
 
- Java 定时任务总结一
tuoni
javaspringtimerquartztimertask
Java定时任务总结 一.从技术上分类大概分为以下三种方式: 1.Java自带的java.util.Timer类,这个类允许你调度一个java.util.TimerTask任务; 说明: java.util.Timer定时器,实际上是个线程,定时执行TimerTask类 &
- 一种防止用户生成内容站点出现商业广告以及非法有害等垃圾信息的方法
yangshangchuan
rank相似度计算文本相似度词袋模型余弦相似度
本文描述了一种在ITEYE博客频道上面出现的新型的商业广告形式及其应对方法,对于其他的用户生成内容站点类型也具有同样的适用性。
最近在ITEYE博客频道上面出现了一种新型的商业广告形式,方法如下:
1、注册多个账号(一般10个以上)。
2、从多个账号中选择一个账号,发表1-2篇博文