- 构建你的AI应用开发平台:如何在Ubuntu上使用Docker部署Dify
kaixin_啊啊
商业合作cpolar人工智能ubuntudocker
文章目录前言1.Docker部署Dify2.本地访问Dify3.Ubuntu安装Cpolar4.配置公网地址5.远程访问6.固定Cpolar公网地址7.固定地址访问前言本文主要介绍如何在LinuxUbuntu系统使用Docker快速部署大语言模型应用开发平台Dify,并结合cpolar内网穿透工具实现公网环境远程访问本地Dify服务!Dify是一款开源的大语言模型(LLM)应用开发平台。它融合了后
- 电线杆拉线智能警示装置的技术实现路径
李子圆圆
人工智能
目录前言一、光源选择与警示效率优化二、光导技术的场景适配性设计三、智能控制与低功耗技术方案四、安全与耐用性保障前言电线杆斜拉固定线作为保障输电线路稳定性的关键结构,其夜间可视性不足一直是安全防护的痛点。TLKS-PLSA-VII电线杆拉线智能警示装置通过激光与光导技术的创新融合,为这一问题提供了技术解决方案。一、光源选择与警示效率优化夜间警示的核心在于信号的精准传递,该装置选用660nm波段红色激
- 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
- 卷积神经网络架构的演进:从AlexNet到EfficientNet
t0_54manong
大数据与人工智能cnn架构人工智能个人开发
在过去的8.5年里,深度学习取得了飞速的进步。回溯到2012年,AlexNet在ImageNet上的Top-1准确率仅为63.3%,而如今,借助EfficientNet架构和师生训练法,我们已经能达到超过90%的准确率。本文将聚焦于卷积神经网络(CNN)架构的演变,深入探究其背后的基本原理。一些关键术语在深入了解各种架构之前,我们需要明确几个关键术语。更宽的网络意味着卷积层中有更多的特征图(滤波器
- 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(
- 【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
- 【车载测试之CAPL编程系列】:【16】函数定义(2)
车载测试CAPL编程系列:CAPL中的函数定义(2)目录函数定义的基本形式参数类型与返回值函数重载(Overload)返回值限制:不能返回数组AI总结函数定义的基本形式CAPL函数定义具有灵活性,可根据需求设计无返回值、无参数的函数。无返回值、无参数的函数返回值类型:若函数无返回值,可声明为void,且void关键字可省略(CAPL特性,区别于C语言)。参数:允许无参数,但必须保留空括号()。示例
- 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,
- 深入解析:v0、Cursor、Manus等AI编程助手的系统提示词、工具与模型
张道宁
人工智能
引言在当今快速发展的AI编程领域,涌现出了许多强大的AI编程助手工具,如v0、Cursor、Manus、Same.dev、Lovable、Devin和ReplitAgent等。这些工具通过智能化的代码生成、补全和优化,正在彻底改变开发者的工作流程。v0:Vercel的AIUI生成器系统提示词设计v0的系统提示词专注于将自然语言描述转换为可用的UI代码(主要是React和TailwindCSS)。其
- 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
- 为什么真正理解 HashMap 的使用场景,能让你代码效率翻倍?(不止于原理!)
你是否曾写过这样的代码:为了找一个用户信息,遍历了整个用户列表?或者在需要快速存取配置项时,却纠结于该用List还是Properties?如果你还在为“如何高效存储和查找键值对”而烦恼,那么HashMap就是那把被你忽视的瑞士军刀。但仅仅知道HashMap的原理是远远不够的,选错场景,它甚至会成为内存泄漏的元凶。一、痛点直击:为什么你需要HashMap?不仅仅是“快”想象一下这些让你抓狂的场景:用
- 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
- ollama v0.9.6版本发布详解:修复启动屏幕样式及新增工具名称参数支持
福大大架构师每日一题
文心一言vschatgptollama
作为近年来备受瞩目的开源对话式人工智能框架之一,ollama持续更新优化其产品,致力于为开发者带来更稳定、高效的使用体验。2025年7月8日,ollama发布了v0.9.6版本,这一版本在用户界面和API的可用性方面做出了重要改进,进一步增强了开发和集成的便捷性。本文将对ollamav0.9.6版本的更新内容进行全面解析,详细介绍新特性、修复的具体问题、应用示例及最佳实践,帮助开发者快速掌握和应用
- 缺乏项目进度可视化手段,如何提升展示效果
要提升项目进度的展示效果,需聚焦于选择合适的可视化工具、构建标准化的展示模板、结合数据进行动态更新、明确受众与场景匹配展示内容、推动进度展示与管理系统集成。其中,选择合适的可视化工具最为关键。项目展示效果的好坏,很大程度上取决于所使用工具的表达能力与交互性。选择具备图表支持、实时协作、数据集成能力的工具(如PowerBI、JiraDashboard、ClickUp等),能显著提升项目可视化水平和数
- 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
- 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