- GPTHUB
@小马哥
AIchatgpt文心一言
GPTHUB项目简介GPTHUB,基于AI大模型API实现的自建后端Chat服务,支持同步响应及流式响应,完美呈现打印机效果。支持一键切换ChatGPT(3.5、4.0)模型、月之暗面(Kimi)、文心一言(支持Stable-Diffusion-XL作图)、通义千问、讯飞星火、智谱清言(ChatGLM)等主流模型,后续模型持续对接中。项目包含java网页端、服务端、移动端及管理后台配置。使用参考下
- MyEclipse最新版-版本更新说明及下载 - MyEclipse官方中文网
weixin_34268310
开发工具
http://www.myeclipsecn.com/learningcenter/myeclipse-update/【重要更新】MyEclipse2015正式版发布【重要更新】MyEclipse2015Stable2.0发布【重要更新】MyEclipse2016CI0正式发布【重要更新】MyEclipse2016Stable1.0发布【重要更新】MyEclipse2017CI1正式发布【重要更新
- AI大模型DreamShaper XL v2系列分享,适用于Stable Diffusion和ComfyUI
szboy2003
人工智能stablediffusionAI作画图像处理python视觉检测
DreamShaperXLv2TurboDPMpp_v2Turbo通过百度网盘分享的文件:DreamShaperXLv2TurboDPMpp_v2TurboDPMpp.safetensors链接:https://pan.baidu.com/s/1ja-9GrFPy7enGKAO-cUUFQ?pwd=5566提取码:5566–StableDiffusion放在models\Stable-diffus
- 手撕Diffusion系列 - 第八期(end) - Diffusion推理
小菜鸟博士
手撕Diffusion深度学习人工智能算法面试学习
手撕Diffusion系列-第八期(end)-Diffusion推理目录手撕Diffusion系列-第八期(end)-Diffusion推理DDPM原理图DDPM反向去噪DIffusion推理代码Part1引入相关库函数Part2定义去噪函数Part3测试参考DDPM原理图DDPM包括两个过程:前向过程(forwardprocess)和反向过程(reverseprocess),其中前向过程又称为扩
- 开放传神(OpenCSG)手撕Sora的Diffusion Transformer (DiT)算法
OpenCSG
transformer算法深度学习人工智能stablediffusion
“Sora的出现不是偶然,而是经过长期积累、反复试错及用户反馈的必然。”OpenAI尝试过递归网络、生成对抗网络、自回归Transformer及扩散模型。最终诞生了DiffusionTransformer。其充分利用了大语言模型Token的好处,让像素也能够被预测(Patches)。Sora的诞生不亚于2023年ChatGPT的出现,因为我们的世界是一个五彩斑斓的图像和视频组成。Sora通过社区和
- 深入浅出解析Stable Diffusion中U-Net网络
2301_78234743
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题解|#数组中出现次数超过一半的数字#importjava.util.*;publicclassSolution{/***代码中的类名、方法名、参数名已经指定,请勿修改,24秋招腾讯QQ浏览器提前批一面一面(35分钟)先做个自我介绍你应该学过操作系统和计算机网络进程和线程UDP和TCP的区别UDP和TCP如何实现拥塞控制什么情况下用UDP,什么情况下用TCP题解|#牛牛学说话之-浮点数##incl
- 在Linux上安装Chrome浏览器时遇到的问题
花牧w
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在Linux上安装Chrome浏览器时遇到的问题一、权限报错二、找不到文件报错三、架构不符报错四、依赖关系报错一、权限报错运行:dpkg-igoogle-chrome-stable_current_amd64-1.deb报错:dpkg:错误:所请求的操作需要超级用户权限处理方式:sudodpkg-igoogle-chrome-stable_current_amd64-1.deb[sudo]user
- Stable Diffusion:Python图像生成实战指南
AI绘画咪酱
stablediffusionpython人工智能AI作画AIGCai
前言今天要跟大家分享一个特别有趣的话题-如何使用Python和StableDiffusion来生成AI艺术作品。作为一名Python爱好者,我特别喜欢探索AI领域的新技术,而StableDiffusion则是最近特别火热的AI图像生成工具之一。1.StableDiffusion简介与环境配置StableDiffusion是一个强大的AI图像生成模型,它能够根据文字描述生成高质量的图像。在开始实战之
- [论文精读]Understanding Diffusion Models: A Unified Perspective
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论文精读数学建模
发布链接:http://arxiv.org/abs/2208.11970文章详细讨论了扩散模型(DiffusionModels)作为一种生成模型的工作原理,并从多个角度解释其背后的数学机制。阅读原因:实验需要理解SD的数学建模过程数学层面更好的解释:diffusionmodel(一):DDPM技术小结(denoisingdiffusionprobabilistic)|莫叶何竹1.扩散模型简介扩散模
- 基于Stable Diffusion 3.5 Large模型的微调技术详解
zhangjiaofa
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基于StableDiffusion3.5Large模型的微调技术详解引言StableDiffusion3.5Large(以下简称SD3.5)是近年来在生成式AI领域备受关注的一个模型,尤其在图像生成任务中表现出色。它基于扩散模型(DiffusionModel)的架构,能够生成高质量的图像,并且在文本到图像(Text-to-Image)任务中展现了强大的能力。然而,尽管SD3.5在通用图像生成任务中
- 在亚马逊云科技上用Stable Diffusion 3.5 Large生成赛博朋克风图片(上)
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背景介绍在2024年的亚马逊云科技re:Invent大会上提前预告的StableDiffusion3.5Large,现在已经在AmazonBedrock上线了!各位开发者们现在可以使用该模型,根据文本提示词文生图生成高质量的图片,并且支持多种图片风格生成,助力媒体、游戏、广告和零售等行业的开发者们加速概念艺术、视觉特效以及精修产品宣传图的生成创作。2024年10月,图像生成模型厂商Stabilit
- centOS8.2安装dooker、gitlab、Jenkins
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一、安装dooker1、检查centOS的版本cat/etc/redhat-release2、安装gcc相关yum-yinstallgccyum-yinstallgcc-c++yuminstall-yyum-utils3、设置stable镜像仓库sudoyum-config-manager--add-repohttp://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/cen
- Classifier Guidance 与 Classifier-Free Guidance
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ClassifierGuidance与Classifier-FreeGuidanceDDPM终于把diffusion模型做work了,但无条件的生成在现实中应用场景不多,我们终归还是要可控的图像生成。本文简要介绍两篇关于diffusion模型可控生成的工作。其中Classifier-FreeGuidance的方法还是现在多数条件生成diffusion模型的主流思路。ClassifierGuidan
- Diffusion中guidance_scale 的理解
不当菜鸡的程序媛
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guidance_scale是一个控制生成图像引导程度的参数。它的含义和使用与论文Imagen:PhotorealisticText-to-ImageDiffusionModelswithComposableConditions中的公式(2)的引导权重类似。1.Classifier-FreeGuidance的背景Classifier-FreeGuidance是一种在扩散模型中提高生成样本质量的方法
- CentOS7非root用户离线安装Docker及常见问题总结、加docker各类操作系统桌面程序下载地址
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云计算K8SLinuxdocker离线安装docker离线安装包下载docker安装云原生k8sdockerdocker桌面程序下载地址
环境说明1、安装用户有sudo权限2、本文讲docker组件安装,不是桌面程序安装3、本文讲离线安装,不是在线安装下载1、下载离线安装包,并上传到$HOME/basic-tool目录下载地址:Indexoflinux/static/stable/x86_64/我下的这个:https://download.docker.com/linux/static/stable/x86_64/docker-20
- 【大模型】AutoDL部署AI绘图大模型Stable Diffusion使用详解
小码农叔叔
AI大模型实战与应用AutoDL部署AI绘图大模型AI绘图大模型AutoDL部署SDAI绘图大模型SD使用详解SD使用详解SD部署
目录一、前言二、AI绘图大模型概述2.1AI绘图大模型介绍2.2AI绘图大模型特点2.3AI绘图大模型优势三、主流的AI绘图大模型介绍3.1Midjourney3.1.1Midjourney介绍3.1.2Midjourney功能特点3.1.3Midjourney使用场景3.2StableDiffusion3.2.1StableDiffusion介绍3.2.2StableDiffusion特点3.2
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Kun Li
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电商生成模型的产生主要有两个路子,1.训练微调;2.模型融合。下面这些是借鉴,帮助思考如何构建电商模型。电商必备的10款StablediffusionWebUI模型-知乎一、WFProduct电商场景这是一个专门为电商摄影场景训练的lora模型,可以生成各种极具设计感的场景图,效果逼真,无论是电商、海报、产品渲染还是空间布置上都能用得到,可以解决产品摄影空间布景困难、创意度不…https://zh
- stable diffusion 模型和lora融合
Kun Li
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炜哥的AI学习笔记——SuperMerger插件学习-哔哩哔哩接下来学习的插件名字叫做SuperMerger,它的作用正如其名,可以融合大模型或者LoRA,一般来说会结合之前的插件LoRABlockWeight使用,在调整完成LoRA模型的权重后使用改插件进行重新打包。除了LoRA,Checkpoint也可以通过这个插件进行融合合并。实际上,目前市面上存在大量的Checkpoint模型都是经由合并
- 入门Stable-Diffusion-WebUI全过程
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这里用的软件叫“stable-diffusion-webui”,严格意义上来说是一个基于StableDiffusion的开源项目。这个项目非常强大,把原本很难安装配置的开源项目做成了一个简单易操作的网页,后来又引入了插件系统,可以玩出很多花样。最重要的是这一切都免费且开源。安装stable-diffusion-webui需要事先做一些准备工作。一台带中高端显卡的电脑电脑可以流畅的访问github安
- 如何训练Stable Diffusion 模型
俊偉
AGIstablediffusion扩散模型训练AI炼丹
训练StableDiffusion模型是一个复杂且资源密集的过程,通常需要大量的计算资源(如GPU或TPU)和时间。StableDiffusion是一种基于扩散模型的生成式AI,能够根据文本提示生成高质量的图像。它的训练过程涉及多个步骤,包括数据准备、模型配置、训练参数调整等。以下是训练StableDiffusion模型的基本步骤和注意事项:1.环境准备1.1安装依赖项首先,确保你有一个适合深度学
- ARM架构下安装新版docker及docker-compose
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一、常见CPU架构:二、环境信息CPU架构操作系统配置HUAWEIKunpeng9205220aarch64openEuler22.03(LTS-SP3)64C128g15T三、安装docker3.1二进制包下载docker-ce社区下载地址:wgethttps://mirrors.nju.edu.cn/docker-ce/linux/static/stable/aarch64/docker-27
- 全网最全Stable diffusion保姆级教程「安装-配置-画图」,小白必收藏!!
AI想象家
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随着chatgpt爆火之后,越来越多的人开始关注人工智能,人工智能相关的其他应用如AI绘画,也再次得到人们的关注。AI绘画的确很上头,最近几天小编也研究一下,这里把研究的过程以及中间遇到的问题整理一下,我这里遇到的问题,相信新入门的小白也会遇到,希望本文对你能有一定的帮助。给大家带来了全新保姆级教程资料包(文末可获取)目前常用的AI绘画工具主要有两种:stablediffusion和midjour
- docker离线安装及部署各类中间件(x86系统架构)
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面试学习路线阿里巴巴docker中间件系统架构
前言:此文主要针对需要在x86内网服务器搭建系统的情况一、docker离线安装1、下载docker镜像https://download.docker.com/linux/static/stable/x86_64/版本:docker-23.0.6.tgz2、将docker-23.0.6.tgz文件上传到服务器上面,这里放在了/home下3、创建docker.service文件#进入/etc/syst
- vid2vid-zero:使用Stable Diffusion进行零样本视频编辑
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Paper:WangW,JiangY,XieK,etal.Zero-shotvideoeditingusingoff-the-shelfimagediffusionmodels[J].arXivpreprintarXiv:2303.17599,2023.Introduction:UnreleasedCode:https://github.com/baaivision/vid2vid-zero目录一
- 开源AI图像工具—Stable Diffusion
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StableDiffusion是一种基于深度学习的生成式模型,用于图像生成、图像修复和风格转换等任务。它是由StabilityAI和CompVis团队联合开发的。StableDiffusion在生成高质量图像方面表现出色,并且是开源的,可以自由使用和扩展。StableDiffusion的核心技术1.扩散模型(DiffusionModels):•基于概率生成模型。•从噪声中逐步反向生成清晰的图像。•
- 深入理解AIGC背后的核心算法:GAN、Transformer与Diffusion Models
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深入理解AIGC背后的核心算法:GAN、Transformer与DiffusionModels前言随着人工智能技术的发展,AIGC(AIGeneratedContent,人工智能生成内容)已经不再是科幻电影中的幻想,而成为了现实生活中的一种新兴力量。无论是自动生成文章、绘制图像、生成音乐还是创作视频,AIGC都在各个内容创作领域崭露头角。然而,这些“智能创作”的背后究竟依赖于哪些算法?今天,我们将
- Stable Diffusion 3(SD 3)模型分享
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整理了StableDiffusion3(SD3)模型,分享如下:sd3_medium.safetensors链接:https://pan.baidu.com/s/1aYq0MTmKj0U9fBNexV-7sw?pwd=5566提取码:5566sd3_medium_incl_clips_t5xxlfp8.safetensors链接:https://pan.baidu.com/s/1cg3zESBk0
- 用deepin-wine6安装/运行exe程序的方法
deepin
一、建立deepin-wine6-stable环境对于新装的系统,首先需要安装一款应用商店里使用deepin-wine6-stable运行的wine应用,例如wine版微信或wine版QQ,并运行一下。这样,系统会自动建立deepin-wine6-stable环境,为后续安装其他exe程序奠定基础.二、安装exe程序以32位7-Zip的安装程序7z2107.exe(版本21.7.0.0)为例,该e
- Centos7.9 离线安装docker
有谁看见我的剑了?
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实验环境:[root@192~]#cat/etc/system-releaseCentOSLinuxrelease7.9.2009(Core)下载二进制压缩包a.官网下载地址:https://download.docker.com/linux/static/stable/x86_64/b.阿里云下载地址https://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/stati
- 让创意在幻觉中肆虐: 认识Illusion Diffusion AI
程序员
人工智能新境界在不断发展的人工智能领域,一款非凡的新工具应运而生,它能将普通照片转化为绚丽的艺术品。敬请关注IllusionDiffusion,这是一个将现实与想象力完美融合的AI驱动平台,可创造出迷人的视错觉和超现实意境。AI算法的魔力所在IllusionDiffusion的核心是借助先进的AI模型,包括StableDiffusion和ControlNet,来解读用户输入的文本提示,并生成相应的
- Spring中@Value注解,需要注意的地方
无量
springbean@Valuexml
Spring 3以后,支持@Value注解的方式获取properties文件中的配置值,简化了读取配置文件的复杂操作
1、在applicationContext.xml文件(或引用文件中)中配置properties文件
<bean id="appProperty"
class="org.springframework.beans.fac
- mongoDB 分片
开窍的石头
mongodb
mongoDB的分片。要mongos查询数据时候 先查询configsvr看数据在那台shard上,configsvr上边放的是metar信息,指的是那条数据在那个片上。由此可以看出mongo在做分片的时候咱们至少要有一个configsvr,和两个以上的shard(片)信息。
第一步启动两台以上的mongo服务
&nb
- OVER(PARTITION BY)函数用法
0624chenhong
oracle
这篇写得很好,引自
http://www.cnblogs.com/lanzi/archive/2010/10/26/1861338.html
OVER(PARTITION BY)函数用法
2010年10月26日
OVER(PARTITION BY)函数介绍
开窗函数 &nb
- Android开发中,ADB server didn't ACK 解决方法
一炮送你回车库
Android开发
首先通知:凡是安装360、豌豆荚、腾讯管家的全部卸载,然后再尝试。
一直没搞明白这个问题咋出现的,但今天看到一个方法,搞定了!原来是豌豆荚占用了 5037 端口导致。
参见原文章:一个豌豆荚引发的血案——关于ADB server didn't ACK的问题
简单来讲,首先将Windows任务进程中的豌豆荚干掉,如果还是不行,再继续按下列步骤排查。
&nb
- canvas中的像素绘制问题
换个号韩国红果果
JavaScriptcanvas
pixl的绘制,1.如果绘制点正处于相邻像素交叉线,绘制x像素的线宽,则从交叉线分别向前向后绘制x/2个像素,如果x/2是整数,则刚好填满x个像素,如果是小数,则先把整数格填满,再去绘制剩下的小数部分,绘制时,是将小数部分的颜色用来除以一个像素的宽度,颜色会变淡。所以要用整数坐标来画的话(即绘制点正处于相邻像素交叉线时),线宽必须是2的整数倍。否则会出现不饱满的像素。
2.如果绘制点为一个像素的
- 编码乱码问题
灵静志远
javajvmjsp编码
1、JVM中单个字符占用的字节长度跟编码方式有关,而默认编码方式又跟平台是一一对应的或说平台决定了默认字符编码方式;2、对于单个字符:ISO-8859-1单字节编码,GBK双字节编码,UTF-8三字节编码;因此中文平台(中文平台默认字符集编码GBK)下一个中文字符占2个字节,而英文平台(英文平台默认字符集编码Cp1252(类似于ISO-8859-1))。
3、getBytes()、getByte
- java 求几个月后的日期
darkranger
calendargetinstance
Date plandate = planDate.toDate();
SimpleDateFormat df = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd");
Calendar cal = Calendar.getInstance();
cal.setTime(plandate);
// 取得三个月后时间
cal.add(Calendar.M
- 数据库设计的三大范式(通俗易懂)
aijuans
数据库复习
关系数据库中的关系必须满足一定的要求。满足不同程度要求的为不同范式。数据库的设计范式是数据库设计所需要满足的规范。只有理解数据库的设计范式,才能设计出高效率、优雅的数据库,否则可能会设计出错误的数据库.
目前,主要有六种范式:第一范式、第二范式、第三范式、BC范式、第四范式和第五范式。满足最低要求的叫第一范式,简称1NF。在第一范式基础上进一步满足一些要求的为第二范式,简称2NF。其余依此类推。
- 想学工作流怎么入手
atongyeye
jbpm
工作流在工作中变得越来越重要,很多朋友想学工作流却不知如何入手。 很多朋友习惯性的这看一点,那了解一点,既不系统,也容易半途而废。好比学武功,最好的办法是有一本武功秘籍。研究明白,则犹如打通任督二脉。
系统学习工作流,很重要的一本书《JBPM工作流开发指南》。
本人苦苦学习两个月,基本上可以解决大部分流程问题。整理一下学习思路,有兴趣的朋友可以参考下。
1 首先要
- Context和SQLiteOpenHelper创建数据库
百合不是茶
androidContext创建数据库
一直以为安卓数据库的创建就是使用SQLiteOpenHelper创建,但是最近在android的一本书上看到了Context也可以创建数据库,下面我们一起分析这两种方式创建数据库的方式和区别,重点在SQLiteOpenHelper
一:SQLiteOpenHelper创建数据库:
1,SQLi
- 浅谈group by和distinct
bijian1013
oracle数据库group bydistinct
group by和distinct只了去重意义一样,但是group by应用范围更广泛些,如分组汇总或者从聚合函数里筛选数据等。
譬如:统计每id数并且只显示数大于3
select id ,count(id) from ta
- vi opertion
征客丶
macoprationvi
进入 command mode (命令行模式)
按 esc 键
再按 shift + 冒号
注:以下命令中 带 $ 【在命令行模式下进行】,不带 $ 【在非命令行模式下进行】
一、文件操作
1.1、强制退出不保存
$ q!
1.2、保存
$ w
1.3、保存并退出
$ wq
1.4、刷新或重新加载已打开的文件
$ e
二、光标移动
2.1、跳到指定行
数字
- 【Spark十四】深入Spark RDD第三部分RDD基本API
bit1129
spark
对于K/V类型的RDD,如下操作是什么含义?
val rdd = sc.parallelize(List(("A",3),("C",6),("A",1),("B",5))
rdd.reduceByKey(_+_).collect
reduceByKey在这里的操作,是把
- java类加载机制
BlueSkator
java虚拟机
java类加载机制
1.java类加载器的树状结构
引导类加载器
^
|
扩展类加载器
^
|
系统类加载器
java使用代理模式来完成类加载,java的类加载器也有类似于继承的关系,引导类是最顶层的加载器,它是所有类的根加载器,它负责加载java核心库。当一个类加载器接到装载类到虚拟机的请求时,通常会代理给父类加载器,若已经是根加载器了,就自己完成加载。
虚拟机区分一个Cla
- 动态添加文本框
BreakingBad
文本框
<script> var num=1; function AddInput() { var str=""; str+="<input 
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-单例模式
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/
public class Singleton {
}
/*
* 懒汉模式。注意,getInstance如果在多线程环境中调用,需要加上synchronized,否则存在线程不安全问题
*/
class LazySingleton
- iOS应用打包发布常见问题
chenhbc
iosiOS发布iOS上传iOS打包
这个月公司安排我一个人做iOS客户端开发,由于急着用,我先发布一个版本,由于第一次发布iOS应用,期间出了不少问题,记录于此。
1、使用Application Loader 发布时报错:Communication error.please use diagnostic mode to check connectivity.you need to have outbound acc
- 工作流复杂拓扑结构处理新思路
comsci
设计模式工作算法企业应用OO
我们走的设计路线和国外的产品不太一样,不一样在哪里呢? 国外的流程的设计思路是通过事先定义一整套规则(类似XPDL)来约束和控制流程图的复杂度(我对国外的产品了解不够多,仅仅是在有限的了解程度上面提出这样的看法),从而避免在流程引擎中处理这些复杂的图的问题,而我们却没有通过事先定义这样的复杂的规则来约束和降低用户自定义流程图的灵活性,这样一来,在引擎和流程流转控制这一个层面就会遇到很
- oracle 11g新特性Flashback data archive
daizj
oracle
1. 什么是flashback data archive
Flashback data archive是oracle 11g中引入的一个新特性。Flashback archive是一个新的数据库对象,用于存储一个或多表的历史数据。Flashback archive是一个逻辑对象,概念上类似于表空间。实际上flashback archive可以看作是存储一个或多个表的所有事务变化的逻辑空间。
- 多叉树:2-3-4树
dieslrae
树
平衡树多叉树,每个节点最多有4个子节点和3个数据项,2,3,4的含义是指一个节点可能含有的子节点的个数,效率比红黑树稍差.一般不允许出现重复关键字值.2-3-4树有以下特征:
1、有一个数据项的节点总是有2个子节点(称为2-节点)
2、有两个数据项的节点总是有3个子节点(称为3-节
- C语言学习七动态分配 malloc的使用
dcj3sjt126com
clanguagemalloc
/*
2013年3月15日15:16:24
malloc 就memory(内存) allocate(分配)的缩写
本程序没有实际含义,只是理解使用
*/
# include <stdio.h>
# include <malloc.h>
int main(void)
{
int i = 5; //分配了4个字节 静态分配
int * p
- Objective-C编码规范[译]
dcj3sjt126com
代码规范
原文链接 : The official raywenderlich.com Objective-C style guide
原文作者 : raywenderlich.com Team
译文出自 : raywenderlich.com Objective-C编码规范
译者 : Sam Lau
- 0.性能优化-目录
frank1234
性能优化
从今天开始笔者陆续发表一些性能测试相关的文章,主要是对自己前段时间学习的总结,由于水平有限,性能测试领域很深,本人理解的也比较浅,欢迎各位大咖批评指正。
主要内容包括:
一、性能测试指标
吞吐量、TPS、响应时间、负载、可扩展性、PV、思考时间
http://frank1234.iteye.com/blog/2180305
二、性能测试策略
生产环境相同 基准测试 预热等
htt
- Java父类取得子类传递的泛型参数Class类型
happyqing
java泛型父类子类Class
import java.lang.reflect.ParameterizedType;
import java.lang.reflect.Type;
import org.junit.Test;
abstract class BaseDao<T> {
public void getType() {
//Class<E> clazz =
- 跟我学SpringMVC目录汇总贴、PDF下载、源码下载
jinnianshilongnian
springMVC
----广告--------------------------------------------------------------
网站核心商详页开发
掌握Java技术,掌握并发/异步工具使用,熟悉spring、ibatis框架;
掌握数据库技术,表设计和索引优化,分库分表/读写分离;
了解缓存技术,熟练使用如Redis/Memcached等主流技术;
了解Ngin
- the HTTP rewrite module requires the PCRE library
流浪鱼
rewrite
./configure: error: the HTTP rewrite module requires the PCRE library.
模块依赖性Nginx需要依赖下面3个包
1. gzip 模块需要 zlib 库 ( 下载: http://www.zlib.net/ )
2. rewrite 模块需要 pcre 库 ( 下载: http://www.pcre.org/ )
3. s
- 第12章 Ajax(中)
onestopweb
Ajax
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- Optimize query with Query Stripping in Web Intelligence
blueoxygen
BO
http://wiki.sdn.sap.com/wiki/display/BOBJ/Optimize+query+with+Query+Stripping+in+Web+Intelligence
and a very straightfoward video
http://www.sdn.sap.com/irj/scn/events?rid=/library/uuid/40ec3a0c-936
- Java开发者写SQL时常犯的10个错误
tomcat_oracle
javasql
1、不用PreparedStatements 有意思的是,在JDBC出现了许多年后的今天,这个错误依然出现在博客、论坛和邮件列表中,即便要记住和理解它是一件很简单的事。开发者不使用PreparedStatements的原因可能有如下几个: 他们对PreparedStatements不了解 他们认为使用PreparedStatements太慢了 他们认为写Prepar
- 世纪互联与结盟有感
阿尔萨斯
10月10日,世纪互联与(Foxcon)签约成立合资公司,有感。
全球电子制造业巨头(全球500强企业)与世纪互联共同看好IDC、云计算等业务在中国的增长空间,双方迅速果断出手,在资本层面上达成合作,此举体现了全球电子制造业巨头对世纪互联IDC业务的欣赏与信任,另一方面反映出世纪互联目前良好的运营状况与广阔的发展前景。
众所周知,精于电子产品制造(世界第一),对于世纪互联而言,能够与结盟