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从零开始学习人工智能
llama
好的,以下是对Llama3如何通过NTK-aware插值调整位置编码以扩展上下文长度到100万的详细原理解释:1.RoPE(旋转位置编码)的原理RoPE是一种用于Transformer模型的位置编码方法,它通过旋转向量来注入位置信息。具体来说,RoPE将每个位置的嵌入向量拆分为实部和虚部,并根据位置和频率进行旋转。其核心公式如下:假设嵌入维度为dim,位置为pos,频率由theta决定,那么旋转角
- 【部署】Ktransformer是什么、如何利用单卡24GB显存部署Deepseek-R1 和 Deepseek-V3
仙人掌_lz
人工智能人工智能AI部署自然语言处理
简介KTransformers是一个灵活的、以Python为中心的框架,旨在通过先进的内核优化和放置/并行策略提升HuggingFaceTransformers的使用体验。它具有高度的可扩展性,用户可通过单行代码注入优化模块,获得兼容Transformers的接口、符合OpenAI和Ollama的RESTfulAPI,甚至简化的ChatGPT风格的WebUI。KTransformers的性能优化基
- GPT (Generative Pre-trained Transformer)
彬彬侠
自然语言处理gpttransformer预训练NLP自然语言处理
GPT(GenerativePre-trainedTransformer)是由OpenAI提出的一个基于Transformer架构的自回归语言模型。GPT模型通过大规模无监督预训练,使用大量的文本数据进行学习,然后再进行微调(fine-tuning)来适应具体的下游任务。GPT的设计目标是能够理解和生成自然语言文本,并且它以其出色的自然语言生成能力在多个领域取得了显著的成果。GPT的基本原理GPT
- Vision Transformer(ViT):用 Transformer 颠覆图像识别
金外飞176
论文精读transformer深度学习人工智能
VisionTransformer(ViT):用Transformer颠覆图像识别在计算机视觉领域,卷积神经网络(CNN)长期以来一直是图像识别任务的主流架构。然而,近年来,自然语言处理(NLP)领域中大放异彩的Transformer架构也开始在图像识别中崭露头角。今天,我们将深入探讨一种创新的架构——VisionTransformer(ViT),它将Transformer的强大能力直接应用于图像
- 基于Transformer的YOLOv8检测头架构改进:提升目标检测精度的全新突破(YOLOv8)
步入烟尘
transformerYOLO目标检测
本专栏专为AI视觉领域的爱好者和从业者打造。涵盖分类、检测、分割、追踪等多项技术,带你从入门到精通!后续更有实战项目,助你轻松应对面试挑战!立即订阅,开启你的YOLOv8之旅!专栏订阅地址:https://blog.csdn.net/mrdeam/category_12804295.html文章目录基于Transformer的YOLOv8检测头架构改进:提升目标检测精度的全新突破什么是DAtten
- transformer模型构建
AI耽误的大厨
自然语言处理nlptransformer算法人工智能神经网络word2vec
2.6模型构建学习目标掌握编码器-解码器结构的实现过程.掌握Transformer模型的构建过程.通过上面的小节,我们已经完成了所有组成部分的实现,接下来就来实现完整的编码器-解码器结构.Transformer总体架构图:编码器-解码器结构的代码实现#使用EncoderDecoder类来实现编码器-解码器结构classEncoderDecoder(nn.Module):def__init__(se
- Transformer 模型架构
2401_89793006
热门话题transformer深度学习人工智能
Transformer是一种模型架构(ModelArchitecture),而不是一个软件框架(Framework)。它的定位更接近于一种设计蓝图,类似于建筑中的结构设计方案。以下是详细解释:1.架构vs框架的区别概念定义示例模型架构定义神经网络的结构设计Transformer、CNN、RNN开发框架提供实现模型的工具和库PyTorch、TensorFlow2.Transformer作为架构的核心
- Mamba超绝创新!搭上异常检测准确率99%+!一区秒了!
人工智能学起来
人工智能深度学习
今天给大家推荐一个创新Max,且不卷的idea:基于Mamba做异常检测!以往的异常检测方法,以基于CNN、Transformer为主。但CNN在处理长距离依赖性方面存在困难,Transformer虽然表现出色,但由于其自注意力机制,计算复杂度较高。而Mamba,则完美弥补了这两者的缺陷,在有效处理长距离依赖性同时,具有线性复杂度,计算资源需求少!在提高模型检测精度和速度方面,一骑绝尘!比如模型A
- DeepSeek与ChatGPT:AI语言模型的全面对决
金枝玉叶9
程序员知识储备1程序员知识储备2程序员知识储备3chatgpt人工智能语言模型
DeepSeek(深度求索)与ChatGPT作为当前备受关注的两大AI语言模型,在技术架构、应用场景和性能表现上各有特色。以下从六大维度展开全面对比,为不同需求场景提供选择参考:一、核心技术对比维度DeepSeekChatGPT架构设计混合专家系统(MoE)+自研深度优化架构Transformer架构(GPT-3.5/4系列)训练策略万亿token中文语料预训练+领域强化学习多语言混合训练+RLH
- 《DeepSeek-R1 vs ChatGPT-4:AI大模型“王座争夺战”的终极拆解报告》
Athena-H
LLM人工智能gptchatgptai
引言:大模型时代的双雄博弈在生成式AI爆发式迭代的今天,DeepSeek-R1与ChatGPT-4分别以“中国智造新锐”与“全球标杆王者”的身份,掀起技术路线与应用生态的激烈碰撞。本文从架构设计、场景适配、性能极限三大维度,揭示两大模型的真实战力图谱。一、核心技术架构:差异化路线对决对比维度DeepSeek-R1ChatGPT-4模型架构多模态混合专家模型(MoE+Transformer)纯Dec
- AI编剧系统深度解析:从算法架构到影视工业化应用实战
Coderabo
DeepSeekR1模型企业级应用人工智能算法
媒体娱乐行业革命:AI编剧创意辅助系统架构解析与实战应用一、行业背景与技术架构在流媒体内容需求激增的当下,传统编剧模式面临产能瓶颈。AI编剧创意辅助系统通过自然语言处理(NLP)、生成对抗网络(GAN)和知识图谱技术,构建了包含剧本生成、情节优化、角色塑造等模块的智能创作平台。核心架构分为:知识图谱层:整合影视剧本数据库(IMSDb)、维基百科等结构化数据NLP处理层:基于Transformer的
- DeepSeek使用中的问题及解决方案(部分)
WeiLai1112
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1.模型部署与配置问题问题1:环境依赖冲突现象:安装模型依赖库时出现版本不兼容(如Python、PyTorch版本冲突)。解决方案:使用虚拟环境(如conda或venv)隔离依赖。严格按照官方文档的版本要求安装依赖,例如:condacreate-ndeepseekpython=3.9condaactivatedeepseekpipinstalltorch==2.0.1transformers==4
- LLM论文笔记 14: The Impact of Positional Encoding on Length Generalization in Transformers
Zhouqi_Hua
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Arxiv日期:2023.12.15机构:McGillUniversity/IBM/Facebook/ServiceNow关键词长度泛化位置编码CoT核心结论1.decoder-only中不显式使用位置编码(NoPE)可以提高长度泛化性能2.(证明了)decoder-onlytransformer如果NoPE同时具备绝对APE和RPE的能力3.暂存器(cot)对于长度泛化和任务相关,同时关注短期和
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本文是LLM系列文章,针对《LeaveNoContextBehind:EfficientInfiniteContextTransformerswithInfini-attention》的翻译。不让任何上下文掉队:无限关注的高效无限上下文Transformer摘要1引言2方法3实验4相关工作5结论摘要这项工作介绍了一种将基于Transformer的大型语言模型(LLM)扩展到具有有限内存和计算的无限
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小达学徒
htmlcsssvg图标颜色改变
方法1、利用filter中的drop-shadow给icon加样式(利用原图标的阴影区域,同时将原图标移动超过之前父元素范围)filter:drop-shadow(red80px0);transform:translateX(-80px);给父元素加样式(父元素超范围隐藏,正好把原图标的隐藏掉,显示阴影区域)overflow:hidden;filter的drop-shadow标准用法drop-sh
- css给网页添加 黑白滤镜
nqxcwl
前端css给网页添加黑白滤镜
/*给网页添加黑白滤镜*/html{/*兼容FF*/filter:url("data:image/svgxml;utf8,#grayscale");/*兼容IE内核*/filter:progid:DXImageTransform.Microsoft.BasicImage(grayscale=1);/*兼容其它,谷歌之类的*/-webkit-filter:grayscale(1);}
- KTransformers如何通过内核级优化、多GPU并行策略和稀疏注意力等技术显著加速大语言模型的推理速度?
魔王阿卡纳兹
大模型知识札记语言模型人工智能自然语言处理
KTransformers通过内核级优化、多GPU并行策略和稀疏注意力等技术显著加速大语言模型的推理速度,具体体现在以下几个方面:内核级优化:KTransformers采用了高效的内核级优化技术,包括对Transformer模型中的关键操作进行优化。例如,通过使用Llama和Marlin等高效内核,显著提升了计算效率。通过IntelAMX指令集优化,KTransformers在CPU端实现了更高的
- Airflow DAG的调度时间探秘
t0_54coder
编程问题解决手册个人开发
引言在数据工程和ETL(Extract,Transform,Load)流程中,ApacheAirflow是一个非常流行的工作流调度工具。Airflow通过DAG(DirectedAcyclicGraph)来定义任务依赖和调度策略。然而,调度时间的设置有时会让新手甚至经验丰富的用户感到困惑。本文将通过一个实际的案例来探讨Airflow中DAG的调度时间设置,帮助读者理解并解决常见的调度问题。背景介绍
- 【深度学习pytorch-93】Transformer 相比 RNN 的优势
华东算法王
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Transformer相比RNN的优势Transformer和RNN(循环神经网络)都是自然语言处理(NLP)领域的重要架构,但它们的工作原理和应用方式有很大不同。Transformer由于其独特的结构和机制,在多个方面优于RNN。以下是Transformer相比RNN的主要优势:1.并行计算能力RNN的局限性RNN是按顺序处理输入的,即每个时间步的输出都依赖于前一个时间步的输出。这意味着,在训练
- 从代码到专利:如何用自注意力机制实现高效序列转换?——深度解析Google的Transformer架构
CodePatentMaster
transformer深度学习人工智能AIGC架构
本文将从五个方面【技术问题、技术手段、技术效果、代码实现逻辑和工程落地建议】解读以下专利。US201816021971A,ATTENTION-BASEDSEQUENCETRANSDUCTIONNEURALNETWORKS一、技术问题:为什么需要自注意力机制?在传统的序列转换任务(如机器翻译、语音识别等)中,循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN)是常用的模型架构。然而,这些模型存在以下问题:
- ColD Fusion,分布式多任务微调的协同 “密码”
人工智能
ColDFusion,分布式多任务微调的协同“密码”发布时间:2025-02-19近日热文:1.全网最全的神经网络数学原理(代码和公式)直观解释2.大模型进化史:从Transformer到DeepSeek-R1的AI变革之路3.2W8000字深度剖析25种RAG变体:全网最全~没有之一知乎【柏企】公众号【柏企科技说】【柏企阅文】在预训练模型的基础上进行改进,有望提升所有基于它微调的模型性能。然而,
- 哔哩哔哩APP的 AGP8 升级之旅
锐湃
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前言是的,2024年我还在做Android原生开发,没有kmp,没有遥遥领先。本次Android大仓的AGP8升级涵盖多个APP多个业务方,持续3个月;分各个三大步,若干小步完成升级迁移,以下为本次升级踩坑经历。升级与踩坑本次AGP升级计划从7.2.2升级到8.2.2,AGP中最大的变动点是TransformApi接口的废弃、以及默认编译特性的开启。同时也要顺带升级Gradle版本,部分Gradl
- DeepSeek技术跟踪和本地部署实践
一望无际的大草原
人工智能学习笔记deepseek大模型技术跟踪deepseek
春节期间,我也紧跟技术潮流,跟踪学习了并部署了一下DeepSeek,应该说DeepSeek是中国人在AI领域一次技术创新,甚至超越,给各大AI公司提供了一条全新的赛道,其推出的强化学习等技术提醒大家AI不单单是Transformer架构下的堆算力、堆数据,还需要在算法和工程落地方面的不断创新实践,下面具体来说说,供大家参考学习。DeepSeek(深度求索)是一家杭州地区量化私募巨头幻方量化旗下的A
- 【深度学习】计算机视觉(CV)-目标检测-DETR(DEtection TRansformer)—— 基于 Transformer 的端到端目标检测
IT古董
深度学习人工智能深度学习计算机视觉目标检测
1.什么是DETR?DETR(DEtectionTRansformer)是FacebookAI(FAIR)于2020年提出的端到端目标检测算法,它基于Transformer架构,消除了FasterR-CNN、YOLO等方法中的候选框(AnchorBoxes)和非极大值抑制(NMS)机制,使目标检测变得更简单、高效。论文:End-to-EndObjectDetectionwithTransforme
- 遥感影像目标检测:从CNN(Faster-RCNN)到Transformer(DETR)
岁月如歌,青春不败
生态遥感目标检测cnntransformer遥感遥感影像
我国高分辨率对地观测系统重大专项已全面启动,高空间、高光谱、高时间分辨率和宽地面覆盖于一体的全球天空地一体化立体对地观测网逐步形成,将成为保障国家安全的基础性和战略性资源。未来10年全球每天获取的观测数据将超过10PB,遥感大数据时代已然来临。一:深度卷积网络知识1.深度学习在遥感图像识别中的范式和问题2.深度学习的历史发展历程3.机器学习,深度学习等任务的基本处理流程4.卷积神经网络的基本原理5
- (1-2)DeepSeek概述:DeepSeek的架构概览
码农三叔
架构transformer深度学习大模型
1.2DeepSeek的架构概览DeepSeek模型是基于经典的Transformer模型架构的,并进行了深度优化。采用了混合专家(Mixture-of-Experts,MoE)架构,通过稀疏激活提升模型效率。此外,DeepSeek引入了动态路由网络,智能地调配计算资源,以高效处理长文本和复杂逻辑任务。1.2.1DeepSeek的整体架构设计DeepSeek的整体架构设计以高效处理长文本和提升推理
- RadioTransformer:用于视觉注意力引导疾病分类的级联全局焦点Transformer
托比-马奎尔
医学图像处理Transformer变形transformer深度学习人工智能
利用放射科医生的注视模式并模拟他们的视觉认知行为,以在胸部X光片上进行疾病诊断。放射科医生等领域专家依靠视觉信息来解释医学图像。另一方面,视觉解释有挑战性,但是视线跟踪已被用来捕获领域专家的观看行为,从而深入了解视觉搜索的复杂性。但即使是那些依赖注意力机制的框架,也不会利用这种丰富的领域信息来进行诊断。RadioTransformer通过学习放射科医生的视觉搜索模式,在级联的全局焦点Transfo
- 医学顶会 MICCAI‘24 | COVID19 至肺炎:使用 CNN Transformer 位置感知特征编码网络对多区域肺部严重程度进行分类
小白学视觉
医学图像处理论文解读cnntransformer分类深度学习医学图像处理医学图像顶会论文解读
本文内容只为星球内部成员学习和学术交流,请勿用作他用论文信息题目:COVID19toPneumonia:MultiRegionLungSeverityClassificationusingCNNTransformerPosition-AwareFeatureEncodingNetworkCOVID19至肺炎:使用CNNTransformer位置感知特征编码网络对多区域肺部严重程度进行分类作者:Jo
- 从开发一个插件看,安卓gradle插件适配AGP8.0
盛夏的凉
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transformAPI没学会?不用学了,AsmClassVisitorFactory更简单前言从零开始,构建一个兼容AGP8.0的插件插件发布为什么适配AGP8.0没用8.0.0版本?同一插件如何注册多个转换任务/顺序执行多个转换任务InstrumentationParameters,插件配置参数更新总结实例代码参考链接前言相信很多小伙伴项目还没有升级AGP7.0,可是最新的AGP已经到8.2了
- 《大模型应用开发极简入门》随记
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人工智能
术语:自然语言处理(NLP)人工智能(AI)大预言模型(LLM)机器学习(ML)深度学习(DL)内容LLM概述ML算法被称为人工神经网络DL是ML的一个分支最先开始简单语言模型吗,例如:n-gram模型(通过词频来根据前面的词预测句子里下一个词---可能生成不连贯的词),为了提升性能引入循环神经网络(RNN)和长短期记忆(LSTM)网络---处理大量数据效率还是不行。Transformer架构架构
- java数字签名三种方式
知了ing
javajdk
以下3钟数字签名都是基于jdk7的
1,RSA
String password="test";
// 1.初始化密钥
KeyPairGenerator keyPairGenerator = KeyPairGenerator.getInstance("RSA");
keyPairGenerator.initialize(51
- Hibernate学习笔记
caoyong
Hibernate
1>、Hibernate是数据访问层框架,是一个ORM(Object Relation Mapping)框架,作者为:Gavin King
2>、搭建Hibernate的开发环境
a>、添加jar包:
aa>、hibernatte开发包中/lib/required/所
- 设计模式之装饰器模式Decorator(结构型)
漂泊一剑客
Decorator
1. 概述
若你从事过面向对象开发,实现给一个类或对象增加行为,使用继承机制,这是所有面向对象语言的一个基本特性。如果已经存在的一个类缺少某些方法,或者须要给方法添加更多的功能(魅力),你也许会仅仅继承这个类来产生一个新类—这建立在额外的代码上。
- 读取磁盘文件txt,并输入String
一炮送你回车库
String
public static void main(String[] args) throws IOException {
String fileContent = readFileContent("d:/aaa.txt");
System.out.println(fileContent);
- js三级联动下拉框
3213213333332132
三级联动
//三级联动
省/直辖市<select id="province"></select>
市/省直辖<select id="city"></select>
县/区 <select id="area"></select>
- erlang之parse_transform编译选项的应用
616050468
parse_transform游戏服务器属性同步abstract_code
最近使用erlang重构了游戏服务器的所有代码,之前看过C++/lua写的服务器引擎代码,引擎实现了玩家属性自动同步给前端和增量更新玩家数据到数据库的功能,这也是现在很多游戏服务器的优化方向,在引擎层面去解决数据同步和数据持久化,数据发生变化了业务层不需要关心怎么去同步给前端。由于游戏过程中玩家每个业务中玩家数据更改的量其实是很少
- JAVA JSON的解析
darkranger
java
// {
// “Total”:“条数”,
// Code: 1,
//
// “PaymentItems”:[
// {
// “PaymentItemID”:”支款单ID”,
// “PaymentCode”:”支款单编号”,
// “PaymentTime”:”支款日期”,
// ”ContractNo”:”合同号”,
//
- POJ-1273-Drainage Ditches
aijuans
ACM_POJ
POJ-1273-Drainage Ditches
http://poj.org/problem?id=1273
基本的最大流,按LRJ的白书写的
#include<iostream>
#include<cstring>
#include<queue>
using namespace std;
#define INF 0x7fffffff
int ma
- 工作流Activiti5表的命名及含义
atongyeye
工作流Activiti
activiti5 - http://activiti.org/designer/update在线插件安装
activiti5一共23张表
Activiti的表都以ACT_开头。 第二部分是表示表的用途的两个字母标识。 用途也和服务的API对应。
ACT_RE_*: 'RE'表示repository。 这个前缀的表包含了流程定义和流程静态资源 (图片,规则,等等)。
A
- android的广播机制和广播的简单使用
百合不是茶
android广播机制广播的注册
Android广播机制简介 在Android中,有一些操作完成以后,会发送广播,比如说发出一条短信,或打出一个电话,如果某个程序接收了这个广播,就会做相应的处理。这个广播跟我们传统意义中的电台广播有些相似之处。之所以叫做广播,就是因为它只负责“说”而不管你“听不听”,也就是不管你接收方如何处理。另外,广播可以被不只一个应用程序所接收,当然也可能不被任何应
- Spring事务传播行为详解
bijian1013
javaspring事务传播行为
在service类前加上@Transactional,声明这个service所有方法需要事务管理。每一个业务方法开始时都会打开一个事务。
Spring默认情况下会对运行期例外(RunTimeException)进行事务回滚。这
- eidtplus operate
征客丶
eidtplus
开启列模式: Alt+C 鼠标选择 OR Alt+鼠标左键拖动
列模式替换或复制内容(多行):
右键-->格式-->填充所选内容-->选择相应操作
OR
Ctrl+Shift+V(复制多行数据,必须行数一致)
-------------------------------------------------------
- 【Kafka一】Kafka入门
bit1129
kafka
这篇文章来自Spark集成Kafka(http://bit1129.iteye.com/blog/2174765),这里把它单独取出来,作为Kafka的入门吧
下载Kafka
http://mirror.bit.edu.cn/apache/kafka/0.8.1.1/kafka_2.10-0.8.1.1.tgz
2.10表示Scala的版本,而0.8.1.1表示Kafka
- Spring 事务实现机制
BlueSkator
spring代理事务
Spring是以代理的方式实现对事务的管理。我们在Action中所使用的Service对象,其实是代理对象的实例,并不是我们所写的Service对象实例。既然是两个不同的对象,那为什么我们在Action中可以象使用Service对象一样的使用代理对象呢?为了说明问题,假设有个Service类叫AService,它的Spring事务代理类为AProxyService,AService实现了一个接口
- bootstrap源码学习与示例:bootstrap-dropdown(转帖)
BreakingBad
bootstrapdropdown
bootstrap-dropdown组件是个烂东西,我读后的整体感觉。
一个下拉开菜单的设计:
<ul class="nav pull-right">
<li id="fat-menu" class="dropdown">
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-中介者模式-Mediator
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/
/*
* 中介者模式(Mediator):用一个中介对象来封装一系列的对象交互。
* 中介者使各对象不需要显式地相互引用,从而使其耦合松散,而且可以独立地改变它们之间的交互。
*
* 在我看来,Mediator模式是把多个对象(
- 常用代码记录
chenjunt3
UIExcelJ#
1、单据设置某行或某字段不能修改
//i是行号,"cash"是字段名称
getBillCardPanelWrapper().getBillCardPanel().getBillModel().setCellEditable(i, "cash", false);
//取得单据表体所有项用以上语句做循环就能设置整行了
getBillC
- 搜索引擎与工作流引擎
comsci
算法工作搜索引擎网络应用
最近在公司做和搜索有关的工作,(只是简单的应用开源工具集成到自己的产品中)工作流系统的进一步设计暂时放在一边了,偶然看到谷歌的研究员吴军写的数学之美系列中的搜索引擎与图论这篇文章中的介绍,我发现这样一个关系(仅仅是猜想)
-----搜索引擎和流程引擎的基础--都是图论,至少像在我在JWFD中引擎算法中用到的是自定义的广度优先
- oracle Health Monitor
daizj
oracleHealth Monitor
About Health Monitor
Beginning with Release 11g, Oracle Database includes a framework called Health Monitor for running diagnostic checks on the database.
About Health Monitor Checks
Health M
- JSON字符串转换为对象
dieslrae
javajson
作为前言,首先是要吐槽一下公司的脑残编译部署方式,web和core分开部署本来没什么问题,但是这丫居然不把json的包作为基础包而作为web的包,导致了core端不能使用,而且我们的core是可以当web来用的(不要在意这些细节),所以在core中处理json串就是个问题.没办法,跟编译那帮人也扯不清楚,只有自己写json的解析了.
- C语言学习八结构体,综合应用,学生管理系统
dcj3sjt126com
C语言
实现功能的代码:
# include <stdio.h>
# include <malloc.h>
struct Student
{
int age;
float score;
char name[100];
};
int main(void)
{
int len;
struct Student * pArr;
int i,
- vagrant学习笔记
dcj3sjt126com
vagrant
想了解多主机是如何定义和使用的, 所以又学习了一遍vagrant
1. vagrant virtualbox 下载安装
https://www.vagrantup.com/downloads.html
https://www.virtualbox.org/wiki/Downloads
查看安装在命令行输入vagrant
2.
- 14.性能优化-优化-软件配置优化
frank1234
软件配置性能优化
1.Tomcat线程池
修改tomcat的server.xml文件:
<Connector port="8080" protocol="HTTP/1.1" connectionTimeout="20000" redirectPort="8443" maxThreads="1200" m
- 一个不错的shell 脚本教程 入门级
HarborChung
linuxshell
一个不错的shell 脚本教程 入门级
建立一个脚本 Linux中有好多中不同的shell,但是通常我们使用bash (bourne again shell) 进行shell编程,因为bash是免费的并且很容易使用。所以在本文中笔者所提供的脚本都是使用bash(但是在大多数情况下,这些脚本同样可以在 bash的大姐,bourne shell中运行)。 如同其他语言一样
- Spring4新特性——核心容器的其他改进
jinnianshilongnian
spring动态代理spring4依赖注入
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
- Linux设置tomcat开机启动
liuxingguome
tomcatlinux开机自启动
执行命令sudo gedit /etc/init.d/tomcat6
然后把以下英文部分复制过去。(注意第一句#!/bin/sh如果不写,就不是一个shell文件。然后将对应的jdk和tomcat换成你自己的目录就行了。
#!/bin/bash
#
# /etc/rc.d/init.d/tomcat
# init script for tomcat precesses
- 第13章 Ajax进阶(下)
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/
- Troubleshooting Crystal Reports off BW
blueoxygen
BO
http://wiki.sdn.sap.com/wiki/display/BOBJ/Troubleshooting+Crystal+Reports+off+BW#TroubleshootingCrystalReportsoffBW-TracingBOE
Quite useful, especially this part:
SAP BW connectivity
For t
- Java开发熟手该当心的11个错误
tomcat_oracle
javajvm多线程单元测试
#1、不在属性文件或XML文件中外化配置属性。比如,没有把批处理使用的线程数设置成可在属性文件中配置。你的批处理程序无论在DEV环境中,还是UAT(用户验收
测试)环境中,都可以顺畅无阻地运行,但是一旦部署在PROD 上,把它作为多线程程序处理更大的数据集时,就会抛出IOException,原因可能是JDBC驱动版本不同,也可能是#2中讨论的问题。如果线程数目 可以在属性文件中配置,那么使它成为
- 正则表达式大全
yang852220741
html编程正则表达式
今天向大家分享正则表达式大全,它可以大提高你的工作效率
正则表达式也可以被当作是一门语言,当你学习一门新的编程语言的时候,他们是一个小的子语言。初看时觉得它没有任何的意义,但是很多时候,你不得不阅读一些教程,或文章来理解这些简单的描述模式。
一、校验数字的表达式
数字:^[0-9]*$
n位的数字:^\d{n}$
至少n位的数字:^\d{n,}$
m-n位的数字:^\d{m,n}$