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对抗训练对模型性能有何影响？借雨醉东风热点追踪人工智能机器学习深度学习
关注我，持续分享逻辑思维&管理思维&面试题；可提供大厂面试辅导、及定制化求职/在职/管理/架构辅导；推荐专栏《10天学会使用asp.net编程AI大模型》，目前已完成所有内容。一顿烧烤不到的费用，让人能紧跟时代的浪潮。从普通网站，到公众号、小程序，再到AI大模型网站。干货满满。学成后可接项目赚外快，绝对划算。不仅学会如何编程，还将学会如何将AI技术应用到实际问题中，为您的职业生涯增添一笔宝贵的财富
（3-5）文生图模型架构：扩散模型码农三叔训练 RAG 多模态)人工智能 python 深度学习大模型文生图多模态
3.5扩散模型扩散模型（DiffusionModels）是一类用于生成图像的深度学习模型，近年来在图像生成任务中取得了显著的进展。扩散模型的基本思想是通过逐步添加噪声到数据中，然后学习从噪声中恢复原始数据的过程。3.5.1扩散模型的基本概念扩散模型是一种基于随机过程的生成模型，通过逐步添加和去除噪声，实现从随机噪声到高质量数据的转化，其独特的训练和生成机制使其在图像生成领域表现出色。1.扩散过程扩
Python从0到100（八十六）：神经网络-ShuffleNet通道混合轻量级网络的深入介绍是Dream呀 Python python 神经网络网络
前言：零基础学Python：Python从0到100最新最全教程。想做这件事情很久了，这次我更新了自己所写过的所有博客，汇集成了Python从0到100，共一百节课，帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识，成为学习学习和学业的先行者！欢迎大家订阅专栏：零基础学Python：Python从0到100最新
机器学习笔记 - 将音频转换为图像进行分类的机器学习模型坐望云起深度学习从入门到精通机器学习深度学习语音识别光谱图 Whisper
一、简述语音识别技术是将音频信号转化为文本的过程。其基本原理如下：1.音频录制：首先需要对口语发音进行录制，并将其转化为数字形式的音频文件。2.预处理：对音频信号进行预处理，包括去除杂音干扰、增加音频的信噪比以及消除不必要的语音、噪声等。3.特征提取：特征提取是语音信号处理的一个重要部分，通过对音频数据进行分析，提取其中特有的频率、音调、幅度等数学特征，并转化成数字特征。4.模型训练：在特征提取完
A3C（Asynchronous Advantage Actor-Critic）算法 C7211BA 算法
A3C（AsynchronousAdvantageActor-Critic）是一种强化学习算法，它结合了Actor-Critic方法和异步更新（AsynchronousUpdates）技术。A3C是由GoogleDeepMind提出的，并在许多强化学习任务中表现出色，特别是那些复杂的、需要并行处理的环境。A3C主要解决了传统深度强化学习中的一些问题，如训练稳定性和数据效率问题。A3C算法的关键点A
【人工智能】基于Python的机器翻译系统，从RNN到Transformer的演进与实现蒙娜丽宁 Python杂谈人工智能人工智能 python 机器翻译
《PythonOpenCV从菜鸟到高手》带你进入图像处理与计算机视觉的大门！解锁Python编程的无限可能：《奇妙的Python》带你漫游代码世界机器翻译（MachineTranslation,MT）作为自然语言处理领域的重要应用之一，近年来受到了广泛的关注。在本篇文章中，我们将详细探讨如何使用Python实现从传统的循环神经网络（RNN）到现代Transformer模型的机器翻译系统。文章将从机
备战美赛！2025美赛数学建模C题模拟预测！用于大家练手模拟！灿灿数模数学建模
完整的思路代码模型见文末2025美赛数学建模C题模拟题：城市交通拥堵指数的预测与管理策略背景随着全球城市化进程的加快，交通拥堵问题成为城市发展的重要挑战之一。交通拥堵不仅影响居民出行效率，还增加了能源消耗和碳排放。近年来，各大城市开始尝试通过实时数据监控和人工智能技术对交通拥堵进行预测和管理。然而，由于城市交通系统的复杂性，现有方法在实际应用中仍面临诸多挑战。任务作为一名数据分析专家，你的任务是基
AI计算的未来：中心化与去中心化的博弈智识微光Intelligence 人工智能去中心化区块链
引言人工智能（AI）技术的迅猛发展正在全球计算格局中。最新发布的DeepSeekr1模型，以远低于传统大模型的成本实现了相当水平的推理能力，甚至能够在工作站上本地运行。一次突破AI计算正在经历从中心化（云计算）到去中心化（本地推理）的重大转变。这种变化不仅影响AI产业的商业模式，还可能构建全球计算基础设施、经济利益格局，并加速人工超级智能（ASI）的到来。因此，本文将探讨人工智能训练成本的降低、推
DeepSeek 推出全新推理模型 R1-Lite 预览版三花AI 三花AI 人工智能
DeepSeek全新研发的推理模型预览版DeepSeek-R1-Lite现已正式上线网页版。R1系列模型采用强化学习训练，推理过程中包含大量反思和验证，思维链长度可达数万字。该系列模型在数学、代码以及各种复杂逻辑推理任务上，取得了媲美o1-preview的推理效果。目前，DeepSeek-R1-Lite仍处于迭代开发阶段，仅支持网页使用，暂不支持API调用。官方表示，正式版DeepSeek-R1模
探索未来AI：飞桨大模型套件PaddleFleetX引领技术新高度窦育培
探索未来AI：飞桨大模型套件PaddleFleetX引领技术新高度PaddleFleetX飞桨大模型开发套件，提供大语言模型、跨模态大模型、生物计算大模型等领域的全流程开发工具链。项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/pa/PaddleFleetX在人工智能的快速发展中，大模型已经成为推动技术创新的重要力量。如今，我们有幸向您推荐一个全新的开源项目——Paddle
Cursor 的 AI 模型：代码生成与理解的原理 drebander AI 编程 Cursor
引言在当今的软件开发领域，人工智能（AI）正在迅速改变开发者的工作方式。Cursor作为一款智能编程助手，通过集成先进的AI模型，为开发者提供了强大的代码生成、补全和优化功能。Cursor的核心竞争力在于其AI模型的能力，这些模型不仅能够理解代码的上下文，还能生成高质量的代码建议。本文将深入探讨Cursor使用的AI模型（如GPT系列或其他定制模型），并解析这些模型如何理解代码上下文并生成高质量的
AI对接之对话API对接指南我码玄黄 AI 探索 AI 工具教你一招人工智能 AI AI对接前端
AI对接之对话API对接指南本系列AI的API对接均以DeepSeek为例，其他大模型的对接方式类似。在人工智能领域，对话系统是连接人与机器的重要桥梁。DeepSeekAPI提供了一个强大的对话补全功能，使得开发者能够轻松地将智能对话集成到自己的应用中。本文将详细介绍如何对接DeepSeek的对话补全API，并展示几种典型的使用形式。1.API概览DeepSeek的对话补全API通过一个POST请
AI人工智能代理工作流 AI Agent WorkFlow：在物流与供应链中的应用 AI架构设计之禅大数据AI人工智能 AI大模型应用入门实战与进阶计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
AI人工智能代理工作流AIAgentWorkFlow：在物流与供应链中的应用1.背景介绍1.1物流与供应链行业面临的挑战物流与供应链行业是现代经济的重要组成部分,涉及原材料采购、产品生产、仓储配送、销售等多个环节。随着全球化进程加快,供应链日益复杂,企业面临着成本控制、效率提升、风险管理等诸多挑战。传统的物流与供应链管理模式已难以适应市场变化,亟需引入新技术和创新方法。1.2人工智能在物流供应链中
深度学习篇---深度学习框架 Ronin-Lotus 深度学习篇深度学习人工智能 python Pytorch TensorFlow paddlepaddle
文章目录前言第一部分：框架简介1.PyTorch简介特点动态计算图易于上手强大的社区支持与Python的集成度高核心组件2.TensorFlow简介特点静态计算图跨平台强大的生态系统Keras集成核心组件3.PaddlePaddle简介特点易于使用高性能工业级应用丰富的预训练模型核心组件第二部分：基本操作PyTorch基本操作TensorFlow基本操作PaddlePaddle基本操作总结前言以上
LeetCode --- 2169. Count Operations to Obtain Zero 解题报告杨鑫newlfe Python 算法 LeetCode leetcode 算法面试 Python 数据结构
Question:Youaregiventwonon-negativeintegersnum1andnum2.Inoneoperation,ifnum1>=num2,youmustsubtractnum2fromnum1,otherwisesubtractnum1fromnum2.Forexample,ifnum1=5andnum2=4,subtractnum2fromnum1,thusobtai
DeepSeek-V3 技术报告 mingo_敏 LLM 深度学习人工智能
1概述本文介绍了DeepSeek-V3，一个强大的混合专家（MoE）语言模型，总参数量为6710亿，每个token激活的参数量为370亿。为了实现高效的推理和经济高效的训练，DeepSeek-V3采用了多头潜在注意力（MLA）和DeepSeekMoE架构，这些架构在DeepSeek-V2中得到了充分验证。此外，DeepSeek-V3率先采用了无辅助损失的负载均衡策略，并设定了多token预测训练目
Python爬虫与窗口实现翻译小工具（仅限学习交流）纵码奔腾 python
Python爬虫与窗口实现翻译小工具（仅限学习交流）在工作中，遇到一个不懂的单词时，就会去网页找对应的翻译，我们可以用Python爬虫与窗口配合，制作一个简易的翻译小工具，不需要打开网页，自动把翻译结果显示出来。整个过程比较简单。#ThisisasamplePythonscript.#PressShift+F10toexecuteitorreplaceitwithyourcode.#PressDo
强化学习在自动驾驶中的实现与挑战 Echo_Wish 人工智能前沿技术自动驾驶人工智能机器学习
强化学习在自动驾驶中的实现与挑战自动驾驶技术作为当今人工智能领域的前沿之一，正通过各种方式改变我们的出行方式。而强化学习（ReinforcementLearning,RL），作为机器学习的一大分支，在自动驾驶的实现中扮演了至关重要的角色。它通过模仿人类驾驶员的决策过程，为车辆提供动态、灵活的导航与控制能力。然而，强化学习在实际应用中并非一帆风顺，还面临着诸多技术和现实挑战。本文将从原理、实现与挑战
AI：263-强化学习在自动驾驶领域的应用与前沿挑战一键难忘精通AI实战千例专栏合集自动驾驶汽车强化学习人工智能
强化学习在自动驾驶中的应用与挑战自动驾驶汽车是当前人工智能和机器学习的热门研究方向，而强化学习（ReinforcementLearning，RL）因其在复杂动态环境中的决策能力，成为推动自动驾驶技术的重要工具。本文将探讨强化学习在自动驾驶中的应用、面临的挑战，并提供一个简单的代码实例以展示如何在自动驾驶中应用强化学习。1.强化学习的基础概念强化学习是一种通过试错的方式来学习最佳策略的机器学习方法。
强化学习在自动驾驶技术中的应用与挑战电气_空空自动驾驶人工智能机器学习
摘要：围绕强化学习在自动驾驶领域的应用进行了多方面的概括和总结。对强化学习原理及发展历程进行了介绍；系统介绍了自动驾驶技术体系以及强化学习在自动驾驶领域的应用所需的基础；按不同的应用方向分别介绍了强化学习在自动驾驶领域中的应用案例；深入分析了现阶段强化学习在自动驾驶领域存在的挑战，并提出若干展望。关键词：强化学习；自动驾驶；人工智能近年来，人工智能在各个领域得到了广泛应用。其快速发展为智能交通系统
强化学习：在无人驾驶中的应用 AI天才研究院 AI大模型企业级应用开发实战大数据AI人工智能计算计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
强化学习：在无人驾驶中的应用作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着科技的飞速发展，无人驾驶技术逐渐成为汽车工业和人工智能领域的热点。无人驾驶汽车被认为是未来交通系统的重要组成部分，它能够提高道路安全性、缓解交通拥堵、降低环境污染等。然而，实现无人驾驶面临着诸多挑战，其中最为关键的是如何让汽车在复杂多变的交通环
基于强化学习的自动驾驶决策规划算法 AI天才研究院 LLM大模型落地实战指南 AI大模型应用入门实战与进阶计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
基于强化学习的自动驾驶决策规划算法作者：禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍自动驾驶技术是当前人工智能领域最受关注和投入的方向之一。自动驾驶汽车需要在复杂多变的交通环境中做出安全、舒适和高效的决策和行动。传统基于规则和模型的决策规划方法已经难以满足自动驾驶的需求。近年来,基于强化学习的决策规划算法越来越受到关注,它能够在复杂动态环境中学习出高效的决策策略。2.核心概念与联系强化学习是一种通过与环境的
原创prompt：员工加班助手姚瑞南 prompt实战应用案例 prompt
本文原创作者：姚瑞南AI-agent大模型运营专家，先后任职于美团、猎聘等中大厂AI训练专家和智能运营专家岗；多年人工智能行业智能产品运营及大模型落地经验，拥有AI外呼方向国家专利与PMP项目管理证书。（转载需经授权）#Role:员工加班填报助手##Profile:你是一个在公司内部帮助员工填报加班信息、审批的办公室助手，主要任务是通过友好且礼貌的引导员工对话填报加班方式来帮助员工完成加班信息填报
深入探讨：如何在Python中使用流式传输技术高效调用大型语言模型 m0_57781768 python 语言模型 microsoft
深入探讨：如何在Python中使用流式传输技术高效调用大型语言模型在现代人工智能应用中，大型语言模型（LargeLanguageModels,LLM）已经成为了强大的工具，能够生成高质量的自然语言文本，并且被广泛应用于各种任务中，如对话系统、文本生成、内容总结等。然而，如何更加高效地调用这些模型，特别是在实时交互的应用中，往往是开发者面临的挑战。流式传输（Streaming）技术提供了一种解决方案
修改训练配置记录 positive546 深度学习人工智能机器学习
1.learning_rate:作用:学习率。修改影响:调整此值可以显著影响模型的训练速度和最终性能。在train.py代码的设置训练配置中：trainer=SFTTrainer(model=model,tokenizer=tokenizer,train_dataset=dataset,dataset_text_field="text",max_seq_length=max_seq_length,
从0到1：C++ 开启游戏开发奇幻之旅（二）小周不想卷艾思科蓝学术会议投稿 c
目录游戏开发核心组件设计游戏循环游戏对象管理碰撞检测人工智能（AI）与物理引擎人工智能物理引擎性能优化技巧内存管理优化多线程处理实战案例：开发一个简单的2D射击游戏项目结构设计代码实现总结与展望游戏开发核心组件设计游戏循环游戏循环是游戏运行的核心机制，它就像是游戏的“心脏”，不断地跳动，驱动着游戏世界的运转。在游戏循环中，程序会不断地重复执行一系列的操作，包括处理用户输入、更新游戏状态、进行物理模
特征选择（机器学习）赵孝正机器学习算法机器学习人工智能
目录1.为什么需要特征选择2.常见的特征选择方法2.1过滤式（FilterMethods）小示例（用Python伪代码表达）：2.2包裹式（WrapperMethods）小示例（RFE伪代码示例）：2.3嵌入式（EmbeddedMethods）小示例（Lasso伪代码示例）：3.实践建议4.小结1.为什么需要特征选择在机器学习任务中，经常会遇到以下问题：特征（变量）数量过多，导致计算量大、训练速度
【Python】解决UnicodeDecodeError: ‘gbk‘ codec can‘t decode byte 0x9A in position xxx: illegal multibyte 云天徽上 python运行报错解决记录 python numpy 机器学习深度学习 pandas
【Python】解决UnicodeDecodeError:‘gbk’codeccan’tdecodebyte0x9Ainpositionxxx:illegalmultibytesequence博主简介：曾任某智慧城市类企业算法总监，目前在美国市场的物流公司从事高级算法工程师一职，深耕人工智能领域，精通python数据挖掘、可视化、机器学习等，发表过AI相关的专利并多次在AI类比赛中获奖。CSDN人
ChatGPT的150个角色提示场景实测（4） earthzhang2021 chatgpt
我想让你成为抖音自媒体运营职位求职者，我将成为面试官，我将向你询问自媒体运营职位的面试问题。我希望你只作为求职者进行回答，并列举你相关成功案例，我希望你回答我的问题后，等待我问下一个问题。像求职面试一样一个一个回答我的问题。我的第一个问题是“请问你对抖音自媒体运营的工作有哪些了解？”ChatGPT非常感谢您的提问。我对抖音自媒体运营的工作有一定的了解。我知道自媒体运营需要每天录制短视频、上传发布、
ChatGPT的150个角色提示场景实测（12）保姆 earthzhang2021 chatgpt 人工智能自然语言处理
我希望你能充当一个保姆。你将负责监督幼儿，准备饭菜和零食，协助做家庭作业和创意项目，参与游戏时间的活动，在需要时提供安慰和安全保障，注意家中的安全问题，并确保所有需求得到照顾。请给出具体计划，让我们一步一步来===================================当然，我可以帮助你规划保姆的工作。以下是一些基本的步骤和建议，你可以根据自己的具体情况进行调整：1.了解孩子年龄：了解孩子
java数字签名三种方式知了ing java jdk
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
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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 java spring 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
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【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 bootstrap dropdown
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 UI Excel J#
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 oracle Health 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 java json
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
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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
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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 tomcat linux 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
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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 java jvm 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
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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}$

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