- python后端调用Deep Seek API
YY_oot
pythonai语言模型
python后端调用DeepSeekAPI需要依次下载●Ollama●DeepseekR1LLM模型●嵌入模型nomic-embed-text/bge-m3●AnythingLLM参考教程:DeepseekR1打造本地化RAG知识库:安装部署使用详细教程手把手教你:deepseekR1基于AnythingLLMAPI调用本地知识库python调用anythingllm的APIimportreque
- html显示base64的pdf,html - base64 embeded PDF files won't render in Chrome - Stack Overflow
weixin_33047553
SomePDFfileswon'trenderinChromebrowserbutwillrenderfineinFirefox.Allfilesrenderfineinallbrowsersifemededdirectly.Theconfusingpartisthattheproblemisonlyforsomefilesandnotall.Filesarestoredinafolderthat
- 自动安装python的bat脚本
batchpython
我发现python的静默安装,在win11有些版本上会有问题,导致Path不能写上环境变量。所以我做了两个.bat文件用来静默的安装python。@echooff::SetdownloadURLandtargetpathsetPYTHON_URL=https://mirrors.aliyun.com/python-release/windows/python-3.12.6-embed-amd64.
- 利用Infinity Embeddings创建文本嵌入
qahaj
python
技术背景介绍在自然语言处理(NLP)任务中,文本嵌入是一种将文本数据转换成固定维度向量的技术。这些向量能够捕捉文本之间的语义关系,使得在后续的任务(如文本分类、相似度计算等)中非常实用。Infinity嵌入模型是一种能够方便创建高质量文本嵌入的现代工具。核心原理解析InfinityEmbeddings利用强大的预训练模型,通过对输入的文本数据进行编码,生成具有语义意义的高维向量。这个过程不仅仅是简
- 一杯咖啡的时间学习大模型(LLM):LLaMA解读之旋转编码RoPE(含代码实现)
Bug_makerACE
llamapython人工智能nlppytorch深度学习transformer
文章目录一、LLaMA的核心改进全景二、旋转位置编码(RoPE)2.1改进动机2.2数学原理2.3源码实现一、LLaMA的核心改进全景Meta开源的LLaMA模型凭借其卓越的性能表现成为大模型发展的重要里程碑。相较于标准Transformer架构,LLaMA主要在以下几个方面进行了关键改进:位置编码升级:采用旋转位置编码(RotaryPositionEmbedding,RoPE)归一化革新:对每个
- DeepSeek 实现原理探析
rockmelodies
人工智能aideepseek深度学习
DeepSeek实现原理探析引言DeepSeek是一种基于深度学习的智能搜索技术,它通过结合自然语言处理(NLP)、信息检索(IR)和机器学习(ML)等多领域的技术,旨在提供更加精准、智能的搜索结果。本文将深入探讨DeepSeek的实现原理,分析其核心技术及其在实际应用中的表现。一、DeepSeek的核心技术自然语言处理(NLP)词嵌入(WordEmbedding):DeepSeek使用如Word
- 使用 HuggingFace 库进行本地嵌入向量生成
qq_37836323
python人工智能开发语言
在当今的AI和机器学习应用中,嵌入向量(embeddings)已成为不可或缺的一部分。嵌入向量能够将文本等高维数据转换为低维稠密向量,从而便于计算和分析。在本文中,我们将介绍如何使用HuggingFace库在本地生成嵌入向量,并演示相关代码。环境准备首先,我们需要安装一些必要的依赖库。可以通过以下命令进行安装:#安装必要的库!pipinstallsentence-transformers!pipi
- LLM+Embedding构建问答系统的局限性及优化方案
lichunericli
人工智能自然语言处理语言模型
LangChain+LLM方案的局限性:LLM意图识别准确性较低,交互链路长导致时间开销大;Embedding不适合多词条聚合匹配等。背景在探索如何利用大型语言模型(LLM)构建知识问答系统的过程中,我们确定了两个核心步骤:将用户提出的问题和知识库中的信息转换成嵌入向量(Embeddings),然后利用向量相似度技术来检索最相关的知识条目。利用LLM来识别用户问题的意图,并对检索到的原始答案进行加
- DeepSeek:API调用+联网搜索,分钟打造企业级 AI 应用
奔向理想的星辰大海
云原生人工智能
现在只需拖拽几步,就能搭建一个基于DeepSeek、集「智能问答+知识管理+实时搜索」于一体的AI应用,让大模型更智能、更精准。这样的新组合,将如何升级大模型使用体验?来一探究竟:免部署,分钟级搭建AI应用在腾讯云大模型知识引擎中,将DeepSeek大模型无缝整合到自己的应用场景中——平台提供多轮对话、文档解析、文本拆分、embedding计算等功能,开发者可以根据需求自由组合,分钟级灵活搭建智能
- CEF132 编译指南 MacOS 篇 - depot_tools 安装与配置 (四)
守城小轩
CEFchromedevtools浏览器开发chrome指纹浏览器
1.引言在CEF132(ChromiumEmbeddedFramework)的编译过程中,depot_tools扮演着举足轻重的角色。这套由Chromium项目精心打造的脚本和工具集,专门用于获取、管理和更新Chromium及其相关项目(包括CEF)的源代码。借助depot_tools,开发者能够高效地同步最新的CEF源码,并进行项目构建。本篇将作为CEF132编译指南系列的第四篇,详细阐述如何在
- CEF132 编译指南 MacOS 篇 - 启程:认识 CEF (一)
守城小轩
CEF浏览器开发chromedevtoolschrome指纹浏览器
1.引言在当今的软件开发领域,将Web技术融入桌面应用程序已成为一种趋势。开发者们寻求一种方式,既能充分利用原生应用的性能,又能享受Web开发带来的高效和灵活性。ChromiumEmbeddedFramework(CEF)应运而生,它是一个基于GoogleChromium项目的开源框架,为开发者提供了将Web内容无缝集成到桌面应用中的能力。本篇将作为CEF132编译指南系列的第一篇,引领读者初步认
- Yocto Project的后坐力与未来可能性分析
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Yocto嵌入式硬件linux架构学习职场和发展经验分享面试
一、YoctoProject概述YoctoProject(简称Yocto)是一款基于OpenEmbedded开发环境的开源项目,致力于为嵌入式系统提供高自定义性的Linux发行模型。通过自定义属于自己的BSP层,开发者可以根据需要构建特定硬件环境下最优化的Linux分发版。Yocto目前已被应用于各大嵌入式行业,包括通信、应用端、自动化设备、智能系统等多种领域。目前,它的发展流向深刻影响着未来的嵌
- 快速Elasticsearch向量评分插件安装与使用指南
缪阔孝Ruler
快速Elasticsearch向量评分插件安装与使用指南fast-elasticsearch-vector-scoringScoredocumentsusingembedding-vectorsdot-productorcosine-similaritywithESLuceneengine项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/fast-elasticsear
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SOME/IP协议详解网络协议网络什么是someipsomeip优势
SOME/IP协议详解「1.0·概述」点击返回雪云飞星的SOME/IP协议详解「总目录」SOME/IP协议详解「1.0·概述」1什么是SOME/IP2SOME/IP的优势1什么是SOME/IP官方描述原文是这么写的:SOME/IPisanautomotive/embeddedcommunicationprotocolwhichsupportsremoteprocedurecalls,eventno
- LLM 中的 vocabulary 和 embedding vector
Overman..
LLMembedding人工智能LLM大模型
vocabulary将自然语言转换为tokenid是根据模型使用的词汇表(vocabulary)进行的。这个过程通常分为两个步骤:分词(Tokenization)将输入的自然语言文本按照某种规则分割成一系列的token,可以是单词、子词或者字符等。分词的规则需要事先定义好,通常使用诸如基于词典、基于规则、基于统计等方法。查表(Lookup)将分词得到的每个token在词汇表中查找对应的数值id。词
- GraphRAG如何使用ollama提供的llm model 和Embedding model服务构建本地知识库
m0_74824865
面试学习路线阿里巴巴embeddingflaskpython
使用GraphRAG踩坑无数在GraphRAG的使用过程中将需要踩的坑都踩了一遍(不得不吐槽下,官方代码有很多遗留问题,他们自己也承认工作重心在算法的优化而不是各种模型和框架的兼容性适配性上),经过了大量的查阅各种资料以及debug过程(Indexing的过程有点费机器),最终成功运行了GraphRAG项目。先后测试了两种方式,都成功了:使用ollama提供本地llmmodel和Embedding
- 如何在 Node.js 中创建嵌入向量
如何在Node.js中创建嵌入向量原文链接:HowtoCreateVectorEmbeddingsinNode.js作者:PhilNash译者:倔强青铜三前言大家好,我是倔强青铜三。是一名热情的软件工程师,我热衷于分享和传播IT技术,致力于通过我的知识和技能推动技术交流与创新,欢迎关注我,微信公众号:倔强青铜三。欢迎点赞、收藏、关注,一键三连!!!在构建检索增强生成(RAG)应用时,首要任务是准备
- 【CEF】《CEF 桌面软件开发实战》笔记-汇总
江湖人称菠萝包
【CEF】相关c++前端javascript
一、入门知识基于CEF开发桌面应用有其独特的配置要求,比如运行库必须配置为MTD/MT,而不能是MD/MDd等。CEF是ChromiumEmbeddedFramework的简写,顾名思义,这是一个把Chromium嵌入其他应用的框架。官网地址是:https://bitbucket.org/chromiumembedded/cef,这个开源项目是MarshallGreenblatt在2008年创立的
- hexo添加_Hexo博客中插入音乐/视频/
阿月Rebecca
hexo添加
Hexo插入音乐/视频/网易云音乐/bilibili视频,会让博客看起来很洋气(ง•̀_•́)ง。查看更多于本人博客:iii.runMarkdown通用的音乐视频插入方法iframe标签代码从网易云音乐获得网易云音乐因为简书不支持,可以在李飞阳看到效果。iframeembed标签因为简书不支持,可以在李飞阳看到效果。embedjavascript标签举例javascript使用Hexo插件插入音乐
- nodejs 实现加载 huggingface local embedding model 方法
gaohongfeng1
embeddingnode.jstransformer
耗尽两天出坑,整理过程如下,希望对遇到问题的人得到帮助!!!首先nodejs在大模型生态上,坑还是超级多,尤其是对我不熟悉nodejs。我没有从零创建项目,比如用npminit方法,而是使用的一个开源项目:gitclonehttps://github.com/langchain-ai/langchain-nextjs-template.git基于这个项目本身pnpmdev页面显示正常,然后创建li
- golang 代发邮件支持附件发送,outlook案列,其他邮箱需要替换对应邮箱服务域名
AuLuo-
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GPT===问答实例importpandasaspdfromopenai.embeddings_utilsimportget_embedding,cosine_similarityimportopenaiimportosimportloggingasloggerfromflask_corsimportCORSimportosopenai.api_key=os.getenv('OPENAI_API_
- 前端大模型入门:编码(Tokenizer)和嵌入(Embedding)解析
大模型玩家
前端embedding产品经理经验分享算法人工智能学习方法
本文介绍了大规模语言模型(LLM)中的两个核心概念:Tokenizer和Embedding。Tokenizer将文本转换为模型可处理的数字ID,而Embedding则将这些ID转化为能捕捉语义关系的稠密向量。文章通过具体示例和代码展示了两者的实现方法,帮助读者理解其基本原理和应用场景。作者|想飞的雪糕LLM的核心是通过对语言进行建模来生成自然语言输出或理解输入,两个重要的概念在其中发挥关键作用:T
- 探索未来:golang-nextjs-portable,轻量级的跨平台应用框架
郝赢泉
探索未来:golang-nextjs-portable,轻量级的跨平台应用框架golang-nextjs-portableGoprogramwithembeddedNext.jsapp.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/go/golang-nextjs-portable在现代开发领域,融合不同技术栈以创造高效、便捷的应用已成为趋势。今天,我们来探讨一个创新项目
- 使用 LangChain 掌握检索增强生成 (RAG) 的终极指南:2、查询转换
Hugo_Hoo
使用LangChain掌握RAG的指南langchain人工智能AI编程
查询转换查询转换的核心思想是将用户查询以一种能让大型语言模型(LLM)正确回答问题的方式进行翻译或转换。例如,如果用户提出一个模糊的问题,我们的RAG检索器可能会根据与用户问题不太相关的嵌入(embeddings)检索出错误的(或模糊的)文档,导致LLM生成错误的答案。解决这个问题有几种方法:退一步提示(Step-backprompting):这涉及到鼓励LLM从一个给定的问题或问题中退一步,提出
- OpenAI 实战进阶教程 - 第八节: 模型扩展与智能工具开发 - 理解 Embedding 与向量检索原理
山海青风
人工智能人工智能python
适合的读者群体软件开发人员:需要在项目中实现智能检索或问答功能的工程师。数据分析师/科学家:对自然语言处理、文本挖掘等方向感兴趣,希望了解最新向量检索技术。技术产品经理:希望在产品中集成智能搜索、FAQ问答等功能,提升用户体验。为什么要采用Embedding与向量检索技术?在很多企业或组织中,都有大量的文字资料(FAQ、产品手册、文档案例等)。传统的关键词搜索只能依赖于字符串匹配,对于意思相近但表
- PDF问答工具(基于openai API和streamlit)
橙意满满的西瓜大侠
人工智能streamlitlangchain人工智能
utils.py:fromlangchain_community.document_loadersimportPyPDFLoaderfromlangchain_text_splittersimportRecursiveCharacterTextSplitterfromlangchain_openai.embeddingsimportOpenAIEmbeddingsfromlangchain_com
- 关于双塔模型的简单介绍
eso1983
python算法推荐算法
双塔模型是一种常用于推荐系统和信息检索等领域的深度学习架构,其核心思想是将用户和物品分别映射到不同的向量空间,通过计算两个向量的相似度来预测用户对物品的偏好或相关性。1.python示例使用python语言来简单示例一下实现过程如下:importtensorflowastffromtensorflow.keras.layersimportInput,Dense,Embedding,Concaten
- Windows下怎么安装FFFmpeg
skywalk8163
编程语言windowsffmpeg
Windows下怎么安装FFFmpeg第一种方法到github网站找到地址:GitHub-FFmpeg/FFmpeg:Mirrorofhttps://git.ffmpeg.org/ffmpeg.git到repo里去下载windows下软件:没找到编译好的,只有源代码。那么就用pip安装好了:pipinstallffmpeg成功!未成功:还是报错INFO[open_webui.env]Embeddi
- 使用Qdrant进行矢量相似性搜索的实践
hgSdaegva
pythonwindowslinux
在今天的文章中,我将带你深入了解Qdrant,这是一个生产就绪的矢量相似性搜索引擎,并提供一个便利的API来存储、搜索和管理点。这篇文章重点展示如何使用Qdrant进行自我查询检索,并结合OpenAIEmbeddings进行矢量化处理。技术背景介绍Qdrant是一个专注于矢量相似性搜索的引擎,适用于需要快速检索和过滤的场景。它允许我们通过API轻松地存储和管理矢量数据点,并根据矢量相似性进行高效检
- 向量语义(Vector Semantics)与表征学习(Representation Learning)详解
苏西月
学习人工智能
1.向量语义(VectorSemantics)与词嵌入(WordEmbeddings)向量语义的核心思想是用数学向量来表示单词的意义。传统的NLP方法(如基于规则的语言模型)需要人为定义单词的语义规则,而向量语义方法则通过分析单词在大量文本中的使用模式来学习其语义。关键词:词向量(WordRepresentations):单词被表示为一个多维向量,每个维度对应于该单词的某种语义特征。分布式表示(D
- jQuery 跨域访问的三种方式 No 'Access-Control-Allow-Origin' header is present on the reque
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境跨域众观千象
XMLHttpRequest cannot load http://v.xxx.com. No 'Access-Control-Allow-Origin' header is present on the requested resource. Origin 'http://localhost:63342' is therefore not allowed access. test.html:1
- mysql 分区查询优化
annan211
java分区优化mysql
分区查询优化
引入分区可以给查询带来一定的优势,但同时也会引入一些bug.
分区最大的优点就是优化器可以根据分区函数来过滤掉一些分区,通过分区过滤可以让查询扫描更少的数据。
所以,对于访问分区表来说,很重要的一点是要在where 条件中带入分区,让优化器过滤掉无需访问的分区。
可以通过查看explain执行计划,是否携带 partitions
- MYSQL存储过程中使用游标
chicony
Mysql存储过程
DELIMITER $$
DROP PROCEDURE IF EXISTS getUserInfo $$
CREATE PROCEDURE getUserInfo(in date_day datetime)-- -- 实例-- 存储过程名为:getUserInfo-- 参数为:date_day日期格式:2008-03-08-- BEGINdecla
- mysql 和 sqlite 区别
Array_06
sqlite
转载:
http://www.cnblogs.com/ygm900/p/3460663.html
mysql 和 sqlite 区别
SQLITE是单机数据库。功能简约,小型化,追求最大磁盘效率
MYSQL是完善的服务器数据库。功能全面,综合化,追求最大并发效率
MYSQL、Sybase、Oracle等这些都是试用于服务器数据量大功能多需要安装,例如网站访问量比较大的。而sq
- pinyin4j使用
oloz
pinyin4j
首先需要pinyin4j的jar包支持;jar包已上传至附件内
方法一:把汉字转换为拼音;例如:编程转换后则为biancheng
/**
* 将汉字转换为全拼
* @param src 你的需要转换的汉字
* @param isUPPERCASE 是否转换为大写的拼音; true:转换为大写;fal
- 微博发送私信
随意而生
微博
在前面文章中说了如和获取登陆时候所需要的cookie,现在只要拿到最后登陆所需要的cookie,然后抓包分析一下微博私信发送界面
http://weibo.com/message/history?uid=****&name=****
可以发现其发送提交的Post请求和其中的数据,
让后用程序模拟发送POST请求中的数据,带着cookie发送到私信的接入口,就可以实现发私信的功能了。
- jsp
香水浓
jsp
JSP初始化
容器载入JSP文件后,它会在为请求提供任何服务前调用jspInit()方法。如果您需要执行自定义的JSP初始化任务,复写jspInit()方法就行了
JSP执行
这一阶段描述了JSP生命周期中一切与请求相关的交互行为,直到被销毁。
当JSP网页完成初始化后
- 在 Windows 上安装 SVN Subversion 服务端
AdyZhang
SVN
在 Windows 上安装 SVN Subversion 服务端2009-09-16高宏伟哈尔滨市道里区通达街291号
最佳阅读效果请访问原地址:http://blog.donews.com/dukejoe/archive/2009/09/16/1560917.aspx
现在的Subversion已经足够稳定,而且已经进入了它的黄金时段。我们看到大量的项目都在使
- android开发中如何使用 alertDialog从listView中删除数据?
aijuans
android
我现在使用listView展示了很多的配置信息,我现在想在点击其中一条的时候填出 alertDialog,点击确认后就删除该条数据,( ArrayAdapter ,ArrayList,listView 全部删除),我知道在 下面的onItemLongClick 方法中 参数 arg2 是选中的序号,但是我不知道如何继续处理下去 1 2 3
- jdk-6u26-linux-x64.bin 安装
baalwolf
linux
1.上传安装文件(jdk-6u26-linux-x64.bin)
2.修改权限
[root@localhost ~]# ls -l /usr/local/jdk-6u26-linux-x64.bin
3.执行安装文件
[root@localhost ~]# cd /usr/local
[root@localhost local]# ./jdk-6u26-linux-x64.bin&nbs
- MongoDB经典面试题集锦
BigBird2012
mongodb
1.什么是NoSQL数据库?NoSQL和RDBMS有什么区别?在哪些情况下使用和不使用NoSQL数据库?
NoSQL是非关系型数据库,NoSQL = Not Only SQL。
关系型数据库采用的结构化的数据,NoSQL采用的是键值对的方式存储数据。
在处理非结构化/半结构化的大数据时;在水平方向上进行扩展时;随时应对动态增加的数据项时可以优先考虑使用NoSQL数据库。
在考虑数据库的成熟
- JavaScript异步编程Promise模式的6个特性
bijian1013
JavaScriptPromise
Promise是一个非常有价值的构造器,能够帮助你避免使用镶套匿名方法,而使用更具有可读性的方式组装异步代码。这里我们将介绍6个最简单的特性。
在我们开始正式介绍之前,我们想看看Javascript Promise的样子:
var p = new Promise(function(r
- [Zookeeper学习笔记之八]Zookeeper源代码分析之Zookeeper.ZKWatchManager
bit1129
zookeeper
ClientWatchManager接口
//接口的唯一方法materialize用于确定那些Watcher需要被通知
//确定Watcher需要三方面的因素1.事件状态 2.事件类型 3.znode的path
public interface ClientWatchManager {
/**
* Return a set of watchers that should
- 【Scala十五】Scala核心九:隐式转换之二
bit1129
scala
隐式转换存在的必要性,
在Java Swing中,按钮点击事件的处理,转换为Scala的的写法如下:
val button = new JButton
button.addActionListener(
new ActionListener {
def actionPerformed(event: ActionEvent) {
- Android JSON数据的解析与封装小Demo
ronin47
转自:http://www.open-open.com/lib/view/open1420529336406.html
package com.example.jsondemo;
import org.json.JSONArray;
import org.json.JSONException;
import org.json.JSONObject;
impor
- [设计]字体创意设计方法谈
brotherlamp
UIui自学ui视频ui教程ui资料
从古至今,文字在我们的生活中是必不可少的事物,我们不能想象没有文字的世界将会是怎样。在平面设计中,UI设计师在文字上所花的心思和功夫最多,因为文字能直观地表达UI设计师所的意念。在文字上的创造设计,直接反映出平面作品的主题。
如设计一幅戴尔笔记本电脑的广告海报,假设海报上没有出现“戴尔”两个文字,即使放上所有戴尔笔记本电脑的图片都不能让人们得知这些电脑是什么品牌。只要写上“戴尔笔
- 单调队列-用一个长度为k的窗在整数数列上移动,求窗里面所包含的数的最大值
bylijinnan
java算法面试题
import java.util.LinkedList;
/*
单调队列 滑动窗口
单调队列是这样的一个队列:队列里面的元素是有序的,是递增或者递减
题目:给定一个长度为N的整数数列a(i),i=0,1,...,N-1和窗长度k.
要求:f(i) = max{a(i-k+1),a(i-k+2),..., a(i)},i = 0,1,...,N-1
问题的另一种描述就
- struts2处理一个form多个submit
chiangfai
struts2
web应用中,为完成不同工作,一个jsp的form标签可能有多个submit。如下代码:
<s:form action="submit" method="post" namespace="/my">
<s:textfield name="msg" label="叙述:">
- shell查找上个月,陷阱及野路子
chenchao051
shell
date -d "-1 month" +%F
以上这段代码,假如在2012/10/31执行,结果并不会出现你预计的9月份,而是会出现八月份,原因是10月份有31天,9月份30天,所以-1 month在10月份看来要减去31天,所以直接到了8月31日这天,这不靠谱。
野路子解决:假设当天日期大于15号
- mysql导出数据中文乱码问题
daizj
mysql中文乱码导数据
解决mysql导入导出数据乱码问题方法:
1、进入mysql,通过如下命令查看数据库编码方式:
mysql> show variables like 'character_set_%';
+--------------------------+----------------------------------------+
| Variable_name&nbs
- SAE部署Smarty出现:Uncaught exception 'SmartyException' with message 'unable to write
dcj3sjt126com
PHPsmartysae
对于SAE出现的问题:Uncaught exception 'SmartyException' with message 'unable to write file...。
官方给出了详细的FAQ:http://sae.sina.com.cn/?m=faqs&catId=11#show_213
解决方案为:
01
$path
- 《教父》系列台词
dcj3sjt126com
Your love is also your weak point.
你的所爱同时也是你的弱点。
If anything in this life is certain, if history has taught us anything, it is
that you can kill anyone.
不顾家的人永远不可能成为一个真正的男人。 &
- mongodb安装与使用
dyy_gusi
mongo
一.MongoDB安装和启动,widndows和linux基本相同
1.下载数据库,
linux:mongodb-linux-x86_64-ubuntu1404-3.0.3.tgz
2.解压文件,并且放置到合适的位置
tar -vxf mongodb-linux-x86_64-ubun
- Git排除目录
geeksun
git
在Git的版本控制中,可能有些文件是不需要加入控制的,那我们在提交代码时就需要忽略这些文件,下面讲讲应该怎么给Git配置一些忽略规则。
有三种方法可以忽略掉这些文件,这三种方法都能达到目的,只不过适用情景不一样。
1. 针对单一工程排除文件
这种方式会让这个工程的所有修改者在克隆代码的同时,也能克隆到过滤规则,而不用自己再写一份,这就能保证所有修改者应用的都是同一
- Ubuntu 创建开机自启动脚本的方法
hongtoushizi
ubuntu
转载自: http://rongjih.blog.163.com/blog/static/33574461201111504843245/
Ubuntu 创建开机自启动脚本的步骤如下:
1) 将你的启动脚本复制到 /etc/init.d目录下 以下假设你的脚本文件名为 test。
2) 设置脚本文件的权限 $ sudo chmod 755
- 第八章 流量复制/AB测试/协程
jinnianshilongnian
nginxluacoroutine
流量复制
在实际开发中经常涉及到项目的升级,而该升级不能简单的上线就完事了,需要验证该升级是否兼容老的上线,因此可能需要并行运行两个项目一段时间进行数据比对和校验,待没问题后再进行上线。这其实就需要进行流量复制,把流量复制到其他服务器上,一种方式是使用如tcpcopy引流;另外我们还可以使用nginx的HttpLuaModule模块中的ngx.location.capture_multi进行并发
- 电商系统商品表设计
lkl
DROP TABLE IF EXISTS `category`; -- 类目表
/*!40101 SET @saved_cs_client = @@character_set_client */;
/*!40101 SET character_set_client = utf8 */;
CREATE TABLE `category` (
`id` int(11) NOT NUL
- 修改phpMyAdmin导入SQL文件的大小限制
pda158
sqlmysql
用phpMyAdmin导入mysql数据库时,我的10M的
数据库不能导入,提示mysql数据库最大只能导入2M。
phpMyAdmin数据库导入出错: You probably tried to upload too large file. Please refer to documentation for ways to workaround this limit.
- Tomcat性能调优方案
Sobfist
apachejvmtomcat应用服务器
一、操作系统调优
对于操作系统优化来说,是尽可能的增大可使用的内存容量、提高CPU的频率,保证文件系统的读写速率等。经过压力测试验证,在并发连接很多的情况下,CPU的处理能力越强,系统运行速度越快。。
【适用场景】 任何项目。
二、Java虚拟机调优
应该选择SUN的JVM,在满足项目需要的前提下,尽量选用版本较高的JVM,一般来说高版本产品在速度和效率上比低版本会有改进。
J
- SQLServer学习笔记
vipbooks
数据结构xml
1、create database school 创建数据库school
2、drop database school 删除数据库school
3、use school 连接到school数据库,使其成为当前数据库
4、create table class(classID int primary key identity not null)
创建一个名为class的表,其有一