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为什么我认为当前AI方法无法实现真正的人工智能?随着大模型的发展日新月异,越来越多的人开始相信我们正在接近通用人工智能(AGI)。然而,作为一名人工智能领域的算法工程师,我反而越来越确信:现有的技术路径——以Transformer为核心的深度神经网络,可能已经达到了它的能力上限。我们或许正站在一个新时代的门槛上:真正的强人工智能将不会诞生于现有的范式中,而需要一条全新的算法路径。Transform
- 从零实现Llama3:深入解析Transformer架构与实现细节
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从零实现Llama3:深入解析Transformer架构与实现细节llama3-from-scratchllama3一次实现一个矩阵乘法。项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ll/llama3-from-scratch引言本文将深入探讨如何从零开始实现Llama3语言模型。我们将从最基本的张量操作开始,逐步构建完整的Transformer架构。通过这个过程,读者
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解密GPT工作原理:Transformer架构详解与自注意力机制剖析关键词:GPT、Transformer、自注意力机制、神经网络、语言模型、深度学习、人工智能摘要:本文将深入浅出地解析GPT模型的核心架构——Transformer,重点剖析其革命性的自注意力机制。我们将从基本概念出发,通过生活化的比喻解释复杂的技术原理,并用Python代码示例展示实现细节,最后探讨这一技术的应用场景和未来发展方
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随着人工智能技术的快速发展,大语言模型如ChatGPT和DeepSeek在科研领域的应用正在为科研人员提供强大的支持。这些模型通过深度学习和大规模语料库训练,能够帮助科研人员高效地筛选文献、生成论文内容、进行数据分析和优化机器学习模型。ChatGPT和DeepSeek能够快速理解和生成复杂的语言,帮助研究人员在撰写论文时提高效率,不仅生成高质量的文章内容,还能优化论文结构和语言表达。在数据分析方面
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近年来,随着AI大模型的快速发展,如何让这些模型更好地与现实世界交互成为了一个重要课题。FunctionCall和ReAct作为两种重要的模型能力,为大模型提供了更强大的工具调用和任务执行能力。我们将深入探讨这两种能力的背景、原理、应用场景以及它们之间的对比。帮助你深入了解他们的价值。01背景介绍AI大模型(如GPT-4、PaLM等)在自然语言处理、文本生成等任务中表现出色,但它们的能力往往局限于
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在人工智能(AI)领域,OpenAI无疑是全球最受瞩目的机构之一。它推出的GPT系列模型、DALL·E等创新技术,正在深刻改变各行各业。作为Python开发者,我们该如何快速上手并高效利用OpenAI的API,成为了提升个人竞争力的关键。本文将带你从零开始,深入解析Python语言中的openAI库,助你掌握AI开发的核心工具,成为AI领域的专家。一、什么是openAI库?它能为开发者带来什么?1
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2025年世界人工智能大会(WAIC)将于7月26日至28日在上海举行。本次大会以“智能时代同球共济”为主题,展览面积首次突破7万平方米,汇聚了来自30余个国家和地区的1200余位嘉宾,其中包括12位图灵奖、诺贝尔奖得主及80余位中外院士。这一全球性平台的搭建,揭示了中国在人工智能领域深化发展的战略路径。技术展示:从模型开源到终端落地本届大会将呈现3000余项前沿展品,涵盖40余款大模型、60余款
- 全面学习 OpenAI API:从 Python 教程到 API Key 使用详解,快速上手调用和部署
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说在前面我们正身处在人工智能迅猛发展的时代,OpenAIAPI无疑是其中的翘楚,它提供了强大的工具,让开发者能够创建智能应用程序。然而,对于许多刚接触这个领域的开发者来说,如何开始使用OpenAIAPI可能是一个不小的挑战。这篇文章旨在全面介绍如何从零开始学习和使用OpenAIAPI,从申请APIKey到在Python中调用和部署,助力你快速上手并实现在项目中的应用。在接下来的内容中,我们将详细阐
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在科技飞速发展的今天,人工智能大模型已经成为推动各行业变革的重要力量。科大讯飞作为人工智能领域的佼佼者,其研发的星火深度推理模型X1,凭借独特的技术优势和强大的功能,为教育和医疗两大关乎国计民生的领域带来了前所未有的革新。技术原理与创新讯飞星火深度推理模型X1基于Transformer架构,并在此基础上进行了一系列创新。它通过大规模多阶段强化学习训练方法,在复杂推理、数学、代码、语言理解等场景全面
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UI-TARS和Magentic-UI都是当前前沿的AI驱动自动化工具,但它们在设计理念技术架构和应用场景上存在显著差异。以下是两者的核心区别和对比分析:1.开发背景与目标定位UI-TARS由字节跳动开发,专注于跨平台GUI自动化,强调通过自然语言指令实现端到端的任务执行(如打开应用填写表单等),目标是成为通用型视觉语言模型代理,减少人工干预核心定位:多模态感知与自动化执行,适用于需要高精度界面操
- Spring AI ETL Pipeline使用指南
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前言(Introduction)版本声明:本文基于SpringAI1.0.0版本编写。由于SpringAI目前仍处于活跃开发阶段,API和组件可能在后续版本中发生变化,请注意及时关注官方文档更新以保持兼容性。在当今大数据和人工智能快速发展的背景下,ETL(Extract,Transform,Load)系统已经不再只是简单的数据搬运工。ETL是数据仓库和数据分析流程中的核心环节,它负责将分散的数据从
- LoRA微调详解:如何为AIGC模型节省90%显存
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LoRA微调详解:如何为AIGC模型节省90%显存关键词:LoRA、低秩适应、AIGC模型、参数高效微调、显存优化摘要:在AIGC(人工智能生成内容)领域,大模型(如GPT-3、LLaMA、StableDiffusion)的微调需要消耗海量显存,普通用户或企业难以负担。本文将深入解析LoRA(Low-RankAdaptation,低秩适应)这一参数高效微调技术,通过生活类比、数学原理、代码实战和应
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将多个大语言模型(LLM),如OpenAI和Anthropic的Claude集成到应用程序中是一项具有挑战性的任务。处理不同API和通信协议的复杂性,以及确保请求高效路由,都会带来诸多难题。然而,使用消息代理和路由器可以成为解决这些问题的优雅方案,能处理这些痛点并提供多项关键优势。在本文中,我们将探讨如何实现这一点,并提供代码示例,指导大家如何使用KubeMQ构建一个与OpenAI和Anthrop
- 科普语音交互所需开源技术方案
以下是ASR(自动语音识别)、LLM(大语言模型)和TTS(文本转语音)三者结合的应用场景及开源方案:一、应用场景智能语音助手如百聆(Bailing),支持语音输入、意图理解、任务管理及语音输出,端到端延迟仅800ms,支持打断和记忆功能。车载语音交互系统(如蔚来、小鹏),结合ASR识别指令、LLM处理复杂查询(如"找有充电桩的高评分餐厅")和TTS提供语音反馈。语音到语音翻译(S2ST)阿里Fu
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一、引言:混合RAG技术的发展与挑战在人工智能领域,检索增强生成(RAG)技术正成为构建智能问答系统的核心方案。传统RAG通过向量数据库存储文档嵌入并检索相关内容,结合大语言模型(LLM)生成回答,有效缓解了LLM的“幻觉”问题。然而,单一的稠密向量检索(如基于Transformer的嵌入模型)在处理关键词匹配和多义词歧义时存在局限性,而稀疏向量检索(如BM25)虽擅长精确关键词匹配,却缺乏语义理
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军事智能后面两个字不重要,军事本身就是智能。军事活动中的许多决策和操作本质上都离不开“智能”,不论是指人类的智慧,还是现代技术和人工智能的应用。军事行动本质上是一种复杂的决策过程,涉及到战略、战术、资源配置、情报分析等多个方面。每一个决策都需要充分的智慧和智能的支持,考虑的因素包括敌我态势、地理环境、气候、技术优势等。人类指挥官的战略智慧和经验在军事行动中至关重要,但随着现代技术的发展,智能化技术
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引言在当今数字化时代,图像数据正以惊人的速度增长。从社交媒体上的照片分享到医疗影像诊断,从自动驾驶到工业质检,图像分类技术已经成为人工智能领域最基础也最重要的应用之一。本文将全面介绍图像分类的基础概念、发展历程、关键技术、应用场景以及未来趋势,帮助读者系统性地理解这一领域。第一章图像分类概述1.1什么是图像分类图像分类(ImageClassification)是计算机视觉中的一项核心任务,其目标是
- 通义灵码+DeepSeek:国产代码生成王炸组合,带你飞!
引言在人工智能飞速发展的当下,AI代码生成工具如雨后春笋般涌现,为开发者们带来了前所未有的编程体验。其中,国产的通义灵码结合DeepSeek模型异军突起,成为众多开发者关注的焦点。它们凭借强大的功能和出色的表现,在代码生成领域崭露头角,不仅提升了开发效率,还为编程工作流注入了新的活力。然而,如同任何新兴技术一样,在使用过程中也会遇到各种问题和挑战。本文将通过实测,深入剖析通义灵码与DeepSeek
- uni-app 多端开发中 AI 的集成与适配:一次开发,智能多端运行
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大前端与AI的深度融合#AI与大前端框架结合篇uni-app人工智能前端
一、引言:uni-app与AI多端集成的背景在当今跨平台开发趋势下,uni-app凭借"一次编写,多端运行"的特性成为企业级应用开发的首选框架之一。随着人工智能技术的普及,将AI能力集成到多端应用中已成为提升用户体验的关键需求。然而,小程序、APP、Web等不同端的运行环境差异显著,如何实现AI功能的统一集成与高效适配成为开发难点。本文将系统讲解在uni-app框架中集成AI能力的完整方案,涵盖跨
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为了弄懂大语言模型原理和技术细节,笔者计划展开系列学习,并将所学内容从简单到复杂的过程给大家做分享,希望能够体系化的认识大模型技术的内涵。本篇文章作为第一讲,先列出大模型使用到了哪些技术,目的在于对大模型使用的技术有个整体认知。后续我们讲一一详细讲解这些技术概念并解剖其背后原理。正文开始大语言模型(LLMs)在人工智能领域通常指的是参数量巨大、能够处理复杂任务的深度学习模型。这些模型使用的技术主要
- 大模型算法工程师面试宝典:精选面试题及参考答案全解析,助你备战AI算法工程师岗位!
大模型入门学习
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大模型应该算是目前当之无愧的最有影响力的AI技术。它正在革新各个行业,包括自然语言处理、机器翻译、内容创作和客户服务等,正成为未来商业环境的重要组成部分。截至目前大模型已超过200个,在大模型纵横的时代,不仅大模型技术越来越卷,就连大模型相关面试也是越来越卷。我今天给大家分享一篇大模型的面试题总结,内容较长,喜欢记得收藏、关注、点赞。ii.为什么会出现LLMs复读机问题?出现LLMs复读机问题可能
- LLM---大语言模型技术研究报告
摘要大语言模型(LLMs)已从技术突破走向产业规模化落地。2025年,全球LLMs进入“模型即服务”(MaaS)时代,参数量级突破万亿级,多模态能力、智能体协作、专业化细分成为主流趋势。中国大模型领域在DeepSeek、通义千问、讯飞星火等头部模型推动下,实现技术突破与场景创新。本报告基于截至2025年7月的最新数据,系统梳理LLMs的技术演进、应用场景、挑战与未来方向。一、大语言模型的演进与突破
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解释LLM怎么预测下一个词语的通过上文词的向量进行映射在Transformer架构的大语言模型(如GPT系列、BERT等)中,词语会先被转化为词向量。在预测下一个词时,模型会基于之前所有词的向量表示(并非仅仅上一个词,但上一个词的向量是重要信息来源之一)进行计算。以GPT-2为例,在生成文本时,它会将输入文本中每个词对应的词向量依次输入到模型的多层Transformer编码器-解码器结构中。每一层
- 大语言模型:是逐字生成还是一次多词?
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教学2024大模型以及算力2021AIpython算法prompt人工智能自然语言处理均值算法
大语言模型(LLM)既可以按顺序逐个生成单词(token),也能实现一次生成多个token核心差异源于解码策略与模型架构设计一、常规“逐个生成”模式(基础逻辑)多数入门级演示或简单文本生成中,LLM会默认按“生成一个token→拼接回输入→再生成下一个”的流程,本质是自回归(Auto-Regressive)机制的基础应用。比如用小语言模型续写“今天天气____”:模型先基于“今天天气”预测第一个t
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标题:DataEfficacyforLanguageModelTraining来源:arXiv,2506.21545摘要数据是语言模型(LM)训练的基础。最近的研究一直致力于数据效率,其目的是通过选择训练数据的最小或最优子集来最大限度地提高性能。数据过滤、采样和选择等技术在这一领域起着至关重要的作用。为了补充这一点,我们定义了数据效能,它侧重于通过优化训练数据的组织来最大限度地提高性能,目前尚未得
- 思维树(Tree of Thoughts): 超越链式思维的AI推理新范式
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引言在人工智能快速发展的今天,大语言模型(LLM)的推理能力一直是研究的热点。从最初的直接问答,到链式思维(ChainofThoughts,CoT)的出现,再到如今的思维树(TreeofThoughts,TOT),AI的推理方式正在变得越来越接近人类的思维过程。思维树作为一种全新的推理框架,不仅继承了链式思维的优势,更通过树状结构的探索和回溯机制,实现了更加复杂和深入的推理过程。本文将深入探讨TO
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个人主页:一ge科研小菜鸡-CSDN博客期待您的关注一、引言随着DeepSeek、Qwen、ChatGLM等大语言模型(LLM)的开放与普及,企业将其私有化部署并服务化的需求愈发迫切。然而,从HuggingFace下载模型,到提供一个结构化、稳定、可调用的API,并不是一个简单过程。它涉及:模型推理框架(如vLLM)的集成;WebAPI封装(FastAPI等);容器化部署与资源调度;可扩展性设计与
- AttributeError: module ‘openai‘ has no attribute ‘ChatCompletion‘解决方案
爱编程的喵喵
Python基础课程pythonAttributeErroropenaiChatCompletion解决方案
大家好,我是爱编程的喵喵。双985硕士毕业,现担任全栈工程师一职,热衷于将数据思维应用到工作与生活中。从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。喜欢通过博客创作的方式对所学的知识进行总结与归纳,不仅形成深入且独到的理解,而且能够帮助新手快速入门。 本文主要介绍了AttributeError:mod
- RAG技术全面对比研究:探索最优检索增强生成策略
检索增强生成(RAG)技术全景解析:从基础到前沿在当今信息爆炸的时代,如何从海量数据中快速准确地获取所需信息,是人工智能领域的一大挑战。Retrieval-AugmentedGeneration(RAG,检索增强生成)技术应运而生,它结合了检索和生成的优势,通过从大量文档中检索相关信息,再利用这些信息生成高质量的回答。本文将系统性地介绍18种RAG技术,通过概念解析、代码示例和实际应用场景分析,帮
- 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}$