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汀、人工智能
LLM工业级落地实践人工智能LLM自然语言处理NL2SQL大模型应用Text2SQLgpt
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观熵
国产大模型部署实战全流程指南重构人工智能Agent智能体落地方案
个人简介作者简介:全栈研发,具备端到端系统落地能力,专注大模型的压缩部署、多模态理解与Agent架构设计。热爱“结构”与“秩序”,相信复杂系统背后总有简洁可控的可能。我叫观熵。不是在控熵,就是在观测熵的流动个人主页:观熵个人邮箱:
[email protected]座右铭:愿科技之光,不止照亮智能,也照亮人心!专栏导航观熵系列专栏导航:AI前沿探索:从大模型进化、多模态交互、AIGC内容生成,到
- Prompt Engineering for Large Language Models
三月七꧁ ꧂
论文合集llm+promptprompt语言模型人工智能自然语言处理pdfjavascript前端
题目大型语言模型的快速工程简介 随着OpenAI的ChatGPT和Google的Bard等软件的普及,大语言模型(LLM)已经渗透到生活和工作的许多方面。例如,ChatGPT可用于提供定制食谱,建议替换缺失的成分。它可用于起草研究提案、用多种编程语言编写工作代码、在语言之间翻译文本、协助政策制定等等(Gao2023)。用户通过“提示”或自然语言指令与大型语言模型进行交互。精心设计的提示可以带
- RAG应用的评估(一)
AI老炮
AIGCai机器学习人工智能语言模型
前言上篇文档主要是对Advanced-RAG的定义、策略和适用场景做了一个细致的分析,那么当我们准备将一个基于大模型的RAG应用投入生产时,如何去判断这个RAG是否合理呢?下面有一些问题是需要提前考并应付的:LLM输出的不确定性会带来一定的不可预知性。一个RAG应用在投入生产之前需要科学的测试以衡量这种不可预知性。在LLM应用上线后的持续维护中,需要科学、快速、可复用的手段来衡量其改进效果,比如回
- MCP-Proxy:开发多LLM & 多MCP 支持并安全访问MCP Server的秘密
IT古董
技术杂谈安全MCPMCP-Proxy
在构建多模型、多协议、可控可信的大模型接入平台时,MCP-Proxy扮演着关键中枢。它不仅要支持多个LLM接入,还要保障对后端MCPServer的安全访问、请求审计、能力切换与资源隔离。什么是MCP/MCP-Proxy?MCP(ModelCapabilityProtocol)是新一代模型能力调用协议,类似于OpenAI的API,但可支持:多厂商大模型(OpenAI、DeepSeek、Yi、Chat
- 大语言模型(LLM)量化基础知识(一)
-派神-
RAGNLPChatGPT语言模型人工智能自然语言处理
承接各类AI相关应用开发项目(包括但不限于大模型微调、RAG、AI智能体、NLP、机器学习算法、运筹优化算法、数据分析EDA等)!!!有意愿请私信!!!随着大型语言模型(LLM)的参数数量的增长,与其支持硬件(加速器内存)增长速度之间的差距越来越大,如下图所示:上图显示,从2017年到2022年,语言模型的大小显著增加:2017年:Transformer模型(0.05B参数)2018年:GPT(0
- 配置不当的MCP服务器使AI代理系统面临入侵风险
FreeBuf-
服务器人工智能运维
风险概述:默认配置暴露命令执行漏洞数百台用于连接大语言模型(LLM)与第三方服务、数据源及工具的模型上下文协议(ModelContextProtocol,MCP)服务器存在默认配置缺陷,可能导致用户面临未授权的操作系统命令执行等风险。随着代理型AI(AgenticAI)的兴起,MCP服务器正迅速成为增强AI模型推理上下文的关键工具。但安全研究人员警告,大量公开共享的MCP服务器存在不安全配置,攻击
- 从实验到生产:DeepSeek大模型工程化部署的关键步骤与风险控制
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人工智能人工智能
个人主页:一ge科研小菜鸡-CSDN博客期待您的关注一、引言:大模型部署迈入“工程化时代”随着DeepSeek等开源大语言模型(LLM)的发展,大模型不再是AI实验室的专属工具,越来越多的企业正尝试将其纳入业务生产系统,应用于客服问答、合同审查、数据分析、自动写作等场景。但模型的能力≠可用的系统。从模型下载到模型上线,中间隔着“部署的鸿沟”:资源配置、服务稳定性、响应效率、安全控制、上线合规……一
- LLM推理入门实践:基于 Hugging Face Transformers 和 vLLM
ctrl A_ctrl C_ctrl V
#大模型llmpython自然语言处理人工智能
文章目录1.HuggingFace模型下载2.HuggingFaceTransformers库模型推理3.关于prompt的组成:system、user、assistant4.vLLM模型推理vLLM的多卡推理踩坑1.HuggingFace模型下载模型在HuggingFace下载,如果下载速度太慢,可以在HuggingFace镜像网站或ModelScope进行下载。使用HuggingFace的下载
- AIGC领域中Copilot的创作效率对比研究
AI大模型应用工坊
AI大模型开发实战AIGCcopilotai
AIGC领域中Copilot的创作效率对比研究关键词:AIGC、Copilot、创作效率、对比研究、代码创作摘要:本文章聚焦于AIGC领域中Copilot的创作效率对比研究。随着人工智能技术在创作领域的广泛应用,Copilot作为一款具有代表性的创作辅助工具备受关注。文章首先介绍了研究的背景、目的、预期读者等信息,接着阐述了Copilot及相关创作效率的核心概念与联系。通过详细讲解核心算法原理、数
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彬彬侠
大模型vLLM高性能推理PagedAttentionpython大模型
vLLM(VirtualLargeLanguageModel)是一个开源的高性能推理和服务的框架,专为大语言模型(LLM)设计,旨在优化推理速度、内存效率和吞吐量。它通过创新的内存管理和调度技术(如PagedAttention)解决了传统LLM推理中的内存瓶颈和性能问题,广泛应用于对话系统、文本生成、实时翻译等场景。以下是对vLLM框架的详细介绍,包括其核心特性、工作原理、架构、优势、局限性以及使
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AI小欧同学
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感谢信任,专栏出现0-1的历史突破❤️❤️好了,开始今天的内容今天继续回馈大家,最近都是可以在自媒体上使用的提示词。提示词在最下方引言在每年岁末时分,我们都期待着对过去一年进行总结与回顾。然而,传统的工作总结往往过于注重数据和绩效,容易忽视个人的情感体验和内心成长。"心灵笔记"系统正是为了解决这一痛点而设计,它致力于将冰冷的职场经历转化为温暖治愈的内心独白,帮助人们以更有温度的方式记录自己的职业生
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技术程序猿华锋
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引言:OpenAIo3大模型:新一代推理引擎的崛起人工智能领域正经历着前所未有的飞速发展,其中大型语言模型(LLM)的能力边界不断被拓宽。OpenAI作为该领域的领军者之一,继其广受关注的o1模型之后,推出了新一代的o3大模型系列。这一系列模型的问世,不仅代表了技术的又一次重要迭代,更预示着人工智能在复杂推理和自主能力方面迈向了新的台阶。o3模型的诞生背景与意义OpenAIo3是作为OpenAIo
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tt_jishu
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在当今AI驱动的世界中,能够获得结构化的输出是利用大型语言模型(LLM)的关键。尽管一些模型提供商支持内置方式来返回结构化输出,但并不是所有的模型都有这种能力。因此,使用输出解析器(OutputParser)来帮助用户通过提示指定任意JSON模式,并查询符合该模式的模型输出,最后将该模式解析为JSON,是一种常见而有效的方法。技术背景介绍输出解析器是使语言模型生成结构化数据的工具。这在许多应用场景
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huggingface社区diffusers官方代码:stable_diffusion/controlnetcontrolnet.ipynb原始代码的解读可以看看这个博主的:万字长文解读StableDiffusion的核心插件—ControlNet小部分讲解引用controlnet代码讲解解读的是diffusersv0.16.0对应的controlnet代码里面也有对应的注释哈!controlne
- 2025大模型入门必读:Prompt指令技巧精讲,看这一篇就够了!
大模型研究院
prompt人工智能学习方法机器学习大数据大模型产品经理
一、提示词的基本概念在人工智能生成内容(AIGC)迅速发展的今天,如何有效地与AI大模型沟通,让它们产出我们真正需要的内容,已经成为一项重要技能。而这项技能的核心,就是本文要深入探讨的"提示词工程"(PromptEngineering)。1.1什么是提示词提示词(Prompt)是用户输入给AI大模型的指令,是人类与AI之间沟通的桥梁。一个好的提示词能够明确地传达我们的意图,引导AI生成符合我们期望
- 增强版 Kimi:AI 驱动的智能创作平台,实现一站式内容生成(图片、PPT、PDF)!
每天译点晓知识
AI人工智能专栏人工智能PPTPDF一键生成AI图片生成
前言基于扣子Coze零代码平台,我们从零到一轻松实现了专属Bot机器人的搭建。AI大模型(LLM)、智能体(Agent)、知识库、向量数据库、知识图谱,RAG,AGI的不同形态愈发显现,如何将其动态组合,凸显其强大爆发力!!!接下来,我们介绍通过Kimi进行功能增强?使得我们的Bot具备一键生成图片、PPT编写、PDF制作......模型配置Kimi月之暗面旗下国产大模型,以独特的长文本处理能力,
- 【云原生】Docker 部署 Elasticsearch 9 操作详解
逆风飞翔的小叔
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目录一、前言二、Elasticsearch9新特性介绍2.1基于Lucene10重大升级2.2BetterBinaryQuantization(BBQ)2.3ElasticDistributionsofOpenTelemetry(EDOT)2.4LLM可观测性2.5攻击发现与自动导入2.6ES|QL增强2.7语义检索三、基于Docker部署Elasticsearch93.1Elasticsearc
- PNAS顶刊:使用 GPT-4 揭示概念的语义
GaëlLeMens、BalázsKovács、MichaelT.HannanandGuillemPros合作的题为“UncoveringthesemanticsofconceptsusingGPT-4”的文章,发表于ProceedingsoftheNationalAcademyofSciences。摘要最近的大型语言模型(LLM),如GPT-3.5和GPT-4生成类似人类的文本的能力表明,社会科
- 开源浪潮之巅:当前最热门的开源项目全景图
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开源世界活力澎湃,无数项目推动着技术边界。以下精选当前最受关注、社区活跃的热门开源项目,涵盖人工智能、开发工具、基础设施等关键领域:一、人工智能与机器学习:引领创新前沿Llama系列(MetaAI):核心价值:Meta开源的大语言模型家族(Llama2,Llama3),性能媲美顶尖闭源模型。提供多种规模版本,支持商用,极大降低了企业和研究者使用先进LLM的门槛。热度体现:GitHub星标飞速增长,
- 大模型——Dify:知识库与外部知识库
不二人生
大模型人工智能大模型dify
Dify:知识库与外部知识库相比于AI大模型内置的静态预训练数据,知识库中的内容能够实时更新,确保LLM可以访问到最新的信息,避免因信息过时或遗漏而产生的问题。知识库与文档开发者可以通过此方式确保LLM不仅仅依赖于训练数据中的知识,还能够处理来自实时文档和数据库的动态数据,从而提高回答的准确性和相关性。https://docs.dify.ai/zh-hans/guides/knowledge-ba
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LangChain框架入门langchain语言模型网络人工智能深度学习
LangChain大语言模型接口层源码与调用机制深度解析I.接口层概述1.1接口层在LangChain中的定位LangChain大语言模型接口层是连接外部大语言模型(LLM)与上层应用逻辑的核心枢纽。它通过标准化的接口封装不同厂商的LLM服务,如OpenAI、Anthropic、HuggingFace等,使开发者能够以统一方式调用各类模型,而无需关注底层API细节。这种设计极大提升了框架的扩展性和
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LangChain框架入门架构人工智能langchain
LANGCHAIN思维链提示技术解析:原理、架构与源码实现一、LangChain思维链提示概述1.1思维链提示的基本概念思维链提示(ChainofThought,CoT)是一种通过引导大型语言模型(LLM)生成中间推理步骤来提高复杂问题解决能力的技术。与传统的直接提问相比,思维链提示要求模型在给出最终答案之前,先展示其思考过程。这种方法最早由Wei等人在2022年的论文中提出,实验表明,思维链提示
- LLM模型的一些思考
巴基海贼王
nlp
对通用LLM模型进行Fine-tuning操作(SFT,supervisedfinetuning),带来的影响往往是有害的?从表象看,使用领域数据对LLM做Fine-tuning,通常会造成灾难性的“灾难遗忘”问题。简单点儿说,SFT在赋予对领域知识理解能力的同时,由于修正模型参数,导致模型遗忘之前学会的某些知识。目前的“智能=压缩”的理论是否正确?LLM的压缩能力是否可以拆解成单个神经元的“压缩
- 借力 提示词检索解码与 OpenVINO™ GenAI 全面提升 LLM 推理
OpenVINO 中文社区
经验分享
大语言模型(LLM)彻底改变了自然语言处理,推动了聊天机器人、摘要和内容生成等应用的发展。然而,推理效率依然是一个关键挑战,尤其在需要低延迟响应的场景下更为突出。试想你在一家餐厅,经常点同样的菜。服务员不必每次都询问你的订单再传达给厨房,而是直接认出你常点的菜品并立即上菜,这样既缩短了等待时间,也加快了整个服务流程。同样,在文本生成中,模型常常遇到输入提示中的重复模式。与每次都从零开始生成toke
- ⼤模型(LLMs)基础⾯
cv2016_DL
LLM大模型计算机视觉人工智能llama
1.⽬前主流的开源模型体系有哪些?⽬前主流的开源LLM(语⾔模型)模型体系包括以下⼏个:1.GPT(GenerativePre-trainedTransformer)系列:由OpenAI发布的⼀系列基于Transformer架构的语⾔模型,包括GPT、GPT-2、GPT-3等。GPT模型通过在⼤规模⽆标签⽂本上进⾏预训练,然后在特定任务上进⾏微调,具有很强的⽣成能⼒和语⾔理解能⼒。2.BERT(B
- 扣⼦coze智能体开发与应⽤(一)
1.Ai应⽤开发简介,coze注册与初体验1.1Ai应⽤开发简介1.1.1什么是AI应⽤开发⾸先明确⼀下AI应⽤开发的定义。⼴义来说:AI应⽤开发是指利⽤⼈⼯智能(ArtificialIntelligence,AI)技术来设计、构建和维护软件应⽤程序的过程。在我们教程⾥的AI应⽤开发指的是:利⽤⼤语⾔模型(LLM)应⽤开发平台快速搭建⽣产级的⽣成式AI应⽤。例如:如果你是⽂案编辑⼈员,你可以利⽤可
- ADB、Appium 和 大模型融合开展移动端自动化测试
小赖同学啊
自动化测试(apppcAPI)人工智能adbappium
将ADB、Appium和大模型(如GPT、LLM)结合,可以显著提升移动端自动化测试的智能化水平和效率。以下是具体的实现思路和应用场景:1.核心组件的作用ADB(AndroidDebugBridge):用于与Android设备通信,执行设备操作(如安装应用、获取日志、截图等)。Appium:用于跨平台的移动端自动化测试,支持Android和iOS设备。大模型(如GPT):用于生成测试用例、分析测试
- Prompt工程深度解析:从指令模型到前沿模型的提示词设计演进
木鱼时刻
大模型prompt人工智能
深入探讨Prompt工程的核心原理,分析不同代际模型的能力差异,揭示企业级提示词模板化的价值与实践目录1.概述2.Prompt基础:核心要素与原则3.模型演进与Prompt策略差异4.企业级Prompt工程5.Prompt工程技术体系6.特殊任务实践技巧7.总结8.参考资料1.概述随着大语言模型(LLM)技术的飞速迭代,我们正处于一个关键的转折点。模型的演进不再是简单的参数增长,而是在核心能力上产
- rust的指针作为函数返回值是直接传递,还是先销毁后创建?
wudixiaotie
返回值
这是我自己想到的问题,结果去知呼提问,还没等别人回答, 我自己就想到方法实验了。。
fn main() {
let mut a = 34;
println!("a's addr:{:p}", &a);
let p = &mut a;
println!("p's addr:{:p}", &a
- java编程思想 -- 数据的初始化
百合不是茶
java数据的初始化
1.使用构造器确保数据初始化
/*
*在ReckInitDemo类中创建Reck的对象
*/
public class ReckInitDemo {
public static void main(String[] args) {
//创建Reck对象
new Reck();
}
}
- [航天与宇宙]为什么发射和回收航天器有档期
comsci
地球的大气层中有一个时空屏蔽层,这个层次会不定时的出现,如果该时空屏蔽层出现,那么将导致外层空间进入的任何物体被摧毁,而从地面发射到太空的飞船也将被摧毁...
所以,航天发射和飞船回收都需要等待这个时空屏蔽层消失之后,再进行
&
- linux下批量替换文件内容
商人shang
linux替换
1、网络上现成的资料
格式: sed -i "s/查找字段/替换字段/g" `grep 查找字段 -rl 路径`
linux sed 批量替换多个文件中的字符串
sed -i "s/oldstring/newstring/g" `grep oldstring -rl yourdir`
例如:替换/home下所有文件中的www.admi
- 网页在线天气预报
oloz
天气预报
网页在线调用天气预报
<%@ page language="java" contentType="text/html; charset=utf-8"
pageEncoding="utf-8"%>
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transit
- SpringMVC和Struts2比较
杨白白
springMVC
1. 入口
spring mvc的入口是servlet,而struts2是filter(这里要指出,filter和servlet是不同的。以前认为filter是servlet的一种特殊),这样就导致了二者的机制不同,这里就牵涉到servlet和filter的区别了。
参见:http://blog.csdn.net/zs15932616453/article/details/8832343
2
- refuse copy, lazy girl!
小桔子
copy
妹妹坐船头啊啊啊啊!都打算一点点琢磨呢。文字编辑也写了基本功能了。。今天查资料,结果查到了人家写得完完整整的。我清楚的认识到:
1.那是我自己觉得写不出的高度
2.如果直接拿来用,很快就能解决问题
3.然后就是抄咩~~
4.肿么可以这样子,都不想写了今儿个,留着作参考吧!拒绝大抄特抄,慢慢一点点写!
- apache与php整合
aichenglong
php apache web
一 apache web服务器
1 apeche web服务器的安装
1)下载Apache web服务器
2)配置域名(如果需要使用要在DNS上注册)
3)测试安装访问http://localhost/验证是否安装成功
2 apache管理
1)service.msc进行图形化管理
2)命令管理,配
- Maven常用内置变量
AILIKES
maven
Built-in properties
${basedir} represents the directory containing pom.xml
${version} equivalent to ${project.version} (deprecated: ${pom.version})
Pom/Project properties
Al
- java的类和对象
百合不是茶
JAVA面向对象 类 对象
java中的类:
java是面向对象的语言,解决问题的核心就是将问题看成是一个类,使用类来解决
java使用 class 类名 来创建类 ,在Java中类名要求和构造方法,Java的文件名是一样的
创建一个A类:
class A{
}
java中的类:将某两个事物有联系的属性包装在一个类中,再通
- JS控制页面输入框为只读
bijian1013
JavaScript
在WEB应用开发当中,增、删除、改、查功能必不可少,为了减少以后维护的工作量,我们一般都只做一份页面,通过传入的参数控制其是新增、修改或者查看。而修改时需将待修改的信息从后台取到并显示出来,实际上就是查看的过程,唯一的区别是修改时,页面上所有的信息能修改,而查看页面上的信息不能修改。因此完全可以将其合并,但通过前端JS将查看页面的所有信息控制为只读,在信息量非常大时,就比较麻烦。
- AngularJS与服务器交互
bijian1013
JavaScriptAngularJS$http
对于AJAX应用(使用XMLHttpRequests)来说,向服务器发起请求的传统方式是:获取一个XMLHttpRequest对象的引用、发起请求、读取响应、检查状态码,最后处理服务端的响应。整个过程示例如下:
var xmlhttp = new XMLHttpRequest();
xmlhttp.onreadystatechange
- [Maven学习笔记八]Maven常用插件应用
bit1129
maven
常用插件及其用法位于:http://maven.apache.org/plugins/
1. Jetty server plugin
2. Dependency copy plugin
3. Surefire Test plugin
4. Uber jar plugin
1. Jetty Pl
- 【Hive六】Hive用户自定义函数(UDF)
bit1129
自定义函数
1. 什么是Hive UDF
Hive是基于Hadoop中的MapReduce,提供HQL查询的数据仓库。Hive是一个很开放的系统,很多内容都支持用户定制,包括:
文件格式:Text File,Sequence File
内存中的数据格式: Java Integer/String, Hadoop IntWritable/Text
用户提供的 map/reduce 脚本:不管什么
- 杀掉nginx进程后丢失nginx.pid,如何重新启动nginx
ronin47
nginx 重启 pid丢失
nginx进程被意外关闭,使用nginx -s reload重启时报如下错误:nginx: [error] open() “/var/run/nginx.pid” failed (2: No such file or directory)这是因为nginx进程被杀死后pid丢失了,下一次再开启nginx -s reload时无法启动解决办法:nginx -s reload 只是用来告诉运行中的ng
- UI设计中我们为什么需要设计动效
brotherlamp
UIui教程ui视频ui资料ui自学
随着国际大品牌苹果和谷歌的引领,最近越来越多的国内公司开始关注动效设计了,越来越多的团队已经意识到动效在产品用户体验中的重要性了,更多的UI设计师们也开始投身动效设计领域。
但是说到底,我们到底为什么需要动效设计?或者说我们到底需要什么样的动效?做动效设计也有段时间了,于是尝试用一些案例,从产品本身出发来说说我所思考的动效设计。
一、加强体验舒适度
嗯,就是让用户更加爽更加爽的用你的产品。
- Spring中JdbcDaoSupport的DataSource注入问题
bylijinnan
javaspring
参考以下两篇文章:
http://www.mkyong.com/spring/spring-jdbctemplate-jdbcdaosupport-examples/
http://stackoverflow.com/questions/4762229/spring-ldap-invoking-setter-methods-in-beans-configuration
Sprin
- 数据库连接池的工作原理
chicony
数据库连接池
随着信息技术的高速发展与广泛应用,数据库技术在信息技术领域中的位置越来越重要,尤其是网络应用和电子商务的迅速发展,都需要数据库技术支持动 态Web站点的运行,而传统的开发模式是:首先在主程序(如Servlet、Beans)中建立数据库连接;然后进行SQL操作,对数据库中的对象进行查 询、修改和删除等操作;最后断开数据库连接。使用这种开发模式,对
- java 关键字
CrazyMizzz
java
关键字是事先定义的,有特别意义的标识符,有时又叫保留字。对于保留字,用户只能按照系统规定的方式使用,不能自行定义。
Java中的关键字按功能主要可以分为以下几类:
(1)访问修饰符
public,private,protected
p
- Hive中的排序语法
daizj
排序hiveorder byDISTRIBUTE BYsort by
Hive中的排序语法 2014.06.22 ORDER BY
hive中的ORDER BY语句和关系数据库中的sql语法相似。他会对查询结果做全局排序,这意味着所有的数据会传送到一个Reduce任务上,这样会导致在大数量的情况下,花费大量时间。
与数据库中 ORDER BY 的区别在于在hive.mapred.mode = strict模式下,必须指定 limit 否则执行会报错。
- 单态设计模式
dcj3sjt126com
设计模式
单例模式(Singleton)用于为一个类生成一个唯一的对象。最常用的地方是数据库连接。 使用单例模式生成一个对象后,该对象可以被其它众多对象所使用。
<?phpclass Example{ // 保存类实例在此属性中 private static&
- svn locked
dcj3sjt126com
Lock
post-commit hook failed (exit code 1) with output:
svn: E155004: Working copy 'D:\xx\xxx' locked
svn: E200031: sqlite: attempt to write a readonly database
svn: E200031: sqlite: attempt to write a
- ARM寄存器学习
e200702084
数据结构C++cC#F#
无论是学习哪一种处理器,首先需要明确的就是这种处理器的寄存器以及工作模式。
ARM有37个寄存器,其中31个通用寄存器,6个状态寄存器。
1、不分组寄存器(R0-R7)
不分组也就是说说,在所有的处理器模式下指的都时同一物理寄存器。在异常中断造成处理器模式切换时,由于不同的处理器模式使用一个名字相同的物理寄存器,就是
- 常用编码资料
gengzg
编码
List<UserInfo> list=GetUserS.GetUserList(11);
String json=JSON.toJSONString(list);
HashMap<Object,Object> hs=new HashMap<Object, Object>();
for(int i=0;i<10;i++)
{
- 进程 vs. 线程
hongtoushizi
线程linux进程
我们介绍了多进程和多线程,这是实现多任务最常用的两种方式。现在,我们来讨论一下这两种方式的优缺点。
首先,要实现多任务,通常我们会设计Master-Worker模式,Master负责分配任务,Worker负责执行任务,因此,多任务环境下,通常是一个Master,多个Worker。
如果用多进程实现Master-Worker,主进程就是Master,其他进程就是Worker。
如果用多线程实现
- Linux定时Job:crontab -e 与 /etc/crontab 的区别
Josh_Persistence
linuxcrontab
一、linux中的crotab中的指定的时间只有5个部分:* * * * *
分别表示:分钟,小时,日,月,星期,具体说来:
第一段 代表分钟 0—59
第二段 代表小时 0—23
第三段 代表日期 1—31
第四段 代表月份 1—12
第五段 代表星期几,0代表星期日 0—6
如:
*/1 * * * * 每分钟执行一次。
*
- KMP算法详解
hm4123660
数据结构C++算法字符串KMP
字符串模式匹配我们相信大家都有遇过,然而我们也习惯用简单匹配法(即Brute-Force算法),其基本思路就是一个个逐一对比下去,这也是我们大家熟知的方法,然而这种算法的效率并不高,但利于理解。
假设主串s="ababcabcacbab",模式串为t="
- 枚举类型的单例模式
zhb8015
单例模式
E.编写一个包含单个元素的枚举类型[极推荐]。代码如下:
public enum MaYun {himself; //定义一个枚举的元素,就代表MaYun的一个实例private String anotherField;MaYun() {//MaYun诞生要做的事情//这个方法也可以去掉。将构造时候需要做的事情放在instance赋值的时候:/** himself = MaYun() {*
- Kafka+Storm+HDFS
ssydxa219
storm
cd /myhome/usr/stormbin/storm nimbus &bin/storm supervisor &bin/storm ui &Kafka+Storm+HDFS整合实践kafka_2.9.2-0.8.1.1.tgzapache-storm-0.9.2-incubating.tar.gzKafka安装配置我们使用3台机器搭建Kafk
- Java获取本地服务器的IP
中华好儿孙
javaWeb获取服务器ip地址
System.out.println("getRequestURL:"+request.getRequestURL());
System.out.println("getLocalAddr:"+request.getLocalAddr());
System.out.println("getLocalPort:&quo