- 3D-LLM:将三维世界注入大型语言模型
王良一呀
3d语言模型人工智能
【量子阅读】【摘要】论文《3D-LLM:Injectingthe3DWorldintoLargeLanguageModels》提出了一种将三维世界信息注入大语言模型(LLMs)的新方法,引入了全新的3D-LLM模型家族。3D-LLM能够以3D点云及其特征作为输入,执行多种与3D相关的任务,包括场景描述、密集描述、3D问答、任务分解、3D定位、3D辅助对话、导航等。为了训练3D-LLM,作者设计了三
- Dify大语言模型应用开发平台的简单本地部署
一名程序媛呀
AI语言模型人工智能自然语言处理difyollamadeepseekdocker
如果你想自己编写一个应用来调用本地DeepSeek大模型来处理业务逻辑,创建属于你自己的界面设计,借助Dift应用开发平台无疑是最简单的实现,无代码可视化的界面设计,足够亲民了。更多内容,可关注公众号“一名程序媛”,我们一起从0-1学编程1拉取Github源代码官方已经将Docker启动所需的配置编写好,我们只需拉取下来仓库源码执行即可gitclonehttps://github.com/lang
- 【GPT入门】第32课 一文读懂:LangSmith 和 LangFuse 在 LLM 领域的异同
*星星之火*
大模型gpt
【GPT入门】第32课一文读懂:LangSmith和LangFuse在LLM领域的异同相同点不同点LangSmith和LangFuse都是在LLM开发领域中用于模型可观测性、分析、评估等方面的工具,它们有以下一些相同点和不同点:相同点核心功能相似:都提供了对LLM的追踪、分析功能,能帮助开发者了解模型运行的输入、输出及中间状态,比如追踪token的使用情况、输入输出的转换过程以及延迟等,有助于调试
- 1.3 斐波那契数列模型:LeetCode 746. 使用最小花费爬楼梯
熊峰峰
#1.2leecode动态规划习题leetcode算法动态规划
动态规划解最小花费爬楼梯问题:LeetCode746.使用最小花费爬楼梯1.题目链接LeetCode746.使用最小花费爬楼梯题目要求:给定一个整数数组cost,其中cost[i]是从楼梯第i阶向上爬所需支付的费用。你可以从下标0或1的台阶开始爬,每次爬1或2阶,计算达到楼梯顶部(数组末尾之后)的最小花费。2.题目描述输入:整数数组cost,例如[10,15,20]。输出:最小花费,例如15(从下
- GPT-4在图像识别、图像生成和图像分割方面的应用分析
Aicytab
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GPT-4在图像识别、图像生成和图像分割方面的应用分析报告一、引言1.GPT-4简介GPT-4(GenerativePre-trainedTransformer4)是OpenAI开发的新一代预训练语言模型,自发布以来,因其强大的生成能力和理解能力而受到广泛关注。GPT-4不仅在自然语言处理领域取得了显著成就,还在图像识别、图像生成和图像分割等多个领域展现出巨大的应用潜力。2.图像识别、图像生成和图
- 本地部署Stable-Diffusion, 创造自己的美少女
AI极客菌
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“ChatGPT的文字无法代替图像带来的视觉冲击,本文将介绍如何在本地部署一个Stable-Diffusion-WebUI项目,跑起一个本地的diffusion推理模型,创造属于自己的美少女宇宙!”需要StableDiffusion整合包的小伙伴文末扫码,我给大家安排~本文内容如下:1.展示一波美少女2.所需依赖配置及本地部署方法3.WebUI界面简单介绍希望大家能够坚持到整个项目部署完成,不要看
- 深度揭秘,教你驾驭 AI 大模型的无限可能
羑悻的小杀马特.
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随着人工智能技术的飞速发展,AI大模型在诸多领域展现出了强大的能力。然而,要充分发挥其潜力,正确的使用方法至关重要。目录一、背景二、数据准备2.1数据收集2.2数据清洗2.3数据标注2.4数据预处理与特征工程三、模型选择与配置3.1理解不同类型的AI大模型3.2根据任务选择合适的模型3.3模型配置参数调整四、模型训练与优化4.1训练环境搭建4.2训练过程监控4.3模型优化策略4.4模型微调五、模型
- 【GPT入门】第33 课 一文吃透 LangChain:chain 结合 with_fallbacks ([]) 的实战指南
*星星之火*
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@[TOC](【GPT入门】第33课一文吃透LangChain:chain结合with_fallbacks([])的实战指南)1.fallback概述模型回退,可以设置在llm上,也可以设置在chain上,都带有with_fallbacks([])函数2.llm的回退2.1代码核心代码:bad_llm.with_fallbacks([good_llm])打开debug,观察执行情况fromlang
- 复现论文步骤
Xiaok1018
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拿到一篇论文的模型代码,复现的过程可以分为以下几个步骤:1.配置环境首先,设置与论文作者相同或接近的运行环境,确保兼容性。✅1.1创建虚拟环境使用conda或virtualenv创建一个独立的环境,避免包冲突:condacreate-nmyenvpython=3.8condaactivatemyenv✅1.2安装依赖项检查项目目录下是否有requirements.txt文件:pipinstall-
- YOLOv11模型改进-注意力-引入单头自注意力Single-Head Self-Attention(SHSA)解决小目标、遮挡
一勺汤
YOLOv11模型改进系列YOLO深度学习目标检测人工智能神经网络计算机视觉视觉检测
在计算机视觉领域,目标检测一直是一个重要的研究方向。近年来,YOLO(YouOnlyLookOnce)系列模型凭借其高效的实时检测能力,成为了业界的标杆。最新发布的YOLOv11在前几代模型的基础上进行了多项改进。而单头自注意力(SHSA)作为一种高效的注意力机制,也在视觉任务中展现了其独特的优势。其通过在输入通道的一部分上应用单头注意力来减少计算冗余,同时保留全局和局部信息的结合,从而提高了效率
- TDengine 核心概念与时序数据模型深度解析(一)
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一、引言:时序数据的挑战与TDengine的价值定位在数字化浪潮中,物联网、工业互联网与智能设备领域蓬勃发展,各类设备和传感器每时每刻都在产生海量的时序数据。这些数据如同企业运营的“脉搏”,记录着设备状态、业务指标、环境参数等关键信息,为实时监控、数据分析与决策提供了重要依据。然而,传统数据库在应对时序数据的处理时,却面临着诸多困境。传统数据库设计初衷并非针对时序数据,在处理高频写入时,其架构难以
- ECA注意力机制详解
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一、ECA注意力机制详解ECA(EfficientChannelAttention)注意力机制是一种轻量级的通道注意模块,旨在通过简单而高效的方式增强模型对于不同特征通道之间依赖关系的学习能力。其核心思想是在不增加过多计算成本的情况下捕获跨通道的相关性和重要性差异。工作原理:ECA模块首先对输入特征图进行全局平均池化,将特征图从大小为(N,C,H,W)转换为(N,C,1,1),其中N是批次大小,C
- 【Muduo】网络库框架模型和各模块简介
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Muduo是由陈硕大佬个人开发的C++网络库,最近在剖析其源码,在此做一些归纳整理。框架模型Muduo网络库的框架模型主要基于Reactor模式,这是一种用于处理多个I/O事件的高效并发模型。Reactor模式Reactor模式是一种事件驱动的处理模式,它用于同步地派发基于事件或状态的请求到一个或多个服务处理程序。在Muduo中,Reactor模式被用来处理网络I/O事件,如数据的可读、可写以及错
- 深度学习中的MoE与Transformer:应用、发展历史及对比
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深度学习中的MoE与Transformer:应用、发展历史及对比引言在深度学习的领域中,模型架构的创新不断推动着技术的前沿。两种备受关注的架构是MixtureofExperts(MoE)和Transformer。这篇博客将详细介绍这两种架构的应用、发展历史,并通过表格进行对比。MixtureofExperts(MoE)什么是MoE?MixtureofExperts(MoE)是一种神经网络架构,它通
- 黑马程序员C++核心编程学习笔记
为了前进而后退,为了走直路而走弯路
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《黑马程序员》C++核心编程本阶段主要针对C++面向对象编程技术做详细讲解,探讨C++中的核心和精髓。文章目录《黑马程序员》C++核心编程1内存分区模型1.1程序运行前1.2程序运行后1.3new操作符2引用2.1引用的基本使用2.2引用注意事项2.3引用做函数参数2.4引用做函数返回值2.5引用的本质2.6常量引用3函数提高3.1函数默认参数3.2函数占位参数3.3函数重载3.3.1函数重载概述
- 到底什么是模型
charles666666
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1.模型的核心概念模型可以理解为现实世界的简化版数学工具。就像用雪糕模具快速制作形状统一的雪糕一样,模型通过数学公式或算法,将复杂的数据规律抽象成可计算的规则。例如,房价预测模型通过分析面积、位置等数据,输出房价预测值。2.模型的本质特点抽象性:模型会忽略现实中的次要细节,专注于核心规律。比如用“体重=身高×系数”简化健康评估,而非考虑所有身体指标。可训练性:模型像学生一样通过“做题”(数据训练)
- 在注意力机制中,当前位置为什么要跟自身进行注意力计算
charles666666
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在注意力机制中,当前位置与自身进行注意力计算看似“自己关注自己”,但这是模型理解序列信息的关键设计。一、打破“信息孤岛”,整合自身语义就像阅读时需要先理解当前字词本身,再结合上下文,模型也需要先聚焦当前位置的语义。例子:句子“猫喝牛奶”中,“喝”需要同时理解自身动词属性(动作)和与“猫”“牛奶”的关联。机制:通过当前位置的Q向量与自身K向量计算得分,模型能优先确定该位置的核心语义,再与其他位置交互
- 【CSS】CSS3进阶
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个人主页:Guiat归属专栏:HTMLCSSJavaScript文章目录1.CSS基础概念1.1CSS语法结构1.2CSS引入方式1.2.1内联样式1.2.2内部样式表1.2.3外部样式表2.CSS选择器2.1基本选择器2.2组合选择器3.盒模型3.1标准盒模型与IE盒模型3.2margin和padding4.布局技术4.1Flexbox布局4.1.1Flex属性示例4.2Grid布局4.2.1G
- Python协程从入门到实践:深度解析与案例实战
七十二计
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Python协程从入门到实践:深度解析与案例实战一、同步编程的瓶颈与异步编程革命1.1传统同步模式的困境在Python的同步编程模型中,代码按照严格的顺序执行,当遇到I/O操作(如网络请求、文件读写、数据库查询)时,整个程序会陷入阻塞状态。这种阻塞会导致CPU资源的巨大浪费,特别是在处理高并发场景时,程序的吞吐量会急剧下降。importtimedefsync_task(n):print(f"任务{
- 远程服务器下载llama模型
jianbiao1483
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适用于有防火墙不能直接从HF上下载的情况然后,你可以克隆Llama-3.1-8B-Instruct模型:gitclonehttps://你的用户名:你的访问令牌@hf-mirror.com/meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct用户名,令牌来自huggingface官网注意:要提前获取模型下载的access(大概在这个地方填写表单)
- HybridVLA:一个统一视觉-语言-动作模型中的协同扩散和自回归
三谷秋水
智能体计算机视觉大模型人工智能计算机视觉机器人语言模型深度学习机器学习
25年3月来自北京大学、北京智源研究院和香港城市大学的论文“HybridVLA:CollaborativeDiffusionandAutoregressioninaUnifiedVision-Language-ActionModel”。用于常识推理的视觉-语言模型(VLM)的最新进展导致视觉-语言-动作(VLA)模型的发展,使机器人能够执行泛化操作。尽管现有的自回归VLA方法利用大规模预训练知识,
- llama-本地推理大模型多模型同时运行
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单模型llama-server.exe-m"G:\AI-AI\LLM\stablediffusionv2.gguf"--port8081多模型llama-server.exe--config_file{"host":"0.0.0.0","port":8080,"models":[{"model":"models/OpenHermes-2.5-Mistral-7B-GGUF/openhermes-2
- SpringMVC响应数据:页面跳转与回写数据
Hellyc
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页面跳转搭建好springmvc的环境后,尝试使用ModelAndView来配置模型与视图来进行返回。但是遇到问题:控制层代码如下:@ControllerpublicclassUserController{@RequestMapping("save2")publicModelAndViewsave2(){ModelAndViewmodelAndView=newModelAndView();mode
- 基于大模型预测升主动脉瘤的多维度诊疗研究报告
LCG元
围术期危险因子预测模型研究人工智能算法
目录一、引言1.1研究背景1.2研究目的与意义二、升主动脉瘤概述2.1定义与分类2.2发病原因与机制2.3流行病学现状三、大模型技术原理及应用现状3.1大模型基本原理3.2在医疗领域的应用进展3.3针对升主动脉瘤预测的独特价值四、术前大模型预测方案4.1预测指标选取4.2数据收集与处理4.3模型训练与优化4.4预测结果解读与应用五、术中风险评估与实时监测5.1大模型辅助术中风险评估5.2结合实时监
- AI RAG策略中重排序(Re-rank)技术的深度解析与主流模型对比
weixin_28849355
人工智能
本文内容由巧章AI辅助生成巧章AI:长篇文章生成工具,aiqiaozhang.com如需体验可加v获取专属邀请码:safa11011引言检索增强生成(Retrieval-AugmentedGeneration,RAG)技术近年来在自然语言处理领域取得了显著进展。RAG结合了传统的信息检索技术和现代的生成模型,旨在通过从大规模文档库中检索相关信息并将其融入到生成模型中,从而提升生成文本的质量和准确性
- 【DeepSeek 行业赋能】从金融到医疗:探索 DeepSeek 在垂直领域的无限潜力
deepseek
摘要DeepSeek作为一款强大的AI模型,在金融和医疗等行业中展现出巨大的应用潜力。本文将深入探讨DeepSeek在金融预测和医疗文本分析中的具体应用场景,并通过代码示例展示如何实现这些任务。我们还将分析DeepSeek在这些行业中的优势与挑战,为开发者提供实践指导。引言金融和医疗行业对AI技术的需求日益增长,尤其是在金融预测和医疗文本分析领域。DeepSeek凭借其强大的文本理解和生成能力,能
- RAG:知识库参数设置
洒脱的六边形战士加辣
RAG人工智能
工作过程中,使用工作流过程中,由于嵌入知识库。需要对知识库进行配置,下文将对工作过程中的知识库配置进行介绍、并对相关经验进行总结。目录一、知识库参数1.Rerank模型(重排序)2.TopK3.Score阈值4.全文检索、向量检索和混合检索5.Q&A分段模式一、知识库参数知识库包含很多配置参数1.Rerank模型(重排序)在知识库检索中,Rerank是一个非常重要的环节,尤其在检索增强生成(RAG
- 大模型-提示词(Prompt)技巧
琉璃梦境
prompt人工智能语言模型
1、什么是提示词?提示词(Prompt)是用户发送给大语言模型的问题、指令或请求,用来明确地告诉模型用户想要解决的问题或完成的任务,是大语言模型理解用户需求并据此生成相关、准确回答或内容的基础。对于大语言模型来说,提示词就是用户输入给大语言模型的文本信息。下面我们来看一个对大模型提问的示例:>请结合《哪吒之魔童降世》整个系列评价最近刚刚上映的电影《哪吒之魔童闹海》-----------------
- 小体积大智慧!IBM开源的文档解析神器SmolDocling如何让复杂文档处理变得简单高效?
遇见小码
AI棱镜实验室开源人工智能运维AIGC
每天面对扫描文件、手写笔记、代码截图等复杂文档,你是否还在手动整理排版?今天介绍的这款由IBM与HuggingFace联合推出的开源模型SmolDocling,或许能成为你的效率救星。它仅需256MB内存,就能将图片中的文字、代码、公式、图表等元素一键转为结构化文档,彻底解放你的双手!一、SmolDocling是什么?SmolDocling是基于视觉语言模型(VLM)技术开发的文档处理工具,属于轻
- 手把手教你用AI做PPT:就像点外卖一样简单
Lins号丹
玩转大语言模型大模型
文章目录一、基础操作:点菜式生成法二、避坑指南:常见翻车现场三、高阶技巧:让PPT会说话四、记住3个内容生成的隐藏提示词还在为熬夜做PPT抓狂吗?每次打开空白幻灯片就像面对期末考试?好消息是:现在连小学生都用AI十分钟搞定课件了!本文将揭秘大模型生成PPT的"傻瓜操作法",让你告别复制粘贴、摆脱模板依赖——从此刻起,做PPT就像点外卖选套餐一样简单。无论是工作总结还是毕业答辩,只要会说话,就能做出
- 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}$