- LLM 词汇表
落难Coder
LLMsNLP大语言模型大模型llama人工智能
Contextwindow“上下文窗口”是指语言模型在生成新文本时能够回溯和参考的文本量。这不同于语言模型训练时所使用的大量数据集,而是代表了模型的“工作记忆”。较大的上下文窗口可以让模型理解和响应更复杂和更长的提示,而较小的上下文窗口可能会限制模型处理较长提示或在长时间对话中保持连贯性的能力。Fine-tuning微调是使用额外的数据进一步训练预训练语言模型的过程。这使得模型开始表示和模仿微调数
- 【有啥问啥】刷爆各大榜单的Reflection 70B模型背后的错误自我纠正(Reflection-Tuning)技术解析:一种革新AI模型的方法
Chauvin912
大模型行业调研人工智能算法
刷爆各大榜单的Reflection70B模型背后的错误自我纠正(Reflection-Tuning)技术解析:一种革新AI模型的方法在快速发展的AI领域,尤其是大型语言模型(LLM)的竞争中,错误自我纠正技术(Reflection-Tuning)正逐步成为提升模型性能的关键突破。该技术通过赋予模型自我检测和纠正错误的能力,显著提高了输出的准确性和可靠性。本文将深入解析Reflection-Tunn
- 大模型多机多卡脚本实例 - 增量预训练 -accelerate和deepspeed命令多机多卡训练有什么不同
AI生成曾小健
大模型/增量预训练CPT深度学习python机器学习
第一步,同步权重ls-l/data/xxx/gpu008/MoeRemake/train/etuning/LLaMA-Factory2/models/xxx-Base-10B-200k-Llama第二步,同步环境:./scp_batch.sh"/data/xxx/miniconda3/envs/etuning4/""/data/vayu/miniconda3/envs/etuning4/"gpu0
- 超越传统:Reflection 70B如何革新AI语言处理
黑金IT
人工智能AI编程
Reflection70B:AI语言模型的新里程碑AI领域迎来了革命性的变革,HyperWrite公司推出的开源AI大模型Reflection70B,以其卓越的性能在多个基准测试中超越了GPT-4o和Llama3.1。这款基于Meta的Llama3.170BInstruct构建的模型,采用了先进的“Reflection-Tuning”技术,能够在最终确定回答前检测并纠正自身的错误,显著提高了输出的
- mysql5.7 myisam 优化_MySQL5.7优化配置参数
weixin_39866974
mysql5.7myisam优化
#Otherdefaulttuningvalues#MySQLServerInstanceConfigurationFile#----------------------------------------------------------------------#GeneratedbytheMySQLServerInstanceConfigurationWizard###Installatio
- 大模型推理框架 RTP-LLM 架构解析
阿里技术
架构LLM推理阿里巴巴RPT
RTP-LLM是阿里巴巴智能引擎团队推出的大模型推理框架,支持了包括淘宝、天猫、闲鱼、菜鸟、高德、饿了么、AE、Lazada等多个业务的大模型推理场景。RTP-LLM与当前广泛使用的多种主流模型兼容,使用高性能的CUDAkernel,包括PagedAttention、FlashAttention、FlashDecoding等,支持多模态、LoRA、P-Tuning、以及WeightOnly动态量化
- LLM系列(3):探索大模型RLHF优化之道:DeepSpeed-Chat超快速入门,对齐训练精度提升一步到位
汀、人工智能
LLM工业级落地实践人工智能promptLLM自然语言处理大模型RLHFDeepSpeed
LLM系列(3):探索大模型RLHF优化之道:DeepSpeed-Chat超快速入门,对齐训练精度提升一步到位随着ChatGPT的惊艳表现,各类大模型产品如雨后春笋丛出不穷。作为有一定算法能力的同学一定会想是否可以自己在有限的物理条件下去定制化自己的大模型。学术界对此也进行了一定的研究,如PromptTuning的技术等(不调试原始大模型,只调试相关的Prompt)。最近微软做了一个Deepspe
- 百篇论文博文导航AI工程之路:FT、KG、RAG与Agent技术全方位探索
汀、人工智能
AIAgent人工智能深度学习机器学习自然语言处理大模型AgentRAG
百篇论文博文导航AI工程之路:FT、KG、RAG与Agent技术全方位探索1.FTScalingDowntoScaleUp:AGuidetoParameter-EfficientFine-Tuning:https://arxiv.org/abs/2303.15647TowardsaUnifiedViewofParameter-EfficientTransferLearning:https://ar
- 【大模型】Agent基础知识
idiotyi
大模型人工智能自然语言处理
目录1.基本框架2.常见推理模式2.1ReAct:SynergizingReasoningandActinginLanguageModels2.2Reflection2.3LATS:LanguageAgentsTreeSearch3.微调3.1全模型微调(FullModelFine-Tuning)3.2冻结部分层微调(Layer-wiseFine-Tuning)3.3适配器(Adapters)3.
- 深度解析:大模型微调的原理、应用与实践
longfei.li
人工智能神经网络
引言最近在公司落地AI产品的过程中,与团队小伙伴深入探讨和测试了大模型微调,同时也跟多个业内专家进行了交流和学习。相信很多人在实际落地大模型应用的时候都会有个疑问:到底要不要做微调模型?我的结论是在实际落地的过程中绝大多数场景是不需要做的,所以今天主要跟大家分享一下什么是Fine-tuning、Fine-tuning的原理以及Fine-tuning的应用,以帮助大家在工作中更好的理解大模型微调。什
- CLIP-Adapter: Better Vision-Language Models with Feature Adapters
Tsukinousag
对比语言图像预训练(CLIP)虽然prompt-tuning用于textualinputs,但是建议CLIPAdapter在视觉或语言分支上使用功能适配器进行fine-tuneCLIPAdapter采用了一个额外的瓶颈层来学习新的特征,并将剩余的特征与原始的预训练特征进行混合。为了更好地适应vision语言模型,使用功能适配器,而不是快速调整1.ClassifierWeightGeneration
- MasaCtrl:Tuning-free mutual self-attention control for consistent image synthesis and editing
Kun Li
图像视频生成大模型stablediffusion
https://github.com/TencentARC/MasaCtrl/issues/13https://github.com/TencentARC/MasaCtrl/issues/13QuestionaboutMask·Issue#31·TencentARC/MasaCtrl·GitHub
- Code Llama: Open Foundation Models for Code论文阅读
yang_daxia
大模型llamacodellama
整体介绍CodeLlama发布了3款模型,包括基础模型、Python专有模型和指令跟随模型,参数量分别为7B、13B、34B和70B。这些模型在长达16ktokens的序列上训练。都是基于Llama2。作者针对infilling(FIM)、长上下文、指令专门做了微调long-contextfine-tuning(LCFT).codellama细节CodeLlama模型家族初始化:所有CodeLla
- 大模型18:微调大模型方法PEFT(LoRA等) — 训练 “ChatGLM2“ 项目
bluewelkin
大模型
微调大模型的方法之一是PEFT(Parameter-EfficientFine-Tuning),其中包括LoRA(Low-RankAdaptation)等技术。PEFT方法能够在不显著增加计算资源消耗的情况下,微调大模型,从而适应特定任务。这种方法特别适用于像“ChatGLM2”这样的预训练大模型。什么是PEFT(Parameter-EfficientFine-Tuning)?PEFT是一种优化微
- 大模型19:微调大模型方法
bluewelkin
大模型
有监督微调(SFT)、奖励模型(RM)训练,以及基于人类反馈的强化学习(RLHF)训练1.有监督微调(SFT-SupervisedFine-Tuning)数据处理数据收集:首先,需要收集大量的对话数据。这些数据通常包括人工标注的问答对,或者从已有的高质量对话系统中获取的数据集。数据预处理:对收集的数据进行清洗、标注和格式化。预处理包括移除噪音数据、分词、生成模型输入输出格式等。模型训练模型初始化:
- 大模型微调方法总结:LoRA、Adapter、Prefix-tuning、P-tuning、Prompt-tuning
百度_开发者中心
prompt人工智能大模型
随着深度学习技术的不断发展,大型预训练模型已成为许多任务的重要工具。然而,微调(finetuning)这些大模型以适应特定任务是一个复杂且计算密集型的过程。本文将重点介绍五种不同的微调方法:LoRA、Adapter、Prefix-tuning、P-tuning和Prompt-tuning,并对它们进行总结。LoRA(LearnedRepresentationsforFinetuning)LoRA是
- Prompt-Tuning:大模型微调技术
百度_开发者中心
prompt自然语言处理大模型
随着深度学习技术的不断发展,大模型(如GPT、BERT等)在各种自然语言处理(NLP)任务中取得了显著的成功。然而,训练和部署大模型需要大量的计算资源和时间,这限制了其在一些资源有限场景中的应用。为了解决这个问题,研究人员提出了各种大模型微调技术,以减少模型的大小和计算复杂度,同时保持模型的性能。本文将重点介绍一些常见的大模型微调技术,包括Adapter-Tuning、Prefix-Tuning、
- 大模型微调技术(Adapter-Tuning、Prefix-Tuning、Prompt-Tuning(P-Tuning)、P-Tuning v2、LoRA)_adapter微调 p tuning
Cc不爱吃洋葱
prompt
2022年11月30日,ChatGPT发布至今,国内外不断涌现出了不少大模型,呈现“百模大战”的景象,比如ChatGLM-6B、LLAMA、Alpaca等模型及在此模型基础上进一步开发的特定领域的大模型。今年3月15日,GPT-4发布后,也出现了一些多模态的大模型,比如百度的文心一言、讯飞星火认知大模型等等。要想训练一个针对特定领域的大模型,如果采用全量参数微调(FullParameterFutu
- Rocksdb Tuning
MOONICK
数据库
Rocksdb配置选项尤其繁多,想要获得真正的高性能,需要进行详细的调优,这是项复杂的工作,需要在实践中积累经验:https://www.jianshu.com/p/8e0018b6a8b6https://cloud.tencent.com/developer/article/2329992调优RocksDB通常就是在三个amplification之间做取舍:Writeamplification-
- 大模型应用中什么是SFT(监督微调)?
Chauvin912
大模型语言模型深度学习算法
大模型应用中什么是SFT(监督微调)?一、SFT的基本概念监督微调(SupervisedFine-Tuning,SFT)是对已经预训练的模型进行特定任务的训练,以提高其在该任务上的表现。预训练模型通常在大量通用数据上进行训练,学到广泛的语言知识和特征。在SFT过程中,利用特定任务的数据,对模型进行进一步调整,使其更适合该任务。二、SFT的原理SFT的过程可以分为以下几个步骤:预训练模型:在大规模通
- AI推介-大语言模型LLMs论文速览(arXiv方向):2024.02.20-2024.02.25
小小帅AIGC
LLMs论文时报人工智能语言模型深度学习LLM大语言模型论文推送
论文目录~1.Zero-shotcross-lingualtransferininstructiontuningoflargelanguagemodel2.ScalingEfficientLLMs3.LLM-DA:DataAugmentationviaLargeLanguageModelsforFew-ShotNamedEntityRecognition4.WhoseLLMisitAnyway?L
- AI推介-大语言模型LLMs论文速览(arXiv方向):2024.02.25-2024.03.01
小小帅AIGC
LLMs论文时报人工智能语言模型自然语言处理LLM大语言模型深度学习论文推送
论文目录~1.ArithmeticControlofLLMsforDiverseUserPreferences:DirectionalPreferenceAlignmentwithMulti-ObjectiveRewards2.KeepingLLMsAlignedAfterFine-tuning:TheCrucialRoleofPromptTemplates3.Meta-TaskPrompting
- 大模型训练——PEFT与LORA介绍
MarkHD
人工智能深度学习机器学习
大模型训练中的PEFT(Parameter-EfficientFine-Tuning)与LoRA(Low-RankAdaptation)是两种重要的技术,它们在大型预训练模型的应用中发挥着重要作用。首先,让我们来了解一下PEFT。PEFT是一种参数高效的微调技术,由Huggingface发布。这种方法的核心思想是仅微调少量(额外)模型参数,同时冻结预训练LLM的大部分参数。这样做的好处是大大降低了
- 学习笔记:使用 Amazon Bedrock 进行图像生成
AmazonBedrock全新发布在2023年的亚马逊云科技re:Invent全球云计算大会上,最令人瞩目的一项更新莫过于AmazonBedrock的全新升级。亚马逊云科技此次为其大模型托管服务引入了Fine-tuning、Agents、KnowledgeBases和Guardrails等一系列创新功能。这些功能的加入意味着客户现在能以更加高效、智能和安全的方式构建各种应用,标志着亚马逊云科技在推
- 预训练和微调在迁移学习中的作用
一条小小yu
迁移学习人工智能机器学习
在机器学习和深度学习中,"pre-training"(预训练)和"fine-tuning"(微调)是两个常见且重要的概念,它们通常在迁移学习场景中使用,以提高模型在特定任务上的性能。预训练(Pre-training)预训练是指在一个大型且通常与目标任务相关但不完全相同的数据集上训练模型的过程。这个阶段的目的是让模型学习到一些通用的特征或知识,这些特征或知识可以帮助模型在后续的特定任务上表现更好。预
- 大模型微调大杂烩知识总结
lichunericli
LLM人工智能语言模型
1.前缀微调(Prefix-Tuning)前缀微调是一种针对预训练模型的微调方法,通过在模型输入前添加特定任务相关的连续前缀表示,从而引导模型生成适应特定任务的输出。在微调过程中,只更新前缀表示的参数,而预训练模型的参数保持不变。微调方法:首先,为每个任务设计一个可学习的前缀表示。然后,将这个前缀表示与输入序列进行拼接,输入到预训练模型中。最后,通过优化前缀表示的参数,使得模型能够生成适应特定任务
- Prompt Tuning:深度解读一种新的微调范式
lichunericli
LLM人工智能语言模型prompt
阅读该博客,您将系统地掌握如下知识点:什么是预训练语言模型?什么是prompt?为什么要引入prompt?相比传统fine-tuning有什么优势?自20年底开始,prompt的发展历程,哪些经典的代表方法?面向不同种类NLP任务,prompt如何选择和设计?面向超大规模模型,如何借助prompt进行参数有效性训练?面向GPT3,什么是In-ContextLearning?什么是Chain-Of-
- ACK Timeout 相关论文
小超超爱超超
论文中提到了ACKTimeout《AReal-TimeUpdatingAlgorithmofRTS-CTSThresholdtoEnhanceEDCAMACPerformanceinIEEE802.11eWirelessLANs》Timeout论文中《RTSThresholdSelf-TuningAlgorithmBasedonDelayAnalysison802.11DCF》提到冲突时间:
- 大模型推理优化实践:KV cache 复用与投机采样
阿里技术
RTP-LLM大模型KVcache推理优化投机采样
作者:米基一、背景RTP-LLM是阿里巴巴大模型预测团队开发的大模型推理加速引擎,作为一个高性能的大模型推理解决方案,它已被广泛应用于阿里内部。该引擎与当前广泛使用的多种主流模型兼容,并通过采用高性能的CUDA算子来实现了如PagedAttention和ContinuousBatching等多项优化措施。RTP-LLM还支持包括多模态、LoRA、P-Tuning、以及WeightOnly动态量化等
- 大语言模型ChatGLM + P-Tuning微调实践
North_D
AI人工智能人工智能自然语言处理chatgptnlptransformer深度学习机器学习
大语言模型ChatGLM+P-Tuning微调实践文章目录大语言模型ChatGLM+P-Tuning微调实践LLM微调基础本次实践环境说明ChatGLM部署以及激活conda环境安装依赖禁用W&B训练数据集、测试数据集准备微调参数调整(train.sh\evaluate.sh)参数说明备查训练推理验证可能会遇到的问题及解决LLM微调基础LLM微调可以对原有预模型进行专业领域知识的训练,相关领域知识
- 分享100个最新免费的高匿HTTP代理IP
mcj8089
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推荐两个代理IP网站:
1. 全网代理IP:http://proxy.goubanjia.com/
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- mysql高级特性之数据分区
annan211
java数据结构mongodb分区mysql
mysql高级特性
1 以存储引擎的角度分析,分区表和物理表没有区别。是按照一定的规则将数据分别存储的逻辑设计。器底层是由多个物理字表组成。
2 分区的原理
分区表由多个相关的底层表实现,这些底层表也是由句柄对象表示,所以我们可以直接访问各个分区。存储引擎管理分区的各个底层
表和管理普通表一样(所有底层表都必须使用相同的存储引擎),分区表的索引只是
- JS采用正则表达式简单获取URL地址栏参数
chiangfai
js地址栏参数获取
GetUrlParam:function GetUrlParam(param){
var reg = new RegExp("(^|&)"+ param +"=([^&]*)(&|$)");
var r = window.location.search.substr(1).match(reg);
if(r!=null
- 怎样将数据表拷贝到powerdesigner (本地数据库表)
Array_06
powerDesigner
==================================================
1、打开PowerDesigner12,在菜单中按照如下方式进行操作
file->Reverse Engineer->DataBase
点击后,弹出 New Physical Data Model 的对话框
2、在General选项卡中
Model name:模板名字,自
- logbackのhelloworld
飞翔的马甲
日志logback
一、概述
1.日志是啥?
当我是个逗比的时候我是这么理解的:log.debug()代替了system.out.print();
当我项目工作时,以为是一堆得.log文件。
这两天项目发布新版本,比较轻松,决定好好地研究下日志以及logback。
传送门1:日志的作用与方法:
http://www.infoq.com/cn/articles/why-and-how-log
上面的作
- 新浪微博爬虫模拟登陆
随意而生
新浪微博
转载自:http://hi.baidu.com/erliang20088/item/251db4b040b8ce58ba0e1235
近来由于毕设需要,重新修改了新浪微博爬虫废了不少劲,希望下边的总结能够帮助后来的同学们。
现行版的模拟登陆与以前相比,最大的改动在于cookie获取时候的模拟url的请求
- synchronized
香水浓
javathread
Java语言的关键字,可用来给对象和方法或者代码块加锁,当它锁定一个方法或者一个代码块的时候,同一时刻最多只有一个线程执行这段代码。当两个并发线程访问同一个对象object中的这个加锁同步代码块时,一个时间内只能有一个线程得到执行。另一个线程必须等待当前线程执行完这个代码块以后才能执行该代码块。然而,当一个线程访问object的一个加锁代码块时,另一个线程仍然
- maven 简单实用教程
AdyZhang
maven
1. Maven介绍 1.1. 简介 java编写的用于构建系统的自动化工具。目前版本是2.0.9,注意maven2和maven1有很大区别,阅读第三方文档时需要区分版本。 1.2. Maven资源 见官方网站;The 5 minute test,官方简易入门文档;Getting Started Tutorial,官方入门文档;Build Coo
- Android 通过 intent传值获得null
aijuans
android
我在通过intent 获得传递兑现过的时候报错,空指针,我是getMap方法进行传值,代码如下 1 2 3 4 5 6 7 8 9
public
void
getMap(View view){
Intent i =
- apache 做代理 报如下错误:The proxy server received an invalid response from an upstream
baalwolf
response
网站配置是apache+tomcat,tomcat没有报错,apache报错是:
The proxy server received an invalid response from an upstream server. The proxy server could not handle the request GET /. Reason: Error reading fr
- Tomcat6 内存和线程配置
BigBird2012
tomcat6
1、修改启动时内存参数、并指定JVM时区 (在windows server 2008 下时间少了8个小时)
在Tomcat上运行j2ee项目代码时,经常会出现内存溢出的情况,解决办法是在系统参数中增加系统参数:
window下, 在catalina.bat最前面
set JAVA_OPTS=-XX:PermSize=64M -XX:MaxPermSize=128m -Xms5
- Karam与TDD
bijian1013
KaramTDD
一.TDD
测试驱动开发(Test-Driven Development,TDD)是一种敏捷(AGILE)开发方法论,它把开发流程倒转了过来,在进行代码实现之前,首先保证编写测试用例,从而用测试来驱动开发(而不是把测试作为一项验证工具来使用)。
TDD的原则很简单:
a.只有当某个
- [Zookeeper学习笔记之七]Zookeeper源代码分析之Zookeeper.States
bit1129
zookeeper
public enum States {
CONNECTING, //Zookeeper服务器不可用,客户端处于尝试链接状态
ASSOCIATING, //???
CONNECTED, //链接建立,可以与Zookeeper服务器正常通信
CONNECTEDREADONLY, //处于只读状态的链接状态,只读模式可以在
- 【Scala十四】Scala核心八:闭包
bit1129
scala
Free variable A free variable of an expression is a variable that’s used inside the expression but not defined inside the expression. For instance, in the function literal expression (x: Int) => (x
- android发送json并解析返回json
ronin47
android
package com.http.test;
import org.apache.http.HttpResponse;
import org.apache.http.HttpStatus;
import org.apache.http.client.HttpClient;
import org.apache.http.client.methods.HttpGet;
import
- 一份IT实习生的总结
brotherlamp
PHPphp资料php教程php培训php视频
今天突然发现在不知不觉中自己已经实习了 3 个月了,现在可能不算是真正意义上的实习吧,因为现在自己才大三,在这边撸代码的同时还要考虑到学校的功课跟期末考试。让我震惊的是,我完全想不到在这 3 个月里我到底学到了什么,这是一件多么悲催的事情啊。同时我对我应该 get 到什么新技能也很迷茫。所以今晚还是总结下把,让自己在接下来的实习生活有更加明确的方向。最后感谢工作室给我们几个人这个机会让我们提前出来
- 据说是2012年10月人人网校招的一道笔试题-给出一个重物重量为X,另外提供的小砝码重量分别为1,3,9。。。3^N。 将重物放到天平左侧,问在两边如何添加砝码
bylijinnan
java
public class ScalesBalance {
/**
* 题目:
* 给出一个重物重量为X,另外提供的小砝码重量分别为1,3,9。。。3^N。 (假设N无限大,但一种重量的砝码只有一个)
* 将重物放到天平左侧,问在两边如何添加砝码使两边平衡
*
* 分析:
* 三进制
* 我们约定括号表示里面的数是三进制,例如 47=(1202
- dom4j最常用最简单的方法
chiangfai
dom4j
要使用dom4j读写XML文档,需要先下载dom4j包,dom4j官方网站在 http://www.dom4j.org/目前最新dom4j包下载地址:http://nchc.dl.sourceforge.net/sourceforge/dom4j/dom4j-1.6.1.zip
解开后有两个包,仅操作XML文档的话把dom4j-1.6.1.jar加入工程就可以了,如果需要使用XPath的话还需要
- 简单HBase笔记
chenchao051
hbase
一、Client-side write buffer 客户端缓存请求 描述:可以缓存客户端的请求,以此来减少RPC的次数,但是缓存只是被存在一个ArrayList中,所以多线程访问时不安全的。 可以使用getWriteBuffer()方法来取得客户端缓存中的数据。 默认关闭。 二、Scan的Caching 描述: next( )方法请求一行就要使用一次RPC,即使
- mysqldump导出时出现when doing LOCK TABLES
daizj
mysqlmysqdump导数据
执行 mysqldump -uxxx -pxxx -hxxx -Pxxxx database tablename > tablename.sql
导出表时,会报
mysqldump: Got error: 1044: Access denied for user 'xxx'@'xxx' to database 'xxx' when doing LOCK TABLES
解决
- CSS渲染原理
dcj3sjt126com
Web
从事Web前端开发的人都与CSS打交道很多,有的人也许不知道css是怎么去工作的,写出来的css浏览器是怎么样去解析的呢?当这个成为我们提高css水平的一个瓶颈时,是否应该多了解一下呢?
一、浏览器的发展与CSS
- 《阿甘正传》台词
dcj3sjt126com
Part Ⅰ:
《阿甘正传》Forrest Gump经典中英文对白
Forrest: Hello! My names Forrest. Forrest Gump. You wanna Chocolate? I could eat about a million and a half othese. My momma always said life was like a box ochocol
- Java处理JSON
dyy_gusi
json
Json在数据传输中很好用,原因是JSON 比 XML 更小、更快,更易解析。
在Java程序中,如何使用处理JSON,现在有很多工具可以处理,比较流行常用的是google的gson和alibaba的fastjson,具体使用如下:
1、读取json然后处理
class ReadJSON
{
public static void main(String[] args)
- win7下nginx和php的配置
geeksun
nginx
1. 安装包准备
nginx : 从nginx.org下载nginx-1.8.0.zip
php: 从php.net下载php-5.6.10-Win32-VC11-x64.zip, php是免安装文件。
RunHiddenConsole: 用于隐藏命令行窗口
2. 配置
# java用8080端口做应用服务器,nginx反向代理到这个端口即可
p
- 基于2.8版本redis配置文件中文解释
hongtoushizi
redis
转载自: http://wangwei007.blog.51cto.com/68019/1548167
在Redis中直接启动redis-server服务时, 采用的是默认的配置文件。采用redis-server xxx.conf 这样的方式可以按照指定的配置文件来运行Redis服务。下面是Redis2.8.9的配置文
- 第五章 常用Lua开发库3-模板渲染
jinnianshilongnian
nginxlua
动态web网页开发是Web开发中一个常见的场景,比如像京东商品详情页,其页面逻辑是非常复杂的,需要使用模板技术来实现。而Lua中也有许多模板引擎,如目前我在使用的lua-resty-template,可以渲染很复杂的页面,借助LuaJIT其性能也是可以接受的。
如果学习过JavaEE中的servlet和JSP的话,应该知道JSP模板最终会被翻译成Servlet来执行;而lua-r
- JZSearch大数据搜索引擎
颠覆者
JavaScript
系统简介:
大数据的特点有四个层面:第一,数据体量巨大。从TB级别,跃升到PB级别;第二,数据类型繁多。网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三,价值密度低。以视频为例,连续不间断监控过程中,可能有用的数据仅仅有一两秒。第四,处理速度快。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。业界将其归纳为4个“V”——Volume,Variety,Value,Velocity。大数据搜索引
- 10招让你成为杰出的Java程序员
pda158
java编程框架
如果你是一个热衷于技术的
Java 程序员, 那么下面的 10 个要点可以让你在众多 Java 开发人员中脱颖而出。
1. 拥有扎实的基础和深刻理解 OO 原则 对于 Java 程序员,深刻理解 Object Oriented Programming(面向对象编程)这一概念是必须的。没有 OOPS 的坚实基础,就领会不了像 Java 这些面向对象编程语言
- tomcat之oracle连接池配置
小网客
oracle
tomcat版本7.0
配置oracle连接池方式:
修改tomcat的server.xml配置文件:
<GlobalNamingResources>
<Resource name="utermdatasource" auth="Container"
type="javax.sql.DataSou
- Oracle 分页算法汇总
vipbooks
oraclesql算法.net
这是我找到的一些关于Oracle分页的算法,大家那里还有没有其他好的算法没?我们大家一起分享一下!
-- Oracle 分页算法一
select * from (
select page.*,rownum rn from (select * from help) page
-- 20 = (currentPag