- PyTorch 深度学习博客
Zoro|
PyTorchDeepLearning人工智能
PyTorch深度学习博客欢迎来到我的PyTorch深度学习博客!在这里,我将分享使用PyTorch学习和实践深度学习项目的点滴经验。本博客适用于初学者和有一定基础的开发者,旨在帮助大家快速搭建环境、掌握核心概念,并通过实例了解实际应用。环境配置为了确保项目的稳定性和兼容性,我选择了Python3.9环境,并在conda创建的虚拟环境中运行最新且稳定的PyTorch版本2.6.0。1.创建Pyth
- 深入探索 PyTorch 在语音识别中的应用
Zoro|
PyTorchDeepLearning机器学习pytorch语音识别人工智能
深入探索PyTorch在语音识别中的应用在本篇博客中,我将分享如何使用PyTorch进行语音识别任务,重点围绕环境配置、数据预处理、特征提取、模型设计以及模型比较展开。本文基于最近一次机器学习作业(HW2)的任务内容,任务目标是对语音信号进行逐帧音素预测,从而完成多类别分类任务。一、介绍任务背景任务目标:利用深度神经网络对语音信号进行逐帧音素预测。音素定义:音素是语音中能够区分单词的最小语音单位。
- MNIST数据集&手写数字识别
Zoro|
kerastensorflow人工智能机器学习
TensorFlow是一个开源的机器学习框架,由Google开发并发布。它提供了一种基于数据流图的编程模型,用于构建和训练机器学习模型。TensorFlow的核心概念是张量(Tensor)和流图(Graph)。张量是TensorFlow中的基本数据单位,可以理解为多维数组,可以是标量、向量、矩阵或更高维度的数组。流图是由一系列操作(Operation)和张量组成的。操作定义了计算和转换张量的方式。
- 算法模型从入门到起飞系列——八大排序算法(二)
小小面试官
算法模型算法排序算法java
上篇文章详细的描述了四种简单的排序算法及其优化的一些方案,其实比起基本的排序算法,我觉得学习者更应该掌握优化后的排序算法甚至希望可以在评论区上看到更多不同的解法,只要是自己去深入研究的,都可以放到评论区一起探讨甚至给博主纠正。下面就是要详细刨析另外四种不常见的排序算法,性能更高,但是其实真正的使用场景偏少。文章目录一、常见八大排序算法性能对比二、归并排序(MergeSort)2.1归并排序核心思想
- Codeforces Round 995 (Div. 3)
polarours
Codeforces算法c++数据结构
A.PreparingfortheOlympiad题目描述Monocarp和Stereocarp正在准备奥林匹克。现在仅剩nnn天奥林匹克就要开始了。在这第iii天,如果Monocarp准备训练,那么他将完成aia_iai题,同样的,如果Stereocarp也在这天准备训练,那么他将完成bib_ibi题。Monocarp可以在任意一天进行训练,然而,Stereocarp在观察他,并且学习他的计划:
- 3.17学习小结
shulingpei
学习
乱入一个20cm三连板总结:科源制药,山水比德,新城市,金百泽,科创信息,上能电气,赛为智能,百胜智能,津荣天宇,丰立智能,国联水产,润和软件,思特奇,致远新能,盟固利,德恩精工,开创电气,诚达药业,因赛集团,中铁装配,金盾股份,华研精机,超越科技,安诺其,华策影视,英力股份,众智科技,西测测试,晶雪节能,华铭智能,飞天诚信,金道科技,领湃科技,天迈科技,零点有数,江苏雷利,依米康。jmeter怎
- Gymnasium学习笔记
songyuc
gymnasium
1.Customwrapper[doc]1.1reset()方法重写说明重写函数模板:defreset(self,**kwargs):obs=super().reset(**kwargs)...returnobs1.1.1签名解释Deepseek-r1-Cursor:reset()方法的定义如下:defreset(self,*,seed=None,options=None):...注意参数前的星号
- 吴大仙带你三分钟学会swoole框架
大仙带你飞
phpswoole
前言最近在学习swoole这个东西,就写点心得吧。基于swoole的开源框架很多,优缺点自己百度,凡是有用到websocket和消费队列选择基于swoole的框架是不错的选择。好吧话不多说,吴大仙就介绍一下swoole的一个简单入门吧正文swoole有两个部分。一个是PHP扩展,用C开发的,这是核心。另一个是框架,像yii、TP、Laravel一样,是PHP代码写的。swoole扩展本身提供了we
- 【从零开始学习计算机科学】软件工程(四)结构化需求分析 与 面向对象需求分析
贫苦游商
学习软件工程需求分析ER图DFD数据字典数据流图
【从零开始学习计算机科学】软件工程(四)结构化需求分析与面向对象需求分析结构化需求分析数据模型E-R图基于E-R图的建模过程功能模型分层DFD简介基于DFD的建模原则DFD建模流程DFD的建模中的核心过程分层DFD的改进DFD建模中的注意事项行为模型STD建模的过程数据字典结构化分析总结面向对象需求分析OOAOA的过程时序图状态图面向对象需求建模总结结构化需求分析结构化分析(SA,Structur
- R语言绘图 | 环状柱状图+散点柱状组合图绘制
小杜的生信筆記
R语言精美图形绘制教程r语言开发语言科研绘图生物信息学
原文:R语言绘图|环状柱状图+散点柱状组合图绘制(点击访问)小杜的生信筆記,主要发表或收录生物信息学教程,以及基于R分析和可视化(包括数据分析,图形绘制等);分享感兴趣的文献和学习资料!!
- 【教程4>第2章>第30节】本章整体思维导图与学习总结
fpga和matlab
#第3章·通信—高阶调制解调FPGA教程4学习总结高阶调制解调
教程4.目录.目录1.本章节目录2.本章节思维导图3.本章节学习案例与实际应用欢迎订阅FPGA/MATLAB/Simulink系列教程《★教程1:matlab入门100例》《★教程2:fpga入门100例》《★教程3:simulink入
- 3.14学习总结
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学习
今天完成了几道关于二叉树的算法题关于二叉树的最小最大深度和数据流中的第k大元素,用到优先队列,学习了有关java的基础知识,学习了双指针法。
- 2025年三个月自学手册 网络安全(黑客技术)
网安kk
web安全安全网络网络安全人工智能
基于入门网络安全/黑客打造的:黑客&网络安全入门&进阶学习资源包什么是网络安全网络安全可以基于攻击和防御视角来分类,我们经常听到的“红队”、“渗透测试”等就是研究攻击技术,而“蓝队”、“安全运营”、“安全运维”则研究防御技术。如何成为一名黑客很多朋友在学习安全方面都会半路转行,因为不知如何去学,在这里,我将这个整份答案分为黑客(网络安全)入门必备、黑客(网络安全)职业指南、黑客(网络安全)学习导航
- PHP前置知识-HTML学习
freesec
html学习前端
HTML学习1、因特网和万维网1.1、Internet因特网:全球资源的总汇,连接网络的网络1.2、TCP/IP协议簇:传输层/网络层协议1.3、万维网:www(worldwideweb)HTTP超文本传输协议作用:接受和发布HTMl页面URL统一资源定位符协议://域名:端口号/文件路径/文件名.文件后缀http://www.QQ.com.cn:80/tq/index.html1.4、W3C组织
- 开启行业智变新征程,腾讯云架构师技术沙龙邀你解锁DeepSeek实战应用
deepseek
引言从2025开年的惊艳登场,到逐步落地的价值兑现,DeepSeek正以实战为突破点,推动AI技术落地的深水区变革。随着其工程化能力与行业场景的深度耦合,DeepSeek已从“技术验证”迈入“场景攻坚”阶段,互联网、金融、制造等行业的标杆案例接连涌现,一场由实战驱动的行业智变浪潮正席卷而来。当技术红利转化为生产力,企业如何应对算力瓶颈与场景碎片化的双重挑战?从系统工程化集成到跨模态迁移学习,Dee
- 【设计模式精讲】开源实战之剖析MyBatis框架:MyBatis中的设计模式之Builder模式
mybatis
文章目录第七章开源实战7.2剖析MyBatis框架中用到的经典设计模式7.2.1MyBatis回顾7.2.1.1MyBatis与ORM框架7.2.1.1MyBatis的基础使用7.2.2MyBatis中使用到的设计模式7.2.2.1Builder模式个人主页:道友老李欢迎加入社区:道友老李的学习社区第七章开源实战7.2剖析MyBatis框架中用到的经典设计模式7.2.1MyBatis回顾7.2.1
- 深度学习五大模型:CNN、Transformer、BERT、RNN、GAN详细解析
深度学习
卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)原理:CNN主要由卷积层、池化层和全连接层组成。卷积层通过卷积核在输入数据上进行卷积运算,提取局部特征;池化层则对特征图进行下采样,降低特征维度,同时保留主要特征;全连接层将特征图展开为一维向量,并进行分类或回归计算。CNN利用卷积操作实现局部连接和权重共享,能够自动学习数据中的空间特征。适用场景:广泛应用于图像处理相关的
- OpenLSD是一个自适应开源数据集,旨在支持逻辑综合中的多种机器学习任务。
数据集
2024-11-14,由中国科学院计算技术研究所、鹏城实验室和北京大学等联合创建OpenLSD数据集,目的为逻辑综合过程中的机器学习任务提供一个自适应的数据集生成框架。该数据集的核心研究问题是如何在逻辑综合的三个基本步骤——布尔表示、逻辑优化和技术映射中,通过机器学习方法提升效率和质量。一、研究背景:逻辑综合是电子设计自动化(EDA)流程中的关键环节,它负责将高级设计规范转化为门级网络列表。近年来
- 《Operating System Concepts》阅读笔记:p359-p388
操作系统
《OperatingSystemConcepts》学习第32天,p359-p388总结,总计30页。一、技术总结1.paging(1)定义Acommonmemorymanagementschemethatavoidsexternalfragmentationbysplittingphysicalmemoryintofixed-sizedframesandlogicalmemoryintoblock
- PHP入门教程3:数组和字符串操作
Evaporator Core
#php程序设计经验phpandroid开发语言
PHP入门教程3:数组和字符串操作在前两篇文章中,我们学习了PHP的基础语法、控制结构和函数的使用。本文将重点介绍数组和字符串的高级操作,这些是PHP编程中非常常见且重要的内容。本文将包含以下几个部分:数组的类型和操作多维数组数组函数字符串操作字符串函数1.数组的类型和操作数组是一种可以存储多个值的数据结构。PHP中有三种类型的数组:索引数组、关联数组和多维数组。索引数组索引数组是用数字索引的数组
- 算力技术创新驱动多场景应用演进
智能计算研究中心
其他
内容概要算力技术创新正成为数字经济时代的基础性驱动力,从异构计算架构的多元融合到量子计算的颠覆性突破,技术演进不断突破物理与算法的双重边界。在工业互联网场景中,边缘计算通过分布式节点实现毫秒级响应,支撑智能制造产线的实时控制;智能安防系统依托深度学习模型与流计算技术,完成海量视频数据的动态解析;而科学计算领域通过分布式计算与模型压缩技术,将基因测序、气候模拟等复杂任务的效率提升至新量级。值得注意的
- 关于CanvasRenderer.SyncTransform触发调用的机制
1)关于CanvasRenderer.SyncTransform触发调用的机制2)小游戏Spine裁剪掉帧问题3)DedicatedServer性能问题4).mp4视频放入RT进行渲染的性能分析闭坑指南这是第421篇UWA技术知识分享的推送,精选了UWA社区的热门话题,涵盖了UWA问答、社区帖子等技术知识点,助力大家更全面地掌握和学习。UWA社区主页:community.uwa4d.comUWAQ
- iOS进程增加内存上限的接口
memory
1)iOS进程增加内存上限的接口2).sommap内存占用排查的问题3)在使用RecastNavigation遇到的两个问题这是第420篇UWA技术知识分享的推送,精选了UWA社区的热门话题,涵盖了UWA问答、社区帖子等技术知识点,助力大家更全面地掌握和学习。UWA社区主页:community.uwa4d.comUWAQQ群:793972859MemoryQ:在打iOS包的时候注意到Xcode里有
- AI模型技术前沿与跨场景应用实践
智能计算研究中心
其他
内容概要当前AI模型技术正呈现多维度突破与跨领域融合的特征。从技术演进角度看,可解释性模型与量子计算框架的协同发展正在突破传统黑箱限制,而联邦学习、自适应优化等技术则为复杂场景建模提供了新的方法论支撑。应用层面,TensorFlow与PyTorch框架在医疗影像诊断、金融时序预测等领域的实战案例,验证了深度学习模型在垂直行业的泛化能力。值得关注的是,工具链整合已成为技术落地的关键环节,MXNet与
- 医疗影像联邦学习可解释性算法研究
智能计算研究中心
其他
内容概要医疗影像分析领域的联邦学习技术正面临数据隐私保护与模型可解释性的双重挑战。本研究以跨机构医疗影像协作场景为核心,系统性探讨联邦学习框架下可解释性算法的创新路径,重点解决医疗AI模型在分布式训练中的透明度缺失问题。通过引入动态特征选择机制与可解释性注意力模块,算法在保持数据本地化处理的同时,实现了关键病灶特征的跨域关联与可视化解析。研究同步整合自动化数据增强流程与多维度评估指标(如F1值、召
- 【Python】测试数据生成工具 --- Faker
pythonfaker数据分析
Faker库介绍Faker是一个强大的库,能够帮助开发者和测试人员生成大量的假数据,但这些数据看起来却非常真实。它支持生成多种类型的数据,如姓名、地址、公司名称、电子邮件等,甚至能够根据不同国家的特定文化生成相应的数据。Faker的应用不仅限于测试,它还广泛应用于数据分析、机器学习训练集的准备以及任何需要大量样本数据的场景。Faker安装前提:已安装python、pip安装命令如下:pipinst
- 融合AMD与NVIDIA GPU集群的MLOps:异构计算环境中的分布式训练架构实践
在深度学习的背景下,NVIDIA的CUDA与AMD的ROCm框架缺乏有效的互操作性,导致基础设施资源利用率显著降低。随着模型规模不断扩大而预算约束日益严格,2-3年更换一次GPU的传统方式已不具可持续性。但是Pytorch的最近几次的更新可以有效利用异构计算集群,实现对所有可用GPU资源的充分调度,不受制于供应商限制。本文将深入探讨如何混合AMD/NVIDIAGPU集群以支持PyTorch分布式训
- 深度学习框架PyTorch——从入门到精通(4)数据转换
Fansv587
Torch框架学习深度学习pytorch人工智能python经验分享
转换(Transforms)很多时候,数据并不总是以训练机器学习算法所需的最终处理形式出现。所以我们需要使用变换对数据进行一些处理,使其适合训练。所有TorchVision数据集都有两个参数——transform来修改特征,target_transform来修改标签——接受包含转换逻辑的可调用项。torchvision.transform模块提供了几个开箱即用的转换。FashionMNIST数据集
- 《Operating System Concepts》阅读笔记:p389-p407
操作系统
《OperatingSystemConcepts》学习第33天,p389-p407总结,总计19页。一、技术总结1.virtualmemeory(1)定义Atechniquethatallowstheexecutionofaprocessthatisnotcompletelyinmemory.Also,separationofcomputermemoryaddressspacefromphysic
- 如何利用AI制作PPT,轻松实现高效演示
HUIPPT剑盾ai
人工智能powerpoint学习软件科技
如何利用AI制作PPT,轻松实现高效演示!在这个信息爆炸的时代,PPT已经成为了日常工作和学习中不可或缺的工具。每当我们需要汇报、展示或总结时,PPT几乎成了“必杀技”。然而制作一份精彩的PPT往往需要花费大量的时间和精力。随着人工智能技术的发展,AI做PPT变得越来越简单,不仅节省了我们的时间,还能提升演示的质量。AI生成PPT的最大优势之一就是高效性。过去我们需要一张一张地调整幻灯片,插入图片
- 深入浅出Java Annotation(元注解和自定义注解)
Josh_Persistence
Java Annotation元注解自定义注解
一、基本概述
Annontation是Java5开始引入的新特征。中文名称一般叫注解。它提供了一种安全的类似注释的机制,用来将任何的信息或元数据(metadata)与程序元素(类、方法、成员变量等)进行关联。
更通俗的意思是为程序的元素(类、方法、成员变量)加上更直观更明了的说明,这些说明信息是与程序的业务逻辑无关,并且是供指定的工具或
- mysql优化特定类型的查询
annan211
java工作mysql
本节所介绍的查询优化的技巧都是和特定版本相关的,所以对于未来mysql的版本未必适用。
1 优化count查询
对于count这个函数的网上的大部分资料都是错误的或者是理解的都是一知半解的。在做优化之前我们先来看看
真正的count()函数的作用到底是什么。
count()是一个特殊的函数,有两种非常不同的作用,他可以统计某个列值的数量,也可以统计行数。
在统
- MAC下安装多版本JDK和切换几种方式
棋子chessman
jdk
环境:
MAC AIR,OS X 10.10,64位
历史:
过去 Mac 上的 Java 都是由 Apple 自己提供,只支持到 Java 6,并且OS X 10.7 开始系统并不自带(而是可选安装)(原自带的是1.6)。
后来 Apple 加入 OpenJDK 继续支持 Java 6,而 Java 7 将由 Oracle 负责提供。
在终端中输入jav
- javaScript (1)
Array_06
JavaScriptjava浏览器
JavaScript
1、运算符
运算符就是完成操作的一系列符号,它有七类: 赋值运算符(=,+=,-=,*=,/=,%=,<<=,>>=,|=,&=)、算术运算符(+,-,*,/,++,--,%)、比较运算符(>,<,<=,>=,==,===,!=,!==)、逻辑运算符(||,&&,!)、条件运算(?:)、位
- 国内顶级代码分享网站
袁潇含
javajdkoracle.netPHP
现在国内很多开源网站感觉都是为了利益而做的
当然利益是肯定的,否则谁也不会免费的去做网站
&
- Elasticsearch、MongoDB和Hadoop比较
随意而生
mongodbhadoop搜索引擎
IT界在过去几年中出现了一个有趣的现象。很多新的技术出现并立即拥抱了“大数据”。稍微老一点的技术也会将大数据添进自己的特性,避免落大部队太远,我们看到了不同技术之间的边际的模糊化。假如你有诸如Elasticsearch或者Solr这样的搜索引擎,它们存储着JSON文档,MongoDB存着JSON文档,或者一堆JSON文档存放在一个Hadoop集群的HDFS中。你可以使用这三种配
- mac os 系统科研软件总结
张亚雄
mac os
1.1 Microsoft Office for Mac 2011
大客户版,自行搜索。
1.2 Latex (MacTex):
系统环境:https://tug.org/mactex/
&nb
- Maven实战(四)生命周期
AdyZhang
maven
1. 三套生命周期 Maven拥有三套相互独立的生命周期,它们分别为clean,default和site。 每个生命周期包含一些阶段,这些阶段是有顺序的,并且后面的阶段依赖于前面的阶段,用户和Maven最直接的交互方式就是调用这些生命周期阶段。 以clean生命周期为例,它包含的阶段有pre-clean, clean 和 post
- Linux下Jenkins迁移
aijuans
Jenkins
1. 将Jenkins程序目录copy过去 源程序在/export/data/tomcatRoot/ofctest-jenkins.jd.com下面 tar -cvzf jenkins.tar.gz ofctest-jenkins.jd.com &
- request.getInputStream()只能获取一次的问题
ayaoxinchao
requestInputstream
问题:在使用HTTP协议实现应用间接口通信时,服务端读取客户端请求过来的数据,会用到request.getInputStream(),第一次读取的时候可以读取到数据,但是接下来的读取操作都读取不到数据
原因: 1. 一个InputStream对象在被读取完成后,将无法被再次读取,始终返回-1; 2. InputStream并没有实现reset方法(可以重
- 数据库SQL优化大总结之 百万级数据库优化方案
BigBird2012
SQL优化
网上关于SQL优化的教程很多,但是比较杂乱。近日有空整理了一下,写出来跟大家分享一下,其中有错误和不足的地方,还请大家纠正补充。
这篇文章我花费了大量的时间查找资料、修改、排版,希望大家阅读之后,感觉好的话推荐给更多的人,让更多的人看到、纠正以及补充。
1.对查询进行优化,要尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。
2.应尽量避免在 where
- jsonObject的使用
bijian1013
javajson
在项目中难免会用java处理json格式的数据,因此封装了一个JSONUtil工具类。
JSONUtil.java
package com.bijian.json.study;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Date;
import java.util.HashMap;
- [Zookeeper学习笔记之六]Zookeeper源代码分析之Zookeeper.WatchRegistration
bit1129
zookeeper
Zookeeper类是Zookeeper提供给用户访问Zookeeper service的主要API,它包含了如下几个内部类
首先分析它的内部类,从WatchRegistration开始,为指定的znode path注册一个Watcher,
/**
* Register a watcher for a particular p
- 【Scala十三】Scala核心七:部分应用函数
bit1129
scala
何为部分应用函数?
Partially applied function: A function that’s used in an expression and that misses some of its arguments.For instance, if function f has type Int => Int => Int, then f and f(1) are p
- Tomcat Error listenerStart 终极大法
ronin47
tomcat
Tomcat报的错太含糊了,什么错都没报出来,只提示了Error listenerStart。为了调试,我们要获得更详细的日志。可以在WEB-INF/classes目录下新建一个文件叫logging.properties,内容如下
Java代码
handlers = org.apache.juli.FileHandler, java.util.logging.ConsoleHa
- 不用加减符号实现加减法
BrokenDreams
实现
今天有群友发了一个问题,要求不用加减符号(包括负号)来实现加减法。
分析一下,先看最简单的情况,假设1+1,按二进制算的话结果是10,可以看到从右往左的第一位变为0,第二位由于进位变为1。
 
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-状态模式-State
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/
/*
当一个对象的内在状态改变时允许改变其行为,这个对象看起来像是改变了其类
状态模式主要解决的是当控制一个对象状态的条件表达式过于复杂时的情况
把状态的判断逻辑转移到表示不同状态的一系列类中,可以把复杂的判断逻辑简化
如果在
- CUDA程序block和thread超出硬件允许值时的异常
cherishLC
CUDA
调用CUDA的核函数时指定block 和 thread大小,该大小可以是dim3类型的(三维数组),只用一维时可以是usigned int型的。
以下程序验证了当block或thread大小超出硬件允许值时会产生异常!!!GPU根本不会执行运算!!!
所以验证结果的正确性很重要!!!
在VS中创建CUDA项目会有一个模板,里面有更详细的状态验证。
以下程序在K5000GPU上跑的。
- 诡异的超长时间GC问题定位
chenchao051
jvmcmsGChbaseswap
HBase的GC策略采用PawNew+CMS, 这是大众化的配置,ParNew经常会出现停顿时间特别长的情况,有时候甚至长到令人发指的地步,例如请看如下日志:
2012-10-17T05:54:54.293+0800: 739594.224: [GC 739606.508: [ParNew: 996800K->110720K(996800K), 178.8826900 secs] 3700
- maven环境快速搭建
daizj
安装mavne环境配置
一 下载maven
安装maven之前,要先安装jdk及配置JAVA_HOME环境变量。这个安装和配置java环境不用多说。
maven下载地址:http://maven.apache.org/download.html,目前最新的是这个apache-maven-3.2.5-bin.zip,然后解压在任意位置,最好地址中不要带中文字符,这个做java 的都知道,地址中出现中文会出现很多
- PHP网站安全,避免PHP网站受到攻击的方法
dcj3sjt126com
PHP
对于PHP网站安全主要存在这样几种攻击方式:1、命令注入(Command Injection)2、eval注入(Eval Injection)3、客户端脚本攻击(Script Insertion)4、跨网站脚本攻击(Cross Site Scripting, XSS)5、SQL注入攻击(SQL injection)6、跨网站请求伪造攻击(Cross Site Request Forgerie
- yii中给CGridView设置默认的排序根据时间倒序的方法
dcj3sjt126com
GridView
public function searchWithRelated() {
$criteria = new CDbCriteria;
$criteria->together = true; //without th
- Java集合对象和数组对象的转换
dyy_gusi
java集合
在开发中,我们经常需要将集合对象(List,Set)转换为数组对象,或者将数组对象转换为集合对象。Java提供了相互转换的工具,但是我们使用的时候需要注意,不能乱用滥用。
1、数组对象转换为集合对象
最暴力的方式是new一个集合对象,然后遍历数组,依次将数组中的元素放入到新的集合中,但是这样做显然过
- nginx同一主机部署多个应用
geeksun
nginx
近日有一需求,需要在一台主机上用nginx部署2个php应用,分别是wordpress和wiki,探索了半天,终于部署好了,下面把过程记录下来。
1. 在nginx下创建vhosts目录,用以放置vhost文件。
mkdir vhosts
2. 修改nginx.conf的配置, 在http节点增加下面内容设置,用来包含vhosts里的配置文件
#
- ubuntu添加admin权限的用户账号
hongtoushizi
ubuntuuseradd
ubuntu创建账号的方式通常用到两种:useradd 和adduser . 本人尝试了useradd方法,步骤如下:
1:useradd
使用useradd时,如果后面不加任何参数的话,如:sudo useradd sysadm 创建出来的用户将是默认的三无用户:无home directory ,无密码,无系统shell。
顾应该如下操作:
- 第五章 常用Lua开发库2-JSON库、编码转换、字符串处理
jinnianshilongnian
nginxlua
JSON库
在进行数据传输时JSON格式目前应用广泛,因此从Lua对象与JSON字符串之间相互转换是一个非常常见的功能;目前Lua也有几个JSON库,本人用过cjson、dkjson。其中cjson的语法严格(比如unicode \u0020\u7eaf),要求符合规范否则会解析失败(如\u002),而dkjson相对宽松,当然也可以通过修改cjson的源码来完成
- Spring定时器配置的两种实现方式OpenSymphony Quartz和java Timer详解
yaerfeng1989
timerquartz定时器
原创整理不易,转载请注明出处:Spring定时器配置的两种实现方式OpenSymphony Quartz和java Timer详解
代码下载地址:http://www.zuidaima.com/share/1772648445103104.htm
有两种流行Spring定时器配置:Java的Timer类和OpenSymphony的Quartz。
1.Java Timer定时
首先继承jav
- Linux下df与du两个命令的差别?
pda158
linux
一、df显示文件系统的使用情况,与du比較,就是更全盘化。 最经常使用的就是 df -T,显示文件系统的使用情况并显示文件系统的类型。 举比例如以下: [root@localhost ~]# df -T Filesystem Type &n
- [转]SQLite的工具类 ---- 通过反射把Cursor封装到VO对象
ctfzh
VOandroidsqlite反射Cursor
在写DAO层时,觉得从Cursor里一个一个的取出字段值再装到VO(值对象)里太麻烦了,就写了一个工具类,用到了反射,可以把查询记录的值装到对应的VO里,也可以生成该VO的List。
使用时需要注意:
考虑到Android的性能问题,VO没有使用Setter和Getter,而是直接用public的属性。
表中的字段名需要和VO的属性名一样,要是不一样就得在查询的SQL中
- 该学习笔记用到的Employee表
vipbooks
oraclesql工作
这是我在学习Oracle是用到的Employee表,在该笔记中用到的就是这张表,大家可以用它来学习和练习。
drop table Employee;
-- 员工信息表
create table Employee(
-- 员工编号
EmpNo number(3) primary key,
-- 姓