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icesord
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报错:nomodulenamedtransformers.deepspeed原因:版本更新后,已取消transformers.deepspeed新版本中更改为transformers.integrations.deepspeed解决方案:根据trace信息,将原先的importtransformers.deepspeedfromtransformers.deepspeedimport......全
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LDG_AGI
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目录一、引言二、计算微调参数占比2.1概述2.2模型参数结构一览2.3微调参数占比计算三、总结一、引言这里的Transformers指的是huggingface开发的大模型库,为huggingface上数以万计的预训练大模型提供预测、训练等服务。Transformers提供了数以千计的预训练模型,支持100多种语言的文本分类、信息抽取、问答、摘要、翻译、文本生成。它的宗旨是让最先进的NLP技术人人
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"好的数据加载是成功训练的第一步"一、为什么要用DataLoader?当我们刚开始学习深度学习时,常常会这样处理数据:#传统方式加载数据images=[...]#所有图片数据labels=[...]#所有标签foriinrange(0,len(images),32):batch_images=images[i:i+32]batch_labels=labels[i:i+32]#训练代码...这种方式
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目标输入:你是谁?输出:我们预训练的名字。训练为了性能好下载小参数模型,普通机器都能运行。下载模型#方式1:使用魔搭社区SDK下载#down_deepseek.pyfrommodelscopeimportsnapshot_downloadmodel_dir=snapshot_download('deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B')#方式2:gitl
- C# winform 使用进度条(两种形式)
交大之心
在用c#做WinFrom开发的过程中。我们经常需要用到进度条(ProgressBar)用于显示进度信息。这时候我们可能就需要用到多线程,如果不采用多线程控制进度条,窗口很容易假死(无法适时看到进度信息)。下面我就简单结合一个我写的例子给大家做一个介绍。第一步:设计界面不说了...注意需要引用usingSystem.Threading;第二步:定义一个代理,用于更新ProgressBar的值(Val
- Winform编程详解十五:ProgressBar 进度条控件
&海哥
Winform编程详解c#
一、属性介绍1.(Name)控件的对象标识符ID2.BackColor控件的背景颜色3.Cursor鼠标移过该控件显示的光标样式4.ForeColor控件的文本颜色5.UseWaitCursor使用鼠标的等待光标6.Enabled控件激活状态7.Maximum进度条的最大值8.Minimum进度条的最小值9.Step进度条的前进值10.Value进度条的数值11.Visible控件显示状态二、方法
- 大语言模型技术专栏(三):Attention机制——从RNN到Transformer的惊世一跃!
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大语言模型技术专栏语言模型rnntransformer
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- C#如何对button按钮实现进度条功能
凌晓峰
C#c#windows按钮进度条button实现进度条button进度条
C#如何对button按钮实现进度条功能一.单线程进度条二.多线程进度条三.使用委托和invoke方法跨线程UIl控制来实现进度条四.使用异步委托执行线程来完成进度条五.使用Async,await完成进度条在编写WinForm程序时,我们有很多时候需要用到进度条,下面我来分享一下我在处理进度条时所采用的各种方法。创建一个Winform窗体应用项目。添加一个新的窗体(progressForm.cs)
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一、Transformer不同层作用剖析1.1低层作用在Transformer架构中,低层(1-3层)主要承担着局部语法建模的关键任务,其对语言基础结构的理解和处理为后续高层语义分析奠定了坚实基础。在词性标注(POStagging)任务中,低层通过对相邻词之间关系的细致捕捉,能够精准判断每个词的词性。例如在句子“Thedogrunsfast”中,对于“runs”这个词,低层模型会关注其与相邻词“d
- SFP+(Enhanced Small Form-factor Pluggable)详解
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1.SFP+的定义SFP+(SmallForm-factorPluggablePlus)是SFP的增强版本,专为10Gbps及以上高速网络设计。它继承了SFP的小型化、热插拔特性,但通过优化电气接口和协议支持,实现了更高的传输速率(典型为10Gbps,部分可达25Gbps)。SFP+模块同样遵循多源协议(MSA)标准,但物理接口和协议栈针对高速场景进行了升级。2.SFP+与SFP的核心区别特性SF
- 1.7 Kaggle大白话:Eedi竞赛Transformer框架解决方案07-调用AI模型输出结果
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目录0.本栏目竞赛汇总表1.本文主旨2.调用AI模型输出结果架构3.模型准备3.1代码实现3.2大白话模型准备4.数据处理4.1代码实现4.2大白话数据处理5.特征提取5.1代码实现5.2大白话特征提取6.相似度匹配6.1代码实现6.2大白话相似度匹配7.系列总结7.1章节回顾7.2竞赛排名7.3其他优秀项目(皆为竞赛金牌)0.本栏目竞赛汇总表Kaggle竞赛汇总1.本文主旨大白话:上一篇文章中,
- WPF的UserControl的MVVM模式赋值
观无
wpf
背景说明项目日常应用,经常会使用到UserConrol来进行组合形成组合控件,组合控件在使用过程中,必然需要进行赋值,当前案例是UserControl中label的定时赋值。技术分析1.分离关注点:MVVM模式将应用程序分为三个主要部分,即模型(Model)、视图(View)和视图模型(ViewModel)。在这个例子中,MyUserControlViewModel和MainViewModel充当
- 蓝桥杯web第三天
蒟蒻的贤
css
展开扇子题目,#box:hover#item1{transform:rotate(-60deg);}当悬浮在父盒子,子元素旋转webkitdisplay:-webkit-box:将元素设置为弹性伸缩盒子模型。-webkit-box-orient:vertical:设置伸缩盒子的子元素排列方式为垂直排列。overflow:hidden:隐藏超出元素容器的内容。text-overflow:ellips
- 深度学习五大模型:CNN、Transformer、BERT、RNN、GAN解析
大模型_学习路线
深度学习cnntransformer人工智能AI大模型大模型LLM
今天探讨它们各自适用的场景,让您知道在何种情况下选择何种模型;同时分析它们的优势与局限,助您全面评估这些模型的性能。一、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
- 【PlatformIO】基于Arduino的ESP8266 网页控制oled显示
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文章目录概要网站代码展示网页index代码网页control代码网页setting代码嵌入式代码展示相关视频概要使用U8G2库在oled显示屏上显示图像,esp8266上传网站控制页面,通过网页上的操作,更改屏幕显示网站代码展示网页index代码EDA-Robotbody{margin:0;padding:0;font-family:Arial,sans-serif;}.container{max
- BMC基础知识
Boston_Chen
笔记
介绍BMC之前需要了解一个概念,平台管理(platformmanagement)。平台管理表示的是一系列的监视和控制功能,操作的对象是系统硬件。比如通过监视系统的温度,电压,风扇、电源等等,并做相应的调节工作,以保证系统处于健康的状态。如果系统真的不正常了,可以通过复位的方式来重新启动系统。同时平台管理还负责记录各种硬件的信息和日志记录,用于提示用户和后续问题的定位。上述功能可以集成到一个控制器上
- Llama 2架构深度解析:Meta开源的70B参数大模型设计哲学
AI时代已来!
llama架构
一、架构设计理念Llama2作为Meta开源的商用级大语言模型,其架构设计体现了三大核心原则:效率优先:在7B/13B/70B参数规模下保持线性计算复杂度扩展性强化:通过改进注意力机制支持4k上下文长度安全性内嵌:在预训练阶段融入5%安全语料,降低有害输出概率(较前代下降34%)二、核心模块创新1.改进型Transformer架构标准化方案:采用RMSNorm替代LayerNorm,计算效率提升1
- 一个py文件搞定mysql查询+Json转换+表数据提取+根据数据条件生成excel文件+打包运行一条龙
小木可菜鸟测试一枚
mysqljsonexcel
importosimportargparseimportpymssqlimportjsonimportpandasaspdfromdatetimeimportdatetimefrompandas.io.formats.excelimportExcelFormatterimportopenpyxl#投注类型映射字典BET_MAPPING={1:'WIN',2:'PLA',3:'QIN',4:'QPL
- 频域分析:利用傅里叶变换(Fourier Transform)对图像进行深度解析
那雨倾城
OpenCV应用计算机视觉图像处理pythonopencv视觉检测
在图像处理和计算机视觉领域,傅里叶变换(FourierTransform)是一项基础而强大的工具。它将时域信号(如图像)转化为频域信号,为我们提供了图像的频率特性,这对于图像的分析、压缩、去噪和特征提取等任务非常重要。本文将深入探讨傅里叶变换在图像中的应用,并通过实例展示如何利用傅里叶变换对输入图像进行频域分析。1.什么是傅里叶变换?傅里叶变换是一种数学变换,它将信号从时域(或空间域)转换到频域。
- 【Pytorch】基于LSTM-KAN、BiLSTM-KAN、GRU-KAN、TCN-KAN、Transformer-KAN(各种KAN修改一行代码搞定)的共享单车租赁预测研究(数据可换)Python
冒泡芳
pythonpytorchlstm
欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、TCN与KAN简介三、基于TCN-KAN的共享单车租赁预测模型四、研究挑战与展望基于LSTM-KAN、BiLSTM-KAN、GRU-KAN、TCN-KAN、Transformer-KAN的共享单车租赁预测研究1.引言2.模型介绍
- Transformer 代码剖析9 - 解码器模块Decoder (pytorch实现)
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一、模块架构全景图1.1核心功能定位Transformer解码器是序列生成任务的核心组件,负责根据编码器输出和已生成序列预测下一个目标符号。其独特的三级注意力机制架构使其在机器翻译、文本生成等任务中表现出色。下面是解码器在Transformer架构中的定位示意图:解码器层组件解码器内部结构Transformer自注意力交叉注意力前馈网络残差连接+层归一化嵌入层位置编码解码器层1解码器层2...解码
- Transformer预测 | 基于TCN-Transformer的股票价格预测(Pytorch)
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#Transformer模型transformerpytorch深度学习TCN-Transformer股票价格预测
文章目录预测效果文章概述程序设计参考资料预测效果文章概述Transformer预测|基于TCN-Transformer的股票价格预测(Python)Transformer模型本质上都是预训练语言模型,大都采用自监督学习(Self-supervisedlearning)的方式在大量生语料上进行训练,也就是说,训练这些Transformer模型完全不需要人工标注数据。Transformer模型的标志就
- Remote: Support for password authentication was removed on August 13, 2021.
杏花春雨江南
gitgithub
remote:SupportforpasswordauthenticationwasremovedonAugust13,2021.remote:Pleaseseehttps://docs.github.com/get-started/getting-started-with-git/about-remote-repositories#cloning-with-https-urlsforinform
- 如何用AI写程序
Honmaple
人工智能
一、AI写程序之工具选择(一)主流AI编程工具介绍如今市面上有诸多AI编程工具可供选择,以下为大家介绍几种常见且实用的工具:ChatGPT:由OpenAI开发的一款基于Transformer架构的预训练模型,它的自然语言处理能力十分强大,能够理解和生成人类语言,并进行文本分类、情感分析、机器翻译等自然语言处理任务。它经过大量的训练和优化,可以准确地理解用户的意图和需求,从大量文本数据中提取有用信息
- GetVolumeInformation来得到磁盘序列号等信息
wyhang0
操作系统原理VC++
硬盘序列号:英文名HardDiskSerialNumber,该号是出厂时生产厂家为区别产品而设置的,是唯一的,是只读的,利用硬盘序列号的加密往往是利用其唯一和只读的特性,大多是针对有序列号的IDEHDD而言,对于没有序列号或SCSIHDD硬盘则无能为力,这也是利用它进行加密的局限性.卷的序列号:英文名VolumeSerialNumber,该号既可指软磁盘要得,如:A:盘和B:盘的,又可以指硬盘的逻
- 开源|携程机票 App KMM 跨端 KV 存储库 MMKV-Kotlin
携程技术
单元测试android编程语言javapython
作者简介禹昂,携程移动端资深工程师,专注于Kotlin移动端跨平台领域,Kotlin中文社区核心成员,图书《Kotlin编程实践》译者。一、背景携程机票移动端研发团队自2021年始就一直在移动端实践KotlinMultiplatform技术(请见参考链接1)。由于目前KotlinMultiplatform生态尚处于起步阶段,大部分Kotlin开源库都是JVMonly的,因此在我们团队的日常开发过程
- tomcat基础与部署发布
暗黑小菠萝
Tomcat java web
从51cto搬家了,以后会更新在这里方便自己查看。
做项目一直用tomcat,都是配置到eclipse中使用,这几天有时间整理一下使用心得,有一些自己配置遇到的细节问题。
Tomcat:一个Servlets和JSP页面的容器,以提供网站服务。
一、Tomcat安装
安装方式:①运行.exe安装包
&n
- 网站架构发展的过程
ayaoxinchao
数据库应用服务器网站架构
1.初始阶段网站架构:应用程序、数据库、文件等资源在同一个服务器上
2.应用服务和数据服务分离:应用服务器、数据库服务器、文件服务器
3.使用缓存改善网站性能:为应用服务器提供本地缓存,但受限于应用服务器的内存容量,可以使用专门的缓存服务器,提供分布式缓存服务器架构
4.使用应用服务器集群改善网站的并发处理能力:使用负载均衡调度服务器,将来自客户端浏览器的访问请求分发到应用服务器集群中的任何
- [信息与安全]数据库的备份问题
comsci
数据库
如果你们建设的信息系统是采用中心-分支的模式,那么这里有一个问题
如果你的数据来自中心数据库,那么中心数据库如果出现故障,你的分支机构的数据如何保证安全呢?
是否应该在这种信息系统结构的基础上进行改造,容许分支机构的信息系统也备份一个中心数据库的文件呢?
&n
- 使用maven tomcat plugin插件debug关联源代码
商人shang
mavendebug查看源码tomcat-plugin
*首先需要配置好'''maven-tomcat7-plugin''',参见[[Maven开发Web项目]]的'''Tomcat'''部分。
*配置好后,在[[Eclipse]]中打开'''Debug Configurations'''界面,在'''Maven Build'''项下新建当前工程的调试。在'''Main'''选项卡中点击'''Browse Workspace...'''选择需要开发的
- 大访问量高并发
oloz
大访问量高并发
大访问量高并发的网站主要压力还是在于数据库的操作上,尽量避免频繁的请求数据库。下面简
要列出几点解决方案:
01、优化你的代码和查询语句,合理使用索引
02、使用缓存技术例如memcache、ecache将不经常变化的数据放入缓存之中
03、采用服务器集群、负载均衡分担大访问量高并发压力
04、数据读写分离
05、合理选用框架,合理架构(推荐分布式架构)。
- cache 服务器
小猪猪08
cache
Cache 即高速缓存.那么cache是怎么样提高系统性能与运行速度呢?是不是在任何情况下用cache都能提高性能?是不是cache用的越多就越好呢?我在近期开发的项目中有所体会,写下来当作总结也希望能跟大家一起探讨探讨,有错误的地方希望大家批评指正。
1.Cache 是怎么样工作的?
Cache 是分配在服务器上
- mysql存储过程
香水浓
mysql
Description:插入大量测试数据
use xmpl;
drop procedure if exists mockup_test_data_sp;
create procedure mockup_test_data_sp(
in number_of_records int
)
begin
declare cnt int;
declare name varch
- CSS的class、id、css文件名的常用命名规则
agevs
JavaScriptUI框架Ajaxcss
CSS的class、id、css文件名的常用命名规则
(一)常用的CSS命名规则
头:header
内容:content/container
尾:footer
导航:nav
侧栏:sidebar
栏目:column
页面外围控制整体布局宽度:wrapper
左右中:left right
- 全局数据源
AILIKES
javatomcatmysqljdbcJNDI
实验目的:为了研究两个项目同时访问一个全局数据源的时候是创建了一个数据源对象,还是创建了两个数据源对象。
1:将diuid和mysql驱动包(druid-1.0.2.jar和mysql-connector-java-5.1.15.jar)copy至%TOMCAT_HOME%/lib下;2:配置数据源,将JNDI在%TOMCAT_HOME%/conf/context.xml中配置好,格式如下:&l
- MYSQL的随机查询的实现方法
baalwolf
mysql
MYSQL的随机抽取实现方法。举个例子,要从tablename表中随机提取一条记录,大家一般的写法就是:SELECT * FROM tablename ORDER BY RAND() LIMIT 1。但是,后来我查了一下MYSQL的官方手册,里面针对RAND()的提示大概意思就是,在ORDER BY从句里面不能使用RAND()函数,因为这样会导致数据列被多次扫描。但是在MYSQL 3.23版本中,
- JAVA的getBytes()方法
bijian1013
javaeclipseunixOS
在Java中,String的getBytes()方法是得到一个操作系统默认的编码格式的字节数组。这个表示在不同OS下,返回的东西不一样!
String.getBytes(String decode)方法会根据指定的decode编码返回某字符串在该编码下的byte数组表示,如:
byte[] b_gbk = "
- AngularJS中操作Cookies
bijian1013
JavaScriptAngularJSCookies
如果你的应用足够大、足够复杂,那么你很快就会遇到这样一咱种情况:你需要在客户端存储一些状态信息,这些状态信息是跨session(会话)的。你可能还记得利用document.cookie接口直接操作纯文本cookie的痛苦经历。
幸运的是,这种方式已经一去不复返了,在所有现代浏览器中几乎
- [Maven学习笔记五]Maven聚合和继承特性
bit1129
maven
Maven聚合
在实际的项目中,一个项目通常会划分为多个模块,为了说明问题,以用户登陆这个小web应用为例。通常一个web应用分为三个模块:
1. 模型和数据持久化层user-core,
2. 业务逻辑层user-service以
3. web展现层user-web,
user-service依赖于user-core
user-web依赖于user-core和use
- 【JVM七】JVM知识点总结
bit1129
jvm
1. JVM运行模式
1.1 JVM运行时分为-server和-client两种模式,在32位机器上只有client模式的JVM。通常,64位的JVM默认都是使用server模式,因为server模式的JVM虽然启动慢点,但是,在运行过程,JVM会尽可能的进行优化
1.2 JVM分为三种字节码解释执行方式:mixed mode, interpret mode以及compiler
- linux下查看nginx、apache、mysql、php的编译参数
ronin47
在linux平台下的应用,最流行的莫过于nginx、apache、mysql、php几个。而这几个常用的应用,在手工编译完以后,在其他一些情况下(如:新增模块),往往想要查看当初都使用了那些参数进行的编译。这时候就可以利用以下方法查看。
1、nginx
[root@361way ~]# /App/nginx/sbin/nginx -V
nginx: nginx version: nginx/
- unity中运用Resources.Load的方法?
brotherlamp
unity视频unity资料unity自学unityunity教程
问:unity中运用Resources.Load的方法?
答:Resources.Load是unity本地动态加载资本所用的方法,也即是你想动态加载的时分才用到它,比方枪弹,特效,某些实时替换的图像什么的,主张此文件夹不要放太多东西,在打包的时分,它会独自把里边的一切东西都会集打包到一同,不论里边有没有你用的东西,所以大多数资本应该是自个建文件放置
1、unity实时替换的物体即是依据环境条件
- 线段树-入门
bylijinnan
java算法线段树
/**
* 线段树入门
* 问题:已知线段[2,5] [4,6] [0,7];求点2,4,7分别出现了多少次
* 以下代码建立的线段树用链表来保存,且树的叶子结点类似[i,i]
*
* 参考链接:http://hi.baidu.com/semluhiigubbqvq/item/be736a33a8864789f4e4ad18
* @author lijinna
- 全选与反选
chicony
全选
<!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/html4/loose.dtd">
<html>
<head>
<title>全选与反选</title>
- vim一些简单记录
chenchao051
vim
mac在/usr/share/vim/vimrc linux在/etc/vimrc
1、问:后退键不能删除数据,不能往后退怎么办?
答:在vimrc中加入set backspace=2
2、问:如何控制tab键的缩进?
答:在vimrc中加入set tabstop=4 (任何
- Sublime Text 快捷键
daizj
快捷键sublime
[size=large][/size]Sublime Text快捷键:Ctrl+Shift+P:打开命令面板Ctrl+P:搜索项目中的文件Ctrl+G:跳转到第几行Ctrl+W:关闭当前打开文件Ctrl+Shift+W:关闭所有打开文件Ctrl+Shift+V:粘贴并格式化Ctrl+D:选择单词,重复可增加选择下一个相同的单词Ctrl+L:选择行,重复可依次增加选择下一行Ctrl+Shift+L:
- php 引用(&)详解
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PHP
在PHP 中引用的意思是:不同的名字访问同一个变量内容. 与C语言中的指针是有差别的.C语言中的指针里面存储的是变量的内容在内存中存放的地址 变量的引用 PHP 的引用允许你用两个变量来指向同一个内容 复制代码代码如下:
<?
$a="ABC";
$b =&$a;
echo
- SVN中trunk,branches,tags用法详解
dcj3sjt126com
SVN
Subversion有一个很标准的目录结构,是这样的。比如项目是proj,svn地址为svn://proj/,那么标准的svn布局是svn://proj/|+-trunk+-branches+-tags这是一个标准的布局,trunk为主开发目录,branches为分支开发目录,tags为tag存档目录(不允许修改)。但是具体这几个目录应该如何使用,svn并没有明确的规范,更多的还是用户自己的习惯。
- 对软件设计的思考
e200702084
设计模式数据结构算法ssh活动
软件设计的宏观与微观
软件开发是一种高智商的开发活动。一个优秀的软件设计人员不仅要从宏观上把握软件之间的开发,也要从微观上把握软件之间的开发。宏观上,可以应用面向对象设计,采用流行的SSH架构,采用web层,业务逻辑层,持久层分层架构。采用设计模式提供系统的健壮性和可维护性。微观上,对于一个类,甚至方法的调用,从计算机的角度模拟程序的运行情况。了解内存分配,参数传
- 同步、异步、阻塞、非阻塞
geeksun
非阻塞
同步、异步、阻塞、非阻塞这几个概念有时有点混淆,在此文试图解释一下。
同步:发出方法调用后,当没有返回结果,当前线程会一直在等待(阻塞)状态。
场景:打电话,营业厅窗口办业务、B/S架构的http请求-响应模式。
异步:方法调用后不立即返回结果,调用结果通过状态、通知或回调通知方法调用者或接收者。异步方法调用后,当前线程不会阻塞,会继续执行其他任务。
实现:
- Reverse SSH Tunnel 反向打洞實錄
hongtoushizi
ssh
實際的操作步驟:
# 首先,在客戶那理的機器下指令連回我們自己的 Server,並設定自己 Server 上的 12345 port 會對應到幾器上的 SSH port
ssh -NfR 12345:localhost:22
[email protected]
# 然後在 myhost 的機器上連自己的 12345 port,就可以連回在客戶那的機器
ssh localhost -p 1
- Hibernate中的缓存
Josh_Persistence
一级缓存Hiberante缓存查询缓存二级缓存
Hibernate中的缓存
一、Hiberante中常见的三大缓存:一级缓存,二级缓存和查询缓存。
Hibernate中提供了两级Cache,第一级别的缓存是Session级别的缓存,它是属于事务范围的缓存。这一级别的缓存是由hibernate管理的,一般情况下无需进行干预;第二级别的缓存是SessionFactory级别的缓存,它是属于进程范围或群集范围的缓存。这一级别的缓存
- 对象关系行为模式之延迟加载
home198979
PHP架构延迟加载
形象化设计模式实战 HELLO!架构
一、概念
Lazy Load:一个对象,它虽然不包含所需要的所有数据,但是知道怎么获取这些数据。
延迟加载貌似很简单,就是在数据需要时再从数据库获取,减少数据库的消耗。但这其中还是有不少技巧的。
二、实现延迟加载
实现Lazy Load主要有四种方法:延迟初始化、虚
- xml 验证
pengfeicao521
xmlxml解析
有些字符,xml不能识别,用jdom或者dom4j解析的时候就报错
public static void testPattern() {
// 含有非法字符的串
String str = "Jamey친ÑԂ
- div设置半透明效果
spjich
css半透明
为div设置如下样式:
div{filter:alpha(Opacity=80);-moz-opacity:0.5;opacity: 0.5;}
说明:
1、filter:对win IE设置半透明滤镜效果,filter:alpha(Opacity=80)代表该对象80%半透明,火狐浏览器不认2、-moz-opaci
- 你真的了解单例模式么?
w574240966
java单例设计模式jvm
单例模式,很多初学者认为单例模式很简单,并且认为自己已经掌握了这种设计模式。但事实上,你真的了解单例模式了么。
一,单例模式的5中写法。(回字的四种写法,哈哈。)
1,懒汉式
(1)线程不安全的懒汉式
public cla