如何激活Citrix NetScaler

Grok-3和DeepSeek-R1，谁更胜一筹？ xiaocang668888 人工智能 DeepSeek
关于Grok-3（xAI研发）与DeepSeek-R1（深度求索公司产品）的技术竞合，需从核心定位、场景穿透力和战略生态三重维度展开深度解构。两大模型代表两种技术演化路径的终极对决，其胜负取决于问题域的边界定义。一、基础能力的对称平衡能力维度Grok-3DeepSeek-R1参数量级混合专家模型（MoE）架构，总参量4.2T，活跃参数860B稠密神经架构，320B全激活参数知识保鲜动态知识注入（每
pytorch与深度学习随记——AlexNet 黑色的山岗在沉睡深度学习随记深度学习 pytorch 人工智能
AlexNet和LeNet的设计理念非常相似，但也存在显著差异：基本结构对比网络深度：AlexNet比LeNet-5要深得多，AlexNet由八层组成：五个卷积层、两个全连接隐藏层和一个全连接输出层。激活函数：AlexNet使用ReLU而不是sigmoid作为其激活函数，这有助于缓解梯度消失问题并加速训练过程。AlexNet架构的创新点局部响应归一化(LRN)：AlexNet引入LRN层，可以创建
win7安装pycharm并永久激活上官-王野 Python应用pycharm
一、安装pycharmhttp://www.jetbrains.com/pycharm/安装到目录D:\tools\PyCharm2019.2.1二、激活pycharmhttps://blog.csdn.net/qq_39429714/article/details/89401292
建筑兔零基础人工智能自学记录34|深度学习与神经网络2 阿克兔人工智能toto学习人工智能深度学习神经网络
1、人工神经网络ANN从生物课上学到的有关神经元、突触的生物神经网络，被模仿出了简化的人工神经网络（ANN,artificialneuralnetwork）。ANN结构为：输入层、隐藏层、输出层人工神经元：基于生物神经元的数学模型ANN过程：输入---加权求和---激活函数激活函数：类似生物神经元的阈值，达到阈值输出信号（‘神经网络的万能逼近定理’---两层以上神经网络可以逼近任意函数）2、深度学
全过程带你从入门到精通《动手学PyTorch深度学习建模与应用》第二章：2.1-2.3节详解，篇幅超了，缺的后面再补吧环工人学Python 深度学习 pytorch 人工智能 python 机器学习
写在前面：点点关注不迷路，免费的赞和收藏走起来！后续更新第一时间提示哦，每周会更新不同内容，下周更新如何用各种模态的大模型去为你服务，编写代码。在深度学习的世界里，理解基础概念是构建复杂模型的关键。第二章“深度学习基础与PyTorch实现”将帮助我们深入理解深度学习的核心概念，并通过PyTorch实现这些概念。这一章的内容非常重要，因为它不仅涵盖了神经网络的基本原理，还介绍了激活函数、损失函数和优
使用VSCode搭建Ruby on Rails集成开发环境 fredricen Ruby vscode ruby on rails ide
目录背景选择插件配置插件背景在windows平台下开发RubyonRails，之前使用的IDE是Rubymine，但是发现激活码失效了，于是怀着折腾的心思在VSCode上搭建一下RubyonRails集成开发环境，后来搭建好了之后，发现使用起来非常不错，体验不输Rubymine，果断记录一下自己的折腾过程，也给后来者福音。选择插件在windows平台下开发Ruby应用程序，建议采用WSL（Wind
单卡挑战千亿模型！深度求索MoE架构实战指南：从理论到开源工具全解析小诸葛IT课堂架构
引言：为什么需要单GPU训练千亿参数模型？随着大模型参数规模突破千亿级别，训练成本与算力需求呈指数级增长。传统密集架构（DenseModel）在单卡训练中面临显存不足、计算效率低等问题。**混合专家模型（MixtureofExperts,MoE）**通过稀疏激活机制，成为突破单卡训练瓶颈的关键技术。本文将结合深度求索（DeepSeek）的MoE架构实战经验，详解如何用单个GPU训练千亿参数模型，并
NetScaler Console 14.1 Build 43.50 - 集中管理 NetScaler http
NetScalerConsole14.1Build43.50(ESXi,Hyper-V,KVM,Xen)FormerlyknownasNetScalerADM-集中管理NetScaler请访问原文链接：https://sysin.org/blog/netscaler-console-14/查看最新版。原创作品，转载请保留出处。作者主页：sysin.orgNetScalerConsole服务（以前称
机器幻觉产生的原因人机与认知实验室机器学习人工智能
机器幻觉是指模型生成的不符合现实的内容，比如图像生成中的错误或者不合理的输出。线性函数在神经网络中的作用通常是传递梯度，但如果每一层都是线性的，整个网络就相当于一个单层的线性模型，无法学习复杂的模式。所以如果只有线性层而没有非线性激活函数的话，网络将无法处理复杂任务。对于激活函数而言，常见的如ReLU、sigmoid、tanh。激活函数引入非线性，让网络有能力学习复杂的特征。但是如果没有合适的激活
DeepSeek技术全景解析：架构创新与行业差异化竞争力二进制coder 人工智能架构 AGI AI
一、DeepSeek技术体系的核心突破架构设计：效率与性能的双重革新Multi-headLatentAttention(MLA)：通过将注意力头维度与隐藏层解耦，实现显存占用降低30%的同时支持4096超长上下文窗口。深度优化的MoE架构：结合256个路由专家与1个共享专家，实现稀疏激活机制（每个Token仅激活8个专家），在代码生成任务中推理速度提升40%。混合模态支持：支持文本、代码、数学符号
Markdown 开源项目指南：NimbusKit markdown 何灿前Tristan
Markdown开源项目指南：NimbusKitmarkdownmarkdownAMarkdownNSAttributedStringparser.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/markdown7/markdown一、项目目录结构及介绍└──NimbusKit-markdown├──LICENSE#许可证文件，描述了软件使用的权限与限制├──README.
深度学习进阶：构建多层神经网络孤寂大仙v 深度学习神经网络人工智能
在上一篇文章中，我们从零开始构建了一个简单的两层神经网络，并通过异或问题（XOR）展示了神经网络的强大能力。今天，我们将进一步深入，构建一个更复杂的多层神经网络，并引入更多高级概念，如多隐藏层、激活函数选择、正则化等。我们还会使用更复杂的分类任务来训练模型，并评估其性能。1.多层神经网络的结构在实际应用中，深度学习模型通常包含多个隐藏层，这种结构被称为深度神经网络（DNN）。多层神经网络能够学习更
家政一城一店融合小程序怎么开通，需要哪些资质？郑州拽牛科技开源软件系统架构大数据小程序微信小程序
手把手教你开通洗衣洗鞋团购上门融合小程序！⚠️抖音新规重大调整！2025年起家政洗护必须"一城一店"（全国仅限365家连锁资质，地级市单店垄断！）开通秘籍三步走：✅核心资质：营业执照+法人身份证+商标注册证✅硬件证明：门头实拍图+室内全景视频+高德精准定位✅平台认证：ICP许可证+电信增值业务许可证（缺一不可！）遇到难题？90%商家都卡在这3个环节：1️⃣资质不全无法过审？2️⃣小程序功能不会搭建
anaconda 创建虚拟环境 yuweififi 环境搭建
1.打开AnacondaPrompt2.创建环境condacreate--nametorchpython=3.62.输入activatetorch安装的anacondapython虚拟环境打开，torch为创建的env名字3.condainfo--env查看所有创建的环境4.关闭环境deactivate切记先激活环境
深度解析：大模型开源的真与假 rs勿忘初心 #AI大模型大模型开源闭源对比开源闭源区别
目录大模型企业开闭源策略各异开源大模型的定义与现状开源内容的局限性通常开放的内容实际未开放的关键内容法律与商业模式的约束开源许可证的重要性大模型的定制许可证及其限制性条款商业公司对开源大模型的策略和目的建立生态系统吸引开发者提升品牌形象保持竞争优势技术创新和改进技术与协助开发的挑战训练和推理过程的资源需求差异微调和衍生模型的技术实现及其局限性开源大模型在协作开发中的局限总结大模型的发展开启了AIG
AI提示词终极秘籍：用「COT+分步法」让ChatGPT智商暴涨300% 曦紫沐提示词人工智能提示词
掌握这两个关键词，普通指令也能触发AI的"博士级思考模式"一、为什么你的提示词总像"985学渣"？当别人能用一句话得到媲美资深研究员的分析报告，而你的查询却得到敷衍回答时，很可能是因为缺少两个AI思维激活器：✅COT（ChainofThought）：让AI学会像人类一样分步推理✅Step-by-Step：用结构化指令唤醒AI的逻辑思维二、COT：给AI装上"思考导航仪"1.什么是COT？本质：通过
2025开源SCA工具推荐 | 组件依赖包安全风险检测利器程序员
软件成分分析（SoftwareCompositionAnalysis,SCA）是Gartner定义的一种应用程序安全检测技术，该技术用于分析开源软件以及第三方商业软件涉及的各种源码、模块、框架和库等，以识别和清点开源软件的组件及其构成和依赖关系，并检测是否存在已知的安全和功能漏洞、安全补丁是否已经过时或是否存在许可证合规或兼容性风险等安全问题，帮助确保企业软件供应链中组件的安全。OpenSCA是国
深度学习-自学手册谁用了尧哥这个昵称 AI 深度学习
人工智能机器学习神经网络前馈神经网络：没有回路的反馈神经网络：有回路的DNN深度神经网络CNN卷积神经网络RNN循环神经网络LSTM是RNN的一种，长短期记忆网络自然语言处理神经网络神经元-分类器Hebb学习方法，随机–类似SGD一篇神经网络入门BP反向传播，表示很复杂的函数/空间分布从最后一层往前调整参数，反复循环该操作y=a(wx+b)x输入y输出a激活函
【漫话机器学习系列】106.线性激活函数（Linear Activation Function） IT古董漫话机器学习系列专辑机器学习人工智能激活函数
1.什么是线性激活函数？线性激活函数是一种最简单的激活函数，数学表达式为：即输出与输入保持完全线性关系。这意味着对于任何输入值x，其输出将等于输入值本身，函数图像为一条通过原点的直线。在神经网络中，激活函数的作用是将网络的线性组合映射到某种非线性输出。传统的线性激活函数常用于一些特定场景，比如回归问题，其中预测的目标值与输入特征之间可能存在线性关系。2.线性激活函数的特点线性关系：与其他常见的激活
Python多环境管理 JoyceLiu_Ronghua python 开发语言
这里介绍两种常用的环境管理。第一种，利用python内置的venv创建。创建环境：Linux：python3-mvenv/path/to/new/virtual/environmentwindow：python-mvenvD:\py\my_env激活环境：my_venv\Scripts\activate激活后，前面会显示环境名称(my_env)D:\py\my_env\Scripts\>pipin
分享详细的VS2022安装速成指南日记成书反正看不懂系列学习
以下是详细的VisualStudio2022（VS2022）安装速成指南，涵盖从下载到验证安装的全流程：一、下载VS2022安装包获取官方安装程序访问微软官网VisualStudio下载页面，选择“Community2022”（社区版，免费使用），点击下载引导程序（.exe文件）。若需企业版或专业版，需对应许可证。网络优化（可选）若下载速度慢，可修改DNS服务器为微软推荐地址（如4.2.2.1）或
深度学习：从神经网络到智能应用 Jason_Orton 深度学习神经网络人工智能机器学习
目录引言一.什么是深度学习？二.深度学习的基本原理1.神经网络的组成2.激活函数3.反向传播（Backpropagation）三.深度学习的常见模型四.深度学习的应用场景五.深度学习的挑战与未来结语引言深度学习（DeepLearning）作为机器学习的一个分支，近年来在人工智能领域取得了革命性的进展。无论是语音识别、图像识别，还是自动驾驶、自然语言处理，深度学习都在推动着技术的发展和行业的变革。那
Arm clang 小米人er 精品专栏 arm开发
关于使用Clang和ARMClang是否需要购买许可证的问题，以下是清晰的解答：1.开源Clang（LLVM项目）许可证类型：Apache2.0（允许免费商用）。是否需要付费：否。无论是个人还是商业用途，均可免费使用Clang编译器，无需购买许可证。2.ARMClang（ARM官方工具链）可能的分支：开源版本：若ARM提供基于LLVM/Clang的开源工具链（如某些ARM平台的LLVM移植），同样
DeepSeek-V3：最强开源MoE模型的技术解析与使用指南认识祂 deepseek 开源 deepseek
目录引言模型概览架构创新：负载均衡策略与训练目标预训练：追求极致的训练效率后训练：从DeepSeek-R1进行知识蒸馏模型下载评估结果基础模型标准基准测试上下文窗口聊天模型标准基准测试（大于67B的模型）开放式生成评估如何使用在线聊天与API平台本地运行指南模型权重转换推理示例使用DeepSeek-InferDemo使用SGLang使用LMDeploy许可证引用联系我们1.引言我们隆重推出Deep
Conda如何管理Python虚拟环境？ GraceKeppel conda python 开发语言
在Python开发过程中，虚拟环境是一个非常重要的工具。它可以帮助开发者隔离不同项目的依赖，确保项目的稳定性和一致性。Conda是一个开源的包管理系统，经常被用于科学计算和数据分析。除了包管理，Conda还提供了强大的环境管理功能。本文将详细介绍如何使用Conda来管理Python虚拟环境，内容涉及创建、激活、配置、安装包以及环境导出与移除等多个方面。一、Conda与virtualenv的区别在开
门控机制中的稀疏式、密集式和Soft式三种类型分别适用于哪些具体场景？百态老人笔记大数据人工智能架构
门控机制中的稀疏式、密集式和Soft式三种类型分别适用于不同的具体场景，其适用性主要取决于任务需求和计算资源的限制。以下是针对这三种类型的详细分析：1.稀疏式门控机制稀疏式门控机制的特点是激活部分专家，而非全部专家。这种机制通过动态选择少数专家来处理输入数据，从而减少计算量并提高效率。稀疏式门控机制适用于以下场景：计算资源有限的任务：例如，在大规模模型中，为了降低计算复杂度和提高效率，可以仅激活部
服务器/mac m1配置python环境 LoveSeven.Lin macos python 开发语言
目录服务器配置环境一、安装miniconda二、创建环境三、激活环境四、conda安装Macm1配置环境一、安装Miniforge3二、创建环境三、激活环境四、安装tensorflow五、测试运行服务器配置环境一、安装miniconda#step1:获取安装shell脚本文件wgethttps://repo.continuum.io/miniconda/Miniconda3-latest-Linu
【R语言】在Jupyter Notebook中使用conda管理的R语言小丫么小阿豪 R语言
Motivation忽然发现jupyter竟然能拿来写R，帮教授配了个环境结果g了，试了一下感觉像是conda管理包的问题，记录一下正确的步骤。步骤创建一个新conda环境condacreate-nr-kernel激活环境condaactivater-kernel安装JupyternotebookcondainstallJupyter安装Rkernel（好像下面两步可以替换为condainstal
webstorm Emma_Maria 工具 webstorm
很久以前积累的webstorm操作，有需要的可以看一下一.关于webstorm1.webstorm更新需要激活webstorm更新需要激活,需要在服务器上激活选licenseserver,然后将后面这串代码贴进去就好了.http://jetbrains.tencent.click/.2.webstorm设置本地服务器file->settings->development->+->FTPHOST
vscode终端出现显示两个环境名的问题决解方法墨小傲 vscode ide 编辑器
用vscodessh远程连接Linux服务器的时候出现了显示两个环境名的问题。服务器上设置的是每个terminal初始化自动激活base环境。这个问题应该是vscodepython插件自动激活环境和conda的自动激活环境之间的不兼容导致的显示问题，解决方法是关闭conda的自动激活环境。参考ActivateEnvironmentsinTerminalUsingEnvironmentVariabl
辗转相处求最大公约数沐刃青蛟 C++漏洞
无言面对”江东父老“了，接触编程一年了，今天发现还不会辗转相除法求最大公约数。惭愧惭愧！为此，总结一下以方便日后忘了好查找。 1.输入要比较的两个数a,b 忽略：2.比较大小（因为后面要的是大的数对小的数做%操作） 3.辗转相除（用循环不停的取余，如a%b,直至b=0） 4.最后的a为两数的最大公约数 &
F5负载均衡会话保持技术及原理技术白皮书 bijian1013 F5 负载均衡
一.什么是会话保持？在大多数电子商务的应用系统或者需要进行用户身份认证的在线系统中，一个客户与服务器经常经过好几次的交互过程才能完成一笔交易或者是一个请求的完成。由于这几次交互过程是密切相关的，服务器在进行这些交互过程的某一个交互步骤时，往往需要了解上一次交互过程的处理结果，或者上几步的交互过程结果，服务器进行下
Object.equals方法：重载还是覆盖 Cwind java generics override overload
本文译自StackOverflow上对此问题的讨论。原问题链接在阅读Joshua Bloch的《Effective Java（第二版）》第8条“覆盖equals时请遵守通用约定”时对如下论述有疑问： “不要将equals声明中的Object对象替换为其他的类型。程序员编写出下面这样的equals方法并不鲜见，这会使程序员花上数个小时都搞不清它为什么不能正常工作：” pu
初始线程 15700786134
暑假学习的第一课是讲线程，任务是是界面上的一条线运动起来。既然是在界面上，那必定得先有一个界面，所以第一步就是，自己的类继承JAVA中的JFrame，在新建的类中写一个界面，代码如下： public class ShapeFr
Linux的tcpdump 被触发 tcpdump
用简单的话来定义tcpdump，就是：dump the traffic on a network，根据使用者的定义对网络上的数据包进行截获的包分析工具。 tcpdump可以将网络中传送的数据包的“头”完全截获下来提供分析。它支持针对网络层、协议、主机、网络或端口的过滤，并提供and、or、not等逻辑语句来帮助你去掉无用的信息。实用命令实例默认启动 tcpdump 普通情况下，直
安卓程序listview优化后还是卡顿肆无忌惮_ ListView
最近用eclipse开发一个安卓app，listview使用baseadapter，里面有一个ImageView和两个TextView。使用了Holder内部类进行优化了还是很卡顿。后来发现是图片资源的问题。把一张分辨率高的图片放在了drawable-mdpi文件夹下，当我在每个item中显示，他都要进行缩放，导致很卡顿。解决办法是把这个高分辨率图片放到drawable-xxhdpi下。 &nb
扩展easyUI tab控件，添加加载遮罩效果知了ing jquery
(function () { $.extend($.fn.tabs.methods, { //显示遮罩 loading: function (jq, msg) { return jq.each(function () { var panel = $(this).tabs(&
gradle上传jar到nexus 矮蛋蛋 gradle
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千万条数据外网导入数据库的解决方案。 alleni123 sql mysql
从某网上爬了数千万的数据，存在文本中。然后要导入mysql数据库。悲剧的是数据库和我存数据的服务器不在一个内网里面。。 ping了一下， 19ms的延迟。于是下面的代码是没用的。 ps = con.prepareStatement(sql); ps.setString(1, info.getYear())............; ps.exec
JAVA IO InputStreamReader和OutputStreamReader 百合不是茶 JAVA.io操作字符流
这是第三篇关于java.io的文章了，从开始对io的不了解-->熟悉--->模糊，是这几天来对文件操作中最大的感受，本来自己认为的熟悉了的，刚刚在回想起前面学的好像又不是很清晰了，模糊对我现在或许是最好的鼓励我会更加的去学加油！： JAVA的API提供了另外一种数据保存途径，使用字符流来保存的，字符流只能保存字符形式的流字节流和字符的难点：a,怎么将读到的数据
MO、MT解读 bijian1013 GSM
MO= Mobile originate，上行，即用户上发给SP的信息。MT= Mobile Terminate，下行，即SP端下发给用户的信息；上行:mo提交短信到短信中心下行:mt短信中心向特定的用户转发短信，你的短信是这样的，你所提交的短信，投递的地址是短信中心。短信中心收到你的短信后，存储转发，转发的时候就会根据你填写的接收方号码寻找路由，下发。在彩信领域是一样的道理。下行业务：由SP
五个JavaScript基础问题 bijian1013 JavaScript call apply this Hoisting
下面是五个关于前端相关的基础问题，但却很能体现JavaScript的基本功底。问题1：Scope作用范围考虑下面的代码： (function() { var a = b = 5; })(); console.log(b); 什么会被打印在控制台上？回答：上面的代码会打印 5。 &nbs
【Thrift二】Thrift Hello World bit1129 Hello world
本篇，不考虑细节问题和为什么，先照葫芦画瓢写一个Thrift版本的Hello World，了解Thrift RPC服务开发的基本流程 1. 在Intellij中创建一个Maven模块，加入对Thrift的依赖，同时还要加上slf4j依赖，如果不加slf4j依赖，在后面启动Thrift Server时会报错 <dependency>
【Avro一】Avro入门 bit1129 入门
本文的目的主要是总结下基于Avro Schema代码生成，然后进行序列化和反序列化开发的基本流程。需要指出的是，Avro并不要求一定得根据Schema文件生成代码，这对于动态类型语言很有用。 1. 添加Maven依赖 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <proj
安装nginx+ngx_lua支持WAF防护功能 ronin47
需要的软件:LuaJIT-2.0.0.tar.gz nginx-1.4.4.tar.gz &nb
java-5.查找最小的K个元素-使用最大堆 bylijinnan java
import java.util.Arrays; import java.util.Random; public class MinKElement { /** * 5.最小的K个元素 * I would like to use MaxHeap. * using QuickSort is also OK */ public static void
TCP的TIME-WAIT bylijinnan socket
原文连接： http://vincent.bernat.im/en/blog/2014-tcp-time-wait-state-linux.html 以下为对原文的阅读笔记说明：主动关闭的一方称为local end，被动关闭的一方称为remote end 本地IP、本地端口、远端IP、远端端口这一“四元组”称为quadruplet，也称为socket 1、TIME_WA
jquery ajax 序列化表单 coder_xpf Jquery ajax 序列化
checkbox 如果不设定值，默认选中值为on；设定值之后，选中则为设定的值 <input type="checkbox" name="favor" id="favor" checked="checked"/> $("#favor&quo
Apache集群乱码和最高并发控制 cuisuqiang apache tomcat 并发集群乱码
都知道如果使用Http访问，那么在Connector中增加URIEncoding即可，其实使用AJP时也一样，增加useBodyEncodingForURI和URIEncoding即可。最大连接数也是一样的，增加maxThreads属性即可，如下，配置如下： <Connector maxThreads="300" port="8019" prot
websocket dalan_123 websocket
一、低延迟的客户端-服务器和服务器-客户端的连接很多时候所谓的http的请求、响应的模式，都是客户端加载一个网页，直到用户在进行下一次点击的时候，什么都不会发生。并且所有的http的通信都是客户端控制的，这时候就需要用户的互动或定期轮训的，以便从服务器端加载新的数据。通常采用的技术比如推送和comet（使用http长连接、无需安装浏览器安装插件的两种方式：基于ajax的长
菜鸟分析网络执法官 dcj3sjt126com 网络
最近在论坛上看到很多贴子在讨论网络执法官的问题。菜鸟我正好知道这回事情.人道"人之患好为人师" 手里忍不住,就写点东西吧. 我也很忙.又没有MM,又没有MONEY....晕倒有点跑题. OK,闲话少说,切如正题. 要了解网络执法官的原理. 就要先了解局域网的通信的原理. 前面我们看到了.在以太网上传输的都是具有以太网头的数据包.
Android相对布局属性全集 dcj3sjt126com android
RelativeLayout布局android:layout_marginTop="25dip" //顶部距离android:gravity="left" //空间布局位置android:layout_marginLeft="15dip //距离左边距 // 相对于给定ID控件android:layout_above 将该控件的底部置于给定ID的
Tomcat内存设置详解 eksliang jvm tomcat tomcat内存设置
Java内存溢出详解一、常见的Java内存溢出有以下三种： 1. java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space ----JVM Heap（堆）溢出JVM在启动的时候会自动设置JVM Heap的值，其初始空间(即-Xms)是物理内存的1/64，最大空间(-Xmx)不可超过物理内存。可以利用JVM提
Java6 JVM参数选项 greatwqs java HotSpot jvm jvm参数 JVM Options
Java 6 JVM参数选项大全（中文版）作者：Ken Wu Email: ken.wug@gmail.com 转载本文档请注明原文链接 http://kenwublog.com/docs/java6-jvm-options-chinese-edition.htm！本文是基于最新的SUN官方文档Java SE 6 Hotspot VM Opt
weblogic创建JMC i5land weblogic jms
进入 weblogic控制太 1.创建持久化存储 --Services--Persistant Stores--new--Create FileStores--name随便起--target默认--Directory写入在本机建立的文件夹的路径--ok 2.创建JMS服务器 --Services--Messaging--JMS Servers--new--name随便起--Pers
基于 DHT 网络的磁力链接和BT种子的搜索引擎架构 justjavac DHT
上周开发了一个磁力链接和 BT 种子的搜索引擎 {Magnet & Torrent}，本文简单介绍一下主要的系统功能和用到的技术。系统包括几个独立的部分：使用 Python 的 Scrapy 框架开发的网络爬虫，用来爬取磁力链接和种子；使用 PHP CI 框架开发的简易网站；搜索引擎目前直接使用的 MySQL，将来可以考虑使
sql添加、删除表中的列 macroli sql
添加没有默认值：alter table Test add BazaarType char(1) 有默认值的添加列：alter table Test add BazaarType char(1) default(0) 删除没有默认值的列：alter table Test drop COLUMN BazaarType 删除有默认值的列：先删除约束（默认值）alter table Test DRO
PHP中二维数组的排序方法 abc123456789cba 排序二维数组 PHP
<?php/*** @package BugFree* @version $Id: FunctionsMain.inc.php,v 1.32 2005/09/24 11:38:37 wwccss Exp $*** Sort an two-dimension array by some level
hive优化之------控制hive任务中的map数和reduce数 superlxw1234 hive hive优化
一、控制hive任务中的map数: 1. 通常情况下，作业会通过input的目录产生一个或者多个map任务。主要的决定因素有： input的文件总个数，input的文件大小，集群设置的文件块大小(目前为128M, 可在hive中通过set dfs.block.size;命令查看到，该参数不能自定义修改)；2.
Spring Boot 1.2.4 发布 wiselyman spring boot
Spring Boot 1.2.4已于6.4日发布，repo.spring.io and Maven Central可以下载(推荐使用maven或者gradle构建下载)。这是一个维护版本，包含了一些修复small number of fixes,建议所有的用户升级。 Spring Boot 1.3的第一个里程碑版本将在几天后发布，包含许多

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