- AdamW 是 Adam 优化算法的改进版本; warmup_steps:学习率热身的步数
ZhangJiQun&MXP
教学2024大模型以及算力2021AIpython算法学习transformer深度学习人工智能自然语言处理分布式
AdamW是Adam优化算法的改进版本目录AdamW是Adam优化算法的改进版本1.`optimizer=torch.optim.AdamW(model.parameters(),lr=2e-4)`2.`num_epochs=11`3.`total_steps=len(dataloader)*num_epochs`warmup_steps:学习率热身的步数,学习率会从一个较小的值逐渐增加到初始学习
- 大模型训练显存压缩实战:ZeRO-3 vs 梯度累积 vs 量化混合策略
学术猿之吻
高校GPU人工智能深度学习人工智能架构数据结构aigpu算力
一、显存瓶颈的本质与挑战大模型训练面临的核心矛盾是模型参数量指数级增长与GPU显存容量线性提升之间的鸿沟。以175B参数模型为例,其显存消耗主要来自三个方面:参数存储:FP32精度下需700GB显存梯度缓存:反向传播产生的梯度张量与参数量成正比优化器状态:Adam优化器需维护动量和方差,显存开销为参数量的2倍在A100(80GB显存)上训练千亿级模型时,单一技术难以突破显存限制,需组合
- 各种梯度下降算法
♚放晴♛~
算法机器学习人工智能
梯度下降是简单的,但是在学习算法中,常常不会使用原始的梯度下降方法,而是采取批量、随即梯度下降的模式进行更新参数。此外还发展了一些方法,如动量法,自适应学习率法(AdaGrad),RMSProp,Adam方法等变种。下面我们对此进行一一介绍。本文主要内容由DeepSeekR1生成。以下是梯度下降方法及其变种的详细介绍,包括原理、数学公式、优缺点和适用场景。1.批量梯度下降(BatchGradien
- Adam vs SGD vs RMSProp:PyTorch优化器选择
Xiaok1018
pytorch人工智能深度学习
PyTorch的torch.optim模块提供了多种优化算法,适用于不同的深度学习任务。以下是一些常用的优化器及其特点:1.随机梯度下降(SGD,StochasticGradientDescent)optimizer=torch.optim.SGD(model.parameters(),lr=0.01,momentum=0.9)特点:最基本的优化算法,直接沿梯度方向更新参数。可以添加momentu
- 基于guava:String转List/Map List/Map转String
衣冠の禽兽
guava小青年
基于guava转换String,List/MapJoiner用于List、Map转StringSplitter用于String转List、Map本文只列出简单用法,Joiner、Splitter中还有很多包括去重复等操作List–>StringListnames=Lists.newArrayList("John","Jane","Adam","Tom");Stringresult=Joiner.o
- 深度学习篇---模型参数调优
Ronin-Lotus
深度学习篇图像处理篇上位机知识篇深度学习人工智能pythonpaddlepaddlepytorch学习率batch
文章目录前言一、Adam学习(lr)1.默认学习率2.较小的学习率模型复杂数据集规模小3.较大的学习率模型简单训练初期4.学习率衰减策略固定步长衰减指数衰减二、训练轮数(epoch)1.经验值设定小数据集与简单模型大数据集和复杂模型2.监控指标变化损失函数与准确率:验证集表现:3.学习率衰减结合4.逐步增加三、批次大小(batch)1.较小的batch大小优点更好的泛化能力更快逃离局部最优缺点训练
- 深度学习 Deep Learning 第8章 深度学习优化
odoo中国
AI编程人工智能深度学习人工智能优化
深度学习第8章深度学习的优化章节概述本章深入探讨了深度学习中的优化技术,旨在解决模型训练过程中面临的各种挑战。优化是深度学习的核心环节,直接关系到模型的训练效率和最终性能。本章首先介绍了优化在深度学习中的特殊性,然后详细讨论了多种优化算法,包括随机梯度下降(SGD)、动量法、Nesterov动量法、AdaGrad、RMSProp和Adam等。此外,还探讨了参数初始化策略、自适应学习率方法以及二阶优
- Adam-mini:深度学习内存效率新突破
XianxinMao
人工智能深度学习人工智能
标题:Adam-mini:深度学习内存效率新突破文章信息摘要:Adam-mini优化器在深度学习领域展现出突破性潜力,尤其在内存效率和计算性能上表现卓越。相比AdamW,Adam-mini将内存效率提升了一倍,并通过减少学习率数量显著降低了内存消耗,同时保持了与AdamW相当甚至更好的性能。在训练十亿参数级别的大语言模型(LLM)时,Adam-mini实现了49.6%的吞吐量提升,并减少了33%的
- RAG数据嵌入和重排序:如何选择合适的模型
从零开始学习人工智能
深度学习
RAG数据嵌入和重排序:如何选择合适的模型在自然语言处理(NLP)领域,Retrieval-AugmentedGeneration(RAG)模型已经成为一种强大的工具,用于结合检索和生成能力来处理复杂的语言任务。RAG模型的核心在于两个关键步骤:数据嵌入(Embedding)和重排序(Re-ranking)。这两个步骤的选择和优化对于模型的性能至关重要。本文将探讨如何选择合适的模型来实现高效的数据
- 深度学习中常用的优化器
无能者狂怒
深度学习计算机视觉人工智能深度学习算法
梯度下降是优化神经网络的首选方法。本文将介绍各种基于梯度下降的优化器,如Momentum,Adagrad以及Adam等等StochasticGradientDescent(SGD)MomentumAdagradRMSpropAdamAdaMax1:梯度下降假设梯度下降法是一个下山的过程。假设这样一个场景:一个人被困在山上,需要从山上下来(找到山的最低点,也就是山谷)。但此时山上的浓雾很大,导致可视
- redis 用来实现排行榜的功能
追风林
redis数据库缓存
简单的用Redis的zset数据结构来实现。@Test@DisplayName("实现一个简单的排行榜")publicvoidzSetRankingTest(){ZSetOperationszSetOperations=redisTemplate.opsForZSet();//添加假数据到排行榜zSetOperations.add("ranking","张三",1500);zSetOperatio
- 【深度学习】Adam(Adaptive Moment Estimation)优化算法
辰尘_星启
机器学习--深度学习深度学习算法人工智能Adampytorchpython
概述Adam算法结合了动量法(Momentum)和RMSProp的思想,能够自适应调整每个参数的学习率。通过动态调整每个参数的学习率,在非平稳目标(如深度神经网络的损失函数)中表现优异目录基本原理和公式笼统说明:为什么Adam算法可以帮助模型找到更好的参数基本概念动量(Momentum):跟踪梯度的指数衰减平均(一阶矩),加速收敛并减少震荡。自适应学习率:跟踪梯度平方的指数衰减平均(二阶矩),调整
- 对深度学习中的基本概念—梯度的理解
Humingway
深度学习深度学习人工智能
本文讨论一下对“梯度”的理解。“梯度”是深度学习中基本又非常核心的概念,没有它就没有人工智能的今天。然而,即使抛开令人眼花缭乱的术语(比如sgd、ada、moment、adam)不谈,即使最简单的“梯度”本身,也值得讨论一下。1.提出问题该如何理解梯度?让我们结合具体的例子来体会一下。2.定义例子首先,我们定义一个简单的例子,来模拟一下深度学习的学习过程。已知:有一个正确的数据对(或者叫样本),(
- 神经网络中的Adam
化作星辰
神经网络人工智能深度学习
Adam(AdaptiveMomentEstimation)是一种广泛使用的优化算法,结合了RMSprop和动量(Momentum)的优点。它通过计算梯度的一阶矩估计(mean)和二阶矩估计(uncenteredvariance),为每个参数提供自适应学习率。Adam由DiederikP.Kingma和JimmyBa在2014年的论文《Adam:AMethodforStochasticOptimi
- github tops
妄想出头的工业炼药师
程序人生
https://github.com/search?q=stars%3A%3E1&type=repositories&s=stars&o=deschttps://github.com/EvanLi/Github-Ranking/blob/master/Top100/Top-100-stars.mdStarHistoryBestof2024
- Haxe:HaxeFlixel游戏引擎应用教程_2024-07-15_07-33-37.Tex
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Haxe:HaxeFlixel游戏引擎应用教程HaxeFlixel简介HaxeFlixel的历史与发展HaxeFlixel是一个基于Haxe语言的游戏开发框架,它为创建2D游戏提供了强大的工具和功能。HaxeFlixel的历史可以追溯到2011年,由Adam“Atomic”Salts创建。起初,它作为Flixel的一个分支,Flixel是一个使用ActionScript3编写的流行游戏开发框架。随
- 【深度学习】Adam优化器
九筠
机器学习深度学习人工智能
目录1什么是Adam1.1基本概念1.2Adam的数学理解1.2.1计算一阶矩估计(mean)1.2.2计算二阶矩估计(uncenteredvariance)1.2.3矫正一阶矩估计(mean)和二阶矩估计(uncenteredvariance)的偏差1.2.4更新模型参数1.3Adam的简单理解2Adam优化算法怎么用2.1导入所需的库和模块2.2定义模型和损失函数2.3定义优化器2.4在训练循
- Adam Optimizer
六月五日
Deep-MLDeep-ML
AdamOptimizerImplementtheAdamoptimizerupdatestepfunction.Yourfunctionshouldtakethecurrentparametervalue,gradient,andmovingaveragesasinputs,andreturntheupdatedparametervalueandnewmovingaverages.Thefunc
- 深度学习torch之19种优化算法(optimizer)解析
@Mr_LiuYang
论文阅读深度学习optimizerAdam学习率调整优化算法
提示:有谬误请指正摘要本博客详细介绍了多种常见的深度学习优化算法,包括经典的LBFGS、Rprop、Adagrad、RMSprop、Adadelta、ASGD、Adamax、Adam、AdamW、NAdam、RAdam以及SparseAdam等,通过对这些算法的公式和参数说明进行详细解析,博客旨在为机器学习工程师和研究人员提供清晰的理论指导,帮助读者选择合适的优化算法提升模型训练效率。父类定义Op
- 【人工智能】Python中的深度学习优化器:从SGD到Adam
蒙娜丽宁
Python杂谈人工智能人工智能python深度学习
《PythonOpenCV从菜鸟到高手》带你进入图像处理与计算机视觉的大门!解锁Python编程的无限可能:《奇妙的Python》带你漫游代码世界在深度学习模型的训练过程中,优化器起着至关重要的作用,它决定了模型的收敛速度以及最终的性能。本文将介绍深度学习中常用的优化器,从传统的随机梯度下降(SGD)到现代的自适应优化器(如Adam)。我们将深入探讨每种优化器的原理、优缺点,并通过Python实现
- python菜鸟知识
Defry
python
去除空格str='这是含空格'print(f'去除两端空格={str.strip()}')print(f'去除左端空格={str.lstrip()}')print(f'去除右端空格={str.rstrip()}')print(f'去除全部空格={str.replace("","")}')方法返回对象yieldyield':'.join([ip,port])yield{'ranking':ranki
- DeepSeek模型架构及优化内容
开出南方的花
架构人工智能机器学习AttentionNLPpytorch深度学习
DeepSeekv1版本模型结构DeepSeekLLM基本上遵循LLaMA的设计:采⽤Pre-Norm结构,并使⽤RMSNorm函数.利⽤SwiGLU作为Feed-ForwardNetwork(FFN)的激活函数,中间层维度为8/3.去除绝对位置编码,采⽤了RoPE旋转位置编码。为了优化推理成本.67B模型使⽤分组查询注意⼒(GQA)⽽不是传统的多头注意⼒(MHA).超参数设置优化器:采⽤adam
- 第二章:10.1 高级优化算法 Adam
望云山190
算法人工智能深度学习Adam
梯度下降的基本概念:梯度下降是一种优化算法,用于最小化成本函数J(w,b)。在每一步中,通过计算成本函数相对于参数w和b的梯度,并沿着梯度的反方向更新参数,来逐步接近成本函数的最小值。Adam算法的引入:Adam算法是一种改进的梯度下降算法,它能够自适应地调整每个参数的学习率。这意味着不同的参数可以有不同的学习率,而不是使用一个全局的学习率。如果一个参数(如wj或b)持续朝相同方向移动,Adam算
- yolov5--hsv增强,hyp超参数,
yuyuyue249
YOLO计算机视觉机器学习
一.hyp超参数:文件位置:data/hyps/hyp.scratch-low.yaml具体如下:lr0:0.01#initiallearningrate(SGD=1E-2,Adam=1E-3)lrf:0.01#finalOneCycleLRlearningrate(lr0*lrf)momentum:0.937#SGDmomentum/Adambeta1weight_decay:0.0005#op
- 【数字信号去噪】LMS算法、AdaGrad、RMSProp、Adam算法数字信号去噪【含Matlab源码 11076期】
Matlab武动乾坤
Matlab信号处理(进阶版)matlab
Matlab武动乾坤博客之家博主简介:985研究生,Matlab领域科研开发者;座右铭:行百里者,半于九十。代码获取方式:CSDNMatlab武动乾坤—代码获取方式更多Matlab信号处理仿真内容点击①Matlab信号处理(进阶版)⛳️关注CSDNMatlab武动乾坤,更多资源等你来!!⛄一、LMS算法、AdaGrad、RMSProp、Adam算法数字信号去噪1LMS算法(LeastMeanSqu
- 《机器学习模型快速收敛的秘籍大揭秘》
人工智能深度学习
在机器学习的领域中,让模型快速收敛是众多从业者和研究者们共同追求的目标。因为快速收敛不仅能节省大量的时间和计算资源,还能使模型更快地投入实际应用,为我们带来更高的效率和价值。以下是一些实现机器学习模型快速收敛的方法。选择合适的优化器优化器在模型训练中起着至关重要的作用,它决定了模型参数的更新方式和步长。常见的优化器如Adam、RMSProp和Momentum等都有各自的特点和优势。Adam结合了M
- [实践应用] 深度学习之优化器
YuanDaima2048
深度学习工具使用pytorch深度学习人工智能机器学习python优化器
文章总览:YuanDaiMa2048博客文章总览深度学习之优化器1.随机梯度下降(SGD)2.动量优化(Momentum)3.自适应梯度(Adagrad)4.自适应矩估计(Adam)5.RMSprop总结其他介绍在深度学习中,优化器用于更新模型的参数,以最小化损失函数。常见的优化函数有很多种,下面是几种主流的优化器及其特点、原理和PyTorch实现:1.随机梯度下降(SGD)原理:随机梯度下降通过
- Adam优化器:深度学习中的自适应方法
2401_85743969
深度学习人工智能
引言在深度学习领域,优化算法是训练神经网络的核心组件之一。Adam(AdaptiveMomentEstimation)优化器因其自适应学习率调整能力而受到广泛关注。本文将详细介绍Adam优化器的工作原理、实现机制以及与其他优化器相比的优势。深度学习优化器概述优化器在深度学习中负责调整模型的参数,以最小化损失函数。常见的优化器包括SGD(随机梯度下降)、RMSprop、AdaGrad、AdaDelt
- 深度学习与遗传算法的碰撞——利用遗传算法优化深度学习网络结构(详解与实现)
2401_84003733
程序员深度学习人工智能
self.model.add(layers.Dense(10,activation=‘relu’))self.model.build(input_shape=(4,28*28))self.model.summary()self.model.compile(optimizer=optimizers.Adam(lr=0.01),loss=losses.CategoricalCrossentropy(f
- Re-ranking 从原理到实现的两种主流方法
lichunericli
RAG人工智能自然语言处理
原文地址:https://pub.towardsai.net/advanced-rag-04-re-ranking2024年2月14日重新排序在检索增强生成(RAG)过程中起着至关重要的作用。在简单的RAG方法中,可以检索大量上下文,但并非所有上下文都一定与问题相关。重新排序允许对文档进行重新排序和过滤,将相关文档置于最前面,从而提高RAG的有效性。本文介绍了RAG的重新排名技术,并演示了如何使用
- 项目中 枚举与注解的结合使用
飞翔的马甲
javaenumannotation
前言:版本兼容,一直是迭代开发头疼的事,最近新版本加上了支持新题型,如果新创建一份问卷包含了新题型,那旧版本客户端就不支持,如果新创建的问卷不包含新题型,那么新旧客户端都支持。这里面我们通过给问卷类型枚举增加自定义注解的方式完成。顺便巩固下枚举与注解。
一、枚举
1.在创建枚举类的时候,该类已继承java.lang.Enum类,所以自定义枚举类无法继承别的类,但可以实现接口。
- 【Scala十七】Scala核心十一:下划线_的用法
bit1129
scala
下划线_在Scala中广泛应用,_的基本含义是作为占位符使用。_在使用时是出问题非常多的地方,本文将不断完善_的使用场景以及所表达的含义
1. 在高阶函数中使用
scala> val list = List(-3,8,7,9)
list: List[Int] = List(-3, 8, 7, 9)
scala> list.filter(_ > 7)
r
- web缓存基础:术语、http报头和缓存策略
dalan_123
Web
对于很多人来说,去访问某一个站点,若是该站点能够提供智能化的内容缓存来提高用户体验,那么最终该站点的访问者将络绎不绝。缓存或者对之前的请求临时存储,是http协议实现中最核心的内容分发策略之一。分发路径中的组件均可以缓存内容来加速后续的请求,这是受控于对该内容所声明的缓存策略。接下来将讨web内容缓存策略的基本概念,具体包括如如何选择缓存策略以保证互联网范围内的缓存能够正确处理的您的内容,并谈论下
- crontab 问题
周凡杨
linuxcrontabunix
一: 0481-079 Reached a symbol that is not expected.
背景:
*/5 * * * * /usr/IBMIHS/rsync.sh
- 让tomcat支持2级域名共享session
g21121
session
tomcat默认情况下是不支持2级域名共享session的,所有有些情况下登陆后从主域名跳转到子域名会发生链接session不相同的情况,但是只需修改几处配置就可以了。
打开tomcat下conf下context.xml文件
找到Context标签,修改为如下内容
如果你的域名是www.test.com
<Context sessionCookiePath="/path&q
- web报表工具FineReport常用函数的用法总结(数学和三角函数)
老A不折腾
Webfinereport总结
ABS
ABS(number):返回指定数字的绝对值。绝对值是指没有正负符号的数值。
Number:需要求出绝对值的任意实数。
示例:
ABS(-1.5)等于1.5。
ABS(0)等于0。
ABS(2.5)等于2.5。
ACOS
ACOS(number):返回指定数值的反余弦值。反余弦值为一个角度,返回角度以弧度形式表示。
Number:需要返回角
- linux 启动java进程 sh文件
墙头上一根草
linuxshelljar
#!/bin/bash
#初始化服务器的进程PId变量
user_pid=0;
robot_pid=0;
loadlort_pid=0;
gateway_pid=0;
#########
#检查相关服务器是否启动成功
#说明:
#使用JDK自带的JPS命令及grep命令组合,准确查找pid
#jps 加 l 参数,表示显示java的完整包路径
#使用awk,分割出pid
- 我的spring学习笔记5-如何使用ApplicationContext替换BeanFactory
aijuans
Spring 3 系列
如何使用ApplicationContext替换BeanFactory?
package onlyfun.caterpillar.device;
import org.springframework.beans.factory.BeanFactory;
import org.springframework.beans.factory.xml.XmlBeanFactory;
import
- Linux 内存使用方法详细解析
annan211
linux内存Linux内存解析
来源 http://blog.jobbole.com/45748/
我是一名程序员,那么我在这里以一个程序员的角度来讲解Linux内存的使用。
一提到内存管理,我们头脑中闪出的两个概念,就是虚拟内存,与物理内存。这两个概念主要来自于linux内核的支持。
Linux在内存管理上份为两级,一级是线性区,类似于00c73000-00c88000,对应于虚拟内存,它实际上不占用
- 数据库的单表查询常用命令及使用方法(-)
百合不是茶
oracle函数单表查询
创建数据库;
--建表
create table bloguser(username varchar2(20),userage number(10),usersex char(2));
创建bloguser表,里面有三个字段
&nbs
- 多线程基础知识
bijian1013
java多线程threadjava多线程
一.进程和线程
进程就是一个在内存中独立运行的程序,有自己的地址空间。如正在运行的写字板程序就是一个进程。
“多任务”:指操作系统能同时运行多个进程(程序)。如WINDOWS系统可以同时运行写字板程序、画图程序、WORD、Eclipse等。
线程:是进程内部单一的一个顺序控制流。
线程和进程
a. 每个进程都有独立的
- fastjson简单使用实例
bijian1013
fastjson
一.简介
阿里巴巴fastjson是一个Java语言编写的高性能功能完善的JSON库。它采用一种“假定有序快速匹配”的算法,把JSON Parse的性能提升到极致,是目前Java语言中最快的JSON库;包括“序列化”和“反序列化”两部分,它具备如下特征:
- 【RPC框架Burlap】Spring集成Burlap
bit1129
spring
Burlap和Hessian同属于codehaus的RPC调用框架,但是Burlap已经几年不更新,所以Spring在4.0里已经将Burlap的支持置为Deprecated,所以在选择RPC框架时,不应该考虑Burlap了。
这篇文章还是记录下Burlap的用法吧,主要是复制粘贴了Hessian与Spring集成一文,【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成
- 【Mahout一】基于Mahout 命令参数含义
bit1129
Mahout
1. mahout seqdirectory
$ mahout seqdirectory
--input (-i) input Path to job input directory(原始文本文件).
--output (-o) output The directory pathna
- linux使用flock文件锁解决脚本重复执行问题
ronin47
linux lock 重复执行
linux的crontab命令,可以定时执行操作,最小周期是每分钟执行一次。关于crontab实现每秒执行可参考我之前的文章《linux crontab 实现每秒执行》现在有个问题,如果设定了任务每分钟执行一次,但有可能一分钟内任务并没有执行完成,这时系统会再执行任务。导致两个相同的任务在执行。
例如:
<?
//
test
.php
- java-74-数组中有一个数字出现的次数超过了数组长度的一半,找出这个数字
bylijinnan
java
public class OcuppyMoreThanHalf {
/**
* Q74 数组中有一个数字出现的次数超过了数组长度的一半,找出这个数字
* two solutions:
* 1.O(n)
* see <beauty of coding>--每次删除两个不同的数字,不改变数组的特性
* 2.O(nlogn)
* 排序。中间
- linux 系统相关命令
candiio
linux
系统参数
cat /proc/cpuinfo cpu相关参数
cat /proc/meminfo 内存相关参数
cat /proc/loadavg 负载情况
性能参数
1)top
M:按内存使用排序
P:按CPU占用排序
1:显示各CPU的使用情况
k:kill进程
o:更多排序规则
回车:刷新数据
2)ulimit
ulimit -a:显示本用户的系统限制参
- [经营与资产]保持独立性和稳定性对于软件开发的重要意义
comsci
软件开发
一个软件的架构从诞生到成熟,中间要经过很多次的修正和改造
如果在这个过程中,外界的其它行业的资本不断的介入这种软件架构的升级过程中
那么软件开发者原有的设计思想和开发路线
- 在CentOS5.5上编译OpenJDK6
Cwind
linuxOpenJDK
几番周折终于在自己的CentOS5.5上编译成功了OpenJDK6,将编译过程和遇到的问题作一简要记录,备查。
0. OpenJDK介绍
OpenJDK是Sun(现Oracle)公司发布的基于GPL许可的Java平台的实现。其优点:
1、它的核心代码与同时期Sun(-> Oracle)的产品版基本上是一样的,血统纯正,不用担心性能问题,也基本上没什么兼容性问题;(代码上最主要的差异是
- java乱码问题
dashuaifu
java乱码问题js中文乱码
swfupload上传文件参数值为中文传递到后台接收中文乱码 在js中用setPostParams({"tag" : encodeURI( document.getElementByIdx_x("filetag").value,"utf-8")});
然后在servlet中String t
- cygwin很多命令显示command not found的解决办法
dcj3sjt126com
cygwin
cygwin很多命令显示command not found的解决办法
修改cygwin.BAT文件如下
@echo off
D:
set CYGWIN=tty notitle glob
set PATH=%PATH%;d:\cygwin\bin;d:\cygwin\sbin;d:\cygwin\usr\bin;d:\cygwin\usr\sbin;d:\cygwin\us
- [介绍]从 Yii 1.1 升级
dcj3sjt126com
PHPyii2
2.0 版框架是完全重写的,在 1.1 和 2.0 两个版本之间存在相当多差异。因此从 1.1 版升级并不像小版本间的跨越那么简单,通过本指南你将会了解两个版本间主要的不同之处。
如果你之前没有用过 Yii 1.1,可以跳过本章,直接从"入门篇"开始读起。
请注意,Yii 2.0 引入了很多本章并没有涉及到的新功能。强烈建议你通读整部权威指南来了解所有新特性。这样有可能会发
- Linux SSH免登录配置总结
eksliang
ssh-keygenLinux SSH免登录认证Linux SSH互信
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2187265 一、原理
我们使用ssh-keygen在ServerA上生成私钥跟公钥,将生成的公钥拷贝到远程机器ServerB上后,就可以使用ssh命令无需密码登录到另外一台机器ServerB上。
生成公钥与私钥有两种加密方式,第一种是
- 手势滑动销毁Activity
gundumw100
android
老是效仿ios,做android的真悲催!
有需求:需要手势滑动销毁一个Activity
怎么办尼?自己写?
不用~,网上先问一下百度。
结果:
http://blog.csdn.net/xiaanming/article/details/20934541
首先将你需要的Activity继承SwipeBackActivity,它会在你的布局根目录新增一层SwipeBackLay
- JavaScript变换表格边框颜色
ini
JavaScripthtmlWebhtml5css
效果查看:http://hovertree.com/texiao/js/2.htm代码如下,保存到HTML文件也可以查看效果:
<html>
<head>
<meta charset="utf-8">
<title>表格边框变换颜色代码-何问起</title>
</head>
<body&
- Kafka Rest : Confluent
kane_xie
kafkaRESTconfluent
最近拿到一个kafka rest的需求,但kafka暂时还没有提供rest api(应该是有在开发中,毕竟rest这么火),上网搜了一下,找到一个Confluent Platform,本文简单介绍一下安装。
这里插一句,给大家推荐一个九尾搜索,原名叫谷粉SOSO,不想fanqiang谷歌的可以用这个。以前在外企用谷歌用习惯了,出来之后用度娘搜技术问题,那匹配度简直感人。
环境声明:Ubu
- Calender不是单例
men4661273
单例Calender
在我们使用Calender的时候,使用过Calendar.getInstance()来获取一个日期类的对象,这种方式跟单例的获取方式一样,那么它到底是不是单例呢,如果是单例的话,一个对象修改内容之后,另外一个线程中的数据不久乱套了吗?从试验以及源码中可以得出,Calendar不是单例。
测试:
Calendar c1 =
- 线程内存和主内存之间联系
qifeifei
java thread
1, java多线程共享主内存中变量的时候,一共会经过几个阶段,
lock:将主内存中的变量锁定,为一个线程所独占。
unclock:将lock加的锁定解除,此时其它的线程可以有机会访问此变量。
read:将主内存中的变量值读到工作内存当中。
load:将read读取的值保存到工作内存中的变量副本中。
- schedule和scheduleAtFixedRate
tangqi609567707
javatimerschedule
原文地址:http://blog.csdn.net/weidan1121/article/details/527307
import java.util.Timer;import java.util.TimerTask;import java.util.Date;
/** * @author vincent */public class TimerTest {
- erlang 部署
wudixiaotie
erlang
1.如果在启动节点的时候报这个错 :
{"init terminating in do_boot",{'cannot load',elf_format,get_files}}
则需要在reltool.config中加入
{app, hipe, [{incl_cond, exclude}]},
2.当generate时,遇到:
ERROR