- [pytorch] pytorch_model.bin 和 training_args.bin 的区别
心心喵
pytorch深度学习pytorch神经网络
pytorch_model.bin和training_args.bin是与PyTorch框架和训练过程相关的两个文件。pytorch_model.bin:这是保存了PyTorch模型的二进制文件。在使用PyTorch进行深度学习训练时,经过训练的模型会被保存为这个文件,其中包含了模型的权重参数。这个文件可以被加载到PyTorch中,以便进行推理、评估或继续训练。training_args.bin:
- 星际争霸多智能体挑战赛(SMAC)
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多智能体强化学习人工智能
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- 【面试宝典】【大模型入门】【模型微调】
曾小文
人工智能深度学习机器学习
面试热点科普:监督微调vs无监督微调,有啥不一样?在大模型时代(比如BERT、GPT)里,我们经常听到“预训练+微调”的范式。但你可能会疑惑——监督微调、无监督微调,到底有啥区别?用的场景一样吗?今天这篇,带你5分钟搞懂这对“孪生兄弟”的异同✅1.术语定义名称定义说明预训练(Pretraining)在大规模通用数据上训练模型,学习“通用知识”,比如语言规律、语义表示。微调(Fine-tuning)
- TeleScan PE
fei_sun
计算机网络单片机stm32嵌入式硬件
目录物理层深度剖析通道结构信号完整性关键技术链路训练(LinkTraining)协议层核心技术TLP(事务层包)结构虚拟通道管理原子操作(PCIe5.0+)硬件实现关键FPGA实现方案信号完整性设计规范总结:PCIe技术本质TeleScanPE是一个免费的PCIExpress/NVMe配置空间读/写实用程序,允许用户扫描、解码、显示和写入PCIExpress/NVMe配置空间寄存器。windows
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ZShuiShen
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为啥要考?齁贵的。SB公司评绩效要用;放简历里面增加一点信任吧。考试流程:1,先注册个账号链接:https://www.aws.training/certification这里填写姓名时注意,须与参加考试时要求出示的有效身份证件上的姓名一致,否则将无法考试。就是姓名和你身份证一致,当然你身份证上是中文张三,这里最好填写拼音,如名字san,姓zhang。这样就和你之后填写信用卡号对应实体卡上的名字一
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作为一个大数据行业的从业者,考个腾讯云大数据开发工程师认证总比考个消防证easy吧…?关于考这个认证的意义其实主要在于全面复习一下大数据相关的知识点,另外有个腾讯云的认证,也许大概也会对你找工作有点帮助的吧?下面是报名的链接和考试大纲。https://cloud.tencent.com/edu/training/cert/detail?type=Big_Data既然是考试,大家肯定会比较关心考试资
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详细介绍:https://mp.weixin.qq.com/s/0zLHA_VQkD3tf0BSzjd7Ag一、remove_columns删除选定的列作用:去掉原始数据集里面的字段以及对应的数据。原因:如果不去掉,在进行微调时,模型就会将数据集原始字段和新加的字段一起输入到模型,导致格式与期望的不一致。二、TrainingArguments核心参数2.1基础训练设置参数介绍output_dir(
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大型语言模型(LLM)那令人惊叹的语言理解、生成和在特定引导下的推理能力,并非魔法的产物,而是源于一个极其复杂、耗资巨大且经过精心设计的多阶段训练过程。理解这个训练过程的核心环节——大规模无监督预训练(Pre-training)、指令微调(InstructionFine-Tuning,IFT)以及从人类反馈中强化学习(ReinforcementLearningfromHumanFeedback,R
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ICLR20251688拒绝训练被广泛用于防止大型语言模型(LLMs)生成有害、不良或非法的内容。我们揭示了当前拒绝训练方法中的一个奇特的泛化缺口:仅仅将一个有害请求改写为过去时(例如,将“HowtomakeaMolotovcocktail?”改为“HowdidpeoplemakeaMolotovcocktail?”)通常就足以破解许多最先进的LLM。我们在多个模型上系统地评估了这一方法,包括Ll
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引言医疗人工智能(AI)领域的快速发展正在重塑医疗保健的未来。从辅助诊断到个性化治疗方案,AI技术已经显示出改变医疗实践的巨大潜力。然而,在将AI技术应用于医疗场景时,我们面临着独特的挑战。医疗数据的复杂性、决策的高风险性以及对可解释性的严格要求,都使得医疗AI的开发和部署比其他领域更为复杂。在这一背景下,"mid-training模型"的概念应运而生。这些模型代表了医疗AI发展的中间阶段,它们不
- 多模态大语言模型arxiv论文略读(117)
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#mllm_arxiv语言模型深度学习计算机视觉论文笔记论文阅读
Training-freeZero-shotComposedImageRetrievalviaWeightedModalityFusionandSimilarity➡️论文标题:Training-freeZero-shotComposedImageRetrievalviaWeightedModalityFusionandSimilarity➡️论文作者:Ren-DiWu,Yu-YenLin,Hue
- 【NLP】gensim lda使用方法
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OptimizedLatentDirichletAllocation(LDA)inPython.ForafasterimplementationofLDA(parallelizedformulticoremachines),seealsogensim.models.ldamulticore.ThismoduleallowsbothLDAmodelestimationfromatrainingcor
- RoBERTa相比BERT的改进
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继BERT、XLNet之后,Facebook提出的RoBERTa(aRobustlyOptimizedBERTPretrainingApproach)。本篇文章主要总结下RoBERTa相比于BERT的改进。RoBERTa在模型结构层面没有改变,改变的只是预训练的方法,具体是以下三点。1.动态maskRoBERTa把预训练的数据复制10份,每一份都随机选择15%的Tokens进行mask,也就是说,
- #HDC2025# Codelabs训练营精彩内容抢先看!
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本次活动现场设置了初、高阶赛题可供挑战,完成2道及以上初阶赛题才可挑战高阶赛题!而拥有HarmonyOS应用开发者认证的开发者可挑战现场任意赛题!还不快来考取证书↓↓↓https://developer.huawei.com/consumer/cn/training/classDetail...完成赛题更有丰富礼品可以赢取!点击长图即刻了解更多活动详情↓↓↓
- 【大模型】大模型微调(上)
油泼辣子多加
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一、概念与背景微调(Fine-tuning)是一种迁移学习的方法,通过在已有的预训练模型基础上,利用目标任务的少量标注数据对模型进行二次训练,使其更好地适应特定任务的需求。预训练阶段模型通常使用大规模通用语料(如维基百科、新闻语料)进行无监督或自监督训练,学习通用的语言表示;微调阶段则使用特定任务数据进行有监督学习,实现从通用到专用的知识迁移。预训练(Pre-training):在大规模无标签语料
- BERT:让AI真正“读懂”语言的革命
摘取一颗天上星️
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BERT:让AI真正“读懂”语言的革命——图解谷歌神作《BERT:Pre-trainingofDeepBidirectionalTransformers》2018年,谷歌AI团队扔出一篇核弹级论文,引爆了整个NLP领域。这个叫BERT的模型在11项任务中屠榜,甚至超越人类表现!它背后的秘密是什么?本文将用最通俗的方式揭秘它的工作原理。一、传统AI的致命缺陷:单向理解想象你教AI完形填空:“小明买了
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文章主要内容总结本文介绍了字节跳动开源的多模态基础模型BAGEL,其核心目标是通过大规模交错多模态数据预训练,实现统一的多模态理解与生成能力。BAGEL采用仅解码器架构和混合Transformer专家(MoT)设计,在文本、图像、视频和网页数据上进行训练,展现出复杂多模态推理的新兴能力,如自由形式图像操作、未来帧预测、3D操作和世界导航等。实验表明,BAGEL在标准基准测试中显著优于开源模型,并通
- 医图论文 AAAI‘25 | KPL:视觉语言模型的免训练医学知识挖掘
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医学图像处理论文解读语言模型人工智能自然语言处理深度学习AAAI医学图像处理医学图像顶会
论文信息题目:KPL:Training-FreeMedicalKnowledgeMiningofVision-LanguageModelsKPL:视觉语言模型的免训练医学知识挖掘作者:JiaxiangLiu、TianxiangHu、JiaweiDu、RuiyuanZhang、JoeyTianyiZhou、ZuozhuLiu源码:https://github.com/JXLiu-AI/KPL论文创新
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研读论文机器学习人工智能大模型注意力机制attention
原文325TrainingThissectiondescribesthetrainingregimeforourmodels.5.1TrainingDataandBatchingWetrainedonthestandardWMT2014English-Germandatasetconsistingofabout4.5millionsentencepairs.Sentenceswereencoded
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2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>tesseract-ocr有2和3两个版本,不同版本训练方法稍有不同。第3版本的训练方法官版教程在这里:TrainingTesseract3第2版的训练方法官版教程在这里:TrainingTesseract我使用的是最新的3.01版本的。训练所需准备:1.下载并安装3.01版本的tesseract。事实上并不需要安装这步骤,我下载的是压缩包版,
- GeoTorchAI 项目使用与配置指南
尤贝升Sherman
GeoTorchAI项目使用与配置指南GeoTorchAIGeoTorchAI:AFrameworkforTrainingandUsingSpatiotemporalDeepLearningModelsatScale项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ge/GeoTorchAI1.项目目录结构及介绍GeoTorchAI的目录结构如下:GeoTorchAI/├──
- 振动分析师(ISO18436-2)四级能力矩阵 - 简介
子正
#技术追踪#测量BeyondProgram预防性维护振动分析PHM笔记
本文的内容绝大多数来自:VCAT-IIVibrationAnalyst-MobiusInstitute相关振动分析员培训招生彩页,特此致谢!内容整理参见:振动分析师四级能力矩阵-知乎。CATI振动分析技术员1.1角色画像CollectvibrationdataValidatethatthedataisgoodBegintoperformbasicanalysisUsethetrainingandc
- CLIP: Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision学习笔记
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学习笔记深度学习人工智能计算机视觉
文章目录1.预训练阶段2.zero-shot推理阶段3.模型整体结构的伪代码4.训练AlecRadford,JongWookKimet.al.PMLR,2021.(Citations6185)CLIP(ContrastiveLanguage-ImagePretraining)是一种基于对比学习的模型,由OpenAI提出。它是一种多模态模型,旨在将自然语言和图像进行联合建模,实现图像和文本之间的语义
- 冷启动推荐:系统性综述
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人工智能
原论文链接:Cold-StartRecommendationtowardstheEraofLargeLanguageModels(LLMs):AComprehensiveSurveyandRoadmapCONTENTFEATURES数据不完整学习(Data-IncompleteLearning)稳健协同训练(RobustCo-Training)稳健泛化(Robustgeneralization):
- 计算机类专业学生重要竞赛刷题网站
花开盛夏^.^
大学生竞赛大学生计算机类专业专业竞赛
团队队员常用:Codeforceshttp://codeforces.com/problemset牛客网https://www.nowcoder.com/ta/acm-training/刷题链接:http://poj.org/pojhttp://www.spoj.com/http://acm.hdu.edu.cn/hduhttps://cn.vjudge.net/vj(包含大部分网站的题库)htt
- 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
dcj3sjt126com
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