- 『大模型笔记』KV缓存:Transformer中的内存使用!
AI大模型前沿研究
大模型笔记缓存transformerKVcache大模型LLM
『大模型笔记』KV缓存:Transformer中的内存使用!文章目录一.KV缓存:Transformer中的内存使用!1.1.介绍1.2.自注意力机制回顾1.3.KV缓存的工作原理1.4.内存使用和示例1.4.1.存储键值缓存需要多少内存1.4.2.Example:OPT-30B(300亿参数)四.参考文献进一步阅读:加速GPT-KV缓存:https://www.dipkumar.dev/beco
- 人工智能期末复习第一弹:Introduction of Artificial intelligence
写代码的橘子n
人工智能
下面是知识点总结:SomedefinitionsofAIorganizedintofourcategories1.Systemsthatthinklikehumans.2.Systemsthatthinkrationally.3.Systemsthatactlikehumans.4.SystemsthatactrationallyThefourdefinitionsabovevaryalongtw
- AIGC(Artificial Intelligence Generated Content)
ArtificialIntelligenceGeneratedContent概念定义人工智能生成内容,是指基于生成对抗网络、大型预训练模型等人工智能的技术方法,通过已有数据的学习和识别,以适当的泛化能力生成相关内容的技术。AIGC技术的核心思想是利用人工智能算法生成具有一定创意和质量的内容。通过训练模型和大量数据的学习,AIGC可以根据输入的条件或指导,生成与之相关的内容。例如,通过输入关键词、描
- 在 Deep Lake 中htype的参数
燃灯工作室
DeepLake深度学习pytorch神经网络机器学习
在DeepLake中,htype(即high-leveltype)用于定义张量的语义类型(如图像、标签、文本等),而每个htype可以通过一些参数进一步配置其行为和存储方式。通用参数(适用于大多数htype)这些参数可以与任意htype一起使用:参数名类型默认值说明dtypestr或numpy.dtype自动推断NumPy数据类型(例如'int64','float32')sample_compre
- Deep Lake 简介
DeepLake简介DeepLake是由Activeloop开发的一款开源深度学习数据湖(DeepLearningDataLake),专为人工智能时代设计,旨在解决深度学习项目中数据管理的复杂性与低效问题。核心特点特性说明多模态数据支持支持图像、视频、音频、文本、点云等多种数据类型,适用于各类AI场景。张量存储数据以张量格式存储,兼容主流深度学习框架(如PyTorch、TensorFlow)。数据
- PKU图论基础题(转)
走过_冬天
数据结构与算法PKU图论基础题
PKU图论基础题POJ2449Remmarguts’Date(中等)http://acm.pku.edu.cn/JudgeOnline/problem?id=2449题意:经典问题:K短路解法:dijkstra+A*(rec),方法很多相关:http://acm.pku.edu.cn/JudgeOnline/showcontest?contest_id=1144该题亦放在搜索推荐题中POJ3013
- DeepSeek R1-0528:Artificial Analysis评估全球第二
攻城狮7号
AI前沿技术要闻DeepSeek深度学习人工智能AI大模型
目录前言一、深耕基础模型,不一样的"定力"二、性能提升显著,多项指标亮眼三、开源领先与性价比优势四、挑战与成长空间五、行业反响与DeepSeek的坚持六、对AI领域的启示结语攻城狮7号:个人主页个人专栏:《AI前沿技术要闻》⛺️君子慎独!大家好,欢迎来访我的博客!⛳️此篇文章主要介绍DeepSeekR1-0528本期文章收录在《AI前沿技术要闻》,大家有兴趣可以自行查看!⛺️欢迎各位✔️点赞收藏⭐
- 大学计算机(软件类)专业推荐竞赛 / 证书 官网及赛事相关信息整理
大熊计算机
赛事/证书经验算法
大学计算机专业(软件)推荐竞赛/证书官网及赛事相关信息一、算法类(丰富简历):1、ACM国际大学生程序设计竞赛:官网:https://icpc.global/国内:http://icpc.pku.edu.cn/index.htm报名方式:区域预赛一般每年9-12月报名。报名费一个队1500比赛方式:三人团队赛(算法赛)2、蓝桥杯:https://dasai.lanqiao.cn/报名方式:一般为每
- K8S查看pod资源占用和物理机器IP对应关系
MonkeyKing.sun
kubernetestcp/ipjava
方法1:使用管道组合多个grepkubectldescribenode|grep-E"Resource|InternalIP"-A3方法2:显示节点名称和IP地址的对应关系kubectldescribenode|grep-E"Name:|InternalIP:"方法3:更清晰的格式化输出kubectlgetnodes-owide这个命令会直接显示节点名称、状态、角色、年龄、版本和内部IP等信息。方
- GitLab-CI使用Rsync进行持续部署
少湖说
gitlabci/cd
简介rsync命令是一个远程数据同步工具主要参数-r递归目录-t保留修改时间-v详细日志-h输出数字以人类可读的格式-z在传输过程中压缩文件数据-e指定要使用的远程shell,注意该过程需要注入SSH配置参考before_script:-'whichssh-agent||(apkupdate&&apkaddopenssh-client)'-apkaddrsync-eval$(ssh-agent-s
- 可解释性人工智能(eXplainable Artificial Intelligence,XAI)
前行居士
人工智能可解释人工智能计算机视觉深度学习机器学习
虽然我们已经训练了很多的模型。比如图像识别模型,给它一张图片,模型会给你图像的类别。但我们并不满足于此,接下来我们要机器给我们它得到答案的理由,这就是可解释性人工智能,学者们普遍将可解释性人工智能称为XAI。首先开始介绍技术之前,我们需要讲一下为什么可解释性人工智能是一个重要的研究领域。其实本质上的原因是就算机器可以得到正确的答案,也不代表它一定非常“聪明”。举一个例子,过去有一匹神马它很聪明,它
- 什么是开放数据湖(Open Data Lake)?
镜舟科技
数据湖StarRocks多结构化数据开放接口存储架构数据存储灵活扩展
开放数据湖是一种数据存储和管理架构,其核心特点是以开放的格式存储数据,并通过基于开放标准的接口进行访问。它允许企业将来自各种数据源的原始数据以标准化的开放格式集中存储,从而实现数据的灵活访问和多样化分析。关键特征开放格式存储数据以开放、标准化的格式存储,避免了厂商锁定,使得数据可以被多种工具和分析引擎访问和处理。多结构化数据支持支持存储结构化、半结构化和非结构化数据,涵盖文本、日志、图像、视频等多
- 人工智能(Artificial Intelligence)是什么?人工智能有什么好处?AI应用架构的关键组成?人工智能实施面临哪些挑战?
未禾
AI人工智能AI
AI人工智能(ArtificialIntelligence)概念与历程了解人工智能向何处去,首先要知道人工智能从何处来。1956年夏,麦卡锡、明斯基等科学家在美国达特茅斯学院开会研讨“如何用机器模拟人的智能”,首次提出“人工智能(ArtificialIntelligence,简称AI)”这一概念,标志着人工智能学科的诞生。人工智能是研究开发能够模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的
- PKU OJ 类
baidu_24789559
按照ac的代码长度分类(主要参考最短代码和自己写的代码)短代码:0.01K--0.50K;中短代码:0.51K--1.00K;中等代码量:1.01K--2.00K;长代码:2.01K以上。短:1147、1163、1922、2211、2215、2229、2232、2234、2242、2245、2262、2301、2309、2313、2334、2346、2348、2350、2352、2381、2405
- 使用DockerFile在Alpine容器中安装python3定制镜像
FlutterDeveloper
在一个空白目录中,建立一个文本文件,并命名为Dockerfile:登录后复制$mkdirtest$cdtest$touchDockerfile1.2.3.准备好Dockerfile:登录后复制FROMalpine:latestRUNapkupdate\&&apkaddpython3\&&rm-rf/var/cache/apk/*1.2.3.4.5.在Dockerfile文件所在目录执行:登录后复制
- 如何在python Alpine-docker容器中安装GCC
coderWailmer
运维docker
InstallationThequickestwaytoinstallGCConAlpineLinuxisbyissuingthefollowingcommand:apkupdateapkaddbuild-basebuild-baseisameta-packagethatwillinstalltheGCC,libc-devandbinutilspackages(amongstothers).
- 基于Delta lake、Hudi格式的湖仓一体方案
呆呆咸猪手
数据仓库bigdatahadoop
简介:DeltaLake和Hudi是流行的开放格式的存储层,为数据湖同时提供流式和批处理的操作,这允许我们在数据湖上直接运行BI等应用,让数据分析师可以即时查询新的实时数据,从而对您的业务产生即时的洞察。MaxCompute在湖仓一体架构中,通过支持DeltaLake和Hudi在数据湖中提供数据仓库性能。本文作者孟硕阿里云智能产品专家一、最佳实践背景整个最佳实践是基于MaxCompute的湖仓一体
- 数据湖架构:从Delta Lake到Hudi实战对比
喜欢编程就关注我
架构数据湖架构从DeltaLake到Hudi实战对比代码
数据湖架构:从DeltaLake到Hudi实战对比随着大数据技术的飞速发展,数据湖架构逐渐成为企业处理大规模、多样化数据的首选方案。在数据湖领域,DeltaLake和Hudi作为两款流行的开源存储层技术,各自拥有独特的特点和优势。本文将通过实战对比,深入探讨DeltaLake和Hudi在数据湖架构中的应用,并通过代码和表格示例进行详细分析。一、DeltaLake与Hudi简介1.1DeltaLak
- 使用Lake Formation构建数据网格架构GenAI
taibaili2023
AWS
使用LakeFormation构建数据网格架构GenAI关键字:[yt,LakeFormation,DataMeshArchitecture,DataLakeFormation,DataProductOwnership,FederatedDataGovernance,Domain-OrientedDecentralization]本文字数:1900,阅读完需:10分钟导读在这场演讲中,演讲者们探讨
- 论文阅读:2023 ICLR Safe RLHF: Safe Reinforcement Learning from Human Feedback
CSPhD-winston-杨帆
论文阅读论文翻译论文阅读
总目录大模型安全相关研究:https://blog.csdn.net/WhiffeYF/article/details/142132328SafeRLHF:SafeReinforcementLearningfromHumanFeedback安全RLHF:通过人类反馈进行安全强化学习https://arxiv.org/pdf/2310.12773https://github.com/PKU-Alig
- 【计算机视觉】OpenCV项目实战- Artificial-Eyeliner 人脸眼线检测
白熊188
计算机视觉计算机视觉opencv人工智能
Artificial-Eyeliner人脸眼线检测项目介绍运行方式运行步骤常见问题及解决方法1.dlib安装失败其他注意事项2.缺少make/gcc3.**依赖库安装问题**:4.*人脸关键点检测失败:5.眼线效果不理想:6.实时处理延迟:7.保存文件被覆盖:Artificial-Eyeliner是一个使用Python编程语言和相关库(如OpenCV和dlib)实现的项目,旨在通过计算机视觉技术自
- HTML:表格数据展示区
宝耶
html前端
人员信息表姓名年龄职位头像入职日期操作张三25前端开发2023-01-01删除添加李四30后端开发2022-05-15删除添加北京大学邮箱:
[email protected]电话:010-12345678body{font-family:Arial,sans-serif;}table{width:100%;border-collapse:collapse;margin-top:20px;}th,td{borde
- python活用gdal库进行批量重投影、重采样、裁剪
探寻TUT
python大数据
自然地理的数据经常保存为nc文件,因为nc文件包含经纬度、时间三个轴的基本信息。另一种保存方式是保存为tif文件,但tif文件只有经纬度信息,丢失了时间信息,折衷方案是对每个tif文件进行包含时间信息的命名,例如著名的GIMMSNDVI数据"PKU_GIMMS_NDVI_V1.2_19820101.tif"。这会导致一个问题,就是一个日期的数据都保存为一个tif,如果要处理1982-2020年总共
- 解密Deep Lake:构建AI应用的多模态数据库
sjufgwgfhoia
人工智能数据库python
引言在现代AI开发中,处理和管理多种类型的数据是一项巨大的挑战。DeepLake以其多模态数据库的特性,为我们提供了一个高效的解决方案。本文将深入探讨如何使用DeepLake构建AI应用,并演示如何在DeepLake中存储、查询和可视化数据。主要内容什么是DeepLake?DeepLake是一个专为AI应用设计的多模态数据库,支持存储和管理向量、图像、文本和视频等数据类型。借助DeepLake,开
- 开源软件镜像站及常见 OS 镜像
acc8226
开源软件
优秀站点校园网联合镜像站https://mirrors.cernet.edu.cn/list清华大学开源软件镜像站|TsinghuaOpenSourceMirrorhttps://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/北京大学开源镜像站https://mirrors.pku.edu.cn/Mirrors南阳理工学院开源镜像站|NanyangInstituteofTechnolo
- Delta Lake 解析:架构、数据处理流程与最佳实践
codebat_raymond
数据仓库数据库架构
DeltaLake是一个基于ApacheSpark的开源存储层,主要解决传统数据湖(DataLake)缺乏ACID事务、数据一致性和性能优化的问题,使大数据处理更加可靠、高效。从本质上讲,它让数据湖具备了数据仓库的结构化管理能力,同时保留了数据湖的灵活性。它通常采用三层架构来进行数据处理,即Bronze、Silver和Gold层。Bronze层存储的是原始数据,比如Kafka事件流、IoT设备数据
- 升级Kubernetes 1.23-1.24
joker_zhou
K8Skubernetes容器云原生linux
切换运行时为Containerd1.停止kubeletsystemctlstopkubelet2.停止Dockersystemctldisabledocker.service--nowsystemctlstopdocker.socketsystemctlstopdocker3.解压Containerd的压缩包tarCxzvf/usr/localcontainerd-1.6.2-linux-amd6
- CDS526: Artificial Intelligence-based Optimization
后端
CDS526:ArtificialIntelligence-basedOptimizationCaseStudy:Multi-objectiveOptimisation1TaskThiscasestudyiscomposedoftwomaintasks,problemsolving(detailedinSection2)andpaperpresentation(detailedinSection3
- 数据湖和Apache Iceberg,Apache Hudi,Delta Lake
西土城计划
apachebigdata大数据
1什么是数据湖?数据湖这个词目前已经流行开来,逐步被数据相关的从业者接受,可能还有很多人不太清楚它和Hadoop,Hive,Spark这些大数据系统的区别,简单说数据湖是个业务概念,主要是为了区别传统数仓这个概念的(传统数仓的定义:datawarehouse,是用于报告和数据分析的系统,被认为是商业智能的核心组件)。为什么说是“传统数仓”,因为Hadoop于2006年诞生至今已有10多年了,在这期
- 基于Azure云平台整合Delta Lake、Databricks和Azure Machine Learning的MLOps架构
weixin_30777913
azuremicrosoft云计算架构
设计Azure云架构方案实现AzureDeltaLake和AzureDatabricks的机器学习工程(MLOps),提供可靠数据集使得训练数据版本化,确保模型复现性,并集成AzureMachineLearning,以便通过DeltaSharing共享数据集,支持多人协作。以下是基于Azure云平台整合DeltaLake、Databricks和AzureMachineLearning的MLOps架
- java数字签名三种方式
知了ing
javajdk
以下3钟数字签名都是基于jdk7的
1,RSA
String password="test";
// 1.初始化密钥
KeyPairGenerator keyPairGenerator = KeyPairGenerator.getInstance("RSA");
keyPairGenerator.initialize(51
- Hibernate学习笔记
caoyong
Hibernate
1>、Hibernate是数据访问层框架,是一个ORM(Object Relation Mapping)框架,作者为:Gavin King
2>、搭建Hibernate的开发环境
a>、添加jar包:
aa>、hibernatte开发包中/lib/required/所
- 设计模式之装饰器模式Decorator(结构型)
漂泊一剑客
Decorator
1. 概述
若你从事过面向对象开发,实现给一个类或对象增加行为,使用继承机制,这是所有面向对象语言的一个基本特性。如果已经存在的一个类缺少某些方法,或者须要给方法添加更多的功能(魅力),你也许会仅仅继承这个类来产生一个新类—这建立在额外的代码上。
- 读取磁盘文件txt,并输入String
一炮送你回车库
String
public static void main(String[] args) throws IOException {
String fileContent = readFileContent("d:/aaa.txt");
System.out.println(fileContent);
- js三级联动下拉框
3213213333332132
三级联动
//三级联动
省/直辖市<select id="province"></select>
市/省直辖<select id="city"></select>
县/区 <select id="area"></select>
- erlang之parse_transform编译选项的应用
616050468
parse_transform游戏服务器属性同步abstract_code
最近使用erlang重构了游戏服务器的所有代码,之前看过C++/lua写的服务器引擎代码,引擎实现了玩家属性自动同步给前端和增量更新玩家数据到数据库的功能,这也是现在很多游戏服务器的优化方向,在引擎层面去解决数据同步和数据持久化,数据发生变化了业务层不需要关心怎么去同步给前端。由于游戏过程中玩家每个业务中玩家数据更改的量其实是很少
- JAVA JSON的解析
darkranger
java
// {
// “Total”:“条数”,
// Code: 1,
//
// “PaymentItems”:[
// {
// “PaymentItemID”:”支款单ID”,
// “PaymentCode”:”支款单编号”,
// “PaymentTime”:”支款日期”,
// ”ContractNo”:”合同号”,
//
- POJ-1273-Drainage Ditches
aijuans
ACM_POJ
POJ-1273-Drainage Ditches
http://poj.org/problem?id=1273
基本的最大流,按LRJ的白书写的
#include<iostream>
#include<cstring>
#include<queue>
using namespace std;
#define INF 0x7fffffff
int ma
- 工作流Activiti5表的命名及含义
atongyeye
工作流Activiti
activiti5 - http://activiti.org/designer/update在线插件安装
activiti5一共23张表
Activiti的表都以ACT_开头。 第二部分是表示表的用途的两个字母标识。 用途也和服务的API对应。
ACT_RE_*: 'RE'表示repository。 这个前缀的表包含了流程定义和流程静态资源 (图片,规则,等等)。
A
- android的广播机制和广播的简单使用
百合不是茶
android广播机制广播的注册
Android广播机制简介 在Android中,有一些操作完成以后,会发送广播,比如说发出一条短信,或打出一个电话,如果某个程序接收了这个广播,就会做相应的处理。这个广播跟我们传统意义中的电台广播有些相似之处。之所以叫做广播,就是因为它只负责“说”而不管你“听不听”,也就是不管你接收方如何处理。另外,广播可以被不只一个应用程序所接收,当然也可能不被任何应
- Spring事务传播行为详解
bijian1013
javaspring事务传播行为
在service类前加上@Transactional,声明这个service所有方法需要事务管理。每一个业务方法开始时都会打开一个事务。
Spring默认情况下会对运行期例外(RunTimeException)进行事务回滚。这
- eidtplus operate
征客丶
eidtplus
开启列模式: Alt+C 鼠标选择 OR Alt+鼠标左键拖动
列模式替换或复制内容(多行):
右键-->格式-->填充所选内容-->选择相应操作
OR
Ctrl+Shift+V(复制多行数据,必须行数一致)
-------------------------------------------------------
- 【Kafka一】Kafka入门
bit1129
kafka
这篇文章来自Spark集成Kafka(http://bit1129.iteye.com/blog/2174765),这里把它单独取出来,作为Kafka的入门吧
下载Kafka
http://mirror.bit.edu.cn/apache/kafka/0.8.1.1/kafka_2.10-0.8.1.1.tgz
2.10表示Scala的版本,而0.8.1.1表示Kafka
- Spring 事务实现机制
BlueSkator
spring代理事务
Spring是以代理的方式实现对事务的管理。我们在Action中所使用的Service对象,其实是代理对象的实例,并不是我们所写的Service对象实例。既然是两个不同的对象,那为什么我们在Action中可以象使用Service对象一样的使用代理对象呢?为了说明问题,假设有个Service类叫AService,它的Spring事务代理类为AProxyService,AService实现了一个接口
- bootstrap源码学习与示例:bootstrap-dropdown(转帖)
BreakingBad
bootstrapdropdown
bootstrap-dropdown组件是个烂东西,我读后的整体感觉。
一个下拉开菜单的设计:
<ul class="nav pull-right">
<li id="fat-menu" class="dropdown">
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-中介者模式-Mediator
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/
/*
* 中介者模式(Mediator):用一个中介对象来封装一系列的对象交互。
* 中介者使各对象不需要显式地相互引用,从而使其耦合松散,而且可以独立地改变它们之间的交互。
*
* 在我看来,Mediator模式是把多个对象(
- 常用代码记录
chenjunt3
UIExcelJ#
1、单据设置某行或某字段不能修改
//i是行号,"cash"是字段名称
getBillCardPanelWrapper().getBillCardPanel().getBillModel().setCellEditable(i, "cash", false);
//取得单据表体所有项用以上语句做循环就能设置整行了
getBillC
- 搜索引擎与工作流引擎
comsci
算法工作搜索引擎网络应用
最近在公司做和搜索有关的工作,(只是简单的应用开源工具集成到自己的产品中)工作流系统的进一步设计暂时放在一边了,偶然看到谷歌的研究员吴军写的数学之美系列中的搜索引擎与图论这篇文章中的介绍,我发现这样一个关系(仅仅是猜想)
-----搜索引擎和流程引擎的基础--都是图论,至少像在我在JWFD中引擎算法中用到的是自定义的广度优先
- oracle Health Monitor
daizj
oracleHealth Monitor
About Health Monitor
Beginning with Release 11g, Oracle Database includes a framework called Health Monitor for running diagnostic checks on the database.
About Health Monitor Checks
Health M
- JSON字符串转换为对象
dieslrae
javajson
作为前言,首先是要吐槽一下公司的脑残编译部署方式,web和core分开部署本来没什么问题,但是这丫居然不把json的包作为基础包而作为web的包,导致了core端不能使用,而且我们的core是可以当web来用的(不要在意这些细节),所以在core中处理json串就是个问题.没办法,跟编译那帮人也扯不清楚,只有自己写json的解析了.
- C语言学习八结构体,综合应用,学生管理系统
dcj3sjt126com
C语言
实现功能的代码:
# include <stdio.h>
# include <malloc.h>
struct Student
{
int age;
float score;
char name[100];
};
int main(void)
{
int len;
struct Student * pArr;
int i,
- vagrant学习笔记
dcj3sjt126com
vagrant
想了解多主机是如何定义和使用的, 所以又学习了一遍vagrant
1. vagrant virtualbox 下载安装
https://www.vagrantup.com/downloads.html
https://www.virtualbox.org/wiki/Downloads
查看安装在命令行输入vagrant
2.
- 14.性能优化-优化-软件配置优化
frank1234
软件配置性能优化
1.Tomcat线程池
修改tomcat的server.xml文件:
<Connector port="8080" protocol="HTTP/1.1" connectionTimeout="20000" redirectPort="8443" maxThreads="1200" m
- 一个不错的shell 脚本教程 入门级
HarborChung
linuxshell
一个不错的shell 脚本教程 入门级
建立一个脚本 Linux中有好多中不同的shell,但是通常我们使用bash (bourne again shell) 进行shell编程,因为bash是免费的并且很容易使用。所以在本文中笔者所提供的脚本都是使用bash(但是在大多数情况下,这些脚本同样可以在 bash的大姐,bourne shell中运行)。 如同其他语言一样
- Spring4新特性——核心容器的其他改进
jinnianshilongnian
spring动态代理spring4依赖注入
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- Linux设置tomcat开机启动
liuxingguome
tomcatlinux开机自启动
执行命令sudo gedit /etc/init.d/tomcat6
然后把以下英文部分复制过去。(注意第一句#!/bin/sh如果不写,就不是一个shell文件。然后将对应的jdk和tomcat换成你自己的目录就行了。
#!/bin/bash
#
# /etc/rc.d/init.d/tomcat
# init script for tomcat precesses
- 第13章 Ajax进阶(下)
onestopweb
Ajax
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- Troubleshooting Crystal Reports off BW
blueoxygen
BO
http://wiki.sdn.sap.com/wiki/display/BOBJ/Troubleshooting+Crystal+Reports+off+BW#TroubleshootingCrystalReportsoffBW-TracingBOE
Quite useful, especially this part:
SAP BW connectivity
For t
- Java开发熟手该当心的11个错误
tomcat_oracle
javajvm多线程单元测试
#1、不在属性文件或XML文件中外化配置属性。比如,没有把批处理使用的线程数设置成可在属性文件中配置。你的批处理程序无论在DEV环境中,还是UAT(用户验收
测试)环境中,都可以顺畅无阻地运行,但是一旦部署在PROD 上,把它作为多线程程序处理更大的数据集时,就会抛出IOException,原因可能是JDBC驱动版本不同,也可能是#2中讨论的问题。如果线程数目 可以在属性文件中配置,那么使它成为
- 正则表达式大全
yang852220741
html编程正则表达式
今天向大家分享正则表达式大全,它可以大提高你的工作效率
正则表达式也可以被当作是一门语言,当你学习一门新的编程语言的时候,他们是一个小的子语言。初看时觉得它没有任何的意义,但是很多时候,你不得不阅读一些教程,或文章来理解这些简单的描述模式。
一、校验数字的表达式
数字:^[0-9]*$
n位的数字:^\d{n}$
至少n位的数字:^\d{n,}$
m-n位的数字:^\d{m,n}$