- 使用MoA(Mixture of Agents)混合智能体技术,结合多个开源大语言模型如Llama3、phi-3和Mistral,实现一个强大的AI智能体
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大模型实战应用人工智能语言模型自然语言处理
1.简介论文简介:论文提出了一种称为混合智能体(Mixture-of-Agents,MoA)的方法,利用多个大语言模型(LLM)的集体智慧来提高自然语言理解和生成任务的性能。MoA采用了分层结构,每一层包含多个LLM智能体。每个智能体都将前一层所有智能体的输出作为辅助信息来生成自己的回答。通过迭代地综合和优化回答,MoA可以充分利用不同LLM的独特优势。实验发现,即使其他模型提供的辅助回答质量较低
- 基于YOLOv5、YOLOv8和YOLOv10的自助售货机商品检测:深度学习实践与应用
2025年数学建模美赛
YOLO深度学习人工智能目标跟踪目标检测
引言自助售货机已经成为现代零售和自动化销售领域的重要组成部分。在自助售货机中,商品的检测与管理至关重要。通过精准的商品检测技术,售货机可以在商品售出后自动更新库存,并提供准确的商品信息反馈。然而,在复杂的环境下进行商品检测是一个具有挑战性的问题,尤其是在商品种类繁多、摆放方式多样以及光照条件变化较大的情况下。近年来,基于深度学习的目标检测算法,特别是YOLO(YouOnlyLookOnce)系列模
- 【分类】【损失函数】处理类别不平衡:CEFL 和 CEFL2 损失函数的实现与应用
丶2136
AI分类人工智能损失函数
引言在深度学习中的分类问题中,类别不平衡问题是常见的挑战之一。尤其在面部表情分类任务中,不同表情类别的样本数量可能差异较大,比如“开心”表情的样本远远多于“生气”表情。面对这种情况,普通的交叉熵损失函数容易导致模型过拟合到大类样本,忽略少数类样本。为了有效解决类别不平衡问题,Class-balancedExponentialFocalLoss(CEFL)和Class-balancedExponen
- 【新人系列】Python 入门(十六):正则表达式
Pandaconda
#Python新人系列python正则表达式开发语言后端笔记面试
✍个人博客:https://blog.csdn.net/Newin2020?type=blog专栏地址:https://blog.csdn.net/newin2020/category_12801353.html专栏定位:为0基础刚入门Python的小伙伴提供详细的讲解,也欢迎大佬们一起交流~专栏简介:在这个专栏,我将带着大家从0开始入门Python的学习。在这个Python的新人系列专栏下,将会
- 【新人系列】Python 入门(十七):类与对象
Pandaconda
#Python新人系列python开发语言后端笔记面试面向对象类
✍个人博客:https://blog.csdn.net/Newin2020?type=blog专栏地址:https://blog.csdn.net/newin2020/category_12801353.html专栏定位:为0基础刚入门Python的小伙伴提供详细的讲解,也欢迎大佬们一起交流~专栏简介:在这个专栏,我将带着大家从0开始入门Python的学习。在这个Python的新人系列专栏下,将会
- 【新人系列】Python 入门(十一):控制结构
Pandaconda
#Python新人系列python开发语言后端笔记面试控制结构经验分享
✍个人博客:https://blog.csdn.net/Newin2020?type=blog专栏地址:https://blog.csdn.net/newin2020/category_12801353.html专栏定位:为0基础刚入门Python的小伙伴提供详细的讲解,也欢迎大佬们一起交流~专栏简介:在这个专栏,我将带着大家从0开始入门Python的学习。在这个Python的新人系列专栏下,将会
- 【LeetCode 刷题】字符串-反转字符串
Bran_Liu
LeetCodeleetcode算法
此博客为《代码随想录》字符串章节的学习笔记,主要内容为反转字符串相关的题目解析。文章目录344.反转字符串541.反转字符串II151.反转字符串中的单词344.反转字符串题目链接classSolution:defreverseString(self,s:List[str])->None:"""Donotreturnanything,modifysin-placeinstead."""left,r
- 人生建议往死里学网络安全!零基础也能跨行学习!!漏洞挖掘还能做副业
黑客老哥
web安全学习安全网络黑客
一、网络安全的重要性:从‘不学会被黑’到‘学会保护别人’网络安全的概念现在不再是技术圈的独立话题,它已经渗透到社会的各个领域。从个人的隐私保护、企业的数据安全,到国家的信息防护,网络安全几乎影响了每一个人的生活。无论是黑客攻击、勒索病毒、数据泄露,还是国家间的信息战,网络安全已经成为现代社会的基础设施之一。所以,首先要明白学习网络安全的重要性:你不仅是在学习技术,更多的是在为自己和他人的安全“筑城
- Python单元测试之道:从入门到精通的全面指南合集
雅雅酱o
log4jpython开发语言编程计算机单元测试
深入探讨Python单元测试的各个方面,包括基本概念、基础知识、实践方法、高级话题,如何在实际项目中进行单元测试,单元测试的最佳实践,以及一些有用的工具和资源。python学习资料、教程分享:一、单元测试重要性测试是软件开发中不可或缺的一部分,它能够帮助我们保证代码的质量,减少bug,提高系统的稳定性。在各种测试方法中,单元测试由于其快速、有效的特性,特别受到开发者们的喜欢。本文将全面介绍Pyth
- 【新人系列】Python 入门(二十七):Python 库
Pandaconda
#Python新人系列python开发语言后端笔记面试python库库
✍个人博客:https://blog.csdn.net/Newin2020?type=blog专栏地址:https://blog.csdn.net/newin2020/category_12801353.html专栏定位:为0基础刚入门Python的小伙伴提供详细的讲解,也欢迎大佬们一起交流~专栏简介:在这个专栏,我将带着大家从0开始入门Python的学习。在这个Python的新人系列专栏下,将会
- LLama3.2-Vision + Gradio + 流式输出
未来之星扣寄艾斯
llamavim
这里写自定义目录标题LLama-3.2-11B/90B-Vision-Instruct模型下载环境代码效果LLama-3.2-11B/90B-Vision-Instruct使用Gradio+流式输出+LLama3.2-Vision构建模型推理webdemo模型下载Huggingface:https://huggingface.co/meta-llama/Llama-3.2-11B-Vision-I
- 20230329----重返学习-正则的匹配-同步任务与异步任务
方朝端
重返学习学习正则表达式javascript
day-038-thirty-eight-20230329-正则的匹配-同步任务与异步任务正则的匹配字符串正则方法与正则一起使用的字符串方法match捕获letstr="helloAppleoneapple";letreg=/apple/ig;console.log(str.match(reg));replce替换letstr="helloappleoneApple";//默认没有正则,只会替换第
- 基于区块链技术的超级账本(Hyperledger) - 从理论到实战
在多模态模型的架构上,ChatGPT的绘图能力主要依赖以下几个核心组件:跨模态编码器(Cross-ModalEncoder):跨模态编码器的作用是将文本和图像的特征进行对齐。GPT可以将用户输入的文本描述转换为文本特征表示,然后利用跨模态编码器将这些特征映射到图像特征空间。这种方式确保模型能够理解描述性语言中不同细节是如何与图像特征对应的。
- 松散比较(PHP)(小迪网络安全笔记~
1999er
网络安全学习笔记phpweb安全笔记网络安全安全
免责声明:本文章仅用于交流学习,因文章内容而产生的任何违法&未授权行为,与文章作者无关!!!附:完整笔记目录~ps:本人小白,笔记均在个人理解基础上整理,若有错误欢迎指正!1.3松散比较(PHP)引子:本章主要介绍一些由PHP自身语言特性可能产生的脆弱性,该内容往往被应用于PHPCTF入门题中,但在PHPWeb开发时也可能被使用。====是php中的比较运算符,用于判断==左右两边的值是否相等。若
- 知识蒸馏和剪枝
我叫罗泽南
深度学习剪枝算法机器学习
知识蒸馏(KnowledgeDistillation)和模型剪枝(ModelPruning)是两种常用的模型压缩和加速技术,它们被广泛用于提高模型的推理效率,尤其是在边缘设备和资源受限的环境中。这两种技术的目标是减少模型的大小和计算成本,同时尽量保持模型的性能。1、知识蒸馏定义:知识蒸馏是一种将复杂模型(通常称为“教师模型”)的知识传递给小模型(称为“学生模型”)的技术。学生模型通过模仿教师模型的
- 交叉熵损失函数(Cross-Entropy Loss)
我叫罗泽南
深度学习人工智能
原理交叉熵损失函数是深度学习中分类问题常用的损失函数,特别适用于多分类问题。它通过度量预测分布与真实分布之间的差异,来衡量模型输出的准确性。交叉熵的数学公式交叉熵的定义如下:CrossEntroyLoss=−∑i=1Nyi⋅log(y^i)\begin{equation}CrossEntroyLoss=-\sum_{i=1}^{N}y_i\cdotlog(\hat{y}_i)\end{equati
- 什么是多模态机器学习:跨感知融合的智能前沿
非凡暖阳
人工智能神经网络
在人工智能的广阔天地里,多模态机器学习(MultimodalMachineLearning)作为一项前沿技术,正逐步解锁人机交互和信息理解的新境界。它超越了单一感官输入的限制,通过整合视觉、听觉、文本等多种数据类型,构建了一个更加丰富、立体的认知模型,为机器赋予了接近人类的综合感知与理解能力。本文将深入探讨多模态机器学习的定义、核心原理、关键技术、面临的挑战以及未来的应用前景,旨在为读者勾勒出这一
- 使用Llama 3.2-Vision多模态LLM与您的图像聊天
AI程序猿人
llamatransformerpytorch深度学习大模型应用人工智能大模型
介绍将视觉能力与大型语言模型(LLMs)结合的多模态LLM(MLLM)正在通过多模态LLM革命性地改变计算机视觉领域。这些模型结合了文本和视觉输入,展示了在图像理解和推理方面的出色能力。虽然这些模型以前只能通过API访问,但最近的开源选项现在允许本地执行,使其在生产环境中更具吸引力。在此教程中,我们将学习如何使用开源的Llama3.2-Vision模型与图像进行聊天,你会对其OCR、图像理解和推理
- Kotlin学习之 ---- ? ?: !! 操作符的使用(Kotlin花式空判断)
mldxs
kotlinkotlin学习开发语言
目录先抛出个结论:??:的使用方法??:结论:!!的使用方法!!总结:先抛出个结论:?问号修饰,两种使用方式?放在类名后面修饰表示对象可空;?放在对象后修饰,则代表如果对象为空,则不执行后面的代码?:问号冒号修饰符?:放在对象后面,代表如果对象为空,执行?:后面的代码!!叹号修饰符!!放在对象后面,表示即使对象为空我也要往下执行,可能会抛出空指针异常//用于测试的对象返回器classObjectR
- 新手安装Arkime不求人
OpenSource SIM
开源Arkime
Arkime(原名Moloch)是一个开源数据包捕获软件,它可以收集到PCAP数据并对其索引,用于浏览和搜索捕获的并建立索引的网络流量。虽说可以在Arkime官方(https://arkime.com/)下载适用于CentOS(rpm)和Ubuntu(deb)的安装包安装。官网也有非常详细的文档资料(https://arkime.com/learn)。然而项目的压力使得我们无法充分学习技术,而且对
- Android Wifi模块分析
furuidelei123
androidserviceaction路由器access百度
转载自anly_jun这两天通过对Android源码中Wifi模块相关代码的理解,对Wifi模块有了一个全新的认识。简单记录在这里,就算是为以后的学习留个记录。总览:1,Wifi介绍(百度百科)2,Android中Wifi模块的初始化3,Wifi模块的启动(使能)4,Wifi扫描流程5,Wifi配置AP参数流程6,Wifi启动连接流程7,Wifi配置IP地址一:Wifi介绍概述WIFI就是一种无线
- AI大模型如何赋能电商行业,引领变革
虞书欣的C
人工智能开发语言
•个性化推荐:利用机器学习算法分析用户的历史购买记录、浏览行为和喜好,生成个性化的产品推荐列表,提升用户的购买意愿和满意度。•优化用户体验:•智能搜索引擎:运用自然语言处理技术,优化搜索引擎,让用户能够通过自然语言进行搜索。•虚拟客服:通过聊天机器人和语音助手,提供24/7的客户支持,快速解答用户咨询。•图像识别:利用计算机视觉技术,用户可以通过拍照识别商品,快速找到相似商品或进行排版搭配推荐。•
- 流量分析利器arkime的学习之路(二)---API接口
胖哥王老师
流量分析学习笔记网络协议学习arkimeAPI
前文回忆《流量分析利器arkime的学习之路(一)---安装部署》概述注意点Arkime对所有API调用都使用摘要身份验证,因此请确保在库或curl命令中启用摘要身份验证。学习如何进行API调用的最简单方法是打开浏览器的javascript控制台,观察ArkimeUI正在进行的调用,它使用所有相同的API。注意:许多API端点都需要一个数据库字段名称,这与您在搜索表达式中使用的名称不同。查看数据库
- AI大模型引领医疗变革:十大创新应用场景塑造智慧医疗新时代
和老莫一起学AI
人工智能自动化数据库学习语言模型大模型
前言在人工智能技术的迅猛发展中,AI大模型以其无与伦比的数据处理能力和深度学习能力,正逐步成为医疗健康领域变革的引领者。本文旨在深入探讨AI大模型在医疗领域的十大创新应用场景,展示其如何显著提升医疗服务效率、赋能临床决策,并推动整个行业向智能化转型。一、智能化诊疗:精准辅助,提升诊断效率AI大模型凭借对海量医疗数据的深度分析,能够协助医生进行更为精准的诊断。例如,百度灵医大模型凭借强大的数据处理能
- Android应用开发入门:从Android Studio环境设置到Java编程基础
Python爬虫项目
移动开发精通教程androidandroidstudiojavagiteeide
目录介绍步骤一:设置AndroidStudio环境步骤二:了解AndroidStudio界面步骤三:学习Java编程基础变量和数据类型数组和集合控制流类和方法结论介绍Android应用开发是一个令人兴奋和有趣的领域。如果你对移动应用程序开发感兴趣,并且想要学习如何开始构建自己的Android应用,那么你来对地方了!本篇博客将带你从头开始,介绍如何设置AndroidStudio环境,学习Java编程
- JVM学习指南(41)-GC日志分析
俞兆鹏
JVM学习指南JVM
文章目录1.GC日志的重要性为什么需要分析GC日志?2.GC日志的基本格式示例GC日志格式3.如何启用和配置GC日志示例代码4.分析GC日志的关键指标5.案例分析案例1:频繁的MinorGC6.GC日志分析工具介绍GCViewerMAT(MemoryAnalyzerTool)7.最佳实践和注意事项常见陷阱8.总结1.GC日志的重要性GC(GarbageCollection)日志是Java虚拟机(J
- 【强化学习】Mava框架
大雨淅淅
人工智能机器学习算法人工智能学习深度学习
目录一、选择框架二、学习框架基础三、深入框架高级特性四、实践项目五、参考文档和社区资源六、编写测试用例七、学习框架的生态系统八、持续学习和适应九、建立个人项目或工作项目十、反思和总结关于Mava框架的学习,首先需要明确的是,您可能是指Java框架的学习,因为“Mava”并非一个广为人知的特定Java框架名称。在Java开发领域,有多个知名的框架,如Spring、SpringBoot、Hiberna
- Python字典实战:打造高效学生成绩管理系统
清水白石008
pythonPython题库python开发语言
Python字典实战:打造高效学生成绩管理系统在日常学习和工作中,我们经常需要管理和查询数据。Python的字典(Dictionary)是一种非常强大的数据结构,它以键值对(key-valuepairs)的形式存储数据,能够实现高效的数据检索。本文将以创建一个学生成绩管理系统为例,深入讲解如何使用Python字典存储学生姓名和成绩信息,并实现根据姓名查找成绩的功能。本文旨在提供实用性强、内容丰富、
- 使用amd显卡本地运行ollama模型(RX6700)
丨丿丶176
ollama运行大模型语言模型
查看amd显卡是否支持ROCmAMD支持官网因为RX6700不支持HIPSDK,所以需要根据型号去ROCmLibs查找对应压缩包RX6700对应型号为gfx1031,对应的压缩包为rocm.gfx1031.for.hip.sdk.6.1.2.optimized.with.little.wu.s.logic.7z下载安装包后,继续处理ollama的安装因为官方不支持RX6700显卡加速,所以需要去o
- 材料力学仿真软件:MSC Nastran_(15).案例研究与实践
kkchenjj
材料力学仿真服务器运维开发语言材料力学仿真模拟性能优化
案例研究与实践在这一节中,我们将通过具体的案例研究和实践来深入理解如何在材料力学仿真软件中进行二次开发。我们将探讨如何使用Python脚本与MSCNastran进行交互,如何优化仿真模型,以及如何处理仿真结果。每个案例都将提供详细的操作步骤和代码示例,以帮助读者更好地掌握这些技术。1.使用Python脚本自动化模型生成1.1.案例背景在实际工程中,往往需要生成大量的仿真模型。手动创建这些模型不仅耗
- 用MiddleGenIDE工具生成hibernate的POJO(根据数据表生成POJO类)
AdyZhang
POJOeclipseHibernateMiddleGenIDE
推荐:MiddlegenIDE插件, 是一个Eclipse 插件. 用它可以直接连接到数据库, 根据表按照一定的HIBERNATE规则作出BEAN和对应的XML ,用完后你可以手动删除它加载的JAR包和XML文件! 今天开始试着使用
- .9.png
Cb123456
android
“点九”是andriod平台的应用软件开发里的一种特殊的图片形式,文件扩展名为:.9.png
智能手机中有自动横屏的功能,同一幅界面会在随着手机(或平板电脑)中的方向传感器的参数不同而改变显示的方向,在界面改变方向后,界面上的图形会因为长宽的变化而产生拉伸,造成图形的失真变形。
我们都知道android平台有多种不同的分辨率,很多控件的切图文件在被放大拉伸后,边
- 算法的效率
天子之骄
算法效率复杂度最坏情况运行时间大O阶平均情况运行时间
算法的效率
效率是速度和空间消耗的度量。集中考虑程序的速度,也称运行时间或执行时间,用复杂度的阶(O)这一标准来衡量。空间的消耗或需求也可以用大O表示,而且它总是小于或等于时间需求。
以下是我的学习笔记:
1.求值与霍纳法则,即为秦九韶公式。
2.测定运行时间的最可靠方法是计数对运行时间有贡献的基本操作的执行次数。运行时间与这个计数成正比。
- java数据结构
何必如此
java数据结构
Java 数据结构
Java工具包提供了强大的数据结构。在Java中的数据结构主要包括以下几种接口和类:
枚举(Enumeration)
位集合(BitSet)
向量(Vector)
栈(Stack)
字典(Dictionary)
哈希表(Hashtable)
属性(Properties)
以上这些类是传统遗留的,在Java2中引入了一种新的框架-集合框架(Collect
- MybatisHelloWorld
3213213333332132
//测试入口TestMyBatis
package com.base.helloworld.test;
import java.io.IOException;
import org.apache.ibatis.io.Resources;
import org.apache.ibatis.session.SqlSession;
import org.apache.ibat
- Java|urlrewrite|URL重写|多个参数
7454103
javaxmlWeb工作
个人工作经验! 如有不当之处,敬请指点
1.0 web -info 目录下建立 urlrewrite.xml 文件 类似如下:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE u
- 达梦数据库+ibatis
darkranger
sqlmysqlibatisSQL Server
--插入数据方面
如果您需要数据库自增...
那么在插入的时候不需要指定自增列.
如果想自己指定ID列的值, 那么要设置
set identity_insert 数据库名.模式名.表名;
----然后插入数据;
example:
create table zhabei.test(
id bigint identity(1,1) primary key,
nam
- XML 解析 四种方式
aijuans
android
XML现在已经成为一种通用的数据交换格式,平台的无关性使得很多场合都需要用到XML。本文将详细介绍用Java解析XML的四种方法。
XML现在已经成为一种通用的数据交换格式,它的平台无关性,语言无关性,系统无关性,给数据集成与交互带来了极大的方便。对于XML本身的语法知识与技术细节,需要阅读相关的技术文献,这里面包括的内容有DOM(Document Object
- spring中配置文件占位符的使用
avords
1.类
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><!DOCTYPE beans PUBLIC "-//SPRING//DTD BEAN//EN" "http://www.springframework.o
- 前端工程化-公共模块的依赖和常用的工作流
bee1314
webpack
题记: 一个人的项目,还有工程化的问题嘛? 我们在推进模块化和组件化的过程中,肯定会不断的沉淀出我们项目的模块和组件。对于这些沉淀出的模块和组件怎么管理?另外怎么依赖也是个问题? 你真的想这样嘛? var BreadCrumb = require(‘../../../../uikit/breadcrumb’); //真心ugly。
- 上司说「看你每天准时下班就知道你工作量不饱和」,该如何回应?
bijian1013
项目管理沟通IT职业规划
问题:上司说「看你每天准时下班就知道你工作量不饱和」,如何回应
正常下班时间6点,只要是6点半前下班的,上司都认为没有加班。
Eno-Bea回答,注重感受,不一定是别人的
虽然我不知道你具体从事什么工作与职业,但是我大概猜测,你是从事一项不太容易出现阶段性成果的工作
- TortoiseSVN,过滤文件
征客丶
SVN
环境:
TortoiseSVN 1.8
配置:
在文件夹空白处右键
选择 TortoiseSVN -> Settings
在 Global ignote pattern 中添加要过滤的文件:
多类型用英文空格分开
*name : 过滤所有名称为 name 的文件或文件夹
*.name : 过滤所有后缀为 name 的文件或文件夹
--------
- 【Flume二】HDFS sink细说
bit1129
Flume
1. Flume配置
a1.sources=r1
a1.channels=c1
a1.sinks=k1
###Flume负责启动44444端口
a1.sources.r1.type=avro
a1.sources.r1.bind=0.0.0.0
a1.sources.r1.port=44444
a1.sources.r1.chan
- The Eight Myths of Erlang Performance
bookjovi
erlang
erlang有一篇guide很有意思: http://www.erlang.org/doc/efficiency_guide
里面有个The Eight Myths of Erlang Performance: http://www.erlang.org/doc/efficiency_guide/myths.html
Myth: Funs are sl
- java多线程网络传输文件(非同步)-2008-08-17
ljy325
java多线程socket
利用 Socket 套接字进行面向连接通信的编程。客户端读取本地文件并发送;服务器接收文件并保存到本地文件系统中。
使用说明:请将TransferClient, TransferServer, TempFile三个类编译,他们的类包是FileServer.
客户端:
修改TransferClient: serPort, serIP, filePath, blockNum,的值来符合您机器的系
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-模板方法模式
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/
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;
- 配置心得
chenyu19891124
配置
时间就这样不知不觉的走过了一个春夏秋冬,转眼间来公司已经一年了,感觉时间过的很快,时间老人总是这样不停走,从来没停歇过。
作为一名新手的配置管理员,刚开始真的是对配置管理是一点不懂,就只听说咱们公司配置主要是负责升级,而具体该怎么做却一点都不了解。经过老员工的一点点讲解,慢慢的对配置有了初步了解,对自己所在的岗位也慢慢的了解。
做了一年的配置管理给自总结下:
1.改变
从一个以前对配置毫无
- 对“带条件选择的并行汇聚路由问题”的再思考
comsci
算法工作软件测试嵌入式领域模型
2008年上半年,我在设计并开发基于”JWFD流程系统“的商业化改进型引擎的时候,由于采用了新的嵌入式公式模块而导致出现“带条件选择的并行汇聚路由问题”(请参考2009-02-27博文),当时对这个问题的解决办法是采用基于拓扑结构的处理思想,对汇聚点的实际前驱分支节点通过算法预测出来,然后进行处理,简单的说就是找到造成这个汇聚模型的分支起点,对这个起始分支节点实际走的路径数进行计算,然后把这个实际
- Oracle 10g 的clusterware 32位 下载地址
daizj
oracle
Oracle 10g 的clusterware 32位 下载地址
http://pan.baidu.com/share/link?shareid=531580&uk=421021908
http://pan.baidu.com/share/link?shareid=137223&uk=321552738
http://pan.baidu.com/share/l
- 非常好的介绍:Linux定时执行工具cron
dongwei_6688
linux
Linux经过十多年的发展,很多用户都很了解Linux了,这里介绍一下Linux下cron的理解,和大家讨论讨论。cron是一个Linux 定时执行工具,可以在无需人工干预的情况下运行作业,本文档不讲cron实现原理,主要讲一下Linux定时执行工具cron的具体使用及简单介绍。
新增调度任务推荐使用crontab -e命令添加自定义的任务(编辑的是/var/spool/cron下对应用户的cr
- Yii assets目录生成及修改
dcj3sjt126com
yii
assets的作用是方便模块化,插件化的,一般来说出于安全原因不允许通过url访问protected下面的文件,但是我们又希望将module单独出来,所以需要使用发布,即将一个目录下的文件复制一份到assets下面方便通过url访问。
assets设置对应的方法位置 \framework\web\CAssetManager.php
assets配置方法 在m
- mac工作软件推荐
dcj3sjt126com
mac
mac上的Terminal + bash + screen组合现在已经非常好用了,但是还是经不起iterm+zsh+tmux的冲击。在同事的强烈推荐下,趁着升级mac系统的机会,顺便也切换到iterm+zsh+tmux的环境下了。
我为什么要要iterm2
切换过来也是脑袋一热的冲动,我也调查过一些资料,看了下iterm的一些优点:
* 兼容性好,远程服务器 vi 什么的低版本能很好兼
- Memcached(三)、封装Memcached和Ehcache
frank1234
memcachedehcachespring ioc
本文对Ehcache和Memcached进行了简单的封装,这样对于客户端程序无需了解ehcache和memcached的差异,仅需要配置缓存的Provider类就可以在二者之间进行切换,Provider实现类通过Spring IoC注入。
cache.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
- Remove Duplicates from Sorted List II
hcx2013
remove
Given a sorted linked list, delete all nodes that have duplicate numbers, leaving only distinct numbers from the original list.
For example,Given 1->2->3->3->4->4->5,
- Spring4新特性——注解、脚本、任务、MVC等其他特性改进
jinnianshilongnian
spring4
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
- MySQL安装文档
liyong0802
mysql
工作中用到的MySQL可能安装在两种操作系统中,即Windows系统和Linux系统。以Linux系统中情况居多。
安装在Windows系统时与其它Windows应用程序相同按照安装向导一直下一步就即,这里就不具体介绍,本文档只介绍Linux系统下MySQL的安装步骤。
Linux系统下安装MySQL分为三种:RPM包安装、二进制包安装和源码包安装。二
- 使用VS2010构建HotSpot工程
p2p2500
HotSpotOpenJDKVS2010
1. 下载OpenJDK7的源码:
http://download.java.net/openjdk/jdk7
http://download.java.net/openjdk/
2. 环境配置
▶
- Oracle实用功能之分组后列合并
seandeng888
oracle分组实用功能合并
1 实例解析
由于业务需求需要对表中的数据进行分组后进行合并的处理,鉴于Oracle10g没有现成的函数实现该功能,且该功能如若用JAVA代码实现会比较复杂,因此,特将SQL语言的实现方式分享出来,希望对大家有所帮助。如下:
表test 数据如下:
ID,SUBJECTCODE,DIMCODE,VALUE
1&nbs
- Java定时任务注解方式实现
tuoni
javaspringjvmxmljni
Spring 注解的定时任务,有如下两种方式:
第一种:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmlns:xsi="http
- 11大Java开源中文分词器的使用方法和分词效果对比
yangshangchuan
word分词器ansj分词器Stanford分词器FudanNLP分词器HanLP分词器
本文的目标有两个:
1、学会使用11大Java开源中文分词器
2、对比分析11大Java开源中文分词器的分词效果
本文给出了11大Java开源中文分词的使用方法以及分词结果对比代码,至于效果哪个好,那要用的人结合自己的应用场景自己来判断。
11大Java开源中文分词器,不同的分词器有不同的用法,定义的接口也不一样,我们先定义一个统一的接口:
/**
* 获取文本的所有分词结果, 对比