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gpt大模型语言模型人工智能python
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docker分布式容器
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- Pytorch实现mnist手写数字识别
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>-**本文为[365天深度学习训练营]中的学习记录博客**>-**原作者:[K同学啊]**我的环境:语言环境:Python3.8编译器:JupyterLab深度学习环境:torch==1.12.1+cu113torchvision==0.13.1+cu113一、前期准备1.设置GPU如果设备上支持GPU就使用GPU,否则使用CPUimporttorchimporttorch.nnasnnimpo
- 模型GPU->NPU(Ascend)迁移训练简述
終不似少年遊*
深度学习人工智能迁移学习GPUNPU华为云
目录一、迁移训练流程图解二、详细流程步骤1.模型训练与日志记录2.跨平台精度对齐对比3.问题定位与修复4.迭代验证三、关键技术点四、常见问题与解决方案一、迁移训练流程图解通过华为云的modelart进行运行环境选型北京四使用GPU进行模型训练,生成gpulog.json文件,记录损失函数等信息。然后,使用ptdbg_ascend工具进行精度收集,生成dump文件,由于文件过大,上传到obs桶。贵阳
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Ashy-
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- 人工智能的发展领域之GPU加速计算的应用概述、架构介绍与教学过程
m0_74824592
面试学习路线阿里巴巴人工智能架构
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- DeepSeek大模型本地化部署与实践指南
星辰@Sea
人工智能人工智能DeepSeekAInlp
前言在数据隐私要求严苛或网络环境受限的场景中,本地化部署大模型成为企业AI落地的关键需求。本文将手把手教你如何实现DeepSeek大模型的本地化部署,并提供完整的实践案例代码。部署准备硬件要求配置项推荐规格最低要求GPUNVIDIAA10080Gx4RTX309024GCPUIntelXeonSilver4314i7-12700K内存512GBDDR464GBDDR4存储2TBNVMeSSD512
- 国产GPU算力公司及产品
算力资源比较多
智算算力昇腾910gpu算力语言模型人工智能大数据推荐算法
目前,中国有多家从事国产算力GPU研发与生产的企业,以下是一些代表性的公司及其相关产品概述:景嘉微:近期,景嘉微宣布成功研发了“景宏系列”AI算力产品,该系列面向AI训练、AI推理、科学计算等领域,支持INT8、FP16、FP32、FP64等混合精度运算,并且支持多卡互联技术以扩展算力,适配国内外主流CPU、操作系统及服务器。景嘉微已成功研发并产业化了JM5、JM7和JM9系列图形处理芯片。砺算科
- AI大模型的技术突破与传媒行业变革
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行业分析人工智能传媒
性能与成本:AI大模型的“双轮驱动”过去几年,AI大模型的发展经历了从实验室到产业化的关键转折。2025年初,以DeepSeekR1为代表的模型在数学推理、代码生成等任务中表现超越国际头部产品,而训练成本仅为传统模型的几十分之一。这一突破的核心在于三大技术创新:MoE架构升级:通过部署256个细粒度专家网络,减少知识冗余,提升模型效率;MLA注意力机制:动态压缩推理过程中的缓存需求,降低GPU内存
- hunyuan-DiT模型部署指南
算家云
模型构建ComfyUI图片生成大模型人工智能pytorchAIGC
一、介绍Hunyuan-DiT是由腾讯混元推出的扩散模型,支持中文和英文双语输入,其他开源模型相比,Hunyuan-DiT在中文到图像生成方面树立了新的水平。二、部署流程环境要求:所需的最小GPU内存为11GB,建议使用具有32GB内存的GPU,以获得更好的生成质量。1.部署ComfyUI本篇的模型部署是在ComfyUI的基础上进行,如果没有部署过ComfyUI,请按照下面流程先进行部署,如已安装
- controller入参异常 No primary or default constructor found for class
Lin_Miao_09
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一、记一次的常见报错java.lang.IllegalStateException:Noprimaryordefaultconstructorfoundforclassjava.time.LocalDateTime错误写法:@GetMappingpublicStringquery(LocalDatestart,LocalDateend){return"开始时间:"+start+"结束时间:"+en
- 显卡性能对比:P100、RTX3090、A40、A100、A800、H100
u013250861
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TeslaP100-PCIE-16GBRTX4090RTX3090V100-SXM2-32GBRTX3080RTX2080TiRTXA4000RTXA5000A100-SXM4-80GBA100-PCIE-40GBTITANXpRTX3060RTX3080TiV100-32GBTeslaT4A800H100世上最全NVDIAGPU参数列表:V100,A100,A800,H100,3090,4090
- Unity实现高性能多实例RTSP|RTMP播放器技术实践
音视频牛哥
UnityRTMPRTSP直播推送播放大牛直播SDKRTMP播放器unity游戏引擎实时音视频音视频rtsp播放器rtspplayer大牛直播SDK
项目背景与需求分析多实例播放器的应用场景视频监控系统中的多路视频播放在视频监控系统中,通常需要同时播放多个摄像头的实时视频流。例如,在一个大型商场的监控中心,可能需要同时监控数十个摄像头的画面,以便及时发现异常情况并进行处理。这种场景下,多实例播放器能够有效地满足同时播放多个视频流的需求,为监控人员提供全面的监控视角。通过多实例播放器,可以将不同摄像头的视频流分别显示在不同的窗口或区域中,方便监控
- 【Stable Diffusion部署至GNU/Linux】安装流程
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stablediffusion
以下是安装StableDiffusion的步骤,以Ubuntu22.04LTS为例子。显卡与计算架构介绍CUDA是NVIDIAGPU的专用并行计算架构技术层级说明CUDAToolkit提供GPU编译器(nvcc)、数学库(cuBLAS)等开发工具cuDNN深度神经网络加速库(需单独下载)GPU驱动包含CUDADriver(需与CUDAToolkit版本匹配)CUDA与NIDIA:硬件指令集绑定:N
- KTransformers:告别天价显卡!国产框架让单卡24G显存跑DeepSeek-R1 671B大模型:推理速度飙升28倍
蚝油菜花
每日AI项目与应用实例人工智能开源
❤️如果你也关注AI的发展现状,且对AI应用开发感兴趣,我会每日分享大模型与AI领域的开源项目和应用,提供运行实例和实用教程,帮助你快速上手AI技术!微信公众号|搜一搜:蚝油菜花“还在为千亿模型租天价显卡?清华团队用CPU/GPU协同计算,让4090跑起671B参数全量模型!”大家好,我是蚝油菜花。如果你也经历过——看着API调用账单瑟瑟发抖,微调一次模型吃掉半月算力预算️盯着OOM报错抓狂,为了
- 高效高并发调度架构
之群害马
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以下是从架构层面为你提供的适合多核CPU、多GPU环境下API客户端、服务端高级调度,以实现高效并发大规模与用户交互的技术栈:通信协议gRPC:基于HTTP/2协议,具有高性能、低延迟的特点,支持二进制序列化(通常搭配Protobuf),非常适合高并发场景。它提供了流式通信和多路复用功能,可有效减少网络开销。常用于微服务之间的通信,例如机器学习模型服务与前端应用之间的交互。RSocket:是一种基
- 【vLLM 学习】安装
vLLM是一款专为大语言模型推理加速而设计的框架,实现了KV缓存内存几乎零浪费,解决了内存管理瓶颈问题。更多vLLM中文文档及教程可访问→https://vllm.hyper.ai/vLLM是一个Python库,包含预编译的C++和CUDA(12.1)二进制文件。依赖环境操作系统:LinuxPython:3.8-3.12GPU:计算能力7.0或更高(例如V100、T4、RTX20xx、A100、L
- 三种方式实现人车流统计(yolov5+opencv+deepsort+bytetrack+iou)
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一、运行环境1、项目运行环境如下2、CPU配置3、GPU配置如果没有GPUyolov5目标检测时间会比较久二、编程语言与使用库版本项目编程语言使用c++,使用的第三方库,onnxruntime-linux-x64-1.12.1,opencv-4.6.0opencv官方地址Releases-OpenCVopencvgithub地址https://github.com/opencv/opencv/tr
- 【Stable Diffusion部署至Google Colab】
星星点点洲
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GoogleColab中快速搭建带GPU加速的StableDiffusionWebUIfromgoogle.colabimportdrivedrive.mount('/content/drive')!mkdir/content/drive/MyDrive/sd-webui-files!pipinstalltorch==1.13.1+cu116torchvision==0.14.1+cu116tor
- 麒麟SoC的详细架构组成介绍
小蘑菇二号
麒麟
目录麒麟SoC的主要组成部分1.应用处理器(ApplicationProcessor,AP)2.图形处理单元(GPU)3.神经网络处理单元(NPU)4.图像信号处理器(ISP)5.调制解调器(Modem,基带芯片)6.多媒体编解码器7.安全模块8.连接模块9.存储控制器10.电源管理单元(PMIC)典型麒麟SoC示例Kirin9000总结麒麟(Kirin)是华为自主研发的一系列高性能系统级芯片(S
- 以下是一篇关于使用SLURM编写作业脚本的原创技术指南
这题有点难度
人工智能
SLURM作业脚本编写实战指南:从入门到生产级配置一、为什么需要SLURM脚本?在高性能计算(HPC)领域,SLURM(SimpleLinuxUtilityforResourceManagement)作为主流的作业调度系统,承担着集群资源分配的核心职责。通过编写规范的SLURM脚本,研究人员可以:1.精确申请计算资源(CPU/GPU/内存)2.实现任务队列管理3.自动化作业流程4.获得执行日志和性
- InfiniteHiP - 在单个GPU上扩展 LLM 上下文至300万tokens
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#PaperReadingInfiniteHiP推理GPULLMtoken
InfiniteHiP:ExtendingLanguageModelContextUpto3MillionTokensonaSingleGPUPaper:https://huggingface.co/papers/2502.08910Sourcecode:https://github.com/DeepAuto-AI/hip-attention/SGLangIntegrationavailablen
- 理解WebGPU 中的 GPUDevice :与 GPU 交互的核心接口
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WebGPUWebGPU
在WebGPU开发中,GPUDevice是一个至关重要的对象,它是与GPU进行交互的核心接口。通过GPUDevice,开发者可以创建和管理GPU资源(如缓冲区、纹理、管线等),并提交命令缓冲区以执行渲染和计算任务。本文将详细介绍GPUDevice的核心属性和方法,并通过实际代码示例展示如何使用它来实现高性能的图形和计算任务。什么是GPUDevice?GPUDevice是WebGPUAPI中的一个接
- 解析浏览器中JavaScript与Native交互原理:以WebGPU为例
ttod_qzstudio
JavaScriptJavaScriptWebGPU
引言随着Web应用复杂度的提升,开发者对浏览器访问本地硬件能力的需求日益增长。然而,浏览器必须在开放性与安全性之间找到平衡——既不能放任JavaScript(JS)随意操作系统资源,又要为高性能计算、图形渲染等场景提供支持。WebGPU的出现正是这一矛盾的解决方案之一。作为新一代Web图形API,WebGPU允许JS以接近原生(Native)的方式操作GPU,同时严格遵循浏览器的安全模型。本文将结
- onnx 推理报错:onnxruntime.capi.onnxruntime_pybind11_state.Fail: [ONNXRuntimeError] : 1 : FAIL : Load mo
fengsongdehappy
python
onnx模型不匹配有可能是你转换的是gpu但是推理是cpu,也可能版本不兼容导致,因此卸载cpu版本,重新安装gpu版本或者升级gpu版本pipuninstallonnxruntime-gpupipinstall-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simpleonnxruntime-gpu
- 理解WebGPU 中的 GPUAdapter :连接浏览器与 GPU 的桥梁
ttod_qzstudio
WebGPUWebGPU
在WebGPU开发中,GPUAdapter是一个至关重要的对象,它作为浏览器与GPU之间的桥梁,为开发者提供了请求GPU设备、查询GPU特性以及获取适配器信息的能力。本文将详细介绍GPUAdapter的核心属性和方法,并通过实际代码示例展示如何使用它来初始化WebGPU环境。什么是GPUAdapter?GPUAdapter是WebGPUAPI中的一个接口,表示浏览器选择的物理GPU的抽象。它提供了
- 理解 WebGPU 中的 GPUQueue:GPU 的命令队列
ttod_qzstudio
WebGPUWebGPU
在现代图形编程中,与GPU的交互变得越来越高效和灵活,而WebGPUAPI的出现更是为Web开发者带来了强大的图形处理能力。其中,GPUQueue作为WebGPU的核心接口之一,扮演着至关重要的角色。本文将详细介绍GPUQueue的概念、功能、使用方法以及其在WebGPU架构中的地位。一、什么是GPUQueue?在WebGPU中,GPUQueue是一个命令队列接口,用于控制GPU上命令的执行。它类
- DeepSeek 大模型离线 Docker 部署技术指南
容器的搬运工
dockereureka容器
一、部署架构概述DeepSeek离线部署采用容器化微服务架构,核心组件包括:模型服务层:基于TritonInferenceServer的模型推理容器API网关层:FastAPI实现的REST/gRPC接口服务资源管理层:CUDA-awareDocker运行时+NVIDIAGPU资源调度持久化存储:模型参数与配置文件的Volume挂载方案二、系统环境要求2.1硬件规格组件最低要求推荐配置CPUX86
- 动手学深度学习V2.0(Pytorch)——25. 使用块的网络 VGG
吨吨不打野
动手学深度学习pytorch深度学习pytorch网络
文章目录P1讲解1.1基本介绍1.2总结P2代码实现2.1报错解决2.2windows下专用/共享GPU内存P3Q&AP4.其他4.1ImageNetClassificationLeaderboard4.2VGG其它讲解P1讲解1.1基本介绍视频地址:https://www.bilibili.com/video/BV1Ao4y117Pd教材文档:https://zh-v2.d2l.ai/chapt
- 清华大学KVCache.AI团队联合趋境科技联合的KTransformers开源项目为什么那么厉害
魔王阿卡纳兹
IT杂谈人工智能科技开源清华DeepSeek趋境科技KTransformers
KTransformers是一个由清华大学KVAV.AI团队开发的开源项目,旨在优化大语言模型(LLM)的推理性能,特别是在有限显存资源下运行大型模型。以下是KTransformers的详细介绍:1.核心特点高性能优化:KTransformers通过内核级优化、多GPU并行策略和稀疏注意力等技术,显著加速模型推理速度,降低硬件门槛。灵活扩展性:KTransformers是一个以Python为中心的
- apache 安装linux windows
墙头上一根草
apacheinuxwindows
linux安装Apache 有两种方式一种是手动安装通过二进制的文件进行安装,另外一种就是通过yum 安装,此中安装方式,需要物理机联网。以下分别介绍两种的安装方式
通过二进制文件安装Apache需要的软件有apr,apr-util,pcre
1,安装 apr 下载地址:htt
- fill_parent、wrap_content和match_parent的区别
Cb123456
match_parentfill_parent
fill_parent、wrap_content和match_parent的区别:
1)fill_parent
设置一个构件的布局为fill_parent将强制性地使构件扩展,以填充布局单元内尽可能多的空间。这跟Windows控件的dockstyle属性大体一致。设置一个顶部布局或控件为fill_parent将强制性让它布满整个屏幕。
2) wrap_conte
- 网页自适应设计
天子之骄
htmlcss响应式设计页面自适应
网页自适应设计
网页对浏览器窗口的自适应支持变得越来越重要了。自适应响应设计更是异常火爆。再加上移动端的崛起,更是如日中天。以前为了适应不同屏幕分布率和浏览器窗口的扩大和缩小,需要设计几套css样式,用js脚本判断窗口大小,选择加载。结构臃肿,加载负担较大。现笔者经过一定时间的学习,有所心得,故分享于此,加强交流,共同进步。同时希望对大家有所
- [sql server] 分组取最大最小常用sql
一炮送你回车库
SQL Server
--分组取最大最小常用sql--测试环境if OBJECT_ID('tb') is not null drop table tb;gocreate table tb( col1 int, col2 int, Fcount int)insert into tbselect 11,20,1 union allselect 11,22,1 union allselect 1
- ImageIO写图片输出到硬盘
3213213333332132
javaimage
package awt;
import java.awt.Color;
import java.awt.Font;
import java.awt.Graphics;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imagei
- 自己的String动态数组
宝剑锋梅花香
java动态数组数组
数组还是好说,学过一两门编程语言的就知道,需要注意的是数组声明时需要把大小给它定下来,比如声明一个字符串类型的数组:String str[]=new String[10]; 但是问题就来了,每次都是大小确定的数组,我需要数组大小不固定随时变化怎么办呢? 动态数组就这样应运而生,龙哥给我们讲的是自己用代码写动态数组,并非用的ArrayList 看看字符
- pinyin4j工具类
darkranger
.net
pinyin4j工具类Java工具类 2010-04-24 00:47:00 阅读69 评论0 字号:大中小
引入pinyin4j-2.5.0.jar包:
pinyin4j是一个功能强悍的汉语拼音工具包,主要是从汉语获取各种格式和需求的拼音,功能强悍,下面看看如何使用pinyin4j。
本人以前用AscII编码提取工具,效果不理想,现在用pinyin4j简单实现了一个。功能还不是很完美,
- StarUML学习笔记----基本概念
aijuans
UML建模
介绍StarUML的基本概念,这些都是有效运用StarUML?所需要的。包括对模型、视图、图、项目、单元、方法、框架、模型块及其差异以及UML轮廓。
模型、视与图(Model, View and Diagram)
&
- Activiti最终总结
avords
Activiti id 工作流
1、流程定义ID:ProcessDefinitionId,当定义一个流程就会产生。
2、流程实例ID:ProcessInstanceId,当开始一个具体的流程时就会产生,也就是不同的流程实例ID可能有相同的流程定义ID。
3、TaskId,每一个userTask都会有一个Id这个是存在于流程实例上的。
4、TaskDefinitionKey和(ActivityImpl activityId
- 从省市区多重级联想到的,react和jquery的差别
bee1314
jqueryUIreact
在我们的前端项目里经常会用到级联的select,比如省市区这样。通常这种级联大多是动态的。比如先加载了省,点击省加载市,点击市加载区。然后数据通常ajax返回。如果没有数据则说明到了叶子节点。 针对这种场景,如果我们使用jquery来实现,要考虑很多的问题,数据部分,以及大量的dom操作。比如这个页面上显示了某个区,这时候我切换省,要把市重新初始化数据,然后区域的部分要从页面
- Eclipse快捷键大全
bijian1013
javaeclipse快捷键
Ctrl+1 快速修复(最经典的快捷键,就不用多说了)Ctrl+D: 删除当前行 Ctrl+Alt+↓ 复制当前行到下一行(复制增加)Ctrl+Alt+↑ 复制当前行到上一行(复制增加)Alt+↓ 当前行和下面一行交互位置(特别实用,可以省去先剪切,再粘贴了)Alt+↑ 当前行和上面一行交互位置(同上)Alt+← 前一个编辑的页面Alt+→ 下一个编辑的页面(当然是针对上面那条来说了)Alt+En
- js 笔记 函数
征客丶
JavaScript
一、函数的使用
1.1、定义函数变量
var vName = funcation(params){
}
1.2、函数的调用
函数变量的调用: vName(params);
函数定义时自发调用:(function(params){})(params);
1.3、函数中变量赋值
var a = 'a';
var ff
- 【Scala四】分析Spark源代码总结的Scala语法二
bit1129
scala
1. Some操作
在下面的代码中,使用了Some操作:if (self.partitioner == Some(partitioner)),那么Some(partitioner)表示什么含义?首先partitioner是方法combineByKey传入的变量,
Some的文档说明:
/** Class `Some[A]` represents existin
- java 匿名内部类
BlueSkator
java匿名内部类
组合优先于继承
Java的匿名类,就是提供了一个快捷方便的手段,令继承关系可以方便地变成组合关系
继承只有一个时候才能用,当你要求子类的实例可以替代父类实例的位置时才可以用继承。
在Java中内部类主要分为成员内部类、局部内部类、匿名内部类、静态内部类。
内部类不是很好理解,但说白了其实也就是一个类中还包含着另外一个类如同一个人是由大脑、肢体、器官等身体结果组成,而内部类相
- 盗版win装在MAC有害发热,苹果的东西不值得买,win应该不用
ljy325
游戏applewindowsXPOS
Mac mini 型号: MC270CH-A RMB:5,688
Apple 对windows的产品支持不好,有以下问题:
1.装完了xp,发现机身很热虽然没有运行任何程序!貌似显卡跑游戏发热一样,按照那样的发热量,那部机子损耗很大,使用寿命受到严重的影响!
2.反观安装了Mac os的展示机,发热量很小,运行了1天温度也没有那么高
&nbs
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-生成器模式-Builder
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/
/**
* 生成器模式的意图在于将一个复杂的构建与其表示相分离,使得同样的构建过程可以创建不同的表示(GoF)
* 个人理解:
* 构建一个复杂的对象,对于创建者(Builder)来说,一是要有数据来源(rawData),二是要返回构
- JIRA与SVN插件安装
chenyu19891124
SVNjira
JIRA安装好后提交代码并要显示在JIRA上,这得需要用SVN的插件才能看见开发人员提交的代码。
1.下载svn与jira插件安装包,解压后在安装包(atlassian-jira-subversion-plugin-0.10.1)
2.解压出来的包里下的lib文件夹下的jar拷贝到(C:\Program Files\Atlassian\JIRA 4.3.4\atlassian-jira\WEB
- 常用数学思想方法
comsci
工作
对于搞工程和技术的朋友来讲,在工作中常常遇到一些实际问题,而采用常规的思维方式无法很好的解决这些问题,那么这个时候我们就需要用数学语言和数学工具,而使用数学工具的前提却是用数学思想的方法来描述问题。。下面转帖几种常用的数学思想方法,仅供学习和参考
函数思想
把某一数学问题用函数表示出来,并且利用函数探究这个问题的一般规律。这是最基本、最常用的数学方法
- pl/sql集合类型
daizj
oracle集合typepl/sql
--集合类型
/*
单行单列的数据,使用标量变量
单行多列数据,使用记录
单列多行数据,使用集合(。。。)
*集合:类似于数组也就是。pl/sql集合类型包括索引表(pl/sql table)、嵌套表(Nested Table)、变长数组(VARRAY)等
*/
/*
--集合方法
&n
- [Ofbiz]ofbiz初用
dinguangx
电商ofbiz
从github下载最新的ofbiz(截止2015-7-13),从源码进行ofbiz的试用
1. 加载测试库
ofbiz内置derby,通过下面的命令初始化测试库
./ant load-demo (与load-seed有一些区别)
2. 启动内置tomcat
./ant start
或
./startofbiz.sh
或
java -jar ofbiz.jar
&
- 结构体中最后一个元素是长度为0的数组
dcj3sjt126com
cgcc
在Linux源代码中,有很多的结构体最后都定义了一个元素个数为0个的数组,如/usr/include/linux/if_pppox.h中有这样一个结构体: struct pppoe_tag { __u16 tag_type; __u16 tag_len; &n
- Linux cp 实现强行覆盖
dcj3sjt126com
linux
发现在Fedora 10 /ubutun 里面用cp -fr src dest,即使加了-f也是不能强行覆盖的,这时怎么回事的呢?一两个文件还好说,就输几个yes吧,但是要是n多文件怎么办,那还不输死人呢?下面提供三种解决办法。 方法一
我们输入alias命令,看看系统给cp起了一个什么别名。
[root@localhost ~]# aliasalias cp=’cp -i’a
- Memcached(一)、HelloWorld
frank1234
memcached
一、简介
高性能的架构离不开缓存,分布式缓存中的佼佼者当属memcached,它通过客户端将不同的key hash到不同的memcached服务器中,而获取的时候也到相同的服务器中获取,由于不需要做集群同步,也就省去了集群间同步的开销和延迟,所以它相对于ehcache等缓存来说能更好的支持分布式应用,具有更强的横向伸缩能力。
二、客户端
选择一个memcached客户端,我这里用的是memc
- Search in Rotated Sorted Array II
hcx2013
search
Follow up for "Search in Rotated Sorted Array":What if duplicates are allowed?
Would this affect the run-time complexity? How and why?
Write a function to determine if a given ta
- Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
jinnianshilongnian
spring4generic type
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
- CentOS安装JDK
liuxingguome
centos
1、行卸载原来的:
[root@localhost opt]# rpm -qa | grep java
tzdata-java-2014g-1.el6.noarch
java-1.7.0-openjdk-1.7.0.65-2.5.1.2.el6_5.x86_64
java-1.6.0-openjdk-1.6.0.0-11.1.13.4.el6.x86_64
[root@localhost
- 二分搜索专题2-在有序二维数组中搜索一个元素
OpenMind
二维数组算法二分搜索
1,设二维数组p的每行每列都按照下标递增的顺序递增。
用数学语言描述如下:p满足
(1),对任意的x1,x2,y,如果x1<x2,则p(x1,y)<p(x2,y);
(2),对任意的x,y1,y2, 如果y1<y2,则p(x,y1)<p(x,y2);
2,问题:
给定满足1的数组p和一个整数k,求是否存在x0,y0使得p(x0,y0)=k?
3,算法分析:
(
- java 随机数 Math与Random
SaraWon
javaMathRandom
今天需要在程序中产生随机数,知道有两种方法可以使用,但是使用Math和Random的区别还不是特别清楚,看到一篇文章是关于的,觉得写的还挺不错的,原文地址是
http://www.oschina.net/question/157182_45274?sort=default&p=1#answers
产生1到10之间的随机数的两种实现方式:
//Math
Math.roun
- oracle创建表空间
tugn
oracle
create temporary tablespace TXSJ_TEMP
tempfile 'E:\Oracle\oradata\TXSJ_TEMP.dbf'
size 32m
autoextend on
next 32m maxsize 2048m
extent m
- 使用Java8实现自己的个性化搜索引擎
yangshangchuan
javasuperword搜索引擎java8全文检索
需要对249本软件著作实现句子级别全文检索,这些著作均为PDF文件,不使用现有的框架如lucene,自己实现的方法如下:
1、从PDF文件中提取文本,这里的重点是如何最大可能地还原文本。提取之后的文本,一个句子一行保存为文本文件。
2、将所有文本文件合并为一个单一的文本文件,这样,每一个句子就有一个唯一行号。
3、对每一行文本进行分词,建立倒排表,倒排表的格式为:词=包含该词的总行数N=行号