- Anaconda常用命令小结
长青_416686950
深度学习TensorFlowAnaconda
简介入门机器学习、深度学习,有个神器不得不了解下,最好熟练有它。这就是AnacondaAnaconda是一个开源的Python发行版本,其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项.用它来管理、开发等,及其方便,里面集成了相当多的有用的吧,比如:numpy、pandas等。还有个神器也在里面,jupyternotebook,这个用来调试代码等非常方便。现在就简单介绍一些anacon
- TensorFlow的C#版本TensorFlow.NET初体验
yuanpan
tensorflowc#.net
TensorFlow.NET是一个开源的.NET库,允许开发者使用C#或F#与TensorFlow进行交互。它为.NET开发者提供了构建、训练和部署机器学习模型的能力,同时支持TensorFlow2.x的API。主要特点支持TensorFlow2.x:完全支持TensorFlow2.x的功能和API。与PythonTensorFlow兼容:可以加载和保存与PythonTensorFlow兼容的模型
- vue对接deepSeek,实现聊天机器人
开心小老虎
vue3知识点+组件人工智能机器人aideepSeek前端
DeepSeek是杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司推出的AI助手,免费体验与全球领先AI模型的互动交流,于2025年1月15日正式上线。DeepSeek凭借自然语言处理、机器学习与深度学习、大数据分析等核心技术优势,在推理、自然语言理解与生成、图像与视频分析、语音识别与合成、个性化推荐、大数据处理与分析、跨模态学习以及实时交互与响应等八大领域表现出色。它能进行逻辑推理、解决复杂问题,理解和
- Python----机器学习(scikit-learn库,机器学习发展进程)
蹦蹦跳跳真可爱589
机器学习Pythonpython开发语言机器学习scikit-learn人工智能
一、scikit-learn库Scikit-learn是一个非常流行的Python库,用于机器学习和数据挖掘。它提供了一整套简单易用的工具,适用于各类机器学习任务,包括分类、回归、聚类、降维、模型选择和数据预处理。1.1、简介特点:简单高效:提供了简单高效的算法和工具,方便用户快速进行数据分析和机器学习模块化设计:采用模块化设计,使得用户可以根据需要自由组合不同的算法和工具丰富多样的算法:提供了丰
- 机器学习与深度学习4:数据集处理Dataset,DataLoader,batch_size
爱打代码的小高
深度学习人工智能
深度学习中,我们能看到别人的代码中都有一个继承Dataset类的数据集处理过程,这也是深度学习处理数据集的的基础,下面介绍这个数据集的定义和使用:1、数据集加载1.1通用的定义Bach:表示每次喂给模型的数据Epoch:表示训练一次完整数据集数据的过程解释:当一个数据集的大小为10时,设定batch大小为5,那么这个数据就会分为2份,每份大小为5,依次投入到模型中进行训练。训练完所有数据后,就叫做
- TensorFlow-MNIST手写数字分类
Enougme
TensorFlowtensorflow分类人工智能
TensorFlow是一个功能强大的深度学习框架,可以用来构建、训练和部署机器学习模型。主要作用于:构建神经网络模型(回归、分类、生成模型等)。进行数值计算,并提供GPU加速。实现自动梯度求导(如反向传播训练)。应用机器学习模型进行预测。数据准备fromtensorflow.keras.datasetsimportmnist#加载数据集(已划分为训练集和测试集)(x_train,y_train),
- python-常用的深度学习框架
Enougme
TensorFlowpython深度学习开发语言
Python是当前深度学习与机器学习领域的主流编程语言,其丰富的生态系统和多样化的框架使得构建深度学习模型变得非常高效。以下是一些主流的深度学习框架,以及每个框架的特点和适用场景。1.PyTorch特点:动态计算图:支持动态构建和修改计算图,调试体验好,灵活性强。社区生态丰富:拥有大量教程、开源代码和第三方工具支持。广泛应用:深受研究人员和实验开发者的喜爱,也适用于生产环境。TorchScript
- 独热编码(One-Hot Encoding):理论基础与实践应用
大明者省
人工智能
1.引言在机器学习和数据科学领域,数据预处理是模型训练的关键步骤。分类变量(如性别、职业、颜色)无法直接被算法处理,因此需要转换为数值形式。独热编码(One-HotEncoding)作为一种核心技术,通过将分类特征转换为二进制向量,解决了这一问题。本文将从原理、应用场景、优缺点及实现方法等方面深入探讨独热编码。2.基本原理独热编码的核心思想是将每个分类值映射为一个二进制向量,向量长度等于类别总数,
- Google开源机器学习框架TensorFlow SegFormer优化
深海水
人工智能行业发展IT应用探讨tensorflow人工智能python机器训练机器学习深度学习ai
一、SegFormer的TensorRT加速优化TensorRT是NVIDIA推出的深度学习推理加速库,可以显著提高SegFormer在GPU上的推理速度。1.TensorRT加速流程目标转换SegFormer为TensorRT格式优化FP16/INT8计算提升推理速度(FPS)主要步骤导出TensorFlow模型转换为ONNX格式使用TensorRT进行优化运行TensorRT推理2.代码实现(
- 星河飞雪网络安全-安全见闻总篇
小陈在努力ii
安全pythonjava1024程序员节
声明学习视频笔记均来自B站UP主"泷羽sec",如涉及侵权马上删除文章笔记的只是方便各位师傅学习知识,以下网站只涉及学习内容,其他的都与本人无关,切莫逾越法律红线,否则后果自负安全见闻01-09已全部更新,后续将会持续更新的章节,感谢各位师傅的点赞关注,冲!目录声明1.常见编程语言(安全见闻01)1.1函数式编程语言1.2数据科学和机器学习领域1.3Web全栈开发1.4移动开发1.5嵌入式系统开发
- 向量数据库的新浪潮:支持向量及标量查询的解决方案
一休哥助手
数据库数据库向量数据库
向量数据库的新浪潮:支持向量及标量查询的解决方案在数据密集型的应用场景中,向量数据库已经成为了一种不可或缺的技术。尤其是在机器学习和人工智能领域,向量数据库能够高效地处理高维数据,为相似性搜索、推荐系统等提供强大支持。然而,随着数据的多样化,单纯的向量搜索已经不能满足所有的需求。因此,支持向量查询同时也支持标量查询(固定条件过滤)的向量数据库成为了新的焦点。本文将探讨几种这样的数据库,并进行比较。
- 关于强化学习小记
文弱_书生
乱七八糟神经网络人工智能强化学习马尔科夫决策
强化学习(ReinforcementLearning,RL)详解1.什么是强化学习?强化学习(ReinforcementLearning,RL)是一种机器学习方法,通过**智能体(Agent)在环境(Environment)中不断尝试不同的动作(Action),并根据环境给予的奖励(Reward)**来学习最优策略(Policy),从而最大化长期回报(Return)。强化学习的核心思想:试错学习(
- 什么是 Embedding?——从直觉到应用的全面解读
忍者算法
人工智能深度学习神经网络机器学习
什么是Embedding?——从直觉到应用的全面解读在机器学习和深度学习的世界里,我们经常会听到“Embedding”这个词。它是深度学习中最核心的概念之一,尤其在自然语言处理(NLP)和推荐系统中应用广泛。但很多初学者对Embedding的理解可能只是:“它是把一个东西转换成数字的方式。”这种解释虽然没错,但过于简略,难以真正理解Embedding的作用。这篇文章将用最直观的方式,带你深入理解E
- python train 函数_Python之并行--基于joblib
weixin_39786850
pythontrain函数
Python的并行远不如Matlab好用。比如Matlab里面并行就直接把for改成parfor就行(当然还要注意迭代时下标的格式),而Python查一查并行,各种乱七八糟的方法一大堆,而且最不爽的一点就是只能对函数进行并行。当然,这点困难也肯定不能就难倒我们,该克服也得克服,毕竟从本质上讲,也就只是实现的方式换一换而已。大名鼎鼎的sklearn里面集成了很方便的并行计算,这在之前的机器学习教程里
- 分布式训练:(Pytorch)
达柳斯·绍达华·宁
分布式pytorch人工智能
分布式训练是将机器学习模型的训练过程分散到多个计算节点或设备上,以提高训练速度和效率,尤其是在处理大规模数据和模型时。分布式训练主要分为数据并行和模型并行两种主要策略:1.数据并行(DataParallelism)数据并行是最常见的分布式训练方式。在这种方法中,模型副本会被复制到多个计算设备上,每个设备处理不同的批次(batch)数据。工作流程:每个设备上都有一个完整的模型副本。数据集被分割成多个
- Python Joblib 使用详解:缓存与并行加速技术
egzosn
python缓存开发语言
Joblib简介Joblib是一个轻量级的Python工具集,主要用于两个方面:结果缓存(Memoization)利用Memory类,可以将函数的输出结果存储到磁盘上,避免多次重复计算。特别适合于数据处理和机器学习中一些耗时计算的场景。并行计算利用Parallel和delayed,可以方便地将循环中的任务分发到多个CPU核心上运行,从而加速计算过程。这些功能使得Joblib成为数据科学、机器学习和
- 机器学习经典算法——决策树算法详解与实现
SVIPCODE
机器学习算法决策树编程
机器学习经典算法——决策树算法详解与实现决策树(DecisionTree)是一种常用的机器学习算法,它是基于树形结构的有监督学习方法之一。在本文中,我们将详细介绍决策树算法的原理,并使用Python代码进行实现。1.决策树算法原理决策树算法通过对数据集进行划分来构建一棵树,每个节点表示一个特征属性,每个分支代表一个属性取值,叶子节点表示分类结果。根据不同的分裂准则,决策树可以采用多种算法进行构建,
- 机器学习模型的保存与加载:使用pickle和joblib
FdmPatch
机器学习人工智能scikit-learn
在机器学习中,模型的保存和加载是非常重要的步骤。一旦我们训练好了一个模型,我们希望能够将其保存到磁盘上,以便以后使用。Python中有几个常用的库可以实现这个功能,包括pickle和Scikit-learn的joblib。本文将介绍如何使用这两个库来保存和加载机器学习模型。使用pickle保存和加载模型Pickle是Python的标准库,可以将Python对象序列化为字节流,然后将其保存到文件中。
- 机器学习经典算法:决策树原理详解
xiaoyu❅
机器学习算法决策树
决策树(DecisionTree)是一种直观且强大的机器学习算法,被广泛用于分类与回归任务。本文从核心原理(信息熵、基尼系数)、构建过程(ID3/C4.5/CART)、剪枝优化到Python代码实战,全方位解析决策树,并教你如何用Graphviz可视化树结构!目录一、什么是决策树?二、决策树的核心原理1.特征划分标准2.关键公式推导3.决策树构建流程三、Python代码实战1.数据集准备2.模型训
- 机器学习入门第三集——如何完整实现一次模型训练
梯度寻优者_超
机器学习人工智能python算法大数据回归数据分析
提示:如何完整的从数据导入到最后模型训练以及模型保存,本集进行介绍。文章目录上集回顾一、数据集是什么?二、完整训练过程1.导入数据2.数据集划分3.模型训练4.模型保存以及加载总结下集预告上集回顾提示:上集已经对机器学习基础知识分类常用算法等进行了描述,这集开始是如何完整训练模型,前两集已经介绍了机器学习的通俗解释,已经常见分类,还有机器学习深度学习强化学习的关系和区别。有想看的小伙伴可以翻我主页
- 【人工智能】图文详解深度学习中的卷积神经网络(CNN)
AI天才研究院
深度学习实战DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型深度学习人工智能cnn神经网络计算机视觉
【人工智能】图文详解深度学习中的卷积神经网络(CNN)概念和原理为什么要使用卷积神经网络?卷积神经网络简介卷积神经网络的数学公式池化操作:全连接层:激活函数卷积神经网络的C++实现示例代码应用场景自动驾驶影像物体识别医疗影像诊断附:计算机视觉中几种经典的网络结构概念和原理为什么要使用卷积神经网络?在讲述原理之前,我们先来解释为什么我们在图像及视频等等领域的机器学习中要使用CNN。我们都知道,使用多
- 【数据分析】二八模型 :基于Pandas的二八模型实战:精准识别高价值客户
云天徽上
数据挖掘分析数据分析pandas数据挖掘机器学习人工智能数据可视化
博主简介:曾任某智慧城市类企业算法总监,目前在美国市场的物流公司从事高级算法工程师一职,深耕人工智能领域,精通python数据挖掘、可视化、机器学习等,发表过AI相关的专利并多次在AI类比赛中获奖。CSDN人工智能领域的优质创作者,提供AI相关的技术咨询、项目开发和个性化解决方案等服务,如有需要请站内私信或者联系任意文章底部的的VX名片(ID:xf982831907)博主粉丝群介绍:①群内初中生、
- **深度剖析与体验:钓鱼网站URL检测神器**
平奇群Derek
深度剖析与体验:钓鱼网站URL检测神器去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/互联网早已融入我们生活的每一个角落,然而随之而来的网络威胁也日渐增多,尤其是那些试图通过伪装网站进行信息盗取的钓鱼行为。在这个背景下,PhishingURLDetection——一个集数据科学与机器学习之力打造的反钓鱼利器应运而生。项目介绍:守护网络安全的第一道防线在当今数字化时代,个人信息安全成
- ipython和conda python版本不一致的解决方案
爱编程的喵喵
Python基础课程pythonipythonconda
大家好,我是爱编程的喵喵。双985硕士毕业,现担任全栈工程师一职,热衷于将数据思维应用到工作与生活中。从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。喜欢通过博客创作的方式对所学的知识进行总结与归纳,不仅形成深入且独到的理解,而且能够帮助新手快速入门。 本文主要介绍了ipython和condapytho
- 2024年令人兴奋的10篇大模型研究和论文
福福很能吃
人工智能自然语言处理语言模型transformer开发语言
后台回复"资料",即可获取整理好的算法面试题(大模型、深度学习、机器学习)2024年对于人工智能来说是一个绝对精彩的年份。每次我觉得我们已经达到了创新的极限时,总有人会突破它,然后又有人将其碎片整合成一个更好的版本。从复杂的推理语言模型到VLMs和视频模型,进步是可以看得到的。VisionMamba:EfficientVisualRepresentationLearningwithBidirect
- 《Python机器学习基础教程》第3讲:回归算法与模型优化
earthzhang2021
2025讲书课专栏机器学习python回归开发语言人工智能1024程序员节numpy
上一讲我们聊了分类算法,学会了怎么用机器学习把东西分门别类。今天,我们来聊聊回归算法,这是一种用来预测连续数值的算法。比如,你想知道明天的气温是多少,或者一套房子能卖多少钱,这时候就需要回归算法来帮忙啦。我们还会学习怎么优化模型,让模型变得更厉害。1.回归问题:预测连续的数值想象一下,你手里有一堆房子的信息,包括房子的面积、房间数量、位置等等,你想知道这些房子大概能卖多少钱。这时候,回归算法就能派
- 《Python机器学习基础教程》第2讲:监督学习与分类算法
earthzhang2021
2025讲书课专栏机器学习python深度学习开发语言人工智能1024程序员节
大家好!上一讲我们聊了机器学习的基础,也动手处理了数据。今天,我们来深入了解一下监督学习,特别是分类算法。监督学习就像是给计算机一个“答案册”,让它学会怎么根据输入预测输出。分类算法就是其中的一种,它能帮我们把东西分门别类。比如,判断一封邮件是不是垃圾邮件,或者一张照片里是不是有猫。听起来是不是很神奇?1.监督学习:让计算机学会“看图说话”想象一下,你手里有一堆照片,有的是猫,有的是狗。你想让计算
- 《Python机器学习基础教程》第1讲:机器学习入门与Python基础
earthzhang2021
2025讲书课专栏python机器学习开发语言人工智能1024程序员节
欢迎来到机器学习的世界!今天我们要开启一段精彩的旅程,一起探索机器学习的奥秘。你可能听说过这个词,但它到底是什么?又能做什么呢?别急,我们慢慢来。1.机器学习是什么?想象一下,你每天早上都会根据天气预报决定穿什么衣服。如果天气预报说今天很冷,你就会穿厚外套;如果预报说很热,你可能会穿短袖。这个过程其实就是一个简单的“决策系统”——你根据输入(天气预报)做出输出(穿什么衣服)。机器学习也是一样,它是
- 贪心算法:K次取反与买卖时机的奥秘(1005,122)
rain雨雨编程
算法刷题记录贪心算法算法数据结构力扣leetcode
♂️个人主页:@rain雨雨编程微信公众号:rain雨雨编程✍作者简介:持续分享机器学习,爬虫,数据分析希望大家多多支持,我们一起进步!如果文章对你有帮助的话,欢迎评论点赞收藏加关注+目录1005.K次取反后最大化的数组和题目描述思路步骤代码实现时间复杂度空间复杂度122.买卖股票的最佳时机II题目描述思路步骤代码实现时间复杂度空间复杂度力扣难度1005.K次取反后最大化的数组和122.买卖股票
- 初识TensorFlow:机器学习与深度学习的探索
韩锋裂变营销
TensorFlow机器学习深度学习传统编程数据标记
初识TensorFlow:机器学习与深度学习的探索背景简介当我们谈论创建人工智能(AI)时,机器学习(ML)和深度学习是重要的起点。面对众多的选择和术语,新手很容易感到不知所措。这本书旨在通过编写代码来实现机器学习和深度学习的概念,构建模型使其行为更接近人类。从计算机视觉到自然语言处理(NLP),这些模型成为了合成的,或者说人造的智能。本篇博客将基于第一章的内容,探讨什么是机器学习,以及如何使用T
- [星球大战]阿纳金的背叛
comsci
本来杰迪圣殿的长老是不同意让阿纳金接受训练的.........
但是由于政治原因,长老会妥协了...这给邪恶的力量带来了机会
所以......现代的地球联邦接受了这个教训...绝对不让某些年轻人进入学院
- 看懂它,你就可以任性的玩耍了!
aijuans
JavaScript
javascript作为前端开发的标配技能,如果不掌握好它的三大特点:1.原型 2.作用域 3. 闭包 ,又怎么可以说你学好了这门语言呢?如果标配的技能都没有撑握好,怎么可以任性的玩耍呢?怎么验证自己学好了以上三个基本点呢,我找到一段不错的代码,稍加改动,如果能够读懂它,那么你就可以任性了。
function jClass(b
- Java常用工具包 Jodd
Kai_Ge
javajodd
Jodd 是一个开源的 Java 工具集, 包含一些实用的工具类和小型框架。简单,却很强大! 写道 Jodd = Tools + IoC + MVC + DB + AOP + TX + JSON + HTML < 1.5 Mb
Jodd 被分成众多模块,按需选择,其中
工具类模块有:
jodd-core &nb
- SpringMvc下载
120153216
springMVC
@RequestMapping(value = WebUrlConstant.DOWNLOAD)
public void download(HttpServletRequest request,HttpServletResponse response,String fileName) {
OutputStream os = null;
InputStream is = null;
- Python 标准异常总结
2002wmj
python
Python标准异常总结
AssertionError 断言语句(assert)失败 AttributeError 尝试访问未知的对象属性 EOFError 用户输入文件末尾标志EOF(Ctrl+d) FloatingPointError 浮点计算错误 GeneratorExit generator.close()方法被调用的时候 ImportError 导入模块失
- SQL函数返回临时表结构的数据用于查询
357029540
SQL Server
这两天在做一个查询的SQL,这个SQL的一个条件是通过游标实现另外两张表查询出一个多条数据,这些数据都是INT类型,然后用IN条件进行查询,并且查询这两张表需要通过外部传入参数才能查询出所需数据,于是想到了用SQL函数返回值,并且也这样做了,由于是返回多条数据,所以把查询出来的INT类型值都拼接为了字符串,这时就遇到问题了,在查询SQL中因为条件是INT值,SQL函数的CAST和CONVERST都
- java 时间格式化 | 比较大小| 时区 个人笔记
7454103
javaeclipsetomcatcMyEclipse
个人总结! 不当之处多多包含!
引用 1.0 如何设置 tomcat 的时区:
位置:(catalina.bat---JAVA_OPTS 下面加上)
set JAVA_OPT
- 时间获取Clander的用法
adminjun
Clander时间
/**
* 得到几天前的时间
* @param d
* @param day
* @return
*/
public static Date getDateBefore(Date d,int day){
Calend
- JVM初探与设置
aijuans
java
JVM是Java Virtual Machine(Java虚拟机)的缩写,JVM是一种用于计算设备的规范,它是一个虚构出来的计算机,是通过在实际的计算机上仿真模拟各种计算机功能来实现的。Java虚拟机包括一套字节码指令集、一组寄存器、一个栈、一个垃圾回收堆和一个存储方法域。 JVM屏蔽了与具体操作系统平台相关的信息,使Java程序只需生成在Java虚拟机上运行的目标代码(字节码),就可以在多种平台
- SQL中ON和WHERE的区别
avords
SQL中ON和WHERE的区别
数据库在通过连接两张或多张表来返回记录时,都会生成一张中间的临时表,然后再将这张临时表返回给用户。 www.2cto.com 在使用left jion时,on和where条件的区别如下: 1、 on条件是在生成临时表时使用的条件,它不管on中的条件是否为真,都会返回左边表中的记录。
- 说说自信
houxinyou
工作生活
自信的来源分为两种,一种是源于实力,一种源于头脑.实力是一个综合的评定,有自身的能力,能利用的资源等.比如我想去月亮上,要身体素质过硬,还要有飞船等等一系列的东西.这些都属于实力的一部分.而头脑不同,只要你头脑够简单就可以了!同样要上月亮上,你想,我一跳,1米,我多跳几下,跳个几年,应该就到了!什么?你说我会往下掉?你笨呀你!找个东西踩一下不就行了吗?
无论工作还
- WEBLOGIC事务超时设置
bijian1013
weblogicjta事务超时
系统中统计数据,由于调用统计过程,执行时间超过了weblogic设置的时间,提示如下错误:
统计数据出错!
原因:The transaction is no longer active - status: 'Rolling Back. [Reason=weblogic.transaction.internal
- 两年已过去,再看该如何快速融入新团队
bingyingao
java互联网融入架构新团队
偶得的空闲,翻到了两年前的帖子
该如何快速融入一个新团队,有所感触,就记下来,为下一个两年后的今天做参考。
时隔两年半之后的今天,再来看当初的这个博客,别有一番滋味。而我已经于今年三月份离开了当初所在的团队,加入另外的一个项目组,2011年的这篇博客之后的时光,我很好的融入了那个团队,而直到现在和同事们关系都特别好。大家在短短一年半的时间离一起经历了一
- 【Spark七十七】Spark分析Nginx和Apache的access.log
bit1129
apache
Spark分析Nginx和Apache的access.log,第一个问题是要对Nginx和Apache的access.log文件进行按行解析,按行解析就的方法是正则表达式:
Nginx的access.log解析正则表达式
val PATTERN = """([^ ]*) ([^ ]*) ([^ ]*) (\\[.*\\]) (\&q
- Erlang patch
bookjovi
erlang
Totally five patchs committed to erlang otp, just small patchs.
IMO, erlang really is a interesting programming language, I really like its concurrency feature.
but the functional programming style
- log4j日志路径中加入日期
bro_feng
javalog4j
要用log4j使用记录日志,日志路径有每日的日期,文件大小5M新增文件。
实现方式
log4j:
<appender name="serviceLog"
class="org.apache.log4j.RollingFileAppender">
<param name="Encoding" v
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-桥接模式
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/
/**
* 个人觉得关于桥接模式的例子,蜡笔和毛笔这个例子是最贴切的:http://www.cnblogs.com/zhenyulu/articles/67016.html
* 笔和颜色是可分离的,蜡笔把两者耦合在一起了:一支蜡笔只有一种
- windows7下SVN和Eclipse插件安装
chenyu19891124
eclipse插件
今天花了一天时间弄SVN和Eclipse插件的安装,今天弄好了。svn插件和Eclipse整合有两种方式,一种是直接下载插件包,二种是通过Eclipse在线更新。由于之前Eclipse版本和svn插件版本有差别,始终是没装上。最后在网上找到了适合的版本。所用的环境系统:windows7JDK:1.7svn插件包版本:1.8.16Eclipse:3.7.2工具下载地址:Eclipse下在地址:htt
- [转帖]工作流引擎设计思路
comsci
设计模式工作应用服务器workflow企业应用
作为国内的同行,我非常希望在流程设计方面和大家交流,刚发现篇好文(那么好的文章,现在才发现,可惜),关于流程设计的一些原理,个人觉得本文站得高,看得远,比俺的文章有深度,转载如下
=================================================================================
自开博以来不断有朋友来探讨工作流引擎该如何
- Linux 查看内存,CPU及硬盘大小的方法
daizj
linuxcpu内存硬盘大小
一、查看CPU信息的命令
[root@R4 ~]# cat /proc/cpuinfo |grep "model name" && cat /proc/cpuinfo |grep "physical id"
model name : Intel(R) Xeon(R) CPU X5450 @ 3.00GHz
model name :
- linux 踢出在线用户
dongwei_6688
linux
两个步骤:
1.用w命令找到要踢出的用户,比如下面:
[root@localhost ~]# w
18:16:55 up 39 days, 8:27, 3 users, load average: 0.03, 0.03, 0.00
USER TTY FROM LOGIN@ IDLE JCPU PCPU WHAT
- 放手吧,就像不曾拥有过一样
dcj3sjt126com
内容提要:
静悠悠编著的《放手吧就像不曾拥有过一样》集结“全球华语世界最舒缓心灵”的精华故事,触碰生命最深层次的感动,献给全世界亿万读者。《放手吧就像不曾拥有过一样》的作者衷心地祝愿每一位读者都给自己一个重新出发的理由,将那些令你痛苦的、扛起的、背负的,一并都放下吧!把憔悴的面容换做一种清淡的微笑,把沉重的步伐调节成春天五线谱上的音符,让自己踏着轻快的节奏,在人生的海面上悠然漂荡,享受宁静与
- php二进制安全的含义
dcj3sjt126com
PHP
PHP里,有string的概念。
string里,每个字符的大小为byte(与PHP相比,Java的每个字符为Character,是UTF8字符,C语言的每个字符可以在编译时选择)。
byte里,有ASCII代码的字符,例如ABC,123,abc,也有一些特殊字符,例如回车,退格之类的。
特殊字符很多是不能显示的。或者说,他们的显示方式没有标准,例如编码65到哪儿都是字母A,编码97到哪儿都是字符
- Linux下禁用T440s,X240的一体化触摸板(touchpad)
gashero
linuxThinkPad触摸板
自打1月买了Thinkpad T440s就一直很火大,其中最让人恼火的莫过于触摸板。
Thinkpad的经典就包括用了小红点(TrackPoint)。但是小红点只能定位,还是需要鼠标的左右键的。但是自打T440s等开始启用了一体化触摸板,不再有实体的按键了。问题是要是好用也行。
实际使用中,触摸板一堆问题,比如定位有抖动,以及按键时会有飘逸。这就导致了单击经常就
- graph_dfs
hcx2013
Graph
package edu.xidian.graph;
class MyStack {
private final int SIZE = 20;
private int[] st;
private int top;
public MyStack() {
st = new int[SIZE];
top = -1;
}
public void push(i
- Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
jinnianshilongnian
spring 4.1
目录
Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
Spring4.1新特性——Spring MVC增强
Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- 配置HiveServer2的安全策略之自定义用户名密码验证
liyonghui160com
具体从网上看
http://doc.mapr.com/display/MapR/Using+HiveServer2#UsingHiveServer2-ConfiguringCustomAuthentication
LDAP Authentication using OpenLDAP
Setting
- 一位30多的程序员生涯经验总结
pda158
编程工作生活咨询
1.客户在接触到产品之后,才会真正明白自己的需求。
这是我在我的第一份工作上面学来的。只有当我们给客户展示产品的时候,他们才会意识到哪些是必须的。给出一个功能性原型设计远远比一张长长的文字表格要好。 2.只要有充足的时间,所有安全防御系统都将失败。
安全防御现如今是全世界都在关注的大课题、大挑战。我们必须时时刻刻积极完善它,因为黑客只要有一次成功,就可以彻底打败你。 3.
- 分布式web服务架构的演变
自由的奴隶
linuxWeb应用服务器互联网
最开始,由于某些想法,于是在互联网上搭建了一个网站,这个时候甚至有可能主机都是租借的,但由于这篇文章我们只关注架构的演变历程,因此就假设这个时候已经是托管了一台主机,并且有一定的带宽了,这个时候由于网站具备了一定的特色,吸引了部分人访问,逐渐你发现系统的压力越来越高,响应速度越来越慢,而这个时候比较明显的是数据库和应用互相影响,应用出问题了,数据库也很容易出现问题,而数据库出问题的时候,应用也容易
- 初探Druid连接池之二——慢SQL日志记录
xingsan_zhang
日志连接池druid慢SQL
由于工作原因,这里先不说连接数据库部分的配置,后面会补上,直接进入慢SQL日志记录。
1.applicationContext.xml中增加如下配置:
<bean abstract="true" id="mysql_database" class="com.alibaba.druid.pool.DruidDataSourc