- MMScan数据集:首个最大的多模态3D场景数据集,包含层次化的语言标注
数据集
2024-10-24,由上海人工智能实验室联合多所高校创建了MMScan,这是迄今为止最大的多模态3D场景数据集,包含了层次化的语言标注。数据集的建立,不仅推动了3D场景理解的研究进展,还为训练和评估多模态3D感知模型提供了宝贵的资源。一、研究背景:随着大型语言模型(LLMs)的兴起和与其他数据模态的融合,多模态3D感知因其与物理世界的连接而受到越来越多的关注,并取得了快速进展。然而,现有的数据集
- 工业相机的主要参数及计算
51camera
工业相机
工业相机是机器视觉系统中的关键组件,其本质是将光信号转变为有序的电信号,进而实现数字图像的获取,广泛应用于工业生产、检测、测量等领域。其成像原理与小孔成像类似,但更为复杂。当被摄物体反射的光线通过工业镜头折射后,会投射到相机的感光传感器上,这个感光传感器通常是电荷耦合器件(CCD)或互补金属氧化物半导体(CMOS)。dalsanano系列工业相机1、工作原理图像采集:通过镜头收集被拍摄物体反射或透
- PDCA循环:从目标设定到持续改进的流程图
数据可视化
通过图形天下的关系数据可视化,PDCA循环关系清晰地展现了从目标设定到改进措施的动态流程。通过计划制定、任务分解与资源配置,再到执行控制、监控调整,直至评估反馈,每个阶段紧密相连,形成持续优化的闭环。通过这种可视化方式,用户可以更容易地理解PDCA循环的本质,并应用到实际工作中去。 PDCA循环图 PDCA循环,即计划(Plan)、执行(Do)、检查(C
- 【AI大模型】RAG如何让生成AI更智能?最新方法与优劣深度解析
健忘的派大星
人工智能语言模型aiAI大模型agiRAG程序员
前言近年来,人工智能技术突飞猛进,尤其是生成式AI,简直像是开了挂一样,各种惊艳的表现让人直呼“未来已来”。根据IDC的研究,生成式AI的市场规模在2022年已经达到了107亿美元,而到2026年,这个数字预计会飙升至326亿美元!不过,尽管生成式AI很强大,但它也并非完美无缺——比如生成内容的质量、准确性和可靠性,依然有提升的空间。这时候,检索增强生成(RAG)技术登场了!RAG的核心思路很简单
- windows下使用vscode+cline插件体验MCP,体验使用AI控制浏览器,踩坑记录(至少让你节省3个小时弯路版)(喂饭级别)
几道之旅
人工智能智能体及数字员工windowsvscodeide人工智能
为什么网上天天说MCP,你这儿却一点动静都没有?1️⃣人家很早之前就用上了制定标准的Claudedesktop,这玩意儿在咱这儿用不了。对策:使用vscode+cline+deepseek(或其它同级别国产大模型deepseek-V3其实有时比R1效果还好)2️⃣人家也Claude,但人家能用Cursor,咱太穷了,用不了。对策:使用vscode+cline+deepseek(或其它同级别国产大模
- 深度革命:ResNet 如何用 “残差连接“ 颠覆深度学习
安意诚Matrix
机器学习笔记深度学习人工智能
一文快速了解ResNet创新点在深度学习的历史长河中,2015年或许是最具突破性的一年。这一年,微软亚洲研究院的何恺明团队带着名为ResNet(残差网络)的模型横空出世,在ImageNet图像分类竞赛中以3.57%的错误率夺冠,将人类视觉的识别误差(约5.1%)远远甩在身后。更令人震撼的是,ResNet将神经网络的深度推至152层,彻底打破了"深层网络无法训练"的魔咒。这场革命的核心,正是一个简单
- Deepseek的本地化部署软件工具包
哈拉少12
人工智能
选择模型版本参数规模硬件要求(最低)适用场景1.5B/7B8GB内存,无专用GPU文本处理、简单问答14B16GB内存+12GB显存代码生成、逻辑推理32B/70B24GB显存+32GB内存企业级复杂任务执行命令:ollamarundeepseek-r1:14b(以14B为例)。配置环境变量新增用户变量:OLLAMA_HOST=0.0.0.0OLLAMA_ORIGINS=*重启Ollama服务使配
- 使用LangChain实现大规模语言模型自发现推理结构
VYSAHF
langchain语言模型人工智能python
使用LangChain实现大规模语言模型自发现推理结构在现代自然语言处理(NLP)的研究中,大规模语言模型(LLMs)已经展示了强大的能力。然而,在应对复杂的推理问题时,传统的提示方法常常力不从心。这篇文章将带您了解SELF-DISCOVER,一种新兴的框架,如何通过LangChain来实现自动化、动态化的推理结构构建,以提高LLMs的性能。技术背景介绍大规模语言模型(如GPT-4和PaLM2)已
- A Survey of Large Language Models大模型综述论文章节总结
WhyteHighmore
论文语言模型人工智能自然语言处理论文笔记
ASurveyofLLM人大译ASurveyofLargeLanguageModels这篇论文全面回顾了大型语言模型(LLM)的最新进展,重点关注其发展背景、关键发现和主流技术。文章主要围绕LLM的四个主要方面展开:1引言自从1950年图灵测试被提出以来,人类一直在探索机器掌握语言智能的方法。语言本质上是一种受语法规则支配的复杂、精细的人类表达系统,这使得开发能够理解和掌握语言的强大人工智能(AI
- 使用Pinecone实现自查询检索器的实现步骤
vaidfl
python
##技术背景介绍Pinecone是一款功能强大的向量数据库,适用于处理复杂的检索需求。在本文中,我们将演示如何结合Pinecone向量存储使用SelfQueryRetriever实现自查询功能。为了更方便的了解原理,我们将以电影总结数据集为例进行展示。##核心原理解析自查询检索器(SelfQueryRetriever)的核心思想是通过提供文档的元数据和内容描述,结合语言模型生成查询条件来完成数据检
- 基于PyTorch和ResNet18的花卉识别实战(附完整代码)
意.远
pytorch人工智能python深度学习
一、项目背景与效果花卉分类是计算机视觉的经典任务。本文使用PyTorch框架,基于ResNet18模型实现了102种花卉的分类任务。完整代码可直接复制运行,最终验证集准确率达8.2%,文中同步分析性能瓶颈与优化方案。二、环境配置与数据准备1.环境要求#主要依赖库importtorchfromtorchimportnn,optimfromtorchvisionimporttransforms,dat
- Python 模拟鼠标轨迹算法
a485240
鼠标轨迹计算机外设
一.鼠标轨迹模拟简介传统的鼠标轨迹模拟依赖于简单的数学模型,如直线或曲线路径。然而,这种方法难以捕捉到人类操作的复杂性和多样性。AI大模型的出现,使得能够通过深度学习技术,学习并模拟更自然的鼠标移动行为。二.鼠标轨迹算法实现AI大模型通过学习大量的人类鼠标操作数据,能够识别和模拟出自然且具有个体差异的鼠标轨迹。以下是实现这一技术的关键步骤:数据收集:收集不同玩家在各种游戏环境中的鼠标操作数据,包括
- A SURVEY ON POST-TRAINING OF LARGE LANGUAGE MODELS——大型语言模型的训练后优化综述——第9部分——应用
王金-太想进步了
语言模型人工智能自然语言处理
应用尽管预训练为大型语言模型(LLMs)赋予了强大的基础能力,但在部署于专业领域时,LLMs仍经常遇到持续的限制,包括上下文长度受限、容易产生幻觉(hallucination)、推理能力欠佳和固有的偏见。在现实世界的应用中,这些不足显得尤为重要,因为在这些场景中,精确性、可靠性和伦理一致性是至关重要的。这些问题引发了一些根本性的探讨:(1)如何系统地提高LLM的表现以满足特定领域的需求?(2)在实
- 深入自制Shell:解锁Linux进程控制的实践密码
A charmer
Linuxlinux服务器运维
亲爱的读者朋友们,此文开启知识盛宴与思想碰撞。快来参与讨论,点赞、收藏⭐、分享,共创活力社区。在上一篇文章《Linux进程控制:创建、终止、等待与程序替换全解析》中,我们系统地学习了Linux进程控制相关知识,从进程的创建、终止,到进程等待与程序替换,每一个环节都为我们深入理解Linux系统的运行机制提供了关键线索。而现在,我们将沿着这条知识脉络,深入到自主Shell命令行解释器的实现领域,进一步
- 计算机技术:哈佛架构
InnoLink_1024
操作系统嵌入式架构
1.哈佛架构简介哈佛架构(HarvardArchitecture)是一种计算机设计模型,与冯诺伊曼架构不同,其核心特征是将程序指令和数据分开存储和传输。这一架构最早起源于哈佛大学的MarkI计算机,因此得名。2.核心特点独立的存储器哈佛架构中,指令存储器和数据存储器是分开的。这意味着:指令和数据各自拥有独立的存储空间。它们通过不同的总线进行传输,不共享带宽。独立的总线哈佛架构采用两套总线系统:一条
- 计算机网络
丸子猪的dady
计算机网络计算机网络发展史OSI参考模型TCP/IP通用协议计算机网络分类计算机网络节点计算机网络的定义组成及其功能
计算机网络计算机网络发展史有4个阶段在第3阶段:OSI开放式系统互联架构,确立了TCP/IP作为通用协议。OSI参考模型应用层表示层会话层传输层网络层数据链路层物理层TCP/IP通用协议组成:参考了OSI的七层模型,但简化为四层:应用层、传输层、网络层和链路层应用层:直接为应用进程提供服务,常见协议有HTTP、FTP、SMTP等。传输层:提供端到端的通信服务,主要协议有TCP和UDP。TCP是面向
- 【AI大模型前沿】浙大携手阿里推出HealthGPT:医学视觉语言大模型助力智能医疗新突破
寻道AI小兵
AI大模型前沿技术追踪人工智能语言模型AIGC
系列篇章No.文章1【AI大模型前沿】深度剖析瑞智病理大模型RuiPath:如何革新癌症病理诊断技术2【AI大模型前沿】清华大学CLAMP-3:多模态技术引领音乐检索新潮流3【AI大模型前沿】浙大携手阿里推出HealthGPT:医学视觉语言大模型助力智能医疗新突破目录系列篇章前言一、项目概述二、技术原理(一)异构低秩适应(H-LoRA)(二)分层视觉感知(HVP)(三)三阶段学习策略(TLS)三、
- Netty基础—Netty实现私有协议栈
工业甲酰苯胺
netty
1.私有协议介绍(1)什么是私有协议跨节点的远程服务调用(跨节点通信),除了链路层的物理连接外,还需要对请求和响应消息进行编解码。在请求和应答消息本身以外,也需要携带一些其他控制和管理类指令。例如链路建立的握手请求和响应消息、链路检测的心跳消息等。当这些功能组合到一起后就会形成私有协议。私有协议并没有标准的定义,只要是能够用于跨进程、跨主机数据交换的非标准协议,都可以称为私有协议。(2)公有协议与
- DeepSeek从入门到精通「清华团队」
YuKeeHgg
DeepSeek人工智能ai
由清华大学新闻与传播学院新媒体研究中心元宇宙文化实验室的余梦珑博士后及其团队撰写文档的核心内容围绕DeepSeek的技术特点、应用场景、使用方法以及如何通过提示语设计提升AI使用效率等方面展开,帮助用户从入门到精通DeepSeek的使用。「文末附下载方式」第一部分:DeepSeek基础概念1.1DeepSeek简介定义:专注通用人工智能(AGI)的中国科技公司,主攻大模型研发与应用。核心产品:开源
- Spring 基础框架-- Ruoyi 权限管理架构详解
dazhong2012
开源项目springclouldspringbootspring架构java
一、权限管理整体架构若依的权限管理架构基于用户-角色-权限的RBAC模型,并扩展了数据权限控制。核心架构可分为以下四层:数据范围控制用户层角色层权限层数据过滤层菜单/按钮/接口权限角色关联部门/数据范围二、核心模块详解1.基础权限模型(RBAC)用户(sys_user):通过dept_id关联部门表,支持多角色分配角色(sys_role):data_scope字段定义数据权限范围(1-全部,2-自
- 知识蒸馏:从软标签压缩到推理能力迁移的工程实践(基于教师-学生模型的高效压缩技术与DeepSeek合成数据创新)
AI仙人掌
人工智能AI人工智能深度学习语言模型机器学习
知识蒸馏通过迁移教师模型(复杂)的知识到学生模型(轻量),实现模型压缩与性能平衡。核心在于利用教师模型的软标签(概率分布)替代独热编码标签,学生模型不仅学习到教师模型输出数据的类别信息,还能够捕捉到类别之间的相似性和关系,从而提升其泛化能力核心概念知识蒸馏的核心目标是实现从教师模型到学生模型的知识迁移。在实际应用中,无论是大规模语言模型(LLMs)还是其他类型的神经网络模型,都会通过softmax
- KV 缓存简介
dev.null
AI缓存
以下是关于KV缓存(Key-ValueCache)的简介,涵盖其定义、原理、作用及优化意义:1.什么是KV缓存?KV缓存是Transformer架构(如GPT、LLaMA等大模型)在自回归生成任务(如文本生成)中,用于加速推理过程的核心技术。其本质是:在生成序列时,缓存历史token的Key和Value矩阵,避免重复计算,从而显著减少计算量。2.为什么需要KV缓存?传统自注意力计算的问题在生成第t
- 【论文精读】SCINet-基于降采样和交互学习的时序卷积模型
打酱油的葫芦娃
时序预测算法时序预测SCINetTCN
《SCINet:TimeSeriesModelingandForecastingwithSampleConvolutionandInteraction》的作者团队来自香港中文大学,发表在NeurIPS2022会议上。动机该论文的出发点是观察到时间序列数据具有独特的属性:即使在将时间序列下采样成两个子序列后,时间关系(例如数据的趋势和季节性成分)也基本上得以保留。这个观察启发了作者去设计一种新型的神
- 【论文精读】PatchTST-基于分块及通道独立机制的Transformer模型
打酱油的葫芦娃
时序预测算法时序预测PatchTSTTransformer预训练微调表征学习
《ATIMESERIESISWORTH64WORDS:LONG-TERMFORECASTINGWITHTRANSFORMERS》的作者团队来自PrincetonUniversity和IBMResearch,发表在ICLR2023会议上。动机Transformer模型因其自注意力机制在处理序列数据方面的优势,在自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)、语音等多个领域取得了巨大成功。这种机制使得模型
- 超越传统!wangEditor编辑器如何实现excel、ppt、pdf及word一键导入?
2501_90699780
编辑器excelpowerpointumeditor粘贴wordueditor粘贴wordueditor复制wordueditor上传word图片
要求:开源,免费,技术支持编辑器:wangEditor前端:vue2,vue3,vue-cli,html5后端:java,jsp,springboot,asp.net,php,asp,.netcore,.netmvc,.netform群体:学生,个人用户,外包,自由职业者,中小型网站,博客,场景:数字门户,数字中台,站群,内网,外网,信创国产化环境,web截屏行业:医疗,教育,建筑,政府,党政,国
- 字符串哈希从入门到精通
LIUJH1233
C++哈希算法算法c++数据结构
一、基本概念字符串哈希是将任意长度的字符串映射为固定长度的哈希值(通常为整数)的技术,核心目标是实现O(1)时间的子串快速比较和高效查询。其本质是通过数学运算将字符串转换为唯一性较高的数值,例如:其中P为基数(根据题目),M为大质数,s[i]为字符的ASCII值。二.一般哈希实现一般哈希的实现有两种方式:通俗的讲叫:1.蹲茅坑法2.拉拉链法2.1蹲茅坑法假设你现在要处理19与12(mod7)你会发
- Socket(套接字)是什么,有什么作用?
给我个面子中不
java
Socket(套接字)是计算机网络编程中的一个重要概念,它是应用程序和网络协议之间的接口,用于实现不同主机或不同进程之间的通信。通过Socket,程序能够在网络中发送和接收数据,实现网络应用的功能。Socket的基本概念Socket是一种抽象的概念,提供了一种编程接口(API),使得应用程序可以通过它与网络通信。它通常在操作系统的网络协议栈和应用程序之间提供一个桥梁。具体来说,Socket是由操作
- 迁移学习基础知识
zhooooooou
深度学习迁移学习人工智能机器学习
简介使用迁移学习的优势:1、能够快速的训练出一个理想的结果2、当数据集较小时也能训练出理想的效果。注意:在使用别人预训练的参数模型时,要注意别人的预处理方式。原理:对于浅层的网络结构,他们学习到的角点信息和纹理信息都是通用的,将学习好的浅层网络的信息迁移到新的网络中,这样新的网络也拥有了识别底层通用特征的能力,从而能加快网络学习新的数据集的高维特征。常见的迁移学习的方式:1、载入权重后训练所有参数
- AUTOSAR与arxml的文档解析
dont__cry
c语言autosar
如下是文档脑图一、文档概述该文档是AUTOSAR经典平台的应用接口用户指南,主要解释**AlTable(应用接口表)**的结构、方法论及相关技术细节,帮助开发者理解如何通过标准化接口实现软件组件的互操作性。关键内容目的:定义并发布稳定、广泛接受的汽车电子系统应用接口,支持跨厂商软件组件的通信。结构:包含元模型表示、兼容性管理、生命周期状态、视图概念及XML生成规则等。二、核心概念与示例1.AUTO
- 迁移学习入门
EmbodiedTech
人工智能大模型迁移学习人工智能机器学习
迁移学习1迁移学习的概念预训练模型定义:简单来说别人训练好的模型。一般预训练模型具备复杂的网络模型结构;一般是在大量的语料下训练完成的预训练语言模型的类别现在我们接触到的预训练语言模型,基本上都是基于transformer这个模型迭代而来的因此划分模型类别的时候,以transformer架构来划分:Encoder-Only:只有编码器部分的模型,代表:BERTDecoder-Only:只要解码器部
- js动画html标签(持续更新中)
843977358
htmljs动画mediaopacity
1.jQuery 效果 - animate() 方法 改变 "div" 元素的高度: $(".btn1").click(function(){ $("#box").animate({height:"300px
- springMVC学习笔记
caoyong
springMVC
1、搭建开发环境
a>、添加jar文件,在ioc所需jar包的基础上添加spring-web.jar,spring-webmvc.jar
b>、在web.xml中配置前端控制器
<servlet>
&nbs
- POI中设置Excel单元格格式
107x
poistyle列宽合并单元格自动换行
引用:http://apps.hi.baidu.com/share/detail/17249059
POI中可能会用到一些需要设置EXCEL单元格格式的操作小结:
先获取工作薄对象:
HSSFWorkbook wb = new HSSFWorkbook();
HSSFSheet sheet = wb.createSheet();
HSSFCellStyle setBorder = wb.
- jquery 获取A href 触发js方法的this参数 无效的情况
一炮送你回车库
jquery
html如下:
<td class=\"bord-r-n bord-l-n c-333\">
<a class=\"table-icon edit\" onclick=\"editTrValues(this);\">修改</a>
</td>"
j
- md5
3213213333332132
MD5
import java.security.MessageDigest;
import java.security.NoSuchAlgorithmException;
public class MDFive {
public static void main(String[] args) {
String md5Str = "cq
- 完全卸载干净Oracle11g
sophia天雪
orale数据库卸载干净清理注册表
完全卸载干净Oracle11g
A、存在OUI卸载工具的情况下:
第一步:停用所有Oracle相关的已启动的服务;
第二步:找到OUI卸载工具:在“开始”菜单中找到“oracle_OraDb11g_home”文件夹中
&
- apache 的access.log 日志文件太大如何解决
darkranger
apache
CustomLog logs/access.log common 此写法导致日志数据一致自增变大。
直接注释上面的语法
#CustomLog logs/access.log common
增加:
CustomLog "|bin/rotatelogs.exe -l logs/access-%Y-%m-d.log 
- Hadoop单机模式环境搭建关键步骤
aijuans
分布式
Hadoop环境需要sshd服务一直开启,故,在服务器上需要按照ssh服务,以Ubuntu Linux为例,按照ssh服务如下:
sudo apt-get install ssh
sudo apt-get install rsync
编辑HADOOP_HOME/conf/hadoop-env.sh文件,将JAVA_HOME设置为Java
- PL/SQL DEVELOPER 使用的一些技巧
atongyeye
javasql
1 记住密码
这是个有争议的功能,因为记住密码会给带来数据安全的问题。 但假如是开发用的库,密码甚至可以和用户名相同,每次输入密码实在没什么意义,可以考虑让PLSQL Developer记住密码。 位置:Tools菜单--Preferences--Oracle--Logon HIstory--Store with password
2 特殊Copy
在SQL Window
- PHP:在对象上动态添加一个新的方法
bardo
方法动态添加闭包
有关在一个对象上动态添加方法,如果你来自Ruby语言或您熟悉这门语言,你已经知道它是什么...... Ruby提供给你一种方式来获得一个instancied对象,并给这个对象添加一个额外的方法。
好!不说Ruby了,让我们来谈谈PHP
PHP未提供一个“标准的方式”做这样的事情,这也是没有核心的一部分...
但无论如何,它并没有说我们不能做这样
- ThreadLocal与线程安全
bijian1013
javajava多线程threadLocal
首先来看一下线程安全问题产生的两个前提条件:
1.数据共享,多个线程访问同样的数据。
2.共享数据是可变的,多个线程对访问的共享数据作出了修改。
实例:
定义一个共享数据:
public static int a = 0;
- Tomcat 架包冲突解决
征客丶
tomcatWeb
环境:
Tomcat 7.0.6
win7 x64
错误表象:【我的冲突的架包是:catalina.jar 与 tomcat-catalina-7.0.61.jar 冲突,不知道其他架包冲突时是不是也报这个错误】
严重: End event threw exception
java.lang.NoSuchMethodException: org.apache.catalina.dep
- 【Scala三】分析Spark源代码总结的Scala语法一
bit1129
scala
Scala语法 1. classOf运算符
Scala中的classOf[T]是一个class对象,等价于Java的T.class,比如classOf[TextInputFormat]等价于TextInputFormat.class
2. 方法默认值
defaultMinPartitions就是一个默认值,类似C++的方法默认值
- java 线程池管理机制
BlueSkator
java线程池管理机制
编辑
Add
Tools
jdk线程池
一、引言
第一:降低资源消耗。通过重复利用已创建的线程降低线程创建和销毁造成的消耗。第二:提高响应速度。当任务到达时,任务可以不需要等到线程创建就能立即执行。第三:提高线程的可管理性。线程是稀缺资源,如果无限制的创建,不仅会消耗系统资源,还会降低系统的稳定性,使用线程池可以进行统一的分配,调优和监控。
- 关于hql中使用本地sql函数的问题(问-答)
BreakingBad
HQL存储函数
转自于:http://www.iteye.com/problems/23775
问:
我在开发过程中,使用hql进行查询(mysql5)使用到了mysql自带的函数find_in_set()这个函数作为匹配字符串的来讲效率非常好,但是我直接把它写在hql语句里面(from ForumMemberInfo fm,ForumArea fa where find_in_set(fm.userId,f
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-迭代器模式-Iterator
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.util.Arrays;
import java.util.List;
/**
* Iterator模式提供一种方法顺序访问一个聚合对象中各个元素,而又不暴露该对象内部表示
*
* 个人觉得,为了不暴露该
- 常用SQL
chenjunt3
oraclesqlC++cC#
--NC建库
CREATE TABLESPACE NNC_DATA01 DATAFILE 'E:\oracle\product\10.2.0\oradata\orcl\nnc_data01.dbf' SIZE 500M AUTOEXTEND ON NEXT 50M EXTENT MANAGEMENT LOCAL UNIFORM SIZE 256K ;
CREATE TABLESPA
- 数学是科学技术的语言
comsci
工作活动领域模型
从小学到大学都在学习数学,从小学开始了解数字的概念和背诵九九表到大学学习复变函数和离散数学,看起来好像掌握了这些数学知识,但是在工作中却很少真正用到这些知识,为什么?
最近在研究一种开源软件-CARROT2的源代码的时候,又一次感觉到数学在计算机技术中的不可动摇的基础作用,CARROT2是一种用于自动语言分类(聚类)的工具性软件,用JAVA语言编写,它
- Linux系统手动安装rzsz 软件包
daizj
linuxszrz
1、下载软件 rzsz-3.34.tar.gz。登录linux,用命令
wget http://freeware.sgi.com/source/rzsz/rzsz-3.48.tar.gz下载。
2、解压 tar zxvf rzsz-3.34.tar.gz
3、安装 cd rzsz-3.34 ; make posix 。注意:这个软件安装与常规的GNU软件不
- 读源码之:ArrayBlockingQueue
dieslrae
java
ArrayBlockingQueue是concurrent包提供的一个线程安全的队列,由一个数组来保存队列元素.通过
takeIndex和
putIndex来分别记录出队列和入队列的下标,以保证在出队列时
不进行元素移动.
//在出队列或者入队列的时候对takeIndex或者putIndex进行累加,如果已经到了数组末尾就又从0开始,保证数
- C语言学习九枚举的定义和应用
dcj3sjt126com
c
枚举的定义
# include <stdio.h>
enum WeekDay
{
MonDay, TuesDay, WednesDay, ThursDay, FriDay, SaturDay, SunDay
};
int main(void)
{
//int day; //day定义成int类型不合适
enum WeekDay day = Wedne
- Vagrant 三种网络配置详解
dcj3sjt126com
vagrant
Forwarded port
Private network
Public network
Vagrant 中一共有三种网络配置,下面我们将会详解三种网络配置各自优缺点。
端口映射(Forwarded port),顾名思义是指把宿主计算机的端口映射到虚拟机的某一个端口上,访问宿主计算机端口时,请求实际是被转发到虚拟机上指定端口的。Vagrantfile中设定语法为:
c
- 16.性能优化-完结
frank1234
性能优化
性能调优是一个宏大的工程,需要从宏观架构(比如拆分,冗余,读写分离,集群,缓存等), 软件设计(比如多线程并行化,选择合适的数据结构), 数据库设计层面(合理的表设计,汇总表,索引,分区,拆分,冗余等) 以及微观(软件的配置,SQL语句的编写,操作系统配置等)根据软件的应用场景做综合的考虑和权衡,并经验实际测试验证才能达到最优。
性能水很深, 笔者经验尚浅 ,赶脚也就了解了点皮毛而已,我觉得
- Word Search
hcx2013
search
Given a 2D board and a word, find if the word exists in the grid.
The word can be constructed from letters of sequentially adjacent cell, where "adjacent" cells are those horizontally or ve
- Spring4新特性——Web开发的增强
jinnianshilongnian
springspring mvcspring4
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安装配置tengine并设置开机启动
liuxingguome
centos
yum install gcc-c++
yum install pcre pcre-devel
yum install zlib zlib-devel
yum install openssl openssl-devel
Ubuntu上可以这样安装
sudo aptitude install libdmalloc-dev libcurl4-opens
- 第14章 工具函数(上)
onestopweb
函数
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/
- Xelsius 2008 and SAP BW at a glance
blueoxygen
BOXelsius
Xelsius提供了丰富多样的数据连接方式,其中为SAP BW专属提供的是BICS。那么Xelsius的各种连接的优缺点比较以及Xelsius是如何直接连接到BEx Query的呢? 以下Wiki文章应该提供了全面的概览。
http://wiki.sdn.sap.com/wiki/display/BOBJ/Xcelsius+2008+and+SAP+NetWeaver+BW+Co
- oracle表空间相关
tongsh6
oracle
在oracle数据库中,一个用户对应一个表空间,当表空间不足时,可以采用增加表空间的数据文件容量,也可以增加数据文件,方法有如下几种:
1.给表空间增加数据文件
ALTER TABLESPACE "表空间的名字" ADD DATAFILE
'表空间的数据文件路径' SIZE 50M;
&nb
- .Net framework4.0安装失败
yangjuanjava
.netwindows
上午的.net framework 4.0,各种失败,查了好多答案,各种不靠谱,最后终于找到答案了
和Windows Update有关系,给目录名重命名一下再次安装,即安装成功了!
下载地址:http://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?id=17113
方法:
1.运行cmd,输入net stop WuAuServ
2.点击开