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常见的for循环去博客设置页面,选择一款你喜欢的代码片高亮样式,下面展示同样高亮的代码片.1Value=[(10,150),(100,200),(180,230)]fori,(minVal,maxVal)inenumerate(Value):plt.subplot(1,3,i+1)edges=cv2.Canny(image,minVal,maxVal)edges=cv2.GaussianBlur(
- TensorFlow基础架构
humbinal
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处理结构计算图纸Tensorflow首先要定义神经网络的结构,然后再把数据放入结构当中去运算和training.处理结构因为TensorFlow是采用数据流图(dataflowgraphs)来计算,所以首先我们得创建一个数据流流图,然后再将我们的数据(数据以张量(tensor)的形式存在)放在数据流图中计算.节点(Nodes)在图中表示数学操作,图中的线(edges)则表示在节点间相互联系的多维数
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记一次pytorch训练loss异常的问题问题描述使用mmdetection框架训练时,某项loss出现异常大的值,比如1781232349724294.000。这个问题只在多卡训练时才会出现。解决方法在确认target和predction没有问题后,发现是在dataset中的数据处理出现了问题。在dataset中的__getitem__函数中,对数据进行了处理,但是在处理时,将数据转换为了num
- 【算法系列】希尔排序算法
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文章目录希尔排序算法:一种高效的排序方法一、基本思想二、实现步骤1.初始化增量2.分组与排序3.缩小增量4.最终排序三、代码实现四、增量序列的选择1.Shell增量序列2.Hibbard增量序列3.Sedgewick增量序列五、时间复杂度六、总结希尔排序算法:一种高效的排序方法在讨论希尔排序之前,我们先回顾一下选择排序的基本概念。选择排序是一种简单的排序算法,其核心思想是通过多次遍历数组,逐步找到
- 「Selenium+Python自动化从0到1①|2025最新环境搭建+浏览器驱动避坑指南(附验证代码)」
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Selenium+Python自动化1-环境搭建一、Selenium简介Selenium是一个广泛使用的自动化测试工具,主要用于Web应用程序的自动化测试。它支持多种编程语言(如Java、Python、C#、Ruby、JavaScript等),并允许用户控制浏览器执行自动化任务,例如点击按钮、填写表单、验证页面内容等。Selenium可以在多种浏览器(如Chrome、Firefox、Edge、Sa
- 使用Google Cloud Vertex AI构建RAG匹配引擎
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技术背景介绍RAG(Retrieval-AugmentedGeneration)是一种结合信息检索和生成技术的框架。在GoogleCloudPlatform的VertexAI中,我们可以利用MatchingEngine来快速高效地从大规模的数据集中检索相关文档或上下文。利用预先创建的索引,RAG能够根据用户提供的问题检索到最有用的信息,并辅助生成更精确的回答。核心原理解析RAG匹配引擎在Verte
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- selenium如何实现,开启浏览器的开发者工具模式
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核心配置方案pythonCopyCode#通用导入方式(适配Selenium5.x+)fromseleniumimportwebdriverfromselenium.webdriver.common.serviceimportService#---------------------------#️Chrome/Edge配置方案#---------------------------defchro
- 串口收发大数据和接收发送不定长数据
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一.首先是大家想知道的接收发送不定长数据这里我仅仅推荐一种方法,虽然有很多方法STM32HALCubeMX串口IDLE接收空闲中断+DMA_idlelinedetectioninterrupt-CSDN博客但是我还是仅仅推荐我这种:利用HAL库的HAL_UARTEx_ReceiveToIdle_DMA()函数,代码简洁。在HAL里面能用回调函数直接实现功能的就别去自己写逻辑代码配置就是打开串口中断
- esp-who配置与编译流程分析 - esp32-s3-eye
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esp32-eye配置编译
book@100ask:~/esp/esp-who/examples/motion_detection/lcd$idf.pyset-targetesp32s3Adding"set-target"'sdependency"fullclean"tolistofcommandswithdefaultsetofoptions.Executingaction:fullcleanBuilddirectory'
- 支持 40+ 插件,Spring AI Alibaba 简化智能体私有数据集成
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作者:张震霆&何裕墙,SpringAIAlibabaContributor在AI智能体(AIAgent)开发的过程中,RAG(Retrieval-AugmentedGeneration)和ToolCalling已经成为两种至关重要的模式。RAG通过结合检索技术和生成模型的强大能力,使智能体能够实时从外部数据源获取信息,并在生成过程中增强其知识深度和推理能力。通过这种方式,智能体不仅能依赖于模型的预
- 什么是RAG?RAG是如何解决问题的?RAG的未来发展趋势有哪些?
大模型综述
人工智能开发语言大模型AGIaiRAG自然语言处理
一、什么是RAG所谓RAG,检索增强生成(RetrievalAugmentedGeneration),简称RAG,已经成为当前最火热的LLM应用方案。通俗点说:就是通过自有垂域数据库检索相关信息,然后合并成为提示模板,给大模型生成漂亮的回答。二、为什么会出现RAGRAG的出现,是因为在大模型的广泛应用中,伴随着出现的一些问题,比如:知识的局限性:模型自身的知识完全源于它的训练数据,而现有的主流大模
- 大模型知识蒸馏:技术突破与应用范式重构——从DeepSeek创新看AI基础设施演进路径
大模型服务器厂商
重构人工智能
一、知识蒸馏的技术哲学演进知识蒸馏(KnowledgeDistillation)作为模型压缩领域的核心技术突破,其发展轨迹折射出人工智能从"规模崇拜"向"效率优先"的范式转变。传统知识蒸馏框架主要关注概率分布层面的知识迁移,但DeepSeek等前沿项目展示出更复杂的知识萃取机制。最新研究表明,知识传递已从单纯的输出层模仿,发展到注意力模式迁移(AttentionTransfer)、隐层特征对齐(H
- RAG技术全面解析:从原理到实践中的20个关键问题
大F的智能小课
大模型理论和实战人工智能深度学习算法语言模型
一、基础概念与原理1.RAG是什么?与传统生成模型的区别是什么?RAG定义检索增强生成(Retrieval-AugmentedGeneration,RAG)是一种结合检索技术与生成模型的技术。其核心流程是:用户提问后,系统从外部知识库(如文档、数据库)中检索相关文档片段;将检索结果作为上下文输入大语言模型(LLM);LLM基于上下文生成最终答案。与传统生成模型的对比维度传统生成模型(如GPT-3)
- 算法-图-查找路径
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力扣题目:1971.寻找图中是否存在路径-力扣(LeetCode)有一个具有n个顶点的双向图,其中每个顶点标记从0到n-1(包含0和n-1)。图中的边用一个二维整数数组edges表示,其中edges[i]=[ui,vi]表示顶点ui和顶点vi之间的双向边。每个顶点对由最多一条边连接,并且没有顶点存在与自身相连的边。请你确定是否存在从顶点source开始,到顶点destination结束的有效路径。
- DeepSeek技术系列之解析DeepSeek蒸馏技术
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大模型落地之痛当前千亿级大模型面临严峻的部署困境:GPT-4级模型的单次推理成本高达0.01美元,而工业场景往往要求响应速度<200ms。传统蒸馏技术虽能压缩模型,但普遍存在精度滑坡超过15%的问题——直到DeepSeek提出多模态渐进框架MPD,一、什么是蒸馏技术蒸馏技术定义模型蒸馏(KnowledgeDistillation)是一种将大型复杂模型(教师模型,比如:DeepSeekR1671B
- 探索企业级智能对话:ChatGPT + 企业数据 (C) 开源项目推荐
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探索企业级智能对话:ChatGPT+企业数据(C#)开源项目推荐azure-search-openai-demo-csharpAsampleappfortheRetrieval-AugmentedGenerationpatternrunninginAzure,usingAzureCognitiveSearchforretrievalandAzureOpenAIlargelanguagemodels
- 插件总算是上架到Edge商店了
前端
插件总算是上架到Edge商店了,谷歌商店刚注册完开发者账号,而且审核比Edge严格多了,已经被打回来好几次了(/=_=)/~┴┴今天根据反馈刚改完提交,看网上介绍的说,估计得审核一周吧。最后附上Edge插件体验地址:https://microsoftedge.microsoft.com/addons/detail/%E6%A9%99%E...今天水一篇,马上月底了,炉石还没上传说呢๑乛◡乛๑
- 细说向量化知识库
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向量化知识库与RAG:打造智能AI知识检索系统引言在大模型(LLM)迅猛发展的今天,如何让AI获取最新、最准确的信息,成为一个核心问题。大多数LLM依赖其训练数据来回答问题,但它们的知识是静态的,无法实时更新。向量化知识库(VectorizedKnowledgeBase)+检索增强生成(Retrieval-AugmentedGeneration,RAG)提供了一种高效的解决方案。本文将深入解析向量
- 怎么提升自定义知识库的质量(向量知识库)
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人工智能人工智能
上传文档后,CherryStudio或者AnythingLLM会将内容转换为向量数据库(VectorDatabase),然后用于检索增强生成(RAG,Retrieval-AugmentedGeneration)。这样,LLM在回答问题时,可以从这些文档中检索相关内容,从而提高回答的准确性和信息量。1.影响检索效果的关键因素为了让LLM更准确、更高效地使用你的文档,这些因素很重要:✅适合的文档格式虽
- 腾讯云安全加速:应对网络攻击与访问延迟的现实挑战
Anna_Tong
腾讯云安全云计算企业安全ddos数据保护云安全
随着互联网业务的全球化发展,企业面临着网络攻击、访问延迟、跨境访问不稳定等问题。无论是电商、金融、在线教育,还是SaaS平台,用户体验的流畅性与安全性都直接影响着业务成败。而DDoS攻击、爬虫、数据泄露等安全威胁不断增长,给企业带来了额外的运营风险和成本。腾讯云安全加速方案(TencentCloudEdgeOne)结合CDN加速、DDoS防护、Web应用防火墙(WAF)等技术,旨在提升网站与应用的
- https nginx 换成其他端口_全站HTTPS第三篇:Nginx 80端口自动转发到443端口
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以前在访问网站的时候,偶尔有一些疑惑。1、为什么同一个网站使用3级域名(带www.)可以访问,使用2级域名(不带www.)不能访问,反之亦然。例如:www.net.cn可以访问,net.cn就不能访问。有的网站却都可以访问,如www.ibm.com或者ibm.com。(请使用IE或edge浏览器测试,不要使用google浏览器)2.有的网站其3级域名(www.)和2级域名都可以访问,在登录后浏览某
- flutter 控件加一个边框,还是渐变的
氤氲息
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最外层用一个渐变的背景,然后用padding:constEdgeInsets.all(1)就可以了Container(padding:constEdgeInsets.all(1),decoration:BoxDecorationUtil().setColumnGradientBoxDecoration(constColor(0x7F01FFF8),CommonColors.getColor1E1F
- Flutter ---- 渐变边框
菲阿菲
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如何给边框加渐变?在Container()外面套一个Container(),加上padding:EdgeInsets.all(),就可以,all()中写边框的大小。注意:child:中的Container(),padding正常写,margin属性写在父级Container()中Container(padding:EdgeInsets.all(1.0),decoration:BoxDecorati
- 有关 idm 在b站不显示浮动下载条
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在B站无法显示IDM(InternetDownloadManager)的浮动下载条可能是由以下几个原因导致的。以下是一些可能的解决方案:1.检查IDM的浏览器扩展是否安装并启用确保你的浏览器已经正确安装了IDM的扩展程序:Chrome/Edge:在浏览器地址栏输入chrome://extensions/或edge://extensions/,检查IDM扩展是否启用。Firefox:在about:a
- 如何用解决大模型时效性和准确性问题?RAG技术核心原理
人工智能
在当今信息爆炸的时代,我们面临着海量数据的挑战。对于人们来说,从这些数据中检索到有用的信息变得越来越困难。为了解决这一问题,研究人员提出了一种新颖的技术,即RAG(Retrieval-AugmentedGeneration,检索增强生成)。RAG结合了检索和生成的方法,使得从大规模数据中提取信息变得更加高效和准确。本文将介绍RAG的定义、工作原理以及它所解决的问题。RAG是什么?RAG是一种基于预
- 边缘计算在工程中的应用与实践
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边缘计算人工智能
随着物联网和智能制造的快速发展,边缘计算作为一种新兴的计算模式,正逐渐成为工程领域的重要技术。本文将探讨边缘计算的概念、优势、应用场景,以及Kubeedge边缘计算平台在工程实践中的应用。一、边缘计算的概念边缘计算是一种分布式计算架构,它将计算和存储资源部署在网络边缘,靠近数据源。与云计算相对应,边缘计算能够提供更快的响应速度、更低的带宽消耗和更高的系统容错性。二、边缘计算的优势充分利用设备计算资
- 使用Vue-Flow创建一个流程图可视化节点坐标查询器
充气大锤
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在开发中遇到这样一个需求,需要后端返回数据前端网页生成流程图,由于流程图使用了Vue-Flow,所以需要坐标来辅助后端生成数据。首先引入方法并定义添加节点数据const{updateEdge,addEdges,addNodes}=useVueFlow()constadd_nodes=()=>{constid=nodes.length+1constnewNode={id:`${id}`,label:
- 浅谈大模型RAG架构落地的十大挑战
Python程序员罗宾
架构语言模型人工智能自然语言处理阿里云
0、RAG简介RAG(RetrievalAugmentedGeneration)结合知识库检索与大模型回答,确保信息可靠且精准,同时节省了微调成本。RAG流程简要概括为3步,对应其名:检索:借助Embedding,将问题转化为向量,比对知识库,选取最相关的TopK知识。1、增强:结合检索出的上下文和问题,构造Prompt。2、生成:将Prompt输入大模型,产出答案。3、从工程视角划分,RAG实施
- 7种RAG 架构及其核心组件概览
Cc不爱吃洋葱
架构人工智能语言模型自然语言处理AI大模型大语言模型RAG
Retrieval-AugmentedGeneration(RAG)架构正发挥着日益重要的作用。它通过在AI生成过程中引入外部知识检索,极大地提升了AI回答的准确性和全面性,从基础的文档查询逐步发展为多模态、多智能体协同的智能架构。本文将概览RAG架构从基础到高级的7种模式及其核心组件。一、RAG的7种模式(一)NaiveRAG:基础架构的构建NaiveRAG是RAG架构的最基础形式。其工作流程主
- rust的指针作为函数返回值是直接传递,还是先销毁后创建?
wudixiaotie
返回值
这是我自己想到的问题,结果去知呼提问,还没等别人回答, 我自己就想到方法实验了。。
fn main() {
let mut a = 34;
println!("a's addr:{:p}", &a);
let p = &mut a;
println!("p's addr:{:p}", &a
- java编程思想 -- 数据的初始化
百合不是茶
java数据的初始化
1.使用构造器确保数据初始化
/*
*在ReckInitDemo类中创建Reck的对象
*/
public class ReckInitDemo {
public static void main(String[] args) {
//创建Reck对象
new Reck();
}
}
- [航天与宇宙]为什么发射和回收航天器有档期
comsci
地球的大气层中有一个时空屏蔽层,这个层次会不定时的出现,如果该时空屏蔽层出现,那么将导致外层空间进入的任何物体被摧毁,而从地面发射到太空的飞船也将被摧毁...
所以,航天发射和飞船回收都需要等待这个时空屏蔽层消失之后,再进行
&
- linux下批量替换文件内容
商人shang
linux替换
1、网络上现成的资料
格式: sed -i "s/查找字段/替换字段/g" `grep 查找字段 -rl 路径`
linux sed 批量替换多个文件中的字符串
sed -i "s/oldstring/newstring/g" `grep oldstring -rl yourdir`
例如:替换/home下所有文件中的www.admi
- 网页在线天气预报
oloz
天气预报
网页在线调用天气预报
<%@ page language="java" contentType="text/html; charset=utf-8"
pageEncoding="utf-8"%>
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transit
- SpringMVC和Struts2比较
杨白白
springMVC
1. 入口
spring mvc的入口是servlet,而struts2是filter(这里要指出,filter和servlet是不同的。以前认为filter是servlet的一种特殊),这样就导致了二者的机制不同,这里就牵涉到servlet和filter的区别了。
参见:http://blog.csdn.net/zs15932616453/article/details/8832343
2
- refuse copy, lazy girl!
小桔子
copy
妹妹坐船头啊啊啊啊!都打算一点点琢磨呢。文字编辑也写了基本功能了。。今天查资料,结果查到了人家写得完完整整的。我清楚的认识到:
1.那是我自己觉得写不出的高度
2.如果直接拿来用,很快就能解决问题
3.然后就是抄咩~~
4.肿么可以这样子,都不想写了今儿个,留着作参考吧!拒绝大抄特抄,慢慢一点点写!
- apache与php整合
aichenglong
php apache web
一 apache web服务器
1 apeche web服务器的安装
1)下载Apache web服务器
2)配置域名(如果需要使用要在DNS上注册)
3)测试安装访问http://localhost/验证是否安装成功
2 apache管理
1)service.msc进行图形化管理
2)命令管理,配
- Maven常用内置变量
AILIKES
maven
Built-in properties
${basedir} represents the directory containing pom.xml
${version} equivalent to ${project.version} (deprecated: ${pom.version})
Pom/Project properties
Al
- java的类和对象
百合不是茶
JAVA面向对象 类 对象
java中的类:
java是面向对象的语言,解决问题的核心就是将问题看成是一个类,使用类来解决
java使用 class 类名 来创建类 ,在Java中类名要求和构造方法,Java的文件名是一样的
创建一个A类:
class A{
}
java中的类:将某两个事物有联系的属性包装在一个类中,再通
- JS控制页面输入框为只读
bijian1013
JavaScript
在WEB应用开发当中,增、删除、改、查功能必不可少,为了减少以后维护的工作量,我们一般都只做一份页面,通过传入的参数控制其是新增、修改或者查看。而修改时需将待修改的信息从后台取到并显示出来,实际上就是查看的过程,唯一的区别是修改时,页面上所有的信息能修改,而查看页面上的信息不能修改。因此完全可以将其合并,但通过前端JS将查看页面的所有信息控制为只读,在信息量非常大时,就比较麻烦。
- AngularJS与服务器交互
bijian1013
JavaScriptAngularJS$http
对于AJAX应用(使用XMLHttpRequests)来说,向服务器发起请求的传统方式是:获取一个XMLHttpRequest对象的引用、发起请求、读取响应、检查状态码,最后处理服务端的响应。整个过程示例如下:
var xmlhttp = new XMLHttpRequest();
xmlhttp.onreadystatechange
- [Maven学习笔记八]Maven常用插件应用
bit1129
maven
常用插件及其用法位于:http://maven.apache.org/plugins/
1. Jetty server plugin
2. Dependency copy plugin
3. Surefire Test plugin
4. Uber jar plugin
1. Jetty Pl
- 【Hive六】Hive用户自定义函数(UDF)
bit1129
自定义函数
1. 什么是Hive UDF
Hive是基于Hadoop中的MapReduce,提供HQL查询的数据仓库。Hive是一个很开放的系统,很多内容都支持用户定制,包括:
文件格式:Text File,Sequence File
内存中的数据格式: Java Integer/String, Hadoop IntWritable/Text
用户提供的 map/reduce 脚本:不管什么
- 杀掉nginx进程后丢失nginx.pid,如何重新启动nginx
ronin47
nginx 重启 pid丢失
nginx进程被意外关闭,使用nginx -s reload重启时报如下错误:nginx: [error] open() “/var/run/nginx.pid” failed (2: No such file or directory)这是因为nginx进程被杀死后pid丢失了,下一次再开启nginx -s reload时无法启动解决办法:nginx -s reload 只是用来告诉运行中的ng
- UI设计中我们为什么需要设计动效
brotherlamp
UIui教程ui视频ui资料ui自学
随着国际大品牌苹果和谷歌的引领,最近越来越多的国内公司开始关注动效设计了,越来越多的团队已经意识到动效在产品用户体验中的重要性了,更多的UI设计师们也开始投身动效设计领域。
但是说到底,我们到底为什么需要动效设计?或者说我们到底需要什么样的动效?做动效设计也有段时间了,于是尝试用一些案例,从产品本身出发来说说我所思考的动效设计。
一、加强体验舒适度
嗯,就是让用户更加爽更加爽的用你的产品。
- Spring中JdbcDaoSupport的DataSource注入问题
bylijinnan
javaspring
参考以下两篇文章:
http://www.mkyong.com/spring/spring-jdbctemplate-jdbcdaosupport-examples/
http://stackoverflow.com/questions/4762229/spring-ldap-invoking-setter-methods-in-beans-configuration
Sprin
- 数据库连接池的工作原理
chicony
数据库连接池
随着信息技术的高速发展与广泛应用,数据库技术在信息技术领域中的位置越来越重要,尤其是网络应用和电子商务的迅速发展,都需要数据库技术支持动 态Web站点的运行,而传统的开发模式是:首先在主程序(如Servlet、Beans)中建立数据库连接;然后进行SQL操作,对数据库中的对象进行查 询、修改和删除等操作;最后断开数据库连接。使用这种开发模式,对
- java 关键字
CrazyMizzz
java
关键字是事先定义的,有特别意义的标识符,有时又叫保留字。对于保留字,用户只能按照系统规定的方式使用,不能自行定义。
Java中的关键字按功能主要可以分为以下几类:
(1)访问修饰符
public,private,protected
p
- Hive中的排序语法
daizj
排序hiveorder byDISTRIBUTE BYsort by
Hive中的排序语法 2014.06.22 ORDER BY
hive中的ORDER BY语句和关系数据库中的sql语法相似。他会对查询结果做全局排序,这意味着所有的数据会传送到一个Reduce任务上,这样会导致在大数量的情况下,花费大量时间。
与数据库中 ORDER BY 的区别在于在hive.mapred.mode = strict模式下,必须指定 limit 否则执行会报错。
- 单态设计模式
dcj3sjt126com
设计模式
单例模式(Singleton)用于为一个类生成一个唯一的对象。最常用的地方是数据库连接。 使用单例模式生成一个对象后,该对象可以被其它众多对象所使用。
<?phpclass Example{ // 保存类实例在此属性中 private static&
- svn locked
dcj3sjt126com
Lock
post-commit hook failed (exit code 1) with output:
svn: E155004: Working copy 'D:\xx\xxx' locked
svn: E200031: sqlite: attempt to write a readonly database
svn: E200031: sqlite: attempt to write a
- ARM寄存器学习
e200702084
数据结构C++cC#F#
无论是学习哪一种处理器,首先需要明确的就是这种处理器的寄存器以及工作模式。
ARM有37个寄存器,其中31个通用寄存器,6个状态寄存器。
1、不分组寄存器(R0-R7)
不分组也就是说说,在所有的处理器模式下指的都时同一物理寄存器。在异常中断造成处理器模式切换时,由于不同的处理器模式使用一个名字相同的物理寄存器,就是
- 常用编码资料
gengzg
编码
List<UserInfo> list=GetUserS.GetUserList(11);
String json=JSON.toJSONString(list);
HashMap<Object,Object> hs=new HashMap<Object, Object>();
for(int i=0;i<10;i++)
{
- 进程 vs. 线程
hongtoushizi
线程linux进程
我们介绍了多进程和多线程,这是实现多任务最常用的两种方式。现在,我们来讨论一下这两种方式的优缺点。
首先,要实现多任务,通常我们会设计Master-Worker模式,Master负责分配任务,Worker负责执行任务,因此,多任务环境下,通常是一个Master,多个Worker。
如果用多进程实现Master-Worker,主进程就是Master,其他进程就是Worker。
如果用多线程实现
- Linux定时Job:crontab -e 与 /etc/crontab 的区别
Josh_Persistence
linuxcrontab
一、linux中的crotab中的指定的时间只有5个部分:* * * * *
分别表示:分钟,小时,日,月,星期,具体说来:
第一段 代表分钟 0—59
第二段 代表小时 0—23
第三段 代表日期 1—31
第四段 代表月份 1—12
第五段 代表星期几,0代表星期日 0—6
如:
*/1 * * * * 每分钟执行一次。
*
- KMP算法详解
hm4123660
数据结构C++算法字符串KMP
字符串模式匹配我们相信大家都有遇过,然而我们也习惯用简单匹配法(即Brute-Force算法),其基本思路就是一个个逐一对比下去,这也是我们大家熟知的方法,然而这种算法的效率并不高,但利于理解。
假设主串s="ababcabcacbab",模式串为t="
- 枚举类型的单例模式
zhb8015
单例模式
E.编写一个包含单个元素的枚举类型[极推荐]。代码如下:
public enum MaYun {himself; //定义一个枚举的元素,就代表MaYun的一个实例private String anotherField;MaYun() {//MaYun诞生要做的事情//这个方法也可以去掉。将构造时候需要做的事情放在instance赋值的时候:/** himself = MaYun() {*
- Kafka+Storm+HDFS
ssydxa219
storm
cd /myhome/usr/stormbin/storm nimbus &bin/storm supervisor &bin/storm ui &Kafka+Storm+HDFS整合实践kafka_2.9.2-0.8.1.1.tgzapache-storm-0.9.2-incubating.tar.gzKafka安装配置我们使用3台机器搭建Kafk
- Java获取本地服务器的IP
中华好儿孙
javaWeb获取服务器ip地址
System.out.println("getRequestURL:"+request.getRequestURL());
System.out.println("getLocalAddr:"+request.getLocalAddr());
System.out.println("getLocalPort:&quo