- 大模型【进阶】(一)MoE(mixture of experts)混合专家结构
ReinaXue
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什么是MoE结构?MoE(MixtureofExperts,专家混合模型)是一种深度学习模型架构,通常用于处理大规模模型和计算资源效率的挑战。在MoE结构中,模型由多个“专家”组成,每个专家处理不同的任务或输入数据的不同部分,而不是让所有专家都参与每次计算。这种方式提高了计算效率,并在某些情况下有助于增强模型的表现。MoE结构的核心思想专家:在MoE模型中,专家通常指的是网络中的子模型,每个专家具
- R拟合 | 一个分布能看到三个峰,怎么拟合出这三个正态分布的参数? | 高斯混合模型 与 EM算法
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R数学与统计r语言
1.效果已知数据符合上图分布,怎么求下图的三个分布的参数mu,sigma,及每个分布的权重lambda?2.代码:高斯混合模型(GaussianMixtureModel,简称GMM)library(mixtools)set.seed(123)#确保结果可重复#假设x是你的观测数据xsummary(mix)summaryofnormalmixEMobject:comp1comp2comp3lambd
- 麦豆悦读英文绘本讲师训练营【第15期】---11/21--绘本赏析--《Peppa loves Christmas》
马文英语教育Gina
15-1503-辛萍-Gina今天会继续和大家分享昨天未讲完的小猪佩奇系列绘本故事书。昨天咱们一起欣赏来到了绘本的第三页,我们可以看到小猪佩奇和奶奶正在制作圣诞布丁,PeppaandGeorgehelpGrannyPigmaketheChristmaspudding.Theystirthestickymixtureroundandround.图中PeppaandGeorge两个人在制作布丁的过程中
- Transformer危!谷歌MoR架构发布:内存减半推理速度还翻倍
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超越Transformer,谷歌推出全新底层架构——Mixture-of-Recursions(MoR),注意不是MoE,它能推理速度提高2倍,而KV内存直接减半!而且AllinOne,首次在单一框架中实现,用同一组参数处理不同任务的同时,进行动态分配计算资源。就像给LLM开了个双层增强buff,模型性能和效率全都要。谷歌DeepMind联合KAISTAI、Mila人团队通过统一参数共享、自适应递
- LLM指纹底层技术——混合专家模型
9命怪猫
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下面讲一下当前大模型领域最炙手可热的架构之一,也是“LLM指纹”体系中一个极其丰富的、多维度的信号来源——混合专家模型(Mixture-of-Experts,MoE)。MoE不仅是一项技术,更是一种设计哲学。它从根本上改变了模型的“思考”方式,从一个“通才”大脑,演变为一个由众多“专才”协作的智囊团。这种架构上的根本性变革,使其在性能、效率和行为模式上都留下了深刻、独特且难以磨灭的印记,成为了一种
- 高斯混合模型(GMM)中的协方差矩阵类型与聚类形状关系详解
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高斯混合模型(GMM)简介高斯混合模型(GaussianMixtureModel,GMM)是概率统计与机器学习交叉领域的重要模型,其核心思想是通过多个高斯分布的线性组合来描述复杂数据分布。与单一高斯分布不同,GMM能够捕捉数据中的多模态特性,这使得它在处理真实世界非均匀分布数据时展现出独特优势。从数学形式上看,一个包含K个分量的GMM可表示为:其中(\pi_k)是第k个高斯分量的混合系数(满足(\
- KAIST:LLM混合递归推理
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标题:Mixture-of-Recursions:LearningDynamicRecursiveDepthsforAdaptiveToken-LevelComputation来源:arXiv,2507.10524摘要缩放语言模型解锁了令人印象深刻的能力,但伴随的计算和内存需求使训练和部署都很昂贵。现有的效率工作通常针对参数共享或自适应计算,留下了如何同时实现两者的问题。我们引入了混合递归(MoR
- 大模型的MoE架构解析:从理论到应用的系统探讨
不秃头de程序猿
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MixtureofExperts(专家混合)架构正在重新定义大语言模型的发展轨迹。这种革命性的架构通过条件计算实现了万亿参数规模的模型,同时保持与千亿参数密集模型相当的计算成本。从GPT-4的1.8万亿参数到DeepSeek-V3的671亿参数,MoE架构已成为当前AI领域最重要的技术突破之一。MoE的核心洞察在于"不是所有的模型容量都需要同时激活"——通过让不同的专家网络处理不同类型的输入,实现
- 高斯混合模型(Gaussian Mixture Model, GMM)
不想秃头的程序
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高斯混合模型(GaussianMixtureModel,GMM)是一种概率模型,用于表示数据点由多个高斯分布(GaussianDistribution)混合生成的过程。它广泛应用于聚类分析、密度估计、图像分割、语音识别等领域,尤其适合处理非球形簇或多模态数据。以下是GMM的详细介绍:一、核心思想GMM假设数据是由多个高斯分布混合生成的,每个高斯分布代表一个簇(Cluster),并引入隐变量(Lat
- 【AI论文】MiniMax-M1:利用Lightning注意力机制高效扩展测试时计算
东临碣石82
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摘要:我们推出了MiniMax-M1,这是全球首个开源权重的大型混合注意力推理模型。MiniMax-M1采用了混合专家(Mixture-of-Experts,MoE)架构,并结合了闪电注意力(LightningAttention)机制。该模型是在我们之前的MiniMax-Text-01模型基础上开发而来的,后者总共包含4560亿个参数,每个标记(token)激活459亿个参数。而MiniMax-M
- DeepEP开源MoE模型分布式通信库
老兵发新帖
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DeepEP是由DeepSeek团队于2025年1月15日正式开源的。该库以Apache2.0许可证发布,代码完全开放,是全球首个专注于优化MoE(Mixture-of-Experts)模型分布式通信的高性能库。开源详情概览:项目详情开源日期2025年1月15日开源平台GitHub开源模式完全开放源代码(Apache2.0许可)首次公开版本DeepEPv0.1.0开源后进展:·2025年3月:推出
- Llama 4模型卡片及提示词模板
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Llama4模型卡片及提示词模板Llama4模型卡及提示格式介绍Llama4模型概述Llama4是一系列预训练和指令微调的混合专家(Mixture-of-Experts,MoE)大语言模型,包含两种规模:Llama4Scout和Llama4Maverick。该模型针对多模态理解、多语言任务、编码、工具调用及智能体系统进行了优化,知识截止日期为2024年8月。提示模板Youareanexpertco
- DeepSeek 源码解构:从 MoE 架构到 MLA 的工程化实现
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在机器学习和深度学习的领域中,**MoE(MixtureofExperts)架构和MLA(Multi-LevelArchitecture)**的工程化实现已成为极具前景和挑战的技术路线。MoE架构通过在模型中引入多个专家(Expert),根据输入数据的不同动态选择合适的专家,显著提高了模型的表达能力。而MLA作为一种多层次结构,在更大规模的数据集上展现出了出色的性能,尤其在模型训练和推理效率方面表
- 深度解析DeepSeek中的MoE混合专家模式:原理、实现与应用
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一、什么是混合专家(MoE)模式?想象一家医院的分诊系统:患者根据症状被分配到不同专科(心脏科、神经科、骨科等),由最擅长的医生团队联合诊治。混合专家(MixtureofExperts,MoE)正是将这种“分诊-协作”机制引入AI模型的核心技术。在DeepSeek等千亿参数大模型中,MoE通过动态路由(DynamicRouting)将输入数据分配给多个专家子网络,显著提升模型容量和计算效率。二、M
- Moonlight-16B-A3B: 变革性的高效大语言模型,凭借Muon优化器打破训练效率极限
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近日,由MoonshotAI团队推出的Moonlight-16B-A3B模型,再次在AI领域引发了广泛关注。这款全新的Mixture-of-Experts(MoE)架构的大型语言模型,凭借其创新的训练优化技术,特别是Muon优化器的使用,成功突破了训练效率的极限,展现出强大的性能表现。这篇文章将带你了解Moonlight-16B-A3B的技术亮点及其在行业中的重要意义。技术创新:Muon优化器的突
- 高斯混合模型(Gaussian Mixture Model, GMM)
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一、GMM是什么?高斯混合模型(GaussianMixtureModel,GMM)是一种概率模型,用于表示数据分布是由多个高斯分布(正态分布)的加权组合构成的。它假设数据点是从若干个高斯分布中生成的,每个高斯分布代表一个“簇”或“子群体”。GMM是一种软聚类方法,与K-Means不同,它不仅能将数据点分配到某个簇,还能给出数据点属于每个簇的概率。1.1核心思想混合模型:GMM认为数据集中的每个数据
- DeepSeek-V3与DeepSeek-R1架构原理及应用对比分析
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DeepSeek-V3与DeepSeek-R1架构原理及应用对比分析DeepSeek作为中国人工智能领域的重要参与者,推出了V3和R1两款大模型,它们在架构设计和应用场景上各有侧重。本文将深入分析这两款模型在架构原理上的核心差异,并探讨它们如何分别应对复杂推理任务和语言处理任务。架构原理对比DeepSeek-V3的混合专家架构(MoE)DeepSeek-V3采用了**混合专家模型(Mixture-
- 《DeepSeek-VL2: Mixture-of-Experts Vision-Language Models for Advanced Multimodal Understanding》论文阅读
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论文原文链接:https://arxiv.org/pdf/2412.10302?本文在DeepSeek-VL以及DeepSeek-V2的基础上来写的,可以先回顾一下这两篇论文的内容:《DeepSeek-VL:TowardsReal-WorldVision-LanguageUnderstanding》阅读解析-CSDN博客《DeepSeek-V2:AStrong,Economical,andEffi
- 【代码解析】用PyTorch实现混合专家(MoE)语言模型
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在深度学习和自然语言处理领域,混合专家(MixtureofExperts,MoE)模型因其卓越的性能和可扩展性而受到广泛关注。最近,DeepSeek-V2作为一个强大的开源MoE语言模型,以其创新的Transformer架构实现了经济高效的训练和推理,引起了社区的极大兴趣。本文将详细介绍DeepSeek-V2模型的架构细节,并提供PyTorch实现代码,帮助读者深入理解这一先进的模型。DeepSe
- DeepSeek技术解析:MoE架构实现与代码实战
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写在前面:宝,我这有个长期项目,考虑接私活的可以看看我GitHub!https://github.com/ccy-233/coder2retireDeepSeek技术解析:MoE架构实现与代码实战作为中国AI领域的创新代表,DeepSeek在混合专家模型(MixtureofExperts,MoE)领域取得重要突破。本文将通过代码实例解析其核心技术,并展示如何基于DeepSeek-MoE框架实现高效
- DeepSeek-V2:高效MoE与MLA创新架构
weixin_57060548
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详细分析:核心观点:DeepSeek-V2通过创新的Mixture-of-Experts(MoE)架构和Multi-headLatentAttention(MLA)机制,显著提升了模型性能并降低了训练和推理成本。其中,DeepSeekMoE通过细粒度专家分割和共享专家隔离策略,解决了传统MoE架构中的知识冗余和专家利用率低的问题,进一步优化了模型效率。详细分析:DeepSeek-V2的创新之处在于
- 【论文速读】MOD,《Mixture-of-Depths: Dynamically allocating compute in transformer-based language models》
bylander
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论文链接:https://arxiv.org/html/2404.02258v1最近看到有招聘要求中提到熟悉MoE、MoD。MoE前面学习过,赶紧学习一下MoD!Transformer模型在前向传播中对每个token均匀分配计算资源,这在处理不同的语言建模问题时并不高效,因为并非所有token和序列都需要相同的计算量来进行准确预测。MoD模型旨在解决这一问题,通过动态分配计算资源,以更高效地使用计
- MoE开山之作(1991年)——Adaptive Mixtures of Local Experts
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长久以来,训练单个多层网络来执行不同子任务常常会产生严重的干扰效应,导致学习缓慢和泛化能力差。如果我们事先知道训练集可以自然地分成对应不同子任务的子集,那么可以通过构建由多个“专家”网络和一个决定训练数据使用哪个“专家”网络的MoE模型,来减少干扰。这类系统的一个核心思想是,门控网络将训练数据分配给一个或几个专家,如果输出不正确,权重变化仅限于这些专家(和门控网络)。然而,现有的这类系统通常使用一
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MoE(MixtureofExperts)是一种模块化的神经网络架构,通过将多个专家网络(Experts)组合起来,由一个门控网络(Gate)动态决定每次输入激活哪些专家,从而实现模型容量与计算效率的平衡。1.摘要模型容量与条件计算神经网络对信息的吸收能力(即模型容量)受限于其参数总量。条件计算(ConditionalComputation)通过为每个样本仅激活部分子网络,有效地提升了模型的表达能
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常见概念RAG(Retrieval-AugmentedGeneration,检索增强生成)是一种结合了信息检索技术与语言生成模型的人工智能技术。LLM(LargeLanguageModels)大语言模型。MoE(MixtureofExperts),混合专家模型(一种模型架构,通过多个“专家”网络并行处理输入数据,然后通过门控机制选择最合适的专家输出结果。MoE模型特别适合于处理大规模数据,在计算效
- [论文笔记] 超详细解读DeepSeek v3全论文技术报告
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DeepSeek-V3是一个强大的专家混合(Mixture-of-Experts,MoE)语言模型,总共671B参数,每个token激活37B参数(可以理解为有多个专家,但每个token只会选择一部分专家进行推理,所以一个token的预测,只会用到37B参数),DeepSeek-V3使用了多头潜在注意力(
- 深入理解与实现GM-PHD滤波算法:C++应用指南
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前言多目标跟踪(Multi-TargetTracking,MTT)是自动驾驶、雷达系统、机器人视觉等领域中的重要技术。高斯混合概率假设密度(GaussianMixtureProbabilityHypothesisDensity,GM-PHD)滤波器作为一种有效的多目标跟踪算法,因其能够在处理杂波和新生目标时表现出色而广受关注。本文将详细介绍GM-PHD滤波算法,并通过C++代码示例展示其实现。希望
- 《向量数据库指南》——稀疏激活:解锁大数据处理新纪元
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《实战AI智能体》《向量数据库指南》数据库人工智能向量数据库大禹智库低代码MlivusCloud
稀疏激活的力量:解锁向量数据库与MoE模型的效能密码在大数据与人工智能的浪潮中,向量数据库作为连接高效存储与智能检索的桥梁,正逐步成为数据处理领域的新宠。而我,大禹智库的向量数据库高级研究员王帅旭,作为《向量数据库指南》的作者,深知在这一领域深耕细作的重要性。今天,让我们聚焦于MoE(MixtureofExperts,混合专家)模型中的一个关键特性——稀疏激活,这一源自条件计算的创新概念,正悄然改
- Loss-Free Balancing MoE论文解读:无损负载均衡的突破
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Loss-FreeBalancingMoE论文解读:无损负载均衡的突破《AUXILIARY-LOSS-FREELOADBALANCINGSTRATEGYFORMIXTURE-OF-EXPERTS》是一篇由LeanWang等人于2024年发表的预印本论文,提出了一种新颖的MoE(Mixture-of-Experts)负载均衡策略——Loss-FreeBalancing(无损负载均衡)。该方法通过避免
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深度生成模型笔记
另一篇很好的解释:https://www.itcodemonkey.com/article/6378.html摘要在自然语言生成领域,不同情感标签的生成越来越受到人们的关注。近年来,生成性对抗网(gan)在文本生成方面取得了良好的效果。然而,gan产生的文本通常存在质量差、缺乏多样性和模式崩溃的问题。本文提出了一个新的框架--sentyan,它有多个生成器和一个多类判别器,以解决上述问题。在我们的
- LeetCode[位运算] - #137 Single Number II
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javaAlgorithmLeetCode题解位运算
原题链接:#137 Single Number II
要求:
给定一个整型数组,其中除了一个元素之外,每个元素都出现三次。找出这个元素
注意:算法的时间复杂度应为O(n),最好不使用额外的内存空间
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分析:
与#136类似,都是考察位运算。不过出现两次的可以使用异或运算的特性 n XOR n = 0, n XOR 0 = n,即某一
- 《JavaScript语言精粹》笔记
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0、JavaScript的简单数据类型包括数字、字符创、布尔值(true/false)、null和undefined值,其它值都是对象。
1、JavaScript只有一个数字类型,它在内部被表示为64位的浮点数。没有分离出整数,所以1和1.0的值相同。
2、NaN是一个数值,表示一个不能产生正常结果的运算结果。NaN不等于任何值,包括它本身。可以用函数isNaN(number)检测NaN,但是
- 你应该更新的Java知识之常用程序库
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在很多人眼中,Java 已经是一门垂垂老矣的语言,但并不妨碍 Java 世界依然在前进。如果你曾离开 Java,云游于其它世界,或是每日只在遗留代码中挣扎,或许是时候抬起头,看看老 Java 中的新东西。
Guava
Guava[gwɑ:və],一句话,只要你做Java项目,就应该用Guava(Github)。
guava 是 Google 出品的一套 Java 核心库,在我看来,它甚至应该
- HttpClient
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httpclient
/**
* 可以传对象的请求转发,对象已流形式放入HTTP中
*/
public static Object doPost(Map<String,Object> parmMap,String url)
{
Object object = null;
HttpClient hc = new HttpClient();
String fullURL
- Django model字段类型清单
2002wmj
django
Django 通过 models 实现数据库的创建、修改、删除等操作,本文为模型中一般常用的类型的清单,便于查询和使用: AutoField:一个自动递增的整型字段,添加记录时它会自动增长。你通常不需要直接使用这个字段;如果你不指定主键的话,系统会自动添加一个主键字段到你的model。(参阅自动主键字段) BooleanField:布尔字段,管理工具里会自动将其描述为checkbox。 Cha
- 在SQLSERVER中查找消耗CPU最多的SQL
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SQL Server
返回消耗CPU数目最多的10条语句
SELECT TOP 10
total_worker_time/execution_count AS avg_cpu_cost, plan_handle,
execution_count,
(SELECT SUBSTRING(text, statement_start_of
- Myeclipse项目无法部署,Undefined exploded archive location
7454103
eclipseMyEclipse
做个备忘!
错误信息为:
Undefined exploded archive location
原因:
在工程转移过程中,导致工程的配置文件出错;
解决方法:
 
- GMT时间格式转换
adminjun
GMT时间转换
普通的时间转换问题我这里就不再罗嗦了,我想大家应该都会那种低级的转换问题吧,现在我向大家总结一下如何转换GMT时间格式,这种格式的转换方法网上还不是很多,所以有必要总结一下,也算给有需要的朋友一个小小的帮助啦。
1、可以使用
SimpleDateFormat SimpleDateFormat
EEE-三位星期
d-天
MMM-月
yyyy-四位年
- Oracle数据库新装连接串问题
aijuans
oracle数据库
割接新装了数据库,客户端登陆无问题,apache/cgi-bin程序有问题,sqlnet.log日志如下:
Fatal NI connect error 12170.
VERSION INFORMATION: TNS for Linux: Version 10.2.0.4.0 - Product
- 回顾java数组复制
ayaoxinchao
java数组
在写这篇文章之前,也看了一些别人写的,基本上都是大同小异。文章是对java数组复制基础知识的回顾,算是作为学习笔记,供以后自己翻阅。首先,简单想一下这个问题:为什么要复制数组?我的个人理解:在我们在利用一个数组时,在每一次使用,我们都希望它的值是初始值。这时我们就要对数组进行复制,以达到原始数组值的安全性。java数组复制大致分为3种方式:①for循环方式 ②clone方式 ③arrayCopy方
- java web会话监听并使用spring注入
bewithme
Java Web
在java web应用中,当你想在建立会话或移除会话时,让系统做某些事情,比如说,统计在线用户,每当有用户登录时,或退出时,那么可以用下面这个监听器来监听。
import java.util.ArrayList;
import java.ut
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(Redis的常用命令及高级应用)
bijian1013
redis数据库NoSQL
一 .Redis常用命令
Redis提供了丰富的命令对数据库和各种数据库类型进行操作,这些命令可以在Linux终端使用。
a.键值相关命令
b.服务器相关命令
1.键值相关命令
&
- java枚举序列化问题
bingyingao
java枚举序列化
对象在网络中传输离不开序列化和反序列化。而如果序列化的对象中有枚举值就要特别注意一些发布兼容问题:
1.加一个枚举值
新机器代码读分布式缓存中老对象,没有问题,不会抛异常。
老机器代码读分布式缓存中新对像,反序列化会中断,所以在所有机器发布完成之前要避免出现新对象,或者提前让老机器拥有新增枚举的jar。
2.删一个枚举值
新机器代码读分布式缓存中老对象,反序列
- 【Spark七十八】Spark Kyro序列化
bit1129
spark
当使用SparkContext的saveAsObjectFile方法将对象序列化到文件,以及通过objectFile方法将对象从文件反序列出来的时候,Spark默认使用Java的序列化以及反序列化机制,通常情况下,这种序列化机制是很低效的,Spark支持使用Kyro作为对象的序列化和反序列化机制,序列化的速度比java更快,但是使用Kyro时要注意,Kyro目前还是有些bug。
Spark
- Hybridizing OO and Functional Design
bookjovi
erlanghaskell
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Tell Above, and Ask Below - Hybridizing OO and Functional Design
文章中把OO和FP讲的深入透彻,里面把smalltalk和haskell作为典型的两种编程范式代表语言,此点本人极为同意,smalltalk可以说是最能体现OO设计的面向对象语言,smalltalk的作者Alan kay也是OO的最早先驱,
- Java-Collections Framework学习与总结-HashMap
BrokenDreams
Collections
开发中常常会用到这样一种数据结构,根据一个关键字,找到所需的信息。这个过程有点像查字典,拿到一个key,去字典表中查找对应的value。Java1.0版本提供了这样的类java.util.Dictionary(抽象类),基本上支持字典表的操作。后来引入了Map接口,更好的描述的这种数据结构。
&nb
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-职责链模式-Chain Of Responsibility
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/
/**
* 业务逻辑:项目经理只能处理500以下的费用申请,部门经理是1000,总经理不设限。简单起见,只同意“Tom”的申请
* bylijinnan
*/
abstract class Handler {
/*
- Android中启动外部程序
cherishLC
android
1、启动外部程序
引用自:
http://blog.csdn.net/linxcool/article/details/7692374
//方法一
Intent intent=new Intent();
//包名 包名+类名(全路径)
intent.setClassName("com.linxcool", "com.linxcool.PlaneActi
- summary_keep_rate
coollyj
SUM
BEGIN
/*DECLARE minDate varchar(20) ;
DECLARE maxDate varchar(20) ;*/
DECLARE stkDate varchar(20) ;
DECLARE done int default -1;
/* 游标中 注册服务器地址 */
DE
- hadoop hdfs 添加数据目录出错
daizj
hadoophdfs扩容
由于原来配置的hadoop data目录快要用满了,故准备修改配置文件增加数据目录,以便扩容,但由于疏忽,把core-site.xml, hdfs-site.xml配置文件dfs.datanode.data.dir 配置项增加了配置目录,但未创建实际目录,重启datanode服务时,报如下错误:
2014-11-18 08:51:39,128 WARN org.apache.hadoop.h
- grep 目录级联查找
dongwei_6688
grep
在Mac或者Linux下使用grep进行文件内容查找时,如果给定的目标搜索路径是当前目录,那么它默认只搜索当前目录下的文件,而不会搜索其下面子目录中的文件内容,如果想级联搜索下级目录,需要使用一个“-r”参数:
grep -n -r "GET" .
上面的命令将会找出当前目录“.”及当前目录中所有下级目录
- yii 修改模块使用的布局文件
dcj3sjt126com
yiilayouts
方法一:yii模块默认使用系统当前的主题布局文件,如果在主配置文件中配置了主题比如: 'theme'=>'mythm', 那么yii的模块就使用 protected/themes/mythm/views/layouts 下的布局文件; 如果未配置主题,那么 yii的模块就使用 protected/views/layouts 下的布局文件, 总之默认不是使用自身目录 pr
- 设计模式之单例模式
come_for_dream
设计模式单例模式懒汉式饿汉式双重检验锁失败无序写入
今天该来的面试还没来,这个店估计不会来电话了,安静下来写写博客也不错,没事翻了翻小易哥的博客甚至与大牛们之间的差距,基础知识不扎实建起来的楼再高也只能是危楼罢了,陈下心回归基础把以前学过的东西总结一下。
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- 8、数组
豆豆咖啡
二维数组数组一维数组
一、概念
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二、好处
可以自动给数组中的元素从0开始编号,方便操作这些元素
三、格式
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1,元素类型[] 变量名 = new 元素类型[元素的个数]
int[] arr =
- Decode Ways
hcx2013
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A message containing letters from A-Z is being encoded to numbers using the following mapping:
'A' -> 1
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...
'Z' -> 26
Given an encoded message containing digits, det
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1.下载squid
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- 如何在Swift语言中创建http请求
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概述:本文通过实例从同步和异步两种方式上回答了”如何在Swift语言中创建http请求“的问题。
如果你对Objective-C比较了解的话,对于如何创建http请求你一定驾轻就熟了,而新语言Swift与其相比只有语法上的区别。但是,对才接触到这个崭新平台的初学者来说,他们仍然想知道“如何在Swift语言中创建http请求?”。
在这里,我将作出一些建议来回答上述问题。常见的
- Spring事务的传播方式
uule
spring事务
传播方式:
新建事务
required
required_new - 挂起当前
非事务方式运行
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&nbs