- MotionLCM 部署优化 踩坑解决bug
AI算法网奇
aigc与数字人深度学习宝典文生motion
目录依赖项windowstorchok:渲染黑白图问题解决:humanml3d:sentence-t5-large下载数据:报错:Nomodulenamed'sentence_transformers'继续报错:fromtransformers.integrationsimportCodeCarbonCallback解决方法:推理相关转mesh:module‘matplotlib.cm‘hasno
- 【Python】Python+sentence-transformers框架实现相似文本识别
宅男很神经
python开发语言
第一章:文本相似度与语义表示概述在深入sentence-transformers框架之前,我们首先需要对文本相似度计算及其背后的核心概念——语义表示,有一个清晰且全面的理解。这构成了后续所有讨论的基础。1.1什么是文本相似度?1.1.1定义与重要性文本相似度(TextSimilarity)是指衡量两段文本(可以是词、短语、句子、段落或整个文档)在意义或内容上相近程度的指标。这种相近可以是字面上的(
- 基于Python根据两个字符串给出相似度/近似度_Python实现字符串语义相似度算法(附上多种实现算法)
袁袁袁袁满
Python实用技巧大全python算法开发语言相似度自然语言处理相似度算法sklearn
以下是几种基于语义的字符串相似度计算方法,每种方法都会返回0.0到1.0之间的相似度分数(保留一位小数)。文章目录方法1:计算Levenshtein距离(基于字符的相似度)方法2:使用Sentence-BERT预训练模型方法3:使用spaCy进行语义相似度比较方法4:使用spaCy和词向量方法5:使用UniversalSentenceEncoder(USE)方法6:使用BERT-as-Servic
- Go-Redis × 向量检索实战用 HNSW 在 Redis 中索引与查询文本 Embedding(Hash & JSON 双版本)
Hello.Reader
数据库运维缓存技术golangredisembedding
1.场景与思路痛点:把“文本内容”转成向量后,如何在本地Redis里做近似向量搜索(KNN),而不依赖外部向量数据库?方案:利用HuggingFace模型sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2生成384维Float32向量;借助RediSearch的HNSW索引能力,在Hash或JSON文档里存储&查询向量;用go-redisv9的高阶API(FTCreate
- Python 库 包 sentence-transformers
音程
机器学习人工智能python开发语言
sentence-transformers是一个非常流行的Python库,专门用于将文本(句子、段落、文档)转换为高质量的语义向量(嵌入)。它基于Transformer架构(如BERT、RoBERTa、DistilBERT等)的预训练模型,并在大量语义相似性数据上进行了微调,能够捕捉句子之间的深层语义关系。什么是sentence-transformers?项目地址:https://www.sber
- Python 可迭代的对象、迭代器 和生成器(Sentence类第4版:惰性实现)
钢铁男儿
流程Pythonpython开发语言
Sentence类第4版:惰性实现设计Iterator接口时考虑到了惰性:next(my_iterator)一次生成一个元素。懒惰的反义词是急迫,其实,惰性求值(lazyevaluation)和及早求值(eagerevaluation)是编程语言理论方面的技术术语。目前实现的几版Sentence类都不具有惰性,因为__init__方法急迫地构建好了文本中的单词列表,然后将其绑定到self.word
- 使用Hugging Face的Sentence Transformers进行文本嵌入
2501_92325368
语言模型langchain
概述HuggingFace的SentenceTransformers是一种用于生成文本和图像嵌入的Python框架,提供了最新的技术。这个框架可以通过HuggingFaceEmbeddings类来使用嵌入模型。尽管它功能强大,但在本地运行可能会受到操作系统和其他因素的影响,因此推荐给有经验的用户使用。核心原理解析SentenceTransformers基于BERT等深度学习模型,通过转化输入文本为
- Python可迭代对象探秘:实现Sentence类的序列协议之旅
钢铁男儿
流程Pythonpython开发语言
掌握Python迭代机制,从底层协议开启高效的文本处理能力在Python世界中,可迭代对象是所有序列处理的基础。今天我们将通过实现一个Sentence类,深入探索迭代背后的魔法。这个类能将文本分解为单词序列,并通过实现序列协议获得迭代能力。让我们开启这段技术之旅!序列协议版Sentence的实现importreimportreprlibRE_WORD=re.compile(r'\w+')#匹配单词
- 从零到一RedisVL 安装与运行全攻略
1、安装RedisVL1.1使用pip(推荐)需求指令说明核心功能pipinstall-Uredisvl仅依赖redis-py≥5与pydantic≥2向量化器pipinstallredisvl[all]额外安装sentence-transformers、NumPy等开发环境pipinstallredisvl[dev]flake8、pytest、black…hiredis加速pipinstallr
- RedisVL CLI 用一行命令玩转向量索引
Hello.Reader
缓存技术数据库运维redis数据库缓存
1.环境准备步骤命令说明安装核心库pipinstall-UredisvlPython≥3.8可选:安装向量化器pipinstallredisvl[all]自带sentence-transformers等依赖启动本地RedisStackdockerrun-d--nameredis-stack-p6379:6379-p8001:8001redis/redis-stack:latest已包含Search
- 多模态核心实现技术
charles666666
自然语言处理神经网络人工智能机器学习语言模型
一、模态表示(ModalRepresentation)模态表示是将不同模态数据(文本、图像、音频等)编码为计算机可处理的向量形式的核心步骤。1.单模态编码技术文本表示:采用词嵌入模型(如Word2Vec、GloVe)或预训练语言模型(如BERT、RoBERTa),通过Transformer层提取上下文特征,生成动态词向量。高阶表示:通过句向量模型(如Sentence-BERT)将整段文本映射为固定
- Python文本数据切分及HTML数据处理
小李飞刀李寻欢
NLP与推荐算法python开发语言文本分割NLPembedding
要实现这个功能,你可以使用Python的字符串处理方法,结合正则表达式来找到合适的切分点。下面是一个简单的实现示例:importredefsplit_text(text,max_length=50):#使用正则表达式匹配句子结束符"。!"等,并尝试在此处分割sentences=re.split('(?<=[。!])',text)result=[]current_sentence=""forsent
- rnn判断string中第一次出现a的下标
#coding:utf8importtorchimporttorch.nnasnnimportnumpyasnpimportrandomimportjson"""基于pytorch的网络编写实现一个RNN网络完成多分类任务判断字符'a'第一次出现在字符串中的位置"""classTorchModel(nn.Module):def__init__(self,vector_dim,sentence_le
- 【RAG召回】bge实现向量相似度索引
weixin_37763484
大模型人工智能搜索引擎
sentence-transformers是一个非常强大的Python框架,它可以将句子或段落转换成高质量、高信息密度的数字向量(称为“嵌入”或Embeddings)。它厉害的地方在于,语义上相似的句子,其向量在空间中的距离也更近。这使得我们能够超越简单的关键词匹配,去实现真正理解“意思”的搜索。例如,用户搜索“手提电脑”,我们能轻松地找出包含“笔记本电脑”的文档。下面,我们同样通过一系列代码示例
- Sentence Transformers 教程!
小森( ﹡ˆoˆ﹡ )
人工智能transformernlplangchaingpt-3python
SentenceTransformers专注于句子和文本嵌入,支持超过100种语言。利用深度学习技术,特别是Transformer架构的优势,将文本转换为高维向量空间中的点,使得相似的文本在几何意义上更接近。语义搜索:构建高效的语义搜索系统,找到最相关的查询结果。信息检索与重排:在大规模文档集合中查找相关文档并重新排序。聚类分析:将文本自动分组,发现隐藏的主题或模式。摘要挖掘:识别和提取文本的主要
- sentence_transformers安装
AI算法网奇
python基础人工智能计算机视觉
目录安装:测试引用:报新错:sentence_transformers安装:pipinstallsentence_transformers测试引用:python-c"fromsentence_transformersimportSentenceTransformer"报新错:python-c"fromtransformers.integrationsimportCodeCarbonCallback
- 【程序员AI入门:应用】11.从零构建智能问答引擎:LangChain + RAG 实战优化指南
无心水
程序员零门槛转型AI开发专栏人工智能langchain程序员AI开发入门程序员AI入门程序员的AI开发第一课AI入门RAG
一、技术选型与核心组件解析1.1黄金技术栈选型组件推荐方案核心优势资源需求文本嵌入模型sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2轻量级(128MB)、支持多语言语义编码,余弦相似度准确率达89.2%CPU即可运行向量数据库FAISS(内存检索)/Chroma(持久化存储)FAISS毫秒级检索速度,Chroma支持增量更新和元数据过滤本地部署优先选Chroma大语言
- (中转及国内)其他Embedding嵌入模型的配置与使用
yibuapi_com
#AI科普embeddingpythongptlangchainaiAI编程中转api
1.HuggingFace本地模型使用场景在数据保密要求较高的场景下,当数据不允许传输到外网时,可以选择使用HuggingFace本地嵌入模型。配置步骤安装必要包安装langchain-huggingfaceLangChain团队基于huggingface封装的第三方社区包安装sentence-transformers用于生成和使用预训练的文本嵌入基于transformer架构目前使用量最大的本地
- 中文分词与数据可视化02
晨曦543210
中文分词自然语言处理
jieba库简介jieba(结巴分词)是一个高效的中文分词工具,广泛用于中文自然语言处理(NLP)任务。它支持以下功能:分词:将句子切分为独立的词语。自定义词典:添加专业词汇或新词,提升分词准确性。关键词提取:基于TF-IDF或TextRank算法提取文本关键词。词性标注:识别词语的词性(如名词、动词)。并行分词:加速大规模文本处理。核心函数与用法1.分词功能jieba.cut(sentence,
- 【AI大模型学习路线】第二阶段之RAG基础与架构——第八章(文档切分常见算法)根据每个Sentence切分?
985小水博一枚呀
AI大模型学习路线人工智能学习算法深度学习
【AI大模型学习路线】第二阶段之RAG基础与架构——第八章(文档切分常见算法)根据每个Sentence切分?【AI大模型学习路线】第二阶段之RAG基础与架构——第八章(文档切分常见算法)根据每个Sentence切分?文章目录【AI大模型学习路线】第二阶段之RAG基础与架构——第八章(文档切分常见算法)根据每个Sentence切分?前言原理与优势常见算法Python端到端示例代码解析未来趋势欢迎宝子
- spark:map 和 flatMap 的区别(Scala)
WZMeiei
Sparkspark大数据分布式scala
场景设定假设有一个包含句子的RDD:scalavalrdd=sc.parallelize(List("HelloWorld","HiSpark"))目标是:将每个句子拆分成单词。1.用map的效果代码示例scalavalresultMap=rdd.map(sentence=>sentence.split(""))resultMap.collect()输出结果scalaArray[Array[Str
- BUG: 加载部分sentence transformers模型报错HFValidationError: Repo_id must be in the form repo_name
the_3rd_bomb
bug
没耐心看的直接跳到最后的加粗字体,其实是缺少文件。解释:以bge-m3为例,除了常见的config.json、pytorch_model.bin等等外还需要下载1_Pooling文件夹,里面包含了一个config.json,这是sentencetransformers模型中的pooling层。这是下载1_Pooling文件夹后的加载输出,没有异常情况。fromsentence_transforme
- SemanticSplitterNodeParser 和 Sentence-BERT 的区别和联系是什么
背太阳的牧羊人
人工智能bert人工智能深度学习
这涉及到文本切分(chunking)与语义向量(embedding)之间的关系。我们来详细对比:✅1.SemanticSplitterNodeParser是什么?SemanticSplitterNodeParser是llama-index提供的一种语义感知的文本切分工具。它的核心作用是:根据文本的语义边界来智能地切分长文本为多个小段(chunk或node),而不是像传统方法那样按固定长度切割。特点
- tokenizer.encode_plus,BERT类模型 和 Sentence-BERT 他们之间的区别与联系
背太阳的牧羊人
人工智能bert人工智能深度学习
一句话总结tokenizer.encode_plus:是预处理器,把句子变成模型能读的数字。BERT类模型:是语义理解机器,输入这些数字,输出每个词或整句话的“理解结果”(向量)。Sentence-BERT(SBERT):是用BERT改造的句子级向量提取器,能把整句话变成一个语义向量,适合“语义相似度”“检索”类任务。分别是什么?怎么联系在一起的?工具是什么输入输出用来干嘛tokenizer.en
- 论文笔记--Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks
Isawany
论文阅读论文阅读bert语言模型transformernlp
论文笔记--Sentence-BERT:SentenceEmbeddingsusingSiameseBERT-Networks1.文章简介2.文章导读2.1概括2.2文章重点技术2.2.1池化层2.2.2目标函数3.文章亮点和不足4.原文传送门5.References1.文章简介标题:Sentence-BERT:SentenceEmbeddingsusingSiameseBERT-Networks
- 为什么将 Redux 替换为 GraphQL 是个好主意?
2301_78234743
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题解|#点和圆的关系#1题解|#点击消除##includeusingnamespacestd;intm饿了么二面4.23介绍部门业务自我介绍数据库怎么设计的如果增加一个好友功能,这个表怎么设计如果说用户查询过慢怎么解决(题解|#淘汰排名最后的学生##在Python中,pop()函数用于移除列表中指定索引处的元素,并返回被移除的元素的值。#d题解|#字符列表的长度#sentence="Hereist
- Day08【基于FAQ实现单轮问答系统】
Mechanotrooper
自然语言处理文本匹配自然语言处理
基于FAQ实现单论问答系统目的1.QASystem类初始化类加载知识库文件bm25算法加载词向量模型sentence_to_vecquery查询2.主程序部分总结目的本文实现了一个基于FAQ知识库和文本匹配算法的问答系统,核心目的是根据用户输入的问题(user_query),通过不同的文本匹配算法(例如BM25、Word2Vec等)从知识库中找到最相关的答案。以下是代码的详细解释:1.QASyst
- Day08【使用不同的网络模型实现外卖评价情感分类】
Mechanotrooper
自然语言处理文本分类自然语言处理分类
使用不同的网络模型实现外卖评价情感分类1.目标2.文件目录3.主程序导入库配置全局随机种子训练主程序并行执行训练任务主程序入口超参数网格搜索并行训练和结果存储4.模型参数配置5.数据加载处理导入的库DataGenerator__init__(self,data_path,config)load(self)encode_sentence(self,text)padding(self,input_id
- Windows Anaconda使用Sentence-BERT获取句子向量
DavidSoCool
elasticsearchbert人工智能自然语言处理elasticsearch
1、安装Anaconda:Anaconda是一个流行的Python数据科学平台,它包含了许多科学计算和数据分析的库,包括transformers和sentence_transformers。虽然不是必需的,但使用Anaconda可以简化环境管理和依赖安装的过程。可以从Anaconda官网下载并安装Anaconda。下载地址:DownloadNow|Anaconda2、创建虚拟环境(推荐):为了避免
- Sentence-BERT模型的句子级语义相似
DreamBoy_W.W.Y
知识图谱bert深度学习
目录一、前言二、Sentence-BERT原理介绍2.1、BERT模型介绍(1)、预测遮住的单词(2)、预测下一个句子2.2、Sentence-BERT原理三、Sentence-BERT模型应用3.1、问题及技术解决方案3.2、技术代码实现一、前言 在很多专业场景下,传统的搜索引擎不能满足客户灵活性问题的“解答”。深入理解客户问题的语义信息,是传统搜索需要解决的一大难题。 在一些应用场景中,当
- 遍历dom 并且存储(将每一层的DOM元素存在数组中)
换个号韩国红果果
JavaScripthtml
数组从0开始!!
var a=[],i=0;
for(var j=0;j<30;j++){
a[j]=[];//数组里套数组,且第i层存储在第a[i]中
}
function walkDOM(n){
do{
if(n.nodeType!==3)//筛选去除#text类型
a[i].push(n);
//con
- Android+Jquery Mobile学习系列(9)-总结和代码分享
白糖_
JQuery Mobile
目录导航
经过一个多月的边学习边练手,学会了Android基于Web开发的毛皮,其实开发过程中用Android原生API不是很多,更多的是HTML/Javascript/Css。
个人觉得基于WebView的Jquery Mobile开发有以下优点:
1、对于刚从Java Web转型过来的同学非常适合,只要懂得HTML开发就可以上手做事。
2、jquerym
- impala参考资料
dayutianfei
impala
记录一些有用的Impala资料
1. 入门资料
>>官网翻译:
http://my.oschina.net/weiqingbin/blog?catalog=423691
2. 实用进阶
>>代码&架构分析:
Impala/Hive现状分析与前景展望:http
- JAVA 静态变量与非静态变量初始化顺序之新解
周凡杨
java静态非静态顺序
今天和同事争论一问题,关于静态变量与非静态变量的初始化顺序,谁先谁后,最终想整理出来!测试代码:
import java.util.Map;
public class T {
public static T t = new T();
private Map map = new HashMap();
public T(){
System.out.println(&quo
- 跳出iframe返回外层页面
g21121
iframe
在web开发过程中难免要用到iframe,但当连接超时或跳转到公共页面时就会出现超时页面显示在iframe中,这时我们就需要跳出这个iframe到达一个公共页面去。
首先跳转到一个中间页,这个页面用于判断是否在iframe中,在页面加载的过程中调用如下代码:
<script type="text/javascript">
//<!--
function
- JAVA多线程监听JMS、MQ队列
510888780
java多线程
背景:消息队列中有非常多的消息需要处理,并且监听器onMessage()方法中的业务逻辑也相对比较复杂,为了加快队列消息的读取、处理速度。可以通过加快读取速度和加快处理速度来考虑。因此从这两个方面都使用多线程来处理。对于消息处理的业务处理逻辑用线程池来做。对于加快消息监听读取速度可以使用1.使用多个监听器监听一个队列;2.使用一个监听器开启多线程监听。
对于上面提到的方法2使用一个监听器开启多线
- 第一个SpringMvc例子
布衣凌宇
spring mvc
第一步:导入需要的包;
第二步:配置web.xml文件
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<web-app version="2.5"
xmlns="http://java.sun.com/xml/ns/javaee"
xmlns:xsi=
- 我的spring学习笔记15-容器扩展点之PropertyOverrideConfigurer
aijuans
Spring3
PropertyOverrideConfigurer类似于PropertyPlaceholderConfigurer,但是与后者相比,前者对于bean属性可以有缺省值或者根本没有值。也就是说如果properties文件中没有某个bean属性的内容,那么将使用上下文(配置的xml文件)中相应定义的值。如果properties文件中有bean属性的内容,那么就用properties文件中的值来代替上下
- 通过XSD验证XML
antlove
xmlschemaxsdvalidationSchemaFactory
1. XmlValidation.java
package xml.validation;
import java.io.InputStream;
import javax.xml.XMLConstants;
import javax.xml.transform.stream.StreamSource;
import javax.xml.validation.Schem
- 文本流与字符集
百合不是茶
PrintWrite()的使用字符集名字 别名获取
文本数据的输入输出;
输入;数据流,缓冲流
输出;介绍向文本打印格式化的输出PrintWrite();
package 文本流;
import java.io.FileNotFound
- ibatis模糊查询sqlmap-mapping-**.xml配置
bijian1013
ibatis
正常我们写ibatis的sqlmap-mapping-*.xml文件时,传入的参数都用##标识,如下所示:
<resultMap id="personInfo" class="com.bijian.study.dto.PersonDTO">
<res
- java jvm常用命令工具——jdb命令(The Java Debugger)
bijian1013
javajvmjdb
用来对core文件和正在运行的Java进程进行实时地调试,里面包含了丰富的命令帮助您进行调试,它的功能和Sun studio里面所带的dbx非常相似,但 jdb是专门用来针对Java应用程序的。
现在应该说日常的开发中很少用到JDB了,因为现在的IDE已经帮我们封装好了,如使用ECLI
- 【Spring框架二】Spring常用注解之Component、Repository、Service和Controller注解
bit1129
controller
在Spring常用注解第一步部分【Spring框架一】Spring常用注解之Autowired和Resource注解(http://bit1129.iteye.com/blog/2114084)中介绍了Autowired和Resource两个注解的功能,它们用于将依赖根据名称或者类型进行自动的注入,这简化了在XML中,依赖注入部分的XML的编写,但是UserDao和UserService两个bea
- cxf wsdl2java生成代码super出错,构造函数不匹配
bitray
super
由于过去对于soap协议的cxf接触的不是很多,所以遇到了也是迷糊了一会.后来经过查找资料才得以解决. 初始原因一般是由于jaxws2.2规范和jdk6及以上不兼容导致的.所以要强制降为jaxws2.1进行编译生成.我们需要少量的修改:
我们原来的代码
wsdl2java com.test.xxx -client http://.....
修改后的代
- 动态页面正文部分中文乱码排障一例
ronin47
公司网站一部分动态页面,早先使用apache+resin的架构运行,考虑到高并发访问下的响应性能问题,在前不久逐步开始用nginx替换掉了apache。 不过随后发现了一个问题,随意进入某一有分页的网页,第一页是正常的(因为静态化过了);点“下一页”,出来的页面两边正常,中间部分的标题、关键字等也正常,唯独每个标题下的正文无法正常显示。 因为有做过系统调整,所以第一反应就是新上
- java-54- 调整数组顺序使奇数位于偶数前面
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
import ljn.help.Helper;
public class OddBeforeEven {
/**
* Q 54 调整数组顺序使奇数位于偶数前面
* 输入一个整数数组,调整数组中数字的顺序,使得所有奇数位于数组的前半部分,所有偶数位于数组的后半
- 从100PV到1亿级PV网站架构演变
cfyme
网站架构
一个网站就像一个人,存在一个从小到大的过程。养一个网站和养一个人一样,不同时期需要不同的方法,不同的方法下有共同的原则。本文结合我自已14年网站人的经历记录一些架构演变中的体会。 1:积累是必不可少的
架构师不是一天练成的。
1999年,我作了一个个人主页,在学校内的虚拟空间,参加了一次主页大赛,几个DREAMWEAVER的页面,几个TABLE作布局,一个DB连接,几行PHP的代码嵌入在HTM
- [宇宙时代]宇宙时代的GIS是什么?
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Gis
我们都知道一个事实,在行星内部的时候,因为地理信息的坐标都是相对固定的,所以我们获取一组GIS数据之后,就可以存储到硬盘中,长久使用。。。但是,请注意,这种经验在宇宙时代是不能够被继续使用的
宇宙是一个高维时空
- 详解create database命令
czmmiao
database
完整命令
CREATE DATABASE mynewdb USER SYS IDENTIFIED BY sys_password USER SYSTEM IDENTIFIED BY system_password LOGFILE GROUP 1 ('/u01/logs/my/redo01a.log','/u02/logs/m
- 几句不中听却不得不认可的话
datageek
1、人丑就该多读书。
2、你不快乐是因为:你可以像猪一样懒,却无法像只猪一样懒得心安理得。
3、如果你太在意别人的看法,那么你的生活将变成一件裤衩,别人放什么屁,你都得接着。
4、你的问题主要在于:读书不多而买书太多,读书太少又特爱思考,还他妈话痨。
5、与禽兽搏斗的三种结局:(1)、赢了,比禽兽还禽兽。(2)、输了,禽兽不如。(3)、平了,跟禽兽没两样。结论:选择正确的对手很重要。
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- 1 14:00 PHP中的“syntax error, unexpected T_PAAMAYIM_NEKUDOTAYIM”错误
dcj3sjt126com
PHP
原文地址:http://www.kafka0102.com/2010/08/281.html
因为需要,今天晚些在本机使用PHP做些测试,PHP脚本依赖了一堆我也不清楚做什么用的库。结果一跑起来,就报出类似下面的错误:“Parse error: syntax error, unexpected T_PAAMAYIM_NEKUDOTAYIM in /home/kafka/test/
- xcode6 Auto layout and size classes
dcj3sjt126com
ios
官方GUI
https://developer.apple.com/library/ios/documentation/UserExperience/Conceptual/AutolayoutPG/Introduction/Introduction.html
iOS中使用自动布局(一)
http://www.cocoachina.com/ind
- 通过PreparedStatement批量执行sql语句【sql语句相同,值不同】
梦见x光
sql事务批量执行
比如说:我有一个List需要添加到数据库中,那么我该如何通过PreparedStatement来操作呢?
public void addCustomerByCommit(Connection conn , List<Customer> customerList)
{
String sql = "inseret into customer(id
- 程序员必知必会----linux常用命令之十【系统相关】
hanqunfeng
Linux常用命令
一.linux快捷键
Ctrl+C : 终止当前命令
Ctrl+S : 暂停屏幕输出
Ctrl+Q : 恢复屏幕输出
Ctrl+U : 删除当前行光标前的所有字符
Ctrl+Z : 挂起当前正在执行的进程
Ctrl+L : 清除终端屏幕,相当于clear
二.终端命令
clear : 清除终端屏幕
reset : 重置视窗,当屏幕编码混乱时使用
time com
- NGINX
IXHONG
nginx
pcre 编译安装 nginx
conf/vhost/test.conf
upstream admin {
server 127.0.0.1:8080;
}
server {
listen 80;
&
- 设计模式--工厂模式
kerryg
设计模式
工厂方式模式分为三种:
1、普通工厂模式:建立一个工厂类,对实现了同一个接口的一些类进行实例的创建。
2、多个工厂方法的模式:就是对普通工厂方法模式的改进,在普通工厂方法模式中,如果传递的字符串出错,则不能正确创建对象,而多个工厂方法模式就是提供多个工厂方法,分别创建对象。
3、静态工厂方法模式:就是将上面的多个工厂方法模式里的方法置为静态,
- Spring InitializingBean/init-method和DisposableBean/destroy-method
mx_xiehd
javaspringbeanxml
1.initializingBean/init-method
实现org.springframework.beans.factory.InitializingBean接口允许一个bean在它的所有必须属性被BeanFactory设置后,来执行初始化的工作,InitialzingBean仅仅指定了一个方法。
通常InitializingBean接口的使用是能够被避免的,(不鼓励使用,因为没有必要
- 解决Centos下vim粘贴内容格式混乱问题
qindongliang1922
centosvim
有时候,我们在向vim打开的一个xml,或者任意文件中,拷贝粘贴的代码时,格式莫名其毛的就混乱了,然后自己一个个再重新,把格式排列好,非常耗时,而且很不爽,那么有没有办法避免呢? 答案是肯定的,设置下缩进格式就可以了,非常简单: 在用户的根目录下 直接vi ~/.vimrc文件 然后将set pastetoggle=<F9> 写入这个文件中,保存退出,重新登录,
- netty大并发请求问题
tianzhihehe
netty
多线程并发使用同一个channel
java.nio.BufferOverflowException: null
at java.nio.HeapByteBuffer.put(HeapByteBuffer.java:183) ~[na:1.7.0_60-ea]
at java.nio.ByteBuffer.put(ByteBuffer.java:832) ~[na:1.7.0_60-ea]
- Hadoop NameNode单点问题解决方案之一 AvatarNode
wyz2009107220
NameNode
我们遇到的情况
Hadoop NameNode存在单点问题。这个问题会影响分布式平台24*7运行。先说说我们的情况吧。
我们的团队负责管理一个1200节点的集群(总大小12PB),目前是运行版本为Hadoop 0.20,transaction logs写入一个共享的NFS filer(注:NetApp NFS Filer)。
经常遇到需要中断服务的问题是给hadoop打补丁。 DataNod