- R语言笔记Day1(排序、筛选以及分类汇总))
养猪场小老板
一、排序1、单变量序列排序2、数据表(矩阵)排序二、筛选三、分类汇总一、排序1、单变量序列排序rank、sort和order函数>aa[1]315#rank用来计算序列中每个元素的秩#这里的“秩”可以理解为该元素在序列中由小到大排列的次序#上面例子给出的序列[3,1,5]中,1最小,5最大,3居中#于是1的秩为1,3的秩为2,5的秩为3,(3,1,5)对应的秩的结果就是(2,1,3)>rank(a
- 论文复现 Rank consistent ordinal regression for neural networks withapplication to age estimation
DeniuHe
Pytorch算法
importtorchimporttorch.nn.functionalasFfromtorchimportnnfromtorch.autogradimportVariableimportpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.metricsimportaccurac
- Leetcode 506. Relative Ranks
小白菜又菜
Leetcode解题报告leetcodelinuxwindows
ProblemYouaregivenanintegerarrayscoreofsizen,wherescore[i]isthescoreoftheithathleteinacompetition.Allthescoresareguaranteedtobeunique.Theathletesareplacedbasedontheirscores,wherethe1stplaceathletehast
- C/C++初学者《编程改错总结》
总是不Accepted不要气馁,去看看Ranklist排名,有的大佬比你失败次数还多。编程完全考察你思维的缜密性,符合题目限定的所有种类型情况都要考虑到。大佬们经过大量练习,缜密性比我们强,故会少犯很多错误。我们要做的是静下心,一点一点去排查每一个错误1编译(语法)错误(CompileError)(CE)(1)除非输出语句要输出汉字、中文符号(一般不会要求这样做),代码的所有字符(字母、数字、标点
- 「大模型应用」(2)RAG的检索与rerank
木楚子
bgererankrag语言模型
0.基础内容我们先来介绍几种检索方式,在RAG(Retrieval-AugmentedGeneration,检索增强生成)框架中,稀疏检索器(SparseRetriever)和密集检索器(DenseRetriever)是两种核心的文档检索方式,它们的主要作用是:从海量知识库中找出与用户输入相关的文档,供语言模型参考生成回答。一、稀疏检索器(SparseRetriever)✅基本原理稀疏检索器通常基
- SQL 开窗函数,row_number, dense_rank, percent_rank
目录一、排序:row_number(),dense_rank()1、row_number()2、dense_rank()3、应用示例:二、百分比:percent_rank()1、percent_rank()参数说明2、应用示例一、排序:row_number(),dense_rank()1、row_number()参考:SQLSERVER函数row_number的应用示例-墨天轮微软从SQLSERV
- mysql5模拟oracle的row_number、dense_rank、rank功能
daodfs1
sqlmysqlsql
目录功能说明测试sql数据无分组row_number无分组dense_rank无分组rank分组row_number分组dense_rank分组rank注意事项功能说明row_number()是连续不重复的排序,可以利用它来实现分页,例如1,2,3,4,5,6dense_rank()是连续排序,多个第二名仍然跟着第三名,例如1,2,2,3,4,5rank()是跳跃排序,两个第一名下来就是第三名,三
- 深入解析LoRA:低秩适应的高效大模型微调技术
Zhong Yang
大模型微调人工智能机器学习算法
1.背景与动机随着大语言模型(如GPT-3、Llama)的参数规模突破千亿级,传统全参数微调面临三大挑战:显存爆炸:微调70B模型需数千GB显存(如Llama-270B全微调需1.2TB显存)计算成本:全参数微调的计算量随模型规模呈二次增长过拟合风险:大规模模型对少量下游数据易产生过拟合LoRA(Low-RankAdaptation)由微软研究院提出,通过低秩矩阵分解技术,将微调参数量压缩至原模型
- LoRA中的低秩矩阵估计
LoRA(Low-RankAdaptation)是一种用于微调大型语言模型(LLM)的高效方法,尤其在资源有限的环境下表现出色。其核心思想是通过低秩矩阵来近似微调过程中权重矩阵的变化,从而大幅减少需要训练的参数数量。---\paragraph{1.背景:微调与参数效率}在自然语言处理(NLP)中,大型语言模型(如GPT、BERT等)通过预训练学习了丰富的语言知识。然而,为了适应特定任务或新数据,通
- 髋关节控制器 - OpenExo
強云
OpenExoOpenExo
髋关节控制器FranksCollinsHipController简介Parameters补充说明ProportionalHipMomentController简介Parameters补充说明FranksCollinsHipController简介FranksCollinsHipController通过一系列分段spline曲线(包括伸展和屈曲两个阶段),为髋关节提供助力。它基于步态百分比进行控制,
- 《无耻之徒》——属于他们港湾
天呐呐呐呐
“来,让我们一起说motherfucker!”即使生活多么狗屎,我们还是得磕磕绊绊继续丧下去。图片发自Appshameless一部神剧,无下限,无节操,无尿点的美剧,无论你觉得生活多么不容易,只要你看到Gallager一家鸡飞狗跳的生活,你绝对会默默感叹:“还可以这样?”每当Frank道德败坏用下三滥的态度四处坑蒙拐骗的时候,我是痛恨frank的,讨厌frank不负责任,酗酒成瘾的生活。最后还不忘
- 中国计算机学会(CCF)推荐学术会议-C(人机交互与普适计算):COLLABORATECOM 2025
EAICollaborateCom2025,recognizedbytheprestigiousChinaComputerFederation(CCF)ranking,standsasaleadingglobaleventincomputerscience.AstheconferencewilltakeplaceinShanghai,China,theeventoffersauniqueplatf
- AI Agent开发学习系列 - langchain之Chains的使用(7):用四种处理文档的预制链轻松实现文档对话
alex100
AIAgent学习人工智能langchainprompt语言模型python
在LangChain中,四种文档处理预制链(stuff、refine、mapreduce、mapre-rank)是实现文档问答、摘要等任务的常用高阶工具。它们的核心作用是:将长文档切分为块,分步处理,再整合结果,极大提升大模型处理长文档的能力。stuff直接拼接所有文档内容到prompt,一次性交给大模型处理。适合文档较短、token不超限的场景。refine递进式摘要。先对第一块文档生成初步答案
- vllm本地部署bge-reranker-v2-m3模型API服务实战教程
雷 电法王
大模型部署linuxpythonvscodelanguagemodel
文章目录一、说明二、配置环境2.1安装虚拟环境2.2安装vllm2.3对应版本的pytorch安装2.4安装flash_attn2.5下载模型三、运行代码3.1启动服务3.2调用代码验证一、说明本文主要介绍vllm本地部署BAAI/bge-reranker-v2-m3模型API服务实战教程本文是在Ubuntu24.04+CUDA12.8+Python3.12环境下复现成功的二、配置环境2.1安装虚
- 计算机领域顶级会议汇总
hongyanee
parallelperformanceprocessing分布式计算networkingsecurity
转自ustcxjt的专栏:http://blog.csdn.net/ustcxjt/article/details/7075534COREComputerScienceConferenceRankingsAcronymStandardNameRankAAAINationalConferenceoftheAmericanAssociationforArtificialIntelligenceA+AA
- PageRank:互联网的马尔可夫链平衡态
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人工智能Python#OTHER人工智能机器学习条件概率贝叶斯PageRank马尔科夫链MC
本文由「大千AI助手」原创发布,专注用真话讲AI,回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我,一起撕掉过度包装,学习真实的AI技术!PageRank算法本质上是一个在网页图上定义的离散时间马尔可夫链(DTMC),其核心思想是将网页间的链接关系转化为状态转移概率。以下是详细分析:一、马尔可夫链的核心要素在PageRank中的体现马尔可夫链要素PageRank对应数学描述状态空间网页集
- SEO优化技巧深度解析:从算法逻辑到实战策略的全链路突破
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第一章搜索引擎算法逻辑:SEO优化的底层密码1.1算法进化史:从关键词匹配到意图理解搜索引擎算法经历了从简单关键词匹配到复杂语义理解的跨越式发展。早期算法以PageRank为核心,通过分析网页间链接关系评估权威性。随着Hummingbird算法的推出,搜索引擎开始解析自然语言,BERT算法进一步实现上下文语义理解。当前算法已形成多维度评估体系,涵盖内容质量、用户体验、权威性建设等层面。以Googl
- PEFT(参数高效微调)技术全面解析:原理、方法与实战应用
文章目录一、PEFT核心概念解析1.1PEFT技术定义1.2与传统微调的对比二、为什么需要PEFT技术?2.1大模型时代的核心挑战2.2PEFT的核心优势三、主流PEFT方法技术剖析3.1代表性PEFT方法对比3.2关键技术实现细节3.2.1LoRA(Low-RankAdaptation)3.2.2Adapter模块3.3性能对比基准四、PEFT实战应用指南4.1使用HuggingFacePEFT
- 荷兰赌悖论:概率哲学中的理性陷阱与信念度之谜
大千AI助手
人工智能Python#OTHER人工智能数据挖掘机器学习算法概率论荷兰赌悖论悖论
本文由「大千AI助手」原创发布,专注用真话讲AI,回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我,一起撕掉过度包装,学习真实的AI技术!1.概念起源与核心定义荷兰赌(DutchBook)源于赌博策略中的一种风险设计:若参与者的信念度(主观概率)不满足概率公理,则存在一组赌注组合,无论事件结果如何,参与者必然亏损。该理论由弗兰克·拉姆齐(FrankRamsey)和布鲁诺·德·菲内蒂(Br
- 线性代数在图像处理中的应用 --- 纳尼? 2D的高斯核可以通过1D的高斯核直接生成?(秩为1的矩阵)
松下J27
LinearAlgebra线性代数图像处理人工智能
二维高斯核,Rank秩等于一的矩阵之前,我在学习图像处理的时候,会经常用到Gaussianblur,也就是二维高斯低通滤波。当时用的都是Matlab中,现成的图像处理库。只需要输入sigma和kernelsize这些参数就行了,完全不需要考虑高斯核中的每个点长啥样。虽然教科书里面也会有一些配图,例如:直到后来,我学习高斯图像金字塔的时候发现,在别人的代码里面,他在生成二维高斯核的时候,并不是直接写
- akshare获取向下突破数据
Humbunklung
数据处理和分析python
文章目录向下突破500日均线向下突破跌破250日均线跌破60日均线总结向下突破接口:stock_rank_xxtp_ths目标地址:https://data.10jqka.com.cn/rank/xxtp/描述:同花顺-数据中心-技术选股-向下突破限量:单次返回所有数据输入参数名称类型描述symbolstrsymbol=“500日均线”;可选{“5日均线”,“10日均线”,“20日均线”,“30日
- Qwen3 Reranker模型可以微调吗?
修昔底德
AI顿悟之旅人工智能LLMQwen3微调
可以,官方已经开放了完整的微调代码与训练范式,甚至推荐用LoRA/QLoRA做参数高效微调,把Qwen3-Reranker快速适配到你的专属知识库场景。下面总结一张总览表,然后分步骤讲怎样落地。说明是否支持微调✅支持(Apache-2.0许可,模型权重可商用)推荐方法LoRA/QLoRA(只训练几百万参数即可)可微调尺寸0.6B、4B、8B(0.6B单卡24GB就够;4B/8B建议多卡或Deeps
- MySQL的窗口函数介绍
找不到、了
mysqljavamysql数据库
目录1、窗口函数的概念1.1、介绍1.2、基本语法结构2、窗口函数分类2.1、排名函数1、rank()2、dense_rank()3、row_number()2.2、分析函数1、lead()和lag()2、first_value()和last_value()3、nth_value()2.3、聚合函数作为窗口函数3、窗口定义详解3.1、partitionby子句3.2、orderby子句3.3、窗口
- 基于昇腾910B部署Qwen3-embedding-8B模型(通过vllm 推理引擎部署)
萌新--加油
embedding人工智能经验分享
目前基于知识库搭建,会涉及到embedding和rerank模型,目前阿里通义千问Qwen3-embedding-8B模型在网上测评效果还不错,本文基于vllm部署Qwen3-embedding-8B模型,使用的国产化算力910B2-64G单卡资源。1、环境要求:软件支持版本CANN>=8.1.RC1torch-npu>=2.5.1torch>=2.5.1Python>=3.9,<3.122、to
- LoRA微调详解:如何为AIGC模型节省90%显存
SuperAGI2025
AI大模型应用开发宝典AIGCai
LoRA微调详解:如何为AIGC模型节省90%显存关键词:LoRA、低秩适应、AIGC模型、参数高效微调、显存优化摘要:在AIGC(人工智能生成内容)领域,大模型(如GPT-3、LLaMA、StableDiffusion)的微调需要消耗海量显存,普通用户或企业难以负担。本文将深入解析LoRA(Low-RankAdaptation,低秩适应)这一参数高效微调技术,通过生活类比、数学原理、代码实战和应
- LoRA 实战指南:NLP 与 CV 场景的高效微调方法全解析
fairymt
产品经理的AI秘籍自然语言处理人工智能机器学习
大模型已成AI应用的“标配”,但高昂的训练和部署成本让很多企业望而却步。LoRA(Low-RankAdaptation)作为一种轻量级微调方案,正成为NLP与CV场景中低成本定制的利器。本文详细通过详细介绍LoRA的核心原理、在文本与图像任务中的应用场景、主流工具框架与实践方式,帮助你快速掌握这项高性价比技术。国产生态实战:基于LLaMA-Factory+DeepSeek+LoRA+FastAPI
- 概述-1-数据库的相关概念
He.ZaoCha
MySQL数据库mysql
数据库的相关概念用户通过SQL操作数据库管理系统,再通过数据库管理系统操作数据库以及数据库中的数据。数据库数据库是存储数据的仓库,数据是有组织的进行存储,DataBase简称(DB)数据库管理系统操纵和管理数据库的大型软件,DataBaseManagementSystem简称(DBMS)主流的关系型数据库管理系统DB-EnginesRanking根据数据库管理系统的受欢迎程度对其进行排名。排名每月
- 强化学习 16G实践以下是基于CQL(Conservative Q-Learning)与QLoRA(Quantized Low-Rank Adaptation)结合的方案相关开源项目及资源,【ai技】
行云流水AI笔记
开源人工智能
根据你提供的CUDA版本(11.5)和NVIDIA驱动错误信息,以下是PyTorch、TensorFlow的兼容版本建议及环境修复方案:1.版本兼容性表框架兼容CUDA版本推荐安装命令(CUDA11.5)PyTorch11.3/11.6pipinstalltorchtorchvisiontorchaudio--extra-index-urlhttps://download.pytorch.org/
- 【大模型学习 | LORA 原理及实现】
九年义务漏网鲨鱼
语言模型pythonpytorch自然语言处理
LORA:LOW-RANKADAPTATIONOFLARGELAN-GUAGEMODELSGithub库:GitHub-microsoft/LoRA:Codeforloralib,animplementationof“LoRA:Low-RankAdaptationofLargeLanguageModels”GPT-3:175B微调模型变得十分的贵。作者提出利用Low-RankAdaption来冻结
- manjaro安装微软雅黑字体_开始使用 Manjaro(添加源+字体渲染去模糊+软件安装+优化配置+常见错误)(30)...
真的是单大宝
manjaro安装微软雅黑字体
1.添加archlinux镜像源1.步骤一向/etc/pacman.d/mirrorlist中添加国内镜像地址1.1方法1:自动添加1、输入如下命令查看国内镜像源,并按质量排序:sudopacman-mirrors-i-cChina-mrank,之后会弹出一个窗口,可以选择想要的镜像源,选择确定后会自动导入/etc/pacman.d/mirrorlist配置文件中。1.2方法2:手动添加直接在et
- 辗转相处求最大公约数
沐刃青蛟
C++漏洞
无言面对”江东父老“了,接触编程一年了,今天发现还不会辗转相除法求最大公约数。惭愧惭愧!
为此,总结一下以方便日后忘了好查找。
1.输入要比较的两个数a,b
忽略:2.比较大小(因为后面要的是大的数对小的数做%操作)
3.辗转相除(用循环不停的取余,如a%b,直至b=0)
4.最后的a为两数的最大公约数
&
- F5负载均衡会话保持技术及原理技术白皮书
bijian1013
F5负载均衡
一.什么是会话保持? 在大多数电子商务的应用系统或者需要进行用户身份认证的在线系统中,一个客户与服务器经常经过好几次的交互过程才能完成一笔交易或者是一个请求的完成。由于这几次交互过程是密切相关的,服务器在进行这些交互过程的某一个交互步骤时,往往需要了解上一次交互过程的处理结果,或者上几步的交互过程结果,服务器进行下
- Object.equals方法:重载还是覆盖
Cwind
javagenericsoverrideoverload
本文译自StackOverflow上对此问题的讨论。
原问题链接
在阅读Joshua Bloch的《Effective Java(第二版)》第8条“覆盖equals时请遵守通用约定”时对如下论述有疑问:
“不要将equals声明中的Object对象替换为其他的类型。程序员编写出下面这样的equals方法并不鲜见,这会使程序员花上数个小时都搞不清它为什么不能正常工作:”
pu
- 初始线程
15700786134
暑假学习的第一课是讲线程,任务是是界面上的一条线运动起来。
既然是在界面上,那必定得先有一个界面,所以第一步就是,自己的类继承JAVA中的JFrame,在新建的类中写一个界面,代码如下:
public class ShapeFr
- Linux的tcpdump
被触发
tcpdump
用简单的话来定义tcpdump,就是:dump the traffic on a network,根据使用者的定义对网络上的数据包进行截获的包分析工具。 tcpdump可以将网络中传送的数据包的“头”完全截获下来提供分析。它支 持针对网络层、协议、主机、网络或端口的过滤,并提供and、or、not等逻辑语句来帮助你去掉无用的信息。
实用命令实例
默认启动
tcpdump
普通情况下,直
- 安卓程序listview优化后还是卡顿
肆无忌惮_
ListView
最近用eclipse开发一个安卓app,listview使用baseadapter,里面有一个ImageView和两个TextView。使用了Holder内部类进行优化了还是很卡顿。后来发现是图片资源的问题。把一张分辨率高的图片放在了drawable-mdpi文件夹下,当我在每个item中显示,他都要进行缩放,导致很卡顿。解决办法是把这个高分辨率图片放到drawable-xxhdpi下。
&nb
- 扩展easyUI tab控件,添加加载遮罩效果
知了ing
jquery
(function () {
$.extend($.fn.tabs.methods, {
//显示遮罩
loading: function (jq, msg) {
return jq.each(function () {
var panel = $(this).tabs(&
- gradle上传jar到nexus
矮蛋蛋
gradle
原文地址:
https://docs.gradle.org/current/userguide/maven_plugin.html
configurations {
deployerJars
}
dependencies {
deployerJars "org.apache.maven.wagon
- 千万条数据外网导入数据库的解决方案。
alleni123
sqlmysql
从某网上爬了数千万的数据,存在文本中。
然后要导入mysql数据库。
悲剧的是数据库和我存数据的服务器不在一个内网里面。。
ping了一下, 19ms的延迟。
于是下面的代码是没用的。
ps = con.prepareStatement(sql);
ps.setString(1, info.getYear())............;
ps.exec
- JAVA IO InputStreamReader和OutputStreamReader
百合不是茶
JAVA.io操作 字符流
这是第三篇关于java.io的文章了,从开始对io的不了解-->熟悉--->模糊,是这几天来对文件操作中最大的感受,本来自己认为的熟悉了的,刚刚在回想起前面学的好像又不是很清晰了,模糊对我现在或许是最好的鼓励 我会更加的去学 加油!:
JAVA的API提供了另外一种数据保存途径,使用字符流来保存的,字符流只能保存字符形式的流
字节流和字符的难点:a,怎么将读到的数据
- MO、MT解读
bijian1013
GSM
MO= Mobile originate,上行,即用户上发给SP的信息。MT= Mobile Terminate,下行,即SP端下发给用户的信息;
上行:mo提交短信到短信中心下行:mt短信中心向特定的用户转发短信,你的短信是这样的,你所提交的短信,投递的地址是短信中心。短信中心收到你的短信后,存储转发,转发的时候就会根据你填写的接收方号码寻找路由,下发。在彩信领域是一样的道理。下行业务:由SP
- 五个JavaScript基础问题
bijian1013
JavaScriptcallapplythisHoisting
下面是五个关于前端相关的基础问题,但却很能体现JavaScript的基本功底。
问题1:Scope作用范围
考虑下面的代码:
(function() {
var a = b = 5;
})();
console.log(b);
什么会被打印在控制台上?
回答:
上面的代码会打印 5。
&nbs
- 【Thrift二】Thrift Hello World
bit1129
Hello world
本篇,不考虑细节问题和为什么,先照葫芦画瓢写一个Thrift版本的Hello World,了解Thrift RPC服务开发的基本流程
1. 在Intellij中创建一个Maven模块,加入对Thrift的依赖,同时还要加上slf4j依赖,如果不加slf4j依赖,在后面启动Thrift Server时会报错
<dependency>
- 【Avro一】Avro入门
bit1129
入门
本文的目的主要是总结下基于Avro Schema代码生成,然后进行序列化和反序列化开发的基本流程。需要指出的是,Avro并不要求一定得根据Schema文件生成代码,这对于动态类型语言很有用。
1. 添加Maven依赖
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<proj
- 安装nginx+ngx_lua支持WAF防护功能
ronin47
需要的软件:LuaJIT-2.0.0.tar.gz nginx-1.4.4.tar.gz &nb
- java-5.查找最小的K个元素-使用最大堆
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class MinKElement {
/**
* 5.最小的K个元素
* I would like to use MaxHeap.
* using QuickSort is also OK
*/
public static void
- TCP的TIME-WAIT
bylijinnan
socket
原文连接:
http://vincent.bernat.im/en/blog/2014-tcp-time-wait-state-linux.html
以下为对原文的阅读笔记
说明:
主动关闭的一方称为local end,被动关闭的一方称为remote end
本地IP、本地端口、远端IP、远端端口这一“四元组”称为quadruplet,也称为socket
1、TIME_WA
- jquery ajax 序列化表单
coder_xpf
Jquery ajax 序列化
checkbox 如果不设定值,默认选中值为on;设定值之后,选中则为设定的值
<input type="checkbox" name="favor" id="favor" checked="checked"/>
$("#favor&quo
- Apache集群乱码和最高并发控制
cuisuqiang
apachetomcat并发集群乱码
都知道如果使用Http访问,那么在Connector中增加URIEncoding即可,其实使用AJP时也一样,增加useBodyEncodingForURI和URIEncoding即可。
最大连接数也是一样的,增加maxThreads属性即可,如下,配置如下:
<Connector maxThreads="300" port="8019" prot
- websocket
dalan_123
websocket
一、低延迟的客户端-服务器 和 服务器-客户端的连接
很多时候所谓的http的请求、响应的模式,都是客户端加载一个网页,直到用户在进行下一次点击的时候,什么都不会发生。并且所有的http的通信都是客户端控制的,这时候就需要用户的互动或定期轮训的,以便从服务器端加载新的数据。
通常采用的技术比如推送和comet(使用http长连接、无需安装浏览器安装插件的两种方式:基于ajax的长
- 菜鸟分析网络执法官
dcj3sjt126com
网络
最近在论坛上看到很多贴子在讨论网络执法官的问题。菜鸟我正好知道这回事情.人道"人之患好为人师" 手里忍不住,就写点东西吧. 我也很忙.又没有MM,又没有MONEY....晕倒有点跑题.
OK,闲话少说,切如正题. 要了解网络执法官的原理. 就要先了解局域网的通信的原理.
前面我们看到了.在以太网上传输的都是具有以太网头的数据包. 
- Android相对布局属性全集
dcj3sjt126com
android
RelativeLayout布局android:layout_marginTop="25dip" //顶部距离android:gravity="left" //空间布局位置android:layout_marginLeft="15dip //距离左边距
// 相对于给定ID控件android:layout_above 将该控件的底部置于给定ID的
- Tomcat内存设置详解
eksliang
jvmtomcattomcat内存设置
Java内存溢出详解
一、常见的Java内存溢出有以下三种:
1. java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space ----JVM Heap(堆)溢出JVM在启动的时候会自动设置JVM Heap的值,其初始空间(即-Xms)是物理内存的1/64,最大空间(-Xmx)不可超过物理内存。
可以利用JVM提
- Java6 JVM参数选项
greatwqs
javaHotSpotjvmjvm参数JVM Options
Java 6 JVM参数选项大全(中文版)
作者:Ken Wu
Email:
[email protected]
转载本文档请注明原文链接 http://kenwublog.com/docs/java6-jvm-options-chinese-edition.htm!
本文是基于最新的SUN官方文档Java SE 6 Hotspot VM Opt
- weblogic创建JMC
i5land
weblogicjms
进入 weblogic控制太
1.创建持久化存储
--Services--Persistant Stores--new--Create FileStores--name随便起--target默认--Directory写入在本机建立的文件夹的路径--ok
2.创建JMS服务器
--Services--Messaging--JMS Servers--new--name随便起--Pers
- 基于 DHT 网络的磁力链接和BT种子的搜索引擎架构
justjavac
DHT
上周开发了一个磁力链接和 BT 种子的搜索引擎 {Magnet & Torrent},本文简单介绍一下主要的系统功能和用到的技术。
系统包括几个独立的部分:
使用 Python 的 Scrapy 框架开发的网络爬虫,用来爬取磁力链接和种子;
使用 PHP CI 框架开发的简易网站;
搜索引擎目前直接使用的 MySQL,将来可以考虑使
- sql添加、删除表中的列
macroli
sql
添加没有默认值:alter table Test add BazaarType char(1)
有默认值的添加列:alter table Test add BazaarType char(1) default(0)
删除没有默认值的列:alter table Test drop COLUMN BazaarType
删除有默认值的列:先删除约束(默认值)alter table Test DRO
- PHP中二维数组的排序方法
abc123456789cba
排序二维数组PHP
<?php/*** @package BugFree* @version $Id: FunctionsMain.inc.php,v 1.32 2005/09/24 11:38:37 wwccss Exp $*** Sort an two-dimension array by some level
- hive优化之------控制hive任务中的map数和reduce数
superlxw1234
hivehive优化
一、 控制hive任务中的map数: 1. 通常情况下,作业会通过input的目录产生一个或者多个map任务。 主要的决定因素有: input的文件总个数,input的文件大小,集群设置的文件块大小(目前为128M, 可在hive中通过set dfs.block.size;命令查看到,该参数不能自定义修改);2. 
- Spring Boot 1.2.4 发布
wiselyman
spring boot
Spring Boot 1.2.4已于6.4日发布,repo.spring.io and Maven Central可以下载(推荐使用maven或者gradle构建下载)。
这是一个维护版本,包含了一些修复small number of fixes,建议所有的用户升级。
Spring Boot 1.3的第一个里程碑版本将在几天后发布,包含许多