weixin_45597589
weixin_45597589

（新人免费）基于PAI-EAS对Stable diffusion进行LoRA模型微调|阿里云

基于PAI-EAS对Stable diffusion进行微调|阿里云

前提条件

已开通EAS并创建默认工作空间

部署Kohya服务

PAI-EAS控制台>部署服务>新建服务>服务名称自定义>部署方式：镜像部署AI-Web应用>镜像选择：PAI平台镜像、kohya_ss 2.2（选择最高版本即可）>勾选阅读并同意PAI服务专用协议
（新人免费）基于PAI-EAS对Stable diffusion进行LoRA模型微调|阿里云_第1张图片
（新人免费）基于PAI-EAS对Stable diffusion进行LoRA模型微调|阿里云_第2张图片
模型配置>oss挂载>选择OSS路径栏右侧的文件夹>新建Bucket
（新人免费）基于PAI-EAS对Stable diffusion进行LoRA模型微调|阿里云_第3张图片

创建Bucket

（新人免费）基于PAI-EAS对Stable diffusion进行LoRA模型微调|阿里云_第4张图片
创建Bucket>Bucket名称：用户自定义>地域：主程序所属的区域>确定
（新人免费）基于PAI-EAS对Stable diffusion进行LoRA模型微调|阿里云_第5张图片
进入Bucket
（新人免费）基于PAI-EAS对Stable diffusion进行LoRA模型微调|阿里云_第6张图片

新建OSS目录

（新人免费）基于PAI-EAS对Stable diffusion进行LoRA模型微调|阿里云_第7张图片
回到模型部署页面
OSS挂载：选中刚创建的文件夹>挂载路径：可任意选择，本文为Workspace>是否只读：否（必须填否，否则模型文件无法输出到OSS中）
（新人免费）基于PAI-EAS对Stable diffusion进行LoRA模型微调|阿里云_第8张图片
资源配置选择>试用活动>任选一款>部署
（新人免费）基于PAI-EAS对Stable diffusion进行LoRA模型微调|阿里云_第9张图片

LoRA模型微调

准备工作

1. 新建项目文件夹

登录OSS管理控制台，在当前路径下新建项目文件夹，例如KA，同时，在此项目文件夹下新建Image、Log、Model文件夹
（新人免费）基于PAI-EAS对Stable diffusion进行LoRA模型微调|阿里云_第10张图片

2. 下载OSSBrowser客户端工具

根据电脑版本选择对应安装包>下载
（新人免费）基于PAI-EAS对Stable diffusion进行LoRA模型微调|阿里云_第11张图片

3. 创建访问控制RAM

OSS控制台>权限控制>权限控制>访问控制RAM>前往RAM控制台
（新人免费）基于PAI-EAS对Stable diffusion进行LoRA模型微调|阿里云_第12张图片
快速开始>创建程序用户>向指定OSS Bucket写入对象
（新人免费）基于PAI-EAS对Stable diffusion进行LoRA模型微调|阿里云_第13张图片
编辑资源名称
（新人免费）基于PAI-EAS对Stable diffusion进行LoRA模型微调|阿里云_第14张图片
匹配全部>确定
（新人免费）基于PAI-EAS对Stable diffusion进行LoRA模型微调|阿里云_第15张图片
执行配置
（新人免费）基于PAI-EAS对Stable diffusion进行LoRA模型微调|阿里云_第16张图片
重要：保存或下载生成的ID和密码

4. 添加权限

用户>添加权限
（新人免费）基于PAI-EAS对Stable diffusion进行LoRA模型微调|阿里云_第17张图片
权限策略名称：AliyunOSSFullAccess>确定>完成
（新人免费）基于PAI-EAS对Stable diffusion进行LoRA模型微调|阿里云_第18张图片

5. 上传训练集

打开OSSBrowser，输入RAM的id和密码>登入
从本地拖动文件到OSS浏览器，图片上传至Image文件夹，图片文件夹命名须符合：数字+下划线+名称，例如100_pic
（新人免费）基于PAI-EAS对Stable diffusion进行LoRA模型微调|阿里云_第19张图片

模型训练

点击查看Web应用进入Kohya页面
（新人免费）基于PAI-EAS对Stable diffusion进行LoRA模型微调|阿里云_第20张图片
LoRA>Folders>Image folder:需要训练的图片文件夹路径>Logging folder:输出日志的文件夹路径>Outputfolder:输出模型的文件夹路径>Model output name:模型输出名称>点击Train model
训练完成后，经入OSS控制台>Bucket列表>查看训练得到的LoRA模型

部署webUI

参考基于PAI-EAS部署SD
注意运行命令中结尾处补充参数：–data–dir OSS挂载路径的最后一级
点击部署

参考资料

5分钟使用EAS一键部署Kohya SD模型微调应用
AIGC第二期｜SD云端微调+部署 更换模型/LoRA进阶/5分钟超快上手
教你如何一键启动云端SDWebUi应用

你可能感兴趣的:(#,stable,diffusion模型微调专题,stable,diffusion专题,stable,diffusion,阿里云,云计算)

  • 2022年河南省高等职业教育技能大赛云计算赛项竞赛赛卷（样卷） 忘川_ydy 云计算云计算openstackkubernetesdockerpythonk8sansible
    #需要资源（软件包及镜像）或有问题的，可私博主！！！#需要资源（软件包及镜像）或有问题的，可私博主！！！#需要资源（软件包及镜像）或有问题的，可私博主！！！第一部分：私有云任务1私有云服务搭建(10分)使用提供的用户名密码，登录竞赛用的云计算平台，按要求自行使用镜像创建两台云主机，创建完云主机后确保网络正常通信，然后按要求配置服务器。根据提供安装脚本框架，补充脚本完成OpenStack平台的安装搭
  • llama.cpp 编译安装@Ubuntu skywalk8163 项目实践人工智能llamaubuntulinux人工智能
    在Kylin和Ubuntu编译llama.cpp，具体参考：llama模型c语言推理@FreeBSD-CSDN博客现在代码并编译：gitclonehttps://github.com/ggerganov/llama.cppcdllama.cppmkdirbuildcdbuildcmake..cmake--build.--configRelease#可选安装makeinstall#或可选添加路径ex
  • keras.optimizers优化器中文文档 地上悬河 python开发语言后端
    优化器optimizers优化器是编译Keras模型必要的两个参数之一model=Sequential()model.add(Dense(64,init='uniform',input_dim=10))model.add(Activation('tanh'))model.add(Activation('softmax'))sgd=SGD(lr=0.01,decay=1e-6,momentum=0.
  • 新注册的阿里云账号有哪些优惠？阿里云新用户必看优惠大合集 阿里云最新优惠和活动汇总
    很多用户看到阿里云各种活动中的云服务器、云数据库、企业邮箱等云产品都仅限新用户购买之后，都纷纷直接注册了阿里云新账号之后购买，其实，阿里云新用户不仅可以优惠购买活动中的各种云产品，还有很多优惠，下面是“阿里云最新优惠和活动汇总”整理汇总的阿里云新用户必看优惠大合集。新注册的阿里云账号在购买活动中的云产品之前，还有免费领云产品通用代金券、抽取无门槛代金券、免费试用云服务器和正式购买云服务器等阿里云产
  • 数据管理知识体系指南（第二版）-第五章——数据建模和设计-学习笔记 键盘上的五花肉 数据治理数据库数据仓库数据治理
    目录5.1引言5.1.1业务驱动因素5.1.2目标和原则5.1.3基本概念5.2活动5.2.1规划数据建模5.2.2建立数据模型5.2.3审核数据模型5.2.4维护数据模型5.3工具5.3.1数据建模工具5.3.2数据血缘工具5.3.3数据分析工具5.3.4元数据资料库5.3.5数据模型模式5.3.6行业数据模型5.4方法5.4.1命名约定的最佳实践5.4.2数据库设计中的最佳实践5.5数据建模和
  • UNDERSTANDING HTML WITH LARGE LANGUAGE MODELS liferecords LLM语言模型人工智能自然语言处理
    UNDERSTANDINGHTMLWITHLARGELANGUAGEMODELS相关链接：arXiv关键字：大型语言模型、HTML理解、Web自动化、自然语言处理、机器学习摘要大型语言模型（LLMs）在各种自然语言任务上表现出色。然而，它们在HTML理解方面的能力——即解析网页的原始HTML，对于自动化基于Web的任务、爬取和浏览器辅助检索等应用——尚未被充分探索。我们为HTML理解模型（经过微调
  • PaperWeekly sapienst PapersPaperwithCodeGeneralML
    1.Python软件包解决DL在未见过的数据分布下性能差的问题：（1）神经网络和损失分离的模块化设计（2）强大便捷的基准测试能力（3）易于使用但难以修改（4）github:https://github.com/marrlab/domainlabTrainer和Models之间是什么关系Trainer和Models是DomainLab中的两个核心概念。Trainer是一个用于指导数据流向模型并计算S
  • Kotlin非常用关键字使用记录 Developings kotlin开发语言android
    1，typealias声明一个类型别名。样例：typealiasMyBean=ItemBeandataclassItemBean(valtitle:String,valintent:Intent)valbean=MyBean("11",Intent())实现了将ItemBean数据模型取了一个别名MyBean，后续我们可以像使用别名一样使用他们2，crossinline禁止传递给内联函数的lamb
  • 数据库的魅力：深入探索与应用 小黄编程快乐屋 数据库
    数据库的魅力：深入探索与应用在数字化时代，数据库已经成为信息处理和存储的基石。无论是大型企业还是个人开发者，数据库都是不可或缺的工具。本文将带您深入探索数据库的魅力，了解其基本概念、类型以及应用，并分享一些实用的数据库管理技巧。一、数据库的基本概念数据库，简而言之，就是按照一定规则存储、组织和管理数据的仓库。它可以看作是一个电子化的文件柜，用于存储电子化的文件。这些文件按照特定的数据模型组织起来，
  • 罗永浩将首度直播卖“云”；武汉大学回应开设雷军班；.NET 7自5月14日起将不被支持 | 极客头条 极客日报 .net
    「极客头条」——技术人员的新闻圈！CSDN的读者朋友们好，「极客头条」来啦，快来看今天都有哪些值得我们技术人关注的重要新闻吧。整理|苏宓出品|CSDN（ID：CSDNnews）一分钟速览新闻点！90后华为「天才少年」稚晖君又获新融资百度智能云推出大模型应用全家桶，7款产品全新升级武汉大学回应开设雷军班：招15人，本博贯通知情人士辟谣腾讯大规模裁员罗永浩将首度直播卖“云”联发科携手阿里云，天玑930
  • Ubuntu下安装Chrome浏览器(简单,使用) Starry-sky(jing) [linux操作系统笔记]chrome深度学习linux
    下载安装GoogleChrome浏览器deb包极速下载:下载链接32位wgethttps://dl.google.com/linux/direct/google-chrome-stable_current_i386.deb64位wgethttps://dl.google.com/linux/direct/google-chrome-stable_current_amd64.deb安装sudodpk
  • Java面试题：解释JVM的内存结构，并描述堆、栈、方法区在内存结构中的角色和作用，Java中的多线程是如何实现的，Java垃圾回收机制的基本原理，并讨论常见的垃圾回收算法 杰哥在此 Java系列javajvm算法面试
    Java内存模型与多线程的深入探讨在Java的世界里，内存模型和多线程是开发者必须掌握的核心知识点。它们不仅关系到程序的性能和稳定性，还直接影响到系统的可扩展性和可靠性。下面，我将通过三个面试题，带领大家深入理解Java内存模型、多线程以及并发编程的相关原理和实践。面试题一：请解释JVM的内存结构，并描述堆、栈、方法区在内存结构中的角色和作用。关注点：JVM内存结构的基本组成堆、栈、方法区的功能和
  • ChatGPT技巧大揭秘：AI写代码新境界 2401_83550420 chatgpt4.0chatgptchatgpt人工智能AI写作
    ChatGPT无限次数:点击直达ChatGPT技巧大揭秘：AI写代码新境界随着人工智能技术的不断进步，开发人员现在有了更多有趣的工具来提高他们的工作效率。其中，ChatGPT作为一种基于深度学习的自然语言处理模型，已经成为许多开发者的新宠。在本文中，我们将揭秘使用ChatGPT来帮助编写代码的技巧，探索AI在编程领域的新境界。ChatGPT简介ChatGPT是一种基于大型神经网络的对话生成模型，它
  • ChatGPT：AI合作伙伴助你成为论文写作高手 2401_83550420 chatgptchatgpt人工智能AI写作
    ChatGPT无限次数:点击直达摘要：本文将介绍ChatGPT3.5Turbo（以下简称ChatGPT），一款强大的AI合作伙伴，能够助你成为一名论文写作高手。我们将深入探讨ChatGPT的特点、优势，并提供多个示例，展示ChatGPT在论文写作中的应用。无论是开展研究、撰写论文、还是与ChatGPT进行互动交流，都能够帮助你提升写作效率和质量。引言：随着人工智能的发展，聊天型语言模型在各个领域都
  • AI大模型学习：开启智能时代的新篇章 游向大厂的咸鱼 人工智能学习
    随着人工智能技术的不断发展，AI大模型已经成为当今领先的技术之一，引领着智能时代的发展。这些大型神经网络模型，如OpenAI的GPT系列、Google的BERT等，在自然语言处理、图像识别、智能推荐等领域展现出了令人瞩目的能力。然而，这些模型的背后是一系列复杂的学习过程，深度学习技术的不断演进推动了AI大模型学习的发展。首先，AI大模型学习的基础是深度学习技术。深度学习是一种模仿人类大脑结构的机器
  • 程序员开发技术整理 laizhixue 学习前端框架
    前端技术：vue-前端框架element-前端框架bootstrap-前端框架echarts-图标组件C#后端技术：webservice：soap架构：简单的通信协议，用于服务通信ORM框架：对象关系映射，如EF：对象实体模型，是ado.net中的应用技术soap服务通讯：xml通讯ado.net：OAuth2:登录授权认证：Token认证：JWT：jsonwebtokenJava后端技术：便捷工
  • 日精进 石淑萍
    【早上好#淑萍#20230605日精进335】分享嘉宾：海明教练社群运营架构专家全域流量孵化教练个人品牌超千万利润打造高手基本的创业者，对于商业模式的设计都是有漏洞的。股权架构今天我们讲的商业模式主要是盈利模式。很多社群运营会做裂变，不会做转化，因为没有后端的设计。不断的去积累，思考有哪些模式，需要去如何设计。政策领域：政府补贴➕大学生技术/大学生创业团队盈利模型——赋能板块核心一：长期锁客—资格
  • 阿里云新用户优惠券，购买云服务器券后价格286.72元1年起 阿里云最新优惠和活动汇总
    阿里云推出新用户优惠券啦，阿里云官网已实名认证的注册会员用户可领取总额2215元优惠券，同一用户有一次领券机会，用户在活动页面点击“领取”可以一次性获得所有档位优惠券。优惠券发放至用户登录账号，可登录阿里云控制台，页面顶端进入费用，选择卡券管理-优惠券管理进行查询。满减券档位分类如下：①.云服务器订单满300减20元；②.云服务器订单满500减35元；③.云服务器订单满800减60元；④.云服务器
  • 大模型的学习 LLaMa和ChatGLM，minichatgpt4 贝猫说python 学习llama人工智能
    LLaMa和ChatGLM，minichatgpt4什么情况用Bert模型，什么情况用LLaMA、ChatGLM类大模型，咋选？答：Bert的模型由多层双向的Transformer编码器组成，由12层组成，768隐藏单元，12个head，总参数量110M，约1.15亿参数量。NLU（自然语言理解）任务效果很好，单卡GPU可以部署，速度快，V100GPU下1秒能处理2千条以上。ChatGLM-6B,
  • 网购优惠app都有哪些？大额优惠券的购物app 万弧导师
    本大全榜单是根据某应用市场为您提供的手机淘宝优惠券app排行榜本年度榜单、及免费下载，囊括了十大淘宝优惠券app产品的热度数据、图片、用户评价、历史版本下载等信息，淘宝优惠券app有哪些、淘宝优惠券app哪个比较好用，尽在这里！相关专题文章：《淘宝优惠券app有哪些好用？手机淘宝优惠券软件推荐》推荐新出的“高省”app，使用靓号邀请码000111，直升2皇冠，返利更高，省得越多，赚的越多！淘宝下单
  • 【循环神经网络rnn】一篇文章讲透 CX330的烟花 rnn人工智能深度学习算法python机器学习数据结构
    目录引言二、RNN的基本原理代码事例三、RNN的优化方法1长短期记忆网络（LSTM）2门控循环单元（GRU）四、更多优化方法1选择合适的RNN结构2使用并行化技术3优化超参数4使用梯度裁剪5使用混合精度训练6利用分布式训练7使用预训练模型五、RNN的应用场景1自然语言处理2语音识别3时间序列预测六、RNN的未来发展七、结论引言众所周知，CNN与循环神经网络（RNN）或生成对抗网络（GAN）等算法结
  • 零基础机器学习(5)之线性回归模型的性能评估 一只特立独行猪 机器学习机器学习线性回归人工智能
    文章目录线性回归模型的性能评估1.举例1-单一特征2.举例2-多特征线性回归模型的性能评估评估线性回归模型时，首先要建立评估的测试数据集（测试集不能与训练集相同），然后选择合适的评估方法，实现对线性回归模型的评估。回归任务中最常用的评估方法有均方误差、均方根误差和预测准确率（确定系数）。1.举例1-单一特征分别对两个模型进行评估，输入的测试集如表所示。面积/（m2）售价/（万元）面积/（m2）售价
  • ChatGPT：智能论文写作指南，让您成为写作高手 AI臻蚌 chatgpt4.0chatgptchatgpt人工智能AI写作
    ChatGPT无限次数:点击直达写作是学术研究中不可或缺的一环，然而，对于许多人来说，写作往往是一项艰巨而费时的任务。但是，现在有了ChatGPT，您将能够以前所未有的速度和准确性编写高质量的论文。本文将向您介绍如何利用ChatGPT的强大功能成为写作高手，并为您提供一些示例，展示其在不同领域的应用。1.简介ChatGPT是一种基于人工智能的语言模型，它可以理解并生成人类语言。通过训练大量的语料库
  • ChatGPT神技：AI成为你的编程良友 2401_83481083 chatgpt4.0chatgptchatgpt人工智能AI写作
    ChatGPT无限次数:点击直达ChatGPT神技：AI成为你的编程良友近年来，人工智能技术的发展迅猛，ChatGPT作为其中一项创新技术，正逐渐走进我们的生活。在编程领域，AI不仅可以助力我们提高效率，还能成为我们的良友，帮助解决各种编程难题。一、ChatGPT简介ChatGPT是一种基于自然语言处理技术的人工智能模型，它能够生成类人对话。ChatGPT通过深度学习模型，能够理解输入的文本并生成
  • stable diffusion 提示词进阶语法-学习小结 DTcode7 AIstablediffusion提示词进阶语法
    stablediffusion提示词进阶语法前言提示词语法基础正向提示词基础负面提示词可选正向提示词（特写镜头提示词）进阶语法1——提示词注释进阶语法2——and连接词进阶语法3——BREAK阻断前言AI绘画大家应该都有所接触了吧，mj、sd各有各的好处，俺滴钱包说暂时不支持去买mj账号，所以就先用sd来跑图啦~如果你还没有sd，那就快来看看这位赛博菩萨的启动器吧~博客地址:stablediffu
  • SWIFT环境配置及大模型微调实践 weixin_43870390 swift开发语言ios
    SWIFT环境配置及大模型微调实践SWIFT环境配置基础配置增量配置SWIFTQwen_audio_chat大模型微调实践问题1:问题2:问题定位解决方法手动安装pytorchSWIFT介绍参考：这里SWIFT环境配置基础配置condacreate-nswiftpython=3.8pipinstallms-swift[all]-U#下载项目gitclonehttps://github.com/mo
  • SWIFT介绍和学习(简单入门级别) weixin_43870390 swift学习开发语言
    SWIFT介绍和学习SWIFT功能介绍SWIFT快速使用LLM及LLM最佳实践（LLM系列文章）部署指南vllm非官方介绍资料项目地址：https://github.com/modelscope/swift任何有疑惑的地方，参考项目首页readme寻求答案SWIFT功能介绍SWIFT（可扩展的轻量级微调基础设施）是一个可扩展的框架，旨在促进轻量级模型的微调和推理。它通过采用参数高效、内存高效和时间
  • 智慧公厕的先进技术应用 中期科技ZONTREE 智慧厕所智慧公厕智慧城市
    公共厕所一直以来都是城市管理中一个重要的工作，但设施老化、环境脏乱、服务质量低下等问题一直困扰着城市居民。然而，随着科技的进步和数字技术的应用，智慧公厕的建设正在改变这一现状。智慧公厕通过对所在辖区内所有公共厕所的全域感知、全网协同、全业务融合和全场景智慧的赋能，“千厕一云”的公共厕所云管理模式应运而生。智慧公厕的云端多屏管理，将各个公厕连接在一起，实现信息的共享和管理的集中化。通过大数据、云计算
  • AI推介-大语言模型LLMs论文速览（arXiv方向）：2024.03.20-2024.03.25 小小帅AIGC LLMs论文时报人工智能语言模型自然语言处理LLM大语言模型论文推送深度学习
    文章目录~1.IterativeRefinementofProject-LevelCodeContextforPreciseCodeGenerationwithCompilerFeedback2.TrustAIatSemEval-2024Task8:AComprehensiveAnalysisofMulti-domainMachineGeneratedTextDetectionTechniques
  • AI推介-大语言模型LLMs论文速览（arXiv方向）：2024.02.20-2024.02.25 小小帅AIGC LLMs论文时报人工智能语言模型深度学习LLM大语言模型论文推送
    论文目录~1.Zero-shotcross-lingualtransferininstructiontuningoflargelanguagemodel2.ScalingEfficientLLMs3.LLM-DA:DataAugmentationviaLargeLanguageModelsforFew-ShotNamedEntityRecognition4.WhoseLLMisitAnyway?L
  • 插入表主键冲突做更新 a-john
    有以下场景： 用户下了一个订单，订单内的内容较多，且来自多表，首次下单的时候，内容可能会不全（部分内容不是必须，出现有些表根本就没有没有该订单的值）。在以后更改订单时，有些内容会更改，有些内容会新增。 问题： 如果在sql语句中执行update操作，在没有数据的表中会出错。如果在逻辑代码中先做查询，查询结果有做更新，没有做插入，这样会将代码复杂化。 解决： mysql中提供了一个sql语
  • Android xml资源文件中@、@android:type、@*、？、@+含义和区别 Cb123456 @+@?@*
    一.@代表引用资源 1.引用自定义资源。格式：@[package:]type/name android：text="@string/hello"   2.引用系统资源。格式：@android:type/name     android:textColor="@android:color/opaque_red"
  • 数据结构的基本介绍 天子之骄 数据结构散列表树、图线性结构价格标签
    数据结构的基本介绍 数据结构就是数据的组织形式，用一种提前设计好的框架去存取数据，以便更方便，高效的对数据进行增删查改。正确选择合适的数据结构，对软件程序的高效执行的影响作用不亚于算法的设计。此外，在计算机系统中数据结构的作用也是非同小可。例如常常在编程语言中听到的栈，堆等，就是经典的数据结构。   经典的数据结构大致如下：   一：线性数据结构 (1)：列表 a
  • 通过二维码开放平台的API快速生成二维码 一炮送你回车库 api
     现在很多网站都有通过扫二维码用手机连接的功能，联图网(http://www.liantu.com/pingtai/)的二维码开放平台开放了一个生成二维码图片的Api,挺方便使用的。闲着无聊，写了个前台快速生成二维码的方法。        html代码如下:(二维码将生成在这div下) ? 1  &nbs
  • ImageIO读取一张图片改变大小 3213213333332132 javaIOimageBufferedImage
    package com.demo; import java.awt.image.BufferedImage; import java.io.File; import java.io.IOException; import javax.imageio.ImageIO; /** * @Description 读取一张图片改变大小 * @author FuJianyon
  • myeclipse集成svn（一针见血） 7454103 eclipseSVNMyEclipse
                                     &n
  • 装箱与拆箱----autoboxing和unboxing darkranger J2SE
    4.2　自动装箱和拆箱 基本数据(Primitive)类型的自动装箱(autoboxing)、拆箱(unboxing)是自J2SE 5.0开始提供的功能。虽然为您打包基本数据类型提供了方便，但提供方便的同时表示隐藏了细节，建议在能够区分基本数据类型与对象的差别时再使用。 4.2.1　autoboxing和unboxing 在Java中，所有要处理的东西几乎都是对象(Object)
  • ajax传统的方式制作ajax aijuans Ajax
    //这是前台的代码 <%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="UTF-8"%> <% String path = request.getContextPath(); String basePath = request.getScheme()+
  • 只用jre的eclipse是怎么编译java源文件的？ avords javaeclipsejdktomcat
    eclipse只需要jre就可以运行开发java程序了，也能自动 编译java源代码，但是jre不是java的运行环境么，难道jre中也带有编译工具？ 还是eclipse自己实现的？谁能给解释一下呢问题补充：假设系统中没有安装jdk or jre，只在eclipse的目录中有一个jre，那么eclipse会采用该jre，问题是eclipse照样可以编译java源文件，为什么呢？ &nb
  • 前端模块化 bee1314 模块化
    背景： 前端JavaScript模块化，其实已经不是什么新鲜事了。但是很多的项目还没有真正的使用起来，还处于刀耕火种的野蛮生长阶段。   JavaScript一直缺乏有效的包管理机制，造成了大量的全局变量，大量的方法冲突。我们多么渴望有天能像Java（import），Python (import)，Ruby(require)那样写代码。在没有包管理机制的年代，我们是怎么避免所
  • 处理百万级以上的数据处理 bijian1013 oraclesql数据库大数据查询
    一.处理百万级以上的数据提高查询速度的方法：        1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。         2.对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 o
  • mac 卸载 java 1.7 或更高版本 征客丶 javaOS
    卸载 java 1.7 或更高 sudo rm -rf /Library/Internet\ Plug-Ins/JavaAppletPlugin.plugin 成功执行此命令后，还可以执行 java 与 javac 命令 sudo rm -rf /Library/PreferencePanes/JavaControlPanel.prefPane 成功执行此命令后，还可以执行 java
  • 【Spark六十一】Spark Streaming结合Flume、Kafka进行日志分析 bit1129 Stream
    第一步，Flume和Kakfa对接，Flume抓取日志，写到Kafka中 第二部，Spark Streaming读取Kafka中的数据，进行实时分析   本文首先使用Kakfa自带的消息处理（脚本）来获取消息，走通Flume和Kafka的对接 1. Flume配置 1. 下载Flume和Kafka集成的插件，下载地址：https://github.com/beyondj2ee/f
  • Erlang vs TNSDL bookjovi erlang
          TNSDL是Nokia内部用于开发电信交换软件的私有语言，是在SDL语言的基础上加以修改而成，TNSDL需翻译成C语言得以编译执行，TNSDL语言中实现了异步并行的特点，当然要完整实现异步并行还需要运行时动态库的支持，异步并行类似于Erlang的process（轻量级进程），TNSDL中则称之为hand，Erlang是基于vm(beam)开发，
  • 非常希望有一个预防疲劳的java软件, 预防过劳死和眼睛疲劳,大家一起努力搞一个 ljy325 企业应用
    　非常希望有一个预防疲劳的java软件，我看新闻和网站，国防科技大学的科学家累死了，太疲劳，老是加班，不休息，经常吃药，吃药根本就没用，根本原因是疲劳过度。我以前做java,那会公司垃圾，老想赶快学习到东西跳槽离开，搞得超负荷，不明理。深圳做软件开发经常累死人，总有不明理的人，有个软件提醒限制很好，可以挽救很多人的生命。 相关新闻： （1）IT行业成五大疾病重灾区：过劳死平均37.9岁
  • 读《研磨设计模式》-代码笔记-原型模式 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/ /** * Effective Java 建议使用copy constructor or copy factory来代替clone()方法： * 1.public Product copy(Product p){} * 2.publi
  • 配置管理---svn工具之权限配置 chenyu19891124 SVN
    今天花了大半天的功夫，终于弄懂svn权限配置。下面是今天收获的战绩。 安装完svn后就是在svn中建立版本库，比如我本地的是版本库路径是C:\Repositories\pepos。pepos是我的版本库。在pepos的目录结构 pepos    component    webapps 在conf里面的auth里赋予的权限配置为 [groups]
  • 浅谈程序员的数学修养 comsci 设计模式编程算法面试招聘
                                     浅谈程序员的数学修养
  • 批量执行 bulk collect与forall用法 daizj oraclesqlbulk collectforall
    BULK COLLECT 子句会批量检索结果，即一次性将结果集绑定到一个集合变量中，并从SQL引擎发送到PL/SQL引擎。通常可以在SELECT INTO、 FETCH INTO以及RETURNING INTO子句中使用BULK COLLECT。本文将逐一描述BULK COLLECT在这几种情形下的用法。     有关FORALL语句的用法请参考：批量SQL之 F
  • Linux下使用rsync最快速删除海量文件的方法 dongwei_6688 OS
    1、先安装rsync：yum install rsync 2、建立一个空的文件夹：mkdir /tmp/test 3、用rsync删除目标目录：rsync --delete-before -a -H -v --progress --stats /tmp/test/ log/这样我们要删除的log目录就会被清空了，删除的速度会非常快。rsync实际上用的是替换原理，处理数十万个文件也是秒删。
  • Yii CModel中rules验证规格 dcj3sjt126com rulesyiivalidate
    Yii cValidator主要用法分析：  yii验证rulesit 分类： Yii yii的rules验证 cValidator主要属性 attributes ,builtInValidators,enableClientValidation,message,on,safe,skipOnError  
  • 基于vagrant的redis主从实验 dcj3sjt126com vagrant
    平台: Mac 工具: Vagrant 系统: Centos6.5 实验目的: Redis主从   实现思路 制作一个基于sentos6.5, 已经安装好reids的box, 添加一个脚本配置从机, 然后作为后面主机从机的基础box   制作sentos6.5+redis的box   mkdir vagrant_redis cd vagrant_
  • Memcached(二)、Centos安装Memcached服务器 frank1234 centosmemcached
    一、安装gcc rpm和yum安装memcached服务器连接没有找到，所以我使用的是make的方式安装，由于make依赖于gcc，所以要先安装gcc 开始安装，命令如下，[color=red][b]顺序一定不能出错[/b][/color]： 建议可以先切换到root用户，不然可能会遇到权限问题：su root 输入密码...... rpm -ivh kernel-head
  • Remove Duplicates from Sorted List hcx2013 remove
    Given a sorted linked list, delete all duplicates such that each element appear only once. For example,Given 1->1->2, return 1->2.Given 1->1->2->3->3, return&
  • Spring4新特性——JSR310日期时间API的支持 jinnianshilongnian spring4
    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
  • 浅谈enum与单例设计模式 247687009 java单例
    在JDK1.5之前的单例实现方式有两种(懒汉式和饿汉式并无设计上的区别故看做一种)，两者同是私有构 造器，导出静态成员变量，以便调用者访问。 第一种 package singleton; public class Singleton { //导出全局成员 public final static Singleton INSTANCE = new S
  • 使用switch条件语句需要注意的几点 openwrt cbreakswitch
    1. 当满足条件的case中没有break，程序将依次执行其后的每种条件（包括default）直到遇到break跳出 int main() { int n = 1; switch(n) { case 1: printf("--1--\n"); default: printf("defa
  • 配置Spring Mybatis JUnit测试环境的应用上下文 schnell18 springmybatisJUnit
    Spring-test模块中的应用上下文和web及spring boot的有很大差异。主要试下来差异有： 单元测试的app context不支持从外部properties文件注入属性 @Value注解不能解析带通配符的路径字符串 解决第一个问题可以配置一个PropertyPlaceholderConfigurer的bean。 第二个问题的具体实例是：    
  • Java 定时任务总结一 tuoni javaspringtimerquartztimertask
     Java定时任务总结  一.从技术上分类大概分为以下三种方式：  1.Java自带的java.util.Timer类，这个类允许你调度一个java.util.TimerTask任务;   说明：    java.util.Timer定时器，实际上是个线程，定时执行TimerTask类 &
  • 一种防止用户生成内容站点出现商业广告以及非法有害等垃圾信息的方法 yangshangchuan rank相似度计算文本相似度词袋模型余弦相似度
    本文描述了一种在ITEYE博客频道上面出现的新型的商业广告形式及其应对方法，对于其他的用户生成内容站点类型也具有同样的适用性。   最近在ITEYE博客频道上面出现了一种新型的商业广告形式，方法如下：     1、注册多个账号（一般10个以上）。     2、从多个账号中选择一个账号，发表1-2篇博文
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他