- LLaMA-Factory微调教程1:LLaMA-Factory安装及使用
Cachel wood
LLM和AIGCllamapython开发语言react.jsjavascript前端microsoft
文章目录环境搭建LLaMA-Factory安装教程模型大小选择环境搭建Windows系统RTX4060Ti(16G显存)python3.10cuda=12.6cudnntorch==2.7.1+cu126torchvision==0.22.1+cu126torchaudio==2.7.1+cu126PSC:\Users\18098>nvidia-smiTueJul2201:52:192025+<
- Mamba架构的模型 (内容由deepseek辅助汇总)
Jiang_Immortals
人工智能
基于Mamba架构的模型近年来在效率和性能上展现出显著突破,以下按架构类型分类列出当前表现最出色的代表模型及其核心特点:一、纯SSM架构模型FalconMamba-7B关键创新:首个通用大规模纯Mamba模型,由阿布扎比TII开发,基于Mamba-1改进,增加RMS归一化层提升训练稳定性13。性能表现:在综合基准(IFEval、BBH、MMLU-PRO等)平均得分15.04,超越Llama3.1-
- Llama 2 模型架构深度解析:Transformer的进化
SuperAGI架构师的AI实验室
AI大模型应用开发宝典llama架构transformerai
Llama2模型架构深度解析:Transformer的进化关键词:Llama2、Transformer、模型架构、进化、人工智能摘要:本文将深入剖析Llama2的模型架构,探讨它作为Transformer进化版本的独特之处。从背景知识的介绍,到核心概念的解释,再到算法原理、实战案例以及实际应用场景等方面,为读者全面展现Llama2的魅力和价值。通过通俗易懂的语言,让即使是对技术不太熟悉的读者也能理
- 【Ollama】大模型本地部署与 Java 项目调用指南
科马
LLMjava开发语言llama语言模型
Ollama大模型本地部署与Java项目调用指南一、引言背景介绍Ollama是一个轻量级的大语言模型部署工具,支持快速在本地拉取、运行主流开源模型(如LLaMA3、Mistral、Gemma等)。它简化了模型部署的过程,内置RESTfulAPI,使得开发者可以像调用本地服务一样使用强大的大模型能力。本文将介绍如何在本地部署Ollama模型,并通过Java项目调用Ollama提供的API接口,实现本
- LLM微调训练指南
小小怪 @
人工智能自然语言处理
模型选择策略开源LLM的选择需综合评估任务需求与资源限制:LLaMA-2(7B/13B/70B):商用友好,推荐使用HuggingFace格式的社区变体(如NousResearch版本)Mistral(7B):Apache2.0许可,在推理和数学任务表现突出Falcon(7B/40B):商业授权宽松,特别适合多轮对话场景硬件匹配参考:NVIDIA3090可微调7B模型(QLoRA),A100建议尝
- 9、LLaMA-Factory项目微调介绍
Andy_shenzl
大模型学习llamaLLaMAFactory微调大模型LoRA
1、LLaMAFactory介绍 LLaMAFactory是一个在GitHub上开源的项目,该项目给自身的定位是:提供一个易于使用的大语言模型(LLM)微调框架,支持LLaMA、Baichuan、Qwen、ChatGLM等架构的大模型。更细致的看,该项目提供了从预训练、指令微调到RLHF阶段的开源微调解决方案。截止目前(2024年3月1日)支持约120+种不同的模型和内置了60+的数据集,同时封
- 【AIGC调研系列】敢于挑战Transformer的新架构Megalodon有什么优势
Zachary AI
AIGC调研相关AIGCtransformer架构
Megalodon作为一种新架构,其优势主要体现在以下几个方面:无限上下文处理能力:Megalodon能够处理无限上下文,这一点在多个证据中得到了强调[1][2][3]。这意味着它能够在处理长文本时保持高效和准确,而不会因为上下文长度的限制而降低性能。高性能:在2万亿token的训练任务中,Megalodon的性能超越了Llama2-7B,实现了非凡的效率[1][2][3]。这表明Megalodo
- 【AIGC半月报】AIGC大模型启元:2024.04(下)
AIGC大模型启元:2024.04(下)(1)Llama-3(MetaLLM)(2)Eurux-8x22B(面壁智能)(3)MEGALODON(Meta上下文长度不受限的神经网络架构)(4)Phi-3Mini(微软-最强小参数大模型)(5)日日新5.0(商汤大模型5.0版)(6)中文版Llama3(7)Qwen1.5-110B(国产Llama3)(8)Vidu(国产Sora)(1)Llama-3(
- RoPE:相对位置编码的旋转革命——原理、演进与大模型应用全景
大千AI助手
人工智能Python#OTHER人工智能深度学习大模型算法RoPE位置编码相对位置
“以复数旋转解锁位置关系的本质表达,让Transformer突破长度藩篱”旋转位置编码(RotaryPositionEmbedding,RoPE)是由JianlinSu等研究者于2021年提出的突破性位置编码方法,通过复数空间中的旋转操作将相对位置信息融入Transformer的自注意力机制,解决了传统位置编码在长序列建模中的外推瓶颈。该方法是当前主流大模型(如LLaMA、GPT-NeoX)的核心
- 深度解析:Meta148亿美元收购Scale AI,扎克伯格的AI翻身仗能成功吗?
Code_流苏
AI知识图谱人工智能MetaScaleAIAI竞赛数据标注收购
名人说:博观而约取,厚积而薄发。——苏轼《稼说送张琥》创作者:Code_流苏(CSDN)(一个喜欢古诗词和编程的Coder)目录一、史上最大AI收购案之一:148亿美元的收购1.交易规模史无前例2.不只是钱的问题3.为什么是49%?二、Meta的AI困境:为什么扎克伯格如此焦虑?1.Llama4的"滑铁卢"2.人才流失较重3.数据质量的"阿喀琉斯之踵"4.扎克伯格的"创始人模式"三、ScaleAI
- 使用 LLaMA 3 8B 微调一个 Reward Model:从入门到实践
茫茫人海一粒沙
Lorallama
本文将介绍如何基于Meta的LLaMA38B模型构建并微调一个RewardModel,它是构建RLHF(基于人类反馈的强化学习)系统中的关键一环。我们将使用HuggingFace的transformers、trl和peft等库,通过参数高效微调(LoRA)实现高质量RewardModel的训练。什么是RewardModel?RewardModel(RM)是RLHF流程中的评分器,它学习人类偏好:在
- LLaMA-Factory快速入门
@BangBang
LLMllama
文章目录1.背景2.环境准备2.1硬件要求2.2CUDA和Pytorch环境2.3模型下载2.4模型推理3.自定义数据集构建4.基于LoRA的sft指令微调4.1Lora微调训练4.2动态合并LoRA的推理4.3训练效果评估4.4LoRA模型合并导出5.webuiboard的使用5.1使用介绍5.2APIServer的启动与调用6进阶6.1大模型主流评测benchmark6.2部署Ollama1.
- 【运维】SGLang服务器参数配置详解
EulerBlind
LLM服务器运维网络
SGLang是一个高性能的大语言模型推理框架,提供了丰富的服务器参数配置选项。本文将基于官方文档详细介绍SGLang服务器的各种参数配置,帮助开发者更好地优化模型推理性能。常用启动命令多GPU张量并行python-msglang.launch_server--model-pathmeta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct--tp2多GPU数据并行python-msgla
- 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
- *SFT深度实践指南:从数据构建到模型部署的全流程解析
大千AI助手
人工智能Python#OTHER人工智能深度学习算法大模型SFT微调Lora
一、SFT技术原理与定位核心定义SFT是在预训练语言模型(如LLaMA、GPT)基础上,利用标注数据优化模型以适应特定任务的技术。其本质是通过调整模型参数,将通用语言能力迁移至专业领域(如法律、医疗)或任务(如对话生成、代码补全)。与预训练的区别预训练:使用无标注数据(如维基百科)学习通用表征,消耗千亿级token算力。SFT:使用标注数据(如指令-答案对)进行任务适配,成本仅为预训练的1/100
- 【RAG专题】如何选择合适的RAG架构?
星际棋手
人工智能
选择适合的RAG架构需结合自身业务需求、数据特点、性能要求等因素综合判断,以下是关键考量维度及对应架构选择建议:1.按数据规模与类型选择•小规模、单一类型数据(如纯文本文档库):适合基础单阶段检索架构(检索模块+生成模块)。◦检索:用轻量级嵌入模型(如BGE-base、all-MiniLM)+简单向量数据库(如FAISS)。◦生成:搭配中小型LLM(如Llama2-7B、Mistral),无需复杂
- 6、LangChain —— 使用 Huggingface 中的开源模型
Miyazaki_Hayao
LangChain实战langchain
文章目录一、概述二、大语言模型发展史三、预训练+微调的模式四、用HuggingFace跑开源模型五、申请使用Meta的Llama2模型六、通过HuggingFace调用Llama七、LangChain和HuggingFace的接口1、通过HuggingFaceHub2、通过HuggingFacePipeline八、用LangChain调用自定义语言模型一、概述 大语言模型,不止ChatGPT一种。
- 大模型或多模态在能源系统优化调度中的应用
u013250861
LLM能源人工智能
1.大模型在电力调度中的应用GAIA-电力调度大语言模型项目描述:专为电力调度设计的大语言模型,能够处理运行调整、运行监控和黑启动等任务技术特点:基于LLaMA2微调,专门针对电力系统领域优化论文:“Alargelanguagemodelforadvancedpowerdispatch”(NatureScientificReports,2025)GitHub:暂未公开源代码,但论文中提到了完整的技
- 大模型格式
目录大模型格式:ollma可以加载ggufChatGPT说:什么是GGUF?大模型格式:Ollama模型格式只能运行已打包成.gguf格式的模型,或通过其Modelfile方式构建ModelScope模型格式大多使用HuggingFaceTransformers格式,如.bin、.safetensors,与Ollama不兼容模型加载方式不同Ollama自带封装推理引擎(ggml/llama.cpp
- 本地部署 Kimi K2 全指南(llama.cpp、vLLM、Docker 三法)
迎风斯黄
llamadocker容器kimi
KimiK2是MoonshotAI于2025年7月11日发布的高性能多专家语言模型(MoE),支持最大128K上下文,激活参数规模为32B,具备极强的推理、代码生成与多轮对话能力。自从其权重以多种格式开源以来,许多开发者希望将其部署在本地,以获得更高的私密性和灵活性。本文将详细介绍三种主流本地部署路径,并提供完整的配置步骤和使用建议。准备工作(通用部分)在进行部署前,请准备如下环境与资源:✅最低硬
- 大模型本地部署-dify私有化部署-教程
一、简介dify是一个开源的LLM应用开发平台。其直观的界面结合了AI工作流、RAG管道、Agent、模型管理、可观测性功能等,可以让您快速从原型到生产。二、核心功能列表1、工作流:在画布上构建和测试功能强大的AI工作流程。2、全面的模型支持:与数百种专有/开源LLMs以及数十种推理提供商和自托管解决方案无缝集成,涵盖GPT、Mistral、Llama3以及任何与OpenAIAPI兼容的模型。完整
- LLM系统性学习完全指南(初学者必看系列)
GA琥珀
LLM学习人工智能语言模型
前言这篇文章将系统性的讲解LLM(LargeLanguageModels,LLM)的知识和应用。我们将从支撑整个领域的数学与机器学习基石出发,逐步剖析自然语言处理(NLP)的经典范式,深入探究引发革命的Transformer架构,并按时间顺序追溯从BERT、GPT-2到GPT-4、Llama及Gemini等里程碑式模型的演进。随后,我们将探讨如何将这些强大的基础模型转化为实用、安全的应用,涵盖对齐
- Llama-Omni会说话的人工智能“语音到语音LLM” 利用低延迟、高质量语音转语音 AI 彻底改变对话方式(教程含源码)
知识大胖
NVIDIAGPU和大语言模型开发教程llama人工智能nvidiallm
介绍“单靠技术是不够的——技术与文科、人文学科的结合,才能产生让我们心花怒放的成果。”——史蒂夫·乔布斯近年来,人机交互领域发生了重大变化,尤其是随着ChatGPT、GPT-4等大型语言模型(LLM)的出现。虽然这些模型主要基于文本,但人们对语音交互的兴趣日益浓厚,以使人机对话更加无缝和自然。然而,实现语音交互而不受语音转文本处理中常见的延迟和错误的影响仍然是一个挑战。关键字:Llama-Omni
- 【实战AI】macbook M1 本地ollama运行deepseek
东方鲤鱼
chatAImacosaillamaAIGCchatgpt
由于deepseek官网或者Aapi调用会有网络延迟或不响应的情况,故在本地搭建部署;前提条件1.由于需要拉取开源镜像,受网络限制,部分资源在前提中会下载的更快!请自行;2.设备macbookM132G下载ollamaOllama是一款跨平台推理框架客户端(MacOS、Windows、Linux),专为无缝部署大型语言模型(LLM)(如Llama2、Mistral、Llava等)而设计。通过一键式
- 在mac m1基于llama.cpp运行deepseek
lama.cpp是一个高效的机器学习推理库,目标是在各种硬件上实现LLM推断,保持最小设置和最先进性能。llama.cpp支持1.5位、2位、3位、4位、5位、6位和8位整数量化,通过ARMNEON、Accelerate和Metal支持Apple芯片,使得在MACM1处理器上运行Deepseek大模型成为可能。1下载llama.cppgitclonehttps://github.com/ggerg
- LLaMA 学习笔记
AI算法网奇
深度学习基础人工智能深度学习
目录LLaMA模型结构:模型微调手册:推理示例:指定位置加载模型测试ok:模型下载:llama-stack下载modelscope下载LLaMA优化技术RMSNormSwiGLU激活函数旋转位置编码(RoPE)LLaMA模型结构:llama3结构详解-CSDN博客模型微调手册:大模型微调LLaMA详细指南(准备环境、数据、配置微调参数+微调过程)_llama微调-CSDN博客显存占用:FP16/B
- LLaMA-Omni 深度解析:打开通往无缝人机语音交互的大门
kakaZhui
前沿多模态大模型:论文与实战llama交互LLMTTS语音识别语音合成人工智能
一、引言:语音交互大模型今天我们来看语音交互大模型LLaMA-Omni,它由中国科学院计算技术研究所的研究者们推出,是一个基于强大的Llama-3.1-8B-Instruct构建的语音语言模型。LLaMA-Omni不仅实现了低至226ms的惊人交互延迟,还能同时生成高质量的文本与语音回复,真正意义上让大语言模型(LLM)具备了“听说”的能力。这篇博客将带你由浅入深,全方位地探索LLaMA-Omni
- llama-factory微调Qwen2.5-7B-instruct实战,看这一篇就够了!!!(含windows和linux)
亚伯拉罕·黄肯
大模型llama人工智能大模型llamafactory微调Qwen
一.安装llama-factoryllama-factort的网站:https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory安装llama-factory很简单,打开github后滑到安装LLaMAFactory跟着步骤走即可。安装LLaMAFactorygitclone--depth1https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git
- 在LLM快速迭代时代构建持久AI应用:架构设计与实施策略
引言:技术浪潮下的开发困境大型语言模型(LLM)的发展速度令人瞠目:从GPT-3到GPT-4,从Claude1到Claude3,从Llama1到Llama3,迭代周期正在从"年"缩短到"月"。作为一名AI应用开发者,我亲身经历了这种技术浪潮带来的挑战:昨天精心调优的prompt今天可能失效;上个季度集成的模型这个季度已有更优选择;刚完成的功能设计瞬间被新模型的能力超越。在如此快速变化的环境中,如何
- 零代码玩转大模型!LLaMA Factory:你的专属模型精修师
jane_xing
人工智能llama
你是否曾对大语言模型(LLM)的强大能力心驰神往,却苦于以下难题?想定制专属模型?微调代码看不懂,环境配置太复杂…硬件资源有限?动辄需要数张A100,普通设备望而却步…中文任务不给力?原生模型中文理解弱,效果难达预期…部署门槛高?模型优化、压缩、服务化步步是坎?好消息是:LLaMAFactory来拯救你啦!它就像一家功能齐全的“模型精修店”,让你无需深厚AI功底,也能轻松定制、优化和部署大模型!一
- 对股票分析时要注意哪些主要因素?
会飞的奇葩猪
股票 分析 云掌股吧
众所周知,对散户投资者来说,股票技术分析是应战股市的核心武器,想学好股票的技术分析一定要知道哪些是重点学习的,其实非常简单,我们只要记住三个要素:成交量、价格趋势、振荡指标。
一、成交量
大盘的成交量状态。成交量大说明市场的获利机会较多,成交量小说明市场的获利机会较少。当沪市的成交量超过150亿时是强市市场状态,运用技术找综合买点较准;
- 【Scala十八】视图界定与上下文界定
bit1129
scala
Context Bound,上下文界定,是Scala为隐式参数引入的一种语法糖,使得隐式转换的编码更加简洁。
隐式参数
首先引入一个泛型函数max,用于取a和b的最大值
def max[T](a: T, b: T) = {
if (a > b) a else b
}
因为T是未知类型,只有运行时才会代入真正的类型,因此调用a >
- C语言的分支——Object-C程序设计阅读有感
darkblue086
applec框架cocoa
自从1972年贝尔实验室Dennis Ritchie开发了C语言,C语言已经有了很多版本和实现,从Borland到microsoft还是GNU、Apple都提供了不同时代的多种选择,我们知道C语言是基于Thompson开发的B语言的,Object-C是以SmallTalk-80为基础的。和C++不同的是,Object C并不是C的超集,因为有很多特性与C是不同的。
Object-C程序设计这本书
- 去除浏览器对表单值的记忆
周凡杨
html记忆autocompleteform浏览
&n
- java的树形通讯录
g21121
java
最近用到企业通讯录,虽然以前也开发过,但是用的是jsf,拼成的树形,及其笨重和难维护。后来就想到直接生成json格式字符串,页面上也好展现。
// 首先取出每个部门的联系人
for (int i = 0; i < depList.size(); i++) {
List<Contacts> list = getContactList(depList.get(i
- Nginx安装部署
510888780
nginxlinux
Nginx ("engine x") 是一个高性能的 HTTP 和 反向代理 服务器,也是一个 IMAP/POP3/SMTP 代理服务器。 Nginx 是由 Igor Sysoev 为俄罗斯访问量第二的 Rambler.ru 站点开发的,第一个公开版本0.1.0发布于2004年10月4日。其将源代码以类BSD许可证的形式发布,因它的稳定性、丰富的功能集、示例配置文件和低系统资源
- java servelet异步处理请求
墙头上一根草
java异步返回servlet
servlet3.0以后支持异步处理请求,具体是使用AsyncContext ,包装httpservletRequest以及httpservletResponse具有异步的功能,
final AsyncContext ac = request.startAsync(request, response);
ac.s
- 我的spring学习笔记8-Spring中Bean的实例化
aijuans
Spring 3
在Spring中要实例化一个Bean有几种方法:
1、最常用的(普通方法)
<bean id="myBean" class="www.6e6.org.MyBean" />
使用这样方法,按Spring就会使用Bean的默认构造方法,也就是把没有参数的构造方法来建立Bean实例。
(有构造方法的下个文细说)
2、还
- 为Mysql创建最优的索引
annan211
mysql索引
索引对于良好的性能非常关键,尤其是当数据规模越来越大的时候,索引的对性能的影响越发重要。
索引经常会被误解甚至忽略,而且经常被糟糕的设计。
索引优化应该是对查询性能优化最有效的手段了,索引能够轻易将查询性能提高几个数量级,最优的索引会比
较好的索引性能要好2个数量级。
1 索引的类型
(1) B-Tree
不出意外,这里提到的索引都是指 B-
- 日期函数
百合不是茶
oraclesql日期函数查询
ORACLE日期时间函数大全
TO_DATE格式(以时间:2007-11-02 13:45:25为例)
Year:
yy two digits 两位年 显示值:07
yyy three digits 三位年 显示值:007
- 线程优先级
bijian1013
javathread多线程java多线程
多线程运行时需要定义线程运行的先后顺序。
线程优先级是用数字表示,数字越大线程优先级越高,取值在1到10,默认优先级为5。
实例:
package com.bijian.study;
/**
* 因为在代码段当中把线程B的优先级设置高于线程A,所以运行结果先执行线程B的run()方法后再执行线程A的run()方法
* 但在实际中,JAVA的优先级不准,强烈不建议用此方法来控制执
- 适配器模式和代理模式的区别
bijian1013
java设计模式
一.简介 适配器模式:适配器模式(英语:adapter pattern)有时候也称包装样式或者包装。将一个类的接口转接成用户所期待的。一个适配使得因接口不兼容而不能在一起工作的类工作在一起,做法是将类别自己的接口包裹在一个已存在的类中。 &nbs
- 【持久化框架MyBatis3三】MyBatis3 SQL映射配置文件
bit1129
Mybatis3
SQL映射配置文件一方面类似于Hibernate的映射配置文件,通过定义实体与关系表的列之间的对应关系。另一方面使用<select>,<insert>,<delete>,<update>元素定义增删改查的SQL语句,
这些元素包含三方面内容
1. 要执行的SQL语句
2. SQL语句的入参,比如查询条件
3. SQL语句的返回结果
- oracle大数据表复制备份个人经验
bitcarter
oracle大表备份大表数据复制
前提:
数据库仓库A(就拿oracle11g为例)中有两个用户user1和user2,现在有user1中有表ldm_table1,且表ldm_table1有数据5千万以上,ldm_table1中的数据是从其他库B(数据源)中抽取过来的,前期业务理解不够或者需求有变,数据有变动需要重新从B中抽取数据到A库表ldm_table1中。
- HTTP加速器varnish安装小记
ronin47
http varnish 加速
上午共享的那个varnish安装手册,个人看了下,有点不知所云,好吧~看来还是先安装玩玩!
苦逼公司服务器没法连外网,不能用什么wget或yum命令直接下载安装,每每看到别人博客贴出的在线安装代码时,总有一股羡慕嫉妒“恨”冒了出来。。。好吧,既然没法上外网,那只能麻烦点通过下载源码来编译安装了!
Varnish 3.0.4下载地址: http://repo.varnish-cache.org/
- java-73-输入一个字符串,输出该字符串中对称的子字符串的最大长度
bylijinnan
java
public class LongestSymmtricalLength {
/*
* Q75题目:输入一个字符串,输出该字符串中对称的子字符串的最大长度。
* 比如输入字符串“google”,由于该字符串里最长的对称子字符串是“goog”,因此输出4。
*/
public static void main(String[] args) {
Str
- 学习编程的一点感想
Cb123456
编程感想Gis
写点感想,总结一些,也顺便激励一些自己.现在就是复习阶段,也做做项目.
本专业是GIS专业,当初觉得本专业太水,靠这个会活不下去的,所以就报了培训班。学习的时候,进入状态很慢,而且当初进去的时候,已经上到Java高级阶段了,所以.....,呵呵,之后有点感觉了,不过,还是不好好写代码,还眼高手低的,有
- [能源与安全]美国与中国
comsci
能源
现在有一个局面:地球上的石油只剩下N桶,这些油只够让中国和美国这两个国家中的一个顺利过渡到宇宙时代,但是如果这两个国家为争夺这些石油而发生战争,其结果是两个国家都无法平稳过渡到宇宙时代。。。。而且在战争中,剩下的石油也会被快速消耗在战争中,结果是两败俱伤。。。
在这个大
- SEMI-JOIN执行计划突然变成HASH JOIN了 的原因分析
cwqcwqmax9
oracle
甲说:
A B两个表总数据量都很大,在百万以上。
idx1 idx2字段表示是索引字段
A B 两表上都有
col1字段表示普通字段
select xxx from A
where A.idx1 between mmm and nnn
and exists (select 1 from B where B.idx2 =
- SpringMVC-ajax返回值乱码解决方案
dashuaifu
AjaxspringMVCresponse中文乱码
SpringMVC-ajax返回值乱码解决方案
一:(自己总结,测试过可行)
ajax返回如果含有中文汉字,则使用:(如下例:)
@RequestMapping(value="/xxx.do") public @ResponseBody void getPunishReasonB
- Linux系统中查看日志的常用命令
dcj3sjt126com
OS
因为在日常的工作中,出问题的时候查看日志是每个管理员的习惯,作为初学者,为了以后的需要,我今天将下面这些查看命令共享给各位
cat
tail -f
日 志 文 件 说 明
/var/log/message 系统启动后的信息和错误日志,是Red Hat Linux中最常用的日志之一
/var/log/secure 与安全相关的日志信息
/var/log/maillog 与邮件相关的日志信
- [应用结构]应用
dcj3sjt126com
PHPyii2
应用主体
应用主体是管理 Yii 应用系统整体结构和生命周期的对象。 每个Yii应用系统只能包含一个应用主体,应用主体在 入口脚本中创建并能通过表达式 \Yii::$app 全局范围内访问。
补充: 当我们说"一个应用",它可能是一个应用主体对象,也可能是一个应用系统,是根据上下文来决定[译:中文为避免歧义,Application翻译为应
- assertThat用法
eksliang
JUnitassertThat
junit4.0 assertThat用法
一般匹配符1、assertThat( testedNumber, allOf( greaterThan(8), lessThan(16) ) );
注释: allOf匹配符表明如果接下来的所有条件必须都成立测试才通过,相当于“与”(&&)
2、assertThat( testedNumber, anyOf( g
- android点滴2
gundumw100
应用服务器android网络应用OSHTC
如何让Drawable绕着中心旋转?
Animation a = new RotateAnimation(0.0f, 360.0f,
Animation.RELATIVE_TO_SELF, 0.5f, Animation.RELATIVE_TO_SELF,0.5f);
a.setRepeatCount(-1);
a.setDuration(1000);
如何控制Andro
- 超简洁的CSS下拉菜单
ini
htmlWeb工作html5css
效果体验:http://hovertree.com/texiao/css/3.htmHTML文件:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
<head>
<title>简洁的HTML+CSS下拉菜单-HoverTree</title>
- kafka consumer防止数据丢失
kane_xie
kafkaoffset commit
kafka最初是被LinkedIn设计用来处理log的分布式消息系统,因此它的着眼点不在数据的安全性(log偶尔丢几条无所谓),换句话说kafka并不能完全保证数据不丢失。
尽管kafka官网声称能够保证at-least-once,但如果consumer进程数小于partition_num,这个结论不一定成立。
考虑这样一个case,partiton_num=2
- @Repository、@Service、@Controller 和 @Component
mhtbbx
DAOspringbeanprototype
@Repository、@Service、@Controller 和 @Component 将类标识为Bean
Spring 自 2.0 版本开始,陆续引入了一些注解用于简化 Spring 的开发。@Repository注解便属于最先引入的一批,它用于将数据访问层 (DAO 层 ) 的类标识为 Spring Bean。具体只需将该注解标注在 DAO类上即可。同时,为了让 Spring 能够扫描类
- java 多线程高并发读写控制 误区
qifeifei
java thread
先看一下下面的错误代码,对写加了synchronized控制,保证了写的安全,但是问题在哪里呢?
public class testTh7 {
private String data;
public String read(){
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "read data "
- mongodb replica set(副本集)设置步骤
tcrct
javamongodb
网上已经有一大堆的设置步骤的了,根据我遇到的问题,整理一下,如下:
首先先去下载一个mongodb最新版,目前最新版应该是2.6
cd /usr/local/bin
wget http://fastdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-x86_64-2.6.0.tgz
tar -zxvf mongodb-linux-x86_64-2.6.0.t
- rust学习笔记
wudixiaotie
学习笔记
1.rust里绑定变量是let,默认绑定了的变量是不可更改的,所以如果想让变量可变就要加上mut。
let x = 1; let mut y = 2;
2.match 相当于erlang中的case,但是case的每一项后都是分号,但是rust的match却是逗号。
3.match 的每一项最后都要加逗号,但是最后一项不加也不会报错,所有结尾加逗号的用法都是类似。
4.每个语句结尾都要加分