- Qwen3 大模型实战:使用 vLLM 部署与函数调用(Function Call)全攻略
曦紫沐
大模型大模型部署Qwen3vLLM函数调用
文章摘要本文将带你从零开始,深入掌握如何使用Qwen3-8B大语言模型,结合vLLM进行高性能部署,并通过函数调用(FunctionCall)实现模型与外部工具的智能联动。我们将详细讲解部署命令、调用方式、代码示例及实际应用场景,帮助你快速构建基于Qwen3的智能应用。一、Qwen3简介与部署环境准备Qwen3是通义千问系列的最新一代大语言模型,具备强大的自然语言理解和生成能力,尤其在函数调用、工
- 数据分析领域中AI人工智能的发展前景展望
AI大模型应用工坊
AI大模型开发实战数据分析人工智能数据挖掘ai
数据分析领域中AI人工智能的发展前景展望关键词:数据分析、人工智能、机器学习、深度学习、数据挖掘、预测分析、自动化摘要:本文深入探讨了人工智能在数据分析领域的发展现状和未来趋势。我们将从核心技术原理出发,分析AI如何改变传统数据分析范式,详细讲解机器学习算法在数据分析中的应用,并通过实际案例展示AI驱动的数据分析解决方案。文章还将探讨行业应用场景、工具生态以及未来发展面临的挑战和机遇,为数据分析师
- 【三桥君】MCP中台,究竟如何实现多模型、多渠道、多环境的统一管控?如何以MCP为核心设计AI应用架构?
三桥君
《三桥君MCP落地方法论》《三桥君AI大模型落地方法论》#《三桥君AI产品方法论》人工智能AI产品经理MCPAPI三桥君系统架构llama
你好,我是✨三桥君✨本文介绍>>一、引言随着人工智能技术的快速发展,越来越多的企业开始引入大语言模型(LLM)以提升用户体验和运营效率。然而,如何高效、稳定地将这些AI能力落地到生产环境呢?传统的系统架构往往难以应对AI应用的高并发、低延迟和灵活扩展需求,因此,从整体架构角度设计AI应用架构显得尤为重要。本文三桥君将深入探讨以MCP为核心的AI应用架构,并分析多种部署方式的优劣势,为企业在AI落地
- 深入理解卷积神经网络(CNN)与循环神经网络(RNN)
CodeJourney.
cnnrnn人工智能
在当今的人工智能领域,神经网络无疑是最为璀璨的明珠之一。而卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN)和循环神经网络(RecurrentNeuralNetworks,RNN)作为神经网络家族中的重要成员,各自有着独特的架构和强大的功能,广泛应用于众多领域。本文将深入探讨这两种神经网络的原理、特点以及应用场景,为对深度学习感兴趣的读者提供全面的知识讲解。一、卷积神经
- 时序预测 | MATLAB实现贝叶斯优化CNN-GRU时间序列预测(股票价格预测)
Matlab机器学习之心
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✅作者简介:热爱数据处理、数学建模、仿真设计、论文复现、算法创新的Matlab仿真开发者。更多Matlab代码及仿真咨询内容点击主页:Matlab科研工作室个人信条:格物致知,期刊达人。内容介绍股票价格预测一直是金融领域一个极具挑战性的课题。其内在的非线性、随机性和复杂性使得传统的预测方法难以取得令人满意的效果。近年来,深度学习技术,特别是卷积神经网络(CNN)和门控循环单元(GRU)的结合,为时
- 时序预测 | MATLAB实现BO-CNN-GRU贝叶斯优化卷积门控循环单元时间序列预测
Matlab算法改进和仿真定制工程师
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✅作者简介:热爱数据处理、数学建模、算法创新的Matlab仿真开发者。更多Matlab代码及仿真咨询内容点击:Matlab科研工作室个人信条:格物致知。内容介绍时间序列预测在各个领域都具有重要的应用价值,例如金融市场预测、气象预报、交通流量预测等。准确地预测未来趋势对于决策制定至关重要。近年来,深度学习技术在时间序列预测领域取得了显著进展,其中卷积神经网络(CNN)和门控循环单元(GRU)由于其强
- Python Gradio:实现交互式图像编辑
PythonAI编程架构实战家
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PythonGradio:实现交互式图像编辑关键词:Python,Gradio,交互式图像编辑,计算机视觉,深度学习,图像处理,Web应用摘要:本文将深入探讨如何使用Python的Gradio库构建交互式图像编辑应用。我们将从基础概念开始,逐步介绍Gradio的核心功能,并通过实际代码示例展示如何实现各种图像处理功能。文章将涵盖图像滤镜应用、对象检测、风格迁移等高级功能,同时提供完整的项目实战案例
- 如何运用深度学习打造高效AI人工智能系统
AI智能探索者
AIAgent智能体开发实战人工智能深度学习ai
如何运用深度学习打造高效AI人工智能系统关键词:深度学习、AI系统、神经网络、模型优化、实战开发摘要:本文将从深度学习的核心概念出发,结合生活实例和代码实战,系统讲解如何构建高效AI系统。我们会拆解数据准备、模型设计、训练优化、部署落地的全流程,揭秘“数据-模型-训练-推理”的协同机制,并通过具体案例演示从0到1开发AI系统的关键技巧,帮助开发者掌握打造高效AI系统的底层逻辑。背景介绍目的和范围在
- 一个开源AI牛马神器 | AiPy,平替Manus,装完直接上手写Python!
Agent加载失败
人工智能python开源算法AI编程
还记得三个月前那个在闲鱼被炒到万元邀请码的Manus吗?现在你点官网,直接提示「所在地区不可用」了它走了,但更香的国产开源项目出现了:AiPy(爱派)。主打一个极致简化的AIAgent理念:别搞什么插件市场、Agent路由,直接给AI一个Python解释器,让它用自然语言写代码干活。听起来狠活?实际体验更狠:•完全本地化,界面傻瓜式操作,支持自然语言生成&执行Python任务;•数据清洗、文档总结
- ChatGPT还不能写小说吗?
刘若愚
最近,ChatGPT大热,据说可以写论文,编故事,好像无所不能。于是,我给它出了个题目:写一篇5万字的科幻小说。人物:刘若愚,化学家;刘子琪,大律师;仔仔,刘子琪的宠物猫;周金凝,医生;刘泽余,大侦探;赵政淇,程序猿;杰夫(Jeff)机器人它给我的回答是:我很抱歉,我是一个AI语言模型,无法写出如此长篇的小说。但我可以为您提供一些写作灵感和指导:确定故事背景和时间线:在科幻小说中,背景和时间线非常
- AI心理学四层架构揭秘:语言模型为何“说谎“?
TGITCIC
AI-大模型的落地之道语言模型人工智能自然语言处理大模型国产大模型大模型落地
第一章神经层:代码编织的"脑电图"1.1注意力权重的量子跃迁当Claude3.5Haiku处理"达拉斯所在州的首府"这类问题时,其注意力权重图谱呈现出量子跃迁特征。研究团队通过归因图技术捕捉到:在输入"达拉斯"的瞬间,模型内部Texas节点的激活强度达到87.6%,首府概念节点同步飙升至79.3%。这种非线性激活模式与人类大脑的默认模式网络惊人相似。模型层级激活时序决策路径可解释性神经层300ms
- 基于深度学习的目标检测算法综述:从RCNN到YOLOv13,一文看懂十年演进!
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深度学习目标检测算法人工智能自动驾驶YOLO机器学习
一、引言:目标检测的十年巨变2012年AlexNet拉开深度学习序幕,2014年RCNN横空出世,目标检测从此进入“深度时代”。十年间,算法从两阶段到单阶段,从Anchor-base到Anchor-free,从CNN到Transformer,从2D到3D,从监督学习到自监督学习,迭代速度之快令人目不暇接。本文将系统梳理基于深度学习的目标检测算法,带你全面了解技术演进、核心思想、代表算法、工业落地与
- Baumer工业相机堡盟工业相机如何通过YoloV8深度学习模型实现不同水果的检测识别(C#代码,UI界面版)
Baumer工业相机堡盟工业相机如何通过YoloV8深度学习模型实现不同水果的检测识别(C#代码,UI界面版))工业相机使用YoloV8模型实现不同水果的检测识别工业相机通过YoloV8模型实现不同水果的检测识别的技术背景在相机SDK中获取图像转换图像的代码分析工业相机图像转换Bitmap图像格式和Mat图像重要核心代码本地文件图像转换Bitmap图像格式和Mat图像重要核心代码Mat图像导入Yo
- 从零开始构建深度学习环境:基于Pytorch、CUDA与cuDNN的虚拟环境搭建与实践(适合初学者)
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程序员的知识储备2程序员的知识储备3深度学习pytorch人工智能
摘要:深度学习正在引领人工智能技术的革新,而对于初学者来说,正确搭建深度学习环境是迈向AI研究与应用的第一步。本文将为读者提供一套详尽的教程,指导如何在本地环境中搭建Pytorch、CUDA与cuDNN,以及如何利用Anaconda和PyCharm进行高效开发。内容涵盖从环境配置、常见错误修正,到基础的深度学习模型构建及训练。我们旨在为深度学习零基础的入门者提供一个全面且易于理解的“保姆级”教程,
- BEYOND BINARY REWARDS: TRAINING LMS TOREASON ABOUT THEIR UNCERTAINTY
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大模型与智能体对抗生成网络与动作识别强化学习人工智能语言模型自然语言处理机器学习深度学习
https://gist.github.com/josherich/8a30dbf3d6ae0cae1048c3331f38fe80https://gist.github.com/josherich/8a30dbf3d6ae0cae1048c3331f38fe801引言与此担忧一致,研究表明,即使最初校准良好的大型语言模型(LLMs)在RL训练后也会变得过度自信(Lengetal.,2
- Gradient-Adaptive Policy Optimization:Towards Multi-Objective Alignment of Large Language Models
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- 人工智能概念之九:深度学习概述
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- Uncovering Bias in Large Vision-Language Models at Scale with Counterfactuals
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因果推断大模型与智能体人工智能算法机器学习语言模型自然语言处理
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- 学苑教育杂志《学苑教育》杂志社学苑教育编辑部2025年第21期目录
QQ296078736
人工智能
专题研究推进“教-学-评”一体化,打造小学语文高效课堂刘月兰;4-6教育管理新高考制度下普通高中生涯教育课程设计的研究霍亚贞;马玲;7-9课堂教学核心素养下小学数学深度学习课堂的构建策略康贵景;10-12“双减”背景下初中英语教学的课堂模式高燕;13-15小学低年级数学说理课堂构建策略玉洁;16-18基于法治观念培育的道法课项目式教学策略许静;19-21“双师课堂”在初中语文写作教学中的实践孙巧玲
- Langchain学习笔记(十):文档加载与处理详解
注:本文是Langchain框架的学习笔记;不是教程!不是教程!内容可能有所疏漏,欢迎交流指正。后续将持续更新学习笔记,分享我的学习心得和实践经验。前言在构建基于大语言模型的应用时,文档处理是一个至关重要的环节。无论是构建RAG(检索增强生成)系统,还是进行知识库问答,我们都需要将各种格式的文档转换为模型可以理解和处理的形式。Langchain提供了强大的文档加载和处理功能,支持多种文件格式,并提
- BGE-M3模型结合Milvus向量数据库强强联合实现混合检索
在基于生成式人工智能的应用开发中,通过关键词或语义匹配的方式对用户提问意图进行识别是一个很重要的步骤,因为识别的精准与否会影响后续大语言模型能否检索出合适的内容作为推理的上下文信息(或选择合适的工具)以给出用户最符合预期的回答。在本篇文章中,我将尽可能详细地介绍想达成准确识别用户提问意图的解决方案之一,即基于功能强大的BGE-M3模型和Milvus向量数据库实现混合检索(稠密向量densevect
- 构建高效 RAG 流程的七个关键点及其落地实践
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人工智能应用浪潮中,检索增强生成(RAG)技术凭借着结合大型语言模型(LLMs)的生成能力和信息检索系统的独特优势,成为了各企业挖掘数据价值、提升业务智能化水平的关键手段之一。然而,构建一个高效且精准的RAG流程并非易事,其中存在着诸多关键点和挑战。作为一名非资深IT技术顾问,我将基于丰富的实战经验,为大家深入剖析构建高效RAG流程的七个关键点及其落地实践。一、文档解析:混合格式的“第一道坎”在企
- 使用 PyTorch 和 Pandas 进行 Kaggle 房价预测
Clang's Blog
AIpytorchpandas人工智能
文章目录1、环境设置2、数据下载3、数据预处理4、模型构建5、训练和验证6、训练模型并生成预测结果7、完整代码在本篇博文中,我们将探索如何使用PyTorch和Pandas库,构建一个用于Kaggle房价预测的模型。我们将详细讨论数据加载、预处理、模型构建、训练、验证及最终预测的全过程。1、环境设置我们首先需要导入所需的库,包括用于数据处理的pandas和numpy,以及用于深度学习的torch。i
- 使用中转API在Python中调用大型语言模型 (LLM) 的实践**
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**在人工智能技术中,大型语言模型(LLM)已成为自然语言处理(NLP)和生成任务的重要工具。然而,由于网络限制,直接访问OpenAI的API在中国可能面临挑战。因此,本文将介绍如何使用中转API地址http://api.wlai.vip来调用LLM,并提供相关的demo代码。什么是大型语言模型(LLM)?大型语言模型是一种深度学习模型,训练于大量文本数据上,能够生成、总结、翻译和回答问题等。Op
- 【免费下载】 探索PlantVillage-Dataset:深度学习在植物病害检测中的革命性突破
探索PlantVillage-Dataset:深度学习在植物病害检测中的革命性突破在这个数字化时代,人工智能正逐步改变我们的生活,其中深度学习在农业领域的应用尤其引人注目。PlantVillage-Dataset是一个开放源代码的项目,它提供了一个庞大的植物病害识别数据集,旨在帮助开发人员和研究者利用机器学习技术改善农作物健康状况的监测。本文将深入探讨该项目的技术细节、应用价值及其独特之处。项目简
- Python爬虫【五十八章】Python数据清洗与分析全攻略:从Pandas到深度学习的异常检测进阶
程序员_CLUB
Python入门到进阶python爬虫pandas
目录背景与需求分析第一章:结构化数据清洗实战(Pandas核心技法)1.1数据去重策略矩阵1.2智能缺失值处理体系第二章:深度学习异常检测进阶2.1自动编码器异常检测(时序数据)2.2图神经网络异常检测(关系型数据)第三章:综合案例实战案例1:金融交易反欺诈系统案例2:工业传感器异常检测第四章:性能优化与工程实践4.1大数据处理加速技巧4.2模型部署方案第五章:方法论总结与展望5.1方法论框架5.
- 大模型【进阶】(四)QWen模型架构的解读
ReinaXue
人工智能transformer语言模型迁移学习AudioLM语音识别神经网络
一、Qwen大模型的背景Qwen(通义千问)是阿里巴巴云开发的大型语言模型(LLM)和多模态模型系列,旨在提供强大的自然语言理解、文本生成、图像理解、音频处理及工具使用能力。Qwen系列包括Qwen、Qwen1.5、Qwen2、Qwen2.5和Qwen3等版本,涵盖了从小型(0.5B参数)到超大型(480B参数)的模型规模,支持多语言(119种语言)和多模态任务(文本、图像、音频、视频)。本文将重
- 大模型【进阶】(一)MoE(mixture of experts)混合专家结构
ReinaXue
人工智能笔记语言模型神经网络
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
- 2025年最新五大顶级大模型技术对比分析报告
it_czz
人工智能
2025年最新五大顶级大模型技术对比分析报告执行摘要本报告基于2025年最新数据,深度分析当前最顶尖的5个已发布大语言模型:KimiK2(月之暗面)、Claude3.5Sonnet、GPT-4o、Gemini2.5Pro、DeepSeekR1,从技术架构、成本效益、性能表现、适配场景等多个维度进行全面对比。核心发现KimiK2:中文优化最强,超长上下文处理能力突出,本土化程度最高Claude3.5
- AI+MCP智能研判系统架构
AI+MCP智能研判系统架构1.系统概述1.1核心理念AI+MCP智能研判系统是一个创新的网络安全分析平台,通过将大语言模型(LLM)的智能理解能力与MCP(ModelContextProtocol)协议的标准化工具调用能力相结合,实现了"自然语言提问→AI智能理解→MCP工具调用→AI深度研判→智能结果输出"的完整闭环。1.2技术创新点智能意图识别:基于LLM的自然语言理解,自动解析用户查询意图
- [星球大战]阿纳金的背叛
comsci
本来杰迪圣殿的长老是不同意让阿纳金接受训练的.........
但是由于政治原因,长老会妥协了...这给邪恶的力量带来了机会
所以......现代的地球联邦接受了这个教训...绝对不让某些年轻人进入学院
- 看懂它,你就可以任性的玩耍了!
aijuans
JavaScript
javascript作为前端开发的标配技能,如果不掌握好它的三大特点:1.原型 2.作用域 3. 闭包 ,又怎么可以说你学好了这门语言呢?如果标配的技能都没有撑握好,怎么可以任性的玩耍呢?怎么验证自己学好了以上三个基本点呢,我找到一段不错的代码,稍加改动,如果能够读懂它,那么你就可以任性了。
function jClass(b
- Java常用工具包 Jodd
Kai_Ge
javajodd
Jodd 是一个开源的 Java 工具集, 包含一些实用的工具类和小型框架。简单,却很强大! 写道 Jodd = Tools + IoC + MVC + DB + AOP + TX + JSON + HTML < 1.5 Mb
Jodd 被分成众多模块,按需选择,其中
工具类模块有:
jodd-core &nb
- SpringMvc下载
120153216
springMVC
@RequestMapping(value = WebUrlConstant.DOWNLOAD)
public void download(HttpServletRequest request,HttpServletResponse response,String fileName) {
OutputStream os = null;
InputStream is = null;
- Python 标准异常总结
2002wmj
python
Python标准异常总结
AssertionError 断言语句(assert)失败 AttributeError 尝试访问未知的对象属性 EOFError 用户输入文件末尾标志EOF(Ctrl+d) FloatingPointError 浮点计算错误 GeneratorExit generator.close()方法被调用的时候 ImportError 导入模块失
- SQL函数返回临时表结构的数据用于查询
357029540
SQL Server
这两天在做一个查询的SQL,这个SQL的一个条件是通过游标实现另外两张表查询出一个多条数据,这些数据都是INT类型,然后用IN条件进行查询,并且查询这两张表需要通过外部传入参数才能查询出所需数据,于是想到了用SQL函数返回值,并且也这样做了,由于是返回多条数据,所以把查询出来的INT类型值都拼接为了字符串,这时就遇到问题了,在查询SQL中因为条件是INT值,SQL函数的CAST和CONVERST都
- java 时间格式化 | 比较大小| 时区 个人笔记
7454103
javaeclipsetomcatcMyEclipse
个人总结! 不当之处多多包含!
引用 1.0 如何设置 tomcat 的时区:
位置:(catalina.bat---JAVA_OPTS 下面加上)
set JAVA_OPT
- 时间获取Clander的用法
adminjun
Clander时间
/**
* 得到几天前的时间
* @param d
* @param day
* @return
*/
public static Date getDateBefore(Date d,int day){
Calend
- JVM初探与设置
aijuans
java
JVM是Java Virtual Machine(Java虚拟机)的缩写,JVM是一种用于计算设备的规范,它是一个虚构出来的计算机,是通过在实际的计算机上仿真模拟各种计算机功能来实现的。Java虚拟机包括一套字节码指令集、一组寄存器、一个栈、一个垃圾回收堆和一个存储方法域。 JVM屏蔽了与具体操作系统平台相关的信息,使Java程序只需生成在Java虚拟机上运行的目标代码(字节码),就可以在多种平台
- SQL中ON和WHERE的区别
avords
SQL中ON和WHERE的区别
数据库在通过连接两张或多张表来返回记录时,都会生成一张中间的临时表,然后再将这张临时表返回给用户。 www.2cto.com 在使用left jion时,on和where条件的区别如下: 1、 on条件是在生成临时表时使用的条件,它不管on中的条件是否为真,都会返回左边表中的记录。
- 说说自信
houxinyou
工作生活
自信的来源分为两种,一种是源于实力,一种源于头脑.实力是一个综合的评定,有自身的能力,能利用的资源等.比如我想去月亮上,要身体素质过硬,还要有飞船等等一系列的东西.这些都属于实力的一部分.而头脑不同,只要你头脑够简单就可以了!同样要上月亮上,你想,我一跳,1米,我多跳几下,跳个几年,应该就到了!什么?你说我会往下掉?你笨呀你!找个东西踩一下不就行了吗?
无论工作还
- WEBLOGIC事务超时设置
bijian1013
weblogicjta事务超时
系统中统计数据,由于调用统计过程,执行时间超过了weblogic设置的时间,提示如下错误:
统计数据出错!
原因:The transaction is no longer active - status: 'Rolling Back. [Reason=weblogic.transaction.internal
- 两年已过去,再看该如何快速融入新团队
bingyingao
java互联网融入架构新团队
偶得的空闲,翻到了两年前的帖子
该如何快速融入一个新团队,有所感触,就记下来,为下一个两年后的今天做参考。
时隔两年半之后的今天,再来看当初的这个博客,别有一番滋味。而我已经于今年三月份离开了当初所在的团队,加入另外的一个项目组,2011年的这篇博客之后的时光,我很好的融入了那个团队,而直到现在和同事们关系都特别好。大家在短短一年半的时间离一起经历了一
- 【Spark七十七】Spark分析Nginx和Apache的access.log
bit1129
apache
Spark分析Nginx和Apache的access.log,第一个问题是要对Nginx和Apache的access.log文件进行按行解析,按行解析就的方法是正则表达式:
Nginx的access.log解析正则表达式
val PATTERN = """([^ ]*) ([^ ]*) ([^ ]*) (\\[.*\\]) (\&q
- Erlang patch
bookjovi
erlang
Totally five patchs committed to erlang otp, just small patchs.
IMO, erlang really is a interesting programming language, I really like its concurrency feature.
but the functional programming style
- log4j日志路径中加入日期
bro_feng
javalog4j
要用log4j使用记录日志,日志路径有每日的日期,文件大小5M新增文件。
实现方式
log4j:
<appender name="serviceLog"
class="org.apache.log4j.RollingFileAppender">
<param name="Encoding" v
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-桥接模式
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/
/**
* 个人觉得关于桥接模式的例子,蜡笔和毛笔这个例子是最贴切的:http://www.cnblogs.com/zhenyulu/articles/67016.html
* 笔和颜色是可分离的,蜡笔把两者耦合在一起了:一支蜡笔只有一种
- windows7下SVN和Eclipse插件安装
chenyu19891124
eclipse插件
今天花了一天时间弄SVN和Eclipse插件的安装,今天弄好了。svn插件和Eclipse整合有两种方式,一种是直接下载插件包,二种是通过Eclipse在线更新。由于之前Eclipse版本和svn插件版本有差别,始终是没装上。最后在网上找到了适合的版本。所用的环境系统:windows7JDK:1.7svn插件包版本:1.8.16Eclipse:3.7.2工具下载地址:Eclipse下在地址:htt
- [转帖]工作流引擎设计思路
comsci
设计模式工作应用服务器workflow企业应用
作为国内的同行,我非常希望在流程设计方面和大家交流,刚发现篇好文(那么好的文章,现在才发现,可惜),关于流程设计的一些原理,个人觉得本文站得高,看得远,比俺的文章有深度,转载如下
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自开博以来不断有朋友来探讨工作流引擎该如何
- Linux 查看内存,CPU及硬盘大小的方法
daizj
linuxcpu内存硬盘大小
一、查看CPU信息的命令
[root@R4 ~]# cat /proc/cpuinfo |grep "model name" && cat /proc/cpuinfo |grep "physical id"
model name : Intel(R) Xeon(R) CPU X5450 @ 3.00GHz
model name :
- linux 踢出在线用户
dongwei_6688
linux
两个步骤:
1.用w命令找到要踢出的用户,比如下面:
[root@localhost ~]# w
18:16:55 up 39 days, 8:27, 3 users, load average: 0.03, 0.03, 0.00
USER TTY FROM LOGIN@ IDLE JCPU PCPU WHAT
- 放手吧,就像不曾拥有过一样
dcj3sjt126com
内容提要:
静悠悠编著的《放手吧就像不曾拥有过一样》集结“全球华语世界最舒缓心灵”的精华故事,触碰生命最深层次的感动,献给全世界亿万读者。《放手吧就像不曾拥有过一样》的作者衷心地祝愿每一位读者都给自己一个重新出发的理由,将那些令你痛苦的、扛起的、背负的,一并都放下吧!把憔悴的面容换做一种清淡的微笑,把沉重的步伐调节成春天五线谱上的音符,让自己踏着轻快的节奏,在人生的海面上悠然漂荡,享受宁静与
- php二进制安全的含义
dcj3sjt126com
PHP
PHP里,有string的概念。
string里,每个字符的大小为byte(与PHP相比,Java的每个字符为Character,是UTF8字符,C语言的每个字符可以在编译时选择)。
byte里,有ASCII代码的字符,例如ABC,123,abc,也有一些特殊字符,例如回车,退格之类的。
特殊字符很多是不能显示的。或者说,他们的显示方式没有标准,例如编码65到哪儿都是字母A,编码97到哪儿都是字符
- Linux下禁用T440s,X240的一体化触摸板(touchpad)
gashero
linuxThinkPad触摸板
自打1月买了Thinkpad T440s就一直很火大,其中最让人恼火的莫过于触摸板。
Thinkpad的经典就包括用了小红点(TrackPoint)。但是小红点只能定位,还是需要鼠标的左右键的。但是自打T440s等开始启用了一体化触摸板,不再有实体的按键了。问题是要是好用也行。
实际使用中,触摸板一堆问题,比如定位有抖动,以及按键时会有飘逸。这就导致了单击经常就
- graph_dfs
hcx2013
Graph
package edu.xidian.graph;
class MyStack {
private final int SIZE = 20;
private int[] st;
private int top;
public MyStack() {
st = new int[SIZE];
top = -1;
}
public void push(i
- Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
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spring 4.1
目录
Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
Spring4.1新特性——Spring MVC增强
Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- 配置HiveServer2的安全策略之自定义用户名密码验证
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具体从网上看
http://doc.mapr.com/display/MapR/Using+HiveServer2#UsingHiveServer2-ConfiguringCustomAuthentication
LDAP Authentication using OpenLDAP
Setting
- 一位30多的程序员生涯经验总结
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编程工作生活咨询
1.客户在接触到产品之后,才会真正明白自己的需求。
这是我在我的第一份工作上面学来的。只有当我们给客户展示产品的时候,他们才会意识到哪些是必须的。给出一个功能性原型设计远远比一张长长的文字表格要好。 2.只要有充足的时间,所有安全防御系统都将失败。
安全防御现如今是全世界都在关注的大课题、大挑战。我们必须时时刻刻积极完善它,因为黑客只要有一次成功,就可以彻底打败你。 3.
- 分布式web服务架构的演变
自由的奴隶
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最开始,由于某些想法,于是在互联网上搭建了一个网站,这个时候甚至有可能主机都是租借的,但由于这篇文章我们只关注架构的演变历程,因此就假设这个时候已经是托管了一台主机,并且有一定的带宽了,这个时候由于网站具备了一定的特色,吸引了部分人访问,逐渐你发现系统的压力越来越高,响应速度越来越慢,而这个时候比较明显的是数据库和应用互相影响,应用出问题了,数据库也很容易出现问题,而数据库出问题的时候,应用也容易
- 初探Druid连接池之二——慢SQL日志记录
xingsan_zhang
日志连接池druid慢SQL
由于工作原因,这里先不说连接数据库部分的配置,后面会补上,直接进入慢SQL日志记录。
1.applicationContext.xml中增加如下配置:
<bean abstract="true" id="mysql_database" class="com.alibaba.druid.pool.DruidDataSourc