- 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(
- 【代码问题】【模型部署】部署千问时,ImportError: Cannot import available module of Qwen2_5_VLForConditionalGeneration
Catching Star
pythonpytorch开发语言
多半是环境的问题,最主要的是python版本要高python==3.12.9accelerate==1.8.1pipinstallqwen-vl-utils[decord]==0.0.8peft==0.14.0transformers==4.52.3torch==2.7.0torchvision==0.22.0modelscope==1.27.1
- stable diffusion No module named taming
图片gan模型部署报错。pipinstalltaming-transformersImportError:cannotimportname'VectorQuantizer2'from'taming.modules.vqvae.quantize',用https://github.com/CompVis/taming-transformers/blob/master/taming/modules/vq
- ModuleNotFoundError: No module named ‘taming‘
lh_lyh
taminglightning
参考:https://stackoverflow.com/questions/69983020/modulenotfounderror-no-module-named-taming【问题】缺少taming模块,错误提示:ModuleNotFoundError:Nomodulenamed‘taming’【解决】pipinstalltaming-transformers若发现安装时因为pytorch_
- 解决HPC环境下Python的持续性ModuleNotFoundError-No module named ‘taming‘
yang_li_wen
python开发语言
一、问题描述我们的目标是在一个HPC集群的计算节点上,通过提交作业脚本来执行一个依赖于taming-transformers库的Python程序。该程序的运行环境由Conda进行管理,且环境与项目代码均部署在所有节点均可访问的共享文件系统(/project和/scratch)上。尽管我们确认依赖包已在环境中安装,但在计算节点上执行脚本时,程序在尝试导入taming模块时(fromtaming.mo
- 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
- Qwen3 大模型开发实战指南(七):Qwen3 Agent 实战,释放智能交互强大潜力
寻道AI小兵
Qwen开发部署微调实战人工智能开源自然语言处理AIGC语言模型
系列篇章No.文章01Qwen3大模型开发实战指南(一):基于Transformers推理全攻略,开启智能应用大门02Qwen3大模型开发实战指南(二):基于vLLM高效推理,性能飙升03Qwen3大模型开发实战指南(三):基于GLang快速推理,服务部署快人一步04Qwen3大模型开发实战指南(四):基于Ollama极简本地部署,轻松搞定05Qwen3大模型开发实战指南(五):基于lama.cp
- Hugging Face 模型的缓存和直接下载有什么区别?
SugarPPig
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HuggingFace模型的缓存和直接下载(下载到本地文件夹)是两种不同的模型管理方式,它们在使用场景、存储结构和效率上各有优劣。以下是它们之间的主要区别:HuggingFace缓存(Cache)当您通过transformers库中的from_pretrained()方法或huggingface-clidownload命令(不带--local-dir参数)下载模型时,文件会被存储在一个全局的、按版
- Transformers基础组件—Datasets
小蒋的学习笔记
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目录datasets基本使用加载在线数据集加载数据集合集中的某一项任务按照数据集划分进行加载查看数据集数据集划分数据选取与过滤数据映射保存与加载加载本地数据集直接加载文件作为数据集加载文件夹内全部文件作为数据集通过预先加载的其他格式转换加载数据集通过自定义加载脚本加载数据集DatasetwithDataCollatordatasets基本使用fromdatasetsimport*加载在线数据集da
- 进阶向:基于Python的智能客服系统设计与实现
智能客服系统开发指南系统概述智能客服系统是人工智能领域的重要应用,它通过自然语言处理(NLP)和机器学习技术自动化处理用户查询,显著提升客户服务效率和响应速度。基于Python的实现方案因其丰富的生态系统(如NLTK、spaCy、Transformers等库)、跨平台兼容性以及易于集成的特点,成为开发智能客服系统的首选。系统架构系统核心包括两个主要功能模块:1.API集成模块负责连接各类外部服务,
- 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
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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
- SBERT、CoSENT和BETR以及transformers的区别和联系
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SBERT、CoSENT、BETR和Transformers的区别和联系这几个模型(SBERT、CoSENT、BETR)和框架(Transformers)都是围绕自然语言处理(NLP)的句子嵌入和语义理解任务展开的。它们的联系主要在于基于Transformer架构,并针对特定任务做了优化;区别则在于目标任务、优化策略、训练方法和适用场景等方面。1.联系基于Transformer架构:它们的核心编码
- huggingface 笔记: Trainer
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Trainer是一个为Transformers中PyTorch模型设计的完整训练与评估循环只需将模型、预处理器、数据集和训练参数传入Trainer,其余交给它处理,即可快速开始训练自动处理以下训练流程:根据batch计算loss使用backward()计算梯度根据梯度更新权重重复上述流程直到达到指定的epoch数1配置TrainingArguments使用TrainingArguments定义训练
- python transformers库笔记(BertForTokenClassification类)
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BertForTokenClassification类BertForTokenclassification类是HuggingFacetransformers库中专门为基于BERT的序列标注任务(如命名实体识别NER、词性标注POS)设计的模型类。它在BERT的基础上添加了一个线性分类层,用于对每个token进行分类。1、特点任务类型:专为Token-level分类设计,即对输入序列中的每一个tok
- Spatie Laravel-Data 数据转换器深度解析
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SpatieLaravel-Data数据转换器深度解析laravel-dataPowerfuldataobjectsforLaravel项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/la/laravel-data什么是数据转换器在SpatieLaravel-Data项目中,数据转换器(Transformers)扮演着将复杂数据类型转换为简单类型的关键角色。当我们需要将数据
- Python 库 包 sentence-transformers
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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
- BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)
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BERT(BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers)是由Google于2018年提出的一种基于Transformer架构的预训练语言模型,属于大型语言模型(LLM)的一种重要类型。其核心特点和技术定位如下:1.核心架构Encoder-Only结构:BERT仅使用Transformer的编码器(Encoder),通过多层堆叠捕捉文本的双向
- ReBEL模型的本地部署与运行,用于三元组抽取任务(事件抽取、知识抽取)
1.服务器CUDA11.72.依赖condacreate-nrebel_envpython=3.10-ycondaactivaterebel_env#安装PyTorch(建议与CUDA11.7配合)pipinstalltorchtorchvisiontorchaudio--index-urlhttps://download.pytorch.org/whl/cu117#安装Transformers和
- 告别GPU焦虑:如何在纯CPU服务器上,打造高性能Embedding服务?
ezl1fe
embedding后端人工智能
Hi,大家好,我是ezl1fe。最近接手一个项目,要求在纯CPU服务器上部署Embedding模型服务。兄弟们都懂,GPU它香啊,但它也贵啊!很多时候,咱只能在有限的资源里想办法。一开始,我们图方便,直接从HuggingFace上拉了当时效果最好的BAAI/bge-m3模型,用transformers库一把梭。结果呢?部署到一台8核16G的服务器上,精度是高,但性能也是真的“感人”,单个请求响应要
- LLM推理入门实践:基于 Hugging Face Transformers 和 vLLM
ctrl A_ctrl C_ctrl V
#大模型llmpython自然语言处理人工智能
文章目录1.HuggingFace模型下载2.HuggingFaceTransformers库模型推理3.关于prompt的组成:system、user、assistant4.vLLM模型推理vLLM的多卡推理踩坑1.HuggingFace模型下载模型在HuggingFace下载,如果下载速度太慢,可以在HuggingFace镜像网站或ModelScope进行下载。使用HuggingFace的下载
- 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
- 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
- llamafactory 微调模型出现TypeError: argument of type ‘NoneType‘ is not iterable
成都犀牛
python开发语言人工智能深度学习神经网络LoRALLamaFactory
问题介绍本文作者碰到的问题是File“/root/miniconda3/lib/python3.12/site-packages/transformers/modeling_utils.py”,line1969,inpost_initifvnotinALL_PARALLEL_STYLES:^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^TypeError:argumentoftype‘No
- 深度解析 ImportError: cannot import name AdamW from transformers——从报错原理到完美解决方案
Tadas-Gao
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为什么这个错误值得关注?在自然语言处理(NLP)领域,HuggingFace的transformers库已成为事实上的标准工具。然而,随着库的快速迭代,开发者经常会遇到ImportError:cannotimportname'AdamW'from'transformers'这个看似简单却令人头疼的错误。本文将带你深入理解这个错误的本质,提供多种解决方案,并分享版本管理的专业技巧,帮助你在AI开发中
- RedisVL CLI 用一行命令玩转向量索引
Hello.Reader
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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
- 【大模型开发】Hugging Face的Transformers库详解介绍与案例
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大模型技术开发与实践哈佛博后带你玩转机器学习深度学习transformerhuggingface大模型技术大模型开发deepseek机器学习深度学习
深入解析HuggingFaceTransformers及开源大模型微调实践HuggingFaceTransformers已成为自然语言处理(NLP)乃至多模态(跨语言、图像、音频等)应用中最为流行、功能最完备的开源框架之一。它将主流的预训练模型(如BERT、GPT、T5、VisionTransformer等)统一整合在同一套API下,并提供了丰富的工具支持快速训练、推理与部署。本篇文章将:介绍Hu
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微信公众号:AI创造财富
docker
(base)powersys@powerSys:~/work/miniconda$dockerrun--rm-v$(pwd)/output:/app/outputmodelscope-video/usr/local/lib/python3.8/dist-packages/transformers/utils/generic.py:441:FutureWarning:`torch.utils._py
- ROCm上来自Transformers的双向编码器表示(BERT)
109702008
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14.8.来自Transformers的双向编码器表示(BERT)—动手学深度学习2.0.0documentation(d2l.ai)代码importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2l#@savedefget_tokens_and_segments(tokens_a,tokens_b=None):"""获取输入序列的词元及其片段索引"""to
- 大模型——大模型应用开发实战
不二人生
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在接触AI应用开发的这段时间,我以为会像以前学.net,学java,学vue一样。先整个helloworld,再一步一步学搭功能,学搭框架直到搭一个系统出来。然而,理想总是很丰满,现实很骨感。在实践的过程中各种千奇百怪的问题:**概念太多。**你以为就GPT、LLM?太年轻了,huggingface、transformers、torch、tokenizers、langchain、modelscop
- ios内付费
374016526
ios内付费
近年来写了很多IOS的程序,内付费也用到不少,使用IOS的内付费实现起来比较麻烦,这里我写了一个简单的内付费包,希望对大家有帮助。
具体使用如下:
这里的sender其实就是调用者,这里主要是为了回调使用。
[KuroStoreApi kuroStoreProductId:@"产品ID" storeSender:self storeFinishCallBa
- 20 款优秀的 Linux 终端仿真器
brotherlamp
linuxlinux视频linux资料linux自学linux教程
终端仿真器是一款用其它显示架构重现可视终端的计算机程序。换句话说就是终端仿真器能使哑终端看似像一台连接上了服务器的客户机。终端仿真器允许最终用户用文本用户界面和命令行来访问控制台和应用程序。(LCTT 译注:终端仿真器原意指对大型机-哑终端方式的模拟,不过在当今的 Linux 环境中,常指通过远程或本地方式连接的伪终端,俗称“终端”。)
你能从开源世界中找到大量的终端仿真器,它们
- Solr Deep Paging(solr 深分页)
eksliang
solr深分页solr分页性能问题
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2148370
作者:eksliang(ickes) blg:http://eksliang.iteye.com/ 概述
长期以来,我们一直有一个深分页问题。如果直接跳到很靠后的页数,查询速度会比较慢。这是因为Solr的需要为查询从开始遍历所有数据。直到Solr的4.7这个问题一直没有一个很好的解决方案。直到solr
- 数据库面试题
18289753290
面试题 数据库
1.union ,union all
网络搜索出的最佳答案:
union和union all的区别是,union会自动压缩多个结果集合中的重复结果,而union all则将所有的结果全部显示出来,不管是不是重复。
Union:对两个结果集进行并集操作,不包括重复行,同时进行默认规则的排序;
Union All:对两个结果集进行并集操作,包括重复行,不进行排序;
2.索引有哪些分类?作用是
- Android TV屏幕适配
酷的飞上天空
android
先说下现在市面上TV分辨率的大概情况
两种分辨率为主
1.720标清,分辨率为1280x720.
屏幕尺寸以32寸为主,部分电视为42寸
2.1080p全高清,分辨率为1920x1080
屏幕尺寸以42寸为主,此分辨率电视屏幕从32寸到50寸都有
适配遇到问题,已1080p尺寸为例:
分辨率固定不变,屏幕尺寸变化较大。
如:效果图尺寸为1920x1080,如果使用d
- Timer定时器与ActionListener联合应用
永夜-极光
java
功能:在控制台每秒输出一次
代码:
package Main;
import javax.swing.Timer;
import java.awt.event.*;
public class T {
private static int count = 0;
public static void main(String[] args){
- Ubuntu14.04系统Tab键不能自动补全问题解决
随便小屋
Ubuntu 14.04
Unbuntu 14.4安装之后就在终端中使用Tab键不能自动补全,解决办法如下:
1、利用vi编辑器打开/etc/bash.bashrc文件(需要root权限)
sudo vi /etc/bash.bashrc
接下来会提示输入密码
2、找到文件中的下列代码
#enable bash completion in interactive shells
#if
- 学会人际关系三招 轻松走职场
aijuans
职场
要想成功,仅有专业能力是不够的,处理好与老板、同事及下属的人际关系也是门大学问。如何才能在职场如鱼得水、游刃有余呢?在此,教您简单实用的三个窍门。
第一,多汇报
最近,管理学又提出了一个新名词“追随力”。它告诉我们,做下属最关键的就是要多请示汇报,让上司随时了解你的工作进度,有了新想法也要及时建议。不知不觉,你就有了“追随力”,上司会越来越了解和信任你。
第二,勤沟通
团队的力
- 《O2O:移动互联网时代的商业革命》读书笔记
aoyouzi
读书笔记
移动互联网的未来:碎片化内容+碎片化渠道=各式精准、互动的新型社会化营销。
O2O:Online to OffLine 线上线下活动
O2O就是在移动互联网时代,生活消费领域通过线上和线下互动的一种新型商业模式。
手机二维码本质:O2O商务行为从线下现实世界到线上虚拟世界的入口。
线上虚拟世界创造的本意是打破信息鸿沟,让不同地域、不同需求的人
- js实现图片随鼠标滚动的效果
百合不是茶
JavaScript滚动属性的获取图片滚动属性获取页面加载
1,获取样式属性值
top 与顶部的距离
left 与左边的距离
right 与右边的距离
bottom 与下边的距离
zIndex 层叠层次
例子:获取左边的宽度,当css写在body标签中时
<div id="adver" style="position:absolute;top:50px;left:1000p
- ajax同步异步参数async
bijian1013
jqueryAjaxasync
开发项目开发过程中,需要将ajax的返回值赋到全局变量中,然后在该页面其他地方引用,因为ajax异步的原因一直无法成功,需将async:false,使其变成同步的。
格式:
$.ajax({ type: 'POST', ur
- Webx3框架(1)
Bill_chen
eclipsespringmaven框架ibatis
Webx是淘宝开发的一套Web开发框架,Webx3是其第三个升级版本;采用Eclipse的开发环境,现在支持java开发;
采用turbine原型的MVC框架,扩展了Spring容器,利用Maven进行项目的构建管理,灵活的ibatis持久层支持,总的来说,还是一套很不错的Web框架。
Webx3遵循turbine风格,velocity的模板被分为layout/screen/control三部
- 【MongoDB学习笔记五】MongoDB概述
bit1129
mongodb
MongoDB是面向文档的NoSQL数据库,尽量业界还对MongoDB存在一些质疑的声音,比如性能尤其是查询性能、数据一致性的支持没有想象的那么好,但是MongoDB用户群确实已经够多。MongoDB的亮点不在于它的性能,而是它处理非结构化数据的能力以及内置对分布式的支持(复制、分片达到的高可用、高可伸缩),同时它提供的近似于SQL的查询能力,也是在做NoSQL技术选型时,考虑的一个重要因素。Mo
- spring/hibernate/struts2常见异常总结
白糖_
Hibernate
Spring
①ClassNotFoundException: org.aspectj.weaver.reflect.ReflectionWorld$ReflectionWorldException
缺少aspectjweaver.jar,该jar包常用于spring aop中
②java.lang.ClassNotFoundException: org.sprin
- jquery easyui表单重置(reset)扩展思路
bozch
formjquery easyuireset
在jquery easyui表单中 尚未提供表单重置的功能,这就需要自己对其进行扩展。
扩展的时候要考虑的控件有:
combo,combobox,combogrid,combotree,datebox,datetimebox
需要对其添加reset方法,reset方法就是把初始化的值赋值给当前的组件,这就需要在组件的初始化时将值保存下来。
在所有的reset方法添加完毕之后,就需要对fo
- 编程之美-烙饼排序
bylijinnan
编程之美
package beautyOfCoding;
import java.util.Arrays;
/*
*《编程之美》的思路是:搜索+剪枝。有点像是写下棋程序:当前情况下,把所有可能的下一步都做一遍;在这每一遍操作里面,计算出如果按这一步走的话,能不能赢(得出最优结果)。
*《编程之美》上代码有很多错误,且每个变量的含义令人费解。因此我按我的理解写了以下代码:
*/
- Struts1.X 源码分析之ActionForm赋值原理
chenbowen00
struts
struts1在处理请求参数之前,首先会根据配置文件action节点的name属性创建对应的ActionForm。如果配置了name属性,却找不到对应的ActionForm类也不会报错,只是不会处理本次请求的请求参数。
如果找到了对应的ActionForm类,则先判断是否已经存在ActionForm的实例,如果不存在则创建实例,并将其存放在对应的作用域中。作用域由配置文件action节点的s
- [空天防御与经济]在获得充足的外部资源之前,太空投资需有限度
comsci
资源
这里有一个常识性的问题:
地球的资源,人类的资金是有限的,而太空是无限的.....
就算全人类联合起来,要在太空中修建大型空间站,也不一定能够成功,因为资源和资金,技术有客观的限制....
&
- ORACLE临时表—ON COMMIT PRESERVE ROWS
daizj
oracle临时表
ORACLE临时表 转
临时表:像普通表一样,有结构,但是对数据的管理上不一样,临时表存储事务或会话的中间结果集,临时表中保存的数据只对当前
会话可见,所有会话都看不到其他会话的数据,即使其他会话提交了,也看不到。临时表不存在并发行为,因为他们对于当前会话都是独立的。
创建临时表时,ORACLE只创建了表的结构(在数据字典中定义),并没有初始化内存空间,当某一会话使用临时表时,ORALCE会
- 基于Nginx XSendfile+SpringMVC进行文件下载
denger
应用服务器Webnginx网络应用lighttpd
在平常我们实现文件下载通常是通过普通 read-write方式,如下代码所示。
@RequestMapping("/courseware/{id}")
public void download(@PathVariable("id") String courseID, HttpServletResp
- scanf接受char类型的字符
dcj3sjt126com
c
/*
2013年3月11日22:35:54
目的:学习char只接受一个字符
*/
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i;
char ch;
scanf("%d", &i);
printf("i = %d\n", i);
scanf("%
- 学编程的价值
dcj3sjt126com
编程
发一个人会编程, 想想以后可以教儿女, 是多么美好的事啊, 不管儿女将来从事什么样的职业, 教一教, 对他思维的开拓大有帮助
像这位朋友学习:
http://blog.sina.com.cn/s/articlelist_2584320772_0_1.html
VirtualGS教程 (By @林泰前): 几十年的老程序员,资深的
- 二维数组(矩阵)对角线输出
飞天奔月
二维数组
今天在BBS里面看到这样的面试题目,
1,二维数组(N*N),沿对角线方向,从右上角打印到左下角如N=4: 4*4二维数组
{ 1 2 3 4 }
{ 5 6 7 8 }
{ 9 10 11 12 }
{13 14 15 16 }
打印顺序
4
3 8
2 7 12
1 6 11 16
5 10 15
9 14
13
要
- Ehcache(08)——可阻塞的Cache——BlockingCache
234390216
并发ehcacheBlockingCache阻塞
可阻塞的Cache—BlockingCache
在上一节我们提到了显示使用Ehcache锁的问题,其实我们还可以隐式的来使用Ehcache的锁,那就是通过BlockingCache。BlockingCache是Ehcache的一个封装类,可以让我们对Ehcache进行并发操作。其内部的锁机制是使用的net.
- mysqldiff对数据库间进行差异比较
jackyrong
mysqld
mysqldiff该工具是官方mysql-utilities工具集的一个脚本,可以用来对比不同数据库之间的表结构,或者同个数据库间的表结构
如果在windows下,直接下载mysql-utilities安装就可以了,然后运行后,会跑到命令行下:
1) 基本用法
mysqldiff --server1=admin:12345
- spring data jpa 方法中可用的关键字
lawrence.li
javaspring
spring data jpa 支持以方法名进行查询/删除/统计。
查询的关键字为find
删除的关键字为delete/remove (>=1.7.x)
统计的关键字为count (>=1.7.x)
修改需要使用@Modifying注解
@Modifying
@Query("update User u set u.firstna
- Spring的ModelAndView类
nicegege
spring
项目中controller的方法跳转的到ModelAndView类,一直很好奇spring怎么实现的?
/*
* Copyright 2002-2010 the original author or authors.
*
* Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
* yo
- 搭建 CentOS 6 服务器(13) - rsync、Amanda
rensanning
centos
(一)rsync
Server端
# yum install rsync
# vi /etc/xinetd.d/rsync
service rsync
{
disable = no
flags = IPv6
socket_type = stream
wait
- Learn Nodejs 02
toknowme
nodejs
(1)npm是什么
npm is the package manager for node
官方网站:https://www.npmjs.com/
npm上有很多优秀的nodejs包,来解决常见的一些问题,比如用node-mysql,就可以方便通过nodejs链接到mysql,进行数据库的操作
在开发过程往往会需要用到其他的包,使用npm就可以下载这些包来供程序调用
&nb
- Spring MVC 拦截器
xp9802
spring mvc
Controller层的拦截器继承于HandlerInterceptorAdapter
HandlerInterceptorAdapter.java 1 public abstract class HandlerInterceptorAdapter implements HandlerIntercep