- 抖音——更有趣的朋友圈
麻天华
配色不错!晚上突然意识到(其实)抖音和朋友圈挺像的,于是有了下面这些对比分析。抖音:用制作小视频的方式丰富广大年轻互联网用户的娱乐生活。朋友圈:用图片、视频等方式分享用户点滴状态,和了解朋友的状态。①:slogan抖音——分享美好生活(解读:立意在愿景,而不是功能:短视频)朋友圈——圈住你我(属于圈友的分享,解读:立意太直白,我起的slogan[Facepalm])QQ空间——分享生活,留住感动?
- 基于Google Gemini 探索大语言模型在医学领域应用评估和前景
知来者逆
LLM语言模型搜索引擎人工智能Gemini大语言模型医疗健康医疗
概述近年来,大规模语言模型(LLM)在理解和生成人类语言方面取得了显著的飞跃,这些进步不仅推动了语言学和计算机编程的发展,还为多个领域带来了创新的突破。特别是模型如GPT-3和PaLM,它们通过吸收海量文本数据,已经能够掌握复杂的语言模式。人工智能技术的迅猛发展不断推动着LLM的进化,并加速了这一领域的专业创新。这些进步是随着模型规模的扩大、数据量的增加以及计算能力的提升而逐步实现的,其中许多尖端
- AI大模型的2种模型能力Function call 和ReAct
DeepSeek-大模型系统教程
人工智能react.js前端gitai语言模型
近年来,随着AI大模型的快速发展,如何让这些模型更好地与现实世界交互成为了一个重要课题。FunctionCall和ReAct作为两种重要的模型能力,为大模型提供了更强大的工具调用和任务执行能力。我们将深入探讨这两种能力的背景、原理、应用场景以及它们之间的对比。帮助你深入了解他们的价值。01背景介绍AI大模型(如GPT-4、PaLM等)在自然语言处理、文本生成等任务中表现出色,但它们的能力往往局限于
- 【AI大模型】26、算力受限下的模型工程:从LoRA到弹性智能系统的优化实践
无心水
AI大模型人工智能搜索引擎LoRA大语言模型微调模型压缩知识蒸馏量化技术
引言:算力瓶颈与模型工程的突围之路在人工智能领域,大语言模型的发展正呈现出参数规模爆炸式增长的趋势。从GPT-3的1750亿参数到PaLM的5400亿参数,模型能力的提升往往伴随着对算力资源的极度渴求。然而,对于大多数企业和研究者而言,动辄数百GB的显存需求、数十万块GPU的训练集群显然是难以企及的"算力鸿沟"。当面对"无米之炊"的困境时,模型工程技术成为突破算力瓶颈的核心路径——通过算法创新而非
- OpenAI “黑手党“:硅谷新一代创业势力崛起,重塑AI时代格局
花生糖@
AI·未来创业创新AI创业
引言:从ChatGPT到超级智能——OpenAI生态的裂变效应2015年成立的OpenAI,凭借ChatGPT的横空出世彻底改变了人工智能产业格局。随着估值飙升至3000亿美元,这家颠覆性创新实验室正经历一场静默的"人才大迁徙"。昔日塑造AGI(通用人工智能)梦想的核心团队成员,如今正带着各自的技术愿景,在硅谷掀起新一轮创业浪潮。这场由OpenAI前员工发起的创业运动,正在形成堪比PayPalMa
- 大模型应用10种架构模式全解析:从理论到实战的技术指南
ai大模型雪糕
架构人工智能学习ai大模型大模型资料分享大模型评估人工智能
近年来,以GPT-4、LLaMA、PaLM为代表的大模型彻底改变了人工智能的应用范式。然而,如何高效地将这些“庞然大物”落地到实际业务中,仍是开发者面临的核心挑战。本文系统梳理了10种主流架构模式,涵盖模型优化、工程部署、多模态融合等关键场景,并提供代码示例与选型建议。一、架构模式全景图在深入细节前,先通过一张表格快速了解各模式的核心价值:架构模式核心目标典型场景开源工具案例端到端微调最大化任务性
- 大模型时代的具身智能系列专题(十)
视言
机器人具身智能deeplearning具身智能机器人计算机视觉深度学习人工智能
SergeyLevine团队SergeyLevine目前是UCBerkeley电气工程与计算机科学系的副教授,同时是RAIL(RoboticAI&LearningLab@BAIR)实验室主任。除了在Berkeley的教职,Levine也是GoogleBrain的研究员,他也参与了Google知名的机器人大模型PALM-E,RT1和RT2。SergeyLevine于2009年获得斯坦福大学计算机科学
- 全球大型语言模型(LLM)技术全景:从GPT到文心一言的智能本质探析
阿部多瑞 ABU
语言模型gpt文心一言
标题:全球大型语言模型(LLM)技术全景:从GPT到文心一言的智能本质探析摘要本文系统解析全球主流LLM(包括OpenAIGPT系列、GooglePaLM、MetaLLaMA及中国文心一言、通义千问等)的技术架构与测试表现,结合认知科学与工程学视角,探讨其通过图灵测试的实质意义。通过对比国内外模型的实现路径,揭示统计学驱动型AI与强人工智能(AGI)的本质鸿沟。1.LLM的技术本质:全球模型的共性
- 【大模型面试每日一题】Day 33:深度解析GPT-3与PaLM的规模扩展差异及影响
是麟渊
LLMInterviewDaily面试每日一题面试gpt-3palm职场和发展自然语言处理架构
【大模型面试每日一题】Day33:深度解析GPT-3与PaLM的规模扩展差异及影响题目重现面试官:请对比分析GPT-3与PaLM在模型规模扩展上的核心差异,及其对性能、应用场景和行业的影响。规模扩展参数规模训练数据架构设计GPT-3:1750亿PaLM:5400亿单语言vs多模态Transformer解码器Multi-QueryAttention核心考点模型缩放定律理解:参数规模、数据量与模型性能
- ILRuntime中实现OSA
☆平常心☆
Unity实例unityc#
什么是ILRuntime?ILRuntime项⽬为基于C#的平台(例如Unity)提供了⼀个纯C#实现,快速、⽅便且可靠的IL运⾏时,使得能够在不⽀持JIT的硬件环境(如iOS)能够实现代码的热更新。具体可以学习:http://https://ourpalm.github.io/ILRuntime/public/v1/guide/index.html,本文不再赘述。代码实现OSABaseAdapt
- 【大模型面试每日一题】Day 25:如何通过模型压缩技术将千亿模型部署到边缘设备?
是麟渊
LLMInterviewDaily面试每日一题面试深度学习人工智能职场和发展自然语言处理语言模型神经网络
【大模型面试每日一题】Day25:如何通过模型压缩技术将千亿模型部署到边缘设备?题目重现面试官:我们需要将千亿参数大模型(如PaLM)部署到边缘设备(如JetsonAGXOrin),请设计一个包含量化、蒸馏等压缩技术的部署方案,并说明需要重点考虑的硬件约束、延迟限制、精度损失等关键因素。大模型模型压缩量化蒸馏结构优化内存约束精度损失计算效率核心考点模型压缩技术理解能力:能否系统性分析量化、蒸馏等技
- Datawhale-llm-universe 第一章 LLM介绍打卡
星野yee
人工智能自然语言处理chatgptpython
第一章课程大纲:(本笔记大部分内容来自DataWhale的六月llm打卡课程,并融入了一些个人的理解以及思考)大型语言模型LLM理论简介LLM的定义和概念发展历程主要模型(如GPT-3、GPT-4、PaLM等)典型应用场景LLM的能力和特点检索增强生成RAG简介RAG的概念工作流程优势和应用与微调(Finetune)的比较环境配置Python环境安装依赖库安装虚拟环境管理JupyterNotebo
- 大语言模型的安全与隐私风险:全面解析与应对策略
@Rocky
语言模型安全人工智能
大语言模型的安全与隐私风险:全面解析与应对策略引言随着大语言模型(LLMs)在各个领域的广泛应用,其安全性和隐私保护问题日益凸显。从ChatGPT到GPT-4、PaLM、LLaMA和DeepSeek等模型,这些技术为我们带来了革命性的体验,但同时也带来了严重的安全风险和隐私隐患。本文旨在全面解析大语言模型面临的安全威胁和隐私风险,分析实际案例,并探讨有效的防御措施和最佳实践,帮助开发者和企业在享受
- DeepSeek实战--微调
AI掘金
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1.为什么是微调?微调LLM(Fine-tuningLargeLanguageModels)是指基于预训练好的大型语言模型(如GPT、LLaMA、PaLM等),通过特定领域或任务的数据进一步训练,使其适应具体需求的过程。它是将通用语言模型转化为专用模型的核心方法。2.微调适用于哪些场景?1)领域专业化医疗:微调后的模型可理解医学论文、生成诊断建议。法律:准确引用法律条文,避免生成错误解释。2)任务
- python搭建环境的心得体会_Python 环境搭建
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python搭建环境的心得体会
Python环境搭建Python可应用于多平台包括Linux和MacOSX。你可以通过终端窗口输入"python"命令来查看本地是否已经安装Python以及Python的安装版本。Unix(Solaris,Linux,FreeBSD,AIX,HP/UX,SunOS,IRIX,等等。)Win9x/NT/2000Macintosh(Intel,PPC,68K)OS/2DOS(多个DOS版本)PalmO
- AI日报 - 2025年04月30日
訾博ZiBo
AI日报人工智能
今日概览(60秒速览)▎AGI突破|扎克伯格预言通用智能将超越个体,Neuralink助ALS患者思维交流通用智能系统潜力巨大,脑机接口实现重大应用突破。▎商业动向|阿里巴巴发布Qwen3,xAI推Grok3Mini/3.5,Axiom获1500万美元融资大型模型竞争加剧,AI初创公司获资本青睐,企业级AI应用加速落地(CohereCommandA,WriterPalmyraX5,McKinsey
- 主流 AI 系列模型大梳理(一):技术、性能、特色与应用对比
进一步有进一步的欢喜
LLM人工智能LLaMAPaLMGPTGeminiClaudeMidjourney
目录一、LLaMA系列LLaMALLaMA2二、PaLM系列PaLMPaLM2PaLM-E三、OpenAI系列GPT-1GPT-2GPT-3ChatGPTGPT-4GPT-4Turboo1系列o3及o3-mini四、Gemini系列Gemini1.0Gemini1.5Gemini1.5FlashGemini2.0五、Claude系列Claude3Claude3.5Sonnet六、StableDif
- 缓存服务器Cache Server 6.0发布
IT 哈
无论是在个人的本地电脑,还是在团队的局域网专有服务器上,缓存服务器都能通过优化资源导入过程让使用Unity开发的速度变得更快。远程缓存服务器CacheServer6.0版本现已发布,缓存服务器的质量和性能获得大幅提高。这次的改进十分庞大,下面将由AssetBundles研发主管StephenPalmer为大家介绍详情。访问GitHub下载CacheServer6.0:https://github.
- 通用人工智能的火花:GPT-4 的早期实验
强化学习曾小健
LLM大语言模型人工智能
人工智能(AI)研究人员一直在开发和改进大型语言模型(LLM),这些模型在各种领域和任务中展现出卓越的能力,挑战我们对学习和认知的理解。OpenAI开发的最新模型GPT-4使用前所未有的计算和数据规模进行训练。在本文中,我们报告了我们对GPT-4早期版本的调查,当时它仍在由OpenAI积极开发。我们认为(这个早期版本的)GPT-4是一组新的LLM(例如ChatGPT和谷歌的PaLM路径语言模型)的
- 大模型巅峰对决:DeepSeek vs GPT-4/Claude/PaLM-2 全面对比与核心差异揭秘
金枝玉叶9
程序员知识储备1程序员知识储备2程序员知识储备3palm
大模型巅峰对决:DeepSeekvsGPT-4/Claude/PaLM-2全面对比与核心差异揭秘摘要本文旨在对当前大模型领域的代表性产品——DeepSeek、GPT-4、Claude和PaLM-2进行全方位对比,深入解析各自的技术架构、核心功能、性能表现及应用场景。通过文献调研、实验数据分析和用户反馈调查,我们探讨了各大模型在自然语言处理、语义理解和智能生成等关键任务中的表现差异,为业界提供了一份
- 大模型巅峰对决:DeepSeek vs GPT-4 / Claude / PaLM-2全面对比与核心差异揭秘
荣华富贵8
程序员的知识储备1程序员的知识储备2程序员的知识储备3palm
随着人工智能领域的飞速发展,各大厂商纷纷推出旗舰级大模型。DeepSeek、GPT-4、Claude与PaLM-2均在自然语言处理与生成任务中展现出卓越性能。本文将深入剖析这些大模型在架构设计、训练策略、推理速度、开放性与定制化等方面的核心差异,并通过详细代码示例展示如何构建统一接口进行模型对比测试。一、背景介绍近年来,大模型凭借其卓越的自然语言理解与生成能力,广泛应用于智能客服、内容创作、编程助
- 干货分享:中国人工智能大模型技术白皮书,大模型入门从0-1,看完你算是学完了半个大模型!
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人工智能大数据llamalangchain语言模型
《中国人工智能大模型技术白皮书》全面梳理了大模型技术的发展历程、关键技术、生态发展、应用实践等方面的最新进展,并对其未来趋势做出展望。一、大模型:人工智能发展的重要里程碑大模型是指参数量达到百亿、千亿乃至更高数量级的超大规模机器学习模型。近年来,随着算法创新、算力提升、数据增长等因素的推动,大模型在语义理解、知识表示、逻辑推理等方面实现了跨越式突破。以ChatGPT、PaLM、Megatron-T
- 【动态规划】友好城市
hongjianMa
Acwing算法课学习笔记记录动态规划算法c++学习
友好城市题解题目传送门友好城市-AcWing一、题目重述Palmia国有一条横贯东西的大河,南北两岸各有N个位置不同的城市。北岸每个城市在南岸有且仅有一个友好城市,且这些配对各不相同。现在要在这些友好城市对之间建立直线航道,要求任意两条航道不能相交。求最多能批准多少条航道的建设申请。二、题目分析这个问题可以转化为:在给定的城市对中,选择尽可能多的对,使得这些对按照某一岸排序后,另一岸的坐标是严格递
- 【人工智能时代】- 大型语言模型(LLM)理论简介
xiaoli8748_软件开发
人工智能时代人工智能语言模型自然语言处理
一、什么是大型语言模型(LLM)1.1大型语言模型(LLM)的概念大语言模型(LLM,LargeLanguageModel),也称大型语言模型,是一种旨在理解和生成人类语言的人工智能模型。LLM通常指包含数百亿(或更多)参数的语言模型,它们在海量的文本数据上进行训练,从而获得对语言深层次的理解。目前,国外的知名LLM有GPT-3.5、GPT-4、PaLM、Claude和LLaMA等,国内的有文心一
- 信息学奥赛一本通 1263:友好城市(evd)
everwide1982
经验动态规划LIS
【题目描述】Palmia国有一条横贯东西的大河,河有笔直的南北两岸,岸上各有位置各不相同的N个城市。北岸的每个城市有且仅有一个友好城市在南岸,而且不同城市的友好城市不相同。每对友好城市都向政府申请在河上开辟一条直线航道连接两个城市,但是由于河上雾太大,政府决定避免任意两条航道交叉,以避免事故。编程帮助政府做出一些批准和拒绝申请的决定,使得在保证任意两条航线不相交的情况下,被批准的申请尽量多。【输入
- WRF移动嵌套结合伏羲模型与CFD(PALM)高精度多尺度降尺度分析研究
Hardess-god
WRF算法人工智能
随着大气科学与数值模拟技术的发展,高精度多尺度气象模拟日益成为科研与应用的热点问题。本文将详细介绍如何使用WRF移动嵌套技术结合伏羲(Fuxi)模型,并通过CFD模型PALM实现精细化降尺度,以满足城市或区域局地精细化气象预报的需求。1.技术路线概述WRF移动嵌套(MovingNesting):动态调整高分辨率嵌套网格位置,追踪天气系统(如台风、强对流系统)以提高局地预报精度。伏羲(Fuxi)模型
- 国外7个最佳大语言模型 (LLM) API推荐
幂简集成
API新理念语言模型人工智能自然语言处理
大型语言模型(LLM)API将彻底改变我们处理语言的方式。在深度学习和机器学习算法的支持下,LLMAPI提供了前所未有的自然语言理解能力。通过利用这些新的API,开发人员现在可以创建能够以前所未有的方式理解和响应书面文本的应用程序。下面,我们将比较从Bard到ChatGPT、PaLM等市场上顶级LLMAPI。我们还将探讨整合这些LLM的潜在用例,并考虑其对语言处理的影响。什么是大语言模型(LLM)
- 使用LangChain实现大规模语言模型自发现推理结构
VYSAHF
langchain语言模型人工智能python
使用LangChain实现大规模语言模型自发现推理结构在现代自然语言处理(NLP)的研究中,大规模语言模型(LLMs)已经展示了强大的能力。然而,在应对复杂的推理问题时,传统的提示方法常常力不从心。这篇文章将带您了解SELF-DISCOVER,一种新兴的框架,如何通过LangChain来实现自动化、动态化的推理结构构建,以提高LLMs的性能。技术背景介绍大规模语言模型(如GPT-4和PaLM2)已
- 大模型巅峰对决:DeepSeek vs GPT-4/Claude/PaLM-2 全面对比与核心差异揭秘
accurater
机器学习科技人工智能
喜欢可以到主页订阅专栏目录技术架构对比性能表现与基准测试多模态与多语言能力推理效率与成本分析开源生态与行业适配应用场景与案例研究未来发展与技术趋势代码实现与调用示例1.技术架构对比DeepSeek:动态稀疏激活的混合专家系统(MoE)动态路由机制:每个输入仅激活约5.5%的参数(如6710亿参数中激活370亿),显著降低计算能耗40%。模块化设计:支持金融、医疗等领域的即插即用式微调,行业适配能力
- 大语言模型微调和大语言模型应用的区别?
AI Echoes
人工智能深度学习机器学习
大语言模型微调和大语言模型应用的区别?1.定义与目标微调(Fine-tuning)目标:调整预训练模型(如GPT、LLaMA、PaLM)的参数,使其适应特定任务或领域。核心:通过额外的训练(使用特定数据集)优化模型的性能,提升其在特定场景下的效果。例如:将通用模型微调为法律咨询、医疗诊断或金融分析的专业模型。应用(Application)目标:直接使用预训练或微调后的模型解决实际问题,无需修改模型
- Spring中@Value注解,需要注意的地方
无量
springbean@Valuexml
Spring 3以后,支持@Value注解的方式获取properties文件中的配置值,简化了读取配置文件的复杂操作
1、在applicationContext.xml文件(或引用文件中)中配置properties文件
<bean id="appProperty"
class="org.springframework.beans.fac
- mongoDB 分片
开窍的石头
mongodb
mongoDB的分片。要mongos查询数据时候 先查询configsvr看数据在那台shard上,configsvr上边放的是metar信息,指的是那条数据在那个片上。由此可以看出mongo在做分片的时候咱们至少要有一个configsvr,和两个以上的shard(片)信息。
第一步启动两台以上的mongo服务
&nb
- OVER(PARTITION BY)函数用法
0624chenhong
oracle
这篇写得很好,引自
http://www.cnblogs.com/lanzi/archive/2010/10/26/1861338.html
OVER(PARTITION BY)函数用法
2010年10月26日
OVER(PARTITION BY)函数介绍
开窗函数 &nb
- Android开发中,ADB server didn't ACK 解决方法
一炮送你回车库
Android开发
首先通知:凡是安装360、豌豆荚、腾讯管家的全部卸载,然后再尝试。
一直没搞明白这个问题咋出现的,但今天看到一个方法,搞定了!原来是豌豆荚占用了 5037 端口导致。
参见原文章:一个豌豆荚引发的血案——关于ADB server didn't ACK的问题
简单来讲,首先将Windows任务进程中的豌豆荚干掉,如果还是不行,再继续按下列步骤排查。
&nb
- canvas中的像素绘制问题
换个号韩国红果果
JavaScriptcanvas
pixl的绘制,1.如果绘制点正处于相邻像素交叉线,绘制x像素的线宽,则从交叉线分别向前向后绘制x/2个像素,如果x/2是整数,则刚好填满x个像素,如果是小数,则先把整数格填满,再去绘制剩下的小数部分,绘制时,是将小数部分的颜色用来除以一个像素的宽度,颜色会变淡。所以要用整数坐标来画的话(即绘制点正处于相邻像素交叉线时),线宽必须是2的整数倍。否则会出现不饱满的像素。
2.如果绘制点为一个像素的
- 编码乱码问题
灵静志远
javajvmjsp编码
1、JVM中单个字符占用的字节长度跟编码方式有关,而默认编码方式又跟平台是一一对应的或说平台决定了默认字符编码方式;2、对于单个字符:ISO-8859-1单字节编码,GBK双字节编码,UTF-8三字节编码;因此中文平台(中文平台默认字符集编码GBK)下一个中文字符占2个字节,而英文平台(英文平台默认字符集编码Cp1252(类似于ISO-8859-1))。
3、getBytes()、getByte
- java 求几个月后的日期
darkranger
calendargetinstance
Date plandate = planDate.toDate();
SimpleDateFormat df = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd");
Calendar cal = Calendar.getInstance();
cal.setTime(plandate);
// 取得三个月后时间
cal.add(Calendar.M
- 数据库设计的三大范式(通俗易懂)
aijuans
数据库复习
关系数据库中的关系必须满足一定的要求。满足不同程度要求的为不同范式。数据库的设计范式是数据库设计所需要满足的规范。只有理解数据库的设计范式,才能设计出高效率、优雅的数据库,否则可能会设计出错误的数据库.
目前,主要有六种范式:第一范式、第二范式、第三范式、BC范式、第四范式和第五范式。满足最低要求的叫第一范式,简称1NF。在第一范式基础上进一步满足一些要求的为第二范式,简称2NF。其余依此类推。
- 想学工作流怎么入手
atongyeye
jbpm
工作流在工作中变得越来越重要,很多朋友想学工作流却不知如何入手。 很多朋友习惯性的这看一点,那了解一点,既不系统,也容易半途而废。好比学武功,最好的办法是有一本武功秘籍。研究明白,则犹如打通任督二脉。
系统学习工作流,很重要的一本书《JBPM工作流开发指南》。
本人苦苦学习两个月,基本上可以解决大部分流程问题。整理一下学习思路,有兴趣的朋友可以参考下。
1 首先要
- Context和SQLiteOpenHelper创建数据库
百合不是茶
androidContext创建数据库
一直以为安卓数据库的创建就是使用SQLiteOpenHelper创建,但是最近在android的一本书上看到了Context也可以创建数据库,下面我们一起分析这两种方式创建数据库的方式和区别,重点在SQLiteOpenHelper
一:SQLiteOpenHelper创建数据库:
1,SQLi
- 浅谈group by和distinct
bijian1013
oracle数据库group bydistinct
group by和distinct只了去重意义一样,但是group by应用范围更广泛些,如分组汇总或者从聚合函数里筛选数据等。
譬如:统计每id数并且只显示数大于3
select id ,count(id) from ta
- vi opertion
征客丶
macoprationvi
进入 command mode (命令行模式)
按 esc 键
再按 shift + 冒号
注:以下命令中 带 $ 【在命令行模式下进行】,不带 $ 【在非命令行模式下进行】
一、文件操作
1.1、强制退出不保存
$ q!
1.2、保存
$ w
1.3、保存并退出
$ wq
1.4、刷新或重新加载已打开的文件
$ e
二、光标移动
2.1、跳到指定行
数字
- 【Spark十四】深入Spark RDD第三部分RDD基本API
bit1129
spark
对于K/V类型的RDD,如下操作是什么含义?
val rdd = sc.parallelize(List(("A",3),("C",6),("A",1),("B",5))
rdd.reduceByKey(_+_).collect
reduceByKey在这里的操作,是把
- java类加载机制
BlueSkator
java虚拟机
java类加载机制
1.java类加载器的树状结构
引导类加载器
^
|
扩展类加载器
^
|
系统类加载器
java使用代理模式来完成类加载,java的类加载器也有类似于继承的关系,引导类是最顶层的加载器,它是所有类的根加载器,它负责加载java核心库。当一个类加载器接到装载类到虚拟机的请求时,通常会代理给父类加载器,若已经是根加载器了,就自己完成加载。
虚拟机区分一个Cla
- 动态添加文本框
BreakingBad
文本框
<script> var num=1; function AddInput() { var str=""; str+="<input 
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-单例模式
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/
public class Singleton {
}
/*
* 懒汉模式。注意,getInstance如果在多线程环境中调用,需要加上synchronized,否则存在线程不安全问题
*/
class LazySingleton
- iOS应用打包发布常见问题
chenhbc
iosiOS发布iOS上传iOS打包
这个月公司安排我一个人做iOS客户端开发,由于急着用,我先发布一个版本,由于第一次发布iOS应用,期间出了不少问题,记录于此。
1、使用Application Loader 发布时报错:Communication error.please use diagnostic mode to check connectivity.you need to have outbound acc
- 工作流复杂拓扑结构处理新思路
comsci
设计模式工作算法企业应用OO
我们走的设计路线和国外的产品不太一样,不一样在哪里呢? 国外的流程的设计思路是通过事先定义一整套规则(类似XPDL)来约束和控制流程图的复杂度(我对国外的产品了解不够多,仅仅是在有限的了解程度上面提出这样的看法),从而避免在流程引擎中处理这些复杂的图的问题,而我们却没有通过事先定义这样的复杂的规则来约束和降低用户自定义流程图的灵活性,这样一来,在引擎和流程流转控制这一个层面就会遇到很
- oracle 11g新特性Flashback data archive
daizj
oracle
1. 什么是flashback data archive
Flashback data archive是oracle 11g中引入的一个新特性。Flashback archive是一个新的数据库对象,用于存储一个或多表的历史数据。Flashback archive是一个逻辑对象,概念上类似于表空间。实际上flashback archive可以看作是存储一个或多个表的所有事务变化的逻辑空间。
- 多叉树:2-3-4树
dieslrae
树
平衡树多叉树,每个节点最多有4个子节点和3个数据项,2,3,4的含义是指一个节点可能含有的子节点的个数,效率比红黑树稍差.一般不允许出现重复关键字值.2-3-4树有以下特征:
1、有一个数据项的节点总是有2个子节点(称为2-节点)
2、有两个数据项的节点总是有3个子节点(称为3-节
- C语言学习七动态分配 malloc的使用
dcj3sjt126com
clanguagemalloc
/*
2013年3月15日15:16:24
malloc 就memory(内存) allocate(分配)的缩写
本程序没有实际含义,只是理解使用
*/
# include <stdio.h>
# include <malloc.h>
int main(void)
{
int i = 5; //分配了4个字节 静态分配
int * p
- Objective-C编码规范[译]
dcj3sjt126com
代码规范
原文链接 : The official raywenderlich.com Objective-C style guide
原文作者 : raywenderlich.com Team
译文出自 : raywenderlich.com Objective-C编码规范
译者 : Sam Lau
- 0.性能优化-目录
frank1234
性能优化
从今天开始笔者陆续发表一些性能测试相关的文章,主要是对自己前段时间学习的总结,由于水平有限,性能测试领域很深,本人理解的也比较浅,欢迎各位大咖批评指正。
主要内容包括:
一、性能测试指标
吞吐量、TPS、响应时间、负载、可扩展性、PV、思考时间
http://frank1234.iteye.com/blog/2180305
二、性能测试策略
生产环境相同 基准测试 预热等
htt
- Java父类取得子类传递的泛型参数Class类型
happyqing
java泛型父类子类Class
import java.lang.reflect.ParameterizedType;
import java.lang.reflect.Type;
import org.junit.Test;
abstract class BaseDao<T> {
public void getType() {
//Class<E> clazz =
- 跟我学SpringMVC目录汇总贴、PDF下载、源码下载
jinnianshilongnian
springMVC
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网站核心商详页开发
掌握Java技术,掌握并发/异步工具使用,熟悉spring、ibatis框架;
掌握数据库技术,表设计和索引优化,分库分表/读写分离;
了解缓存技术,熟练使用如Redis/Memcached等主流技术;
了解Ngin
- the HTTP rewrite module requires the PCRE library
流浪鱼
rewrite
./configure: error: the HTTP rewrite module requires the PCRE library.
模块依赖性Nginx需要依赖下面3个包
1. gzip 模块需要 zlib 库 ( 下载: http://www.zlib.net/ )
2. rewrite 模块需要 pcre 库 ( 下载: http://www.pcre.org/ )
3. s
- 第12章 Ajax(中)
onestopweb
Ajax
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- Optimize query with Query Stripping in Web Intelligence
blueoxygen
BO
http://wiki.sdn.sap.com/wiki/display/BOBJ/Optimize+query+with+Query+Stripping+in+Web+Intelligence
and a very straightfoward video
http://www.sdn.sap.com/irj/scn/events?rid=/library/uuid/40ec3a0c-936
- Java开发者写SQL时常犯的10个错误
tomcat_oracle
javasql
1、不用PreparedStatements 有意思的是,在JDBC出现了许多年后的今天,这个错误依然出现在博客、论坛和邮件列表中,即便要记住和理解它是一件很简单的事。开发者不使用PreparedStatements的原因可能有如下几个: 他们对PreparedStatements不了解 他们认为使用PreparedStatements太慢了 他们认为写Prepar
- 世纪互联与结盟有感
阿尔萨斯
10月10日,世纪互联与(Foxcon)签约成立合资公司,有感。
全球电子制造业巨头(全球500强企业)与世纪互联共同看好IDC、云计算等业务在中国的增长空间,双方迅速果断出手,在资本层面上达成合作,此举体现了全球电子制造业巨头对世纪互联IDC业务的欣赏与信任,另一方面反映出世纪互联目前良好的运营状况与广阔的发展前景。
众所周知,精于电子产品制造(世界第一),对于世纪互联而言,能够与结盟