- 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
- 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
- 基于Python引擎的PP-OCR模型库推理
张欣-男
pythonocr开发语言PaddleOCRPaddlePaddle
基于Python引擎的PP-OCR模型库推理1.文本检测模型推理#下载超轻量中文检测模型:wgethttps://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/chinese/ch_PP-OCRv3_det_infer.tartarxfch_PP-OCRv3_det_infer.tarpython3tools/infer/predict_det.py--image_dir=".
- 模型压缩中的四大核心技术 —— 量化、剪枝、知识蒸馏和二值化
由数入道
人工智能剪枝人工智能算法模型压缩量化知识蒸馏二值化
一、量化(Quantization)量化的目标在于将原始以32位浮点数表示的模型参数和中间激活,转换为低精度(如FP16、INT8、甚至更低位宽)的数值表示,从而在减少模型存储占用和内存带宽的同时,加速推理运算,特别适用于移动、嵌入式和边缘计算场景。1.1概念与目标基本思想将高精度数值离散化为低精度表示。例如,将FP32权重转换为INT8,可降低内存需求约4倍,同时在支持低精度运算的硬件上加速计算
- 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
- AI Agent开发第60课-巧用QWEN3.0 0.6B:小身板扛大旗,AI界的轻骑兵
TGITCIC
AIAgent开发大全qwen3qwenaliqwen国产大模型小模型开源小模型aiagent
第一章:小模型的生存法则——为什么0.6B参数就够了?1.1参数量的"黄金分割点"模型类型参数量推理延迟(ms)并发量(QPS)Qwen-0.6B6亿15-3010万+Qwen-1.5B15亿50-805万Qwen-7B70亿200+1万数据对比显示,当参数量超过6亿后,性能提升与成本增长呈现"抛物线"关系。就像智能手机从4G到5G的迭代,用户感知不到的速度提升,却要为硬件升级买单。Qwen-0.
- 赋能未来数学课堂——基于Qwen3、LangChain与Agent架构的个性化教辅系统研究
微学AI
langchain架构
文章目录摘要引言:技术融合催生的教育新范式第一章:Qwen3+LangChain+Agent架构的核心能力与优势1.1Qwen3模型:专为复杂推理打造的“智能大脑”1.2LangChain框架:构建智能体的“灵活骨架”1.3Agent智能体:自主解决问题的“执行中枢”1.4部署与成本优势第二章:在数学教育中解决的关键问题2.1从“答案”到“过程”:深度解析与分步式辅导2.2千人千面:实现高度个性化
- RK3568笔记九十二:QT使用Opencv显示摄像头
殷忆枫
RK3568学习笔记笔记
若该文为原创文章,转载请注明原文出处。测试使用QT调用Opencv的API显示摄像头,板子为正点原子的RK3568,最终想实现的是在RK3568平台上使用Qt框架进行部署,利用NPU推理加速视频目标识别。此篇为测试功能代码为正点原子提供的代码,直接用来测试,在未看代码时一直不明白怎么添加opencv的库,后面明白了,只增加了下面的两行:CONFIG+=link_pkgconfigPKGCONFIG
- 【YOLO系列】YOLOv1详解:模型结构、损失函数、训练方法及代码实现
一碗白开水一
yolo系列助你拿捏AI算法YOLO人工智能目标检测计算机视觉
YOLOv1(YouOnlyLookOnce):实时目标检测的革命性突破✨motivation在目标检测领域,传统方法如R-CNN系列存在计算冗余、推理速度慢的问题。2016年提出的YOLO(YouOnlyLookOnce)首次实现端到端单阶段检测,将检测速度提升至45FPS(FasterR-CNN仅7FPS),彻底改变了实时目标检测的格局。其核心思想是将检测视为回归问题,实现"看一眼即知全貌"的
- 【三维目标检测】Complex-Yolov4详解(二):模型结构
Coding的叶子
Python三维点云实战宝典Complex-YoloComplex-Yolov4三维目标检测目标检测python
本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。本文为专栏《python三维点云从基础到深度学习》系列文章,地址为“https://blog.csdn.net/suiyingy/article/details/124017716”。Complex-Yolo网络模型的核心思想是用鸟瞰图BEV替换Yolo网络输入的RGB图像。因此,在完成BEV处理之后,模型的训练和推理过程基本和Yolo完全一致。Yolov
- Claude 4 全新上线,科研和写作能力大幅提升!文献检索和综述更容易,实测好用!(附专业提示词)
智写AI
AI学术写作指南人工智能
在2025年5月22日,Claude正式发布了它的4系列模型:Opus4和Sonnet4七哥总结下这两款模型的特点,Sonnet4适合快速响应的任务,Opus4适合需要推理的复杂多步骤任务。两款模型都有20万token的上下文窗口。对科研人员、程序开发者来说,Claude这一代模型不仅性能强悍,还在多项核心能力上实现了突破式进阶。说说最新亮相的Claude4系列模型在多项核心能力上的三大进阶之处:
- LIMO:仅需817样本激活大模型数学推理能力,挑战“数据规模至上”传统范式
大千AI助手
人工智能#OTHER#Prompt人工智能机器学习神经网络算法大模型LIMOLessIsMore
“以认知模板唤醒沉睡知识,让推理能力在精不在多”LIMO是由上海交通大学、SII(ShanghaiArtificialIntelligenceLaboratory)、GAIRLab联合提出的突破性研究(2025年2月发表),其核心颠覆了传统AI领域“复杂推理需海量训练数据”的认知,证明仅用817个高质量样本即可激发大语言模型(LLMs)的数学推理能力,在AIME、MATH等竞赛级任务中超越使用10
- 提示工程架构师总结:Agentic AI智能健康项目需求分析的8个关键步骤
AGI大模型与大数据研究院
人工智能需求分析ai
AgenticAI智能健康项目需求分析:从0到1构建智能健康助手的8个关键步骤关键词AgenticAI(智能体AI)、智能健康、需求分析、用户旅程、场景建模、伦理合规、数据策略、系统交互摘要当AI从“被动响应”进化到“主动服务”,AgenticAI(智能体AI)正在重新定义智能健康的边界——它不再是“你问我答的健康助手”,而是“能主动感知、推理、行动的健康管家”:比如监测到糖尿病患者餐后血糖超标,
- 智慧零售 AI 卡顿?陌讯轻量化方案 FPS 升 40%
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零售人工智能目标跟踪计算机视觉目标检测算法
一、开篇痛点:智慧零售视觉算法的三大行业困境在智慧零售场景中,传统视觉算法正面临着难以突破的技术瓶颈。自助结算台的商品误识别率常高达12%-18%,导致消费者频繁触发人工核验;复杂货架场景下,商品重叠、光照变化和包装相似性问题,使得目标检测漏检率超过20%;而边缘设备的算力限制,又让实时推理帧率(FPS)普遍低于25,无法满足流畅交互需求[1]。这些问题直接造成商超运营成本增加30%以上,严重制约
- vLLM专题(三)-快速开始
AI专题精讲
大模型专题系列人工智能
本指南将帮助您快速开始使用vLLM执行:离线批量推理使用OpenAI兼容服务器进行在线服务1.先决条件操作系统:LinuxPython:3.9–3.122.安装如果您使用的是NVIDIAGPU,您可以直接使用pip安装vLLM。建议使用uv,一个非常快速的Python环境管理器,来创建和管理Python环境。请按照文档安装uv。安装uv后,您可以创建一个新的Python环境,并使用以下命令安装vL
- 黄仁勋链博会首秀:中国开源AI催化全球革命,机器人浪潮重塑未来工厂
未来智慧谷
开源人工智能机器人
7月16日,北京链博会开幕式迎来一位特殊演讲者——英伟达创始人黄仁勋身着唐装,首次以中文登台演讲。这位AI芯片巨头的掌舵人坦言“很紧张”,却清晰传递出一个重要观点:中国的开源AI已成为世界进步的催化剂,让每个国家、每个行业都有机会参与这场AI革命。一、下一波AI浪潮:物理世界的理解与执行黄仁勋在演讲中明确指出,AI的下一波浪潮将是具备推理与执行能力的机器人系统,这类机器人能够理解物理世界。他预测:
- 智慧水库边缘计算技术路线与框架设计
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testTechnologyPrecious边缘计算人工智能
智慧水库边缘计算技术路线与框架设计一、边缘计算技术路线1.整体技术路线云边协同层边缘管理层边缘计算层边缘感知层设备层配置下发模型更新数据同步容器编排资源调度安全管理实时数据处理本地AI推理规则引擎协议适配数据采集设备管理水位计雨量计摄像头闸门传感器设备层边缘感知层边缘计算层边缘管理层云边协同层中心云平台2.关键技术演进路线阶段技术重点目标1.0基础建设期容器化部署、基础数据采集实现设备接入和基础数
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文章目录前言一、SAHI介绍切片推理兼容性设计二、使用步骤图像切片推理与结果融合代码示例结果对比总结前言本文记录项目中涉及到了无人机正射图像的推理(通常8000像素*8000像素以上),由于模型推理尺寸是640*640的,如果直接整图送入模型推理,推理效果极差,可以考虑采用多个切片进行分别进行推理,最后合并推理结果的方式。一、SAHI介绍SAHI(SlicingAidedHyperInferenc
- yolov8seg如何获取每个结果的mask,不是一整个的mask
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使用rk3588开发板对yolov8-seg进行推理时,瑞芯微官方代码中对推理的结果进行了封装,返回的分割结果是所有目标的mask,而不是单个目标的mask。yolov8seg怎么获得每个结果的mask,不是一整个的mask:https://github.com/airockchip/rknn_model_zoo/issues/175解决postprocess.h中关于检测结果的结构体解析type
- 大模型服务架构设计与性能优化指南
陈乔布斯
人工智能大模型AI性能优化人工智能Python大模型AI模型服务
引言在大模型应用开发中,模型服务作为核心组件,负责提供高效、稳定的模型推理能力。随着大语言模型(LLM)的快速发展,模型服务架构面临着性能、可扩展性和成本的多重挑战。本文将深入探讨模型服务的核心组件、架构设计、性能优化技术,并结合电商、金融科技等合规行业案例,为开发者提供全面的模型服务设计指南。一、模型服务核心组件1.1推理引擎推理引擎是模型服务的核心,负责执行模型推理计算。目前主流的推理引擎包括
- 网络安全-网络安全智能体所有详细工作原理和架构及案例
大家读完觉得有帮助记得关注和点赞!!!网络安全智能体(AISecurityAgent)是人工智能与网络安全融合的新范式,通过自主感知、分析决策、联动响应实现动态防护,正在重构传统“人防为主”的安全体系。以下从工作原理、架构设计、行业案例三方面进行深度解析:一、工作原理:三层认知闭环与动态进化1.核心能力分层(L1-L5标准)等级能力特征代表产品L1基础辅助型单步推理,处理预定义任务(如告警初判)9
- 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
- 为什么《贝克街的亡灵》能成为柯南剧场版中的经典之作?
全息说电影
要说剧场版哪一步最好看?很多人都会选择《贝克街的亡灵》。《贝克街的亡灵》于2002年上映,所有剧场版中,《贝克街的亡灵》以8.9的评分在豆瓣傲视群雄。《贝克街的亡灵》的故事结合了未来科技(VR游戏以及人工智能)和历史实事,以及殿堂级的推理小说(《福尔摩斯》)创作了一个扣人心弦又具有反思意义的作品。《名侦探柯南》中挺喜欢说教,但是像《贝克街的亡灵》这样深入人心又不突兀的说教却很少。那么,我们现在就来
- vllm源码解析(一):整体架构与推理代码
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架构
vlllm官方代码更新频发,每个版本都有极大变动,很难说哪个版本好用.第一次阅读vllm源码是0.4.0版本,对这版圈复杂度极高的调度代码印象深刻0.4.1对调度逻辑进行重构,完全大变样,读代码速度快赶不上迭代的速度了。现在已经更新到0.5.4,经过长时间观察,发现主要的调度逻辑基本也稳定了下来,应该可以作为一个固话的版本去阅读。本文解读依据vllm0.5.4版本.没有修改任何代码,大家不必担心夹
- 【思维链(CoT)技术深度解析】从理论到实践的革命性推理方法
满怀1015
人工智能人工智能思维链大语言模型推理技术提示工程
目录前言️技术背景与价值当前技术痛点️解决方案概述目标读者说明一、技术原理剖析核心概念图解核心作用讲解关键技术模块⚖️技术演进对比️二、实战演示⚙️环境配置要求核心代码实现案例1:基础CoT提示案例2:自我一致性CoT✅运行结果验证⚡三、性能对比测试方法论量化数据对比结果分析四、最佳实践✅推荐方案❌常见错误调试技巧五、应用场景扩展适用领域创新应用方向技术生态✨结语⚠️技术局限性未来发展趋势学习资源
- ✨零基础手把手|Docker+vLLM极速部署OpenAI风格API:5分钟4卡GPU推理+避坑指南+完整镜像配置
杨靳言先
pythondockervllm部署
一、Docker基础命令查看容器状态Bashdockerps#查看运行中的容器dockerps-a#查看所有容器(包括已停止的)查看镜像列表Bashdockerimages#列出本地所有镜像二、镜像与容器操作镜像打包为.tar文件Bashdockersave-o#将镜像导出为.tar文件#示例:dockersave-omy_image.tarvllm/vllm-openai:v0.8.4打包多个镜
- Deja Vu: 利用上下文稀疏性提升大语言模型推理效率
AI专题精讲
模型加速人工智能模型加速AI技术应用
温馨提示:本篇文章已同步至"AI专题精讲"DejaVu:利用上下文稀疏性提升大语言模型推理效率摘要拥有数百亿参数的大语言模型(LLMs)催生了一系列令人振奋的AI应用。然而,在推理阶段它们计算开销极大。稀疏化是一种自然的降本策略,但现有方法要么需要代价高昂的重新训练,要么必须放弃LLM的“in-contextlearning”能力,要么在现代硬件上无法带来真实的墙钟时间加速。我们提出**上下文稀疏
- 拉普拉斯的魔女-东野圭吾
更欣
看完《拉普拉斯的魔女》后感觉东野似乎从社会推理转向了科幻推理,从思考人性转向思考人类的未来。只是遗憾,科幻没做好,推理的韵味也消散了,只有对未来的惶惑能窥一二。人类的未来到底会如何,你还是不知道为好;这本书做为推理小说来看如何,你还是不看为好。细一琢磨,虽明确告诉了我们所有案件的凶手,可是每个案件的操作手法都没有细说。尤其是谦人设计的两次事件都是近乎应用超能力的不可能事件,便是一点想象空间我都酝酿
- 判断推理---逻辑判断
offer来砸我呀
行测
一、翻译推理有明显的逻辑关联词:如果,就;只有,才提问方式:可以推出、不能推出解题思路:先翻译,再推理1、前推后A可以推B,等价于-B推出-A(逆否等价)如果…那么…只要…就…所有…都为了…一定……是…的充分条件2、后推前B推A只有…才不…不…除非A否则不B。。。。。。除非A否则B,-B推A…是…的必要条件,,,,,谁是必不可少的谁放在箭头的后面。3、且和或A且B:二者同时成立和、既有、不仅而且、
- 逻辑判断与推理-黑与白
爱编码的小八嘎
c语言
有A、B、C、D、E五人,每人额头上都贴了一张或黑或白的纸。五人对坐,每人都可以看到其他人额头上的纸的颜色,但都不知道自己额头上的纸的颜色。五人相互观察后,A说:“我看见三人额头上贴的是白纸,一人额头上贴的是黑纸。”B说:“我看见其他四人额头上贴的都是黑纸。”C说:“我看见有一人额头上贴的是白纸,其他三人额头上贴的是黑纸。”D说:“我看见四人额头上贴的是白纸。”E什么也没说。现在已知额头贴黑纸的人
- Enum 枚举
120153216
enum枚举
原文地址:http://www.cnblogs.com/Kavlez/p/4268601.html Enumeration
于Java 1.5增加的enum type...enum type是由一组固定的常量组成的类型,比如四个季节、扑克花色。在出现enum type之前,通常用一组int常量表示枚举类型。比如这样:
public static final int APPLE_FUJI = 0
- Java8简明教程
bijian1013
javajdk1.8
Java 8已于2014年3月18日正式发布了,新版本带来了诸多改进,包括Lambda表达式、Streams、日期时间API等等。本文就带你领略Java 8的全新特性。
一.允许在接口中有默认方法实现
Java 8 允许我们使用default关键字,为接口声明添
- Oracle表维护 快速备份删除数据
cuisuqiang
oracle索引快速备份删除
我知道oracle表分区,不过那是数据库设计阶段的事情,目前是远水解不了近渴。
当前的数据库表,要求保留一个月数据,且表存在大量录入更新,不存在程序删除。
为了解决频繁查询和更新的瓶颈,我在oracle内根据需要创建了索引。但是随着数据量的增加,一个半月数据就要超千万,此时就算有索引,对高并发的查询和更新来说,让然有所拖累。
为了解决这个问题,我一般一个月会进行一次数据库维护,主要工作就是备
- java多态内存分析
麦田的设计者
java内存分析多态原理接口和抽象类
“ 时针如果可以回头,熟悉那张脸,重温嬉戏这乐园,墙壁的松脱涂鸦已经褪色才明白存在的价值归于记忆。街角小店尚存在吗?这大时代会不会牵挂,过去现在花开怎么会等待。
但有种意外不管痛不痛都有伤害,光阴远远离开,那笑声徘徊与脑海。但这一秒可笑不再可爱,当天心
- Xshell实现Windows上传文件到Linux主机
被触发
windows
经常有这样的需求,我们在Windows下载的软件包,如何上传到远程Linux主机上?还有如何从Linux主机下载软件包到Windows下;之前我的做法现在看来好笨好繁琐,不过也达到了目的,笨人有本方法嘛;
我是怎么操作的:
1、打开一台本地Linux虚拟机,使用mount 挂载Windows的共享文件夹到Linux上,然后拷贝数据到Linux虚拟机里面;(经常第一步都不顺利,无法挂载Windo
- 类的加载ClassLoader
肆无忌惮_
ClassLoader
类加载器ClassLoader是用来将java的类加载到虚拟机中,类加载器负责读取class字节文件到内存中,并将它转为Class的对象(类对象),通过此实例的 newInstance()方法就可以创建出该类的一个对象。
其中重要的方法为findClass(String name)。
如何写一个自己的类加载器呢?
首先写一个便于测试的类Student
- html5写的玫瑰花
知了ing
html5
<html>
<head>
<title>I Love You!</title>
<meta charset="utf-8" />
</head>
<body>
<canvas id="c"></canvas>
- google的ConcurrentLinkedHashmap源代码解析
矮蛋蛋
LRU
原文地址:
http://janeky.iteye.com/blog/1534352
简述
ConcurrentLinkedHashMap 是google团队提供的一个容器。它有什么用呢?其实它本身是对
ConcurrentHashMap的封装,可以用来实现一个基于LRU策略的缓存。详细介绍可以参见
http://code.google.com/p/concurrentlinke
- webservice获取访问服务的ip地址
alleni123
webservice
1. 首先注入javax.xml.ws.WebServiceContext,
@Resource
private WebServiceContext context;
2. 在方法中获取交换请求的对象。
javax.xml.ws.handler.MessageContext mc=context.getMessageContext();
com.sun.net.http
- 菜鸟的java基础提升之道——————>是否值得拥有
百合不是茶
1,c++,java是面向对象编程的语言,将万事万物都看成是对象;java做一件事情关注的是人物,java是c++继承过来的,java没有直接更改地址的权限但是可以通过引用来传值操作地址,java也没有c++中繁琐的操作,java以其优越的可移植型,平台的安全型,高效性赢得了广泛的认同,全世界越来越多的人去学习java,我也是其中的一员
java组成:
- 通过修改Linux服务自动启动指定应用程序
bijian1013
linux
Linux中修改系统服务的命令是chkconfig (check config),命令的详细解释如下: chkconfig
功能说明:检查,设置系统的各种服务。
语 法:chkconfig [ -- add][ -- del][ -- list][系统服务] 或 chkconfig [ -- level <</SPAN>
- spring拦截器的一个简单实例
bijian1013
javaspring拦截器Interceptor
Purview接口
package aop;
public interface Purview {
void checkLogin();
}
Purview接口的实现类PurviesImpl.java
package aop;
public class PurviewImpl implements Purview {
public void check
- [Velocity二]自定义Velocity指令
bit1129
velocity
什么是Velocity指令
在Velocity中,#set,#if, #foreach, #elseif, #parse等,以#开头的称之为指令,Velocity内置的这些指令可以用来做赋值,条件判断,循环控制等脚本语言必备的逻辑控制等语句,Velocity的指令是可扩展的,即用户可以根据实际的需要自定义Velocity指令
自定义指令(Directive)的一般步骤
&nbs
- 【Hive十】Programming Hive学习笔记
bit1129
programming
第二章 Getting Started
1.Hive最大的局限性是什么?一是不支持行级别的增删改(insert, delete, update)二是查询性能非常差(基于Hadoop MapReduce),不适合延迟小的交互式任务三是不支持事务2. Hive MetaStore是干什么的?Hive persists table schemas and other system metadata.
- nginx有选择性进行限制
ronin47
nginx 动静 限制
http {
limit_conn_zone $binary_remote_addr zone=addr:10m;
limit_req_zone $binary_remote_addr zone=one:10m rate=5r/s;...
server {...
location ~.*\.(gif|png|css|js|icon)$ {
- java-4.-在二元树中找出和为某一值的所有路径 .
bylijinnan
java
/*
* 0.use a TwoWayLinkedList to store the path.when the node can't be path,you should/can delete it.
* 1.curSum==exceptedSum:if the lastNode is TreeNode,printPath();delete the node otherwise
- Netty学习笔记
bylijinnan
javanetty
本文是阅读以下两篇文章时:
http://seeallhearall.blogspot.com/2012/05/netty-tutorial-part-1-introduction-to.html
http://seeallhearall.blogspot.com/2012/06/netty-tutorial-part-15-on-channel.html
我的一些笔记
===
- js获取项目路径
cngolon
js
//js获取项目根路径,如: http://localhost:8083/uimcardprj
function getRootPath(){
//获取当前网址,如: http://localhost:8083/uimcardprj/share/meun.jsp
var curWwwPath=window.document.locati
- oracle 的性能优化
cuishikuan
oracleSQL Server
在网上搜索了一些Oracle性能优化的文章,为了更加深层次的巩固[边写边记],也为了可以随时查看,所以发表这篇文章。
1.ORACLE采用自下而上的顺序解析WHERE子句,根据这个原理,表之间的连接必须写在其他WHERE条件之前,那些可以过滤掉最大数量记录的条件必须写在WHERE子句的末尾。(这点本人曾经做过实例验证过,的确如此哦!
- Shell变量和数组使用详解
daizj
linuxshell变量数组
Shell 变量
定义变量时,变量名不加美元符号($,PHP语言中变量需要),如:
your_name="w3cschool.cc"
注意,变量名和等号之间不能有空格,这可能和你熟悉的所有编程语言都不一样。同时,变量名的命名须遵循如下规则:
首个字符必须为字母(a-z,A-Z)。
中间不能有空格,可以使用下划线(_)。
不能使用标点符号。
不能使用ba
- 编程中的一些概念,KISS、DRY、MVC、OOP、REST
dcj3sjt126com
REST
KISS、DRY、MVC、OOP、REST (1)KISS是指Keep It Simple,Stupid(摘自wikipedia),指设计时要坚持简约原则,避免不必要的复杂化。 (2)DRY是指Don't Repeat Yourself(摘自wikipedia),特指在程序设计以及计算中避免重复代码,因为这样会降低灵活性、简洁性,并且可能导致代码之间的矛盾。 (3)OOP 即Object-Orie
- [Android]设置Activity为全屏显示的两种方法
dcj3sjt126com
Activity
1. 方法1:AndroidManifest.xml 里,Activity的 android:theme 指定为" @android:style/Theme.NoTitleBar.Fullscreen" 示例: <application
- solrcloud 部署方式比较
eksliang
solrCloud
solrcloud 的部署其实有两种方式可选,那么我们在实践开发中应该怎样选择呢? 第一种:当启动solr服务器时,内嵌的启动一个Zookeeper服务器,然后将这些内嵌的Zookeeper服务器组成一个集群。 第二种:将Zookeeper服务器独立的配置一个集群,然后将solr交给Zookeeper进行管理
谈谈第一种:每启动一个solr服务器就内嵌的启动一个Zoo
- Java synchronized关键字详解
gqdy365
synchronized
转载自:http://www.cnblogs.com/mengdd/archive/2013/02/16/2913806.html
多线程的同步机制对资源进行加锁,使得在同一个时间,只有一个线程可以进行操作,同步用以解决多个线程同时访问时可能出现的问题。
同步机制可以使用synchronized关键字实现。
当synchronized关键字修饰一个方法的时候,该方法叫做同步方法。
当s
- js实现登录时记住用户名
hw1287789687
记住我记住密码cookie记住用户名记住账号
在页面中如何获取cookie值呢?
如果是JSP的话,可以通过servlet的对象request 获取cookie,可以
参考:http://hw1287789687.iteye.com/blog/2050040
如果要求登录页面是html呢?html页面中如何获取cookie呢?
直接上代码了
页面:loginInput.html
代码:
<!DOCTYPE html PUB
- 开发者必备的 Chrome 扩展
justjavac
chrome
Firebug:不用多介绍了吧https://chrome.google.com/webstore/detail/bmagokdooijbeehmkpknfglimnifench
ChromeSnifferPlus:Chrome 探测器,可以探测正在使用的开源软件或者 js 类库https://chrome.google.com/webstore/detail/chrome-sniffer-pl
- 算法机试题
李亚飞
java算法机试题
在面试机试时,遇到一个算法题,当时没能写出来,最后是同学帮忙解决的。
这道题大致意思是:输入一个数,比如4,。这时会输出:
&n
- 正确配置Linux系统ulimit值
字符串
ulimit
在Linux下面部 署应用的时候,有时候会遇上Socket/File: Can’t open so many files的问题;这个值也会影响服务器的最大并发数,其实Linux是有文件句柄限制的,而且Linux默认不是很高,一般都是1024,生产服务器用 其实很容易就达到这个数量。下面说的是,如何通过正解配置来改正这个系统默认值。因为这个问题是我配置Nginx+php5时遇到了,所以我将这篇归纳进
- hibernate调用返回游标的存储过程
Supanccy2013
javaDAOoracleHibernatejdbc
注:原创作品,转载请注明出处。
上篇博文介绍的是hibernate调用返回单值的存储过程,本片博文说的是hibernate调用返回游标的存储过程。
此此扁博文的存储过程的功能相当于是jdbc调用select 的作用。
1,创建oracle中的包,并在该包中创建的游标类型。
---创建oracle的程
- Spring 4.2新特性-更简单的Application Event
wiselyman
application
1.1 Application Event
Spring 4.1的写法请参考10点睛Spring4.1-Application Event
请对比10点睛Spring4.1-Application Event
使用一个@EventListener取代了实现ApplicationListener接口,使耦合度降低;
1.2 示例
包依赖
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