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eclipse-搭建maven的war项目集合spring注解方式

工具:eclipse 4.4.2 版本号:20150219-0600jdk:1.71.下图创建maven工程,然后next下图选择工程保存位置(这里选择默认),next下图选择webapp项目(war包,mvaen默认选择的quickstart一般为jar工程),next下图,其中group ID:一般设置起点报名,随便定义artifact I...

#开发工具#测试#数据库
Java-httpClient警告: Going to buffer response body of large or unknown size. Using getResponseBodyAsSt...

使用HttpClient,总是报出“Going to buffer response body of large or unknown size. Using getResponseBodyAsStream instead is recommended.”的WARN日志,定位到HttpClient的源码如下:public abstract class HttpMethodBase...

#java
hadoop ha 读取 activce状态的活动节点

方式一package com.xxx.hadoop;import com.sun.demo.jvmti.hprof.Tracker;import com.sun.xml.bind.util.Which;import org.apache.hadoop.conf.Configuration;import org.apache.hadoop.fs.FSDa...

#大数据#java
neo4j关闭和开启密码访问权限

本例:neo4j-enterprise-2.3.1版本neo4j默认安装是开启访问密码验证可以发现,在conf/下的neo4j-server.properties配置文件# Require (or disable the requirement of) auth to access Neo4jdbms.security.auth_enabled=true...

#java#ui
Java设计模式-状态模式(State)

核心思想就是:当对象的状态改变时,同时改变其行为,很好理解!就拿QQ来说,有几种状态,在线、隐身、忙碌等,每个状态对应不同的操作,而且你的好友也能看到你的状态,所以,状态模式就两点:1、可以通过改变状态来获得不同的行为。2、你的好友能同时看到你的变化。看图:State类是个状态类,Context类可以实现切换,我们来看看代码:package com.xtfggef....

#设计模式#java
java.io.FileNotFoundException:文件名、目录名或卷标语法不正确

  出现次错误的原因主要是在windows系统下创建文件需要遵循其文件名的规则。导致创建文件失败,从而提示filenotfound异常,文件未找到Windows 中文件夹命名规则是:① 文件名或文件夹名可以由1~256个西文字符或128个汉字(包括空格)组成,不能多于256个字符。② 文件名可以有扩展名,也可以没有。有些情况下系统会为文件自动添加扩展名。一般情况下,文件名与扩展名...

#java
机器学习生产就绪:从Notebook到高可用模型服务的四大支柱

机器学习模型部署不是简单地将Jupyter代码封装为API,而是构建具备确定性、可观测性、自愈能力和灰度发布能力的生产级系统。其核心在于突破‘能跑’与‘能扛’的认知鸿沟——前者依赖数据契约、特征稳定性与环境一致性,后者要求模型血缘追踪、实时漂移检测与业务指标映射。技术价值体现在降低MTTR、保障P95延迟SLA、实现分钟级故障自愈;典型场景覆盖电商实时风控、IoT预测性维护与智能客服AB测试。本文

文心大模型4.0真实能力解析:中文语义压缩比与垂直场景落地

大语言模型的‘综合水平’并非单一指标,而是由语义理解深度、领域知识融合度与硬件适配效率共同定义的技术向量。在中文场景下,‘语义压缩比’成为衡量模型有效容量的关键——即单位参数对中文隐含意图、政策语境与行业黑话的建模密度。相比通用基准测试,真正决定落地价值的是其在政务公文格式合规性、制造业故障口语转译、金融文档OCR鲁棒性等真实任务中的表现。文心大模型4.0通过31%专业领域语料注入、场景感知MoE

Discourse在Ubuntu 20.04上必须用Docker部署的原因与实操指南

Docker容器化是现代Web应用部署的基础范式,尤其适用于依赖多服务协同(如Ruby on Rails、PostgreSQL、Redis、Nginx)的复杂系统。其核心价值在于环境一致性、依赖隔离与一键复现能力,显著降低跨环境部署风险。在Linux发行版中,Ubuntu 20.04凭借LTS稳定性广受青睐,但其默认软件源中的docker.io包存在功能阉割与驱动兼容问题,无法满足Discours

Lipschitz优化与重排技术在机器学习中的应用

Lipschitz连续性是数学优化与机器学习中的重要概念,它描述了函数变化的速率限制。基于Lipschitz条件的优化问题在数据降维(如t-SNE算法)和函数逼近中具有广泛应用。通过重排技术,可以将复杂泛函优化问题转化为单调函数空间中的简化形式,这种转换保持了原问题的关键性质同时显著降低了计算复杂度。在工程实践中,重排技术与变量替换相结合,能够有效处理包含吸引项和排斥项的复合能量泛函。特别地,当应

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