- LLM论文笔记 20: How to think step-by-step: A mechanistic understanding of chain-of-thought reasoning
Zhouqi_Hua
大模型论文阅读人工智能chatgpt论文阅读机器学习深度学习语言模型
Arxiv日期:2024.5.16机构:IIT关键词CoT本质LLM推理本质核心结论1.CoT推理的功能组件尽管不同阶段的推理任务具有不同的推理需求,模型内部的功能组件几乎是相同的(共享而非独享)不同的神经算法实际上是由类似归纳头(inductionheads)等机制组合而成2.注意力机制中的信息流动attentionheads在不同的模型层之间传递信息,特别是当它们涉及到本体论相关(ontolo
- 第十五个问题-什么是CoT?
释迦呼呼
AI一千问算法人工智能语言模型机器学习深度学习
Chain-of-Thought(CoT)思维链技术详解一、核心概念Chain-of-Thought(思维链)是一种通过引导大语言模型展示逐步推理过程来提升复杂问题解决能力的技术。其核心思想是模仿人类解决复杂问题时的分步思考模式,通过显式的中间推理步骤,帮助模型更准确地推导出最终答案。二、技术原理显式推理路径要求模型将解题过程分解为多个可解释的中间步骤示例:复制问题:小明有5个苹果,吃掉2个后又买
- 引导AI使用思维树(Tree of Thought, ToT)的提示词模板
由数入道
提示词工程人工智能
引导AI进行ToT思考的关键在于提示词需要指示AI进行以下操作:多路径探索(Branching):生成多个不同的思考方向或初步解决方案。评估与选择(Evaluation&Selection):对每个方向进行评估,选择有潜力的方向。迭代深化(Iteration&Deepening):在选定方向上深入思考,可以再次分支。结构化输出(StructuredOutput):清晰展示ToT过程,例如列出分支、
- 什么是CoT(带有长链思维)的Few-shot Prompting(少样本提示)
早退的程序员
人工智能
使用**带有长链思维(Chain-of-Thought,CoT)的少样本提示(Few-shotPrompting)**是一种强大的技术,能够帮助模型更好地解决复杂问题,尤其是需要多步推理的任务。以下是对这种技术的详细解释、实现方法以及示例。1.什么是带有长链思维的少样本提示?少样本提示(Few-shotPrompting):在输入中提供少量示例(通常为3-5个),让模型通过这些示例学习任务模式并生
- 大模型: 提示词工程(prompt engineering)
玉成226
【大模型】prompt
文章目录一、什么是提示词工程二、提示词应用1、提示技巧一:表达清晰2、提示词技巧2:设置角色三、提示方法1、zero-shot提示法2、Few-shot提示法3、思考链COT(chain-of-thought)提示法4、Few-shot-COT提示法一、什么是提示词工程提示词工程主要是用于优化与大模型交互的提示或查询操作,其目的在于能够更加准确的获取提问者想要获取的答案,提示词的好坏会直接影响到大
- 语言模型的价值定位与技术突破:从信息处理到创新认知
XianxinMao
语言模型人工智能chatgpt
标题:语言模型的价值定位与技术突破:从信息处理到创新认知文章信息摘要:当前语言模型的核心价值主要体现在信息综合与处理能力上,用户友好的交互界面是其成功关键。在模型计算机制方面,推理能力的实现包括chain-of-thought和自适应计算两种范式,而内部计算过程研究将成为未来重点。数据质量方面,需要权衡人工标注与合成数据的使用比例,后者展现出显著潜力但仍需完善质量控制机制。基础模型评估应建立在多维
- 解锁LLMs的“思考”能力:Chain-of-Thought(CoT) 技术推动复杂推理的新发展
汀、人工智能
LLM技术汇总人工智能大模型COT思维链大模型推理自然语言处理AI大模型
解锁LLMs的“思考”能力:Chain-of-Thought(CoT)技术推动复杂推理的新发展1.简介Chain-of-Thought(CoT)是一种改进的Prompt技术,目的在于提升大模型LLMs在复杂推理任务上的表现,如算术推理(arithmeticreasoning)、常识推理(commonsensereasoning)、符号推理(symbolicreasoning)。起源:CoT技术的概
- #LLM入门|Prompt#2.5_思维链推理_Chain_of_Thought_Reasoning
向日葵花籽儿
LLM入门教程笔记prompt电脑AIGC人工智能
第五章处理输入-思维链推理“思维链推理”(ChainofThoughtReasoning)的策略,在查询中明确要求语言模型先提供一系列相关推理步骤,进行深度思考,然后再给出最终答案,这更接近人类解题的思维过程。引导语言模型逐步推理而非直接要求输出结果,可以减少其匆忙错误,生成更准确可靠的响应。思维链推理使语言模型更好地模拟人类逻辑思考,是提升其回答质量的重要策略之一。?如何处理语言模型的输入,以生
- 2018-8-9 托福强化口语
L7_526d
TPO10-14第5题五、单词发音七宗罪1.应当是长音还是短音?长音“一”,短音“呀”Heat(长音),extreme(长音),miss(短音),peak(长音),pick(短音)2.力度够不够?net,kind,easily(前三个都是“一指音”),box(尖角音)3、有没有儿化音?China,famous,grandpa,gorgeous,difficult4、Th音应该怎么发?thought
- 托福写作中怎样运用高分词句?
文以思英语
可以按照这样的方法来:1.背例句,同时自己试着模仿造句。保证自己对整个高分词句列表都熟悉。2.把自己写过的文章找出来,逐句修改,对照高分词句列表,用高分词句替换自己原有的词句。例如:很多同学写:interestingbooks对照高分词句列表后,你可以换成:thought-provokingbooks再如:很多同学会写:Cleanairisimportantinourlives.对照高分词句列表后
- AI Agents系列—— 探究大模型的推理能力,关于Chain-of-Thought的那些事儿
陌北有棵树
AI人工智能
一、写在前面:关于AIAgents与CoT本文是2023.07.24发表在同名公众号「陌北有棵树」上的一篇文章,个人观点是基础理论的学习现在仍是有必要的,所以搬运过来。今天要读的论文是《Chain-of-ThoughtPromptingElicitsReasoninginLargeLanguageModels》,算是关于大模型思维链研究的开山之作。至于为什么把它归到AIAgents系列,其实我最开
- Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models导读
Travis_del
大语言模型任务规划与分解语言模型人工智能自然语言处理
通过生成一系列中间推理步骤(即“思维链”)显著提高大型语言模型进行复杂推理的能力这篇论文探讨了如何通过生成一系列中间推理步骤(即“思维链”)显著提高大型语言模型进行复杂推理的能力。研究人员使用一种简单的方法——思维链提示法——提供一些思维链示例作为提示,发现这种方法可以使足够大的语言模型自然地获得这种推理能力。实验结果表明,在三个大型语言模型上进行测试时,思维链提示法可以显著提高在算术、常识和符号
- T 003 超级成长加速器—写作
筱轩私塾
筱轩私塾筱轩私塾6月7日这是筱轩私塾的思维升级(Thought取T开头)的第三篇更文;加入007差不多两个月的时间,写作日更群近一个月的时间;从蔡叔的蚂蚁私塾到晴予的贪心记再到欧神的水库论坛,从水库论坛里金马知道了007写作不出局;加入007第一个月里,按轮流担任4组小组长;在工作组中负责整理“赋能大王”张胜萍大哥的日更群分享语音,然后加入日更写作群,回头看自己这两个月的成长路径,切实感受到自己的
- 2058.空间中使用右键,“Paste Thought URL”和“粘贴大纲”可以同时出现吗?
菜五
(2018-01-30-周二22:18:38)当你复制文本后,再复制URL,即可出现这种情况。(想法URL复制的顺序必须在第二位)
- normalization in nn (batchnorm layernorm instancenorm groupnorm)
sdu_study
人工智能机器学习算法
本文内容为笔者学习b站deep_thought老师视频的笔记。本文将从源码角度深入学习剖析四种norm方式的区别。本文只针对norm时计算mean和std的方式进行解释,没有加入可学习的参数γ\gammaγ和β\betaβ。首先导入pytorch。importtorchimporttorch.nnasnn定义输入,本文以nlp或时间序列预测的数据结构为例。即[batch_size,time_ste
- T002 降维打击
筱轩私塾
原创筱轩私塾作者筱轩这是筱轩私塾的思维升级(Thought取T开头)部分的第二篇更文;约1800字,建议阅读时间5分钟。多次看到涉及多个领域,有关降维打击分析的文章,一直在思考这个概念对于我们普通人有什么启示呢?一、降维打击5.1出去玩,在这个万物求偶的季节,见到了孔雀开屏与火鸡开屏。上图片:图片发自App图片发自App(阴雨天气,清晰度有限)孔雀开屏—一群人欢呼,漂亮,运气超好,然后争先恐后的合
- 文献阅读:Exchange-of-Thought: Enhancing Large Language Model Capabilities through Cross-Model Communicat
Espresso Macchiato
文献阅读EoTPrompt工程ensembleCoTSC
文献阅读:Exchange-of-Thought:EnhancingLargeLanguageModelCapabilitiesthroughCross-ModelCommunication1.文章简介2.方法介绍1.交流范式1.Memory2.Report3.Relay4.Debate2.终止条件3.置信度评估3.实验考察&结论1.实验设计2.基础实验结果3.细节讨论&分析1.不同communi
- 极大提升GPT-4等模型推理效率,微软、清华开源全新框架
RPA中国
chatgpt
随着用户需求的增多,GPT-4、Claude等模型在文本生成、理解、总结等方面的能力越来越优秀。但推理的效率并不高,因为,多数主流模型采用的是“顺序生成词”方法,会导致GPU利用率很低并带来高延迟。为了解决这一难题,清华和微软研究院开发了一种SoT(Skeleton-of-Thought,思维骨架)框架并开源了项目。SoT首先引导大语言模型生成答案的骨架,然后使用并行API调用或批量解码来完成内容
- 理解念头
sanmaopipi
我们说人间的好坏,是外在物质也可称念头所构成虚的世界,称之为「念相」(thought-form)。念头是透过自身逻辑,这就是种局限,它是相对比较的一套逻辑,始终离不开「相对」(relative)。人间碰到的任何事情,没有绝对的永恒或重要性,都是由人妄想组合而成。妄想也有「存在」,这是一种信息(information),是脑透过五官,神经的传达、转变及解释所带来的信息。我们无法组合绝对客观的世界,一
- 【提示工程】Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models
辰阳星宇
科研论文语言模型机器学习人工智能
解决问题探索大语言模型解决推理问题的能力。从头训练或微调模型,需要创建大量的高质量含中间步骤的数据集,成本过大。相关工作1、使用中间步骤来解决推理问题(1)使用自然语言通过一系列中间步骤解决数学应用题(2)通过创建更大的数据集微调语言模型,而不是从头训练(3)使用语言模型一行一行的预测中间结果预测最终输出2、采用提示方式(1)少样本提示(2)自动学习提示(3)描述任务的模型指令本文采用一系列思维来
- MetaGPT-Agent相关代码分析
6000lt
6000的机器学习笔记AIGC人工智能语言模型
Agent参考资料:智能体入门|MetaGPT组成Agent=LLM+Observation+Thought+Action+Memory-大语言模型(LLM):LLM作为智能体的“大脑”部分,使其能够处理信息,从交互中学习,做出决策并执行行动。-观察:这是智能体的感知机制,使其能够感知其环境。智能体可能会接收来自另一个智能体的文本消息、来自监视摄像头的视觉数据或来自客户服务录音的音频等一系列信号。
- Compositional Chain-of-Thought Prompting for Large Multimodal Models大型多模态模型的组合思想链提示
Mars_prime
大模型幻觉人工智能算法机器学习LVLM幻觉
Abstract强大的视觉主干和大型语言模型(LLM)推理的结合使大型多模态模型(LMM)成为各种视觉和语言(VL)任务的当前标准。然而,最近的研究表明,即使是最先进的LMM仍然难以捕获组合视觉推理的各个方面,例如对象之间的属性和关系。一种解决方案是利用场景图(SG)——对象及其关系和属性的形式化,已被广泛用作视觉和文本领域之间的桥梁。然而,场景图数据需要场景图注释,收集这些注释的成本很高,因此不
- Multimodal Chain-of-Thought Reasoning in Language Models语言模型中的多模态思维链推理
Mars_prime
大模型幻觉语言模型人工智能机器学习
Abstract大型语言模型(LLM)通过利用思维链(CoT)提示生成中间推理链作为推断答案的基本原理,在复杂推理方面表现出了令人印象深刻的性能。然而,现有的CoT研究主要集中在语言情态上。我们提出了Multimodal-CoT,它将语言(文本)和视觉(图像)模态合并到一个两阶段框架中,将基本原理生成和答案推理分开。通过这种方式,答案推理可以更好地利用基于多模态信息生成的基本原理。借助Multim
- 【LLM】Prompt Engineering
Hellespontus
AIGCprompt人工智能AIGCgpt自然语言处理transformer语言模型
PromptEngineeringCoTCoT-SCToTGoTCoT:Chain-of-Thought通过这样链式的思考,Model输出的结果会更准确CoT-SC:Self-ConsistencyImprovesChainofThoughtReasoninginLanguageModels往往,我们会使用Greedydecode这样的策略,每次在概率最大的几个token中选择一个token,进行
- LLM之Prompt(三)| XoT:使用强化学习和蒙特卡罗树搜索将外部知识注入Prompt中,性能超过CoT,ToT和GoT
wshzd
ChatGPT笔记prompt
论文地址:https://arxiv.org/pdf/2311.04254.pdf一、当前Prompt技术的局限性LLM使用自然语言Prompt可以将复杂的问题分解为更易于管理的“thought”可以回复用户的问题。然而,大多数现有的Prompt技术都有局限性:输入输出(IO)Prompt:仅适用于具有单步解决方案的简单问题,它缺乏灵活性;思维链(CoT):能够解决多步问题,但仅限于线性思维结构,
- 青岛大学头马俱乐部第108次会议总结――演讲马拉松
邹建冰
演讲马拉松是我加入青大俱乐部以来的先例,虽然选手仅有四位,但仍然十分激烈!总体上会议质量很不错,来的嘉宾比较多,而且都很有实力。首先聊聊我印象深刻的情景吧:1.丹丹的主持特别有范,声音甜美,幽默自然,是个时刻Smiling的女孩,第一次的主持就这么优秀,我相信丹丹以后会越来越棒,很看好如此充满活力的你!2.Mike介绍评估团队使用一个创意―TAG,T-thought,A-Action,G-guid
- NLP中 大语言模型LLM中的思维链 Chain-of-Thought(CoT) GoT
大鹏的NLP博客
自然语言处理自然语言处理llmcotgot
文章目录介绍思路CoT方法Few-shotCoTCoTPrompt设计CoT投票式CoT-自洽性(Self-consistency)使用复杂的CoT自动构建CoTCoT中示例顺序的影响Zero-shotCoT零样本思维链GoT,GraphofThoughts总结介绍在过去几年的探索中,业界发现了一个现象,在增大模型参数量和训练数据的同时,在多数任务上,模型的表现会越来越好。因而,现有的大模型LLM
- 句读《中国哲学的故事》S01E21---The Political Thought in Philosophy
Rachel09
ThePoliticalThoughtinPhilosophy哲学中的政治思想AccordingtoConfucianism,thedailytaskofdealingwithsocialaffairsinhumanrelationsisnotsomethingalientothesage.按照儒家思想,圣人并不以处理日常事务为苦。Carryingonthistaskistheveryessenc
- LangChain 10思维链Chain of Thought一步一步的思考 think step by step
AI架构师易筋
LLM-LargeLanguageModelslangchainLLMchatgptprompt
LangChain系列文章LangChain实现给动物取名字,LangChain2模块化prompttemplate并用streamlit生成网站实现给动物取名字LangChain3使用Agent访问Wikipedia和llm-math计算狗的平均年龄LangChain4用向量数据库Faiss存储,读取YouTube的视频文本搜索IndexesforinformationretrieveLangC
- [补题记录] Codeforces Round 906 (Div. 2)(A~D)
Varitall
补题记录c++图论c语言动态规划排序算法贪心算法
URL:https://codeforces.com/contest/1890目录AProblem/题意Thought/思路Code/代码BProblem/题意Thought/思路Code/代码CProblem/题意Thought/思路Code/代码DProblem/题意Thought/思路Code/代码AProblem/题意给出一个数组A,你可以将它任意排列,问是否能使得Thought/思路化简
- java数字签名三种方式
知了ing
javajdk
以下3钟数字签名都是基于jdk7的
1,RSA
String password="test";
// 1.初始化密钥
KeyPairGenerator keyPairGenerator = KeyPairGenerator.getInstance("RSA");
keyPairGenerator.initialize(51
- Hibernate学习笔记
caoyong
Hibernate
1>、Hibernate是数据访问层框架,是一个ORM(Object Relation Mapping)框架,作者为:Gavin King
2>、搭建Hibernate的开发环境
a>、添加jar包:
aa>、hibernatte开发包中/lib/required/所
- 设计模式之装饰器模式Decorator(结构型)
漂泊一剑客
Decorator
1. 概述
若你从事过面向对象开发,实现给一个类或对象增加行为,使用继承机制,这是所有面向对象语言的一个基本特性。如果已经存在的一个类缺少某些方法,或者须要给方法添加更多的功能(魅力),你也许会仅仅继承这个类来产生一个新类—这建立在额外的代码上。
- 读取磁盘文件txt,并输入String
一炮送你回车库
String
public static void main(String[] args) throws IOException {
String fileContent = readFileContent("d:/aaa.txt");
System.out.println(fileContent);
- js三级联动下拉框
3213213333332132
三级联动
//三级联动
省/直辖市<select id="province"></select>
市/省直辖<select id="city"></select>
县/区 <select id="area"></select>
- erlang之parse_transform编译选项的应用
616050468
parse_transform游戏服务器属性同步abstract_code
最近使用erlang重构了游戏服务器的所有代码,之前看过C++/lua写的服务器引擎代码,引擎实现了玩家属性自动同步给前端和增量更新玩家数据到数据库的功能,这也是现在很多游戏服务器的优化方向,在引擎层面去解决数据同步和数据持久化,数据发生变化了业务层不需要关心怎么去同步给前端。由于游戏过程中玩家每个业务中玩家数据更改的量其实是很少
- JAVA JSON的解析
darkranger
java
// {
// “Total”:“条数”,
// Code: 1,
//
// “PaymentItems”:[
// {
// “PaymentItemID”:”支款单ID”,
// “PaymentCode”:”支款单编号”,
// “PaymentTime”:”支款日期”,
// ”ContractNo”:”合同号”,
//
- POJ-1273-Drainage Ditches
aijuans
ACM_POJ
POJ-1273-Drainage Ditches
http://poj.org/problem?id=1273
基本的最大流,按LRJ的白书写的
#include<iostream>
#include<cstring>
#include<queue>
using namespace std;
#define INF 0x7fffffff
int ma
- 工作流Activiti5表的命名及含义
atongyeye
工作流Activiti
activiti5 - http://activiti.org/designer/update在线插件安装
activiti5一共23张表
Activiti的表都以ACT_开头。 第二部分是表示表的用途的两个字母标识。 用途也和服务的API对应。
ACT_RE_*: 'RE'表示repository。 这个前缀的表包含了流程定义和流程静态资源 (图片,规则,等等)。
A
- android的广播机制和广播的简单使用
百合不是茶
android广播机制广播的注册
Android广播机制简介 在Android中,有一些操作完成以后,会发送广播,比如说发出一条短信,或打出一个电话,如果某个程序接收了这个广播,就会做相应的处理。这个广播跟我们传统意义中的电台广播有些相似之处。之所以叫做广播,就是因为它只负责“说”而不管你“听不听”,也就是不管你接收方如何处理。另外,广播可以被不只一个应用程序所接收,当然也可能不被任何应
- Spring事务传播行为详解
bijian1013
javaspring事务传播行为
在service类前加上@Transactional,声明这个service所有方法需要事务管理。每一个业务方法开始时都会打开一个事务。
Spring默认情况下会对运行期例外(RunTimeException)进行事务回滚。这
- eidtplus operate
征客丶
eidtplus
开启列模式: Alt+C 鼠标选择 OR Alt+鼠标左键拖动
列模式替换或复制内容(多行):
右键-->格式-->填充所选内容-->选择相应操作
OR
Ctrl+Shift+V(复制多行数据,必须行数一致)
-------------------------------------------------------
- 【Kafka一】Kafka入门
bit1129
kafka
这篇文章来自Spark集成Kafka(http://bit1129.iteye.com/blog/2174765),这里把它单独取出来,作为Kafka的入门吧
下载Kafka
http://mirror.bit.edu.cn/apache/kafka/0.8.1.1/kafka_2.10-0.8.1.1.tgz
2.10表示Scala的版本,而0.8.1.1表示Kafka
- Spring 事务实现机制
BlueSkator
spring代理事务
Spring是以代理的方式实现对事务的管理。我们在Action中所使用的Service对象,其实是代理对象的实例,并不是我们所写的Service对象实例。既然是两个不同的对象,那为什么我们在Action中可以象使用Service对象一样的使用代理对象呢?为了说明问题,假设有个Service类叫AService,它的Spring事务代理类为AProxyService,AService实现了一个接口
- bootstrap源码学习与示例:bootstrap-dropdown(转帖)
BreakingBad
bootstrapdropdown
bootstrap-dropdown组件是个烂东西,我读后的整体感觉。
一个下拉开菜单的设计:
<ul class="nav pull-right">
<li id="fat-menu" class="dropdown">
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-中介者模式-Mediator
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/
/*
* 中介者模式(Mediator):用一个中介对象来封装一系列的对象交互。
* 中介者使各对象不需要显式地相互引用,从而使其耦合松散,而且可以独立地改变它们之间的交互。
*
* 在我看来,Mediator模式是把多个对象(
- 常用代码记录
chenjunt3
UIExcelJ#
1、单据设置某行或某字段不能修改
//i是行号,"cash"是字段名称
getBillCardPanelWrapper().getBillCardPanel().getBillModel().setCellEditable(i, "cash", false);
//取得单据表体所有项用以上语句做循环就能设置整行了
getBillC
- 搜索引擎与工作流引擎
comsci
算法工作搜索引擎网络应用
最近在公司做和搜索有关的工作,(只是简单的应用开源工具集成到自己的产品中)工作流系统的进一步设计暂时放在一边了,偶然看到谷歌的研究员吴军写的数学之美系列中的搜索引擎与图论这篇文章中的介绍,我发现这样一个关系(仅仅是猜想)
-----搜索引擎和流程引擎的基础--都是图论,至少像在我在JWFD中引擎算法中用到的是自定义的广度优先
- oracle Health Monitor
daizj
oracleHealth Monitor
About Health Monitor
Beginning with Release 11g, Oracle Database includes a framework called Health Monitor for running diagnostic checks on the database.
About Health Monitor Checks
Health M
- JSON字符串转换为对象
dieslrae
javajson
作为前言,首先是要吐槽一下公司的脑残编译部署方式,web和core分开部署本来没什么问题,但是这丫居然不把json的包作为基础包而作为web的包,导致了core端不能使用,而且我们的core是可以当web来用的(不要在意这些细节),所以在core中处理json串就是个问题.没办法,跟编译那帮人也扯不清楚,只有自己写json的解析了.
- C语言学习八结构体,综合应用,学生管理系统
dcj3sjt126com
C语言
实现功能的代码:
# include <stdio.h>
# include <malloc.h>
struct Student
{
int age;
float score;
char name[100];
};
int main(void)
{
int len;
struct Student * pArr;
int i,
- vagrant学习笔记
dcj3sjt126com
vagrant
想了解多主机是如何定义和使用的, 所以又学习了一遍vagrant
1. vagrant virtualbox 下载安装
https://www.vagrantup.com/downloads.html
https://www.virtualbox.org/wiki/Downloads
查看安装在命令行输入vagrant
2.
- 14.性能优化-优化-软件配置优化
frank1234
软件配置性能优化
1.Tomcat线程池
修改tomcat的server.xml文件:
<Connector port="8080" protocol="HTTP/1.1" connectionTimeout="20000" redirectPort="8443" maxThreads="1200" m
- 一个不错的shell 脚本教程 入门级
HarborChung
linuxshell
一个不错的shell 脚本教程 入门级
建立一个脚本 Linux中有好多中不同的shell,但是通常我们使用bash (bourne again shell) 进行shell编程,因为bash是免费的并且很容易使用。所以在本文中笔者所提供的脚本都是使用bash(但是在大多数情况下,这些脚本同样可以在 bash的大姐,bourne shell中运行)。 如同其他语言一样
- Spring4新特性——核心容器的其他改进
jinnianshilongnian
spring动态代理spring4依赖注入
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- Linux设置tomcat开机启动
liuxingguome
tomcatlinux开机自启动
执行命令sudo gedit /etc/init.d/tomcat6
然后把以下英文部分复制过去。(注意第一句#!/bin/sh如果不写,就不是一个shell文件。然后将对应的jdk和tomcat换成你自己的目录就行了。
#!/bin/bash
#
# /etc/rc.d/init.d/tomcat
# init script for tomcat precesses
- 第13章 Ajax进阶(下)
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/
- Troubleshooting Crystal Reports off BW
blueoxygen
BO
http://wiki.sdn.sap.com/wiki/display/BOBJ/Troubleshooting+Crystal+Reports+off+BW#TroubleshootingCrystalReportsoffBW-TracingBOE
Quite useful, especially this part:
SAP BW connectivity
For t
- Java开发熟手该当心的11个错误
tomcat_oracle
javajvm多线程单元测试
#1、不在属性文件或XML文件中外化配置属性。比如,没有把批处理使用的线程数设置成可在属性文件中配置。你的批处理程序无论在DEV环境中,还是UAT(用户验收
测试)环境中,都可以顺畅无阻地运行,但是一旦部署在PROD 上,把它作为多线程程序处理更大的数据集时,就会抛出IOException,原因可能是JDBC驱动版本不同,也可能是#2中讨论的问题。如果线程数目 可以在属性文件中配置,那么使它成为
- 正则表达式大全
yang852220741
html编程正则表达式
今天向大家分享正则表达式大全,它可以大提高你的工作效率
正则表达式也可以被当作是一门语言,当你学习一门新的编程语言的时候,他们是一个小的子语言。初看时觉得它没有任何的意义,但是很多时候,你不得不阅读一些教程,或文章来理解这些简单的描述模式。
一、校验数字的表达式
数字:^[0-9]*$
n位的数字:^\d{n}$
至少n位的数字:^\d{n,}$
m-n位的数字:^\d{m,n}$