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euffylee
ChatGPTPrompt官方课程gptprompt人工智能
欢迎来到ChatGPT开发人员提示工程课程(ChatGPTPromptEngineeringforDevelopers)!本课程将教您如何通过OpenAIAPI有效地利用大型语言模型(LLM)来创建强大的应用程序。本课程由OpenAI的IsaFulford和DeepLearning.AI的AndrewNg主讲,深入了解LLM的运作方式,提供即时工程的最佳实践,并演示LLMAPI在各种应用程序中的使
- Coursera | Andrew Ng (02-week2-2.10)—局部最优的问题
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深度学习正则化以及优化深度学习吴恩达局部最优深度学习
该系列仅在原课程基础上部分知识点添加个人学习笔记,或相关推导补充等。如有错误,还请批评指教。在学习了AndrewNg课程的基础上,为了更方便的查阅复习,将其整理成文字。因本人一直在学习英语,所以该系列以英文为主,同时也建议读者以英文为主,中文辅助,以便后期进阶时,为学习相关领域的学术论文做铺垫。-ZJCoursera课程|deeplearning.ai|网易云课堂转载请注明作者和出处:ZJ微信公众
- 6、5 门关于 AI 和 ChatGPT 的免费课程,带您从 0-100
AI算法蒋同学
一起来学习下ChatGPT吧人工智能chatgpt
5门关于AI和ChatGPT的免费课程,带您从0-100想在2024年免费了解有关AI和ChatGPT的更多信息吗?图片由DALLE3提供活着是多么美好的时光啊。还有什么比现在更适合了解生成式人工智能(尤其是ChatGPT)等人工智能元素的呢!许多人对这个行业感兴趣,但有些人需要更多关于如何到达那里的知识。该博客为您提供了来自哈佛、IBM、DeepLearning.AI等可信机构的免费课程列表。让
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丢了橘子的夏天
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哔哩哔哩网站视频-[双语字幕]吴恩达深度学习deeplearning.ai网站:up主:mHarvey,视频:[双语字幕]吴恩达深度学习deeplearning.ai一.p11.1欢迎二.p21.2什么是神经网络1.举例:根据面积预测房价假设有六个房子的房屋面积和价格,根据这个数据集,房屋面积预测房价的函数,这些是一个简单的神经网络神经元的功能就是输入面积完成线性运算,取不小于0的值,最后得到预测
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Hello,这里是小梁。下面是我近期学习机器学习的笔记,出发点是希望对自己起到一个督促和输出的作用如果你对我的笔记感兴趣欢迎Like,有不足之处也欢迎评论留言B站【2022吴恩达机器学习Deeplearning.ai课程】笔记参考【吴恩达《MachineLearning》精炼笔记】1机器学习的定义与分类1.1监督学习Supervisedlearning1.2无监督学习Unsupervisedlea
- Coursera | Andrew Ng (01-week-2-2.11)—向量化
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该系列仅在原课程基础上部分知识点添加个人学习笔记,或相关推导补充等。如有错误,还请批评指教。在学习了AndrewNg课程的基础上,为了更方便的查阅复习,将其整理成文字。因本人一直在学习英语,所以该系列以英文为主,同时也建议读者以英文为主,中文辅助,以便后期进阶时,为学习相关领域的学术论文做铺垫。-ZJCoursera课程|deeplearning.ai|网易云课堂转载请注明作者和出处:ZJ微信公众
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Nice night
#ML吴恩达机器学习
第一阶段:学习前置数学知识机器学习的数学基础_二进制人工智能的博客-CSDN博客第二阶段:认知机器学习吴恩达机器学习【2022中文版教程全集】_哔哩哔哩_bilibili视频5h,看了一点发现后面没字幕了,这个(强推|双字)2022吴恩达机器学习Deeplearning.ai课程_哔哩哔哩_bilibili视频19h。但是这个是属于新课,所以还是先看第三阶段上:仔细了解机器学习视频链接:[中英字幕
- 吴恩达《ChatGPT Prompt Engineering for Developers》学习笔记
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来自:口仆本笔记是deeplearning.ai最近推出的短期课程《ChatGPTPromptEngineeringforDevelopers》的学习总结。1引言总的来说,当前有两类大语言模型(LLM):「基础LLM」和「指令微调LLM」。基础LLM基于大量文本数据训练而成,核心思想为预测一句话的下一个单词(即词语接龙)。基于语料的限制,有时会返回不符合预期的结果(如上图所示)。指令微调LLM基于
- Assignment | 04-week1 -Convolutional Neural Networks: Application Part_2
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深度学习吴恩达-Assignment汇总深度学习吴恩达卷积神经网络tensorflow
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- 【机器学习小记】【平面数据分类】deeplearning.ai course1 3rd week programming
LittleSeedling
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带有一个隐藏层的平面数据分类数据集介绍数据集形状模型搭建参数初始化前向传播隐藏层输出层反向传播输出层隐藏层梯度下降更新参数预测其他np.dot()与np.multiply()的区别结果使用简单逻辑回归测试不同的隐藏层神经元数测试其他数据集原始数据集测试不同的隐藏层神经元数目标:带有一个隐藏层的平面数据分类神经网络参考自:【中文】【吴恩达课后编程作业】Course1-神经网络和深度学习-第三周作业数
- Coursera | Andrew Ng (02-week-1-1.3)—机器学习基础
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- 进大厂全靠自学,微软&头条实习生现身说法:我是这样自学深度学习的丨课程传送门...
QbitAl
作者SannyKim郭一璞编译量子位出品|公众号QbitAI跟着网络资料自学、刷MOOC是许多人学深度学习的方式,但深度学习相关资源众多,应该从哪儿开始学呢?富有自学经验的GitHub用户SannyKim贡献出了一份深度学习自学指南。她自学成才,有Udacity、deeplearning.ai、Coursera的一大堆课程认证,甚至连大学都是上的以自学、MOOC著称的Minerva大学,自学卓有成
- 吴恩达机器学习Deeplearning.ai课程学习笔记(Supervised Machine Learning Regression and Classification---week1)
智能提桶工程师
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一、机器学习定义:机器学习即Machinelearning,涉及很多学科,简单点来说,就是使用计算机通过“学习“大量的数据模拟实现人类的行为,也就是让计算机自己学习到一些所谓的”知识与技能“(例如什么是苹果?什么是香蕉?),而且能够通过一些算法组织其实现不断学习不断完善自身的性能与知识架构,换句话说,让计算机越来越”知识渊博“,也就是-----人工智能。二、机器学习分类:机器学习一般分为监督学习与
- 大手笔!吴恩达一口气开放了 3 个 AIGC 教程。。
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自然语言机器学习AIGC人工智能自然语言处理大模型算法
一个月前,DeepLearning.ai创始人吴恩达与OpenAI开发者IzaFulford联手推出了一门面向开发者的技术教程:ChatGPT提示工程。该教程总共分为9个章节,总一个多小时,里面主要涵盖:提示词最佳实践、评论情感分类、文本总结、邮件撰写、文本翻译、快速搭建一个聊天机器人等等。你除了能在这个教程里面学到如何使用Prompt,你还能学到GPT接口调用开发知识。一个月时间过去了,因课程质
- GitHub Copilot Chat将于12月全面推出;DeepLearning.AI免费新课
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AI新闻GitHubCopilotChat将于12月全面推出,提升开发者的生产力摘要:GitHub宣布将于12月全面推出GitHubCopilotChat,这是GitHubCopilot的一个新功能,旨在帮助开发者编写代码。它能够集成到开发者的桌面IDE环境中,并能够根据上下文联想出后文,不仅限于代码缺省补充和纠错。与此同时,CopilotChat还能够与开发者进行对话,提供更加细致的人机交互体验
- 【深度学习】Coursera的TensorFlow课程练习题精华部分
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大家好,这次给大家翻译的是来自Coursera,由deeplearning.ai提供的TensorFlowinPractice的课程系列的QUIZ部分本文来源:www.kesci.com该系列课程共分为4个专项一、人工智能、机器学习和深度学习的TensorFlow简介二、TensorFlow中的卷积神经网络三、TensorFlow中的自然语言处理四、序列、时间序列与预测原教程链接在此:Tensor
- sheng的学习笔记-【目录】【中文】【deplearning.ai】【吴恩达课后作业目录】
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学习吴恩达的深度学习,用于记录笔记知识目录和引用文章原文见下面,但已经变为收费的:【目录】【中文】【deplearning.ai】【吴恩达课后作业目录】_吴恩达深度学习何宽-CSDN博客免费的用于学习的github地址,包含笔记和代码,资料来源于深度学习GitHub-fengdu78/deeplearning_ai_books:deeplearning.ai(吴恩达老师的深度学习课程笔记及资源)机
- 微调大型语言模型(一):为什么要微调(Why finetune)?
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今天我们来学习Deeplearning.ai的在线课程微调大型语言模型(一)的第一课:为什么要微调(Whyfinetune)。我们知道像GPT-3.5这样的大型语言模型(LLM)它所学到的知识截止到2021年9月,那么如果我们向ChatGPT询问2022年以后发生的事情,它可能会产生“幻觉”从而给出错误的答案,再比如我们有一些关于企业的某些产品的业务数据,但是由于ChatGPT没有学习过这些数据,
- 2022吴恩达机器学习Deeplearning.ai课程编程作业C1_W2: Linear Regression
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- LangChain 手记 Conclusion结语
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整理并翻译自DeepLearning.AI×LangChain的官方课程:ConclusionConclusion结语本系列短课展示了大量使用LangChain构建的大语言模型应用,包括处理用户反馈、文档上的问答系统甚至使用LLM来决定发起外部工具的调用(比如搜索)来回答复杂问题。使用LangChain的好处在于能很大程度上提升开发效率,仅需要适量代码,就可以实现复杂的llm应用。课程作者希望大家
- 卷积神经网络之一维卷积、二维卷积、三维卷积
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机器学习卷积神经网络一维二维
1.二维卷积图中的输入的数据维度为14×1414×14,过滤器大小为5×55×5,二者做卷积,输出的数据维度为10×1010×10(14−5+1=1014−5+1=10)。如果你对卷积维度的计算不清楚,可以参考我之前的博客吴恩达深度学习笔记(deeplearning.ai)之卷积神经网络(CNN)(上)。上述内容没有引入channel的概念,也可以说channel的数量为1。如果将二维卷积中输入的
- LangChain手记 Agent 智能体
从流域到海域
大语言模型langchain人工智能
整理并翻译自DeepLearning.AI×LangChain的官方课程:Agent(源代码可见)“人们有时会将LLM看作是知识库,因为它被训练所以记住了来自互联网或其他地方的海量信息,因而当你向它提问时,它可以回答你的问题。有一个更加有用的认知模式是将LLM看作是一个推理引擎,如果提供给他文本块或者额外信息,它可以理由从互联网或者其他地方学会的背景知识利用新信息来帮助回答问题或者进行文本推理或者
- LangChain手记 Evalutation评估
从流域到海域
大语言模型langchain人工智能
整理并翻译自DeepLearning.AI×LangChain的官方课程:Evaluation(源代码可见)基于LLM的应用如何做评估是一个难点,本节介绍了一些思路和工具。“从传统开发转换到基于prompt的开发,开发使用LLM的应用,整个工作流的评估方式需要重新考虑,本节会介绍很多激动人心的概念。”Evaluation评估构建一个上节课介绍过的QAchain:不同之处仅在于加了一个参数:chai
- DeepLearning.ai学习笔记(一)神经网络和深度学习--Week4深层神经网络
marsggbo
机器学习神经网络深度学习前向传播反向传播Andrew-ng
一、深层神经网络深层神经网络的符号与浅层的不同,记录如下:-用L表示层数,该神经网络L=4-n[l]表示第l层的神经元的数量,例如n[1]=n[2]=5,n[3]=3,n[4]=1-a[l]表示第l层中的激活函数,a[l]=g[l](z[l])二、前向和反向传播1.第l层的前向传播输入为a[l−1]输出为a[l],cache(z[l])矢量化表示:Z[l]=W[l]⋅A[l−1]+b[l]A[l]
- LangChain手记 Question Answer 问答系统
从流域到海域
大语言模型langchain
整理并翻译自DeepLearning.AI×LangChain的官方课程:QuestionAnswer(源代码可见)本节介绍使用LangChian构建文档上的问答系统,可以实现给定一个PDF文档,询问关于文档上出现过的某个信息点,LLM可以给出关于该信息点的详情信息。这种使用方式比较灵活,因为并没有使用PDF上的文本对模型进行训练就可以实现文档上的信息点问答。本节介绍的Chain也比较常用,它涉及
- LangChain手记 Chains
从流域到海域
langchain人工智能
整理并翻译自DeepLearning.AI×LangChain的官方课程:Chains(源代码可见)Chains直译链,表达的意思更像是对话链,对话链的背后是思维链LLMChain(LLM链)首先介绍了一个最简单的例子,LLMChain:将一个大语言模型和prompt模板组合起来调用LLMChain,即可得到一个LLMChain对象,该对象的run实现的功能即给定输入自动使用prompt模板生成p
- LangChain手记 Memory
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整理并翻译自DeepLearning.AI×LangChain的官方课程:MemoryMemory使用openai的API调用GPT都是单次调用,所以模型并不记得之前的对话,多轮对话的实现其实是将前面轮次的对话过程保留,在下次对话时作为输入的message数组的一部分,再将新一轮对话的提问也放入message数组,再发起一次API调用,即构手动建对话流(以上笔者注)。构建对话流(LangChain
- LangChain手记 Models,Prompts and Parsers
从流域到海域
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整理并翻译自DeepLearning.AI×LangChain的官方课程:Models,PromptsandParsers模型,提示词和解析器(Models,PromptsandParsers)模型:大语言模型提示词:构建传递给模型的输入的方式解析器:获取模型输入,转换为更为结构化的形式以在下游任务中使用为什么使用提示词模板提示词会非常长且具体在可以的时候能直接复用提示词LangChain也为常用
- 使用 Gradio 构建生成式 AI 应用程序(一): 图片内容读取app
-派神-
NLP自然语言处理人工智能自然语言处理深度学习神经网络机器学习
今天我们来学习DeepLearning.AI的在线课程:BuildingGenerativeAIApplicationswithGradio,该课程主要讲述利用gradio来部署机器学习算法应用程序,今天我们来学习第一课:Imagecaptioningapp,该课程主要讲述如何从图片中读取图片的内容信息,如下图所示:今天我们会使用huggingface的Salesforce/blip-image-
- 深度学习阶段性回顾
猫咪的白手套
深度学习人工智能
本文针对过去两周的深度学习理论做阶段性回顾,学习资料来自吴恩达老师的2021版deeplearning.ai课程,内容涵盖深度神经网络改善一直到ML策略的章节。视频链接如下:吴恩达深度学习视频链接(注:本文出自深度学习初学者,此文内容将以初学者的感悟与见解讲述。当然我也会努力搜寻资料以弥补自身认知的不足,希望本文能对深度学习的其他初学者也有所帮助,文章若有不当之处,望大家在评论区多多指正,我将虚心
- 多线程编程之join()方法
周凡杨
javaJOIN多线程编程线程
现实生活中,有些工作是需要团队中成员依次完成的,这就涉及到了一个顺序问题。现在有T1、T2、T3三个工人,如何保证T2在T1执行完后执行,T3在T2执行完后执行?问题分析:首先问题中有三个实体,T1、T2、T3, 因为是多线程编程,所以都要设计成线程类。关键是怎么保证线程能依次执行完呢?
Java实现过程如下:
public class T1 implements Runnabl
- java中switch的使用
bingyingao
javaenumbreakcontinue
java中的switch仅支持case条件仅支持int、enum两种类型。
用enum的时候,不能直接写下列形式。
switch (timeType) {
case ProdtransTimeTypeEnum.DAILY:
break;
default:
br
- hive having count 不能去重
daizj
hive去重having count计数
hive在使用having count()是,不支持去重计数
hive (default)> select imei from t_test_phonenum where ds=20150701 group by imei having count(distinct phone_num)>1 limit 10;
FAILED: SemanticExcep
- WebSphere对JSP的缓存
周凡杨
WAS JSP 缓存
对于线网上的工程,更新JSP到WebSphere后,有时会出现修改的jsp没有起作用,特别是改变了某jsp的样式后,在页面中没看到效果,这主要就是由于websphere中缓存的缘故,这就要清除WebSphere中jsp缓存。要清除WebSphere中JSP的缓存,就要找到WAS安装后的根目录。
现服务
- 设计模式总结
朱辉辉33
java设计模式
1.工厂模式
1.1 工厂方法模式 (由一个工厂类管理构造方法)
1.1.1普通工厂模式(一个工厂类中只有一个方法)
1.1.2多工厂模式(一个工厂类中有多个方法)
1.1.3静态工厂模式(将工厂类中的方法变成静态方法)
&n
- 实例:供应商管理报表需求调研报告
老A不折腾
finereport报表系统报表软件信息化选型
引言
随着企业集团的生产规模扩张,为支撑全球供应链管理,对于供应商的管理和采购过程的监控已经不局限于简单的交付以及价格的管理,目前采购及供应商管理各个环节的操作分别在不同的系统下进行,而各个数据源都独立存在,无法提供统一的数据支持;因此,为了实现对于数据分析以提供采购决策,建立报表体系成为必须。 业务目标
1、通过报表为采购决策提供数据分析与支撑
2、对供应商进行综合评估以及管理,合理管理和
- mysql
林鹤霄
转载源:http://blog.sina.com.cn/s/blog_4f925fc30100rx5l.html
mysql -uroot -p
ERROR 1045 (28000): Access denied for user 'root'@'localhost' (using password: YES)
[root@centos var]# service mysql
- Linux下多线程堆栈查看工具(pstree、ps、pstack)
aigo
linux
原文:http://blog.csdn.net/yfkiss/article/details/6729364
1. pstree
pstree以树结构显示进程$ pstree -p work | grep adsshd(22669)---bash(22670)---ad_preprocess(4551)-+-{ad_preprocess}(4552) &n
- html input与textarea 值改变事件
alxw4616
JavaScript
// 文本输入框(input) 文本域(textarea)值改变事件
// onpropertychange(IE) oninput(w3c)
$('input,textarea').on('propertychange input', function(event) {
console.log($(this).val())
});
- String类的基本用法
百合不是茶
String
字符串的用法;
// 根据字节数组创建字符串
byte[] by = { 'a', 'b', 'c', 'd' };
String newByteString = new String(by);
1,length() 获取字符串的长度
&nbs
- JDK1.5 Semaphore实例
bijian1013
javathreadjava多线程Semaphore
Semaphore类
一个计数信号量。从概念上讲,信号量维护了一个许可集合。如有必要,在许可可用前会阻塞每一个 acquire(),然后再获取该许可。每个 release() 添加一个许可,从而可能释放一个正在阻塞的获取者。但是,不使用实际的许可对象,Semaphore 只对可用许可的号码进行计数,并采取相应的行动。
S
- 使用GZip来压缩传输量
bijian1013
javaGZip
启动GZip压缩要用到一个开源的Filter:PJL Compressing Filter。这个Filter自1.5.0开始该工程开始构建于JDK5.0,因此在JDK1.4环境下只能使用1.4.6。
PJL Compressi
- 【Java范型三】Java范型详解之范型类型通配符
bit1129
java
定义如下一个简单的范型类,
package com.tom.lang.generics;
public class Generics<T> {
private T value;
public Generics(T value) {
this.value = value;
}
}
- 【Hadoop十二】HDFS常用命令
bit1129
hadoop
1. 修改日志文件查看器
hdfs oev -i edits_0000000000000000081-0000000000000000089 -o edits.xml
cat edits.xml
修改日志文件转储为xml格式的edits.xml文件,其中每条RECORD就是一个操作事务日志
2. fsimage查看HDFS中的块信息等
&nb
- 怎样区别nginx中rewrite时break和last
ronin47
在使用nginx配置rewrite中经常会遇到有的地方用last并不能工作,换成break就可以,其中的原理是对于根目录的理解有所区别,按我的测试结果大致是这样的。
location /
{
proxy_pass http://test;
- java-21.中兴面试题 输入两个整数 n 和 m ,从数列 1 , 2 , 3.......n 中随意取几个数 , 使其和等于 m
bylijinnan
java
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Stack;
public class CombinationToSum {
/*
第21 题
2010 年中兴面试题
编程求解:
输入两个整数 n 和 m ,从数列 1 , 2 , 3.......n 中随意取几个数 ,
使其和等
- eclipse svn 帐号密码修改问题
开窍的石头
eclipseSVNsvn帐号密码修改
问题描述:
Eclipse的SVN插件Subclipse做得很好,在svn操作方面提供了很强大丰富的功能。但到目前为止,该插件对svn用户的概念极为淡薄,不但不能方便地切换用户,而且一旦用户的帐号、密码保存之后,就无法再变更了。
解决思路:
删除subclipse记录的帐号、密码信息,重新输入
- [电子商务]传统商务活动与互联网的结合
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电子商务
某一个传统名牌产品,过去销售的地点就在某些特定的地区和阶层,现在进入互联网之后,用户的数量群突然扩大了无数倍,但是,这种产品潜在的劣势也被放大了无数倍,这种销售利润与经营风险同步放大的效应,在最近几年将会频繁出现。。。。
如何避免销售量和利润率增加的
- java 解析 properties-使用 Properties-可以指定配置文件路径
cuityang
javaproperties
#mq
xdr.mq.url=tcp://192.168.100.15:61618;
import java.io.IOException;
import java.util.Properties;
public class Test {
String conf = "log4j.properties";
private static final
- Java核心问题集锦
darrenzhu
java基础核心难点
注意,这里的参考文章基本来自Effective Java和jdk源码
1)ConcurrentModificationException
当你用for each遍历一个list时,如果你在循环主体代码中修改list中的元素,将会得到这个Exception,解决的办法是:
1)用listIterator, 它支持在遍历的过程中修改元素,
2)不用listIterator, new一个
- 1分钟学会Markdown语法
dcj3sjt126com
markdown
markdown 简明语法 基本符号
*,-,+ 3个符号效果都一样,这3个符号被称为 Markdown符号
空白行表示另起一个段落
`是表示inline代码,tab是用来标记 代码段,分别对应html的code,pre标签
换行
单一段落( <p>) 用一个空白行
连续两个空格 会变成一个 <br>
连续3个符号,然后是空行
- Gson使用二(GsonBuilder)
eksliang
jsongsonGsonBuilder
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2175473 一.概述
GsonBuilder用来定制java跟json之间的转换格式
二.基本使用
实体测试类:
温馨提示:默认情况下@Expose注解是不起作用的,除非你用GsonBuilder创建Gson的时候调用了GsonBuilder.excludeField
- 报ClassNotFoundException: Didn't find class "...Activity" on path: DexPathList
gundumw100
android
有一个工程,本来运行是正常的,我想把它移植到另一台PC上,结果报:
java.lang.RuntimeException: Unable to instantiate activity ComponentInfo{com.mobovip.bgr/com.mobovip.bgr.MainActivity}: java.lang.ClassNotFoundException: Didn't f
- JavaWeb之JSP指令
ihuning
javaweb
要点
JSP指令简介
page指令
include指令
JSP指令简介
JSP指令(directive)是为JSP引擎而设计的,它们并不直接产生任何可见输出,而只是告诉引擎如何处理JSP页面中的其余部分。
JSP指令的基本语法格式:
<%@ 指令 属性名="
- mac上编译FFmpeg跑ios
啸笑天
ffmpeg
1、下载文件:https://github.com/libav/gas-preprocessor, 复制gas-preprocessor.pl到/usr/local/bin/下, 修改文件权限:chmod 777 /usr/local/bin/gas-preprocessor.pl
2、安装yasm-1.2.0
curl http://www.tortall.net/projects/yasm
- sql mysql oracle中字符串连接
macroli
oraclesqlmysqlSQL Server
有的时候,我们有需要将由不同栏位获得的资料串连在一起。每一种资料库都有提供方法来达到这个目的:
MySQL: CONCAT()
Oracle: CONCAT(), ||
SQL Server: +
CONCAT() 的语法如下:
Mysql 中 CONCAT(字串1, 字串2, 字串3, ...): 将字串1、字串2、字串3,等字串连在一起。
请注意,Oracle的CON
- Git fatal: unab SSL certificate problem: unable to get local issuer ce rtificate
qiaolevip
学习永无止境每天进步一点点git纵观千象
// 报错如下:
$ git pull origin master
fatal: unable to access 'https://git.xxx.com/': SSL certificate problem: unable to get local issuer ce
rtificate
// 原因:
由于git最新版默认使用ssl安全验证,但是我们是使用的git未设
- windows命令行设置wifi
surfingll
windowswifi笔记本wifi
还没有讨厌无线wifi的无尽广告么,还在耐心等待它慢慢启动么
教你命令行设置 笔记本电脑wifi:
1、开启wifi命令
netsh wlan set hostednetwork mode=allow ssid=surf8 key=bb123456
netsh wlan start hostednetwork
pause
其中pause是等待输入,可以去掉
2、
- Linux(Ubuntu)下安装sysv-rc-conf
wmlJava
linuxubuntusysv-rc-conf
安装:sudo apt-get install sysv-rc-conf 使用:sudo sysv-rc-conf
操作界面十分简洁,你可以用鼠标点击,也可以用键盘方向键定位,用空格键选择,用Ctrl+N翻下一页,用Ctrl+P翻上一页,用Q退出。
背景知识
sysv-rc-conf是一个强大的服务管理程序,群众的意见是sysv-rc-conf比chkconf
- svn切换环境,重发布应用多了javaee标签前缀
zengshaotao
javaee
更换了开发环境,从杭州,改变到了上海。svn的地址肯定要切换的,切换之前需要将原svn自带的.svn文件信息删除,可手动删除,也可通过废弃原来的svn位置提示删除.svn时删除。
然后就是按照最新的svn地址和规范建立相关的目录信息,再将原来的纯代码信息上传到新的环境。然后再重新检出,这样每次修改后就可以看到哪些文件被修改过,这对于增量发布的规范特别有用。
检出