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liferecords
LLM语言模型人工智能自然语言处理
UNDERSTANDINGHTMLWITHLARGELANGUAGEMODELS相关链接:arXiv关键字:大型语言模型、HTML理解、Web自动化、自然语言处理、机器学习摘要大型语言模型(LLMs)在各种自然语言任务上表现出色。然而,它们在HTML理解方面的能力——即解析网页的原始HTML,对于自动化基于Web的任务、爬取和浏览器辅助检索等应用——尚未被充分探索。我们为HTML理解模型(经过微调
- ChatGPT技巧大揭秘:AI写代码新境界
2401_83550420
chatgpt4.0chatgptchatgpt人工智能AI写作
ChatGPT无限次数:点击直达ChatGPT技巧大揭秘:AI写代码新境界随着人工智能技术的不断进步,开发人员现在有了更多有趣的工具来提高他们的工作效率。其中,ChatGPT作为一种基于深度学习的自然语言处理模型,已经成为许多开发者的新宠。在本文中,我们将揭秘使用ChatGPT来帮助编写代码的技巧,探索AI在编程领域的新境界。ChatGPT简介ChatGPT是一种基于大型神经网络的对话生成模型,它
- AI大模型学习:开启智能时代的新篇章
游向大厂的咸鱼
人工智能学习
随着人工智能技术的不断发展,AI大模型已经成为当今领先的技术之一,引领着智能时代的发展。这些大型神经网络模型,如OpenAI的GPT系列、Google的BERT等,在自然语言处理、图像识别、智能推荐等领域展现出了令人瞩目的能力。然而,这些模型的背后是一系列复杂的学习过程,深度学习技术的不断演进推动了AI大模型学习的发展。首先,AI大模型学习的基础是深度学习技术。深度学习是一种模仿人类大脑结构的机器
- 【循环神经网络rnn】一篇文章讲透
CX330的烟花
rnn人工智能深度学习算法python机器学习数据结构
目录引言二、RNN的基本原理代码事例三、RNN的优化方法1长短期记忆网络(LSTM)2门控循环单元(GRU)四、更多优化方法1选择合适的RNN结构2使用并行化技术3优化超参数4使用梯度裁剪5使用混合精度训练6利用分布式训练7使用预训练模型五、RNN的应用场景1自然语言处理2语音识别3时间序列预测六、RNN的未来发展七、结论引言众所周知,CNN与循环神经网络(RNN)或生成对抗网络(GAN)等算法结
- ChatGPT神技:AI成为你的编程良友
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chatgpt4.0chatgptchatgpt人工智能AI写作
ChatGPT无限次数:点击直达ChatGPT神技:AI成为你的编程良友近年来,人工智能技术的发展迅猛,ChatGPT作为其中一项创新技术,正逐渐走进我们的生活。在编程领域,AI不仅可以助力我们提高效率,还能成为我们的良友,帮助解决各种编程难题。一、ChatGPT简介ChatGPT是一种基于自然语言处理技术的人工智能模型,它能够生成类人对话。ChatGPT通过深度学习模型,能够理解输入的文本并生成
- 智合同如何助力建筑行业合同智能化管理
智合同(小智)
合同智能应用AI技术降本增效提质人工智能自然语言处理知识图谱深度学习大数据
#建筑行业#人工智能#AI#合同智能应用#深度学习#自然语言处理技术#知识图谱智合同-采用深度学习、自然语言处理技术、知识图谱等人工智能技术,为企业提供专业的合同相关的智能服务。其主要服务包含:合同智能审查、合同要素智能提取、合同版本对比、合同智能起草、ICR智能识别、合同履约追踪、文本一致性对比、广告审查、合同范本库等服务。智合同在助力建筑行业合同智能化管理方面具有显著的优势。首先,智合同利用A
- GEE在灾害预警中的遥感云大数据应用及GPT模型辅助分析
AIzmjl
GPT生态遥感大数据gptgee灾害预警水体湿地遥感
随着遥感技术的快速发展,云大数据在灾害、水体与湿地领域的应用日益广泛。通过遥感云大数据,我们能够实时获取灾害发生地的影像信息,为灾害预警、应急响应提供有力支持。同时,在水体与湿地监测方面,遥感云大数据也发挥着重要作用,帮助我们了解水体的分布、变化以及湿地的生态状况。近年来,GPT模型在自然语言处理领域取得了显著成果,其强大的文本生成和理解能力为遥感云大数据的应用提供了新的可能。通过将GPT模型与遥
- 自然语言处理概念以及发展
黑夜照亮前行的路
自然语言处理
自然语言概念总结自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,简称NLP)是计算机科学领域与人工智能领域的一个重要方向,它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。自然语言处理旨在帮助计算机理解和处理自然语言,使计算机能够像人类一样处理和生成语言。从概念上讲,自然语言处理融合了语言学、计算机科学和数学等多学科的知识。它并不仅仅是一般地研究自然语言,而是侧重
- 什么是分布式搜索引擎
罗彬桦
分布式搜索引擎搜索引擎分布式
什么是分布式搜索引擎搜索引擎所谓搜索引擎,就是根据用户需求与一定算法,运用特定策略从互联网检索出制定信息反馈给用户的一门检索技术。搜索引擎依托于多种技术,如网络爬虫技术、检索排序技术、网页处理技术、大数据处理技术、自然语言处理技术等,为信息检索用户提供快速、高相关性的信息服务。搜索引擎技术的核心模块一般包括爬虫、索引、检索和排序等,同时可添加其他一系列辅助模块,以为用户创造更好的网络使用环境。分布
- 自然语言处理(NLP)技术的概念及优势
刘小董
学习心得自然语言处理
自然语言处理(NLP)是人工智能领域的一个重要分支,其目标是使计算机能够理解、处理和生成人类自然语言的形式和含义。NLP技术的优势包括:实现人机交互:NLP技术可以使计算机与人类之间实现自然的语言交互,使人们可以通过语音识别、语义理解等方式与计算机进行交流。大规模文本处理:NLP技术可以对大规模文本进行自动化处理和分析,提取关键信息和知识,从而实现文本分类、情感分析、信息检索等任务。自动化翻译:N
- 大型语言模型RAG(检索增强生成):检索技术的应用与挑战
in_tsz
语言模型人工智能自然语言处理
摘要检索增强生成(RAG)系统通过结合传统的语言模型生成能力和结构化数据检索,为复杂的问题提供精确的答案。本文深入探讨了RAG系统中检索技术的工作原理、实现方式以及面临的挑战,并对未来的发展方向提出了展望。随着大型预训练语言模型(LLMs)如GPT-3和BERT的出现,自然语言处理(NLP)领域取得了显著进展。然而,这些模型在处理知识密集型任务时仍存在局限性,特别是在需要最新或特定领域知识的情况下
- AI人工智能小程序系统开发
修行者对666
安卓gradleandroidadb
开发AI人工智能小程序系统需要以下步骤:1.确定需求:了解客户对人工智能小程序的期望,并分析系统的实际应用场景。2.设计架构:选择合适的技术框架和人工智能算法,进行小程序系统架构的设计。3.数据采集和处理:收集必要的数据,并进行预处理和特征提取,为人工智能算法提供支持。4.开发算法模型:根据需求和设计,开发相应的算法模型,如自然语言处理、图像识别等。5.实现小程序功能:将算法模型集成到小程序系统中
- NLP技术
小天才dhsb
网络其他
自然语言处理(NLP)技术可以应用在多个领域,例如机器翻译、情感分析、文本分类等。以下是几个例子:1.机器翻译:NLP技术可以将一种语言的文本自动翻译成另一种语言。例如,谷歌翻译就是应用了NLP技术,它可以将英语的文本翻译成其他语言,如法语、西班牙语等。2.情感分析:NLP技术可以分析文本中的情感倾向。例如,通过分析社交媒体上用户的评论和推文,可以判断用户对某个产品或事件的情感态度是正面的、负面的
- 【AI视野·今日NLP 自然语言处理论文速览 第八十二期】Tue, 5 Mar 2024
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LLMNLPPapers人工智能自然语言处理NLP预训练模型文本摘要情绪识别推理训练
AI视野·今日CS.NLP自然语言处理论文速览Tue,5Mar2024(showingfirst100of175entries)Totally100papers上期速览✈更多精彩请移步主页DailyComputationandLanguagePapersKey-Point-DrivenDataSynthesiswithitsEnhancementonMathematicalReasoningAut
- Transformer、BERT和GPT 自然语言处理领域的重要模型
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Transformer、BERT和GPT都是自然语言处理领域的重要模型,它们之间有一些区别和联系。区别:架构:Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络架构,用于编码输入序列和解码输出序列。BERT(BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers)是基于Transformer架构的双向编码模型,用于学习上下文无关的词向量表示。GP
- 大语言模型可信性浅谈
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语言模型人工智能自然语言处理
大语言模型可信性的研究摘要:随着人工智能技术的快速发展,大语言模型在自然语言处理领域的应用越来越广泛。然而,大语言模型的可信性一直是人们关注的焦点。本文将从多个维度探讨大语言模型的可信性问题,包括模型性能、数据质量、隐私保护等方面,并提出相应的解决方案。一、引言大语言模型是指能够处理大规模文本数据的深度学习模型,如BERT、GPT等。这些模型在自然语言处理任务中取得了显著的成果,包括文本分类、情感
- ChatGPT介绍
程序媛9688
gpt
ChatGPT概述ChatGPT是一种前沿的大型语言模型(LargeLanguageModel,LLM),由人工智能研究组织OpenAI研发并推出。它基于Transformer架构,这是一种在自然语言处理(NLP)领域取得突破的深度学习方法。通过在海量的互联网文本数据上进行预训练,ChatGPT获得了强大的语言理解和生成能力。语言理解能力ChatGPT能够理解和分析复杂的自然语言文本。无论是用户提
- Python中的自然语言处理和文本挖掘
api77
电商apiapipython自然语言处理easyui开发语言网络前端java
在Python中,自然语言处理(NLP)和文本挖掘通常涉及对文本数据进行清洗、转换、分析和提取有用信息的过程。Python有许多库和工具可以帮助我们完成这些任务,其中最常用的包括nltk(自然语言处理工具包)、spaCy、gensim、textblob和scikit-learn等。以下是一个简单的例子,展示了如何使用Python和nltk库进行基本的自然语言处理和文本挖掘。安装必要的库首先,确保你
- Transformer结构介绍和Pyotrch代码实现
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Transformer结构介绍和Pyotrch代码实现关注B站查看更多手把手教学:肆十二-的个人空间-肆十二-个人主页-哔哩哔哩视频(bilibili.com)基本结构介绍Transformer结构是近年来自然语言处理(NLP)领域的重要突破,它完全基于注意力机制(AttentionMechanism)来实现,克服了传统RNN模型无法并行计算以及容易丢失长距离依赖信息的问题。Transformer
- 【探索AI】四:AI(人工智能)自然语言处理(NLP)
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学习笔记AI人工智能自然语言处理
自然语言处理(NLP)的概念自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)是一门交叉学科,涉及人工智能、计算机科学和语言学等领域,旨在让计算机能够理解、分析、生成和处理人类语言。NLP技术致力于使计算机能够与人类以自然语言进行交流,从而实现更加智能、便捷的人机交互。在自然语言处理中,常见的任务包括但不限于:文本分类:将文本按照预定义的类别进行分类,如垃圾邮件分类、新闻分
- ChatGPT 4.0:革新文献检索与推荐体验
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ChatGPT4.0:革新文献检索与推荐体验随着信息时代的到来,学术文献的数量急剧增加,如何快速而准确地检索到所需的文献,以及发现潜在有价值的研究,成为了学术界的一大挑战。ChatGPT4.0作为最新一代的自然语言处理模型,不仅在文献检索方面展现出强大的能力,更是在文献推荐领域发挥着越来越重要的作用。文献检索:精准、快速、深入ChatGPT4.0在文献检索方面的优势主要体现在三个方面:精准性、速度
- Phoncent:开启AI创作与学习的新时代
庄泽峰
人工智能gptAIGCAI写作
随着人工智能技术的飞速发展,我们生活中的许多方面都正在经历着深刻的变革。在这个大背景下,Phoncent平台的出现,无疑为我们提供了一个全新的、一站式的AI创作与学习体验。Phoncent的核心优势在于其深度整合了GPT技术。GPT,作为一种先进的大型语言模型,已经在自然语言处理领域展现出了惊人的能力。它能够理解并生成人类语言,为我们提供了与机器进行自然、流畅交流的可能性。在Phoncent平台上
- 深度学习的进展
CuiXg
深度学习人工智能
深度学习的进展深度学习作为人工智能领域的重要分支之一,利用神经网络模拟人类大脑的学习过程,通过数据训练模型以自动提取特征、识别模式、进行分类和预测等任务。近年来,深度学习在多个领域取得显著进展,尤其在自然语言处理、计算机视觉、语音识别和机器翻译等方面实现了突破性进展。方向一:深度学习的基本原理和算法深度学习基于神经网络概念,涉及反向传播、卷积神经网络、循环神经网络等算法。这些算法模拟人脑神经元间的
- Attention注意力机制
xieyan0811
网上的文章总把Attention注意力机制和Transformer模型结合来讲,看起来非常复杂。实际上Attention不仅作用于自然语言处理领域,目前已是很通用的技术。本篇来看看Attention的原理,以及在各个领域的典型应用。原理越来越多的模型用到注意力机制,它已成为与全连接,卷积,循环网络同等重要的技术。简单地说,当人观察图片时,一般先扫一眼,确定大概信息,然后聚焦在图中的重要区域,这个区
- 掌握Python编程与ChatGPT的强强联手:开启人工智能助手新时代
快乐非自愿
pythonchatgpt人工智能
本文将介绍如何利用Python编程语言和ChatGPT技术实现强强联手,以打造功能强大的人工智能助手。我们将探讨Python编程在ChatGPT应用中的重要性,并展示如何利用Python与ChatGPT共同构建一个智能对话系统。最后,我们将探讨如何将这一技术应用于实际场景,为用户提供高效、实用的解决方案。随着人工智能技术的不断发展,自然语言处理(NLP)已经成为当今科技领域的热点。在众多NLP技术
- 探索卷积神经网络的奇妙世界-JSP
hkmaike
cnn人工智能神经网络
卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNNs)是一种深度学习模型,被广泛用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。它的特殊结构使得它在处理具有空间结构的数据时表现出色。本文将深入介绍卷积神经网络的原理、应用和未来发展方向。卷积神经网络的基本结构卷积神经网络的核心是卷积层(ConvolutionalLayer)。卷积层通过滤波器(Filter)在输入数据上进行滑动
- 【人工智能学习思维脉络导图】
AK@
人工智能人工智能学习
曾梦想执剑走天涯,我是程序猿【AK】目录知识图谱1.基础知识2.人工智能核心概念3.实践与应用4.持续学习与进展5.挑战与自我提升6.人脉网络知识图谱人工智能学习思维脉络导图1.基础知识计算机科学基础数学基础(线性代数、微积分、概率论和统计学)编程语言(Python、R等)2.人工智能核心概念机器学习监督学习无监督学习强化学习深度学习神经网络卷积神经网络(CNN)循环神经网络(RNN)自然语言处理
- 合槽位填充技术的问答系统构建步骤及其所需的技术和工具
Komorebi_9999
知识图谱问答系统自然语言处理
下面是结合槽位填充技术的问答系统构建步骤及其所需的技术和工具:1.知识图谱构建技术/工具:Neo4j或ArangoDB(图数据库)RDF2Neo(将RDF数据导入Neo4j的工具)D2RQ(将关系型数据库转化为SPARQL端点)模型算法:资源描述框架(RDF)Web本体语言(OWL)2.自然语言处理(NLP)技术/工具:spaCy(用于文本处理、词性标注、命名实体识别等)NLTK或HuggingF
- 【无标题】
Komorebi_9999
知识图谱问答系统自然语言处理
要构建一个基于知识图谱的问答系统,你需要进行以下工作:知识图谱构建:数据采集:从各种来源(如公开数据库、API、网页等)收集与你的领域相关的数据。数据清洗和预处理:清洗数据,去除重复、错误或不相关的信息,对数据进行归一化、标准化处理。实体识别和关系抽取:从数据中识别出实体(如人、地点、概念等)和它们之间的关系。构建图谱:将实体和关系组织成图谱结构,通常使用图数据库来存储。自然语言处理(NLP):分
- 人工智能出海业务:快速发展的新趋势
金鸣识别
人工智能ocr图像处理机器学习目标检测神经网络视觉检测
随着全球人工智能技术的持续进步和应用领域的不断拓展,人工智能在海外市场的出海业务正呈现出蓬勃发展的势头。从美国硅谷到中国北京中关村,从欧洲伦敦到新加坡科技园,越来越多的人工智能企业纷纷将目光投向海外,寻求更广阔的市场空间和更多的商业机会。人工智能技术的快速发展为企业的出海提供了有力支撑。人工智能在图像识别、自然语言处理、智能驾驶等领域取得了显著进展,为企业走出国门打下了坚实基础。越来越多的人工智能
- eclipse maven
IXHONG
eclipse
eclipse中使用maven插件的时候,运行run as maven build的时候报错
-Dmaven.multiModuleProjectDirectory system propery is not set. Check $M2_HOME environment variable and mvn script match.
可以设一个环境变量M2_HOME指
- timer cancel方法的一个小实例
alleni123
多线程timer
package com.lj.timer;
import java.util.Date;
import java.util.Timer;
import java.util.TimerTask;
public class MyTimer extends TimerTask
{
private int a;
private Timer timer;
pub
- MySQL数据库在Linux下的安装
ducklsl
mysql
1.建好一个专门放置MySQL的目录
/mysql/db数据库目录
/mysql/data数据库数据文件目录
2.配置用户,添加专门的MySQL管理用户
>groupadd mysql ----添加用户组
>useradd -g mysql mysql ----在mysql用户组中添加一个mysql用户
3.配置,生成并安装MySQL
>cmake -D
- spring------>>cvc-elt.1: Cannot find the declaration of element
Array_06
springbean
将--------
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmlns:xsi="http://www.w3
- maven发布第三方jar的一些问题
cugfy
maven
maven中发布 第三方jar到nexus仓库使用的是 deploy:deploy-file命令
有许多参数,具体可查看
http://maven.apache.org/plugins/maven-deploy-plugin/deploy-file-mojo.html
以下是一个例子:
mvn deploy:deploy-file -DgroupId=xpp3
- MYSQL下载及安装
357029540
mysql
好久没有去安装过MYSQL,今天自己在安装完MYSQL过后用navicat for mysql去厕测试链接的时候出现了10061的问题,因为的的MYSQL是最新版本为5.6.24,所以下载的文件夹里没有my.ini文件,所以在网上找了很多方法还是没有找到怎么解决问题,最后看到了一篇百度经验里有这个的介绍,按照其步骤也完成了安装,在这里给大家分享下这个链接的地址
- ios TableView cell的布局
张亚雄
tableview
cell.imageView.image = [UIImage imageNamed:[imageArray objectAtIndex:[indexPath row]]];
CGSize itemSize = CGSizeMake(60, 50);
&nbs
- Java编码转义
adminjun
java编码转义
import java.io.UnsupportedEncodingException;
/**
* 转换字符串的编码
*/
public class ChangeCharset {
/** 7位ASCII字符,也叫作ISO646-US、Unicode字符集的基本拉丁块 */
public static final Strin
- Tomcat 配置和spring
aijuans
spring
简介
Tomcat启动时,先找系统变量CATALINA_BASE,如果没有,则找CATALINA_HOME。然后找这个变量所指的目录下的conf文件夹,从中读取配置文件。最重要的配置文件:server.xml 。要配置tomcat,基本上了解server.xml,context.xml和web.xml。
Server.xml -- tomcat主
- Java打印当前目录下的所有子目录和文件
ayaoxinchao
递归File
其实这个没啥技术含量,大湿们不要操笑哦,只是做一个简单的记录,简单用了一下递归算法。
import java.io.File;
/**
* @author Perlin
* @date 2014-6-30
*/
public class PrintDirectory {
public static void printDirectory(File f
- linux安装mysql出现libs报冲突解决
BigBird2012
linux
linux安装mysql出现libs报冲突解决
安装mysql出现
file /usr/share/mysql/ukrainian/errmsg.sys from install of MySQL-server-5.5.33-1.linux2.6.i386 conflicts with file from package mysql-libs-5.1.61-4.el6.i686
- jedis连接池使用实例
bijian1013
redisjedis连接池jedis
实例代码:
package com.bijian.study;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import redis.clients.jedis.Jedis;
import redis.clients.jedis.JedisPool;
import redis.clients.jedis.JedisPoo
- 关于朋友
bingyingao
朋友兴趣爱好维持
成为朋友的必要条件:
志相同,道不合,可以成为朋友。譬如马云、周星驰一个是商人,一个是影星,可谓道不同,但都很有梦想,都要在各自领域里做到最好,当他们遇到一起,互相欣赏,可以畅谈两个小时。
志不同,道相合,也可以成为朋友。譬如有时候看到两个一个成绩很好每次考试争做第一,一个成绩很差的同学是好朋友。他们志向不相同,但他
- 【Spark七十九】Spark RDD API一
bit1129
spark
aggregate
package spark.examples.rddapi
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
//测试RDD的aggregate方法
object AggregateTest {
def main(args: Array[String]) {
val conf = new Spar
- ktap 0.1 released
bookjovi
kerneltracing
Dear,
I'm pleased to announce that ktap release v0.1, this is the first official
release of ktap project, it is expected that this release is not fully
functional or very stable and we welcome bu
- 能保存Properties文件注释的Properties工具类
BrokenDreams
properties
今天遇到一个小需求:由于java.util.Properties读取属性文件时会忽略注释,当写回去的时候,注释都没了。恰好一个项目中的配置文件会在部署后被某个Java程序修改一下,但修改了之后注释全没了,可能会给以后的参数调整带来困难。所以要解决这个问题。
&nb
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-外观模式-Facade
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/
/*
* 百度百科的定义:
* Facade(外观)模式为子系统中的各类(或结构与方法)提供一个简明一致的界面,
* 隐藏子系统的复杂性,使子系统更加容易使用。他是为子系统中的一组接口所提供的一个一致的界面
*
* 可简单地
- After Effects教程收集
cherishLC
After Effects
1、中文入门
http://study.163.com/course/courseMain.htm?courseId=730009
2、videocopilot英文入门教程(中文字幕)
http://www.youku.com/playlist_show/id_17893193.html
英文原址:
http://www.videocopilot.net/basic/
素
- Linux Apache 安装过程
crabdave
apache
Linux Apache 安装过程
下载新版本:
apr-1.4.2.tar.gz(下载网站:http://apr.apache.org/download.cgi)
apr-util-1.3.9.tar.gz(下载网站:http://apr.apache.org/download.cgi)
httpd-2.2.15.tar.gz(下载网站:http://httpd.apac
- Shell学习 之 变量赋值和引用
daizj
shell变量引用赋值
本文转自:http://www.cnblogs.com/papam/articles/1548679.html
Shell编程中,使用变量无需事先声明,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bash里的关键字(可用help命令查看保留关键字)
需要给变量赋值时,可以这么写:
- Java SE 第一讲(Java SE入门、JDK的下载与安装、第一个Java程序、Java程序的编译与执行)
dcj3sjt126com
javajdk
Java SE 第一讲:
Java SE:Java Standard Edition
Java ME: Java Mobile Edition
Java EE:Java Enterprise Edition
Java是由Sun公司推出的(今年初被Oracle公司收购)。
收购价格:74亿美金
J2SE、J2ME、J2EE
JDK:Java Development
- YII给用户登录加上验证码
dcj3sjt126com
yii
1、在SiteController中添加如下代码:
/**
* Declares class-based actions.
*/
public function actions() {
return array(
// captcha action renders the CAPTCHA image displ
- Lucene使用说明
dyy_gusi
Lucenesearch分词器
Lucene使用说明
1、lucene简介
1.1、什么是lucene
Lucene是一个全文搜索框架,而不是应用产品。因此它并不像baidu或者googleDesktop那种拿来就能用,它只是提供了一种工具让你能实现这些产品和功能。
1.2、lucene能做什么
要回答这个问题,先要了解lucene的本质。实际
- 学习编程并不难,做到以下几点即可!
gcq511120594
数据结构编程算法
不论你是想自己设计游戏,还是开发iPhone或安卓手机上的应用,还是仅仅为了娱乐,学习编程语言都是一条必经之路。编程语言种类繁多,用途各 异,然而一旦掌握其中之一,其他的也就迎刃而解。作为初学者,你可能要先从Java或HTML开始学,一旦掌握了一门编程语言,你就发挥无穷的想象,开发 各种神奇的软件啦。
1、确定目标
学习编程语言既充满乐趣,又充满挑战。有些花费多年时间学习一门编程语言的大学生到
- Java面试十问之三:Java与C++内存回收机制的差别
HNUlanwei
javaC++finalize()堆栈内存回收
大家知道, Java 除了那 8 种基本类型以外,其他都是对象类型(又称为引用类型)的数据。 JVM 会把程序创建的对象存放在堆空间中,那什么又是堆空间呢?其实,堆( Heap)是一个运行时的数据存储区,从它可以分配大小各异的空间。一般,运行时的数据存储区有堆( Heap)和堆栈( Stack),所以要先看它们里面可以分配哪些类型的对象实体,然后才知道如何均衡使用这两种存储区。一般来说,栈中存放的
- 第二章 Nginx+Lua开发入门
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nginxlua
Nginx入门
本文目的是学习Nginx+Lua开发,对于Nginx基本知识可以参考如下文章:
nginx启动、关闭、重启
http://www.cnblogs.com/derekchen/archive/2011/02/17/1957209.html
agentzh 的 Nginx 教程
http://openresty.org/download/agentzh-nginx-tutor
- MongoDB windows安装 基本命令
liyonghui160com
windows安装
安装目录:
D:\MongoDB\
新建目录
D:\MongoDB\data\db
4.启动进城:
cd D:\MongoDB\bin
mongod -dbpath D:\MongoDB\data\db
&n
- Linux下通过源码编译安装程序
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linux
一、程序的组成部分 Linux下程序大都是由以下几部分组成: 二进制文件:也就是可以运行的程序文件 库文件:就是通常我们见到的lib目录下的文件 配置文件:这个不必多说,都知道 帮助文档:通常是我们在linux下用man命令查看的命令的文档
二、linux下程序的存放目录 linux程序的存放目录大致有三个地方: /etc, /b
- WEB开发编程的职业生涯4个阶段
shw3588
编程Web工作生活
觉得自己什么都会
2007年从学校毕业,凭借自己原创的ASP毕业设计,以为自己很厉害似的,信心满满去东莞找工作,找面试成功率确实很高,只是工资不高,但依旧无法磨灭那过分的自信,那时候什么考勤系统、什么OA系统、什么ERP,什么都觉得有信心,这样的生涯大概持续了约一年。
根本不是自己想的那样
2008年开始接触很多工作相关的东西,发现太多东西自己根本不会,都需要去学,不管是asp还是js,
- 遭遇jsonp同域下变作post请求的坑
vb2005xu
jsonp同域post
今天迁移一个站点时遇到一个坑爹问题,同一个jsonp接口在跨域时都能调用成功,但是在同域下调用虽然成功,但是数据却有问题. 此处贴出我的后端代码片段
$mi_id = htmlspecialchars(trim($_GET['mi_id ']));
$mi_cv = htmlspecialchars(trim($_GET['mi_cv ']));
贴出我前端代码片段:
$.aj