- 基于Google Gemini 探索大语言模型在医学领域应用评估和前景
知来者逆
LLM语言模型搜索引擎人工智能Gemini大语言模型医疗健康医疗
概述近年来,大规模语言模型(LLM)在理解和生成人类语言方面取得了显著的飞跃,这些进步不仅推动了语言学和计算机编程的发展,还为多个领域带来了创新的突破。特别是模型如GPT-3和PaLM,它们通过吸收海量文本数据,已经能够掌握复杂的语言模式。人工智能技术的迅猛发展不断推动着LLM的进化,并加速了这一领域的专业创新。这些进步是随着模型规模的扩大、数据量的增加以及计算能力的提升而逐步实现的,其中许多尖端
- AI大模型的2种模型能力Function call 和ReAct
DeepSeek-大模型系统教程
人工智能react.js前端gitai语言模型
近年来,随着AI大模型的快速发展,如何让这些模型更好地与现实世界交互成为了一个重要课题。FunctionCall和ReAct作为两种重要的模型能力,为大模型提供了更强大的工具调用和任务执行能力。我们将深入探讨这两种能力的背景、原理、应用场景以及它们之间的对比。帮助你深入了解他们的价值。01背景介绍AI大模型(如GPT-4、PaLM等)在自然语言处理、文本生成等任务中表现出色,但它们的能力往往局限于
- Linux系统简介
strive颖先生
操作系统(OperatingSystem,简称OS):软件和硬件资源的管理者,他是宇宙中最复杂的软件,对下管理各种硬件,对上为应用程序的运行提供一个平台。主流操作系统PC:Windows,osx,Linux服务器(Server):Unix/Linux,WindowsServer,OSX嵌入式设备(EmbeddedDevice):Linxu,Android,VxWorks,ios,winCE,win
- 【AI大模型】26、算力受限下的模型工程:从LoRA到弹性智能系统的优化实践
无心水
AI大模型人工智能搜索引擎LoRA大语言模型微调模型压缩知识蒸馏量化技术
引言:算力瓶颈与模型工程的突围之路在人工智能领域,大语言模型的发展正呈现出参数规模爆炸式增长的趋势。从GPT-3的1750亿参数到PaLM的5400亿参数,模型能力的提升往往伴随着对算力资源的极度渴求。然而,对于大多数企业和研究者而言,动辄数百GB的显存需求、数十万块GPU的训练集群显然是难以企及的"算力鸿沟"。当面对"无米之炊"的困境时,模型工程技术成为突破算力瓶颈的核心路径——通过算法创新而非
- OpenAI “黑手党“:硅谷新一代创业势力崛起,重塑AI时代格局
花生糖@
AI·未来创业创新AI创业
引言:从ChatGPT到超级智能——OpenAI生态的裂变效应2015年成立的OpenAI,凭借ChatGPT的横空出世彻底改变了人工智能产业格局。随着估值飙升至3000亿美元,这家颠覆性创新实验室正经历一场静默的"人才大迁徙"。昔日塑造AGI(通用人工智能)梦想的核心团队成员,如今正带着各自的技术愿景,在硅谷掀起新一轮创业浪潮。这场由OpenAI前员工发起的创业运动,正在形成堪比PayPalMa
- 大模型应用10种架构模式全解析:从理论到实战的技术指南
ai大模型雪糕
架构人工智能学习ai大模型大模型资料分享大模型评估人工智能
近年来,以GPT-4、LLaMA、PaLM为代表的大模型彻底改变了人工智能的应用范式。然而,如何高效地将这些“庞然大物”落地到实际业务中,仍是开发者面临的核心挑战。本文系统梳理了10种主流架构模式,涵盖模型优化、工程部署、多模态融合等关键场景,并提供代码示例与选型建议。一、架构模式全景图在深入细节前,先通过一张表格快速了解各模式的核心价值:架构模式核心目标典型场景开源工具案例端到端微调最大化任务性
- 大模型时代的具身智能系列专题(十)
视言
机器人具身智能deeplearning具身智能机器人计算机视觉深度学习人工智能
SergeyLevine团队SergeyLevine目前是UCBerkeley电气工程与计算机科学系的副教授,同时是RAIL(RoboticAI&LearningLab@BAIR)实验室主任。除了在Berkeley的教职,Levine也是GoogleBrain的研究员,他也参与了Google知名的机器人大模型PALM-E,RT1和RT2。SergeyLevine于2009年获得斯坦福大学计算机科学
- 全球大型语言模型(LLM)技术全景:从GPT到文心一言的智能本质探析
阿部多瑞 ABU
语言模型gpt文心一言
标题:全球大型语言模型(LLM)技术全景:从GPT到文心一言的智能本质探析摘要本文系统解析全球主流LLM(包括OpenAIGPT系列、GooglePaLM、MetaLLaMA及中国文心一言、通义千问等)的技术架构与测试表现,结合认知科学与工程学视角,探讨其通过图灵测试的实质意义。通过对比国内外模型的实现路径,揭示统计学驱动型AI与强人工智能(AGI)的本质鸿沟。1.LLM的技术本质:全球模型的共性
- 【大模型面试每日一题】Day 33:深度解析GPT-3与PaLM的规模扩展差异及影响
是麟渊
LLMInterviewDaily面试每日一题面试gpt-3palm职场和发展自然语言处理架构
【大模型面试每日一题】Day33:深度解析GPT-3与PaLM的规模扩展差异及影响题目重现面试官:请对比分析GPT-3与PaLM在模型规模扩展上的核心差异,及其对性能、应用场景和行业的影响。规模扩展参数规模训练数据架构设计GPT-3:1750亿PaLM:5400亿单语言vs多模态Transformer解码器Multi-QueryAttention核心考点模型缩放定律理解:参数规模、数据量与模型性能
- wince系统改安卓系统_WinCE迁移安卓原来也可以很简单!
柴木头 B2B电商
wince系统改安卓系统
随着安卓系统逐渐取代WinCE以及Mobile系统,微软也逐步停止了更新服务(2021年全面停止),为了帮助客户解决面临着的WinCE向安卓迁移的难题,优博讯与Ivanti强强联手,基于现代化telnet应用的解决方案,为客户提供快速无缝迁移、升级图形界面、语音指令拣选等功能,用最低的成本、最短的时间、最优的方案实现设备升级。而WinCE的老牌用户也正面临着:①WinCE扫码终端逐渐退市,维修困难
- ILRuntime中实现OSA
☆平常心☆
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什么是ILRuntime?ILRuntime项⽬为基于C#的平台(例如Unity)提供了⼀个纯C#实现,快速、⽅便且可靠的IL运⾏时,使得能够在不⽀持JIT的硬件环境(如iOS)能够实现代码的热更新。具体可以学习:http://https://ourpalm.github.io/ILRuntime/public/v1/guide/index.html,本文不再赘述。代码实现OSABaseAdapt
- 【大模型面试每日一题】Day 25:如何通过模型压缩技术将千亿模型部署到边缘设备?
是麟渊
LLMInterviewDaily面试每日一题面试深度学习人工智能职场和发展自然语言处理语言模型神经网络
【大模型面试每日一题】Day25:如何通过模型压缩技术将千亿模型部署到边缘设备?题目重现面试官:我们需要将千亿参数大模型(如PaLM)部署到边缘设备(如JetsonAGXOrin),请设计一个包含量化、蒸馏等压缩技术的部署方案,并说明需要重点考虑的硬件约束、延迟限制、精度损失等关键因素。大模型模型压缩量化蒸馏结构优化内存约束精度损失计算效率核心考点模型压缩技术理解能力:能否系统性分析量化、蒸馏等技
- Datawhale-llm-universe 第一章 LLM介绍打卡
星野yee
人工智能自然语言处理chatgptpython
第一章课程大纲:(本笔记大部分内容来自DataWhale的六月llm打卡课程,并融入了一些个人的理解以及思考)大型语言模型LLM理论简介LLM的定义和概念发展历程主要模型(如GPT-3、GPT-4、PaLM等)典型应用场景LLM的能力和特点检索增强生成RAG简介RAG的概念工作流程优势和应用与微调(Finetune)的比较环境配置Python环境安装依赖库安装虚拟环境管理JupyterNotebo
- 大语言模型的安全与隐私风险:全面解析与应对策略
@Rocky
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大语言模型的安全与隐私风险:全面解析与应对策略引言随着大语言模型(LLMs)在各个领域的广泛应用,其安全性和隐私保护问题日益凸显。从ChatGPT到GPT-4、PaLM、LLaMA和DeepSeek等模型,这些技术为我们带来了革命性的体验,但同时也带来了严重的安全风险和隐私隐患。本文旨在全面解析大语言模型面临的安全威胁和隐私风险,分析实际案例,并探讨有效的防御措施和最佳实践,帮助开发者和企业在享受
- DeepSeek实战--微调
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1.为什么是微调?微调LLM(Fine-tuningLargeLanguageModels)是指基于预训练好的大型语言模型(如GPT、LLaMA、PaLM等),通过特定领域或任务的数据进一步训练,使其适应具体需求的过程。它是将通用语言模型转化为专用模型的核心方法。2.微调适用于哪些场景?1)领域专业化医疗:微调后的模型可理解医学论文、生成诊断建议。法律:准确引用法律条文,避免生成错误解释。2)任务
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Python环境搭建Python可应用于多平台包括Linux和MacOSX。你可以通过终端窗口输入"python"命令来查看本地是否已经安装Python以及Python的安装版本。Unix(Solaris,Linux,FreeBSD,AIX,HP/UX,SunOS,IRIX,等等。)Win9x/NT/2000Macintosh(Intel,PPC,68K)OS/2DOS(多个DOS版本)PalmO
- AI日报 - 2025年04月30日
訾博ZiBo
AI日报人工智能
今日概览(60秒速览)▎AGI突破|扎克伯格预言通用智能将超越个体,Neuralink助ALS患者思维交流通用智能系统潜力巨大,脑机接口实现重大应用突破。▎商业动向|阿里巴巴发布Qwen3,xAI推Grok3Mini/3.5,Axiom获1500万美元融资大型模型竞争加剧,AI初创公司获资本青睐,企业级AI应用加速落地(CohereCommandA,WriterPalmyraX5,McKinsey
- 主流 AI 系列模型大梳理(一):技术、性能、特色与应用对比
进一步有进一步的欢喜
LLM人工智能LLaMAPaLMGPTGeminiClaudeMidjourney
目录一、LLaMA系列LLaMALLaMA2二、PaLM系列PaLMPaLM2PaLM-E三、OpenAI系列GPT-1GPT-2GPT-3ChatGPTGPT-4GPT-4Turboo1系列o3及o3-mini四、Gemini系列Gemini1.0Gemini1.5Gemini1.5FlashGemini2.0五、Claude系列Claude3Claude3.5Sonnet六、StableDif
- imx6 Linux 编译烧写指南
浅色的火
转载自http://blog.csdn.net/wince_lover/article/details/51456745在Ubuntu14.0464位系统上1搭建编译环境1.1安装软件包sudoapt-getinstallgawkwgetgit-corediffstatunziptexinfogcc-multilibbuild-essentialchrpathsocatlibsdl1.2-devs
- 缓存服务器Cache Server 6.0发布
IT 哈
无论是在个人的本地电脑,还是在团队的局域网专有服务器上,缓存服务器都能通过优化资源导入过程让使用Unity开发的速度变得更快。远程缓存服务器CacheServer6.0版本现已发布,缓存服务器的质量和性能获得大幅提高。这次的改进十分庞大,下面将由AssetBundles研发主管StephenPalmer为大家介绍详情。访问GitHub下载CacheServer6.0:https://github.
- 通用人工智能的火花:GPT-4 的早期实验
强化学习曾小健
LLM大语言模型人工智能
人工智能(AI)研究人员一直在开发和改进大型语言模型(LLM),这些模型在各种领域和任务中展现出卓越的能力,挑战我们对学习和认知的理解。OpenAI开发的最新模型GPT-4使用前所未有的计算和数据规模进行训练。在本文中,我们报告了我们对GPT-4早期版本的调查,当时它仍在由OpenAI积极开发。我们认为(这个早期版本的)GPT-4是一组新的LLM(例如ChatGPT和谷歌的PaLM路径语言模型)的
- 大模型巅峰对决:DeepSeek vs GPT-4/Claude/PaLM-2 全面对比与核心差异揭秘
金枝玉叶9
程序员知识储备1程序员知识储备2程序员知识储备3palm
大模型巅峰对决:DeepSeekvsGPT-4/Claude/PaLM-2全面对比与核心差异揭秘摘要本文旨在对当前大模型领域的代表性产品——DeepSeek、GPT-4、Claude和PaLM-2进行全方位对比,深入解析各自的技术架构、核心功能、性能表现及应用场景。通过文献调研、实验数据分析和用户反馈调查,我们探讨了各大模型在自然语言处理、语义理解和智能生成等关键任务中的表现差异,为业界提供了一份
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荣华富贵8
程序员的知识储备1程序员的知识储备2程序员的知识储备3palm
随着人工智能领域的飞速发展,各大厂商纷纷推出旗舰级大模型。DeepSeek、GPT-4、Claude与PaLM-2均在自然语言处理与生成任务中展现出卓越性能。本文将深入剖析这些大模型在架构设计、训练策略、推理速度、开放性与定制化等方面的核心差异,并通过详细代码示例展示如何构建统一接口进行模型对比测试。一、背景介绍近年来,大模型凭借其卓越的自然语言理解与生成能力,广泛应用于智能客服、内容创作、编程助
- 干货分享:中国人工智能大模型技术白皮书,大模型入门从0-1,看完你算是学完了半个大模型!
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《中国人工智能大模型技术白皮书》全面梳理了大模型技术的发展历程、关键技术、生态发展、应用实践等方面的最新进展,并对其未来趋势做出展望。一、大模型:人工智能发展的重要里程碑大模型是指参数量达到百亿、千亿乃至更高数量级的超大规模机器学习模型。近年来,随着算法创新、算力提升、数据增长等因素的推动,大模型在语义理解、知识表示、逻辑推理等方面实现了跨越式突破。以ChatGPT、PaLM、Megatron-T
- 【动态规划】友好城市
hongjianMa
Acwing算法课学习笔记记录动态规划算法c++学习
友好城市题解题目传送门友好城市-AcWing一、题目重述Palmia国有一条横贯东西的大河,南北两岸各有N个位置不同的城市。北岸每个城市在南岸有且仅有一个友好城市,且这些配对各不相同。现在要在这些友好城市对之间建立直线航道,要求任意两条航道不能相交。求最多能批准多少条航道的建设申请。二、题目分析这个问题可以转化为:在给定的城市对中,选择尽可能多的对,使得这些对按照某一岸排序后,另一岸的坐标是严格递
- 【人工智能时代】- 大型语言模型(LLM)理论简介
xiaoli8748_软件开发
人工智能时代人工智能语言模型自然语言处理
一、什么是大型语言模型(LLM)1.1大型语言模型(LLM)的概念大语言模型(LLM,LargeLanguageModel),也称大型语言模型,是一种旨在理解和生成人类语言的人工智能模型。LLM通常指包含数百亿(或更多)参数的语言模型,它们在海量的文本数据上进行训练,从而获得对语言深层次的理解。目前,国外的知名LLM有GPT-3.5、GPT-4、PaLM、Claude和LLaMA等,国内的有文心一
- 信息学奥赛一本通 1263:友好城市(evd)
everwide1982
经验动态规划LIS
【题目描述】Palmia国有一条横贯东西的大河,河有笔直的南北两岸,岸上各有位置各不相同的N个城市。北岸的每个城市有且仅有一个友好城市在南岸,而且不同城市的友好城市不相同。每对友好城市都向政府申请在河上开辟一条直线航道连接两个城市,但是由于河上雾太大,政府决定避免任意两条航道交叉,以避免事故。编程帮助政府做出一些批准和拒绝申请的决定,使得在保证任意两条航线不相交的情况下,被批准的申请尽量多。【输入
- WinCE工控主板支持高速脉冲计数
Emtronix英创
嵌入式硬件arm开发
ESM7000是支持正版WEC7/Linux的双核Cortex-A7工业级工控主板,支持双网口、双CAN、6路串口、触摸屏显示接口等,广泛应用于工控智能终端设备。根据客户的应用需求,我们为ESM7000增加了输入脉冲计数功能,支持对几赫兹到数十兆赫兹的输入脉冲信号进行准确计数,实现脉冲数量统计,脉冲频率换算功能。ESM7000WinCE/Linux工控主板1.实现原理对于低频脉冲信号计数,可通过简
- WRF移动嵌套结合伏羲模型与CFD(PALM)高精度多尺度降尺度分析研究
Hardess-god
WRF算法人工智能
随着大气科学与数值模拟技术的发展,高精度多尺度气象模拟日益成为科研与应用的热点问题。本文将详细介绍如何使用WRF移动嵌套技术结合伏羲(Fuxi)模型,并通过CFD模型PALM实现精细化降尺度,以满足城市或区域局地精细化气象预报的需求。1.技术路线概述WRF移动嵌套(MovingNesting):动态调整高分辨率嵌套网格位置,追踪天气系统(如台风、强对流系统)以提高局地预报精度。伏羲(Fuxi)模型
- 国外7个最佳大语言模型 (LLM) API推荐
幂简集成
API新理念语言模型人工智能自然语言处理
大型语言模型(LLM)API将彻底改变我们处理语言的方式。在深度学习和机器学习算法的支持下,LLMAPI提供了前所未有的自然语言理解能力。通过利用这些新的API,开发人员现在可以创建能够以前所未有的方式理解和响应书面文本的应用程序。下面,我们将比较从Bard到ChatGPT、PaLM等市场上顶级LLMAPI。我们还将探讨整合这些LLM的潜在用例,并考虑其对语言处理的影响。什么是大语言模型(LLM)
- ASM系列四 利用Method 组件动态注入方法逻辑
lijingyao8206
字节码技术jvmAOP动态代理ASM
这篇继续结合例子来深入了解下Method组件动态变更方法字节码的实现。通过前面一篇,知道ClassVisitor 的visitMethod()方法可以返回一个MethodVisitor的实例。那么我们也基本可以知道,同ClassVisitor改变类成员一样,MethodVIsistor如果需要改变方法成员,注入逻辑,也可以
- java编程思想 --内部类
百合不是茶
java内部类匿名内部类
内部类;了解外部类 并能与之通信 内部类写出来的代码更加整洁与优雅
1,内部类的创建 内部类是创建在类中的
package com.wj.InsideClass;
/*
* 内部类的创建
*/
public class CreateInsideClass {
public CreateInsideClass(
- web.xml报错
crabdave
web.xml
web.xml报错
The content of element type "web-app" must match "(icon?,display-
name?,description?,distributable?,context-param*,filter*,filter-mapping*,listener*,servlet*,s
- 泛型类的自定义
麦田的设计者
javaandroid泛型
为什么要定义泛型类,当类中要操作的引用数据类型不确定的时候。
采用泛型类,完成扩展。
例如有一个学生类
Student{
Student(){
System.out.println("I'm a student.....");
}
}
有一个老师类
- CSS清除浮动的4中方法
IT独行者
JavaScriptUIcss
清除浮动这个问题,做前端的应该再熟悉不过了,咱是个新人,所以还是记个笔记,做个积累,努力学习向大神靠近。CSS清除浮动的方法网上一搜,大概有N多种,用过几种,说下个人感受。
1、结尾处加空div标签 clear:both 1 2 3 4
.div
1
{
background
:
#000080
;
border
:
1px
s
- Cygwin使用windows的jdk 配置方法
_wy_
jdkwindowscygwin
1.[vim /etc/profile]
JAVA_HOME="/cgydrive/d/Java/jdk1.6.0_43" (windows下jdk路径为D:\Java\jdk1.6.0_43)
PATH="$JAVA_HOME/bin:${PATH}"
CLAS
- linux下安装maven
无量
mavenlinux安装
Linux下安装maven(转) 1.首先到Maven官网
下载安装文件,目前最新版本为3.0.3,下载文件为
apache-maven-3.0.3-bin.tar.gz,下载可以使用wget命令;
2.进入下载文件夹,找到下载的文件,运行如下命令解压
tar -xvf apache-maven-2.2.1-bin.tar.gz
解压后的文件夹
- tomcat的https 配置,syslog-ng配置
aichenglong
tomcathttp跳转到httpssyslong-ng配置syslog配置
1) tomcat配置https,以及http自动跳转到https的配置
1)TOMCAT_HOME目录下生成密钥(keytool是jdk中的命令)
keytool -genkey -alias tomcat -keyalg RSA -keypass changeit -storepass changeit
- 关于领号活动总结
alafqq
活动
关于某彩票活动的总结
具体需求,每个用户进活动页面,领取一个号码,1000中的一个;
活动要求
1,随机性,一定要有随机性;
2,最少中奖概率,如果注数为3200注,则最多中4注
3,效率问题,(不能每个人来都产生一个随机数,这样效率不高);
4,支持断电(仍然从下一个开始),重启服务;(存数据库有点大材小用,因此不能存放在数据库)
解决方案
1,事先产生随机数1000个,并打
- java数据结构 冒泡排序的遍历与排序
百合不是茶
java
java的冒泡排序是一种简单的排序规则
冒泡排序的原理:
比较两个相邻的数,首先将最大的排在第一个,第二次比较第二个 ,此后一样;
针对所有的元素重复以上的步骤,除了最后一个
例题;将int array[]
- JS检查输入框输入的是否是数字的一种校验方法
bijian1013
js
如下是JS检查输入框输入的是否是数字的一种校验方法:
<form method=post target="_blank">
数字:<input type="text" name=num onkeypress="checkNum(this.form)"><br>
</form>
- Test注解的两个属性:expected和timeout
bijian1013
javaJUnitexpectedtimeout
JUnit4:Test文档中的解释:
The Test annotation supports two optional parameters.
The first, expected, declares that a test method should throw an exception.
If it doesn't throw an exception or if it
- [Gson二]继承关系的POJO的反序列化
bit1129
POJO
父类
package inheritance.test2;
import java.util.Map;
public class Model {
private String field1;
private String field2;
private Map<String, String> infoMap
- 【Spark八十四】Spark零碎知识点记录
bit1129
spark
1. ShuffleMapTask的shuffle数据在什么地方记录到MapOutputTracker中的
ShuffleMapTask的runTask方法负责写数据到shuffle map文件中。当任务执行完成成功,DAGScheduler会收到通知,在DAGScheduler的handleTaskCompletion方法中完成记录到MapOutputTracker中
- WAS各种脚本作用大全
ronin47
WAS 脚本
http://www.ibm.com/developerworks/cn/websphere/library/samples/SampleScripts.html
无意中,在WAS官网上发现的各种脚本作用,感觉很有作用,先与各位分享一下
获取下载
这些示例 jacl 和 Jython 脚本可用于在 WebSphere Application Server 的不同版本中自
- java-12.求 1+2+3+..n不能使用乘除法、 for 、 while 、 if 、 else 、 switch 、 case 等关键字以及条件判断语句
bylijinnan
switch
借鉴网上的思路,用java实现:
public class NoIfWhile {
/**
* @param args
*
* find x=1+2+3+....n
*/
public static void main(String[] args) {
int n=10;
int re=find(n);
System.o
- Netty源码学习-ObjectEncoder和ObjectDecoder
bylijinnan
javanetty
Netty中传递对象的思路很直观:
Netty中数据的传递是基于ChannelBuffer(也就是byte[]);
那把对象序列化为字节流,就可以在Netty中传递对象了
相应的从ChannelBuffer恢复对象,就是反序列化的过程
Netty已经封装好ObjectEncoder和ObjectDecoder
先看ObjectEncoder
ObjectEncoder是往外发送
- spring 定时任务中cronExpression表达式含义
chicony
cronExpression
一个cron表达式有6个必选的元素和一个可选的元素,各个元素之间是以空格分隔的,从左至右,这些元素的含义如下表所示:
代表含义 是否必须 允许的取值范围 &nb
- Nutz配置Jndi
ctrain
JNDI
1、使用JNDI获取指定资源:
var ioc = {
dao : {
type :"org.nutz.dao.impl.NutDao",
args : [ {jndi :"jdbc/dataSource"} ]
}
}
以上方法,仅需要在容器中配置好数据源,注入到NutDao即可.
- 解决 /bin/sh^M: bad interpreter: No such file or directory
daizj
shell
在Linux中执行.sh脚本,异常/bin/sh^M: bad interpreter: No such file or directory。
分析:这是不同系统编码格式引起的:在windows系统中编辑的.sh文件可能有不可见字符,所以在Linux系统下执行会报以上异常信息。
解决:
1)在windows下转换:
利用一些编辑器如UltraEdit或EditPlus等工具
- [转]for 循环为何可恨?
dcj3sjt126com
程序员读书
Java的闭包(Closure)特征最近成为了一个热门话题。 一些精英正在起草一份议案,要在Java将来的版本中加入闭包特征。 然而,提议中的闭包语法以及语言上的这种扩充受到了众多Java程序员的猛烈抨击。
不久前,出版过数十本编程书籍的大作家Elliotte Rusty Harold发表了对Java中闭包的价值的质疑。 尤其是他问道“for 循环为何可恨?”[http://ju
- Android实用小技巧
dcj3sjt126com
android
1、去掉所有Activity界面的标题栏
修改AndroidManifest.xml 在application 标签中添加android:theme="@android:style/Theme.NoTitleBar"
2、去掉所有Activity界面的TitleBar 和StatusBar
修改AndroidManifes
- Oracle 复习笔记之序列
eksliang
Oracle 序列sequenceOracle sequence
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2098859
1.序列的作用
序列是用于生成唯一、连续序号的对象
一般用序列来充当数据库表的主键值
2.创建序列语法如下:
create sequence s_emp
start with 1 --开始值
increment by 1 --増长值
maxval
- 有“品”的程序员
gongmeitao
工作
完美程序员的10种品质
完美程序员的每种品质都有一个范围,这个范围取决于具体的问题和背景。没有能解决所有问题的
完美程序员(至少在我们这个星球上),并且对于特定问题,完美程序员应该具有以下品质:
1. 才智非凡- 能够理解问题、能够用清晰可读的代码翻译并表达想法、善于分析并且逻辑思维能力强
(范围:用简单方式解决复杂问题)
- 使用KeleyiSQLHelper类进行分页查询
hvt
sql.netC#asp.nethovertree
本文适用于sql server单主键表或者视图进行分页查询,支持多字段排序。KeleyiSQLHelper类的最新代码请到http://hovertree.codeplex.com/SourceControl/latest下载整个解决方案源代码查看。或者直接在线查看类的代码:http://hovertree.codeplex.com/SourceControl/latest#HoverTree.D
- SVG 教程 (三)圆形,椭圆,直线
天梯梦
svg
SVG <circle> SVG 圆形 - <circle>
<circle> 标签可用来创建一个圆:
下面是SVG代码:
<svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" version="1.1">
<circle cx="100" c
- 链表栈
luyulong
java数据结构
public class Node {
private Object object;
private Node next;
public Node() {
this.next = null;
this.object = null;
}
public Object getObject() {
return object;
}
public
- 基础数据结构和算法十:2-3 search tree
sunwinner
Algorithm2-3 search tree
Binary search tree works well for a wide variety of applications, but they have poor worst-case performance. Now we introduce a type of binary search tree where costs are guaranteed to be loga
- spring配置定时任务
stunizhengjia
springtimer
最近因工作的需要,用到了spring的定时任务的功能,觉得spring还是很智能化的,只需要配置一下配置文件就可以了,在此记录一下,以便以后用到:
//------------------------定时任务调用的方法------------------------------
/**
* 存储过程定时器
*/
publi
- ITeye 8月技术图书有奖试读获奖名单公布
ITeye管理员
活动
ITeye携手博文视点举办的8月技术图书有奖试读活动已圆满结束,非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。
8月试读活动回顾:
http://webmaster.iteye.com/blog/2102830
本次技术图书试读活动的优秀奖获奖名单及相应作品如下(优秀文章有很多,但名额有限,没获奖并不代表不优秀):
《跨终端Web》
gleams:http