- 使用Python实现LLM的文本生成:风格迁移与内容控制
二进制独立开发
GenAI与Python非纯粹GenAIpython开发语言人工智能自然语言处理分布式语言模型transformer
文章目录引言1.大型语言模型(LLM)概述1.1Transformer架构1.2预训练与微调2.文本生成基础2.1无条件生成2.2条件生成3.风格迁移3.1风格迁移的基本原理3.2使用Python实现风格迁移4.内容控制4.1内容控制的基本原理4.2使用Python实现内容控制5.高级技巧与优化5.1多轮对话生成5.2生成参数优化6.应用场景与未来展望结论引言随着自然语言处理(NLP)技术的快速发
- ChatGPT详解
Loving_enjoy
实用技巧人工智能自然语言处理
ChatGPT是一款由OpenAI研发和维护的先进的自然语言处理模型(NLP),全名为ChatGenerativePre-trainedTransformer,于2022年11月30日发布。以下是对ChatGPT的详细介绍:###一、技术架构与原理1.**技术架构**:ChatGPT建立在Transformer架构之上,这是一种深度学习模型,特别适用于处理自然语言。其核心是自注意力机制,允许模型在
- 机器学习的介绍
2201_75874206
机器学习人工智能
目录1.机器学习的定义2.机器学习的原理3.机器学习的方法4.机器学习的分类5.机器学习的评估6.机器学习的应用场景7.机器学习与人工智能的关系结论机器学习在自然语言处理中的最新应用和技术是什么?如何评估机器学习模型的性能,除了交叉验证、MSE和RMSE外,还有哪些其他重要的指标?在金融风险管理中,机器学习如何帮助预测市场趋势和信用风险?市场趋势预测信用风险评估机器学习与人工智能之间的关系在未来发
- 【大模型】从零样本到少样本学习:一文读懂 Zero-shot、One-shot 和 Few-shot 的核心原理与应用!
橙子小哥的代码世界
NLP自然语言理解大模型自然语言处理sklearn深度学习神经网络tensorflow
《从零样本到少样本学习:一文读懂Zero-shot、One-shot和Few-shot的核心原理与应用!》正文:在自然语言处理(NLP)领域,Zero-shot、One-shot和Few-shot学习已经成为衡量大语言模型泛化能力的重要指标。尤其是在大规模预训练模型(如GPT系列)的推动下,这些技术得到了广泛应用和关注。本篇文章将带你全面了解这三种学习方法的核心概念、原理和实际应用场景。1.什么是
- 详解AI大模型的主要指标与国内常见大模型对比分析
wit_@
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AI大模型的主要指标与国内常见大模型对比分析随着人工智能技术的快速发展,大模型(LargeAIModels)在自然语言处理、计算机视觉和多模态任务中取得了突破性进展。对于选择和评价AI大模型,不仅需要关注其功能,还要理解其关键指标和性能表现。本文将详细分析AI大模型的主要评价指标,并对国内常见大模型进行具体对比,提供实际数值和深度解析。一、AI大模型的主要指标AI大模型的性能和实用性通常通过以下指
- 知识图谱语义搜索:构建智能化搜索未来
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目录前言1.知识图谱语义搜索的基础概念1.1什么是知识图谱1.2什么是语义搜索1.3知识图谱语义搜索的结合2.知识图谱语义搜索的核心技术2.1自然语言处理技术2.2知识图谱构建与管理2.3图数据库与查询技术3.知识图谱语义搜索的应用场景3.1智能问答系统3.2个性化推荐3.3专业领域信息检索4.知识图谱语义搜索的未来展望4.1技术挑战4.2应用趋势结语前言随着信息技术的飞速发展,数据量呈现爆炸式增
- 精确掌控文本分割——利用CharacterTextSplitter轻松拆解长文档
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在处理大型文本文件时,尤其是在自然语言处理和文本分析领域,有时候需要将文档分割成较小的段落以便于处理和分析。今天,我们来探讨如何使用langchain-text-splitters库中的CharacterTextSplitter来实现这一目标。引言在本文中,我将介绍如何使用CharacterTextSplitter分割大型文本文档。这种技术对于文本预处理非常重要,能够帮助我们更好地管理和分析文本数
- 利用Langchain与Minimax进行自然语言处理的精彩指南
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#引言在人工智能的浪潮中,自然语言处理(NLP)成为了企业和个人用户的重要工具。Minimax作为一家中国初创企业,专注于提供优秀的语言模型服务。本篇文章将介绍如何使用Langchain库与Minimax进行交互,帮助开发者充分利用这一强大的AI工具。#主要内容##1.Minimax简介Minimax专注于自然语言处理,为企业和个人用户提供高效的语言模型服务。其API能处理多种自然语言任务,例如文
- 深入解读ChatGPT的工作原理及底层逻辑
NAR_鱼丸
ChatGPT程序人生
ChatGPT的工作原理和底层逻辑可以从多个方面进行解读,主要包括其基本原理、核心技术、训练过程以及应用能力。工作原理涉及了深度学习模型、自然语言处理技术和文本生成算法等多个方面。通过预训练和微调,模型能够理解语言的语法和语义,并能够根据上下文生成符合语境的文本回复。基本原理ChatGPT是一种基于自然语言处理(NLP)和深度学习技术的聊天机器人。其基本原理是使用大量文本数据来训练深度神经网络模型
- ChatGPT原理及其应用场景
编程小郭
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ChatGPT的原理及应用场景一、ChatGPT的原理ChatGPT,全名ChatGenerativePre-trainedTransformer,是OpenAI研发的一款聊天机器人程序,其背后依托的是人工智能技术和自然语言处理(NLP)的深厚功底。其工作原理可以从以下几个方面进行解析:GPT系列模型基础ChatGPT基于GPT(GenerativePre-trainedTransformer)技
- Java 大视界 -- Java 大数据文本分析与自然语言处理:从文本挖掘到智能对话(十)
青云交
大数据新视界Java大视界大数据文本分析自然语言处理文本挖掘机器翻译智能对话智能客服java
亲爱的朋友们,热烈欢迎你们来到青云交的博客!能与你们在此邂逅,我满心欢喜,深感无比荣幸。在这个瞬息万变的时代,我们每个人都在苦苦追寻一处能让心灵安然栖息的港湾。而我的博客,正是这样一个温暖美好的所在。在这里,你们不仅能够收获既富有趣味又极为实用的内容知识,还可以毫无拘束地畅所欲言,尽情分享自己独特的见解。我真诚地期待着你们的到来,愿我们能在这片小小的天地里共同成长,共同进步。一、本博客的精华专栏:
- Python调用通义千问qwen2.5模型步骤
我就是全世界
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Qwen2.5模型简介1.1模型概述Qwen2.5是阿里云推出的一款超大规模语言模型,它基于阿里巴巴达摩院在自然语言处理领域的研究和积累。Qwen2.5系列模型采用了更先进的算法和优化的模型结构,能够更准确地理解和生成自然语言、代码、表格等文本。除了基本的文本生成和问答能力,Qwen2.5还支持更多的定制化需求,可以针对不同场景和应用进行扩展和定制,提供更加个性化的服务和解决方案。1.2模型特点Q
- 从零开始:在服务器上部署大模型并集成到 vscode +Cline使用
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1.引言(Introduction)欢迎来到本篇技术博客!在本文中,我将引导你一步一步地在阿里云服务器上部署Qwen大模型,并将其集成到Cline插件中。我们将从零开始,详细介绍每个步骤,确保即使是初学者也能轻松上手。近年来,大型语言模型(LLMs)展现出了强大的自然语言处理能力,吸引了越来越多的关注。Qwen系列模型是阿里巴巴开源的一系列强大的大语言模型,具有优秀的性能和广泛的应用场景。Olla
- 吴恩达系列——微调(Fine-tuning)与生成模型的应用
疯狂小料
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微调(Fine-tuning)是指在已有预训练模型的基础上,对模型进行进一步训练,以适应特定任务或需求。在自然语言处理领域,生成模型通过微调可以在特定场景下生成更加准确、一致的输出,同时保护用户的隐私,减少不当信息的泄露。本文将结合生成模型的工作原理和实际应用,解释微调如何提升生成模型的效果,并探讨其在保护隐私方面的优势。1.生成模型与Prompt的作用生成模型,如GPT系列,通常通过接受一个输入
- 【LLM】大语言模型(LLMs)
林九生
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Transformer引擎是全新Hopper架构的一部分,将显著提升AI性能和功能,并助力在几天或几小时内训练大型模型。Transformer模型是当今广泛使用的语言模型(例如asBERT和GPT-3)的支柱。Transformer模型最初针对自然语言处理用例而开发,但因其通用性,现在逐步应用于计算机视觉、药物研发等领域。与此同时,模型大小不断呈指数级增长,现在已达到数万亿个参数。由于计算量巨大,
- 大语言模型(LLMs)入门教程(非常详细)从零基础入门到精通,看完这一篇就够了
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大语言模型(LLMs)作为人工智能(AI)领域的一项突破性发展,已经改变了自然语言处理(NLP)和机器学习(ML)应用的面貌。这些模型,包括OpenAI的GPT-4o和Google的gemini系列等,已经展现出了在理解和生成类人文本方面的令人印象深刻的能力,使它们成为各行各业的宝贵工具。如下这份指南将涵盖LLMs的基础知识、训练过程、用例和未来趋势……一.WhatareLargeLanguage
- 1.4走向不同:GPT 与 BERT 的选择——两大NLP模型的深度解析
少林码僧
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走向不同:GPT与BERT的选择——两大NLP模型的深度解析在自然语言处理(NLP)领域,GPT(GenerativePretrainedTransformer)和BERT(BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers)无疑是最具代表性和影响力的两个模型。它们都基于Transformer架构,但在设计理念、任务应用和训练方式等方面存在显著差
- 【大模型LoRa微调】Qwen2.5 Coder 指令微调【代码已开源】
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本文需要用到的代码已经放在GitHub的仓库啦,别忘了给仓库点个小心心~~~https://github.com/LFF8888/FF-Studio-Resources第001个文件哦~一、引言:大语言模型与指令微调1.1大语言模型发展简史随着深度学习的飞速发展,特别是Transformer架构在自然语言处理(NLP)领域的成功,大语言模型(LLM,LargeLanguageModel)成为近年来
- ACL 2024 | 美团技术团队精选论文解读
美团算法人工智能
本文精选了美团技术团队被ACL2024收录的4篇论文进行解读,论文内容覆盖了训练成本优化、投机解码、代码生成优化、指令微调(IFT)等技术领域。这些论文是美团技术团队跟高校、科研机构合作的成果。希望能给从事相关研究工作的同学带来一些帮助或启发。ACL是计算语言学和自然语言处理领域最重要的顶级国际会议,由国际计算语言学协会组织,每年举办一次。据谷歌学术计算语言学刊物指标显示,ACL影响力位列第一,是
- 《解锁鸿蒙系统AI与第三方应用集成的无限可能》
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在当今科技飞速发展的时代,鸿蒙系统与人工智能技术的深度融合为应用开发带来了前所未有的机遇和挑战。如何让鸿蒙系统中的人工智能服务与第三方应用实现更好的集成,成为了开发者们关注的焦点。利用鸿蒙系统内置的人工智能服务鸿蒙系统提供了丰富的人工智能服务,如语音助手、视觉识别、自然语言处理等。开发者可以直接调用这些服务,无需从头开始研发。例如,在开发一款阅读类应用时,可以调用自然语言处理服务实现智能朗读功能,
- ChatGPT 网络配置问题解决方案
IPdodo全球网络服务
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随着人工智能技术的飞速发展,基于GPT架构的聊天机器人,如ChatGPT,已经在多个领域获得了广泛应用。其强大的自然语言处理能力为用户带来了便捷的交互体验。然而,在实际使用过程中,尤其是在部署和访问时,用户可能会遇到网络配置方面的一些问题,这些问题往往会影响ChatGPT的响应速度、稳定性甚至是可用性。一、ChatGPT网络配置问题的常见原因1.网络连接不稳定网络连接的稳定性是影响ChatGPT使
- 好用的算法推荐工具全解析
CodeJourney.
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一、引言在当今数字化时代,算法广泛应用于各个领域,从搜索引擎优化到金融风险预测,从图像识别到自然语言处理。对于算法学习者、研究者以及开发者而言,合适的算法推荐工具至关重要。它们不仅能帮助理解算法原理,还能在实际应用中提供高效的解决方案。接下来,我们将详细介绍多种好用的算法推荐工具。二、算法可视化工具(一)VisuAlgo功能特点-动态演示:VisuAlgo能够以动态的方式展示各类算法的执行过程。例
- 如何学习Transformer架构
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Transformer架构自提出以来,在自然语言处理领域引发了革命性的变化。作为一种基于注意力机制的模型,Transformer解决了传统序列模型在并行化和长距离依赖方面的局限性。本文将探讨Transformer论文《AttentionisAllYouNeed》与HuggingFaceTransformers库之间的关系,并详细介绍如何利用HuggingFaceTransformers的代码深入学
- 星火文档问答上线!定制你的专属知识库
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放眼全球,大模型正从热烈讨论走向应用落地。麦肯锡最新研究报告,生成式AI有望为全球经济贡献约7万亿美元的价值,并将AI的总体经济效益提高50%左右。一方面,越来越多工作实现自动化与智能化。另一方面,企业与个人依旧要每天处理海量数据,从技术文档、市场分析、产品介绍到公司规章制度。如何利用大模型强大自然语言处理能力,盘活企业知识库资产,配备一个24小时在线的“企业大脑”呢?成为企业大脑大模型依旧存在挑
- ChatRec的实践:交互式推荐系统的进步
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交互式推荐系统,Chat-Rec,对话推荐,自然语言处理,机器学习,用户行为分析,个性化推荐1.背景介绍推荐系统作为互联网时代的重要技术支柱,在电商、社交媒体、内容平台等领域发挥着至关重要的作用。传统的推荐系统主要依赖于用户历史行为数据,例如浏览记录、购买历史等,通过协同过滤、内容过滤等算法,预测用户潜在的兴趣并提供个性化推荐。然而,随着用户需求的不断变化和个性化的程度不断提高,传统的推荐系统面临
- 大规模语言模型从理论到实践 大语言模型预训练数据
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AI大模型与大数据计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
大规模语言模型从理论到实践:大语言模型预训练数据关键词:大规模语言模型、预训练数据、数据集选择、数据清洗、数据增强、数据集评估、数据集扩展1.背景介绍1.1问题的由来随着深度学习和大规模神经网络的发展,大型语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)成为了自然语言处理(NLP)领域的一项突破性技术。LLMs能够生成流畅且具有上下文关联性的文本,这得益于它们在海量文本数据上的预训练。
- 神经架构搜索在大模型效率优化中的应用
AI大模型应用之禅
计算机软件编程原理与应用实践javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
神经架构搜索,大模型,效率优化,自动机器学习,深度学习1.背景介绍近年来,深度学习模型取得了令人瞩目的成就,在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域展现出强大的能力。然而,随着模型规模的不断扩大,训练和部署这些大模型也带来了巨大的挑战。计算资源消耗巨大:大模型的训练需要大量的计算资源,例如高性能GPU和TPU,这导致训练成本高昂,难以普及。内存占用量大:大模型的参数量庞大,需要大量的内存进行存储和
- 卷积神经网络(CNN):深度学习中的核心模型
任义礼智信
深度学习cnn人工智能
引言卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNNs)是深度学习领域的一种重要模型,广泛应用于图像处理、计算机视觉、自然语言处理等多个领域。CNN凭借其卓越的特征提取能力和参数共享机制,已成为计算机视觉任务中最主流的算法之一。本文将深入探讨CNN的基本原理、结构组件、应用场景及其发展方向。CNN的基本原理CNN是一种特殊的前馈神经网络(FeedforwardNeura
- 如何评价GPT-4o?
109702008
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GPT-4o:开启全新理解与生成语言的篇章在近年来的AI发展中,GPT模型赫然矗立,在自然语言处理任务中刷新了人们的认知,一路从GPT-1演进到如今的GPT-4o。从GPT-1到GPT-4,我们可以看到模型的层数和参数量在持续增长,其理解和生成语言的能力也在不断提升。不过,GPT-4o的出现,无疑在这个演进过程中带来了重要的突破。相比之前的版本,GPT-4o在技术上有了更深的配备。特别是在自然语言
- 多线程编程之理财
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java多线程生产者消费者理财
现实生活中,我们一边工作,一边消费,正常情况下会把多余的钱存起来,比如存到余额宝,还可以多挣点钱,现在就有这个情况:我每月可以发工资20000万元 (暂定每月的1号),每月消费5000(租房+生活费)元(暂定每月的1号),其中租金是大头占90%,交房租的方式可以选择(一月一交,两月一交、三月一交),理财:1万元存余额宝一天可以赚1元钱,
- [Zookeeper学习笔记之三]Zookeeper会话超时机制
bit1129
zookeeper
首先,会话超时是由Zookeeper服务端通知客户端会话已经超时,客户端不能自行决定会话已经超时,不过客户端可以通过调用Zookeeper.close()主动的发起会话结束请求,如下的代码输出内容
Created /zoo-739160015
CONNECTEDCONNECTED
.............CONNECTEDCONNECTED
CONNECTEDCLOSEDCLOSED
- SecureCRT快捷键
daizj
secureCRT快捷键
ctrl + a : 移动光标到行首ctrl + e :移动光标到行尾crtl + b: 光标前移1个字符crtl + f: 光标后移1个字符crtl + h : 删除光标之前的一个字符ctrl + d :删除光标之后的一个字符crtl + k :删除光标到行尾所有字符crtl + u : 删除光标至行首所有字符crtl + w: 删除光标至行首
- Java 子类与父类这间的转换
周凡杨
java 父类与子类的转换
最近同事调的一个服务报错,查看后是日期之间转换出的问题。代码里是把 java.sql.Date 类型的对象 强制转换为 java.sql.Timestamp 类型的对象。报java.lang.ClassCastException。
代码:
- 可视化swing界面编辑
朱辉辉33
eclipseswing
今天发现了一个WindowBuilder插件,功能好强大,啊哈哈,从此告别手动编辑swing界面代码,直接像VB那样编辑界面,代码会自动生成。
首先在Eclipse中点击help,选择Install New Software,然后在Work with中输入WindowBui
- web报表工具FineReport常用函数的用法总结(文本函数)
老A不折腾
finereportweb报表工具报表软件java报表
文本函数
CHAR
CHAR(number):根据指定数字返回对应的字符。CHAR函数可将计算机其他类型的数字代码转换为字符。
Number:用于指定字符的数字,介于1Number:用于指定字符的数字,介于165535之间(包括1和65535)。
示例:
CHAR(88)等于“X”。
CHAR(45)等于“-”。
CODE
CODE(text):计算文本串中第一个字
- mysql安装出错
林鹤霄
mysql安装
[root@localhost ~]# rpm -ivh MySQL-server-5.5.24-1.linux2.6.x86_64.rpm Preparing... #####################
- linux下编译libuv
aigo
libuv
下载最新版本的libuv源码,解压后执行:
./autogen.sh
这时会提醒找不到automake命令,通过一下命令执行安装(redhat系用yum,Debian系用apt-get):
# yum -y install automake
# yum -y install libtool
如果提示错误:make: *** No targe
- 中国行政区数据及三级联动菜单
alxw4616
近期做项目需要三级联动菜单,上网查了半天竟然没有发现一个能直接用的!
呵呵,都要自己填数据....我了个去这东西麻烦就麻烦的数据上.
哎,自己没办法动手写吧.
现将这些数据共享出了,以方便大家.嗯,代码也可以直接使用
文件说明
lib\area.sql -- 县及县以上行政区划分代码(截止2013年8月31日)来源:国家统计局 发布时间:2014-01-17 15:0
- 哈夫曼加密文件
百合不是茶
哈夫曼压缩哈夫曼加密二叉树
在上一篇介绍过哈夫曼编码的基础知识,下面就直接介绍使用哈夫曼编码怎么来做文件加密或者压缩与解压的软件,对于新手来是有点难度的,主要还是要理清楚步骤;
加密步骤:
1,统计文件中字节出现的次数,作为权值
2,创建节点和哈夫曼树
3,得到每个子节点01串
4,使用哈夫曼编码表示每个字节
- JDK1.5 Cyclicbarrier实例
bijian1013
javathreadjava多线程Cyclicbarrier
CyclicBarrier类
一个同步辅助类,它允许一组线程互相等待,直到到达某个公共屏障点 (common barrier point)。在涉及一组固定大小的线程的程序中,这些线程必须不时地互相等待,此时 CyclicBarrier 很有用。因为该 barrier 在释放等待线程后可以重用,所以称它为循环的 barrier。
CyclicBarrier支持一个可选的 Runnable 命令,
- 九项重要的职业规划
bijian1013
工作学习
一. 学习的步伐不停止 古人说,活到老,学到老。终身学习应该是您的座右铭。 世界在不断变化,每个人都在寻找各自的事业途径。 您只有保证了足够的技能储
- 【Java范型四】范型方法
bit1129
java
范型参数不仅仅可以用于类型的声明上,例如
package com.tom.lang.generics;
import java.util.List;
public class Generics<T> {
private T value;
public Generics(T value) {
this.value =
- 【Hadoop十三】HDFS Java API基本操作
bit1129
hadoop
package com.examples.hadoop;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.FSDataInputStream;
import org.apache.hadoop.fs.FileStatus;
import org.apache.hadoo
- ua实现split字符串分隔
ronin47
lua split
LUA并不象其它许多"大而全"的语言那样,包括很多功能,比如网络通讯、图形界面等。但是LUA可以很容易地被扩展:由宿主语言(通常是C或 C++)提供这些功能,LUA可以使用它们,就像是本来就内置的功能一样。LUA只包括一个精简的核心和最基本的库。这使得LUA体积小、启动速度快,从 而适合嵌入在别的程序里。因此在lua中并没有其他语言那样多的系统函数。习惯了其他语言的字符串分割函
- java-从先序遍历和中序遍历重建二叉树
bylijinnan
java
public class BuildTreePreOrderInOrder {
/**
* Build Binary Tree from PreOrder and InOrder
* _______7______
/ \
__10__ ___2
/ \ /
4
- openfire开发指南《连接和登陆》
开窍的石头
openfire开发指南smack
第一步
官网下载smack.jar包
下载地址:http://www.igniterealtime.org/downloads/index.jsp#smack
第二步
把smack里边的jar导入你新建的java项目中
开始编写smack连接openfire代码
p
- [移动通讯]手机后盖应该按需要能够随时开启
comsci
移动
看到新的手机,很多由金属材质做的外壳,内存和闪存容量越来越大,CPU速度越来越快,对于这些改进,我们非常高兴,也非常欢迎
但是,对于手机的新设计,有几点我们也要注意
第一:手机的后盖应该能够被用户自行取下来,手机的电池的可更换性应该是必须保留的设计,
- 20款国外知名的php开源cms系统
cuiyadll
cms
内容管理系统,简称CMS,是一种简易的发布和管理新闻的程序。用户可以在后端管理系统中发布,编辑和删除文章,即使您不需要懂得HTML和其他脚本语言,这就是CMS的优点。
在这里我决定介绍20款目前国外市面上最流行的开源的PHP内容管理系统,以便没有PHP知识的读者也可以通过国外内容管理系统建立自己的网站。
1. Wordpress
WordPress的是一个功能强大且易于使用的内容管
- Java生成全局唯一标识符
darrenzhu
javauuiduniqueidentifierid
How to generate a globally unique identifier in Java
http://stackoverflow.com/questions/21536572/generate-unique-id-in-java-to-label-groups-of-related-entries-in-a-log
http://stackoverflow
- php安装模块检测是否已安装过, 使用的SQL语句
dcj3sjt126com
sql
SHOW [FULL] TABLES [FROM db_name] [LIKE 'pattern']
SHOW TABLES列举了给定数据库中的非TEMPORARY表。您也可以使用mysqlshow db_name命令得到此清单。
本命令也列举数据库中的其它视图。支持FULL修改符,这样SHOW FULL TABLES就可以显示第二个输出列。对于一个表,第二列的值为BASE T
- 5天学会一种 web 开发框架
dcj3sjt126com
Web框架framework
web framework层出不穷,特别是ruby/python,各有10+个,php/java也是一大堆 根据我自己的经验写了一个to do list,按照这个清单,一条一条的学习,事半功倍,很快就能掌握 一共25条,即便很磨蹭,2小时也能搞定一条,25*2=50。只需要50小时就能掌握任意一种web框架
各类web框架大同小异:现代web开发框架的6大元素,把握主线,就不会迷路
建议把本文
- Gson使用三(Map集合的处理,一对多处理)
eksliang
jsongsonGson mapGson 集合处理
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2175532 一、概述
Map保存的是键值对的形式,Json的格式也是键值对的,所以正常情况下,map跟json之间的转换应当是理所当然的事情。 二、Map参考实例
package com.ickes.json;
import java.lang.refl
- cordova实现“再点击一次退出”效果
gundumw100
android
基本的写法如下:
document.addEventListener("deviceready", onDeviceReady, false);
function onDeviceReady() {
//navigator.splashscreen.hide();
document.addEventListener("b
- openldap configuration leaning note
iwindyforest
configuration
hostname // to display the computer name
hostname <changed name> // to change
go to: /etc/sysconfig/network, add/modify HOSTNAME=NEWNAME to change permenately
dont forget to change /etc/hosts
- Nullability and Objective-C
啸笑天
Objective-C
https://developer.apple.com/swift/blog/?id=25
http://www.cocoachina.com/ios/20150601/11989.html
http://blog.csdn.net/zhangao0086/article/details/44409913
http://blog.sunnyxx
- jsp中实现参数隐藏的两种方法
macroli
JavaScriptjsp
在一个JSP页面有一个链接,//确定是一个链接?点击弹出一个页面,需要传给这个页面一些参数。//正常的方法是设置弹出页面的src="***.do?p1=aaa&p2=bbb&p3=ccc"//确定目标URL是Action来处理?但是这样会在页面上看到传过来的参数,可能会不安全。要求实现src="***.do",参数通过其他方法传!//////
- Bootstrap A标签关闭modal并打开新的链接解决方案
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境bootstrap纵观千象
Bootstrap里面的js modal控件使用起来很方便,关闭也很简单。只需添加标签 data-dismiss="modal" 即可。
可是偏偏有时候需要a标签既要关闭modal,有要打开新的链接,尝试多种方法未果。只好使用原始js来控制。
<a href="#/group-buy" class="btn bt
- 二维数组在Java和C中的区别
流淚的芥末
javac二维数组数组
Java代码:
public class test03 {
public static void main(String[] args) {
int[][] a = {{1},{2,3},{4,5,6}};
System.out.println(a[0][1]);
}
}
运行结果:
Exception in thread "mai
- systemctl命令用法
wmlJava
linuxsystemctl
对比表,以 apache / httpd 为例 任务 旧指令 新指令 使某服务自动启动 chkconfig --level 3 httpd on systemctl enable httpd.service 使某服务不自动启动 chkconfig --level 3 httpd off systemctl disable httpd.service 检查服务状态 service h