懂经_小徐
懂经_小徐

【头马】用心良苦COT

一场完美的培训就像女人的裸妆，看似云淡风轻，实则用心良苦。

去年的2月27日，当时马龄两个半月的我，作为俱乐部的公关副主席前去N中区参加COT，也同时担任了主持人。那场COT对我后来头马之旅的影响意义之深远，在此之前和之后的很长一段时间内，很傻很天真的我都没能预料和意识到。反正是在那场COT后的次日，我就接下了俱乐部主席的职位和注册的重任；两个半月后，我就和七八个俱乐部的小伙伴一起去郑州参加了峰会；再过了一个半月，我和我们的创会秘书长都担任了中区长的助理，我们自身的加速成长也为俱乐部带去了更多的裨益。
去年7月24日和今年1月7日，作为中区助理也参与了COT的幕后组织，分享了DCP和Contest的话题，两次的出场顺序都被安排在大区冠军之后，后一次的分享题目还是冠军上一次分享过的话题。马龄不断增长的我，再也不是初生牛犊不怕虎，那两场COT，绝对比参加演讲比赛还要紧张。不过正如自己在第一次COT里听到Keynote Speaker所说的：“在头马，付出越多，收获越多。”那两场的收获也是让人满足到不行的！


【头马】用心良苦COT_第1张图片
~COT回忆杀~

转眼间，我这个参加过三次COT的宝宝，发现自己也算是个奇葩了！因为我与绝大多数参与者的不同之处在于，自己每次都是自愿自发地去参加，甚至曾经为了讲好一个分享课题，还跑去其他中区的COT里偷学。COT究竟是一场任务还是一个机会？手册的回答是：它是一场培训。


【头马】用心良苦COT_第2张图片

培训就要做需求调研

话不多说，有图为证。当我作为官员填写了这么一份问卷后，我真的是很想去看看这场培训长什么样的。

【头马】用心良苦COT_第3张图片
《N中区COT 前期需求调查》——2016年2月，刘翔

培训就要定课程大纲

学员想要听的内容明确了，接下去就是分配每个内容的先后顺序、时间占比和呈现形式了，大区在上个月的ADT中用心电图的课程设计工具，带领每个中区在现场就进行了拟定。


【头马】用心良苦COT_第4张图片
《N中区COT设计图》——N中区官员团队（2017-2018），2017年6月25日

培训就要有教学活动

失败的课堂，一定是讲师对学员先失望了，于是讲师拼命灌输，学员拼命挑刺。既然头马是一个互相支持和学习的场所，那这里的培训，一定，可以，不走寻常教学路。于是，把引导技术带入COT培训，是我们这群培训师们前有古人，后有来者的小小心思。


【头马】用心良苦COT_第5张图片
维尼，我和奇峰分别在N中区和U中区COT实践的三场形式各异的引导


培训就要落实到行动

知易行难，培训做得好，不一定培训效果就好。多数的情况是：大家听听很激动，想想很感动，第二天一动都不动。千古难题如何破？That's worth fighting for.


【头马】用心良苦COT_第6张图片

【头马】用心良苦COT_第7张图片

We empower individuals to become more effective communicators and leaders.

——Toastmasters International Mission

你可能感兴趣的:(【头马】用心良苦COT)

  • AIGC领域Prompt工程：原理、方法与行业应用 AI天才研究院 ChatGPT计算AI大模型应用入门实战与进阶AIGCpromptai
    AIGC领域Prompt工程：原理、方法与行业应用关键词：Prompt工程、大语言模型（LLM）、提示设计、少样本学习、AIGC应用、思维链（CoT）、提示优化摘要：随着AIGC（人工智能生成内容）技术的爆发式发展，大语言模型（如GPT-4、LLaMA、通义千问）的性能已达到前所未有的高度。然而，模型的强大能力能否被充分释放，很大程度上依赖于"提示（Prompt）"的设计质量。本文系统解析Prom
  • LnagChain思维链提示技术解析：原理、架构与源码实现(13) Android 小码蜂 LangChain框架入门架构人工智能langchain
    LANGCHAIN思维链提示技术解析：原理、架构与源码实现一、LangChain思维链提示概述1.1思维链提示的基本概念思维链提示（ChainofThought,CoT）是一种通过引导大型语言模型（LLM）生成中间推理步骤来提高复杂问题解决能力的技术。与传统的直接提问相比，思维链提示要求模型在给出最终答案之前，先展示其思考过程。这种方法最早由Wei等人在2022年的论文中提出，实验表明，思维链提示
  • 训练成本降低2000倍: 直接将推理能力注入LLM 大模型最新论文 深度学习人工智能语言模型自然语言处理llama
    论文标题Resa:TransparentReasoningModelsviaSAEs论文地址https://arxiv.org/pdf/2506.09967代码地址https://github.com/shangshang-wang/Resa作者背景南加州大学动机激发大模型的推理能力通常需要繁重的后训练工作（带CoT的RL或SFT），这一过程不仅需要昂贵的数据与计算资源，还缺乏可解释性（并不清楚模
  • 中科院团队让AI读懂分子图像：就像教机器人识别化学“文字“一样简单 至顶科技 人工智能机器人
    这项由上海人工智能实验室联合华东师范大学、北京大学等多所知名院校的研究团队发表于2025年6月的最新研究，完整论文题为《GTR-CoT:GraphTraversalasVisualChainofThoughtforMolecularStructureRecognition》，发表在arXiv平台（论文编号：2506.07553v1），有兴趣深入了解的读者可以通过该编号在arXiv网站上访问完整论文
  • AI大模型技术进阶学习——提示词(Prompt)、知识库、思维链(CoT)和Agent(代理) AI小白熊 人工智能学习promptllama大模型深度学习程序员
    “大模型的推理能力配合外部工具才能真正发挥大模型的作用”在学习和使用大模型的过程中，我们会发现大模型只能用来进行一下简单的问答；一旦涉及到复杂的问题，大模型就无能为力了。其原因就在于我们并不会使用大模型，或者说不知道怎么发挥大模型的强大能力。‍‍‍虽然很多人使用别人开发好的AI工具去生成一些文本，图像等内容进行创作；或者通过外挂知识库的方式来增强大模型的能力范围，但离真正发挥大模型的能力还差好远。
  • 【AI论文】超越80/20规则：高熵少数令牌驱动LLM推理的有效强化学习 东临碣石82 人工智能
    摘要：具有可验证奖励的强化学习（RLVR）已经成为一种增强大型语言模型（LLM）推理能力的强大方法，但其机制尚未得到很好的理解。在这项工作中，我们通过标记熵模式的新视角对RLVR进行了开创性的探索，全面分析了不同标记如何影响推理性能。通过检查思想链（CoT）推理中的标记熵模式，我们观察到只有一小部分标记表现出高熵，这些标记充当关键分叉，引导模型朝向不同的推理路径。此外，研究RLVR训练过程中熵模式
  • Prompt提示工程上手指南:基础原理及实践(四)-检索增强生成(RAG)策略下的Prompt fanstuck 一文速学-人工智能项目实战prompt人工智能机器学习LLMAIGC
    前言此篇文章已经是本系列的第四篇文章，意味着我们已经进入了Prompt工程的深水区，掌握的知识和技术都在不断提高，对于Prompt的技巧策略也不能只局限于局部运用而要适应LLM大模型的整体框架去进行改进休整。较为主流的LLM模型框架设计可以基于链式思考（CoT）、思维树(ToT)和检索增强生成(RAG)。其中RAG框架可以算得上是AI平台研发的老生常谈之一了，因为无论是个人还是企业，都想要培养出一
  • ResNet改进(48)：融合CoTAttention的ResNet模型 点我头像干啥 ResNet改进【有效涨点！】人工智能神经网络深度学习cnn
    1.创新点介绍今天我将带大家深入分析一个结合了ContextualTransformer(CoT)注意力机制的自定义ResNet模型实现。这个模型在标准ResNet34的基础上进行了创新性改进，通过引入注意力机制来增强特征提取能力。模型架构概述这个自定义模型主要包含以下几个核心组件：基础ResNet34骨架两个CoTAttention注意力模块自定义的初始卷积层分类头部让我们逐部分深入解析。1.C
  • 17、Swift框架微调实战（2）-QWQ-32B LORA微调cot数据集 Andy_shenzl 大模型学习SwiftQWQ微调LORA
    1、QWQ-32B介绍1.1基本介绍QwQ是Qwen系列的大模型之一，专注于推理能力（reasoning）。相比于传统的指令微调（instruction-tuned）模型，QwQ具备思考与推理（thinkingandreasoning）的能力，因此在各种下游任务（特别是复杂问题）上，能实现显著的性能提升。QwQ-32B是该系列的中等规模推理模型，其性能可媲美当前最先进的推理模型，如DeepSeek
  • ChainLM: Empowering Large Language Models with Improved Chain-of-Thought Prompting UnknownBody LLMDailyLLMCOTLLMPrompt语言模型人工智能自然语言处理
    本文是LLM系列文章，针对《ChainLM:EmpoweringLargeLanguageModelswithImprovedChain-of-ThoughtPrompting》的翻译。ChainLM：用改进的思想链提示为大型语言模型赋能摘要1引言2实证分析3CoT改进4实验5相关工作6结论摘要思维链提示可以增强大型语言模型的推理能力，成为解决复杂推理任务的主要方法。现有的CoT合成方法通常侧重于
  • 大语言模型 vs NLTK/SpaCy：NLP工具的代际跃迁与互补之道 赛卡 自然语言处理语言模型人工智能
    大语言模型vsNLTK/SpaCy：NLP工具的代际跃迁与互补之道技术代际差异：从「工具包」到「智能体」的进化如果说NLTK和SpaCy是「文本处理的瑞士军刀」，那么大语言模型（LLMs）就是「会思考的AI助手」。这种代际差异体现在三个层面：1.能力维度的颠覆式突破基础任务：大模型通过「上下文学习」实现零样本/少样本分词、词性标注，如GPT-4在CoT提示下的分词准确率可达98.7%，与SpaCy
  • 提示词工程框架：CoT、ToT、GoT、PoT（ 链式提示） 遥望盼望 LLMdeepseek系列论文COT
    提示词工程框架：CoT、ToT、GoT、PoT1、提示词工程1.**Zero-Shot（零样本提示）**2.**Few-Shot（少样本提示）**关键区别2、工程框架（链式提示Chain）3、COT思维链（ChainofThought）4、CoT、ToT、GoT、PoT**1.CoT（ChainofThought，思维链）****定义****核心方法****应用场景****优势****2.ToT（
  • 大模型复杂问题破局：思维树（ToT）技术实战指南 佑瞻 提示词工程人工智能提示词工程prompt
    在开发大语言模型（LLM）应用时，我们常遇到这样的困境：面对数学推理、战略规划等复杂任务，即使使用链式思考（CoT）提示，模型仍容易陷入单一路径的局限，无法有效探索多种可能。比如“算24游戏”中，模型可能因执着于某一种计算顺序而卡壳。这时，**思维树（TreeofThoughts,ToT）**技术就能发挥关键作用——它通过构建“思维树”结构，让模型像人类一样系统性地试错、评估和回溯，大幅提升复杂问
  • CAMEL中prompt的使用 Mtscoptor 大模型应用开发prompt
    一、使用CoT提示创建特定任务Agentfromcamel.agentsimportTaskSpecifyAgentfromcamel.modelsimportModelFactoryfromcamel.typesimportModelPlatformType,TaskTypeimportosfromdotenvimportload_dotenvload_dotenv(dotenv_path='.
  • 思维链（Chain-of-Thought, CoT） 爱看烟花的码农 AIGCAIGCCoT思维链大语言模型
    一、引言：为什么需要思维链？大语言模型（LLMs）在复杂推理任务（如数学、逻辑、常识推理）中，单步输出答案的准确性有限。**思维链（Chain-of-Thought,CoT）**通过引导模型显式分解问题、逐步推理，提升答案的准确性和可解释性。它模仿人类的分步思考过程，尤其适用于多步推理任务。1.1定义CoT是一种提示工程技术，要求模型以自然语言输出中间推理步骤，逐步推导答案，适用于数学、逻辑、编程
  • Agent杂货铺 kaiyuanheshang AIAgentReAct
    零散记录一些Agent相关的内容。不成体系，看情况是否整理ReActReAct是一种实践代理模型的高级框架，通过将大语言模型（LLMs）的推理和执行行动的能力结合起来，增强了它们在处理复杂任务时的决策能力、适应性和与外部环境的交互。ReAct包括许多关键组件，如LLMs、用于外部交互的工具（Tools）、多种代理类型（AgentTypes）、思维链（Chain-of-Thought，CoT）Pro
  • 深入解析：思维链模型在大语言模型中的应用与实践 从零开始学习人工智能 语言模型百度人工智能
    在人工智能领域，大语言模型的发展正以前所未有的速度改变着我们的生活和工作方式。从早期的文本生成到如今的复杂推理，模型的能力不断进化。而其中，思维链（Chain-of-Thought,CoT）技术的出现，更是为大模型的推理能力带来了质的飞跃。本文将深入探讨思维链模型的核心原理、应用场景、技术实现，以及从实验室到生产环境的关键挑战。一、从生成到推理：大模型的进化之路大语言模型的发展经历了从“生成”到“
  • 【AI论文】通过强化微调实现统一的多模态思维链奖励模型 东临碣石82 人工智能
    摘要：最近，多模态奖励模型（RewardModels,RMs）的进展在传递奖励信号以使视觉模型与人类偏好保持一致方面展现出了显著潜力。然而，当前的奖励模型通常仅限于提供直接响应或进行浅层推理，推理过程深度有限，这往往导致奖励信号不准确。我们认为，将明确的长思维链（Chains-of-Thought,CoT）融入奖励推理过程中，可以显著增强其可靠性和稳健性。此外，我们相信，一旦奖励模型内化了长思维链
  • 提示词阶段总结 在下_诸葛 LLM应用prompt
    经过这些天的提示词学习，总结了一下提示词示例，可以直接拿来使用，规范大模型的输出。CoT（适用于算术题）{问题}，让我们一步一步思考。Auto-CoT（自动思维链，适合回答多个问题一起的算数题）{问题}，让我们不仅要一步一步地思考，还要一个一个地思考。ToT（可做复杂计算题）假设有三位不同的专家来回答这个问题。所有专家将写下它们思考的第一步，然后与大家分享。然后所有专家继续进行下一步，依此类推。如
  • LLM论文笔记 28: Universal length generalization with Turing Programs Zhouqi_Hua 大模型论文阅读论文阅读语言模型自然语言处理笔记人工智能
    Arxiv日期：2024.10.4机构：HarvardUniversity关键词图灵机CoT长度泛化核心结论TuringPrograms的提出提出TuringPrograms，一种基于图灵机计算步骤的通用CoT策略。通过将算法任务分解为逐步的“磁带更新”（类似图灵机的读写操作），允许模型通过简单的文本复制与局部修改完成复杂计算通用性：适用于任何算法任务（加法、乘法、SGD），不依赖任务特定的数据格
  • Stop Overthinking: A Survey on Efficient Reasoning for Large Language Models 绒绒毛毛雨 搜索推荐语言模型人工智能自然语言处理
    文章目录摘要1引言2背景：长思维链推理模型与过度思考现象2.1思维链（CoT）推理2.2长CoT推理模型中的过度思考问题3基于模型的高效推理3.1基于长度奖励设计的强化学习（RL）3.2使用可变长度CoT数据的监督微调（SFT）3.2.1构建可变长度CoT推理数据集3.2.2微调方法4基于推理输出的高效推理4.1将推理步骤压缩为更少的潜在表示4.2推理过程中的动态推理范式4.2.1基于显式标准的动
  • 大语言模型入门（五）——思维链 CM莫问 大语言模型从小白到咸鱼语言模型人工智能自然语言处理AIGC算法prompt
    一、什么是思维链思维链（Chain-of-Thought，简称CoT）是一种在大型语言模型（LLMs）中使用的技术，旨在提升模型在复杂推理任务上的表现。这种方法通过模拟人类解决问题时的思考过程，将问题分解为一系列子问题，然后逐步解决这些子问题，最终得出结论。我们都知道大模型生成的结果是根据概率进行计算的，并不能真的像人类一样自主思考（至少目前是这样），所以对于推理任务，大模型并不擅长。因此，给多点
  • 一文说清到底什么是CoT、ToT、PoT TGITCIC AI-大模型的落地之道AI大模型AI人工智能RAG检索引擎大模型落地AIAgent
    第一章思维链（CoT）：让AI学会“分步骤思考”1.1从“胡猜”到“有逻辑”：CoT的诞生传统大模型面对复杂问题时，常因缺乏逻辑拆解能力而“胡乱回答”。例如，用户提问：“小明有70元，是小丽的2倍少8元，小丽有多少元？”无CoT的模型可能直接给出错误答案，而CoT通过“分步骤推理”让模型像人类一样思考：设小丽的钱为X元；根据题意，小明的钱=2X-8；代入70元得方程：2X-8=70；解得X=39元
  • COT 思维链、TOT 思维树与 GOT 思维图：概念、代码与应用 CarlowZJ COT思维链TOT思维树GOT思维图
    在人工智能领域，尤其是自然语言处理（NLP）和大型语言模型（LLM）的研究中，推理能力的提升一直是研究的核心方向之一。近年来，COT思维链（ChainofThought）、TOT思维树（TreeofThoughts）和GOT思维图（GraphofThoughts）这三种方法逐渐成为研究热点。它们通过模拟人类的思维方式，显著增强了模型在复杂任务中的表现。本文将详细介绍这三种方法的概念、代码实现、应用
  • cosin等于多少_cos0等于多少？ 谢兴豪 cosin等于多少
    1cos0等于1。cosx=邻边/斜边，当x=0时，长的直角边无限接近斜边，所以cos0°=1。cos是余弦(余弦函数)，三角函数的一种。在直角三角形中，∠C=90°，∠A的余弦是它的邻边比三角形的斜边，即cosA=b/c，也可写为cosa=AC/AB。余弦函数：f(x)=cosx(x∈R)。当x=0时，长的直角边无限接近斜边，所以cos0°=1。同角三角函数的基本关系式倒数关系：tanα·cot
  • 提示词工程师自白：我如何用一个技巧解放自己的生产力！
    在不同的大语言模型之间穿梭，寻求同频共振，研究了各种提示词范式，从few-shot、COT、self-consistency到动态提示词轮番尝试。曾经还装了一把x给公司做了个提示词工程的培训，尝试把写提示词的痛苦幸福转接给大家。然而，周旋了一段时间后我发现，人和大模型之间依然有语言壁垒——真是君不识我，我亦不识君。咱们平时其实还是国产模型用的多，尤其是DeepSeek出世之前，用于生产环境的还是智
  • 提示词工程师自白：我如何用一个技巧解放自己的生产力 typescript
    在不同的大语言模型之间穿梭，寻求同频共振，研究了各种提示词范式，从few-shot、COT、self-consistency到动态提示词轮番尝试。曾经还装了一把x给公司做了个提示词工程的培训，尝试把写提示词的痛苦幸福转接给大家。然而，周旋了一段时间后我发现，人和大模型之间依然有语言壁垒——真是君不识我，我亦不识君。咱们平时其实还是国产模型用的多，尤其是DeepSeek出世之前，用于生产环境的还是智
  • 2026届华为海思秋暑期IC实习秋招笔试真题（2025.04.23更新） 吾爱IC社区 华为海思海思IC实习海思IC秋招海思IC笔试真题数字后端IC后端IC设计
    今天给大家分享下华为海思2025.04.23号最新IC笔试真题。华为海思IC前端中后端(COT&XPU)岗位笔试机考题更多华为海思数字IC岗秋招实习笔试真题，可以私信小编。数字后端培训实战项目六大典型后端实现案例秒杀数字后端实现中clockgating使能端setupviolation问题1.某寄存器setup有时序违例，以下哪几种方法可用于改善时序A.使用延时更小的cellB.消除数据路径上的n
  • 在不同的大语言模型之间穿梭 程序员
    在不同的大语言模型之间穿梭，寻求同频共振，研究了各种提示词范式，从few-shot、COT、self-consistency到动态提示词轮番尝试。曾经还装了一把x给公司做了个提示词工程的培训，尝试把写提示词的痛苦幸福转接给大家。然而，周旋了一段时间后我发现，人和大模型之间依然有语言壁垒——真是君不识我，我亦不识君。咱们平时其实还是国产模型用的多，尤其是DeepSeek出世之前，用于生产环境的还是智
  • 提示词工程师自白：我如何用一个技巧解放自己的生产力！ 工程师
    自从新的生产范式诞生以来，我的工作中多了一项新身份——提示工程师。在不同的大语言模型之间穿梭，寻求同频共振，研究了各种提示词范式，从few-shot、COT、self-consistency到动态提示词轮番尝试。曾经还装了一把x给公司做了个提示词工程的培训，尝试把写提示词的痛苦幸福转接给大家。然而，周旋了一段时间后我发现，人和大模型之间依然有语言壁垒——真是君不识我，我亦不识君。咱们平时其实还是国
  • Spring4.1新特性——综述 jinnianshilongnian spring 4.1
    目录 Spring4.1新特性——综述 Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他 Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强 Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理 Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化 Spring4.1新特性——Spring MVC增强 Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
  • Schema与数据类型优化 annan211 数据结构mysql
    目前商城的数据库设计真是一塌糊涂，表堆叠让人不忍直视，无脑的架构师，说了也不听。 在数据库设计之初，就应该仔细揣摩可能会有哪些查询，有没有更复杂的查询，而不是仅仅突出 很表面的业务需求，这样做会让你的数据库性能成倍提高，当然，丑陋的架构师是不会这样去考虑问题的。 选择优化的数据类型 1 更小的通常更好 更小的数据类型通常更快，因为他们占用更少的磁盘、内存和cpu缓存，
  • 第一节 HTML概要学习 chenke htmlWebcss
    第一节 HTML概要学习 1. 什么是HTML HTML是英文Hyper Text Mark-up Language(超文本标记语言)的缩写，它规定了自己的语法规则，用来表示比“文本”更丰富的意义，比如图片，表格，链接等。浏览器（IE,FireFox等）软件知道HTML语言的语法，可以用来查看HTML文档。目前互联网上的绝大部分网页都是使用HTML编写的。 打开记事本 输入一下内
  • MyEclipse里部分习惯的更改 Array_06 eclipse
    继续补充中---------------------- 1.更改自己合适快捷键windows-->prefences-->java-->editor-->Content Assist-->      Activation triggers for java的右侧“.”就可以改变常用的快捷键 选中 Text
  • 近一个月的面试总结 cugfy 面试
    本文是在学习中的总结，欢迎转载但请注明出处：http://blog.csdn.net/pistolove/article/details/46753275 前言       打算换个工作，近一个月面试了不少的公司，下面将一些面试经验和思考分享给大家。另外校招也快要开始了，为在校的学生提供一些经验供参考，希望都能找到满意的工作。 
  • HTML5一个小迷宫游戏 357029540 html5
         通过《HTML5游戏开发》摘抄了一个小迷宫游戏，感觉还不错，可以画画，写字，把摘抄的代码放上来分享下，喜欢的同学可以拿来玩玩！ <html> <head> <title>创建运行迷宫</title> <script type="text/javascript"
  • 10步教你上传githib数据 张亚雄 git
    官方的教学还有其他博客里教的都是给懂的人说得，对已我们这样对我大菜鸟只能这么来锻炼，下面先不玩什么深奥的，先暂时用着10步干净利索。等玩顺溜了再用其他的方法。 操作过程（查看本目录下有哪些文件NO.1）ls （跳转到子目录NO.2）cd+空格+目录 （继续NO.3）ls （匹配到子目录NO.4）cd+ 目录首写字母+tab键+（首写字母“直到你所用文件根就不再按TAB键了”） （查看文件
  • MongoDB常用操作命令大全 adminjun mongodb操作命令
    成功启动MongoDB后，再打开一个命令行窗口输入mongo，就可以进行数据库的一些操作。输入help可以看到基本操作命令，只是MongoDB没有创建数据库的命令，但有类似的命令 如：如果你想创建一个“myTest”的数据库，先运行use myTest命令，之后就做一些操作（如：db.createCollection('user')）,这样就可以创建一个名叫“myTest”的数据库。 一
  • bat调用jar包并传入多个参数 aijuans
    下面的主程序是通过eclipse写的： 1.在Main函数接收bat文件传递的参数（String[] args）  如：   String ip =args[0];          String user=args[1];       &nbs
  • Java中对类的主动引用和被动引用 ayaoxinchao java主动引用对类的引用被动引用类初始化
      在Java代码中，有些类看上去初始化了，但其实没有。例如定义一定长度某一类型的数组，看上去数组中所有的元素已经被初始化，实际上一个都没有。对于类的初始化，虚拟机规范严格规定了只有对该类进行主动引用时，才会触发。而除此之外的所有引用方式称之为对类的被动引用，不会触发类的初始化。虚拟机规范严格地规定了有且仅有四种情况是对类的主动引用，即必须立即对类进行初始化。四种情况如下：1.遇到ne
  • 导出数据库 提示 outfile disabled BigBird2012 mysql
    在windows控制台下，登陆mysql，备份数据库：   mysql>mysqldump -u root -p test test > D:\test.sql 使用命令 mysqldump 格式如下： mysqldump -u root -p *** DBNAME > E:\\test.sql。 注意：执行该命令的时候不要进入mysql的控制台再使用，这样会报
  • Javascript 中的 && 和 || bijian1013 JavaScript&&||
            准备两个对象用于下面的讨论 var alice = { name: "alice", toString: function () { return this.name; } } var smith = { name: "smith",
  • [Zookeeper学习笔记之四]Zookeeper Client Library会话重建 bit1129 zookeeper
    为了说明问题，先来看个简单的示例代码：   package com.tom.zookeeper.book; import com.tom.Host; import org.apache.zookeeper.WatchedEvent; import org.apache.zookeeper.ZooKeeper; import org.apache.zookeeper.Wat
  • 【Scala十一】Scala核心五：case模式匹配 bit1129 scala
    package spark.examples.scala.grammars.caseclasses object CaseClass_Test00 { def simpleMatch(arg: Any) = arg match { case v: Int => "This is an Int" case v: (Int, String)
  • 运维的一些面试题 yuxianhua linux
    1、Linux挂载Winodws共享文件夹   mount -t cifs //1.1.1.254/ok /var/tmp/share/ -o username=administrator,password=yourpass 或 mount -t cifs -o username=xxx,password=xxxx //1.1.1.1/a /win    
  • Java lang包-Boolean BrokenDreams boolean
             Boolean类是Java中基本类型boolean的包装类。这个类比较简单，直接看源代码吧。 public final class Boolean implements java.io.Serializable,
  • 读《研磨设计模式》-代码笔记-命令模式-Command 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/ import java.util.ArrayList; import java.util.Collection; import java.util.List; /** * GOF 在《设计模式》一书中阐述命令模式的意图：“将一个请求封装
  • matlab下GPU编程笔记 cherishLC matlab
    不多说，直接上代码 gpuDevice % 查看系统中的gpu,,其中的DeviceSupported会给出matlab支持的GPU个数。 g=gpuDevice(1); %会清空 GPU 1中的所有数据,,将GPU1 设为当前GPU reset(g) %也可以清空GPU中数据。 a=1; a=gpuArray(a); %将a从CPU移到GPU中 onGP
  • SVN安装过程 crabdave SVN
    SVN安装过程   subversion-1.6.12   ./configure --prefix=/usr/local/subversion --with-apxs=/usr/local/apache2/bin/apxs --with-apr=/usr/local/apr --with-apr-util=/usr/local/apr --with-openssl=/
  • sql　行列转换 daizj sql行列转换行转列列转行
    行转列的思想是通过case when 来实现 列转行的思想是通过union all 来实现 下面具体例子： 假设有张学生成绩表(tb)如下: Name Subject Result 张三 语文　　74 张三 数学　　83 张三 物理　　93 李四 语文　　74 李四 数学　　84 李四 物理　　94 */ /* 想变成 姓名   &
  • MySQL--主从配置 dcj3sjt126com mysql
    linux下的mysql主从配置： 说明：由于MySQL不同版本之间的(二进制日志)binlog格式可能会不一样，因此最好的搭配组合是Master的MySQL版本和Slave的版本相同或者更低， Master的版本肯定不能高于Slave版本。（版本向下兼容） mysql1  : 192.168.100.1    //master mysq
  • 关于yii 数据库添加新字段之后model类的修改 dcj3sjt126com Model
    rules: array('新字段','safe','on'=>'search') 1、array('新字段', 'safe')//这个如果是要用户输入的话，要加一下， 2、array('新字段', 'numerical'),//如果是数字的话 3、array('新字段', 'length', 'max'=>100),//如果是文本 1、2、3适当的最少要加一条，新字段才会被
  • sublime text3 中文乱码解决 dyy_gusi Sublime Text
    sublime text3中文乱码解决 原因：缺少转换为UTF-8的插件 目的：安装ConvertToUTF8插件包 第一步：安装能自动安装插件的插件，百度“Codecs33”，然后按照步骤可以得到以下一段代码： import urllib.request,os,hashlib; h = 'eb2297e1a458f27d836c04bb0cbaf282' + 'd0e7a30980927
  • 概念了解：CGI，FastCGI，PHP-CGI与PHP-FPM geeksun PHP
    CGI CGI全称是“公共网关接口”(Common Gateway Interface)，HTTP服务器与你的或其它机器上的程序进行“交谈”的一种工具，其程序须运行在网络服务器上。 CGI可以用任何一种语言编写，只要这种语言具有标准输入、输出和环境变量。如php,perl,tcl等。 FastCGI FastCGI像是一个常驻(long-live)型的CGI，它可以一直执行着，只要激活后，不
  • Git push 报错 "error: failed to push some refs to " 解决 hongtoushizi git
    Git push 报错 "error: failed to push some refs to " . 此问题出现的原因是：由于远程仓库中代码版本与本地不一致冲突导致的。 由于我在第一次git pull --rebase 代码后，准备push的时候，有别人往线上又提交了代码。所以出现此问题。 解决方案： 1： git pull    2：
  • 第四章 Lua模块开发 jinnianshilongnian nginxlua
    在实际开发中，不可能把所有代码写到一个大而全的lua文件中，需要进行分模块开发；而且模块化是高性能Lua应用的关键。使用require第一次导入模块后，所有Nginx 进程全局共享模块的数据和代码，每个Worker进程需要时会得到此模块的一个副本（Copy-On-Write），即模块可以认为是每Worker进程共享而不是每Nginx Server共享；另外注意之前我们使用init_by_lua中初
  • java.lang.reflect.Proxy liyonghui160com
      1.简介   Proxy 提供用于创建动态代理类和实例的静态方法 （1）动态代理类的属性 代理类是公共的、最终的，而不是抽象的 未指定代理类的非限定名称。但是，以字符串 "$Proxy" 开头的类名空间应该为代理类保留 代理类扩展 java.lang.reflect.Proxy 代理类会按同一顺序准确地实现其创建时指定的接口
  • Java中getResourceAsStream的用法 pda158 java
    1.Java中的getResourceAsStream有以下几种： 1. Class.getResourceAsStream(String path) ： path 不以’/'开头时默认是从此类所在的包下取资源，以’/'开头则是从ClassPath根下获取。其只是通过path构造一个绝对路径，最终还是由ClassLoader获取资源。 　　2. Class.getClassLoader.get
  • spring 包官方下载地址（非maven） sinnk spring
    SPRING官方网站改版后，建议都是通过 Maven和Gradle下载，对不使用Maven和Gradle开发项目的，下载就非常麻烦，下给出Spring Framework jar官方直接下载路径:   http://repo.springsource.org/libs-release-local/org/springframework/spring/   s
  • Oracle学习笔记(7) 开发PLSQL子程序和包 vipbooks oraclesql编程
        哈哈，清明节放假回去了一下，真是太好了，回家的感觉真好啊！现在又开始出差之旅了，又好久没有来了，今天继续Oracle的学习！      这是第七章的学习笔记，学习完第六章的动态SQL之后，开始要学习子程序和包的使用了……，希望大家能多给俺一些支持啊！     编程时使用的工具是PLSQL
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他