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大规异构集群混合并行分布式训练系统，解决算力不均衡问题 HETHUB 爱串门的小马驹万卡大规模集群大模型训练异构集群大规模集群分布式大模型训练
视频教程在这：3.2大规模异构集群，混合并行分布式系统，解释算力不均衡问题HETHUB_哔哩哔哩_bilibili一、大规模异构集群出现的原因：同一种GPU数量有限难以构建大规模集群：训练大规模模型依赖于大量的计算资源。例如，训练GPT-4模型（1.8万亿个参数）需要25000个A100GPU。用一种GPU加速器构建大规模集群是一个挑战。使用多种类型的GPU加速器构建大规模集群是解决同构GPU加速
Android应用中实现Google登录 @半夏微凉科技 Android●知识点与疑难 Google登录 Google Android 谷歌登陆
背景Google登录是指使用Google账号（通常是Gmail地址及其关联的密码）来登录第三方网站或应用程序。它的背景可以追溯到Google希望建立一个统一的身份验证系统，让用户能够更方便地访问和使用各种在线服务。这种单点登录系统不仅方便了用户，还使开发者能够利用Google的身份验证服务，减少他们自行实施登录系统的工作量。Google登录的出现背景可以归结为以下几点：1.用户便利性：用户们拥有越
MiniMind：完全从 0 训练自己的大模型三花AI 三花AI 人工智能 LLM大模型
是B站UP主近在远方的远开源的一个微型语言模型，改进自DeepSeek-V2、Llama3结构，项目包含整个数据处理、pretrain、sft、dpo的全部阶段，包含混合专家(MoE)模型。其目标是把上手LLM的门槛无限降低，直接从0开始训练一个极其轻量的语言模型，最低仅需2G显卡即可推理训练！
MiniMind：3小时完全从0训练一个仅有26M的小参数GPT，最低仅需2G显卡即可推理训练！哈罗·沃德 LLM gpt
MiniMind：3小时完全从0训练一个仅有26M的小参数GPT，最低仅需2G显卡即可推理训练！概述MiniMind是一个开源的微型语言模型，它的设计目标是让个人GPU用户也能够快速推理甚至训练语言模型。它的体积仅为26M，大约是GPT3的1/7000，非常适合快速部署和实验。https://github.com/user-attachments/assets/88b98128-636e-43bc
minimind2学习：（1）训练溯源006 minimind学习学习深度学习生成模型
1、数据下载参考：https://github.com/jingyaogong/minimind/tree/master2、预训练训练6个epochspythontrain_pretrain.py--epochs6训练过程：LLM总参数量：25.830百万Epoch:[1/6](0/11040)loss:8.940lr:0.000550000000epoch_Time:106.0min:Epoch
Stacking算法：集成学习的终极武器 civilpy 算法集成学习机器学习
Stacking算法：集成学习的终极武器在机器学习的竞技场中，集成学习方法以其卓越的性能而闻名。其中，Stacking（堆叠泛化）作为一种高级集成技术，更是被誉为“集成学习的终极武器”。本文将带你深入了解Stacking算法的原理和实现，并提供一些实战技巧和最佳实践。1.Stacking算法原理探秘Stacking算法的核心思想是训练多个不同的基模型，并将它们的预测结果作为新模型的输入特征，以此来
MiniMind 亚伯拉罕·黄肯大模型人工智能
数据集分类：tokenizer训练集：这个数据集用于训练分词器（tokenizer），是文本处理中的一个重要步骤。它可以帮助模型更好地理解文本数据的结构。Pretrain数据：这是用于预训练模型的数据集，它可以帮助模型学习语言的基本结构和特征。SFT数据：SFT（SupervisedFine-Tuning）数据集，用于监督式微调，可以提高模型在特定任务上的性能。DPO数据1和DPO数据2：这两个数
集成学习（上）：Bagging集成方法万事可爱^ 机器学习修仙之旅 #监督学习集成学习机器学习人工智能 Bagging 随机森林
一、什么是集成学习？在机器学习的世界里，没有哪个模型是完美无缺的。就像古希腊神话中的"盲人摸象"，单个模型往往只能捕捉到数据特征的某个侧面。但当我们把多个模型的智慧集合起来，就能像拼图一样还原出完整的真相，接下来我们就来介绍一种“拼图”算法——集成学习。集成学习是一种机器学习技术，它通过组合多个模型（通常称为“弱学习器”或“基础模型”）的预测结果，构建出更强、更准确的学习算法。这种方法的主要思想是
直方图梯度提升：大数据时代的极速决策引擎万事可爱^ 大数据机器学习深度学习直方图梯度提升 GBDT 算法
一、为什么需要直方图梯度提升？在Kaggle竞赛的冠军解决方案中，超过70%的获奖方案都使用了梯度提升算法。但当数据量突破百万级时，传统梯度提升树（GBDT）面临三大致命瓶颈：训练耗时剧增：每个特征的分割点计算都需要全量数据排序内存消耗爆炸：存储排序后的特征值需要额外空间处理效率低下：无法有效利用现代CPU的多核特性而梯度提升决策树（GBDT）作为集成学习的代表算法，通过迭代构建决策树实现预测能力
【集成学习】：Stacking原理以及Python代码实现 Geeksongs 机器学习 python 机器学习深度学习人工智能算法
Stacking集成学习在各类机器学习竞赛当中得到了广泛的应用，尤其是在结构化的机器学习竞赛当中表现非常好。今天我们就来介绍下stacking这个在机器学习模型融合当中的大杀器的原理。并在博文的后面附有相关代码实现。总体来说，stacking集成算法主要是一种基于“标签”的学习，有以下的特点：用法：模型利用交叉验证，对训练集进行预测，从而实现二次学习优点：可以结合不同的模型缺点：增加了时间开销，容
LLMs之minimind：minimind源码解读(pretrain.py)——实现基于Transformer架构的大规模语言模型预训练及wandb监控—支持余弦退火学习率调度/分布式预训练/自动混一个处女座的程序猿 NLP/LLMs CaseCode transformer minimind 预训练
LLMs之minimind：minimind源码解读(pretrain.py)——实现基于Transformer架构的大规模语言模型预训练及wandb监控—支持余弦退火学习率调度/分布式预训练/自动混合精度优化/梯度累积/梯度裁剪/定期保存模型目录minimind源码解读(pretrain.py)——实现基于Transformer架构的大规模语言模型预训练及wandb监控—支持余弦退火学习率调度/
【业务场景实战】数据增量同步仰望-星空~~ android
时间过得真快，又是一年求职季，再过几个月我也要找暑假实习了，最近比较忙加上自身状态也不是很好，导致我的博客断更了很长时间。之后我尽量每周一更，好了，今天我们来讲讲关于数据增量同步。在一些比较大、用户量比较多、实时性要求比较高的的系统中，我们通常需要进行数据同步。这不只是为了提高系统的并发量，降低数据库访问的压力，提升用户的体验。同时也是为了让系统能够稳定运行，满足特定的场景需求。对于一些购物网站实
C++有哪些高级特性值得学习？ c++
C++是一种功能丰富且复杂的编程语言，其中许多高级特性可以帮助开发者编写更高效、更安全、更灵活的代码。以下是一些值得深入学习的C++高级特性：模板编程（Templates）模板是C++中实现泛型编程的核心机制，允许开发者编写与数据类型无关的代码。模板函数cpp复制templateTmax(Ta,Tb){return(a>b)?a:b;}优点：模板函数可以处理多种数据类型，避免了代码重复。应用场景：
python大赛对名_用100行Python爬虫代码抓取公开的足球数据玩（一）司马各 python大赛对名
在《用Python模拟2018世界杯夺冠之路》一文中，我选择从公开的足球网站用爬虫抓取数据，从而建模并模拟比赛，但是略过了爬虫的实施细节。虽然爬虫并不难做，但希望可以让更多感兴趣的朋友自己动手抓数据下来玩，提供便利，今天就把我抓取球探网的方法和Python源码拿出来分享给大家，不超过100行代码。希望球友们能快速get爬虫的技能。#-*-coding:utf-8-*-from__future__i
DeepSpeed-Chat：Reward Model【奖励模型】 u013250861 #LLM/训练 RL/强化学习排序强化学习
第二阶段：奖励模型微调奖励模型(RM)微调类似于第一阶段有监督微调(SFT)。但是，RM和SFT微调之间存在几个关键差异：训练数据差异：对于SFT微调，数据是查询（query）和答案（answer）拼接在一起。然而，对于RM微调，每批数据由两个查询-答案对组成，即具有高分答案和低分答案的相同查询。这也导致了如下所述的第二个差异。训练目标差异：对于RW，训练目标是pairwiserankingsco
在Spring Boot中实现分布式任务调度微赚淘客系统开发者 spring boot 分布式后端
在SpringBoot中实现分布式任务调度大家好，我是微赚淘客系统3.0的小编，也是冬天不穿秋裤，天冷也要风度的程序猿！使用SpringBoot与Quartz实现分布式任务调度1.引入依赖在SpringBoot项目中，首先需要引入Quartz和相关依赖：org.springframework.bootspring-boot-starter-quartz2.配置Quartz在SpringBoot的配
【人工智能】大模型的幻觉问题：DeepSeek 的解决策略与实践蒙娜丽宁 Python杂谈人工智能人工智能
《PythonOpenCV从菜鸟到高手》带你进入图像处理与计算机视觉的大门！解锁Python编程的无限可能：《奇妙的Python》带你漫游代码世界大语言模型（LLM）的“幻觉”问题，即模型生成与事实不符或脱离上下文的内容，是限制其广泛应用的关键挑战之一。本文深入探讨了幻觉问题的成因，包括训练数据的偏差、推理过程中的过度泛化以及缺乏外部验证机制。以DeepSeek系列模型为研究对象，我们分析了其在解
从零搭建Pytorch模型教程（七）单机多卡和多机多卡训练 AI大模型探索者 pytorch 人工智能 python transformer 深度学习 ai 机器学习
前言本文主要介绍单机多卡训练和多机多卡训练的实现方法和一些注意事项。其中单机多卡训练介绍两种实现方式，一种是DP方式，一种是DDP方式。多机多卡训练主要介绍两种实现方式，一种是通过horovod库，一种是DDP方式。单机单卡训练前面我们已经介绍了一个完整的训练流程，但这里由于要介绍单机多卡和多机多卡训练的代码，为了能更好地理解它们之间的区别，这里先放一个单机单卡也就是一般情况下的代码流程。impo
PyTorch基础知识讲解（一）完整训练流程示例苏雨流丰机器学习 pytorch 人工智能 python 机器学习深度学习
文章目录Tutorial1.数据处理2.网络模型定义3.损失函数、模型优化、模型训练、模型评价4.模型保存、模型加载、模型推理Tutorial大多数机器学习工作流程涉及处理数据、创建模型、优化模型参数和保存训练好的模型。本教程向你介绍一个用PyTorch实现的完整的ML工作流程，并提供链接来了解这些概念中的每一个。我们将使用FashionMNIST数据集来训练一个神经网络，预测输入图像是否属于以下
yolov8实战第七天——pyqt5-yolov8实现车牌识别系统（参考论文（约7000字）+环境配置+完整部署代码+代码使用说明+训练好的模型）学术菜鸟小晨 yolov8实战100天 python YOLO pyqt5 车牌识别毕业设计论文
基于pyqt5-yolov8实现车牌识别系统，包括图片车牌识别，视频车牌识别，视频流车牌识别。效果展示（图片检测，检测到的内容添加到历史记录）：效果展示（视频检测，视频车辆只会添加一条记录，下文更多实际应用中的优化策略）：新增功能：批量图片检测（2024/5/7更新代码）
TensorFlow和Pytorch在功能上的区别以及优势 Honeysea_70 #算法 tensorflow pytorch 人工智能
功能上的区别1.计算图TensorFlow：使用静态计算图（StaticGraph）。在运行模型之前，需要先构建完整的计算图，然后通过会话（Session）运行图。优点是性能优化更高效，适合大规模分布式训练和生产环境部署。缺点是调试相对复杂，因为计算图的构建和运行是分离的。PyTorch：使用动态计算图（DynamicGraph）。计算图是动态构建和执行的，每次迭代都会重新构建图。优点是调试方便，
闻所闻尽：穿透声音的寂静，照见生命的本真 109702008 杂谈人工智能
在《楞严经》的梵音缭绕中，"闻所闻尽"四个字如晨钟暮鼓，叩击着每个修行者的心门。这个源自观世音菩萨耳根圆通法门的核心概念，既是佛门修行的次第指引，更蕴含着东方哲学对生命本质的终极叩问。当我们穿越时空的帷幕，重新审视这个古老智慧，会发现它恰似一泓清泉，倒映着现代人追寻心灵自由的渴求。一、能所双泯：破除认知的二元藩篱在京都龙安寺的枯山水庭院中，游人们常陷入这样的困惑：明明没有流水潺潺，却在白砂的波纹中
量子化学仿真软件：ORCA_（12）.ORCA与其他软件的接口 kkchenjj 分子动力学2 仿真模拟分子动力学人工智能模拟仿真性能优化
ORCA与其他软件的接口在量子化学仿真领域，ORCA软件不仅是一个强大的独立工具，还能够与其他软件进行接口对接，以实现更复杂的功能和工作流程。本节将详细介绍ORCA如何与其他常见的量子化学软件（如Gaussian、Q-Chem等）进行接口对接，以及如何通过脚本和插件扩展ORCA的功能。1.ORCA与Gaussian的接口1.1通过文件转换实现接口ORCA与Gaussian之间最常见的接口方式是通过
Pytorch使用手册-DCGAN 指南（专题十四） AI专题精讲 Pytorch入门到精通 pytorch 人工智能 python
1.Introduction本教程将通过一个示例介绍DCGANs（深度卷积生成对抗网络）。我们将训练一个生成对抗网络（GAN），在给它展示大量真实名人照片后，它能够生成新的“名人”图片。这里的大部分代码来源于PyTorch官方示例中的DCGAN实现，而本文档将对该实现进行详细解释，并阐明这种模型的运行机制及其背后的原因。无需担心，你不需要事先了解GAN的知识，但初次接触的读者可能需要花一些时间来理
MyBatis学习：基本使用 Landy_Jay mybatis 学习 java
学习之前：MyBatis是一款优秀的持久层框架，它支持自定义SQL、存储过程以及高级映射。MyBatis免除了几乎所有的JDBC代码以及设置参数和获取结果集的工作。2.1向SQL语句传参2.1.1mybatis日志输出配置MyBatis配置文件详解：官方文档：mybatis–MyBatis3|简介标签：用于选择MyBatis配置环境的标签，如开发、测试和生产环境需要不同的配置。更换环境，只需更开标
【自学笔记】Web3基础知识点总览-持续更新 Long_poem 笔记 web3
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录Web3基础知识点总览（Markdown格式）1.引言2.区块链基础3.智能合约4.去中心化应用（DApps）5.数字货币与钱包6.跨链技术7.Web3生态与工具代码块示例（Solidity智能合约）总结Web3基础知识点总览（Markdown格式）1.引言Web3，也称为第三代互联网或去中心化互联网，旨在通过区块链技术实现更
记录华为OBS文件上传下载多种方式 yychen_java java 华为 java spring
公司要从阿里的oss切换到华为的obs，为了尽量小代价的改动，所以想找和阿里一样上传的方式，之前阿里做的是后端生成文件上传的url，前端做上传动作，这里记录一下obs的多种上传方式。直接上代码：1、获取OBS配置引入mavencom.huaweicloudesdk-obs-java3.21.11其中的各种配置自己在华为平台找到哦。importcom.obs.services.ObsClient;i
国产Cursor来了？字节跳动出品AI编程工具——Trae使用全解析码云逸栈 AI编程
Trae是什么？Trae是字节跳动最近发布的一款AIIDE，对标Cursor、Windsurf、Copilot这类AI编程工具。它是国产工具，在语言和易用性上更符合国人习惯，且现阶段完全免费！Trae提供智能问答、代码自动补全以及基于Agent的AI自动编程能力，帮助开发者在项目开发中与AI灵活协作，大幅提升开发效率。想深入了解可查看官网文档：docs.trae.ai/docs/what-i安装下
蓝桥杯动态规划实战：从数字三角形到砝码称重藍海琴泉蓝桥杯动态规划职场和发展
适合人群：蓝桥杯备考生|算法竞赛入门者|DP学习实践者目录一、我的动态规划入门之路1.数字三角形：经典DP首战告捷2.砝码称重：背包问题的变形二、蓝桥杯高频算法考点三、蓝桥杯DP专项训练题四、备考建议一、我的动态规划入门之路1.数字三角形：经典DP首战告捷题目描述：从三角形的顶部到底部有很多条不同的路径。对于每条路径，把路径上面的数加起来可以得到一个和，你的任务就是找到最大的和（路径上的每一步只可
Gone v2 使用 Gone Viper 组件进行本地配置 dapeng-大鹏 Gone框架介绍 Gone框架配置管理 Viper配置组件多格式配置文件配置自动加载机制环境变量配置覆盖层级化配置结构 Go应用配置注入
发现gone-io/gone：一个优雅的Go依赖注入框架！它让您的代码更简洁、更易测试。框架轻量却功能强大，完美平衡了灵活性与易用性。⭐如果您喜欢这个项目，请给我们点个星！您的支持是我们前进的动力！欢迎贡献代码或提出建议，一起让gone变得更好！‍#golang#依赖注入#开源github.com/gone-io/gone本文原地址：https://github.com/gone-io/goner
java工厂模式 3213213333332132 java 抽象工厂
工厂模式有 1、工厂方法 2、抽象工厂方法。下面我的实现是抽象工厂方法, 给所有具体的产品类定一个通用的接口。 package 工厂模式; /** * 航天飞行接口 * * @Description * @author FuJianyong * 2015-7-14下午02:42:05 */ public interface SpaceF
nginx频率限制+python测试 ronin47 nginx 频率 python
部分内容参考：http://www.abc3210.com/2013/web_04/82.shtml 首先说一下遇到这个问题是因为网站被攻击，阿里云报警，想到要限制一下访问频率，而不是限制ip（限制ip的方案稍后给出）。nginx连接资源被吃空返回状态码是502，添加本方案限制后返回599，与正常状态码区别开。步骤如下：
java线程和线程池的使用 dyy_gusi ThreadPool thread Runnable timer
java线程和线程池一、创建多线程的方式 java多线程很常见，如何使用多线程，如何创建线程，java中有两种方式，第一种是让自己的类实现Runnable接口，第二种是让自己的类继承Thread类。其实Thread类自己也是实现了Runnable接口。具体使用实例如下： 1、通过实现Runnable接口方式 1 2
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ubuntu kernel http://kernel.ubuntu.com/~kernel-ppa/mainline/v4.1.2-unstable/ 安卓sdk代理 mirrors.neusoft.edu.cn 80 输入法和jdk sudo apt-get install fcitx su
Tomcat JDBC Connection Pool g21121 Connection
Tomcat7 抛弃了以往的DBCP 采用了新的Tomcat Jdbc Pool 作为数据库连接组件，事实上DBCP已经被Hibernate 所抛弃，因为他存在很多问题，诸如：更新缓慢，bug较多，编译问题，代码复杂等等。 Tomcat Jdbc P
敲代码的一点想法永夜-极光 java 随笔感想
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jvm指令集程序员是怎么炼成的 jvm 指令集
转自：http://blog.csdn.net/hudashi/article/details/7062675#comments 将值推送至栈顶时 const ldc push load指令 const系列该系列命令主要负责把简单的数值类型送到栈顶。(从常量池或者局部变量push到栈顶时均使用) 0x02 &nbs
Oracle字符集的查看查询和Oracle字符集的设置修改 aijuans oracle
本文主要讨论以下几个部分：如何查看查询oracle字符集、修改设置字符集以及常见的oracle utf8字符集和oracle exp 字符集问题。一、什么是Oracle字符集 Oracle字符集是一个字节数据的解释的符号集合,有大小之分,有相互的包容关系。ORACLE 支持国家语言的体系结构允许你使用本地化语言来存储，处理，检索数据。它使数据库工具，错误消息，排序次序，日期，时间，货
png在Ie6下透明度处理方法 antonyup_2006 css 浏览器 Firebug IE
由于之前到深圳现场支撑上线，当时为了解决个控件下载，我机器上的IE8老报个错，不得以把ie8卸载掉，换个Ie6,问题解决了，今天出差回来，用ie6登入另一个正在开发的系统，遇到了Png图片的问题，当然升级到ie8(ie8自带的开发人员工具调试前端页面JS之类的还是比较方便的，和FireBug一样，呵呵)，这个问题就解决了，但稍微做了下这个问题的处理。我们知道PNG是图像文件存储格式，查询资
表查询常用命令高级查询方法(二) 百合不是茶 oracle 分页查询分组查询联合查询
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使用：绑定的界面元素<input id='gallery'type='file'/>$("#gallery").uploadify({设置参数，参数如下}); 设置的属性： id: jQuery(this).attr('id'),//绑定的input的ID langFile: 'http://ww
精通Oracle10编程SQL(17)使用ORACLE系统包 bijian1013 oracle 数据库 plsql
/* *使用ORACLE系统包 */ --1.DBMS_OUTPUT --ENABLE:用于激活过程PUT,PUT_LINE,NEW_LINE,GET_LINE和GET_LINES的调用 --语法：DBMS_OUTPUT.enable(buffer_size in integer default 20000); --DISABLE:用于禁止对过程PUT,PUT_LINE,NEW
【JVM一】JVM垃圾回收日志 bit1129 垃圾回收
将JVM垃圾回收的日志记录下来，对于分析垃圾回收的运行状态，进而调整内存分配(年轻代，老年代，永久代的内存分配)等是很有意义的。JVM与垃圾回收日志相关的参数包括： -XX:+PrintGC -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps -XX:+PrintGCDateStamps -Xloggc -XX:+PrintGC 通
Toast使用白糖_ toast
Android中的Toast是一种简易的消息提示框，toast提示框不能被用户点击，toast会根据用户设置的显示时间后自动消失。创建Toast 两个方法创建Toast makeText(Context context, int resId, int duration) 参数：context是toast显示在
angular.identity boyitech AngularJS AngularJS API
angular.identiy 描述: 返回它第一参数的函数. 此函数多用于函数是编程. 使用方法: angular.identity(value); 参数详解: Param Type Details value * to be returned. 返回值: 传入的value 实例代码: <!DOCTYPE HTML>
java-两整数相除，求循环节 bylijinnan java
import java.util.ArrayList; import java.util.List; public class CircleDigitsInDivision { /** * 题目：求循环节，若整除则返回NULL，否则返回char*指向循环节。先写思路。函数原型：char*get_circle_digits(unsigned k,unsigned j)
Java 日期周年 Chen.H java C++c C#
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[高考与专业]欢迎广大高中毕业生加入自动控制与计算机应用专业 comsci 计算机
不知道现在的高校还设置这个宽口径专业没有,自动控制与计算机应用专业,我就是这个专业毕业的,这个专业的课程非常多,既要学习自动控制方面的课程,也要学习计算机专业的课程,对数学也要求比较高.....如果有这个专业,欢迎大家报考...毕业出来之后,就业的途径非常广..... 以后
分层查询（Hierarchical Queries） daizj oracle 递归查询层次查询
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最近公司在重构一个医疗系统，原来的系统是两个.Net系统，现需要重构到java中。数据库分别为SQL Server和Mysql，现需要将数据库统一为Hana数据库，发现了几个问题，但最后通过努力都解决了。 1、原本通过Hana的数据迁移工具把数据是可以迁移过去的，在MySQl里面的字段为TEXT类型的到Hana里面就存储不了了，最后不得不更改为clob。 2、在数据插入的时候有些字段特别长
C语言学习二进制的表示示例 dcj3sjt126com c basic
进制的表示示例 # include <stdio.h> int main(void) { int i = 0x32C; printf("i = %d\n", i); /* printf的用法 %d表示以十进制输出 %x或%X表示以十六进制的输出 %o表示以八进制输出 */ return 0; }
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情况是这样的: 一个UITableView, 每个Cell的内容是我自定义的 viewA viewA上面有很多的动画, 我需要添加NSTimer来做动画, 由于TableView的复用机制, 我添加的动画会不断开启, 没有停止, 动画会执行越来越多. 解决办法: 在配置cell的时候开始动画, 然后在cell结束显示的时候停止动画查找cell结束显示的代理
MySql中case when then 的使用 fanxiaolong casewhenthenend
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Ehcache（01）——简介、基本操作 234390216 cache ehcache 简介 CacheManager crud
Ehcache简介目录 1 CacheManager 1.1 构造方法构建 1.2 静态方法构建 2 Cache 2.1&
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http://www.ruanyifeng.com/blog/2009/08/learning_javascript_closures.html 闭包（closure）是Javascript语言的一个难点，也是它的特色，很多高级应用都要依靠闭包实现。下面就是我的学习笔记，对于Javascript初学者应该是很有用的。一、变量的作用域要理解闭包，首先必须理解Javascript特殊
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网站开发完成后,我们在进行网站优化最关键的问题就是如何提高整体的转化率，这也是营销策略里最最重要的方面之一，并且也是网站综合运营实例的结果。文中分享了四大优化策略：调查、研究、优化、评估，这四大策略可以很好地帮助用户设计出高效的优化方案。 PHP开发的网站优化一个网站最关键和棘手的是，如何提高整体的转化率，这是任何营销策略里最重要的方面之一，而提升网站转化率是网站综合运营实力的结果。今天，我就分
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当前火起来的HTML5语言里面，很多学者们都还没有完全了解这语言的效果情况，我最喜欢的Web开发技术就是正迅速变得流行的 WebSocket API。WebSocket 提供了一个受欢迎的技术，以替代我们过去几年一直在用的Ajax技术。这个新的API提供了一个方法，从客户端使用简单的语法有效地推动消息到服务器。让我们看一看6个HTML5教程介绍里的 WebSocket API：它可用于客户端、服
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