- 大模型调优方法:提示工程、RAGs 与微调对比
AI大模型探索者
人工智能机器学习深度学习ai语言模型
前言每一个搭建大语言模型应用的AI工程师都会面临一个难题,如何选择一个合适调优方法。就算是强大的预训练LLM也可能无法直接满足项目中的特定需求。如项目需要一个特定结构的应用程序,如预训练缺失上下文的重要文件,再比如有特定术语和结构的高专业性的行业领域,面对这些问题,需要有特定的方法来调整LLM。要决定用哪种调优方法,首先得明白这些方法的含义。提示工程(PromptEngineering)提示工程相
- 实现一个 RDMA 用户态驱动程序
写在前面随着DeepSeek的火爆,当众人将目光集中到模型优化时,底层网络通信基础设施的重要性往往容易被忽略。实际上,高性能、易维护、易定制的网络基础设施对于提升AI训练、推理的效率是至关重要的一环。目前,主流的高性能网络通信方案基本被几家头部公司垄断,其提供的标准API接口也已经被精心封装,绝大多数开发者无需关心底层实现细节。达坦科技始终致力于国产高性能网络基础设施解决方案的研发,深知网络通信基
- pytorch基础-layernormal 与 batchnormal
yuweififi
pytorch人工智能python
nn.LayerNorm(层归一化)和nn.BatchNorm(批量归一化)是深度学习中常用的两种归一化方法,都有助于提高模型的训练效率和稳定性,但它们在归一化维度、应用场景、计算方式等方面存在明显区别,以下为你详细介绍:1、归一化维度nn.LayerNorm:对单个样本的特征维度进行归一化。无论输入数据的形状如何,它会计算每个样本在特征维度上的均值和方差,然后进行归一化。例如,对于一个形状为(b
- 通过TensorFlow实现简单深度学习模型(2)
yyc_audio
人工智能深度学习python机器学习
前文我们已经实现了对每批数据的训练,下面继续实现一轮完整的训练。完整的训练循环一轮训练就是对训练数据的每个批量都重复上述训练步骤,而完整的训练循环就是重复多轮训练。deffit(model,images,labels,epochs,batch_size=128):forepoch_counterinrange(epochs):print(f"Epoch{epoch_counter}")batch_
- Pytorch使用手册—使用TACOTRON2进行文本到语音转换(专题二十四)
AI专题精讲
Pytorch入门到精通pytorch人工智能python
一、概述本教程展示了如何使用torchaudio中的预训练Tacotron2构建文本到语音的管道。文本到语音的管道流程如下:文本预处理首先,输入的文本被编码为一系列符号。在本教程中,我们将使用英语字符和音标作为符号。谱图生成从编码后的文本中生成谱图。我们使用Tacotron2模型来完成这一步。3.时域转换最后一步是将谱图转换为波形。从谱图生成语音的过程也称为Vocder(声码器)。在本教程中,我们
- Transformer 代码剖析2 - 模型训练 (pytorch实现)
lczdyx
Transformer代码剖析transformerpytorch深度学习人工智能python
一、模型初始化模块参考:项目代码1.1参数统计函数defcount_parameters(model):returnsum(p.numel()forpinmodel.parameters()ifp.requires_grad)遍历模型参数筛选可训练参数统计参数数量返回总数技术解析:numel()方法计算张量元素总数requires_grad筛选需要梯度更新的参数统计结果反映模型复杂度,典型Tran
- Farm3D- Learning Articulated 3D Animals by Distilling 2D Diffusion论文笔记
Im Bug
3d论文阅读
Farm3D:LearningArticulated3DAnimalsbyDistilling2DDiffusion1.Introduction最近的研究DreamFusion表明,可以通过text-imagegenerator提取高质量的三维模型,尽管该生成模型并未经过三维训练,但它仍然包含足够的信息以恢复三维形状。在本文中,展示了通过文本-图像生成模型可以获取更多信息,并获得关节模型化的三维对
- 神经网络中的Adagrad
化作星辰
神经网络人工智能深度学习
Adagrad(AdaptiveGradient)是一种自适应学习率的优化算法,专门设计用于在训练过程中自动调整每个参数的学习率。这种方法对于处理稀疏数据特别有效,并且非常适合那些需要频繁更新但很少使用的参数的学习任务。###Adagrad的核心思想Adagrad通过累积过去所有梯度平方的和来调整每个权重的学习率。具体来说,它为网络中的每个参数维护一个历史梯度平方和,然后用这个累积值来缩放当前的学
- DeepSeek R1 简单指南:架构、训练、本地部署和硬件要求
爱喝白开水a
人工智能AI大模型DeepSeekR1DeepSeek算法人工智能训练大模型部署
DeepSeek推出的LLM推理新策略DeepSeek最近发表的论文DeepSeek-R1中介绍了一种创新的方法,通过强化学习(RL)提升大型语言模型(LLM)的推理能力。这项研究在如何仅依靠强化学习而不是过分依赖监督式微调的情况下,增强LLM解决复杂问题的能力上,取得了重要进展。DeepSeek-R1技术概述模型架构DeepSeek-R1不是一个单独的模型,而是包括DeepSeek-R1-Zer
- 【python 机器学习】sklearn ROC曲线与AUC指标
人才程序员
杂谈机器学习pythonsklearn人工智能深度学习神经网络目标检测
文章目录sklearnROC曲线与AUC指标1.什么是ROC曲线与AUC?通俗介绍:学术解释:2.在`sklearn`中绘制ROC曲线与计算AUC2.1导入库和数据2.2加载数据集2.3训练模型2.4预测概率2.5计算FPR、TPR和AUC2.6绘制ROC曲线3.解析ROC曲线和AUC值4.总结sklearnROC曲线与AUC指标在机器学习中,评估分类模型的性能不仅仅依赖于准确率,还需要使用一些更
- 月之暗面改进并开源了 Muon 优化算法,对行业有哪些影响?
互联网之路.
知识点开源算法
互联网各领域资料分享专区(不定期更新):Sheet正文月之暗面团队改进并开源的Muon优化算法在深度学习和大模型训练领域引发了广泛关注,其核心创新在于显著降低算力需求(相比AdamW减少48%的FLOPs)并提升训练效率,同时通过开源推动技术生态的共建。1.显著降低大模型训练成本,推动技术普惠算力需求锐减:Muon通过引入权重衰减和一致的RMS更新,解决了原始Muon在大规模训练中的稳定性问题,使
- 深度解析:大模型开源的真与假
rs勿忘初心
#AI大模型大模型开源闭源对比开源闭源区别
目录大模型企业开闭源策略各异开源大模型的定义与现状开源内容的局限性通常开放的内容实际未开放的关键内容法律与商业模式的约束开源许可证的重要性大模型的定制许可证及其限制性条款商业公司对开源大模型的策略和目的建立生态系统吸引开发者提升品牌形象保持竞争优势技术创新和改进技术与协助开发的挑战训练和推理过程的资源需求差异微调和衍生模型的技术实现及其局限性开源大模型在协作开发中的局限总结大模型的发展开启了AIG
- DeepSeek开源周第二弹:DeepEP如何用RDMA+FP8让MoE模型飞起来?
曦紫沐
大模型deepseek
一、引言:MoE模型的通信瓶颈与DeepEP的诞生在混合专家(MoE)模型训练中,专家间的全对全(All-to-All)通信成为性能瓶颈。传统方案在跨节点传输时带宽利用率不足50%,延迟高达300μs以上。DeepSeek推出的DeepEP作为首个开源EP通信库,通过软硬件协同优化,将节点内通信带宽压榨至158GB/s(接近NVLink极限),跨节点RDMA延迟降至46GB/s,成为大模型训练/推
- 利用DSPy优化LangChain RAG系统的实战指南
scaFHIO
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利用DSPy优化LangChainRAG系统的实战指南技术背景介绍DSPy是一个用于大语言模型(LLMs)的出色框架,它引入了一个自动编译器,能够教会模型如何执行你程序中的声明性步骤。具体来说,DSPy编译器会在内部追踪你的程序,然后为大型语言模型(LLMs)创建高质量的提示(或为小型LLMs训练自动微调),以教会它们任务的步骤。感谢OmarKhattab的努力,现在DSPy可以与LangChai
- 使用LangChain与GPT4All模型进行交互
bavDHAUO
langchain交互python
技术背景介绍近年来,开源模型和框架在AI技术领域迅猛发展。GPT4All是一个开源的对话机器人生态系统,旨在为用户提供干净的助手数据,包括代码、故事和对话。这篇文章将介绍如何使用LangChain与GPT4All模型进行交互,以实现智能问答功能。核心原理解析GPT4All是基于大型语言模型(LLMs)的开源项目,通过训练大量干净的数据,能够生成高质量的对话和回答。LangChain是一种用于简化与
- 前言:什么是大模型微调
伯牙碎琴
大模型微调深度学习人工智能机器学习大模型微调训练
一、大模型微调的基础知识1.什么是大模型微调?大模型微调(Fine-tuning)是指在预训练模型的基础上,针对特定的任务或数据集进行进一步训练的过程。预训练模型通常在大规模的通用数据上训练,具备广泛的语言理解和生成能力。通过微调,我们可以让模型更好地适应特定的领域或任务,例如情感分析、问答系统、文本生成等。2.为什么需要微调?适应特定任务:通用模型虽然功能强大,但在特定任务上可能表现不够精准。微
- 游戏语音趋势解析,社交互动有助于营造沉浸式体验
网易数智
IM即时通讯游戏人工智能音视频实时音视频信息与通信语音识别
语音交互的新架构出现2024年标志着对话语音AI取得了突破,出现了结合STT→LLM→TTS模型来聆听、推理和回应对话的协同语音系统。OpenAI的ChatGPT语音模式将语音转语音技术变成了现实,引入了基于音频和文本信息进行端到端预训练的模型,这些模型除了文本标记外,还能原生理解和生成音频。虽然OpenAI通过其RealtimeAPI实现的可能还不是完全端到端的,正如其演示中处理中断的挑战所证明
- 深度学习模型优化与医疗诊断应用突破
智能计算研究中心
其他
内容概要近年来,深度学习技术的迭代演进正在重塑医疗诊断领域的实践范式。随着PyTorch与TensorFlow等开源框架的持续优化,模型开发效率显著提升,为医疗场景下的复杂数据处理提供了技术基座。当前研究聚焦于迁移学习与模型压缩算法的协同创新,通过复用预训练模型的泛化能力与降低计算负载,有效解决了医疗数据样本稀缺与硬件资源受限的痛点问题。与此同时,自适应学习机制通过动态调整网络参数更新策略,在病理
- ZeRO分布式训练策略
AIGC_ZY
大模型分布式
ZeRO分布式训练策略详解一、核心设计原理ZeRO(ZeroRedundancyOptimizer)是微软提出的分布式训练优化框架,与传统数据并行方法不同,ZeRO通过将模型的参数、梯度和优化器状态分散到多个设备上,从而实现内存和计算资源的高效利用。ZeRO通过三级分片策略消除内存冗余,实现超大规模模型训练。其核心演进路线分为三个阶段:1.1ZeRO-1:优化器状态分片分片对象:优化器参数(如Ad
- 《揭秘机器学习中的交叉验证:模型评估的基石》
人工智能机器学习
在机器学习的复杂领域中,构建一个精准有效的模型是众多从业者的核心目标。然而,模型的性能评估绝非易事,它关乎模型能否在实际应用中发挥作用,而交叉验证则是这一过程中的关键技术,是保障模型可靠性与泛化能力的重要手段。交叉验证的核心意义抵御过拟合风险在机器学习的训练过程中,模型可能会过度适应训练数据的细节和噪声,从而在新数据上表现不佳,这就是过拟合现象。交叉验证通过将数据集划分为多个子集,模型在不同子集上
- 扩散模型基本概念
AndrewHZ
深度学习新浪潮扩散模型计算机视觉流形学习生成式模型深度学习次深度学习人工智能
1.核心思想从最原始的DDPM来讲,扩散模型是用变分估计训练的马尔可夫链,相当于VAE+流模型。与标准化流相比,扩散模型的正向过程为预先定义的加噪过程,负责将图像x∼p(x)x\sim{p(x)}x∼
- 利用GPT开发应用005:Codex、Turbo、ChatGPT、GPT-4
翰墨之道
GPT开发GPT应用专栏GPT-1GPT-3GPT开发CodexTurboChatGPT
文章目录一、GPT-3Codex二、GPT-3.5Turbo二、ChatGPT三、GPT-4一、GPT-3Codex 2022年3月,OpenAI发布了GPT-3Codex的新版本。 这个新模型具有编辑和插入文本的能力。它们是通过截至2021年6月的数据进行训练的,并被描述为比之前版本更强大。到2022年11月底,OpenAI开始将这些模型称为GPT-3.5系列的一部分。 Codex系列模型
- ASFF算法
神笔馬良
Python入门知识深度学习人工智能
1.特征金字塔的缺点:对于单发检测器,在不同尺度上的不一致。2.采用启发式引导的特征选择:大实例通常与上层特征映射相关联,小实例与下层特征映射相关联。3.解决的问题:如果一幅图像同时包含大小目标,则不同层次特征之间的冲突往往占据特征金字塔的主要部分。这种不一致性干扰了训练过程中的梯度计算,降低了特征金字塔的有效性。4.这个问题存在的原因:当一个对象在某一层特征图中被赋值并被视为正值时,其他层特征图
- 最全中文对话数据集(不定期更新)
数据猎手小k
人工智能大数据
随着人工智能技术的发展,自然语言处理(NLP)领域中的对话系统逐渐成为研究的热点。为了提升对话系统的性能,需要大量的高质量对话数据来训练和优化模型。然而,中文对话数据相对于英文来说较为稀缺,且质量参差不齐,这限制了中文对话系统的发展。因此,构建大规模、高质量的中文对话数据集成为了一个迫切的需求。一、研究意义1、推动中文NLP发展:大规模高质量的中文对话数据集能够为中文自然语言处理领域的研究提供基础
- 【保姆级视频教程(二)】YOLOv12训练数据集构建:标签格式转换-划分-YAML 配置 避坑指南 | 小白也能轻松玩转目标检测!
一只云卷云舒
YOLOv12保姆级通关教程YOLO目标检测人工智能Ultralytics数据集YOLOv12小白教程
【2025全站首发】YOLOv12训练数据集构建:标签格式转换-划分-YAML配置避坑指南|小白也能轻松玩转目标检测!文章目录1.数据集准备1.1标签格式转换1.2数据集划分1.3yaml配置文件创建2.训练验证1.数据集准备示例数据集下载链接:PKU-Market-PCB数据集1.1标签格式转换cursorprompt请撰写一个py脚本。将@Annotations文件夹下的所有类别的xml格式的
- DeepSeek全栈接入指南:从零到生产环境的深度实践
量子纠缠BUG
DeepSeek部署AIDeepSeek人工智能深度学习机器学习
第一章:DeepSeek技术体系全景解析1.1认知DeepSeek技术生态DeepSeek作为新一代人工智能技术平台,构建了覆盖算法开发、模型训练、服务部署的全链路技术栈。其核心能力体现在:1.1.1多模态智能引擎自然语言处理:支持文本生成(NLG)、语义理解(NLU)、情感分析等计算机视觉:提供图像分类、目标检测、OCR识别等CV能力语音交互:包含语音识别(ASR)、语音合成(TTS)及声纹识别
- 2025,AI变现有哪些机遇与挑战?
Imagination官方博客
人工智能
大模型的能力边界在不断拓宽,主流云端大模型普遍具备了多模态推理能力。技术路线上,也不再局限于算力堆叠,而是探索强化学习、符号推理、类脑计算等新路径。并且,投入更小、更垂直的小模型涌现,为特定领域的应用提供了更高效的解决方案。与此同时,我国大模型领域仍然存在多方面痛点,例如:云端训练成本高、高端算力存在“卡脖子”风险、优质数据匮乏、人才缺口、AI算法开源生态仍需强化、数据安全和隐私问题等等,仍是市场
- haclon模板匹配
CallZhang210
haclon视觉检测
*打开窗口dev_open_window(0,0,512,512,'black',WindowHandle)*显示图像(用于创建模板的图像)read_image(Image,'D:/训练照片/4.png')dev_display(Image)*在图像上手动绘制ROI,即选择绘制的模板区域draw_rectangle1(WindowHandle,Row1,Column1,Row2,Column2)*
- 自编码器(Autoencoders)
路野yue
机器学习人工智能深度学习
自编码器(Autoencoders):自编码器由编码器和解码器组成,编码器将输入数据压缩为低维表示,解码器将其还原为原始数据。通过训练,自编码器能够学习数据的有效表示,常用于降维和特征提取。相比于独立模型,它的输入输出更灵活,且可以在输入完成后在完成解码。1.基本结构自编码器由两部分组成:编码器(Encoder):将输入数据压缩为低维表示(编码)。解码器(Decoder):从编码中重建原始数据。2
- 深度学习重要论文阅读笔记 ResNet (2025.2.26)
北岛寒沫
逐界星辰2025计算机科研深度学习论文阅读笔记
文章目录问题背景数据预处理神经网络模型模型性能知识点积累英语单词积累问题背景随着神经网络变得更深(层数变多),模型的训练过程也会变得更加困难。当神经网络的深度增加,就会出现梯度消失和梯度下降现象,妨碍模型的收敛。不过,这种情况可以通过归一化的模型初始化和中间的归一化层基本解决。但是,尽管在增加了归一化技术的情况下很深的神经网络可以收敛,又出现了另外一个问题,即随着模型深度的增加,模型的准确率反而下
- springmvc 下 freemarker页面枚举的遍历输出
杨白白
enumfreemarker
spring mvc freemarker 中遍历枚举
1枚举类型有一个本地方法叫values(),这个方法可以直接返回枚举数组。所以可以利用这个遍历。
enum
public enum BooleanEnum {
TRUE(Boolean.TRUE, "是"), FALSE(Boolean.FALSE, "否");
- 实习简要总结
byalias
工作
来白虹不知不觉中已经一个多月了,因为项目还在需求分析及项目架构阶段,自己在这段
时间都是在学习相关技术知识,现在对这段时间的工作及学习情况做一个总结:
(1)工作技能方面
大体分为两个阶段,Java Web 基础阶段和Java EE阶段
1)Java Web阶段
在这个阶段,自己主要着重学习了 JSP, Servlet, JDBC, MySQL,这些知识的核心点都过
了一遍,也
- Quartz——DateIntervalTrigger触发器
eksliang
quartz
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2208559 一.概述
simpleTrigger 内部实现机制是通过计算间隔时间来计算下次的执行时间,这就导致他有不适合调度的定时任务。例如我们想每天的 1:00AM 执行任务,如果使用 SimpleTrigger,间隔时间就是一天。注意这里就会有一个问题,即当有 misfired 的任务并且恢复执行时,该执行时间
- Unix快捷键
18289753290
unixUnix;快捷键;
复制,删除,粘贴:
dd:删除光标所在的行 &nbs
- 获取Android设备屏幕的相关参数
酷的飞上天空
android
包含屏幕的分辨率 以及 屏幕宽度的最大dp 高度最大dp
TextView text = (TextView)findViewById(R.id.text);
DisplayMetrics dm = new DisplayMetrics();
text.append("getResources().ge
- 要做物联网?先保护好你的数据
蓝儿唯美
数据
根据Beecham Research的说法,那些在行业中希望利用物联网的关键领域需要提供更好的安全性。
在Beecham的物联网安全威胁图谱上,展示了那些可能产生内外部攻击并且需要通过快速发展的物联网行业加以解决的关键领域。
Beecham Research的技术主管Jon Howes说:“之所以我们目前还没有看到与物联网相关的严重安全事件,是因为目前还没有在大型客户和企业应用中进行部署,也就
- Java取模(求余)运算
随便小屋
java
整数之间的取模求余运算很好求,但几乎没有遇到过对负数进行取模求余,直接看下面代码:
/**
*
* @author Logic
*
*/
public class Test {
public static void main(String[] args) {
// TODO A
- SQL注入介绍
aijuans
sql注入
二、SQL注入范例
这里我们根据用户登录页面
<form action="" > 用户名:<input type="text" name="username"><br/> 密 码:<input type="password" name="passwor
- 优雅代码风格
aoyouzi
代码
总结了几点关于优雅代码风格的描述:
代码简单:不隐藏设计者的意图,抽象干净利落,控制语句直截了当。
接口清晰:类型接口表现力直白,字面表达含义,API 相互呼应以增强可测试性。
依赖项少:依赖关系越少越好,依赖少证明内聚程度高,低耦合利于自动测试,便于重构。
没有重复:重复代码意味着某些概念或想法没有在代码中良好的体现,及时重构消除重复。
战术分层:代码分层清晰,隔离明确,
- 布尔数组
百合不是茶
java布尔数组
androi中提到了布尔数组;
布尔数组默认的是false, 并且只会打印false或者是true
布尔数组的例子; 根据字符数组创建布尔数组
char[] c = {'p','u','b','l','i','c'};
//根据字符数组的长度创建布尔数组的个数
boolean[] b = new bool
- web.xml之welcome-file-list、error-page
bijian1013
javaweb.xmlservleterror-page
welcome-file-list
1.定义:
<welcome-file-list>
<welcome-file>login.jsp</welcome>
</welcome-file-list>
2.作用:用来指定WEB应用首页名称。
error-page1.定义:
<error-page&g
- richfaces 4 fileUpload组件删除上传的文件
sunjing
clearRichfaces 4fileupload
页面代码
<h:form id="fileForm"> <rich:
- 技术文章备忘
bit1129
技术文章
Zookeeper
http://wenku.baidu.com/view/bab171ffaef8941ea76e05b8.html
http://wenku.baidu.com/link?url=8thAIwFTnPh2KL2b0p1V7XSgmF9ZEFgw4V_MkIpA9j8BX2rDQMPgK5l3wcs9oBTxeekOnm5P3BK8c6K2DWynq9nfUCkRlTt9uV
- org.hibernate.hql.ast.QuerySyntaxException: unexpected token: on near line 1解决方案
白糖_
Hibernate
文章摘自:http://blog.csdn.net/yangwawa19870921/article/details/7553181
在编写HQL时,可能会出现这种代码:
select a.name,b.age from TableA a left join TableB b on a.id=b.id
如果这是HQL,那么这段代码就是错误的,因为HQL不支持
- sqlserver按照字段内容进行排序
bozch
按照内容排序
在做项目的时候,遇到了这样的一个需求:
从数据库中取出的数据集,首先要将某个数据或者多个数据按照地段内容放到前面显示,例如:从学生表中取出姓李的放到数据集的前面;
select * fro
- 编程珠玑-第一章-位图排序
bylijinnan
java编程珠玑
import java.io.BufferedWriter;
import java.io.File;
import java.io.FileWriter;
import java.io.IOException;
import java.io.Writer;
import java.util.Random;
public class BitMapSearch {
- Java关于==和equals
chenbowen00
java
关于==和equals概念其实很简单,一个是比较内存地址是否相同,一个比较的是值内容是否相同。虽然理解上不难,但是有时存在一些理解误区,如下情况:
1、
String a = "aaa";
a=="aaa";
==> true
2、
new String("aaa")==new String("aaa
- [IT与资本]软件行业需对外界投资热情保持警惕
comsci
it
我还是那个看法,软件行业需要增强内生动力,尽量依靠自有资金和营业收入来进行经营,避免在资本市场上经受各种不同类型的风险,为企业自主研发核心技术和产品提供稳定,温和的外部环境...
如果我们在自己尚未掌握核心技术之前,企图依靠上市来筹集资金,然后使劲往某个领域砸钱,然
- oracle 数据块结构
daizj
oracle块数据块块结构行目录
oracle 数据块是数据库存储的最小单位,一般为操作系统块的N倍。其结构为:
块头--〉空行--〉数据,其实际为纵行结构。
块的标准大小由初始化参数DB_BLOCK_SIZE指定。具有标准大小的块称为标准块(Standard Block)。块的大小和标准块的大小不同的块叫非标准块(Nonstandard Block)。同一数据库中,Oracle9i及以上版本支持同一数据库中同时使用标
- github上一些觉得对自己工作有用的项目收集
dengkane
github
github上一些觉得对自己工作有用的项目收集
技能类
markdown语法中文说明
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全文检索
elasticsearch
bigdesk elasticsearch管理插件
回到顶部
nosql
mapdb 支持亿级别map, list, 支持事务. 可考虑做为缓存使用
C
- 初二上学期难记单词二
dcj3sjt126com
englishword
dangerous 危险的
panda 熊猫
lion 狮子
elephant 象
monkey 猴子
tiger 老虎
deer 鹿
snake 蛇
rabbit 兔子
duck 鸭
horse 马
forest 森林
fall 跌倒;落下
climb 爬;攀登
finish 完成;结束
cinema 电影院;电影
seafood 海鲜;海产食品
bank 银行
- 8、mysql外键(FOREIGN KEY)的简单使用
dcj3sjt126com
mysql
一、基本概念
1、MySQL中“键”和“索引”的定义相同,所以外键和主键一样也是索引的一种。不同的是MySQL会自动为所有表的主键进行索引,但是外键字段必须由用户进行明确的索引。用于外键关系的字段必须在所有的参照表中进行明确地索引,InnoDB不能自动地创建索引。
2、外键可以是一对一的,一个表的记录只能与另一个表的一条记录连接,或者是一对多的,一个表的记录与另一个表的多条记录连接。
3、如
- java循环标签 Foreach
shuizhaosi888
标签java循环foreach
1. 简单的for循环
public static void main(String[] args) {
for (int i = 1, y = i + 10; i < 5 && y < 12; i++, y = i * 2) {
System.err.println("i=" + i + " y="
- Spring Security(05)——异常信息本地化
234390216
exceptionSpring Security异常信息本地化
异常信息本地化
Spring Security支持将展现给终端用户看的异常信息本地化,这些信息包括认证失败、访问被拒绝等。而对于展现给开发者看的异常信息和日志信息(如配置错误)则是不能够进行本地化的,它们是以英文硬编码在Spring Security的代码中的。在Spring-Security-core-x
- DUBBO架构服务端告警Failed to send message Response
javamingtingzhao
架构DUBBO
废话不多说,警告日志如下,不知道有哪位遇到过,此异常在服务端抛出(服务器启动第一次运行会有这个警告),后续运行没问题,找了好久真心不知道哪里错了。
WARN 2015-07-18 22:31:15,272 com.alibaba.dubbo.remoting.transport.dispatcher.ChannelEventRunnable.run(84)
- JS中Date对象中几个用法
leeqq
JavaScriptDate最后一天
近来工作中遇到这样的两个需求
1. 给个Date对象,找出该时间所在月的第一天和最后一天
2. 给个Date对象,找出该时间所在周的第一天和最后一天
需求1中的找月第一天很简单,我记得api中有setDate方法可以使用
使用setDate方法前,先看看getDate
var date = new Date();
console.log(date);
// Sat J
- MFC中使用ado技术操作数据库
你不认识的休道人
sqlmfc
1.在stdafx.h中导入ado动态链接库
#import"C:\Program Files\Common Files\System\ado\msado15.dll" no_namespace rename("EOF","end")2.在CTestApp文件的InitInstance()函数中domodal之前写::CoIniti
- Android Studio加速
rensanning
android studio
Android Studio慢、吃内存!启动时后会立即通过Gradle来sync & build工程。
(1)设置Android Studio
a) 禁用插件
File -> Settings... Plugins 去掉一些没有用的插件。
比如:Git Integration、GitHub、Google Cloud Testing、Google Cloud
- 各数据库的批量Update操作
tomcat_oracle
javaoraclesqlmysqlsqlite
MyBatis的update元素的用法与insert元素基本相同,因此本篇不打算重复了。本篇仅记录批量update操作的
sql语句,懂得SQL语句,那么MyBatis部分的操作就简单了。 注意:下列批量更新语句都是作为一个事务整体执行,要不全部成功,要不全部回滚。
MSSQL的SQL语句
WITH R AS(
SELECT 'John' as name, 18 as
- html禁止清除input文本输入缓存
xp9802
input
多数浏览器默认会缓存input的值,只有使用ctl+F5强制刷新的才可以清除缓存记录。如果不想让浏览器缓存input的值,有2种方法:
方法一: 在不想使用缓存的input中添加 autocomplete="off"; eg: <input type="text" autocomplete="off" name