- 【论文笔记】RAGLAB: A Modular and Research-Oriented Unified Framework for Retrieval-Augmented Generation
AustinCyy
论文笔记论文阅读
论文信息论文标题:RAGLAB:AModularandResearch-OrientedUnifiedFrameworkforRetrieval-AugmentedGeneration-EMNLP24论文作者:XuanwangZhang-NanjingUniversity论文链接:https://arxiv.org/abs/2408.11381代码链接:https://github.com/fat
- Llama改进之——RoPE旋转位置编码
愤怒的可乐
NLP项目实战#LLaMARoPE旋转位置编码
引言旋转位置编码(RotaryPositionEmbedding,RoPE)将绝对相对位置依赖纳入自注意力机制中,以增强Transformer架构的性能。目前很火的大模型LLaMA、QWen等都应用了旋转位置编码。之前在[论文笔记]ROFORMER中对旋转位置编码的原始论文进行了解析,重点推导了旋转位置编码的公式,本文侧重实现,同时尽量简化数学上的推理,详细推理可见最后的参考文章。复数与极坐标复数
- Llama改进之——均方根层归一化RMSNorm
愤怒的可乐
NLP项目实战#llama
引言在学习完GPT2之后,从本文开始进入Llama模型系列。本文介绍Llama模型的改进之RMSNorm(均方根层归一化)。它是由RootMeanSquareLayerNormalization论文提出来的,可以参阅其论文笔记1。LayerNorm层归一化(LayerNorm)对Transformer等模型来说非常重要,它可以帮助稳定训练并提升模型收敛性。LayerNorm针对一个样本所有特征计算
- 论文笔记 <交通灯><多智能体>CoLight管理交通灯
青椒大仙KI11
论文阅读
今天看的是论文Colight:学习网络级合作进行交通信号控制论文提出的CoLight模型是一种基于强化学习和图注意力网络的交通信号灯控制方法,旨在解决城市道路网络中的交通信号的写作问题,提升车辆通行效率。问题定义为:将交通信号控制问题建模为马尔可夫博弈,每个路口由一个智能体控制,智能体通过观察部分系统状态(当前相位和各车道车辆数),选择动作(下一时间段的相位),目标是最小化路口周围车道的平均队列长
- 《基于超声的深度学习模型用于降低BI-RADS 4A乳腺病变的恶性率》论文笔记 MobileNet
往事随风、、
论文笔记机器学习深度学习论文阅读人工智能机器学习健康医疗
《APPLICATIONOFDEEPLEARNINGTOREDUCETHERATEOFMALIGNANCYAMONGBI-RADS4ABREASTLESIONSBASEDONULTRASONOGRAPHY》《基于超声的深度学习模型用于降低BI-RADS4A乳腺病变的恶性率》原文地址:链接文章目录摘要简介方法患者图像获取与处理深度学习模型统计分析结果讨论结论摘要本研究旨在开发一个基于超声(US)图像
- 论文笔记--Language Models are Unsupervised Multitask Learners
Isawany
论文阅读论文阅读语言模型transformerchatgpt自然语言处理
论文笔记GPT-2--LanguageModelsareUnsupervisedMultitaskLearners1.文章简介2.文章导读2.1概括2.2文章重点技术2.2.1数据集WebText2.2.2分词方法3.GPT-1&GPT-24.文章亮点5.原文传送门6.References1.文章简介标题:LanguageModelsareUnsupervisedMultitaskLearners
- You Only Look Once Unified, Real-Time Object Detection论文笔记
__Lo__
目标检测论文阅读深度学习
文章结构统一检测框架(UnifiledDetection)核心思想YOLO将目标检测视为一个端到端的回归问题,输入的图像经过SingleForwardPass,直接输出物体的信息(边界框的位置、边界框的置信度、类别概率);优势在于速度快,全局理解上下文,这里全局理解上下文的意思是识别物体和背景的关系,减少误检。网络设计网格划分(GridDivision)将图像划分为一个S×S的网格,文中S=7;共
- 【论文笔记】UnifiedQA:新SOTA,生成模型一统问答任务
iLuz
深度学习自然语言处理
目录引言模型介绍1.输入格式2.实验结果总结引言问答任务有多种形式,常见的有抽取式问答(EX)、摘要式问答(AB)、多选题式问答(MC)、判断式问答(YN)。一般的解决方案是针对不同形式的问答任务设计不同的模型。例如,抽取式问答、多选题式问答、判断式问答可以转化为分类任务,摘要式问答可以转换为生成任务。尽管任务形式不同,但模型所需的语义理解和推理能力是共通的,或许不需要format-special
- [论文笔记] [2008] [ICML] Extracting and Composing Robust Features with Denoising Autoencoders
Alexzhuan
DL神经网络机器学习
在06年以前,想要去训练一个多层的神经网络是比较困难的,主要的问题是超过两层的模型,当时没有好的策略或方法使模型优化的很好,得不到预期的效果。在06年,Hinton提出的stackedautoencoders改变了当时的情况,那时候的研究者就开始关注各种自编码模型以及相应的堆叠模型。这篇的作者提出的DAE(DenoisingAutoencoders)就是当时蛮有影响力的工作。那个时候多层模型效果得
- 【论文笔记】SecAlign: Defending Against Prompt Injection with Preference Optimization
AustinCyy
论文笔记论文阅读
论文信息论文标题:SecAlign:DefendingAgainstPromptInjectionwithPreferenceOptimization-CCS25论文作者:SizheChen-UCBerkeley;Meta,FAIR论文链接:https://arxiv.org/abs/2410.05451代码链接:https://github.com/facebookresearch/SecAli
- CLIP论文笔记:Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision
Q同学的nlp笔记
论文阅读语言模型人工智能nlp自然语言处理
导语会议:ICML2021链接:https://proceedings.mlr.press/v139/radford21a/radford21a.pdf当前的计算机视觉系统通常只能识别预先设定的对象类别,这限制了它们的广泛应用。为了突破这一局限,本文探索了一种新的学习方法,即直接从图像相关的原始文本中学习。本文开发了一种简单的预训练任务,通过预测图片与其对应标题的匹配关系,从而有效地从一个包含4亿
- 论文笔记:Large Language Models are Zero-Shot Next LocationPredictors
UQI-LIUWJ
论文笔记论文阅读语言模型人工智能
1intro下一个地点预测(NL)包括基于个体历史访问位置来预测其未来的位置。NL对于应对各种社会挑战至关重要,包括交通管理和优化、疾病传播控制以及灾害响应管理NL问题已经通过使用马尔可夫模型、基于模式的方法以及最近的深度学习(DL)技术(进行了处理。然而,这些方法并不具备地理转移能力因此,一旦这些模型在某个地理区域训练完毕,如果部署到不同的地理区域,它们将面临严重的性能下降尽管已经做出努力改善地
- 论文笔记:LSTPrompt: Large Language Models as Zero-Shot Time Series Forecastersby Long-Short-Term Prompt
UQI-LIUWJ
论文笔记论文阅读语言模型prompt
202402arxiv1intro1.1大模型+时间序列预测一般有两种类型的方法使用海量时间序列数据重新训练一个时间序列领域的大模型论文笔记:TimeGPT-1_timegpt论文-CSDN博客直接利用现有的大模型,设计prompt,将时间序列数据转换成大模型理解的文本,实现时间序列预测代价小+有成熟的可供使用的大模型1.2本文思路之前的方法大多集中在如何将时间序列数据转换成文本上将时间序列的数字
- 【论文笔记】ResNet论文的全面解析
浩瀚之水_csdn
#论文阅读笔记人工智能
论文:DeepResidualLearningforImageRecognition发表时间:2015发表作者:(MicrosoftResearch)He-Kaiming,Ren-Shaoqing,Sun-Jian论文链接:论文链接一、ResNet论文基本信息论文标题与发表信息论文标题:《DeepResidualLearningforImageRecognition》发表时间:2015年,并在20
- 论文笔记:TrafficPredict: Trajectory Prediction for Heterogeneous Traffic-Agents
CvBeginner
论文笔记轨迹预测计算机视觉
论文笔记:TrafficPredict:TrajectoryPredictionforHeterogeneousTraffic-Agents摘要这是百度在AAAI2019发布的一篇文章。这篇文章提出了一种基于4D-graph的方法实现复杂场景下的轨迹预测,研究对象包含行人、机动车和自行车。实现方法本文提出了一个基于LSTM的算法,名为TrafficPredict。构建了一个4DGraph,输入是轨
- 论文笔记:MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks
菜鸡信息技术
DeepLearning
MobileNetV2:InvertedResidualsandLinearBottlenecksMobileNetV2是MobileNetV1的改进版,Invertedresidual是个非常精妙的设计!MobileNetV1引入depthwiseseparableconvolution代替standardconvolution,减少运算量。MobileNetV1的结构其实非常简单,是类似于VG
- AIGC视频生成模型:ByteDance的PixelDance模型
好评笔记
AIGC深度学习人工智能计算机视觉机器学习transformer论文阅读
大家好,这里是好评笔记,公主号:Goodnote,专栏文章私信限时Free。本文详细介绍ByteDance的视频生成模型PixelDance,论文于2023年11月发布,模型上线于2024年9月,同时期上线的模型还有Seaweed(论文未发布)。热门专栏机器学习机器学习笔记合集深度学习深度学习笔记合集优质专栏回顾:机器学习笔记深度学习笔记多模态论文笔记AIGC—图像文章目录热门专栏机器学习深度学习
- Meta的AIGC视频生成模型——Emu Video
好评笔记
AIGC深度学习人工智能机器学习transformer校招面试八股
大家好,这里是好评笔记,公主号:Goodnote,专栏文章私信限时Free。本文详细介绍Meta的视频生成模型EmuVideo,作为Meta发布的第二款视频生成模型,在视频生成领域发挥关键作用。优质专栏回顾:机器学习笔记深度学习笔记多模态论文笔记AIGC—图像文章目录论文摘要引言相关工作文本到图像(T2I)扩散模型视频生成/预测文本到视频(T2V)生成分解生成方法预备知识EmuVideo生成步骤图
- [论文笔记] 超详细解读DeepSeek v3全论文技术报告
心心喵
论文笔记论文阅读
DeepSeek-V3是一个强大的专家混合(Mixture-of-Experts,MoE)语言模型,总共671B参数,每个token激活37B参数(可以理解为有多个专家,但每个token只会选择一部分专家进行推理,所以一个token的预测,只会用到37B参数),DeepSeek-V3使用了多头潜在注意力(
- [论文笔记] pai-megatron qwen1.5报错
心心喵
论文笔记python
Qwen1.5-0.5b-chat使用example中fintune.py报错·Issue#77·QwenLM/Qwen1.5·GitHub解决方案:transformers升级到4.37.0pipinstallsetuptools==65.5.1pipinstalltransformers==4.37.0
- 基于不确定性感知学习的单图像自监督3D人体网格重建 (论文笔记与思考)
Gamma and Beta
读博笔记算法笔记学习3d论文阅读
文章目录论文解决的问题提出的算法以及启发点论文解决的问题首先这是Self-Supervised3DHumanmeshrecoveryfromasingleimagewithuncertainty-awarelearning(AAAI2024)的论文笔记。该文中主要提出了一个自监督的framework用于人体的姿态恢复。主要是解决了现有的方法对大型数据集的依赖。提出的算法以及启发点论文总体的框架其实
- 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
- LLM论文笔记 27: Looped Transformers for Length Generalization
Zhouqi_Hua
大模型论文阅读论文阅读语言模型人工智能论文笔记笔记
Arxiv日期:2024.9.25关键词长度泛化transformer结构优化核心结论1.RASP-L限制transformer无法处理包含循环的任务的长度泛化2.LoopTransformer显著提升了长度泛化能力InputInjection显著提升了模型的长度泛化性能,尤其在二进制加法等复杂任务上效果显著在推理中,通过输出置信度判断迭代停止点的策略能够实现接近最佳的性能主要方法Transfor
- Fast-BEV:A Fast and Strong Bird’s-Eye View Perception Baseline——论文笔记
m_buddy
BEVPerception论文阅读人工智能深度学习
参考代码:Fast-BEV一稿多投的另一篇:Fast-BEV:TowardsReal-timeOn-vehicleBird’s-EyeViewPerception1.概述介绍:这篇文章提供了一种可实际部署的BEV感知方案,能够在当今车端主流计算单元上(NvidiaOrin)实现不错的帧率。从camera到BEV的转换思想来自于M2BEV,但是对这个转换方法中使用查找表和映射方法改进,使得整体视角转
- 读论文笔记-Flamingo:少样本视觉语言模型
joseanne_josie
论文阅读语言模型人工智能
读论文笔记-Flamingo:少样本视觉语言模型Plomblems本文拟解决多模态机器学习中,如何将训练好的模型快速适应到少量标注数据的新任务中的问题。Motivations已有的VLM虽然能在zero-shot的场景下适应于新任务,但他们只解决了有限的使用情况(如CLIP只解决了图片分类),由于主要缺乏生成语言的能力其不能应用于开放性任务。其他的一些方法虽然研究了基于视觉的语言生成但在数据量少的
- 论文笔记-基于多层感知器(MLP)的多变量桥式起重机自适应安全制动与距离预测
sagima_sdu
论文阅读
《IETCyber-SystemsandRobotics》出版山东大学TenglongZhang和GuoliangLiu团队的研究成果,文章题为“AdaptiveSafeBrakingandDistancePredictionforOverheadCranesWithMultivariationUsingMLP”。摘要桥式起重机的紧急制动及其制动距离预测是其安全运行中的关键难题。本文采用多层感知器
- 论文笔记:How Can Large Language Models Understand Spatial-Temporal Data?
UQI-LIUWJ
论文笔记论文阅读语言模型人工智能
arxiv2024011introLLM在NLP和CV领域表现出色,但将它们应用于时空预测任务仍然面临挑战,主要问题包括:数据不匹配传统的LLMs设计用于处理序列文本数据,而时空数据具有复杂的结构和动态性,这两者之间存在显著差异模型设计限制现有的时空预测方法通常需要为特定领域设计专门的模型,这限制了模型的通用性和适应性数据稀缺和泛化能力传统的时空预测方法在面对数据稀缺或稀疏的情况下表现不佳,且泛化
- SentiGAN: Generating Sentimental Texts via Mixture Adversarial Networks论文笔记
catbird233
深度生成模型笔记
另一篇很好的解释:https://www.itcodemonkey.com/article/6378.html摘要在自然语言生成领域,不同情感标签的生成越来越受到人们的关注。近年来,生成性对抗网(gan)在文本生成方面取得了良好的效果。然而,gan产生的文本通常存在质量差、缺乏多样性和模式崩溃的问题。本文提出了一个新的框架--sentyan,它有多个生成器和一个多类判别器,以解决上述问题。在我们的
- [论文笔记]Adaptive-RAG: Learning to Adapt Retrieval-Augmented Large Language Models through Question Com
愤怒的可乐
自然语言处理论文翻译/笔记论文阅读语言模型人工智能
引言今天带来论文Adaptive-RAG:LearningtoAdaptRetrieval-AugmentedLargeLanguageModelsthroughQuestionComplexity的笔记。检索增强的大型语言模型(LLMs)已经成为一个有希望的方法,将外部知识库的非参数化知识整合到LLMs中,从而提高了几个任务的响应准确性。但并不是所有用户请求都只属于简单或复杂类别中的一个。在这项
- 论文笔记--Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks
Isawany
论文阅读论文阅读bert语言模型transformernlp
论文笔记--Sentence-BERT:SentenceEmbeddingsusingSiameseBERT-Networks1.文章简介2.文章导读2.1概括2.2文章重点技术2.2.1池化层2.2.2目标函数3.文章亮点和不足4.原文传送门5.References1.文章简介标题:Sentence-BERT:SentenceEmbeddingsusingSiameseBERT-Networks
- 微信开发者验证接口开发
362217990
微信 开发者 token 验证
微信开发者接口验证。
Token,自己随便定义,与微信填写一致就可以了。
根据微信接入指南描述 http://mp.weixin.qq.com/wiki/17/2d4265491f12608cd170a95559800f2d.html
第一步:填写服务器配置
第二步:验证服务器地址的有效性
第三步:依据接口文档实现业务逻辑
这里主要讲第二步验证服务器有效性。
建一个
- 一个小编程题-类似约瑟夫环问题
BrokenDreams
编程
今天群友出了一题:
一个数列,把第一个元素删除,然后把第二个元素放到数列的最后,依次操作下去,直到把数列中所有的数都删除,要求依次打印出这个过程中删除的数。
&
- linux复习笔记之bash shell (5) 关于减号-的作用
eksliang
linux关于减号“-”的含义linux关于减号“-”的用途linux关于“-”的含义linux关于减号的含义
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2105677
管道命令在bash的连续处理程序中是相当重要的,尤其在使用到前一个命令的studout(标准输出)作为这次的stdin(标准输入)时,就显得太重要了,某些命令需要用到文件名,例如上篇文档的的切割命令(split)、还有
- Unix(3)
18289753290
unix ksh
1)若该变量需要在其他子进程执行,则可用"$变量名称"或${变量}累加内容
什么是子进程?在我目前这个shell情况下,去打开一个新的shell,新的那个shell就是子进程。一般状态下,父进程的自定义变量是无法在子进程内使用的,但通过export将变量变成环境变量后就能够在子进程里面应用了。
2)条件判断: &&代表and ||代表or&nbs
- 关于ListView中性能优化中图片加载问题
酷的飞上天空
ListView
ListView的性能优化网上很多信息,但是涉及到异步加载图片问题就会出现问题。
具体参看上篇文章http://314858770.iteye.com/admin/blogs/1217594
如果每次都重新inflate一个新的View出来肯定会造成性能损失严重,可能会出现listview滚动是很卡的情况,还会出现内存溢出。
现在想出一个方法就是每次都添加一个标识,然后设置图
- 德国总理默多克:给国人的一堂“震撼教育”课
永夜-极光
教育
http://bbs.voc.com.cn/topic-2443617-1-1.html德国总理默多克:给国人的一堂“震撼教育”课
安吉拉—默克尔,一位经历过社会主义的东德人,她利用自己的博客,发表一番来华前的谈话,该说的话,都在上面说了,全世界想看想传播——去看看默克尔总理的博客吧!
德国总理默克尔以她的低调、朴素、谦和、平易近人等品格给国人留下了深刻印象。她以实际行动为中国人上了一堂
- 关于Java继承的一个小问题。。。
随便小屋
java
今天看Java 编程思想的时候遇见一个问题,运行的结果和自己想想的完全不一样。先把代码贴出来!
//CanFight接口
interface Canfight {
void fight();
}
//ActionCharacter类
class ActionCharacter {
public void fight() {
System.out.pr
- 23种基本的设计模式
aijuans
设计模式
Abstract Factory:提供一个创建一系列相关或相互依赖对象的接口,而无需指定它们具体的类。 Adapter:将一个类的接口转换成客户希望的另外一个接口。A d a p t e r模式使得原本由于接口不兼容而不能一起工作的那些类可以一起工作。 Bridge:将抽象部分与它的实现部分分离,使它们都可以独立地变化。 Builder:将一个复杂对象的构建与它的表示分离,使得同
- 《周鸿祎自述:我的互联网方法论》读书笔记
aoyouzi
读书笔记
从用户的角度来看,能解决问题的产品才是好产品,能方便/快速地解决问题的产品,就是一流产品.
商业模式不是赚钱模式
一款产品免费获得海量用户后,它的边际成本趋于0,然后再通过广告或者增值服务的方式赚钱,实际上就是创造了新的价值链.
商业模式的基础是用户,木有用户,任何商业模式都是浮云.商业模式的核心是产品,本质是通过产品为用户创造价值.
商业模式还包括寻找需求
- JavaScript动态改变样式访问技术
百合不是茶
JavaScriptstyle属性ClassName属性
一:style属性
格式:
HTML元素.style.样式属性="值";
创建菜单:在html标签中创建 或者 在head标签中用数组创建
<html>
<head>
<title>style改变样式</title>
</head>
&l
- jQuery的deferred对象详解
bijian1013
jquerydeferred对象
jQuery的开发速度很快,几乎每半年一个大版本,每两个月一个小版本。
每个版本都会引入一些新功能,从jQuery 1.5.0版本开始引入的一个新功能----deferred对象。
&nb
- 淘宝开放平台TOP
Bill_chen
C++c物流C#
淘宝网开放平台首页:http://open.taobao.com/
淘宝开放平台是淘宝TOP团队的产品,TOP即TaoBao Open Platform,
是淘宝合作伙伴开发、发布、交易其服务的平台。
支撑TOP的三条主线为:
1.开放数据和业务流程
* 以API数据形式开放商品、交易、物流等业务;
&
- 【大型网站架构一】大型网站架构概述
bit1129
网站架构
大型互联网特点
面对海量用户、海量数据
大型互联网架构的关键指标
高并发
高性能
高可用
高可扩展性
线性伸缩性
安全性
大型互联网技术要点
前端优化
CDN缓存
反向代理
KV缓存
消息系统
分布式存储
NoSQL数据库
搜索
监控
安全
想到的问题:
1.对于订单系统这种事务型系统,如
- eclipse插件hibernate tools安装
白糖_
Hibernate
eclipse helios(3.6)版
1.启动eclipse 2.选择 Help > Install New Software...> 3.添加如下地址:
http://download.jboss.org/jbosstools/updates/stable/helios/ 4.选择性安装:hibernate tools在All Jboss tool
- Jquery easyui Form表单提交注意事项
bozch
jquery easyui
jquery easyui对表单的提交进行了封装,提交的方式采用的是ajax的方式,在开发的时候应该注意的事项如下:
1、在定义form标签的时候,要将method属性设置成post或者get,特别是进行大字段的文本信息提交的时候,要将method设置成post方式提交,否则页面会抛出跨域访问等异常。所以这个要
- Trie tree(字典树)的Java实现及其应用-统计以某字符串为前缀的单词的数量
bylijinnan
java实现
import java.util.LinkedList;
public class CaseInsensitiveTrie {
/**
字典树的Java实现。实现了插入、查询以及深度优先遍历。
Trie tree's java implementation.(Insert,Search,DFS)
Problem Description
Igna
- html css 鼠标形状样式汇总
chenbowen00
htmlcss
css鼠标手型cursor中hand与pointer
Example:CSS鼠标手型效果 <a href="#" style="cursor:hand">CSS鼠标手型效果</a><br/>
Example:CSS鼠标手型效果 <a href="#" style=&qu
- [IT与投资]IT投资的几个原则
comsci
it
无论是想在电商,软件,硬件还是互联网领域投资,都需要大量资金,虽然各个国家政府在媒体上都给予大家承诺,既要让市场的流动性宽松,又要保持经济的高速增长....但是,事实上,整个市场和社会对于真正的资金投入是非常渴望的,也就是说,表面上看起来,市场很活跃,但是投入的资金并不是很充足的......
 
- oracle with语句详解
daizj
oraclewithwith as
oracle with语句详解 转
在oracle中,select 查询语句,可以使用with,就是一个子查询,oracle 会把子查询的结果放到临时表中,可以反复使用
例子:注意,这是sql语句,不是pl/sql语句, 可以直接放到jdbc执行的
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- hbase的简单操作
deng520159
数据库hbase
近期公司用hbase来存储日志,然后再来分析 ,把hbase开发经常要用的命令找了出来.
用ssh登陆安装hbase那台linux后
用hbase shell进行hbase命令控制台!
表的管理
1)查看有哪些表
hbase(main)> list
2)创建表
# 语法:create <table>, {NAME => <family&g
- C语言scanf继续学习、算术运算符学习和逻辑运算符
dcj3sjt126com
c
/*
2013年3月11日20:37:32
地点:北京潘家园
功能:完成用户格式化输入多个值
目的:学习scanf函数的使用
*/
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i, j, k;
printf("please input three number:\n"); //提示用
- 2015越来越好
dcj3sjt126com
歌曲
越来越好
房子大了电话小了 感觉越来越好
假期多了收入高了 工作越来越好
商品精了价格活了 心情越来越好
天更蓝了水更清了 环境越来越好
活得有奔头人会步步高
想做到你要努力去做到
幸福的笑容天天挂眉梢 越来越好
婆媳和了家庭暖了 生活越来越好
孩子高了懂事多了 学习越来越好
朋友多了心相通了 大家越来越好
道路宽了心气顺了 日子越来越好
活的有精神人就不显
- java.sql.SQLException: Value '0000-00-00' can not be represented as java.sql.Tim
feiteyizu
mysql
数据表中有记录的time字段(属性为timestamp)其值为:“0000-00-00 00:00:00”
程序使用select 语句从中取数据时出现以下异常:
java.sql.SQLException:Value '0000-00-00' can not be represented as java.sql.Date
java.sql.SQLException: Valu
- Ehcache(07)——Ehcache对并发的支持
234390216
并发ehcache锁ReadLockWriteLock
Ehcache对并发的支持
在高并发的情况下,使用Ehcache缓存时,由于并发的读与写,我们读的数据有可能是错误的,我们写的数据也有可能意外的被覆盖。所幸的是Ehcache为我们提供了针对于缓存元素Key的Read(读)、Write(写)锁。当一个线程获取了某一Key的Read锁之后,其它线程获取针对于同
- mysql中blob,text字段的合成索引
jackyrong
mysql
在mysql中,原来有一个叫合成索引的,可以提高blob,text字段的效率性能,
但只能用在精确查询,核心是增加一个列,然后可以用md5进行散列,用散列值查找
则速度快
比如:
create table abc(id varchar(10),context blog,hash_value varchar(40));
insert into abc(1,rep
- 逻辑运算与移位运算
latty
位运算逻辑运算
源码:正数的补码与原码相同例+7 源码:00000111 补码 :00000111 (用8位二进制表示一个数)
负数的补码:
符号位为1,其余位为该数绝对值的原码按位取反;然后整个数加1。 -7 源码: 10000111 ,其绝对值为00000111 取反加一:11111001 为-7补码
已知一个数的补码,求原码的操作分两种情况:
- 利用XSD 验证XML文件
newerdragon
javaxmlxsd
XSD文件 (XML Schema 语言也称作 XML Schema 定义(XML Schema Definition,XSD)。 具体使用方法和定义请参看:
http://www.w3school.com.cn/schema/index.asp
java自jdk1.5以上新增了SchemaFactory类 可以实现对XSD验证的支持,使用起来也很方便。
以下代码可用在J
- 搭建 CentOS 6 服务器(12) - Samba
rensanning
centos
(1)安装
# yum -y install samba
Installed:
samba.i686 0:3.6.9-169.el6_5
# pdbedit -a rensn
new password:123456
retype new password:123456
……
(2)Home文件夹
# mkdir /etc
- Learn Nodejs 01
toknowme
nodejs
(1)下载nodejs
https://nodejs.org/download/ 选择相应的版本进行下载 (2)安装nodejs 安装的方式比较多,请baidu下
我这边下载的是“node-v0.12.7-linux-x64.tar.gz”这个版本 (1)上传服务器 (2)解压 tar -zxvf node-v0.12.
- jquery控制自动刷新的代码举例
xp9802
jquery
1、html内容部分 复制代码代码示例: <div id='log_reload'>
<select name="id_s" size="1">
<option value='2'>-2s-</option>
<option value='3'>-3s-</option