- EgoAlpha/prompt-in-context-learning项目解析:Prompt Engineering核心技术指南
霍日江Eagle-Eyed
EgoAlpha/prompt-in-context-learning项目解析:PromptEngineering核心技术指南prompt-in-context-learningAwesomeresourcesforin-contextlearningandpromptengineering:MasteryoftheLLMssuchasChatGPT,GPT-3,andFlanT5,withup-
- 上下文工程:AI 智能体架构落地的关键新技术
一休哥助手
人工智能人工智能架构
摘要随着大语言模型(LLM)驱动的智能体(Agent)逐渐成为下一代人机交互的核心范式,上下文管理已成为决定智能体性能与可靠性的关键瓶颈。本文提出“上下文工程”(ContextEngineering)作为智能体架构落地的核心技术方向,系统阐述其在解决长上下文依赖、多轮交互一致性、动态知识更新等挑战中的核心作用。通过分层架构设计、动态压缩策略与向量化增强技术,上下文工程显著提升智能体的记忆效率与推理
- 【深度学习】大模型GLM-4-9B Chat ,微调与部署(3) TensorRT-LLM、TensorRT量化加速、Triton部署
XD742971636
深度学习机器学习深度学习人工智能
文章目录获取TensorRT-LLM代码:构建docker镜像并安装TensorRT-LLM:运行docker镜像:安装依赖魔改下部分package代码:量化:构建图:全局参数插件配置常用配置参数测试推理是否可以代码推理CLI推理性能测试小结验证是否严重退化使用NVIDIATriton部署在线推理服务器代码弄下来编译镜像启动容器安装依赖量化构建trtengines图Triton模板说明实操发起Tr
- 提示词工程在实体关系抽取中的创新
AI天才研究院
计算ChatGPTAI人工智能与大数据javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能大厂程序员硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLM系统架构设计软件哲学Agent程序员实现财富自由
1.5概念结构与核心要素组成在深入探讨提示词工程在实体关系抽取中的应用之前,我们需要对其概念结构与核心要素组成有一个清晰的理解。这一部分将介绍提示词工程的基本框架,以及实体关系抽取的关键技术。提示词工程的基本框架提示词工程(PromptEngineering)是指利用人工智能技术和自然语言处理方法,设计并优化用于训练语言模型的输入提示(prompt),以达到特定任务目标的过程。其核心框架包括以下几
- Java+Python智能化云盘【Day3】
关沐吖
Java+PythonAi智能云盘项目开发专栏javapython开发语言
提示词工程Prompt简介:大模型必备Prompt提示词工程讲解什么是PromptEngineering提示词工程通过特定格式的文本输入引导AI模型生成期望输出的技术,明确地告诉模型你想要解决的问题或完成的任务也是大语言模型理解用户需求并生成相关、准确回答或内容的基础类比:给Java程序员的任务需求文档(越清晰明确,结果越符合预期)为什么需要学习?大模型就是你的员工,你可以有多个助手,OpenAI
- 大语言模型应用提示工程Prompt Engineering
全栈你个大西瓜
人工智能大模型自然语言处理prompt人工智能提示工程
提示工程(PromptEngineering)是指通过精心设计和优化输入提示(prompt),以引导人工智能模型(如大型语言模型)生成更符合预期的输出。一、提示工程的核心任务明确任务目标确定模型需要完成的具体任务(如文本生成、翻译、分类、问答等)。示例:需要模型生成一篇产品评测vs.需要模型总结文章要点。设计提示结构包含必要的上下文、示例、格式要求和约束条件。示例:请根据以下产品参数生成一段吸引人
- Prompt Engineering Guide — 提示工程全方位指南
司南锤
GitHubprompt
项目概述PromptEngineeringGuide是一个由DAIRAILab维护的开源项目,致力于系统性地总结和分享提示工程(PromptEngineering)的理论与实践方法。随着大语言模型(如GPT系列、Claude、Gemini等)的广泛应用,如何设计有效提示以发挥模型最大能力,成为当前人工智能领域的重要研究和应用方向。该项目以教程、案例和最佳实践为核心,帮助开发者和研究者快速掌握提示设
- 提示词工程推荐阅读论文
司南锤
LLMprompt人工智能自然语言处理
论文目录提示工程少样本提示思维链提示自洽性生成知识提示自动提示工程多模态提示提示技巧对抗提示提示工程PromptEngineeringforText-BasedGenerativeModels论文链接:https://arxiv.org/abs/2107.13586简介:本文概述了提示工程,并讨论了它在各种基于文本的生成模型中的应用。少样本提示Few-shotLearningwithRetriev
- 引导语言的魔法:从简单指令到智能对话的艺术
步子哥
智能涌现AGI通用人工智能人工智能python机器学习
大型语言模型(LLMs)就像一台精密的预测机器,依靠输入的提示(prompt)生成令人惊叹的输出。然而,撰写一个高效的提示并非易事——它需要科学与艺术的结合。无论是要求模型生成代码、回答问题,还是创作故事,提示的设计决定了输出的质量。本文将深入探讨提示工程(PromptEngineering)的奥秘,带你从基础配置到高级技巧,揭示如何通过精心设计的提示,引导LLMs生成准确、有趣且实用的结果。准备
- 语言的钥匙:提示工程的艺术与驾驭AI的智慧
田园Coder
人工智能科普人工智能科普
当大型语言模型(LLM)如GPT-4展现出令人惊叹的通用能力,却又伴随着“幻觉”、“黑箱”和“不可控”等阴影时,一个核心问题变得无比迫切:人类如何有效地与这些庞然大物沟通,引导它们可靠、安全、精准地完成任务?答案并非在于重新训练这头计算巨兽(成本高昂且周期漫长),而在于掌握一门新兴的关键技艺——提示工程(PromptEngineering)。提示工程,简而言之,就是精心设计输入给模型的自然语言指令
- Prompt Engineering 指南教程
班磊闯Andrea
PromptEngineering指南教程Prompt-Engineering-Guidedair-ai/Prompt-Engineering-Guide:是一个用于指导对话人工智能开发的文档。适合用于学习对话人工智能开发和自然语言处理。特点是提供了详细的指南和参考资料,涵盖了多种对话人工智能技术和算法,并且可以自定义学习路径和行为。项目地址:https://gitcode.com/gh_mirr
- 大模型系列——提示词工程:从原理、实践到未来的一部系统性综述
猫猫姐
大模型人工智能大模型提示词
提示词工程:从原理、实践到未来的一部系统性综述摘要本文系统性地阐述了提示词工程(PromptEngineering)这一关键领域,它作为释放大语言模型(LLM)潜能的核心人机交互范式。报告从LLM的“下一个词预测”基本机制出发,追溯了提示词工程从GPT-3时代“上下文学习”的偶然发现到当前系统化、工程化的演进历程。本文深度剖析了多种高级提示框架,包括旨在激发模型逐步推理的“思维链”(Chain-o
- Promptify:简化NLP任务的高效工具箱
金斐茉
Promptify:简化NLP任务的高效工具箱PromptifyPromptEngineering|PromptVersioning|UseGPTorotherpromptbasedmodelstogetstructuredoutput.JoinourdiscordforPrompt-Engineering,LLMsandotherlatestresearch项目地址:https://gitcod
- 解密大模型全栈开发:从搭建环境到实战案例,一站式攻略
海棠AI实验室
“智元启示录“-AI发展的深度思考与未来展望人工智能大模型全栈开发
目录大模型基础概念什么是大模型?大模型的发展历程大模型的类型大模型全栈开发环境搭建硬件需求软件环境配置云服务选择大模型应用开发流程模型选择策略提示工程(PromptEngineering)模型微调(Fine-tuning)参数高效微调(PEFT)大模型应用架构设计基本应用架构RAG(检索增强生成)系统Agent系统设计大模型应用部署与优化模型部署选项模型优化技术性能监控与调优大模型应用实战案例智能
- 提示工程入门指南:如何有效地与大语言模型交互
止观止
大语言模型语言模型人工智能
本文深入拆解提示工程的核心概念、最佳实践和实用技巧。作为AI领域的热点技术,提示工程(PromptEngineering)能显著提升大语言模型(LargeLanguageModel,LLM)如DeepSeek的响应质量。文档结构概览引言:为什么需要提示工程?提示的定义与结构:上下文、指令、约束的完整解析提示工程原则:6项核心技巧有效vs无效提示对比:案例驱动的实操分析用户提示与系统提示:行为控制的
- 深入理解提示词工程:原理、分类与实战应用
小雷FansUnion
AI2025人工智能
一、什么是提示词工程(PromptEngineering)提示词工程是指通过设计和优化与大模型(如ChatGPT、文心一言等)交互的“提示词(Prompt)”,以获得更准确、更高效、更符合预期的模型输出结果的技术和方法。它是大模型应用开发中的核心环节。二、提示词的主要类型1.系统提示词(SystemPrompt)由开发者或系统设定,通常在对话开始时就注入,定义AI的角色、行为边界、风格、输出格式等
- 2025大模型入门必读:Prompt指令技巧精讲,看这一篇就够了!
大模型研究院
prompt人工智能学习方法机器学习大数据大模型产品经理
一、提示词的基本概念在人工智能生成内容(AIGC)迅速发展的今天,如何有效地与AI大模型沟通,让它们产出我们真正需要的内容,已经成为一项重要技能。而这项技能的核心,就是本文要深入探讨的"提示词工程"(PromptEngineering)。1.1什么是提示词提示词(Prompt)是用户输入给AI大模型的指令,是人类与AI之间沟通的桥梁。一个好的提示词能够明确地传达我们的意图,引导AI生成符合我们期望
- 大模型应用实战1——大模型基本开发知识及GLM4的原理与应用(用大模型做游戏npc)
爱学习的uu
人工智能算法深度学习python
大模型开发思路1.promptengineering注意明确输出格式,如以{"from":"","to":""}这种JSON格式输出。2.多轮互动产生原因:大模型会自己发散(幻觉)3.functionCalling产生原因:用户可以提问不同类型的事情,比如天气和季节解决方法:不要去给大模型设定好要做什么这里面,框架就要承担很重要的职责:1.根据用户注册的函数,在首次Prompt中生成所有Tool的
- LangGraph 智能体中 LLM 节点与工具的协作深度解析
成都犀牛
大模型Agent人工智能python深度学习Agent神经网络
在LangGraph智能体中,LLM节点(通常是ChatOpenAI或其他支持函数调用的模型)并不是“魔法般”地知道工具的。它的“知识”和“能力”来源于以下几个关键组成部分和协作模式:工具定义(ToolDefinition):LLM理解工具的基础。提示工程(PromptEngineering):LLM接收到的指令和上下文。输出解析(OutputParsing):LLM输出被结构化理解。图结构与条件
- OpenAI 提示工程指南详解
编程点滴
AI深度学习chatgpt
一、介绍提示工程(PromptEngineering)是创建有效提示以引导语言模型生成所需输出的艺术与科学。随着语言模型的不断发展,学会有效地与它们交互变得至关重要。本指南旨在为用户提供有关如何设计和优化提示的实用建议,以便从语言模型中获取最佳结果。二、提示的组成部分1.指令这是明确告知语言模型你希望它执行的任务的部分。例如,“请总结以下文本”就是一个指令,它告诉模型要进行文本总结的任务。指令应该
- java导出pdf横版_Crystal Report - 以横向和纵向导出为PDF
Flanker Edward
java导出pdf横版
在纵向中将第一页导出为PDF在横向中将第二页导出为PDF使用第三方库合并两个PDF这有点棘手,如果你使用的是ExportToStream,因为主要是公共的report.ExportToStream(ExportFormatTypeformatType)它会忽略FormatOptions.相反,你需要使用report.FormatEngine.ExportToStream(ExportRequest
- 提示工程高级协议框架深度分析
由数入道
提示词工程人工智能提示词工程
引言:提示工程的演进、挑战与高级协议的必然性大型语言模型(LLM)的兴起标志着人工智能领域进入了一个全新的时代。这些模型以其强大的文本生成、理解和推理能力,正在深刻改变人机交互的方式和自动化水平。然而,LLM的潜力并非能够轻易释放。提示工程(PromptEngineering)作为一门新兴的交叉学科,其核心在于设计和优化输入给LLM的“提示词”,以最大化模型在特定任务上的性能和输出质量。早期,提示
- OpenAI GPT LLMs 高级提示词工程方法汇总
lichunericli
人工智能自然语言处理prompt
原文地址:AnIntroductiontoPromptEngineeringforOpenAIGPTLLMsGithub:Prompt-Engineering-Intro2023年3月2日提示工程指南|PromptEngineeringGuideNaive提示词:带有提示的情感分类器prompt='''DecidewhetheraTweet'ssentimentispositive,neutral
- DeepSeek 15天指导手册--从入门到精通
翻晒时光
DeepSeekaiDeepSeek
第一部分:基础认知与快速上手(Day1-3)Day1:认知革命与DeepSeek生态定位大模型技术演进:从GPT到DeepSeek的技术突破DeepSeek核心优势解读:算力效率、中文理解、知识密度应用场景全景图:企业服务/教育/科研/开发者工具环境准备:API密钥获取/官方SDK部署/Playground初体验Day2:对话式交互核心技术PromptEngineering黄金法则:角色设定/思维
- 提问的艺术:如何让大模型的回答更精准?
美林数据
人工智能机器学习深度学习提示词工程大模型
在当今大模型技术迅猛发展的背景下,越来越多的人在工作与生活中开始接触并应用大模型。我们向问答大模型提出问题时,总是希望得到最满意的答案。然而,大模型的回答质量很大程度上取决于我们如何提问。要提高大模型回答的准确性,我们首先需要理解一个关键概念——提示词工程(PromptEngineering)。提示词工程就是研究如何构建和调整提示词,从而让大语言模型实现各种符合用户预期的任务的过程。为了使这些模型
- OpenPrompt 是什么?
ZhangJiQun&MXP
教学2024大模型以及算力2021AIpython人工智能算法机器学习深度学习自然语言处理
OpenPrompt是什么?OpenPrompt是一个基于自然语言处理(NLP)的提示工程(PromptEngineering)工具/框架,主要用于帮助开发者设计、优化和管理自然语言模型(如GPT、LLaMA等)的提示词(Prompt)。其核心目标是通过系统化的方法提升模型在特定任务上的响应质量,例如推理、分类、生成等。二、OpenPrompt的核心功能1.提示词设计与模板化提供标准化的提示词模板
- 基于 GQA 与 MoE 的古诗词生成模型优化 llm项目以及对应八股
许愿与你永世安宁
自用大模型八股rnnnlpberttransformer人工智能深度学习word2vec
目录项目项目背景个人贡献成果产出词嵌入Word2Vec两种训练方式:两种加速训练的方法:GloVe(GlobalVectorsforWordRepresentation)FastTextMHA、GQA、MLApromptengineering位置编码正余弦编码(三角式)可学习位置编码(训练式)经典相对位置编码T5相对位置编码RotaryPositionEmbedding(RoPE)attentio
- 【AI大模型通关秘籍】我的提示词工程19式进阶笔记 (萌新也能懂的保姆级教程)
昨日嘉靖(学习LLM版)
人工智能笔记
开场白:哈喽,各位正在AI浪潮中冲浪的小伙伴们!自从一脚踏入大语言模型(LLM)这个神奇的世界,我就像打开了新世界的大门,每天都被它的强大所震撼。但同时,我也曾困惑于如何与这个“最强大脑”更好地沟通,让它真正为我所用。经过一段时间的摸索和学习(当然,也少不了一位“高人老师”的指点),我总结出了一套从入门到进阶的提示词工程(PromptEngineering)学习路径,涵盖了19个非常核心且实用的技
- Godot引擎开发:Godot基础入门_(2).安装与配置Godot引擎
chenlz2007
虚拟现实游戏2godot游戏引擎vr交互android网络php
安装与配置Godot引擎在开始使用Godot引擎进行虚拟现实游戏开发之前,首先需要安装和配置Godot引擎。本节将详细介绍如何在不同操作系统上安装Godot引擎,并进行基本的配置,以便您能够顺利地开始开发工作。1.下载Godot引擎Godot引擎的官方网站是godotengine.org。您可以从该网站下载最新版本的Godot引擎。Godot引擎提供了多种安装方式,包括预编译的二进制文件、源代码编
- Cheat Engine 7.0 - 全新游戏内存修改工具体验
kdbshi
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:CheatEngine是一款专业用于游戏内存修改的工具,提供从数值搜索到自动化脚本的一系列功能。版本7.0引入了多线程、自定义脚本和改进的兼容性支持,允许用户优化游戏体验并为开发者提供游戏机制的深入研究。该工具亦可用于游戏学习和安全分析,但需注意合法和道德的使用。1.CheatEngine7.0的诞生与演变1.1从CheatEngine1.0到7.0:里程碑回
- apache ftpserver-CentOS config
gengzg
apache
<server xmlns="http://mina.apache.org/ftpserver/spring/v1"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="
http://mina.apache.o
- 优化MySQL数据库性能的八种方法
AILIKES
sqlmysql
1、选取最适用的字段属性 MySQL可以很好的支持大数据量的存取,但是一般说来,数据库中的表越小,在它上面执行的查询也就会越快。因此,在创建表的时候,为了获得更好的 性能,我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。例如,在定义邮政编码这个字段时,如果将其设置为CHAR(255),显然给数据库增加了不必要的空间,甚至使用VARCHAR这种类型也是多余的,因为CHAR(6)就可以很
- JeeSite 企业信息化快速开发平台
Kai_Ge
JeeSite
JeeSite 企业信息化快速开发平台
平台简介
JeeSite是基于多个优秀的开源项目,高度整合封装而成的高效,高性能,强安全性的开源Java EE快速开发平台。
JeeSite本身是以Spring Framework为核心容器,Spring MVC为模型视图控制器,MyBatis为数据访问层, Apache Shiro为权限授权层,Ehcahe对常用数据进行缓存,Activit为工作流
- 通过Spring Mail Api发送邮件
120153216
邮件main
原文地址:http://www.open-open.com/lib/view/open1346857871615.html
使用Java Mail API来发送邮件也很容易实现,但是最近公司一个同事封装的邮件API实在让我无法接受,于是便打算改用Spring Mail API来发送邮件,顺便记录下这篇文章。 【Spring Mail API】
Spring Mail API都在org.spri
- Pysvn 程序员使用指南
2002wmj
SVN
源文件:http://ju.outofmemory.cn/entry/35762
这是一篇关于pysvn模块的指南.
完整和详细的API请参考 http://pysvn.tigris.org/docs/pysvn_prog_ref.html.
pysvn是操作Subversion版本控制的Python接口模块. 这个API接口可以管理一个工作副本, 查询档案库, 和同步两个.
该
- 在SQLSERVER中查找被阻塞和正在被阻塞的SQL
357029540
SQL Server
SELECT R.session_id AS BlockedSessionID ,
S.session_id AS BlockingSessionID ,
Q1.text AS Block
- Intent 常用的用法备忘
7454103
.netandroidGoogleBlogF#
Intent
应该算是Android中特有的东西。你可以在Intent中指定程序 要执行的动作(比如:view,edit,dial),以及程序执行到该动作时所需要的资料 。都指定好后,只要调用startActivity(),Android系统 会自动寻找最符合你指定要求的应用 程序,并执行该程序。
下面列出几种Intent 的用法
显示网页:
- Spring定时器时间配置
adminjun
spring时间配置定时器
红圈中的值由6个数字组成,中间用空格分隔。第一个数字表示定时任务执行时间的秒,第二个数字表示分钟,第三个数字表示小时,后面三个数字表示日,月,年,< xmlnamespace prefix ="o" ns ="urn:schemas-microsoft-com:office:office" />
测试的时候,由于是每天定时执行,所以后面三个数
- POJ 2421 Constructing Roads 最小生成树
aijuans
最小生成树
来源:http://poj.org/problem?id=2421
题意:还是给你n个点,然后求最小生成树。特殊之处在于有一些点之间已经连上了边。
思路:对于已经有边的点,特殊标记一下,加边的时候把这些边的权值赋值为0即可。这样就可以既保证这些边一定存在,又保证了所求的结果正确。
代码:
#include <iostream>
#include <cstdio>
- 重构笔记——提取方法(Extract Method)
ayaoxinchao
java重构提炼函数局部变量提取方法
提取方法(Extract Method)是最常用的重构手法之一。当看到一个方法过长或者方法很难让人理解其意图的时候,这时候就可以用提取方法这种重构手法。
下面是我学习这个重构手法的笔记:
提取方法看起来好像仅仅是将被提取方法中的一段代码,放到目标方法中。其实,当方法足够复杂的时候,提取方法也会变得复杂。当然,如果提取方法这种重构手法无法进行时,就可能需要选择其他
- 为UILabel添加点击事件
bewithme
UILabel
默认情况下UILabel是不支持点击事件的,网上查了查居然没有一个是完整的答案,现在我提供一个完整的代码。
UILabel *l = [[UILabel alloc] initWithFrame:CGRectMake(60, 0, listV.frame.size.width - 60, listV.frame.size.height)]
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(PHP-REDIS实例)
bijian1013
redis数据库NoSQL
一.redis.php
<?php
//实例化
$redis = new Redis();
//连接服务器
$redis->connect("localhost");
//授权
$redis->auth("lamplijie");
//相关操
- SecureCRT使用备注
bingyingao
secureCRT每页行数
SecureCRT日志和卷屏行数设置
一、使用securecrt时,设置自动日志记录功能。
1、在C:\Program Files\SecureCRT\下新建一个文件夹(也就是你的CRT可执行文件的路径),命名为Logs;
2、点击Options -> Global Options -> Default Session -> Edite Default Sett
- 【Scala九】Scala核心三:泛型
bit1129
scala
泛型类
package spark.examples.scala.generics
class GenericClass[K, V](val k: K, val v: V) {
def print() {
println(k + "," + v)
}
}
object GenericClass {
def main(args: Arr
- 素数与音乐
bookjovi
素数数学haskell
由于一直在看haskell,不可避免的接触到了很多数学知识,其中数论最多,如素数,斐波那契数列等,很多在学生时代无法理解的数学现在似乎也能领悟到那么一点。
闲暇之余,从图书馆找了<<The music of primes>>和<<世界数学通史>>读了几遍。其中素数的音乐这本书与软件界熟知的&l
- Java-Collections Framework学习与总结-IdentityHashMap
BrokenDreams
Collections
这篇总结一下java.util.IdentityHashMap。从类名上可以猜到,这个类本质应该还是一个散列表,只是前面有Identity修饰,是一种特殊的HashMap。
简单的说,IdentityHashMap和HashM
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-享元模式-Flyweight
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.HashMap;
import java.util.List;
import java
- PS人像润饰&调色教程集锦
cherishLC
PS
1、仿制图章沿轮廓润饰——柔化图像,凸显轮廓
http://www.howzhi.com/course/retouching/
新建一个透明图层,使用仿制图章不断Alt+鼠标左键选点,设置透明度为21%,大小为修饰区域的1/3左右(比如胳膊宽度的1/3),再沿纹理方向(比如胳膊方向)进行修饰。
所有修饰完成后,对该润饰图层添加噪声,噪声大小应该和
- 更新多个字段的UPDATE语句
crabdave
update
更新多个字段的UPDATE语句
update tableA a
set (a.v1, a.v2, a.v3, a.v4) = --使用括号确定更新的字段范围
- hive实例讲解实现in和not in子句
daizj
hivenot inin
本文转自:http://www.cnblogs.com/ggjucheng/archive/2013/01/03/2842855.html
当前hive不支持 in或not in 中包含查询子句的语法,所以只能通过left join实现。
假设有一个登陆表login(当天登陆记录,只有一个uid),和一个用户注册表regusers(当天注册用户,字段只有一个uid),这两个表都包含
- 一道24点的10+种非人类解法(2,3,10,10)
dsjt
算法
这是人类算24点的方法?!!!
事件缘由:今天晚上突然看到一条24点状态,当时惊为天人,这NM叫人啊?以下是那条状态
朱明西 : 24点,算2 3 10 10,我LX炮狗等面对四张牌痛不欲生,结果跑跑同学扫了一眼说,算出来了,2的10次方减10的3次方。。我草这是人类的算24点啊。。
然后么。。。我就在深夜很得瑟的问室友求室友算
刚出完题,文哥的暴走之旅开始了
5秒后
- 关于YII的菜单插件 CMenu和面包末breadcrumbs路径管理插件的一些使用问题
dcj3sjt126com
yiiframework
在使用 YIi的路径管理工具时,发现了一个问题。 <?php  
- 对象与关系之间的矛盾:“阻抗失配”效应[转]
come_for_dream
对象
概述
“阻抗失配”这一词组通常用来描述面向对象应用向传统的关系数据库(RDBMS)存放数据时所遇到的数据表述不一致问题。C++程序员已经被这个问题困扰了好多年,而现在的Java程序员和其它面向对象开发人员也对这个问题深感头痛。
“阻抗失配”产生的原因是因为对象模型与关系模型之间缺乏固有的亲合力。“阻抗失配”所带来的问题包括:类的层次关系必须绑定为关系模式(将对象
- 学习编程那点事
gcq511120594
编程互联网
一年前的夏天,我还在纠结要不要改行,要不要去学php?能学到真本事吗?改行能成功吗?太多的问题,我终于不顾一切,下定决心,辞去了工作,来到传说中的帝都。老师给的乘车方式还算有效,很顺利的就到了学校,赶巧了,正好学校搬到了新校区。先安顿了下来,过了个轻松的周末,第一次到帝都,逛逛吧!
接下来的周一,是我噩梦的开始,学习内容对我这个零基础的人来说,除了勉强完成老师布置的作业外,我已经没有时间和精力去
- Reverse Linked List II
hcx2013
list
Reverse a linked list from position m to n. Do it in-place and in one-pass.
For example:Given 1->2->3->4->5->NULL, m = 2 and n = 4,
return 
- Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC Test HtmlUnit简介
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
- Hadoop集群工具distcp
liyonghui160com
1. 环境描述
两个集群:rock 和 stone
rock无kerberos权限认证,stone有要求认证。
1. 从rock复制到stone,采用hdfs
Hadoop distcp -i hdfs://rock-nn:8020/user/cxz/input hdfs://stone-nn:8020/user/cxz/运行在rock端,即源端问题:报版本
- 一个备份MySQL数据库的简单Shell脚本
pda158
mysql脚本
主脚本(用于备份mysql数据库): 该Shell脚本可以自动备份
数据库。只要复制粘贴本脚本到文本编辑器中,输入数据库用户名、密码以及数据库名即可。我备份数据库使用的是mysqlump 命令。后面会对每行脚本命令进行说明。
1. 分别建立目录“backup”和“oldbackup” #mkdir /backup #mkdir /oldbackup
- 300个涵盖IT各方面的免费资源(中)——设计与编码篇
shoothao
IT资源图标库图片库色彩板字体
A. 免费的设计资源
Freebbble:来自于Dribbble的免费的高质量作品。
Dribbble:Dribbble上“免费”的搜索结果——这是巨大的宝藏。
Graphic Burger:每个像素点都做得很细的绝佳的设计资源。
Pixel Buddha:免费和优质资源的专业社区。
Premium Pixels:为那些有创意的人提供免费的素材。
- thrift总结 - 跨语言服务开发
uule
thrift
官网
官网JAVA例子
thrift入门介绍
IBM-Apache Thrift - 可伸缩的跨语言服务开发框架
Thrift入门及Java实例演示
thrift的使用介绍
RPC
POM:
<dependency>
<groupId>org.apache.thrift</groupId>