- 【好书分享第十期】大模型应用解决方案_基于ChatGPT和GPT-4等Transformer架构的自然语言处理(文末送书)
屿小夏
书籍推荐chatgpttransformer架构大模型AI
文章目录前言一、内容简介二、作者简介三、目录四、摘录粉丝福利前言在不到4年的时间里,Transformer模型以其强大的性能和创新的思想,迅速在NLP社区崭露头角,打破了过去30年的记录。BERT、T5和GPT等模型现在已成为计算机视觉、语音识别、翻译、蛋白质测序、编码等各个领域中新应用的基础构件。因此,斯坦福大学最近提出了“基础模型”这个术语,用于定义基于巨型预训练Transformer的一系列
- 聚星文社——绘唐科技Ai推文软件
绘唐AIGCAI工具
科技
聚星文社——绘唐科技Ai推文软件聚星文社--绘唐科技Ai推文软件https://iimenvrieak.feishu.cn/docx/ZhRNdEWT6oGdCwxdhOPcdds7nofAI推文软件是一种利用人工智能技术帮助用户自动生成推文内容的工具。该软件会分析用户提供的相关信息和目标群体,然后使用机器学习算法和自然语言处理技术来生成具有吸引力和关联性的推文内容。通过使用AI推文软件,用户可以
- 大规模语言模型从理论到实践:智能代理的组成
AGI通用人工智能之禅
计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
大规模语言模型从理论到实践:智能代理的组成关键词:大规模语言模型、智能代理、自然语言处理、深度学习、知识表示、推理机制、应用场景文章目录大规模语言模型从理论到实践:智能代理的组成1.背景介绍2.核心概念与联系3.核心算法原理&具体操作步骤3.1算法原理概述3.2算法步骤详解3.3算法优缺点3.4算法应用领域4.数学模型和公式&详细讲解&举例说明4.1数学模型构建4.2公式推导过程4.3案例分析与讲
- 【Python机器学习】NLP概述——深度处理
zhangbin_237
Python机器学习python机器学习自然语言处理人工智能机器人
自然语言处理流水线的各个阶段可以看作是层,就像是前馈神经网络中的层一样。深度学习就是通过在传统的两层机器学习模型架构(特征提取+建模)中添加额外的处理层来创建更复杂的模型和行为。上图中,前四层对应于聊天机器人流水线中的前两个阶段(特征提取和特征分析)。例如,词性标注(POS标注)是在聊天机器人流水线的分析阶段生成特征的一种方法。POS标签由默认的SpaCY流水线自动生成,该流水线包括上图中所有的前
- 【Python机器学习】NLP分词——词干还原的挑战
zhangbin_237
Python机器学习自然语言处理人工智能机器学习python开发语言
要想使用自然语言处理的相关应用,第一件事就是需要一个强大的词汇表。我们要把文档或任何字符串拆分为离散的有意义的词条,这里说的词条仅限于词、标点符号和数值,但是这里使用的技术可以很容易推广到字符序列包含的任何其他有意义的单元,比如ASCII表情符号、Unicode表情符号和数学符号。从文档中检索词条需要一些字符串处理方法,这些方法不仅仅是str.split(),处理时需要把标点符号与词分开,还需要将
- 大模型企业应用落地系列三》基于大模型的对话式推荐系统》技术架构实现》大数据平台层
陈敬雷-充电了么-CEO兼CTO
算法人工智能大数据架构大数据aichatgptgptgpt-3nlp
注:此文章内容均节选自充电了么创始人,CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《自然语言处理原理与实战》(人工智能科学与技术丛书)【陈敬雷编著】【清华大学出版社】文章目录大模型企业应用落地系列三技术架构实现》大数据平台层大模型底座层具体实现大模型推荐技术发展趋势探讨总结大模型企业应用落地系列三技术架构实现》大数据平台层大数据平台层是对话式推荐系统的重要基础,它集成了多种数据库和数据存储技术,以满足系统对数据
- 基于深度学习的高效模型压缩
SEU-WYL
深度学习dnn深度学习人工智能
基于深度学习的高效模型压缩技术在确保模型性能的同时,显著减少了模型的存储需求和计算复杂度,从而使得深度学习模型能够更好地适应资源受限的环境(如移动设备、嵌入式系统)并加快推理速度。以下是关于高效模型压缩的详细讨论:1.模型压缩的背景与挑战随着深度学习模型的不断发展,模型规模和复杂性大幅增加,特别是在计算机视觉、自然语言处理等领域,模型通常包含数以亿计的参数。这种大规模模型虽然能够实现高精度,但其计
- 微软在Edge浏览器中引入本地AI模型;苹果将于9月10日发布iPhone 16系列
go2coding
AI日报edge人工智能iphone
AI新闻微软在Edge浏览器中引入本地AI模型摘要:微软正在探索在MicrosoftEdge浏览器中引入名为Phi3Mini的本地AI模型,旨在提升用户交互体验。最新的Canary版Edge浏览器中出现了“PromptAPIforPhi3Mini”的实验性选项,用户可通过自然语言指令与内置的大语言模型互动。该API主要用于自然语言处理任务,如文本总结和分类,但不适用于要求事实准确性的场景,并需遵守
- 常见的NLP处理框架介绍!
weixin_54503231
自然语言处理人工智能
自然语言处理(NLP)处理框架是指一系列用于开发、实现和部署自然语言处理应用程序的工具、库和框架。以下是一些主要的NLP处理框架的介绍:一、NLTK(NaturalLanguageToolkit)概述:NLTK是Python编程语言中最著名的NLP库之一,由StevenBird、EwanKlein和EdwardLoper等人开发。它提供了丰富的资源,包括文本处理、语料库、分类、标记、解析、语义推理
- 大模型企业应用落地系列》基于大模型的对话式推荐系统》技术架构设计全攻略
陈敬雷-充电了么-CEO兼CTO
算法人工智能大数据gpt人工智能chatgptgpt-3推荐算法搜索引擎ai
注:此文章内容均节选自充电了么创始人,CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《自然语言处理原理与实战》(人工智能科学与技术丛书)【陈敬雷编著】【清华大学出版社】文章目录大模型企业应用落地系列全貌基于大模型的对话式推荐系统》技术架构设计全攻略基于大模型的对话式推荐系统项目实践大模型推荐技术发展趋势探讨总结大模型企业应用落地系列全貌基于大模型的对话式推荐系统》技术架构设计全攻略从传统推荐系统到基于大模型的对话
- 大模型企业应用落地系列一》基于大模型的对话式推荐系统》对话式推荐系统概述
陈敬雷-充电了么-CEO兼CTO
人工智能算法大数据nlp推荐算法搜索引擎自然语言处理chatgptgpt-3ai
注:此文章内容均节选自充电了么创始人,CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《自然语言处理原理与实战》(人工智能科学与技术丛书)【陈敬雷编著】【清华大学出版社】文章目录大模型企业应用落地系列一基于大模型的对话式推荐系统》对话式推荐系统概述对话式推荐系统技术架构设计大模型推荐技术发展趋势探讨总结大模型企业应用落地系列一基于大模型的对话式推荐系统》对话式推荐系统概述在当今AI时代,大模型技术正引领着企业应用的
- 深度学习--RNN以及RNN的延伸
Ambition_LAO
深度学习rnn
循环神经网络(RecurrentNeuralNetwork,RNN)是一类能够处理序列数据的神经网络,在自然语言处理、时间序列分析等任务中得到了广泛应用。RNN能够通过其内部的循环结构,捕捉到序列中前后项之间的关系。下面我将从原理、作用、应用及代码四个方面详细阐述RNN及其延伸。1.RNN的原理1.1RNN的基本结构RNN的基本结构与传统的前馈神经网络(如全连接网络)不同,它具备一种时间维度上的“
- 揭秘Sora:深度学习与自然语言处理驱动的智能视频生成与互动
疾风终究没有归途
深度学习自然语言处理人工智能
Sora-探索AI视频模型的无限可能随着人工智能技术的飞速发展,AI视频模型已成为科技领域的新热点。而在这个浪潮中,OpenAI推出的首个AI视频模型Sora,以其卓越的性能和前瞻性的技术,引领着AI视频领域的创新发展。让我们将一起探讨Sora的技术特点、应用场景以及对未来创作方式的深远影响。方向一:技术解析技术架构:Sora的技术架构主要包括视频处理模块和智能生成模块。视频处理模块负责视频内容的
- Prompt-Tuning:大模型微调技术
百度_开发者中心
prompt自然语言处理大模型
随着深度学习技术的不断发展,大模型(如GPT、BERT等)在各种自然语言处理(NLP)任务中取得了显著的成功。然而,训练和部署大模型需要大量的计算资源和时间,这限制了其在一些资源有限场景中的应用。为了解决这个问题,研究人员提出了各种大模型微调技术,以减少模型的大小和计算复杂度,同时保持模型的性能。本文将重点介绍一些常见的大模型微调技术,包括Adapter-Tuning、Prefix-Tuning、
- 什么是LLM,主要用途有哪些,在应用中有哪些优势和局限性?
好好学习的不知名程序员
机器学习深度学习AIGC人工智能
LLM(大型语言模型)在实际应用中的优势包括多领域应用、技术突破、创新应用等。其局限性则包括设计挑战、行为问题、科学难题等。LLM在实际中的应用优势:1.多领域应用:自然语言处理:LLM在机器翻译、语音识别、文本生成等领域表现出色。智能对话系统:LLM能够提供与人类相似的聊天机器人体验。内容创作:从文章写作到代码开发,LLM都能提供高效的辅助。2.技术突破:深度学习架构:LLM基于先进的深度学习技
- python深度学习框架——TensorFlow
零 度°
pythonpythontensorflow
TensorFlow,由Google开发的开源机器学习库,以其强大的功能和灵活性,在深度学习、计算机视觉和自然语言处理等领域发挥着重要作用。本文将深入探讨TensorFlow中的一些常用函数及其参数。TensorFlow核心概念在TensorFlow中,**张量(Tensor)**是基本的数据单元,可以视为多维数组。**计算图(ComputationGraph)是由节点(代表数学运算)和边(代表张
- 【Nature】在科研中应用ChatGPT:如何与数据对话
智写AI
chatgptAI写作AIGC论文笔记人工智能
随着人工智能技术的迅猛发展,大型语言模型(LLMs)正逐渐成为科研领域的一种创新工具。这些模型通过自然语言处理技术,使得研究人员能够以直观的方式与数据进行交互,从而简化了数据分析和解释的过程。在《自然》杂志2024年7月25日发表的文章《CHATGPTFORSCIENCE:HOWTOTALKTOYOURDATA》中,作者JulianNowogrodzki深入探讨了LLMs在科学研究中的应用现状及其
- 当前主流的 ChatGPT 工具有哪些?
圣逸
人工智能专栏chatgpt
目录1.OpenAIChatGPT概述特色应用场景优缺点2.MicrosoftAzureOpenAIService概述特色应用场景优缺点3.GoogleBard概述特色应用场景优缺点4.ChatGPTbyAnthropic概述特色应用场景优缺点5.其他值得关注的工具5.1.HuggingFace5.2.FacebookAIResearch(FAIR)5.3.自然语言处理科研界的其他项目总结随着人工
- 从零开始大模型开发与微调:有趣的词嵌入
AGI通用人工智能之禅
计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
从零开始大模型开发与微调:有趣的词嵌入作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来自然语言处理(NLP)领域近年来取得了飞速发展,尤其是在预训练语言模型(Pre-trainedLanguageModels,简称PLMs)方面。从最初的词袋模型、隐语义模型,到如今的Transformer模型,PLMs在NLP任务中取得了
- 小琳AI课堂:AIGC
小琳ai
小琳AI课堂人工智能AIGC
大家好,这里是小琳AI课堂!今天我们来聊聊一个超级热门的话题——AIGC,也就是人工智能生成内容。首先,我们要明白,AIGC不仅仅是关于机器生成一些酷炫的图片或者文章,它融合了人工智能、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等多个学科的技术。想象一下,这就是机器界的“文艺复兴”,用智能化的方式模仿甚至增强人类的创造力!✨AIGC的重要概念生成模型(GenerativeModels):这是AIGC的心脏
- 【机器学习】机器学习与大模型在人工智能领域的融合应用与性能优化新探索
E绵绵
Everything人工智能机器学习大模型pythonAIGC应用科技
文章目录引言机器学习与大模型的基本概念机器学习概述监督学习无监督学习强化学习大模型概述GPT-3BERTResNetTransformer机器学习与大模型的融合应用自然语言处理文本生成文本分类机器翻译图像识别自动驾驶医学影像分析语音识别智能助手语音转文字大模型性能优化的新探索模型压缩权重剪枝量化知识蒸馏分布式训练数据并行模型并行异步训练高效推理模型裁剪缓存机制专用硬件未来展望跨领域应用智能化系统人
- 【Python机器学习】NLP概述——自然语言智商
zhangbin_237
Python机器学习机器学习自然语言处理人工智能python机器人
就像人类的智能一样,如果不考虑多个智能维度,单凭一个智商分数是无法轻易衡量NLP流水线的能力的。衡量机器人系统能力的一种常见方法是:根据系统行为的复杂性和所需的人类监督成都这两个维度来衡量。但是对自然语言处理流水线而言,其目标是建立一个完全自动化的自然语言处理系统,会消除所有的人工监督(一旦模型被训练和部署)。因此,一对更好的IQ维度应该能捕捉到自然语言流水线复杂的广度和深度。像Alexa或All
- 【自然语言处理】0821学习记录
007的米奇妙妙屋
自然语言处理学习easyui
1.对于自然语言来讲,在自然语言处理的第一步,我们要面对的是各种各样以不同形式表现的文本数据,比如,有的是纯txt文档,有的是存储在Excel中的表格数据,还有的是无法直接打开的pkl文件等。2.整体框架如下:2.1txt文本的读写(1)write()(2)open()(3)参数mode(4)readline()readread()不同点2.2CSV以及Excel的文本读写2.3dataFrame
- 《人工智能与自然语言处理:开启智能交流新时代》
程序猿阿伟
人工智能自然语言处理
在当今科技迅猛发展的时代,人工智能已经成为了各个领域的热门话题。其中,自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,简称NLP)作为人工智能的一个重要分支,正逐渐改变着我们与计算机交互的方式。那么,人工智能究竟是如何进行自然语言处理的呢?一、自然语言处理的基本概念自然语言处理是指让计算机理解、生成和处理人类语言的技术。它涉及到语言学、计算机科学、数学等多个学科领域,旨在使计算机
- 《跨越文化与语言的鸿沟:人工智能的挑战与机遇》
程序猿阿伟
人工智能
在全球化的时代,不同文化和语言之间的交流日益频繁。然而,文化和语言的多样性也带来了理解和交流上的巨大挑战。人工智能作为一项具有变革性的技术,在应对这些差异方面发挥着越来越重要的作用,但同时也面临着诸多困难。语言是文化的载体,每种语言都蕴含着独特的文化内涵、价值观和思维方式。不同语言的语法结构、词汇用法和表达方式千差万别,这使得机器翻译等自然语言处理任务变得异常复杂。例如,某些语言中的词汇可能在其他
- TensorFlow库详解:Python中的深度学习框架
Ambition_LAO
tensorflow深度学习
TensorFlow是一个开源的深度学习框架,由GoogleBrain团队开发,并于2015年正式发布。TensorFlow被广泛应用于各种深度学习任务,如图像识别、自然语言处理、语音识别等。它能够处理大规模的多维数据,并支持在多种硬件平台上运行,如CPU、GPU和TPU(TensorProcessingUnit)。TensorFlow在Python中的使用非常广泛,因为Python是机器学习和数
- 深度学习--复制机制
Ambition_LAO
深度学习
复制机制(CopyMechanism)是自然语言处理(NLP)中特别是在文本生成任务中(如机器翻译、摘要生成等)使用的一种技术。它允许模型在生成输出时不仅仅依赖于其词汇表中的单词,还可以从输入文本中“复制”单词到输出文本中。这种机制非常有用,尤其是在处理未见过的词汇或专有名词时。1.概念复制机制的基本思想是,在生成每个输出单词时,模型不仅从其词汇表中选择一个词,还可能直接从输入序列中复制一个词。这
- 《Hadoop核心技术》作者翟周伟 :我与Hadoop的不解之缘
xytlwp
翟周伟hadoop数据挖掘自然语言处理hadoop翟周伟数据挖掘自然语言处理
摘要:翟周伟,资深Hadoop技术专家,《Hadoop开源云计算平台》、《Hadoop核心技术》作者。日前,CSDN记者对他进行了采访,请他解读Hadoop发展现状、特性及发展前景,以及这一路走来的心路历程。翟周伟,资深Hadoop技术专家,专注于Hadoop&大数据,数据挖掘,自然语言处理领域,目前就职于百度。2009年,利用Hadoop构建商业级大数据系统,是国内该领域最早的一批人之一;负责设
- 人工智能领域--RAG技术
胡萝卜不甜
机器学习人工智能python学习算法
今天带大家来学习一下RAG技术,尤其在在大模型中应用广泛。一.RAG(RetrievalAugmentedGeneration)检索增强生成RAG,即Retrieval-AugmentedGeneration(检索增强的生成),是一种结合了检索(Retrieval)和生成(Generation)机制的人工智能技术,常用于提升自然语言处理(NLP)任务的性能,尤其是在问答系统、文本摘要、对话系统等领
- 【Rust光年纪】深度探索:Rust语言中的文本分析与自然语言处理库综述
friklogff
Rust光年纪easyui前端javascript
内容分析从未如此简单!探索Rust语言文本处理库的奥秘前言在当今信息爆炸的时代,文本分析和自然语言处理技术变得愈发重要。Rust语言作为一种快速、安全、并发的编程语言,也逐渐走进了这一领域。本文将介绍几个用于Rust语言的文本分析和自然语言处理库,帮助读者更好地理解和应用这些工具。欢迎订阅专栏:Rust光年纪文章目录内容分析从未如此简单!探索Rust语言文本处理库的奥秘前言1.text_analy
- Js函数返回值
_wy_
jsreturn
一、返回控制与函数结果,语法为:return 表达式;作用: 结束函数执行,返回调用函数,而且把表达式的值作为函数的结果 二、返回控制语法为:return;作用: 结束函数执行,返回调用函数,而且把undefined作为函数的结果 在大多数情况下,为事件处理函数返回false,可以防止默认的事件行为.例如,默认情况下点击一个<a>元素,页面会跳转到该元素href属性
- MySQL 的 char 与 varchar
bylijinnan
mysql
今天发现,create table 时,MySQL 4.1有时会把 char 自动转换成 varchar
测试举例:
CREATE TABLE `varcharLessThan4` (
`lastName` varchar(3)
) ;
mysql> desc varcharLessThan4;
+----------+---------+------+-
- Quartz——TriggerListener和JobListener
eksliang
TriggerListenerJobListenerquartz
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2208624 一.概述
listener是一个监听器对象,用于监听scheduler中发生的事件,然后执行相应的操作;你可能已经猜到了,TriggerListeners接受与trigger相关的事件,JobListeners接受与jobs相关的事件。
二.JobListener监听器
j
- oracle层次查询
18289753290
oracle;层次查询;树查询
.oracle层次查询(connect by)
oracle的emp表中包含了一列mgr指出谁是雇员的经理,由于经理也是雇员,所以经理的信息也存储在emp表中。这样emp表就是一个自引用表,表中的mgr列是一个自引用列,它指向emp表中的empno列,mgr表示一个员工的管理者,
select empno,mgr,ename,sal from e
- 通过反射把map中的属性赋值到实体类bean对象中
酷的飞上天空
javaee泛型类型转换
使用过struts2后感觉最方便的就是这个框架能自动把表单的参数赋值到action里面的对象中
但现在主要使用Spring框架的MVC,虽然也有@ModelAttribute可以使用但是明显感觉不方便。
好吧,那就自己再造一个轮子吧。
原理都知道,就是利用反射进行字段的赋值,下面贴代码
主要类如下:
import java.lang.reflect.Field;
imp
- SAP HANA数据存储:传统硬盘的瓶颈问题
蓝儿唯美
HANA
SAPHANA平台有各种各样的应用场景,这也意味着客户的实施方法有许多种选择,关键是如何挑选最适合他们需求的实施方案。
在 《Implementing SAP HANA》这本书中,介绍了SAP平台在现实场景中的运作原理,并给出了实施建议和成功案例供参考。本系列文章节选自《Implementing SAP HANA》,介绍了行存储和列存储的各自特点,以及SAP HANA的数据存储方式如何提升空间压
- Java Socket 多线程实现文件传输
随便小屋
javasocket
高级操作系统作业,让用Socket实现文件传输,有些代码也是在网上找的,写的不好,如果大家能用就用上。
客户端类:
package edu.logic.client;
import java.io.BufferedInputStream;
import java.io.Buffered
- java初学者路径
aijuans
java
学习Java有没有什么捷径?要想学好Java,首先要知道Java的大致分类。自从Sun推出Java以来,就力图使之无所不包,所以Java发展到现在,按应用来分主要分为三大块:J2SE,J2ME和J2EE,这也就是Sun ONE(Open Net Environment)体系。J2SE就是Java2的标准版,主要用于桌面应用软件的编程;J2ME主要应用于嵌入是系统开发,如手机和PDA的编程;J2EE
- APP推广
aoyouzi
APP推广
一,免费篇
1,APP推荐类网站自主推荐
最美应用、酷安网、DEMO8、木蚂蚁发现频道等,如果产品独特新颖,还能获取最美应用的评测推荐。PS:推荐简单。只要产品有趣好玩,用户会自主分享传播。例如足迹APP在最美应用推荐一次,几天用户暴增将服务器击垮。
2,各大应用商店首发合作
老实盯着排期,多给应用市场官方负责人献殷勤。
3,论坛贴吧推广
百度知道,百度贴吧,猫扑论坛,天涯社区,豆瓣(
- JSP转发与重定向
百合不是茶
jspservletJava Webjsp转发
在servlet和jsp中我们经常需要请求,这时就需要用到转发和重定向;
转发包括;forward和include
例子;forwrad转发; 将请求装法给reg.html页面
关键代码;
req.getRequestDispatcher("reg.html
- web.xml之jsp-config
bijian1013
javaweb.xmlservletjsp-config
1.作用:主要用于设定JSP页面的相关配置。
2.常见定义:
<jsp-config>
<taglib>
<taglib-uri>URI(定义TLD文件的URI,JSP页面的tablib命令可以经由此URI获取到TLD文件)</tablib-uri>
<taglib-location>
TLD文件所在的位置
- JSF2.2 ViewScoped Using CDI
sunjing
CDIJSF 2.2ViewScoped
JSF 2.0 introduced annotation @ViewScoped; A bean annotated with this scope maintained its state as long as the user stays on the same view(reloads or navigation - no intervening views). One problem w
- 【分布式数据一致性二】Zookeeper数据读写一致性
bit1129
zookeeper
很多文档说Zookeeper是强一致性保证,事实不然。关于一致性模型请参考http://bit1129.iteye.com/blog/2155336
Zookeeper的数据同步协议
Zookeeper采用称为Quorum Based Protocol的数据同步协议。假如Zookeeper集群有N台Zookeeper服务器(N通常取奇数,3台能够满足数据可靠性同时
- Java开发笔记
白糖_
java开发
1、Map<key,value>的remove方法只能识别相同类型的key值
Map<Integer,String> map = new HashMap<Integer,String>();
map.put(1,"a");
map.put(2,"b");
map.put(3,"c"
- 图片黑色阴影
bozch
图片
.event{ padding:0; width:460px; min-width: 460px; border:0px solid #e4e4e4; height: 350px; min-heig
- 编程之美-饮料供货-动态规划
bylijinnan
动态规划
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class BeverageSupply {
/**
* 编程之美 饮料供货
* 设Opt(V’,i)表示从i到n-1种饮料中,总容量为V’的方案中,满意度之和的最大值。
* 那么递归式就应该是:Opt(V’,i)=max{ k * Hi+Op
- ajax大参数(大数据)提交性能分析
chenbowen00
WebAjax框架浏览器prototype
近期在项目中发现如下一个问题
项目中有个提交现场事件的功能,该功能主要是在web客户端保存现场数据(主要有截屏,终端日志等信息)然后提交到服务器上方便我们分析定位问题。客户在使用该功能的过程中反应点击提交后反应很慢,大概要等10到20秒的时间浏览器才能操作,期间页面不响应事件。
根据客户描述分析了下的代码流程,很简单,主要通过OCX控件截屏,在将前端的日志等文件使用OCX控件打包,在将之转换为
- [宇宙与天文]在太空采矿,在太空建造
comsci
我们在太空进行工业活动...但是不太可能把太空工业产品又运回到地面上进行加工,而一般是在哪里开采,就在哪里加工,太空的微重力环境,可能会使我们的工业产品的制造尺度非常巨大....
地球上制造的最大工业机器是超级油轮和航空母舰,再大些就会遇到困难了,但是在空间船坞中,制造的最大工业机器,可能就没
- ORACLE中CONSTRAINT的四对属性
daizj
oracleCONSTRAINT
ORACLE中CONSTRAINT的四对属性
summary:在data migrate时,某些表的约束总是困扰着我们,让我们的migratet举步维艰,如何利用约束本身的属性来处理这些问题呢?本文详细介绍了约束的四对属性: Deferrable/not deferrable, Deferred/immediate, enalbe/disable, validate/novalidate,以及如
- Gradle入门教程
dengkane
gradle
一、寻找gradle的历程
一开始的时候,我们只有一个工程,所有要用到的jar包都放到工程目录下面,时间长了,工程越来越大,使用到的jar包也越来越多,难以理解jar之间的依赖关系。再后来我们把旧的工程拆分到不同的工程里,靠ide来管理工程之间的依赖关系,各工程下的jar包依赖是杂乱的。一段时间后,我们发现用ide来管理项程很不方便,比如不方便脱离ide自动构建,于是我们写自己的ant脚本。再后
- C语言简单循环示例
dcj3sjt126com
c
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i;
int count = 0;
int sum = 0;
float avg;
for (i=1; i<=100; i++)
{
if (i%2==0)
{
count++;
sum += i;
}
}
avg
- presentModalViewController 的动画效果
dcj3sjt126com
controller
系统自带(四种效果):
presentModalViewController模态的动画效果设置:
[cpp]
view plain
copy
UIViewController *detailViewController = [[UIViewController al
- java 二分查找
shuizhaosi888
二分查找java二分查找
需求:在排好顺序的一串数字中,找到数字T
一般解法:从左到右扫描数据,其运行花费线性时间O(N)。然而这个算法并没有用到该表已经排序的事实。
/**
*
* @param array
* 顺序数组
* @param t
* 要查找对象
* @return
*/
public stati
- Spring Security(07)——缓存UserDetails
234390216
ehcache缓存Spring Security
Spring Security提供了一个实现了可以缓存UserDetails的UserDetailsService实现类,CachingUserDetailsService。该类的构造接收一个用于真正加载UserDetails的UserDetailsService实现类。当需要加载UserDetails时,其首先会从缓存中获取,如果缓存中没
- Dozer 深层次复制
jayluns
VOmavenpo
最近在做项目上遇到了一些小问题,因为架构在做设计的时候web前段展示用到了vo层,而在后台进行与数据库层操作的时候用到的是Po层。这样在业务层返回vo到控制层,每一次都需要从po-->转化到vo层,用到BeanUtils.copyProperties(source, target)只能复制简单的属性,因为实体类都配置了hibernate那些关联关系,所以它满足不了现在的需求,但后发现还有个很
- CSS规范整理(摘自懒人图库)
a409435341
htmlUIcss浏览器
刚没事闲着在网上瞎逛,找了一篇CSS规范整理,粗略看了一下后还蛮有一定的道理,并自问是否有这样的规范,这也是初入前端开发的人一个很好的规范吧。
一、文件规范
1、文件均归档至约定的目录中。
具体要求通过豆瓣的CSS规范进行讲解:
所有的CSS分为两大类:通用类和业务类。通用的CSS文件,放在如下目录中:
基本样式库 /css/core
- C++动态链接库创建与使用
你不认识的休道人
C++dll
一、创建动态链接库
1.新建工程test中选择”MFC [dll]”dll类型选择第二项"Regular DLL With MFC shared linked",完成
2.在test.h中添加
extern “C” 返回类型 _declspec(dllexport)函数名(参数列表);
3.在test.cpp中最后写
extern “C” 返回类型 _decls
- Android代码混淆之ProGuard
rensanning
ProGuard
Android应用的Java代码,通过反编译apk文件(dex2jar、apktool)很容易得到源代码,所以在release版本的apk中一定要混淆一下一些关键的Java源码。
ProGuard是一个开源的Java代码混淆器(obfuscation)。ADT r8开始它被默认集成到了Android SDK中。
官网:
http://proguard.sourceforge.net/
- 程序员在编程中遇到的奇葩弱智问题
tomcat_oracle
jquery编程ide
现在收集一下:
排名不分先后,按照发言顺序来的。
1、Jquery插件一个通用函数一直报错,尤其是很明显是存在的函数,很有可能就是你没有引入jquery。。。或者版本不对
2、调试半天没变化:不在同一个文件中调试。这个很可怕,我们很多时候会备份好几个项目,改完发现改错了。有个群友说的好: 在汤匙
- 解决maven-dependency-plugin (goals "copy-dependencies","unpack") is not supported
xp9802
dependency
解决办法:在plugins之前添加如下pluginManagement,二者前后顺序如下:
[html]
view plain
copy
<build>
<pluginManagement