- 【论文笔记】Training language models to follow instructions with human feedback B部分
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大模型论文整理论文笔记论文阅读语言模型人工智能自然语言处理
TraininglanguagemodelstofollowinstructionswithhumanfeedbackB部分回顾一下第一代GPT-1:设计思路是“海量无标记文本进行无监督预训练+少量有标签文本有监督微调”范式;模型架构是基于Transformer的叠加解码器(掩码自注意力机制、残差、Layernorm);下游各种具体任务的适应是通过在模型架构的输出后增加线性权重WyW_{y}Wy实
- 深度学习奥秘解锁:AI大模型技能提升指南
AGI大模型老王
人工智能深度学习语言模型算法大模型AI大模型
文章目录每日一句正能量前言AI大模型学习的理论基础AI大模型的训练与优化AI大模型在特定领域的应用AI大模型学习的伦理与社会影响未来发展趋势与挑战后记**前言**随着人工智能技术的快速发展,AI大模型学习正成为一项备受关注的研究领域。为了提高模型的准确性和效率,研究者们需要具备深厚的数学基础和编程能力,并对特定领域的业务场景有深入的了解。通过不断优化模型结构和算法,AI大模型学习正为人类的生活和工
- 乡镇基层干部助力中国式现代化
就个名丫
近日,习总书记在学习贯彻党的二十大精神研讨班开班式上发表重要讲话,叮嘱广大党员干部以清醒、自信、主动的态度面对风险挑战、战胜风险挑战,走出中国式现代化。中国式现代化具有稳定的政治保证、深厚的理论基础和坚实的物质条件基础。保持自我却不孤立,是融通的、灵活的、特色鲜明的,既具有其他国家现代化的共同特征,又具有中国特色,其特色通过实践呈现和检验。作为一名乡镇基层干部,在推进中国式现代化中,要提高站位,找
- 本地电脑大模型系列之 20 离线 AI:使用 Ollama+llama3+privateGPT+Langchain+GPT4ALL+ChromaDB 与 Pdf、Excel、CSV、PPTX、PPT、
知识大胖
NVIDIAGPU和大语言模型开发教程人工智能langchainpdf
简介Ollama在Mac/Windows/Ubuntu上与llama3一起运行MAC至少需要8GBRAM,Ubuntu和Windows至少需要16GBRAMpython3.10和git系列文章《本地电脑搭建StreamDiffusion:用眼睛见证实时人工智能创意利用交互式高速扩散技术彻底改变图像生成》权重1,本地类《使用本地Llama2模型和向量数据库建立私有检索增强生成(RAG)系统LangC
- 【论文笔记】:LAYN:用于小目标检测的轻量级多尺度注意力YOLOv8网络
hhhhhhkkkyyy
论文阅读目标检测YOLO
背景针对嵌入式设备对目标检测算法的需求,大多数主流目标检测框架目前缺乏针对小目标的具体改进,然后提出的一种轻量级多尺度注意力YOLOv8小目标检测算法。小目标检测精度低的原因随着网络在训练过程中的加深,检测到的目标容易丢失边缘信息和灰度信息等。获得高级语义信息也较少,图像中可能存在一些噪声信息,误导训练网络学习不正确的特征。映射到原始图像的感受野的大小。当感受野相对较小时,空间结构特征保留较多,但
- 如何才能迅速成长为一名优秀教师?
一年四季读书吧
入教师一行十几年,积累的经验并不多,因为我很少反思自己的教学行为,也很少阅读教育理论书籍,导致教育实践能力过度薄弱,又没有坚实的理论基础,所以今年年初开始,加强了自己对自身的反思,并且有意的阅读教育理论书籍,整理相应的笔记,和同行专家们分享,求得更多的学习与改进的机会。图片发自App今天阅读的书是朱永新老师的《致教师》,是我们上级发给老师们的学习材料,一直躺在我的办公桌上吃土,偶尔读了书的序言,被
- 小琳AI课堂:生成对抗网络(GANs)
小琳ai
小琳AI课堂人工智能生成对抗网络神经网络
大家好,这里是小琳AI课堂!今天我们要聊一聊生成对抗网络(GANs),这个让AI界沸腾的技术。想象一下,有两个小精灵在玩“你画我猜”的游戏,一个负责画画(生成器),一个负责猜画的是真是假(判别器)。这个游戏可不是随便玩玩的,它能在图像生成、风格转换等领域创造奇迹哦!GANs的神奇之处生成器和判别器的较量:生成器就像一个魔术师,能把随机噪声变成逼真的图片。判别器则是个严格的裁判,要分辨出这些图片是真
- 激光SLAM--(8) LeGO-LOAM论文笔记
lonely-stone
slam激光SLAM论文阅读
论文标题:LeGO-LOAM:LightweightandGround-OptimizedLidarOdometryandMappingonVariableTerrain应用在可变地形场景的轻量级的、并利用地面优化的LOAMABSTRACT轻量级的、基于地面优化的LOAM实时进行六自由度位姿估计,应用在地面的车辆上。强调应用在地面车辆上是因为在这里面要求雷达必须水平安装,而像LOAM和LIO-SA
- iOS中的Grok获得升级——使用AI在X中创建和分析图像
AI数据猿
人工智能
X公司已经为使用iOS应用的高级和高级+订阅用户升级了Grok的体验。在X应用10.56版本的发布中,订阅用户将获得若干新的AI功能和令人印象深刻的Grok2聊天机器人的新界面。此次更新中最值得关注的功能可能是使用FluxAI模型在Grok2中的图像生成功能。通过这项功能,用户还可以获得图像生成提示建议,从而避免面对一个空白框时不知所措。这一功能主要对那些希望通过AI生成视觉效果但没有明确或独特提
- 算法训练营第6天|哈希表 LeetCode242.有效的字母异位词 349.两个数组的交集 202.快乐数 1.两数之和
人间温柔观察者
算法散列表数据结构
新的一周,新的开始,今天开始和哈希表相关的内容(ps:算法训练营第5天为休息日)哈希表理论基础哈希表,个人理解就是一个带索引的数组,可以通过索引值(key)来找到哈希表中对应的值(value)。哈希表常用的数据结构有哈希集合(set)和哈希映射(map)。其中哈希集合中有:set(有序,不可重复),multiset(有序,可以重复),unordered_set(无序,不可以重复)。哈希映射中有:m
- 【动态规划】【打卡121天】:背包理论基础
晓风残月一望关河萧索
【算法】
1、背包理论基础有N件物品和一个最多能背重量为W的背包。第i件物品的重量是weight[i],得到的价值是value[i]。每件物品只能用一次,求解将哪些物品装入背包里物品价值最大。其实这是标准的背包问题。每一件物品有2种状态,取物品放入背包中,不取该物品放入背包中。所以可以使用回溯法搜索出所有的情况,那么时间复杂度就是O(2^n),这里的n表示物品数量。2、算法分析①确定dp数组以及下标的含义对
- 论文浅尝 - AAAI2020 | 迈向建立多语言义元知识库:用于 BabelNet Synsets 义元预测...
开放知识图谱
机器学习人工智能知识图谱自然语言处理深度学习
论文笔记整理:潘锐,天津大学硕士。来源:AAAI2020链接:https://arxiv.org/pdf/1912.01795.pdf摘要义原被定义为人类语言的最小语义单位。义原知识库(KBs)是一种包含义原标注词汇的知识库,它已成功地应用于许多自然语言处理任务中。然而,现有的义原知识库建立在少数几种语言上,阻碍了它们的广泛应用。为此论文提出在多语种百科全书词典BabelNet的基础上建立一个统一
- 游戏开发设计模式之命令模式
Ctrl+CV九段手
游戏开发设计模式设计模式命令模式状态模式游戏开发uiunityc#
目录命令模式的定义和工作原理应用场景实现方式优点缺点结论命令模式在游戏开发中的具体实现案例是什么?如何在Unity3D中有效地实现和管理命令模式以提高游戏性能?命令模式与其他设计模式(如观察者模式、状态模式)在游戏开发中的比较优劣是什么?命令模式观察者模式状态模式总结在使用命令模式时,有哪些最佳实践可以遵循以避免性能开销和类数量增加的问题?命令模式的历史发展和理论基础是什么?历史发展理论基础应用场
- CentOS 7 的默认YUM源更换为国内的镜像源保姆级教程(附:常见的国内 CentOS 镜像源地址)
man2017
Linuxcentoslinux运维
下面是一个详细的教程,用于将CentOS7的默认YUM源更换为国内的镜像源。这个过程分为几个步骤,从理论到实践逐步进行。CentOS7更换YUM源保姆级教程第一部分:理论基础1.1什么是YUM?YUM(YellowdogUpdaterModified)是一个基于RPM包管理器的工具,用于在Linux发行版上安装、更新和卸载软件包。CentOS使用YUM作为其默认的包管理器。1.2为什么更换YUM源
- 读中国哲学史之二程
未告
二程指的是北宋程颢、程颐两兄弟。小时候接触到的“程门立雪”的故事里的“程门”就是此程家家门。程学在当时就具有较大的影响力,而二程之洛学也为之后各家派别的发展,为新儒学奠定了理论基础。比如最大的两派,“程朱理学”,“陆王心学”。二程提出了以“理”为中心观念的体系。吸收张载和邵雍的哲学思想,确立“理”为世界之本的地位。何为本?本源,在万物之上的,绝对的存在。本有,自主的,永恒的。“理”也就是“道”、“
- [论文笔记] LLM数据集——LongData-Corpus
心心喵
论文笔记服务器ubuntulinux
https://huggingface.co/datasets/yuyijiong/LongData-Corpus1、hf的数据在开发机上要设置sshkey,然后cat复制之后在设置在hf上2、中文小说数据在云盘上清华大学云盘下载:#!/bin/bash#BaseURLbase_url="https://cloud.tsinghua.edu.cn/d/0670fcb14d294c97b5cf/fi
- 打卡55天------图论(并查集)
感谢上Di_123
前端算法题前端算法javascript
图论这里我学的不是很好,作为一名JavaScript前端开发工程师,我能说我基本上在工作中都没用到过吗?一、并查集理论基础这个说句实话,我平常工作很少用到,上学的时候好像也没学过,可能我只是本科生吧,卡尔我他的简介的学历是硕士,还是要在知识上不断追求呀。并查集理论基础二、寻找存在的路径题目链接:卡码网题目描述:题目描述给定一个包含n个节点的无向图中,节点编号从1到n(含1和n)。你的任务是判断是否
- [论文笔记] eval-big-refactor lm_eval 每两个任务使用一个gpu,并保证端口未被使用
心心喵
论文笔记restful后端
1.5B在eval时候两个任务一个gpu是可以的。7B+在evalbelebele时会OOM,所以分配时脚本不同。eval_fast.py:importsubprocessimportargparseimportosimportsocket#参数列表task_name_list=["flores_mt_en_to_id","flores_mt_en_to_vi","flores_mt_en_to_
- 高等代数理论基础9:复系数与实系数多项式
溺于恐
复系数与实系数多项式代数基本定理定理:每个次数的复系数多项式在复数域中有一根等价叙述:每个次数的复系数多项式,在复数域上一定有一个一次因式注:由定理可知复数域上所有次数大于1的多项式全是可约的,即不可约多项式只有一次多项式复系数多项式因式分解定理定理:每个次数的复系数多项式在复数域上都可以唯一地分解成一次因式的乘积复系数多项式具有标准分解式其中是不同的复数,标准分解式说明每个n次复系数多项式恰有n
- Stable Diffusion
Covirtue
人工智能pythonstablediffusion
StableDiffusion是一种基于深度学习的文本到图像生成模型,其原理主要基于扩散模型(DiffusionModel)的变体,即潜在扩散模型(LatentDiffusionModel,LDM)。原理一、技术架构与组成StableDiffusion由三个主要部分组成:变分自编码器(VAE)、U-Net和一个文本编码器。变分自编码器(VAE):VAE是一种生成模型,用于将图像压缩到低维的潜在空间
- 【论文笔记】Separating the “Chirp” from the “Chat”: Self-supervised Visual Grounding of Sound and Language
xhyu61
机器学习学习笔记论文笔记论文阅读
Abstract提出了DenseAV,一种新颖的双编码器接地架构,仅通过观看视频学习高分辨率、语义有意义和视听对齐的特征。在没有明确的本地化监督的情况下,DenseAV可以发现单词的"意义"和声音的"位置"。此外,它在没有监督的情况下自动发现并区分这两种类型的关联。DenseAV的定位能力源于一种新的多头特征聚合算子,该算子直接比较稠密的图像和音频表示进行对比学习。相比之下,许多其他学习"全局"音
- 5分钟 Stable Diffusion 本地安装
狒狒伯尼
stablediffusion
StableDiffusion是一种强大的文本到图像生成模型,由于其开源特性,用户可以在本地计算机上进行安装和使用。下面是一个精简的5分钟快速指南,帮助您在本地安装StableDiffusion。为了确保顺利操作,您需要具备一定的计算机基础知识,并预先安装Python和Git。安装前的准备确保系统要求:您需要一台安装了NVIDIA显卡的计算机(最好支持CUDA,至少6GB显存)。操作系统:Wind
- 正向人生观015—心想事成的核心秘密(1)
娟姐的心语话廊
娟姐在喜马拉雅开通了一个专辑每周共读一本好书,然而喜马拉雅把部分内容认定为涉及宗教、灵修等内容而违反了平台规则被被下架。为此,娟姐决定把本书分几个篇章,将作者的良苦用心提炼出来,为您展示心想事成的核心秘密。理论基础篇(科学发现)科学发现之一:有一个连结万事万物的能量场存在,这个能量场让宇宙以及所有的一切有序运作。科学发现之二:这个能量场为我们内在的信念,扮演了容器、桥梁和镜子的角色。科学发现之三:
- 打卡50天------图论
感谢上Di_123
前端算法题前端算法javascript
正式开启图论了,作为一个前端工程师,这个代码随想录真的刷新了我对于算法的认知,每天都在学习新东西。别着急、放轻松、慢慢来。一、图论理论基础讲解了很多东西,但是在前端开发过程中很少用到吧,主要是学习算法的思路。二、深搜理论基础了解一下深搜的原理和过程,其实对于深搜和广搜我自己也写过一篇博客,是我个人的理解,但是没有卡尔总结的全面,如此看来真的是小巫见大巫了。我自己的博客:我理解的深搜与广搜我自己理解
- Stable Diffusion快速安装及prompt的使用
老童聊AI
老童陪你学AIpythonstablediffusion
StableDiffusion是一种基于深度学习的文本到图像生成技术,它可以生成高质量的图像。以下是一篇快速安装教程,适合初学者理解和操作。什么是StableDiffusion?StableDiffusion是一种AI模型,它能够根据用户输入的文本描述生成相应的图像。这项技术在艺术创作、游戏设计、广告制作等领域有着广泛的应用。系统要求在开始安装之前,请确保你的计算机满足以下基本要求:操作系统:Wi
- 网络基础之静态路由(Static routing)理论基础及华为ENSP基础配置
小白学网络
网络互联网络通信网络安全路由器交换机
网络基础之静态路由理论基础一、静态路由的引入IP路由基础以太网交换机工作在数据链路层,用于在网络内进行数据转发。而企业网络的拓扑结构一般会比较复杂,不同的部门,或者总部和分支可能处在不同的网络中,此时就需要使用路由器来连接不同的网络,实现网络之间的数据转发。自治系统(AS)是由同一个管理机构管理、使用统一路由策略的路由器的集合。一般地我们可以把一个企业网络认为是一个自治系统AS(Autonomou
- 图形学论文笔记
Jozky86
图形学图形学笔记
文章目录PBD:XPBD:shapematchingPBD:【深入浅出NvidiaFleX】(1)PositionBasedDynamics最简化的PBD(基于位置的动力学)算法详解-论文原理讲解和太极代码最简化的PBD(基于位置的动力学)算法详解-论文原理讲解和太极代码XPBD:基于XPBD的物理模拟一条龙:公式推导+代码+文字讲解(纯自制)【论文精读】XPBD基于位置的动力学XPBD论文解读(
- 代码随想录算法训练营day64 | 98. 所有可达路径
sunflowers11
代码随想录二刷算法
图论理论基础1、图的种类整体上一般分为有向图和无向图。加权有向图,就是图中边是有权值的,加权无向图也是同理。2、度无向图中有几条边连接该节点,该节点就有几度在有向图中,每个节点有出度和入度。出度:从该节点出发的边的个数。入度:指向该节点边的个数。3、连通性在图中表示节点的连通情况,我们称之为连通性连通图和强连通图在无向图中,任何两个节点都是可以到达的,我们称之为连通图。如果有节点不能到达其他节点,
- Day44 | 图论理论基础 98. 所有可达路径
086小包字
图论算法数据结构java
语言Java图论理论基础整体上一般分为有向图和无向图有向图就是有箭头的,无向图就是没有方向的。有几条连线就是有几个度。在有向图中,每个节点有出度和入度。出度:从该节点出发的边的个数。入度:指向该节点边的个数。在无向图中,任何两个节点都是可以到达的,我们称之为连通图。在有向图中,任何两个节点是可以相互到达的,我们称之为强连通图。98.所有可达路径98.所有可达路径题目给定一个有n个节点的有向无环图,
- 代码随想录算法训练营Day50||图论part01
傲世尊
算法图论
昨天的题补完啦~最后熟悉了一下单调栈。今天开始没视频看了,只能啃文字了。先熟悉一些图论基础,以及搜索理论基础。深度优先搜索理论基础类似于回溯算法(递归法),广度优先搜索就类似于迭代法。深度搜索三部曲也和回溯算法类似。卡玛网98.所有可达到路径:和力扣797.所有可能的路径一致。先熟悉ACM模式。邻接表和邻接矩阵的写法都要掌握。先写了一遍邻接矩阵写法,算是先熟悉了一下代码。
- Java实现的简单双向Map,支持重复Value
superlxw1234
java双向map
关键字:Java双向Map、DualHashBidiMap
有个需求,需要根据即时修改Map结构中的Value值,比如,将Map中所有value=V1的记录改成value=V2,key保持不变。
数据量比较大,遍历Map性能太差,这就需要根据Value先找到Key,然后去修改。
即:既要根据Key找Value,又要根据Value
- PL/SQL触发器基础及例子
百合不是茶
oracle数据库触发器PL/SQL编程
触发器的简介;
触发器的定义就是说某个条件成立的时候,触发器里面所定义的语句就会被自动的执行。因此触发器不需要人为的去调用,也不能调用。触发器和过程函数类似 过程函数必须要调用,
一个表中最多只能有12个触发器类型的,触发器和过程函数相似 触发器不需要调用直接执行,
触发时间:指明触发器何时执行,该值可取:
before:表示在数据库动作之前触发
- [时空与探索]穿越时空的一些问题
comsci
问题
我们还没有进行过任何数学形式上的证明,仅仅是一个猜想.....
这个猜想就是; 任何有质量的物体(哪怕只有一微克)都不可能穿越时空,该物体强行穿越时空的时候,物体的质量会与时空粒子产生反应,物体会变成暗物质,也就是说,任何物体穿越时空会变成暗物质..(暗物质就我的理
- easy ui datagrid上移下移一行
商人shang
js上移下移easyuidatagrid
/**
* 向上移动一行
*
* @param dg
* @param row
*/
function moveupRow(dg, row) {
var datagrid = $(dg);
var index = datagrid.datagrid("getRowIndex", row);
if (isFirstRow(dg, row)) {
- Java反射
oloz
反射
本人菜鸟,今天恰好有时间,写写博客,总结复习一下java反射方面的知识,欢迎大家探讨交流学习指教
首先看看java中的Class
package demo;
public class ClassTest {
/*先了解java中的Class*/
public static void main(String[] args) {
//任何一个类都
- springMVC 使用JSR-303 Validation验证
杨白白
springmvc
JSR-303是一个数据验证的规范,但是spring并没有对其进行实现,Hibernate Validator是实现了这一规范的,通过此这个实现来讲SpringMVC对JSR-303的支持。
JSR-303的校验是基于注解的,首先要把这些注解标记在需要验证的实体类的属性上或是其对应的get方法上。
登录需要验证类
public class Login {
@NotEmpty
- log4j
香水浓
log4j
log4j.rootCategory=DEBUG, STDOUT, DAILYFILE, HTML, DATABASE
#log4j.rootCategory=DEBUG, STDOUT, DAILYFILE, ROLLINGFILE, HTML
#console
log4j.appender.STDOUT=org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4
- 使用ajax和history.pushState无刷新改变页面URL
agevs
jquery框架Ajaxhtml5chrome
表现
如果你使用chrome或者firefox等浏览器访问本博客、github.com、plus.google.com等网站时,细心的你会发现页面之间的点击是通过ajax异步请求的,同时页面的URL发生了了改变。并且能够很好的支持浏览器前进和后退。
是什么有这么强大的功能呢?
HTML5里引用了新的API,history.pushState和history.replaceState,就是通过
- centos中文乱码
AILIKES
centosOSssh
一、CentOS系统访问 g.cn ,发现中文乱码。
于是用以前的方式:yum -y install fonts-chinese
CentOS系统安装后,还是不能显示中文字体。我使用 gedit 编辑源码,其中文注释也为乱码。
后来,终于找到以下方法可以解决,需要两个中文支持的包:
fonts-chinese-3.02-12.
- 触发器
baalwolf
触发器
触发器(trigger):监视某种情况,并触发某种操作。
触发器创建语法四要素:1.监视地点(table) 2.监视事件(insert/update/delete) 3.触发时间(after/before) 4.触发事件(insert/update/delete)
语法:
create trigger triggerName
after/before 
- JS正则表达式的i m g
bijian1013
JavaScript正则表达式
g:表示全局(global)模式,即模式将被应用于所有字符串,而非在发现第一个匹配项时立即停止。 i:表示不区分大小写(case-insensitive)模式,即在确定匹配项时忽略模式与字符串的大小写。 m:表示
- HTML5模式和Hashbang模式
bijian1013
JavaScriptAngularJSHashbang模式HTML5模式
我们可以用$locationProvider来配置$location服务(可以采用注入的方式,就像AngularJS中其他所有东西一样)。这里provider的两个参数很有意思,介绍如下。
html5Mode
一个布尔值,标识$location服务是否运行在HTML5模式下。
ha
- [Maven学习笔记六]Maven生命周期
bit1129
maven
从mvn test的输出开始说起
当我们在user-core中执行mvn test时,执行的输出如下:
/software/devsoftware/jdk1.7.0_55/bin/java -Dmaven.home=/software/devsoftware/apache-maven-3.2.1 -Dclassworlds.conf=/software/devs
- 【Hadoop七】基于Yarn的Hadoop Map Reduce容错
bit1129
hadoop
运行于Yarn的Map Reduce作业,可能发生失败的点包括
Task Failure
Application Master Failure
Node Manager Failure
Resource Manager Failure
1. Task Failure
任务执行过程中产生的异常和JVM的意外终止会汇报给Application Master。僵死的任务也会被A
- 记一次数据推送的异常解决端口解决
ronin47
记一次数据推送的异常解决
需求:从db获取数据然后推送到B
程序开发完成,上jboss,刚开始报了很多错,逐一解决,可最后显示连接不到数据库。机房的同事说可以ping 通。
自已画了个图,逐一排除,把linux 防火墙 和 setenforce 设置最低。
service iptables stop
- 巧用视错觉-UI更有趣
brotherlamp
UIui视频ui教程ui自学ui资料
我们每个人在生活中都曾感受过视错觉(optical illusion)的魅力。
视错觉现象是双眼跟我们开的一个玩笑,而我们往往还心甘情愿地接受我们看到的假象。其实不止如此,视觉错现象的背后还有一个重要的科学原理——格式塔原理。
格式塔原理解释了人们如何以视觉方式感觉物体,以及图像的结构,视角,大小等要素是如何影响我们的视觉的。
在下面这篇文章中,我们首先会简单介绍一下格式塔原理中的基本概念,
- 线段树-poj1177-N个矩形求边长(离散化+扫描线)
bylijinnan
数据结构算法线段树
package com.ljn.base;
import java.util.Arrays;
import java.util.Comparator;
import java.util.Set;
import java.util.TreeSet;
/**
* POJ 1177 (线段树+离散化+扫描线),题目链接为http://poj.org/problem?id=1177
- HTTP协议详解
chicony
http协议
引言
- Scala设计模式
chenchao051
设计模式scala
Scala设计模式
我的话: 在国外网站上看到一篇文章,里面详细描述了很多设计模式,并且用Java及Scala两种语言描述,清晰的让我们看到各种常规的设计模式,在Scala中是如何在语言特性层面直接支持的。基于文章很nice,我利用今天的空闲时间将其翻译,希望大家能一起学习,讨论。翻译
- 安装mysql
daizj
mysql安装
安装mysql
(1)删除linux上已经安装的mysql相关库信息。rpm -e xxxxxxx --nodeps (强制删除)
执行命令rpm -qa |grep mysql 检查是否删除干净
(2)执行命令 rpm -i MySQL-server-5.5.31-2.el
- HTTP状态码大全
dcj3sjt126com
http状态码
完整的 HTTP 1.1规范说明书来自于RFC 2616,你可以在http://www.talentdigger.cn/home/link.php?url=d3d3LnJmYy1lZGl0b3Iub3JnLw%3D%3D在线查阅。HTTP 1.1的状态码被标记为新特性,因为许多浏览器只支持 HTTP 1.0。你应只把状态码发送给支持 HTTP 1.1的客户端,支持协议版本可以通过调用request
- asihttprequest上传图片
dcj3sjt126com
ASIHTTPRequest
NSURL *url =@"yourURL";
ASIFormDataRequest*currentRequest =[ASIFormDataRequest requestWithURL:url];
[currentRequest setPostFormat:ASIMultipartFormDataPostFormat];[currentRequest se
- C语言中,关键字static的作用
e200702084
C++cC#
在C语言中,关键字static有三个明显的作用:
1)在函数体,局部的static变量。生存期为程序的整个生命周期,(它存活多长时间);作用域却在函数体内(它在什么地方能被访问(空间))。
一个被声明为静态的变量在这一函数被调用过程中维持其值不变。因为它分配在静态存储区,函数调用结束后并不释放单元,但是在其它的作用域的无法访问。当再次调用这个函数时,这个局部的静态变量还存活,而且用在它的访
- win7/8使用curl
geeksun
win7
1. WIN7/8下要使用curl,需要下载curl-7.20.0-win64-ssl-sspi.zip和Win64OpenSSL_Light-1_0_2d.exe。 下载地址:
http://curl.haxx.se/download.html 请选择不带SSL的版本,否则还需要安装SSL的支持包 2. 可以给Windows增加c
- Creating a Shared Repository; Users Sharing The Repository
hongtoushizi
git
转载自:
http://www.gitguys.com/topics/creating-a-shared-repository-users-sharing-the-repository/ Commands discussed in this section:
git init –bare
git clone
git remote
git pull
git p
- Java实现字符串反转的8种或9种方法
Josh_Persistence
异或反转递归反转二分交换反转java字符串反转栈反转
注:对于第7种使用异或的方式来实现字符串的反转,如果不太看得明白的,可以参照另一篇博客:
http://josh-persistence.iteye.com/blog/2205768
/**
*
*/
package com.wsheng.aggregator.algorithm.string;
import java.util.Stack;
/**
- 代码实现任意容量倒水问题
home198979
PHP算法倒水
形象化设计模式实战 HELLO!架构 redis命令源码解析
倒水问题:有两个杯子,一个A升,一个B升,水有无限多,现要求利用这两杯子装C
- Druid datasource
zhb8015
druid
推荐大家使用数据库连接池 DruidDataSource. http://code.alibabatech.com/wiki/display/Druid/DruidDataSource DruidDataSource经过阿里巴巴数百个应用一年多生产环境运行验证,稳定可靠。 它最重要的特点是:监控、扩展和性能。 下载和Maven配置看这里: http
- 两种启动监听器ApplicationListener和ServletContextListener
spjich
javaspring框架
引言:有时候需要在项目初始化的时候进行一系列工作,比如初始化一个线程池,初始化配置文件,初始化缓存等等,这时候就需要用到启动监听器,下面分别介绍一下两种常用的项目启动监听器
ServletContextListener
特点: 依赖于sevlet容器,需要配置web.xml
使用方法:
public class StartListener implements
- JavaScript Rounding Methods of the Math object
何不笑
JavaScriptMath
The next group of methods has to do with rounding decimal values into integers. Three methods — Math.ceil(), Math.floor(), and Math.round() — handle rounding in differen