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白熊188
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D11PMINDER
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山山而川_R
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目标了解有关机器翻译的知识了解seq2seq架构使用Transformer构建机器翻译模型的实现过程1Transformer架构Transformer模型架构分析Transformer模型架构,大范围内包括两部分分别是encoder(编码器)和decoder(解码器),编码器和解码器的内部实现都使用了注意力机制实现,这里它要完成的是一个德文到英文的翻译:Willkommeninpeking→wel
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- 藏语英语中文机器翻译入门实践
山海青风
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项目目标:输入藏文句子,自动翻译成英文和中文(或输入中文,翻译为英文和藏文)。技术与原理简介机器翻译(MachineTranslation,MT)是人工智能中自然语言处理(NLP)的重要任务之一。主流机器翻译方法包括:基于规则的方法(早期):人工编写规则与词典。基于统计的方法:基于大量双语语料统计概率进行翻译。基于深度学习的方法(当前主流):序列到序列(Seq2Seq)模型:将源语言序列转换为目标
- PyTorch 深度学习实战(38):注意力机制全面解析(从Seq2Seq到Transformer)
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在上一篇文章中,我们探讨了分布式训练实战。本文将深入解析注意力机制的完整发展历程,从最初的Seq2Seq模型到革命性的Transformer架构。我们将使用PyTorch实现2个关键阶段的注意力机制变体,并在机器翻译任务上进行对比实验。一、注意力机制演进路线1.关键模型对比模型发表年份核心创新计算复杂度典型应用Seq2Seq2014编码器-解码器架构O(n²)机器翻译BahdanauAttenti
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本节实现一个简单的Seq2Seq(SequencetoSequence)模型的编码器(Encoder)和解码器(Decoder)部分。重点把握Seq2Seq模型的整体工作流程理解编码器(Encoder)和解码器(Decoder)代码本小节引入了nn.GRUAPI的调用,nn.GRU具体参数将在下一小节进行补充讲解1.编码器(Encoder类定义classEncoder(nn.Module):def
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编码器在序列到序列模型中,编码器将输入序列(如一个句子)转换为一个隐藏状态序列,供解码器生成输出。编码层通常由嵌入层和RNN(如GRU/LSTM)等组成,一个token就是一个时间步Token:是模型处理文本时的基本单元,可以是词,子词,字符等,每个token都有一个对应的ID。是由原始文本中的词或子词通过分词器(Tokenizer)处理后得到的最小单位,这些token会被映射为词汇表中的唯一索引
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Seq2Seq,全称为SequencetoSequence,是一种用于处理序列数据的神经网络模型,特别适用于如机器翻译、语音识别、聊天机器人等需要将一个序列转换为另一个序列的任务。这种模型由两部分核心组件构成:编码器(Encoder)和解码器(Decoder)。一、Seq2Seq的模型结构在之前我写的文章中,简单介绍了RNN的多种不同结构,其中有一种叫多对多结构。这种结构具体细分为两种类型:一种是
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风筝超冷
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在PyTorch中,损失函数CrossEntropyLoss的输入参数通常需要满足特定的形状要求。对于CrossEntropyLoss,输入参数的形状要求如下:input:模型的输出,形状为[N,C],其中:N是样本数量(或展平后的序列长度)。C是类别数量(目标词汇表的大小)。target:目标标签,形状为[N],其中每个元素是一个类别索引(整数)。在上一节的代码中:loss=loss_fn(si
- 【自然语言处理】Encoder-Decoder架构
藓类少女
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1.Encoder-Decoder架构Encoder-Decoder架构最早由Sutskever等人在2014年的论文《SequencetoSequenceLearningwithNeuralNetworks》中提出。这个架构最初是为了解决序列到序列(Seq2Seq)任务,尤其是机器翻译问题。该架构使用了基于RNN(尤其是LSTM)的编码器和解码器结构:编码器(Encoder):将输入序列(如句子
- Encoder-Decoder 编码器-解码器架构 (Seq2Seq Model)
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Encoder-DecoderEncoder编码器使用长度可变的序列作为输入,将其转换为固定的隐状态Decoder解码器基于输入通过编码器得到的编码信息和当前输出能看到的(已经生成)的词元来预测下一个词元在编码器中使用作为序列开始的词元,在训练过程中使用TeacherForce策略进行训练即基于正确的输入进行训练Encoder编码器最终的隐状态用于初始化解码器的隐状态(Seq2Seq做法),在其他
- 常见的encoder decoder架构有哪些
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答案常见的Encoder-Decoder架构包括以下几种:T5(Text-to-TextTransferTransformer):将所有自然语言处理任务转化为文本到文本的形式,适用于多种任务,如翻译、摘要和问答。BART(BidirectionalandAuto-RegressiveTransformers):结合了自回归和双向编码的优点,适用于文本生成和理解任务。Seq2Seq:经典的序列到序列
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thormas1996
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(一)tensorflow入门笔记(二)RNN,LSTM和GRU原理(三)attention机制(四)seq2seq实例详解##RNNRNN主要用来处理当样本是一定时间序列的情况,例如一段语音,一串文本等等。这类任务如果用CNN处理,很难反映出其时间上的特征原理Figure1.RNNStructure时间为t时,输入为x(t),隐藏层为h(t),输出为y(t),图中w1,w2,w3为共享的权重。向
- Python 深度学习实战:聊天机器人
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長安一片月
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声明以下内容均来自B站吴恩达教授的视频以及西瓜书和众多前辈的学习成果总结,仅记录本人的大模型学习过程,如有侵权立马删除。言论仅代表自身理解,如有错误还请指正。正文简介其实在现在的人工智能领域,很多东西都是相互关联,相互促进的。比如机器学习可以引入到自然语言处理,计算机视觉等多个类别当中,而自然语言处理中特有的seq2seq方法也可以用于机器学习当中。但是根本上这些类别都存在自己独有之处。自然语言处
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- Python机器学习实战:构建序列到序列(Seq2Seq)模型处理翻译任务
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Python机器学习实战:构建序列到序列(Seq2Seq)模型处理翻译任务1.背景介绍1.1问题的由来翻译是跨语言沟通的重要桥梁,随着全球化进程的加速,翻译需求日益增长。传统的机器翻译方法主要依赖于规则和统计方法,如基于短语的翻译、基于统计的机器翻译等。然而,这些方法难以处理复杂的语言现象,翻译质量参差不齐。近年来,随着深度学习技术的快速发展,基于神经网络序列到序列(Sequence-to-Seq
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在使用诸如DeepSeek、ChatGPT、豆包、文心一言等大模型之余,你是否知道这些大模型背后的技术原理是什么?假如让你从头开始学习大模型,你知道应该遵循什么样的路线嘛?今天给大家介绍一下Ai大模型的学习路线,顺序千万不要搞反了!,大家可以按照这个路线进行学习。一、前置阶段数学:线性代数、高等数学自然语言处理:Word2Vec、Seq2SeqPython:Pyotch、Tensorflow二、基
- 【PYTORCH】官方的turoria实现中英文翻译
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参考https://pytorch.org/tutorials/intermediate/seq2seq_translation_tutorial.html背景pytorch官方的是seq2seq是法语到英文,做了一个中文到英文的。数据集下载后解压,使用的data\testsets\devset\UNv1.0.devset.zh和UNv1.0.devset.en,因为电脑配置不行,所以只选取了10
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- 四、自然语言处理_08Transformer翻译任务案例
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0、前言在Seq2Seq模型的学习过程中,做过一个文本翻译任务案例,多轮训练后,效果还算能看Transformer作为NLP领域的扛把子,对于此类任务的处理会更为强大,下面将以基于Transformer模型来重新处理此任务,看看效果如何1、需求概述现有一个《data.txt》文件,里面存放了很多组翻译对(即:英文句子-中文句子的组合)要求针对此《data.txt》文件,使用Seq2Seq模型构建一
- Bahdanau 注意力
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Bahdanau注意力(AdditiveAttention)Bahdanau注意力,也被称为加性注意力(AdditiveAttention),是一种广泛用于序列到序列(Seq2Seq)模型中的注意力机制,由DzmitryBahdanau等人在2014年提出。它是处理序列对序列(seq2seq)任务(如机器翻译)的关键技术之一。在Bahdanau提出的模型中,注意力机制通过引入一个额外的上下文信息来
- 深度学习的文本生成:从seq2seq到GPT2和GPT3
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AI大模型应用入门实战与进阶ChatGPT大数据人工智能语言模型AILLMJavaPython架构设计AgentRPA
文章目录1.背景介绍1.1序列到序列(seq2seq)模型1.1.1编码器1.1.2解码器1.1.3训练1.2Transformer模型1.2.1自注意力机制1.2.2位置编码1.2.3多头注意力1.2.4训练1.3GPT(GenerativePre-trainedTransformer)模型1.3.1预训练1.3.2微调1.3.3生成1.4GPT-2和GPT-31.4.1GPT-21.4.2GP
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###一、背景在自然语言处理(NLP)领域,传统的序列到序列(Seq2Seq)模型大多依赖于循环神经网络(RNN)和长短期记忆(LSTM)网络。这些模型虽然在许多任务中取得了成功,但由于其计算效率低下以及长距离依赖关系处理的不足,导致模型训练时间漫长,并在处理较长文本时效果不佳。2017年,Vaswani等人提出的Transformer模型在《AttentionisAllYouNeed》一文中引起
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Seq2Seq,编码器-解码器,自然语言处理,机器翻译,文本生成,循环神经网络,长短期记忆网络1.背景介绍在人工智能领域,自然语言处理(NLP)始终是研究的热点之一。从机器翻译到文本摘要,从对话系统到问答机器人,Seq2Seq编码器-解码器架构在众多NLP任务中展现出强大的能力。传统的机器翻译方法通常依赖于统计模型和规则引擎,难以捕捉语言的复杂性和语义关系。随着深度学习的兴起,Seq2Seq架构为
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1.Seq2Seq模型加入注意力机制1.1Seq2Seq模型编码器:将长度可变的输入序列转换成形状固定的上下文变量c,并将输入序列的信息在该上下文变量中进行编码。解码器:解码器的输入序列的第一个词元为:特定的序列开始词元使用RNN编码器的最终隐状态来初始化解码器的隐状态编码器的最终隐状态都作为解码器输入序列的一部分。这样做的好处是防止随着时间的传递经过复杂的运算,原始的代表上下文的隐状态被遗忘。1
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文章目录前言一、Seq2Seq1.1Seq2Seq的基本架构1.2Seq2Seq的框架实例二、Transformer2.1Transformer的整体架构2.2Transformer的输入2.2.1InputEmbeding2.2.2PositionalEncoder2.2.3Transformer的输入2.3Transformer的自注意力机制2.3.1注意力机制2.3.2权重矩阵WWW2.3.
- Transformer模型结构分析:Encoder、Decoder以及注意力机制详解
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Python实战大数据AI人工智能自然语言处理人工智能语言模型编程实践开发语言架构设计
作者:禅与计算机程序设计艺术1.简介Transformer模型由论文[1]提出,其基本思想是使用注意力机制代替循环神经网络(RNN)或卷积神经网络(CNN),是一种基于序列到序列(Seq2seq)的机器翻译、文本摘要、对话系统等任务的成功范例。Transformer模型使用全连接层代替RNN和CNN的门控结构,并用多头注意力机制进行了改进,能够在捕捉全局上下文信息的同时,还保持输入输出序列之间的独
- NLP模型大对比:Transformer >Seq2Seq > LSTM > RNN > n-gram
feifeikon
自然语言处理transformerbert
结论Transformer大于传统的Seq2Seq大于LSTM大于RNN大于传统的n-gramn-gramVSTransformer我们可以用一个图书馆查询的类比来解释它们的差异:一、核心差异对比维度n-gram模型Transformer工作方式固定窗口的"近视观察员"全局关联的"侦探"依赖距离只能看前N-1个词(如3-gram只看前2词)可关注任意距离的上下文语义理解机械统计共现频率理解词语间的
- jQuery 键盘事件keydown ,keypress ,keyup介绍
107x
jsjquerykeydownkeypresskeyup
本文章总结了下些关于jQuery 键盘事件keydown ,keypress ,keyup介绍,有需要了解的朋友可参考。
一、首先需要知道的是: 1、keydown() keydown事件会在键盘按下时触发. 2、keyup() 代码如下 复制代码
$('input').keyup(funciton(){  
- AngularJS中的Promise
bijian1013
JavaScriptAngularJSPromise
一.Promise
Promise是一个接口,它用来处理的对象具有这样的特点:在未来某一时刻(主要是异步调用)会从服务端返回或者被填充属性。其核心是,promise是一个带有then()函数的对象。
为了展示它的优点,下面来看一个例子,其中需要获取用户当前的配置文件:
var cu
- c++ 用数组实现栈类
CrazyMizzz
数据结构C++
#include<iostream>
#include<cassert>
using namespace std;
template<class T, int SIZE = 50>
class Stack{
private:
T list[SIZE];//数组存放栈的元素
int top;//栈顶位置
public:
Stack(
- java和c语言的雷同
麦田的设计者
java递归scaner
软件启动时的初始化代码,加载用户信息2015年5月27号
从头学java二
1、语言的三种基本结构:顺序、选择、循环。废话不多说,需要指出一下几点:
a、return语句的功能除了作为函数返回值以外,还起到结束本函数的功能,return后的语句
不会再继续执行。
b、for循环相比于whi
- LINUX环境并发服务器的三种实现模型
被触发
linux
服务器设计技术有很多,按使用的协议来分有TCP服务器和UDP服务器。按处理方式来分有循环服务器和并发服务器。
1 循环服务器与并发服务器模型
在网络程序里面,一般来说都是许多客户对应一个服务器,为了处理客户的请求,对服务端的程序就提出了特殊的要求。
目前最常用的服务器模型有:
·循环服务器:服务器在同一时刻只能响应一个客户端的请求
·并发服务器:服
- Oracle数据库查询指令
肆无忌惮_
oracle数据库
20140920
单表查询
-- 查询************************************************************************************************************
-- 使用scott用户登录
-- 查看emp表
desc emp
- ext右下角浮动窗口
知了ing
JavaScriptext
第一种
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/
- 浅谈REDIS数据库的键值设计
矮蛋蛋
redis
http://www.cnblogs.com/aidandan/
原文地址:http://www.hoterran.info/redis_kv_design
丰富的数据结构使得redis的设计非常的有趣。不像关系型数据库那样,DEV和DBA需要深度沟通,review每行sql语句,也不像memcached那样,不需要DBA的参与。redis的DBA需要熟悉数据结构,并能了解使用场景。
- maven编译可执行jar包
alleni123
maven
http://stackoverflow.com/questions/574594/how-can-i-create-an-executable-jar-with-dependencies-using-maven
<build>
<plugins>
<plugin>
<artifactId>maven-asse
- 人力资源在现代企业中的作用
百合不是茶
HR 企业管理
//人力资源在在企业中的作用人力资源为什么会存在,人力资源究竟是干什么的 人力资源管理是对管理模式一次大的创新,人力资源兴起的原因有以下点: 工业时代的国际化竞争,现代市场的风险管控等等。所以人力资源 在现代经济竞争中的优势明显的存在,人力资源在集团类公司中存在着 明显的优势(鸿海集团),有一次笔者亲自去体验过红海集团的招聘,只 知道人力资源是管理企业招聘的 当时我被招聘上了,当时给我们培训 的人
- Linux自启动设置详解
bijian1013
linux
linux有自己一套完整的启动体系,抓住了linux启动的脉络,linux的启动过程将不再神秘。
阅读之前建议先看一下附图。
本文中假设inittab中设置的init tree为:
/etc/rc.d/rc0.d
/etc/rc.d/rc1.d
/etc/rc.d/rc2.d
/etc/rc.d/rc3.d
/etc/rc.d/rc4.d
/etc/rc.d/rc5.d
/etc
- Spring Aop Schema实现
bijian1013
javaspringAOP
本例使用的是Spring2.5
1.Aop配置文件spring-aop.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans
xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmln
- 【Gson七】Gson预定义类型适配器
bit1129
gson
Gson提供了丰富的预定义类型适配器,在对象和JSON串之间进行序列化和反序列化时,指定对象和字符串之间的转换方式,
DateTypeAdapter
public final class DateTypeAdapter extends TypeAdapter<Date> {
public static final TypeAdapterFacto
- 【Spark八十八】Spark Streaming累加器操作(updateStateByKey)
bit1129
update
在实时计算的实际应用中,有时除了需要关心一个时间间隔内的数据,有时还可能会对整个实时计算的所有时间间隔内产生的相关数据进行统计。
比如: 对Nginx的access.log实时监控请求404时,有时除了需要统计某个时间间隔内出现的次数,有时还需要统计一整天出现了多少次404,也就是说404监控横跨多个时间间隔。
Spark Streaming的解决方案是累加器,工作原理是,定义
- linux系统下通过shell脚本快速找到哪个进程在写文件
ronin47
一个文件正在被进程写 我想查看这个进程 文件一直在增大 找不到谁在写 使用lsof也没找到
这个问题挺有普遍性的,解决方法应该很多,这里我给大家提个比较直观的方法。
linux下每个文件都会在某个块设备上存放,当然也都有相应的inode, 那么透过vfs.write我们就可以知道谁在不停的写入特定的设备上的inode。
幸运的是systemtap的安装包里带了inodewatch.stp,位
- java-两种方法求第一个最长的可重复子串
bylijinnan
java算法
import java.util.Arrays;
import java.util.Collections;
import java.util.List;
public class MaxPrefix {
public static void main(String[] args) {
String str="abbdabcdabcx";
- Netty源码学习-ServerBootstrap启动及事件处理过程
bylijinnan
javanetty
Netty是采用了Reactor模式的多线程版本,建议先看下面这篇文章了解一下Reactor模式:
http://bylijinnan.iteye.com/blog/1992325
Netty的启动及事件处理的流程,基本上是按照上面这篇文章来走的
文章里面提到的操作,每一步都能在Netty里面找到对应的代码
其中Reactor里面的Acceptor就对应Netty的ServerBo
- servelt filter listener 的生命周期
cngolon
filterlistenerservelt生命周期
1. servlet 当第一次请求一个servlet资源时,servlet容器创建这个servlet实例,并调用他的 init(ServletConfig config)做一些初始化的工作,然后调用它的service方法处理请求。当第二次请求这个servlet资源时,servlet容器就不在创建实例,而是直接调用它的service方法处理请求,也就是说
- jmpopups获取input元素值
ctrain
JavaScript
jmpopups 获取弹出层form表单
首先,我有一个div,里面包含了一个表单,默认是隐藏的,使用jmpopups时,会弹出这个隐藏的div,其实jmpopups是将我们的代码生成一份拷贝。
当我直接获取这个form表单中的文本框时,使用方法:$('#form input[name=test1]').val();这样是获取不到的。
我们必须到jmpopups生成的代码中去查找这个值,$(
- vi查找替换命令详解
daizj
linux正则表达式替换查找vim
一、查找
查找命令
/pattern<Enter> :向下查找pattern匹配字符串
?pattern<Enter>:向上查找pattern匹配字符串
使用了查找命令之后,使用如下两个键快速查找:
n:按照同一方向继续查找
N:按照反方向查找
字符串匹配
pattern是需要匹配的字符串,例如:
1: /abc<En
- 对网站中的js,css文件进行打包
dcj3sjt126com
PHP打包
一,为什么要用smarty进行打包
apache中也有给js,css这样的静态文件进行打包压缩的模块,但是本文所说的不是以这种方式进行的打包,而是和smarty结合的方式来把网站中的js,css文件进行打包。
为什么要进行打包呢,主要目的是为了合理的管理自己的代码 。现在有好多网站,你查看一下网站的源码的话,你会发现网站的头部有大量的JS文件和CSS文件,网站的尾部也有可能有大量的J
- php Yii: 出现undefined offset 或者 undefined index解决方案
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undefined
在开发Yii 时,在程序中定义了如下方式:
if($this->menuoption[2] === 'test'),那么在运行程序时会报:undefined offset:2,这样的错误主要是由于php.ini 里的错误等级太高了,在windows下错误等级
- linux 文件格式(1) sed工具
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linuxlinux sed工具sed工具linux sed详解
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简介
sed 是一种在线编辑器,它一次处理一行内容。处理时,把当前处理的行存储在临时缓冲区中,称为“模式空间”(pattern space),接着用sed命令处理缓冲区中的内容,处理完成后,把缓冲区的内容送往屏幕。接着处理下一行,这样不断重复,直到文件末尾
- Android应用程序获取系统权限
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如何使Android应用程序获取系统权限
第一个方法简单点,不过需要在Android系统源码的环境下用make来编译:
1. 在应用程序的AndroidManifest.xml中的manifest节点
- HoverTree开发日志之验证码
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.netC#asp.nethovertreewebform
HoverTree是一个ASP.NET的开源CMS,目前包含文章系统,图库和留言板功能。代码完全开放,文章内容页生成了静态的HTM页面,留言板提供留言审核功能,文章可以发布HTML源代码,图片上传同时生成高品质缩略图。推出之后得到许多网友的支持,再此表示感谢!留言板不断收到许多有益留言,但同时也有不少广告,因此决定在提交留言页面增加验证码功能。ASP.NET验证码在网上找,如果不是很多,就是特别多
- JSON API:用 JSON 构建 API 的标准指南中文版
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json
译文地址:https://github.com/justjavac/json-api-zh_CN
如果你和你的团队曾经争论过使用什么方式构建合理 JSON 响应格式, 那么 JSON API 就是你的 anti-bikeshedding 武器。
通过遵循共同的约定,可以提高开发效率,利用更普遍的工具,可以是你更加专注于开发重点:你的程序。
基于 JSON API 的客户端还能够充分利用缓存,
- 数据结构随记_2
lx.asymmetric
数据结构笔记
第三章 栈与队列
一.简答题
1. 在一个循环队列中,队首指针指向队首元素的 前一个 位置。
2.在具有n个单元的循环队列中,队满时共有 n-1 个元素。
3. 向栈中压入元素的操作是先 移动栈顶指针&n
- Linux下的监控工具dstat
网络接口
linux
1) 工具说明dstat是一个用来替换 vmstat,iostat netstat,nfsstat和ifstat这些命令的工具, 是一个全能系统信息统计工具. 与sysstat相比, dstat拥有一个彩色的界面, 在手动观察性能状况时, 数据比较显眼容易观察; 而且dstat支持即时刷新, 譬如输入dstat 3, 即每三秒收集一次, 但最新的数据都会每秒刷新显示. 和sysstat相同的是,
- C 语言初级入门--二维数组和指针
1140566087
二维数组c/c++指针
/*
二维数组的定义和二维数组元素的引用
二维数组的定义:
当数组中的每个元素带有两个下标时,称这样的数组为二维数组;
(逻辑上把数组看成一个具有行和列的表格或一个矩阵);
语法:
类型名 数组名[常量表达式1][常量表达式2]
二维数组的引用:
引用二维数组元素时必须带有两个下标,引用形式如下:
例如:
int a[3][4]; 引用:
- 10点睛Spring4.1-Application Event
wiselyman
application
10.1 Application Event
Spring使用Application Event给bean之间的消息通讯提供了手段
应按照如下部分实现bean之间的消息通讯
继承ApplicationEvent类实现自己的事件
实现继承ApplicationListener接口实现监听事件
使用ApplicationContext发布消息