- 深度探索:机器学习中的序列到序列模型(Seq2Seq)原理及其应用
生瓜蛋子
机器学习机器学习人工智能
目录1.引言与背景2.庞特里亚金定理与动态规划3.算法原理4.算法实现5.优缺点分析优点缺点6.案例应用7.对比与其他算法8.结论与展望1.引言与背景在当今信息爆炸的时代,机器学习作为人工智能领域的核心驱动力,正以前所未有的深度和广度渗透进我们的日常生活。从语言翻译、文本摘要、语音识别到对话系统,众多自然语言处理(NLP)任务的成功解决离不开一种强大的模型架构——序列到序列(Sequence-to
- Transformer总结(二):架构介绍(从seq2seq谈到Transformer架构)
胡牧之.
Transformer总结transformer编码器解码器深度学习入门
文章目录一、seq2seq应用介绍二、编码器解码器架构2.1流程介绍2.2原理说明三、Transformer整体结构和处理流程3.1Attention机制在seq2seq中的引入3.2比较RNN与自注意力3.3Transformer架构介绍3.4处理流程3.4.1编码器中处理流程3.4.2解码器在训练阶段和预测阶段的差异(重要)3.4.3预测阶段解码器中处理流程在Transformer总结(一)中
- 机器学习--序列到序列模型总结
Ambition_LAO
机器学习人工智能
序列到序列(Seq2Seq)模型的发展历程中,随着技术的进步和研究的深入,出现了多种不同的架构。这些架构在编码器-解码器结构的基础上逐步演化,融合了多种改进策略和创新方法。以下是总结出的主要Seq2Seq模型架构:1.基础的RNNSeq2Seq模型编码器和解码器:最早的Seq2Seq模型使用简单的RNN(RecurrentNeuralNetwork)作为编码器和解码器。工作原理:编码器将输入序列编
- 计算机设计大赛 深度学习的智能中文对话问答机器人
iuerfee
python
文章目录0简介1项目架构2项目的主要过程2.1数据清洗、预处理2.2分桶2.3训练3项目的整体结构4重要的API4.1LSTMcells部分:4.2损失函数:4.3搭建seq2seq框架:4.4测试部分:4.5评价NLP测试效果:4.6梯度截断,防止梯度爆炸4.7模型保存5重点和难点5.1函数5.2变量6相关参数7桶机制7.1处理数据集7.2词向量处理seq2seq7.3处理问答及答案权重7.4训
- 从时间序列中提取特征的几种方法
千行百行
论文学习时间序列shapelet
文章目录方法概述可能有用的轮子Referenceseealso方法概述形状特征:DTW、shapelets、CNN时间依赖特征:循环神经网络(LSTM、GRU)、反馈网络序列变换特征:自动编码、seq2seq变换可能有用的轮子shaplets-python:https://github.com/mohaseeb/shaplets-pythonsktime:https://www.sktime.or
- transformer-Attention is All You Need(一)
liaolaa
transformer深度学习人工智能自然语言处理
1.为什么需要transformer循环模型通常沿输入和输出序列的符号位置进行因子计算。通过在计算期间将位置与步骤对齐,它们根据前一步的隐藏状态和输入产生位置的隐藏状态序列。这种固有的顺序特性阻止了训练样本内的并行化,这在较长的序列长度上变得至关重要,因为有限的内存限制了样本的批处理大小。相较于seq2seq结构每个时间步的输出需要依赖于前面时间步的输出,这使得模型没有办法并行,效率低,面临对齐问
- [模型学习]Transformer机制及其过程
Amigo_5610
学习
Transformer的基本结构Transformer模型结构与seq2seq模型类似,Transformer是一种编码器-解码器结构的模型Transformer的过程——编码器(Encoder)Encoder步骤1对于encoder,第一步是将所有的输入词语进行Embedding,然后将其与维度相同的位置向量组合(相加)Encoder步骤2在第二步中,将第一步得到的向量通过self-attent
- 基于seq2seq的SKchat语言模型
eric-sjq
语言模型人工智能自然语言处理
SKchat语言模型是由小思框架开放的中文语言模型,基于seq2seq以及word2vec。v3模型的对话功能界面~在代码方面,我们优化了seq2seq算法,降低了内存的占用,并构建了新的模型。whileTrue:model.fit([x_encoder,x_decoder],y,batchsize,1,verbose=1,)"""解码模型"""decoder_h_input=Input(shap
- NLP_自然语言处理项目(2):seq2seq_attention_机器翻译(基于PyTorch)
@硬train一发
NLP自然语言处理机器翻译pytorch
1、seq2seq_attention_机器翻译seq2seq_attention是一种基于神经网络的机器翻译模型,它通过编码器和解码器两个部分实现翻译功能。编码器将源语言句子转换为一个固定长度的向量表示,解码器则将这个向量作为输入,生成目标语言句子的翻译结果。在seq2seq_attention中,编码器和解码器都是由循环神经网络(RNN)组成的。编码器将源语言句子中的每个单词依次输入RNN,每
- 【自然语言处理】seq2seq模型—机器翻译
X.AI666
自然语言处理自然语言处理机器翻译人工智能
清华大学驭风计划课程链接学堂在线-精品在线课程学习平台(xuetangx.com)代码和报告均为本人自己实现(实验满分),只展示主要任务实验结果,如果需要详细的实验报告或者代码可以私聊博主有任何疑问或者问题,也欢迎私信博主,大家可以相互讨论交流哟~~案例简介seq2seq是神经机器翻译的主流框架,如今的商用机器翻译系统大多都基于其构建,在本案例中,我们将使用由NIST提供的中英文本数据训练一个简单
- Seq2seq模型以及Beam Search
非洲小可爱
自然语言处理seq2seqbeansearch贪心算法
seq2seq模型及BeamsearchSeq2Seq是一个Encoder-Deocder结构的模型,输入是一个序列,输出也是一个序列。Encoder将一个可变长度的输入序列变为固定长度的向量,Decoder将这个固定长度的向量解码成可变长度的输出序列。目标是最大化该目标函数:seq2seq模型种类onetoone结构,仅仅只是简单的给一个输入得到一个输出,此处并未体现序列的特征,例如图像分类场景
- Seq2Seq模型中的集束搜索(Beam Search)
ybdesire
NLPMachineLearning神经网络人工智能机器学习算法自然语言处理
1.引入用Seq2Seq模型开发翻译系统时,假设输入一句法语,输出英文。在Decoder输出部分,选择不同的单词,输出(翻译)的结果也会不同。这里用下图来举例说明:一个法语句子,被Seq2Seq模型翻译为不同的4句英文,我们该选择哪个结果作为最终结果呢?上图中,给了一个公式,式中的x表示法语句子,y表示各个单词组成的最终的英文句子,不同的y的组合表示不同的翻译,即y1~yn表示单词序列。解决这个问
- Beam Search
IT之一小佬
自然语言处理数据结构python机器学习深度学习自然语言处理
BeamSearch1.BeamSearch的介绍【波束搜索】在进行模型评估的过程中,每次我们选择概率最大的tokenid作为输出,那么整个输出的句子的概率就是最大的么?【在图上:绿色箭头代表的概率大于红色箭头代表的概率】Beamsearch的又被称作束集搜索,是一种seq2seq中用来优化输出结果的算法(不在训练过程中使用)。【在一定的范围内进行搜索】例如:传统的获取解码器输出的过程中,每次只选
- 束集搜索(Beam search)
liaolaa
自然语言处理人工智能nlp优化
在seq2seq任务重,传统的获取decoder输出的结果过程中,在每一个时间步上,我们只选择概率最大的那个词,作为当前时间步的输出,即在每一个时间步上我们取到的都是最大概率的词。等到解码器获取到词元结束循环的时候,我们获取到的句子,不一定是最准确的,获得的这个句子可能不通顺。因为贪心的策略,局部最优并不能获取全局最优的结果。1.如何解决贪心带来的问题1.1计算所有输出的概率我们可以计算全部的输出
- 如何在我们的模型中使用Beam search
liaolaa
人工智能自然语言处理pytorch深度学习seq2seq
在上一篇文章中我们具体探讨了Beamsearch的思想以及Beamsearch的大致工作流程。根据对Beamsearch的大致流程我们已经清楚了,在这我们来具体实现一下Beamsearch并应用在我们的seq2seq任务中。1.python中的堆(heapq)堆是一种特殊的树形数据结构。堆分为大根堆和小根堆两种类型,其中:小根堆:父节点的值小于或等于其子节点的值。大根堆:父节点的值大于或等于其子节
- huggingface pipeline使用模型THUDM/chatglm3-6b
hehui0921
huggingfacejavapython前端
以下代码成功运在CPU机器上:第一次运行会自动下载模型文件,需要比较长的时间。fromtransformersimportAutoTokenizer,AutoModelfromtransformersimportAutoModelForSeq2SeqLMfromhuggingface_hub.hf_apiimportHfFolderHfFolder.save_token('hf_ZYmPKiltO
- 使用模型bigscience/mt0-large实现中文到英文的翻译
hehui0921
huggingfacejavalinux前端
cpu版本fromtransformersimportAutoTokenizer,AutoModelfromhuggingface_hub.hf_apiimportHfFolderHfFolder.save_token('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')fromtransformersimportAutoModelForSeq2SeqLM,AutoTo
- NLP_引入注意力机制
you_are_my_sunshine*
NLP自然语言处理深度学习人工智能
文章目录点积注意力创建两个张量x1和x2计算张量点积,得到原始权重对原始权重进行归一化求出注意力分布的加权和缩放点积注意力编码器-解码器注意力定义Attention类重构Decoder类重构Seq2Seq类可视化注意力权重注意力机制中的Q、K、V自注意力多头自注意力注意力掩码小结通过引入注意力机制,模型可以在每个时间步中为输入序列中不同位置的词分配不同的注意力权重。这使得模型能够更加灵活地有选择地
- NLP_Seq2Seq编码器-解码器架构
you_are_my_sunshine*
NLP自然语言处理人工智能
文章目录Seq2Seq架构构建简单Seq2Seq架构1.构建实验语料库和词汇表2.生成Seq2Seq训练数据3.定义编码器和解码器类4.定义Seq2Seq架构5.训练Seq2Seq架构6.测试Seq2Seq架构归纳Seq2Seq编码器-解码器架构小结Seq2Seq架构起初,人们尝试使用一个独立的RNN来解决这种序列到序列的NLP任务,但发现效果并不理想。这是因为RNN在同时处理输入和输出序列(既负
- Vision Transformer及其变体(自用)
ST-Naive
transformer深度学习人工智能
0回顾Transformer0.1encoder在正式开始ViT之前,先来复习一遍transformer的核心机制相关的文章有很多,我选了一遍最通俗易懂的放在这:Transformer通俗笔记:从Word2Vec、Seq2Seq逐步理解到GPT、BERT所谓注意力机制,就是Attention=∑similarity(Query,Key)*Value,Q可以理解为单词在当前的表示,K为单词的标签,V
- transformer的分解
不分享的知识毫无意义
本文尝试用一种通俗的语言来说明白transformer,也会加一些自己的理解。transformer基于attention,解决的是seq2seq的问题。0.先来回顾一下attention如果让我用一句话来总结attetion我会说针对输入做一次矩阵运算,得到(q,k,v),k和v一般一样,然后针对q,k做矩阵乘法,再加一个softmax层之后我们就可得到权重,权重和v点乘之后就是一个输出,表示的
- Pytorch学习记录-卷积Seq2Seq(模型训练)
我的昵称违规了
Pytorch学习记录-torchtext和Pytorch的实例50.PyTorchSeq2Seq项目介绍在完成基本的torchtext之后,找到了这个教程,《基于Pytorch和torchtext来理解和实现seq2seq模型》。这个项目主要包括了6个子项目使用神经网络训练Seq2Seq使用RNNencoder-decoder训练短语表示用于统计机器翻译使用共同学习完成NMT的堆砌和翻译打包填充
- 【文本到上下文 #8】NLP中的变形金刚:解码游戏规则改变者
无水先生
NLP高级和ChatGPT人工智能自然语言处理人工智能
一、说明 欢迎来到我们对不断发展的自然语言处理(NLP)领域的探索的第8章。在本期中,我们将重点介绍一项重塑NLP格局的突破性创新:Transformers。在我们之前对seq2seq模型、编码器-解码器框架和注意力机制的讨论之后,我们现在开始了解Transformer如何彻底改变语言任务的方法。 以下是本章的内容:变压器模型的出现:了解Transformer的起源,以及它们如何标志着LSTM
- seq2seq编码器-解码器实现
liaolaa
深度学习人工智能自然语言处理pytorch语言模型
我们在之前的文章快速上手LSTM-CSDN博客中提及了RNN的几种不同的类型,其中有同步的manytomany的根据视频的每一帧对视频分类任务,以及异步的manytomany文本翻译。对于这种输入和输出不等长的序列,我们采用seq2seq(sequencetosequence)模型解决。1.Seq2seqseq2seq是由encoder(编码器)和decoder(解码器)构成,这个encoder和
- Seq2SeqTrainer与Trainer的区别
andeyeluguo
AI笔记人工智能
`Seq2SeqTrainer`和`Trainer`是HuggingFaceTransformers库中用于训练模型的两个类。它们之间的主要区别在于它们针对的任务类型和模型架构的不同。1.任务类型:-`Trainer`类适用于大多数常见的单输入单输出(single-input,single-output)任务,例如分类、回归和文本生成等。它可以用于训练和评估各种类型的模型,如BERT、GPT和Ro
- 面试了字节大模型算法岗(实习),快被问哭了。。。。
深度学习算法与自然语言处理
NLP与大模型面试算法职场和发展面试题大模型
最近技术群组织了一次算法面试讨论会,今天分享的是一位小伙子的痛苦面试经历,如果你想加入我们的讨论群,见文末。本次分享的内容如下:应聘岗位:字节大模型算法实习生面试轮数:第一轮整体面试感觉:偏难1.自我介绍在自我介绍环节,我清晰地阐述了个人基本信息、教育背景、工作经历和技能特长,展示了自信和沟通能力。2.技术问题回答2.1介绍一下transformer?传统的seq2seq模型使用循环神经网络(RN
- 实用工具介绍
夏威夷的芒果
1自动对联系统1.1王斌开发的seq2seq声称是从网上抓了几百万的对联数据,用seq2seq模型做了这个系统。https://ai.binwang.me/couplet/1.2微软亚洲研究院对联系统http://duilian.msra.cn/app/couplet.aspx支持修改分词支持修改分词高保真图片放大http://waifu2x.udp.jp/、bigjpg.com(高倍收费,支持更
- 大创项目推荐 题目:基于深度学习的中文对话问答机器人
laafeer
python
文章目录0简介1项目架构2项目的主要过程2.1数据清洗、预处理2.2分桶2.3训练3项目的整体结构4重要的API4.1LSTMcells部分:4.2损失函数:4.3搭建seq2seq框架:4.4测试部分:4.5评价NLP测试效果:4.6梯度截断,防止梯度爆炸4.7模型保存5重点和难点5.1函数5.2变量6相关参数7桶机制7.1处理数据集7.2词向量处理seq2seq7.3处理问答及答案权重7.4训
- (转载)Seq2SeqModel参数
walk walk
数据挖掘python人工智能操作系统python
训练数据和预处理数据集是电影剧本中的对话,我们首先需要做一些预处理以获得正确的数据格式。切字分词使用结巴分词。移除低频词代码中,用vocabulary_size限制词表的大小。用UNK代替不包括在词表中的单词。例如,单词“非线性”不在词表中,则句子“非线性在神经网络中是重要的”变成“UNK在神经网络中是重要的”。准备开始和结束标签以及填充标签在decoder端,GO表示解码开始,用EOS表示解码结
- 【文本到上下文 #7】探索 NLP 中的 Seq2Seq、编码器-解码器和注意力机制
无水先生
NLP高级和ChatGPT人工智能自然语言处理人工智能
一、说明今天,我们将探讨序列到序列(seq2seq)模型的复杂工作原理,特别关注编码器-解码器架构和注意力机制。这些概念是各种NLP应用的基础,从机器翻译到问答系统。这是可以期待的:Seq2Seq模型中的编码器-解码器框架:深入研究Seq2Seq模型的核心结构,其中我们解开了编码器和解码器的角色和功能。本节将阐明这两个组件如何相互作用以有效地处理和翻译各种NLP任务中的序列。注意力机制:增强Seq
- 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,$(
- vi查找替换命令详解
daizj
linux正则表达式替换查找vim
一、查找
查找命令
/pattern<Enter> :向下查找pattern匹配字符串
?pattern<Enter>:向上查找pattern匹配字符串
使用了查找命令之后,使用如下两个键快速查找:
n:按照同一方向继续查找
N:按照反方向查找
字符串匹配
pattern是需要匹配的字符串,例如:
1: /abc<En
- 对网站中的js,css文件进行打包
dcj3sjt126com
PHP打包
一,为什么要用smarty进行打包
apache中也有给js,css这样的静态文件进行打包压缩的模块,但是本文所说的不是以这种方式进行的打包,而是和smarty结合的方式来把网站中的js,css文件进行打包。
为什么要进行打包呢,主要目的是为了合理的管理自己的代码 。现在有好多网站,你查看一下网站的源码的话,你会发现网站的头部有大量的JS文件和CSS文件,网站的尾部也有可能有大量的J
- php Yii: 出现undefined offset 或者 undefined index解决方案
dcj3sjt126com
undefined
在开发Yii 时,在程序中定义了如下方式:
if($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
eksliang
linuxlinux sed工具sed工具linux sed详解
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2106082
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
gqdy365
android
引用
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
hvt
.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
justjavac
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