- LLM 词汇表
落难Coder
LLMsNLP大语言模型大模型llama人工智能
Contextwindow“上下文窗口”是指语言模型在生成新文本时能够回溯和参考的文本量。这不同于语言模型训练时所使用的大量数据集,而是代表了模型的“工作记忆”。较大的上下文窗口可以让模型理解和响应更复杂和更长的提示,而较小的上下文窗口可能会限制模型处理较长提示或在长时间对话中保持连贯性的能力。Fine-tuning微调是使用额外的数据进一步训练预训练语言模型的过程。这使得模型开始表示和模仿微调数
- BART&BERT
Ambition_LAO
深度学习
BART和BERT都是基于Transformer架构的预训练语言模型。模型架构:BERT(BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers)主要是一个编码器(Encoder)模型,它使用了Transformer的编码器部分来处理输入的文本,并生成文本的表示。BERT特别擅长理解语言的上下文,因为它在预训练阶段使用了掩码语言模型(MLM)任务,即
- Regular Expression 正则表达式
Aimyon_36
DataDevelopment正则表达式redis数据库
RegularExpression前言1.基本匹配2.元字符2.1点运算符.2.2字符集2.2.1否定字符集2.3重复次数2.3.1*号2.3.2+号2.3.3?号2.4{}号2.5(...)特征标群2.6|或运算符2.7转码特殊字符2.8锚点2.8.1^号2.8.2$号3.简写字符集4.零宽度断言(前后预查)4.1?=...正先行断言4.2?!...负先行断言4.3?Thefatcatsaton
- 自我破碎
倩谁寄语春宵
图片发自App“输给一直匮乏的对情感和温暖的索取,同时也屈服于情欲与幻象之下。这是自我注定的沉沦。”一直鼓励自己接触欧美文化的原因主要是因为它强调自我提升,与儒家修身类似,但落脚点最终是自己。行动主义是一种理性主义,不用预判来干扰自己,在实践中获得的感悟去懂得如何更好地生存。可不知是因为自己思维定势问题还是怎的,总在思绪停滞之际,想到很多生活的困惑。我曾经用一些共性的东西来解释自己出现这些思想原因
- 如何理解深度学习的训练过程
奋斗的草莓熊
深度学习人工智能pythonscikit-learnvirtualenvnumpypandas
文章目录1.训练是干什么?2.预训练模型进行训练,主要更改的是预训练模型的什么东西?1.训练是干什么?以yolov5为例子,训练的目的是把一组输入猫狗图像放到神经网络中,得到一个输出模型,这个模型下次可以直接用来识别哪个是猫,哪个是狗2.预训练模型进行训练,主要更改的是预训练模型的什么东西?超参数(Hyperparameters):这是模型结构中定义的参数,比如:卷积核大小(kernel_size
- transformer架构(Transformer Architecture)原理与代码实战案例讲解
AI架构设计之禅
大数据AI人工智能Python入门实战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
transformer架构(TransformerArchitecture)原理与代码实战案例讲解关键词:Transformer,自注意力机制,编码器-解码器,预训练,微调,NLP,机器翻译作者: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)领域的发展经历了从规则驱动到统计驱动再到深度学习驱动的三个阶段。
- [ IDE ] 什么是SDK
ERIC-ZI
IDEIDE开发环境
一、定义在嵌入式系统开发中,SDK(SoftwareDevelopmentKit,软件开发工具包)是一个综合性的工具集合,它被设计用于帮助开发者更有效地为特定的硬件平台编写软件。嵌入式SDK通常包含一系列的工具、库文件、文档和示例代码,旨在简化开发过程并提高开发效率。二、SDK的主要组成编译器和链接器:这些工具用于将开发者编写的源代码转化为目标硬件可以理解和执行的机器码。库文件:库文件包含了一些预
- 粉尘识别数据集——工地/矿下粉尘数据识别,数据集已划分,YOLO格式-有权重,相关指数,map相当高
毕设宇航
YOLO机器学习目标跟踪
数据集名称粉尘识别数据集数据集描述这是一个专门针对工地或矿下粉尘识别设计的数据集,包含了大量的高清图像,用于识别施工或采矿环境中产生的粉尘。数据集已经按照标准的数据划分方法分为训练集、验证集和测试集,并且以YOLO格式进行了标注。此外,数据集中还包含了预训练的模型权重和相关性能指标,如mAP(MeanAveragePrecision),表明模型在粉尘识别任务上的表现优异。数据集特点高清图像:所有图
- 微软 Azure AI 服务免费试用及申请:语音识别、文本转语音、基于视觉、语言处理、文档分析等10大场景
全云在线allcloudonline
microsoftazure人工智能
为方便企业认识和快速上手AzureAI服务,我们总结了一套包括语音识别、文本转语音、基于视觉、语言处理场景、文档分析场景等全面的预构建模型和演示,旨在解决各种用例。这些模型易于访问,可帮助企业无缝实施AI驱动的解决方案,如下是已整理并编录的AzureAI服务中提供的预构建演示,希望这可以帮助您将AI无缝融入您的产品和服务中。微软AzureAI服务可以合规、稳定地提供企业用户使用ChatGPT的可能
- 大模型微调 - 基于预训练大语言模型的对话生成任务 训练代码
西笑生
大模型大模型自然语言处理微调
大模型微调-基于预训练大语言模型的对话生成任务训练代码flyfish模型扮演堂吉诃德这个角色,回答关于自我介绍的问题importtorchfromdatasetsimportDatasetfrommodelscopeimportAutoTokenizer,AutoModelForCausalLMfrompeftimportLoraConfig,TaskType,get_peft_modelfrom
- 独立思考
丶一粒菌
任何时候都不应该放弃独立思考的能力。投资是一个大学问。在风口,猪都能飞上天,在牛市,是个人都能挣钱。但是牛转熊的这一瞬间,在这之前有多少人能够逃掉,有多少人能够预判出熊市到来?这时就需要自己在投资领域摸爬滚打所积累的经验了。自己做的决定,在当时是否有效?每个人都想实现财富自由,但是又有多少人能够见了比较好的收益就收?挣钱的时候总想着能挣更多,赔钱的时候反而怪自己运气不好。如果只是想当然,那么靠运气
- 视频语言规划
硅谷秋水
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23年10月来自谷歌、MIT和伯克利分校的论文“videolanguageplanning”。讨论如何利用在互联网规模数据上预训练大型生成模型,在生成的视频和语言空间中实现复杂长范围任务的视觉规划。为此,提出视频语言规划(VLP),一种由树搜索过程组成的算法,训练(i)视觉-语言模型作为策略和价值函数,以及(ii)文本-到-视频模型作为动态模型。VLP将长范围任务指令和当前图像观察作为输入,并输出
- 大规模语言模型的书籍分享,从零基础入门到精通非常详细收藏我这一篇就够了
黑客-雨
语言模型人工智能自然语言处理学习大模型学习大模型入门大模型教程
在当今人工智能领域,大规模语言模型成为了研究和应用的热点之一。它们以其大规模的参数和强大的性能表现,推动着机器学习和深度学习技术的发展。对于GPT系列大规模语言模型的发展历程,有两点令人印象深刻。第一点是可拓展的训练架构与学习范式:Transformer架构能够拓展到百亿、千亿甚至万亿参数规模,并且将预训练任务统一为预测下一个词这一通用学习范式;第二点是对于数据质量与数据规模的重视:不同于BERT
- 微软九月补丁星期二发现了 79 个漏洞
网络研究观
网络研究观微软Windows系统安全漏洞更新版本
微软将在2024年9月补丁星期二修复79个漏洞。微软有证据表明,发布的四个漏洞被野外利用和/或公开披露;所有四个漏洞均已在CISAKEV上列出。微软还在修补四个关键的远程代码执行(RCE)漏洞。不同寻常的是,微软本月尚未修补任何浏览器漏洞。当今最令人担忧的漏洞是CVE-2024-43491,它描述了一个预授权RCE漏洞。该漏洞是由Windows服务堆栈的回归引起的,该回归已回滚了对影响可选组件的许
- 50ETF期权可以当天买卖吗?
qiquandongfc
区块链程序员创富
今天期权懂带你了解50ETF期权可以当天买卖吗?期权日内交易指的是在一个交易日内买入和卖出期权合约,以从价格波动中获取短期收益。50ETF期权可以当天交易在这里,可以负责任的告诉大家,50ETF期权当天买入,也可以当天卖出。只要方向预判正确,那么就可以赚取买入和卖出之间的差价盈利。所以,50ETF期权当天买入是可以赚钱的。之所以能这样,是因为50ETF期权和股票的交易方式是不同的,50ETF期权是
- vite是如何实现依赖预构建的,浏览器为什么没有实现从node_modules查找依赖,vite开发环境解决了什么问题
凉菜凉凉
es6webpack前端javascript
浏览器的esmodule为什么没有做从node_modules查找依赖项浏览器是基于http请求的,node_modules中依赖项不可控,可能又会依赖很多的包,整个依赖图都需要加载的话很耗性能。commonjs是运行在服务端的,以file形式读取文件,内部有规避机制。依赖预构建首先vite会找到对应的依赖,然后调用esbuild(对js语法进行处理的一个库),将其他规范的代码转换成esmodul
- 【深度学习实战】使用深度学习模型可视化工具——Netron在线可视化深度学习神经网络
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一直以来,对于深度学习领域的开发者,可视化模型都是非常迫切的需求,今天主要介绍一款可视化工具——NetronNetron有三种使用方式:在线、本地安装、pip安装今天在这里只介绍在线使用这种方式。Netron有个官方的网站:Netron点击进去是这样的一个界面我们可以点击openmodel从本地选择一个预训练模型可以看到这里就显示出来了
- 【Tools】大模型中的BERT概念
音乐学家方大刚
工具bert人工智能深度学习
摇来摇去摇碎点点的金黄伸手牵来一片梦的霞光南方的小巷推开多情的门窗年轻和我们歌唱摇来摇去摇着温柔的阳光轻轻托起一件梦的衣裳古老的都市每天都改变模样方芳《摇太阳》BERT(BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers)是一种基于Transformer的预训练语言模型,由Google于2018年发布。BERT的目标是通过大规模无监督预训练学习来
- 新技术前沿-2024-国内主流AI大模型架构及应用场景深度分析
皮皮冰燃
新技术前沿人工智能
参考国内主流AI大模型架构及应用场景深度分析20241厂商总览1.1国外(1)OpenAI:GPT-4【美国旧金山的人工智能研究公司】GPT-4于2023年3月14日发布,是千亿级参数的多模态预训练模型,能够支持图像和文本的输入。(2)Anthropic(人类的):Claude【美国人工智能初创公司】Claude于2023年3月14日发布,是Anthropic开发的类似ChatGPT的聊天机器人,
- 大模型书籍推荐:从头开始构建一个大型语言模型(含PDF免费)《Build a Large Language Model (From Scratch)》
AI女王
语言模型pdf人工智能AI大模型大模型大语言模型书籍
通过从头开始构建一个大型语言模型,了解如何创建、训练和调整大型语言模型(LLMs)!一、构建大型语言模型(从头开始)在《构建大型语言模型(从头开始)》中,你将了解如何LLMs从内到外工作。在这本富有洞察力的书中,畅销书作家塞巴斯蒂安·拉施卡(SebastianRaschka)将指导你逐步创建自己的LLM,用清晰的文字、图表和示例解释每个阶段。你将从最初的设计和创建到通用语料库的预训练,一直到特定任
- PAG动效框架源码笔记 (一)概览
庞海礁的个人空间
笔记ffmpeg人工智能
转载请注明出处:庞海礁的个人空间–https://github.com/panghaijiao前言PAG特效框架是腾讯开源的一套完整的动效工作流解决方案,相较于传统特效渲染框架,其支持更丰富的组合样式,网上已有详细介绍,在此不再赘述PAG框架是如何实现特效渲染?本文结合预合成视频序列帧特效,通过分析其源码来展示其完整的渲染流程。开始之前,先问大家一个问题:渲染一个视频类型的PAG特效文件,一般需要
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#Python开发pythonAI大模型人工智能
随着人工智能技术的发展,大规模预训练模型如Qwen-72B等逐渐成为研究和应用的重点。本篇博客旨在提供一份详细的指南,帮助Python开发者们在自己的环境中顺利配置并使用Qwen-72B大模型。请注意:由于Qwen-72B这一模型目前并未公开存在,所以以下内容仅为假设性描述,实际上你需要替换为你想要配置的真实存在的大模型,例如GPT-3、BERT等。一、环境准备1.安装必要的库首先确保你已经安装了
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Redis缓存深度解析:穿透、击穿、雪崩与预热的全面解读一.什么是缓存?二.使用Redis作为缓存三.缓存的更新策略3.1定期生成3.2实时生成四.缓存预热、缓存穿透、缓存雪崩、缓存击穿4.1缓存预热4.2缓存穿透4.3缓存雪崩4.4缓存击穿Hello,大家好,这个专栏给大家带来的是Redis系列!本篇文章给大家讲解的是Redis的缓存.在Redis缓存系统中,缓存穿透、缓存击穿、缓存雪崩和缓存预
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DINOv2:LearningRobustVisualFeatureswithoutSupervision论文地址:https://arxiv.org/abs/2304.07193代码地址:https://github.com/facebookresearch/dinov2摘要大量数据上的预训练模型在NLP方面取得突破,为计算机视觉中的类似基础模型开辟了道路。这些模型可以通过生成通用视觉特征(即无
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吉祥圆腾
内容来源:国际佛学网百业经索达吉堪布口译顶礼本师释迦牟尼佛!(9)宝光天子——宝珠供塔报为天子一时,佛在舍卫城。有天子名曰宝光,财富圆满,浑身上下以众宝璎珞严饰,光芒四射。一天晚上,宝光天子到世尊所居圣地给孤独园,以各种鲜花供养世尊,顶礼求法。世尊观察他的根界意乐,传予相应之法。他以智慧金刚摧毁了萨迦耶见,证得预流果之后,返回天界。当时许多前后夜精进不眠的比丘见到世尊居处光芒普照,推测是帝释天、大
- Pixel2刷入原生Google系统并获取ROOT权限
Devil丶LY
移动端android
一、设备信息机型:pixel2二、预刷系统系统:google原生系统(pixel对应版本为walleye)Android版本:11Magisk版本:23.0(root用)三、刷机工具fastbootadb四、下载网站Google原生系统镜像下载地址TWRP下载地址Magisk下载地址五、刷机文件walleye-rp1a.201005.004.a1-factory-0c23f6cf.zip(goog
- 深度学习速通系列:LoRA微调是什么
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深度学习速通系列人工智能深度学习python机器学习nlp
LoRA微调(Low-RankAdaptation)是一种用于大型预训练语言模型(LLM)的高效微调技术。它的核心思想是在不改变预训练模型权重的前提下,通过在模型的Transformer层中引入可训练的低秩矩阵来实现模型的微调。这种方法可以显著减少训练参数的数量,从而降低对计算资源的需求。LoRA微调的原理:LoRA微调方法建议冻结预训练模型的权重,并在每个Transformer块中注入可训练的低
- Spring Boot详解
GG编程
springboot数据库mysql
1.基本概念:SpringBoot是一个用于简化Spring应用开发的框架。它通过提供预配置的环境和一组开箱即用的功能,帮助开发人员快速构建和部署基于Spring的应用程序。2.特点:(1).简化配置:SpringBoot提供了一系列的默认配置,简化了XML和注解的配置,极大地降低了初学者的学习成本。(2).内嵌服务器:提供了Tomcat、Jetty和Undertow等内嵌式服务器,不需要手动安装
- MoveNet PyTorch 项目教程
邢琛高
MoveNetPyTorch项目教程movenet.pytorch项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/mo/movenet.pytorch项目介绍MoveNet是一个超快速且精确的模型,用于检测人体的17个关键点。本项目是GoogleMoveNet的PyTorch实现,包含了训练代码和预训练模型。Google最近发布了预训练模型(tfjs或tflite),但这些
- 大模型多机多卡脚本实例 - 增量预训练 -accelerate和deepspeed命令多机多卡训练有什么不同
AI生成曾小健
大模型/增量预训练CPT深度学习python机器学习
第一步,同步权重ls-l/data/xxx/gpu008/MoeRemake/train/etuning/LLaMA-Factory2/models/xxx-Base-10B-200k-Llama第二步,同步环境:./scp_batch.sh"/data/xxx/miniconda3/envs/etuning4/""/data/vayu/miniconda3/envs/etuning4/"gpu0
- Hadoop(一)
朱辉辉33
hadooplinux
今天在诺基亚第一天开始培训大数据,因为之前没接触过Linux,所以这次一起学了,任务量还是蛮大的。
首先下载安装了Xshell软件,然后公司给了账号密码连接上了河南郑州那边的服务器,接下来开始按照给的资料学习,全英文的,头也不讲解,说锻炼我们的学习能力,然后就开始跌跌撞撞的自学。这里写部分已经运行成功的代码吧.
在hdfs下,运行hadoop fs -mkdir /u
- maven An error occurred while filtering resources
blackproof
maven报错
转:http://stackoverflow.com/questions/18145774/eclipse-an-error-occurred-while-filtering-resources
maven报错:
maven An error occurred while filtering resources
Maven -> Update Proje
- jdk常用故障排查命令
daysinsun
jvm
linux下常见定位命令:
1、jps 输出Java进程
-q 只输出进程ID的名称,省略主类的名称;
-m 输出进程启动时传递给main函数的参数;
&nb
- java 位移运算与乘法运算
周凡杨
java位移运算乘法
对于 JAVA 编程中,适当的采用位移运算,会减少代码的运行时间,提高项目的运行效率。这个可以从一道面试题说起:
问题:
用最有效率的方法算出2 乘以8 等於几?”
答案:2 << 3
由此就引发了我的思考,为什么位移运算会比乘法运算更快呢?其实简单的想想,计算机的内存是用由 0 和 1 组成的二
- java中的枚举(enmu)
g21121
java
从jdk1.5开始,java增加了enum(枚举)这个类型,但是大家在平时运用中还是比较少用到枚举的,而且很多人和我一样对枚举一知半解,下面就跟大家一起学习下enmu枚举。先看一个最简单的枚举类型,一个返回类型的枚举:
public enum ResultType {
/**
* 成功
*/
SUCCESS,
/**
* 失败
*/
FAIL,
- MQ初级学习
510888780
activemq
1.下载ActiveMQ
去官方网站下载:http://activemq.apache.org/
2.运行ActiveMQ
解压缩apache-activemq-5.9.0-bin.zip到C盘,然后双击apache-activemq-5.9.0-\bin\activemq-admin.bat运行ActiveMQ程序。
启动ActiveMQ以后,登陆:http://localhos
- Spring_Transactional_Propagation
布衣凌宇
springtransactional
//事务传播属性
@Transactional(propagation=Propagation.REQUIRED)//如果有事务,那么加入事务,没有的话新创建一个
@Transactional(propagation=Propagation.NOT_SUPPORTED)//这个方法不开启事务
@Transactional(propagation=Propagation.REQUIREDS_N
- 我的spring学习笔记12-idref与ref的区别
aijuans
spring
idref用来将容器内其他bean的id传给<constructor-arg>/<property>元素,同时提供错误验证功能。例如:
<bean id ="theTargetBean" class="..." />
<bean id ="theClientBean" class=&quo
- Jqplot之折线图
antlove
jsjqueryWebtimeseriesjqplot
timeseriesChart.html
<script type="text/javascript" src="jslib/jquery.min.js"></script>
<script type="text/javascript" src="jslib/excanvas.min.js&
- JDBC中事务处理应用
百合不是茶
javaJDBC编程事务控制语句
解释事务的概念; 事务控制是sql语句中的核心之一;事务控制的作用就是保证数据的正常执行与异常之后可以恢复
事务常用命令:
Commit提交
- [转]ConcurrentHashMap Collections.synchronizedMap和Hashtable讨论
bijian1013
java多线程线程安全HashMap
在Java类库中出现的第一个关联的集合类是Hashtable,它是JDK1.0的一部分。 Hashtable提供了一种易于使用的、线程安全的、关联的map功能,这当然也是方便的。然而,线程安全性是凭代价换来的――Hashtable的所有方法都是同步的。此时,无竞争的同步会导致可观的性能代价。Hashtable的后继者HashMap是作为JDK1.2中的集合框架的一部分出现的,它通过提供一个不同步的
- ng-if与ng-show、ng-hide指令的区别和注意事项
bijian1013
JavaScriptAngularJS
angularJS中的ng-show、ng-hide、ng-if指令都可以用来控制dom元素的显示或隐藏。ng-show和ng-hide根据所给表达式的值来显示或隐藏HTML元素。当赋值给ng-show指令的值为false时元素会被隐藏,值为true时元素会显示。ng-hide功能类似,使用方式相反。元素的显示或
- 【持久化框架MyBatis3七】MyBatis3定义typeHandler
bit1129
TypeHandler
什么是typeHandler?
typeHandler用于将某个类型的数据映射到表的某一列上,以完成MyBatis列跟某个属性的映射
内置typeHandler
MyBatis内置了很多typeHandler,这写typeHandler通过org.apache.ibatis.type.TypeHandlerRegistry进行注册,比如对于日期型数据的typeHandler,
- 上传下载文件rz,sz命令
bitcarter
linux命令rz
刚开始使用rz上传和sz下载命令:
因为我们是通过secureCRT终端工具进行使用的所以会有上传下载这样的需求:
我遇到的问题:
sz下载A文件10M左右,没有问题
但是将这个文件A再传到另一天服务器上时就出现传不上去,甚至出现乱码,死掉现象,具体问题
解决方法:
上传命令改为;rz -ybe
下载命令改为:sz -be filename
如果还是有问题:
那就是文
- 通过ngx-lua来统计nginx上的虚拟主机性能数据
ronin47
ngx-lua 统计 解禁ip
介绍
以前我们为nginx做统计,都是通过对日志的分析来完成.比较麻烦,现在基于ngx_lua插件,开发了实时统计站点状态的脚本,解放生产力.项目主页: https://github.com/skyeydemon/ngx-lua-stats 功能
支持分不同虚拟主机统计, 同一个虚拟主机下可以分不同的location统计.
可以统计与query-times request-time
- java-68-把数组排成最小的数。一个正整数数组,将它们连接起来排成一个数,输出能排出的所有数字中最小的。例如输入数组{32, 321},则输出32132
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
import java.util.Comparator;
public class MinNumFromIntArray {
/**
* Q68输入一个正整数数组,将它们连接起来排成一个数,输出能排出的所有数字中最小的一个。
* 例如输入数组{32, 321},则输出这两个能排成的最小数字32132。请给出解决问题
- Oracle基本操作
ccii
Oracle SQL总结Oracle SQL语法Oracle基本操作Oracle SQL
一、表操作
1. 常用数据类型
NUMBER(p,s):可变长度的数字。p表示整数加小数的最大位数,s为最大小数位数。支持最大精度为38位
NVARCHAR2(size):变长字符串,最大长度为4000字节(以字符数为单位)
VARCHAR2(size):变长字符串,最大长度为4000字节(以字节数为单位)
CHAR(size):定长字符串,最大长度为2000字节,最小为1字节,默认
- [强人工智能]实现强人工智能的路线图
comsci
人工智能
1:创建一个用于记录拓扑网络连接的矩阵数据表
2:自动构造或者人工复制一个包含10万个连接(1000*1000)的流程图
3:将这个流程图导入到矩阵数据表中
4:在矩阵的每个有意义的节点中嵌入一段简单的
- 给Tomcat,Apache配置gzip压缩(HTTP压缩)功能
cwqcwqmax9
apache
背景:
HTTP 压缩可以大大提高浏览网站的速度,它的原理是,在客户端请求网页后,从服务器端将网页文件压缩,再下载到客户端,由客户端的浏览器负责解压缩并浏览。相对于普通的浏览过程HTML ,CSS,Javascript , Text ,它可以节省40%左右的流量。更为重要的是,它可以对动态生成的,包括CGI、PHP , JSP , ASP , Servlet,SHTML等输出的网页也能进行压缩,
- SpringMVC and Struts2
dashuaifu
struts2springMVC
SpringMVC VS Struts2
1:
spring3开发效率高于struts
2:
spring3 mvc可以认为已经100%零配置
3:
struts2是类级别的拦截, 一个类对应一个request上下文,
springmvc是方法级别的拦截,一个方法对应一个request上下文,而方法同时又跟一个url对应
所以说从架构本身上 spring3 mvc就容易实现r
- windows常用命令行命令
dcj3sjt126com
windowscmdcommand
在windows系统中,点击开始-运行,可以直接输入命令行,快速打开一些原本需要多次点击图标才能打开的界面,如常用的输入cmd打开dos命令行,输入taskmgr打开任务管理器。此处列出了网上搜集到的一些常用命令。winver 检查windows版本 wmimgmt.msc 打开windows管理体系结构(wmi) wupdmgr windows更新程序 wscrip
- 再看知名应用背后的第三方开源项目
dcj3sjt126com
ios
知名应用程序的设计和技术一直都是开发者需要学习的,同样这些应用所使用的开源框架也是不可忽视的一部分。此前《
iOS第三方开源库的吐槽和备忘》中作者ibireme列举了国内多款知名应用所使用的开源框架,并对其中一些框架进行了分析,同样国外开发者
@iOSCowboy也在博客中给我们列出了国外多款知名应用使用的开源框架。另外txx's blog中详细介绍了
Facebook Paper使用的第三
- Objective-c单例模式的正确写法
jsntghf
单例iosiPhone
一般情况下,可能我们写的单例模式是这样的:
#import <Foundation/Foundation.h>
@interface Downloader : NSObject
+ (instancetype)sharedDownloader;
@end
#import "Downloader.h"
@implementation
- jquery easyui datagrid 加载成功,选中某一行
hae
jqueryeasyuidatagrid数据加载
1.首先你需要设置datagrid的onLoadSuccess
$(
'#dg'
).datagrid({onLoadSuccess :
function
(data){
$(
'#dg'
).datagrid(
'selectRow'
,3);
}});
2.onL
- jQuery用户数字打分评价效果
ini
JavaScripthtmljqueryWebcss
效果体验:http://hovertree.com/texiao/jquery/5.htmHTML文件代码:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
<head>
<title>jQuery用户数字打分评分代码 - HoverTree</
- mybatis的paramType
kerryg
DAOsql
MyBatis传多个参数:
1、采用#{0},#{1}获得参数:
Dao层函数方法:
public User selectUser(String name,String area);
对应的Mapper.xml
<select id="selectUser" result
- centos 7安装mysql5.5
MrLee23
centos
首先centos7 已经不支持mysql,因为收费了你懂得,所以内部集成了mariadb,而安装mysql的话会和mariadb的文件冲突,所以需要先卸载掉mariadb,以下为卸载mariadb,安装mysql的步骤。
#列出所有被安装的rpm package rpm -qa | grep mariadb
#卸载
rpm -e mariadb-libs-5.
- 利用thrift来实现消息群发
qifeifei
thrift
Thrift项目一般用来做内部项目接偶用的,还有能跨不同语言的功能,非常方便,一般前端系统和后台server线上都是3个节点,然后前端通过获取client来访问后台server,那么如果是多太server,就是有一个负载均衡的方法,然后最后访问其中一个节点。那么换个思路,能不能发送给所有节点的server呢,如果能就
- 实现一个sizeof获取Java对象大小
teasp
javaHotSpot内存对象大小sizeof
由于Java的设计者不想让程序员管理和了解内存的使用,我们想要知道一个对象在内存中的大小变得比较困难了。本文提供了可以获取对象的大小的方法,但是由于各个虚拟机在内存使用上可能存在不同,因此该方法不能在各虚拟机上都适用,而是仅在hotspot 32位虚拟机上,或者其它内存管理方式与hotspot 32位虚拟机相同的虚拟机上 适用。
- SVN错误及处理
xiangqian0505
SVN提交文件时服务器强行关闭
在SVN服务控制台打开资源库“SVN无法读取current” ---摘自网络 写道 SVN无法读取current修复方法 Can't read file : End of file found
文件:repository/db/txn_current、repository/db/current
其中current记录当前最新版本号,txn_current记录版本库中版本