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霍日江Eagle-Eyed
EgoAlpha/prompt-in-context-learning项目解析:PromptEngineering核心技术指南prompt-in-context-learningAwesomeresourcesforin-contextlearningandpromptengineering:MasteryoftheLLMssuchasChatGPT,GPT-3,andFlanT5,withup-
- 上下文工程:AI 智能体架构落地的关键新技术
一休哥助手
人工智能人工智能架构
摘要随着大语言模型(LLM)驱动的智能体(Agent)逐渐成为下一代人机交互的核心范式,上下文管理已成为决定智能体性能与可靠性的关键瓶颈。本文提出“上下文工程”(ContextEngineering)作为智能体架构落地的核心技术方向,系统阐述其在解决长上下文依赖、多轮交互一致性、动态知识更新等挑战中的核心作用。通过分层架构设计、动态压缩策略与向量化增强技术,上下文工程显著提升智能体的记忆效率与推理
- 【深度学习】大模型GLM-4-9B Chat ,微调与部署(3) TensorRT-LLM、TensorRT量化加速、Triton部署
XD742971636
深度学习机器学习深度学习人工智能
文章目录获取TensorRT-LLM代码:构建docker镜像并安装TensorRT-LLM:运行docker镜像:安装依赖魔改下部分package代码:量化:构建图:全局参数插件配置常用配置参数测试推理是否可以代码推理CLI推理性能测试小结验证是否严重退化使用NVIDIATriton部署在线推理服务器代码弄下来编译镜像启动容器安装依赖量化构建trtengines图Triton模板说明实操发起Tr
- 提示词工程在实体关系抽取中的创新
AI天才研究院
计算ChatGPTAI人工智能与大数据javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能大厂程序员硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLM系统架构设计软件哲学Agent程序员实现财富自由
1.5概念结构与核心要素组成在深入探讨提示词工程在实体关系抽取中的应用之前,我们需要对其概念结构与核心要素组成有一个清晰的理解。这一部分将介绍提示词工程的基本框架,以及实体关系抽取的关键技术。提示词工程的基本框架提示词工程(PromptEngineering)是指利用人工智能技术和自然语言处理方法,设计并优化用于训练语言模型的输入提示(prompt),以达到特定任务目标的过程。其核心框架包括以下几
- Java+Python智能化云盘【Day3】
关沐吖
Java+PythonAi智能云盘项目开发专栏javapython开发语言
提示词工程Prompt简介:大模型必备Prompt提示词工程讲解什么是PromptEngineering提示词工程通过特定格式的文本输入引导AI模型生成期望输出的技术,明确地告诉模型你想要解决的问题或完成的任务也是大语言模型理解用户需求并生成相关、准确回答或内容的基础类比:给Java程序员的任务需求文档(越清晰明确,结果越符合预期)为什么需要学习?大模型就是你的员工,你可以有多个助手,OpenAI
- 大语言模型应用提示工程Prompt Engineering
全栈你个大西瓜
人工智能大模型自然语言处理prompt人工智能提示工程
提示工程(PromptEngineering)是指通过精心设计和优化输入提示(prompt),以引导人工智能模型(如大型语言模型)生成更符合预期的输出。一、提示工程的核心任务明确任务目标确定模型需要完成的具体任务(如文本生成、翻译、分类、问答等)。示例:需要模型生成一篇产品评测vs.需要模型总结文章要点。设计提示结构包含必要的上下文、示例、格式要求和约束条件。示例:请根据以下产品参数生成一段吸引人
- Prompt Engineering Guide — 提示工程全方位指南
司南锤
GitHubprompt
项目概述PromptEngineeringGuide是一个由DAIRAILab维护的开源项目,致力于系统性地总结和分享提示工程(PromptEngineering)的理论与实践方法。随着大语言模型(如GPT系列、Claude、Gemini等)的广泛应用,如何设计有效提示以发挥模型最大能力,成为当前人工智能领域的重要研究和应用方向。该项目以教程、案例和最佳实践为核心,帮助开发者和研究者快速掌握提示设
- 提示词工程推荐阅读论文
司南锤
LLMprompt人工智能自然语言处理
论文目录提示工程少样本提示思维链提示自洽性生成知识提示自动提示工程多模态提示提示技巧对抗提示提示工程PromptEngineeringforText-BasedGenerativeModels论文链接:https://arxiv.org/abs/2107.13586简介:本文概述了提示工程,并讨论了它在各种基于文本的生成模型中的应用。少样本提示Few-shotLearningwithRetriev
- 引导语言的魔法:从简单指令到智能对话的艺术
步子哥
智能涌现AGI通用人工智能人工智能python机器学习
大型语言模型(LLMs)就像一台精密的预测机器,依靠输入的提示(prompt)生成令人惊叹的输出。然而,撰写一个高效的提示并非易事——它需要科学与艺术的结合。无论是要求模型生成代码、回答问题,还是创作故事,提示的设计决定了输出的质量。本文将深入探讨提示工程(PromptEngineering)的奥秘,带你从基础配置到高级技巧,揭示如何通过精心设计的提示,引导LLMs生成准确、有趣且实用的结果。准备
- 语言的钥匙:提示工程的艺术与驾驭AI的智慧
田园Coder
人工智能科普人工智能科普
当大型语言模型(LLM)如GPT-4展现出令人惊叹的通用能力,却又伴随着“幻觉”、“黑箱”和“不可控”等阴影时,一个核心问题变得无比迫切:人类如何有效地与这些庞然大物沟通,引导它们可靠、安全、精准地完成任务?答案并非在于重新训练这头计算巨兽(成本高昂且周期漫长),而在于掌握一门新兴的关键技艺——提示工程(PromptEngineering)。提示工程,简而言之,就是精心设计输入给模型的自然语言指令
- Prompt Engineering 指南教程
班磊闯Andrea
PromptEngineering指南教程Prompt-Engineering-Guidedair-ai/Prompt-Engineering-Guide:是一个用于指导对话人工智能开发的文档。适合用于学习对话人工智能开发和自然语言处理。特点是提供了详细的指南和参考资料,涵盖了多种对话人工智能技术和算法,并且可以自定义学习路径和行为。项目地址:https://gitcode.com/gh_mirr
- 大模型系列——提示词工程:从原理、实践到未来的一部系统性综述
猫猫姐
大模型人工智能大模型提示词
提示词工程:从原理、实践到未来的一部系统性综述摘要本文系统性地阐述了提示词工程(PromptEngineering)这一关键领域,它作为释放大语言模型(LLM)潜能的核心人机交互范式。报告从LLM的“下一个词预测”基本机制出发,追溯了提示词工程从GPT-3时代“上下文学习”的偶然发现到当前系统化、工程化的演进历程。本文深度剖析了多种高级提示框架,包括旨在激发模型逐步推理的“思维链”(Chain-o
- Promptify:简化NLP任务的高效工具箱
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Promptify:简化NLP任务的高效工具箱PromptifyPromptEngineering|PromptVersioning|UseGPTorotherpromptbasedmodelstogetstructuredoutput.JoinourdiscordforPrompt-Engineering,LLMsandotherlatestresearch项目地址:https://gitcod
- 解密大模型全栈开发:从搭建环境到实战案例,一站式攻略
海棠AI实验室
“智元启示录“-AI发展的深度思考与未来展望人工智能大模型全栈开发
目录大模型基础概念什么是大模型?大模型的发展历程大模型的类型大模型全栈开发环境搭建硬件需求软件环境配置云服务选择大模型应用开发流程模型选择策略提示工程(PromptEngineering)模型微调(Fine-tuning)参数高效微调(PEFT)大模型应用架构设计基本应用架构RAG(检索增强生成)系统Agent系统设计大模型应用部署与优化模型部署选项模型优化技术性能监控与调优大模型应用实战案例智能
- 提示工程入门指南:如何有效地与大语言模型交互
止观止
大语言模型语言模型人工智能
本文深入拆解提示工程的核心概念、最佳实践和实用技巧。作为AI领域的热点技术,提示工程(PromptEngineering)能显著提升大语言模型(LargeLanguageModel,LLM)如DeepSeek的响应质量。文档结构概览引言:为什么需要提示工程?提示的定义与结构:上下文、指令、约束的完整解析提示工程原则:6项核心技巧有效vs无效提示对比:案例驱动的实操分析用户提示与系统提示:行为控制的
- 深入理解提示词工程:原理、分类与实战应用
小雷FansUnion
AI2025人工智能
一、什么是提示词工程(PromptEngineering)提示词工程是指通过设计和优化与大模型(如ChatGPT、文心一言等)交互的“提示词(Prompt)”,以获得更准确、更高效、更符合预期的模型输出结果的技术和方法。它是大模型应用开发中的核心环节。二、提示词的主要类型1.系统提示词(SystemPrompt)由开发者或系统设定,通常在对话开始时就注入,定义AI的角色、行为边界、风格、输出格式等
- 2025大模型入门必读:Prompt指令技巧精讲,看这一篇就够了!
大模型研究院
prompt人工智能学习方法机器学习大数据大模型产品经理
一、提示词的基本概念在人工智能生成内容(AIGC)迅速发展的今天,如何有效地与AI大模型沟通,让它们产出我们真正需要的内容,已经成为一项重要技能。而这项技能的核心,就是本文要深入探讨的"提示词工程"(PromptEngineering)。1.1什么是提示词提示词(Prompt)是用户输入给AI大模型的指令,是人类与AI之间沟通的桥梁。一个好的提示词能够明确地传达我们的意图,引导AI生成符合我们期望
- 大模型应用实战1——大模型基本开发知识及GLM4的原理与应用(用大模型做游戏npc)
爱学习的uu
人工智能算法深度学习python
大模型开发思路1.promptengineering注意明确输出格式,如以{"from":"","to":""}这种JSON格式输出。2.多轮互动产生原因:大模型会自己发散(幻觉)3.functionCalling产生原因:用户可以提问不同类型的事情,比如天气和季节解决方法:不要去给大模型设定好要做什么这里面,框架就要承担很重要的职责:1.根据用户注册的函数,在首次Prompt中生成所有Tool的
- LangGraph 智能体中 LLM 节点与工具的协作深度解析
成都犀牛
大模型Agent人工智能python深度学习Agent神经网络
在LangGraph智能体中,LLM节点(通常是ChatOpenAI或其他支持函数调用的模型)并不是“魔法般”地知道工具的。它的“知识”和“能力”来源于以下几个关键组成部分和协作模式:工具定义(ToolDefinition):LLM理解工具的基础。提示工程(PromptEngineering):LLM接收到的指令和上下文。输出解析(OutputParsing):LLM输出被结构化理解。图结构与条件
- OpenAI 提示工程指南详解
编程点滴
AI深度学习chatgpt
一、介绍提示工程(PromptEngineering)是创建有效提示以引导语言模型生成所需输出的艺术与科学。随着语言模型的不断发展,学会有效地与它们交互变得至关重要。本指南旨在为用户提供有关如何设计和优化提示的实用建议,以便从语言模型中获取最佳结果。二、提示的组成部分1.指令这是明确告知语言模型你希望它执行的任务的部分。例如,“请总结以下文本”就是一个指令,它告诉模型要进行文本总结的任务。指令应该
- java导出pdf横版_Crystal Report - 以横向和纵向导出为PDF
Flanker Edward
java导出pdf横版
在纵向中将第一页导出为PDF在横向中将第二页导出为PDF使用第三方库合并两个PDF这有点棘手,如果你使用的是ExportToStream,因为主要是公共的report.ExportToStream(ExportFormatTypeformatType)它会忽略FormatOptions.相反,你需要使用report.FormatEngine.ExportToStream(ExportRequest
- 提示工程高级协议框架深度分析
由数入道
提示词工程人工智能提示词工程
引言:提示工程的演进、挑战与高级协议的必然性大型语言模型(LLM)的兴起标志着人工智能领域进入了一个全新的时代。这些模型以其强大的文本生成、理解和推理能力,正在深刻改变人机交互的方式和自动化水平。然而,LLM的潜力并非能够轻易释放。提示工程(PromptEngineering)作为一门新兴的交叉学科,其核心在于设计和优化输入给LLM的“提示词”,以最大化模型在特定任务上的性能和输出质量。早期,提示
- OpenAI GPT LLMs 高级提示词工程方法汇总
lichunericli
人工智能自然语言处理prompt
原文地址:AnIntroductiontoPromptEngineeringforOpenAIGPTLLMsGithub:Prompt-Engineering-Intro2023年3月2日提示工程指南|PromptEngineeringGuideNaive提示词:带有提示的情感分类器prompt='''DecidewhetheraTweet'ssentimentispositive,neutral
- DeepSeek 15天指导手册--从入门到精通
翻晒时光
DeepSeekaiDeepSeek
第一部分:基础认知与快速上手(Day1-3)Day1:认知革命与DeepSeek生态定位大模型技术演进:从GPT到DeepSeek的技术突破DeepSeek核心优势解读:算力效率、中文理解、知识密度应用场景全景图:企业服务/教育/科研/开发者工具环境准备:API密钥获取/官方SDK部署/Playground初体验Day2:对话式交互核心技术PromptEngineering黄金法则:角色设定/思维
- 提问的艺术:如何让大模型的回答更精准?
美林数据
人工智能机器学习深度学习提示词工程大模型
在当今大模型技术迅猛发展的背景下,越来越多的人在工作与生活中开始接触并应用大模型。我们向问答大模型提出问题时,总是希望得到最满意的答案。然而,大模型的回答质量很大程度上取决于我们如何提问。要提高大模型回答的准确性,我们首先需要理解一个关键概念——提示词工程(PromptEngineering)。提示词工程就是研究如何构建和调整提示词,从而让大语言模型实现各种符合用户预期的任务的过程。为了使这些模型
- OpenPrompt 是什么?
ZhangJiQun&MXP
教学2024大模型以及算力2021AIpython人工智能算法机器学习深度学习自然语言处理
OpenPrompt是什么?OpenPrompt是一个基于自然语言处理(NLP)的提示工程(PromptEngineering)工具/框架,主要用于帮助开发者设计、优化和管理自然语言模型(如GPT、LLaMA等)的提示词(Prompt)。其核心目标是通过系统化的方法提升模型在特定任务上的响应质量,例如推理、分类、生成等。二、OpenPrompt的核心功能1.提示词设计与模板化提供标准化的提示词模板
- 基于 GQA 与 MoE 的古诗词生成模型优化 llm项目以及对应八股
许愿与你永世安宁
自用大模型八股rnnnlpberttransformer人工智能深度学习word2vec
目录项目项目背景个人贡献成果产出词嵌入Word2Vec两种训练方式:两种加速训练的方法:GloVe(GlobalVectorsforWordRepresentation)FastTextMHA、GQA、MLApromptengineering位置编码正余弦编码(三角式)可学习位置编码(训练式)经典相对位置编码T5相对位置编码RotaryPositionEmbedding(RoPE)attentio
- 【AI大模型通关秘籍】我的提示词工程19式进阶笔记 (萌新也能懂的保姆级教程)
昨日嘉靖(学习LLM版)
人工智能笔记
开场白:哈喽,各位正在AI浪潮中冲浪的小伙伴们!自从一脚踏入大语言模型(LLM)这个神奇的世界,我就像打开了新世界的大门,每天都被它的强大所震撼。但同时,我也曾困惑于如何与这个“最强大脑”更好地沟通,让它真正为我所用。经过一段时间的摸索和学习(当然,也少不了一位“高人老师”的指点),我总结出了一套从入门到进阶的提示词工程(PromptEngineering)学习路径,涵盖了19个非常核心且实用的技
- Godot引擎开发:Godot基础入门_(2).安装与配置Godot引擎
chenlz2007
虚拟现实游戏2godot游戏引擎vr交互android网络php
安装与配置Godot引擎在开始使用Godot引擎进行虚拟现实游戏开发之前,首先需要安装和配置Godot引擎。本节将详细介绍如何在不同操作系统上安装Godot引擎,并进行基本的配置,以便您能够顺利地开始开发工作。1.下载Godot引擎Godot引擎的官方网站是godotengine.org。您可以从该网站下载最新版本的Godot引擎。Godot引擎提供了多种安装方式,包括预编译的二进制文件、源代码编
- Cheat Engine 7.0 - 全新游戏内存修改工具体验
kdbshi
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:CheatEngine是一款专业用于游戏内存修改的工具,提供从数值搜索到自动化脚本的一系列功能。版本7.0引入了多线程、自定义脚本和改进的兼容性支持,允许用户优化游戏体验并为开发者提供游戏机制的深入研究。该工具亦可用于游戏学习和安全分析,但需注意合法和道德的使用。1.CheatEngine7.0的诞生与演变1.1从CheatEngine1.0到7.0:里程碑回
- 分享100个最新免费的高匿HTTP代理IP
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推荐两个代理IP网站:
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- mysql高级特性之数据分区
annan211
java数据结构mongodb分区mysql
mysql高级特性
1 以存储引擎的角度分析,分区表和物理表没有区别。是按照一定的规则将数据分别存储的逻辑设计。器底层是由多个物理字表组成。
2 分区的原理
分区表由多个相关的底层表实现,这些底层表也是由句柄对象表示,所以我们可以直接访问各个分区。存储引擎管理分区的各个底层
表和管理普通表一样(所有底层表都必须使用相同的存储引擎),分区表的索引只是
- JS采用正则表达式简单获取URL地址栏参数
chiangfai
js地址栏参数获取
GetUrlParam:function GetUrlParam(param){
var reg = new RegExp("(^|&)"+ param +"=([^&]*)(&|$)");
var r = window.location.search.substr(1).match(reg);
if(r!=null
- 怎样将数据表拷贝到powerdesigner (本地数据库表)
Array_06
powerDesigner
==================================================
1、打开PowerDesigner12,在菜单中按照如下方式进行操作
file->Reverse Engineer->DataBase
点击后,弹出 New Physical Data Model 的对话框
2、在General选项卡中
Model name:模板名字,自
- logbackのhelloworld
飞翔的马甲
日志logback
一、概述
1.日志是啥?
当我是个逗比的时候我是这么理解的:log.debug()代替了system.out.print();
当我项目工作时,以为是一堆得.log文件。
这两天项目发布新版本,比较轻松,决定好好地研究下日志以及logback。
传送门1:日志的作用与方法:
http://www.infoq.com/cn/articles/why-and-how-log
上面的作
- 新浪微博爬虫模拟登陆
随意而生
新浪微博
转载自:http://hi.baidu.com/erliang20088/item/251db4b040b8ce58ba0e1235
近来由于毕设需要,重新修改了新浪微博爬虫废了不少劲,希望下边的总结能够帮助后来的同学们。
现行版的模拟登陆与以前相比,最大的改动在于cookie获取时候的模拟url的请求
- synchronized
香水浓
javathread
Java语言的关键字,可用来给对象和方法或者代码块加锁,当它锁定一个方法或者一个代码块的时候,同一时刻最多只有一个线程执行这段代码。当两个并发线程访问同一个对象object中的这个加锁同步代码块时,一个时间内只能有一个线程得到执行。另一个线程必须等待当前线程执行完这个代码块以后才能执行该代码块。然而,当一个线程访问object的一个加锁代码块时,另一个线程仍然
- maven 简单实用教程
AdyZhang
maven
1. Maven介绍 1.1. 简介 java编写的用于构建系统的自动化工具。目前版本是2.0.9,注意maven2和maven1有很大区别,阅读第三方文档时需要区分版本。 1.2. Maven资源 见官方网站;The 5 minute test,官方简易入门文档;Getting Started Tutorial,官方入门文档;Build Coo
- Android 通过 intent传值获得null
aijuans
android
我在通过intent 获得传递兑现过的时候报错,空指针,我是getMap方法进行传值,代码如下 1 2 3 4 5 6 7 8 9
public
void
getMap(View view){
Intent i =
- apache 做代理 报如下错误:The proxy server received an invalid response from an upstream
baalwolf
response
网站配置是apache+tomcat,tomcat没有报错,apache报错是:
The proxy server received an invalid response from an upstream server. The proxy server could not handle the request GET /. Reason: Error reading fr
- Tomcat6 内存和线程配置
BigBird2012
tomcat6
1、修改启动时内存参数、并指定JVM时区 (在windows server 2008 下时间少了8个小时)
在Tomcat上运行j2ee项目代码时,经常会出现内存溢出的情况,解决办法是在系统参数中增加系统参数:
window下, 在catalina.bat最前面
set JAVA_OPTS=-XX:PermSize=64M -XX:MaxPermSize=128m -Xms5
- Karam与TDD
bijian1013
KaramTDD
一.TDD
测试驱动开发(Test-Driven Development,TDD)是一种敏捷(AGILE)开发方法论,它把开发流程倒转了过来,在进行代码实现之前,首先保证编写测试用例,从而用测试来驱动开发(而不是把测试作为一项验证工具来使用)。
TDD的原则很简单:
a.只有当某个
- [Zookeeper学习笔记之七]Zookeeper源代码分析之Zookeeper.States
bit1129
zookeeper
public enum States {
CONNECTING, //Zookeeper服务器不可用,客户端处于尝试链接状态
ASSOCIATING, //???
CONNECTED, //链接建立,可以与Zookeeper服务器正常通信
CONNECTEDREADONLY, //处于只读状态的链接状态,只读模式可以在
- 【Scala十四】Scala核心八:闭包
bit1129
scala
Free variable A free variable of an expression is a variable that’s used inside the expression but not defined inside the expression. For instance, in the function literal expression (x: Int) => (x
- android发送json并解析返回json
ronin47
android
package com.http.test;
import org.apache.http.HttpResponse;
import org.apache.http.HttpStatus;
import org.apache.http.client.HttpClient;
import org.apache.http.client.methods.HttpGet;
import
- 一份IT实习生的总结
brotherlamp
PHPphp资料php教程php培训php视频
今天突然发现在不知不觉中自己已经实习了 3 个月了,现在可能不算是真正意义上的实习吧,因为现在自己才大三,在这边撸代码的同时还要考虑到学校的功课跟期末考试。让我震惊的是,我完全想不到在这 3 个月里我到底学到了什么,这是一件多么悲催的事情啊。同时我对我应该 get 到什么新技能也很迷茫。所以今晚还是总结下把,让自己在接下来的实习生活有更加明确的方向。最后感谢工作室给我们几个人这个机会让我们提前出来
- 据说是2012年10月人人网校招的一道笔试题-给出一个重物重量为X,另外提供的小砝码重量分别为1,3,9。。。3^N。 将重物放到天平左侧,问在两边如何添加砝码
bylijinnan
java
public class ScalesBalance {
/**
* 题目:
* 给出一个重物重量为X,另外提供的小砝码重量分别为1,3,9。。。3^N。 (假设N无限大,但一种重量的砝码只有一个)
* 将重物放到天平左侧,问在两边如何添加砝码使两边平衡
*
* 分析:
* 三进制
* 我们约定括号表示里面的数是三进制,例如 47=(1202
- dom4j最常用最简单的方法
chiangfai
dom4j
要使用dom4j读写XML文档,需要先下载dom4j包,dom4j官方网站在 http://www.dom4j.org/目前最新dom4j包下载地址:http://nchc.dl.sourceforge.net/sourceforge/dom4j/dom4j-1.6.1.zip
解开后有两个包,仅操作XML文档的话把dom4j-1.6.1.jar加入工程就可以了,如果需要使用XPath的话还需要
- 简单HBase笔记
chenchao051
hbase
一、Client-side write buffer 客户端缓存请求 描述:可以缓存客户端的请求,以此来减少RPC的次数,但是缓存只是被存在一个ArrayList中,所以多线程访问时不安全的。 可以使用getWriteBuffer()方法来取得客户端缓存中的数据。 默认关闭。 二、Scan的Caching 描述: next( )方法请求一行就要使用一次RPC,即使
- mysqldump导出时出现when doing LOCK TABLES
daizj
mysqlmysqdump导数据
执行 mysqldump -uxxx -pxxx -hxxx -Pxxxx database tablename > tablename.sql
导出表时,会报
mysqldump: Got error: 1044: Access denied for user 'xxx'@'xxx' to database 'xxx' when doing LOCK TABLES
解决
- CSS渲染原理
dcj3sjt126com
Web
从事Web前端开发的人都与CSS打交道很多,有的人也许不知道css是怎么去工作的,写出来的css浏览器是怎么样去解析的呢?当这个成为我们提高css水平的一个瓶颈时,是否应该多了解一下呢?
一、浏览器的发展与CSS
- 《阿甘正传》台词
dcj3sjt126com
Part Ⅰ:
《阿甘正传》Forrest Gump经典中英文对白
Forrest: Hello! My names Forrest. Forrest Gump. You wanna Chocolate? I could eat about a million and a half othese. My momma always said life was like a box ochocol
- Java处理JSON
dyy_gusi
json
Json在数据传输中很好用,原因是JSON 比 XML 更小、更快,更易解析。
在Java程序中,如何使用处理JSON,现在有很多工具可以处理,比较流行常用的是google的gson和alibaba的fastjson,具体使用如下:
1、读取json然后处理
class ReadJSON
{
public static void main(String[] args)
- win7下nginx和php的配置
geeksun
nginx
1. 安装包准备
nginx : 从nginx.org下载nginx-1.8.0.zip
php: 从php.net下载php-5.6.10-Win32-VC11-x64.zip, php是免安装文件。
RunHiddenConsole: 用于隐藏命令行窗口
2. 配置
# java用8080端口做应用服务器,nginx反向代理到这个端口即可
p
- 基于2.8版本redis配置文件中文解释
hongtoushizi
redis
转载自: http://wangwei007.blog.51cto.com/68019/1548167
在Redis中直接启动redis-server服务时, 采用的是默认的配置文件。采用redis-server xxx.conf 这样的方式可以按照指定的配置文件来运行Redis服务。下面是Redis2.8.9的配置文
- 第五章 常用Lua开发库3-模板渲染
jinnianshilongnian
nginxlua
动态web网页开发是Web开发中一个常见的场景,比如像京东商品详情页,其页面逻辑是非常复杂的,需要使用模板技术来实现。而Lua中也有许多模板引擎,如目前我在使用的lua-resty-template,可以渲染很复杂的页面,借助LuaJIT其性能也是可以接受的。
如果学习过JavaEE中的servlet和JSP的话,应该知道JSP模板最终会被翻译成Servlet来执行;而lua-r
- JZSearch大数据搜索引擎
颠覆者
JavaScript
系统简介:
大数据的特点有四个层面:第一,数据体量巨大。从TB级别,跃升到PB级别;第二,数据类型繁多。网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三,价值密度低。以视频为例,连续不间断监控过程中,可能有用的数据仅仅有一两秒。第四,处理速度快。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。业界将其归纳为4个“V”——Volume,Variety,Value,Velocity。大数据搜索引
- 10招让你成为杰出的Java程序员
pda158
java编程框架
如果你是一个热衷于技术的
Java 程序员, 那么下面的 10 个要点可以让你在众多 Java 开发人员中脱颖而出。
1. 拥有扎实的基础和深刻理解 OO 原则 对于 Java 程序员,深刻理解 Object Oriented Programming(面向对象编程)这一概念是必须的。没有 OOPS 的坚实基础,就领会不了像 Java 这些面向对象编程语言
- tomcat之oracle连接池配置
小网客
oracle
tomcat版本7.0
配置oracle连接池方式:
修改tomcat的server.xml配置文件:
<GlobalNamingResources>
<Resource name="utermdatasource" auth="Container"
type="javax.sql.DataSou
- Oracle 分页算法汇总
vipbooks
oraclesql算法.net
这是我找到的一些关于Oracle分页的算法,大家那里还有没有其他好的算法没?我们大家一起分享一下!
-- Oracle 分页算法一
select * from (
select page.*,rownum rn from (select * from help) page
-- 20 = (currentPag