- Transformer架构深度研究报告(二、分层原理)
jiaojieran
transformer深度学习人工智能
一、Transformer不同层作用剖析1.1低层作用在Transformer架构中,低层(1-3层)主要承担着局部语法建模的关键任务,其对语言基础结构的理解和处理为后续高层语义分析奠定了坚实基础。在词性标注(POStagging)任务中,低层通过对相邻词之间关系的细致捕捉,能够精准判断每个词的词性。例如在句子“Thedogrunsfast”中,对于“runs”这个词,低层模型会关注其与相邻词“d
- 百度搜索语法
羊羊一洋
百度
百度搜索作为中国最大的搜索引擎,其搜索语法与谷歌搜索类似,但也有一些特有的功能。以下是一些基本的百度搜索语法:1.双引号(`""`):用来搜索精确的短语或句子。例如,搜索`"人工智能"`会找到包含完整短语"人工智能"的结果。2.减号(-):用来排除搜索结果中的特定词汇。例如,搜索`手机-iphone`会找到包含"手机"但不包含"iphone"的结果。3.加号(+):用来确保搜索结果中包含特定的词汇
- 系统调用read和write的疑问
唯瑞主义
疑问篇linux
问题背景:现在我有一个中文文档,里面是一些中文的句子,然后我有一个charbuffer[1]的缓冲区,我通过read中文文档,然后把数据写入到标准输出中,此时终端却正常打印,而不是显示乱码。代码展示:#include"unistd.h"#include#include"stdio.h"#include"stdlib.h"intmain(){//打开intfd=open("test.txt",O_R
- 用Meta的开源工具打造AI驱动的应用:LASER、Faiss与聊天加载器示例
dgay_hua
人工智能faisspython
MetaPlatforms(原Facebook)在AI技术领域持续创新,推出了多个优秀的开源工具,比如用于多语言句子嵌入的LASER、用于高效相似性搜索的Faiss,以及用于加载和处理Messenger和WhatsApp聊天记录的工具。这些工具可以帮助开发者快速构建AI驱动的应用。在本文中,我们将深入介绍这些工具的功能,并通过可运行的代码示例展示如何将它们应用到实际项目中。技术背景介绍LASER(
- 笔记:大模型Tokens是啥?为啥大模型按Tokens收费?
瞬间动力
硅基蒸馏easyui前端javascript人工智能tooneapi阿里云
一、Token的定义与示例1.核心概念Token是自然语言处理中的最小文本单位,代表模型处理文本时的一次计算单元。英文场景:1个token≈1个单词或标点符号。示例:句子"Hello,world!"拆分为["Hello",",","world","!"],共4个token。中文场景:1个token≈1个汉字或词语。示例:短语"深度求索"拆分为["深","度","求","索"],共4个token;若
- Empowering LLMs with Logical Reasoning: 从“语言大师”到“逻辑大师”的进化之路
步子哥
人工智能
“逻辑是智慧的骨架,而语言是智慧的血肉。让大语言模型(LLMs)既能说会道,又能逻辑严谨,是AI发展的下一座高峰。”开篇:语言模型的“逻辑盲区”近年来,大语言模型(LLMs)在自然语言处理(NLP)任务中取得了令人瞩目的成就。从生成流畅的文章到翻译复杂的句子,这些模型似乎无所不能。然而,当我们试图让它们回答逻辑推理问题时,却发现它们的表现常常令人失望。比如,某顶尖LLM在回答以下问题时出现了自相矛
- 联发科芯片的随身wifi改串命令
虎王科技
spring单片机
【果迷改双串】#随身wifi#adbshell卡1echo'AT+EGMR=1,10,"888888888888888"'>/dev/radio/pttycmd1卡2echo'AT+EGMR=1,7,"666666666666666"'>/dev/radio/pttycmd1
- 论文笔记:Enhancing Sentence Embeddings in Generative Language Models
UQI-LIUWJ
论文阅读语言模型人工智能
2024ICIC1INTRO对于文本嵌入,过去几年的相关研究主要集中在像BERT和RoBERTa这样的判别模型上。这些模型固有的语义空间各向异性,往往需要通过大量数据集进行微调,才能生成高质量的句子嵌入。——>需要较大的训练批次,这会消耗大量的计算资源一些前沿的工作将焦点转向了最近开发的生成模型,期望利用其先进的文本理解能力,直接对输入句子进行编码,而无需额外的反向传播由于句子表示和自回归语言建模
- 【深度学习】Transformer入门:通俗易懂的介绍
知识靠谱
深度学习深度学习transformer人工智能
【深度学习】Transformer入门:通俗易懂的介绍一、引言二、从前的“读句子”方式三、Transformer的“超级阅读能力”四、Transformer是怎么做到的?五、Transformer的“多视角”能力六、Transformer的“位置记忆”七、Transformer的“翻译流程”八、Transformer为什么这么厉害?九、Transformer的应用十、总结一、引言在自然语言处理(N
- Python|基于Kimi大模型,实现对文本进行批量润色处理(4)
写python的鑫哥
AI大模型实战应用人工智能python大模型kimi语言模型润色prompt
前言本文是该专栏的第4篇,后面会持续分享AI大模型干货知识,记得关注。有的时候,我们在处理文本数据的时候,会需要对文本内容做润色处理。在介绍之前,我们先来了解“什么是润色”。文本润色,是指对已经完成的文本进行修改和改进的过程,目的是提高文本的可读性、流畅度和表达效果。这个过程可能包括纠正语法错误、调整句子结构、增强语言的表达力、统一风格和语调、改善逻辑连贯性等。润色后的文本应该更加清晰、准确、吸引
- 2024Android面试总结(附相关架构及资料)
2401_86372470
面试架构职场和发展
在今年六月份,我萌生了跳槽的打算,在过去的7,8月份我经历了差不多两个月左右的面试。最终拿到了平安人寿、TCL电子、投哪儿网以及几个不太知名公司的offer。于是就写下这篇文章,一来记录总结自己的面试,二来帮助需要跳槽意向的大家了提供一些跳槽经验。文末会给大家分享我整理的Android面试专题及答案(这些题我基本都刷了三遍以上,毕竟年前突然被裁心里是有点迷)准备阶段在面试准备阶段我大概准备了差不多
- 当你给大模型一段输入之后,它是怎么得到答案的
牛不才
000-大模型chatgptAIGC文心一言gptllamaagiprompt
1.先把问题“嚼碎”(输入处理)比如你问:“太阳为什么东升西落?”切分知识点:模型会把这句话拆解成词汇单元(比如:“太阳”“为什么”“东”“升”“西”“落”),就像你背单词时先拆解句子。2.动用毕生所学(模型“回想”知识)大模型并不是真有一个“数据库”,而是依靠训练时海量的知识联结:(类似人类的经验积累)内在规律:从上学过的教材、论文、百科中记住过“地球自转导致太阳视运动”这个常识。猜测套路:统计
- 大语言模型训练数据集格式
香菜烤面包
#AI大模型语言模型人工智能深度学习
1.SFT(有监督微调)的数据集格式对于大语言模型的训练中,SFT(SupervisedFine-Tuning)的数据集格式可以采用以下方式:输入数据:输入数据是一个文本序列,通常是一个句子或者一个段落。每个样本可以是一个字符串或者是一个tokenized的文本序列。标签数据:标签数据是与输入数据对应的标签或类别。标签可以是单个类别,也可以是多个类别的集合。对于多分类任务,通常使用one-hot编
- 大模型训练 && 微调数据格式
comli_cn
大模型笔记人工智能大模型
1.SFT(有监督微调)的数据集格式?对于大语言模型的训练中,SFT(SupervisedFine-Tuning)的数据集格式可以采用以下方式:输入数据:输入数据是一个文本序列,通常是一个句子或者一个段落。每个样本可以是一个字符串或者是一个tokenized的文本序列。标签数据:标签数据是与输入数据对应的标签或类别。标签可以是单个类别,也可以是多个类别的集合。对于多分类任务,通常使用one-hot
- 有了HTTP,为什么还要RPC?
凌志学java
java编程rpchttp网络
很长时间以来都没有怎么好好搞清楚RPC(即RemoteProcedureCall,远程过程调用)和HTTP调用的区别,不都是写一个服务然后在客户端调用么?这里请允许我迷之一笑~Naive!本文简单地介绍一下两种形式的C/S架构,先说一下他们最本质的区别,就是RPC主要是基于TCP/IP协议的,而HTTP服务主要是基于HTTP协议的。我们都知道HTTP协议是在传输层协议TCP之上的,所以效率来看的话
- 自然语言处理5——词法分析
河篱
自然语言处理自然语言处理算法nlp
自然语言处理5——词法分析文章目录自然语言处理5——词法分析英文的词法分析中文的词法分析中文未登录词识别词:是语言信息处理的基本单位。词法分析步骤:词的识别:将句子序列转换为词序列形态分析:词的构成、形态变化、词形还原词性标注:标记句子中词的词性英文的词法分析英文的特点:曲折型语言,词与词之间有边界标记,词的形态变化丰富屈折变化:由于语法作用而造成的单词形态变化,但单词的词性基本不变派生变化:一个
- 【小白学AI系列】NLP 核心知识点(七)Embedding概念介绍
Blankspace空白
人工智能自然语言处理embedding
Embedding(嵌入)是自然语言处理(NLP)中非常重要的概念。简单来说,embedding是一种将离散的、稀疏的、不可直接计算的对象(比如词、字符或句子)转换为密集的、连续的向量表示的技术。这个向量通常是低维的,并且在向量空间中能够捕捉到该对象的某些语义或结构特征。可以通过这种方式将我们通常理解为文本的信息转化为模型可以处理的数字形式。1.为什么需要Embedding?传统的计算机处理文本的
- 提升信息检索准确性和效率的搜索技巧
雅俗共赏100
笔记搜索引擎
一、基础技巧精准关键词避免长句子,提取核心关键词(如用“光合作用步骤”代替“请告诉我光合作用的具体过程”)。同义词替换:尝试不同表达(如“AI发展史”vs“人工智能历史”)。排除干扰词使用减号-排除无关内容(例:苹果-手机排除科技公司结果)。精确匹配用英文引号""搜索完整短语(例:"量子力学基础教程")。二、高级搜索指令(以Google为例)限定网站site:域名关键词(例:site:zhihu.
- java 实现TextRank算法提取文章摘要
melck
java算法开发语言
在Java中,常用的文章摘要提取库是“TextRank”算法。该算法从文本中提取主题和段落,并根据主题和文本中的单词计算权重。使用TextRank实现文章摘要提取具体步骤如下:寻找文章中的关键句子:首先需要分割出文章中的句子,可以使用分词库将文章拆分成句子,然后使用TextRank算法找到文章中与主题相关的句子,这些句子通常包含有标题、关键字等。计算句子的权重:针对关键句子,需要对每个句子计算权重
- 利用人工智能增强可读性:自动为文本添加标点符号
姚家湾
AI标点符号
在数字通信时代,文本的清晰度和可读性至关重要。无论是转录口语、处理原始文本数据还是改进用户生成的内容,标点符号在传达预期信息方面都起着至关重要的作用。但是,手动编辑文本以添加标点符号可能非常耗时且容易出错。这就是人工智能(AI)发挥作用的地方,它提供了一种强大的解决方案,可以自动将标点符号插入句子中。目前,利用大模型的能力,完全可以胜任添加标点符号的工作,不需要其它特别的处理程序。参考代码from
- Java 设计模式之解释器模式
xiangxiongfly915
#Java设计模式java设计模式解释器模式
文章目录Java设计模式之解释器模式概述UML代码实现Java设计模式之解释器模式概述解释器模式(interpreter):给定一个语言,定义它的文法的一种表示,并定义一个解释器,这个解释器使用该表示来解释语言中的句子。如果一种特定类型的问题发生的频率足够高,那么可能就值得将该问题的各个实例表述为一个简单语言中的句子。这样就可以构建一个解释器,该解释器通过解释这些句子来解决该问题。UMLAbstr
- 《大话设计模式》学习记录
MatthewMao
设计模式c++设计模式
转载地址:1.理论支持1:https://www.cnblogs.com/ygsworld/p/10647954.html2.理论支持2:小菜编程成长记系列-伍迷-博客园前言:设计模式系列是参照IT前辈-程杰编写的《大话设计模式》的内容而来,由于其实现内容是按照依据.NetFramwork的C#来实现的,而我是搞C++,所以我想着用C++的知识将书上相应的例子来实现一遍,不过学习之前,得明确一下:
- 基于 HanLP 的句子结构分析与关系抽取
梦落青云
知识图谱javaHanLP
一、引言自然语言处理(NLP)是人工智能领域的重要分支,旨在让计算机理解和处理人类语言。句子结构分析和关系抽取是NLP中的关键任务,它们可以帮助我们理解句子的语法结构和语义关系。HanLP是一款功能强大的中文自然语言处理工具包,提供了丰富的功能,包括分词、词性标注、依存句法分析等。本文将介绍如何使用HanLP进行句子结构分析与关系抽取。二、HanLP简介HanLP是由汉语言技术实验室开发的开源中文
- DeepSeek-V3的混合专家(MoE)架构
阿湯哥
架构微服务云原生
DeepSeek-V3的混合专家(MoE)架构具有多方面的创新设计,以下是详细介绍:架构原理模块构成:MoE架构核心是在前馈网络(FFN)中采用专家混合模型。将模型划分为多个专家网络,每个专家可看作一个子模型,负责处理特定类型的任务或数据模式。如在语言翻译中,有专门处理中文语法的专家,也有负责生成英文句子结构的专家。DeepSeek-V3包含大量专家,如256个专家模型,总参数量达6710亿。动态
- 《大模型应用开发极简入门》随记
hoypte
人工智能
术语:自然语言处理(NLP)人工智能(AI)大预言模型(LLM)机器学习(ML)深度学习(DL)内容LLM概述ML算法被称为人工神经网络DL是ML的一个分支最先开始简单语言模型吗,例如:n-gram模型(通过词频来根据前面的词预测句子里下一个词---可能生成不连贯的词),为了提升性能引入循环神经网络(RNN)和长短期记忆(LSTM)网络---处理大量数据效率还是不行。Transformer架构架构
- 情感分析研究综述:方法演化与前沿挑战
next_travel
人工智能机器学习深度学习
文章目录摘要abstract1.引言2.模型方法2.1文本情感分析2.1.1文档级情感分类2.1.2句子级情感分类2.1.3方面级情感分类2.2文本情感分析方法2.2.1基于词典的方法2.2.2基于机器学习的方法2.2.3基于深度学习方法2.3视觉情感分析2.4音频情感分析2.5多模态情感分析2.5.1图文方法2.5.2视听方法2.5.3音频-图像-文本方法3.情感分析的挑战3.1讥讽检测3.2模
- Jieba分词算法应用
C嘎嘎嵌入式开发
算法服务器数据库c++linux
1.Jieba分词算法简介Jieba是一个用于中文分词的Python库,其核心思想是基于词典和统计模型来进行分词。由于中文文本中没有明显的单词边界,因此分词是中文处理中的一个重要任务。Jieba提供了以下几种主要的分词模式:精确模式:尽可能准确地切分句子,适合用于文本分析。全模式:将句子中所有可能的词语都切分出来,适合用于搜索引擎。搜索引擎模式:在精确模式的基础上,对长词再次切分,适合用于搜索引擎
- 【Vim Masterclass 笔记13】第 7 章:Vim 核心操作之——文本对象与宏操作 + S07L28:Vim 文本对象
安冬的码畜日常
VimMasterclassvim笔记vim文本对象文本对象
文章目录Section7:TextObjectsandMacrosS07L28TextObjects1文本对象的含义2操作文本对象的基本语法3操作光标所在的整个单词4删除光标所在的整个句子5操作光标所在的整个段落6删除光标所在的中括号内的文本7删除光标所在的小括号内的文本8操作尖括号内的文本9操作光标所在的标签文本10操作大括号内的文本11操作光标所在的各种括号内的文本12本节思维导图写在前面本篇
- 植物大战僵尸杂交版
m0_69576880
前端
1.感谢作者潜艇伟伟迷2.大小大概110M,下载链接在下方链接:https://pan.baidu.com/s/1Ew6iTg0_d_Ut8N9_18KGLw提取码:yspa3.祝大家玩的开心
- 清影2.0(AI视频生成)技术浅析(二):自然语言处理
爱研究的小牛
AIGC—视频AIGC—自然语言处理自然语言处理人工智能音视频AIGC深度学习机器学习
清影2.0(AI视频生成)中的自然语言处理(NLP)技术是其核心组件之一,负责将用户输入的自然语言文本转化为机器可以理解的语义表示,从而指导后续的视频生成过程。一、基本原理1.目标清影2.0的NLP技术旨在将用户输入的自然语言文本转化为机器可以理解的语义表示,从而指导后续的视频生成。具体目标包括:1.深度语义理解:理解文本的语义、情感、意图等深层次信息。2.上下文关联:捕捉文本中词语之间、句子之间
- 多线程编程之存钱与取钱
周凡杨
javathread多线程存钱取钱
生活费问题是这样的:学生每月都需要生活费,家长一次预存一段时间的生活费,家长和学生使用统一的一个帐号,在学生每次取帐号中一部分钱,直到帐号中没钱时 通知家长存钱,而家长看到帐户还有钱则不存钱,直到帐户没钱时才存钱。
问题分析:首先问题中有三个实体,学生、家长、银行账户,所以设计程序时就要设计三个类。其中银行账户只有一个,学生和家长操作的是同一个银行账户,学生的行为是
- java中数组与List相互转换的方法
征客丶
JavaScriptjavajsonp
1.List转换成为数组。(这里的List是实体是ArrayList)
调用ArrayList的toArray方法。
toArray
public T[] toArray(T[] a)返回一个按照正确的顺序包含此列表中所有元素的数组;返回数组的运行时类型就是指定数组的运行时类型。如果列表能放入指定的数组,则返回放入此列表元素的数组。否则,将根据指定数组的运行时类型和此列表的大小分
- Shell 流程控制
daizj
流程控制if elsewhilecaseshell
Shell 流程控制
和Java、PHP等语言不一样,sh的流程控制不可为空,如(以下为PHP流程控制写法):
<?php
if(isset($_GET["q"])){
search(q);}else{// 不做任何事情}
在sh/bash里可不能这么写,如果else分支没有语句执行,就不要写这个else,就像这样 if else if
if 语句语
- Linux服务器新手操作之二
周凡杨
Linux 简单 操作
1.利用关键字搜寻Man Pages man -k keyword 其中-k 是选项,keyword是要搜寻的关键字 如果现在想使用whoami命令,但是只记住了前3个字符who,就可以使用 man -k who来搜寻关键字who的man命令 [haself@HA5-DZ26 ~]$ man -k
- socket聊天室之服务器搭建
朱辉辉33
socket
因为我们做的是聊天室,所以会有多个客户端,每个客户端我们用一个线程去实现,通过搭建一个服务器来实现从每个客户端来读取信息和发送信息。
我们先写客户端的线程。
public class ChatSocket extends Thread{
Socket socket;
public ChatSocket(Socket socket){
this.sock
- 利用finereport建设保险公司决策分析系统的思路和方法
老A不折腾
finereport金融保险分析系统报表系统项目开发
决策分析系统呈现的是数据页面,也就是俗称的报表,报表与报表间、数据与数据间都按照一定的逻辑设定,是业务人员查看、分析数据的平台,更是辅助领导们运营决策的平台。底层数据决定上层分析,所以建设决策分析系统一般包括数据层处理(数据仓库建设)。
项目背景介绍
通常,保险公司信息化程度很高,基本上都有业务处理系统(像集团业务处理系统、老业务处理系统、个人代理人系统等)、数据服务系统(通过
- 始终要页面在ifream的最顶层
林鹤霄
index.jsp中有ifream,但是session消失后要让login.jsp始终显示到ifream的最顶层。。。始终没搞定,后来反复琢磨之后,得到了解决办法,在这儿给大家分享下。。
index.jsp--->主要是加了颜色的那一句
<html>
<iframe name="top" ></iframe>
<ifram
- MySQL binlog恢复数据
aigo
mysql
1,先确保my.ini已经配置了binlog:
# binlog
log_bin = D:/mysql-5.6.21-winx64/log/binlog/mysql-bin.log
log_bin_index = D:/mysql-5.6.21-winx64/log/binlog/mysql-bin.index
log_error = D:/mysql-5.6.21-win
- OCX打成CBA包并实现自动安装与自动升级
alxw4616
ocxcab
近来手上有个项目,需要使用ocx控件
(ocx是什么?
http://baike.baidu.com/view/393671.htm)
在生产过程中我遇到了如下问题.
1. 如何让 ocx 自动安装?
a) 如何签名?
b) 如何打包?
c) 如何安装到指定目录?
2.
- Hashmap队列和PriorityQueue队列的应用
百合不是茶
Hashmap队列PriorityQueue队列
HashMap队列已经是学过了的,但是最近在用的时候不是很熟悉,刚刚重新看以一次,
HashMap是K,v键 ,值
put()添加元素
//下面试HashMap去掉重复的
package com.hashMapandPriorityQueue;
import java.util.H
- JDK1.5 returnvalue实例
bijian1013
javathreadjava多线程returnvalue
Callable接口:
返回结果并且可能抛出异常的任务。实现者定义了一个不带任何参数的叫做 call 的方法。
Callable 接口类似于 Runnable,两者都是为那些其实例可能被另一个线程执行的类设计的。但是 Runnable 不会返回结果,并且无法抛出经过检查的异常。
ExecutorService接口方
- angularjs指令中动态编译的方法(适用于有异步请求的情况) 内嵌指令无效
bijian1013
JavaScriptAngularJS
在directive的link中有一个$http请求,当请求完成后根据返回的值动态做element.append('......');这个操作,能显示没问题,可问题是我动态组的HTML里面有ng-click,发现显示出来的内容根本不执行ng-click绑定的方法!
 
- 【Java范型二】Java范型详解之extend限定范型参数的类型
bit1129
extend
在第一篇中,定义范型类时,使用如下的方式:
public class Generics<M, S, N> {
//M,S,N是范型参数
}
这种方式定义的范型类有两个基本的问题:
1. 范型参数定义的实例字段,如private M m = null;由于M的类型在运行时才能确定,那么我们在类的方法中,无法使用m,这跟定义pri
- 【HBase十三】HBase知识点总结
bit1129
hbase
1. 数据从MemStore flush到磁盘的触发条件有哪些?
a.显式调用flush,比如flush 'mytable'
b.MemStore中的数据容量超过flush的指定容量,hbase.hregion.memstore.flush.size,默认值是64M 2. Region的构成是怎么样?
1个Region由若干个Store组成
- 服务器被DDOS攻击防御的SHELL脚本
ronin47
mkdir /root/bin
vi /root/bin/dropip.sh
#!/bin/bash/bin/netstat -na|grep ESTABLISHED|awk ‘{print $5}’|awk -F:‘{print $1}’|sort|uniq -c|sort -rn|head -10|grep -v -E ’192.168|127.0′|awk ‘{if($2!=null&a
- java程序员生存手册-craps 游戏-一个简单的游戏
bylijinnan
java
import java.util.Random;
public class CrapsGame {
/**
*
*一个简单的赌*博游戏,游戏规则如下:
*玩家掷两个骰子,点数为1到6,如果第一次点数和为7或11,则玩家胜,
*如果点数和为2、3或12,则玩家输,
*如果和为其它点数,则记录第一次的点数和,然后继续掷骰,直至点数和等于第一次掷出的点
- TOMCAT启动提示NB: JAVA_HOME should point to a JDK not a JRE解决
开窍的石头
JAVA_HOME
当tomcat是解压的时候,用eclipse启动正常,点击startup.bat的时候启动报错;
报错如下:
The JAVA_HOME environment variable is not defined correctly
This environment variable is needed to run this program
NB: JAVA_HOME shou
- [操作系统内核]操作系统与互联网
comsci
操作系统
我首先申明:我这里所说的问题并不是针对哪个厂商的,仅仅是描述我对操作系统技术的一些看法
操作系统是一种与硬件层关系非常密切的系统软件,按理说,这种系统软件应该是由设计CPU和硬件板卡的厂商开发的,和软件公司没有直接的关系,也就是说,操作系统应该由做硬件的厂商来设计和开发
- 富文本框ckeditor_4.4.7 文本框的简单使用 支持IE11
cuityang
富文本框
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
<head>
<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />
<title>知识库内容编辑</tit
- Property null not found
darrenzhu
datagridFlexAdvancedpropery null
When you got error message like "Property null not found ***", try to fix it by the following way:
1)if you are using AdvancedDatagrid, make sure you only update the data in the data prov
- MySQl数据库字符串替换函数使用
dcj3sjt126com
mysql函数替换
需求:需要将数据表中一个字段的值里面的所有的 . 替换成 _
原来的数据是 site.title site.keywords ....
替换后要为 site_title site_keywords
使用的SQL语句如下:
updat
- mac上终端起动MySQL的方法
dcj3sjt126com
mysqlmac
首先去官网下载: http://www.mysql.com/downloads/
我下载了5.6.11的dmg然后安装,安装完成之后..如果要用终端去玩SQL.那么一开始要输入很长的:/usr/local/mysql/bin/mysql
这不方便啊,好想像windows下的cmd里面一样输入mysql -uroot -p1这样...上网查了下..可以实现滴.
打开终端,输入:
1
- Gson使用一(Gson)
eksliang
jsongson
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2175401 一.概述
从结构上看Json,所有的数据(data)最终都可以分解成三种类型:
第一种类型是标量(scalar),也就是一个单独的字符串(string)或数字(numbers),比如"ickes"这个字符串。
第二种类型是序列(sequence),又叫做数组(array)
- android点滴4
gundumw100
android
Android 47个小知识
http://www.open-open.com/lib/view/open1422676091314.html
Android实用代码七段(一)
http://www.cnblogs.com/over140/archive/2012/09/26/2611999.html
http://www.cnblogs.com/over140/arch
- JavaWeb之JSP基本语法
ihuning
javaweb
目录
JSP模版元素
JSP表达式
JSP脚本片断
EL表达式
JSP注释
特殊字符序列的转义处理
如何查找JSP页面中的错误
JSP模版元素
JSP页面中的静态HTML内容称之为JSP模版元素,在静态的HTML内容之中可以嵌套JSP
- App Extension编程指南(iOS8/OS X v10.10)中文版
啸笑天
ext
当iOS 8.0和OS X v10.10发布后,一个全新的概念出现在我们眼前,那就是应用扩展。顾名思义,应用扩展允许开发者扩展应用的自定义功能和内容,能够让用户在使用其他app时使用该项功能。你可以开发一个应用扩展来执行某些特定的任务,用户使用该扩展后就可以在多个上下文环境中执行该任务。比如说,你提供了一个能让用户把内容分
- SQLServer实现无限级树结构
macroli
oraclesqlSQL Server
表结构如下:
数据库id path titlesort 排序 1 0 首页 0 2 0,1 新闻 1 3 0,2 JAVA 2 4 0,3 JSP 3 5 0,2,3 业界动态 2 6 0,2,3 国内新闻 1
创建一个存储过程来实现,如果要在页面上使用可以设置一个返回变量将至传过去
create procedure test
as
begin
decla
- Css居中div,Css居中img,Css居中文本,Css垂直居中div
qiaolevip
众观千象学习永无止境每天进步一点点css
/**********Css居中Div**********/
div.center {
width: 100px;
margin: 0 auto;
}
/**********Css居中img**********/
img.center {
display: block;
margin-left: auto;
margin-right: auto;
}
- Oracle 常用操作(实用)
吃猫的鱼
oracle
SQL>select text from all_source where owner=user and name=upper('&plsql_name');
SQL>select * from user_ind_columns where index_name=upper('&index_name'); 将表记录恢复到指定时间段以前
- iOS中使用RSA对数据进行加密解密
witcheryne
iosrsaiPhoneobjective c
RSA算法是一种非对称加密算法,常被用于加密数据传输.如果配合上数字摘要算法, 也可以用于文件签名.
本文将讨论如何在iOS中使用RSA传输加密数据. 本文环境
mac os
openssl-1.0.1j, openssl需要使用1.x版本, 推荐使用[homebrew](http://brew.sh/)安装.
Java 8
RSA基本原理
RS