- 【LLM】大模型基础--大规模预训练语言模型的开源教程笔记
Langchain
笔记人工智能langchainllama大模型产品经理大模型基础
1.引言本文以DataWhale大模型开源教程为学习路线,进行一整个大模型的入门操作什么是语言模型语言模型是一种对词元序列(token)的概率分布,可以用于评估文本序列的合理性并生成新的文本。从生成文本的方式来看,LM(languagemodle)可以简单的分为:自回归模型非自回归模型特点逐字生成文本,每个词的生成都依赖于上文,关联性好一次性生成整个文本序列,不捕捉上文信息优点内容质量高生成速度快
- 书籍-《掌握Transformer:从BERT到大模型和Stable Diffusion(第二版)》
书籍:MasteringTransformers:TheJourneyfromBERTtoLargeLanguageModelsandStableDiffusion,2ndEdition作者:SavaşYıldırım,MeysamAsgari-Chenaghlu出版:PacktPublishing编辑:陈萍萍的公主@一点人工一点智能下载:书籍下载-《掌握Transformer:从BERT到大模型
- 大语言模型(LLM)如何实现上下文的长期记忆?
引言大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs),如GPT-4、Claude和LLaMA等,已经在自然语言处理领域展现出卓越的能力。然而,它们在实际应用中常常面临一个核心问题:如何实现上下文的长期记忆?传统LLM的上下文长度通常受限于计算资源和架构设计(如注意力机制),这限制了其处理长文档或保持复杂对话连续性的能力。本篇文章将深入探讨大语言模型的上下文记忆问题,分析其技术难点,并
- html+css网页设计,我的网站
软件技术NINI
html/css笔记javascripthtmlcss
一、技术简介HTML:超文本标记语言(HyperTextMarkupLanguage),用于创建网页的基本结构和内容。CSS:层叠样式表(CascadingStyleSheets),用于设置网页的样式和布局,包括字体、颜色、边距、对齐方式等。JavaScript:一种用于创建动态和交互式网页的脚本语言。通过JavaScript,可以实现网页的动画效果、表单验证、数据交互等功能。二、创建多页网站的基
- 语音与自然语言处理(NLP):智能交互的核心技术
给生活加糖!
热门知识自然语言处理交互人工智能
随着人工智能(AI)技术的飞速发展,语音识别与自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)成为了智能交互系统的核心技术。它们不仅改变了人们与计算机、设备的交互方式,也推动了众多行业的革新。从智能助手(如苹果的Siri、亚马逊的Alexa)到机器翻译、自动客服系统,语音和NLP技术正逐步融入日常生活,改善我们与数字世界的沟通方式。一、什么是语音识别与自然语言处理(NLP
- 笔记-《A Survey of Large Language Models》- 尾声
L_serein
玩转LLM笔记语言模型人工智能
尾声:尾声:本综述是由我们研究团队在一次讨论会上计划的,我们旨在总结LLM的最新进展,为我们的团队成员提供一份高度可读性的报告。第一稿于2023年3月13日完成,我们的团队成员尽最大努力以相对客观、全面的方式囊括有关LLM的相关研究。接着,我们进行了多次细致的写作和内容修订。尽管我们付出了巨大的努力,但这份综述仍远非完美:我们可能会遗漏重要的参考文献或主题,也可能存在不严谨的表述或讨论。由于空间有
- nlp技术
tqs_12345
人工智能自然语言处理
自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)技术是一种计算机科学与人工智能的交叉领域,涉及机器对人类语言进行处理和理解的能力。以下是一些常见的NLP技术的示例:1.机器翻译:NLP技术可以帮助机器将一种语言翻译成另一种语言。例如,谷歌翻译使用NLP技术实现自动翻译,用户可以输入一段文本,然后谷歌翻译会自动将其翻译成其他语言。2.文本分类:NLP技术可以将文本分类到不同
- 架构设计(4)面向服务架构SOA与C++模拟实现
CoderIsArt
架构设计研究C++11架构面向服务架构SOA
SOA架构SOA(面向服务的架构)是一种架构风格,通过将系统划分为服务来提高灵活性和可维护性。每个服务是一个独立的功能模块,通过标准化接口进行交互。SOA架构涉及多种技术和组件,以下是关键技术和它们的作用:1.服务设计与接口-服务接口定义:通常使用标准接口描述语言,如WSDL(WebServicesDescriptionLanguage)或OpenAPI(Swagger)来定义服务的接口。接口描述
- 理论一、大模型—概念
伯牙碎琴
大模型自然语言处理ai
一、总述大模型通常指的是参数规模庞大、训练难度较高的人工智能模型。随着深度学习技术的发展,研究人员和企业越来越倾向于构建更大的模型,以提高模型的性能和泛化能力。这些大模型往往需要大量的数据和计算资源来训练,并且在实际应用中通常表现出色。大模型全称是大型语言模型(LLM,LargeLanguageModel),这个“大”主要指模型结构容量大,结构中的参数多,用于预训练大模型的数据量大。一个大模型可以
- 领域驱动设计(DDD)是什么?——从理论到实践的全方位解析
小胡说技书
Java+SSM+DBjava领域驱动设计(DDD)架构领域模型微服务
文章目录一、引言二、核心概念与定位2.1DDD定义与核心理念2.2DDD关键元素三、底层原理与技术细节3.1领域模型与普适语言3.1.1领域模型3.1.2普适语言(UbiquitousLanguage)3.2战术设计模式详解3.2.1实体、值对象、聚合与领域服务3.2.2无状态函数在领域服务中的应用3.2.3工厂与仓储模式3.3战略设计:限界上下文与防腐层3.3.1限界上下文(BoundedCon
- 《一文吃透!NLTK与SpaCy,自然语言处理的神兵利器》
人工智能深度学习
在人工智能的璀璨星空中,自然语言处理(NLP)无疑是最为耀眼的领域之一。它让机器能够理解、处理和生成人类语言,极大地推动了智能交互的发展。而在Python的NLP工具库中,NLTK和SpaCy就像两把锋利的宝剑,各自散发着独特的光芒。今天,就让我们深入探究这两款工具的使用技巧与优势,为你的NLP之旅增添强大助力。一、NLTK:自然语言处理的瑞士军刀NLTK(NaturalLanguageToolk
- 大语言模型常用微调与基于SFT微调DeepSeek R1指南
知来者逆
LLM深度学习人工智能自然语言处理DeepSeekSFT微调
概述大型语言模型(LLM,LargeLanguageModel)的微调(Fine-tuning)是指在一个预训练模型的基础上,使用特定领域或任务的数据对模型进行进一步训练,以使其在该领域或任务上表现更好。微调是迁移学习的一种常见方法,能够显著提升模型在特定任务上的性能。在大型语言模型(LLM)的微调中,有几种常见的方法,包括SFT(监督微调)、LoRA(低秩适应)、P-tuningv2和**Fre
- InfiniteHiP - 在单个GPU上扩展 LLM 上下文至300万tokens
伊织code
#PaperReadingInfiniteHiP推理GPULLMtoken
InfiniteHiP:ExtendingLanguageModelContextUpto3MillionTokensonaSingleGPUPaper:https://huggingface.co/papers/2502.08910Sourcecode:https://github.com/DeepAuto-AI/hip-attention/SGLangIntegrationavailablen
- MySQL数据库三:操作数据库(二)
嘵奇
MySQL数据库mysql
DQL查询数据(重点)DataQueryLanguage:数据查询语言●所有的查询操作都用它Select●简单的查询,复杂的查询它都能做●数据库中最核心的语言,最重要的语句●使用频率最高的语句基本查询代码演示:--简单查询语句SELECT*FROM`class`--查询表的全部信息SELECT`id`,`name`FROM`class`--查询表的指定信息SELECT`id`AS学号,`name`
- 后端学习前端-html+css
想要变瘦的小码头
后端学前端前端学习html
第一章.HTML与CSSHTML是什么:即HyperTextMarkuplanguage超文本标记语言,咱们熟知的网页就是用它编写的,HTML的作用是定义网页的内容和结构。HyperText是指用超链接的方式组织网页,把网页联系起来Markup是指用的方式赋予内容不同的功能和含义CSS是什么:即CascadingStyleSheets级联(层叠)样式表,它描述了网页的表现与展示效果1.HTML元素
- Expand Reach with Multilingual Data Editors
SEO-狼术
DelphinetCrack开发语言
ExpandReachwithMultilingualDataEditorsEnhanceuserexperience,accessibility,andglobalcollaborationwithlocalizeddataeditorsthatadapttomultiplelanguageworkflows.Localizationistheprocessofadaptingtheuserin
- 大模型转换为 GGUF
奔跑中的小象
AIGGUF
一、GGUF介绍GGUF格式的全名为(GPT-GeneratedUnifiedFormat),提到GGUF就不得不提到它的前身GGML(GPT-GeneratedModelLanguage)。GGML是专门为了机器学习设计的张量库,最早可以追溯到2022/10。其目的是为了有一个单文件共享的格式,并且易于在不同架构的GPU和CPU上进行推理。但在后续的开发中,遇到了灵活性不足、相容性及难以维护的问
- 30分钟学会HTML
奇偶变不变
html前端
HTML基本语法HTML(HyperTextMarkupLanguage)是构成网页内容的基础。它使用一系列的标签来描述网页的结构,包括文本、图片、链接等元素。浏览器会解析这些标签并渲染成我们看到的网页。在线体验一下CodePen(在线HTML编辑器)。千万不要被「超文本」、「标记语言」吓到,HTML的语法非常直观,常用的标签结构并不复杂,用于构建基础网页已经足够,稍微了解一下就能上手。就是这些基
- 本地部署的DeepSeek-R1-32B与DeepSeek-R1-7B模型效果对比
MaxCode-1
搭建本地gptDeepseek
本地部署的DeepSeek-R1-32B与DeepSeek-R1-7B模型效果对比在当今人工智能快速发展的时代,大语言模型(LargeLanguageModel,LLM)的应用场景日益广泛。无论是企业级应用还是个人开发,本地部署大语言模型已经成为一种趋势。DeepSeek-R1-32B和DeepSeek-R1-7B作为DeepSeek系列中的两个重要版本,分别代表了不同规模和性能的模型。本文将从多
- 23. AI-大语言模型
真上帝的左手
23.AI人工智能语言模型自然语言处理
文章目录前言一、LLM1.简介2.工作原理和结构3.应用场景4.最新研究进展5.比较二、Transformer架构1.简介2.基本原理和结构3.应用场景4.最新进展三、开源1.开源概念2.开源模式3.模型权重四、再谈DeepSeek前言AI一、LLMLLM(LargeLanguageModel,大语言模型)1.简介 LLM(LargeLanguageModel,大语言模型)是指使用大量文本
- UMLS初探
愉悦的麻婆豆腐
人工智能健康医疗
什么是UMLSUMLS(UnifiedMedicalLanguageSystem,统一医学语言系统),简单来说就是将不同的医学标准统一到一套体系的系统,主要为了医疗系统的统一而构建出的。UMLS的主要组成部分Metathesaurus:一个包含多个医学术语系统的元数据库,旨在统一和映射不同来源的医学概念。SemanticNetwork:一个包含语义分类和关系的网络。它可以帮助用户识别概念之间的语义
- .NET 8
粉红笔记
.net
.NET8是微软于2021年8月24日宣布的下一代编程语言和框架,它是.NET宇宙的一部分,与C#(CommonLanguageInfrastructure)紧密集成。.NET8引入了许多新功能,如原生编译、值类型(ValueTypes)、结构化并发(structuredconcurrency)和快速数组(RapidArray)。.NET8还支持本机(native)AOT(Ahead-Of-Tim
- 关于invoke与call的一些观点
乘风而来的思绪
问题解决箱杂侃分享园游戏c/c++
在编程或阅读源码时,经常会碰到invoke与call这两个方法名或者名词,按照现在的中文翻译来看,都是“调用”的意思,但两者到底是什么关系呢,秉着好奇的观点,查询了一些资料,仍然没有弄太明白,就把搜集到的一些观点放在这里,供参考参考:1.来自于ms的术语搜索:参考链接http://www.microsoft.com/Language/en-US/Search.aspxcall:调用Totransf
- DexVLA:通用机器人控制中具有插件式扩散专家的视觉语言模型
硅谷秋水
大模型智能体计算机视觉语言模型计算机视觉深度学习机器学习人工智能
25年2月来自美的集团和华东师范的论文“DexVLA:Vision-LanguageModelwithPlug-InDiffusionExpertforGeneralRobotControl”。让机器人能够在不同的环境中执行不同的任务是机器人学习的核心挑战。虽然视觉-语言-动作(VLA)模型已显示出可泛化机器人技能的前景,但要充分发挥其潜力,需要解决动作表示和有效训练方面的限制。当前的VLA模型通
- 大语言模型(LLM)快速理解
大模型猫叔
语言模型人工智能自然语言处理机器学习
自2022年,ChatGPT发布之后,大语言模型(LargeLanguageModel),简称LLM掀起了一波狂潮。作为学习理解LLM的开始,先来整体理解一下大语言模型。一、发展历史大语言模型的发展历史可以追溯到早期的语言模型和机器翻译系统,但其真正的起点可以说是随着深度学习技术的兴起而开始。1.1统计语言模型在深度学习技术出现之前,语言模型主要基于传统的统计方法,也称为统计语言模型(SLM)。S
- 大语言模型原理基础与前沿 通过稀疏MoE扩展视觉语言模型
AI天才研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型AI大模型企业级应用开发实战AI大模型应用入门实战与进阶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
大语言模型原理基础与前沿通过稀疏MoE扩展视觉语言模型1.背景介绍在人工智能领域,语言模型和视觉模型的结合已经成为一个重要的研究方向。大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)如GPT-3、BERT等,已经在自然语言处理(NLP)任务中取得了显著的成果。而视觉语言模型(Vision-LanguageModels,VLMs)则通过结合视觉和语言信息,进一步提升了模型在多模态任务中
- 人工智能之自然语言处理技术演进
香橙薄荷心
AI人工智能自然语言处理
自然语言处理技术演进自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)是人工智能的重要分支,旨在使计算机能够理解、生成和处理人类语言。近年来,NLP技术经历了从规则驱动到数据驱动的革命性演进,尤其是在深度学习和大规模预训练模型的推动下,取得了显著突破。本文将深入探讨NLP技术的演进历程、核心模型及其应用,并通过具体案例和代码示例帮助读者理解其实际应用。1.NLP技术演进历程
- 自然语言处理(NLP)入门:基础概念与应用场景
Ash Butterfield
nlp自然语言处理人工智能
什么是自然语言处理(NLP)?自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)是人工智能(AI)的一个重要分支,研究如何让计算机理解、生成、分析和与人类语言进行交互。换句话说,NLP是让机器像人一样“读、写、听、说”的技术,它结合了语言学、机器学习、计算机科学等多学科知识。NLP的核心目标是将非结构化的自然语言(如文本和语音)转化为结构化数据,使机器能够高效处理、分析和生
- 【AI系列】从零开始学习大模型GPT (2)- Build a Large Language Model (From Scratch)
Tasfa
AI人工智能教程人工智能学习gpt
前序文章【AI系列】从零开始学习大模型GPT(1)-BuildaLargeLanguageModel(FromScratch)BuildaLargeLanguageModel背景第1章:理解大型语言模型第2章:处理文本数据第3章:编码Attention机制什么是Attention机制?Attention机制的基本原理数学表示应用总结为什么要使用注意力机制如何实现?简单注意力机制带训练权重的注意力机
- 多模态大模型(LMMs)与大语言模型(LLMs)的比较
大F的智能小课
底层技术解析人工智能语言模型
前言现在的大模型分为两大类:大语言模型(LargeLanguageModels,简称LLMs)和多模态大模型(LargeMultimodalModels,简称LMMs)。本文将从基础定义、输入数据、应用场景、训练过程这几方面讨论下两者的区别。基础定义LLMs(LargeLanguageModels,大型语言模型)-深度学习的应用之一,是基于深度学习的大规模机器学习模型,通常由数十亿到数万亿个参数构
- 统一思想认识
永夜-极光
思想
1.统一思想认识的基础,才能有的放矢
原因:
总有一种描述事物的方式最贴近本质,最容易让人理解.
如何让教育更轻松,在于找到最适合学生的方式.
难点在于,如何模拟对方的思维基础选择合适的方式. &
- Joda Time使用笔记
bylijinnan
javajoda time
Joda Time的介绍可以参考这篇文章:
http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-jodatime.html
工作中也常常用到Joda Time,为了避免每次使用都查API,记录一下常用的用法:
/**
* DateTime变化(增减)
*/
@Tes
- FileUtils API
eksliang
FileUtilsFileUtils API
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2217374 一、概述
这是一个Java操作文件的常用库,是Apache对java的IO包的封装,这里面有两个非常核心的类FilenameUtils跟FileUtils,其中FilenameUtils是对文件名操作的封装;FileUtils是文件封装,开发中对文件的操作,几乎都可以在这个框架里面找到。 非常的好用。
- 各种新兴技术
不懂事的小屁孩
技术
1:gradle Gradle 是以 Groovy 语言为基础,面向Java应用为主。基于DSL(领域特定语言)语法的自动化构建工具。
现在构建系统常用到maven工具,现在有更容易上手的gradle,
搭建java环境:
http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-gradle/
搭建android环境:
http://m
- tomcat6的https双向认证
酷的飞上天空
tomcat6
1.生成服务器端证书
keytool -genkey -keyalg RSA -dname "cn=localhost,ou=sango,o=none,l=china,st=beijing,c=cn" -alias server -keypass password -keystore server.jks -storepass password -validity 36
- 托管虚拟桌面市场势不可挡
蓝儿唯美
用户还需要冗余的数据中心,dinCloud的高级副总裁兼首席营销官Ali Din指出。该公司转售一个MSP可以让用户登录并管理和提供服务的用于DaaS的云自动化控制台,提供服务或者MSP也可以自己来控制。
在某些情况下,MSP会在dinCloud的云服务上进行服务分层,如监控和补丁管理。
MSP的利润空间将根据其参与的程度而有所不同,Din说。
“我们有一些合作伙伴负责将我们推荐给客户作为个
- spring学习——xml文件的配置
a-john
spring
在Spring的学习中,对于其xml文件的配置是必不可少的。在Spring的多种装配Bean的方式中,采用XML配置也是最常见的。以下是一个简单的XML配置文件:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.or
- HDU 4342 History repeat itself 模拟
aijuans
模拟
来源:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=4342
题意:首先让求第几个非平方数,然后求从1到该数之间的每个sqrt(i)的下取整的和。
思路:一个简单的模拟题目,但是由于数据范围大,需要用__int64。我们可以首先把平方数筛选出来,假如让求第n个非平方数的话,看n前面有多少个平方数,假设有x个,则第n个非平方数就是n+x。注意两种特殊情况,即
- java中最常用jar包的用途
asia007
java
java中最常用jar包的用途
jar包用途axis.jarSOAP引擎包commons-discovery-0.2.jar用来发现、查找和实现可插入式接口,提供一些一般类实例化、单件的生命周期管理的常用方法.jaxrpc.jarAxis运行所需要的组件包saaj.jar创建到端点的点到点连接的方法、创建并处理SOAP消息和附件的方法,以及接收和处理SOAP错误的方法. w
- ajax获取Struts框架中的json编码异常和Struts中的主控制器异常的解决办法
百合不是茶
jsjson编码返回异常
一:ajax获取自定义Struts框架中的json编码 出现以下 问题:
1,强制flush输出 json编码打印在首页
2, 不强制flush js会解析json 打印出来的是错误的jsp页面 却没有跳转到错误页面
3, ajax中的dataType的json 改为text 会
- JUnit使用的设计模式
bijian1013
java设计模式JUnit
JUnit源代码涉及使用了大量设计模式
1、模板方法模式(Template Method)
定义一个操作中的算法骨架,而将一些步骤延伸到子类中去,使得子类可以不改变一个算法的结构,即可重新定义该算法的某些特定步骤。这里需要复用的是算法的结构,也就是步骤,而步骤的实现可以在子类中完成。
 
- Linux常用命令(摘录)
sunjing
crondchkconfig
chkconfig --list 查看linux所有服务
chkconfig --add servicename 添加linux服务
netstat -apn | grep 8080 查看端口占用
env 查看所有环境变量
echo $JAVA_HOME 查看JAVA_HOME环境变量
安装编译器
yum install -y gcc
- 【Hadoop一】Hadoop伪集群环境搭建
bit1129
hadoop
结合网上多份文档,不断反复的修正hadoop启动和运行过程中出现的问题,终于把Hadoop2.5.2伪分布式安装起来,跑通了wordcount例子。Hadoop的安装复杂性的体现之一是,Hadoop的安装文档非常多,但是能一个文档走下来的少之又少,尤其是Hadoop不同版本的配置差异非常的大。Hadoop2.5.2于前两天发布,但是它的配置跟2.5.0,2.5.1没有分别。 &nb
- Anychart图表系列五之事件监听
白糖_
chart
创建图表事件监听非常简单:首先是通过addEventListener('监听类型',js监听方法)添加事件监听,然后在js监听方法中定义具体监听逻辑。
以钻取操作为例,当用户点击图表某一个point的时候弹出point的name和value,代码如下:
<script>
//创建AnyChart
var chart = new AnyChart();
//添加钻取操作&quo
- Web前端相关段子
braveCS
web前端
Web标准:结构、样式和行为分离
使用语义化标签
0)标签的语义:使用有良好语义的标签,能够很好地实现自我解释,方便搜索引擎理解网页结构,抓取重要内容。去样式后也会根据浏览器的默认样式很好的组织网页内容,具有很好的可读性,从而实现对特殊终端的兼容。
1)div和span是没有语义的:只是分别用作块级元素和行内元素的区域分隔符。当页面内标签无法满足设计需求时,才会适当添加div
- 编程之美-24点游戏
bylijinnan
编程之美
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.HashSet;
import java.util.List;
import java.util.Random;
import java.util.Set;
public class PointGame {
/**编程之美
- 主页面子页面传值总结
chengxuyuancsdn
总结
1、showModalDialog
returnValue是javascript中html的window对象的属性,目的是返回窗口值,当用window.showModalDialog函数打开一个IE的模式窗口时,用于返回窗口的值
主界面
var sonValue=window.showModalDialog("son.jsp");
子界面
window.retu
- [网络与经济]互联网+的含义
comsci
互联网+
互联网+后面是一个人的名字 = 网络控制系统
互联网+你的名字 = 网络个人数据库
每日提示:如果人觉得不舒服,千万不要外出到处走动,就呆在床上,玩玩手游,更不能够去开车,现在交通状况不
- oracle 创建视图 with check option
daizj
视图vieworalce
我们来看下面的例子:
create or replace view testview
as
select empno,ename from emp where ename like ‘M%’
with check option;
这里我们创建了一个视图,并使用了with check option来限制了视图。 然后我们来看一下视图包含的结果:
select * from testv
- ToastPlugin插件在cordova3.3下使用
dibov
Cordova
自己开发的Todos应用,想实现“
再按一次返回键退出程序 ”的功能,采用网上的ToastPlugins插件,发现代码或文章基本都是老版本,运行问题比较多。折腾了好久才弄好。下面吧基于cordova3.3下的ToastPlugins相关代码共享。
ToastPlugin.java
package&nbs
- C语言22个系统函数
dcj3sjt126com
cfunction
C语言系统函数一、数学函数下列函数存放在math.h头文件中Double floor(double num) 求出不大于num的最大数。Double fmod(x, y) 求整数x/y的余数。Double frexp(num, exp); double num; int *exp; 将num分为数字部分(尾数)x和 以2位的指数部分n,即num=x*2n,指数n存放在exp指向的变量中,返回x。D
- 开发一个类的流程
dcj3sjt126com
开发
本人近日根据自己的开发经验总结了一个类的开发流程。这个流程适用于单独开发的构件,并不适用于对一个项目中的系统对象开发。开发出的类可以存入私人类库,供以后复用。
以下是开发流程:
1. 明确类的功能,抽象出类的大概结构
2. 初步设想类的接口
3. 类名设计(驼峰式命名)
4. 属性设置(权限设置)
判断某些变量是否有必要作为成员属
- java 并发
shuizhaosi888
java 并发
能够写出高伸缩性的并发是一门艺术
在JAVA SE5中新增了3个包
java.util.concurrent
java.util.concurrent.atomic
java.util.concurrent.locks
在java的内存模型中,类的实例字段、静态字段和构成数组的对象元素都会被多个线程所共享,局部变量与方法参数都是线程私有的,不会被共享。
- Spring Security(11)——匿名认证
234390216
Spring SecurityROLE_ANNOYMOUS匿名
匿名认证
目录
1.1 配置
1.2 AuthenticationTrustResolver
对于匿名访问的用户,Spring Security支持为其建立一个匿名的AnonymousAuthenticat
- NODEJS项目实践0.2[ express,ajax通信...]
逐行分析JS源代码
Ajaxnodejsexpress
一、前言
通过上节学习,我们已经 ubuntu系统搭建了一个可以访问的nodejs系统,并做了nginx转发。本节原要做web端服务 及 mongodb的存取,但写着写着,web端就
- 在Struts2 的Action中怎样获取表单提交上来的多个checkbox的值
lhbthanks
javahtmlstrutscheckbox
第一种方法:获取结果String类型
在 Action 中获得的是一个 String 型数据,每一个被选中的 checkbox 的 value 被拼接在一起,每个值之间以逗号隔开(,)。
所以在 Action 中定义一个跟 checkbox 的 name 同名的属性来接收这些被选中的 checkbox 的 value 即可。
以下是实现的代码:
前台 HTML 代码:
- 003.Kafka基本概念
nweiren
hadoopkafka
Kafka基本概念:Topic、Partition、Message、Producer、Broker、Consumer。 Topic: 消息源(Message)的分类。 Partition: Topic物理上的分组,一
- Linux环境下安装JDK
roadrunners
jdklinux
1、准备工作
创建JDK的安装目录:
mkdir -p /usr/java/
下载JDK,找到适合自己系统的JDK版本进行下载:
http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/index.html
把JDK安装包下载到/usr/java/目录,然后进行解压:
tar -zxvf jre-7
- Linux忘记root密码的解决思路
tomcat_oracle
linux
1:使用同版本的linux启动系统,chroot到忘记密码的根分区passwd改密码 2:grub启动菜单中加入init=/bin/bash进入系统,不过这时挂载的是只读分区。根据系统的分区情况进一步判断. 3: grub启动菜单中加入 single以单用户进入系统. 4:用以上方法mount到根分区把/etc/passwd中的root密码去除 例如: ro
- 跨浏览器 HTML5 postMessage 方法以及 message 事件模拟实现
xueyou
jsonpjquery框架UIhtml5
postMessage 是 HTML5 新方法,它可以实现跨域窗口之间通讯。到目前为止,只有 IE8+, Firefox 3, Opera 9, Chrome 3和 Safari 4 支持,而本篇文章主要讲述 postMessage 方法与 message 事件跨浏览器实现。postMessage 方法 JSONP 技术不一样,前者是前端擅长跨域文档数据即时通讯,后者擅长针对跨域服务端数据通讯,p