- 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
- AI大模型的架构演进与最新发展
季风泯灭的季节
AI大模型应用技术二人工智能架构
随着深度学习的发展,AI大模型(LargeLanguageModels,LLMs)在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了革命性的进展。本文将详细探讨AI大模型的架构演进,包括从Transformer的提出到GPT、BERT、T5等模型的历史演变,并探讨这些模型的技术细节及其在现代人工智能中的核心作用。一、基础模型介绍:Transformer的核心原理Transformer架构的背景在Transfo
- go语言安装快速入门
吉祥鸟hu
[TOC]go语言是什么Go是一个开源的编程语言,它能让构造简单、可靠且高效的软件变得容易。Go是从2007年末由RobertGriesemer,RobPike,KenThompson主持开发,后来还加入了IanLanceTaylor,RussCox等人,并最终于2009年11月开源,在2012年早些时候发布了Go1稳定版本。现在Go的开发已经是完全开放的,并且拥有一个活跃的社区如何安装环境笔者这
- 解决BERT模型bert-base-chinese报错(无法自动联网下载)
搬砖修狗
bert人工智能深度学习python
一、下载问题hugging-face是访问BERT模型的最初网站,但是目前hugging-face在中国多地不可达,在代码中涉及到该网站的模型都会报错,本文我们就以bert-base-chinese报错为例,提供一个下载到本地的方法来解决问题。二、网站google-bert(BERTcommunity)Thisorganizationismaintainedbythetransformerstea
- ROS yaml参数文件的使用
Sun Shiteng
ROS
举个例子,若在params.yaml文件中定义如下参数LidarImageFusion:points_src:"/hilbert_h/deskew/cloud_info"image_src:"/usb_cam0/image_raw"camera_info_src:"/home/hdj/fusion_slam/Color_SLAM_ws/src/hilbert_h/config/firefly_8s
- 《昇思 25 天学习打卡营第 25 天 | 基于 MindSpore 实现 BERT 对话情绪识别 》
Sam9029
Mindscope模型学习深度学习
《昇思25天学习打卡营第25天|基于MindSpore实现BERT对话情绪识别》活动地址:https://xihe.mindspore.cn/events/mindspore-training-camp签名:Sam9029环境配置确保安装了正确版本的MindSpore和MindNLP库。!pipuninstallmindspore-y!pipinstall-ihttps://pypi.mirror
- Go的学习路线
JSU-YSJ
Golang基础学习golang学习开发语言
Golang简介go语言Go(又称Golang)是Google的RobertGriesemer,RobPike及KenThompson开发的一种静态强类型、编译型语言。Go语言语法与C相近,但功能上有:内存安全,GC(垃圾回收),结构形态及CSP-style并发计算。为什么要学习Go现有的编程语言风格各异,不能完全的运动好电脑的硬件,不高效,及各种优势于一身的语言Golang(谷歌创建)兼容静态编
- 爱无常,恨无常,珍惜好时光
爱博文学翻译社
爱无常,恨无常,珍惜好时光编辑:AlbertXu片尾曲《匆匆那年》很好听,看的过程中感觉美好、惊醒、奇妙、困惑和无常:1.美好的是青春,是逝去的时光,是那些已经改变又从未改变的人,也是那些深深刻在脑海中的爱的印记,甚至是后悔,那些证明我们存在于世的全部经历。当人们从一个原点出发,相逢又散去,投入到各自的生活洪流中时,片刻的驻足,怀念起过去,几乎很多人都在习惯性美化它们。长大后觉得甜蜜的回忆,在经历
- 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
- 【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
- 【拥抱AI】浅谈Prompt的书写规范及要点
奔跑草-
人工智能人工智能promptRAGAI编程大模型LLMAIAgent
Prompt是什么?Prompt是一种技术,它通过自然语言处理来引导用户与机器之间的交互。在人工智能领域,Prompt通常用于生成文本,例如对话系统、机器翻译和文本摘要等应用。它也用于训练模型,以使其能够理解和生成人类语言。Prompt的工作原理是通过建立相应的语料库和语义解析模型,将自然语言转换为机器可识别的指令。在大模型时代,Prompt的使用尤为重要,因为它可以帮助模型更好地理解用户的意图并
- 详述Python环境下配置AI大模型Qwen-72B的步骤
Play_Sai
#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
- 突发奇想,玩家用《我的世界》重现美术大师画作,还原度很高
爱游戏的萌博士
如果你喜欢绘画,在其中又特别钟情风景画的话,你可能听说过鲍伯·鲁斯(BobRoss)。这其实是罗伯特·诺曼·鲁斯(RobertNormanRoss)的艺名,他是位美国画家,同时也是一位艺术指导与电视节目主持人。鲁斯以他温柔且和乐的语气为特色,在他著名的电视节目“欢乐画室(TheJoyofPainting)”中担任即席教学画家兼主持人,这个节目活跃于上世纪八九十年代。博士为什么要提上面这位顶着爆炸头
- 大模型落地指南:从下载到本地化部署全流程解析
网安猫叔
人工智能自然语言处理语言模型AIGC深度学习
一、引言随着人工智能技术的迅猛发展,大规模预训练模型(如GPT-4、BERT等)在自然语言处理、图像识别等领域展现出了卓越的性能。然而,如何将这些强大的模型从理论落地到实际应用中,仍然是许多技术从业者面临的挑战。本篇文章旨在为读者提供一份详尽的大模型落地指南,从模型的下载、文件结构的解析,到本地化部署的具体步骤,全面覆盖整个流程。无论你是初次接触大模型的新手,还是希望深入了解部署细节的资深开发者,
- 解决Can‘t load tokenizer for ‘bert-base-chinese‘.问题
CSDNhdlg
NLPbert人工智能深度学习自然语言处理
报错提示:OSError:Can'tloadtokenizerfor'bert-base-chinese'.Ifyouweretryingtoloaditfrom'https://huggingface.co/models',makesureyoudon'thavealocaldirectorywiththesamename.Otherwise,makesure'bert-base-chinese
- 如何用RoBERTa高效提取事件文本结构特征:多层次上下文建模与特征融合
大多_C
人工智能
基于RoBERTa-BASE的特征提取器,提取事件文本数据的结构特征(如段落和篇章结构)涉及多个步骤。RoBERTa作为一种预训练语言模型,可以很好地捕捉输入文本的上下文和依赖关系。具体步骤如下:1.文本预处理在提取事件文本的结构特征之前,需要对文本进行适当的预处理。这一步包括:分句和分段处理:将事件文本拆分为不同的句子或段落,并对每个句子/段落进行标记。每个段落可以视为一个独立的输入序列。Tok
- 这样的电影都骂烂,是我握不动刀还是有人太飘
Sir电影
年度最WTF电影来了!年度最争议电影来了!威尼斯电影节首映,有的观众起立鼓掌,有的观众恨不得朝屏幕丢鞋。观众这样,更别说影评人……迷之又迷的,比如《RogerEbert.com》:恐怖、勾人、迷惑……这是一部刷新你认知的电影。恨之入骨的,比如《纽约观察者报》——我不愿给它贴上“年度最差电影”标签,因为“世纪最差电影”更适合它。评分网站呢,一个比一个不给面子:IMDb7.0,烂番茄68%,豆瓣6.7
- Transformer、BERT、GPT、T5、LLM(大语言模型),以及它们在实际行业中的运用
Funhpc_huachen
transformerbertgpt语言模型深度学习
作为AI智能大模型的专家训练师,我将从主流模型框架的角度来分析其核心技术特点及其在不同实际行业中的应用。我们重点讨论以下几个主流模型框架:Transformer、BERT、GPT、T5、LLM(大语言模型),以及它们在实际行业中的运用。1.Transformer框架Transformer是一种基础的深度学习模型架构,由Google于2017年提出。它引入了注意力机制(Self-Attention)
- fpga图像处理实战-边缘检测 (Roberts算子)
梦梦梦梦子~
OV5640+图像处理图像处理计算机视觉人工智能
Roberts算子Roberts算子是一种用于边缘检测的算子,主要用于图像处理中检测图像的边缘。它是最早的边缘检测算法之一,以其计算简单、速度快而著称。Roberts算子通过计算图像像素在对角方向的梯度来检测边缘,从而突出图像中灰度变化最剧烈的部分。原理Roberts算子通过对图像应用两个2x2的卷积核(也称为掩模或滤波器)来计算图像在水平和垂直方向上的梯度。假设原始图像的像素值为I(x,y),则
- Rhinoceros 8 for Mac/Win:重塑三维建模边界的革新之作
平安喜乐616
Rhinoceros8Rhino8三维建模软件犀牛8
Rhinoceros8(简称Rhino8),作为一款由RobertMcNeel&Assoc公司开发的顶尖三维建模软件,无论是对于Mac还是Windows用户而言,都是一款不可多得的高效工具。Rhino8以其强大的功能、广泛的应用领域以及卓越的性能,在建筑设计、工业设计、产品设计、三维动画制作、科学研究及机械设计等多个领域展现出了非凡的实力。强大的建模能力Rhino8支持多种建模技术,包括曲面建模、
- 预训练语言模型的前世今生 - 从Word Embedding到BERT
脚步的影子
语言模型embeddingbert
目录一、预训练1.1图像领域的预训练1.2预训练的思想二、语言模型2.1统计语言模型2.2神经网络语言模型三、词向量3.1独热(Onehot)编码3.2WordEmbedding四、Word2Vec模型五、自然语言处理的预训练模型六、RNN和LSTM6.1RNN6.2RNN的梯度消失问题6.3LSTM6.4LSTM解决RNN的梯度消失问题七、ELMo模型7.1ELMo的预训练7.2ELMo的Fea
- Transformer模型在文本摘要任务中的应用与性能分析
liuxin33445566
transformer深度学习人工智能
Transformer模型自从由Vaswani等人在2017年提出以来,已经在自然语言处理(NLP)的多个领域取得了显著的成果,尤其是在文本摘要任务中。文本摘要是将长文本转换成更短的、包含关键信息的文本的过程。本文将探讨Transformer模型在文本摘要任务中的应用,并分析其性能表现。1.Transformer模型简介Transformer模型是一种基于自注意力机制的神经网络架构,它摆脱了传统的
- 【大模型系列篇】预训练模型:BERT & GPT
木亦汐丫
大模型bertgpt人工智能预训练模型大模型
2018年,Google首次推出BERT(BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers)。该模型是在大量文本语料库上结合无监督和监督学习进行训练的。BERT的目标是创建一种语言模型,可以理解句子中单词的上下文和含义,同时考虑到它前后出现的单词。2018年,OpenAI首次推出GPT(GenerativePre-trainedTransfor
- 【人工智能】Transformers之Pipeline(十三):填充蒙版(fill-mask)
LDG_AGI
Pipeline人工智能机器学习计算机视觉python时序数据库大数据自然语言处理
目录一、引言二、填充蒙版(fill-mask)2.1概述2.2技术原理2.2.1BERT模型的基本概念2.2.2BERT模型的工作原理2.2.3BERT模型的结构2.2.4BERT模型的应用2.2.5BERT模型与Transformer的区别和联系2.3应用场景2.4pipeline参数2.4.1pipeline对象实例化参数2.4.2pipeline对象使用参数2.4.3pipeline返回参数
- IT历史:互联网简史
weixin_34275734
网络操作系统java
Hobbes的互联网大事记-权威的互联网发展史Hobbes’Internet大事记v4.2作者:RobertH’obbes’ZakonInternet福音传道者译者:郭力Internet大事记的版权归RobertHZakon所有(c)1993-9。只要保留版权说明,给出在一个在本文档最后的指向本大事记的连接地址,并且不是出于商业目的,均可以使用本文的部分或全部内容,但是使用者必须向作者提供一份使用
- 大模型--个人学习心得
挚爱清&虚
人工智能
大模型LLM定义大模型LLM,全称LargeLanguageModel,即大型语言模型LLM是一种基于Transformer架构模型,它通过驯良大量文本数据,学习语言的语法、语义和上下文信息,从而能够对自然语言文本进行建模这种模型在自然语言处理(NLP)领域具有广泛应用常见的13个大模型BERT、GPT系列、T5、Meta的Llama系列、华为盘古模型、阿里巴巴通义大模型、科大讯飞星火大模型、百度
- 基于Bert-base-chinese训练多分类文本模型(代码详解)
一颗洋芋
bert分类自然语言处理
目录一、简介二、模型训练三、模型推理一、简介BERT(BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers)是基于深度学习在自然语言处理(NLP)领域近几年出现的、影响深远的创新模型之一。在BERT之前,已经有许多预训练语言模型,如ELMO和GPT,它们展示了预训练模型在NLP任务中的强大性能。然而,这些模型通常基于单向的上下文信息,即只考虑文本中
- 【深度学习 transformer】使用pytorch 训练transformer 模型,hugginface 来啦
东华果汁哥
深度学习-文本分类深度学习transformerpytorch
HuggingFace是一个致力于开源自然语言处理(NLP)和机器学习项目的社区。它由几个关键组件组成:Transformers:这是一个基于PyTorch的库,提供了各种预训练的NLP模型,如BERT、GPT、RoBERTa、DistilBERT等。它还提供了一个简单易用的API来加载这些模型,并进行微调以适应特定的下游任务。Datasets:这是一个用于加载和预处理NLP数据集的库,与Tran
- LLM大模型落地-从理论到实践
hhaiming_
语言模型人工智能ai深度学习
简述按个人偏好和目标总结了学习目标和路径(可按需学习),后续将陆续整理出相应学习资料和资源。学习目标熟悉主流LLM(Llama,ChatGLM,Qwen)的技术架构和技术细节;有实际应用RAG、PEFT和SFT的项目经验较强的NLP基础,熟悉BERT、T5、Transformer和GPT的实现和差异,能快速掌握业界进展,有对话系统相关研发经验掌握TensorRT-LLM、vLLM等主流推理加速框架
- AI 大模型在文本生成任务中的创新应用
AI_Guru人工智呢
人工智能
概述随着人工智能技术的飞速发展,大模型在文本生成任务中的应用越来越广泛。这些模型通过深度学习技术,能够生成连贯、有意义的文本,甚至在某些情况下达到与人类写作难以区分的程度。本文将探讨AI大模型在文本生成任务中的创新应用,包括自动文摘、机器翻译、创意写作等领域。自动文摘自动文摘是指从给定文本中自动提取关键信息,生成简短摘要的过程。这对于处理大量文本数据、快速获取信息尤为重要。代码示例:基于BERT的
- 微信开发者验证接口开发
362217990
微信 开发者 token 验证
微信开发者接口验证。
Token,自己随便定义,与微信填写一致就可以了。
根据微信接入指南描述 http://mp.weixin.qq.com/wiki/17/2d4265491f12608cd170a95559800f2d.html
第一步:填写服务器配置
第二步:验证服务器地址的有效性
第三步:依据接口文档实现业务逻辑
这里主要讲第二步验证服务器有效性。
建一个
- 一个小编程题-类似约瑟夫环问题
BrokenDreams
编程
今天群友出了一题:
一个数列,把第一个元素删除,然后把第二个元素放到数列的最后,依次操作下去,直到把数列中所有的数都删除,要求依次打印出这个过程中删除的数。
&
- linux复习笔记之bash shell (5) 关于减号-的作用
eksliang
linux关于减号“-”的含义linux关于减号“-”的用途linux关于“-”的含义linux关于减号的含义
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2105677
管道命令在bash的连续处理程序中是相当重要的,尤其在使用到前一个命令的studout(标准输出)作为这次的stdin(标准输入)时,就显得太重要了,某些命令需要用到文件名,例如上篇文档的的切割命令(split)、还有
- Unix(3)
18289753290
unix ksh
1)若该变量需要在其他子进程执行,则可用"$变量名称"或${变量}累加内容
什么是子进程?在我目前这个shell情况下,去打开一个新的shell,新的那个shell就是子进程。一般状态下,父进程的自定义变量是无法在子进程内使用的,但通过export将变量变成环境变量后就能够在子进程里面应用了。
2)条件判断: &&代表and ||代表or&nbs
- 关于ListView中性能优化中图片加载问题
酷的飞上天空
ListView
ListView的性能优化网上很多信息,但是涉及到异步加载图片问题就会出现问题。
具体参看上篇文章http://314858770.iteye.com/admin/blogs/1217594
如果每次都重新inflate一个新的View出来肯定会造成性能损失严重,可能会出现listview滚动是很卡的情况,还会出现内存溢出。
现在想出一个方法就是每次都添加一个标识,然后设置图
- 德国总理默多克:给国人的一堂“震撼教育”课
永夜-极光
教育
http://bbs.voc.com.cn/topic-2443617-1-1.html德国总理默多克:给国人的一堂“震撼教育”课
安吉拉—默克尔,一位经历过社会主义的东德人,她利用自己的博客,发表一番来华前的谈话,该说的话,都在上面说了,全世界想看想传播——去看看默克尔总理的博客吧!
德国总理默克尔以她的低调、朴素、谦和、平易近人等品格给国人留下了深刻印象。她以实际行动为中国人上了一堂
- 关于Java继承的一个小问题。。。
随便小屋
java
今天看Java 编程思想的时候遇见一个问题,运行的结果和自己想想的完全不一样。先把代码贴出来!
//CanFight接口
interface Canfight {
void fight();
}
//ActionCharacter类
class ActionCharacter {
public void fight() {
System.out.pr
- 23种基本的设计模式
aijuans
设计模式
Abstract Factory:提供一个创建一系列相关或相互依赖对象的接口,而无需指定它们具体的类。 Adapter:将一个类的接口转换成客户希望的另外一个接口。A d a p t e r模式使得原本由于接口不兼容而不能一起工作的那些类可以一起工作。 Bridge:将抽象部分与它的实现部分分离,使它们都可以独立地变化。 Builder:将一个复杂对象的构建与它的表示分离,使得同
- 《周鸿祎自述:我的互联网方法论》读书笔记
aoyouzi
读书笔记
从用户的角度来看,能解决问题的产品才是好产品,能方便/快速地解决问题的产品,就是一流产品.
商业模式不是赚钱模式
一款产品免费获得海量用户后,它的边际成本趋于0,然后再通过广告或者增值服务的方式赚钱,实际上就是创造了新的价值链.
商业模式的基础是用户,木有用户,任何商业模式都是浮云.商业模式的核心是产品,本质是通过产品为用户创造价值.
商业模式还包括寻找需求
- JavaScript动态改变样式访问技术
百合不是茶
JavaScriptstyle属性ClassName属性
一:style属性
格式:
HTML元素.style.样式属性="值";
创建菜单:在html标签中创建 或者 在head标签中用数组创建
<html>
<head>
<title>style改变样式</title>
</head>
&l
- jQuery的deferred对象详解
bijian1013
jquerydeferred对象
jQuery的开发速度很快,几乎每半年一个大版本,每两个月一个小版本。
每个版本都会引入一些新功能,从jQuery 1.5.0版本开始引入的一个新功能----deferred对象。
&nb
- 淘宝开放平台TOP
Bill_chen
C++c物流C#
淘宝网开放平台首页:http://open.taobao.com/
淘宝开放平台是淘宝TOP团队的产品,TOP即TaoBao Open Platform,
是淘宝合作伙伴开发、发布、交易其服务的平台。
支撑TOP的三条主线为:
1.开放数据和业务流程
* 以API数据形式开放商品、交易、物流等业务;
&
- 【大型网站架构一】大型网站架构概述
bit1129
网站架构
大型互联网特点
面对海量用户、海量数据
大型互联网架构的关键指标
高并发
高性能
高可用
高可扩展性
线性伸缩性
安全性
大型互联网技术要点
前端优化
CDN缓存
反向代理
KV缓存
消息系统
分布式存储
NoSQL数据库
搜索
监控
安全
想到的问题:
1.对于订单系统这种事务型系统,如
- eclipse插件hibernate tools安装
白糖_
Hibernate
eclipse helios(3.6)版
1.启动eclipse 2.选择 Help > Install New Software...> 3.添加如下地址:
http://download.jboss.org/jbosstools/updates/stable/helios/ 4.选择性安装:hibernate tools在All Jboss tool
- Jquery easyui Form表单提交注意事项
bozch
jquery easyui
jquery easyui对表单的提交进行了封装,提交的方式采用的是ajax的方式,在开发的时候应该注意的事项如下:
1、在定义form标签的时候,要将method属性设置成post或者get,特别是进行大字段的文本信息提交的时候,要将method设置成post方式提交,否则页面会抛出跨域访问等异常。所以这个要
- Trie tree(字典树)的Java实现及其应用-统计以某字符串为前缀的单词的数量
bylijinnan
java实现
import java.util.LinkedList;
public class CaseInsensitiveTrie {
/**
字典树的Java实现。实现了插入、查询以及深度优先遍历。
Trie tree's java implementation.(Insert,Search,DFS)
Problem Description
Igna
- html css 鼠标形状样式汇总
chenbowen00
htmlcss
css鼠标手型cursor中hand与pointer
Example:CSS鼠标手型效果 <a href="#" style="cursor:hand">CSS鼠标手型效果</a><br/>
Example:CSS鼠标手型效果 <a href="#" style=&qu
- [IT与投资]IT投资的几个原则
comsci
it
无论是想在电商,软件,硬件还是互联网领域投资,都需要大量资金,虽然各个国家政府在媒体上都给予大家承诺,既要让市场的流动性宽松,又要保持经济的高速增长....但是,事实上,整个市场和社会对于真正的资金投入是非常渴望的,也就是说,表面上看起来,市场很活跃,但是投入的资金并不是很充足的......
 
- oracle with语句详解
daizj
oraclewithwith as
oracle with语句详解 转
在oracle中,select 查询语句,可以使用with,就是一个子查询,oracle 会把子查询的结果放到临时表中,可以反复使用
例子:注意,这是sql语句,不是pl/sql语句, 可以直接放到jdbc执行的
----------------------------------------------------------------
- hbase的简单操作
deng520159
数据库hbase
近期公司用hbase来存储日志,然后再来分析 ,把hbase开发经常要用的命令找了出来.
用ssh登陆安装hbase那台linux后
用hbase shell进行hbase命令控制台!
表的管理
1)查看有哪些表
hbase(main)> list
2)创建表
# 语法:create <table>, {NAME => <family&g
- C语言scanf继续学习、算术运算符学习和逻辑运算符
dcj3sjt126com
c
/*
2013年3月11日20:37:32
地点:北京潘家园
功能:完成用户格式化输入多个值
目的:学习scanf函数的使用
*/
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i, j, k;
printf("please input three number:\n"); //提示用
- 2015越来越好
dcj3sjt126com
歌曲
越来越好
房子大了电话小了 感觉越来越好
假期多了收入高了 工作越来越好
商品精了价格活了 心情越来越好
天更蓝了水更清了 环境越来越好
活得有奔头人会步步高
想做到你要努力去做到
幸福的笑容天天挂眉梢 越来越好
婆媳和了家庭暖了 生活越来越好
孩子高了懂事多了 学习越来越好
朋友多了心相通了 大家越来越好
道路宽了心气顺了 日子越来越好
活的有精神人就不显
- java.sql.SQLException: Value '0000-00-00' can not be represented as java.sql.Tim
feiteyizu
mysql
数据表中有记录的time字段(属性为timestamp)其值为:“0000-00-00 00:00:00”
程序使用select 语句从中取数据时出现以下异常:
java.sql.SQLException:Value '0000-00-00' can not be represented as java.sql.Date
java.sql.SQLException: Valu
- Ehcache(07)——Ehcache对并发的支持
234390216
并发ehcache锁ReadLockWriteLock
Ehcache对并发的支持
在高并发的情况下,使用Ehcache缓存时,由于并发的读与写,我们读的数据有可能是错误的,我们写的数据也有可能意外的被覆盖。所幸的是Ehcache为我们提供了针对于缓存元素Key的Read(读)、Write(写)锁。当一个线程获取了某一Key的Read锁之后,其它线程获取针对于同
- mysql中blob,text字段的合成索引
jackyrong
mysql
在mysql中,原来有一个叫合成索引的,可以提高blob,text字段的效率性能,
但只能用在精确查询,核心是增加一个列,然后可以用md5进行散列,用散列值查找
则速度快
比如:
create table abc(id varchar(10),context blog,hash_value varchar(40));
insert into abc(1,rep
- 逻辑运算与移位运算
latty
位运算逻辑运算
源码:正数的补码与原码相同例+7 源码:00000111 补码 :00000111 (用8位二进制表示一个数)
负数的补码:
符号位为1,其余位为该数绝对值的原码按位取反;然后整个数加1。 -7 源码: 10000111 ,其绝对值为00000111 取反加一:11111001 为-7补码
已知一个数的补码,求原码的操作分两种情况:
- 利用XSD 验证XML文件
newerdragon
javaxmlxsd
XSD文件 (XML Schema 语言也称作 XML Schema 定义(XML Schema Definition,XSD)。 具体使用方法和定义请参看:
http://www.w3school.com.cn/schema/index.asp
java自jdk1.5以上新增了SchemaFactory类 可以实现对XSD验证的支持,使用起来也很方便。
以下代码可用在J
- 搭建 CentOS 6 服务器(12) - Samba
rensanning
centos
(1)安装
# yum -y install samba
Installed:
samba.i686 0:3.6.9-169.el6_5
# pdbedit -a rensn
new password:123456
retype new password:123456
……
(2)Home文件夹
# mkdir /etc
- Learn Nodejs 01
toknowme
nodejs
(1)下载nodejs
https://nodejs.org/download/ 选择相应的版本进行下载 (2)安装nodejs 安装的方式比较多,请baidu下
我这边下载的是“node-v0.12.7-linux-x64.tar.gz”这个版本 (1)上传服务器 (2)解压 tar -zxvf node-v0.12.
- jquery控制自动刷新的代码举例
xp9802
jquery
1、html内容部分 复制代码代码示例: <div id='log_reload'>
<select name="id_s" size="1">
<option value='2'>-2s-</option>
<option value='3'>-3s-</option