BBlue-Sky
BBlue-Sky

NLP之神经网络语言模型之超级无敌最佳资料

  1. 语言模型
  2. Attention Is All You Need（Transformer）原理小结
  3. ELMo解析
  4. OpenAI GPT解析
  5. BERT解析
    https://www.cnblogs.com/huangyc/p/9861453.html

从Word Embedding到Bert模型—自然语言处理中的预训练技术发展史
https://zhuanlan.zhihu.com/p/49271699

你可能感兴趣的:(NLP,NLP)

  • 【Python】解决AttributeError: ‘NoneType‘ object has no attribute ‘xxxx‘ 云天徽上 Pandaspython开发语言pandas机器学习numpy
    【Python】解决AttributeError:'NoneType'objecthasnoattribute'xxxx'报错欢迎莅临我的个人主页这里是我深耕Python编程、机器学习和自然语言处理（NLP）领域，并乐于分享知识与经验的小天地！博主简介：我是云天徽上，一名对技术充满热情的探索者。多年的Python编程和机器学习实践，使我深入理解了这些技术的核心原理，并能够在实际项目中灵活应用。尤其
  • 【自然语言处理】自然语言处理NLP概述及应用 @我们的天空 人工智能技术nlp人工智能深度学习python机器学习自然语言处理scikit-learn
    自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，简称NLP）是一门集计算机科学、人工智能以及语言学于一体的交叉学科，致力于让计算机能够理解、解析、生成和处理人类的自然语言。它是人工智能领域的一个关键分支，旨在缩小人与机器之间的交流障碍，使得机器能够更有效地识别并响应人类的自然语言指令或内容。自然语言处理NLP概述基本任务：文本分类：将文本划分为预定义的类别，如情感分析、主题分类等
  • OPENAI中RAG实现原理以及示例代码用PYTHON来实现 dzend aigcpython开发语言ai
    OPENAI中RAG实现原理以及示例代码用PYTHON来实现1.引言在当今人工智能领域，自然语言处理（NLP）是一个非常重要的研究方向。近年来，OPENAI发布了许多创新的NLP模型，其中之一就是RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）模型。RAG模型结合了检索和生成两种方法，可以用于生成与给定问题相关的高质量文本。本文将介绍RAG模型的实现原理，并提供使用Python
  • 开源AI图像识别：支持扫描文件批量识别快速对接数据库存储 思通数科x 人工智能计算机视觉图像处理OCR文本识别
    随着数字化转型的不断深入，图像识别技术在各行各业中的应用越来越广泛。文件封识别作为图像识别技术的一个分支，能够有效地提高文件处理的自动化程度和准确性。本文将探讨文件封识别技术的原理、应用场景以及如何将识别后的内容批量对应数据库字段进行存储。开源项目介绍(可本地部署，支持国产化)思通数科研发了一款多模态AI能力引擎，专注于提供自然语言处理（NLP）、情感分析、实体识别、图像识别与分类、OCR识别和语
  • 德克萨斯大学奥斯汀分校自然语言处理硕士课程汉化版(第十一周) - 自然语言处理扩展研究 Encarta1993 自然语言处理自然语言处理人工智能
    自然语言处理扩展研究1.多语言研究2.语言锚定3.伦理问题1.多语言研究多语言(Multilinguality)是NLP的一个重要研究方向，旨在开发能够处理多种语言的模型和算法。由于不同语言在语法、词汇和语义结构上存在差异，这成为一个复杂且具有挑战性的研究领域。多语言性的研究促进了机器翻译、跨语言信息检索和多语言对话系统等应用的发展。以下是多语言的几个主要研究方向和重要技术：多语言模型的构建，开发
  • pytorch NLP自然语言处理入门一：文本表示 whyte王 pytorchNLP基础pytorch自然语言处理人工智能
    开始编辑：2024/2/16；最后编辑2024/2/16教程出自：https://learn.microsoft.com/en-sg/training/modules/intro-natural-language-processing-pytorch/第二部分：https://blog.csdn.net/qq_33345365/article/details/136142152本博客旨在探讨处理自
  • 【自然语言处理】第一章绪论 Ausgelebt 智能科学与技术自然语言处理人工智能
    第一章绪论文章目录第一章绪论1.什么是自然语言2.自然语言处理的定义2.1自然语言处理NLP2.2计算语言学CL2.3NLP与CL3.自然语言处理的研究内容3.1研究对象3.2研究层次3.3研究问题3.4研究内容3.4.1资源建设3.4.2基础研究3.4.3应用技术研究3.4.4应用系统4.自然语言处理的流派5.自然语言处理的挑战1.什么是自然语言自然语言：通常指人类的语言是人类的思维和逻辑的载体
  • python项目实战之基于深度学习的电影评论情感分析系统 什么任性 python深度学习开发语言djangoflaskhtml5javascript
    一、引言在信息爆炸的时代，用户生成的内容（UGC）如社交媒体、博客和论坛上的评论等，已经成为产品或服务口碑的重要来源。情感分析是一种自然语言处理（NLP）技术，用于识别和提取文本中的情感信息，从而理解大众对特定话题的态度。基于深度学习的电影评论情感分析系统能够自动分类评论的情感倾向，如正面、负面或中性，为电影制片人、营销人员和观众提供有价值的见解。二、技术栈和框架前端HTML/CSS:用于构建静态
  • NLP面试题（9月4日笔记） 好好学习Py 自然语言处理自然语言处理笔记人工智能
    常见的分词方法分词是将连续的子序列按照一定的规则进行重新组合形成词序列的过程，是NLP领域内最基础的内容。常见的分词方法有jieba分词，jieba分词支持多种分词模模式：精确模式，全模式，搜索引擎模式。1）精确模式：将句子最精确的进行切分，适合文本分析，在日常工作中最为常用；2）全模式：将句子中所有可以成词的词语都扫描出来，速度非常快，但不能消除歧义。3）搜索引擎模式：在精确模式的基础上，对长词
  • 机器学习-神经网络：循环神经网络（RNN）详解 刷刷刷粉刷匠 机器学习机器学习神经网络rnn
    引言在当今人工智能（AI）和深度学习（DL）领域，循环神经网络（RNN）作为一种专门处理序列数据的模型，具有不可忽视的重要性。RNN的设计目标是模拟和处理序列中的时间依赖关系，使其成为许多应用场景的理想选择，如自然语言处理（NLP）、时间序列预测和语音识别等。它不仅能处理固定长度的数据输入，还能应对输入长度不一的序列，从而为各种复杂的时序数据任务提供了强有力的支持。1.RNN的起源与发展循环神经网
  • 多模态大模型：技术原理与实战 ChatGPT的诞生 AI大模型应用之禅 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
    多模态大模型：技术原理与实战ChatGPT的诞生作者：禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍1.1人工智能的发展历程1.1.1早期人工智能1.1.2机器学习时代1.1.3深度学习的崛起1.2自然语言处理的演进1.2.1基于规则的方法1.2.2统计机器学习方法1.2.3深度学习在NLP中的应用1.3大语言模型的出现1.3.1Transformer架构的提出1.3.2预训练语言模型的发展1.3.3GPT系
  • 版本匹配指南：Scipy版本、Python版本和Numpy版本的对应关系 高斯小哥 版本对应关系scipypythonnumpy新手入门学习
    版本匹配指南：Scipy版本、Python版本和Numpy版本的对应关系下滑查看解决方法欢迎莅临我的个人主页这里是我静心耕耘深度学习领域、真诚分享知识与智慧的小天地！博主简介：985高校的普通本硕，曾有幸发表过人工智能领域的中科院顶刊一作论文，熟练掌握PyTorch框架。技术专长：在CV、NLP及多模态等领域有丰富的项目实战经验。已累计一对一为数百位用户提供近千次专业服务，助力他们少走弯路、提高效
  • 【Python报错】已解决ModuleNotFoundError: No module named datasets 云天徽上 python运行报错解决记录numpy数据库pandas机器学习
    成功解决“ModuleNotFoundError:Nomodulenameddatasets”错误的全面指南在Python编程中，遇到ModuleNotFoundError:Nomodulenameddatasets这样的错误通常意味着Python解释器无法找到名为datasets的模块。datasets是一个流行的Python库，常用于加载和处理大型数据集，特别是在自然语言处理（NLP）和机器学
  • 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
  • window系统运行pytorch找不到指定的模块，报错“fbgemm.dll“ or one of its dependencies.” weixin_44598491 笔记
    安装好pytorch后，importtorch报错如下：Traceback(mostrecentcalllast):File"d:\work_space\01_code\BMCourse\exercises\L2_NLP_pipeline_pytorch\annotated_code\test.py",line1,inimporttorchFile"C:\Users\ZJ\AppData\Loca
  • 【Python报错】成功解决IndentationError: expected an indented block 云天徽上 python运行报错解决记录pandaspython机器学习numpy
    【Python报错】成功解决IndentationError:expectedanindentedblock欢迎莅临我的个人主页这里是我深耕Python编程、机器学习和自然语言处理（NLP）领域，并乐于分享知识与经验的小天地！博主简介：我是云天徽上，一名对技术充满热情的探索者。多年的Python编程和机器学习实践，使我深入理解了这些技术的核心原理，并能够在实际项目中灵活应用。尤其是在NLP领域，我
  • 【大模型实战篇】大模型周边NLP技术回顾及预训练模型数据预处理过程解析（预告） 源泉的小广场 大模型自然语言处理人工智能大模型LLM预训练模型数据预处理高质量数据
    1.背景介绍进入到大模型时代，似乎宣告了与过去自然语言处理技术的结束，但其实这两者并不矛盾。大模型时代，原有的自然语言处理技术，依然可以在大模型的诸多场景中应用，特别是对数据的预处理阶段。本篇主要关注TextCNN、FastText和Word2Vec等低成本的自然语言处理技术，如何在大模型时代发挥其余热。今天先抛出这个主题预告，接下来会花些时间，逐步细化分析这些周边技术的算法原理、数学分析以及大模
  • 自然语言处理（NLP） (ง •_•)ง up 自然语言处理自然语言处理人工智能
    自然语言处理（NLP）文章目录自然语言处理（NLP）一、什么是自然语言处理（NLP）？二、自然语言处理的发展历史三、自然语言处理的实际应用四、自然语言处理的相关方法五、自然语言处理中的模型六、自然语言处理的挑战一、什么是自然语言处理（NLP）？百度解释:自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能实现人与计算机之
  • 《深入浅出多模态》（九）多模态经典模型：MiniGPT-v2、MiniGPT5 GoAI 深入浅出多模态深入浅出AI多模态vllmLLM大模型stablediffusion
    AI学习星球推荐：GoAI的学习社区知识星球是一个致力于提供《机器学习|深度学习|CV|NLP|大模型|多模态|AIGC》各个最新AI方向综述、论文等成体系的学习资料，配有全面而有深度的专栏内容，包括不限于前沿论文解读、资料共享、行业最新动态以、实践教程、求职相关（简历撰写技巧、面经资料与心得）多方面综合学习平台，强烈推荐AI小白及AI爱好者学习，性价比非常高！加入星球➡️点击链接✨专栏介绍：</
  • NLP-预训练模型-中文：封神榜系列【姜子牙（通用大模型）、太乙（多模态）、二郎神（语言理解）、闻仲（语言生成）、燃灯（语言转换）、余元（领域）、...】 u013250861 LLM自然语言处理人工智能深度学习
    封神榜模型系列简介系列名称需求适用任务参数规模备注姜子牙通用通用大模型>70亿参数通用大模型“姜子牙”系列，具备翻译，编程，文本分类，信息抽取，摘要，文案生成，常识问答和数学计算等能力太乙特定多模态8千万-10亿参数应用于跨模态场景，包括文本图像生成，蛋白质结构预测,语音-文本表示等
  • 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
  • 用AI改变对话：ChatGPT的全面研究 AI立志传 chatgpt人工智能
    近年来，人工智能在各个领域取得了突破性的进展，其中最显著的发明之一就是ChatGPT。这款由OpenAI开发的工具一经推出，便开始彻底变革AI辅助下的对话方式，使其更加快速且贴近人类。未来的可用性研究旨在更好地理解和发现ChatGPT的美，以及它的影响、背后的技术以及实际对话的未来。进化与影响实际上，ChatGPT的发展可以说是源于NLP（自然语言处理）和ML（机器学习）领域的整体进步。ChatG
  • NLP从零开始------17.文本中阶处理之序列到序列模型（2） 人生百态，人生如梦 nlp从零开始自然语言处理人工智能
    3.学习序列到序列模型可以看成一种条件语言模型，以源句x为条件计算目标句的条件概率该条件概率通过概率乘法公式分解为从左到右每个词的条件概率之积：序列到序列模型的监督学习需要使用平行语料，其中每个数据点都包含一对源句和目标句。以中译英机器翻译为例，平行语料的每个数据点就是一句中文句子和对应的一句英文句子。机器翻译领域较为有名的平行语料库来自机器翻译研讨会(workshoponmachinetrans
  • 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
  • 格局？境界？思想的维度的外衣！ 晓小女子
    日常生活中，我们常说一个人的格局小，境界低，这到底是用什么来衡量的？似乎不太容易解释清楚。我们把格局和境界，用NLP中的一个工具来解释！这个工具叫做“思想健身室”。通常，我们都知道保持良好的身体状态，需要健康饮食，充足睡眠，合理运动，思维也一样，想要达到更高的境界，需要刻意练习。一、NLP是什么？它是一项研究我们大脑如何工作的学问，也称为神经语言程序学。二、“思想健身室”的三个维度1、是思维的长度
  • 【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
  • NLP中的词向量及其应用 喜欢打酱油的老鸟 NLP词向量
    https://www.toutiao.com/a6643219722961682947/2019-01-0611:25:24词向量基本上是一种单词表示形式，它将人类对语言的理解与机器的理解连接起来。词向量是文本在n维空间中的分布式表示。这些是解决大多数NLP问题所必需的。领域适应是一种技术，它允许机器学习和转移学习模型来映射小生境数据集，这些数据集都是用同一种语言编写的，但在语言上仍然不同。例如
  • 基于人工智能的智能客服系统 嵌入式详谈 人工智能
    目录引言项目背景客服系统的现状与挑战AI在客服领域的应用前景系统设计系统架构模块划分关键技术与实现自然语言处理（NLP）对话管理语音识别与合成情感分析数据准备与训练数据收集数据预处理模型训练系统集成与部署前端接口设计后端服务实现系统集成部署方案测试与优化系统测试性能优化用户反馈与迭代应用场景与案例分析电子商务客服银行与金融服务医疗健康咨询常见问题及解决方案常见问题解决方案未来发展与展望结论1.引言
  • 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
  • TorchText宝典：解锁PyTorch下的NLP炼金术 2401_85702623 pytorch自然语言处理人工智能
    标题：TorchText宝典：解锁PyTorch下的NLP炼金术在深度学习与自然语言处理(NLP)的交叉领域中，PyTorch已经成为了一个强大的工具。而torchtext，作为PyTorch的扩展库，专注于简化文本数据的预处理流程，为NLP任务提供了极大的便利。本文将深入探讨torchtext的多种用途，并通过代码示例展示如何使用这一库来增强你的NLP项目。1.torchtext简介torcht
  • Enum 枚举 120153216 enum枚举
    原文地址：http://www.cnblogs.com/Kavlez/p/4268601.html Enumeration 于Java 1.5增加的enum type...enum type是由一组固定的常量组成的类型，比如四个季节、扑克花色。在出现enum type之前，通常用一组int常量表示枚举类型。比如这样： public static final int APPLE_FUJI = 0
  • Java8简明教程 bijian1013 javajdk1.8
            Java 8已于2014年3月18日正式发布了，新版本带来了诸多改进，包括Lambda表达式、Streams、日期时间API等等。本文就带你领略Java 8的全新特性。  一.允许在接口中有默认方法实现         Java 8 允许我们使用default关键字，为接口声明添
  • Oracle表维护 快速备份删除数据 cuisuqiang oracle索引快速备份删除
    我知道oracle表分区，不过那是数据库设计阶段的事情，目前是远水解不了近渴。 当前的数据库表，要求保留一个月数据，且表存在大量录入更新，不存在程序删除。 为了解决频繁查询和更新的瓶颈，我在oracle内根据需要创建了索引。但是随着数据量的增加，一个半月数据就要超千万，此时就算有索引，对高并发的查询和更新来说，让然有所拖累。 为了解决这个问题，我一般一个月会进行一次数据库维护，主要工作就是备
  • java多态内存分析 麦田的设计者 java内存分析多态原理接口和抽象类
          “  时针如果可以回头，熟悉那张脸，重温嬉戏这乐园，墙壁的松脱涂鸦已经褪色才明白存在的价值归于记忆。街角小店尚存在吗？这大时代会不会牵挂，过去现在花开怎么会等待。       但有种意外不管痛不痛都有伤害，光阴远远离开，那笑声徘徊与脑海。但这一秒可笑不再可爱，当天心
  • Xshell实现Windows上传文件到Linux主机 被触发 windows
    经常有这样的需求，我们在Windows下载的软件包，如何上传到远程Linux主机上？还有如何从Linux主机下载软件包到Windows下；之前我的做法现在看来好笨好繁琐，不过也达到了目的，笨人有本方法嘛； 我是怎么操作的： 1、打开一台本地Linux虚拟机，使用mount 挂载Windows的共享文件夹到Linux上，然后拷贝数据到Linux虚拟机里面；（经常第一步都不顺利，无法挂载Windo
  • 类的加载ClassLoader 肆无忌惮_ ClassLoader
    类加载器ClassLoader是用来将java的类加载到虚拟机中，类加载器负责读取class字节文件到内存中，并将它转为Class的对象（类对象），通过此实例的 newInstance()方法就可以创建出该类的一个对象。   其中重要的方法为findClass(String name)。   如何写一个自己的类加载器呢？ 首先写一个便于测试的类Student
  • html5写的玫瑰花 知了ing html5
    <html> <head> <title>I Love You!</title> <meta charset="utf-8" /> </head> <body> <canvas id="c"></canvas>
  • google的ConcurrentLinkedHashmap源代码解析 矮蛋蛋 LRU
    原文地址： http://janeky.iteye.com/blog/1534352 简述 ConcurrentLinkedHashMap 是google团队提供的一个容器。它有什么用呢？其实它本身是对 ConcurrentHashMap的封装，可以用来实现一个基于LRU策略的缓存。详细介绍可以参见 http://code.google.com/p/concurrentlinke
  • webservice获取访问服务的ip地址 alleni123 webservice
    1. 首先注入javax.xml.ws.WebServiceContext, @Resource private WebServiceContext context; 2. 在方法中获取交换请求的对象。 javax.xml.ws.handler.MessageContext mc=context.getMessageContext(); com.sun.net.http
  • 菜鸟的java基础提升之道——————>是否值得拥有 百合不是茶
    1，c++，java是面向对象编程的语言，将万事万物都看成是对象；java做一件事情关注的是人物，java是c++继承过来的，java没有直接更改地址的权限但是可以通过引用来传值操作地址，java也没有c++中繁琐的操作，java以其优越的可移植型，平台的安全型，高效性赢得了广泛的认同，全世界越来越多的人去学习java，我也是其中的一员      java组成：
  • 通过修改Linux服务自动启动指定应用程序 bijian1013 linux
    Linux中修改系统服务的命令是chkconfig (check config)，命令的详细解释如下: chkconfig 功能说明：检查，设置系统的各种服务。 语　　法：chkconfig [ -- add][ -- del][ -- list][系统服务] 或 chkconfig [ -- level  <</SPAN>
  • spring拦截器的一个简单实例 bijian1013 javaspring拦截器Interceptor
    Purview接口 package aop; public interface Purview { void checkLogin(); } Purview接口的实现类PurviesImpl.java package aop; public class PurviewImpl implements Purview { public void check
  • [Velocity二]自定义Velocity指令 bit1129 velocity
    什么是Velocity指令 在Velocity中，#set,#if, #foreach, #elseif, #parse等，以#开头的称之为指令，Velocity内置的这些指令可以用来做赋值，条件判断，循环控制等脚本语言必备的逻辑控制等语句，Velocity的指令是可扩展的，即用户可以根据实际的需要自定义Velocity指令   自定义指令(Directive)的一般步骤 &nbs
  • 【Hive十】Programming Hive学习笔记 bit1129 programming
    第二章 Getting Started 1.Hive最大的局限性是什么？一是不支持行级别的增删改(insert, delete, update)二是查询性能非常差(基于Hadoop MapReduce）,不适合延迟小的交互式任务三是不支持事务2. Hive MetaStore是干什么的？Hive persists table schemas and other system metadata.
  • nginx有选择性进行限制 ronin47 nginx 动静　限制
    http { limit_conn_zone $binary_remote_addr zone=addr:10m; limit_req_zone $binary_remote_addr zone=one:10m rate=5r/s;... server {... location ~.*\.(gif|png|css|js|icon)$ {
  • java-4.-在二元树中找出和为某一值的所有路径 . bylijinnan java
    /* * 0.use a TwoWayLinkedList to store the path.when the node can't be path,you should/can delete it. * 1.curSum==exceptedSum:if the lastNode is TreeNode,printPath();delete the node otherwise
  • Netty学习笔记 bylijinnan javanetty
    本文是阅读以下两篇文章时： http://seeallhearall.blogspot.com/2012/05/netty-tutorial-part-1-introduction-to.html http://seeallhearall.blogspot.com/2012/06/netty-tutorial-part-15-on-channel.html 我的一些笔记 ===
  • js获取项目路径 cngolon js
    //js获取项目根路径，如： http://localhost:8083/uimcardprj function getRootPath(){     //获取当前网址，如： http://localhost:8083/uimcardprj/share/meun.jsp     var curWwwPath=window.document.locati
  • oracle 的性能优化 cuishikuan oracleSQL Server
       在网上搜索了一些Oracle性能优化的文章，为了更加深层次的巩固[边写边记]，也为了可以随时查看，所以发表这篇文章。     1.ORACLE采用自下而上的顺序解析WHERE子句，根据这个原理，表之间的连接必须写在其他WHERE条件之前，那些可以过滤掉最大数量记录的条件必须写在WHERE子句的末尾。（这点本人曾经做过实例验证过，的确如此哦！
  • Shell变量和数组使用详解 daizj linuxshell变量数组
    Shell 变量 定义变量时，变量名不加美元符号（$，PHP语言中变量需要），如： your_name="w3cschool.cc" 注意，变量名和等号之间不能有空格，这可能和你熟悉的所有编程语言都不一样。同时，变量名的命名须遵循如下规则： 首个字符必须为字母（a-z，A-Z）。 中间不能有空格，可以使用下划线（_）。 不能使用标点符号。 不能使用ba
  • 编程中的一些概念，KISS、DRY、MVC、OOP、REST dcj3sjt126com REST
    KISS、DRY、MVC、OOP、REST （1）KISS是指Keep It Simple,Stupid（摘自wikipedia），指设计时要坚持简约原则，避免不必要的复杂化。 （2）DRY是指Don't Repeat Yourself（摘自wikipedia），特指在程序设计以及计算中避免重复代码，因为这样会降低灵活性、简洁性，并且可能导致代码之间的矛盾。 （3）OOP 即Object-Orie
  • [Android]设置Activity为全屏显示的两种方法 dcj3sjt126com Activity
    1. 方法1：AndroidManifest.xml 里，Activity的 android:theme  指定为" @android:style/Theme.NoTitleBar.Fullscreen" 示例:   <application      
  • solrcloud 部署方式比较 eksliang solrCloud
    solrcloud 的部署其实有两种方式可选，那么我们在实践开发中应该怎样选择呢？ 第一种：当启动solr服务器时，内嵌的启动一个Zookeeper服务器，然后将这些内嵌的Zookeeper服务器组成一个集群。  第二种：将Zookeeper服务器独立的配置一个集群，然后将solr交给Zookeeper进行管理   谈谈第一种：每启动一个solr服务器就内嵌的启动一个Zoo
  • Java synchronized关键字详解 gqdy365 synchronized
    转载自：http://www.cnblogs.com/mengdd/archive/2013/02/16/2913806.html 多线程的同步机制对资源进行加锁，使得在同一个时间，只有一个线程可以进行操作，同步用以解决多个线程同时访问时可能出现的问题。 同步机制可以使用synchronized关键字实现。 当synchronized关键字修饰一个方法的时候，该方法叫做同步方法。 当s
  • js实现登录时记住用户名 hw1287789687 记住我记住密码cookie记住用户名记住账号
    在页面中如何获取cookie值呢? 如果是JSP的话,可以通过servlet的对象request 获取cookie,可以 参考:http://hw1287789687.iteye.com/blog/2050040 如果要求登录页面是html呢?html页面中如何获取cookie呢? 直接上代码了 页面:loginInput.html 代码: <!DOCTYPE html PUB
  • 开发者必备的 Chrome 扩展 justjavac chrome
    Firebug：不用多介绍了吧https://chrome.google.com/webstore/detail/bmagokdooijbeehmkpknfglimnifench ChromeSnifferPlus：Chrome 探测器，可以探测正在使用的开源软件或者 js 类库https://chrome.google.com/webstore/detail/chrome-sniffer-pl
  • 算法机试题 李亚飞 java算法机试题
           在面试机试时，遇到一个算法题，当时没能写出来，最后是同学帮忙解决的。        这道题大致意思是：输入一个数，比如4,。这时会输出：           &n
  • 正确配置Linux系统ulimit值 字符串 ulimit
    在Linux下面部 署应用的时候，有时候会遇上Socket/File: Can’t open so many files的问题；这个值也会影响服务器的最大并发数，其实Linux是有文件句柄限制的，而且Linux默认不是很高，一般都是1024，生产服务器用 其实很容易就达到这个数量。下面说的是，如何通过正解配置来改正这个系统默认值。因为这个问题是我配置Nginx+php5时遇到了，所以我将这篇归纳进
  • hibernate调用返回游标的存储过程 Supanccy2013 javaDAOoracleHibernatejdbc
    注：原创作品，转载请注明出处。     上篇博文介绍的是hibernate调用返回单值的存储过程，本片博文说的是hibernate调用返回游标的存储过程。     此此扁博文的存储过程的功能相当于是jdbc调用select 的作用。 1，创建oracle中的包，并在该包中创建的游标类型。 ---创建oracle的程
  • Spring 4.2新特性-更简单的Application Event wiselyman application
    1.1 Application Event Spring 4.1的写法请参考10点睛Spring4.1-Application Event 请对比10点睛Spring4.1-Application Event 使用一个@EventListener取代了实现ApplicationListener接口,使耦合度降低; 1.2 示例 包依赖 <p
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他