cxxx17
cxxx17

【debug】 indexSelectLargeIndex: block: [x,0,0], thread: [x,0,0] Assertion `srcIndex ＜ 解决

用了torch里面的nn.Embedding层，报错：RuntimeError: cuDNN error: CUDNN_STATUS_EXECUTION_FAILED
/pytorch/aten/src/ATen/native/cuda/Indexing.cu:658: indexSelectLargeIndex: block: [234,0,0], thread: [102,0,0] Assertion srcIndex < srcSelectDimSize failed.
检查发现是输入nn.Embedding的id越界了。

你可能感兴趣的:(pytorch,pytorch,深度学习,自然语言处理)

  • 机器学习与深度学习间关系与区别 ℒℴѵℯ心·动ꦿ໊ོ꫞ 人工智能学习深度学习python
    一、机器学习概述定义机器学习（MachineLearning,ML）是一种通过数据驱动的方法，利用统计学和计算算法来训练模型，使计算机能够从数据中学习并自动进行预测或决策。机器学习通过分析大量数据样本，识别其中的模式和规律，从而对新的数据进行判断。其核心在于通过训练过程，让模型不断优化和提升其预测准确性。主要类型1.监督学习（SupervisedLearning）监督学习是指在训练数据集中包含输入
  • 将cmd中命令输出保存为txt文本文件 落难Coder Windowscmdwindow
    最近深度学习本地的训练中我们常常要在命令行中运行自己的代码，无可厚非，我们有必要保存我们的炼丹结果，但是复制命令行输出到txt是非常麻烦的，其实Windows下的命令行为我们提供了相应的操作。其基本的调用格式就是：运行指令>输出到的文件名称或者具体保存路径测试下，我打开cmd并且ping一下百度：pingwww.baidu.com>./data.txt看下相同目录下data.txt的输出：如果你再
  • 探索OpenAI和LangChain的适配器集成：轻松切换模型提供商 nseejrukjhad langchaineasyui前端python
    #探索OpenAI和LangChain的适配器集成：轻松切换模型提供商##引言在人工智能和自然语言处理的世界中，OpenAI的模型提供了强大的能力。然而，随着技术的发展，许多人开始探索其他模型以满足特定需求。LangChain作为一个强大的工具，集成了多种模型提供商，通过提供适配器，简化了不同模型之间的转换。本篇文章将介绍如何使用LangChain的适配器与OpenAI集成，以便轻松切换模型提供商
  • 使用Apify加载Twitter消息以进行微调的完整指南 nseejrukjhad twittereasyui前端python
    #使用Apify加载Twitter消息以进行微调的完整指南##引言在自然语言处理领域，微调模型以适应特定任务是提升模型性能的常见方法。本文将介绍如何使用Apify从Twitter导出聊天信息，以便进一步进行微调。##主要内容###使用Apify导出推文首先，我们需要从Twitter导出推文。Apify可以帮助我们做到这一点。通过Apify的强大功能，我们可以批量抓取和导出数据，适用于各类应用场景。
  • 深入理解 MultiQueryRetriever：提升向量数据库检索效果的强大工具 nseejrukjhad 数据库python
    深入理解MultiQueryRetriever：提升向量数据库检索效果的强大工具引言在人工智能和自然语言处理领域，高效准确的信息检索一直是一个关键挑战。传统的基于距离的向量数据库检索方法虽然广泛应用，但仍存在一些局限性。本文将介绍一种创新的解决方案：MultiQueryRetriever，它通过自动生成多个查询视角来增强检索效果，提高结果的相关性和多样性。MultiQueryRetriever的工
  • 自然语言处理_tf-idf _feivirus_ 算法机器学习和数学自然语言处理tf-idf逆文档频率词频
    importpandasaspdimportmath1.数据预处理docA="Thecatsatonmyface"docB="Thedogsatonmybed"wordsA=docA.split("")wordsB=docB.split("")wordsSet=set(wordsA).union(set(wordsB))print(wordsSet){'on','my','face','sat',
  • 免费的GPT可在线直接使用（一键收藏） kkai人工智能 gpt
    1、LuminAI（https://kk.zlrxjh.top）LuminAI标志着一款融合了星辰大数据模型与文脉深度模型的先进知识增强型语言处理系统，旨在自然语言处理（NLP）的技术开发领域发光发热。此系统展现了卓越的语义把握与内容生成能力，轻松驾驭多样化的自然语言处理任务。VisionAI在NLP界的应用领域广泛，能够胜任从机器翻译、文本概要撰写、情绪分析到问答等众多任务。通过对大量文本数据的
  • 推荐3家毕业AI论文可五分钟一键生成！文末附免费教程！ 小猪包333 写论文人工智能AI写作深度学习计算机视觉
    在当前的学术研究和写作领域，AI论文生成器已经成为许多研究人员和学生的重要工具。这些工具不仅能够帮助用户快速生成高质量的论文内容，还能进行内容优化、查重和排版等操作。以下是三款值得推荐的AI论文生成器：千笔-AIPassPaper、懒人论文以及AIPaperPass。千笔-AIPassPaper千笔-AIPassPaper是一款基于深度学习和自然语言处理技术的AI写作助手，旨在帮助用户快速生成高质
  • AI论文题目生成器怎么用？9款论文写作网站简单3步搞定 小猪包333 写论文人工智能深度学习计算机视觉
    在当今信息爆炸的时代，AI写作工具的出现极大地提高了写作效率和质量。本文将详细介绍9款优秀的论文写作网站，并重点推荐千笔-AIPassPaper。一、千笔-AIPassPaper千笔-AIPassPaper是一款功能强大的AI论文生成器，基于最新的自然语言处理技术，能够一键生成高质量的毕业论文、开题报告等文本内容。它不仅提供智能选题、文献推荐和论文润色等功能，还具有较高的用户评价。其文献综述生成功
  • 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
  • [实践应用] 深度学习之模型性能评估指标 YuanDaima2048 深度学习工具使用深度学习人工智能损失函数性能评估pytorchpython机器学习
    文章总览：YuanDaiMa2048博客文章总览深度学习之模型性能评估指标分类任务回归任务排序任务聚类任务生成任务其他介绍在机器学习和深度学习领域，评估模型性能是一项至关重要的任务。不同的学习任务需要不同的性能指标来衡量模型的有效性。以下是对一些常见任务及其相应的性能评估指标的详细解释和总结。分类任务分类任务是指模型需要将输入数据分配到预定义的类别或标签中。以下是分类任务中常用的性能指标：准确率(
  • [实践应用] 深度学习之优化器 YuanDaima2048 深度学习工具使用pytorch深度学习人工智能机器学习python优化器
    文章总览：YuanDaiMa2048博客文章总览深度学习之优化器1.随机梯度下降（SGD）2.动量优化（Momentum）3.自适应梯度（Adagrad）4.自适应矩估计（Adam）5.RMSprop总结其他介绍在深度学习中，优化器用于更新模型的参数，以最小化损失函数。常见的优化函数有很多种，下面是几种主流的优化器及其特点、原理和PyTorch实现：1.随机梯度下降（SGD）原理:随机梯度下降通过
  • 生成式地图制图 Bwywb_3 深度学习机器学习深度学习生成对抗网络
    生成式地图制图（GenerativeCartography）是一种利用生成式算法和人工智能技术自动创建地图的技术。它结合了传统的地理信息系统（GIS）技术与现代生成模型（如深度学习、GANs等），能够根据输入的数据自动生成符合需求的地图。这种方法在城市规划、虚拟环境设计、游戏开发等多个领域具有应用前景。主要特点：自动化生成：通过算法和模型，系统能够根据输入的地理或空间数据自动生成地图，而无需人工逐
  • 吴恩达深度学习笔记(30)-正则化的解释 极客Array
    正则化（Regularization）深度学习可能存在过拟合问题——高方差，有两个解决方法，一个是正则化，另一个是准备更多的数据，这是非常可靠的方法，但你可能无法时时刻刻准备足够多的训练数据或者获取更多数据的成本很高，但正则化通常有助于避免过拟合或减少你的网络误差。如果你怀疑神经网络过度拟合了数据，即存在高方差问题，那么最先想到的方法可能是正则化，另一个解决高方差的方法就是准备更多数据，这也是非常
  • 个人学习笔记7-6：动手学深度学习pytorch版-李沐 浪子L 深度学习深度学习笔记计算机视觉python人工智能神经网络pytorch
    #人工智能##深度学习##语义分割##计算机视觉##神经网络#计算机视觉13.11全卷积网络全卷积网络（fullyconvolutionalnetwork，FCN）采用卷积神经网络实现了从图像像素到像素类别的变换。引入l转置卷积（transposedconvolution）实现的，输出的类别预测与输入图像在像素级别上具有一一对应关系：通道维的输出即该位置对应像素的类别预测。13.11.1构造模型下
  • FlagEmbedding 吉小雨 python库python
    FlagEmbedding教程FlagEmbedding是一个用于生成文本嵌入（textembeddings）的库，适合处理自然语言处理（NLP）中的各种任务。嵌入（embeddings）是将文本表示为连续向量，能够捕捉语义上的相似性，常用于文本分类、聚类、信息检索等场景。官方文档链接：FlagEmbedding官方GitHub一、FlagEmbedding库概述1.1什么是FlagEmbeddi
  • 深度学习-点击率预估-研究论文2024-09-14速读 sp_fyf_2024 深度学习人工智能
    深度学习-点击率预估-研究论文2024-09-14速读1.DeepTargetSessionInterestNetworkforClick-ThroughRatePredictionHZhong,JMa,XDuan,SGu,JYao-2024InternationalJointConferenceonNeuralNetworks,2024深度目标会话兴趣网络用于点击率预测摘要：这篇文章提出了一种新
  • 【NumPy】深入解析numpy.zeros()函数 二七830 numpy
    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：我是二七830，一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，我积累了丰富的经验，能够处理各种复杂的自然语言任务。技术专长：我熟练掌握Python编程语言，并深入研究了机
  • 损失函数与反向传播 Star_. PyTorchpytorch深度学习python
    损失函数定义与作用损失函数(lossfunction)在深度学习领域是用来计算搭建模型预测的输出值和真实值之间的误差。1.损失函数越小越好2.计算实际输出与目标之间的差距3.为更新输出提供依据（反向传播)常见的损失函数回归常见的损失函数有：均方差（MeanSquaredError，MSE）、平均绝对误差（MeanAbsoluteErrorLoss，MAE）、HuberLoss是一种将MSE与MAE
  • 【安装环境】配置MMTracking环境 xuanyu22 安装环境机器学习神经网络深度学习python
    版本v0.14.0安装torchnumpy的版本不能太高，否则后面安装时会发生冲突。先安装numpy，因为pytorch的安装会自动配置高版本numpy。condainstallnumpy=1.21.5mmtracking支持的torch版本有限，需要找到合适的condainstallpytorch==1.11.0torchvision==0.12.0cudatoolkit=10.2-cpytor
  • Python(PyTorch)和MATLAB及Rust和C++结构相似度指数测量导图 亚图跨际 Python交叉知识算法量化检查图像压缩质量低分辨率多光谱峰值信噪比端到端优化图像压缩手术机器人三维实景实时可微分渲染重建三维可视化
    要点量化检查图像压缩质量低分辨率多光谱和高分辨率图像实现超分辨率分析图像质量图像索引/多尺度结构相似度指数和光谱角映射器及视觉信息保真度多种指标峰值信噪比和结构相似度指数测量结构相似性图像分类PNG和JPEG图像相似性近似算法图像压缩，视频压缩、端到端优化图像压缩、神经图像压缩、GPU变速图像压缩手术机器人深度估计算法重建三维可视化推理图像超分辨率算法模型三维实景实时可微分渲染算法MATLAB结构
  • 【深度学习】训练过程中一个OOM的问题，太难查了 weixin_40293999 深度学习深度学习人工智能
    现象：各位大佬又遇到过ubuntu的这个问题么？现象是在训练过程中，ssh上不去了，能ping通，没死机，但是ubunutu的pc侧的显示器，鼠标啥都不好用了。只能重启。问题原因：OOM了95G，尼玛！！！！pytorch爆内存了，然后journald假死了，在journald被watchdog干掉之后，系统就崩溃了。这种规模的爆内存一般，即使被oomkill了，也要卡半天的，确实会这样，能不能配
  • Humanize 项目教程 尤嫒冰
    Humanize项目教程humanizeAJSlibraryforaddinga“humantouch”todata.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/humani/humanize项目介绍Humanize是一个开源项目，旨在将机器生成的文本转换为更加自然、人性化的文本。该项目通过先进的算法和自然语言处理技术，使得AI生成的内容更加贴近人类的表达方式，从而提高
  • 全自动解密解码神器 — Ciphey K'illCode python_模块pythonvscode
    Ciphey是一个使用自然语言处理和人工智能的全自动解密/解码/破解工具。简单地来讲，你只需要输入加密文本，它就能给你返回解密文本。就是这么牛逼。有了Ciphey，你根本不需要知道你的密文是哪种类型的加密，你只知道它是加密的，那么Ciphey就能在3秒甚至更短的时间内给你解密，返回你想要的大部分密文的答案。下面就给大家介绍Ciphey的实战使用教程。1.准备开始之前，你要确保Python和pip已
  • Pyorch中 nn.Conv1d 与 nn.Linear 的区别 迪三 #NN_Layer神经网络
    即一维卷积层和全联接层的区别nn.Conv1d和nn.Linear都是PyTorch中的层，它们用于不同的目的，主要区别在于它们处理输入数据的方式和执行的操作类型。nn.Conv1d通过应用滑动过滤器来捕捉序列数据中的局部模式，适用于处理具有时间或序列结构的数据。nn.Linear通过将每个输入与每个输出相连接，捕捉全局关系，适用于将输入数据作为整体处理的任务。1.维度与输入nn.Conv1d（一
  • 图片中的上采样，下采样和通道融合(up-sample, down-sample, channel confusion) 迪三 #图像处理_PyTorch计算机视觉深度学习人工智能
    前言以conv2d为例（即图片），Pytorch中输入的数据格式为tensor，格式为:[N,C,W,H,W]第一维N.代表图片个数，类似一个batch里面有N张图片第二维C.代表通道数，在模型中输入如果为彩色，常用RGB三色图，那么就是3维，即C=3。如果是黑白的，即灰度图，那么只有一个通道，即C=1第三维H.代表图片的高度，H的数量是图片像素的列数第四维W.代表图片的宽度，W的数量是图片像素的
  • CV、NLP、数据控掘推荐、量化 海的那边- AI算法自然语言处理人工智能
    下面是对CV（计算机视觉）、NLP（自然语言处理）、数据挖掘推荐和量化的简要概述及其应用领域的介绍：1.CV（计算机视觉，ComputerVision）定义：计算机视觉是一门让计算机能够从图像或视频中提取有用信息，并做出决策的学科。它通过模拟人类的视觉系统来识别、处理和理解视觉信息。主要任务：图像分类：识别图像中的物体并分类，比如猫、狗、车等。目标检测：在图像或视频中定位并识别多个对象，如人脸检测
  • 深度解析：如何使用输出解析器将大型语言模型（LLM）的响应解析为结构化JSON格式 m0_57781768 语言模型json人工智能
    深度解析：如何使用输出解析器将大型语言模型（LLM）的响应解析为结构化JSON格式在现代自然语言处理（NLP）的应用中，大型语言模型（LLM）已经成为了重要的工具。这些模型能够生成丰富的自然语言文本，适用于各种应用场景。然而，在某些应用中，开发者不仅仅需要生成文本，还需要将这些生成的文本转换为结构化的数据格式，例如JSON。这种结构化的数据格式在数据传输、存储以及进一步处理时具有显著优势。本文将深
  • 深入探讨：如何在Python中通过LangChain技术精准追踪大型语言模型（LLM）的Token使用情况 m0_57781768 pythonlangchain语言模型
    深入探讨：如何在Python中通过LangChain技术精准追踪大型语言模型（LLM）的Token使用情况在现代的人工智能开发中，大型语言模型（LLM）已经成为了不可或缺的工具，无论是用于自然语言处理、对话生成，还是其他复杂的文本生成任务。然而，随着这些模型的广泛应用，开发者面临的一个重要挑战是如何有效地追踪和管理Token的使用情况，特别是在生产环境中，Token的使用直接影响着API调用的成本
  • 使用最大边际相关性(MMR)选择示例：提高AI模型的多样性和相关性 aehrutktrjk 人工智能easyui前端python
    使用最大边际相关性(MMR)选择示例：提高AI模型的多样性和相关性引言在机器学习和自然语言处理领域，选择合适的训练示例对模型性能至关重要。最大边际相关性(MaximalMarginalRelevance,MMR)是一种优秀的示例选择方法，它不仅考虑了示例与输入的相关性，还注重保持所选示例之间的多样性。本文将深入探讨如何使用MMR来选择示例，以提高AI模型的性能和泛化能力。什么是最大边际相关性(MM
  • linux系统服务器下jsp传参数乱码 3213213333332132 javajsplinuxwindowsxml
    在一次解决乱码问题中， 发现jsp在windows下用js原生的方法进行编码没有问题，但是到了linux下就有问题， escape,encodeURI,encodeURIComponent等都解决不了问题 但是我想了下既然原生的方法不行，我用el标签的方式对中文参数进行加密解密总该可以吧。于是用了java的java.net.URLDecoder,结果还是乱码，最后在绝望之际，用了下面的方法解决了
  • Spring 注解区别以及应用 BlueSkator spring
    1. @Autowired @Autowired是根据类型进行自动装配的。如果当Spring上下文中存在不止一个UserDao类型的bean，或者不存在UserDao类型的bean，会抛出 BeanCreationException异常，这时可以通过在该属性上再加一个@Qualifier注解来声明唯一的id解决问题。   2. @Qualifier 当spring中存在至少一个匹
  • printf和sprintf的应用 dcj3sjt126com PHPsprintfprintf
    <?php printf('b: %b <br>c: %c <br>d: %d <bf>f: %f', 80,80, 80, 80); echo '<br />'; printf('%0.2f <br>%+d <br>%0.2f <br>', 8, 8, 1235.456); printf('th
  • config.getInitParameter 171815164 parameter
    web.xml <servlet> <servlet-name>servlet1</servlet-name> <jsp-file>/index.jsp</jsp-file> <init-param> <param-name>str</param-name>
  • Ant标签详解--基础操作 g21121 ant
            Ant的一些核心概念：         build.xml：构建文件是以XML 文件来描述的，默认构建文件名为build.xml。        project：每个构建文
  • [简单]代码片段_数据合并 53873039oycg 代码
            合并规则:删除家长phone为空的记录,若一个家长对应多个孩子,保留一条家长记录,家长id修改为phone,对应关系也要修改。         代码如下:        
  • java 通信技术 云端月影 Java 远程通信技术
    在分布式服务框架中，一个最基础的问题就是远程服务是怎么通讯的，在Java领域中有很多可实现远程通讯的技术，例如：RMI、MINA、ESB、Burlap、Hessian、SOAP、EJB和JMS等，这些名词之间到底是些什么关系呢，它们背后到底是基于什么原理实现的呢，了解这些是实现分布式服务框架的基础知识，而如果在性能上有高的要求的话，那深入了解这些技术背后的机制就是必须的了，在这篇blog中我们将来
  • string与StringBuilder 性能差距到底有多大 aijuans
              之前也看过一些对string与StringBuilder的性能分析，总感觉这个应该对整体性能不会产生多大的影响，所以就一直没有关注这块！         由于学程序初期最先接触的string拼接，所以就一直没改变过自己的习惯！        
  • 今天碰到 java.util.ConcurrentModificationException 异常 antonyup_2006 java多线程工作IBM
    今天改bug，其中有个实现是要对map进行循环，然后有删除操作，代码如下： Iterator<ListItem> iter = ItemMap.keySet.iterator(); while(iter.hasNext()){ ListItem it = iter.next(); //...一些逻辑操作 ItemMap.remove(it); } 结果运行报Con
  • PL/SQL的类型和JDBC操作数据库 百合不是茶 PL/SQL表标量类型游标PL/SQL记录
    PL/SQL的标量类型:    字符,数字,时间,布尔,%type五中类型的 --标量：数据库中预定义类型的变量 --定义一个变长字符串 v_ename varchar2(10); --定义一个小数,范围 -9999.99~9999.99 v_sal number(6,2); --定义一个小数并给一个初始值为5.4 :=是pl/sql的赋值号
  • Mockito：一个强大的用于 Java 开发的模拟测试框架实例 bijian1013 mockito单元测试
    Mockito框架：         Mockito是一个基于MIT协议的开源java测试框架。         Mockito区别于其他模拟框架的地方主要是允许开发者在没有建立“预期”时验证被测系统的行为。对于mock对象的一个评价是测试系统的测
  • 精通Oracle10编程SQL(10)处理例外 bijian1013 oracle数据库plsql
    /* *处理例外 */ --例外简介 --处理例外-传递例外 declare v_ename emp.ename%TYPE; begin SELECT ename INTO v_ename FROM emp where empno=&no; dbms_output.put_line('雇员名：'||v_ename); exceptio
  • 【Java】Java执行远程机器上Linux命令 bit1129 linux命令
    Java使用ethz通过ssh2执行远程机器Linux上命令，   封装定义Linux机器的环境信息   package com.tom; import java.io.File; public class Env { private String hostaddr; //Linux机器的IP地址 private Integer po
  • java通信之Socket通信基础 白糖_ javasocket网络协议
    正处于网络环境下的两个程序，它们之间通过一个交互的连接来实现数据通信。每一个连接的通信端叫做一个Socket。一个完整的Socket通信程序应该包含以下几个步骤： ①创建Socket； ②打开连接到Socket的输入输出流； ④按照一定的协议对Socket进行读写操作； ④关闭Socket。   Socket通信分两部分：服务器端和客户端。服务器端必须优先启动，然后等待soc
  • angular.bind boyitech AngularJSangular.bindAngularJS APIbind
    angular.bind 描述：         上下文，函数以及参数动态绑定，返回值为绑定之后的函数. 其中args是可选的动态参数，self在fn中使用this调用。 使用方法：          angular.bind(se
  • java-13个坏人和13个好人站成一圈，数到7就从圈里面踢出一个来，要求把所有坏人都给踢出来，所有好人都留在圈里。请找出初始时坏人站的位置。 bylijinnan java
    import java.util.ArrayList; import java.util.List; public class KickOutBadGuys { /** * 题目：13个坏人和13个好人站成一圈，数到7就从圈里面踢出一个来，要求把所有坏人都给踢出来，所有好人都留在圈里。请找出初始时坏人站的位置。 * Maybe you can find out
  • Redis.conf配置文件及相关项说明（自查备用） Kai_Ge redis
       Redis.conf配置文件及相关项说明 # Redis configuration file example # Note on units: when memory size is needed, it is possible to specifiy # it in the usual form of 1k 5GB 4M and so forth: #
  • [强人工智能]实现大规模拓扑分析是实现强人工智能的前奏 comsci 人工智能
         真不好意思,各位朋友...博客再次更新...      节点数量太少,网络的分析和处理能力肯定不足,在面对机器人控制的需求方面,显得力不从心....      但是,节点数太多,对拓扑数据处理的要求又很高,设计目标也很高,实现起来难度颇大...
  • 记录一些常用的函数 dai_lm java
    public static String convertInputStreamToString(InputStream is) { StringBuilder result = new StringBuilder(); if (is != null) try { InputStreamReader inputReader = new InputStreamRead
  • Hadoop中小规模集群的并行计算缺陷 datamachine mapreducehadoop并行计算
    注：写这篇文章的初衷是因为Hadoop炒得有点太热，很多用户现有数据规模并不适用于Hadoop，但迫于扩容压力和去IOE（Hadoop的廉价扩展的确非常有吸引力）而尝试。尝试永远是件正确的事儿，但有时候不用太突进，可以调优或调需求，发挥现有系统的最大效用为上策。 -----------------------------------------------------------------
  • 小学4年级英语单词背诵第二课 dcj3sjt126com englishword
    egg  蛋 twenty 二十 any 任何 well 健康的，好   twelve 十二 farm 农场 every 每一个 back 向后，回   fast 快速的 whose 谁的 much 许多 flower 花   watch 手表 very 非常，很 sport 运动 Chinese 中国的  
  • 自己实践了github的webhooks, linux上面的权限需要注意 dcj3sjt126com githubwebhook
    环境, 阿里云服务器   1. 本地创建项目, push到github服务器上面   2. 生成www用户的密钥 sudo -u www ssh-keygen -t rsa -C "[email protected]"     3. 将密钥添加到github帐号的SSH_KEYS里面   3. 用www用户执行克隆, 源使
  • Java冒泡排序 蕃薯耀 冒泡排序Java冒泡排序Java排序
    冒泡排序 >>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>> 蕃薯耀 2015年6月23日 10:40:14 星期二 http://fanshuyao.iteye.com/
  • Excle读取数据转换为实体List【基于apache-poi】 hanqunfeng apache
    1.依赖apache-poi   2.支持xls和xlsx   3.支持按属性名称绑定数据值   4.支持从指定行、列开始读取   5.支持同时读取多个sheet   6.具体使用方式参见org.cpframework.utils.excelreader.CP_ExcelReaderUtilTest.java 比如： Str
  • 3个处于草稿阶段的Javascript API介绍 jackyrong JavaScript
    原文： http://www.sitepoint.com/3-new-javascript-apis-may-want-follow/?utm_source=html5weekly&utm_medium=email   本文中，介绍3个仍然处于草稿阶段，但应该值得关注的Javascript API. 1) Web Alarm API   &
  • 6个创建Web应用程序的高效PHP框架 lampcy Web框架PHP
    以下是创建Web应用程序的PHP框架，有coder bay网站整理推荐： 1. CakePHP CakePHP是一个PHP快速开发框架，它提供了一个用于开发、维护和部署应用程序的可扩展体系。CakePHP使用了众所周知的设计模式，如MVC和ORM，降低了开发成本，并减少了开发人员写代码的工作量。 2. CodeIgniter CodeIgniter是一个非常小且功能强大的PHP框架，适合需
  • 评"救市后中国股市新乱象泛起"谣言 nannan408
    首先来看百度百家一位易姓作者的新闻： 三个多星期来股市持续暴跌，跌得投资者及上市公司都处于极度的恐慌和焦虑中，都要寻找自保及规避风险的方式。面对股市之危机，政府突然进入市场救市，希望以此来重建市场信心，以此来扭转股市持续暴跌的预期。而政府进入市场后，由于市场运作方式发生了巨大变化，投资者及上市公司为了自保及为了应对这种变化，中国股市新的乱象也自然产生。 首先，中国股市这两天
  • 页面全屏遮罩的实现 方式 Rainbow702 htmlcss遮罩mask
    之前做了一个页面，在点击了某个按钮之后，要求页面出现一个全屏遮罩，一开始使用了position:absolute来实现的。当时因为画面大小是固定的，不可以resize的，所以，没有发现问题。 最近用了同样的做法做了一个遮罩，但是画面是可以进行resize的，所以就发现了一个问题，当画面被reisze到浏览器出现了滚动条的时候，就发现，用absolute 的做法是有问题的。后来改成fixed定位就
  • 关于angularjs的点滴 tntxia AngularJS
      angular是一个新兴的JS框架，和以往的框架不同的事，Angularjs更注重于js的建模，管理，同时也提供大量的组件帮助用户组建商业化程序，是一种值得研究的JS框架。   Angularjs使我们可以使用MVC的模式来写JS。Angularjs现在由谷歌来维护。   这里我们来简单的探讨一下它的应用。   首先使用Angularjs我
  • Nutz--->>反复新建ioc容器的后果 xiaoxiao1992428 DAOmvcIOCnutz
    问题： public class DaoZ {     public static Dao dao() { // 每当需要使用dao的时候就取一次     Ioc ioc = new NutIoc(new JsonLoader("dao.js"));     return ioc.get(
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他