- 云上玩转DeepSeek系列之五:实测优化16%, 体验FlashMLA加速DeepSeek-V2-Lite推理
deepseekllm人工智能
2月25日,DeepSeek-AI面向社区开源了其技术成果FlashMLA(https://github.com/deepseek-ai/FlashMLA),这是一个面向推理优化的高效多层注意力(Multi-HeadLatentAttention)解码内核。该技术通过优化多头潜在注意力机制和分页KV缓存系统,显著提升了大语言模型的长序列处理能力与推理效率。我们第一时间在人工智能平台PAI上进行拆箱
- 如何利用GPT创作诗歌与短篇故事赚钱
在当今社会,人工智能技术已经广泛应用于各个领域,其中包括创意写作。GenerativePre-trainedTransformer(GPT)作为一种强大的自然语言处理工具,为普通人提供了创作诗歌和短篇故事的新途径,并能够通过这些创作实现赚钱的机会。如何利用GPT进行诗歌和短篇故事创作?生成创作:GPT能够根据输入的提示或主题生成连贯、富有想象力的文本。对于诗歌,你可以给出一些词语或主题,让GPT根
- AI岗位面试指南:高频文档问题解析与应答策略
阿三0812
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一、必问文档类问题与应答模板1.简历深挖类典型问题:"请详细解释简历中提到的「基于Transformer的文本生成优化项目」,你如何量化性能提升?"应答框架:背景与目标:"项目源于客户需要将文本生成延迟从2秒压缩至800ms以内,同时保证BLEU分数不低于0.82"技术创新点:"采用知识蒸馏+动态量化方案,设计分层注意力裁剪策略"量化成果:"推理速度提升2.7倍(2150ms→780ms),内存占
- 从零开始:使用PyTorch构建DeepSeek R1模型及其训练详解
陆鳐LuLu
pytorch人工智能python
本文将引导你使用PyTorch从零开始构建DeepSeekR1模型,并详细解释模型架构和训练步骤。DeepSeekR1是一个假设的模型名称,为了演示目的,我们将构建一个基于Transformer的简单文本生成模型。1.模型架构DeepSeekR1的核心是一个基于Transformer的编码器-解码器架构,包含以下关键组件:EmbeddingLayer:将输入的单词索引转换为密集向量表示。Posit
- DeepSeek API是什么
兔兔爱学习兔兔爱学习
大模型pythonprompt算法
DeepSeekAPI是一个提供人工智能服务的接口,它允许开发者通过简单的API调用来实现各种高级的自然语言处理(NLP)任务,如文本生成、对话系统、文本摘要、问答系统等。DeepSeekAPI通常基于先进的大模型,如Transformer架构的模型,提供了强大的语言理解和生成能力。DeepSeekAPI的特点易于集成:开发者可以通过简单的HTTP请求调用API,无需深入了解底层模型的具体实现。高
- 大模型知识蒸馏:技术突破与应用范式重构——从DeepSeek创新看AI基础设施演进路径
大模型服务器厂商
重构人工智能
一、知识蒸馏的技术哲学演进知识蒸馏(KnowledgeDistillation)作为模型压缩领域的核心技术突破,其发展轨迹折射出人工智能从"规模崇拜"向"效率优先"的范式转变。传统知识蒸馏框架主要关注概率分布层面的知识迁移,但DeepSeek等前沿项目展示出更复杂的知识萃取机制。最新研究表明,知识传递已从单纯的输出层模仿,发展到注意力模式迁移(AttentionTransfer)、隐层特征对齐(H
- 【深度学习】Transformer入门:通俗易懂的介绍
知识靠谱
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【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
- 【百问百答系列】-全面了解Transformer(未来发展)
什么都想学的阿超
原理概念#深度学习transformer深度学习人工智能
【百问百答系列】-全面了解Transformer引言初次接触Transformer时,那些复杂的概念和精妙的架构设计,着实让我困惑不已。但随着一个一个问题的深入探究,从它的基本概念、原理架构,到如何训练、模型优化,再到其广泛的应用领域以及充满潜力的未来发展,我对它的理解也越来越深刻。希望借由这个百问百答系列,把在学习Transformer过程中的思考、疑问与收获分享出来。未来发展97.随着数据量的
- Python微调DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B模型:使用Transformers和PyTorch进行训练
煤炭里de黑猫
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前言近年来,基于Transformer架构的预训练语言模型如GPT、BERT等已经取得了显著的成果,广泛应用于自然语言处理(NLP)的各个领域。为了让这些模型更加适应特定任务,我们通常会进行微调(Fine-tuning)。本博客将详细介绍如何微调一个名为Qwen-1.5B的模型,使用HuggingFace的Transformers库与PyTorch框架来实现。我们将通过一步步的代码解析,帮助你理解
- 机器学习01
天行者@
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机器学习的基本过程如下:1.数据获取2.数据划分3.特征提取4.模型选择与训练5.模型评估6.模型调优一、特征工程(重点)0.特征工程步骤为:特征提取(如果不是像dataframe那样的数据,要进行特征提取,比如字典特征提取,文本特征提取)无量纲化(预处理)归一化标准化降维底方差过滤特征选择主成分分析-PCA降维1.特征工程API实例化转换器对象,转换器类有很多,都是Transformer的子类,
- 【YOLOv11改进[注意力]】引入YOLOv12的A2C2f模块改进v11
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【改进】YOLO系列YOLOpython计算机视觉OD
本文将进行在YOLOv11中引入A2C2f模块魔改v11,文中含全部代码、详细修改方式。助您轻松理解改进的方法。目录一YOLOv121区域注意力(AreaAttention)2R-ELAN(残差高效层聚合网络)3架构优化4实验二魔改YOLOv111整体修改
- MoBA:LLM长文本救星!月之暗面开源新一代注意力机制:处理1000万token能快16倍,已在Kimi上进行验证
蚝油菜花
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❤️如果你也关注AI的发展现状,且对AI应用开发感兴趣,我会每日分享大模型与AI领域的开源项目和应用,提供运行实例和实用教程,帮助你快速上手AI技术!AI在线答疑->智能检索历史文章和开源项目->尽在微信公众号->搜一搜:蚝油菜花「你的LLM还在为长文本「爆内存」?Moonshot突破性方案:千万token推理速度提升16倍!」大家好,我是蚝油菜花。当同行还在为以下问题头疼时——32k上下文跑批处
- 阅读笔记:ViLBERT: Pretraining Task-Agnostic Visiolinguistic Representations for Vision-and-Language Task
Araloak
论文阅读笔记深度学习自然语言处理
阅读笔记:ViLBERT:PretrainingTask-AgnosticVisiolinguisticRepresentationsforVision-and-LanguageTasksContribution提出ViLBERT模型(twostreamsmodel),由两个BERT结构分别对text和image进行学习,通过cross-attention进行信息交流,在两个预训练任务(proxy
- 即插即用的注意力机制21种
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论文阅读AttentionModule注意力机制即插即用
提示:谬误之处请指出更正摘要随着深度学习特别是自然语言处理领域的飞速发展,注意力机制(AttentionMechanism)已成为提升模型表现的关键技术,本文主要记录了即插即用的注意力机制结构的功能、出处及核心代码。1、SEBlock(Squeeze-and-Excitation)功能:自适应学习通道权重,增强重要通道特征。出处:SENet#SEBlock(PyTorch)classSEBlock
- 告别复杂分词:Transformers轻松搞定文本处理
星际编程喵
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前言你是否曾经面对文本处理任务时,一头雾水,苦于找不到高效的解决方案?想象一下,手动处理那些长篇文本,分词、标注、清理——光是想想就让人头疼。别担心!今天这篇文章将带你一起走进一个深受AI界热爱的工具——Transformers库,特别是AutoTokenizer的神奇功能。这个工具可以让你轻松处理文本,节省时间,还能保证高效准确。无论你是刚入门的新人,还是经验丰富的开发者,它都能帮助你在自然语言
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深入理解ChatGPTChatGPT国内OpenAIGPT-3GPT-4
GPT-2源码实现及GPT-3、GPT-3.5、GPT-4及GPT-5内幕解析(二)Gavin大咖微信:NLP_Matrix_Space5.2GPT-2源码实现逐行解析本节讲解GPT-2源码,gpt2.py是一个使用NumPy实现的代码,在代码中实现了GELU激活函数、softmax函数、层归一化、线性层、前馈神经网络、多头自注意力机制、Transformer块、GPT2模型以及文本生成函数,通过
- 开源模型应用落地-Qwen1.5-MoE-1/3的激活参数量达到7B模型的性能
开源技术探险家
开源模型-实际应用落地#深度学习语言模型自然语言处理
一、前言2024.03.28阿里推出Qwen系列的首个MoE模型,Qwen1.5-MoE-A2.7B。它仅拥有27亿个激活参数,但其性能却能与当前最先进的70亿参数模型,如Mistral7B和Qwen1.5-7B相媲美。但是目前只有HFtransformers和vLLM支持该模型。二、术语介绍2.1.混合专家(MoE)架构是一种机器学习模型的结构设计,它将一个复杂的任务分解成多个相对简单的子任务,
- 深度学习笔记——常见的Transformer位置编码
好评笔记
深度学习笔记深度学习transformer人工智能
大家好,这里是好评笔记,公主号:Goodnote,专栏文章私信限时Free。本文详细介绍3种常见的Transformer位置编码——正弦/余弦位置编码(sin/cos)、基于频率的二维位置编码(2DFrequencyEmbeddings)、旋转式位置编码(RoPE)文章目录Transformer中常见的编码方式正弦/余弦位置编码(SinusoidalPositionalEncoding)基于频率的
- YOLOv12:以注意力为中心的物体检测
那雨倾城
PiscTraceYOLO机器学习目标检测深度学习图像处理
YOLOv12是YOLO系列中的最新版本,它引入了一种以注意力为中心的架构,旨在进一步提升物体检测的精度和速度。相比以往的YOLO模型,YOLOv12摒弃了传统基于卷积神经网络(CNN)的结构,采用了全新的方法,融合了自注意力机制和高效的网络架构优化,提供了一个高精度、低延迟的实时目标检测模型。1.主要功能YOLOv12在多个关键点进行了优化和创新,以下是它的主要功能:1.1区域注意机制(Regi
- DeepSeek-R1秘籍轻松迁移,只需原始数据0.3% | 邱锡鹏团队联合出品
量子位
DeepSeek-R1背后关键——多头潜在注意力机制(MLA),现在也能轻松移植到其他模型了!而且只需原始数据的0.3%~0.6%。这项研究由复旦大学、华东师范大学、上海AILab等联合提出,复旦教授邱锡鹏(Moss大模型项目负责人)也在作者名单之列。他们提出了MHA2MLA这种数据高效的微调方法,使基于MHA(多头注意力)的大语言模型(LLMs)能够顺利转换到MLA架构。以Llama2-7B为例
- TMI‘24 | 注意力感知的非刚性图像配准加速磁共振成像
小白学视觉
医学图像处理论文解读深度学习论文解读医学图像顶刊医学图像处理TMI
论文信息题目:Attention-AwareNon-RigidImageRegistrationforAcceleratedMRImaging注意力感知的非刚性图像配准加速磁共振成像作者:AyaGhoul,JiazhenPan,AndreasLingg,JensKübler,PatrickKrumm,KerstinHammernik,DanielRueckert,SergiosGatidis,an
- 为什么词向量和权重矩阵dot运算就能得到想要的效果呢?
cjl30804
矩阵线性代数nlp
最近在学习NLP算法的时候,进入到了深水区以后,发现了弄懂这个才是核心中的核心,抓住了主要矛盾了。特意拿出来跟大家分享。词向量(WordEmbeddings)和权重矩阵的点积运算之所以能够帮助我们实现特定的效果,主要是因为它们在神经网络架构中扮演的角色以及背后的数学原理。具体来说,在自然语言处理任务中,这种操作通常出现在如Transformer模型中的自注意力机制里。让我们深入探讨一下为什么这种方
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UnknownBody
语言模型人工智能自然语言处理
本文是LLM系列文章,针对《EngineeringALargeLanguageModelFromScratch》的翻译。从头开始设计一个大语言模型摘要1引言2Atinuke算法3结果4相关工作5讨论6结论摘要自然语言处理(NLP)中深度学习的激增导致了创新技术的发展和发布,这些技术能够熟练地理解和生成人类语言。Atinuke是一种基于Transformer的神经网络,通过使用独特的配置来优化各种语
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xiaopangcame
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Transformer用途Transformer,顾名思义是转换器的意思。早在RxJava1.x版本就有了Observable.Transformer、Single.Transformer和Completable.Transformer,在2.x版本中变成了ObservableTransformer、SingleTransformer、CompletableTransformer、Flowable
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关键网络架构深度学习有4种类型的网络架构:密集连接网络、卷积神经网络、循环神经网络和Transformer。每种类型的模型都是针对特定的输入模式,网络架构包含了关于数据结构的假设,即模型搜索的假设空间。某种架构能否解决某个问题,完全取决于问题的数据结构与所选的网络架构假设之间是否匹配。这些不同类型的网络可以很容易组合起来,实现更大的多模式模型,就像拼乐高积木一样。某种程度上来说,深度学习的层就是信
- 如何在Java中实现多头注意力机制:从Transformer模型入手
省赚客app开发者
javatransformer开发语言
如何在Java中实现多头注意力机制:从Transformer模型入手大家好,我是微赚淘客系统3.0的小编,是个冬天不穿秋裤,天冷也要风度的程序猿!多头注意力机制(Multi-HeadAttention)是Transformer模型中的关键组件,广泛用于自然语言处理(NLP)任务中。它允许模型在不同的子空间中并行地关注输入序列的不同部分,从而提高了模型的表达能力。在本文中,我们将详细介绍如何在Jav
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欢小颜
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Transformer.jpegTransformer用途Transformer,顾名思义是转换器的意思。早在RxJava1.x版本就有了Observable.Transformer、Single.Transformer和Completable.Transformer,在2.x版本中变成了ObservableTransformer、SingleTransformer、CompletableTran
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DeepSeekR1&大数据AI人工智能Python入门实战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
Transformer大模型实战教师学生架构作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来近年来,随着深度学习技术的飞速发展,自然语言处理(NLP)领域取得了显著的进步。其中,Transformer模型作为一种基于自注意力机制的深度神经网络结构,因其优越的性能和灵活的适用性,在NLP任务中得到了广泛应用。然而,Trans
- Transformer模型量化Quantization 笔记
Foolbird123
transformer人工智能深度学习
模型参数与显存占用计算基础为了详细说明模型的参数数量和每个参数在显存中占用的空间大小,我们以facebookOPT-6.7B模型为例。逐步推理计算过程:1.估计参数总量:OPT-6.7B模型指一个含有大约6.7Billion(67亿)个参数的模型。2.计算单个参数的显存占用:OPT-6.7B模型默认使用Float16,每个参数占用16位(即2字节)的显存。3.计算总显存占用=参数总量×每个参数的显
- 如何在Java中设计高效的Transformer模型架构
省赚客app开发者
javatransformer架构
如何在Java中设计高效的Transformer模型架构大家好,我是微赚淘客系统3.0的小编,是个冬天不穿秋裤,天冷也要风度的程序猿!Transformer模型自从2017年提出以来,凭借其出色的性能和灵活性,在自然语言处理(NLP)和其他领域取得了显著的成功。Transformer的核心在于其自注意力机制和位置编码,它使得模型能够处理长距离依赖,并有效地进行序列到序列的转换。本文将介绍如何在Ja
- sql统计相同项个数并按名次显示
朱辉辉33
javaoracle
现在有如下这样一个表:
A表
ID Name time
------------------------------
0001 aaa 2006-11-18
0002 ccc 2006-11-18
0003 eee 2006-11-18
0004 aaa 2006-11-18
0005 eee 2006-11-18
0004 aaa 2006-11-18
0002 ccc 20
- Android+Jquery Mobile学习系列-目录
白糖_
JQuery Mobile
最近在研究学习基于Android的移动应用开发,准备给家里人做一个应用程序用用。向公司手机移动团队咨询了下,觉得使用Android的WebView上手最快,因为WebView等于是一个内置浏览器,可以基于html页面开发,不用去学习Android自带的七七八八的控件。然后加上Jquery mobile的样式渲染和事件等,就能非常方便的做动态应用了。
从现在起,往后一段时间,我打算
- 如何给线程池命名
daysinsun
线程池
在系统运行后,在线程快照里总是看到线程池的名字为pool-xx,这样导致很不好定位,怎么给线程池一个有意义的名字呢。参照ThreadPoolExecutor类的ThreadFactory,自己实现ThreadFactory接口,重写newThread方法即可。参考代码如下:
public class Named
- IE 中"HTML Parsing Error:Unable to modify the parent container element before the
周凡杨
html解析errorreadyState
错误: IE 中"HTML Parsing Error:Unable to modify the parent container element before the child element is closed"
现象: 同事之间几个IE 测试情况下,有的报这个错,有的不报。经查询资料后,可归纳以下原因。
- java上传
g21121
java
我们在做web项目中通常会遇到上传文件的情况,用struts等框架的会直接用的自带的标签和组件,今天说的是利用servlet来完成上传。
我们这里利用到commons-fileupload组件,相关jar包可以取apache官网下载:http://commons.apache.org/
下面是servlet的代码:
//定义一个磁盘文件工厂
DiskFileItemFactory fact
- SpringMVC配置学习
510888780
springmvc
spring MVC配置详解
现在主流的Web MVC框架除了Struts这个主力 外,其次就是Spring MVC了,因此这也是作为一名程序员需要掌握的主流框架,框架选择多了,应对多变的需求和业务时,可实行的方案自然就多了。不过要想灵活运用Spring MVC来应对大多数的Web开发,就必须要掌握它的配置及原理。
一、Spring MVC环境搭建:(Spring 2.5.6 + Hi
- spring mvc-jfreeChart 柱图(1)
布衣凌宇
jfreechart
第一步:下载jfreeChart包,注意是jfreeChart文件lib目录下的,jcommon-1.0.23.jar和jfreechart-1.0.19.jar两个包即可;
第二步:配置web.xml;
web.xml代码如下
<servlet>
<servlet-name>jfreechart</servlet-nam
- 我的spring学习笔记13-容器扩展点之PropertyPlaceholderConfigurer
aijuans
Spring3
PropertyPlaceholderConfigurer是个bean工厂后置处理器的实现,也就是BeanFactoryPostProcessor接口的一个实现。关于BeanFactoryPostProcessor和BeanPostProcessor类似。我会在其他地方介绍。PropertyPlaceholderConfigurer可以将上下文(配置文件)中的属性值放在另一个单独的标准java P
- java 线程池使用 Runnable&Callable&Future
antlove
javathreadRunnablecallablefuture
1. 创建线程池
ExecutorService executorService = Executors.newCachedThreadPool();
2. 执行一次线程,调用Runnable接口实现
Future<?> future = executorService.submit(new DefaultRunnable());
System.out.prin
- XML语法元素结构的总结
百合不是茶
xml树结构
1.XML介绍1969年 gml (主要目的是要在不同的机器进行通信的数据规范)1985年 sgml standard generralized markup language1993年 html(www网)1998年 xml extensible markup language
- 改变eclipse编码格式
bijian1013
eclipse编码格式
1.改变整个工作空间的编码格式
改变整个工作空间的编码格式,这样以后新建的文件也是新设置的编码格式。
Eclipse->window->preferences->General->workspace-
- javascript中return的设计缺陷
bijian1013
JavaScriptAngularJS
代码1:
<script>
var gisService = (function(window)
{
return
{
name:function ()
{
alert(1);
}
};
})(this);
gisService.name();
&l
- 【持久化框架MyBatis3八】Spring集成MyBatis3
bit1129
Mybatis3
pom.xml配置
Maven的pom中主要包括:
MyBatis
MyBatis-Spring
Spring
MySQL-Connector-Java
Druid
applicationContext.xml配置
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
&
- java web项目启动时自动加载自定义properties文件
bitray
javaWeb监听器相对路径
创建一个类
public class ContextInitListener implements ServletContextListener
使得该类成为一个监听器。用于监听整个容器生命周期的,主要是初始化和销毁的。
类创建后要在web.xml配置文件中增加一个简单的监听器配置,即刚才我们定义的类。
<listener>
<des
- 用nginx区分文件大小做出不同响应
ronin47
昨晚和前21v的同事聊天,说到我离职后一些技术上的更新。其中有个给某大客户(游戏下载类)的特殊需求设计,因为文件大小差距很大——估计是大版本和补丁的区别——又走的是同一个域名,而squid在响应比较大的文件时,尤其是初次下载的时候,性能比较差,所以拆成两组服务器,squid服务于较小的文件,通过pull方式从peer层获取,nginx服务于较大的文件,通过push方式由peer层分发同步。外部发布
- java-67-扑克牌的顺子.从扑克牌中随机抽5张牌,判断是不是一个顺子,即这5张牌是不是连续的.2-10为数字本身,A为1,J为11,Q为12,K为13,而大
bylijinnan
java
package com.ljn.base;
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class ContinuousPoker {
/**
* Q67 扑克牌的顺子 从扑克牌中随机抽5张牌,判断是不是一个顺子,即这5张牌是不是连续的。
* 2-10为数字本身,A为1,J为1
- 翟鸿燊老师语录
ccii
翟鸿燊
一、国学应用智慧TAT之亮剑精神A
1. 角色就是人格
就像你一回家的时候,你一进屋里面,你已经是儿子,是姑娘啦,给老爸老妈倒怀水吧,你还觉得你是老总呢?还拿派呢?就像今天一样,你们往这儿一坐,你们之间是什么,同学,是朋友。
还有下属最忌讳的就是领导向他询问情况的时候,什么我不知道,我不清楚,该你知道的你凭什么不知道
- [光速与宇宙]进行光速飞行的一些问题
comsci
问题
在人类整体进入宇宙时代,即将开展深空宇宙探索之前,我有几个猜想想告诉大家
仅仅是猜想。。。未经官方证实
1:要在宇宙中进行光速飞行,必须首先获得宇宙中的航行通行证,而这个航行通行证并不是我们平常认为的那种带钢印的证书,是什么呢? 下面我来告诉
- oracle undo解析
cwqcwqmax9
oracle
oracle undo解析2012-09-24 09:02:01 我来说两句 作者:虫师收藏 我要投稿
Undo是干嘛用的? &nb
- java中各种集合的详细介绍
dashuaifu
java集合
一,java中各种集合的关系图 Collection 接口的接口 对象的集合 ├ List 子接口 &n
- 卸载windows服务的方法
dcj3sjt126com
windowsservice
卸载Windows服务的方法
在Windows中,有一类程序称为服务,在操作系统内核加载完成后就开始加载。这里程序往往运行在操作系统的底层,因此资源占用比较大、执行效率比较高,比较有代表性的就是杀毒软件。但是一旦因为特殊原因不能正确卸载这些程序了,其加载在Windows内的服务就不容易删除了。即便是删除注册表中的相 应项目,虽然不启动了,但是系统中仍然存在此项服务,只是没有加载而已。如果安装其他
- Warning: The Copy Bundle Resources build phase contains this target's Info.plist
dcj3sjt126com
iosxcode
http://developer.apple.com/iphone/library/qa/qa2009/qa1649.html
Excerpt:
You are getting this warning because you probably added your Info.plist file to your Copy Bundle
- 2014之C++学习笔记(一)
Etwo
C++EtwoEtwoiterator迭代器
已经有很长一段时间没有写博客了,可能大家已经淡忘了Etwo这个人的存在,这一年多以来,本人从事了AS的相关开发工作,但最近一段时间,AS在天朝的没落,相信有很多码农也都清楚,现在的页游基本上达到饱和,手机上的游戏基本被unity3D与cocos占据,AS基本没有容身之处。so。。。最近我并不打算直接转型
- js跨越获取数据问题记录
haifengwuch
jsonpjsonAjax
js的跨越问题,普通的ajax无法获取服务器返回的值。
第一种解决方案,通过getson,后台配合方式,实现。
Java后台代码:
protected void doPost(HttpServletRequest req, HttpServletResponse resp)
throws ServletException, IOException {
String ca
- 蓝色jQuery导航条
ini
JavaScripthtmljqueryWebhtml5
效果体验:http://keleyi.com/keleyi/phtml/jqtexiao/39.htmHTML文件代码:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
<head>
<title>jQuery鼠标悬停上下滑动导航条 - 柯乐义<
- linux部署jdk,tomcat,mysql
kerryg
jdktomcatlinuxmysql
1、安装java环境jdk:
一般系统都会默认自带的JDK,但是不太好用,都会卸载了,然后重新安装。
1.1)、卸载:
(rpm -qa :查询已经安装哪些软件包;
rmp -q 软件包:查询指定包是否已
- DOMContentLoaded VS onload VS onreadystatechange
mutongwu
jqueryjs
1. DOMContentLoaded 在页面html、script、style加载完毕即可触发,无需等待所有资源(image/iframe)加载完毕。(IE9+)
2. onload是最早支持的事件,要求所有资源加载完毕触发。
3. onreadystatechange 开始在IE引入,后来其它浏览器也有一定的实现。涉及以下 document , applet, embed, fra
- sql批量插入数据
qifeifei
批量插入
hi,
自己在做工程的时候,遇到批量插入数据的数据修复场景。我的思路是在插入前准备一个临时表,临时表的整理就看当时的选择条件了,临时表就是要插入的数据集,最后再批量插入到数据库中。
WITH tempT AS (
SELECT
item_id AS combo_id,
item_id,
now() AS create_date
FROM
a
- log4j打印日志文件 如何实现相对路径到 项目工程下
thinkfreer
Weblog4j应用服务器日志
最近为了实现统计一个网站的访问量,记录用户的登录信息,以方便站长实时了解自己网站的访问情况,选择了Apache 的log4j,但是在选择相对路径那块 卡主了,X度了好多方法(其实大多都是一样的内用,还一个字都不差的),都没有能解决问题,无奈搞了2天终于解决了,与大家分享一下
需求:
用户登录该网站时,把用户的登录名,ip,时间。统计到一个txt文档里,以方便其他系统调用此txt。项目名
- linux下mysql-5.6.23.tar.gz安装与配置
笑我痴狂
mysqllinuxunix
1.卸载系统默认的mysql
[root@localhost ~]# rpm -qa | grep mysql
mysql-libs-5.1.66-2.el6_3.x86_64
mysql-devel-5.1.66-2.el6_3.x86_64
mysql-5.1.66-2.el6_3.x86_64
[root@localhost ~]# rpm -e mysql-libs-5.1