琪琪%￥%
琪琪%￥%

autodl 网盘下载transformers内置包很慢解决办法

https://www.autodl.com/console/instance/list?_random_=1674995902435

autodl 网盘下载transformers内置包很慢解决办法_第1张图片

点击清理

可以解决

下载慢的问题

autodl 网盘下载transformers内置包很慢解决办法_第2张图片

你可能感兴趣的:(autodl,transformers)

  • DeepSeek使用中的问题及解决方案（部分） WeiLai1112 DeepSeek人工智能
    1.模型部署与配置问题问题1：环境依赖冲突现象：安装模型依赖库时出现版本不兼容（如Python、PyTorch版本冲突）。解决方案：使用虚拟环境（如conda或venv）隔离依赖。严格按照官方文档的版本要求安装依赖，例如：condacreate-ndeepseekpython=3.9condaactivatedeepseekpipinstalltorch==2.0.1transformers==4
  • LLM论文笔记 14: The Impact of Positional Encoding on Length Generalization in Transformers Zhouqi_Hua 大模型论文阅读论文阅读人工智能深度学习笔记语言模型
    Arxiv日期：2023.12.15机构：McGillUniversity/IBM/Facebook/ServiceNow关键词长度泛化位置编码CoT核心结论1.decoder-only中不显式使用位置编码（NoPE）可以提高长度泛化性能2.（证明了）decoder-onlytransformer如果NoPE同时具备绝对APE和RPE的能力3.暂存器（cot）对于长度泛化和任务相关，同时关注短期和
  • Leave No Context Behind: Efficient Infinite Context Transformers with Infini-attention UnknownBody LLMDailyLLMcontext语言模型人工智能
    本文是LLM系列文章，针对《LeaveNoContextBehind:EfficientInfiniteContextTransformerswithInfini-attention》的翻译。不让任何上下文掉队：无限关注的高效无限上下文Transformer摘要1引言2方法3实验4相关工作5结论摘要这项工作介绍了一种将基于Transformer的大型语言模型（LLM）扩展到具有有限内存和计算的无限
  • Python库 - transformers 司南锤 PYTHON库python机器学习python开发语言
    transformers库是由HuggingFace开发的一个非常流行的Python库，用于自然语言处理（NLP）任务。它提供了大量的预训练模型，这些模型可以用于各种NLP任务，如文本分类、问答、翻译、摘要生成等。以下是关于transformers库的详细介绍：1.主要特点预训练模型：transformers库包含了多种预训练的语言模型，如BERT、GPT、T5、XLNet等。这些模型在大规模文本
  • 【NLP-04】tranformers库保姆级使用教程---以BERT模型为例 云天徽上 NLPbert人工智能深度学习自然语言处理机器学习numpy信息可视化
    安装要安装一个非常轻量级的Transformers库，您可以执行以下步骤：1、打开终端或命令提示符。2、运行以下命令来安装Transformers库：pipinstalltransformers这将使用pip工具从PythonPackageIndex（PyPI）下载并安装Transformers库。请确保您的计算机上已经安装了pip。然后，您可以在Python代码中导入Transformers库：
  • 采用分布式部署deepseek 慧香一格 AI学习分布式deepseek
    分布式部署DeepSeek涉及使用多个计算节点来加速模型训练或提升推理效率。下面是一个基本的指南，帮助您了解如何进行分布式部署。1.环境准备硬件需求：确保您的集群环境中有足够的GPU资源，并且所有机器之间可以通过高速网络互联。软件依赖：安装必要的库和工具，如PyTorch、Transformers等。特别地，对于分布式训练，还需要安装torch.distributed或者类似的库支持，例如Horo
  • 使用 HuggingFace 库进行本地嵌入向量生成 qq_37836323 python人工智能开发语言
    在当今的AI和机器学习应用中，嵌入向量（embeddings）已成为不可或缺的一部分。嵌入向量能够将文本等高维数据转换为低维稠密向量，从而便于计算和分析。在本文中，我们将介绍如何使用HuggingFace库在本地生成嵌入向量，并演示相关代码。环境准备首先，我们需要安装一些必要的依赖库。可以通过以下命令进行安装：#安装必要的库!pipinstallsentence-transformers!pipi
  • 【深度学习】常见模型-BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）（双向编码器表示） IT古董 深度学习人工智能深度学习bert人工智能
    BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers）BERT是什么？BERT是Google在2018年推出的NLP（自然语言处理）模型，全称BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers（双向编码器表示）。BERT采用Transformer结构，并使用双向（Bidirectiona
  • 动手学图神经网络（12）：MovieLens上的链接回归 段智华 图神经网络图神经网络
    MovieLens上的链接回归在MovieLens数据集上进行评分预测的实践过程，包括数据处理、模型构建、训练以及评估等步骤，预测用户对电影的评分（即边的属性值）。环境设置使用pip安装pyg-lib、pytorch_geometric、sentence_transformers、fuzzywuzzy、captum等。importtorchprint(torch.__version__)impor
  • AI学习指南HuggingFace篇-项目实战：情感分析系统 俞兆鹏 AI学习指南ai
    一、引言情感分析是自然语言处理（NLP）中的一个重要应用，广泛用于舆情分析、用户反馈分析等领域。HuggingFace的Transformers库提供了强大的工具，使得情感分析变得简单高效。本文将通过一个完整的项目案例，从数据收集、模型训练到部署，展示HuggingFace在情感分析中的实战应用。二、项目实战：情感分析系统（一）数据收集情感分析通常需要一个包含文本和对应情感标签的数据集。Huggi
  • 使用一个大语言模型对另一个大语言模型进行“调教” 大霸王龙 python人工智能python
    使用一个大语言模型对另一个大语言模型进行“调教”（通常称为微调或适配），是一种常见的技术手段，用于让目标模型更好地适应特定的任务、领域或风格。以下是基于搜索结果整理的详细步骤和方法：1.准备工作安装必要的库•Transformers：用于加载和训练模型。•Datasets：用于处理数据集。•PEFT：用于微调，特别是LoRA（Low-RankAdaptation）等技术。•Accelerate：用
  • Transformers解决RuntimeError: element 0 of tensors does not require grad and does not have a grad_fn 怎么这么多名字都被占了 transformerpytorch
    在使用Transformers启动梯度检查点时，即：model.gradient_checkpointing_enable()时，会报错RuntimeError:element0oftensorsdoesnotrequiregradanddoesnothaveagrad_fn。解决办法：在get_peft_model之前加上：model.enable_input_require_grads()
  • 【分割评价指标-nnUNet V2训练】- AutoDL HUI 别摸鱼了 深度学习PyTorch算法人工智能python
    目录一、DSC二、IOU三、VOE(VolumeOverlapError)四、RVD(RelativeVolumeDifference)五、Hausdorff95(95thPercentileofHausdorffDistance)六、ASSD(AverageSymmetricSurfaceDistance)七、MSD(MeanSurfaceDistance)八、NSD(NormalizedSur
  • Ubuntu终端跑colmap实验记录——生成sparse和poses_bounds.npy Yunni_root 3DGaussian&&Unityubuntubad-nerf实验colmap经验分享计算机视觉nerf
    目录前言：colmap生成sparse1.打开工程进行自动重建（不需要）——just避雷！2.单步重建——生成sparse图像2.1提取特征点2.2特征点匹配2.3稀疏重建3.使用LLFF生成poses_bounds.npy前言：我一直习惯使用autodl的服务器，在上面配置了nerfstudio的环境，详细可以看我的这篇博客：Windows&&Linux跑通BAD-RFs实战__无数踩坑坑坑记录
  • 『大模型笔记』视觉语言模型解释 AI大模型前沿研究 大模型笔记LLMVLM视觉语言模型语言模型大模型人工智能
    视觉语言模型解释文章目录一.视觉语言模型解析1.什么是视觉语言模型？2.开源视觉语言模型概览3.如何找到合适的视觉语言模型MMMUMMBench4.技术细节5.使用变压器(transformers)运用视觉语言模型6.使用TRL微调视觉语言模型二.参考文章一.视觉语言模型解析视觉语言模型是一类能够同时从图像和文本中学习，以处理从视觉问题回答到图像描述等多种任务的模型。本文将深入探讨视觉语言模型的核
  • AI模型升级版0.02 pps-key pythonAI写作学习gpt
    根据您的需求，我将提供一个升级版的AI对话模型的实现代码，该模型可以在Windows上运行，并支持训练和微调。我们将使用HuggingFace的transformers库和torch库来实现这个目标。同时，我会结合最新的技术趋势，例如强化微调（ReinforcementFine-Tuning），来提升模型的性能。步骤1：安装必要的库首先，确保您的Windows系统上安装了Python（推荐Pyth
  • pytorch基于 Transformer 预训练模型的方法实现词嵌入（tiansz/bert-base-chinese） 纠结哥_Shrek pytorchtransformerbert
    以下是一个完整的词嵌入（WordEmbedding）示例代码，使用modelscope下载tiansz/bert-base-chinese模型，并通过transformers加载模型，获取中文句子的词嵌入。frommodelscope.hub.snapshot_downloadimportsnapshot_downloadfromtransformersimportBertTokenizer,Be
  • Open WebUI应用实践 孙将帼
    open-webui/open-webui:User-friendlyWebUIforLLMs(FormerlyOllamaWebUI)(github.com)Tutorial|OpenWebUIOpenWebUITip:OpenWebUI、Ollama、Helm、ChromaDB、RAG、Pipelines、sentence-transformers库、1、OpenWebUI是一个可扩展的、自托
  • Transformers库的模板困境：apply_chat_template的版本变迁与解决方案 Gaffey大杂烩 大模型windowslinux数据库
    目录问题现状低版本（4.43及以下）的简便方式高版本的报错问题原因分析旧版本的实现逻辑新版本的变化解决办法问题现状在使用Transformers库中的tokenizer处理模型输入时，我们经常需要将输入文本格式化为模型可以理解的格式。这个过程在不同版本的Transformers库中有着显著的差异。低版本（4.43及以下）的简便方式在Transformers4.43及更低版本中，当我们需要加载类似C
  • Transformer架构和Transformers 库和Hugging Face 大哥喝阔落 transformer架构深度学习
    Transformer架构和HuggingFace之间的关系非常紧密，HuggingFace是推动Transformer架构普及和应用的重要力量。以下是两者的关系及其具体联系：1.Transformer架构背景:Transformer是由Google在2017年提出的革命性架构，基于自注意力机制（Self-Attention），解决了传统RNN和CNN在处理长序列数据时的局限性。特点:并行计算能力
  • 使用云服务器+xshell运行代码 biu~！ 软件相关服务器ssh
    使用云服务器+xshell运行代码国内租用云服务平台，推荐Autodl.价格便宜，体验感好，可以无卡开机，省下不少钱。链接:link.接着，租用服务器。计费方式选择按量计费，就可以只开机才开始计费。选择自己需要的镜像，可以省去很多配置环境需要的时间。租用完成后，可以在控制台——我的实例处找到自己创建的实例。选择开机，即可获得登录指令。（在上传代码，部署环境阶段可以选择更多——无卡模式开机）粘贴登录
  • Hugging Face Transformers and Meta Llama Yongqiang Cheng LargeLanguageModel(LLM)HuggingFaceTransformersMetaLlama
    HuggingFaceTransformersandMetaLlama1.Transformers1.1.`src/transformers/models`1.2.`src/transformers/models/llama`2.MetaLlama2.1.Llama32.2.Llama22.3.LlamaCookbook:TheOfficialGuidetobuildingwithLlamaMod
  • 论文阅读笔记（9）——《A Practical Survey on Faster and Lighter Transformers》 StriveQueen 自然语言处理机器学习论文阅读笔记算法神经网络机器学习Transformer
    1Abstract2Introductionrecurrentneuralnetworks(RNNs)longshort-termmemory(LSTM)networksequencetosequenceframeworkinter-attentionrelativeeffectivecontextlength(RECL)Transformer3TransformerA.EncoderB.Deco
  • Python 装饰器详解：@staticmethod 与 @classmethod 的区别与用法：中英双语 阿正的梦工坊 Pythonpython开发语言
    缘由：今天在看Huggingface的源码的时候，https://github.com/huggingface/transformers/blob/v4.47.1/src/transformers/models/auto/configuration_auto.py#L897对几个装饰器有所疑问，学习一下。Python装饰器详解：@staticmethod与@classmethod的区别与用法在Py
  • 【大模型】AutoDL部署AI绘图大模型Stable Diffusion使用详解 小码农叔叔 AI大模型实战与应用AutoDL部署AI绘图大模型AI绘图大模型AutoDL部署SDAI绘图大模型SD使用详解SD使用详解SD部署
    目录一、前言二、AI绘图大模型概述2.1AI绘图大模型介绍2.2AI绘图大模型特点2.3AI绘图大模型优势三、主流的AI绘图大模型介绍3.1Midjourney3.1.1Midjourney介绍3.1.2Midjourney功能特点3.1.3Midjourney使用场景3.2StableDiffusion3.2.1StableDiffusion介绍3.2.2StableDiffusion特点3.2
  • 大模型系列-fastgpt,ollama搭建本地知识库 GeekPlusA 人工智能人工智能深度学习AIGCfastgpt知识库
    大模型系列-fastgpt,ollama搭建本地知识库1.安装fastgpt,oneapi2.安装ollama运行大模型2.1.安装ollama2.2.ollama下载模型3.安装开源的文本向量模型小技巧阿里云部署fastgptoneapi,并且在本机映射autodl的ollama端口docker运行m3e错误解决1.docker-composeup-d后oneapi不能启动2.oneapi配置大
  • Gradio + Transformers** 实现带记忆功能的对话系统完整代码示例 大霸王龙 pythonpython开发语言
    以下是一个使用Gradio+Transformers实现带记忆功能的对话系统完整代码示例，无需额外数据库依赖：importgradioasgrimportnumpyasnpfromtransformersimportAutoTokenizer,AutoModelfromtypingimportDict,List,Tuple#-----------------初始化模型---------------
  • 第二课堂笔记——大语言模型 skna_ 笔记语言模型人工智能
    part1——qwen在这一部分中需要完成初步运行通义千问，流式输出与在网页窗口进行对话。1.环境准备首先配置满足需求的环境。配置环境代码中：!pipinstalltransformers==4.37.0-U用于安装或更新Python的transformers库到特定版本4.37.0。‌这里的-U参数表示如果已安装transformers库，‌则将其更新到指定的版本。‌!pipinstallstr
  • 深度定制：Embedding与Reranker模型的微调艺术 从零开始学习人工智能 embedding人工智能
    微调是深度学习中的一种常见做法，它允许模型在预训练的基础上进一步学习特定任务的特定特征。对于Embedding模型，微调的目的是让模型更适配特定的数据集，从而取得更好的召回效果。这通常涉及到使用特定的数据集对模型进行额外的训练，以便模型能够学习到数据集中的特定语义关系。微调过程可以使用不同的库和框架来实现，例如sentence-transformers库，它提供了便捷的API来调整Embeddin
  • pip install transformers教程 养一只Trapped_beast 知识学习piptransformers
    直接pipinstalltransformers会报错，报错内容如下：Collectingsafetensors>=0.3.1(fromtransformers)Usingcachedsafetensors-0.5.2.tar.gz(66kB)Installingbuilddependencies...doneGettingrequirementstobuildwheel...donePrepar
  • java短路运算符和逻辑运算符的区别 3213213333332132 java基础
    /* * 逻辑运算符——不论是什么条件都要执行左右两边代码 * 短路运算符——我认为在底层就是利用物理电路的“并联”和“串联”实现的 * 原理很简单，并联电路代表短路或（||），串联电路代表短路与（&&）。 * * 并联电路两个开关只要有一个开关闭合，电路就会通。 * 类似于短路或（||），只要有其中一个为true（开关闭合）是
  • Java异常那些不得不说的事 白糖_ javaexception
    一、在finally块中做数据回收操作 比如数据库连接都是很宝贵的，所以最好在finally中关闭连接。 JDBCAgent jdbc = new JDBCAgent(); try{ jdbc.excute("select * from ctp_log"); }catch(SQLException e){ ... }finally{ jdbc.close();
  • utf-8与utf-8(无BOM)的区别 dcj3sjt126com PHP
    BOM——Byte Order Mark，就是字节序标记   在UCS 编码中有一个叫做"ZERO WIDTH NO-BREAK SPACE"的字符，它的编码是FEFF。而FFFE在UCS中是不存在的字符，所以不应该出现在实际传输中。UCS规范建议我们在传输字节流前，先传输 字符"ZERO WIDTH NO-BREAK SPACE"。这样如
  • JAVA Annotation之定义篇 周凡杨 java注解annotation入门注释
        Annotation: 译为注释或注解 An annotation, in the Java computer programming language, is a form of syntactic metadata that can be added to Java source code. Classes, methods, variables, pa
  • tomcat的多域名、虚拟主机配置 g21121 tomcat
    众所周知apache可以配置多域名和虚拟主机，而且配置起来比较简单，但是项目用到的是tomcat，配来配去总是不成功。查了些资料才总算可以，下面就跟大家分享下经验。 很多朋友搜索的内容基本是告诉我们这么配置： 在Engine标签下增面积Host标签，如下： <Host name="www.site1.com" appBase="webapps"
  • Linux SSH 错误解析（Capistrano 的cap 访问错误 Permission ） 510888780 linuxcapistrano
    1.ssh -v [email protected] 出现 Permission denied (publickey,gssapi-keyex,gssapi-with-mic,password). 错误 运行状况如下： OpenSSH_5.3p1, OpenSSL 1.0.1e-fips 11 Feb 2013 debug1: Reading configuratio
  • log4j的用法 Harry642 javalog4j
    一、前言：     log4j 是一个开放源码项目，是广泛使用的以Java编写的日志记录包。由于log4j出色的表现，     当时在log4j完成时，log4j开发组织曾建议sun在jdk1.4中用log4j取代jdk1.4 的日志工具类，但当时jdk1.4已接近完成，所以sun拒绝使用log4j，当在java开发中
  • mysql、sqlserver、oracle分页，java分页统一接口实现 aijuans oraclejave
    定义：pageStart 起始页，pageEnd 终止页,pageSize页面容量 oracle分页： 　　　　select * from ( select mytable.*,rownum num from (实际传的SQL) where rownum<=pageEnd) where num>=pageStart sqlServer分页：  
  • Hessian 简单例子 antlove javaWebservicehessian
    hello.hessian.MyCar.java package hessian.pojo; import java.io.Serializable; public class MyCar implements Serializable { private static final long serialVersionUID = 473690540190845543
  • 数据库对象的同义词和序列 百合不是茶 sql序列同义词ORACLE权限
    回顾简单的数据库权限等命令; 解锁用户和锁定用户 alter user scott account lock/unlock; //system下查看系统中的用户 select * dba_users; //创建用户名和密码 create user wj identified by wj; identified by //授予连接权和建表权 grant connect to
  • 使用Powermock和mockito测试静态方法 bijian1013 持续集成单元测试mockitoPowermock
            实例： package com.bijian.study; import static org.junit.Assert.assertEquals; import java.io.IOException; import org.junit.Before; import org.junit.Test; import or
  • 精通Oracle10编程SQL(6)访问ORACLE bijian1013 oracle数据库plsql
    /* *访问ORACLE */ --检索单行数据 --使用标量变量接收数据 DECLARE v_ename emp.ename%TYPE; v_sal emp.sal%TYPE; BEGIN select ename,sal into v_ename,v_sal from emp where empno=&no; dbms_output.pu
  • 【Nginx四】Nginx作为HTTP负载均衡服务器 bit1129 nginx
     Nginx的另一个常用的功能是作为负载均衡服务器。一个典型的web应用系统，通过负载均衡服务器，可以使得应用有多台后端服务器来响应客户端的请求。一个应用配置多台后端服务器，可以带来很多好处：   负载均衡的好处 增加可用资源 增加吞吐量 加快响应速度，降低延时 出错的重试验机制 Nginx主要支持三种均衡算法： round-robin l
  • jquery-validation备忘 白糖_ jquerycssF#Firebug
    留点学习jquery validation总结的代码：   function checkForm(){ validator = $("#commentForm").validate({// #formId为需要进行验证的表单ID errorElement :"span",// 使用"div"标签标记错误， 默认:&
  • solr限制admin界面访问（端口限制和http授权限制） ronin47 限定Ip访问
    solr的管理界面可以帮助我们做很多事情，但是把solr程序放到公网之后就要限制对admin的访问了。 可以通过tomcat的http基本授权来做限制，也可以通过iptables防火墙来限制。 我们先看如何通过tomcat配置http授权限制。 第一步： 在tomcat的conf/tomcat-users.xml文件中添加管理用户，比如： <userusername="ad
  • 多线程-用JAVA写一个多线程程序，写四个线程，其中二个对一个变量加1，另外二个对一个变量减1 bylijinnan java多线程
    public class IncDecThread { private int j=10; /* * 题目:用JAVA写一个多线程程序，写四个线程，其中二个对一个变量加1，另外二个对一个变量减1 * 两个问题： * 1、线程同步--synchronized * 2、线程之间如何共享同一个j变量--内部类 */ public static
  • 买房历程 cfyme
        2015-06-21: 万科未来城，看房子   2015-06-26: 办理贷款手续，贷款73万，贷款利率5.65=5.3675   2015-06-27: 房子首付,签完合同   2015-06-28，央行宣布降息 0.25，就2天的时间差啊，没赶上。   首付，老婆找他的小姐妹接了5万，另外几个朋友借了1-
  • [军事与科技]制造大型太空战舰的前奏 comsci 制造
           天气热了........空调和电扇要准备好..........        最近,世界形势日趋复杂化,战争的阴影开始覆盖全世界..........        所以,我们不得不关
  • dateformat dai_lm DateFormat
    "Symbol Meaning Presentation Ex." "------ ------- ------------ ----" "G era designator (Text) AD" "y year
  • Hadoop如何实现关联计算 datamachine mapreducehadoop关联计算
        选择Hadoop，低成本和高扩展性是主要原因，但但它的开发效率实在无法让人满意。     以关联计算为例。     假设：HDFS上有2个文件，分别是客户信息和订单信息，customerID是它们之间的关联字段。如何进行关联计算，以便将客户名称添加到订单列表中？   &nbs
  • 用户模型中修改用户信息时，密码是如何处理的 dcj3sjt126com yii
    当我添加或修改用户记录的时候对于处理确认密码我遇到了一些麻烦，所有我想分享一下我是怎么处理的。 场景是使用的基本的那些(系统自带)，你需要有一个数据表(user)并且表中有一个密码字段(password),它使用 sha1、md5或其他加密方式加密用户密码。 面是它的工作流程: 当创建用户的时候密码需要加密并且保存，但当修改用户记录时如果使用同样的场景我们最终就会把用户加密过的密码再次加密，这
  • 中文 iOS/Mac 开发博客列表 dcj3sjt126com Blog
      本博客列表会不断更新维护，如果有推荐的博客，请到此处提交博客信息。 本博客列表涉及的文章内容支持 定制化Google搜索，特别感谢 JeOam 提供并帮助更新。 本博客列表也提供同步更新的OPML文件（下载OPML文件），可供导入到例如feedly等第三方定阅工具中，特别感谢 lcepy 提供自动转换脚本。这里有导入教程。
  • js去除空格，去除左右两端的空格 蕃薯耀 去除左右两端的空格js去掉所有空格js去除空格
    js去除空格，去除左右两端的空格 >>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>&g
  • SpringMVC4零配置--web.xml hanqunfeng springmvc4
    servlet3.0+规范后，允许servlet，filter，listener不必声明在web.xml中，而是以硬编码的方式存在，实现容器的零配置。 ServletContainerInitializer：启动容器时负责加载相关配置 package javax.servlet; import java.util.Set; public interface ServletContainer
  • 《开源框架那些事儿21》：巧借力与借巧力 j2eetop 框架UI
    同样做前端UI，为什么有人花了一点力气，就可以做好？而有的人费尽全力，仍然错误百出？我们可以先看看几个故事。 故事1：巧借力，乌鸦也可以吃核桃 有一个盛产核桃的村子，每年秋末冬初，成群的乌鸦总会来到这里，到果园里捡拾那些被果农们遗落的核桃。 核桃仁虽然美味，但是外壳那么坚硬，乌鸦怎么才能吃到呢？原来乌鸦先把核桃叼起，然后飞到高高的树枝上，再将核桃摔下去，核桃落到坚硬的地面上，被撞破了，于是，
  • JQuery EasyUI 验证扩展 可怜的猫 jqueryeasyui验证
      最近项目中用到了前端框架-- EasyUI，在做校验的时候会涉及到很多需要自定义的内容，现把常用的验证方式总结出来，留待后用。   以下内容只需要在公用js中添加即可。   使用类似于如下： <input class="easyui-textbox" name="mobile" id="mobile&
  • 架构师之httpurlconnection----------读取和发送(流读取效率通用类) nannan408
    1.前言.    如题. 2.代码. /* * Copyright (c) 2015, S.F. Express Inc. All rights reserved. */ package com.test.test.test.send; import java.io.IOException; import java.io.InputStream
  • Jquery性能优化 r361251 JavaScriptjquery
    一、注意定义jQuery变量的时候添加var关键字 这个不仅仅是jQuery，所有javascript开发过程中，都需要注意，请一定不要定义成如下： $loading = $('#loading'); //这个是全局定义，不知道哪里位置倒霉引用了相同的变量名，就会郁闷至死的 二、请使用一个var来定义变量 如果你使用多个变量的话，请如下方式定义： . 代码如下: var page
  • 在eclipse项目中使用maven管理依赖 tjj006 eclipsemaven
    概览: 如何导入maven项目至eclipse中 建立自有Maven  Java类库服务器 建立符合maven代码库标准的自定义类库 Maven在管理Java类库方面有巨大的优势，像白衣所说就是非常“环保”。 我们平时用IDE开发都是把所需要的类库一股脑的全丢到项目目录下，然后全部添加到ide的构建路径中，如果用了SVN/CVS，这样会很容易就 把
  • 中国天气网省市级联页面 x125858805 级联
    1、页面及级联js <%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="UTF-8"%> <!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN"> &l
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他