语言模型（ngram,word2vec)

Langchain链式开发：打造高效、可扩展的AI应用小南AI学院 langchain 人工智能软件工程
1.Langchain链是什么?Langchain是一个开源框架，专门用于开发基于大型语言模型(LLMs)的应用程序。它允许开发者将各种组件(如模型、数据源、工具等)连接在一起，构建复杂的AI应用程序。“链”(Chain)在Langchain中是一个核心概念，它代表了多个组件的有序连接，用于完成特定任务。2.Langchain链的职责是什么?Langchain链的主要职责包括：流程编排：管理多个组
阿里巴巴发布 R1-Omni：首个基于 RLVR 的全模态大语言模型，用于情感识别新加坡内哥谈技术语言模型人工智能自然语言处理
每周跟踪AI热点新闻动向和震撼发展想要探索生成式人工智能的前沿进展吗？订阅我们的简报，深入解析最新的技术突破、实际应用案例和未来的趋势。与全球数同行一同，从行业内部的深度分析和实用指南中受益。不要错过这个机会，成为AI领域的领跑者。点击订阅，与未来同行！订阅：https://rengongzhineng.io/情感识别一直是AI领域的难题，尤其是视觉与音频信号的融合。单独依赖视觉或音频的模型，往往
编程助手学Python--Deepseek对提示词模板PromptTemplate / ChatPromptTemplate / ChatMessagePromptTemplate 的理解 sunyaox 编程助手学Python python 服务器开发语言
编程助手学Python--Deepseek对提示词模板PromptTemplate/ChatPromptTemplate/ChatMessagePromptTemplate的理解1.PromptTemplate主要功能：示例：2.ChatPromptTemplate主要功能：示例：3.ChatMessagePromptTemplate主要功能：示例：总结在构建基于语言模型的应用程序时，Prompt
AI 行业发展趋势：科技创新引领未来变革我是阿萌畅聊AI 人工智能科技学习
在当今数字化时代，人工智能（AI）行业正以前所未有的速度蓬勃发展，深刻地改变着我们的生活、工作和社会格局。从基础技术的突破到广泛的应用场景拓展，AI展现出了一系列令人瞩目的发展趋势，预示着一个充满无限可能的未来。一、技术创新持续突破模型规模与性能提升AI模型正朝着更大规模、更复杂的方向发展。以GPT系列为代表的大语言模型，参数数量不断攀升，从GPT-2的15亿参数到GPT-4的万亿级参数，模型的语
编程助手学Python--Deepseek对提示词自定义模板StringPromptTemplate的理解 sunyaox 编程助手学Python python 开发语言
编程助手学Python--Deepseek对提示词自定义模板StringPromptTemplate的理解主要功能核心属性和方法使用场景示例代码1.基本用法2.使用f-string格式3.结合其他模板类高级用法1.自定义模板格式2.动态生成模板总结StringPromptTemplate是一种用于生成字符串提示的模板类，通常用于构建基于语言模型的应用程序。它允许你定义一个包含占位符的字符串模板，并
AI推介-大语言模型LLMs论文速览（arXiv方向）：2024.06.25-2024.07.01 小小帅AIGC LLMs论文时报人工智能语言模型深度学习自然语言处理大语言模型 LLM
文章目录～1.AutoCherry-Picker:LearningfromHigh-qualityGenerativeDataDrivenbyLanguage2.BioMNER:ADatasetforBiomedicalMethodEntityRecognition3.BESTOW:EfficientandStreamableSpeechLanguageModelwiththeBestofTwoW
大语言模型微调和大语言模型应用的区别？ AI Echoes 深度学习人工智能机器学习
1.基本概念微调（Fine-tuning）定义：微调是指在预训练大语言模型的基础上，通过在特定领域或任务的数据上进一步训练，从而使模型在该特定任务上表现更优。目的：适应具体的任务需求，比如法律文书写作、医疗问答、金融分析等，使得模型能更好地理解和生成符合领域要求的内容。过程：通常涉及准备领域特定的数据集、设计合适的损失函数、调整超参数（例如学习率、批量大小等），以及选择冻结或解冻部分参数来更新模型
大语言模型（LLMs）全面学习指南（非常详细）零基础入门到精通，收藏这一篇就够了网络安全大白科技程序员人工智能语言模型人工智能自然语言处理
大语言模型（LLMs）作为人工智能（AI）领域的一项突破性发展，已经改变了自然语言处理（NLP）和机器学习（ML）应用的面貌。这些模型，包括OpenAI的GPT-4o和Google的gemini系列等，已经展现出了在理解和生成类人文本方面的令人印象深刻的能力，使它们成为各行各业的宝贵工具。如下这份指南将涵盖LLMs的基础知识、训练过程、用例和未来趋势……一.WhatareLargeLanguage
十分钟学会微调大语言模型喝不喝奶茶丫语言模型人工智能自然语言处理大模型大模型应用 AI大模型微调
在之前的文章中，我分享了一些使用大语言模型开发应用的方法，也介绍了几个开源大语言模型的部署方式，有同学给我留言说想知道怎么训练自己的大语言模型，让它更贴合自己的业务场景。完整的大语言模型训练成本比较高昂，不是我们业余玩家能搞的，如果我们只是想在某个业务场景或者垂直的方面加强大模型的能力，可以进行微调训练。本文就来介绍一种大语言模型微调的方法，使用的工具是我最近在用的TextGenerationWe
大语言模型微调和大语言模型应用的区别？ AI Echoes 人工智能深度学习机器学习
大语言模型微调和大语言模型应用的区别？1.定义与目标微调（Fine-tuning）目标：调整预训练模型（如GPT、LLaMA、PaLM）的参数，使其适应特定任务或领域。核心：通过额外的训练（使用特定数据集）优化模型的性能，提升其在特定场景下的效果。例如：将通用模型微调为法律咨询、医疗诊断或金融分析的专业模型。应用（Application）目标：直接使用预训练或微调后的模型解决实际问题，无需修改模型
大模型生成人物关系思维导图的实战教程 herosunly 大模型生成人物关系生成思维导图实战教程
大家好，我是herosunly。985院校硕士毕业，现担任算法研究员一职，热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名，CCF比赛第二名，科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。本文主要介绍了大模型生成人物关系思维导图的实战教程，希望对使用大语言模型的同学们有所帮
吴恩达出手，开源最新Python包，一个接口调用OpenAI等模型 Bryan Ding python
用相同的代码方式调用OpenAI、Anthropic、Google等发布的大模型，还能实现便捷的模型切换和对比测试。刚刚，AI著名学者、斯坦福大学教授吴恩达最新开源项目实现了。吴恩达在推文中宣布了这一好消息开源新的Python包：aisuite！这个工具可以让开发者轻松使用来自多个提供商的大型语言模型。在谈到为何构建这个项目时，吴恩达表示构建应用时，发现与多个提供商集成非常麻烦。aisuite正是
聊天模型集成指南三月七꧁ ꧂ langchain+llm microsoft 语言模型 prompt 人工智能自然语言处理开发语言 llama
文章目录聊天模型集成指南Anthropic聊天模型集成PaLM2聊天模型集成OpenAl聊天模型集成聊天模型集成指南随着GPT-4等大语言模型的突破，聊天机器人已经不仅仅是简单的问答工具，它们现在广泛应用于客服、企业咨询、电子商务等多种场景，为用户提供准确、快速的反馈。在这样的背景下，开发者们急需一套可以轻松切换、集成不同平台的工具。正是基于这样的需求，Anthropic、PaLM2和Op
云原生周刊：基于 KubeSphere LuBan 架构打造DeepSeek 插件云计算
开源项目推荐KubeAIKubeAI是一个K8s上的AI推理操作器，旨在简化在生产环境中部署和管理大型语言模型（LLM）、向量嵌入和语音处理等机器学习模型。它提供与OpenAI兼容的API，支持在CPU和GPU上运行，并具备按需自动扩缩容的能力。KubeAI无需依赖Istio、Knative等其他系统，能够在几乎任何K8s集群中开箱即用。此外，它内置了模型代理，优化了键值缓存利用率，从而显著提升系
【vLLM 学习】使用 TPU 安装 HyperAI超神经 vLLM 学习人工智能 vLLM 深度学习 TPU 机器学习教程
vLLM是一款专为大语言模型推理加速而设计的框架，实现了KV缓存内存几乎零浪费，解决了内存管理瓶颈问题。更多vLLM中文文档及教程可访问→https://vllm.hyper.ai/vLLM使用PyTorchXLA支持GoogleCloudTPU。依赖环境GoogleCloudTPUVM（单主机和多主机）TPU版本:v5e、v5p、v4Python:3.10安装选项：href=“https://v
推理大模型：技术解析与未来趋势全景时光旅人01号深度学习人工智能 python pytorch 神经网络
1.推理大模型的定义推理大模型（ReasoningLLMs）是专门针对复杂多步推理任务优化的大型语言模型，具备以下核心特性：输出形式创新展示完整逻辑链条（如公式推导、多阶段分析）任务类型聚焦擅长数学证明、编程挑战、多模态谜题等深度逻辑任务训练方法升级融合强化学习、思维链（CoT）、测试时计算扩展等技术2.主流推理大模型图谱2.1国际前沿模型OpenAIo1系列内部生成"思维链"机制数学/代码能力标
普通人如何利用GPT赚钱之开发虚拟助手贫苦游商普通人利用AI搞钱系列 gpt 人工智能深度学习机器人 AIGC
普通人如何利用GPT赚钱之开发虚拟助手随着人工智能技术的迅猛发展，GPT（GenerativePre-trainedTransformer）作为一种强大的语言模型，正在改变我们的生活和工作方式。普通人如何利用GPT赚钱？开发虚拟助手是一个极具潜力的方向。本文将探讨如何开发虚拟助手，以及如何通过这一技术实现经济收益。什么是虚拟助手虚拟助手是一种基于人工智能的技术，能够理解自然语言并执行特定任务。它们
LLM大语言模型书籍：《大模型时代》开启人工智能狂潮！（附文档） Langchain 人工智能 prompt chatgpt ai大模型 LLM 大语言模型大模型时代
哈喽大家好！很久都没有更新大模型这块的书了，今天给大家说一下这本：《大模型时代》，本书对大模型时代的技术、应用和产业变化进行了深入的分析和阐述。近2年GPT风靡全球，然而真正的智慧“心脏”却是大型语言模型（LargeLanguageModel）！生成式大型模型正引领我们进入一个崭新的时代。《本书》深入探讨了大型模型时代的技术演进、应用场景和产业变革。生动地阐释了ChatGPT背后的工作原理，深入解
【GPT入门】第18课 langchain介绍与API初步体验 *星星之火* 大模型 gpt langchain
【GPT入门】langchain第一课langchain介绍与API初步体验1.langchain介绍定义特点1.模块化与灵活性2.链式调用机制3.数据连接能力4.记忆管理功能5.提示工程支持6.可扩展性2.langchain核心组件架构图3.最简单的helloworld入门1.langchain介绍LangChain是一个用于开发由语言模型驱动的应用程序的开源框架，它在大语言模型（LLM）应用开
LLM 为什么需要 tokenizer？ SmallerFL NLP&机器学习语言模型 gpt nlp python 词嵌入深度学习 transformer
文章目录1.LLM预训练目的1.1什么是语言模型2.Tokenizer一般处理流程（了解）3.进行Tokenizer的原因3.1one-hot的问题3.2词嵌入4.结语1.LLM预训练目的我们必须知道一个预训练目的：LLM的预训练是为了建立语言模型。1.1什么是语言模型预训练的语言模型通常是建立预测模型的，即预测下一个词的概率。通常采用了基于自监督学习的方式进行预训练，其中最常见的方法之一是使用自
从零开始：基于LLM大模型构建智能应用程序的完整指南 AI天才研究院 ChatGPT 人工智能
目录从零开始：基于LLM大模型构建智能应用程序的完整指南什么是LLM大模型如何利用LLM大模型构建智能应用程序1.收集和准备数据2.构建LLM大模型3.集成和部署4.监测和维护使用特定于私有领域的数据增强LLM检索增强生成(RAG)数据预处理、分块和检索技术零射击与少量射击提示和指导LLM大模型使用LLM进行推荐和聚类任务改善组织内的搜索体验考虑以上所有解锁的利基应用程序参考最近，围绕大型语言模型
第81期 | GPTSecurity周报 aigc网络安全
GPTSecurity是一个涵盖了前沿学术研究和实践经验分享的社区，集成了生成预训练Transformer（GPT）、人工智能生成内容（AIGC）以及大语言模型（LLM）等安全领域应用的知识。在这里，您可以找到关于GPT/AIGC/LLM最新的研究论文、博客文章、实用的工具和预设指令（Prompts）。现为了更好地知悉近一周的贡献内容，现总结如下。SecurityPapers1.大语言模型与代码安
大模型相关知识学习随记 m0_65156252 语言模型人工智能自然语言处理
2024/3/151，概念解释：通义千问，是阿里云推出的一个超大规模的语言模型，功能包括多轮对话、文案创作、逻辑推理、多模态理解、多语言支持。能够跟人类进行多轮的交互，也融入了多模态的知识理解，且有文案创作能力，能够续写小说，编写邮件等。2，多模态大模型：多模态大模型是一种基于深度学习的机器学习技术，其核心思想是将不同媒体数据（如文本、图像、音频和视频等）进行融合，通过学习不同模态之间的关联，实现
【LLM大模型】大模型涌现能力及 Prompt Engineering提示词 Langchain prompt 人工智能 llama langchain ai大模型 LLM
涌现能力GPT3是第一批拥有“涌现能力”的大语言模型，即模型未经特定任务的训练，但在适当的提示下，仍然能够解决某些特定领域的问题。例如大语言模型可以解答数学问题、辅助进行编程、甚至是进行问答等，其实都属于模型的涌现能力。作为概率模型，大语言模型甚至不知道数字代表的真实含义，模型只是在学习了无数的语料之后，发现了一些数学结论之间的潜在概率关系，才最终涌现出了数学运算或者复杂推理的能力。但是“涌现能力
【AI大模型应用开发】1.3 Prompt攻防（安全）和 Prompt逆向工程同学小张大模型人工智能 prompt 笔记经验分享 chatgpt 安全 AIGC
随着GPT和Prompt工程的大火，随之而来的是隐私问题和安全问题。尤其是最近GPTs刚刚开放，藏在GPTs后面的提示词就被网友们扒了出来，甚至直接被人作为开源项目发布，一点安全和隐私都没有，原作者的收益也必然受到极大损失…到目前为止，大语言模型的防御也没有一个比较完美的解决方式。本文就来看看Prompt防攻击、防泄漏的手段，以及Prompt逆向工程可以做什么，怎么做。1.Prompt攻击是什么P
揭秘Prompt Engineering 提示词工程（附学习文档） LLM. prompt 人工智能 ai大模型大模型提示词工程大语言模型 LLM
PromptEngineering概览何为Prompt在自然语言处理领域，尤其是与大型语言模型（LLM）互动时，Prompt起着至关重要的作用。形象地说：LLM是金矿：大型语言模型如同深藏不露的金矿，蕴藏着巨大的知识与创造力潜力。Prompt是钥匙：而Prompt，则是开启这座金矿的钥匙。通过精心设计的问题或指令（Prompt），我们能引导模型产生特定的、有价值的输出，如文章创作、代码编写、问题解
使用Argostranslate模型进行翻译（python）一只小铁柱 python 开发语言
1.环境准备：#创建虚拟环境python-mvenvmyenv#激活虚拟环境#Windowsmyenv\Scripts\activate#macOS/Linuxsourcemyenv/bin/activate#安装argostranslatepipinstallargostranslate2.下载语言模型importargostranslate.packageimportargostranslat
普通人怎么利用GPT赚钱之创建自动化工具贫苦游商普通人利用AI搞钱系列 gpt 自动化运维人工智能算法机器学习
利用GPT创建自动化工具：从构想到实现的详细指南在当前快速发展的科技时代，人工智能（AI）正在改变各行各业的工作方式。对于普通人来说，利用GPT（GenerativePre-trainedTransformer）这样的语言模型来创建自动化工具，并通过这些工具赚钱，已经成为一种切实可行的方法。本文将探讨普通人如何在中文平台上利用GPT创建自动化工具，从而实现盈利。什么是GPT？首先，我们需要了解什么
基于大模型的Text2SQL微调的实战教程(二) herosunly AIGC Text2SQL 微调实战教程
大家好，我是herosunly。985院校硕士毕业，现担任算法研究员一职，热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名，CCF比赛第二名，科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。本文主要介绍了基于大模型的Text2SQL微调的实战教程(二)，希望对学习大语言模型的
从Swish到SwiGLU：激活函数的进化与革命，qwen2.5应用的激活函数 KangkangLoveNLP qwen2.5 人工智能算法神经网络机器学习深度学习 cnn 自然语言处理
swiGLU和RMSNorm1.什么是swiGLUSwiGLU（Swish-GatedLinearUnit）是一种结合了Swish激活函数和GLU（GatedLinearUnit）门控机制的激活函数，广泛应用于现代大型语言模型中1.什么是Swish激活函数1.1Swish激活函数Swish激活函数是一种平滑的、非单调的激活函数，由GoogleBrain团队在2017年提出。它结合了ReLU的非线性
Spring的注解积累 yijiesuifeng spring 注解
用注解来向Spring容器注册Bean。需要在applicationContext.xml中注册： <context:component-scan base-package=”pagkage1[,pagkage2,…,pagkageN]”/>。如：在base-package指明一个包 <context:component-sc
传感器百合不是茶 android 传感器
android传感器的作用主要就是来获取数据,根据得到的数据来触发某种事件下面就以重力传感器为例; 1,在onCreate中获得传感器服务 private SensorManager sm;// 获得系统的服务 private Sensor sensor;// 创建传感器实例 @Override protected void
[光磁与探测]金吕玉衣的意义 comsci
这是一个古代人的秘密:现在告诉大家信不信由你们: 穿上金律玉衣的人,如果处于灵魂出窍的状态,可以飞到宇宙中去看星星这就是为什么古代
精简的反序打印某个数沐刃青蛟打印
以前看到一些让求反序打印某个数的程序。比如：输入123，输出321。记得以前是告诉你是几位数的，当时就抓耳挠腮，完全没有思路。似乎最后是用到%和/方法解决的。而今突然想到一个简短的方法，就可以实现任意位数的反序打印（但是如果是首位数或者尾位数为0时就没有打印出来了）代码如下： long num, num1=0;
PHP：6种方法获取文件的扩展名 IT独行者 PHP 扩展名
PHP：6种方法获取文件的扩展名 1、字符串查找和截取的方法 1 $extension = substr ( strrchr ( $file , '.' ), 1); 2、字符串查找和截取的方法二 1 $extension = substr
面试111 文强chu 面试
1事务隔离级别有那些，事务特性是什么（问到一次） 2 spring aop 如何管理事务的，如何实现的。动态代理如何实现，jdk怎么实现动态代理的，ioc是怎么实现的，spring是单例还是多例，有那些初始化bean的方式，各有什么区别（经常问） 3 struts默认提供了那些拦截器（一次） 4 过滤器和拦截器的区别（频率也挺高） 5 final，finally final
XML的四种解析方式小桔子 dom jdom dom4j sax
在平时工作中，难免会遇到把 XML 作为数据存储格式。面对目前种类繁多的解决方案，哪个最适合我们呢？在这篇文章中，我对这四种主流方案做一个不完全评测，仅仅针对遍历 XML 这块来测试，因为遍历 XML 是工作中使用最多的（至少我认为）。　　预备　　测试环境：　　AMD 毒龙1.4G OC 1.5G、256M DDR333、Windows2000 Server
wordpress中常见的操作 aichenglong 中文注册 wordpress 移除菜单
1 wordpress中使用中文名注册解决办法 1)使用插件 2)修改wp源代码进入到wp-include/formatting.php文件中找到 function sanitize_user( $username, $strict = false
小飞飞学管理-1 alafqq 管理
项目管理的下午题，其实就在提出问题（挑刺），分析问题，解决问题。今天我随意看下10年上半年的第一题。主要就是项目经理的提拨和培养。结合我自己经历写下心得对于公司选拔和培养项目经理的制度有什么毛病呢？ 1，公司考察，选拔项目经理，只关注技术能力，而很少或没有关注管理方面的经验，能力。 2，公司对项目经理缺乏必要的项目管理知识和技能方面的培训。 3，公司对项目经理的工作缺乏进行指
IO输入输出部分探讨百合不是茶 IO
//文件处理在处理文件输入输出时要引入java.IO这个包； /* 1，运用File类对文件目录和属性进行操作 2，理解流，理解输入输出流的概念 3，使用字节/符流对文件进行读/写操作 4，了解标准的I/O 5，了解对象序列化 */ //1，运用File类对文件目录和属性进行操作 //在工程中线创建一个text.txt
getElementById的用法 bijian1013 element
getElementById是通过Id来设置/返回HTML标签的属性及调用其事件与方法。用这个方法基本上可以控制页面所有标签，条件很简单，就是给每个标签分配一个ID号。返回具有指定ID属性值的第一个对象的一个引用。语法： &n
励志经典语录 bijian1013 励志人生
经典语录1: 哈佛有一个著名的理论：人的差别在于业余时间，而一个人的命运决定于晚上8点到10点之间。每晚抽出2个小时的时间用来阅读、进修、思考或参加有意的演讲、讨论，你会发现，你的人生正在发生改变，坚持数年之后，成功会向你招手。不要每天抱着QQ/MSN/游戏/电影/肥皂剧……奋斗到12点都舍不得休息，看就看一些励志的影视或者文章，不要当作消遣；学会思考人生，学会感悟人生
[MongoDB学习笔记三]MongoDB分片 bit1129 mongodb
MongoDB的副本集(Replica Set)一方面解决了数据的备份和数据的可靠性问题，另一方面也提升了数据的读写性能。MongoDB分片(Sharding)则解决了数据的扩容问题，MongoDB作为云计算时代的分布式数据库，大容量数据存储，高效并发的数据存取，自动容错等是MongoDB的关键指标。本篇介绍MongoDB的切片(Sharding) 1.何时需要分片 &nbs
【Spark八十三】BlockManager在Spark中的使用场景 bit1129 manager
1. Broadcast变量的存储，在HttpBroadcast类中可以知道 2. RDD通过CacheManager存储RDD中的数据，CacheManager也是通过BlockManager进行存储的 3. ShuffleMapTask得到的结果数据，是通过FileShuffleBlockManager进行管理的，而FileShuffleBlockManager最终也是使用BlockMan
yum方式部署zabbix ronin47 yum方式部署zabbix
安装网络yum库#rpm -ivh http://repo.zabbix.com/zabbix/2.4/rhel/6/x86_64/zabbix-release-2.4-1.el6.noarch.rpm 通过yum装mysql和zabbix调用的插件还有agent代理#yum install zabbix-server-mysql zabbix-web-mysql mysql-
Hibernate4和MySQL5.5自动创建表失败问题解决方法 byalias J2EE Hibernate4
今天初学Hibernate4，了解了使用Hibernate的过程。大体分为4个步骤： ①创建hibernate.cfg.xml文件 ②创建持久化对象 ③创建*.hbm.xml映射文件 ④编写hibernate相应代码在第四步中，进行了单元测试，测试预期结果是hibernate自动帮助在数据库中创建数据表，结果JUnit单元测试没有问题，在控制台打印了创建数据表的SQL语句，但在数据库中
Netty源码学习-FrameDecoder bylijinnan java netty
Netty 3.x的user guide里FrameDecoder的例子，有几个疑问： 1.文档说：FrameDecoder calls decode method with an internally maintained cumulative buffer whenever new data is received. 为什么每次有新数据到达时，都会调用decode方法？ 2.Dec
SQL行列转换方法 chicony 行列转换
create table tb(终端名称 varchar(10) , CEI分值 varchar(10) , 终端数量 int) insert into tb values('三星' , '0-5' , 74) insert into tb values('三星' , '10-15' , 83) insert into tb values('苹果' , '0-5' , 93)
中文编码测试 ctrain 编码
循环打印转换编码 String[] codes = { "iso-8859-1", "utf-8", "gbk", "unicode" }; for (int i = 0; i < codes.length; i++) { for (int j
hive 客户端查询报堆内存溢出解决方法 daizj hive 堆内存溢出
hive> select * from t_test where ds=20150323 limit 2; OK Exception in thread "main" java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space 问题原因： hive堆内存默认为256M 这个问题的解决方法为：修改/us
人有多大懒，才有多大闲 (评论『卓有成效的程序员』) dcj3sjt126com 程序员
卓有成效的程序员给我的震撼很大，程序员作为特殊的群体，有的人可以这么懒，懒到事情都交给机器去做，而有的人又可以那么勤奋，每天都孜孜不倦得做着重复单调的工作。在看这本书之前，我属于勤奋的人，而看完这本书以后，我要努力变成懒惰的人。不要在去庞大的开始菜单里面一项一项搜索自己的应用程序，也不要在自己的桌面上放置眼花缭乱的快捷图标
Eclipse简单有用的配置 dcj3sjt126com eclipse
1、显示行号 Window -- Prefences -- General -- Editors -- Text Editors -- show line numbers 2、代码提示字符 Window ->Perferences，并依次展开 Java -> Editor -> Content Assist，最下面一栏 auto-Activation
在tomcat上面安装solr4.8.0全过程 eksliang Solr solr4.0后的版本安装 solr4.8.0安装
转载请出自出处： http://eksliang.iteye.com/blog/2096478 首先solr是一个基于java的web的应用，所以安装solr之前必须先安装JDK和tomcat，我这里就先省略安装tomcat和jdk了第一步：当然是下载去官网上下载最新的solr版本，下载地址
Android APP通用型拒绝服务、漏洞分析报告 gg163 漏洞 android APP 分析
点评：记得曾经有段时间很多SRC平台被刷了大量APP本地拒绝服务漏洞，移动安全团队爱内测（ineice.com）发现了一个安卓客户端的通用型拒绝服务漏洞，来看看他们的详细分析吧。 0xr0ot和Xbalien交流所有可能导致应用拒绝服务的异常类型时，发现了一处通用的本地拒绝服务漏洞。该通用型本地拒绝服务可以造成大面积的app拒绝服务。针对序列化对象而出现的拒绝服务主要
HoverTree项目已经实现分层 hvt 编程 .net Web C#ASP.ENT
HoverTree项目已经初步实现分层，源代码已经上传到 http://hovertree.codeplex.com请到SOURCE CODE查看。在本地用SQL Server 2008 数据库测试成功。数据库和表请参考：http://keleyi.com/a/bjae/ue6stb42.htmHoverTree是一个ASP.NET 开源项目，希望对你学习ASP.NET或者C#语言有帮助，如果你对
Google Maps API v3: Remove Markers 移除标记天梯梦 google maps api
Simply do the following: I. Declare a global variable: var markersArray = []; II. Define a function: function clearOverlays() { for (var i = 0; i < markersArray.length; i++ )
jQuery选择器总结 lq38366 jquery 选择器
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基础数据结构和算法六：Quick sort sunwinner Algorithm Quicksort
Quick sort is probably used more widely than any other. It is popular because it is not difficult to implement, works well for a variety of different kinds of input data, and is substantially faster t
如何让Flash不遮挡HTML div元素的技巧_HTML/Xhtml_网页制作刘星宇 html Web
今天在写一个flash广告代码的时候，因为flash自带的链接，容易被当成弹出广告，所以做了一个div层放到flash上面，这样链接都是a触发的不会被拦截，但发现flash一直处于div层上面，原来flash需要加个参数才可以。让flash置于DIV层之下的方法，让flash不挡住飘浮层或下拉菜单，让Flash不档住浮动对象或层的关键参数：wmode=opaque。方法如下：
Mybatis实用Mapper SQL汇总示例 wdmcygah sql mysql mybatis 实用
Mybatis作为一个非常好用的持久层框架，相关资料真的是少得可怜，所幸的是官方文档还算详细。本博文主要列举一些个人感觉比较常用的场景及相应的Mapper SQL写法，希望能够对大家有所帮助。不少持久层框架对动态SQL的支持不足，在SQL需要动态拼接时非常苦恼，而Mybatis很好地解决了这个问题，算是框架的一大亮点。对于常见的场景，例如：批量插入/更新/删除，模糊查询，多条件查询，联表查询，

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