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笔记数据库架构面试职场和发展transformerai
一、大模型生态有哪些语言类大模型:GPT-3、GPT-3.5、GPT-4系列模型。并且,OpenAl在训练GPT-3的同时训练了参数不同、复杂度各不相同的A、B、C、D四项大模型(基座模型),用于不同场景的应用;其中,A、B、C、D模型的全称分别是ada、babbage、curie(居里)和davinci(达芬奇),四个模型并不是GPT-3的微调模型,而是独立训练的四个模型;四个模型的参数规模和复
- Chat Gpt我们自己造出的“外星人”
蔡昱
最近都在谈论ChatGpt,正好我在书店看书时,再次读到《人类简史》,看到他的序言是这么写的:这段文字看起来,语句通顺、逻辑合理对吧,这就是GPT-3写的,他和ChatGpt有共同的底层技术,只是运用侧重不一样,ChatGpt更专注于聊天和对话。对于这篇序言作者尤瓦尔是这么说的:这是一个强大的人工智能系统按指令模仿我的写作风格写的。GPT-3接到指令,要它为《人类简史》出版10周年写一篇新序,于是
- 【LLM大模型】24年最新大语言模型新书!这本LLM大模型黑书你一定要学(附PDF)
会AIGC的小孩
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今天给大家推荐一本丹尼斯·罗斯曼(DenisRothman)编写的关于大语言模型(LLM)权威教程基于GPT-3、ChatGPT、GPT-4等Transformer架构的自然语言处理>!Google工程总监AntonioGulli作序,这含金量不用多说,在这里给大家强烈推荐一下这本黑书,下面直接开始介绍!这本书犹如一道闪电,照亮了我在AI领域前行的道路。它不仅仅是一本书,更是一把钥匙,为我打开了通
- DALL-E 2: 重新定义图像生成的人工智能
-龙川-
推荐介绍学习笔记dall·e2
前言随着人工智能技术的迅猛发展,图像生成已经成为AI研究领域中的一个重要方向。OpenAI推出的DALL-E2无疑是其中的佼佼者。这一强大的生成模型能够根据文本描述生成高质量的图像,为创意工作者和各行各业的专业人士提供了全新的工具。本文将深入探讨DALL-E2的原理、应用、技术优势及其对未来图像生成领域的影响。一、DALL-E2简介DALL-E2是OpenAI开发的一种基于GPT-3架构的生成模型
- GPT 模型简史:从 GPT-1 到 GPT-4
三月七꧁ ꧂
大模型开发gpt人工智能自然语言处理语言模型transformergpt-3prompt
文章目录GPT-1GPT-2GPT-3从GPT-3到InstructGPTGPT-3.5、Codex和ChatGPTGPT-4GPT-1 2018年年中,就在Transformer架构诞生⼀年后,OpenAI发表了⼀篇题为“ImprovingLanguageUnderstandingbyGenerativePre-Training”的论文,作者是AlecRadford等⼈。这篇论文介绍了GP
- GPT-3:一个新应用生态系统诞生了
派派AI学院
「某个应用程序用2个基于GPT-3的机器人相互辩论。这是YouTube用户BakzT.Future剖析的14个GPT-3应用程序之一。」GPT-3以其庞大的规模成为OpenAI令人印象深刻的自然语言处理(NLP)模型。Transformerencoder-decoder模型之间由超过1,750亿个被称为参数的单词之间的加权值连接,将其15亿个参数的前身GPT-2打的落花流水。您只要输入要执行的任务
- 【小白教学】一文教你如何使用文心一言、ChatGPT指令
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文心一言chatgptprompt
近年来,随着人工智能技术的迅速发展,大语言模型如GPT-3、BERT等逐渐成为AI研究和应用的热点。而在中国,百度推出的文心一言(ERNIEBot)也逐渐崭露头角,成为众多开发者关注的焦点。但是想要用好人工智能就要学会如何运用指令,接下来教大家一些简单的方法。万能公式实际上,如果你能更精确地提问,那么GPT的回答质量就会相应提高。下面我将分享一个提问的通用模式:角色+目标+需求+额外信息。角色:例
- 大模型是如何炼成的:揭秘深度学习训练的秘密与优化技巧
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深度学习人工智能大模型训练ai大模型LLM大语言模型大模型应用
引言:近年来,人工智能领域的突破性进展与大模型的崛起密不可分。从GPT-3到BERT,这些大型预训练模型在各种任务上展现出了惊人的能力。那么,这些大模型是如何训练出来的呢?本文将通过具体案例,带你走进深度学习训练的世界,一探究竟,并分享一些大模型训练过程中的优化技巧。一、数据收集与预处理数据收集:大模型的训练需要海量的数据。例如,GPT-3的训练数据包含了数十亿网页文本,而BERT则使用了维基百科
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一、全能型模型全能型模型旨在处理广泛的任务,具备多种能力。例如,GPT-3和GPT-4等大型语言模型可以进行文本生成、翻译、对话和问答等多种功能。这类模型的优势在于:1.灵活性:全能型模型可以在多种应用场景中使用,适应性强。例如,企业可以使用同一个模型处理客户服务、内容创作和市场分析等任务,降低了开发和维护成本。2.知识整合:全能型模型通常经过大量数据训练,能够整合不同领域的知识,提供更全面的解决
- 一起来聊聊大模型的token
做个天秤座的程序猿
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文章目录前言一、token是什么二、常用分词方法三、GPT-3的分词方式1.代码示例2.`Ġworld`和`world`的区别1)分词中的空格前缀2)后续计算中的区别3.为什么使用子词分词总结前言学习大模型的朋友肯定听说过大模型接口按token,自己编写代码的时候也经常看到token这个词,那它究竟是什么呢,我们一起来探究一下一、token是什么在大模型中,“token”通常指代文本中的最小单位,
- 大型语言模型RAG(检索增强生成):检索技术的应用与挑战
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摘要检索增强生成(RAG)系统通过结合传统的语言模型生成能力和结构化数据检索,为复杂的问题提供精确的答案。本文深入探讨了RAG系统中检索技术的工作原理、实现方式以及面临的挑战,并对未来的发展方向提出了展望。随着大型预训练语言模型(LLMs)如GPT-3和BERT的出现,自然语言处理(NLP)领域取得了显著进展。然而,这些模型在处理知识密集型任务时仍存在局限性,特别是在需要最新或特定领域知识的情况下
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PS:ChatGPT无限次数,无需魔法,登录即可使用,网页打开下面一、借助ChatGPT提高编程效率指南随着计算机技术的飞速发展,编程已经成为了现代社会中一个非常重要的技能。对于许多人来说,编程不仅是一项工作技能,而且是一种生活方式。然而,即使是最有经验的程序员,也会在编写代码时遇到困难和挑战。幸运的是,我们可以利用现代技术来提高编程效率,并使我们的工作更加轻松。ChatGPT是一种基于GPT-3
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PowerFx是一种基于类似表格公式的低代码通用编程语言,它是一种强类型、声明性和函数式语言,可根据需要提供命令式逻辑和状态管理,Excel用户使用PowerFx将会特别熟悉。今年5月,微软通过与OpenAI的GPT-3模型的集成进一步提升了语言能力,PowerFx可以使用自然语言代替复杂的公式进行计算。此前,微软只开放了PowerFx的文档,并计划在今年年底前对实际源代码进行开源。今日,微软将P
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1、简介当下最先进的深度学习架构之一,Transformer被广泛应用于自然语言处理领域。它不单替代了以前流行的循环神经网络(recurrentneuralnetwork,RNN)和长短期记忆(longshort-termmemory,LSTM)网络,并且以它为基础衍生出了诸如BERT、GPT-3、T5等知名架构。本文将带领你深入了解Transformer的实现细节及工作原理。本章首先介绍Tran
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PromptEngineering(提示工程)是一种在自然语言处理(NLP)领域越来越受欢迎的技术。它涉及到创建和优化提示(prompts),以便从大型语言模型(如GPT-3)中获得高质量和目标导向的输出。在本教程中,我们将详细介绍一些高级提示工程技巧,帮助您更有效地利用大型语言模型。一、参数调整许多大型语言模型允许用户调整生成输出的参数,如温度、顶部概率和最大长度。这些参数可以影响输出的创造性和
- 【翻译】GPT-3架构,简述于“餐巾纸”上
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这是一篇技术派文章,尤其是其中的绘制于“餐巾纸”上的手绘图,从数学角度对于大语言模型的架构给你一些新的启发。原文链接:https://dugas.ch/artificial_curiosity/GPT_architecture.html作者:DanielDugas翻译/编辑:liyane使用LLMChatAPI翻译;为了方便对照,把英文原文也对应在每段中文翻译之下。现在马上跟随作者开始一次开心的旅
- 【AIGC】大语言模型
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大型语言模型,也叫大语言模型、大模型(LargeLanguageModel,LLM;LargeLanguageModels,LLMs)什么是大型语言模型大型语言模型(LLM)是指具有数千亿(甚至更多)参数的语言模型,它们是通过在大规模文本数据上进行训练而得到的。这些模型基于Transformer架构,其中包含多头注意力层,堆叠在一个非常深的神经网络中。常见的LLM包括GPT-3、PaLM、Gala
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文章目录介绍小结介绍从初代GPT到GPT-3,主要经历了下面几个关键时刻。GPT:2018年,OpenAl发布了这款基于Transformer架构的预训练语言模型,其参数数量为1.17亿(117M)。GPT运用单向自回归方法生成文本,先预训练大量无标签文本,再在特定任务上进行微调。GPT在多种NLP任务上取得了显著进步。GPT-2:2019年,OpenAI推出了GPT的升级版,拥有更多参数[15亿
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一、transformer介绍众所周知,transformer模型(如GPT-3、LLaMa和ChatGPT)已经彻底改变了人工智能领域。它们不仅被用于自然语言处理,还被应用于计算机视觉、语音处理和其他任务中。HuggingFace是一个以变换器为核心的Python深度学习库。因此,在我们深入了解其工作原理之前,我们将探讨什么是transformer,以及为什么它们能够支持如此强大的模型。1.递归
- 大模型基础知识
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主流的开源模型体系GPT(GenerativePre-trainedTransformer)系列:由OpenAI发布的一系列基于Transformer架构的语言模型,包括GPT、GPT-2、GPT-3等。GPT模型通过在大规模无标签文本上进行预训练,然后在特定任务上进行微调,具有很强的生成能力和语言理解能力。BERT(BidirectionalEncoderRepresentationsfromT
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枯木嫩芽
今天和大家分享一下AI方向自然语言处理(NLP)领域内一个新的语言模型:GPT-3。GPT-3是继bert之后一次轰动NLP领域的语言模型,GPT-3是著名人工智能科研公司OpenAI开发的文本生成(textgeneration)人工智能,相关论文5月份已经发表,当时就以天文数字级别的1,750亿参数量引发轰动。训练该模型的数据达到了45TB,训练该语言模型的成本高达1200万美元的高价(喵喵前面
- ChatGPT的背后原理:大模型、注意力机制、强化学习
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介绍ChatGPT机器人背后的原理,带你了解ChatGPT如何工作。微信搜索关注《Python学研大本营》,加入读者群,分享更多精彩本文主要介绍为ChatGPT提供动力的机器学习模型,将从大型语言模型的介绍开始,深入探讨使GPT-3得到训练的革命性的自注意机制,然后深入到从人类反馈强化学习,这是使ChatGPT出类拔萃的新技术。大型语言模型ChatGPT是一类机器学习自然语言处理进行推断的模型,称
- LLM的参数微调、训练、推理;LLM应用框架;LLM分布式训练
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大模型基础主流的开源大模型有哪些?GPT-3:由OpenAI开发,GPT-3是一个巨大的自回归语言模型,拥有1750亿个参数。它可以生成文本、回答问题、翻译文本等。GPT-Neo:由EleutherAI开发,GPT-Neo是一个开源的、基于GPT架构的语言模型,拥有数十亿到百亿级的参数。GPT-J:也是由EleutherAI开发的,GPT-J是一个拥有60亿参数的开源语言模型。PaLM(Pathw
- 用35行代码开发一个自己的AI对话机器人
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之前也写了好几篇关于ChatGPT的文章了,领略到了与深入优化的GPT-3(GenerativePre-trainedTransformer)对话过程中的各种惊喜。但是因为ChatGPT的爆发性流量和访问限制问题,平时使用的时候多多少少会不太方便。其实OpenAI本身就提供了大量的API接口,可以让用户免费使用开发出自己的WebAPP,包括我们今天要说的对话机器人,关于API的一些应用,我在之前一
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随着人工智能技术的迅速发展,ChatGPT等智能对话系统已经成为了我们生活中的得力助手。其中,利用ChatGPT填写表格数据是一项十分实用的功能,它可以帮助我们节省时间,提高工作效率。下面,我们将介绍如何利用ChatGPT来填写表格数据。了解ChatGPT的能力在开始之前,我们需要明白ChatGPT的能力。ChatGPT是一个基于GPT-3或GPT-4的对话式人工智能模型,它能够理解和生成自然语言
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GPT(GenerativePre-trainedTransformer)是一种基于Transformer架构的生成式预训练模型。GPT-3是其中的第三代,由OpenAI开发。下面是GPT的基本原理:Transformer架构:GPT基于Transformer架构,该架构由Attention机制构成。Attention机制允许模型在处理输入序列时关注不同位置的信息,而不仅仅是局限于当前位置。这使得
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【前沿技术杂谈:深度学习新纪元】探索人工智能领域的革命性进展深度学习的进展深度学习的基本原理和算法深度学习的历史发展神经网络的基本构成神经元层次结构激活函数关键技术和算法反向传播算法卷积神经网络(CNN)循环神经网络(RNN)长短期记忆网络(LSTM)实际应用案例图像识别语音到文本转换自然语言处理深度学习的应用实例自然语言处理(NLP):GPT-3应用实例:应用实例:语音识别应用实例:机器翻译应用
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ChatGPTRoadMap(fromyao.fu)英文原文:https://franxyao.github.io/blog.html最近,OpenAI的预训练模型ChatGPT给人工智能领域的研究人员留下了深刻的印象和启发。毫无疑问,它又强又聪明,且跟它说话很好玩,还会写代码。它在多个方面的能力远远超过了自然语言处理研究者们的预期。于是,我们自然就有一个问题:ChatGPT是怎么变得这么强的?它
- PHP,安卓,UI,java,linux视频教程合集
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javaUIlinuxPHPandroid
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- zookeeper admin 笔记
braveCS
zookeeper
Required Software
1) JDK>=1.6
2)推荐使用ensemble的ZooKeeper(至少3台),并run on separate machines
3)在Yahoo!,zk配置在特定的RHEL boxes里,2个cpu,2G内存,80G硬盘
数据和日志目录
1)数据目录里的文件是zk节点的持久化备份,包括快照和事务日
- Spring配置多个连接池
easterfly
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项目中需要同时连接多个数据库的时候,如何才能在需要用到哪个数据库就连接哪个数据库呢?
Spring中有关于dataSource的配置:
<bean id="dataSource" class="com.mchange.v2.c3p0.ComboPooledDataSource"
&nb
- Mysql
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mysql
例如,你想myuser使用mypassword从任何主机连接到mysql服务器的话。
GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO 'myuser'@'%'IDENTIFIED BY 'mypassword' WI
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如果你想允许用户myuser从ip为192.168.1.6的主机连接到mysql服务器,并使用mypassword作
- CommonDAO(公共/基础DAO)
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好久没有更新博客了,最近一段时间工作比较忙,所以请见谅,无论你是爱看呢还是爱看呢还是爱看呢,总之或许对你有些帮助。
DAO(Data Access Object)是一个数据访问(顾名思义就是与数据库打交道)接口,DAO一般在业
- 直言有讳
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“直言有讳”是阿里巴巴提倡的一种观念,而我在此之前并没有很深刻的认识。为什么呢?就好比是读书时候做阅读理解,我喜欢我自己的解读,并不喜欢老师给的意思。在这里也是。我自己坚持的原则是互相尊重,我觉得阿里巴巴很多价值观其实是基本的做人
- 安装CentOS 7 和Win 7后,Win7 引导丢失
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一般安装双系统的顺序是先装Win7,然后在安装CentOS,这样CentOS可以引导WIN 7启动。但安装CentOS7后,却找不到Win7 的引导,稍微修改一点东西即可。
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一. 理解什么是数据库恢复当我们使用一个数据库时,总希望数据库的内容是可靠的、正确的,但由于计算机系统的故障(硬件故障、软件故障、网络故障、进程故障和系统故障)影响数据库系统的操作,影响数据库中数据的正确性,甚至破坏数据库,使数据库中全部或部分数据丢失。因此当发生上述故障后,希望能重构这个完整的数据库,该处理称为数据库恢复。恢复过程大致可以分为复原(Restore)与
- JavaEE开源快速开发平台G4Studio v5.0发布
無為子
我非常高兴地宣布,今天我们最新的JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V5.0版本已经正式发布。
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http://www.g4it.org
2013-04-06 发布G4Studio_V5.0版本
功能新增
(1). 新增了调用Oracle存储过程返回游标,并将游标映射为Java List集合对象的标
- Oracle显示根据高考分数模拟录取
百合不是茶
PL/SQL编程oracle例子模拟高考录取学习交流
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1,创建student表,和result表
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create table student(
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- 优秀的领导与差劲的领导
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优秀的领导:团队领导应该是团队成员的榜样。至少,他应该与团队中的其他成员一样努力工作。这仅仅因为他
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做前端开发的工程师,少不了要用FF进行测试,纯js函数在不同浏览器下,名称也可能不同。对于IE6和FF,取得下一结点的函数就不尽相同:
IE6:node.nextSibling,对于FF是不能识别的;
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兼容解决方式:var Div = node.nextSibl
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衡量垃圾回收算法优劣的指标有两个:
吞吐量越高,则算法越好
暂停时间越短,则算法越好
首先说明吞吐量和暂停时间的含义。
垃圾回收时,JVM会启动几个特定的GC线程来完成垃圾回收的任务,这些GC线程与应用的用户线程产生竞争关系,共同竞争处理器资源以及CPU的执行时间。GC线程不会对用户带来的任何价值,因此,好的GC应该占
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Servlet程序由Servlet,Filter和Listener组成,其中监听器用来监听Servlet容器上下文。
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ServletContex又叫application
- 博弈AngularJS讲义(16) - 提供者
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Angular框架提供了强大的依赖注入机制,这一切都是有注入器(injector)完成. 注入器会自动实例化服务组件和符合Angular API规则的特殊对象,例如控制器,指令,过滤器动画等。
那注入器怎么知道如何去创建这些特殊的对象呢? Angular提供了5种方式让注入器创建对象,其中最基础的方式就是提供者(provider), 其余四种方式(Value, Fac
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public class CommonSubSequence {
/**
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* 写一个版本算法复杂度O(N^2)和一个O(N) 。
*
* O(N^2):对于a中的每个字符,遍历b中的每个字符,如果相同,则拷贝到新字符串中。
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在 Service Pack 4 (SP 4), 是运行 Microsoft Windows Server 2003、 Microsoft Windows Storage Server 2003 或 Microsoft Windows 2000 服务器上您尝试安装 Microsoft SQL Server 2000 通过卷许可协议 (VLA) 媒体。 这样做, 收到以下错误信息CD KEY的 SQ
- [新概念武器]气象战争
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气象战争的发动者必须是拥有发射深空航天器能力的国家或者组织....
原因如下:
地球上的气候变化和大气层中的云层涡旋场有密切的关系,而维持一个在大气层某个层次
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oracle 中 rollup、cube、grouping 使用详解 -- 使用oracle 样例表演示 转自namesliu
-- 使用oracle 的样列库,演示 rollup, cube, grouping 的用法与使用场景
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- 初一下学期难记忆单词背诵第一课
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OSObjective-C
OS 7 has a new method that allows you to draw a view hierarchy into the current graphics context. This can be used to get an UIImage very fast.
I implemented a category method on UIView to get the vi
- MySql重置密码
fanxiaolong
MySql重置密码
方法一:
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重启mysql服务,这时的mysql不需要密码即可登录数据库
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mysql>use mysql;
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mysq
- Ehcache(03)——Ehcache中储存缓存的方式
234390216
ehcacheMemoryStoreDiskStore存储驱除策略
Ehcache中储存缓存的方式
目录
1 堆内存(MemoryStore)
1.1 指定可用内存
1.2 驱除策略
1.3 元素过期
2 &nbs
- spring mvc中的@propertysource
jackyrong
spring mvc
在spring mvc中,在配置文件中的东西,可以在java代码中通过注解进行读取了:
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比如有配置文件
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@PropertySource(&
- 重学单例模式
lanqiu17
单例Singleton模式
最近在重新学习设计模式,感觉对模式理解更加深刻。觉得有必要记下来。
第一个学的就是单例模式,单例模式估计是最好理解的模式了。它的作用就是防止外部创建实例,保证只有一个实例。
单例模式的常用实现方式有两种,就人们熟知的饱汉式与饥汉式,具体就不多说了。这里说下其他的实现方式
静态内部类方式:
package test.pattern.singleton.statics;
publ
- .NET开源核心运行时,且行且珍惜
netcome
java.net开源
背景
2014年11月12日,ASP.NET之父、微软云计算与企业级产品工程部执行副总裁Scott Guthrie,在Connect全球开发者在线会议上宣布,微软将开源全部.NET核心运行时,并将.NET 扩展为可在 Linux 和 Mac OS 平台上运行。.NET核心运行时将基于MIT开源许可协议发布,其中将包括执行.NET代码所需的一切项目——CLR、JIT编译器、垃圾收集器(GC)和核心
- 使用oscahe缓存技术减少与数据库的频繁交互
Everyday都不同
Web高并发oscahe缓存
此前一直不知道缓存的具体实现,只知道是把数据存储在内存中,以便下次直接从内存中读取。对于缓存的使用也没有概念,觉得缓存技术是一个比较”神秘陌生“的领域。但最近要用到缓存技术,发现还是很有必要一探究竟的。
缓存技术使用背景:一般来说,对于web项目,如果我们要什么数据直接jdbc查库好了,但是在遇到高并发的情形下,不可能每一次都是去查数据库,因为这样在高并发的情形下显得不太合理——
- Spring+Mybatis 手动控制事务
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public boolean testDelete(String jobCode) throws Exception {
boolean flag = false;
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- 菜鸟级的android程序员面试时候需要掌握的知识点
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android
熟悉Android开发架构和API调用
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