吴恩达 ChatGPT Prompt Engineering for Developers 系列课程笔记--09 Conclusion

LLM中最后一个词语的表征（隐藏状态）通常会融合前面所有词语的信息吗？ ZhangJiQun&MXP 教学 2024大模型以及算力 2021 AI python 机器学习算法深度学习人工智能
LLM中最后一个词语的表征（隐藏状态）通常会融合前面所有词语的信息吗？在大语言模型（LLM）中，最后一个词语的表征（隐藏状态）通常会融合前面所有词语的信息，这是由LLM的核心架构（以Transformer为基础）决定的，具体可以从以下角度理解：1.核心机制：自注意力（Self-Attention）的作用现代LLM（如GPT系列、Qwen等）均基于Transformer架构，其核心是自注意力机制。在
Xcode 26 现已发布，并支持代码智能它与基于 Cursor 和 AI Agent 的工作流程相比如何？知识大胖 SwiftUI源码大全 xcode macos ide
简介Xcode26昨天发布了！惊喜的是，它支持macOS15，但要使用新的ChatGPT助手，你需要macOS26Tahoe。所以我把我的M3MaxMacBookPro升级到了Tahoe。我不是说你应该升级，但我这么做是为了测试Xcode的新功能并与大家分享！值得注意的是，这是迄今为止最小的Xcode版本（下载大小）！正如Apple在Xcode新功能会话视频（我建议您观看）中所说的那样，这是一项巨
AI MCP教程之什么是 MCP？利用本地 LLM 、MCP、DeepSeek 集成构建您自己的 AI 驱动工具知识大胖 NVIDIA GPU和大语言模型开发教程人工智能 mcp deepseek
介绍利用模型上下文协议(MCP)的工具吸引了我们的注意力—将AI变成触手可及的生产力引擎。它们巧妙、高效，让人难以抗拒。但如果您可以将这样的功能添加到自己的工具中，会怎么样呢？在本指南中，我将引导您构建一个具有本地运行的大型语言模型(LLM)和MCP集成的AI工具-让您以类似的方式自动执行利用MCP的工具您喜欢的任务。推荐文章《AnythingLLM教程系列之12AnythingLLM上的Olla
12 个强大的 DeepSeek AI 提示将彻底改变您的日常生活知识大胖 NVIDIA GPU和大语言模型开发教程人工智能 deepseek
内容写作的最佳提示让我们从写作开始吧。无论您是博主、学生还是社交媒体创作者，这些提示都将帮助您创作出精彩的内容。提示1：“扮演专业文案撰稿人，为[产品/服务]撰写引人注目的广告文案。文案应引人入胜、具有说服力，且字数不得超过100个字。”这使得ChatGPT的响应结构就像真实的广告文案一样。提示2：“以更具吸引力和说服力的方式重写此段落，同时保持含义不变：[插入文本]。”推荐文章《Neo4j上使用
24GB GPU 中的 DeepSeek R1：Unsloth AI 针对 671B 参数模型进行动态量化知识大胖 NVIDIA GPU和大语言模型开发教程人工智能 deepseek ollama
简介最初的DeepSeekR1是一个拥有6710亿个参数的语言模型，UnslothAI团队对其进行了动态量化，将模型大小减少了80%（从720GB减少到131GB），同时保持了强大的性能。当添加模型卸载功能时，该模型可以在24GBVRAM下以低令牌/秒的推理速度运行。推荐文章《本地构建AI智能分析助手之01快速安装，使用PandasAI和Ollama进行数据分析，用自然语言向你公司的数据提问为决策
在 Obsidian 中本地使用 DeepSeek — 无需互联网！知识大胖 NVIDIA GPU和大语言模型开发教程人工智能 deepseek
简介您是否想在Obsidian内免费使用类似于ChatGPT的本地LLM？如果是，那么本指南适合您！我将引导您完成在Obsidian中安装和使用DeepSeek-R1模型的确切步骤，这样您就可以在笔记中拥有一个由AI驱动的第二大脑。推荐文章《24GBGPU中的DeepSeekR1：UnslothAI针对671B参数模型进行动态量化》权重1，DeepSeek类《在RaspberryPi上运行语音识别
Llama-Omni会说话的人工智能“语音到语音LLM” 利用低延迟、高质量语音转语音 AI 彻底改变对话方式（教程含源码）知识大胖 NVIDIA GPU和大语言模型开发教程 llama 人工智能 nvidia llm
介绍“单靠技术是不够的——技术与文科、人文学科的结合，才能产生让我们心花怒放的成果。”——史蒂夫·乔布斯近年来，人机交互领域发生了重大变化，尤其是随着ChatGPT、GPT-4等大型语言模型(LLM)的出现。虽然这些模型主要基于文本，但人们对语音交互的兴趣日益浓厚，以使人机对话更加无缝和自然。然而，实现语音交互而不受语音转文本处理中常见的延迟和错误的影响仍然是一个挑战。关键字：Llama-Omni
OpenWebUI系列之如何通过docker自动将其更新到OpenWebUI最新版本知识大胖 NVIDIA GPU和大语言模型开发教程 docker llm openwebui
实战需求OpenWebUI是一个可扩展、功能丰富且用户友好的自托管WebUI，旨在完全离线运行。它支持各种LLM运行器，包括Ollama和OpenAI兼容API。如何通过docker自动将其更新到OpenWebUI最新版本？系列文章《OpenWebUI系列之如何通过docker更新到OpenWebUI的最新版本》权重0，本地类、opewebui类《OpenWebUI系列之如何通过docker自动将
AnythingLLM教程系列之 09 AnythingLLM 支持自定义音频转录提供程序知识大胖 NVIDIA GPU和大语言模型开发教程 llama3 anythingllm llm
什么是AnythingLLM?AnythingLLM是最易于使用的一体化AI应用程序，可以执行RAG、AI代理等操作，且无需任何代码或基础设施难题。您需要为您的企业或组织提供一款完全可定制、私有且一体化的AI应用程序，该应用程序基本上是一个具有许可的完整ChatGPT，但具有任何LLM、嵌入模型或矢量数据库。如何安装《无需任何代码构建自己的大模型知识库：AnythingLLM最易于使用的一体化AI
AnythingLLM教程系列之 04 AnythingLLM 允许您以正确的格式导出聊天日志，以构建 GPT-3.5 和 OpenAI 上其他可用模型的微调模型（教程含安装步骤）知识大胖 NVIDIA GPU和大语言模型开发教程 llama3 ai anythinllm llama
什么是AnythingLLM?AnythingLLM是最易于使用的一体化AI应用程序，可以执行RAG、AI代理等操作，且无需任何代码或基础设施难题。您需要为您的企业或组织提供一款完全可定制、私有且一体化的AI应用程序，该应用程序基本上是一个具有许可的完整ChatGPT，但具有任何LLM、嵌入模型或矢量数据库。如何安装《无需任何代码构建自己的大模型知识库：AnythingLLM最易于使用的一体化AI
【AI大模型】LLM模型架构深度解析：BERT vs. GPT vs. T5 我爱一条柴ya 学习AI记录 ai 人工智能 AI编程 python
引言Transformer架构的诞生（Vaswanietal.,2017）彻底改变了自然语言处理（NLP）。在其基础上，BERT、GPT和T5分别代表了三种不同的模型范式，主导了预训练语言模型的演进。理解它们的差异是LLM开发和学习的基石。一、核心架构对比特性BERT(BidirectionalEncoder)GPT(GenerativePre-trainedTransformer)T5(Text
[论文阅读]Distilling Step-by-Step! Outperforming Larger Language Models with Less Training Data and Smal 0x211 论文阅读语言模型人工智能自然语言处理
中文译名：逐步蒸馏！以较少的训练数据和较小的模型规模超越较大的语言模型发布链接：http://arxiv.org/abs/2305.02301AcceptedtoFindingsofACL2023阅读原因：近期任务需要用到蒸馏操作，了解相关知识核心思想：改变视角。原来的视角：把LLMs视为噪声标签的来源。现在的视角：把LLMs视为能够推理的代理。方法好在哪？需要的数据量少，得到的结果好。文章的方法
【实战AI】macbook M1 本地ollama运行deepseek 东方鲤鱼 chat AI macos ai llama AIGC chatgpt
由于deepseek官网或者Aapi调用会有网络延迟或不响应的情况，故在本地搭建部署；前提条件1.由于需要拉取开源镜像，受网络限制，部分资源在前提中会下载的更快！请自行；2.设备macbookM132G下载ollamaOllama是一款跨平台推理框架客户端（MacOS、Windows、Linux），专为无缝部署大型语言模型（LLM）（如Llama2、Mistral、Llava等）而设计。通过一键式
LLaMA-Omni 深度解析：打开通往无缝人机语音交互的大门 kakaZhui 前沿多模态大模型：论文与实战 llama 交互 LLM TTS 语音识别语音合成人工智能
一、引言：语音交互大模型今天我们来看语音交互大模型LLaMA-Omni，它由中国科学院计算技术研究所的研究者们推出，是一个基于强大的Llama-3.1-8B-Instruct构建的语音语言模型。LLaMA-Omni不仅实现了低至226ms的惊人交互延迟，还能同时生成高质量的文本与语音回复，真正意义上让大语言模型（LLM）具备了“听说”的能力。这篇博客将带你由浅入深，全方位地探索LLaMA-Omni
低成本作弊神器？使用ESP32将通义千问AI接入学生计算器
前因：IT之家9月24日消息，YouTube频道ChromaLock于9天前发布视频，介绍了名为TI-32的改造电路板，加装在德州仪器TI-84Plus图形计算器上，可以接入ChatGPT。IT之家查询公开资料，在PSAT、SAT和ACT大学入学考试、IB和AP考试中，标准化组织已经批准考生使用TI-84Plus图形计算器。ChromaLock探索了该计算器的连接端口，设计了名为TI-32的改造电
MCP协议：AI时代的“万能插座”如何重构IT生态与未来
MCP协议：AI时代的“万能插座”如何重构IT生态与未来在人工智能技术爆炸式发展的浪潮中，一个名为ModelContextProtocol（MCP）的技术协议正以惊人的速度重塑IT行业的底层逻辑。2024年11月由Anthropic首次发布，MCP在短短半年内获得OpenAI、谷歌、亚马逊、阿里、腾讯等全球科技巨头的支持，被业内誉为AI时代的HTTP协议或USB-C接口，正在成为连接大模型与现实世
在LLM快速迭代时代构建持久AI应用：架构设计与实施策略
引言：技术浪潮下的开发困境大型语言模型(LLM)的发展速度令人瞠目：从GPT-3到GPT-4，从Claude1到Claude3，从Llama1到Llama3，迭代周期正在从"年"缩短到"月"。作为一名AI应用开发者，我亲身经历了这种技术浪潮带来的挑战：昨天精心调优的prompt今天可能失效；上个季度集成的模型这个季度已有更优选择；刚完成的功能设计瞬间被新模型的能力超越。在如此快速变化的环境中，如何
AI Agent 2025 大爆发：从 GPT-4o 到 Devin，下一代 Agent 架构与落地趋势深度解析
当大模型学会“看”“听”“点鼠标”，并且还能叫来一整个“Agent舰队”协同工作，软件开发、运营乃至个人生产力的游戏规则正在被重写。1|为什么Agent在2025重新引爆？模型升级带来实时多模态OpenAIGPT-4o把文本、语音、图像三路感知和毫秒级响应塞进同一模型，实时demo像“科幻电影走出屏幕”OpenAI。浏览器级自动操作新上线的OperatorAgent能在Web页面自主点击、滚动、填
ChatGPT 技术核心：模型结构、能力差异与实战价值
ChatGPT系列模型全景与版本进化按时间与技术路标排序，核心模型如下：GPT‑3.5（2022）GPT‑4（2023年3月）GPT‑4Turbo/GPT‑4.5（2023年末/2025年2月）GPT‑4o（Omni）（2024年5月）GPT‑4o mini/o1/o3系列/GPT‑4.1（2024–2025）每一代都是对前代提升版本，从参数规模、性能、能力上不断优化。核心技术差异详解（面向高级程
大型语言模型（LLM, Large Language Models）基模和 Chat 模型之间的区别
一、概述最近看大模型相关的知识，有看到大模型都有基础模型（base）和对话模型（chat），不太清楚什么时候用到基础模型，什么时候用到对话模型，故有此文。通过了解，最简单的概述就是基于基础模型会训练出一个对话（Chat）模型，对话模型主要用于对话场景，基础模型主要做文本生成，没有上下文对话的能力。在模型命名上也能看出来区别，例如：Qwen-72B和Qwen-72B-ChatChatGLM3-6B-
SpringBoot集成LangChain4j：构建智能AI应用全解析 java干货仓库八股文汇总 Spring 大模型 spring boot 人工智能后端
在企业级应用中融入大语言模型(LLM)能力已成为趋势，而LangChain4j作为专为Java设计的LLM集成框架，与SpringBoot的结合为开发者提供了强大而灵活的解决方案。本文将从基础概念到高级应用，全面解析如何利用这一组合构建智能AI应用。一、LangChain4j概述1.1什么是LangChain4j？LangChain4j是一个开源Java框架，灵感来源于Python的LangCha
【Python】OpenAI API 宅男很神经 python 开发语言
【Python与OpenAIAPI深度探索：从基础到未来】第一章：OpenAIAPI概览与核心概念1.1OpenAIAPI是什么？能做什么？OpenAIAPI(ApplicationProgrammingInterface，应用程序编程接口)是一套允许开发者通过编程方式访问和使用OpenAI开发的各种先进人工智能模型的服务。这些模型经过海量数据的训练，能够在多种任务上达到甚至超越人类水平。通过AP
chatgpt赋能python：Python音频降噪处理：使用Python减少噪音并提升声音质量
Python音频降噪处理：使用Python减少噪音并提升声音质量在日常生活中，使用音频通信是非常普遍的。但是，由于各种原因，我们可能会遇到许多噪音干扰，从而降低语音质量并影响通信的效果。为了解决这个问题，我们可以使用Python来降噪音。什么是音频降噪处理？我们每天听到的声音都是由许多不同频率的声音波形组成的。噪音是指在声音中添加了其他频率的声音波形。这些声音可以是来自电器的嗡嗡声、风扇或其他背景
详解LLMOps，将DevOps用于大语言模型开发
大家好，在机器学习领域，随着技术的不断发展，将大型语言模型（LLMs）集成到商业产品中已成为一种趋势，同时也带来了许多挑战。为了有效应对这些挑战，数据科学家们转向了一种新型的DevOps实践LLM-OPS，专为大型语言模型的开发和维护而设计。本文将介绍LLM-OPS的核心思想，并分析这一策略如何帮助数据科学家更高效地运用DevOps的优秀实践，从而在语言模型的开发和部署过程中，提升工作效率和成果的
chatgpt赋能python：Python降噪技术突出人声，在语音处理中的应用 atest166 ChatGpt chatgpt python 语音识别计算机
Python降噪技术突出人声，在语音处理中的应用在现代社会中，语音处理已经成为了一个普遍的技术，由于环境干扰和录音设备的限制，录音中往往会有许多杂音和噪音，影响语音质量和信号分析。在此背景下，降噪技术逐渐成为了一项重要的技术手段。Python作为一门功能强大的编程语言，可以被广泛地应用于语音处理，尤其是在降噪方面。在本篇文章中，我们会详细探讨Python降噪技术突出人声的应用。什么是语音降噪？语音
大模型微服务架构：拆解AI应用的资源密码陈乔布斯大模型 AI 人工智能人工智能架构微服务 AI 大模型 python API
引言：为什么大模型应用需要微服务架构？想象你经营一家网红餐厅，刚开始只有一个厨师负责所有菜品（类似单体架构）。随着生意火爆，顾客需要川菜、粤菜、甜品等多种选择，单个厨师忙不过来，还经常出错。于是你招聘了川菜师傅、粤菜师傅、甜品师，每人专注一个领域（类似微服务架构），效率和质量立刻提升——这就是大模型应用从单体架构转向微服务的核心原因。随着ChatGPT、文心一言等大模型技术的爆发，互联网企业正将大
Agent与自主系统之核心概念与架构解析陈乔布斯 AI 人工智能大模型架构人工智能 AI python Agent 大模型智能体
引言：从智能助手到自主决策者想象一下，当你清晨醒来，智能家居系统已经根据你的睡眠数据和日程安排，自动调节了室内温度、煮好了咖啡，并推送了个性化的早间新闻摘要。这一切背后，正是Agent在默默工作——它们不再是被动执行指令的工具，而是能够感知环境、自主决策并持续优化的"数字同事"。2025年，Agent技术迎来爆发式发展。从OpenAI的Operator能独立完成餐厅预订和购物，到智谱的AutoGL
代码与 AI 的交响乐：探索 avante.nvim 的智能编程革命步子哥人工智能
在编程的世界里，代码不仅是逻辑的堆砌，更是一场思想与技术的交响乐。avante.nvim，一个运行在Neovim上的AI驱动插件，正以其智能化的代码补全、生成和编辑功能，为开发者奏响一曲高效与创新的乐章。本文将带你走进avante.nvim的世界，探索它如何通过大语言模型（LLM）和上下文感知机制，重新定义编程的艺术与科学。从灵感火花到代码现实：AI驱动的编程新时代想象一下，你正在编写一个复杂的P
零代码玩转大模型！LLaMA Factory：你的专属模型精修师 jane_xing 人工智能 llama
你是否曾对大语言模型（LLM）的强大能力心驰神往，却苦于以下难题？想定制专属模型？微调代码看不懂，环境配置太复杂…硬件资源有限？动辄需要数张A100，普通设备望而却步…中文任务不给力？原生模型中文理解弱，效果难达预期…部署门槛高？模型优化、压缩、服务化步步是坎？好消息是：LLaMAFactory来拯救你啦！它就像一家功能齐全的“模型精修店”，让你无需深厚AI功底，也能轻松定制、优化和部署大模型！一
《软件工程实务》学习心得
一、课程学习背景本学期学习《软件工程实务》课程时，我怀着对软件开发系统化流程的好奇心开始学习。此前虽接触过编程和简单项目开发，但对需求分析、团队协作、版本控制等环节缺乏规范认知。通过这么多天的理论学习、案例分析及团队项目实践，我对软件工程的全生命周期管理有了深刻理解，并认识到工程化思维对软件开发的重要性。二、知识体系与技能提升1.软件工程方法论的重构认知开发模式对比系统学习了瀑布模型、敏捷开发（S
枚举的构造函数中抛出异常会怎样 bylijinnan java enum 单例
首先从使用enum实现单例说起。为什么要用enum来实现单例？这篇文章（ http://javarevisited.blogspot.sg/2012/07/why-enum-singleton-are-better-in-java.html）阐述了三个理由： 1.enum单例简单、容易，只需几行代码： public enum Singleton { INSTANCE;
CMake 教程 aigo C++
转自：http://xiang.lf.blog.163.com/blog/static/127733322201481114456136/ CMake是一个跨平台的程序构建工具，比如起自己编写Makefile方便很多。介绍：http://baike.baidu.com/view/1126160.htm 本文件不介绍CMake的基本语法，下面是篇不错的入门教程： http:
cvc-complex-type.2.3: Element 'beans' cannot have character Cb123456 spring Webgis
cvc-complex-type.2.3: Element 'beans' cannot have character Line 33 in XML document from ServletContext resource [/WEB-INF/backend-servlet.xml] is i
jquery实例:随页面滚动条滚动而自动加载内容 120153216 jquery
<script language="javascript"> $(function (){ var i = 4;$(window).bind("scroll", function (event){ //滚动条到网页头部的高度，兼容ie,ff,chrome var top = document.documentElement.s
将数据库中的数据转换成dbs文件何必如此 sql dbs
旗正规则引擎通过数据库配置器（DataBuilder）来管理数据库，无论是Oracle，还是其他主流的数据都支持，操作方式是一样的。旗正规则引擎的数据库配置器是用于编辑数据库结构信息以及管理数据库表数据，并且可以执行SQL 语句，主要功能如下。 1)数据库生成表结构信息：主要生成数据库配置文件(.conf文
在IBATIS中配置SQL语句的IN方式 357029540 ibatis
在使用IBATIS进行SQL语句配置查询时，我们一定会遇到通过IN查询的地方，在使用IN查询时我们可以有两种方式进行配置参数：String和List。具体使用方式如下： 1.String:定义一个String的参数userIds，把这个参数传入IBATIS的sql配置文件，sql语句就可以这样写： <select id="getForms" param
Spring3 MVC 笔记（一） 7454103 spring mvc bean REST JSF
自从 MVC 这个概念提出来之后 struts1.X struts2.X jsf 。。。。。这个view 层的技术一个接一个！都用过！不敢说哪个绝对的强悍！要看业务，和整体的设计！最近公司要求开发个新系统！
Timer与Spring Quartz 定时执行程序 darkranger spring bean 工作 quartz
有时候需要定时触发某一项任务。其实在jdk1.3，java sdk就通过java.util.Timer提供相应的功能。一个简单的例子说明如何使用，很简单： 1、第一步，我们需要建立一项任务，我们的任务需要继承java.util.TimerTask package com.test; import java.text.SimpleDateFormat; import java.util.Date;
大端小端转换，le32_to_cpu 和cpu_to_le32 aijuans C语言相关
大端小端转换，le32_to_cpu 和cpu_to_le32 字节序 http://oss.org.cn/kernel-book/ldd3/ch11s04.html 小心不要假设字节序. PC 存储多字节值是低字节为先(小端为先, 因此是小端), 一些高级的平台以另一种方式(大端)
Nginx负载均衡配置实例详解 avords
[导读] 负载均衡是我们大流量网站要做的一个东西，下面我来给大家介绍在Nginx服务器上进行负载均衡配置方法，希望对有需要的同学有所帮助哦。负载均衡先来简单了解一下什么是负载均衡，单从字面上的意思来理解就可以解负载均衡是我们大流量网站要做的一个东西，下面我来给大家介绍在Nginx服务器上进行负载均衡配置方法，希望对有需要的同学有所帮助哦。负载均衡先来简单了解一下什么是负载均衡
乱说的 houxinyou 框架敏捷开发软件测试
从很久以前，大家就研究框架，开发方法，软件工程，好多！反正我是搞不明白！这两天看好多人研究敏捷模型，瀑布模型！也没太搞明白. 不过感觉和程序开发语言差不多，瀑布就是顺序，敏捷就是循环. 瀑布就是需求、分析、设计、编码、测试一步一步走下来。而敏捷就是按摸块或者说迭代做个循环，第个循环中也一样是需求、分析、设计、编码、测试一步一步走下来。也可以把软件开发理
欣赏的价值——一个小故事 bijian1013 有效辅导欣赏欣赏的价值
　　第一次参加家长会，幼儿园的老师说："您的儿子有多动症，在板凳上连三分钟都坐不了，你最好带他去医院看一看。"　　回家的路上，儿子问她老师都说了些什么，她鼻子一酸，差点流下泪来。因为全班30位小朋友，惟有他表现最差；惟有对他，老师表现出不屑，然而她还在告诉她的儿子："老师表扬你了，说宝宝原来在板凳上坐不了一分钟，现在能坐三分钟。其他妈妈都非常羡慕妈妈，因为全班只有宝宝
包冲突问题的解决方法 bingyingao eclipse maven exclusions 包冲突
包冲突是开发过程中很常见的问题：其表现有： 1.明明在eclipse中能够索引到某个类，运行时却报出找不到类。 2.明明在eclipse中能够索引到某个类的方法，运行时却报出找不到方法。 3.类及方法都有，以正确编译成了.class文件，在本机跑的好好的，发到测试或者正式环境就抛如下异常： java.lang.NoClassDefFoundError: Could not in
【Spark七十五】Spark Streaming整合Flume-NG三之接入log4j bit1129 Stream
先来一段废话：实际工作中，业务系统的日志基本上是使用Log4j写入到日志文件中的，问题的关键之处在于业务日志的格式混乱，这给对日志文件中的日志进行统计分析带来了极大的困难，或者说，基本上无法进行分析，每个人写日志的习惯不同，导致日志行的格式五花八门，最后只能通过grep来查找特定的关键词缩小范围，但是在集群环境下，每个机器去grep一遍，分析一遍，这个效率如何可想之二，大好光阴都浪费在这上面了
sudoku solver in Haskell bookjovi sudoku haskell
这几天没太多的事做，想着用函数式语言来写点实用的程序，像fib和prime之类的就不想提了（就一行代码的事），写什么程序呢？在网上闲逛时发现sudoku游戏，sudoku十几年前就知道了，学生生涯时也想过用C/Java来实现个智能求解，但到最后往往没写成，主要是用C/Java写的话会很麻烦。现在写程序，本人总是有一种思维惯性，总是想把程序写的更紧凑，更精致，代码行数最少，所以现
java apache ftpClient bro_feng java
最近使用apache的ftpclient插件实现ftp下载，遇见几个问题，做如下总结。 1. 上传阻塞，一连串的上传，其中一个就阻塞了，或是用storeFile上传时返回false。查了点资料，说是FTP有主动模式和被动模式。将传出模式修改为被动模式ftp.enterLocalPassiveMode();然后就好了。看了网上相关介绍，对主动模式和被动模式区别还是比较的模糊，不太了解被动模
读《研磨设计模式》-代码笔记-工厂方法模式 bylijinnan java 设计模式
声明：本文只为方便我个人查阅和理解，详细的分析以及源代码请移步原作者的博客http://chjavach.iteye.com/ package design.pattern; /* * 工厂方法模式：使一个类的实例化延迟到子类 * 某次，我在工作不知不觉中就用到了工厂方法模式（称为模板方法模式更恰当。2012-10-29）： * 有很多不同的产品，它
面试记录语 chenyu19891124 招聘
或许真的在一个平台上成长成什么样，都必须靠自己去努力。有了好的平台让自己展示，就该好好努力。今天是自己单独一次去面试别人，感觉有点小紧张，说话有点打结。在面试完后写面试情况表，下笔真的好难，尤其是要对面试人的情况说明真的好难。今天面试的是自己同事的同事，现在的这个同事要离职了，介绍了我现在这位同事以前的同事来面试。今天这位求职者面试的是配置管理，期初看了简历觉得应该很适合做配置管理，但是今天面
Fire Workflow 1.0正式版终于发布了 comsci 工作 workflow Google
Fire Workflow 是国内另外一款开源工作流，作者是著名的非也同志，哈哈.... 官方网站是 http://www.fireflow.org 经过大家努力,Fire Workflow 1.0正式版终于发布了正式版主要变化: 1、增加IWorkItem.jumpToEx(...)方法，取消了当前环节和目标环节必须在同一条执行线的限制，使得自由流更加自由 2、增加IT
Python向脚本传参 daizj python 脚本传参
如果想对python脚本传参数，python中对应的argc, argv(c语言的命令行参数)是什么呢？需要模块：sys 参数个数：len(sys.argv) 脚本名： sys.argv[0] 参数1： sys.argv[1] 参数2： sys.argv[
管理用户分组的命令gpasswd dongwei_6688 passwd
NAME： gpasswd - administer the /etc/group file SYNOPSIS： gpasswd group gpasswd -a user group gpasswd -d user group gpasswd -R group gpasswd -r group gpasswd [-A user,...] [-M user,...] g
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yii2 cgridview加上选择框进行操作 dcj3sjt126com GridView
页面代码 <?=Html::beginForm(['controller/bulk'],'post');?> <?=Html::dropDownList('action','',[''=>'Mark selected as: ','c'=>'Confirmed','nc'=>'No Confirmed'],['class'=>'dropdown',])
linux mysql fypop linux
enquiry mysql version in centos linux yum list installed | grep mysql yum -y remove mysql-libs.x86_64 enquiry mysql version in yum repositoryyum list | grep mysql oryum -y list mysql* install mysq
Scramble String hcx2013 String
Given a string s1, we may represent it as a binary tree by partitioning it to two non-empty substrings recursively. Below is one possible representation of s1 = "great":
跟我学Shiro目录贴 jinnianshilongnian 跟我学shiro
历经三个月左右时间，《跟我学Shiro》系列教程已经完结，暂时没有需要补充的内容，因此生成PDF版供大家下载。最近项目比较紧，没有时间解答一些疑问，暂时无法回复一些问题，很抱歉，不过可以加群（334194438/348194195）一起讨论问题。 ----广告-----------------------------------------------------
nginx日志切割并使用flume-ng收集日志 liyonghui160com
nginx的日志文件没有rotate功能。如果你不处理，日志文件将变得越来越大，还好我们可以写一个nginx日志切割脚本来自动切割日志文件。第一步就是重命名日志文件，不用担心重命名后nginx找不到日志文件而丢失日志。在你未重新打开原名字的日志文件前，nginx还是会向你重命名的文件写日志，linux是靠文件描述符而不是文件名定位文件。第二步向nginx主
Oracle死锁解决方法 pda158 oracle
　select p.spid,c.object_name,b.session_id,b.oracle_username,b.os_user_name from v$process p,v$session a, v$locked_object b,all_objects c where p.addr=a.paddr and a.process=b.process and c.object_id=b.
java之List排序 shiguanghui list排序
在Java Collection Framework中定义的List实现有Vector，ArrayList和LinkedList。这些集合提供了对对象组的索引访问。他们提供了元素的添加与删除支持。然而，它们并没有内置的元素排序支持。　　你能够使用java.util.Collections类中的sort()方法对List元素进行排序。你既可以给方法传递
servlet单例多线程 utopialxw 单例多线程 servlet
转自http://www.cnblogs.com/yjhrem/articles/3160864.html 和 http://blog.chinaunix.net/uid-7374279-id-3687149.html Servlet 单例多线程 Servlet如何处理多个请求访问？Servlet容器默认是采用单实例多线程的方式处理多个请求的：1.当web服务器启动的

吴恩达 ChatGPT Prompt Engineering for Developers 系列课程笔记--09 Conclusion

09 Conclusion

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