Isawany
Isawany

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

09 Conclusion

本系列课程学习了以下内容

  • 构建prompt的原则
    • 给出清晰、具体的指令
    • 给模型足够的时间去思考
  • 迭代优化prompt
  • 文本摘要，文本推理，文本转换，文本扩展–邮件回复
  • 生成chatbot

也欢迎感兴趣的童鞋一起交流！

上一篇：吴恩达 ChatGPT Prompt Engineering for Developers 系列课程笔记–08 Chatbot

deeplearning.ai 原课程地址

课程中文翻译地址

你可能感兴趣的:(chatgpt,OpenAI,语言模型,课程学习,吴恩达)

  • vue3 项目如何接入 AI 大模型 代码搬运媛 人工智能
    以下是在Vue3项目中接入AI大模型的一般步骤：准备工作确定要接入的AI模型，如OpenAI的gpt-3.5-turbo、科大讯飞的星火大模型等。选择AI模型及获取API密钥：注册对应AI平台的账号，进入账户设置页面找到“ViewAPIKeys”或类似选项，创建属于自己的API密钥，并妥善保存。创建Vue项目并安装依赖打开命令行，使用vuecreate项目名命令创建一个新的Vue项目，按照提示完成
  • 使用Yuan 2.0与LangChain构建智能聊天应用：完整指南 scaFHIO langchainpython
    技术背景介绍Yuan2.0是IEIT系统开发的新一代基础大语言模型，包括Yuan2.0-102B、Yuan2.0-51B和Yuan2.0-2B三种版本。相比之前的Yuan1.0，Yuan2.0使用了更广泛的高质量预训练数据，并通过指令微调数据集增强了模型的语义理解、数学推理、编程知识等能力。为了方便开发者集成，Yuan2.0提供了兼容OpenAIAPI的服务接口。本文将介绍如何通过LangChai
  • 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
  • KTransformers如何通过内核级优化、多GPU并行策略和稀疏注意力等技术显著加速大语言模型的推理速度？ 魔王阿卡纳兹 大模型知识札记语言模型人工智能自然语言处理
    KTransformers通过内核级优化、多GPU并行策略和稀疏注意力等技术显著加速大语言模型的推理速度，具体体现在以下几个方面：内核级优化：KTransformers采用了高效的内核级优化技术，包括对Transformer模型中的关键操作进行优化。例如，通过使用Llama和Marlin等高效内核，显著提升了计算效率。通过IntelAMX指令集优化，KTransformers在CPU端实现了更高的
  • AnythingLLM 项目安装与配置指南 龙聪山Diane
    AnythingLLM项目安装与配置指南anything-llm为开源和闭源的大型语言模型（LLMs）、嵌入器和向量数据库提供开源的ChatGPT体验。在一个应用中提供无限的文档、消息和并发用户，以及权限管理。项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/an/anything-llm1.项目基础介绍和主要编程语言AnythingLLM是一个全栈应用程序，旨在帮助用户将任
  • Ollama部署大模型并安装WebUi m0_74823611 java
    Ollama用于在本地运行和部署大型语言模型（LLMs）的工具，可以非常方便的部署本地大模型安装Linuxcurl-fsSLhttps://ollama.com/install.sh|sh我是ubuntu系统安装，其他系统可以看项目的开源地址有写GitHub-ollama/ollama:GetupandrunningwithLlama3,Mistral,Gemma,andotherlargelan
  • DeepSeek的实用方法DeepSeek+kimi生成PPT C_V_Better AI人工智能人工智能pptai
    在人工智能领域，DeepSeek和KimiAI作为强大的语言模型，为开发者和普通用户提供了丰富的功能。本文将详细介绍DeepSeek的实用方法，以及如何结合KimiAI生成PPT，帮助您快速上手并发挥其强大能力。一、DeepSeek的使用方法（一）注册与登录访问官网：打开浏览器，输入DeepSeek官网。注册账号：点击“注册”按钮，填写邮箱地址、设置密码，并完成邮箱验证。登录：注册成功后，使用注册
  • 自然语言处理NLP 01语言转换&语言模型 伊一大数据&人工智能学习日志 自然语言处理自然语言处理人工智能语言模型nlp机器学习深度学习
    目录语言转化方式1.数据预处理（DataPreprocessing）(1)文本清理(2)分词(3)语言特殊处理2.特征提取（FeatureExtraction）(1)词袋模型（BagofWords,BoW）(2)TF-IDF(3)词嵌入（WordEmbedding）3.模型输入（ModelInput）(1)序列编码(2)预训练模型输入4.模型推理（ModelInference）(1)使用传统模型(
  • 探索并应用Copilot背后的技术：自主代理架构 花生糖@ AIGC学习资料库copilotAIGC人工智能
    引言Copilot技术，作为现代软件开发中的一个创新工具，正在改变编程的协作方式。它通过集成到开发环境中，为开发者提供实时的代码建议和自动化的代码补全功能。本篇文章将深入探讨Copilot背后的技术——自主代理架构，并探讨其在软件开发中的应用潜力。Copilot技术概述Copilot是由GitHub和OpenAI合作开发的一项技术，它利用机器学习模型来理解代码上下文，并提供智能的代码补全建议。这项
  • 《DeepSeek模型压缩：在高效与性能间寻平衡》 人工智能深度学习
    在人工智能飞速发展的当下，大语言模型不断迭代升级，规模与性能同步攀升。DeepSeek作为其中的佼佼者，在模型压缩技术上不断探索，力求在减小模型体积的同时，最大程度保留模型性能，为更广泛的应用场景提供支持。量化：用低精度表达，换存储空间与计算效率量化技术是DeepSeek模型压缩的关键手段之一，它将模型中的高精度浮点数参数转换为低比特数的整数或定点数，从而实现存储空间的大幅缩减与计算速度的提升。从
  • 使用AI自动写代码，DeepSeek+CLine+VSCode实战教程，主打一个便宜实惠用得起！ AI程序猿人 人工智能AI编程vscodeDeepSeekAIAI大模型Dify
    0前言最近DeepSeek火了起来，各个媒体都在宣传，那DeekSeek到底是个啥？从程序员角度来看：DeepSeek一个人工智能助手，可以帮助我们解决代码知识点疑问，以及某个晦涩难懂的知识点问题，处理生活中的一些文本信息问题等。其实这些能力早在数年前ChatGPT也已经具备了，那么为什么最近DeepSeek这么火呢？一个原因就是因为它是国产的，那必须得支持。还有一个原因就是它实惠呀，便宜！目测目
  • chatgpt赋能Python-python_dag yakuchrisfor ChatGptpythonchatgptmatplotlib
    PythonDAG学习指南在数据处理和机器学习领域，处理复杂问题通常需要执行多个任务，并按特定顺序执行这些任务。DAG（有向无环图）被用于逻辑顺序的表示，这是标准的处理方式，以及一些技术，如Airflow。这篇文章将为你介绍PythonDAG，并为你提供一个学习指南。什么是PythonDAG？PythonDAG是用Python编程语言创建和处理DAG的框架。由于Python的灵活性、易于学习和使用
  • 《短视频AI制作管理：用智能工具应对AI生成内容的碎片化问题》 机器学习人工智能图像识别
    AIGC时代的“效率围城”2025年，生成式AI彻底颠覆内容生产：ChatGPT日活突破5亿，视频生成工具Sora让单人团队周产百条短视频成为可能，而全球AI生成内容占比已超30%。但繁荣背后，一场“效率危机”正在蔓延——某MCN机构调研显示，使用AI工具的团队中，73%遭遇“创意碎片化”，65%因多平台协作混乱导致项目延期，更有团队因未及时审核AI生成内容引发版权纠纷，单次损失超百万。[]()当
  • ChatGPT-4o：不止是升级，是AI的“人性”觉醒？ m0_74308707 人工智能chatgptgptaiAI编程AI写作
    王者归来：ChatGPT-4o重夺LLM桂冠在人工智能领域，竞争从未停止。各大科技巨头纷纷推出自家的大语言模型，试图在这一领域占据领先地位。而OpenAI的ChatGPT系列，始终是这场竞赛中最耀眼的明星之一。ChatGPT-4o的发布，无疑再次巩固了OpenAI的领先地位。在权威的ChatbotArenaLLM排行榜上，ChatGPT-4o力压群雄，重回榜首。这份榜单的评估维度涵盖了语言模型的综
  • 从零开始部署DeepSeek：基于Ollama+Flask的本地化AI对话系统 arbboter flask人工智能pythonollamadeepseek
    从零开始部署DeepSeek：基于Ollama+Flask的本地化AI对话系统一、部署背景与工具选型在AI大模型遍地开花的2025年，DeepSeekR1凭借其出色的推理能力和开源特性成为开发者首选。本文将以零基础视角，通过以下工具链实现本地化部署：1.Ollama：轻量级模型管理工具，支持一键拉取、运行模型Ollama是一个功能强大的大语言模型管理端，专为下载、运行和调用大型语言模型（如Deep
  • 关于DeepSeek与ChatGPT等模型的原始训练数据 月光技术杂谈 大模型初探chatgptdeepseek训练数据语料库AI模型训练样本数据分类
    DeepSeek与ChatGPT等模型的原始训练数据是否一样训练数据的相似性与差异性相似性：DeepSeek和ChatGPT等模型在训练数据上有一定的重叠。它们都使用了大量的公开互联网文本，包括网页内容、书籍、论文、社交媒体帖子等。这些数据为模型提供了广泛的知识基础和语言理解能力。差异性：DeepSeek更侧重于中文语境的优化，因此其训练数据中包含了更多的中文互联网内容，如新闻、论坛、百科等。而C
  • 2025年顶级AI模型DeepSeek 知识小报童 DeepSeek人工智能chatgpt深度学习机器学习python神经网络自然语言处理
    目录顶级5个DeepSeek替代品比较最佳DeepSeek替代品列表1.ChatGPT(OpenAI)ChatGPT的关键特点ChatGPT的优点*ChatGPT的缺点*2.Claude3*Claude3的关键特点**Claude3的优点**Claude3的缺点**3.GoogleGeminiAdvanced**GoogleGeminiAdvanced的关键特点**GoogleGeminiAdva
  • DeepSeek与ChatGPT：AI语言模型的全面对决 芯作者 DD：日记人工智能自然语言处理
    DeepSeek与ChatGPT作为当前AI语言模型领域的代表性产品，分别展现了中美两国在技术路线、应用场景与商业模式上的差异化探索。以下从多个维度对两者进行对比分析：一、技术路线与核心优势DeepSeek：算法创新与成本优化混合专家模型（MoE）与MLA技术：DeepSeek采用混合专家模型框架，通过动态选择专家模型处理复杂任务，结合多头潜在注意力机制（MLA），显著降低推理成本并提升效率。其底
  • 《大模型应用开发极简入门》随记 hoypte 人工智能
    术语：自然语言处理（NLP)人工智能（AI）大预言模型（LLM）机器学习（ML)深度学习（DL)内容LLM概述ML算法被称为人工神经网络DL是ML的一个分支最先开始简单语言模型吗，例如：n-gram模型（通过词频来根据前面的词预测句子里下一个词---可能生成不连贯的词），为了提升性能引入循环神经网络（RNN）和长短期记忆（LSTM）网络---处理大量数据效率还是不行。Transformer架构架构
  • Agent组件入门示例 三月七꧁ ꧂ langchain+llm前端语言模型javascriptmicrosoft人工智能gptllama
    文章目录Agent组件的类型Agent组件的应用Agent组件的多功能性    安装openai和LangChain库。pip-qinstallopenaipipinstallLangChain    设置谷歌搜索的API密钥，以及设置OpenAI的密钥。os.environ["OPENAIAPIKEY"]="填人你的密钥"os.environ["SERPAPIAPIKEY"]="填人你的谷歌搜索
  • 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
  • 流行编程语言全解析：优势、应用与短板 a小胡哦 pythonjavac++c语言javascriptswiftr语言
    Python：优势Python以其简洁、易读的语法闻名，新手能快速上手。丰富的库和框架，能极大地提高开发效率。适用领域数据科学与分析：处理和分析大规模数据集，进行数据可视化。典型示例：Google用Python进行数据分析，处理海量数据以支持各种业务决策。机器学习与人工智能：构建和训练模型。典型示例：OpenAI在很多人工智能项目中广泛使用Python，如GPT系列模型的研发。网络爬虫：轻松从网页
  • deepseek和ChatGPT 4o比较 调皮的芋头 chatgpt人工智能
    DeepSeek和ChatGPT4o在实现方式、评测效果和使用体验方面的详细比较：实现方式：DeepSeek：推理型大模型DeepSeek的核心是推理型大模型，与指令型大模型不同，它不需要用户提供详细的步骤指令，而是通过理解用户的真实需求和场景来提供答案。后训练+RL/RLHFDeepSeekR1等推理模型是在通用模型的基础上进行“特训”（后训练+SFT/RL/RLHF），使其不仅知道得多还用得好
  • [论文笔记] Cost-Effective Hyperparameter Optimization for Large Language Model Generation 大型语言模型生成推理超参优化 心心喵 论文笔记论文阅读语言模型人工智能
    成本效益高的大型语言模型生成推理的超参数优化https://openreview.net/pdf?id=DoGmh8A39OChiWang1,SusanXueqingLiu2,AhmedH.Awadallah11微软研究院，雷德蒙德2史蒂文斯理工学院摘要大型语言模型（LLMs）因其生成能力引发了广泛关注，催生了各种商业应用。使用这些模型的高成本驱使应用构建者在有限的推理预算下最大化生成的价值。本文
  • 有了ChatGPT和deepseek，我们还需要刷力扣吗 Ash Butterfield 人工智能
    像ChatGPT这样的AI写手可以帮助我们大幅度提高工作效率，尤其是在代码生成、文档编写等方面。但对于是否需要深入学习基础算法和刷力扣这类问题，还是有一些值得思考的地方。1.AI的局限性深度发问与思考：虽然像ChatGPT这样的AI工具能生成代码，但这些代码生成并不代表你完全不需要理解基础算法。AI可以帮助你自动化一些任务，但它并不能完全替代对问题的深度理解和思考。理解算法的原理和背后的数学知识，
  • DeepSeek大模型的发展的十问十答 科技互联人生 人工智能AIGCDeepseek
    DeepSeek大模型是由杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司开发的一款基于Transformer架构的大型语言模型，具体介绍如下：1.架构基础Transformer架构：DeepSeek大模型基于Transformer架构，该架构由Google在2017年提出，以自注意力机制为核心，能够并行处理输入序列中的每个元素，从而大大提高模型的计算效率。DeepSeek在Transformer架构的基
  • 微软Edge浏览器全解析 109702008 #windowsedge人工智能学习
    GPT-4o(OpenAI)微软Edge浏览器是由微软开发的一款网络浏览器，深受用户喜爱，以下是对其全面解析：1.简介微软Edge浏览器最早在2015年伴随Windows10发布。最初版本基于EdgeHTML引擎，2019年微软宣布Edge浏览器将基于开源的Chromium引擎重新构建，并于2020年1月正式发布。2.用户界面-简洁设计：Edge浏览器的界面简洁、现代化，易于导航。-自定义：用户可
  • 智能算力中心万卡GPU集群架构深度解析 科技互联人生 科技数码人工智能人工智能gpu算力硬件架构
     智能算力中心万卡GPU集群架构深度分析   自ChatGPT发布，科技界大模型竞赛如火如荼。数据成新生产要素，算力成新基础能源，大模型成新生产工具，“AI+”转型势不可挡。模型参数量突破万亿，对算力需求升级，超万卡集群成基建竞赛标配。超万卡集群缩短训练时间，加速迭代，助力市场趋势应对。在超万卡集群中，高效稳定地训练大模型面临双重挑战：确保集群算力最大化、网
  • 深入解析LangChain4j中的ChatLanguageModel API：从基础到高级应用 泰山AI 精品专栏microsoftlangchain4jjavaai
    聊天与语言模型|LangChain4j注意本页描述的是低级别的LLMAPI。有关高级LLMAPI，请参见AIServices。支持的所有LLMProviderStreamingTools(sync/streaming)JSONSchemaJSONModeSupportedModalities(Input)ObservabilityLocalDeploymentSupportsNativeImage
  • LangChain大模型应用开发：工作流编排 梦丶晓羽 langchainpython自然语言处理人工智能
    介绍大家好，博主又来给大家分享知识了，那么今天又给大家分享什么内容呢？今天我要给大家分享的内容是LangChain工作流编排。那么什么是LangChain工作流编排呢？简单来说，LangChain工作流编排就是将多个与自然语言处理相关的组件，像提示模板、大语言模型、各种实用工具等巧妙地组合在一起，形成一个有条理、可执行的流程。LangChain提供了多种方式来实现这种编排，其中很有特色的就是链式调
  • 枚举的构造函数中抛出异常会怎样 bylijinnan javaenum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 springWebgis
      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 sqldbs
    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 springmvcbeanRESTJSF
             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 springbean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 eclipsemavenexclusions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 sudokuhaskell
    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workflowGoogle
    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
  • 郝斌老师数据结构课程笔记 dcj3sjt126com 数据结构与算法
    <<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<
  • 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
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他