- 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
斯克AI
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
AI大模型_学习君
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
- 全能型模型与专精型模型
青空之蓝qk
人工智能python
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
token大模型tokengpt
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
in_tsz
语言模型人工智能自然语言处理
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
- 借助ChatGPT提高编程效率指南
AI臻蚌
chatgptchatgpt人工智能
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
- 微软宣布 Power Fx 开源!
老率的IT私房菜
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
- Bert基础(一)--transformer概览
Andy_shenzl
DeepLearing&pytorchNLPberttransformer人工智能
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
- Prompt Engineering 提示工程教程详情
沐知全栈开发
prompt人工智能
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,我们将详细介绍提示工程的基本概念、实践方法和一些高级技巧。一、提示工程基础什么是提示工程?提示工程是一种艺术和科学,它涉及到设计智能提示,以激发大型语言模型的潜力,生成符合特定需求和
- Prompt Engineering 高级提示工程技巧
沐知全栈开发
prompt人工智能机器学习
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
liyane
AI人工智能gpt-3
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
AIGCExplore
AIGCAIGC语言模型人工智能
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
- NLP_GPT到ChatGPT
you_are_my_sunshine*
NLP大模型自然语言处理gptchatgpt
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
- 如何使用Hugging Face:对Transformer和pipelines的介绍
第欧根尼的酒桶
transformer深度学习人工智能
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
lichunericli
LLM人工智能语言模型
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
- GPT3是否是强人工智能?
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
Python学研大本营
chatgpt
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
lichunericli
LLM人工智能语言模型自然语言处理
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
也鱼实验室
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
- 如何利用ChatGPT填写表格数据
摆烂大大王
chatgptchatgpt
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
- GPT-3 训练自己的数据教程详解
mqdlff_python
gpt-3python人工智能GPT-3
安装依赖库:确保你安装了必要的Python库,包括transformers、torch等。pipinstalltorchpipinstalltransformers下载预训练模型:从HuggingFace的模型库中下载GPT-2的预训练权重。fromtransformersimportGPT2Tokenizer,GPT2LMHeadModelmodel_name="gpt2"#或"gpt2-med
- chagpt的原理详解
mqdlff_python
chagpt的原理详解
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
- 【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
jcfszxc
深度学习知识专栏人工智能深度学习
【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
- 2020版初代GPT-3与大规模预训练
唐伯虎点·蚊香
OpenAIgpt-3
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
- 什么是大模型
码农阿豪
好“物”分享大模型
目录让你了解什么是大模型什么是大模型?大模型的应用场景常见的大模型技术实例分析:深度学习语言模型GPT-3让你了解什么是大模型大模型(BigModel)是指在机器学习和人工智能领域中处理大规模数据和复杂模型的一种方法或技术。随着数据量的不断增加和模型的复杂度提高,传统的机器学习方法已经无法有效处理,因此大模型成为了解决这一挑战的重要工具之一。本文将介绍大模型的基本概念、应用场景以及一些常见的大模型
- text-davinci 和ChatGPT3.5 区别
su317
python
`text-davinci`和`ChatGPT3.5`是两个不同的GPT-3.5Turbo模型。它们之间的区别在于其使用的数据集和训练方式。-`text-davinci`是OpenAI的一个模型,该模型是使用GPT-3训练的。它在多个语言任务上表现出色,可以生成高质量的文本输出。`text-davinci`适用于生成文本、回答问题、翻译和类似的自然语言处理任务。-`ChatGPT3.5`是在GPT
- 论文阅读-Automated Repair of Programs from Large Language Models
Che_Che_
语言模型人工智能自然语言处理自动生成的代码的修复
文章主旨:研究了Codex自动生成的程序中的错误,并探讨了现有的程序修复(APR)工具以及新发布的Codex-e是否能够修复自动生成的有缺陷的程序。现在基于大语言模型,输入自然语言,生成代码的应用非常普遍。但是生成的代码正确率很低,文章以GPT-3模型的后代-Codex模型,为例,试图利用自动化程序修复(APR)技术来修复Codex产生的代码错误。自动化修复技术接受一个有缺陷的程序和一个正确性规范
- 大模型 AI Agent 详细介绍
人生万事须自为,跬步江山即寥廓。
机器学习人工智能人工智能机器学习chatgptgpt-3
"大模型AIagent"通常指的是基于大型预训练模型的人工智能助手或智能代理。这些AI代理利用了大规模的语言模型(如GPT-3、BERT、T5等)或其他类型的模型(如图像识别模型、多模态模型等)来模拟人类行为和决策过程。这些模型在训练阶段使用了大量的数据和计算资源,使其能够理解和生成自然语言、识别图像、处理多模态输入等。大模型AIAgent的特点:1.**大规模训练**:大模型AI代理通常基于大型
- 多模态对比语言图像预训练CLIP:打破语言与视觉的界限,具备零样本能力
代码讲故事
机器人智慧之心人工智能计算机视觉深度学习CLIP多模态NLP对比训练
多模态对比语言图像预训练CLIP:打破语言与视觉的界限,具备零样本能力。一种基于多模态(图像、文本)对比训练的神经网络。它可以在给定图像的情况下,使用自然语言来预测最相关的文本片段,而无需为特定任务进行优化。CLIP的设计类似于GPT-2和GPT-3,具备出色的零射击能力,可以应用于多种多模态任务。多模态对比语言图像预训练(ContrastiveLanguage-ImagePre-training
- [黑洞与暗粒子]没有光的世界
comsci
无论是相对论还是其它现代物理学,都显然有个缺陷,那就是必须有光才能够计算
但是,我相信,在我们的世界和宇宙平面中,肯定存在没有光的世界....
那么,在没有光的世界,光子和其它粒子的规律无法被应用和考察,那么以光速为核心的
&nbs
- jQuery Lazy Load 图片延迟加载
aijuans
jquery
基于 jQuery 的图片延迟加载插件,在用户滚动页面到图片之后才进行加载。
对于有较多的图片的网页,使用图片延迟加载,能有效的提高页面加载速度。
版本:
jQuery v1.4.4+
jQuery Lazy Load v1.7.2
注意事项:
需要真正实现图片延迟加载,必须将真实图片地址写在 data-original 属性中。若 src
- 使用Jodd的优点
Kai_Ge
jodd
1. 简化和统一 controller ,抛弃 extends SimpleFormController ,统一使用 implements Controller 的方式。
2. 简化 JSP 页面的 bind, 不需要一个字段一个字段的绑定。
3. 对 bean 没有任何要求,可以使用任意的 bean 做为 formBean。
使用方法简介
- jpa Query转hibernate Query
120153216
Hibernate
public List<Map> getMapList(String hql,
Map map) {
org.hibernate.Query jpaQuery = entityManager.createQuery(hql);
if (null != map) {
for (String parameter : map.keySet()) {
jp
- Django_Python3添加MySQL/MariaDB支持
2002wmj
mariaDB
现状
首先,
[email protected] 中默认的引擎为 django.db.backends.mysql 。但是在Python3中如果这样写的话,会发现 django.db.backends.mysql 依赖 MySQLdb[5] ,而 MySQLdb 又不兼容 Python3 于是要找一种新的方式来继续使用MySQL。 MySQL官方的方案
首先据MySQL文档[3]说,自从MySQL
- 在SQLSERVER中查找消耗IO最多的SQL
357029540
SQL Server
返回做IO数目最多的50条语句以及它们的执行计划。
select top 50
(total_logical_reads/execution_count) as avg_logical_reads,
(total_logical_writes/execution_count) as avg_logical_writes,
(tot
- spring UnChecked 异常 官方定义!
7454103
spring
如果你接触过spring的 事物管理!那么你必须明白 spring的 非捕获异常! 即 unchecked 异常! 因为 spring 默认这类异常事物自动回滚!!
public static boolean isCheckedException(Throwable ex)
{
return !(ex instanceof RuntimeExcep
- mongoDB 入门指南、示例
adminjun
javamongodb操作
一、准备工作
1、 下载mongoDB
下载地址:http://www.mongodb.org/downloads
选择合适你的版本
相关文档:http://www.mongodb.org/display/DOCS/Tutorial
2、 安装mongoDB
A、 不解压模式:
将下载下来的mongoDB-xxx.zip打开,找到bin目录,运行mongod.exe就可以启动服务,默
- CUDA 5 Release Candidate Now Available
aijuans
CUDA
The CUDA 5 Release Candidate is now available at http://developer.nvidia.com/<wbr></wbr>cuda/cuda-pre-production. Now applicable to a broader set of algorithms, CUDA 5 has advanced fe
- Essential Studio for WinRT网格控件测评
Axiba
JavaScripthtml5
Essential Studio for WinRT界面控件包含了商业平板应用程序开发中所需的所有控件,如市场上运行速度最快的grid 和chart、地图、RDL报表查看器、丰富的文本查看器及图表等等。同时,该控件还包含了一组独特的库,用于从WinRT应用程序中生成Excel、Word以及PDF格式的文件。此文将对其另外一个强大的控件——网格控件进行专门的测评详述。
网格控件功能
1、
- java 获取windows系统安装的证书或证书链
bewithme
windows
有时需要获取windows系统安装的证书或证书链,比如说你要通过证书来创建java的密钥库 。
有关证书链的解释可以查看此处 。
public static void main(String[] args) {
SunMSCAPI providerMSCAPI = new SunMSCAPI();
S
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(set类型和zset类型)
bijian1013
redis数据库NoSQL
4.sets类型
Set是集合,它是string类型的无序集合。set是通过hash table实现的,添加、删除和查找的复杂度都是O(1)。对集合我们可以取并集、交集、差集。通过这些操作我们可以实现sns中的好友推荐和blog的tag功能。
sadd:向名称为key的set中添加元
- 异常捕获何时用Exception,何时用Throwable
bingyingao
用Exception的情况
try {
//可能发生空指针、数组溢出等异常
} catch (Exception e) {
 
- 【Kafka四】Kakfa伪分布式安装
bit1129
kafka
在http://bit1129.iteye.com/blog/2174791一文中,实现了单Kafka服务器的安装,在Kafka中,每个Kafka服务器称为一个broker。本文简单介绍下,在单机环境下Kafka的伪分布式安装和测试验证 1. 安装步骤
Kafka伪分布式安装的思路跟Zookeeper的伪分布式安装思路完全一样,不过比Zookeeper稍微简单些(不
- Project Euler
bookjovi
haskell
Project Euler是个数学问题求解网站,网站设计的很有意思,有很多problem,在未提交正确答案前不能查看problem的overview,也不能查看关于problem的discussion thread,只能看到现在problem已经被多少人解决了,人数越多往往代表问题越容易。
看看problem 1吧:
Add all the natural num
- Java-Collections Framework学习与总结-ArrayDeque
BrokenDreams
Collections
表、栈和队列是三种基本的数据结构,前面总结的ArrayList和LinkedList可以作为任意一种数据结构来使用,当然由于实现方式的不同,操作的效率也会不同。
这篇要看一下java.util.ArrayDeque。从命名上看
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-装饰模式-Decorator
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/
import java.io.BufferedOutputStream;
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.Fi
- Maven学习(一)
chenyu19891124
Maven私服
学习一门技术和工具总得花费一段时间,5月底6月初自己学习了一些工具,maven+Hudson+nexus的搭建,对于maven以前只是听说,顺便再自己的电脑上搭建了一个maven环境,但是完全不了解maven这一强大的构建工具,还有ant也是一个构建工具,但ant就没有maven那么的简单方便,其实简单点说maven是一个运用命令行就能完成构建,测试,打包,发布一系列功
- [原创]JWFD工作流引擎设计----节点匹配搜索算法(用于初步解决条件异步汇聚问题) 补充
comsci
算法工作PHP搜索引擎嵌入式
本文主要介绍在JWFD工作流引擎设计中遇到的一个实际问题的解决方案,请参考我的博文"带条件选择的并行汇聚路由问题"中图例A2描述的情况(http://comsci.iteye.com/blog/339756),我现在把我对图例A2的一个解决方案公布出来,请大家多指点
节点匹配搜索算法(用于解决标准对称流程图条件汇聚点运行控制参数的算法)
需要解决的问题:已知分支
- Linux中用shell获取昨天、明天或多天前的日期
daizj
linuxshell上几年昨天获取上几个月
在Linux中可以通过date命令获取昨天、明天、上个月、下个月、上一年和下一年
# 获取昨天
date -d 'yesterday' # 或 date -d 'last day'
# 获取明天
date -d 'tomorrow' # 或 date -d 'next day'
# 获取上个月
date -d 'last month'
#
- 我所理解的云计算
dongwei_6688
云计算
在刚开始接触到一个概念时,人们往往都会去探寻这个概念的含义,以达到对其有一个感性的认知,在Wikipedia上关于“云计算”是这么定义的,它说:
Cloud computing is a phrase used to describe a variety of computing co
- YII CMenu配置
dcj3sjt126com
yii
Adding id and class names to CMenu
We use the id and htmlOptions to accomplish this. Watch.
//in your view
$this->widget('zii.widgets.CMenu', array(
'id'=>'myMenu',
'items'=>$this-&g
- 设计模式之静态代理与动态代理
come_for_dream
设计模式
静态代理与动态代理
代理模式是java开发中用到的相对比较多的设计模式,其中的思想就是主业务和相关业务分离。所谓的代理设计就是指由一个代理主题来操作真实主题,真实主题执行具体的业务操作,而代理主题负责其他相关业务的处理。比如我们在进行删除操作的时候需要检验一下用户是否登陆,我们可以删除看成主业务,而把检验用户是否登陆看成其相关业务
- 【转】理解Javascript 系列
gcc2ge
JavaScript
理解Javascript_13_执行模型详解
摘要: 在《理解Javascript_12_执行模型浅析》一文中,我们初步的了解了执行上下文与作用域的概念,那么这一篇将深入分析执行上下文的构建过程,了解执行上下文、函数对象、作用域三者之间的关系。函数执行环境简单的代码:当调用say方法时,第一步是创建其执行环境,在创建执行环境的过程中,会按照定义的先后顺序完成一系列操作:1.首先会创建一个
- Subsets II
hcx2013
set
Given a collection of integers that might contain duplicates, nums, return all possible subsets.
Note:
Elements in a subset must be in non-descending order.
The solution set must not conta
- Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
jinnianshilongnian
spring4
目录
Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
Spring4.1新特性——Spring MVC增强
Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- shell嵌套expect执行命令
liyonghui160com
一直都想把expect的操作写到bash脚本里,这样就不用我再写两个脚本来执行了,搞了一下午终于有点小成就,给大家看看吧.
系统:centos 5.x
1.先安装expect
yum -y install expect
2.脚本内容:
cat auto_svn.sh
#!/bin/bash
- Linux实用命令整理
pda158
linux
0. 基本命令 linux 基本命令整理
1. 压缩 解压 tar -zcvf a.tar.gz a #把a压缩成a.tar.gz tar -zxvf a.tar.gz #把a.tar.gz解压成a
2. vim小结 2.1 vim替换 :m,ns/word_1/word_2/gc  
- 独立开发人员通向成功的29个小贴士
shoothao
独立开发
概述:本文收集了关于独立开发人员通向成功需要注意的一些东西,对于具体的每个贴士的注解有兴趣的朋友可以查看下面标注的原文地址。
明白你从事独立开发的原因和目的。
保持坚持制定计划的好习惯。
万事开头难,第一份订单是关键。
培养多元化业务技能。
提供卓越的服务和品质。
谨小慎微。
营销是必备技能。
学会组织,有条理的工作才是最有效率的。
“独立
- JAVA中堆栈和内存分配原理
uule
java
1、栈、堆
1.寄存器:最快的存储区, 由编译器根据需求进行分配,我们在程序中无法控制.2. 栈:存放基本类型的变量数据和对象的引用,但对象本身不存放在栈中,而是存放在堆(new 出来的对象)或者常量池中(字符串常量对象存放在常量池中。)3. 堆:存放所有new出来的对象。4. 静态域:存放静态成员(static定义的)5. 常量池:存放字符串常量和基本类型常量(public static f