- 【AI论文】随机鹦鹉在大型语言模型(LLM)之肩:物理概念理解的总结性评估
东临碣石82
人工智能语言模型自然语言处理
摘要:我们以系统的方式探讨了一个被广泛提及的问题:大型语言模型(LLM)真的理解它们所说的话吗?这与人们更为熟悉的术语“随机鹦鹉”息息相关。为此,我们提出了一项总结性评估,针对一项精心设计的物理概念理解任务——PhysiCo。我们的任务通过使用网格格式的输入来抽象描述物理现象,从而缓解了记忆问题。这些网格代表了不同层次的理解,从核心现象、应用实例到网格世界中其他抽象模式的类比。对我们任务的全面研究
- LLaMA3大模型技术全网最全解析——模型架构与训练方法(收录于GPT-4/ChatGPT技术与产业分析)
chenweiPhD
人工智能深度学习语言模型架构
Meta在周四(4月18日)发布了其最新大型语言模型LLaMA3。该模型将被集成到其虚拟助手MetaAI中。Meta自称8B和70B的LLaMA3是当今8B和70B参数规模的最佳模型,并在推理、代码生成和指令跟踪方面有了很大进步。(点赞是我们分享的动力)--------------------------------------------------主编作者陈巍博士,高级职称,曾担任华为系相关自
- 理论一、大模型—概念
伯牙碎琴
大模型自然语言处理ai
一、总述大模型通常指的是参数规模庞大、训练难度较高的人工智能模型。随着深度学习技术的发展,研究人员和企业越来越倾向于构建更大的模型,以提高模型的性能和泛化能力。这些大模型往往需要大量的数据和计算资源来训练,并且在实际应用中通常表现出色。大模型全称是大型语言模型(LLM,LargeLanguageModel),这个“大”主要指模型结构容量大,结构中的参数多,用于预训练大模型的数据量大。一个大模型可以
- Forrester发布2024年五大网络安全新威胁
岛屿旅人
网络安全web安全网络安全网络安全
文章目录前言一、大选年的叙事(舆论)操控攻击二、深度伪造引发身份安全危机三、生成式人工智能数据泄露四、人工智能软件供应链攻击五、太空成为安全战略高点数据泄露平均成本高达218万美元前言人工智能正重塑网络安全格局,武器化大语言模型正成为首选攻击工具,安全团队在应对武器化人工智能攻击方面将面临日益严峻的挑战。Forrester近日发布《2024年网络安全威胁预测报告》指出,人工智能正重塑网络安全格局,
- DeepSeek正重构具身大模型和人形机器人赛道!
Robot251
重构机器人人工智能科技自动驾驶
中国人工智能公司DeepSeek(深度求索)以“低成本、高效率、强开放”的研发范式横空出世,火遍并震撼全球科技圈;DeepSeek展现出来的核心竞争力,除了低成本及推理能力,更重要的是开源模型能力追赶上了最新的闭源模型;而对具身智能领域影响最大的当属于其开源大模型DeepSeek-R1。2024年1月20日,公司发布全球首个完全通过强化学习训练的专注于推理任务的高性能语言模型DeepSeek-R1
- 大语言模型常用微调与基于SFT微调DeepSeek R1指南
知来者逆
LLM深度学习人工智能自然语言处理DeepSeekSFT微调
概述大型语言模型(LLM,LargeLanguageModel)的微调(Fine-tuning)是指在一个预训练模型的基础上,使用特定领域或任务的数据对模型进行进一步训练,以使其在该领域或任务上表现更好。微调是迁移学习的一种常见方法,能够显著提升模型在特定任务上的性能。在大型语言模型(LLM)的微调中,有几种常见的方法,包括SFT(监督微调)、LoRA(低秩适应)、P-tuningv2和**Fre
- (15-3)DeepSeek混合专家模型初探:模型微调
码农三叔
训练RAG多模态)人工智能Deekseep深度学习大模型transformer
3.4模型微调在本项目中,微调脚本文件finetune.py提供了一套全面的工具,用于对DeepSeek-MoE预训练语言模型进行微调。支持加载特定任务的数据、对数据进行预处理和编码,以及通过多种配置选项(如LoRA量化、分布式训练等)对模型进行高效训练。用户可以根据自己的需求,通过命令行参数或配置文件调整微调策略,以优化模型在特定任务或数据集上的性能。3.4.1微调原理在DeepSeek-MoE
- InfiniteHiP - 在单个GPU上扩展 LLM 上下文至300万tokens
伊织code
#PaperReadingInfiniteHiP推理GPULLMtoken
InfiniteHiP:ExtendingLanguageModelContextUpto3MillionTokensonaSingleGPUPaper:https://huggingface.co/papers/2502.08910Sourcecode:https://github.com/DeepAuto-AI/hip-attention/SGLangIntegrationavailablen
- 什么是 Ollama?如何安装运行?一文讲清
程序员老冉
人工智能开源语言模型学习程序员创富产品经理面试
什么是Ollama?Ollama是一个可以在本地部署和管理开源大语言模型的框架,由于它极大的简化了开源大语言模型的安装和配置细节,一经推出就广受好评,目前已在github上获得了46kstar。不管是著名的羊驼系列,还是最新的AI新贵Mistral,等等各种开源大语言模型,都可以用Ollama实现一键安装并运行,支持的更多模型的列表可以查看Ollama官网。ModelParametersSizeD
- 深入解析LangChain:构建智能应用的全方位指南
AIGC大模型 吱屋猪
langchain语言模型人工智能自然语言处理llama百度机器学习
1.LangChain介绍与环境配置面试官:“你能先简单介绍一下LangChain吗?包括它的背景、主要功能,以及它在当前语言模型开发中的意义。”你:"LangChain是一个开源框架,旨在简化和增强基于语言模型的应用开发。随着语言模型,特别是大型预训练模型的兴起,开发者逐渐认识到这些模型不仅可以生成文本,还可以被用于处理复杂的对话、数据分析以及其他需要自然语言处理的任务。然而,这些模型的集成和实
- AIGC 实战:如何使用 Docker 在 Ollama 上离线运行大模型(LLM)
surfirst
LLM架构AIGCdocker容器LLM大模型
Ollama简介Ollama是一个开源平台,用于管理和运行各种大型语言模型(LLM),例如Llama2、Mistral和Tinyllama。它提供命令行界面(CLI)用于安装、模型管理和交互。您可以使用Ollama根据您的需求下载、加载和运行不同的LLM模型。Docker简介Docker是一个容器化平台,它将应用程序及其依赖项打包成一个可移植的单元,称为容器。容器与主机系统隔离,确保运行应用程序时
- DeepSeek-R1-Zero 与 DeepSeek-R1 的异同与优劣分析
AI生成曾小健
Deepseek原理与使用人工智能
DeepSeek-R1-Zero与DeepSeek-R1的异同与优劣分析一、相同点核心训练方法:两者均基于强化学习(RL),采用GroupRelativePolicyOptimization(GRPO)算法,通过组内样本的奖励相对比较优化策略模型。目标均为提升语言模型的复杂推理能力(如数学、代码、科学推理)。基础模型:均以DeepSeek-V3-Base作为初始模型,共享相同的架构
- 大模型参数高效微调(PEFT)技术解析及微调加速实践
AI产品经理
人工智能自然语言处理深度学习语言模型
2023年,大模型如雨后春笋般爆发,58同城TEG-AILab作为AI平台部门,紧跟大语言模型技术发展步伐,打造了大语言模型平台,支持大语言模型训练和推理部署,并基于大语言模型平台构建了58同城生活服务领域(房产、招聘、汽车、黄页)垂类大模型灵犀大语言模型(ChatLing),支撑了业务方大模型应用的探索落地。灵犀大语言模型在公开评测集和实际应用场景下,效果均优于开源通用大语言模型以及商用通用大语
- 清华大学KVCache.AI团队联合趋境科技联合的KTransformers开源项目为什么那么厉害
魔王阿卡纳兹
IT杂谈人工智能科技开源清华DeepSeek趋境科技KTransformers
KTransformers是一个由清华大学KVAV.AI团队开发的开源项目,旨在优化大语言模型(LLM)的推理性能,特别是在有限显存资源下运行大型模型。以下是KTransformers的详细介绍:1.核心特点高性能优化:KTransformers通过内核级优化、多GPU并行策略和稀疏注意力等技术,显著加速模型推理速度,降低硬件门槛。灵活扩展性:KTransformers是一个以Python为中心的
- LangChain开发【NL2SQL】应用(few-shot优化)
向羿燃
LangChain开发及生态langchainai人工智能数据分析
前言之前发布的博客LangGraph开发Agent智能体应用【NL2SQL】-CSDN博客,留了一个问题,对于相对复杂的sql(leetcode中等难度的sql题),gpt4o就力不从心了。这篇文章来讲一下优化什么是few-shot使用这些少量的、调整后的样本对预训练模型进行微调其实就是给LLM少量示例关于few-shot的研究:https://medium.com/ubiai-nlp/step-
- 【2025指南】OpenAI API Key 获取攻略:从新手入门到专家级应用,一文掌握!
引言:想象一下:你只需几行代码,就能让你的应用拥有像ChatGPT一样的智能对话能力;你只需输入几个关键词,就能瞬间生成引人入胜的营销文案;你只需上传一张图片,就能让AI理解其中的内容并进行分析……这不再是科幻小说,而是OpenAIAPI带来的现实。无论你是开发者、研究人员、内容创作者,还是仅仅对AI充满好奇,OpenAI强大的语言模型都能为你的工作和生活带来无限可能。本指南将手把手教你获取并使用
- 零代码!只需3步用DeepSeek+Ollama+AnythingLLM打造免费AI本地专属知识库(含原理)
少喝冰美式
人工智能DeepSeekDeepSeekR1ollamaAnythingLLMAI知识库
AI时代,个人或企业数据安全与知识管理如何兼得?本文将拆解本地知识库的三大核心技术(嵌入模型/向量数据库/LLM智能问答),将详细介绍如何用DeepSeek+Ollama+AnythingLLM组合,无需任何编程基础,只需3步即可免费零代码搭建全流程私有化智能知识库。轻松拥有你的专属本地知识库,为个人工作生活或者企业组织知识管理的效率提升更进一步!一、引子:为什么你/你的企业正在失去数据金矿?你的
- 【python语言应用】最新全流程Python编程、机器学习与深度学习实践技术应用(帮助你快速了解和入门 Python)
赵钰老师
python机器学习深度学习python机器学习深度学习数据分析人工智能
近年来,人工智能领域的飞速发展极大地改变了各个行业的面貌。当前最新的技术动态,如大型语言模型和深度学习技术的发展,展示了深度学习和机器学习技术的强大潜力,成为推动创新和提升竞争力的关键。特别是PyTorch,凭借其灵活性和高效性,成为科研人员和工程师的首选工具。理解和掌握深度学习的基础知识,深入了解其与经典机器学习算法的区别与联系,并系统掌握包括迁移学习、循环神经网络(RNN)、长短时记忆网络(L
- 【开发日志】数字人+LLM:从概念到实现的全程记录!
AI大模型-王哥
大模型学习大模型教程大模型人工智能LLM数字人大模型入门
数字人是各种技术的集合,所以文章尽可能完整的介绍,项目中涉及的大小模型均可在本地部署并在我本人机器上运行。系统环境:CPU:i91490016GBGPU:GTX40608GBSYS:Windows11WSL:Ubuntu22.04本文章使用到的技术内容:数字人框架:LiveTalking大模型:Llama3.1TTS:GPT-SoVits语音转视频:Wav2Lip前端展示:WebRTC项目整体架构
- 本地部署的DeepSeek-R1-32B与DeepSeek-R1-7B模型效果对比
MaxCode-1
搭建本地gptDeepseek
本地部署的DeepSeek-R1-32B与DeepSeek-R1-7B模型效果对比在当今人工智能快速发展的时代,大语言模型(LargeLanguageModel,LLM)的应用场景日益广泛。无论是企业级应用还是个人开发,本地部署大语言模型已经成为一种趋势。DeepSeek-R1-32B和DeepSeek-R1-7B作为DeepSeek系列中的两个重要版本,分别代表了不同规模和性能的模型。本文将从多
- 23. AI-大语言模型
真上帝的左手
23.AI人工智能语言模型自然语言处理
文章目录前言一、LLM1.简介2.工作原理和结构3.应用场景4.最新研究进展5.比较二、Transformer架构1.简介2.基本原理和结构3.应用场景4.最新进展三、开源1.开源概念2.开源模式3.模型权重四、再谈DeepSeek前言AI一、LLMLLM(LargeLanguageModel,大语言模型)1.简介 LLM(LargeLanguageModel,大语言模型)是指使用大量文本
- deep seek
m0_69576880
前端ai
1.介绍:DeepSeek是一款由国内人工智能公司研发的大型语言模型,拥有强大的自然语言处理能力,能够理解并回答问题,还能辅助写代码、整理资料和解决复杂的数学问题。免费开源,媲美ChatGPT最近最火爆的AI对话程序。www.deepseek.com这是deepseek官网2.这是deepseek注册页面3.国产语言对话ai,大家有兴趣的可以去试试。不过chatgpt也进行了改变,大家也可以免费使
- RWKV Runner:让RNN-LLM模型触手可及
步子哥
rnn人工智能深度学习
在这个信息爆炸的时代,人工智能(AI)已经成为我们生活中不可或缺的一部分,尤其是大语言模型(LLM)在自然语言处理中的广泛应用。然而,尽管这些技术的潜力巨大,许多用户仍然面临着使用门槛高、配置复杂等问题。为了解决这一困境,RWKVRunner应运而生。它不仅提供了一个简便的接口,还让用户能够轻松地使用大语言模型。本文将深入探讨RWKVRunner的功能、安装步骤以及如何利用它来实现各种应用。RWK
- 基于 llama-index与Qwen大模型实现RAG
uncle_ll
RAGllamaragqwenllm大模型
文章目录llama-index核心功能工作流程Qwen技术特点核心能力RAG核心原理关键优势工作流程知识准备阶段查询处理阶段检索与重排阶段语言模型调用阶段实现环境准备代码实现参考LlamaIndex和Langchain都是比较成熟的RAG和Agent框架,这里基于llama实现RAG框架,大模型选用阿里的开源模型Qwen大模型。可以实现Qwen2.5与外部数据(例如文档、网页等)的连接,利用Lla
- 使用CerebriumAI进行大规模语言模型的推理
qahaj
语言模型人工智能自然语言处理python
使用CerebriumAI进行大规模语言模型的推理技术背景介绍在人工智能的领域中,模型推理的计算资源需求非常高。传统的CPU在处理大规模语言模型(LLM)时效率较低,GPU成为了首选。然而,自行搭建GPU环境成本高昂且维护复杂。CerebriumAI提供了一种无服务器的GPU基础设施,解决了这一难题,从而能够更方便地进行大规模模型的推理。核心原理解析CerebriumAI通过API的方式提供GPU
- 使用SparkLLM实现智能聊天:技术原理与实战演示
shuoac
java
在本篇文章中,我们将探讨如何使用iFlyTek的SparkLLM模型来实现智能聊天功能。我们将详细介绍SparkLLM的技术背景、核心原理,并通过实际代码展示如何进行实现。另外,还会分析应用场景并给出一些实践建议。技术背景介绍SparkLLM是由iFlyTek提供的一种强大的语言模型,支持多种语言生成任务。它能够理解并生成自然语言,适用于对话系统、内容生成、智能客服等场景。核心原理解析SparkL
- 使用vllm docker容器部署大语言模型
yuanlulu
LLMdocker语言模型容器
说明最近deepseek比较火,我在一台4卡4090的服务器上尝试部署了一下,记录下部署步骤。安装过程安卓docker和nvidia-container-toolkit安装19.03版本以上的docker-ce即可。安装步骤参考清华docker源上的安装步骤:DockerCE软件仓库为了在docker中使用够显卡,需要安卓nvidia-container-toolkit。在线安装请参考英伟达的官方
- 仅用10张图片,AI就能学会识别万物?多模态小样本学习颠覆传统!
沃恩智慧
人工智能深度学习人工智能学习深度学习
小样本学习与多模态结合是当前人工智能领域的热门研究方向,旨在通过结合多模态数据(如视觉、语言、音频等)来提高模型在数据稀缺情况下的学习效率和性能。例如,ZS-DeconvNet方法在Nature上发表,展示了其在极低训练数据需求下,将图像分辨率提升超过1.5倍衍射极限的能力。此外,CPE-CLIP和MMFL等方法通过利用预训练模型和冻结的大规模视觉语言模型,实现了跨会话的迁移学习和快速适应新样本。
- AI大模型DeepSeek本地部署及使用
zy_xingdian
行癫k8s教程行癫Go教程行癫ArgoCD系列人工智能DeepseekAI行癫xingdian云计算ollama
AI大模型DeepSeek本地部署及使用作者:行癫(盗版必究)一:认识DeepSeek1.什么是DeepSeekDeepSeek中文名深度求索,杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司对外开源,性能对齐OpenAI-o1正式版。二:认识Ollama1.什么是OllamaOllama是一个开源的LLM(大型语言模型)服务工具
- Deepseek到底有多牛?ChatGPT、DeepSeek等大语言模型助力科研应用
小艳加油
语言类chatgpt人工智能DeepSeek大语言模型
DeepSeek模型具有以下优势:●高性能推理能力:DeepSeek在推理能力上与国际领先的模型如OpenAI的GPT-4相媲美,能够解决复杂的数学难题、分析法律条文等。●成本优势:DeepSeek的参数规模虽然庞大,但训练和使用费用却低至一个数量级,大大降低了用户的经济负担。例如,DeepSeek-R1的训练费用不到OpenAIGPT-4的十分之一,API定价仅为OpenAIo1
- java观察者模式
3213213333332132
java设计模式游戏观察者模式
观察者模式——顾名思义,就是一个对象观察另一个对象,当被观察的对象发生变化时,观察者也会跟着变化。
在日常中,我们配java环境变量时,设置一个JAVAHOME变量,这就是被观察者,使用了JAVAHOME变量的对象都是观察者,一旦JAVAHOME的路径改动,其他的也会跟着改动。
这样的例子很多,我想用小时候玩的老鹰捉小鸡游戏来简单的描绘观察者模式。
老鹰会变成观察者,母鸡和小鸡是
- TFS RESTful API 模拟上传测试
ronin47
TFS RESTful API 模拟上传测试。
细节参看这里:https://github.com/alibaba/nginx-tfs/blob/master/TFS_RESTful_API.markdown
模拟POST上传一个图片:
curl --data-binary @/opt/tfs.png http
- PHP常用设计模式单例, 工厂, 观察者, 责任链, 装饰, 策略,适配,桥接模式
dcj3sjt126com
设计模式PHP
// 多态, 在JAVA中是这样用的, 其实在PHP当中可以自然消除, 因为参数是动态的, 你传什么过来都可以, 不限制类型, 直接调用类的方法
abstract class Tiger {
public abstract function climb();
}
class XTiger extends Tiger {
public function climb()
- hibernate
171815164
Hibernate
main,save
Configuration conf =new Configuration().configure();
SessionFactory sf=conf.buildSessionFactory();
Session sess=sf.openSession();
Transaction tx=sess.beginTransaction();
News a=new
- Ant实例分析
g21121
ant
下面是一个Ant构建文件的实例,通过这个实例我们可以很清楚的理顺构建一个项目的顺序及依赖关系,从而编写出更加合理的构建文件。
下面是build.xml的代码:
<?xml version="1
- [简单]工作记录_接口返回405原因
53873039oycg
工作
最近调接口时候一直报错,错误信息是:
responseCode:405
responseMsg:Method Not Allowed
接口请求方式Post.
- 关于java.lang.ClassNotFoundException 和 java.lang.NoClassDefFoundError 的区别
程序员是怎么炼成的
真正完成类的加载工作是通过调用 defineClass来实现的;
而启动类的加载过程是通过调用 loadClass来实现的;
就是类加载器分为加载和定义
protected Class<?> findClass(String name) throws ClassNotFoundExcept
- JDBC学习笔记-JDBC详细的操作流程
aijuans
jdbc
所有的JDBC应用程序都具有下面的基本流程: 1、加载数据库驱动并建立到数据库的连接。 2、执行SQL语句。 3、处理结果。 4、从数据库断开连接释放资源。
下面我们就来仔细看一看每一个步骤:
其实按照上面所说每个阶段都可得单独拿出来写成一个独立的类方法文件。共别的应用来调用。
1、加载数据库驱动并建立到数据库的连接:
Html代码
St
- rome创建rss
antonyup_2006
tomcatcmsxmlstrutsOpera
引用
1.RSS标准
RSS标准比较混乱,主要有以下3个系列
RSS 0.9x / 2.0 : RSS技术诞生于1999年的网景公司(Netscape),其发布了一个0.9版本的规范。2001年,RSS技术标准的发展工作被Userland Software公司的戴夫 温那(Dave Winer)所接手。陆续发布了0.9x的系列版本。当W3C小组发布RSS 1.0后,Dave W
- html表格和表单基础
百合不是茶
html表格表单meta锚点
第一次用html来写东西,感觉压力山大,每次看见别人发的都是比较牛逼的 再看看自己什么都还不会,
html是一种标记语言,其实很简单都是固定的格式
_----------------------------------------表格和表单
表格是html的重要组成部分,表格用在body里面的
主要用法如下;
<table>
&
- ibatis如何传入完整的sql语句
bijian1013
javasqlibatis
ibatis如何传入完整的sql语句?进一步说,String str ="select * from test_table",我想把str传入ibatis中执行,是传递整条sql语句。
解决办法:
<
- 精通Oracle10编程SQL(14)开发动态SQL
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*开发动态SQL
*/
--使用EXECUTE IMMEDIATE处理DDL操作
CREATE OR REPLACE PROCEDURE drop_table(table_name varchar2)
is
sql_statement varchar2(100);
begin
sql_statement:='DROP TABLE '||table_name;
- 【Linux命令】Linux工作中常用命令
bit1129
linux命令
不断的总结工作中常用的Linux命令
1.查看端口被哪个进程占用
通过这个命令可以得到占用8085端口的进程号,然后通过ps -ef|grep 进程号得到进程的详细信息
netstat -anp | grep 8085
察看进程ID对应的进程占用的端口号
netstat -anp | grep 进程ID
&
- 优秀网站和文档收集
白糖_
网站
集成 Flex, Spring, Hibernate 构建应用程序
性能测试工具-JMeter
Hmtl5-IOCN网站
Oracle精简版教程网站
鸟哥的linux私房菜
Jetty中文文档
50个jquery必备代码片段
swfobject.js检测flash版本号工具
- angular.extend
boyitech
AngularJSangular.extendAngularJS API
angular.extend 复制src对象中的属性去dst对象中. 支持多个src对象. 如果你不想改变一个对象,你可以把dst设为空对象{}: var object = angular.extend({}, object1, object2). 注意: angular.extend不支持递归复制. 使用方法: angular.extend(dst, src); 参数:
- java-谷歌面试题-设计方便提取中数的数据结构
bylijinnan
java
网上找了一下这道题的解答,但都是提供思路,没有提供具体实现。其中使用大小堆这个思路看似简单,但实现起来要考虑很多。
以下分别用排序数组和大小堆来实现。
使用大小堆:
import java.util.Arrays;
public class MedianInHeap {
/**
* 题目:设计方便提取中数的数据结构
* 设计一个数据结构,其中包含两个函数,1.插
- ajaxFileUpload 针对 ie jquery 1.7+不能使用问题修复版本
Chen.H
ajaxFileUploadie6ie7ie8ie9
jQuery.extend({
handleError: function( s, xhr, status, e ) {
// If a local callback was specified, fire it
if ( s.error ) {
s.error.call( s.context || s, xhr, status, e );
}
- [机器人制造原则]机器人的电池和存储器必须可以替换
comsci
制造
机器人的身体随时随地可能被外来力量所破坏,但是如果机器人的存储器和电池可以更换,那么这个机器人的思维和记忆力就可以保存下来,即使身体受到伤害,在把存储器取下来安装到一个新的身体上之后,原有的性格和能力都可以继续维持.....
另外,如果一
- Oracle Multitable INSERT 的用法
daizj
oracle
转载Oracle笔记-Multitable INSERT 的用法
http://blog.chinaunix.net/uid-8504518-id-3310531.html
一、Insert基础用法
语法:
Insert Into 表名 (字段1,字段2,字段3...)
Values (值1,
- 专访黑客历史学家George Dyson
datamachine
on
20世纪最具威力的两项发明——核弹和计算机出自同一时代、同一群年青人。可是,与大名鼎鼎的曼哈顿计划(第二次世界大战中美国原子弹研究计划)相 比,计算机的起源显得默默无闻。出身计算机世家的历史学家George Dyson在其新书《图灵大教堂》(Turing’s Cathedral)中讲述了阿兰·图灵、约翰·冯·诺依曼等一帮子天才小子创造计算机及预见计算机未来
- 小学6年级英语单词背诵第一课
dcj3sjt126com
englishword
always 总是
rice 水稻,米饭
before 在...之前
live 生活,居住
usual 通常的
early 早的
begin 开始
month 月份
year 年
last 最后的
east 东方的
high 高的
far 远的
window 窗户
world 世界
than 比...更
- 在线IT教育和在线IT高端教育
dcj3sjt126com
教育
codecademy
http://www.codecademy.com codeschool
https://www.codeschool.com teamtreehouse
http://teamtreehouse.com lynda
http://www.lynda.com/ Coursera
https://www.coursera.
- Struts2 xml校验框架所定义的校验文件
蕃薯耀
Struts2 xml校验Struts2 xml校验框架Struts2校验
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 2015年7月11日 15:54:59 星期六
http://fa
- mac下安装rar和unrar命令
hanqunfeng
mac
1.下载:http://www.rarlab.com/download.htm 选择
RAR 5.21 for Mac OS X 2.解压下载后的文件 tar -zxvf rarosx-5.2.1.tar 3.cd rar sudo install -c -o $USER unrar /bin #输入当前用户登录密码 sudo install -c -o $USER rar
- 三种将list转换为map的方法
jackyrong
list
在本文中,介绍三种将list转换为map的方法:
1) 传统方法
假设有某个类如下
class Movie {
private Integer rank;
private String description;
public Movie(Integer rank, String des
- 年轻程序员需要学习的5大经验
lampcy
工作PHP程序员
在过去的7年半时间里,我带过的软件实习生超过一打,也看到过数以百计的学生和毕业生的档案。我发现很多事情他们都需要学习。或许你会说,我说的不就是某种特定的技术、算法、数学,或者其他特定形式的知识吗?没错,这的确是需要学习的,但却并不是最重要的事情。他们需要学习的最重要的东西是“自我规范”。这些规范就是:尽可能地写出最简洁的代码;如果代码后期会因为改动而变得凌乱不堪就得重构;尽量删除没用的代码,并添加
- 评“女孩遭野蛮引产致终身不育 60万赔偿款1分未得”医腐深入骨髓
nannan408
先来看南方网的一则报道:
再正常不过的结婚、生子,对于29岁的郑畅来说,却是一个永远也无法实现的梦想。从2010年到2015年,从24岁到29岁,一张张新旧不一的诊断书记录了她病情的同时,也清晰地记下了她人生的悲哀。
粗暴手术让人发寒
2010年7月,在酒店做服务员的郑畅发现自己怀孕了,可男朋友却联系不上。在没有和家人商量的情况下,她决定堕胎。
12月5日,
- 使用jQuery为input输入框绑定回车键事件 VS 为a标签绑定click事件
Everyday都不同
jspinput回车键绑定clickenter
假设如题所示的事件为同一个,必须先把该js函数抽离出来,该函数定义了监听的处理:
function search() {
//监听函数略......
}
为input框绑定回车事件,当用户在文本框中输入搜索关键字时,按回车键,即可触发search():
//回车绑定
$(".search").keydown(fun
- EXT学习记录
tntxia
ext
1. 准备
(1) 官网:http://www.sencha.com/
里面有源代码和API文档下载。
EXT的域名已经从www.extjs.com改成了www.sencha.com ,但extjs这个域名会自动转到sencha上。
(2)帮助文档:
想要查看EXT的官方文档的话,可以去这里h
- mybatis3的mapper文件报Referenced file contains errors
xingguangsixian
mybatis
最近使用mybatis.3.1.0时无意中碰到一个问题:
The errors below were detected when validating the file "mybatis-3-mapper.dtd" via the file "account-mapper.xml". In most cases these errors can be d