开源大模型文档
开源大模型综述
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- 排行榜
- 1.LLaMA
-
- 资源：
- 2.Chinese-LLaMA-Alpaca
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- 资源：
- 3.Alpaca
-
- 资源：
- 4.Alpaca-LoRA
- 5.Vicuna
-
- 资源：
- 6.OpenChatKit
-
- 资源：
- 7.GPT4ALL
- 8.Raven RWKV
-
- 资源：
- 9.OPT
-
- 资源：
- 10.Flan-T5-XXL
-
- 资源：
- 11.MPT-7B
-
- 资源：
- 12.清华**ChatGLM-6B**
-
- 资源：
- 13.复旦MOSS
-
- 资源：
- 附录
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- 训练推理最低资源汇总
- 语料
-
- 1.维基百科json版(wiki2019zh)
- 结构：
- 例子：
- 2.新闻语料json版(news2016zh)
- 250万篇新闻( 原始数据9G，压缩文件3.6G；新闻内容跨度：2014-2016年)
- 数据描述
- 可能的用途：
- 结构：
- 例子：
- 3.百科类问答json版(baike2018qa)
- 150万个问答( 原始数据1G多，压缩文件663M；数据更新时间：2018年)
- 数据描述
- 可能的用途：
- 结构：
- 例子：
- 公开评测：
- 4.社区问答json版(webtext2019zh) ：大规模高质量数据集
- 数据描述
- 可能的用途：
- 结构：
- 例子：
- 在该数据集上的公开评测和任务：
- 5.翻译语料(translation2019zh)
- 数据描述
- 可能的用途：
- 结构：
- 例子：
- 可能的用途：
- 结构：
- 例子：
排行榜
我们展示了 Chatbot Arena，这是一个大型语言模型 (LLM) 的基准平台，以众包方式进行匿名、随机的战斗。在这篇博文中，我们将发布我们的初步结果和基于 Elo 评级系统的排行榜，该系统是国际象棋和其他竞技游戏中广泛使用的评级系统。我们邀请整个社区加入这项工作，贡献新模型并通过提问和投票选出您最喜欢的答案来评估它们。
1.LLaMA
LLaMA项目包含了一组基础语言模型，其规模从70亿到650亿个参数不等。这些模型在数以百万计的token上进行训练，而且它完全在公开的数据集上进行训练。结果，LLaMA-13B超过了GPT-3（175B），而LLaMA-65B的表现与Chinchilla-70B和PaLM-540B等最佳模型相似。
资源：
- 研究论文：“LLaMA: Open and Efficient Foundation Language Models (arxiv.org)” [https://arxiv.org/abs/2302.13971]
- GitHub：facebookresearch/llama [https://github.com/facebookresearch/llama]
- 演示：Baize Lora 7B [https://huggingface.co/spaces/project-baize/Baize-7B]
2.Chinese-LLaMA-Alpaca
以ChatGPT、GPT-4等为代表的大语言模型（Large Language Model, LLM）掀起了新一轮自然语言处理领域的研究浪潮，展现出了类通用人工智能（AGI）的能力，受到业界广泛关注。然而，由于大语言模型的训练和部署都极为昂贵，为构建透明且开放的学术研究造成了一定的阻碍。
为了促进大模型在中文NLP社区的开放研究，本项目开源了中文LLaMA模型和指令精调的Alpaca大模型。这些模型在原版LLaMA的基础上扩充了中文词表并使用了中文数据进行二次预训练，进一步提升了中文基础语义理解能力。同时，中文Alpaca模型进一步使用了中文指令数据进行精调，显著提升了模型对指令的理解和执行能力。
资源：
- GitHub：https://github.com/ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca
3.Alpaca
斯坦福大学的Alpaca声称它可以与ChatGPT竞争，任何人都可以在不到600美元的情况下复制它。Alpaca 7B是在52K指令遵循的示范上从LLaMA 7B模型中进行微调。
资源：
- 博客：斯坦福大学CRFM。[https://crfm.stanford.edu/2023/03/13/alpaca.html]
- GitHub：tatsu-lab/stanford_alpaca [https://github.com/tatsu-lab/stanford_alpaca]
4.Alpaca-LoRA
使用低秩适应 (LoRA)重现斯坦福羊驼结果的代码
资源：
- GitHub： https://github.com/tloen/alpaca-lora
- 演示：Alpaca-LoRA [https://huggingface.co/spaces/tloen/alpaca-lora]
5.Vicuna
Vicuna是在从ShareGPT收集到的用户共享对话上的LLaMA模型基础上进行微调。Vicuna-13B模型已经达到了OpenAI ChatGPT和Google Bard的90%以上的质量。它还在90%的情况下超过了LLaMA和斯坦福大学Alpaca模型。训练Vicuna的成本约为300美元。
资源：
- 博客文章：“Vicuna: An Open-Source Chatbot Impressing GPT-4 with 90%* ChatGPT Quality” [https://vicuna.lmsys.org/]
- GitHub：lm-sys/FastChat [https://github.com/lm-sys/FastChat#fine-tuning]
- 演示：FastChat (lmsys.org) [https://chat.lmsys.org/]
6.OpenChatKit
OpenChatKit：开源的ChatGPT替代方案，是一个用于创建聊天机器人的完整工具包。它提供了用于训练用户自己的指令调整的大型语言模型、微调模型、用于更新机器人响应的可扩展检索系统以及用于过滤问题的机器人审核的指令。
可以看到，GPT-NeoXT-Chat-Base-20B模型在问答、提取和分类任务上的表现优于基础模式GPT-NoeX。
资源：
- 博客文章：“Announcing OpenChatKit”—TOGETHER [https://www.together.xyz/blog/openchatkit]
- GitHub: togethercomputer/OpenChatKit [https://github.com/togethercomputer/OpenChatKit]
- 演示：OpenChatKit [https://huggingface.co/spaces/togethercomputer/OpenChatKit]
- 模型卡：togethercomputer/GPT-NeoXT-Chat-Base-20B [https://huggingface.co/togethercomputer/GPT-NeoXT-Chat-Base-20B]
7.GPT4ALL
GPT4ALL是一个社区驱动的项目，并在一个大规模的辅助交互语料库上进行训练，包括代码、故事、描述和多轮对话。该团队提供了数据集、模型权重、数据管理过程和训练代码以促进开源。此外，他们还发布了模型的量化4位版本，可以在笔记本电脑上运行。甚至可以使用Python客户端来运行模型推理。
- 技术报告：GPT4All [https://s3.amazonaws.com/static.nomic.ai/gpt4all/2023_GPT4All_Technical_Report.pdf]
- GitHub: nomic-ai/gpt4al [https://github.com/nomic-ai/gpt4all]
- 演示：GPT4All（非官方）。[https://huggingface.co/spaces/rishiraj/GPT4All]
- 模型卡：nomic-ai/gpt4all-lora · Hugging Face [https://huggingface.co/nomic-ai/gpt4all-lora]
8.Raven RWKV
Raven RWKV 7B是一个开源的聊天机器人，它由RWKV语言模型驱动，生成的结果与ChatGPT相似。该模型使用RNN，可以在质量和伸缩性方面与transformer相匹配，同时速度更快，节省VRAM。Raven在斯坦福大学Alpaca、code-alpaca和更多的数据集上进行了微调。
资源：
- GitHub：BlinkDL/ChatRWKV [https://github.com/BlinkDL/ChatRWKV]
- 演示：Raven RWKV 7B [https://huggingface.co/spaces/BlinkDL/Raven-RWKV-7B]
- 模型卡：BlinkDL/rwkv-4-raven [https://huggingface.co/BlinkDL/rwkv-4-raven]
9.OPT
OPT：Open Pre-trained Transformer语言模型并不像ChatGPT那样强大，但它在零样本和少样本学习以及刻板偏见分析方面表现出卓越的能力。还可以将它与Alpa、Colossal-AI、CTranslate2和FasterTransformer集成以获得更好的结果。**注意：**它上榜的原因是它的受欢迎程度，因为它在文本生成类别中每月有624,710次下载。
资源：
- 研究论文：“OPT: Open Pre-trained Transformer Language Models (arxiv.org)” [https://arxiv.org/abs/2205.01068]
- GitHub: facebookresearch/metaseq [https://github.com/facebookresearch/metaseq]
- 演示：A Watermark for LLMs [https://huggingface.co/spaces/tomg-group-umd/lm-watermarking]
- 模型卡：facebook/opt-1.3b [https://huggingface.co/facebook/opt-1.3b]
10.Flan-T5-XXL
Flan-T5-XXL在以指令形式表述的数据集上微调了T5模型。指令的微调极大地提高了各种模型类别的性能，如PaLM、T5和U-PaLM。Flan-T5-XXL模型在1000多个额外的任务上进行了微调，涵盖了更多语言。
资源：
- 研究论文：“Scaling Instruction-Fine Tuned Language Models” [https://arxiv.org/pdf/2210.11416.pdf]
- GitHub: google-research/t5x [https://github.com/google-research/t5x]
- 演示：Chat Llm Streaming [https://huggingface.co/spaces/olivierdehaene/chat-llm-streaming]
- 模型卡：google/flan-t5-xxl [https://huggingface.co/google/flan-t5-xxl?text=Q%3A+%28+False+or+not+False+or+False+%29+is%3F+A%3A+Let%27s+think+step+by+step]
11.MPT-7B
MPT全称是MosaicML Pretrained Transformer，是MosaicML发布的一系列大模型。尽管业界已经发布了很多大模型，但是这些模型通常都比较难以训练和部署。而MosaicML发布这样的大模型的目的就是为了解决上述限制，提供一个完全开源且可商用的一个大模型。MPT系列主要的特点是：
-
有商用许可
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基于大量的数据训练
-
目标是解决长输入（最高支持65K的输入，84K的处理）
-
训练与推理速度的优化
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高效的开源训练代码
资源：
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模型GitHub链接 https://github.com/mosaicml/llm-foundry
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模型HuggingFace链接 https://huggingface.co/mosaicml/mpt-7b
-
论文 https://www.mosaicml.com/blog/mpt-7b
12.清华ChatGLM-6B
ChatGLM-6B 是一个开源的、支持中英双语的对话语言模型，基于 General Language Model (GLM) 架构，具有 62 亿参数。结合模型量化技术，用户可以在消费级的显卡上进行本地部署（INT4 量化级别下最低只需 6GB 显存）。ChatGLM-6B 使用了和 ChatGPT 相似的技术，针对中文问答和对话进行了优化。经过约 1T 标识符的中英双语训练，辅以监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术的加持，62 亿参数的 ChatGLM-6B 已经能生成相当符合人类偏好的回答。为了方便下游开发者针对自己的应用场景定制模型，同时实现了基于 P-Tuning v2 的高效参数微调方法 (使用指南) ，INT4 量化级别下最低只需 7GB 显存即可启动微调。
资源：
- GitHub链接 https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B
13.复旦MOSS
据介绍，MOSS 是一个支持中英双语和多种插件的开源对话语言模型，moss-moon 系列模型具有 160 亿参数，在 FP16 精度下可在单张 A100 / A800 或两张 3090 显卡运行，在 INT4/8 精度下可在单张 3090 显卡运行。MOSS 基座语言模型在约七千亿中英文以及代码单词上预训练得到，后续经过对话指令微调、插件增强学习和人类偏好训练具备多轮对话能力及使用多种插件的能力。
资源：
- GitHub链接 https://github.com/OpenLMLab/MOSS
附录
训练推理最低资源汇总
| 模型 | 推理 | 训练（微调） |
|---|---|---|
| LLaMA | 17G | 不可 |
| Chinese-LLaMA-Alpaca | 3.9G | |
| Alpaca | 未说明 | 112G |
| Alpaca-LoRA | 未说明 | 23G |
| Vicuna | 14G | 160G |
| OpenChatkit | 40G | 未说明 |
| GPT4All | 16G | 未说明 |
| Raven RWKV | 15G | 未说明 |
| OPT | 未说明 | 350GB |
| Flan-T5-XXL | 未说明 | 未说明 |
| MPT-7B | 未说明 | 未说明 |
| 清华ChatGLM-6B | 7G | 96G |
| 复旦MOOS | 7.8G | 未说明 |
语料
1.维基百科json版(wiki2019zh)
104万个词条(1,043,224条; 原始文件大小1.6G，压缩文件519M；数据更新时间：2019.2.7)
结构：
{"id":,"url":,"title":,"text":<text>} 其中，title是词条的标题，text是正文；通过"\n\n"换行。
</code></pre>
<h4>例子：</h4>
<pre><code>{"id": "53", "url": "https://zh.wikipedia.org/wiki?curid=53", "title": "经济学", "text": "经济学\n\n经济学是一门对产品和服务的生产、分配以及消费进行研究的社会科学。西方语言中的“经济学”一词源于古希腊的。\n\n经济学注重的是研究经济行为者在一个经济体系下的行为，以及他们彼此之间的互动。在现代，经济学的教材通常将这门领域的研究分为总体经济学和个体经济学。微观经济学检视一个社会里基本层次的行为，包括个体的行为者（例如个人、公司、买家或卖家）以及与市场的互动。而宏观经济学则分析整个经济体和其议题，包括失业、通货膨胀、经济成长、财政和货币政策等。..."}
</code></pre>
<h4></h4>
<p><a href="http://img.e-com-net.com/image/info8/7a22ab888d4440709c49cf3e7c16dd75.jpg" target="_blank"><img src="http://img.e-com-net.com/image/info8/7a22ab888d4440709c49cf3e7c16dd75.jpg" alt="开源大模型文档_第14张图片" width="650" height="231" style="border:1px solid black;"></a></p>
<h4>2.新闻语料json版(news2016zh)</h4>
<h4>250万篇新闻( 原始数据9G，压缩文件3.6G；新闻内容跨度：2014-2016年)</h4>
<p>Google Drive下载或 百度云盘下载，密码:k265</p>
<h4>数据描述</h4>
<p>包含了250万篇新闻。新闻来源涵盖了6.3万个媒体，含标题、关键词、描述、正文。</p>
<p>数据集划分：数据去重并分成三个部分。训练集：243万；验证集：7.7万；测试集，数万，不提供下载。</p>
<h4>可能的用途：</h4>
<pre><code>可以做为【通用中文语料】，训练【词向量】或做为【预训练】的语料；
也可以用于训练【标题生成】模型，或训练【关键词生成】模型（选关键词内容不同于标题的数据）；
亦可以通过新闻渠道区分出新闻的类型。
</code></pre>
<h4>结构：</h4>
<pre><code>{'news_id': <news_id>,'title':<title>,'content':<content>,'source': <source>,'time':<time>,'keywords': <keywords>,'desc': <desc>, 'desc': <desc>}
其中，title是新闻标题，content是正文，keywords是关键词，desc是描述，source是新闻的来源，time是发布时间
</code></pre>
<h4>例子：</h4>
<pre><code>{"news_id": "610130831", "keywords": "导游，门票","title": "故宫淡季门票40元 “黑导游”卖外地客140元", "desc": "近
</code></pre>
<p><a href="http://img.e-com-net.com/image/info8/1ebce869309c43a786f3dfbad5632b86.jpg" target="_blank"><img src="http://img.e-com-net.com/image/info8/1ebce869309c43a786f3dfbad5632b86.jpg" alt="在这里插入图片描述" width="650" height="61"></a></p>
<h4>3.百科类问答json版(baike2018qa)</h4>
<h4>150万个问答( 原始数据1G多，压缩文件663M；数据更新时间：2018年)</h4>
<p>Google Drive下载 或 百度云盘下载，密码:fu45</p>
<h4>数据描述</h4>
<p>含有150万个预先过滤过的、高质量问题和答案，每个问题属于一个类别。总共有492个类别，其中频率达到或超过10次的类别有434个。</p>
<p>数据集划分：数据去重并分成三个部分。训练集：142.5万；验证集：4.5万；测试集，数万，不提供下载。</p>
<h4>可能的用途：</h4>
<pre><code>可以做为通用中文语料，训练词向量或做为预训练的语料；也可以用于构建百科类问答；其中类别信息比较有用，可以用于做监督训练，从而构建
更好句子表示的模型、句子相似性任务等。
</code></pre>
<h4>结构：</h4>
<pre><code>{"qid":<qid>,"category":<category>,"title":<title>,"desc":<desc>,"answer":<answer>}
其中，category是问题的类型，title是问题的标题，desc是问题的描述，可以为空或与标题内容一致。
</code></pre>
<h4>例子：</h4>
<pre><code>{"qid": "qid_2540946131115409959", "category": "生活知识", "title": "冬天进补好一些呢，还是夏天进步好啊？ ", "desc": "", "answer": "你好！\r\r当然是冬天进补好的了，夏天人体的胃处于收缩状态，不适宜大量的进补，所以我们有时候说：“夏天就要吃些清淡的，就是这个道理的。”\r\r不过，秋季进补要注意“四忌” 一忌多多益善。任何补药服用过量都有害。认为“多吃补药，有病治病，无病强身”是不的。过量进补会加重脾胃、肝脏负担。在夏季里，人们由于喝冷饮，常食冻品，多有脾胃功能减弱的现象，这时候如果突然大量进补，会骤然加重脾胃及肝脏的负担，使长期处于疲弱的消化器官难于承受，导致消化器官功能紊乱。 \r\r二忌以药代食。重药物轻食物的做法是不科学的，许多食物也是好的滋补品。如多吃荠菜可治疗高血压；多吃萝卜可健胃消食，顺气宽胸；多吃山药能补脾胃。日常食用的胡桃、芝麻、花生、红枣、扁豆等也是进补的佳品。\r\r三忌越贵越好。每个人的身体状况不同，因此与之相适应的补品也是不同的。价格昂贵的补品如燕窝、人参之类并非对每个人都适合。每种进补品都有一定的对象和适应症，应以实用有效为滋补原则，缺啥补啥。 \r\r四忌只补肉类。秋季适当食用牛羊肉进补效果好。但经过夏季后，由于脾胃尚未完全恢复到正常功能，因此过于油腻的食品不易消化吸收。另外，体内过多的脂类、糖类等物质堆积可能诱发心脑血管病。"}
</code></pre>
<h4>公开评测：</h4>
<p>欢迎报告模型在验证集上的准确率。任务1： 类别预测。</p>
<p>报告包括：#1）验证集上准确率；#2）采用的模型、方法描述、运行方式，1页PDF；#3）可运行的源代码(可选)</p>
<p>基于#2和#3，我们会在测试集上做测试，并报告测试集上的准确率；只提供了#1和#2的队伍，验证集上的成绩依然可以被显示出来，但会被标记为未验证。</p>
<p><a href="http://img.e-com-net.com/image/info8/4d72e60c325648d9af4123fb8e424bf0.jpg" target="_blank"><img src="http://img.e-com-net.com/image/info8/4d72e60c325648d9af4123fb8e424bf0.jpg" alt="在这里插入图片描述" width="650" height="61"></a></p>
<h4>4.社区问答json版(webtext2019zh) ：大规模高质量数据集</h4>
<p>410万个问答( 过滤后数据3.7G，压缩文件1.7G；数据跨度：2015-2016年)</p>
<p>Google Drive下载</p>
<h4>数据描述</h4>
<p>含有410万个预先过滤过的、高质量问题和回复。每个问题属于一个【话题】，总共有2.8万个各式话题，话题包罗万象。</p>
<p>从1400万个原始问答中，筛选出至少获得3个点赞以上的的答案，代表了回复的内容比较不错或有趣，从而获得高质量的数据集。</p>
<p>除了对每个问题对应一个话题、问题的描述、一个或多个回复外，每个回复还带有点赞数、回复ID、回复者的标签。</p>
<p>数据集划分：数据去重并分成三个部分。训练集：412万；验证集：6.8万；测试集a：6.8万；测试集b，不提供下载。</p>
<h4>可能的用途：</h4>
<pre><code>1）构建百科类问答：输入一个问题，构建检索系统得到一个回复或生产一个回复；或根据相关关键词从，社区问答库中筛选出你相关的领域数据
2）训练话题预测模型：输入一个问题(和或描述)，预测属于话题。
3）训练社区问答(cQA)系统：针对一问多答的场景，输入一个问题，找到最相关的问题，在这个基础上基于不同答案回复的质量、
问题与答案的相关性，找到最好的答案。
4）做为通用中文语料，做大模型预训练的语料或训练词向量。其中类别信息也比较有用，可以用于做监督训练，从而构建更好句子表示的模型、句子相似性任务等。
5）结合点赞数量这一额外信息，预测回复的受欢迎程度或训练答案评分系统。
</code></pre>
<h4>结构：</h4>
<pre><code>{"qid":<qid>,"title":<title>,"desc":<desc>,"topic":<topic>,"star":<star>,"content":<content>,
"answer_id":<answer_id>,"answerer_tags":<answerer_tags>}
其中，qid是问题的id，title是问题的标题，desc是问题的描述，可以为空；topic是问题所属的话题，star是该回复的点赞个数，
content是回复的内容，answer_id是回复的ID,answerer_tags是回复者所携带的标签
</code></pre>
<h4>例子：</h4>
<pre><code>{"qid": 65618973, "title": "AlphaGo只会下围棋吗？阿法狗能写小说吗？", "desc": "那么现在会不会有智能机器人能从事文学创作？<br>如果有，能写出什么水平的作品？", "topic": "机器人", "star": 3, "content": "AlphaGo只会下围棋，因为它的设计目的，架构，技术方案以及训练数据，都是围绕下围棋这个核心进行的。它在围棋领域的突破，证明了深度学习深度强化学习MCTS技术在围棋领域的有效性，并且取得了重大的PR效果。AlphaGo不会写小说，它是专用的，不会做跨出它领域的其它事情，比如语音识别，人脸识别，自动驾驶，写小说或者理解小说。如果要写小说，需要用到自然语言处理（NLP））中的自然语言生成技术，那是人工智能领域一个", "answer_id": 545576062, "answerer_tags": "人工智能@游戏业"}
</code></pre>
<p><a href="http://img.e-com-net.com/image/info8/11a401ddc05c41e294badc8ed3fa3957.jpg" target="_blank"><img src="http://img.e-com-net.com/image/info8/11a401ddc05c41e294badc8ed3fa3957.jpg" alt="在这里插入图片描述" width="650" height="75"></a></p>
<h4>在该数据集上的公开评测和任务：</h4>
<p>任务1： 话题预测。</p>
<p>报告包括：#1）验证集上准确率；#2）采用的模型、方法描述、运行方式，1页PDF；#3）可运行的源代码(可选)</p>
<p>基于#2和#3，我们会在测试集上做测试，并报告测试集上的准确率；只提供了#1和#2的队伍，验证集上的成绩依然可以被显示出来，但会被标记为未验证。</p>
<p>任务2：训练社区问答(cQA)系统。</p>
<p>要求：评价指标采用MAP，构建一个适合排序问题的测试集，并报告在该测试集上的效果。</p>
<p>任务3：使用该数据集（webtext2019zh)，参考OpenAI的GPT-2，训练中文的文本写作模型、测试在其他数据集上的zero-shot的效果，或测评语言模型的效果。</p>
<h4>5.翻译语料(translation2019zh)</h4>
<p>520万个中英文平行语料( 原始数据1.1G，压缩文件596M)</p>
<p>Google Drive下载</p>
<h4>数据描述</h4>
<p>中英文平行语料520万对。每一个对，包含一个英文和对应的中文。中文或英文，多数情况是一句带标点符号的完整的话。</p>
<p>对于一个平行的中英文对，中文平均有36个字，英文平均有19个单词(单词如“she”)</p>
<p>数据集划分：数据去重并分成三个部分。训练集：516万；验证集：3.9万；测试集，数万，不提供下载。</p>
<h4>可能的用途：</h4>
<pre><code>可以用于训练中英文翻译系统，从中文翻译到英文，或从英文翻译到中文；
由于有上百万的中文句子，可以只抽取中文的句子，做为通用中文语料，训练词向量或做为预训练的语料。英文任务也可以类似操作；
</code></pre>
<h4>结构：</h4>
<pre><code>{"english": <english>, "chinese": <chinese>}
其中，english是英文句子，chinese是中文句子，中英文一一对应。
</code></pre>
<h4>例子：</h4>
<pre><code>{"english": "In Italy, there is no real public pressure for a new, fairer tax system.", "chinese": "在意大利，公众不会真的向政府施压，要求实行新的、更公平的税收制度。"}
</code></pre>
<p>，数万，不提供下载。</p>
<h4>可能的用途：</h4>
<pre><code>可以用于训练中英文翻译系统，从中文翻译到英文，或从英文翻译到中文；
由于有上百万的中文句子，可以只抽取中文的句子，做为通用中文语料，训练词向量或做为预训练的语料。英文任务也可以类似操作；
</code></pre>
<h4>结构：</h4>
<pre><code>{"english": <english>, "chinese": <chinese>}
其中，english是英文句子，chinese是中文句子，中英文一一对应。
</code></pre>
<h4>例子：</h4>
<pre><code>{"english": "In Italy, there is no real public pressure for a new, fairer tax system.", "chinese": "在意大利，公众不会真的向政府施压，要求实行新的、更公平的税收制度。"}
</code></pre>
<p><a href="http://img.e-com-net.com/image/info8/4e495001bb4e47b6b61a43d5d05cfb03.jpg" target="_blank"><img src="http://img.e-com-net.com/image/info8/4e495001bb4e47b6b61a43d5d05cfb03.jpg" alt="开源大模型文档_第15张图片" width="650" height="104" style="border:1px solid black;"></a></p>
</div>
</div>
</div>
</div>
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<!--PC和WAP自适应版-->
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<li><a href="/article/1947020928823128064.htm"
title="操作手册的目的、传统的产品操作手册弊端、如何设计优质手册" target="_blank">操作手册的目的、传统的产品操作手册弊端、如何设计优质手册</a>
<span class="text-muted">吴间</span>
<a class="tag" taget="_blank" href="/search/%E5%B8%AE%E5%8A%A9%E4%B8%AD%E5%BF%83/1.htm">帮助中心</a><a class="tag" taget="_blank" href="/search/%E4%BA%A7%E5%93%81%E6%89%8B%E5%86%8C/1.htm">产品手册</a><a class="tag" taget="_blank" href="/search/%E4%BA%A7%E5%93%81%E6%96%87%E6%A1%A3/1.htm">产品文档</a>
<div>操作手册是详细描述软件的功能、性能和用户界面，使用户了解到如何使用该软件的说明书。很多时候，当我们对产品的某个功能感到困惑时，往往需要一份操作手册来帮助我们解答疑惑。何为操作手册，官方的定义如下：操作手册是详细描述软件的功能、性能和用户界面，使用户了解到如何使用该软件的说明书。看起来很简单，就是只要说明软件的功能，并让你的用户知道如何使用即可。描述软件的功能的粒度可大可小，大到模块级别，小到按钮级</div>
</li>
<li><a href="/article/1947019647157071872.htm"
title="342｜每个人都是“半成品”，我们来到这个世界便是不断地在他人帮助和自身努力下进化自己" target="_blank">342｜每个人都是“半成品”，我们来到这个世界便是不断地在他人帮助和自身努力下进化自己</a>
<span class="text-muted">富书号</span>
<div>富书情报每日分享新媒体写作圈最新资讯2018年09月18日周二1.运营热点|蓝鲸浑水——920蓝鲸新媒体峰会，我与微信的故事主题大会。GQ实验、六神磊磊等极具影响力的新媒体管理运营员的经验论坛2.写作福利|涔汐——不在职场上，都不知道写作能力如此重要，涔汐第一期写作课，现价299，开课时间10月13日，8堂课，每周一期3.大咖动态|槽值——欧阳娜娜暂别娱乐圈，当一个人已经习惯了金钱来得容易时，便很</div>
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<li><a href="/article/1947019543654232064.htm"
title="【LlamaIndex核心组件指南 | 数据加载篇】从原始数据到向量的全链路深度解析" target="_blank">【LlamaIndex核心组件指南 | 数据加载篇】从原始数据到向量的全链路深度解析</a>
<span class="text-muted">吴师兄大模型</span>
<a class="tag" taget="_blank" href="/search/%E7%8E%B0%E4%BB%A3%E5%A4%A7%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E6%8A%80%E6%9C%AF%E4%B8%8E%E5%BA%94%E7%94%A8/1.htm">现代大模型技术与应用</a><a class="tag" taget="_blank" href="/search/llamaindex/1.htm">llamaindex</a><a class="tag" taget="_blank" href="/search/langchain/1.htm">langchain</a><a class="tag" taget="_blank" href="/search/%E5%BC%80%E5%8F%91%E8%AF%AD%E8%A8%80/1.htm">开发语言</a><a class="tag" taget="_blank" href="/search/python/1.htm">python</a><a class="tag" taget="_blank" href="/search/pytorch/1.htm">pytorch</a><a class="tag" taget="_blank" href="/search/%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E6%99%BA%E8%83%BD/1.htm">人工智能</a><a class="tag" taget="_blank" href="/search/%E5%A4%A7%E6%A8%A1%E5%9E%8B/1.htm">大模型</a>
<div>Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain：深度评估问答系统的三种高效方法（示例生成、手</div>
</li>
<li><a href="/article/1947019266955997184.htm"
title="金钱智慧课前作业第五天" target="_blank">金钱智慧课前作业第五天</a>
<span class="text-muted">5731df060699</span>
<div>一、改善和金钱的关系，跟母亲链接，不断修复和母亲的关系。每日数算恩典十条以及和母亲的链接或事例。1.感恩妈妈每天锻炼身体，把自己照顾地很好，让我们子女放心。也让我学会了怎么照顾自己。2.感恩94岁的妈妈，每天自己买菜、做饭、洗衣服，让我学会了独立，让我懂得了干活是一件好事情，不仅锻炼着脑子，也锻炼了身体。3.感恩妈妈的大爱和包容，多次跟我们说每一个孩子都是她的心头肉，让我也学会了以正确的方式爱自己</div>
</li>
<li><a href="/article/1947019011342528512.htm"
title="邓伦在《大侦探》上个厕所好难" target="_blank">邓伦在《大侦探》上个厕所好难</a>
<span class="text-muted">莫叽默迹</span>
<div>邓伦在《大侦探》上个厕所好难啊！自我回顾时间线的时候，别人都在忙各种事情，邓伦饰演的“伦少爷”自带洁癖属性，跟厕所杠上了，实现了“三顾厕所”的“壮举”。伦少爷说自己上厕所有一个习惯，就是要先冲一下马桶，然后因马桶不太通畅，觉得不适合此时上厕所，故而返回。饰演大清仓的大张伟就感叹，有钱人上厕所不是因为“三急”所迫，而是要看心情，心情不好就可以任性地直接不上厕所，也不怕憋死。伦少爷花了10分钟调整了心</div>
</li>
<li><a href="/article/1947018535897198592.htm"
title="【深度学习-Day 36】CNN的开山鼻祖：从LeNet-5到AlexNet的架构演进之路" target="_blank">【深度学习-Day 36】CNN的开山鼻祖：从LeNet-5到AlexNet的架构演进之路</a>
<span class="text-muted">吴师兄大模型</span>
<a class="tag" taget="_blank" href="/search/%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%85%A5%E9%97%A8%E5%88%B0%E7%B2%BE%E9%80%9A/1.htm">深度学习入门到精通</a><a class="tag" taget="_blank" href="/search/python/1.htm">python</a><a class="tag" taget="_blank" href="/search/pytorch/1.htm">pytorch</a><a class="tag" taget="_blank" href="/search/%E5%BC%80%E5%8F%91%E8%AF%AD%E8%A8%80/1.htm">开发语言</a><a class="tag" taget="_blank" href="/search/%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E6%99%BA%E8%83%BD/1.htm">人工智能</a><a class="tag" taget="_blank" href="/search/CNN/1.htm">CNN</a><a class="tag" taget="_blank" href="/search/%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0/1.htm">深度学习</a><a class="tag" taget="_blank" href="/search/%E5%A4%A7%E6%A8%A1%E5%9E%8B/1.htm">大模型</a>
<div>Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain：深度评估问答系统的三种高效方法（示例生成、手</div>
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<li><a href="/article/1947018283278462976.htm"
title="Github 2024-06-07开源项目日报 Top10" target="_blank">Github 2024-06-07开源项目日报 Top10</a>
<span class="text-muted"></span>
<div>根据GithubTrendings的统计，今日(2024-06-07统计)共有10个项目上榜。根据开发语言中项目的数量，汇总情况如下：开发语言项目数量Python项目3C++项目3JavaScript项目2JupyterNotebook项目1TypeScript项目1Vue项目1比特币核心：开源比特币软件创建周期：4919天开发语言：C++协议类型：MITLicenseStar数量：76760个F</div>
</li>
<li><a href="/article/1947016591115874304.htm"
title="无心有殇，第五章 诛心" target="_blank">无心有殇，第五章 诛心</a>
<span class="text-muted">叁妮</span>
<div>没有什么希望的时候，你就会想活着是为了什么？爱的人到底值不值得！王一博喝了江辰三瓶后劲大的酒，第四瓶还没喝完就趴在了桌子上。“喂！”江辰非常不绅士的翻了个白眼，头疼的看着王一博：“你真把我这当酒店了？王一博！”没有办法，江辰扶起王一博上了二楼，把人扔进自己的休息室，刚准备走就听见王一博轻声呢喃“肖文...肖文哥...不要走...不要。”江辰无奈的摇了摇头，给王一博盖上被子轻声说道：“人都死了，你还</div>
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<li><a href="/article/1947016333099069440.htm"
title="2023-01-03" target="_blank">2023-01-03</a>
<span class="text-muted">書全</span>
<div>中午的煎饺，馅香，汁多，底脆，型似元宝；刚出锅时两口一个，等凉会儿一口一个，汁水一滴都不能浪费。三十个煎饺，两碗大馄饨，把我们两位大汉吃撑了。顺着中山南路往前几步就到了城隍牌楼巷，杭州的烟火气都在这里，裤衩和腊肉比肩，拖把与酱鸭同色，叫买的叫卖的，熙熙攘攘，没有遇见一位城管。转进大马弄，没有找到那个老奶奶开的饭店，听说我家老舅是看着老奶奶的爹开始做这家店的。转过丁衙巷，巷尾也有一处“四眼井”水质清</div>
</li>
<li><a href="/article/1947016011945406464.htm"
title="【Agent的革命之路——LangGraph】人机交互中的四种决策设计模式" target="_blank">【Agent的革命之路——LangGraph】人机交互中的四种决策设计模式</a>
<span class="text-muted">乔巴先生24</span>
<a class="tag" taget="_blank" href="/search/%E4%BA%BA%E6%9C%BA%E4%BA%A4%E4%BA%92/1.htm">人机交互</a><a class="tag" taget="_blank" href="/search/%E8%AE%BE%E8%AE%A1%E6%A8%A1%E5%BC%8F/1.htm">设计模式</a><a class="tag" taget="_blank" href="/search/%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E6%99%BA%E8%83%BD/1.htm">人工智能</a><a class="tag" taget="_blank" href="/search/python/1.htm">python</a>
<div>在现在强大的LLM应用程序中，最有用的无外乎就是人机交互工作流，它将人工输入集成到自动化流程中，允许在关键阶段做出决策、验证或更正，因为底层模型可能会偶尔产生不准确之处，在合规性、决策或内容生成等低容错场景中，人工参与可通过审查、更正或覆盖模型输出来确保可靠性。我么的应用程序在什么时候会使用人机交互工作流程呢？审查工具调用：人类可以在工具执行之前审查、编辑或批准LLM请求的工具调用。验证LLM输出</div>
</li>
<li><a href="/article/1947015382128717824.htm"
title="AI原生应用领域多租户的技术架构剖析" target="_blank">AI原生应用领域多租户的技术架构剖析</a>
<span class="text-muted">AI天才研究院</span>
<a class="tag" taget="_blank" href="/search/AI-native/1.htm">AI-native</a><a class="tag" taget="_blank" href="/search/%E6%9E%B6%E6%9E%84/1.htm">架构</a><a class="tag" taget="_blank" href="/search/%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E6%99%BA%E8%83%BD/1.htm">人工智能</a><a class="tag" taget="_blank" href="/search/ai/1.htm">ai</a>
<div>AI原生应用领域多租户技术架构深度剖析元数据框架标题：AI原生应用多租户技术架构：从隔离性到智能化的分层设计与实践关键词：AI原生应用、多租户架构、数据隔离、模型共享、云原生租户管理摘要：本文系统解析AI原生应用场景下多租户技术架构的核心设计逻辑，覆盖从数据层到模型层的全栈隔离与共享机制。通过第一性原理推导，结合云原生、机器学习生命周期管理（MLOps）等技术范式，提出包含租户上下文管理、动态资源</div>
</li>
<li><a href="/article/1947015254529601536.htm"
title="大数据集成方案对比：Kafka vs Flume vs Sqoop" target="_blank">大数据集成方案对比：Kafka vs Flume vs Sqoop</a>
<span class="text-muted">AI天才研究院</span>
<a class="tag" taget="_blank" href="/search/%E8%AE%A1%E7%AE%97/1.htm">计算</a><a class="tag" taget="_blank" href="/search/AI%E5%A4%A7%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5%BA%94%E7%94%A8%E5%85%A5%E9%97%A8%E5%AE%9E%E6%88%98%E4%B8%8E%E8%BF%9B%E9%98%B6/1.htm">AI大模型应用入门实战与进阶</a><a class="tag" taget="_blank" href="/search/Agentic/1.htm">Agentic</a><a class="tag" taget="_blank" href="/search/AI/1.htm">AI</a><a class="tag" taget="_blank" href="/search/%E5%AE%9E%E6%88%98/1.htm">实战</a><a class="tag" taget="_blank" href="/search/%E5%A4%A7%E6%95%B0%E6%8D%AE/1.htm">大数据</a><a class="tag" taget="_blank" href="/search/kafka/1.htm">kafka</a><a class="tag" taget="_blank" href="/search/flume/1.htm">flume</a><a class="tag" taget="_blank" href="/search/ai/1.htm">ai</a>
<div>大数据集成方案对比：KafkavsFlumevsSqoop关键词：大数据集成、Kafka、Flume、Sqoop、流处理、批量迁移、日志收集摘要：在大数据生态中，数据集成是连接数据源与数据处理平台的关键环节。本文深度对比Kafka、Flume、Sqoop三大主流集成工具，从核心架构、技术原理、适用场景到实战案例展开系统性分析。通过数学模型量化性能差异，结合实际项目经验总结选型策略，帮助开发者根据业</div>
</li>
<li><a href="/article/1947015128230719488.htm"
title="NocoBase CRM 解决方案正式上线！欢迎体验" target="_blank">NocoBase CRM 解决方案正式上线！欢迎体验</a>
<span class="text-muted"></span>
<div>原文链接：https://www.nocobase.com/cn/blog/crm-solution。我们很高兴地宣布，NocoBaseCRM解决方案已正式上线！作为一个开源的无代码开发平台，NocoBase已经被全世界用户广泛应用于各种业务场景。在用户的实际使用中，我们发现：CRM是很多用户上手构建的第一个系统。因此，我们将CRM作为第一个官方解决方案推出，并上线至在线Demo环境，供大家直接体</div>
</li>
<li><a href="/article/1947013282174922752.htm"
title="暴雨（119）" target="_blank">暴雨（119）</a>
<span class="text-muted">万瑞莹</span>
<div>从昨天开始就是各个地方的报道和通知，通知今天是暴雨蓝色预警。所以，我就是上午的时候送送货，下午我就直接在家了！我怕会和上次一样，下暴雨没法接孩子。所以，我专门在家等着接孩子！从中午就开始下开了，不过，不是很大。所以下午上学的时候就给孩子穿上雨披了。我出去办了点业务的功夫，就到了下午放学的点了，邓老师发了暴雨的应急预案，本来是说，让家长去教室接孩子的，下的没有那么大，所以，老师们都带队送出来了！把孩</div>
</li>
<li><a href="/article/1947011754177392640.htm"
title="武汉糖水爷爷被逼求饶，发声令人心痛：我们最不愿看到的一幕，还是发生了" target="_blank">武汉糖水爷爷被逼求饶，发声令人心痛：我们最不愿看到的一幕，还是发生了</a>
<span class="text-muted">散落人群</span>
<div>人心本善,可后天却让人感到后怕.林子大了,什么鸟都有.可想有些人见不得别人的好,心生邪恶,恨不得拉拢所有人都跟邪恶一边,一起作恶.为什么社会会有警察,法律,因为总有一些社会败类,污染和谐美好的环境.武汉糖水爷爷,一个普通淳朴的农民,身子半截快埋进土里的人.怎么也没有想到,会被网暴,求饶放过.难道就因为17年来,糖水爷爷坚持不涨价?2元钱随便喝引来了众多人的嫉妒?很多人为什么怎么都过不好一生,总对社</div>
</li>
<li><a href="/article/1947009711454875648.htm"
title="LangGraph教程6：LangGraph工作流人机交互" target="_blank">LangGraph教程6：LangGraph工作流人机交互</a>
<span class="text-muted">Cachel wood</span>
<a class="tag" taget="_blank" href="/search/LLM%E5%92%8CAIGC/1.htm">LLM和AIGC</a><a class="tag" taget="_blank" href="/search/%E4%BA%BA%E6%9C%BA%E4%BA%A4%E4%BA%92/1.htm">人机交互</a><a class="tag" taget="_blank" href="/search/java/1.htm">java</a><a class="tag" taget="_blank" href="/search/%E5%89%8D%E7%AB%AF/1.htm">前端</a><a class="tag" taget="_blank" href="/search/langchain/1.htm">langchain</a><a class="tag" taget="_blank" href="/search/langgraph/1.htm">langgraph</a><a class="tag" taget="_blank" href="/search/%E5%BC%80%E5%8F%91%E8%AF%AD%E8%A8%80/1.htm">开发语言</a><a class="tag" taget="_blank" href="/search/%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%BA%93/1.htm">数据库</a>
<div>文章目录Human-in-the-loop(人机交互)interruptWarningHuman-in-the-loop(人机交互)人机交互（或称“在循环中”）工作流将人类输入整合到自动化过程中，在关键阶段允许决策、验证或修正。这在基于LLM的应用中尤其有用，因为基础模型可能会产生偶尔的不准确性。在合规、决策或内容生成等低误差容忍场景中，人类的参与通过允许审查、修正或覆盖模型输出来确保可靠性。使用</div>
</li>
<li><a href="/article/1947008050825064448.htm"
title="致小溪流家人第十七封信" target="_blank">致小溪流家人第十七封信</a>
<span class="text-muted">mxn马娜</span>
<div>溪爸，溪妈：周末好！溪流教室冬至的到来，让孩子们着实兴奋了一把。在这里也要感谢我们的昀恬妈妈，佳依妈妈，家梣妈妈到教室陪孩子们一起过冬至包饺子的活动。学霸队香蕉队水饺队草莓队我们分为了四组，每组分派一位大人参与。相信家人们从孩子的写绘里已经感知到当时现场的氛围有多热闹了。故事是如何而来？是从生活经历中来，培养孩子善于观察，善于发现，善于思考，用心感知生活中发生的一切，做一个心思细腻的人。生活经历，</div>
</li>
<li><a href="/article/1947005426117701632.htm"
title="GitLab安装" target="_blank">GitLab安装</a>
<span class="text-muted">重生之苦练代码养女友</span>
<a class="tag" taget="_blank" href="/search/gitlab/1.htm">gitlab</a>
<div>环境说明（内存在4G以上）系统版本CentOS7.2x86_64软件版本gitlab-ce-10.8.4GitLab是一个用于仓库管理系统的开源项目，使用Git作为代码管理工具，并在此基础上搭建起来的web服务。可通过Web界面进行访问公开的或者私人项目。它拥有与Github类似的功能，能够浏览源代码，管理缺陷和注释。可以管理团队对仓库的访问，它非常易于浏览提交过的版本并提供一个文件历史库。团队成</div>
</li>
<li><a href="/article/1947005299277754368.htm"
title="数字电路与模拟电路的对比" target="_blank">数字电路与模拟电路的对比</a>
<span class="text-muted">、我是男生。</span>
<a class="tag" taget="_blank" href="/search/fpga%E5%BC%80%E5%8F%91/1.htm">fpga开发</a>
<div>数字电路和模拟电路是电子技术的两大支柱，它们的关系不是简单的“模块化”，而是处理信号的方式、设计哲学和抽象层次的根本性不同。下面从多个维度详细解释它们的区别与联系：底层硬件：统一的物理基础共同根基：无论是处理连续信号的模拟电路，还是处理0/1数字信号的数字电路，它们的物理实现都依赖于相同的半导体器件——主要是晶体管（BJT或MOSFET）。模拟本质：在晶体管级别，一切行为都是模拟的！输入电压连续变</div>
</li>
<li><a href="/article/1947005299722350592.htm"
title="Multisim、Proteus和LTspice" target="_blank">Multisim、Proteus和LTspice</a>
<span class="text-muted">、我是男生。</span>
<a class="tag" taget="_blank" href="/search/proteus/1.htm">proteus</a>
<div>以下是Multisim、Proteus和LTspice三款主流电路仿真软件的核心区别及适用场景分析，便于您根据需求精准选型：1.LTspice开发方：ADI（原LinearTechnology）定位：高频/高性能模拟电路仿真核心优势：⚡超快仿真速度：专为开关电源、高频模拟电路优化，引擎效率极高。高级器件模型：集成ADI高精度运放、电源IC等工业级模型（如LTC系列）。完全免费：无功能限制，商业项目</div>
</li>
<li><a href="/article/1947005264339202048.htm"
title="《顿悟智慧禅文化》之八" target="_blank">《顿悟智慧禅文化》之八</a>
<span class="text-muted">世界和平_众生安康</span>
<div>圣人同心，心灯相传传说中有一天，佛陀在灵山会上，亲手拈花，百万人天者都各自茫然，唯迦叶尊者破颜微笑。世尊乃曰：“吾有正法眼藏，涅槃妙心，实相无相，微妙法门，不立文字，教外别传，付嘱摩诃迦叶。”佛陀于是将法门付嘱大迦叶，“禅”就这样开始传承下来。佛陀曾经谈经三百余会，说法四十九年，三藏十二部经典，浩瀚无涯，无数的文字般若，薪火相传——而禅，微妙法门，教外别传；不立文字者，亦不离文字。往下之后，无论宗</div>
</li>
<li><a href="/article/1947004501508550656.htm"
title="解锁真正的大学生活" target="_blank">解锁真正的大学生活</a>
<span class="text-muted">枧佁椘杺</span>
<div>图片发自App想必每一位高中学子都期待着自己未来的大学生活吧，想起高中老师经常鼓励我们的一句话，拼吧，现在很苦，上了大学以后就轻松了，可事实真的是如此吗？我便是受到“欺骗”的其中一个人，哈哈，高中起，我对未来要做什么并不清楚，只是想着努力学习，高考分数越高越好，高中生活是无聊的，每天高强度的学习，让我期待着大学生活的轻松，上了大学以后，我觉得并不像老师所说的轻松，相反是压力大，自制力也没有高中好了</div>
</li>
<li><a href="/article/1947003736148733952.htm"
title="网上赚钱每天100块左右(每天用手机赚100元的三种方法)" target="_blank">网上赚钱每天100块左右(每天用手机赚100元的三种方法)</a>
<span class="text-muted">好项目高省</span>
<div>现如今，时代的不断进步和发展。网赚这个词对我们来说已经不再陌生，随着互联网的发展，许多朋友都希望在空闲时间利用上网多赚一份收入，但因为不懂又经常有人被骗，造成大部分对很多可以赚钱的项目都不敢相信了！今天珊珊就结合自己和朋友的几年网络经历，给大家分享当下十大真实靠谱的网上赚钱方法，只要你用心的学习、认真的去做，我相信你一定能在这找到适合自己的网赚模式。高省APP，是2022年推出的平台，0投资，0风</div>
</li>
<li><a href="/article/1947002653196218368.htm"
title="Linux 内存管理（六）之内存管理区" target="_blank">Linux 内存管理（六）之内存管理区</a>
<span class="text-muted"></span>
<div>目录前言一、x86上的内存区域划分二、管理区结构1、structzone2、ZONE_PADDING三、高端内存1、高端内存的由来2、高端内存的访问3、高端内存的划分总结前言为了支持NUMA模型，也即CPU对不同内存单元的访问时间可能不同，此时系统的物理内存被划分为几个节点，一个节点对应一个内存簇bank，即每个内存簇被认为是一个节点。接着各个节点又被划分为内存管理区域，接下来将对内存管理区域进行</div>
</li>
<li><a href="/article/1947001317209731072.htm"
title="Linux五大网络IO模型" target="_blank">Linux五大网络IO模型</a>
<span class="text-muted">Acto</span>
<div>一、须知对于操作系统来说，空间会分为用户空间与内核空间用户空间：用户程序的运行空间。为了安全，它们是隔离的，即使用户的程序崩溃，内核也不会受到影响。只能执行简单的运算，不能直接调用系统资源，必须通过系统接口（systemcall），才能向内核发出指令。内核空间：这是Linux内核的运行空间，可以执行任意命令，调用系统的一切资源通过用户空间访问系统空间并让其帮助我们完成我们所需要执行的操作或者任务二</div>
</li>
<li><a href="/article/1947000132591480832.htm"
title="大带宽服务器都有哪些应用场景？" target="_blank">大带宽服务器都有哪些应用场景？</a>
<span class="text-muted">wanhengidc</span>
<a class="tag" taget="_blank" href="/search/%E6%9C%8D%E5%8A%A1%E5%99%A8/1.htm">服务器</a><a class="tag" taget="_blank" href="/search/%E8%BF%90%E7%BB%B4/1.htm">运维</a>
<div>大带宽服务器凭借着高速的数据传输能力和强大的网络承载能力，通常被企业应用在需要高流量和高并发处理能力的业务场景当中，下面，就让我们共同了解一下大带宽服务器的应用场景吧！首先，随着科学技术的快速发展，视频媒体等行业发展的十分迅速，而大带宽服务器能够支持大规模用户同时在线观看高清的视频，能够为用户提供流畅的观影体验，所以大多数的视频网站行业会选择使用大带宽服务器租用服务。多人在线网络游戏对于网络速度和</div>
</li>
<li><a href="/article/1946997989239222272.htm"
title="直播带货与开源AI智能名片链动2+1模式S2B2C商城小程序：重塑电商营销新格局" target="_blank">直播带货与开源AI智能名片链动2+1模式S2B2C商城小程序：重塑电商营销新格局</a>
<span class="text-muted">说私域</span>
<a class="tag" taget="_blank" href="/search/%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E6%99%BA%E8%83%BD/1.htm">人工智能</a><a class="tag" taget="_blank" href="/search/%E5%B0%8F%E7%A8%8B%E5%BA%8F/1.htm">小程序</a>
<div>摘要：本文聚焦于直播带货对互联网供需关系的深刻影响，分析其如何改变传统电商营销模式，实现从“人找货”到“货找人”的转变。同时，引入开源AI智能名片链动2+1模式S2B2C商城小程序这一创新概念，探讨其在直播带货背景下的协同作用，以及如何共同推动电商行业向更高效、更智能、更具互动性的方向发展，为电商企业在新竞争格局下提供战略参考。关键词：直播带货；开源AI智能名片；链动2+1模式；S2B2C商城小程</div>
</li>
<li><a href="/article/1946997748670722048.htm"
title="天时和地利一一《孙子兵法》之五计对教育的启示（二）" target="_blank">天时和地利一一《孙子兵法》之五计对教育的启示（二）</a>
<span class="text-muted">旭日老师</span>
<div>昨天讲了《孙子兵法》五计中前两句名言对教育的启示，今天继续讲讲后面的天时地利两句名言对教育的启示。一、天者，阴阳，寒暑、时制也。它的意思是：所谓天时，是指用兵时的昼夜、晴雨，严寒、酷热，春夏秋冬等气候情况。这几个因素对行军打仗，用兵作战的影响是非常明显的，对于我们教育的影响，就很少去认真思考它。其实他对我们教育的其实也是非常大的：比如说昼夜不同时间对人的记忆力的影响。阅读毛主席的传记，就知道毛主席</div>
</li>
<li><a href="/article/1946997232708415488.htm"
title="对话新希望CDO李旭昶：立足核心诉求，积极拥抱人工智能" target="_blank">对话新希望CDO李旭昶：立足核心诉求，积极拥抱人工智能</a>
<span class="text-muted"></span>
<div>“转型焕新，希望无限。”整理|王娴编辑|云舒出品｜极新4月12日，在「2024飞书先进生产力峰会|成都站」活动中，新希望首席数字官李旭昶先生做了主题为“转型焕新，希望无限”的分享。上次见他是4个月前，当时我们聊了1个多小时，内容涉及数字化转型、人工智能、管理、技术商业等话题。今天顺着他分享的内容，将这篇对话分享出来。随着信息科技的发展，我国传统企业在过去几年中逐步进行数字化转型，利用先进的科学技术</div>
</li>
<li><a href="/article/1946996224540340224.htm"
title="Flutter 入门指南：从基础到实战" target="_blank">Flutter 入门指南：从基础到实战</a>
<span class="text-muted"></span>
<div>介绍FlutterFlutter是Google开发的开源移动应用软件开发工具包（SDK），用于快速在iOS和Android上构建高质量的原生界面。Flutter的一大特点是其跨平台功能，让开发者能够使用同一套代码基础为两个平台构建应用。这一点通过Flutter的核心设计理念“一次编写，处处运行”得以实现。Flutter使用Dart语言进行编程，这是一种由Google开发的现代语言，旨在提供高性能和</div>
</li>
<li><a href="/article/33.htm"
title="Spring的注解积累" target="_blank">Spring的注解积累</a>
<span class="text-muted">yijiesuifeng</span>
<a class="tag" taget="_blank" href="/search/spring/1.htm">spring</a><a class="tag" taget="_blank" href="/search/%E6%B3%A8%E8%A7%A3/1.htm">注解</a>
<div>用注解来向Spring容器注册Bean。
需要在applicationContext.xml中注册：
<context:component-scan base-package=”pagkage1[,pagkage2,…,pagkageN]”/>。
如：在base-package指明一个包
<context:component-sc</div>
</li>
<li><a href="/article/160.htm"
title="传感器" target="_blank">传感器</a>
<span class="text-muted">百合不是茶</span>
<a class="tag" taget="_blank" href="/search/android/1.htm">android</a><a class="tag" taget="_blank" href="/search/%E4%BC%A0%E6%84%9F%E5%99%A8/1.htm">传感器</a>
<div>android传感器的作用主要就是来获取数据,根据得到的数据来触发某种事件
下面就以重力传感器为例;
1,在onCreate中获得传感器服务
private SensorManager sm;// 获得系统的服务
private Sensor sensor;// 创建传感器实例
@Override
protected void </div>
</li>
<li><a href="/article/287.htm"
title="[光磁与探测]金吕玉衣的意义" target="_blank">[光磁与探测]金吕玉衣的意义</a>
<span class="text-muted">comsci</span>
<div> 这是一个古代人的秘密:现在告诉大家
信不信由你们:
穿上金律玉衣的人,如果处于灵魂出窍的状态,可以飞到宇宙中去看星星
这就是为什么古代</div>
</li>
<li><a href="/article/414.htm"
title="精简的反序打印某个数" target="_blank">精简的反序打印某个数</a>
<span class="text-muted">沐刃青蛟</span>
<a class="tag" taget="_blank" href="/search/%E6%89%93%E5%8D%B0/1.htm">打印</a>
<div>以前看到一些让求反序打印某个数的程序。
比如：输入123，输出321。
记得以前是告诉你是几位数的，当时就抓耳挠腮，完全没有思路。
似乎最后是用到%和/方法解决的。
而今突然想到一个简短的方法，就可以实现任意位数的反序打印（但是如果是首位数或者尾位数为0时就没有打印出来了）
代码如下：
long num, num1=0;</div>
</li>
<li><a href="/article/541.htm"
title="PHP：6种方法获取文件的扩展名" target="_blank">PHP：6种方法获取文件的扩展名</a>
<span class="text-muted">IT独行者</span>
<a class="tag" taget="_blank" href="/search/PHP/1.htm">PHP</a><a class="tag" taget="_blank" href="/search/%E6%89%A9%E5%B1%95%E5%90%8D/1.htm">扩展名</a>
<div>
PHP：6种方法获取文件的扩展名
1、字符串查找和截取的方法
1
$extension
=
substr
(
strrchr
(
$file
,
'.'
), 1);
2、字符串查找和截取的方法二
1
$extension
=
substr </div>
</li>
<li><a href="/article/668.htm"
title="面试111" target="_blank">面试111</a>
<span class="text-muted">文强chu</span>
<a class="tag" taget="_blank" href="/search/%E9%9D%A2%E8%AF%95/1.htm">面试</a>
<div> 1事务隔离级别有那些 ，事务特性是什么（问到一次）
2 spring aop 如何管理事务的，如何实现的。动态代理如何实现，jdk怎么实现动态代理的，ioc是怎么实现的，spring是单例还是多例，有那些初始化bean的方式，各有什么区别（经常问）
3 struts默认提供了那些拦截器 （一次）
4 过滤器和拦截器的区别 （频率也挺高）
5 final，finally final</div>
</li>
<li><a href="/article/795.htm"
title="XML的四种解析方式" target="_blank">XML的四种解析方式</a>
<span class="text-muted">小桔子</span>
<a class="tag" taget="_blank" href="/search/dom/1.htm">dom</a><a class="tag" taget="_blank" href="/search/jdom/1.htm">jdom</a><a class="tag" taget="_blank" href="/search/dom4j/1.htm">dom4j</a><a class="tag" taget="_blank" href="/search/sax/1.htm">sax</a>
<div>在平时工作中，难免会遇到把 XML 作为数据存储格式。面对目前种类繁多的解决方案，哪个最适合我们呢？在这篇文章中，我对这四种主流方案做一个不完全评测，仅仅针对遍历 XML 这块来测试，因为遍历 XML 是工作中使用最多的（至少我认为）。 预 备 测试环境： AMD 毒龙1.4G OC 1.5G、256M DDR333、Windows2000 Server </div>
</li>
<li><a href="/article/922.htm"
title="wordpress中常见的操作" target="_blank">wordpress中常见的操作</a>
<span class="text-muted">aichenglong</span>
<a class="tag" taget="_blank" href="/search/%E4%B8%AD%E6%96%87%E6%B3%A8%E5%86%8C/1.htm">中文注册</a><a class="tag" taget="_blank" href="/search/wordpress/1.htm">wordpress</a><a class="tag" taget="_blank" href="/search/%E7%A7%BB%E9%99%A4%E8%8F%9C%E5%8D%95/1.htm">移除菜单</a>
<div>1 wordpress中使用中文名注册解决办法
1)使用插件
2)修改wp源代码
进入到wp-include/formatting.php文件中找到
function sanitize_user( $username, $strict = false </div>
</li>
<li><a href="/article/1049.htm"
title="小飞飞学管理-1" target="_blank">小飞飞学管理-1</a>
<span class="text-muted">alafqq</span>
<a class="tag" taget="_blank" href="/search/%E7%AE%A1%E7%90%86/1.htm">管理</a>
<div>项目管理的下午题，其实就在提出问题（挑刺），分析问题，解决问题。
今天我随意看下10年上半年的第一题。主要就是项目经理的提拨和培养。
结合我自己经历写下心得
对于公司选拔和培养项目经理的制度有什么毛病呢？
1，公司考察，选拔项目经理，只关注技术能力，而很少或没有关注管理方面的经验，能力。
2，公司对项目经理缺乏必要的项目管理知识和技能方面的培训。
3，公司对项目经理的工作缺乏进行指</div>
</li>
<li><a href="/article/1176.htm"
title="IO输入输出部分探讨" target="_blank">IO输入输出部分探讨</a>
<span class="text-muted">百合不是茶</span>
<a class="tag" taget="_blank" href="/search/IO/1.htm">IO</a>
<div>
//文件处理 在处理文件输入输出时要引入java.IO这个包；
/*
1，运用File类对文件目录和属性进行操作
2，理解流，理解输入输出流的概念
3，使用字节/符流对文件进行读/写操作
4，了解标准的I/O
5，了解对象序列化
*/
//1，运用File类对文件目录和属性进行操作
//在工程中线创建一个text.txt</div>
</li>
<li><a href="/article/1303.htm"
title="getElementById的用法" target="_blank">getElementById的用法</a>
<span class="text-muted">bijian1013</span>
<a class="tag" taget="_blank" href="/search/element/1.htm">element</a>
<div> getElementById是通过Id来设置/返回HTML标签的属性及调用其事件与方法。用这个方法基本上可以控制页面所有标签，条件很简单，就是给每个标签分配一个ID号。
返回具有指定ID属性值的第一个对象的一个引用。
语法：
&n</div>
</li>
<li><a href="/article/1430.htm"
title="励志经典语录" target="_blank">励志经典语录</a>
<span class="text-muted">bijian1013</span>
<a class="tag" taget="_blank" href="/search/%E5%8A%B1%E5%BF%97/1.htm">励志</a><a class="tag" taget="_blank" href="/search/%E4%BA%BA%E7%94%9F/1.htm">人生</a>
<div>经典语录1:
哈佛有一个著名的理论：人的差别在于业余时间，而一个人的命运决定于晚上8点到10点之间。每晚抽出2个小时的时间用来阅读、进修、思考或参加有意的演讲、讨论，你会发现，你的人生正在发生改变，坚持数年之后，成功会向你招手。不要每天抱着QQ/MSN/游戏/电影/肥皂剧……奋斗到12点都舍不得休息，看就看一些励志的影视或者文章，不要当作消遣；学会思考人生，学会感悟人生</div>
</li>
<li><a href="/article/1557.htm"
title="[MongoDB学习笔记三]MongoDB分片" target="_blank">[MongoDB学习笔记三]MongoDB分片</a>
<span class="text-muted">bit1129</span>
<a class="tag" taget="_blank" href="/search/mongodb/1.htm">mongodb</a>
<div>MongoDB的副本集(Replica Set)一方面解决了数据的备份和数据的可靠性问题，另一方面也提升了数据的读写性能。MongoDB分片(Sharding)则解决了数据的扩容问题，MongoDB作为云计算时代的分布式数据库，大容量数据存储，高效并发的数据存取，自动容错等是MongoDB的关键指标。
本篇介绍MongoDB的切片(Sharding)
1.何时需要分片
&nbs</div>
</li>
<li><a href="/article/1684.htm"
title="【Spark八十三】BlockManager在Spark中的使用场景" target="_blank">【Spark八十三】BlockManager在Spark中的使用场景</a>
<span class="text-muted">bit1129</span>
<a class="tag" taget="_blank" href="/search/manager/1.htm">manager</a>
<div>1. Broadcast变量的存储，在HttpBroadcast类中可以知道
2. RDD通过CacheManager存储RDD中的数据，CacheManager也是通过BlockManager进行存储的
3. ShuffleMapTask得到的结果数据，是通过FileShuffleBlockManager进行管理的，而FileShuffleBlockManager最终也是使用BlockMan</div>
</li>
<li><a href="/article/1811.htm"
title="yum方式部署zabbix" target="_blank">yum方式部署zabbix</a>
<span class="text-muted">ronin47</span>
<a class="tag" taget="_blank" href="/search/yum%E6%96%B9%E5%BC%8F%E9%83%A8%E7%BD%B2zabbix/1.htm">yum方式部署zabbix</a>
<div>安装网络yum库#rpm -ivh http://repo.zabbix.com/zabbix/2.4/rhel/6/x86_64/zabbix-release-2.4-1.el6.noarch.rpm 通过yum装mysql和zabbix调用的插件还有agent代理#yum install zabbix-server-mysql zabbix-web-mysql mysql-</div>
</li>
<li><a href="/article/1938.htm"
title="Hibernate4和MySQL5.5自动创建表失败问题解决方法" target="_blank">Hibernate4和MySQL5.5自动创建表失败问题解决方法</a>
<span class="text-muted">byalias</span>
<a class="tag" taget="_blank" href="/search/J2EE/1.htm">J2EE</a><a class="tag" taget="_blank" href="/search/Hibernate4/1.htm">Hibernate4</a>
<div>今天初学Hibernate4，了解了使用Hibernate的过程。大体分为4个步骤：
①创建hibernate.cfg.xml文件
②创建持久化对象
③创建*.hbm.xml映射文件
④编写hibernate相应代码
在第四步中，进行了单元测试，测试预期结果是hibernate自动帮助在数据库中创建数据表，结果JUnit单元测试没有问题，在控制台打印了创建数据表的SQL语句，但在数据库中</div>
</li>
<li><a href="/article/2065.htm"
title="Netty源码学习-FrameDecoder" target="_blank">Netty源码学习-FrameDecoder</a>
<span class="text-muted">bylijinnan</span>
<a class="tag" taget="_blank" href="/search/java/1.htm">java</a><a class="tag" taget="_blank" href="/search/netty/1.htm">netty</a>
<div>Netty 3.x的user guide里FrameDecoder的例子，有几个疑问：
1.文档说：FrameDecoder calls decode method with an internally maintained cumulative buffer whenever new data is received.
为什么每次有新数据到达时，都会调用decode方法？
2.Dec</div>
</li>
<li><a href="/article/2192.htm"
title="SQL行列转换方法" target="_blank">SQL行列转换方法</a>
<span class="text-muted">chicony</span>
<a class="tag" taget="_blank" href="/search/%E8%A1%8C%E5%88%97%E8%BD%AC%E6%8D%A2/1.htm">行列转换</a>
<div>
create table tb(终端名称 varchar(10) , CEI分值 varchar(10) , 终端数量 int)
insert into tb values('三星' , '0-5' , 74)
insert into tb values('三星' , '10-15' , 83)
insert into tb values('苹果' , '0-5' , 93)
</div>
</li>
<li><a href="/article/2319.htm"
title="中文编码测试" target="_blank">中文编码测试</a>
<span class="text-muted">ctrain</span>
<a class="tag" taget="_blank" href="/search/%E7%BC%96%E7%A0%81/1.htm">编码</a>
<div>循环打印转换编码
String[] codes = {
"iso-8859-1",
"utf-8",
"gbk",
"unicode"
};
for (int i = 0; i < codes.length; i++) {
for (int j </div>
</li>
<li><a href="/article/2446.htm"
title="hive 客户端查询报堆内存溢出解决方法" target="_blank">hive 客户端查询报堆内存溢出解决方法</a>
<span class="text-muted">daizj</span>
<a class="tag" taget="_blank" href="/search/hive/1.htm">hive</a><a class="tag" taget="_blank" href="/search/%E5%A0%86%E5%86%85%E5%AD%98%E6%BA%A2%E5%87%BA/1.htm">堆内存溢出</a>
<div>hive> select * from t_test where ds=20150323 limit 2;
OK
Exception in thread "main" java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
问题原因： hive堆内存默认为256M
这个问题的解决方法为：
修改/us</div>
</li>
<li><a href="/article/2573.htm"
title="人有多大懒，才有多大闲 (评论『卓有成效的程序员』)" target="_blank">人有多大懒，才有多大闲 (评论『卓有成效的程序员』)</a>
<span class="text-muted">dcj3sjt126com</span>
<a class="tag" taget="_blank" href="/search/%E7%A8%8B%E5%BA%8F%E5%91%98/1.htm">程序员</a>
<div>
卓有成效的程序员给我的震撼很大，程序员作为特殊的群体，有的人可以这么懒， 懒到事情都交给机器去做 ，而有的人又可以那么勤奋，每天都孜孜不倦得做着重复单调的工作。
在看这本书之前，我属于勤奋的人，而看完这本书以后，我要努力变成懒惰的人。
不要在去庞大的开始菜单里面一项一项搜索自己的应用程序，也不要在自己的桌面上放置眼花缭乱的快捷图标</div>
</li>
<li><a href="/article/2700.htm"
title="Eclipse简单有用的配置" target="_blank">Eclipse简单有用的配置</a>
<span class="text-muted">dcj3sjt126com</span>
<a class="tag" taget="_blank" href="/search/eclipse/1.htm">eclipse</a>
<div>1、显示行号 Window -- Prefences -- General -- Editors -- Text Editors -- show line numbers
2、代码提示字符 Window ->Perferences，并依次展开 Java -> Editor -> Content Assist，最下面一栏 auto-Activation</div>
</li>
<li><a href="/article/2827.htm"
title="在tomcat上面安装solr4.8.0全过程" target="_blank">在tomcat上面安装solr4.8.0全过程</a>
<span class="text-muted">eksliang</span>
<a class="tag" taget="_blank" href="/search/Solr/1.htm">Solr</a><a class="tag" taget="_blank" href="/search/solr4.0%E5%90%8E%E7%9A%84%E7%89%88%E6%9C%AC%E5%AE%89%E8%A3%85/1.htm">solr4.0后的版本安装</a><a class="tag" taget="_blank" href="/search/solr4.8.0%E5%AE%89%E8%A3%85/1.htm">solr4.8.0安装</a>
<div>转载请出自出处：
http://eksliang.iteye.com/blog/2096478
首先solr是一个基于java的web的应用，所以安装solr之前必须先安装JDK和tomcat，我这里就先省略安装tomcat和jdk了
第一步：当然是下载去官网上下载最新的solr版本，下载地址</div>
</li>
<li><a href="/article/2954.htm"
title="Android APP通用型拒绝服务、漏洞分析报告" target="_blank">Android APP通用型拒绝服务、漏洞分析报告</a>
<span class="text-muted">gg163</span>
<a class="tag" taget="_blank" href="/search/%E6%BC%8F%E6%B4%9E/1.htm">漏洞</a><a class="tag" taget="_blank" href="/search/android/1.htm">android</a><a class="tag" taget="_blank" href="/search/APP/1.htm">APP</a><a class="tag" taget="_blank" href="/search/%E5%88%86%E6%9E%90/1.htm">分析</a>
<div>点评：记得曾经有段时间很多SRC平台被刷了大量APP本地拒绝服务漏洞，移动安全团队爱内测（ineice.com）发现了一个安卓客户端的通用型拒绝服务漏洞，来看看他们的详细分析吧。
0xr0ot和Xbalien交流所有可能导致应用拒绝服务的异常类型时，发现了一处通用的本地拒绝服务漏洞。该通用型本地拒绝服务可以造成大面积的app拒绝服务。
针对序列化对象而出现的拒绝服务主要</div>
</li>
<li><a href="/article/3081.htm"
title="HoverTree项目已经实现分层" target="_blank">HoverTree项目已经实现分层</a>
<span class="text-muted">hvt</span>
<a class="tag" taget="_blank" href="/search/%E7%BC%96%E7%A8%8B/1.htm">编程</a><a class="tag" taget="_blank" href="/search/.net/1.htm">.net</a><a class="tag" taget="_blank" href="/search/Web/1.htm">Web</a><a class="tag" taget="_blank" href="/search/C%23/1.htm">C#</a><a class="tag" taget="_blank" href="/search/ASP.ENT/1.htm">ASP.ENT</a>
<div>HoverTree项目已经初步实现分层，源代码已经上传到 http://hovertree.codeplex.com请到SOURCE CODE查看。在本地用SQL Server 2008 数据库测试成功。数据库和表请参考：http://keleyi.com/a/bjae/ue6stb42.htmHoverTree是一个ASP.NET 开源项目，希望对你学习ASP.NET或者C#语言有帮助，如果你对</div>
</li>
<li><a href="/article/3208.htm"
title="Google Maps API v3: Remove Markers 移除标记" target="_blank">Google Maps API v3: Remove Markers 移除标记</a>
<span class="text-muted">天梯梦</span>
<a class="tag" taget="_blank" href="/search/google+maps+api/1.htm">google maps api</a>
<div>Simply do the following:
I. Declare a global variable:
var markersArray = [];
II. Define a function:
function clearOverlays() {
for (var i = 0; i < markersArray.length; i++ )</div>
</li>
<li><a href="/article/3335.htm"
title="jQuery选择器总结" target="_blank">jQuery选择器总结</a>
<span class="text-muted">lq38366</span>
<a class="tag" taget="_blank" href="/search/jquery/1.htm">jquery</a><a class="tag" taget="_blank" href="/search/%E9%80%89%E6%8B%A9%E5%99%A8/1.htm">选择器</a>
<div> 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40</div>
</li>
<li><a href="/article/3462.htm"
title="基础数据结构和算法六：Quick sort" target="_blank">基础数据结构和算法六：Quick sort</a>
<span class="text-muted">sunwinner</span>
<a class="tag" taget="_blank" href="/search/Algorithm/1.htm">Algorithm</a><a class="tag" taget="_blank" href="/search/Quicksort/1.htm">Quicksort</a>
<div>Quick sort is probably used more widely than any other. It is popular because it is not difficult to implement, works well for a variety of different kinds of input data, and is substantially faster t</div>
</li>
<li><a href="/article/3589.htm"
title="如何让Flash不遮挡HTML div元素的技巧_HTML/Xhtml_网页制作" target="_blank">如何让Flash不遮挡HTML div元素的技巧_HTML/Xhtml_网页制作</a>
<span class="text-muted">刘星宇</span>
<a class="tag" taget="_blank" href="/search/html/1.htm">html</a><a class="tag" taget="_blank" href="/search/Web/1.htm">Web</a>
<div>今天在写一个flash广告代码的时候，因为flash自带的链接，容易被当成弹出广告，所以做了一个div层放到flash上面，这样链接都是a触发的不会被拦截，但发现flash一直处于div层上面，原来flash需要加个参数才可以。
让flash置于DIV层之下的方法，让flash不挡住飘浮层或下拉菜单，让Flash不档住浮动对象或层的关键参数：wmode=opaque。
方法如下：
</div>
</li>
<li><a href="/article/3716.htm"
title="Mybatis实用Mapper SQL汇总示例" target="_blank">Mybatis实用Mapper SQL汇总示例</a>
<span class="text-muted">wdmcygah</span>
<a class="tag" taget="_blank" href="/search/sql/1.htm">sql</a><a class="tag" taget="_blank" href="/search/mysql/1.htm">mysql</a><a class="tag" taget="_blank" href="/search/mybatis/1.htm">mybatis</a><a class="tag" taget="_blank" href="/search/%E5%AE%9E%E7%94%A8/1.htm">实用</a>
<div>Mybatis作为一个非常好用的持久层框架，相关资料真的是少得可怜，所幸的是官方文档还算详细。本博文主要列举一些个人感觉比较常用的场景及相应的Mapper SQL写法，希望能够对大家有所帮助。
不少持久层框架对动态SQL的支持不足，在SQL需要动态拼接时非常苦恼，而Mybatis很好地解决了这个问题，算是框架的一大亮点。对于常见的场景，例如：批量插入/更新/删除，模糊查询，多条件查询，联表查询，</div>
</li>
</ul>
</div>
</div>
</div>
<div>
<div class="container">
<div class="indexes">
<strong>按字母分类：</strong>
<a href="/tags/A/1.htm" target="_blank">A</a><a href="/tags/B/1.htm" target="_blank">B</a><a href="/tags/C/1.htm" target="_blank">C</a><a
href="/tags/D/1.htm" target="_blank">D</a><a href="/tags/E/1.htm" target="_blank">E</a><a href="/tags/F/1.htm" target="_blank">F</a><a
href="/tags/G/1.htm" target="_blank">G</a><a href="/tags/H/1.htm" target="_blank">H</a><a href="/tags/I/1.htm" target="_blank">I</a><a
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