《Learning from Dialogue after Deployment:Feed Yourself, Chatbot!》阅读笔记—

vLLM（Virtual Large Language Model）框架：一个开源的高性能推理和服务的框架彬彬侠大模型 vLLM 高性能推理 PagedAttention python 大模型
vLLM（VirtualLargeLanguageModel）是一个开源的高性能推理和服务的框架，专为大语言模型（LLM）设计，旨在优化推理速度、内存效率和吞吐量。它通过创新的内存管理和调度技术（如PagedAttention）解决了传统LLM推理中的内存瓶颈和性能问题，广泛应用于对话系统、文本生成、实时翻译等场景。以下是对vLLM框架的详细介绍，包括其核心特性、工作原理、架构、优势、局限性以及使
15.5 情感识别准确率86.2%！LanguageMentor实时动态对话系统让学习效率飙升15% 少林码僧学习 langchain llama 人工智能语言模型
情感识别准确率86.2%！LanguageMentor实时动态对话系统让学习效率飙升15%LanguageMentorAgent高级对话功能：情感识别与动态调整关键词：情感分析集成、动态难度调节、多模态上下文感知、实时反馈机制、对话状态管理1.情感识别架构设计通过三层处理实现智能对话调节：
100个AI大模型基础概念（收藏版）程序员鑫港人工智能大模型 ai 开发语言 java 大语言模型 LLM
在人工智能技术快速发展的时代背景下，大模型作为核心驱动力，正深刻改变着各行业的发展模式与应用场景。从自然语言处理到计算机视觉，从智能对话系统到科学研究辅助，大模型展现出强大的通用性和适应性。本文将从基础概念、核心技术、数据处理、训练方法、评估体系、应用场景、伦理安全等多个维度，系统阐述100个AI大模型的关键基础知识，帮助读者全面理解这一前沿技术领域。前排提示，文末有大模型AGI-CSDN独家资料
15.2 LLaMA 3面试模拟神器：动态难度调节+实时反馈，大厂通过率提升90% 少林码僧 llama 面试职场和发展 langchain 人工智能语言模型
LLaMA3面试模拟神器：动态难度调节+实时反馈，大厂通过率提升90%关键词：对话系统设计、场景化提示工程、LLaMA3微调、多轮对话管理、面试模拟Agent技术面试场景Agent设计核心逻辑通过多阶段对话流程控制和动态难度调节实现真实面试模拟，技术架构包含：
程序代码篇---ESP32-S3小智固件 Atticus-Orion 深度学习篇程序代码篇上位机知识篇 AI Esp32-S3 小智
Q1：ESP32-S3小智语音对话系统的整体架构是怎样的？A1：该系统采用“语音采集→唤醒词检测→ASR→NLP→TTS→语音播放”的流水线架构：硬件层：ESP32-S3芯片+麦克风阵列（如INMP441）+扬声器（如MAX98357A）。驱动层：ESP-IDF或Arduino框架提供的I2S、ADC、DAC驱动。算法层：唤醒词检测：基于MicroML（如TensorFlowLiteMicro）。
Spring Boot + LangChain 构建 RAG 应用程序员丸子 langchain AI大模型语言模型自然语言处理人工智能大语言模型 RAG
使用LangChain构建RAG应用程序什么是RAG？检索增强生成（Retrieval-AugmentedGeneration,RAG）是一种结合了检索和生成两种关键技术的机器学习方法。这种方法在自然语言处理任务中特别有效，例如对话系统和问答系统。RAG的关键组件检索：•RAG首先从大型数据集或知识库中检索与用户查询相关的文档或数据。•通常使用信息检索技术，如向量搜索或关键词匹配。生成：•在检索到
Spring AI 对话记忆持久化实战-MySQL方案、BeYourself springAI spring mysql java
让AI对话拥有"长期记忆"的能力，告别金鱼般的7秒记忆！在构建智能对话系统时，记忆管理是决定用户体验的关键因素。SpringAI提供了强大的记忆管理功能，本文将手把手教你如何配置Redis和MySQL两种不同的记忆存储方案，让你的AI应用拥有持久的对话记忆能力！一、SpringAI中对话记忆的实现方式SpringAI提供了多种实现对话记忆的方式，以满足不同应用场景的需求。其中，常见的方式包括数据库
自然语言处理分类要奋斗呀自然语言处理
NLP学习Nlp基本分类NLP领域的任务分为两个类别:第一类是人工智能NLP。包括词性标注，分词，语法解析，语言模型，信息检索，信息抽取，语义表示，文本分类。这些任务发展较为成熟，各种相关工作的主要目的是提高当前模型的性能。第二类是人工智障NLP。包括机器翻译，对话系统，问答系统。目前模型的性能尚不尽如人意，有些任务上甚至没有足够多的，真正有影响力的工作。一、文本分类--情感分类1.定义情感分类是
【AI大模型应用开发】3.2 RAG实战 - RAG应用+UI实现加载本地文件并对话同学小张大模型 python 人工智能 ui 笔记经验分享 python chatgpt agi
大家好，我是【同学小张】。持续学习，持续干货输出，关注我，跟我一起学AI大模型技能。前面我们实现了RAG基本流程，今天我们在此基础上给它加个UI界面，在浏览器打开，实现上传本地文件、解析，并用大模型实现与该文档的对话。也就是一个阉割版demo版的ChatPDF或知识库对话系统。界面采用Python的gradio库，这个库在机器学习和大模型界很火，它运行后会启动一个Web服务器，并在默认浏览器中打开
LLM输出优化秘籍：Dify参数调节技巧大揭秘！ AI大模型-大飞人工智能机器学习大模型 AI大模型程序员语言模型大模型教程
引言随着大语言模型（LLM）在文本生成、对话系统等领域的广泛应用，参数调节已成为开发者必须掌握的核心技能。本文深入解析温度（Temperature）、TopP、TopK等关键参数的作用机制，并提供面向不同场景的配置策略，帮助开发者实现生成质量与多样性的精准控制。一、核心参数详解1.温度（Temperature）作用机制：通过softmax函数调整预测分布调节范围：0-1效果对比：温度值生成质量多样
智能引擎驱动产业跃迁：人工智能产业化浪潮中的机遇与挑战
个人主页：慌ZHANG-CSDN博客期待您的关注一、前言：从“智能技术”到“智能产业”过去十年，人工智能从实验室技术走向产业应用，经历了三个关键阶段：感知智能（PerceptionAI）：如图像识别、语音识别；认知智能（CognitiveAI）：如自然语言处理、对话系统、搜索与推荐；决策智能（DecisionAI）：如自动驾驶、智能制造、企业决策支持。当前，生成式AI和大模型进一步推动人工智能深度
PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划 - 第58天端到端对话系统（二）：流式优化与生产部署凡人的AI工具箱深度学习 pytorch 学习人工智能自动化 python
PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划-第58天端到端对话系统（二）：流式优化与生产部署欢迎回来，我的AI工程师朋友们！经过第一部分的学习，我们已经搭建了一个基础的端到端对话系统。但是，就像一辆刚下生产线的汽车还需要精心调校才能上路一样，我们的对话系统也需要进一步优化才能在真实场景中发挥最大价值！今天我们要做的事情更加激动人心——我们要让系统变得更快、更稳定、更智能！想象一下，当用户和你的A
PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划 - 第58天端到端对话系统（三）凡人的AI工具箱深度学习 pytorch 学习 llama 人工智能 python
PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划-第58天端到端对话系统（三）6.生产级流式对话系统集成现在到了最激动人心的部分——将所有流式组件整合成一个完整的生产级系统！这就像指挥一个交响乐团，每个乐器都要在正确的时间演奏正确的音符，最终奏出美妙的和谐乐章。#production_dialog_system.py-生产级流式对话系统importasyncioimporttimeimportthre
基于 LLM + 向量库的文档对话实战：从技术到落地的全攻略 charles666666 人工智能自然语言处理数据库语言模型产品经理
在当今数字化转型浪潮中，企业文档管理与知识利用效率一直是IT行业的痛点所在。大量文档堆积，员工查询低效，不仅浪费人力成本，更可能导致关键信息的延迟获取。今天，本文将深入探讨如何结合LLM（大语言模型）与向量库，打造一款高效、精准的文档对话系统，助力企业实现知识管理的智能化升级，为各位IT管理决策者提供一份具有实操价值的参考指南。一、技术背景随着人工智能技术的飞速发展，LLM在自然语言处理领域展现出
揭秘文心一言在AI人工智能领域的智能游戏开发 AI智能探索者 AI Agent 智能体开发实战文心一言人工智能 ai
揭秘文心一言在AI人工智能领域的智能游戏开发关键词：文心一言、AI游戏开发、智能NPC、自然语言处理、游戏设计、机器学习、AIGC摘要：本文深入探讨了百度文心一言大模型在智能游戏开发领域的创新应用。我们将从技术原理、实现方法到实际案例，全面解析如何利用文心一言打造更智能、更沉浸的游戏体验。文章将涵盖智能NPC对话系统、动态剧情生成、游戏关卡设计、玩家行为分析等核心应用场景，并提供具体的代码实现和项
13.10 LangGraph多轮对话系统实战：Ollama私有部署+情感识别优化全解析少林码僧人工智能 langchain 语言模型
LangGraph多轮对话系统实战：Ollama私有部署+情感识别优化全解析LanguageMentor对话式训练系统架构与实现关键词：多轮对话系统设计、场景化提示工程、情感识别优化、LangGraph状态管理、Ollama私有化部署1.对话训练系统技术架构采用四层架构实现高扩展性的对话训练系统：
对比分析：Rasa、Dialogflow等主流意图识别框架 AI原生应用开发 ai
对比分析：Rasa、Dialogflow等主流意图识别框架——从“翻译官”到“定制师”的对话系统实战指南关键词：意图识别、对话系统、Rasa、Dialogflow、自然语言理解（NLU）摘要：在智能客服、语音助手等AI产品中，“听懂人话”是核心能力。本文将以“意图识别框架”为切入点，用“翻译官”“定制厨房”等生活化比喻，对比分析Rasa（开源派代表）与Dialogflow（商业云服务代表）的技术原
自然语言处理助力AI人工智能实现智能交互
自然语言处理助力AI人工智能实现智能交互关键词：自然语言处理（NLP）、智能交互、人工智能（AI）、深度学习、预训练模型、对话系统、多模态交互摘要：本文深入探讨自然语言处理（NLP）如何成为AI实现智能交互的核心技术支撑。从基础概念到前沿应用，系统解析NLP的核心原理（如句法分析、语义理解、生成模型）、关键算法（如Transformer、预训练模型）及数学基础（统计语言模型、神经概率模型）。通过实
RAG基础知识概述原味奶茶_三分甜人工智能
RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）是一种自然语言处理模型架构，旨在结合检索和生成两个关键的NLP（NaturalLanguageProcessing）任务。RAG模型可以应用于诸如问答系统、文本摘要、对话系统等多个领域。1.1RAG模型概述检索增强生成（RetrievalAugmentedGeneration），简称RAG，已经成为当前最火热的LLM应用方案。RA
大模型模型推理的成本过高，如何进行量化或蒸馏优化大模型大数据攻城狮大模型量化知识蒸馏 python面试 BERT 量化感知 prompt
在人工智能的浪潮中，大模型已经成为推动技术革新的核心引擎。从自然语言处理到图像生成，再到复杂的多模态任务，像GPT、BERT、T5这样的庞大模型展现出了惊人的能力。它们在翻译、对话系统、内容生成等领域大放异彩，甚至在医疗、金融等行业中也开始扮演重要角色。可以说，这些模型正在重塑我们对智能的理解，也为无数应用场景注入了新的可能性。然而，伴随着强大性能而来的，是令人咋舌的推理成本。想象一下，运行一个拥
大数据最新大模型学习路线与建议：掌握大模型学习路径大模型教程大数据学习人工智能大模型 AI大模型程序员 AI
1既有适合小白学习的零基础资料，也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课程，涵盖了95%以上大数据知识点，真正体系化！由于文件比较多，这里只是将部分目录截图出来，全套包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、大纲路线、讲解视频，并且后续会持续更新第一章深度学习基础第二章智能对话系统基础第三章大模型基础第四章大模型应用实践第五章大模型实战项目第一章深度学习基础深度学习基础深度学习经典模型解
【LlamaIndex】基于 Qwen + LlamaIndex 构建多轮记忆式情感对话系统1.0版一叶千舟 AI大模型应用【项目实例】人工智能 LLM Llamaindex qwen
目录一、项目简介二、核心技术栈三、环境准备四、自定义洛溪：提示词是灵魂五、一步步搭建AI洛溪1️⃣初始化模型&Prompt2️⃣构建有记忆的聊天引擎3️⃣加入“初始剧情”，增加沉浸感六、实时对话体验七、后续优化八、完整运行代码九、总结：不仅仅是“女朋友”在大语言模型飞速发展的今天，聊天机器人不仅能答题解惑、写代码、写文案，还能成为“情感陪伴”的载体。今天，我们将带你用不到100行代码，打造一个**
智能对话系统的短期记忆管理：LangGraph 实战指南小何慢行 LangGraph langchain python AI编程
在构建智能对话系统时，短期记忆管理是实现流畅、连贯对话的关键。LangGraph提供了强大的工具来管理智能体的短期记忆，帮助开发者轻松实现这一目标。本文将通过实际代码示例，详细讲解如何在LangGraph中使用短期记忆来跟踪对话历史，并通过总结和修剪消息历史记录来优化对话管理。基本信息模型调用通义千问（阿里Tongyi大模型）短期记忆：通过维护会话中的消息的历史记录，来跟踪正在进行的对话。短期记忆
深度学习实战108-基于通义千问Qwen2.5-Omni的智能数字人实时对话系统实现微学AI 深度学习实战(进阶)大模型的实践应用深度学习人工智能 Qwen LLM Omni
大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下深度学习实战108-基于通义千问Qwen2.5-Omni的智能数字人实时对话系统实现。通义千问Qwen2.5-Omni作为全球首个端到端全模态大模型，实现了多模态输入与实时输出的完美结合，为构建智能数字人实时对话系统提供了强大技术支持。本报告将详细阐述基于该模型的智能数字人对话系统开发流程，包括项目背景、技术架构、实现代码及测试优化策略，帮助开发者快速构建具
基于WebRTC的实时语音对话系统：从语音识别到AI回复今天也想MK代码持续学习持续总结人工智能 webrtc 语音识别
基于WebRTC的实时语音对话系统：从语音识别到AI回复在当今数字化时代，实时语音交互已成为人机界面的重要组成部分。本文将深入探讨一个基于WebRTC技术的实时语音对话系统，该系统集成了语音识别(ASR)、大语言模型(LLM)和语音合成(TTS)技术，实现了完整的语音到语音的交互体验。源码系统架构概览我们的系统采用了前后端分离的架构，主要包含以下核心组件：前端WebRTC客户端：负责音频采集和播放
利用Neo4j实现强大的向量存储与对话历史管理 bhawfgrcbtwny neo4j python
引言在多模态对话系统中，结合向量检索和图数据库的能力，可以显著提高用户交互体验和数据分析能力。这篇文章将探讨如何使用Neo4j作为向量存储，并利用其图形功能存储和检索用户会话的对话历史。主要内容环境配置在开始之前，需要配置以下环境变量：exportOPENAI_API_KEY=exportNEO4J_URI=exportNEO4J_USERNAME=<YOUR_NEO4J_USE
【LangChain】langchain_core.prompts.ChatPromptTemplate 类：为聊天模型设计的提示模板类彬彬侠 LangChain langchain langchain_core prompts ChatPromptTempl 提示模板
langchain_core.prompts.ChatPromptTemplate是LangChain框架中专为聊天模型设计的提示模板类，用于创建结构化、动态的消息序列。它支持定义系统消息、用户消息和助手消息，并允许在消息中插入变量，广泛应用于对话系统、问答链和代理应用。本文将从定义、核心功能、创建方法、应用场景、示例代码和注意事项等方面，系统讲解ChatPromptTemplate的功能与使用方
大语言模型应用指南：Prompt高效微调 AI大模型应用实战 java python javascript kotlin golang 架构人工智能
大语言模型应用指南：Prompt高效微调关键词：大语言模型,Prompt,微调,参数高效,自然语言处理(NLP),对话系统,知识图谱,数据增强1.背景介绍1.1问题由来近年来，大语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）在自然语言处理（NaturalLanguageProcessing,NLP）领域取得了显著进展。预训练模型通过在大规模无标签文本数据上进行训练，学习了丰富的语言知
大语言模型应用指南：交互格式 AI天才研究院 AI大模型企业级应用开发实战 LLM Agent 应用开发计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
大语言模型应用指南：交互格式关键词：大语言模型、交互格式、提示工程、上下文管理、对话系统、人机交互、自然语言处理1.背景介绍随着人工智能技术的快速发展，大语言模型（LargeLanguageModels，LLMs）已经成为了自然语言处理领域的重要突破。这些模型能够理解和生成人类语言，为各种应用场景提供了强大的支持。然而，要充分发挥大语言模型的潜力，我们需要深入理解并掌握与之交互的最佳实践。本文将重
神经网络开发实战：从零基础到企业级应用（含CNN、RNN、BP网络代码详解） Android洋芋神经网络 cnn rnn 深度学习激活函数与损失函数神经网络分层架构反向传播与参数优化
简介神经网络作为深度学习的核心，正在成为现代AI应用的基石。从基础的感知机到复杂的Transformer架构，从图像识别到自然语言处理，神经网络技术的演进推动了人工智能的快速发展。本文将系统介绍神经网络的核心概念、主流模型及其实现原理，并通过三个企业级实战案例（医学图像分类、对话系统开发和光伏预测）展示如何从零开始构建神经网络应用。每个案例都包含完整的Python代码实现、详细解释和部署策略，确保
windows下源码安装golang 616050468 golang安装 golang环境 windows
系统： 64位win7，开发环境：sublime text 2， go版本： 1.4.1 1. 安装前准备(gcc, gdb, git) golang在64位系
redis批量删除带空格的key bylijinnan redis
redis批量删除的通常做法： redis-cli keys "blacklist*" | xargs redis-cli del 上面的命令在key的前后没有空格时是可以的，但有空格就不行了： $redis-cli keys "blacklist*" 1) "blacklist:12: [email protected]
oracle正则表达式的用法 0624chenhong oracle 正则表达式
方括号表达示方括号表达式描述 [[:alnum:]] 字母和数字混合的字符 [[:alpha:]] 字母字符 [[:cntrl:]] 控制字符 [[:digit:]] 数字字符 [[:graph:]] 图像字符 [[:lower:]] 小写字母字符 [[:print:]] 打印字符 [[:punct：]] 标点符号字符 [[:space:]]
2048源码(核心算法有，缺少几个anctionbar，以后补上) 不懂事的小屁孩 2048
2048游戏基本上有四部分组成， 1：主activity，包含游戏块的16个方格，上面统计分数的模块 2：底下的gridview，监听上下左右的滑动，进行事件处理， 3：每一个卡片，里面的内容很简单，只有一个text，记录显示的数字 4：Actionbar，是游戏用重新开始，设置等功能(这个在底下可以下载的代码里面还没有实现) 写代码的流程 1：设计游戏的布局，基本是两块，上面是分
jquery内部链式调用机理换个号韩国红果果 JavaScript jquery
只需要在调用该对象合适(比如下列的setStyles)的方法后让该方法返回该对象（通过this 因为一旦一个函数称为一个对象方法的话那么在这个方法内部this（结合下面的setStyles）指向这个对象） function create(type){ var element=document.createElement(type); //this=element;
你订酒店时的每一次点击背后都是NoSQL和云计算蓝儿唯美 NoSQL
全球最大的在线旅游公司Expedia旗下的酒店预订公司，它运营着89个网站，跨越68个国家，三年前开始实验公有云，以求让客户在预订网站上查询假期酒店时得到更快的信息获取体验。云端本身是用于驱动网站的部分小功能的，如搜索框的自动推荐功能，还能保证处理Hotels.com服务的季节性需求高峰整体储能。 Hotels.com的首席技术官Thierry Bedos上个月在伦敦参加“2015 Clou
java笔记1 a-john java
1，面向对象程序设计（Object-oriented Propramming，OOP）：java就是一种面向对象程序设计。 2，对象：我们将问题空间中的元素及其在解空间中的表示称为“对象”。简单来说，对象是某个类型的实例。比如狗是一个类型，哈士奇可以是狗的一个实例，也就是对象。 3，面向对象程序设计方式的特性： 3.1 万物皆为对象。
C语言 sizeof和strlen之间的那些事 C/C++软件开发求职面试题必备考点（一） aijuans C/C++求职面试必备考点
找工作在即，以后决定每天至少写一个知识点，主要是记录，逼迫自己动手、总结加深印象。当然如果能有一言半语让他人收益，后学幸运之至也。如有错误，还希望大家帮忙指出来。感激不尽。后学保证每个写出来的结果都是自己在电脑上亲自跑过的，咱人笨，以前学的也半吊子。很多时候只能靠运行出来的结果再反过来
程序员写代码时就不要管需求了吗？ asia007 程序员不能一味跟需求走
编程也有2年了，刚开始不懂的什么都跟需求走，需求是怎样就用代码实现就行，也不管这个需求是否合理，是否为较好的用户体验。当然刚开始编程都会这样，但是如果有了2年以上的工作经验的程序员只知道一味写代码，而不在写的过程中思考一下这个需求是否合理，那么，我想这个程序员就只能一辈写敲敲代码了。我的技术不是很好，但是就不代
Activity的四种启动模式百合不是茶 android 栈模式启动 Activity的标准模式启动栈顶模式启动单例模式启动
android界面的操作就是很多个activity之间的切换,启动模式决定启动的activity的生命周期 ; 启动模式xml中配置 <activity android:name=".MainActivity" android:launchMode="standard&quo
Spring中@Autowired标签与@Resource标签的区别 bijian1013 java spring @Resource @Autowired @Qualifier
Spring不但支持自己定义的@Autowired注解，还支持由JSR-250规范定义的几个注解，如：@Resource、 @PostConstruct及@PreDestroy。 1. @Autowired @Autowired是Spring 提供的，需导入 Package:org.springframewo
Changes Between SOAP 1.1 and SOAP 1.2 sunjing Changes Enable SOAP 1.1 SOAP 1.2
JAX-WS SOAP Version 1.2 Part 0: Primer (Second Edition) SOAP Version 1.2 Part 1: Messaging Framework (Second Edition) SOAP Version 1.2 Part 2: Adjuncts (Second Edition) Which style of WSDL
【Hadoop二】Hadoop常用命令 bit1129 hadoop
以Hadoop运行Hadoop自带的wordcount为例， hadoop脚本位于/home/hadoop/hadoop-2.5.2/bin/hadoop，需要说明的是，这些命令的使用必须在Hadoop已经运行的情况下才能执行 Hadoop HDFS相关命令 hadoop fs -ls 列出HDFS文件系统的第一级文件和第一级
java异常处理（初级）白糖_ java DAO spring 虚拟机 Ajax
从学习到现在从事java开发一年多了，个人觉得对java只了解皮毛，很多东西都是用到再去慢慢学习，编程真的是一项艺术，要完成一段好的代码，需要懂得很多。最近项目经理让我负责一个组件开发，框架都由自己搭建，最让我头疼的是异常处理，我看了一些网上的源码，发现他们对异常的处理不是很重视，研究了很久都没有找到很好的解决方案。后来有幸看到一个200W美元的项目部分源码，通过他们对异常处理的解决方案，我终
记录整理-工作问题 braveCS 工作
1）那位同学还是CSV文件默认Excel打开看不到全部结果。以为是没写进去。同学甲说文件应该不分大小。后来log一下原来是有写进去。只是Excel有行数限制。那位同学进步好快啊。 2）今天同学说写文件的时候提示jvm的内存溢出。我马上反应说那就改一下jvm的内存大小。同学说改用分批处理了。果然想问题还是有局限性。改jvm内存大小只能暂时地解决问题，以后要是写更大的文件还是得改内存。想问题要长远啊
org.apache.tools.zip实现文件的压缩和解压，支持中文 bylijinnan apache
刚开始用java.util.Zip，发现不支持中文（网上有修改的方法，但比较麻烦）后改用org.apache.tools.zip org.apache.tools.zip的使用网上有更简单的例子下面的程序根据实际需求，实现了压缩指定目录下指定文件的方法 import java.io.BufferedReader; import java.io.BufferedWrit
读书笔记-4 chengxuyuancsdn 读书笔记
1、JSTL 核心标签库标签 2、避免SQL注入 3、字符串逆转方法 4、字符串比较compareTo 5、字符串替换replace 6、分拆字符串 1、JSTL 核心标签库标签共有13个，学习资料：http://www.cnblogs.com/lihuiyy/archive/2012/02/24/2366806.html 功能上分为4类： (1)表达式控制标签：out
[物理与电子]半导体教材的一个小问题 comsci 问题
各种模拟电子和数字电子教材中都有这个词汇-空穴书中对这个词汇的解释是; 当电子脱离共价键的束缚成为自由电子之后,共价键中就留下一个空位,这个空位叫做空穴我现在回过头翻大学时候的教材,觉得这个
Flashback Database --闪回数据库 daizj oracle 闪回数据库
Flashback 技术是以Undo segment中的内容为基础的，因此受限于UNDO_RETENTON参数。要使用flashback 的特性，必须启用自动撤销管理表空间。在Oracle 10g中， Flash back家族分为以下成员： Flashback Database， Flashback Drop，Flashback Query(分Flashback Query,Flashbac
简单排序:插入排序 dieslrae 插入排序
public void insertSort(int[] array){ int temp; for(int i=1;i<array.length;i++){ temp = array[i]; for(int k=i-1;k>=0;k--)
C语言学习六指针小示例、一维数组名含义，定义一个函数输出数组的内容 dcj3sjt126com c
# include <stdio.h> int main(void) { int * p; //等价于 int *p 也等价于 int* p; int i = 5; char ch = 'A'; //p = 5; //error //p = &ch; //error //p = ch; //error p = &i; //
centos下php redis扩展的安装配置3种方法 dcj3sjt126com redis
方法一 1.下载php redis扩展包代码如下复制代码 #wget http://redis.googlecode.com/files/redis-2.4.4.tar.gz 2 tar -zxvf 解压压缩包，cd /扩展包（进入扩展包然后运行phpize 一下是我环境中phpize的目录，/usr/local/php/bin/phpize (一定要
线程池(Executors) shuizhaosi888 线程池
在java类库中，任务执行的主要抽象不是Thread，而是Executor，将任务的提交过程和执行过程解耦 public interface Executor { void execute(Runnable command); } public class RunMain implements Executor{ @Override pub
openstack 快速安装笔记 haoningabc openstack
前提是要配置好yum源版本icehouse，操作系统redhat6.5 最简化安装，不要cinder和swift 三个节点 172 control节点keystone glance horizon 173 compute节点nova 173 network节点neutron control /etc/sysctl.conf net.ipv4.ip_forward =
从c面向对象的实现理解c++的对象（二） jimmee C++面向对象虚函数
1. 类就可以看作一个struct，类的方法，可以理解为通过函数指针的方式实现的，类对象分配内存时，只分配成员变量的，函数指针并不需要分配额外的内存保存地址。 2. c++中类的构造函数，就是进行内存分配(malloc)，调用构造函数 3. c++中类的析构函数，就时回收内存(free) 4. c++是基于栈和全局数据分配内存的，如果是一个方法内创建的对象，就直接在栈上分配内存了。专门在
如何让那个一个div可以拖动 lingfeng520240 html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd"> <html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml
第10章高级事件（中） onestopweb 事件
index.html <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd"> <html xmlns="http://www.w3.org/
计算两个经纬度之间的距离 roadrunners 计算纬度 LBS 经度距离
要解决这个问题的时候，到网上查了很多方案，最后计算出来的都与百度计算出来的有出入。下面这个公式计算出来的距离和百度计算出来的距离是一致的。 /** * * @param longitudeA * 经度A点 * @param latitudeA * 纬度A点 * @param longitudeB *
最具争议的10个Java话题 tomcat_oracle java
1、Java8已经到来。什么！？ Java8 支持lambda。哇哦，RIP Scala！　　随着Java8 的发布，出现很多关于新发布的Java8是否有潜力干掉Scala的争论，最终的结论是远远没有那么简单。Java8可能已经在Scala的lambda的包围中突围，但Java并非是函数式编程王位的真正觊觎者。　　2、Java 9 即将到来　　 Oracle早在8月份就发布
zoj 3826 Hierarchical Notation(模拟) 阿尔萨斯 rar
题目链接：zoj 3826 Hierarchical Notation 题目大意：给定一些结构体，结构体有value值和key值，Q次询问，输出每个key值对应的value值。解题思路：思路很简单，写个类词法的递归函数，每次将key值映射成一个hash值，用map映射每个key的value起始终止位置，预处理完了查询就很简单了。这题是最后10分钟出的，因为没有考虑value为{}的情

《Learning from Dialogue after Deployment:Feed Yourself, Chatbot!》阅读笔记——持续学习的对话系统

动机

主要工作

例子

模型

反馈的类型

数据搜集三个任务

结果

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