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

【智能客服】智能客服的核心技术-对话系统姚瑞南智能客服人工智能自然语言处理 chatgpt
目录一、基本概念二、对话系统的应用场景三、对话系统的常见构建方式四、一般架构AutomaticSpeechRecognition(ASR)NaturalLanguageUnderstanding(NLU)DialogueManagement(DM)NaturalLanguageGeneration(NLG)基于模板基于统计一、基本概念对话系统：与真人进行对话的系统。这里首先用案例介绍一下对话系统的
LLM OS 系统架构详细设计 AI天才研究院 AI大模型企业级应用开发实战系统架构
LLMOS系统架构详细设计1.背景介绍近年来，大型语言模型（LargeLanguageModel,LLM）取得了飞速发展，在自然语言处理、对话系统、文本生成等领域展现出卓越的性能。然而，现有的LLM系统架构仍然存在诸多局限性，例如可扩展性不足、资源利用率低下、缺乏灵活的应用开发支持等。为了充分发挥LLM的潜力，迫切需要一个高效、灵活、易用的LLM操作系统（OperatingSystem,OS）。本
【llm对话系统】 LLM 大模型推理python实现：vLLM 框架 kakaZhui 人工智能 AIGC chatgpt python llama
在LLM的应用中，推理(Inference)阶段至关重要。它指的是利用训练好的LLM模型，根据输入(Prompt)生成文本的过程。然而，LLM的推理速度往往较慢，尤其是在处理长序列或高并发请求时，效率瓶颈尤为突出。为了解决这个问题，vLLM应运而生！vLLM是一个专为LLM设计的高吞吐、低延迟的推理和服务引擎，它能够显著提升LLM的推理速度，让你的应用如虎添翼！今天，我们就来一起探索vLLM的奥秘
阿里云PAI大模型RAG对话系统最佳实践阿里云云栖号云栖号技术分享阿里云云计算云原生 ai 人工智能
去年4月至9月，阿里云人工智能平台PAI团队与大数据基础工程技术团队合作，构建了基于知识库检索增强的大模型答疑对话机器人，并在阿里云官方答疑链路、研发小蜜、钉钉大数据技术服务助手等多个线上场景上线，显著提升答疑效率。相关文档：【万字长文】基于阿里云PAI搭建知识库向量检索增强的大模型对话系统上线几个月来，随着RAG技术日趋火热，我们保持对线上链路的迭代，不断加入学界业界最新的RAG优化技术（eg:
Bedrock Claude Chat: 基于AWS Bedrock和Claude的智能聊天机器人 2401_87458778 aws 机器人云计算
BedrockClaudeChat:智能聊天的新选择在人工智能和自然语言处理技术飞速发展的今天，智能聊天机器人正在各行各业得到广泛应用。AWS推出的BedrockClaudeChat项目为开发者提供了一个强大而灵活的聊天机器人解决方案，让构建智能对话系统变得前所未有的简单。项目概述BedrockClaudeChat是一个基于AmazonBedrock平台和Anthropic公司Claude大语言模
【llm对话系统】大模型源码分析之 LLaMA 模型的 Masked Attention kakaZhui llama 人工智能 AIGC chatgpt python
在大型语言模型（LLM）中，注意力机制（AttentionMechanism）是核心组成部分。然而，在自回归（autoregressive）模型中，例如LLaMA，我们需要对注意力进行屏蔽（Masking），以防止模型“偷看”未来的信息。本文将深入探讨LLaMA模型中MaskedAttention的实现逻辑，并对比其他类型大模型中常用的MaskedAttention方案。1.什么是MaskedAt
饿了么算法工程师-AIGC岗内推飞300 AIGC 业界资讯
1、紧跟业界最新自然语言处理技术动态，深入研发并努力创新，特别是在LLM、多模态理解和LLMAgent领域。2、基于大型语言模型开展文本生成、自然语言理解以及智能对话系统的研发，提出新颖的算法/模型，并进行实际开发和应用。3、探索多模态数据的结合，包括图像、文本、语音等，以丰富智能系统的理解和交互能力。4、将自然语言处理技术与具体业务场景相结合，考虑业务的特殊性并适配业务需求。参与到具体的NLP相
AI产品怎样才能打造出像人类一样聪明和有情商？ AI天才研究院 Python实战 DeepSeek R1 &大数据AI人工智能大模型 AI实战大数据人工智能语言模型 Java Python 架构设计
作者：禅与计算机程序设计艺术1.简介随着人工智能技术的飞速发展、算法能力的不断增强、数据集的积累、计算设备的普及，人工智能已经成为各个行业、各个领域的重要突破性技术。然而，面对这一技术带来的巨大变革，如何为用户提供更加人性化的服务，并让人工智能模型对用户输入做出智能回应，则成为了一个长期且艰难的挑战。今天，我们将讨论一些常见的人机交互相关的问题，如语言模型、对话系统、生成模型等，并从中可以窥视到人
最全中文对话数据集（不定期更新）数据猎手小k 人工智能大数据
随着人工智能技术的发展，自然语言处理（NLP）领域中的对话系统逐渐成为研究的热点。为了提升对话系统的性能，需要大量的高质量对话数据来训练和优化模型。然而，中文对话数据相对于英文来说较为稀缺，且质量参差不齐，这限制了中文对话系统的发展。因此，构建大规模、高质量的中文对话数据集成为了一个迫切的需求。一、研究意义1、推动中文NLP发展：大规模高质量的中文对话数据集能够为中文自然语言处理领域的研究提供基础
DeepSeek API是什么兔兔爱学习兔兔爱学习大模型 python prompt 算法
DeepSeekAPI是一个提供人工智能服务的接口，它允许开发者通过简单的API调用来实现各种高级的自然语言处理（NLP）任务，如文本生成、对话系统、文本摘要、问答系统等。DeepSeekAPI通常基于先进的大模型，如Transformer架构的模型，提供了强大的语言理解和生成能力。DeepSeekAPI的特点易于集成：开发者可以通过简单的HTTP请求调用API，无需深入了解底层模型的具体实现。高
如何通过提示词更好地利用AI lally. 人工智能
如何通过提示词工程释放AI的全部潜力：7个深度优化技巧前言：为什么提示词决定AI的输出质量？在人工智能对话系统的使用中，提示词（Prompt）就像开启宝藏的密码钥匙。研究表明，优化后的提示词可使输出质量提升300%（AIResearchLab,2023）。本指南将系统解析提示词设计的核心方法论，并提供可直接复用的模板库。一、基础构建：打造高效提示词的4大支柱1.1精准目标定位术原理分析：模糊指令导
python中轻量级 LLM 应用开发框架 Promptic 如何有效进行对话管理？大懒猫软件 python prompt llama redis
使用Promptic进行对话管理是一个高效且灵活的过程，它通过装饰器模式、动态提示生成、状态管理等功能，帮助开发者快速构建基于LLM的对话系统。以下是详细的全过程分析：1.安装Promptic首先，需要通过pip安装Promptic：bash复制pipinstallpromptic2.基本用法Promptic使用@llm装饰器将普通函数转换为由LLM驱动的函数。函数的文档字符串将作为提示模板，与函
知识图谱的作用及其更新方式甜瓜瓜哥面试人工智能知识图谱人工智能
知识图谱的作用及其更新方式简介作用1.语义理解和推理2.信息检索3.推荐系统4.自然语言处理5.智能对话系统更新知识图谱的过程1.数据收集2.数据清洗和处理3.知识抽取4.知识融合5.验证和评估6.部署和应用总结简介知识图谱是一种以图形结构表示知识的方法，它包含了实体（如人物、地点、事物）以及它们之间的关系。知识图谱可以用于帮助计算机理解和处理自然语言，进行信息检索，进行推荐系统等多种应用。作用1
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 python ollama deepseek
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
Decoder-Only、Encoder-Only、Encoder-Decoder 区别会喘气的粽子丶 nlp 人工智能
Decoder-Only、Encoder-Only和Encoder-Decoder是三种常见的神经网络架构，主要用于自然语言处理（NLP）任务。它们在结构和应用上有显著的区别。1.Decoder-Only架构描述：仅包含解码器部分，没有编码器。应用：通常用于生成任务，如语言模型和对话系统。代表模型：GPT（GenerativePre-trainedTransformer）特点：自回归生成：模型通过
使用Python中的LangChain库优化消息长度：从聊天历史到模型性能的全面指南 m0_57781768 python langchain easyui
使用Python中的LangChain库优化消息长度：从聊天历史到模型性能的全面指南在现代人工智能应用中，大语言模型（LLM）扮演着越来越重要的角色，尤其是在对话系统、智能助理和其他自然语言处理任务中。然而，所有的模型都有一个有限的上下文窗口，意味着它们可以处理的输入令牌（tokens）数量是有限的。当我们需要处理较长的对话历史或复杂的任务链时，如何管理传递给模型的消息长度变得至关重要。在这篇文章
基于医疗知识图谱的问答系统基于知识图谱的多轮问答附完整代码数据详细教程计算机毕设论文深度学习-自然语言处理nlp 医疗知识知识图谱 Neo4j 多轮问答
这个项目已实现的功能：1.闲聊类的单论对话2.基于知识图谱的多轮问答数据链接：链接：https://pan.baidu.com/s/1oPr1m8aaIeoMu53OIEULPg提取码：fh39一、项目来源由于之前用Rasa构建过对话系统，因此一直想脱离Rasa这个开源框架，从底层开始构建一个可以实现相似功能的对话系统，毕竟框架用的再溜，都不如自己做一遍。恰巧在Rasa群里看到了前辈分享的一个项目
《AI对话秘籍：5个Prompt Engineering核心技巧让DeepSeek输出质量翻倍》 Athena-H Prompt Engineering 人工智能 prompt chatgpt gpt ai
引言随着自然语言处理技术的飞速发展，像ChatGPT这样的AI对话系统已经广泛应用于客服、教育、创作等多个领域。然而，如何高效地与这些语言模型进行交互，获得准确、相关且高质量的回复，成为了应用中的一个关键挑战。这时，PromptEngineering（提示词工程）便成为了一项必不可少的技能。PromptEngineering的核心目标是通过优化与模型的输入互动方式，让模型生成更加符合预期的输出。在
私有AI对话系统实战：基于Ollama+OpenWebUI的DeepSeek-R1本地化部署手把手教学（可共享访问） Developer-YC DeekSeek-R1 大模型解读与实战教学人工智能 python java github node.js 语言模型后端
引言：为什么选择本地部署大模型？在数据隐私日益重要的今天，云端AI服务的局限性逐渐显现——敏感信息泄露风险、网络延迟依赖、定制化能力不足。而通过**Ollama（模型管理框架）和OpenWebUI（可视化交互工具）**的组合，开发者可以轻松实现大模型（如DeepSeek-R1）的本地部署，兼顾性能与安全。本文将以DeepSeek-R1为例，详解从环境配置到实战应用的全流程。一、工具与模型简介1.O
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
AI对接之多轮对话对接指南我码玄黄 AI 探索 AI 工具教你一招人工智能 ai AIGC Python
AI对接之多轮对话对接指南前言本系列AI的API对接均以DeepSeek为例，其他大模型的对接方式类似。在人工智能领域，多轮对话系统是模拟人类自然对话流程的关键技术之一。DeepSeekAPI提供的/chat/completions接口允许开发者实现无状态的多轮对话功能，这意味着每次请求都需要包含之前所有的对话历史。以下是对接AI多轮对话的指南和几种典型的使用形式。对接指南初始化API客户端：首先
【LangChain编程：从入门到实践】构建记忆系统杭州大厂Java程序媛 DeepSeek R1 &AI人工智能与大数据 java python javascript kotlin golang 架构人工智能
【LangChain编程：从入门到实践】构建记忆系统关键词：LangChain,编程范式,记忆系统,对话系统,AI,NLP,知识库,推理1.背景介绍在人工智能领域，对话系统的研究与应用已经取得了显著的进展。然而，大多数对话系统都面临着一个问题：它们缺乏持久的记忆能力。这意味着每次对话结束后，系统几乎会忘记之前的信息，导致对话体验不连贯，甚至会出现逻辑错误。LangChain是一种新兴的编程范式，它
AIGC技术内幕：底层架构与工作原理牛肉胡辣汤 AIGC
目录AIGC技术内幕：底层架构与工作原理背景底层架构1.代码建议模块2.代码审查模块3.项目管理模块工作原理结论AIGC技术内幕：底层架构与工作原理背景AI对话大师是一种基于深度学习的聊天生成语言大模型，它被用于构建智能对话系统以及提供各种应用场景下的实时建议和优化。其中，AIGC（AIGuidanceComponent）是AI对话大师的重要组成部分之一，负责提供代码和项目管理等方面的技术支持和优
LangChain教程 - 系列文章花千树-010 LangChain langchain 人工智能机器学习 AI编程 AIGC java spring
LangChain是一个专为开发大语言模型（LLM）应用程序设计的框架。它提供了丰富的模块化工具，支持开发者轻松构建、管理和部署复杂的LLM应用程序。LangChain允许将语言模型、提示模板、输出解析器等组件进行无缝集成，同时支持链式调用和复杂任务的处理，适用于对话系统、内容生成、翻译等多种场景。系列文章索引：表达式语言(LCEL)LangChain教程-构建智能链（J-LangChain-智能
LlamaIndex架构设计：大模型长期记忆模块竟暗藏图数据库玄机威哥说编程数据库 llama
随着人工智能技术的不断发展，大型语言模型（LLM）已经在自然语言处理、文本生成、对话系统等领域取得了显著的进展。然而，尽管这些模型在理解和生成语言方面表现出色，它们却面临着一个重要问题——长期记忆的缺失。传统的语言模型通常只依赖于当前输入的信息，并且无法记住过去的上下文或从历史中积累的知识。这使得它们在需要长期记忆或复杂知识推理的任务中表现不佳。为了解决这一问题，越来越多的研究开始探索如何为大模型
AI在虚拟客户服务中的应用：提供24_7支持 AI大模型应用之禅计算机软件编程原理与应用实践 java python javascript kotlin golang 架构人工智能
AI在虚拟客户服务中的应用：提供24/7支持关键词：虚拟客服,自然语言处理(NLP),聊天机器人,对话系统,深度学习,用户支持,自动化1.背景介绍随着互联网和移动互联网的迅速发展，客户服务成为各大企业提升竞争力的重要环节。但传统的客服模式存在诸多痛点：人力成本高、响应时间慢、工作时间有限等。在企业面临全时用户需求和竞争压力日益加剧的当下，如何以更低的成本、更快的速度、更高效的资源利用率，持续提供优
柳暗花明又一村：Seq2Seq编码器解码器架构 AI大模型应用之禅计算机软件编程原理与应用实践 java python javascript kotlin golang 架构人工智能
Seq2Seq,编码器-解码器,自然语言处理,机器翻译,文本生成,循环神经网络,长短期记忆网络1.背景介绍在人工智能领域，自然语言处理(NLP)始终是研究的热点之一。从机器翻译到文本摘要，从对话系统到问答机器人，Seq2Seq编码器-解码器架构在众多NLP任务中展现出强大的能力。传统的机器翻译方法通常依赖于统计模型和规则引擎，难以捕捉语言的复杂性和语义关系。随着深度学习的兴起，Seq2Seq架构为
【llm对话系统】大模型 Llama 源码分析之并行训练方案 kakaZhui llama 人工智能 AIGC chatgpt
1.引言训练大型语言模型(LLM)需要巨大的计算资源和内存。为了高效地训练这些模型，我们需要采用各种并行策略，将计算和数据分布到多个GPU或设备上。Llama作为当前最流行的开源大模型之一，其训练代码中采用了多种并行技术。本文将深入Llama的训练代码，分析其并行训练方案，主要关注参数并行和部分结构参数共享。2.并行训练策略概述常见的并行训练策略包括：数据并行(DataParallelism,DP
【llm对话系统】大模型 Llama 源码分析之 LoRA 微调 kakaZhui llama 深度学习 pytorch AIGC chatgpt
1.引言微调(Fine-tuning)是将预训练大模型(LLM)应用于下游任务的常用方法。然而，直接微调大模型的所有参数通常需要大量的计算资源和内存。LoRA(Low-RankAdaptation)是一种高效的微调方法，它通过引入少量可训练参数，固定预训练模型的权重，从而在保持性能的同时大大减少了计算开销。本文将深入分析LoRA的原理，并结合Llama源码解读其实现逻辑，最后探讨LoRA的优势。2
【llm对话系统】大模型 Llama 源码分析之 Flash Attention kakaZhui llama 人工智能 AIGC chatgpt
1.写在前面近年来，基于Transformer架构的大型语言模型(LLM)在自然语言处理(NLP)领域取得了巨大的成功。Transformer的核心组件是自注意力(Self-Attention)机制，它允许模型捕捉输入序列中不同位置之间的关系。然而，标准的自注意力机制的计算复杂度与序列长度的平方成正比，这使得它在处理长序列时效率低下。为了解决这个问题，FlashAttention被提出，它是一种高
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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