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会喘气的粽子丶
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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
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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》
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PromptEngineering人工智能promptchatgptgptai
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)
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DeekSeek-R1大模型解读与实战教学人工智能pythonjavagithubnode.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
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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aiAIGCPython
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
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DeepSeekR1&AI人工智能与大数据javapythonjavascriptkotlingolang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
LangChainlangchain人工智能机器学习AI编程AIGCjavaspring
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
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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javapythonjavascriptkotlingolang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
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计算机软件编程原理与应用实践javapythonjavascriptkotlingolang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AIGCchatgpt
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pytorchAIGCchatgpt
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AIGCchatgpt
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
- 【llm对话系统】大模型 Llama、Qwen 和 ChatGLM 的网络结构和训练方法对比
kakaZhui
llama人工智能AIGCchatgptpython
1.引言近年来,大型语言模型(LLM)取得了令人瞩目的进展,其中Llama、Qwen和ChatGLM是三个备受关注的开源模型。它们都在Transformer架构的基础上进行了改进和优化,并在各种NLP任务上取得了优异的性能。本文将深入分析Llama、Qwen和ChatGLM的网络结构和训练方法,比较它们的异同以及各自的优势。2.模型结构对比特性LlamaQwenChatGLM基础架构Decoder
- DeepSeek R1本地化部署与联网功能实战指南:从零搭建智能对话系统
Coderabo
pythonDeepSeekR1
前言在人工智能技术快速发展的今天,如何将先进的对话模型DeepSeekR1部署到本地环境并赋予其联网能力,成为许多开发者和企业关注的重点。本文将深入讲解完整的本地化部署流程,并通过实例代码演示如何为模型添加实时网络访问功能。一、环境准备与基础架构1.1硬件需求推荐配置:NVIDIAGPU(RTX3090或更高)+32GB内存+50GB存储空间最低配置:CPU(支持AVX2指令集)+16GB内存+3
- (25-4-01)基于本地知识库的自动问答系统(LangChain+ChatGLM+ModelScope/Huggingface部署): 构建和部署对话系统(1)
码农三叔
《NLP算法实战》训练RAG多模态)langchainpython自然语言处理语言模型bert文心一言Huggingface
13.3.4构建和部署对话系统文件jina_serving.py定义了一个名为KnowledgeBasedChatLLM的类,用于初始化模型配置、加载文件、检索问题答案等操作。其中,LangChain是文件jina_serving.py中的一个重要组件,它通过将自然语言处理技术与信息检索技术相结合,实现了以下功能:模型管理与加载:通过init_model和reinit_model函数,实现了模型的
- Transformer模型结构分析:Encoder、Decoder以及注意力机制详解
AI天才研究院
Python实战大数据AI人工智能自然语言处理人工智能语言模型编程实践开发语言架构设计
作者:禅与计算机程序设计艺术1.简介Transformer模型由论文[1]提出,其基本思想是使用注意力机制代替循环神经网络(RNN)或卷积神经网络(CNN),是一种基于序列到序列(Seq2seq)的机器翻译、文本摘要、对话系统等任务的成功范例。Transformer模型使用全连接层代替RNN和CNN的门控结构,并用多头注意力机制进行了改进,能够在捕捉全局上下文信息的同时,还保持输入输出序列之间的独
- AI对接之对话API对接指南
我码玄黄
AI探索AI工具教你一招人工智能AIAI对接前端
AI对接之对话API对接指南本系列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,对话系统是连接人与机器的重要桥梁。DeepSeekAPI提供了一个强大的对话补全功能,使得开发者能够轻松地将智能对话集成到自己的应用中。本文将详细介绍如何对接DeepSeek的对话补全API,并展示几种典型的使用形式。1.API概览DeepSeek的对话补全API通过一个POST请
- 深入探讨:如何在Python中使用流式传输技术高效调用大型语言模型
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python语言模型microsoft
深入探讨:如何在Python中使用流式传输技术高效调用大型语言模型在现代人工智能应用中,大型语言模型(LargeLanguageModels,LLM)已经成为了强大的工具,能够生成高质量的自然语言文本,并且被广泛应用于各种任务中,如对话系统、文本生成、内容总结等。然而,如何更加高效地调用这些模型,特别是在实时交互的应用中,往往是开发者面临的挑战。流式传输(Streaming)技术提供了一种解决方案
- 【llm对话系统】大模型源码分析之llama模型的long context更长上下文支持
kakaZhui
llama深度学习pytorchAIGCchatgpt
1.引言Llama模型的一个重要特性是支持长上下文处理。本文将深入分析Llama源码中实现长上下文的关键技术点,包括位置编码(positionembedding)的外推方法、注意力机制的优化等。我们将通过详细的代码解析来理解其实现原理。2.位置编码的外推实现2.1旋转位置编码(RoPE)基础Llama采用旋转位置编码(RoPE,RotaryPositionEmbedding)来编码token的位置
- 对话系统(Chatbots) 原理与代码实例讲解
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战大数据AI人工智能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AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍1.1对话系统的发展历程对话系统,又称聊天机器人(Chatbots),是模拟人类对话的计算机程序。从早期的基于规则的系统到如今基于深度学习的智能体,对话系统经历了漫长的发展历程。第一阶段:基于规则的系统(1960s-1990s)早期的对话系统主要基于预先定义的规则和模板。例如,ELIZA(1966)是一个模拟心理治疗师的程序,通过模式匹配和关键词识别来生成回复。这些系统只能处理有限的对
- 【llm对话系统】大模型 RAG 之回答生成:融合检索信息,生成精准答案
kakaZhui
人工智能AIGCchatgptllama
今天,我们将深入RAG流程的最后一步,也是至关重要的一步:回答生成(AnswerGeneration)。在这一步,LLM将融合用户问题和检索到的文档片段,生成最终的答案。这个过程不仅仅是简单的文本拼接,更需要LLM对检索结果进行理解、推理和整合,才能输出准确、流畅且符合用户需求的答案。一、回答生成的目标RAG中回答生成的目标主要包括:准确性(Accuracy):生成的答案需要准确回答用户的问题,并
- 大模型问答机器人的智能化程度
AI大模型应用之禅
AI大模型与大数据javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
大模型、问答机器人、智能化程度、自然语言处理、深度学习、Transformer模型、知识图谱、推理能力、对话系统1.背景介绍近年来,人工智能技术取得了飞速发展,特别是深度学习的兴起,为自然语言处理(NLP)领域带来了革命性的变革。其中,大模型问答机器人作为一种新型的智能交互系统,凭借其强大的语言理解和生成能力,在客服、教育、娱乐等领域展现出广阔的应用前景。问答机器人是指能够理解用户自然语言问题并给
- 【llm对话系统】大模型源码分析之 LLaMA 位置编码 RoPE
kakaZhui
llama深度学习人工智能AIGCchatgpt
在自然语言处理(NLP)领域,Transformer模型已经成为主流。然而,Transformer本身并不具备处理序列顺序的能力。为了让模型理解文本中词语的相对位置,我们需要引入位置编码(PositionalEncoding)。本文将深入探讨LLaMA模型中使用的RotaryEmbedding(旋转式嵌入)位置编码方法,并对比传统的Transformer位置编码方案,分析其设计与实现的优势。1.传
- 【llm对话系统】大模型RAG之基本逻辑
kakaZhui
人工智能数据库AIGCchatgptllama
大模型RAG之基本逻辑:让LLM更精准地回答你的问题(降低幻觉)你是否遇到过这样的情况:当你向LLM提问时,它可能会给出一些“一本正经胡说八道”的答案,或者无法回答一些特定领域的专业问题?为了解决这个问题,RAG(Retrieval-AugmentedGeneration,检索增强生成)技术应运而生。RAG将检索(Retrieval)和生成(Generation)结合起来,让LLM在回答问题时,能
- 【llm对话系统】基于llm的实时多轮对话如何做kv cache
kakaZhui
人工智能前端算法chatgptAIGC
问题分析用户流式输入,同步KVCache轮次切换,context动态新增如何同步进行KVCache整体方案随着用户输入新的信息,context会动态增长。为了提高LLM的响应速度和效率,我们通常会使用KVCache来存储context的向量表示,以便快速检索相关信息。当context动态新增时,我们需要同步更新KVCache,以下是几种常见的方法:1.实时计算:原理:每当context新增内容时,
- 【llm对话系统】RL强化学习的技术演进与RLHF
kakaZhui
人工智能chatgptllama
一、强化学习基础知识强化学习(ReinforcementLearning,RL)是一种机器学习方法,它通过智能体(Agent)与环境(Environment)的交互来学习如何行动以最大化累积奖励(Reward)。1.核心概念:智能体(Agent):做出决策并采取行动的学习者。环境(Environment):智能体所处的外部世界,对智能体的行动做出反应。状态(State,S):对环境当前情况的描述。
- 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
JavaScriptjquery
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
javaspring@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
ChangesEnableSOAP 1.1SOAP 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_
javaDAOspring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