- The Definitive ANTLR 4 Reference (2nd Edition) - Chapter 1
陨落
ANTLR语言antlr
Chapter1-MeetANTLR本书PartI中,我们的目标是对ANTLR的能力有一个整体的认知,并尝试探索语言应用框架。一旦我们有了整体的概念,我们接下来就会在PartII中通过大量的真实案例系统学习ANTLR。本书开始,我们要先安装ANTLR,然后尝试制作一个简单的“helloworld”的grammer。1.1安装ANTLRANTLR是用Java编写的,所以在开始使用之前需要有完整的Ja
- NLP从零开始------17.文本中阶处理之序列到序列模型(2)
人生百态,人生如梦
nlp从零开始自然语言处理人工智能
3.学习序列到序列模型可以看成一种条件语言模型,以源句x为条件计算目标句的条件概率该条件概率通过概率乘法公式分解为从左到右每个词的条件概率之积:序列到序列模型的监督学习需要使用平行语料,其中每个数据点都包含一对源句和目标句。以中译英机器翻译为例,平行语料的每个数据点就是一句中文句子和对应的一句英文句子。机器翻译领域较为有名的平行语料库来自机器翻译研讨会(workshoponmachinetrans
- AI 大模型在文本生成任务中的创新应用
AI_Guru人工智呢
人工智能
概述随着人工智能技术的飞速发展,大模型在文本生成任务中的应用越来越广泛。这些模型通过深度学习技术,能够生成连贯、有意义的文本,甚至在某些情况下达到与人类写作难以区分的程度。本文将探讨AI大模型在文本生成任务中的创新应用,包括自动文摘、机器翻译、创意写作等领域。自动文摘自动文摘是指从给定文本中自动提取关键信息,生成简短摘要的过程。这对于处理大量文本数据、快速获取信息尤为重要。代码示例:基于BERT的
- Hugging Face教程
小牛笔记
自然语言处理人工智能自然语言处理
HuggingFace教程1.引言在当今数字化时代,自然语言处理(NLP)在各个领域中扮演着重要角色。从文本分类、情感分析到机器翻译和对话系统,NLP技术的应用日益广泛。在NLP领域,HuggingFace是一个备受欢迎的开源工具库,提供了丰富的预训练模型和强大的工具,帮助开发者快速构建和部署NLP应用。2.HuggingFace简介HuggingFace是一个专注于NLP的开源组织,致力于提供易
- RNN及其变体
豫儿啊~
lstm人工智能rnn
RNN及其变体RNN模型定义循环神经网络:一般接受的一序列进行输入,输出也是一个序列作用和应用场景:RNN擅长处理连续语言文本,机器翻译,文本生成,文本分类,摘要生成RNN模型的分类根据输入与输出结构NVsN:输入和输出等长,应用场景:对联生成;词性标注;NERNVs1:输入N,输出为单值,应用场景:文本分类1VsN:输出是一个,输出为N,应用场景:图片文本生成NVsM:输入和输出不等长,应用场景
- 文字模型训练分析评论(算法实战)
富士达幸运星
算法人工智能机器学习
文字模型训练,尤其是在自然语言处理(NLP)领域,是构建能够理解、解释、生成人类语言系统的核心步骤。这类模型广泛应用于文本分类、情感分析、机器翻译、聊天机器人、摘要生成等多个方面。针对文字模型训练后的分析评论,可以从以下几个方面进行:1.性能评估准确率/错误率:评估模型在测试集上的准确率或错误率是最直接的方式,这能反映模型的基本性能。混淆矩阵:对于分类任务,混淆矩阵可以详细展示模型在各个类别上的表
- 什么是LLM,主要用途有哪些,在应用中有哪些优势和局限性?
好好学习的不知名程序员
机器学习深度学习AIGC人工智能
LLM(大型语言模型)在实际应用中的优势包括多领域应用、技术突破、创新应用等。其局限性则包括设计挑战、行为问题、科学难题等。LLM在实际中的应用优势:1.多领域应用:自然语言处理:LLM在机器翻译、语音识别、文本生成等领域表现出色。智能对话系统:LLM能够提供与人类相似的聊天机器人体验。内容创作:从文章写作到代码开发,LLM都能提供高效的辅助。2.技术突破:深度学习架构:LLM基于先进的深度学习技
- 【机器学习】机器学习与大模型在人工智能领域的融合应用与性能优化新探索
E绵绵
Everything人工智能机器学习大模型pythonAIGC应用科技
文章目录引言机器学习与大模型的基本概念机器学习概述监督学习无监督学习强化学习大模型概述GPT-3BERTResNetTransformer机器学习与大模型的融合应用自然语言处理文本生成文本分类机器翻译图像识别自动驾驶医学影像分析语音识别智能助手语音转文字大模型性能优化的新探索模型压缩权重剪枝量化知识蒸馏分布式训练数据并行模型并行异步训练高效推理模型裁剪缓存机制专用硬件未来展望跨领域应用智能化系统人
- 《跨越文化与语言的鸿沟:人工智能的挑战与机遇》
程序猿阿伟
人工智能
在全球化的时代,不同文化和语言之间的交流日益频繁。然而,文化和语言的多样性也带来了理解和交流上的巨大挑战。人工智能作为一项具有变革性的技术,在应对这些差异方面发挥着越来越重要的作用,但同时也面临着诸多困难。语言是文化的载体,每种语言都蕴含着独特的文化内涵、价值观和思维方式。不同语言的语法结构、词汇用法和表达方式千差万别,这使得机器翻译等自然语言处理任务变得异常复杂。例如,某些语言中的词汇可能在其他
- 深度学习--复制机制
Ambition_LAO
深度学习
复制机制(CopyMechanism)是自然语言处理(NLP)中特别是在文本生成任务中(如机器翻译、摘要生成等)使用的一种技术。它允许模型在生成输出时不仅仅依赖于其词汇表中的单词,还可以从输入文本中“复制”单词到输出文本中。这种机制非常有用,尤其是在处理未见过的词汇或专有名词时。1.概念复制机制的基本思想是,在生成每个输出单词时,模型不仅从其词汇表中选择一个词,还可能直接从输入序列中复制一个词。这
- 【ShuQiHere】“从 One-Hot 到 GPT:窥探词表示技术的演变”
ShuQiHere
gpt神经网络机器学习人工智能
【ShuQiHere】在自然语言处理(NLP)领域,如何让机器理解人类语言一直是一个核心问题。而词表示(WordRepresentation)正是解决这个问题的基础技术。通过词表示,我们可以将文本中的词语转化为计算机能够理解和处理的数字向量,这为各种NLP任务,如文本分类、情感分析、机器翻译等,提供了强大的支持。从最早的One-Hot编码,到如今广泛应用的上下文相关词嵌入技术,词表示技术已经走过了
- 探索Ruby的自然语言处理宝库:文本魔法的艺术
2401_85743969
ruby自然语言处理开发语言
标题:探索Ruby的自然语言处理宝库:文本魔法的艺术在人工智能的浪潮中,自然语言处理(NLP)成为了连接人类语言与机器理解的桥梁。Ruby,作为一种优雅而富有表现力的编程语言,拥有一系列强大的NLP库,它们使得文本分析、情感分析、机器翻译等任务变得简单而高效。本文将深入探索Ruby世界中的一些顶尖NLP库,并展示如何使用这些工具来执行实际的NLP任务。RubyNLP库的魔力Ruby的自然语言处理库
- 人工智能中的语言模型演变
机器之心AI
人工智能语言模型自然语言处理
令人惊讶的是,语言模型在这些年间已经显著改变了人工智能领域的整体面貌。设计这些模型的目的是为了理解、人类语言的生成和处理,从自然语言处理到机器翻译甚至创意写作,这些模型日趋复杂且多功能,应用范围从自然语言处理到机器翻译,甚至创意写作。本文详细阐述了语言模型在人工智能领域从早期到先进能力的发展过程。早期的语言模型基于统计方法。这些模型通常被称为n-gram模型,通过计算词序列的频率来预测句子中的下一
- 什么是ChatGPT
丨逐风者丨
什么是ChatGPT?ChatGPT是OpenAI公司训练的一个大型语言模型。它是基于Transformer架构的,拥有超过350GB的参数,可以进行各种自然语言处理任务,如语音识别、机器翻译、对话生成和问答等。ChatGPT模型是在大量的网络文本数据上进行训练的,因此它可以生成高质量的文本内容。它可以根据输入文本生成一段相关的文本,或者回答问题并生成针对性的回答。它还可以根据输入的提示生成一段文
- NLP技术
小天才dhsb
网络其他
自然语言处理(NLP)技术可以应用在多个领域,例如机器翻译、情感分析、文本分类等。以下是几个例子:1.机器翻译:NLP技术可以将一种语言的文本自动翻译成另一种语言。例如,谷歌翻译就是应用了NLP技术,它可以将英语的文本翻译成其他语言,如法语、西班牙语等。2.情感分析:NLP技术可以分析文本中的情感倾向。例如,通过分析社交媒体上用户的评论和推文,可以判断用户对某个产品或事件的情感态度是正面的、负面的
- 小白看得懂的 Transformer
zy_zeros
python开发语言
1.导语谷歌推出的BERT模型在11项NLP任务中夺得SOTA结果,引爆了整个NLP界。而BERT取得成功的一个关键因素是Transformer的强大作用。谷歌的Transformer模型最早是用于机器翻译任务,当时达到了SOTA效果。Transformer改进了RNN最被人诟病的训练慢的缺点,利用self-attention机制实现快速并行。并且Transformer可以增加到非常深的深度,充分
- 深度学习笔记1:神经网络端到端学习笔记
撒哈拉土狼
深度学习
许多重要问题都可以抽象为变长序列学习问题(sequencetosequencelearning),如语音识别、机器翻译、字符识别。这类问题的特点是,1)输入和输出都是序列(如连续值语音信号/特征、离散值的字符),2)序列长度都不固定,3)并且输入输出序列长度没有对应关系。因此,传统的神经网络模型(DNN,CNN,RNN)不能直接以端到端的方式解决这类问题的建模和学习问题。解决变长序列的端到端学习,
- 深度学习的进展
CuiXg
深度学习人工智能
深度学习的进展深度学习作为人工智能领域的重要分支之一,利用神经网络模拟人类大脑的学习过程,通过数据训练模型以自动提取特征、识别模式、进行分类和预测等任务。近年来,深度学习在多个领域取得显著进展,尤其在自然语言处理、计算机视觉、语音识别和机器翻译等方面实现了突破性进展。方向一:深度学习的基本原理和算法深度学习基于神经网络概念,涉及反向传播、卷积神经网络、循环神经网络等算法。这些算法模拟人脑神经元间的
- Pytorch学习记录-接近人类水平的GEC(使用混合机器翻译模型)
我的昵称违规了
五月第二周要结束了,接下来的三个月主要是文献阅读,准备8、9月的开题报告,技术类的文献集中在GEC和Textmaching的应用方面,读完之后找demo复现,然后应用。理论方面的论文也都是英文的8.NearHuman-LevelPerformanceinGrammaticalErrorCorrectionwithHybridMachineTranslation昨天一天没看论文,发现我文献阅读速度太
- 【Transformer】Transformer的简单了解:Positional Encoding、Self-attention、Batch 与 Layer Norm 等
magic_ll
transformer深度学习
自从2017年Transformer模型被提出以来,它已经从论文最初的机器翻译领域,转向语音,图像,视频等等方面的应用。最近的SegmentAnything论文提出,阅读论文其中大量的transformer的在图像方面的应用。所以这里还是加紧记录下transformer相关内容。transformer初了解PositionalEncoding(位置编码)Self-attention(自注意力机制)
- ChatGPT和LLM
小米人er
我的博客chatgpt
ChatGPT和LLM(大型语言模型)之间存在密切的关系。首先,LLM是一个更为抽象的概念,它包含了各种自然语言处理任务中使用的各种深度学习模型结构。这些模型通过建立深层神经网络,根据已有的大量文本数据进行文本自动生成。其核心思想是基于训练数据中的统计规律,将输入序列转化为概率分布,进而输出目标序列。这种技术广泛应用于各种自然语言处理任务,如机器翻译、语音识别、文本生成等。而ChatGPT则是基于
- 深度学习的进展
五行缺你94
笔记深度学习人工智能
深度学习是人工智能领域的一个重要分支,它利用神经网络模拟人类大脑的学习过程,通过大量数据训练模型,使其能够自动提取特征、识别模式、进行分类和预测等任务。近年来,深度学习在多个领域取得了显著的进展,尤其在自然语言处理、计算机视觉、语音识别和机器翻译等领域取得了突破性的进展。随着算法和模型的改进、计算能力的提升以及数据量的增长,深度学习的应用范围不断扩大,对各行各业产生了深远的影响。方向一:深度学习的
- NLP_自然语言处理项目(2):seq2seq_attention_机器翻译(基于PyTorch)
@硬train一发
NLP自然语言处理机器翻译pytorch
1、seq2seq_attention_机器翻译seq2seq_attention是一种基于神经网络的机器翻译模型,它通过编码器和解码器两个部分实现翻译功能。编码器将源语言句子转换为一个固定长度的向量表示,解码器则将这个向量作为输入,生成目标语言句子的翻译结果。在seq2seq_attention中,编码器和解码器都是由循环神经网络(RNN)组成的。编码器将源语言句子中的每个单词依次输入RNN,每
- 【自然语言处理】seq2seq模型—机器翻译
X.AI666
自然语言处理自然语言处理机器翻译人工智能
清华大学驭风计划课程链接学堂在线-精品在线课程学习平台(xuetangx.com)代码和报告均为本人自己实现(实验满分),只展示主要任务实验结果,如果需要详细的实验报告或者代码可以私聊博主有任何疑问或者问题,也欢迎私信博主,大家可以相互讨论交流哟~~案例简介seq2seq是神经机器翻译的主流框架,如今的商用机器翻译系统大多都基于其构建,在本案例中,我们将使用由NIST提供的中英文本数据训练一个简单
- 深度学习的应用实例
数字化信息化智能化解决方案
深度学习人工智能
深度学习在各个领域都有广泛的应用,下面我将为您介绍一些在自然语言处理、计算机视觉、语音识别和机器翻译等领域的应用实例以及最新进展和突破。自然语言处理(NLP)情感分析:深度学习模型如循环神经网络(RNN)和Transformer等已被广泛用于情感分析任务,例如识别文本中的情感倾向或情感类别。最新的进展包括使用预训练的语言模型(如BERT)进行情感分析,这些模型在大量无监督数据上进行预训练,并在特定
- 深度学习的进展
JayGboy
深度学习人工智能
深度学习的进展深度学习是人工智能领域的一个重要分支,它利用神经网络模拟人类大脑的学习过程,通过大量数据训练模型,使其能够自动提取特征、识别模式、进行分类和预测等任务。近年来,深度学习在多个领域取得了显著的进展,尤其在自然语言处理、计算机视觉、语音识别和机器翻译等领域取得了突破性的进展。随着算法和模型的改进、计算能力的提升以及数据量的增长,深度学习的应用范围不断扩大,对各行各业产生了深远的影响。深度
- 机器翻译及相关技术
d64273b6f382
机器翻译(MT):将一段文本从一种语言自动翻译为另一种语言,用神经网络解决这个问题通常称为神经机器翻译(NMT)。主要特征:输出是单词序列而不是单个单词。输出序列的长度可能与源序列的长度不同。数据预处理:将数据集清洗、转化为神经网络的输入minbatchEncoder-Decoderencoder:输入到隐藏状态decoder:隐藏状态到输出SequencetoSequence模型模型:训练:预测
- [机器学习]详解transformer---小白篇
是安澜啊
深度学习神经网络
1.背景:Transformer是2017年的一篇论文《AttentionisAllYouNeed》提出的一种模型架构,这篇论文里只针对机器翻译这一种场景做了实验,并且由于encoder端是并行计算的,训练的时间被大大缩短了。全面击败了当时的SOTA,现阶段,Transformer在cv领域也是全面开花,基于transformer的目标识别,语义分割等算法也是经常屠榜。论文:[1706.03762
- 人工智能
阳光照我心房
今天看了下人工智能的资料,了解了下,人工智能的应用方向,实现技术。了解到人工智能、机器学习、深度学习的关系,神经网络是深度学习的实现的模型。语音、图像、机器翻译、机器人、文本挖掘和分类。感觉机器学习自己挺感兴趣啊
- AI和人类到底啥关系?机器智能与人类智慧共存
一字之师顿悟
在阿里极度重视的领域中,新零售、物流、公益等等已经为阿里刷了太多的存在感,但同时不能被忽视的,还有AI。马云发起的名字颇有武侠气息的“达摩院”,就是阿里围绕着科学、技术成立的全球性的研究院,而达摩院的人工智能研究,也已经小有起色。就在刚刚结束的世界顶级机器翻译赛事之一——WMT2018国际机器翻译大赛上,达摩院“机器智能—NLP翻译团队”在提交的五项比赛中都获得冠军,成为比赛最大赢家。马云是这样“
- ASM系列四 利用Method 组件动态注入方法逻辑
lijingyao8206
字节码技术jvmAOP动态代理ASM
这篇继续结合例子来深入了解下Method组件动态变更方法字节码的实现。通过前面一篇,知道ClassVisitor 的visitMethod()方法可以返回一个MethodVisitor的实例。那么我们也基本可以知道,同ClassVisitor改变类成员一样,MethodVIsistor如果需要改变方法成员,注入逻辑,也可以
- java编程思想 --内部类
百合不是茶
java内部类匿名内部类
内部类;了解外部类 并能与之通信 内部类写出来的代码更加整洁与优雅
1,内部类的创建 内部类是创建在类中的
package com.wj.InsideClass;
/*
* 内部类的创建
*/
public class CreateInsideClass {
public CreateInsideClass(
- web.xml报错
crabdave
web.xml
web.xml报错
The content of element type "web-app" must match "(icon?,display-
name?,description?,distributable?,context-param*,filter*,filter-mapping*,listener*,servlet*,s
- 泛型类的自定义
麦田的设计者
javaandroid泛型
为什么要定义泛型类,当类中要操作的引用数据类型不确定的时候。
采用泛型类,完成扩展。
例如有一个学生类
Student{
Student(){
System.out.println("I'm a student.....");
}
}
有一个老师类
- CSS清除浮动的4中方法
IT独行者
JavaScriptUIcss
清除浮动这个问题,做前端的应该再熟悉不过了,咱是个新人,所以还是记个笔记,做个积累,努力学习向大神靠近。CSS清除浮动的方法网上一搜,大概有N多种,用过几种,说下个人感受。
1、结尾处加空div标签 clear:both 1 2 3 4
.div
1
{
background
:
#000080
;
border
:
1px
s
- Cygwin使用windows的jdk 配置方法
_wy_
jdkwindowscygwin
1.[vim /etc/profile]
JAVA_HOME="/cgydrive/d/Java/jdk1.6.0_43" (windows下jdk路径为D:\Java\jdk1.6.0_43)
PATH="$JAVA_HOME/bin:${PATH}"
CLAS
- linux下安装maven
无量
mavenlinux安装
Linux下安装maven(转) 1.首先到Maven官网
下载安装文件,目前最新版本为3.0.3,下载文件为
apache-maven-3.0.3-bin.tar.gz,下载可以使用wget命令;
2.进入下载文件夹,找到下载的文件,运行如下命令解压
tar -xvf apache-maven-2.2.1-bin.tar.gz
解压后的文件夹
- tomcat的https 配置,syslog-ng配置
aichenglong
tomcathttp跳转到httpssyslong-ng配置syslog配置
1) tomcat配置https,以及http自动跳转到https的配置
1)TOMCAT_HOME目录下生成密钥(keytool是jdk中的命令)
keytool -genkey -alias tomcat -keyalg RSA -keypass changeit -storepass changeit
- 关于领号活动总结
alafqq
活动
关于某彩票活动的总结
具体需求,每个用户进活动页面,领取一个号码,1000中的一个;
活动要求
1,随机性,一定要有随机性;
2,最少中奖概率,如果注数为3200注,则最多中4注
3,效率问题,(不能每个人来都产生一个随机数,这样效率不高);
4,支持断电(仍然从下一个开始),重启服务;(存数据库有点大材小用,因此不能存放在数据库)
解决方案
1,事先产生随机数1000个,并打
- java数据结构 冒泡排序的遍历与排序
百合不是茶
java
java的冒泡排序是一种简单的排序规则
冒泡排序的原理:
比较两个相邻的数,首先将最大的排在第一个,第二次比较第二个 ,此后一样;
针对所有的元素重复以上的步骤,除了最后一个
例题;将int array[]
- JS检查输入框输入的是否是数字的一种校验方法
bijian1013
js
如下是JS检查输入框输入的是否是数字的一种校验方法:
<form method=post target="_blank">
数字:<input type="text" name=num onkeypress="checkNum(this.form)"><br>
</form>
- Test注解的两个属性:expected和timeout
bijian1013
javaJUnitexpectedtimeout
JUnit4:Test文档中的解释:
The Test annotation supports two optional parameters.
The first, expected, declares that a test method should throw an exception.
If it doesn't throw an exception or if it
- [Gson二]继承关系的POJO的反序列化
bit1129
POJO
父类
package inheritance.test2;
import java.util.Map;
public class Model {
private String field1;
private String field2;
private Map<String, String> infoMap
- 【Spark八十四】Spark零碎知识点记录
bit1129
spark
1. ShuffleMapTask的shuffle数据在什么地方记录到MapOutputTracker中的
ShuffleMapTask的runTask方法负责写数据到shuffle map文件中。当任务执行完成成功,DAGScheduler会收到通知,在DAGScheduler的handleTaskCompletion方法中完成记录到MapOutputTracker中
- WAS各种脚本作用大全
ronin47
WAS 脚本
http://www.ibm.com/developerworks/cn/websphere/library/samples/SampleScripts.html
无意中,在WAS官网上发现的各种脚本作用,感觉很有作用,先与各位分享一下
获取下载
这些示例 jacl 和 Jython 脚本可用于在 WebSphere Application Server 的不同版本中自
- java-12.求 1+2+3+..n不能使用乘除法、 for 、 while 、 if 、 else 、 switch 、 case 等关键字以及条件判断语句
bylijinnan
switch
借鉴网上的思路,用java实现:
public class NoIfWhile {
/**
* @param args
*
* find x=1+2+3+....n
*/
public static void main(String[] args) {
int n=10;
int re=find(n);
System.o
- Netty源码学习-ObjectEncoder和ObjectDecoder
bylijinnan
javanetty
Netty中传递对象的思路很直观:
Netty中数据的传递是基于ChannelBuffer(也就是byte[]);
那把对象序列化为字节流,就可以在Netty中传递对象了
相应的从ChannelBuffer恢复对象,就是反序列化的过程
Netty已经封装好ObjectEncoder和ObjectDecoder
先看ObjectEncoder
ObjectEncoder是往外发送
- spring 定时任务中cronExpression表达式含义
chicony
cronExpression
一个cron表达式有6个必选的元素和一个可选的元素,各个元素之间是以空格分隔的,从左至右,这些元素的含义如下表所示:
代表含义 是否必须 允许的取值范围 &nb
- Nutz配置Jndi
ctrain
JNDI
1、使用JNDI获取指定资源:
var ioc = {
dao : {
type :"org.nutz.dao.impl.NutDao",
args : [ {jndi :"jdbc/dataSource"} ]
}
}
以上方法,仅需要在容器中配置好数据源,注入到NutDao即可.
- 解决 /bin/sh^M: bad interpreter: No such file or directory
daizj
shell
在Linux中执行.sh脚本,异常/bin/sh^M: bad interpreter: No such file or directory。
分析:这是不同系统编码格式引起的:在windows系统中编辑的.sh文件可能有不可见字符,所以在Linux系统下执行会报以上异常信息。
解决:
1)在windows下转换:
利用一些编辑器如UltraEdit或EditPlus等工具
- [转]for 循环为何可恨?
dcj3sjt126com
程序员读书
Java的闭包(Closure)特征最近成为了一个热门话题。 一些精英正在起草一份议案,要在Java将来的版本中加入闭包特征。 然而,提议中的闭包语法以及语言上的这种扩充受到了众多Java程序员的猛烈抨击。
不久前,出版过数十本编程书籍的大作家Elliotte Rusty Harold发表了对Java中闭包的价值的质疑。 尤其是他问道“for 循环为何可恨?”[http://ju
- Android实用小技巧
dcj3sjt126com
android
1、去掉所有Activity界面的标题栏
修改AndroidManifest.xml 在application 标签中添加android:theme="@android:style/Theme.NoTitleBar"
2、去掉所有Activity界面的TitleBar 和StatusBar
修改AndroidManifes
- Oracle 复习笔记之序列
eksliang
Oracle 序列sequenceOracle sequence
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2098859
1.序列的作用
序列是用于生成唯一、连续序号的对象
一般用序列来充当数据库表的主键值
2.创建序列语法如下:
create sequence s_emp
start with 1 --开始值
increment by 1 --増长值
maxval
- 有“品”的程序员
gongmeitao
工作
完美程序员的10种品质
完美程序员的每种品质都有一个范围,这个范围取决于具体的问题和背景。没有能解决所有问题的
完美程序员(至少在我们这个星球上),并且对于特定问题,完美程序员应该具有以下品质:
1. 才智非凡- 能够理解问题、能够用清晰可读的代码翻译并表达想法、善于分析并且逻辑思维能力强
(范围:用简单方式解决复杂问题)
- 使用KeleyiSQLHelper类进行分页查询
hvt
sql.netC#asp.nethovertree
本文适用于sql server单主键表或者视图进行分页查询,支持多字段排序。KeleyiSQLHelper类的最新代码请到http://hovertree.codeplex.com/SourceControl/latest下载整个解决方案源代码查看。或者直接在线查看类的代码:http://hovertree.codeplex.com/SourceControl/latest#HoverTree.D
- SVG 教程 (三)圆形,椭圆,直线
天梯梦
svg
SVG <circle> SVG 圆形 - <circle>
<circle> 标签可用来创建一个圆:
下面是SVG代码:
<svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" version="1.1">
<circle cx="100" c
- 链表栈
luyulong
java数据结构
public class Node {
private Object object;
private Node next;
public Node() {
this.next = null;
this.object = null;
}
public Object getObject() {
return object;
}
public
- 基础数据结构和算法十:2-3 search tree
sunwinner
Algorithm2-3 search tree
Binary search tree works well for a wide variety of applications, but they have poor worst-case performance. Now we introduce a type of binary search tree where costs are guaranteed to be loga
- spring配置定时任务
stunizhengjia
springtimer
最近因工作的需要,用到了spring的定时任务的功能,觉得spring还是很智能化的,只需要配置一下配置文件就可以了,在此记录一下,以便以后用到:
//------------------------定时任务调用的方法------------------------------
/**
* 存储过程定时器
*/
publi
- ITeye 8月技术图书有奖试读获奖名单公布
ITeye管理员
活动
ITeye携手博文视点举办的8月技术图书有奖试读活动已圆满结束,非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。
8月试读活动回顾:
http://webmaster.iteye.com/blog/2102830
本次技术图书试读活动的优秀奖获奖名单及相应作品如下(优秀文章有很多,但名额有限,没获奖并不代表不优秀):
《跨终端Web》
gleams:http