2013年机器翻译实验

大模型算法工程师面试宝典：精选面试题及参考答案全解析，助你备战AI算法工程师岗位！大模型入门学习人工智能产品经理大数据机器学习程序员大模型大模型学习
大模型应该算是目前当之无愧的最有影响力的AI技术。它正在革新各个行业，包括自然语言处理、机器翻译、内容创作和客户服务等，正成为未来商业环境的重要组成部分。截至目前大模型已超过200个，在大模型纵横的时代，不仅大模型技术越来越卷，就连大模型相关面试也是越来越卷。我今天给大家分享一篇大模型的面试题总结，内容较长，喜欢记得收藏、关注、点赞。ii.为什么会出现LLMs复读机问题？出现LLMs复读机问题可能
SOTA是什么意思？有奇妙能力吗 AI 知识分享自然语言处理人工智能 ai
最近看到一篇关于Transformer模型的论文，谷歌推出的BERT模型在11项NLP（naturallanguageprocessing）任务中夺得SOTA结果，引爆了整个NLP界。而Transformer是BERT取得成功的一个关键因素。谷歌的Transformer模型最早用于机器翻译任务，当时达到了SOTA效果。那么文中的SOTA效果，SOTA结果是什么意思呢?这里就来简单介绍一下定义：SO
【大模型面试必备】130道大模型问题深度解析，附详细答案，非常详细收藏这一篇就够了！大模型学习大模型架构数据库 langchain 人工智能面试
Attention1、讲讲对Attention的理解？Attention机制是一种在处理时序相关问题的时候常用的技术，*主要用于处理序列数据。*核心思想：在处理序列数据时，网络应该更关注输入中的重要部分，而忽略不重要的部分，它通过学习不同部分的权重，将输入的序列中的重要部分显式地加权，从而使得模型可以更好地关注与输出有关的信息。在序列建模任务中，比如机器翻译、文本摘要、语言理解等，输入序列的不同部
基于Transformer实现机器翻译 yyyyurina. transformer 机器翻译深度学习
目录一、前言1.1什么是Transformer?1.2Transfomer的基本结构1.2Transformer的重要组成部分1.2.1位置编码（PositionalEncode）1.2.2自注意力机制（Self-Attention）1.2.3多头注意力（Multi-HeadAttention）1.2.4位置感知前馈层（Position-wiseFFN）1.2.5残差连接与层归一化二、AutoDL
入选 ICML 2025！哈佛医学院等推出全球首个 HIE 领域临床思维图谱模型，神经认知结果预测任务上性能提升 15% hyperai
在人工智能技术突飞猛进的当下，大型视觉-语言模型（LVLMs）正以惊人的速度重塑多个领域的认知边界。在自然图像与视频分析领域，这类模型依托先进的神经网络架构、海量标注数据集与强大算力支持，已能精准完成物体识别、场景解析等高阶任务。而在自然语言处理领域，LVLMs通过对TB级文本语料的学习，在机器翻译、文本摘要、情感分析等任务上达到专业级水准，其生成的学术摘要甚至能精准提炼医学文献的核心结论。然而当
NLP市场规模将破千千亿，哪些岗位会成为新风口？ duolapig 人工智能
近年来，自然语言处理（NLP）技术在全球范围内掀起了一场“语言革命”。从智能客服到机器翻译，从情感分析到内容生成，NLP正以惊人的速度重塑人类与机器的交互方式。艾媒咨询数据显示，2023年中国NLP市场规模已达660亿元，预计2027年将突破千亿大关。这一数字背后，不仅是技术迭代的加速，更是一场深刻的人才需求变革。在AI大模型浪潮的推动下，新的职业风口正在形成，而这场变革的核心逻辑，是技术与产业融
RNN、LSTM、GRU详解昔颜1121 人工智能 rnn python
RNN、LSTM、GRU详解在深度学习领域，序列数据（如语音识别、机器翻译、文本生成等）广泛应用于自然语言处理（NLP）、时间序列预测、语音和视频处理等任务中。针对序列数据，循环神经网络（RNN,RecurrentNeuralNetwork）及其改进版本——长短时记忆网络（LSTM,LongShort-TermMemory）和门控循环单元（GRU,GatedRecurrentUnit）成为处理时序
机器翻译综述唐风绸繆自然语言处理机器翻译人工智能自然语言处理
机器翻译综述-CSDN博客领域词性标注-CSDN博客一、研究意义机器翻译是自然语言处理和人工智能的重要研究领域，研究如何利用计算机自动地实现不同语言之间的相互转换，也是互联网上常用的服务之一。谷歌翻译、百度翻译和微软必应翻译都提供多种语言之间的在线翻译服务。尽管机器翻译与专业翻译人员在翻译质量上仍存在较大差距，但在一些对翻译质量要求不高的场景中，或在特定的翻译任务中，机器翻译在翻译速度上具有明显优
自然语言处理之文本分类：Transformer：文本分类数据集分析 zhubeibei168 自然语言处理自然语言处理分类 transformer 数据挖掘人工智能支持向量机
自然语言处理之文本分类：Transformer：文本分类数据集分析自然语言处理基础NLP概述自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，NLP）是人工智能领域的一个重要分支，专注于使计算机能够理解、解释和生成人类语言。NLP技术广泛应用于文本分类、情感分析、机器翻译、问答系统、语音识别等场景。其核心挑战在于理解语言的复杂性和多义性，以及处理大
【深度学习】循环神经网络（RNN）：序列建模的奠基者白熊188 深度学习深度学习 rnn 人工智能
循环神经网络（RNN）：序列建模的奠基者一、算法背景：序列数据的挑战1.1传统神经网络的局限1.2序列数据特性二、算法理论：RNN的核心架构2.1基本RNN结构2.2时间展开原理2.3长短期记忆网络（LSTM）2.4门控循环单元（GRU）三、模型评估：序列建模的评判标准3.1通用评估指标3.2性能对比（PennTreebank数据集）四、应用案例：改变人机交互方式4.1机器翻译（Seq2Seq架构
（三十一）深度解析领域特定语言（DSL）第六章——语法分析：递归下降语法分析器（Recursive-Descent Parser） weixin_46217641 DSL 领域特定语言开发语言软件构建 java
一、基本原理自顶向下语法分析器主要包括如下两种类型：递归下降语法分析器。一种基于函数递归的分析技术，可以通过回溯来处理一些更复杂的语法，但效率会降低，且可能导致无限循环。LL(k)语法分析器。一种表格驱动的预测分析器，算法比较复杂，但比递归下降分析器强大，可以处理更大的语法类别。递归下降分析方法的核心优势在于其直观性和低学习成本，特别适合手动实现语法分析器的场景。尽管语法分析器生成器（如ANTLR
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
NLP-文本表示 Carrie_Lei NLP 自然语言处理人工智能
文本表示（TextRepresentation）是自然语言处理（NLP）中的一个关键步骤，它将文本数据转换为机器学习模型可以理解的格式。不同的文本表示方法有助于不同的任务，如文本分类、情感分析、机器翻译等。以下是常见的文本表示方法及其简介：1.词袋模型（BagofWords,BoW）定义：将文本表示为词汇表中所有词的出现频次。忽略词的顺序和语法结构。优点：简单易懂，适用于基础文本分类任务。缺点：高
BLEU及一些其它的机器翻译评估指标道风杰韵 VLNM 机器翻译人工智能自然语言处理
BLEU（BilingualEvaluationUnderstudy）即双语互译质量评估辅助工具，是一种在机器翻译任务中广泛使用的评估指标。一、原理基于n-gram的匹配BLEU主要基于n-gram（n元语法）的概念。n-gram是指文本中连续的n个单词的序列。例如，在句子“Thecatsatonthemat”中，1-gram（一元语法）有“the”“cat”“sat”“on”“the”“mat”
基于Transformer实现机器翻译（日译中）觉今是昨非 transformer 机器翻译深度学习
一、引言在自然语言处理（NLP）领域，机器翻译是一项重要且具有挑战性的任务。近年来，基于Transformer的模型在机器翻译任务中表现出色。本文将详细介绍如何使用PyTorch、Torchtext、SentencePiece以及JupyterNotebook构建一个日语到中文的机器翻译模型。二、原理解释1.Transformer模型的基础概念Transformer模型是由Vaswani等人在20
机器翻译模型及评估指标总结 J心流机器翻译机器翻译人工智能自然语言处理
文章目录0前言1主流开源模型2.1NLLB2.2MMS2.3Seamless2.4Fairseq2.5MarianNMT2.6OpenNMT2.7mRASP2.8T5、mT5、UMT52.9Tensor2Tensor2.10NeMo2评估指标及实现代码2.1BLEU2.2ROUGE2.3METEOR3模型部署总结3.1移动端3.1.1CTranslate23.1.2TensorflowTflite
Pointer Network D11PMINDER deeplearning 人工智能自然语言处理深度学习
通俗易懂讲解：PointerNetwork（指针网络）你提到PointerNetwork（指针网络），我们结合非自回归序列生成（NAT）的背景来讲解它的原理、操作和作用。PointerNetwork是一种特殊的神经网络，专门用来解决序列生成中“选择性输出”的问题，比如机器翻译、排序任务等。我们用简单易懂的方式一步步拆解！1.背景：什么是PointerNetwork？PointerNetwork是一
机器翻译Task2笔记 triumph159 机器翻译笔记人工智能
模型的概念RNN模型在每个时间步接收一个字的输入，生成隐藏状态和输出，再将隐藏状态与下一个字输入到模型中，重复此过程。GRU（门控循环单元）是RNN的变体，能够有效捕捉长序列语义关联，缓解梯度消失或爆炸现象，其核心结构由更新门和重置门两部分组成。对于数据处理的思路记住我们正常的神经网络是无法直接识别中文或者英文的字符串输入的。所以这一步我们的目标只有一个,那就是将数据变成神经网络可以识别到的数据类
机器翻译模型笔记 D11PMINDER deeplearning 机器翻译笔记人工智能
机器翻译学习笔记（简体中文）1.任务概述目标：将英文句子翻译成简体中文。示例：输入：Tomisastudent.输出：汤姆是一个学生。框架：Seq2Seq（序列到序列）模型。2.数据预处理2.1下载数据数据集：TED2020（英文-简体中文对齐的平行语料）。代码：#下载TED2020数据集的压缩文件#-wget命令用于从指定URL下载文件#--O选项指定下载文件的保存路径和名称#-目的：获取训练所
bitbake手册 power1952 linux
前言本文是bitbake官方文档的翻译。https://docs.yoctoproject.org/bitbake/2.6/index.html一些地方我觉得没必要翻译，以省略号代替。一部分内容用了机器翻译，遇到无法理解处，请参考原始文档。在一些地方插入了我个人的理解。标有“注”的内容是我加的。1Overview见https://docs.yoctoproject.org/bitbake/2.6/
模块化设计：构建可扩展的LLM应用架构 AI天才研究院 ChatGPT 计算 java python javascript kotlin golang 架构人工智能
引言模块化设计与LLM应用架构概述在当今信息技术飞速发展的时代，人工智能（AI）技术的进步尤为引人注目。其中，大型语言模型（LLM，LargeLanguageModel）的应用极大地改变了自然语言处理（NLP，NaturalLanguageProcessing）的格局。LLM的应用不仅仅局限于文本生成、问答系统，还在智能客服、机器翻译、内容审核等领域展现出了强大的能力。然而，随着LLM的规模不断扩
EMNLP 2017 北京论文报告会笔记 ljtyxl NLP
16号在北京举办的，邀请了国内部分被录用论文的作者来报告研究成果，整场报告会分为文本摘要及情感分析、机器翻译、信息抽取及自动问答、文本分析及表示学习四个部分。感觉上次的CCF-GAIR参会笔记写的像流水账，这次换一种方式做笔记。分为四个部分，并没有包含分享的所有论文。第一部分写我最喜欢的论文，第二部分总结一些以模型融合为主要方法的论文，第三部分总结一些对模型组件进行微调的论文，第四部分是类似旧瓶装
Transformer机器翻译模型（代码实现案例）山山而川_R NLP transformer 机器翻译深度学习
目标了解有关机器翻译的知识了解seq2seq架构使用Transformer构建机器翻译模型的实现过程1Transformer架构Transformer模型架构分析Transformer模型架构,大范围内包括两部分分别是encoder(编码器)和decoder(解码器),编码器和解码器的内部实现都使用了注意力机制实现,这里它要完成的是一个德文到英文的翻译:Willkommeninpeking→wel
【头歌实验】Keras机器翻译实战纸飞机飞呀飞头歌实验学习笔记 keras 机器翻译人工智能
【头歌实验】Keras机器翻译实战第1关：加载原始数据编程要求根据提示，在右侧编辑器补充代码，实现load_data函数，该函数需要加载path所代表的文件中的数据，并将文件中所有的内容按\n分割，转换成一个列表后返回。代码#coding:utf8importosdefload_data(path):'''读取原始语料数据:parampath:文件路径:return:句子列表，如['heisabo
自然语言处理之文本摘要：Transformer与文本摘要评价指标 zhubeibei168 自然语言（二）自然语言处理 transformer easyui
自然语言处理之文本摘要：Transformer与文本摘要评价指标自然语言处理与文本摘要简介自然语言处理的基本概念自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，NLP）是人工智能领域的一个重要分支，它研究如何让计算机理解、解释和生成人类语言。NLP技术涵盖了语音识别、语义理解、情感分析、机器翻译、文本摘要等多个方面，其目标是使计算机能够像人类一样处理语言信息，从而在各种应用场景中
Docker私人学习笔记奕辰杰私人学习笔记学习笔记 docker
俗话说“好记性不如烂笔头”，编程的海洋如此的浩大，养成做笔记的习惯是成功的一步！此笔记主要是antlr4.13版本的笔记，并且笔记都是博主自己一字一字编写和记录，有错误的地方欢迎大家指正。一、基础概念：1、docker是基于Go语言实现的开源容器项目。诞生于2013年年初，最初发起者是dotCloud公司。docker开源后受到业界广泛的关注与参与，目前已有80多个相关开源组件项目，逐渐形成了围绕
Java使用ANTLR4解析IDL文件杜莱恩特Durant 编成语言 #Java #Antlr4 java 开发语言 IDL Antlr
文章目录一、前言二、解析IDL文件1.准备两个要解析的IDL文件2.准备一个IDLGrammar文件3.maven配置4.生成LexerParserListenerVisitor代码5.新建实体类5.1Specification5.2Definition5.3Module5.4TypeDeclaration5.5Member6.IDL解析遍历器7.单元测试8.antlr也是编程语言三、参考一、前言
Transformer 架构在自然语言处理和计算机视觉等领域的应用和发展前景搬砖的阿wei transformer 自然语言处理计算机视觉
Transformer架构在自然语言处理和计算机视觉等领域的应用一、自然语言处理领域的应用机器翻译原理：将源语言句子作为输入，Transformer编码器把句子转换为高维特征表示，解码器再根据这些表示生成目标语言句子。利用自注意力机制学习到源语言和目标语言句子之间的语义关系和语法结构的映射。举例：谷歌的神经机器翻译系统采用Transformer架构后，翻译质量得到了显著提升，译文更加准确、流畅，更
NLP学习路线图（八）：常见算法-线性回归、逻辑回归、决策树摸鱼许可证 NLP学习路线图自然语言处理 nlp
引言：当机器学习遇见自然语言自然语言处理（NaturalLanguageProcessing,NLP）作为人工智能皇冠上的明珠，正在深刻改变人机交互的方式。从智能客服到机器翻译，从情感分析到文本生成，NLP技术的突破都建立在坚实的机器学习基础之上。本文将深入剖析机器学习核心算法，揭示这些"传统"方法在NLP领域的独特价值，为开发者构建完整的AI知识体系提供关键路径。第一部分机器学习基础与核心算法1
GRU在机器翻译中的实际应用案例 AIGC应用创新大全 gru 机器翻译深度学习 ai
GRU在机器翻译中的实际应用案例：从原理到实战的保姆级解析关键词：GRU（门控循环单元）、机器翻译、编码器-解码器、长序列依赖、神经机器翻译摘要：本文以“GRU在机器翻译中的实际应用”为核心，从生活场景切入，用“快递中转站”“翻译接力赛”等通俗比喻，逐步拆解GRU的核心原理、与机器翻译的结合方式，并用PyTorch实现一个中英短句翻译的实战案例。无论你是刚入门的AI爱好者，还是想深入理解循环神经网
ASM系列四利用Method 组件动态注入方法逻辑 lijingyao8206 字节码技术 jvm AOP 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 java android 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 JavaScript UI css
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_ jdk windows cygwin
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 maven linux 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 tomcat http跳转到https syslong-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 java JUnit expected timeout
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
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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 java netty
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 sequence Oracle 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 .net C#asp.net hovertree
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
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基础数据结构和算法十：2-3 search tree sunwinner Algorithm 2-3 search tree
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spring配置定时任务 stunizhengjia spring timer
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

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