玉Kilin
玉Kilin

Synchronous Bidirectional Inference for Neural Sequence Generation

Synchronous Bidirectional Inference

Inference

Synchronous Bidirectional Beam Search

你可能感兴趣的:(Synchronous Bidirectional Inference for Neural Sequence Generation)

  • 追踪问题链中问题的上溯和下延 由数入道 AI辅助教学思维模型认知框架
    一、理解问题链的本质首先，我们需要认识到问题链的本质并非简单的线性关系，而更像是一个复杂的网络或树状结构。向上溯源（RootCauseAnalysis）：追溯问题“向上发芽”意味着我们要找到当前问题的根源，即是什么更深层次的问题、假设、前提或信息缺失导致了当前问题的产生。这就像追溯树木的根系，找到滋养它的土壤和水源。向下延展（ConsequenceAnalysis&Exploration）：问题“
  • draw.io插入 Mermaid格式 画图
    现在很多ai工具生成的流程图都如下sequenceDiagramparticipantSSPparticipantADXSSP->>ADX:广告播放完成ADX->>ADX:更新flow_distribute.status=1ADX->>SLS:记录adPlayed事件NoterightofADX:定时任务同步状态与日志如果想自己编辑这种格式，draw.io就支持，操作如下，我的是网页版参考链接：h
  • 深入解析Quantum-GABP：量子神经网络的实现与应用 m0_57781768 神经网络量子计算人工智能
    深入解析Quantum-GABP：量子神经网络的实现与应用引言在现代科技飞速发展的今天，量子计算与神经网络的结合成为了研究热点。量子神经网络（QuantumNeuralNetworks,QNN）凭借其巨大的计算潜力和独特的量子特性，逐渐吸引了研究者的关注。其中，Quantum-GABP（量子广义反向传播算法）作为一种高效的量子神经网络训练算法，展现出极大的应用前景。本文将深入探讨Quantum-G
  • 量子神经网络（Quantum Neural Network）：结合量子计算的 AI 新探索 盼达思文体科创 人工智能和深度学习量子计算人工智能神经网络
    一、引言在当今科技飞速发展的时代，人工智能（AI）和量子计算成为了两个备受关注的领域。量子神经网络（QuantumNeuralNetwork，QNN）作为这两个领域的交叉点，正吸引着越来越多的研究兴趣。QNN试图将量子计算的强大能力与传统神经网络的学习能力相结合，为解决复杂的人工智能问题提供新的思路和方法。二、量子计算基础（一）量子比特（Qubit）量子比特是量子计算的基本信息单位，与传统的比特不
  • RAG数据嵌入和重排序：如何选择合适的模型 从零开始学习人工智能 深度学习
    RAG数据嵌入和重排序：如何选择合适的模型在自然语言处理（NLP）领域，Retrieval-AugmentedGeneration（RAG）模型已经成为一种强大的工具，用于结合检索和生成能力来处理复杂的语言任务。RAG模型的核心在于两个关键步骤：数据嵌入（Embedding）和重排序（Re-ranking）。这两个步骤的选择和优化对于模型的性能至关重要。本文将探讨如何选择合适的模型来实现高效的数据
  • 【UVM基础】m_sequencer 和 p_sequencer 概念与区别（面试常问） MoorePlus 数字IC验证百宝箱经验分享面试数字IC芯片验证SV
    文章目录1、基本概念m_sequencerp_sequencer2、解释m_seqeuncer和p_sequencer的区别？3、uvm_declare_p_sequencer宏做了哪几件事？参考1、基本概念m_sequencer类型是uvm_sequencer_base类型，定义在uvm_sequence_item类中，注意：类型很重要。可以理解为每个sequence中默认都有m_sequenc
  • 网络神经架构的概念及其实际应用 2301_81121233 网络爬山算法近邻算法霍夫曼树剪枝哈希算法柔性数组
    ###网络神经架构的概念**网络神经架构（NeuralNetworkArchitecture）**是指用于构建和组织人工神经网络（ArtificialNeuralNetworks,ANN）的结构和方法。这些架构通常由多个层次的节点（神经元）组成，通过模拟人脑神经元之间的连接和信息传递方式，来处理复杂的数据输入并生成相应的输出。网络神经架构通常由以下几个部分组成：1.**输入层（InputLayer
  • 【sklearn 04】DNN、CNN、RNN @金色海岸 sklearndnncnn
    DNNDNN（DeepNeuralNetworks，深度神经网络）是一种相对浅层机器学习模型具有更多参数，需要更多数据进行训练的机器学习算法CNNCNN（convolutionalNeuralNetworks，卷积神经网络）是一种从局部特征开始学习并逐渐整合的神经网络。卷积神经网络通过卷积层来进行特征提取，通过池化层进行降维，相比较全连接的神经网络，卷积神经网络降低了模型复杂度，减少了模型的参数，
  • AJAX PHP：深入理解与实际应用 wjs2024 开发语言
    AJAXPHP：深入理解与实际应用引言随着互联网技术的不断发展，前端与后端交互变得更加频繁。AJAX（AsynchronousJavaScriptandXML）和PHP（HypertextPreprocessor）作为两种流行的技术，在实现动态网页和应用程序方面扮演着重要角色。本文将深入探讨AJAXPHP的工作原理、应用场景以及实际开发中的注意事项。AJAXPHP概述AJAXAJAX是一种基于Ja
  • Unreal Engine 5.4 (虚幻引擎5)中动画制作快捷键大全 金米kk ue5
    UnrealEngine5.4中动画制作（重点围绕Sequencer与动画编辑器）的核心快捷键大全，按功能分类整理：一、Sequencer（动画序列控制）功能目标快捷键说明新建SequencerCtrl+Alt+S快速创建或打开Sequencer时间轴添加关键帧S为选中属性添加关键帧（需选中属性）删除关键帧Delete移除选中关键帧播放/暂停动画Space从当前播放头位置开始播放逐帧前进/后退→/
  • Stable Diffusion 模型具体如何设置参数？ 壁纸样机神器 stablediffusion人工智能计算机视觉
    基础参数设置随机种子（seed）：设置一个固定的随机种子值，可以确保在相同文本提示下生成相同的图像。如果设置为-1，则每次生成的图像都是随机的。num_inference_steps：控制模型推理的步数。步数越多，生成的图像质量通常越高，但生成时间也会相应增加。通常使用默认值50步，如果需要更快的结果可以减少步数，而更高质量的图像则可以适当增加步数。guidance_scale：用于调整生成图像对
  • java有外键怎么导出_导出当前用户下所有外键、主键、索引、sequence的DDL 南至挚爱 java有外键怎么导出
    在数据转换的过程中，我使用createtableas...等方式，批量将A的数据表创建到B下后，主键、外键、索引是需要手工建的，一个一个嫌麻烦，故写下了以下脚本。可使A用户下的主键、外键、索引都产生出来，然后到B用户下创建。--------------------------------------------------------------------------------10g及以上--
  • 构建多序列比对的删除矩阵Deletion Matrix qq_27390023 生物信息学pytorch深度学习人工智能
    从多序列比对（MultipleSequenceAlignment,MSA）数据中构建删除矩阵（DeletionMatrix）是蛋白质结构预测中的一个重要步骤。删除矩阵记录了每个位置相对于参考序列的缺失（deletion）信息，这些信息对于理解蛋白质的进化关系和结构变化非常关键。以下是从A3M格式文件的MSA序列数据中构建删除矩阵的核心代码和示例解析。1.A3M格式文件(.a3m)：每个序列都以>开
  • AI学习指南RAG篇(14)-RAG企业级应用案例 俞兆鹏 AI学习指南ai
    文章目录一、引言二、企业级RAG应用案例1.智能客服系统1.1案例背景1.2实现过程1.3示例代码2.知识管理平台2.1案例背景2.2实现过程3.企业级RAG系统建设3.1案例背景3.2实现过程三、总结一、引言RAG（Retrieval-AugmentedGeneration，检索增强生成）技术在企业级应用中展现出巨大的潜力和价值。通过结合检索和生成，RAG系统能够提供更准确、更相关的回答，满足企
  • FE,GE,POS口的概念 jacksong2021 FEGEPOS
    FE,GE,POS口的概念FE接口（FastEthernet），就是快速以太网接口GE接口（GigabitEthernet）,就是千M以太网接口POS（PacketOverSONET/SDH)，用于更高速度的接口，通常用于广域网、城域网中。SONET（SynchronousOpticalNetwork）是ANSI定义的同步传输体制，是一种全球化的标准传输协议，采用光传输，传输速率组成一个序列，包括
  • 十分钟学会微调大语言模型 喝不喝奶茶丫 语言模型人工智能自然语言处理大模型大模型应用AI大模型微调
    在之前的文章中，我分享了一些使用大语言模型开发应用的方法，也介绍了几个开源大语言模型的部署方式，有同学给我留言说想知道怎么训练自己的大语言模型，让它更贴合自己的业务场景。完整的大语言模型训练成本比较高昂，不是我们业余玩家能搞的，如果我们只是想在某个业务场景或者垂直的方面加强大模型的能力，可以进行微调训练。本文就来介绍一种大语言模型微调的方法，使用的工具是我最近在用的TextGenerationWe
  • PINN物理信息网络 | 利用物理信息神经网络进行流体动力学建模 算法如诗 物理信息网络（PINN）神经网络机器学习人工智能流体动力学建模PINN物理信息网络
    背景物理信息神经网络（Physics-InformedNeuralNetworks，PINN）是一种结合了神经网络和物理方程的方法，用于建模和求解物理问题。传统的基于物理方程的数值方法在处理复杂的非线性偏微分方程时可能面临数值稳定性、高计算复杂度和网格依赖性等问题。而PINN作为一种数据驱动的方法，通过使用神经网络来近似物理方程，能够有效地解决这些问题。在流体动力学建模中，PINN可以应用于求解N
  • Deepseek:物理神经网络PINN入门教程 天一生水water 神经网络人工智能深度学习
    一、物理信息网络（PINN）的概念与原理1.定义与来源物理信息网络（Physics-InformedNeuralNetworks,PINN）是一种将物理定律（如偏微分方程、守恒定律等）嵌入神经网络训练过程的深度学习方法。其核心思想是通过神经网络同时拟合观测数据并满足物理约束，从而解决传统数值方法难以处理的高维、噪声数据或复杂边界条件问题。来源：PINN起源于对传统数值方法局限性的改进需求（如网格生
  • QT 如何设置 QToolButton 显示图片和下拉菜单 QT 专精 qt开发语言c++
    如何设置QToolButton以显示一个包含QAction的下拉菜单，并连接这些动作的triggered信号到槽函数：//在MainWindow的构造函数或初始化函数中QAction*newAction=newQAction(QIcon(":/res/孤独.png"),"New",this);newAction->setShortcut(QKeySequence("Ctrl+N"));newAct
  • set_clock_groups jh你好 硬件工程
    一、命令参数与工具处理逻辑核心参数定义参数定义工具行为工具兼容性-asynchronous完全异步时钟组，无任何相位或频率关系（如独立晶振、不同时钟树）工具完全禁用组间路径的时序分析，但需用户自行处理跨时钟域（CDC）问题XilinxVivado、IntelQuartus、Gowin（等效参数-Exclusive）-logically_exclusive逻辑互斥时钟组，同一时刻仅一个有效（如MUX
  • AI学习指南RAG篇(5)-RAG的系统架构 俞兆鹏 AI学习指南ai
    文章目录一、引言二、RAG系统的四个核心组件1.知识库处理模块1.1文档收集1.2文档预处理1.3示例代码2.向量化模块2.1文本嵌入2.2向量数据库2.3示例代码3.检索引擎3.1检索算法3.2检索结果排序3.3示例代码4.生成模块4.1生成模型4.2提示工程4.3示例代码三、RAG系统的架构图四、总结一、引言RAG（Retrieval-AugmentedGeneration，检索增强生成）技术
  • 【GPT入门】第16课 RAG入门 *星星之火* 大模型gpt
    【GPT入门】第16课RAG入门1.RAG概念核心原理主要应用优势挑战RGA工作图解2.RAG系统基本搭建流程1.RAG概念RAG通常指检索增强生成（Retrieval-AugmentedGeneration），是一种将检索技术与生成式人工智能相结合的技术架构，以下是关于它的详细介绍：核心原理检索：RAG会在大量的文本数据中进行检索，这些数据可以是网页、文档、知识库等。它通过各种检索算法和技术，快
  • JavaScript性能优化实战：从瓶颈分析到高效编码策略 AAEllisonPang Java数据库
    一、性能瓶颈分析：从问题出发1.1常见性能问题类型渲染阻塞：同步脚本加载导致DOMContentLoaded延迟内存泄漏：未解绑的事件监听、闭包引用残留重复计算：高频触发的回调函数无节制运算布局抖动：强制同步布局（ForcedSynchronousLayout）网络瓶颈：未优化的资源加载策略典型案例：某电商网站商品筛选功能，用户选择规格时界面卡顿。经分析发现每次选择都会触发全量DOM重新渲染，导致
  • seq2seq推理模块设计 何仙鸟 PyTorch深度学习人工智能
    代码：#loadcheckpoints,如何上线model=Sequence2Sequence(len(src_word2idx),len(trg_word2idx))model.load_state_dict(torch.load(f"./best.ckpt",weights_only=True,map_location="cpu"))classTranslator:def__init__(se
  • Oracle数据库面试题-11 编织幻境的妖 oracle数据库
    21.解释序列（Sequence）在Oracle中的作用。序列（Sequence）在Oracle数据库中是一种用来生成连续数字序列的数据库对象。它经常被用来生成主键值，因为数据库表中的每一行都需要一个唯一的键值，而序列可以保证这一点。序列的作用：1.生成唯一的数字序列序列可以保证每次调用时返回一个唯一的数字，这在需要生成唯一键值的场景下非常有用，如主键。2.实现自动递增序列可以配置为自动递增，这意
  • 支持 40+ 插件，Spring AI Alibaba 简化智能体私有数据集成 阿里云云原生 人工智能spring数据挖掘
    作者：张震霆&何裕墙，SpringAIAlibabaContributor在AI智能体（AIAgent）开发的过程中，RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）和ToolCalling已经成为两种至关重要的模式。RAG通过结合检索技术和生成模型的强大能力，使智能体能够实时从外部数据源获取信息，并在生成过程中增强其知识深度和推理能力。通过这种方式，智能体不仅能依赖于模型的预
  • Deepsearch 、Rag 、RraphRag kse_music 混杂raggraphragdeepsearch
    文章目录前言一、Ai-Search1.DeepSearch2.RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）3.GraphRAG（Graph-basedRetrieval-AugmentedGeneration）二、选择指南三、结合应用总结前言DeepSearch、RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）和GraphRAG这三种技术在智能检索、信息
  • 卷积神经网络（CNN）详解：从原理到应用的全景解析 彩旗工作室 人工智能cnn人工智能神经网络卷积神经网络
    一、定义与核心特征卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）是一种专为处理网格状数据（如图像、视频）设计的深度前馈神经网络，其核心特征包括：局部连接：卷积层神经元仅与输入数据的局部区域连接，减少参数数量；权重共享：同一卷积核在整个输入数据上滑动，增强平移不变性；层级特征提取：从低级特征（边缘、纹理）到高级特征（物体部件）的逐层抽象。二、历史演进与关键突破1960年
  • 人工智能 - TensorRT与DeepDP终极指南：释放GPU潜能的深度学习推理优化之道 天机️灵韵 具身智能VLA人工智能人工智能算法深度学习pytorch
    TensorRTTensorRT（TensorRuntime）是英伟达（NVIDIA）推出的高性能深度学习推理（Inference）优化器和运行时库，专为在NVIDIAGPU上高效部署深度学习模型而设计。它通过模型压缩、计算图优化、硬件级加速等技术，显著提升推理速度并降低资源消耗，广泛应用于自动驾驶、工业检测、实时视频分析等对延迟敏感的领域。一、TensorRT的核心功能模型优化与加速层融合（La
  • 模型训练和推理 一杯水果茶！ 视觉与网络python梯度反向传播训练推理
    训练时需要梯度，推理时不需要怎么理解“梯度”？计算图以及前向后向传播训练时需要梯度，推理时不需要阶段是否计算梯度是否反向传播是否更新参数用例写法训练✅✅✅loss训练默认即可，requires_grad=True推理❌❌❌采样、预测、部署用@torch.inference_mode()或withtorch.no_grad()训练阶段必须开启梯度计算：要计算loss（损失函数）然后通过loss.ba
  • 解读Servlet原理篇二---GenericServlet与HttpServlet 周凡杨 javaHttpServlet源理GenericService源码
    在上一篇《解读Servlet原理篇一》中提到，要实现javax.servlet.Servlet接口（即写自己的Servlet应用），你可以写一个继承自javax.servlet.GenericServletr的generic Servlet ，也可以写一个继承自java.servlet.http.HttpServlet的HTTP Servlet（这就是为什么我们自定义的Servlet通常是exte
  • MySQL性能优化 bijian1013 数据库mysql
            性能优化是通过某些有效的方法来提高MySQL的运行速度，减少占用的磁盘空间。性能优化包含很多方面，例如优化查询速度，优化更新速度和优化MySQL服务器等。本文介绍方法的主要有：         a.优化查询         b.优化数据库结构  
  • ThreadPool定时重试 dai_lm javaThreadPoolthreadtimertimertask
    项目需要当某事件触发时，执行http请求任务，失败时需要有重试机制，并根据失败次数的增加，重试间隔也相应增加，任务可能并发。 由于是耗时任务，首先考虑的就是用线程来实现，并且为了节约资源，因而选择线程池。 为了解决不定间隔的重试，选择Timer和TimerTask来完成 package threadpool; public class ThreadPoolTest {
  • Oracle 查看数据库的连接情况 周凡杨 sqloracle 连接
    首先要说的是，不同版本数据库提供的系统表会有不同，你可以根据数据字典查看该版本数据库所提供的表。 select * from dict where table_name like '%SESSION%'; 就可以查出一些表，然后根据这些表就可以获得会话信息 select sid,serial#,status,username,schemaname,osuser,terminal,ma
  • 类的继承 朱辉辉33 java
    类的继承可以提高代码的重用行，减少冗余代码；还能提高代码的扩展性。Java继承的关键字是extends 格式:public class 类名（子类）extends 类名（父类）{ } 子类可以继承到父类所有的属性和普通方法，但不能继承构造方法。且子类可以直接使用父类的public和 protected属性，但要使用private属性仍需通过调用。 子类的方法可以重写，但必须和父类的返回值类
  • android 悬浮窗特效 肆无忌惮_ android
    最近在开发项目的时候需要做一个悬浮层的动画，类似于支付宝掉钱动画。但是区别在于，需求是浮出一个窗口，之后边缩放边位移至屏幕右下角标签处。效果图如下：   一开始考虑用自定义View来做。后来发现开线程让其移动很卡，ListView+动画也没法精确定位到目标点。   后来想利用Dialog的dismiss动画来完成。   自定义一个Dialog后，在styl
  • hadoop伪分布式搭建 林鹤霄 hadoop
    要修改4个文件    1: vim hadoop-env.sh  第九行    2: vim core-site.xml            <configuration>     &n
  • gdb调试命令 aigo gdb
    原文：http://blog.csdn.net/hanchaoman/article/details/5517362   一、GDB常用命令简介   r run 运行.程序还没有运行前使用 c             cuntinue 
  • Socket编程的HelloWorld实例 alleni123 socket
    public class Client { public static void main(String[] args) { Client c=new Client(); c.receiveMessage(); } public void receiveMessage(){ Socket s=null; BufferedRea
  • 线程同步和异步 百合不是茶 线程同步异步
    多线程和同步 : 如进程、线程同步，可理解为进程或线程A和B一块配合，A执行到一定程度时要依靠B的某个结果，于是停下来，示意B运行；B依言执行，再将结果给A；A再继续操作。 所谓同步，就是在发出一个功能调用时，在没有得到结果之前，该调用就不返回，同时其它线程也不能调用这个方法   多线程和异步:多线程可以做不同的事情,涉及到线程通知     &
  • JSP中文乱码分析 bijian1013 javajsp中文乱码
            在JSP的开发过程中，经常出现中文乱码的问题。         首先了解一下Java中文问题的由来：         Java的内核和class文件是基于unicode的，这使Java程序具有良好的跨平台性，但也带来了一些中文乱码问题的麻烦。原因主要有两方面，
  • js实现页面跳转重定向的几种方式 bijian1013 JavaScript重定向
            js实现页面跳转重定向有如下几种方式： 一.window.location.href <script language="javascript"type="text/javascript"> window.location.href="http://www.baidu.c
  • 【Struts2三】Struts2 Action转发类型 bit1129 struts2
     在【Struts2一】 Struts Hello World http://bit1129.iteye.com/blog/2109365中配置了一个简单的Action，配置如下   <!DOCTYPE struts PUBLIC "-//Apache Software Foundation//DTD Struts Configurat
  • 【HBase十一】Java API操作HBase bit1129 hbase
    Admin类的主要方法注释：   1. 创建表 /** * Creates a new table. Synchronous operation. * * @param desc table descriptor for table * @throws IllegalArgumentException if the table name is res
  • nginx gzip ronin47 nginx gzip
    Nginx GZip 压缩 Nginx GZip 模块文档详见：http://wiki.nginx.org/HttpGzipModule 常用配置片段如下： gzip on; gzip_comp_level 2; # 压缩比例，比例越大，压缩时间越长。默认是1 gzip_types text/css text/javascript; # 哪些文件可以被压缩 gzip_disable &q
  • java-7.微软亚院之编程判断俩个链表是否相交 给出俩个单向链表的头指针，比如 h1 ， h2 ，判断这俩个链表是否相交 bylijinnan java
    public class LinkListTest { /** * we deal with two main missions: * * A. * 1.we create two joined-List(both have no loop) * 2.whether list1 and list2 join * 3.print the join
  • Spring源码学习-JdbcTemplate batchUpdate批量操作 bylijinnan javaspring
    Spring JdbcTemplate的batch操作最后还是利用了JDBC提供的方法，Spring只是做了一下改造和封装 JDBC的batch操作： String sql = "INSERT INTO CUSTOMER " + "(CUST_ID, NAME, AGE) VALUES (?, ?, ?)";
  • [JWFD开源工作流]大规模拓扑矩阵存储结构最新进展 comsci 工作流
        生成和创建类已经完成,构造一个100万个元素的矩阵模型,存储空间只有11M大,请大家参考我在博客园上面的文档"构造下一代工作流存储结构的尝试",更加相信的设计和代码将陆续推出.........     竞争对手的能力也很强.......,我相信..你们一定能够先于我们推出大规模拓扑扫描和分析系统的....
  • base64编码和url编码 cuityang base64url
    import java.io.BufferedReader; import java.io.IOException; import java.io.InputStreamReader; import java.io.PrintWriter; import java.io.StringWriter; import java.io.UnsupportedEncodingException;
  • web应用集群Session保持 dalan_123 session
    关于使用 memcached 或redis 存储 session ，以及使用 terracotta 服务器共享。建议使用 redis，不仅仅因为它可以将缓存的内容持久化，还因为它支持的单个对象比较大，而且数据类型丰富，不只是缓存 session，还可以做其他用途，一举几得啊。1、使用 filter 方法存储这种方法比较推荐，因为它的服务器使用范围比较多，不仅限于tomcat ，而且实现的原理比较简
  • Yii 框架里数据库操作详解-[增加、查询、更新、删除的方法 'AR模式'] dcj3sjt126com 数据库
        public function getMinLimit () {        $sql = "...";        $result = yii::app()->db->createCo
  • solr StatsComponent（聚合统计） eksliang solr聚合查询solr stats
    StatsComponent 转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2169134 http://eksliang.iteye.com/ 一、概述        Solr可以利用StatsComponent 实现数据库的聚合统计查询，也就是min、max、avg、count、sum的功能   二、参数
  • 百度一道面试题 greemranqq 位运算百度面试寻找奇数算法bitmap 算法
    那天看朋友提了一个百度面试的题目：怎么找出{1,1,2,3,3,4,4,4,5,5,5,5}  找出出现次数为奇数的数字.   我这里复制的是原话，当然顺序是不一定的，很多拿到题目第一反应就是用map,当然可以解决，但是效率不高。   还有人觉得应该用算法xxx,我是没想到用啥算法好...！   还有觉得应该先排序...   还有觉
  • Spring之在开发中使用SpringJDBC ihuning spring
      在实际开发中使用SpringJDBC有两种方式：   1. 在Dao中添加属性JdbcTemplate并用Spring注入；     JdbcTemplate类被设计成为线程安全的，所以可以在IOC 容器中声明它的单个实例，并将这个实例注入到所有的 DAO 实例中。JdbcTemplate也利用了Java 1.5 的特定(自动装箱，泛型，可变长度
  • JSON API 1.0 核心开发者自述 | 你所不知道的那些技术细节 justjavac json
    2013年5月，Yehuda Katz 完成了JSON API(英文，中文) 技术规范的初稿。事情就发生在 RailsConf 之后，在那次会议上他和 Steve Klabnik 就 JSON 雏形的技术细节相聊甚欢。在沟通单一 Rails 服务器库—— ActiveModel::Serializers 和单一 JavaScript 客户端库——&
  • 网站项目建设流程概述 macroli 工作
    一.概念 网站项目管理就是根据特定的规范、在预算范围内、按时完成的网站开发任务。 二.需求分析 项目立项 　　我们接到客户的业务咨询，经过双方不断的接洽和了解，并通过基本的可行性讨论够，初步达成制作协议，这时就需要将项目立项。较好的做法是成立一个专门的项目小组，小组成员包括：项目经理，网页设计，程序员，测试员，编辑/文档等必须人员。项目实行项目经理制。 客户的需求说明书 　　第一步是需
  • AngularJs 三目运算 表达式判断 qiaolevip 每天进步一点点学习永无止境众观千象AngularJS
    事件回顾：由于需要修改同一个模板，里面包含2个不同的内容，第一个里面使用的时间差和第二个里面名称不一样，其他过滤器，内容都大同小异。希望杜绝If这样比较傻的来判断if-show or not，继续追究其源码。 var b = "{{", a = "}}"; this.startSymbol = function(a) {
  • Spark算子：统计RDD分区中的元素及数量 superlxw1234 sparkspark算子Spark RDD分区元素
    关键字：Spark算子、Spark RDD分区、Spark RDD分区元素数量     Spark RDD是被分区的，在生成RDD时候，一般可以指定分区的数量，如果不指定分区数量，当RDD从集合创建时候，则默认为该程序所分配到的资源的CPU核数，如果是从HDFS文件创建，默认为文件的Block数。   可以利用RDD的mapPartitionsWithInd
  • Spring 3.2.x将于2016年12月31日停止支持 wiselyman Spring 3
                  Spring 团队公布在2016年12月31日停止对Spring Framework 3.2.x（包含tomcat 6.x）的支持。在此之前spring团队将持续发布3.2.x的维护版本。          请大家及时准备及时升级到Spring
  • fis纯前端解决方案fis-pure zccst JavaScript
    作者：zccst FIS通过插件扩展可以完美的支持模块化的前端开发方案，我们通过FIS的二次封装能力，封装了一个功能完备的纯前端模块化方案pure。 1，fis-pure的安装 $ fis install -g fis-pure $ pure -v 0.1.4 2，下载demo到本地 git clone https://github.com/hefangshi/f
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他