- 概率潜在语义分析(Probabilistic Latent Semantic Analysis,PLSA)—无监督学习方法、概率模型、生成模型、共现模型、非线性模型、参数化模型、批量学习
剑海风云
ArtificialIntelligence人工智能机器学习概率潜在语义分析PLSA
定义输入:设单词集合为W={ω1,ω2,⋯ ,ωM}W=\{\omega_1,\omega_2,\cdots,\omega_M\}W={ω1,ω2,⋯,ωM},文本集合为D={d1,d2,⋯ ,dN}D=\{d_1,d_2,\cdots,d_N\}D={d1,d2,⋯,dN},话题集合为Z={z1,z2,⋯ ,zN}Z=\{z_1,z_2,\cdots,z_N\}Z={z1,z2,⋯,zN},共现
- #LLM入门|Prompt#2.5_思维链推理_Chain_of_Thought_Reasoning
向日葵花籽儿
LLM入门教程笔记prompt电脑AIGC人工智能
第五章处理输入-思维链推理“思维链推理”(ChainofThoughtReasoning)的策略,在查询中明确要求语言模型先提供一系列相关推理步骤,进行深度思考,然后再给出最终答案,这更接近人类解题的思维过程。引导语言模型逐步推理而非直接要求输出结果,可以减少其匆忙错误,生成更准确可靠的响应。思维链推理使语言模型更好地模拟人类逻辑思考,是提升其回答质量的重要策略之一。?如何处理语言模型的输入,以生
- 探索Redis特殊数据结构:Stream在实际中的应用
栈江湖
redisstream缓存
一、概述Redis官方提供了多种数据类型,除了常见的String、Hash、List、Set、zSet之外,还包括Stream、Geospatial、Bitmaps、Bitfields、Probabilistic(HyperLogLog、Bloomfilter、Cuckoofilter、t-digest、Top-K、Count-minsketch、Configuration)和Timeseries
- 探索Redis特殊数据结构:Geospatial(地理位置)在实际中的应用
栈江湖
redis数据结构bootstrap
一、概述Redis官方提供了多种数据类型,除了常见的String、Hash、List、Set、zSet之外,还包括Stream、Geospatial、Bitmaps、Bitfields、Probabilistic(HyperLogLog、Bloomfilter、Cuckoofilter、t-digest、Top-K、Count-minsketch、Configuration)和Timeseries
- The secret of practical reasoning
此锅非本锅
Elliot’sstoryprovidesonefinalcluetothesecretofpracticalreasoning.We’renowalmostreadytosolveourcase.We’veseenhowthelimbicsystem,thesomatosensorycortex,andtheVPCallcometogetherinproducingsecondaryemotio
- 论文解读《EPro-PnP: Generalized End-to-End Probabilistic Perspective-n-Points for Monocular Object Pose 》
ZYLer_
6D位姿估计计算机视觉人工智能3d
论文:《EPro-PnP:GeneralizedEnd-to-EndProbabilisticPerspective-n-PointsforMonocularObjectPoseEstimation》Code:https://github.com/tjiiv-cprg/epro-pnp(909star)作者的视频简单介绍:https://www.bilibili.com/video/BV13T41
- 【论文笔记】Multi-Chain Reasoning:对多思维链进行元推理
LZXCyrus
论文笔记论文阅读人工智能AIGC深度学习prompt自然语言处理nlp
目录写在前面1.摘要2.相关知识3.MCR方法3.1生成推理链3.2基于推理链的推理4.实验4.1实验设置4.2实验结果5.提及文献写在前面文章标题:AnsweringQuestionsbyMeta-ReasoningoverMultipleChainsofThought论文链接:【1】代码链接:暂无仅作个人学习记录用1.摘要现代多跳问答系统(QA)通常将问题分解为一系列的推理步骤,称为思维链(C
- 论文阅读“A probabilistic framework for multi-view feature learning with many-to-many associations via...
掉了西红柿皮_Kee
OkunoA,HadaT,ShimodairaH.Aprobabilisticframeworkformulti-viewfeaturelearningwithmany-to-manyassociationsvianeuralnetworks[C]//InternationalConferenceonMachineLearning.PMLR,2018:3888-3897.预备知识这部分主要是为了介
- 复现Reasoning with Heterogeneous Graph Alignment for Video Question Answering
Mighty_Crane
论文小白python
tgif其实就是gif数据集,feat,vocabulary还有datasets获取参见https://github.com/fanchenyou/HME-VideoQA/tree/master/gif-qaNomodulenamed‘colorlog’pipinstallcolorlogNomodulenamed‘block’pipinstallblock.bootstrap.pytorchor
- KnowledgeNavigator: Leveraging Large Language Models for Enhanced Reasoning over Knowledge Graph
UnknownBody
LLM知识图谱语言模型知识图谱人工智能
本文是LLM系列文章,针对《KnowledgeNavigator:LeveragingLargeLanguageModelsforEnhancedReasoningoverKnowledgeGraph》的翻译。KnowledgeNavigator:利用大型语言模型增强知识图谱推理摘要1引言2相关工作3方法4实验5结论6局限性摘要大型语言模型(LLM)凭借其对自然语言的高级理解和零样本能力,在各种下
- ART: Automatic multi-step reasoning and tool-use for large language models 导读
Travis_del
大语言模型任务规划与分解语言模型人工智能自然语言处理
ART:Automaticmulti-stepreasoningandtool-useforlargelanguagemodels本文介绍了一种名为“自动推理和工具使用(ART)”的新框架,用于解决大型语言模型(LLM)在处理复杂任务时需要手动编写程序的问题。该框架可以自动选择任务库中的多步推理和工具使用的演示,并无缝地暂停和恢复生成过程以整合外部工具的输出。实验结果表明,ART比仅使用提示语和自
- Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models导读
Travis_del
大语言模型任务规划与分解语言模型人工智能自然语言处理
通过生成一系列中间推理步骤(即“思维链”)显著提高大型语言模型进行复杂推理的能力这篇论文探讨了如何通过生成一系列中间推理步骤(即“思维链”)显著提高大型语言模型进行复杂推理的能力。研究人员使用一种简单的方法——思维链提示法——提供一些思维链示例作为提示,发现这种方法可以使足够大的语言模型自然地获得这种推理能力。实验结果表明,在三个大型语言模型上进行测试时,思维链提示法可以显著提高在算术、常识和符号
- Retrieval-augmented Multi-modal Chain-of-Thoughts Reasoning for Large Language Models
UnknownBody
LLM语言模型人工智能自然语言处理
本文是LLM系列文章,针对《Retrieval-augmentedMulti-modalChain-of-ThoughtsReasoningforLargeLanguageModels》的翻译。检索增强的大型语言模型的多模态思维链推理摘要1引言2相关工作3方法4实验5结论摘要大型语言模型(LLM)的发展引起了人们对思维链(CoT)方法的极大关注。,主要是因为它能够增强LLM在需要复杂推理的任务中的
- DDPM: Denoising Diffusion Probabilistic Models的白话总结
溯源006
深度学习相关算法学习人工智能Imagenstablediffusion
目前所采用的扩散模型大都是来自于2020年的工作DDPM:DenoisingDiffusionProbabilisticModels。本文主要是对b站视频大白话AI|图像生成模型DDPM的记录和总结。该视频是目前见到的对DDPM讲述最为浅显易懂的,首先表达对视频作者的敬意,推荐看原视频,本文的讲述略去了一些比较常识性的东西,原视频非常值得看,会有很多收获。故记录总结之。对深入的知识进行本质的理解,
- 探索Redis特殊数据结构:Bitmaps(位图)在实际中的应用
玄明Hanko
redis数据结构前端
一、概述Redis官方提供了多种数据类型,除了常见的String、Hash、List、Set、zSet之外,还包括Stream、Geospatial、Bitmaps、Bitfields、Probabilistic(HyperLogLog、Bloomfilter、Cuckoofilter、t-digest、Top-K、Count-minsketch、Configuration)和Timeseries
- MedSegDiff: Medical Image Segmentation withDiffusion Probabilistic Model
我在努力学习分割(禁止说我水平差)
神经网络
MedSegDiff:基于扩散概率模型的医学图像分割摘要:扩散概率模型(Diffusionprobabilisticmodel,DPM)是近年来计算机视觉研究的热点之一。它在Imagen、LatentDiffusionModels和StableDiffusion等图像生成应用中表现出了令人印象深刻的生成能力,引起了社区的广泛讨论。最近的许多研究还发现,它在许多其他视觉任务中也很有用,比如图像去模糊
- MedSegDiff: Medical Image Segmentation with Diffusion Probabilistic Model
计算机视觉-Archer
人工智能
摘要Diffusionprobabilisticmodel(DPM)recentlybecomesoneofthehottesttopicincomputervision.ItsimagegenerationapplicationsuchasImagen,LatentDiffusionModelsandStableDiffusionhaveshownimpressivegenerationcapa
- 今日最佳NLP大模型论文解读:【Advancing Spatial Reasoning in Large Language Models: An In-Depth Evaluation ......
夕小瑶
自然语言处理语言模型人工智能
本文由赛博马良(http://saibomaliang.com)AI专家——AI论文解读达人推荐选题&撰写生成。如需查看本月份其他每日最佳NLP大模型论文解读,欢迎移步http://saibomaliang.com~复旦新作SpeechAgents:基于多模态语言模型的多智能体系统,模拟人类沟通引言:人类沟通的多模态模拟人类沟通是一个复杂多样的过程,不仅涉及语言、常识、文化背景等多种因素,还需要多
- 探索Redis特殊数据结构:HyperLogLog在基数统计中的应用
玄明Hanko
redis数据结构bootstrap
一、概述Redis官方提供了多种数据类型,除了常见的String、Hash、List、Set、zSet之外,还包括Stream、Geospatial、Bitmaps、Bitfields、Probabilistic(HyperLogLog、Bloomfilter、Cuckoofilter、t-digest、Top-K、Count-minsketch、Configuration)和Timeseries
- 【论文阅读】DreamTalk: When Expressive Talking Head GenerationMeets Diffusion Probabilistic Models
李加号pluuuus
论文阅读
DreamTalk:当表情丰富的说话人头生成遇到扩散概率模型paper:[2312.09767]DreamTalk:WhenExpressiveTalkingHeadGenerationMeetsDiffusionProbabilisticModels(arxiv.org)code:GitHub-ali-vilab/dreamtalk:Officialimplementationsforpaper
- 详解Keras3.0 Losses:Probabilistic losses(概率损失)
缘起性空、
机器学习深度学习人工智能keras
目录Probabilisticlosses1、BinaryCrossentropy2、CategoricalCrossentropy3、SparseCategoricalCrossentropy4、Poissonclass5、binary_crossentropy6、sparse_categorical_crossentropy7、KLDivergenceclassProbabilisticlos
- 请收下这本“杠精退散指南”
寒冬秀叶
Thescienceofinfluencingpeople:twowaystowinanargument影响他人的学问:赢得辩论的两种方法reasoning/ˈriːzənɪŋ/n.推理;论证词性拓展:reason(v.推理,推断)搭配短语:thelineofreasoning(思路)uncharitable/ʌnˈtʃærɪtəbl/adj.苛刻的,刻薄的相关词汇:charity(n.慈善活动,
- Probabilistic Concept Bottleneck Models (ProbCBM)
Rad1ant_up
可解释深度学习笔记人工智能深度学习计算机视觉论文阅读
本篇文章发表于ICML2023。文章链接:https://arxiv.org/abs/2306.01574代码链接:GitHub-ejkim47/prob-cbm:Officialcodefor"ProbabilisticConceptBottleneckModels(ICML2023)"一、概述对于基于概念的模型(CBM)而言,可靠的conceptpredictions对于模型的可信度是至关重要
- Learn to Explain: Multimodal Reasoning viaThought Chains for Science Question Answering科学问答的思维链
Mars_prime
LVLM幻觉计算机视觉人工智能
关于ScienceQA模仿回答ScienceQA问题时的多跳推理过程。ScienceQA展示了以下功能的实用性语言模型中的CoT,因为CoT在少样本GPT-3中将问答性能提高了1.20%微调的UnifiedQA中为3.99%。思想链(CoT)。我们进一步设计语言模型学习生成讲座和解释作为解释和讲座主题和他们的答案注释以及相应的科学,这是一个新的基准由约21k多模态多项选择问题组成,其中包含一组不同
- 【提示工程】Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models
辰阳星宇
科研论文语言模型机器学习人工智能
解决问题探索大语言模型解决推理问题的能力。从头训练或微调模型,需要创建大量的高质量含中间步骤的数据集,成本过大。相关工作1、使用中间步骤来解决推理问题(1)使用自然语言通过一系列中间步骤解决数学应用题(2)通过创建更大的数据集微调语言模型,而不是从头训练(3)使用语言模型一行一行的预测中间结果预测最终输出2、采用提示方式(1)少样本提示(2)自动学习提示(3)描述任务的模型指令本文采用一系列思维来
- Denoising Diffusion Probabilistic Model原理+代码复现
FMsunyh
stablediffusionstablediffusion
DDPM原理推导复现的源码:denoising-diffusion-pytorch|https://github.com/FMsunyh/denoising-diffusion-pytorch自己的学习心得和部分笔记,希望对您有所帮助。更新记录2023-11-15TrainingProcess推导2023-11-19SamplingProcess推导前提知识1.Markov:当前位置的概率只会受前
- 对话诊断(X)2021Neurocomputing-Heterogeneous graph reasoning for knowledge-grounded medical DS
wavehaha
对话诊断对话诊断
作者:梁晓丹组论文链接:论文链接代码链接:无Abstract:除了任务对话系统面临的常见困难外,医学对话由于其巨大的应用潜力而受到越来越多的关注,同时对使用医学领域的知识和逻辑进行推理带来了更多的挑战。现有的工作采用神经语言模型嵌入对话,忽略了显式逻辑推理,导致可解释和泛化能力较差。因此,为统一关系对话上下文理解和实体相关推理,本文提出了一个可解释的异构图推理(HeterogeneousGraph
- Multimodal Chain-of-Thought Reasoning in Language Models语言模型中的多模态思维链推理
Mars_prime
大模型幻觉语言模型人工智能机器学习
Abstract大型语言模型(LLM)通过利用思维链(CoT)提示生成中间推理链作为推断答案的基本原理,在复杂推理方面表现出了令人印象深刻的性能。然而,现有的CoT研究主要集中在语言情态上。我们提出了Multimodal-CoT,它将语言(文本)和视觉(图像)模态合并到一个两阶段框架中,将基本原理生成和答案推理分开。通过这种方式,答案推理可以更好地利用基于多模态信息生成的基本原理。借助Multim
- 为什么说人人都需要掌握ChatGPT技术和应用?
musicml
chatgpt
▼最近直播超级多,预约保你有收获今晚直播:《ChatGPT架构设计与应用案例实践》—1—ChatGPT架构设计剖析ChatGPT总体架构由三大部分构成:预训练(Pre-training)架构、微调(Fine-tuning)架构、推理(Reasoning)架构。其中预训练架构建立在Transformer神经网络基础上,构建出一个BaseModel,微调架构加入了10万级别的人工样本,微调BaseMo
- Interpretable Multimodal Misinformation Detection with Logic Reasoning
ShadyPi
自然语言处理自然语言处理
原文链接HuiLiu,WenyaWang,andHaoliangLi.2023.InterpretableMultimodalMisinformationDetectionwithLogicReasoning.InFindingsoftheAssociationforComputationalLinguistics:ACL2023,pages9781–9796,Toronto,Canada.Ass
- VMware Workstation 11 或者 VMware Player 7安装MAC OS X 10.10 Yosemite
iwindyforest
vmwaremac os10.10workstationplayer
最近尝试了下VMware下安装MacOS 系统,
安装过程中发现网上可供参考的文章都是VMware Workstation 10以下, MacOS X 10.9以下的文章,
只能提供大概的思路, 但是实际安装起来由于版本问题, 走了不少弯路, 所以我尝试写以下总结, 希望能给有兴趣安装OSX的人提供一点帮助。
写在前面的话:
其实安装好后发现, 由于我的th
- 关于《基于模型驱动的B/S在线开发平台》源代码开源的疑虑?
deathwknight
JavaScriptjava框架
本人从学习Java开发到现在已有10年整,从一个要自学 java买成javascript的小菜鸟,成长为只会java和javascript语言的老菜鸟(个人邮箱:
[email protected])
一路走来,跌跌撞撞。用自己的三年多业余时间,瞎搞一个小东西(基于模型驱动的B/S在线开发平台,非MVC框架、非代码生成)。希望与大家一起分享,同时有许些疑虑,希望有人可以交流下
平台
- 如何把maven项目转成web项目
Kai_Ge
mavenMyEclipse
创建Web工程,使用eclipse ee创建maven web工程 1.右键项目,选择Project Facets,点击Convert to faceted from 2.更改Dynamic Web Module的Version为2.5.(3.0为Java7的,Tomcat6不支持). 如果提示错误,可能需要在Java Compiler设置Compiler compl
- 主管???
Array_06
工作
转载:http://www.blogjava.net/fastzch/archive/2010/11/25/339054.html
很久以前跟同事参加的培训,同事整理得很详细,必须得转!
前段时间,公司有组织中高阶主管及其培养干部进行了为期三天的管理训练培训。三天的课程下来,虽然内容较多,因对老师三天来的课程内容深有感触,故借着整理学习心得的机会,将三天来的培训课程做了一个
- python内置函数大全
2002wmj
python
最近一直在看python的document,打算在基础方面重点看一下python的keyword、Build-in Function、Build-in Constants、Build-in Types、Build-in Exception这四个方面,其实在看的时候发现整个《The Python Standard Library》章节都是很不错的,其中描述了很多不错的主题。先把Build-in Fu
- JSP页面通过JQUERY合并行
357029540
JavaScriptjquery
在写程序的过程中我们难免会遇到在页面上合并单元行的情况,如图所示
如果对于会的同学可能很简单,但是对没有思路的同学来说还是比较麻烦的,提供一下用JQUERY实现的参考代码
function mergeCell(){
var trs = $("#table tr");
&nb
- Java基础
冰天百华
java基础
学习函数式编程
package base;
import java.text.DecimalFormat;
public class Main {
public static void main(String[] args) {
// Integer a = 4;
// Double aa = (double)a / 100000;
// Decimal
- unix时间戳相互转换
adminjun
转换unix时间戳
如何在不同编程语言中获取现在的Unix时间戳(Unix timestamp)? Java time JavaScript Math.round(new Date().getTime()/1000)
getTime()返回数值的单位是毫秒 Microsoft .NET / C# epoch = (DateTime.Now.ToUniversalTime().Ticks - 62135
- 作为一个合格程序员该做的事
aijuans
程序员
作为一个合格程序员每天该做的事 1、总结自己一天任务的完成情况 最好的方式是写工作日志,把自己今天完成了什么事情,遇见了什么问题都记录下来,日后翻看好处多多
2、考虑自己明天应该做的主要工作 把明天要做的事情列出来,并按照优先级排列,第二天应该把自己效率最高的时间分配给最重要的工作
3、考虑自己一天工作中失误的地方,并想出避免下一次再犯的方法 出错不要紧,最重
- 由html5视频播放引发的总结
ayaoxinchao
html5视频video
前言
项目中存在视频播放的功能,前期设计是以flash播放器播放视频的。但是现在由于需要兼容苹果的设备,必须采用html5的方式来播放视频。我就出于兴趣对html5播放视频做了简单的了解,不了解不知道,水真是很深。本文所记录的知识一些浅尝辄止的知识,说起来很惭愧。
视频结构
本该直接介绍html5的<video>的,但鉴于本人对视频
- 解决httpclient访问自签名https报javax.net.ssl.SSLHandshakeException: sun.security.validat
bewithme
httpclient
如果你构建了一个https协议的站点,而此站点的安全证书并不是合法的第三方证书颁发机构所签发,那么你用httpclient去访问此站点会报如下错误
javax.net.ssl.SSLHandshakeException: sun.security.validator.ValidatorException: PKIX path bu
- Jedis连接池的入门级使用
bijian1013
redisredis数据库jedis
Jedis连接池操作步骤如下:
a.获取Jedis实例需要从JedisPool中获取;
b.用完Jedis实例需要返还给JedisPool;
c.如果Jedis在使用过程中出错,则也需要还给JedisPool;
packag
- 变与不变
bingyingao
不变变亲情永恒
变与不变
周末骑车转到了五年前租住的小区,曾经最爱吃的西北面馆、江西水饺、手工拉面早已不在,
各种店铺都换了好几茬,这些是变的。
三年前还很流行的一款手机在今天看起来已经落后的不像样子。
三年前还运行的好好的一家公司,今天也已经不复存在。
一座座高楼拔地而起,
- 【Scala十】Scala核心四:集合框架之List
bit1129
scala
Spark的RDD作为一个分布式不可变的数据集合,它提供的转换操作,很多是借鉴于Scala的集合框架提供的一些函数,因此,有必要对Scala的集合进行详细的了解
1. 泛型集合都是协变的,对于List而言,如果B是A的子类,那么List[B]也是List[A]的子类,即可以把List[B]的实例赋值给List[A]变量
2. 给变量赋值(注意val关键字,a,b
- Nested Functions in C
bookjovi
cclosure
Nested Functions 又称closure,属于functional language中的概念,一直以为C中是不支持closure的,现在看来我错了,不过C标准中是不支持的,而GCC支持。
既然GCC支持了closure,那么 lexical scoping自然也支持了,同时在C中label也是可以在nested functions中自由跳转的
- Java-Collections Framework学习与总结-WeakHashMap
BrokenDreams
Collections
总结这个类之前,首先看一下Java引用的相关知识。Java的引用分为四种:强引用、软引用、弱引用和虚引用。
强引用:就是常见的代码中的引用,如Object o = new Object();存在强引用的对象不会被垃圾收集
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-解释器模式-Interpret
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
package design.pattern;
/*
* 解释器(Interpreter)模式的意图是可以按照自己定义的组合规则集合来组合可执行对象
*
* 代码示例实现XML里面1.读取单个元素的值 2.读取单个属性的值
* 多
- After Effects操作&快捷键
cherishLC
After Effects
1、快捷键官方文档
中文版:https://helpx.adobe.com/cn/after-effects/using/keyboard-shortcuts-reference.html
英文版:https://helpx.adobe.com/after-effects/using/keyboard-shortcuts-reference.html
2、常用快捷键
- Maven 常用命令
crabdave
maven
Maven 常用命令
mvn archetype:generate
mvn install
mvn clean
mvn clean complie
mvn clean test
mvn clean install
mvn clean package
mvn test
mvn package
mvn site
mvn dependency:res
- shell bad substitution
daizj
shell脚本
#!/bin/sh
/data/script/common/run_cmd.exp 192.168.13.168 "impala-shell -islave4 -q 'insert OVERWRITE table imeis.${tableName} select ${selectFields}, ds, fnv_hash(concat(cast(ds as string), im
- Java SE 第二讲(原生数据类型 Primitive Data Type)
dcj3sjt126com
java
Java SE 第二讲:
1. Windows: notepad, editplus, ultraedit, gvim
Linux: vi, vim, gedit
2. Java 中的数据类型分为两大类:
1)原生数据类型 (Primitive Data Type)
2)引用类型(对象类型) (R
- CGridView中实现批量删除
dcj3sjt126com
PHPyii
1,CGridView中的columns添加
array(
'selectableRows' => 2,
'footer' => '<button type="button" onclick="GetCheckbox();" style=&
- Java中泛型的各种使用
dyy_gusi
java泛型
Java中的泛型的使用:1.普通的泛型使用
在使用类的时候后面的<>中的类型就是我们确定的类型。
public class MyClass1<T> {//此处定义的泛型是T
private T var;
public T getVar() {
return var;
}
public void setVa
- Web开发技术十年发展历程
gcq511120594
Web浏览器数据挖掘
回顾web开发技术这十年发展历程:
Ajax
03年的时候我上六年级,那时候网吧刚在小县城的角落萌生。传奇,大话西游第一代网游一时风靡。我抱着试一试的心态给了网吧老板两块钱想申请个号玩玩,然后接下来的一个小时我一直在,注,册,账,号。
彼时网吧用的512k的带宽,注册的时候,填了一堆信息,提交,页面跳转,嘣,”您填写的信息有误,请重填”。然后跳转回注册页面,以此循环。我现在时常想,如果当时a
- openSession()与getCurrentSession()区别:
hetongfei
javaDAOHibernate
来自 http://blog.csdn.net/dy511/article/details/6166134
1.getCurrentSession创建的session会和绑定到当前线程,而openSession不会。
2. getCurrentSession创建的线程会在事务回滚或事物提交后自动关闭,而openSession必须手动关闭。
这里getCurrentSession本地事务(本地
- 第一章 安装Nginx+Lua开发环境
jinnianshilongnian
nginxluaopenresty
首先我们选择使用OpenResty,其是由Nginx核心加很多第三方模块组成,其最大的亮点是默认集成了Lua开发环境,使得Nginx可以作为一个Web Server使用。借助于Nginx的事件驱动模型和非阻塞IO,可以实现高性能的Web应用程序。而且OpenResty提供了大量组件如Mysql、Redis、Memcached等等,使在Nginx上开发Web应用更方便更简单。目前在京东如实时价格、秒
- HSQLDB In-Process方式访问内存数据库
liyonghui160com
HSQLDB一大特色就是能够在内存中建立数据库,当然它也能将这些内存数据库保存到文件中以便实现真正的持久化。
先睹为快!
下面是一个In-Process方式访问内存数据库的代码示例:
下面代码需要引入hsqldb.jar包 (hsqldb-2.2.8)
import java.s
- Java线程的5个使用技巧
pda158
java数据结构
Java线程有哪些不太为人所知的技巧与用法? 萝卜白菜各有所爱。像我就喜欢Java。学无止境,这也是我喜欢它的一个原因。日常
工作中你所用到的工具,通常都有些你从来没有了解过的东西,比方说某个方法或者是一些有趣的用法。比如说线程。没错,就是线程。或者确切说是Thread这个类。当我们在构建高可扩展性系统的时候,通常会面临各种各样的并发编程的问题,不过我们现在所要讲的可能会略有不同。
- 开发资源大整合:编程语言篇——JavaScript(1)
shoothao
JavaScript
概述:本系列的资源整合来自于github中各个领域的大牛,来收藏你感兴趣的东西吧。
程序包管理器
管理javascript库并提供对这些库的快速使用与打包的服务。
Bower - 用于web的程序包管理。
component - 用于客户端的程序包管理,构建更好的web应用程序。
spm - 全新的静态的文件包管
- 避免使用终结函数
vahoa.ma
javajvmC++
终结函数(finalizer)通常是不可预测的,常常也是很危险的,一般情况下不是必要的。使用终结函数会导致不稳定的行为、更差的性能,以及带来移植性问题。不要把终结函数当做C++中的析构函数(destructors)的对应物。
我自己总结了一下这一条的综合性结论是这样的:
1)在涉及使用资源,使用完毕后要释放资源的情形下,首先要用一个显示的方