- LLM 词汇表
落难Coder
LLMsNLP大语言模型大模型llama人工智能
Contextwindow“上下文窗口”是指语言模型在生成新文本时能够回溯和参考的文本量。这不同于语言模型训练时所使用的大量数据集,而是代表了模型的“工作记忆”。较大的上下文窗口可以让模型理解和响应更复杂和更长的提示,而较小的上下文窗口可能会限制模型处理较长提示或在长时间对话中保持连贯性的能力。Fine-tuning微调是使用额外的数据进一步训练预训练语言模型的过程。这使得模型开始表示和模仿微调数
- 如何部分格式化提示模板:LangChain中的高级技巧
nseejrukjhad
langchainjava服务器python
标题:如何部分格式化提示模板:LangChain中的高级技巧内容:如何部分格式化提示模板:LangChain中的高级技巧引言在使用大型语言模型(LLM)时,提示工程是一个关键环节。LangChain提供了强大的提示模板功能,让我们能更灵活地构建和管理提示。本文将介绍LangChain中一个高级特性-部分格式化提示模板,这个技巧可以让你的提示管理更加高效和灵活。什么是部分格式化提示模板?部分格式化提
- Xinference如何注册自定义模型
玩人工智能的辣条哥
人工智能AI大模型Xinference
环境:Xinference问题描述:Xinference如何注册自定义模型解决方案:1.写个model_config.json,内容如下{"version":1,"context_length":2048,"model_name":"custom-llama-3","model_lang":["en","ch"],"model_ability":["generate","chat"],"model
- 【有啥问啥】刷爆各大榜单的Reflection 70B模型背后的错误自我纠正(Reflection-Tuning)技术解析:一种革新AI模型的方法
Chauvin912
大模型行业调研人工智能算法
刷爆各大榜单的Reflection70B模型背后的错误自我纠正(Reflection-Tuning)技术解析:一种革新AI模型的方法在快速发展的AI领域,尤其是大型语言模型(LLM)的竞争中,错误自我纠正技术(Reflection-Tuning)正逐步成为提升模型性能的关键突破。该技术通过赋予模型自我检测和纠正错误的能力,显著提高了输出的准确性和可靠性。本文将深入解析Reflection-Tunn
- HALTT4LLM:大型语言模型的幻觉检测指标
谢忻含Norma
HALTT4LLM:大型语言模型的幻觉检测指标haltt4llmThisprojectisanattempttocreateacommonmetrictotestLLM'sforprogressineliminatinghallucinationswhichisthemostseriouscurrentprobleminwidespreadadoptionofLLM'sformanyrealpur
- 深度解析:如何使用输出解析器将大型语言模型(LLM)的响应解析为结构化JSON格式
m0_57781768
语言模型json人工智能
深度解析:如何使用输出解析器将大型语言模型(LLM)的响应解析为结构化JSON格式在现代自然语言处理(NLP)的应用中,大型语言模型(LLM)已经成为了重要的工具。这些模型能够生成丰富的自然语言文本,适用于各种应用场景。然而,在某些应用中,开发者不仅仅需要生成文本,还需要将这些生成的文本转换为结构化的数据格式,例如JSON。这种结构化的数据格式在数据传输、存储以及进一步处理时具有显著优势。本文将深
- 深入探讨:如何在Python中通过LangChain技术精准追踪大型语言模型(LLM)的Token使用情况
m0_57781768
pythonlangchain语言模型
深入探讨:如何在Python中通过LangChain技术精准追踪大型语言模型(LLM)的Token使用情况在现代的人工智能开发中,大型语言模型(LLM)已经成为了不可或缺的工具,无论是用于自然语言处理、对话生成,还是其他复杂的文本生成任务。然而,随着这些模型的广泛应用,开发者面临的一个重要挑战是如何有效地追踪和管理Token的使用情况,特别是在生产环境中,Token的使用直接影响着API调用的成本
- 使用You.com API进行LLM输出的事实性增强
aehrutktrjk
python开发语言
使用You.comAPI进行LLM输出的事实性增强引言大型语言模型(LLM)在生成人类可读的文本方面表现出色,但它们可能会产生过时或不准确的信息。You.comAPI是一套工具,旨在帮助开发者将LLM的输出与最新、最准确、最相关的信息相结合,这些信息可能不包含在LLM的训练数据集中。本文将介绍如何使用You.comAPI来增强LLM的输出,提高其事实性和时效性。You.comAPI的设置和使用安装
- 如何从大型语言模型(LLM)流式响应
aehrutktrjk
语言模型microsoftajaxpython
引言随着大型语言模型(LLM)的不断发展,我们不仅能够获得高质量的文本生成结果,还可以实时观察模型生成文本的过程。流式响应允许我们以一种更加交互和动态的方式与LLM进行交互,这在某些应用场景中非常有用。在本文中,我们将探讨如何从LLM流式获取响应。基础知识在开始之前,我们需要了解一些基础概念。所有的LLM都实现了Runnable接口,该接口提供了一些默认实现的标准方法,如invoke、batch、
- LLM 进展和前进道路
晨曦_子画
人工智能学习人工智能
近年来,语言模型取得了重大进展。这一进步是对数十亿个参数进行广泛训练和调整的结果,也是商业用途基准测试的结果。这项工作的起源可以追溯到1950年代,当时自然语言理解和处理的研究开始了。本文旨在概述过去70年语言模型的历史和演变。它还将检查当前可用的大型语言模型(LLM),包括其架构、调优参数、企业就绪情况、系统配置等,以深入了解其训练和推理过程。这种探索将使我们能够了解该领域的进展,并评估可用于商
- Upstage 将发布新一代 LLM “Solar Pro “预览版
吴脑的键客
人工智能人工智能
SolarPro是最智能的LLM,经过优化可在单GPU上运行,性能超过微软、Meta和谷歌等科技巨头的模型。加州圣何塞2024年9月11日电/美通社/–Upstage今天宣布发布其下一代大型语言模型(LLM)SolarPro的预览版。加州圣何塞2024年9月11日电/美通社/–Upstage今天宣布发布其下一代大型语言模型(LLM)SolarPro的预览版。该预览版作为开源模型免费提供API访问,
- [AI资讯·0605] GLM-4系列开源模型,OpenAI安全疑云,ARM推出终端计算子系统,猿辅导大模型备案……
老牛同学
AI人工智能ai大模型AI资讯
AI资讯1毛钱1百万token,写2遍红楼梦!国产大模型下一步还想卷什么?AI「末日」突然来临,公司同事集体变蠢!只因四大聊天机器人同时宕机OpenAI员工们开始反抗了!AI手机PC大爆发,Arm从软硬件到生态发力,打造行业AI百宝箱GLM-4开源版本:超越Llama3,多模态比肩GPT4V,MaaS平台也大升级猿辅导竟然是一家AI公司?大模型全家桶曝光|甲子光年FineChatBI,帆软在AI方
- #LLM入门|Prompt#2.3_对查询任务进行分类|意图分析_Classification
向日葵花籽儿
LLM入门教程笔记prompt分类数据库
在本章中,我们将重点探讨评估输入任务的重要性,这关乎到整个系统的质量和安全性。在处理不同情况下的多个独立指令集的任务时,首先对查询类型进行分类,并以此为基础确定要使用哪些指令,具有诸多优势。这可以通过定义固定类别和硬编码与处理特定类别任务相关的指令来实现。例如,在构建客户服务助手时,对查询类型进行分类并根据分类确定要使用的指令可能非常关键。具体来说,如果用户要求关闭其账户,那么二级指令可能是添加有
- OpenLM: 一个灵活的开源大语言模型接口工具
llzwxh888
语言模型人工智能自然语言处理python
OpenLM:一个灵活的开源大语言模型接口工具引言在人工智能和自然语言处理快速发展的今天,大语言模型(LLM)已经成为许多应用的核心。然而,不同的LLM提供商往往有着各自的API和使用方式,这给开发者带来了一定的挑战。本文将介绍OpenLM,这是一个零依赖、兼容OpenAIAPI的LLM提供者接口,它可以直接通过HTTP调用不同的推理端点。我们将深入探讨OpenLM的特性、使用方法,以及如何将其与
- 使用中专API实现AI模型调用与部署
llzwxh888
人工智能easyui前端python
在AI技术领域,如何调用和部署大语言模型(LLM)是一个常见的需求。本文将详细介绍如何通过中专API地址http://api.wlai.vip,实现对OpenAI大模型的调用与部署,并提供一个详细的demo代码示例。引言随着人工智能技术的飞速发展,大语言模型在自然语言处理任务中的表现尤为突出。然而,由于国内访问海外API存在一定限制,本文将使用中专API地址来解决这一问题,并展示如何在本地环境中配
- 大模型框架:vLLM
m0_37559973
大模型大模型通义千问Qwen
目录一、vLLM介绍二、安装vLLM2.1使用GPU进行安装2.2使用CPU进行安装2.3相关配置三、使用vLLM3.1离线推理3.2适配OpenAI-API的API服务一、vLLM介绍vLLM是伯克利大学LMSYS组织开源的大语言模型高速推理框架。它利用了全新的注意力算法「PagedAttention」,提供易用、快速、便宜的LLM服务。二、安装vLLM2.1使用GPU进行安装vLLM是一个Py
- 多模态大语言模型(MLLMs)-一般架构(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了
程序员_大白
语言模型人工智能自然语言处理
多模态大语言模型(MultimodalLargeLanguageModel,MLLM),在LLM原有的强大泛化和推理能力基础上,进一步引入了多模态信息处理能力。相比于以往的多模态方法,例如以CLIP为代表的判别式,或以OFA为代表的生成式,新兴的MLLM展现出一些典型的特质,在下面这两种特质的加持下,MLLM涌现出一些以往多模态模型所不具备的能力!模型大。MLLM通常具有数十亿的参数量,更多的参数
- 使用 Apache Cassandra 实现 LLM 缓存:提升 AI 应用性能的实用指南
afTFODguAKBF
apache缓存人工智能python
使用ApacheCassandra实现LLM缓存:提升AI应用性能的实用指南引言在当今的AI驱动的应用程序中,大语言模型(LLM)扮演着越来越重要的角色。然而,频繁调用LLMAPI不仅会增加延迟,还会导致高昂的成本。为了解决这个问题,实现有效的缓存策略变得至关重要。本文将介绍如何使用ApacheCassandra®或AstraDB来实现LLM缓存,从而显著提升您的AI应用性能和成本效率。为什么选择
- 反思的魔力:用语言的力量强化AI智能体
步子哥
人工智能机器学习
在浩瀚的代码海洋中,AI智能体就像初出茅庐的航海家,渴望探索未知的宝藏。然而,面对复杂的编程任务,他们常常迷失方向。今天,就让我们跟随“反思”的灯塔,见证AI智能体如何通过语言的力量,点亮智慧的明灯,成为代码世界的征服者!智能体的困境近年来,大型语言模型(LLM)在与外部环境(如游戏、编译器、API)交互的领域中大放异彩,化身为目标驱动的智能体。然而,传统的强化学习方法如同一位严苛的训练师,需要大
- 天下苦英伟达久矣!PyTorch官方免CUDA加速推理,Triton时代要来?
诗者才子酒中仙
物联网/互联网/人工智能/其他pytorch人工智能python
在做大语言模型(LLM)的训练、微调和推理时,使用英伟达的GPU和CUDA是常见的做法。在更大的机器学习编程与计算范畴,同样严重依赖CUDA,使用它加速的机器学习模型可以实现更大的性能提升。虽然CUDA在加速计算领域占据主导地位,并成为英伟达重要的护城河之一。但其他一些工作的出现正在向CUDA发起挑战,比如OpenAI推出的Triton,它在可用性、内存开销、AI编译器堆栈构建等方面具有一定的优势
- 新款 GPT-4o mini、Llama 3.1、Mistral NeMo 12B 和其他 GenAI 趋势指南
数云界
llama
作者使用GPT-4o创建的图像,用于表示不同的模型欢迎来到雲闪世界。自2022年11月推出ChatGPT以来,几乎每周都会出现新的模型、新颖的提示方法、创新的代理框架或其他令人兴奋的GenAI突破。2024年7月也不例外:仅在本月,我们就看到了MistralCodestralMamba、MistralNeMo12B、GPT-4omini和Llama3.1等的发布。这些模型在推理速度、推理能力、编码
- RAG与LLM原理及实践(17)---Docker Redis & Python Usage
PhoenixAI8
RAGMilvusChroma源码及实践redis数据库缓存
目录背景Redis环境download修改镜像RunRedisCodingpythonredisdownload基本使用描述完整代码运行结果高阶用法序列化的方式Snapshot与AOF快照(RDB)AOF(Append-OnlyFile)代码总结发布与订阅描述代码运行结果注意事项解释Transanction描述代码键空间描述开启python代码运行结果背景实际上,你会发现本专栏题目是RAG,Mil
- RAG与LLM原理及实践(16)---RAG 前端技术Flask-socketIO
PhoenixAI8
RAGMilvusChroma源码及实践前端flaskpythonsocketioRAG
目录背景技术理念RAG结合点实时数据更新与推送实时查询与响应安装使用完整案例说明后端python代码代码解释前端html代码JS代码代码解释总结背景构建RAG系统或别的系统时,如果后端采用的全Python,或者说是以python为主的系统,是很常见的一个选择,因为毕竟python对LLM,图片,乃至其他video等resource的model都有较完善的支撑,为了快速开发出原型,甚至之后的商用,往
- llm-universe学习小记录4--构建RAG应用
Adela0546
学习语言模型
构建RAG应用一、将LLM接入LangChain1、基于LangChain调用ChatGPT2、使用LangChain调用百度文心一言3、使用LangChain调用讯飞星火4、使用LangChain调用智谱GLM具体内容与代码详见将LLM接入LangChain。二、构建检索问答链1、加载向量数据库2、创建一个LLM3、构建检索问答链4、检索问答链效果测试5、添加历史对话的记忆功能(1)记忆(Mem
- 大模型基础知识-LoRA与QLoRA
破壁者-燕
深度学习
介绍LoRA与QLoRA1.LoRA(Low-RankAdaptation)LoRA是一种用于大规模语言模型(LLM)的参数高效微调技术,旨在减少微调大模型所需的计算资源和存储空间。LoRA的核心思想是将全量参数更新分解为低秩矩阵的形式,从而显著减少参数数量和计算开销。核心思想:低秩分解:将大模型的权重矩阵表示为两个低秩矩阵的乘积。这种分解方法不仅保留了原始模型的表示能力,还显著减少了微调过程中需
- HippoRAG如何从大脑获取线索以改进LLM检索
极道亦有道
人工智能
知识存储和检索正在成为大型语言模型(LLM)应用的重要组成部分。虽然检索增强生成(RAG)在该领域取得了巨大进步,但一些局限性仍然没有克服。俄亥俄州立大学和斯坦福大学的研究团队推出了HippoRAG,这是一种创新性的检索框架,其设计理念源于人类长期记忆系统中的海马索引理论。HippoRAG的引入使大型语言模型(LLM)应用程序能够更有效地集成动态知识,并更快、更准确地检索重要信息。HippoRAG
- 如何训练LLM自动在RAG和参数记忆之间进行选择
极道亦有道
人工智能python算法
检索增强生成(RAG)管道使大型语言模型(LLM)能够在其响应中使用外部信息源。但是RAG应用程序为发送到LLM的每个请求检索额外的场景信息。这使得该过程效率低下,因为LLM已经包含了大量无需检索即可使用的知识。Adapt-LLM可以训练LLM确定是否需要在问答任务中检索额外的场景信息,将提高LLM应用程序的效率。检索增强生成(RAG)管道使大型语言模型(LLM)能够在其响应中使用外部信息源。但是
- 增强检索增强生成模型的可靠性和可追溯性
RA AI衍生者训练营
人工智能ai开发语言机器学习语言模型
大型语言模型(LLM)表现出了卓越的能力,但也存在幻觉、缺乏领域适应性和缺乏持续学习等问题。当它们必须处理知识密集型任务时,这些问题更加明显。解决这些问题的方法之一(或至少是部分解决方案)是在LLM上下文中提供相关信息(插入提示中)。该系统通常是检索增强生成(RAG)。该系统已被证明能够减少幻觉并改善反应。然而,可靠性和可追溯性仍然存在局限性。事实上,上下文幻觉仍然会出现,有时找不到正确的上下文。
- LLM大模型学习:LLM大模型推理加速
七七Seven~
学习人工智能transformer深度学习llama
文Mia/叶娇娇推理优化部署、推理加速技术是现在,尤其在大模型时代背景之下,消费级GPU和边端设备仍为主流的状况下。推理加速是实际工程落地的首要考虑因素之一,今天笔者来聊聊涉及到的可以实现大模型推理加速的技术。目录一、模型优化技术二、模型压缩技术三、硬件加速四、GPU加速五、模型并行化和分布式计算技术一、模型优化学习常见的模型优化技术,如模型剪枝、量化、分片、蒸馏等,掌握相应的实现方法。1.1剪枝
- 大模型实战—Ollama 本地部署大模型
猫猫姐
大模型大模型
Ollama本地部署大模型在当今的科技时代,AI已经成为许多领域的关键技术。AI的应用范围广泛,从自动驾驶汽车到语音助手,再到智能家居系统,都有着AI的身影,而随着Facebook开源LLama2更让越来越多的人接触到了开源大模型。今天我们推荐的是一条命令快速在本地运行大模型,在GitHub超过22KStar的开源项目:ollama随着围绕着Ollama的生态走向前台,更多用户也可以方便地在自己电
- 安装数据库首次应用
Array_06
javaoraclesql
可是为什么再一次失败之后就变成直接跳过那个要求
enter full pathname of java.exe的界面
这个java.exe是你的Oracle 11g安装目录中例如:【F:\app\chen\product\11.2.0\dbhome_1\jdk\jre\bin】下的java.exe 。不是你的电脑安装的java jdk下的java.exe!
注意第一次,使用SQL D
- Weblogic Server Console密码修改和遗忘解决方法
bijian1013
Welogic
在工作中一同事将Weblogic的console的密码忘记了,通过网上查询资料解决,实践整理了一下。
一.修改Console密码
打开weblogic控制台,安全领域 --> myrealm -->&n
- IllegalStateException: Cannot forward a response that is already committed
Cwind
javaServlets
对于初学者来说,一个常见的误解是:当调用 forward() 或者 sendRedirect() 时控制流将会自动跳出原函数。标题所示错误通常是基于此误解而引起的。 示例代码:
protected void doPost() {
if (someCondition) {
sendRedirect();
}
forward(); // Thi
- 基于流的装饰设计模式
木zi_鸣
设计模式
当想要对已有类的对象进行功能增强时,可以定义一个类,将已有对象传入,基于已有的功能,并提供加强功能。
自定义的类成为装饰类
模仿BufferedReader,对Reader进行包装,体现装饰设计模式
装饰类通常会通过构造方法接受被装饰的对象,并基于被装饰的对象功能,提供更强的功能。
装饰模式比继承灵活,避免继承臃肿,降低了类与类之间的关系
装饰类因为增强已有对象,具备的功能该
- Linux中的uniq命令
被触发
linux
Linux命令uniq的作用是过滤重复部分显示文件内容,这个命令读取输入文件,并比较相邻的行。在正常情 况下,第二个及以后更多个重复行将被删去,行比较是根据所用字符集的排序序列进行的。该命令加工后的结果写到输出文件中。输入文件和输出文件必须不同。如 果输入文件用“- ”表示,则从标准输入读取。
AD:
uniq [选项] 文件
说明:这个命令读取输入文件,并比较相邻的行。在正常情况下,第二个
- 正则表达式Pattern
肆无忌惮_
Pattern
正则表达式是符合一定规则的表达式,用来专门操作字符串,对字符创进行匹配,切割,替换,获取。
例如,我们需要对QQ号码格式进行检验
规则是长度6~12位 不能0开头 只能是数字,我们可以一位一位进行比较,利用parseLong进行判断,或者是用正则表达式来匹配[1-9][0-9]{4,14} 或者 [1-9]\d{4,14}
&nbs
- Oracle高级查询之OVER (PARTITION BY ..)
知了ing
oraclesql
一、rank()/dense_rank() over(partition by ...order by ...)
现在客户有这样一个需求,查询每个部门工资最高的雇员的信息,相信有一定oracle应用知识的同学都能写出下面的SQL语句:
select e.ename, e.job, e.sal, e.deptno
from scott.emp e,
(se
- Python调试
矮蛋蛋
pythonpdb
原文地址:
http://blog.csdn.net/xuyuefei1988/article/details/19399137
1、下面网上收罗的资料初学者应该够用了,但对比IBM的Python 代码调试技巧:
IBM:包括 pdb 模块、利用 PyDev 和 Eclipse 集成进行调试、PyCharm 以及 Debug 日志进行调试:
http://www.ibm.com/d
- webservice传递自定义对象时函数为空,以及boolean不对应的问题
alleni123
webservice
今天在客户端调用方法
NodeStatus status=iservice.getNodeStatus().
结果NodeStatus的属性都是null。
进行debug之后,发现服务器端返回的确实是有值的对象。
后来发现原来是因为在客户端,NodeStatus的setter全部被我删除了。
本来是因为逻辑上不需要在客户端使用setter, 结果改了之后竟然不能获取带属性值的
- java如何干掉指针,又如何巧妙的通过引用来操作指针————>说的就是java指针
百合不是茶
C语言的强大在于可以直接操作指针的地址,通过改变指针的地址指向来达到更改地址的目的,又是由于c语言的指针过于强大,初学者很难掌握, java的出现解决了c,c++中指针的问题 java将指针封装在底层,开发人员是不能够去操作指针的地址,但是可以通过引用来间接的操作:
定义一个指针p来指向a的地址(&是地址符号):
- Eclipse打不开,提示“An error has occurred.See the log file ***/.log”
bijian1013
eclipse
打开eclipse工作目录的\.metadata\.log文件,发现如下错误:
!ENTRY org.eclipse.osgi 4 0 2012-09-10 09:28:57.139
!MESSAGE Application error
!STACK 1
java.lang.NoClassDefFoundError: org/eclipse/core/resources/IContai
- spring aop实例annotation方法实现
bijian1013
javaspringAOPannotation
在spring aop实例中我们通过配置xml文件来实现AOP,这里学习使用annotation来实现,使用annotation其实就是指明具体的aspect,pointcut和advice。1.申明一个切面(用一个类来实现)在这个切面里,包括了advice和pointcut
AdviceMethods.jav
- [Velocity一]Velocity语法基础入门
bit1129
velocity
用户和开发人员参考文档
http://velocity.apache.org/engine/releases/velocity-1.7/developer-guide.html
注释
1.行级注释##
2.多行注释#* *#
变量定义
使用$开头的字符串是变量定义,例如$var1, $var2,
赋值
使用#set为变量赋值,例
- 【Kafka十一】关于Kafka的副本管理
bit1129
kafka
1. 关于request.required.acks
request.required.acks控制者Producer写请求的什么时候可以确认写成功,默认是0,
0表示即不进行确认即返回。
1表示Leader写成功即返回,此时还没有进行写数据同步到其它Follower Partition中
-1表示根据指定的最少Partition确认后才返回,这个在
Th
- lua统计nginx内部变量数据
ronin47
lua nginx 统计
server {
listen 80;
server_name photo.domain.com;
location /{set $str $uri;
content_by_lua '
local url = ngx.var.uri
local res = ngx.location.capture(
- java-11.二叉树中节点的最大距离
bylijinnan
java
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
public class MaxLenInBinTree {
/*
a. 1
/ \
2 3
/ \ / \
4 5 6 7
max=4 pass "root"
- Netty源码学习-ReadTimeoutHandler
bylijinnan
javanetty
ReadTimeoutHandler的实现思路:
开启一个定时任务,如果在指定时间内没有接收到消息,则抛出ReadTimeoutException
这个异常的捕获,在开发中,交给跟在ReadTimeoutHandler后面的ChannelHandler,例如
private final ChannelHandler timeoutHandler =
new ReadTim
- jquery验证上传文件样式及大小(好用)
cngolon
文件上传jquery验证
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8" />
<script src="jquery1.8/jquery-1.8.0.
- 浏览器兼容【转】
cuishikuan
css浏览器IE
浏览器兼容问题一:不同浏览器的标签默认的外补丁和内补丁不同
问题症状:随便写几个标签,不加样式控制的情况下,各自的margin 和padding差异较大。
碰到频率:100%
解决方案:CSS里 *{margin:0;padding:0;}
备注:这个是最常见的也是最易解决的一个浏览器兼容性问题,几乎所有的CSS文件开头都会用通配符*来设
- Shell特殊变量:Shell $0, $#, $*, $@, $?, $$和命令行参数
daizj
shell$#$?特殊变量
前面已经讲到,变量名只能包含数字、字母和下划线,因为某些包含其他字符的变量有特殊含义,这样的变量被称为特殊变量。例如,$ 表示当前Shell进程的ID,即pid,看下面的代码:
$echo $$
运行结果
29949
特殊变量列表 变量 含义 $0 当前脚本的文件名 $n 传递给脚本或函数的参数。n 是一个数字,表示第几个参数。例如,第一个
- 程序设计KISS 原则-------KEEP IT SIMPLE, STUPID!
dcj3sjt126com
unix
翻到一本书,讲到编程一般原则是kiss:Keep It Simple, Stupid.对这个原则深有体会,其实不仅编程如此,而且系统架构也是如此。
KEEP IT SIMPLE, STUPID! 编写只做一件事情,并且要做好的程序;编写可以在一起工作的程序,编写处理文本流的程序,因为这是通用的接口。这就是UNIX哲学.所有的哲学真 正的浓缩为一个铁一样的定律,高明的工程师的神圣的“KISS 原
- android Activity间List传值
dcj3sjt126com
Activity
第一个Activity:
import java.util.ArrayList;import java.util.HashMap;import java.util.List;import java.util.Map;import android.app.Activity;import android.content.Intent;import android.os.Bundle;import a
- tomcat 设置java虚拟机内存
eksliang
tomcat 内存设置
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2117772
http://eksliang.iteye.com/
常见的内存溢出有以下两种:
java.lang.OutOfMemoryError: PermGen space
java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
------------
- Android 数据库事务处理
gqdy365
android
使用SQLiteDatabase的beginTransaction()方法可以开启一个事务,程序执行到endTransaction() 方法时会检查事务的标志是否为成功,如果程序执行到endTransaction()之前调用了setTransactionSuccessful() 方法设置事务的标志为成功则提交事务,如果没有调用setTransactionSuccessful() 方法则回滚事务。事
- Java 打开浏览器
hw1287789687
打开网址open浏览器open browser打开url打开浏览器
使用java 语言如何打开浏览器呢?
我们先研究下在cmd窗口中,如何打开网址
使用IE 打开
D:\software\bin>cmd /c start iexplore http://hw1287789687.iteye.com/blog/2153709
使用火狐打开
D:\software\bin>cmd /c start firefox http://hw1287789
- ReplaceGoogleCDN:将 Google CDN 替换为国内的 Chrome 插件
justjavac
chromeGooglegoogle apichrome插件
Chrome Web Store 安装地址: https://chrome.google.com/webstore/detail/replace-google-cdn/kpampjmfiopfpkkepbllemkibefkiice
由于众所周知的原因,只需替换一个域名就可以继续使用Google提供的前端公共库了。 同样,通过script标记引用这些资源,让网站访问速度瞬间提速吧
- 进程VS.线程
m635674608
线程
资料来源:
http://www.liaoxuefeng.com/wiki/001374738125095c955c1e6d8bb493182103fac9270762a000/001397567993007df355a3394da48f0bf14960f0c78753f000 1、Apache最早就是采用多进程模式 2、IIS服务器默认采用多线程模式 3、多进程优缺点 优点:
多进程模式最大
- Linux下安装MemCached
字符串
memcached
前提准备:1. MemCached目前最新版本为:1.4.22,可以从官网下载到。2. MemCached依赖libevent,因此在安装MemCached之前需要先安装libevent。2.1 运行下面命令,查看系统是否已安装libevent。[root@SecurityCheck ~]# rpm -qa|grep libevent libevent-headers-1.4.13-4.el6.n
- java设计模式之--jdk动态代理(实现aop编程)
Supanccy2013
javaDAO设计模式AOP
与静态代理类对照的是动态代理类,动态代理类的字节码在程序运行时由Java反射机制动态生成,无需程序员手工编写它的源代码。动态代理类不仅简化了编程工作,而且提高了软件系统的可扩展性,因为Java 反射机制可以生成任意类型的动态代理类。java.lang.reflect 包中的Proxy类和InvocationHandler 接口提供了生成动态代理类的能力。
&
- Spring 4.2新特性-对java8默认方法(default method)定义Bean的支持
wiselyman
spring 4
2.1 默认方法(default method)
java8引入了一个default medthod;
用来扩展已有的接口,在对已有接口的使用不产生任何影响的情况下,添加扩展
使用default关键字
Spring 4.2支持加载在默认方法里声明的bean
2.2
将要被声明成bean的类
public class DemoService {