- 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
- 未来网络体系结构和SDN的研究进展-毕军
拟声的主扬
专题sdn网络结构互联网软件
未来网络体系结构和SDN的研究进展-毕军在讨论互联网体系结构的基础上,毕军介绍未来网络体系结构的主要国际学术研究进展。介绍了软件定义网(SDN)的发展现状,讨论SDN的体系结构,提出一种SDN体系结构的抽象模型。最后,介绍一种未来网络体系结构创新环境(FINE)体系结构。阅读全文和小伙伴们一起来吐槽
- 新加坡 - A Fine City
小土也
前两天和朋友吃饭,聊到了各自对新加坡的看法,发现这个城市真是让人又爱又恨。我曾经在新加坡学习4年,后又去英国学习3年,期间也去过不少欧洲的城市。和其它去过的城市相比,新加坡可以说是最安全的一个城市了,犯罪率非常低,真的达到了夜不闭户的程度。曾经住过寄宿家庭,晚上真的不锁门。然而,这种安全感对于人们的生活和商业发展固然是非常好的,但也造成了人们自由度的被压缩。比如,新加坡全面禁烟,就连室外的遮雨棚下
- GitBook 本地使用排雷,及导出基本可用的 PDF 版本
AlphaHinex
原文地址:https://alphahinex.github.io/2022/09/18/gitbook-export-fine-enough-pdf/coverdescription:"总结了离线环境使用GitBook以及将GitBook编写的文档导出成PDF时可能会遇到的问题和解决办法"date:2022.09.1810:34categories:-Booktags:[GitBook]keyw
- 深度解析:大模型微调的原理、应用与实践
longfei.li
人工智能神经网络
引言最近在公司落地AI产品的过程中,与团队小伙伴深入探讨和测试了大模型微调,同时也跟多个业内专家进行了交流和学习。相信很多人在实际落地大模型应用的时候都会有个疑问:到底要不要做微调模型?我的结论是在实际落地的过程中绝大多数场景是不需要做的,所以今天主要跟大家分享一下什么是Fine-tuning、Fine-tuning的原理以及Fine-tuning的应用,以帮助大家在工作中更好的理解大模型微调。什
- CLIP-Adapter: Better Vision-Language Models with Feature Adapters
Tsukinousag
对比语言图像预训练(CLIP)虽然prompt-tuning用于textualinputs,但是建议CLIPAdapter在视觉或语言分支上使用功能适配器进行fine-tuneCLIPAdapter采用了一个额外的瓶颈层来学习新的特征,并将剩余的特征与原始的预训练特征进行混合。为了更好地适应vision语言模型,使用功能适配器,而不是快速调整1.ClassifierWeightGeneration
- redis常用操作命令
diffiii
Redisredisbootstrap数据库
登录redis客户端./src/redis-cli-h127.0.0.1-c-p6379-a123456退出redis客户端127.0.0.1:6379>exit显示服务器时间,时间戳(秒),微秒数127.0.0.1:6379>time当前数据库key的数量127.0.0.1:6379>dbsize查询所有key127.0.0.1:6379>keys*模糊查询以fine为前缀的key值127.0.
- 嵌入式初学-C语言-二九
GoDve丨
c语言开发语言前端算法数据结构c++
C语言编译步骤预处理编译汇编链接什么是预处理预处理就是在源文件(如.c文件)编译之前,所进行的一部分预备操作,这部分操作是由预处理程序自动完成,当源文件在编译时,编译器会自动调用预处理指令的解析,预处理指令解析完成才能进入下一步的编译过程为了能够方便看到编译细节,使用以下命令gcc源文件-E-o程序名[.后缀]预处理的功能宏定义作用域fine命令出现在程序中函数的外面,宏名的有效范围为定义命令之后
- 关于航班延误的吐槽
垚夢語
哎,谁还不是家里的小公主呢,襁褓里长大,温室里成长,我们也有一颗“玻璃心”,只不过,我们已经变成了“钢化玻璃”,无坚不摧。我非常同情延误给你们带来的不便,给你们造成的有形或是无形的损失,可是,but,我们也不想啊!我也TM的很想让飞机飞起来啊!可是,延误这种事,就是鸡蛋碰石头的事情,你我这种尔等小人,怎么能和国家想要军事演习抗衡!你们带着怒气上来,我对你们笑脸相迎,你甩我一个白眼,OK,fine,
- #LLM入门|Prompt#1.8_聊天机器人_Chatbot
向日葵花籽儿
LLM入门教程笔记prompt机器人microsoft
聊天机器人设计以会话形式进行交互,接受一系列消息作为输入,并返回模型生成的消息作为输出。原本设计用于简便多轮对话,但同样适用于单轮任务。设计思路个性化特性:通过定制模型的训练数据和参数,使机器人拥有特定的个性化特点。专门任务设计:针对特定任务或行为进行设计,模型可针对该任务进行Fine-tune,提高效果和准确性。优势简化开发:减少了构建聊天机器人所需的工作量和复杂度。灵活性:模型可根据需求进行定
- 预训练大模型LLM的微调PEFT(概述)
若石之上
人工智能人工智能LLMpeft微调LORA
前言大模型现在已经不是什么新奇玩意了,大家都耳熟能详,我们都知道大模型要从头到尾的训练,需要巨大的人力物力,如此高昂的费用小公司是难以承受的,那么我们是否可以像牛顿一样,站在巨人的肩膀上,利用已经训练好的大模型进行二次训练以适用于我们自己的应用呢?回答当然是肯定的,我们只需要极少量的训练数据和资源,就能将大模型改造以适应我们的应用。微调的分类对大模型进行二次训练的操作我们通常称为微调(Fine-T
- 随笔20190328
努力的小坤
健身房偶遇外国友人,自以为自己英语水平高超,却不知对方第一句话我便绞尽脑汁,他说howareyou.按照书本正常的回答应该是fine,thankyou,andyou。却觉得这个回答太书面话,但是却也想不出更好的回答,便回了fine。之后他问了什么话,只觉得满脑子问号,你在说啥,这次对话真心打击了我对自己英语的信心。我需要更加努力的学习英语了,只为了和实验室的国外友人正常交流。
- 学习笔记:使用 Amazon Bedrock 进行图像生成
AmazonBedrock全新发布在2023年的亚马逊云科技re:Invent全球云计算大会上,最令人瞩目的一项更新莫过于AmazonBedrock的全新升级。亚马逊云科技此次为其大模型托管服务引入了Fine-tuning、Agents、KnowledgeBases和Guardrails等一系列创新功能。这些功能的加入意味着客户现在能以更加高效、智能和安全的方式构建各种应用,标志着亚马逊云科技在推
- 预训练和微调在迁移学习中的作用
一条小小yu
迁移学习人工智能机器学习
在机器学习和深度学习中,"pre-training"(预训练)和"fine-tuning"(微调)是两个常见且重要的概念,它们通常在迁移学习场景中使用,以提高模型在特定任务上的性能。预训练(Pre-training)预训练是指在一个大型且通常与目标任务相关但不完全相同的数据集上训练模型的过程。这个阶段的目的是让模型学习到一些通用的特征或知识,这些特征或知识可以帮助模型在后续的特定任务上表现更好。预
- Prompt Tuning:深度解读一种新的微调范式
lichunericli
LLM人工智能语言模型prompt
阅读该博客,您将系统地掌握如下知识点:什么是预训练语言模型?什么是prompt?为什么要引入prompt?相比传统fine-tuning有什么优势?自20年底开始,prompt的发展历程,哪些经典的代表方法?面向不同种类NLP任务,prompt如何选择和设计?面向超大规模模型,如何借助prompt进行参数有效性训练?面向GPT3,什么是In-ContextLearning?什么是Chain-Of-
- 119.乐理基础-五线谱-五线谱的标记
染指1110
乐理基础-五线谱音乐理论音乐
内容参考于:三分钟音乐社上一个内容:音值组合法(二)力度记号:简谱里什么意思,五线谱也完全是什么意思,p越多就越弱,f越多就越强,然后这些渐强、渐弱、sf、fp这些标记都是与简谱一模一样的意思(力度记号)速度记号:rit、rall就表示渐慢,accel就是渐快,atempo表示回原速(速度记号)反复记号:反复记号(二)D.C.、D.S.、Fine、Coda、反复记号(一)反复、跳房子五线谱版:区间
- first day
jiusi
今天第一天加入日更挑战,也是第一天写作,还啥都不知道,也还没加进群。ok。开始。firstday父母给我介绍了个相亲对象,fine,我是好孩子,当然要去参加了…期待是没期待,办法也是没办法。对于相亲对象的了解,是个男的,没了。无所谓,我也没打算成,见个面就够了。我叫应三角,没谈过恋爱,也一事无成,没有理想也没有上进心,脑子也还算灵活,但是非常懒也不愿意努力,OK,就是个非常普通的路人。此时我正穿着
- 小周带你正确理解Prompt-engineering,RAG,fine-tuning工程化的地位和意义
周博洋K
人工智能
有人会说:"小周,几天不见这么拉了,现在别说算法了,连code都不讲了,整上方法论了。"我并没有拉!而且方法论很重要,尤其工程化的时候,你总得知道每种技术到底适合干啥,其实主要是现实中,我在项目里发现大家对这块其实并不是分的很清楚。所以我来给大家捋一捋,因为这毕竟直接取决于你设计的解决方案是否能真正解决问题如上图所示,OpenAI把对于优化LLM返回结果分为两个方向,一个方向是横坐标系的对LLM模
- 小周带你正确理解Prompt-engineering,RAG,fine-tuning工程化的地位和意义
周博洋K
prompt人工智能
有人会说:"小周,几天不见这么拉了,现在别说算法了,连code都不讲了,整上方法论了。"我并没有拉!而且方法论很重要,尤其工程化的时候,你总得知道每种技术到底适合干啥,其实主要是现实中,我在项目里发现大家对这块其实并不是分的很清楚。所以我来给大家捋一捋,因为这毕竟直接取决于你设计的解决方案是否能真正解决问题如上图所示,OpenAI把对于优化LLM返回结果分为两个方向,一个方向是横坐标系的对LLM模
- 英语小神童养成计划4 Hello之后怎么打招呼?(为什么有的话我们不好意思说)
一念x
6.Howareyou?你好吗?7.Fine,thanks.Andyou?很好,谢谢,你呢?8.I'mfine,too.我也很好。(摘自英语900句)这个可能是每个中国人都特别熟悉的表达,这是英语教科书上的教科书式的表达。现在很多人都已经用这三句表达,来当笑话讲,每次当我们笑着把这些话说出来的时候,对方一定可以立刻接上,达到神默契的程度。这三句话会把我们瞬间拉入到,几年前、十几年前、甚至几十年前的
- 大模型基础理论学习笔记——大模型适配
maximejia
人工智能学习笔记人工智能自然语言处理语言模型
本文目录7.大模型适配7.1大模型适配基础要素7.2当前主流大模型适配方法7.2.1探针方法(Probing)(1)探针方法介绍(2)基于probing的大模型适配7.2.2微调方法(Fine-tuning)(1)指令微调方法(Instructionfine-tuning)7.2.3轻量级微调(LightweightFine-tuning)(1)提示调整(PromptTuning)(2)前缀调整(
- [算法前沿]--059-大语言模型Fine-tuning踩坑经验之谈
三更科技公社
AI前沿与LLMchatGPT人工智能
前言由于ChatGPT和GPT4兴起,如何让人人都用上这种大模型,是目前AI领域最活跃的事情。当下开源的LLM(Largelanguagemodel)非常多,可谓是百模大战。面对诸多开源本地模型,根据自己的需求,选择适合自己的基座模型和参数量很重要。选择完后需要对训练数据进行预处理,往往这一步就难住很多同学,无从下手,更别说training。然后再对模型进行finetuning来更好满足自己的下游
- OpenAI API 介绍
YGL_smile
oneapiai
OpenAIAPI介绍开始我们的第一个例子模型查询可使用的模型预测结果创建一个预测对话创建一次对话编辑创建一个编辑图片生成一张图片修改图片创建图片的变体声音将录音转成文本翻译文件当前文件列表删除文件微调(Fine-tunes)创建Fine-tune任务获得fine-tune任务列表取消某个fine-tune任务获得某个fine-tune任务状态删除某个fine-tune任务官方API文档:http
- 当初说好的一起吃一起浪一起胖,结果你却偷偷塑了型?
健康的野小兽
难得休了一次小长假(5天),想着能够到处浪,在家里躺尸一天后,和朋友相约出去玩,本应该愉快的一天,却被两个不速之客搅乱了———前任,和他的现任。Fine,小地方就这么点儿,碰到个熟人也不稀奇,地球绕一圈还能转回来呢。然而出于某种不知名的心理,我偷瞄了他的前任一眼。好吧,其实有好几眼。这一看就糟心了。四肢纤细,蜂腰翘臀,一抬手还能看到隐约露出来的马甲线……我下意识的低头看了自己一眼,粗壮的手臂,丰满
- Scaling Laws for Forgetting When Fine-Tuning Large Language Models
UnknownBody
LLM语言模型人工智能算法
本文是LLM系列文章,针对《ScalingLawsforForgettingWhenFine-TuningLargeLanguageModels》的翻译。微调大型语言模型时遗忘的比例律摘要1引言2相关工作和背景3方法和实验设置4经验结果和遗忘规律5结论摘要我们研究并量化了在下游任务中微调预先训练的大型语言模型(LLM)时的遗忘问题。我们发现,参数有效微调(PEFT)策略,如低秩适配器(LoRA),
- 《AI 大模型全栈工程师》学习笔记1 - 大模型应用的技术架构
coffee_baba
AI&大模型ai
目录1前言1.1课程链接1.2名词解释&前置知识2大模型应用的技术架构2.1Prompt-Response架构2.2Agent+FunctionCalling架构2.3RAG(Retrieval-AugmentedGeneration)架构2.4Fine-tuning架构1前言本文为知乎知学堂课程《AI大模型全栈工程师》的学习笔记,文章中涉及的一些名词解释,数据表格,流程图、框图等大都来自于课程课
- 【自然语言处理】微调 Fine-Tuning 各种经典方法的概念汇总
溢流眼泪
【科研】自然语言处理人工智能
【自然语言处理】微调Fine-Tuning各种经典方法的概念汇总前言请看此微调Fine-TuningSFT监督微调(SupervisedFine-Tuning)概念:监督学习,无监督学习,自监督学习,半监督学习,强化学习的区别概念:下游任务概念:再利用(Repurposing),全参微调(FullFine-Tuning)和部分参数微调(PartialFine-tuning)线性探测(LinearP
- 【人工智能】Fine-tuning 微调:解析深度学习中的利器(7)
魔道不误砍柴功
AI大模型人工智能深度学习
在深度学习领域,Fine-tuning微调是一项重要而强大的技术,它为我们提供了在特定任务上充分利用预训练模型的途径。本文将深入讨论Fine-tuning的定义、原理、实际操作以及其在不同场景中的应用,最后简要探讨Fine-tuning的整体架构。1.Fine-tuning的定义Fine-tuning(微调)指的是在一个已经在大规模数据上预训练好的模型的基础上,进一步在特定任务上进行训练,以使模型
- 【机器学习与自然语言处理】预训练 Pre-Training 各种经典方法的概念汇总
溢流眼泪
【科研】机器学习自然语言处理人工智能
【NLP概念合集:一】预训练Pre-Training,微调Fine-Tuning及其方法的概念区别前言请看此正文预训练Pre-Training无监督学习unsupervisedlearning概念:标签PCA主成分分析(PrincipalComponentAnalysis)降维算法LSA潜在语义分析(LatentSemanticAnalysis)降维算法LDA隐含狄利克雷分布(LatentDiri
- Improving Language Understanding by Generative Pre-Training
liangdengne_123
深度学习自然语言处理机器学习
今天阅读的是OpenAI2018年的论文《ImprovingLanguageUnderstandingbyGenerativePre-Training》,截止目前共有600多引用。在这篇论文中,作者提出了一种半监督学习方法——GenerativePre-Training(以下简称GPT),GPT采用无监督学习的Pre-training充分利用大量未标注的文本数据,利用监督学习的Fine-tunin
- ASM系列六 利用TreeApi 添加和移除类成员
lijingyao8206
jvm动态代理ASM字节码技术TreeAPI
同生成的做法一样,添加和移除类成员只要去修改fields和methods中的元素即可。这里我们拿一个简单的类做例子,下面这个Task类,我们来移除isNeedRemove方法,并且添加一个int 类型的addedField属性。
package asm.core;
/**
* Created by yunshen.ljy on 2015/6/
- Springmvc-权限设计
bee1314
springWebjsp
万丈高楼平地起。
权限管理对于管理系统而言已经是标配中的标配了吧,对于我等俗人更是不能免俗。同时就目前的项目状况而言,我们还不需要那么高大上的开源的解决方案,如Spring Security,Shiro。小伙伴一致决定我们还是从基本的功能迭代起来吧。
目标:
1.实现权限的管理(CRUD)
2.实现部门管理 (CRUD)
3.实现人员的管理 (CRUD)
4.实现部门和权限
- 算法竞赛入门经典(第二版)第2章习题
CrazyMizzz
c算法
2.4.1 输出技巧
#include <stdio.h>
int
main()
{
int i, n;
scanf("%d", &n);
for (i = 1; i <= n; i++)
printf("%d\n", i);
return 0;
}
习题2-2 水仙花数(daffodil
- struts2中jsp自动跳转到Action
麦田的设计者
jspwebxmlstruts2自动跳转
1、在struts2的开发中,经常需要用户点击网页后就直接跳转到一个Action,执行Action里面的方法,利用mvc分层思想执行相应操作在界面上得到动态数据。毕竟用户不可能在地址栏里输入一个Action(不是专业人士)
2、<jsp:forward page="xxx.action" /> ,这个标签可以实现跳转,page的路径是相对地址,不同与jsp和j
- php 操作webservice实例
IT独行者
PHPwebservice
首先大家要简单了解了何谓webservice,接下来就做两个非常简单的例子,webservice还是逃不开server端与client端。我测试的环境为:apache2.2.11 php5.2.10做这个测试之前,要确认你的php配置文件中已经将soap扩展打开,即extension=php_soap.dll;
OK 现在我们来体验webservice
//server端 serve
- Windows下使用Vagrant安装linux系统
_wy_
windowsvagrant
准备工作:
下载安装 VirtualBox :https://www.virtualbox.org/
下载安装 Vagrant :http://www.vagrantup.com/
下载需要使用的 box :
官方提供的范例:http://files.vagrantup.com/precise32.box
还可以在 http://www.vagrantbox.es/
- 更改linux的文件拥有者及用户组(chown和chgrp)
无量
clinuxchgrpchown
本文(转)
http://blog.163.com/yanenshun@126/blog/static/128388169201203011157308/
http://ydlmlh.iteye.com/blog/1435157
一、基本使用:
使用chown命令可以修改文件或目录所属的用户:
命令
- linux下抓包工具
矮蛋蛋
linux
原文地址:
http://blog.chinaunix.net/uid-23670869-id-2610683.html
tcpdump -nn -vv -X udp port 8888
上面命令是抓取udp包、端口为8888
netstat -tln 命令是用来查看linux的端口使用情况
13 . 列出所有的网络连接
lsof -i
14. 列出所有tcp 网络连接信息
l
- 我觉得mybatis是垃圾!:“每一个用mybatis的男纸,你伤不起”
alafqq
mybatis
最近看了
每一个用mybatis的男纸,你伤不起
原文地址 :http://www.iteye.com/topic/1073938
发表一下个人看法。欢迎大神拍砖;
个人一直使用的是Ibatis框架,公司对其进行过小小的改良;
最近换了公司,要使用新的框架。听说mybatis不错;就对其进行了部分的研究;
发现多了一个mapper层;个人感觉就是个dao;
- 解决java数据交换之谜
百合不是茶
数据交换
交换两个数字的方法有以下三种 ,其中第一种最常用
/*
输出最小的一个数
*/
public class jiaohuan1 {
public static void main(String[] args) {
int a =4;
int b = 3;
if(a<b){
// 第一种交换方式
int tmep =
- 渐变显示
bijian1013
JavaScript
<style type="text/css">
#wxf {
FILTER: progid:DXImageTransform.Microsoft.Gradient(GradientType=0, StartColorStr=#ffffff, EndColorStr=#97FF98);
height: 25px;
}
</style>
- 探索JUnit4扩展:断言语法assertThat
bijian1013
java单元测试assertThat
一.概述
JUnit 设计的目的就是有效地抓住编程人员写代码的意图,然后快速检查他们的代码是否与他们的意图相匹配。 JUnit 发展至今,版本不停的翻新,但是所有版本都一致致力于解决一个问题,那就是如何发现编程人员的代码意图,并且如何使得编程人员更加容易地表达他们的代码意图。JUnit 4.4 也是为了如何能够
- 【Gson三】Gson解析{"data":{"IM":["MSN","QQ","Gtalk"]}}
bit1129
gson
如何把如下简单的JSON字符串反序列化为Java的POJO对象?
{"data":{"IM":["MSN","QQ","Gtalk"]}}
下面的POJO类Model无法完成正确的解析:
import com.google.gson.Gson;
- 【Kafka九】Kafka High Level API vs. Low Level API
bit1129
kafka
1. Kafka提供了两种Consumer API
High Level Consumer API
Low Level Consumer API(Kafka诡异的称之为Simple Consumer API,实际上非常复杂)
在选用哪种Consumer API时,首先要弄清楚这两种API的工作原理,能做什么不能做什么,能做的话怎么做的以及用的时候,有哪些可能的问题
- 在nginx中集成lua脚本:添加自定义Http头,封IP等
ronin47
nginx lua
Lua是一个可以嵌入到Nginx配置文件中的动态脚本语言,从而可以在Nginx请求处理的任何阶段执行各种Lua代码。刚开始我们只是用Lua 把请求路由到后端服务器,但是它对我们架构的作用超出了我们的预期。下面就讲讲我们所做的工作。 强制搜索引擎只索引mixlr.com
Google把子域名当作完全独立的网站,我们不希望爬虫抓取子域名的页面,降低我们的Page rank。
location /{
- java-归并排序
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
public class MergeSort {
public static void main(String[] args) {
int[] a={20,1,3,8,5,9,4,25};
mergeSort(a,0,a.length-1);
System.out.println(Arrays.to
- Netty源码学习-CompositeChannelBuffer
bylijinnan
javanetty
CompositeChannelBuffer体现了Netty的“Transparent Zero Copy”
查看API(
http://docs.jboss.org/netty/3.2/api/org/jboss/netty/buffer/package-summary.html#package_description)
可以看到,所谓“Transparent Zero Copy”是通
- Android中给Activity添加返回键
hotsunshine
Activity
// this need android:minSdkVersion="11"
getActionBar().setDisplayHomeAsUpEnabled(true);
@Override
public boolean onOptionsItemSelected(MenuItem item) {
- 静态页面传参
ctrain
静态
$(document).ready(function () {
var request = {
QueryString :
function (val) {
var uri = window.location.search;
var re = new RegExp("" + val + "=([^&?]*)", &
- Windows中查找某个目录下的所有文件中包含某个字符串的命令
daizj
windows查找某个目录下的所有文件包含某个字符串
findstr可以完成这个工作。
[html]
view plain
copy
>findstr /s /i "string" *.*
上面的命令表示,当前目录以及当前目录的所有子目录下的所有文件中查找"string&qu
- 改善程序代码质量的一些技巧
dcj3sjt126com
编程PHP重构
有很多理由都能说明为什么我们应该写出清晰、可读性好的程序。最重要的一点,程序你只写一次,但以后会无数次的阅读。当你第二天回头来看你的代码 时,你就要开始阅读它了。当你把代码拿给其他人看时,他必须阅读你的代码。因此,在编写时多花一点时间,你会在阅读它时节省大量的时间。让我们看一些基本的编程技巧: 尽量保持方法简短 尽管很多人都遵
- SharedPreferences对数据的存储
dcj3sjt126com
SharedPreferences简介: &nbs
- linux复习笔记之bash shell (2) bash基础
eksliang
bashbash shell
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2104329
1.影响显示结果的语系变量(locale)
1.1locale这个命令就是查看当前系统支持多少种语系,命令使用如下:
[root@localhost shell]# locale
LANG=en_US.UTF-8
LC_CTYPE="en_US.UTF-8"
- Android零碎知识总结
gqdy365
android
1、CopyOnWriteArrayList add(E) 和remove(int index)都是对新的数组进行修改和新增。所以在多线程操作时不会出现java.util.ConcurrentModificationException错误。
所以最后得出结论:CopyOnWriteArrayList适合使用在读操作远远大于写操作的场景里,比如缓存。发生修改时候做copy,新老版本分离,保证读的高
- HoverTree.Model.ArticleSelect类的作用
hvt
Web.netC#hovertreeasp.net
ArticleSelect类在命名空间HoverTree.Model中可以认为是文章查询条件类,用于存放查询文章时的条件,例如HvtId就是文章的id。HvtIsShow就是文章的显示属性,当为-1是,该条件不产生作用,当为0时,查询不公开显示的文章,当为1时查询公开显示的文章。HvtIsHome则为是否在首页显示。HoverTree系统源码完全开放,开发环境为Visual Studio 2013
- PHP 判断是否使用代理 PHP Proxy Detector
天梯梦
proxy
1. php 类
I found this class looking for something else actually but I remembered I needed some while ago something similar and I never found one. I'm sure it will help a lot of developers who try to
- apache的math库中的回归——regression(翻译)
lvdccyb
Mathapache
这个Math库,虽然不向weka那样专业的ML库,但是用户友好,易用。
多元线性回归,协方差和相关性(皮尔逊和斯皮尔曼),分布测试(假设检验,t,卡方,G),统计。
数学库中还包含,Cholesky,LU,SVD,QR,特征根分解,真不错。
基本覆盖了:线代,统计,矩阵,
最优化理论
曲线拟合
常微分方程
遗传算法(GA),
还有3维的运算。。。
- 基础数据结构和算法十三:Undirected Graphs (2)
sunwinner
Algorithm
Design pattern for graph processing.
Since we consider a large number of graph-processing algorithms, our initial design goal is to decouple our implementations from the graph representation
- 云计算平台最重要的五项技术
sumapp
云计算云平台智城云
云计算平台最重要的五项技术
1、云服务器
云服务器提供简单高效,处理能力可弹性伸缩的计算服务,支持国内领先的云计算技术和大规模分布存储技术,使您的系统更稳定、数据更安全、传输更快速、部署更灵活。
特性
机型丰富
通过高性能服务器虚拟化为云服务器,提供丰富配置类型虚拟机,极大简化数据存储、数据库搭建、web服务器搭建等工作;
仅需要几分钟,根据CP
- 《京东技术解密》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12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。
12月试读活动回顾:
http://webmaster.iteye.com/blog/2164754
本次技术图书试读活动获奖名单及相应作品如下:
一等奖(两名)
Microhardest:http://microhardest.ite