发呆的比目鱼
发呆的比目鱼

NLP预训练汇总

NLP预训练汇总

  • transformer

  • Elmo

  • Bert

  • Llama

    • 2023-arxiv-LLaMA: Open and Efficient Foundation Language Models
    • LLaMA源码解析

你可能感兴趣的:(预训练模型,自然语言处理)

  • [Pytorch] Error:module ‘torch‘ has no attribute ‘logical_and‘ 江南蜡笔小新 杂记pytorch深度学习神经网络
    最近学习的模型用到了这个逻辑与的操作，Pytorch1.3.x报错。查阅官方文档，只有logical_not和logical_xor的实现。但在1.9的文档中有logical_and遂查阅相关更新，得知logical_and在1.5之后的新功能，pytorch更新到>=1.5即可解决问题。1.3.1搜索结果1.5.1搜索结果
  • 一文讲清楚CUDA与PyTorch、GPU之间的关系 平凡而伟大. 编程语言人工智能架构设计pytorch人工智能python
    CUDA（ComputeUnifiedDeviceArchitecture）是由NVIDIA开发的一个并行计算平台和编程模型。它允许软件开发人员和研究人员利用NVIDIA的GPU（图形处理单元）进行高性能计算。CUDA提供了一系列API和工具，使得开发者能够编写和优化在GPU上运行的计算密集型任务。CUDA与PyTorch、GPU之间的关系可以这样理解：1.CUDA与GPU：GPU：是一种专门用于
  • L1-5 别再来这么多猫娘了！ 云格～ 团队天梯赛算法c++
    以GPT技术为核心的人工智能系统出现后迅速引领了行业的变革，不仅用于大量的语言工作（如邮件编写或文章生成等工作），还被应用在一些较特殊的领域——例如去年就有同学尝试使用ChatGPT作弊并被当场逮捕（全校被取消成绩）。相信聪明的你一定不会犯一样的错误！言归正传，对于GPT类的AI，一个使用方式受到不少年轻用户的欢迎——将AI变成猫娘：当然，由于训练数据里并不区分道德或伦理倾向，因此如果不加审查，A
  • 训练模型时，步长为什么不能太大也不能太小？ yuanpan 人工智能
    在训练模型时，步长（也称为学习率，LearningRate）是一个关键的超参数，它控制着每次参数更新的大小。步长既不能太大，也不能太小，原因如下：1.步长太大的问题如果步长过大，会导致以下问题：模型发散（Divergence）：参数更新幅度过大，可能导致损失函数的值不断增大，甚至无法收敛，模型性能急剧下降。错过最优解：过大的步长可能导致参数在最优解附近震荡，甚至直接跳过最优解，无法找到良好的模型参
  • 模型的秘密武器：利用注意力改善长上下文推理能力 步子哥 人工智能自然语言处理深度学习语言模型
    【导语】在大语言模型（LLM）不断刷新各项任务记录的今天，很多模型宣称能处理超长上下文内容，但在实际推理过程中，复杂问题往往因隐性事实的遗漏而败下阵来。今天，我们就以《AttentionRevealsMoreThanTokens:Training-FreeLong-ContextReasoningwithAttention-guidedRetrieval》为蓝本，带大家通俗解读如何利用Transf
  • 六十天前端强化训练之第十七天React Hooks 入门：useState 深度解析 编程星辰海 #前端前端react.jsjavascript
    =====欢迎来到编程星辰海的博客讲解======看完可以给一个免费的三连吗，谢谢大佬！目录一、知识讲解1.Hooks是什么？2.useState的作用3.基本语法解析4.工作原理5.参数详解a)初始值设置方式b)更新函数特性6.注意事项7.类组件对比8.常见问题解答二、核心代码示例三、实现效果四、学习要点总结五、扩展阅读推荐官方文档优质文章推荐学习路径进阶资源六、实践步骤一、表单输入控制二、动态
  • 机器学习中的梯度到底是什么？（chat-gpt问答） 湫怿 机器学习gpt人工智能梯度
    1、梯度是对损失函数求导吗？是的，梯度是对损失函数（或目标函数）求导数值化后的结果。梯度告诉我们目标函数在某个点上的方向性和变化率，这些信息是优化算法推进参数评估和更新的重要指标。在机器学习中，我们通过不断调整参数，使目标函数达到最小值，从而实现模型的训练和学习。2、为什么梯度要求偏导来求解？梯度是一个向量，它的方向指向函数值增加最快的方向，其大小表示函数值的变化率。为了确定梯度的方向和大小，需要
  • 大型语言模型与强化学习的融合：迈向通用人工智能的新范式——基于基础复现的实验平台构建 （initial） 大模型科普人工智能强化学习
    1.引言大型语言模型（LLM）在自然语言处理领域的突破，展现了强大的知识存储、推理和生成能力，为人工智能带来了新的可能性。强化学习（RL）作为一种通过与环境交互学习最优策略的方法，在智能体训练中发挥着重要作用。本文旨在探索LLM与RL的深度融合，分析LLM如何赋能RL，并阐述这种融合对于迈向通用人工智能（AGI）的意义。为了更好地理解这一融合的潜力，我们基于“LargeLanguageModela
  • 目标检测中衡量模型速度和精度的指标：FPS和mAP asdfg1258963 目标检测_ai目标检测人工智能
    “FPS”和“mAP”分别衡量了模型的速度和精度。FPS（FramesPerSecond）定义：FPS是“每秒传输帧数”的缩写，用于衡量计算机视觉系统（如目标检测、图像识别等）的实时性能。它表示系统每秒钟能够处理的图像或视频帧的数量。重要性：在实时应用中，如自动驾驶、视频监控等，FPS是一个关键指标。高FPS意味着系统能够快速处理输入的图像数据，实现实时响应。计算方式：FPS可以通过以下公式计算：
  • 准确率（Precision）和召回率（Recall） asdfg1258963 目标检测_ai机器学习算法人工智能
    准确率（Precision）定义：准确率是指在模型预测为正的样本中，真正为正的样本所占的比例。它关注的是模型预测的准确性。计算公式：Precision=TPTP+FP\text{Precision}=\frac{\text{TP}}{\text{TP}+\text{FP}}Precision=TP+FPTP其中：TP（TruePositive）：真正例，模型正确预测为正的样本数。FP（FalseP
  • 机器学习中的梯度下降是什么意思？ yuanpan 机器学习人工智能
    梯度下降（GradientDescent）是机器学习中一种常用的优化算法，用于最小化损失函数（LossFunction）。通过迭代调整模型参数，梯度下降帮助模型逐步逼近最优解，从而提升模型的性能。1.核心思想梯度下降的核心思想是利用损失函数的梯度（即导数）来指导参数的更新方向。具体来说：梯度：梯度是损失函数对模型参数的偏导数，表示损失函数在当前参数点上的变化率。下降：通过沿着梯度的反方向（即损失函
  • 深度学习-服务器训练SparseDrive过程记录 weixin_40826634 深度学习服务器人工智能
    1、cuda安装1.1卸载安装失败的cuda参考：https://blog.csdn.net/weixin_40826634/article/details/127493809注意：因为/usr/local/cuda-xx.x/bin/下没有卸载脚本，很可能是apt安装的，所以通过执行下面的命令删除：apt-get--purgeremove"cuda*"apt-getautoremove然后执行f
  • 基于异构特征融合与轻量级集成学习的软件漏洞挖掘方案设计与Python实现 rockmelodies 信息安全网络安全机器学习集成学习python机器学习人工智能
    标题：基于异构特征融合与轻量级集成学习的软件漏洞挖掘方案设计与Python实现一、方案设计原理异构特征工程静态特征：基于AST的代码属性图（CPG）解析（使用Joern+NetworkX）动态特征：内存访问模式分析（通过QEMU模拟执行）上下文特征：CWE漏洞模式匹配（集成Semgrep规则引擎）轻量级模型架构
  • 2025年开源大模型全景：语言、多模态与开发工具的前沿探索 软件职业规划 开源
    语言类开源大模型1.Llama系列开发者：Meta发布时间：2024年7月参数量：8B、70B、405B特点：Llama系列模型以其强大的多语言支持和广泛的自然语言处理能力而闻名。它支持文本生成、问答、翻译等多种任务，尤其在处理长篇文本时表现出色，支持高达128K的上下文长度。Meta与超过25个合作伙伴共同推出该系列模型，包括亚马逊云科技、Databricks和英伟达等，推动了开源大模型在工业界
  • 使用 Ollama 对 LLaMA-2 模型进行微调的详细指南 软件职业规划 llama
    1.环境准备在开始微调之前，需要确保硬件和软件环境满足要求。合适的环境配置可以显著提高微调效率，并减少潜在的错误。1.1硬件要求大语言模型的微调需要强大的计算能力，尤其是GPU资源。以下是推荐的硬件配置：GPU：建议使用至少NVIDIARTX3090或更高配置的GPU。如果条件允许，使用多卡GPU（如RTX4090或A100）可以显著加快训练速度。对于更大的模型（如LLaMA-213B或33B），
  • 机器学习-----决策树 多巴胺与内啡肽. 机器学习机器学习决策树人工智能
    文章目录1、概念2.决策树的构建过程2.1特征选择2.2树的生成2.3树的剪枝3.决策树的优缺点4.决策树的应用4.1分类任务4.2回归任务4.3集成学习代码示例总结1、概念1.1决策树是什么决策树是通过对样本的训练，建立出分类规则，并对新样本进行预测，属于有监督学习。根节点：最上面的节点。叶子节点：能直接看到结果的节点。非叶子节点：位于中间的节点。1.2决策树的类型分类树：用于分类任务，叶节点代
  • 机器学习_重要知识点整理 嘉羽很烦 机器学习机器学习
    机器学习重要知识点整理一、数学与理论基础1.概率与统计术语作用使用场景概率分布描述随机变量的取值概率，如正态分布、二项分布。数据建模（如高斯分布假设）、生成模型（如贝叶斯网络）。贝叶斯定理计算条件概率，更新先验知识以获得后验概率。贝叶斯分类器、文本分类（如垃圾邮件检测）。最大似然估计（MLE）通过数据最大化似然函数，估计模型参数。线性回归、逻辑回归参数估计。假设检验判断假设是否成立（如t检验、卡方
  • AI大模型时代，2025大龄程序员如何轻松转型赢未来？ AI大模型学习不迷路 人工智能自然语言处理大模型大语言模型语言模型程序员转行
    当前大龄程序员的处境在科技行业的高速发展中，大龄程序员这一群体正面临着前所未有的挑战。随着新兴技术的不断涌现，如云计算、大数据、人工智能等，传统的编程技能逐渐显得“过时”。同时，年轻一代的程序员以更加低廉的薪酬和旺盛的精力涌入市场，加剧了职场的竞争。对于大龄程序员而言，他们不仅需要应对技能更新的压力，还常常受到年龄歧视的影响，尤其是在追求创新和速度的科技公司中。许多大龄程序员发现自己处于尴尬境地，
  • 数字孪生对于新基建的价值浅析，算是抛砖引玉。 大牛工控设计师 人工智能信息可视化前端
    数字孪生（DigitalTwin）作为一项融合物理世界与数字世界的关键技术，在新基建中扮演着虚实协同、智能决策、全生命周期管理的核心角色，其价值贯穿于基础设施的设计、建设、运维到优化全流程。一、核心价值：虚实映射与智能决策实时动态映射通过传感器、IoT设备实时采集物理实体（如工厂、城市、电网）的运行数据，构建高精度虚拟模型，实现**“所见即所控”**的透明化管理。模拟预测与优化利用AI和大数据分析
  • 算法训练-拓扑排序2 往往歌咏理想 算法深度优先
    洛谷P1807最长路https://www.luogu.com.cn/problem/P1807本题数据范围过大盲目使用dfs容易超时爆栈题目要求中提到i#defineintlonglong#defineendl'\n'/*===\\================//\\===================//\\============//\\==========//=========\\=
  • 代码随想录算法训练营DAY05之栈和队列 失序空间 跟着代码随想录学算法算法c++
    题目和链接232.用栈实现队列225.用队列实现栈20.有效的括号1047.删除字符串中的所有相邻重复项150.逆波兰表达式求值239.滑动窗口最大值347.前k个高频元素232.用栈实现队列题意：请你仅使用两个栈实现先入先出队列。队列应当支持一般队列支持的所有操作（push、pop、peek、empty）：实现MyQueue类：voidpush(intx)将元素x推到队列的末尾intpop()从
  • 图解AUTOSAR_CP_ComM KaiGer666 图解AUTOSAR_CP嵌入式硬件单片机汽车
    AUTOSARComM模块详解AUTOSAR通信管理模块详细解析目录1.概述1.1.ComM模块的作用1.2.ComM模块的位置2.架构设计2.1.模块上下文视图2.2.内部组件结构3.状态机3.1.通道状态机3.2.PNC状态机4.配置模型4.1.配置结构4.2.用户-PNC-通道映射5.服务接口5.1.API概述5.2.主要功能6.通信序列<
  • HuggingFace下载模型并导入Ollama指南 Repetion_Maxumim embedding语言模型人工智能自然语言处理ai
    此处以moka-ai/m3e-base模型下载为例。众所周知，HuggingFace仓库托管了诸多训练模型。DeepSeek官方也将完整满血版DeepSeek-R1:671B模型镜像托管在此仓库，但是目前国内无法直接从HugingFace下载。并且，一般为了快速部署，会选择Ollama这类管模型管理工具，类似Docker引擎一样，但是Ollama支持的模型镜像格式（如GGUF）HuggingFac
  • Langchain链式开发：打造高效、可扩展的AI应用 小南AI学院 langchain人工智能软件工程
    1.Langchain链是什么?Langchain是一个开源框架，专门用于开发基于大型语言模型(LLMs)的应用程序。它允许开发者将各种组件(如模型、数据源、工具等)连接在一起，构建复杂的AI应用程序。“链”(Chain)在Langchain中是一个核心概念，它代表了多个组件的有序连接，用于完成特定任务。2.Langchain链的职责是什么?Langchain链的主要职责包括：流程编排：管理多个组
  • 长文本、知识库、微调对比 司南锤 程序院学习人工智能
    长文本、知识库和微调是三种不同的技术手段，用于增强大模型的能力。1.长文本处理•核心目标：理解和生成长篇内容。•优点：•连贯性强，适合处理需要深入理解背景信息的任务。•适合复杂任务，如长篇阅读理解或文章生成。•缺点：•资源消耗大，处理长文本需要更多的计算资源和内存。•受上下文长度限制，可能会丢失一些细节信息。•适用场景：•写作助手：生成长篇博客、报告或故事。•阅读理解：处理长篇阅读理解任务，如学术
  • 增量预训练和微调的区别 做个天秤座的程序猿 大模型原理webkit
    文章目录前言一、增量预训练和微调的区别二、代码示例1.增量预训练示例2.微调示例3.代码的区别三、数据格式1.增量预训练2.微调3.示例4.小结四、数据量要求1.指导原则2.示例3.实际操作中的考虑4.小结前言增量预训练是一种在现有预训练模型的基础上，通过引入新的数据或任务来进一步训练模型的方法。这种方法的主要目的是在不从头开始训练模型的情况下，利用新数据或特定领域的数据增强模型的能力和性能。增量
  • 【Transformer-Hugging Face手册 07/10】 微调预训练模型 无水先生 人工智能高级阶段人工智能综合transformer深度学习人工智能
    微调预训练模型-目录一、说明二、在本机PyTorch中微调预训练模型。2.1加载数据2.2训练2.2.1使用PyTorchTrainer进行训练2.3训练超参数2.4评价2.5训练类三、使用Keras训练TensorFlow模型3.1为Keras加载数据3.2将数据加载为tf.data.Dataset3.3数据加载器3.4优化器和学习率调度器3.5训练循环3.6评价四、结论一、说明  使用预训练模
  • 模型量化 (Model Quantization) 算法 (Model Quantization Algorithms) （initial） 大模型科普算法人工智能量化
    1模型量化的必要性：降低模型大小、加速推理、减少资源消耗随着深度学习模型的日益复杂和庞大，其在资源受限的设备（如移动端、嵌入式设备）上的部署面临着巨大的挑战。即使在服务器端，部署大型模型也会带来高昂的计算成本和能源消耗。模型量化(ModelQuantization)作为一种关键的模型压缩和加速技术应运而生。其核心思想是将模型中的浮点数（通常是FP32或FP16）表示的权重和激活值转换为低精度整数（
  • 负载均衡中四层和七层协议区别 LeonNo11 nginx负载均衡运维
    https://www.cnblogs.com/liuzhongkun/p/17046936.html在负载均衡（LoadBalancing）中，四层（L4）负载均衡和七层（L7）负载均衡是两种常见的方式，它们的区别主要体现在工作层级、处理方式、功能特性等方面。1.L4（四层）负载均衡基于TCP/UDP传输层的负载均衡协议层：工作在OSI模型的第4层（传输层）。工作方式：主要依据IP地址和端口号进
  • Matlab/simulink 风储调频，风电调频，模糊控制，mpc模型预测，虚拟惯性控制，下垂控制。 风储wind-专业frequency 其他
    风电采用虚拟惯性控制，储能采用下垂控制。风电利用模糊控制改变系数，根据风速和频率变化系数。做到了自适应控制。MPC通过状态空间表达式通过fk预测下一时刻fk+1频率，仿真结果表明预测频率和实际频率相差不大。因此可以用mpc预测频率，去改变风电出力。这样利用mpc的超前预测能力进而预测风电出力。风电采用虚拟惯性控制。1-模糊控制2-mpc控制。
  • windows下源码安装golang 616050468 golang安装golang环境windows
             系统： 64位win7， 开发环境：sublime text 2，  go版本： 1.4.1    1.  安装前准备(gcc, gdb, git)        golang在64位系
  • redis批量删除带空格的key bylijinnan redis
    redis批量删除的通常做法： redis-cli keys "blacklist*" | xargs redis-cli del 上面的命令在key的前后没有空格时是可以的，但有空格就不行了： $redis-cli keys "blacklist*" 1) "blacklist:12: [email protected]
  • oracle正则表达式的用法 0624chenhong oracle正则表达式
      方括号表达示 方括号表达式 描述 [[:alnum:]] 字母和数字混合的字符 [[:alpha:]] 字母字符 [[:cntrl:]] 控制字符 [[:digit:]] 数字字符 [[:graph:]] 图像字符 [[:lower:]] 小写字母字符 [[:print:]] 打印字符 [[:punct：]] 标点符号字符 [[:space:]]
  • 2048源码(核心算法有，缺少几个anctionbar，以后补上) 不懂事的小屁孩 2048
    2048游戏基本上有四部分组成， 1：主activity，包含游戏块的16个方格，上面统计分数的模块 2：底下的gridview，监听上下左右的滑动，进行事件处理， 3：每一个卡片，里面的内容很简单，只有一个text，记录显示的数字 4：Actionbar，是游戏用重新开始，设置等功能(这个在底下可以下载的代码里面还没有实现) 写代码的流程 1：设计游戏的布局，基本是两块，上面是分
  • jquery内部链式调用机理 换个号韩国红果果 JavaScriptjquery
    只需要在调用该对象合适(比如下列的setStyles)的方法后让该方法返回该对象（通过this  因为一旦一个函数称为一个对象方法的话那么在这个方法内部this（结合下面的setStyles）指向这个对象） function create(type){ var element=document.createElement(type); //this=element;
  • 你订酒店时的每一次点击 背后都是NoSQL和云计算 蓝儿唯美 NoSQL
    全球最大的在线旅游公司Expedia旗下的酒店预订公司，它运营着89个网站，跨越68个国家，三年前开始实验公有云，以求让客户在预订网站上查询假期酒店时得到更快的信息获取体验。 云端本身是用于驱动网站的部分小功能的，如搜索框的自动推荐功能，还能保证处理Hotels.com服务的季节性需求高峰整体储能。 Hotels.com的首席技术官Thierry Bedos上个月在伦敦参加“2015 Clou
  • java笔记1 a-john java
    1，面向对象程序设计（Object-oriented Propramming，OOP）：java就是一种面向对象程序设计。 2，对象：我们将问题空间中的元素及其在解空间中的表示称为“对象”。简单来说，对象是某个类型的实例。比如狗是一个类型，哈士奇可以是狗的一个实例，也就是对象。 3，面向对象程序设计方式的特性：     3.1 万物皆为对象。    
  • C语言 sizeof和strlen之间的那些事 C/C++软件开发求职面试题 必备考点（一） aijuans C/C++求职面试必备考点
            找工作在即，以后决定每天至少写一个知识点，主要是记录，逼迫自己动手、总结加深印象。当然如果能有一言半语让他人收益，后学幸运之至也。如有错误，还希望大家帮忙指出来。感激不尽。        后学保证每个写出来的结果都是自己在电脑上亲自跑过的，咱人笨，以前学的也半吊子。很多时候只能靠运行出来的结果再反过来
  • 程序员写代码时就不要管需求了吗？ asia007 程序员不能一味跟需求走
          编程也有2年了，刚开始不懂的什么都跟需求走，需求是怎样就用代码实现就行，也不管这个需求是否合理，是否为较好的用户体验。当然刚开始编程都会这样，但是如果有了2年以上的工作经验的程序员只知道一味写代码，而不在写的过程中思考一下这个需求是否合理，那么，我想这个程序员就只能一辈写敲敲代码了。       我的技术不是很好，但是就不代
  • Activity的四种启动模式 百合不是茶 android栈模式启动Activity的标准模式启动栈顶模式启动单例模式启动
    android界面的操作就是很多个activity之间的切换,启动模式决定启动的activity的生命周期 ;   启动模式xml中配置     <activity android:name=".MainActivity" android:launchMode="standard&quo
  • Spring中@Autowired标签与@Resource标签的区别 bijian1013 javaspring@Resource@Autowired@Qualifier
    Spring不但支持自己定义的@Autowired注解，还支持由JSR-250规范定义的几个注解，如：@Resource、 @PostConstruct及@PreDestroy。   1. @Autowired    @Autowired是Spring 提供的，需导入    Package:org.springframewo
  • Changes Between SOAP 1.1 and SOAP 1.2 sunjing ChangesEnableSOAP 1.1SOAP 1.2
    JAX-WS SOAP Version 1.2 Part 0: Primer (Second Edition) SOAP Version 1.2 Part 1: Messaging Framework (Second Edition) SOAP Version 1.2 Part 2: Adjuncts (Second Edition)   Which style of WSDL
  • 【Hadoop二】Hadoop常用命令 bit1129 hadoop
    以Hadoop运行Hadoop自带的wordcount为例，   hadoop脚本位于/home/hadoop/hadoop-2.5.2/bin/hadoop，需要说明的是，这些命令的使用必须在Hadoop已经运行的情况下才能执行   Hadoop HDFS相关命令  hadoop fs -ls  列出HDFS文件系统的第一级文件和第一级
  • java异常处理（初级） 白糖_ javaDAOspring虚拟机Ajax
    从学习到现在从事java开发一年多了，个人觉得对java只了解皮毛，很多东西都是用到再去慢慢学习，编程真的是一项艺术，要完成一段好的代码，需要懂得很多。 最近项目经理让我负责一个组件开发，框架都由自己搭建，最让我头疼的是异常处理，我看了一些网上的源码，发现他们对异常的处理不是很重视，研究了很久都没有找到很好的解决方案。后来有幸看到一个200W美元的项目部分源码，通过他们对异常处理的解决方案，我终
  • 记录整理-工作问题 braveCS 工作
    1）那位同学还是CSV文件默认Excel打开看不到全部结果。以为是没写进去。同学甲说文件应该不分大小。后来log一下原来是有写进去。只是Excel有行数限制。那位同学进步好快啊。 2）今天同学说写文件的时候提示jvm的内存溢出。我马上反应说那就改一下jvm的内存大小。同学说改用分批处理了。果然想问题还是有局限性。改jvm内存大小只能暂时地解决问题，以后要是写更大的文件还是得改内存。想问题要长远啊
  • org.apache.tools.zip实现文件的压缩和解压，支持中文 bylijinnan apache
    刚开始用java.util.Zip，发现不支持中文（网上有修改的方法，但比较麻烦） 后改用org.apache.tools.zip org.apache.tools.zip的使用网上有更简单的例子 下面的程序根据实际需求，实现了压缩指定目录下指定文件的方法 import java.io.BufferedReader; import java.io.BufferedWrit
  • 读书笔记-4 chengxuyuancsdn 读书笔记
    1、JSTL 核心标签库标签 2、避免SQL注入 3、字符串逆转方法 4、字符串比较compareTo 5、字符串替换replace 6、分拆字符串 1、JSTL 核心标签库标签共有13个， 学习资料：http://www.cnblogs.com/lihuiyy/archive/2012/02/24/2366806.html 功能上分为4类： (1)表达式控制标签：out
  • [物理与电子]半导体教材的一个小问题 comsci 问题
          各种模拟电子和数字电子教材中都有这个词汇-空穴       书中对这个词汇的解释是; 当电子脱离共价键的束缚成为自由电子之后,共价键中就留下一个空位,这个空位叫做空穴       我现在回过头翻大学时候的教材,觉得这个
  • Flashback Database --闪回数据库 daizj oracle闪回数据库
    Flashback 技术是以Undo segment中的内容为基础的， 因此受限于UNDO_RETENTON参数。要使用flashback 的特性，必须启用自动撤销管理表空间。 在Oracle 10g中， Flash back家族分为以下成员： Flashback Database， Flashback Drop，Flashback Query(分Flashback Query,Flashbac
  • 简单排序:插入排序 dieslrae 插入排序
    public void insertSort(int[] array){ int temp; for(int i=1;i<array.length;i++){ temp = array[i]; for(int k=i-1;k>=0;k--)
  • C语言学习六指针小示例、一维数组名含义，定义一个函数输出数组的内容 dcj3sjt126com c
    # include <stdio.h> int main(void) { int * p; //等价于 int *p 也等价于 int* p; int i = 5; char ch = 'A'; //p = 5; //error //p = &ch; //error //p = ch; //error p = &i; //
  • centos下php redis扩展的安装配置3种方法 dcj3sjt126com redis
    方法一 1.下载php redis扩展包  代码如下 复制代码 #wget http://redis.googlecode.com/files/redis-2.4.4.tar.gz 2 tar -zxvf 解压压缩包，cd /扩展包 （进入扩展包然后 运行phpize 一下是我环境中phpize的目录，/usr/local/php/bin/phpize (一定要
  • 线程池(Executors) shuizhaosi888 线程池
    在java类库中，任务执行的主要抽象不是Thread，而是Executor，将任务的提交过程和执行过程解耦 public interface Executor { void execute(Runnable command); }   public class RunMain implements Executor{ @Override pub
  • openstack 快速安装笔记 haoningabc openstack
    前提是要配置好yum源 版本icehouse，操作系统redhat6.5 最简化安装，不要cinder和swift 三个节点 172 control节点keystone glance horizon 173 compute节点nova 173 network节点neutron control /etc/sysctl.conf net.ipv4.ip_forward =
  • 从c面向对象的实现理解c++的对象（二） jimmee C++面向对象虚函数
    1. 类就可以看作一个struct，类的方法，可以理解为通过函数指针的方式实现的，类对象分配内存时，只分配成员变量的，函数指针并不需要分配额外的内存保存地址。 2. c++中类的构造函数，就是进行内存分配(malloc)，调用构造函数 3. c++中类的析构函数，就时回收内存(free) 4. c++是基于栈和全局数据分配内存的，如果是一个方法内创建的对象，就直接在栈上分配内存了。 专门在
  • 如何让那个一个div可以拖动 lingfeng520240 html
    <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd"> <html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml
  • 第10章 高级事件（中） onestopweb 事件
    index.html <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd"> <html xmlns="http://www.w3.org/
  • 计算两个经纬度之间的距离 roadrunners 计算纬度LBS经度距离
    要解决这个问题的时候，到网上查了很多方案，最后计算出来的都与百度计算出来的有出入。下面这个公式计算出来的距离和百度计算出来的距离是一致的。 /** * * @param longitudeA * 经度A点 * @param latitudeA * 纬度A点 * @param longitudeB *
  • 最具争议的10个Java话题 tomcat_oracle java
    1、Java8已经到来。什么！？ Java8 支持lambda。哇哦，RIP Scala！ 　　随着Java8 的发布，出现很多关于新发布的Java8是否有潜力干掉Scala的争论，最终的结论是远远没有那么简单。Java8可能已经在Scala的lambda的包围中突围，但Java并非是函数式编程王位的真正觊觎者。 　 　2、Java 9 即将到来 　　 Oracle早在8月份就发布
  • zoj 3826 Hierarchical Notation(模拟) 阿尔萨斯 rar
    题目链接：zoj 3826 Hierarchical Notation 题目大意：给定一些结构体，结构体有value值和key值，Q次询问，输出每个key值对应的value值。 解题思路：思路很简单，写个类词法的递归函数，每次将key值映射成一个hash值，用map映射每个key的value起始终止位置，预处理完了查询就很简单了。 这题是最后10分钟出的，因为没有考虑value为{}的情
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他