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来自于狂人
人工智能语言模型
一、语义向量模型:自然语言处理的基石语义向量模型(SemanticVectorModel)是自然语言处理(NLP)的核心技术,它将词汇、句子或文档映射为高维向量,在数学空间中量化语义信息。通过向量距离(如余弦相似度)衡量语义的相似性,支撑了搜索引擎、情感分析、机器翻译等实际应用。1.1发展简史1980s~2000s:基于统计的浅层模型,如TF-IDF(直接表征词的重要性)、LSA(通过矩阵分解降维
- BERT 和 Milvus 构建智能问答系统的全面技术解析,涵盖从原理到实践的完整流程
结合BERT和Milvus构建智能问答系统的全面技术解析,涵盖从原理到实践的完整流程。下面Python代码示例和优化策略:一、技术栈协作原理BERT的语义编码能力BERT作为预训练语言模型,通过双向Transformer结构将文本转换为高维向量(如768维),捕捉上下文语义信息。例如,句子"Milvus是向量数据库"会被编码为类似[0.2,-1.3,0.5,...]的向量19。Milvus的向量检
- AI教父Hinton与马斯克的“电锯”之战:科学界的喜剧与悲剧 [特殊字符]
东方佑
量子变法人工智能
亲爱的读者们,今天咱们来聊聊一场正在科技界上演的大戏——AI教父GeoffreyHinton和特斯拉CEO埃隆·马斯克之间的激烈交锋。这场争论不仅关乎个人荣誉,更是对美国乃至全球科研环境的一次重大考验。让我们一起看看这背后的故事吧!开场秀:Hintonvs马斯克首先登场的是我们的主角之一,被誉为“AI教父”的GeoffreyHinton。他在社交媒体上公开表示:“马斯克应该被英国皇家学会除名,因为
- Transformer架构深度研究报告(二、分层原理)
jiaojieran
transformer深度学习人工智能
一、Transformer不同层作用剖析1.1低层作用在Transformer架构中,低层(1-3层)主要承担着局部语法建模的关键任务,其对语言基础结构的理解和处理为后续高层语义分析奠定了坚实基础。在词性标注(POStagging)任务中,低层通过对相邻词之间关系的细致捕捉,能够精准判断每个词的词性。例如在句子“Thedogrunsfast”中,对于“runs”这个词,低层模型会关注其与相邻词“d
- 百度搜索语法
羊羊一洋
百度
百度搜索作为中国最大的搜索引擎,其搜索语法与谷歌搜索类似,但也有一些特有的功能。以下是一些基本的百度搜索语法:1.双引号(`""`):用来搜索精确的短语或句子。例如,搜索`"人工智能"`会找到包含完整短语"人工智能"的结果。2.减号(-):用来排除搜索结果中的特定词汇。例如,搜索`手机-iphone`会找到包含"手机"但不包含"iphone"的结果。3.加号(+):用来确保搜索结果中包含特定的词汇
- 系统调用read和write的疑问
唯瑞主义
疑问篇linux
问题背景:现在我有一个中文文档,里面是一些中文的句子,然后我有一个charbuffer[1]的缓冲区,我通过read中文文档,然后把数据写入到标准输出中,此时终端却正常打印,而不是显示乱码。代码展示:#include"unistd.h"#include#include"stdio.h"#include"stdlib.h"intmain(){//打开intfd=open("test.txt",O_R
- 用Meta的开源工具打造AI驱动的应用:LASER、Faiss与聊天加载器示例
dgay_hua
人工智能faisspython
MetaPlatforms(原Facebook)在AI技术领域持续创新,推出了多个优秀的开源工具,比如用于多语言句子嵌入的LASER、用于高效相似性搜索的Faiss,以及用于加载和处理Messenger和WhatsApp聊天记录的工具。这些工具可以帮助开发者快速构建AI驱动的应用。在本文中,我们将深入介绍这些工具的功能,并通过可运行的代码示例展示如何将它们应用到实际项目中。技术背景介绍LASER(
- 笔记:大模型Tokens是啥?为啥大模型按Tokens收费?
瞬间动力
硅基蒸馏easyui前端javascript人工智能tooneapi阿里云
一、Token的定义与示例1.核心概念Token是自然语言处理中的最小文本单位,代表模型处理文本时的一次计算单元。英文场景:1个token≈1个单词或标点符号。示例:句子"Hello,world!"拆分为["Hello",",","world","!"],共4个token。中文场景:1个token≈1个汉字或词语。示例:短语"深度求索"拆分为["深","度","求","索"],共4个token;若
- Empowering LLMs with Logical Reasoning: 从“语言大师”到“逻辑大师”的进化之路
步子哥
人工智能
“逻辑是智慧的骨架,而语言是智慧的血肉。让大语言模型(LLMs)既能说会道,又能逻辑严谨,是AI发展的下一座高峰。”开篇:语言模型的“逻辑盲区”近年来,大语言模型(LLMs)在自然语言处理(NLP)任务中取得了令人瞩目的成就。从生成流畅的文章到翻译复杂的句子,这些模型似乎无所不能。然而,当我们试图让它们回答逻辑推理问题时,却发现它们的表现常常令人失望。比如,某顶尖LLM在回答以下问题时出现了自相矛
- DeepSeek 持续火爆;微信蓝包首秀;世界级人工智能科学家许主洪加盟阿里巴巴...|网易数智日报
网易数智
网易数智日报人工智能大数据业界资讯ai云计算
DeepSeek持续火爆,多个云平台上线相关模型「抢食」算力需求AI公司DeepSeek旗下大模型DeepSeek-R1「爆火」后,多个云平台宣布上线DeepSeek旗下模型。2月5日,阅文集团宣布,旗下作家辅助创作应用“作家助手”已集成幻方量化旗下AI公司深度求索(DeepSeek)的DeepSeek-R1大模型。这是DeepSeek首次应用于网文领域,旨在为作家提供更智能的创作支持。2月4日,
- 论文笔记:Enhancing Sentence Embeddings in Generative Language Models
UQI-LIUWJ
论文阅读语言模型人工智能
2024ICIC1INTRO对于文本嵌入,过去几年的相关研究主要集中在像BERT和RoBERTa这样的判别模型上。这些模型固有的语义空间各向异性,往往需要通过大量数据集进行微调,才能生成高质量的句子嵌入。——>需要较大的训练批次,这会消耗大量的计算资源一些前沿的工作将焦点转向了最近开发的生成模型,期望利用其先进的文本理解能力,直接对输入句子进行编码,而无需额外的反向传播由于句子表示和自回归语言建模
- 【深度学习】Transformer入门:通俗易懂的介绍
知识靠谱
深度学习深度学习transformer人工智能
【深度学习】Transformer入门:通俗易懂的介绍一、引言二、从前的“读句子”方式三、Transformer的“超级阅读能力”四、Transformer是怎么做到的?五、Transformer的“多视角”能力六、Transformer的“位置记忆”七、Transformer的“翻译流程”八、Transformer为什么这么厉害?九、Transformer的应用十、总结一、引言在自然语言处理(N
- Python|基于Kimi大模型,实现对文本进行批量润色处理(4)
写python的鑫哥
AI大模型实战应用人工智能python大模型kimi语言模型润色prompt
前言本文是该专栏的第4篇,后面会持续分享AI大模型干货知识,记得关注。有的时候,我们在处理文本数据的时候,会需要对文本内容做润色处理。在介绍之前,我们先来了解“什么是润色”。文本润色,是指对已经完成的文本进行修改和改进的过程,目的是提高文本的可读性、流畅度和表达效果。这个过程可能包括纠正语法错误、调整句子结构、增强语言的表达力、统一风格和语调、改善逻辑连贯性等。润色后的文本应该更加清晰、准确、吸引
- x安全服务 y安全体系 z网络安全模型 网络安全体系设计
Hacker_LaoYi
安全web安全网络
这一年来,网络安全行业兴奋异常。各种会议、攻防大赛、黑客秀,马不停蹄。随着物联网大潮的到来,在这个到处都是安全漏洞的世界,似乎黑客才是安全行业的主宰。然而,我们看到的永远都是自己的世界,正如医生看到的都是病人,警察看到的都是罪犯,唯有跳出自己的角色去看待世界,世界才还原给你它真实的面貌。网络安全从来都不只是漏洞,安全必须要融合企业的业务运营和管理,安全必须要进行体系化的建设。网络安全,任重而道远。
- 当你给大模型一段输入之后,它是怎么得到答案的
牛不才
000-大模型chatgptAIGC文心一言gptllamaagiprompt
1.先把问题“嚼碎”(输入处理)比如你问:“太阳为什么东升西落?”切分知识点:模型会把这句话拆解成词汇单元(比如:“太阳”“为什么”“东”“升”“西”“落”),就像你背单词时先拆解句子。2.动用毕生所学(模型“回想”知识)大模型并不是真有一个“数据库”,而是依靠训练时海量的知识联结:(类似人类的经验积累)内在规律:从上学过的教材、论文、百科中记住过“地球自转导致太阳视运动”这个常识。猜测套路:统计
- 大语言模型训练数据集格式
香菜烤面包
#AI大模型语言模型人工智能深度学习
1.SFT(有监督微调)的数据集格式对于大语言模型的训练中,SFT(SupervisedFine-Tuning)的数据集格式可以采用以下方式:输入数据:输入数据是一个文本序列,通常是一个句子或者一个段落。每个样本可以是一个字符串或者是一个tokenized的文本序列。标签数据:标签数据是与输入数据对应的标签或类别。标签可以是单个类别,也可以是多个类别的集合。对于多分类任务,通常使用one-hot编
- 大模型训练 && 微调数据格式
comli_cn
大模型笔记人工智能大模型
1.SFT(有监督微调)的数据集格式?对于大语言模型的训练中,SFT(SupervisedFine-Tuning)的数据集格式可以采用以下方式:输入数据:输入数据是一个文本序列,通常是一个句子或者一个段落。每个样本可以是一个字符串或者是一个tokenized的文本序列。标签数据:标签数据是与输入数据对应的标签或类别。标签可以是单个类别,也可以是多个类别的集合。对于多分类任务,通常使用one-hot
- 自然语言处理5——词法分析
河篱
自然语言处理自然语言处理算法nlp
自然语言处理5——词法分析文章目录自然语言处理5——词法分析英文的词法分析中文的词法分析中文未登录词识别词:是语言信息处理的基本单位。词法分析步骤:词的识别:将句子序列转换为词序列形态分析:词的构成、形态变化、词形还原词性标注:标记句子中词的词性英文的词法分析英文的特点:曲折型语言,词与词之间有边界标记,词的形态变化丰富屈折变化:由于语法作用而造成的单词形态变化,但单词的词性基本不变派生变化:一个
- 【小白学AI系列】NLP 核心知识点(七)Embedding概念介绍
Blankspace空白
人工智能自然语言处理embedding
Embedding(嵌入)是自然语言处理(NLP)中非常重要的概念。简单来说,embedding是一种将离散的、稀疏的、不可直接计算的对象(比如词、字符或句子)转换为密集的、连续的向量表示的技术。这个向量通常是低维的,并且在向量空间中能够捕捉到该对象的某些语义或结构特征。可以通过这种方式将我们通常理解为文本的信息转化为模型可以处理的数字形式。1.为什么需要Embedding?传统的计算机处理文本的
- 提升信息检索准确性和效率的搜索技巧
雅俗共赏100
笔记搜索引擎
一、基础技巧精准关键词避免长句子,提取核心关键词(如用“光合作用步骤”代替“请告诉我光合作用的具体过程”)。同义词替换:尝试不同表达(如“AI发展史”vs“人工智能历史”)。排除干扰词使用减号-排除无关内容(例:苹果-手机排除科技公司结果)。精确匹配用英文引号""搜索完整短语(例:"量子力学基础教程")。二、高级搜索指令(以Google为例)限定网站site:域名关键词(例:site:zhihu.
- java 实现TextRank算法提取文章摘要
melck
java算法开发语言
在Java中,常用的文章摘要提取库是“TextRank”算法。该算法从文本中提取主题和段落,并根据主题和文本中的单词计算权重。使用TextRank实现文章摘要提取具体步骤如下:寻找文章中的关键句子:首先需要分割出文章中的句子,可以使用分词库将文章拆分成句子,然后使用TextRank算法找到文章中与主题相关的句子,这些句子通常包含有标题、关键字等。计算句子的权重:针对关键句子,需要对每个句子计算权重
- html 5中css的含义,HTML 5+CSS+JavaScript网页设计与制作
律保阁-Michael
html5中css的含义
HTML5+CSS+JavaScript网页设计与制作编辑锁定讨论上传视频《HTML5+CSS+JavaScript网页设计与制作》是2019年4月清华大学出版社出版的图书,作者是彭进香、张茂红、王玉娟、叶娟、孙秀娟、万幸、刘英。书名HTML5+CSS+JavaScript网页设计与制作作者彭进香张茂红王玉娟叶娟作者孙秀娟展开作者孙秀娟万幸刘英收起出版社清华大学出版社出版时间2019年4月定价48
- 利用人工智能增强可读性:自动为文本添加标点符号
姚家湾
AI标点符号
在数字通信时代,文本的清晰度和可读性至关重要。无论是转录口语、处理原始文本数据还是改进用户生成的内容,标点符号在传达预期信息方面都起着至关重要的作用。但是,手动编辑文本以添加标点符号可能非常耗时且容易出错。这就是人工智能(AI)发挥作用的地方,它提供了一种强大的解决方案,可以自动将标点符号插入句子中。目前,利用大模型的能力,完全可以胜任添加标点符号的工作,不需要其它特别的处理程序。参考代码from
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xiangxiongfly915
#Java设计模式java设计模式解释器模式
文章目录Java设计模式之解释器模式概述UML代码实现Java设计模式之解释器模式概述解释器模式(interpreter):给定一个语言,定义它的文法的一种表示,并定义一个解释器,这个解释器使用该表示来解释语言中的句子。如果一种特定类型的问题发生的频率足够高,那么可能就值得将该问题的各个实例表述为一个简单语言中的句子。这样就可以构建一个解释器,该解释器通过解释这些句子来解决该问题。UMLAbstr
- 基于 HanLP 的句子结构分析与关系抽取
梦落青云
知识图谱javaHanLP
一、引言自然语言处理(NLP)是人工智能领域的重要分支,旨在让计算机理解和处理人类语言。句子结构分析和关系抽取是NLP中的关键任务,它们可以帮助我们理解句子的语法结构和语义关系。HanLP是一款功能强大的中文自然语言处理工具包,提供了丰富的功能,包括分词、词性标注、依存句法分析等。本文将介绍如何使用HanLP进行句子结构分析与关系抽取。二、HanLP简介HanLP是由汉语言技术实验室开发的开源中文
- DeepSeek-V3的混合专家(MoE)架构
阿湯哥
架构微服务云原生
DeepSeek-V3的混合专家(MoE)架构具有多方面的创新设计,以下是详细介绍:架构原理模块构成:MoE架构核心是在前馈网络(FFN)中采用专家混合模型。将模型划分为多个专家网络,每个专家可看作一个子模型,负责处理特定类型的任务或数据模式。如在语言翻译中,有专门处理中文语法的专家,也有负责生成英文句子结构的专家。DeepSeek-V3包含大量专家,如256个专家模型,总参数量达6710亿。动态
- 《大模型应用开发极简入门》随记
hoypte
人工智能
术语:自然语言处理(NLP)人工智能(AI)大预言模型(LLM)机器学习(ML)深度学习(DL)内容LLM概述ML算法被称为人工神经网络DL是ML的一个分支最先开始简单语言模型吗,例如:n-gram模型(通过词频来根据前面的词预测句子里下一个词---可能生成不连贯的词),为了提升性能引入循环神经网络(RNN)和长短期记忆(LSTM)网络---处理大量数据效率还是不行。Transformer架构架构
- 情感分析研究综述:方法演化与前沿挑战
next_travel
人工智能机器学习深度学习
文章目录摘要abstract1.引言2.模型方法2.1文本情感分析2.1.1文档级情感分类2.1.2句子级情感分类2.1.3方面级情感分类2.2文本情感分析方法2.2.1基于词典的方法2.2.2基于机器学习的方法2.2.3基于深度学习方法2.3视觉情感分析2.4音频情感分析2.5多模态情感分析2.5.1图文方法2.5.2视听方法2.5.3音频-图像-文本方法3.情感分析的挑战3.1讥讽检测3.2模
- DeepSeek自研AI芯片,AI算力新变革?
人工智能深度学习机器学习算法
最近,DigiTimes的一份报告让AI圈炸开了锅:DeepSeek正全力开发专有AI芯片。有消息称,DeepSeek已开启大规模半导体设计人才招聘,种种迹象表明,其自研芯片计划已从设想步入实质推进阶段。AI算力告急,成本掣肘发展当下,AI技术迅猛发展,从科研领域的复杂模型训练,到日常生活里智能语音助手的实时交互,算力成了决定AI发展的关键因素。作为大模型领域的后起之秀,DeepSeek对计算资源
- Jieba分词算法应用
C嘎嘎嵌入式开发
算法服务器数据库c++linux
1.Jieba分词算法简介Jieba是一个用于中文分词的Python库,其核心思想是基于词典和统计模型来进行分词。由于中文文本中没有明显的单词边界,因此分词是中文处理中的一个重要任务。Jieba提供了以下几种主要的分词模式:精确模式:尽可能准确地切分句子,适合用于文本分析。全模式:将句子中所有可能的词语都切分出来,适合用于搜索引擎。搜索引擎模式:在精确模式的基础上,对长词再次切分,适合用于搜索引擎
- java线程的无限循环和退出
3213213333332132
java
最近想写一个游戏,然后碰到有关线程的问题,网上查了好多资料都没满足。
突然想起了前段时间看的有关线程的视频,于是信手拈来写了一个线程的代码片段。
希望帮助刚学java线程的童鞋
package thread;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.Calendar;
import java.util.Date
- tomcat 容器
BlueSkator
tomcatWebservlet
Tomcat的组成部分 1、server
A Server element represents the entire Catalina servlet container. (Singleton) 2、service
service包括多个connector以及一个engine,其职责为处理由connector获得的客户请求。
3、connector
一个connector
- php递归,静态变量,匿名函数使用
dcj3sjt126com
PHP递归函数匿名函数静态变量引用传参
<!doctype html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="utf-8">
<title>Current To-Do List</title>
</head>
<body>
- 属性颜色字体变化
周华华
JavaScript
function changSize(className){
var diva=byId("fot")
diva.className=className;
}
</script>
<style type="text/css">
.max{
background: #900;
color:#039;
- 将properties内容放置到map中
g21121
properties
代码比较简单:
private static Map<Object, Object> map;
private static Properties p;
static {
//读取properties文件
InputStream is = XXX.class.getClassLoader().getResourceAsStream("xxx.properti
- [简单]拼接字符串
53873039oycg
字符串
工作中遇到需要从Map里面取值拼接字符串的情况,自己写了个,不是很好,欢迎提出更优雅的写法,代码如下:
import java.util.HashMap;
import java.uti
- Struts2学习
云端月影
最近开始关注struts2的新特性,从这个版本开始,Struts开始使用convention-plugin代替codebehind-plugin来实现struts的零配置。
配置文件精简了,的确是简便了开发过程,但是,我们熟悉的配置突然disappear了,真是一下很不适应。跟着潮流走吧,看看该怎样来搞定convention-plugin。
使用Convention插件,你需要将其JAR文件放
- Java新手入门的30个基本概念二
aijuans
java新手java 入门
基本概念: 1.OOP中唯一关系的是对象的接口是什么,就像计算机的销售商她不管电源内部结构是怎样的,他只关系能否给你提供电就行了,也就是只要知道can or not而不是how and why.所有的程序是由一定的属性和行为对象组成的,不同的对象的访问通过函数调用来完成,对象间所有的交流都是通过方法调用,通过对封装对象数据,很大限度上提高复用率。 2.OOP中最重要的思想是类,类是模板是蓝图,
- jedis 简单使用
antlove
javarediscachecommandjedis
jedis.RedisOperationCollection.java
package jedis;
import org.apache.log4j.Logger;
import redis.clients.jedis.Jedis;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.Set;
pub
- PL/SQL的函数和包体的基础
百合不是茶
PL/SQL编程函数包体显示包的具体数据包
由于明天举要上课,所以刚刚将代码敲了一遍PL/SQL的函数和包体的实现(单例模式过几天好好的总结下再发出来);以便明天能更好的学习PL/SQL的循环,今天太累了,所以早点睡觉,明天继续PL/SQL总有一天我会将你永远的记载在心里,,,
函数;
函数:PL/SQL中的函数相当于java中的方法;函数有返回值
定义函数的
--输入姓名找到该姓名的年薪
create or re
- Mockito(二)--实例篇
bijian1013
持续集成mockito单元测试
学习了基本知识后,就可以实战了,Mockito的实际使用还是比较麻烦的。因为在实际使用中,最常遇到的就是需要模拟第三方类库的行为。
比如现在有一个类FTPFileTransfer,实现了向FTP传输文件的功能。这个类中使用了a
- 精通Oracle10编程SQL(7)编写控制结构
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*编写控制结构
*/
--条件分支语句
--简单条件判断
DECLARE
v_sal NUMBER(6,2);
BEGIN
select sal into v_sal from emp
where lower(ename)=lower('&name');
if v_sal<2000 then
update emp set
- 【Log4j二】Log4j属性文件配置详解
bit1129
log4j
如下是一个log4j.properties的配置
log4j.rootCategory=INFO, stdout , R
log4j.appender.stdout=org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4j.appender.stdout.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appe
- java集合排序笔记
白糖_
java
public class CollectionDemo implements Serializable,Comparable<CollectionDemo>{
private static final long serialVersionUID = -2958090810811192128L;
private int id;
private String nam
- java导致linux负载过高的定位方法
ronin47
定位java进程ID
可以使用top或ps -ef |grep java
![图片描述][1]
根据进程ID找到最消耗资源的java pid
比如第一步找到的进程ID为5431
执行
top -p 5431 -H
![图片描述][2]
打印java栈信息
$ jstack -l 5431 > 5431.log
在栈信息中定位具体问题
将消耗资源的Java PID转
- 给定能随机生成整数1到5的函数,写出能随机生成整数1到7的函数
bylijinnan
函数
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Random;
public class RandNFromRand5 {
/**
题目:给定能随机生成整数1到5的函数,写出能随机生成整数1到7的函数。
解法1:
f(k) = (x0-1)*5^0+(x1-
- PL/SQL Developer保存布局
Kai_Ge
近日由于项目需要,数据库从DB2迁移到ORCAL,因此数据库连接客户端选择了PL/SQL Developer。由于软件运用不熟悉,造成了很多麻烦,最主要的就是进入后,左边列表有很多选项,自己删除了一些选项卡,布局很满意了,下次进入后又恢复了以前的布局,很是苦恼。在众多PL/SQL Developer使用技巧中找到如下这段:
&n
- [未来战士计划]超能查派[剧透,慎入]
comsci
计划
非常好看,超能查派,这部电影......为我们这些热爱人工智能的工程技术人员提供一些参考意见和思想........
虽然电影里面的人物形象不是非常的可爱....但是非常的贴近现实生活....
&nbs
- Google Map API V2
dai_lm
google map
以后如果要开发包含google map的程序就更麻烦咯
http://www.cnblogs.com/mengdd/archive/2013/01/01/2841390.html
找到篇不错的文章,大家可以参考一下
http://blog.sina.com.cn/s/blog_c2839d410101jahv.html
1. 创建Android工程
由于v2的key需要G
- java数据计算层的几种解决方法2
datamachine
javasql集算器
2、SQL
SQL/SP/JDBC在这里属于一类,这是老牌的数据计算层,性能和灵活性是它的优势。但随着新情况的不断出现,单纯用SQL已经难以满足需求,比如: JAVA开发规模的扩大,数据量的剧增,复杂计算问题的涌现。虽然SQL得高分的指标不多,但都是权重最高的。
成熟度:5星。最成熟的。
- Linux下Telnet的安装与运行
dcj3sjt126com
linuxtelnet
Linux下Telnet的安装与运行 linux默认是使用SSH服务的 而不安装telnet服务 如果要使用telnet 就必须先安装相应的软件包 即使安装了软件包 默认的设置telnet 服务也是不运行的 需要手工进行设置 如果是redhat9,则在第三张光盘中找到 telnet-server-0.17-25.i386.rpm
- PHP中钩子函数的实现与认识
dcj3sjt126com
PHP
假如有这么一段程序:
function fun(){
fun1();
fun2();
}
首先程序执行完fun1()之后执行fun2()然后fun()结束。
但是,假如我们想对函数做一些变化。比如说,fun是一个解析函数,我们希望后期可以提供丰富的解析函数,而究竟用哪个函数解析,我们希望在配置文件中配置。这个时候就可以发挥钩子的力量了。
我们可以在fu
- EOS中的WorkSpace密码修改
蕃薯耀
修改WorkSpace密码
EOS中BPS的WorkSpace密码修改
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 201
- SpringMVC4零配置--SpringSecurity相关配置【SpringSecurityConfig】
hanqunfeng
SpringSecurity
SpringSecurity的配置相对来说有些复杂,如果是完整的bean配置,则需要配置大量的bean,所以xml配置时使用了命名空间来简化配置,同样,spring为我们提供了一个抽象类WebSecurityConfigurerAdapter和一个注解@EnableWebMvcSecurity,达到同样减少bean配置的目的,如下:
applicationContex
- ie 9 kendo ui中ajax跨域的问题
jackyrong
AJAX跨域
这两天遇到个问题,kendo ui的datagrid,根据json去读取数据,然后前端通过kendo ui的datagrid去渲染,但很奇怪的是,在ie 10,ie 11,chrome,firefox等浏览器中,同样的程序,
浏览起来是没问题的,但把应用放到公网上的一台服务器,
却发现如下情况:
1) ie 9下,不能出现任何数据,但用IE 9浏览器浏览本机的应用,却没任何问题
- 不要让别人笑你不能成为程序员
lampcy
编程程序员
在经历六个月的编程集训之后,我刚刚完成了我的第一次一对一的编码评估。但是事情并没有如我所想的那般顺利。
说实话,我感觉我的脑细胞像被轰炸过一样。
手慢慢地离开键盘,心里很压抑。不禁默默祈祷:一切都会进展顺利的,对吧?至少有些地方我的回答应该是没有遗漏的,是不是?
难道我选择编程真的是一个巨大的错误吗——我真的永远也成不了程序员吗?
我需要一点点安慰。在自我怀疑,不安全感和脆弱等等像龙卷风一
- 马皇后的贤德
nannan408
马皇后不怕朱元璋的坏脾气,并敢理直气壮地吹耳边风。众所周知,朱元璋不喜欢女人干政,他认为“后妃虽母仪天下,然不可使干政事”,因为“宠之太过,则骄恣犯分,上下失序”,因此还特地命人纂述《女诫》,以示警诫。但马皇后是个例外。
有一次,马皇后问朱元璋道:“如今天下老百姓安居乐业了吗?”朱元璋不高兴地回答:“这不是你应该问的。”马皇后振振有词地回敬道:“陛下是天下之父,
- 选择某个属性值最大的那条记录(不仅仅包含指定属性,而是想要什么属性都可以)
Rainbow702
sqlgroup by最大值max最大的那条记录
好久好久不写SQL了,技能退化严重啊!!!
直入主题:
比如我有一张表,file_info,
它有两个属性(但实际不只,我这里只是作说明用):
file_code, file_version
同一个code可能对应多个version
现在,我想针对每一个code,取得它相关的记录中,version 值 最大的那条记录,
SQL如下:
select
*
- VBScript脚本语言
tntxia
VBScript
VBScript 是基于VB的脚本语言。主要用于Asp和Excel的编程。
VB家族语言简介
Visual Basic 6.0
源于BASIC语言。
由微软公司开发的包含协助开发环境的事
- java中枚举类型的使用
xiao1zhao2
javaenum枚举1.5新特性
枚举类型是j2se在1.5引入的新的类型,通过关键字enum来定义,常用来存储一些常量.
1.定义一个简单的枚举类型
public enum Sex {
MAN,
WOMAN
}
枚举类型本质是类,编译此段代码会生成.class文件.通过Sex.MAN来访问Sex中的成员,其返回值是Sex类型.
2.常用方法
静态的values()方