江汉似年
江汉似年

GPT系列总结

1.GPT1 

无监督预训练+有监督的子任务finetuning

https://cdn.openai.com/research-covers/language-unsupervised/language_understanding_paper.pdf

1.1 Unsupervised pre-training

GPT系列总结_第1张图片

（1）通过一个窗口的输入得到下一个token在目标token上的一个概率分布，方法是基于一个transformer decoder，其中窗口大小是k。

（2）针对一个预料库，不断滑动窗口k，每次最大化下一个token的概率作为loss，相加得到总的loss

1.2 Supervised fine-tuning

GPT系列总结_第2张图片

（1）将transformer的输出经过一个线性层后，经softmax后得到对目标token的预测结果，最大化预测结果与真值作为loss

（2）同时增加预训练loss作为辅助loss，有助于模型泛化、提升训练速度

GPT系列总结_第3张图片

2.GPT2

GPT2

https://cdn.openai.com/better-language-models/language_models_are_unsupervised_multitask_learners.pdf

4.InstuctGPT

GPT系列总结_第4张图片

 

 

 

你可能感兴趣的:(NLP,NLP)

  • CSDN社区，到底该不该用DeepSeek AI生成文章？ Small踢倒coffee_氕氘氚 python经验分享
    ##引言在当今数字化时代，人工智能（AI）技术正以惊人的速度发展，逐渐渗透到各个行业和领域。作为AI技术的一个重要分支，自然语言处理（NLP）在内容创作、文本生成等方面展现出了巨大的潜力。DeepSeekAI作为一款先进的AI写作工具，能够自动生成高质量的文章，极大地提高了内容创作的效率。然而，随着AI生成内容的普及，CSDN社区中的开发者、技术爱好者和内容创作者们开始思考一个问题：我们到底该不该
  • AI大模型学习路线：从入门到精通的完整指南【2025最新】 AI大模型-大飞 人工智能学习大模型LLMAI程序员大模型学习
    引言近年来，以GPT、BERT、LLaMA等为代表的AI大模型彻底改变了人工智能领域的技术格局。它们不仅在自然语言处理（NLP）任务中表现卓越，还在计算机视觉、多模态交互等领域展现出巨大潜力。本文旨在为开发者、研究者和技术爱好者提供一条清晰的学习路径，帮助读者逐步掌握大模型的核心技术并实现实际应用。一、基础阶段：构建知识体系数学与理论基础线性代数：矩阵运算、特征值与奇异值分解是大模型参数优化的基础
  • 深入解析两大AI模型的架构与功能 草莓屁屁我不吃 人工智能chatgpt
    在人工智能（AI）领域，自然语言处理（NLP）一直是研究的热点之一。随着技术的不断进步，我们见证了从简单的聊天机器人到复杂语言模型的演变。其中，Google的Gemini和OpenAI的ChatGPT作为两大代表性模型，各自在技术和应用上展现出了卓越的性能。本文将详细解析Gemini和ChatGPT的系统架构、功能特性及其背后的技术原理。Gemini模型详解技术背景与架构Gemini，顾名思义，意
  • linux系统安全 IT小饕餮 linux基础linux系统安全运维
    管理终端登录[root@localhost~]#grep"/sbin/nologin$"/etc/passwd表示禁止终端登录，应确保不被人改动输出结果：bin：x:1:1:bin:/bin:/sbin/nologindaemon：x:2:2:daemon:/sbin:/sbin/nologinadm：x:3:4:adm:/var/adm:/sbin/nologinlp：x:4:7:lp:/var
  • 【NLP】 3. Distributional Similarity in NLP（分布式相似性） pen-ai NLP机器学习自然语言处理分布式人工智能
    DistributionalSimilarityinNLP（分布式相似性）分布式相似性（DistributionalSimilarity）是自然语言处理（NLP）中的核心概念，基于“相似的单词出现在相似的上下文中”这一假设。它用于衡量单词之间的相似性，广泛应用于词向量、信息检索、文本分类等任务。1.分布式假设（DistributionalHypothesis）分布式相似性基于以下假设：“Yoush
  • 【NLP】 9. 处理创造性词汇 & 词组特征（Creative Words & Features Model）， 词袋模型处理未知词，模型得分 pen-ai NLP机器学习自然语言处理人工智能深度学习
    这里写目录标题处理创造性词汇&词组特征（CreativeWords&FeaturesModel）1.处理否定（NegationHandling）2.词组特征（Bigrams&N-grams）3.结合否定传播与n-grams进行优化词袋模型（Bag-of-Words,BoW）1.BoW示例2.处理未知词3.为什么忽略未知词？4.处理未知词的方法计算模型得分（ScoreCalculation）处理创造
  • 【NLP】 5. Word Analogy Task（词类比任务）与 Intrinsic Metric（内在度量） pen-ai NLP机器学习自然语言处理word人工智能
    WordAnalogyTask（词类比任务）定义：WordAnalogyTask是用于评估词向量质量的内在指标（IntrinsicMetric）。该任务基于这样的假设：如果词向量能够捕捉单词之间的语义关系，那么这些关系应该能够在向量空间中保持一定的结构。示例：在一个理想的词向量空间中，单词之间的关系应该满足如下等式：king−man+woman≈queenking−man+woman≈queenk
  • 大规模语言模型从理论到实践 开源指令数据集 AI天才研究院 DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型AI大模型企业级应用开发实战AI大模型应用入门实战与进阶计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
    大规模语言模型从理论到实践开源指令数据集1.背景介绍大规模语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）近年来在自然语言处理（NLP）领域取得了显著的进展。诸如GPT-3、BERT等模型在各种任务中表现出色，从文本生成到翻译，再到问答系统，几乎无所不能。这些模型的成功离不开庞大的训练数据集和复杂的算法架构。然而，如何有效地构建和利用开源指令数据集，仍然是一个值得深入探讨的话题。2.核
  • 使用Python和LangChain创建可调用工具的智能对话机器人：全面指南 m0_57781768 pythonlangchain机器人
    使用Python和LangChain创建可调用工具的智能对话机器人：全面指南在当今技术迅猛发展的时代，人工智能（AI）和自然语言处理（NLP）技术的应用范围越来越广。尤其是对话机器人，它们不仅能与人类进行自然交互，还能通过调用外部API与各种系统对接，为用户提供更加智能和灵活的服务。本文将通过一系列实例和代码演示，向您展示如何利用Python编程语言和LangChain框架，创建能够使用外部工具（
  • 如何用deepseek炒股 Real Man★ python机器学习人工智能
    使用DeepSeek进行炒股的核心思路是利用其强大的数据处理和预测能力，辅助投资决策。以下是具体的应用方法和步骤：一、数据收集与处理获取市场数据股票数据：通过API（如Tushare、YahooFinance）获取历史股价、成交量、财务数据等。新闻与舆情：使用DeepSeek的NLP能力分析新闻、社交媒体和公告，提取市场情绪和事件影响。宏观经济数据：收集GDP、利率、通胀等数据，分析其对股市的影响
  • 你的AI客服为何总抓不住客户核心诉求？（附特征优化方案） 人工智能
    1特征工程的意义nlp任务中，原始文本经数值映射后形成的词向量序列，难充分表达语言深层语义特征。就需引入文本特征增强技术：语义信息补全：突破单词语义局限，捕获词序关联特征模型适配优化：构建符合算法输入规范的矩阵结构评估指标提升：通过特征增强直接影响模型准确率、召回率等核心KPI如电商评论情感分析场景，单纯用词频特征可能导致"这个手机质量差得惊人"和"这个手机质量惊人地差"被判定为相同语义，此时bi
  • NLP复习3，手撕多头attention 地大停车第二帅 NLP学习自然语言处理人工智能
    importmathimporttorchimportcollectionsimportnumpyasnpimporttorch.nnasnnclassMultiHeadAttention(nn.Module):def__init__(self,heads,d_model,dropout=0.1):super().__init__()#输入的特征维度self.d_model=d_model#每个头
  • Assembly语言的自然语言处理 花韵婷 包罗万象golang开发语言后端
    Assembly语言在自然语言处理中的应用引言自然语言处理（NaturalLanguageProcessing,NLP）作为人工智能的一个重要分支，致力于实现计算机与人类语言之间的互动。随着计算能力的提升以及大数据的蓬勃发展，NLP在各个领域的应用如火如荼。从语音识别、机器翻译到情感分析等，NLP正在改变我们与信息之间的互动方式。不过，当前主流的NLP研究通常是用高级编程语言（如Python、Ja
  • 大语言模型原理与工程实践：大语言模型强化对齐 AGI大模型与大数据研究院 DeepSeekR1&大数据AI人工智能计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
    大语言模型原理与工程实践：大语言模型强化对齐作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着人工智能技术的迅猛发展，大语言模型（LargeLanguageModels，LLMs）如GPT-3、LaMDA等，在自然语言处理（NLP）领域取得了显著的突破。这些模型在问答、翻译、文本生成等方面展现出惊人的能力，但同时也引发了
  • 第20篇：从零开始构建NLP项目之电商用户评论分析：模型训练阶段 Gemini技术窝 自然语言处理人工智能深度学习AIGC机器学习nlplangchain
    大家好，今天我们继续探讨如何从零开始构建一个NLP项目，特别是电商用户评论分析中的模型训练阶段。模型训练是NLP项目的核心环节，通过合理的调参和优化，可以显著提升模型性能。本文将详细介绍模型训练的步骤，并展示如何使用LangChain库进行模型训练、调参和优化。文章目录项目的背景和目标模型训练的详细步骤安装依赖包流程图1.准备数据2.定义模型3.训练模型4.评估模型5.调参与优化常见错误和注意事项
  • NLP-二分类的应用-区分外卖评论好评/差评 左岸Jason 算法pythonkafkaflinkelasticsearch
    目录一、概念二、二分类实战-划分好评/差评1.处理步骤2.实战代码一、概念文本分类一般可以分为二分类、多分类、多标签分类三种情况。二分类是指将一组文本分成两个类(0或1),比较常见的应用如垃圾邮件分类、电商网站的用户评价数据的正负面分类等,多分类是指将文本分成若干个类中的某一个类,比如说门户网站新闻可以归属到不同的栏目中(如政治、体育、社会、科技、金融等栏目)去。多标签分类指的是可以将文本分成若干
  • Python 爬虫实战：电影评论数据抓取与自然语言处理 西攻城狮北 python爬虫开发语言
    引言作为一名对电影数据和自然语言处理感兴趣的内容创作者，我决定利用Python爬虫技术抓取IMDb上的电影评论数据，并进行自然语言处理分析。这不仅可以帮助我们了解观众对电影的反馈，还能为电影制作方提供有价值的参考。一、项目背景IMDb（互联网电影数据库）是全球最大的电影数据库，用户可以在上面查看电影信息和用户评论。本项目旨在爬取IMDb上的电影评论，并对评论进行自然语言处理（NLP），以提取情感、
  • 模型蒸馏：从复杂到精简，AI技术的“瘦身”秘籍 lmtealily 人工智能
    引言在人工智能的浪潮中，大型模型如BERT、GPT系列等在自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）等领域取得了显著的成果。然而，这些“庞然大物”通常拥有数十亿甚至数千亿个参数，计算和存储成本极高，难以部署到资源受限的设备上。为了解决这一问题，模型蒸馏技术应运而生。模型蒸馏是一种将大型复杂模型的知识迁移到小型简单模型的技术，旨在保持高性能的同时大幅减少模型的参数量和计算复杂度。本文将带你深入了解模
  • Python自动化炒股：基于自然语言处理的股票新闻情感分析模型开发与优化的最佳实践 云策量化 Python自动化炒股量化投资量化软件python量化交易QMTPTrade量化炒股量化投资deepseek
    推荐阅读：《程序化炒股：如何申请官方交易接口权限？个人账户可以申请吗？》Python自动化炒股：基于自然语言处理的股票新闻情感分析模型开发与优化的最佳实践在股市中，信息的力量是巨大的。一条新闻、一篇报道，甚至一条推文，都可能引发股价的波动。因此，利用自然语言处理（NLP）技术来分析股票新闻的情感倾向，可以帮助我们预测市场动向，从而做出更明智的投资决策。本文将带你了解如何开发和优化一个基于Pytho
  • 百度快速收录2025最新科普 SEORoal 百度
    跨境物流的智能突围战宁波某RCEP跨境物流平台接入214维特征矩阵后：✅'智能清关系统’72小时冲进TOP3✅'东盟电子报关’长尾词覆盖量暴涨4.2倍✅日均有效询盘突破300+技术三板斧：标题智能提取引擎（支持38种语义变异）动态阻抗参数混淆（误差≤0.15μΩ）实时工商特征同步（每2小时更新）2025生存指南：采用神经网络语义映射（NLP准确率98.2%）部署质量监控系统（误差率≤0.15%）加
  • 数据标注工具及其对预训练模型性能的影响 AGI大模型与大数据研究院 DeepSeekR1&大数据AI人工智能计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
    1.背景介绍1.1预训练模型的崛起近年来，预训练模型（Pre-trainedModels）在自然语言处理（NLP）领域取得了显著的成功。这些模型通过在大规模无标注文本数据集上进行预训练，学习到丰富的语言知识和语义表示，并在下游任务中展现出优异的性能。BERT、GPT-3等预训练模型的出现，标志着NLP领域进入了一个新的时代。1.2数据标注的重要性尽管预训练模型展现出强大的能力，但它们仍然需要针对特
  • 大语言模型（LLMs）全面学习指南（非常详细）零基础入门到精通，收藏这一篇就够了 网络安全大白 科技程序员人工智能语言模型人工智能自然语言处理
    大语言模型（LLMs）作为人工智能（AI）领域的一项突破性发展，已经改变了自然语言处理（NLP）和机器学习（ML）应用的面貌。这些模型，包括OpenAI的GPT-4o和Google的gemini系列等，已经展现出了在理解和生成类人文本方面的令人印象深刻的能力，使它们成为各行各业的宝贵工具。如下这份指南将涵盖LLMs的基础知识、训练过程、用例和未来趋势……一.WhatareLargeLanguage
  • Python API接口 君王的羔羊 PythonAIpython
    人工智能机器人EverydayWechat老李API图灵机器人：http://www.turingapi.com/（需求实名制认证，并每天免费数量只有100条）青云客智能聊天机器人：http://api.qingyunke.com/（无须申请，无数量限制，但有点智障，分手神器。分手神器，慎用）智能闲聊（腾讯）：https://ai.qq.com/product/nlpchat.shtml(申请使用
  • 自然语言处理（NLP）技术介绍 风吹晚风悠 gpt人工智能nlp自然语言处理
    自然语言处理（NLP）是一种涉及计算机和人类语言之间交流的技术。NLP技术可以应用于多个领域，例如机器翻译、情感分析、文本分类、问答系统等。以下是一些NLP技术的示例：机器翻译：NLP技术可用于将一个语言的文本自动翻译成另一个语言。例如，GoogleTranslate和百度翻译等在线翻译工具就使用了NLP技术。情感分析：NLP技术可用于分析文本中的情感和情感倾向。这可以帮助企业了解公众对其产品或服
  • 基于Transformer的医学文本分类：从BERT到BioBERT Evaporator Core 人工智能#深度学习#DeepSeek快速入门transformer分类bert
    随着自然语言处理（NLP）技术的快速发展，Transformer模型在文本分类、情感分析、机器翻译等任务中取得了显著成果。在医学领域，文本数据（如电子病历、医学文献、临床报告）具有高度的专业性和复杂性，传统的NLP方法往往难以处理。Transformer模型，尤其是BERT及其变体，通过预训练和微调的方式，能够有效捕捉医学文本中的语义信息，为医学文本分类提供了强大的工具。本文将探讨Transfor
  • TF-IDF：文本挖掘中的关键词提取利器 巷955 tf-idf
    引言在自然语言处理（NLP）和文本挖掘中，TF-IDF是一种常用的技术，用于评估一个词在文档中的重要性。它不仅在信息检索领域广泛应用，还在文本分类、关键词提取等任务中发挥着重要作用。本文将详细介绍TF-IDF的原理，并通过一个实际的代码示例来展示如何使用TF-IDF从《红楼梦》中提取核心关键词。1.什么是TF-IDF？TF-IDF是一种统计方法，用于评估一个词在文档中的重要性。它由两部分组成：-T
  • AI 之路——数据分析（1）Pandas小结与框架整理 Robin_Pi 机器学习之路数据分析数据分析python人工智能可视化
    目录1.写在前面1.1AI之路：1.2工具/技能：2.数据分析2.1数据分析的流程2.2数据的基本操作方法2.2.1Pandas概览2.2.2使用Pandas操作数据的核心(1)选择数据(2)操作数据2.2.2数据详解3.写在最后1.写在前面主要是阶段性框架总结1.1AI之路：数据分析——机器学习——深度学习——CV/NLP1.2工具/技能：Python、NumPy、Pandas、Matplotl
  • 大模型（DeepSeek等）是否会动摇AI工程师的工作？ 点我头像干啥 Ai深度学习人工智能AI编程计算机视觉
    引言近年来，人工智能（AI）领域取得了突飞猛进的发展，尤其是大模型（如GPT-3、BERT、DeepSeek等）的出现，极大地推动了自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）等领域的进步。大模型凭借其强大的泛化能力和广泛的应用场景，逐渐成为AI领域的核心技术之一。然而，随着大模型的普及，一个备受关注的问题浮出水面：大模型是否会动摇AI工程师的工作？本文将从多个角度探讨这一问题，分析大模型对AI工程
  • 深度学习 bert与Transformer的区别联系 Humingway 深度学习berttransformer
    BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers）和Transformer都是现代自然语言处理（NLP）中的重要概念，但它们代表不同的层面。理解这两者之间的区别与联系有助于更好地掌握它们在NLP任务中的应用。TransformerTransformer是一种特定的深度学习模型架构，由Vaswani等人在2017年的论文《Attenti
  • PyTorch深度学习框架进阶学习计划 - 第21天：自然语言处理基础 凡人的AI工具箱 深度学习pytorch学习人工智能AI编程AIGC自然语言处理
    PyTorch深度学习框架进阶学习计划-第21天自然语言处理基础今天我们将深入学习自然语言处理(NLP)的基础概念，重点关注词嵌入技术、序列建模原理以及主流模型之间的区别和优缺点。通过理解这些基础知识，你将能够更好地应用PyTorch构建NLP应用。1.词嵌入原理与实现词嵌入(WordEmbeddings)是NLP中的核心概念，它将单词映射到连续向量空间，使得语义相似的词在向量空间中距离较近。为什
  • LeetCode[Math] - #66 Plus One Cwind javaLeetCode题解AlgorithmMath
    原题链接：#66 Plus One   要求： 给定一个用数字数组表示的非负整数，如num1 = {1, 2, 3, 9}, num2 = {9, 9}等，给这个数加上1。 注意： 1. 数字的较高位存在数组的头上，即num1表示数字1239 2. 每一位（数组中的每个元素）的取值范围为0~9   难度：简单   分析： 题目比较简单，只须从数组
  • JQuery中$.ajax()方法参数详解 AILIKES JavaScriptjsonpjqueryAjaxjson
    url: 要求为String类型的参数，（默认为当前页地址）发送请求的地址。 type: 要求为String类型的参数，请求方式（post或get）默认为get。注意其他http请求方法，例如put和    delete也可以使用，但仅部分浏览器支持。 timeout: 要求为Number类型的参数，设置请求超时时间（毫秒）。此设置将覆盖$.ajaxSetup()方法的全局
  • JConsole & JVisualVM远程监视Webphere服务器JVM Kai_Ge JVisualVMJConsoleWebphere
        JConsole是JDK里自带的一个工具，可以监测Java程序运行时所有对象的申请、释放等动作，将内存管理的所有信息进行统计、分析、可视化。我们可以根据这些信息判断程序是否有内存泄漏问题。 　　使用JConsole工具来分析WAS的JVM问题，需要进行相关的配置。 　　首先我们看WAS服务器端的配置. 　　1、登录was控制台https://10.4.119.18
  • 自定义annotation 120153216 annotation
    Java annotation 自定义注释@interface的用法 一、什么是注释      说起注释，得先提一提什么是元数据(metadata)。所谓元数据就是数据的数据。也就是说，元数据是描述数据的。就象数据表中的字段一样，每个字段描述了这个字段下的数据的含义。而J2SE5.0中提供的注释就是java源代码的元数据，也就是说注释是描述java源
  • CentOS 5/6.X 使用 EPEL YUM源 2002wmj centos
    CentOS 6.X 安装使用EPEL YUM源1. 查看操作系统版本[root@node1 ~]# uname -a Linux node1.test.com 2.6.32-358.el6.x86_64 #1 SMP Fri Feb 22 00:31:26 UTC 2013 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux [root@node1 ~]#
  • 在SQLSERVER中查找缺失和无用的索引SQL 357029540 SQL Server
    --缺失的索引 SELECT  avg_total_user_cost * avg_user_impact * ( user_scans + user_seeks ) AS PossibleImprovement ,          last_user_seek ,    
  • Spring3 MVC 笔记（二） —json+rest优化 7454103 Spring3 MVC
    接上次的 spring mvc 注解的一些详细信息！                          其实也是一些个人的学习笔记  呵呵！
  • 替换“\”的时候报错Unexpected internal error near index 1 \ ^ adminjun java“\替换”
    发现还是有些东西没有刻子脑子里,,过段时间就没什么概念了,所以贴出来...以免再忘...   在拆分字符串时遇到通过 \ 来拆分，可是用所以想通过转义 \\ 来拆分的时候会报异常   public class Main {          /*
  • POJ 1035 Spell checker(哈希表) aijuans 暴力求解--哈希表
    /* 题意：输入字典，然后输入单词，判断字典中是否出现过该单词，或者是否进行删除、添加、替换操作，如果是，则输出对应的字典中的单词 要求按照输入时候的排名输出 题解：建立两个哈希表。一个存储字典和输入字典中单词的排名，一个进行最后输出的判重 */ #include <iostream> //#define using namespace std; const int HASH =
  • 通过原型实现javascript Array的去重、最大值和最小值 ayaoxinchao JavaScriptarrayprototype
    用原型函数（prototype）可以定义一些很方便的自定义函数，实现各种自定义功能。本次主要是实现了Array的去重、获取最大值和最小值。 实现代码如下：   <script type="text/javascript"> Array.prototype.unique = function() { var a = {}; var le
  • UIWebView实现https双向认证请求 bewithme UIWebViewhttpsObjective-C
              什么是HTTPS双向认证我已在先前的博文 ASIHTTPRequest实现https双向认证请求 中有讲述，不理解的读者可以先复习一下。本文是用UIWebView来实现对需要客户端证书验证的服务请求，网上有些文章中有涉及到此内容，但都只言片语，没有讲完全，更没有完整的代码，让人困扰不已。但是此知
  • NoSQL数据库之Redis数据库管理(Redis高级应用之事务处理、持久化操作、pub_sub、虚拟内存) bijian1013 redis数据库NoSQL
    3.事务处理         Redis对事务的支持目前不比较简单。Redis只能保证一个client发起的事务中的命令可以连续的执行，而中间不会插入其他client的命令。当一个client在一个连接中发出multi命令时，这个连接会进入一个事务上下文，该连接后续的命令不会立即执行，而是先放到一个队列中，当执行exec命令时，redis会顺序的执行队列中
  • 各数据库分页sql备忘 bingyingao oraclesql分页
    ORACLE 下面这个效率很低 SELECT * FROM ( SELECT A.*, ROWNUM RN FROM (SELECT * FROM IPAY_RCD_FS_RETURN order by id desc) A ) WHERE RN <20; 下面这个效率很高 SELECT A.*, ROWNUM RN FROM (SELECT * FROM IPAY_RCD_
  • 【Scala七】Scala核心一：函数 bit1129 scala
    1. 如果函数体只有一行代码，则可以不用写{},比如 def print(x: Int) = println(x) 一行上的多条语句用分号隔开，则只有第一句属于方法体，例如   def printWithValue(x: Int) : String= println(x); "ABC"   上面的代码报错，因为，printWithValue的方法
  • 了解GHC的factorial编译过程 bookjovi haskell
    GHC相对其他主流语言的编译器或解释器还是比较复杂的，一部分原因是haskell本身的设计就不易于实现compiler，如lazy特性，static typed，类型推导等。 关于GHC的内部实现有篇文章说的挺好，这里，文中在RTS一节中详细说了haskell的concurrent实现，里面提到了green thread，如果熟悉Go语言的话就会发现，ghc的concurrent实现和Go有点类
  • Java-Collections Framework学习与总结-LinkedHashMap BrokenDreams LinkedHashMap
            前面总结了java.util.HashMap，了解了其内部由散列表实现，每个桶内是一个单向链表。那有没有双向链表的实现呢？双向链表的实现会具备什么特性呢？来看一下HashMap的一个子类——java.util.LinkedHashMap。       
  • 读《研磨设计模式》-代码笔记-抽象工厂模式-Abstract Factory bylijinnan abstract
    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; /* * Abstract Factory Pattern * 抽象工厂模式的目的是： * 通过在抽象工厂里面定义一组产品接口，方便地切换“产品簇” * 这些接口是相关或者相依赖的
  • 压暗面部高光 cherishLC PS
    方法一、压暗高光&重新着色 当皮肤很油又使用闪光灯时，很容易在面部形成高光区域。 下面讲一下我今天处理高光区域的心得： 皮肤可以分为纹理和色彩两个属性。其中纹理主要由亮度通道（Lab模式的L通道）决定，色彩则由a、b通道确定。 处理思路为在保持高光区域纹理的情况下，对高光区域着色。具体步骤为：降低高光区域的整体的亮度，再进行着色。 如果想简化步骤，可以只进行着色（参看下面的步骤1
  • Java VisualVM监控远程JVM crabdave visualvm
    Java VisualVM监控远程JVM    JDK1.6开始自带的VisualVM就是不错的监控工具. 这个工具就在JAVA_HOME\bin\目录下的jvisualvm.exe, 双击这个文件就能看到界面   通过JMX连接远程机器, 需要经过下面的配置: 1. 修改远程机器JDK配置文件 (我这里远程机器是linux).    
  • Saiku去掉登录模块 daizj saiku登录olapBI
    1、修改applicationContext-saiku-webapp.xml <security:intercept-url pattern="/rest/**" access="IS_AUTHENTICATED_ANONYMOUSLY" />  <security:intercept-url pattern=&qu
  • 浅析 Flex中的Focus dsjt htmlFlexFlash
    关键字：focus、 setFocus、 IFocusManager、KeyboardEvent 焦点、设置焦点、获得焦点、键盘事件 一、无焦点的困扰——组件监听不到键盘事件 原因：只有获得焦点的组件（确切说是InteractiveObject）才能监听到键盘事件的目标阶段；键盘事件（flash.events.KeyboardEvent）参与冒泡阶段，所以焦点组件的父项（以及它爸
  • Yii全局函数使用 dcj3sjt126com yii
    由于YII致力于完美的整合第三方库，它并没有定义任何全局函数。yii中的每一个应用都需要全类别和对象范围。例如，Yii::app()->user;Yii::app()->params['name'];等等。我们可以自行设定全局函数，使得代码看起来更加简洁易用。(原文地址) 我们可以保存在globals.php在protected目录下。然后，在入口脚本index.php的，我们包括在
  • 设计模式之单例模式二（解决无序写入的问题） come_for_dream 单例模式volatile乱序执行双重检验锁
                    在上篇文章中我们使用了双重检验锁的方式避免懒汉式单例模式下由于多线程造成的实例被多次创建的问题，但是因为由于JVM为了使得处理器内部的运算单元能充分利用，处理器可能会对输入代码进行乱序执行（Out Of Order Execute）优化，处理器会在计算之后将乱序执行的结果进行重组，保证该
  • 程序员从初级到高级的蜕变 gcq511120594 框架工作PHPandroidhtml5
    软件开发是一个奇怪的行业，市场远远供不应求。这是一个已经存在多年的问题，而且随着时间的流逝，愈演愈烈。 我们严重缺乏能够满足需求的人才。这个行业相当年轻。大多数软件项目是失败的。几乎所有的项目都会超出预算。我们解决问题的最佳指导方针可以归结为——“用一些通用方法去解决问题，当然这些方法常常不管用，于是，唯一能做的就是不断地尝试，逐个看看是否奏效”。 现在我们把淫浸代码时间超过3年的开发人员称为
  • Reverse Linked List hcx2013 list
    Reverse a singly linked list.   /** * Definition for singly-linked list. * public class ListNode { * int val; * ListNode next; * ListNode(int x) { val = x; } * } */ p
  • Spring4.1新特性——数据库集成测试 jinnianshilongnian spring 4.1
    目录 Spring4.1新特性——综述 Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他 Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强 Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理 Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化 Spring4.1新特性——Spring MVC增强 Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
  • C# Ajax上传图片同时生成微缩图(附Demo) liyonghui160com
        1.Ajax无刷新上传图片,详情请阅我的这篇文章。（jquery + c# ashx）         2.C#位图处理  System.Drawing。         3.最新demo支持IE7,IE8,Fir
  • Java list三种遍历方法性能比较 pda158 java
    从c/c++语言转向java开发，学习java语言list遍历的三种方法，顺便测试各种遍历方法的性能，测试方法为在ArrayList中插入1千万条记录，然后遍历ArrayList，发现了一个奇怪的现象，测试代码例如以下： package com.hisense.tiger.list; import java.util.ArrayList; import java.util.Iterator;
  • 300个涵盖IT各方面的免费资源（上）——商业与市场篇 shoothao seo商业与市场IT资源免费资源
    A.网站模板+logo+服务器主机+发票生成 HTML5 UP:响应式的HTML5和CSS3网站模板。 Bootswatch:免费的Bootstrap主题。 Templated:收集了845个免费的CSS和HTML5网站模板。 Wordpress.org|Wordpress.com:可免费创建你的新网站。 Strikingly:关注领域中免费无限的移动优
  • localStorage、sessionStorage uule localStorage
    W3School 例子   HTML5 提供了两种在客户端存储数据的新方法： localStorage - 没有时间限制的数据存储 sessionStorage - 针对一个 session 的数据存储   之前，这些都是由 cookie 完成的。但是 cookie 不适合大量数据的存储，因为它们由每个对服务器的请求来传递，这使得 cookie 速度很慢而且效率也不
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他