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GPT-3 面试题
简介1、GPT-3是什么？它是基于什么模型的？GPT-3是一种基于深度学习原理的语言预测模型。它是由OpenAI开发的，可以从互联网数据中生成任何类型的文本。它只需要一小段文本作为输入，就可以生成大量的准确和复杂的机器生成文本²⁴。GPT-3是基于Transformer模型的，使用了仅有解码器的自回归架构。它使用下一个单词预测目标进行训练¹²。GPT-3有8个不同的模型，参数从1.25亿到1750
深度学习分布式训练：并行策略与通信机制的系统性分析 Takoony 深度学习分布式人工智能
1.引言随着深度学习模型规模的指数级增长，单一计算设备已无法满足训练需求。以GPT-3为例，其1750亿参数在FP16精度下需要约350GB存储空间（每个参数2字节），远超当前主流GPU的显存容量（如NVIDIAA100的80GB）。根据OpenAI的技术报告[1]，即使使用最先进的硬件，单卡训练GPT-3需要355年。这一计算瓶颈催生了分布式训练技术的快速发展。本文将从理论基础出发，系统性地分析
在LLM快速迭代时代构建持久AI应用：架构设计与实施策略
引言：技术浪潮下的开发困境大型语言模型(LLM)的发展速度令人瞠目：从GPT-3到GPT-4，从Claude1到Claude3，从Llama1到Llama3，迭代周期正在从"年"缩短到"月"。作为一名AI应用开发者，我亲身经历了这种技术浪潮带来的挑战：昨天精心调优的prompt今天可能失效；上个季度集成的模型这个季度已有更优选择；刚完成的功能设计瞬间被新模型的能力超越。在如此快速变化的环境中，如何
EgoAlpha/prompt-in-context-learning项目解析：Prompt Engineering核心技术指南霍日江Eagle-Eyed
EgoAlpha/prompt-in-context-learning项目解析：PromptEngineering核心技术指南prompt-in-context-learningAwesomeresourcesforin-contextlearningandpromptengineering:MasteryoftheLLMssuchasChatGPT,GPT-3,andFlanT5,withup-
MiniMind：3小时训练26MB微型语言模型，开源项目助力AI初学者快速入门 nine是个工程师关注人工智能语言模型开源
开发｜界面｜引擎｜交付｜副驾——重写全栈法则：AI原生的倍速造应用流来自全栈程序员nine的探索与实践，持续迭代中。欢迎关注评论私信交流~在大型语言模型(LLaMA、GPT等)日益流行的今天，一个名为MiniMind的开源项目正在AI学习圈内引起广泛关注。这个项目让初学者能够在3小时内从零开始训练出一个仅26.88MB大小的微型语言模型，体积仅为GPT-3的七千分之一，却完整覆盖了从数据处理到模型
「论文导读」LLM高效推理与模型量化雷羿 LexChien prompt 人工智能 LLM 论文阅读
1.论文背景作者：HugoTouvron等人，來自MetaAI来源：arXiv:2302.13971，2023年2月主题：介绍LLaMA系列模型（LLaMA-7B、13B、33B、65B），专为研究用途设计，强调高效能与低资源需求的语言模型推理。论文探讨如何通过优化训练数据、模型架构和推理技术，在有限硬体资源（如单一GPU或CPU）上实现高效推理。学术背景：随着大型语言模型（LLM）如GPT-3的
【人工智能】Maas（模型即服务）（Model as a Service）是一种基于云计算的商业模式，通过API将预训练的人工智能模型作为服务提供给用户，使其无需自行管理底层基础设施即可调用AI能力。本本本添哥 A -AIGC 人工智能大模型人工智能云计算
ModelasaService（模型即服务，MaaS）是一种基于云计算的商业模式，通过API将预训练的人工智能模型作为服务提供给用户，使其无需自行管理底层基础设施即可调用AI能力。MaaS通过云原生架构和标准化服务，正在重塑AI技术的开发和消费方式，推动人工智能从“技术专有”向“普惠工具”转变。以下是其核心要点：1.定义与核心理念MaaS将大模型（如GPT-3、多模态模型等）封装为标准化服务，用户
大语言模型原理基础与前沿基于语言反馈进行微调 AI天才研究院计算 AI大模型企业级应用开发实战 AI人工智能与大数据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 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
大语言模型原理基础与前沿基于语言反馈进行微调作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着深度学习技术的飞速发展，自然语言处理（NLP）领域取得了显著的进展。大语言模型（LargeLanguageModels，LLMs）如GPT-3、BERT等在各项NLP任务上取得了令人瞩目的成绩。然而，如何进一步提高大语言模型的理
四种微调技术详解：SFT 监督微调、LoRA 微调、P-tuning v2、Freeze 监督微调方法
当谈到人工智能大语言模型的微调技术时，我们进入了一个令人兴奋的领域。这些大型预训练模型，如GPT-3、BERT和T5，拥有卓越的自然语言处理能力，但要使它们在特定任务上表现出色，就需要进行微调，以使其适应特定的数据和任务需求。在这篇文章中，我们将深入探讨四种不同的人工智能大语言模型微调技术：SFT监督微调、LoRA微调方法、P-tuningv2微调方法和Freeze监督微调方法。第一部分：SFT监
基于Google Gemini 探索大语言模型在医学领域应用评估和前景知来者逆 LLM 语言模型搜索引擎人工智能 Gemini 大语言模型医疗健康医疗
概述近年来，大规模语言模型（LLM）在理解和生成人类语言方面取得了显著的飞跃，这些进步不仅推动了语言学和计算机编程的发展，还为多个领域带来了创新的突破。特别是模型如GPT-3和PaLM，它们通过吸收海量文本数据，已经能够掌握复杂的语言模式。人工智能技术的迅猛发展不断推动着LLM的进化，并加速了这一领域的专业创新。这些进步是随着模型规模的扩大、数据量的增加以及计算能力的提升而逐步实现的，其中许多尖端
LoRA微调详解：如何为AIGC模型节省90%显存 SuperAGI2025 AI大模型应用开发宝典 AIGC ai
LoRA微调详解：如何为AIGC模型节省90%显存关键词：LoRA、低秩适应、AIGC模型、参数高效微调、显存优化摘要：在AIGC（人工智能生成内容）领域，大模型（如GPT-3、LLaMA、StableDiffusion）的微调需要消耗海量显存，普通用户或企业难以负担。本文将深入解析LoRA（Low-RankAdaptation，低秩适应）这一参数高效微调技术，通过生活类比、数学原理、代码实战和应
《论文阅读》GPT-3是否会产生移情对话？一种新的情境示例选择方法和用于生成同理心对话的自动评估度量 ICCL 2022 365JHWZGo 情感对话论文阅读 gpt-3 共情回复上下文学习提示学习大模型
《论文阅读》GPT-3是否会产生移情对话？一种新的情境示例选择方法和用于生成同理心对话的自动评估度量ICCL2022前言贡献PromptIn-contextlearningSITSMEMOSITSM新的自动指标实验前言亲身阅读感受分享，细节画图解释，再也不用担心看不懂论文啦~无抄袭，无复制，纯手工敲击键盘~今天为大家带来的是《DoesGPT-3GenerateEmpatheticDialogues
【LangChain编程：从入门到实践】AI 大模型检索增强生成 RAG 实践 AI智能应用 Python入门实战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 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
LangChain编程：从入门到实践-AI大模型检索增强生成RAG实践关键词：LangChain,RAG,大语言模型,检索增强生成,向量数据库,嵌入模型,提示工程1.背景介绍在人工智能和自然语言处理领域,大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)的出现无疑是一个重大突破。像GPT-3、GPT-4这样的模型展现出了惊人的语言理解和生成能力,为各种应用场景带来了无限可能。然而,这些
大模型系列——提示词工程：从原理、实践到未来的一部系统性综述猫猫姐大模型人工智能大模型提示词
提示词工程：从原理、实践到未来的一部系统性综述摘要本文系统性地阐述了提示词工程（PromptEngineering）这一关键领域，它作为释放大语言模型（LLM）潜能的核心人机交互范式。报告从LLM的“下一个词预测”基本机制出发，追溯了提示词工程从GPT-3时代“上下文学习”的偶然发现到当前系统化、工程化的演进历程。本文深度剖析了多种高级提示框架，包括旨在激发模型逐步推理的“思维链”（Chain-o
【AI大模型】26、算力受限下的模型工程：从LoRA到弹性智能系统的优化实践无心水 AI大模型人工智能搜索引擎 LoRA 大语言模型微调模型压缩知识蒸馏量化技术
引言：算力瓶颈与模型工程的突围之路在人工智能领域，大语言模型的发展正呈现出参数规模爆炸式增长的趋势。从GPT-3的1750亿参数到PaLM的5400亿参数，模型能力的提升往往伴随着对算力资源的极度渴求。然而，对于大多数企业和研究者而言，动辄数百GB的显存需求、数十万块GPU的训练集群显然是难以企及的"算力鸿沟"。当面对"无米之炊"的困境时，模型工程技术成为突破算力瓶颈的核心路径——通过算法创新而非
【大模型学习 | LORA 原理及实现】九年义务漏网鲨鱼语言模型 python pytorch 自然语言处理
LORA:LOW-RANKADAPTATIONOFLARGELAN-GUAGEMODELSGithub库：GitHub-microsoft/LoRA:Codeforloralib,animplementationof“LoRA:Low-RankAdaptationofLargeLanguageModels”GPT-3：175B微调模型变得十分的贵。作者提出利用Low-RankAdaption来冻结
⼤模型（LLMs）基础⾯ cv2016_DL LLM大模型计算机视觉人工智能 llama
1.⽬前主流的开源模型体系有哪些？⽬前主流的开源LLM（语⾔模型）模型体系包括以下⼏个：1.GPT（GenerativePre-trainedTransformer）系列：由OpenAI发布的⼀系列基于Transformer架构的语⾔模型，包括GPT、GPT-2、GPT-3等。GPT模型通过在⼤规模⽆标签⽂本上进⾏预训练，然后在特定任务上进⾏微调，具有很强的⽣成能⼒和语⾔理解能⼒。2.BERT（B
二、大模型的能力（DataWhale大模型理论基础） Y_fulture 大模型理论基础（DW组队学习）人工智能 gpt-3 nlp
大模型的能力一、概述本节主要是通过对GPT-3论文中的基准测试深入研究，从而获得关于GPT-3更深程度的认识我们应该知道，GPT-3的结果参差不齐：在某些任务上，比如语言建模，GPT-3大幅度超越了现有技术的最高水平；在其他任务上，GPT-3与训练有素，拥有大量标签数据的系统竞争时，却明显落后。造成上述现象的原因：GPT-3并未明确针对这些任务进行训练，它只是作为一个语言模型，被训练来预测下一个词
大语言模型：人工智能的“大脑革命“与未来图景 RockLiu@805 大模型实战人工智能语言模型自然语言处理
大语言模型：人工智能的"大脑革命"与未来图景——从GPT-3到AGI的演进之路引言：算力觉醒的时代2022年11月，ChatGPT的横空出世犹如一记惊雷，仅用5天时间就突破百万用户，两个月后月活用户突破1亿。这个现象级应用背后，是参数量高达1750亿的GPT-3.5大模型在支撑。这场由大语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）引发的AI革命，正在重塑人类社会的认知边界。当我们与
DeepSpeed 深度学习学习笔记：高效训练大型模型
主要参考官网文档，对于具体内容还需参考官方文档1.引言：为什么需要DeepSpeed？大型模型训练的挑战随着深度学习模型规模的爆炸式增长（从BERT的几亿参数到GPT-3的千亿参数，再到现在的万亿参数模型），传统的单GPU训练方式变得力不从心，即使是多GPU训练也面临巨大挑战：内存限制(MemoryWall):模型参数：模型的参数量巨大，例如一个1750亿参数的GPT-3模型，即使使用FP16精度
LoRA、QLoRA是什么爱吃土豆的马铃薯ㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤ 人工智能机器学习深度学习
一：LoRA（Low-RankAdaptation，低秩适应）是一种高效的大模型参数微调技术，由Meta在2021年提出。它通过冻结预训练模型参数，仅训练少量新增的低秩矩阵，大幅减少了需要训练的参数量，同时保持接近全参数微调的效果。为什么需要LoRA？传统的全参数微调（Fine-tuning）需要更新大型语言模型的所有参数（如GPT-3有1750亿参数），这带来两个核心问题：计算资源需求极高：需要
深入探讨：如何使用OutputFixingParser修复LLM输出的解析错误并确保数据结构的完整性 m0_57781768 数据结构
深入探讨：如何使用OutputFixingParser修复LLM输出的解析错误并确保数据结构的完整性在当今的自然语言处理（NLP）领域，大型语言模型（LLM）如GPT-3等，已成为解决复杂问题的重要工具。这些模型能够生成自然语言文本，用于回答问题、生成内容或进行对话。然而，在将这些生成的文本转换为结构化数据格式（如JSON或Pydantic模型实例）时，可能会遇到解析错误。尤其是在文本格式不正确或
AI 在创新创业比赛的 10 大应用：从创意激发到成果转化大明者省人工智能
1.创意灵感生成：基于大数据的创新点挖掘AI通过分析行业动态、市场痛点及前沿技术趋势，结合自然语言处理和生成式模型，为参赛者提供创新灵感。例如，利用GPT-3等语言模型，输入行业关键词，快速生成潜在的创业方向和产品概念。importopenai#设置OpenAIAPI密钥openai.api_key="your_api_key"defgenerate_innovation_ideas(keywor
【AI大模型】15、从GPT-1到GPT-3：大语言模型核心技术演进与能力涌现全解析
一、GPT-1：预训练微调范式的奠基者（2018）（一）架构创新：单向Transformer解码器的诞生GPT-1首次将Transformer架构应用于语言模型领域，其核心采用12层Transformer解码器，摒弃了传统RNN的递归结构，通过自注意力机制实现并行计算。与Encoder-Decoder架构不同，GPT-1仅使用解码器部分，每个解码器层包含：多头自注意力模块：8个头，每个头维度64，
从零开始掌握OpenAI的GPT-3 API：基础指南与实战示例 stjklkjhgffxw gpt-3 python
#从零开始掌握OpenAI的GPT-3API：基础指南与实战示例##引言在人工智能领域，OpenAI的GPT-3无疑是近年来最令人瞩目的技术突破之一。无论是用于生成自然语言文本、编写代码，还是提供智能对话服务，GPT-3都展示了其强大的能力。本篇文章旨在帮助初学者从零开始掌握GPT-3的API使用，了解其核心原理，并通过实战示例加深理解。##主要内容###1.什么是GPT-3？GPT-3（Gene
大模型全景解析：从技术突破到行业变革敲键盘的小夜猫大语言模型语言模型
目录一、引言：人工智能的新纪元二、大模型发展历史与技术演进1.早期探索期（2015-2017）：从"人工智障"到初具规模RNN/LSTM架构时代（2013-2017）Transformer革命（2017）2.预训练模型崛起（2018-2020）：范式转变BERT模型（2018）GPT系列初期（2018-2019）3.千亿参数时代（2020-2022）：规模效应凸显GPT-3（2020）：规模带来质
AI大模型创业：如何实现未来盈利？ AI智能应用 AI大模型应用入门实战与进阶 java python javascript kotlin golang 架构人工智能
AI大模型，创业，盈利模式，商业应用，技术趋势，市场分析，案例研究1.背景介绍近年来，人工智能（AI）技术取得了飞速发展，特别是大规模语言模型（LLM）的出现，如GPT-3、LaMDA等，展现出强大的文本生成、理解和翻译能力，为各行各业带来了革命性的变革。随着AI技术的不断进步，越来越多的创业者看到了AI大模型的巨大商业潜力，纷纷涌入这个领域。然而，仅仅拥有先进的AI技术还不够，如何将AI大模型转
大语言模型应用指南：效果评估 AI天才研究院 AI大模型企业级应用开发实战 AI Agent 应用开发大厂Offer收割机面试题简历程序员读书硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据 AIGC AGI LLM Java Python 架构设计 Agent 程序员实现财富自由
大语言模型应用指南：效果评估作者：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飞速发展，大语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）如GPT-3、LaMDA等在自然语言处理领域取得了显著的成果。这些模型能够生成高质量的文本、翻译文本、回答问题等，为各行各业带来了巨大的变革。然而，在实际应用
Langchain学习笔记(六)：Langchain框架介绍与环境搭建 zhangsan0933 LangChain langchain 学习笔记
注：本文是Langchain框架的学习笔记；不是教程！不是教程！内容可能有所疏漏，欢迎交流指正。后续将持续更新学习笔记，分享我的学习心得和实践经验。1.Langchain的产生背景与解决的问题Langchain是一个为大语言模型(LLM)应用开发而设计的框架，它诞生于2022年底，正是大语言模型迅速发展的时期。其产生背景主要有以下几个方面：1.1大模型应用开发的复杂性随着GPT-3、GPT-4等大
还有哪些其他的基于transformer架构模型？墨染辉人工智能 transformer 深度学习人工智能
当然可以！让我们详细介绍一下基于Transformer架构的其他模型。除了您提到的GPT系列（如GPT-3、GPT-4）之外，还有许多其他类型的Transformer模型，每种模型在设计和应用上都有其独特的特点。我们将按架构类型（Decoder-Only、Encoder-Only、Encoder-Decoder）分类介绍这些模型，并简要说明它们的用途和特点。1.Decoder-Only语言模型De
tomcat基础与部署发布暗黑小菠萝 Tomcat java web
从51cto搬家了，以后会更新在这里方便自己查看。做项目一直用tomcat，都是配置到eclipse中使用，这几天有时间整理一下使用心得，有一些自己配置遇到的细节问题。 Tomcat：一个Servlets和JSP页面的容器，以提供网站服务。一、Tomcat安装安装方式：①运行.exe安装包 &n
网站架构发展的过程 ayaoxinchao 数据库应用服务器网站架构
1.初始阶段网站架构：应用程序、数据库、文件等资源在同一个服务器上 2.应用服务和数据服务分离：应用服务器、数据库服务器、文件服务器 3.使用缓存改善网站性能：为应用服务器提供本地缓存，但受限于应用服务器的内存容量，可以使用专门的缓存服务器，提供分布式缓存服务器架构 4.使用应用服务器集群改善网站的并发处理能力：使用负载均衡调度服务器，将来自客户端浏览器的访问请求分发到应用服务器集群中的任何
[信息与安全]数据库的备份问题 comsci 数据库
如果你们建设的信息系统是采用中心-分支的模式,那么这里有一个问题如果你的数据来自中心数据库,那么中心数据库如果出现故障,你的分支机构的数据如何保证安全呢? 是否应该在这种信息系统结构的基础上进行改造,容许分支机构的信息系统也备份一个中心数据库的文件呢? &n
使用maven tomcat plugin插件debug关联源代码商人shang maven debug 查看源码 tomcat-plugin
*首先需要配置好'''maven-tomcat7-plugin'''，参见[[Maven开发Web项目]]的'''Tomcat'''部分。 *配置好后，在[[Eclipse]]中打开'''Debug Configurations'''界面，在'''Maven Build'''项下新建当前工程的调试。在'''Main'''选项卡中点击'''Browse Workspace...'''选择需要开发的
大访问量高并发 oloz 大访问量高并发
大访问量高并发的网站主要压力还是在于数据库的操作上，尽量避免频繁的请求数据库。下面简要列出几点解决方案： 01、优化你的代码和查询语句，合理使用索引 02、使用缓存技术例如memcache、ecache将不经常变化的数据放入缓存之中 03、采用服务器集群、负载均衡分担大访问量高并发压力 04、数据读写分离 05、合理选用框架，合理架构(推荐分布式架构)。
cache 服务器小猪猪08 cache
Cache 即高速缓存.那么cache是怎么样提高系统性能与运行速度呢？是不是在任何情况下用cache都能提高性能？是不是cache用的越多就越好呢？我在近期开发的项目中有所体会，写下来当作总结也希望能跟大家一起探讨探讨，有错误的地方希望大家批评指正。　　1.Cache 是怎么样工作的? 　　Cache 是分配在服务器上
mysql存储过程香水浓 mysql
Description:插入大量测试数据 use xmpl; drop procedure if exists mockup_test_data_sp; create procedure mockup_test_data_sp( in number_of_records int ) begin declare cnt int; declare name varch
CSS的class、id、css文件名的常用命名规则 agevs JavaScript UI 框架 Ajax css
CSS的class、id、css文件名的常用命名规则 (一)常用的CSS命名规则　　头：header 　　内容：content/container 　　尾：footer 　　导航：nav 　　侧栏：sidebar 　　栏目：column 　　页面外围控制整体布局宽度：wrapper 　　左右中：left right
全局数据源 AILIKES java tomcat mysql jdbc JNDI
实验目的：为了研究两个项目同时访问一个全局数据源的时候是创建了一个数据源对象，还是创建了两个数据源对象。 1：将diuid和mysql驱动包（druid-1.0.2.jar和mysql-connector-java-5.1.15.jar）copy至%TOMCAT_HOME%/lib下；2：配置数据源，将JNDI在%TOMCAT_HOME%/conf/context.xml中配置好,格式如下：&l
MYSQL的随机查询的实现方法 baalwolf mysql
MYSQL的随机抽取实现方法。举个例子，要从tablename表中随机提取一条记录，大家一般的写法就是：SELECT * FROM tablename ORDER BY RAND() LIMIT 1。但是，后来我查了一下MYSQL的官方手册，里面针对RAND()的提示大概意思就是，在ORDER BY从句里面不能使用RAND()函数，因为这样会导致数据列被多次扫描。但是在MYSQL 3.23版本中，
JAVA的getBytes()方法 bijian1013 java eclipse unix OS
在Java中，String的getBytes()方法是得到一个操作系统默认的编码格式的字节数组。这个表示在不同OS下，返回的东西不一样！ String.getBytes(String decode)方法会根据指定的decode编码返回某字符串在该编码下的byte数组表示，如： byte[] b_gbk = "
AngularJS中操作Cookies bijian1013 JavaScript AngularJS Cookies
如果你的应用足够大、足够复杂，那么你很快就会遇到这样一咱种情况：你需要在客户端存储一些状态信息，这些状态信息是跨session(会话)的。你可能还记得利用document.cookie接口直接操作纯文本cookie的痛苦经历。幸运的是，这种方式已经一去不复返了，在所有现代浏览器中几乎
[Maven学习笔记五]Maven聚合和继承特性 bit1129 maven
Maven聚合在实际的项目中，一个项目通常会划分为多个模块，为了说明问题，以用户登陆这个小web应用为例。通常一个web应用分为三个模块： 1. 模型和数据持久化层user-core, 2. 业务逻辑层user-service以 3. web展现层user-web， user-service依赖于user-core user-web依赖于user-core和use
【JVM七】JVM知识点总结 bit1129 jvm
1. JVM运行模式 1.1 JVM运行时分为-server和-client两种模式，在32位机器上只有client模式的JVM。通常，64位的JVM默认都是使用server模式，因为server模式的JVM虽然启动慢点，但是，在运行过程，JVM会尽可能的进行优化 1.2 JVM分为三种字节码解释执行方式：mixed mode, interpret mode以及compiler
linux下查看nginx、apache、mysql、php的编译参数 ronin47
在linux平台下的应用，最流行的莫过于nginx、apache、mysql、php几个。而这几个常用的应用，在手工编译完以后，在其他一些情况下（如：新增模块），往往想要查看当初都使用了那些参数进行的编译。这时候就可以利用以下方法查看。 1、nginx [root@361way ~]# /App/nginx/sbin/nginx -V nginx: nginx version: nginx/
unity中运用Resources.Load的方法？ brotherlamp unity视频 unity资料 unity自学 unity unity教程
问：unity中运用Resources.Load的方法？答：Resources.Load是unity本地动态加载资本所用的方法,也即是你想动态加载的时分才用到它,比方枪弹,特效,某些实时替换的图像什么的,主张此文件夹不要放太多东西,在打包的时分,它会独自把里边的一切东西都会集打包到一同,不论里边有没有你用的东西,所以大多数资本应该是自个建文件放置 1、unity实时替换的物体即是依据环境条件
线段树-入门 bylijinnan java 算法线段树
/** * 线段树入门 * 问题：已知线段[2,5] [4,6] [0,7]；求点2,4,7分别出现了多少次 * 以下代码建立的线段树用链表来保存，且树的叶子结点类似[i,i] * * 参考链接：http://hi.baidu.com/semluhiigubbqvq/item/be736a33a8864789f4e4ad18 * @author lijinna
全选与反选 chicony 全选
<!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/html4/loose.dtd"> <html> <head> <title>全选与反选</title>
vim一些简单记录 chenchao051 vim
mac在/usr/share/vim/vimrc linux在/etc/vimrc 1、问：后退键不能删除数据，不能往后退怎么办？答：在vimrc中加入set backspace=2 2、问：如何控制tab键的缩进？答：在vimrc中加入set tabstop=4 (任何
Sublime Text 快捷键 daizj 快捷键 sublime
[size=large][/size]Sublime Text快捷键：Ctrl+Shift+P：打开命令面板Ctrl+P：搜索项目中的文件Ctrl+G：跳转到第几行Ctrl+W：关闭当前打开文件Ctrl+Shift+W：关闭所有打开文件Ctrl+Shift+V：粘贴并格式化Ctrl+D：选择单词，重复可增加选择下一个相同的单词Ctrl+L：选择行，重复可依次增加选择下一行Ctrl+Shift+L：
php 引用(&)详解 dcj3sjt126com PHP
在PHP 中引用的意思是：不同的名字访问同一个变量内容. 与Ｃ语言中的指针是有差别的．Ｃ语言中的指针里面存储的是变量的内容在内存中存放的地址变量的引用 PHP 的引用允许你用两个变量来指向同一个内容复制代码代码如下: <? $a="ABC"; $b =&$a; echo
SVN中trunk,branches,tags用法详解 dcj3sjt126com SVN
Subversion有一个很标准的目录结构，是这样的。比如项目是proj，svn地址为svn://proj/，那么标准的svn布局是svn://proj/|+-trunk+-branches+-tags这是一个标准的布局，trunk为主开发目录，branches为分支开发目录，tags为tag存档目录（不允许修改）。但是具体这几个目录应该如何使用，svn并没有明确的规范，更多的还是用户自己的习惯。
对软件设计的思考 e200702084 设计模式数据结构算法 ssh 活动
软件设计的宏观与微观软件开发是一种高智商的开发活动。一个优秀的软件设计人员不仅要从宏观上把握软件之间的开发，也要从微观上把握软件之间的开发。宏观上，可以应用面向对象设计，采用流行的SSH架构，采用web层，业务逻辑层，持久层分层架构。采用设计模式提供系统的健壮性和可维护性。微观上，对于一个类，甚至方法的调用，从计算机的角度模拟程序的运行情况。了解内存分配，参数传
同步、异步、阻塞、非阻塞 geeksun 非阻塞
同步、异步、阻塞、非阻塞这几个概念有时有点混淆，在此文试图解释一下。同步：发出方法调用后，当没有返回结果，当前线程会一直在等待（阻塞）状态。场景：打电话，营业厅窗口办业务、B/S架构的http请求-响应模式。异步：方法调用后不立即返回结果，调用结果通过状态、通知或回调通知方法调用者或接收者。异步方法调用后，当前线程不会阻塞，会继续执行其他任务。实现：
Reverse SSH Tunnel 反向打洞實錄 hongtoushizi ssh
實際的操作步驟： # 首先，在客戶那理的機器下指令連回我們自己的 Server，並設定自己 Server 上的 12345 port 會對應到幾器上的 SSH port ssh -NfR 12345:localhost:22 [email protected] # 然後在 myhost 的機器上連自己的 12345 port，就可以連回在客戶那的機器 ssh localhost -p 1
Hibernate中的缓存 Josh_Persistence 一级缓存 Hiberante缓存查询缓存二级缓存
Hibernate中的缓存一、Hiberante中常见的三大缓存：一级缓存，二级缓存和查询缓存。 Hibernate中提供了两级Cache，第一级别的缓存是Session级别的缓存，它是属于事务范围的缓存。这一级别的缓存是由hibernate管理的，一般情况下无需进行干预；第二级别的缓存是SessionFactory级别的缓存，它是属于进程范围或群集范围的缓存。这一级别的缓存
对象关系行为模式之延迟加载 home198979 PHP 架构延迟加载
形象化设计模式实战 HELLO!架构一、概念 Lazy Load：一个对象，它虽然不包含所需要的所有数据，但是知道怎么获取这些数据。延迟加载貌似很简单，就是在数据需要时再从数据库获取，减少数据库的消耗。但这其中还是有不少技巧的。二、实现延迟加载实现Lazy Load主要有四种方法：延迟初始化、虚
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有些字符，xml不能识别，用jdom或者dom4j解析的时候就报错 public static void testPattern() { // 含有非法字符的串 String str = "Jamey친Ñ&#1282
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单例模式，很多初学者认为单例模式很简单，并且认为自己已经掌握了这种设计模式。但事实上，你真的了解单例模式了么。一，单例模式的5中写法。（回字的四种写法，哈哈。） 1，懒汉式（1）线程不安全的懒汉式 public cla

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