- AI提示词终极奥秘:三招破解Zero-Shot/Few-Shot/COT魔法
曦紫沐
提示词人工智能提示词
提示词工程师必备的"超能力":无需数据、少样本也能指挥AI一、为什么你的提示词总是不够聪明?当别人能用一句话生成专业级代码,而你的查询却得到敷衍回答时,问题可能出在提示词工程的三重境界。掌握Zero-Shot/Few-Shot/COT技术,普通人也能让AI发挥出研究员级别的思考能力。二、三分钟掌握三大核心技术1.Zero-Shot:空手道大师的思维(无需任何示例)核心原理:利用模型预训练知识直接推
- CMU 10423 Generative AI:lec10(few-shot、提示工程、上下文学习)
⊙月
AI人工智能学习AIGC
文章目录1概述2摘录2.1zero-shot和few-shot一、Zero-shotLearning(零样本学习)特点:工作原理:优点:缺点:二、Few-shotLearning(少样本学习)特点:工作原理:优点:缺点:三、Zero-shot与Few-shotLearning的对比四、应用案例2.2Prompting(提示)一、Prompting(提示)的定义二、Prompting的原理三、Pro
- 文章精读篇——用于遥感小样本语义分割的可学习Prompt
LiXiang like coding吗
学习prompt人工智能
题目:LearnablePromptforFew-ShotSemanticSegmentationinRemoteSensingDomain会议:CVPR2024Workshop论文:10.48550/arXiv.2404.10307相关竞赛:https://codalab.lisn.upsaclay.fr/competitions/17568年份:2024任务背景小样本语义分割(Few-shot
- 什么是CoT(带有长链思维)的Few-shot Prompting(少样本提示)
早退的程序员
人工智能
使用**带有长链思维(Chain-of-Thought,CoT)的少样本提示(Few-shotPrompting)**是一种强大的技术,能够帮助模型更好地解决复杂问题,尤其是需要多步推理的任务。以下是对这种技术的详细解释、实现方法以及示例。1.什么是带有长链思维的少样本提示?少样本提示(Few-shotPrompting):在输入中提供少量示例(通常为3-5个),让模型通过这些示例学习任务模式并生
- langchain系列 - FewShotPromptTemplate 少量示例
码--到成功
大语言模型langchain
导读环境:OpenEuler、Windows11、WSL2、Python3.12.3langchain0.3背景:前期忙碌的开发阶段结束,需要沉淀自己的应用知识,过一遍LangChain时间:20250220说明:技术梳理,针对FewShotPromptTemplate专门来写一篇博客概念说明few-shot最初来源于机器学习的概念,还有one-shot、zero-shot概念,概念如下:机器学习
- LangChain开发【NL2SQL】应用(few-shot优化)
向羿燃
LangChain开发及生态langchainai人工智能数据分析
前言之前发布的博客LangGraph开发Agent智能体应用【NL2SQL】-CSDN博客,留了一个问题,对于相对复杂的sql(leetcode中等难度的sql题),gpt4o就力不从心了。这篇文章来讲一下优化什么是few-shot使用这些少量的、调整后的样本对预训练模型进行微调其实就是给LLM少量示例关于few-shot的研究:https://medium.com/ubiai-nlp/step-
- langchain学习笔记之小样本提示词Few-shot Prompt Template
静静的喝酒
langchain深度学习人工智能大模型开发langchain
langchain学习笔记之小样本提示词引言Few-shotPromptTemplates\text{Few-shotPromptTemplates}Few-shotPromptTemplates简单介绍示例集创建创建ExamplePrompt\text{ExamplePrompt}ExamplePrompt与ExampleSelector\text{ExampleSelector}Example
- 大模型: 提示词工程(prompt engineering)
玉成226
【大模型】prompt
文章目录一、什么是提示词工程二、提示词应用1、提示技巧一:表达清晰2、提示词技巧2:设置角色三、提示方法1、zero-shot提示法2、Few-shot提示法3、思考链COT(chain-of-thought)提示法4、Few-shot-COT提示法一、什么是提示词工程提示词工程主要是用于优化与大模型交互的提示或查询操作,其目的在于能够更加准确的获取提问者想要获取的答案,提示词的好坏会直接影响到大
- 【大模型】从零样本到少样本学习:一文读懂 Zero-shot、One-shot 和 Few-shot 的核心原理与应用!
橙子小哥的代码世界
NLP自然语言理解大模型自然语言处理sklearn深度学习神经网络tensorflow
《从零样本到少样本学习:一文读懂Zero-shot、One-shot和Few-shot的核心原理与应用!》正文:在自然语言处理(NLP)领域,Zero-shot、One-shot和Few-shot学习已经成为衡量大语言模型泛化能力的重要指标。尤其是在大规模预训练模型(如GPT系列)的推动下,这些技术得到了广泛应用和关注。本篇文章将带你全面了解这三种学习方法的核心概念、原理和实际应用场景。1.什么是
- Few-shot Learning
代维7
大模型深度学习
Few-shotLearning一、基本概念Few-shotlearning是一种机器学习方法,旨在从少量的样本中学习新的概念或任务。在传统的机器学习中,通常需要大量的标注数据来训练模型,以获得良好的性能。然而,在许多实际应用中,获取大量标注数据是困难、昂贵或耗时的。Few-shotlearning则试图解决这个问题,通过利用少量的样本进行学习,使模型能够快速适应新的任务或概念。二、关键特点(一)
- 论文阅读笔记《SimpleShot: Revisiting Nearest-Neighbor Classification for Few-Shot Learning》
深视
论文阅读笔记#小样本学习深度学习小样本学习
小样本学习&元学习经典论文整理||持续更新核心思想 本文提出一种基于最近邻方法的小样本学习算法(SimpleShot),作者指出目前大量的小样本学习算法都采用了元学习的方案,而作者却发现使用简单的特征提取器+最近邻分类器的方法就能实现非常优异的小样本分类效果。本文首先用特征提取网络fθf_{\theta}fθ+线性分类器在一个基础数据集上对网络进行训练,将训练得到的特征提取网络增加一个简单的特征
- SimpleShot: Revisiting Nearest-Neighbor Classification for Few-Shot Learning 论文笔记
头柱碳只狼
小样本学习
前言目前大多数小样本学习器首先使用一个卷积网络提取图像特征,然后将元学习方法与最近邻分类器结合起来,以进行图像识别。本文探讨了这样一种可能性,即在不使用元学习方法,而仅使用最近邻分类器的情况下,能否很好地处理小样本学习问题。本文发现,对图像特征进行简单的特征转换,然后再进行最近邻分类,也可以产生很好的小样本学习结果。比如,使用DenseNet特征的最近邻分类器,在结合均值相减(meansubtra
- 精读Relational Embedding for Few-Shot Classification (ICCV 2021)
coding_ksy
论文阅读笔记embedding人工智能
RelationalEmbeddingforFew-ShotClassification(ICCV2021)一、摘要该研究提出了一种针对少样本分类问题的新方法,通过元学习策略来学习“观察什么”和“在哪里关注”。这种方法依赖于两个关键模块:自相关表示(SCR)和交叉相关注意力(CCA),来分别处理图像内部和图像之间的关系模式。自相关表示(SCR)模块:用于捕捉单个图像内的结构化模式,通过转换基础特征
- MarioNETte: Few-shot Face Reenactment Preserving Identity of Unseen Targets(AAAI20)
o0Helloworld0o
读书笔记
MarioNETteArchitectureFig.2展示了MarioNETte的框架图给定driverimagex\mathbf{x}x,一组targetimages{yi}i=1⋯K\left\{\mathbf{y}^i\right\}_{i=1\cdotsK}{yi}i=1⋯K,整个framework输出一幅Reenactedimage注意:driverx\mathbf{x}x是一帧图像,t
- 论文解读:DeepBDC小样本图像分类
十有久诚
小样本图像分类人工智能机器学习深度学习小样本图像分类元学习
JointDistributionMatters:DeepBrownianDistanceCovarianceforFew-ShotClassification摘要由于每个新任务只给出很少的训练样例,所以few-shot分类是一个具有挑战性的问题。解决这一挑战的有效研究路线之一是专注于学习由查询图像和某些类别的少数支持图像之间的相似性度量驱动的深度表示。统计上,这相当于测量图像特征的依赖性,被视为
- 论文解读:Class-Aware Patch Embedding Adaptation for Few-Shot Image Classification(2023 CVPR)
十有久诚
人工智能深度学习机器学习小样本图像分类transformer
摘要“一张图片胜过千言万语”,远远超出了单纯的分类。与此同时,如果独立观察,图像的许多斑块可能与分类完全无关。这可能会大大降低大量的few-shot学习算法的效率,这些算法的数据有限,并且高度依赖于图像patch的比较。为了解决这个问题,我们提出了一种类感知补丁嵌入自适应(CPEA)方法来学习图像补丁的“类感知嵌入”。CPEA的关键思想是将补丁嵌入与类感知嵌入相结合,使它们与类相关。此外,我们定义
- DIFFERENTIABLE PROMPT MAKES PRE-TRAINED LANGUAGE MODELS BETTER FEW-SHOT LEARNERS
Tsukinousag
DifferentiAblepRompT(DART),预训练的语言模型+反向传播对提示模板和目标标签进行差异优化可微提示(DART)模型的体系结构与MLM预训练和常规微调进行了比较,其中Ti和Yi是词汇表中未使用的或特殊的标记。我们利用语言模型中的一些参数作为模板和标记标记,并通过反向传播对它们进行优化,而不引入模型之外的其他参数。提出了一种新的可微提示(DART)微调方法。如图所示,关键思想是利
- 太通透了!大模型接入业务系统的最佳实践来了
机器学习社区
大模型数据库大模型模型微调prompt检索增强生成
文章目录一、背景二、业务系统接入大模型的三种方式用通俗易懂的方式讲解系列技术交流三、直接PROMPT(提示语)方式接入PROMPT的常用技巧Zero-Shot,One-Shot,Few-Shot链式思维任务分解如何在PROMPT提示语中嵌入业务知识四、通过RAG(检索增强)方式接入RAG的实现RAG的流程知识检索如何实现业务接入RAG检索的例子五、通过Fine-tuning(微调训练)接入微调训练
- 【计算机图形学】Few-Shot Physically-Aware Articulated Mesh Generation via Hierarchical Deformation
passer__jw767
计算机图形学几何学
文章目录1.为什么要提出这个工作2.之前的工作(PrivousWork)网格生成模型Few-shot生成物理感知的机器学习3.PipelineOverview分层网格变形物理感知的变形校正4.实验评价指标定性实验5.限制6.其他补充关于什么是few-shot重心坐标内插矩阵1.为什么要提出这个工作作者观察到,之前的铰接物体生成模型存在两个问题:一个是生成出来的铰接物体缺乏创新性(缺乏一种通过少量数
- 论文阅读:《Few-Shot Unsupervised Image-to-Image Translation》
LiBiscuit
十二月了时间过得太快2020过得太快又太慢忙里偷闲的十二月有太多值得期待攒了好久终于来更新了论文名称:《Few-ShotUnsupervisedImage-to-ImageTranslation》论文地址:https://arxiv.org/abs/1905.01723论文翻译:https://blog.csdn.net/a312863063/article/details/90728788论文阅
- DomainForensics: Exposing Face Forgery across Domains via Bi-directional Adaptation
二苏旧局吖
计算机视觉
一、研究背景1.新的深度伪造手段层出不穷且生成的图片与现有数据集差距极大。2.现有数据集上性能良好的检测技术在面对新的伪造手段时会出现性能骤降现象。3.许多工作试图在数据层面上寻找各种方法共有的伪造痕迹以提升检测技术的泛化性能。4.数据增强、频域特征提取、零样本学习、少样本学习都有各自的缺点。二、研究动机1.zero-shot方法难以利用新增样本,few-shot方法需要对样本进行注释,无监督域自
- CVPR19-Few-shot
vieo
CVPR19-Few-shot本文主要总结了CVPR2019的few-shot的文章,主要从motivation,具体方法上进行总结。小样本学习:训练中可以使用各类样本,但是测试时,面对新的类别(通常为5类),每类只有极少量的标注样本,以及来自相同类别的查询图像。基于度量的方法(在原型网络,图卷积的基础上改进)RevisitingLocalDescriptorbasedImage-to-Class
- 论文阅读:Language Models are Few-Shot Learners(巨无霸OpenAI GPT3 2020)
baidu_huihui
大模型语言模型
原文连接论文阅读:LanguageModelsareFew-ShotLearners(巨无霸OpenAIGPT32020)-知乎目录收起摘要1介绍2方法2.1模型和架构2.2训练数据集2.3训练流程2.4评估3结果3.1语言模型、完形填空和完成任务3.2封闭域问答系统3.3机器翻译3.4Winograd风格的任务3.5常识推理3.6阅读理解3.7SuperGLUE3.8NLI3.9综合和定性任务4
- ChatGPT 论文:Enhancing Few-shot Text-to-SQL Capabilities of Large Language Models (一)
数大招疯
chatgptsql语言模型
摘要上下文学习(ICL)已成为处理各种自然语言处理任务的一种新方法,它利用大型语言模型(LLM)根据上下文进行预测,并辅以一些示例或特定于任务的指令。在本文中,我们的目标是将这种方法扩展到利用结构化知识源的问答任务,并通过探索使用LLM的各种提示设计策略来改进文本到SQL系统。我们对不同的演示选择方法和最佳指令格式进行了系统研究,以提升LLM在文本到SQL任务中的表现。我们的方法涉及利用示例的SQ
- ChatGPT 论文:Enhancing Few-shot Text-to-SQL Capabilities of Large Language Models (二)
数大招疯
chatgptsql语言模型
ChatGPT论文:EnhancingFew-shotText-to-SQLCapabilitiesofLargeLanguageModels(一)3实验3.1实验设置数据集Spider:复杂文本到SQL问题的跨领域数据集。Spider-Syn:使用同义词替换Spider问题中的模式相关词汇,评估系统的鲁棒性。Spider-DK:在Spider示例中添加领域知识,评估跨领域泛化能力。Spider-
- ChatGPT 论文:Enhancing Few-shot Text-to-SQL Capabilities of Large Language Models (三)
数大招疯
chatgptsql语言模型
ChatGPT论文:EnhancingFew-shotText-to-SQLCapabilitiesofLargeLanguageModels(一)ChatGPT论文:EnhancingFew-shotText-to-SQLCapabilitiesofLargeLanguageModels(二)4分析4.1基于预测语法的检索现有的示例选择方法依赖于问题和数据库的语义表示。本文提出了一种专门针对代码
- 用通俗易懂的方式讲解:使用 Mistral-7B 和 Langchain 搭建基于PDF文件的聊天机器人
Python算法实战
大模型理论与实战大模型langchainpdf机器人大模型AIGC多模态
在本文中,使用LangChain、HuggingFaceEmbeddings和HuggingFace的Mistral-7BLLM创建一个简单的Python程序,可以从任何pdf文件中回答问题。一、LangChain简介LangChain是一个在语言模型之上开发上下文感知应用程序的框架。LangChain使用带prompt和few-shot示例的LLM来提供相关响应和推理。LangChain擅长文档
- 论文阅读:《An Overview of Deep Learning Architectures in Few-Shot Learning Domain》
LiBiscuit
好久没有更新论文阅读这个系列了…上一次更新还是在家…极度拖延我本人(真怕哪天写着写着就不更了hh)其实论文都有看但是看得太杂就也没有想记录一下。今天更新一篇小样本的综述论文的阅读笔记。论文名称:《AnOverviewofDeepLearningArchitecturesinFew-ShotLearningDomain》论文地址:http://cn.arxiv.org/abs/2008.06365本
- 小模型也能COT(人工智能大模型)
人工智能小豪
人工智能深度学习机器学习大模型
前两章我们分别介绍了COT的多种使用方法以及COT的影响因素。这一章更多面向应用,既现实场景中考虑成本和推理延时,大家还是希望能用6B的模型就不用100B的大模型。但是在思维链基础和进阶玩法中反复提到不论是few-shot还是zero-shot的思维链能力似乎都是100B左右的大模型才有的涌现能力,而在小模型上使用COT甚至会带来准确率的下降。至于为啥小模型无法进行COT,论文[5]通过把小模型回
- 模型复杂推理-思维链COT基础和进阶玩法
人工智能小豪
人工智能chatgpt大模型机器学习计算机视觉
COT基础用法Few-shotCOTChainofThoughtPromptingElicitsReasoninginLargeLanguageModels开篇自然是COT小王子的成名作,也是COT的开山之作,单看引用量已经是一骑绝尘。论文的核心是通过Few-shot的方案,来引导模型生成中间推理过程,并最终提高模型解决复杂问题的能力。核心逻辑很Simple&Naive通过在Few-shot样本中
- springmvc 下 freemarker页面枚举的遍历输出
杨白白
enumfreemarker
spring mvc freemarker 中遍历枚举
1枚举类型有一个本地方法叫values(),这个方法可以直接返回枚举数组。所以可以利用这个遍历。
enum
public enum BooleanEnum {
TRUE(Boolean.TRUE, "是"), FALSE(Boolean.FALSE, "否");
- 实习简要总结
byalias
工作
来白虹不知不觉中已经一个多月了,因为项目还在需求分析及项目架构阶段,自己在这段
时间都是在学习相关技术知识,现在对这段时间的工作及学习情况做一个总结:
(1)工作技能方面
大体分为两个阶段,Java Web 基础阶段和Java EE阶段
1)Java Web阶段
在这个阶段,自己主要着重学习了 JSP, Servlet, JDBC, MySQL,这些知识的核心点都过
了一遍,也
- Quartz——DateIntervalTrigger触发器
eksliang
quartz
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2208559 一.概述
simpleTrigger 内部实现机制是通过计算间隔时间来计算下次的执行时间,这就导致他有不适合调度的定时任务。例如我们想每天的 1:00AM 执行任务,如果使用 SimpleTrigger,间隔时间就是一天。注意这里就会有一个问题,即当有 misfired 的任务并且恢复执行时,该执行时间
- Unix快捷键
18289753290
unixUnix;快捷键;
复制,删除,粘贴:
dd:删除光标所在的行 &nbs
- 获取Android设备屏幕的相关参数
酷的飞上天空
android
包含屏幕的分辨率 以及 屏幕宽度的最大dp 高度最大dp
TextView text = (TextView)findViewById(R.id.text);
DisplayMetrics dm = new DisplayMetrics();
text.append("getResources().ge
- 要做物联网?先保护好你的数据
蓝儿唯美
数据
根据Beecham Research的说法,那些在行业中希望利用物联网的关键领域需要提供更好的安全性。
在Beecham的物联网安全威胁图谱上,展示了那些可能产生内外部攻击并且需要通过快速发展的物联网行业加以解决的关键领域。
Beecham Research的技术主管Jon Howes说:“之所以我们目前还没有看到与物联网相关的严重安全事件,是因为目前还没有在大型客户和企业应用中进行部署,也就
- Java取模(求余)运算
随便小屋
java
整数之间的取模求余运算很好求,但几乎没有遇到过对负数进行取模求余,直接看下面代码:
/**
*
* @author Logic
*
*/
public class Test {
public static void main(String[] args) {
// TODO A
- SQL注入介绍
aijuans
sql注入
二、SQL注入范例
这里我们根据用户登录页面
<form action="" > 用户名:<input type="text" name="username"><br/> 密 码:<input type="password" name="passwor
- 优雅代码风格
aoyouzi
代码
总结了几点关于优雅代码风格的描述:
代码简单:不隐藏设计者的意图,抽象干净利落,控制语句直截了当。
接口清晰:类型接口表现力直白,字面表达含义,API 相互呼应以增强可测试性。
依赖项少:依赖关系越少越好,依赖少证明内聚程度高,低耦合利于自动测试,便于重构。
没有重复:重复代码意味着某些概念或想法没有在代码中良好的体现,及时重构消除重复。
战术分层:代码分层清晰,隔离明确,
- 布尔数组
百合不是茶
java布尔数组
androi中提到了布尔数组;
布尔数组默认的是false, 并且只会打印false或者是true
布尔数组的例子; 根据字符数组创建布尔数组
char[] c = {'p','u','b','l','i','c'};
//根据字符数组的长度创建布尔数组的个数
boolean[] b = new bool
- web.xml之welcome-file-list、error-page
bijian1013
javaweb.xmlservleterror-page
welcome-file-list
1.定义:
<welcome-file-list>
<welcome-file>login.jsp</welcome>
</welcome-file-list>
2.作用:用来指定WEB应用首页名称。
error-page1.定义:
<error-page&g
- richfaces 4 fileUpload组件删除上传的文件
sunjing
clearRichfaces 4fileupload
页面代码
<h:form id="fileForm"> <rich:
- 技术文章备忘
bit1129
技术文章
Zookeeper
http://wenku.baidu.com/view/bab171ffaef8941ea76e05b8.html
http://wenku.baidu.com/link?url=8thAIwFTnPh2KL2b0p1V7XSgmF9ZEFgw4V_MkIpA9j8BX2rDQMPgK5l3wcs9oBTxeekOnm5P3BK8c6K2DWynq9nfUCkRlTt9uV
- org.hibernate.hql.ast.QuerySyntaxException: unexpected token: on near line 1解决方案
白糖_
Hibernate
文章摘自:http://blog.csdn.net/yangwawa19870921/article/details/7553181
在编写HQL时,可能会出现这种代码:
select a.name,b.age from TableA a left join TableB b on a.id=b.id
如果这是HQL,那么这段代码就是错误的,因为HQL不支持
- sqlserver按照字段内容进行排序
bozch
按照内容排序
在做项目的时候,遇到了这样的一个需求:
从数据库中取出的数据集,首先要将某个数据或者多个数据按照地段内容放到前面显示,例如:从学生表中取出姓李的放到数据集的前面;
select * fro
- 编程珠玑-第一章-位图排序
bylijinnan
java编程珠玑
import java.io.BufferedWriter;
import java.io.File;
import java.io.FileWriter;
import java.io.IOException;
import java.io.Writer;
import java.util.Random;
public class BitMapSearch {
- Java关于==和equals
chenbowen00
java
关于==和equals概念其实很简单,一个是比较内存地址是否相同,一个比较的是值内容是否相同。虽然理解上不难,但是有时存在一些理解误区,如下情况:
1、
String a = "aaa";
a=="aaa";
==> true
2、
new String("aaa")==new String("aaa
- [IT与资本]软件行业需对外界投资热情保持警惕
comsci
it
我还是那个看法,软件行业需要增强内生动力,尽量依靠自有资金和营业收入来进行经营,避免在资本市场上经受各种不同类型的风险,为企业自主研发核心技术和产品提供稳定,温和的外部环境...
如果我们在自己尚未掌握核心技术之前,企图依靠上市来筹集资金,然后使劲往某个领域砸钱,然
- oracle 数据块结构
daizj
oracle块数据块块结构行目录
oracle 数据块是数据库存储的最小单位,一般为操作系统块的N倍。其结构为:
块头--〉空行--〉数据,其实际为纵行结构。
块的标准大小由初始化参数DB_BLOCK_SIZE指定。具有标准大小的块称为标准块(Standard Block)。块的大小和标准块的大小不同的块叫非标准块(Nonstandard Block)。同一数据库中,Oracle9i及以上版本支持同一数据库中同时使用标
- github上一些觉得对自己工作有用的项目收集
dengkane
github
github上一些觉得对自己工作有用的项目收集
技能类
markdown语法中文说明
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全文检索
elasticsearch
bigdesk elasticsearch管理插件
回到顶部
nosql
mapdb 支持亿级别map, list, 支持事务. 可考虑做为缓存使用
C
- 初二上学期难记单词二
dcj3sjt126com
englishword
dangerous 危险的
panda 熊猫
lion 狮子
elephant 象
monkey 猴子
tiger 老虎
deer 鹿
snake 蛇
rabbit 兔子
duck 鸭
horse 马
forest 森林
fall 跌倒;落下
climb 爬;攀登
finish 完成;结束
cinema 电影院;电影
seafood 海鲜;海产食品
bank 银行
- 8、mysql外键(FOREIGN KEY)的简单使用
dcj3sjt126com
mysql
一、基本概念
1、MySQL中“键”和“索引”的定义相同,所以外键和主键一样也是索引的一种。不同的是MySQL会自动为所有表的主键进行索引,但是外键字段必须由用户进行明确的索引。用于外键关系的字段必须在所有的参照表中进行明确地索引,InnoDB不能自动地创建索引。
2、外键可以是一对一的,一个表的记录只能与另一个表的一条记录连接,或者是一对多的,一个表的记录与另一个表的多条记录连接。
3、如
- java循环标签 Foreach
shuizhaosi888
标签java循环foreach
1. 简单的for循环
public static void main(String[] args) {
for (int i = 1, y = i + 10; i < 5 && y < 12; i++, y = i * 2) {
System.err.println("i=" + i + " y="
- Spring Security(05)——异常信息本地化
234390216
exceptionSpring Security异常信息本地化
异常信息本地化
Spring Security支持将展现给终端用户看的异常信息本地化,这些信息包括认证失败、访问被拒绝等。而对于展现给开发者看的异常信息和日志信息(如配置错误)则是不能够进行本地化的,它们是以英文硬编码在Spring Security的代码中的。在Spring-Security-core-x
- DUBBO架构服务端告警Failed to send message Response
javamingtingzhao
架构DUBBO
废话不多说,警告日志如下,不知道有哪位遇到过,此异常在服务端抛出(服务器启动第一次运行会有这个警告),后续运行没问题,找了好久真心不知道哪里错了。
WARN 2015-07-18 22:31:15,272 com.alibaba.dubbo.remoting.transport.dispatcher.ChannelEventRunnable.run(84)
- JS中Date对象中几个用法
leeqq
JavaScriptDate最后一天
近来工作中遇到这样的两个需求
1. 给个Date对象,找出该时间所在月的第一天和最后一天
2. 给个Date对象,找出该时间所在周的第一天和最后一天
需求1中的找月第一天很简单,我记得api中有setDate方法可以使用
使用setDate方法前,先看看getDate
var date = new Date();
console.log(date);
// Sat J
- MFC中使用ado技术操作数据库
你不认识的休道人
sqlmfc
1.在stdafx.h中导入ado动态链接库
#import"C:\Program Files\Common Files\System\ado\msado15.dll" no_namespace rename("EOF","end")2.在CTestApp文件的InitInstance()函数中domodal之前写::CoIniti
- Android Studio加速
rensanning
android studio
Android Studio慢、吃内存!启动时后会立即通过Gradle来sync & build工程。
(1)设置Android Studio
a) 禁用插件
File -> Settings... Plugins 去掉一些没有用的插件。
比如:Git Integration、GitHub、Google Cloud Testing、Google Cloud
- 各数据库的批量Update操作
tomcat_oracle
javaoraclesqlmysqlsqlite
MyBatis的update元素的用法与insert元素基本相同,因此本篇不打算重复了。本篇仅记录批量update操作的
sql语句,懂得SQL语句,那么MyBatis部分的操作就简单了。 注意:下列批量更新语句都是作为一个事务整体执行,要不全部成功,要不全部回滚。
MSSQL的SQL语句
WITH R AS(
SELECT 'John' as name, 18 as
- html禁止清除input文本输入缓存
xp9802
input
多数浏览器默认会缓存input的值,只有使用ctl+F5强制刷新的才可以清除缓存记录。如果不想让浏览器缓存input的值,有2种方法:
方法一: 在不想使用缓存的input中添加 autocomplete="off"; eg: <input type="text" autocomplete="off" name