- SWIFT介绍和学习(简单入门级别)
weixin_43870390
swift学习开发语言
SWIFT介绍和学习SWIFT功能介绍SWIFT快速使用LLM及LLM最佳实践(LLM系列文章)部署指南vllm非官方介绍资料项目地址:https://github.com/modelscope/swift任何有疑惑的地方,参考项目首页readme寻求答案SWIFT功能介绍SWIFT(可扩展的轻量级微调基础设施)是一个可扩展的框架,旨在促进轻量级模型的微调和推理。它通过采用参数高效、内存高效和时间
- AI推介-大语言模型LLMs论文速览(arXiv方向):2024.02.20-2024.02.25
小小帅AIGC
LLMs论文时报人工智能语言模型深度学习LLM大语言模型论文推送
论文目录~1.Zero-shotcross-lingualtransferininstructiontuningoflargelanguagemodel2.ScalingEfficientLLMs3.LLM-DA:DataAugmentationviaLargeLanguageModelsforFew-ShotNamedEntityRecognition4.WhoseLLMisitAnyway?L
- Prompts(一)
george_xu4
大模型prompt
提示工程提示工程(PromptEngineering)是一门较新的学科,关注提示词开发和优化,帮助用户将大语言模型(LargeLanguageModel,LLM)用于各场景和研究领域。掌握了它的奥秘,你便能洞悉LLM的无限潜能与潜在限制,从而更好地驾驭它。研究人员运用提示工程的魔力,为LLM注入了处理复杂任务场景的新活力。问答、算术推理,这些曾让LLM头疼不已的挑战,如今在精心设计的提示词引导下,
- 大语言模型(LLM)入门学习路线图
Kk-Quiana
语言模型学习人工智能
Github项目上有一个大语言模型学习路线笔记,它全面涵盖了大语言模型的所需的基础知识学习,LLM前沿算法和架构,以及如何将大语言模型进行工程化实践。这份资料是初学者或有一定基础的开发/算法人员入门活深入大型语言模型学习的优秀参考。这份资料重点介绍了我们应该掌握哪些核心知识,并推荐了一系列优质的学习视频和博客,旨在帮助大家系统性地掌握大型语言模型的相关技术。大语言模型(LargeLanguageM
- LLM Drift(漂移), Prompt Drift & Cascading(级联)
lichunericli
LLM人工智能自然语言处理
原文地址:LLMDrift,PromptDrift&Cascading提示链接可以手动或自动执行;手动需要通过GUI链构建工具手工制作链。自治代理在执行时利用可用的工具动态创建链。这两种方法都容易受到级联、LLM和即时漂移的影响。2024年2月23日在讨论大型语言模型(LLM)时,术语“LLM漂移”、“提示漂移”和“级联漂移”通常指的是模型性能随时间或条件变化的情况。这些术语涉及不同的概念,但都与
- #LLM入门|Prompt#3.1 第三部分 使用 LangChain 开发应用程序_简介
向日葵花籽儿
LLM入门教程笔记AIGCpromptpythonLLMlangchain人工智能chatgpt
概述如何能够基于ChatGPT搭建一个完整、全面的问答系统,要搭建基于ChatGPT的完整问答系统,除去上一部分所讲述的如何构建PromptEngineering外,还需要完成多个额外的步骤。例如,处理用户输入提升系统处理能力,使用思维链、提示链来提升问答效果,检查输入保证系统反馈稳定,对系统效果进行评估以实现进一步优化等。当ChatGPTAPI提供了足够的智能性,系统的重要性就更充分地展现在保证
- #LLM入门|Prompt#1.8_聊天机器人_Chatbot
向日葵花籽儿
LLM入门教程笔记prompt机器人microsoft
聊天机器人设计以会话形式进行交互,接受一系列消息作为输入,并返回模型生成的消息作为输出。原本设计用于简便多轮对话,但同样适用于单轮任务。设计思路个性化特性:通过定制模型的训练数据和参数,使机器人拥有特定的个性化特点。专门任务设计:针对特定任务或行为进行设计,模型可针对该任务进行Fine-tune,提高效果和准确性。优势简化开发:减少了构建聊天机器人所需的工作量和复杂度。灵活性:模型可根据需求进行定
- FastApi快速构建一个web项目
kujirashark
fastapi前端python
FastApi快速构建一个web项目已经使用FastApi很久了。这个一个非常优秀的框架。和flask一样能够快速构建一个web服务。开发效率非常之高。今天我一个Demo来介绍一下这个框架的使用。供大家学习参考。项目介绍本项目主要介绍fastapi快速编写web服务,通过案例分别介绍项目搭建,接口编写,文档生成,模板渲染,excel读取,镜像部署等项目中常见的问题。项目目录构成datalearni
- 【AI】如何创建自己的自定义ChatGPT
小涵
AIChatGPTaichatgptopenaillamalangchainpython语言模型
如何创建自己的自定义ChatGPT目录如何创建自己的自定义ChatGPT大型语言模型(LLM)GPT模型ChatGPTOpenAIAPILlamaIndexLangChain参考推荐超级课程:Docker快速入门到精通Kubernetes入门到大师通关课本文将记录如何使用OpenAIGPT-3.5模型、LlamaIndex和LangChain创建自己的自定义ChatGPT.大型语言模型(LLM)大
- FastAPI 之自动化测试数据库接口
somenzz
数据库单元测试pythonjavamysql
今天的文章分享如下在FastAPI框架下,使用pytest来自动化测试数据库相关的接口,文章的最后给出全部代码。最近越来越喜欢使用FastAPI来写后端服务了,因为它是Python领域性能最好的Web框架,它专注于提供高性能的WebAPI,其他方面并不限制你的手脚,可以随意使用你喜欢的三方库,这点类似于Flask,可以量身定制你的后端架构,以满足自己的需求。需要说明的是,后端服务基本是离不开关系型
- ChatGPT介绍
程序媛9688
gpt
ChatGPT概述ChatGPT是一种前沿的大型语言模型(LargeLanguageModel,LLM),由人工智能研究组织OpenAI研发并推出。它基于Transformer架构,这是一种在自然语言处理(NLP)领域取得突破的深度学习方法。通过在海量的互联网文本数据上进行预训练,ChatGPT获得了强大的语言理解和生成能力。语言理解能力ChatGPT能够理解和分析复杂的自然语言文本。无论是用户提
- 预训练大模型LLM的微调PEFT(概述)
若石之上
人工智能人工智能LLMpeft微调LORA
前言大模型现在已经不是什么新奇玩意了,大家都耳熟能详,我们都知道大模型要从头到尾的训练,需要巨大的人力物力,如此高昂的费用小公司是难以承受的,那么我们是否可以像牛顿一样,站在巨人的肩膀上,利用已经训练好的大模型进行二次训练以适用于我们自己的应用呢?回答当然是肯定的,我们只需要极少量的训练数据和资源,就能将大模型改造以适应我们的应用。微调的分类对大模型进行二次训练的操作我们通常称为微调(Fine-T
- Made In Heaven,LLM要加速了
DisonTangor
人工智能transformer
借鉴了荒木老师笔下的普奇神父的台词玩LLM的多数用的是Huggingface框架,而它本身提供的是accelerate库来提升模型的训练推理速度。这些都离不开Nvidia的Cuda计算,而目前适配这一驱动的只有Windows和Linux。于是我就尝试在这两个系统上进行加速实验,尝试HuggingfaceDoc中推荐的FlashAttention2以及vLLM的PageAttention。原理参考L
- 大模型训练——PEFT与LORA介绍
MarkHD
人工智能深度学习机器学习
大模型训练中的PEFT(Parameter-EfficientFine-Tuning)与LoRA(Low-RankAdaptation)是两种重要的技术,它们在大型预训练模型的应用中发挥着重要作用。首先,让我们来了解一下PEFT。PEFT是一种参数高效的微调技术,由Huggingface发布。这种方法的核心思想是仅微调少量(额外)模型参数,同时冻结预训练LLM的大部分参数。这样做的好处是大大降低了
- python api 框架_(进阶篇)Python web框架FastAPI——一个比Flask和Tornada更高性能的API 框架...
weixin_39576104
pythonapi框架
前言上一篇已经初步了解了FastAPI的基本使用,但是如果想要真正把FastAPI部署上线到服务器,那么你需要了解更多,学习更多。所以本篇内容将注重于FastAPI的项目生产环境,诸如数据库,路由蓝图,数据验证等问题在FastAPI中的具体操作和一些自己碰到的坑,分享给正在进攻FastAPI的各位小伙伴。蓝图事实上,FastAPI并没有关于蓝图(Blueprint)的定义,在FastAPI中使用I
- (202402)多智能体MetaGPT入门2:AI Agent知识体系结构
早上真好
参与dw开源学习语言模型人工智能
文章目录前言1智能体定义2热门智能体案例3智能体的宏观机会4AIAgent与Sy1&Sy2观看视频前言感谢datawhale组织开源的多智能体学习内容,飞书文档地址在https://deepwisdom.feishu.cn/wiki/KhCcweQKmijXi6kDwnicM0qpnEf本章主要为Agent相关理论知识的学习。1智能体定义智能体=LLM+观察+思考+行动+记忆多智能体=智能体+环境
- #LLM入门|Prompt#2.5_思维链推理_Chain_of_Thought_Reasoning
向日葵花籽儿
LLM入门教程笔记prompt电脑AIGC人工智能
第五章处理输入-思维链推理“思维链推理”(ChainofThoughtReasoning)的策略,在查询中明确要求语言模型先提供一系列相关推理步骤,进行深度思考,然后再给出最终答案,这更接近人类解题的思维过程。引导语言模型逐步推理而非直接要求输出结果,可以减少其匆忙错误,生成更准确可靠的响应。思维链推理使语言模型更好地模拟人类逻辑思考,是提升其回答质量的重要策略之一。?如何处理语言模型的输入,以生
- Mamba 作者谈 LLM 未来架构
JOYCE_Leo16
Mamba架构计算机视觉深度学习transformerMamba
文章目录前言1、为什么注意力机制有效?2、注意力计算量呈平方级增长3、StripedHyena是个什么模型?4、什么是Mamba?5、Mamba硬件优化6、2024年架构预测7、对AI更多的预测本片文章来自【机器之心】对Mamba作者进行采访所进行的编译整理。前言在大模型领域,一直稳站C位的Transformer最近似乎有被超越的趋势。这个挑战者就是一项名为【Mamba】的研究,其在语言、音频和基
- ChatGPT调教指南 | 咒语指南 | Prompts提示词教程(三)
Aitrainee
chatgpt
在人工智能成为我们日常互动中无处不在的一部分的时代,与大型语言模型(llm)有效沟通的能力是无价的。“良好提示的26条原则”为优化与这些复杂系统的交互提供了全面的指导。本指南证明了人类和人工智能之间的微妙关系,强调清晰、专一和结构化的沟通方法。从鼓励直来直去的提问到整合目标受众,每一个原则都是制作提示的基石,以产生准确和相关的回答。这些原则的范围从分解复杂任务的简单性到匹配所提供文本的风格和基调的
- 重大更新:GPT-4 API 现全面向公众开放!
Aitrainee
chatgptpromptapigpt4gpt4apichatgptopenai人工智能
重大更新:GPT-4API现全面向公众开放!在AIGC(人工智能生成内容)领域内,我们一直致力于跟踪和分析如OpenAI、百度文心一言等大型语言模型(LLM)的进展及其在实际应用中的落地情况。我们还专注于这些模型的基准测试和市场趋势研究。欢迎大家关注我们,获取更多信息!2023年7月7日,OpenAI在其官方网站上宣布,GPT-4API现已全面对外开放。所有付费API用户现在都可以直接访问具有8K
- fastapi 关于线程池、同步、异步的问题解答汇总
python
seo优化:如何在python的asyncio里面执行同步函数并且不阻塞事件循环如何在python的fastapi里面执行同步函数并且不阻塞事件循环fastapi的视图函数加不加async的区别fastapi如何在异步视图函数里面执行同步代码?uvicorn如何调节线程池大小peewee会阻塞fastapi的异步协程吗pythonasyncio,如何在异步中执行同步函数怎么办?
- #LLM入门|Prompt#1.4_文本概括_Summarizing
向日葵花籽儿
LLM入门教程笔记prompt人工智能AIGC
文本摘要的重要性和功能优势重要性帮助处理海量文本信息:在信息时代,处理大量文本信息是常见挑战之一。节省时间:通过摘要,可以迅速获取文本的核心内容,节省阅读时间。提高效率:摘要可以帮助用户快速了解文本的要点,提高工作效率。功能优势简化复杂文本:摘要功能能够将复杂文本内容简化,提炼出关键观点和信息。提取关键信息:摘要可以准确提取文本中的关键信息,帮助用户迅速获取所需内容。增强可读性:摘要生成的内容通常
- 大模型量化技术原理-LLM.int8()、GPTQ
吃果冻不吐果冻皮
动手学大模型人工智能
近年来,随着Transformer、MOE架构的提出,使得深度学习模型轻松突破上万亿规模参数,从而导致模型变得越来越大,因此,我们需要一些大模型压缩技术来降低模型部署的成本,并提升模型的推理性能。模型压缩主要分为如下几类:剪枝(Pruning)知识蒸馏(KnowledgeDistillation)量化之前也写过一些文章涉及大模型量化相关的内容。基于LLaMA-7B/Bloomz-7B1-mt复现开
- 认知篇-剖析LLM基座
随着深度学习技术的不断发展,语言模型(LanguageModel,LM)在自然语言处理领域的应用越来越广泛。其中,基于Transformer架构的预训练语言模型(PretrainedLanguageModel,PLM)更是成为了研究的热点。在众多PLM中,基于大规模语料库的预训练语言模型(LargeLanguageModel,LLM)以其强大的语言生成和理解能力,受到了广泛的关注。本文将深入探讨L
- 我把ChatGPT部署到我的手机上
人工智能
正常的大模型部署都是在服务器上的但是最近我看到一个手机上可以运行的大模型分享给大家MiniCPMMiniCPM是基于MLC-LLM开发,将MiniCPM和MiniCPM-V在Android手机端上运行。使用起来很简单,下载好安装包后按照教程安装好下载2个模型一个是MiniCPM一个是MiniCPM-vMiniCPM-v是可以处理图像的下载好后,点击模型的进行对话即可安装MiniCPM只占2GB空间
- MinIO 和 Apache Tika:文本提取模式
MinIO官方账号
apache知识图谱人工智能minio对象存储
Tl;dr:在这篇文章中,我们将使用MinIOBucketNotifications和ApacheTika进行文档文本提取,这是大型语言模型训练和检索增强生成LLM和RAG等关键下游任务的核心。前提假设我想构建一个文本数据集,然后我可以用它来微调LLM.为了做到这一点,我们首先需要组装各种文档(由于它们的来源,这些文档可能采用不同的形式)并从中提取文本。数据集安全性和可审计性至关重要,因此这些非结
- 【眼科大模型】Ophtha-LLaMA2:视觉模型提取图像特征 + LLM基于特征生成眼底病变的诊断报告
Debroon
医学大模型:个性化精准安全可控计算机视觉人工智能
Ophtha-LLaMA2:视觉模型提取图像特征+LLM基于特征生成眼底病变的诊断报告提出背景设计思路选择大模型基座生成诊断报告论文:https://arxiv.org/pdf/2312.04906.pdf提出背景目标是开发一个全面的眼科模型,可以根据不同仪器的检查报告准确快速地诊断疾病。Ophtha-LLaMA2,通过三种不同的眼科图像(OSA,OCT,CFP)进行诊断,并给出相应的诊断:光学相
- 【Langchain Agent研究】SalesGPT项目介绍(四)
AI小万老师
salesGPT研究拆解langchainsalesGPTopenaiAgentprompt
【LangchainAgent研究】SalesGPT项目介绍(三)-CSDN博客github地址:GitHub-jerry1900/SalesGPT:Context-awareAISalesAgenttoautomatesalesoutreach.上节课,我们主要介绍了SalesGPT的类属性和它最重要的类方法from_llm()。因为SalesGPT没有构造器方法,所以类方法from_llm()
- 第34期 | GPTSecurity周报
llmaigc
GPTSecurity是一个涵盖了前沿学术研究和实践经验分享的社区,集成了生成预训练Transformer(GPT)、人工智能生成内容(AIGC)以及大型语言模型(LLM)等安全领域应用的知识。在这里,您可以找到关于GPT/AIGC/LLM最新的研究论文、博客文章、实用的工具和预设指令(Prompts)。现为了更好地知悉近一周的贡献内容,现总结如下。SecurityPapers1.Constitu
- 如何构建企业专属GPT
鲸品堂
人工智能gptchatgpt
大语言模型(LLM)具有令人印象深刻的自然语言理解和生成能力,2022年11月底OpenAI发布了ChatGPT,一跃成为人工智能AI领域的现象级应用。但由于LLM的训练数据集主要来源于互联网数据,企业私域信息并未被LLM所训练,当客户查询关于企业的业务信息的时候,LLM会出现幻觉,无法进行正确回应。因此,企业界(尤其是中小型企业)具有强烈的愿望能够打通企业数据和LLM的互联网数据,构建企业专属G
- java类加载顺序
3213213333332132
java
package com.demo;
/**
* @Description 类加载顺序
* @author FuJianyong
* 2015-2-6上午11:21:37
*/
public class ClassLoaderSequence {
String s1 = "成员属性";
static String s2 = "
- Hibernate与mybitas的比较
BlueSkator
sqlHibernate框架ibatisorm
第一章 Hibernate与MyBatis
Hibernate 是当前最流行的O/R mapping框架,它出身于sf.net,现在已经成为Jboss的一部分。 Mybatis 是另外一种优秀的O/R mapping框架。目前属于apache的一个子项目。
MyBatis 参考资料官网:http:
- php多维数组排序以及实际工作中的应用
dcj3sjt126com
PHPusortuasort
自定义排序函数返回false或负数意味着第一个参数应该排在第二个参数的前面, 正数或true反之, 0相等usort不保存键名uasort 键名会保存下来uksort 排序是对键名进行的
<!doctype html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="utf-8&q
- DOM改变字体大小
周华华
前端
<!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&q
- c3p0的配置
g21121
c3p0
c3p0是一个开源的JDBC连接池,它实现了数据源和JNDI绑定,支持JDBC3规范和JDBC2的标准扩展。c3p0的下载地址是:http://sourceforge.net/projects/c3p0/这里可以下载到c3p0最新版本。
以在spring中配置dataSource为例:
<!-- spring加载资源文件 -->
<bean name="prope
- Java获取工程路径的几种方法
510888780
java
第一种:
File f = new File(this.getClass().getResource("/").getPath());
System.out.println(f);
结果:
C:\Documents%20and%20Settings\Administrator\workspace\projectName\bin
获取当前类的所在工程路径;
如果不加“
- 在类Unix系统下实现SSH免密码登录服务器
Harry642
免密ssh
1.客户机
(1)执行ssh-keygen -t rsa -C "
[email protected]"生成公钥,xxx为自定义大email地址
(2)执行scp ~/.ssh/id_rsa.pub root@xxxxxxxxx:/tmp将公钥拷贝到服务器上,xxx为服务器地址
(3)执行cat
- Java新手入门的30个基本概念一
aijuans
javajava 入门新手
在我们学习Java的过程中,掌握其中的基本概念对我们的学习无论是J2SE,J2EE,J2ME都是很重要的,J2SE是Java的基础,所以有必要对其中的基本概念做以归纳,以便大家在以后的学习过程中更好的理解java的精髓,在此我总结了30条基本的概念。 Java概述: 目前Java主要应用于中间件的开发(middleware)---处理客户机于服务器之间的通信技术,早期的实践证明,Java不适合
- Memcached for windows 简单介绍
antlove
javaWebwindowscachememcached
1. 安装memcached server
a. 下载memcached-1.2.6-win32-bin.zip
b. 解压缩,dos 窗口切换到 memcached.exe所在目录,运行memcached.exe -d install
c.启动memcached Server,直接在dos窗口键入 net start "memcached Server&quo
- 数据库对象的视图和索引
百合不是茶
索引oeacle数据库视图
视图
视图是从一个表或视图导出的表,也可以是从多个表或视图导出的表。视图是一个虚表,数据库不对视图所对应的数据进行实际存储,只存储视图的定义,对视图的数据进行操作时,只能将字段定义为视图,不能将具体的数据定义为视图
为什么oracle需要视图;
&
- Mockito(一) --入门篇
bijian1013
持续集成mockito单元测试
Mockito是一个针对Java的mocking框架,它与EasyMock和jMock很相似,但是通过在执行后校验什么已经被调用,它消除了对期望 行为(expectations)的需要。其它的mocking库需要你在执行前记录期望行为(expectations),而这导致了丑陋的初始化代码。
&nb
- 精通Oracle10编程SQL(5)SQL函数
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
* SQL函数
*/
--数字函数
--ABS(n):返回数字n的绝对值
declare
v_abs number(6,2);
begin
v_abs:=abs(&no);
dbms_output.put_line('绝对值:'||v_abs);
end;
--ACOS(n):返回数字n的反余弦值,输入值的范围是-1~1,输出值的单位为弧度
- 【Log4j一】Log4j总体介绍
bit1129
log4j
Log4j组件:Logger、Appender、Layout
Log4j核心包含三个组件:logger、appender和layout。这三个组件协作提供日志功能:
日志的输出目标
日志的输出格式
日志的输出级别(是否抑制日志的输出)
logger继承特性
A logger is said to be an ancestor of anothe
- Java IO笔记
白糖_
java
public static void main(String[] args) throws IOException {
//输入流
InputStream in = Test.class.getResourceAsStream("/test");
InputStreamReader isr = new InputStreamReader(in);
Bu
- Docker 监控
ronin47
docker监控
目前项目内部署了docker,于是涉及到关于监控的事情,参考一些经典实例以及一些自己的想法,总结一下思路。 1、关于监控的内容 监控宿主机本身
监控宿主机本身还是比较简单的,同其他服务器监控类似,对cpu、network、io、disk等做通用的检查,这里不再细说。
额外的,因为是docker的
- java-顺时针打印图形
bylijinnan
java
一个画图程序 要求打印出:
1.int i=5;
2.1 2 3 4 5
3.16 17 18 19 6
4.15 24 25 20 7
5.14 23 22 21 8
6.13 12 11 10 9
7.
8.int i=6
9.1 2 3 4 5 6
10.20 21 22 23 24 7
11.19
- 关于iReport汉化版强制使用英文的配置方法
Kai_Ge
iReport汉化英文版
对于那些具有强迫症的工程师来说,软件汉化固然好用,但是汉化不完整却极为头疼,本方法针对iReport汉化不完整的情况,强制使用英文版,方法如下:
在 iReport 安装路径下的 etc/ireport.conf 里增加红色部分启动参数,即可变为英文版。
# ${HOME} will be replaced by user home directory accordin
- [并行计算]论宇宙的可计算性
comsci
并行计算
现在我们知道,一个涡旋系统具有并行计算能力.按照自然运动理论,这个系统也同时具有存储能力,同时具备计算和存储能力的系统,在某种条件下一般都会产生意识......
那么,这种概念让我们推论出一个结论
&nb
- 用OpenGL实现无限循环的coverflow
dai_lm
androidcoverflow
网上找了很久,都是用Gallery实现的,效果不是很满意,结果发现这个用OpenGL实现的,稍微修改了一下源码,实现了无限循环功能
源码地址:
https://github.com/jackfengji/glcoverflow
public class CoverFlowOpenGL extends GLSurfaceView implements
GLSurfaceV
- JAVA数据计算的几个解决方案1
datamachine
javaHibernate计算
老大丢过来的软件跑了10天,摸到点门道,正好跟以前攒的私房有关联,整理存档。
-----------------------------华丽的分割线-------------------------------------
数据计算层是指介于数据存储和应用程序之间,负责计算数据存储层的数据,并将计算结果返回应用程序的层次。J
&nbs
- 简单的用户授权系统,利用给user表添加一个字段标识管理员的方式
dcj3sjt126com
yii
怎么创建一个简单的(非 RBAC)用户授权系统
通过查看论坛,我发现这是一个常见的问题,所以我决定写这篇文章。
本文只包括授权系统.假设你已经知道怎么创建身份验证系统(登录)。 数据库
首先在 user 表创建一个新的字段(integer 类型),字段名 'accessLevel',它定义了用户的访问权限 扩展 CWebUser 类
在配置文件(一般为 protecte
- 未选之路
dcj3sjt126com
诗
作者:罗伯特*费罗斯特
黄色的树林里分出两条路,
可惜我不能同时去涉足,
我在那路口久久伫立,
我向着一条路极目望去,
直到它消失在丛林深处.
但我却选了另外一条路,
它荒草萋萋,十分幽寂;
显得更诱人,更美丽,
虽然在这两条小路上,
都很少留下旅人的足迹.
那天清晨落叶满地,
两条路都未见脚印痕迹.
呵,留下一条路等改日再
- Java处理15位身份证变18位
蕃薯耀
18位身份证变15位15位身份证变18位身份证转换
15位身份证变18位,18位身份证变15位
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 201
- SpringMVC4零配置--应用上下文配置【AppConfig】
hanqunfeng
springmvc4
从spring3.0开始,Spring将JavaConfig整合到核心模块,普通的POJO只需要标注@Configuration注解,就可以成为spring配置类,并通过在方法上标注@Bean注解的方式注入bean。
Xml配置和Java类配置对比如下:
applicationContext-AppConfig.xml
<!-- 激活自动代理功能 参看:
- Android中webview跟JAVASCRIPT中的交互
jackyrong
JavaScripthtmlandroid脚本
在android的应用程序中,可以直接调用webview中的javascript代码,而webview中的javascript代码,也可以去调用ANDROID应用程序(也就是JAVA部分的代码).下面举例说明之:
1 JAVASCRIPT脚本调用android程序
要在webview中,调用addJavascriptInterface(OBJ,int
- 8个最佳Web开发资源推荐
lampcy
编程Web程序员
Web开发对程序员来说是一项较为复杂的工作,程序员需要快速地满足用户需求。如今很多的在线资源可以给程序员提供帮助,比如指导手册、在线课程和一些参考资料,而且这些资源基本都是免费和适合初学者的。无论你是需要选择一门新的编程语言,或是了解最新的标准,还是需要从其他地方找到一些灵感,我们这里为你整理了一些很好的Web开发资源,帮助你更成功地进行Web开发。
这里列出10个最佳Web开发资源,它们都是受
- 架构师之面试------jdk的hashMap实现
nannan408
HashMap
1.前言。
如题。
2.详述。
(1)hashMap算法就是数组链表。数组存放的元素是键值对。jdk通过移位算法(其实也就是简单的加乘算法),如下代码来生成数组下标(生成后indexFor一下就成下标了)。
static int hash(int h)
{
h ^= (h >>> 20) ^ (h >>>
- html禁止清除input文本输入缓存
Rainbow702
html缓存input输入框change
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";
<input type="text" autocomplete="off" n
- POJO和JavaBean的区别和联系
tjmljw
POJOjava beans
POJO 和JavaBean是我们常见的两个关键字,一般容易混淆,POJO全称是Plain Ordinary Java Object / Pure Old Java Object,中文可以翻译成:普通Java类,具有一部分getter/setter方法的那种类就可以称作POJO,但是JavaBean则比 POJO复杂很多, Java Bean 是可复用的组件,对 Java Bean 并没有严格的规
- java中单例的五种写法
liuxiaoling
java单例
/**
* 单例模式的五种写法:
* 1、懒汉
* 2、恶汉
* 3、静态内部类
* 4、枚举
* 5、双重校验锁
*/
/**
* 五、 双重校验锁,在当前的内存模型中无效
*/
class LockSingleton
{
private volatile static LockSingleton singleton;
pri