- win11编译llama_cpp_python cuda128 RTX30/40/50版本
System_sleep
llamapythonwindowscuda
Geforce50xx系显卡最低支持cuda128,llama_cpp_python官方源只有cpu版本,没有cuda版本,所以自己基于0.3.5版本源码编译一个RTX30xx/40xx/50xx版本。1.前置条件1.访问https://developer.download.nvidia.cn/compute/cuda/12.8.0/local_installers/cuda_12.8.0_571
- [论文笔记] LLaMA3.1与Qwen2与Apple 技术报告中预训练方案对比
心心喵
论文笔记论文阅读深度学习人工智能
https://arxiv.org/pdf/2407.21075https://arxiv.org/pdf/2407.10671https://arxiv.org/pdf/2407.21783LLaMA3.1LLaMA3.1技术报告:https://ai.meta.com/blog/meta-llama-3-1/
- 使用 llama.cpp 框架进行 RWKV 模型的推理
步子哥
AGI通用人工智能llama人工智能
欢迎来到RWKV推理文档的世界!在这里,我们将一起探索如何使用llama.cpp框架进行RWKV模型的推理,仿佛在进行一场科技的冒险之旅。准备好了吗?让我们一起揭开神秘的面纱吧!什么是llama.cpp?Llama.cpp是一个轻量化的大语言模型运行框架,专门为在CPU上优化模型性能而设计。如果你曾经觉得CPU的处理速度像在慢动作中走路,那么你一定会喜欢这个工具!它让RWKV-6模型的运行像一阵微
- 深度解析DeepSeek:从技术架构到实战应用
YY...yy
aiDeepSeek
一、引言:为什么选择DeepSeek?在2025年人工智能领域竞争白热化的今天,DeepSeek以其超低训练成本(仅为GPT-4o的1/20)和业界领先的推理能力,成为全球开发者关注的焦点。据权威数据显示,DeepSeek-V3在多语言编程和数学推理任务中的表现已超越Llama-3.1等主流模型4,而其最新发布的DeepSeek-R1更是在苹果应用商店美区免费榜冲至第六名6。二、技术架构解析2.1
- 大模型应用开发技术:自定义状态
段智华
深入理解ChatGPTMulit-AgentLangGraphLangChainERNIESPEED
LlaMA3系列博客基于LlaMA3+LangGraph在windows本地部署大模型(一)基于LlaMA3+LangGraph在windows本地部署大模型(二)基于LlaMA3+LangGraph在windows本地部署大模型(三)基于LlaMA3+LangGraph在windows本地部署大模型(四)
- Qwen微调-环境配置-week9
breeze281
python人工智能机器学习
在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/213a0fb70a2e430684155bbd06a7ff36.png#pic_center)Qwen1.5-4B微调-环境安装对Qwen1.5-4B的微调我采用LoRA微调然后合并模型的方式,之后将微调后的模型使用llama-factory进行部署(API,或者webui的方式均可)首先,我们应当在系统
- Meta 计划在 Llama 4 中引入改进的语音功能,接近双向自然对话
timer_017
llama
据英国《金融时报》3月7日报道,Meta首席产品官ChrisCox透露,Llama4将是一个“全能模型”,语音功能将是原生的1。关于Meta计划在Llama4中引入改进语音功能并接近双向自然对话,具体情况如下1:功能特点原生语音处理:Llama4能够直接处理语音信息,无需先将语音转换为文本再输入模型处理,最后又将文本转换回语音,可极大提升语音交互的效率和流畅度。双向自然对话:Meta一直特别注重使
- llama-factory生成Meta-Llama-3-8B-Instruct模型api服务
码不动了鸭
llama人工智能transformer
使用llama-factory完成模型的微调训练后,需要开启其api服务进行调用,参考官方https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory/blob/main/examples/inference/llama3_lora_sft.yaml中的内容进行改写API实现的标准是参考了OpenAI的相关接口协议,基于uvicorn服务框架进行开发,使用如下的方式启动:下述为
- Llama3-8B+ LLaMA-Factory 中文微调
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Llama3-8B+LLaMA-Factory中文微调Llama3是目前开源大模型中最优秀的模型之一,但是原生的Llama3模型训练的中文语料占比非常低,因此在中文的表现方便略微欠佳!本教程就以Llama3-8B-Instruct开源模型为模型基座,通过开源程序LLaMA-Factory来进行中文的微调,提高Llama3的中文能力!LLaMA-Factory是一个开源的模型训练工具Llama3-8
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LLMs之Llama-3:基于Colab平台(免费T4-GPU)利用LLaMA-Factory的GUI界面(底层采用unsloth优化框架【加速训练5~30倍+减少50%的内存占用】)对llama-3-8b-Instruct-bnb-4bit模型采用alpaca数据集【instruction-input-output】实现CLI方式/GUI傻瓜可视化方式,进配置微调→参数行LoRA指令微调→模型推
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本文于240924翻译整理自:https://docs.llamaindex.ai/en/stable/module_guides/workflow/deployment/文章目录一、关于`llama_deploy`为什么使用`llama_deploy`?等等,`llama-agents`在哪里?二、入门1、安装2、高级部署3、部署核心系统4、部署工作流5、与部署交互6、部署嵌套工作流三、一个`l
- Windows零门槛部署DeepSeek大模型:Ollama+7B参数模型本地推理全攻略
zxg45
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- llama-factory 记录
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GitHub-hiyouga/LLaMA-Factory:UnifiedEfficientFine-Tuningof100+LLMs&VLMs(ACL2024)安装gitclonehttps://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.gitcondacreate-nllama_factorypython=3.10condaactivatellama_factorycdL
- Hugging Face Agents Course (Dummy Agent)
ZHOU_CAMP
HuggingFaceAgentsCourse人工智能
参考链接:https://qwen.readthedocs.io/en/latest/getting_started/concepts.htmlhttps://huggingface.co/agents-course/notebooks原notebook中用到的是llama模型,但是需要认证,下面改成了Qwen模型DummyAgentLibrary在这个简单的示例中,我们将从零开始编写一个Agen
- 只需几步!在本地电脑轻松部署DeepSeek大模型
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AI大模型AI大模型DeepSeekOllama大模型部署大模型API
使用Ollama进行本地部署AI大模型一、Ollama简介Ollama是一个开源的本地大语言模型运行框架,支持在Windows、Linux和macOS上本地运行大语言模型。它提供了丰富的模型库,包括Qwen、Llama等1700+大语言模型,并支持用户上传自己的模型。Ollama还允许用户通过编写Modelfile配置文件来自定义模型的推理参数,支持多GPU并行推理加速。二、安装Ollama(一)
- 【大模型技术】LlamaFactory 的原理解析与应用
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- 通过 Groq 后端加载Llama 模型,并调用Function call,也就是通过Groq 后端进行工具的绑定和调用
背太阳的牧羊人
agent+langchainllama语言模型Function_call
完整代码:importgetpassimportosfromlangchain.chat_modelsimportinit_chat_modelfromlangchain_core.toolsimporttoolfromlangchain_core.messagesimportHumanMessage,ToolMessage,SystemMessage#如果没有设置GROQ_API_KEY,则提示
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一、前言本篇文章将使用LLaMA-Factory去高效微调QWen2系列模型,通过阅读本文,您将能够更好地掌握这些关键技术,理解其中的关键技术要点,并应用于自己的项目中。二、术语介绍2.1.LoRA微调LoRA(Low-RankAdaptation)用于微调大型语言模型(LLM)。是一种有效的自适应策略,它不会引入额外的推理延迟,并在保持模型质量的同时显着减少下游任务的可训练参数数量。2.2.参数
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- Chinese-Llama-2-7b 项目使用教程
朱均添Fleming
Chinese-Llama-2-7b项目使用教程Chinese-Llama-2-7b开源社区第一个能下载、能运行的中文LLaMA2模型!项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ch/Chinese-Llama-2-7b1.项目的目录结构及介绍Chinese-Llama-2-7b/├──example/│└──basic-chat/├──ggml/│└──quanti
- LLaMA-Factory使用命令
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- LLaMA-2 7B 简介
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LLaMA-27B是Meta(前Facebook)推出的LLaMA-2(LargeLanguageModelMetaAI2)系列中的一个7B参数(70亿参数)版本。LLaMA-2作为LLaMA的升级版本,专为更高效的推理和更广泛的应用场景设计,支持开源使用,并可用于研究和商业用途。LLaMA-27B主要特点参数规模:7B(70亿参数),适用于资源受限的环境,如边缘设备或小型服务器。训练数据:采用了
- 8.1 从28GB到7GB!大模型显存暴降4倍的量化实战指南
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掌握先机!从0起步实战AI大模型微调打造核心竞争力语言模型人工智能gpt
从28GB到7GB!大模型显存暴降4倍的量化实战指南8.1模型显存占用与量化技术简介8.1.1大模型显存占用分析在部署和训练大语言模型(LLM)时,显存占用是开发者面临的核心挑战。以LLaMA-7B模型为例,其参数规模为70亿(7B),若使用FP32(32位浮点数)存储,单参数占用4字节,总显存需求为:7B×4Bytes=28GB实际场景中,模型训练还需额外存储梯度(Gradients)和优化器状
- 给没有登录认证的web应用添加登录认证(openresty lua实现)
dgiij
前端openrestylua
这阵子不是deepseek火么?我也折腾了下本地部署,ollama、vllm、llama.cpp都弄了下,webui也用了几个,发现nextjs-ollama-llm-ui小巧方便,挺适合个人使用的。如果放在网上供多人使用的话,得接入登录认证才好,不然所有人都能蹭玩,这个可不太妙。我是用openresty反向代理将webui发布出去的,有好几种方案实现接入外部登录认证系统。首先是直接修改nextj
- 《深度学习实战》第12集:大模型的未来与行业应用
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深度学习实战|第12集:大模型的未来与行业应用随着深度学习技术的快速发展,大模型(如GPT、LLaMA、Bloom等)已经成为人工智能领域的核心驱动力。本篇博客将探讨大模型的发展趋势及其在医疗、金融、教育等行业的实际应用,并通过2个实战项目展示如何使用开源大模型构建问答系统。此外,我们还会分析大模型的前沿技术方向。图示:大模型发展历程与行业应用场景1.大模型发展历程图以下是大模型从早期到现在的关键
- 深度学习突破:LLaMA-MoE模型的高效训练策略
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在人工智能领域,大模型(LLM)的崛起带来了前所未有的进步,但随之而来的是巨大的计算资源需求。为了解决这一问题,Mixture-of-Expert(MoE)模型架构应运而生,而LLaMA-MoE正是这一架构下的重要代表。LLaMA-MoE是一种基于LLaMA系列和SlimPajama的MoE模型,它通过将LLaMA的前馈网络(FFNs)划分为稀疏专家,并为每层专家插入top-K个门,从而显著减小模
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经验分享
摘要海外闭源模型领域竞争激烈,OpenAI保持领先地位,而开源模型如Meta的Llama系列也逐渐崛起。LLM技术呈现出大型模型和小型模型并行发展的趋势,同时,多模态功能和长上下文能力成为顶级模型的标准配置。MoE架构的出现推动了模型参数量向万亿级别迈进。未来,ScalingLaw的极限尚未触及,开源模型将扮演重要角色,数据供给成为关键挑战,新的模型架构将涌现,AIAgent和具身智能将成为推动通
- llama-cpp-python 项目常见问题解决方案
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llama-cpp-python项目常见问题解决方案llama-cpp-pythonPythonbindingsforllama.cpp项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ll/llama-cpp-python项目基础介绍llama-cpp-python是一个为llama.cpp库提供Python绑定的开源项目。该项目的主要目的是简化在Python环境中使用ll
- 【大模型开源实战】10 分钟,教你如何用 LLama-Factory 训练和微调大模型
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llama人工智能自然语言处理大模型LLaMAFactoryLLM大语言模型
在这个AI快速发展的时代,我们很高兴为大家带来LlamaFactory-一个为AI开发者和爱好者量身打造的实用工具平台。作为非计算机专业出身的开发者,我们深深受益于计算机世界的开放共享精神。今天,我们希望通过LlamaFactory为这个社区贡献我们的一份力量。LlamaFactory能为您提供什么?英文文档的AI翻译:利用大语言模型将英文文档翻译成中文,助您更便捷地获取最新技术信息。快速获取主流
- 大模型本地部署 Llama 3.1:Ollama、OpenWeb UI 和 Spring AI 的综合指南
m0_74822999
面试学习路线阿里巴巴llamauispring
本文介绍如何使用Ollama在本地部署Llama3.1:8B模型,并通过OpenWebUI和SpringAI来增强模型交互体验和简化API的调用过程。OllamaOllama是一个开源的服务工具,旨在简化大模型的本地部署和运行过程。用户只需要输入一行命令(如:ollamarunllama3.1),即可在本地硬件环境中部署和使用。Ollama还提供了RESTAPI接口,下文中会介绍如何使用Sprin
- 设计模式介绍
tntxia
设计模式
设计模式来源于土木工程师 克里斯托弗 亚历山大(http://en.wikipedia.org/wiki/Christopher_Alexander)的早期作品。他经常发表一些作品,内容是总结他在解决设计问题方面的经验,以及这些知识与城市和建筑模式之间有何关联。有一天,亚历山大突然发现,重复使用这些模式可以让某些设计构造取得我们期望的最佳效果。
亚历山大与萨拉-石川佳纯和穆雷 西乐弗斯坦合作
- android高级组件使用(一)
百合不是茶
androidRatingBarSpinner
1、自动完成文本框(AutoCompleteTextView)
AutoCompleteTextView从EditText派生出来,实际上也是一个文本编辑框,但它比普通编辑框多一个功能:当用户输入一个字符后,自动完成文本框会显示一个下拉菜单,供用户从中选择,当用户选择某个菜单项之后,AutoCompleteTextView按用户选择自动填写该文本框。
使用AutoCompleteTex
- [网络与通讯]路由器市场大有潜力可挖掘
comsci
网络
如果国内的电子厂商和计算机设备厂商觉得手机市场已经有点饱和了,那么可以考虑一下交换机和路由器市场的进入问题.....
这方面的技术和知识,目前处在一个开放型的状态,有利于各类小型电子企业进入
&nbs
- 自写简单Redis内存统计shell
商人shang
Linux shell统计Redis内存
#!/bin/bash
address="192.168.150.128:6666,192.168.150.128:6666"
hosts=(${address//,/ })
sfile="staticts.log"
for hostitem in ${hosts[@]}
do
ipport=(${hostitem
- 单例模式(饿汉 vs懒汉)
oloz
单例模式
package 单例模式;
/*
* 应用场景:保证在整个应用之中某个对象的实例只有一个
* 单例模式种的《 懒汉模式》
* */
public class Singleton {
//01 将构造方法私有化,外界就无法用new Singleton()的方式获得实例
private Singleton(){};
//02 申明类得唯一实例
priva
- springMvc json支持
杨白白
json springmvc
1.Spring mvc处理json需要使用jackson的类库,因此需要先引入jackson包
2在spring mvc中解析输入为json格式的数据:使用@RequestBody来设置输入
@RequestMapping("helloJson")
public @ResponseBody
JsonTest helloJson() {
- android播放,掃描添加本地音頻文件
小桔子
最近幾乎沒有什麽事情,繼續鼓搗我的小東西。想在項目中加入一個簡易的音樂播放器功能,就像華為p6桌面上那麼大小的音樂播放器。用過天天動聽或者QQ音樂播放器的人都知道,可已通過本地掃描添加歌曲。不知道他們是怎麼實現的,我覺得應該掃描設備上的所有文件,過濾出音頻文件,每個文件實例化為一個實體,記錄文件名、路徑、歌手、類型、大小等信息。具體算法思想,
- oracle常用命令
aichenglong
oracledba常用命令
1 创建临时表空间
create temporary tablespace user_temp
tempfile 'D:\oracle\oradata\Oracle9i\user_temp.dbf'
size 50m
autoextend on
next 50m maxsize 20480m
extent management local
- 25个Eclipse插件
AILIKES
eclipse插件
提高代码质量的插件1. FindBugsFindBugs可以帮你找到Java代码中的bug,它使用Lesser GNU Public License的自由软件许可。2. CheckstyleCheckstyle插件可以集成到Eclipse IDE中去,能确保Java代码遵循标准代码样式。3. ECLemmaECLemma是一款拥有Eclipse Public License许可的免费工具,它提供了
- Spring MVC拦截器+注解方式实现防止表单重复提交
baalwolf
spring mvc
原理:在新建页面中Session保存token随机码,当保存时验证,通过后删除,当再次点击保存时由于服务器端的Session中已经不存在了,所有无法验证通过。
1.新建注解:
? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18
- 《Javascript高级程序设计(第3版)》闭包理解
bijian1013
JavaScript
“闭包是指有权访问另一个函数作用域中的变量的函数。”--《Javascript高级程序设计(第3版)》
看以下代码:
<script type="text/javascript">
function outer() {
var i = 10;
return f
- AngularJS Module类的方法
bijian1013
JavaScriptAngularJSModule
AngularJS中的Module类负责定义应用如何启动,它还可以通过声明的方式定义应用中的各个片段。我们来看看它是如何实现这些功能的。
一.Main方法在哪里
如果你是从Java或者Python编程语言转过来的,那么你可能很想知道AngularJS里面的main方法在哪里?这个把所
- [Maven学习笔记七]Maven插件和目标
bit1129
maven插件
插件(plugin)和目标(goal)
Maven,就其本质而言,是一个插件执行框架,Maven的每个目标的执行逻辑都是由插件来完成的,一个插件可以有1个或者几个目标,比如maven-compiler-plugin插件包含compile和testCompile,即maven-compiler-plugin提供了源代码编译和测试源代码编译的两个目标
使用插件和目标使得我们可以干预
- 【Hadoop八】Yarn的资源调度策略
bit1129
hadoop
1. Hadoop的三种调度策略
Hadoop提供了3中作业调用的策略,
FIFO Scheduler
Fair Scheduler
Capacity Scheduler
以上三种调度算法,在Hadoop MR1中就引入了,在Yarn中对它们进行了改进和完善.Fair和Capacity Scheduler用于多用户共享的资源调度
2. 多用户资源共享的调度
- Nginx使用Linux内存加速静态文件访问
ronin47
Nginx是一个非常出色的静态资源web服务器。如果你嫌它还不够快,可以把放在磁盘中的文件,映射到内存中,减少高并发下的磁盘IO。
先做几个假设。nginx.conf中所配置站点的路径是/home/wwwroot/res,站点所对应文件原始存储路径:/opt/web/res
shell脚本非常简单,思路就是拷贝资源文件到内存中,然后在把网站的静态文件链接指向到内存中即可。具体如下:
- 关于Unity3D中的Shader的知识
brotherlamp
unityunity资料unity教程unity视频unity自学
首先先解释下Unity3D的Shader,Unity里面的Shaders是使用一种叫ShaderLab的语言编写的,它同微软的FX文件或者NVIDIA的CgFX有些类似。传统意义上的vertex shader和pixel shader还是使用标准的Cg/HLSL 编程语言编写的。因此Unity文档里面的Shader,都是指用ShaderLab编写的代码,然后我们来看下Unity3D自带的60多个S
- CopyOnWriteArrayList vs ArrayList
bylijinnan
java
package com.ljn.base;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Iterator;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.CopyOnWriteArrayList;
/**
* 总述:
* 1.ArrayListi不是线程安全的,CopyO
- 内存中栈和堆的区别
chicony
内存
1、内存分配方面:
堆:一般由程序员分配释放, 若程序员不释放,程序结束时可能由OS回收 。注意它与数据结构中的堆是两回事,分配方式是类似于链表。可能用到的关键字如下:new、malloc、delete、free等等。
栈:由编译器(Compiler)自动分配释放,存放函数的参数值,局部变量的值等。其操作方式类似于数据结构中
- 回答一位网友对Scala的提问
chenchao051
scalamap
本来准备在私信里直接回复了,但是发现不太方便,就简要回答在这里。 问题 写道 对于scala的简洁十分佩服,但又觉得比较晦涩,例如一例,Map("a" -> List(11,111)).flatMap(_._2),可否说下最后那个函数做了什么,真正在开发的时候也会如此简洁?谢谢
先回答一点,在实际使用中,Scala毫无疑问就是这么简单。
- mysql 取每组前几条记录
daizj
mysql分组最大值最小值每组三条记录
一、对分组的记录取前N条记录:例如:取每组的前3条最大的记录 1.用子查询: SELECT * FROM tableName a WHERE 3> (SELECT COUNT(*) FROM tableName b WHERE b.id=a.id AND b.cnt>a. cnt) ORDER BY a.id,a.account DE
- HTTP深入浅出 http请求
dcj3sjt126com
http
HTTP(HyperText Transfer Protocol)是一套计算机通过网络进行通信的规则。计算机专家设计出HTTP,使HTTP客户(如Web浏览器)能够从HTTP服务器(Web服务器)请求信息和服务,HTTP目前协议的版本是1.1.HTTP是一种无状态的协议,无状态是指Web浏览器和Web服务器之间不需要建立持久的连接,这意味着当一个客户端向服务器端发出请求,然后We
- 判断MySQL记录是否存在方法比较
dcj3sjt126com
mysql
把数据写入到数据库的时,常常会碰到先要检测要插入的记录是否存在,然后决定是否要写入。
我这里总结了判断记录是否存在的常用方法:
sql语句: select count ( * ) from tablename;
然后读取count(*)的值判断记录是否存在。对于这种方法性能上有些浪费,我们只是想判断记录记录是否存在,没有必要全部都查出来。
- 对HTML XML的一点认识
e200702084
htmlxml
感谢http://www.w3school.com.cn提供的资料
HTML 文档中的每个成分都是一个节点。
节点
根据 DOM,HTML 文档中的每个成分都是一个节点。
DOM 是这样规定的:
整个文档是一个文档节点
每个 HTML 标签是一个元素节点
包含在 HTML 元素中的文本是文本节点
每一个 HTML 属性是一个属性节点
注释属于注释节点
Node 层次
- jquery分页插件
genaiwei
jqueryWeb前端分页插件
//jquery页码控件// 创建一个闭包 (function($) { // 插件的定义 $.fn.pageTool = function(options) { var totalPa
- Mybatis与Ibatis对照入门于学习
Josh_Persistence
mybatisibatis区别联系
一、为什么使用IBatis/Mybatis
对于从事 Java EE 的开发人员来说,iBatis 是一个再熟悉不过的持久层框架了,在 Hibernate、JPA 这样的一站式对象 / 关系映射(O/R Mapping)解决方案盛行之前,iBaits 基本是持久层框架的不二选择。即使在持久层框架层出不穷的今天,iBatis 凭借着易学易用、
- C中怎样合理决定使用那种整数类型?
秋风扫落叶
c数据类型
如果需要大数值(大于32767或小于32767), 使用long 型。 否则, 如果空间很重要 (如有大数组或很多结构), 使用 short 型。 除此之外, 就使用 int 型。 如果严格定义的溢出特征很重要而负值无关紧要, 或者你希望在操作二进制位和字节时避免符号扩展的问题, 请使用对应的无符号类型。 但是, 要注意在表达式中混用有符号和无符号值的情况。
&nbs
- maven问题
zhb8015
maven问题
问题1:
Eclipse 中 新建maven项目 无法添加src/main/java 问题
eclipse创建maevn web项目,在选择maven_archetype_web原型后,默认只有src/main/resources这个Source Floder。
按照maven目录结构,添加src/main/ja
- (二)androidpn-server tomcat版源码解析之--push消息处理
spjich
javaandrodipn推送
在 (一)androidpn-server tomcat版源码解析之--项目启动这篇中,已经描述了整个推送服务器的启动过程,并且把握到了消息的入口即XmppIoHandler这个类,今天我将继续往下分析下面的核心代码,主要分为3大块,链接创建,消息的发送,链接关闭。
先贴一段XmppIoHandler的部分代码
/**
* Invoked from an I/O proc
- 用js中的formData类型解决ajax提交表单时文件不能被serialize方法序列化的问题
中华好儿孙
JavaScriptAjaxWeb上传文件FormData
var formData = new FormData($("#inputFileForm")[0]);
$.ajax({
type:'post',
url:webRoot+"/electronicContractUrl/webapp/uploadfile",
data:formData,
async: false,
ca
- mybatis常用jdbcType数据类型
ysj5125094
mybatismapperjdbcType
MyBatis 通过包含的jdbcType
类型
BIT FLOAT CHAR