- #Datawhale组队学习#7月-强化学习Task1
fzyz123
Datawhale组队学习强化学习人工智能AI
这里是Datawhale组织的组队学习《强化学习入门202507》,Datawhale是一个开源的社区。第一章绪论1.1为什么要学习强化学习?强化学习(ReinforcementLearning,RL)是机器学习中专注于智能体(Agent)如何通过与环境交互学习最优决策策略的分支。与监督学习依赖静态数据集、无监督学习聚焦数据内在结构不同,强化学习的核心在于序贯决策:智能体通过试错探索环境,根据行动
- “Datawhale AI夏令营”基于带货视频评论的用户洞察挑战赛
fzyz123
DatawhaleAI夏令营人工智能Datawhale大模型技术NLP深度学习AI夏令营
前言:本次是DatawhaleAI夏令营2025年第一期的内容,赛事是:基于带货视频评论的用户洞察挑战赛(科大讯飞AI大赛)一、赛事背景在直播电商爆发式增长浪潮中,短视频平台积累的海量带货视频及用户评论数据蕴含巨大商业价值。这些数据不仅是消费者体验的直接反馈,更是驱动品牌决策的关键资产。用户洞察的核心在于视频内容与评论数据的联合挖掘:通过智能识别推广商品分析评论中的情感表达与观点聚合精准捕捉消费者
- 全球DeepFake攻防挑战赛&DataWhale AI 夏令营——图像赛道
czijin
人工智能deeplearning
全球DeepFake攻防挑战赛&DataWhaleAI夏令营——图像赛道赛题背景随着人工智能技术的迅猛发展,深度伪造技术(Deepfake)正成为数字世界中的一把双刃剑。这项技术不仅为创意内容的生成提供了新的可能性,同时也对数字安全构成了前所未有的挑战。Deepfake技术可以通过人工智能算法生成高度逼真的图像、视频和音频内容,这些内容看起来与真实的毫无二致。然而,这也意味着虚假信息、欺诈行为和隐
- 【GitHub开源项目实战】LLM-Cookbook 中文大模型工程手册全解析:多场景落地应用与技术优化路径深度实践
GitHub开源实战|LLM-Cookbook中文大模型工程手册全解析:多场景落地应用与技术优化路径深度实践关键词LLM-Cookbook,中文大模型,Datawhale,大模型实战,LangChain应用,多模态集成,RAG系统,国产模型适配,大模型微调,开源实战解析摘要LLM-Cookbook是由Datawhale社区发起并持续维护的中文大模型应用工程实践项目,旨在系统性总结大模型在中文语境下
- Happy-LLM 第二章 Transformer
HalukiSan
transformer深度学习人工智能
Transform架构图片来自[Happy-llm](happy-llm/docs/chapter2/第二章Transformer架构.mdatmain·datawhalechina/happy-llm),若加载不出来,请开梯子注意力机制前馈神经网络每一层的神经元都与上下两层的每一个神经元完全连接数据在其中只向前流动,用于处理静态的数据,进行图像识别或者分类,但是该网络没有记忆能力,数据在它里面没
- 大模型学习 (Datawhale_Happy-LLM)笔记7: Encoder-Decoder PLM
lxltom
学习笔记languagemodel自然语言处理神经网络人工智能深度学习
大模型学习(Datawhale_Happy-LLM)笔记7:Encoder-DecoderPLM1.Encoder-Decoder架构概述1.1架构基础Encoder-DecoderPLM是基于原始Transformer架构的完整实现,它同时保留了编码器(Encoder)和解码器(Decoder)两个核心组件。这种设计使得模型能够兼具文本理解和生成的双重能力,特别适合处理序列到序列(Seq2Seq
- 阅读笔记(2) 单层网络:回归
a2507283885
笔记
阅读笔记(2)单层网络:回归该笔记是DataWhale组队学习计划(共度AI新圣经:深度学习基础与概念)的Task02以下内容为个人理解,可能存在不准确或疏漏之处,请以教材为主。1.从泛函视角来看线性回归还记得线性代数里学过的“基”这个概念吗?一组基向量是一组线性无关的向量,它们通过线性组合可以张成一个向量空间。也就是说,这个空间里的任意一个向量,都可以表示成这组基的线性组合。函数其实也可以看作是
- 【机器学习实战】Datawhale夏令营2:深度学习回顾
城主_全栈开发
机器学习机器学习深度学习人工智能
#DataWhale夏令营#ai夏令营文章目录1.深度学习的定义1.1深度学习&图神经网络1.2机器学习和深度学习的关系2.深度学习的训练流程2.1数学基础2.1.1梯度下降法基本原理数学表达步骤学习率α梯度下降的变体2.1.2神经网络与矩阵网络结构表示前向传播激活函数反向传播批处理卷积操作参数更新优化算法正则化初始化2.2激活函数Sigmoid函数:Tanh函数:ReLU函数(Rectified
- 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-3nlp
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
- 大模型学习 (Datawhale_Happy-LLM)笔记4: 预训练语言模型
lxltom
学习笔记语言模型人工智能bertgpt
大模型学习(Datawhale_Happy-LLM)笔记4:预训练语言模型一、概述本章按Encoder-Only、Encoder-Decoder、Decoder-Only的顺序来依次介绍Transformer时代的各个主流预训练模型,分别介绍三种核⼼的模型架构、每种主流模型选择的预训练任务及其独特优势,这也是目前所有主流LLM的模型基础。二、Encoder-onlyPLM代表:BERT及其优化版本
- 【Datawhale组队学习202506】YOLO-Master task02 YOLO系列发展线
来两个炸鸡腿
Datawhale组队学习学习YOLOpython深度学习
系列文章目录`文章目录系列文章目录前言V1-2015-JosephRedmonV2-2016-JosephRedmonV3-2018-JosephRedmonYOLO之父的退出V4-202004-Chien-YaoWangV5-20200609-Ultralytics公司V6-20220623-美团V7-2022-Chien-YaoWangV8-20230110-Ultralytics公司V9-2
- Datawhale YOLO Master 第1次笔记
weixin_44811994
YOLO笔记
课程链接https://github.com/datawhalechina/yolo-masterYOLO系列模型堪称算法界的《五年高考三年模拟》:代码比字典的释义还易懂:PyTorch版源码自带"防脱发"注释,连数据加载器都写着"这里可以加缓存哦~"训练自由度高过还原魔方:从640x640输入尺寸到Neck网络结构,改配置比换手机壳还方便教程比奶茶店的新品还多:GitHub星标项目能绕地球两圈,
- DataWhale-零基础网络爬虫技术(一)
我怎么又饿了呀
DatawhalePythonDataWhale网络
课程链接先给各位↓↓↓(点击即可食用.QAQDatawhale-学用AI,从此开始一、引言还是在笔记的开始,唠唠一些自己的故事十年前第一次接触网络,也可以说是第一次接触计算机的时候,那时候还是在中学阶段,那时候大家比较乐忠于玩QQ,刷一排各式各样的钻还有图标显得比较酷炫,我们班所有人都会用各种途径点亮五颜六色的钻,大家在下课吹牛的时候总会说我的途径更有效、我的价更低等等...所以那时候的年轻想法就
- DataWhale-零基础络网爬虫技术(二er数据的解析与提取)
我怎么又饿了呀
PythonDatawhale爬虫算法
课程链接先给各位↓↓↓(点击即可食用.QAQDatawhale-学用AI,从此开始一、数据的解析与提取数据提取的几种方式:re解析bs4解析xpath解析1.1正则表达式(ReuglarExperssion)RE是一种用于字符串匹配的规则描述方式。它通过特定的组合字符来定义字符串的模式,从而实现对字符串的搜索、匹配、替换等操作。Python也支持同样re的用法,需要引入模块importre。使用场
- 【Datawhale组队学习202506】YOLO-Master task01 导学课程
来两个炸鸡腿
Datawhale组队学习学习YOLO
系列文章目录task01导学课程文章目录系列文章目录前言一、计算机视觉与YOLO?二、YOLO好在哪2.1卓越性能2.2极易学习2.3模块化设计2.4开源社区活跃三、YOLOMaster教程内容介绍总结前言Datawhale是一个专注于AI与数据科学的开源组织,汇集了众多领域院校和知名企业的优秀学习者,聚合了一群有开源精神和探索精神的团队成员YOLO-Master本章学习资料:https://wv
- Datawhale组队学习 - 202505 - PyPOTS - Task01时序数据与PyPOTS
来两个炸鸡腿
学习python人工智能
系列文章目录Task01-时序数据与PyPOTS文章目录系列文章目录前言1时间序列数据1.1时间序列数据的类型1.2时间序列数据示例1.3时间序列的研究与应用方向1.3.1预测Forecasting1.3.2分类Classification1.3.3聚类Clustering1.3.4异常监测AnomalyDetection1.3.5时间序列生成Generation1.3.6插补Imputation
- 【Datawhale组队学习202506】零基础学爬虫 01 初始爬虫
来两个炸鸡腿
Datawhale组队学习学习爬虫python
系列文章目录01初始爬虫文章目录系列文章目录前言1爬虫和Python2爬虫的矛盾2.1爬虫与反爬2.2robots核心字段重要规则说明非标准扩展指令协议生效条件局限性验证工具2.3一个爬虫demo3Web请求与HTTP协议3.1一个web请求的全过程3.2判断页面源代码位置3.3HTTP协议HTTP请求HTTP响应3.4requests模块入门总结前言Datawhale是一个专注于AI与数据科学的
- Datawhale 2025年2月组队学习- 推荐系统教程FunRec #Task3
dxnb22
Datawhale学习笔记人工智能推荐算法
第二章基于向量的召回1.item2vec未完待续……2.youtubeDnn3.经典双塔模型
- Datawhale | 最新AI Agent万字综述分享!
双木的木
大模型专栏Transformer专栏深度学习拓展阅读人工智能transformer深度学习pythonchatgptpromptagent
本文来源公众号“Datawhale”,仅用于学术分享,侵权删,干货满满。原文链接:最新AIAgent万字综述分享!近日,支付宝百宝箱团队的技术负责人王月凡在Datawhale社区带来了AIAgent综述分享。从大语言模型的发展历程出发,全面分享了AIAgent现状,包括:AIAgent出现的原因、构成、核心技术、核心能力、应用场景,以及备受关注的场景落地难点。同时,在最后探讨了未来的人机交互与智能
- 全方位入门大模型应用开发,只需一招搞定:吴恩达系列课程中文教程实战指南!
AI小白熊
人工智能机器学习自然语言处理ai大模型程序员转行
随着生成式人工智能技术的迅速发展,大语言模型(LLM,LargeLanguageModel)成为了当下AI领域最炙手可热的赛道之一。如何快速、高效地掌握LLM的开发要领,成为众多开发者关注的热点。而由Datawhale团队打造的《面向开发者的大模型手册-LLMCookbook》项目,正好为有志于投身大模型开发的中文学习者提供了一套体系化、本地化的入门与实战宝典。本文将为你详细解析这个项目包含的各类
- Git 3天2K星标:Datawhale 的 Happy-LLM 项目介绍(附教程)
大语言模型
人工智能LLM大模型程序员AI大模型RAG知识库
引言在人工智能飞速发展的今天,大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)已成为技术领域的焦点。从智能写作到代码生成,LLM的应用场景不断扩展,深刻改变了我们的工作和生活方式。然而,理解这些模型的内部原理和训练过程并非易事,需要系统的学习和实践。为了帮助广大AI爱好者深入掌握大语言模型的精髓,国内最大的AI开源学习社区Datawhale推出了Happy-LLM项目。这个开源教程以
- LLM基础1_语言模型如何处理文本
激进小猪1002
语言模型人工智能自然语言处理
基于GitHub项目:https://github.com/datawhalechina/llms-from-scratch-cn工具介绍tiktoken:OpenAI开发的专业"分词器"torch:Facebook开发的强力计算引擎,相当于超级计算器理解词嵌入:给词语画"肖像"传统方法:给每个词一个编号(就像学生学号)词嵌入:给每个词画一幅多维画像(就像用颜色、形状、纹理描述一幅画),但是计算机
- LLM基础2_语言模型如何文本编码
激进小猪1002
java服务器前端
基于GitHub项目:https://github.com/datawhalechina/llms-from-scratch-cn字节对编码(BPE)上一篇博文说到为什么GPT模型不需要[PAD]和[UNK]?GPT使用更先进的字节对编码(BPE),总能将词语拆分成已知子词为什么需要BPE?简单分词器的问题:遇到新词就卡住(如"Hello")BPE的解决方案:把陌生词拆成已知的小零件BPE如何工作
- 机器学习西瓜书笔记——机器学习基本术语,模型性能指标【一】
Code思铮
机器学习笔记人工智能
西瓜书第一,二章笔记datawhale吃瓜教程task1学习笔记第一章第一张主要介绍了一些机器学习研究内容和基本术语,以及发展现状。基本术语由于有些术语过于基础,在此不做赘述大家可以去读西瓜书。1、分类任务:若模型的预测值是离散的,如“好瓜”,“坏瓜”,这是分类任务。在二分类任务中有两个标签(label)一个是正类,一个是反类2、回归任务:若模型的预测值是连续的,如“西瓜的成熟度是0.99“那么这
- 给MCP加上RAG,工具准确率提升200%,起飞~
Datawhale
Datawhale分享作者:TiantianGan、QiyaoSun编辑:PaperAgent大型语言模型(LLMs)在有效利用越来越多的外部工具(如模型上下文协议(MCP)所定义的工具)方面存在困难,这是由于提示膨胀和选择复杂性造成的。因此引入了RAG-MCP,这是一个检索增强生成框架,通过卸载工具发现来克服这一挑战。论文地址:https://arxiv.org/pdf/2505.03275提示
- Datawhale PyPOTS时间序列5月第1次笔记
weixin_44811994
笔记
课程原地址:https://github.com/WenjieDu/PyPOTS(Package地址)https://github.com/WenjieDu/BrewPOTS/tree/datawhale/202505_datawhale(Tutorial地址)2.1PyPOTS简介PyPOTS是一个专为处理部分观测时间序列(Partially-ObservedTimeSeries,简称POTS)
- Datawhale-llm-universe 第一章 LLM介绍打卡
星野yee
人工智能自然语言处理chatgptpython
第一章课程大纲:(本笔记大部分内容来自DataWhale的六月llm打卡课程,并融入了一些个人的理解以及思考)大型语言模型LLM理论简介LLM的定义和概念发展历程主要模型(如GPT-3、GPT-4、PaLM等)典型应用场景LLM的能力和特点检索增强生成RAG简介RAG的概念工作流程优势和应用与微调(Finetune)的比较环境配置Python环境安装依赖库安装虚拟环境管理JupyterNotebo
- Datawhale llm-universe Task1
programer_cao
语言模型
课程链接:课程笔记本本节内容主要是讲述大语言模型是什么、大语言模型的发展过程、现在常用的大语言模型第一节课比较偏概念,我的笔记以我自己的个人理解为主。大语言模型的奠基之作:2017年google发表AttentionisAllyouneed.这篇文章提出了transformer结构,从此llm的发展就像雨后春笋.一个重要的现象:随着模型参数量的增大,模型会出现一种类似于"自我思考自我联想"的“涌现
- 【datawhale组队学习】coze-ai-assistant TASK01
speop
学习人工智能
文章目录AI工作流CozeAgentAI工作流工作流具备了:大量的重复性任务(如内容创作、编辑、发布)和固定的业务流程(如策划、创作、审核、发布)。通过AI来标准化这些步骤,并利用工具自动执行这些流程,就可以大大提高效率。Coze智能体:基于对话的AI项目,它通过对话方式接收用户的输入,由大模型自动调用插件或工作流等方式执行用户指定的业务流程,并生成最终的回复。应用:应用是指利用大模型技术开发的应
- DataWhale AI春训营-AI+生命科学学习笔记
Mmiraclez
人工智能学习笔记
赛题的核心是IDRs预测问题,需要参赛者基于给定的蛋白质序列信息,准确预测蛋白质的内在无序区域。数据标注方式:序列标注:参赛者需要对每个氨基酸位置进行标注,判断该位置是否属于无序区域。标注方式:使用二进制标签(0或1)表示每个氨基酸是否属于无序区域。例如:{'id':'disordered_protein_0','sequence':'MKQFGLAAFDELKDGKYNDVNKTILEKQSVE
- mongodb3.03开启认证
21jhf
mongodb
下载了最新mongodb3.03版本,当使用--auth 参数命令行开启mongodb用户认证时遇到很多问题,现总结如下:
(百度上搜到的基本都是老版本的,看到db.addUser的就是,请忽略)
Windows下我做了一个bat文件,用来启动mongodb,命令行如下:
mongod --dbpath db\data --port 27017 --directoryperdb --logp
- 【Spark103】Task not serializable
bit1129
Serializable
Task not serializable是Spark开发过程最令人头疼的问题之一,这里记录下出现这个问题的两个实例,一个是自己遇到的,另一个是stackoverflow上看到。等有时间了再仔细探究出现Task not serialiazable的各种原因以及出现问题后如何快速定位问题的所在,至少目前阶段碰到此类问题,没有什么章法
1.
package spark.exampl
- 你所熟知的 LRU(最近最少使用)
dalan_123
java
关于LRU这个名词在很多地方或听说,或使用,接下来看下lru缓存回收的实现
1、大体的想法
a、查询出最近最晚使用的项
b、给最近的使用的项做标记
通过使用链表就可以完成这两个操作,关于最近最少使用的项只需要返回链表的尾部;标记最近使用的项,只需要将该项移除并放置到头部,那么难点就出现 你如何能够快速在链表定位对应的该项?
这时候多
- Javascript 跨域
周凡杨
JavaScriptjsonp跨域cross-domain
 
- linux下安装apache服务器
g21121
apache
安装apache
下载windows版本apache,下载地址:http://httpd.apache.org/download.cgi
1.windows下安装apache
Windows下安装apache比较简单,注意选择路径和端口即可,这里就不再赘述了。 2.linux下安装apache:
下载之后上传到linux的相关目录,这里指定为/home/apach
- FineReport的JS编辑框和URL地址栏语法简介
老A不折腾
finereportweb报表报表软件语法总结
JS编辑框:
1.FineReport的js。
作为一款BS产品,browser端的JavaScript是必不可少的。
FineReport中的js是已经调用了finereport.js的。
大家知道,预览报表时,报表servlet会将cpt模板转为html,在这个html的head头部中会引入FineReport的js,这个finereport.js中包含了许多内置的fun
- 根据STATUS信息对MySQL进行优化
墙头上一根草
status
mysql 查看当前正在执行的操作,即正在执行的sql语句的方法为:
show processlist 命令
mysql> show global status;可以列出MySQL服务器运行各种状态值,我个人较喜欢的用法是show status like '查询值%';一、慢查询mysql> show variab
- 我的spring学习笔记7-Spring的Bean配置文件给Bean定义别名
aijuans
Spring 3
本文介绍如何给Spring的Bean配置文件的Bean定义别名?
原始的
<bean id="business" class="onlyfun.caterpillar.device.Business">
<property name="writer">
<ref b
- 高性能mysql 之 性能剖析
annan211
性能mysqlmysql 性能剖析剖析
1 定义性能优化
mysql服务器性能,此处定义为 响应时间。
在解释性能优化之前,先来消除一个误解,很多人认为,性能优化就是降低cpu的利用率或者减少对资源的使用。
这是一个陷阱。
资源时用来消耗并用来工作的,所以有时候消耗更多的资源能够加快查询速度,保持cpu忙绿,这是必要的。很多时候发现
编译进了新版本的InnoDB之后,cpu利用率上升的很厉害,这并不
- 主外键和索引唯一性约束
百合不是茶
索引唯一性约束主外键约束联机删除
目标;第一步;创建两张表 用户表和文章表
第二步;发表文章
1,建表;
---用户表 BlogUsers
--userID唯一的
--userName
--pwd
--sex
create
- 线程的调度
bijian1013
java多线程thread线程的调度java多线程
1. Java提供一个线程调度程序来监控程序中启动后进入可运行状态的所有线程。线程调度程序按照线程的优先级决定应调度哪些线程来执行。
2. 多数线程的调度是抢占式的(即我想中断程序运行就中断,不需要和将被中断的程序协商)
a) 
- 查看日志常用命令
bijian1013
linux命令unix
一.日志查找方法,可以用通配符查某台主机上的所有服务器grep "关键字" /wls/applogs/custom-*/error.log
二.查看日志常用命令1.grep '关键字' error.log:在error.log中搜索'关键字'2.grep -C10 '关键字' error.log:显示关键字前后10行记录3.grep '关键字' error.l
- 【持久化框架MyBatis3一】MyBatis版HelloWorld
bit1129
helloworld
MyBatis这个系列的文章,主要参考《Java Persistence with MyBatis 3》。
样例数据
本文以MySQL数据库为例,建立一个STUDENTS表,插入两条数据,然后进行单表的增删改查
CREATE TABLE STUDENTS
(
stud_id int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
- 【Hadoop十五】Hadoop Counter
bit1129
hadoop
1. 只有Map任务的Map Reduce Job
File System Counters
FILE: Number of bytes read=3629530
FILE: Number of bytes written=98312
FILE: Number of read operations=0
FILE: Number of lar
- 解决Tomcat数据连接池无法释放
ronin47
tomcat 连接池 优化
近段时间,公司的检测中心报表系统(SMC)的开发人员时不时找到我,说用户老是出现无法登录的情况。前些日子因为手头上 有Jboss集群的测试工作,发现用户不能登录时,都是在Tomcat中将这个项目Reload一下就好了,不过只是治标而已,因为大概几个小时之后又会 再次出现无法登录的情况。
今天上午,开发人员小毛又找到我,要我协助将这个问题根治一下,拖太久用户难保不投诉。
简单分析了一
- java-75-二叉树两结点的最低共同父结点
bylijinnan
java
import java.util.LinkedList;
import java.util.List;
import ljn.help.*;
public class BTreeLowestParentOfTwoNodes {
public static void main(String[] args) {
/*
* node data is stored in
- 行业垂直搜索引擎网页抓取项目
carlwu
LuceneNutchHeritrixSolr
公司有一个搜索引擎项目,希望各路高人有空来帮忙指导,谢谢!
这是详细需求:
(1) 通过提供的网站地址(大概100-200个网站),网页抓取程序能不断抓取网页和其它类型的文件(如Excel、PDF、Word、ppt及zip类型),并且程序能够根据事先提供的规则,过滤掉不相干的下载内容。
(2) 程序能够搜索这些抓取的内容,并能对这些抓取文件按照油田名进行分类,然后放到服务器不同的目录中。
- [通讯与服务]在总带宽资源没有大幅增加之前,不适宜大幅度降低资费
comsci
资源
降低通讯服务资费,就意味着有更多的用户进入,就意味着通讯服务提供商要接待和服务更多的用户,在总体运维成本没有由于技术升级而大幅下降的情况下,这种降低资费的行为将导致每个用户的平均带宽不断下降,而享受到的服务质量也在下降,这对用户和服务商都是不利的。。。。。。。。
&nbs
- Java时区转换及时间格式
Cwind
java
本文介绍Java API 中 Date, Calendar, TimeZone和DateFormat的使用,以及不同时区时间相互转化的方法和原理。
问题描述:
向处于不同时区的服务器发请求时需要考虑时区转换的问题。譬如,服务器位于东八区(北京时间,GMT+8:00),而身处东四区的用户想要查询当天的销售记录。则需把东四区的“今天”这个时间范围转换为服务器所在时区的时间范围。
- readonly,只读,不可用
dashuaifu
jsjspdisablereadOnlyreadOnly
readOnly 和 readonly 不同,在做js开发时一定要注意函数大小写和jsp黄线的警告!!!我就经历过这么一件事:
使用readOnly在某些浏览器或同一浏览器不同版本有的可以实现“只读”功能,有的就不行,而且函数readOnly有黄线警告!!!就这样被折磨了不短时间!!!(期间使用过disable函数,但是发现disable函数之后后台接收不到前台的的数据!!!)
- LABjs、RequireJS、SeaJS 介绍
dcj3sjt126com
jsWeb
LABjs 的核心是 LAB(Loading and Blocking):Loading 指异步并行加载,Blocking 是指同步等待执行。LABjs 通过优雅的语法(script 和 wait)实现了这两大特性,核心价值是性能优化。LABjs 是一个文件加载器。RequireJS 和 SeaJS 则是模块加载器,倡导的是一种模块化开发理念,核心价值是让 JavaScript 的模块化开发变得更
- [应用结构]入口脚本
dcj3sjt126com
PHPyii2
入口脚本
入口脚本是应用启动流程中的第一环,一个应用(不管是网页应用还是控制台应用)只有一个入口脚本。终端用户的请求通过入口脚本实例化应用并将将请求转发到应用。
Web 应用的入口脚本必须放在终端用户能够访问的目录下,通常命名为 index.php,也可以使用 Web 服务器能定位到的其他名称。
控制台应用的入口脚本一般在应用根目录下命名为 yii(后缀为.php),该文
- haoop shell命令
eksliang
hadoophadoop shell
cat
chgrp
chmod
chown
copyFromLocal
copyToLocal
cp
du
dus
expunge
get
getmerge
ls
lsr
mkdir
movefromLocal
mv
put
rm
rmr
setrep
stat
tail
test
text
- MultiStateView不同的状态下显示不同的界面
gundumw100
android
只要将指定的view放在该控件里面,可以该view在不同的状态下显示不同的界面,这对ListView很有用,比如加载界面,空白界面,错误界面。而且这些见面由你指定布局,非常灵活。
PS:ListView虽然可以设置一个EmptyView,但使用起来不方便,不灵活,有点累赘。
<com.kennyc.view.MultiStateView xmlns:android=&qu
- jQuery实现页面内锚点平滑跳转
ini
JavaScripthtmljqueryhtml5css
平时我们做导航滚动到内容都是通过锚点来做,刷的一下就直接跳到内容了,没有一丝的滚动效果,而且 url 链接最后会有“小尾巴”,就像#keleyi,今天我就介绍一款 jquery 做的滚动的特效,既可以设置滚动速度,又可以在 url 链接上没有“小尾巴”。
效果体验:http://keleyi.com/keleyi/phtml/jqtexiao/37.htmHTML文件代码:
&
- kafka offset迁移
kane_xie
kafka
在早前的kafka版本中(0.8.0),offset是被存储在zookeeper中的。
到当前版本(0.8.2)为止,kafka同时支持offset存储在zookeeper和offset manager(broker)中。
从官方的说明来看,未来offset的zookeeper存储将会被弃用。因此现有的基于kafka的项目如果今后计划保持更新的话,可以考虑在合适
- android > 搭建 cordova 环境
mft8899
android
1 , 安装 node.js
http://nodejs.org
node -v 查看版本
2, 安装 npm
可以先从 https://github.com/isaacs/npm/tags 下载 源码 解压到
- java封装的比较器,比较是否全相同,获取不同字段名字
qifeifei
非常实用的java比较器,贴上代码:
import java.util.HashSet;
import java.util.List;
import java.util.Set;
import net.sf.json.JSONArray;
import net.sf.json.JSONObject;
import net.sf.json.JsonConfig;
i
- 记录一些函数用法
.Aky.
位运算PHP数据库函数IP
高手们照旧忽略。
想弄个全天朝IP段数据库,找了个今天最新更新的国内所有运营商IP段,copy到文件,用文件函数,字符串函数把玩下。分割出startIp和endIp这样格式写入.txt文件,直接用phpmyadmin导入.csv文件的形式导入。(生命在于折腾,也许你们觉得我傻X,直接下载人家弄好的导入不就可以,做自己的菜鸟,让别人去说吧)
当然用到了ip2long()函数把字符串转为整型数
- sublime text 3 rust
wudixiaotie
Sublime Text
1.sublime text 3 => install package => Rust
2.cd ~/.config/sublime-text-3/Packages
3.mkdir rust
4.git clone https://github.com/sp0/rust-style
5.cd rust-style
6.cargo build --release
7.ctrl