- 巨头开源的背后,是价格战还是价值战?
CSDN资讯
开源
当巨头们纷纷开源自家模型,他们背后的博弈是什么?放眼全球,谷歌在发布其王牌模型Gemini2.5Pro时,选择开源其衍生的轻量级模型Gemma,Meta的LLaMA虽名为开源,却始终带着商业限制的“镣铐”……他们小心谨慎地通过开源开放吸引全球开发者的关注,同时却牢牢掌控核心能力与商业变现路径。回到国内,从阿里通义千问全尺寸开源到DeepSeek的一鸣惊人,再到前几天百度开源其主力模型文心4.5。中
- 千亿参数大模型轻量化实战:手机端LLM推理加速300%方案
前言前些天发现了一个巨牛的人工智能免费学习网站,通俗易懂,风趣幽默,忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站《千亿参数大模型轻量化实战:手机端LLM推理加速300%方案》副标题:2025实测骁龙8Gen4+FP4稀疏量化技术,70B模型推理延迟低至127ms,重构移动端AI天花板封面图:[高通骁龙8Gen4芯片显微照片与Llama3-70B手机端运行界面对比图,右上角标注「实测延迟:127ms/tok
- 【LLaMA 3实战:检索增强】13、LLaMA 3+RAG精准问答系统优化全指南:从检索增强到可信度提升实战
无心水
LLaMA3模型实战专栏llamaLLaMA3对话能力全解析LLaMA3AI大模型LLaMa3实战程序员的AI开发第一课AI入门
一、RAG赋能LLaMA问答系统的核心价值与瓶颈突破(一)准确性提升的三大核心挑战问题类型典型表现传统方案局限RAG+LLaMA3解决方案知识滞后型错误回答包含过时技术细节依赖模型预训练更新动态检索最新文档库上下文误解曲解问题意图或检索内容固定分块导致语义断裂语义感知分块+动态查询扩展事实幻觉虚构不存在的概念或数据缺乏外部事实校验溯源标注+多模型交叉验证(二)RAG与LLaMA3的协同优势动态知识
- 基于llama-factory+ollama+vllm加速大模型训推生产
zwxu_
大模型专栏llama人工智能大模型
目录一、名称解释1.1产品定义二、llama-factory工具使用2.1基础镜像2.2、模型训练2.2.1以Qwen2.5-7B-Instruct为例
- LoRA 实战指南:NLP 与 CV 场景的高效微调方法全解析
fairymt
产品经理的AI秘籍自然语言处理人工智能机器学习
大模型已成AI应用的“标配”,但高昂的训练和部署成本让很多企业望而却步。LoRA(Low-RankAdaptation)作为一种轻量级微调方案,正成为NLP与CV场景中低成本定制的利器。本文详细通过详细介绍LoRA的核心原理、在文本与图像任务中的应用场景、主流工具框架与实践方式,帮助你快速掌握这项高性价比技术。国产生态实战:基于LLaMA-Factory+DeepSeek+LoRA+FastAPI
- AI:微调框架 LLaMA-Factory(Large Language Model Factory)
xyzroundo
AI人工智能llama语言模型sftllama-factoryAI
LLaMA-Factory(LargeLanguageModelFactory)是由北航团队开源的高效大语言模型(LLM)微调框架,旨在简化大型语言模型的定制化训练流程,支持超过100种主流模型和多种先进微调技术。以下从核心功能、安装部署、微调流程和应用场景四个方面详细介绍:一、核心功能与特点广泛的模型支持支持LLaMA3、Mistral、Qwen、ChatGLM、Gemma、Phi、Yi、Bai
- 【LLaMA 3实战】3、LLaMA 3长文本处理终极指南:从128K上下文到百万级文档实战
无心水
LLaMA3模型实战专栏LLaMALLaMA3长文本处理MetaAI大模型CSDN技术干货LLaMA3前沿模型实战
引言:长文本处理的技术跃迁当LLaMA3将上下文窗口扩展至128Ktokens(约8万字),长文本处理技术迎来了革命性突破。这不仅意味着模型能处理更复杂的文档,更开启了"全局认知"的新可能——从法律合同的全条款审查到代码仓库的跨文件重构,从金融报告的时序分析到医疗病历的全周期追踪。本文将系统拆解LLaMA3长文本能力的技术内核,提供工程级优化方案与实战技巧,助你突破长文本处理的算力瓶颈与应用边界。
- 【LLaMA 3实战】2、LLaMA 3对话能力全解析:从架构革新到多智能体实战指南
无心水
LLaMA3模型实战专栏llamaLLaMA3对话能力全解析LLaMA3AI大模型多智能体CSDN技术干货Meta
引言:LLaMA3对话能力的革命性突破当Meta发布LLaMA3时,其对话能力的跃升重新定义了开源大模型的边界。这款拥有128K上下文窗口的开源模型,不仅在MT-Bench评测中超越GPT-3.5,更通过分组查询注意力(GQA)等架构创新,实现了推理速度30%的提升。本文将从底层架构到应用实战,系统拆解LLaMA3对话能力的技术奥秘,包含核心机制解析、训练策略、工程优化及多智能体系统开发,助你全面
- 【LLaMA 3实战】6、LLaMA 3上下文学习指南:从少样本提示到企业级应用实战
无心水
LLaMA3模型实战专栏llamaLLaMA3实战LLaMa3上下文AI入门程序员的AI开发第一课人工智能AI
一、上下文学习(ICL)的技术本质与LLaMA3突破(一)ICL的核心原理与模型机制上下文学习(In-ContextLearning)的本质是通过提示词激活预训练模型的元学习能力,使模型无需微调即可适应新任务。LLaMA3的ICL架构通过以下机制实现突破:任务抽象:从示例中提取输入输出映射规则,如情感分析中的正负向判断模式模式泛化:将规则迁移到新输入,支持跨领域知识迁移动态适应:实时调整注意力分布
- 本地运行大型语言模型(LLM)的实践指南
yunwu12777
语言模型人工智能自然语言处理
技术背景介绍近年来,项目如llama.cpp、Ollama、GPT4All等的流行标志着在本地设备上运行大型语言模型(LLM)的需求日益增长。选择在本地运行LLM,至少有两个重要的好处:隐私和成本。隐私上,数据不需要发送到第三方,避免了商业服务条款的限制;成本方面,无需支付推理费用,尤其是对于那些需要大量计算的应用,如长时间的模拟和总结。核心原理解析在本地运行LLM,需要准备以下几个条件:开源LL
- AIGC领域Prompt工程:原理、方法与行业应用
AI天才研究院
ChatGPT计算AI大模型应用入门实战与进阶AIGCpromptai
AIGC领域Prompt工程:原理、方法与行业应用关键词:Prompt工程、大语言模型(LLM)、提示设计、少样本学习、AIGC应用、思维链(CoT)、提示优化摘要:随着AIGC(人工智能生成内容)技术的爆发式发展,大语言模型(如GPT-4、LLaMA、通义千问)的性能已达到前所未有的高度。然而,模型的强大能力能否被充分释放,很大程度上依赖于"提示(Prompt)"的设计质量。本文系统解析Prom
- 微调大语言模型(生成任务),怎么评估它到底“变好”了?
茫茫人海一粒沙
语言模型人工智能自然语言处理
随着大语言模型(如GPT、LLaMA)的广泛应用,越来越多团队开始基于它们做微调,定制符合自己业务需求的模型。微调虽能让模型更贴合任务,但评估是否真的“变好”却不是简单的事。本文将系统介绍微调过程中和微调完成后,如何科学有效地评估模型效果,帮助你用对指标,做出准确判断。一、微调时的评估:关注训练过程中的模型表现1.验证集Loss(ValidationLoss)微调训练时,我们会准备一部分数据作为验
- LLaMA Factory 微调后,迁移模型
激进小猪1002
llamallamafactory人工智能python
方法1:使用HuggingFaceHub(最推荐)fromtransformersimportAutoModelForCausalLM,AutoTokenizer#在源服务器上保存模型到Hubmodel.push_to_hub("your-username/your-model-name")tokenizer.push_to_hub("your-username/your-model-name")
- 开源浪潮之巅:当前最热门的开源项目全景图
万能小贤哥
开源
开源世界活力澎湃,无数项目推动着技术边界。以下精选当前最受关注、社区活跃的热门开源项目,涵盖人工智能、开发工具、基础设施等关键领域:一、人工智能与机器学习:引领创新前沿Llama系列(MetaAI):核心价值:Meta开源的大语言模型家族(Llama2,Llama3),性能媲美顶尖闭源模型。提供多种规模版本,支持商用,极大降低了企业和研究者使用先进LLM的门槛。热度体现:GitHub星标飞速增长,
- 如何使本地大模型拥有联网搜索的能力?
SugarPPig
人工智能人工智能
要让本地部署的大模型(如DeepSeek、LLaMA、ChatGLM等)具备联网搜索能力,需要将模型与外部工具结合,通过API调用、插件或代理机制实现实时信息获取。以下是具体实现方案:一、核心实现思路工具调用机制:为大模型添加调用搜索引擎API的能力工作流程:用户提问→模型判断是否需要搜索→调用搜索API→解析搜索结果→生成最终回答技术架构分层:交互层:接收用户包含实时信息需求的query决策层:
- LLama-Factory 遇到的问题
目录一、LLama-Factory安装二、LLama-Factory遇到的问题(一)包不兼容问题(二)使用文件路径,加载模型一、LLama-Factory安装参考官网介绍:https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory二、LLama-Factory遇到的问题(一)包不兼容问题按照提示安装对应的版本,只要不相互冲突即可(二)使用文件路径,加载模型1.提示:NameE
- 大模型应用10种架构模式全解析:从理论到实战的技术指南
ai大模型雪糕
架构人工智能学习ai大模型大模型资料分享大模型评估人工智能
近年来,以GPT-4、LLaMA、PaLM为代表的大模型彻底改变了人工智能的应用范式。然而,如何高效地将这些“庞然大物”落地到实际业务中,仍是开发者面临的核心挑战。本文系统梳理了10种主流架构模式,涵盖模型优化、工程部署、多模态融合等关键场景,并提供代码示例与选型建议。一、架构模式全景图在深入细节前,先通过一张表格快速了解各模式的核心价值:架构模式核心目标典型场景开源工具案例端到端微调最大化任务性
- 如何在Spring AI中配置多模型切换
友莘居士
spring-ai人工智能java模型切换
在SpringAI中配置多模型切换(例如同时使用OpenAI、Gemini或本地Llama2),可以通过Bean别名或动态运行时选择实现。以下是详细配置步骤和示例代码:1.多模型切换方案对比方案适用场景优点缺点Bean别名注入编译时确定模型简单直观,类型安全需提前定义所有模型动态运行时选择运行时根据条件切换模型灵活,支持动态配置需手动管理模型实例工厂模式封装需要统一接口调用不同模型代码解耦,易于扩
- 15.2 LLaMA 3面试模拟神器:动态难度调节+实时反馈,大厂通过率提升90%
少林码僧
llama面试职场和发展langchain人工智能语言模型
LLaMA3面试模拟神器:动态难度调节+实时反馈,大厂通过率提升90%关键词:对话系统设计、场景化提示工程、LLaMA3微调、多轮对话管理、面试模拟Agent技术面试场景Agent设计核心逻辑通过多阶段对话流程控制和动态难度调节实现真实面试模拟,技术架构包含:
- 灵哥教你玩转Llama3:解决NCCL缺失问题
灵哥讲AI
LLM机器学习llama机器学习nlp
解决NCCL缺失问题有很多小伙伴私信灵哥:官网的llama3模型用不了,运行会报错灵哥按照官网给的启动命令,确实启动不了torchrun--nproc_per_node1example_chat_completion.py\--ckpt_dirMeta-Llama-3-8B-Instruct/\--tokenizer_pathMeta-Llama-3-8B-Instruct/tokenizer.m
- 当AI拥有空间直觉:SpatialLM如何让机器“看懂”三维世界?
遇见小码
AI棱镜实验室人工智能开源
开源地址:https://huggingface.co/manycore-research/SpatialLM-Llama-1B你是否想象过,只需用手机拍一段视频,AI就能像人类一样理解房间的布局、家具的位置,甚至预测柜门打开的方向?这正是群核科技开源的SpatialLM所实现的能力——它让机器第一次拥有了“空间直觉”,能够从普通视频中解析物理世界的三维逻辑,成为机器人、自动驾驶等领域的“空间翻译
- Ollama常用命令
大模型老炮
ai人工智能深度学习机器学习语言模型
1、下载OllamaLinux系统的安装命令如下:curl-fsSLhttps://ollama.com/install.sh|sh2、进入llama3运行环境:ollamarunllama33、启动服务:ollamaserve首次启动可能会出现以下两个提示:Couldn’tfind‘/home/用户名/.ollama/id_ed25519’.Generatingnewprivatekey.该提示
- 15.3 LLaMA 3+LangChain实战:智能点餐Agent多轮对话设计落地,订单准确率提升90%!
少林码僧
llamalangchainwindows人工智能语言模型机器学习
LLaMA3+LangChain实战:智能点餐Agent多轮对话设计落地,订单准确率提升90%!关键词:多轮对话设计、场景化提示工程、LLaMA3微调、LangChainAgent、饭店点餐场景建模饭店点餐场景的Agent方案设计通过分层架构实现复杂场景对话控制,系统设计包含5个核心模块:点餐咨询订单修改支付咨询用户输入意图识别菜品推荐订单管理支付流程多轮对话管理外部系统集成响应生成1.场景分析与
- Unity中实现HybridCLR热更新
Hello Bug.
#Unity相关技术unity游戏引擎
一:前言HybridCLR又称作huatuo(华佗)、wolong(卧龙)热更方案,底层是C++编写的,是一种热更新方案,与Lua、ILRuntime等都是不同的热更方案HybridCLR扩充了il2cpp的代码,使它由纯AOTruntime变成AOT+Interpreter混合runtime,进而支持动态加载assembly,实现热更新HybridCLR官网HybridCLR热更原理IOS不允许
- 二、【LLaMA-Factory实战】数据工程全流程:从格式规范到高质量数据集构建
陈奕昆
大模型微调教程llamapython前端人工智能大模型微调
一、引言在大模型微调中,数据质量直接决定模型性能。LLaMA-Factory提供了完整的数据工程工具链,支持从数据格式规范到清洗增强、注册验证的全流程管理。本文结合结构图、实战代码和生产级经验,带您掌握构建高质量数据集的核心技术。二、数据工程核心架构图原始数据数据格式规范Alpaca格式多模态格式自定义格式规范数据清洗增强相似度去重噪声过滤合成数据生成优质数据注册验证数据集注册格式校验质量评估训练
- LLaMA-Factory多模态训练:从文本到图像的综合应用
CarlowZJ
AI应用落地+大模型微调llama人工智能LLaMA-Factory
摘要本文深入探讨了LLaMA-Factory框架中的多模态训练技术。从基础的文本-图像对齐到复杂的多模态理解,全面介绍了如何利用LLaMA-Factory进行多模态模型的训练和优化。通过详细的代码示例和实战案例,帮助读者掌握多模态训练的核心概念和最佳实践,实现文本和图像的深度融合。目录多模态训练基础数据准备与处理模型架构设计训练策略优化实战案例分析
- 【LLaMA-Factory 实战系列】一、数据准备篇 - 从文本到多模态的完整流程
Zhijun.li@Studio
llama人工智能llama-factory多模态大模型视觉大语言模型
【LLaMA-Factory实战系列】一、数据准备篇-从文本到多模态的完整流程1.引言2.LLaMA-Factory数据格式概述2.1Alpaca格式2.2ShareGPT格式3.文本数据准备3.1Alpaca格式示例3.2ShareGPT格式示例3.3预训练数据格式4.多模态数据准备4.1图像数据准备4.2视频数据准备4.3音频数据准备5.多模态实战案例:Pokemon数据集处理5.1完整代码(
- 输入GSM8K数据集对Llama2-int4模型进行性能评估
Nnbwbyhxy
语言模型
思路:逐条输入GSM8K数据集获得模型输出并于数据集中的回答进行比对fromllama_cppimportLlama#从llama_cpp导入Llama类,用于加载并调用Llama模型importtime#导入time模块用于时间测量importpandasaspd#导入pandas用于数据处理,尤其是读取和操作Parquet文件fromsklearn.metricsimportaccuracy_
- 大模型学习路线:这会是你见过最全最新的大模型学习路线【2025最新】
大模型入门学习
学习人工智能产品经理大模型AI产品经理程序员大模型学习
大模型学习路线建议先从主流的Llama开始,然后选用中文的Qwen/Baichuan/ChatGLM,先快速上手体验prompt工程,然后再学习其架构,跑微调脚本如果要深入学习,建议再按以下步骤,从更基础的GPT和BERT学起,因为底层是相通的,而且实际落地到一个系统中,应该也是大模型结合小模型(大模型在做判别性的任务上,比BERT优势不是特别大)可以参考如下方案,按需学习。一、简述按个人偏好总结
- 大模型系列——VLLM 部署 当前最火大模型llama4
猫猫姐
大模型人工智能大模型llama4
大模型——VLLM部署当前最火大模型llama4最近llama4火车圈了,不愧是大模型界的当红炸子鸡,号称宇宙最强大模型,这里我们快速尝鲜,看看怎么快速部署,首先我们需要知道当前的llama4是没有办法用ollama部署的,因为llama4的文件格式的问题,如果你想ollama部署,那需要自己转成ollama可以支持的格式huggingface配置因为llama4的模型文件现在发不在了huggin
- 开发者关心的那些事
圣子足道
ios游戏编程apple支付
我要在app里添加IAP,必须要注册自己的产品标识符(product identifiers)。产品标识符是什么?
产品标识符(Product Identifiers)是一串字符串,它用来识别你在应用内贩卖的每件商品。App Store用产品标识符来检索产品信息,标识符只能包含大小写字母(A-Z)、数字(0-9)、下划线(-)、以及圆点(.)。你可以任意排列这些元素,但我们建议你创建标识符时使用
- 负载均衡器技术Nginx和F5的优缺点对比
bijian1013
nginxF5
对于数据流量过大的网络中,往往单一设备无法承担,需要多台设备进行数据分流,而负载均衡器就是用来将数据分流到多台设备的一个转发器。
目前有许多不同的负载均衡技术用以满足不同的应用需求,如软/硬件负载均衡、本地/全局负载均衡、更高
- LeetCode[Math] - #9 Palindrome Number
Cwind
javaAlgorithm题解LeetCodeMath
原题链接:#9 Palindrome Number
要求:
判断一个整数是否是回文数,不要使用额外的存储空间
难度:简单
分析:
题目限制不允许使用额外的存储空间应指不允许使用O(n)的内存空间,O(1)的内存用于存储中间结果是可以接受的。于是考虑将该整型数反转,然后与原数字进行比较。
注:没有看到有关负数是否可以是回文数的明确结论,例如
- 画图板的基本实现
15700786134
画图板
要实现画图板的基本功能,除了在qq登陆界面中用到的组件和方法外,还需要添加鼠标监听器,和接口实现。
首先,需要显示一个JFrame界面:
public class DrameFrame extends JFrame { //显示
- linux的ps命令
被触发
linux
Linux中的ps命令是Process Status的缩写。ps命令用来列出系统中当前运行的那些进程。ps命令列出的是当前那些进程的快照,就是执行ps命令的那个时刻的那些进程,如果想要动态的显示进程信息,就可以使用top命令。
要对进程进行监测和控制,首先必须要了解当前进程的情况,也就是需要查看当前进程,而 ps 命令就是最基本同时也是非常强大的进程查看命令。使用该命令可以确定有哪些进程正在运行
- Android 音乐播放器 下一曲 连续跳几首歌
肆无忌惮_
android
最近在写安卓音乐播放器的时候遇到个问题。在MediaPlayer播放结束时会回调
player.setOnCompletionListener(new OnCompletionListener() {
@Override
public void onCompletion(MediaPlayer mp) {
mp.reset();
Log.i("H
- java导出txt文件的例子
知了ing
javaservlet
代码很简单就一个servlet,如下:
package com.eastcom.servlet;
import java.io.BufferedOutputStream;
import java.io.IOException;
import java.net.URLEncoder;
import java.sql.Connection;
import java.sql.Resu
- Scala stack试玩, 提高第三方依赖下载速度
矮蛋蛋
scalasbt
原文地址:
http://segmentfault.com/a/1190000002894524
sbt下载速度实在是惨不忍睹, 需要做些配置优化
下载typesafe离线包, 保存为ivy本地库
wget http://downloads.typesafe.com/typesafe-activator/1.3.4/typesafe-activator-1.3.4.zip
解压r
- phantomjs安装(linux,附带环境变量设置) ,以及casperjs安装。
alleni123
linuxspider
1. 首先从官网
http://phantomjs.org/下载phantomjs压缩包,解压缩到/root/phantomjs文件夹。
2. 安装依赖
sudo yum install fontconfig freetype libfreetype.so.6 libfontconfig.so.1 libstdc++.so.6
3. 配置环境变量
vi /etc/profil
- JAVA IO FileInputStream和FileOutputStream,字节流的打包输出
百合不是茶
java核心思想JAVA IO操作字节流
在程序设计语言中,数据的保存是基本,如果某程序语言不能保存数据那么该语言是不可能存在的,JAVA是当今最流行的面向对象设计语言之一,在保存数据中也有自己独特的一面,字节流和字符流
1,字节流是由字节构成的,字符流是由字符构成的 字节流和字符流都是继承的InputStream和OutPutStream ,java中两种最基本的就是字节流和字符流
类 FileInputStream
- Spring基础实例(依赖注入和控制反转)
bijian1013
spring
前提条件:在http://www.springsource.org/download网站上下载Spring框架,并将spring.jar、log4j-1.2.15.jar、commons-logging.jar加载至工程1.武器接口
package com.bijian.spring.base3;
public interface Weapon {
void kil
- HR看重的十大技能
bijian1013
提升能力HR成长
一个人掌握何种技能取决于他的兴趣、能力和聪明程度,也取决于他所能支配的资源以及制定的事业目标,拥有过硬技能的人有更多的工作机会。但是,由于经济发展前景不确定,掌握对你的事业有所帮助的技能显得尤为重要。以下是最受雇主欢迎的十种技能。 一、解决问题的能力 每天,我们都要在生活和工作中解决一些综合性的问题。那些能够发现问题、解决问题并迅速作出有效决
- 【Thrift一】Thrift编译安装
bit1129
thrift
什么是Thrift
The Apache Thrift software framework, for scalable cross-language services development, combines a software stack with a code generation engine to build services that work efficiently and s
- 【Avro三】Hadoop MapReduce读写Avro文件
bit1129
mapreduce
Avro是Doug Cutting(此人绝对是神一般的存在)牵头开发的。 开发之初就是围绕着完善Hadoop生态系统的数据处理而开展的(使用Avro作为Hadoop MapReduce需要处理数据序列化和反序列化的场景),因此Hadoop MapReduce集成Avro也就是自然而然的事情。
这个例子是一个简单的Hadoop MapReduce读取Avro格式的源文件进行计数统计,然后将计算结果
- nginx定制500,502,503,504页面
ronin47
nginx 错误显示
server {
listen 80;
error_page 500/500.html;
error_page 502/502.html;
error_page 503/503.html;
error_page 504/504.html;
location /test {return502;}}
配置很简单,和配
- java-1.二叉查找树转为双向链表
bylijinnan
二叉查找树
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
public class BSTreeToLinkedList {
/*
把二元查找树转变成排序的双向链表
题目:
输入一棵二元查找树,将该二元查找树转换成一个排序的双向链表。
要求不能创建任何新的结点,只调整指针的指向。
10
/ \
6 14
/ \
- Netty源码学习-HTTP-tunnel
bylijinnan
javanetty
Netty关于HTTP tunnel的说明:
http://docs.jboss.org/netty/3.2/api/org/jboss/netty/channel/socket/http/package-summary.html#package_description
这个说明有点太简略了
一个完整的例子在这里:
https://github.com/bylijinnan
- JSONUtil.serialize(map)和JSON.toJSONString(map)的区别
coder_xpf
jqueryjsonmapval()
JSONUtil.serialize(map)和JSON.toJSONString(map)的区别
数据库查询出来的map有一个字段为空
通过System.out.println()输出 JSONUtil.serialize(map): {"one":"1","two":"nul
- Hibernate缓存总结
cuishikuan
开源sshjavawebhibernate缓存三大框架
一、为什么要用Hibernate缓存?
Hibernate是一个持久层框架,经常访问物理数据库。
为了降低应用程序对物理数据源访问的频次,从而提高应用程序的运行性能。
缓存内的数据是对物理数据源中的数据的复制,应用程序在运行时从缓存读写数据,在特定的时刻或事件会同步缓存和物理数据源的数据。
二、Hibernate缓存原理是怎样的?
Hibernate缓存包括两大类:Hib
- CentOs6
dalan_123
centos
首先su - 切换到root下面1、首先要先安装GCC GCC-C++ Openssl等以来模块:yum -y install make gcc gcc-c++ kernel-devel m4 ncurses-devel openssl-devel2、再安装ncurses模块yum -y install ncurses-develyum install ncurses-devel3、下载Erang
- 10款用 jquery 实现滚动条至页面底端自动加载数据效果
dcj3sjt126com
JavaScript
无限滚动自动翻页可以说是web2.0时代的一项堪称伟大的技术,它让我们在浏览页面的时候只需要把滚动条拉到网页底部就能自动显示下一页的结果,改变了一直以来只能通过点击下一页来翻页这种常规做法。
无限滚动自动翻页技术的鼻祖是微博的先驱:推特(twitter),后来必应图片搜索、谷歌图片搜索、google reader、箱包批发网等纷纷抄袭了这一项技术,于是靠滚动浏览器滚动条
- ImageButton去边框&Button或者ImageButton的背景透明
dcj3sjt126com
imagebutton
在ImageButton中载入图片后,很多人会觉得有图片周围的白边会影响到美观,其实解决这个问题有两种方法
一种方法是将ImageButton的背景改为所需要的图片。如:android:background="@drawable/XXX"
第二种方法就是将ImageButton背景改为透明,这个方法更常用
在XML里;
<ImageBut
- JSP之c:foreach
eksliang
jspforearch
原文出自:http://www.cnblogs.com/draem0507/archive/2012/09/24/2699745.html
<c:forEach>标签用于通用数据循环,它有以下属性 属 性 描 述 是否必须 缺省值 items 进行循环的项目 否 无 begin 开始条件 否 0 end 结束条件 否 集合中的最后一个项目 step 步长 否 1
- Android实现主动连接蓝牙耳机
gqdy365
android
在Android程序中可以实现自动扫描蓝牙、配对蓝牙、建立数据通道。蓝牙分不同类型,这篇文字只讨论如何与蓝牙耳机连接。
大致可以分三步:
一、扫描蓝牙设备:
1、注册并监听广播:
BluetoothAdapter.ACTION_DISCOVERY_STARTED
BluetoothDevice.ACTION_FOUND
BluetoothAdapter.ACTION_DIS
- android学习轨迹之四:org.json.JSONException: No value for
hyz301
json
org.json.JSONException: No value for items
在JSON解析中会遇到一种错误,很常见的错误
06-21 12:19:08.714 2098-2127/com.jikexueyuan.secret I/System.out﹕ Result:{"status":1,"page":1,&
- 干货分享:从零开始学编程 系列汇总
justjavac
编程
程序员总爱重新发明轮子,于是做了要给轮子汇总。
从零开始写个编译器吧系列 (知乎专栏)
从零开始写一个简单的操作系统 (伯乐在线)
从零开始写JavaScript框架 (图灵社区)
从零开始写jQuery框架 (蓝色理想 )
从零开始nodejs系列文章 (粉丝日志)
从零开始编写网络游戏 
- jquery-autocomplete 使用手册
macroli
jqueryAjax脚本
jquery-autocomplete学习
一、用前必备
官方网站:http://bassistance.de/jquery-plugins/jquery-plugin-autocomplete/
当前版本:1.1
需要JQuery版本:1.2.6
二、使用
<script src="./jquery-1.3.2.js" type="text/ja
- PLSQL-Developer或者Navicat等工具连接远程oracle数据库的详细配置以及数据库编码的修改
超声波
oracleplsql
在服务器上将Oracle安装好之后接下来要做的就是通过本地机器来远程连接服务器端的oracle数据库,常用的客户端连接工具就是PLSQL-Developer或者Navicat这些工具了。刚开始也是各种报错,什么TNS:no listener;TNS:lost connection;TNS:target hosts...花了一天的时间终于让PLSQL-Developer和Navicat等这些客户
- 数据仓库数据模型之:极限存储--历史拉链表
superlxw1234
极限存储数据仓库数据模型拉链历史表
在数据仓库的数据模型设计过程中,经常会遇到这样的需求:
1. 数据量比较大; 2. 表中的部分字段会被update,如用户的地址,产品的描述信息,订单的状态等等; 3. 需要查看某一个时间点或者时间段的历史快照信息,比如,查看某一个订单在历史某一个时间点的状态, 比如,查看某一个用户在过去某一段时间内,更新过几次等等; 4. 变化的比例和频率不是很大,比如,总共有10
- 10点睛Spring MVC4.1-全局异常处理
wiselyman
spring mvc
10.1 全局异常处理
使用@ControllerAdvice注解来实现全局异常处理;
使用@ControllerAdvice的属性缩小处理范围
10.2 演示
演示控制器
package com.wisely.web;
import org.springframework.stereotype.Controller;
import org.spring