神洛华
神洛华

LLMs资源

一、ChatGPT

  • 《中科院学术专业版 ChatGPT》：
    gpt_academic项目针对了中科院日常科研工作，基于 ChatGPT 专属定制了一整套实用性功能，用于优化学术研究以及开发日常工作流程。其中内置的工具，包括但不限于以下这些：学术论文一键润色、语法错误查找；中英文快速互译；一键代码解释；快捷键自定义；高阶实验模块化设计；项目源代码自我剖析；智能读取论文并生成摘要。
    LLMs资源_第1张图片

二、Claude

三、Llama2

  • 中文版Llama2-13B大模型发布：
    Llama2-Chinese是一个专注于Llama模型在中文方面的优化和上层建设的高级技术社区，包括中文语料、模型部署、微调等。

  • 一文读懂Llama 2（从原理到实战）

四、LLaMA2

  • 完整版 LLaMA2 大模型全流程方案，开源了：
    Colossal-AI是全球规模最大、最活跃的大模型开发工具与社区，提供开箱即用的 8 到 512 卡 LLaMA2 训练、微调、推理方案，对 700 亿参数训练加速 195%，并提供一站式云平台解决方案，极大降低大模型开发和落地应用成本。

五、ChatGLM

  • bilibili账号ChatGLM、智谱清言、ChatGLM 博客、
  • ChatGLM-6B项目、Huggingface链接、VisualGLM-6B项目、Huggingface链接
  • 部署&微调教程：
    • ChatGLM API 网站
    • 【官方教程】ChatGLM-6B 微调：P-Tuning，LoRA，Full parameter
    • 技术博客列表
    • ChatGLM-6B 优秀开发项目列表

你可能感兴趣的:(LLMs,AIGC,nlp)

  • 《攻克语言密码：教AI理解隐喻与象征》 程序猿阿伟 人工智能
    在自然语言处理（NLP）领域，让计算机理解人类语言中的隐喻和象征，是迈向更高语言理解水平的关键一步。从“时间就是金钱”这样的概念隐喻，到文学作品里象征着坚韧的“寒梅”，这些非字面意义的表达方式承载着丰富的情感与文化内涵。然而，对于基于规则和数据驱动的NLP模型来说，理解隐喻和象征一直是块难啃的硬骨头。理解隐喻与象征：人类语言的独特魅力隐喻和象征作为常见的修辞手法，为语言表达增添了生动性与深度。隐喻
  • [特殊字符]文献阅读分享：《负面情绪更吸睛？利用大型语言模型重构新闻推荐系统中的情感框架》 Sheakan 推荐系统论文阅读总结语言模型重构人工智能
    论文背景在当今信息爆炸的时代，新闻推荐系统（NewsRecommenderSystems,NRS）成为用户获取新闻的重要工具。然而，新闻内容的呈现方式（即新闻框架）对用户的参与度和付费意愿有着深远的影响。随着人工智能技术的发展，大型语言模型（LLMs）逐渐被引入新闻生产过程，为新闻框架的重构提供了新的可能性。本文通过实验研究，探讨了基于LLM的情感框架重构对用户情感、参与度和付费意愿的影响。相关工
  • github最强Chatbox AI 模型桌面，支持 ChatGPT、Claude等主流模型，适用于 Win、Linux等，总结文档图片并互动，智能编程，AI实时联网搜索与查询，图片生成，科研写作等 struggle2025 人工智能深度学习语音识别计算机视觉语言模型图像处理数据分析
    一、软件介绍（文末提供下载）Chatbox是一个AI模型桌面客户端，支持ChatGPT、Claude、GoogleGemini、Ollama等主流模型，适用于Windows、Mac、Linux、Web、Android和iOS全平台。github地址：GitHub-Bin-Huang/chatbox:User-friendlyDesktopClientAppforAIModels/LLMs(GPT,
  • 词表设计：特殊Token区域与共享去区域的深入探讨 东方佑 开发语言
    在自然语言处理（NLP）中，Tokenizer的设计对于模型性能有着至关重要的影响。Tokenizer不仅决定了文本如何被分割成更小的单位（即token），还决定了这些token如何被映射到模型可以理解的形式。本文将详细探讨一种特殊的Tokenizer设计方法——特殊Token区域与共享去区域的设计理念，并介绍其应用场景和实现方式。特殊Token区域概述特殊Token区域通常包括一些特定的标识符，
  • Synthesia技术浅析（四）：自然语言处理 爱研究的小牛 AIGC—视频AIGC—虚拟现实AIGC—自然语言处理自然语言处理人工智能AIGC
    Synthesia的自然语言处理（NLP）模块是其核心技术之一，涵盖了文本转语音（TTS）、情感分析以及多语言支持等多个方面。一、文本转语音（TTS）1.关键组件Synthesia的TTS系统主要依赖于Tacotron2和WaveGlow模型。这些模型共同作用，将文本转换为高质量的语音。2.过程模型详解2.1文本预处理文本预处理是TTS的第一步，包括分词、标点符号处理、数字和日期格式转换等。分词（
  • 大模型问答机器人的智能化程度 AI大模型应用之禅 AI大模型与大数据javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
    大模型、问答机器人、智能化程度、自然语言处理、深度学习、Transformer模型、知识图谱、推理能力、对话系统1.背景介绍近年来，人工智能技术取得了飞速发展，特别是深度学习的兴起，为自然语言处理（NLP）领域带来了革命性的变革。其中，大模型问答机器人作为一种新型的智能交互系统，凭借其强大的语言理解和生成能力，在客服、教育、娱乐等领域展现出广阔的应用前景。问答机器人是指能够理解用户自然语言问题并给
  • 大语言模型原理与工程实践：残差连接与层归一化 AI大模型应用之禅 AI大模型与大数据计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
    1.背景介绍随着自然语言处理（NLP）的发展，深度学习在过去几年中取得了令人瞩目的成果。其中，循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）在图像和文本分类、语义角色标注、机器翻译等领域表现出色。然而，这些网络在训练过程中经常遭遇梯度消失和梯度爆炸的问题。为了解决这些问题，我们引入了残差连接（ResidualConnections）和层归一化（BatchNormalization）来改善模型性能。
  • 模型架构选择：从传统NLP到Transformer AI天才研究院 AI大模型应用入门实战与进阶大数据AI人工智能计算大数据人工智能语言模型AI大模型LLMJavaPython架构设计AgentRPA
    模型架构选择：从传统NLP到Transformer关键词：自然语言处理(NLP),模型架构,传统NLP,Transformer,RNN,CNN,预训练模型文章目录模型架构选择：从传统NLP到Transformer1.背景介绍1.1问题的由来1.2研究现状1.3研究意义1.4本文结构2.核心概念与联系3.核心算法原理&具体操作步骤3.1算法原理概述3.1.1传统NLP模型3.1.2RNN模型3.1.
  • Transformer架构的GPU并行和之前的NLP算法并行有什么不同？ AI大模型学习不迷路 transformer自然语言处理大模型深度学习NLPLLM大语言模型
    1.什么是GPU并行计算？GPU并行计算是一种利用图形处理单元（GPU）进行大规模并行数据处理的技术。与传统的中央处理单元（CPU）相比，GPU拥有更多的核心，能够同时处理数千个线程，这使得GPU在处理高度并行的任务时表现出色。在深度学习中，GPU并行计算被广泛应用于训练神经网络，加速模型训练过程。在2017年之前，自然语言处理（NLP）领域的研究者们通常会从头开始训练模型，那时能够利用GPU进行
  • 大型语言模型构建指南：从头开始构建大语言模型《Build a Large Language Model (From Scratch)》免费PDF AGI大模型学习 语言模型pdf人工智能大模型大模型学习大模型教程大模型书籍
    通过从头开始构建一个大型语言模型，了解如何创建、训练和调整大型语言模型（LLMs）！一、构建大型语言模型（从头开始）在《构建大型语言模型（从头开始）》中，你将了解如何LLMs从内到外工作。在这本富有洞察力的书中，畅销书作家塞巴斯蒂安·拉施卡（SebastianRaschka）将指导你逐步创建自己的LLM，用清晰的文字、图表和示例解释每个阶段。你将从最初的设计和创建到通用语料库的预训练，一直到特定任
  • 书籍推荐：《从零构建大型语言模型》附免费PDF下载 大模型入门学习 语言模型pdf人工智能产品经理大模型学习大模型教程大模型入门
    通过从头开始构建一个大型语言模型，了解如何创建、训练和调整大型语言模型（LLMs）！一、构建大型语言模型（从头开始）在《构建大型语言模型（从头开始）》中，你将了解如何LLMs从内到外工作。在这本富有洞察力的书中，畅销书作家塞巴斯蒂安·拉施卡（SebastianRaschka）将指导你逐步创建自己的LLM，用清晰的文字、图表和示例解释每个阶段。你将从最初的设计和创建到通用语料库的预训练，一直到特定任
  • LLM based Single Agent System AGI大模型与大数据研究院 大数据AI人工智能计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
    LLM-BasedSingleAgentSystem:ANewEraofIntelligentAutomation关键词：大语言模型，单智能体系统，强化学习，自然语言处理，智能自动化1.背景介绍近年来，随着深度学习技术的快速发展，大语言模型(LLM)在自然语言处理(NLP)领域取得了突破性进展。LLM凭借其强大的语言理解和生成能力，正在改变着人们与信息交互的方式。同时，人工智能领域的另一个重要研究
  • 【 书生·浦语大模型实战营】学习笔记（五）：LMDeploy 量化部署 GoAI 深入浅出LLM深入浅出AI大模型LLM部署人工智能LMDeploy
    AI学习星球推荐：GoAI的学习社区知识星球是一个致力于提供《机器学习|深度学习|CV|NLP|大模型|多模态|AIGC》各个最新AI方向综述、论文等成体系的学习资料，配有全面而有深度的专栏内容，包括不限于前沿论文解读、资料共享、行业最新动态以、实践教程、求职相关（简历撰写技巧、面经资料与心得）多方面综合学习平台，强烈推荐AI小白及AI1；；爱好者学习，性价比非常高！加入星球➡️点击链接
  • 2024年AIGC技术未来发展趋势与挑战：从应用创新到伦理监管 小宝哥Code ChatGPT与AIGCAIGC
    生成式人工智能（AIGC，ArtificialIntelligenceGeneratedContent）作为人工智能领域的一个重要分支，正在快速发展并改变着多个行业的格局。2024年，AIGC技术持续取得突破，并进入更多实际应用场景。本文将详细介绍AIGC的基本概念、原理、最新前沿技术及发展趋势。1.生成式人工智能（AIGC）基本概念与原理生成式人工智能（AIGC）是指通过人工智能技术，尤其是深度
  • DeepSeek 模型：架构创新与实际应用详解 汪子熙 人工智能架构语言模型人工智能
    DeepSeek模型是近年来在自然语言处理（NLP）领域备受瞩目的开源大规模语言模型系列。其最新版本DeepSeek-V3采用了混合专家（Mixture-of-Experts，MoE）架构，拥有6710亿个参数，每个词元（token）激活370亿个参数。该模型在多项基准测试中表现出色，性能媲美GPT-4和Claude等领先的闭源模型。以下将详细介绍DeepSeek模型的架构、用途，并通过具体案例和
  • 【llm对话系统】大模型源码分析之 LLaMA 位置编码 RoPE kakaZhui llama深度学习人工智能AIGCchatgpt
    在自然语言处理（NLP）领域，Transformer模型已经成为主流。然而，Transformer本身并不具备处理序列顺序的能力。为了让模型理解文本中词语的相对位置，我们需要引入位置编码（PositionalEncoding）。本文将深入探讨LLaMA模型中使用的RotaryEmbedding（旋转式嵌入）位置编码方法，并对比传统的Transformer位置编码方案，分析其设计与实现的优势。1.传
  • Deepseek爆火背后的多Token技术预测 明哲AI AIGC人工智能大模型RAG多token预测deepseek
    近年来，大语言模型（LLMs）的发展如火如荼，它们在聊天机器人、文档生成、代码编写等领域大放异彩。然而，随着模型规模的增加，生成效率也成为了一大瓶颈。传统的自回归语言模型需要逐字生成（token-by-token），这种方式不仅耗时，还限制了模型在实时场景中的表现。那么，有没有一种方法可以加快生成速度，同时保持文本质量？答案是：多Token预测（Multi-TokenPrediction,MTP）
  • 开源模型应用落地-qwen模型小试-Qwen2.5-7B-Instruct-LangGraph-链式处理（一） 开源技术探险家 开源模型-实际应用落地#深度学习自然语言处理语言模型langchain
    一、前言在当今人工智能快速发展的时代，大语言模型不断迭代升级，为各种复杂任务的处理提供了强大的支持。LangGraph作为一种创新的架构，其链式处理机制为充分发挥LLMs的潜力提供了新的途径。Qwen2.5模型是一款备受瞩目的大语言模型，它具备出色的语言理解和生成能力，在广泛的自然语言处理任务中都展现出了卓越的性能。其在语言的准确性、逻辑性以及对复杂语义的把握上都有着突出的表现，为基于它进行的各类
  • AIGC常见基础概念 GISer_Jinger 人工智能AIGC机器学习ai
    AIGC（AIGeneratedContent，人工智能生成内容）是近年来快速发展的领域，涉及文本生成、图像生成、音频生成、视频生成等。以下是AIGC常见的面试题目及其详解：1.AIGC基础概念什么是AIGC？它的主要应用场景有哪些？定义：AIGC是指利用人工智能技术自动生成内容，包括文本、图像、音频、视频等。应用场景：文本生成：新闻写作、广告文案、代码生成（如GitHubCopilot）。图像生
  • 【小白学AI系列】NLP 核心知识点（六）Softmax函数介绍 Blankspace空白 人工智能自然语言处理transformer
    Softmax函数Softmax函数是一种常用的数学函数，广泛应用于机器学习中的分类问题，尤其是在神经网络的输出层。它的主要作用是将一个实数向量“压缩”成一个概率分布，使得所有输出的值在0到1之间，并且总和为1。换句话说，Softmax将模型的原始输出（logits）转化为概率，帮助我们做分类决策。定义与公式假设我们有一个向量z=[z1,z2,…,zn]\mathbf{z}=[z_1,z_2,\d
  • NLTK命名实体识别（NER） Mr数据杨 Python自然语言技术NLTK自然语言处理1024程序员节
    命名实体识别（NamedEntityRecognition,NER）是自然语言处理（NLP）中的一项核心技术，旨在从文本中识别出具有特定意义的实体，如人名、地名、组织名等。通过对文本的自动化处理，NER能够帮助计算机理解和组织大量的非结构化数据，为信息抽取、搜索引擎优化、数据分析等领域提供强有力的技术支持。NLTK（NaturalLanguageToolkit）是一个广泛使用的Python库，提供
  • 我们为什么要用大语言模型来迭代数据安全能力？ 大模型. 语言模型人工智能自然语言处理架构深度学习大数据大模型
    在当今科技飞速发展的时代，大语言模型无疑是最炙手可热的话题之一。从OpenAI的GPT系列到谷歌的BERT，这些拥有海量参数的模型宛如智能巨人，正重塑着自然语言处理（NLP）的格局。你或许好奇，大语言模型究竟为何如此备受瞩目？这得从自然语言处理领域的核心任务——文本分类说起。文本分类，就像是给五花八门的文本信息贴上合适的“标签”，无论是判断一封邮件是正常邮件还是垃圾邮件，分析社交媒体上的评论是积极
  • 检索增强（Retrieval Augmentation）是一种结合信息检索技术和生成模型的技术 大霸王龙 系统分析业务人工智能
    检索增强（RetrievalAugmentation）是一种结合信息检索技术和生成模型的技术，旨在通过从外部知识库或文档中检索相关信息来增强生成模型的能力。这种方法广泛应用于自然语言处理（NLP）任务中，如问答系统、对话生成和文本生成等。1.检索增强的核心思想检索增强的核心思想是将生成模型与信息检索系统结合，利用外部知识库或文档中的信息来辅助生成更准确、更丰富的回答或内容。具体来说，检索增强包括以
  • DeepSeek R1：中国AI黑马的崛起与挑战 码事漫谈 AI人工智能
    文章目录技术突破：从零开始的推理能力进化DeepSeekR1-Zero：纯RL训练的“自我觉醒”DeepSeekR1：冷启动与多阶段训练的平衡之道实验验证：推理能力的全方位跃升基准测试：超越顶尖闭源模型蒸馏技术：小模型的逆袭行业启示：AGI之路的新范式纯RL训练的价值与挑战蒸馏技术的普惠意义开源生态的推动力未来展望：从推理到通用智能结语在人工智能领域，大型语言模型（LLMs）正以迅猛之势重塑我们的
  • 第76期 | GPTSecurity周报 云起无垠 GPTSecurity人工智能网络安全
    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.关于使用大语言模型
  • 第84期 | GPTSecurity周报 云起无垠 GPTSecurity人工智能gptAIGC
    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.利用数据流路径对大
  • # 第一章：认识chatgpt 出门喝奶茶 chatgptchatgpt
    chatgpt发展背景详细介绍一、基础理论背景人工智能和自然语言处理的兴起早期理论:20世纪中期，人工智能（AI）初见端倪，目标是模拟人类智能。自然语言处理作为AI的重要分支，致力于让机器理解和生成人类语言。关键里程碑:1980年代的统计方法和2000年代的神经网络技术，使NLP实现了从规则驱动到数据驱动的转变。神经网络与深度学习2010年代，深度学习的兴起极大推动了NLP的发展。基于大规模语料库
  • transformer.js（二）：关于pipe管道的一切 余生H 前端的AI工具书transformerjavascript深度学习webmlwebAI前端
    前面的章节transformer.js（一）：这个前端大模型运行框架的可运行环境、使用方式、代码示例以及适合与不适合的场景介绍了transformer.js的应用场景。pipe管道（Pipeline）作为Transformer.js的核心功能之一，负责简化各种常见的NLP任务，例如文本生成、翻译、分类等，本文将详细介绍：从它的概念、实现到实际使用场景，帮助开发者全面掌握这一功能。什么是Pipe管道
  • transformer.js（一）：这个前端大模型运行框架的可运行环境、使用方式、代码示例以及适合与不适合的场景 余生H 前端的AI工具书前端transformerjavascripthugginfacewebmlweb大模型
    随着大模型的广泛应用，越来越多的开发者希望在前端直接运行机器学习模型，从而减少对后端的依赖，并提升用户体验。Transformer.js是一个专为前端环境设计的框架，它支持运行基于Transformer架构的深度学习模型，尤其是像BERT、GPT等广泛应用于自然语言处理（NLP）的模型。本文将全面解析Transformer.js的运行环境、使用方式、代码示例，以及其能够完成的功能与目前的限制，帮助
  • 人工智能技术的应用前景及未来发展 键盘上的蚂蚁- 人工智能生活
    引言人工智能（AI）作为21世纪最具创新性和革命性的技术之一，正在全球范围内深刻地改变着我们的生产、工作和生活方式。随着深度学习、强化学习、自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）等技术的飞速进展，AI不再仅仅是学术研究中的一个热点，而是渗透到各个行业，成为推动创新、优化生产和提升效率的核心力量。对于开发者来说，理解和掌握AI技术不仅是提升个人技能的途径，更是应对未来技术变革、抓住职业机遇的关键
  • Dom 周华华 JavaScripthtml
    <!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
  • 【Spark九十六】RDD API之combineByKey bit1129 spark
    1. combineByKey函数的运行机制   RDD提供了很多针对元素类型为(K,V)的API，这些API封装在PairRDDFunctions类中，通过Scala隐式转换使用。这些API实现上是借助于combineByKey实现的。combineByKey函数本身也是RDD开放给Spark开发人员使用的API之一   首先看一下combineByKey的方法说明：
  • msyql设置密码报错：ERROR 1372 (HY000): 解决方法详解 daizj mysql设置密码
    MySql给用户设置权限同时指定访问密码时，会提示如下错误： ERROR 1372 (HY000): Password hash should be a 41-digit hexadecimal number；   问题原因：你输入的密码是明文。不允许这么输入。   解决办法：用select password('你想输入的密码');查询出你的密码对应的字符串， 然后
  • 路漫漫其修远兮 吾将上下而求索 周凡杨 学习 思索
    王国维在他的《人间词话》中曾经概括了为学的三种境界古今之成大事业、大学问者，罔不经过三种之境界。“昨夜西风凋碧树。独上高楼，望尽天涯路。”此第一境界也。“衣带渐宽终不悔，为伊消得人憔悴。”此第二境界也。“众里寻他千百度，蓦然回首，那人却在灯火阑珊处。”此第三境界也。学习技术，这也是你必须经历的三种境界。第一层境界是说，学习的路是漫漫的，你必须做好充分的思想准备，如果半途而废还不如不要开始。这里，注
  • Hadoop(二)对话单的操作 朱辉辉33 hadoop
    Debug： 1、 A = LOAD '/user/hue/task.txt' USING PigStorage(' ') AS (col1,col2,col3); DUMP A; //输出结果前几行示例： (>ggsnPDPRecord(21),,) (-->recordType(0),,) (-->networkInitiation(1),,)
  • web报表工具FineReport常用函数的用法总结（日期和时间函数） 老A不折腾 finereport报表工具web开发
    web报表工具FineReport常用函数的用法总结（日期和时间函数）   说明：凡函数中以日期作为参数因子的，其中日期的形式都必须是yy/mm/dd。而且必须用英文环境下双引号(" ")引用。   DATE DATE(year,month,day):返回一个表示某一特定日期的系列数。 Year:代表年，可为一到四位数。 Month:代表月份。
  • c++ 宏定义中的##操作符 墙头上一根草 C++
    #与##在宏定义中的--宏展开 #include <stdio.h> #define f(a,b) a##b #define g(a)   #a #define h(a) g(a) int main() {       &nbs
  • 分析Spring源代码之，DI的实现 aijuans springDI现源代码
    (转) 分析Spring源代码之，DI的实现 2012/1/3 by tony                 接着上次的讲，以下这个sample [java]  view plain copy print
  • for循环的进化 alxw4616 JavaScript
    // for循环的进化 // 菜鸟 for (var i = 0; i < Things.length ; i++) { // Things[i] } // 老鸟 for (var i = 0, len = Things.length; i < len; i++) { // Things[i] } // 大师 for (var i = Things.le
  • 网络编程Socket和ServerSocket简单的使用 百合不是茶 网络编程基础IP地址端口
      网络编程;TCP/IP协议   网络:实现计算机之间的信息共享,数据资源的交换   协议:数据交换需要遵守的一种协议,按照约定的数据格式等写出去   端口:用于计算机之间的通信      每运行一个程序，系统会分配一个编号给该程序，作为和外界交换数据的唯一标识 0~65535   查看被使用的
  • JDK1.5 生产消费者 bijian1013 javathread生产消费者java多线程
    ArrayBlockingQueue：        一个由数组支持的有界阻塞队列。此队列按 FIFO（先进先出）原则对元素进行排序。队列的头部 是在队列中存在时间最长的元素。队列的尾部 是在队列中存在时间最短的元素。新元素插入到队列的尾部，队列检索操作则是从队列头部开始获得元素。 ArrayBlockingQueue的常用方法：
  • JAVA版身份证获取性别、出生日期及年龄 bijian1013 java性别出生日期年龄
            工作中需要根据身份证获取性别、出生日期及年龄，且要还要支持15位长度的身份证号码，网上搜索了一下，经过测试好像多少存在点问题，干脆自已写一个。 CertificateNo.java package com.bijian.study; import java.util.Calendar; import
  • 【Java范型六】范型与枚举 bit1129 java
    首先，枚举类型的定义不能带有类型参数，所以，不能把枚举类型定义为范型枚举类，例如下面的枚举类定义是有编译错的   public enum EnumGenerics<T> { //编译错，提示枚举不能带有范型参数 OK, ERROR; public <T> T get(T type) { return null;
  • 【Nginx五】Nginx常用日志格式含义 bit1129 nginx
    1. log_format 1.1 log_format指令用于指定日志的格式，格式：   log_format name(格式名称) type(格式样式)   1.2 如下是一个常用的Nginx日志格式：   log_format main '[$time_local]|$request_time|$status|$body_bytes
  • Lua 语言 15 分钟快速入门 ronin47 lua 基础
    - - 单行注释 - - [[      [多行注释] - - ]]   - - - - - - - - - - - 1. 变量 & 控制流 - - - - - - - - - - num = 23 - - 数字都是双精度 str = 'aspythonstring'
  • java-35.求一个矩阵中最大的二维矩阵 ( 元素和最大 ) bylijinnan java
    the idea is from: http://blog.csdn.net/zhanxinhang/article/details/6731134 public class MaxSubMatrix { /**see http://blog.csdn.net/zhanxinhang/article/details/6731134 * Q35 求一个矩阵中最大的二维
  • mongoDB文档型数据库特点 开窍的石头 mongoDB文档型数据库特点
    MongoDD: 文档型数据库存储的是Bson文档-->json的二进制 特点：内部是执行引擎是js解释器，把文档转成Bson结构，在查询时转换成js对象。 mongoDB传统型数据库对比    传统类型数据库：结构化数据，定好了表结构后每一个内容符合表结构的。也就是说每一行每一列的数据都是一样的    文档型数据库：不用定好数据结构，
  • [毕业季节]欢迎广大毕业生加入JAVA程序员的行列 comsci java
        一年一度的毕业季来临了。。。。。。。。      正在投简历的学弟学妹们。。。如果觉得学校推荐的单位和公司不适合自己的兴趣和专业，可以考虑来我们软件行业，做一名职业程序员。。。      软件行业的开发工具中，对初学者最友好的就是JAVA语言了，网络上不仅仅有大量的
  • PHP操作Excel – PHPExcel 基本用法详解 cuiyadll PHPExcel
    导出excel属性设置//Include classrequire_once('Classes/PHPExcel.php');require_once('Classes/PHPExcel/Writer/Excel2007.php');$objPHPExcel = new PHPExcel();//Set properties 设置文件属性$objPHPExcel->getProperties
  • IBM Webshpere MQ Client User Issue (MCAUSER) darrenzhu IBMjmsuserMQMCAUSER
    IBM MQ JMS Client去连接远端MQ Server的时候，需要提供User和Password吗？ 答案是根据情况而定，取决于所定义的Channel里面的属性Message channel agent user identifier (MCAUSER)的设置。 http://stackoverflow.com/questions/20209429/how-mca-user-i
  • 网线的接法 dcj3sjt126com
    一、PC连HUB (直连线)A端：（标准568B）：白橙，橙，白绿，蓝，白蓝，绿，白棕，棕。 B端：（标准568B）：白橙，橙，白绿，蓝，白蓝，绿，白棕，棕。 二、PC连PC （交叉线）A端：(568A)： 白绿，绿，白橙，蓝，白蓝，橙，白棕，棕； B端：（标准568B）：白橙，橙，白绿，蓝，白蓝，绿，白棕，棕。 三、HUB连HUB&nb
  • Vimium插件让键盘党像操作Vim一样操作Chrome dcj3sjt126com chromevim
    什么是键盘党？ 键盘党是指尽可能将所有电脑操作用键盘来完成，而不去动鼠标的人。鼠标应该说是新手们的最爱，很直观，指哪点哪，很听话！不过常常使用电脑的人，如果一直使用鼠标的话，手会发酸，因为操作鼠标的时候，手臂不是在一个自然的状态，臂肌会处于绷紧状态。而使用键盘则双手是放松状态，只有手指在动。而且尽量少的从鼠标移动到键盘来回操作，也省不少事。 在chrome里安装 vimium 插件
  • MongoDB查询（2）——数组查询[六] eksliang mongodbMongoDB查询数组
    MongoDB查询数组 转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2177292 一、概述  MongoDB查询数组与查询标量值是一样的，例如，有一个水果列表，如下所示： > db.food.find() { "_id" : "001", "fruits" : [ "苹
  • cordova读写文件（1） gundumw100 JavaScriptCordova
    使用cordova可以很方便的在手机sdcard中读写文件。 首先需要安装cordova插件：file 命令为： cordova plugin add org.apache.cordova.file 然后就可以读写文件了，这里我先是写入一个文件，具体的JS代码为： var datas=null;//datas need write var directory=&
  • HTML5 FormData 进行文件jquery ajax 上传 到又拍云 ileson jqueryAjaxhtml5FormData
    html5 新东西：FormData  可以提交二进制数据。 页面test.html <!DOCTYPE> <html> <head> <title> formdata file jquery ajax upload</title> </head> <body> <
  • swift appearanceWhenContainedIn:(version1.2 xcode6.4) 啸笑天 version
      swift1.2中没有oc中对应的方法： + (instancetype)appearanceWhenContainedIn:(Class <UIAppearanceContainer>)ContainerClass, ... NS_REQUIRES_NIL_TERMINATION;  解决方法： 在swift项目中新建oc类如下： #import &
  • java实现SMTP邮件服务器 macroli java编程
    电子邮件传递可以由多种协议来实现。目前，在Internet 网上最流行的三种电子邮件协议是SMTP、POP3 和 IMAP，下面分别简单介绍。 　　◆ SMTP 协议 　　简单邮件传输协议(Simple Mail Transfer Protocol,SMTP)是一个运行在TCP/IP之上的协议，用它发送和接收电子邮件。SMTP 服务器在默认端口25上监听。SMTP客户使用一组简单的、基于文本的
  • mongodb group by having where 查询sql qiaolevip 每天进步一点点学习永无止境mongo纵观千象
    SELECT cust_id, SUM(price) as total FROM orders WHERE status = 'A' GROUP BY cust_id HAVING total > 250 db.orders.aggregate( [ { $match: { status: 'A' } }, { $group: {
  • Struts2 Pojo（六） Luob. POJOstrust2
    注意：附件中有完整案例 1.采用POJO对象的方法进行赋值和传值 2.web配置 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <web-app version="2.5" xmlns="http://java.sun.com/xml/ns/javaee&q
  • struts2步骤 wuai struts
    1、添加jar包 2、在web.xml中配置过滤器 <filter>        <filter-name>struts2</filter-name>        <filter-class>org.apache.st
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他