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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
- 【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
- 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
- (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
- #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
- 60分钟吃掉ChatGLM2-6b微调范例~
算法美食屋
干货预警:这可能是你能够找到的最容易懂的,最完整的,适用于各种NLP任务的开源LLM的finetune教程~ChatGLM2-6b是清华开源的小尺寸LLM,只需要一块普通的显卡(32G较稳妥)即可推理和微调,是目前社区非常活跃的一个开源LLM。本范例使用非常简单的,外卖评论数据集来实施微调,让ChatGLM2-6b来对一段外卖评论区分是好评还是差评。可以发现,经过微调后的模型,相比直接3-shot
- CP04大语言模型ChatGLM3-6B特性代码解读(2)
North_D
人工智能ChatGLM人工智能自然语言处理transformerchatgpt深度学习神经网络语言模型
CP04大语言模型ChatGLM3-6B特性代码解读(2)文章目录CP04大语言模型ChatGLM3-6B特性代码解读(2)构建对话demo_chat.py定义client对象与LLM进行对话构建工具调用demo_tool.py定义client对象定义工具调用提示词定义main,传递参数在main方法中,实现一个for循环,只循环5次,以完成工具调用Role之间的一轮对话在`forresponse
- [技术杂谈]Chat With RTX 介绍
FL1623863129
技术杂谈人工智能
英伟达(Nvidia)已于近日发布了名为“ChatwithRTX”的Demo版个性化AI聊天机器人,并在其海外官网渠道中提供了下载链接。据了解,这是一款适用于Windows平台的聊天机器人,由TensorRT-LLM提供支持,完全在本地运行。据官网信息显示,想要安装该聊天机器人应用,用户的系统配置需使用Nvidia的30系/40系显卡(或Ampere/Ada架构的其他显卡),且显存至少为8GB。此
- 视频生成领域的发展概述:从多级扩散到LLM
深度学习人工智能llm视频
2023年是语言模型(llm)和图像生成技术激增的一年,但是视频生成受到的关注相对较少。今年刚到2月份,OpenAI就发布了一个惊人的视频生成模型Sora。虽然它的架构没有披露,但是通过总结现有的视频生成领域可能能对Sora的构架有所理解。在这篇文章中,我们将整理视频生成在最近几年是发展概况,模型的架构是如何发展的,以及现在面临的突出问题。我们以时间轴看作是一个观察视频生成模型演变的旅程。这将帮助
- 桌面上有多个球在同时运动,怎么实现球之间不交叉,即碰撞?
换个号韩国红果果
html小球碰撞
稍微想了一下,然后解决了很多bug,最后终于把它实现了。其实原理很简单。在每改变一个小球的x y坐标后,遍历整个在dom树中的其他小球,看一下它们与当前小球的距离是否小于球半径的两倍?若小于说明下一次绘制该小球(设为a)前要把他的方向变为原来相反方向(与a要碰撞的小球设为b),即假如当前小球的距离小于球半径的两倍的话,马上改变当前小球方向。那么下一次绘制也是先绘制b,再绘制a,由于a的方向已经改变
- 《高性能HTML5》读后整理的Web性能优化内容
白糖_
html5
读后感
先说说《高性能HTML5》这本书的读后感吧,个人觉得这本书前两章跟书的标题完全搭不上关系,或者说只能算是讲解了“高性能”这三个字,HTML5完全不见踪影。个人觉得作者应该首先把HTML5的大菜拿出来讲一讲,再去分析性能优化的内容,这样才会有吸引力。因为只是在线试读,没有机会看后面的内容,所以不胡乱评价了。
- [JShop]Spring MVC的RequestContextHolder使用误区
dinguangx
jeeshop商城系统jshop电商系统
在spring mvc中,为了随时都能取到当前请求的request对象,可以通过RequestContextHolder的静态方法getRequestAttributes()获取Request相关的变量,如request, response等。 在jshop中,对RequestContextHolder的
- 算法之时间复杂度
周凡杨
java算法时间复杂度效率
在
计算机科学 中,
算法 的时间复杂度是一个
函数 ,它定量描述了该算法的运行时间。这是一个关于代表算法输入值的
字符串 的长度的函数。时间复杂度常用
大O符号 表述,不包括这个函数的低阶项和首项系数。使用这种方式时,时间复杂度可被称为是
渐近 的,它考察当输入值大小趋近无穷时的情况。
这样用大写O()来体现算法时间复杂度的记法,
- Java事务处理
g21121
java
一、什么是Java事务 通常的观念认为,事务仅与数据库相关。 事务必须服从ISO/IEC所制定的ACID原则。ACID是原子性(atomicity)、一致性(consistency)、隔离性(isolation)和持久性(durability)的缩写。事务的原子性表示事务执行过程中的任何失败都将导致事务所做的任何修改失效。一致性表示当事务执行失败时,所有被该事务影响的数据都应该恢复到事务执行前的状
- Linux awk命令详解
510888780
linux
一. AWK 说明
awk是一种编程语言,用于在linux/unix下对文本和数据进行处理。数据可以来自标准输入、一个或多个文件,或其它命令的输出。它支持用户自定义函数和动态正则表达式等先进功能,是linux/unix下的一个强大编程工具。它在命令行中使用,但更多是作为脚本来使用。
awk的处理文本和数据的方式:它逐行扫描文件,从第一行到
- android permission
布衣凌宇
Permission
<uses-permission android:name="android.permission.ACCESS_CHECKIN_PROPERTIES" ></uses-permission>允许读写访问"properties"表在checkin数据库中,改值可以修改上传
<uses-permission android:na
- Oracle和谷歌Java Android官司将推迟
aijuans
javaoracle
北京时间 10 月 7 日,据国外媒体报道,Oracle 和谷歌之间一场等待已久的官司可能会推迟至 10 月 17 日以后进行,这场官司的内容是 Android 操作系统所谓的 Java 专利权之争。本案法官 William Alsup 称根据专利权专家 Florian Mueller 的预测,谷歌 Oracle 案很可能会被推迟。 该案中的第二波辩护被安排在 10 月 17 日出庭,从目前看来
- linux shell 常用命令
antlove
linuxshellcommand
grep [options] [regex] [files]
/var/root # grep -n "o" *
hello.c:1:/* This C source can be compiled with:
- Java解析XML配置数据库连接(DOM技术连接 SAX技术连接)
百合不是茶
sax技术Java解析xml文档dom技术XML配置数据库连接
XML配置数据库文件的连接其实是个很简单的问题,为什么到现在才写出来主要是昨天在网上看了别人写的,然后一直陷入其中,最后发现不能自拔 所以今天决定自己完成 ,,,,现将代码与思路贴出来供大家一起学习
XML配置数据库的连接主要技术点的博客;
JDBC编程 : JDBC连接数据库
DOM解析XML: DOM解析XML文件
SA
- underscore.js 学习(二)
bijian1013
JavaScriptunderscore
Array Functions 所有数组函数对参数对象一样适用。1.first _.first(array, [n]) 别名: head, take 返回array的第一个元素,设置了参数n,就
- plSql介绍
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
* PL/SQL 程序设计学习笔记
* 学习plSql介绍.pdf
* 时间:2010-10-05
*/
--创建DEPT表
create table DEPT
(
DEPTNO NUMBER(10),
DNAME NVARCHAR2(255),
LOC NVARCHAR2(255)
)
delete dept;
select
- 【Nginx一】Nginx安装与总体介绍
bit1129
nginx
启动、停止、重新加载Nginx
nginx 启动Nginx服务器,不需要任何参数u
nginx -s stop 快速(强制)关系Nginx服务器
nginx -s quit 优雅的关闭Nginx服务器
nginx -s reload 重新加载Nginx服务器的配置文件
nginx -s reopen 重新打开Nginx日志文件
- spring mvc开发中浏览器兼容的奇怪问题
bitray
jqueryAjaxspringMVC浏览器上传文件
最近个人开发一个小的OA项目,属于复习阶段.使用的技术主要是spring mvc作为前端框架,mybatis作为数据库持久化技术.前台使用jquery和一些jquery的插件.
在开发到中间阶段时候发现自己好像忽略了一个小问题,整个项目一直在firefox下测试,没有在IE下测试,不确定是否会出现兼容问题.由于jquer
- Lua的io库函数列表
ronin47
lua io
1、io表调用方式:使用io表,io.open将返回指定文件的描述,并且所有的操作将围绕这个文件描述
io表同样提供三种预定义的文件描述io.stdin,io.stdout,io.stderr
2、文件句柄直接调用方式,即使用file:XXX()函数方式进行操作,其中file为io.open()返回的文件句柄
多数I/O函数调用失败时返回nil加错误信息,有些函数成功时返回nil
- java-26-左旋转字符串
bylijinnan
java
public class LeftRotateString {
/**
* Q 26 左旋转字符串
* 题目:定义字符串的左旋转操作:把字符串前面的若干个字符移动到字符串的尾部。
* 如把字符串abcdef左旋转2位得到字符串cdefab。
* 请实现字符串左旋转的函数。要求时间对长度为n的字符串操作的复杂度为O(n),辅助内存为O(1)。
*/
pu
- 《vi中的替换艺术》-linux命令五分钟系列之十一
cfyme
linux命令
vi方面的内容不知道分类到哪里好,就放到《Linux命令五分钟系列》里吧!
今天编程,关于栈的一个小例子,其间我需要把”S.”替换为”S->”(替换不包括双引号)。
其实这个不难,不过我觉得应该总结一下vi里的替换技术了,以备以后查阅。
1
所有替换方案都要在冒号“:”状态下书写。
2
如果想将abc替换为xyz,那么就这样
:s/abc/xyz/
不过要特别
- [轨道与计算]新的并行计算架构
comsci
并行计算
我在进行流程引擎循环反馈试验的过程中,发现一个有趣的事情。。。如果我们在流程图的每个节点中嵌入一个双向循环代码段,而整个流程中又充满着很多并行路由,每个并行路由中又包含着一些并行节点,那么当整个流程图开始循环反馈过程的时候,这个流程图的运行过程是否变成一个并行计算的架构呢?
- 重复执行某段代码
dai_lm
android
用handler就可以了
private Handler handler = new Handler();
private Runnable runnable = new Runnable() {
public void run() {
update();
handler.postDelayed(this, 5000);
}
};
开始计时
h
- Java实现堆栈(list实现)
datageek
数据结构——堆栈
public interface IStack<T> {
//元素出栈,并返回出栈元素
public T pop();
//元素入栈
public void push(T element);
//获取栈顶元素
public T peek();
//判断栈是否为空
public boolean isEmpty
- 四大备份MySql数据库方法及可能遇到的问题
dcj3sjt126com
DBbackup
一:通过备份王等软件进行备份前台进不去?
用备份王等软件进行备份是大多老站长的选择,这种方法方便快捷,只要上传备份软件到空间一步步操作就可以,但是许多刚接触备份王软件的客用户来说还原后会出现一个问题:因为新老空间数据库用户名和密码不统一,网站文件打包过来后因没有修改连接文件,还原数据库是好了,可是前台会提示数据库连接错误,网站从而出现打不开的情况。
解决方法:学会修改网站配置文件,大多是由co
- github做webhooks:[1]钩子触发是否成功测试
dcj3sjt126com
githubgitwebhook
转自: http://jingyan.baidu.com/article/5d6edee228c88899ebdeec47.html
github和svn一样有钩子的功能,而且更加强大。例如我做的是最常见的push操作触发的钩子操作,则每次更新之后的钩子操作记录都会在github的控制板可以看到!
工具/原料
github
方法/步骤
- ">的作用" target="_blank">JSP中的作用
蕃薯耀
JSP中<base href="<%=basePath%>">的作用
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
- linux下SAMBA服务安装与配置
hanqunfeng
linux
局域网使用的文件共享服务。
一.安装包:
rpm -qa | grep samba
samba-3.6.9-151.el6.x86_64
samba-common-3.6.9-151.el6.x86_64
samba-winbind-3.6.9-151.el6.x86_64
samba-client-3.6.9-151.el6.x86_64
samba-winbind-clients
- guava cache
IXHONG
cache
缓存,在我们日常开发中是必不可少的一种解决性能问题的方法。简单的说,cache 就是为了提升系统性能而开辟的一块内存空间。
缓存的主要作用是暂时在内存中保存业务系统的数据处理结果,并且等待下次访问使用。在日常开发的很多场合,由于受限于硬盘IO的性能或者我们自身业务系统的数据处理和获取可能非常费时,当我们发现我们的系统这个数据请求量很大的时候,频繁的IO和频繁的逻辑处理会导致硬盘和CPU资源的
- Query的开始--全局变量,noconflict和兼容各种js的初始化方法
kvhur
JavaScriptjquerycss
这个是整个jQuery代码的开始,里面包含了对不同环境的js进行的处理,例如普通环境,Nodejs,和requiredJs的处理方法。 还有jQuery生成$, jQuery全局变量的代码和noConflict代码详解 完整资源:
http://www.gbtags.com/gb/share/5640.htm jQuery 源码:
(
- 美国人的福利和中国人的储蓄
nannan408
今天看了篇文章,震动很大,说的是美国的福利。
美国医院的无偿入院真的是个好措施。小小的改善,对于社会是大大的信心。小孩,税费等,政府不收反补,真的体现了人文主义。
美国这么高的社会保障会不会使人变懒?答案是否定的。正因为政府解决了后顾之忧,人们才得以倾尽精力去做一些有创造力,更造福社会的事情,这竟成了美国社会思想、人
- N阶行列式计算(JAVA)
qiuwanchi
N阶行列式计算
package gaodai;
import java.util.List;
/**
* N阶行列式计算
* @author 邱万迟
*
*/
public class DeterminantCalculation {
public DeterminantCalculation(List<List<Double>> determina
- C语言算法之打渔晒网问题
qiufeihu
c算法
如果一个渔夫从2011年1月1日开始每三天打一次渔,两天晒一次网,编程实现当输入2011年1月1日以后任意一天,输出该渔夫是在打渔还是在晒网。
代码如下:
#include <stdio.h>
int leap(int a) /*自定义函数leap()用来指定输入的年份是否为闰年*/
{
if((a%4 == 0 && a%100 != 0
- XML中DOCTYPE字段的解析
wyzuomumu
xml
DTD声明始终以!DOCTYPE开头,空一格后跟着文档根元素的名称,如果是内部DTD,则再空一格出现[],在中括号中是文档类型定义的内容. 而对于外部DTD,则又分为私有DTD与公共DTD,私有DTD使用SYSTEM表示,接着是外部DTD的URL. 而公共DTD则使用PUBLIC,接着是DTD公共名称,接着是DTD的URL.
私有DTD
<!DOCTYPErootSYST