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datian1234
语言模型人工智能chatgptLLMaiAI大模型大模型微调
前言本文介绍了微调的基本概念,以及如何对语言模型进行微调。从GPT3到ChatGPT、从GPT4到GitHubcopilot的过程,微调在其中扮演了重要角色。什么是微调(fine-tuning)?微调能解决什么问题?什么是LoRA?如何进行微调?本文将解答以上问题,并通过代码实例展示如何使用LoRA进行微调。微调的技术门槛并不高,如果微调的模型规模不大10B及10B以下所需硬件成本也不高(10B模
- 大型语言模型的核心机制解析
耶耶Norsea
网络杂烩人工智能Deepseek
摘要大型语言模型的核心机制依赖于Transformer架构,该架构通过嵌入层将输入数据转换为向量形式,并结合位置编码以保留序列中单词的顺序信息。随后,这些向量进入多头自注意力层,能够同时关注输入序列的不同部分。自注意力层的输出经过残差连接和层归一化处理,以增强模型的学习能力和稳定性。接着,数据流经前馈网络进一步处理,最终再次通过残差连接和层归一化,得到编码器层的输出。模型性能高度依赖大规模和高质量
- 【AI系列】从零开始学习大模型GPT (2)- Build a Large Language Model (From Scratch)
Tasfa
AI人工智能教程人工智能学习gpt
前序文章【AI系列】从零开始学习大模型GPT(1)-BuildaLargeLanguageModel(FromScratch)BuildaLargeLanguageModel背景第1章:理解大型语言模型第2章:处理文本数据第3章:编码Attention机制什么是Attention机制?Attention机制的基本原理数学表示应用总结为什么要使用注意力机制如何实现?简单注意力机制带训练权重的注意力机
- 自学人工智能大模型,满足7B模型的训练和微调以及推理,预算3万,如何选购电脑
岁月的眸
人工智能
如果你的预算是3万元人民币,希望训练和微调7B参数规模的人工智能大模型(如LLaMA、Mistral等),你需要一台高性能的深度学习工作站。在这个预算范围内,以下是推荐的配置:1.关键硬件配置(1)GPU(显卡)推荐显卡:NVIDIARTX4090(24GBVRAM)或者RTX3090(24GBVRAM)理由:7B模型推理:24GB显存足够跑7B模型的推理,但全参数训练可能吃力,适合LoRA等微调
- 多模态大模型(LMMs)与大语言模型(LLMs)的比较
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底层技术解析人工智能语言模型
前言现在的大模型分为两大类:大语言模型(LargeLanguageModels,简称LLMs)和多模态大模型(LargeMultimodalModels,简称LMMs)。本文将从基础定义、输入数据、应用场景、训练过程这几方面讨论下两者的区别。基础定义LLMs(LargeLanguageModels,大型语言模型)-深度学习的应用之一,是基于深度学习的大规模机器学习模型,通常由数十亿到数万亿个参数构
- 【好书推荐2】AI提示工程实战:从零开始利用提示工程学习应用大语言模型
是Yu欸
粉丝福利人工智能深度学习bertAIGCpromptgptAI写作
【好书推荐2】AI提示工程实战:从零开始利用提示工程学习应用大语言模型写在最前面AI辅助研发方向一:AI辅助研发的技术进展方向二:行业应用案例方向三:面临的挑战与机遇方向四:未来趋势预测方向五:与法规的影响方向六:人才培养与教育《AI提示工程实战:从零开始利用提示工程学习应用大语言模型》关键点内容简介作者简介你好呀!我是是Yu欸2024每日百字篆刻时光,感谢你的陪伴与支持~欢迎一起踏上探险之旅,挖
- MVC和react
吃蛋糕的居居
javascriptcssnode.jshtml
MVC1.MVC是一种使用MVC(ModelViewController模型-视图-控制器)设计创建Web应用程序的模式.(1)Model(模型)表示应用程序核心(比如数据库记录列表).(2)View(视图)显示数据(数据库记录).(3)Controller(控制器)处理输入(写入数据库记录).2.MVC模式同时提供了对HTML、CSS和JavaScript的完全控制.(1)Model(模式)是应
- RESTful API 和 WebSocket 的区别
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计算机restfulwebsocket后端
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- 分布式数据库面试整理
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5.3.1redis面试专题1、redis和memcached什么区别?为什么高并发下有时单线程的redis比多线程的memcached效率要高?区别:mc可缓存图片和视频。rd支持除k/v更多的数据结构;rd可以使用虚拟内存,rd可持久化和aof灾难恢复,rd通过主从支持数据备份;3.rd可以做消息队列。原因:mc多线程模型引入了缓存一致性和锁,加锁带来了性能损耗。2、redis主从复制如何实现
- 通义灵码全新上线模型选择功能,新增支持 DeepSeek-V3 和 DeepSeek-R1 模型
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近期,阿里云百炼平台重磅推出DeepSeek-V3、DeepSeek-R1、DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B等6款模型,进一步丰富其AI模型矩阵。与此同时,通义灵码也紧跟步伐,全新上线模型选择功能,支持基于百炼的DeepSeek-V3和DeepSeek-R1满血版671B模型,为AI编程领域注入新活力。通义灵码能力再升级,支持推理模型选择今年1月,通义灵码AI程序员全面上线
- 《Stable Diffusion绘画完全指南:从入门到精通的Prompt设计艺术》 第一章
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第一章:认识StableDiffusion与Prompt设计基础1.1什么是StableDiffusion:生成原理与核心优势一、颠覆性生成逻辑:从噪声到艺术的魔法逆向降噪原理传统AI绘画:直接生成完整像素StableDiffusion:通过潜扩散模型(LDM),在低维潜空间(LatentSpace)逐步去除噪声,最终解码为高清图像类比解释:如同雕塑家从混沌的大理石中凿出形体,AI在噪声中「雕刻」
- 解码DeepSeek家族系列:大语言模型赛道上的黑马传奇
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1.DeepSeek公司概况1.1成立背景与发展历程DeepSeek,全称杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司,于2023年7月17日正式成立。公司由知名量化资管巨头幻方量化孕育而生,其创始人梁文峰是幻方量化的联合创始人之一。DeepSeek自成立之初,便专注于开发先进的大语言模型(LLM)及相关技术,致力于通过数据蒸馏技术提取更精炼、有用的数据,以提升模型性能。在发展历程中,DeepSeek
- 【必看】凭啥?DeepSeek如何用1/179的训练成本干到GPT-4o 98%性能
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一、DeepSeek降低训练成本的核心方法1.1创新训练方法DeepSeek通过独特的训练方案显著降低了训练成本。其核心策略包括减少监督微调(SFT)步骤,仅依赖强化学习(RL)技术。DeepSeek-R1-Zero版本完全跳过SFT,仅通过RL进行训练。尽管初期计算开销较大,但添加少量冷启动数据后,训练稳定性和模型推理能力大幅提升。此外,DeepSeek还采用了组相对策略优化(GRPO)算法替代
- Sora如何颠覆20个商业场景?Sora模型的商业应用及成本效益分析
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Sora模型简介Sora模型,作为一种先进的长视频生成模型,具有广泛的应用潜力。以下是Sora模型可能的20个商业场景应用,包括每个场景在Sora模型未发布时的普遍做法、Sora模型发布之后的改变以及节省成本的维度分析。节省成本的说明节省成本的说明:节省成本的计算是基于几个关键因素,包括时间、人力、设备和材料成本。以下是具体计算方法的一个概述:时间成本:使用Sora模型可以显著减少视频制作的时间。
- Unity3D实战入门之第三人称射击游戏(TPS)-伍晓波-专题视频课程
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Unity3D实战入门之第三人称射击游戏(TPS)—327人已学习课程介绍这是一套第三人称射击游戏开发的入门基础课程。本课程以一款小型的第三人称射击游戏为案例,手把手教你如何搭建一款3D射击游戏的雏形。麻雀虽小,五脏俱全,这款小游戏难度不大,但第三人称射击游戏该有的模块、功能它都有涉及。通过案例游戏的开发,学习者可以对第三人称射击游戏入门,对后续复杂大中型3D游戏的开发有实际的借鉴意义。这套课程,
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项目中UnityUI系统的选择Unity提供了三个UI系统:UIToolkitUnityUIpackage(uGUI)IMGUIUIToolkitUIToolkit是Unity最新的UI系统。其设计基于web标准且优化了跨平台表现。既可以用来做编辑器扩展,也可以用于做游戏的UI。UIToolkit包括:一个retained-modeUIsystem,包含创建用户界面所需的核心特性和功能。UI资源类
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Unity引擎的核心组件构成了其强大的游戏开发和运行时环境。以下是一些主要的核心组件:SceneManagement:场景管理器允许开发者创建、加载和切换游戏中的不同场景。RenderingEngine:渲染引擎支持2D和3D图形,提供了多种渲染路径和着色器,以实现各种视觉效果。PhysicsEngine:物理引擎(基于NVIDIAPhysX)模拟真实世界的物理行为,包括碰撞检测和刚体动力学。Sc
- DeepSeek R1:开启AI推理新时代,强在哪里?
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DeepSeekR1:开启AI推理新时代阅读时长:19分钟发布时间:2025-02-13近日热文:全网最全的神经网络数学原理(代码和公式)直观解释欢迎关注知乎和公众号的专栏内容LLM架构专栏知乎LLM专栏知乎【柏企】公众号【柏企科技说】【柏企阅文】你是否曾好奇,AI模型是如何学会拆解数学问题,或是一步步解释代码的呢?在过去几年,许多公司开发出了大型语言模型(LLM),它们能创作文章、翻译语言、编写
- DeepSeek使用手册,其中一份是清华大学出品
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自娶,。https://pan.quark.cn/s/d174471b17c0深入了解DeepSeek:从技术到应用一、DeepSeek是什么?DeepSeek(深度求索)是一款由杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司开发的人工智能平台,专注于提供高效易用的AI模型训练与推理能力。它既包含预训练大语言模型(如DeepSeek-R1系列),也提供配套工具链,助力开发者快速实现AI应用落地。二、De
- Unity引擎开发:2D与3D渲染技术_UI渲染与交互
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游戏开发2unity3duilucene游戏服务器交互
UI渲染与交互在动作游戏中,UI(用户界面)的设计和渲染是游戏体验的关键部分。一个良好的UI不仅可以提供必要的游戏信息,还能增强玩家的沉浸感。本节将详细介绍如何在Unity引擎中实现高效的UI渲染和交互,包括UI元素的创建、布局、动画效果以及与玩家的交互方式。UI元素的创建与管理创建UI元素在Unity中,创建UI元素非常简单。你可以通过以下步骤来创建一个基本的UI元素:创建Canvas:在Hie
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如何使用OpenAI推理模型:o1-preview/o1-Mini模型的API调用在快速发展的人工智能领域,OpenAI推出了o1系列模型(草莓),包括o1-preview和o1-Mini。这些模型旨在执行复杂的推理任务,成为开发人员和研究人员的强大工具。本文将介绍如何使用这些模型进行API调用。1.openaiapikey获取首先,您需要一个OpenAIAPI密钥。您可以在OpenAI的官方网站
- 使用openai api key不支持识别base64的图片?开发者上传多图的示例代码
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openai不支持base64_encoded_image,但是claude3.5支持。我试了uiuiapi.com的api但是你们全用openai的格式似乎不能识别base64的图片。还是说兼容的接口就是所有message的形式全部使用openai的官方文档,我只需要改一个model=xxx,然后其他规则得遵守openai而不是我使用的模型的官方文档?你好,确实需要注意不同模型可能在接口和数据格
- 欧拉角转换 - 解决 Unity3D 许可证过期问题
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在进行欧拉角转换时,如果在Unity3D中遇到许可证过期的问题,你可以尝试以下解决方法。解决方法:更新Unity3D许可证:首先,确保你的Unity3D许可证是最新的版本。前往Unity官方网站,登录你的账户,下载并安装最新版本的Unity3D。如果你的许可证已经过期,更新到最新版本可能会解决该问题。检查Unity许可证文件:Unity3D使用许可证文件来验证许可证的有效性。检查你的Unity3D
- 获取 OpenAI API Key GPT-4o Mini 模型并开发调用部署ChatGPT聊天
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获取OpenAIAPIKey并开发调用GPT-4oMini模型OpenAI提供的API可以让开发者轻松调用其强大的自然语言处理模型。以下是获取OpenAIAPIKey并调用GPT-4oMini模型的详细步骤。一、注册OpenAI账户访问官网:打开[OpenAI官方网站]。创建账户:点击页面右上角的“SignUp”按钮,输入你的电子邮件地址和密码。验证邮箱:根据收到的邮件提示,完成邮箱验证。填写信息
- DeepSeek爆火:程序员的“饭碗”危机,还是进化转机?
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话题探讨人工智能大数据
目录前言一、挑战:低端编程岗位需求锐减二、机遇:能力升级与角色转型三、行业趋势与应对策略总之前言毋庸置疑的是DeepSeek等AI大模型的爆火确实对初级程序员的职业前景带来了显著冲击,但并非完全取代,在很大的程度上而是推动行业格局重构。一、挑战:低端编程岗位需求锐减1.代码生成替代基础工作DeepSeek具备高效的代码生成、Bug修复和性能优化能力,大幅减少了企业对CRUD(增删改查)类基础开发的
- 免费体验!DeepSeek一键部署全攻略
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1.背景介绍热点聚焦:DeepSeek-R1&V3引爆全球关注!自从深度求索团队开源了DeepSeek-R1和DeepSeek-V3,这两款模型迅速成为AI领域的焦点,引发了全球范围的热议!它们不仅是人工智能技术的重大突破,更是深度求索团队献给全人类的一份重磅科技大礼。AlayaNeW算力云:让DeepSeek部署更简单!借助AlayaNeW算力云服务提供的强大GPU资源,您可以轻松实现DeepS
- 【学术投稿-2025年计算机视觉研究进展与应用国际学术会议 (ACVRA 2025)】CSS样式解析:行内、内部与外部样式的区别与优先级分析
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前端学术会议css前端
简介2025年计算机视觉研究进展与应用(ACVRA2025)将于2025年2月28-3月2日在中国广州召开,会议将汇聚世界各地的顶尖学者、研究人员和行业专家,聚焦计算机视觉领域的最新研究动态与应用成就。本次会议将探讨前沿技术,包括深度学习、多模态学习、图像和视频分析、3D重建等,以及其在智能交通、医疗影像、增强现实和自动化等多个实际应用中的创新转化。会议官网:www.acvra.org目录前言一、
- 拉格朗日乘数法算法详解及python实现
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python算法python开发语言拉格朗日乘数法数学模型
目录一、拉格朗日乘数法算法详解1.1基本思想1.2数学推导1.3算法步骤1.4算法在编程中的实现二、案例分析案例一:二维最优化问题——求f(x,y)=x2+y2f(x,y)=x^2+y^2f(x,y)=x2+y2在约束x+y=1x+y=1x+y=1下的极值2.1.1问题描述2.1.2数学模型构建2.1.3Python代码实现案例二:乘积最大化问题——求f(x,y)=xyf(x,y)=xyf(x,y
- oracle-XML解析XMLDOM对象转字符类型&&PLJSON解析所有模型名称
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这两天有个小需要,摆弄一下oracle-XMLDOM,发现一个极其恶心的问题,就是CLOBvarchar2能转XML,但是反过来不行,硬是在BAIDU里找,唯一有问的一贴好多年前的事了,没有回复,其余的全是垃圾,我找到用法了,给大家共享一下。问题是这样的XML长度超过4000,假设源xml数据是分页的数据结果,想把长度超过4000的XMLDOM对象简单快捷的解析出来,就必须一行/一列分开解析,可是
- 具身智能训练新思路!将生成视频用于训练机器人
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将生成视频用于训练具身智能(EmbodiedAI)确实是近年来备受关注的前沿方向,这一思路通过结合生成式AI(如扩散模型、神经辐射场等)与机器人学习,为解决真实世界数据稀缺、训练成本高等问题提供了新可能。以下从技术逻辑、潜在优势、挑战及案例方向展开分析:一、技术逻辑:如何用生成视频训练机器人?生成式AI构建虚拟环境利用扩散模型(如Sora、StableVideoDiffusion)或3D生成技术(
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- 各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
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在.net mvc5中,在执行某一操作的时候,出现了如下错误:
各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
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如何计算一个对象的大小呢?
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- JVM 不稳定参数
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-XX 参数被称为不稳定参数,之所以这么叫是因为此类参数的设置很容易引起JVM 性能上的差异,使JVM 存在极大的不稳定性。当然这是在非合理设置的前提下,如果此类参数设置合理讲大大提高JVM 的性能及稳定性。 可以说“不稳定参数”
- 用户自动登录网站
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1.目标:实现用户登录后,再次登录就自动登录,无需用户名和密码
2.思路:将用户的信息保存为cookie
每次用户访问网站,通过filter拦截所有请求,在filter中读取所有的cookie,如果找到了保存登录信息的cookie,那么在cookie中读取登录信息,然后直接
- centos7 安装后失去win7的引导记录
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1.使用root身份(必须)打开 /boot/grub2/grub.cfg 2.找到 ### BEGIN /etc/grub.d/30_os-prober ### 在后面添加 menuentry "Windows 7 (loader) (on /dev/sda1)" {
- Oracle 10g 官方中文安装帮助文档以及Oracle官方中文教程文档下载
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- JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2发布了
無為子
AOPoraclemysqljavaeeG4Studio
我非常高兴地宣布,今天我们最新的JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2版本已经正式发布。大家可以通过如下地址下载。
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G4Studio_V3.2版本变更日志
功能新增
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(2).新增了文件资源的Zip压缩和解压缩
- Oracle常用的单行函数应用技巧总结
百合不是茶
日期函数转换函数(核心)数字函数通用函数(核心)字符函数
单行函数; 字符函数,数字函数,日期函数,转换函数(核心),通用函数(核心)
一:字符函数:
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- Mockito异常测试实例
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Mockito异常测试实例:
package com.bijian.study;
import static org.mockito.Mockito.mock;
import static org.mockito.Mockito.when;
import org.junit.Assert;
import org.junit.Test;
import org.mockito.
- GA与量子恒道统计
Bill_chen
JavaScript浏览器百度Google防火墙
前一阵子,统计**网址时,Google Analytics(GA) 和量子恒道统计(也称量子统计),数据有较大的偏差,仔细找相关资料研究了下,总结如下:
为何GA和量子网站统计(量子统计前身为雅虎统计)结果不同?
首先:没有一种网站统计工具能保证百分之百的准确出现该问题可能有以下几个原因:(1)不同的统计分析系统的算法机制不同;(2)统计代码放置的位置和前后
- 【Linux命令三】Top命令
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Linux的Top命令类似于Windows的任务管理器,可以查看当前系统的运行情况,包括CPU、内存的使用情况等。如下是一个Top命令的执行结果:
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- spring四种依赖注入方式
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平常的java开发中,程序员在某个类中需要依赖其它类的方法,则通常是new一个依赖类再调用类实例的方法,这种开发存在的问题是new的类实例不好统一管理,spring提出了依赖注入的思想,即依赖类不由程序员实例化,而是通过spring容器帮我们new指定实例并且将实例注入到需要该对象的类中。依赖注入的另一种说法是“控制反转”,通俗的理解是:平常我们new一个实例,这个实例的控制权是我
- angular.injector
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AngularJSAngularJS API
angular.injector
描述: 创建一个injector对象, 调用injector对象的方法可以获得angular的service, 或者用来做依赖注入. 使用方法: angular.injector(modules, [strictDi]) 参数详解: Param Type Details mod
- java-同步访问一个数组Integer[10],生产者不断地往数组放入整数1000,数组满时等待;消费者不断地将数组里面的数置零,数组空时等待
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public class PC {
/**
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* 同步访问一个数组Integer[10],生产者不断地往数组放入整数1000,数组满时等待;消费者不断地将数组里面的数置零,数组空时等待。
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- 使用Struts2.2.1配置
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- [职业与教育]青春之歌
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每个人都有自己的青春之歌............但是我要说的却不是青春...
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- C语言学习homework1
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0、 课堂练习做完
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- select in order by , mysql排序
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If i select like this:
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- 页面校验-新建项目
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function() {
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$('#changeform').submit(function() {
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- Ehcache(02)——ehcache.xml简介
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ehcache.xml文件是用来定义Ehcache的配置信息的,更准确的来说它是定义CacheManager的配置信息的。根据之前我们在《Ehcache简介》一文中对CacheManager的介绍我们知道一切Ehcache的应用都是从CacheManager开始的。在不指定配置信
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junit 4.11中两个新增的功能,首先是注解中可以参数化,比如
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- 国外程序员爱用苹果Mac电脑的10大理由
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Mac 在国外很受欢迎,尤其是在 设计/web开发/IT 人员圈子里。普通用户喜欢 Mac 可以理解,毕竟 Mac 设计美观,简单好用,没有病毒。那么为什么专业人士也对 Mac 情有独钟呢?从个人使用经验来看我想有下面几个原因:
1、Mac OS X 是基于 Unix 的
这一点太重要了,尤其是对开发人员,至少对于我来说很重要,这意味着Unix 下一堆好用的工具都可以随手捡到。如果你是个 wi
- 位运算、异或的实际应用
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位运算
一. 位操作基础,用一张表描述位操作符的应用规则并详细解释。
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- weblogic部署项目出现的一些问题(持续补充中……)
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好吧,weblogic的问题确实……
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- tomcat7性能调优(01)
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Tomcat优化: 1、最大连接数最大线程等设置
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- PO VO DAO DTO BO TO概念与区别
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O/R Mapping 是 Object Relational Mapping(对象关系映射)的缩写。通俗点讲,就是将对象与关系数据库绑定,用对象来表示关系数据。在O/R Mapping的世界里,有两个基本的也是重要的东东需要了解,即VO,PO。
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