- 【AI Agent教程】【MetaGPT】案例拆解:使用MetaGPT实现“狼人杀“游戏(2)- 整体流程解析中再看多智能体消息交互通路
同学小张
大模型游戏笔记人工智能AIGCMetaGPTAIAgent多智能体
大家好,我是同学小张,持续学习C++进阶知识和AI大模型应用实战案例,持续分享,欢迎大家点赞+关注,共同学习和进步。本文来学习一下MetaGPT的一个实战案例-狼人杀游戏,该案例源码已经在MetaGPTGitHub开源代码中可以看到。上次我们拆解了该游戏的整体实现框架(【AIAgent教程】【MetaGPT】案例拆解:使用MetaGPT实现“狼人杀“游戏(1)-整体框架解析),本文我们从运行流程的
- 什么是GPT-4T?
亿只小灿灿
人工智能GPT-4T
1.引言:GPT-4T概述GPT-4T是OpenAI开发的新一代多模态大型语言模型,在GPT-4的基础上增强了对表格数据、数学表达式和代码的处理能力。其核心创新在于Transformer架构的优化,使模型能够更高效地处理结构化数据与文本的融合任务。本文将深入探讨GPT-4T的技术原理、应用场景及代码实现。2.GPT-4T核心技术解析2.1多模态输入处理GPT-4T支持三种主要输入模态:自然语言文本
- Secs/Gem第十二讲(基于secs4net项目的ChatGpt介绍)
好,那我们进入最关键的一讲——第十二讲:完整事件通知流程全景图——CEID触发到主机接收的全过程关键词:CEID事件上报、S6F11报文、事件触发流程、数据驱动机制、ReportDispatch、主机解析流程本讲目标你将彻底理解:设备是如何触发一个事件上报的?报文(S6F11)结构是怎么设计的?主机是怎么解析报文、提取变量、派发处理?报文中包含的信息是怎么匹配你之前定义的CEID/RPTID/VI
- 关于 SECS4NET 专栏的几点说明(内附资源)
好学近乎知o
secs/gemsecs4net
关于SECS4NET专栏的几点说明根据很多小伙伴在评论区的留言,我总结了几个反馈点:✅常见问题反馈部分章节讲解存在个别错误关于资源来源、项目版本的问题更新速度偏慢,期待能加快节奏简单说明一下:我是一个没有感情的复制粘贴机器,发布这些作品最初只是为了自己闲来学习、顺便看着玩。起初我以为这种纯纯的复制粘贴内容,甚至连开头和结尾都带着ChatGPT的沟通痕迹,肯定不会有人感兴趣。但没想到,发布之后阅读量
- Secs/Gem第二讲 (基于secs4net项目的ChatGpt介绍)
好的,我们正式进入:第二讲:深入SECS4NET项目结构——主机程序是怎么搭起来的?关键词:项目结构、类图、通信类、事件处理、连接生命周期、异步机制本讲目的我们从源码入手,一步步搞懂:SECS4NET主机(Host)是如何设计通信逻辑的有哪些关键类,类之间的关系是什么通信的生命周期怎么管理怎么实现“接收消息”和“主动发送”的功能如何集成到你自己的EAP或测试程序中你将不再只是“调Sample”,而
- Secs/Gem第一讲(基于secs4net项目的ChatGpt介绍)
好学近乎知o
c#secs/gem
后续内容为基于github上secs4net项目源码的ChatGpt介绍以该项目为主,从零开始介绍讲解secs/gem,更多的以面试口吻讲述形式。主要为个人学习,提升使用第一讲:SECS/GEM协议是个什么东西?第1段:SECS/GEM是谁?它在哪些场合出现?️口述稿(你面试时可以这样说):SECS/GEM协议是半导体行业的通信标准,它解决的是“设备”和“主机系统”之间如何说话、怎么互相理解命令和
- 解决pip指令超时问题
好学近乎知o
pippython
用pip指令,在安装Django3.2时报错,询问ChatGpt后得到的解决方案pip下载超时——是当前网络连接到PyPI官方源太慢或不稳定,甚至可能连不上了,而pip默认的超时时间又太短,就导致了中途失败:ReadTimeoutError:HTTPSConnectionPool(host='files.pythonhosted.org',port=443):Readtimedout.解决方案:换
- 客服系统本地部署对接fastgpt 以及现有业务系统
adminwolf
个人开发
在日常的用户咨询中,许多用户会问我们的系统或浏览器插件能否直接接入Deepseek。其实,这种说法存在一定的不准确之处。正确的理解是,我们需要接入的是支持Deepseek的AI知识库平台,而非直接接入Deepseek本身,而且这些平台通常都支持多种大模型切换。下面,就为大家详细介绍相关的接入方式。我们网站:gofly.v1kf.com一、扣子智能体平台对于非技术人员来说,现在建议直接使用coze.
- GPT-3 面试题
简介1、GPT-3是什么?它是基于什么模型的?GPT-3是一种基于深度学习原理的语言预测模型。它是由OpenAI开发的,可以从互联网数据中生成任何类型的文本。它只需要一小段文本作为输入,就可以生成大量的准确和复杂的机器生成文本²⁴。GPT-3是基于Transformer模型的,使用了仅有解码器的自回归架构。它使用下一个单词预测目标进行训练¹²。GPT-3有8个不同的模型,参数从1.25亿到1750
- gpt面试题
任小栗
#面试题gptvue.js前端
vue面试题一、响应式系统相关❓1.Vue3的响应式系统是如何实现的?和Vue2有何本质区别?答案:Vue3使用Proxy实现响应式(位于@vue/reactivity模块),替代Vue2的Object.defineProperty。核心机制如下:使用targetMap:WeakMap存储依赖关系利用track()和trigger()方法实现依赖收集与派发更新effect()包装副作用函数,自动收
- 编译源代码形式的CVE为二进制.o文件需要先使用GPT补全
Che_Che_
网络二进制代码相似度
#include#include#include#defineVLC_EGENERIC-1#defineVLC_SUCCESS0#defineMMS_BUFFER_SIZE1024//定义access_sys结构体typedefstruct{charbuffer_tcp[MMS_BUFFER_SIZE];//存储TCP数据的缓冲区inti_buffer_tcp;//缓冲区大小inti_comman
- ChatGPT如何实现文字分类?精选案例和最佳实践
山城程序员
ChatGPT是一种预训练语言模型,通常用于生成自然语言文本。但是,在将其应用于分类任务时,它也可以表现出色。本文将介绍如何使用ChatGPT实现文本分类,并提供实践步骤和示例代码。1.数据准备在进行文本分类之前,您需要选择一个合适的数据集并对其进行清理和预处理。确保您的数据集包含带有标签的文本数据。例如,您可能拥有一些产品评论,并且需要将它们分类为积极或消极。以下是一个示例代码,演示如何加载数据
- ChatGPT爆火,未来什么工作不会被取代?
经纬成长说
ChatGPT火了,你肯定也关注到了,最近全网都是它的消息。话题一路从“ChatGPT是什么”、“ChatGPT原理和技术有多强”,到“哪些工作会被ChatGPT取代”。很多人担忧,自己的工作会被取代;甚至企业大佬都纷纷表示,搭不上ChatGPT,终会被淘汰。担忧是有道理的。那未来,什么样的工作不会被AI取代呢?两个维度。第一,可以处理极端复杂的事情。比如商业决策、文稿判断、标题选择、编辑对于美感
- LangChain4j入门:Java开发者的AI应用开发指南
半夜偷你家裤衩子
LangChain4jjava人工智能开发语言LangChain4j
在AI浪潮席卷全球的今天,Java开发者如何快速上手大语言模型应用开发?LangChain4j为我们提供了完美的解决方案!前言:为什么Java开发者需要LangChain4j?想象一下,你正在开发一个企业级应用,需要集成ChatGPT来提供智能客服功能。传统方式需要直接调用OpenAIAPI,处理复杂的HTTP请求、错误重试、上下文管理等问题。而使用LangChain4j,几行代码就能搞定:Cha
- MetaGPT源码剖析(一):MetaGPT框架下的多智能体协作项目——software_company.py
ATM006
开源Agent框架机器智能人工智能大模型源码剖析AgentMetaGPT
每一篇文章都短小精悍,不啰嗦。software_company.py这段代码是一个基于Typer构建的命令行工具,用于启动MetaGPT框架下的多智能体协作项目(比如生成软件项目、完成开发任务等)。它就像一个"项目启动器",允许用户通过命令行参数配置项目需求、资源投入等,进而调度不同角色的智能体(如产品经理、架构师、工程师等)协同工作。一、代码整体功能与定位从架构视角看,这段代码是MetaGPT框
- *SFT深度实践指南:从数据构建到模型部署的全流程解析
大千AI助手
人工智能Python#OTHER人工智能深度学习算法大模型SFT微调Lora
一、SFT技术原理与定位核心定义SFT是在预训练语言模型(如LLaMA、GPT)基础上,利用标注数据优化模型以适应特定任务的技术。其本质是通过调整模型参数,将通用语言能力迁移至专业领域(如法律、医疗)或任务(如对话生成、代码补全)。与预训练的区别预训练:使用无标注数据(如维基百科)学习通用表征,消耗千亿级token算力。SFT:使用标注数据(如指令-答案对)进行任务适配,成本仅为预训练的1/100
- 对标ChatGPT,「文心一言」今日亮相!AI人机时代来临,未来在何方?
AI医学
本文由「AI医学er」提供医海无涯,AI同舟。关注我们,助力高效科研。3月15日,OpenAI公布了其大型语言模型的最新版本——GPT-4。3月16日,百度文心一言人工智能聊天机器人正式上线。一个时代开始了。OpenAI在官网表示,GPT-4是一个能接受图像和文本输入,并输出文本的多模态模型,是OpenAI在扩展深度学习方面的最新成果。此前的ChatGPT,只能通过向其输入文字提问才能生成文字回答
- ChatGPT 与 AIGC 简问乱答
MatrixOnEarth
ChatGPT与AIGC简问乱答**仅代表个人观点。**[Q1]ChatGPT最近非常火爆,2个月突破1亿月活,从产品形态来看,我们知道的微软、谷歌的搜索引擎都会嵌入。那么我们如何看待它的用户粘性,真的会有那么多人持续使用吗还是说只是一阵热潮?[A1]首先,工业界长久以来对搜索引擎的最终产品形态的定义是:信息问答助理。目前的信息检索黄页的产品形态个人认为其实是在技术发展未能满足最终产品形态目标的情
- 【AI论文】EmbRACE-3K: 复杂环境中的具身推理与行为研究
摘要:近期先进的视觉语言模型(Vision-LanguageModels,VLMs)在被动、离线的图像和视频理解任务中展现出了卓越的性能。然而,在具身场景中,这些模型的有效性仍较为有限。具身场景要求在线交互和主动的场景理解,在此类场景中,智能体以第一人称视角感知环境,且每一次动作都会动态地影响后续的观察结果。即便是像GPT-4o、Claude3.5Sonnet和Gemini2.5Pro这样的先进模
- 6、LangChain —— 使用 Huggingface 中的开源模型
Miyazaki_Hayao
LangChain实战langchain
文章目录一、概述二、大语言模型发展史三、预训练+微调的模式四、用HuggingFace跑开源模型五、申请使用Meta的Llama2模型六、通过HuggingFace调用Llama七、LangChain和HuggingFace的接口1、通过HuggingFaceHub2、通过HuggingFacePipeline八、用LangChain调用自定义语言模型一、概述 大语言模型,不止ChatGPT一种。
- 深度学习分布式训练:并行策略与通信机制的系统性分析
Takoony
深度学习分布式人工智能
1.引言随着深度学习模型规模的指数级增长,单一计算设备已无法满足训练需求。以GPT-3为例,其1750亿参数在FP16精度下需要约350GB存储空间(每个参数2字节),远超当前主流GPU的显存容量(如NVIDIAA100的80GB)。根据OpenAI的技术报告[1],即使使用最先进的硬件,单卡训练GPT-3需要355年。这一计算瓶颈催生了分布式训练技术的快速发展。本文将从理论基础出发,系统性地分析
- 谷歌搜索的 AI 防守战,透露了什么新趋势?
在美的苦命程序员
人工智能
在AI搜索这一轮激烈竞逐中,谷歌这位“搜索一哥”正面临新旧对手的夹击:ChatGPT、Perplexity、Claude、Gemini……每一个看上去都野心勃勃、来势汹汹。但即便如此,数据显示,谷歌在全球搜索领域依然维持了89.5%的市场份额,网络访问量环比小幅增长1%。Gemini的月度用户增长更是达到了27%。这不仅是一场份额保卫战,更是谷歌对“搜索形态重塑”的深度试验。透过这场战役,我们也可
- 【慢工社—学术篇】如何使用 ChatGPT 撰写文献综述(二)
取不好名字=
慢工社-学术篇chatgpt学习方法程序人生人工智能AI写作
慢工社的来历:有没有发现,现在我们像在给AI打工?我们为AI提供基础信息,各种材料,期盼着AI能给我们一些有效的内容作为“薪水”。在这样的付出收获视角下,俗语“慢工才能出细活”简直形容的不能再贴切了。如何使用ChatGPT撰写文献综述?(二)在第一篇内容中,我们介绍了G老师在学术写作上的主要局限以及一些在G老师帮助下写综述的主要过程,最后附上了一些认为会常用到的“咒语”。【慢工社—学术篇】如何使用
- AI 大模型重塑软件开发流程
万花丛中一抹绿
人工智能
一、AI大模型的定义与发展历史AI大模型是基于海量数据训练的深度学习模型,具备强大的自然语言理解、逻辑推理和知识生成能力。在软件开发领域,以GPT-4、CodeLlama、GitHubCopilotX为代表的大模型,能理解代码语法、语义及业务逻辑,实现代码生成、漏洞检测等复杂任务。其发展可追溯至2017年,谷歌提出Transformer架构,为大模型奠定了核心基础。2018年,GPT-1问世,参数
- 《从零构建大模型》系列(21):从头实现GPT模型——构建文本生成引擎
本文将带你从零构建类GPT模型:通过实现层归一化、前馈网络和Transformer块等核心组件,打造一个完整的文本生成模型架构,为后续训练奠定基础。目录一、GPT模型架构全景图1.1模型组件分解1.2GPT-2模型规格二、层归一化实现2.1为什么需要层归一化?2.2层归一化实现代码三、前馈神经网络实现3.1GPT中的前馈结构编辑3.2GELU激活函数3.3完整前馈网络实现四、Transformer
- 大模型聊天模板
文章目录何为聊天模板聊天模板具体长什么样为什么会出现聊天模板何为聊天模板相信大多数本地离线使用过(特别是训练或微调过)LLM、VLM的人知道“Chattemplate/聊天模板”这个概念,但可能并没有对其有较多的了解。本文主要整合网络收集的知识,结合少数使用“聊天模板”的经验对其进行简要说明,希望可以帮助到大家。如果了解Alpaca、ShareGPT等数据集会知道,数据集都是结构化形式,其中会有各
- 【大语言模型基础】GPT(Generative Pre-training )生成式无监督预训练模型原理
前言ELMo:将上下文当作特征,但是无监督的语料和我们真实的语料还是有区别的,不一定符合我们特定的任务,是一种双向的特征提取。OpenAIGPT:通过transformerdecoder学习出来一个语言模型,不是固定的,通过任务fine-tuning,用transfomer代替ELMo的LSTM。OpenAIGPT其实就是缺少了encoder的transformer:当然也没了encoder与de
- GPT-4o mini TTS:领先的文本转语音技术
桂花饼
AIGCGPT-4oo4-mini语音识别人工智能GPT-4o
什么是GPT-4ominiTTS?GPT-4ominiTTS是OpenAI推出的全新一代文本转语音(TTS)技术,能够以自然、流畅的方式将普通文本转换为语音。依托先进的神经网络架构,GPT-4ominiTTS在语音合成中避免了传统TTS的生硬与机械感,能够生成富有情感和个性化表达的高质量语音。该技术支持多语言与多口音,是视频、播客、电子学习等场景的理想选择。核心特点自然流畅,接近真人GPT-4om
- 【农业模型】GPT地学领域应用、AquaCrop、R贝叶斯生态、Copula函数、DSSAT、APSIM、WOFOST、DNDC、CERRES、SWACRO、RZWQM、POTATO、SOLANUM
weixin_贾
遥感数据与作物模型地理遥感生态模型ChatGPT4/DeepSeekgptr语言无人机经验分享
农业模型依据研究对象分为农业生物模型、农业环境模型、农业技术模型、农业经济模型作物模型,即作物生长模拟模型(或称作物生长模型),是从系统科学的角度,基于作物生理过程机制,将气候、土壤、作物品种和管理措施等对作物生长的影响因素作为一个整体系统的数值模拟系统。能够以特定时间步长对作物在单点尺度上生长发育的生物学参数以及作物产量进行动态模拟,定量化研究环境因子以及田间管理措施对作物生长发育的影响。通用型
- 算法工程师必看!个性化信息流推荐算法系统的架构设计与优化实战指南
注:此文章内容均节选自充电了么创始人,CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《GPT多模态大模型与AIAgent智能体》(跟我一起学人工智能)【陈敬雷编著】【清华大学出版社】GPT多模态大模型与AIAgent智能体书籍本章配套视频课程【陈敬雷】推荐算法系统实战全系列精品课【陈敬雷】文章目录推荐算法系统系列二算法工程师必看!个性化信息流推荐算法系统的架构设计与优化实战指南更多技术内容总结推荐算法系统系列二算
- 用MiddleGenIDE工具生成hibernate的POJO(根据数据表生成POJO类)
AdyZhang
POJOeclipseHibernateMiddleGenIDE
推荐:MiddlegenIDE插件, 是一个Eclipse 插件. 用它可以直接连接到数据库, 根据表按照一定的HIBERNATE规则作出BEAN和对应的XML ,用完后你可以手动删除它加载的JAR包和XML文件! 今天开始试着使用
- .9.png
Cb123456
android
“点九”是andriod平台的应用软件开发里的一种特殊的图片形式,文件扩展名为:.9.png
智能手机中有自动横屏的功能,同一幅界面会在随着手机(或平板电脑)中的方向传感器的参数不同而改变显示的方向,在界面改变方向后,界面上的图形会因为长宽的变化而产生拉伸,造成图形的失真变形。
我们都知道android平台有多种不同的分辨率,很多控件的切图文件在被放大拉伸后,边
- 算法的效率
天子之骄
算法效率复杂度最坏情况运行时间大O阶平均情况运行时间
算法的效率
效率是速度和空间消耗的度量。集中考虑程序的速度,也称运行时间或执行时间,用复杂度的阶(O)这一标准来衡量。空间的消耗或需求也可以用大O表示,而且它总是小于或等于时间需求。
以下是我的学习笔记:
1.求值与霍纳法则,即为秦九韶公式。
2.测定运行时间的最可靠方法是计数对运行时间有贡献的基本操作的执行次数。运行时间与这个计数成正比。
- java数据结构
何必如此
java数据结构
Java 数据结构
Java工具包提供了强大的数据结构。在Java中的数据结构主要包括以下几种接口和类:
枚举(Enumeration)
位集合(BitSet)
向量(Vector)
栈(Stack)
字典(Dictionary)
哈希表(Hashtable)
属性(Properties)
以上这些类是传统遗留的,在Java2中引入了一种新的框架-集合框架(Collect
- MybatisHelloWorld
3213213333332132
//测试入口TestMyBatis
package com.base.helloworld.test;
import java.io.IOException;
import org.apache.ibatis.io.Resources;
import org.apache.ibatis.session.SqlSession;
import org.apache.ibat
- Java|urlrewrite|URL重写|多个参数
7454103
javaxmlWeb工作
个人工作经验! 如有不当之处,敬请指点
1.0 web -info 目录下建立 urlrewrite.xml 文件 类似如下:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE u
- 达梦数据库+ibatis
darkranger
sqlmysqlibatisSQL Server
--插入数据方面
如果您需要数据库自增...
那么在插入的时候不需要指定自增列.
如果想自己指定ID列的值, 那么要设置
set identity_insert 数据库名.模式名.表名;
----然后插入数据;
example:
create table zhabei.test(
id bigint identity(1,1) primary key,
nam
- XML 解析 四种方式
aijuans
android
XML现在已经成为一种通用的数据交换格式,平台的无关性使得很多场合都需要用到XML。本文将详细介绍用Java解析XML的四种方法。
XML现在已经成为一种通用的数据交换格式,它的平台无关性,语言无关性,系统无关性,给数据集成与交互带来了极大的方便。对于XML本身的语法知识与技术细节,需要阅读相关的技术文献,这里面包括的内容有DOM(Document Object
- spring中配置文件占位符的使用
avords
1.类
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><!DOCTYPE beans PUBLIC "-//SPRING//DTD BEAN//EN" "http://www.springframework.o
- 前端工程化-公共模块的依赖和常用的工作流
bee1314
webpack
题记: 一个人的项目,还有工程化的问题嘛? 我们在推进模块化和组件化的过程中,肯定会不断的沉淀出我们项目的模块和组件。对于这些沉淀出的模块和组件怎么管理?另外怎么依赖也是个问题? 你真的想这样嘛? var BreadCrumb = require(‘../../../../uikit/breadcrumb’); //真心ugly。
- 上司说「看你每天准时下班就知道你工作量不饱和」,该如何回应?
bijian1013
项目管理沟通IT职业规划
问题:上司说「看你每天准时下班就知道你工作量不饱和」,如何回应
正常下班时间6点,只要是6点半前下班的,上司都认为没有加班。
Eno-Bea回答,注重感受,不一定是别人的
虽然我不知道你具体从事什么工作与职业,但是我大概猜测,你是从事一项不太容易出现阶段性成果的工作
- TortoiseSVN,过滤文件
征客丶
SVN
环境:
TortoiseSVN 1.8
配置:
在文件夹空白处右键
选择 TortoiseSVN -> Settings
在 Global ignote pattern 中添加要过滤的文件:
多类型用英文空格分开
*name : 过滤所有名称为 name 的文件或文件夹
*.name : 过滤所有后缀为 name 的文件或文件夹
--------
- 【Flume二】HDFS sink细说
bit1129
Flume
1. Flume配置
a1.sources=r1
a1.channels=c1
a1.sinks=k1
###Flume负责启动44444端口
a1.sources.r1.type=avro
a1.sources.r1.bind=0.0.0.0
a1.sources.r1.port=44444
a1.sources.r1.chan
- The Eight Myths of Erlang Performance
bookjovi
erlang
erlang有一篇guide很有意思: http://www.erlang.org/doc/efficiency_guide
里面有个The Eight Myths of Erlang Performance: http://www.erlang.org/doc/efficiency_guide/myths.html
Myth: Funs are sl
- java多线程网络传输文件(非同步)-2008-08-17
ljy325
java多线程socket
利用 Socket 套接字进行面向连接通信的编程。客户端读取本地文件并发送;服务器接收文件并保存到本地文件系统中。
使用说明:请将TransferClient, TransferServer, TempFile三个类编译,他们的类包是FileServer.
客户端:
修改TransferClient: serPort, serIP, filePath, blockNum,的值来符合您机器的系
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-模板方法模式
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;
- 配置心得
chenyu19891124
配置
时间就这样不知不觉的走过了一个春夏秋冬,转眼间来公司已经一年了,感觉时间过的很快,时间老人总是这样不停走,从来没停歇过。
作为一名新手的配置管理员,刚开始真的是对配置管理是一点不懂,就只听说咱们公司配置主要是负责升级,而具体该怎么做却一点都不了解。经过老员工的一点点讲解,慢慢的对配置有了初步了解,对自己所在的岗位也慢慢的了解。
做了一年的配置管理给自总结下:
1.改变
从一个以前对配置毫无
- 对“带条件选择的并行汇聚路由问题”的再思考
comsci
算法工作软件测试嵌入式领域模型
2008年上半年,我在设计并开发基于”JWFD流程系统“的商业化改进型引擎的时候,由于采用了新的嵌入式公式模块而导致出现“带条件选择的并行汇聚路由问题”(请参考2009-02-27博文),当时对这个问题的解决办法是采用基于拓扑结构的处理思想,对汇聚点的实际前驱分支节点通过算法预测出来,然后进行处理,简单的说就是找到造成这个汇聚模型的分支起点,对这个起始分支节点实际走的路径数进行计算,然后把这个实际
- Oracle 10g 的clusterware 32位 下载地址
daizj
oracle
Oracle 10g 的clusterware 32位 下载地址
http://pan.baidu.com/share/link?shareid=531580&uk=421021908
http://pan.baidu.com/share/link?shareid=137223&uk=321552738
http://pan.baidu.com/share/l
- 非常好的介绍:Linux定时执行工具cron
dongwei_6688
linux
Linux经过十多年的发展,很多用户都很了解Linux了,这里介绍一下Linux下cron的理解,和大家讨论讨论。cron是一个Linux 定时执行工具,可以在无需人工干预的情况下运行作业,本文档不讲cron实现原理,主要讲一下Linux定时执行工具cron的具体使用及简单介绍。
新增调度任务推荐使用crontab -e命令添加自定义的任务(编辑的是/var/spool/cron下对应用户的cr
- Yii assets目录生成及修改
dcj3sjt126com
yii
assets的作用是方便模块化,插件化的,一般来说出于安全原因不允许通过url访问protected下面的文件,但是我们又希望将module单独出来,所以需要使用发布,即将一个目录下的文件复制一份到assets下面方便通过url访问。
assets设置对应的方法位置 \framework\web\CAssetManager.php
assets配置方法 在m
- mac工作软件推荐
dcj3sjt126com
mac
mac上的Terminal + bash + screen组合现在已经非常好用了,但是还是经不起iterm+zsh+tmux的冲击。在同事的强烈推荐下,趁着升级mac系统的机会,顺便也切换到iterm+zsh+tmux的环境下了。
我为什么要要iterm2
切换过来也是脑袋一热的冲动,我也调查过一些资料,看了下iterm的一些优点:
* 兼容性好,远程服务器 vi 什么的低版本能很好兼
- Memcached(三)、封装Memcached和Ehcache
frank1234
memcachedehcachespring ioc
本文对Ehcache和Memcached进行了简单的封装,这样对于客户端程序无需了解ehcache和memcached的差异,仅需要配置缓存的Provider类就可以在二者之间进行切换,Provider实现类通过Spring IoC注入。
cache.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
- Remove Duplicates from Sorted List II
hcx2013
remove
Given a sorted linked list, delete all nodes that have duplicate numbers, leaving only distinct numbers from the original list.
For example,Given 1->2->3->3->4->4->5,
- Spring4新特性——注解、脚本、任务、MVC等其他特性改进
jinnianshilongnian
spring4
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- MySQL安装文档
liyong0802
mysql
工作中用到的MySQL可能安装在两种操作系统中,即Windows系统和Linux系统。以Linux系统中情况居多。
安装在Windows系统时与其它Windows应用程序相同按照安装向导一直下一步就即,这里就不具体介绍,本文档只介绍Linux系统下MySQL的安装步骤。
Linux系统下安装MySQL分为三种:RPM包安装、二进制包安装和源码包安装。二
- 使用VS2010构建HotSpot工程
p2p2500
HotSpotOpenJDKVS2010
1. 下载OpenJDK7的源码:
http://download.java.net/openjdk/jdk7
http://download.java.net/openjdk/
2. 环境配置
▶
- Oracle实用功能之分组后列合并
seandeng888
oracle分组实用功能合并
1 实例解析
由于业务需求需要对表中的数据进行分组后进行合并的处理,鉴于Oracle10g没有现成的函数实现该功能,且该功能如若用JAVA代码实现会比较复杂,因此,特将SQL语言的实现方式分享出来,希望对大家有所帮助。如下:
表test 数据如下:
ID,SUBJECTCODE,DIMCODE,VALUE
1&nbs
- Java定时任务注解方式实现
tuoni
javaspringjvmxmljni
Spring 注解的定时任务,有如下两种方式:
第一种:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmlns:xsi="http
- 11大Java开源中文分词器的使用方法和分词效果对比
yangshangchuan
word分词器ansj分词器Stanford分词器FudanNLP分词器HanLP分词器
本文的目标有两个:
1、学会使用11大Java开源中文分词器
2、对比分析11大Java开源中文分词器的分词效果
本文给出了11大Java开源中文分词的使用方法以及分词结果对比代码,至于效果哪个好,那要用的人结合自己的应用场景自己来判断。
11大Java开源中文分词器,不同的分词器有不同的用法,定义的接口也不一样,我们先定义一个统一的接口:
/**
* 获取文本的所有分词结果, 对比