刺激，GPT4/ChatGPT3.5/DALL-E同时玩

【AI大模型】26、算力受限下的模型工程：从LoRA到弹性智能系统的优化实践无心水 AI大模型人工智能搜索引擎 LoRA 大语言模型微调模型压缩知识蒸馏量化技术
引言：算力瓶颈与模型工程的突围之路在人工智能领域，大语言模型的发展正呈现出参数规模爆炸式增长的趋势。从GPT-3的1750亿参数到PaLM的5400亿参数，模型能力的提升往往伴随着对算力资源的极度渴求。然而，对于大多数企业和研究者而言，动辄数百GB的显存需求、数十万块GPU的训练集群显然是难以企及的"算力鸿沟"。当面对"无米之炊"的困境时，模型工程技术成为突破算力瓶颈的核心路径——通过算法创新而非
【大模型学习 | LORA 原理及实现】九年义务漏网鲨鱼语言模型 python pytorch 自然语言处理
LORA:LOW-RANKADAPTATIONOFLARGELAN-GUAGEMODELSGithub库：GitHub-microsoft/LoRA:Codeforloralib,animplementationof“LoRA:Low-RankAdaptationofLargeLanguageModels”GPT-3：175B微调模型变得十分的贵。作者提出利用Low-RankAdaption来冻结
⼤模型（LLMs）基础⾯ cv2016_DL LLM大模型计算机视觉人工智能 llama
1.⽬前主流的开源模型体系有哪些？⽬前主流的开源LLM（语⾔模型）模型体系包括以下⼏个：1.GPT（GenerativePre-trainedTransformer）系列：由OpenAI发布的⼀系列基于Transformer架构的语⾔模型，包括GPT、GPT-2、GPT-3等。GPT模型通过在⼤规模⽆标签⽂本上进⾏预训练，然后在特定任务上进⾏微调，具有很强的⽣成能⼒和语⾔理解能⼒。2.BERT（B
二、大模型的能力（DataWhale大模型理论基础） Y_fulture 大模型理论基础（DW组队学习）人工智能 gpt-3 nlp
大模型的能力一、概述本节主要是通过对GPT-3论文中的基准测试深入研究，从而获得关于GPT-3更深程度的认识我们应该知道，GPT-3的结果参差不齐：在某些任务上，比如语言建模，GPT-3大幅度超越了现有技术的最高水平；在其他任务上，GPT-3与训练有素，拥有大量标签数据的系统竞争时，却明显落后。造成上述现象的原因：GPT-3并未明确针对这些任务进行训练，它只是作为一个语言模型，被训练来预测下一个词
大语言模型：人工智能的“大脑革命“与未来图景 RockLiu@805 大模型实战人工智能语言模型自然语言处理
大语言模型：人工智能的"大脑革命"与未来图景——从GPT-3到AGI的演进之路引言：算力觉醒的时代2022年11月，ChatGPT的横空出世犹如一记惊雷，仅用5天时间就突破百万用户，两个月后月活用户突破1亿。这个现象级应用背后，是参数量高达1750亿的GPT-3.5大模型在支撑。这场由大语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）引发的AI革命，正在重塑人类社会的认知边界。当我们与
DeepSpeed 深度学习学习笔记：高效训练大型模型
主要参考官网文档，对于具体内容还需参考官方文档1.引言：为什么需要DeepSpeed？大型模型训练的挑战随着深度学习模型规模的爆炸式增长（从BERT的几亿参数到GPT-3的千亿参数，再到现在的万亿参数模型），传统的单GPU训练方式变得力不从心，即使是多GPU训练也面临巨大挑战：内存限制(MemoryWall):模型参数：模型的参数量巨大，例如一个1750亿参数的GPT-3模型，即使使用FP16精度
LoRA、QLoRA是什么爱吃土豆的马铃薯ㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤ 人工智能机器学习深度学习
一：LoRA（Low-RankAdaptation，低秩适应）是一种高效的大模型参数微调技术，由Meta在2021年提出。它通过冻结预训练模型参数，仅训练少量新增的低秩矩阵，大幅减少了需要训练的参数量，同时保持接近全参数微调的效果。为什么需要LoRA？传统的全参数微调（Fine-tuning）需要更新大型语言模型的所有参数（如GPT-3有1750亿参数），这带来两个核心问题：计算资源需求极高：需要
深入探讨：如何使用OutputFixingParser修复LLM输出的解析错误并确保数据结构的完整性 m0_57781768 数据结构
深入探讨：如何使用OutputFixingParser修复LLM输出的解析错误并确保数据结构的完整性在当今的自然语言处理（NLP）领域，大型语言模型（LLM）如GPT-3等，已成为解决复杂问题的重要工具。这些模型能够生成自然语言文本，用于回答问题、生成内容或进行对话。然而，在将这些生成的文本转换为结构化数据格式（如JSON或Pydantic模型实例）时，可能会遇到解析错误。尤其是在文本格式不正确或
AI 在创新创业比赛的 10 大应用：从创意激发到成果转化大明者省人工智能
1.创意灵感生成：基于大数据的创新点挖掘AI通过分析行业动态、市场痛点及前沿技术趋势，结合自然语言处理和生成式模型，为参赛者提供创新灵感。例如，利用GPT-3等语言模型，输入行业关键词，快速生成潜在的创业方向和产品概念。importopenai#设置OpenAIAPI密钥openai.api_key="your_api_key"defgenerate_innovation_ideas(keywor
【AI大模型】15、从GPT-1到GPT-3：大语言模型核心技术演进与能力涌现全解析
一、GPT-1：预训练微调范式的奠基者（2018）（一）架构创新：单向Transformer解码器的诞生GPT-1首次将Transformer架构应用于语言模型领域，其核心采用12层Transformer解码器，摒弃了传统RNN的递归结构，通过自注意力机制实现并行计算。与Encoder-Decoder架构不同，GPT-1仅使用解码器部分，每个解码器层包含：多头自注意力模块：8个头，每个头维度64，
从零开始掌握OpenAI的GPT-3 API：基础指南与实战示例 stjklkjhgffxw gpt-3 python
#从零开始掌握OpenAI的GPT-3API：基础指南与实战示例##引言在人工智能领域，OpenAI的GPT-3无疑是近年来最令人瞩目的技术突破之一。无论是用于生成自然语言文本、编写代码，还是提供智能对话服务，GPT-3都展示了其强大的能力。本篇文章旨在帮助初学者从零开始掌握GPT-3的API使用，了解其核心原理，并通过实战示例加深理解。##主要内容###1.什么是GPT-3？GPT-3（Gene
大模型全景解析：从技术突破到行业变革敲键盘的小夜猫大语言模型语言模型
目录一、引言：人工智能的新纪元二、大模型发展历史与技术演进1.早期探索期（2015-2017）：从"人工智障"到初具规模RNN/LSTM架构时代（2013-2017）Transformer革命（2017）2.预训练模型崛起（2018-2020）：范式转变BERT模型（2018）GPT系列初期（2018-2019）3.千亿参数时代（2020-2022）：规模效应凸显GPT-3（2020）：规模带来质
AI大模型创业：如何实现未来盈利？ AI智能应用 AI大模型应用入门实战与进阶 java python javascript kotlin golang 架构人工智能
AI大模型，创业，盈利模式，商业应用，技术趋势，市场分析，案例研究1.背景介绍近年来，人工智能（AI）技术取得了飞速发展，特别是大规模语言模型（LLM）的出现，如GPT-3、LaMDA等，展现出强大的文本生成、理解和翻译能力，为各行各业带来了革命性的变革。随着AI技术的不断进步，越来越多的创业者看到了AI大模型的巨大商业潜力，纷纷涌入这个领域。然而，仅仅拥有先进的AI技术还不够，如何将AI大模型转
大语言模型应用指南：效果评估 AI天才研究院 AI大模型企业级应用开发实战 AI Agent 应用开发大厂Offer收割机面试题简历程序员读书硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据 AIGC AGI LLM Java Python 架构设计 Agent 程序员实现财富自由
大语言模型应用指南：效果评估作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着人工智能技术的飞速发展，大语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）如GPT-3、LaMDA等在自然语言处理领域取得了显著的成果。这些模型能够生成高质量的文本、翻译文本、回答问题等，为各行各业带来了巨大的变革。然而，在实际应用
Langchain学习笔记(六)：Langchain框架介绍与环境搭建 zhangsan0933 LangChain langchain 学习笔记
注：本文是Langchain框架的学习笔记；不是教程！不是教程！内容可能有所疏漏，欢迎交流指正。后续将持续更新学习笔记，分享我的学习心得和实践经验。1.Langchain的产生背景与解决的问题Langchain是一个为大语言模型(LLM)应用开发而设计的框架，它诞生于2022年底，正是大语言模型迅速发展的时期。其产生背景主要有以下几个方面：1.1大模型应用开发的复杂性随着GPT-3、GPT-4等大
还有哪些其他的基于transformer架构模型？墨染辉人工智能 transformer 深度学习人工智能
当然可以！让我们详细介绍一下基于Transformer架构的其他模型。除了您提到的GPT系列（如GPT-3、GPT-4）之外，还有许多其他类型的Transformer模型，每种模型在设计和应用上都有其独特的特点。我们将按架构类型（Decoder-Only、Encoder-Only、Encoder-Decoder）分类介绍这些模型，并简要说明它们的用途和特点。1.Decoder-Only语言模型De
自然语言处理NLP星空智能对话机器人系列：深入理解Transformer自然语言处理 Training a GPT-2 language model 段智华 NLP星空智能对话机器人 transformer 自然语言处理 GPT
自然语言处理NLP星空智能对话机器人系列：深入理解Transformer自然语言处理TrainingaGPT-2languagemodel目录GPT模型简介TrainingaGPT-2languagemodelStep1:Prerequisites星空智能对话机器人系列博客GPT模型简介生成式预训练转换器（GPT）是由OpenAI团队构建的一系列基于深度学习的语言模型。GPT-3是一个预先训练过的
LoRA：大模型高效微调的低秩之道——原理解析与技术实现摘取一颗天上星️ 人工智能 python llama 矩阵线性代数
LoRA：大模型高效微调的低秩之道——原理解析与技术实现大型语言模型（LLMs）的全参数微调如同驾驶油轮转弯——资源消耗巨大且响应迟缓。LoRA（Low-RankAdaptation）的提出，让模型微调变得像快艇般灵活高效。本文将深入解析LoRA的核心思想与数学原理。一、问题背景：大模型微调之痛当GPT-3（1750亿参数）需要微调时：显存需求：>1TB（存储优化器状态+梯度）硬件成本：单次实验费
《PyTorch Hub：解锁深度学习模型的百宝箱》空云风语人工智能深度学习神经网络深度学习 pytorch 人工智能
走进PyTorchHub在当今的深度学习领域，模型的复用和共享已成为推动技术飞速发展的关键力量。随着深度学习在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等众多领域取得突破性进展，研究人员和开发者们不断探索更高效、更强大的模型架构。然而，从头开始训练一个深度学习模型往往需要耗费大量的时间、计算资源和数据。据统计，训练一个像GPT-3这样的大规模语言模型，可能需要数千块GPU芯片并行计算数月之久，成本高达数百
【大模型面试每日一题】Day 33：深度解析GPT-3与PaLM的规模扩展差异及影响是麟渊 LLM Interview Daily 面试每日一题面试 gpt-3 palm 职场和发展自然语言处理架构
【大模型面试每日一题】Day33：深度解析GPT-3与PaLM的规模扩展差异及影响题目重现面试官：请对比分析GPT-3与PaLM在模型规模扩展上的核心差异，及其对性能、应用场景和行业的影响。规模扩展参数规模训练数据架构设计GPT-3:1750亿PaLM:5400亿单语言vs多模态Transformer解码器Multi-QueryAttention核心考点模型缩放定律理解：参数规模、数据量与模型性能
2025年大模型学习路线图：从入门到精通，非常详细，值得收藏！大模型入门教程 AI大模型大模型教学大模型 AI 人工智能程序员·大模型教程
一、初聊大模型1、什么是大模型？大模型，通常指的是在人工智能领域中的大型预训练模型。你可以把它们想象成非常聪明的大脑，这些大脑通过阅读大量的文本、图片、声音等信息，学习到了世界的知识。这些大脑（模型）非常大，有的甚至有几千亿个参数，这些参数就像是大脑中的神经元，它们通过复杂的计算来理解和生成语言、图片等。举个例子，你可能听说过GPT-3，它就是一个非常著名的大模型。GPT-3可以通过理解你提出的问
第39节：模型压缩技术：剪枝与量化点我头像干啥 pytorch 人工智能 python
引言在人工智能和深度学习领域，模型规模的快速增长已成为一个显著趋势。从早期的简单神经网络到如今拥有数十亿参数的巨型模型（如GPT-3、BERT等），模型的复杂性不断提高，带来了更强大的性能，但同时也带来了计算资源消耗大、存储需求高、推理延迟长等一系列挑战。这些挑战严重限制了深度学习模型在资源受限环境（如移动设备、嵌入式系统和边缘计算场景）中的部署和应用。为了解决这些问题，模型压缩技术应运而生。模型
大模型输出长度的2000字魔咒：技术限制与产品经理的破局之道 charles666666 prompt 语言模型自然语言处理人工智能全文检索
引言在大模型产品设计中，"输出内容长度为何普遍限制在2000字左右"是新人产品经理常问的困惑。这个看似简单的技术参数背后，隐藏着硬件架构、算法设计、商业成本等多重因素的博弈。本文将从技术原理、工程实践、商业价值三个维度拆解这一现象，并为产品经理提供可落地的优化思路。一、技术限制的三大核心矛盾上下文窗口与计算资源的博弈Transformer架构的自注意力机制决定了模型对长文本的处理能力。以GPT-3
大模型从入门到精通，从看这篇开始：神仙级 AI 大模型入门教程【非常详细】大模型知识人工智能 prompt microsoft 音视频大模型 xcode 大模型入门
近年来，人工智能（AI）大模型的迅猛发展吸引了广泛关注，如GPT-3、BERT等。它们的强大能力在自然语言处理、图像识别等领域得到了广泛应用。如果你是AI领域的新手，想要从零基础开始学习并掌握神仙级AI大模型，本文将为你提供一份非常详细的入门教程。第一部分：理解AI大模型的基础AI大模型是指拥有极大参数量（通常在亿级甚至百亿级以上）的深度学习模型。这些模型经过大规模数据训练后，能够自动生成文本、回
Llama:开源的急先锋 KangkangLoveNLP 大模型 llama 神经网络人工智能机器学习深度学习算法自然语言处理
Llama:开源的急先锋Llama1：开放、高效的基础语言模型Llama1使用了完全开源的数据，性能媲美GPT-3，可以在社区研究开源使用，只是不能商用。Llama1提出的ScalingLaw业内普遍认为如果要达到同一个性能指标，训练更大大模型会更划算，因为训练的成本会降低，较大的模型会更快的收敛，但是llama不这么认为，llama认为虽然训练成本会降低，但是推理的成本会提高，推理代价会比训练代
零基础搭建AI聊天机器人：从GPT-3到本地化部署全攻略北辰alk AI 人工智能机器人 gpt-3
前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，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https://www.captainbed.cn/north文章目录前言第一部分：了解AI聊天机器人基础1.1聊天机器人发展简史1.2GPT模型家族简介1.3系统架构概述第二部分：使用GPT-3API搭建基础聊天机器人2.1获取OpenAIAPI密钥2.2搭建Python开发环境2.3基础聊天机器人实
【自然语言处理与大模型】大模型（LLM）基础知识① 小oo呆【自然语言处理与大模型】人工智能自然语言处理语言模型
（1）目前主流的开源模型体系有哪些？1.GTP（GenerativePer_trainedTransformer）系列，是由OpenAI发布的一系列基于Transformer架构的语言模型，包括GPT、GPT-2、GPT-3等。GPT模型通过在大规模无标签文本上进行预训练，然后再特定任务上进行微调，具有很强的生成能力和语言理解能力。2.BERT（BidirectionalEncoderRepres
AI 大模型应用数据中心的数据压缩架构 AI大模型应用实战 Java开发实战 java python javascript kotlin golang 架构人工智能
AI大模型应用数据中心的数据压缩架构1.背景介绍1.1问题由来在当前数字化时代，人工智能大模型（AILargeModels），如GPT-3、BERT等，广泛应用于自然语言处理（NLP）、图像识别、自动驾驶等多个领域。这些大模型通常具有数十亿甚至数百亿个参数，需要大量的计算资源和存储空间进行训练和部署。数据中心（DataCenter）作为AI应用的重要基础设施，其数据存储、传输和计算能力对大模型的应
大模型从零基础入门到精通，从看这篇开始：神仙级AI大模型入门教程【非常详细】大模型老炮人工智能经验分享大模型学习 AI大模型大模型基础程序员
引言近年来，人工智能（AI）大模型的迅猛发展吸引了广泛关注，如GPT-3、BERT等。它们的强大能力在自然语言处理、图像识别等领域得到了广泛应用。如果你是AI领域的新手，想要从零基础开始学习并掌握神仙级AI大模型，本文将为你提供一份非常详细的入门教程第一部分：理解AI大模型的基础1.1什么是AI大模型？AI大模型是指拥有极大参数量（通常在亿级甚至百亿级以上）的深度学习模型。这些模型经过大规模数据训
GPT-3 的技术变革与技术挑战应对 AI天才研究院 LLM大模型落地实战指南自然语言处理人工智能语言模型编程实践开发语言架构设计
GPT-3的技术变革与技术挑战应对关键词：GPT-3,自然语言处理,深度学习,transformer架构,零样本学习,技术挑战,伦理问题摘要：本文深入探讨了GPT-3（GenerativePre-trainedTransformer3）这一划时代的自然语言处理模型，详细分析了其核心技术、创新特性以及带来的技术变革。同时，文章也客观审视了GPT-3面临的技术挑战和伦理问题，并提出了相应的应对策略。通
TOMCAT在POST方法提交参数丢失问题 357029540 java tomcat jsp
摘自http://my.oschina.net/luckyi/blog/213209 昨天在解决一个BUG时发现一个奇怪的问题，一个AJAX提交数据在之前都是木有问题的，突然提交出错影响其他处理流程。检查时发现页面处理数据较多，起初以为是提交顺序不正确修改后发现不是由此问题引起。于是删除掉一部分数据进行提交，较少数据能够提交成功。恢复较多数据后跟踪提交FORM DATA ，发现数
在MyEclipse中增加JSP模板删除-2008-08-18 ljy325 jsp xml MyEclipse
在D:\Program Files\MyEclipse 6.0\myeclipse\eclipse\plugins\com.genuitec.eclipse.wizards_6.0.1.zmyeclipse601200710\templates\jsp 目录下找到Jsp.vtl，复制一份，重命名为jsp2.vtl,然后把里面的内容修改为自己想要的格式，保存。然后在 D:\Progr
JavaScript常用验证脚本总结 eksliang JavaScript javaScript表单验证
转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2098985 下面这些验证脚本，是我在这几年开发中的总结，今天把他放出来，也算是一种分享吧，现在在我的项目中也在用！包括日期验证、比较，非空验证、身份证验证、数值验证、Email验证、电话验证等等...! &nb
微软BI（4） 18289753290 微软BI SSIS
1） Q:查看ssis里面某个控件输出的结果： A MessageBox.Show(Dts.Variables["v_lastTimestamp"].Value.ToString()); 这是我们在包里面定义的变量 2):在关联目的端表的时候如果是一对多的关系，一定要选择唯一的那个键作为关联字段。 3) Q：ssis里面如果将多个数据源的数据插入目的端一
定时对大数据量的表进行分表对数据备份酷的飞上天空大数据量
工作中遇到数据库中一个表的数据量比较大，属于日志表。正常情况下是不会有查询操作的，但如果不进行分表数据太多，执行一条简单sql语句要等好几分钟。。分表工具：linux的shell + mysql自身提供的管理命令原理：使用一个和原表数据结构一样的表，替换原表。 linux shell内容如下： =======================开始
本质的描述与因材施教永夜-极光感想随笔
不管碰到什么事,我都下意识的想去探索本质,找寻一个最形象的描述方式。我坚信,世界上对一件事物的描述和解释,肯定有一种最形象,最贴近本质,最容易让人理解 &
很迷茫。。。随便小屋随笔
小弟我今年研一，也是从事的咱们现在最流行的专业（计算机）。本科三流学校，为了能有个更好的跳板，进入了考研大军，非常有幸能进入研究生的行业（具体学校就不说了，怕把学校的名誉给损了）。先说一下自身的条件，本科专业软件工程。主要学习就是软件开发，几乎和计算机没有什么区别。因为学校本身三流，也就是让老师带着学生学点东西，然后让学生毕业就行了。对专业性的东西了解的非常浅。就那学的语言来说
23种设计模式的意图和适用范围 aijuans 设计模式
Factory Method 意图定义一个用于创建对象的接口，让子类决定实例化哪一个类。Factory Method 使一个类的实例化延迟到其子类。　　适用性当一个类不知道它所必须创建的对象的类的时候。　　当一个类希望由它的子类来指定它所创建的对象的时候。　　当类将创建对象的职责委托给多个帮助子类中的某一个，并且你希望将哪一个帮助子类是代理者这一信息局部化的时候。 Abstr
Java中的synchronized和volatile aoyouzi java volatile synchronized
说到Java的线程同步问题肯定要说到两个关键字synchronized和volatile。说到这两个关键字，又要说道JVM的内存模型。JVM里内存分为main memory和working memory。 Main memory是所有线程共享的，working memory则是线程的工作内存，它保存有部分main memory变量的拷贝，对这些变量的更新直接发生在working memo
js数组的操作和this关键字百合不是茶 js 数组操作 this关键字
js数组的操作; 一:数组的创建: 1、数组的创建 var array = new Array();　//创建一个数组 var array = new Array([size]);　//创建一个数组并指定长度，注意不是上限，是长度 var arrayObj = new Array([element0[, element1[, ...[, elementN]]]
别人的阿里面试感悟 bijian1013 面试分享工作感悟阿里面试
原文如下：http://greemranqq.iteye.com/blog/2007170 一直做企业系统，虽然也自己一直学习技术，但是感觉还是有所欠缺，准备花几个月的时间，把互联网的东西，以及一些基础更加的深入透析，结果这次比较意外，有点突然，下面分享一下感受吧！ &nb
淘宝的测试框架Itest Bill_chen spring maven 框架单元测试 JUnit
Itest测试框架是TaoBao测试部门开发的一套单元测试框架，以Junit4为核心，集合DbUnit、Unitils等主流测试框架，应该算是比较好用的了。近期项目中用了下，有关itest的具体使用如下： 1.在Maven中引入itest框架： <dependency> <groupId>com.taobao.test</groupId&g
【Java多线程二】多路条件解决生产者消费者问题 bit1129 java多线程
package com.tom; import java.util.LinkedList; import java.util.Queue; import java.util.concurrent.ThreadLocalRandom; import java.util.concurrent.locks.Condition; import java.util.concurrent.loc
汉字转拼音pinyin4j 白糖_ pinyin4j
以前在项目中遇到汉字转拼音的情况，于是在网上找到了pinyin4j这个工具包，非常有用，别的不说了，直接下代码： import java.util.HashSet; import java.util.Set; import net.sourceforge.pinyin4j.PinyinHelper; import net.sourceforge.pinyin
org.hibernate.TransactionException: JDBC begin failed解决方案 bozch ssh 数据库异常 DBCP
org.hibernate.TransactionException: JDBC begin failed: at org.hibernate.transaction.JDBCTransaction.begin(JDBCTransaction.java:68) at org.hibernate.impl.SessionImp
java-并查集（Disjoint-set）-将多个集合合并成没有交集的集合 bylijinnan java
import java.util.ArrayList; import java.util.Arrays; import java.util.HashMap; import java.util.HashSet; import java.util.Iterator; import java.util.List; import java.util.Map; import java.ut
Java PrintWriter打印乱码 chenbowen00 java
一个小程序读写文件，发现PrintWriter输出后文件存在乱码，解决办法主要统一输入输出流编码格式。读文件： BufferedReader 从字符输入流中读取文本，缓冲各个字符，从而提供字符、数组和行的高效读取。可以指定缓冲区的大小，或者可使用默认的大小。大多数情况下，默认值就足够大了。通常，Reader 所作的每个读取请求都会导致对基础字符或字节流进行相应的读取请求。因
[天气与气候]极端气候环境 comsci 环境
如果空间环境出现异变...外星文明并未出现,而只是用某种气象武器对地球的气候系统进行攻击,并挑唆地球国家间的战争,经过一段时间的准备...最大限度的削弱地球文明的整体力量,然后再进行入侵...... 那么地球上的国家应该做什么样的防备工作呢? &n
oracle order by与union一起使用的用法 daizj UNION oracle order by
当使用union操作时，排序语句必须放在最后面才正确，如下：只能在union的最后一个子查询中使用order by，而这个order by是针对整个unioning后的结果集的。So：如果unoin的几个子查询列名不同，如 Sql代码 select supplier_id, supplier_name from suppliers UNI
zeus持久层读写分离单元测试 deng520159 单元测试
本文是zeus读写分离单元测试,距离分库分表,只有一步了.上代码: 1.ZeusMasterSlaveTest.java package com.dengliang.zeus.webdemo.test; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import org.junit.Assert; import org.j
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1.将Helper.php放进protected\components文件夹下。 2.调用方法： Helper::truncate_utf8_string($content,20,false); //不显示省略号 Helper::truncate_utf8_string($content,20); //显示省略号 &n
安装memcache及php扩展 dcj3sjt126com PHP
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写这边文章的初衷就是遇到了json在转换日期格式出现了异常 net.sf.json.JSONException: java.lang.reflect.InvocationTargetException 原因是当你用Map接收数据库返回了java.sql.Date 日期的数据进行json转换出的问题话不多说直接上代码 &n
Ehcache（06）——监听器 234390216 监听器 listener ehcache
监听器 Ehcache中监听器有两种，监听CacheManager的CacheManagerEventListener和监听Cache的CacheEventListener。在Ehcache中，Listener是通过对应的监听器工厂来生产和发生作用的。下面我们将来介绍一下这两种类型的监听器。
activiti 自带设计器中chrome 34版本不能打开bug的解决 jackyrong Activiti
在acitivti modeler中，如果是chrome 34，则不能打开该设计器，其他浏览器可以，经证实为bug，参考 http://forums.activiti.org/content/activiti-modeler-doesnt-work-chrome-v34 修改为，找到 oryx.debug.js 在最头部增加 if (!Document.
微信收货地址共享接口-终极解决 laotu5i0 微信开发
最近要接入微信的收货地址共享接口，总是不成功，折腾了好几天，实在没办法网上搜到的帖子也是骂声一片。我把我碰到并解决问题的过程分享出来，希望能给微信的接口文档起到一个辅助作用，让后面进来的开发者能快速的接入，而不需要像我们一样苦逼的浪费好几天，甚至一周的青春。各种羞辱、谩骂的话就不说了，本人还算文明。如果你能搜到本贴，说明你已经碰到了各种 ed
关于人才 netkiller.github.com 工作面试招聘 netkiller 人才
关于人才每个月我都会接到许多猎头的电话，有些猎头比较专业，但绝大多数在我看来与猎头二字还是有很大差距的。与猎头接触多了，自然也了解了他们的工作，包括操作手法，总体上国内的猎头行业还处在初级阶段。总结就是“盲目推荐，以量取胜”。目前现状许多从事人力资源工作的人，根本不懂得怎么找人才。处在人才找不到企业，企业找不到人才的尴尬处境。企业招聘，通常是需要用人的部门提出招聘条件，由人
搭建 CentOS 6 服务器 - 目录 rensanning centos
(1) 安装CentOS ISO（desktop/minimal）、Cloud（AWS/阿里云）、Virtualization（VMWare、VirtualBox）详细内容 (2) Linux常用命令 cd、ls、rm、chmod...... 详细内容 (3) 初始环境设置用户管理、网络设置、安全设置...... 详细内容 (4) 常驻服务Daemon
【求助】mongoDB无法更新主键 toknowme mongodb
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很多社交网站都使用无限滚动的翻页技术来提高用户体验，当你页面滑到列表底部时候无需点击就自动加载更多的内容。下面为你推荐 10 个 jQuery 的无限滚动的插件： 1. jQuery ScrollPagination jQuery ScrollPagination plugin 是一个 jQuery 实现的支持无限滚动加载数据的插件。 2. jQuery Screw S

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