- 大型语言模型RAG(检索增强生成):检索技术的应用与挑战
in_tsz
语言模型人工智能自然语言处理
摘要检索增强生成(RAG)系统通过结合传统的语言模型生成能力和结构化数据检索,为复杂的问题提供精确的答案。本文深入探讨了RAG系统中检索技术的工作原理、实现方式以及面临的挑战,并对未来的发展方向提出了展望。随着大型预训练语言模型(LLMs)如GPT-3和BERT的出现,自然语言处理(NLP)领域取得了显著进展。然而,这些模型在处理知识密集型任务时仍存在局限性,特别是在需要最新或特定领域知识的情况下
- 借助ChatGPT提高编程效率指南
AI臻蚌
chatgptchatgpt人工智能
PS:ChatGPT无限次数,无需魔法,登录即可使用,网页打开下面一、借助ChatGPT提高编程效率指南随着计算机技术的飞速发展,编程已经成为了现代社会中一个非常重要的技能。对于许多人来说,编程不仅是一项工作技能,而且是一种生活方式。然而,即使是最有经验的程序员,也会在编写代码时遇到困难和挑战。幸运的是,我们可以利用现代技术来提高编程效率,并使我们的工作更加轻松。ChatGPT是一种基于GPT-3
- 微软宣布 Power Fx 开源!
老率的IT私房菜
PowerFx是一种基于类似表格公式的低代码通用编程语言,它是一种强类型、声明性和函数式语言,可根据需要提供命令式逻辑和状态管理,Excel用户使用PowerFx将会特别熟悉。今年5月,微软通过与OpenAI的GPT-3模型的集成进一步提升了语言能力,PowerFx可以使用自然语言代替复杂的公式进行计算。此前,微软只开放了PowerFx的文档,并计划在今年年底前对实际源代码进行开源。今日,微软将P
- Bert基础(一)--transformer概览
Andy_shenzl
DeepLearing&pytorchNLPberttransformer人工智能
1、简介当下最先进的深度学习架构之一,Transformer被广泛应用于自然语言处理领域。它不单替代了以前流行的循环神经网络(recurrentneuralnetwork,RNN)和长短期记忆(longshort-termmemory,LSTM)网络,并且以它为基础衍生出了诸如BERT、GPT-3、T5等知名架构。本文将带领你深入了解Transformer的实现细节及工作原理。本章首先介绍Tran
- Prompt Engineering 提示工程教程详情
沐知全栈开发
prompt人工智能
PromptEngineering(提示工程)是一种在自然语言处理(NLP)领域越来越受欢迎的技术。它涉及到创建和优化提示(prompts),以便从大型语言模型(如GPT-3)中获得高质量和目标导向的输出。在本教程中,我们将详细介绍提示工程的基本概念、实践方法和一些高级技巧。一、提示工程基础什么是提示工程?提示工程是一种艺术和科学,它涉及到设计智能提示,以激发大型语言模型的潜力,生成符合特定需求和
- Prompt Engineering 高级提示工程技巧
沐知全栈开发
prompt人工智能机器学习
PromptEngineering(提示工程)是一种在自然语言处理(NLP)领域越来越受欢迎的技术。它涉及到创建和优化提示(prompts),以便从大型语言模型(如GPT-3)中获得高质量和目标导向的输出。在本教程中,我们将详细介绍一些高级提示工程技巧,帮助您更有效地利用大型语言模型。一、参数调整许多大型语言模型允许用户调整生成输出的参数,如温度、顶部概率和最大长度。这些参数可以影响输出的创造性和
- 【翻译】GPT-3架构,简述于“餐巾纸”上
liyane
AI人工智能gpt-3
这是一篇技术派文章,尤其是其中的绘制于“餐巾纸”上的手绘图,从数学角度对于大语言模型的架构给你一些新的启发。原文链接:https://dugas.ch/artificial_curiosity/GPT_architecture.html作者:DanielDugas翻译/编辑:liyane使用LLMChatAPI翻译;为了方便对照,把英文原文也对应在每段中文翻译之下。现在马上跟随作者开始一次开心的旅
- 【AIGC】大语言模型
AIGCExplore
AIGCAIGC语言模型人工智能
大型语言模型,也叫大语言模型、大模型(LargeLanguageModel,LLM;LargeLanguageModels,LLMs)什么是大型语言模型大型语言模型(LLM)是指具有数千亿(甚至更多)参数的语言模型,它们是通过在大规模文本数据上进行训练而得到的。这些模型基于Transformer架构,其中包含多头注意力层,堆叠在一个非常深的神经网络中。常见的LLM包括GPT-3、PaLM、Gala
- NLP_GPT到ChatGPT
you_are_my_sunshine*
NLP大模型自然语言处理gptchatgpt
文章目录介绍小结介绍从初代GPT到GPT-3,主要经历了下面几个关键时刻。GPT:2018年,OpenAl发布了这款基于Transformer架构的预训练语言模型,其参数数量为1.17亿(117M)。GPT运用单向自回归方法生成文本,先预训练大量无标签文本,再在特定任务上进行微调。GPT在多种NLP任务上取得了显著进步。GPT-2:2019年,OpenAI推出了GPT的升级版,拥有更多参数[15亿
- 如何使用Hugging Face:对Transformer和pipelines的介绍
第欧根尼的酒桶
transformer深度学习人工智能
一、transformer介绍众所周知,transformer模型(如GPT-3、LLaMa和ChatGPT)已经彻底改变了人工智能领域。它们不仅被用于自然语言处理,还被应用于计算机视觉、语音处理和其他任务中。HuggingFace是一个以变换器为核心的Python深度学习库。因此,在我们深入了解其工作原理之前,我们将探讨什么是transformer,以及为什么它们能够支持如此强大的模型。1.递归
- 大模型基础知识
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LLM人工智能语言模型
主流的开源模型体系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。BERT(BidirectionalEncoderRepresentationsfromT
- GPT3是否是强人工智能?
枯木嫩芽
今天和大家分享一下AI方向自然语言处理(NLP)领域内一个新的语言模型:GPT-3。GPT-3是继bert之后一次轰动NLP领域的语言模型,GPT-3是著名人工智能科研公司OpenAI开发的文本生成(textgeneration)人工智能,相关论文5月份已经发表,当时就以天文数字级别的1,750亿参数量引发轰动。训练该模型的数据达到了45TB,训练该语言模型的成本高达1200万美元的高价(喵喵前面
- ChatGPT的背后原理:大模型、注意力机制、强化学习
Python学研大本营
chatgpt
介绍ChatGPT机器人背后的原理,带你了解ChatGPT如何工作。微信搜索关注《Python学研大本营》,加入读者群,分享更多精彩本文主要介绍为ChatGPT提供动力的机器学习模型,将从大型语言模型的介绍开始,深入探讨使GPT-3得到训练的革命性的自注意机制,然后深入到从人类反馈强化学习,这是使ChatGPT出类拔萃的新技术。大型语言模型ChatGPT是一类机器学习自然语言处理进行推断的模型,称
- LLM的参数微调、训练、推理;LLM应用框架;LLM分布式训练
lichunericli
LLM人工智能语言模型自然语言处理
大模型基础主流的开源大模型有哪些?GPT-3:由OpenAI开发,GPT-3是一个巨大的自回归语言模型,拥有1750亿个参数。它可以生成文本、回答问题、翻译文本等。GPT-Neo:由EleutherAI开发,GPT-Neo是一个开源的、基于GPT架构的语言模型,拥有数十亿到百亿级的参数。GPT-J:也是由EleutherAI开发的,GPT-J是一个拥有60亿参数的开源语言模型。PaLM(Pathw
- 用35行代码开发一个自己的AI对话机器人
也鱼实验室
之前也写了好几篇关于ChatGPT的文章了,领略到了与深入优化的GPT-3(GenerativePre-trainedTransformer)对话过程中的各种惊喜。但是因为ChatGPT的爆发性流量和访问限制问题,平时使用的时候多多少少会不太方便。其实OpenAI本身就提供了大量的API接口,可以让用户免费使用开发出自己的WebAPP,包括我们今天要说的对话机器人,关于API的一些应用,我在之前一
- 如何利用ChatGPT填写表格数据
摆烂大大王
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随着人工智能技术的迅速发展,ChatGPT等智能对话系统已经成为了我们生活中的得力助手。其中,利用ChatGPT填写表格数据是一项十分实用的功能,它可以帮助我们节省时间,提高工作效率。下面,我们将介绍如何利用ChatGPT来填写表格数据。了解ChatGPT的能力在开始之前,我们需要明白ChatGPT的能力。ChatGPT是一个基于GPT-3或GPT-4的对话式人工智能模型,它能够理解和生成自然语言
- GPT-3 训练自己的数据教程详解
mqdlff_python
gpt-3python人工智能GPT-3
安装依赖库:确保你安装了必要的Python库,包括transformers、torch等。pipinstalltorchpipinstalltransformers下载预训练模型:从HuggingFace的模型库中下载GPT-2的预训练权重。fromtransformersimportGPT2Tokenizer,GPT2LMHeadModelmodel_name="gpt2"#或"gpt2-med
- chagpt的原理详解
mqdlff_python
chagpt的原理详解
GPT(GenerativePre-trainedTransformer)是一种基于Transformer架构的生成式预训练模型。GPT-3是其中的第三代,由OpenAI开发。下面是GPT的基本原理:Transformer架构:GPT基于Transformer架构,该架构由Attention机制构成。Attention机制允许模型在处理输入序列时关注不同位置的信息,而不仅仅是局限于当前位置。这使得
- 【前沿技术杂谈:深度学习新纪元】探索人工智能领域的革命性进展
jcfszxc
深度学习知识专栏人工智能深度学习
【前沿技术杂谈:深度学习新纪元】探索人工智能领域的革命性进展深度学习的进展深度学习的基本原理和算法深度学习的历史发展神经网络的基本构成神经元层次结构激活函数关键技术和算法反向传播算法卷积神经网络(CNN)循环神经网络(RNN)长短期记忆网络(LSTM)实际应用案例图像识别语音到文本转换自然语言处理深度学习的应用实例自然语言处理(NLP):GPT-3应用实例:应用实例:语音识别应用实例:机器翻译应用
- 2020版初代GPT-3与大规模预训练
唐伯虎点·蚊香
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ChatGPTRoadMap(fromyao.fu)英文原文:https://franxyao.github.io/blog.html最近,OpenAI的预训练模型ChatGPT给人工智能领域的研究人员留下了深刻的印象和启发。毫无疑问,它又强又聪明,且跟它说话很好玩,还会写代码。它在多个方面的能力远远超过了自然语言处理研究者们的预期。于是,我们自然就有一个问题:ChatGPT是怎么变得这么强的?它
- 什么是大模型
码农阿豪
好“物”分享大模型
目录让你了解什么是大模型什么是大模型?大模型的应用场景常见的大模型技术实例分析:深度学习语言模型GPT-3让你了解什么是大模型大模型(BigModel)是指在机器学习和人工智能领域中处理大规模数据和复杂模型的一种方法或技术。随着数据量的不断增加和模型的复杂度提高,传统的机器学习方法已经无法有效处理,因此大模型成为了解决这一挑战的重要工具之一。本文将介绍大模型的基本概念、应用场景以及一些常见的大模型
- text-davinci 和ChatGPT3.5 区别
su317
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`text-davinci`和`ChatGPT3.5`是两个不同的GPT-3.5Turbo模型。它们之间的区别在于其使用的数据集和训练方式。-`text-davinci`是OpenAI的一个模型,该模型是使用GPT-3训练的。它在多个语言任务上表现出色,可以生成高质量的文本输出。`text-davinci`适用于生成文本、回答问题、翻译和类似的自然语言处理任务。-`ChatGPT3.5`是在GPT
- 论文阅读-Automated Repair of Programs from Large Language Models
Che_Che_
语言模型人工智能自然语言处理自动生成的代码的修复
文章主旨:研究了Codex自动生成的程序中的错误,并探讨了现有的程序修复(APR)工具以及新发布的Codex-e是否能够修复自动生成的有缺陷的程序。现在基于大语言模型,输入自然语言,生成代码的应用非常普遍。但是生成的代码正确率很低,文章以GPT-3模型的后代-Codex模型,为例,试图利用自动化程序修复(APR)技术来修复Codex产生的代码错误。自动化修复技术接受一个有缺陷的程序和一个正确性规范
- 大模型 AI Agent 详细介绍
人生万事须自为,跬步江山即寥廓。
机器学习人工智能人工智能机器学习chatgptgpt-3
"大模型AIagent"通常指的是基于大型预训练模型的人工智能助手或智能代理。这些AI代理利用了大规模的语言模型(如GPT-3、BERT、T5等)或其他类型的模型(如图像识别模型、多模态模型等)来模拟人类行为和决策过程。这些模型在训练阶段使用了大量的数据和计算资源,使其能够理解和生成自然语言、识别图像、处理多模态输入等。大模型AIAgent的特点:1.**大规模训练**:大模型AI代理通常基于大型
- 多模态对比语言图像预训练CLIP:打破语言与视觉的界限,具备零样本能力
代码讲故事
机器人智慧之心人工智能计算机视觉深度学习CLIP多模态NLP对比训练
多模态对比语言图像预训练CLIP:打破语言与视觉的界限,具备零样本能力。一种基于多模态(图像、文本)对比训练的神经网络。它可以在给定图像的情况下,使用自然语言来预测最相关的文本片段,而无需为特定任务进行优化。CLIP的设计类似于GPT-2和GPT-3,具备出色的零射击能力,可以应用于多种多模态任务。多模态对比语言图像预训练(ContrastiveLanguage-ImagePre-training
- GPT-1, GPT-2, GPT-3, GPT-3.5, GPT-4论文内容解读
BGoodHabit
ChatGPTchatgptgpt大模型LLM
目录1ChatGPT概述1.1whatischatGPT1.2HowdoesChatGPTwork1.3TheapplicationsofChatGPT1.3ThelimitationsofChatGPT2算法原理2.1GPT-12.1.1Unsupervisedpre-training2.1.2Supervisedfine-tuning2.1.3语料2.1.4分析2.2GPT-22.3GPT-3
- Plus GPT API最有前途的应用领域
橘子海_G
人工智能chatgpt自然语言处理语音识别oneapi
GPT-3API是由OpenAI开发的一种自然语言处理技术,它是当前最先进的语言模型之一。然而,PlusGPTAPI与GPT-3API不同,我们的PlusGPTAPI通过对GPT-3API进行二次开发,除了实现GPT-3的所有功能之外,我们还开发了语音交互的API、知识库"喂养"的API、AI绘图API……PlusGPTAPI基于深度学习算法,通过大规模的语言模型训练,可以生成高质量、逼真的文本内
- 机器学习漫谈:还有很长的路要走
人工智能学家
人工智能大数据编程语言机器学习深度学习
来源:王宏琳科学网博客链接地址:http://blog.sciencenet.cn/blog-3005681-1285948.html人工智能已经成为大数据、机器人和物联网等新兴技术的主要驱动力,在可预见的未来,它将继续驱动技术创新,影响着几乎每个行业和每个人的未来。但是,人工智能的最终目标是使机器具有与人类相似的通用智能。这是科学界提出的最雄心勃勃的目标之一,还有很长的路要走。GPT-3和Alp
- 除了缺点创意,GPT-3写出了及格大学毕业论文,只需20分钟
喜欢打酱油的老鸟
人工智能
GPT-3写的论文及格了吗?教育资源网站EduRef对此进行了一项测试,效果还行,及格水平。2020年5月,OpenAI推出了具有1750亿参数的史上最大AI模型GPT-3,该模型不仅可以更好地答题、翻译、写文章,还带有一些数学计算的能力。自推出以来,该模型就开始在不同的领域大显身手,如基于问题的搜索引擎、与历史人物对话、基于文本描述生成代码以及绘图和图像补全等等。但GPT-3的应用之路远未结束…
- 为什么OpenAI会如此成功?
科学禅道
人工智能的未来人工智能
OpenAI之所以能够成功,可以归因于以下几个关键因素:创新研究与技术突破:OpenAI自成立以来就专注于人工智能领域的前沿研究,尤其是在自然语言处理(NLP)和深度学习领域。其研发的GPT系列模型,包括GPT-3、ChatGPT等,在自然语言生成方面取得了重大突破,显著提高了机器理解及生成文本的能力。强大的资金支持:微软对OpenAI进行了大规模投资,提供了充足的资金保障,使得OpenAI在硬件
- 统一思想认识
永夜-极光
思想
1.统一思想认识的基础,才能有的放矢
原因:
总有一种描述事物的方式最贴近本质,最容易让人理解.
如何让教育更轻松,在于找到最适合学生的方式.
难点在于,如何模拟对方的思维基础选择合适的方式. &
- Joda Time使用笔记
bylijinnan
javajoda time
Joda Time的介绍可以参考这篇文章:
http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-jodatime.html
工作中也常常用到Joda Time,为了避免每次使用都查API,记录一下常用的用法:
/**
* DateTime变化(增减)
*/
@Tes
- FileUtils API
eksliang
FileUtilsFileUtils API
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2217374 一、概述
这是一个Java操作文件的常用库,是Apache对java的IO包的封装,这里面有两个非常核心的类FilenameUtils跟FileUtils,其中FilenameUtils是对文件名操作的封装;FileUtils是文件封装,开发中对文件的操作,几乎都可以在这个框架里面找到。 非常的好用。
- 各种新兴技术
不懂事的小屁孩
技术
1:gradle Gradle 是以 Groovy 语言为基础,面向Java应用为主。基于DSL(领域特定语言)语法的自动化构建工具。
现在构建系统常用到maven工具,现在有更容易上手的gradle,
搭建java环境:
http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-gradle/
搭建android环境:
http://m
- tomcat6的https双向认证
酷的飞上天空
tomcat6
1.生成服务器端证书
keytool -genkey -keyalg RSA -dname "cn=localhost,ou=sango,o=none,l=china,st=beijing,c=cn" -alias server -keypass password -keystore server.jks -storepass password -validity 36
- 托管虚拟桌面市场势不可挡
蓝儿唯美
用户还需要冗余的数据中心,dinCloud的高级副总裁兼首席营销官Ali Din指出。该公司转售一个MSP可以让用户登录并管理和提供服务的用于DaaS的云自动化控制台,提供服务或者MSP也可以自己来控制。
在某些情况下,MSP会在dinCloud的云服务上进行服务分层,如监控和补丁管理。
MSP的利润空间将根据其参与的程度而有所不同,Din说。
“我们有一些合作伙伴负责将我们推荐给客户作为个
- spring学习——xml文件的配置
a-john
spring
在Spring的学习中,对于其xml文件的配置是必不可少的。在Spring的多种装配Bean的方式中,采用XML配置也是最常见的。以下是一个简单的XML配置文件:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.or
- HDU 4342 History repeat itself 模拟
aijuans
模拟
来源:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=4342
题意:首先让求第几个非平方数,然后求从1到该数之间的每个sqrt(i)的下取整的和。
思路:一个简单的模拟题目,但是由于数据范围大,需要用__int64。我们可以首先把平方数筛选出来,假如让求第n个非平方数的话,看n前面有多少个平方数,假设有x个,则第n个非平方数就是n+x。注意两种特殊情况,即
- java中最常用jar包的用途
asia007
java
java中最常用jar包的用途
jar包用途axis.jarSOAP引擎包commons-discovery-0.2.jar用来发现、查找和实现可插入式接口,提供一些一般类实例化、单件的生命周期管理的常用方法.jaxrpc.jarAxis运行所需要的组件包saaj.jar创建到端点的点到点连接的方法、创建并处理SOAP消息和附件的方法,以及接收和处理SOAP错误的方法. w
- ajax获取Struts框架中的json编码异常和Struts中的主控制器异常的解决办法
百合不是茶
jsjson编码返回异常
一:ajax获取自定义Struts框架中的json编码 出现以下 问题:
1,强制flush输出 json编码打印在首页
2, 不强制flush js会解析json 打印出来的是错误的jsp页面 却没有跳转到错误页面
3, ajax中的dataType的json 改为text 会
- JUnit使用的设计模式
bijian1013
java设计模式JUnit
JUnit源代码涉及使用了大量设计模式
1、模板方法模式(Template Method)
定义一个操作中的算法骨架,而将一些步骤延伸到子类中去,使得子类可以不改变一个算法的结构,即可重新定义该算法的某些特定步骤。这里需要复用的是算法的结构,也就是步骤,而步骤的实现可以在子类中完成。
 
- Linux常用命令(摘录)
sunjing
crondchkconfig
chkconfig --list 查看linux所有服务
chkconfig --add servicename 添加linux服务
netstat -apn | grep 8080 查看端口占用
env 查看所有环境变量
echo $JAVA_HOME 查看JAVA_HOME环境变量
安装编译器
yum install -y gcc
- 【Hadoop一】Hadoop伪集群环境搭建
bit1129
hadoop
结合网上多份文档,不断反复的修正hadoop启动和运行过程中出现的问题,终于把Hadoop2.5.2伪分布式安装起来,跑通了wordcount例子。Hadoop的安装复杂性的体现之一是,Hadoop的安装文档非常多,但是能一个文档走下来的少之又少,尤其是Hadoop不同版本的配置差异非常的大。Hadoop2.5.2于前两天发布,但是它的配置跟2.5.0,2.5.1没有分别。 &nb
- Anychart图表系列五之事件监听
白糖_
chart
创建图表事件监听非常简单:首先是通过addEventListener('监听类型',js监听方法)添加事件监听,然后在js监听方法中定义具体监听逻辑。
以钻取操作为例,当用户点击图表某一个point的时候弹出point的name和value,代码如下:
<script>
//创建AnyChart
var chart = new AnyChart();
//添加钻取操作&quo
- Web前端相关段子
braveCS
web前端
Web标准:结构、样式和行为分离
使用语义化标签
0)标签的语义:使用有良好语义的标签,能够很好地实现自我解释,方便搜索引擎理解网页结构,抓取重要内容。去样式后也会根据浏览器的默认样式很好的组织网页内容,具有很好的可读性,从而实现对特殊终端的兼容。
1)div和span是没有语义的:只是分别用作块级元素和行内元素的区域分隔符。当页面内标签无法满足设计需求时,才会适当添加div
- 编程之美-24点游戏
bylijinnan
编程之美
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.HashSet;
import java.util.List;
import java.util.Random;
import java.util.Set;
public class PointGame {
/**编程之美
- 主页面子页面传值总结
chengxuyuancsdn
总结
1、showModalDialog
returnValue是javascript中html的window对象的属性,目的是返回窗口值,当用window.showModalDialog函数打开一个IE的模式窗口时,用于返回窗口的值
主界面
var sonValue=window.showModalDialog("son.jsp");
子界面
window.retu
- [网络与经济]互联网+的含义
comsci
互联网+
互联网+后面是一个人的名字 = 网络控制系统
互联网+你的名字 = 网络个人数据库
每日提示:如果人觉得不舒服,千万不要外出到处走动,就呆在床上,玩玩手游,更不能够去开车,现在交通状况不
- oracle 创建视图 with check option
daizj
视图vieworalce
我们来看下面的例子:
create or replace view testview
as
select empno,ename from emp where ename like ‘M%’
with check option;
这里我们创建了一个视图,并使用了with check option来限制了视图。 然后我们来看一下视图包含的结果:
select * from testv
- ToastPlugin插件在cordova3.3下使用
dibov
Cordova
自己开发的Todos应用,想实现“
再按一次返回键退出程序 ”的功能,采用网上的ToastPlugins插件,发现代码或文章基本都是老版本,运行问题比较多。折腾了好久才弄好。下面吧基于cordova3.3下的ToastPlugins相关代码共享。
ToastPlugin.java
package&nbs
- C语言22个系统函数
dcj3sjt126com
cfunction
C语言系统函数一、数学函数下列函数存放在math.h头文件中Double floor(double num) 求出不大于num的最大数。Double fmod(x, y) 求整数x/y的余数。Double frexp(num, exp); double num; int *exp; 将num分为数字部分(尾数)x和 以2位的指数部分n,即num=x*2n,指数n存放在exp指向的变量中,返回x。D
- 开发一个类的流程
dcj3sjt126com
开发
本人近日根据自己的开发经验总结了一个类的开发流程。这个流程适用于单独开发的构件,并不适用于对一个项目中的系统对象开发。开发出的类可以存入私人类库,供以后复用。
以下是开发流程:
1. 明确类的功能,抽象出类的大概结构
2. 初步设想类的接口
3. 类名设计(驼峰式命名)
4. 属性设置(权限设置)
判断某些变量是否有必要作为成员属
- java 并发
shuizhaosi888
java 并发
能够写出高伸缩性的并发是一门艺术
在JAVA SE5中新增了3个包
java.util.concurrent
java.util.concurrent.atomic
java.util.concurrent.locks
在java的内存模型中,类的实例字段、静态字段和构成数组的对象元素都会被多个线程所共享,局部变量与方法参数都是线程私有的,不会被共享。
- Spring Security(11)——匿名认证
234390216
Spring SecurityROLE_ANNOYMOUS匿名
匿名认证
目录
1.1 配置
1.2 AuthenticationTrustResolver
对于匿名访问的用户,Spring Security支持为其建立一个匿名的AnonymousAuthenticat
- NODEJS项目实践0.2[ express,ajax通信...]
逐行分析JS源代码
Ajaxnodejsexpress
一、前言
通过上节学习,我们已经 ubuntu系统搭建了一个可以访问的nodejs系统,并做了nginx转发。本节原要做web端服务 及 mongodb的存取,但写着写着,web端就
- 在Struts2 的Action中怎样获取表单提交上来的多个checkbox的值
lhbthanks
javahtmlstrutscheckbox
第一种方法:获取结果String类型
在 Action 中获得的是一个 String 型数据,每一个被选中的 checkbox 的 value 被拼接在一起,每个值之间以逗号隔开(,)。
所以在 Action 中定义一个跟 checkbox 的 name 同名的属性来接收这些被选中的 checkbox 的 value 即可。
以下是实现的代码:
前台 HTML 代码:
- 003.Kafka基本概念
nweiren
hadoopkafka
Kafka基本概念:Topic、Partition、Message、Producer、Broker、Consumer。 Topic: 消息源(Message)的分类。 Partition: Topic物理上的分组,一
- Linux环境下安装JDK
roadrunners
jdklinux
1、准备工作
创建JDK的安装目录:
mkdir -p /usr/java/
下载JDK,找到适合自己系统的JDK版本进行下载:
http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/index.html
把JDK安装包下载到/usr/java/目录,然后进行解压:
tar -zxvf jre-7
- Linux忘记root密码的解决思路
tomcat_oracle
linux
1:使用同版本的linux启动系统,chroot到忘记密码的根分区passwd改密码 2:grub启动菜单中加入init=/bin/bash进入系统,不过这时挂载的是只读分区。根据系统的分区情况进一步判断. 3: grub启动菜单中加入 single以单用户进入系统. 4:用以上方法mount到根分区把/etc/passwd中的root密码去除 例如: ro
- 跨浏览器 HTML5 postMessage 方法以及 message 事件模拟实现
xueyou
jsonpjquery框架UIhtml5
postMessage 是 HTML5 新方法,它可以实现跨域窗口之间通讯。到目前为止,只有 IE8+, Firefox 3, Opera 9, Chrome 3和 Safari 4 支持,而本篇文章主要讲述 postMessage 方法与 message 事件跨浏览器实现。postMessage 方法 JSONP 技术不一样,前者是前端擅长跨域文档数据即时通讯,后者擅长针对跨域服务端数据通讯,p