- GPT-3：一个新应用生态系统诞生了
派派AI学院
「某个应用程序用2个基于GPT-3的机器人相互辩论。这是YouTube用户BakzT.Future剖析的14个GPT-3应用程序之一。」GPT-3以其庞大的规模成为OpenAI令人印象深刻的自然语言处理（NLP）模型。Transformerencoder-decoder模型之间由超过1,750亿个被称为参数的单词之间的加权值连接，将其15亿个参数的前身GPT-2打的落花流水。您只要输入要执行的任务
- 【小白教学】一文教你如何使用文心一言、ChatGPT指令
斯克AI
文心一言chatgptprompt
近年来，随着人工智能技术的迅速发展，大语言模型如GPT-3、BERT等逐渐成为AI研究和应用的热点。而在中国，百度推出的文心一言（ERNIEBot）也逐渐崭露头角，成为众多开发者关注的焦点。但是想要用好人工智能就要学会如何运用指令，接下来教大家一些简单的方法。万能公式实际上，如果你能更精确地提问，那么GPT的回答质量就会相应提高。下面我将分享一个提问的通用模式：角色+目标+需求+额外信息。角色：例
- 大模型是如何炼成的：揭秘深度学习训练的秘密与优化技巧
AI大模型_学习君
深度学习人工智能大模型训练ai大模型LLM大语言模型大模型应用
引言：近年来，人工智能领域的突破性进展与大模型的崛起密不可分。从GPT-3到BERT，这些大型预训练模型在各种任务上展现出了惊人的能力。那么，这些大模型是如何训练出来的呢？本文将通过具体案例，带你走进深度学习训练的世界，一探究竟，并分享一些大模型训练过程中的优化技巧。一、数据收集与预处理数据收集：大模型的训练需要海量的数据。例如，GPT-3的训练数据包含了数十亿网页文本，而BERT则使用了维基百科
- 全能型模型与专精型模型
青空之蓝qk
人工智能python
一、全能型模型全能型模型旨在处理广泛的任务，具备多种能力。例如，GPT-3和GPT-4等大型语言模型可以进行文本生成、翻译、对话和问答等多种功能。这类模型的优势在于：1.灵活性：全能型模型可以在多种应用场景中使用，适应性强。例如，企业可以使用同一个模型处理客户服务、内容创作和市场分析等任务，降低了开发和维护成本。2.知识整合：全能型模型通常经过大量数据训练，能够整合不同领域的知识，提供更全面的解决
- 一起来聊聊大模型的token
做个天秤座的程序猿
token大模型tokengpt
文章目录前言一、token是什么二、常用分词方法三、GPT-3的分词方式1.代码示例2.`Ġworld`和`world`的区别1）分词中的空格前缀2）后续计算中的区别3.为什么使用子词分词总结前言学习大模型的朋友肯定听说过大模型接口按token，自己编写代码的时候也经常看到token这个词，那它究竟是什么呢，我们一起来探究一下一、token是什么在大模型中，“token”通常指代文本中的最小单位，
- 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
lichunericli
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
chatgptchatgpt
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
OpenAIgpt-3
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
python
`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
- 矩阵求逆（JAVA）初等行变换
qiuwanchi
矩阵求逆（JAVA）
package gaodai.matrix;
import gaodai.determinant.DeterminantCalculation;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Scanner;
/**
* 矩阵求逆(初等行变换)
* @author 邱万迟
*
- JDK timer
antlove
javajdkschedulecodetimer
1.java.util.Timer.schedule(TimerTask task, long delay)：多长时间（毫秒）后执行任务
2.java.util.Timer.schedule(TimerTask task, Date time)：设定某个时间执行任务
3.java.util.Timer.schedule(TimerTask task, long delay,longperiod
- JVM调优总结 -Xms -Xmx -Xmn -Xss
coder_xpf
jvm应用服务器
堆大小设置JVM 中最大堆大小有三方面限制：相关操作系统的数据模型（32-bt还是64-bit）限制；系统的可用虚拟内存限制；系统的可用物理内存限制。32位系统下，一般限制在1.5G~2G；64为操作系统对内存无限制。我在Windows Server 2003 系统，3.5G物理内存，JDK5.0下测试，最大可设置为1478m。
典型设置：
java -Xmx
- JDBC连接数据库
Array_06
jdbc
package Util;
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.ResultSet;
import java.sql.SQLException;
import java.sql.Statement;
public class JDBCUtil {
//完
- Unsupported major.minor version 51.0（jdk版本错误）
oloz
java
java.lang.UnsupportedClassVersionError: cn/support/cache/CacheType : Unsupported major.minor version 51.0 (unable to load class cn.support.cache.CacheType)
at org.apache.catalina.loader.WebappClassL
- 用多个线程处理1个List集合
362217990
多线程threadlist集合
昨天发了一个提问，启动5个线程将一个List中的内容，然后将5个线程的内容拼接起来，由于时间比较急迫，自己就写了一个Demo，希望对菜鸟有参考意义。。
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.CountDownLatch;
public c
- JSP简单访问数据库
香水浓
sqlmysqljsp
学习使用javaBean，代码很烂，仅为留个脚印
public class DBHelper {
private String driverName;
private String url;
private String user;
private String password;
private Connection connection;
privat
- Flex4中使用组件添加柱状图、饼状图等图表
AdyZhang
Flex
1.添加一个最简单的柱状图
? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28
<?xml version=
"1.0"&n
- Android 5.0 - ProgressBar 进度条无法展示到按钮的前面
aijuans
android
在低于SDK < 21 的版本中，ProgressBar 可以展示到按钮前面，并且为之在按钮的中间，但是切换到android 5.0后进度条ProgressBar 展示顺序变化了，按钮再前面，ProgressBar 在后面了我的xml配置文件如下：
[html]
view plain
copy
<RelativeLa
- 查询汇总的sql
baalwolf
sql
select list.listname, list.createtime,listcount from dream_list as list , (select listid,count(listid) as listcount from dream_list_user group by listid order by count(
- Linux du命令和df命令区别
BigBird2012
linux
1，两者区别
du，disk usage,是通过搜索文件来计算每个文件的大小然后累加，du能看到的文件只是一些当前存在的，没有被删除的。他计算的大小就是当前他认为存在的所有文件大小的累加和。
- AngularJS中的$apply，用还是不用？
bijian1013
JavaScriptAngularJS$apply
在AngularJS开发中，何时应该调用$scope.$apply()，何时不应该调用。下面我们透彻地解释这个问题。
但是首先，让我们把$apply转换成一种简化的形式。
scope.$apply就像一个懒惰的工人。它需要按照命
- [Zookeeper学习笔记十]Zookeeper源代码分析之ClientCnxn数据序列化和反序列化
bit1129
zookeeper
ClientCnxn是Zookeeper客户端和Zookeeper服务器端进行通信和事件通知处理的主要类，它内部包含两个类，1. SendThread 2. EventThread， SendThread负责客户端和服务器端的数据通信，也包括事件信息的传输，EventThread主要在客户端回调注册的Watchers进行通知处理
ClientCnxn构造方法
&
- 【Java命令一】jmap
bit1129
Java命令
jmap命令的用法：
[hadoop@hadoop sbin]$ jmap
Usage:
jmap [option] <pid>
(to connect to running process)
jmap [option] <executable <core>
(to connect to a
- Apache 服务器安全防护及实战
ronin47
此文转自IBM.
Apache 服务简介
Web 服务器也称为 WWW 服务器或 HTTP 服务器 (HTTP Server)，它是 Internet 上最常见也是使用最频繁的服务器之一，Web 服务器能够为用户提供网页浏览、论坛访问等等服务。
由于用户在通过 Web 浏览器访问信息资源的过程中，无须再关心一些技术性的细节，而且界面非常友好，因而 Web 在 Internet 上一推出就得到
- unity 3d实例化位置出现布置？
brotherlamp
unity教程unityunity资料unity视频unity自学
问：unity 3d实例化位置出现布置？
答：实例化的同时就可以指定被实例化的物体的位置,即 position
Instantiate (original : Object, position : Vector3, rotation : Quaternion) : Object
这样你不需要再用Transform.Position了,
如果你省略了第二个参数(
- 《重构，改善现有代码的设计》第八章 Duplicate Observed Data
bylijinnan
java重构
import java.awt.Color;
import java.awt.Container;
import java.awt.FlowLayout;
import java.awt.Label;
import java.awt.TextField;
import java.awt.event.FocusAdapter;
import java.awt.event.FocusE
- struts2更改struts.xml配置目录
chiangfai
struts.xml
struts2默认是读取classes目录下的配置文件，要更改配置文件目录，比如放在WEB-INF下，路径应该写成../struts.xml(非/WEB-INF/struts.xml)
web.xml文件修改如下：
<filter>
<filter-name>struts2</filter-name>
<filter-class&g
- redis做缓存时的一点优化
chenchao051
redishadooppipeline
最近集群上有个job，其中需要短时间内频繁访问缓存，大概7亿多次。我这边的缓存是使用redis来做的，问题就来了。
首先，redis中存的是普通kv，没有考虑使用hash等解结构，那么以为着这个job需要访问7亿多次redis，导致效率低，且出现很多redi
- mysql导出数据不输出标题行
daizj
mysql数据导出去掉第一行去掉标题
当想使用数据库中的某些数据，想将其导入到文件中，而想去掉第一行的标题是可以加上-N参数
如通过下面命令导出数据：
mysql -uuserName -ppasswd -hhost -Pport -Ddatabase -e " select * from tableName" > exportResult.txt
结果为：
studentid
- phpexcel导出excel表简单入门示例
dcj3sjt126com
PHPExcelphpexcel
先下载PHPEXCEL类文件，放在class目录下面，然后新建一个index.php文件，内容如下
<?php
error_reporting(E_ALL);
ini_set('display_errors', TRUE);
ini_set('display_startup_errors', TRUE);
if (PHP_SAPI == 'cli')
die('
- 爱情格言
dcj3sjt126com
格言
1) I love you not because of who you are, but because of who I am when I am with you. 我爱你，不是因为你是一个怎样的人，而是因为我喜欢与你在一起时的感觉。 2) No man or woman is worth your tears, and the one who is, won‘t
- 转 Activity 详解——Activity文档翻译
e200702084
androidUIsqlite配置管理网络应用
activity 展现在用户面前的经常是全屏窗口，你也可以将 activity 作为浮动窗口来使用（使用设置了 windowIsFloating 的主题），或者嵌入到其他的 activity （使用 ActivityGroup ）中。 当用户离开 activity 时你可以在 onPause() 进行相应的操作 。更重要的是，用户做的任何改变都应该在该点上提交 ( 经常提交到 ContentPro
- win7安装MongoDB服务
geeksun
mongodb
1. 下载MongoDB的windows版本：mongodb-win32-x86_64-2008plus-ssl-3.0.4.zip，Linux版本也在这里下载，下载地址： http://www.mongodb.org/downloads
2. 解压MongoDB在D:\server\mongodb, 在D:\server\mongodb下创建d
- Javascript魔法方法:__defineGetter__,__defineSetter__
hongtoushizi
js
转载自： http://www.blackglory.me/javascript-magic-method-definegetter-definesetter/
在javascript的类中,可以用defineGetter和defineSetter_控制成员变量的Get和Set行为
例如,在一个图书类中,我们自动为Book加上书名符号:
function Book(name){
- 错误的日期格式可能导致走nginx proxy cache时不能进行304响应
jinnianshilongnian
cache
昨天在整合某些系统的nginx配置时，出现了当使用nginx cache时无法返回304响应的情况，出问题的响应头： Content-Type:text/html; charset=gb2312 Date:Mon, 05 Jan 2015 01:58:05 GMT Expires:Mon , 05 Jan 15 02:03:00 GMT Last-Modified:Mon, 05
- 数据源架构模式之行数据入口
home198979
PHP架构行数据入口
注：看不懂的请勿踩，此文章非针对java，java爱好者可直接略过。
一、概念
行数据入口（Row Data Gateway）：充当数据源中单条记录入口的对象，每行一个实例。
二、简单实现行数据入口
为了方便理解，还是先简单实现：
<?php
/**
* 行数据入口类
*/
class OrderGateway {
/*定义元数
- Linux各个目录的作用及内容
pda158
linux脚本
1）根目录“/” 根目录位于目录结构的最顶层，用斜线（/）表示，类似于
Windows
操作系统的“C:\“，包含Fedora操作系统中所有的目录和文件。 2）/bin /bin 目录又称为二进制目录，包含了那些供系统管理员和普通用户使用的重要
linux命令的二进制映像。该目录存放的内容包括各种可执行文件，还有某些可执行文件的符号连接。常用的命令有：cp、d
- ubuntu12.04上编译openjdk7
ol_beta
HotSpotjvmjdkOpenJDK
获取源码
从openjdk代码仓库获取(比较慢)
安装mercurial Mercurial是一个版本管理工具。 sudo apt-get install mercurial
将以下内容添加到$HOME/.hgrc文件中，如果没有则自己创建一个： [extensions] forest=/home/lichengwu/hgforest-crew/forest.py fe
- 将数据库字段转换成设计文档所需的字段
vipbooks
设计模式工作正则表达式
哈哈，出差这么久终于回来了，回家的感觉真好！
PowerDesigner的物理数据库一出来，设计文档中要改的字段就多得不计其数，如果要把PowerDesigner中的字段一个个Copy到设计文档中，那将会是一件非常痛苦的事情。
