jieshenai
jieshenai

huggingface HF_HOME 更换缓存目录

默认情况下，下载数据集并缓存到 ~/.cache/huggingface/dataset.

您可以通过设置HF_HOME环境变量来自定义缓存的文件夹。
huggingface HF_HOME 更换缓存目录_第1张图片

huggingface HF_HOME 更换缓存目录_第2张图片

huggingface HF_HOME 更换缓存目录_第3张图片
huggingface HF_HOME 更换缓存目录_第4张图片

【注意】：重启电脑！！！

若配置完环境，发现并没有生效，基本解决思路都是重启电脑。

from datasets import load_dataset

raw_datasets = load_dataset("glue", "mrpc")
raw_datasets

huggingface HF_HOME 更换缓存目录_第5张图片
到此默认缓存目录切换成功

你可能感兴趣的:(自然语言处理,transformer)

  • 略说NLP引入公理模型的可行性 金井PRATHAMA 知识图谱与NLP自然语言处理人工智能知识图谱
    在自然语言处理（NLP）的深层语义分析中，公理化体系的引入具有理论可行性，但其实际应用仍面临挑战。以下从公理模型的设计思路、关键技术要点及注意事项三个方面展开分析，结合搜索结果的多个相关技术点进行综合说明：一、公理模型在深层语义分析中的设计思路公理的定义与语义形式化公理模型需以形式化逻辑为基础，定义语义分析中的原始概念（如谓词、实体、关系）和推理规则。例如：原始概念：将语义角色（如施事者、受事者）
  • Datawhale组队学习打卡-Fun-transformer-Task3Encoder 宇宙第一小甜欣 学习transformer深度学习
    今天的内容主要是Encoder部分的具体流程，多头注意力和交叉注意力，还是会有比较多的公式来厘清每部分的输入和输出以及对应的方法。Encoder如第一篇所说，Encoder是Transformer的第一部分，其主要任务是将输入序列（如文本、词语或字符）编码为一个上下文丰富的表示，Encoder的输出是Decoder的输入的一部分（用作Attention机制中的和）。1.Encoder的整体结构堆叠
  • SBERT、CoSENT和BETR以及transformers的区别和联系 panshengnan NLPnlptransformer
    SBERT、CoSENT、BETR和Transformers的区别和联系这几个模型（SBERT、CoSENT、BETR）和框架（Transformers）都是围绕自然语言处理（NLP）的句子嵌入和语义理解任务展开的。它们的联系主要在于基于Transformer架构，并针对特定任务做了优化；区别则在于目标任务、优化策略、训练方法和适用场景等方面。1.联系基于Transformer架构：它们的核心编码
  • 【自然语言处理】文本规范化 2401_84149564 自然语言处理自然语言处理人工智能文本规范化python分词词的规范化分句
    目录一、引言二、分词三、词规范化四、分句五、文本规范化的Python代码实战六、总结一、引言在自然语言处理的许多任务中，第一步都离不开文本规范化。文本规范化的作用是将使用字符串表示的文本转化为更易于计算机处理的规范形式。文本规范化一般包括3个步骤：分词、词的规范化、分句。本文将分别介绍这3个步骤及Python代码实战。二、分词词是语言的基本单元，人类学习语言的过程也是从理解词开始的。显而易见，自然
  • ONNX模型使用指南：从零开始掌握跨领域模型部署
    ONNX模型使用指南：从零开始掌握跨领域模型部署ONNX模型作为一种开放式的神经网络交换格式，已成为AI模型部署的行业标准。当您获得一个没有使用说明的ONNX模型时，可以通过系统化的分析和部署流程，使其在不同领域发挥作用。本文将详细阐述如何分析模型结构、配置运行环境、准备特定领域输入数据、执行推理并处理结果，同时提供图像分类、自然语言处理、医疗影像分析、金融风控和自动驾驶等领域的具体应用示例，帮助
  • Transformer：自注意力驱动的神经网络革命引擎 大千AI助手 人工智能Python#OTHERtransformer神经网络深度学习google人工智能机器学习大模型
    本文由「大千AI助手」原创发布，专注用真话讲AI，回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我，一起撕掉过度包装，学习真实的AI技术！从语言理解到多模态智能的通用架构基石⚙️一、核心定义与历史意义Transformer是由Google团队在2017年论文《AttentionIsAllYouNeed》中提出的深度学习架构，其颠覆性创新在于：完全摒弃RNN/CNN：仅依赖自注意力机制（S
  • [特殊字符] LLM（大型语言模型）：智能时代的语言引擎与通用推理基座 大千AI助手 人工智能Python#OTHER语言模型人工智能自然语言处理LLM大模型Transformer
    本文由「大千AI助手」原创发布，专注用真话讲AI，回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我，一起撕掉过度包装，学习真实的AI技术！从千亿参数到人类认知的AI革命一、核心定义与核心特征LLM（LargeLanguageModel）是基于海量文本数据训练的深度学习模型，通过神经网络架构（尤其是Transformer）模拟人类语言的复杂规律，实现文本理解、生成与推理任务。其核心特征可概
  • LLM系统性学习完全指南（初学者必看系列） GA琥珀 LLM学习人工智能语言模型
    前言这篇文章将系统性的讲解LLM（LargeLanguageModels,LLM）的知识和应用。我们将从支撑整个领域的数学与机器学习基石出发，逐步剖析自然语言处理（NLP）的经典范式，深入探究引发革命的Transformer架构，并按时间顺序追溯从BERT、GPT-2到GPT-4、Llama及Gemini等里程碑式模型的演进。随后，我们将探讨如何将这些强大的基础模型转化为实用、安全的应用，涵盖对齐
  • AI 人工智能与 Copilot 的融合发展策略 AI天才研究院 AI人工智能与大数据人工智能copilotai
    AI人工智能与Copilot的融合发展策略关键词：人工智能、Copilot、代码生成、人机协作、机器学习、自然语言处理、软件开发摘要：本文探讨了人工智能与Copilot技术的融合发展策略。我们将从技术原理、实现方法、应用场景等多个维度深入分析，提出一套完整的融合框架和发展路径。文章首先介绍背景和核心概念，然后详细讲解关键技术，包括自然语言处理、代码生成算法等，接着通过实际案例展示应用效果，最后讨论
  • 黄仁勋对话Transformer七子：模型的未来在于数据质量，而非规模 强化学习曾小健 #AI商业/产品/投融资前沿#LLM大语言模型transformer深度学习人工智能
    黄仁勋对话Transformer七子：模型的未来在于数据质量，而非规模乌鸦智能说2024-03-2216:14在今年的GTC大会上，英伟达CEO黄仁勋邀请了Transformer的七位作者（NikiParmar因故临时未能出席）参与圆桌论坛的讨论，这是Transformer团队首次在公开场合集体亮相。2017年，八位在谷歌工作的AI科学家发表了一篇名为《AttentionIsAllYouNeed》
  • 高效批量单词翻译工具的设计与应用
    本文还有配套的精品资源，点击获取简介：在信息技术飞速发展的今天，批量单词翻译工具通过计算机的数据处理能力，大大提高了语言学习和文字处理的效率。用户通过简单输入单词列表到一个文本文件，并运行翻译程序，即可获得翻译结果并保存至指定文件。该工具集成了内置或外部翻译引擎，利用自然语言处理技术实现快速准确的翻译，并可能提供词性识别等附加功能。尽管机器翻译无法完全取代人工校对，但它为用户提供了一种高效的翻译解
  • LLM中 最后一个词语的表征（隐藏状态）通常会融合前面所有词语的信息吗？ ZhangJiQun&MXP 教学2024大模型以及算力2021AIpython机器学习算法深度学习人工智能
    LLM中最后一个词语的表征（隐藏状态）通常会融合前面所有词语的信息吗？在大语言模型（LLM）中，最后一个词语的表征（隐藏状态）通常会融合前面所有词语的信息，这是由LLM的核心架构（以Transformer为基础）决定的，具体可以从以下角度理解：1.核心机制：自注意力（Self-Attention）的作用现代LLM（如GPT系列、Qwen等）均基于Transformer架构，其核心是自注意力机制。在
  • 深度学习模型表征提取全解析 ZhangJiQun&MXP 教学2024大模型以及算力2021AIpython深度学习人工智能pythonembedding语言模型
    模型内部进行表征提取的方法在自然语言处理（NLP）中，“表征（Representation）”指将文本（词、短语、句子、文档等）转化为计算机可理解的数值形式（如向量、矩阵），核心目标是捕捉语言的语义、语法、上下文依赖等信息。自然语言表征技术可按“静态/动态”“有无上下文”“是否融入知识”等维度划分一、传统静态表征（无上下文，词级为主）这类方法为每个词分配固定向量，不考虑其在具体语境中的含义（无法解
  • LLM的表征做减法的是什么，自然语言是一个矩阵，怎么进行减法的 ZhangJiQun&MXP 教学2024大模型以及算力2021AIpython计算机视觉人工智能机器学习算法深度学习
    LLM的表征做减法的是什么，自然语言是一个矩阵，怎么进行减法的有个假设：就是最后一个词语融合了前面词语的信息减法操作主要用于提取模型内部表征中的"诚实性"概念向量。具体来说，这是通过对比诚实和不诚实场景下的模型隐藏状态实现的。importtorchfromtransformersimportAutoModelForCausalLM,AutoTokenizer,AutoConfigimportnum
  • 深度学习图像分类数据集—桃子识别分类 AI街潜水的八角 深度学习图像数据集深度学习分类人工智能
    该数据集为图像分类数据集，适用于ResNet、VGG等卷积神经网络，SENet、CBAM等注意力机制相关算法，VisionTransformer等Transformer相关算法。数据集信息介绍：桃子识别分类：['B1','M2','R0','S3']训练数据集总共有6637张图片，每个文件夹单独放一种数据各子文件夹图片统计:·B1:1601张图片·M2:1800张图片·R0:1601张图片·S3:
  • 【AI大模型】LLM模型架构深度解析：BERT vs. GPT vs. T5 我爱一条柴ya 学习AI记录ai人工智能AI编程python
    引言Transformer架构的诞生（Vaswanietal.,2017）彻底改变了自然语言处理（NLP）。在其基础上，BERT、GPT和T5分别代表了三种不同的模型范式，主导了预训练语言模型的演进。理解它们的差异是LLM开发和学习的基石。一、核心架构对比特性BERT(BidirectionalEncoder)GPT(GenerativePre-trainedTransformer)T5(Text
  • Ollama平台里最流行的embedding模型： nomic-embed-text 模型介绍和实践 skywalk8163 人工智能embedding人工智能服务器
    nomic-embed-text模型介绍nomic-embed-text是一个基于SentenceTransformers库的句子嵌入模型，专门用于特征提取和句子相似度计算。该模型在多个任务上表现出色，特别是在分类、检索和聚类任务中。其核心优势在于能够生成高质量的句子嵌入，这些嵌入在语义上非常接近，从而在相似度计算和分类任务中表现优异。之所以选用这个模型，是因为在Ollama网站查找这个模型，发现
  • GPT实操——利用GPT创建一个应用 狗木马 深度学习gpt-3gpt
    功能描述信息查询：用户可以询问各种问题，如天气、新闻、股票等，机器人会返回相关信息。任务执行：用户可以要求机器人执行一些简单的任务，如设置提醒、发送邮件等。情感支持：机器人可以与用户进行情感交流，提供安慰和支持。个性化设置：用户可以自定义机器人的回复风格和偏好。技术栈前端：React.js后端：Node.js+Express数据库：MongoDB自然语言处理：OpenAIGPT-3API其他工具：
  • Python爬虫实战：使用最新技术爬取新华网新闻数据 Python爬虫项目 2025年爬虫实战项目python爬虫开发语言scrapy音视频
    一、前言在当今信息爆炸的时代，网络爬虫技术已经成为获取互联网数据的重要手段。作为国内权威新闻媒体，新华网每天发布大量高质量的新闻内容，这些数据对于舆情分析、市场研究、自然语言处理等领域具有重要价值。本文将详细介绍如何使用Python最新技术构建一个高效、稳定的新华网新闻爬虫系统。二、爬虫技术选型2.1技术栈选择在构建新华网爬虫时，我们选择了以下技术栈：请求库：httpx（支持HTTP/2，异步请求
  • NLP_知识图谱_大模型——个人学习记录 macken9999 自然语言处理知识图谱大模型自然语言处理知识图谱学习
    1.自然语言处理、知识图谱、对话系统三大技术研究与应用https://github.com/lihanghang/NLP-Knowledge-Graph深度学习-自然语言处理(NLP)-知识图谱：知识图谱构建流程【本体构建、知识抽取（实体抽取、关系抽取、属性抽取）、知识表示、知识融合、知识存储】-元気森林-博客园https://www.cnblogs.com/-402/p/16529422.htm
  • LLamaFactory 微调Qwen-VL-3B时报错TypeError: argument of type ‘NoneType‘ is not iterable 闲云野鹤01 大模型linux视觉检测transformer
    LLamaFactory微调Qwen-VL-3B时报错如下：TypeError:argumentoftype'NoneType'isnotiterable修改方式如下所示：进入\src\llamafactory文件夹，打开cli.py文件在文件头添加如下语句fromtransformersimportmodeling_utilsifnothasattr(modeling_utils,"ALL_PA
  • 从RNN循环神经网络到Transformer注意力机制：解析神经网络架构的华丽蜕变 熊猫钓鱼>_> 神经网络rnntransformer
    1.引言在自然语言处理和序列建模领域，神经网络架构经历了显著的演变。从早期的循环神经网络（RNN）到现代的Transformer架构，这一演变代表了深度学习方法在处理序列数据方面的重大进步。本文将深入比较这两种架构，分析它们的工作原理、优缺点，并通过实验结果展示它们在实际应用中的性能差异。2.循环神经网络（RNN）2.1基本原理循环神经网络是专门为处理序列数据而设计的神经网络架构。RNN的核心思想
  • 深度学习实战-使用TensorFlow与Keras构建智能模型 程序员Gloria Python超入门TensorFlowpython
    深度学习实战-使用TensorFlow与Keras构建智能模型深度学习已经成为现代人工智能的重要组成部分，而Python则是实现深度学习的主要编程语言之一。本文将探讨如何使用TensorFlow和Keras构建深度学习模型，包括必要的代码实例和详细的解析。1.深度学习简介深度学习是机器学习的一个分支，使用多层神经网络来学习和表示数据中的复杂模式。其广泛应用于图像识别、自然语言处理、推荐系统等领域。
  • 目前主流图像分类模型的详细对比分析 @comefly 闲聊linux运维服务器
    以下是目前主流图像分类模型的详细对比分析，结合性能、架构特点及应用场景进行整理：一、主流模型架构分类与定量对比模型名称架构类型核心特点ImageNetTop-1准确率参数量（百万）计算效率典型应用场景ResNetCNN残差连接解决梯度消失，支持超深网络（如ResNet-152）76.1%25.6中等通用分类、目标检测ViTTransformer将图像分割为patches，用标准Transforme
  • 【深度学习实战】当前三个最佳图像分类模型的代码详解 云博士的AI课堂 大模型技术开发与实践哈佛博后带你玩转机器学习深度学习深度学习人工智能分类模型机器学习TransformerEfficientNetConvNeXt
    下面给出三个在当前图像分类任务中精度表现突出的模型示例，分别基于SwinTransformer、EfficientNet与ConvNeXt。每个模型均包含：训练代码（使用PyTorch）从预训练权重开始微调（也可注释掉预训练选项，从头训练）数据集目录结构：└──dataset_root├──buy#第一类图像└──nobuy#第二类图像随机拆分：80%训练，20%验证每个Epoch输出一次loss
  • Transformer推理性能优化技术很重要的一个就是K V cache，能否通俗分析，可以结合代码? javastart aigc大模型人工智能transformerAIGC性能优化
    原文：Transformer推理性能优化技术很重要的一个就是KVcache，能否通俗分析，可以结合代码?-知乎为什么要研究KVcache？设输入序列的长度为s，输出序列的长度为n，模型深度为l，维度为h,以FP16来保存KVcache，那么KVcache的峰值显存占用大小为b(s+n)h∗l∗2∗2=4blh(s+n)。这里第一个2表示K/Vcache，第二个2表示FP16占2个bytes。以GP
  • 本地Qwen中医问诊小程序系统开发 Kelaru AI大模型小程序AIpythonflaskproject
    一、后端API（Flask+Qwen）1.环境准备1.1安装Python3（如未安装）```bashbrewinstallpython```1.2创建虚拟环境并激活python3-mvenvqwen_envsourceqwen_env/bin/activate1.3安装依赖bashpipinstalltorchtransformersflaskflask-cors2.编写后端API代码新建`app
  • 【零基础学AI】第36讲：GPT模型原理 1989 0基础学AI人工智能gptlstmrnnYOLO目标检测
    本节课你将学到理解GPT模型的基本原理掌握Transformer解码器的工作机制实现一个简单的文本生成应用开始之前环境要求Python3.8+安装包：pipinstalltransformerstorch硬件：CPU即可运行（GPU可加速）前置知识了解基本的神经网络概念（第23讲内容）熟悉Python编程基础核心概念什么是GPT？GPT（GenerativePre-trainedTransform
  • 华为OD技术面试高频考点（算法篇、AI方向）
    一、Transformer核心机制：自注意力(Self-Attention)公式:Attention=softmax(QK^T/√d_k)v运作原理：1.Q/K/V矩阵：输入向量通过线性变换生成Query(查询）、Key(键）、Value(值)2.注意力权重:Softmax(QKT/√d_k)→计算词与词之间的关联度3.输出：权重与Value加权求和→捕获长距离依赖-优势：并行计算、全局上下文感知
  • Transformer、BERT等模型原理与应用案例 程序猿全栈の董（董翔） 人工智能热门技术领域transformerbert深度学习
    Transformer、BERT等模型原理与应用案例Transformer模型原理Transformer是一种基于注意力机制的深度学习模型架构，由Vaswani等人在2017年的论文"AttentionIsAllYouNeed"中提出。与传统的循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN)不同，Transformer完全依赖自注意力机制来处理输入序列的全局依赖关系。核心组件多头自注意力机制(Mul
  • web报表工具FineReport常见的数据集报错错误代码和解释 老A不折腾 web报表finereport代码可视化工具
    在使用finereport制作报表，若预览发生错误，很多朋友便手忙脚乱不知所措了，其实没什么，只要看懂报错代码和含义，可以很快的排除错误，这里我就分享一下finereport的数据集报错错误代码和解释，如果有说的不准确的地方，也请各位小伙伴纠正一下。   NS-war-remote=错误代码\:1117 压缩部署不支持远程设计 NS_LayerReport_MultiDs=错误代码
  • Java的WeakReference与WeakHashMap bylijinnan java弱引用
    首先看看 WeakReference wiki 上 Weak reference 的一个例子： public class ReferenceTest { public static void main(String[] args) throws InterruptedException { WeakReference r = new Wea
  • Linux——（hostname）主机名与ip的映射 eksliang linuxhostname
    一、 什么是主机名 无论在局域网还是INTERNET上，每台主机都有一个IP地址，是为了区分此台主机和彼台主机，也就是说IP地址就是主机的门牌号。但IP地址不方便记忆，所以又有了域名。域名只是在公网（INtERNET)中存在，每个域名都对应一个IP地址，但一个IP地址可有对应多个域名。域名类型 linuxsir.org 这样的； 主机名是用于什么的呢？ 答：在一个局域网中，每台机器都有一个主
  • oracle 常用技巧 18289753290
    oracle常用技巧 ①复制表结构和数据   create table  temp_clientloginUser as   select distinct userid from tbusrtloginlog ②仅复制数据 如果表结构一样 insert into  mytable  select  * &nb
  • 使用c3p0数据库连接池时出现com.mchange.v2.resourcepool.TimeoutException 酷的飞上天空 exception
    有一个线上环境使用的是c3p0数据库，为外部提供接口服务。最近访问压力增大后台tomcat的日志里面频繁出现 com.mchange.v2.resourcepool.TimeoutException: A client timed out while waiting to acquire a resource from com.mchange.v2.resourcepool.BasicResou
  • IT系统分析师如何学习大数据 蓝儿唯美 大数据
    我是一名从事大数据项目的IT系统分析师。在深入这个项目前需要了解些什么呢？学习大数据的最佳方法就是先从了解信息系统是如何工作着手，尤其是数据库和基础设施。同样在开始前还需要了解大数据工具，如Cloudera、Hadoop、Spark、Hive、Pig、Flume、Sqoop与Mesos。系 统分析师需要明白如何组织、管理和保护数据。在市面上有几十款数据管理产品可以用于管理数据。你的大数据数据库可能
  • spring学习——简介 a-john spring
    Spring是一个开源框架，是为了解决企业应用开发的复杂性而创建的。Spring使用基本的JavaBean来完成以前只能由EJB完成的事情。然而Spring的用途不仅限于服务器端的开发，从简单性，可测试性和松耦合的角度而言，任何Java应用都可以从Spring中受益。其主要特征是依赖注入、AOP、持久化、事务、SpringMVC以及Acegi Security 为了降低Java开发的复杂性，
  • 自定义颜色的xml文件 aijuans xml
    <?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> <resources> <color name="white">#FFFFFF</color> <color name="black">#000000</color> &
  • 运营到底是做什么的？ aoyouzi 运营到底是做什么的？
    文章来源：夏叔叔（微信号：woshixiashushu），欢迎大家关注！很久没有动笔写点东西，近些日子，由于爱狗团产品上线，不断面试，经常会被问道一个问题。问：爱狗团的运营主要做什么？答：带着用户一起嗨。为什么是带着用户玩起来呢？究竟什么是运营？运营到底是做什么的？那么，我们先来回答一个更简单的问题——互联网公司对运营考核什么？以爱狗团为例，绝大部分的移动互联网公司，对运营部门的考核分为三块——用
  • js面向对象类和对象 百合不是茶 js面向对象函数创建类和对象
    接触js已经有几个月了,但是对js的面向对象的一些概念根本就是模糊的,js是一种面向对象的语言 但又不像java一样有class,js不是严格的面向对象语言 ,js在java web开发的地位和java不相上下  ,其中web的数据的反馈现在主流的使用json,json的语法和js的类和属性的创建相似   下面介绍一些js的类和对象的创建的技术   一:类和对
  • web.xml之资源管理对象配置 resource-env-ref bijian1013 javaweb.xmlservlet
    resource-env-ref元素来指定对管理对象的servlet引用的声明，该对象与servlet环境中的资源相关联 <resource-env-ref> <resource-env-ref-name>资源名</resource-env-ref-name> <resource-env-ref-type>查找资源时返回的资源类
  • Create a composite component with a custom namespace sunjing
    https://weblogs.java.net/blog/mriem/archive/2013/11/22/jsf-tip-45-create-composite-component-custom-namespace   When you developed a composite component the namespace you would be seeing would
  • 【MongoDB学习笔记十二】Mongo副本集服务器角色之Arbiter bit1129 mongodb
     一、复本集为什么要加入Arbiter这个角色 回答这个问题，要从复本集的存活条件和Aribter服务器的特性两方面来说。 什么是Artiber？ An arbiter does not have a copy of data set and cannot become a primary. Replica sets may have arbiters to add a
  • Javascript开发笔记 白糖_ JavaScript
    获取iframe内的元素 通常我们使用window.frames["frameId"].document.getElementById("divId").innerHTML这样的形式来获取iframe内的元素，这种写法在IE、safari、chrome下都是通过的，唯独在fireforx下不通过。其实jquery的contents方法提供了对if
  • Web浏览器Chrome打开一段时间后，运行alert无效 bozch Webchormealert无效
    今天在开发的时候，突然间发现alert在chrome浏览器就没法弹出了，很是怪异。 试了试其他浏览器，发现都是没有问题的。 开始想以为是chorme浏览器有啥机制导致的，就开始尝试各种代码让alert出来。尝试结果是仍然没有显示出来。 这样开发的结果，如果客户在使用的时候没有提示，那会带来致命的体验。哎，没啥办法了 就关闭浏览器重启。   结果就好了，这也太怪异了。难道是cho
  • 编程之美-高效地安排会议 图着色问题 贪心算法 bylijinnan 编程之美
    import java.util.ArrayList; import java.util.Collections; import java.util.List; import java.util.Random; public class GraphColoringProblem { /**编程之美 高效地安排会议 图着色问题 贪心算法 * 假设要用很多个教室对一组
  • 机器学习相关概念和开发工具 chenbowen00 算法matlab机器学习
    基本概念： 机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。 它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。 开发工具 M
  • [宇宙经济学]关于在太空建立永久定居点的可能性 comsci 经济
           大家都知道,地球上的房地产都比较昂贵,而且土地证经常会因为新的政府的意志而变幻文本格式........        所以,在地球议会尚不具有在太空行使法律和权力的力量之前,我们外太阳系统的友好联盟可以考虑在地月系的某些引力平衡点上面,修建规模较大的定居点
  • oracle 11g database control 证书错误 daizj oracle证书错误oracle 11G 安装
    oracle 11g database control 证书错误  win7 安装完oracle11后打开 Database control 后，会打开em管理页面，提示证书错误，点“继续浏览此网站”，还是会继续停留在证书错误页面 解决办法： 是 KB2661254 这个更新补丁引起的，它限制了 RSA 密钥位长度少于 1024 位的证书的使用。具体可以看微软官方公告：
  • Java I/O之用FilenameFilter实现根据文件扩展名删除文件 游其是你 FilenameFilter
    在Java中，你可以通过实现FilenameFilter类并重写accept(File dir, String name) 方法实现文件过滤功能。 在这个例子中，我们向你展示在“c:\\folder”路径下列出所有“.txt”格式的文件并删除。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
  • C语言数组的简单以及一维数组的简单排序算法示例，二维数组简单示例 dcj3sjt126com carray
    # include <stdio.h> int main(void) { int a[5] = {1, 2, 3, 4, 5}; //a 是数组的名字 5是表示数组元素的个数，并且这五个元素分别用a[0], a[1]...a[4] int i; for (i=0; i<5; ++i) printf("%d\n",
  • PRIMARY, INDEX, UNIQUE 这3种是一类 PRIMARY 主键。 就是 唯一 且 不能为空。 INDEX 索引，普通的 UNIQUE 唯一索引 dcj3sjt126com primary
    PRIMARY, INDEX, UNIQUE 这3种是一类PRIMARY 主键。 就是 唯一 且 不能为空。INDEX 索引，普通的UNIQUE 唯一索引。 不允许有重复。FULLTEXT 是全文索引，用于在一篇文章中，检索文本信息的。举个例子来说，比如你在为某商场做一个会员卡的系统。这个系统有一个会员表有下列字段：会员编号   INT会员姓名  
  • java集合辅助类 Collections、Arrays shuizhaosi888 CollectionsArraysHashCode
      Arrays、Collections   1 ）数组集合之间转换 public static <T> List<T> asList(T... a) { return new ArrayList<>(a); }      a）Arrays.asL
  • Spring Security（10）——退出登录logout 234390216 logoutSpring Security退出登录logout-urlLogoutFilter
           要实现退出登录的功能我们需要在http元素下定义logout元素，这样Spring Security将自动为我们添加用于处理退出登录的过滤器LogoutFilter到FilterChain。当我们指定了http元素的auto-config属性为true时logout定义是会自动配置的，此时我们默认退出登录的URL为“/j_spring_secu
  • 透过源码学前端 之 Backbone 三 Model 逐行分析JS源代码 backbone源码分析js学习
    Backbone 分析第三部分  Model 概述： Model 提供了数据存储，将数据以JSON的形式保存在 Model的 attributes里， 但重点功能在于其提供了一套功能强大，使用简单的存、取、删、改数据方法，并在不同的操作里加了相应的监听事件， 如每次修改添加里都会触发 change，这在据模型变动来修改视图时很常用，并且与collection建立了关联。
  • SpringMVC源码总结（七）mvc:annotation-driven中的HttpMessageConverter 乒乓狂魔 springMVC
    这一篇文章主要介绍下HttpMessageConverter整个注册过程包含自定义的HttpMessageConverter，然后对一些HttpMessageConverter进行具体介绍。 HttpMessageConverter接口介绍： public interface HttpMessageConverter<T> { /** * Indicate
  • 分布式基础知识和算法理论 bluky999 算法zookeeper分布式一致性哈希paxos
      分布式基础知识和算法理论 BY [email protected] 本文永久链接：http://nodex.iteye.com/blog/2103218   在大数据的背景下，不管是做存储，做搜索，做数据分析，或者做产品或服务本身，面向互联网和移动互联网用户，已经不可避免地要面对分布式环境。笔者在此收录一些分布式相关的基础知识和算法理论介绍，在完善自我知识体系的同
  • Android Studio的.gitignore以及gitignore无效的解决 bell0901 androidgitignore
    　　github上.gitignore模板合集，里面有各种.gitignore ： https://github.com/github/gitignore 　　自己用的Android Studio下项目的.gitignore文件，对github上的android.gitignore添加了 　　　　　　# OSX files　　　　　　//mac os下　　　　　　.DS_Store
  • 成为高级程序员的10个步骤 tomcat_oracle 编程
    What 软件工程师的职业生涯要历经以下几个阶段：初级、中级，最后才是高级。这篇文章主要是讲如何通过 10 个步骤助你成为一名高级软件工程师。   Why 得到更多的报酬！因为你的薪水会随着你水平的提高而增加 提升你的职业生涯。成为了高级软件工程师之后，就可以朝着架构师、团队负责人、CTO 等职位前进 历经更大的挑战。随着你的成长，各种影响力也会提高。
  • mongdb在linux下的安装 xtuhcy mongodblinux
    一、查询linux版本号： lsb_release -a  LSB Version:    :base-4.0-amd64:base-4.0-noarch:core-4.0-amd64:core-4.0-noarch:graphics-4.0-amd64:graphics-4.0-noarch:printing-4.0-amd64:printing-4.0-noa
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他