【nlp】4.3 nlp中常用的预训练模型（BERT及其变体）

机器学习基本概念时不晴机器学习人工智能
以下是入门机器学习所需了解的相关专业术语。这些术语涵盖了机器学习的基本概念、算法、模型评估方法以及数据处理技术等多个方面。为了便于理解，将这些术语按类别进行整理和解释。一、基本概念机器学习（MachineLearning）定义：一种让计算机通过数据学习、自动改进性能的人工智能分支。人工智能（ArtificialIntelligence,AI）定义：模拟人类智能的技术和方法，包括学习、推理、感知等。
人工智能机器学习基本概念详解猿享天开人工智能基础知识学习机器学习人工智能
人工智能机器学习基本概念详解机器学习（MachineLearning,ML）是人工智能（ArtificialIntelligence,AI）的一个重要分支，旨在让计算机系统自动从数据中学习并进行预测或决策，而无需明确的编程指令。本文将详细探讨机器学习的基本概念，包括监督学习、无监督学习、强化学习及其应用示例。一、机器学习的基本概念1.1数据数据是机器学习的基础。机器学习模型通过分析数据来识别模式和
【搜索引擎的设计与实现——开题报告分享（仅供参考呀）】追光者♂ 杂七杂八呀//追光的日子百题千解计划(项目实战案例）开题报告毕业设计搜索引擎的设计与实现 Java 毕设开题报告分享
“愿你在被打击时，记起你的珍贵，抵抗恶意；愿你在迷茫时，坚信你的珍贵。爱你所爱，行你所行，听从你心，无问西东。”作者主页：追光者♂个人简介：[1]计算机专业硕士研究生[2]2023年城市之星领跑者TOP1(哈尔滨)[3]2022年度博客之星人工智能领域TOP4[4]阿里云社区特邀专家博主[5]CSDN-人工智能领域优质创作者无限进步，一起追光！！！
LangChain Ask PDF: 构建基于大语言模型的PDF问答应用 m0_75126181 langchain pdf 语言模型
LangChainAskPDF:构建基于大语言模型的PDF问答应用在人工智能和自然语言处理技术快速发展的今天,如何有效地处理和利用大量文本信息成为了一个重要课题。本文将介绍一个名为LangChainAskPDF的开源项目,该项目展示了如何利用LangChain和OpenAI等先进工具,构建一个能够"理解"PDF文档并回答相关问题的智能应用程序。项目概述LangChainAskPDF是一个Pytho
RAG：本地部署Langchain-Ollma(Windows) MurphyStar python langchain windows
RAG：本地部署Langchain-Ollma(Windows)RAG，即“RetrievalAugmentedGeneration”（检索增强生成），是一种结合了检索和生成技术的自然语言处理模型。它主要用于文本生成任务，能够利用外部知识源来增强生成的文本，从而提高生成质量。相较于微调技术，RAG能够更加短平快的吸纳本地知识并整合大模型进行问答。因此本地部署了一个基于Langchain+Ollma
大模型应用之基于Langchain的测试用例生成少喝冰美式 langchain 测试用例人工智能自然语言处理 AI大模型大模型应用大模型微调
一用例生成实践效果在组内的日常工作安排中，持续优化测试技术、提高测试效率始终是重点任务。近期，我们在探索实践使用大模型生成测试用例，期望能够借助其强大的自然语言处理能力，自动化地生成更全面和高质量的测试用例。当前，公司已经普及使用JoyCoder，我们可以拷贝相关需求及设计文档的信息给到JoyCoder，让其生成测试用例，但在使用过程中有以下痛点：1）仍需要多步人工操作：如复制粘贴文档，编写提示词
基于 LangChain 实现数据库问答机器人敲代码敲到头发茂密人工智能测试开发 langchain 数据库机器人人工智能语言模型
基于LangChain实现数据库问答机器人一、简介二、应用场景三、实战案例1、需求说明2、实现思路3、对应源码一、简介在Retrieval或者ReACT的一些场景中，常常需要数据库与人工智能结合。而LangChain本身就封装了许多相关的内容，在其官方文档-SQL能力中，也有非常好的示例。二、应用场景在未出现人工智能，如果想要完成数据查询与数据分析的工作，则需要相关人员有相应的数据库的功底，而在L
torch.nn.RNN: PyTorch 中的循环神经网络（RNN）模块彬彬侠自然语言处理 RNN PyTorch Python 循环神经网络 NLP 自然语言处理
torch.nn.RNN:PyTorch中的循环神经网络（RNN）模块1.概述在PyTorch中，torch.nn.RNN是一个用于构建循环神经网络（RNN）的模块。它提供了一个可以进行训练的RNN层，广泛应用于序列数据的建模，如自然语言处理、时间序列分析等。这个模块可以处理各种类型的序列数据，并支持多种功能和配置。2.主要功能torch.nn.RNN可以：处理序列数据，捕捉时间上的依赖关系。支持
AI学习指南HuggingFace篇-高级优化技巧俞兆鹏 AI学习指南 ai
一、引言在深度学习和自然语言处理（NLP）中，模型训练的效率和性能至关重要。HuggingFace提供了多种高级优化技巧，帮助开发者提升模型训练的效率和效果。本文将介绍混合精度训练、分布式训练等高级优化技巧，并探讨如何通过这些方法提升模型训练效率。二、混合精度训练（一）混合精度训练的原理混合精度训练利用自动混合精度（AMP）技术，高效管理FP16和FP32之间的转换。通过在前向传播中使用FP16加
LlamaIndex架构设计：大模型长期记忆模块竟暗藏图数据库玄机威哥说编程数据库 llama
随着人工智能技术的不断发展，大型语言模型（LLM）已经在自然语言处理、文本生成、对话系统等领域取得了显著的进展。然而，尽管这些模型在理解和生成语言方面表现出色，它们却面临着一个重要问题——长期记忆的缺失。传统的语言模型通常只依赖于当前输入的信息，并且无法记住过去的上下文或从历史中积累的知识。这使得它们在需要长期记忆或复杂知识推理的任务中表现不佳。为了解决这一问题，越来越多的研究开始探索如何为大模型
mongodb/mysql 查看数据占用磁盘空间大小 IT_狂奔者 #MongoDB MySQL mysql mongodb
一、mongodb1、查看整个数据库登录进入数据库Bertram:PRIMARY>useBertramBertram:PRIMARY>db.stats();{"db":"Bertram",//当前数据库名<
Paddle进阶实战系列（三）：基于SVTR算法的手写英文单词识别 GoAI 深入浅出OCR 深入浅出AI 计算机视觉 OCR paddle 深度学习人工智能
‍作者简介：CSDN、阿里云人工智能领域博客专家，新星计划计算机视觉导师，百度飞桨PPDE，专注大数据与AI知识分享。公众号：GoAI的学习小屋，免费分享书籍、简历、导图等，更有交流群分享宝藏资料，关注公众号回复“加群”或➡️链接加群。专栏推荐：➡️
自动驾驶系列—深度剖析自动驾驶芯片SoC架构：选型指南与应用实战学步_技术自动驾驶自动驾驶架构人工智能 SoC 芯片
欢迎来到我的技术小筑，一个专为技术探索者打造的交流空间。在这里，我们不仅分享代码的智慧，还探讨技术的深度与广度。无论您是资深开发者还是技术新手，这里都有一片属于您的天空。让我们在知识的海洋中一起航行，共同成长，探索技术的无限可能。探索专栏：学步_技术的首页——持续学习，不断进步，让学习成为我们共同的习惯，让总结成为我们前进的动力。技术导航：人工智能：深入探讨人工智能领域核心技术。自动驾驶：分享自动
开源模型应用落地-DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B与vllm实现推理加速的正确姿势（一）开源技术探险家开源模型-实际应用落地 #人工智能自然语言处理语言模型深度学习
一、前言在当今人工智能技术迅猛发展的时代，各类人工智能模型如雨后春笋般不断涌现，其性能的优劣直接影响着应用的广度与深度。从自然语言处理到计算机视觉，从智能安防到医疗诊断，AI模型广泛应用于各个领域，人们对其准确性、稳定性和高效性的期望也与日俱增。在此背景下，DeepSeek模型的出现为行业带来了新的曙光。DeepSeek团队开发的DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B模型，利用蒸馏
Diffusion--人工智能领域的革命性技术油泼辣子多加专业名词解释人工智能
在人工智能领域，“diffusion”一词通常指的是“扩散模型”（DiffusionModels），其全称为“DenoisingDiffusionProbabilisticModels”（DDPMs）。扩散模型是一类生成式模型，它通过逐步去噪的方式，从随机噪声中生成高质量的数据，近年来在图像、音频、视频等多个领域取得了显著进展。1.发展历史扩散模型的概念源于物理学中的扩散过程，即粒子在介质中的随机
探索2025年的编程新趋势：技术、工具与未来展望桂月二二 wasm 人工智能前端
随着2025年的到来，编程技术领域依旧在高速发展。一些新兴的技术方向、工具和方法正在悄然改变开发者的日常实践。如果您是一名开发者，无论是资深还是初入门道，跟上这些趋势将让您的技能保持前沿，并为职业发展打下坚实基础。本文将从多个维度深入探讨当前最值得关注的编程技术，希望为您的技术提升带来启发。一、AI驱动的编程辅助工具人工智能已成为程序开发的重要组成部分。以下是几款2025年值得关注的AI驱动编程工
基于Hexo的主题Fluid搭建Github博客 qq742234984 计算机 github git npm node.js hexo
公众号：数学建模与人工智能基于Hexo的主题Fluid搭建Github博客一、Github配置1.安装Git2.部署本地Git与Github连接（SSH）二、node.js安装和环境配置1.安装node.js2.查看安装是否成功（版本号）3.配置环境变量三、下载Hexo并配置fluid主题1.下载Hexo2.配置fluid主题1.安装fluid2.配置fluid3.更新部署博客页面4.部署到git
基于BiGRU的预测模型及其Python和MATLAB实现追蜻蜓追累了机器学习深度学习 cnn lstm 神经网络 gru 回归算法
##一、背景在当今快速发展的数据驱动的时代，尤其是在自然语言处理（NLP）、时间序列预测、语音识别等任务中，深度学习技术的应用已经变得越来越普遍。传统的机器学习算法往往无法很好地捕捉数据中的时序信息和上下文关系，因此深度学习中的循环神经网络（RNN）逐渐成为解决这一问题的重要工具。RNN能够处理序列数据，但它们在长序列数据的学习中存在梯度消失和梯度爆炸的问题。为了解决这些问题，长短期记忆网络（LS
Transformer预测模型及其Python和MATLAB实现追蜻蜓追累了 transformer 深度学习人工智能机器学习算法回归算法神经网络
###一、背景在自然语言处理（NLP）领域，传统的序列到序列（Seq2Seq）模型大多依赖于循环神经网络（RNN）和长短期记忆（LSTM）网络。这些模型虽然在许多任务中取得了成功，但由于其计算效率低下以及长距离依赖关系处理的不足，导致模型训练时间漫长，并在处理较长文本时效果不佳。2017年，Vaswani等人提出的Transformer模型在《AttentionisAllYouNeed》一文中引起
【自我修炼】大疆技术总监对于大学生学习机器人工程师路线建议 ( 大一篇) 2401_89323952 学习机器人
很多朋友私信问我对机器人和人工智能感兴趣，该怎么展开学习。最近稍微有点空，我写写我的看法。两年前，我在知乎回答如何定义「机器人」？YY硕的回答中试图给机器人做出一个比较仔细的定义，我觉得机器人和人工智能最大的区别在于是否要和物理世界进行交互。今年初在另一篇知乎回答里对机器人或人工智能的研究会帮助我们更好的了解人类自己吗？-YY硕的回答我说到传感器是和物理世界交互的基础。后来，我又在知乎回答有哪些与
【C++】C++回调函数基本用法（详细讲解）米码收割机 C/C++c++php 开发语言
博__主：米码收割机技__能：C++/Python语言公众号：测试开发自动化【获取源码+商业合作】荣__誉：阿里云博客专家博主、51CTO技术博主专__注：专注主流机器人、人工智能等相关领域的开发、测试技术。一文详解C++回调函数目录一文详解C++回调函数1.什么是回调函数？2.为什么需要回调函数3.回调函数的应用场合4.举例说明5.高级回调方式1.什么是回调函数？回调函数可以被简单地理解为：A函
DeepSeek 详细使用教程神探阿航计算机产业科普与思考大模型人工智能
1.简介DeepSeek是一款基于人工智能技术的多功能工具，旨在帮助用户高效处理和分析数据、生成内容、解答问题、进行语言翻译等。无论是学术研究、商业分析还是日常使用，DeepSeek都能提供强大的支持。本教程将详细介绍DeepSeek的各项功能及使用方法。2.注册与登录注册：访问DeepSeek官网（https://www.deepseek.com）。点击“注册”按钮。填写邮箱地址、设置密码，并完
人工智能第2章-知识点与学习笔记想拿高薪的韭菜人工智能学习笔记
结合教材2.1节，阐述什么是知识、知识的特性,以及知识的表示。人工智能最早应用的两种逻辑是什么？阐述你对这两种逻辑表示的内涵理解。什么谓词，什么是谓词逻辑，什么是谓词公式。谈谈你对谓词逻辑中的量词的理解。阐述谓词公式的解释的含义。介绍谓词公式表示知识的一般步骤，阐述谓词逻辑表示知识的优点与局限性。什么是知识表示的产生式，请详细阐释产生式和谓词逻辑蕴涵式的差异。什么是产生式系统，请详细阐述产生式系统
微软推出GRIN-MoE：开创专家路由新范式 OpenCSG microsoft
前沿科技速递在人工智能领域，模型的性能和可扩展性一直是研究的热点。微软最近推出的GRIN-MoE（Gradient-InformedMixture-of-Experts）模型，以其独特的架构和显著的性能表现，正引领着AI技术的前沿，特别是在编码和数学任务上展现出强大的能力。GRIN-MoE的发布标志着企业级应用中AI技术的又一次飞跃，旨在提升处理复杂任务的效率和准确性。来源：传神社区01模型简介G
动手学PyTorch建模与应用：从深度学习到大模型王国平 pytorch 人工智能数据分析 python 数据挖掘
在人工智能时代，机器学习技术日新月异，深度学习是机器学习领域中一个全新的研究方向和应用热点，它是机器学习的一种，也是实现人工智能的必由之路。深度学习的出现不仅推动了机器学习的发展，而且促进了人工智能技术的革新，已经被成功应用在语音识别、图像分类识别、地球物理、大语言模型等领域，具有巨大的发展潜力和价值。本书是一本带领读者快速学习PyTorch并将其运用于深度学习建模方向的入门指南，重点介绍了基于P
AI浪潮下程序员的职业转型与技术进阶之路 nbsaas-boot 人工智能
一、引言1.1研究背景与意义在科技飞速发展的当今时代，人工智能（AI）无疑是最为耀眼的技术领域之一。从早期简单的专家系统到如今复杂的深度学习模型，AI技术经历了从理论探索到广泛应用的巨大跨越，正以前所未有的速度改变着我们的生活和工作方式。近年来，AI技术取得了一系列突破性进展。以GPT系列为代表的大型语言模型，展现出强大的自然语言处理能力，能够实现文本生成、对话交互、代码编写等多种任务。根据《20
DeepSeek的出现对全球GPT产业产生的冲击不要em0啦机器学习 gpt
引言近年来，人工智能技术的迅猛发展推动了自然语言处理（NLP）领域的革命性进步。特别是以GPT（GenerativePre-trainedTransformer）系列模型为代表的大规模预训练语言模型，已经在全球范围内引发了广泛关注和应用。然而，随着技术的不断演进，新兴的GPT模型如DeepSeek的出现，正在对全球GPT产业产生深远的影响。本文将从技术、市场、应用场景和产业生态等多个维度，深入探讨
国产AI疯卷！DeepSeek-R1成开源霸主，字节腾讯纷纷放大招？盼达思文体科创经验分享
引言家人们，最近的AI圈简直是“火药味”十足，热闹程度堪比世界杯！在科技飞速发展的当下，人工智能领域已经成为全球科技竞争的焦点，各国科技企业都在这个赛道上你追我赶，试图占据一席之地。AI技术不仅深刻改变了我们的生活方式，像智能语音助手让生活更便捷，智能推荐算法让信息获取更精准，还推动了众多行业的变革，如医疗、交通、金融等。今天咱们要聊的这几件AI大事，每一件都可能会对未来的科技走向产生深远影响。先
Qwen2.5-Max 百态老人笔记大数据人工智能
Qwen2.5-Max是阿里巴巴于2024年1月29日发布的一款旗舰级人工智能模型，基于混合专家（MoE）架构开发，拥有超过20万亿tokens的超大规模预训练数据。这一模型在多项权威基准测试中展现了卓越的性能，超越了包括DeepSeekV3、GPT-4和Claude-3.5-Sonnet在内的多款国际顶尖AI模型，标志着中国AI技术在高性能、低成本路线上的重大突破。技术特点与优势超大规模预训练数
ChatGPT-4o和ChatGPT-4o mini的差异点老六哥_AI助理指南人工智能 chatgpt
在人工智能领域，OpenAI再次引领创新潮流，近日正式发布了其最新模型——ChatGPT-4o及其经济实惠的小型版本ChatGPT-4oMini。这两款模型虽同属于ChatGPT系列，但在性能、应用场景及成本上展现出显著的差异。本文将通过图文并茂的方式，深入解析两者之间的不同点。一、性能差异ChatGPT-4o：全能型语言模型多模态处理能力：ChatGPT-4o不仅限于文本处理，更能够实时处理和生
Hadoop(一) 朱辉辉33 hadoop linux
今天在诺基亚第一天开始培训大数据，因为之前没接触过Linux，所以这次一起学了，任务量还是蛮大的。首先下载安装了Xshell软件，然后公司给了账号密码连接上了河南郑州那边的服务器，接下来开始按照给的资料学习，全英文的，头也不讲解，说锻炼我们的学习能力，然后就开始跌跌撞撞的自学。这里写部分已经运行成功的代码吧. 在hdfs下，运行hadoop fs -mkdir /u
maven An error occurred while filtering resources blackproof maven 报错
转：http://stackoverflow.com/questions/18145774/eclipse-an-error-occurred-while-filtering-resources maven报错： maven An error occurred while filtering resources Maven -> Update Proje
jdk常用故障排查命令 daysinsun jvm
linux下常见定位命令： 1、jps 输出Java进程 -q 只输出进程ID的名称，省略主类的名称； -m 输出进程启动时传递给main函数的参数； &nb
java 位移运算与乘法运算周凡杨 java 位移运算乘法
对于 JAVA 编程中，适当的采用位移运算，会减少代码的运行时间，提高项目的运行效率。这个可以从一道面试题说起：问题：用最有效率的方法算出2 乘以8 等於几?” 答案：2 << 3 由此就引发了我的思考，为什么位移运算会比乘法运算更快呢？其实简单的想想，计算机的内存是用由 0 和 1 组成的二
java中的枚举(enmu) g21121 java
从jdk1.5开始，java增加了enum(枚举)这个类型，但是大家在平时运用中还是比较少用到枚举的，而且很多人和我一样对枚举一知半解，下面就跟大家一起学习下enmu枚举。先看一个最简单的枚举类型，一个返回类型的枚举： public enum ResultType { /** * 成功 */ SUCCESS, /** * 失败 */ FAIL,
MQ初级学习 510888780 activemq
1.下载ActiveMQ 去官方网站下载：http://activemq.apache.org/ 2.运行ActiveMQ 解压缩apache-activemq-5.9.0-bin.zip到C盘，然后双击apache-activemq-5.9.0-\bin\activemq-admin.bat运行ActiveMQ程序。启动ActiveMQ以后，登陆：http://localhos
Spring_Transactional_Propagation 布衣凌宇 spring transactional
//事务传播属性 @Transactional(propagation=Propagation.REQUIRED)//如果有事务，那么加入事务，没有的话新创建一个 @Transactional(propagation=Propagation.NOT_SUPPORTED)//这个方法不开启事务 @Transactional(propagation=Propagation.REQUIREDS_N
我的spring学习笔记12-idref与ref的区别 aijuans spring
idref用来将容器内其他bean的id传给<constructor-arg>/<property>元素，同时提供错误验证功能。例如： <bean id ="theTargetBean" class="..." /> <bean id ="theClientBean" class=&quo
Jqplot之折线图 antlove js jquery Web timeseries jqplot
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JDBC中事务处理应用百合不是茶 java JDBC编程事务控制语句
解释事务的概念; 事务控制是sql语句中的核心之一;事务控制的作用就是保证数据的正常执行与异常之后可以恢复事务常用命令: Commit提交
[转]ConcurrentHashMap Collections.synchronizedMap和Hashtable讨论 bijian1013 java 多线程线程安全 HashMap
在Java类库中出现的第一个关联的集合类是Hashtable，它是JDK1.0的一部分。 Hashtable提供了一种易于使用的、线程安全的、关联的map功能，这当然也是方便的。然而，线程安全性是凭代价换来的――Hashtable的所有方法都是同步的。此时，无竞争的同步会导致可观的性能代价。Hashtable的后继者HashMap是作为JDK1.2中的集合框架的一部分出现的，它通过提供一个不同步的
ng-if与ng-show、ng-hide指令的区别和注意事项 bijian1013 JavaScript AngularJS
angularJS中的ng-show、ng-hide、ng-if指令都可以用来控制dom元素的显示或隐藏。ng-show和ng-hide根据所给表达式的值来显示或隐藏HTML元素。当赋值给ng-show指令的值为false时元素会被隐藏，值为true时元素会显示。ng-hide功能类似，使用方式相反。元素的显示或
【持久化框架MyBatis3七】MyBatis3定义typeHandler bit1129 TypeHandler
什么是typeHandler? typeHandler用于将某个类型的数据映射到表的某一列上，以完成MyBatis列跟某个属性的映射内置typeHandler MyBatis内置了很多typeHandler，这写typeHandler通过org.apache.ibatis.type.TypeHandlerRegistry进行注册，比如对于日期型数据的typeHandler，
上传下载文件rz,sz命令 bitcarter linux命令rz
刚开始使用rz上传和sz下载命令：因为我们是通过secureCRT终端工具进行使用的所以会有上传下载这样的需求：我遇到的问题： sz下载A文件10M左右，没有问题但是将这个文件A再传到另一天服务器上时就出现传不上去，甚至出现乱码，死掉现象，具体问题解决方法：上传命令改为;rz -ybe 下载命令改为：sz -be filename 如果还是有问题：那就是文
通过ngx-lua来统计nginx上的虚拟主机性能数据 ronin47 ngx-lua　统计解禁ip
介绍以前我们为nginx做统计,都是通过对日志的分析来完成.比较麻烦,现在基于ngx_lua插件,开发了实时统计站点状态的脚本,解放生产力.项目主页: https://github.com/skyeydemon/ngx-lua-stats 功能支持分不同虚拟主机统计, 同一个虚拟主机下可以分不同的location统计. 可以统计与query-times request-time
java-68-把数组排成最小的数。一个正整数数组，将它们连接起来排成一个数，输出能排出的所有数字中最小的。例如输入数组{32, 321}，则输出32132 bylijinnan java
import java.util.Arrays; import java.util.Comparator; public class MinNumFromIntArray { /** * Q68输入一个正整数数组，将它们连接起来排成一个数，输出能排出的所有数字中最小的一个。 * 例如输入数组{32, 321}，则输出这两个能排成的最小数字32132。请给出解决问题
Oracle基本操作 ccii Oracle SQL总结 Oracle SQL语法 Oracle基本操作 Oracle SQL
一、表操作 1. 常用数据类型 NUMBER(p,s)：可变长度的数字。p表示整数加小数的最大位数，s为最大小数位数。支持最大精度为38位 NVARCHAR2(size)：变长字符串，最大长度为4000字节（以字符数为单位） VARCHAR2(size)：变长字符串，最大长度为4000字节（以字节数为单位） CHAR(size)：定长字符串，最大长度为2000字节，最小为1字节，默认
[强人工智能]实现强人工智能的路线图 comsci 人工智能
1：创建一个用于记录拓扑网络连接的矩阵数据表 2:自动构造或者人工复制一个包含10万个连接(1000*1000)的流程图 3：将这个流程图导入到矩阵数据表中 4：在矩阵的每个有意义的节点中嵌入一段简单的
给Tomcat，Apache配置gzip压缩(HTTP压缩)功能 cwqcwqmax9 apache
背景： HTTP 压缩可以大大提高浏览网站的速度，它的原理是，在客户端请求网页后，从服务器端将网页文件压缩，再下载到客户端，由客户端的浏览器负责解压缩并浏览。相对于普通的浏览过程HTML ,CSS,Javascript , Text ，它可以节省40%左右的流量。更为重要的是，它可以对动态生成的，包括CGI、PHP , JSP , ASP , Servlet,SHTML等输出的网页也能进行压缩，
SpringMVC and Struts2 dashuaifu struts2 springMVC
SpringMVC VS Struts2 1: spring3开发效率高于struts 2: spring3 mvc可以认为已经100%零配置 3: struts2是类级别的拦截，一个类对应一个request上下文， springmvc是方法级别的拦截，一个方法对应一个request上下文，而方法同时又跟一个url对应所以说从架构本身上 spring3 mvc就容易实现r
windows常用命令行命令 dcj3sjt126com windows cmd command
在windows系统中，点击开始－运行，可以直接输入命令行，快速打开一些原本需要多次点击图标才能打开的界面，如常用的输入cmd打开dos命令行，输入taskmgr打开任务管理器。此处列出了网上搜集到的一些常用命令。winver 检查windows版本 wmimgmt.msc 打开windows管理体系结构(wmi) wupdmgr windows更新程序 wscrip
再看知名应用背后的第三方开源项目 dcj3sjt126com ios
知名应用程序的设计和技术一直都是开发者需要学习的，同样这些应用所使用的开源框架也是不可忽视的一部分。此前《 iOS第三方开源库的吐槽和备忘》中作者ibireme列举了国内多款知名应用所使用的开源框架，并对其中一些框架进行了分析，同样国外开发者 @iOSCowboy也在博客中给我们列出了国外多款知名应用使用的开源框架。另外txx's blog中详细介绍了 Facebook Paper使用的第三
Objective-c单例模式的正确写法 jsntghf 单例 ios iPhone
一般情况下，可能我们写的单例模式是这样的： #import <Foundation/Foundation.h> @interface Downloader : NSObject + (instancetype)sharedDownloader; @end #import "Downloader.h" @implementation
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MyBatis传多个参数： 1、采用#{0},#{1}获得参数： Dao层函数方法： public User selectUser(String name,String area); 对应的Mapper.xml <select id="selectUser" result
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首先centos7 已经不支持mysql，因为收费了你懂得，所以内部集成了mariadb，而安装mysql的话会和mariadb的文件冲突，所以需要先卸载掉mariadb，以下为卸载mariadb，安装mysql的步骤。 #列出所有被安装的rpm package rpm -qa | grep mariadb #卸载 rpm -e mariadb-libs-5.
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Thrift项目一般用来做内部项目接偶用的，还有能跨不同语言的功能，非常方便，一般前端系统和后台server线上都是3个节点，然后前端通过获取client来访问后台server，那么如果是多太server，就是有一个负载均衡的方法，然后最后访问其中一个节点。那么换个思路，能不能发送给所有节点的server呢，如果能就
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1 当下NLP中流行的预训练模型¶

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