国产Ai大模型和chtgpt3.5的比较

一口气了解大模型相关通识，基础笔记！ AI小白熊笔记数据库架构面试职场和发展 transformer ai
一、大模型生态有哪些语言类大模型:GPT-3、GPT-3.5、GPT-4系列模型。并且，OpenAl在训练GPT-3的同时训练了参数不同、复杂度各不相同的A、B、C、D四项大模型(基座模型)，用于不同场景的应用;其中，A、B、C、D模型的全称分别是ada、babbage、curie(居里)和davinci（达芬奇），四个模型并不是GPT-3的微调模型，而是独立训练的四个模型;四个模型的参数规模和复
Chat Gpt我们自己造出的“外星人” 蔡昱
最近都在谈论ChatGpt，正好我在书店看书时，再次读到《人类简史》，看到他的序言是这么写的:这段文字看起来，语句通顺、逻辑合理对吧，这就是GPT-3写的，他和ChatGpt有共同的底层技术，只是运用侧重不一样，ChatGpt更专注于聊天和对话。对于这篇序言作者尤瓦尔是这么说的：这是一个强大的人工智能系统按指令模仿我的写作风格写的。GPT-3接到指令，要它为《人类简史》出版10周年写一篇新序，于是
【LLM大模型】24年最新大语言模型新书！这本LLM大模型黑书你一定要学（附PDF）会AIGC的小孩语言模型 pdf 人工智能大数据大模型自然语言处理 ui
今天给大家推荐一本丹尼斯·罗斯曼(DenisRothman)编写的关于大语言模型（LLM）权威教程基于GPT-3、ChatGPT、GPT-4等Transformer架构的自然语言处理>！Google工程总监AntonioGulli作序，这含金量不用多说，在这里给大家强烈推荐一下这本黑书，下面直接开始介绍！这本书犹如一道闪电，照亮了我在AI领域前行的道路。它不仅仅是一本书，更是一把钥匙，为我打开了通
DALL-E 2: 重新定义图像生成的人工智能 -龙川- 推荐介绍学习笔记 dall·e 2
前言随着人工智能技术的迅猛发展，图像生成已经成为AI研究领域中的一个重要方向。OpenAI推出的DALL-E2无疑是其中的佼佼者。这一强大的生成模型能够根据文本描述生成高质量的图像，为创意工作者和各行各业的专业人士提供了全新的工具。本文将深入探讨DALL-E2的原理、应用、技术优势及其对未来图像生成领域的影响。一、DALL-E2简介DALL-E2是OpenAI开发的一种基于GPT-3架构的生成模型
GPT 模型简史：从 GPT-1 到 GPT-4 三月七꧁ ꧂ 大模型开发 gpt 人工智能自然语言处理语言模型 transformer gpt-3 prompt
文章目录GPT-1GPT-2GPT-3从GPT-3到InstructGPTGPT-3.5、Codex和ChatGPTGPT-4GPT-1 2018年年中，就在Transformer架构诞生⼀年后，OpenAI发表了⼀篇题为“ImprovingLanguageUnderstandingbyGenerativePre-Training”的论文，作者是AlecRadford等⼈。这篇论文介绍了GP
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 chatgpt prompt
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token gpt
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 chatgpt chatgpt 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 Deep Learing &pytorch NLP bert transformer 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 AIGC AIGC 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 gpt chatgpt
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 chatgpt chatgpt
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-3 python 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 OpenAI gpt-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
java数字签名三种方式知了ing java jdk
以下3钟数字签名都是基于jdk7的 1，RSA String password="test"; // 1.初始化密钥 KeyPairGenerator keyPairGenerator = KeyPairGenerator.getInstance("RSA"); keyPairGenerator.initialize(51
Hibernate学习笔记 caoyong Hibernate
1>、Hibernate是数据访问层框架，是一个ORM(Object Relation Mapping)框架，作者为:Gavin King 2>、搭建Hibernate的开发环境 a>、添加jar包: aa>、hibernatte开发包中/lib/required/所
设计模式之装饰器模式Decorator（结构型）漂泊一剑客 Decorator
1. 概述若你从事过面向对象开发，实现给一个类或对象增加行为，使用继承机制，这是所有面向对象语言的一个基本特性。如果已经存在的一个类缺少某些方法，或者须要给方法添加更多的功能（魅力），你也许会仅仅继承这个类来产生一个新类—这建立在额外的代码上。
读取磁盘文件txt，并输入String 一炮送你回车库 String
public static void main(String[] args) throws IOException { String fileContent = readFileContent("d:/aaa.txt"); System.out.println(fileContent);
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erlang之parse_transform编译选项的应用 616050468 parse_transform 游戏服务器属性同步 abstract_code
最近使用erlang重构了游戏服务器的所有代码，之前看过C++/lua写的服务器引擎代码，引擎实现了玩家属性自动同步给前端和增量更新玩家数据到数据库的功能，这也是现在很多游戏服务器的优化方向，在引擎层面去解决数据同步和数据持久化，数据发生变化了业务层不需要关心怎么去同步给前端。由于游戏过程中玩家每个业务中玩家数据更改的量其实是很少
JAVA JSON的解析 darkranger java
// { // “Total”：“条数”， // Code: 1, // // “PaymentItems”:[ // { // “PaymentItemID”:”支款单ID”, // “PaymentCode”:”支款单编号”, // “PaymentTime”:”支款日期”, // ”ContractNo”:”合同号”， //
POJ-1273-Drainage Ditches aijuans ACM_POJ
POJ-1273-Drainage Ditches http://poj.org/problem?id=1273 基本的最大流，按LRJ的白书写的 #include<iostream> #include<cstring> #include<queue> using namespace std; #define INF 0x7fffffff int ma
工作流Activiti5表的命名及含义 atongyeye 工作流 Activiti
activiti5 - http://activiti.org/designer/update在线插件安装 activiti5一共23张表 Activiti的表都以ACT_开头。第二部分是表示表的用途的两个字母标识。用途也和服务的API对应。 ACT_RE_*: 'RE'表示repository。这个前缀的表包含了流程定义和流程静态资源（图片，规则，等等）。 A
android的广播机制和广播的简单使用百合不是茶 android 广播机制广播的注册
Android广播机制简介在Android中，有一些操作完成以后，会发送广播，比如说发出一条短信，或打出一个电话，如果某个程序接收了这个广播，就会做相应的处理。这个广播跟我们传统意义中的电台广播有些相似之处。之所以叫做广播，就是因为它只负责“说”而不管你“听不听”，也就是不管你接收方如何处理。另外，广播可以被不只一个应用程序所接收，当然也可能不被任何应
Spring事务传播行为详解 bijian1013 java spring 事务传播行为
在service类前加上@Transactional，声明这个service所有方法需要事务管理。每一个业务方法开始时都会打开一个事务。 Spring默认情况下会对运行期例外(RunTimeException)进行事务回滚。这
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开启列模式: Alt+C 鼠标选择 OR Alt+鼠标左键拖动列模式替换或复制内容(多行): 右键-->格式-->填充所选内容-->选择相应操作 OR Ctrl+Shift+V(复制多行数据,必须行数一致) -------------------------------------------------------
【Kafka一】Kafka入门 bit1129 kafka
这篇文章来自Spark集成Kafka(http://bit1129.iteye.com/blog/2174765)，这里把它单独取出来，作为Kafka的入门吧下载Kafka http://mirror.bit.edu.cn/apache/kafka/0.8.1.1/kafka_2.10-0.8.1.1.tgz 2.10表示Scala的版本，而0.8.1.1表示Kafka
Spring 事务实现机制 BlueSkator spring 代理事务
Spring是以代理的方式实现对事务的管理。我们在Action中所使用的Service对象，其实是代理对象的实例，并不是我们所写的Service对象实例。既然是两个不同的对象，那为什么我们在Action中可以象使用Service对象一样的使用代理对象呢？为了说明问题，假设有个Service类叫AService，它的Spring事务代理类为AProxyService，AService实现了一个接口
bootstrap源码学习与示例：bootstrap-dropdown（转帖） BreakingBad bootstrap dropdown
bootstrap-dropdown组件是个烂东西，我读后的整体感觉。一个下拉开菜单的设计： <ul class="nav pull-right"> <li id="fat-menu" class="dropdown">
读《研磨设计模式》-代码笔记-中介者模式-Mediator bylijinnan java 设计模式
声明：本文只为方便我个人查阅和理解，详细的分析以及源代码请移步原作者的博客http://chjavach.iteye.com/ /* * 中介者模式（Mediator）：用一个中介对象来封装一系列的对象交互。 * 中介者使各对象不需要显式地相互引用，从而使其耦合松散，而且可以独立地改变它们之间的交互。 * * 在我看来，Mediator模式是把多个对象（
常用代码记录 chenjunt3 UI Excel J#
1、单据设置某行或某字段不能修改 //i是行号,"cash"是字段名称 getBillCardPanelWrapper().getBillCardPanel().getBillModel().setCellEditable(i, "cash", false); //取得单据表体所有项用以上语句做循环就能设置整行了 getBillC
搜索引擎与工作流引擎 comsci 算法工作搜索引擎网络应用
最近在公司做和搜索有关的工作，(只是简单的应用开源工具集成到自己的产品中)工作流系统的进一步设计暂时放在一边了，偶然看到谷歌的研究员吴军写的数学之美系列中的搜索引擎与图论这篇文章中的介绍，我发现这样一个关系(仅仅是猜想) -----搜索引擎和流程引擎的基础--都是图论，至少像在我在JWFD中引擎算法中用到的是自定义的广度优先
oracle Health Monitor daizj oracle Health Monitor
About Health Monitor Beginning with Release 11g, Oracle Database includes a framework called Health Monitor for running diagnostic checks on the database. About Health Monitor Checks Health M
JSON字符串转换为对象 dieslrae java json
作为前言,首先是要吐槽一下公司的脑残编译部署方式,web和core分开部署本来没什么问题,但是这丫居然不把json的包作为基础包而作为web的包,导致了core端不能使用,而且我们的core是可以当web来用的(不要在意这些细节),所以在core中处理json串就是个问题.没办法,跟编译那帮人也扯不清楚,只有自己写json的解析了.
C语言学习八结构体，综合应用，学生管理系统 dcj3sjt126com C语言
实现功能的代码： # include <stdio.h> # include <malloc.h> struct Student { int age; float score; char name[100]; }; int main(void) { int len; struct Student * pArr; int i,
vagrant学习笔记 dcj3sjt126com vagrant
想了解多主机是如何定义和使用的, 所以又学习了一遍vagrant 1. vagrant virtualbox 下载安装 https://www.vagrantup.com/downloads.html https://www.virtualbox.org/wiki/Downloads 查看安装在命令行输入vagrant 2.
14.性能优化-优化-软件配置优化 frank1234 软件配置性能优化
1.Tomcat线程池修改tomcat的server.xml文件： <Connector port="8080" protocol="HTTP/1.1" connectionTimeout="20000" redirectPort="8443" maxThreads="1200" m
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一个不错的shell 脚本教程入门级建立一个脚本　　Linux中有好多中不同的shell，但是通常我们使用bash (bourne again shell) 进行shell编程，因为bash是免费的并且很容易使用。所以在本文中笔者所提供的脚本都是使用bash（但是在大多数情况下，这些脚本同样可以在 bash的大姐，bourne shell中运行）。　　如同其他语言一样
Spring4新特性——核心容器的其他改进 jinnianshilongnian spring 动态代理 spring4 依赖注入
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入 Spring4新特性——核心容器的其他改进 Spring4新特性——Web开发的增强 Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL Spring4新特性——更好的Java泛型操作API Spring4新
Linux设置tomcat开机启动 liuxingguome tomcat linux 开机自启动
执行命令sudo gedit /etc/init.d/tomcat6 然后把以下英文部分复制过去。（注意第一句#!/bin/sh如果不写，就不是一个shell文件。然后将对应的jdk和tomcat换成你自己的目录就行了。 #!/bin/bash # # /etc/rc.d/init.d/tomcat # init script for tomcat precesses
第13章 Ajax进阶（下） onestopweb Ajax
index.html <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd"> <html xmlns="http://www.w3.org/
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http://wiki.sdn.sap.com/wiki/display/BOBJ/Troubleshooting+Crystal+Reports+off+BW#TroubleshootingCrystalReportsoffBW-TracingBOE Quite useful, especially this part: SAP BW connectivity For t
Java开发熟手该当心的11个错误 tomcat_oracle java jvm 多线程单元测试
#1、不在属性文件或XML文件中外化配置属性。比如，没有把批处理使用的线程数设置成可在属性文件中配置。你的批处理程序无论在DEV环境中，还是UAT（用户验收测试）环境中，都可以顺畅无阻地运行，但是一旦部署在PROD 上，把它作为多线程程序处理更大的数据集时，就会抛出IOException，原因可能是JDBC驱动版本不同，也可能是#2中讨论的问题。如果线程数目可以在属性文件中配置，那么使它成为
正则表达式大全 yang852220741 html 编程正则表达式
今天向大家分享正则表达式大全，它可以大提高你的工作效率正则表达式也可以被当作是一门语言，当你学习一门新的编程语言的时候，他们是一个小的子语言。初看时觉得它没有任何的意义，但是很多时候，你不得不阅读一些教程，或文章来理解这些简单的描述模式。一、校验数字的表达式数字：^[0-9]*$ n位的数字：^\d{n}$ 至少n位的数字：^\d{n,}$ m-n位的数字：^\d{m,n}$

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