【模型报错记录】‘PromptForGeneration‘ object has no attribute ‘can

＜Attention Is All You Need＞：全网首次提出Transformer模型论文中英文对照学习 kingking44 transformer 学习人工智能
论文摘要英文Thedominantsequencetransductionmodelsarebasedoncomplexrecurrentorconvolutionalneuralnetworksthatincludeanencoderandadecoder.Thebestperformingmodelsalsoconnecttheencoderanddecoderthroughanattenti
基于DeepSeek-R1的高效推理优化实战：从API封装到动态批处理竹木有心人工智能
引言在LLM（大语言模型）应用中，推理延迟和计算资源消耗是核心痛点。本文以DeepSeek-R1-7B模型为例，通过动态批处理、模型量化和异步推理三大技术，将单次推理耗时从2.3s降至0.4s，吞吐量提升6倍。所有代码均通过PyTorch2.1+验证。一、环境准备与模型加载优化1.1硬件感知的模型加载通过device_map自动分配计算资源，避免显存溢出fromtransformersimport
第TR5周：Transformer实战：文本分类计算机真好丸 transformer 分类深度学习
文章目录1.准备环境1.1环境安装1.2加载数据2.数据预处理2.1构建词典2.2生成数据批次和迭代器2.3构建数据集3.模型构建3.1定义位置编码函数3.2定义Transformer模型3.3初始化模型3.4定义训练函数3.5定义评估函数4.训练模型4.1模型训练5.总结：本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊1.准备环境1.1环境安装这是一个使用PyTorch通过Tran
LightGBM+NRBO-Transformer-BiLSTM多变量回归预测 Matlab代码前程算法屋私信获取源码 transformer 回归 matlab
LightGBM+NRBO-Transformer-BiLSTM多变量回归预测Matlab代码一、引言1.1、研究背景与意义在现代数据科学领域，多变量回归预测问题一直是一个研究热点。随着互联网和物联网技术的迅速发展，数据量呈指数级增长，如何从这些海量数据中提取有用的信息，并进行准确预测，成为了一个亟待解决的问题。多变量回归预测模型在金融风险管理、气象预报、医疗健康等多个领域具有广泛的应用。例如，在
KTransformers：告别天价显卡！国产框架让单卡24G显存跑DeepSeek-R1 671B大模型：推理速度飙升28倍蚝油菜花每日 AI 项目与应用实例人工智能开源
❤️如果你也关注AI的发展现状，且对AI应用开发感兴趣，我会每日分享大模型与AI领域的开源项目和应用，提供运行实例和实用教程，帮助你快速上手AI技术！微信公众号｜搜一搜：蚝油菜花“还在为千亿模型租天价显卡？清华团队用CPU/GPU协同计算，让4090跑起671B参数全量模型！”大家好，我是蚝油菜花。如果你也经历过——看着API调用账单瑟瑟发抖，微调一次模型吃掉半月算力预算️盯着OOM报错抓狂，为了
根据deepseek模型微调训练自动驾驶模型及数据集的思路 ywfwyht 自动驾驶深度学习人工智能自动驾驶人工智能机器学习
以下是使用DeepSeek模型微调训练自动驾驶模型的详细步骤和代码示例。本流程假设你已有自动驾驶领域的数据集（如驾驶指令、传感器数据等），并基于PyTorch框架实现。Step1:环境准备#安装依赖库pipinstalltorchtransformersdatasetsnumpypandasStep2:数据准备假设数据集格式为JSON，包含输入文本（传感器/场景描述）和输出控制指令：//data/
预测股票走势的ai模型 roxxo AI模型人工智能深度学习金融
AI股票走势预测模型用深度学习+时间序列分析来构建一个股票预测AI，基于历史数据预测未来走势。1.关键功能✅AI选股（基于财务数据+技术指标）✅股票走势预测（LSTM/Transformer）✅智能筛选高增长潜力股✅可视化分析2.关键技术数据来源：YahooFinance/AlphaVantage财务分析：PE、EPS、ROE、PB、成交量机器学习选股：随机森林/XGBoost深度学习预测：LST
2025年大模型与Transformer架构：技术前沿与未来趋势报告和老莫一起学AI transformer 架构深度学习人工智能产品经理学习大模型
_“欧米伽未来研究所”关注科技未来发展趋势，研究人类向欧米伽点演化过程中面临的重大机遇与挑战。将不定期推荐和发布世界范围重要科技研究进展和未来趋势研究。在人工智能的宏大版图中，Transformer架构无疑是一颗璀璨的明星。它的出现，彻底改变了自然语言处理、计算机视觉等诸多领域的发展轨迹。《2025年大模型与Transformer架构：技术前沿与未来趋势报告》深入剖析了Transformer架构的
深度解析DeepSeek大模型的技术架构与创新点程序员
大家好，我是一名DeepSeek大模型研究者，今天我想和大家分享一下DeepSeek大模型的核心技术架构和创新特点。作为国内领先的开源大模型，DeepSeek在架构设计和技术创新上都有其独特之处。让我们一起来揭开它的神秘面纱！一、基础架构概览DeepSeek的核心架构建立在Transformer的基础上，但进行了多项创新优化。我第一次接触DeepSeek时，就被它在模型结构上的精巧设计所吸引。1.
deepseek+python,离线api，持续对话守着黎明看日出 python
功能：通过start开启新对话，stop结束对话，exit退出程序，并且可持续对话代码fromtransformersimportAutoModelForCausalLM,AutoTokenizer,BitsAndBytesConfigimporttorch#导入torch模块#配置4-bit量化quantization_config=BitsAndBytesConfig(load_in_4bit
清华大学KVCache.AI团队联合趋境科技联合的KTransformers开源项目为什么那么厉害魔王阿卡纳兹 IT杂谈人工智能科技开源清华 DeepSeek 趋境科技 KTransformers
KTransformers是一个由清华大学KVAV.AI团队开发的开源项目，旨在优化大语言模型（LLM）的推理性能，特别是在有限显存资源下运行大型模型。以下是KTransformers的详细介绍：1.核心特点高性能优化：KTransformers通过内核级优化、多GPU并行策略和稀疏注意力等技术，显著加速模型推理速度，降低硬件门槛。灵活扩展性：KTransformers是一个以Python为中心的
Transformer AI专题精讲深度学习 transformer 深度学习自然语言处理
1.TransformerTransformer是一种新的、基于attention机制来实现的特征提取器，可用于代替CNN和RNN来提取序列的特征。Transformer首次由论文《AttentionIsAllYouNeed》提出，在该论文中Transformer用于encoder-decoder架构。事实上Transformer可以单独应用于encoder或者单独应用于decoder。Trans
Transformer以及BERT阅读参考博文 mumukehao 文本属性图文本属性图
Transformer以及BERT阅读参考博文Transformer学习：已有博主的讲解特别好了：李沐：Transformer论文逐段精读【论文精读】_哔哩哔哩_bilibili知乎：Transformer模型详解（图解最完整版）-知乎个人杂想：QKT∗VQK^{T}*VQKT∗V中，QKTQK^TQKT其实可以理解为相似性矩阵S，那么S∗VS*VS∗V其实就相当于相似性矩阵对原始的嵌入加权求和。
ZCC6507: A Superior Isolated Power Solution Outperforming SN6507 zhichengwei 其他
Inthefieldofisolatedpowerdesign,engineersareconstantlyseekingmoreefficient,flexible,andcost-effectivesolutions.TheZCC6507,ahigh-performancepush-pulltransformerdriver,standsoutwithitsuniquedesignandsig
23. AI-大语言模型真上帝的左手 23.AI 人工智能语言模型自然语言处理
文章目录前言一、LLM1.简介2.工作原理和结构3.应用场景4.最新研究进展5.比较二、Transformer架构1.简介2.基本原理和结构3.应用场景4.最新进展三、开源1.开源概念2.开源模式3.模型权重四、再谈DeepSeek前言AI‌一、LLMLLM（LargeLanguageModel，大语言模型）‌1.简介 LLM（LargeLanguageModel，大语言模型）‌是指使用大量文本
目标检测代码示例（基于Python和OpenCV） matlab_python22 计算机视觉
引言目标检测是计算机视觉领域中的一个核心任务，其目标是在图像或视频中定位和识别特定对象。随着技术的发展，目标检测算法不断演进，从传统的基于手工特征的方法到现代的深度学习方法，再到基于Transformer的架构，目标检测技术已经取得了显著的进步。本文将总结和对比几种主要的目标检测算法，探讨它们的优势、劣势和适用场景。1.目标检测算法分类1.1单阶段检测（One-Stage）与双阶段检测（Two-S
用java实现word（docx）转换为pdf格式文档（简单版） xiaoxiaobaozhu java word pdf
导入依赖com.documents4jdocuments4j-local1.0.3com.documents4jdocuments4j-transformer-msoffice-word1.0.3代码//word文档替换成pdf文档privatestaticvoidreplaceWordToPdf(StringwordPath,StringpdfPath){FileinputWord=newFil
Bengio新作Aaren：探索Transformer性能与RNN效率的融合 AI记忆深度学习论文与相关应用 transformer rnn 深度学习 Aaren Bengio
论文链接：https://arxiv.org/pdf/2405.13956一、摘要总结：本文提出了一种新的注意力机制，名为Aaren，它将注意力视为一种特殊的递归神经网络（RNN），能够高效地计算其多对一RNN输出。Aaren不仅能够并行训练，而且能够在推理时高效地更新新令牌，仅需要常数内存。实验表明，Aaren在四个流行的序列问题设置（强化学习、事件预测、时间序列分类和时间序列预测）的38个数据
发文新思路！双通道CNN的惊人突破，准确率接近100%！沃恩智慧深度学习人工智能 cnn 人工智能神经网络
双通道CNN作为一种创新的卷积神经网络架构，正引领深度学习领域的新趋势。其核心优势在于并行卷积层设计，能够同时处理更多特征信息，从而显著提升模型的特征表示能力和识别精度。这种架构不仅提高了计算效率，还有效降低了过拟合风险，使其在复杂视觉任务中表现卓越。例如，最新的研究提出了一种名为DDTransUNet的混合网络，结合了Transformer和CNN的优势，通过双分支编码器和双重注意力机制，有效解
海思Hi3516CV610 -----芯片说明菩提树下的凡夫嵌入式Linux系统开发 c++c语言
Hi3516CV610这颗超高清智慧视觉SoC芯片是由海思技术有限公司推出的，其首发量产的时间是在2024年4。标志着海思正式回归安防市场，并在IPCSoC市场中展开竞争。关键特性●4K@20，6M@30分辨率●双目实时接入，支撑枪球一体机等双目机型●1T算力NPU，Transformer特性加速，大模型端侧部署●SVAC3.0编码标准，压缩率提升20%●智能编码2.0，像素升级，存储不加量，4M
上下文扩展技术-详细解释Longformer和BigBird的主要创新；详细说明bert原理，并说一说他的上下文限制是怎么来的 AI生成曾小健人工智能
答案LongformerLongformer是为有效处理长文本序列而设计的Transformer模型，它通过结合滑动窗口注意力机制和扩张注意力模式来捕捉局部和远距离的上下文信息，并通过全局注意力来捕捉整个文档的广泛背景和联系1.Keyinnovations:滑动窗口注意力Longformer使用滑动窗口方法处理本地上下文信息1.扩张注意力模式扩张注意力模式能够捕捉到远处的上下文信息，这对于处理冗长
视觉中的transformer：ViT ch隔壁老张深度学习笔记 transformer 深度学习计算机视觉
《》摘要transformer已经是NLP的标准。但是在cv领域用的很少，视觉里一般是和cnn一起用或者把某些conv替换成transformer（整体还是CNN）本篇文章证明纯的transformer直接在图片分类上也做得很好：在大量数据集上进行预训练的前提上，迁移到小数据集（作者说ImageNet是小数据集-_-）上也很好。Intro启发现在NLP里的transformer都是在大量数据集上进
ViT和Transformer Landon9 transformer 深度学习人工智能
AttentionIsAllYouNeedVit在图像领域直接使用transformer，如果将2d图像直接转为一维向量，会面临参数两过大的问题。后来会思考在卷积之后再使用transformer，例如resNet50模型中，最后一层仅为14×14大小的矩阵。而本文是直接采用transformer模型，只需要对图片做一下预处理。ViT是将图像分为多个16×16的patch一张图像可以被分成多个小的图
详细说说VIT架构和Transformer架构的异同 AI生成曾小健大模型LLM面试指南多模态MLLM大模型面试指南架构 transformer 深度学习
GPT-4oVisionTransformer(ViT)和Transformer架构之间的关系非常紧密，因为ViT是直接将Transformer应用到视觉任务中的一种方法。不过，由于图像数据与自然语言数据的特性不同，ViT在实现上对标准Transformer架构做了一些调整。以下是ViT和Transformer架构的异同点详细分析：1.Transformer架构的回顾Transformer是一种用
从VGG到Transformer：深度神经网络层级演进对模型性能的深度解析与技术实践指南燃灯工作室 Ai transformer dnn 深度学习
一、技术原理（数学公式+示意图）1.层深与模型容量关系数学表达：根据UniversalApproximationTheorem，深度网络可表达复杂函数：f(x)=fL(fL−1(⋯f1(x)))f(x)=f_L(f_{L-1}(\cdotsf_1(x)))f(x)=fL(fL−1(⋯f1(x)))层数L增加时，函数空间指数级扩大梯度传播挑战：链式法则导致梯度消失/爆炸∂L∂W(1)=∏k=2L∂f
计算机视觉核心任务飞瀑 AI yolo
1.计算机视频重要分类计算机视觉的重要任务可以大致分为以下几类：1.图像分类（ImageClassification）识别图像属于哪个类别，例如猫、狗、汽车等。应用场景：物品识别、人脸识别、医疗影像分类。代表模型：ResNet、EfficientNet、ViT（VisionTransformer）。2.目标检测（ObjectDetection）识别图像中目标的位置（边界框）及类别。应用场景：自动驾
【Transformer】小白入门指南静静喜欢大白随记医疗影像 transformer 深度学习人工智能
目录1、简介2、Transformer解决问题技术概览核心组成自注意力机制（Self-AttentionMechanism）多头注意力机制（Multi-HeadAttention）前馈神经网络（Feed-ForwardNeuralNetwork）位置编码（PositionalEncoding）残差连接与标准化框架认识1.输入输出2.Encoder3.Decoder4.训练过程5.Positione
一杯咖啡的时间学习大模型（LLM）：LLaMA解读之旋转编码RoPE（含代码实现） Bug_makerACE llama python 人工智能 nlp pytorch 深度学习 transformer
文章目录一、LLaMA的核心改进全景二、旋转位置编码（RoPE）2.1改进动机2.2数学原理2.3源码实现一、LLaMA的核心改进全景Meta开源的LLaMA模型凭借其卓越的性能表现成为大模型发展的重要里程碑。相较于标准Transformer架构，LLaMA主要在以下几个方面进行了关键改进：位置编码升级：采用旋转位置编码（RotaryPositionEmbedding,RoPE）归一化革新：对每个
GPT 系列模型发展史：从 GPT 到 ChatGPT 的演进与技术细节 Ash Butterfield nlp gpt chatgpt
从GPT到ChatGPT，OpenAI用短短几年时间，彻底改变了自然语言处理（NLP）的格局。让我们一起回顾这段激动人心的技术演进史！GPT（2018）：划时代的起点：GPT（GenerativePre-trainedTransformer）首次将Transformer架构与无监督预训练结合，开启了大规模语言模型的新时代。核心突破：通过海量文本预训练+任务微调，GPT展示了强大的泛化能力。GPT-
大型语言模型的核心机制解析耶耶Norsea 网络杂烩人工智能 Deepseek
摘要大型语言模型的核心机制依赖于Transformer架构，该架构通过嵌入层将输入数据转换为向量形式，并结合位置编码以保留序列中单词的顺序信息。随后，这些向量进入多头自注意力层，能够同时关注输入序列的不同部分。自注意力层的输出经过残差连接和层归一化处理，以增强模型的学习能力和稳定性。接着，数据流经前馈网络进一步处理，最终再次通过残差连接和层归一化，得到编码器层的输出。模型性能高度依赖大规模和高质量
jsonp 常用util方法 hw1287789687 jsonp jsonp常用方法 jsonp callback
jsonp 常用java方法 (1)以jsonp的形式返回:函数名(json字符串) /*** * 用于jsonp调用 * @param map : 用于构造json数据 * @param callback : 回调的javascript方法名 * @param filters : <code>SimpleBeanPropertyFilter theFilt
多线程场景 alafqq 多线程
0 能不能简单描述一下你在java web开发中需要用到多线程编程的场景？0 对多线程有些了解，但是不太清楚具体的应用场景，能简单说一下你遇到的多线程编程的场景吗？ Java多线程 2012年11月23日 15:41 Young9007 Young9007 4 0 0 4 Comment添加评论关注(2) 3个答案按时间排序按投票排序 0 0 最典型的如： 1、
Maven学习——修改Maven的本地仓库路径 Kai_Ge maven
安装Maven后我们会在用户目录下发现.m2 文件夹。默认情况下，该文件夹下放置了Maven本地仓库.m2/repository。所有的Maven构件(artifact)都被存储到该仓库中，以方便重用。但是windows用户的操作系统都安装在C盘，把Maven仓库放到C盘是很危险的，为此我们需要修改Maven的本地仓库路径。
placeholder的浏览器兼容 120153216 placeholder
【前言】自从html5引入placeholder后，问题就来了，不支持html5的浏览器也先有这样的效果，各种兼容，之前考虑，今天测试人员逮住不放，想了个解决办法，看样子还行，记录一下。【原理】不使用placeholder，而是模拟placeholder的效果，大概就是用focus和focusout效果。【代码】 <scrip
debian_用iso文件创建本地apt源 2002wmj Debian
1.将N个debian-506-amd64-DVD-N.iso存放于本地或其他媒介内，本例是放在本机/iso/目录下 2.创建N个挂载点目录如下： debian:~#mkdir –r /media/dvd1 debian:~#mkdir –r /media/dvd2 debian:~#mkdir –r /media/dvd3 …. debian:~#mkdir –r /media
SQLSERVER耗时最长的SQL 357029540 SQL Server
对于DBA来说，经常要知道存储过程的某些信息： 1. 执行了多少次 2. 执行的执行计划如何 3. 执行的平均读写如何 4. 执行平均需要多少时间列名 &
com/genuitec/eclipse/j2eedt/core/J2EEProjectUtil 7454103 eclipse
今天eclipse突然报了com/genuitec/eclipse/j2eedt/core/J2EEProjectUtil 错误，并且工程文件打不开了，在网上找了一下资料，然后按照方法操作了一遍，好了，解决方法如下：错误提示信息： An error has occurred.See error log for more details. Reason: com/genuitec/
用正则删除文本中的html标签 adminjun java html 正则表达式去掉html标签
使用文本编辑器录入文章存入数据中的文本是HTML标签格式，由于业务需要对HTML标签进行去除只保留纯净的文本内容，于是乎Java实现自动过滤。如下： public static String Html2Text(String inputString) { String htmlStr = inputString; // 含html标签的字符串 String textSt
嵌入式系统设计中常用总线和接口 aijuans linux 基础
嵌入式系统设计中常用总线和接口任何一个微处理器都要与一定数量的部件和外围设备连接，但如果将各部件和每一种外围设备都分别用一组线路与CPU直接连接，那么连线
Java函数调用方式——按值传递 ayaoxinchao java 按值传递对象基础数据类型
Java使用按值传递的函数调用方式，这往往使我感到迷惑。因为在基础数据类型和对象的传递上，我就会纠结于到底是按值传递，还是按引用传递。其实经过学习，Java在任何地方，都一直发挥着按值传递的本色。首先，让我们看一看基础数据类型是如何按值传递的。 public static void main(String[] args) { int a = 2;
ios音量线性下降 bewithme ios音量
直接上代码吧 //second 几秒内下降为0 - (void)reduceVolume:(int)second { KGVoicePlayer *player = [KGVoicePlayer defaultPlayer]; if (!_flag) { _tempVolume = player.volume;
与其怨它不如爱它 bijian1013 选择理想职业规划
抱怨工作是年轻人的常态，但爱工作才是积极的心态，与其怨它不如爱它。一般来说，在公司干了一两年后，不少年轻人容易产生怨言，除了具体的埋怨公司“扭门”，埋怨上司无能以外，也有许多人是因为根本不爱自已的那份工作，工作完全成了谋生的手段，跟自已的性格、专业、爱好都相差甚远。
一边时间不够用一边浪费时间 bingyingao 工作时间浪费
一方面感觉时间严重不够用，另一方面又在不停的浪费时间。每一个周末，晚上熬夜看电影到凌晨一点，早上起不来一直睡到10点钟，10点钟起床，吃饭后玩手机到下午一点。精神还是很差，下午像一直野鬼在城市里晃荡。为何不尝试晚上10点钟就睡，早上7点就起，时间完全是一样的，把看电影的时间换到早上，精神好，气色好，一天好状态。控制让自己周末早睡早起，你就成功了一半。有多少个工作
【Scala八】Scala核心二：隐式转换 bit1129 scala
Implicits work like this: if you call a method on a Scala object, and the Scala compiler does not see a definition for that method in the class definition for that object, the compiler will try to con
sudoku slover in Haskell (2) bookjovi haskell sudoku
继续精简haskell版的sudoku程序，稍微改了一下，这次用了8行，同时性能也提高了很多，对每个空格的所有解不是通过尝试算出来的，而是直接得出。 board = [0,3,4,1,7,0,5,0,0, 0,6,0,0,0,8,3,0,1, 7,0,0,3,0,0,0,0,6, 5,0,0,6,4,0,8,0,7,
Java-Collections Framework学习与总结-HashSet和LinkedHashSet BrokenDreams linkedhashset
本篇总结一下两个常用的集合类HashSet和LinkedHashSet。它们都实现了相同接口java.util.Set。Set表示一种元素无序且不可重复的集合；之前总结过的java.util.List表示一种元素可重复且有序
读《研磨设计模式》-代码笔记-备忘录模式-Memento 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/ import java.util.ArrayList; import java.util.List; /* * 备忘录模式的功能是，在不破坏封装性的前提下，捕获一个对象的内部状态，并在对象之外保存这个状态，为以后的状态恢复作“备忘”
《RAW格式照片处理专业技法》笔记 cherishLC PS
注意，这不是教程！仅记录楼主之前不太了解的一、色彩（空间）管理作者建议采用ProRGB（色域最广），但camera raw中设为ProRGB，而PS中则在ProRGB的基础上，将gamma值设为了1.8（更符合人眼）注意：bridge、camera raw怎么设置显示、输出的颜色都是正确的（会读取文件内的颜色配置文件），但用PS输出jpg文件时，必须先用Edit->conv
使用 Git 下载 Spring 源码编译 for Eclipse crabdave eclipse
使用 Git 下载 Spring 源码编译 for Eclipse 1、安装gradle，下载 http://www.gradle.org/downloads 配置环境变量GRADLE_HOME，配置PATH %GRADLE_HOME%/bin，cmd，gradle -v 2、spring4 用jdk8 下载 https://jdk8.java.
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mysql中在其它机器连接mysql服务器时报错问题汇总一、[running][email protected]:~$mysql -uroot -h 192.168.9.108 -p //带-p参数，在下一步进行密码输入 Enter password: //无字符串输入 ERROR 1045 (28000): Access
Google Chrome 为何打压 H.264 dsjt apple html5 chrome Google
Google 今天在 Chromium 官方博客宣布由于 H.264 编解码器并非开放标准，Chrome 将在几个月后正式停止对 H.264 视频解码的支持，全面采用开放的 WebM 和 Theora 格式。 Google 在博客上表示，自从 WebM 视频编解码器推出以后，在性能、厂商支持以及独立性方面已经取得了很大的进步，为了与 Chromium 现有支持的編解码器保持一致，Chrome
yii 获取控制器名和方法名 dcj3sjt126com yii framework
1. 获取控制器名在控制器中获取控制器名: $name = $this->getId(); 在视图中获取控制器名: $name = Yii::app()->controller->id; 2. 获取动作名在控制器beforeAction()回调函数中获取动作名: $name =
Android知识总结（二） come_for_dream android
明天要考试了，速速总结如下 1、Activity的启动模式 standard：每次调用Activity的时候都创建一个（可以有多个相同的实例，也允许多个相同Activity叠加。） singleTop：可以有多个实例，但是不允许多个相同Activity叠加。即，如果Ac
高洛峰收徒第二期：寻找未来的“技术大牛” ——折腾一年，奖励20万元 gcq511120594 工作项目管理
高洛峰，兄弟连IT教育合伙人、猿代码创始人、PHP培训第一人、《细说PHP》作者、软件开发工程师、《IT峰播》主创人、PHP讲师的鼻祖！首期现在的进程刚刚过半，徒弟们真的很棒，人品都没的说，团结互助，学习刻苦，工作认真积极，灵活上进。我几乎会把他们全部留下来，现在已有一多半安排了实际的工作，并取得了很好的成绩。等他们出徒之日，凭他们的能力一定能够拿到高薪，而且我还承诺过一个徒弟，当他拿到大学毕
linux expect heipark expect
1. 创建、编辑文件go.sh #!/usr/bin/expect spawn sudo su admin expect "*password*" { send "13456\r\n" } interact 2. 设置权限 chmod u+x go.sh 3.
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目录 Spring4.1新特性——综述 Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他 Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强 Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理 Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化 Spring4.1新特性——Spring MVC增强 Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
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1.首先需要在windows字体目录下或者其它地方找到simsun.ttf 这个字体文件。 2.在ubuntu 下可以执行下面操作安装该字体： sudo mkdir /usr/share/fonts/truetype/simsun sudo cp simsun.ttf /usr/share/fonts/truetype/simsun fc-cache -f -v
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有很多理由都能说明为什么我们应该写出清晰、可读性好的程序。最重要的一点，程序你只写一次，但以后会无数次的阅读。当你第二天回头来看你的代码时，你就要开始阅读它了。当你把代码拿给其他人看时，他必须阅读你的代码。因此，在编写时多花一点时间，你会在阅读它时节省大量的时间。让我们看一些基本的编程技巧：尽量保持方法简短永远永远不要把同一个变量用于多个不同的
300个涵盖IT各方面的免费资源（下）——工作与学习篇 shoothao 创业免费资源学习课程远程工作
工作与生产效率: A. 背景声音 Noisli:背景噪音与颜色生成器。 Noizio:环境声均衡器。 Defonic:世界上任何的声响都可混合成美丽的旋律。 Designers.mx:设计者为设计者所准备的播放列表。 Coffitivity:这里的声音就像咖啡馆里放的一样。 B. 避免注意力分散 Self Co
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