- 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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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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
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【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
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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
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`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
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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。
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"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
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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
- GPT-1, GPT-2, GPT-3, GPT-3.5, GPT-4论文内容解读
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ChatGPTchatgptgpt大模型LLM
目录1ChatGPT概述1.1whatischatGPT1.2HowdoesChatGPTwork1.3TheapplicationsofChatGPT1.3ThelimitationsofChatGPT2算法原理2.1GPT-12.1.1Unsupervisedpre-training2.1.2Supervisedfine-tuning2.1.3语料2.1.4分析2.2GPT-22.3GPT-3
- Plus GPT API最有前途的应用领域
橘子海_G
人工智能chatgpt自然语言处理语音识别oneapi
GPT-3API是由OpenAI开发的一种自然语言处理技术,它是当前最先进的语言模型之一。然而,PlusGPTAPI与GPT-3API不同,我们的PlusGPTAPI通过对GPT-3API进行二次开发,除了实现GPT-3的所有功能之外,我们还开发了语音交互的API、知识库"喂养"的API、AI绘图API……PlusGPTAPI基于深度学习算法,通过大规模的语言模型训练,可以生成高质量、逼真的文本内
- 机器学习漫谈:还有很长的路要走
人工智能学家
人工智能大数据编程语言机器学习深度学习
来源:王宏琳科学网博客链接地址:http://blog.sciencenet.cn/blog-3005681-1285948.html人工智能已经成为大数据、机器人和物联网等新兴技术的主要驱动力,在可预见的未来,它将继续驱动技术创新,影响着几乎每个行业和每个人的未来。但是,人工智能的最终目标是使机器具有与人类相似的通用智能。这是科学界提出的最雄心勃勃的目标之一,还有很长的路要走。GPT-3和Alp
- 除了缺点创意,GPT-3写出了及格大学毕业论文,只需20分钟
喜欢打酱油的老鸟
人工智能
GPT-3写的论文及格了吗?教育资源网站EduRef对此进行了一项测试,效果还行,及格水平。2020年5月,OpenAI推出了具有1750亿参数的史上最大AI模型GPT-3,该模型不仅可以更好地答题、翻译、写文章,还带有一些数学计算的能力。自推出以来,该模型就开始在不同的领域大显身手,如基于问题的搜索引擎、与历史人物对话、基于文本描述生成代码以及绘图和图像补全等等。但GPT-3的应用之路远未结束…
- 为什么OpenAI会如此成功?
科学禅道
人工智能的未来人工智能
OpenAI之所以能够成功,可以归因于以下几个关键因素:创新研究与技术突破:OpenAI自成立以来就专注于人工智能领域的前沿研究,尤其是在自然语言处理(NLP)和深度学习领域。其研发的GPT系列模型,包括GPT-3、ChatGPT等,在自然语言生成方面取得了重大突破,显著提高了机器理解及生成文本的能力。强大的资金支持:微软对OpenAI进行了大规模投资,提供了充足的资金保障,使得OpenAI在硬件
- 解读Servlet原理篇二---GenericServlet与HttpServlet
周凡杨
javaHttpServlet源理GenericService源码
在上一篇《解读Servlet原理篇一》中提到,要实现javax.servlet.Servlet接口(即写自己的Servlet应用),你可以写一个继承自javax.servlet.GenericServletr的generic Servlet ,也可以写一个继承自java.servlet.http.HttpServlet的HTTP Servlet(这就是为什么我们自定义的Servlet通常是exte
- MySQL性能优化
bijian1013
数据库mysql
性能优化是通过某些有效的方法来提高MySQL的运行速度,减少占用的磁盘空间。性能优化包含很多方面,例如优化查询速度,优化更新速度和优化MySQL服务器等。本文介绍方法的主要有:
a.优化查询
b.优化数据库结构
- ThreadPool定时重试
dai_lm
javaThreadPoolthreadtimertimertask
项目需要当某事件触发时,执行http请求任务,失败时需要有重试机制,并根据失败次数的增加,重试间隔也相应增加,任务可能并发。
由于是耗时任务,首先考虑的就是用线程来实现,并且为了节约资源,因而选择线程池。
为了解决不定间隔的重试,选择Timer和TimerTask来完成
package threadpool;
public class ThreadPoolTest {
- Oracle 查看数据库的连接情况
周凡杨
sqloracle 连接
首先要说的是,不同版本数据库提供的系统表会有不同,你可以根据数据字典查看该版本数据库所提供的表。
select * from dict where table_name like '%SESSION%';
就可以查出一些表,然后根据这些表就可以获得会话信息
select sid,serial#,status,username,schemaname,osuser,terminal,ma
- 类的继承
朱辉辉33
java
类的继承可以提高代码的重用行,减少冗余代码;还能提高代码的扩展性。Java继承的关键字是extends
格式:public class 类名(子类)extends 类名(父类){ }
子类可以继承到父类所有的属性和普通方法,但不能继承构造方法。且子类可以直接使用父类的public和
protected属性,但要使用private属性仍需通过调用。
子类的方法可以重写,但必须和父类的返回值类
- android 悬浮窗特效
肆无忌惮_
android
最近在开发项目的时候需要做一个悬浮层的动画,类似于支付宝掉钱动画。但是区别在于,需求是浮出一个窗口,之后边缩放边位移至屏幕右下角标签处。效果图如下:
一开始考虑用自定义View来做。后来发现开线程让其移动很卡,ListView+动画也没法精确定位到目标点。
后来想利用Dialog的dismiss动画来完成。
自定义一个Dialog后,在styl
- hadoop伪分布式搭建
林鹤霄
hadoop
要修改4个文件 1: vim hadoop-env.sh 第九行 2: vim core-site.xml <configuration> &n
- gdb调试命令
aigo
gdb
原文:http://blog.csdn.net/hanchaoman/article/details/5517362
一、GDB常用命令简介
r run 运行.程序还没有运行前使用 c cuntinue 
- Socket编程的HelloWorld实例
alleni123
socket
public class Client
{
public static void main(String[] args)
{
Client c=new Client();
c.receiveMessage();
}
public void receiveMessage(){
Socket s=null;
BufferedRea
- 线程同步和异步
百合不是茶
线程同步异步
多线程和同步 : 如进程、线程同步,可理解为进程或线程A和B一块配合,A执行到一定程度时要依靠B的某个结果,于是停下来,示意B运行;B依言执行,再将结果给A;A再继续操作。 所谓同步,就是在发出一个功能调用时,在没有得到结果之前,该调用就不返回,同时其它线程也不能调用这个方法
多线程和异步:多线程可以做不同的事情,涉及到线程通知
&
- JSP中文乱码分析
bijian1013
javajsp中文乱码
在JSP的开发过程中,经常出现中文乱码的问题。
首先了解一下Java中文问题的由来:
Java的内核和class文件是基于unicode的,这使Java程序具有良好的跨平台性,但也带来了一些中文乱码问题的麻烦。原因主要有两方面,
- js实现页面跳转重定向的几种方式
bijian1013
JavaScript重定向
js实现页面跳转重定向有如下几种方式:
一.window.location.href
<script language="javascript"type="text/javascript">
window.location.href="http://www.baidu.c
- 【Struts2三】Struts2 Action转发类型
bit1129
struts2
在【Struts2一】 Struts Hello World http://bit1129.iteye.com/blog/2109365中配置了一个简单的Action,配置如下
<!DOCTYPE struts PUBLIC
"-//Apache Software Foundation//DTD Struts Configurat
- 【HBase十一】Java API操作HBase
bit1129
hbase
Admin类的主要方法注释:
1. 创建表
/**
* Creates a new table. Synchronous operation.
*
* @param desc table descriptor for table
* @throws IllegalArgumentException if the table name is res
- nginx gzip
ronin47
nginx gzip
Nginx GZip 压缩
Nginx GZip 模块文档详见:http://wiki.nginx.org/HttpGzipModule
常用配置片段如下:
gzip on; gzip_comp_level 2; # 压缩比例,比例越大,压缩时间越长。默认是1 gzip_types text/css text/javascript; # 哪些文件可以被压缩 gzip_disable &q
- java-7.微软亚院之编程判断俩个链表是否相交 给出俩个单向链表的头指针,比如 h1 , h2 ,判断这俩个链表是否相交
bylijinnan
java
public class LinkListTest {
/**
* we deal with two main missions:
*
* A.
* 1.we create two joined-List(both have no loop)
* 2.whether list1 and list2 join
* 3.print the join
- Spring源码学习-JdbcTemplate batchUpdate批量操作
bylijinnan
javaspring
Spring JdbcTemplate的batch操作最后还是利用了JDBC提供的方法,Spring只是做了一下改造和封装
JDBC的batch操作:
String sql = "INSERT INTO CUSTOMER " +
"(CUST_ID, NAME, AGE) VALUES (?, ?, ?)";
- [JWFD开源工作流]大规模拓扑矩阵存储结构最新进展
comsci
工作流
生成和创建类已经完成,构造一个100万个元素的矩阵模型,存储空间只有11M大,请大家参考我在博客园上面的文档"构造下一代工作流存储结构的尝试",更加相信的设计和代码将陆续推出.........
竞争对手的能力也很强.......,我相信..你们一定能够先于我们推出大规模拓扑扫描和分析系统的....
- base64编码和url编码
cuityang
base64url
import java.io.BufferedReader;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;
import java.io.PrintWriter;
import java.io.StringWriter;
import java.io.UnsupportedEncodingException;
- web应用集群Session保持
dalan_123
session
关于使用 memcached 或redis 存储 session ,以及使用 terracotta 服务器共享。建议使用 redis,不仅仅因为它可以将缓存的内容持久化,还因为它支持的单个对象比较大,而且数据类型丰富,不只是缓存 session,还可以做其他用途,一举几得啊。1、使用 filter 方法存储这种方法比较推荐,因为它的服务器使用范围比较多,不仅限于tomcat ,而且实现的原理比较简
- Yii 框架里数据库操作详解-[增加、查询、更新、删除的方法 'AR模式']
dcj3sjt126com
数据库
public function getMinLimit () { $sql = "..."; $result = yii::app()->db->createCo
- solr StatsComponent(聚合统计)
eksliang
solr聚合查询solr stats
StatsComponent
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2169134
http://eksliang.iteye.com/ 一、概述
Solr可以利用StatsComponent 实现数据库的聚合统计查询,也就是min、max、avg、count、sum的功能
二、参数
- 百度一道面试题
greemranqq
位运算百度面试寻找奇数算法bitmap 算法
那天看朋友提了一个百度面试的题目:怎么找出{1,1,2,3,3,4,4,4,5,5,5,5} 找出出现次数为奇数的数字.
我这里复制的是原话,当然顺序是不一定的,很多拿到题目第一反应就是用map,当然可以解决,但是效率不高。
还有人觉得应该用算法xxx,我是没想到用啥算法好...!
还有觉得应该先排序...
还有觉
- Spring之在开发中使用SpringJDBC
ihuning
spring
在实际开发中使用SpringJDBC有两种方式:
1. 在Dao中添加属性JdbcTemplate并用Spring注入;
JdbcTemplate类被设计成为线程安全的,所以可以在IOC 容器中声明它的单个实例,并将这个实例注入到所有的 DAO 实例中。JdbcTemplate也利用了Java 1.5 的特定(自动装箱,泛型,可变长度
- JSON API 1.0 核心开发者自述 | 你所不知道的那些技术细节
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2013年5月,Yehuda Katz 完成了JSON API(英文,中文) 技术规范的初稿。事情就发生在 RailsConf 之后,在那次会议上他和 Steve Klabnik 就 JSON 雏形的技术细节相聊甚欢。在沟通单一 Rails 服务器库—— ActiveModel::Serializers 和单一 JavaScript 客户端库——&
- 网站项目建设流程概述
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工作
一.概念
网站项目管理就是根据特定的规范、在预算范围内、按时完成的网站开发任务。
二.需求分析
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我们接到客户的业务咨询,经过双方不断的接洽和了解,并通过基本的可行性讨论够,初步达成制作协议,这时就需要将项目立项。较好的做法是成立一个专门的项目小组,小组成员包括:项目经理,网页设计,程序员,测试员,编辑/文档等必须人员。项目实行项目经理制。
客户的需求说明书
第一步是需
- AngularJs 三目运算 表达式判断
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境众观千象AngularJS
事件回顾:由于需要修改同一个模板,里面包含2个不同的内容,第一个里面使用的时间差和第二个里面名称不一样,其他过滤器,内容都大同小异。希望杜绝If这样比较傻的来判断if-show or not,继续追究其源码。
var b = "{{",
a = "}}";
this.startSymbol = function(a) {
- Spark算子:统计RDD分区中的元素及数量
superlxw1234
sparkspark算子Spark RDD分区元素
关键字:Spark算子、Spark RDD分区、Spark RDD分区元素数量
Spark RDD是被分区的,在生成RDD时候,一般可以指定分区的数量,如果不指定分区数量,当RDD从集合创建时候,则默认为该程序所分配到的资源的CPU核数,如果是从HDFS文件创建,默认为文件的Block数。
可以利用RDD的mapPartitionsWithInd
- Spring 3.2.x将于2016年12月31日停止支持
wiselyman
Spring 3
Spring 团队公布在2016年12月31日停止对Spring Framework 3.2.x(包含tomcat 6.x)的支持。在此之前spring团队将持续发布3.2.x的维护版本。
请大家及时准备及时升级到Spring
- fis纯前端解决方案fis-pure
zccst
JavaScript
作者:zccst
FIS通过插件扩展可以完美的支持模块化的前端开发方案,我们通过FIS的二次封装能力,封装了一个功能完备的纯前端模块化方案pure。
1,fis-pure的安装
$ fis install -g fis-pure
$ pure -v
0.1.4
2,下载demo到本地
git clone https://github.com/hefangshi/f