- chattts本地化python部署及采坑记录(2024年亲测可用)
Catformon
python开发语言
ChatTTS是一个文本转语音的开源项目,短短2周左右的时间,在GitHub上已经斩获了24.4k的Star!官网:https://chattts.com/zh开源地址:https://github.com/2noise/ChatTTSChatTTS模型:https://huggingface.co/2Noise/ChatTTSChatTTS在线网页Demo:https://huggingface
- DeepSeek崛起:中国AI产业的颠覆者与重构者
:MNongSciFans
人工智能
当DeepSeek以"中国版ChatGPT"的标签横空出世时,这个诞生于杭州的AI新贵仅用三个月时间就完成了从行业黑马到颠覆者的蜕变。其开源大模型DeepSeek-R1在HuggingFace开源大模型排行榜的登顶,不仅意味着技术指标的超越,更预示着中国AI产业格局的深层裂变。这场始于技术突破的产业地震,正在引发资本市场的恐慌性迁徙、技术路线的集体转向以及商业模式的根本性重构。###一、技术奇点的
- InfiniteHiP - 在单个GPU上扩展 LLM 上下文至300万tokens
伊织code
#PaperReadingInfiniteHiP推理GPULLMtoken
InfiniteHiP:ExtendingLanguageModelContextUpto3MillionTokensonaSingleGPUPaper:https://huggingface.co/papers/2502.08910Sourcecode:https://github.com/DeepAuto-AI/hip-attention/SGLangIntegrationavailablen
- 如何下载huggingface模型到本地
yuanlulu
LLM自然语言处理大语言模型LLMhuggingface
我以前都是在浏览器里一个个下载,最近看手册发现何以用程序下载,我用deepseek写了一个下载的程序下载前准备:pipinstallhuggingface_hubtqdm下载的代码如下:fromhuggingface_hubimporthf_hub_download,list_repo_filesimportosfromtqdmimporttqdm#设置HuggingFace仓库路径repo_id
- 探索Hugging Face平台:AI工具和集成指南
stjklkjhgffxw
人工智能python
探索HuggingFace平台:AI工具和集成指南在人工智能和自然语言处理领域,HuggingFace无疑是一个备受瞩目的平台。无论是开发者还是研究者,大家都能从中找到适合的资源和工具。本篇文章旨在为大家深入介绍如何在HuggingFace平台上使用不同的功能模块,包括模型、API和工具集成。主要内容1.安装和集成要使用HuggingFace与Langchain的集成功能,我们首先需要安装lang
- 使用 HuggingFace 库进行本地嵌入向量生成
qq_37836323
python人工智能开发语言
在当今的AI和机器学习应用中,嵌入向量(embeddings)已成为不可或缺的一部分。嵌入向量能够将文本等高维数据转换为低维稠密向量,从而便于计算和分析。在本文中,我们将介绍如何使用HuggingFace库在本地生成嵌入向量,并演示相关代码。环境准备首先,我们需要安装一些必要的依赖库。可以通过以下命令进行安装:#安装必要的库!pipinstallsentence-transformers!pipi
- 上海站 | 2025 Seeed x LeRobot 具身智能黑客松报名开启!
人工智能hackthon
欢迎来到PhysicalAI的最前沿!SeeedxLeRobot具身智能黑客松现邀请所有对在机器人领域训练模仿学习策略,并实时进行推理部署感兴趣的人,共同创造具有影响力的创新解决方案。在这里,你可以与志同道合的开发者一起实践前沿机器人技术,获取免费硬件支持和独家资源,并快速在真实机器人系统中验证你的想法!这是一场专为开发者设计的机器人深度实践活动!我们将围绕HuggingFace的LeRobot开
- 通用辅助生成: 使用任意辅助模型加速解码
llm
太长不看版:许多LLM(如gemma-2-9b、Mixtral-8x22B-Instruct-v0.1等)苦于缺乏对应小模型,而无法适用辅助生成方案。本文,我们将介绍由英特尔研究院和HuggingFace合作开发的通用辅助生成技术。有了这项技术,LLM可与任意SLM搭配组成辅助生成方案。从而,我们可以用辅助生成技术加速任意解码器模型或混合专家模型以获得1.5x-2.0x的加速比。重要的是,开销几乎
- 【大模型部署及其应用 】Ollama搭建运行中文大语音模型Llama3-8B-Chinese-Chat
源代码杀手
AIGC核心技术剖析人工智能深度学习llama
Ollama是一种用于运行大语言模型(如LLaMA)的平台,适合本地化部署和运行。以下是如何在Ollama上搭建和运行中文大语言模型Llama3-8B-Chinese-Chat的步骤:下载地址:https://huggingface.co/shenzhi-wang/Llama3-8B-Chinese-Chat-GGUF-8bit项目地址:https://github.com/ymcui/Chine
- 【Hugging Face】如何从hub中下载文件
大表哥汽车人
人工智能大语言模型学习笔记HuggingFaceTransformers人工智能语言模型python
huggingface_hub库提供了从存储在Hub上的仓库中下载文件的功能。您可以独立使用这些函数或将它们集成到您自己的库中,使您的用户更方便地与Hub交互。本指南将向您展示如何:下载并缓存单个文件。下载并缓存整个代码库。将文件下载到本地文件夹。下载单个文件【hf_hub_download()】函数是从Hub下载文件的主要函数。它会下载远程文件,在磁盘上以版本感知的方式缓存它,并返回其本地文件路
- 大模型入门(六)—— RLHF微调大模型
LLM.
人工智能语言模型机器学习自然语言处理LLM大模型RLHF
一、RLHF微调三阶段参考:https://huggingface.co/blog/rlhf1)使用监督数据微调语言模型,和fine-tuning一致。2)训练奖励模型奖励模型是输入一个文本序列,模型给出符合人类偏好的奖励数值,这个奖励数值对于后面的强化学习训练非常重要。构建奖励模型的训练数据一般是同一个数据用不同的语言模型生成结果,然后人工打分。如果是训练自己领域的RLHF模型,也可以尝试用ch
- AI大模型:一文搞懂大模型文件存储格式新宠GGUF
Llama-Turbo
人工智能llama自然语言处理知识图谱语言模型LLM大模型
在日常AI模型训练过程中,训练好的模型权重通常需要以一种格式存储在磁盘中。比如:目前最流行的AI框架PyTorch使用pickle格式存储模型权重文件,还有Huggingface提出的Safetensors格式。本文大介绍大模型文件存储格式新宠GGUF,目前HuggingfaceTransformers已经支持了GGUF格式,同时,像谷歌的Gemma、阿里的Qwen等模型默认已经提供了GGUF格式
- nodejs 实现加载 huggingface local embedding model 方法
gaohongfeng1
embeddingnode.jstransformer
耗尽两天出坑,整理过程如下,希望对遇到问题的人得到帮助!!!首先nodejs在大模型生态上,坑还是超级多,尤其是对我不熟悉nodejs。我没有从零创建项目,比如用npminit方法,而是使用的一个开源项目:gitclonehttps://github.com/langchain-ai/langchain-nextjs-template.git基于这个项目本身pnpmdev页面显示正常,然后创建li
- We couldn‘t connect to ‘https://huggingface.co‘ huggingface不能连接
侃山
huggingface
可以在代码中设置环境变量importosos.environ['HF_ENDPOINT']='https://hf-mirror.com'之后就可以正常访问了
- AI学习指南HuggingFace篇-项目实战:情感分析系统
俞兆鹏
AI学习指南ai
一、引言情感分析是自然语言处理(NLP)中的一个重要应用,广泛用于舆情分析、用户反馈分析等领域。HuggingFace的Transformers库提供了强大的工具,使得情感分析变得简单高效。本文将通过一个完整的项目案例,从数据收集、模型训练到部署,展示HuggingFace在情感分析中的实战应用。二、项目实战:情感分析系统(一)数据收集情感分析通常需要一个包含文本和对应情感标签的数据集。Huggi
- llama.cpp GGML Quantization Type
Yongqiang Cheng
ggml-llama.cpp-whisper.cppllama.cppGGMLQuantization
llama.cppGGMLQuantizationType1.GGMLQuantizationType2.`staticconststructggml_type_traitstype_traits[GGML_TYPE_COUNT]`3.`Q#_K_M`and`Q#_K`References什么神仙妖魔,不过是他们禁锢异族命运的枷锁!GGUFhttps://huggingface.co/docs/h
- OSError: Missing dependencies for SOCKS support
Mr.zwX
Linux及服务器HuggingFacePython
在跑huggingface代码时,需要挂代理以保证网络可以顺利连接到huggingface官网。代理挂好后,发现出现了报错:MissingdependenciesforSOCKSsupport这个报错看起来是缺少一些系统依赖包,但实际上,这就是一个简单的Python库缺失问题。解决方案如下:pipinstallpysocks很遗憾,在安装Python包的过程中仍然遇到相似的问题:ERROR:Cou
- 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
- 【unstructured】针对unstructured的pdf提取的hi_res策略不能够连接huggingface.co下载模型的问题而选择本地化模型推理部署的方法
phillihp
llmpython深度学习pdfllamalangchain
目录unstructuredpdfhi_res策略本地推理部署说明python3.9虚拟环境准备安装miniconda创建一个conda-env环境安装unstructured背景知识安装步骤安装detectron2背景知识安装detectron2及其依赖torch,torchvision和torchaudio部署模型背景知识hi_res策略三种模型本地推理部署layoutmodel(detect
- 【TIMM应用】timm加载模型create_model,使用本地预训练模型
pen-ai
深度学习python深度学习神经网络卷积神经网络
timm加载模型create_model使用本地预训练模型1.常规方式,从https://huggingface.co/上下载1-1.timm库中create_model函数的用法1.最简单的用法2.查看可以直接创建的预训练模型列表3.参数:pretrained=True2.使用本地的预训练模型2-1.国内镜像下载模型:https://hf-mirror.com/2-2.查找对应模型名称2-3.调
- AI模型升级版0.02
pps-key
pythonAI写作学习gpt
根据您的需求,我将提供一个升级版的AI对话模型的实现代码,该模型可以在Windows上运行,并支持训练和微调。我们将使用HuggingFace的transformers库和torch库来实现这个目标。同时,我会结合最新的技术趋势,例如强化微调(ReinforcementFine-Tuning),来提升模型的性能。步骤1:安装必要的库首先,确保您的Windows系统上安装了Python(推荐Pyth
- DeepSeek R1 Ollama本地化部署全攻略:三步实现企业级私有化大模型部署
Coderabo
DeepSeekR1Ollama
前言Ollama作为当前最受欢迎的本地大模型运行框架,为DeepSeekR1的私有化部署提供了便捷高效的解决方案。本文将深入讲解如何将HuggingFace格式的DeepSeekR1模型转换为Ollama支持的GGUF格式,并实现企业级的高可用部署方案。文章包含完整的量化配置、API服务集成和性能优化技巧。—一、基础环境搭建1.1系统环境要求操作系统:Ubuntu22.04LTS或CentOS8+
- (25-4-01)基于本地知识库的自动问答系统(LangChain+ChatGLM+ModelScope/Huggingface部署): 构建和部署对话系统(1)
码农三叔
《NLP算法实战》训练RAG多模态)langchainpython自然语言处理语言模型bert文心一言Huggingface
13.3.4构建和部署对话系统文件jina_serving.py定义了一个名为KnowledgeBasedChatLLM的类,用于初始化模型配置、加载文件、检索问题答案等操作。其中,LangChain是文件jina_serving.py中的一个重要组件,它通过将自然语言处理技术与信息检索技术相结合,实现了以下功能:模型管理与加载:通过init_model和reinit_model函数,实现了模型的
- 玩转大语言模型——使用GraphRAG+Ollama本地构建知识图谱(完全本地化,不依赖OpenAI)
艾醒(AiXing-w)
玩转大语言模型语言模型知识图谱人工智能
系列文章目录玩转大语言模型——使用langchain和Ollama本地部署大语言模型玩转大语言模型——ollama导入huggingface下载的模型玩转大语言模型——langchain调用ollama视觉多模态语言模型玩转大语言模型——使用GraphRAG+Ollama构建知识图谱玩转大语言模型——完美解决GraphRAG构建的知识图谱全为英文的问题玩转大语言模型——配置图数据库Neo4j(含a
- 5 个开源且免费的提示词管理系统,按照 从优到劣 排序
张3蜂
技术选型软件安装部署开源AI编程python
1.PromptSource研发背景:国家:国际协作(主要由美国和欧洲团队主导)。团队:BigScienceWorkshop,一个由HuggingFace和多个研究机构共同支持的开源社区。简介:专注于创建、管理和共享提示词模板。特点:提供Web界面,方便管理提示词。支持提示词的增、删、改、查。提示词修改历史可通过Git版本控制查看。开源地址:PromptSource推荐理由:功能全面,适合团队协作
- DeepSeek 系列之 构建我自己的 DeepSeek Janus Pro Web 界面:使用 Gradio 进行本地实验
知识大胖
NVIDIAGPU和大语言模型开发教程deepseekjanuspro
介绍在探索了DeepSeek-R1并使用Ollama在本地运行模型后,我忍不住深入研究了DeepSeekJanusPro。但这次,我想更进一步:创建自己的Web界面来与模型交互,就像HuggingFace上的一样。剧透警告:它并不完美(是的,它很慢),但它有效——而且我在这个过程中学到了很多东西!推荐文章《如何在本地电脑上安装和使用DeepSeekR-1》权重1,DeepSeek《Nvidia系列
- Ubuntu上如何优雅下载huggingface上某个gguf模型文件
晨欣
ubuntulinux运维
OS:Ubuntu22.04LTS需求:下载GorillaOpenfunctionsV2Q2GGUF模型到本地https://huggingface.co/gorilla-llm/gorilla-openfunctions-v2-gguf/blob/main/gorilla-openfunctions-v2-q2_K.gguf方法:使用wget命令wgethttps://huggingface.c
- ollama把huggingface下载下来的模型转换为gguf
abments
人工智能语言模型
说明ollama导入从huggingface下载下来的模型在ollama的说明文档中有详细的介绍,大家可以按照文档说明进行操作。importing-pytorch–safetensors。既然官方已经给出了明确的操作步骤,那么我写这篇博客的意义又是什么呢?主要有两个目的:1.我的操作可能更适合中国宝宝体质2.方便后期自己查看要求建议使用conda管理python环境建议使用linux或mac环境,
- 开源大模型(LLM)下载
baidu_20834545
语言模型
由于huggingface等国外网址无法访问或限制等问题,下载不了或下载速度慢。可以尝试从modespace(魔搭社区)下载。1、找到对应的模型文件,比如Meta-Llama-3-8B,然后找到下载入口2、点击模型下载,有2种下载方式,这里我们通过git下载(注意由于模型文件一般都比较大,直接使用gitclone下载时会有问题,超大文件下载后数据会缺失。可通过gitlfsclone命令)3、打开l
- 如何获取 DeepSeek 多模态大模型 Janus-Pro-7B
Channing Lewis
AI#AGI#NLPdeepseek
DeepSeek团队近期开源了新一代多模态模型Janus-Pro-7B,该模型在图像生成和多模态理解方面表现卓越,超越了OpenAI的DALL-E3,并在基准测试中取得了优异成绩。Janus-Pro-7B的代码和模型参数已经分别在github和huggingface上开源,我们拉取到本地后就能运行使用了。以下是如何获取Janus-Pro-7B模型的详细指南:步骤一:克隆代码库gitclonehtt
- Algorithm
香水浓
javaAlgorithm
冒泡排序
public static void sort(Integer[] param) {
for (int i = param.length - 1; i > 0; i--) {
for (int j = 0; j < i; j++) {
int current = param[j];
int next = param[j + 1];
- mongoDB 复杂查询表达式
开窍的石头
mongodb
1:count
Pg: db.user.find().count();
统计多少条数据
2:不等于$ne
Pg: db.user.find({_id:{$ne:3}},{name:1,sex:1,_id:0});
查询id不等于3的数据。
3:大于$gt $gte(大于等于)
&n
- Jboss Java heap space异常解决方法, jboss OutOfMemoryError : PermGen space
0624chenhong
jvmjboss
转自
http://blog.csdn.net/zou274/article/details/5552630
解决办法:
window->preferences->java->installed jres->edit jre
把default vm arguments 的参数设为-Xms64m -Xmx512m
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- 文件上传 下载 解析 相对路径
不懂事的小屁孩
文件上传
有点坑吧,弄这么一个简单的东西弄了一天多,身边还有大神指导着,网上各种百度着。
下面总结一下遇到的问题:
文件上传,在页面上传的时候,不要想着去操作绝对路径,浏览器会对客户端的信息进行保护,避免用户信息收到攻击。
在上传图片,或者文件时,使用form表单来操作。
前台通过form表单传输一个流到后台,而不是ajax传递参数到后台,代码如下:
<form action=&
- 怎么实现qq空间批量点赞
换个号韩国红果果
qq
纯粹为了好玩!!
逻辑很简单
1 打开浏览器console;输入以下代码。
先上添加赞的代码
var tools={};
//添加所有赞
function init(){
document.body.scrollTop=10000;
setTimeout(function(){document.body.scrollTop=0;},2000);//加
- 判断是否为中文
灵静志远
中文
方法一:
public class Zhidao {
public static void main(String args[]) {
String s = "sdf灭礌 kjl d{';\fdsjlk是";
int n=0;
for(int i=0; i<s.length(); i++) {
n = (int)s.charAt(i);
if((
- 一个电话面试后总结
a-john
面试
今天,接了一个电话面试,对于还是初学者的我来说,紧张了半天。
面试的问题分了层次,对于一类问题,由简到难。自己觉得回答不好的地方作了一下总结:
在谈到集合类的时候,举几个常用的集合类,想都没想,直接说了list,map。
然后对list和map分别举几个类型:
list方面:ArrayList,LinkedList。在谈到他们的区别时,愣住了
- MSSQL中Escape转义的使用
aijuans
MSSQL
IF OBJECT_ID('tempdb..#ABC') is not null
drop table tempdb..#ABC
create table #ABC
(
PATHNAME NVARCHAR(50)
)
insert into #ABC
SELECT N'/ABCDEFGHI'
UNION ALL SELECT N'/ABCDGAFGASASSDFA'
UNION ALL
- 一个简单的存储过程
asialee
mysql存储过程构造数据批量插入
今天要批量的生成一批测试数据,其中中间有部分数据是变化的,本来想写个程序来生成的,后来想到存储过程就可以搞定,所以随手写了一个,记录在此:
DELIMITER $$
DROP PROCEDURE IF EXISTS inse
- annot convert from HomeFragment_1 to Fragment
百合不是茶
android导包错误
创建了几个类继承Fragment, 需要将创建的类存储在ArrayList<Fragment>中; 出现不能将new 出来的对象放到队列中,原因很简单;
创建类时引入包是:import android.app.Fragment;
创建队列和对象时使用的包是:import android.support.v4.ap
- Weblogic10两种修改端口的方法
bijian1013
weblogic端口号配置管理config.xml
一.进入控制台进行修改 1.进入控制台: http://127.0.0.1:7001/console 2.展开左边树菜单 域结构->环境->服务器-->点击AdminServer(管理) &
- mysql 操作指令
征客丶
mysql
一、连接mysql
进入 mysql 的安装目录;
$ bin/mysql -p [host IP 如果是登录本地的mysql 可以不写 -p 直接 -u] -u [userName] -p
输入密码,回车,接连;
二、权限操作[如果你很了解mysql数据库后,你可以直接去修改系统表,然后用 mysql> flush privileges; 指令让权限生效]
1、赋权
mys
- 【Hive一】Hive入门
bit1129
hive
Hive安装与配置
Hive的运行需要依赖于Hadoop,因此需要首先安装Hadoop2.5.2,并且Hive的启动前需要首先启动Hadoop。
Hive安装和配置的步骤
1. 从如下地址下载Hive0.14.0
http://mirror.bit.edu.cn/apache/hive/
2.解压hive,在系统变
- ajax 三种提交请求的方法
BlueSkator
Ajaxjqery
1、ajax 提交请求
$.ajax({
type:"post",
url : "${ctx}/front/Hotel/getAllHotelByAjax.do",
dataType : "json",
success : function(result) {
try {
for(v
- mongodb开发环境下的搭建入门
braveCS
运维
linux下安装mongodb
1)官网下载mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.0.4.gz
2)linux 解压
gzip -d mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.0.4.gz;
mv mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.0.4 mongodb-linux-x86_64-rhel62-
- 编程之美-最短摘要的生成
bylijinnan
java数据结构算法编程之美
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.Map.Entry;
public class ShortestAbstract {
/**
* 编程之美 最短摘要的生成
* 扫描过程始终保持一个[pBegin,pEnd]的range,初始化确保[pBegin,pEnd]的ran
- json数据解析及typeof
chengxuyuancsdn
jstypeofjson解析
// json格式
var people='{"authors": [{"firstName": "AAA","lastName": "BBB"},'
+' {"firstName": "CCC&
- 流程系统设计的层次和目标
comsci
设计模式数据结构sql框架脚本
流程系统设计的层次和目标
- RMAN List和report 命令
daizj
oraclelistreportrman
LIST 命令
使用RMAN LIST 命令显示有关资料档案库中记录的备份集、代理副本和映像副本的
信息。使用此命令可列出:
• RMAN 资料档案库中状态不是AVAILABLE 的备份和副本
• 可用的且可以用于还原操作的数据文件备份和副本
• 备份集和副本,其中包含指定数据文件列表或指定表空间的备份
• 包含指定名称或范围的所有归档日志备份的备份集和副本
• 由标记、完成时间、可
- 二叉树:红黑树
dieslrae
二叉树
红黑树是一种自平衡的二叉树,它的查找,插入,删除操作时间复杂度皆为O(logN),不会出现普通二叉搜索树在最差情况时时间复杂度会变为O(N)的问题.
红黑树必须遵循红黑规则,规则如下
1、每个节点不是红就是黑。 2、根总是黑的 &
- C语言homework3,7个小题目的代码
dcj3sjt126com
c
1、打印100以内的所有奇数。
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i;
for (i=1; i<=100; i++)
{
if (i%2 != 0)
printf("%d ", i);
}
return 0;
}
2、从键盘上输入10个整数,
- 自定义按钮, 图片在上, 文字在下, 居中显示
dcj3sjt126com
自定义
#import <UIKit/UIKit.h>
@interface MyButton : UIButton
-(void)setFrame:(CGRect)frame ImageName:(NSString*)imageName Target:(id)target Action:(SEL)action Title:(NSString*)title Font:(CGFloa
- MySQL查询语句练习题,测试足够用了
flyvszhb
sqlmysql
http://blog.sina.com.cn/s/blog_767d65530101861c.html
1.创建student和score表
CREATE TABLE student (
id INT(10) NOT NULL UNIQUE PRIMARY KEY ,
name VARCHAR
- 转:MyBatis Generator 详解
happyqing
mybatis
MyBatis Generator 详解
http://blog.csdn.net/isea533/article/details/42102297
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http://git.oschina.net/free/Mybatis_Utils/blob/master/MybatisGeneator/MybatisGeneator.
- 让程序员少走弯路的14个忠告
jingjing0907
工作计划学习
无论是谁,在刚进入某个领域之时,有再大的雄心壮志也敌不过眼前的迷茫:不知道应该怎么做,不知道应该做什么。下面是一名软件开发人员所学到的经验,希望能对大家有所帮助
1.不要害怕在工作中学习。
只要有电脑,就可以通过电子阅读器阅读报纸和大多数书籍。如果你只是做好自己的本职工作以及分配的任务,那是学不到很多东西的。如果你盲目地要求更多的工作,也是不可能提升自己的。放
- nginx和NetScaler区别
流浪鱼
nginx
NetScaler是一个完整的包含操作系统和应用交付功能的产品,Nginx并不包含操作系统,在处理连接方面,需要依赖于操作系统,所以在并发连接数方面和防DoS攻击方面,Nginx不具备优势。
2.易用性方面差别也比较大。Nginx对管理员的水平要求比较高,参数比较多,不确定性给运营带来隐患。在NetScaler常见的配置如健康检查,HA等,在Nginx上的配置的实现相对复杂。
3.策略灵活度方
- 第11章 动画效果(下)
onestopweb
动画
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/
- FAQ - SAP BW BO roadmap
blueoxygen
BOBW
http://www.sdn.sap.com/irj/boc/business-objects-for-sap-faq
Besides, I care that how to integrate tightly.
By the way, for BW consultants, please just focus on Query Designer which i
- 关于java堆内存溢出的几种情况
tomcat_oracle
javajvmjdkthread
【情况一】:
java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space:这种是java堆内存不够,一个原因是真不够,另一个原因是程序中有死循环; 如果是java堆内存不够的话,可以通过调整JVM下面的配置来解决: <jvm-arg>-Xms3062m</jvm-arg> <jvm-arg>-Xmx
- Manifest.permission_group权限组
阿尔萨斯
Permission
结构
继承关系
public static final class Manifest.permission_group extends Object
java.lang.Object
android. Manifest.permission_group 常量
ACCOUNTS 直接通过统计管理器访问管理的统计
COST_MONEY可以用来让用户花钱但不需要通过与他们直接牵涉的权限
D