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weixin_43870390
swift学习开发语言
SWIFT介绍和学习SWIFT功能介绍SWIFT快速使用LLM及LLM最佳实践(LLM系列文章)部署指南vllm非官方介绍资料项目地址:https://github.com/modelscope/swift任何有疑惑的地方,参考项目首页readme寻求答案SWIFT功能介绍SWIFT(可扩展的轻量级微调基础设施)是一个可扩展的框架,旨在促进轻量级模型的微调和推理。它通过采用参数高效、内存高效和时间
- AI推介-大语言模型LLMs论文速览(arXiv方向):2024.02.20-2024.02.25
小小帅AIGC
LLMs论文时报人工智能语言模型深度学习LLM大语言模型论文推送
论文目录~1.Zero-shotcross-lingualtransferininstructiontuningoflargelanguagemodel2.ScalingEfficientLLMs3.LLM-DA:DataAugmentationviaLargeLanguageModelsforFew-ShotNamedEntityRecognition4.WhoseLLMisitAnyway?L
- Prompts(一)
george_xu4
大模型prompt
提示工程提示工程(PromptEngineering)是一门较新的学科,关注提示词开发和优化,帮助用户将大语言模型(LargeLanguageModel,LLM)用于各场景和研究领域。掌握了它的奥秘,你便能洞悉LLM的无限潜能与潜在限制,从而更好地驾驭它。研究人员运用提示工程的魔力,为LLM注入了处理复杂任务场景的新活力。问答、算术推理,这些曾让LLM头疼不已的挑战,如今在精心设计的提示词引导下,
- 大语言模型(LLM)入门学习路线图
Kk-Quiana
语言模型学习人工智能
Github项目上有一个大语言模型学习路线笔记,它全面涵盖了大语言模型的所需的基础知识学习,LLM前沿算法和架构,以及如何将大语言模型进行工程化实践。这份资料是初学者或有一定基础的开发/算法人员入门活深入大型语言模型学习的优秀参考。这份资料重点介绍了我们应该掌握哪些核心知识,并推荐了一系列优质的学习视频和博客,旨在帮助大家系统性地掌握大型语言模型的相关技术。大语言模型(LargeLanguageM
- LLM Drift(漂移), Prompt Drift & Cascading(级联)
lichunericli
LLM人工智能自然语言处理
原文地址:LLMDrift,PromptDrift&Cascading提示链接可以手动或自动执行;手动需要通过GUI链构建工具手工制作链。自治代理在执行时利用可用的工具动态创建链。这两种方法都容易受到级联、LLM和即时漂移的影响。2024年2月23日在讨论大型语言模型(LLM)时,术语“LLM漂移”、“提示漂移”和“级联漂移”通常指的是模型性能随时间或条件变化的情况。这些术语涉及不同的概念,但都与
- #LLM入门|Prompt#3.1 第三部分 使用 LangChain 开发应用程序_简介
向日葵花籽儿
LLM入门教程笔记AIGCpromptpythonLLMlangchain人工智能chatgpt
概述如何能够基于ChatGPT搭建一个完整、全面的问答系统,要搭建基于ChatGPT的完整问答系统,除去上一部分所讲述的如何构建PromptEngineering外,还需要完成多个额外的步骤。例如,处理用户输入提升系统处理能力,使用思维链、提示链来提升问答效果,检查输入保证系统反馈稳定,对系统效果进行评估以实现进一步优化等。当ChatGPTAPI提供了足够的智能性,系统的重要性就更充分地展现在保证
- #LLM入门|Prompt#1.8_聊天机器人_Chatbot
向日葵花籽儿
LLM入门教程笔记prompt机器人microsoft
聊天机器人设计以会话形式进行交互,接受一系列消息作为输入,并返回模型生成的消息作为输出。原本设计用于简便多轮对话,但同样适用于单轮任务。设计思路个性化特性:通过定制模型的训练数据和参数,使机器人拥有特定的个性化特点。专门任务设计:针对特定任务或行为进行设计,模型可针对该任务进行Fine-tune,提高效果和准确性。优势简化开发:减少了构建聊天机器人所需的工作量和复杂度。灵活性:模型可根据需求进行定
- 【AI】如何创建自己的自定义ChatGPT
小涵
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如何创建自己的自定义ChatGPT目录如何创建自己的自定义ChatGPT大型语言模型(LLM)GPT模型ChatGPTOpenAIAPILlamaIndexLangChain参考推荐超级课程:Docker快速入门到精通Kubernetes入门到大师通关课本文将记录如何使用OpenAIGPT-3.5模型、LlamaIndex和LangChain创建自己的自定义ChatGPT.大型语言模型(LLM)大
- ChatGPT介绍
程序媛9688
gpt
ChatGPT概述ChatGPT是一种前沿的大型语言模型(LargeLanguageModel,LLM),由人工智能研究组织OpenAI研发并推出。它基于Transformer架构,这是一种在自然语言处理(NLP)领域取得突破的深度学习方法。通过在海量的互联网文本数据上进行预训练,ChatGPT获得了强大的语言理解和生成能力。语言理解能力ChatGPT能够理解和分析复杂的自然语言文本。无论是用户提
- 预训练大模型LLM的微调PEFT(概述)
若石之上
人工智能人工智能LLMpeft微调LORA
前言大模型现在已经不是什么新奇玩意了,大家都耳熟能详,我们都知道大模型要从头到尾的训练,需要巨大的人力物力,如此高昂的费用小公司是难以承受的,那么我们是否可以像牛顿一样,站在巨人的肩膀上,利用已经训练好的大模型进行二次训练以适用于我们自己的应用呢?回答当然是肯定的,我们只需要极少量的训练数据和资源,就能将大模型改造以适应我们的应用。微调的分类对大模型进行二次训练的操作我们通常称为微调(Fine-T
- Made In Heaven,LLM要加速了
DisonTangor
人工智能transformer
借鉴了荒木老师笔下的普奇神父的台词玩LLM的多数用的是Huggingface框架,而它本身提供的是accelerate库来提升模型的训练推理速度。这些都离不开Nvidia的Cuda计算,而目前适配这一驱动的只有Windows和Linux。于是我就尝试在这两个系统上进行加速实验,尝试HuggingfaceDoc中推荐的FlashAttention2以及vLLM的PageAttention。原理参考L
- 大模型训练——PEFT与LORA介绍
MarkHD
人工智能深度学习机器学习
大模型训练中的PEFT(Parameter-EfficientFine-Tuning)与LoRA(Low-RankAdaptation)是两种重要的技术,它们在大型预训练模型的应用中发挥着重要作用。首先,让我们来了解一下PEFT。PEFT是一种参数高效的微调技术,由Huggingface发布。这种方法的核心思想是仅微调少量(额外)模型参数,同时冻结预训练LLM的大部分参数。这样做的好处是大大降低了
- (202402)多智能体MetaGPT入门2:AI Agent知识体系结构
早上真好
参与dw开源学习语言模型人工智能
文章目录前言1智能体定义2热门智能体案例3智能体的宏观机会4AIAgent与Sy1&Sy2观看视频前言感谢datawhale组织开源的多智能体学习内容,飞书文档地址在https://deepwisdom.feishu.cn/wiki/KhCcweQKmijXi6kDwnicM0qpnEf本章主要为Agent相关理论知识的学习。1智能体定义智能体=LLM+观察+思考+行动+记忆多智能体=智能体+环境
- #LLM入门|Prompt#2.5_思维链推理_Chain_of_Thought_Reasoning
向日葵花籽儿
LLM入门教程笔记prompt电脑AIGC人工智能
第五章处理输入-思维链推理“思维链推理”(ChainofThoughtReasoning)的策略,在查询中明确要求语言模型先提供一系列相关推理步骤,进行深度思考,然后再给出最终答案,这更接近人类解题的思维过程。引导语言模型逐步推理而非直接要求输出结果,可以减少其匆忙错误,生成更准确可靠的响应。思维链推理使语言模型更好地模拟人类逻辑思考,是提升其回答质量的重要策略之一。?如何处理语言模型的输入,以生
- Mamba 作者谈 LLM 未来架构
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文章目录前言1、为什么注意力机制有效?2、注意力计算量呈平方级增长3、StripedHyena是个什么模型?4、什么是Mamba?5、Mamba硬件优化6、2024年架构预测7、对AI更多的预测本片文章来自【机器之心】对Mamba作者进行采访所进行的编译整理。前言在大模型领域,一直稳站C位的Transformer最近似乎有被超越的趋势。这个挑战者就是一项名为【Mamba】的研究,其在语言、音频和基
- ChatGPT调教指南 | 咒语指南 | Prompts提示词教程(三)
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chatgpt
在人工智能成为我们日常互动中无处不在的一部分的时代,与大型语言模型(llm)有效沟通的能力是无价的。“良好提示的26条原则”为优化与这些复杂系统的交互提供了全面的指导。本指南证明了人类和人工智能之间的微妙关系,强调清晰、专一和结构化的沟通方法。从鼓励直来直去的提问到整合目标受众,每一个原则都是制作提示的基石,以产生准确和相关的回答。这些原则的范围从分解复杂任务的简单性到匹配所提供文本的风格和基调的
- 重大更新:GPT-4 API 现全面向公众开放!
Aitrainee
chatgptpromptapigpt4gpt4apichatgptopenai人工智能
重大更新:GPT-4API现全面向公众开放!在AIGC(人工智能生成内容)领域内,我们一直致力于跟踪和分析如OpenAI、百度文心一言等大型语言模型(LLM)的进展及其在实际应用中的落地情况。我们还专注于这些模型的基准测试和市场趋势研究。欢迎大家关注我们,获取更多信息!2023年7月7日,OpenAI在其官方网站上宣布,GPT-4API现已全面对外开放。所有付费API用户现在都可以直接访问具有8K
- #LLM入门|Prompt#1.4_文本概括_Summarizing
向日葵花籽儿
LLM入门教程笔记prompt人工智能AIGC
文本摘要的重要性和功能优势重要性帮助处理海量文本信息:在信息时代,处理大量文本信息是常见挑战之一。节省时间:通过摘要,可以迅速获取文本的核心内容,节省阅读时间。提高效率:摘要可以帮助用户快速了解文本的要点,提高工作效率。功能优势简化复杂文本:摘要功能能够将复杂文本内容简化,提炼出关键观点和信息。提取关键信息:摘要可以准确提取文本中的关键信息,帮助用户迅速获取所需内容。增强可读性:摘要生成的内容通常
- 大模型量化技术原理-LLM.int8()、GPTQ
吃果冻不吐果冻皮
动手学大模型人工智能
近年来,随着Transformer、MOE架构的提出,使得深度学习模型轻松突破上万亿规模参数,从而导致模型变得越来越大,因此,我们需要一些大模型压缩技术来降低模型部署的成本,并提升模型的推理性能。模型压缩主要分为如下几类:剪枝(Pruning)知识蒸馏(KnowledgeDistillation)量化之前也写过一些文章涉及大模型量化相关的内容。基于LLaMA-7B/Bloomz-7B1-mt复现开
- 认知篇-剖析LLM基座
随着深度学习技术的不断发展,语言模型(LanguageModel,LM)在自然语言处理领域的应用越来越广泛。其中,基于Transformer架构的预训练语言模型(PretrainedLanguageModel,PLM)更是成为了研究的热点。在众多PLM中,基于大规模语料库的预训练语言模型(LargeLanguageModel,LLM)以其强大的语言生成和理解能力,受到了广泛的关注。本文将深入探讨L
- 我把ChatGPT部署到我的手机上
人工智能
正常的大模型部署都是在服务器上的但是最近我看到一个手机上可以运行的大模型分享给大家MiniCPMMiniCPM是基于MLC-LLM开发,将MiniCPM和MiniCPM-V在Android手机端上运行。使用起来很简单,下载好安装包后按照教程安装好下载2个模型一个是MiniCPM一个是MiniCPM-vMiniCPM-v是可以处理图像的下载好后,点击模型的进行对话即可安装MiniCPM只占2GB空间
- MinIO 和 Apache Tika:文本提取模式
MinIO官方账号
apache知识图谱人工智能minio对象存储
Tl;dr:在这篇文章中,我们将使用MinIOBucketNotifications和ApacheTika进行文档文本提取,这是大型语言模型训练和检索增强生成LLM和RAG等关键下游任务的核心。前提假设我想构建一个文本数据集,然后我可以用它来微调LLM.为了做到这一点,我们首先需要组装各种文档(由于它们的来源,这些文档可能采用不同的形式)并从中提取文本。数据集安全性和可审计性至关重要,因此这些非结
- 【眼科大模型】Ophtha-LLaMA2:视觉模型提取图像特征 + LLM基于特征生成眼底病变的诊断报告
Debroon
医学大模型:个性化精准安全可控计算机视觉人工智能
Ophtha-LLaMA2:视觉模型提取图像特征+LLM基于特征生成眼底病变的诊断报告提出背景设计思路选择大模型基座生成诊断报告论文:https://arxiv.org/pdf/2312.04906.pdf提出背景目标是开发一个全面的眼科模型,可以根据不同仪器的检查报告准确快速地诊断疾病。Ophtha-LLaMA2,通过三种不同的眼科图像(OSA,OCT,CFP)进行诊断,并给出相应的诊断:光学相
- 【Langchain Agent研究】SalesGPT项目介绍(四)
AI小万老师
salesGPT研究拆解langchainsalesGPTopenaiAgentprompt
【LangchainAgent研究】SalesGPT项目介绍(三)-CSDN博客github地址:GitHub-jerry1900/SalesGPT:Context-awareAISalesAgenttoautomatesalesoutreach.上节课,我们主要介绍了SalesGPT的类属性和它最重要的类方法from_llm()。因为SalesGPT没有构造器方法,所以类方法from_llm()
- 第34期 | GPTSecurity周报
llmaigc
GPTSecurity是一个涵盖了前沿学术研究和实践经验分享的社区,集成了生成预训练Transformer(GPT)、人工智能生成内容(AIGC)以及大型语言模型(LLM)等安全领域应用的知识。在这里,您可以找到关于GPT/AIGC/LLM最新的研究论文、博客文章、实用的工具和预设指令(Prompts)。现为了更好地知悉近一周的贡献内容,现总结如下。SecurityPapers1.Constitu
- 如何构建企业专属GPT
鲸品堂
人工智能gptchatgpt
大语言模型(LLM)具有令人印象深刻的自然语言理解和生成能力,2022年11月底OpenAI发布了ChatGPT,一跃成为人工智能AI领域的现象级应用。但由于LLM的训练数据集主要来源于互联网数据,企业私域信息并未被LLM所训练,当客户查询关于企业的业务信息的时候,LLM会出现幻觉,无法进行正确回应。因此,企业界(尤其是中小型企业)具有强烈的愿望能够打通企业数据和LLM的互联网数据,构建企业专属G
- 60分钟吃掉ChatGLM2-6b微调范例~
算法美食屋
干货预警:这可能是你能够找到的最容易懂的,最完整的,适用于各种NLP任务的开源LLM的finetune教程~ChatGLM2-6b是清华开源的小尺寸LLM,只需要一块普通的显卡(32G较稳妥)即可推理和微调,是目前社区非常活跃的一个开源LLM。本范例使用非常简单的,外卖评论数据集来实施微调,让ChatGLM2-6b来对一段外卖评论区分是好评还是差评。可以发现,经过微调后的模型,相比直接3-shot
- CP04大语言模型ChatGLM3-6B特性代码解读(2)
North_D
人工智能ChatGLM人工智能自然语言处理transformerchatgpt深度学习神经网络语言模型
CP04大语言模型ChatGLM3-6B特性代码解读(2)文章目录CP04大语言模型ChatGLM3-6B特性代码解读(2)构建对话demo_chat.py定义client对象与LLM进行对话构建工具调用demo_tool.py定义client对象定义工具调用提示词定义main,传递参数在main方法中,实现一个for循环,只循环5次,以完成工具调用Role之间的一轮对话在`forresponse
- [技术杂谈]Chat With RTX 介绍
FL1623863129
技术杂谈人工智能
英伟达(Nvidia)已于近日发布了名为“ChatwithRTX”的Demo版个性化AI聊天机器人,并在其海外官网渠道中提供了下载链接。据了解,这是一款适用于Windows平台的聊天机器人,由TensorRT-LLM提供支持,完全在本地运行。据官网信息显示,想要安装该聊天机器人应用,用户的系统配置需使用Nvidia的30系/40系显卡(或Ampere/Ada架构的其他显卡),且显存至少为8GB。此
- 视频生成领域的发展概述:从多级扩散到LLM
深度学习人工智能llm视频
2023年是语言模型(llm)和图像生成技术激增的一年,但是视频生成受到的关注相对较少。今年刚到2月份,OpenAI就发布了一个惊人的视频生成模型Sora。虽然它的架构没有披露,但是通过总结现有的视频生成领域可能能对Sora的构架有所理解。在这篇文章中,我们将整理视频生成在最近几年是发展概况,模型的架构是如何发展的,以及现在面临的突出问题。我们以时间轴看作是一个观察视频生成模型演变的旅程。这将帮助
- java杨辉三角
3213213333332132
java基础
package com.algorithm;
/**
* @Description 杨辉三角
* @author FuJianyong
* 2015-1-22上午10:10:59
*/
public class YangHui {
public static void main(String[] args) {
//初始化二维数组长度
int[][] y
- 《大话重构》之大布局的辛酸历史
白糖_
重构
《大话重构》中提到“大布局你伤不起”,如果企图重构一个陈旧的大型系统是有非常大的风险,重构不是想象中那么简单。我目前所在公司正好对产品做了一次“大布局重构”,下面我就分享这个“大布局”项目经验给大家。
背景
公司专注于企业级管理产品软件,企业有大中小之分,在2000年初公司用JSP/Servlet开发了一套针对中
- 电驴链接在线视频播放源码
dubinwei
源码电驴播放器视频ed2k
本项目是个搜索电驴(ed2k)链接的应用,借助于磁力视频播放器(官网:
http://loveandroid.duapp.com/ 开放平台),可以实现在线播放视频,也可以用迅雷或者其他下载工具下载。
项目源码:
http://git.oschina.net/svo/Emule,动态更新。也可从附件中下载。
项目源码依赖于两个库项目,库项目一链接:
http://git.oschina.
- Javascript中函数的toString()方法
周凡杨
JavaScriptjstoStringfunctionobject
简述
The toString() method returns a string representing the source code of the function.
简译之,Javascript的toString()方法返回一个代表函数源代码的字符串。
句法
function.
- struts处理自定义异常
g21121
struts
很多时候我们会用到自定义异常来表示特定的错误情况,自定义异常比较简单,只要分清是运行时异常还是非运行时异常即可,运行时异常不需要捕获,继承自RuntimeException,是由容器自己抛出,例如空指针异常。
非运行时异常继承自Exception,在抛出后需要捕获,例如文件未找到异常。
此处我们用的是非运行时异常,首先定义一个异常LoginException:
/**
* 类描述:登录相
- Linux中find常见用法示例
510888780
linux
Linux中find常见用法示例
·find path -option [ -print ] [ -exec -ok command ] {} \;
find命令的参数;
- SpringMVC的各种参数绑定方式
Harry642
springMVC绑定表单
1. 基本数据类型(以int为例,其他类似):
Controller代码:
@RequestMapping("saysth.do")
public void test(int count) {
}
表单代码:
<form action="saysth.do" method="post&q
- Java 获取Oracle ROWID
aijuans
javaoracle
A ROWID is an identification tag unique for each row of an Oracle Database table. The ROWID can be thought of as a virtual column, containing the ID for each row.
The oracle.sql.ROWID class i
- java获取方法的参数名
antlove
javajdkparametermethodreflect
reflect.ClassInformationUtil.java
package reflect;
import javassist.ClassPool;
import javassist.CtClass;
import javassist.CtMethod;
import javassist.Modifier;
import javassist.bytecode.CodeAtt
- JAVA正则表达式匹配 查找 替换 提取操作
百合不是茶
java正则表达式替换提取查找
正则表达式的查找;主要是用到String类中的split();
String str;
str.split();方法中传入按照什么规则截取,返回一个String数组
常见的截取规则:
str.split("\\.")按照.来截取
str.
- Java中equals()与hashCode()方法详解
bijian1013
javasetequals()hashCode()
一.equals()方法详解
equals()方法在object类中定义如下:
public boolean equals(Object obj) {
return (this == obj);
}
很明显是对两个对象的地址值进行的比较(即比较引用是否相同)。但是我们知道,String 、Math、I
- 精通Oracle10编程SQL(4)使用SQL语句
bijian1013
oracle数据库plsql
--工资级别表
create table SALGRADE
(
GRADE NUMBER(10),
LOSAL NUMBER(10,2),
HISAL NUMBER(10,2)
)
insert into SALGRADE values(1,0,100);
insert into SALGRADE values(2,100,200);
inser
- 【Nginx二】Nginx作为静态文件HTTP服务器
bit1129
HTTP服务器
Nginx作为静态文件HTTP服务器
在本地系统中创建/data/www目录,存放html文件(包括index.html)
创建/data/images目录,存放imags图片
在主配置文件中添加http指令
http {
server {
listen 80;
server_name
- kafka获得最新partition offset
blackproof
kafkapartitionoffset最新
kafka获得partition下标,需要用到kafka的simpleconsumer
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.util.Date;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.
- centos 7安装docker两种方式
ronin47
第一种是采用yum 方式
yum install -y docker
 
- java-60-在O(1)时间删除链表结点
bylijinnan
java
public class DeleteNode_O1_Time {
/**
* Q 60 在O(1)时间删除链表结点
* 给定链表的头指针和一个结点指针(!!),在O(1)时间删除该结点
*
* Assume the list is:
* head->...->nodeToDelete->mNode->nNode->..
- nginx利用proxy_cache来缓存文件
cfyme
cache
user zhangy users;
worker_processes 10;
error_log /var/vlogs/nginx_error.log crit;
pid /var/vlogs/nginx.pid;
#Specifies the value for ma
- [JWFD开源工作流]JWFD嵌入式语法分析器负号的使用问题
comsci
嵌入式
假如我们需要用JWFD的语法分析模块定义一个带负号的方程式,直接在方程式之前添加负号是不正确的,而必须这样做:
string str01 = "a=3.14;b=2.71;c=0;c-((a*a)+(b*b))"
定义一个0整数c,然后用这个整数c去
- 如何集成支付宝官方文档
dai_lm
android
官方文档下载地址
https://b.alipay.com/order/productDetail.htm?productId=2012120700377310&tabId=4#ps-tabinfo-hash
集成的必要条件
1. 需要有自己的Server接收支付宝的消息
2. 需要先制作app,然后提交支付宝审核,通过后才能集成
调试的时候估计会真的扣款,请注意
- 应该在什么时候使用Hadoop
datamachine
hadoop
原帖地址:http://blog.chinaunix.net/uid-301743-id-3925358.html
存档,某些观点与我不谋而合,过度技术化不可取,且hadoop并非万能。
--------------------------------------------万能的分割线--------------------------------
有人问我,“你在大数据和Hado
- 在GridView中对于有外键的字段使用关联模型进行搜索和排序
dcj3sjt126com
yii
在GridView中使用关联模型进行搜索和排序
首先我们有两个模型它们直接有关联:
class Author extends CActiveRecord {
...
}
class Post extends CActiveRecord {
...
function relations() {
return array(
'
- 使用NSString 的格式化大全
dcj3sjt126com
Objective-C
格式定义The format specifiers supported by the NSString formatting methods and CFString formatting functions follow the IEEE printf specification; the specifiers are summarized in Table 1. Note that you c
- 使用activeX插件对象object滚动有重影
蕃薯耀
activeX插件滚动有重影
使用activeX插件对象object滚动有重影 <object style="width:0;" id="abc" classid="CLSID:D3E3970F-2927-9680-BBB4-5D0889909DF6" codebase="activex/OAX339.CAB#
- SpringMVC4零配置
hanqunfeng
springmvc4
基于Servlet3.0规范和SpringMVC4注解式配置方式,实现零xml配置,弄了个小demo,供交流讨论。
项目说明如下:
1.db.sql是项目中用到的表,数据库使用的是oracle11g
2.该项目使用mvn进行管理,私服为自搭建nexus,项目只用到一个第三方 jar,就是oracle的驱动;
3.默认项目为零配置启动,如果需要更改启动方式,请
- 《开源框架那点事儿16》:缓存相关代码的演变
j2eetop
开源框架
问题引入
上次我参与某个大型项目的优化工作,由于系统要求有比较高的TPS,因此就免不了要使用缓冲。
该项目中用的缓冲比较多,有MemCache,有Redis,有的还需要提供二级缓冲,也就是说应用服务器这层也可以设置一些缓冲。
当然去看相关实现代代码的时候,大致是下面的样子。
[java]
view plain
copy
print
?
public vo
- AngularJS浅析
kvhur
JavaScript
概念
AngularJS is a structural framework for dynamic web apps.
了解更多详情请见原文链接:http://www.gbtags.com/gb/share/5726.htm
Directive
扩展html,给html添加声明语句,以便实现自己的需求。对于页面中html元素以ng为前缀的属性名称,ng是angular的命名空间
- 架构师之jdk的bug排查(一)---------------split的点号陷阱
nannan408
split
1.前言.
jdk1.6的lang包的split方法是有bug的,它不能有效识别A.b.c这种类型,导致截取长度始终是0.而对于其他字符,则无此问题.不知道官方有没有修复这个bug.
2.代码
String[] paths = "object.object2.prop11".split("'");
System.ou
- 如何对10亿数据量级的mongoDB作高效的全表扫描
quentinXXZ
mongodb
本文链接:
http://quentinXXZ.iteye.com/blog/2149440
一、正常情况下,不应该有这种需求
首先,大家应该有个概念,标题中的这个问题,在大多情况下是一个伪命题,不应该被提出来。要知道,对于一般较大数据量的数据库,全表查询,这种操作一般情况下是不应该出现的,在做正常查询的时候,如果是范围查询,你至少应该要加上limit。
说一下,
- C语言算法之水仙花数
qiufeihu
c算法
/**
* 水仙花数
*/
#include <stdio.h>
#define N 10
int main()
{
int x,y,z;
for(x=1;x<=N;x++)
for(y=0;y<=N;y++)
for(z=0;z<=N;z++)
if(x*100+y*10+z == x*x*x
- JSP指令
wyzuomumu
jsp
jsp指令的一般语法格式: <%@ 指令名 属性 =”值 ” %>
常用的三种指令: page,include,taglib
page指令语法形式: <%@ page 属性 1=”值 1” 属性 2=”值 2”%>
include指令语法形式: <%@include file=”relative url”%> (jsp可以通过 include