- 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,
- 大模型prompt-文章生成
fan_fan_feng
prompt
一、SCQA结构1、结构Situation(情境):描述背景或现状。Challenge(挑战):指出在这种情境下面临的问题或挑战。Question(问题):提出一个具体的问题。Answer(答案):给出解决问题的方法或答案。情境引入(S)要生动有吸引力,挑战(C)部分要符合实际情况,触达底层矛盾,问题(Q)部分要能够激发出读者的好奇,答案(A)要切实可行,确保整个大纲结构完整,能够清晰传达信息。2
- ChatGPT Sora视频生成提示词/指令/prompt技巧汇总篇
淘小白_TXB2196
人工智能
一、Sora关于背景详细的提示词技巧在视频生成中,背景是构建场景氛围和故事情境的关键要素。一个细致入微、富有层次感的背景能够增强视频的沉浸感和观众的观赏体验。Sora文生视频模型作为先进的视频生成工具,通过运用特定的提示词技巧,你可以打造出丰富多彩、引人入胜的背景效果。以下是10个关于背景详细的提示词技巧,帮助你更好地利用Sora模型生成高质量的视频内容。1.描绘地理环境和自然景观详细说明:首先,
- 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
- TypeError: parse() got an unexpected keyword argument 'transport_encoding'
凌川江雪
有点尴尬,自安装了ANACONDA和TensorFlow之后,首次在ANACONDAPrompt中用pip命令安装第三方库,然而一大片刺眼的红字就扑面而来,在ANACONDAPrompt中没法用pip命令安装第三方库了?搞了一会儿,没得搞定,最后在CSDN上找到一个简单粗暴而效果拔群的办法:直接在ANACONDAPrompt中安装pip,解决问题!即:condainstallpip
- #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
- 高效实用|ChatGPT指令/提示词/prompt/AI指令大全,基础版
淘小白_TXB2196
chatgptprompt人工智能
大家好,我是淘小白~整理了一些关于chatpgt的指令文档分享给大家~如果对你有用记得点赞、关注、收藏哦~基础版指令主要用于简单任务和场景,英语翻译,发散问答,文章故事写作,周报生成等,在使用过程中,自己进行优化和迭代,以达到最佳效果。一、常用1、写作助理最常使用的prompt,用于优化文本的语法、清晰度和简洁度,提高可读性。作为一名中文写作改进助理,你的任务是改进所提供文本的拼写、语法、清晰、简
- GPT-prompt大全
奋斗的java小伙
程序人生
ChatGPT目前最强大的的工具是ChatGPTPlus,不仅训练数据更新到了2023年,而且还可以优先访问新功能。对于程序员来说,升级到ChatGPTPlus,将会带来更多的便利和效率提升。根据升级ChatGPTPlus保姆级教程,1分钟就可以完成ChatGPTPlus升级。在当今这个信息爆炸的时代,程序员面对的不仅是日益增长的技术栈,还有持续不断的项目压力和紧迫的学习需求。在这样的背景下,Ch
- 配置anaconda虚拟环境并下载GDAL库
白日做大梦
python
1.打开AnacondaPrompt2.创建虚拟环境condacreate-nmynamepython=3.63.激活新创建的虚拟环境condaactivatemyname4.下载gdal库(此步骤如果不成功用第5步的方法)condainstall-cconda-forgegdal用上面代码下载失败的话,可以加镜像网站下载:condainstall-cconda-forgegdal-ihttps:
- Anaconda在开始菜单找不到Anaconda prompt入口
吃个球
笔记pythonanaconda
Anaconda在开始菜单找不到Anacondaprompt入口如果在安装了Anaconda后,在开始栏下找不到Anacondaprompt怎么办?我在百度的评论里面找到了这个方法记录一下。1.win+r调出cmd窗口2.输入“condainstallconsole_shortcut”,选择y。3.再烦开始栏,就会发现Anacondaprompt出现了
- 百度AI千帆大模型示例代码 GO语言版
一键远控手机电脑
Go人工智能百度人工智能golang
前端:SamplePrompt:执行promptcurrent_text=document.getElementById('answer');text="";char_index=0functionrun_prompt(){varinputValue=document.getElementById('textInput').value;document.getElementById('answer
- AI推介-大语言模型LLMs论文速览(arXiv方向):2024.02.25-2024.03.01
小小帅AIGC
LLMs论文时报人工智能语言模型自然语言处理LLM大语言模型深度学习论文推送
论文目录~1.ArithmeticControlofLLMsforDiverseUserPreferences:DirectionalPreferenceAlignmentwithMulti-ObjectiveRewards2.KeepingLLMsAlignedAfterFine-tuning:TheCrucialRoleofPromptTemplates3.Meta-TaskPrompting
- Vanna-ai -基于RAG的TextToSql实现方案
WorkAgent
人工智能TextToSqlLLMAgentRAG
官方连接:Vanna.AI-PersonalizedAISQLAgent1.背景基于大模型的TextToSql的关键为给大模型提供正确有效的数据库信息及问题,以提升大模型生成sql的正确率。database_info+question形成prompt,但是实际中通常会遇到一个问题,生产中的数据库结构之复杂,通常一个数据库可能200-500个表,那么prompt通常容不下这么多信息?这是面临的主要问
- 升级anaconda中python到3.10版本
Oo_Amy_oO
数据分析python开发语言
需要使用函数pairwise,发现python版本偏低,尝试了把anaconda中jupyternotebook中的python环境升级到3.10。步骤如下:在AnacondaPrompt中依次执行以下命令:#更新conda环境condaupdateconda#更新anaconda环境condaupdateanaconda为了避免对现有环境产生影响,创建一个新的虚拟环境安装python3.10。执
- #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
- Langchain 加载网络信息实现RAG以及UnstructuredURLLoader的使用
hehui0921
LangChainlangchain
以下实现了从wikipedia加载Android的网页然后保存在本地的向量数据库,然后通过上下文发给大模型,让他来总结什么是android。fromlangchain_community.vectorstoresimportChromafromlangchain_core.promptsimportChatPromptTemplatefromlangchain_core.output_parser
- ChatGPT调教指南 | 咒语指南 | Prompts提示词教程(三)
Aitrainee
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
- ChatGPT调教指南 | 咒语指南 | Prompts提示词教程(二)
Aitrainee
chatgptpromptchatgptprompts提示词工程gpt4aigc人工智能深度学习
在我们开始探索人工智能的世界时,了解如何与之有效沉浸交流是至关重要的。想象一下,你手中有一把钥匙,可以解锁与OpenAI的GPT模型沟通的无限可能。这把钥匙就是——正确的提示词(prompts)。无论你是AI领域的新手,还是希望优化与大型语言模型交流的老手,掌握如何精确使用提示词,将直接影响你从这项技术中获得的价值。优化交流的秘诀:Prompts提示原则要与GPTs等大型语言模型有效交流,关键在于
- #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
- 爆火的截图生成代码项目核心功能竟然只是一条 Prompt
https://www.bilibili.com/video/BV1Kj41177pc/?aid=451188390&ci...screenshot-to-code这个项目可以将屏幕截图转换为HTML/TailwindCSS代码。它使用GPT-4Vision生成代码,使用DALL-E3生成图片。项目地址:github.com/abi/screenshot-to-code这个项目最近爆火,短短几天时
- 如何通过AI作画?
刀锋0001
AI作画
网址:https://huggingface.co/spaces/prodia/fast-stable-diffusion模板网址:https://prompthero.com/prompt/96ee86ae9e2打开模板网址,选择StableDiffusion选择图片,复制prompt和Negativeprompt打开https://huggingface.co/spaces/prodia/fa
- ChatGPT角色扮演咒语库(内有插件推荐)
努力Study的小陈
人工智能chatgpt人工智能
~~~~~~~ChatGPT的回复质量取决于提示词(即Prompt)。这通常是用户提供的问题或文本,以激活模型生成回复。简单来说,prompt就是用户想要询问的内容,作为输入送到ChatGPT中,ChatGPT会尝试理解这个输入,然后输出合适的回答或响应。通过优化提示词,可以使ChatGPT生成更加准确、有用的回复~~~~~~~在接下来的内容当中,我将会介绍一些常用的提示词,以及介绍一些相关的网站
- 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
- 飞浆:零代码创建Prompt应用实战课程笔记【持续更新中】
AI一天,人间一年
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飞浆:零代码创建Prompt应用实战课Prompt基本定义驱动大模型进行表达的文本描述例1:画一幅画,呆萌的小猫躺在大泡泡中,可爱温柔,动漫风格,暖系色调,居中,面对镜头,虚拟引擎,棉花糖质感,光线追踪,机制细节,质感细腻,8K,超高清,超广角,极致清晰,丁达尔效应例2:请生成一张统计图,内容为:橘子10个,苹果20个,梨15个,猕猴桃10个例3:帮我撰写一个验证邮箱的正则表达式Prompt入门公
- 自己在开发AI应用的过程总结的 Prompt - 持续更新
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LINUXprompt
自己在开发AI应用的过程总结的Prompt-持续更新0.引言1.让模型以"中文"进行回复2.控制模型仅输出"hi"3.让模型"提供简单、清晰而具体的回答"4.让模型"在最后说谢谢"0.引言我想,我们多半有着相似的经历,在开发AI应用的过程中,撰写Prompt几乎成了工作的重心,Prompt已经不可或缺地融入了代码之中。面对的挑战是,有的Prompt根本难以发挥作用,而有的则是忽冷忽热,效果不一。因
- Prompt Engineering 提示工程教程详情
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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
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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
- WinForm中使用MaskedTextBox制作IP地址输入框
MCU_wb
c#
1.实现的功能:输入IP地址,形如000.000.000.000的格式,并设置keydown事件,当输入点(.)的时候,自动跳至下一栏。具体方法:(1).从工具箱中拖入一个MaskedTextBox,命名为MaskedTextBox_IP。(2).在Mask属性中,输入:000.000.000.000。(3).在PromptChar属性中,将_换为空格,如果你喜欢_的话,也可以不用换。(4).创建
- 第39期 | GPTSecurity周报
aigcllm人工智能
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.BadChain
- 项目中 枚举与注解的结合使用
飞翔的马甲
javaenumannotation
前言:版本兼容,一直是迭代开发头疼的事,最近新版本加上了支持新题型,如果新创建一份问卷包含了新题型,那旧版本客户端就不支持,如果新创建的问卷不包含新题型,那么新旧客户端都支持。这里面我们通过给问卷类型枚举增加自定义注解的方式完成。顺便巩固下枚举与注解。
一、枚举
1.在创建枚举类的时候,该类已继承java.lang.Enum类,所以自定义枚举类无法继承别的类,但可以实现接口。
- 【Scala十七】Scala核心十一:下划线_的用法
bit1129
scala
下划线_在Scala中广泛应用,_的基本含义是作为占位符使用。_在使用时是出问题非常多的地方,本文将不断完善_的使用场景以及所表达的含义
1. 在高阶函数中使用
scala> val list = List(-3,8,7,9)
list: List[Int] = List(-3, 8, 7, 9)
scala> list.filter(_ > 7)
r
- web缓存基础:术语、http报头和缓存策略
dalan_123
Web
对于很多人来说,去访问某一个站点,若是该站点能够提供智能化的内容缓存来提高用户体验,那么最终该站点的访问者将络绎不绝。缓存或者对之前的请求临时存储,是http协议实现中最核心的内容分发策略之一。分发路径中的组件均可以缓存内容来加速后续的请求,这是受控于对该内容所声明的缓存策略。接下来将讨web内容缓存策略的基本概念,具体包括如如何选择缓存策略以保证互联网范围内的缓存能够正确处理的您的内容,并谈论下
- crontab 问题
周凡杨
linuxcrontabunix
一: 0481-079 Reached a symbol that is not expected.
背景:
*/5 * * * * /usr/IBMIHS/rsync.sh
- 让tomcat支持2级域名共享session
g21121
session
tomcat默认情况下是不支持2级域名共享session的,所有有些情况下登陆后从主域名跳转到子域名会发生链接session不相同的情况,但是只需修改几处配置就可以了。
打开tomcat下conf下context.xml文件
找到Context标签,修改为如下内容
如果你的域名是www.test.com
<Context sessionCookiePath="/path&q
- web报表工具FineReport常用函数的用法总结(数学和三角函数)
老A不折腾
Webfinereport总结
ABS
ABS(number):返回指定数字的绝对值。绝对值是指没有正负符号的数值。
Number:需要求出绝对值的任意实数。
示例:
ABS(-1.5)等于1.5。
ABS(0)等于0。
ABS(2.5)等于2.5。
ACOS
ACOS(number):返回指定数值的反余弦值。反余弦值为一个角度,返回角度以弧度形式表示。
Number:需要返回角
- linux 启动java进程 sh文件
墙头上一根草
linuxshelljar
#!/bin/bash
#初始化服务器的进程PId变量
user_pid=0;
robot_pid=0;
loadlort_pid=0;
gateway_pid=0;
#########
#检查相关服务器是否启动成功
#说明:
#使用JDK自带的JPS命令及grep命令组合,准确查找pid
#jps 加 l 参数,表示显示java的完整包路径
#使用awk,分割出pid
- 我的spring学习笔记5-如何使用ApplicationContext替换BeanFactory
aijuans
Spring 3 系列
如何使用ApplicationContext替换BeanFactory?
package onlyfun.caterpillar.device;
import org.springframework.beans.factory.BeanFactory;
import org.springframework.beans.factory.xml.XmlBeanFactory;
import
- Linux 内存使用方法详细解析
annan211
linux内存Linux内存解析
来源 http://blog.jobbole.com/45748/
我是一名程序员,那么我在这里以一个程序员的角度来讲解Linux内存的使用。
一提到内存管理,我们头脑中闪出的两个概念,就是虚拟内存,与物理内存。这两个概念主要来自于linux内核的支持。
Linux在内存管理上份为两级,一级是线性区,类似于00c73000-00c88000,对应于虚拟内存,它实际上不占用
- 数据库的单表查询常用命令及使用方法(-)
百合不是茶
oracle函数单表查询
创建数据库;
--建表
create table bloguser(username varchar2(20),userage number(10),usersex char(2));
创建bloguser表,里面有三个字段
&nbs
- 多线程基础知识
bijian1013
java多线程threadjava多线程
一.进程和线程
进程就是一个在内存中独立运行的程序,有自己的地址空间。如正在运行的写字板程序就是一个进程。
“多任务”:指操作系统能同时运行多个进程(程序)。如WINDOWS系统可以同时运行写字板程序、画图程序、WORD、Eclipse等。
线程:是进程内部单一的一个顺序控制流。
线程和进程
a. 每个进程都有独立的
- fastjson简单使用实例
bijian1013
fastjson
一.简介
阿里巴巴fastjson是一个Java语言编写的高性能功能完善的JSON库。它采用一种“假定有序快速匹配”的算法,把JSON Parse的性能提升到极致,是目前Java语言中最快的JSON库;包括“序列化”和“反序列化”两部分,它具备如下特征:  
- 【RPC框架Burlap】Spring集成Burlap
bit1129
spring
Burlap和Hessian同属于codehaus的RPC调用框架,但是Burlap已经几年不更新,所以Spring在4.0里已经将Burlap的支持置为Deprecated,所以在选择RPC框架时,不应该考虑Burlap了。
这篇文章还是记录下Burlap的用法吧,主要是复制粘贴了Hessian与Spring集成一文,【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成
 
- 【Mahout一】基于Mahout 命令参数含义
bit1129
Mahout
1. mahout seqdirectory
$ mahout seqdirectory
--input (-i) input Path to job input directory(原始文本文件).
--output (-o) output The directory pathna
- linux使用flock文件锁解决脚本重复执行问题
ronin47
linux lock 重复执行
linux的crontab命令,可以定时执行操作,最小周期是每分钟执行一次。关于crontab实现每秒执行可参考我之前的文章《linux crontab 实现每秒执行》现在有个问题,如果设定了任务每分钟执行一次,但有可能一分钟内任务并没有执行完成,这时系统会再执行任务。导致两个相同的任务在执行。
例如:
<?
//
test
.php
- java-74-数组中有一个数字出现的次数超过了数组长度的一半,找出这个数字
bylijinnan
java
public class OcuppyMoreThanHalf {
/**
* Q74 数组中有一个数字出现的次数超过了数组长度的一半,找出这个数字
* two solutions:
* 1.O(n)
* see <beauty of coding>--每次删除两个不同的数字,不改变数组的特性
* 2.O(nlogn)
* 排序。中间
- linux 系统相关命令
candiio
linux
系统参数
cat /proc/cpuinfo cpu相关参数
cat /proc/meminfo 内存相关参数
cat /proc/loadavg 负载情况
性能参数
1)top
M:按内存使用排序
P:按CPU占用排序
1:显示各CPU的使用情况
k:kill进程
o:更多排序规则
回车:刷新数据
2)ulimit
ulimit -a:显示本用户的系统限制参
- [经营与资产]保持独立性和稳定性对于软件开发的重要意义
comsci
软件开发
一个软件的架构从诞生到成熟,中间要经过很多次的修正和改造
如果在这个过程中,外界的其它行业的资本不断的介入这种软件架构的升级过程中
那么软件开发者原有的设计思想和开发路线
- 在CentOS5.5上编译OpenJDK6
Cwind
linuxOpenJDK
几番周折终于在自己的CentOS5.5上编译成功了OpenJDK6,将编译过程和遇到的问题作一简要记录,备查。
0. OpenJDK介绍
OpenJDK是Sun(现Oracle)公司发布的基于GPL许可的Java平台的实现。其优点:
1、它的核心代码与同时期Sun(-> Oracle)的产品版基本上是一样的,血统纯正,不用担心性能问题,也基本上没什么兼容性问题;(代码上最主要的差异是
- java乱码问题
dashuaifu
java乱码问题js中文乱码
swfupload上传文件参数值为中文传递到后台接收中文乱码 在js中用setPostParams({"tag" : encodeURI( document.getElementByIdx_x("filetag").value,"utf-8")});
然后在servlet中String t
- cygwin很多命令显示command not found的解决办法
dcj3sjt126com
cygwin
cygwin很多命令显示command not found的解决办法
修改cygwin.BAT文件如下
@echo off
D:
set CYGWIN=tty notitle glob
set PATH=%PATH%;d:\cygwin\bin;d:\cygwin\sbin;d:\cygwin\usr\bin;d:\cygwin\usr\sbin;d:\cygwin\us
- [介绍]从 Yii 1.1 升级
dcj3sjt126com
PHPyii2
2.0 版框架是完全重写的,在 1.1 和 2.0 两个版本之间存在相当多差异。因此从 1.1 版升级并不像小版本间的跨越那么简单,通过本指南你将会了解两个版本间主要的不同之处。
如果你之前没有用过 Yii 1.1,可以跳过本章,直接从"入门篇"开始读起。
请注意,Yii 2.0 引入了很多本章并没有涉及到的新功能。强烈建议你通读整部权威指南来了解所有新特性。这样有可能会发
- Linux SSH免登录配置总结
eksliang
ssh-keygenLinux SSH免登录认证Linux SSH互信
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2187265 一、原理
我们使用ssh-keygen在ServerA上生成私钥跟公钥,将生成的公钥拷贝到远程机器ServerB上后,就可以使用ssh命令无需密码登录到另外一台机器ServerB上。
生成公钥与私钥有两种加密方式,第一种是
- 手势滑动销毁Activity
gundumw100
android
老是效仿ios,做android的真悲催!
有需求:需要手势滑动销毁一个Activity
怎么办尼?自己写?
不用~,网上先问一下百度。
结果:
http://blog.csdn.net/xiaanming/article/details/20934541
首先将你需要的Activity继承SwipeBackActivity,它会在你的布局根目录新增一层SwipeBackLay
- JavaScript变换表格边框颜色
ini
JavaScripthtmlWebhtml5css
效果查看:http://hovertree.com/texiao/js/2.htm代码如下,保存到HTML文件也可以查看效果:
<html>
<head>
<meta charset="utf-8">
<title>表格边框变换颜色代码-何问起</title>
</head>
<body&
- Kafka Rest : Confluent
kane_xie
kafkaRESTconfluent
最近拿到一个kafka rest的需求,但kafka暂时还没有提供rest api(应该是有在开发中,毕竟rest这么火),上网搜了一下,找到一个Confluent Platform,本文简单介绍一下安装。
这里插一句,给大家推荐一个九尾搜索,原名叫谷粉SOSO,不想fanqiang谷歌的可以用这个。以前在外企用谷歌用习惯了,出来之后用度娘搜技术问题,那匹配度简直感人。
环境声明:Ubu
- Calender不是单例
men4661273
单例Calender
在我们使用Calender的时候,使用过Calendar.getInstance()来获取一个日期类的对象,这种方式跟单例的获取方式一样,那么它到底是不是单例呢,如果是单例的话,一个对象修改内容之后,另外一个线程中的数据不久乱套了吗?从试验以及源码中可以得出,Calendar不是单例。
测试:
Calendar c1 =
- 线程内存和主内存之间联系
qifeifei
java thread
1, java多线程共享主内存中变量的时候,一共会经过几个阶段,
lock:将主内存中的变量锁定,为一个线程所独占。
unclock:将lock加的锁定解除,此时其它的线程可以有机会访问此变量。
read:将主内存中的变量值读到工作内存当中。
load:将read读取的值保存到工作内存中的变量副本中。
- schedule和scheduleAtFixedRate
tangqi609567707
javatimerschedule
原文地址:http://blog.csdn.net/weidan1121/article/details/527307
import java.util.Timer;import java.util.TimerTask;import java.util.Date;
/** * @author vincent */public class TimerTest {
 
- erlang 部署
wudixiaotie
erlang
1.如果在启动节点的时候报这个错 :
{"init terminating in do_boot",{'cannot load',elf_format,get_files}}
则需要在reltool.config中加入
{app, hipe, [{incl_cond, exclude}]},
2.当generate时,遇到:
ERROR