- 机器人学习的范式转变：从专用走向通用基础模型
XianxinMao
机器人
标题：机器人学习的范式转变：从专用走向通用基础模型文章信息摘要：机器人学习正经历从特定任务向通用基础模型的范式转变，这一演进路径与大语言模型相似。通过多机器人协作和跨任务泛化能力的成功，基础模型方向展现出实现通用人工智能的潜力。然而，这一转变面临两大关键挑战：机器人硬件的高昂成本限制了大规模部署和数据采集，以及获取足够规模和多样性的训练数据存在实际困难。突破这些瓶颈需要在制造工艺创新、数据共享生态
- 强化学习代码实践1.DDQN:在CartPole游戏中实现 Double DQN
洪小帅
游戏pythongympytorch深度学习
强化学习代码实践1.DDQN:在CartPole游戏中实现DoubleDQN1.导入依赖2.定义Q网络3.创建Agent4.训练过程5.解释6.调整超参数在CartPole游戏中实现DoubleDQN（DDQN）训练网络时，我们需要构建一个使用两个Q网络（一个用于选择动作，另一个用于更新目标）的方法。DoubleDQN通过引入目标网络来减少Q-learning中过度估计的偏差。下面是一个基于PyT
- 未登录词 Out-of-Vocabulary, OOV
risc123456
nlp
未登录词oov未登录词（Out-of-Vocabulary,OOV）是指在训练数据中没有出现过的词汇，但在测试数据或实际应用中却出现了。未登录词是自然语言处理（NLP）任务中常见的挑战之一，因为它们可能导致模型无法正确处理或理解这些词汇，从而影响模型的性能。以下是一些关于未登录词的详细解释和处理方法：###未登录词的来源1.**罕见词**：在训练数据中出现次数非常少的词，可能在训练过程中被忽略或未
- 高效使用Alibaba Cloud PAI EAS进行AI模型推理
sagvWSRJHMNEB
人工智能深度学习神经网络python
技术背景介绍在当今的AI模型开发中，高效的推理服务是将训练好的模型投入实际应用的关键环节。AlibabaCloudPAI平台专为企业级AI开发提供了一整套服务，其中的PAI-EAS（ElasticAlgorithmService）是用于模型推理和部署的高性能服务。它支持多种硬件资源，能够在高吞吐量和低延迟环境下运行复杂模型，并提供灵活的弹性扩展和全面的运维监控系统。核心原理解析PAI-EAS通过结
- 使用OpenAI Chat模型进行自然语言处理的实战指南
GEAWfaacc
自然语言处理easyui人工智能python
在本文中，我们将详细介绍如何利用OpenAI的Chat模型进行自然语言处理任务。我们将涵盖从API配置到实际应用的一整套流程，并提供可运行的代码示例来帮助大家上手。如果你对AI对话模型的实际应用感兴趣，那么这篇文章将非常适合你。一、技术背景介绍OpenAI的Chat模型是一类专门用于对话任务的预训练语言模型。它们可以处理多种输入类型，支持丰富的功能调用，适用于各种自然语言处理场景。从翻译到对话生成
- 大语言模型原理与工程实践：预训练数据构建
AI大模型应用之禅
AI大模型与大数据计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
大语言模型原理与工程实践：预训练数据构建1.背景介绍大语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）近年来在自然语言处理（NLP）领域取得了显著的进展。诸如GPT-3、BERT等模型在各种任务中表现出色，从文本生成到情感分析，再到机器翻译，几乎无所不能。这些模型的成功很大程度上依赖于预训练数据的质量和规模。预训练数据的构建不仅影响模型的性能，还决定了模型的泛化能力和应用范围。在本文中
- 机器学习算法（八）：基于BP神经网络的乳腺癌的分类预测
墨枣
机器学习算法神经网络分类人工智能
机器学习算法（八）：基于BP神经网络的乳腺癌的分类预测本项目链接：https://www.heywhale.com/home/column/64141d6b1c8c8b518ba97dcc1.算法简介和应用1.1算法简介BP（BackPropagation）网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经
- WebRover ：一个功能强大的 Python 库，用于从 Web 内容生成高质量的数据集。
数据集
2024-11-30，由Area-25团队开发的一个专门用于生成高质量网络内容数据集的Python库。该数据集旨在为大型语言模型（LLM）和人工智能应用的训练提供丰富的数据资源。数据集地址：WebRoverDataset|自然语言处理数据集|AI模型训练数据集一、让我们一起来看一下WebRoverWebRover通过智能网络爬虫技术，自动从网络中提取与特定主题相关的内容，并支持多种输入格式，如JS
- 【Codex】Evaluating Large Language Models Trained on Code
NLP_wendi
深度学习Transformerdeeplearning人工智能
这篇文章来解读最近比较有意思的Transformer预训练模型在自动生成代码方面的应用，PaperLink:EvaluatingLargeLanguageModelsTrainedonCode自动生成Code系列文章解读：【AlphaCode】Competition-LevelCodeGenerationwithAlphaCodeAbstract我们提出了Codex模型，基于GPT的模型架构，在G
- 3D Gaussian Splatting 部署
学术菜鸟小晨
最新人工智能技术三维重建
简介：3DGaussianSplatting是一种用一组2d图像创建3d场景的方法，你只需要一个场景的视频或者一组照片就可以获得这个场景的高质量3d表示，使你可以从任何角度渲染它。它们是一类辐射场方法（如NeRF），但同时训练速度更快（同等质量）、渲染速度更快，并达到更好或相似的质量。3DGaussianSplatting可以实现无界且完整的场景1080p分辨率下进行高质量实时（≥100fps）视
- 使用ModelScope实现高效句嵌入生成
dagGAIYD
python
技术背景介绍在自然语言处理（NLP）任务中，向量化文本（嵌入）是许多下游任务（如语义搜索、文本分类、问答系统等）的核心步骤之一。通过将文本转换为密集向量表示，我们可以在高维向量空间中构建更加高效的表示和检索算法。ModelScope是阿里云开源的一个模型和数据集管理平台，提供了大量预训练模型，涵盖了各种领域和任务。ModelScopeEmbeddings是一个与LangChain社区集成的工具类，
- WebRover： 专为训练大型语言模型和 AI 应用程序而设计的 Python 库
数据集
2024-11-30，由Area-25团队开发的一个专门用于生成高质量网络内容数据集的Python库。该数据集旨在为大型语言模型（LLM）和人工智能应用的训练提供丰富的数据资源。数据集地址：WebRoverDataset|自然语言处理数据集|AI模型训练数据集一、让我们一起来看一下WebRoverWebRover通过智能网络爬虫技术，自动从网络中提取与特定主题相关的内容，并支持多种输入格式，如JS
- 蓝桥杯 试题 算法训练 最小距离 ( C++ )
ghost_him
蓝桥杯练习算法蓝桥杯c++
最小距离最小距离算法题目算法代码算法的核心思路最小距离算法题目资源限制时间限制：1.0s内存限制：256.0MB最小距离问题描述数轴上有n个数字，求最近的两个数，即min(abs(x-y))输入格式第一行包含一个整数n。接下来一行，表示n整数。输出格式一个整数表示最小距离样例输入673411917样例输出1样例说明取3和4数据规模和约定n#includeusingnamespacestd;cons
- 信息流广告预估技术在美团外卖的实践 思维导图-java架构
用心去追梦
java架构开发语言
创建一个关于“信息流广告预估技术在美团外卖的实践”的思维导图，并且专注于Java架构下的实现，可以按照以下结构来组织内容。这个思维导图将涵盖从数据收集、特征工程、模型选择与训练、系统架构设计到性能优化和效果评估的关键领域。思维导图结构1.项目背景美团外卖平台简介用户群体与市场定位信息流广告的意义提升用户体验增加广告收益2.用户及上下文数据收集数据来源用户行为（点击、浏览、下单等）广告主提供的创意素
- gradio库的基本使用
Echo.....
pythonpython
Gradio（通过pipinstallgradio安装）是一个用于创建交互式界面的Python库。它允许你基于预训练模型、函数或任意代码块创建实时演示和部署模型的图形用户界面（GUI）。使用Gradio库，你可以轻松创建Web界面，用于输入数据、调用模型、显示结果，并为用户提供与模型交互的功能。它支持多种输入类型（如文本框、图片上传、滑块等）和输出展示方式（如图像展示、文本展示等）。你可以根据需要
- 大型语言模型高效预训练策略的比较研究
二进制独立开发
非纯粹GenAI深度思索GenAI与Python语言模型深度学习人工智能自然语言处理python开发语言机器学习
文章目录摘要1.引言2.背景与挑战2.1LLM中的预训练2.2扩展LLM的挑战3.高效预训练策略3.1增量训练3.1.1理论基础3.1.2实际实现3.1.3实验结果3.2混合优化3.2.1理论基础3.2.2实际实现3.2.3实验结果3.3其他新兴技术3.3.1知识蒸馏3.3.2稀疏训练3.3.3数据增强3.3.4迁移学习4.比较分析4.1性能指标4.2增量训练vs.混合优化4.2.1模型精度4.2
- 如何在 PyTorch 分布式训练中使用 TORCH_DISTRIBUTED_DEBUG=INFO 进行调试
weixin_48705841
pytorch分布式人工智能
如何在PyTorch分布式训练中使用TORCH_DISTRIBUTED_DEBUG=INFO进行调试在使用PyTorch进行分布式训练时，调试分布式训练过程中的问题可能非常棘手。尤其是在多卡、多节点的训练环境中，常常会遇到通信延迟、同步错误等问题。为了帮助调试这些问题，PyTorch提供了一个非常有用的环境变量TORCH_DISTRIBUTED_DEBUG，通过设置它，你可以在控制台输出更多的调试
- 在 PyTorch 训练中使用 `tqdm` 显示进度条
weixin_48705841
pytorch人工智能python
在PyTorch训练中使用tqdm显示进度条在深度学习的训练过程中，实时查看训练进度是非常重要的，它可以帮助我们更好地理解训练的效率，并及时调整模型或优化参数。使用tqdm库来为训练过程添加进度条是一个非常有效的方式，本文将介绍如何在PyTorch中结合tqdm来动态显示训练进度。1.安装tqdm库首先，如果你还没有安装tqdm，可以通过pip命令进行安装：pipinstalltqdmtqdm是一
- 【在 PyTorch 中使用 tqdm 显示训练进度条，并解决常见错误TypeError: ‘module‘ object is not callable】
weixin_48705841
人工智能
在PyTorch中使用tqdm显示训练进度条，并解决常见错误TypeError:'module'objectisnotcallable在进行深度学习模型训练时，尤其是在处理大规模数据时，实时了解训练过程中的进展是非常重要的。为了实现这一点，我们可以使用tqdm库，它可以非常方便地为你提供进度条显示。1.什么是tqdm？TQDM是一个快速、可扩展的Python进度条库。它可以用来显示迭代的进度，帮助
- 深度学习模型开发文档
Ares代码行者
深度学习
深度学习模型开发文档1.简介2.深度学习模型开发流程3.数据准备3.1数据加载3.2数据可视化4.构建卷积神经网络(CNN)5.模型训练5.1定义损失函数和优化器5.2训练过程6.模型评估与优化6.1模型评估6.2超参数调优7.模型部署8.总结参考资料1.简介深度学习是人工智能的一个分支，利用多层神经网络从数据中提取特征并进行学习。它被广泛应用于图像识别、自然语言处理、语音识别等领域。本文将以构建
- 代码随想录算法训练营day28（0121）
Lazy.land
算法
1.买卖股票的最佳时机II想到思路其实代码非常简单，其实也跟之前做的那一题摆动序列有一点关联，只不过更加地简单这题的代码，思路很巧妙！题目122.买卖股票的最佳时机II给你一个整数数组prices，其中prices[i]表示某支股票第i天的价格。在每一天，你可以决定是否购买和/或出售股票。你在任何时候最多只能持有一股股票。你也可以先购买，然后在同一天出售。返回你能获得的最大利润。示例1：输入：pr
- 联邦学习中客户端发送的梯度是vector而不是tensor
wzx_Eleven
联邦学习机器学习网络安全人工智能
在联邦学习中，当本地使用神经网络或深度学习模型时，训练的梯度通常是与模型参数（权重和偏置）相对应的梯度数据。具体来说，梯度的类型和形状取决于模型的结构（例如，卷积神经网络、全连接网络等），以及模型的层数、每层的神经元数量等因素。1.梯度类型：梯度是一个张量：在神经网络中，梯度通常是一个张量（tensor），每一层的梯度张量的形状和该层的权重形状相匹配。具体来说，梯度是损失函数对每个参数的偏导数，表
- 蓝桥杯训练—完美的代价
初春十九
蓝桥杯训练蓝桥杯职场和发展
文章目录一、题目二、示例三、解析四、代码一、题目回文串，是一种特殊的字符串，它从左往右读和从右往左读是一样的。现在给你一个串，它不一定是回文的，请你计算最少的交换次数使得该串变成一个完美的回文串。交换的定义是：交换两个相邻的字符例如mamad第一次交换ad：mamda第二次交换md：madma第三次交换ma：madam输入格式：输入一行，是一个字符串，长度为n，只包括小写字母输出格式：如果可能，输
- 1. 基于大模型能力，如何提炼出优质prompt（入门版）
姚瑞南
prompt系列课程人工智能AIGCchatgpt
本文原创作者：姚瑞南AI-agent大模型运营专家，先后任职于美团、猎聘等中大厂AI训练专家和智能运营专家岗；多年人工智能行业智能产品运营及大模型落地经验，拥有AI外呼方向国家专利与PMP项目管理证书。（转载需经授权）本文简介：入门版：基于大模型能力，如何提炼出优质prompt提示词的重要性和价值大模型基础能力简介prompt的基本定义如何定义优质的promptprompt的万能公式与套路prom
- 论文阅读--Qwen2&2.5技术报告
__如果
论文阅读qwen
Qwen21引言所有模型都是在超过7trilliontoken（7万亿）的高质量、大规模数据集上预训练的2Tokenizer&Model2.1Tokenizer沿用Qwen（Bai等人，2023a）的做法，我们采用了基于字节级字节对编码的相同Tokenizer所有大小的模型都采用一个共有词汇表，包含151,643个常规词元和3个控制词元2.2模型架构基于Transformer架构的大型语言模型，具
- 几个导致DeepFaceLab训练速度较慢的原因
AlphaFinance
多媒体AI技术人工智能python机器学习
可能有几个原因导致DeepFaceLab训练速度较慢：复杂度：DeepFaceLab的算法和模型较为复杂，需要处理大量数据和计算复杂的数学运算，这可能导致训练速度较慢。硬件配置：DeepFaceLab需要较高的计算机配置才能运行，包括较大的内存、高性能的GPU、快速的存储器等。如果你的计算机配置不够高，可能会导致训练速度较慢。数据量：DeepFaceLab需要大量的训练数据来训练模型，如果你的数据
- R语言机器学习算法实战系列（十九）特征选择之Monte Carlo算法（Monte Carlo Feature Selection）
生信学习者1
R语言机器学习实战r语言机器学习算法数据分析数据挖掘数据可视化人工智能
禁止商业或二改转载，仅供自学使用，侵权必究，如需截取部分内容请后台联系作者!文章目录介绍原理步骤下载数据加载R包导入数据数据预处理数据分割MCFS运行MCFS-ID过程混淆矩阵重要特征的RI最小阈值距离与共同部分收敛特征重要性排序选择重要特征构建特征依赖图提取重要特征基于重要特征构建随机森林模型混淆矩阵评估模型AUC曲线刻画模型在训练和测试数据集的表现总结系统信息介绍特征选择（FeatureSel
- 昇腾910-PyTorch 实现 GoogleNet图像分类
深度学习图像识别
PyTorch实现GoogleNet用于图像分类本实验主要介绍了如何在昇腾上，使用pytorch对经典的GoogleNet模型在公开的CIFAR10数据集进行分类训练的实战讲解。内容包括GoogleNet模型创新点介绍、GoogleNet网络架构剖析与GoogleNet网络模型代码实战分析等等。本实验的目录结构安排如下所示：GoogleNet网络模型创新点介绍GoogleNet的网络架构剖析Goo
- 【人工智能】Python常用库-Keras：高阶深度学习 API
IT古董
深度学习人工智能Python人工智能python深度学习
Keras：高阶深度学习APIKeras是一个高效、用户友好的深度学习框架，作为TensorFlow的高级API，支持快速构建和训练深度学习模型。它以模块化、简单和灵活著称，适合研究和生产环境。Keras的发音为[ˈkerəs]，类似于“凯拉斯”或“克拉斯”。这个名字来源于希腊语κέρας(kéras)，意思是“角”或“角质物”。这个词与深度学习的灵感来源——大脑的神经网络结构有一定联系。Kera
- 小土堆学习笔记10（利用GPU训练于模型验证）
干啥都是小小白
pytorch学习——小土堆学习笔记深度学习
1.利用GPU训练GPU可优化操作如下操作方法1方法2数据获取判断是否可以使用GPU，如果可以直接model.cuda()先设定device，用的时候直接model.to（“device”）损失函数1.1利用以前实战模型训练（经过完整测试最高到70%左右的正确率）实战模型如下：小土堆学习笔记5（sequential与小实战）-CSDN博客具体代码如下：classmymodel(Module):de
- TOMCAT在POST方法提交参数丢失问题
357029540
javatomcatjsp
摘自http://my.oschina.net/luckyi/blog/213209
昨天在解决一个BUG时发现一个奇怪的问题，一个AJAX提交数据在之前都是木有问题的，突然提交出错影响其他处理流程。
检查时发现页面处理数据较多，起初以为是提交顺序不正确修改后发现不是由此问题引起。于是删除掉一部分数据进行提交，较少数据能够提交成功。
恢复较多数据后跟踪提交FORM DATA ，发现数
- 在MyEclipse中增加JSP模板 删除-2008-08-18
ljy325
jspxmlMyEclipse
在D:\Program Files\MyEclipse 6.0\myeclipse\eclipse\plugins\com.genuitec.eclipse.wizards_6.0.1.zmyeclipse601200710\templates\jsp 目录下找到Jsp.vtl，复制一份，重命名为jsp2.vtl,然后把里面的内容修改为自己想要的格式，保存。
然后在 D:\Progr
- JavaScript常用验证脚本总结
eksliang
JavaScriptjavaScript表单验证
转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2098985
下面这些验证脚本，是我在这几年开发中的总结，今天把他放出来，也算是一种分享吧，现在在我的项目中也在用！包括日期验证、比较，非空验证、身份证验证、数值验证、Email验证、电话验证等等...!
&nb
- 微软BI（4）
18289753290
微软BI SSIS
1）
Q:查看ssis里面某个控件输出的结果：
A MessageBox.Show(Dts.Variables["v_lastTimestamp"].Value.ToString());
这是我们在包里面定义的变量
2):在关联目的端表的时候如果是一对多的关系，一定要选择唯一的那个键作为关联字段。
3)
Q：ssis里面如果将多个数据源的数据插入目的端一
- 定时对大数据量的表进行分表对数据备份
酷的飞上天空
大数据量
工作中遇到数据库中一个表的数据量比较大，属于日志表。正常情况下是不会有查询操作的，但如果不进行分表数据太多，执行一条简单sql语句要等好几分钟。。
分表工具：linux的shell + mysql自身提供的管理命令
原理：使用一个和原表数据结构一样的表，替换原表。
linux shell内容如下：
=======================开始
- 本质的描述与因材施教
永夜-极光
感想随笔
不管碰到什么事,我都下意识的想去探索本质,找寻一个最形象的描述方式。
我坚信,世界上对一件事物的描述和解释,肯定有一种最形象,最贴近本质,最容易让人理解
&
- 很迷茫。。。
随便小屋
随笔
小弟我今年研一，也是从事的咱们现在最流行的专业（计算机）。本科三流学校，为了能有个更好的跳板，进入了考研大军，非常有幸能进入研究生的行业（具体学校就不说了，怕把学校的名誉给损了）。
先说一下自身的条件，本科专业软件工程。主要学习就是软件开发，几乎和计算机没有什么区别。因为学校本身三流，也就是让老师带着学生学点东西，然后让学生毕业就行了。对专业性的东西了解的非常浅。就那学的语言来说
- 23种设计模式的意图和适用范围
aijuans
设计模式
Factory Method 意图 定义一个用于创建对象的接口，让子类决定实例化哪一个类。Factory Method 使一个类的实例化延迟到其子类。 适用性 当一个类不知道它所必须创建的对象的类的时候。 当一个类希望由它的子类来指定它所创建的对象的时候。 当类将创建对象的职责委托给多个帮助子类中的某一个，并且你希望将哪一个帮助子类是代理者这一信息局部化的时候。
Abstr
- Java中的synchronized和volatile
aoyouzi
javavolatilesynchronized
说到Java的线程同步问题肯定要说到两个关键字synchronized和volatile。说到这两个关键字，又要说道JVM的内存模型。JVM里内存分为main memory和working memory。 Main memory是所有线程共享的，working memory则是线程的工作内存，它保存有部分main memory变量的拷贝，对这些变量的更新直接发生在working memo
- js数组的操作和this关键字
百合不是茶
js数组操作this关键字
js数组的操作;
一:数组的创建:
1、数组的创建
var array = new Array(); //创建一个数组
var array = new Array([size]); //创建一个数组并指定长度，注意不是上限，是长度
var arrayObj = new Array([element0[, element1[, ...[, elementN]]]
- 别人的阿里面试感悟
bijian1013
面试分享工作感悟阿里面试
原文如下：http://greemranqq.iteye.com/blog/2007170
一直做企业系统，虽然也自己一直学习技术，但是感觉还是有所欠缺，准备花几个月的时间，把互联网的东西，以及一些基础更加的深入透析，结果这次比较意外，有点突然，下面分享一下感受吧！
&nb
- 淘宝的测试框架Itest
Bill_chen
springmaven框架单元测试JUnit
Itest测试框架是TaoBao测试部门开发的一套单元测试框架，以Junit4为核心，
集合DbUnit、Unitils等主流测试框架，应该算是比较好用的了。
近期项目中用了下，有关itest的具体使用如下：
1.在Maven中引入itest框架：
<dependency>
<groupId>com.taobao.test</groupId&g
- 【Java多线程二】多路条件解决生产者消费者问题
bit1129
java多线程
package com.tom;
import java.util.LinkedList;
import java.util.Queue;
import java.util.concurrent.ThreadLocalRandom;
import java.util.concurrent.locks.Condition;
import java.util.concurrent.loc
- 汉字转拼音pinyin4j
白糖_
pinyin4j
以前在项目中遇到汉字转拼音的情况，于是在网上找到了pinyin4j这个工具包，非常有用，别的不说了，直接下代码：
import java.util.HashSet;
import java.util.Set;
import net.sourceforge.pinyin4j.PinyinHelper;
import net.sourceforge.pinyin
- org.hibernate.TransactionException: JDBC begin failed解决方案
bozch
ssh数据库异常DBCP
org.hibernate.TransactionException: JDBC begin failed: at org.hibernate.transaction.JDBCTransaction.begin(JDBCTransaction.java:68) at org.hibernate.impl.SessionImp
- java-并查集（Disjoint-set）-将多个集合合并成没有交集的集合
bylijinnan
java
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.HashMap;
import java.util.HashSet;
import java.util.Iterator;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.ut
- Java PrintWriter打印乱码
chenbowen00
java
一个小程序读写文件，发现PrintWriter输出后文件存在乱码，解决办法主要统一输入输出流编码格式。
读文件：
BufferedReader
从字符输入流中读取文本，缓冲各个字符，从而提供字符、数组和行的高效读取。
可以指定缓冲区的大小，或者可使用默认的大小。大多数情况下，默认值就足够大了。
通常，Reader 所作的每个读取请求都会导致对基础字符或字节流进行相应的读取请求。因
- [天气与气候]极端气候环境
comsci
环境
如果空间环境出现异变...外星文明并未出现,而只是用某种气象武器对地球的气候系统进行攻击,并挑唆地球国家间的战争,经过一段时间的准备...最大限度的削弱地球文明的整体力量,然后再进行入侵......
那么地球上的国家应该做什么样的防备工作呢?
&n
- oracle order by与union一起使用的用法
daizj
UNIONoracleorder by
当使用union操作时，排序语句必须放在最后面才正确，如下：
只能在union的最后一个子查询中使用order by，而这个order by是针对整个unioning后的结果集的。So：
如果unoin的几个子查询列名不同，如
Sql代码
select supplier_id, supplier_name
from suppliers
UNI
- zeus持久层读写分离单元测试
deng520159
单元测试
本文是zeus读写分离单元测试,距离分库分表,只有一步了.上代码:
1.ZeusMasterSlaveTest.java
package com.dengliang.zeus.webdemo.test;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import org.junit.Assert;
import org.j
- Yii 截取字符串(UTF-8) 使用组件
dcj3sjt126com
yii
1.将Helper.php放进protected\components文件夹下。
2.调用方法：
Helper::truncate_utf8_string($content,20,false); //不显示省略号 Helper::truncate_utf8_string($content,20); //显示省略号
&n
- 安装memcache及php扩展
dcj3sjt126com
PHP
安装memcache tar zxvf memcache-2.2.5.tgz cd memcache-2.2.5/ /usr/local/php/bin/phpize (?) ./configure --with-php-confi
- JsonObject 处理日期
feifeilinlin521
javajsonJsonOjbectJsonArrayJSONException
写这边文章的初衷就是遇到了json在转换日期格式出现了异常 net.sf.json.JSONException: java.lang.reflect.InvocationTargetException 原因是当你用Map接收数据库返回了java.sql.Date 日期的数据进行json转换出的问题话不多说 直接上代码
&n
- Ehcache（06）——监听器
234390216
监听器listenerehcache
监听器
Ehcache中监听器有两种，监听CacheManager的CacheManagerEventListener和监听Cache的CacheEventListener。在Ehcache中，Listener是通过对应的监听器工厂来生产和发生作用的。下面我们将来介绍一下这两种类型的监听器。
- activiti 自带设计器中chrome 34版本不能打开bug的解决
jackyrong
Activiti
在acitivti modeler中，如果是chrome 34，则不能打开该设计器，其他浏览器可以，
经证实为bug，参考
http://forums.activiti.org/content/activiti-modeler-doesnt-work-chrome-v34
修改为，找到
oryx.debug.js
在最头部增加
if (!Document.
- 微信收货地址共享接口-终极解决
laotu5i0
微信开发
最近要接入微信的收货地址共享接口，总是不成功，折腾了好几天，实在没办法网上搜到的帖子也是骂声一片。我把我碰到并解决问题的过程分享出来，希望能给微信的接口文档起到一个辅助作用，让后面进来的开发者能快速的接入，而不需要像我们一样苦逼的浪费好几天，甚至一周的青春。各种羞辱、谩骂的话就不说了，本人还算文明。
如果你能搜到本贴，说明你已经碰到了各种 ed
- 关于人才
netkiller.github.com
工作面试招聘netkiller人才
关于人才
每个月我都会接到许多猎头的电话，有些猎头比较专业，但绝大多数在我看来与猎头二字还是有很大差距的。 与猎头接触多了，自然也了解了他们的工作，包括操作手法，总体上国内的猎头行业还处在初级阶段。
总结就是“盲目推荐，以量取胜”。
目前现状
许多从事人力资源工作的人，根本不懂得怎么找人才。处在人才找不到企业，企业找不到人才的尴尬处境。
企业招聘，通常是需要用人的部门提出招聘条件，由人
- 搭建 CentOS 6 服务器 - 目录
rensanning
centos
(1) 安装CentOS
ISO（desktop/minimal）、Cloud（AWS/阿里云）、Virtualization（VMWare、VirtualBox）
详细内容
(2) Linux常用命令
cd、ls、rm、chmod......
详细内容
(3) 初始环境设置
用户管理、网络设置、安全设置......
详细内容
(4) 常驻服务Daemon
- 【求助】mongoDB无法更新主键
toknowme
mongodb
Query query = new Query(); query.addCriteria(new Criteria("_id").is(o.getId())); &n
- jquery 页面滚动到底部自动加载插件集合
xp9802
jquery
很多社交网站都使用无限滚动的翻页技术来提高用户体验，当你页面滑到列表底部时候无需点击就自动加载更多的内容。下面为你推荐 10 个 jQuery 的无限滚动的插件：
1. jQuery ScrollPagination
jQuery ScrollPagination plugin 是一个 jQuery 实现的支持无限滚动加载数据的插件。
2. jQuery Screw
S
