- LLM 词汇表
落难Coder
LLMsNLP大语言模型大模型llama人工智能
Contextwindow“上下文窗口”是指语言模型在生成新文本时能够回溯和参考的文本量。这不同于语言模型训练时所使用的大量数据集,而是代表了模型的“工作记忆”。较大的上下文窗口可以让模型理解和响应更复杂和更长的提示,而较小的上下文窗口可能会限制模型处理较长提示或在长时间对话中保持连贯性的能力。Fine-tuning微调是使用额外的数据进一步训练预训练语言模型的过程。这使得模型开始表示和模仿微调数
- 如何部分格式化提示模板:LangChain中的高级技巧
nseejrukjhad
langchainjava服务器python
标题:如何部分格式化提示模板:LangChain中的高级技巧内容:如何部分格式化提示模板:LangChain中的高级技巧引言在使用大型语言模型(LLM)时,提示工程是一个关键环节。LangChain提供了强大的提示模板功能,让我们能更灵活地构建和管理提示。本文将介绍LangChain中一个高级特性-部分格式化提示模板,这个技巧可以让你的提示管理更加高效和灵活。什么是部分格式化提示模板?部分格式化提
- 人工智能时代,程序员如何保持核心竞争力?
jmoych
人工智能
随着AIGC(如chatgpt、midjourney、claude等)大语言模型接二连三的涌现,AI辅助编程工具日益普及,程序员的工作方式正在发生深刻变革。有人担心AI可能取代部分编程工作,也有人认为AI是提高效率的得力助手。面对这一趋势,程序员应该如何应对?是专注于某个领域深耕细作,还是广泛学习以适应快速变化的技术环境?又或者,我们是否应该将重点转向AI无法轻易替代的软技能?让我们一起探讨程序员
- BART&BERT
Ambition_LAO
深度学习
BART和BERT都是基于Transformer架构的预训练语言模型。模型架构:BERT(BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers)主要是一个编码器(Encoder)模型,它使用了Transformer的编码器部分来处理输入的文本,并生成文本的表示。BERT特别擅长理解语言的上下文,因为它在预训练阶段使用了掩码语言模型(MLM)任务,即
- 程序员如何在AI时代保持核心竞争力
nfgo
chatgpt人工智能
程序员如何在AI时代保持核心竞争力随着AIGC(如ChatGPT、MidJourney、Claude等)大语言模型的相继涌现,AI辅助编程工具逐渐普及,程序员的工作方式正在发生深刻的变革。AI不仅能够自动生成代码,还能优化、调试、甚至提出解决方案。这一趋势让许多人担心:AI会不会最终取代部分编程工作?然而,也有人认为AI是提升效率的得力助手。那么,程序员在这个AI崛起的时代该如何应对?是专注某个领
- 腾讯发表多模态综述,一文详解多模态大模型
存内计算开发者社区
多模态大模型人工智能chatgptAIGC量子计算AI-nativegptagi
多模态大语言模型(MLLM)是近年来兴起的一个新的研究热点,它利用强大的大语言模型作为大脑来执行多模态任务。MLLM令人惊讶的新兴能力,如基于图像写故事和无OCR的数学推理,在传统方法中是罕见的,这表明了一条通往人工通用智能的潜在道路。在本文中,追踪多模态大模型最新热点,讨论多模态关键技术以及现有在情绪识别上的应用。腾讯AILab发表了一篇关于多模态大模型的最新综述《MM-LLMs:RecentA
- 【有啥问啥】刷爆各大榜单的Reflection 70B模型背后的错误自我纠正(Reflection-Tuning)技术解析:一种革新AI模型的方法
Chauvin912
大模型行业调研人工智能算法
刷爆各大榜单的Reflection70B模型背后的错误自我纠正(Reflection-Tuning)技术解析:一种革新AI模型的方法在快速发展的AI领域,尤其是大型语言模型(LLM)的竞争中,错误自我纠正技术(Reflection-Tuning)正逐步成为提升模型性能的关键突破。该技术通过赋予模型自我检测和纠正错误的能力,显著提高了输出的准确性和可靠性。本文将深入解析Reflection-Tunn
- HALTT4LLM:大型语言模型的幻觉检测指标
谢忻含Norma
HALTT4LLM:大型语言模型的幻觉检测指标haltt4llmThisprojectisanattempttocreateacommonmetrictotestLLM'sforprogressineliminatinghallucinationswhichisthemostseriouscurrentprobleminwidespreadadoptionofLLM'sformanyrealpur
- Reflection 70B——HyperWrite推出的大型语言模型
新加坡内哥谈技术
语言模型人工智能自然语言处理
每周跟踪AI热点新闻动向和震撼发展想要探索生成式人工智能的前沿进展吗?订阅我们的简报,深入解析最新的技术突破、实际应用案例和未来的趋势。与全球数同行一同,从行业内部的深度分析和实用指南中受益。不要错过这个机会,成为AI领域的领跑者。点击订阅,与未来同行!订阅:https://rengongzhineng.io/在AI技术飞速发展的过程中,我们已经见证了可以写作、编程,甚至创造艺术的模型问世。但有一
- 深度解析:如何使用输出解析器将大型语言模型(LLM)的响应解析为结构化JSON格式
m0_57781768
语言模型json人工智能
深度解析:如何使用输出解析器将大型语言模型(LLM)的响应解析为结构化JSON格式在现代自然语言处理(NLP)的应用中,大型语言模型(LLM)已经成为了重要的工具。这些模型能够生成丰富的自然语言文本,适用于各种应用场景。然而,在某些应用中,开发者不仅仅需要生成文本,还需要将这些生成的文本转换为结构化的数据格式,例如JSON。这种结构化的数据格式在数据传输、存储以及进一步处理时具有显著优势。本文将深
- 深入探讨:如何在Python中通过LangChain技术精准追踪大型语言模型(LLM)的Token使用情况
m0_57781768
pythonlangchain语言模型
深入探讨:如何在Python中通过LangChain技术精准追踪大型语言模型(LLM)的Token使用情况在现代的人工智能开发中,大型语言模型(LLM)已经成为了不可或缺的工具,无论是用于自然语言处理、对话生成,还是其他复杂的文本生成任务。然而,随着这些模型的广泛应用,开发者面临的一个重要挑战是如何有效地追踪和管理Token的使用情况,特别是在生产环境中,Token的使用直接影响着API调用的成本
- 使用You.com API进行LLM输出的事实性增强
aehrutktrjk
python开发语言
使用You.comAPI进行LLM输出的事实性增强引言大型语言模型(LLM)在生成人类可读的文本方面表现出色,但它们可能会产生过时或不准确的信息。You.comAPI是一套工具,旨在帮助开发者将LLM的输出与最新、最准确、最相关的信息相结合,这些信息可能不包含在LLM的训练数据集中。本文将介绍如何使用You.comAPI来增强LLM的输出,提高其事实性和时效性。You.comAPI的设置和使用安装
- 如何从大型语言模型(LLM)流式响应
aehrutktrjk
语言模型microsoftajaxpython
引言随着大型语言模型(LLM)的不断发展,我们不仅能够获得高质量的文本生成结果,还可以实时观察模型生成文本的过程。流式响应允许我们以一种更加交互和动态的方式与LLM进行交互,这在某些应用场景中非常有用。在本文中,我们将探讨如何从LLM流式获取响应。基础知识在开始之前,我们需要了解一些基础概念。所有的LLM都实现了Runnable接口,该接口提供了一些默认实现的标准方法,如invoke、batch、
- 深度学习-13-小语言模型之SmolLM的使用
皮皮冰燃
深度学习深度学习
文章附录1SmolLM概述1.1SmolLM简介1.2下载模型2运行2.1在CPU/GPU/多GPU上运行模型2.2使用torch.bfloat162.3通过位和字节的量化版本3应用示例4问题及解决4.1attention_mask和pad_token_id报错4.2max_new_tokens=205参考附录1SmolLM概述1.1SmolLM简介SmolLM是一系列尖端小型语言模型,提供三种规
- LLM 进展和前进道路
晨曦_子画
人工智能学习人工智能
近年来,语言模型取得了重大进展。这一进步是对数十亿个参数进行广泛训练和调整的结果,也是商业用途基准测试的结果。这项工作的起源可以追溯到1950年代,当时自然语言理解和处理的研究开始了。本文旨在概述过去70年语言模型的历史和演变。它还将检查当前可用的大型语言模型(LLM),包括其架构、调优参数、企业就绪情况、系统配置等,以深入了解其训练和推理过程。这种探索将使我们能够了解该领域的进展,并评估可用于商
- 基于 LangChain 开发应用程序第三章-储存
明志刘明
大模型学习手册langchain
需要学习提示词工程的同学请看面向开发者的提示词工程需要学习ChatGPT的同学请查看搭建基于ChatGPT的问答系统本部分之前的章节可以查看基于LangChain开发应用程序第一章-简介基于LangChain开发应用程序第二章-提示和输出第三章储存在与语言模型交互时,你可能已经注意到一个关键问题:它们并不记忆你之前的交流内容,这在我们构建一些应用程序(如聊天机器人)的时候,带来了很大的挑战,使得对
- Upstage 将发布新一代 LLM “Solar Pro “预览版
吴脑的键客
人工智能人工智能
SolarPro是最智能的LLM,经过优化可在单GPU上运行,性能超过微软、Meta和谷歌等科技巨头的模型。加州圣何塞2024年9月11日电/美通社/–Upstage今天宣布发布其下一代大型语言模型(LLM)SolarPro的预览版。加州圣何塞2024年9月11日电/美通社/–Upstage今天宣布发布其下一代大型语言模型(LLM)SolarPro的预览版。该预览版作为开源模型免费提供API访问,
- 使用vllIm部署大语言模型
添砖JAVA的小墨
机器学习
使用vllm部署大语言模型一般需要以下步骤:一、准备工作1.系统要求-操作系统:常见的Linux发行版(如Ubuntu、CentOS)或Windows(通过WSL)。-GPU支持:NVIDIAGPU并安装了适当的驱动程序。-足够的内存和存储空间。2.安装依赖-Python3.8及以上版本。-CUDA工具包(根据GPU型号选择合适的版本)。二、安装vllm1.创建虚拟环境(推荐)-使用Conda:c
- OpenLM: 一个灵活的开源大语言模型接口工具
llzwxh888
语言模型人工智能自然语言处理python
OpenLM:一个灵活的开源大语言模型接口工具引言在人工智能和自然语言处理快速发展的今天,大语言模型(LLM)已经成为许多应用的核心。然而,不同的LLM提供商往往有着各自的API和使用方式,这给开发者带来了一定的挑战。本文将介绍OpenLM,这是一个零依赖、兼容OpenAIAPI的LLM提供者接口,它可以直接通过HTTP调用不同的推理端点。我们将深入探讨OpenLM的特性、使用方法,以及如何将其与
- 使用中专API实现AI模型调用与部署
llzwxh888
人工智能easyui前端python
在AI技术领域,如何调用和部署大语言模型(LLM)是一个常见的需求。本文将详细介绍如何通过中专API地址http://api.wlai.vip,实现对OpenAI大模型的调用与部署,并提供一个详细的demo代码示例。引言随着人工智能技术的飞速发展,大语言模型在自然语言处理任务中的表现尤为突出。然而,由于国内访问海外API存在一定限制,本文将使用中专API地址来解决这一问题,并展示如何在本地环境中配
- 大模型框架:vLLM
m0_37559973
大模型大模型通义千问Qwen
目录一、vLLM介绍二、安装vLLM2.1使用GPU进行安装2.2使用CPU进行安装2.3相关配置三、使用vLLM3.1离线推理3.2适配OpenAI-API的API服务一、vLLM介绍vLLM是伯克利大学LMSYS组织开源的大语言模型高速推理框架。它利用了全新的注意力算法「PagedAttention」,提供易用、快速、便宜的LLM服务。二、安装vLLM2.1使用GPU进行安装vLLM是一个Py
- 多模态大语言模型(MLLMs)-一般架构(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了
程序员_大白
语言模型人工智能自然语言处理
多模态大语言模型(MultimodalLargeLanguageModel,MLLM),在LLM原有的强大泛化和推理能力基础上,进一步引入了多模态信息处理能力。相比于以往的多模态方法,例如以CLIP为代表的判别式,或以OFA为代表的生成式,新兴的MLLM展现出一些典型的特质,在下面这两种特质的加持下,MLLM涌现出一些以往多模态模型所不具备的能力!模型大。MLLM通常具有数十亿的参数量,更多的参数
- 大规模语言模型从理论到实践 vLLM推理框架实践
AGI通用人工智能之禅
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
大规模语言模型从理论到实践:vLLM推理框架实践1.背景介绍1.1问题的由来随着大规模语言模型(LargeLanguageModels,vLLMs)的发展,从简单的语言生成到复杂的多模态任务,这些模型的能力得到了显著提升。然而,如何高效地利用这些模型进行推理成为了新的挑战。传统的方法往往受限于模型的输入长度、计算资源的限制以及缺乏有效的任务分解策略。为了解决这些问题,vLLM推理框架应运而生,旨在
- 使用 Apache Cassandra 实现 LLM 缓存:提升 AI 应用性能的实用指南
afTFODguAKBF
apache缓存人工智能python
使用ApacheCassandra实现LLM缓存:提升AI应用性能的实用指南引言在当今的AI驱动的应用程序中,大语言模型(LLM)扮演着越来越重要的角色。然而,频繁调用LLMAPI不仅会增加延迟,还会导致高昂的成本。为了解决这个问题,实现有效的缓存策略变得至关重要。本文将介绍如何使用ApacheCassandra®或AstraDB来实现LLM缓存,从而显著提升您的AI应用性能和成本效率。为什么选择
- MongoDB Atlas与LangChain集成指南
afTFODguAKBF
mongodblangchain数据库python
引言MongoDBAtlas是一款全托管的云数据库解决方案,可在AWS、Azure和GCP上使用。最新版本支持在MongoDB文档数据上进行原生向量搜索。本文将介绍如何使用LangChain将MongoDBAtlas与语言模型集成,以实现高效的向量搜索和语义缓存。安装和设置1.安装langchain-mongodb包pipinstalllangchain-mongodb向量存储LangChain提
- 使用Fireworks API和LangChain构建高效的AI应用
afTFODguAKBF
langchain人工智能easyuipython
使用FireworksAPI和LangChain构建高效的AI应用引言在当今快速发展的AI领域,能够快速、高效地构建和部署AI应用变得越来越重要。FireworksAI提供了强大的API服务,而LangChain则是一个灵活的框架,可以帮助开发者更容易地构建基于大语言模型的应用。本文将介绍如何结合FireworksAPI和LangChain来创建高效的AI应用,并提供实用的代码示例和最佳实践。Fi
- 反思的魔力:用语言的力量强化AI智能体
步子哥
人工智能机器学习
在浩瀚的代码海洋中,AI智能体就像初出茅庐的航海家,渴望探索未知的宝藏。然而,面对复杂的编程任务,他们常常迷失方向。今天,就让我们跟随“反思”的灯塔,见证AI智能体如何通过语言的力量,点亮智慧的明灯,成为代码世界的征服者!智能体的困境近年来,大型语言模型(LLM)在与外部环境(如游戏、编译器、API)交互的领域中大放异彩,化身为目标驱动的智能体。然而,传统的强化学习方法如同一位严苛的训练师,需要大
- 大模型微调 - 基于预训练大语言模型的对话生成任务 训练代码
西笑生
大模型大模型自然语言处理微调
大模型微调-基于预训练大语言模型的对话生成任务训练代码flyfish模型扮演堂吉诃德这个角色,回答关于自我介绍的问题importtorchfromdatasetsimportDatasetfrommodelscopeimportAutoTokenizer,AutoModelForCausalLMfrompeftimportLoraConfig,TaskType,get_peft_modelfrom
- 天下苦英伟达久矣!PyTorch官方免CUDA加速推理,Triton时代要来?
诗者才子酒中仙
物联网/互联网/人工智能/其他pytorch人工智能python
在做大语言模型(LLM)的训练、微调和推理时,使用英伟达的GPU和CUDA是常见的做法。在更大的机器学习编程与计算范畴,同样严重依赖CUDA,使用它加速的机器学习模型可以实现更大的性能提升。虽然CUDA在加速计算领域占据主导地位,并成为英伟达重要的护城河之一。但其他一些工作的出现正在向CUDA发起挑战,比如OpenAI推出的Triton,它在可用性、内存开销、AI编译器堆栈构建等方面具有一定的优势
- 零基础入门AI:一键本地运行各种开源大语言模型 - Ollama
AI大模型知识分享
人工智能开源语言模型pytorchgpt-3chatgptopenvino
什么是Ollama?Ollama是一个可以在本地部署和管理开源大语言模型的框架,由于它极大的简化了开源大语言模型的安装和配置细节,一经推出就广受好评,目前已在github上获得了46kstar。不管是著名的羊驼系列,还是最新的AI新贵Mistral,等等各种开源大语言模型,都可以用Ollama实现一键安装并运行,支持的更多模型的列表可以查看Ollama官网。ModelParametersSizeD
- 分享100个最新免费的高匿HTTP代理IP
mcj8089
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推荐两个代理IP网站:
1. 全网代理IP:http://proxy.goubanjia.com/
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- mysql高级特性之数据分区
annan211
java数据结构mongodb分区mysql
mysql高级特性
1 以存储引擎的角度分析,分区表和物理表没有区别。是按照一定的规则将数据分别存储的逻辑设计。器底层是由多个物理字表组成。
2 分区的原理
分区表由多个相关的底层表实现,这些底层表也是由句柄对象表示,所以我们可以直接访问各个分区。存储引擎管理分区的各个底层
表和管理普通表一样(所有底层表都必须使用相同的存储引擎),分区表的索引只是
- JS采用正则表达式简单获取URL地址栏参数
chiangfai
js地址栏参数获取
GetUrlParam:function GetUrlParam(param){
var reg = new RegExp("(^|&)"+ param +"=([^&]*)(&|$)");
var r = window.location.search.substr(1).match(reg);
if(r!=null
- 怎样将数据表拷贝到powerdesigner (本地数据库表)
Array_06
powerDesigner
==================================================
1、打开PowerDesigner12,在菜单中按照如下方式进行操作
file->Reverse Engineer->DataBase
点击后,弹出 New Physical Data Model 的对话框
2、在General选项卡中
Model name:模板名字,自
- logbackのhelloworld
飞翔的马甲
日志logback
一、概述
1.日志是啥?
当我是个逗比的时候我是这么理解的:log.debug()代替了system.out.print();
当我项目工作时,以为是一堆得.log文件。
这两天项目发布新版本,比较轻松,决定好好地研究下日志以及logback。
传送门1:日志的作用与方法:
http://www.infoq.com/cn/articles/why-and-how-log
上面的作
- 新浪微博爬虫模拟登陆
随意而生
新浪微博
转载自:http://hi.baidu.com/erliang20088/item/251db4b040b8ce58ba0e1235
近来由于毕设需要,重新修改了新浪微博爬虫废了不少劲,希望下边的总结能够帮助后来的同学们。
现行版的模拟登陆与以前相比,最大的改动在于cookie获取时候的模拟url的请求
- synchronized
香水浓
javathread
Java语言的关键字,可用来给对象和方法或者代码块加锁,当它锁定一个方法或者一个代码块的时候,同一时刻最多只有一个线程执行这段代码。当两个并发线程访问同一个对象object中的这个加锁同步代码块时,一个时间内只能有一个线程得到执行。另一个线程必须等待当前线程执行完这个代码块以后才能执行该代码块。然而,当一个线程访问object的一个加锁代码块时,另一个线程仍然
- maven 简单实用教程
AdyZhang
maven
1. Maven介绍 1.1. 简介 java编写的用于构建系统的自动化工具。目前版本是2.0.9,注意maven2和maven1有很大区别,阅读第三方文档时需要区分版本。 1.2. Maven资源 见官方网站;The 5 minute test,官方简易入门文档;Getting Started Tutorial,官方入门文档;Build Coo
- Android 通过 intent传值获得null
aijuans
android
我在通过intent 获得传递兑现过的时候报错,空指针,我是getMap方法进行传值,代码如下 1 2 3 4 5 6 7 8 9
public
void
getMap(View view){
Intent i =
- apache 做代理 报如下错误:The proxy server received an invalid response from an upstream
baalwolf
response
网站配置是apache+tomcat,tomcat没有报错,apache报错是:
The proxy server received an invalid response from an upstream server. The proxy server could not handle the request GET /. Reason: Error reading fr
- Tomcat6 内存和线程配置
BigBird2012
tomcat6
1、修改启动时内存参数、并指定JVM时区 (在windows server 2008 下时间少了8个小时)
在Tomcat上运行j2ee项目代码时,经常会出现内存溢出的情况,解决办法是在系统参数中增加系统参数:
window下, 在catalina.bat最前面
set JAVA_OPTS=-XX:PermSize=64M -XX:MaxPermSize=128m -Xms5
- Karam与TDD
bijian1013
KaramTDD
一.TDD
测试驱动开发(Test-Driven Development,TDD)是一种敏捷(AGILE)开发方法论,它把开发流程倒转了过来,在进行代码实现之前,首先保证编写测试用例,从而用测试来驱动开发(而不是把测试作为一项验证工具来使用)。
TDD的原则很简单:
a.只有当某个
- [Zookeeper学习笔记之七]Zookeeper源代码分析之Zookeeper.States
bit1129
zookeeper
public enum States {
CONNECTING, //Zookeeper服务器不可用,客户端处于尝试链接状态
ASSOCIATING, //???
CONNECTED, //链接建立,可以与Zookeeper服务器正常通信
CONNECTEDREADONLY, //处于只读状态的链接状态,只读模式可以在
- 【Scala十四】Scala核心八:闭包
bit1129
scala
Free variable A free variable of an expression is a variable that’s used inside the expression but not defined inside the expression. For instance, in the function literal expression (x: Int) => (x
- android发送json并解析返回json
ronin47
android
package com.http.test;
import org.apache.http.HttpResponse;
import org.apache.http.HttpStatus;
import org.apache.http.client.HttpClient;
import org.apache.http.client.methods.HttpGet;
import
- 一份IT实习生的总结
brotherlamp
PHPphp资料php教程php培训php视频
今天突然发现在不知不觉中自己已经实习了 3 个月了,现在可能不算是真正意义上的实习吧,因为现在自己才大三,在这边撸代码的同时还要考虑到学校的功课跟期末考试。让我震惊的是,我完全想不到在这 3 个月里我到底学到了什么,这是一件多么悲催的事情啊。同时我对我应该 get 到什么新技能也很迷茫。所以今晚还是总结下把,让自己在接下来的实习生活有更加明确的方向。最后感谢工作室给我们几个人这个机会让我们提前出来
- 据说是2012年10月人人网校招的一道笔试题-给出一个重物重量为X,另外提供的小砝码重量分别为1,3,9。。。3^N。 将重物放到天平左侧,问在两边如何添加砝码
bylijinnan
java
public class ScalesBalance {
/**
* 题目:
* 给出一个重物重量为X,另外提供的小砝码重量分别为1,3,9。。。3^N。 (假设N无限大,但一种重量的砝码只有一个)
* 将重物放到天平左侧,问在两边如何添加砝码使两边平衡
*
* 分析:
* 三进制
* 我们约定括号表示里面的数是三进制,例如 47=(1202
- dom4j最常用最简单的方法
chiangfai
dom4j
要使用dom4j读写XML文档,需要先下载dom4j包,dom4j官方网站在 http://www.dom4j.org/目前最新dom4j包下载地址:http://nchc.dl.sourceforge.net/sourceforge/dom4j/dom4j-1.6.1.zip
解开后有两个包,仅操作XML文档的话把dom4j-1.6.1.jar加入工程就可以了,如果需要使用XPath的话还需要
- 简单HBase笔记
chenchao051
hbase
一、Client-side write buffer 客户端缓存请求 描述:可以缓存客户端的请求,以此来减少RPC的次数,但是缓存只是被存在一个ArrayList中,所以多线程访问时不安全的。 可以使用getWriteBuffer()方法来取得客户端缓存中的数据。 默认关闭。 二、Scan的Caching 描述: next( )方法请求一行就要使用一次RPC,即使
- mysqldump导出时出现when doing LOCK TABLES
daizj
mysqlmysqdump导数据
执行 mysqldump -uxxx -pxxx -hxxx -Pxxxx database tablename > tablename.sql
导出表时,会报
mysqldump: Got error: 1044: Access denied for user 'xxx'@'xxx' to database 'xxx' when doing LOCK TABLES
解决
- CSS渲染原理
dcj3sjt126com
Web
从事Web前端开发的人都与CSS打交道很多,有的人也许不知道css是怎么去工作的,写出来的css浏览器是怎么样去解析的呢?当这个成为我们提高css水平的一个瓶颈时,是否应该多了解一下呢?
一、浏览器的发展与CSS
- 《阿甘正传》台词
dcj3sjt126com
Part Ⅰ:
《阿甘正传》Forrest Gump经典中英文对白
Forrest: Hello! My names Forrest. Forrest Gump. You wanna Chocolate? I could eat about a million and a half othese. My momma always said life was like a box ochocol
- Java处理JSON
dyy_gusi
json
Json在数据传输中很好用,原因是JSON 比 XML 更小、更快,更易解析。
在Java程序中,如何使用处理JSON,现在有很多工具可以处理,比较流行常用的是google的gson和alibaba的fastjson,具体使用如下:
1、读取json然后处理
class ReadJSON
{
public static void main(String[] args)
- win7下nginx和php的配置
geeksun
nginx
1. 安装包准备
nginx : 从nginx.org下载nginx-1.8.0.zip
php: 从php.net下载php-5.6.10-Win32-VC11-x64.zip, php是免安装文件。
RunHiddenConsole: 用于隐藏命令行窗口
2. 配置
# java用8080端口做应用服务器,nginx反向代理到这个端口即可
p
- 基于2.8版本redis配置文件中文解释
hongtoushizi
redis
转载自: http://wangwei007.blog.51cto.com/68019/1548167
在Redis中直接启动redis-server服务时, 采用的是默认的配置文件。采用redis-server xxx.conf 这样的方式可以按照指定的配置文件来运行Redis服务。下面是Redis2.8.9的配置文
- 第五章 常用Lua开发库3-模板渲染
jinnianshilongnian
nginxlua
动态web网页开发是Web开发中一个常见的场景,比如像京东商品详情页,其页面逻辑是非常复杂的,需要使用模板技术来实现。而Lua中也有许多模板引擎,如目前我在使用的lua-resty-template,可以渲染很复杂的页面,借助LuaJIT其性能也是可以接受的。
如果学习过JavaEE中的servlet和JSP的话,应该知道JSP模板最终会被翻译成Servlet来执行;而lua-r
- JZSearch大数据搜索引擎
颠覆者
JavaScript
系统简介:
大数据的特点有四个层面:第一,数据体量巨大。从TB级别,跃升到PB级别;第二,数据类型繁多。网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三,价值密度低。以视频为例,连续不间断监控过程中,可能有用的数据仅仅有一两秒。第四,处理速度快。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。业界将其归纳为4个“V”——Volume,Variety,Value,Velocity。大数据搜索引
- 10招让你成为杰出的Java程序员
pda158
java编程框架
如果你是一个热衷于技术的
Java 程序员, 那么下面的 10 个要点可以让你在众多 Java 开发人员中脱颖而出。
1. 拥有扎实的基础和深刻理解 OO 原则 对于 Java 程序员,深刻理解 Object Oriented Programming(面向对象编程)这一概念是必须的。没有 OOPS 的坚实基础,就领会不了像 Java 这些面向对象编程语言
- tomcat之oracle连接池配置
小网客
oracle
tomcat版本7.0
配置oracle连接池方式:
修改tomcat的server.xml配置文件:
<GlobalNamingResources>
<Resource name="utermdatasource" auth="Container"
type="javax.sql.DataSou
- Oracle 分页算法汇总
vipbooks
oraclesql算法.net
这是我找到的一些关于Oracle分页的算法,大家那里还有没有其他好的算法没?我们大家一起分享一下!
-- Oracle 分页算法一
select * from (
select page.*,rownum rn from (select * from help) page
-- 20 = (currentPag