心心喵
心心喵

[论文笔记] PAI-Megatron 1、Qwen continuing pretrain(CT)千问预训练

通义千问开源模型在PAI灵骏的最佳实践 - 知乎

https://github.com/alibaba/Pai-Megatron-Patch/blob/main/examples/megatron.md

背景：

        目标：使用qwen基座来做CT。

        数据情况：预训练数据已经用qwen-tokenizer分过词。所以不需要准备数据。如果需没有数据，也可以从Pai-Megatron上拉数据。

Megatron训练流程：

      Pai-Megatron-Patch 克隆Pai-Megatron-Patch源代码并拷贝到工作目录/mnt/workspace/下。

# 开源网站获取训练代码
git clone --recurse-submodules https://github.com/alibaba/Pai-Megatron-Patch.git
# wget获取训练代码
https://atp-mode

你可能感兴趣的:(论文笔记,论文阅读)

  • 【论文阅读】MMedPO： 用临床感知多模态偏好优化调整医学视觉语言模型 勤奋的小笼包 论文阅读语言模型人工智能自然语言处理chatgpt
    MMedPO：用临床感知多模态偏好优化调整医学视觉语言模型1.背景2.核心问题：3.方法：3.实验结果与优势4.技术贡献与意义5.结论MMedPO:AligningMedicalVision-LanguageModelswithClinical-AwareMultimodalPreferenceOptimizationMMedPO：用临床感知多模态偏好优化调整医学视觉语言模型gitgub:地址1.
  • 论文笔记-Contrastive Learning for Unpaired Image-to-Image Translation kingsleyluoxin 计算机视觉论文笔记深度学习python计算机视觉机器学习人工智能深度学习
    论文信息标题：ContrastiveLearningforUnpairedImage-to-ImageTranslation作者：TaesungPark,AlexeiA.Efros,RichardZhang,Jun-YanZhu机构：UniversityofCalifornia,Berkeley;AdobeResearch代码链接https://github.com/taesungp/contra
  • 论文阅读：Deep Stacked Hierarchical Multi-patch Network for Image Deblurring 行走的歌 文献阅读图像处理计算机视觉机器学习深度学习图像去雨图像处理
    这是一篇去模糊的文章，后来发现直接套用不合适，无法获取到相应的特征，遂作罢，简单记录一下。2019CVPR：DMPHN这篇文章是2019CVPR的一篇去模糊方向的文章，师兄分享的时候看了一下，后来也发现这个网络结构在很多workshop以及文章中都见过。文章：ArXiv代码：Github在去模糊领域，目前的多尺度和尺度循环模型存在一些问题：1)由粗到细方案中的去卷积/上采样操作导致运行时间昂贵;2
  • 论文笔记：Deep Algorithm Unrolling for Blind Image Deblurring 爱学习的小菜鸡 论文笔记去模糊图像处理神经网络
    这是一篇CVPR2020的去模糊论文，主要是通过传统与深度相结合，将迭代次数变成神经网络的层数，使网络结构的网络结构更加具有解释性。主要贡献：DeepUnrollingforBlindImageDeblurring(DUBLID)：提出一种可解释的神经网络结构叫做DUBLID，首先提出一种迭代算法，该算法被认为是梯度域中传统的广义全变分正则方法(generalizedTV-regularizeda
  • A survey on instance segmentation: state of the art——论文笔记 栀子清茶 1024程序员节论文阅读计算机视觉人工智能笔记学习
    摘要这篇论文综述了实例分割的研究进展，定义其为同时解决对象检测和语义分割的问题。论文讨论了实例分割的背景、面临的挑战、技术演变、常用数据集，并总结了相关领域的最新成果和未来研究方向。实例分割的发展从粗略的对象分类逐步演变为更精细的像素级别推理，广泛应用于自动驾驶、机器人等领域。论文为研究人员提供了对实例分割领域的全面了解和有价值的参考。一、简介第一部分“简介”主要介绍了实例分割的背景、定义和挑战。
  • 【论文阅读方法】沐神课程：如何读论文 晴空对晚照 论文阅读论文阅读
    一篇论文的一般结构titleabstractintroductionmethodexperienceconclusion三明治论文阅读法第一遍：海选title+abstract+conclusion——确定要不要读第二遍：精读对整个文章过一遍，知道每一块在做什么可以从标题开始读到最后，注意不用咬文嚼字，不要太细节，公式、证明等很细节的部分可以忽略掉重点弄清楚每一个图表，算法在做什么，x轴y轴每一个
  • 论文阅读笔记——QLORA: Efficient Finetuning of Quantized LLMs 寻丶幽风 论文阅读笔记论文阅读笔记人工智能深度学习语言模型
    QLoRA论文4-bit标准浮点数量化常见的量化技术是最大绝对值量化：XInt8=round(127absmax(XFP32)XFP32)=round(cFP32,XFP32)式(1)X^{Int8}=round(\frac{127}{absmax(X^{FP32})}X^{FP32})=round(c^{FP32},X^{FP32})\qquad\qquad\text{式(1)}XInt8=ro
  • 论文阅读：Personalized Purchase Prediction of Market with Wasserstein-Based Sequence Matching Narcissus`小暮 一步步来学大数据推荐系统
    PersonalizedPurchasePredictionofMarketwithWasserstein-BasedSequenceMatching概述问题背景及陈述预测算法步骤一：itemembeddings步骤二：计算wassersteinDistance步骤三：Wasserstein-BasedDynamicTimeWarping预测实验评价标准数据集对比的baseline结论市场篮子的应
  • 论文阅读笔记：Graph Matching Networks for Learning the Similarity of Graph Structured Objects 游离态GLZ不可能是金融技术宅 知识图谱机器学习深度学习人工智能
    论文做的是用于图匹配的神经网络研究，作者做出了两点贡献:证明GNN可以经过训练，产生嵌入graph-leve的向量可以用于相似性计算。作者提出了一种新的基于注意力的跨图匹配机制GMN(cross-graphattention-basedmatchingmechanism)，来计算出一对图之间的相似度评分。（核心创新点）论文证明了该模型在不同领域的有效性，包括具有挑战性的基于控制流图(control
  • 论文阅读 EEG-TCNet Plan-C- 论文阅读
    EEG-TCNet:AnAccurateTemporalConvolutionalNetworkforEmbeddedMotor-ImageryBrain–MachineInterfaces1.Intrduction本文提出了一种新颖的时间卷积网络（TCN），在需要很少的可训练参数的情况下实现了出色的精度。EG-TCNET成功地推广了单个数据集，通过0.25的元效应优于MOABB的当前最新技术水平
  • 论文阅读《Semantic Stereo Matching with Pyramid Cost Volumes》 cunese0088 深度学习
    SSPCV-Net（语义立体匹配网络）目的：进一步捕捉视差的细节主要模块：数据集：SceneFlow,KITTI2012,KITTI2015,Cityscape(比较泛化能力)-------------------------------------------------------------------------------------------------------Concatevo
  • 论文阅读笔记——π0: A Vision-Language-Action Flow Model for General Robot Control 寻丶幽风 论文阅读笔记论文阅读笔记人工智能机器人语言模型
    π0论文π0π_0π0是基于预训练的VLM模型增加了actionexpert，并结合了flowmatching方法训练的自回归模型，能够直接输出模型的actionchunk（50）。π0采用FlowMatching技术来建模连续动作的分布，这一创新使模型能够精确控制高频率的灵巧操作任务，同时具备处理多模态数据的能力。架构受到Transfusion的启发：通过单一Transformer处理多目标任务
  • 【论文阅读】Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision（2021） Bosenya12 论文阅读
    摘要State-of-the-art（最先进的）computervisionsystems（计算机视觉系统）aretrainedtopredictafixedsetofpredeterminedobjectcategories（被训练来预测一组固定的预定对象类别）.Thisrestrictedformofsupervision（受限制的监督形式）limitstheirgenerality（通用性）
  • InternVL：论文阅读 -- 多模态大模型(视觉语言模型) XiaoJ1234567 LLM论文阅读语言模型人工智能多模态大模型internVL
    更多内容：XiaoJ的知识星球文章目录InternVL:扩展视觉基础模型与通用视觉语言任务对齐1.概述2.InternVL整体架构1）大型视觉编码器：InternViT-6B2）语言中间件：QLLaMA。3）训练策略（1）第一阶段：视觉-语言对比训练（2）第二阶段：视觉语言生成训练（3）第三阶段：监督微调（SFT）3.InternVL应用1）对于视觉感知任务2）对于对比任务3）对于生成任务4）对于
  • 论文阅读-秦汉时期北方边疆组织的空间互动模式与直道的定位（中国） MilkLeong 论文阅读空间计算
    论文英文题目：AspatialinteractionmodelofQin-HanDynastyorganisationonthenorthernfrontierandthelocationoftheZhidaohighway(China)发表于：journalofarchaeologicalscience，影响因子：3.030论文主要是使用空间互动模型来对秦汉时期的北方边疆直道进行定位和重建。分析
  • AIGC视频生成模型：ByteDance的PixelDance模型 好评笔记 AIGC音视频机器学习人工智能深度学习计算机视觉transformer
    大家好，这里是好评笔记，公主号：Goodnote，专栏文章私信限时Free。本文详细介绍ByteDance的视频生成模型PixelDance，论文于2023年11月发布，模型上线于2024年9月，同时期上线的模型还有Seaweed（论文未发布）。热门专栏机器学习机器学习笔记合集深度学习深度学习笔记合集优质专栏回顾：机器学习笔记深度学习笔记多模态论文笔记AIGC—图像文章目录热门专栏机器学习深度学习
  • LLM论文笔记 20: How to think step-by-step: A mechanistic understanding of chain-of-thought reasoning Zhouqi_Hua 大模型论文阅读人工智能chatgpt论文阅读机器学习深度学习语言模型
    Arxiv日期：2024.5.16机构：IIT关键词CoT本质LLM推理本质核心结论1.CoT推理的功能组件尽管不同阶段的推理任务具有不同的推理需求，模型内部的功能组件几乎是相同的（共享而非独享）不同的神经算法实际上是由类似归纳头（inductionheads）等机制组合而成2.注意力机制中的信息流动attentionheads在不同的模型层之间传递信息，特别是当它们涉及到本体论相关（ontolo
  • 论文阅读笔记——Learning Fine-Grained Bimanual Manipulation with Low-Cost Hardware 寻丶幽风 论文阅读笔记论文阅读笔记人工智能深度学习机器人
    ALOHA论文ALOHA解决了策略中的错误可能随时间累积，且人类演示可能是非平稳的，提出了ACT（ActionChunkingwithTransformers）方法。ActionChunking模仿学习中，compoundingerror是致使任务失败的主要原因。具体来说，当智能体（agent）在测试时遇到训练集中未见过的情况时，可能会产生预测误差。这些误差会逐步累积，导致智能体进入未知状态，最终
  • [论文笔记] LLaMA3.1与Qwen2与Apple 技术报告中预训练方案对比 心心喵 论文笔记论文阅读深度学习人工智能
    https://arxiv.org/pdf/2407.21075https://arxiv.org/pdf/2407.10671https://arxiv.org/pdf/2407.21783LLaMA3.1LLaMA3.1技术报告：https://ai.meta.com/blog/meta-llama-3-1/
  • 【论文阅读】LayoutPrompter: Awaken the Design Ability of Large Language Models 进击的乔洋 论文阅读语言模型人工智能
    LayoutPrompter:AwakentheDesignAbilityofLargeLanguageModelsabstract条件图形布局生成是一种自动将用户约束映射为高质量布局的技术，目前受到了广泛关注。尽管最近的工作取得了很好的性能，但缺乏通用性和数据效率阻碍了它们的实际应用。本文提出Layout-Prompter，利用大型语言模型(llm)通过上下文学习来解决上述问题。LayoutPr
  • 论文阅读方法 某风吾起 work哲学与人生论文阅读
    文章目录步骤一：对论文进行自我判断阅读题目和关键词。阅读摘要阅读总结要点步骤二：阅读文章阅读图表和图表的注释阅读引言阅读实验部分阅读结果和作者对结果的讨论（创新点）要点步骤三：精度论文回答问题1回答问题2回答问题3要点步骤一：对论文进行自我判断阅读题目和关键词。观察这些关键词是否与你的研究的内容有关。如果不相干，可以随时停止，换篇文章看。阅读摘要摘要一般包含了整篇文章的主要内容，是非常非常重要的部
  • LLM时代的小模型思考：《What is the Role of Small Models in the LLM Era: A Survey》论文笔记 FrancisQiu learningnlppaperreading论文阅读
    论文：WhatistheRoleofSmallModelsintheLLMEra:ASurvey作者：LihuChenetal.单位：ImperialCollegeLondonAbstract问题：扩大模型大小会导致计算成本和能耗呈指数级增长，这使得这些模型对于学术研究人员和资源有限的企业来说不切实际小型模型（SMs）经常用于实际环境中，引发了关于小模型在LLM时代的作用的重要问题，且关注有限方法
  • 论文阅读：Recipe for a General, Powerful, Scalable Graph Transformer 不会&编程 图神经网络论文阅读论文阅读transformer深度学习图神经网络人工智能
    RecipeforaGeneral,Powerful,ScalableGraphTransformer论文和代码地址1介绍与贡献2GPS模型2.1模型框架图2.2PE和SE2.3GPSlayer:一种MPNN+Transformer的混合模型GraphTransformer)论文和代码地址论文地址：https://arxiv.org/pdf/2205.12454v4代码地址：https://git
  • 【论文笔记】3DGS压缩相关工作2篇 AndrewHZ 深度学习新浪潮论文阅读3DGS计算机图形学算法三维高斯飞溅压缩方法
    1.背景介绍：NVS神经辐射场（NeRFs）引入了一种基于多层感知机（MLP）的新型隐式场景表示方法，它将体密度编码作为几何形状和方向辐射的代理量。渲染通过光线行进的方式来执行。这一解决方案为新视图合成（NVS）带来了前所未有的视觉质量，但代价是训练多层感知机的优化过程极为耗时，且渲染速度很慢。有几种方法加速了训练和渲染过程，通常是利用空间数据结构或者像哈希这样的编码方式，不过牺牲了视觉质量。近期
  • Self-Attentive Sequential Recommendation论文阅读笔记 调包调参侠 推荐系统学习深度学习机器学习神经网络算法
    SASRec论文阅读笔记论文标题：Self-AttentiveSequentialRecommendation发表于：2018ICDM作者：Wang-ChengKang,JulianMcAuley论文代码：https://github.com/pmixer/SASRec.pytorch论文地址：https://arxiv.org/pdf/1808.09781v1.pdf摘要顺序动态是许多现代推荐系
  • Angular Superresolution of Real Aperture Radar for Target Scale Measurement 论文阅读 青铜锁00 论文阅读Radar论文阅读
    AngularSuperresolutionofRealApertureRadarforTargetScaleMeasurement1.研究目标与实际意义1.1研究目标1.2实际意义2.创新方法与模型设计2.1广义混合正则化（GHR）框架核心公式与传统方法对比2.2自适应迭代重加权（AIR）求解器算法设计复杂度分析3.实验设计与结果验证3.1仿真实验实验设置关键结果3.2实际数据验证4.未来研究方
  • Angular Superresolution of Real Aperture Radar Using Online Detect-Before-Reconstruct Framework 论文阅读 青铜锁00 论文阅读Radar论文阅读
    AngularSuperresolutionofRealApertureRadarUsingOnlineDetect-Before-ReconstructFramework1.论文的研究目标与实际问题意义1.1研究目标1.2实际问题与产业意义2.论文的创新方法、模型与公式分析（重点）2.1核心创新点2.2关键公式与模型2.2.1信号模型2.2.2稀疏正则化优化问题2.2.3坐标循环最小化2.2.4
  • 论文阅读笔记2 sixfrogs 论文阅读笔记论文阅读cnn
    OptimizingMemoryEfficiencyforDeepConvolutionalNeuralNetworksonGPUs1论文简介作者研究了CNN各层的访存效率，并揭示了数据结构和访存模式对CNN的性能影响。并提出了优化方法。2方法介绍2.1Benchmarks数据集：MNIST，CIFAR，ImageNetCNN：AlexNet，ZFNet，VGG2.2实验设置CPU：IntelXe
  • [论文阅读]DAMO-YOLO——实时目标检测设计报告 一朵小红花HH 知识蒸馏目标检测YOLO目标检测目标跟踪论文阅读人工智能
    DAMO-YOLODAMO-YOLO:AReportonReal-TimeObjectDetectionDesign实时目标检测设计报告论文网址：DAMO-YOLO简读论文这篇论文介绍了一个名为DAMO-YOLO的新型目标检测方法,相比YOLO系列的其他方法有着更好的性能。该方法的优势来自于几项新技术:使用了MAE-NAS作为骨干网络,可以自动搜索出不同延迟预算下的优化网络结构。MAE-NAS被称
  • 大模型隐空间推理论文阅读笔记 猴猴猪猪 AIGCpython实验记录人工智能深度学习
    文章目录TrainingLargeLanguageModelstoReasoninaContinuousLatentSpace一.简介1.1摘要1.2引言TrainingLargeLanguageModelstoReasoninaContinuousLatentSpace一.简介机构：Meta代码：任务:特点:方法:1.1摘要现状：大语言模型往往局限在“languagespace"进行推理，在解决
  • Java序列化进阶篇 g21121 java序列化
            1.transient         类一旦实现了Serializable 接口即被声明为可序列化，然而某些情况下并不是所有的属性都需要序列化，想要人为的去阻止这些属性被序列化，就需要用到transient 关键字。
  • escape()、encodeURI()、encodeURIComponent()区别详解 aigo JavaScriptWeb
    原文：http://blog.sina.com.cn/s/blog_4586764e0101khi0.html   JavaScript中有三个可以对字符串编码的函数，分别是： escape,encodeURI,encodeURIComponent，相应3个解码函数：,decodeURI,decodeURIComponent 。 下面简单介绍一下它们的区别 1 escape()函
  • ArcgisEngine实现对地图的放大、缩小和平移 Cb123456 添加矢量数据对地图的放大、缩小和平移Engine
    ArcgisEngine实现对地图的放大、缩小和平移:  个人觉得是平移，不过网上的都是漫游，通俗的说就是把一个地图对象从一边拉到另一边而已。就看人说话吧.  具体实现: 一、引入命名空间    using ESRI.ArcGIS.Geometry;    using ESRI.ArcGIS.Controls; 二、代码实现.
  • Java集合框架概述 天子之骄 Java集合框架概述
       集合框架 集合框架可以理解为一个容器，该容器主要指映射(map)、集合(set)、数组(array)和列表(list)等抽象数据结构。 从本质上来说，Java集合框架的主要组成是用来操作对象的接口。不同接口描述不同的数据类型。   简单介绍：   Collection接口是最基本的接口，它定义了List和Set，List又定义了LinkLi
  • 旗正4.0页面跳转传值问题 何必如此 javajsp
    跳转和成功提示 a)        成功字段非空forward 成功字段非空forward，不会弹出成功字段，为jsp转发，页面能超链接传值,传输变量时需要拼接。接拼接方式list.jsp?test="+strweightUnit+"或list.jsp?test="+weightUnit+&qu
  • 全网唯一:移动互联网服务器端开发课程 cocos2d-x小菜 web开发移动开发移动端开发移动互联程序员
        移动互联网时代来了！     App市场爆发式增长为Web开发程序员带来新一轮机遇，近两年新增创业者，几乎全部选择了移动互联网项目！传统互联网企业中超过98%的门户网站已经或者正在从单一的网站入口转向PC、手机、Pad、智能电视等多端全平台兼容体系。据统计，AppStore中超过85%的App项目都选择了PHP作为后端程
  • Log4J通用配置|注意问题 笔记 7454103 DAOapachetomcatlog4jWeb
    关于日志的等级 那些去 百度就知道了！ 这几天 要搭个新框架  配置了 日志 记下来 ！做个备忘！ #这里定义能显示到的最低级别,若定义到INFO级别,则看不到DEBUG级别的信息了~! log4j.rootLogger=INFO,allLog # DAO层 log记录到dao.log 控制台 和 总日志文件 log4j.logger.DAO=INFO,dao,C
  • SQLServer TCP/IP 连接失败问题 ---SQL Server Configuration Manager darkranger sqlcwindowsSQL ServerXP
    当你安装完之后,连接数据库的时候可能会发现你的TCP/IP 没有启动.. 发现需要启动客户端协议 : TCP/IP  需要打开 SQL Server Configuration Manager... 却发现无法打开 SQL Server Configuration Manager..?? 解决方法:  C:\WINDOWS\system32目录搜索framedyn.
  • [置顶] 做有中国特色的程序员 aijuans 程序员
    从出版业说起 网络作品排到靠前的，都不会太难看，一般人不爱看某部作品也是因为不喜欢这个类型，而此人也不会全不喜欢这些网络作品。究其原因，是因为网络作品都是让人先白看的，看的好了才出了头。而纸质作品就不一定了，排行榜靠前的，有好作品，也有垃圾。 许多大牛都是写了博客，后来出了书。这些书也都不次，可能有人让为不好，是因为技术书不像小说，小说在读故事，技术书是在学知识或温习知识，有些技术书读得可
  • document.domain 跨域问题 avords document
    document.domain用来得到当前网页的域名。比如在地址栏里输入：javascript:alert(document.domain); //www.315ta.com我们也可以给document.domain属性赋值，不过是有限制的，你只能赋成当前的域名或者基础域名。比如：javascript:alert(document.domain = "315ta.com");
  • 关于管理软件的一些思考 houxinyou 管理
    工作好多看年了,一直在做管理软件,不知道是我最开始做的时候产生了一些惯性的思维,还是现在接触的管理软件水平有所下降.换过好多年公司,越来越感觉现在的管理软件做的越来越乱. 在我看来,管理软件不论是以前的结构化编程,还是现在的面向对象编程,不管是CS模式,还是BS模式.模块的划分是很重要的.当然,模块的划分有很多种方式.我只是以我自己的划分方式来说一下. 做为管理软件,就像现在讲究MVC这
  • NoSQL数据库之Redis数据库管理(String类型和hash类型) bijian1013 redis数据库NoSQL
    一.Redis的数据类型 1.String类型及操作         String是最简单的类型，一个key对应一个value，string类型是二进制安全的。Redis的string可以包含任何数据，比如jpg图片或者序列化的对象。         Set方法：设置key对应的值为string类型的value
  • Tomcat 一些技巧 征客丶 javatomcatdos
    以下操作都是在windows 环境下 一、Tomcat 启动时配置 JAVA_HOME 在 tomcat 安装目录，bin 文件夹下的 catalina.bat 或 setclasspath.bat 中添加 set JAVA_HOME=JAVA 安装目录 set JRE_HOME=JAVA 安装目录/jre 即可； 二、查看Tomcat 版本 在 tomcat 安装目
  • 【Spark七十二】Spark的日志配置 bit1129 spark
    在测试Spark Streaming时，大量的日志显示到控制台，影响了Spark Streaming程序代码的输出结果的查看(代码中通过println将输出打印到控制台上)，可以通过修改Spark的日志配置的方式，不让Spark Streaming把它的日志显示在console   在Spark的conf目录下，把log4j.properties.template修改为log4j.p
  • Haskell版冒泡排序 bookjovi 冒泡排序haskell
    面试的时候问的比较多的算法题要么是binary search，要么是冒泡排序，真的不想用写C写冒泡排序了，贴上个Haskell版的，思维简单，代码简单，下次谁要是再要我用C写冒泡排序，直接上个haskell版的，让他自己去理解吧。     sort [] = [] sort [x] = [x] sort (x:x1:xs) | x>x1 = x1:so
  • java 路径 配置文件读取 bro_feng java
    这几天做一个项目，关于路径做如下笔记，有需要供参考。 取工程内的文件，一般都要用相对路径，这个自然不用多说。 在src统计目录建配置文件目录res,在res中放入配置文件。 读取文件使用方式： 1. MyTest.class.getResourceAsStream("/res/xx.properties") 2. properties.load(MyTest.
  • 读《研磨设计模式》-代码笔记-简单工厂模式 bylijinnan java设计模式
    声明： 本文只为方便我个人查阅和理解，详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/ package design.pattern; /* * 个人理解：简单工厂模式就是IOC; * 客户端要用到某一对象，本来是由客户创建的，现在改成由工厂创建，客户直接取就好了 */ interface IProduct {
  • SVN与JIRA的关联 chenyu19891124 SVN
    SVN与JIRA的关联一直都没能装成功，今天凝聚心思花了一天时间整合好了。下面是自己整理的步骤： 一、搭建好SVN环境，尤其是要把SVN的服务注册成系统服务 二、装好JIRA，自己用是jira-4.3.4破解版 三、下载SVN与JIRA的插件并解压，然后拷贝插件包下lib包里的三个jar，放到Atlassian\JIRA 4.3.4\atlassian-jira\WEB-INF\lib下，再
  • JWFDv0.96 最新设计思路 comsci 数据结构算法工作企业应用公告
                       随着工作流技术的发展，工作流产品的应用范围也不断的在扩展，开始进入了像金融行业(我已经看到国有四大商业银行的工作流产品招标公告了)，实时生产控制和其它比较重要的工程领域，而
  • vi 保存复制内容格式粘贴 daizj vi粘贴复制保存原格式不变形
        vi是linux中非常好用的文本编辑工具，功能强大无比，但对于复制带有缩进格式的内容时，粘贴的时候内容错位很严重，不会按照复制时的格式排版，vi能不能在粘贴时，按复制进的格式进行粘贴呢？ 答案是肯定的，vi有一个很强大的命令可以实现此功能 。     在命令模式输入:set paste，则进入paste模式，这样再进行粘贴时
  • shell脚本运行时报错误：/bin/bash^M: bad interpreter 的解决办法 dongwei_6688 shell脚本
    出现原因：windows上写的脚本，直接拷贝到linux系统上运行由于格式不兼容导致 解决办法： 1. 比如文件名为myshell.sh，vim myshell.sh 2. 执行vim中的命令 : set ff?查看文件格式，如果显示fileformat=dos，证明文件格式有问题 3. 执行vim中的命令 :set fileformat=unix 将文件格式改过来就可以了，然后:w
  • 高一上学期难记忆单词 dcj3sjt126com wordenglish
    honest 诚实的；正直的 argue 争论 classical 古典的 hammer 锤子 share  分享；共有 sorrow 悲哀；悲痛 adventure 冒险 error 错误；差错 closet 壁橱；储藏室 pronounce 发音；宣告 repeat 重做；重复 majority 大多数；大半   native 本国的，本地的，本国
  • hibernate查询返回DTO对象，DTO封装了多个pojo对象的属性 frankco POJOhibernate查询DTO
          DTO-数据传输对象；pojo-最纯粹的java对象与数据库中的表一一对应。       简单讲：DTO起到业务数据的传递作用，pojo则与持久层数据库打交道。         有时候我们需要查询返回DTO对象，因为DTO
  • Partition List hcx2013 partition
    Given a linked list and a value x, partition it such that all nodes less than x come before nodes greater than or equal to x. You should preserve the original relative order of th
  • Spring MVC测试框架详解——客户端测试 jinnianshilongnian
    上一篇《Spring MVC测试框架详解——服务端测试》已经介绍了服务端测试，接下来再看看如果测试Rest客户端，对于客户端测试以前经常使用的方法是启动一个内嵌的jetty/tomcat容器，然后发送真实的请求到相应的控制器；这种方式的缺点就是速度慢；自Spring 3.2开始提供了对RestTemplate的模拟服务器测试方式，也就是说使用RestTemplate测试时无须启动服务器，而是模拟一
  • 关于推荐个人观点 liyonghui160com 推荐系统关于推荐个人观点
        回想起来，我也做推荐了3年多了，最近公司做了调整招聘了很多算法工程师，以为需要多么高大上的算法才能搭建起来的，从实践中走过来，我只想说【不是这样的】     第一次接触推荐系统是在四年前入职的时候，那时候，机器学习和大数据都是没有的概念，什么大数据处理开源软件根本不存在，我们用多台计算机web程序记录用户行为，用.net的w
  • 不间断旋转的动画 pangyulei 动画
    CABasicAnimation* rotationAnimation; rotationAnimation = [CABasicAnimation animationWithKeyPath:@"transform.rotation.z"]; rotationAnimation.toValue = [NSNumber numberWithFloat: M
  • 自定义annotation sha1064616837 javaenumannotationreflect
    对象有的属性在页面上可编辑，有的属性在页面只可读，以前都是我们在页面上写死的，时间一久有时候会混乱，此处通过自定义annotation在类属性中定义。越来越发现Java的Annotation真心很强大，可以帮我们省去很多代码，让代码看上去简洁。 下面这个例子 主要用到了 1.自定义annotation：@interface，以及几个配合着自定义注解使用的几个注解 2.简单的反射 3.枚举
  • Spring 源码 up2pu spring
    1.Spring源代码 https://github.com/SpringSource/spring-framework/branches/3.2.x 注：兼容svn检出 2.运行脚本 import-into-eclipse.bat 注：需要设置JAVA_HOME为jdk 1.7 build.gradle compileJava { sourceCompatibilit
  • 利用word分词来计算文本相似度 yangshangchuan wordword分词文本相似度余弦相似度简单共有词
    word分词提供了多种文本相似度计算方式： 方式一：余弦相似度，通过计算两个向量的夹角余弦值来评估他们的相似度 实现类：org.apdplat.word.analysis.CosineTextSimilarity 用法如下： String text1 = "我爱购物"; String text2 = "我爱读书"; String text3 =
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他