LLM设计原理学习笔记

一文读懂自动编码器：类型、原理与应用人工智能
一文读懂自动编码器：类型、原理与应用近日热文：全网最全的神经网络数学原理（代码和公式）直观解释欢迎关注知乎和公众号的专栏内容LLM架构专栏知乎LLM专栏知乎【柏企】公众号【柏企科技说】【柏企阅文】目录自动编码器稀疏自动编码器K稀疏自动编码器收缩式自动编码器卷积自动编码器SequencetoSequence自动编码器降噪自动编码器变分自动编码器遮罩自动编码器自动编码器自动编码器是一种用于无监督学习和
️ 在 Windows WSL 上部署 Ollama 和大语言模型的完整指南20241206 Narutolxy 技术干货分享智浪初航 windows 语言模型人工智能
️在WindowsWSL上部署Ollama和大语言模型的完整指南引言随着大语言模型（LLM）和人工智能的飞速发展，越来越多的开发者尝试在本地环境中部署大模型进行实验。然而，由于资源需求高、网络限制多以及工具复杂性，部署过程常常充满挑战。本指南基于实际经验，详细讲解如何在WindowsWSL（WindowsSubsystemforLinux）上部署Ollama和大语言模型，同时解决端口转发等常见痛点
深度学习：基于MindNLP的RAG应用开发 Landy_Jay 深度学习人工智能
什么是RAG？RAG（Retrieval-AugmentedGeneration，检索增强生成）是一种结合检索（Retrieval）和生成（Generation）的技术，旨在提升大语言模型（LLM）生成内容的准确性、相关性和时效性。基本思想：通过外部知识库动态检索与用户查询相关的信息，并将检索结果作为上下文输入生成模型，辅助生成更可靠的回答。与传统LLM的区别：传统LLM仅依赖预训练参数中的静态知
大型语言模型（LLM）压缩技术：如何让庞然大物更轻巧？空间机器人 LLM语言模型学习笔记语言模型人工智能自然语言处理
大型语言模型（LLM）压缩技术：如何让庞然大物更轻巧？随着大模型在各个领域的广泛应用，我们面临的一个核心问题是——如何让这些庞大的模型在硬件资源有限的环境下运行？这就需要我们运用一系列的技术来“压缩”这些模型，使其在保持精度的同时，能够适应不同的硬件设备。那么，LLM压缩到底是如何实现的呢？让我们从几个关键技术开始讲解：剪枝（Pruning）、知识蒸馏（KnowledgeDistillation）
M-Ped: Multi-Prompt Ensemble Decoding for Large Language Models UnknownBody LLM Daily LLM Prompt prompt 语言模型人工智能
本文是LLM系列文章，针对《M-Ped:Multi-PromptEnsembleDecodingforLargeLanguageModels》的翻译。M-Ped：大型语言模型的多提示集成解码摘要1引言2方法3实验4研究5相关工作6结论摘要随着大型语言模型（LLMs）在自然语言处理（NLP）领域的广泛应用，提高其性能已成为研究热点。本文提出了一种新的多提示集成解码方法，旨在通过利用多个提示的结果聚合
SlimGPT: Layer-wise Structured Pruning for Large Language Models UnknownBody LLM Daily LLM Pruning 剪枝语言模型人工智能
本文是LLM系列文章，针对《SlimGPT:Layer-wiseStructuredPruningforLargeLanguageModels》的翻译。SlimGPT：大型语言模型的分层结构化修剪摘要1引言2相关工作3前言4方法5实验6结论摘要大型语言模型（LLM）因其在各个领域的卓越能力而受到广泛关注，其巨大的参数规模为实际部署带来了挑战。结构化修剪是一种平衡模型性能和效率的有效方法，但在计算资
使用Colpali架构掌握多模态RAG技术大模型之路 RAG RAG 多模态多模态RAG 检索增强生成 LLM
传统的LLM面临着“幻觉”问题，即它们可能生成听起来合理但实际上错误或未经证实的信息。为了解决这个问题，检索增强生成（RAG）模型应运而生。RAG（语义缓存：提升RAG性能的关键策略）通过将LLM的生成能力与外部知识检索系统相结合，实现了更准确、更可靠的输出。然而，传统的RAG主要局限于文本数据，无法充分利用多模态信息。为了应对这一挑战，多模态RAG应运而生，其中Colpali架构成为这一领域的佼
什么是MOE架构？哪些大模型使用了MOE？明哲AI AIGC 架构人工智能大模型 MOE
在人工智能快速发展的今天，大语言模型（LLM）的规模越来越大，参数量动辄上千亿甚至万亿。然而，更大的模型往往意味着更高的计算成本和更多的资源消耗。混合专家模型（MixtureofExperts，简称MoE）作为一种创新的架构设计，为解决这一难题提供了一个优雅的解决方案。什么是混合专家模型？想象一下，如果把一个大语言模型比作一所综合性大学，传统的模型就像是让所有教授（参数）都参与每一次教学活动。而M
NotebookLM：Google 最新 AI 笔记助理解析与实战应用赵大仁人工智能技术大语言模型深度学习人工智能语言模型自然语言处理机器学习笔记
NotebookLM：Google最新AI笔记助理解析与实战应用在AI驱动的生产力工具不断进化的今天，Google推出的NotebookLM（NotebookLanguageModel）成为了一款备受关注的智能笔记助理。它结合了Google的大语言模型（LLM）能力，帮助用户更高效地整理、理解和生成知识内容。本文将全面解析NotebookLM的技术原理、核心功能、应用场景，并提供实际使用指南，帮助
从零开始大模型开发与微调：汉字拼音数据集处理 AGI大模型与大数据研究院大数据AI人工智能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 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
从零开始大模型开发与微调：汉字拼音数据集处理1.背景介绍1.1问题的由来在人工智能领域，自然语言处理（NLP）是一项基础且重要的研究方向。随着深度学习技术的飞速发展，大规模语言模型（LargeLanguageModel，LLM）在NLP领域取得了显著的成果。然而，LLM的训练与微调过程往往需要海量的文本数据，而这些数据通常以自然语言形式存在，难以直接用于模型训练。因此，如何从自然语言数据中提取结构
AI大模型部署：Ollama与vLLM部署对比：哪个更合适？大模型部署 langchain 人工智能 docker llama LLM 程序员 Ollama
前言近年来，大语言模型（LLM）的应用日益广泛，而高效的部署方案至关重要。Ollama和vLLM作为两种流行的LLM部署工具，各有优劣。本文将深入比较Ollama和vLLM的部署方式，帮助选择最合适的方案。Ollama：简单易用的LLM部署工具Ollama以其简洁的安装和易于使用的特性而闻名。其官方文档清晰易懂，即使是新手也能快速上手。Ollama支持多种LLM模型，并提供便捷的命令行界面进行管理
本地部署LLM工具大比拼：谁才是你的智能之选？ Python_金钱豹 microsoft ocr 人工智能 cnn transformer 分类
在人工智能的浪潮中，本地部署LLM工具为我们开启了个性化智能交互的新大门。今天，就带大家深入对比几款热门的本地部署LLM工具：ollama、Llamafile、jan、LLaMa.cpp、GPT4All、LMStudio，从多个关键角度剖析它们的特点与优势，助你挑选出最契合自身需求的智能伙伴。一、安装使用便捷性大排名1.ollama：轻松上手的智能先锋ollama的安装便捷性堪称一流。只需一条简单
LLM - 大模型 ScallingLaws 的设计 100B 预训练方案(PLM) 教程(5) ManonLegrand 大模型 (LLM)人工智能 LLM ScalingLaws 100B 预训练 DeepNorm EGS
欢迎关注我的CSDN：https://spike.blog.csdn.net/本文地址：https://spike.blog.csdn.net/article/details/145356022免责声明：本文来源于个人知识与公开资料，仅用于学术交流，欢迎讨论，不支持转载。ScalingLaws(缩放法则)是大模型领域中，用于描述模型性能(Loss)与模型规模N、数据量D、计算资源C之间关系的经验规
微调特定于域的搜索的文本嵌入：附Python代码详解人工智能
微调特定于域的搜索的文本嵌入：附Python代码详解阅读时长：20分钟发布时间：2025-02-02近日热文：全网最全的神经网络数学原理（代码和公式）直观解释欢迎关注知乎和公众号的专栏内容LLM架构专栏知乎LLM专栏知乎【柏企】公众号【柏企科技说】【柏企阅文】嵌入模型将文本表示为具有语义意义的向量。尽管它们可以很容易地用于无数的用例（例如检索、分类），但通用嵌入模型在特定领域的任务上可能表现不佳。
AI大模型基于LLM的Agent架构图解 AI产品经理人工智能深度学习语言模型学习
Agent定义Agent是什么？Agent是一种能够自主决策、采取行动以达到某种目标的实体。AIAgent的确定义：基于人工智能（尤其是大模型）技术，能够感知和理解环境，并采取行动以完成目标的智能实体。Agent能干什么？AIAgent主要依托LLM模型和具体的业务场景来调用相应的工具来完成任务目标，智能化程度和行业贴合度会更明显。典型案例有什么？智能核保应用，如果解决方案搭载AIAgent能力，
什么是LLM？看这一篇就够了！ Python程序员罗宾人工智能语言模型 AIGC 自然语言处理
前言自从2022年12月ChatGPT横空面世以来，AI领域获得了十足的关注和资本，其实AI的概念在早些年也火过一波，本轮AI热潮相比于之前的AI，最大的区别在于：生成式。本文主要介绍大语言模型（LargeLanguageModel，简称LLM）。大语言模型介绍什么是大语言模型（LLM）通过海量文本训练的、能识别人类语言、执行语言类任务、拥有大量参数的模型，称之为大语言模型。GPT、LLaMA、M
【llm对话系统】大模型 Llama 源码分析之并行训练方案 kakaZhui llama 人工智能 AIGC chatgpt
1.引言训练大型语言模型(LLM)需要巨大的计算资源和内存。为了高效地训练这些模型，我们需要采用各种并行策略，将计算和数据分布到多个GPU或设备上。Llama作为当前最流行的开源大模型之一，其训练代码中采用了多种并行技术。本文将深入Llama的训练代码，分析其并行训练方案，主要关注参数并行和部分结构参数共享。2.并行训练策略概述常见的并行训练策略包括：数据并行(DataParallelism,DP
【llm对话系统】大模型 Llama 源码分析之 LoRA 微调 kakaZhui llama 深度学习 pytorch AIGC chatgpt
1.引言微调(Fine-tuning)是将预训练大模型(LLM)应用于下游任务的常用方法。然而，直接微调大模型的所有参数通常需要大量的计算资源和内存。LoRA(Low-RankAdaptation)是一种高效的微调方法，它通过引入少量可训练参数，固定预训练模型的权重，从而在保持性能的同时大大减少了计算开销。本文将深入分析LoRA的原理，并结合Llama源码解读其实现逻辑，最后探讨LoRA的优势。2
【llm对话系统】大模型 Llama 源码分析之 Flash Attention kakaZhui llama 人工智能 AIGC chatgpt
1.写在前面近年来，基于Transformer架构的大型语言模型(LLM)在自然语言处理(NLP)领域取得了巨大的成功。Transformer的核心组件是自注意力(Self-Attention)机制，它允许模型捕捉输入序列中不同位置之间的关系。然而，标准的自注意力机制的计算复杂度与序列长度的平方成正比，这使得它在处理长序列时效率低下。为了解决这个问题，FlashAttention被提出，它是一种高
llama.cpp LLM_CHAT_TEMPLATE_DEEPSEEK_3 Yongqiang Cheng ggml -llama.cpp -whisper.cpp llama.cpp DEEPSEEK_3
llama.cppLLM_CHAT_TEMPLATE_DEEPSEEK_31.`LLAMA_VOCAB_PRE_TYPE_DEEPSEEK3_LLM`2.`staticconststd::mapLLM_CHAT_TEMPLATES`3.`LLM_CHAT_TEMPLATE_DEEPSEEK_3`References不宜吹捧中国大语言模型的同时，又去贬低美国大语言模型。水是人体的主要化学成分，约占体
【llm对话系统】大模型 Llama、Qwen 和 ChatGLM 的网络结构和训练方法对比 kakaZhui llama 人工智能 AIGC chatgpt python
1.引言近年来，大型语言模型(LLM)取得了令人瞩目的进展，其中Llama、Qwen和ChatGLM是三个备受关注的开源模型。它们都在Transformer架构的基础上进行了改进和优化，并在各种NLP任务上取得了优异的性能。本文将深入分析Llama、Qwen和ChatGLM的网络结构和训练方法，比较它们的异同以及各自的优势。2.模型结构对比特性LlamaQwenChatGLM基础架构Decoder
LLM的实时性：迈向毫秒级响应的AI AI大模型应用之禅 AI大模型与大数据 java python javascript kotlin golang 架构人工智能
LargeLanguageModel(LLM),实时性,响应时间,微服务架构,并行处理,知识图谱,优化算法,延迟最小化1.背景介绍大型语言模型(LLM)在自然语言处理领域取得了令人瞩目的成就，展现出强大的文本生成、翻译、摘要和问答能力。然而，现有的LLM模型通常面临着响应时间较慢的问题，这限制了其在实时应用场景中的应用。例如，在聊天机器人、实时翻译和智能客服等领域，用户期望能够获得即时响应，而传统
[系统安全] 六十一.恶意软件分析 (12)LLM赋能Lark工具提取XLM代码的抽象语法树（初探） Eastmount 系统安全与恶意代码分析系统安全抽象语法树 Lark 大模型 XLM
您可能之前看到过我写的类似文章，为什么还要重复撰写呢？只是想更好地帮助初学者了解病毒逆向分析和系统安全，更加成体系且不破坏之前的系列。因此，我重新开设了这个专栏，准备系统整理和深入学习系统安全、逆向分析和恶意代码检测，“系统安全”系列文章会更加聚焦，更加系统，更加深入，也是作者的慢慢成长史。换专业确实挺难的，逆向分析也是块硬骨头，但我也试试，看看自己未来四年究竟能将它学到什么程度，漫漫长征路，偏向
开源LLMs导览：工作原理、顶级LLM列表对比万俟淋曦 Some Insights 人工智能 AI 生成式人工智能大模型 LLM chatgpt 大语言模型
机器人、人工智能相关领域news/events（专栏目录）本文目录一、开源LLM是什么意思？二、开源LLM如何工作？2.1预训练2.2代币化2.3开源LLM的微调2.4输入编码2.5训练与优化2.6推理三、开源LLM对组织的好处3.1增强的数据安全和隐私3.2节约成本3.3减少供应商依赖性3.4代码透明度四、哪种LLM模式最好？4.1BERT4.2LLaMA(LargeLanguageModelM
揭秘大语言模型：什么是LLM大模型？ AGI-杠哥程序人生兼职副业 web安全语言模型人工智能自然语言处理
前言自从去年chatgpt横空出世以来，它火爆也让大语言模型这个词变的很流行，到底什么是大语言模型，今天从初学者的角度介绍一下大语言模型的基本概念、组成部分和基本工作流程等。下面的介绍中如果涉及到一些专业术语不太理解，也没关系，只要有一个感性认识即可，毕竟我们不打算造车，只要做到自己部署开源大模型的时候，不至于脸盲就可以了。一、大语言模型特点和基本组成大语言模型（LargeLanguageMode
LearnLM: Improving Gemini for Learning UnknownBody LLM Daily 语言模型人工智能自然语言处理
本文是LLM系列文章，针对《LearnLM:ImprovingGeminiforLearning》的翻译。LearnLM：提升Gemini的学习能力摘要1引言2建模3人类评价设计4结果5结论摘要今天的生成式人工智能系统默认情况下会呈现信息，而不是像人类导师那样让用户参与学习服务。为了解决这些系统的广泛潜在教育用例，我们将注入教学行为的挑战重新定义为一种教学指导，其中培训和评估示例包括描述后续模型中
LitGPT - 20多个高性能LLM，具有预训练、微调和大规模部署的recipes 伊织产研 #AI 开源项目 LitGPT 预训练微调部署
文章目录一、关于LitGPT二、快速启动安装LitGPT高级安装选项从20多个LLM中进行选择三、工作流程1、所有工作流程2、微调LLM3、部署LLM4、评估LLM5、测试LLM6、预训练LLM7、继续预训练LLM四、最先进的功能五、训练方法示例六、项目亮点教程一、关于LitGPTLitGPT用于使用、微调、预训练和部署LLMLightning快速⚡⚡每个LLM都是从头开始实现的，没有抽象和完全控
Meta首席科学家Yann LeCun预言：5年内AI架构将颠覆，当前大模型的4大核心缺陷机器小乙人工智能
✨引言：一场颠覆AI行业的预言在2025冬季达沃斯“技术辩论”现场，Meta首席AI科学家、图灵奖得主杨立昆（YannLeCun）抛出一个震撼观点：“当前的大语言模型（LLM）范式将在3-5年内被淘汰。”这位深度学习先驱的论断，不仅直指ChatGPT等明星产品的技术天花板，更揭示了下一代AI进化的核心路径——构建理解物理世界的“世界模型”（WorldModel）。作为Meta人工智能实验室负责人，
【AI人工智能】DeepSeek R1：你需要知道的一切大名顶顶人工智能人工智能 AI DeepSeek 程序员计算机编程开源
我们将在本博客中介绍的关于DeepSeekR1的所有你需要知道的一切内容，请坚持认真读完，必有收获：DeepSeekR1简要概述主要特点与能力开源与可访问性模型架构强化学习训练变体与精简模型使用案例与应用从专有模型迁移到开源模型1.DeepSeekR1简要概述大语言模型（LLM）研究领域正在迅速发展，每一个新模型都在推动机器能力的边界。DeepSeekR1是由DeepSeek于2025年1月20日
使用Ollama本地化部署DeepSeek 大模型llm人工智能
1、Ollama简介Ollama是一个开源的本地化大模型部署工具，旨在简化大型语言模型（LLM）的安装、运行和管理。它支持多种模型架构，并提供与OpenAI兼容的API接口，适合开发者和企业快速搭建私有化AI服务。Ollama的主要特点包括：轻量化部署：支持在本地设备上运行模型，无需依赖云端服务。多模型支持：兼容多种开源模型，如LLaMA、DeepSeek等。高效管理：提供命令行工具，方便用户下载
关于旗正规则引擎规则中的上传和下载问题何必如此文件下载压缩 jsp 文件上传
文件的上传下载都是数据流的输入输出，大致流程都是一样的。一、文件打包下载 1.文件写入压缩包 string mainPath="D:\upload\"; 下载路径 string tmpfileName=jar.zip; &n
【Spark九十九】Spark Streaming的batch interval时间内的数据流转源码分析 bit1129 Stream
以如下代码为例（SocketInputDStream）： Spark Streaming从Socket读取数据的代码是在SocketReceiver的receive方法中，撇开异常情况不谈(Receiver有重连机制，restart方法，默认情况下在Receiver挂了之后，间隔两秒钟重新建立Socket连接)，读取到的数据通过调用store(textRead)方法进行存储。数据
spark master web ui 端口8080被占用解决方法 daizj 8080 端口占用 spark master web ui
spark master web ui 默认端口为8080，当系统有其它程序也在使用该接口时，启动master时也不会报错，spark自己会改用其它端口，自动端口号加1，但为了可以控制到指定的端口，我们可以自行设置，修改方法： 1、cd SPARK_HOME/sbin 2、vi start-master.sh 3、定位到下面部分
oracle_执行计划_谓词信息和数据获取周凡杨 oracle 执行计划
oracle_执行计划_谓词信息和数据获取(上) 一：简要说明在查看执行计划的信息中，经常会看到两个谓词filter和access，它们的区别是什么，理解了这两个词对我们解读Oracle的执行计划信息会有所帮助。简单说，执行计划如果显示是access，就表示这个谓词条件的值将会影响数据的访问路径（表还是索引），而filter表示谓词条件的值并不会影响数据访问路径，只起到
spring中datasource配置 g21121 dataSource
datasource配置有很多种，我介绍的一种是采用c3p0的，它的百科地址是： http://baike.baidu.com/view/920062.htm  <bean name="propertiesConfig" class="org.springframework.b
web报表工具FineReport使用中遇到的常见报错及解决办法（三）老A不折腾 finereport FAQ 报表软件
这里写点抛砖引玉，希望大家能把自己整理的问题及解决方法晾出来，Mark一下，利人利己。出现问题先搜一下文档上有没有，再看看度娘有没有，再看看论坛有没有。有报错要看日志。下面简单罗列下常见的问题，大多文档上都有提到的。 1、repeated column width is largerthan paper width：这个看这段话应该是很好理解的。比如做的模板页面宽度只能放
mysql 用户管理墙头上一根草 linux mysql user
1.新建用户 //登录MYSQL@>mysql -u root -p@>密码//创建用户mysql> insert into mysql.user(Host,User,Password) values(‘localhost’,'jeecn’,password(‘jeecn’));//刷新系统权限表mysql>flush privileges;这样就创建了一个名为：
关于使用Spring导致c3p0数据库死锁问题 aijuans spring Spring 入门 Spring 实例 Spring3 Spring 教程
这个问题我实在是为整个 springsource 的员工蒙羞如果大家使用 spring 控制事务，使用 Open Session In View 模式， com.mchange.v2.resourcepool.TimeoutException: A client timed out while waiting to acquire a resource from com.mchange.
百度词库联想 annan211 百度
<!DOCTYPE html> <html> <head> <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8"> <title>RunJS</title&g
int数据与byte之间的相互转换实现代码百合不是茶位移 int转byte byte转int 基本数据类型的实现
在BMP文件和文件压缩时需要用到的int与byte转换,现将理解的贴出来; 主要是要理解;位移等概念 http://baihe747.iteye.com/blog/2078029 int转byte; byte转int; /** * 字节转成int,int转成字节 * @author Administrator *
简单模拟实现数据库连接池 bijian1013 java thread java多线程简单模拟实现数据库连接池
简单模拟实现数据库连接池实例1： package com.bijian.thread; public class DB { //private static final int MAX_COUNT = 10; private static final DB instance = new DB(); private int count = 0; private i
一种基于Weblogic容器的鉴权设计 bijian1013 java weblogic
服务器对请求的鉴权可以在请求头中加Authorization之类的key，将用户名、密码保存到此key对应的value中，当然对于用户名、密码这种高机密的信息，应该对其进行加砂加密等，最简单的方法如下： String vuser_id = "weblogic"; String vuse
【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化 bit1129 hessian
任何一个对象从一个JVM传输到另一个JVM，都要经过序列化为二进制数据(或者字符串等其他格式，比如JSON)，然后在反序列化为Java对象，这最后都是通过二进制的数据在不同的JVM之间传输(一般是通过Socket和二进制的数据传输)，本文定义一个比较符合工作中。 1. 定义三个POJO Person类 package com.tom.hes
【Hadoop十四】Hadoop提供的脚本的功能 bit1129 hadoop
1. hadoop-daemon.sh 1.1 启动HDFS ./hadoop-daemon.sh start namenode ./hadoop-daemon.sh start datanode 通过这种逐步启动的方式，比start-all.sh方式少了一个SecondaryNameNode进程，这不影响Hadoop的使用，其实在 Hadoop2.0中，SecondaryNa
中国互联网走在“灰度”上 ronin47 管理灰度
中国互联网走在“灰度”上（转）文/孕峰第一次听说灰度这个词，是任正非说新型管理者所需要的素质。第二次听说是来自马化腾。似乎其他人包括马云也用不同的语言说过类似的意思。灰度这个词所包含的意义和视野是广远的。要理解这个词，可能同样要用“灰度”的心态。灰度的反面，是规规矩矩，清清楚楚，泾渭分明，严谨条理，是决不妥协，不转弯，认死理。黑白分明不是灰度，像彩虹那样
java-51-输入一个矩阵，按照从外向里以顺时针的顺序依次打印出每一个数字。 bylijinnan java
public class PrintMatrixClockwisely { /** * Q51.输入一个矩阵，按照从外向里以顺时针的顺序依次打印出每一个数字。例如：如果输入如下矩阵： 1 2 3 4 5 6 7 8 9
mongoDB 用户管理开窍的石头 mongoDB用户管理
1:添加用户第一次设置用户需要进入admin数据库下设置超级用户（use admin） db.addUsr({user:'useName',pwd:'111111',roles:[readWrite,dbAdmin]}); 第一个参数用户的名字第二个参数
[游戏与生活]玩暗黑破坏神3的一些问题 comsci 生活
暗黑破坏神3是有史以来最让人激动的游戏。。。。但是有几个问题需要我们注意玩这个游戏的时间，每天不要超过一个小时，且每次玩游戏最好在白天结束游戏之后，最好在太阳下面来晒一下身上的暗黑气息，让自己恢复人的生气 &nb
java 二维数组如何存入数据库 cuiyadll java
using System; using System.Linq; using System.Text; using System.Windows.Forms; using System.Xml; using System.Xml.Serialization; using System.IO; namespace WindowsFormsApplication1 {
本地事务和全局事务Local Transaction and Global Transaction(JTA) darrenzhu java spring local global transaction
Configuring Spring and JTA without full Java EE http://spring.io/blog/2011/08/15/configuring-spring-and-jta-without-full-java-ee/ Spring doc -Transaction Management http://docs.spring.io/spri
Linux命令之alias - 设置命令的别名，让 Linux 命令更简练 dcj3sjt126com linux alias
用途说明设置命令的别名。在linux系统中如果命令太长又不符合用户的习惯，那么我们可以为它指定一个别名。虽然可以为命令建立“链接”解决长文件名的问题，但对于带命令行参数的命令，链接就无能为力了。而指定别名则可以解决此类所有问题【1】。常用别名来简化ssh登录【见示例三】，使长命令变短，使常用的长命令行变短，强制执行命令时询问等。常用参数格式：alias 格式：ali
yii2 restful web服务[格式响应] dcj3sjt126com PHP yii2
响应格式当处理一个 RESTful API 请求时，一个应用程序通常需要如下步骤来处理响应格式：确定可能影响响应格式的各种因素，例如媒介类型，语言，版本，等等。这个过程也被称为 content negotiation。资源对象转换为数组，如在 Resources 部分中所描述的。通过 [[yii\rest\Serializer]]
MongoDB索引调优（2）——[十] eksliang mongodb MongoDB索引优化
转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2178555 一、概述上一篇文档中也说明了，MongoDB的索引几乎与关系型数据库的索引一模一样，优化关系型数据库的技巧通用适合MongoDB，所有这里只讲MongoDB需要注意的地方二、索引内嵌文档可以在嵌套文档的键上建立索引，方式与正常
当滑动到顶部和底部时，实现Item的分离效果的ListView gundumw100 android
拉动ListView，Item之间的间距会变大，释放后恢复原样； package cn.tangdada.tangbang.widget; import android.annotation.TargetApi; import android.content.Context; import android.content.res.TypedArray; import andr
程序员用HTML5制作的爱心树表白动画 ini JavaScript jquery Web html5 css
体验效果：http://keleyi.com/keleyi/phtml/html5/31.htmHTML代码如下： <!DOCTYPE html> <html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"><head><meta charset="UTF-8" > <ti
预装windows 8 系统GPT模式的ThinkPad T440改装64位 windows 7旗舰版 kakajw ThinkPad 预装改装 windows 7 windows 8
该教程具有普遍参考性，特别适用于联想的机器，其他品牌机器的处理过程也大同小异。该教程是个人多次尝试和总结的结果，实用性强，推荐给需要的人！缘由小弟最近入手笔记本ThinkPad T440，但是特别不能习惯笔记本出厂预装的Windows 8系统，而且厂商自作聪明地预装了一堆没用的应用软件，消耗不少的系统资源（本本的内存为4G，系统启动完成时，物理内存占用比
Nginx学习笔记 mcj8089 nginx
一、安装nginx 1、在nginx官方网站下载一个包，下载地址是： http://nginx.org/download/nginx-1.4.2.tar.gz 2、WinSCP(ftp上传工
mongodb 聚合查询每天论坛链接点击次数 qiaolevip 每天进步一点点学习永无止境 mongodb 纵观千象
/* 18 */ { "_id" : ObjectId("5596414cbe4d73a327e50274"), "msgType" : "text", "sendTime" : ISODate("2015-07-03T08:01:16.000Z"
java术语（PO/POJO/VO/BO/DAO/DTO） Luob. DAO POJO DTO po VO BO
PO(persistant object) 持久对象在o/r 映射的时候出现的概念,如果没有o/r映射,就没有这个概念存在了.通常对应数据模型(数据库),本身还有部分业务逻辑的处理.可以看成是与数据库中的表相映射的java对象.最简单的PO就是对应数据库中某个表中的一条记录,多个记录可以用PO的集合.PO中应该不包含任何对数据库的操作. VO(value object) 值对象通
算法复杂度 Wuaner Algorithm
Time Complexity & Big-O： http://stackoverflow.com/questions/487258/plain-english-explanation-of-big-o http://bigocheatsheet.com/ http://www.sitepoint.com/time-complexity-algorithms/

LLM设计原理学习笔记

1 设计原则

（1）不要将多模态特征直接线性相加

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