进击切图仔
进击切图仔

常用的gpt-4 prompt words收集

1. illustrate it step by step

  • 逐步介绍某件事情

2. to synthesize the information you just provided

  • 整理你刚才提供的信息

3. Sorry to introduce another topic / Apologies for diverging to a different topic.

  • 抱歉插入一个不相干的话题

4. translate the article above into English without specific grammar person

  • 将上面说的转成汉语

5. how do you say ‘***’ in English

  • ***用英语怎么说

你可能感兴趣的:(prompt)

  • SpringAI系列 - MCP篇（二） - MCP Server Boot Starter 罗小爬EX SpringAISpringAIMCP
    目录一、MCPJavaSDKMCPClientMCPServer二、SpringAIMcp集成三、SpringAIMCPBootStater四、spring-ai-starter-mcp-server-webmvc集成示例4.1集成Tools4.2集成Resources4.3集成Prompts4.4监听MCPClient端Roots变更通知五、通过SSE连接MCPServer六、通过STDIO连接
  • AIGC领域Prompt工程：原理、方法与行业应用 AI天才研究院 ChatGPT计算AI大模型应用入门实战与进阶AIGCpromptai
    AIGC领域Prompt工程：原理、方法与行业应用关键词：Prompt工程、大语言模型（LLM）、提示设计、少样本学习、AIGC应用、思维链（CoT）、提示优化摘要：随着AIGC（人工智能生成内容）技术的爆发式发展，大语言模型（如GPT-4、LLaMA、通义千问）的性能已达到前所未有的高度。然而，模型的强大能力能否被充分释放，很大程度上依赖于"提示（Prompt）"的设计质量。本文系统解析Prom
  • Promptify：简化NLP任务的高效工具箱 金斐茉
    Promptify：简化NLP任务的高效工具箱PromptifyPromptEngineering|PromptVersioning|UseGPTorotherpromptbasedmodelstogetstructuredoutput.JoinourdiscordforPrompt-Engineering,LLMsandotherlatestresearch项目地址:https://gitcod
  • 大语言模型中的思维链提示：解锁高效互动的秘密 t0_54program 大数据与人工智能语言模型人工智能自然语言处理个人开发
    在当今的人工智能领域，大语言模型（LLMs）已然成为一颗耀眼的明星，它经过海量训练，能够理解并生成人类语言，在编程等诸多领域助力人们完成日常任务。然而，若想与这些模型实现高效沟通，掌握正确的请求方式至关重要，而思维链提示（Chainofthoughtprompting）便是与LLMs互动时最为高效的技术之一。什么是提示（Prompting）？LLMs基于海量数据集进行训练，以理解并生成类人文本。其
  • Promptify与ReActAgent frostmelody 人工智能
    一、Promptify定位：NLP任务的「自动化流水线」1.解决什么问题？传统LLM应用开发痛点：反复调试：需手工编写/调整prompt格式（如调整分隔符、示例数量）兼容性差：不同模型需重写适配代码输出不稳定：非结构化文本需额外解析Promptify用标准化流水线解决上述问题，将复杂prompt工程简化为三行代码：model=OpenAI(api_key)#选择模型prompter=Prompte
  • 解密大模型全栈开发：从搭建环境到实战案例，一站式攻略 海棠AI实验室 “智元启示录“-AI发展的深度思考与未来展望人工智能大模型全栈开发
    目录大模型基础概念什么是大模型？大模型的发展历程大模型的类型大模型全栈开发环境搭建硬件需求软件环境配置云服务选择大模型应用开发流程模型选择策略提示工程（PromptEngineering）模型微调（Fine-tuning）参数高效微调（PEFT）大模型应用架构设计基本应用架构RAG（检索增强生成）系统Agent系统设计大模型应用部署与优化模型部署选项模型优化技术性能监控与调优大模型应用实战案例智能
  • 提示工程入门指南：如何有效地与大语言模型交互 止观止 大语言模型语言模型人工智能
    本文深入拆解提示工程的核心概念、最佳实践和实用技巧。作为AI领域的热点技术，提示工程（PromptEngineering）能显著提升大语言模型（LargeLanguageModel,LLM）如DeepSeek的响应质量。文档结构概览引言：为什么需要提示工程？提示的定义与结构：上下文、指令、约束的完整解析提示工程原则：6项核心技巧有效vs无效提示对比：案例驱动的实操分析用户提示与系统提示：行为控制的
  • 深入理解提示词工程：原理、分类与实战应用 小雷FansUnion AI2025人工智能
    一、什么是提示词工程（PromptEngineering）提示词工程是指通过设计和优化与大模型（如ChatGPT、文心一言等）交互的“提示词（Prompt）”，以获得更准确、更高效、更符合预期的模型输出结果的技术和方法。它是大模型应用开发中的核心环节。二、提示词的主要类型1.系统提示词（SystemPrompt）由开发者或系统设定，通常在对话开始时就注入，定义AI的角色、行为边界、风格、输出格式等
  • Python开发AI智能体(三)———Langchain定义提示词模板 【本人】 Agent智能体python人工智能langchain语言模型
    前言上篇文章给大家介绍AI项目检测平台LangSmish以及开源框架Langchain的使用，并且带领大家编写了一个案例。这篇文章将介绍在Langchain框架中如何定义提示词模板一、什么是提示词模板？提示词模板（PromptTemplate）是大语言模型（LLM）应用开发中的核心概念，本质是预定义的提示结构框架。它通过将静态文本与动态变量结合，实现标准化、可复用的提示生成机制。它提示词可以是一个
  • 【LlamaIndex核心组件指南 | 模型篇】一文通晓 LlamaIndex 模型层：LLM、Embedding 及多模态应用全景解析
    Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain：深度评估问答系统的三种高效方法（示例生成、手
  • Prompt Engineering for Large Language Models 三月七꧁ ꧂ 论文合集llm+promptprompt语言模型人工智能自然语言处理pdfjavascript前端
    题目大型语言模型的快速工程简介    随着OpenAI的ChatGPT和Google的Bard等软件的普及，大语言模型（LLM）已经渗透到生活和工作的许多方面。例如，ChatGPT可用于提供定制食谱，建议替换缺失的成分。它可用于起草研究提案、用多种编程语言编写工作代码、在语言之间翻译文本、协助政策制定等等（Gao2023）。用户通过“提示”或自然语言指令与大型语言模型进行交互。精心设计的提示可以带
  • “自动化失败归因”测试集-Who&When liliangcsdn 自动化人工智能语言模型
    在MAS(Multi-Agent系统)中，Agent之间自主协作、信息链条长，异常常见而且诊断困难。Who&When就是测者MAS系统异常诊断的benchmark。Who&When的prompt问题来源于GAIAandAssistantBench，包含了127个LLMMulti-Agent系统中收集的异常日志，并经过系统和人工处理。Who&When样本配有如下所示的细粒度标注：“谁”(Who)：哪
  • 提示词编程语言设计艺术探索 AI天才研究院 计算AI人工智能与大数据AI大模型企业级应用开发实战javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能大厂程序员硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLM系统架构设计软件哲学Agent程序员实现财富自由
    《提示词编程语言设计艺术探索》关键词：提示词编程语言，设计艺术，编程语言设计，核心算法，实例分析，项目实战摘要：本文旨在深入探讨提示词编程语言的设计艺术，从基础概念到核心算法，再到实际应用和未来趋势，全面解析这一领域的关键技术和设计理念。通过具体的实例分析和项目实战，帮助读者更好地理解和掌握提示词编程语言的设计与实现。引言与概述1.1提示词编程语言的背景和重要性提示词编程语言（Prompt-Bas
  • 二十九：Dynamic Prompts插件动态提示词讲解 DarkQE stablediffusion0基础学习stablediffusion
    引言：可变化提示词，随机抽取不固定使用方式一：{提示词1|提示词2|。。。。}------从提示词种随机抽取生成方式二:{25::提示词1|75::提示词2}------数字为每个提示词的占比，相当于权重方式三：{2$$提示词1|提示词2|提示词3|提示词4|。。。}从中选区2个搭配生成（可以换比如2-3意思为两到三个搭配组合生成）
  • LLM推理入门实践：基于 Hugging Face Transformers 和 vLLM ctrl A_ctrl C_ctrl V #大模型llmpython自然语言处理人工智能
    文章目录1.HuggingFace模型下载2.HuggingFaceTransformers库模型推理3.关于prompt的组成：system、user、assistant4.vLLM模型推理vLLM的多卡推理踩坑1.HuggingFace模型下载模型在HuggingFace下载，如果下载速度太慢，可以在HuggingFace镜像网站或ModelScope进行下载。使用HuggingFace的下载
  • 2025大模型入门必读：Prompt指令技巧精讲，看这一篇就够了！ 大模型研究院 prompt人工智能学习方法机器学习大数据大模型产品经理
    一、提示词的基本概念在人工智能生成内容（AIGC）迅速发展的今天，如何有效地与AI大模型沟通，让它们产出我们真正需要的内容，已经成为一项重要技能。而这项技能的核心，就是本文要深入探讨的"提示词工程"（PromptEngineering）。1.1什么是提示词提示词（Prompt）是用户输入给AI大模型的指令，是人类与AI之间沟通的桥梁。一个好的提示词能够明确地传达我们的意图，引导AI生成符合我们期望
  • 找组织——机器学习社区、团体洞察 小哥伯涵 机器学习人工智能
    在Github上，有一些中文社区可以看一看：prompt“如果我是个AI小白，想参加到一个组织，接收最新的AI有趣源项目、一些定期的刊物等。我应该加入哪些组织？”AI社区——深度学习社区Reddit上的MachineLearningsubreddit:https://www.reddit.com/r/MachineLearning/是一个拥有超过400,000名成员的活跃社区。在这里，您可以找到有
  • AI能力集成设计与Prompt策略 大数据张老师 人工智能promptAI架构
    AI能力集成设计与Prompt策略在智能客服系统中引入AI能力，必须建立一套架构化、可扩展的AI服务集成体系，并根据不同业务场景制定Prompt策略，从而实现稳定、精准、高效的AI响应能力。AI能力集成的关键组件设计AI能力集成架构的核心在于通过标准化模块完成请求的预处理、意图识别、Prompt构造、模型调用与响应后处理。以下是系统架构中关键组件的说明：API网关：统一接收用户请求，进行身份校验、
  • Prompt Engineering终极手册：构建高效AI提示词库的完整技术路线 LCG元 大模型prompt人工智能
    目录一、提示词库构建核心架构二、关键技术实现步骤1.数据采集与清洗2.提示词向量化编码3.聚类分析与分类存储三、API服务化部署四、性能优化方案五、监控与持续优化六、应用效果展示本文将深入探讨构建企业级AI提示词库的完整技术方案，含数据处理、模型训练、部署监控全流程代码实现在AI应用爆炸式增长的今天，提示词质量直接决定模型输出效果。本文将手把手教你构建企业级提示词库，涵盖以下核心技术环节：一、提示
  • [CVPR 2025] 高效无监督Prompt与偏好对齐驱动的半监督医学分割 alfred_torres prompt医学图像分割
    CVPR2025|优化SAM：高效无监督Prompt与偏好对齐驱动的半监督医学分割论文信息标题：EnhancingSAMwithEfficientPromptingandPreferenceOptimizationforSemi-supervisedMedicalImageSegmentation作者：AishikKonwer,ZhijianYang,ErhanBas,CaoXiao,Pratee
  • 为何在 FastAPI 中需要允许跨域访问（CORS）？(Grok3 回答) 晨欣 fastapipython
    prompt:你是一个文笔流畅、专业性极强的技术博客博主，你将结合具体的例子和实际代码解释写一篇为何后端选择fastapi框架时，需要允许跨域访问。为何在FastAPI中需要允许跨域访问（CORS）？在现代Web开发中，前后端分离已经成为主流架构模式。前端通常运行在浏览器中（例如通过React、Vue.js或Angular构建的单页应用），而后端则通过API提供数据支持，比如使用Python的Fa
  • Anaconda 创建python3.9+pytorch1.10.1+cuda11.3环境 canny_kevin DeepLearningPythonpythonconda
    1.打开AnacondaPowershellPrompt2.创建conda环境condacreate--nameRordAIpython=3.9conda一些命令condainfo--envs：输出中带有【*】号的的就是当前所处的环境condalist:看这个环境下安装的包和版本condainstallnumpyscikit-learn:安装numpysklearn包condaenvremove-
  • Prompt工程深度解析：从指令模型到前沿模型的提示词设计演进 木鱼时刻 大模型prompt人工智能
    深入探讨Prompt工程的核心原理，分析不同代际模型的能力差异，揭示企业级提示词模板化的价值与实践目录1.概述2.Prompt基础：核心要素与原则3.模型演进与Prompt策略差异4.企业级Prompt工程5.Prompt工程技术体系6.特殊任务实践技巧7.总结8.参考资料1.概述随着大语言模型（LLM）技术的飞速迭代，我们正处于一个关键的转折点。模型的演进不再是简单的参数增长，而是在核心能力上产
  • 【Go语言-Day 8】告别冗长if-else：深入解析 switch-case 的优雅之道 吴师兄大模型 Go语言从入门到精通golang开发语言后端go语言人工智能if-else大模型
    Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain：深度评估问答系统的三种高效方法（示例生成、手
  • 【Python-Day 30】从 self、cls 到 @staticmethod：Python 面向对象三大方法深度解析
    Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain：深度评估问答系统的三种高效方法（示例生成、手
  • 结构化“AI视频生成提示词”Prompt，让Ai视频生成很容易！ AiBots AiBot智能体人工智能promptaiAIGC视频
    结构化“AI视频生成提示词”Prompt，让Ai视频生成很容易！由AiBot独家分享一套“AI生成视频提示词”用法！用ai做视频，去试试吧！提示词=主体(主体描述)+运动+场景(场景描述)+(镜头语言+光影+氛围)AI视频生成提示词AI视频生成提示词关注“AiBot”，后续在分享AI视频生成提示词Prompt高阶玩法。
  • GitHub 趋势日报 (2025年06月23日) qianmoQ GitHub项目趋势日报(2025年)github
    由TrendForge系统生成|https://trendforge.devlive.org/本日报中的项目描述已自动翻译为中文今日获星趋势图今日获星趋势图390suna387system-prompts-and-models-of-ai-tools383Web-Dev-For-Beginners370edit262void240SpaghettiKart180typst137ComfyUI语言分
  • 【JavaScript-Day 48】告别 Ajax，拥抱现代网络请求：Fetch API 完全指南 吴师兄大模型 javascriptajax开发语言java人工智能FetchAPI大模型
    Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain：深度评估问答系统的三种高效方法（示例生成、手
  • 【Python-Day 29】万物皆对象：详解 Python 类的定义、实例化与 `__init__` 方法
    Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain：深度评估问答系统的三种高效方法（示例生成、手
  • Dify 商业化联合奇墨科技，打造低成本 AI 开发模式 奇墨 ITQM 科技人工智能
    在数字化转型浪潮席卷全球的当下，企业对于高效、安全的AI开发工具需求日益迫切。低代码AI开发平台Dify与技术服务商奇墨科技的强强联合，为企业提供了一套开箱即用的智能化解决方案，让AI技术落地变得更加简单高效。Dify平台：让AI开发更简单Dify通过创新的低代码模式，彻底改变了传统AI应用的开发流程。其可视化界面让开发者能够像搭积木一样快速构建AI应用，无需编写复杂代码即可完成Prompt设计、
  • 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