- 增量预训练和微调的区别
做个天秤座的程序猿
大模型原理webkit
文章目录前言一、增量预训练和微调的区别二、代码示例1.增量预训练示例2.微调示例3.代码的区别三、数据格式1.增量预训练2.微调3.示例4.小结四、数据量要求1.指导原则2.示例3.实际操作中的考虑4.小结前言增量预训练是一种在现有预训练模型的基础上,通过引入新的数据或任务来进一步训练模型的方法。这种方法的主要目的是在不从头开始训练模型的情况下,利用新数据或特定领域的数据增强模型的能力和性能。增量
- 【Transformer-Hugging Face手册 07/10】 微调预训练模型
无水先生
人工智能高级阶段人工智能综合transformer深度学习人工智能
微调预训练模型-目录一、说明二、在本机PyTorch中微调预训练模型。2.1加载数据2.2训练2.2.1使用PyTorchTrainer进行训练2.3训练超参数2.4评价2.5训练类三、使用Keras训练TensorFlow模型3.1为Keras加载数据3.2将数据加载为tf.data.Dataset3.3数据加载器3.4优化器和学习率调度器3.5训练循环3.6评价四、结论一、说明 使用预训练模
- 百度快速收录2025最新科普
SEORoal
百度
跨境物流的智能突围战宁波某RCEP跨境物流平台接入214维特征矩阵后:✅'智能清关系统’72小时冲进TOP3✅'东盟电子报关’长尾词覆盖量暴涨4.2倍✅日均有效询盘突破300+技术三板斧:标题智能提取引擎(支持38种语义变异)动态阻抗参数混淆(误差≤0.15μΩ)实时工商特征同步(每2小时更新)2025生存指南:采用神经网络语义映射(NLP准确率98.2%)部署质量监控系统(误差率≤0.15%)加
- 百度快速收录2025秒收方法实战解析
SEO黑猫
百度
医疗门户网站48小时收录奇迹2023年底,某三甲医院官网改版后遭遇收录难题。通过我们部署的蜘蛛池智能调度系统,配合标题关键词矩阵布局(含’标题内提取’技术),成功实现48小时内全站收录。核心操作步骤:页面指纹构建采用动态TDK模板(例:『科室{科室}科室{病症}_${年份}最新诊疗方案』)植入地域长尾词(如’北京医保报销政策’)蜘蛛池配置方案#智能蜘蛛路由算法示例defschedule_spide
- AI人工智能PPT内容案例参考
puerppt
PPT模板人工智能PPTppt
人工智能(AI)的PPT介绍内容提纲,可以帮助你在演示中全面而清晰地阐述AI的概念、历史、技术及应用。这些内容可以直接填入PPT的每一张幻灯片中,帮助你高效地介绍主题,文末精选了10套AI人工智能PPT模板,可下载幻灯片1:封面标题:人工智能(AI)的简介副标题:探索智能未来演讲者:你的名字日期:如2023年10月XX日幻灯片2:目录什么是人工智能人工智能的历史人工智能的基本技术人工智能的应用领域
- 《探秘人工智能与鸿蒙系统集成开发的硬件基石》
程序猿阿伟
人工智能harmonyos华为
在科技飞速发展的当下,人工智能与鸿蒙系统的集成开发开辟了创新的前沿领域。这一融合不仅代表着技术的演进,更预示着智能设备生态的全新变革。而在这场技术盛宴的背后,坚实的硬件配置是确保开发顺利进行的关键,它就像一座大厦的基石,决定了上层建筑的高度和稳定性。处理器:运算核心的澎湃动力处理器作为硬件系统的核心,在人工智能与鸿蒙系统集成开发中扮演着至关重要的角色。对于模型训练任务,尤其是深度学习模型,其复杂的
- Flask 高并发部署方案详细教程!
爬遍天下无敌手
前言虽然标题写的是Flask,但是下面这个教程不仅仅只适用于Flask,还适用于其他Pythonweb框架,记得帮忙点赞!众所周知Flask是一个同步的框架,处理请求的时候是以单进程的方式,当同时访问的人数过多时,Flask服务就会出现阻塞的情况。就像我们买火车票一样,当买火车票的人多的时候,排队的人就会很多,队伍就会很长,相应的等待的时间会变得很长!因此Flask,Django,webpy等框架
- 数据标注工具及其对预训练模型性能的影响
AGI大模型与大数据研究院
DeepSeekR1&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AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍1.1预训练模型的崛起近年来,预训练模型(Pre-trainedModels)在自然语言处理(NLP)领域取得了显著的成功。这些模型通过在大规模无标注文本数据集上进行预训练,学习到丰富的语言知识和语义表示,并在下游任务中展现出优异的性能。BERT、GPT-3等预训练模型的出现,标志着NLP领域进入了一个新的时代。1.2数据标注的重要性尽管预训练模型展现出强大的能力,但它们仍然需要针对特
- 数据标注质量对AI模型质量的影响分析
自由鬼
行业发展IT应用探讨人工智能机器学习深度学习AI
上、数据标注质量与AI模型的质量关系数据标注是AI最基础的工作,数据标注的质量决定了AI质量,影响数据标注质量的是数据标注的规则。1、数据标注是AI最基础的工作:数据标注是构建高质量AI模型的基石:数据标注尤其是在监督学习范式下,是AI领域最基础、最关键的工作之一。没有高质量的标注数据,就如同建造高楼大厦没有坚实的地基,AI模型就无法有效地学习和训练,最终的AI质量也就无从谈起。训练数据是AI模型
- 基于纯视觉的 GUI 代理的屏幕解析工具(OmniParser)
deepdata_cn
应用软件GUI
OmniParser是一款开源工具,可通过解析用户界面截图生成结构化数据,助力打造视觉驱动的GUI自动化代理,赋能跨平台交互。一、技术原理1.数据集构建:从流行网页和应用中提取数据,构建可交互图标检测数据集和图标描述数据集,为模型训练提供基础。2.检测模型:使用YOLOv8模型在可交互图标检测数据集上进行微调,能够识别和定位用户界面中的可交互区域,如按钮、图标等。3.描述模型:利用BLIP-v2模
- Anthropic 的模型
调皮的芋头
深度学习神经网络机器学习人工智能
Anthropic的模型(特别是Claude系列)之所以在性能和推理能力上表现强劲,可以从技术设计、研究理念、训练方法以及应用优化等多个方面进行详细分析。以下是基于当前信息(截至2025年3月13日)和行业趋势的深入剖析:1.技术设计与安全导向Anthropic由前OpenAI研究员创立,核心理念是将安全性、可解释性和可控性融入模型设计。这种设计哲学直接影响了Claude模型的性能:Constit
- RV1126笔记三十七:PaddleOCR检测模型训练
殷忆枫
RV1126项目实战笔记
若该文为原创文章,转载请注明原文出处。PaddleOCR检测模型训练及验证测试1、准备数据集在PaddleOCR目录下新建文件夹:train_data,这个文件夹用于存放数据集的。使用的是网上大佬提供的车牌识别数据集,下载后,解压到train_data目录下。可以自己网上找,了可以找我要数据集,或自己标注数据集。2、配置文件在PaddleOCR主目录下:configs/det/ch_ppocr_v
- 大语言模型微调和大语言模型应用的区别?
AI Echoes
深度学习人工智能机器学习
1.基本概念微调(Fine-tuning)定义:微调是指在预训练大语言模型的基础上,通过在特定领域或任务的数据上进一步训练,从而使模型在该特定任务上表现更优。目的:适应具体的任务需求,比如法律文书写作、医疗问答、金融分析等,使得模型能更好地理解和生成符合领域要求的内容。过程:通常涉及准备领域特定的数据集、设计合适的损失函数、调整超参数(例如学习率、批量大小等),以及选择冻结或解冻部分参数来更新模型
- Vue秘籍:如何动态修改页面 Title(浏览器页签名称)?
QQ828929QQ
vue.js前端javascript
Vue秘籍:如何动态修改页面Title(浏览器页签名称)?在开发Vue项目时,我们经常需要根据不同的页面动态修改浏览器的页签标题(title),比如:在电商网站中,展示商品详情时,标题应该是商品名称-商城名称。在后台管理系统中,切换不同的页面时,页签名称应随之变化。在聊天应用中,当有新消息时,页签标题可以变成**(1)新消息-ChatApp**,吸引用户注意。那么,如何在Vue项目中实现动态修改d
- 大语言模型(LLMs)全面学习指南(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了
网络安全大白
科技程序员人工智能语言模型人工智能自然语言处理
大语言模型(LLMs)作为人工智能(AI)领域的一项突破性发展,已经改变了自然语言处理(NLP)和机器学习(ML)应用的面貌。这些模型,包括OpenAI的GPT-4o和Google的gemini系列等,已经展现出了在理解和生成类人文本方面的令人印象深刻的能力,使它们成为各行各业的宝贵工具。如下这份指南将涵盖LLMs的基础知识、训练过程、用例和未来趋势……一.WhatareLargeLanguage
- DeepSeek创始人专访:中国的AI不可能永远跟随,需要有人站到技术的前沿
AIBigModel
人工智能
来源:暗涌Waves,整理:FounderPark因为V3版本开源模型的发布,DeepSeek又火了一把,而且这一次,是外网刷屏。训练成本估计只有Llama3.1405B模型的11分之一,后者的效果还不如它。在多项测评上,DeepSeekV3达到了开源SOTA,超越Llama3.1405B,能和GPT-4o、Claude3.5Sonnet等TOP模型正面掰掰手腕——而其价格比Claude3.5Ha
- 十分钟学会微调大语言模型
喝不喝奶茶丫
语言模型人工智能自然语言处理大模型大模型应用AI大模型微调
在之前的文章中,我分享了一些使用大语言模型开发应用的方法,也介绍了几个开源大语言模型的部署方式,有同学给我留言说想知道怎么训练自己的大语言模型,让它更贴合自己的业务场景。完整的大语言模型训练成本比较高昂,不是我们业余玩家能搞的,如果我们只是想在某个业务场景或者垂直的方面加强大模型的能力,可以进行微调训练。本文就来介绍一种大语言模型微调的方法,使用的工具是我最近在用的TextGenerationWe
- 大语言模型微调和大语言模型应用的区别?
AI Echoes
人工智能深度学习机器学习
大语言模型微调和大语言模型应用的区别?1.定义与目标微调(Fine-tuning)目标:调整预训练模型(如GPT、LLaMA、PaLM)的参数,使其适应特定任务或领域。核心:通过额外的训练(使用特定数据集)优化模型的性能,提升其在特定场景下的效果。例如:将通用模型微调为法律咨询、医疗诊断或金融分析的专业模型。应用(Application)目标:直接使用预训练或微调后的模型解决实际问题,无需修改模型
- 神经网络完成训练的详细过程
每天五分钟玩转人工智能
神经网络人工智能深度学习pytorch机器学习优化算法包括梯度下降法
神经网络完成训练的详细过程一、神经网络的基本概念神经网络是一种模拟人脑神经系统的计算模型,由大量的神经元(节点)和它们之间的连接(权重)组成。神经元接收输入信号,通过加权求和和激活函数的处理,产生输出信号。这些输出信号又可以作为其他神经元的输入,从而形成一个复杂的网络结构。神经网络的训练过程就是调整这些权重和偏置(每个神经元除了有权重外,还有一个偏置项,用于调整输出的阈值),使得网络的输出能够尽可
- Milvus 本地Ollama向量化markdown文件
慌雨
milvus数据库
提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言代码测试注意前言提示:这里可以添加本文要记录的大概内容:我在局域网内安装了milvus服务,现在需要把一个文件夹里所有的markdown文档都向量化到milvus数据库中。所用的切分方法是langchain中自带的markdown按照标题切分,且带有标题的metadata,非常清晰。但是用langchain提供的milvu
- pytorch实现cifar10多分类总结
L_pyu
人工智能pytorch分类
cifar-10简介:CIFAR-10是一个常用的图像分类数据集,每张图片都是3×32×32,3通道彩色图片,分辨率32×32。它包含了10个不同类别,每个类别有6000张图像,其中5000张用于训练,1000张用于测试。这10个类别分别为:飞机、汽车、鸟类、猫、鹿、狗、青蛙、马、船和卡车。CIFAR-10分类任务是将这些图像正确地分类到它们所属的类别中。对于这个任务,可以使用深度学习模型,如卷积
- 多分类—微调DistilBERT对生物医学文本进行实验方法多分类:Automated Text Mining of Experimental Methodologies from Biomedical
小小帅AIGC
informationextraction人工智能自然语言处理语言模型多分类学术领域生物医学
AutomatedTextMiningofExperimentalMethodologiesfromBiomedicalLiterature从生物医学文献中自动挖掘实验方法文本paper:https://arxiv.org/abs/2404.13779github:本文做的就是微调DistilBERT去做多分类任务,训练自己的数据集,分类每个句子对应的实验方法。没有什么讲的。文章目录~1.背景动机
- 数据挖掘技术介绍
柒柒钏
数据挖掘数据挖掘人工智能
数据挖掘技术介绍分类聚类关联规则挖掘预测异常检测特征选择与降维文本挖掘序列模式挖掘深度学习集成学习数据挖掘(DataMining)是一种从大量数据中提取有用信息和模式的技术,旨在从数据中发现隐藏的规律、趋势或关系,从而为决策提供支持。分类定义:是一种监督学习方法,用于将数据分为不同的类别。功能:根据已标记的训练数据,学习一个模型,用于预测新数据的类别。方法:决策树、支持向量机、神经网络、逻辑回归、
- 图神经网络学习笔记—高级小批量处理(专题十四)
AI专题精讲
图神经网络入门到精通人工智能
小批量(mini-batch)的创建对于让深度学习模型的训练扩展到海量数据至关重要。与逐条处理样本不同,小批量将一组样本组合成一个统一的表示形式,从而可以高效地并行处理。在图像或语言领域,这一过程通常通过将每个样本缩放或填充为相同大小的形状来实现,然后将样本在一个额外的维度中分组。该维度的长度等于小批量中分组的样本数量,通常称为batch_size。由于图是能够容纳任意数量节点或边的最通用的数据结
- 医学文本分析中的命名实体识别:从理论到实践
软件职业规划
语言模型unity人工智能
1.数据预处理数据预处理是医学命名实体识别系统的基础步骤,其质量直接影响模型的训练效果和最终性能。数据预处理主要包括医学文本的标注、清洗以及数据增强三个方面。1.1医学文本的标注标注是数据预处理中的关键环节,其目的是将医学文本中的实体明确标记出来,以便模型能够学习到实体的特征和边界。标注的方式通常采用BIO标注法。1.1.1BIO标注法BIO标注法是一种广泛应用于命名实体识别任务的标注方式,它通过
- Deepseek:物理神经网络PINN入门教程
天一生水water
神经网络人工智能深度学习
一、物理信息网络(PINN)的概念与原理1.定义与来源物理信息网络(Physics-InformedNeuralNetworks,PINN)是一种将物理定律(如偏微分方程、守恒定律等)嵌入神经网络训练过程的深度学习方法。其核心思想是通过神经网络同时拟合观测数据并满足物理约束,从而解决传统数值方法难以处理的高维、噪声数据或复杂边界条件问题。来源:PINN起源于对传统数值方法局限性的改进需求(如网格生
- 基于Transformer的医学文本分类:从BERT到BioBERT
Evaporator Core
人工智能#深度学习#DeepSeek快速入门transformer分类bert
随着自然语言处理(NLP)技术的快速发展,Transformer模型在文本分类、情感分析、机器翻译等任务中取得了显著成果。在医学领域,文本数据(如电子病历、医学文献、临床报告)具有高度的专业性和复杂性,传统的NLP方法往往难以处理。Transformer模型,尤其是BERT及其变体,通过预训练和微调的方式,能够有效捕捉医学文本中的语义信息,为医学文本分类提供了强大的工具。本文将探讨Transfor
- H100解锁生成式AI算力新纪元
智能计算研究中心
其他
内容概要英伟达H100GPU以Hopper架构为核心,重新定义了生成式AI的算力边界。其创新性设计聚焦三大技术支柱:第三代TensorCore通过稀疏计算与混合精度支持,显著提升矩阵运算效率;显存带宽优化技术结合HBM3高带宽内存,将数据吞吐量提升至3.35TB/s,有效缓解大规模模型训练中的显存墙问题;动态编程加速器则针对AI工作负载特征实现指令级优化。这些突破使H100在生成式AI训练中实现高
- Batch Normalization理解
zhimengxiang
图像处理人工智能图像处理
BatchNormalization理解BatchNormalization:批归一化我们在图像预处理过程中通常会对图像进行标准化处理,这样能够加速网络的收敛,如下图所示,对于Conv1来说输入的就是满足某一分布的特征矩阵,但对于Conv2而言输入的featuremap就不一定满足某一分布规律了(注意这里所说满足某一分布规律并不是指某一个featuremap的数据要满足分布规律,理论上是指整个训练
- Flutter中沉浸式状态栏的设置
啦啦啦种太阳wqz
flutter沉浸式状态栏
Flutter中沉浸式状态栏的设置沉浸式状态栏是什么?状态栏是指Android手机顶部显示手机状态信息的位置,Android从4.4版本开始新增了透明状态栏功能,状态栏可以自定义颜色背景,是titleBar能够和状态栏融为一体,增进沉浸感。状态栏默认为黑色半透明,设置沉浸式状态栏后,可以与标题栏颜色一致,效果如上图。如何实现沉浸式状态栏在flutter项目目录下找到android主入口页面Main
- PHP,安卓,UI,java,linux视频教程合集
cocos2d-x小菜
javaUIPHPandroidlinux
╔-----------------------------------╗┆
- 各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
bozch
.net.net mvc
在.net mvc5中,在执行某一操作的时候,出现了如下错误:
各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
经查询当前的操作与错误内容无关,经过对错误信息的排查发现,事故出现在数据库迁移上。
回想过去: 在迁移之前已经对数据库进行了添加字段操作,再次进行迁移插入XXX字段的时候,就会提示如上错误。
&
- Java 对象大小的计算
e200702084
java
Java对象的大小
如何计算一个对象的大小呢?
 
- Mybatis Spring
171815164
mybatis
ApplicationContext ac = new ClassPathXmlApplicationContext("applicationContext.xml");
CustomerService userService = (CustomerService) ac.getBean("customerService");
Customer cust
- JVM 不稳定参数
g21121
jvm
-XX 参数被称为不稳定参数,之所以这么叫是因为此类参数的设置很容易引起JVM 性能上的差异,使JVM 存在极大的不稳定性。当然这是在非合理设置的前提下,如果此类参数设置合理讲大大提高JVM 的性能及稳定性。 可以说“不稳定参数”
- 用户自动登录网站
永夜-极光
用户
1.目标:实现用户登录后,再次登录就自动登录,无需用户名和密码
2.思路:将用户的信息保存为cookie
每次用户访问网站,通过filter拦截所有请求,在filter中读取所有的cookie,如果找到了保存登录信息的cookie,那么在cookie中读取登录信息,然后直接
- centos7 安装后失去win7的引导记录
程序员是怎么炼成的
操作系统
1.使用root身份(必须)打开 /boot/grub2/grub.cfg 2.找到 ### BEGIN /etc/grub.d/30_os-prober ### 在后面添加 menuentry "Windows 7 (loader) (on /dev/sda1)" { 
- Oracle 10g 官方中文安装帮助文档以及Oracle官方中文教程文档下载
aijuans
oracle
Oracle 10g 官方中文安装帮助文档下载:http://download.csdn.net/tag/Oracle%E4%B8%AD%E6%96%87API%EF%BC%8COracle%E4%B8%AD%E6%96%87%E6%96%87%E6%A1%A3%EF%BC%8Coracle%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%96%87%E6%A1%A3 Oracle 10g 官方中文教程
- JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2发布了
無為子
AOPoraclemysqljavaeeG4Studio
我非常高兴地宣布,今天我们最新的JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2版本已经正式发布。大家可以通过如下地址下载。
访问G4Studio网站
http://www.g4it.org
G4Studio_V3.2版本变更日志
功能新增
(1).新增了系统右下角滑出提示窗口功能。
(2).新增了文件资源的Zip压缩和解压缩
- Oracle常用的单行函数应用技巧总结
百合不是茶
日期函数转换函数(核心)数字函数通用函数(核心)字符函数
单行函数; 字符函数,数字函数,日期函数,转换函数(核心),通用函数(核心)
一:字符函数:
.UPPER(字符串) 将字符串转为大写
.LOWER (字符串) 将字符串转为小写
.INITCAP(字符串) 将首字母大写
.LENGTH (字符串) 字符串的长度
.REPLACE(字符串,'A','_') 将字符串字符A转换成_
- Mockito异常测试实例
bijian1013
java单元测试mockito
Mockito异常测试实例:
package com.bijian.study;
import static org.mockito.Mockito.mock;
import static org.mockito.Mockito.when;
import org.junit.Assert;
import org.junit.Test;
import org.mockito.
- GA与量子恒道统计
Bill_chen
JavaScript浏览器百度Google防火墙
前一阵子,统计**网址时,Google Analytics(GA) 和量子恒道统计(也称量子统计),数据有较大的偏差,仔细找相关资料研究了下,总结如下:
为何GA和量子网站统计(量子统计前身为雅虎统计)结果不同?
首先:没有一种网站统计工具能保证百分之百的准确出现该问题可能有以下几个原因:(1)不同的统计分析系统的算法机制不同;(2)统计代码放置的位置和前后
- 【Linux命令三】Top命令
bit1129
linux命令
Linux的Top命令类似于Windows的任务管理器,可以查看当前系统的运行情况,包括CPU、内存的使用情况等。如下是一个Top命令的执行结果:
top - 21:22:04 up 1 day, 23:49, 1 user, load average: 1.10, 1.66, 1.99
Tasks: 202 total, 4 running, 198 sl
- spring四种依赖注入方式
白糖_
spring
平常的java开发中,程序员在某个类中需要依赖其它类的方法,则通常是new一个依赖类再调用类实例的方法,这种开发存在的问题是new的类实例不好统一管理,spring提出了依赖注入的思想,即依赖类不由程序员实例化,而是通过spring容器帮我们new指定实例并且将实例注入到需要该对象的类中。依赖注入的另一种说法是“控制反转”,通俗的理解是:平常我们new一个实例,这个实例的控制权是我
- angular.injector
boyitech
AngularJSAngularJS API
angular.injector
描述: 创建一个injector对象, 调用injector对象的方法可以获得angular的service, 或者用来做依赖注入. 使用方法: angular.injector(modules, [strictDi]) 参数详解: Param Type Details mod
- java-同步访问一个数组Integer[10],生产者不断地往数组放入整数1000,数组满时等待;消费者不断地将数组里面的数置零,数组空时等待
bylijinnan
Integer
public class PC {
/**
* 题目:生产者-消费者。
* 同步访问一个数组Integer[10],生产者不断地往数组放入整数1000,数组满时等待;消费者不断地将数组里面的数置零,数组空时等待。
*/
private static final Integer[] val=new Integer[10];
private static
- 使用Struts2.2.1配置
Chen.H
apachespringWebxmlstruts
Struts2.2.1 需要如下 jar包: commons-fileupload-1.2.1.jar commons-io-1.3.2.jar commons-logging-1.0.4.jar freemarker-2.3.16.jar javassist-3.7.ga.jar ognl-3.0.jar spring.jar
struts2-core-2.2.1.jar struts2-sp
- [职业与教育]青春之歌
comsci
教育
每个人都有自己的青春之歌............但是我要说的却不是青春...
大家如果在自己的职业生涯没有给自己以后创业留一点点机会,仅仅凭学历和人脉关系,是难以在竞争激烈的市场中生存下去的....
&nbs
- oracle连接(join)中使用using关键字
daizj
JOINoraclesqlusing
在oracle连接(join)中使用using关键字
34. View the Exhibit and examine the structure of the ORDERS and ORDER_ITEMS tables.
Evaluate the following SQL statement:
SELECT oi.order_id, product_id, order_date
FRO
- NIO示例
daysinsun
nio
NIO服务端代码:
public class NIOServer {
private Selector selector;
public void startServer(int port) throws IOException {
ServerSocketChannel serverChannel = ServerSocketChannel.open(
- C语言学习homework1
dcj3sjt126com
chomework
0、 课堂练习做完
1、使用sizeof计算出你所知道的所有的类型占用的空间。
int x;
sizeof(x);
sizeof(int);
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int x1;
char x2;
double x3;
float x4;
printf(&quo
- select in order by , mysql排序
dcj3sjt126com
mysql
If i select like this:
SELECT id FROM users WHERE id IN(3,4,8,1);
This by default will select users in this order
1,3,4,8,
I would like to select them in the same order that i put IN() values so:
- 页面校验-新建项目
fanxiaolong
页面校验
$(document).ready(
function() {
var flag = true;
$('#changeform').submit(function() {
var projectScValNull = true;
var s ="";
var parent_id = $("#parent_id").v
- Ehcache(02)——ehcache.xml简介
234390216
ehcacheehcache.xml简介
ehcache.xml简介
ehcache.xml文件是用来定义Ehcache的配置信息的,更准确的来说它是定义CacheManager的配置信息的。根据之前我们在《Ehcache简介》一文中对CacheManager的介绍我们知道一切Ehcache的应用都是从CacheManager开始的。在不指定配置信
- junit 4.11中三个新功能
jackyrong
java
junit 4.11中两个新增的功能,首先是注解中可以参数化,比如
import static org.junit.Assert.assertEquals;
import java.util.Arrays;
import org.junit.Test;
import org.junit.runner.RunWith;
import org.junit.runn
- 国外程序员爱用苹果Mac电脑的10大理由
php教程分享
windowsPHPunixMicrosoftperl
Mac 在国外很受欢迎,尤其是在 设计/web开发/IT 人员圈子里。普通用户喜欢 Mac 可以理解,毕竟 Mac 设计美观,简单好用,没有病毒。那么为什么专业人士也对 Mac 情有独钟呢?从个人使用经验来看我想有下面几个原因:
1、Mac OS X 是基于 Unix 的
这一点太重要了,尤其是对开发人员,至少对于我来说很重要,这意味着Unix 下一堆好用的工具都可以随手捡到。如果你是个 wi
- 位运算、异或的实际应用
wenjinglian
位运算
一. 位操作基础,用一张表描述位操作符的应用规则并详细解释。
二. 常用位操作小技巧,有判断奇偶、交换两数、变换符号、求绝对值。
三. 位操作与空间压缩,针对筛素数进行空间压缩。
&n
- weblogic部署项目出现的一些问题(持续补充中……)
Everyday都不同
weblogic部署失败
好吧,weblogic的问题确实……
问题一:
org.springframework.beans.factory.BeanDefinitionStoreException: Failed to read candidate component class: URL [zip:E:/weblogic/user_projects/domains/base_domain/serve
- tomcat7性能调优(01)
toknowme
tomcat7
Tomcat优化: 1、最大连接数最大线程等设置
<Connector port="8082" protocol="HTTP/1.1"
useBodyEncodingForURI="t
- PO VO DAO DTO BO TO概念与区别
xp9802
javaDAO设计模式bean领域模型
O/R Mapping 是 Object Relational Mapping(对象关系映射)的缩写。通俗点讲,就是将对象与关系数据库绑定,用对象来表示关系数据。在O/R Mapping的世界里,有两个基本的也是重要的东东需要了解,即VO,PO。
它们的关系应该是相互独立的,一个VO可以只是PO的部分,也可以是多个PO构成,同样也可以等同于一个PO(指的是他们的属性)。这样,PO独立出来,数据持