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搜广推面经机器学习python推荐算法广告算法搜索算法pytorch深度学习
高德推荐算法一、介绍Transformer中的位置编码(PositionalEncoding)在Transformer结构中,由于模型没有内置的序列信息(不像RNN那样有时间步的顺序依赖),需要通过**位置编码(PositionalEncoding,PE)**来提供位置信息,使得模型能够区分不同token的相对位置。1.1.位置编码的作用由于Transformer采用的是自注意力机制(Self-A
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目录一.read_data二.dataloader三.transforms四。dataset_transforms五.conv六.conv2d七.loss八.linear九.loss-network十.pool十一.RELU十二.sqc十三.test-tensorboard十四.optim十五.model十六.test-modle十七.model-pretained十八.model-save十九.
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DeepSeek框架的工作原理主要体现在核心架构、关键技术、模型训练等多个层面,具体如下:核心架构混合专家架构(MoE):MoE架构就像是一个有很多专家的团队,每个专家都擅长处理某一类特定的任务。当模型收到一个任务时,它会把这个任务分配给最擅长处理该任务的专家去做,而不是让所有的模块都来处理,大大减少了不必要的计算量,让模型处理复杂任务时又快又灵活。基于Transformer架构:Transfor
- 如何基于BERT模型微调出一个医疗问答的模型
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如何基于BERT模型微调出一个医疗问答的模型1.理解BERT模型什么是BERT?BERT(BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers)是一种由Google开发的预训练语言模型,利用Transformer架构进行双向编码。它在自然语言处理任务中表现出色,因其能够捕捉到上下文中的细微差别。核心组件:Transformer编码器:通过自注意力机
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要通过代码实现AI图像生成,可以使用深度学习框架如TensorFlow、PyTorch或GANs等技术。下面是一个简单的示例代码,演示如何使用GANs生成手写数字图像:importtorchimporttorchvisionimporttorchvision.transformsastransformsimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromto
- 原生多模态大模型时代:统一感知的智能跃迁
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目录原生多模态大模型时代:统一感知的智能跃迁为什么要“原生”多模态?技术底座:统一架构如何构建?1.模态编码统一(ModalityTokenization)2.统一骨干(Backbone):Transformer进化体3.目标函数协同(Multi-taskPretrainingObjectives)案例聚焦:Sora如何做到“文本生成视频”?多模态模型的前沿应用场景技术挑战:统一不是终点,而是起点
- 【人工智能】Transformers之Pipeline(一):音频分类(audio-classification)
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前言本文提供了一个使用HuggingFaceTransformers在任意多语种语音识别(ASR)数据集上微调Whisper的分步指南。同时,我们还深入解释了Whisper模型、CommonVoice数据集以及微调等理论知识,并提供了数据准备和微调的相关代码。简介Whisper是一系列用于自动语音识别(automaticspeechrecognition,ASR)的预训练模型,它由来自于OpenA
- 大模型时代的归一化技术:解密Transformer架构中Pre-Norm与RMSNorm的黄金组合
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大模型时代的归一化技术:解密Transformer架构中Pre-Norm与RMSNorm的黄金组合引言自2017年"AttentionIsAllYouNeed"论文横空出世,Transformer架构便以其卓越的性能重塑了自然语言处理乃至更广泛的AI领域。在这革命性的架构中,归一化(Normalization)技术扮演着至关重要的角色,它像精密的调谐器,确保模型在深层结构中稳定训练并高效学习。然而
- 关于ETL的两种架构(ETL架构和ELT架构)
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ETL,是英文Extract-Transform-Load的缩写,用来描述将数据从来源端经过抽取(extract)、转换(transform)、加载(load)至目的端的过程。ETL一词较常用在数据仓库,但其对象并不限于数据仓库。ETL是构建数据仓库的重要一环,用户从数据源抽取出所需的数据,经过数据清洗,最终按照预先定义好的数据仓库模型,将数据加载到数据仓库中去。ETL在转化的过程中,主要体现在以
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①Transformer使用自注意力机制进行编码和解码,能够处理长序列数据;②BERT使用掩码语言模型和下一句预测任务进行训练,能够在不同的自然语言处理任务中取得良好的效果;③GPT大模型是一种基于自回归模型的语言模型,能够生成连贯、自然的文本内容。Transformer是一种新型的神经网络架构,用于处理自然语言任务,比如机器翻译和文本生成。它的特点是能够同时考虑输入序列中所有位置的信息,并且具有
- 复现:SonarNet: Hybrid CNN-Transformer-HOG Framework and Multifeature Fusion Mechanism for Forward-Look
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J.He,J.Chen,H.XuandY.Yu,“SonarNet:HybridCNN-Transformer-HOGFrameworkandMultifeatureFusionMechanismforForward-LookingSonarImageSegmentation,”inIEEETransactionsonGeoscienceandRemoteSensing,vol.62,pp.1-1
- 人工智能大模型原理与应用实战:大规模模型在自动摘要中的应用
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人工智能大模型原理与应用实战:大规模模型在自动摘要中的应用关键词:人工智能,大模型,自动摘要,Transformer,预训练,微调,自然语言处理1.背景介绍随着互联网和信息技术的飞速发展,我们每天都面临着海量信息的冲击。如何从这些信息中快速获取关键内容,成为了一个亟待解决的问题。自动摘要技术应运而生,它能够自动地从文本中提取出最重要的信息,生成简洁、准确的摘要,极大地提高了信息获取的效率。近年来,
- 人工智能:GPT技术应用与未来展望
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GPT(GenerativePre-trainedTransformer)作为自然语言处理领域的代表性技术,近年来在各行业的实际应用中展现出广泛潜力。结合其技术特性与行业需求,以下是GPT的主要应用场景、案例分析及未来挑战的总结:一、核心应用领域与案例文本生成与内容创作自动化内容生产:GPT可生成新闻稿、小说、广告文案等,大幅提升创作者效率。例如,企业利用GPT生成社交媒体内容以增强用户互动。创意
- 【ChatGPT核心原理实战】手动求解 Transformer:分步数学示例 | Solving Transformer by Hand: A Step-by-Step Math Example
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目录手动求解Transformer:分步数学示例UnderstandingTransformers:AStep-by-StepMathExample—Part1了解Transformer:分步数学示例—第1部分Iunderstandthatthetransformerarchitecturemayseemscary,andyoumighthaveencounteredvariousexplanat
- 从编码器和词嵌入开始:Transformer架构详解(上)-ChatGPT4o作答+王木头学科学阅读理解
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Transformer架构是由Vaswani等人在2017年提出的,旨在解决序列到序列问题(如机器翻译)。它的核心思想是通过自注意力机制(self-attention)捕捉序列中的长程依赖关系,完全摒弃了传统的循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN)中的顺序计算方式,因此具有极大的并行计算优势,并且能够处理更长的输入序列。Transformer架构主要由以下几个重要部分组成:1.自注意力机制
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目录TransformableElement和TransformableNode事件方法:TransformableStatecontentTransformation:梳理一下流程:平移,缩放功能分析TransformableElement和TransformableNodeTransformableElement是一个dataclass.具体的操作是在TransformableNode中的,它
- 大模型架构演进:从Transformer到Mixture of Experts(MoE)
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1.Transformer架构基础1.1Transformer架构原理Transformer架构是大模型发展的重要基石,其核心原理基于自注意力机制(Self-AttentionMechanism)。在传统的循环神经网络(RNN)架构中,信息的传递是按顺序进行的,这使得模型在处理长序列数据时效率低下且难以捕捉长距离依赖关系。而Transformer架构通过自注意力机制,能够让模型在处理序列数据时,同
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文章目录1.简介2.注册和安装2.1.注册HuggingFace账户2.2.安装HuggingFace库3.模型探索与下载3.1.在模型库中搜索模型4.HuggingFaceAPI使用4.1.匿名访问API4.2.使用InferenceAPI5.使用Transformers库5.1.文本生成5.1.1.在线访问5.1.2.下载到本地访问5.2.文本分类5.2.1.在线访问5.2.2.下载到本地访问
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咕噜咕噜开心加油
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一:PhDnet:一种用于遥感图像的新型物理感知去雾网络(Anovelphysic-awaredehazingnetworkforremotesensingimages)论文链接只是粗略读了一下,关于遥感图像去雾,圆形U--net,加入了物理约束作为模型,并提出了MSGConv和SKFusion。二:TransformerswithoutNormalization论文这是大佬出的文章,所以当然要认
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、水水水水水
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HF笔记(三)本篇文章通过一个简单的例子,来解释如何通过训练的模型,使用本地的数据集,对模型经行下游任务的实现。本片文章思路参考B站视频【翻遍整个B站,这绝对是2025讲的最好的HuggingFace教程,带你3小时吃透huggingface与Transformers,少走99%的弯路!】https://www.bilibili.com/video/BV1KTQcYUEeT?p=4&vd_sour
- 基于pytorch的Swin Transformer用于cifar10分类
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在上篇文章基于pytorch的VisionTransformer用于cifar10分类中我们了解VIT在视觉分类中的应用,在本篇文章中将介绍另一种transformer模型-SwinTransformer。一、前言:对比ViT与SwinTransformer1.模型架构的不同ViT:VisionTransformer(ViT)是最早将Transformer模型应用于图像分类的网络。它的核心思想是将
- 多模态大模型:技术原理与实战 GPT4多模态大模型核心技术介绍
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多模态大模型:技术原理与实战GPT-4多模态大模型核心技术介绍1.背景介绍1.1人工智能的发展历程1.1.1早期人工智能1.1.2机器学习时代1.1.3深度学习革命1.2大语言模型的崛起1.2.1Transformer架构1.2.2GPT系列模型1.2.3大模型的优势1.3多模态AI的兴起1.3.1多模态数据的特点1.3.2多模态融合的意义1.3.3GPT-4开启多模态大模型新纪元2.核心概念与联
- 大模型位置编码:RoPE的优化方案
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写在前面在Transformer架构中,位置编码(PositionalEncoding,PE)是让模型理解Token顺序的关键技术。近年来,旋转位置编码(RotaryPositionalEmbedding,RoPE)因其出色的性能和对相对位置的优雅编码而成为主流选择,被Llama系列等众多模型采用。然而,随着对超长上下文(如128k甚至更长)的需求日益增长,标准RoPE在超出其预训练长度时表现出的
- 具身智能零碎知识点(一):深入解析Transformer位置编码
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深入解析Transformer位置编码Transformer位置编码完全解析:从公式到计算的终极指南一、位置编码的必要性演示二、位置编码公式深度拆解原始公式参数说明(以d_model=4为例)三、完整计算过程演示步骤1:计算频率因子步骤2:计算各位置编码四、关键计算:位置关系点积分析任务:计算位置1与位置3的相似度五、设计精妙之处详解1.频率衰减曲线(d_model=512)2.位置编码可视化(d
- 语音识别whisper
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Whisper是一个通用的语音识别模型,它使用了大量的多语言和多任务的监督数据来训练,能够在英语语音识别上达到接近人类水平的鲁棒性和准确性1。Whisper还可以进行多语言语音识别、语音翻译和语言识别等任务2。Whisper的架构是一个简单的端到端方法,采用了编码器-解码器的Transformer模型,将输入的音频转换为对应的文本序列,并根据特殊的标记来指定不同的任务2。要使用Whisper模型,
- 白话文讲解大模型必修基础知识 | Transformer架构(小白也能看懂)
大模型面试
transformer深度学习人工智能语言模型agiAI大模型LLM
前言Transformer架构自2017年被提出以来,已经成为自然语言处理(NLP)领域的核心模型之一。它在机器翻译、文本生成、问答系统、情感分析等任务中表现出了卓越的能力,并且是大规模语言模型(LLM,LargeLanguageModels)的基础。本文将深入探讨Transformer架构及其在LLM中的作用。一、Transformer是什么?传统的序列到序列模型(如RNN、LSTM和GRU)在
- Windows Anaconda使用Sentence-BERT获取句子向量
DavidSoCool
elasticsearchbert人工智能自然语言处理elasticsearch
1、安装Anaconda:Anaconda是一个流行的Python数据科学平台,它包含了许多科学计算和数据分析的库,包括transformers和sentence_transformers。虽然不是必需的,但使用Anaconda可以简化环境管理和依赖安装的过程。可以从Anaconda官网下载并安装Anaconda。下载地址:DownloadNow|Anaconda2、创建虚拟环境(推荐):为了避免
- 理解Transformer的整体架构与关键技术(非常详细),零基础入门到精通,看这一篇就够了
agi大模型
transformer架构深度学习Transformer大模型
前言从2022年底ChatGPT发布以来,人工智能迅速在全社会火爆,ChatGPT背后的一个重要的技术进步就是Transformer架构,这个架构是当下大模型的核心技术支撑,所以要理解当下大模型技术及其未来的发展,彻底理解Transformer至关重要。那么Transformer到底是什么?本质上讲:Transformer是一种基于自注意力机制的深度神经网络模型。Transformer是由Goog
- Spring4.1新特性——综述
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spring 4.1
目录
Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
Spring4.1新特性——Spring MVC增强
Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- Schema与数据类型优化
annan211
数据结构mysql
目前商城的数据库设计真是一塌糊涂,表堆叠让人不忍直视,无脑的架构师,说了也不听。
在数据库设计之初,就应该仔细揣摩可能会有哪些查询,有没有更复杂的查询,而不是仅仅突出
很表面的业务需求,这样做会让你的数据库性能成倍提高,当然,丑陋的架构师是不会这样去考虑问题的。
选择优化的数据类型
1 更小的通常更好
更小的数据类型通常更快,因为他们占用更少的磁盘、内存和cpu缓存,
- 第一节 HTML概要学习
chenke
htmlWebcss
第一节 HTML概要学习
1. 什么是HTML
HTML是英文Hyper Text Mark-up Language(超文本标记语言)的缩写,它规定了自己的语法规则,用来表示比“文本”更丰富的意义,比如图片,表格,链接等。浏览器(IE,FireFox等)软件知道HTML语言的语法,可以用来查看HTML文档。目前互联网上的绝大部分网页都是使用HTML编写的。
打开记事本 输入一下内
- MyEclipse里部分习惯的更改
Array_06
eclipse
继续补充中----------------------
1.更改自己合适快捷键windows-->prefences-->java-->editor-->Content Assist-->
Activation triggers for java的右侧“.”就可以改变常用的快捷键
选中 Text
- 近一个月的面试总结
cugfy
面试
本文是在学习中的总结,欢迎转载但请注明出处:http://blog.csdn.net/pistolove/article/details/46753275
前言
打算换个工作,近一个月面试了不少的公司,下面将一些面试经验和思考分享给大家。另外校招也快要开始了,为在校的学生提供一些经验供参考,希望都能找到满意的工作。
- HTML5一个小迷宫游戏
357029540
html5
通过《HTML5游戏开发》摘抄了一个小迷宫游戏,感觉还不错,可以画画,写字,把摘抄的代码放上来分享下,喜欢的同学可以拿来玩玩!
<html>
<head>
<title>创建运行迷宫</title>
<script type="text/javascript"
- 10步教你上传githib数据
张亚雄
git
官方的教学还有其他博客里教的都是给懂的人说得,对已我们这样对我大菜鸟只能这么来锻炼,下面先不玩什么深奥的,先暂时用着10步干净利索。等玩顺溜了再用其他的方法。
操作过程(查看本目录下有哪些文件NO.1)ls
(跳转到子目录NO.2)cd+空格+目录
(继续NO.3)ls
(匹配到子目录NO.4)cd+ 目录首写字母+tab键+(首写字母“直到你所用文件根就不再按TAB键了”)
(查看文件
- MongoDB常用操作命令大全
adminjun
mongodb操作命令
成功启动MongoDB后,再打开一个命令行窗口输入mongo,就可以进行数据库的一些操作。输入help可以看到基本操作命令,只是MongoDB没有创建数据库的命令,但有类似的命令 如:如果你想创建一个“myTest”的数据库,先运行use myTest命令,之后就做一些操作(如:db.createCollection('user')),这样就可以创建一个名叫“myTest”的数据库。
一
- bat调用jar包并传入多个参数
aijuans
下面的主程序是通过eclipse写的:
1.在Main函数接收bat文件传递的参数(String[] args)
如: String ip =args[0]; String user=args[1]; &nbs
- Java中对类的主动引用和被动引用
ayaoxinchao
java主动引用对类的引用被动引用类初始化
在Java代码中,有些类看上去初始化了,但其实没有。例如定义一定长度某一类型的数组,看上去数组中所有的元素已经被初始化,实际上一个都没有。对于类的初始化,虚拟机规范严格规定了只有对该类进行主动引用时,才会触发。而除此之外的所有引用方式称之为对类的被动引用,不会触发类的初始化。虚拟机规范严格地规定了有且仅有四种情况是对类的主动引用,即必须立即对类进行初始化。四种情况如下:1.遇到ne
- 导出数据库 提示 outfile disabled
BigBird2012
mysql
在windows控制台下,登陆mysql,备份数据库:
mysql>mysqldump -u root -p test test > D:\test.sql
使用命令 mysqldump 格式如下: mysqldump -u root -p *** DBNAME > E:\\test.sql。
注意:执行该命令的时候不要进入mysql的控制台再使用,这样会报
- Javascript 中的 && 和 ||
bijian1013
JavaScript&&||
准备两个对象用于下面的讨论
var alice = {
name: "alice",
toString: function () {
return this.name;
}
}
var smith = {
name: "smith",
- [Zookeeper学习笔记之四]Zookeeper Client Library会话重建
bit1129
zookeeper
为了说明问题,先来看个简单的示例代码:
package com.tom.zookeeper.book;
import com.tom.Host;
import org.apache.zookeeper.WatchedEvent;
import org.apache.zookeeper.ZooKeeper;
import org.apache.zookeeper.Wat
- 【Scala十一】Scala核心五:case模式匹配
bit1129
scala
package spark.examples.scala.grammars.caseclasses
object CaseClass_Test00 {
def simpleMatch(arg: Any) = arg match {
case v: Int => "This is an Int"
case v: (Int, String)
- 运维的一些面试题
yuxianhua
linux
1、Linux挂载Winodws共享文件夹
mount -t cifs //1.1.1.254/ok /var/tmp/share/ -o username=administrator,password=yourpass
或
mount -t cifs -o username=xxx,password=xxxx //1.1.1.1/a /win
- Java lang包-Boolean
BrokenDreams
boolean
Boolean类是Java中基本类型boolean的包装类。这个类比较简单,直接看源代码吧。
public final class Boolean implements java.io.Serializable,
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-命令模式-Command
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/
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collection;
import java.util.List;
/**
* GOF 在《设计模式》一书中阐述命令模式的意图:“将一个请求封装
- matlab下GPU编程笔记
cherishLC
matlab
不多说,直接上代码
gpuDevice % 查看系统中的gpu,,其中的DeviceSupported会给出matlab支持的GPU个数。
g=gpuDevice(1); %会清空 GPU 1中的所有数据,,将GPU1 设为当前GPU
reset(g) %也可以清空GPU中数据。
a=1;
a=gpuArray(a); %将a从CPU移到GPU中
onGP
- SVN安装过程
crabdave
SVN
SVN安装过程
subversion-1.6.12
./configure --prefix=/usr/local/subversion --with-apxs=/usr/local/apache2/bin/apxs --with-apr=/usr/local/apr --with-apr-util=/usr/local/apr --with-openssl=/
- sql 行列转换
daizj
sql行列转换行转列列转行
行转列的思想是通过case when 来实现
列转行的思想是通过union all 来实现
下面具体例子:
假设有张学生成绩表(tb)如下:
Name Subject Result
张三 语文 74
张三 数学 83
张三 物理 93
李四 语文 74
李四 数学 84
李四 物理 94
*/
/*
想变成
姓名 &
- MySQL--主从配置
dcj3sjt126com
mysql
linux下的mysql主从配置: 说明:由于MySQL不同版本之间的(二进制日志)binlog格式可能会不一样,因此最好的搭配组合是Master的MySQL版本和Slave的版本相同或者更低, Master的版本肯定不能高于Slave版本。(版本向下兼容)
mysql1 : 192.168.100.1 //master mysq
- 关于yii 数据库添加新字段之后model类的修改
dcj3sjt126com
Model
rules:
array('新字段','safe','on'=>'search')
1、array('新字段', 'safe')//这个如果是要用户输入的话,要加一下,
2、array('新字段', 'numerical'),//如果是数字的话
3、array('新字段', 'length', 'max'=>100),//如果是文本
1、2、3适当的最少要加一条,新字段才会被
- sublime text3 中文乱码解决
dyy_gusi
Sublime Text
sublime text3中文乱码解决
原因:缺少转换为UTF-8的插件
目的:安装ConvertToUTF8插件包
第一步:安装能自动安装插件的插件,百度“Codecs33”,然后按照步骤可以得到以下一段代码:
import urllib.request,os,hashlib; h = 'eb2297e1a458f27d836c04bb0cbaf282' + 'd0e7a30980927
- 概念了解:CGI,FastCGI,PHP-CGI与PHP-FPM
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PHP
CGI
CGI全称是“公共网关接口”(Common Gateway Interface),HTTP服务器与你的或其它机器上的程序进行“交谈”的一种工具,其程序须运行在网络服务器上。
CGI可以用任何一种语言编写,只要这种语言具有标准输入、输出和环境变量。如php,perl,tcl等。 FastCGI
FastCGI像是一个常驻(long-live)型的CGI,它可以一直执行着,只要激活后,不
- Git push 报错 "error: failed to push some refs to " 解决
hongtoushizi
git
Git push 报错 "error: failed to push some refs to " .
此问题出现的原因是:由于远程仓库中代码版本与本地不一致冲突导致的。
由于我在第一次git pull --rebase 代码后,准备push的时候,有别人往线上又提交了代码。所以出现此问题。
解决方案:
1: git pull
2:
- 第四章 Lua模块开发
jinnianshilongnian
nginxlua
在实际开发中,不可能把所有代码写到一个大而全的lua文件中,需要进行分模块开发;而且模块化是高性能Lua应用的关键。使用require第一次导入模块后,所有Nginx 进程全局共享模块的数据和代码,每个Worker进程需要时会得到此模块的一个副本(Copy-On-Write),即模块可以认为是每Worker进程共享而不是每Nginx Server共享;另外注意之前我们使用init_by_lua中初
- java.lang.reflect.Proxy
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1.简介
Proxy 提供用于创建动态代理类和实例的静态方法
(1)动态代理类的属性
代理类是公共的、最终的,而不是抽象的
未指定代理类的非限定名称。但是,以字符串 "$Proxy" 开头的类名空间应该为代理类保留
代理类扩展 java.lang.reflect.Proxy
代理类会按同一顺序准确地实现其创建时指定的接口
- Java中getResourceAsStream的用法
pda158
java
1.Java中的getResourceAsStream有以下几种: 1. Class.getResourceAsStream(String path) : path 不以’/'开头时默认是从此类所在的包下取资源,以’/'开头则是从ClassPath根下获取。其只是通过path构造一个绝对路径,最终还是由ClassLoader获取资源。 2. Class.getClassLoader.get
- spring 包官方下载地址(非maven)
sinnk
spring
SPRING官方网站改版后,建议都是通过 Maven和Gradle下载,对不使用Maven和Gradle开发项目的,下载就非常麻烦,下给出Spring Framework jar官方直接下载路径:
http://repo.springsource.org/libs-release-local/org/springframework/spring/
s
- Oracle学习笔记(7) 开发PLSQL子程序和包
vipbooks
oraclesql编程
哈哈,清明节放假回去了一下,真是太好了,回家的感觉真好啊!现在又开始出差之旅了,又好久没有来了,今天继续Oracle的学习!
这是第七章的学习笔记,学习完第六章的动态SQL之后,开始要学习子程序和包的使用了……,希望大家能多给俺一些支持啊!
编程时使用的工具是PLSQL