js prompt函数使用例子

<html>

<head>

<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8">

<script>

var  num； 



var theResponse = window.prompt("移动车辆至新的会员名下，请输入会员memNo号: ","");

if(theResponse == null || theResponse == "" || isNaN(theResponse)){ 

    alert('num为空，不是数字'); 

}else{

    alert("theResponse$$:" + theResponse);

}

</script>

</head>

<body>

</body>

</html>

 

你可能感兴趣的:(prompt)

  • 第81期 | GPTSecurity周报 aigc网络安全
    GPTSecurity是一个涵盖了前沿学术研究和实践经验分享的社区，集成了生成预训练Transformer（GPT）、人工智能生成内容（AIGC）以及大语言模型（LLM）等安全领域应用的知识。在这里，您可以找到关于GPT/AIGC/LLM最新的研究论文、博客文章、实用的工具和预设指令（Prompts）。现为了更好地知悉近一周的贡献内容，现总结如下。SecurityPapers1.大语言模型与代码安
  • Python 网络编程实战：5分钟实现多线程下载工具与 Web 服务器 吴师兄大模型 pythonWeb服务器多线程下载工具网络编程人工智能开发语言PYTHON
    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
  • 【LLM大模型】大模型涌现能力及 Prompt Engineering提示词 Langchain prompt人工智能llamalangchainai大模型LLM
    涌现能力GPT3是第一批拥有“涌现能力”的大语言模型，即模型未经特定任务的训练，但在适当的提示下，仍然能够解决某些特定领域的问题。例如大语言模型可以解答数学问题、辅助进行编程、甚至是进行问答等，其实都属于模型的涌现能力。作为概率模型，大语言模型甚至不知道数字代表的真实含义，模型只是在学习了无数的语料之后，发现了一些数学结论之间的潜在概率关系，才最终涌现出了数学运算或者复杂推理的能力。但是“涌现能力
  • 一文掌握Prompt：万能框架+优化技巧+常用指标 Langchain prompt人工智能产品经理大模型RAGlangchain
    随着大模型在2023年横空出世，“Prompt工程”应运而生，作为用好大模型最重要的武器，Prompt的好坏对模型效果有着决定性的影响。然而，网络上大量相关文章多是罗列“Prompt工程”中的若干技巧，少有体系化的总结，让人看完依然不知道该如何入手。本文希望结合我们在“Prompt工程”中的实践经验，更加体系化地对“Prompt工程”进行梳理，希望可以一步步地帮助大家用好大模型，人人都是Promp
  • 【AI大模型应用开发】1.3 Prompt攻防（安全） 和 Prompt逆向工程 同学小张 大模型人工智能prompt笔记经验分享chatgpt安全AIGC
    随着GPT和Prompt工程的大火，随之而来的是隐私问题和安全问题。尤其是最近GPTs刚刚开放，藏在GPTs后面的提示词就被网友们扒了出来，甚至直接被人作为开源项目发布，一点安全和隐私都没有，原作者的收益也必然受到极大损失…到目前为止，大语言模型的防御也没有一个比较完美的解决方式。本文就来看看Prompt防攻击、防泄漏的手段，以及Prompt逆向工程可以做什么，怎么做。1.Prompt攻击是什么P
  • 揭秘Prompt Engineering 提示词工程（附学习文档） LLM. prompt人工智能ai大模型大模型提示词工程大语言模型LLM
    PromptEngineering概览何为Prompt在自然语言处理领域，尤其是与大型语言模型（LLM）互动时，Prompt起着至关重要的作用。形象地说：LLM是金矿：大型语言模型如同深藏不露的金矿，蕴藏着巨大的知识与创造力潜力。Prompt是钥匙：而Prompt，则是开启这座金矿的钥匙。通过精心设计的问题或指令（Prompt），我们能引导模型产生特定的、有价值的输出，如文章创作、代码编写、问题解
  • Prompt优化 COT/COD 陌陌623 prompt人工智能
    文章目录基本的方法论框架COT/CODCOT/COD对比其他优化点1.示例引导与少样本学习2.角色设定与背景引导3.任务分解与步骤引导基本的方法论框架基础要素：指令、背景信息、补充数据（要求）、输出格式、（其他限制条件）有时背景信息较长，限制信息可能会失效，可以最后再写一个限制信息。例如：大模型用来画思维导图指令：帮我写一个模型训练的思维导图。背景信息：千帆ModelBuilder训练流程为框架。
  • 0312-PromptMRG：诊断驱动的医疗报告生成提示 m0_65156252 学习笔记
    1，摘要：提出了诊断驱动的医疗报告生成提示(PromptMRG)，这是一个新的框架，旨在通过诊断感知提示的指导提高MRG的诊断准确性。具体来说，PromptMRG是基于编码器-解码器架构，并带有一个额外的疾病分类分支。在生成报告时，来自分类分支的诊断结果将被转换为令牌提示，以显式地指导生成过程。为了进一步提高诊断准确性，我们设计了跨模态特征增强，通过利用预训练CLIP的知识，从数据库中检索相似的报
  • 【Agent实战】RAG方式+结构化prompt（CoT）+API工具结合ChatGPT4o能力Agent项目实践（货物上架位置推荐助手） 姚瑞南 RAG技术应用探索大模型落地探索及agent搭建promptchatgpt自然语言处理人工智能AIGC
    本文原创作者：姚瑞南AI-agent大模型运营专家，先后任职于美团、猎聘等中大厂AI训练专家和智能运营专家岗；多年人工智能行业智能产品运营及大模型落地经验，拥有AI外呼方向国家专利与PMP项目管理证书。（转载需经授权）目录结论效果图示1.prompt2.API工具封装3.知识库搭建4.测试用例结论成功利用ChatGPT4o版本结合RAG知识库方式，通过结构化prompt（CoT）调用API工具为用
  • RNN 实战指南：用 PyTorch 从零实现文本分类 吴师兄大模型 PyTorchpytorchpython人工智能RNN循环神经网络文本分类开发语言
    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
  • javascript Day_1 Mswanga javascript前端javajavascript
    script的书写位置1，写在标签的正上方constnewItem=12，写在外部，然后引入到HTML文件输入输出1.输入：prompt('请输入一段文字')结果：会显示一个对话框，包含一个文字信息，用来提示用户输入。2.输出：//普通输出document.write('要输出的内容')//内容可以包含标签//弹出警告框输出alert('要输出的内容')//控制台打印输出，程序员可见console
  • Conda跨平台环境迁移 魚香肉丝盖饭 env环境配置condapython
    问题描述：在一台Ubuntu电脑上完全复刻在Windows中通过conda创建的环境。导出环境在Windows机器上，需要导出当前conda环境的配置。这将生成一个environment.yml文件，其中包含所有已安装的包和版本信息。打开AnacondaPrompt（或任何你使用的命令行界面），然后运行以下命令来导出环境：condaenvexport--name>environment.yml这里
  • 大语言模型（LLM）的微调与应用 AI Echoes 语言模型人工智能自然语言处理
    一、微调与应用的核心区别目标差异微调（Fine-tuning）：针对预训练模型进行参数调整，使其适应特定任务或领域（如医疗问答、法律文本分析）。需通过有监督微调（SFT）或低秩适配（LoRA）等技术优化模型权重。应用（Application）：基于现有模型的能力构建实际系统（如智能客服、文档摘要），侧重于工程化集成和交互设计，通常不修改模型参数，而是通过Prompt工程、RAG（检索增强生成）或A
  • LLM大模型技术实战6：一文总结大模型微调方法 AIG暴躁猫叔 人工智能深度学习机器学习
    大模型会成为AI时代的一项基础设施。作为像水、电一样的基础设施，预训练大模型这样的艰巨任务，只会有少数技术实力强、财力雄厚的公司去做。绝大多数人，是水、电的应用者。对这部分人来说，掌握如何用好大模型的技术，更加重要。用好大模型的第一个层次，是掌握提示词工程(PromptEngineering)用好大模型的第二个层次，是大模型的微调(FineTuning)，这也是今天这篇文章的主题。为什么要对大模型
  • 将Labelme标注的数据做成COCO格式的数据集（实例分割的数据集） 一直开心 深度学习计算机视觉
    这里说明一下：Labelme标注数据时候是用的多边形框，关于标注，可以看前面的博客文章下面制作的COCO数据集是用于实例分割的数据集。COCO格式数据集的制作1、labelme标注的数据转coco数据集AnacondaPrompt里F:\rockdata下的目录运行指令：这里需要注意是在activatelabelme后，pythonlabelme2coco.pyNoObejectNoObeject
  • 鸿蒙生态下的AI革新：大模型如何重塑移动应用开发？ 从写代码到写Prompt，解锁鸿蒙原生应用高效开发秘籍 harmonyos
    当前，大模型技术正在重新定义软件工程。一方面，大模型降低了软件开发门槛。在过去，软件开发者被划分为全民开发者、应用开发者和专业开发者，随着大模型技术的介入，软件开发变得触手可及，一些简单的应用甚至能够直接通过人工智能生成。另一方面，大模型技术显著提升了开发效率。它能够根据开发者的简单描述快速生成大量的代码片段，大幅度地缩短了编码时间，为软件开发领域带来了革命性的变化。在2024年12月14日AIC
  • RAG检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation）介绍（双模态架构：检索子系统、生成子系统）实现知识获取与内容生成的协同 Dontla 大模型LLM人工智能架构
    文章目录增强生成（RAG）技术：原理、架构与前沿实践1.RAG技术架构剖析1.1技术融合范式-**检索子系统**-**生成子系统**2.核心组件与工作流程2.1数据预处理管线-**多粒度分块策略**-**特征增强技术**2.2混合检索引擎3.性能优化关键路径3.1检索质量提升-**多阶段精排模型**：-**动态阈值策略**：3.2生成控制技术-**结构化prompt模板**：-**知识验证机制**
  • 实现非entry弹窗鸿蒙示例代码
    本文原创发布在华为开发者社区。介绍本示例在一个非@Entry的类中创建一个CustomDialogController弹窗，以此来实现不依赖entry的弹窗。实现非entry弹窗源码链接效果预览使用说明点击请求网络按钮，触发不依赖entry的弹窗。实现思路点击请求网络按钮触发testPromptDialog()方法。exportfunctiontestPromptDialog(){consttha
  • DeepSeek与剪映短视频创作指南 meisongqing 人工智能DeepSeek剪映
    DeepSeek（深度求索）作为一家专注实现AGI的中国公司，其技术可能涉及AI文本生成、图像处理等领域，结合剪映的智能剪辑功能，可以大幅提升短视频创作效率。以下是结合两者优势的详细创作步骤：一、创意策划阶段AI灵感激发使用DeepSeek的AI文本生成功能，输入关键词（如"美食教程"、"科技科普"）获取创意方向生成10-20个标题备选（示例Prompt："生成10个吸引年轻人的美妆短视频标题"）
  • JS: 类型转换 + 运算符 + 循环 ..儒 javascript开发语言ecmascript
    类型转换一，为什么需要类型转换JavaScript是弱数据类型：JavaScript也不知道变量到底属于那种数据类型，只有赋值了才清楚。坑：使用表单、prompt获取过来的数据默认是字符串类型的，此时就不能直接简单的进行加法运算。console.log（'1000e'+‘2000')//输出结果100002000此时需要转换变量的数据类型。通俗来说，就是把一种数据类型的变量转换成我们需要的数据类型
  • Manus被「越狱」：创始人回应风波与开源转向 UR的出不克 人工智能manusagent
    Manus被「越狱」：创始人回应风波与开源转向早上刷推特，一条标签为"#Manus越狱"的话题炸了。这个前些日子刚刚融了A轮的AI新贵突然成了安全圈的焦点。熬了一整晚的咖啡还没喝完，Manus团队就陷入了灭火模式。「越狱」风波：始于一条推特事情的起因很"典型"——一位ID为"AIHacker_2023"的用户前天发了条推文："Manus的安全屏障形同虚设，两个prompt就能搞定，详情看图。"配图
  • 如果，你想找 AI大模型相关的工作，这三个建议你一定要看！ 我爱学大模型 人工智能chatgptAI大模型AI大模型入门转行程序员
    01各种大厂小厂创业团队和AI擦边的面试难度，由难到简单，依次是：大模型算法（⭐⭐⭐⭐⭐）模型部署加速（⭐⭐⭐⭐）RAG等相关技术（⭐⭐⭐）纯应用（⭐⭐）Prompt工程师等其他自媒体（⭐）会简单应用就行02这结果方向，B站找几个视频看看，这里推荐用Qwen7B，开源的模型，一个3060都能跑。例如这个，如何微调Qwen开源模型。https://www.bilibili.com/video/BV1
  • 向 state 字典中的 “messages“ 键添加一条新的用户消息，提示模型返回实际的输出。 背太阳的牧羊人 langgraphlanggraphtoolsAgent
    完整代码：fromdatetimeimportdatetimefromlangchain_core.runnablesimportRunnable,RunnableConfigfromlangchain_core.promptsimportChatPromptTemplateprimary_assistant_prompt=ChatPromptTemplate.from_messages([("s
  • PyTorch实现CNN：CIFAR-10图像分类实战教程 吴师兄大模型 PyTorchpytorchcnnCIFAR-10图像分类人工智能python卷积神经网络开发语言
    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
  • 程序员如何利用 AI 辅助编程，提升效率并摆脱 996 fxrz12 AI人工智能
    ——从AI编程助手到高效提示词技巧在过去，程序员遇到问题时，会优先选择Google、StackOverflow、必应、百度等搜索引擎。然而，AI的崛起正在改变这一模式。越来越多的IT人开始直接向AI询问问题，而不再只是搜索代码片段。如何有效地向AI提问，写出精准的Prompt（提示词），决定了AI能否真正成为你的高效助手。本文将探讨如何利用AI提升编程效率，并深入讲解如何向AI提问，以便获得最佳答
  • 从零起步：LangChain ChatPromptTemplate基础使用 软件不硬 langchain
    在上篇文章中，我们已经学习PromptTemplate。现在，我们继续学习ChatPromptTemplate。ChatPromptTemplate是LangChain框架中用于构建对话提示的强大工具。它专为多轮对话场景设计，能将不同角色的消息整合为连贯提示，助力开发者精准引导语言模型生成符合预期的回复。通过定义角色、消息内容及灵活的模板变量，ChatPromptTemplate让创建复杂对话提示
  • 程序员提示词使用指南：从入门到精通的Prompt技巧 shandianfk_com ChatGPTAIprompt人工智能深度学习
    在当今的编程世界里，编写高效、简洁的代码一直是每个程序员追求的目标。但随着AI技术的发展，程序员们有了新的“武器”——Prompt提示词。Prompt，即提示词，是指在编程过程中，给AI模型提供的指令或问题，以便获得所需的代码或答案。今天，我们就来详细探讨一下如何从入门到精通地使用Prompt提示词，帮助你在编程过程中事半功倍。首先，我们来了解一下Prompt的基础知识。一、什么是Prompt提示
  • 【RAG 论文】Program-of-Thoughts（PoT）提示：让 LLM 生成 Python 代码来解决复杂的数字计算问题 yubinCloud LLMResearch自然语言处理人工智能语言模型算法
    论文：ProgramofThoughtsPrompting:DisentanglingComputationfromReasoningforNumericalReasoningTasks⭐⭐⭐⭐TMLR2023Code：Program-of-Thoughts|GitHub论文速读文章提出了PoTPrompting方法，PoT可以看作是CoT（Chain-of-Thoughts）的改进，该方法通过生
  • 2.langchain中的prompt模板 (FewShotPromptTemplate) ZHOU_CAMP langchain实践langchainprompt
    本教程将介绍如何使用LangChain库中的PromptTemplate和FewShotPromptTemplate来构建和运行提示（prompt），并通过示例数据展示其应用。安装依赖首先，确保你已经安装了langchain和相关依赖：pipinstalllangchainlangchain_corelangchain_chromalangchain_community1.创建PromptTemp
  • 多模态模型在做选择题时，如何设置Prompt，如何精准定位我们需要的选项 暗巷提灯 prompt
    我们这里以Qwen2-VL-7B-instruct为例：假设我们需要分析一张图片的情绪（从现有的情绪中进行选择），并且我们需要它以思维链的形式展现出来，我们可以这样设置prompt：emotion6_CoT="""Analyzethegivenimageanddeterminetheemotionitrepresents.Emotionaloptions:(A)anger(B)disgust(C)
  • jvm调优总结（从基本概念 到 深度优化） oloz javajvmjdk虚拟机应用服务器
    JVM参数详解：http://www.cnblogs.com/redcreen/archive/2011/05/04/2037057.html   Java虚拟机中，数据类型可以分为两类：基本类型和引用类型。基本类型的变量保存原始值，即：他代表的值就是数值本身；而引用类型的变量保存引用值。“引用值”代表了某个对象的引用，而不是对象本身，对象本身存放在这个引用值所表示的地址的位置。
  • 【Scala十六】Scala核心十：柯里化函数 bit1129 scala
    本篇文章重点说明什么是函数柯里化，这个语法现象的背后动机是什么，有什么样的应用场景，以及与部分应用函数(Partial Applied Function)之间的联系   1. 什么是柯里化函数 A way to write functions with multiple parameter lists. For instance def f(x: Int)(y: Int) is a
  • HashMap dalan_123 java
    HashMap在java中对很多人来说都是熟的；基于hash表的map接口的非同步实现。允许使用null和null键；同时不能保证元素的顺序；也就是从来都不保证其中的元素的顺序恒久不变。 1、数据结构     在java中，最基本的数据结构无外乎：数组 和 引用（指针），所有的数据结构都可以用这两个来构造，HashMap也不例外，归根到底HashMap就是一个链表散列的数据
  • Java Swing如何实时刷新JTextArea，以显示刚才加append的内容 周凡杨 java更新swingJTextArea
    在代码中执行完textArea.append("message")后，如果你想让这个更新立刻显示在界面上而不是等swing的主线程返回后刷新，我们一般会在该语句后调用textArea.invalidate()和textArea.repaint()。 问题是这个方法并不能有任何效果，textArea的内容没有任何变化，这或许是swing的一个bug，有一个笨拙的办法可以实现
  • servlet或struts的Action处理ajax请求 g21121 servlet
    其实处理ajax的请求非常简单，直接看代码就行了： //如果用的是struts //HttpServletResponse response = ServletActionContext.getResponse(); // 设置输出为文字流 response.setContentType("text/plain"); // 设置字符集 res
  • FineReport的公式编辑框的语法简介 老A不折腾 finereport公式总结
    FINEREPORT用到公式的地方非常多，单元格（以=开头的便被解析为公式），条件显示，数据字典，报表填报属性值定义，图表标题，轴定义，页眉页脚，甚至单元格的其他属性中的鼠标悬浮提示内容都可以写公式。 简单的说下自己感觉的公式要注意的几个地方：   1.if语句语法刚接触感觉比较奇怪，if(条件式子,值1,值2)，if可以嵌套，if(条件式子1，值1，if(条件式子2，值2，值3)
  • linux mysql 数据库乱码的解决办法 墙头上一根草 linuxmysql数据库乱码
    linux 上mysql数据库区分大小写的配置 lower_case_table_names=1 1-不区分大小写 0-区分大小写   修改/etc/my.cnf 具体的修改内容如下:   [client] default-character-set=utf8   [mysqld] datadir=/var/lib/mysql socket=/va
  • 我的spring学习笔记6-ApplicationContext实例化的参数兼容思想 aijuans Spring 3
    ApplicationContext能读取多个Bean定义文件，方法是： ApplicationContext appContext = new ClassPathXmlApplicationContext（ new String[]｛“bean-config1.xml”，“bean-config2.xml”，“bean-config3.xml”，“bean-config4.xml
  • mysql 基准测试之sysbench annan211 基准测试mysql基准测试MySQL测试sysbench
    1 执行如下命令，安装sysbench-0.5： tar xzvf sysbench-0.5.tar.gz  cd sysbench-0.5  chmod +x autogen.sh  ./autogen.sh  ./configure --with-mysql --with-mysql-includes=/usr/local/mysql
  • sql的复杂查询使用案列与技巧 百合不是茶 oraclesql函数数据分页合并查询
      本片博客使用的数据库表是oracle中的scott用户表;          -------------------  自然连接查询           查询 smith 的上司(两种方法) &
  • 深入学习Thread类 bijian1013 javathread多线程java多线程
    一．             线程的名字 下面来看一下Thread类的name属性，它的类型是String。它其实就是线程的名字。在Thread类中，有String getName()和void setName(String)两个方法用来设置和获取这个属性的值。 同时，Thr
  • JSON串转换成Map以及如何转换到对应的数据类型 bijian1013 javafastjsonnet.sf.json
            在实际开发中，难免会碰到JSON串转换成Map的情况，下面来看看这方面的实例。另外，由于fastjson只支持JDK1.5及以上版本，因此在JDK1.4的项目中可以采用net.sf.json来处理。 一.fastjson实例 JsonUtil.java package com.study; impor
  • 【RPC框架HttpInvoker一】HttpInvoker：Spring自带RPC框架 bit1129 spring
    HttpInvoker是Spring原生的RPC调用框架，HttpInvoker同Burlap和Hessian一样，提供了一致的服务Exporter以及客户端的服务代理工厂Bean，这篇文章主要是复制粘贴了Hessian与Spring集成一文，【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成   在 【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化一文中
  • 【Mahout二】基于Mahout CBayes算法的20newsgroup的脚本分析 bit1129 Mahout
    #!/bin/bash # # Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more # contributor license agreements. See the NOTICE file distributed with # this work for additional information re
  • nginx三种获取用户真实ip的方法 ronin47
    随着nginx的迅速崛起，越来越多公司将apache更换成nginx. 同时也越来越多人使用nginx作为负载均衡, 并且代理前面可能还加上了CDN加速，但是随之也遇到一个问题：nginx如何获取用户的真实IP地址,如果后端是apache,请跳转到<apache获取用户真实IP地址>，如果是后端真实服务器是nginx，那么继续往下看。 实例环境： 用户IP 120.22.11.11
  • java-判断二叉树是不是平衡 bylijinnan java
    参考了 http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/25411174201142733927831/ 但是用java来实现有一个问题。 由于Java无法像C那样“传递参数的地址，函数返回时能得到参数的值”，唯有新建一个辅助类：AuxClass import ljn.help.*; public class BalancedBTree {
  • BeanUtils.copyProperties VS PropertyUtils.copyProperties 诸葛不亮 PropertyUtilsBeanUtils
     BeanUtils.copyProperties VS  PropertyUtils.copyProperties  作为两个bean属性copy的工具类，他们被广泛使用，同时也很容易误用，给人造成困然；比如：昨天发现同事在使用BeanUtils.copyProperties copy有integer类型属性的bean时，没有考虑到会将null转换为0，而后面的业
  • [金融与信息安全]最简单的数据结构最安全 comsci 数据结构
          现在最流行的数据库的数据存储文件都具有复杂的文件头格式，用操作系统的记事本软件是无法正常浏览的，这样的情况会有什么问题呢？        从信息安全的角度来看，如果我们数据库系统仅仅把这种格式的数据文件做异地备份，如果相同版本的所有数据库管理系统都同时被攻击，那么
  • vi区段删除 Cwind linuxvi区段删除
    区段删除是编辑和分析一些冗长的配置文件或日志文件时比较常用的操作。简记下vi区段删除要点备忘。   vi概述    引文中并未将末行模式单独列为一种模式。单不单列并不重要，能区分命令模式与末行模式即可。   vi区段删除步骤： 1. 在末行模式下使用:set nu显示行号 非必须，随光标移动vi右下角也会显示行号，能够正确找到并记录删除开始行
  • 清除tomcat缓存的方法总结 dashuaifu tomcat缓存
    用tomcat容器，大家可能会发现这样的问题，修改jsp文件后，但用IE打开 依然是以前的Jsp的页面。 出现这种现象的原因主要是tomcat缓存的原因。 解决办法如下: 在jsp文件头加上 <meta http-equiv="Expires" content="0"> <meta http-equiv="kiben&qu
  • 不要盲目的在项目中使用LESS CSS dcj3sjt126com Webless
    　如果你还不知道LESS CSS是什么东西，可以看一下这篇文章，是我一朋友写给新人看的《CSS——LESS》 　　不可否认，LESS CSS是个强大的工具，它弥补了css没有变量、无法运算等一些“先天缺陷”，但它似乎给我一种错觉，就是为了功能而实现功能。 　　比如它的引用功能 ? .rounded_corners{     
  • [入门]更上一层楼 dcj3sjt126com PHPyii2
    更上一层楼 通篇阅读完整个“入门”部分，你就完成了一个完整 Yii 应用的创建。在此过程中你学到了如何实现一些常用功能，例如通过 HTML 表单从用户那获取数据，从数据库中获取数据并以分页形式显示。你还学到了如何通过 Gii 去自动生成代码。使用 Gii 生成代码把 Web 开发中多数繁杂的过程转化为仅仅填写几个表单就行。 本章将介绍一些有助于更好使用 Yii 的资源：
  • Apache HttpClient使用详解 eksliang httpclienthttp协议
    Http协议的重要性相信不用我多说了，HttpClient相比传统JDK自带的URLConnection，增加了易用性和灵活性（具体区别，日后我们再讨论），它不仅是客户端发送Http请求变得容易，而且也方便了开发人员测试接口（基于Http协议的），即提高了开发的效率，也方便提高代码的健壮性。因此熟练掌握HttpClient是很重要的必修内容，掌握HttpClient后，相信对于Http协议的了解会
  • zxing二维码扫描功能 gundumw100 androidzxing
    经常要用到二维码扫描功能 现给出示例代码 import com.google.zxing.WriterException; import com.zxing.activity.CaptureActivity; import com.zxing.encoding.EncodingHandler; import android.app.Activity; import an
  • 纯HTML+CSS带说明的黄色导航菜单 ini htmlWebhtml5csshovertree
    HoverTree带说明的CSS菜单:纯HTML+CSS结构链接带说明的黄色导航   在线体验效果：http://hovertree.com/texiao/css/1.htm代码如下,保存到HTML文件可以看到效果：   <!DOCTYPE html > <html > <head> <title>HoverTree
  • fastjson初始化对性能的影响 kane_xie fastjson序列化
    之前在项目中序列化是用thrift，性能一般，而且需要用编译器生成新的类，在序列化和反序列化的时候感觉很繁琐，因此想转到json阵营。对比了jackson，gson等框架之后，决定用fastjson，为什么呢，因为看名字感觉很快。。。   网上的说法：   fastjson 是一个性能很好的 Java 语言实现的 JSON 解析器和生成器，来自阿里巴巴的工程师开发。
  • 基于Mybatis封装的增删改查实现通用自动化sql mengqingyu DAO
    1.基于map或javaBean的增删改查可实现不写dao接口和实现类以及xml，有效的提高开发速度。 2.支持自定义注解包括主键生成、列重复验证、列名、表名等 3.支持批量插入、批量更新、批量删除 <bean id="dynamicSqlSessionTemplate" class="com.mqy.mybatis.support.Dynamic
  • js控制input输入框的方法封装(数字，中文，字母，浮点数等) qifeifei javascript js
    在项目开发的时候，经常有一些输入框，控制输入的格式，而不是等输入好了再去检查格式，格式错了就报错，体验不好。 /** 数字，中文，字母,浮点数(+/-/.) 类型输入限制，只要在input标签上加上 jInput="number,chinese,alphabet,floating" 备注：floating属性只能单独用*/     funct
  • java 计时器应用 tangqi609567707 javatimer
    mport java.util.TimerTask;   import java.util.Calendar;   public class MyTask extends TimerTask {        private static final int
  • erlang输出调用栈信息 wudixiaotie erlang
    在erlang otp的开发中，如果调用第三方的应用，会有有些错误会不打印栈信息，因为有可能第三方应用会catch然后输出自己的错误信息，所以对排查bug有很大的阻碍，这样就要求我们自己打印调用的栈信息。用这个函数：erlang:process_display (self (), backtrace).需要注意这个函数只会输出到标准错误输出。 也可以用这个函数：erlang:get_s
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他