- 提示技术系列(六)——链式提示
AIGC包拥它
提示技术人工智能promptpythonlangchain
什么是提示技术?提示技术是实现提示工程目标的具体技术手段,是提示工程中的“工具库”。什么又是提示工程?提示工程是指通过设计、优化和迭代输入到大语言模型(LLM)的提示(Prompt),系统性提升模型输出质量(如相关性、准确性、可控性)的实践领域。它是一个覆盖全流程的方法论,包括:明确目标任务(如生成教学内容、问答、翻译);设计提示结构(如指令、上下文、示例);选择模型与参数(如温度、top_p);
- 如何成为一名合格的 Prompt 工程师 ?
csdn_tom_168
AI人工智能aiprompt
以下为基于行业实践与最新趋势的Prompt工程师成长体系,结合技术能力、实战经验与职业发展三个维度构建的完整路径:一、核心能力模型构建1.基础认知能力领域知识融合掌握垂直领域知识图谱(如医疗术语、法律条文),通过RAG技术实现专业语料注入案例:设计医疗诊断Prompt时需理解ICD-11疾病分类标准模型原理理解熟悉主流模型特性(如GPT-4长文本处理优势、Claude3的逻辑推理强项),针对性设计
- 【2025CVPR】SEC-Prompt:少样本增量学习中的语义互补提示模型详解
清风AI
生成对抗网络人工智能神经网络pcm目标跟踪深度学习计算机视觉
目录一、研究背景:少样本增量学习的挑战二、SEC-Prompt核心原理1.自适应层次化查询(AdaptiveHierarchicalQuery)2.语义互补提示机制(1)判别性提示(D-Prompt)(2)非判别性提示(ND-Prompt)3.训练策略创新(1)判别性提示聚类损失(2)ND-Prompt数据增强三、模型架构图解四、关键创新点五、实验结果对比1.ImageNet-R结果2.CUB20
- 国产大模型在出版行业的智能选题与内容优化实践
观熵
国产大模型部署实战全流程指南服务器java数据库人工智能国产大模型
国产大模型在出版行业的智能选题与内容优化实践关键词:出版行业数字化转型、选题语义建模、稿件结构优化、长文本协同生成、大模型编辑协作、内容风格控制、出版流程AI集成、Qwen、DeepSeek、Baichuan、Prompt链路设计摘要在出版行业迈入智能化与语义驱动时代背景下,传统内容策划与编辑生产方式正面临变革窗口。国产大模型如Qwen、DeepSeek、Baichuan已逐步具备长文本生成、结构
- AI原生应用开发必看:自然语言生成的5个最佳工程实践
AI原生应用开发
AI-native网络ai
AI原生应用开发必看:自然语言生成的5个最佳工程实践关键词:AI原生应用、自然语言生成、工程实践、Prompt工程、模型微调、评估指标、安全防护摘要:本文深入探讨了开发高质量自然语言生成(NLG)应用的5个核心工程实践。从Prompt设计技巧到模型微调策略,从评估体系建立到安全防护机制,我们将通过生动的类比和实际代码示例,帮助开发者掌握构建可靠AI应用的关键技术。文章特别强调"以终为始"的开发理念
- AI里的Prompt到底是什么?——提示词
不知名产品露
AIGC
AIGC爆火以后,应运而生的Prompt到底是什么?为什么会有这个产物呢?拿大语言模型举例来说,自身的能力很强大,但也存在一定的弊端,比如输出的内容太空太泛、不是用户想要的答案、输出的内容格式不符合预期……正因为这些弊端的存在,进而催生了Prompt(提示词ArtificialIntelligencePrompt)。应用场景也比较多如:智能客服、数字人主播、智能写作助手、PPT制作等。一、定义Pr
- Prompt 精通之路(一)- AI 时代的新语言:到底什么是 Prompt?为什么它如此重要?
程序员阿超的博客
Prompt精通之路:从零基础到AI高效玩家人工智能promptPrompt新手指南提示词入门AI指令ChatGPTdeepseek
AI时代的新语言:到底什么是Prompt?为什么它如此重要?标签:#Prompt新手指南#提示词入门#AI指令#人工智能#ChatGPTPrompt精通之路:系列文章导航第一篇:AI时代的新语言:到底什么是Prompt?为什么它如此重要?第二篇:告别废话!掌握这4个黄金法则,让你的Prompt精准有效第三篇:像专业人士一样思考:Zero-Shot,Few-Shot和思维链(CoT)技巧详解第四篇:
- 【AI大模型面试八股文】大模型训练中如何应对灾难性遗忘问题?
一叶千舟
AI大模型应用【八股文】人工智能深度学习
目录✅面试回答模板:一、什么是灾难性遗忘?举个通俗的例子:二、灾难性遗忘是怎么发生的?常见触发情境:三、我们为什么要关注灾难性遗忘?四、主流解决方案汇总✅1.固定部分参数(FeatureExtraction)✅2.正则化策略(Regularization)✅3.回放机制(Rehearsal/Replay)✅4.参数隔离(ParameterIsolation)✅5.使用提示学习(PromptLear
- LangChain是为了解决哪些问题?为了解决这些问题,LangChain采用哪些方法?LangChain适用于什么场景?LangChain有什么局限性?
杰瑞学AI
AI/AGINLP/LLMslangchain人工智能自然语言处理深度学习神经网络AI-native
LangChain旨在解决的问题LangChain的核心目的是解决在使用大型语言模型(LLM)开发应用程序时面临的复杂性和挑战。具体来说,它致力于解决以下问题:LLM应用开发的复杂性:直接使用LLM开发应用程序通常涉及大量的底层代码编写,例如管理提示(prompts)、处理输出、串联多个模型调用以及与外部数据源或工具集成。这使得开发过程繁琐且容易出错。LLM能力的限制:单个LLM往往无法完成所有任
- 创建Django项目
小叶萝
Openlayers开发djangosqlite数据库
我这里利用conda+Pycharm创建Django项目1、打开condaPrompt激活python的conda环境(创建了多个环境可以考虑切换一下python环境)condaactivatebase2、安装DjangocondainstallDjango查看安装成功了没有?django-admin--help出现常用的命令:checkcompilemessagescreatecachetabl
- 【大模型面试】大模型Prompt Engineer面试题及参考答案
大模型知识
prompt人工智能开发语言pythonchatgpt深度学习大模型
一、基础概念类1.什么是大模型?大模型通常指具有庞大参数规模的机器学习模型,尤其是在自然语言处理(NLP)和计算机视觉等领域。这些模型能够学习到大量数据中的复杂模式和特征,具备强大的泛化能力,可在多种任务上表现出色,如GPT系列、BERT等。2.大模型与传统机器学习模型的区别是什么?传统机器学习模型参数规模相对较小,往往针对特定任务进行设计和训练,需要较多人工特征工程。而大模型参数数量庞大,通过在
- 第三:提示词工程-十个技巧高效优化prompt
卢卡平头哥
AIGCpromptandroid
一.明确目标1.在编写prompt之前,需要先明确想要生成什么样的文本2.比如,假设要写一篇关于健康饮食的文章,目标是提供一些有关健康饮食的建议和指导3.那么,可以明确以下目标主题关键词:健康饮食、饮食建议、营养均衡、食物选择风格:科学性、易懂性格式:段落式、逻辑结构清晰长度:约500-800字4.基于这些目标可以编写合适的prompt提示词:"请提供一篇关于健康饮食的文章,内容应涵盖健康饮食的重
- 大语言模型应用提示工程Prompt Engineering
全栈你个大西瓜
人工智能大模型自然语言处理prompt人工智能提示工程
提示工程(PromptEngineering)是指通过精心设计和优化输入提示(prompt),以引导人工智能模型(如大型语言模型)生成更符合预期的输出。一、提示工程的核心任务明确任务目标确定模型需要完成的具体任务(如文本生成、翻译、分类、问答等)。示例:需要模型生成一篇产品评测vs.需要模型总结文章要点。设计提示结构包含必要的上下文、示例、格式要求和约束条件。示例:请根据以下产品参数生成一段吸引人
- 探索提示词工程的魅力:提升你的AI应用到新高度
杭律沛Meris
探索提示词工程的魅力:提升你的AI应用到新高度Prompt-Engineering-Guide-zh项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/pr/Prompt-Engineering-Guide-zh在人工智能的快速发展前沿,提示词工程指南-中文版犹如一盏明灯,照亮了语言模型应用的新路径。本项目是由PartnerDAO精心翻译并维护,旨在构建一个全面的知识库,帮助开
- 从6个维度学会提示词(prompt)编写
Ai小丸+
promptAIGC人工智能ai语言模型AI编程自然语言处理
这份提示词编写指南从6个维度、5000字详解,手把手教你搭好智能体提示词。最后附上Markdown格式小贴士,帮你轻松上手!若本文章对您有帮助,点个赞支持下,关注我持续了解更多AI内容!一、提示词编写内容指南1、角色设定1.1、为什么需要精准角色定位?认知锚定:明确的角色设定让AI快速理解“该以什么身份说话”,避免输出风格混乱(如:让医生用rapper语气写科普文)专业背书:通过职业年限、领域成就
- 60个顶级DeepSeek学术提示词,2小时完成毕业论文,建议收藏
爱学习的懒洋洋
论文笔记AIGC
朋友们,写论文的苦,你懂我也懂。好消息是:有了DeepSeek等AI大模型,你只需要掌握正确的提示词(Prompt),论文就能1小时出大纲,1小时出正文,连答辩都能帮你安排上!下面这份60个顶级学术Prompt清单,涵盖选题+大纲+写作+润色+降重+答辩+引用全流程,建议点赞收藏+转发给你身边写论文的人一、论文选题与方向建议(10个)帮我根据“[专业/方向]”推荐10个有研究价值的毕业论文选题根据
- Prompt Engineering Guide — 提示工程全方位指南
司南锤
GitHubprompt
项目概述PromptEngineeringGuide是一个由DAIRAILab维护的开源项目,致力于系统性地总结和分享提示工程(PromptEngineering)的理论与实践方法。随着大语言模型(如GPT系列、Claude、Gemini等)的广泛应用,如何设计有效提示以发挥模型最大能力,成为当前人工智能领域的重要研究和应用方向。该项目以教程、案例和最佳实践为核心,帮助开发者和研究者快速掌握提示设
- AutoMedPrompt的技术,自动优化提示词
ZhangJiQun&MXP
教学2024大模型以及算力2021AIpythonmvc
AutoMedPrompt的技术,自动优化提示词让大语言模型在医学答题方面的表现大幅提升,甚至能让开源模型在某些医学数据集上超过GPT-4等商业模型。AutoMedPrompt原理深度解析与实例说明一、核心原理:文本梯度驱动的提示词优化1.传统提示工程的痛点手动设计提示词依赖专家经验,难以覆盖医学领域的复杂性(如不同专科考点、病例变异)。固定提示词(如CoT思维链)无法动态适应具体问题,可能引入无
- 如何训练一个 Reward Model:RLHF 的核心组件详解
茫茫人海一粒沙
深度学习人工智能强化学习
RewardModel(奖励模型)是RLHF的核心,决定了模型“觉得人类偏好什么”的依据。本文将系统介绍如何从零开始训练一个rewardmodel,包括数据准备、模型结构、损失函数、训练方法与注意事项。什么是RewardModel?RewardModel(RM)是一个评分器:它输入一个文本(通常是prompt+模型回答),输出一个实数分值(reward),表示这个回答的“人类偏好程度”。它不是分类
- 原生html页面弹窗_html 页面弹窗
weixin_39609483
原生html页面弹窗
第一种:alertalert("hello!")第二种:window.confirm()A:弹出窗口returntrue;}else{//alert("取消");returnfalse;}第三种:promptprompt方法也将显示一个模式消息框。用户在继续操作之前必须先关闭该消息框vartheResponse=window.prompt("欢迎?","请在此输入您的姓名。");页面代码测试fun
- 在设计提示词(Prompt)时,关于信息位置的安排z怎么 结合模型特性和任务目标
ZhangJiQun&MXP
教学2024大模型以及算力2021AIpythonprompt人工智能自然语言处理均值算法语言模型
在设计提示词(Prompt)时,关于信息位置的安排z怎么结合模型特性和任务目标在设计提示词(Prompt)时,关于信息位置的安排确实需要结合模型特性和任务目标。从自注意力机制的原理及应用场景来看,关键信息的位置选择需遵循以下启示,并结合具体场景灵活调整:一、核心启示:提示词的“信息权重”与“位置效应”1.最后位置的信息更易被模型“重点处理”原理:生成任务中(如文本续写、回答问题),模型生成最后一个
- Midjourney提示词(Prompt)编写秘籍:让AI画出你想要的作品
AIGC应用创新大全
AI大模型与大数据技术AI人工智能与大数据应用开发MCP&Agent云算力网络midjourneyprompt人工智能ai
Midjourney提示词(Prompt)编写秘籍:让AI画出你想要的作品关键词:Midjourney、提示词(Prompt)、AI绘画、关键词权重、图像生成摘要:想让AI画出你脑海中完美的画面?关键就藏在“提示词(Prompt)”里!本文将用“给小学生讲故事”的方式,从基础到进阶,拆解Midjourney提示词的编写逻辑。你将学会如何用“主体+风格+细节”的黄金公式,像给画家写“绘画说明书”一样
- 提示词工程推荐阅读论文
司南锤
LLMprompt人工智能自然语言处理
论文目录提示工程少样本提示思维链提示自洽性生成知识提示自动提示工程多模态提示提示技巧对抗提示提示工程PromptEngineeringforText-BasedGenerativeModels论文链接:https://arxiv.org/abs/2107.13586简介:本文概述了提示工程,并讨论了它在各种基于文本的生成模型中的应用。少样本提示Few-shotLearningwithRetriev
- 【深度学习-Day 33】从零到一:亲手构建你的第一个卷积神经网络(CNN)
吴师兄大模型
深度学习入门到精通深度学习cnn人工智能python大模型卷积神经网络(CNN)机器学习
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
- 52-【JavaScript-Day 52】告别“野路子”代码:ESLint、Prettier与Web安全入门
吴师兄大模型
javascript开发语言ecmascriptjava人工智能大模型ESLint
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
- 探秘AI的秘密:leaked-system-prompts
人工智能我来了
人工智能AI人工智能
揭秘:揭秘系统提示合集背后的秘密在当今这个人工智能技术迅速发展的时代,了解和使用大型语言模型(LLM)已成为技术爱好者、开发者和研究人员的共同目标。而作为核心组成部分,系统提示(systemprompts)的设计和应用直接影响了LLM的表现和功能。今天,我们将为大家揭示一个神秘而又充满吸引力的项目——“leaked-system-prompts”。这个项目为我们打开了一扇窥探这些大型语言模型系统提
- 引导语言的魔法:从简单指令到智能对话的艺术
步子哥
智能涌现AGI通用人工智能人工智能python机器学习
大型语言模型(LLMs)就像一台精密的预测机器,依靠输入的提示(prompt)生成令人惊叹的输出。然而,撰写一个高效的提示并非易事——它需要科学与艺术的结合。无论是要求模型生成代码、回答问题,还是创作故事,提示的设计决定了输出的质量。本文将深入探讨提示工程(PromptEngineering)的奥秘,带你从基础配置到高级技巧,揭示如何通过精心设计的提示,引导LLMs生成准确、有趣且实用的结果。准备
- 第10课:《ChatGPT提示工程》—— Guidelines(入门)
Soyoger
chatgptPrompt提示性工程大模型
前面关于Prompt介绍了那么多理论的知识点,从本节内容开始进入代码实战,提供一些提示的指南,帮助你获得想要的结果。特别地,介绍了两个关键原则,即如何编写提示来有效地促使工程师,鼓励你随时运行代码自己查看输出是什么样子的,并改变确切的提示,尝试几种不同的变化,以获得有关提示的输入和输出的经验。在开始实战之前,假设我们已经申请了ChatGPT的账号,并获取到了APIkey,如果没有账号的,建议先注册
- 语言的钥匙:提示工程的艺术与驾驭AI的智慧
田园Coder
人工智能科普人工智能科普
当大型语言模型(LLM)如GPT-4展现出令人惊叹的通用能力,却又伴随着“幻觉”、“黑箱”和“不可控”等阴影时,一个核心问题变得无比迫切:人类如何有效地与这些庞然大物沟通,引导它们可靠、安全、精准地完成任务?答案并非在于重新训练这头计算巨兽(成本高昂且周期漫长),而在于掌握一门新兴的关键技艺——提示工程(PromptEngineering)。提示工程,简而言之,就是精心设计输入给模型的自然语言指令
- Prompt 精通之路(四)- AI 赋能:10 个超实用的 Prompt 模板,覆盖写作、编程、学习和办公
程序员阿超的博客
Prompt精通之路:从零基础到AI高效玩家人工智能prompt学习Prompt模板AI工作流ChatGPT应用生产力工具
Prompt精通之路:系列文章导航第一篇:[本文]AI时代的新语言:到底什么是Prompt?为什么它如此重要?第二篇:告别废话!掌握这4个黄金法则,让你的Prompt精准有效第三篇:像专业人士一样思考:Zero-Shot,Few-Shot和思维链(CoT)技巧详解第四篇:AI赋能:10个超实用的Prompt模板,覆盖写作、编程、学习和办公第五篇:构建你的“AI指令系统”:超越简单提问的CRISPE
- Java实现的简单双向Map,支持重复Value
superlxw1234
java双向map
关键字:Java双向Map、DualHashBidiMap
有个需求,需要根据即时修改Map结构中的Value值,比如,将Map中所有value=V1的记录改成value=V2,key保持不变。
数据量比较大,遍历Map性能太差,这就需要根据Value先找到Key,然后去修改。
即:既要根据Key找Value,又要根据Value
- PL/SQL触发器基础及例子
百合不是茶
oracle数据库触发器PL/SQL编程
触发器的简介;
触发器的定义就是说某个条件成立的时候,触发器里面所定义的语句就会被自动的执行。因此触发器不需要人为的去调用,也不能调用。触发器和过程函数类似 过程函数必须要调用,
一个表中最多只能有12个触发器类型的,触发器和过程函数相似 触发器不需要调用直接执行,
触发时间:指明触发器何时执行,该值可取:
before:表示在数据库动作之前触发
- [时空与探索]穿越时空的一些问题
comsci
问题
我们还没有进行过任何数学形式上的证明,仅仅是一个猜想.....
这个猜想就是; 任何有质量的物体(哪怕只有一微克)都不可能穿越时空,该物体强行穿越时空的时候,物体的质量会与时空粒子产生反应,物体会变成暗物质,也就是说,任何物体穿越时空会变成暗物质..(暗物质就我的理
- easy ui datagrid上移下移一行
商人shang
js上移下移easyuidatagrid
/**
* 向上移动一行
*
* @param dg
* @param row
*/
function moveupRow(dg, row) {
var datagrid = $(dg);
var index = datagrid.datagrid("getRowIndex", row);
if (isFirstRow(dg, row)) {
- Java反射
oloz
反射
本人菜鸟,今天恰好有时间,写写博客,总结复习一下java反射方面的知识,欢迎大家探讨交流学习指教
首先看看java中的Class
package demo;
public class ClassTest {
/*先了解java中的Class*/
public static void main(String[] args) {
//任何一个类都
- springMVC 使用JSR-303 Validation验证
杨白白
springmvc
JSR-303是一个数据验证的规范,但是spring并没有对其进行实现,Hibernate Validator是实现了这一规范的,通过此这个实现来讲SpringMVC对JSR-303的支持。
JSR-303的校验是基于注解的,首先要把这些注解标记在需要验证的实体类的属性上或是其对应的get方法上。
登录需要验证类
public class Login {
@NotEmpty
- log4j
香水浓
log4j
log4j.rootCategory=DEBUG, STDOUT, DAILYFILE, HTML, DATABASE
#log4j.rootCategory=DEBUG, STDOUT, DAILYFILE, ROLLINGFILE, HTML
#console
log4j.appender.STDOUT=org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4
- 使用ajax和history.pushState无刷新改变页面URL
agevs
jquery框架Ajaxhtml5chrome
表现
如果你使用chrome或者firefox等浏览器访问本博客、github.com、plus.google.com等网站时,细心的你会发现页面之间的点击是通过ajax异步请求的,同时页面的URL发生了了改变。并且能够很好的支持浏览器前进和后退。
是什么有这么强大的功能呢?
HTML5里引用了新的API,history.pushState和history.replaceState,就是通过
- centos中文乱码
AILIKES
centosOSssh
一、CentOS系统访问 g.cn ,发现中文乱码。
于是用以前的方式:yum -y install fonts-chinese
CentOS系统安装后,还是不能显示中文字体。我使用 gedit 编辑源码,其中文注释也为乱码。
后来,终于找到以下方法可以解决,需要两个中文支持的包:
fonts-chinese-3.02-12.
- 触发器
baalwolf
触发器
触发器(trigger):监视某种情况,并触发某种操作。
触发器创建语法四要素:1.监视地点(table) 2.监视事件(insert/update/delete) 3.触发时间(after/before) 4.触发事件(insert/update/delete)
语法:
create trigger triggerName
after/before 
- JS正则表达式的i m g
bijian1013
JavaScript正则表达式
g:表示全局(global)模式,即模式将被应用于所有字符串,而非在发现第一个匹配项时立即停止。 i:表示不区分大小写(case-insensitive)模式,即在确定匹配项时忽略模式与字符串的大小写。 m:表示
- HTML5模式和Hashbang模式
bijian1013
JavaScriptAngularJSHashbang模式HTML5模式
我们可以用$locationProvider来配置$location服务(可以采用注入的方式,就像AngularJS中其他所有东西一样)。这里provider的两个参数很有意思,介绍如下。
html5Mode
一个布尔值,标识$location服务是否运行在HTML5模式下。
ha
- [Maven学习笔记六]Maven生命周期
bit1129
maven
从mvn test的输出开始说起
当我们在user-core中执行mvn test时,执行的输出如下:
/software/devsoftware/jdk1.7.0_55/bin/java -Dmaven.home=/software/devsoftware/apache-maven-3.2.1 -Dclassworlds.conf=/software/devs
- 【Hadoop七】基于Yarn的Hadoop Map Reduce容错
bit1129
hadoop
运行于Yarn的Map Reduce作业,可能发生失败的点包括
Task Failure
Application Master Failure
Node Manager Failure
Resource Manager Failure
1. Task Failure
任务执行过程中产生的异常和JVM的意外终止会汇报给Application Master。僵死的任务也会被A
- 记一次数据推送的异常解决端口解决
ronin47
记一次数据推送的异常解决
需求:从db获取数据然后推送到B
程序开发完成,上jboss,刚开始报了很多错,逐一解决,可最后显示连接不到数据库。机房的同事说可以ping 通。
自已画了个图,逐一排除,把linux 防火墙 和 setenforce 设置最低。
service iptables stop
- 巧用视错觉-UI更有趣
brotherlamp
UIui视频ui教程ui自学ui资料
我们每个人在生活中都曾感受过视错觉(optical illusion)的魅力。
视错觉现象是双眼跟我们开的一个玩笑,而我们往往还心甘情愿地接受我们看到的假象。其实不止如此,视觉错现象的背后还有一个重要的科学原理——格式塔原理。
格式塔原理解释了人们如何以视觉方式感觉物体,以及图像的结构,视角,大小等要素是如何影响我们的视觉的。
在下面这篇文章中,我们首先会简单介绍一下格式塔原理中的基本概念,
- 线段树-poj1177-N个矩形求边长(离散化+扫描线)
bylijinnan
数据结构算法线段树
package com.ljn.base;
import java.util.Arrays;
import java.util.Comparator;
import java.util.Set;
import java.util.TreeSet;
/**
* POJ 1177 (线段树+离散化+扫描线),题目链接为http://poj.org/problem?id=1177
- HTTP协议详解
chicony
http协议
引言
- Scala设计模式
chenchao051
设计模式scala
Scala设计模式
我的话: 在国外网站上看到一篇文章,里面详细描述了很多设计模式,并且用Java及Scala两种语言描述,清晰的让我们看到各种常规的设计模式,在Scala中是如何在语言特性层面直接支持的。基于文章很nice,我利用今天的空闲时间将其翻译,希望大家能一起学习,讨论。翻译
- 安装mysql
daizj
mysql安装
安装mysql
(1)删除linux上已经安装的mysql相关库信息。rpm -e xxxxxxx --nodeps (强制删除)
执行命令rpm -qa |grep mysql 检查是否删除干净
(2)执行命令 rpm -i MySQL-server-5.5.31-2.el
- HTTP状态码大全
dcj3sjt126com
http状态码
完整的 HTTP 1.1规范说明书来自于RFC 2616,你可以在http://www.talentdigger.cn/home/link.php?url=d3d3LnJmYy1lZGl0b3Iub3JnLw%3D%3D在线查阅。HTTP 1.1的状态码被标记为新特性,因为许多浏览器只支持 HTTP 1.0。你应只把状态码发送给支持 HTTP 1.1的客户端,支持协议版本可以通过调用request
- asihttprequest上传图片
dcj3sjt126com
ASIHTTPRequest
NSURL *url =@"yourURL";
ASIFormDataRequest*currentRequest =[ASIFormDataRequest requestWithURL:url];
[currentRequest setPostFormat:ASIMultipartFormDataPostFormat];[currentRequest se
- C语言中,关键字static的作用
e200702084
C++cC#
在C语言中,关键字static有三个明显的作用:
1)在函数体,局部的static变量。生存期为程序的整个生命周期,(它存活多长时间);作用域却在函数体内(它在什么地方能被访问(空间))。
一个被声明为静态的变量在这一函数被调用过程中维持其值不变。因为它分配在静态存储区,函数调用结束后并不释放单元,但是在其它的作用域的无法访问。当再次调用这个函数时,这个局部的静态变量还存活,而且用在它的访
- win7/8使用curl
geeksun
win7
1. WIN7/8下要使用curl,需要下载curl-7.20.0-win64-ssl-sspi.zip和Win64OpenSSL_Light-1_0_2d.exe。 下载地址:
http://curl.haxx.se/download.html 请选择不带SSL的版本,否则还需要安装SSL的支持包 2. 可以给Windows增加c
- Creating a Shared Repository; Users Sharing The Repository
hongtoushizi
git
转载自:
http://www.gitguys.com/topics/creating-a-shared-repository-users-sharing-the-repository/ Commands discussed in this section:
git init –bare
git clone
git remote
git pull
git p
- Java实现字符串反转的8种或9种方法
Josh_Persistence
异或反转递归反转二分交换反转java字符串反转栈反转
注:对于第7种使用异或的方式来实现字符串的反转,如果不太看得明白的,可以参照另一篇博客:
http://josh-persistence.iteye.com/blog/2205768
/**
*
*/
package com.wsheng.aggregator.algorithm.string;
import java.util.Stack;
/**
- 代码实现任意容量倒水问题
home198979
PHP算法倒水
形象化设计模式实战 HELLO!架构 redis命令源码解析
倒水问题:有两个杯子,一个A升,一个B升,水有无限多,现要求利用这两杯子装C
- Druid datasource
zhb8015
druid
推荐大家使用数据库连接池 DruidDataSource. http://code.alibabatech.com/wiki/display/Druid/DruidDataSource DruidDataSource经过阿里巴巴数百个应用一年多生产环境运行验证,稳定可靠。 它最重要的特点是:监控、扩展和性能。 下载和Maven配置看这里: http
- 两种启动监听器ApplicationListener和ServletContextListener
spjich
javaspring框架
引言:有时候需要在项目初始化的时候进行一系列工作,比如初始化一个线程池,初始化配置文件,初始化缓存等等,这时候就需要用到启动监听器,下面分别介绍一下两种常用的项目启动监听器
ServletContextListener
特点: 依赖于sevlet容器,需要配置web.xml
使用方法:
public class StartListener implements
- JavaScript Rounding Methods of the Math object
何不笑
JavaScriptMath
The next group of methods has to do with rounding decimal values into integers. Three methods — Math.ceil(), Math.floor(), and Math.round() — handle rounding in differen