- 基于ChatGPT和GoogleScholar的文章总结器
莫达菲尼
chatgpt人工智能自然语言处理网络爬虫自动化
在当今信息爆炸的时代,科研人员每天都会面对大量的文献资料。为了更高效地筛选和理解这些资料,我们开发了一款基于ChatGPT和GoogleScholar的文章摘要工具。它能够自动抓取GoogleScholar上的研究文章,并利用OpenAI的GPT模型进行摘要生成,同时支持多语言输出,帮助打破语言障碍,加速科研进程。项目介绍本项目的目标是通过以下两方面提升科研效率:跨语言阅读:通过多语言摘要功能,帮
- 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
- Gemini 2.0 全面解析:技术突破、应用场景与竞争格局
zhz5214
AI人工智能aiAI编程AI写作程序员创富
摘要2025年3月,谷歌正式发布Gemini2.0大模型,凭借其在多模态处理、代码生成和长上下文理解等领域的突破性进展,迅速成为AI领域的焦点。本文将深入剖析Gemini2.0的技术架构、应用场景及与Grok3、DeepSeekR1、ChatGPT-4.5等竞品的对比,探讨大模型技术的边界与未来趋势。1.Gemini2.0技术亮点1.1模型架构与性能提升Gemini2.0采用混合专家模型(MoE)
- 大模型架构记录7-langchain
处女座_三月
LLMlangchain
一Langchain的应用目录:langchain的overviewprompttemplatemodelsandoutputparsers1.什么是langchain,为什么需要langchain?问题:如何没有langchain会怎么样?一个项目可能会包括:调用多个不同的大模型(gpt4,视频生成...)向量数据库数据类型(读取,trunk的切分...)langchain是面于大模型开发的框架
- AI 行业发展趋势:科技创新引领未来变革
我是阿萌
畅聊AI人工智能科技学习
在当今数字化时代,人工智能(AI)行业正以前所未有的速度蓬勃发展,深刻地改变着我们的生活、工作和社会格局。从基础技术的突破到广泛的应用场景拓展,AI展现出了一系列令人瞩目的发展趋势,预示着一个充满无限可能的未来。一、技术创新持续突破模型规模与性能提升AI模型正朝着更大规模、更复杂的方向发展。以GPT系列为代表的大语言模型,参数数量不断攀升,从GPT-2的15亿参数到GPT-4的万亿级参数,模型的语
- 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
- 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
- [免费送Claude账号密码]ChatGPT的平替——Claude赠送2个免费Claude账号密码卡密!(内附Claude注册教程)
NBA首席形象大使阿坤
日常小功能实现人工智能chatgptclaudegpt-3
一、账号说明1.账号格式:登录邮箱—密码—验证邮箱2.登录方式:访问Claude官网,选择登录,输入登录邮箱、密码不多叭叭,上账号!账号1:登录邮箱:antionettebamber@gmail.com—登录密码:c934dfqcwuz8g—验证邮箱:mquiluningbobb0w1@divermail.com账号2:登录邮箱:robertinolilly@gmail.com—登录密码:jx68
- ClaudeAPi接入
heikeb
chatgptjava人工智能
一,实现目标接入钉钉机器人支持群聊和私聊chatgpt体验:http://me.chat129.comchatgpt学习:http://www.chat129.com网上看了很多方案,因为Claude的api申请难度非常大,大部分都是说使用Slack,但是Slack只能免费使用一个月。作为一个完美主义怎么可能允许这样的事情发生。何如处理,抓网页。只能美,英,魔法这些都是入门小菜,这里不再赘述。自行
- 聊天模型集成指南
三月七꧁ ꧂
langchain+llmmicrosoft语言模型prompt人工智能自然语言处理开发语言llama
文章目录聊天模型集成指南Anthropic聊天模型集成PaLM2聊天模型集成OpenAl聊天模型集成聊天模型集成指南 随着GPT-4等大语言模型的突破,聊天机器人已经不仅仅是简单的问答工具,它们现在广泛应用于客服、企业咨询、电子商务等多种场景,为用户提供准确、快速的反馈。在这样的背景下,开发者们急需一套可以轻松切换、集成不同平台的工具。正是基于这样的需求,Anthropic、PaLM2和Op
- LLM推理和优化(1):基本概念介绍
AndrewHZ
AI算法工程师面试指北算法LLM语言模型推理优化KVCacheDeepSeek注意力机制
一、LLM推理的核心过程:自回归生成LLM(如DeepSeek、ChatGPT、LLaMA系列等)的推理本质是自回归生成:从初始输入(如[CLS]或用户prompt)开始,逐token预测下一个词,直到生成结束符(如[EOS])。其核心分为两个阶段:1.Initialization阶段(初始化)目标:准备第一个token的生成条件。关键步骤:输入编码:将初始prompt转换为token序列(如[C
- AI大模型推理加速:技术与实践详解
AI大模型学习者
人工智能
近年来,AI大模型在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了突破性进展。然而,大模型的推理速度却成为其落地应用的瓶颈。本文将详细探讨AI大模型推理加速的技术手段和实践经验,并结合具体案例进行分析。一、挑战与机遇1.1挑战庞大的参数量:大模型通常拥有数十亿甚至数千亿个参数,例如GPT-3拥有1750亿个参数。如此庞大的参数量导致模型文件体积巨大,加载和推理都需要消耗大量的内存和计算资源。复杂的计算图:大
- 大模型高效优化技术全景解析:微调、量化、剪枝、梯度裁剪与蒸馏
时光旅人01号
人工智能剪枝算法深度学习数据挖掘人工智能
目录微调(Fine-tuning)量化(Quantization)剪枝(Pruning)梯度裁剪(GradientClipping)知识蒸馏(KnowledgeDistillation)技术对比与协同策略总结与趋势1.微调(Fine-tuning)核心思想在预训练模型(如BERT、GPT)基础上,通过领域数据调整参数,适配下游任务。方法流程预训练模型加载:加载通用模型权重(如HuggingFace
- DeepSeek 与其他 AI 模型的对比:优势与特色分析
CarlowZJ
人工智能DeepSeek
一、引言在众多AI模型中,DeepSeek凭借其独特的功能和优势脱颖而出。本文将对比DeepSeek与其他流行的AI模型,分析它的优势与特色。二、与GPT系列的对比功能多样性:DeepSeek不仅支持文本生成,还支持代码生成和对话交互。多模态能力:DeepSeek支持多种输入和输出形式,如图像和语音。行业适配性:DeepSeek提供了针对不同行业的优化方案。三、与BERT系列的对比生成能力:Dee
- Python和FastAPI框架开发和容器化部署AWS上支持多种LLM和向量数据库的微服务API
weixin_30777913
python语言模型微服务aws
用FastAPI创建一个输入提示词和所使用的LLM名称和向量搜索方式的API,返回LLM输出文本,其中用到OpenAIGPT4o3和AWSBedrock上的多个LLM模型的API,通过内部的类配置使用的模型和向量数据搜索类型,向量数据搜索类型包括faiss向量数据库和AWSKendra向量数据库搜索服务,这样的逻辑用设计模式中的工厂模式实现,用Python实现Docker打包项目Python代码并
- 【Agent实战】发票信息识别提取专家(AI +OCR技术结合ChatGPT4o能力+结构化prompt(CoT、One-shot等)+Knowledge - RAG+API工具Agent项目实践)
姚瑞南
大模型落地探索及agent搭建RAG技术应用探索prompt实战应用案例人工智能ocrpromptAIGCchatgptgptagi
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1.项目背景2.项目目标定性:定量:3.发票核心字段概述4.关键举措5.Workflow设计思路及编排5.1整体设计思路5.2流程搭建及解读流程解读:代码节点:解析agent数据
- 普通人如何利用GPT赚钱之开发虚拟助手
贫苦游商
普通人利用AI搞钱系列gpt人工智能深度学习机器人AIGC
普通人如何利用GPT赚钱之开发虚拟助手随着人工智能技术的迅猛发展,GPT(GenerativePre-trainedTransformer)作为一种强大的语言模型,正在改变我们的生活和工作方式。普通人如何利用GPT赚钱?开发虚拟助手是一个极具潜力的方向。本文将探讨如何开发虚拟助手,以及如何通过这一技术实现经济收益。什么是虚拟助手虚拟助手是一种基于人工智能的技术,能够理解自然语言并执行特定任务。它们
- 大模型(DeepSeek等)是否会动摇AI工程师的工作?
点我头像干啥
Ai深度学习人工智能AI编程计算机视觉
引言近年来,人工智能(AI)领域取得了突飞猛进的发展,尤其是大模型(如GPT-3、BERT、DeepSeek等)的出现,极大地推动了自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)等领域的进步。大模型凭借其强大的泛化能力和广泛的应用场景,逐渐成为AI领域的核心技术之一。然而,随着大模型的普及,一个备受关注的问题浮出水面:大模型是否会动摇AI工程师的工作?本文将从多个角度探讨这一问题,分析大模型对AI工程
- Chart GPT、DeepSeek 辅助学习H3C网络工程师考试(一)
qq_58647543
H3C认证路由交换网络工程师gpt学习网络
计算机网络基本计算机网络基本概念是网络技术的基础,涵盖了计算机网络的定义、类型、发展历程及其各种重要概念。下面详细讲解这些内容:1.计算机网络的基本概念计算机网络(ComputerNetwork)指的是由多个计算机和其他硬件设备通过通信链路连接起来,通过交换信息资源和共享硬件、软件资源的系统。计算机网络的核心目标是实现计算机之间的数据传输、资源共享和远程访问。计算机网络的主要功能包括:数据通信:传
- LLM大语言模型书籍:《大模型时代》开启人工智能狂潮!(附文档)
Langchain
人工智能promptchatgptai大模型LLM大语言模型大模型时代
哈喽大家好!很久都没有更新大模型这块的书了,今天给大家说一下这本:《大模型时代》,本书对大模型时代的技术、应用和产业变化进行了深入的分析和阐述。近2年GPT风靡全球,然而真正的智慧“心脏”却是大型语言模型(LargeLanguageModel)!生成式大型模型正引领我们进入一个崭新的时代。《本书》深入探讨了大型模型时代的技术演进、应用场景和产业变革。生动地阐释了ChatGPT背后的工作原理,深入解
- 【GPT入门】第16课 RAG入门
*星星之火*
大模型gpt
【GPT入门】第16课RAG入门1.RAG概念核心原理主要应用优势挑战RGA工作图解2.RAG系统基本搭建流程1.RAG概念RAG通常指检索增强生成(Retrieval-AugmentedGeneration),是一种将检索技术与生成式人工智能相结合的技术架构,以下是关于它的详细介绍:核心原理检索:RAG会在大量的文本数据中进行检索,这些数据可以是网页、文档、知识库等。它通过各种检索算法和技术,快
- 常用的gpt
爱晒太阳的小老鼠
其他gpt
1、DeepSeek好用。可惜现在热度上去了,经常查技术问题会报网络繁忙2、QwenChatQwenChat千问,阿里的gpt。需要注册账号,好用程度感觉跟deepSeek差不多。并且不会像deepSeek一样报网络繁忙3、文心一样百度的。相对上2个技术问题较弱,模型比较老,平时日常常识问题可能比较有优势文心一言
- LangChain实战:利用LangChain SQL Agent和GPT进行文档分析和交互
AGI八零后
langchainsqlgpt
我最近接触到一个非常有趣的挑战,涉及到人工智能数字化大量文件的能力,并使用户可以在这些文件上提出复杂的与数据相关的问题,比如:数据检索问题:涉及从数据库中获取特定数据点或数据集,例如“电子产品类别中有多少产品?”或“2021年第四季度总销售额是多少?”汇总查询:需要对数据进行总结的问题,如计算平均值、求和、计数等,例如“所有已上架产品的平均价格是多少?”或“每个地区客户的总人数是多少?”数据关系探
- 【GPT入门】第18课 langchain介绍与API初步体验
*星星之火*
大模型gptlangchain
【GPT入门】langchain第一课langchain介绍与API初步体验1.langchain介绍定义特点1.模块化与灵活性2.链式调用机制3.数据连接能力4.记忆管理功能5.提示工程支持6.可扩展性2.langchain核心组件架构图3.最简单的helloworld入门1.langchain介绍LangChain是一个用于开发由语言模型驱动的应用程序的开源框架,它在大语言模型(LLM)应用开
- MetaGPT零基础极速入门:手把手教你打造AI虚拟公司
Julian.zhou
MetaGPT人工智能人工智能
MetaGPT是什么?为什么突然爆火?MetaGPT是由中国团队开发的多智能体协作框架,仅需1个需求,自动生成完整软件项目!它能模拟真实IT公司流程,自动分解任务、编写代码、生成文档,GitHub狂揽18k+星!官网:https://www.deepwisdom.ai/源码地址:https://github.com/geekan/MetaGPTMetaGPT能做什么?一句需求,可以让模拟的一个团队
- DeepSeek、Grok、ChatGPT4.5和Gemini四大AI模型深度解析:谁才是你的最佳助手
lifire_H
人工智能chatgptDeepSeekGrok
在AI技术爆发的今天,DeepSeek、Grok、ChatGPT4.5和Gemini这四大主流模型各显神通。本文大白话帮你理清它们的优缺点,看完就知道该选谁干活了!一、四大金刚的看家本领1.DeepSeek:省钱小能手这个国产AI最擅长精打细算,训练成本只要557万美元(其他家动不动上亿),就像用奥拓的钱造出了奥迪。它在金融、医疗等专业领域特别灵光,处理中文合同比老外AI强得多。不过看图能力还停留
- 2025年智能工单管理系统产品推荐
运维人工智能
工单管理系统已成为企业数字化转型的“智能中枢”,尤其在生成式AI深度赋能的2025年,系统的选择直接影响30%以上的服务响应效率。本文从AI融合深度、产品竞争力、场景适配性等维度,为您精心推荐2025年五大智能工单系统。一、轻帆云(AI)智能工单系统核心能力:企业级AI中枢:轻帆云搭载自研CloudwiseGPT引擎,不仅实现了从工单创建到智能分配,再到知识沉淀的全链路AI驱动,轻帆云的AI中枢具
- 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
- 三天斩获10万用户。零基础用ChatGPT+Flutter开发AI算命小程序,流量变现全流程
众口烁金
chatgptflutter人工智能小程序plotly
---##三天斩获10万用户!零基础用ChatGPT+Flutter开发AI算命小程序,流量变现全流程大揭秘!(附完整源码)**导语**:大学生靠“AI面相分析”小程序日入5万?2023最野路子曝光!无需算法基础,手把手教你用ChatGPT生成风水命理模型,Flutter快速开发上线,抓住玄学经济红利!(文末送开光版源码+裂变增长脚本)**关键词**:AI算命、ChatGPT变现、Flutter开
- 多线程编程之join()方法
周凡杨
javaJOIN多线程编程线程
现实生活中,有些工作是需要团队中成员依次完成的,这就涉及到了一个顺序问题。现在有T1、T2、T3三个工人,如何保证T2在T1执行完后执行,T3在T2执行完后执行?问题分析:首先问题中有三个实体,T1、T2、T3, 因为是多线程编程,所以都要设计成线程类。关键是怎么保证线程能依次执行完呢?
Java实现过程如下:
public class T1 implements Runnabl
- java中switch的使用
bingyingao
javaenumbreakcontinue
java中的switch仅支持case条件仅支持int、enum两种类型。
用enum的时候,不能直接写下列形式。
switch (timeType) {
case ProdtransTimeTypeEnum.DAILY:
break;
default:
br
- hive having count 不能去重
daizj
hive去重having count计数
hive在使用having count()是,不支持去重计数
hive (default)> select imei from t_test_phonenum where ds=20150701 group by imei having count(distinct phone_num)>1 limit 10;
FAILED: SemanticExcep
- WebSphere对JSP的缓存
周凡杨
WAS JSP 缓存
对于线网上的工程,更新JSP到WebSphere后,有时会出现修改的jsp没有起作用,特别是改变了某jsp的样式后,在页面中没看到效果,这主要就是由于websphere中缓存的缘故,这就要清除WebSphere中jsp缓存。要清除WebSphere中JSP的缓存,就要找到WAS安装后的根目录。
现服务
- 设计模式总结
朱辉辉33
java设计模式
1.工厂模式
1.1 工厂方法模式 (由一个工厂类管理构造方法)
1.1.1普通工厂模式(一个工厂类中只有一个方法)
1.1.2多工厂模式(一个工厂类中有多个方法)
1.1.3静态工厂模式(将工厂类中的方法变成静态方法)
&n
- 实例:供应商管理报表需求调研报告
老A不折腾
finereport报表系统报表软件信息化选型
引言
随着企业集团的生产规模扩张,为支撑全球供应链管理,对于供应商的管理和采购过程的监控已经不局限于简单的交付以及价格的管理,目前采购及供应商管理各个环节的操作分别在不同的系统下进行,而各个数据源都独立存在,无法提供统一的数据支持;因此,为了实现对于数据分析以提供采购决策,建立报表体系成为必须。 业务目标
1、通过报表为采购决策提供数据分析与支撑
2、对供应商进行综合评估以及管理,合理管理和
- mysql
林鹤霄
转载源:http://blog.sina.com.cn/s/blog_4f925fc30100rx5l.html
mysql -uroot -p
ERROR 1045 (28000): Access denied for user 'root'@'localhost' (using password: YES)
[root@centos var]# service mysql
- Linux下多线程堆栈查看工具(pstree、ps、pstack)
aigo
linux
原文:http://blog.csdn.net/yfkiss/article/details/6729364
1. pstree
pstree以树结构显示进程$ pstree -p work | grep adsshd(22669)---bash(22670)---ad_preprocess(4551)-+-{ad_preprocess}(4552) &n
- html input与textarea 值改变事件
alxw4616
JavaScript
// 文本输入框(input) 文本域(textarea)值改变事件
// onpropertychange(IE) oninput(w3c)
$('input,textarea').on('propertychange input', function(event) {
console.log($(this).val())
});
- String类的基本用法
百合不是茶
String
字符串的用法;
// 根据字节数组创建字符串
byte[] by = { 'a', 'b', 'c', 'd' };
String newByteString = new String(by);
1,length() 获取字符串的长度
&nbs
- JDK1.5 Semaphore实例
bijian1013
javathreadjava多线程Semaphore
Semaphore类
一个计数信号量。从概念上讲,信号量维护了一个许可集合。如有必要,在许可可用前会阻塞每一个 acquire(),然后再获取该许可。每个 release() 添加一个许可,从而可能释放一个正在阻塞的获取者。但是,不使用实际的许可对象,Semaphore 只对可用许可的号码进行计数,并采取相应的行动。
S
- 使用GZip来压缩传输量
bijian1013
javaGZip
启动GZip压缩要用到一个开源的Filter:PJL Compressing Filter。这个Filter自1.5.0开始该工程开始构建于JDK5.0,因此在JDK1.4环境下只能使用1.4.6。
PJL Compressi
- 【Java范型三】Java范型详解之范型类型通配符
bit1129
java
定义如下一个简单的范型类,
package com.tom.lang.generics;
public class Generics<T> {
private T value;
public Generics(T value) {
this.value = value;
}
}
- 【Hadoop十二】HDFS常用命令
bit1129
hadoop
1. 修改日志文件查看器
hdfs oev -i edits_0000000000000000081-0000000000000000089 -o edits.xml
cat edits.xml
修改日志文件转储为xml格式的edits.xml文件,其中每条RECORD就是一个操作事务日志
2. fsimage查看HDFS中的块信息等
&nb
- 怎样区别nginx中rewrite时break和last
ronin47
在使用nginx配置rewrite中经常会遇到有的地方用last并不能工作,换成break就可以,其中的原理是对于根目录的理解有所区别,按我的测试结果大致是这样的。
location /
{
proxy_pass http://test;
- java-21.中兴面试题 输入两个整数 n 和 m ,从数列 1 , 2 , 3.......n 中随意取几个数 , 使其和等于 m
bylijinnan
java
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Stack;
public class CombinationToSum {
/*
第21 题
2010 年中兴面试题
编程求解:
输入两个整数 n 和 m ,从数列 1 , 2 , 3.......n 中随意取几个数 ,
使其和等
- eclipse svn 帐号密码修改问题
开窍的石头
eclipseSVNsvn帐号密码修改
问题描述:
Eclipse的SVN插件Subclipse做得很好,在svn操作方面提供了很强大丰富的功能。但到目前为止,该插件对svn用户的概念极为淡薄,不但不能方便地切换用户,而且一旦用户的帐号、密码保存之后,就无法再变更了。
解决思路:
删除subclipse记录的帐号、密码信息,重新输入
- [电子商务]传统商务活动与互联网的结合
comsci
电子商务
某一个传统名牌产品,过去销售的地点就在某些特定的地区和阶层,现在进入互联网之后,用户的数量群突然扩大了无数倍,但是,这种产品潜在的劣势也被放大了无数倍,这种销售利润与经营风险同步放大的效应,在最近几年将会频繁出现。。。。
如何避免销售量和利润率增加的
- java 解析 properties-使用 Properties-可以指定配置文件路径
cuityang
javaproperties
#mq
xdr.mq.url=tcp://192.168.100.15:61618;
import java.io.IOException;
import java.util.Properties;
public class Test {
String conf = "log4j.properties";
private static final
- Java核心问题集锦
darrenzhu
java基础核心难点
注意,这里的参考文章基本来自Effective Java和jdk源码
1)ConcurrentModificationException
当你用for each遍历一个list时,如果你在循环主体代码中修改list中的元素,将会得到这个Exception,解决的办法是:
1)用listIterator, 它支持在遍历的过程中修改元素,
2)不用listIterator, new一个
- 1分钟学会Markdown语法
dcj3sjt126com
markdown
markdown 简明语法 基本符号
*,-,+ 3个符号效果都一样,这3个符号被称为 Markdown符号
空白行表示另起一个段落
`是表示inline代码,tab是用来标记 代码段,分别对应html的code,pre标签
换行
单一段落( <p>) 用一个空白行
连续两个空格 会变成一个 <br>
连续3个符号,然后是空行
- Gson使用二(GsonBuilder)
eksliang
jsongsonGsonBuilder
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2175473 一.概述
GsonBuilder用来定制java跟json之间的转换格式
二.基本使用
实体测试类:
温馨提示:默认情况下@Expose注解是不起作用的,除非你用GsonBuilder创建Gson的时候调用了GsonBuilder.excludeField
- 报ClassNotFoundException: Didn't find class "...Activity" on path: DexPathList
gundumw100
android
有一个工程,本来运行是正常的,我想把它移植到另一台PC上,结果报:
java.lang.RuntimeException: Unable to instantiate activity ComponentInfo{com.mobovip.bgr/com.mobovip.bgr.MainActivity}: java.lang.ClassNotFoundException: Didn't f
- JavaWeb之JSP指令
ihuning
javaweb
要点
JSP指令简介
page指令
include指令
JSP指令简介
JSP指令(directive)是为JSP引擎而设计的,它们并不直接产生任何可见输出,而只是告诉引擎如何处理JSP页面中的其余部分。
JSP指令的基本语法格式:
<%@ 指令 属性名="
- mac上编译FFmpeg跑ios
啸笑天
ffmpeg
1、下载文件:https://github.com/libav/gas-preprocessor, 复制gas-preprocessor.pl到/usr/local/bin/下, 修改文件权限:chmod 777 /usr/local/bin/gas-preprocessor.pl
2、安装yasm-1.2.0
curl http://www.tortall.net/projects/yasm
- sql mysql oracle中字符串连接
macroli
oraclesqlmysqlSQL Server
有的时候,我们有需要将由不同栏位获得的资料串连在一起。每一种资料库都有提供方法来达到这个目的:
MySQL: CONCAT()
Oracle: CONCAT(), ||
SQL Server: +
CONCAT() 的语法如下:
Mysql 中 CONCAT(字串1, 字串2, 字串3, ...): 将字串1、字串2、字串3,等字串连在一起。
请注意,Oracle的CON
- Git fatal: unab SSL certificate problem: unable to get local issuer ce rtificate
qiaolevip
学习永无止境每天进步一点点git纵观千象
// 报错如下:
$ git pull origin master
fatal: unable to access 'https://git.xxx.com/': SSL certificate problem: unable to get local issuer ce
rtificate
// 原因:
由于git最新版默认使用ssl安全验证,但是我们是使用的git未设
- windows命令行设置wifi
surfingll
windowswifi笔记本wifi
还没有讨厌无线wifi的无尽广告么,还在耐心等待它慢慢启动么
教你命令行设置 笔记本电脑wifi:
1、开启wifi命令
netsh wlan set hostednetwork mode=allow ssid=surf8 key=bb123456
netsh wlan start hostednetwork
pause
其中pause是等待输入,可以去掉
2、
- Linux(Ubuntu)下安装sysv-rc-conf
wmlJava
linuxubuntusysv-rc-conf
安装:sudo apt-get install sysv-rc-conf 使用:sudo sysv-rc-conf
操作界面十分简洁,你可以用鼠标点击,也可以用键盘方向键定位,用空格键选择,用Ctrl+N翻下一页,用Ctrl+P翻上一页,用Q退出。
背景知识
sysv-rc-conf是一个强大的服务管理程序,群众的意见是sysv-rc-conf比chkconf
- svn切换环境,重发布应用多了javaee标签前缀
zengshaotao
javaee
更换了开发环境,从杭州,改变到了上海。svn的地址肯定要切换的,切换之前需要将原svn自带的.svn文件信息删除,可手动删除,也可通过废弃原来的svn位置提示删除.svn时删除。
然后就是按照最新的svn地址和规范建立相关的目录信息,再将原来的纯代码信息上传到新的环境。然后再重新检出,这样每次修改后就可以看到哪些文件被修改过,这对于增量发布的规范特别有用。
检出