- 大语言模型中的思维链提示:解锁高效互动的秘密
t0_54program
大数据与人工智能语言模型人工智能自然语言处理个人开发
在当今的人工智能领域,大语言模型(LLMs)已然成为一颗耀眼的明星,它经过海量训练,能够理解并生成人类语言,在编程等诸多领域助力人们完成日常任务。然而,若想与这些模型实现高效沟通,掌握正确的请求方式至关重要,而思维链提示(Chainofthoughtprompting)便是与LLMs互动时最为高效的技术之一。什么是提示(Prompting)?LLMs基于海量数据集进行训练,以理解并生成类人文本。其
- 【数据标注师】语音切割转写
试着
数据标注师数据标注师语音切割转写
目录**一、语音标注任务解析****任务类型矩阵****核心挑战****二、硬件与工具准备****专业级工作环境配置****必备工具掌握****三、核心技能深度训练****模块1:精准切割技术****模块2:专业级听辨能力****模块3:转写规范体系****四、复杂场景攻坚策略****场景1:多人对话分割****场景2:专业领域转写****五、质量与效率双提升****质检避错清单****效率提升方
- 随机存储器有哪些,只读存储器又有哪些
我推是大富翁
计算机组成原理计算机组成原理
一、随机存储器(RAM,易失性,断电数据丢失)1.静态RAM(SRAM)特点:用触发器存储数据,无需刷新,速度极快(纳秒级),但容量小、成本高。用途:CPU缓存(如L1/L2/L3Cache)。2.动态RAM(DRAM)特点:用电容存储,需定期刷新,速度较慢(微秒级),容量大、成本低。变种:SDRAM:同步DRAM(如DDR3/DDR4/DDR5,电脑内存条)。VRAM:显卡专用显存,支持高速图像
- 庙算兵棋推演AI开发初探(7-神经网络训练与评估概述)
超自然祈祷
智能决策人工智能神经网络深度学习
前面我们提取了特征做了数据集、设计并实现了处理数据集的神经网络,接下来我们需要训练神经网络了,就是把数据对接好灌进去,训练后查看预测的和实际的结果是否一致——也就是训练与评估。数据解析提取数据编码为数据集设计神经网络-->>神经网络训练与评估神经网络一个重要指标是收敛,就是用可以逼近任意函数的神经网络是否可以逼近你数据集中隐含的模式。再重复一遍【特征工程】与【神经网络】的区别:前者就像人发现了牛顿
- 浅谈卷积神经网络(CNN)
cyc&阿灿
cnn人工智能神经网络
卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN)作为深度学习领域最具影响力的架构之一,已在计算机视觉、自然语言处理、医学影像分析等领域取得了革命性突破。本文将系统全面地剖析CNN的核心原理、关键组件、经典模型、数学基础、训练技巧以及最新进展,通过理论解析与代码实践相结合的方式,帮助读者深入掌握这一重要技术。一、CNN基础与核心思想1.1传统神经网络的局限性在处理图像等
- Alluxio在数据索引和模型分发中的核心价值与应用
Alluxio
人工智能深度学习机器学习
在当前的技术环境下,搜索、推荐、广告、大模型、自动驾驶等领域的业务依赖于海量数据的处理和复杂模型的训练。这些任务通常涉及从用户行为数据和社交网络数据中提取大量信息,进行模型训练和推理。这一过程需要强大的数据分发能力,尤其是在多个服务器同时拉取同一份数据时,更是考验基础设施的性能。在这样的背景下,AlluxioEnterpriseAI在数据索引与模型分发/部署方面展示了其独特的优势,特别是在处理海量
- 选择Alluxio来解决AI模型训练场景数据访问的五大理由
Alluxio
人工智能AI分布式大数据语言模型
在AI模型训练尤其是大模型领域,存储系统的性能和稳定性直接决定了模型训练、推理、部署任务的效率和成本。随着全球AI行业的爆发带来的数据规模的快速增长,如何高效管理和利用这些数据成为AI模型训练中的一大挑战。AI模型训练场景面临的五大难题1.数据读写性能不足在AI模型训练与推理过程中,数据的高效读写是确保计算效率的关键。然而,随着数据集的急剧增长,存储系统往往无法满足对高速数据传输的需求,导致读写性
- 【目标检测】YOLOv13:超图增强的实时目标检测新标杆,值得收藏。
Carl_奕然
机器视觉与目标检测目标检测YOLO人工智能
一文掌握YOLOv13最新特性1、引言2、Yolov13详细讲解2.1发布时间与背景2.2相对于YOLOv12的核心提升2.2.1精度显著提升2.2.2轻量化与效率优化2.2.3高阶语义建模能力2.3架构设计与核心创新2.3.1超图自适应关联增强(HyperACE)2.3.2全流程聚合-分发(FullPAD)2.3.3轻量化模块设计2.4性能对比2.4代码示例2.4.1环境配置2.4.2训练代码2
- AI算力综述和资料整理
木鱼时刻
人工智能
目录总体介绍计算精度传输协议GPU池化资源调度CUDA技术GPU硬件参考链接总体介绍AI算力是人工智能系统的核心基础设施,涵盖了从计算精度、传输协议到硬件架构的完整技术栈。计算精度混合精度训练原生满血版DeepSeek671B是FP8精度。FP16在训练计算力占比有80-90%,FP32占比10%-20%。大模型训练中通常会用到FP16(半精度浮点数),但并不是只使用FP16,而是采用**混合精度
- 基于PaddleOCR的表格识别系统开发
pk_xz123456
仿真模型深度学习算法深度学习开发语言分类安全cnn
基于PaddleOCR的表格识别系统开发1.项目概述本项目旨在使用PaddleOCR框架开发一个高性能的表格识别系统,能够准确识别约30种不同类型的表格结构。系统将处理2500张合成表格图像作为训练数据,并在合成测试集上进行评估。系统核心功能包括表格检测、表格结构识别和表格内容识别三部分。1.1项目背景表格是信息传递的重要载体,广泛存在于各类文档中。传统表格识别方法需要复杂的规则和模板,而基于深度
- RDK X5/X3 yolov5目标检测从环境搭建到设备集成
激萌の小宅
YOLOYOLO目标检测人工智能
1、RDKX5yolov5目标检测之训练环境搭建2、RDKX5yolov5目标检测之pt转onnx3、RDKX5yolov5目标检测之开发机环境部署4、RDKX5yolov5目标检测之onnx转bin5、RDKX5yolov5目标检测之开发板运行
- 口罩检测数据集-1591张图片疫情防控管理 智能门禁系统 公共场所安全监控
cver123
数据集目标跟踪人工智能计算机视觉目标检测pytorch
口罩检测数据集-1591张图片已发布目标检测数据集合集(持续更新)口罩检测数据集介绍数据集概览包含类别应用场景数据样本展示文件结构与使用建议使用建议技术标签YOLOv8训练实战1.环境配置安装YOLOv8官方库ultralytics2.数据准备2.1数据标注格式(YOLO)2.2文件结构示例2.3创建data.yaml配置文件3.模型训练关键参数补充说明:4.模型验证与测试4.1验证模型性能关键参
- Deepoc大模型在半导体技术芯片性能应用协助突破物理极限
Deepoch
人工智能网络智能化AI科技数据分析硬件工程信息与通信
半导体垂直大模型在芯片设计中的应用与技术突破半导体垂直大模型(SemiconductorVerticalLLM)是专为芯片设计、制造与优化领域训练的大规模人工智能模型,其通过融合半导体物理、工艺知识、设计规则及行业经验,正在重构芯片开发全流程。以下从设计流程革新、性能优化、可靠性提升三大维度,结合具体技术路径与行业案例,解析其应用场景与价值。Deepoc模型在半导体技术应用中取得了巨大突破,可以协
- Java 自定义函数详解
Y1_again_0_again
Javajava开发语言
基本概念Java自定义函数是指开发者根据特定需求自行编写的函数(也称为方法)。这些函数可以封装特定的功能逻辑,提高代码的复用性和可维护性。自定义函数是面向对象编程的核心组成部分。函数定义语法访问修饰符static函数返回值类型函数名(参数列表){函数体return返回值;//当函数返回值类型为void(表示返回值为空)时可以不写返回}主要组成部分访问修饰符:控制函数的可见性public:对所有类可
- Windows系统部署YOLOv5 v6.1版本的训练与推理环境保姆级教程
lujx_1024
windowsYOLO
文章目录一·概述二·依赖环境(`prerequisites`)2.1硬件环境2.2软件环境三·环境安装3.1创建并激活虚拟环境3.2安装`Pytorch`与`torchvision`3.3校验`Pytorch`安装3.4下载`YOLOv5``v6.1`源码3.5安装`YOLOv5`依赖3.6下载预训练模型3.7安装其他依赖3.8测试环境安装3.9测试训练流程四·参考链接一·概述本文档主要记录使用工
- 分布式训练架构解析
一、分布式训练的问题根源与需求驱动在深度学习领域,模型与数据规模呈指数级增长趋势,传统单机训练模式已难以满足日益复杂的业务需求,分布式训练技术应运而生,其核心驱动力源于以下三大关键困境:1.1算力瓶颈与训练效率危机单GPU设备的计算能力存在物理上限。以NVIDIAA100为例,其单卡FP32算力约为19.5TFLOPS,面对GPT-4这样拥有1.8万亿参数的超大型模型,若采用单机单卡训练,仅完成一
- 非法指针引用的‘连环杀手’:C语言程序员的必修生存课(2万字长文)
大模型大数据攻城狮
c语言面试智能指针野指针函数指针内存泄露C++面经
1.指针的本质:内存的“遥控器”要搞懂指针的安全性,先得明白指针到底是个啥。简单来说,指针是个变量,但它存的不是普通数据,而是内存地址。你可以把它想象成一个遥控器,指向内存里的某个位置,告诉你:“嘿,数据在这儿!”通过指针,你可以直接读写那块内存的数据。但问题来了:如果这个“遥控器”指向的地方压根儿没数据,或者指向了不该碰的地方(比如系统内存),那程序可就炸了。这就是非法指针引用的根源。
- 三光吊舱激光测距模块技术解析!
云卓SKYDROID
无人机人工智能高科技云卓科技科普
一、激光测距模块运行方式1.脉冲式测距(直接ToF)原理:通过发射激光脉冲并计算其从发射到反射返回的时间差(Δt),利用公式距离=(光速×Δt)/2计算目标距离。适用场景:适用于远距离(如1~3km),但精度受大气衰减和噪声影响较大。典型参数:测程达3km,精度±2m(如SH150S1吊舱)。2.相位式测距(间接ToF)原理:对激光束进行幅度调制,通过检测发射波与反射波的相位差计算距离,精度可达毫
- C++入门笔记
张峻铖
C++c++
写在开头初衷:对于一个程序员/算法工程师来说,只会Python未免过于单薄了。出于未来找工作的需要,开始学习C++,并使用C++刷LeetCode。背景:本科有C语言课程,甚至学过汇编,研究生阶段主要使用Python。提醒:该系列文章以尽可能快地应用C++(刷题)为目的,暂以B站黑马程序员C++教程为教材,主要记录重点内容和对个人来讲不易理解或陌生的内容,具有较浓的个人笔记特点,因此,在全面性和权
- 无路可逃java攻略_《生化危机2:重制版》幽灵生还者无路可逃流程攻略
捡钱花
无路可逃java攻略
《生化危机2:重制版》的幽灵生还者DLC中,当玩家通关了前面的三章之后就能解锁第四章——无路可逃,这个关卡需要解决100个丧尸,难度十分之高,下面小编就为大家带来一篇“lu_mkⅡ”分享的幽灵生还者无路可逃流程攻略。幽灵生还者无路可逃流程攻略1、打到40波和85波各为一个分水岭。2、先说40波40店门口会出现第一个火焰喷射器的背包丧尸,也是头40个敌人熬出头的时候,前期子弹不合理安排或者运气不好丧
- C++入门学习笔记
杨建QAQ
c++学习笔记
C++入门学习笔记1:命名空间2:C++输入&输出3:缺省参数4:函数重载5:引用6:内联函数1:命名空间在C语言的学习中变量、函数和类的名称将都存在于全局作用域中,可能会导致很多冲突,使用命名空间的目的是对标识符的名称进行本地化,以避免命名冲突或名字污染,namespace关键字的出现就是针对这种问题的。#include#includeintrand=10;//C语言没办法解决类似这样的命名冲突
- 微调大语言模型(生成任务),怎么评估它到底“变好”了?
茫茫人海一粒沙
语言模型人工智能自然语言处理
随着大语言模型(如GPT、LLaMA)的广泛应用,越来越多团队开始基于它们做微调,定制符合自己业务需求的模型。微调虽能让模型更贴合任务,但评估是否真的“变好”却不是简单的事。本文将系统介绍微调过程中和微调完成后,如何科学有效地评估模型效果,帮助你用对指标,做出准确判断。一、微调时的评估:关注训练过程中的模型表现1.验证集Loss(ValidationLoss)微调训练时,我们会准备一部分数据作为验
- 【AI大模型】26、算力受限下的模型工程:从LoRA到弹性智能系统的优化实践
无心水
AI大模型人工智能搜索引擎LoRA大语言模型微调模型压缩知识蒸馏量化技术
引言:算力瓶颈与模型工程的突围之路在人工智能领域,大语言模型的发展正呈现出参数规模爆炸式增长的趋势。从GPT-3的1750亿参数到PaLM的5400亿参数,模型能力的提升往往伴随着对算力资源的极度渴求。然而,对于大多数企业和研究者而言,动辄数百GB的显存需求、数十万块GPU的训练集群显然是难以企及的"算力鸿沟"。当面对"无米之炊"的困境时,模型工程技术成为突破算力瓶颈的核心路径——通过算法创新而非
- 基于YOLOv8和Faster R-CNN的输电线路异物目标检测项目 检测 输电线异物数据集 输电线缺陷数据集 绝缘子 如何使用YOLOv8和Faster R-CNN训练输电线路异物目标检测数据集
QQ67658008
YOLOr语言cnn输电线路绝缘子线路异物目标检测
电力篇-输电线路缺陷数据集输电线路异物目标检测数据集16000张5种检测目标:‘burst’-爆裂‘defect’-缺陷‘foreign_obj’-异物‘insulator’-绝缘体‘nest’-窝(巢)带标注-YOLO格式可直接用于YOLO系列目标检测算法模型训练如何使用YOLOv8和FasterR-CNN训练输电线路异物目标检测数据集的详细步骤和代码。假设数据集包含16000张图片和5种检测目
- 不懂的还在争论AI,懂行的已用Python+DeepSeek变现!逆袭机会就在AI应用层
渡难繁辰
python开发人工智能拥抱AI人工智能pythonai
最近总有种错觉:AI时代轰轰烈烈,普通人却只能当看客?大模型训练动辄千万美金,算法高深莫测,似乎离我们太远。别急,AI真正的革命性力量,正从神秘实验室涌向普通人的键盘——它的名字叫“AI应用层”。而拿到这张船票的钥匙,就是你早该学起来的:Python。当质疑者还在争论“AI能否取代人类”,行动派已用DeepSeek+LangChain开发智能应用月入五位数!巨头烧钱搭台,我们轻量唱戏!科技大佬砸重
- 力扣网C语言编程题:“寻找重复数”的两种思路
魏劭
逻辑编程题C语言leetcode算法
一.简介本文记录力扣网上编程题目,主要涉及数组方面的,指针的使用来解决问题,这里以C语言实现。二.力扣网C语言编程题:寻找重复数题目:寻找重复数给定一个包含n+1个整数的数组nums,其数字都在[1,n]范围内(包括1和n),可知至少存在一个重复的整数。假设nums只有一个重复的整数,返回这个重复的数。你设计的解决方案必须不修改数组nums且只用常量级O(1)的额外空间。示例1:输入:nums=[
- 力扣网C语言编程题:在数组中查找目标值位置之二分查找法
魏劭
逻辑编程题C语言leetcodec语言算法
一.简介上一篇文章对力扣网上"有序数组中查找目标值范围"题目进行了普通的解法。文章如下:力扣网C语言编程题:在数组中查找目标值位置之暴力解法-CSDN博客本文使用二分查找法进行实现,因为二分查找法符合题目要求(时间复杂度为O(logn))。二.力扣网C语言编程题:在数组中查找目标值位置之二分查找法题目:在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置给你一个按照非递减顺序排列的整数数组nums,和一个目
- 常见排序方法大全
实相无相
算法排序算法数据结构
这篇文章主要讨论各种常见的排序算法,包括冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序、堆排序、希尔排序、归并排序、基数排序等。每种排序算法都有它自己的特点。本文将对这些算法的工作原理、特点、时间复杂度等方面进行介绍,并且给出实现示例。一:基本定义冒泡排序(BubbleSort):是一种简单的排序算法,它重复地走访过要排序的数列,一次比较两个元素,如果它们的顺序错误就把它们交换过来。插入排序(Insert
- 【机器学习&深度学习】前馈神经网络(单隐藏层)
一叶千舟
深度学习【理论】机器学习深度学习神经网络
目录一、什么是前馈神经网络?二、数学表达式是什么?三、为什么需要“非线性函数”?四、NumPy实现前馈神经网络代码示例五、运行结果六、代码解析6.1初始化部分6.2前向传播6.3计算损失(Loss)6.4反向传播(手动)6.5更新参数(梯度下降)6.6循环训练七、训练过程可视化(思维图)八、关键问题答疑Q1:为什么需要隐藏层?Q2:ReLU是干嘛的?Q3:学习率怎么选?九、总结学习建议在机器学习中
- 【day51】复习日
daomingwu017
Python打卡训练营内容python
内容来自@浙大疏锦行python打卡训练营@浙大疏锦行作业:day43的时候我们安排大家对自己找的数据集用简单cnn训练,现在可以尝试下借助这几天的知识来实现精度的进一步提高
- 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