- 智能Agent场景实战指南 Day 17:Agent知识库集成策略
【智能Agent场景实战指南Day17】Agent知识库集成策略开篇欢迎来到"智能Agent场景实战指南"系列的第17天!今天我们将深入探讨智能Agent开发中的关键环节——知识库集成策略。在现实业务场景中,Agent仅依靠基础语言模型的通用知识往往难以满足专业领域需求,而知识库集成正是解决这一问题的核心技术方案。知识库集成赋予Agent以下关键能力:专业领域知识获取实时信息更新能力企业私有数据利
- Day44
1.预训练概念:在大规模数据上训练模型学习通用知识,再迁移到下游任务微调2.常见模型:图像有AlexNet、ResNet、ViT;NLP有BERT、GPT3.图像模型发展:从手工特征到深度学习,从CNN到Transformer、多模态4.预训练策略:数据增强、自监督/监督训练、模型微调、多模态学习作业1.importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optima
- 【面试宝典】【大模型入门】【模型微调】
曾小文
人工智能深度学习机器学习
面试热点科普:监督微调vs无监督微调,有啥不一样?在大模型时代(比如BERT、GPT)里,我们经常听到“预训练+微调”的范式。但你可能会疑惑——监督微调、无监督微调,到底有啥区别?用的场景一样吗?今天这篇,带你5分钟搞懂这对“孪生兄弟”的异同✅1.术语定义名称定义说明预训练(Pretraining)在大规模通用数据上训练模型,学习“通用知识”,比如语言规律、语义表示。微调(Fine-tuning)
- 大模型微调(Fine-tuning)概览
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深度学习人工智能
大模型微调(Fine-Tuning)是将预训练大模型(如GPT、LLaMA)适配到特定任务或领域的核心技术,其效率与效果直接影响大模型的落地价值。一、微调的本质与核心目标1.技术定义微调是通过在预训练模型基础上,使用特定任务或领域的小规模数据进行二次训练,使模型参数适应新场景的过程。其核心逻辑是:预训练阶段学习通用知识(如语言规律、世界常识);微调阶段将通用能力转化为领域专属能力(如医疗问答、法律
- RAG是什么?手把手教你从零构建RAG系统全面指南(含代码)
大模型研究院
人工智能数据库prompt产品经理大模型大模型学习RAG
尽管大语言模型具备出色的推理能力和广泛的通用知识,但它们在检索精确信息、获取最新数据或提供可验证的回答时常常遇到困难。检索增强生成(Retrieval-AugmentedGeneration,RAG)应运而生,这一创新性方法通过将大语言模型与外部知识源相结合,有效提升了其性能。本文将深入探讨RAG的概念、重要性,并使用Python和流行的开源库从零开始构建一个完整的RAG系统。一、RAG是什么RA
- 基于 Qwen2 大模型微调技术详细教程(LoRA 参数高效微调和 SwanLab 可视化监控)
知世不是芝士
人工智能大语言模型ai大模型LLMQwen2lora大模型微调
我之前曾把大模型比作成一位无所不能无所不知且不知疲惫的“大师”。我们在日常工作、学习中等一些通用知识方面的问题,通常情况下,我们均可通过Prompt提示词就能从“大师”那里得到期望的结果。但是,在某些垂直场景的特定任务(包括:个性化服务、内部私有数据等)中,这位“大师”可能就不一定能胜任了:数据隐私安全:保密项目、创业团体和企业内部数据是需要保证绝对安全的,“大师”的知识来自预训练的公开数据,在推
- 国产化文本向量化技术选型与LangChain集成实战指南,测试工程师如何构建高效检索系统
Python测试之道
测试提效langchain
一、背景与核心价值随着企业对数据安全和本地化服务的重视,国产文本向量化技术(即Embedding)逐渐成为构建智能问答系统的关键组件。相比传统技术,其优势体现在:数据安全:支持本地部署,避免敏感信息外传,满足金融、医疗等行业合规要求。中文优化:针对中文语义设计,能更准确捕捉专业术语和复杂句式。多场景适配:覆盖通用知识库、垂直领域(如法律/医疗)、轻量化设备等需求。二、主流国产文本向量化技术对比1.
- 【大模型】—LangChain开源框架介绍
麦道先生
人工智能人工智能langchain
大模型——LangChain开源框架介绍2023年可以说是AI大语言模型发展元年,随着OpenAI的ChatGPT和GPT-4的发布,点燃了人工智能大语言模型的发展浪潮,各大科技公司纷纷推出了自家的大语言模型产品,各国更是将大语言模型的发展作为人工智能技术的重要突破来推进,纷纷进行业务和技术层面的布局。然而现有预训练大模型也存在一定技术缺陷,如仅有通用知识表示,知识只截止在训练时的日期,对于新知识
- 第31篇:FedSA-LoRA(联邦学习+lora+个性化升级版)
还不秃顶的计科生
联邦学习人工智能
第一部分:要解决的问题第二部分:解决问题所提出的idea研究发现,A矩阵负责学习通用知识,而B矩阵则专注于捕捉客户端特定知识。这一发现基于对不同数据异质性水平下,客户端间A和B矩阵的相似性分析。第三部分:新方法效果任务:在自然语言理解(GLUE基准)和生成任务(GSM8K、CodeSearchNet)中测试。性能
- ChatGPT推理模型&通用模型大解析!
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ChatGPT&AI人工智能chatgpt
很多人知道通用模型和推理模型了,那么ChatGPT的哪些模型是通用模型,哪些又是推理模型呢?以下是ChatGPT的所有模型及其分类介绍:通用模型GPT-4:OpenAI的旗舰模型,是一个大型多模态模型,能够比以前的模型更准确地解决困难问题,具有更广泛的通用知识和先进的推理能力。它适用于多种任务,包括聊天、文本生成、内容创作等。GPT-4o系列:包括GPT-4o、GPT-4owithCanvas、G
- DeepSeek模型微调的原理和方法
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DeepSeek模型微调的原理迁移学习基础DeepSeek模型微调基于迁移学习的思想。预训练模型在大规模通用数据上进行了无监督或有监督的训练,学习到了丰富的语言知识、语义表示和通用模式。这些知识和模式具有一定的通用性,可以迁移到其他相关的任务中。在微调时,我们利用预训练模型已经学到的这些通用知识,针对特定的目标任务进行进一步的调整和优化,使得模型能够更好地适应新任务的需求。微调的参数更新机制在微调
- 【大模型应用开发 动手做AI Agent】大模型就是Agent的大脑
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DeepSeekR1&AI人工智能与大数据javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
【大模型应用开发动手做AIAgent】大模型就是Agent的大脑关键词:大模型,AIAgent,智能决策,任务导向,知识表示,交互式学习,混合智能1.背景介绍1.1问题由来随着人工智能(AI)技术的发展,尤其是深度学习和自然语言处理(NLP)技术的进步,越来越多的应用场景开始采用AI模型来解决复杂的决策问题。然而,当前的AI模型大多依赖于大模型的预训练知识,这些模型虽然在通用知识获取上取得了显著进
- LLaMA Pro是什么 相比于lora full freeze有什么区别 怎么使用
Ven%
简单说深度学习深度学习基础动手深度学习速通系列llamatransformer深度学习人工智能
1.LLaMAPro是什么?LLaMAPro是一种基于LLaMA架构改进的大型语言模型(LLM),旨在解决大模型微调中的知识遗忘问题。它通过在原有模型的基础上扩展新的模块(如Transformer块),并在微调时仅训练这些新增模块,从而在适应新任务的同时保留预训练模型的通用知识。LLaMAPro在代码理解、数学推理和语言理解等任务上表现出色,特别适合需要持续学习和多任务处理的场景。2.LLaMAP
- WiseAD:基于视觉-语言模型的知识增强型端到端自动驾驶
硅谷秋水
计算机视觉大模型自动驾驶语言模型自动驾驶人工智能机器学习
24年12月来自新加坡国立和浙大的论文“WiseAD:KnowledgeAugmentedEnd-to-EndAutonomousDrivingwithVision-LanguageModel”。随着视觉语言模型(VLM)的快速发展,人类通用知识和令人印象深刻的逻辑推理能力的出现,推动人们对将VLM应用于高级自动驾驶任务(如场景理解和决策)的兴趣日益浓厚。然而,深入研究知识熟练程度(尤其是基本驾驶
- 【拥抱AIGC】知识库构建与管理指南
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AIGC
通义灵码能够结合企业知识库的私域数据,生成贴合企业特点的回答。充分发挥检索增强技术的优势,构建高质量的企业知识数据以及合理的知识库权限管理是必不可少的。本文将为您详细介绍如何构造与管理一个高质量的企业知识库。前提条件适用版本:通义灵码企业标准版、通义灵码企业专属版。适用人员:通义灵码管理员、组织内全局管理员(专属版)。场景介绍通义灵码虽然具备广泛的通用知识,但缺乏企业独有的专业知识和数据。通过引入
- 基于Langchain的大模型RAG技术介绍(附示例代码)
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一、RAG简介在大模型技术的迅速发展下,涌现了各种庞大的模型,形成了一场所谓的‘百模大战’。这些模型在大小和性能上各有所长,但大多数都是在通用语料库上进行训练的,因此它们只具备通用知识,对于专业领域的知识了解较少。由于训练大模型的成本颇高,许多专业领域难以负担这一费用,但专业人士又希望利用大模型的强大能力解决专业问题。为解决这一问题,出现了两种技术路线:一种是通过使用专业领域的数据集微调通用大模型
- 大模型注入领域知识,模型体验和Token重复知识
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LLM人工智能语言模型
1如何给LLM注入领域知识?给LLM(低层次模型,如BERT、GPT等)注入领域知识的方法有很多。以下是一些建议:数据增强:在训练过程中,可以通过添加领域相关的数据来增强模型的训练数据。这可以包括从领域相关的文本中提取示例、对现有数据进行扩充或生成新的数据。迁移学习:使用预训练的LLM模型作为基础,然后在特定领域的数据上进行微调。这样可以利用预训练模型学到的通用知识,同时使其适应新领域。领域专家标
- 2021-01-14
芥末_0194
第一次使用,贴个昨天的复盘:关于社群运营1.13私房课复盘:1、昨天看到叼叼的问题,以为她和我一样,是职场员工,结果她是公司管理者,看来通用知识在哪个层次都是有用的,而管理者需要学习的更多,包括决策、组织能力。2、气球讲课说了很多次知识分为三类:通用知识、专业知识、底层思维。没有很多感觉,今天觉得对知识分类是一种归纳能力,可以帮助我先看自己需要哪个大类里面,再去向下找就不会迷路了。3、我一直觉得自
- 大白话理解大型语言模型(LLM):预训练和微调
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大模型语言模型人工智能自然语言处理
引言:在人工智能的世界里,大型语言模型(LLM)已成为一种强大的工具,它们不仅能理解和生成自然语言,还能在各种复杂任务中表现出色。本文将深入探讨这些模型的两个关键阶段:预训练和微调,以及它们在实际应用中的重要性。1.预训练阶段:建立基础目的与过程:预训练是大型语言模型学习的起点,其目的是让模型掌握语言的基本统计规律和通用知识。这一阶段通常在大量无标签数据上进行,如网页文本、书籍、新闻等。学习内容:
- 综述|如何利用LLM做多模态任务?
zenRRan
作者|胡安文(知乎同名)进NLP群—>加入NLP交流群大型语言模型LLM(LargeLanguageModel)具有很强的通用知识理解以及较强的逻辑推理能力,但其只能处理文本数据。虽然已经发布的GPT4具备图片理解能力,但目前还未开放多模态输入接口并且不会透露任何模型上技术细节。因此,现阶段,如何利用LLM做一些多模态任务还是有一定的研究价值的。本文整理了近两年来基于LLM做vision-lanu
- 阅读摘抄
李蓉乐平市湾头中小学
教师要成为大先生,做学生为学、为事、为人的示范,促进学生成长为全面发展的人。这既是党和国家对广大教师的谆谆嘱托和殷切期盼,也是新时代教师队伍建设的总方向、总目标。“学为人师,行为世范。”广大教师要自觉培树渊博的专业理论、广博的通用知识、宽阔的胸怀视野,不断涵养高尚的师德师风和超凡的人格魅力,从而在引领学生成长的教育实践中成为大先生,成就学生的美好未来。教师要在修炼“务学不如务求师”的至高职业境界中
- #让未来现在就来# 2019-04-02
cranezb
今天看了《让未来现在就来》,核心是时间管理,如何更高效的学习,重点讲了如何高效的通过阅读书籍学习新的知识。当然一生接触到的书有很多种,有通用知识类,有专业基础类,有专业类的,对基础知识原理类的,不同的书,对应该着不同的学习方法,通用知识类,专业基础类的,一般是用快速阅读,通读一次,再用分析阅读的方法,精细阅读,而对一些应用层的专业类书籍,一般是快速阅读,然后再选其中比较有新意的观点细读,占用的时间
- 【全网首发】Linux系统最全笔记(建议收藏)
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Linuxlinux运维服务器
目录一Linux通用知识1vmvare2进行网络配置3安装xshell4基本命令的使用5用户管理6软件的安装方法6shell7awk文本处理工具8进程管理与定时任务和后台执行9后台运行这篇文章是Linux的超级基础且经常用到的内容,不多说,直接肝!Linux软件安装Linux排查问题套路Linux命令详解一Linux通用知识说到操作系统,如果读大学的时候是计算机专业,那肯定就会上这门课,我猜测当时
- 探索大型预训练模型:解析人工智能的通用知识引擎
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目录前言1大型预训练模型的演进与重要性1.1Word2Vec1.2Transformer1.3GPT模型2大型预训练模型的发展趋势2.1参数规模与速度的飞跃提升2.2数据量的持续增长2.3知识丰富性与少样本学习的突破3大型预训练模型的核心机制结语前言在当今迅猛发展的人工智能领域,大型预训练模型如Word2Vec、RNN、AttentionMechanism、Transformer、ELMo、BER
- 2023-HCIA-Datacom题库刷题分享!984分高分通过!
wifimale
华为网络http网络协议tcp/ip信息与通信
HCIA-Datacom,是华为数通认证的初级考试,培训与认证具备数通基础通用知识和技能水平的工程师,只是入门了解数通的一些基础通用知识,适用于小白了解和学习数通知识点起点。本人在2023年7月已通过HCIA-Datacom考试,个人分享是考试题目简单,实际考试时间大概20分钟左右都可以考完。本人根据考试前的刷题经验,以及考试后的考试总结,自己弄了一个付费的HCIA-Datacom刷题小程序,题库
- 如何建立个人知识体系索引目录
扎丝特K1
由于个人使用习惯的原因,收集到的各种信息、资料、经验、知识散落在笔记本和各种APP中,像是互不关联的孤岛,需要通过知识体系将其连接起来。索引目录的建立是第一步。参考FSR分类法和关注点分类法两种不同的逻辑整合建立。FSR分类法。FSR即“工作流Flow-经验库Stock-知识体系Reference”。按照我的理解,工作流放置底层逻辑和通用知识,经验库整合外部各种资源,知识体系用来收集归纳自己的输出
- MQ设计思想分析
wh柒八九
消息队列kafka核心知识点javaspring后端
本文主要讲解MQ的通用知识,让大家先弄明白:如果让你来设计一个MQ,该如何下手?需要考虑哪些问题?又有哪些技术挑战?对于MQ来说,不管是RocketMQ、Kafka还是其他消息队列,它们的本质都是:一发一存一消费。下面我们以这个本质作为根,一起由浅入深地聊聊MQ。文章目录从MQ的本质说起原始模型的进化队列模型发布-订阅模型小结透过模型看MQ的应用场景如何设计一个MQMQ的雏形写一个适用于生产环境的
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- 钢化膜设计教程 平面 PS教程 原创文章
咕噜素材
咕噜素材(www.gulusucai.com):一个专业设计资源网站,UI素材分享平台,精心筛选设计资源,持续更新国内外优质素材。素材|创意|设计|资讯|干货|教程|资源1、常见案例总览因为日常的角度太多,在这里就简以正面列举一下光的案例来分析。大部分光都是来源手机屏幕结构界定。2、通用知识点—蒙版蒙版这个知识点会贯穿整个教程,甚至绝大部分修图都可能用到蒙版。举一反三多尝试,蒙版其实是一个很好玩的
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教育培训与开发教育培训与开发的概念 教育、培训与开发这三个词语在概念上都表示通一定方式来促进一个人能力素质的提升的过程。教育一词对我们来说最熟悉,是指对一个人通用技能的培养,我国的九年义务制教育以及大学阶段的教育,就正是这个阶段的体现,此时的我们还未进入社会工作,正处于不断学习通用知识和技能的过程。而一旦毕业有了相关的工作后,为了进入岗位后能够迅速的适应相应的工作业务,往往就需要对新进员工进行培
- 枚举的构造函数中抛出异常会怎样
bylijinnan
javaenum单例
首先从使用enum实现单例说起。
为什么要用enum来实现单例?
这篇文章(
http://javarevisited.blogspot.sg/2012/07/why-enum-singleton-are-better-in-java.html)阐述了三个理由:
1.enum单例简单、容易,只需几行代码:
public enum Singleton {
INSTANCE;
- CMake 教程
aigo
C++
转自:http://xiang.lf.blog.163.com/blog/static/127733322201481114456136/
CMake是一个跨平台的程序构建工具,比如起自己编写Makefile方便很多。
介绍:http://baike.baidu.com/view/1126160.htm
本文件不介绍CMake的基本语法,下面是篇不错的入门教程:
http:
- cvc-complex-type.2.3: Element 'beans' cannot have character
Cb123456
springWebgis
cvc-complex-type.2.3: Element 'beans' cannot have character
Line 33 in XML document from ServletContext resource [/WEB-INF/backend-servlet.xml] is i
- jquery实例:随页面滚动条滚动而自动加载内容
120153216
jquery
<script language="javascript">
$(function (){
var i = 4;$(window).bind("scroll", function (event){
//滚动条到网页头部的 高度,兼容ie,ff,chrome
var top = document.documentElement.s
- 将数据库中的数据转换成dbs文件
何必如此
sqldbs
旗正规则引擎通过数据库配置器(DataBuilder)来管理数据库,无论是Oracle,还是其他主流的数据都支持,操作方式是一样的。旗正规则引擎的数据库配置器是用于编辑数据库结构信息以及管理数据库表数据,并且可以执行SQL 语句,主要功能如下。
1)数据库生成表结构信息:
主要生成数据库配置文件(.conf文
- 在IBATIS中配置SQL语句的IN方式
357029540
ibatis
在使用IBATIS进行SQL语句配置查询时,我们一定会遇到通过IN查询的地方,在使用IN查询时我们可以有两种方式进行配置参数:String和List。具体使用方式如下:
1.String:定义一个String的参数userIds,把这个参数传入IBATIS的sql配置文件,sql语句就可以这样写:
<select id="getForms" param
- Spring3 MVC 笔记(一)
7454103
springmvcbeanRESTJSF
自从 MVC 这个概念提出来之后 struts1.X struts2.X jsf 。。。。。
这个view 层的技术一个接一个! 都用过!不敢说哪个绝对的强悍!
要看业务,和整体的设计!
最近公司要求开发个新系统!
- Timer与Spring Quartz 定时执行程序
darkranger
springbean工作quartz
有时候需要定时触发某一项任务。其实在jdk1.3,java sdk就通过java.util.Timer提供相应的功能。一个简单的例子说明如何使用,很简单: 1、第一步,我们需要建立一项任务,我们的任务需要继承java.util.TimerTask package com.test; import java.text.SimpleDateFormat; import java.util.Date;
- 大端小端转换,le32_to_cpu 和cpu_to_le32
aijuans
C语言相关
大端小端转换,le32_to_cpu 和cpu_to_le32 字节序
http://oss.org.cn/kernel-book/ldd3/ch11s04.html
小心不要假设字节序. PC 存储多字节值是低字节为先(小端为先, 因此是小端), 一些高级的平台以另一种方式(大端)
- Nginx负载均衡配置实例详解
avords
[导读] 负载均衡是我们大流量网站要做的一个东西,下面我来给大家介绍在Nginx服务器上进行负载均衡配置方法,希望对有需要的同学有所帮助哦。负载均衡先来简单了解一下什么是负载均衡,单从字面上的意思来理解就可以解 负载均衡是我们大流量网站要做的一个东西,下面我来给大家介绍在Nginx服务器上进行负载均衡配置方法,希望对有需要的同学有所帮助哦。
负载均衡
先来简单了解一下什么是负载均衡
- 乱说的
houxinyou
框架敏捷开发软件测试
从很久以前,大家就研究框架,开发方法,软件工程,好多!反正我是搞不明白!
这两天看好多人研究敏捷模型,瀑布模型!也没太搞明白.
不过感觉和程序开发语言差不多,
瀑布就是顺序,敏捷就是循环.
瀑布就是需求、分析、设计、编码、测试一步一步走下来。而敏捷就是按摸块或者说迭代做个循环,第个循环中也一样是需求、分析、设计、编码、测试一步一步走下来。
也可以把软件开发理
- 欣赏的价值——一个小故事
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有效辅导欣赏欣赏的价值
第一次参加家长会,幼儿园的老师说:"您的儿子有多动症,在板凳上连三分钟都坐不了,你最好带他去医院看一看。" 回家的路上,儿子问她老师都说了些什么,她鼻子一酸,差点流下泪来。因为全班30位小朋友,惟有他表现最差;惟有对他,老师表现出不屑,然而她还在告诉她的儿子:"老师表扬你了,说宝宝原来在板凳上坐不了一分钟,现在能坐三分钟。其他妈妈都非常羡慕妈妈,因为全班只有宝宝
- 包冲突问题的解决方法
bingyingao
eclipsemavenexclusions包冲突
包冲突是开发过程中很常见的问题:
其表现有:
1.明明在eclipse中能够索引到某个类,运行时却报出找不到类。
2.明明在eclipse中能够索引到某个类的方法,运行时却报出找不到方法。
3.类及方法都有,以正确编译成了.class文件,在本机跑的好好的,发到测试或者正式环境就
抛如下异常:
java.lang.NoClassDefFoundError: Could not in
- 【Spark七十五】Spark Streaming整合Flume-NG三之接入log4j
bit1129
Stream
先来一段废话:
实际工作中,业务系统的日志基本上是使用Log4j写入到日志文件中的,问题的关键之处在于业务日志的格式混乱,这给对日志文件中的日志进行统计分析带来了极大的困难,或者说,基本上无法进行分析,每个人写日志的习惯不同,导致日志行的格式五花八门,最后只能通过grep来查找特定的关键词缩小范围,但是在集群环境下,每个机器去grep一遍,分析一遍,这个效率如何可想之二,大好光阴都浪费在这上面了
- sudoku solver in Haskell
bookjovi
sudokuhaskell
这几天没太多的事做,想着用函数式语言来写点实用的程序,像fib和prime之类的就不想提了(就一行代码的事),写什么程序呢?在网上闲逛时发现sudoku游戏,sudoku十几年前就知道了,学生生涯时也想过用C/Java来实现个智能求解,但到最后往往没写成,主要是用C/Java写的话会很麻烦。
现在写程序,本人总是有一种思维惯性,总是想把程序写的更紧凑,更精致,代码行数最少,所以现
- java apache ftpClient
bro_feng
java
最近使用apache的ftpclient插件实现ftp下载,遇见几个问题,做如下总结。
1. 上传阻塞,一连串的上传,其中一个就阻塞了,或是用storeFile上传时返回false。查了点资料,说是FTP有主动模式和被动模式。将传出模式修改为被动模式ftp.enterLocalPassiveMode();然后就好了。
看了网上相关介绍,对主动模式和被动模式区别还是比较的模糊,不太了解被动模
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-工厂方法模式
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/
package design.pattern;
/*
* 工厂方法模式:使一个类的实例化延迟到子类
* 某次,我在工作不知不觉中就用到了工厂方法模式(称为模板方法模式更恰当。2012-10-29):
* 有很多不同的产品,它
- 面试记录语
chenyu19891124
招聘
或许真的在一个平台上成长成什么样,都必须靠自己去努力。有了好的平台让自己展示,就该好好努力。今天是自己单独一次去面试别人,感觉有点小紧张,说话有点打结。在面试完后写面试情况表,下笔真的好难,尤其是要对面试人的情况说明真的好难。
今天面试的是自己同事的同事,现在的这个同事要离职了,介绍了我现在这位同事以前的同事来面试。今天这位求职者面试的是配置管理,期初看了简历觉得应该很适合做配置管理,但是今天面
- Fire Workflow 1.0正式版终于发布了
comsci
工作workflowGoogle
Fire Workflow 是国内另外一款开源工作流,作者是著名的非也同志,哈哈....
官方网站是 http://www.fireflow.org
经过大家努力,Fire Workflow 1.0正式版终于发布了
正式版主要变化:
1、增加IWorkItem.jumpToEx(...)方法,取消了当前环节和目标环节必须在同一条执行线的限制,使得自由流更加自由
2、增加IT
- Python向脚本传参
daizj
python脚本传参
如果想对python脚本传参数,python中对应的argc, argv(c语言的命令行参数)是什么呢?
需要模块:sys
参数个数:len(sys.argv)
脚本名: sys.argv[0]
参数1: sys.argv[1]
参数2: sys.argv[
- 管理用户分组的命令gpasswd
dongwei_6688
passwd
NAME: gpasswd - administer the /etc/group file
SYNOPSIS:
gpasswd group
gpasswd -a user group
gpasswd -d user group
gpasswd -R group
gpasswd -r group
gpasswd [-A user,...] [-M user,...] g
- 郝斌老师数据结构课程笔记
dcj3sjt126com
数据结构与算法
<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<
- yii2 cgridview加上选择框进行操作
dcj3sjt126com
GridView
页面代码
<?=Html::beginForm(['controller/bulk'],'post');?>
<?=Html::dropDownList('action','',[''=>'Mark selected as: ','c'=>'Confirmed','nc'=>'No Confirmed'],['class'=>'dropdown',])
- linux mysql
fypop
linux
enquiry mysql version in centos linux
yum list installed | grep mysql
yum -y remove mysql-libs.x86_64
enquiry mysql version in yum repositoryyum list | grep mysql oryum -y list mysql*
install mysq
- Scramble String
hcx2013
String
Given a string s1, we may represent it as a binary tree by partitioning it to two non-empty substrings recursively.
Below is one possible representation of s1 = "great":
- 跟我学Shiro目录贴
jinnianshilongnian
跟我学shiro
历经三个月左右时间,《跟我学Shiro》系列教程已经完结,暂时没有需要补充的内容,因此生成PDF版供大家下载。最近项目比较紧,没有时间解答一些疑问,暂时无法回复一些问题,很抱歉,不过可以加群(334194438/348194195)一起讨论问题。
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- nginx日志切割并使用flume-ng收集日志
liyonghui160com
nginx的日志文件没有rotate功能。如果你不处理,日志文件将变得越来越大,还好我们可以写一个nginx日志切割脚本来自动切割日志文件。第一步就是重命名日志文件,不用担心重命名后nginx找不到日志文件而丢失日志。在你未重新打开原名字的日志文件前,nginx还是会向你重命名的文件写日志,linux是靠文件描述符而不是文件名定位文件。第二步向nginx主
- Oracle死锁解决方法
pda158
oracle
select p.spid,c.object_name,b.session_id,b.oracle_username,b.os_user_name from v$process p,v$session a, v$locked_object b,all_objects c where p.addr=a.paddr and a.process=b.process and c.object_id=b.
- java之List排序
shiguanghui
list排序
在Java Collection Framework中定义的List实现有Vector,ArrayList和LinkedList。这些集合提供了对对象组的索引访问。他们提供了元素的添加与删除支持。然而,它们并没有内置的元素排序支持。 你能够使用java.util.Collections类中的sort()方法对List元素进行排序。你既可以给方法传递
- servlet单例多线程
utopialxw
单例多线程servlet
转自http://www.cnblogs.com/yjhrem/articles/3160864.html
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Servlet 单例多线程
Servlet如何处理多个请求访问?Servlet容器默认是采用单实例多线程的方式处理多个请求的:1.当web服务器启动的