- LLM指纹底层技术——人类反馈强化学习
9命怪猫
AI深度学习机器学习人工智能大模型ai算法
以下简单讲一下“LLM指纹”体系中,负责精雕细琢模型“性格”与“价值观”的核心工艺——人类反馈强化学习(ReinforcementLearningfromHumanFeedback,RLHF)。预训练给模型注入了海量的知识(IQ),指令微调(SFT)教会了它基本的沟通技能(学会说话),RLHF对模型进行的一场深刻的“情商与价值观”教育。这个过程极大地塑造了模型的行为边界、风格偏好和安全意识,是形成
- 【AI论文】Skywork-Reward-V2:通过人机协同实现偏好数据整理的规模化扩展
摘要:尽管奖励模型(RewardModels,RMs)在基于人类反馈的强化学习(ReinforcementLearningfromHumanFeedback,RLHF)中发挥着关键作用,但当前最先进的开源奖励模型在大多数现有评估基准上表现欠佳,无法捕捉人类复杂且微妙的偏好谱系。即便采用先进训练技术的方法也未能显著提升性能。我们推测,这种脆弱性主要源于偏好数据集的局限性——这些数据集往往范围狭窄、标
- 机器学习18-强化学习RLHF
坐吃山猪
机器学习机器学习人工智能
机器学习18-强化学习RLHF1-什么是RLHFRLHF(ReinforcementLearningfromHumanFeedback)即基于人类反馈的强化学习算法,以下是详细介绍:基本原理RLHF是一种结合了强化学习和人类反馈的机器学习方法。传统的强化学习通常依赖于预定义的奖励函数来指导智能体的学习,而RLHF则通过引入人类的反馈来替代或补充传统的奖励函数。在训练过程中,人类会对智能体的行为或输
- CVPR 2024 图像、视频处理总汇(视频字幕、图像超分辨率、图像分类和压缩等)
点云SLAM
图形图像处理深度学习计算机视觉图像处理视频处理3DGSCVPR2024
1、Image/VideoCaptioning(图像/视频字幕)VisualFactChecker:EnablingHigh-FidelityDetailedCaptionGenerationPolos:MultimodalMetricLearningfromHumanFeedbackforImageCaptioning⭐codeprojectPanda-70M:Captioning70MVide
- 强化学习RLHF详解
贝塔西塔
强化学习大模型人工智能深度学习机器学习算法语言模型
RLHF(ReinforcementLearningfromHumanFeedback)模型详解一、背景1.传统强化学习的局限性传统的强化学习(ReinforcementLearning,RL)依赖于预定义的奖励函数(RewardFunction),但在复杂任务(如自然语言生成、机器人控制)中,设计精确的奖励函数极为困难。例如:模糊目标:生成“高质量文本”难以量化,无法用简单的指标(如BLEU、R
- 运算放大器的核心战场:深入解析负反馈的魔力和稳定性设计
负反馈(NegativeFeedback)是运算放大器的“灵魂控制器”,它将不完美的现实器件驯服为精确的线性系统。但若控制不当,这个守护神将瞬间变成毁灭电路的恶魔——本章将揭开负反馈的深层机制,并破解稳定性设计的终极密码。1负反馈的数学魔法:从非线性到线性的蜕变1.1负反馈的四大核心作用增益控制:Acl=AOL1+AOLβ→AOL→∞1βA_{cl}=\frac{A_{OL}}{1+A_{OL}\
- window.accountCenterFeedback详细解析
前端页面仔
开发语言javascripthtmlwindowsvuereact
window.accountCenterFeedback表示访问浏览器全局对象window上的一个属性,通常用于管理账户中心(AccountCenter)的反馈功能。以下是详细解析:1.这是什么?定义:window.accountCenterFeedback是挂载在浏览器全局作用域(window)上的一个对象或方法,通常由前端代码或第三方SDK注入,用于控制账户中心的用户反馈功能(如弹窗、问卷、帮
- 【MPC】模型预测控制笔记 (4):约束输出反馈MPC
车队老哥记录生活
模型预测控制MPC笔记算法
目录前言一、观测器设计二、输出反馈MPC设计2.1预测模型2.2代价函数设计2.3约束构建2.3.1系统约束2.3.2终端约束2.4构建二次规划求解三、系统稳定性分析3.1构造李雅普诺夫函数3.2证明李雅普诺夫函数递减四、MATLAB实例前言致谢【模型预测控制(2022春)lecture3-2OutputfeedbackMPC】本文需要是使用先前博客的知识,控制器求解参考【MPC】模型预测控制笔记
- 用户-AI-文档组合ID生成
Leon_Jinhai_Sun
java前端服务器
这个函数可以有以下优化点:函数名可以更具体一些,表明是在生成会话ID变量名可以更清晰表达用途可以使用字符串格式化方法(f-string)更简洁可以添加参数验证或默认值处理优化后的代码:defgenerate_conversation_id(self)->str:"""GenerateauniqueconversationIDcombininguser,AItypeanddocument.Retur
- 2.5G PHY芯片核心参数DFE和THP
**DFE(DecisionFeedbackEqualizer)**和**THP(Tomlinson-HarashimaPrecoding)**是用于信号接收和传输过程中的两种重要均衡技术,它们帮助克服信道失真、符号干扰和多径效应,尤其是在高速数据传输(如2.5GBASE-T和5GBASE-T)中。理解这两种技术在链路中的交互和作用,对于调试和优化链路性能至关重要。下面,我将分别讲解**DFE**
- TVM Monthly - June 2021
HanBlogs
TVM深度学习推理引擎TVMTVMMonthly
TVMMonthly-June2021AsdiscussedbytheTVMPMC,ourgoalistoprovideamonthlysummaryoftheprojectsousersanddeveloperscangetabetterunderstandingofthegoings-onoftheTVMcommunity.Feedbackandsuggestionsarewelcomedso
- TVM Monthly - July 2021
HanBlogs
TVM深度学习推理引擎TVMTVMMonthly
TVMMonthly-July2021AsdiscussedbytheTVMPPMC,ourgoalistoprovideamonthlysummaryoftheprojectsousersanddeveloperscangetabetterunderstandingofthegoingsonoftheTVMcommunity.Feedbackandsuggestionsarewelcomedso
- 预训练、指令微调与RLHF如何塑造LLM
由数入道
人工智能提示词工程交互
大型语言模型(LLM)那令人惊叹的语言理解、生成和在特定引导下的推理能力,并非魔法的产物,而是源于一个极其复杂、耗资巨大且经过精心设计的多阶段训练过程。理解这个训练过程的核心环节——大规模无监督预训练(Pre-training)、指令微调(InstructionFine-Tuning,IFT)以及从人类反馈中强化学习(ReinforcementLearningfromHumanFeedback,R
- 人工智能-SFT(Supervised Fine-Tuning)、RLHF 和 GRPO
高效匠人
人工智能人工智能
以下是SFT(SupervisedFine-Tuning)、RLHF(ReinforcementLearningfromHumanFeedback)和GRPO群体相对策略优化(GRPO,GroupRelativePolicyOptimization)是一种强化学习(RL)算法,的核心差异与原理对比,涵盖定义、训练机制、优缺点及适用场景:一、核心定义方法核心定义SFT基于标注的「输入-输出」对进行监
- 高效复用 Cursor 请求,提升开发效率 —— 使用 interactive-feedback-mcp 工具详解
飞鹰@四海
AI编程人工智能
项目地址:GitHub-noopstudios/interactive-feedback-mcp:InteractiveUserFeedbackMCP推荐星标收藏,一劳永逸优化Cursor的使用体验!在日常使用AI编程助手(如Cursor)的过程中,开发者常常需要进行“多轮追问”。比如:“再优化一下刚刚那段逻辑”“再加个参数校验”“改成异步试试”但Cursor默认会每次请求都重建上下文,这不仅会浪
- 2022“杭电杯”中国大学生算法设计超级联赛(7) 2022杭电多校第七场
能工智人小辰
杭电多校算法图论
题目1002IndependentFeedbackVertexSetAC代码1003CountingStickmenAC代码1002IndependentFeedbackVertexSet**TimeLimit:6000/3000MS(Java/Others)MemoryLimit:524288/524288K(Java/Others)TotalSubmission(s):346AcceptedS
- 《一生一芯》数字实验六:实现随机数发生器
sucool_lb
一生一芯一生一芯
实验目标我们可以利用8位移位寄存器来实现一个简单的随机数发生器。经典的LFSR(线性反馈移位寄存器,Linear-feedbackshiftregister)可以使用n位移位寄存器生成长度为2n−1的二进制循环序列。这类序列的片段在表观上是随机的,所以被广泛用于通信中的随机序列生成。例如,在CDMA通信中的长码的长度就是242−1的伪随机序列。具体实现时,可以用一个8位右移移位寄存器,从左到右的比
- 贪心算法应用:最小反馈顶点集问题详解
纪元A梦
贪心算法贪心算法算法java
贪心算法应用:最小反馈顶点集问题详解1.问题定义与背景1.1反馈顶点集定义反馈顶点集(FeedbackVertexSet,FVS)是指在一个有向图中,删除该集合中的所有顶点后,图中将不再存在任何有向环。换句话说,反馈顶点集是破坏图中所有环所需删除的顶点集合。1.2最小反馈顶点集问题最小反馈顶点集问题是指在一个给定的有向图中,寻找一个最小的反馈顶点集,即包含顶点数量最少的反馈顶点集。这是一个经典的N
- 持续反馈机制设计与实现
测试者家园
质量效能人工智能持续测试智能化测试质量效能反馈机制软件测试设计原则反馈智能闭环
在传统软件开发中,反馈往往意味着“测试结果的回传”或“用户的抱怨邮件”。但在云原生、DevOps和AI驱动的软件工程新时代,反馈不再是附属流程,而是成为软件系统持续进化的核心驱动器。持续反馈机制(ContinuousFeedbackSystem)的真正价值,不在于“是否收到了反馈”,而在于反馈的速度、质量、触达范围以及其对行为的反作用力。它应当成为软件系统的“神经网络”与“免疫系统”,实现对业务、
- 接收不断返回的接口响应
沿着路走到底
项目应用记录vue.jsjavascriptecmascript
import{reactive,nextTick}from"vue";import{LocalStorageTokenName}from"@/api/constants";import{isJSON}from"@/utils/utils";constqueryParams=reactive({conversation_id:"",app_model_config_id:"0194e34579db7
- Oxygen Feedback Crack
SEO-狼术
CracksdkOxygen
OxygenFeedbackCrackOxygenIntegration为您的社区提供了一种简单有效的互动和提供反馈的方式。它易于配置和集成,并且包括用户友好的界面和许多对评论员和管理员都有用的功能。OxygenFeedbackEnterprise允许您在自己的服务器上安装软件,以便更好地控制数据。您也可以连接到LDAP目录进行身份验证。OxygenIntegration功能随时随地交互-氧气反馈
- Oxygen Feedback by Syncro Soft Crack
SEO-狼术
Delphinet控件.net
OxygenFeedbackbySyncroSoftCrackOxygenFeedbackV5.2AIassistantqueriesarenowhandledwithfullawarenessoflanguage,improvingtherelevanceofanswers.OxygenFeedbackbySyncroSoftisamodernfeedbackmanagementplatform
- Clarity and Context to PDF Files
SEO-狼术
netDelphiCrackpdf
ClarityandContexttoPDFFilesAnnotationsenableuserstohighlightkeysections,providecomments,orsuggesteditstoPDFdocuments,ensuringfeedbackisclearaspossible.PDFannotationcapabilitiesinPDFcomponentsprovidepo
- EE308-Lab8-AlphaSprint-Day1
调参侠鱼尾
福州大学EE308软件工程阿尔法冲刺
EE308-Lab8-AlphaSprint-Day1FeedbackFromMembers1.Beichen,ZhouModulePersonalSummaryCode&Results2.Yuwei,JiangModulePersonalSummaryCode&Results3.Yifan,ZhuModulePersonalSummaryCode&Results4.Yifan,ShenModul
- Dify聊天系统SSE响应和聊天树数据结构图解
程序员查理
#Dify数据结构前端javascriptai人工智能difyagent
分享一些实际应用过程中,Dify聊天系统SSE响应和聊天树数据结构图解,希望对大家的理解有帮助ssePost请求参数结构files1manyinputs11SSERequestParams+response_mode:string+conversation_id:string+files:ProcessedFile[]+query:string+inputs:ProcessedInputs+par
- Index-AniSora模型论文速读:基于人工反馈的动漫视频生成
Open-source-AI
前沿人工智能机器学习算法大模型生成模型开源计算机视觉
AligningAnimeVideoGenerationwithHumanFeedback一、引言论文开头指出,尽管视频生成模型不断涌现,但动漫视频生成面临动漫数据稀缺和运动模式异常的挑战,导致生成视频存在运动失真和闪烁伪影等问题,难以满足人类偏好。现有奖励模型主要针对现实世界视频,无法捕捉动漫的独特外观和一致性要求。为此,作者提出利用人类反馈对动漫视频生成进行对齐的流程,包括构建首个动漫视频多维
- 基于 Python 的自然语言处理系列(87):RRHF 原理与实战
会飞的Anthony
人工智能信息系统自然语言处理python自然语言处理开发语言
✨本文介绍一种新型的人类反馈微调策略——RRHF(RankResponseswithHumanFeedback),它比传统的RLHF更简单、更稳定,在开源社区如AlpacaFarm、UltraFeedback等项目中获得广泛应用。一、RRHF简介RRHF(RankResponseswithHumanFeedback)本质上是一种排名监督方法,用于训练语言模型更好地按照人类偏好进行响应排序。RRHF
- 论文阅读:Training language models to follow instructions with human feedback
CSPhD-winston-杨帆
论文阅读语言模型人工智能自然语言处理
TraininglanguagemodelstofollowinstructionswithhumanfeedbackLLMs之InstructGPT:《Traininglanguagemodelstofollowinstructionswithhumanfeedback》翻译与解读https://arxiv.org/pdf/2203.02155b站视频:https://www.bilibili.
- 51-61 CVPR 2024 最佳论文 | Rich Human Feedback for Text-to-Image Generation
深圳季连AIgraphX
aiXpilot智驾大模型1AIGCstablediffusion人工智能自动驾驶智慧城市
23年12月,加州大学圣地亚哥、谷歌研究院、南加州大学、剑桥大学联合发布RichHumanFeedbackforText-to-ImageGeneration论文。作者受大模型中RLHF技术的启发,用人类反馈来改进StableDiffusion等文生图模型,提出了先进的RichHF-18K数据集和多模态RAHF模型。这项技术旨在通过引入更为丰富和多样化的人类反馈,来提升文本到图像生成的质量和准确性
- 系统优化方法学辨析:IPOF及其它(V模型、敏捷开发、PDCA、MPC、系统工程等)
赛卡
敏捷流程IPOF系统工程软件工程硬件工程系统优化机器学习
IPOF方法学:从理论到实践的全解析一、引言在复杂多变的现代系统工程与工业领域,IPOF(Input-Process-Output-Feedback)方法学凭借其闭环反馈机制,展现出独特优势,广泛应用于各类动态优化场景。本文将深入探讨IPOF方法学的理论基础、实际应用案例,并与其他典型方法学进行比较分析。二、IPOF方法学研究论文推荐与实际应用案例(一)研究论文推荐《Question-Negoti
- mondb入手
木zi_鸣
mongodb
windows 启动mongodb 编写bat文件,
mongod --dbpath D:\software\MongoDBDATA
mongod --help 查询各种配置
配置在mongob
打开批处理,即可启动,27017原生端口,shell操作监控端口 扩展28017,web端操作端口
启动配置文件配置,
数据更灵活 
- 大型高并发高负载网站的系统架构
bijian1013
高并发负载均衡
扩展Web应用程序
一.概念
简单的来说,如果一个系统可扩展,那么你可以通过扩展来提供系统的性能。这代表着系统能够容纳更高的负载、更大的数据集,并且系统是可维护的。扩展和语言、某项具体的技术都是无关的。扩展可以分为两种:
1.
- DISPLAY变量和xhost(原创)
czmmiao
display
DISPLAY
在Linux/Unix类操作系统上, DISPLAY用来设置将图形显示到何处. 直接登陆图形界面或者登陆命令行界面后使用startx启动图形, DISPLAY环境变量将自动设置为:0:0, 此时可以打开终端, 输出图形程序的名称(比如xclock)来启动程序, 图形将显示在本地窗口上, 在终端上输入printenv查看当前环境变量, 输出结果中有如下内容:DISPLAY=:0.0
- 获取B/S客户端IP
周凡杨
java编程jspWeb浏览器
最近想写个B/S架构的聊天系统,因为以前做过C/S架构的QQ聊天系统,所以对于Socket通信编程只是一个巩固。对于C/S架构的聊天系统,由于存在客户端Java应用,所以直接在代码中获取客户端的IP,应用的方法为:
String ip = InetAddress.getLocalHost().getHostAddress();
然而对于WEB
- 浅谈类和对象
朱辉辉33
编程
类是对一类事物的总称,对象是描述一个物体的特征,类是对象的抽象。简单来说,类是抽象的,不占用内存,对象是具体的,
占用存储空间。
类是由属性和方法构成的,基本格式是public class 类名{
//定义属性
private/public 数据类型 属性名;
//定义方法
publ
- android activity与viewpager+fragment的生命周期问题
肆无忌惮_
viewpager
有一个Activity里面是ViewPager,ViewPager里面放了两个Fragment。
第一次进入这个Activity。开启了服务,并在onResume方法中绑定服务后,对Service进行了一定的初始化,其中调用了Fragment中的一个属性。
super.onResume();
bindService(intent, conn, BIND_AUTO_CREATE);
- base64Encode对图片进行编码
843977358
base64图片encoder
/**
* 对图片进行base64encoder编码
*
* @author mrZhang
* @param path
* @return
*/
public static String encodeImage(String path) {
BASE64Encoder encoder = null;
byte[] b = null;
I
- Request Header简介
aigo
servlet
当一个客户端(通常是浏览器)向Web服务器发送一个请求是,它要发送一个请求的命令行,一般是GET或POST命令,当发送POST命令时,它还必须向服务器发送一个叫“Content-Length”的请求头(Request Header) 用以指明请求数据的长度,除了Content-Length之外,它还可以向服务器发送其它一些Headers,如:
- HttpClient4.3 创建SSL协议的HttpClient对象
alleni123
httpclient爬虫ssl
public class HttpClientUtils
{
public static CloseableHttpClient createSSLClientDefault(CookieStore cookies){
SSLContext sslContext=null;
try
{
sslContext=new SSLContextBuilder().l
- java取反 -右移-左移-无符号右移的探讨
百合不是茶
位运算符 位移
取反:
在二进制中第一位,1表示符数,0表示正数
byte a = -1;
原码:10000001
反码:11111110
补码:11111111
//异或: 00000000
byte b = -2;
原码:10000010
反码:11111101
补码:11111110
//异或: 00000001
- java多线程join的作用与用法
bijian1013
java多线程
对于JAVA的join,JDK 是这样说的:join public final void join (long millis )throws InterruptedException Waits at most millis milliseconds for this thread to die. A timeout of 0 means t
- Java发送http请求(get 与post方法请求)
bijian1013
javaspring
PostRequest.java
package com.bijian.study;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;
import java.net.HttpURL
- 【Struts2二】struts.xml中package下的action配置项默认值
bit1129
struts.xml
在第一部份,定义了struts.xml文件,如下所示:
<!DOCTYPE struts PUBLIC
"-//Apache Software Foundation//DTD Struts Configuration 2.3//EN"
"http://struts.apache.org/dtds/struts
- 【Kafka十三】Kafka Simple Consumer
bit1129
simple
代码中关于Host和Port是割裂开的,这会导致单机环境下的伪分布式Kafka集群环境下,这个例子没法运行。
实际情况是需要将host和port绑定到一起,
package kafka.examples.lowlevel;
import kafka.api.FetchRequest;
import kafka.api.FetchRequestBuilder;
impo
- nodejs学习api
ronin47
nodejs api
NodeJS基础 什么是NodeJS
JS是脚本语言,脚本语言都需要一个解析器才能运行。对于写在HTML页面里的JS,浏览器充当了解析器的角色。而对于需要独立运行的JS,NodeJS就是一个解析器。
每一种解析器都是一个运行环境,不但允许JS定义各种数据结构,进行各种计算,还允许JS使用运行环境提供的内置对象和方法做一些事情。例如运行在浏览器中的JS的用途是操作DOM,浏览器就提供了docum
- java-64.寻找第N个丑数
bylijinnan
java
public class UglyNumber {
/**
* 64.查找第N个丑数
具体思路可参考 [url] http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/2541117420094245366965/[/url]
*
题目:我们把只包含因子
2、3和5的数称作丑数(Ugly Number)。例如6、8都是丑数,但14
- 二维数组(矩阵)对角线输出
bylijinnan
二维数组
/**
二维数组 对角线输出 两个方向
例如对于数组:
{ 1, 2, 3, 4 },
{ 5, 6, 7, 8 },
{ 9, 10, 11, 12 },
{ 13, 14, 15, 16 },
slash方向输出:
1
5 2
9 6 3
13 10 7 4
14 11 8
15 12
16
backslash输出:
4
3
- [JWFD开源工作流设计]工作流跳跃模式开发关键点(今日更新)
comsci
工作流
既然是做开源软件的,我们的宗旨就是给大家分享设计和代码,那么现在我就用很简单扼要的语言来透露这个跳跃模式的设计原理
大家如果用过JWFD的ARC-自动运行控制器,或者看过代码,应该知道在ARC算法模块中有一个函数叫做SAN(),这个函数就是ARC的核心控制器,要实现跳跃模式,在SAN函数中一定要对LN链表数据结构进行操作,首先写一段代码,把
- redis常见使用
cuityang
redis常见使用
redis 通常被认为是一个数据结构服务器,主要是因为其有着丰富的数据结构 strings、map、 list、sets、 sorted sets
引入jar包 jedis-2.1.0.jar (本文下方提供下载)
package redistest;
import redis.clients.jedis.Jedis;
public class Listtest
- 配置多个redis
dalan_123
redis
配置多个redis客户端
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans" xmlns:xsi=&quo
- attrib命令
dcj3sjt126com
attr
attrib指令用于修改文件的属性.文件的常见属性有:只读.存档.隐藏和系统.
只读属性是指文件只可以做读的操作.不能对文件进行写的操作.就是文件的写保护.
存档属性是用来标记文件改动的.即在上一次备份后文件有所改动.一些备份软件在备份的时候会只去备份带有存档属性的文件.
- Yii使用公共函数
dcj3sjt126com
yii
在网站项目中,没必要把公用的函数写成一个工具类,有时候面向过程其实更方便。 在入口文件index.php里添加 require_once('protected/function.php'); 即可对其引用,成为公用的函数集合。 function.php如下:
<?php /** * This is the shortcut to D
- linux 系统资源的查看(free、uname、uptime、netstat)
eksliang
netstatlinux unamelinux uptimelinux free
linux 系统资源的查看
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2167081
http://eksliang.iteye.com 一、free查看内存的使用情况
语法如下:
free [-b][-k][-m][-g] [-t]
参数含义
-b:直接输入free时,显示的单位是kb我们可以使用b(bytes),m
- JAVA的位操作符
greemranqq
位运算JAVA位移<<>>>
最近几种进制,加上各种位操作符,发现都比较模糊,不能完全掌握,这里就再熟悉熟悉。
1.按位操作符 :
按位操作符是用来操作基本数据类型中的单个bit,即二进制位,会对两个参数执行布尔代数运算,获得结果。
与(&)运算:
1&1 = 1, 1&0 = 0, 0&0 &
- Web前段学习网站
ihuning
Web
Web前段学习网站
菜鸟学习:http://www.w3cschool.cc/
JQuery中文网:http://www.jquerycn.cn/
内存溢出:http://outofmemory.cn/#csdn.blog
http://www.icoolxue.com/
http://www.jikexue
- 强强联合:FluxBB 作者加盟 Flarum
justjavac
r
原文:FluxBB Joins Forces With Flarum作者:Toby Zerner译文:强强联合:FluxBB 作者加盟 Flarum译者:justjavac
FluxBB 是一个快速、轻量级论坛软件,它的开发者是一名德国的 PHP 天才 Franz Liedke。FluxBB 的下一个版本(2.0)将被完全重写,并已经开发了一段时间。FluxBB 看起来非常有前途的,
- java统计在线人数(session存储信息的)
macroli
javaWeb
这篇日志是我写的第三次了 前两次都发布失败!郁闷极了!
由于在web开发中常常用到这一部分所以在此记录一下,呵呵,就到备忘录了!
我对于登录信息时使用session存储的,所以我这里是通过实现HttpSessionAttributeListener这个接口完成的。
1、实现接口类,在web.xml文件中配置监听类,从而可以使该类完成其工作。
public class Ses
- bootstrp carousel初体验 快速构建图片播放
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境bootstrap纵观千象
img{
border: 1px solid white;
box-shadow: 2px 2px 12px #333;
_width: expression(this.width > 600 ? "600px" : this.width + "px");
_height: expression(this.width &
- SparkSQL读取HBase数据,通过自定义外部数据源
superlxw1234
sparksparksqlsparksql读取hbasesparksql外部数据源
关键字:SparkSQL读取HBase、SparkSQL自定义外部数据源
前面文章介绍了SparSQL通过Hive操作HBase表。
SparkSQL从1.2开始支持自定义外部数据源(External DataSource),这样就可以通过API接口来实现自己的外部数据源。这里基于Spark1.4.0,简单介绍SparkSQL自定义外部数据源,访
- Spring Boot 1.3.0.M1发布
wiselyman
spring boot
Spring Boot 1.3.0.M1于6.12日发布,现在可以从Spring milestone repository下载。这个版本是基于Spring Framework 4.2.0.RC1,并在Spring Boot 1.2之上提供了大量的新特性improvements and new features。主要包含以下:
1.提供一个新的sprin