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UQI-LIUWJ
论文笔记论文阅读
2024neurips1intro随着HuggingFace、timm和torchvision等开源仓库的发展,预训练与微调模型的数量激增,这导致模型部署的存储和成本负担加重。多任务学习(MTL)通过联合训练多数据集来部分缓解上述问题,但它存在以下缺陷:(i)计算成本高;(ii)隐私数据限制导致数据不可获取因此,近年来出现了**模型融合(modelmerging)**方法,试图通过权重合并的方式绕
- 时尚搭配助手,深度解析用Keras构建智能穿搭推荐系统
忆愿
高质量领域文章keras人工智能深度学习机器学习python
文章目录引言:当算法遇见时尚第一章数据工程:时尚系统的基石1.1数据获取的多元化途径1.2数据预处理全流程1.2.1图像标准化与增强1.2.2多模态数据处理第二章模型架构设计:从分类到推荐2.1基础CNN模型(图像分类)2.2多任务学习模型(属性联合预测)第三章推荐算法核心3.1协同过滤与内容推荐的融合第四章系统优化4.1注意力机制应用第五章实战演练5.2实时推荐API实现第六章前沿探索:时尚AI
- GNN多任务预测模型实现(二):将EXCEL数据转换为图数据
走的远一些
神经网络知识分享知识备份人工智能深度学习
目录一.引言二.加载和检查数据三.提取特征和标签四.标准化特征五.构建节点索引六.构建边及其特征七.总结八.结语一.引言在图神经网络(GraphNeuralNetworks,GNNs)的多任务学习场景中,数据预处理是至关重要的一步。尤其是当我们的数据存储在表格格式(如Excel文件)中时,如何有效地将其转换为图数据格式,是搭建GNN模型的基础。二.加载和检查数据第一步是加载数据并检查其格式。我们通
- 探索多任务学习的新维度:Cross-stitch Networks
计蕴斯Lowell
探索多任务学习的新维度:Cross-stitchNetworksCross-stitch-Networks-for-Multi-task-LearningATensorflowimplementationofthepaperarXiv:1604.03539项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/cr/Cross-stitch-Networks-for-Multi-t
- 【推荐系统】多任务学习之ESMM模型
山顶夕景
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学习总结ESMM首创了利用用户行为序列数据在完整样本空间建模,并提出利用学习CTR和CTCVR的辅助任务,迂回学习CVR,避免了传统CVR模型经常遭遇的样本选择偏差和训练数据稀疏的问题,取得了显著的效果。ESMM解决了真实场景中CVR中的SSB和DS问题。CVR(Conversionrate)转化率:衡量CPA广告效果的指标,用户点击广告到成为一个有效的激活(如注册额或者成为付费用户)的转化率,所
- AIGC 与 Whisper:推动语音技术进步
AI天才研究院
ChatGPT计算AI大模型应用入门实战与进阶AIGCwhisperai
AIGC与Whisper:推动语音技术进步关键词:AIGC(生成式人工智能)、Whisper、语音识别、多模态交互、大语言模型、语音合成、多任务学习摘要:本文深度解析生成式人工智能(AIGC)与OpenAI开源的Whisper语音识别系统如何协同推动语音技术进步。通过剖析AIGC的生成能力与Whisper的多语言、多任务处理优势,结合技术原理、算法细节、实战案例与应用场景,揭示两者在语音理解、合成
- 多任务学习概述+Vision Transformer+多模态
passion_up
科研Python相关学习
MTL多任务:多任务学习(MTL,multi-tasklearning)最早可以追溯到1997年的一篇文章,它描述的是一种学习范式——多个任务的数据一起来学习,学习的效果有可能要比每个任务单独学习的结果要好。本质上是利用多个任务的共享信息来提高在所有任务上的泛化性。多任务的核心优势在于通过不同任务的网络参数共享,实现1+1>2的提升。为什么需要MTL?多任务学习能发挥任务之间的关系,同时学习多个模
- 前沿论文汇总(机器学习/深度学习/大模型/搜广推/自然语言处理)
小天才才
一起看paper学AI机器学习深度学习自然语言处理人工智能
文章目录1前言2大模型/自然语言处理2.1FreeAL:在大模型时代实现无需人工的主动学习2.2COLD:中文攻击性语言检测基准2.3将词汇的对比信息融入词嵌入以实现反义词-同义词区分3搜索/推荐/营销3.1PLE:一种面向个性化推荐的新型多任务学习模型3.2MMoE:多任务学习中的任务关系建模4机器学习4.15深度学习5.11前言 本篇博客主要总结一下博主看过的人工智能领域的一些前沿论文,期待
- 多目标建模总结
zhiyong_will
深度学习DeepLearning算法人工智能
1.概述在推荐系统中,通常有多个业务目标需要同时优化,常见的指标包括点击率CTR、转化率CVR、GMV、浏览深度和品类丰富度等。为了能平衡最终的多个目标,需要对多个目标建模,多目标建模的常用方法主要可以分为:多模型的融合多任务学习底层共享表示的优化任务序列依赖关系建模多模型的融合是根据不同的指标训练不同的模型,最终对多个模型的结果做融合;多任务学习是目前处理多目标建模使用较多的方法,相较于多模型的
- 使用 TensorFlow 实现自定义训练循环(Custom Training Loop)
2501_91537435
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使用TensorFlow实现自定义训练循环(CustomTrainingLoop)默认的model.fit()已足够应对大多数任务,但在一些复杂场景下,如多任务学习、自定义损失函数、梯度裁剪等,我们就需要更细粒度的控制——这正是自定义训练循环的用武之地。✨自定义训练循环的核心优势更灵活的控制训练流程支持复杂的模型结构与损失函数可调试性更强(便于插入打印、日志记录等)适合研究性、创新性项目主要组成结
- MLP多层感知机 学习笔记
AI算法网奇
深度学习宝典mlp多层感知机
目录多层感知机(MLP)的优点和缺点:pytorch实现mlpcvpr2022的mobileformer中用到了mlp多层感知机,就来学习一下多层感知机(MLP)的优点和缺点:优点:非线性建模:MLP通过引入非线性激活函数,能够更好地适应和捕捉数据中的复杂关系。适用性广泛:由于其灵活性,MLP可以用于各种任务,包括分类、回归和其他机器学习任务。多任务学习:MLP可以被轻松地调整以处理多个输出任务,
- 【神经网络与深度学习】端到端方法和多任务学习
如果树上有叶子
神经网络与深度学习深度学习神经网络人工智能
引言端到端方法和多任务学习是机器学习和深度学习领域中的两种重要技术,它们各自适用于不同的应用场景,并在模型设计、数据要求和训练过程等方面有着显著区别。端到端方法通过直接将输入数据映射到输出结果,从而简化了处理流程;而多任务学习则通过共享特征提升模型的性能及其对新任务的泛化能力。本文将对两种方法的定义、结构及应用场景进行简要分析,以帮助读者更好地理解和选择适合的技术。对比端到端方法和多任务学习是机器
- 人工智能丨DeepSeek、文心一言、Kimi、豆包、可灵……谁才是你的最佳AI助手?
霍格沃兹测试开发学社测试人社区
人工智能文心一言软件测试测试开发deepseek
从技术层面对比和分析多个AI平台,DeepSeek、文心一言、可灵、即梦、豆包、Kimi等AI工具,总结了以下几个方面:1.模型架构与算法DeepSeek:可能基于Transformer架构,注重深度学习和多任务学习能力,适合复杂场景下的数据分析和推理任务。文心一言:基于百度的ERNIE系列模型,强调对中文语言的理解和生成能力,尤其在中文语境、成语、文化背景的处理上表现突出。可灵、即梦、豆包:这些
- 【人工智能的数学基础】寻找多目标优化问题的帕累托最优解
AI天才研究院
自然语言处理人工智能语言模型python开发语言
文章目录1.建模多目标优化问题2.求解多目标优化问题⚪无约束的梯度下降⚪带约束的梯度下降3.优化求解过程⚪梯度内积⚪共享编码4.主次型多目标优化⚪主次型多目标优化的应用寻找多目标优化问题的帕累托最优解.paper:Multi-TaskLearningasMulti-ObjectiveOptimization多目标优化是指同时优化多个相关任务的目标,多任务学习是一个典型的多目标优化问题,其总目标函数
- 搜广推校招面经八十一
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搜广推面经开发语言机器学习人工智能深度学习推荐算法搜索算法pytorch
OPPO搜广推一面面经一、介绍一下PLE模型在多任务学习(Multi-TaskLearning,MTL)中,多个任务共享部分模型结构,以提升整体效果。然而,不同任务间存在任务冲突(TaskConflict)问题,即不同任务对参数的优化方向不一致,导致性能下降。论文:Tang,Hongyan,etal.“ProgressiveLayeredExtraction(PLE):ANovelMulti-Ta
- 一段式端到端自动驾驶:UniAD:Planning-oriented Autonomous Driving
机械心
端到端自动驾驶自动驾驶人工智能机器学习一段式端到端
论文地址:https://arxiv.org/pdf/2212.10156代码地址:https://github.com/OpenDriveLab/UniAD1.摘要现代自动驾驶系统通常由一系列按顺序执行的模块任务构成,例如感知、预测和规划。为了完成多种任务并实现高级别的智能化,当前的方法要么为每个任务部署独立模型,要么采用带有多个任务头的多任务学习范式。然而,这些方法可能面临误差累积或任务协调不
- 思维与算法共舞:AIGC语言模型的艺术与科学
云边有个稻草人
热门文章算法开发语言什么是语言模型?多任务学习与多模态生成客户服务与聊天机器人自适应生成与定制化文本预训练与微调
云边有个稻草人-个人主页热门文章_云边有个稻草人的博客-本篇文章所属专栏~目录引言:AIGC与文本生成概述一、AIGC基础:语言模型的基本原理1.什么是语言模型?2.预训练与微调二、AIGC的应用领域:文本生成的具体应用1.内容创作2.客户服务与聊天机器人3.自动摘要4.翻译与语言转换三、前沿突破:AIGC文本生成技术的最新进展与未来方向1.多任务学习与多模态生成2.生成对抗网络(GANs)与文本
- 微调中的多任务学习
CarlowZJ
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一、概念讲解1.什么是多任务学习?多任务学习(Multi-TaskLearning,MTL)是一种机器学习方法,它同时处理多个相关任务,共享模型的某些部分,从而提高学习效率和性能。在微调中,多任务学习可以通过同时优化多个任务的目标函数,使模型在多个任务上表现更优。2.多任务学习的优势知识共享:不同任务之间共享模型的某些部分,从而提高模型的泛化能力。减少过拟合:通过同时处理多个任务,减少模型在单一任
- 深度学习 Deep Learning 第15章 表示学习
odoo中国
人工智能深度学习学习人工智能表示学习
深度学习DeepLearning第15章表示学习内容概要本章探讨了表示学习的核心概念及其在深度学习中的重要性,重点分析了无监督预训练(尤其是贪婪逐层预训练)如何通过共享表征提升模型性能,并讨论了其在多任务学习、跨模态处理和小样本场景中的应用价值与理论依据。主要内容表示学习的基本概念表示学习通过将数据映射到不同的表示空间,使得某些任务(如分类)变得更加容易。一个好的表示应该在保留输入信息的同时,具有
- 在Mac M1/M2芯片上完美安装DeepCTR库:避坑指南与实战验证
ku_code_ku
机器学习macos推荐算法推荐系统
让推荐算法在AppleSilicon上全速运行概述作为推荐系统领域的最经常用的明星库,DeepCTR集成了CTR预估、多任务学习等前沿模型实现。但在AppleSilicon架构的Mac设备上,安装过程常因ARM架构适配、依赖库版本冲突等问题受阻。本文通过20+次环境搭建实测,总结出最稳定的安装方案。关键版本说明(2024年验证)组件推荐版本注意事项Python3.10.x向下兼容至3.7,但3.1
- 搜广推校招面经五十三
Y1nhl
搜广推面经python机器学习人工智能推荐算法搜索算法算法
小红书推荐算法一、ESMM(EntireSpaceMulti-TaskModel)ESMM(EntireSpaceMulti-TaskModel)是一种用于解决推荐系统中多任务学习问题的模型。它由阿里巴巴团队提出,主要用于处理点击率(CTR)和转化率(CVR)的联合预测问题。1.1.背景在推荐系统中,CTR和CVR是两个重要的指标:CTR(Click-ThroughRate):用户点击广告的概率。
- Ai时代初期全球不同纬度的层级辐射现象
龙胥伯
人工智能
基于最新研究成果与行业动态,AI时代的"层级辐射"现象可被科学解构为以下六大维度,结合技术演进、产业实践和社会影响进行系统性分析:一、技术能力的层级跃迁模型效率革命DeepSeek研发的R1-Zero模型通过动态架构设计,将样本利用率提升40%以上,训练周期大幅缩短。这种技术突破推动AI从实验室走向规模化应用,在智能制造、生物医药等领域催生新生态。大语言模型的训练方式(预训练→多任务学习→强化学习
- python 使用microsoft-Florence-2-base进行图片描述生成
哦里 哦里哦里给
AI大语言模型实战pythonmicrosoft开发语言
目录一、Florence-2简介二、代码实践三、多语言模型一、Florence-2简介Florence-2是一个先进的视觉基础模型,采用基于提示(prompt)的方式,处理广泛的视觉和视觉-语言任务。Florence-2能够解析简单的文本提示,执行如图像描述、物体检测和分割等任务。该模型利用FLD-5B数据集,该数据集包含54亿个注释,涵盖1.26亿张图像,用于掌握多任务学习。模型的序列到序列架构
- 大语言模型原理基础与前沿 双层路由多模态融合、多任务学习和模块化架构
AI智能涌现深度研究
AI大语言模型和知识图谱融合Python入门实战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
大语言模型原理基础与前沿:双层路由多模态融合、多任务学习和模块化架构关键词:大语言模型、双层路由、多模态融合、多任务学习、模块化架构、神经网络、自然语言处理1.背景介绍大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)已经成为人工智能和自然语言处理领域的重要研究方向。随着GPT-3、BERT等模型的出现,大语言模型在各种任务中展现出了惊人的性能。然而,随着模型规模的不断扩大和应用场景的
- 蓝耘服务器与DeepSeek的结合:引领智能化时代的新突破
Lethehong
热点时事服务器运维deepseekpython
嗨,我是Lethehong!立志在坚不欲说,成功在久不在速欢迎关注:点赞⬆️留言收藏欢迎使用:小智初学计算机网页AI目录蓝耘服务器与DeepSeek的结合:引领智能化时代的新突破一、蓝耘服务器的技术优势1、高性能计算能力2、可扩展性与高效存储3、绿色节能设计二、DeepSeek:智能算法的引擎1、高效的深度学习训练与推理2、自适应学习与迁移学习3、多任务学习三、蓝耘服务器与DeepSeek结合的优
- 运用python进行多任务学习过程中,手动调整权重时,如何选择项目并确定合适的权重值?
大懒猫软件
python学习pytorch重构
在手动调整多任务学习中不同任务的损失权重时,确定合适的权重值是一个需要细致考虑的问题。以下是一些基于最新研究和实践的方法和策略:第一部分:手动调整权重确定合适的权重值1.基于任务的重要性方法:根据任务的重要性手动分配权重。例如,如果一个任务对最终性能的影响更大,可以给予更高的权重。示例:在文本纠错任务中,检测错别字的任务可能比纠正错别字的任务更重要,因此可以给予检测任务更高的权重。2.基于损失值的
- 【人工智能】Python实战:构建高效的多任务学习模型
蒙娜丽宁
Python杂谈AI人工智能python学习
《PythonOpenCV从菜鸟到高手》带你进入图像处理与计算机视觉的大门!解锁Python编程的无限可能:《奇妙的Python》带你漫游代码世界多任务学习(Multi-taskLearning,MTL)作为机器学习领域中的一种重要方法,通过在单一模型中同时学习多个相关任务,不仅能够提高模型的泛化能力,还能有效利用任务间的共享信息。本文深入探讨了多任务学习的基本概念、优势及其在实际应用中的重要性。
- Time-LLM :超越了现有时间序列预测模型的学习器
福安德信息科技
AI预测大模型学习人工智能python大模型时序预测
AI预测相关目录AI预测流程,包括ETL、算法策略、算法模型、模型评估、可视化等相关内容最好有基础的python算法预测经验EEMD策略及踩坑VMD-CNN-LSTM时序预测对双向LSTM等模型添加自注意力机制K折叠交叉验证optuna超参数优化框架多任务学习-模型融合策略Transformer模型及Paddle实现迁移学习在预测任务上的tensoflow2.0实现holt提取时序序列特征TCN时
- 【论文笔记】Multi-Task Learning as a Bargaining Game
xhyu61
机器学习学习笔记论文笔记论文阅读人工智能深度学习
Abstract本文将多任务学习中的梯度组合步骤视为一种讨价还价式博弈(bargaininggame),通过游戏,各个任务协商出共识梯度更新方向。在一定条件下,这种问题具有唯一解(NashBargainingSolution),可以作为多任务学习中的一种原则方法。本文提出Nash-MTL,推导了其收敛性的理论保证。1Introduction大部分MTL优化算法遵循一个通用方案。计算所有任务的梯度g
- 百度Ernie大模型是什么?
会飞的岛格酱
AIGCAIGC百度人工智能
百度的Ernie模型(EnhancedRepresentationthroughkNowledgeIntegration)是一个基于Transformer架构的预训练语言模型。它由百度研发,旨在通过整合大规模语料和知识图谱来增强模型的语言理解和生成能力。它通过整合大规模语料和知识图谱,采用多任务学习和分层预训练策略,在多个自然语言处理任务上取得了显著的性能提升。Ernie模型的不断发展和优化,使其
- java线程的无限循环和退出
3213213333332132
java
最近想写一个游戏,然后碰到有关线程的问题,网上查了好多资料都没满足。
突然想起了前段时间看的有关线程的视频,于是信手拈来写了一个线程的代码片段。
希望帮助刚学java线程的童鞋
package thread;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.Calendar;
import java.util.Date
- tomcat 容器
BlueSkator
tomcatWebservlet
Tomcat的组成部分 1、server
A Server element represents the entire Catalina servlet container. (Singleton) 2、service
service包括多个connector以及一个engine,其职责为处理由connector获得的客户请求。
3、connector
一个connector
- php递归,静态变量,匿名函数使用
dcj3sjt126com
PHP递归函数匿名函数静态变量引用传参
<!doctype html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="utf-8">
<title>Current To-Do List</title>
</head>
<body>
- 属性颜色字体变化
周华华
JavaScript
function changSize(className){
var diva=byId("fot")
diva.className=className;
}
</script>
<style type="text/css">
.max{
background: #900;
color:#039;
- 将properties内容放置到map中
g21121
properties
代码比较简单:
private static Map<Object, Object> map;
private static Properties p;
static {
//读取properties文件
InputStream is = XXX.class.getClassLoader().getResourceAsStream("xxx.properti
- [简单]拼接字符串
53873039oycg
字符串
工作中遇到需要从Map里面取值拼接字符串的情况,自己写了个,不是很好,欢迎提出更优雅的写法,代码如下:
import java.util.HashMap;
import java.uti
- Struts2学习
云端月影
最近开始关注struts2的新特性,从这个版本开始,Struts开始使用convention-plugin代替codebehind-plugin来实现struts的零配置。
配置文件精简了,的确是简便了开发过程,但是,我们熟悉的配置突然disappear了,真是一下很不适应。跟着潮流走吧,看看该怎样来搞定convention-plugin。
使用Convention插件,你需要将其JAR文件放
- Java新手入门的30个基本概念二
aijuans
java新手java 入门
基本概念: 1.OOP中唯一关系的是对象的接口是什么,就像计算机的销售商她不管电源内部结构是怎样的,他只关系能否给你提供电就行了,也就是只要知道can or not而不是how and why.所有的程序是由一定的属性和行为对象组成的,不同的对象的访问通过函数调用来完成,对象间所有的交流都是通过方法调用,通过对封装对象数据,很大限度上提高复用率。 2.OOP中最重要的思想是类,类是模板是蓝图,
- jedis 简单使用
antlove
javarediscachecommandjedis
jedis.RedisOperationCollection.java
package jedis;
import org.apache.log4j.Logger;
import redis.clients.jedis.Jedis;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.Set;
pub
- PL/SQL的函数和包体的基础
百合不是茶
PL/SQL编程函数包体显示包的具体数据包
由于明天举要上课,所以刚刚将代码敲了一遍PL/SQL的函数和包体的实现(单例模式过几天好好的总结下再发出来);以便明天能更好的学习PL/SQL的循环,今天太累了,所以早点睡觉,明天继续PL/SQL总有一天我会将你永远的记载在心里,,,
函数;
函数:PL/SQL中的函数相当于java中的方法;函数有返回值
定义函数的
--输入姓名找到该姓名的年薪
create or re
- Mockito(二)--实例篇
bijian1013
持续集成mockito单元测试
学习了基本知识后,就可以实战了,Mockito的实际使用还是比较麻烦的。因为在实际使用中,最常遇到的就是需要模拟第三方类库的行为。
比如现在有一个类FTPFileTransfer,实现了向FTP传输文件的功能。这个类中使用了a
- 精通Oracle10编程SQL(7)编写控制结构
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*编写控制结构
*/
--条件分支语句
--简单条件判断
DECLARE
v_sal NUMBER(6,2);
BEGIN
select sal into v_sal from emp
where lower(ename)=lower('&name');
if v_sal<2000 then
update emp set
- 【Log4j二】Log4j属性文件配置详解
bit1129
log4j
如下是一个log4j.properties的配置
log4j.rootCategory=INFO, stdout , R
log4j.appender.stdout=org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4j.appender.stdout.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appe
- java集合排序笔记
白糖_
java
public class CollectionDemo implements Serializable,Comparable<CollectionDemo>{
private static final long serialVersionUID = -2958090810811192128L;
private int id;
private String nam
- java导致linux负载过高的定位方法
ronin47
定位java进程ID
可以使用top或ps -ef |grep java
![图片描述][1]
根据进程ID找到最消耗资源的java pid
比如第一步找到的进程ID为5431
执行
top -p 5431 -H
![图片描述][2]
打印java栈信息
$ jstack -l 5431 > 5431.log
在栈信息中定位具体问题
将消耗资源的Java PID转
- 给定能随机生成整数1到5的函数,写出能随机生成整数1到7的函数
bylijinnan
函数
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Random;
public class RandNFromRand5 {
/**
题目:给定能随机生成整数1到5的函数,写出能随机生成整数1到7的函数。
解法1:
f(k) = (x0-1)*5^0+(x1-
- PL/SQL Developer保存布局
Kai_Ge
近日由于项目需要,数据库从DB2迁移到ORCAL,因此数据库连接客户端选择了PL/SQL Developer。由于软件运用不熟悉,造成了很多麻烦,最主要的就是进入后,左边列表有很多选项,自己删除了一些选项卡,布局很满意了,下次进入后又恢复了以前的布局,很是苦恼。在众多PL/SQL Developer使用技巧中找到如下这段:
&n
- [未来战士计划]超能查派[剧透,慎入]
comsci
计划
非常好看,超能查派,这部电影......为我们这些热爱人工智能的工程技术人员提供一些参考意见和思想........
虽然电影里面的人物形象不是非常的可爱....但是非常的贴近现实生活....
&nbs
- Google Map API V2
dai_lm
google map
以后如果要开发包含google map的程序就更麻烦咯
http://www.cnblogs.com/mengdd/archive/2013/01/01/2841390.html
找到篇不错的文章,大家可以参考一下
http://blog.sina.com.cn/s/blog_c2839d410101jahv.html
1. 创建Android工程
由于v2的key需要G
- java数据计算层的几种解决方法2
datamachine
javasql集算器
2、SQL
SQL/SP/JDBC在这里属于一类,这是老牌的数据计算层,性能和灵活性是它的优势。但随着新情况的不断出现,单纯用SQL已经难以满足需求,比如: JAVA开发规模的扩大,数据量的剧增,复杂计算问题的涌现。虽然SQL得高分的指标不多,但都是权重最高的。
成熟度:5星。最成熟的。
- Linux下Telnet的安装与运行
dcj3sjt126com
linuxtelnet
Linux下Telnet的安装与运行 linux默认是使用SSH服务的 而不安装telnet服务 如果要使用telnet 就必须先安装相应的软件包 即使安装了软件包 默认的设置telnet 服务也是不运行的 需要手工进行设置 如果是redhat9,则在第三张光盘中找到 telnet-server-0.17-25.i386.rpm
- PHP中钩子函数的实现与认识
dcj3sjt126com
PHP
假如有这么一段程序:
function fun(){
fun1();
fun2();
}
首先程序执行完fun1()之后执行fun2()然后fun()结束。
但是,假如我们想对函数做一些变化。比如说,fun是一个解析函数,我们希望后期可以提供丰富的解析函数,而究竟用哪个函数解析,我们希望在配置文件中配置。这个时候就可以发挥钩子的力量了。
我们可以在fu
- EOS中的WorkSpace密码修改
蕃薯耀
修改WorkSpace密码
EOS中BPS的WorkSpace密码修改
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 201
- SpringMVC4零配置--SpringSecurity相关配置【SpringSecurityConfig】
hanqunfeng
SpringSecurity
SpringSecurity的配置相对来说有些复杂,如果是完整的bean配置,则需要配置大量的bean,所以xml配置时使用了命名空间来简化配置,同样,spring为我们提供了一个抽象类WebSecurityConfigurerAdapter和一个注解@EnableWebMvcSecurity,达到同样减少bean配置的目的,如下:
applicationContex
- ie 9 kendo ui中ajax跨域的问题
jackyrong
AJAX跨域
这两天遇到个问题,kendo ui的datagrid,根据json去读取数据,然后前端通过kendo ui的datagrid去渲染,但很奇怪的是,在ie 10,ie 11,chrome,firefox等浏览器中,同样的程序,
浏览起来是没问题的,但把应用放到公网上的一台服务器,
却发现如下情况:
1) ie 9下,不能出现任何数据,但用IE 9浏览器浏览本机的应用,却没任何问题
- 不要让别人笑你不能成为程序员
lampcy
编程程序员
在经历六个月的编程集训之后,我刚刚完成了我的第一次一对一的编码评估。但是事情并没有如我所想的那般顺利。
说实话,我感觉我的脑细胞像被轰炸过一样。
手慢慢地离开键盘,心里很压抑。不禁默默祈祷:一切都会进展顺利的,对吧?至少有些地方我的回答应该是没有遗漏的,是不是?
难道我选择编程真的是一个巨大的错误吗——我真的永远也成不了程序员吗?
我需要一点点安慰。在自我怀疑,不安全感和脆弱等等像龙卷风一
- 马皇后的贤德
nannan408
马皇后不怕朱元璋的坏脾气,并敢理直气壮地吹耳边风。众所周知,朱元璋不喜欢女人干政,他认为“后妃虽母仪天下,然不可使干政事”,因为“宠之太过,则骄恣犯分,上下失序”,因此还特地命人纂述《女诫》,以示警诫。但马皇后是个例外。
有一次,马皇后问朱元璋道:“如今天下老百姓安居乐业了吗?”朱元璋不高兴地回答:“这不是你应该问的。”马皇后振振有词地回敬道:“陛下是天下之父,
- 选择某个属性值最大的那条记录(不仅仅包含指定属性,而是想要什么属性都可以)
Rainbow702
sqlgroup by最大值max最大的那条记录
好久好久不写SQL了,技能退化严重啊!!!
直入主题:
比如我有一张表,file_info,
它有两个属性(但实际不只,我这里只是作说明用):
file_code, file_version
同一个code可能对应多个version
现在,我想针对每一个code,取得它相关的记录中,version 值 最大的那条记录,
SQL如下:
select
*
- VBScript脚本语言
tntxia
VBScript
VBScript 是基于VB的脚本语言。主要用于Asp和Excel的编程。
VB家族语言简介
Visual Basic 6.0
源于BASIC语言。
由微软公司开发的包含协助开发环境的事
- java中枚举类型的使用
xiao1zhao2
javaenum枚举1.5新特性
枚举类型是j2se在1.5引入的新的类型,通过关键字enum来定义,常用来存储一些常量.
1.定义一个简单的枚举类型
public enum Sex {
MAN,
WOMAN
}
枚举类型本质是类,编译此段代码会生成.class文件.通过Sex.MAN来访问Sex中的成员,其返回值是Sex类型.
2.常用方法
静态的values()方