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某翁
参考:20180827235856533.jpg【1】机器学习理论表明,机器学习算法能从有限个训练集样本上得到较好的泛化【1】Machinelearningtheoryshowsthatmachinelearningalgorithmcangeneralizewellfromfinitetrainingsetsampleslimited有限的infinite无限的【2】这似乎违背了一些基本的逻辑准
- xgboost原理
茶尽
阅读XGBoost与BoostedTree基学习器:CART每个叶子节点上面有一个分数不够厉害,所以找一个更强的模型treeensemble对每个样本的预测结果是每棵树预测分数的和目标函数采用boosting(additivetraining)方法,每一次都加入一个新的函数。依赖每个数据点上的误差函数的一阶导数和二阶导(区别于GBDT)。树的复杂度复杂度包含了一棵树里面的叶子个数和输出分数的L2模
- BEYOND BINARY REWARDS: TRAINING LMS TOREASON ABOUT THEIR UNCERTAINTY
樱花的浪漫
大模型与智能体对抗生成网络与动作识别强化学习人工智能语言模型自然语言处理机器学习深度学习
https://gist.github.com/josherich/8a30dbf3d6ae0cae1048c3331f38fe80https://gist.github.com/josherich/8a30dbf3d6ae0cae1048c3331f38fe801引言与此担忧一致,研究表明,即使最初校准良好的大型语言模型(LLMs)在RL训练后也会变得过度自信(Lengetal.,2
- 【c++】问答系统代码改进解析:新增日志系统提升可维护性——关于我用AI编写了一个聊天机器人……(14)
gfdhy
c++开发语言算法人工智能c语言tf-idf
在软件开发中,代码的迭代优化往往从提升可维护性、可追踪性入手。本文将详细解析新增的日志系统改进,以及这些改进如何提升系统的实用性和可调试性。一、代码整体背景代码实现了一个基于TF-IDF算法的问答系统,核心功能包括:加载训练数据(training_data.txt)构建问答库提取中英文关键词(支持GBK编码中文处理)通过精确匹配和TF-IDF相似度计算返回最佳答案支持基础交互命令(help/top
- Pytorch混合精度训练最佳实践
贝塔西塔
工程经验pytorch人工智能深度学习混合精度模型加速
混合精度训练(MixedPrecisionTraining)是一种通过结合单精度(FP32)和半精度(FP16/FP8)计算来加速训练、减少显存占用的技术。它在保持模型精度的同时,通常能带来2-3倍的训练速度提升,并减少约50%的显存使用,是平衡训练效率与数值稳定性的核心技术,尤其在大模型训练中不可或缺。以下从GradScaler底层逻辑、避坑技巧(含NaN解决方案)、PyTorchLightni
- 学习日记-机器学习2-线性回归/成本函数
目录4LinerRegressionModel线性回归模型5costFunction成本函数4LinerRegressionModel线性回归模型Thelinearregressionmodelisaparticulartypeofsupervisedlearningmodel.TerminologyTrainingset(训练集):DatausedtotrainthemodelNotationx
- 牛崽姿的ScalerTalk第四轮新概念朗读持续力训练Day59 20181205补作业(20181208)
欢_45f4
练习材料:Ourdog,Rex,usedtositoutsideourfrontgateandbark.Everytimehewantedtocomeintothegardenhewouldbarkuntilsomeoneopenedthegate.Astheneighbourscomplainedofthenoise,myhusbandspentweekstraininghimtopresshi
- ValueError: Expected more than 1 value per channel when training, got input size torch.Size([1, 384]
我是如此相信_
人工智能深度学习
这个错误通常发生在使用PyTorch训练神经网络时,输入数据维度不符合预期,不能batch_size整除。可能是输入的数据有剩余但不足以达到batch_size所导致的查阅资料发现:在torch.utils.data这个包中,DataLoader类下有一参数为:drop_last–settoTruetodropthelastincompletebatch,ifthedatasetsizeisnot
- 使用多块AMD GPU通过Megatron-DeepSpeed进行大型语言模型的预训练
109702008
#ROCm语言模型人工智能学习
Pre-trainingalargelanguagemodelwithMegatron-DeepSpeedonmultipleAMDGPUs2024年1月24日,作者:DouglasJia在这篇博客中,我们将向你展示如何使用Megatron-DeepSpeed框架在多块AMDGPU上预训练GPT-3模型。我们还将展示如何使用你预训练的模型执行文本生成任务的推理。什么是Megatron-DeepSp
- PyTorch Lightning(PL)通过约定的生命周期方法自动管理训练流程。
小香猪6688
pytorch人工智能python
一、PyTorchLightning的“隐形流程”PL是一个基于PyTorch的轻量级训练框架,它通过约定优于配置的原则,定义了一系列生命周期钩子方法(如training_step、validation_step、configure_optimizers等)。当你调用trainer.fit(model)时,PL会自动按顺序调用这些方法,形成一个“隐形的主流程”。关键生命周期方法(按调用顺序):初始
- 大模型训练中的“训练阶段”(如Pre-training、SFT、RLHF等)与“微调技术”
老兵发新帖
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大模型训练中的“训练阶段”(如Pre-training、SFT、RLHF等)与“微调技术”(如Full-tuning、Freeze-tuning、LoRA、QLoRA)是两类不同维度的概念,二者共同构成模型优化的完整流程。以下是二者的关系解析及技术对照:一、训练阶段的核心流程与目标预训练(Pre-training)目标:在无标注通用数据(如互联网文本)上训练模型,学习语言、视觉等通用特征。微调技术
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cdyyyyyyy
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目录引言基本概念小样本学习方法分类1、数据增强2、迁移学习3、元学习小样本学习主流方法1、基于度量的小样本学习2、基于Pretraining+FineTuning的方法3、基于元学习的小样本学习总结引言因为课程设计要求,所以进行了关于小样本学习的调研。目前小样本学习还是一个比较热门的研究,很多关于小样本学习的论文也陆续发表。本文只是一个概述,具体方法研究还有待深入。基本概念小样本学习(FSL:Fe
- 跨境卖家被告TRO侵权怎么办,知识产权侵权的解决方案
大胖不太胖
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自2014年以来,到2023年5月为止,跨境卖家被权利人委托律所起诉的TRO案件数量呈指数增长,已经形成了一条庞大的产业链。对于卖家来说,跨境TRO是什么,后果有哪些,如何解决,成为卖家必须了解的TRO知识。一、TRO是什么1.基础概念1.1概述TRO全名TemporaryRestrainingOrder,又称临时禁令。TRO是一项紧急禁令,在紧急情况下,在法庭,为了保护原告(权利人)的知识产权,
- 【大语言模型基础】GPT(Generative Pre-training )生成式无监督预训练模型原理
前言ELMo:将上下文当作特征,但是无监督的语料和我们真实的语料还是有区别的,不一定符合我们特定的任务,是一种双向的特征提取。OpenAIGPT:通过transformerdecoder学习出来一个语言模型,不是固定的,通过任务fine-tuning,用transfomer代替ELMo的LSTM。OpenAIGPT其实就是缺少了encoder的transformer:当然也没了encoder与de
- 【深度强化学习】MIP-DQN 实现案例(完整Python代码)
目录MIP-DQN算法概述建模基础训练阶段(Training)部署阶段(OnlineExecution)DNN网络转化为MIP表达式性能指标完整Python代码实现主函数:random_generator_battery模型函数:MIP_DQN基础/专用库包安装模型运行(完整Python代码)参数设置函数:Parameters参考本博客根据论文《Optimalenergysystemschedul
- Lecture 5:Training versus Testing
薛家掌柜的
回顾一下前四个Lecture,Lecture1讲的是找一个使得(也就是),Lecture2讲的是使得,Lecture3讲的是机器学习的分类,Lecture4讲的是让。那么,我们就有两个核心问题需要解决了。我们如何保证尽可能地靠近?我们如何使得足够小?而在这两个问题里面,假设集大小又扮演着什么样的角色?应该多大呢?如果是一个很小的,能够满足,但是可选的假设又太少了。如果是一个很大的,可选的假设很多,
- AI Agent从零到精通:深度解析Workflow、Prompt、Multi-Agent Systems和RL Training
爱看烟花的码农
AIGCNLP人工智能prompt
1.AI智能体简介:从概念到应用1.1什么是AI智能体?AI智能体是一种自主智能体,能够根据用户输入的目标,自主规划、执行和优化任务,最终生成结果。它不同于传统聊天模型(如ChatGPT)的单次回答能力,而是能处理多步骤、工具依赖、动态调整的复杂任务。例如:任务:用户要求“撰写一篇关于AI伦理的文章”。智能体行为:搜索资料、整理信息、撰写草稿、校对优化,全程无需用户干预。制造业场景(ManuS):
- [论文阅读]Distilling Step-by-Step! Outperforming Larger Language Models with Less Training Data and Smal
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论文阅读语言模型人工智能自然语言处理
中文译名:逐步蒸馏!以较少的训练数据和较小的模型规模超越较大的语言模型发布链接:http://arxiv.org/abs/2305.02301AcceptedtoFindingsofACL2023阅读原因:近期任务需要用到蒸馏操作,了解相关知识核心思想:改变视角。原来的视角:把LLMs视为噪声标签的来源。现在的视角:把LLMs视为能够推理的代理。方法好在哪?需要的数据量少,得到的结果好。文章的方法
- 自动化测试 | UI Automator 进阶指南
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UIAutomator相关介绍:跨应用的用户界面自动化测试包含在AndroidXTest(https://developer.android.com/training/testing)中支持的Android系统:>=Android4.3(APIlevel18)基于instrumentation,依赖于AndroidJUnitRunner测试运行器设置UIAutomator(SetupUIAutom
- huggingface 笔记: Trainer
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笔记人工智能
Trainer是一个为Transformers中PyTorch模型设计的完整训练与评估循环只需将模型、预处理器、数据集和训练参数传入Trainer,其余交给它处理,即可快速开始训练自动处理以下训练流程:根据batch计算loss使用backward()计算梯度根据梯度更新权重重复上述流程直到达到指定的epoch数1配置TrainingArguments使用TrainingArguments定义训练
- 论文略读: ALPAGASUS: TRAINING A BETTER ALPACA WITH FEWER DATA
ICLR20241背景大模型通常需要在有监督指令数据集上进行指令微调来加强指令遵循能力但是广泛使用的数据集包含许多具有不正确或不相关响应的低质量样本,这对大模型微调具有误导性——>论文提出了一种简单有效的数据选择策略,使用ChatGPT自动识别和过滤掉低质量数据同时引入了:ALPAGASUS,它是仅对从52k训练数据中过滤出来的9k高质量数据进行微调。在多个测试集和受控人类评估上显着优于GPT-4
- 语言大模型综述
Paper:ASurveyofLargelanguageModels目录Paper:ASurveyofLargelanguageModels综述概要LLM关键技术规模定律(ScalingLaws)预训练与微调对齐调优(AlignmentTuning)外部工具集成GPT系列模型的技术演进模型检查点和APIPre-Training数据准备和处理数据准备数据预处理数据调度架构EmergentArchit
- PyTorch:Dropout 操作 torch.nn.Dropout()
sweettea~
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torch.nn.Dropout()是PyTorch中对Dropout层的其中一个实现,该函数底层调用torch.nn.functional.dropout();1、torch.nn.Dropout(p=0.5,inplace=False)其作用是,在training模式下,基于伯努利分布抽样,以概率p对张量input的值随机置0;training模式中,对输出以1/(1-p)进行scaling,
- 微软:LLM训练数据组织框架DELT
大模型任我行
大模型-模型训练人工智能自然语言处理语言模型论文笔记
标题:DataEfficacyforLanguageModelTraining来源:arXiv,2506.21545摘要数据是语言模型(LM)训练的基础。最近的研究一直致力于数据效率,其目的是通过选择训练数据的最小或最优子集来最大限度地提高性能。数据过滤、采样和选择等技术在这一领域起着至关重要的作用。为了补充这一点,我们定义了数据效能,它侧重于通过优化训练数据的组织来最大限度地提高性能,目前尚未得
- Python Day44
别勉.
python机器学习python开发语言
Task:1.预训练的概念2.常见的分类预训练模型3.图像预训练模型的发展史4.预训练的策略5.预训练代码实战:resnet181.预训练的概念预训练(Pre-training)是指在大规模数据集上,先训练模型以学习通用的特征表示,然后将其用于特定任务的微调。这种方法可以显著提高模型在目标任务上的性能,减少训练时间和所需数据量。核心思想:在大规模、通用的数据(如ImageNet)上训练模型,学习丰
- 【大模型学习 | BLIP2原理】
九年义务漏网鲨鱼
人工智能深度学习语言模型多模态大模型
BLIP-2:BootstrappingLanguage-ImagePre-trainingwithFrozenImageEncodersandLargeLanguageModels目前(2023)的图文模型都是基于端到端训练方式,大规模的模型和数据集导致了在预训练过程需要的大量计算。作者提出一种从离线、梯度冻结的图像、语言模型中提升图文的预训练模型。为了联系两个不同模态预训练模型,作者提出一种使
- 【大模型学习 | BLIP原理】
九年义务漏网鲨鱼
pytorch人工智能深度学习大模型多模态
BLIP:BootstrappingLanguage-ImagePre-trainingforUnifiedVision-LanguageUnderstandingandGeneration作者指出,现有的视觉-语言预训练(Vision-LanguagePre-training,VLP)模型在语言理解与生成任务上难以同时取得优异表现:一方面,基于编码器(encoder-based)的模型在生成任务
- 推荐系统的视频特征-视频关键帧特征提取与向量生成
总体流程概览视频文件(.mp4)↓关键帧抽取(FFmpeg/SceneDetect)↓帧图像(.jpg)↓图像模型提取特征(CLIP/CNN/ViT)↓多帧聚合成视频向量(均值池化等)↓向量库/推荐系统模型特征提取推荐:使用OpenAI的CLIP模型CLIP(ContrastiveLanguage-ImagePretraining)适合推荐系统做跨模态建模,对视频封面帧或场景帧提取效果非常好。✅1
- [pytorch] pytorch_model.bin 和 training_args.bin 的区别
心心喵
pytorch深度学习pytorch神经网络
pytorch_model.bin和training_args.bin是与PyTorch框架和训练过程相关的两个文件。pytorch_model.bin:这是保存了PyTorch模型的二进制文件。在使用PyTorch进行深度学习训练时,经过训练的模型会被保存为这个文件,其中包含了模型的权重参数。这个文件可以被加载到PyTorch中,以便进行推理、评估或继续训练。training_args.bin:
- 星际争霸多智能体挑战赛(SMAC)
资源存储库
多智能体强化学习人工智能
目录TheStarCraftMulti-AgentChallenge星际争霸多智能体挑战赛Abstract摘要1Introduction1引言2RelatedWork2相关工作3Multi-AgentReinforcementLearning3多智能体强化学习Dec-POMDPs12-POMDPs(十二月-POMDP)Centralisedtrainingwithdecentralisedexec
- web前段跨域nginx代理配置
刘正强
nginxcmsWeb
nginx代理配置可参考server部分
server {
listen 80;
server_name localhost;
- spring学习笔记
caoyong
spring
一、概述
a>、核心技术 : IOC与AOP
b>、开发为什么需要面向接口而不是实现
接口降低一个组件与整个系统的藕合程度,当该组件不满足系统需求时,可以很容易的将该组件从系统中替换掉,而不会对整个系统产生大的影响
c>、面向接口编口编程的难点在于如何对接口进行初始化,(使用工厂设计模式)
- Eclipse打开workspace提示工作空间不可用
0624chenhong
eclipse
做项目的时候,难免会用到整个团队的代码,或者上一任同事创建的workspace,
1.电脑切换账号后,Eclipse打开时,会提示Eclipse对应的目录锁定,无法访问,根据提示,找到对应目录,G:\eclipse\configuration\org.eclipse.osgi\.manager,其中文件.fileTableLock提示被锁定。
解决办法,删掉.fileTableLock文件,重
- Javascript 面向对面写法的必要性?
一炮送你回车库
JavaScript
现在Javascript面向对象的方式来写页面很流行,什么纯javascript的mvc框架都出来了:ember
这是javascript层的mvc框架哦,不是j2ee的mvc框架
我想说的是,javascript本来就不是一门面向对象的语言,用它写出来的面向对象的程序,本身就有些别扭,很多人提到js的面向对象首先提的是:复用性。那么我请问你写的js里有多少是可以复用的,用fu
- js array对象的迭代方法
换个号韩国红果果
array
1.forEach 该方法接受一个函数作为参数, 对数组中的每个元素
使用该函数 return 语句失效
function square(num) {
print(num, num * num);
}
var nums = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10];
nums.forEach(square);
2.every 该方法接受一个返回值为布尔类型
- 对Hibernate缓存机制的理解
归来朝歌
session一级缓存对象持久化
在hibernate中session一级缓存机制中,有这么一种情况:
问题描述:我需要new一个对象,对它的几个字段赋值,但是有一些属性并没有进行赋值,然后调用
session.save()方法,在提交事务后,会出现这样的情况:
1:在数据库中有默认属性的字段的值为空
2:既然是持久化对象,为什么在最后对象拿不到默认属性的值?
通过调试后解决方案如下:
对于问题一,如你在数据库里设置了
- WebService调用错误合集
darkranger
webservice
Java.Lang.NoClassDefFoundError: Org/Apache/Commons/Discovery/Tools/DiscoverSingleton
调用接口出错,
一个简单的WebService
import org.apache.axis.client.Call;import org.apache.axis.client.Service;
首先必不可
- JSP和Servlet的中文乱码处理
aijuans
Java Web
JSP和Servlet的中文乱码处理
前几天学习了JSP和Servlet中有关中文乱码的一些问题,写成了博客,今天进行更新一下。应该是可以解决日常的乱码问题了。现在作以下总结希望对需要的人有所帮助。我也是刚学,所以有不足之处希望谅解。
一、表单提交时出现乱码:
在进行表单提交的时候,经常提交一些中文,自然就避免不了出现中文乱码的情况,对于表单来说有两种提交方式:get和post提交方式。所以
- 面试经典六问
atongyeye
工作面试
题记:因为我不善沟通,所以在面试中经常碰壁,看了网上太多面试宝典,基本上不太靠谱。只好自己总结,并试着根据最近工作情况完成个人答案。以备不时之需。
以下是人事了解应聘者情况的最典型的六个问题:
1 简单自我介绍
关于这个问题,主要为了弄清两件事,一是了解应聘者的背景,二是应聘者将这些背景信息组织成合适语言的能力。
我的回答:(针对技术面试回答,如果是人事面试,可以就掌
- contentResolver.query()参数详解
百合不是茶
androidquery()详解
收藏csdn的博客,介绍的比较详细,新手值得一看 1.获取联系人姓名
一个简单的例子,这个函数获取设备上所有的联系人ID和联系人NAME。
[java]
view plain
copy
public void fetchAllContacts() {
 
- ora-00054:resource busy and acquire with nowait specified解决方法
bijian1013
oracle数据库killnowait
当某个数据库用户在数据库中插入、更新、删除一个表的数据,或者增加一个表的主键时或者表的索引时,常常会出现ora-00054:resource busy and acquire with nowait specified这样的错误。主要是因为有事务正在执行(或者事务已经被锁),所有导致执行不成功。
1.下面的语句
- web 开发乱码
征客丶
springWeb
以下前端都是 utf-8 字符集编码
一、后台接收
1.1、 get 请求乱码
get 请求中,请求参数在请求头中;
乱码解决方法:
a、通过在web 服务器中配置编码格式:tomcat 中,在 Connector 中添加URIEncoding="UTF-8";
1.2、post 请求乱码
post 请求中,请求参数分两部份,
1.2.1、url?参数,
- 【Spark十六】: Spark SQL第二部分数据源和注册表的几种方式
bit1129
spark
Spark SQL数据源和表的Schema
case class
apply schema
parquet
json
JSON数据源 准备源数据
{"name":"Jack", "age": 12, "addr":{"city":"beijing&
- JVM学习之:调优总结 -Xms -Xmx -Xmn -Xss
BlueSkator
-Xss-Xmn-Xms-Xmx
堆大小设置JVM 中最大堆大小有三方面限制:相关操作系统的数据模型(32-bt还是64-bit)限制;系统的可用虚拟内存限制;系统的可用物理内存限制。32位系统下,一般限制在1.5G~2G;64为操作系统对内存无限制。我在Windows Server 2003 系统,3.5G物理内存,JDK5.0下测试,最大可设置为1478m。典型设置:
java -Xmx355
- jqGrid 各种参数 详解(转帖)
BreakingBad
jqGrid
jqGrid 各种参数 详解 分类:
源代码分享
个人随笔请勿参考
解决开发问题 2012-05-09 20:29 84282人阅读
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jquery
服务器
parameters
function
ajax
string
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-代理模式-Proxy
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/
import java.lang.reflect.InvocationHandler;
import java.lang.reflect.Method;
import java.lang.reflect.Proxy;
/*
* 下面
- 应用升级iOS8中遇到的一些问题
chenhbc
ios8升级iOS8
1、很奇怪的问题,登录界面,有一个判断,如果不存在某个值,则跳转到设置界面,ios8之前的系统都可以正常跳转,iOS8中代码已经执行到下一个界面了,但界面并没有跳转过去,而且这个值如果设置过的话,也是可以正常跳转过去的,这个问题纠结了两天多,之前的判断我是在
-(void)viewWillAppear:(BOOL)animated
中写的,最终的解决办法是把判断写在
-(void
- 工作流与自组织的关系?
comsci
设计模式工作
目前的工作流系统中的节点及其相互之间的连接是事先根据管理的实际需要而绘制好的,这种固定的模式在实际的运用中会受到很多限制,特别是节点之间的依存关系是固定的,节点的处理不考虑到流程整体的运行情况,细节和整体间的关系是脱节的,那么我们提出一个新的观点,一个流程是否可以通过节点的自组织运动来自动生成呢?这种流程有什么实际意义呢?
这里有篇论文,摘要是:“针对网格中的服务
- Oracle11.2新特性之INSERT提示IGNORE_ROW_ON_DUPKEY_INDEX
daizj
oracle
insert提示IGNORE_ROW_ON_DUPKEY_INDEX
转自:http://space.itpub.net/18922393/viewspace-752123
在 insert into tablea ...select * from tableb中,如果存在唯一约束,会导致整个insert操作失败。使用IGNORE_ROW_ON_DUPKEY_INDEX提示,会忽略唯一
- 二叉树:堆
dieslrae
二叉树
这里说的堆其实是一个完全二叉树,每个节点都不小于自己的子节点,不要跟jvm的堆搞混了.由于是完全二叉树,可以用数组来构建.用数组构建树的规则很简单:
一个节点的父节点下标为: (当前下标 - 1)/2
一个节点的左节点下标为: 当前下标 * 2 + 1
&
- C语言学习八结构体
dcj3sjt126com
c
为什么需要结构体,看代码
# include <stdio.h>
struct Student //定义一个学生类型,里面有age, score, sex, 然后可以定义这个类型的变量
{
int age;
float score;
char sex;
}
int main(void)
{
struct Student st = {80, 66.6,
- centos安装golang
dcj3sjt126com
centos
#在国内镜像下载二进制包
wget -c http://www.golangtc.com/static/go/go1.4.1.linux-amd64.tar.gz
tar -C /usr/local -xzf go1.4.1.linux-amd64.tar.gz
#把golang的bin目录加入全局环境变量
cat >>/etc/profile<
- 10.性能优化-监控-MySQL慢查询
frank1234
性能优化MySQL慢查询
1.记录慢查询配置
show variables where variable_name like 'slow%' ; --查看默认日志路径
查询结果:--不用的机器可能不同
slow_query_log_file=/var/lib/mysql/centos-slow.log
修改mysqld配置文件:/usr /my.cnf[一般在/etc/my.cnf,本机在/user/my.cn
- Java父类取得子类类名
happyqing
javathis父类子类类名
在继承关系中,不管父类还是子类,这些类里面的this都代表了最终new出来的那个类的实例对象,所以在父类中你可以用this获取到子类的信息!
package com.urthinker.module.test;
import org.junit.Test;
abstract class BaseDao<T> {
public void
- Spring3.2新注解@ControllerAdvice
jinnianshilongnian
@Controller
@ControllerAdvice,是spring3.2提供的新注解,从名字上可以看出大体意思是控制器增强。让我们先看看@ControllerAdvice的实现:
@Target(ElementType.TYPE)
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Documented
@Component
public @interface Co
- Java spring mvc多数据源配置
liuxihope
spring
转自:http://www.itpub.net/thread-1906608-1-1.html
1、首先配置两个数据库
<bean id="dataSourceA" class="org.apache.commons.dbcp.BasicDataSource" destroy-method="close&quo
- 第12章 Ajax(下)
onestopweb
Ajax
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- BW / Universe Mappings
blueoxygen
BO
BW Element
OLAP Universe Element
Cube Dimension
Class
Charateristic
A class with dimension and detail objects (Detail objects for key and desription)
Hi
- Java开发熟手该当心的11个错误
tomcat_oracle
java多线程工作单元测试
#1、不在属性文件或XML文件中外化配置属性。比如,没有把批处理使用的线程数设置成可在属性文件中配置。你的批处理程序无论在DEV环境中,还是UAT(用户验收
测试)环境中,都可以顺畅无阻地运行,但是一旦部署在PROD 上,把它作为多线程程序处理更大的数据集时,就会抛出IOException,原因可能是JDBC驱动版本不同,也可能是#2中讨论的问题。如果线程数目 可以在属性文件中配置,那么使它成为
- 推行国产操作系统的优劣
yananay
windowslinux国产操作系统
最近刮起了一股风,就是去“国外货”。从应用程序开始,到基础的系统,数据库,现在已经刮到操作系统了。原因就是“棱镜计划”,使我们终于认识到了国外货的危害,开始重视起了信息安全。操作系统是计算机的灵魂。既然是灵魂,为了信息安全,那我们就自然要使用和推行国货。可是,一味地推行,是否就一定正确呢?
先说说信息安全。其实从很早以来大家就在讨论信息安全。很多年以前,就据传某世界级的网络设备制造商生产的交