llama.cpp试用

LLaMA-Factory微调教程1：LLaMA-Factory安装及使用 Cachel wood LLM和AIGC llama python 开发语言 react.js javascript 前端 microsoft
文章目录环境搭建LLaMA-Factory安装教程模型大小选择环境搭建Windows系统RTX4060Ti（16G显存）python3.10cuda=12.6cudnntorch==2.7.1+cu126torchvision==0.22.1+cu126torchaudio==2.7.1+cu126PSC:\Users\18098>nvidia-smiTueJul2201:52:192025+<
Mamba架构的模型（内容由deepseek辅助汇总） Jiang_Immortals 人工智能
基于Mamba架构的模型近年来在效率和性能上展现出显著突破，以下按架构类型分类列出当前表现最出色的代表模型及其核心特点：一、纯SSM架构模型FalconMamba-7B关键创新：首个通用大规模纯Mamba模型，由阿布扎比TII开发，基于Mamba-1改进，增加RMS归一化层提升训练稳定性13。性能表现：在综合基准（IFEval、BBH、MMLU-PRO等）平均得分15.04，超越Llama3.1-
Llama 2 模型架构深度解析：Transformer的进化 SuperAGI架构师的AI实验室 AI大模型应用开发宝典 llama 架构 transformer ai
Llama2模型架构深度解析：Transformer的进化关键词：Llama2、Transformer、模型架构、进化、人工智能摘要：本文将深入剖析Llama2的模型架构，探讨它作为Transformer进化版本的独特之处。从背景知识的介绍，到核心概念的解释，再到算法原理、实战案例以及实际应用场景等方面，为读者全面展现Llama2的魅力和价值。通过通俗易懂的语言，让即使是对技术不太熟悉的读者也能理
【Ollama】大模型本地部署与 Java 项目调用指南科马 LLM java 开发语言 llama 语言模型
Ollama大模型本地部署与Java项目调用指南一、引言背景介绍Ollama是一个轻量级的大语言模型部署工具，支持快速在本地拉取、运行主流开源模型（如LLaMA3、Mistral、Gemma等）。它简化了模型部署的过程，内置RESTfulAPI，使得开发者可以像调用本地服务一样使用强大的大模型能力。本文将介绍如何在本地部署Ollama模型，并通过Java项目调用Ollama提供的API接口，实现本
LLM微调训练指南小小怪 @ 人工智能自然语言处理
模型选择策略开源LLM的选择需综合评估任务需求与资源限制：LLaMA-2（7B/13B/70B）：商用友好，推荐使用HuggingFace格式的社区变体（如NousResearch版本）Mistral（7B）：Apache2.0许可，在推理和数学任务表现突出Falcon（7B/40B）：商业授权宽松，特别适合多轮对话场景硬件匹配参考：NVIDIA3090可微调7B模型（QLoRA），A100建议尝
9、LLaMA-Factory项目微调介绍 Andy_shenzl 大模型学习 llama LLaMA Factory 微调大模型 LoRA
1、LLaMAFactory介绍 LLaMAFactory是一个在GitHub上开源的项目，该项目给自身的定位是：提供一个易于使用的大语言模型（LLM）微调框架，支持LLaMA、Baichuan、Qwen、ChatGLM等架构的大模型。更细致的看，该项目提供了从预训练、指令微调到RLHF阶段的开源微调解决方案。截止目前（2024年3月1日）支持约120+种不同的模型和内置了60+的数据集，同时封
【AIGC调研系列】敢于挑战Transformer的新架构Megalodon有什么优势 Zachary AI AIGC调研相关 AIGC transformer 架构
Megalodon作为一种新架构，其优势主要体现在以下几个方面：无限上下文处理能力：Megalodon能够处理无限上下文，这一点在多个证据中得到了强调[1][2][3]。这意味着它能够在处理长文本时保持高效和准确，而不会因为上下文长度的限制而降低性能。高性能：在2万亿token的训练任务中，Megalodon的性能超越了Llama2-7B，实现了非凡的效率[1][2][3]。这表明Megalodo
【AIGC半月报】AIGC大模型启元：2024.04（下）
AIGC大模型启元：2024.04（下）(1)Llama-3（MetaLLM）(2)Eurux-8x22B（面壁智能）(3)MEGALODON（Meta上下文长度不受限的神经网络架构）(4)Phi-3Mini（微软-最强小参数大模型）(5)日日新5.0（商汤大模型5.0版）(6)中文版Llama3(7)Qwen1.5-110B（国产Llama3）(8)Vidu（国产Sora）(1)Llama-3（
RoPE：相对位置编码的旋转革命——原理、演进与大模型应用全景大千AI助手人工智能 Python #OTHER 人工智能深度学习大模型算法 RoPE 位置编码相对位置
“以复数旋转解锁位置关系的本质表达，让Transformer突破长度藩篱”旋转位置编码（RotaryPositionEmbedding,RoPE）是由JianlinSu等研究者于2021年提出的突破性位置编码方法，通过复数空间中的旋转操作将相对位置信息融入Transformer的自注意力机制，解决了传统位置编码在长序列建模中的外推瓶颈。该方法是当前主流大模型（如LLaMA、GPT-NeoX）的核心
深度解析：Meta148亿美元收购Scale AI，扎克伯格的AI翻身仗能成功吗？ Code_流苏 AI知识图谱人工智能 Meta Scale AI AI竞赛数据标注收购
名人说：博观而约取，厚积而薄发。——苏轼《稼说送张琥》创作者：Code_流苏(CSDN)（一个喜欢古诗词和编程的Coder）目录一、史上最大AI收购案之一：148亿美元的收购1.交易规模史无前例2.不只是钱的问题3.为什么是49%？二、Meta的AI困境：为什么扎克伯格如此焦虑？1.Llama4的"滑铁卢"2.人才流失较重3.数据质量的"阿喀琉斯之踵"4.扎克伯格的"创始人模式"三、ScaleAI
使用 LLaMA 3 8B 微调一个 Reward Model：从入门到实践茫茫人海一粒沙 Lora llama
本文将介绍如何基于Meta的LLaMA38B模型构建并微调一个RewardModel，它是构建RLHF（基于人类反馈的强化学习）系统中的关键一环。我们将使用HuggingFace的transformers、trl和peft等库，通过参数高效微调（LoRA）实现高质量RewardModel的训练。什么是RewardModel？RewardModel（RM）是RLHF流程中的评分器，它学习人类偏好：在
LLaMA-Factory快速入门 @BangBang LLM llama
文章目录1.背景2.环境准备2.1硬件要求2.2CUDA和Pytorch环境2.3模型下载2.4模型推理3.自定义数据集构建4.基于LoRA的sft指令微调4.1Lora微调训练4.2动态合并LoRA的推理4.3训练效果评估4.4LoRA模型合并导出5.webuiboard的使用5.1使用介绍5.2APIServer的启动与调用6进阶6.1大模型主流评测benchmark6.2部署Ollama1.
【运维】SGLang服务器参数配置详解 EulerBlind LLM 服务器运维网络
SGLang是一个高性能的大语言模型推理框架，提供了丰富的服务器参数配置选项。本文将基于官方文档详细介绍SGLang服务器的各种参数配置，帮助开发者更好地优化模型推理性能。常用启动命令多GPU张量并行python-msglang.launch_server--model-pathmeta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct--tp2多GPU数据并行python-msgla
深入解析LoRA：低秩适应的高效大模型微调技术 Zhong Yang 大模型微调人工智能机器学习算法
1.背景与动机随着大语言模型（如GPT-3、Llama）的参数规模突破千亿级，传统全参数微调面临三大挑战：显存爆炸：微调70B模型需数千GB显存（如Llama-270B全微调需1.2TB显存）计算成本：全参数微调的计算量随模型规模呈二次增长过拟合风险：大规模模型对少量下游数据易产生过拟合LoRA（Low-RankAdaptation）由微软研究院提出，通过低秩矩阵分解技术，将微调参数量压缩至原模型
*SFT深度实践指南：从数据构建到模型部署的全流程解析大千AI助手人工智能 Python #OTHER 人工智能深度学习算法大模型 SFT 微调 Lora
一、SFT技术原理与定位核心定义SFT是在预训练语言模型（如LLaMA、GPT）基础上，利用标注数据优化模型以适应特定任务的技术。其本质是通过调整模型参数，将通用语言能力迁移至专业领域（如法律、医疗）或任务（如对话生成、代码补全）。与预训练的区别预训练：使用无标注数据（如维基百科）学习通用表征，消耗千亿级token算力。SFT：使用标注数据（如指令-答案对）进行任务适配，成本仅为预训练的1/100
【RAG专题】如何选择合适的RAG架构？星际棋手人工智能
选择适合的RAG架构需结合自身业务需求、数据特点、性能要求等因素综合判断，以下是关键考量维度及对应架构选择建议：1.按数据规模与类型选择•小规模、单一类型数据（如纯文本文档库）：适合基础单阶段检索架构（检索模块+生成模块）。◦检索：用轻量级嵌入模型（如BGE-base、all-MiniLM）+简单向量数据库（如FAISS）。◦生成：搭配中小型LLM（如Llama2-7B、Mistral），无需复杂
6、LangChain —— 使用 Huggingface 中的开源模型 Miyazaki_Hayao LangChain 实战 langchain
文章目录一、概述二、大语言模型发展史三、预训练+微调的模式四、用HuggingFace跑开源模型五、申请使用Meta的Llama2模型六、通过HuggingFace调用Llama七、LangChain和HuggingFace的接口1、通过HuggingFaceHub2、通过HuggingFacePipeline八、用LangChain调用自定义语言模型一、概述大语言模型，不止ChatGPT一种。
大模型或多模态在能源系统优化调度中的应用 u013250861 LLM 能源人工智能
1.大模型在电力调度中的应用GAIA-电力调度大语言模型项目描述:专为电力调度设计的大语言模型，能够处理运行调整、运行监控和黑启动等任务技术特点:基于LLaMA2微调，专门针对电力系统领域优化论文:“Alargelanguagemodelforadvancedpowerdispatch”(NatureScientificReports,2025)GitHub:暂未公开源代码，但论文中提到了完整的技
大模型格式
目录大模型格式：ollma可以加载ggufChatGPT说：什么是GGUF？大模型格式：Ollama模型格式只能运行已打包成.gguf格式的模型，或通过其Modelfile方式构建ModelScope模型格式大多使用HuggingFaceTransformers格式，如.bin、.safetensors，与Ollama不兼容模型加载方式不同Ollama自带封装推理引擎（ggml/llama.cpp
本地部署 Kimi K2 全指南（llama.cpp、vLLM、Docker 三法）迎风斯黄 llama docker 容器 kimi
KimiK2是MoonshotAI于2025年7月11日发布的高性能多专家语言模型（MoE），支持最大128K上下文，激活参数规模为32B，具备极强的推理、代码生成与多轮对话能力。自从其权重以多种格式开源以来，许多开发者希望将其部署在本地，以获得更高的私密性和灵活性。本文将详细介绍三种主流本地部署路径，并提供完整的配置步骤和使用建议。准备工作（通用部分）在进行部署前，请准备如下环境与资源：✅最低硬
大模型本地部署-dify私有化部署-教程
一、简介dify是一个开源的LLM应用开发平台。其直观的界面结合了AI工作流、RAG管道、Agent、模型管理、可观测性功能等，可以让您快速从原型到生产。二、核心功能列表1、工作流：在画布上构建和测试功能强大的AI工作流程。2、全面的模型支持：与数百种专有/开源LLMs以及数十种推理提供商和自托管解决方案无缝集成，涵盖GPT、Mistral、Llama3以及任何与OpenAIAPI兼容的模型。完整
LLM系统性学习完全指南（初学者必看系列） GA琥珀 LLM 学习人工智能语言模型
前言这篇文章将系统性的讲解LLM（LargeLanguageModels,LLM）的知识和应用。我们将从支撑整个领域的数学与机器学习基石出发，逐步剖析自然语言处理（NLP）的经典范式，深入探究引发革命的Transformer架构，并按时间顺序追溯从BERT、GPT-2到GPT-4、Llama及Gemini等里程碑式模型的演进。随后，我们将探讨如何将这些强大的基础模型转化为实用、安全的应用，涵盖对齐
Llama-Omni会说话的人工智能“语音到语音LLM” 利用低延迟、高质量语音转语音 AI 彻底改变对话方式（教程含源码）知识大胖 NVIDIA GPU和大语言模型开发教程 llama 人工智能 nvidia llm
介绍“单靠技术是不够的——技术与文科、人文学科的结合，才能产生让我们心花怒放的成果。”——史蒂夫·乔布斯近年来，人机交互领域发生了重大变化，尤其是随着ChatGPT、GPT-4等大型语言模型(LLM)的出现。虽然这些模型主要基于文本，但人们对语音交互的兴趣日益浓厚，以使人机对话更加无缝和自然。然而，实现语音交互而不受语音转文本处理中常见的延迟和错误的影响仍然是一个挑战。关键字：Llama-Omni
【实战AI】macbook M1 本地ollama运行deepseek 东方鲤鱼 chat AI macos ai llama AIGC chatgpt
由于deepseek官网或者Aapi调用会有网络延迟或不响应的情况，故在本地搭建部署；前提条件1.由于需要拉取开源镜像，受网络限制，部分资源在前提中会下载的更快！请自行；2.设备macbookM132G下载ollamaOllama是一款跨平台推理框架客户端（MacOS、Windows、Linux），专为无缝部署大型语言模型（LLM）（如Llama2、Mistral、Llava等）而设计。通过一键式
在mac m1基于llama.cpp运行deepseek
lama.cpp是一个高效的机器学习推理库，目标是在各种硬件上实现LLM推断，保持最小设置和最先进性能。llama.cpp支持1.5位、2位、3位、4位、5位、6位和8位整数量化，通过ARMNEON、Accelerate和Metal支持Apple芯片，使得在MACM1处理器上运行Deepseek大模型成为可能。1下载llama.cppgitclonehttps://github.com/ggerg
LLaMA 学习笔记 AI算法网奇深度学习基础人工智能深度学习
目录LLaMA模型结构：模型微调手册：推理示例：指定位置加载模型测试ok：模型下载：llama-stack下载modelscope下载LLaMA优化技术RMSNormSwiGLU激活函数旋转位置编码（RoPE）LLaMA模型结构：llama3结构详解-CSDN博客模型微调手册：大模型微调LLaMA详细指南（准备环境、数据、配置微调参数+微调过程）_llama微调-CSDN博客显存占用：FP16/B
LLaMA-Omni 深度解析：打开通往无缝人机语音交互的大门 kakaZhui 前沿多模态大模型：论文与实战 llama 交互 LLM TTS 语音识别语音合成人工智能
一、引言：语音交互大模型今天我们来看语音交互大模型LLaMA-Omni，它由中国科学院计算技术研究所的研究者们推出，是一个基于强大的Llama-3.1-8B-Instruct构建的语音语言模型。LLaMA-Omni不仅实现了低至226ms的惊人交互延迟，还能同时生成高质量的文本与语音回复，真正意义上让大语言模型（LLM）具备了“听说”的能力。这篇博客将带你由浅入深，全方位地探索LLaMA-Omni
llama-factory微调Qwen2.5-7B-instruct实战，看这一篇就够了！！！（含windows和linux）亚伯拉罕·黄肯大模型 llama 人工智能大模型 llamafactory 微调 Qwen
一.安装llama-factoryllama-factort的网站：https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory安装llama-factory很简单，打开github后滑到安装LLaMAFactory跟着步骤走即可。安装LLaMAFactorygitclone--depth1https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git
在LLM快速迭代时代构建持久AI应用：架构设计与实施策略
引言：技术浪潮下的开发困境大型语言模型(LLM)的发展速度令人瞠目：从GPT-3到GPT-4，从Claude1到Claude3，从Llama1到Llama3，迭代周期正在从"年"缩短到"月"。作为一名AI应用开发者，我亲身经历了这种技术浪潮带来的挑战：昨天精心调优的prompt今天可能失效；上个季度集成的模型这个季度已有更优选择；刚完成的功能设计瞬间被新模型的能力超越。在如此快速变化的环境中，如何
零代码玩转大模型！LLaMA Factory：你的专属模型精修师 jane_xing 人工智能 llama
你是否曾对大语言模型（LLM）的强大能力心驰神往，却苦于以下难题？想定制专属模型？微调代码看不懂，环境配置太复杂…硬件资源有限？动辄需要数张A100，普通设备望而却步…中文任务不给力？原生模型中文理解弱，效果难达预期…部署门槛高？模型优化、压缩、服务化步步是坎？好消息是：LLaMAFactory来拯救你啦！它就像一家功能齐全的“模型精修店”，让你无需深厚AI功底，也能轻松定制、优化和部署大模型！一
数据采集高并发的架构应用 3golden .net
问题的出发点：最近公司为了发展需要，要扩大对用户的信息采集，每个用户的采集量估计约2W。如果用户量增加的话，将会大量照成采集量成3W倍的增长，但是又要满足日常业务需要，特别是指令要及时得到响应的频率次数远大于预期。 &n
不停止 MySQL 服务增加从库的两种方式 brotherlamp linux linux视频 linux资料 linux教程 linux自学
现在生产环境MySQL数据库是一主一从，由于业务量访问不断增大，故再增加一台从库。前提是不能影响线上业务使用，也就是说不能重启MySQL服务，为了避免出现其他情况，选择在网站访问量低峰期时间段操作。一般在线增加从库有两种方式，一种是通过mysqldump备份主库，恢复到从库，mysqldump是逻辑备份，数据量大时，备份速度会很慢，锁表的时间也会很长。另一种是通过xtrabacku
Quartz——SimpleTrigger触发器 eksliang SimpleTrigger TriggerUtils quartz
转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2208166 一.概述 SimpleTrigger触发器，当且仅需触发一次或者以固定时间间隔周期触发执行；二.SimpleTrigger的构造函数 SimpleTrigger(String name, String group)：通过该构造函数指定Trigger所属组和名称； Simpl
Informatica应用（1） 18289753290 sql workflow lookup 组件 Informatica
1.如果要在workflow中调用shell脚本有一个command组件，在里面设置shell的路径；调度wf可以右键出现schedule，现在用的是HP的tidal调度wf的执行。 2.designer里面的router类似于SSIS中的broadcast（多播组件）;Reset_Workflow_Var：参数重置（比如说我这个参数初始是1在workflow跑得过程中变成了3我要在结束时还要
python 获取图片验证码中文字酷的飞上天空 python
根据现成的开源项目 http://code.google.com/p/pytesser/改写在window上用easy_install安装不上看了下源码发现代码很少于是就想自己改写一下添加支持网络图片的直接解析 #coding:utf-8 #import sys #reload(sys) #sys.s
AJAX 永夜-极光 Ajax
1.AJAX功能:动态更新页面,减少流量消耗,减轻服务器负担 2.代码结构: <html> <head> <script type="text/javascript"> function loadXMLDoc() { .... AJAX script goes here ...
创业OR读研随便小屋创业
现在研一，有种想创业的想法，不知道该不该去实施。因为对于的我情况这两者是矛盾的，可能就是鱼与熊掌不能兼得。研一的生活刚刚过去两个月，我们学校主要的是
需求做得好与坏直接关系着程序员生活质量 aijuans IT 生活
这个故事还得从去年换工作的事情说起，由于自己不太喜欢第一家公司的环境我选择了换一份工作。去年九月份我入职现在的这家公司，专门从事金融业内软件的开发。十一月份我们整个项目组前往北京做现场开发，从此苦逼的日子开始了。系统背景：五月份就有同事前往甲方了解需求一直到6月份，后续几个月也完
如何定义和区分高级软件开发工程师 aoyouzi
在软件开发领域，高级开发工程师通常是指那些编写代码超过 3 年的人。这些人可能会被放到领导的位置，但经常会产生非常糟糕的结果。Matt Briggs 是一名高级开发工程师兼 Scrum 管理员。他认为，单纯使用年限来划分开发人员存在问题，两个同样具有 10 年开发经验的开发人员可能大不相同。近日，他发表了一篇博文，根据开发者所能发挥的作用划分软件开发工程师的成长阶段。　　初
Servlet的请求与响应百合不是茶 servlet get提交 java处理post提交
Servlet是tomcat中的一个重要组成,也是负责客户端和服务端的中介 1,Http的请求方式(get ,post); 客户端的请求一般都会都是Servlet来接受的,在接收之前怎么来确定是那种方式提交的,以及如何反馈,Servlet中有相应的方法, http的get方式 servlet就是都doGet(
web.xml配置详解之listener bijian1013 java web.xml listener
一.定义 <listener> <listen-class>com.myapp.MyListener</listen-class> </listener> 二.作用该元素用来注册一个监听器类。可以收到事件什么时候发生以及用什么作为响
Web页面性能优化（yahoo技术） Bill_chen JavaScript Ajax Web css Yahoo
1.尽可能的减少HTTP请求数 content 2.使用CDN server 3.添加Expires头(或者 Cache-control) server 4.Gzip 组件 server 5.把CSS样式放在页面的上方。 css 6.将脚本放在底部(包括内联的) javascript 7.避免在CSS中使用Expressions css 8.将javascript和css独立成外部文
【MongoDB学习笔记八】MongoDB游标、分页查询、查询结果排序 bit1129 mongodb
游标游标，简单的说就是一个查询结果的指针。游标作为数据库的一个对象，使用它是包括声明打开循环抓去一定数目的文档直到结果集中的所有文档已经抓取完关闭游标游标的基本用法，类似于JDBC的ResultSet(hasNext判断是否抓去完,next移动游标到下一条文档)，在获取一个文档集时，可以提供一个类似JDBC的FetchSize
ORA-12514 TNS 监听程序当前无法识别连接描述符中请求服务的解决方法白糖_ ORA-12514
今天通过Oracle SQL*Plus连接远端服务器的时候提示“监听程序当前无法识别连接描述符中请求服务”，遂在网上找到了解决方案： ①打开Oracle服务器安装目录\NETWORK\ADMIN\listener.ora文件，你会看到如下信息： # listener.ora Network Configuration File: D:\database\Oracle\net
Eclipse 问题 A resource exists with a different case bozch eclipse
在使用Eclipse进行开发的时候，出现了如下的问题： Description Resource Path Location TypeThe project was not built due to "A resource exists with a different case: '/SeenTaoImp_zhV2/bin/seentao'.&
编程之美-小飞的电梯调度算法 bylijinnan 编程之美
public class AptElevator { /** * 编程之美小飞电梯调度算法 * 在繁忙的时间，每次电梯从一层往上走时，我们只允许电梯停在其中的某一层。 * 所有乘客都从一楼上电梯，到达某层楼后，电梯听下来，所有乘客再从这里爬楼梯到自己的目的层。 * 在一楼时，每个乘客选择自己的目的层，电梯则自动计算出应停的楼层。 * 问：电梯停在哪
SQL注入相关概念 chenbowen00 sql Web 安全
SQL Injection：就是通过把SQL命令插入到Web表单递交或输入域名或页面请求的查询字符串，最终达到欺骗服务器执行恶意的SQL命令。具体来说，它是利用现有应用程序，将（恶意）的SQL命令注入到后台数据库引擎执行的能力，它可以通过在Web表单中输入（恶意）SQL语句得到一个存在安全漏洞的网站上的数据库，而不是按照设计者意图去执行SQL语句。首先让我们了解什么时候可能发生SQ
[光与电]光子信号战防御原理 comsci 原理
无论是在战场上,还是在后方,敌人都有可能用光子信号对人体进行控制和攻击,那么采取什么样的防御方法,最简单,最有效呢? 我们这里有几个山寨的办法,可能有些作用,大家如果有兴趣可以去实验一下根据光
oracle 11g新特性:Pending Statistics daizj oracle dbms_stats
oracle 11g新特性:Pending Statistics 转从11g开始，表与索引的统计信息收集完毕后，可以选择收集的统信息立即发布，也可以选择使新收集的统计信息处于pending状态，待确定处于pending状态的统计信息是安全的，再使处于pending状态的统计信息发布，这样就会避免一些因为收集统计信息立即发布而导致SQL执行计划走错的灾难。在 11g 之前的版本中，D
快速理解RequireJs dengkane jquery requirejs
RequireJs已经流行很久了，我们在项目中也打算使用它。它提供了以下功能：声明不同js文件之间的依赖可以按需、并行、延时载入js库可以让我们的代码以模块化的方式组织初看起来并不复杂。在html中引入requirejs 在HTML中，添加这样的 <script> 标签： <script src="/path/to
C语言学习四流程控制if条件选择、for循环和强制类型转换 dcj3sjt126com c
# include <stdio.h> int main(void) { int i, j; scanf("%d %d", &i, &j); if (i > j) printf("i大于j\n"); else printf("i小于j\n"); retu
dictionary的使用要注意 dcj3sjt126com IO
NSDictionary *dict = [NSDictionary dictionaryWithObjectsAndKeys: user.user_id , @"id", user.username , @"username",
Android 中的资源访问(Resource) finally_m xml android String drawable color
简单的说，Android中的资源是指非代码部分。例如，在我们的Android程序中要使用一些图片来设置界面，要使用一些音频文件来设置铃声，要使用一些动画来显示特效，要使用一些字符串来显示提示信息。那么，这些图片、音频、动画和字符串等叫做Android中的资源文件。在Eclipse创建的工程中，我们可以看到res和assets两个文件夹，是用来保存资源文件的，在assets中保存的一般是原生
Spring使用Cache、整合Ehcache 234390216 spring cache ehcache @Cacheable
Spring使用Cache 从3.1开始，Spring引入了对Cache的支持。其使用方法和原理都类似于Spring对事务管理的支持。Spring Cache是作用在方法上的，其核心思想是这样的：当我们在调用一个缓存方法时会把该方法参数和返回结果作为一个键值对存放在缓存中，等到下次利用同样的
当druid遇上oracle blob(clob) jackyrong oracle
http://blog.csdn.net/renfufei/article/details/44887371 众所周知，Oracle有很多坑, 所以才有了去IOE。在使用Druid做数据库连接池后，其实偶尔也会碰到小坑，这就是使用开源项目所必须去填平的。【如果使用不开源的产品，那就不是坑，而是陷阱了，你都不知道怎么去填坑】用Druid连接池，通过JDBC往Oracle数据库的
easyui datagrid pagination获得分页页码、总页数等信息 ldzyz007
var grid = $('#datagrid'); var options = grid.datagrid('getPager').data("pagination").options; var curr = options.pageNumber; var total = options.total; var max =
浅析awk里的数组 nigelzeng 二维数组 array 数组 awk
awk绝对是文本处理中的神器，它本身也是一门编程语言，还有许多功能本人没有使用到。这篇文章就单单针对awk里的数组来进行讨论，如何利用数组来帮助完成文本分析。有这么一组数据： abcd,91#31#2012-12-31 11:24:00 case_a,136#19#2012-12-31 11:24:00 case_a,136#23#2012-12-31 1
搭建 CentOS 6 服务器(6) - TigerVNC rensanning centos
安装GNOME桌面环境 # yum groupinstall "X Window System" "Desktop" 安装TigerVNC # yum -y install tigervnc-server tigervnc 启动VNC服务 # /etc/init.d/vncserver restart # vncser
Spring 数据库连接整理 tomcat_oracle spring bean jdbc
1、数据库连接jdbc.properties配置详解　　jdbc.url=jdbc:hsqldb:hsql://localhost/xdb 　　jdbc.username=sa 　　jdbc.password= 　　jdbc.driver=不同的数据库厂商驱动，此处不一一列举　　接下来，详细配置代码如下：　　 Spring连接池
Dom4J解析使用xpath java.lang.NoClassDefFoundError: org/jaxen/JaxenException异常 xp9802
用Dom4J解析xml,以前没注意,今天使用dom4j包解析xml时在xpath使用处报错异常栈：java.lang.NoClassDefFoundError: org/jaxen/JaxenException异常导入包 jaxen-1.1-beta-6.jar 解决; &nb

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