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大模型学习llamaLLaMAFactory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
- 【人工智能】大比拼:文心一言 VS ChatGPT —— 禅与计算机程序设计艺术亲自测评
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收到了百度“文心一言”的内测邀请,现在给大家亲身体验测评一下!禅与计算机程序设计艺术先说结论:文心一言表现基本符合预期。与ChatGPT有一定差距,应该在几个月左右。但是禅与计算机程序设计艺术,挺期待ChatGLM-130B版本的效果的。因为,ChatGLM-6B在本地测评的效果,还是非常不错的!目录文心一言写一篇论文介绍一下你自己,从技术原理、应用场景、未来发展、当前不足等方面,不少于3000字
- 基于Abp Vnext、FastMCP构建一个企业级的模型即服务(MaaS)平台方案
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- 10.5 实战ChatGLM3私有数据微调之提示工程:批量生成数据稳定性秘籍
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掌握先机!从0起步实战AI大模型微调打造核心竞争力机器学习深度学习人工智能语言模型
实战ChatGLM3私有数据微调之提示工程:批量生成数据稳定性秘籍在当今人工智能蓬勃发展的时代,大语言模型(LLMs)如ChatGLM3的出现,为自然语言处理领域带来了革命性的变化。企业和开发者们纷纷寻求利用这些强大的模型来构建定制化的应用,以满足特定业务需求。其中,使用私有数据对ChatGLM3进行微调,成为了实现差异化竞争和提供个性化服务的关键途径。然而,在微调过程中,确保批量生成数据的稳定性
- 一个小时快速部署大模型,附大模型书:ChatGLM3大模型本地化部署、应用开发与微调!
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这个教程有以下几部分构成:硬件配置概念介绍实操测试结果1.硬件配置本文使用的方法配置要求低,没有gpu也可以正常使用(就是有点慢),不管是windows还是linux,都可以无障碍使用大模型,有脚就行,废话少说,let’srock!2.概念介绍几个部署要用到的概念,工具和项目huggingface:类似于模型的github,各种各样的开源模型都可以在这被找到.模型量化技术:这也是我们能够在低端设备
- 10.6 ChatGLM3私有数据微调实战:24小时打造高精度模型,显存直降60%
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ChatGLM3私有数据微调实战:24小时打造高精度模型,显存直降60%1.实战构造私有的微调数据集在微调大模型时,数据质量直接决定模型效果。本节将手把手教你如何构建高质量的私有微调数据集。1.1使用ChatGPT自动设计生成训练数据的Prompt核心思路:通过ChatGPT生成符合任务需求的样本数据,降低人工标注成本。步骤示例(以生成客服对话数据为例):fromlangchain.prompts
- 10.2 ChatGPT自动生成训练数据实战:37.2%准确率提升秘籍
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ChatGPT自动生成训练数据实战:37.2%准确率提升秘籍使用ChatGPT自动设计生成训练数据的Prompt在大模型微调场景中,高质量训练数据的获取往往是制约模型效果的核心瓶颈。根据2023年GoogleResearch的实证研究,使用GPT-4生成的合成数据对LLaMA2进行微调,能达到人工标注数据85%的效果水平。本章将揭秘如何通过ChatGPT自动生成适配ChatGLM3的微调数据。一、
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- AI:微调框架 LLaMA-Factory(Large Language Model Factory)
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LLaMA-Factory(LargeLanguageModelFactory)是由北航团队开源的高效大语言模型(LLM)微调框架,旨在简化大型语言模型的定制化训练流程,支持超过100种主流模型和多种先进微调技术。以下从核心功能、安装部署、微调流程和应用场景四个方面详细介绍:一、核心功能与特点广泛的模型支持支持LLaMA3、Mistral、Qwen、ChatGLM、Gemma、Phi、Yi、Bai
- 《AI办公类工具PPT系列之七——智谱清言》
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一.简介官网地址为chatglm.cn智谱清言(也被称为ChatGLM)是一款基于大模型技术的人工智能产品,旨在通过其强大的自然语言处理能力,为用户提供高效、智能的交互体验。该产品不仅具备广泛的应用场景,还能够在多个领域内实现深度学习和自我优化。二.功能介绍内容创作:创意写作:帮助用户进行故事、诗歌等文学作品的创作。媒体写作:辅助撰写新闻稿、社交媒体帖子等内容。写作辅助:提供写作建议、结构安排和编
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要让本地部署的大模型(如DeepSeek、LLaMA、ChatGLM等)具备联网搜索能力,需要将模型与外部工具结合,通过API调用、插件或代理机制实现实时信息获取。以下是具体实现方案:一、核心实现思路工具调用机制:为大模型添加调用搜索引擎API的能力工作流程:用户提问→模型判断是否需要搜索→调用搜索API→解析搜索结果→生成最终回答技术架构分层:交互层:接收用户包含实时信息需求的query决策层:
- 字节内部热捧“7种大模型微调的方法笔记”,简直太全了!!
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背景随着ChatGPT的爆火,很多机构都开源了自己的大模型,比如清华的ChatGLM-6B/ChatGLM-10B/ChatGLM-130B,HuggingFace的BLOOM-176B。当然还有很多没有开源的,比如OpenAI的ChatGPT/GPT-4,百度的文心一言,谷歌的PLAM-540B,华为的盘古大模型,阿里的通义千问,等等。这些大公司或者研究机构,都是有足够资源的来开发大模型,但是对
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目标基于大语言模型的Chat应用,是一种利用自然语言处理技术来进行对话交互的智能应用。大语言模型通过大量数据的学习和训练,能够理解自然语言表达的语义,具备智能对话的能力。当用户向Chat应用提出问题时,Chat应用就会利用其学习到的知识和自然语言处理技术来理解用户的意图,然后推理生成相应的答案。我们的目标是使用React.js开发一个通用的Chat应用程序,提供对话Web界面,调用ChatGLM3
- MacBook Pro (15 英寸,2018) 运行 ChatGLM3-6B 大模型
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接上篇在Mac上加速PyTorch训练,准备完MPS环境之后,开始在本地体验ChatGLM3-6B模型。一、下载本仓库:(base)markvivv@MBPdev%gitclonehttps://github.com/THUDM/ChatGLM3Cloninginto'ChatGLM3'...remote:Enumeratingobjects:1053,done.remote:Countingob
- 智谱AI ChatGLM-4使用教程:Prompt工程
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LLM和AIGC人工智能promptflaskfastapipythonmysqltcp/ip
文章目录语言模型Prompt工程语言模型Prompt工程策略:编写清晰、具体的指令为了获得最佳的回答,用户需要向GLM提供清晰、具体的指令。GLM越能明确您的需求,提供的回答质量越高。技巧:定义SystemPrompt用于设定AI助手行为模式的工具,包括角色设定、语言风格、任务模式和针对特定问题的具体行为指导。推荐示例你擅长从文本中提取关键信息,精确、数据驱动,重点突出关键信息,根据用户提供的文本
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阿里云ChatGLM模型微调实战教程一、环境初始化与模型部署1.1环境加载流程正常异常开始环境初始化加载基础镜像检查GPU状态下载ChatGLM-6B提交工单排查安装Python依赖加载测试数据集1.2关键操作节点步骤预计耗时完成标志模型下载10min控制台显示100%进度依赖安装35min出现"Successfullyinstalled"提示数据集加载2min控制台输出"Datasetloade
- 联想 X 赞奇 | 共建 AI 生态,携手发布软硬协同的AIKnow智能体工作站
5月8日,联想在上海举办中国合作伙伴大会。赞奇科技作为联想ISV核心生态伙伴之一,正式发布“赞奇AIKnow智能体工作站”。该方案深度融合联想工作站与赞奇AIKnow智能体开发平台,实现软硬协同,为企业提供开箱即用的AI开发解决方案,大幅降低智能体部署门槛。赞奇AIknow是由赞奇科技开发的一站式无代码智能体开发平台,通过整合主流的大语言模型(如Qwen、DeepSeek、ChatGLM等)、企业
- 为什么大模型都是decoder-only架构?
AGI大模型老王
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大家好!今天和大家聊聊,为什么大模型都是decoder-only架构目前主要的架构有3种:Bert为代表的encoder-only架构,ChatGLM为代表的encoder-decoder,以及GPT为代表的decoder-onlyencoder-only采用的是maskedtoken预训练,一般用于nlu任务。decoder-only采用nexttoken预训练,天然适用生成任务。encoder
- 本地聊天机器人部署方案
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本地聊天机器人部署方案根据需求的复杂度、安全性、资源限制、模型大小、是否联网等因素可分为轻量级、本地大模型、私有化部署等几种形式。以下是一个全面的本地聊天机器人部署方案(适用于中文环境,兼顾现代大模型趋势):一、模型选择与架构设计1.模型类型模型优点缺点推荐场景MiniChat(如ChatGLM2-6B,Qwen-1.8B,Baichuan2-7B)支持中文、精度不错、本地可部署推理速度相对慢本地
- 本地部署chatglm4-9b(超简单)
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语言模型人工智能
参考链接:link1.建议前去魔塔社区下载大模型,时间挺久的。。。魔塔社区网址:link下载模型:gitclonehttps://www.modelscope.cn/ZhipuAI/glm-4-9b-chat.git2.创建虚拟环境:python-mvenvchatglm-9bvenv3.激活虚拟环境:进入到chatglm-9bvenv文件夹,再进入scripts文件夹,在命令行输入activat
- 探索智能对话的未来:ChatGLM-LoRA-RLHF-PyTorch
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探索智能对话的未来:ChatGLM-LoRA-RLHF-PyTorchChatGLM-LoRA-RLHF-PyTorch项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ch/ChatGLM-LoRA-RLHF-PyTorch在人工智能领域,语言模型的进步正在开启全新的交互模式。ChatGLM-LoRA-RLHF-PyTorch是一个全面的管道工具,利用LoRA(低秩适应)和
- 深度解析AI大模型中的模型微调技术:从基础到实践
awei0916
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一、引言在人工智能领域,大模型的出现掀起了技术变革的浪潮。从GPT-3到LLaMA,从BERT到ChatGLM,这些参数规模动辄数十亿的预训练模型展现出惊人的通用能力。然而,通用能力向特定任务的落地离不开关键技术——模型微调(Fine-tuning)。本文将从模型基础、训练原理到微调技术展开深度解析,帮助读者掌握这一核心技术。二、大模型进化史:从萌芽到生态繁荣1.技术进化树全景图graphTDA[
- 本地化部署Fastgpt+One-API+ChatGLM3-6b知识库_fastgpt本地部署接入oneapi 知识库(1)
2301_78416732
程序员oneapi
最后的话最近很多小伙伴找我要Linux学习资料,于是我翻箱倒柜,整理了一些优质资源,涵盖视频、电子书、PPT等共享给大家!资料预览给大家整理的视频资料:给大家整理的电子书资料:如果本文对你有帮助,欢迎点赞、收藏、转发给朋友,让我有持续创作的动力!网上学习资料一大堆,但如果学到的知识不成体系,遇到问题时只是浅尝辄止,不再深入研究,那么很难做到真正的技术提升。需要这份系统化的资料的朋友,可以点击这里获
- ChatGLM系列解析(三)—— ChatGLM3 —— AgentTuning
云从天上来
大语言模型深度学习细节研讨自然语言处理NLP人工智能自然语言处理AIGC
本文作为ChatGLM系列的第三篇,主要讲到ChatGLM3做出的优化与改进;也会补充ChatGLM2和ChatGLM3与GLM1的区别(这些内容在笔者的博客中确实存在遗漏)。ChatGLM系列解析(一)——ChatGLM开篇之作_chatglmforconditiongeneration-CSDN博客ChatGLM系列解析(二)——ChatGLM2_chatglmglm2-CSDN博客个人认为C
- 大模型原理、微调和行业大模型的部署
AI周红伟
人工智能transformer深度学习sora大模型
周红伟老师课程背景本课程首先讲述了有关Transformer和大语言模型(LLM)的关键前置知识,包括注意力机制、多头注意力、编码器-解码器结构等Transformer原理,以及LLM的文本生成和LLM微调技术原理。在此基础上,重点介绍了ChatGLM4模型的进化历程、技术原理和代码实现。其中涉及RMSNorm归一化、SwiGLU激活函数、RoPE位置编码、GQA注意力和KVCache等关键技术。
- Maven
Array_06
eclipsejdkmaven
Maven
Maven是基于项目对象模型(POM), 信息来管理项目的构建,报告和文档的软件项目管理工具。
Maven 除了以程序构建能力为特色之外,还提供高级项目管理工具。由于 Maven 的缺省构建规则有较高的可重用性,所以常常用两三行 Maven 构建脚本就可以构建简单的项目。由于 Maven 的面向项目的方法,许多 Apache Jakarta 项目发文时使用 Maven,而且公司
- ibatis的queyrForList和queryForMap区别
bijian1013
javaibatis
一.说明
iBatis的返回值参数类型也有种:resultMap与resultClass,这两种类型的选择可以用两句话说明之:
1.当结果集列名和类的属性名完全相对应的时候,则可直接用resultClass直接指定查询结果类
- LeetCode[位运算] - #191 计算汉明权重
Cwind
java位运算LeetCodeAlgorithm题解
原题链接:#191 Number of 1 Bits
要求:
写一个函数,以一个无符号整数为参数,返回其汉明权重。例如,‘11’的二进制表示为'00000000000000000000000000001011', 故函数应当返回3。
汉明权重:指一个字符串中非零字符的个数;对于二进制串,即其中‘1’的个数。
难度:简单
分析:
将十进制参数转换为二进制,然后计算其中1的个数即可。
“
- 浅谈java类与对象
15700786134
java
java是一门面向对象的编程语言,类与对象是其最基本的概念。所谓对象,就是一个个具体的物体,一个人,一台电脑,都是对象。而类,就是对象的一种抽象,是多个对象具有的共性的一种集合,其中包含了属性与方法,就是属于该类的对象所具有的共性。当一个类创建了对象,这个对象就拥有了该类全部的属性,方法。相比于结构化的编程思路,面向对象更适用于人的思维
- linux下双网卡同一个IP
被触发
linux
转自:
http://q2482696735.blog.163.com/blog/static/250606077201569029441/
由于需要一台机器有两个网卡,开始时设置在同一个网段的IP,发现数据总是从一个网卡发出,而另一个网卡上没有数据流动。网上找了下,发现相同的问题不少:
一、
关于双网卡设置同一网段IP然后连接交换机的时候出现的奇怪现象。当时没有怎么思考、以为是生成树
- 安卓按主页键隐藏程序之后无法再次打开
肆无忌惮_
安卓
遇到一个奇怪的问题,当SplashActivity跳转到MainActivity之后,按主页键,再去打开程序,程序没法再打开(闪一下),结束任务再开也是这样,只能卸载了再重装。而且每次在Log里都打印了这句话"进入主程序"。后来发现是必须跳转之后再finish掉SplashActivity
本来代码:
// 销毁这个Activity
fin
- 通过cookie保存并读取用户登录信息实例
知了ing
JavaScripthtml
通过cookie的getCookies()方法可获取所有cookie对象的集合;通过getName()方法可以获取指定的名称的cookie;通过getValue()方法获取到cookie对象的值。另外,将一个cookie对象发送到客户端,使用response对象的addCookie()方法。
下面通过cookie保存并读取用户登录信息的例子加深一下理解。
(1)创建index.jsp文件。在改
- JAVA 对象池
矮蛋蛋
javaObjectPool
原文地址:
http://www.blogjava.net/baoyaer/articles/218460.html
Jakarta对象池
☆为什么使用对象池
恰当地使用对象池化技术,可以有效地减少对象生成和初始化时的消耗,提高系统的运行效率。Jakarta Commons Pool组件提供了一整套用于实现对象池化
- ArrayList根据条件+for循环批量删除的方法
alleni123
java
场景如下:
ArrayList<Obj> list
Obj-> createTime, sid.
现在要根据obj的createTime来进行定期清理。(释放内存)
-------------------------
首先想到的方法就是
for(Obj o:list){
if(o.createTime-currentT>xxx){
- 阿里巴巴“耕地宝”大战各种宝
百合不是茶
平台战略
“耕地保”平台是阿里巴巴和安徽农民共同推出的一个 “首个互联网定制私人农场”,“耕地宝”由阿里巴巴投入一亿 ,主要是用来进行农业方面,将农民手中的散地集中起来 不仅加大农民集体在土地上面的话语权,还增加了土地的流通与 利用率,提高了土地的产量,有利于大规模的产业化的高科技农业的 发展,阿里在农业上的探索将会引起新一轮的产业调整,但是集体化之后农民的个体的话语权 将更少,国家应出台相应的法律法规保护
- Spring注入有继承关系的类(1)
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javaspring
一个类一个类的注入
1.AClass类
package com.bijian.spring.test2;
public class AClass {
String a;
String b;
public String getA() {
return a;
}
public void setA(Strin
- 30岁转型期你能否成为成功人士
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成功
很多人由于年轻时走了弯路,到了30岁一事无成,这样的例子大有人在。但同样也有一些人,整个职业生涯都发展得很优秀,到了30岁已经成为职场的精英阶层。由于做猎头的原因,我们接触很多30岁左右的经理人,发现他们在职业发展道路上往往有很多致命的问题。在30岁之前,他们的职业生涯表现很优秀,但从30岁到40岁这一段,很多人
- [Velocity三]基于Servlet+Velocity的web应用
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什么是VelocityViewServlet
使用org.apache.velocity.tools.view.VelocityViewServlet可以将Velocity集成到基于Servlet的web应用中,以Servlet+Velocity的方式实现web应用
Servlet + Velocity的一般步骤
1.自定义Servlet,实现VelocityViewServl
- 【Kafka十二】关于Kafka是一个Commit Log Service
bit1129
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Kafka is a distributed, partitioned, replicated commit log service.这里的commit log如何理解?
A message is considered "committed" when all in sync replicas for that partition have applied i
- NGINX + LUA实现复杂的控制
ronin47
lua nginx 控制
安装lua_nginx_module 模块
lua_nginx_module 可以一步步的安装,也可以直接用淘宝的OpenResty
Centos和debian的安装就简单了。。
这里说下freebsd的安装:
fetch http://www.lua.org/ftp/lua-5.1.4.tar.gz
tar zxvf lua-5.1.4.tar.gz
cd lua-5.1.4
ma
- java-14.输入一个已经按升序排序过的数组和一个数字, 在数组中查找两个数,使得它们的和正好是输入的那个数字
bylijinnan
java
public class TwoElementEqualSum {
/**
* 第 14 题:
题目:输入一个已经按升序排序过的数组和一个数字,
在数组中查找两个数,使得它们的和正好是输入的那个数字。
要求时间复杂度是 O(n) 。如果有多对数字的和等于输入的数字,输出任意一对即可。
例如输入数组 1 、 2 、 4 、 7 、 11 、 15 和数字 15 。由于
- Netty源码学习-HttpChunkAggregator-HttpRequestEncoder-HttpResponseDecoder
bylijinnan
javanetty
今天看Netty如何实现一个Http Server
org.jboss.netty.example.http.file.HttpStaticFileServerPipelineFactory:
pipeline.addLast("decoder", new HttpRequestDecoder());
pipeline.addLast(&quo
- java敏感词过虑-基于多叉树原理
cngolon
违禁词过虑替换违禁词敏感词过虑多叉树
基于多叉树的敏感词、关键词过滤的工具包,用于java中的敏感词过滤
1、工具包自带敏感词词库,第一次调用时读入词库,故第一次调用时间可能较长,在类加载后普通pc机上html过滤5000字在80毫秒左右,纯文本35毫秒左右。
2、如需自定义词库,将jar包考入WEB-INF工程的lib目录,在WEB-INF/classes目录下建一个
utf-8的words.dict文本文件,
- 多线程知识
cuishikuan
多线程
T1,T2,T3三个线程工作顺序,按照T1,T2,T3依次进行
public class T1 implements Runnable{
@Override
 
- spring整合activemq
dalan_123
java spring jms
整合spring和activemq需要搞清楚如下的东东1、ConnectionFactory分: a、spring管理连接到activemq服务器的管理ConnectionFactory也即是所谓产生到jms服务器的链接 b、真正产生到JMS服务器链接的ConnectionFactory还得
- MySQL时间字段究竟使用INT还是DateTime?
dcj3sjt126com
mysql
环境:Windows XPPHP Version 5.2.9MySQL Server 5.1
第一步、创建一个表date_test(非定长、int时间)
CREATE TABLE `test`.`date_test` (`id` INT NOT NULL AUTO_INCREMENT ,`start_time` INT NOT NULL ,`some_content`
- Parcel: unable to marshal value
dcj3sjt126com
marshal
在两个activity直接传递List<xxInfo>时,出现Parcel: unable to marshal value异常。 在MainActivity页面(MainActivity页面向NextActivity页面传递一个List<xxInfo>): Intent intent = new Intent(this, Next
- linux进程的查看上(ps)
eksliang
linux pslinux ps -llinux ps aux
ps:将某个时间点的进程运行情况选取下来
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/admin/blogs/2119469
http://eksliang.iteye.com
ps 这个命令的man page 不是很好查阅,因为很多不同的Unix都使用这儿ps来查阅进程的状态,为了要符合不同版本的需求,所以这个
- 为什么第三方应用能早于System的app启动
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System
Android应用的启动顺序网上有一大堆资料可以查阅了,这里就不细述了,这里不阐述ROM启动还有bootloader,软件启动的大致流程应该是启动kernel -> 运行servicemanager 把一些native的服务用命令启动起来(包括wifi, power, rild, surfaceflinger, mediaserver等等)-> 启动Dalivk中的第一个进程Zygot
- App Framework发送JSONP请求(3)
hw1287789687
jsonp跨域请求发送jsonpajax请求越狱请求
App Framework 中如何发送JSONP请求呢?
使用jsonp,详情请参考:http://json-p.org/
如何发送Ajax请求呢?
(1)登录
/***
* 会员登录
* @param username
* @param password
*/
var user_login=function(username,password){
// aler
- 发福利,整理了一份关于“资源汇总”的汇总
justjavac
资源
觉得有用的话,可以去github关注:https://github.com/justjavac/awesome-awesomeness-zh_CN 通用
free-programming-books-zh_CN 免费的计算机编程类中文书籍
精彩博客集合 hacke2/hacke2.github.io#2
ResumeSample 程序员简历
- 用 Java 技术创建 RESTful Web 服务
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转载:http://www.ibm.com/developerworks/cn/web/wa-jaxrs/
JAX-RS (JSR-311) 【 Java API for RESTful Web Services 】是一种 Java™ API,可使 Java Restful 服务的开发变得迅速而轻松。这个 API 提供了一种基于注释的模型来描述分布式资源。注释被用来提供资源的位
- CentOS6.5-x86_64位下oracle11g的安装详细步骤及注意事项
超声波
oraclelinux
前言:
这两天项目要上线了,由我负责往服务器部署整个项目,因此首先要往服务器安装oracle,服务器本身是CentOS6.5的64位系统,安装的数据库版本是11g,在整个的安装过程中碰到很多的坑,不过最后还是通过各种途径解决并成功装上了。转别写篇博客来记录完整的安装过程以及在整个过程中的注意事项。希望对以后那些刚刚接触的菜鸟们能起到一定的帮助作用。
安装过程中可能遇到的问题(注
- HttpClient 4.3 设置keeplive 和 timeout 的方法
supben
httpclient
ConnectionKeepAliveStrategy kaStrategy = new DefaultConnectionKeepAliveStrategy() {
@Override
public long getKeepAliveDuration(HttpResponse response, HttpContext context) {
long keepAlive
- Spring 4.2新特性-@Import注解的升级
wiselyman
spring 4
3.1 @Import
@Import注解在4.2之前只支持导入配置类
在4.2,@Import注解支持导入普通的java类,并将其声明成一个bean
3.2 示例
演示java类
package com.wisely.spring4_2.imp;
public class DemoService {
public void doSomethin