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UNDERSTANDING HTML WITH LARGE LANGUAGE MODELS liferecords LLM 语言模型人工智能自然语言处理
UNDERSTANDINGHTMLWITHLARGELANGUAGEMODELS相关链接：arXiv关键字：大型语言模型、HTML理解、Web自动化、自然语言处理、机器学习摘要大型语言模型（LLMs）在各种自然语言任务上表现出色。然而，它们在HTML理解方面的能力——即解析网页的原始HTML，对于自动化基于Web的任务、爬取和浏览器辅助检索等应用——尚未被充分探索。我们为HTML理解模型（经过微调
ChatGPT技巧大揭秘：AI写代码新境界 2401_83550420 chatgpt4.0 chatgpt chatgpt 人工智能 AI写作
ChatGPT无限次数:点击直达ChatGPT技巧大揭秘：AI写代码新境界随着人工智能技术的不断进步，开发人员现在有了更多有趣的工具来提高他们的工作效率。其中，ChatGPT作为一种基于深度学习的自然语言处理模型，已经成为许多开发者的新宠。在本文中，我们将揭秘使用ChatGPT来帮助编写代码的技巧，探索AI在编程领域的新境界。ChatGPT简介ChatGPT是一种基于大型神经网络的对话生成模型，它
AI大模型学习：开启智能时代的新篇章游向大厂的咸鱼人工智能学习
随着人工智能技术的不断发展，AI大模型已经成为当今领先的技术之一，引领着智能时代的发展。这些大型神经网络模型，如OpenAI的GPT系列、Google的BERT等，在自然语言处理、图像识别、智能推荐等领域展现出了令人瞩目的能力。然而，这些模型的背后是一系列复杂的学习过程，深度学习技术的不断演进推动了AI大模型学习的发展。首先，AI大模型学习的基础是深度学习技术。深度学习是一种模仿人类大脑结构的机器
【循环神经网络rnn】一篇文章讲透 CX330的烟花 rnn 人工智能深度学习算法 python 机器学习数据结构
目录引言二、RNN的基本原理代码事例三、RNN的优化方法1长短期记忆网络（LSTM）2门控循环单元（GRU）四、更多优化方法1选择合适的RNN结构2使用并行化技术3优化超参数4使用梯度裁剪5使用混合精度训练6利用分布式训练7使用预训练模型五、RNN的应用场景1自然语言处理2语音识别3时间序列预测六、RNN的未来发展七、结论引言众所周知，CNN与循环神经网络（RNN）或生成对抗网络（GAN）等算法结
ChatGPT神技：AI成为你的编程良友 2401_83481083 chatgpt4.0 chatgpt chatgpt 人工智能 AI写作
ChatGPT无限次数:点击直达ChatGPT神技：AI成为你的编程良友近年来，人工智能技术的发展迅猛，ChatGPT作为其中一项创新技术，正逐渐走进我们的生活。在编程领域，AI不仅可以助力我们提高效率，还能成为我们的良友，帮助解决各种编程难题。一、ChatGPT简介ChatGPT是一种基于自然语言处理技术的人工智能模型，它能够生成类人对话。ChatGPT通过深度学习模型，能够理解输入的文本并生成
智合同如何助力建筑行业合同智能化管理智合同（小智）合同智能应用 AI技术降本增效提质人工智能自然语言处理知识图谱深度学习大数据
#建筑行业#人工智能#AI#合同智能应用#深度学习#自然语言处理技术#知识图谱智合同-采用深度学习、自然语言处理技术、知识图谱等人工智能技术，为企业提供专业的合同相关的智能服务。其主要服务包含：合同智能审查、合同要素智能提取、合同版本对比、合同智能起草、ICR智能识别、合同履约追踪、文本一致性对比、广告审查、合同范本库等服务。智合同在助力建筑行业合同智能化管理方面具有显著的优势。首先，智合同利用A
2021-02-07 NLP心理实操作线上课 day7（16讲、17讲）海洋7606
#前提假设（上）（下）【学习内容】：第十六讲：前提假设（上）1、前提假设A.对人的前提假设【看人】：（1）没有两个人是一样的（2）沟通的效果取决于对方的回应【每当做出一个沟通需要向对方做出一个核对】（3）一个人不能改变另外一个人（4）每一个人都选择给自己最佳利益的行为(5）每人都已经具备使自己成功快乐的资源和能力（6）动机和情绪总不会错，只是行为没有效果而已第十七讲：前提假设（下）B.对事的前提假
GEE在灾害预警中的遥感云大数据应用及GPT模型辅助分析 AIzmjl GPT 生态遥感大数据 gpt gee 灾害预警水体湿地遥感
随着遥感技术的快速发展，云大数据在灾害、水体与湿地领域的应用日益广泛。通过遥感云大数据，我们能够实时获取灾害发生地的影像信息，为灾害预警、应急响应提供有力支持。同时，在水体与湿地监测方面，遥感云大数据也发挥着重要作用，帮助我们了解水体的分布、变化以及湿地的生态状况。近年来，GPT模型在自然语言处理领域取得了显著成果，其强大的文本生成和理解能力为遥感云大数据的应用提供了新的可能。通过将GPT模型与遥
自然语言处理概念以及发展黑夜照亮前行的路自然语言处理
自然语言概念总结自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，简称NLP）是计算机科学领域与人工智能领域的一个重要方向，它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。自然语言处理旨在帮助计算机理解和处理自然语言，使计算机能够像人类一样处理和生成语言。从概念上讲，自然语言处理融合了语言学、计算机科学和数学等多学科的知识。它并不仅仅是一般地研究自然语言，而是侧重
什么是分布式搜索引擎罗彬桦分布式搜索引擎搜索引擎分布式
什么是分布式搜索引擎搜索引擎所谓搜索引擎，就是根据用户需求与一定算法，运用特定策略从互联网检索出制定信息反馈给用户的一门检索技术。搜索引擎依托于多种技术，如网络爬虫技术、检索排序技术、网页处理技术、大数据处理技术、自然语言处理技术等，为信息检索用户提供快速、高相关性的信息服务。搜索引擎技术的核心模块一般包括爬虫、索引、检索和排序等，同时可添加其他一系列辅助模块，以为用户创造更好的网络使用环境。分布
读《重塑心灵》，悟个人与企业系统关系猫咪06
系统动力派NLP的创始人李中莹先生在他的《重塑心灵》中写到：一个人生于宇宙之间，不可能脱离其它人事物的影响，也不可能完全不影响其他人，因此只有充分尊重这种系统性才能摆正自己的位置，达到天人合一，内外和谐的境界，理解事物，如果越能从系统的整体平衡的角度出发，站在系统的高度理解事物，他就越能照顾全局，越能更好地解决问题，NLP12条前提假设中的“凡事照顾了三赢，不会有后遗症”也是系统的观念。在任何一个
自然语言处理（NLP）技术的概念及优势刘小董学习心得自然语言处理
自然语言处理（NLP）是人工智能领域的一个重要分支，其目标是使计算机能够理解、处理和生成人类自然语言的形式和含义。NLP技术的优势包括：实现人机交互：NLP技术可以使计算机与人类之间实现自然的语言交互，使人们可以通过语音识别、语义理解等方式与计算机进行交流。大规模文本处理：NLP技术可以对大规模文本进行自动化处理和分析，提取关键信息和知识，从而实现文本分类、情感分析、信息检索等任务。自动化翻译：N
今日无更新我的昵称违规了
学校的一个会忙得昏天黑地。明天有自己的一个发表，还要准备PPT，根据原来的改改就好……这周真的是有点繁杂了，搞定之后连着四五月份要写两篇论文，再加上五月底的课程论文还有紧接着的文献综述，看样子要疯……现在梳理一下自己手里的锤子：转到Pytorch，使用AllenNLP了解Transformer、了解LSTM了解jieba等分词工具了解Gensim等NLP处理工具接下来要做的：基于AllenNLP搞
大型语言模型RAG（检索增强生成）：检索技术的应用与挑战 in_tsz 语言模型人工智能自然语言处理
摘要检索增强生成（RAG）系统通过结合传统的语言模型生成能力和结构化数据检索，为复杂的问题提供精确的答案。本文深入探讨了RAG系统中检索技术的工作原理、实现方式以及面临的挑战，并对未来的发展方向提出了展望。随着大型预训练语言模型（LLMs）如GPT-3和BERT的出现，自然语言处理（NLP）领域取得了显著进展。然而，这些模型在处理知识密集型任务时仍存在局限性，特别是在需要最新或特定领域知识的情况下
(done) NLP “bag-of-words“ 方法（带有二元分类和多元分类两个例子）词袋模型、BoW shimly123456 NLP 相关杂谈自然语言处理 c#人工智能
一个视频：https://www.bilibili.com/video/BV1mb4y1y7EB/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click&vd_source=7a1a0bc74158c6993c7355c5490fc600这里有个视频，讲解得更加生动形象一些总得来说，词袋模型(Bow,bag-of-words)是最简单的“文本—>矢量”(把文本转为矢量
AI人工智能小程序系统开发修行者对666 安卓gradle android adb
开发AI人工智能小程序系统需要以下步骤：1.确定需求：了解客户对人工智能小程序的期望，并分析系统的实际应用场景。2.设计架构：选择合适的技术框架和人工智能算法，进行小程序系统架构的设计。3.数据采集和处理：收集必要的数据，并进行预处理和特征提取，为人工智能算法提供支持。4.开发算法模型：根据需求和设计，开发相应的算法模型，如自然语言处理、图像识别等。5.实现小程序功能：将算法模型集成到小程序系统中
NLP技术小天才dhsb 网络其他
自然语言处理（NLP）技术可以应用在多个领域，例如机器翻译、情感分析、文本分类等。以下是几个例子：1.机器翻译：NLP技术可以将一种语言的文本自动翻译成另一种语言。例如，谷歌翻译就是应用了NLP技术，它可以将英语的文本翻译成其他语言，如法语、西班牙语等。2.情感分析：NLP技术可以分析文本中的情感倾向。例如，通过分析社交媒体上用户的评论和推文，可以判断用户对某个产品或事件的情感态度是正面的、负面的
小白看得懂的 Transformer zy_zeros python 开发语言
1.导语谷歌推出的BERT模型在11项NLP任务中夺得SOTA结果，引爆了整个NLP界。而BERT取得成功的一个关键因素是Transformer的强大作用。谷歌的Transformer模型最早是用于机器翻译任务，当时达到了SOTA效果。Transformer改进了RNN最被人诟病的训练慢的缺点，利用self-attention机制实现快速并行。并且Transformer可以增加到非常深的深度，充分
【AI视野·今日NLP 自然语言处理论文速览第八十二期】Tue, 5 Mar 2024 hitrjj LLM NLP Papers 人工智能自然语言处理 NLP 预训练模型文本摘要情绪识别推理训练
AI视野·今日CS.NLP自然语言处理论文速览Tue,5Mar2024(showingfirst100of175entries)Totally100papers上期速览✈更多精彩请移步主页DailyComputationandLanguagePapersKey-Point-DrivenDataSynthesiswithitsEnhancementonMathematicalReasoningAut
每日荐书：《语言的魔力》在育儿的旅途中，建议一定要学习的一本书！殷老师认知心理教育说
每日荐书：《语言的魔力》在育儿的旅途中，建议一定要学习的一本书！本书作者：罗伯特•迪尔茨，NLP（神经语言程式学）大师，被公认为现今对NLP贡献最多的人。整理和开发了系统NLP、理解层次、重塑印记法、矛盾整合等许多著名的心理学技巧。NLP权威罗伯特•迪尔茨说：改变语言模式，就能转变信念，转变信念就能转变心情！作为实战心理学经典，本书讲解了很多技巧去破除限制性的语言框架，比如换框法、顺序法、替代法、
Transformer、BERT和GPT 自然语言处理领域的重要模型 Jiang_Immortals 人工智能自然语言处理 transformer bert
Transformer、BERT和GPT都是自然语言处理领域的重要模型，它们之间有一些区别和联系。区别：架构：Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络架构，用于编码输入序列和解码输出序列。BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers）是基于Transformer架构的双向编码模型，用于学习上下文无关的词向量表示。GP
大语言模型可信性浅谈 MarkHD 语言模型人工智能自然语言处理
大语言模型可信性的研究摘要：随着人工智能技术的快速发展，大语言模型在自然语言处理领域的应用越来越广泛。然而，大语言模型的可信性一直是人们关注的焦点。本文将从多个维度探讨大语言模型的可信性问题，包括模型性能、数据质量、隐私保护等方面，并提出相应的解决方案。一、引言大语言模型是指能够处理大规模文本数据的深度学习模型，如BERT、GPT等。这些模型在自然语言处理任务中取得了显著的成果，包括文本分类、情感
计算机设计大赛深度学习的智能中文对话问答机器人 iuerfee python
文章目录0简介1项目架构2项目的主要过程2.1数据清洗、预处理2.2分桶2.3训练3项目的整体结构4重要的API4.1LSTMcells部分：4.2损失函数：4.3搭建seq2seq框架：4.4测试部分：4.5评价NLP测试效果：4.6梯度截断，防止梯度爆炸4.7模型保存5重点和难点5.1函数5.2变量6相关参数7桶机制7.1处理数据集7.2词向量处理seq2seq7.3处理问答及答案权重7.4训
ChatGPT介绍程序媛9688 gpt
ChatGPT概述ChatGPT是一种前沿的大型语言模型（LargeLanguageModel,LLM），由人工智能研究组织OpenAI研发并推出。它基于Transformer架构，这是一种在自然语言处理（NLP）领域取得突破的深度学习方法。通过在海量的互联网文本数据上进行预训练，ChatGPT获得了强大的语言理解和生成能力。语言理解能力ChatGPT能够理解和分析复杂的自然语言文本。无论是用户提
基于ERNIR3.0文本分类的开发实践 wangqiaowq 人工智能
参考：基于ERNIR3.0文本分类：(KUAKE-QIC)意图识别多分类(单标签)-飞桨AIStudio星河社区(baidu.com)https://zhuanlan.zhihu.com/p/574666812?utm_id=0遇到的问题：如下采用paddleNLP下文本分类实例进行分类训练后发现生成的模型分类不准。打算自己开发脚本进行分类计算再进行服务化部署。基于ERNIR3.0文本分类任务模型
Python中的自然语言处理和文本挖掘 api77 电商api api python 自然语言处理 easyui 开发语言网络前端 java
在Python中，自然语言处理（NLP）和文本挖掘通常涉及对文本数据进行清洗、转换、分析和提取有用信息的过程。Python有许多库和工具可以帮助我们完成这些任务，其中最常用的包括nltk（自然语言处理工具包）、spaCy、gensim、textblob和scikit-learn等。以下是一个简单的例子，展示了如何使用Python和nltk库进行基本的自然语言处理和文本挖掘。安装必要的库首先，确保你
Transformer结构介绍和Pyotrch代码实现肆十二 Pytorch语法 transformer 深度学习人工智能
Transformer结构介绍和Pyotrch代码实现关注B站查看更多手把手教学：肆十二-的个人空间-肆十二-个人主页-哔哩哔哩视频(bilibili.com)基本结构介绍Transformer结构是近年来自然语言处理（NLP）领域的重要突破，它完全基于注意力机制（AttentionMechanism）来实现，克服了传统RNN模型无法并行计算以及容易丢失长距离依赖信息的问题。Transformer
【探索AI】四：AI（人工智能）自然语言处理（NLP）美少女战士1@ 学习笔记 AI 人工智能自然语言处理
自然语言处理（NLP）的概念自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，NLP）是一门交叉学科，涉及人工智能、计算机科学和语言学等领域，旨在让计算机能够理解、分析、生成和处理人类语言。NLP技术致力于使计算机能够与人类以自然语言进行交流，从而实现更加智能、便捷的人机交互。在自然语言处理中，常见的任务包括但不限于：文本分类：将文本按照预定义的类别进行分类，如垃圾邮件分类、新闻分
ChatGPT 4.0：革新文献检索与推荐体验 chatgpt
ChatGPT4.0：革新文献检索与推荐体验随着信息时代的到来，学术文献的数量急剧增加，如何快速而准确地检索到所需的文献，以及发现潜在有价值的研究，成为了学术界的一大挑战。ChatGPT4.0作为最新一代的自然语言处理模型，不仅在文献检索方面展现出强大的能力，更是在文献推荐领域发挥着越来越重要的作用。文献检索：精准、快速、深入ChatGPT4.0在文献检索方面的优势主要体现在三个方面：精准性、速度
Phoncent：开启AI创作与学习的新时代庄泽峰人工智能 gpt AIGC AI写作
随着人工智能技术的飞速发展，我们生活中的许多方面都正在经历着深刻的变革。在这个大背景下，Phoncent平台的出现，无疑为我们提供了一个全新的、一站式的AI创作与学习体验。Phoncent的核心优势在于其深度整合了GPT技术。GPT，作为一种先进的大型语言模型，已经在自然语言处理领域展现出了惊人的能力。它能够理解并生成人类语言，为我们提供了与机器进行自然、流畅交流的可能性。在Phoncent平台上
Js函数返回值 _wy_ js return
一、返回控制与函数结果，语法为：return 表达式;作用: 结束函数执行，返回调用函数，而且把表达式的值作为函数的结果二、返回控制语法为：return;作用: 结束函数执行，返回调用函数，而且把undefined作为函数的结果在大多数情况下,为事件处理函数返回false,可以防止默认的事件行为.例如,默认情况下点击一个<a>元素,页面会跳转到该元素href属性
MySQL 的 char 与 varchar bylijinnan mysql
今天发现，create table 时，MySQL 4.1有时会把 char 自动转换成 varchar 测试举例： CREATE TABLE `varcharLessThan4` ( `lastName` varchar(3) ) ; mysql> desc varcharLessThan4; +----------+---------+------+-
Quartz——TriggerListener和JobListener eksliang TriggerListener JobListener quartz
转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2208624 一.概述 listener是一个监听器对象，用于监听scheduler中发生的事件，然后执行相应的操作；你可能已经猜到了，TriggerListeners接受与trigger相关的事件，JobListeners接受与jobs相关的事件。二.JobListener监听器 j
oracle层次查询 18289753290 oracle；层次查询；树查询
.oracle层次查询(connect by) oracle的emp表中包含了一列mgr指出谁是雇员的经理，由于经理也是雇员，所以经理的信息也存储在emp表中。这样emp表就是一个自引用表，表中的mgr列是一个自引用列，它指向emp表中的empno列，mgr表示一个员工的管理者， select empno,mgr,ename,sal from e
通过反射把map中的属性赋值到实体类bean对象中酷的飞上天空 javaee 泛型类型转换
使用过struts2后感觉最方便的就是这个框架能自动把表单的参数赋值到action里面的对象中但现在主要使用Spring框架的MVC，虽然也有@ModelAttribute可以使用但是明显感觉不方便。好吧，那就自己再造一个轮子吧。原理都知道，就是利用反射进行字段的赋值，下面贴代码主要类如下： import java.lang.reflect.Field; imp
SAP HANA数据存储：传统硬盘的瓶颈问题蓝儿唯美 HANA
SAPHANA平台有各种各样的应用场景，这也意味着客户的实施方法有许多种选择，关键是如何挑选最适合他们需求的实施方案。在《Implementing SAP HANA》这本书中，介绍了SAP平台在现实场景中的运作原理，并给出了实施建议和成功案例供参考。本系列文章节选自《Implementing SAP HANA》，介绍了行存储和列存储的各自特点，以及SAP HANA的数据存储方式如何提升空间压
Java Socket 多线程实现文件传输随便小屋 java socket
高级操作系统作业，让用Socket实现文件传输，有些代码也是在网上找的，写的不好，如果大家能用就用上。客户端类： package edu.logic.client; import java.io.BufferedInputStream; import java.io.Buffered
java初学者路径 aijuans java
学习Java有没有什么捷径?要想学好Java，首先要知道Java的大致分类。自从Sun推出Java以来，就力图使之无所不包，所以Java发展到现在，按应用来分主要分为三大块：J2SE,J2ME和J2EE,这也就是Sun ONE(Open Net Environment)体系。J2SE就是Java2的标准版，主要用于桌面应用软件的编程；J2ME主要应用于嵌入是系统开发，如手机和PDA的编程；J2EE
APP推广 aoyouzi APP 推广
一，免费篇 1，APP推荐类网站自主推荐最美应用、酷安网、DEMO8、木蚂蚁发现频道等,如果产品独特新颖，还能获取最美应用的评测推荐。PS：推荐简单。只要产品有趣好玩，用户会自主分享传播。例如足迹APP在最美应用推荐一次，几天用户暴增将服务器击垮。 2，各大应用商店首发合作老实盯着排期，多给应用市场官方负责人献殷勤。 3，论坛贴吧推广百度知道，百度贴吧，猫扑论坛，天涯社区，豆瓣（
JSP转发与重定向百合不是茶 jsp servlet Java Web jsp转发
在servlet和jsp中我们经常需要请求,这时就需要用到转发和重定向; 转发包括;forward和include 例子;forwrad转发; 将请求装法给reg.html页面关键代码; req.getRequestDispatcher("reg.html
web.xml之jsp-config bijian1013 java web.xml servlet jsp-config
1.作用：主要用于设定JSP页面的相关配置。 2.常见定义： <jsp-config> <taglib> <taglib-uri>URI(定义TLD文件的URI,JSP页面的tablib命令可以经由此URI获取到TLD文件)</tablib-uri> <taglib-location> TLD文件所在的位置
JSF2.2 ViewScoped Using CDI sunjing CDI JSF 2.2 ViewScoped
JSF 2.0 introduced annotation @ViewScoped; A bean annotated with this scope maintained its state as long as the user stays on the same view(reloads or navigation - no intervening views). One problem w
【分布式数据一致性二】Zookeeper数据读写一致性 bit1129 zookeeper
很多文档说Zookeeper是强一致性保证，事实不然。关于一致性模型请参考http://bit1129.iteye.com/blog/2155336 Zookeeper的数据同步协议 Zookeeper采用称为Quorum Based Protocol的数据同步协议。假如Zookeeper集群有N台Zookeeper服务器(N通常取奇数，3台能够满足数据可靠性同时
Java开发笔记白糖_ java开发
1、Map<key,value>的remove方法只能识别相同类型的key值 Map<Integer,String> map = new HashMap<Integer,String>(); map.put(1,"a"); map.put(2,"b"); map.put(3,"c"
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编程之美-饮料供货-动态规划 bylijinnan 动态规划
import java.util.Arrays; import java.util.Random; public class BeverageSupply { /** * 编程之美饮料供货 * 设Opt（V’，i）表示从i到n-1种饮料中，总容量为V’的方案中，满意度之和的最大值。 * 那么递归式就应该是：Opt（V’，i）=max{ k * Hi+Op
ajax大参数（大数据）提交性能分析 chenbowen00 Web Ajax 框架浏览器 prototype
近期在项目中发现如下一个问题项目中有个提交现场事件的功能，该功能主要是在web客户端保存现场数据（主要有截屏，终端日志等信息）然后提交到服务器上方便我们分析定位问题。客户在使用该功能的过程中反应点击提交后反应很慢，大概要等10到20秒的时间浏览器才能操作，期间页面不响应事件。根据客户描述分析了下的代码流程，很简单，主要通过OCX控件截屏，在将前端的日志等文件使用OCX控件打包，在将之转换为
[宇宙与天文]在太空采矿,在太空建造 comsci
我们在太空进行工业活动...但是不太可能把太空工业产品又运回到地面上进行加工,而一般是在哪里开采,就在哪里加工,太空的微重力环境,可能会使我们的工业产品的制造尺度非常巨大.... 地球上制造的最大工业机器是超级油轮和航空母舰,再大些就会遇到困难了,但是在空间船坞中,制造的最大工业机器,可能就没
ORACLE中CONSTRAINT的四对属性 daizj oracle CONSTRAINT
ORACLE中CONSTRAINT的四对属性 summary:在data migrate时,某些表的约束总是困扰着我们,让我们的migratet举步维艰,如何利用约束本身的属性来处理这些问题呢?本文详细介绍了约束的四对属性: Deferrable/not deferrable, Deferred/immediate, enalbe/disable, validate/novalidate,以及如
Gradle入门教程 dengkane gradle
一、寻找gradle的历程一开始的时候，我们只有一个工程，所有要用到的jar包都放到工程目录下面，时间长了，工程越来越大，使用到的jar包也越来越多，难以理解jar之间的依赖关系。再后来我们把旧的工程拆分到不同的工程里，靠ide来管理工程之间的依赖关系，各工程下的jar包依赖是杂乱的。一段时间后，我们发现用ide来管理项程很不方便，比如不方便脱离ide自动构建，于是我们写自己的ant脚本。再后
C语言简单循环示例 dcj3sjt126com c
# include <stdio.h> int main(void) { int i; int count = 0; int sum = 0; float avg; for (i=1; i<=100; i++) { if (i%2==0) { count++; sum += i; } } avg
presentModalViewController 的动画效果 dcj3sjt126com controller
系统自带(四种效果)： presentModalViewController模态的动画效果设置： [cpp] view plain copy UIViewController *detailViewController = [[UIViewController al
java 二分查找 shuizhaosi888 二分查找 java二分查找
需求：在排好顺序的一串数字中，找到数字T 一般解法：从左到右扫描数据，其运行花费线性时间O(N)。然而这个算法并没有用到该表已经排序的事实。 /** * * @param array * 顺序数组 * @param t * 要查找对象 * @return */ public stati
Spring Security（07）——缓存UserDetails 234390216 ehcache 缓存 Spring Security
Spring Security提供了一个实现了可以缓存UserDetails的UserDetailsService实现类，CachingUserDetailsService。该类的构造接收一个用于真正加载UserDetails的UserDetailsService实现类。当需要加载UserDetails时，其首先会从缓存中获取，如果缓存中没
Dozer 深层次复制 jayluns VO maven po
最近在做项目上遇到了一些小问题，因为架构在做设计的时候web前段展示用到了vo层，而在后台进行与数据库层操作的时候用到的是Po层。这样在业务层返回vo到控制层，每一次都需要从po-->转化到vo层，用到BeanUtils.copyProperties(source, target)只能复制简单的属性，因为实体类都配置了hibernate那些关联关系，所以它满足不了现在的需求，但后发现还有个很
CSS规范整理（摘自懒人图库） a409435341 html UI css 浏览器
刚没事闲着在网上瞎逛，找了一篇CSS规范整理，粗略看了一下后还蛮有一定的道理，并自问是否有这样的规范，这也是初入前端开发的人一个很好的规范吧。一、文件规范 1、文件均归档至约定的目录中。具体要求通过豆瓣的CSS规范进行讲解：所有的CSS分为两大类：通用类和业务类。通用的CSS文件，放在如下目录中：基本样式库 /css/core
C++动态链接库创建与使用你不认识的休道人 C++dll
一、创建动态链接库 1.新建工程test中选择”MFC [dll]”dll类型选择第二项"Regular DLL With MFC shared linked"，完成 2.在test.h中添加 extern “C” 返回类型 _declspec(dllexport)函数名(参数列表); 3.在test.cpp中最后写 extern “C” 返回类型 _decls
Android代码混淆之ProGuard rensanning ProGuard
Android应用的Java代码，通过反编译apk文件（dex2jar、apktool）很容易得到源代码，所以在release版本的apk中一定要混淆一下一些关键的Java源码。 ProGuard是一个开源的Java代码混淆器（obfuscation）。ADT r8开始它被默认集成到了Android SDK中。官网： http://proguard.sourceforge.net/
程序员在编程中遇到的奇葩弱智问题 tomcat_oracle jquery 编程 ide
　　现在收集一下：　　排名不分先后，按照发言顺序来的。 1、Jquery插件一个通用函数一直报错，尤其是很明显是存在的函数，很有可能就是你没有引入jquery。。。或者版本不对 2、调试半天没变化：不在同一个文件中调试。这个很可怕，我们很多时候会备份好几个项目，改完发现改错了。有个群友说的好：在汤匙
解决maven-dependency-plugin (goals "copy-dependencies","unpack") is not supported xp9802 dependency
解决办法：在plugins之前添加如下pluginManagement，二者前后顺序如下： [html] view plain copy <build> <pluginManagement

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