灬烖灬
灬烖灬

书生·浦语大模型实战营汇总

书生·浦语大模型实战营

第一课：书生·浦语大模型全链路开源体系 视频， 笔记
第二课：浦语大模型趣味 Demo 视频，文档，笔记，作业
第三课：基于 InternLM 和 LangChain 搭建你的知识库 视频，文档，笔记，作业
第四课：XTuner 大模型单卡低成本微调实战 视频1，视频2，文档，笔记，作业
第五课：LMDeploy 大模型量化部署实践 视频，文档，笔记，作业
第六课：OpenCompass 大模型评测 视频，文档，笔记，作业

你可能感兴趣的:(语言模型)

  • Qwen3 大模型实战：使用 vLLM 部署与函数调用（Function Call）全攻略 曦紫沐 大模型大模型部署Qwen3vLLM函数调用
    文章摘要本文将带你从零开始，深入掌握如何使用Qwen3-8B大语言模型，结合vLLM进行高性能部署，并通过函数调用（FunctionCall）实现模型与外部工具的智能联动。我们将详细讲解部署命令、调用方式、代码示例及实际应用场景，帮助你快速构建基于Qwen3的智能应用。一、Qwen3简介与部署环境准备Qwen3是通义千问系列的最新一代大语言模型，具备强大的自然语言理解和生成能力，尤其在函数调用、工
  • 【三桥君】MCP中台，究竟如何实现多模型、多渠道、多环境的统一管控？如何以MCP为核心设计AI应用架构？ 三桥君 《三桥君MCP落地方法论》《三桥君AI大模型落地方法论》#《三桥君AI产品方法论》人工智能AI产品经理MCPAPI三桥君系统架构llama
    你好，我是✨三桥君✨本文介绍>>一、引言随着人工智能技术的快速发展，越来越多的企业开始引入大语言模型（LLM）以提升用户体验和运营效率。然而，如何高效、稳定地将这些AI能力落地到生产环境呢？传统的系统架构往往难以应对AI应用的高并发、低延迟和灵活扩展需求，因此，从整体架构角度设计AI应用架构显得尤为重要。本文三桥君将深入探讨以MCP为核心的AI应用架构，并分析多种部署方式的优劣势，为企业在AI落地
  • ChatGPT还不能写小说吗？ 刘若愚
    最近，ChatGPT大热，据说可以写论文，编故事，好像无所不能。于是，我给它出了个题目：写一篇5万字的科幻小说。人物：刘若愚，化学家；刘子琪，大律师；仔仔，刘子琪的宠物猫；周金凝，医生；刘泽余，大侦探；赵政淇，程序猿；杰夫（Jeff）机器人它给我的回答是：我很抱歉，我是一个AI语言模型，无法写出如此长篇的小说。但我可以为您提供一些写作灵感和指导：确定故事背景和时间线：在科幻小说中，背景和时间线非常
  • AI心理学四层架构揭秘：语言模型为何“说谎“？ TGITCIC AI-大模型的落地之道语言模型人工智能自然语言处理大模型国产大模型大模型落地
    第一章神经层：代码编织的"脑电图"1.1注意力权重的量子跃迁当Claude3.5Haiku处理"达拉斯所在州的首府"这类问题时，其注意力权重图谱呈现出量子跃迁特征。研究团队通过归因图技术捕捉到：在输入"达拉斯"的瞬间，模型内部Texas节点的激活强度达到87.6%，首府概念节点同步飙升至79.3%。这种非线性激活模式与人类大脑的默认模式网络惊人相似。模型层级激活时序决策路径可解释性神经层300ms
  • 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
  • Gradient-Adaptive Policy Optimization:Towards Multi-Objective Alignment of Large Language Models 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语言模型人工智能自然语言处理深度学习机器学习
    2025.acl-long.549.pdfhttps://aclanthology.org/2025.acl-long.549.pdf1.概述大型语言模型（LLMs）（Anthropic,2023;OpenAI,2024）已经在广泛的实际应用中展示了显著的能力（Bubecketal.,2023），包括内容创作（Yuanetal.,2022）、编程辅助（Chenetal.,2021;Gaoetal.
  • Uncovering Bias in Large Vision-Language Models at Scale with Counterfactuals 樱花的浪漫 因果推断大模型与智能体人工智能算法机器学习语言模型自然语言处理
    UncoveringBiasinLargeVision-LanguageModelsatScalewithCounterfactuals-ACLAnthologyhttps://aclanthology.org/2025.naacl-long.305/1.概述最近，大型视觉-语言模型（LVLMs）因其能够将语言模型（LLMs）的对话能力扩展到多模态领域而受到欢迎。具体来说，LVLMs可以根据文本提
  • Langchain学习笔记(十)：文档加载与处理详解
    注：本文是Langchain框架的学习笔记；不是教程！不是教程！内容可能有所疏漏，欢迎交流指正。后续将持续更新学习笔记，分享我的学习心得和实践经验。前言在构建基于大语言模型的应用时，文档处理是一个至关重要的环节。无论是构建RAG（检索增强生成）系统，还是进行知识库问答，我们都需要将各种格式的文档转换为模型可以理解和处理的形式。Langchain提供了强大的文档加载和处理功能，支持多种文件格式，并提
  • BGE-M3模型结合Milvus向量数据库强强联合实现混合检索
    在基于生成式人工智能的应用开发中，通过关键词或语义匹配的方式对用户提问意图进行识别是一个很重要的步骤，因为识别的精准与否会影响后续大语言模型能否检索出合适的内容作为推理的上下文信息（或选择合适的工具）以给出用户最符合预期的回答。在本篇文章中，我将尽可能详细地介绍想达成准确识别用户提问意图的解决方案之一，即基于功能强大的BGE-M3模型和Milvus向量数据库实现混合检索（稠密向量densevect
  • 构建高效 RAG 流程的七个关键点及其落地实践 charles666666 搜索引擎大数据需求分析交互笔记数据库
    人工智能应用浪潮中，检索增强生成（RAG）技术凭借着结合大型语言模型（LLMs）的生成能力和信息检索系统的独特优势，成为了各企业挖掘数据价值、提升业务智能化水平的关键手段之一。然而，构建一个高效且精准的RAG流程并非易事，其中存在着诸多关键点和挑战。作为一名非资深IT技术顾问，我将基于丰富的实战经验，为大家深入剖析构建高效RAG流程的七个关键点及其落地实践。一、文档解析：混合格式的“第一道坎”在企
  • 使用中转API在Python中调用大型语言模型 (LLM) 的实践** qq_37836323 python语言模型开发语言
    **在人工智能技术中，大型语言模型(LLM)已成为自然语言处理(NLP)和生成任务的重要工具。然而，由于网络限制，直接访问OpenAI的API在中国可能面临挑战。因此，本文将介绍如何使用中转API地址http://api.wlai.vip来调用LLM，并提供相关的demo代码。什么是大型语言模型(LLM)？大型语言模型是一种深度学习模型，训练于大量文本数据上，能够生成、总结、翻译和回答问题等。Op
  • 大模型【进阶】（四）QWen模型架构的解读 ReinaXue 人工智能transformer语言模型迁移学习AudioLM语音识别神经网络
    一、Qwen大模型的背景Qwen（通义千问）是阿里巴巴云开发的大型语言模型（LLM）和多模态模型系列，旨在提供强大的自然语言理解、文本生成、图像理解、音频处理及工具使用能力。Qwen系列包括Qwen、Qwen1.5、Qwen2、Qwen2.5和Qwen3等版本，涵盖了从小型（0.5B参数）到超大型（480B参数）的模型规模，支持多语言（119种语言）和多模态任务（文本、图像、音频、视频）。本文将重
  • 2025年最新五大顶级大模型技术对比分析报告 it_czz 人工智能
    2025年最新五大顶级大模型技术对比分析报告执行摘要本报告基于2025年最新数据，深度分析当前最顶尖的5个已发布大语言模型：KimiK2(月之暗面)、Claude3.5Sonnet、GPT-4o、Gemini2.5Pro、DeepSeekR1，从技术架构、成本效益、性能表现、适配场景等多个维度进行全面对比。核心发现KimiK2：中文优化最强，超长上下文处理能力突出，本土化程度最高Claude3.5
  • AI+MCP智能研判系统架构
    AI+MCP智能研判系统架构1.系统概述1.1核心理念AI+MCP智能研判系统是一个创新的网络安全分析平台，通过将大语言模型（LLM）的智能理解能力与MCP（ModelContextProtocol）协议的标准化工具调用能力相结合，实现了"自然语言提问→AI智能理解→MCP工具调用→AI深度研判→智能结果输出"的完整闭环。1.2技术创新点智能意图识别：基于LLM的自然语言理解，自动解析用户查询意图
  • 优化提示内容生成技术框架：提示工程架构师的坚实后盾
    优化提示内容生成技术框架：提示工程架构师的坚实后盾引言背景：大语言模型时代的“提示瓶颈”当GPT-4、Claude3、Gemini等大语言模型（LLM）的参数规模突破万亿、上下文窗口扩展至百万token时，一个矛盾逐渐凸显：模型能力的跃升与提示质量的滞后，正在成为制约AI应用落地的核心瓶颈。2023年斯坦福大学的研究显示，在企业级LLM应用中，70%的功能故障源于提示设计缺陷——或因指令模糊导致输
  • 从0搭建到持续优化：提示工程架构师的评估体系迭代全流程
    从0搭建到持续优化：提示工程架构师的评估体系迭代全流程引言：AI时代的关键角色与评估挑战在人工智能技术迅猛发展的今天，提示工程(PromptEngineering)已从一个小众技能演变为决定AI系统成败的核心能力。随着大语言模型(LLM)能力的不断增强，提示工程架构师(PromptEngineeringArchitect)作为一个新兴职业应运而生，成为连接业务需求与AI能力的关键桥梁。为什么提示工
  • ！LangChain代理决策架构与源码深度剖析(75)
    LangChain代理决策架构与源码深度剖析一、LangChain代理决策架构概述1.1代理决策架构的核心组件LangChain代理的决策架构是其智能交互的核心，主要由大语言模型（LLM）、工具集（Tools）、提示模板（PromptTemplate）、规划器（Planner）、执行器（Executor）和反馈机制六大组件构成。这些组件通过协同工作，实现从用户输入解析到最终结果输出的完整决策流程。
  • Crome：因果鲁棒奖励建模框架——破解LLM对齐中的奖励黑客难题 大千AI助手 人工智能#OTHERPython人工智能深度学习神经网络大模型因果推断奖励黑客RewardHacking
    Crome（CausalRobustRewardModeling）是由GoogleDeepMind联合麦吉尔大学和魁北克人工智能研究所（MILA）于2025年提出的创新框架，旨在解决大语言模型（LLM）对齐中奖励模型（RM）的奖励黑客（RewardHacking）问题。该框架通过因果数据增强与反事实训练机制，显著提升RM对真实质量属性（如事实性、安全性）的敏感性，同时抑制对虚假属性（如文本长度、格
  • LIMO：仅需817样本激活大模型数学推理能力，挑战“数据规模至上”传统范式 大千AI助手 人工智能#OTHER#Prompt人工智能机器学习神经网络算法大模型LIMOLessIsMore
    “以认知模板唤醒沉睡知识，让推理能力在精不在多”LIMO是由上海交通大学、SII（ShanghaiArtificialIntelligenceLaboratory）、GAIRLab联合提出的突破性研究（2025年2月发表），其核心颠覆了传统AI领域“复杂推理需海量训练数据”的认知，证明仅用817个高质量样本即可激发大语言模型（LLMs）的数学推理能力，在AIME、MATH等竞赛级任务中超越使用10
  • 【Ollama】大模型本地部署与 Java 项目调用指南 科马 LLMjava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
  • 人机协作革命：AI原生应用的商业化路径探索 AGI大模型与大数据研究院 AI-nativeai
    人机协作革命：AI原生应用的商业化路径探索关键词：AI原生应用、人机协作、商业化路径、智能代理、大语言模型、AI产品设计、价值闭环摘要：本文深入探讨AI原生应用在商业化过程中的关键路径和挑战。我们将从技术架构、产品设计和商业模式三个维度，分析如何构建可持续的AI商业生态。通过解析智能代理系统、价值闭环设计等核心概念，结合多个行业案例，为开发者提供从技术实现到商业变现的全链路思考框架。背景介绍目的和
  • DesktopCommanderMCP：深度部署与使用指南 皓月照山川 AI人工智能人工智能自动化运维windows
    DesktopCommanderMCP：深度部署与使用指南引言DesktopCommanderMCP是一个强大的本地化模型上下文协议（ModelContextProtocol,MCP）服务器，它通过为大型语言模型（如Claude）提供与其桌面环境直接交互的能力，极大地扩展了AI助手的应用边界。它允许模型执行终端命令、管理文件系统、控制进程，从而实现从代码编写、项目构建到系统管理的端到端自动化工作流
  • 提示工程监控不到位：5个未做日志记录导致的排查困难
    提示工程监控不到位：5个未做日志记录导致的排查困难关键词：提示工程,日志记录,LLM应用调试,AI监控,排查困难,提示模板,上下文追踪摘要：在大语言模型(LLM)应用爆发的时代，提示工程已成为连接人类需求与AI能力的核心桥梁。但多数开发者聚焦于"如何写好提示"，却忽视了"如何记录提示"——日志记录作为提示工程的"黑匣子"，直接决定了AI应用故障排查的效率与准确性。本文通过5个真实场景案例，深入浅出
  • 提示工程中的上下文窗口优化：架构师提升模型记忆的关键 AI实战架构笔记 ai
    提示工程中的上下文窗口优化：架构师提升模型记忆的关键元数据标题：提示工程中的上下文窗口优化：架构师提升模型记忆的关键策略与实践指南关键词：上下文窗口管理、提示工程架构、大型语言模型优化、注意力机制效率、长序列处理、记忆增强技术、动态上下文规划摘要：在大型语言模型(LLM)应用中，上下文窗口是连接模型能力与实际需求的关键桥梁。本文从架构师视角，系统探讨上下文窗口优化的理论基础、设计原则与实施策略。通
  • 实践篇：构建基于LLM与本地Pandas的混合式数据分析引擎 超人阿亚 pandas数据分析数据挖掘
    公众号：dify实验室基于LLMOps平台-Dify的一站式学习平台。包含不限于：Dify工作流案例、DSL文件分享、模型接入、Dify交流讨论等各类资源分享。在上一篇《思路探索：当大型语言模型遇见数据分析的现实挑战》中，我们阐述了团队确立的技术路线：利用大型语言模型（LLM）作为自然语言到代码的“翻译器”，并结合PythonPandas库作为后端的高性能“计算核心”。本文将从工程实践的角度，详细
  • 2024智能交通趋势：提示工程架构师用AI提示词引领技术变革 AIGC应用创新大全 人工智能ai
    2024智能交通趋势：提示工程架构师用AI提示词引领技术变革副标题：从自动驾驶决策到城市交通大脑——大语言模型提示工程实战指南摘要/引言问题陈述：智能交通系统正面临前所未有的复杂性挑战——自动驾驶车辆需要实时处理多源异构数据，城市交通管理需平衡效率与安全，出行服务平台要满足个性化需求。传统AI开发模式依赖大量标注数据和专业领域知识，导致系统迭代缓慢、场景适应性差。当大语言模型(LLM)成为通用人工
  • 思路探索：当大型语言模型遇见数据分析的现实挑战
    大家好，我是dify实验室的阿亚。近期，我们团队启动了一项旨在简化数据分析流程的探索性项目。我们的目标是构建一个能够通过自然语言进行交互的数据分析工具，让业务人员无需编写复杂的查询语句，仅通过提问即可获取数据洞察。然而，在将这一构想付诸实践的过程中，我们遇到了一系列预料之外的挑战。本文旨在记录我们的探索路径与思考沉淀。一、第一阶段探索：直接利用大模型进行数据分析项目初期，我们最直接的设想是利用大型
  • 字节跳动Coze Studio开源了！架构解析 GISer_Jinger 中大厂面试项目开源架构前端javascript
    CozeStudio是字节跳动推出的一款AI应用开发平台，专注于帮助开发者快速构建、测试和部署基于大语言模型的智能应用。其整体架构围绕“低代码开发AI应用”的核心目标设计，融合了模型能力、工具集成、流程编排和多端部署等功能。以下是其整体架构的详细解析：1.前端交互层（UILayer）核心功能：提供可视化操作界面，是开发者与平台交互的入口，聚焦于低代码开发体验。主要组件：应用编辑器：支持拖拽式流程编
  • Java中的模型API、RAG与向量数据库：构建智能应用的新范式 张道宁 人工智能
    引言在当今人工智能迅猛发展的时代，Java开发者如何利用最新的AI技术构建智能应用？本文将深入探讨模型API、检索增强生成(RAG)和向量数据库这三种关键技术，以及它们如何协同工作来提升Java应用的智能化水平。一、模型API：Java中的AI能力接入1.1什么是模型API模型API是大型语言模型(LLM)提供的编程接口，允许开发者通过HTTP请求与AI模型交互。在Java生态中，我们可以通过多种
  • 详细指南:如何使用WildCard升级到ChatGPT 4.0 扑扑特桔 chatgptAIGCChatGPTChatGPTplusopenai
    1.了解ChatGPT自从ChatGPT3.5发布以来,它便吸引了无数人的注意。今天我们要聊的,是它的继任者——ChatGPT-4.0。1.1什么是ChatGPT-4.0？ChatGPT-4.0是由OpenAI研发的一款先进的人工智能语言模型。相比于其前任,它在自然语言的理解和生成上,有了更进一步的提升。想象一下,这个模型能更流畅地对话,理解复杂问题,并且在执行各种任务时都能提供更精准的答案。从信
  • [星球大战]阿纳金的背叛 comsci
          本来杰迪圣殿的长老是不同意让阿纳金接受训练的.........     但是由于政治原因,长老会妥协了...这给邪恶的力量带来了机会     所以......现代的地球联邦接受了这个教训...绝对不让某些年轻人进入学院    
  • 看懂它，你就可以任性的玩耍了！ aijuans JavaScript
              javascript作为前端开发的标配技能，如果不掌握好它的三大特点：1.原型 2.作用域 3. 闭包 ,又怎么可以说你学好了这门语言呢？如果标配的技能都没有撑握好，怎么可以任性的玩耍呢？怎么验证自己学好了以上三个基本点呢，我找到一段不错的代码，稍加改动，如果能够读懂它，那么你就可以任性了。 function jClass(b
  • Java常用工具包 Jodd Kai_Ge javajodd
    Jodd 是一个开源的 Java 工具集， 包含一些实用的工具类和小型框架。简单，却很强大！ 写道 Jodd = Tools + IoC + MVC + DB + AOP + TX + JSON + HTML < 1.5 Mb Jodd 被分成众多模块，按需选择，其中 工具类模块有： jodd-core    &nb
  • SpringMvc下载 120153216 springMVC
    @RequestMapping(value = WebUrlConstant.DOWNLOAD) public void download(HttpServletRequest request,HttpServletResponse response,String fileName) { OutputStream os = null; InputStream is = null;
  • Python 标准异常总结 2002wmj python
    Python标准异常总结 AssertionError 断言语句（assert）失败 AttributeError 尝试访问未知的对象属性 EOFError 用户输入文件末尾标志EOF（Ctrl+d） FloatingPointError 浮点计算错误 GeneratorExit generator.close()方法被调用的时候 ImportError 导入模块失
  • SQL函数返回临时表结构的数据用于查询 357029540 SQL Server
    这两天在做一个查询的SQL，这个SQL的一个条件是通过游标实现另外两张表查询出一个多条数据，这些数据都是INT类型，然后用IN条件进行查询，并且查询这两张表需要通过外部传入参数才能查询出所需数据，于是想到了用SQL函数返回值，并且也这样做了，由于是返回多条数据，所以把查询出来的INT类型值都拼接为了字符串，这时就遇到问题了，在查询SQL中因为条件是INT值，SQL函数的CAST和CONVERST都
  • java 时间格式化 | 比较大小| 时区 个人笔记 7454103 javaeclipsetomcatcMyEclipse
    个人总结！ 不当之处多多包含！ 引用 1.0 如何设置 tomcat 的时区：          位置：(catalina.bat---JAVA_OPTS  下面加上)          set JAVA_OPT
  • 时间获取Clander的用法 adminjun Clander时间
    /**    * 得到几天前的时间    * @param d    * @param day    * @return    */   public static Date getDateBefore(Date d,int day){    Calend
  • JVM初探与设置 aijuans java
    JVM是Java Virtual Machine（Java虚拟机）的缩写，JVM是一种用于计算设备的规范，它是一个虚构出来的计算机，是通过在实际的计算机上仿真模拟各种计算机功能来实现的。Java虚拟机包括一套字节码指令集、一组寄存器、一个栈、一个垃圾回收堆和一个存储方法域。 JVM屏蔽了与具体操作系统平台相关的信息，使Java程序只需生成在Java虚拟机上运行的目标代码（字节码）,就可以在多种平台
  • SQL中ON和WHERE的区别 avords
    SQL中ON和WHERE的区别   数据库在通过连接两张或多张表来返回记录时，都会生成一张中间的临时表，然后再将这张临时表返回给用户。   www.2cto.com   在使用left jion时，on和where条件的区别如下：  1、 on条件是在生成临时表时使用的条件，它不管on中的条件是否为真，都会返回左边表中的记录。 
  • 说说自信 houxinyou 工作生活
    自信的来源分为两种,一种是源于实力,一种源于头脑.实力是一个综合的评定,有自身的能力,能利用的资源等.比如我想去月亮上,要身体素质过硬,还要有飞船等等一系列的东西.这些都属于实力的一部分.而头脑不同,只要你头脑够简单就可以了!同样要上月亮上,你想,我一跳,1米,我多跳几下,跳个几年,应该就到了!什么?你说我会往下掉?你笨呀你!找个东西踩一下不就行了吗?     无论工作还
  • WEBLOGIC事务超时设置 bijian1013 weblogicjta事务超时
            系统中统计数据，由于调用统计过程，执行时间超过了weblogic设置的时间，提示如下错误： 统计数据出错! 原因：The transaction is no longer active - status: 'Rolling Back. [Reason=weblogic.transaction.internal
  • 两年已过去，再看该如何快速融入新团队 bingyingao java互联网融入架构新团队
    偶得的空闲，翻到了两年前的帖子 该如何快速融入一个新团队，有所感触，就记下来，为下一个两年后的今天做参考。     时隔两年半之后的今天，再来看当初的这个博客，别有一番滋味。而我已经于今年三月份离开了当初所在的团队，加入另外的一个项目组，2011年的这篇博客之后的时光，我很好的融入了那个团队，而直到现在和同事们关系都特别好。大家在短短一年半的时间离一起经历了一
  • 【Spark七十七】Spark分析Nginx和Apache的access.log bit1129 apache
    Spark分析Nginx和Apache的access.log，第一个问题是要对Nginx和Apache的access.log文件进行按行解析，按行解析就的方法是正则表达式：   Nginx的access.log解析正则表达式   val PATTERN = """([^ ]*) ([^ ]*) ([^ ]*) (\\[.*\\]) (\&q
  • Erlang patch bookjovi erlang
    Totally five patchs committed to erlang otp, just small patchs. IMO, erlang really is a interesting programming language, I really like its concurrency feature. but the functional programming style
  • log4j日志路径中加入日期 bro_feng javalog4j
    要用log4j使用记录日志，日志路径有每日的日期，文件大小5M新增文件。 实现方式 log4j: <appender name="serviceLog" class="org.apache.log4j.RollingFileAppender"> <param name="Encoding" v
  • 读《研磨设计模式》-代码笔记-桥接模式 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/ /** * 个人觉得关于桥接模式的例子，蜡笔和毛笔这个例子是最贴切的：http://www.cnblogs.com/zhenyulu/articles/67016.html * 笔和颜色是可分离的，蜡笔把两者耦合在一起了：一支蜡笔只有一种
  • windows7下SVN和Eclipse插件安装 chenyu19891124 eclipse插件
    今天花了一天时间弄SVN和Eclipse插件的安装，今天弄好了。svn插件和Eclipse整合有两种方式，一种是直接下载插件包，二种是通过Eclipse在线更新。由于之前Eclipse版本和svn插件版本有差别，始终是没装上。最后在网上找到了适合的版本。所用的环境系统：windows7JDK：1.7svn插件包版本：1.8.16Eclipse：3.7.2工具下载地址：Eclipse下在地址：htt
  • [转帖]工作流引擎设计思路 comsci 设计模式工作应用服务器workflow企业应用
    作为国内的同行，我非常希望在流程设计方面和大家交流，刚发现篇好文(那么好的文章，现在才发现，可惜)，关于流程设计的一些原理，个人觉得本文站得高，看得远，比俺的文章有深度，转载如下 ================================================================================= 自开博以来不断有朋友来探讨工作流引擎该如何
  • Linux 查看内存，CPU及硬盘大小的方法 daizj linuxcpu内存硬盘大小
    一、查看CPU信息的命令 [root@R4 ~]# cat /proc/cpuinfo |grep "model name" && cat /proc/cpuinfo |grep "physical id" model name : Intel(R) Xeon(R) CPU X5450 @ 3.00GHz model name :
  • linux 踢出在线用户 dongwei_6688 linux
    两个步骤： 1.用w命令找到要踢出的用户，比如下面：   [root@localhost ~]# w 18:16:55 up 39 days, 8:27, 3 users, load average: 0.03, 0.03, 0.00 USER TTY FROM LOGIN@ IDLE JCPU PCPU WHAT
  • 放手吧,就像不曾拥有过一样 dcj3sjt126com
    内容提要： 静悠悠编著的《放手吧就像不曾拥有过一样》集结“全球华语世界最舒缓心灵”的精华故事，触碰生命最深层次的感动，献给全世界亿万读者。《放手吧就像不曾拥有过一样》的作者衷心地祝愿每一位读者都给自己一个重新出发的理由，将那些令你痛苦的、扛起的、背负的，一并都放下吧！把憔悴的面容换做一种清淡的微笑，把沉重的步伐调节成春天五线谱上的音符，让自己踏着轻快的节奏，在人生的海面上悠然漂荡，享受宁静与
  • php二进制安全的含义 dcj3sjt126com PHP
    PHP里，有string的概念。 string里，每个字符的大小为byte（与PHP相比，Java的每个字符为Character，是UTF8字符，C语言的每个字符可以在编译时选择）。 byte里，有ASCII代码的字符，例如ABC，123，abc，也有一些特殊字符，例如回车，退格之类的。 特殊字符很多是不能显示的。或者说，他们的显示方式没有标准，例如编码65到哪儿都是字母A，编码97到哪儿都是字符
  • Linux下禁用T440s，X240的一体化触摸板(touchpad) gashero linuxThinkPad触摸板
    自打1月买了Thinkpad T440s就一直很火大，其中最让人恼火的莫过于触摸板。   Thinkpad的经典就包括用了小红点(TrackPoint)。但是小红点只能定位，还是需要鼠标的左右键的。但是自打T440s等开始启用了一体化触摸板，不再有实体的按键了。问题是要是好用也行。   实际使用中，触摸板一堆问题，比如定位有抖动，以及按键时会有飘逸。这就导致了单击经常就
  • graph_dfs hcx2013 Graph
    package edu.xidian.graph; class MyStack { private final int SIZE = 20; private int[] st; private int top; public MyStack() { st = new int[SIZE]; top = -1; } public void push(i
  • Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他 jinnianshilongnian spring 4.1
    目录 Spring4.1新特性——综述 Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他 Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强 Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理 Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化 Spring4.1新特性——Spring MVC增强 Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
  • 配置HiveServer2的安全策略之自定义用户名密码验证 liyonghui160com
        具体从网上看   http://doc.mapr.com/display/MapR/Using+HiveServer2#UsingHiveServer2-ConfiguringCustomAuthentication   LDAP Authentication using OpenLDAP Setting
  • 一位30多的程序员生涯经验总结 pda158 编程工作生活咨询
    1.客户在接触到产品之后，才会真正明白自己的需求。 　　这是我在我的第一份工作上面学来的。只有当我们给客户展示产品的时候，他们才会意识到哪些是必须的。给出一个功能性原型设计远远比一张长长的文字表格要好。 2.只要有充足的时间，所有安全防御系统都将失败。 　　安全防御现如今是全世界都在关注的大课题、大挑战。我们必须时时刻刻积极完善它，因为黑客只要有一次成功，就可以彻底打败你。   3.
  • 分布式web服务架构的演变 自由的奴隶 linuxWeb应用服务器互联网
    最开始，由于某些想法，于是在互联网上搭建了一个网站，这个时候甚至有可能主机都是租借的，但由于这篇文章我们只关注架构的演变历程，因此就假设这个时候已经是托管了一台主机，并且有一定的带宽了，这个时候由于网站具备了一定的特色，吸引了部分人访问，逐渐你发现系统的压力越来越高，响应速度越来越慢，而这个时候比较明显的是数据库和应用互相影响，应用出问题了，数据库也很容易出现问题，而数据库出问题的时候，应用也容易
  • 初探Druid连接池之二——慢SQL日志记录 xingsan_zhang 日志连接池druid慢SQL
    由于工作原因，这里先不说连接数据库部分的配置，后面会补上，直接进入慢SQL日志记录。   1.applicationContext.xml中增加如下配置： <bean abstract="true" id="mysql_database" class="com.alibaba.druid.pool.DruidDataSourc
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他