- MotionLCM 部署优化 踩坑解决bug
AI算法网奇
aigc与数字人深度学习宝典文生motion
目录依赖项windowstorchok:渲染黑白图问题解决:humanml3d:sentence-t5-large下载数据:报错:Nomodulenamed'sentence_transformers'继续报错:fromtransformers.integrationsimportCodeCarbonCallback解决方法:推理相关转mesh:module‘matplotlib.cm‘hasno
- 基于深度学习的目标检测算法综述:从RCNN到YOLOv13,一文看懂十年演进!
人工智能教程
深度学习目标检测算法人工智能自动驾驶YOLO机器学习
一、引言:目标检测的十年巨变2012年AlexNet拉开深度学习序幕,2014年RCNN横空出世,目标检测从此进入“深度时代”。十年间,算法从两阶段到单阶段,从Anchor-base到Anchor-free,从CNN到Transformer,从2D到3D,从监督学习到自监督学习,迭代速度之快令人目不暇接。本文将系统梳理基于深度学习的目标检测算法,带你全面了解技术演进、核心思想、代表算法、工业落地与
- Unity 程序运行一段时间后Game界面出现黑屏的一种情况
zhannghong2003
Unityunity游戏引擎
经过排查,发现是Camera(相机)的Z轴一直变大导致的黑屏。造成这种情况的原因是代码:VMouseTransform.position=Camera.main.ScreenToWorldPoint(Input.mousePosition);Camera(相机)设置成为跟随VMouseTransform。所以会出现Z轴逐渐变大的情况,最后导致黑屏。改代码为:Vector2vMouseNeed=Ca
- C++-coroutines协程 将自定义类型转为awaitable(可等待)类型的两种方法
mrbone11
#Coroutinesc++开发语言协程coroutines
文章目录前言重载operatorco_await定义promise_type::await_transform函数前言阅读本篇文章时,已经假定你有对协程的基本概念,如果没有,可以阅读我写的这篇协程入门文章我们已经知道,对于co_await\,expression的返回值必须是awaitable类型,即正确实现了如下三个函数:await_readyawait_suspendawait_resume对
- 视觉Transformer还有哪些点可以研究?怎么应用?
计算机视觉工坊
3D视觉从入门到精通学习算法开源
0.这篇文章干了啥?今天笔者为大家推荐一篇最新的综述,详细总结了Transformer的网络架构、优化策略、发展方向,还会定期更新Github,研究注意力机制的小伙伴一定不要错过。注意机制有助于人类视觉系统有效地分析和理解复杂场景,它能够聚焦于图像的关键区域,同时忽略无关紧要的部分。受此概念启发,注意机制已经被引入到计算机视觉(CV)中,以动态地为图像中的不同区域分配权重。这使得神经网络能够专注于
- 【AI大模型:前沿】43、Mamba架构深度解析:为什么它是Transformer最强挑战者?
无心水
架构transformerMambaMamba架构AI大模型系统开发实战AI大模型高手开发AI大模型系统实战
Transformer架构自2017年诞生以来,一直是NLP、计算机视觉等领域的“统治级”模型架构。但随着序列长度需求的增长(如128K长文本处理、基因组学超长序列分析),其自注意力机制的O(n2)O(n^2)O(n2)计算复杂度成为难以逾越的瓶颈。2023年底,由AlbertGu和TriDao等人提出的Mamba架构,通过创新的“选择性状态空间模型(SelectiveSSM)”实现了线性复杂度(
- 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transformerai
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
- 【Python】Python+sentence-transformers框架实现相似文本识别
宅男很神经
python开发语言
第一章:文本相似度与语义表示概述在深入sentence-transformers框架之前,我们首先需要对文本相似度计算及其背后的核心概念——语义表示,有一个清晰且全面的理解。这构成了后续所有讨论的基础。1.1什么是文本相似度?1.1.1定义与重要性文本相似度(TextSimilarity)是指衡量两段文本(可以是词、短语、句子、段落或整个文档)在意义或内容上相近程度的指标。这种相近可以是字面上的(
- 揭秘Transformer架构:残差流与隐藏层的关系
ZhangJiQun&MXP
教学2024大模型以及算力2021AIpythontransformer深度学习人工智能linux算法
在Transformer架构的LLM中,“残差流”(residualstream)和“隐藏层”(hiddenlayers)是密切相关但不同的概念,前者是层间流动的核心数据,后者是处理这些数据的结构单元。1.残差流(ResidualStream):层间传递的“信息流”残差流指的是在Transformer层之间传递的核心张量,它是模型中“流动”的数据载体。其本质是通过“残差连接”(residualco
- 【代码问题】【模型部署】部署千问时,ImportError: Cannot import available module of Qwen2_5_VLForConditionalGeneration
Catching Star
pythonpytorch开发语言
多半是环境的问题,最主要的是python版本要高python==3.12.9accelerate==1.8.1pipinstallqwen-vl-utils[decord]==0.0.8peft==0.14.0transformers==4.52.3torch==2.7.0torchvision==0.22.0modelscope==1.27.1
- Kettle8.2ETL项目实战教程:快速掌握数据整合利器,提升数据处理效率
Kettle8.2ETL项目实战教程:快速掌握数据整合利器,提升数据处理效率去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/Kettle8.2ETL项目实战教程,帮助您轻松学习ETL基本流程,高效整合各种数据源,实现数据转换与输出。项目介绍在现代数据分析和大数据处理中,ETL(Extract,Transform,Load)技术扮演着至关重要的角色。Kettle8.2ETL项目实战教
- 伪类选择器:root的妙用
weixin_33921089
javascriptViewUI
css3的元素旋转功能非常强大,也非常吸引人,但是很多时候因为浏览器使用率的问题,我们必需要想办法兼容一些低版本的浏览器,特别是ie这朵奇葩。想要实现元素旋转本来很简单的一个属性就能实现,那就是transform:rotate(xxdeg)。举个例子:实现一个层旋转270deg。#demo{width:300px;height:200px;background-color:#FF80C0;marg
- XSLT:XML转换的“魔法棒”
星语卿
windows
大家好!今天我们来聊聊XSLT(ExtensibleStylesheetLanguageTransformations),一种用于转换和呈现XML文档的神奇工具。如果你曾需要将一堆枯燥的XML数据变成精美的HTML网页、PDF报告,或其他XML格式,XSLT就是你的“瑞士军刀”。一、XSLT是什么?XSLT是XML家族中的核心成员,专为数据转换而生。它的核心思想很简单:输入:一个XML文档(如订单
- 人工智能自然语言处理:Transformer 模型详解
大力出奇迹985
人工智能自然语言处理transformer
一、Transformer模型的诞生背景在自然语言处理的漫长征程中,早期的传统模型,如循环神经网络(RNN)及其变体长短时记忆网络(LSTM),曾占据主导地位。RNN试图通过依次处理序列中的每个元素,来捕捉上下文信息。但它存在一个致命弱点,在处理长序列时,会面临梯度消失或梯度爆炸的问题,就像一个长途跋涉的旅人,随着路程的增加,逐渐忘记了出发时的目标和重要信息。LSTM虽然在一定程度上缓解了这个问题
- 代码随想录算法训练营第五十三天|图论part4
xindafu
图论
110.字符串接龙题目链接:110.字符串接龙文章讲解:代码随想录思路:把每个字符串看成图的一个节点。转换为求无权图两节点的的最短路径。求最短路径用bfs#include#include#include#include#includeusingnamespacestd;unordered_mapmymap;boolcanTransform(stringa,stringb){intcount=0;i
- 什么是 ELK/Grafana
元圆源
elkgrafanajenkins
ELKDataFlowinELKStack:Logstash(Collect&Transform)→Elasticsearch(Store&Search)→Kibana(Visualize)ElasticsearchExploreElasticsearchQueryDSLWhatisElasticsearch?Elastic(formerlyElasticsearch)isasuiteofopen
- UITableView上下拖动动画
舒翱
-(void)tableView:(UITableView*)tableViewwillDisplayCell:(UITableViewCell*)cellforRowAtIndexPath:(NSIndexPath*)indexPath{//1.配置CATransform3D的内容CATransform3Dtransform;transform=CATransform3DMakeRotation
- LightGBM+Transformer-LSTM多变量回归交通流量预测,附模型研究报告(Matlab)
matlab科研助手
transformerlstm回归
✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。往期回顾关注个人主页:Matlab科研工作室个人信条:格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。内容介绍交通流量预测作为智能交通系统(ITS)的核心组成部分,对城市规划、交通管理、交通诱导和出行决策具有至关重要的意义。准确、可靠的流量预测能够有效缓解交通拥堵,提高道路利用率,降
- ros2--tf2
猿饵块
ros2linux
tf作用tf:transform,ROS中管理3D坐标系变换的工具,本质上就是一些库。用来发布两个坐标系的位姿变换关系,其他功能模块(比如RVIZ)可以通过查询TF的变换关系获取两个坐标系的实时位姿信息。RVIZ订阅TF变换TF变化的来源1,由gazebo仿真时,在URDF文件中指定发布TF变换,则仿真时就会不断发布TF话题数据;2,由真实机器人运动的驱动代码不断发布TF变换。RVIZ订阅TF数据
- AAAI 2024 | TMFormer:用于缺失模态脑肿瘤分割的令牌合并Transformer
小白学视觉
医学图像处理论文解读transformer深度学习人工智能AAAI论文解读计算机顶会
论文信息题目:TMFormer:TokenMergingTransformerforBrainTumorSegmentationwithMissingModalitiesTMFormer:用于缺失模态脑肿瘤分割的令牌合并Transformer作者:ZheyuZhang,GangYang,YueyiZhang,HuanjingYue,AipingLiu,YunweiOu,JianGong,Xiaoy
- 【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AIGCtransformer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
- 大模型系列——长度外推
confiself
深度学习
1.长度外推存在的问题1.长度外推存在不能识别的2.长度外推存在熵变问题3.长度内插入存在缩小距离分布2.直接使用外推技巧1.窗口局部关注+最终输出全局注意2.熵变+✖系数3.keynorm,增加模型识别距离能力4.增加bias,类似于SandwichTransformer升级之路:16、“复盘”长度外推技术
- 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
- 浅谈生成式AI语言模型的现状与展望
摘要生成式人工智能语言模型作为当前人工智能领域最具突破性的技术之一,正在深刻改变着自然语言处理的技术范式和应用格局。本文从学术文献综述的角度,系统梳理了从Transformer架构到大语言模型的技术演进历程,深入分析了当前生成式AI语言模型的核心技术特征、应用现状以及面临的主要挑战,并展望了未来发展趋势。研究表明,生成式AI语言模型在参数规模扩展、多模态融合、推理能力提升等方面取得了显著进展,但仍
- Transformer:颠覆NLP的自注意力革命
ZhangJiQun&MXP
教学2024大模型以及算力2021AIpythontransformer自然语言处理深度学习
Transformer:颠覆NLP的自注意力革命Transformer是自然语言处理领域中极具影响力的深度学习模型架构,以下是对其的详细介绍:提出背景与应用:2017年,Vaswani等人在《AttentionIsAllYouNeed》论文中首次提出Transformer架构,它主要用于处理序列到序列的任务,如机器翻译、文本生成等。核心原理:文本生成的Transformer模型原理是“预测下一个词
- Pytorch实现细节解析:Transformer模型的Encoder与Decoder逐行代码讲解
lazycatlove
pytorchtransformer人工智能
文章目录摘要一、Transformer1.1为什么要使用attention1.2Transformer的优点二、Transformer模型Encoder和Decoder原理讲解与其Pytorch逐行实现2.1wordembedding2.2单词索引构成源句子和目标句子2.3构建positionembedding2.4构造encoder的self-attentionmask2.5构造intra-at
- Swin Transformer原理与代码精讲
bai666ai
深度学习之计算机视觉transformerswinCV深度学习图像分类
课程链接:SwinTransformer原理与代码精讲--计算机视觉视频教程-人工智能-CSDN程序员研修院Transformer在许多NLP(自然语言处理)任务中取得了最先进的成果。SwinTransformer是在ViT基础上发展而来,是Transformer应用于CV(计算机视觉)领域又一里程碑式的工作。它可以作为通用的骨干网络,用于图片分类的CV任务,以及下游的CV任务,如目标检测、实例分
- Transformer Masked loss原理精讲及其PyTorch逐行实现
MaskedLoss的核心原理是:在计算损失函数时,只考虑真实有意义的词元(token),而忽略掉为了数据对齐而填充的无意义的填充词元(paddingtoken)。这是重要的技术,可以确保模型专注于学习有意义的任务,并得到一个正确的性能评估。1.原理精讲为什么需要MaskedLoss?在训练神经网络时,我们通常会用一个批次(batch)的数据进行训练,而不是一次只用一个样本。对于自然语言处理任务,
- 深入探讨 Transformer 模型架构
年纪轻轻头已凉
transformer深度学习人工智能
```html深入探讨Transformer模型架构深入探讨Transformer模型架构Transformer是一种革命性的神经网络架构,由Vaswani等人在2017年提出,并在自然语言处理(NLP)领域取得了显著的成功。与传统的循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN)不同,Transformer完全依赖于自注意力机制(Self-AttentionMechanism),这使得它在处理长序
- LLM面试题详解:拿到大厂Offer
ZhangJiQun&MXP
教学2024大模型以及算力2021AIpythontransformer深度学习人工智能
LLM面试题核心架构与基本概念Token化包含哪些内容,为什么它对LLM至关重要?Token化是将文本分解为更小单元(如单词、词的一部分或字符)的过程。它对LLM至关重要,因为LLM处理的是token的数值版本,通过Token化,模型可以处理多种语言、稀有词汇,保持词汇表大小可管理,提高计算速度和模型有效性。注意力机制在Transformer模型中如何运作?注意力机制通过计算查询(query)、键
- Spring4.1新特性——综述
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
- Schema与数据类型优化
annan211
数据结构mysql
目前商城的数据库设计真是一塌糊涂,表堆叠让人不忍直视,无脑的架构师,说了也不听。
在数据库设计之初,就应该仔细揣摩可能会有哪些查询,有没有更复杂的查询,而不是仅仅突出
很表面的业务需求,这样做会让你的数据库性能成倍提高,当然,丑陋的架构师是不会这样去考虑问题的。
选择优化的数据类型
1 更小的通常更好
更小的数据类型通常更快,因为他们占用更少的磁盘、内存和cpu缓存,
- 第一节 HTML概要学习
chenke
htmlWebcss
第一节 HTML概要学习
1. 什么是HTML
HTML是英文Hyper Text Mark-up Language(超文本标记语言)的缩写,它规定了自己的语法规则,用来表示比“文本”更丰富的意义,比如图片,表格,链接等。浏览器(IE,FireFox等)软件知道HTML语言的语法,可以用来查看HTML文档。目前互联网上的绝大部分网页都是使用HTML编写的。
打开记事本 输入一下内
- MyEclipse里部分习惯的更改
Array_06
eclipse
继续补充中----------------------
1.更改自己合适快捷键windows-->prefences-->java-->editor-->Content Assist-->
Activation triggers for java的右侧“.”就可以改变常用的快捷键
选中 Text
- 近一个月的面试总结
cugfy
面试
本文是在学习中的总结,欢迎转载但请注明出处:http://blog.csdn.net/pistolove/article/details/46753275
前言
打算换个工作,近一个月面试了不少的公司,下面将一些面试经验和思考分享给大家。另外校招也快要开始了,为在校的学生提供一些经验供参考,希望都能找到满意的工作。 
- HTML5一个小迷宫游戏
357029540
html5
通过《HTML5游戏开发》摘抄了一个小迷宫游戏,感觉还不错,可以画画,写字,把摘抄的代码放上来分享下,喜欢的同学可以拿来玩玩!
<html>
<head>
<title>创建运行迷宫</title>
<script type="text/javascript"
- 10步教你上传githib数据
张亚雄
git
官方的教学还有其他博客里教的都是给懂的人说得,对已我们这样对我大菜鸟只能这么来锻炼,下面先不玩什么深奥的,先暂时用着10步干净利索。等玩顺溜了再用其他的方法。
操作过程(查看本目录下有哪些文件NO.1)ls
(跳转到子目录NO.2)cd+空格+目录
(继续NO.3)ls
(匹配到子目录NO.4)cd+ 目录首写字母+tab键+(首写字母“直到你所用文件根就不再按TAB键了”)
(查看文件
- MongoDB常用操作命令大全
adminjun
mongodb操作命令
成功启动MongoDB后,再打开一个命令行窗口输入mongo,就可以进行数据库的一些操作。输入help可以看到基本操作命令,只是MongoDB没有创建数据库的命令,但有类似的命令 如:如果你想创建一个“myTest”的数据库,先运行use myTest命令,之后就做一些操作(如:db.createCollection('user')),这样就可以创建一个名叫“myTest”的数据库。
一
- bat调用jar包并传入多个参数
aijuans
下面的主程序是通过eclipse写的:
1.在Main函数接收bat文件传递的参数(String[] args)
如: String ip =args[0]; String user=args[1]; &nbs
- Java中对类的主动引用和被动引用
ayaoxinchao
java主动引用对类的引用被动引用类初始化
在Java代码中,有些类看上去初始化了,但其实没有。例如定义一定长度某一类型的数组,看上去数组中所有的元素已经被初始化,实际上一个都没有。对于类的初始化,虚拟机规范严格规定了只有对该类进行主动引用时,才会触发。而除此之外的所有引用方式称之为对类的被动引用,不会触发类的初始化。虚拟机规范严格地规定了有且仅有四种情况是对类的主动引用,即必须立即对类进行初始化。四种情况如下:1.遇到ne
- 导出数据库 提示 outfile disabled
BigBird2012
mysql
在windows控制台下,登陆mysql,备份数据库:
mysql>mysqldump -u root -p test test > D:\test.sql
使用命令 mysqldump 格式如下: mysqldump -u root -p *** DBNAME > E:\\test.sql。
注意:执行该命令的时候不要进入mysql的控制台再使用,这样会报
- Javascript 中的 && 和 ||
bijian1013
JavaScript&&||
准备两个对象用于下面的讨论
var alice = {
name: "alice",
toString: function () {
return this.name;
}
}
var smith = {
name: "smith",
- [Zookeeper学习笔记之四]Zookeeper Client Library会话重建
bit1129
zookeeper
为了说明问题,先来看个简单的示例代码:
package com.tom.zookeeper.book;
import com.tom.Host;
import org.apache.zookeeper.WatchedEvent;
import org.apache.zookeeper.ZooKeeper;
import org.apache.zookeeper.Wat
- 【Scala十一】Scala核心五:case模式匹配
bit1129
scala
package spark.examples.scala.grammars.caseclasses
object CaseClass_Test00 {
def simpleMatch(arg: Any) = arg match {
case v: Int => "This is an Int"
case v: (Int, String)
- 运维的一些面试题
yuxianhua
linux
1、Linux挂载Winodws共享文件夹
mount -t cifs //1.1.1.254/ok /var/tmp/share/ -o username=administrator,password=yourpass
或
mount -t cifs -o username=xxx,password=xxxx //1.1.1.1/a /win
- Java lang包-Boolean
BrokenDreams
boolean
Boolean类是Java中基本类型boolean的包装类。这个类比较简单,直接看源代码吧。
public final class Boolean implements java.io.Serializable,
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-命令模式-Command
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.util.ArrayList;
import java.util.Collection;
import java.util.List;
/**
* GOF 在《设计模式》一书中阐述命令模式的意图:“将一个请求封装
- matlab下GPU编程笔记
cherishLC
matlab
不多说,直接上代码
gpuDevice % 查看系统中的gpu,,其中的DeviceSupported会给出matlab支持的GPU个数。
g=gpuDevice(1); %会清空 GPU 1中的所有数据,,将GPU1 设为当前GPU
reset(g) %也可以清空GPU中数据。
a=1;
a=gpuArray(a); %将a从CPU移到GPU中
onGP
- SVN安装过程
crabdave
SVN
SVN安装过程
subversion-1.6.12
./configure --prefix=/usr/local/subversion --with-apxs=/usr/local/apache2/bin/apxs --with-apr=/usr/local/apr --with-apr-util=/usr/local/apr --with-openssl=/
- sql 行列转换
daizj
sql行列转换行转列列转行
行转列的思想是通过case when 来实现
列转行的思想是通过union all 来实现
下面具体例子:
假设有张学生成绩表(tb)如下:
Name Subject Result
张三 语文 74
张三 数学 83
张三 物理 93
李四 语文 74
李四 数学 84
李四 物理 94
*/
/*
想变成
姓名 &
- MySQL--主从配置
dcj3sjt126com
mysql
linux下的mysql主从配置: 说明:由于MySQL不同版本之间的(二进制日志)binlog格式可能会不一样,因此最好的搭配组合是Master的MySQL版本和Slave的版本相同或者更低, Master的版本肯定不能高于Slave版本。(版本向下兼容)
mysql1 : 192.168.100.1 //master mysq
- 关于yii 数据库添加新字段之后model类的修改
dcj3sjt126com
Model
rules:
array('新字段','safe','on'=>'search')
1、array('新字段', 'safe')//这个如果是要用户输入的话,要加一下,
2、array('新字段', 'numerical'),//如果是数字的话
3、array('新字段', 'length', 'max'=>100),//如果是文本
1、2、3适当的最少要加一条,新字段才会被
- sublime text3 中文乱码解决
dyy_gusi
Sublime Text
sublime text3中文乱码解决
原因:缺少转换为UTF-8的插件
目的:安装ConvertToUTF8插件包
第一步:安装能自动安装插件的插件,百度“Codecs33”,然后按照步骤可以得到以下一段代码:
import urllib.request,os,hashlib; h = 'eb2297e1a458f27d836c04bb0cbaf282' + 'd0e7a30980927
- 概念了解:CGI,FastCGI,PHP-CGI与PHP-FPM
geeksun
PHP
CGI
CGI全称是“公共网关接口”(Common Gateway Interface),HTTP服务器与你的或其它机器上的程序进行“交谈”的一种工具,其程序须运行在网络服务器上。
CGI可以用任何一种语言编写,只要这种语言具有标准输入、输出和环境变量。如php,perl,tcl等。 FastCGI
FastCGI像是一个常驻(long-live)型的CGI,它可以一直执行着,只要激活后,不
- Git push 报错 "error: failed to push some refs to " 解决
hongtoushizi
git
Git push 报错 "error: failed to push some refs to " .
此问题出现的原因是:由于远程仓库中代码版本与本地不一致冲突导致的。
由于我在第一次git pull --rebase 代码后,准备push的时候,有别人往线上又提交了代码。所以出现此问题。
解决方案:
1: git pull
2:
- 第四章 Lua模块开发
jinnianshilongnian
nginxlua
在实际开发中,不可能把所有代码写到一个大而全的lua文件中,需要进行分模块开发;而且模块化是高性能Lua应用的关键。使用require第一次导入模块后,所有Nginx 进程全局共享模块的数据和代码,每个Worker进程需要时会得到此模块的一个副本(Copy-On-Write),即模块可以认为是每Worker进程共享而不是每Nginx Server共享;另外注意之前我们使用init_by_lua中初
- java.lang.reflect.Proxy
liyonghui160com
1.简介
Proxy 提供用于创建动态代理类和实例的静态方法
(1)动态代理类的属性
代理类是公共的、最终的,而不是抽象的
未指定代理类的非限定名称。但是,以字符串 "$Proxy" 开头的类名空间应该为代理类保留
代理类扩展 java.lang.reflect.Proxy
代理类会按同一顺序准确地实现其创建时指定的接口
- Java中getResourceAsStream的用法
pda158
java
1.Java中的getResourceAsStream有以下几种: 1. Class.getResourceAsStream(String path) : path 不以’/'开头时默认是从此类所在的包下取资源,以’/'开头则是从ClassPath根下获取。其只是通过path构造一个绝对路径,最终还是由ClassLoader获取资源。 2. Class.getClassLoader.get
- spring 包官方下载地址(非maven)
sinnk
spring
SPRING官方网站改版后,建议都是通过 Maven和Gradle下载,对不使用Maven和Gradle开发项目的,下载就非常麻烦,下给出Spring Framework jar官方直接下载路径:
http://repo.springsource.org/libs-release-local/org/springframework/spring/
s
- Oracle学习笔记(7) 开发PLSQL子程序和包
vipbooks
oraclesql编程
哈哈,清明节放假回去了一下,真是太好了,回家的感觉真好啊!现在又开始出差之旅了,又好久没有来了,今天继续Oracle的学习!
这是第七章的学习笔记,学习完第六章的动态SQL之后,开始要学习子程序和包的使用了……,希望大家能多给俺一些支持啊!
编程时使用的工具是PLSQL