Isawany
Isawany

论文笔记--Language Models are Unsupervised Multitask Learners

论文笔记GPT-2--Language Models are Unsupervised Multitask Learners

  • 1. 文章简介
  • 2. 文章导读
    • 2.1 概括
    • 2.2 文章重点技术
      • 2.2.1 数据集WebText
      • 2.2.2 分词方法
  • 3. GPT-1 & GPT-2
  • 4. 文章亮点
  • 5. 原文传送门
  • 6. References

1. 文章简介

  • 标题：Language Models are Unsupervised Multitask Learners
  • 作者：Alec Radford, Jeffrey Wu, Rewon Child, David Luan, Dario Amodei, Ilya Sutskever
  • 日期：2019
  • 期刊：OpenAI blog

2. 文章导读

2.1 概括

  文章在GPT-1[1][2]的基础上进一步提升了模型的量级和分词方法，使得在完全没有fine-tune的情况下模型在多个下游任务表现良好。

2.2 文章重点技术

2.2.1 数据集WebText

   文章认为当数据集足够大的时候，模型的泛化能力可以得到增强，同时具备处理很多种下游任务的能力。为了获得较大的数据集，文章从网页抓取语料库。但使用网页语料库的一个问题就是网页数据质量参差不齐，为此文章首先从Reddit网站获取所有karma至少为3分的外部链接（karma分数类似于用户得分，得分越高表示质量越高），然后在这些链接指引的网页进行爬取得到文本数据库WebText。
   WebText数据集包含45百万个链接网址，文章对这些网页进行了预处理：首先移除2017年12月之前的数据，然后做了网页驱虫，再进行一些启发式的清洗方法。最后得到的数据集大小为：8百万文档，共计40GB。

2.2.2 分词方法

你可能感兴趣的:(论文阅读,论文阅读,语言模型,transformer,chatgpt,自然语言处理)

  • 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
  • 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
  • AI 生成虚拟宠物：24 小时陪你聊天解闷 大力出奇迹985 人工智能宠物
    本文围绕AI生成虚拟宠物展开，介绍这类依托人工智能技术诞生的虚拟伙伴，能实现24小时不间断陪伴聊天，为人们解闷。文中详细阐述其技术基础，包括自然语言处理、机器学习等；分析多样功能，如个性化互动、情绪回应等；探讨在独居人群、压力大者等不同群体中的应用场景，最后总结其为人们生活带来的积极影响及未来发展潜力，展现AI虚拟宠物在陪伴领域的独特价值。一、AI生成虚拟宠物的诞生背景与技术基石在快节奏的现代社会
  • 基于Python的AI健康助手：开发与部署全攻略 AI算力网络与通信 AI算力网络与通信原理AI人工智能大数据架构python人工智能开发语言ai
    基于Python的AI健康助手：开发与部署全攻略关键词：Python、AI健康助手、机器学习、自然语言处理、Flask、部署、健康管理摘要：本文将详细介绍如何使用Python开发一个AI健康助手，从需求分析、技术选型到核心功能实现，再到最终部署上线的完整过程。我们将使用自然语言处理技术理解用户健康咨询，通过机器学习模型提供个性化建议，并展示如何用Flask框架构建Web应用接口。文章包含大量实际代
  • AIGC内容生成实战：如何用ChatGPT+DALL·E打造高转化内容 AI大模型应用工坊 AI大模型开发实战AIGCchatgptai
    AIGC内容生成实战：如何用ChatGPT+DALL·E打造高转化内容关键词：AIGC、ChatGPT、DALL·E、内容生成、高转化营销、多模态协同、提示词工程摘要：随着AIGC（人工智能生成内容）技术的爆发式发展，ChatGPT（文本生成）与DALL·E（图像生成）的组合已成为内容创作领域的“黄金搭档”。本文将深度解析二者的协同原理，结合实战案例演示从需求分析到内容落地的全流程，并揭示提升内容
  • 【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
  • 论文阅读：《针对多目标优化和应用的 NSGA-II 综述》一些关于优化算法的简介 行然梦实 优化算法论文阅读算法数学建模
    前言提醒：文章内容为方便作者自己后日复习与查阅而进行的书写与发布，其中引用内容都会使用链接表明出处（如有侵权问题，请及时联系）。其中内容多为一次书写，缺少检查与订正，如有问题或其他拓展及意见建议，欢迎评论区讨论交流。内容由AI辅助生成，仅经笔者审核整理，请甄别食用。文章目录前言一些关于优化算法的缩写优化算法Ma,Haiping&Zhang,Yajing&Sun,Shengyi&Liu,Ting&S
  • 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
  • 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
  • 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
  • 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
  • PyTorch 使用指南
    PyTorch是一个功能强大且灵活的Python开源机器学习库，以其动态计算图和直观的Pythonic接口而闻名。本指南将带您了解PyTorch的基础操作，包括张量创建、自动求导，以及如何构建、训练和优化神经网络模型。我们还将深入探讨其在图像分类（以CIFAR-10为例）和自然语言处理（以灾难推文分类为例）等特定领域的应用，并概述其在图像分割和强化学习等其他领域的应用。PyTorch使用指南1.P
  • ChatGPT 嵌入 IDE：代码生成、调试一步到位！ 大力出奇迹985 chatgptide
    当ChatGPT与IDE（集成开发环境）深度融合，开发领域正迎来颠覆性变革。这种结合不仅让代码生成从繁琐的手动编写转变为智能辅助下的高效创作，更将调试过程化繁为简，实现开发全流程的无缝衔接。本文将从开发效率革新、代码质量提升、调试模式重构、学习曲线优化以及未来挑战与机遇五个维度，详细剖析ChatGPT嵌入IDE的具体价值与实践场景，为开发者呈现这一技术融合带来的全新工作模式。在软件开发的历史长河中
  • 30 秒生成旅行计划！AI 代理帮你规划完美行程
    在快节奏的现代生活中，高效规划旅行成为大众需求，AI代理凭借技术优势，实现30秒生成旅行计划。本文从技术原理、场景适配、优势亮点、潜在问题及未来趋势五个方面，解析AI代理规划行程的运作机制、适用场景、核心优势，探讨面临的挑战与发展方向，为读者呈现这一便捷工具的全貌，助其了解如何借助AI让旅行规划更轻松。正文一、技术原理：AI代理高效规划的核心支撑AI代理能快速生成旅行计划，背后是自然语言处理技术的
  • 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
  • 使用中转API调用OpenAI大模型的指南
    引言近年来，人工智能（AI）技术的飞速发展使得各种大模型（如GPT-4）在自然语言处理领域表现出色。然而，中国用户访问OpenAI的API时经常会遇到网络限制问题。本文将介绍如何通过中转API地址（http://api.wlai.vip）调用OpenAI的大模型，并提供示例代码以供参考。使用中转API调用OpenAI大模型步骤一：安装所需的Python库首先，确保你已安装了openai库。可以通过
  • 【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（
  • 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
  • 《揭秘AI应用架构师在智能虚拟人设计系统中的创新思维》 SuperAGI架构师的AI实验室 人工智能ai
    揭秘AI应用架构师在智能虚拟人设计系统中的创新思维关键词：AI应用架构师、智能虚拟人、系统设计、创新思维、自然语言处理、计算机视觉、实时交互摘要：智能虚拟人已从科幻走进现实，无论是直播间的虚拟主播、手机里的智能助手，还是元宇宙中的数字分身，它们背后都离不开AI应用架构师的“隐形设计”。本文将以“总设计师视角”，用生活化的比喻和实例，拆解AI应用架构师在智能虚拟人系统设计中的创新思维——从“让虚拟人
  • AIGC 领域 AI 写作在电商文案中的应用技巧 SuperAGI架构师的AI实验室 AI大模型应用开发宝典AIGC人工智能easyuiai
    AIGC领域AI写作在电商文案中的应用技巧关键词：AIGC、AI写作、电商文案、内容生成、自然语言处理、营销自动化、个性化推荐摘要：本文深入探讨了AIGC（人工智能生成内容）技术在电商文案创作中的应用技巧。文章首先介绍了AIGC的基本概念和发展现状，然后详细分析了AI写作在电商领域的核心应用场景和技术原理。通过具体的算法解析、数学模型和实际案例，展示了如何利用AI技术提升电商文案的创作效率和质量。
  • eclipse maven IXHONG eclipse
    eclipse中使用maven插件的时候，运行run as maven build的时候报错 -Dmaven.multiModuleProjectDirectory system propery is not set. Check $M2_HOME environment variable and mvn script match.   可以设一个环境变量M2_HOME指
  • timer cancel方法的一个小实例 alleni123 多线程timer
    package com.lj.timer; import java.util.Date; import java.util.Timer; import java.util.TimerTask; public class MyTimer extends TimerTask { private int a; private Timer timer; pub
  • MySQL数据库在Linux下的安装 ducklsl mysql
    1.建好一个专门放置MySQL的目录 /mysql/db数据库目录 /mysql/data数据库数据文件目录 2.配置用户，添加专门的MySQL管理用户 >groupadd mysql ----添加用户组 >useradd -g mysql mysql ----在mysql用户组中添加一个mysql用户 3.配置，生成并安装MySQL >cmake -D
  • spring------>>cvc-elt.1: Cannot find the declaration of element Array_06 springbean
    将-------- <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"     xmlns:xsi="http://www.w3
  • maven发布第三方jar的一些问题 cugfy maven
    maven中发布 第三方jar到nexus仓库使用的是 deploy:deploy-file命令 有许多参数，具体可查看 http://maven.apache.org/plugins/maven-deploy-plugin/deploy-file-mojo.html 以下是一个例子： mvn  deploy:deploy-file -DgroupId=xpp3
  • MYSQL下载及安装 357029540 mysql
        好久没有去安装过MYSQL，今天自己在安装完MYSQL过后用navicat for mysql去厕测试链接的时候出现了10061的问题，因为的的MYSQL是最新版本为5.6.24，所以下载的文件夹里没有my.ini文件，所以在网上找了很多方法还是没有找到怎么解决问题，最后看到了一篇百度经验里有这个的介绍，按照其步骤也完成了安装，在这里给大家分享下这个链接的地址
  • ios TableView cell的布局 张亚雄 tableview
      cell.imageView.image = [UIImage imageNamed:[imageArray objectAtIndex:[indexPath row]]];           CGSize itemSize = CGSizeMake(60, 50);   &nbs
  • Java编码转义 adminjun java编码转义
    import java.io.UnsupportedEncodingException; /** * 转换字符串的编码 */ public class ChangeCharset { /** 7位ASCII字符，也叫作ISO646-US、Unicode字符集的基本拉丁块 */ public static final Strin
  • Tomcat 配置和spring aijuans spring
    简介 Tomcat启动时，先找系统变量CATALINA_BASE，如果没有，则找CATALINA_HOME。然后找这个变量所指的目录下的conf文件夹，从中读取配置文件。最重要的配置文件：server.xml 。要配置tomcat，基本上了解server.xml，context.xml和web.xml。 Server.xml --  tomcat主
  • Java打印当前目录下的所有子目录和文件 ayaoxinchao 递归File
    其实这个没啥技术含量，大湿们不要操笑哦，只是做一个简单的记录，简单用了一下递归算法。   import java.io.File; /** * @author Perlin * @date 2014-6-30 */ public class PrintDirectory { public static void printDirectory(File f
  • linux安装mysql出现libs报冲突解决 BigBird2012 linux
    linux安装mysql出现libs报冲突解决 安装mysql出现 file /usr/share/mysql/ukrainian/errmsg.sys from install of MySQL-server-5.5.33-1.linux2.6.i386 conflicts with file from package mysql-libs-5.1.61-4.el6.i686  
  • jedis连接池使用实例 bijian1013 redisjedis连接池jedis
    实例代码： package com.bijian.study; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import redis.clients.jedis.Jedis; import redis.clients.jedis.JedisPool; import redis.clients.jedis.JedisPoo
  • 关于朋友 bingyingao 朋友兴趣爱好维持
      成为朋友的必要条件：    志相同，道不合，可以成为朋友。譬如马云、周星驰一个是商人，一个是影星，可谓道不同，但都很有梦想，都要在各自领域里做到最好，当他们遇到一起，互相欣赏，可以畅谈两个小时。     志不同，道相合，也可以成为朋友。譬如有时候看到两个一个成绩很好每次考试争做第一，一个成绩很差的同学是好朋友。他们志向不相同，但他
  • 【Spark七十九】Spark RDD API一 bit1129 spark
    aggregate package spark.examples.rddapi import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} //测试RDD的aggregate方法 object AggregateTest { def main(args: Array[String]) { val conf = new Spar
  • ktap 0.1 released bookjovi kerneltracing
    Dear, I'm pleased to announce that ktap release v0.1, this is the first official release of ktap project, it is expected that this release is not fully functional or very stable and we welcome bu
  • 能保存Properties文件注释的Properties工具类 BrokenDreams properties
            今天遇到一个小需求：由于java.util.Properties读取属性文件时会忽略注释，当写回去的时候，注释都没了。恰好一个项目中的配置文件会在部署后被某个Java程序修改一下，但修改了之后注释全没了，可能会给以后的参数调整带来困难。所以要解决这个问题。     &nb
  • 读《研磨设计模式》-代码笔记-外观模式-Facade 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/ /* * 百度百科的定义： * Facade（外观）模式为子系统中的各类（或结构与方法）提供一个简明一致的界面， * 隐藏子系统的复杂性，使子系统更加容易使用。他是为子系统中的一组接口所提供的一个一致的界面 * * 可简单地
  • After Effects教程收集 cherishLC After Effects
    1、中文入门 http://study.163.com/course/courseMain.htm?courseId=730009 2、videocopilot英文入门教程（中文字幕） http://www.youku.com/playlist_show/id_17893193.html 英文原址： http://www.videocopilot.net/basic/ 素
  • Linux Apache 安装过程 crabdave apache
    Linux Apache 安装过程   下载新版本： apr-1.4.2.tar.gz（下载网站：http://apr.apache.org/download.cgi） apr-util-1.3.9.tar.gz（下载网站：http://apr.apache.org/download.cgi） httpd-2.2.15.tar.gz（下载网站：http://httpd.apac
  • Shell学习 之 变量赋值和引用 daizj shell变量引用赋值
    本文转自：http://www.cnblogs.com/papam/articles/1548679.html Shell编程中，使用变量无需事先声明，同时变量名的命名须遵循如下规则： 首个字符必须为字母（a-z，A-Z） 中间不能有空格，可以使用下划线（_） 不能使用标点符号 不能使用bash里的关键字（可用help命令查看保留关键字） 需要给变量赋值时，可以这么写：
  • Java SE 第一讲（Java SE入门、JDK的下载与安装、第一个Java程序、Java程序的编译与执行） dcj3sjt126com javajdk
    Java SE 第一讲： Java SE：Java Standard Edition Java ME: Java Mobile Edition Java EE：Java Enterprise Edition Java是由Sun公司推出的（今年初被Oracle公司收购）。 收购价格：74亿美金 J2SE、J2ME、J2EE JDK：Java Development
  • YII给用户登录加上验证码 dcj3sjt126com yii
    1、在SiteController中添加如下代码： /** * Declares class-based actions. */ public function actions() { return array( // captcha action renders the CAPTCHA image displ
  • Lucene使用说明 dyy_gusi Lucenesearch分词器
    Lucene使用说明 1、lucene简介 1.1、什么是lucene     Lucene是一个全文搜索框架，而不是应用产品。因此它并不像baidu或者googleDesktop那种拿来就能用，它只是提供了一种工具让你能实现这些产品和功能。 1.2、lucene能做什么     要回答这个问题，先要了解lucene的本质。实际
  • 学习编程并不难,做到以下几点即可! gcq511120594 数据结构编程算法
    不论你是想自己设计游戏，还是开发iPhone或安卓手机上的应用，还是仅仅为了娱乐，学习编程语言都是一条必经之路。编程语言种类繁多，用途各 异，然而一旦掌握其中之一，其他的也就迎刃而解。作为初学者，你可能要先从Java或HTML开始学，一旦掌握了一门编程语言，你就发挥无穷的想象，开发 各种神奇的软件啦。 1、确定目标 学习编程语言既充满乐趣，又充满挑战。有些花费多年时间学习一门编程语言的大学生到
  • Java面试十问之三：Java与C++内存回收机制的差别 HNUlanwei javaC++finalize()堆栈内存回收
    大家知道， Java 除了那 8 种基本类型以外，其他都是对象类型（又称为引用类型）的数据。 JVM 会把程序创建的对象存放在堆空间中，那什么又是堆空间呢？其实，堆（ Heap）是一个运行时的数据存储区，从它可以分配大小各异的空间。一般，运行时的数据存储区有堆（ Heap）和堆栈（ Stack），所以要先看它们里面可以分配哪些类型的对象实体，然后才知道如何均衡使用这两种存储区。一般来说，栈中存放的
  • 第二章 Nginx+Lua开发入门 jinnianshilongnian nginxlua
    Nginx入门 本文目的是学习Nginx+Lua开发，对于Nginx基本知识可以参考如下文章： nginx启动、关闭、重启 http://www.cnblogs.com/derekchen/archive/2011/02/17/1957209.html agentzh 的 Nginx 教程 http://openresty.org/download/agentzh-nginx-tutor
  • MongoDB windows安装 基本命令 liyonghui160com
      windows安装    安装目录：   D:\MongoDB\   新建目录   D:\MongoDB\data\db   4.启动进城：   cd D:\MongoDB\bin   mongod -dbpath D:\MongoDB\data\db   &n
  • Linux下通过源码编译安装程序 pda158 linux
    一、程序的组成部分 　　Linux下程序大都是由以下几部分组成： 　　二进制文件：也就是可以运行的程序文件 　　库文件：就是通常我们见到的lib目录下的文件 　　配置文件：这个不必多说，都知道 　　帮助文档：通常是我们在linux下用man命令查看的命令的文档 　　 二、linux下程序的存放目录 　　linux程序的存放目录大致有三个地方： 　　/etc, /b
  • WEB开发编程的职业生涯４个阶段 shw3588 编程Web工作生活
    觉得自己什么都会 2007年从学校毕业，凭借自己原创的ASP毕业设计，以为自己很厉害似的，信心满满去东莞找工作，找面试成功率确实很高，只是工资不高，但依旧无法磨灭那过分的自信，那时候什么考勤系统、什么OA系统、什么ERP，什么都觉得有信心，这样的生涯大概持续了约一年。 根本不是自己想的那样 2008年开始接触很多工作相关的东西，发现太多东西自己根本不会，都需要去学，不管是asp还是js，
  • 遭遇jsonp同域下变作post请求的坑 vb2005xu jsonp同域post
    今天迁移一个站点时遇到一个坑爹问题,同一个jsonp接口在跨域时都能调用成功,但是在同域下调用虽然成功,但是数据却有问题. 此处贴出我的后端代码片段 $mi_id = htmlspecialchars(trim($_GET['mi_id '])); $mi_cv = htmlspecialchars(trim($_GET['mi_cv ']));  贴出我前端代码片段: $.aj
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他