- 超大规模生成式中文预训练语言模型:CPM的构建与应用
王良一呀
语言模型人工智能神经网络
【量子阅读】大规模预训练模型:提出了一个超大规模的生成式中文预训练语言模型(CPM),参数量达到26亿,这是目前最大的中文预训练语言模型。新词元构建:提出了一个新的子词词典,适应中文语料库,并增加了批量大小以提高模型训练的稳定性。大规模训练策略:通过增加批量大小和分布式训练策略,使得大型模型的训练成为可能,减少了节点间的数据传输。【摘要】本文介绍了清华大学与BAAI联合发布的中文预训练语言模型(C
- [特殊字符]️用Python打造全能型新闻爬虫:抓取全文+图片+视频的完整攻略(含最新Playwright方案)
Python爬虫项目
python爬虫数据分析开发语言音视频javascript数据挖掘
一、前言:为什么要抓取新闻网站全文?在大数据、人工智能风口之上,构建新闻语料库用于训练自然语言处理(NLP)模型、情感分析、热点追踪等任务变得愈发重要。然而,大多数新闻网站并不提供开放的API,内容分散在网页的各个结构中,因此我们必须编写一个功能齐全的爬虫来抓取文章、图片、视频等多种内容。️二、技术选型与环境准备主要依赖库库名用途Playwright最新浏览器自动化技术,支持动态页面渲染Beaut
- LSA主题模型:基于奇异值分解的主题模型
AI天才研究院
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LSA主题模型:基于奇异值分解的主题模型1.背景介绍主题模型是一种无监督的机器学习技术,用于发现大规模文本语料库中隐藏的语义结构。它能够自动识别文档集合中的主题,并根据这些主题对文档进行聚类和分类。主题模型在文本挖掘、信息检索、推荐系统等领域有着广泛的应用。LSA(LatentSemanticAnalysis)是一种经典的主题模型算法,基于奇异值分解(SVD)对词-文档矩阵进行分解,从而揭示词语和
- 说话人识别python_基于各种分类算法的说话人识别(年龄段识别)
weixin_39673184
说话人识别python
基于各种分类算法的语音分类(年龄段识别)概述实习期间作为帮手打杂进行了一段时间的语音识别研究,内容是基于各种分类算法的语音的年龄段识别,总结一下大致框架,基本思想是:获取语料库TIMIT提取数据特征,进行处理MFCC/i-vectorLDA/PLDA/PCA语料提取,基于分类算法进行分类SVM/SVR/GMM/GBDT...用到的工具有HTK(C,shell)/Kaldi(C++,shell)/L
- ChatGPT、DeepSeek等大语言模型技术教程
随着人工智能技术的快速发展,大语言模型如ChatGPT和DeepSeek在科研领域的应用正在为科研人员提供强大的支持。这些模型通过深度学习和大规模语料库训练,能够帮助科研人员高效地筛选文献、生成论文内容、进行数据分析和优化机器学习模型。ChatGPT和DeepSeek能够快速理解和生成复杂的语言,帮助研究人员在撰写论文时提高效率,不仅生成高质量的文章内容,还能优化论文结构和语言表达。在数据分析方面
- 智能办公与科研革命:ChatGPT+DeepSeek大模型在论文撰写、数据分析与AI建模中的实践指南
jwwkyjspt
机器学习SCI论文人工智能chatgpt语言模型机器学习
随着人工智能技术的快速发展,大语言模型如ChatGPT和DeepSeek在科研领域的应用正在为科研人员提供强大的支持。这些模型通过深度学习和大规模语料库训练,能够帮助科研人员高效地筛选文献、生成论文内容、进行数据分析和优化机器学习模型。ChatGPT和DeepSeek能够快速理解和生成复杂的语言,帮助研究人员在撰写论文时提高效率,不仅生成高质量的文章内容,还能优化论文结构和语言表达。在数据分析方面
- ChatGPT、DeepSeek等大语言模型助力高效办公、论文与项目撰写、数据分析、机器学习与深度学习建模等深度科研
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- 大语言模型助力高效办公、论文与项目撰写、数据分析、机器学习与深度学习建模等
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- Orange3实战教程:文本挖掘---情感分析
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Orange3实战教程数据挖掘深度学习机器学习人工智能自然语言处理神经网络orange3中文版
情感分析预测文本的情感倾向。输入语料库(Corpus):一组文档的集合。输出语料库(Corpus):包含每个文档情感信息的语料库。情感分析为语料库中的每个文档预测情感倾向。该方法使用了来自NLTK的Liu&Hu和Vader情感分析模块,DataScienceLab的多语言情感词典,ArthurJacobs的SentiArt,以及WalterDaelemans等人的LiLaH情感词典。所有方法均基于
- 《A DECODER-ONLY FOUNDATION MODEL FOR TIME-SERIES FORECASTING》阅读总结
胡萝拔贝贝
人工智能python机器学习
介绍了一个名为TimeFM的新型时间序列预测基础模型,该模型受启发于自然语言处理领域的大语言模型,通过再大规模真实世界和合成时间序列数据集上的预训练,能够在多种不同的公共数据集上实现接近最先进监督模型的零样本预测性能。该模型使用真实世界和合成数据集构建的大型时间序列语料库进行预训练,并展示了在不同领域、预测范围和时间粒度的未见数据集上的准确零样本预测能力。1、引言时间序列在零售、金融、制造业、医疗
- CHASE、CoSQL、SPARC概念介绍
爱吃土豆的马铃薯ㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤㅤ
语言模型
CHASE:一个跨领域多轮交互text2sql中文数据集,包含5459个多轮问题组成的列表,一共17,940个二元组,涉及280个不同领域的数据库。CoSQL:一个用于构建跨域对话文本到sql系统的语料库。它是Spider和SParC任务的对话版本,由30k+回合和10k+带注释的SQL查询组成,这些查询来自Wizard-of-Oz的3k个对话集合,查询了跨越138个领域的200个复杂数据库。SP
- 【Elasticsearch】TF-IDF 和 BM25相似性算法
risc123456
Elasticsearchelasticsearch
在Elasticsearch中,TF-IDF和BM25是两种常用的文本相似性评分算法,但它们的实现和应用场景有所不同。以下是对这两种算法的对比以及在Elasticsearch中的使用情况:TF-IDF-定义与原理:TF-IDF是一种经典的信息检索算法,用于评估一个词语对于一个文件集或语料库中某份文件的重要程度。它由两部分组成:-TF(TermFrequency):词频,即词语在文档中出现的次数。-
- 使用Weaviate和LangChain实现RAG (检索增强生成)
在现代的AI应用中,RAG(检索增强生成)技术通过将生成模型与外部知识库结合,提供了一个强大的信息检索和处理方法。本次分享将会介绍如何使用Weaviate作为知识库,并结合LangChain实现一个RAG应用。技术背景介绍RAG技术通过结合生成式AI和检索系统,能够在大规模语料库中找到相关信息来增强生成模型的回答精确度。Weaviate是一个灵活且可扩展的向量数据库,非常适合用于RAG系统中的知识
- NLP学习路线图(四十五):偏见与公平性
摸鱼许可证
NLP学习路线图自然语言处理学习人工智能nlp
一、偏见:算法中的“隐形歧视者”NLP模型本身并无立场,其偏见主要源于训练数据及算法设计:数据根源:人类偏见的镜像历史与社会刻板印象:大量文本数据记录着人类社会固有的偏见。词嵌入模型(如Word2Vec,GloVe)曾显示:“男人”与“程序员”的关联度远高于“女人”;“非裔美国人姓名”更易与负面词汇关联。训练语料库若包含带有性别歧视、种族歧视或地域歧视的文本,模型便可能吸收并重现这些关联。代表性偏
- RAPTOR:树结构的索引和检索系统的递归抽象处理
lichunericli
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论文地址:https://arxiv.org/pdf/2401.18059.pdf摘要增强型检索语言模型能够更好地适应世界状态的变化,并整合长尾知识,然而现有大多数方法仅能从检索语料库中检索到较短的连续文本片段,这限制了对整个文档上下文的整体理解。我们引入一种新颖的方法,即递归地嵌入、聚类及总结文本块,自下而上构建一个包含不同层次抽象的树状结构。在推理阶段,我们的RAPTOR模型会从这个树中检索信
- 大模型笔记_模型微调
饕餮争锋
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1.大模型微调的概念大模型微调(Fine-tuning)是指在预训练大语言模型(如GPT、BERT、LLaMA等)的基础上,针对特定任务或领域,使用小量的目标领域数据对模型进行进一步训练,使其更好地适配具体应用场景的过程。预训练模型通常在大规模通用语料库(如互联网文本、书籍等)上训练,具备通用的语言理解和生成能力,而微调则通过调整模型参数,使其在特定任务(如分类、问答、生成等)或领域(如医疗、金融
- 【RAG召回】BM25算法示例
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大模型人工智能搜索引擎
rank-bm25功能示例本篇将通过多个示例,快速展示rank-bm25库的核心功能。不使用jieba。准备工作首先,确保您已经安装了rank-bm25。pipinstallrank-bm25接下来,我们定义一个通用的中文语料库和分词函数。这里我们使用简单的单字切分作为分词方法,以避免引入第三方库。#1.定义一个中文语料库corpus=["北京是中国的首都,也是一座历史悠久的文化名城。","上海是
- 《Python自然语言处理(第二版)-Steven Bird等》学习笔记:第02章 获得文本语料和词汇资源
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2015年度Python自然语言处理语料库中文资源
第02章获得文本语料和词汇资源2.1获取文本语料库古腾堡语料库网络和聊天文本布朗语料库路透社语料库就职演说语料库标注文本语料库在其他语言的语料库文本语料库的结构载入你自己的语料库中文自然语言处理语料/数据集情感/观点/评论倾向性分析中文命名实体识别推荐系统2.2条件频率分布条件和事件按文体计数词汇绘制分布图和分布表使用双连词生成随机文本2.3更多关于Python代码重用使用文本编辑器创建程序函数模
- NLP(自然语言处理)技术的主要实现思路
简简单单OnlineZuozuo
m1Python领域m2Java领域自然语言处理人工智能
文章目录NLP(自然语言处理)技术的主要实现思路语句拆分建模分析NLP(自然语言处理)技术的主要实现思路NLP(自然语言处理)技术的主要实现思路是,首先利用自然语言语料库和机器学习技术,将文本信息进行分词和词性标注,从而得到计算机可以理解的结构化表示。然后,利用语义分析技术,将文本信息转换为机器可以理解的概念和语义表示,从而使机器能够正确理解文本信息的含义。最后,利用语言生成技术,将机器理解的概念
- 5.28 孔老师 nlp讲座
柠石榴
自然语言处理人工智能
本次讲座主要介绍了语言模型的起源、预训练模型以及大语言模型(需要闫老师后讲)等内容。首先,语言模型的起源可以追溯到语音识别中的统计语言模型,通过估计声学参数串产生文字串的概率来找到最大概率的文字串。然后,介绍了语言模型的基本概念,即给定一个文字串S,用P(w1,w2,…,WN)表示其概率。最后,提到了预训练模型在大语言模型中的应用,以及如何在语料库中解决条件概率稀疏的问题。1语言模型与条件概率估计
- 【ASR】基础端到端语音识别工具包:FunASR
木亦汐丫
论文翻译FunASRParaformerFSMN-VADCT-Transformer语音识别工具端到端模型非自回归NAR
论文地址:https://arxiv.org/abs/2305.11013摘要本文介绍FunASR,一个开源语音识别工具包,旨在弥合学术研究和工业应用之间的差距。FunASR提供在大规模工业语料库上训练的模型以及将它们部署到应用程序中的能力。该工具包的旗舰模型Paraformer是一种非自回归端到端语音识别模型,已在包含60,000小时语音的手动注释普通话语音识别数据集上进行训练。为了提高Para
- 为什么共现矩阵是高维稀疏的
幽·
NLP与机器学习矩阵人工智能线性代数
为什么共现矩阵是高维稀疏的?共现矩阵(Co-occurrenceMatrix)的高维稀疏性是其固有特性,主要由以下原因导致:1.高维性的根本原因词汇表大小决定维度:共现矩阵的维度为(V\timesV),其中(V)是词汇表的大小(即语料库中所有唯一单词的数量)。例如:一个包含10,000个唯一单词的语料库,共现矩阵的维度是(10,000\times10,000),即1亿个元素。词汇表通常很大:自然语
- gensim使用
swai1688
Python开发自然语言处理人工智能nlp
参考教程核心概念Document(文档)Corpus(语料库)Vector(向量)Model(模型)Dictionary,doc2bow#处理流程:语料转成2维,->Dictionary变成字典->doc2bow变成向量->models进入模型#corpora:语料相关的知识#models:模型相关的fromgensimimportcorporafromgensimimportmodels#输入的
- Python库: gensim
司南锤
python基础学习PYTHON库python开发语言
Gensim是一个用于主题建模、文档索引和大型语料库相似性检索的Python库。主要用于处理自然语言处理(NLP)和信息检索(IR)任务。Gensim的设计目标是处理原始的、非结构化的文本数据,并且能够高效地处理大规模数据集。以下是Gensim库的一些主要功能和组件:1.主题建模Gensim提供了多种主题建模算法,其中最著名的是LatentDirichletAllocation(LDA)。LDA是
- Python自然语言处理:gensim库的探索与应用
丶本心灬
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:本文档介绍了gensim库——一个专为Python设计的开源自然语言处理工具,它支持词向量模型、主题模型、相似度计算、TF-IDF和LSA等核心功能。该库适用于文档相似性和主题建模任务,特别强调其在处理大规模语料库中的高效性和准确性。包含gensim-4.0.0版本的预编译安装包,为64位Windows系统上的Python3.6版本提供便捷安装体验。文档还提供
- python 英语分词_自然语言处理 | NLTK英文分词尝试
weixin_39640687
python英语分词
NLTK是一个高效的Python构建的平台,用来处理自然语言数据,它提供了易于使用的接口,通过这些接口可以访问超过50个语料库和词汇资源(如WordNet),还有一套用于分类、标记化、词干标记、解析和语义推理的文本处理库。NLTK可以在Windows、MacOS以及Linux系统上使用。1.安装NLTK使用pipinstallnltk命令安装NLTK库,NLTK中集成了语料与模型等的包管理器,通过
- 初始LLM
凢en
AI笔记ai
LLM是什么?从字面意思来讲,LLM是LargeLanguageModel这三个单词的首字母缩写,意为大语言模型。大型语言模型(LLM)是一种基于深度学习技术的自然语言处理(NLP)工具,能理解和生成文本。通过大量语料库训练,LLM在翻译、写作、对话等任务中展现出卓越的能力。常见的应用包括自动问答、生成文本、文本摘要等。由于其多模态特性,LLM还可用于图像和音频处理,为多领域带来创新可能。LLM与
- AI时代大数据已经不火了吗?
AI方案2025
人工智能大数据
在AI技术迅猛发展的当下,大数据并未“过时”,而是以更深层次的方式与AI技术融合,成为驱动智能化时代的核心要素。结合多方面的行业动态和趋势分析,可以得出以下结论:一、大数据与AI的共生关系:从基础到协同数据是AI发展的“燃料”AI模型的训练与优化高度依赖高质量数据。例如,中国DeepSeek-R1模型通过整合微信生态中积累的4.2亿篇私域语料库,显著提升了信息处理效率,其数据密度是传统爬虫数据的2
- 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