JNDI数据源配置注意事项
如果是在原有工程上修改 1，applicationContext.xml中修改其中的value bean id=dataSource class=org.springframework.jndi.JndiObjectFactoryBean property name=jndiName valuejava:comp/env/jndivalue/value /property /bean 2，web.xml中修改res-ref-nam
如果是在原有工程上修改
1，applicationContext.xml中修改其中的value值
2，web.xml中修改res-ref-name
3,tomcat中，conf/context.xml中修改或添加
4,tomcat中,conf/server.xml中
factory="org.apache.naming.factory.BeanFactory"
driverClass="oracle.jdbc.driver.OracleDriver"
username="" password=""
jdbcUrl=""
idleMaxAge="240"
idleConnectionTestPeriod="60"
partitionCount="3"
acquireIncrement="10"
minConnectionsPerPartition="10"
maxConnectionsPerPartition="20"
releaseHelperThreads="3"/>
这四部分的jndivalue最好是统一的，tomcat和工程的纽带是第三部分，如果想不一样，修改第三部分
如果是新建工程，tomcat也是新的，用这种方式的话，需要往tomcat中导入一些jar包
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ControlNet の作者がまたヒット作を出しました!写真から絵画を生成し、2 日間で 1.4,000 個のスターを獲得する全プロセス
Jul 17, 2024 am 01:56 AM
これも Tusheng のビデオですが、PaintsUndo は別の道を歩んでいます。 ControlNet 作者 LvminZhang が再び生き始めました!今回は絵画の分野を目指します。新しいプロジェクト PaintsUndo は、開始されて間もなく 1.4kstar を獲得しました (まだ異常なほど上昇しています)。プロジェクトアドレス: https://github.com/lllyasviel/Paints-UNDO このプロジェクトを通じて、ユーザーが静止画像を入力すると、PaintsUndo が線画から完成品までのペイントプロセス全体のビデオを自動的に生成するのに役立ちます。 。描画プロセス中の線の変化は驚くべきもので、最終的なビデオ結果は元の画像と非常によく似ています。完成した描画を見てみましょう。
RLHF から DPO、TDPO に至るまで、大規模なモデル アライメント アルゴリズムはすでに「トークンレベル」になっています
Jun 24, 2024 pm 03:04 PM
AIxivコラムは、当サイトが学術的・技術的な内容を掲載するコラムです。過去数年間で、このサイトの AIxiv コラムには 2,000 件を超えるレポートが寄せられ、世界中の主要な大学や企業のトップ研究室がカバーされ、学術交流と普及を効果的に促進しています。共有したい優れた作品がある場合は、お気軽に寄稿するか、報告のために当社までご連絡ください。提出メール: liyazhou@jiqizhixin.com; zhaoyunfeng@jiqizhixin.com 人工知能の開発プロセスにおいて、大規模言語モデル (LLM) の制御とガイダンスは常に中心的な課題の 1 つであり、これらのモデルが両方とも確実に機能することを目指しています。強力かつ安全に人類社会に貢献します。初期の取り組みは人間のフィードバックによる強化学習手法に焦点を当てていました (RL
オープンソース AI ソフトウェア エンジニアのリストのトップに立つ UIUC のエージェントレス ソリューションは、SWE ベンチの実際のプログラミングの問題を簡単に解決します
Jul 17, 2024 pm 10:02 PM
AIxivコラムは、当サイトが学術的・技術的な内容を掲載するコラムです。過去数年間で、このサイトの AIxiv コラムには 2,000 件を超えるレポートが寄せられ、世界中の主要な大学や企業のトップ研究室がカバーされ、学術交流と普及を効果的に促進しています。共有したい優れた作品がある場合は、お気軽に寄稿するか、報告のために当社までご連絡ください。提出電子メール: liyazhou@jiqizhixin.com; zhaoyunfeng@jiqizhixin.com この論文の著者は全員、イリノイ大学アーバナ シャンペーン校 (UIUC) の Zhang Lingming 教師のチームのメンバーです。博士課程4年、研究者
OpenAI Super Alignment チームの遺作: 2 つの大きなモデルがゲームをプレイし、出力がより理解しやすくなる
Jul 19, 2024 am 01:29 AM
AIモデルによって与えられた答えがまったく理解できない場合、あなたはそれをあえて使用しますか?機械学習システムがより重要な分野で使用されるにつれて、なぜその出力を信頼できるのか、またどのような場合に信頼してはいけないのかを実証することがますます重要になっています。複雑なシステムの出力に対する信頼を得る方法の 1 つは、人間または他の信頼できるシステムが読み取れる、つまり、考えられるエラーが発生する可能性がある点まで完全に理解できる、その出力の解釈を生成することをシステムに要求することです。見つかった。たとえば、司法制度に対する信頼を築くために、裁判所に対し、決定を説明し裏付ける明確で読みやすい書面による意見を提供することを求めています。大規模な言語モデルの場合も、同様のアプローチを採用できます。ただし、このアプローチを採用する場合は、言語モデルが
公理的トレーニングにより、LLM は因果推論を学習できます。6,700 万個のパラメータ モデルは、1 兆個のパラメータ レベル GPT-4 に匹敵します。
Jul 17, 2024 am 10:14 AM
LLM に因果連鎖を示すと、LLM は公理を学習します。 AI はすでに数学者や科学者の研究を支援しています。たとえば、有名な数学者のテレンス タオは、GPT などの AI ツールを活用した研究や探索の経験を繰り返し共有しています。 AI がこれらの分野で競争するには、強力で信頼性の高い因果推論能力が不可欠です。この記事で紹介する研究では、小さなグラフでの因果的推移性公理の実証でトレーニングされた Transformer モデルが、大きなグラフでの推移性公理に一般化できることがわかりました。言い換えれば、Transformer が単純な因果推論の実行を学習すると、より複雑な因果推論に使用できる可能性があります。チームが提案した公理的トレーニング フレームワークは、デモンストレーションのみで受動的データに基づいて因果推論を学習するための新しいパラダイムです。
arXiv 論文は「弾幕」として投稿可能、スタンフォード alphaXiv ディスカッション プラットフォームはオンライン、LeCun は気に入っています
Aug 01, 2024 pm 05:18 PM
乾杯！紙面でのディスカッションが言葉だけになると、どんな感じになるでしょうか?最近、スタンフォード大学の学生が、arXiv 論文のオープン ディスカッション フォーラムである alphaXiv を作成しました。このフォーラムでは、arXiv 論文に直接質問やコメントを投稿できます。 Web サイトのリンク: https://alphaxiv.org/ 実際、URL の arXiv を alphaXiv に変更するだけで、alphaXiv フォーラムの対応する論文を直接開くことができます。この Web サイトにアクセスする必要はありません。その中の段落を正確に見つけることができます。論文、文: 右側のディスカッション エリアでは、ユーザーは論文のアイデアや詳細について著者に尋ねる質問を投稿できます。たとえば、次のような論文の内容についてコメントすることもできます。
リーマン予想の大きな進歩!陶哲軒氏はMITとオックスフォードの新しい論文を強く推薦し、37歳のフィールズ賞受賞者も参加した
Aug 05, 2024 pm 03:32 PM
最近、2000年代の7大問題の一つとして知られるリーマン予想が新たなブレークスルーを達成した。リーマン予想は、数学における非常に重要な未解決の問題であり、素数の分布の正確な性質に関連しています (素数とは、1 とそれ自身でのみ割り切れる数であり、整数論において基本的な役割を果たします)。今日の数学文献には、リーマン予想 (またはその一般化された形式) の確立に基づいた 1,000 を超える数学的命題があります。言い換えれば、リーマン予想とその一般化された形式が証明されれば、これらの 1,000 を超える命題が定理として確立され、数学の分野に重大な影響を与えることになります。これらの命題の一部も有効性を失います。 MIT数学教授ラリー・ガスとオックスフォード大学から新たな進歩がもたらされる
無制限のビデオ生成、計画と意思決定、次のトークン予測とフルシーケンス拡散の拡散強制統合
Jul 23, 2024 pm 02:05 PM
現在、次のトークン予測パラダイムを使用した自己回帰大規模言語モデルが世界中で普及していると同時に、インターネット上の多数の合成画像やビデオがすでに拡散モデルの威力を示しています。最近、MITCSAIL の研究チーム (そのうちの 1 人は MIT の博士課程学生、Chen Boyuan です) は、全系列拡散モデルとネクスト トークン モデルの強力な機能を統合することに成功し、トレーニングおよびサンプリング パラダイムである拡散強制 (DF) を提案しました。 ）。論文タイトル：DiffusionForcing:Next-tokenPredictionMeetsFull-SequenceDiffusion 論文アドレス：https:/
