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后端实战教程:如何使用 Node.js 开发 RESTful API 接口(Node.js + Express + Sequelize + MySQL)

全栈实战教程:Vue + Node.js+Expres+MySQL 开发「待办清单」APPVue + Axios + Node.js + Express 搭建带预览的「上传图片」管理后台Vue + Axios...搭建「文件上传」管理后台后端实战教程:使用 Node.js + MySQL 开发 RESTful API 接口(Node.js + Express + Sequelize + MySQL)使用 Node.js...node.js 是一个开源跨平台运行环境,它让 JavaScript 可以运行在后端服务器上,Express 是 node.js Web app 框架,其底层是对 node.js 的 HTTP 模块封装...本文的前端配套教程《全栈实战:手把手教你用 Vue+Nodejs 开发「待办清单」app》然后在根目录下的 server.js 文件里添加 sync() 调用的方法:文件位置:nodejs-express-sequelize-mysql-kalacloud...扩展阅读:Vue + Node.js 前后端分离搭建实战,手把手教你用 Vue+Nodejs 开发「待办清单」appNode.js 后端搭建总结Node.js 接收前端指令,根据前端指令操作数据库 CRUD

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iKcamp新书上市《Koa与Node.js开发实战

本书系统讲解了在实战项目中使用Koa框架开发Web应用的流程和步骤。第1章介绍Node.js的安装、开发工具及调试。第2章和第3章介绍搭建Koa实战项目的雏形。...第4章详细介绍HTTP基础知识及其实战应用。第5章介绍MVC、模板引擎和文件上传等实用功能。第6~8章介绍数据库、单元测试及项目的优化与部署。...本书示例丰富、侧重实战,以完整的实战项目贯穿全部章节,并提供书中涉及的所有源码及部分章节的配套视频教程,将是前端开发人员立足新领域和后端开发人员了解Node.js并使用Koa2开发Web应用的得力助手。...一线互联网公司Node.js技术栈实战经验总结。...第2篇 应用实战(第5~8章) 这部分介绍了应用开发各个环节的知识,包含构建Koa Web应用、数据库、单元测试、优化与部署共4个章节。

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TencentPretrain框架实战之训练中文领域模型

前情提要:LLaMA 是由 Facebook Research 发布的开源大规模语言模型,包含7B、13B、33B、65B等模型量级,不论是在英文还是中文场景,都吸引了大量开发者和研究人员基于LLaMA...在上一篇文章中,笔者简要总结了目前开源的中文LLaMA模型,本篇是以比较过后选择的TencentPretrain框架作为基座,使用开源语料训练和部署中文LLaMA领域模型的过程TencentPretrain...由于LLaMA模型是英文预训练模型,在中文化过程中已经经过一次迁移学习,因此在领域化时进一步对之前学习过的数据进行回放,避免发生灾难性遗忘(模型失去通用预训练阶段学习到的知识)法律语料库。...这一阶段的训练可以在TencentPretrain中使用现成的代码来完成:首先下载基础模型和训练框架,可以使用已经在中文上训练过的Chinese-LLaMA,以7B模型为例:git clone http

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iKcamp新书上市《Koa与Node.js开发实战

本书系统讲解了在实战项目中使用Koa框架开发Web应用的流程和步骤。第1章介绍Node.js的安装、开发工具及调试。第2章和第3章介绍搭建Koa实战项目的雏形。...第4章详细介绍HTTP基础知识及其实战应用。第5章介绍MVC、模板引擎和文件上传等实用功能。第6~8章介绍数据库、单元测试及项目的优化与部署。...本书示例丰富、侧重实战,以完整的实战项目贯穿全部章节,并提供书中涉及的所有源码及部分章节的配套视频教程,将是前端开发人员立足新领域和后端开发人员了解Node.js并使用Koa2开发Web应用的得力助手。...一线互联网公司Node.js技术栈实战经验总结。...第2篇 应用实战(第5~8章) 这部分介绍了应用开发各个环节的知识,包含构建Koa Web应用、数据库、单元测试、优化与部署共4个章节。

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JupyterLab 3.0发布:支持中文界面,安装插件无需Node.js

作为一次大版本升级,JupyterLab 3.0这次改进颇多,主要增加的功能有:加入中文等多语言界面、新的可视化调试器、改进的简单界面模式、更清晰的文档目录等等。...新功能简介 支持中文界面 JupyterLab现在提供了设置用户界面显示语言的功能,用户需要将语言包作为单独的Python包安装。 语言包在JupyterLab的GitHub的存储库中提供。...例如,可以使用以下命令安装简体中文语言包: pip install jupyterlab-language-pack-zh-CN 然后,你就会得到一个全中文的显示界面: ?...install -c conda-forge jupyterlab=3 为何3.0升级如此重要 JupyterLab 3.0可以更快、更方便地安装使用扩展程序,它不要求用户重建JupyterLab,也不需要安装Node.js...过去,JupyterLab用户需要环境中具有Node.js运行时才能构建和安装JupyterLab扩展。每次安装新的扩展程序时都必须执行此操作。

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中文小样本NER模型方法总结和实战

作者:Erinlp(知乎同名) 方向:信息抽取 一、简介 在UIE出来以前,小样本NER主要针对的是英文数据集,目前主流的小样本NER方法大多是基于prompt,在英文上效果好的方法,在中文上不一定适用...,其主要原因可能是: 中文长实体相对英文较多,英文是按word进行切割,很多实体就是一个词;边界相对来说更清晰; 生成方法对于长实体来说更加困难。...但是随着UIE的出现,中文小样本NER 的效果得到了突破。...模型结果图如图2-1所示: 图2-1 EntLM模型 论文重点在于如何构造label word:在中文数据上本实验做法与论文稍有区别,但整体沿用论文思想:下面介绍了基于中文数据的标签词构造过程; 采用领域数据构造实体词典...图2-4 UIE抽取模型 三、实验结果 该部分主要采用主流小样本NER模型在中文数据上的实验效果。

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