- 如何使用 SparkLLM 进行自然语言处理
shuoac
python
在当代自然语言处理领域,拥有强大的跨域知识和语言理解能力的模型至关重要。iFLYTEK开发的SparkLLM便是这样一个大规模认知模型。通过学习大量文本、代码和图像,SparkLLM能够理解和执行基于自然对话的任务。在本文中,我们将深入探讨如何配置和使用SparkLLM来处理自然语言任务。技术背景介绍大规模语言模型(LLM)近年来在各个领域中获得了广泛的应用,它们在处理自然语言任务时表现出色。iF
- 使用OpenAI API实现自然语言处理应用
shuoac
自然语言处理人工智能python
使用OpenAIAPI实现自然语言处理应用技术背景介绍随着人工智能技术的不断发展,自然语言处理(NLP)在各种应用中的地位越来越重要。从自动文本生成、聊天机器人到智能搜索引擎,NLP技术的应用场景非常广泛。而OpenAI提供的API使得开发者可以轻松地将先进的NLP模型集成到他们的应用中。核心原理解析OpenAI的API基于强大的GPT(GenerativePre-trainedTransform
- 《自然语言处理实战入门》深度学习 ---- 预训练模型初探
shiter
AI重制版】预训练NLP自然语言处理
文章大纲前言预训练模型简介语言表示学习神经上下文编码器为何需要预训练模型发展历史主流预训练模型预训练模型与分类将PTMs应用至下游任务微调策略未来研究方向参考文献前言随着深度学习的发展,各种神经网络被广泛用于解决自然语言处理(NLP)任务,如卷积神经网络(convolutionalneuralnetworks,CNNs)、递归神经网络(neuralnetworks,RNNs)、基于图的神经网络(g
- 【基于KG的大模型对话系统(fastapi)完整可上手】
放飞自我的Coder
pythonfastapikg
以下是一个使用FastAPI搭建的基于知识图谱的大模型对话系统的示例代码。该系统包括:FastAPI服务器:提供RESTfulAPI。知识图谱:使用Neo4j作为存储和查询引擎。大模型:利用OpenAIGPT进行自然语言处理。查询解析:将用户输入解析为知识图谱查询,并结合LLM生成回答。主要功能:解析用户输入:检查用户输入是否包含知识图谱查询内容。执行Cypher查询:如果用户问题涉及知识图谱,向
- 【AI深度学习网络】Transformer时代,RNN(循环神经网络)为何仍是时序建模的“秘密武器”?
arbboter
人工智能rnn人工智能深度学习循环神经网络记忆序列数据循环连接
引言:什么是循环神经网络(RNN)?循环神经网络(RecurrentNeuralNetwork,RNN)是一种专门处理序列数据(如文本、语音、时间序列)的深度学习模型。与传统神经网络不同,RNN具有“记忆”能力,能够通过内部状态(隐藏状态)保留历史信息,从而捕捉序列中的时间依赖关系。在自然语言处理、语音识别、时间序列预测等领域,数据本质上是序列化的——即当前数据点与前后数据点存在依赖关系。传统的前
- 多模态大模型:技术原理与实战 模型压缩实战
AGI大模型与大数据研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
多模态大模型:技术原理与实战模型压缩实战作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming关键词:多模态大模型,技术原理,模型压缩,实战,TensorFlow,PyTorch,模型压缩方法,应用场景1.背景介绍1.1问题的由来随着人工智能技术的飞速发展,多模态大模型在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域的应用越来越广泛。然而,多模态大模型通常具有庞大
- 第6篇:Transformer架构详解(下):多头注意力机制与位置编码
Gemini技术窝
transformer深度学习人工智能自然语言处理机器学习chatgptnlp
Transformer模型自提出以来,已经在自然语言处理(NLP)领域取得了巨大的成功。其核心创新包括多头注意力机制和位置编码,这些技术使得Transformer能够高效处理长序列数据。本文将详细介绍多头注意力机制和位置编码的原理、作用及其实现,并通过Python代码示例和应用场景讲解,帮助零基础读者全面理解这些关键技术。我们还将使用幽默的比喻,使这些复杂的概念更加易懂。文章目录多头注意力机制基本
- H800实战应用深度解析endofsentence
智能计算研究中心
其他
内容概要H800作为新一代计算架构的核心组件,其设计理念聚焦于高性能计算与人工智能场景的深度融合。通过模块化异构计算架构,H800实现了计算密度与能效比的突破性提升。下表展示了H800在不同场景下的性能表现对比:场景类型训练速度提升推理延迟降低能效比提升自然语言处理35%22%40%计算机视觉28%18%33%推荐系统41%29%37%资深系统架构师指出:"H800的异构计算架构在模型并行处理方面
- DeepSeek大语言模型下几个常用术语
曲幽
AI计算机语言模型人工智能自然语言处理deepseekollamaai
昨天刷B站看到复旦赵斌老师说的一句话“科幻电影里在人脑中植入芯片或许在当下无法实现,但当下可以借助AI人工智能实现人类第二脑”(大概是这个意思)更多内容,可关注公众号“一名程序媛”,我们一起从0-1学编程基本概念AI人工智能NLP自然语言处理LLM大语言模型HuggingFace一个提供了丰富的预训练模型和工具库的平台网站Ollama开源的本地大语言模型运行框架,用来在本地部署调用大语言模型,如D
- 【LLM】从零开始实现 LLaMA3
FOUR_A
LLM人工智能机器学习大模型llama算法
分词器在这里,我们不会实现一个BPE分词器(但AndrejKarpathy有一个非常简洁的实现)。BPE(BytePairEncoding,字节对编码)是一种数据压缩算法,也被用于自然语言处理中的分词方法。它通过逐步将常见的字符或子词组合成更长的词元(tokens),从而有效地表示文本中的词汇。在自然语言处理中的BPE分词器的工作原理如下:初始化:首先,将所有词汇表中的单词分解为单个字符或符号。例
- 机器学习之线性代数
珠峰日记
AI理论与实践机器学习线性代数人工智能
文章目录一、引言:线性代数为何是AI的基石二、向量:AI世界的基本构建块(一)向量的定义(二)向量基础操作(三)重要概念三、矩阵:AI数据的强大容器(一)矩阵的定义(二)矩阵运算(三)矩阵特性(四)矩阵分解(五)Python示例(使用NumPy库)四、线性代数在AI中的应用(一)数据表示(二)降维:PCA(三)线性回归(四)计算机视觉(五)自然语言处理一、引言:线性代数为何是AI的基石在人工智能领
- 大语言模型原理基础与前沿 双层路由多模态融合、多任务学习和模块化架构
AI智能涌现深度研究
AI大语言模型和知识图谱融合Python入门实战DeepSeekR1&大数据AI人工智能计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
大语言模型原理基础与前沿:双层路由多模态融合、多任务学习和模块化架构关键词:大语言模型、双层路由、多模态融合、多任务学习、模块化架构、神经网络、自然语言处理1.背景介绍大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)已经成为人工智能和自然语言处理领域的重要研究方向。随着GPT-3、BERT等模型的出现,大语言模型在各种任务中展现出了惊人的性能。然而,随着模型规模的不断扩大和应用场景的
- AI 驱动的软件测试革命:从自动化到智能化的进阶之路
綦枫Maple
AI+软件测试人工智能自动化运维
引言:软件测试的智能化转型浪潮在数字化转型加速的今天,软件产品的迭代速度与复杂度呈指数级增长。传统软件测试依赖人工编写用例、执行测试的模式,已难以应对快速交付与高质量要求的双重挑战。人工智能技术的突破为测试领域注入了新动能,通过机器学习、深度学习、自然语言处理等技术,测试流程正从“被动验证”向“主动预防”演进。本文将深入探讨AI与软件测试的融合路径,结合技术原理、工具实践与行业趋势,为读者呈现一幅
- 向量数据库简介
openwin_top
python编程示例系列python编程示例系列二数据库
向量数据库(VectorDatabase)是一种专门用于存储和查询向量数据的数据库系统。向量数据库通常使用高效的向量索引技术,支持基于向量相似度的查询和检索,可以应用于图像搜索、自然语言处理、推荐系统、机器学习等领域。与传统的关系型数据库不同,向量数据库通常使用基于向量的数据模型,将向量作为数据的核心表示形式。向量数据库可以存储和处理大量的向量数据,支持高效的向量相似度计算和查询。常见的向量索引技
- 在LangChain中运行Replicate模型的实用指南
fgayif
langchain人工智能python
##技术背景介绍Replicate是一个平台,可以轻松调用各种预训练的AI模型。与传统的模型托管和调用相比,Replicate提供了简单的API接口,使开发者能够快速集成和使用强大的AI模型。本文将重点介绍如何在LangChain项目中集成和调用Replicate模型。##核心原理解析在集成Replicate模型之前,需要进行一些基础设置和安装工作。LangChain是一个用于自然语言处理的库,它
- 使用Activeloop Deep Lake构建深度学习数据仓库与向量存储
dgay_hua
深度学习人工智能python
技术背景介绍随着深度学习技术的发展,数据的存储与管理成为了一个重要的问题。尤其是对于需要处理大量数据的应用,例如自然语言处理和图像识别,传统的数据存储方式已经无法满足需求。ActiveloopDeepLake是专为深度学习设计的数据仓库,可以作为向量存储使用,支持多模态数据的存储和处理,并且可以直接用于细调大型语言模型(LLMs)。此外,它还提供自动版本控制,无需依赖其他服务,兼容主要云服务提供商
- 使用CharacterTextSplitter进行文本分割的实战指南
bBADAS
python
在处理长文本时,将其切割成较小的片段是常见的需求,尤其是在自然语言处理任务中。CharacterTextSplitter是一个强大的工具,用于通过字符分隔符对文本进行分割,本文将深入介绍如何使用它进行文本处理。技术背景介绍当面对一份冗长的文本时,比如总统演讲稿、法律文档等,我们常常需要将其拆分成便于处理的小段。CharacterTextSplitter正是为此而生的一个轻量级工具,专门用于基于特定
- 大语言模型原理基础与前沿 挑战与机遇
AI大模型应用之禅
DeepSeekR1&AI大模型与大数据计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
大语言模型原理基础与前沿挑战与机遇1.背景介绍大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)是近年来人工智能领域的一个重要突破。它们通过深度学习技术,特别是基于变换器(Transformer)架构的模型,能够在自然语言处理(NLP)任务中表现出色。大语言模型的出现不仅推动了学术研究的发展,也在实际应用中展现了巨大的潜力。1.1大语言模型的起源大语言模型的起源可以追溯到早期的统计语言
- 快速入门OpenAI聊天模型的实战指南
shuoac
python
#快速入门OpenAI聊天模型的实战指南OpenAI的聊天模型在开发人工智能应用时至关重要。本文将详细介绍如何使用OpenAI的聊天模型进行开发,并提供可运行的代码示例。##技术背景介绍OpenAI提供了多种聊天模型,支持不同的输入类型和功能,如工具调用、结构化输出等。通过Azure平台,也可以访问OpenAI模型,适合需要云集成的场景。##核心原理解析聊天模型利用自然语言处理技术生成响应,支持不
- DeepSeek源码解析(2)
白鹭凡
deepseekai
Tensor(张量)的介绍在计算机科学和机器学习领域,“张量”(Tensor)是一个数学概念,它被用来表示多维数组。在大模型(如深度学习模型)中,张量扮演着核心角色,具体来说:数据表示:张量用于表示输入数据、模型参数和中间计算结果。例如,在图像处理中,一张图片可以被表示为一个三维张量(高度、宽度、颜色通道数),而在自然语言处理中,一段文本可以被编码为一系列词向量组成的二维张量(句子长度、词向量维度
- 第N4周:NLP中的文本嵌入
OreoCC
自然语言处理人工智能
本人往期文章可查阅:深度学习总结词嵌入是一种用于自然语言处理(NLP)的技术,用于将单词表示为数字,以便计算机可以处理它们。通俗的讲就是,一种把文本转为数值输入到计算机中的方法。之前文章中提到的将文本转换为字典序列、one-hot编码就是最早期的词嵌入方法。Embedding和EmbeddingBag则是PyTorch中的用来处理文本数据中词嵌入(wordembedding)的工具,它们将离散的词
- 打造RAG系统:四大向量数据库Milvus、Faiss、Elasticsearch、Chroma 全面对比与选型指南
橙子小哥的代码世界
数据库数据库milvusfaiss人工智能深度学习神经网络elasticsearch
在当今信息爆炸的时代,检索增强生成(Retrieval-AugmentedGeneration,简称RAG)系统已成为自然语言处理(NLP)领域的重要工具。RAG系统通过结合生成模型和信息检索技术,能够在大规模数据中高效地获取相关信息,生成更为精准和有针对性的内容。而在构建RAG系统时,选择合适的向量数据库是确保系统性能和可扩展性的关键一步。本文将深入对比四大主流向量数据库——Milvus、Fai
- 利用大型语言模型进行市场分析与预测
AI天才研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型AI大模型企业级应用开发实战AI实战计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍随着信息技术的飞速发展,企业积累了海量的文本数据,例如社交媒体帖子、产品评论、新闻报道等。这些数据蕴藏着丰富的市场信息,可以帮助企业更好地了解消费者需求、预测市场趋势、优化营销策略。然而,传统的数据分析方法往往难以有效地处理和分析这些非结构化文本数据。近年来,随着自然语言处理(NLP)技术的进步,大型语言模型(LLMs)在文本分析领域展现出强大的能力,为市场分析与预测带来了新的机遇。L
- 大模型“瘦身”革命——模型压缩与加速
大模型应用场景
人工智能开源transformer自然语言处理ai大模型LLM
随着AI大模型(如GPT、BERT、DALL·E等)的崛起,它们在自然语言处理、图像生成等领域的表现令人惊叹。然而,大模型的参数量动辄数十亿甚至上千亿,带来了巨大的计算资源消耗和部署成本。如何在保持模型性能的同时,降低其计算和存储需求,成为了AI领域的热门话题。本文将深入探讨AI大模型的“瘦身”革命——模型压缩与加速技术,帮助开发者高效部署大模型。一、为什么需要模型压缩与加速?AI大模型(如GPT
- 大模型——Spring Boot 整合 Spring AI 实现项目接入ChatGPT
不二人生
大模型人工智能大模型
大模型——SpringBoot整合SpringAI实现项目接入ChatGPT随着人工智能技术的快速发展,越来越多的应用程序开始集成人工智能功能,以提供更智能、更个性化的体验。诸如ChatGPT等开放性大型语言模型的出现,使得自然语言处理和对话系统的开发变得更加容易和普及。这些技术已经在社交媒体、客户服务、教育等领域展现出巨大潜力,对于提升用户体验和提高工作效率至关重要。优势在之前,openai已经
- AI Agent: AI的下一个风口 从图形用户界面到自然语言的进化
AI天才研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型AI大模型企业级应用开发实战计算计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
AIAgent:AI的下一个风口从图形用户界面到自然语言的进化文章目录AIAgent:AI的下一个风口从图形用户界面到自然语言的进化1.背景介绍1.1人机交互的演变历程1.1.1命令行界面时代1.1.2图形用户界面时代1.1.3自然语言交互的兴起1.2AI技术的发展现状1.2.1机器学习和深度学习的突破1.2.2自然语言处理技术的进步1.2.3知识图谱和语义理解的发展1.3AIAgent的概念与意
- RoPE——Transformer 的旋转位置编码
机智的小神仙儿
深度学习大模型transformer深度学习人工智能
在自然语言处理领域,Transformer是现代深度学习模型的基础,而位置编码(PositionEmbedding)则是Transformer处理序列数据的关键模块之一。近年来,一种新型的位置编码方法RoPE(RotaryPositionEmbedding)得到了广泛关注。本文将全面解读RoPE的背景、原理、实现、优势及其应用场景,帮助读者深入理解这一方法。1.什么是RoPE?RoPE(Rotar
- 深入探讨如何在LangChain中将参数从一个步骤传递到下一个步骤:高级技巧与实际应用
m0_57781768
langchain
深入探讨如何在LangChain中将参数从一个步骤传递到下一个步骤:高级技巧与实际应用在现代软件开发中,特别是在复杂的自然语言处理(NLP)和人工智能应用中,数据的传递和处理是至关重要的。LangChainExpressionLanguage(LCEL)为开发者提供了一种强大的工具,能够有效地管理数据流,并确保任务链中的每一步都能顺利进行。在这些任务链中,开发者常常需要将数据从一个步骤无缝地传递到
- 如何成为LangChain项目的贡献者
eahba
langchaineasyui前端python
技术背景介绍LangChain是一个开源项目,致力于处理自然语言处理和生成任务。随着AI和机器学习领域的快速发展,LangChain项目的更新速度也很快。此项目欢迎社区的参与,无论是新功能、基础设施改进、文档提升还是Bug修复,都在积极寻求贡献。核心原则解析参与开源项目不仅能提升个人技能,还能为社区带来价值。对LangChain的贡献包括但不限于以下几个方面:文档改进:帮助改善项目文档,以便新人和
- 使用LangChain实现最新NLP研究成果
eahba
langchain自然语言处理人工智能python
近年来,自然语言处理(NLP)领域的研究取得了显著的进展,而LangChain通过实现这些最新的研究成果,为开发者和研究人员提供了强大的工具与服务。在本文中,我们将探讨一些被LangChain所引用的arXiv研究论文,并展示如何通过API调用和具体示例来实现这些前沿技术。技术背景介绍LangChain作为一个强大且灵活的开源工具,旨在简化大语言模型(LLMs)的开发与应用。通过对最新研究的集成,
- 关于旗正规则引擎下载页面需要弹窗保存到本地目录的问题
何必如此
jsp超链接文件下载窗口
生成下载页面是需要选择“录入提交页面”,生成之后默认的下载页面<a>标签超链接为:<a href="<%=root_stimage%>stimage/image.jsp?filename=<%=strfile234%>&attachname=<%=java.net.URLEncoder.encode(file234filesourc
- 【Spark九十八】Standalone Cluster Mode下的资源调度源代码分析
bit1129
cluster
在分析源代码之前,首先对Standalone Cluster Mode的资源调度有一个基本的认识:
首先,运行一个Application需要Driver进程和一组Executor进程。在Standalone Cluster Mode下,Driver和Executor都是在Master的监护下给Worker发消息创建(Driver进程和Executor进程都需要分配内存和CPU,这就需要Maste
- linux上独立安装部署spark
daizj
linux安装spark1.4部署
下面讲一下linux上安装spark,以 Standalone Mode 安装
1)首先安装JDK
下载JDK:jdk-7u79-linux-x64.tar.gz ,版本是1.7以上都行,解压 tar -zxvf jdk-7u79-linux-x64.tar.gz
然后配置 ~/.bashrc&nb
- Java 字节码之解析一
周凡杨
java字节码javap
一: Java 字节代码的组织形式
类文件 {
OxCAFEBABE ,小版本号,大版本号,常量池大小,常量池数组,访问控制标记,当前类信息,父类信息,实现的接口个数,实现的接口信息数组,域个数,域信息数组,方法个数,方法信息数组,属性个数,属性信息数组
}
&nbs
- java各种小工具代码
g21121
java
1.数组转换成List
import java.util.Arrays;
Arrays.asList(Object[] obj); 2.判断一个String型是否有值
import org.springframework.util.StringUtils;
if (StringUtils.hasText(str)) 3.判断一个List是否有值
import org.spring
- 加快FineReport报表设计的几个心得体会
老A不折腾
finereport
一、从远程服务器大批量取数进行表样设计时,最好按“列顺序”取一个“空的SQL语句”,这样可提高设计速度。否则每次设计时模板均要从远程读取数据,速度相当慢!!
二、找一个富文本编辑软件(如NOTEPAD+)编辑SQL语句,这样会很好地检查语法。有时候带参数较多检查语法复杂时,结合FineReport中生成的日志,再找一个第三方数据库访问软件(如PL/SQL)进行数据检索,可以很快定位语法错误。
- mysql linux启动与停止
墙头上一根草
如何启动/停止/重启MySQL一、启动方式1、使用 service 启动:service mysqld start2、使用 mysqld 脚本启动:/etc/inint.d/mysqld start3、使用 safe_mysqld 启动:safe_mysqld&二、停止1、使用 service 启动:service mysqld stop2、使用 mysqld 脚本启动:/etc/inin
- Spring中事务管理浅谈
aijuans
spring事务管理
Spring中事务管理浅谈
By Tony Jiang@2012-1-20 Spring中对事务的声明式管理
拿一个XML举例
[html]
view plain
copy
print
?
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>&nb
- php中隐形字符65279(utf-8的BOM头)问题
alxw4616
php中隐形字符65279(utf-8的BOM头)问题
今天遇到一个问题. php输出JSON 前端在解析时发生问题:parsererror.
调试:
1.仔细对比字符串发现字符串拼写正确.怀疑是 非打印字符的问题.
2.逐一将字符串还原为unicode编码. 发现在字符串头的位置出现了一个 65279的非打印字符.
 
- 调用对象是否需要传递对象(初学者一定要注意这个问题)
百合不是茶
对象的传递与调用技巧
类和对象的简单的复习,在做项目的过程中有时候不知道怎样来调用类创建的对象,简单的几个类可以看清楚,一般在项目中创建十几个类往往就不知道怎么来看
为了以后能够看清楚,现在来回顾一下类和对象的创建,对象的调用和传递(前面写过一篇)
类和对象的基础概念:
JAVA中万事万物都是类 类有字段(属性),方法,嵌套类和嵌套接
- JDK1.5 AtomicLong实例
bijian1013
javathreadjava多线程AtomicLong
JDK1.5 AtomicLong实例
类 AtomicLong
可以用原子方式更新的 long 值。有关原子变量属性的描述,请参阅 java.util.concurrent.atomic 包规范。AtomicLong 可用在应用程序中(如以原子方式增加的序列号),并且不能用于替换 Long。但是,此类确实扩展了 Number,允许那些处理基于数字类的工具和实用工具进行统一访问。
 
- 自定义的RPC的Java实现
bijian1013
javarpc
网上看到纯java实现的RPC,很不错。
RPC的全名Remote Process Call,即远程过程调用。使用RPC,可以像使用本地的程序一样使用远程服务器上的程序。下面是一个简单的RPC 调用实例,从中可以看到RPC如何
- 【RPC框架Hessian一】Hessian RPC Hello World
bit1129
Hello world
什么是Hessian
The Hessian binary web service protocol makes web services usable without requiring a large framework, and without learning yet another alphabet soup of protocols. Because it is a binary p
- 【Spark九十五】Spark Shell操作Spark SQL
bit1129
shell
在Spark Shell上,通过创建HiveContext可以直接进行Hive操作
1. 操作Hive中已存在的表
[hadoop@hadoop bin]$ ./spark-shell
Spark assembly has been built with Hive, including Datanucleus jars on classpath
Welcom
- F5 往header加入客户端的ip
ronin47
when HTTP_RESPONSE {if {[HTTP::is_redirect]}{ HTTP::header replace Location [string map {:port/ /} [HTTP::header value Location]]HTTP::header replace Lo
- java-61-在数组中,数字减去它右边(注意是右边)的数字得到一个数对之差. 求所有数对之差的最大值。例如在数组{2, 4, 1, 16, 7, 5,
bylijinnan
java
思路来自:
http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/2541117420116135376632/
写了个java版的
public class GreatestLeftRightDiff {
/**
* Q61.在数组中,数字减去它右边(注意是右边)的数字得到一个数对之差。
* 求所有数对之差的最大值。例如在数组
- mongoDB 索引
开窍的石头
mongoDB索引
在这一节中我们讲讲在mongo中如何创建索引
得到当前查询的索引信息
db.user.find(_id:12).explain();
cursor: basicCoursor 指的是没有索引
&
- [硬件和系统]迎峰度夏
comsci
系统
从这几天的气温来看,今年夏天的高温天气可能会维持在一个比较长的时间内
所以,从现在开始准备渡过炎热的夏天。。。。
每间房屋要有一个落地电风扇,一个空调(空调的功率和房间的面积有密切的关系)
坐的,躺的地方要有凉垫,床上要有凉席
电脑的机箱
- 基于ThinkPHP开发的公司官网
cuiyadll
行业系统
后端基于ThinkPHP,前端基于jQuery和BootstrapCo.MZ 企业系统
轻量级企业网站管理系统
运行环境:PHP5.3+, MySQL5.0
系统预览
系统下载:http://www.tecmz.com
预览地址:http://co.tecmz.com
各种设备自适应
响应式的网站设计能够对用户产生友好度,并且对于
- Transaction and redelivery in JMS (JMS的事务和失败消息重发机制)
darrenzhu
jms事务承认MQacknowledge
JMS Message Delivery Reliability and Acknowledgement Patterns
http://wso2.com/library/articles/2013/01/jms-message-delivery-reliability-acknowledgement-patterns/
Transaction and redelivery in
- Centos添加硬盘完全教程
dcj3sjt126com
linuxcentoshardware
Linux的硬盘识别:
sda 表示第1块SCSI硬盘
hda 表示第1块IDE硬盘
scd0 表示第1个USB光驱
一般使用“fdisk -l”命
- yii2 restful web服务路由
dcj3sjt126com
PHPyii2
路由
随着资源和控制器类准备,您可以使用URL如 http://localhost/index.php?r=user/create访问资源,类似于你可以用正常的Web应用程序做法。
在实践中,你通常要用美观的URL并采取有优势的HTTP动词。 例如,请求POST /users意味着访问user/create动作。 这可以很容易地通过配置urlManager应用程序组件来完成 如下所示
- MongoDB查询(4)——游标和分页[八]
eksliang
mongodbMongoDB游标MongoDB深分页
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2177567 一、游标
数据库使用游标返回find的执行结果。客户端对游标的实现通常能够对最终结果进行有效控制,从shell中定义一个游标非常简单,就是将查询结果分配给一个变量(用var声明的变量就是局部变量),便创建了一个游标,如下所示:
> var
- Activity的四种启动模式和onNewIntent()
gundumw100
android
Android中Activity启动模式详解
在Android中每个界面都是一个Activity,切换界面操作其实是多个不同Activity之间的实例化操作。在Android中Activity的启动模式决定了Activity的启动运行方式。
Android总Activity的启动模式分为四种:
Activity启动模式设置:
<acti
- 攻城狮送女友的CSS3生日蛋糕
ini
htmlWebhtml5csscss3
在线预览:http://keleyi.com/keleyi/phtml/html5/29.htm
代码如下:
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta charset="UTF-8">
<title>攻城狮送女友的CSS3生日蛋糕-柯乐义<
- 读源码学Servlet(1)GenericServlet 源码分析
jzinfo
tomcatWebservlet网络应用网络协议
Servlet API的核心就是javax.servlet.Servlet接口,所有的Servlet 类(抽象的或者自己写的)都必须实现这个接口。在Servlet接口中定义了5个方法,其中有3个方法是由Servlet 容器在Servlet的生命周期的不同阶段来调用的特定方法。
先看javax.servlet.servlet接口源码:
package
- JAVA进阶:VO(DTO)与PO(DAO)之间的转换
snoopy7713
javaVOHibernatepo
PO即 Persistence Object VO即 Value Object
VO和PO的主要区别在于: VO是独立的Java Object。 PO是由Hibernate纳入其实体容器(Entity Map)的对象,它代表了与数据库中某条记录对应的Hibernate实体,PO的变化在事务提交时将反应到实际数据库中。
实际上,这个VO被用作Data Transfer
- mongodb group by date 聚合查询日期 统计每天数据(信息量)
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境mongodb纵观千象
/* 1 */
{
"_id" : ObjectId("557ac1e2153c43c320393d9d"),
"msgType" : "text",
"sendTime" : ISODate("2015-06-12T11:26:26.000Z")
- java之18天 常用的类(一)
Luob.
MathDateSystemRuntimeRundom
System类
import java.util.Properties;
/**
* System:
* out:标准输出,默认是控制台
* in:标准输入,默认是键盘
*
* 描述系统的一些信息
* 获取系统的属性信息:Properties getProperties();
*
*
*
*/
public class Sy
- maven
wuai
maven
1、安装maven:解压缩、添加M2_HOME、添加环境变量path
2、创建maven_home文件夹,创建项目mvn_ch01,在其下面建立src、pom.xml,在src下面简历main、test、main下面建立java文件夹
3、编写类,在java文件夹下面依照类的包逐层创建文件夹,将此类放入最后一级文件夹
4、进入mvn_ch01
4.1、mvn compile ,执行后会在