- Java:实现朴素模式匹配算法(附带源码)
Katie。
Java算法完整教程算法javapython
1.项目背景详细介绍在文本处理、信息检索和生物序列分析等领域,“字符串模式匹配”是最基础也是最核心的操作之一。朴素模式匹配(NaiveStringMatching)算法,作为最直观的实现方式,通过逐个字符对比,查找模式串在目标文本中出现的位置。虽然现代应用中普遍采用更高效的KMP、Boyer–Moore、Sunday算法等,但理解并掌握朴素算法有助于:打牢基础:从最简单的实现入手,帮助初学者理解匹
- 搜广推校招面经九十三
Y1nhl
搜广推面经机器学习人工智能python算法推荐算法pytorch搜索算法
字节懂车帝一面一、NDCG(NormalizedDiscountedCumulativeGain)的计算NDCG是信息检索和排序任务中常用的评价指标,用于衡量模型预测的排序质量与真实相关性排序的一致程度。1.1.DCG@k(DiscountedCumulativeGain)DCG@k=∑i=1krelilog2(i+1)\text{DCG@k}=\sum_{i=1}^{k}\frac{rel_i
- MySQL 中如何优化 DISTINCT 查询:基于 Java 的实践与应用
喵手
数据库mysqljava数据库
全文目录:开篇语前言摘要简介概述1.使用索引优化2.限制选择字段3.使用`GROUPBY`替代`DISTINCT`核心源码解读Java代码示例:优化`DISTINCT`查询代码说明案例分析案例一:数据去重优化应用场景演示场景一:日志数据去重场景二:用户信息检索优缺点分析优点缺点类代码方法介绍及演示MySQLDistinctOptimization类测试用例main函数测试用例测试结果预期测试代码分
- 技术类岗位面试中经典问题总结分享
1.谈淡你的最成功/失败的经历,你现在回去(时光倒流)怎么做2.你做过的一个项目/事例,说说过程(观是否谈结果)过程中,怎么进行信息检索的3.请你对我进行一个评价(观察是否谈到缺点)4.请用一句话介绍自己(总结十逻辑思维)5.你所学的课程中最喜欢/了解哪一个,请淡谈课程内容6.请描述一下用单片机点亮一个流水灯的全过程/请描述AD绘制PCB板的全过程/请详细描述用C语编辑环境输出一个Hellow,w
- 【RAG实战指南 Day 13】嵌入模型选择与性能对比
在未来等你
Java场景面试宝典RAG嵌入模型语义搜索信息检索向量数据库
【RAG实战指南Day13】嵌入模型选择与性能对比文章内容开篇欢迎来到"RAG实战指南"系列的第13天!今天我们聚焦RAG系统中的关键组件——嵌入模型。嵌入模型的质量直接影响检索效果,进而决定整个RAG系统的性能。在信息检索过程中,嵌入模型将文本转换为向量表示,其质量决定了语义搜索的准确性和召回率。本文将深入分析主流嵌入模型的技术特点、性能表现和适用场景,帮助您在项目中做出最优选择。通过本文,您将
- Spring AI:Tool Calling
虾条_花吹雪
SpringAIaijava
工具调用(也称为函数调用)是人工智能应用程序中的一种常见模式,允许模型与一组API或工具交互,以增强其功能。工具主要用于:信息检索。此类工具可用于从外部源(如数据库、web服务、文件系统或web搜索引擎)检索信息。目标是增强模型的知识,使其能够回答否则无法回答的问题。因此,它们可用于检索增强生成(RAG)场景。例如,一个工具可用于检索给定位置的当前天气,检索最新的新闻文章,或查询数据库中的特定记录
- DeepSeek 帮助自己的工作
引言简述人工智能助手在职场中的普及趋势DeepSeek作为智能创作助手的核心功能概述DeepSeek的核心能力信息检索与整合:基于用户意图精准搜索并生成答案多场景应用:技术文档撰写、数据分析、代码生成等交互优化:遵循用户指定的格式与内容规范职场应用场景与实操案例技术文档撰写自动生成API文档框架根据需求补充技术细节示例代码块与公式的规范化输出数据分析支持快速检索行业数据并生成可视化建议数学建模中的
- LSA主题模型:基于奇异值分解的主题模型
AI天才研究院
AI人工智能与大数据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
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
- 使用 C++/Faiss 加速海量 MFCC 特征的相似性搜索
whoarethenext
c++faiss开发语言
使用C++/Faiss加速海量MFCC特征的相似性搜索引言在现代音频处理应用中,例如大规模声纹识别(SpeakerRecognition)、音乐信息检索(MusicInformationRetrieval)或音频事件检测(AudioEventDetection),我们通常需要从海量的音频库中快速找到与给定查询音频最相似的样本。这个过程的核心技术是对音频内容进行特征提取和高效的相似性搜索。MFCC(
- 从维基百科到知识图谱:用 DSPy、OpenAI 和 TiDB 构建 GraphRAG 的奇妙旅程
步子哥
AGI通用人工智能知识图谱tidb人工智能
在信息爆炸的时代,如何快速从海量数据中提取有用信息,成为了技术发展的重要方向。传统的RAG(Retrieval-AugmentedGeneration)方法虽然在信息检索领域表现出色,但随着需求复杂度的提升,GraphRAG(基于知识图谱的RAG)逐渐成为更优的解决方案。本文将带您一步步了解如何利用DSPy、OpenAI和TiDBVectorDatabase,从维基百科数据构建一个GraphRAG
- Python爬虫实战:研究httplib2库相关技术
ylfhpy
爬虫项目实战python爬虫phphttplib2
1.引言1.1研究背景与意义随着互联网的快速发展,网络上的信息量呈爆炸式增长。如何从海量的网页中高效地获取有价值的数据,成为了当前信息技术领域的一个重要研究课题。网络爬虫作为一种自动获取互联网信息的程序,能够按照一定的规则,自动地抓取网页内容并提取和整理信息,为信息检索、数据分析、机器学习等领域提供了丰富的数据来源。在电子商务领域,爬虫可以用于价格监控、竞品分析和市场调研;在学术研究中,爬虫可以帮
- Python爬虫实战:研究stdlib库相关技术
ylfhpy
爬虫项目实战python爬虫前端开发语言stdlib标准库
1.引言1.1研究背景与意义在当今信息爆炸的时代,互联网上的数据量呈指数级增长。网络爬虫作为一种自动获取网页内容的工具,在信息检索、数据挖掘、舆情分析等领域发挥着重要作用。Python由于其简洁的语法和丰富的库支持,成为开发网络爬虫的首选语言。本文旨在探讨如何利用Python标准库构建一个功能完整的网络爬虫系统,避免依赖过多第三方库,提高系统的可移植性和稳定性。1.2研究目标本文的研究目标是设计并
- ES 和 lucene 的区别是什么?
晚夜微雨问海棠呀
elasticsearchlucene大数据
Elasticsearch(ES)和Lucene都是用于全文搜索和分析的工具,但它们在功能和使用场景上有一些重要的区别:基础与角色:Lucene是一个开源的信息检索软件库,提供了一个高性能、全功能的文本搜索引擎。它是许多搜索应用的核心,包括Elasticsearch。Elasticsearch是一个分布式搜索和分析引擎,构建在Lucene之上。它不仅提供了Lucene的所有功能,还增加了分布式计算
- Lucence 和 Elasticsearch 的区别?
码出财富
elasticsearch大数据搜索引擎
Lucene和Elasticsearch都是在信息检索和文本处理领域中广泛使用的工具,它们的主要区别如下:概念和定位Lucene:是一个基于Java的全文检索库,它提供了一套强大的底层索引和搜索功能的API。Lucene更像是一个工具包,开发人员可以基于它来构建自己的搜索应用程序,需要深入了解搜索的底层原理和算法,对开发者的技术要求较高。Elasticsearch:是一个基于Lucene的分布式搜
- 30、法律案例的关联检索:提升法律实践的信息处理能力
android
法律案例关联检索信息处理
法律案例的关联检索:提升法律实践的信息处理能力1.引言在当今信息爆炸的时代,法律从业者面临着前所未有的挑战。大量的法律案例、法规和判例使得信息检索变得复杂而耗时。为了提高工作效率和决策质量,法律从业者迫切需要一种高效的工具来发现和检索相互关联的法律案例。本文将探讨如何通过先进的信息检索技术和算法来实现这一点。2.关联模型关联模型是法律案例关联检索的核心。为了确定案例之间的关联性,通常采用以下几种模
- RAG系列:提升RAG检索力:三大Query变形术,助你玩转AI知识检索!
数智前沿
数字化转型人工智能RAG
之前的帖子大多在优化向量化的过程,让文本内容分块更合理和更精准,本篇重点介绍使用RAG时如何优化提示词,以提高查询结果的精准度!一、RAG的“灵魂拷问”:你真的会提问吗?在AI时代,信息检索的效率和质量,80%取决于你“怎么问”。RAG系统的本质,就是“你问得好,我答得妙”。但现实往往是——用户提问:“AI会抢我饭碗吗?”检索系统:一脸懵逼,给你扔来一堆“AI是什么”“就业趋势”……用户:???这
- Python爬虫实战:研究MarkupSafe库相关技术
ylfhpy
爬虫项目实战python爬虫开发语言MarkupSafe
1.引言1.1研究背景与意义随着互联网数据量的爆炸式增长,网页内容自动提取与分析技术在信息检索、舆情监控、数据挖掘等领域的需求日益凸显。网络爬虫作为获取网页内容的核心工具,能够自动化采集互联网信息。然而,直接渲染爬取的网页内容存在安全隐患,特别是跨站脚本攻击(XSS)风险。攻击者可能通过注入恶意脚本窃取用户信息或破坏网站功能。MarkupSafe作为Python的安全字符串处理库,能够有效处理不可
- 企业级RAG系统架构设计与实现指南(Java技术栈)
在未来等你
大模型应用开发AI技术编程JavaSpring
企业级RAG系统架构设计与实现指南(Java技术栈)开篇:RAG系统的基本概念与企业应用价值在当今快速发展的AI技术背景下,检索增强生成(Retrieval-AugmentedGeneration,RAG)已成为构建智能问答、知识库管理、个性化推荐等应用的核心技术之一。RAG系统通过结合信息检索与自然语言生成(NLG),能够有效提升模型对特定领域数据的适应能力,避免传统大模型在训练数据不足或数据更
- 信息检索简介——文本处理、搜索引擎、数据挖掘、机器学习、推荐系统等
AI天才研究院
Python实战自然语言处理人工智能语言模型编程实践开发语言架构设计
作者:禅与计算机程序设计艺术1.简介2005年8月17日至9月3日在美国加利福尼亚州伯克莱纳举行了SIGIR国际会议(中文全称“计算机信息retrieval国际会议”),这是信息检索领域的顶级会议之一。该会议由ACM主办,主题涵盖了包括文本处理、搜索引擎、数据挖掘、机器学习、推荐系统等多个热门方向。此次会议是第一次将信息检索作为一个学科,并取得重大突破。本文试图对SIGIR进行一个完整的介绍,阐述
- 爆改RAG检索力:三大Query变形术,助你玩转AI知识检索!
许泽宇的技术分享
大模型AIGC搜索引擎人工智能RAG
你以为RAG(Retrieval-AugmentedGeneration)就是“检索+生成”那么简单?那你可太低估AI界的“内卷”了!今天,咱们就来聊聊如何用三大Query变形术,把RAG的检索力拉满,助你在AI知识海洋里捞到最肥的鱼!一、RAG的“灵魂拷问”:你真的会提问吗?在AI时代,信息检索的效率和质量,80%取决于你“怎么问”。RAG系统的本质,就是“你问得好,我答得妙”。但现实往往是——
- 什么是 QueryGPT?智能查询工具如何重塑信息检索的未来?
镜舟科技
StarRocksQueryGPT数据查询数据分析多模态交互
从客户行为数据到供应链信息,从市场趋势到内部运营指标,这些数据蕴含着巨大的商业价值。然而,数据量的激增也带来了前所未有的检索挑战:如何在海量信息中快速定位所需数据?如何确保查询结果的准确性和时效性?据统计,75%的企业正受困于低效的查询工具,这已成为阻碍企业数字化转型的关键痛点。传统的数据查询方式主要依赖SQL语句或特定的查询语言,这要求用户具备专业的编程知识和对数据结构的深入理解。即使对于数据分
- RAG 调优指南:Spring AI Alibaba 模块化 RAG 原理与使用
ApacheDubbo
spring人工智能架构SpringAIRAG
>夏冬,SpringAIAlibabaContributorRAG简介什么是RAG(检索增强生成)RAG(RetrievalAugmentedGeneration,检索增强生成)是一种结合信息检索和文本生成的技术范式。核心设计理念RAG技术就像给AI装上了「实时百科大脑」,通过先查资料后回答的机制,让AI摆脱传统模型的"知识遗忘"困境。️四大核心步骤1.文档切割→建立智能档案库核心任务:将海量文档
- Python爬虫实战:研究jieba相关技术
ylfhpy
爬虫项目实战python爬虫开发语言htmljieba分词
1.引言1.1研究背景与意义随着互联网技术的飞速发展,网络新闻已成为人们获取信息的主要渠道之一。每天产生的新闻文本数据量呈爆炸式增长,如何从海量文本中高效提取有价值的信息,成为信息科学领域的重要研究课题。文本分析技术通过对文本内容的结构化处理和语义挖掘,能够揭示隐藏在文本中的主题、情感和趋势,为舆情监测、信息检索、内容推荐等应用提供技术支持。1.2研究目标与方法本研究旨在构建一个完整的新闻文本分析
- 多模态查询技术:让搜索更智能、更精准
搜索引擎技术
ai
多模态查询技术:让搜索更智能、更精准关键词:多模态查询、跨模态搜索、语义理解、向量检索、深度学习、信息检索、人工智能摘要:本文深入探讨多模态查询技术如何通过整合文本、图像、音频等多种数据形式,实现更智能、更精准的搜索体验。我们将从基础概念出发,逐步解析技术原理,并通过实际案例展示其应用价值,最后展望未来发展趋势。背景介绍目的和范围本文旨在全面介绍多模态查询技术,包括其核心概念、工作原理、实现方法和
- 搜索领域个性化排序:如何利用生成式AI提升效果?
搜索引擎技术
人工智能ai
搜索个性化排序的生成式AI增强:从理论框架到实践落地的系统解析关键词生成式AI、个性化排序、搜索系统、用户意图建模、多模态信息融合、排序优化、智能检索摘要本报告系统解析如何通过生成式AI技术提升搜索领域的个性化排序效果。从理论框架出发,结合信息检索第一性原理与生成式模型的核心优势,构建"用户-查询-文档"三元组的深度关联模型;通过层次化架构设计,覆盖用户建模、查询理解、文档表示到排序决策的全流程;
- Spring Boot + LangChain 构建 RAG 应用
程序员丸子
langchainAI大模型语言模型自然语言处理人工智能大语言模型RAG
使用LangChain构建RAG应用程序什么是RAG?检索增强生成(Retrieval-AugmentedGeneration,RAG)是一种结合了检索和生成两种关键技术的机器学习方法。这种方法在自然语言处理任务中特别有效,例如对话系统和问答系统。RAG的关键组件检索:•RAG首先从大型数据集或知识库中检索与用户查询相关的文档或数据。•通常使用信息检索技术,如向量搜索或关键词匹配。生成:•在检索到
- 【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。-
- LangChain、RAG、Agent是什么
ZhangJiQun&MXP
2021AIpython2024大模型以及算力教学langchain语言模型人工智能算法自然语言处理
LangChain、RAG、Agent是什么在本地部署基于DeepSeek-R1模型的商用级知识库系统,旨在帮助开发者搭建智能知识库,提升企业智能化水平。背景与技术概述:随着大语言模型和RAG技术发展,AI知识库广泛应用于各行业,但传统信息管理系统存在问题,大模型也有“幻觉”现象。RAG技术将信息检索与生成模型结合,能缓解“幻觉”,而Agent智能体和LangChain框架可满足复杂业务需求。本地
- Coggle数据科学 | Kaggle赛题解析:识别数据引用与分类
双木的木
深度学习拓展阅读分类数据挖掘人工智能计算机视觉promptpython算法
本文来源公众号“Coggle数据科学”,仅用于学术分享,侵权删,干货满满。原文链接:Kaggle赛题解析:识别数据引用与分类赛题名称:MakeDataCount-FindingDataReferences赛题类型:自然语言处理、信息检索赛题任务:从科学论文的全文中提取所有被引用的研究数据,并根据上下文将其分类为初级引用(Primary)或次级引用(Secondary)。https://www.ka
- 大模型RAG高阶面试指南:第一章:RAG绪论
强化学习曾小健3
大模型RAG高阶面试指南人工智能深度学习
第一章:RAG绪论1.1RAG的定义、背景与核心思想检索增强生成(RetrievalAugmentedGeneration,简称RAG)是一种结合了信息检索和文本生成的人工智能技术。它通过在生成过程中动态检索相关信息来增强大型语言模型的能力,从而提供更准确、更及时、更可靠的回答。RAG的核心思想是将"参数化知识"(存储在模型参数中的知识)与"非参数化知识"(存储在外部知识库中的知识)相结合,通过检
- 多线程编程之join()方法
周凡杨
javaJOIN多线程编程线程
现实生活中,有些工作是需要团队中成员依次完成的,这就涉及到了一个顺序问题。现在有T1、T2、T3三个工人,如何保证T2在T1执行完后执行,T3在T2执行完后执行?问题分析:首先问题中有三个实体,T1、T2、T3, 因为是多线程编程,所以都要设计成线程类。关键是怎么保证线程能依次执行完呢?
Java实现过程如下:
public class T1 implements Runnabl
- java中switch的使用
bingyingao
javaenumbreakcontinue
java中的switch仅支持case条件仅支持int、enum两种类型。
用enum的时候,不能直接写下列形式。
switch (timeType) {
case ProdtransTimeTypeEnum.DAILY:
break;
default:
br
- hive having count 不能去重
daizj
hive去重having count计数
hive在使用having count()是,不支持去重计数
hive (default)> select imei from t_test_phonenum where ds=20150701 group by imei having count(distinct phone_num)>1 limit 10;
FAILED: SemanticExcep
- WebSphere对JSP的缓存
周凡杨
WAS JSP 缓存
对于线网上的工程,更新JSP到WebSphere后,有时会出现修改的jsp没有起作用,特别是改变了某jsp的样式后,在页面中没看到效果,这主要就是由于websphere中缓存的缘故,这就要清除WebSphere中jsp缓存。要清除WebSphere中JSP的缓存,就要找到WAS安装后的根目录。
现服务
- 设计模式总结
朱辉辉33
java设计模式
1.工厂模式
1.1 工厂方法模式 (由一个工厂类管理构造方法)
1.1.1普通工厂模式(一个工厂类中只有一个方法)
1.1.2多工厂模式(一个工厂类中有多个方法)
1.1.3静态工厂模式(将工厂类中的方法变成静态方法)
&n
- 实例:供应商管理报表需求调研报告
老A不折腾
finereport报表系统报表软件信息化选型
引言
随着企业集团的生产规模扩张,为支撑全球供应链管理,对于供应商的管理和采购过程的监控已经不局限于简单的交付以及价格的管理,目前采购及供应商管理各个环节的操作分别在不同的系统下进行,而各个数据源都独立存在,无法提供统一的数据支持;因此,为了实现对于数据分析以提供采购决策,建立报表体系成为必须。 业务目标
1、通过报表为采购决策提供数据分析与支撑
2、对供应商进行综合评估以及管理,合理管理和
- mysql
林鹤霄
转载源:http://blog.sina.com.cn/s/blog_4f925fc30100rx5l.html
mysql -uroot -p
ERROR 1045 (28000): Access denied for user 'root'@'localhost' (using password: YES)
[root@centos var]# service mysql
- Linux下多线程堆栈查看工具(pstree、ps、pstack)
aigo
linux
原文:http://blog.csdn.net/yfkiss/article/details/6729364
1. pstree
pstree以树结构显示进程$ pstree -p work | grep adsshd(22669)---bash(22670)---ad_preprocess(4551)-+-{ad_preprocess}(4552) &n
- html input与textarea 值改变事件
alxw4616
JavaScript
// 文本输入框(input) 文本域(textarea)值改变事件
// onpropertychange(IE) oninput(w3c)
$('input,textarea').on('propertychange input', function(event) {
console.log($(this).val())
});
- String类的基本用法
百合不是茶
String
字符串的用法;
// 根据字节数组创建字符串
byte[] by = { 'a', 'b', 'c', 'd' };
String newByteString = new String(by);
1,length() 获取字符串的长度
&nbs
- JDK1.5 Semaphore实例
bijian1013
javathreadjava多线程Semaphore
Semaphore类
一个计数信号量。从概念上讲,信号量维护了一个许可集合。如有必要,在许可可用前会阻塞每一个 acquire(),然后再获取该许可。每个 release() 添加一个许可,从而可能释放一个正在阻塞的获取者。但是,不使用实际的许可对象,Semaphore 只对可用许可的号码进行计数,并采取相应的行动。
S
- 使用GZip来压缩传输量
bijian1013
javaGZip
启动GZip压缩要用到一个开源的Filter:PJL Compressing Filter。这个Filter自1.5.0开始该工程开始构建于JDK5.0,因此在JDK1.4环境下只能使用1.4.6。
PJL Compressi
- 【Java范型三】Java范型详解之范型类型通配符
bit1129
java
定义如下一个简单的范型类,
package com.tom.lang.generics;
public class Generics<T> {
private T value;
public Generics(T value) {
this.value = value;
}
}
- 【Hadoop十二】HDFS常用命令
bit1129
hadoop
1. 修改日志文件查看器
hdfs oev -i edits_0000000000000000081-0000000000000000089 -o edits.xml
cat edits.xml
修改日志文件转储为xml格式的edits.xml文件,其中每条RECORD就是一个操作事务日志
2. fsimage查看HDFS中的块信息等
&nb
- 怎样区别nginx中rewrite时break和last
ronin47
在使用nginx配置rewrite中经常会遇到有的地方用last并不能工作,换成break就可以,其中的原理是对于根目录的理解有所区别,按我的测试结果大致是这样的。
location /
{
proxy_pass http://test;
- java-21.中兴面试题 输入两个整数 n 和 m ,从数列 1 , 2 , 3.......n 中随意取几个数 , 使其和等于 m
bylijinnan
java
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Stack;
public class CombinationToSum {
/*
第21 题
2010 年中兴面试题
编程求解:
输入两个整数 n 和 m ,从数列 1 , 2 , 3.......n 中随意取几个数 ,
使其和等
- eclipse svn 帐号密码修改问题
开窍的石头
eclipseSVNsvn帐号密码修改
问题描述:
Eclipse的SVN插件Subclipse做得很好,在svn操作方面提供了很强大丰富的功能。但到目前为止,该插件对svn用户的概念极为淡薄,不但不能方便地切换用户,而且一旦用户的帐号、密码保存之后,就无法再变更了。
解决思路:
删除subclipse记录的帐号、密码信息,重新输入
- [电子商务]传统商务活动与互联网的结合
comsci
电子商务
某一个传统名牌产品,过去销售的地点就在某些特定的地区和阶层,现在进入互联网之后,用户的数量群突然扩大了无数倍,但是,这种产品潜在的劣势也被放大了无数倍,这种销售利润与经营风险同步放大的效应,在最近几年将会频繁出现。。。。
如何避免销售量和利润率增加的
- java 解析 properties-使用 Properties-可以指定配置文件路径
cuityang
javaproperties
#mq
xdr.mq.url=tcp://192.168.100.15:61618;
import java.io.IOException;
import java.util.Properties;
public class Test {
String conf = "log4j.properties";
private static final
- Java核心问题集锦
darrenzhu
java基础核心难点
注意,这里的参考文章基本来自Effective Java和jdk源码
1)ConcurrentModificationException
当你用for each遍历一个list时,如果你在循环主体代码中修改list中的元素,将会得到这个Exception,解决的办法是:
1)用listIterator, 它支持在遍历的过程中修改元素,
2)不用listIterator, new一个
- 1分钟学会Markdown语法
dcj3sjt126com
markdown
markdown 简明语法 基本符号
*,-,+ 3个符号效果都一样,这3个符号被称为 Markdown符号
空白行表示另起一个段落
`是表示inline代码,tab是用来标记 代码段,分别对应html的code,pre标签
换行
单一段落( <p>) 用一个空白行
连续两个空格 会变成一个 <br>
连续3个符号,然后是空行
- Gson使用二(GsonBuilder)
eksliang
jsongsonGsonBuilder
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2175473 一.概述
GsonBuilder用来定制java跟json之间的转换格式
二.基本使用
实体测试类:
温馨提示:默认情况下@Expose注解是不起作用的,除非你用GsonBuilder创建Gson的时候调用了GsonBuilder.excludeField
- 报ClassNotFoundException: Didn't find class "...Activity" on path: DexPathList
gundumw100
android
有一个工程,本来运行是正常的,我想把它移植到另一台PC上,结果报:
java.lang.RuntimeException: Unable to instantiate activity ComponentInfo{com.mobovip.bgr/com.mobovip.bgr.MainActivity}: java.lang.ClassNotFoundException: Didn't f
- JavaWeb之JSP指令
ihuning
javaweb
要点
JSP指令简介
page指令
include指令
JSP指令简介
JSP指令(directive)是为JSP引擎而设计的,它们并不直接产生任何可见输出,而只是告诉引擎如何处理JSP页面中的其余部分。
JSP指令的基本语法格式:
<%@ 指令 属性名="
- mac上编译FFmpeg跑ios
啸笑天
ffmpeg
1、下载文件:https://github.com/libav/gas-preprocessor, 复制gas-preprocessor.pl到/usr/local/bin/下, 修改文件权限:chmod 777 /usr/local/bin/gas-preprocessor.pl
2、安装yasm-1.2.0
curl http://www.tortall.net/projects/yasm
- sql mysql oracle中字符串连接
macroli
oraclesqlmysqlSQL Server
有的时候,我们有需要将由不同栏位获得的资料串连在一起。每一种资料库都有提供方法来达到这个目的:
MySQL: CONCAT()
Oracle: CONCAT(), ||
SQL Server: +
CONCAT() 的语法如下:
Mysql 中 CONCAT(字串1, 字串2, 字串3, ...): 将字串1、字串2、字串3,等字串连在一起。
请注意,Oracle的CON
- Git fatal: unab SSL certificate problem: unable to get local issuer ce rtificate
qiaolevip
学习永无止境每天进步一点点git纵观千象
// 报错如下:
$ git pull origin master
fatal: unable to access 'https://git.xxx.com/': SSL certificate problem: unable to get local issuer ce
rtificate
// 原因:
由于git最新版默认使用ssl安全验证,但是我们是使用的git未设
- windows命令行设置wifi
surfingll
windowswifi笔记本wifi
还没有讨厌无线wifi的无尽广告么,还在耐心等待它慢慢启动么
教你命令行设置 笔记本电脑wifi:
1、开启wifi命令
netsh wlan set hostednetwork mode=allow ssid=surf8 key=bb123456
netsh wlan start hostednetwork
pause
其中pause是等待输入,可以去掉
2、
- Linux(Ubuntu)下安装sysv-rc-conf
wmlJava
linuxubuntusysv-rc-conf
安装:sudo apt-get install sysv-rc-conf 使用:sudo sysv-rc-conf
操作界面十分简洁,你可以用鼠标点击,也可以用键盘方向键定位,用空格键选择,用Ctrl+N翻下一页,用Ctrl+P翻上一页,用Q退出。
背景知识
sysv-rc-conf是一个强大的服务管理程序,群众的意见是sysv-rc-conf比chkconf
- svn切换环境,重发布应用多了javaee标签前缀
zengshaotao
javaee
更换了开发环境,从杭州,改变到了上海。svn的地址肯定要切换的,切换之前需要将原svn自带的.svn文件信息删除,可手动删除,也可通过废弃原来的svn位置提示删除.svn时删除。
然后就是按照最新的svn地址和规范建立相关的目录信息,再将原来的纯代码信息上传到新的环境。然后再重新检出,这样每次修改后就可以看到哪些文件被修改过,这对于增量发布的规范特别有用。
检出