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从API到Agent：万字洞悉LangChain工程化设计 bpluo42657 langchain
——构建下一代AI应用的核心范式迁移一、传统API范式的局限性：为什么需要Agent？接口式AI的痛点python#传统NLPAPI调用示例response=openai.Completion.create(model="text-davinci-003",prompt="请翻译：Helloworld",max_tokens=50)单次请求/响应模式缺乏状态管理与上下文延续硬编码逻辑难以应对复杂场
利用 Python 爬取小红书热门笔记并进行标签关键词分析程序员威哥最新爬虫实战项目 python 笔记开发语言
一、背景与目标小红书（RED）作为中国最活跃的内容社区之一，拥有大量关于美妆、穿搭、美食、旅游等领域的用户生成内容（UGC）。对于产品、品牌方或研究人员来说，提取热门笔记的标签关键词，可以有效捕捉用户关注点、消费趋势及内容热词。本项目目标：使用Python爬取小红书某个话题下的热门笔记；分析每篇笔记中的标题、正文、标签等字段；利用NLP技术提取高频关键词；对关键词进行可视化与聚类分析。二、技术难点
2023年第10期(NeuroImage)：DomainATM：多中心医学图像数据标准化工具箱影浮科技ImageFlow
基本信息1.标题：DomainATM:Domainadaptationtoolboxformedicaldataanalysis.2.期刊：NeuroImage3.IF/JCR/分区：7.4/Q1/中科院一区4.DOI：10.1016/j.neuroimage.2023.119863目录1、导读2、背景动机3、研究目的4、工具箱介绍5、测试试验6、局限不足1导读域适应（DA）是基于机器学习的现代医
在NLP深层语义分析中，深度学习和机器学习的区别与联系
在自然语言处理（NLP）的深层语义分析任务中，深度学习与机器学习的区别和联系主要体现在以下方面：一、核心区别特征提取方式机器学习：依赖人工设计特征（如词频、句法规则、TF-IDF等），需要领域专家对文本进行结构化处理。例如，传统情感分析需人工定义“情感词库”或通过词性标注提取关键成分。深度学习：通过神经网络自动学习多层次特征。例如，BERT等模型可从原始文本中捕获词向量、句法关系甚至篇章级语义，无
敏捷开发中的自然语言处理集成项目管理实战手册项目管理最佳实践敏捷流程自然语言处理 easyui ai
敏捷开发中的自然语言处理集成：让代码与需求“说人话”关键词：敏捷开发、自然语言处理（NLP）、用户故事分析、需求自动化、持续集成优化摘要：在敏捷开发中，“快速响应变化”的核心目标常被繁琐的文本处理拖慢——需求文档像“天书”、用户故事靠“脑补”、缺陷报告整理耗时……自然语言处理（NLP）就像一位“智能翻译官”，能让开发团队与需求文档“流畅对话”。本文将用“搭积木”“翻译机”等生活化比喻，带您理解如何
甘超波：NLP中EMBA状态管理甘超波
哈喽，大家好我是甘超波，一名NLP爱好者，每天一篇文章，分享我的NLP实战经验和案例，希望给你些启发和帮助，这是第23篇原创文章什么是EMBAEMBA：是总裁班吗？在NLP中EMBA指的一种状态管理，我们NLP所有技巧都是在EMBA中展开的，像催眠，潜意识沟通......等都是在基于EMBA。如果把NLP比作一个楼房，EMBA就是楼房的地基如果把NLP比作一个汽车，EMBA就是汽车的发动机。其中E
打造智能资讯引擎：基于 Python 的新闻数据爬取与个性化推荐系统实战全流程解析程序员威哥最新爬虫实战项目 python 开发语言
前言：数据时代的信息洪流，如何做到“千人千面”？在信息爆炸的时代，每天都有成千上万条新闻资讯涌现。如何从海量内容中挖掘出用户感兴趣的资讯？这不仅仅是爬虫技术的问题，更是数据建模与智能推荐算法的落地挑战。本篇文章将带你从零出发，构建一个具有实际应用价值的“个性化新闻阅读推荐系统”，从数据采集（爬虫）、文本处理（NLP）、兴趣建模（TF-IDF/协同过滤/Embedding）到推荐展示，覆盖整个推荐系
题解 | #使用join查询找出没有分类的电影id以及名称# 愤怒的小青春 java
58同城java后端一面凉经主流的哈希算法有哪几种？帮闺蜜们找靠谱男票hc多多光彩积云是什么企业，查不到有用信息太抽象了！培训班装公司招聘阿里巴巴前端暑期实习——无语八面挂怎么写自我介绍|自我介绍保姆级教学灵犀互娱客户端一面面经(求过啊)24找运维实习，这简历可行吗拓竹科技测试开发面经（25届暑期实习）分享一波攒了整个秋招的NLP算法岗面经腾讯广告暑期实习面试1、JVM垃圾回收机制2、syncho
进阶向:基于Python的智能客服系统设计与实现
智能客服系统开发指南系统概述智能客服系统是人工智能领域的重要应用，它通过自然语言处理(NLP)和机器学习技术自动化处理用户查询，显著提升客户服务效率和响应速度。基于Python的实现方案因其丰富的生态系统（如NLTK、spaCy、Transformers等库）、跨平台兼容性以及易于集成的特点，成为开发智能客服系统的首选。系统架构系统核心包括两个主要功能模块：1.API集成模块负责连接各类外部服务，
计算机视觉产品推荐,个性化推荐:人工智能中的计算机视觉、NLP自然语言处理和个性化推荐系统哪个前景更好一些？...
这个问题直接回答的话可能还是有着很强的个人观点，所以不如先向你介绍一些这几个领域目前的研究现状和应用情况(不再具体介绍其中原理)你自己可以斟酌一下哪方面更适合自己个性化推荐。一．所谓计算机视觉，是指使用计算机及相关设备对生物视觉的一种模拟个性化推荐。它的主要任务就是通过对采集的图片或视频进行处理以获得相应场景的三维信息，就像人类和许多其他类生物每天所做的那样[1]。现在人工智能的计算机视觉主要研究
【NLP舆情分析】基于python微博舆情分析可视化系统(flask+pandas+echarts) 视频教程 - 基于wordcloud库实现词云图
大家好，我是java1234_小锋老师，最近写了一套【NLP舆情分析】基于python微博舆情分析可视化系统(flask+pandas+echarts)视频教程，持续更新中，计划月底更新完，感谢支持。今天讲解基于wordcloud库实现词云图视频在线地址：2026版【NLP舆情分析】基于python微博舆情分析可视化系统(flask+pandas+echarts+爬虫)视频教程（火爆连载更新中..
大模型算法工程师技术路线全解析：从基础到资深的能力跃迁 Mr.小海大模型算法数据挖掘人工智能机器学习深度学习机器翻译 web3
文章目录大模型算法工程师技术路线全解析：从基础到资深的能力跃迁一、基础阶段（0-2年经验）：构建核心知识体系与工程入门数学与机器学习基础编程与深度学习框架NLP与Transformer入门二、进阶阶段（2-4年经验）：深化模型技术与工程落地能力大模型预训练与微调技术预训练原理：数据与任务的协同设计微调工具：参数高效适配与工程优化对齐实践：价值观优化与实证效果分布式训练与框架工具并行策略：多维度协同
ABP VNext + GitHub Actions：CI/CD 全流程自动化 Kookoos Abp vNext .net github ci/cd 自动化 ABP vNext
ABPVNext+GitHubActions：CI/CD全流程自动化目录ABPVNext+GitHubActions：CI/CD全流程自动化TL;DR全局流程概览1️⃣准备工作与项目结构1.1️工具链与Secrets1.2项目目录示例2️⃣Build&Test（并行编译与单测）子流程图3️⃣️StaticAnalysis（SonarCloud&CodeQL）子流程图4️⃣Package&Publi
丰盛日记第三天幸运星小燕子
第123期NLP执行师二阶4组章艳Day3分享《有效引导他人的能力》学到情绪管理的方法和体验练习中感动的一天，我很开心！1、复习大脑结构:由原始脑、情绪脑、皮质层三部分组成；三部分需要充分配合和相互制约，考虑三赢后，才能做出正确的决定。2、情绪体验小游戏:树和松鼠，让我们提醒不同的情绪感受。3、处理情绪的四个方法:思维、体能、环境、关系；导师建议可以使用呼吸放松法，使自己的情绪可以及时的醒觉→_→
【转】【译】How to Handle Very Long Sequences with LSTM（LSTM RNN 超长序列处理）开始奋斗的胖子机器学习 RNN LSTM 序列深度学习
原文地址http://machinelearningmastery.com/handle-long-sequences-long-short-term-memory-recurrent-neural-networks/一个长的输入序列却只对应一个或者一小段输出就是我们经常说的序列标注和序列分类。主要包括下面一些例子：包含上千个词的文件情感分类（NLP）包含上千个时间状态的脑电痕迹分类（Medici
“闭门造车”之多模态思路浅谈：自回归学习与生成 PaperWeekly 回归学习数据挖掘人工智能机器学习
©PaperWeekly原创·作者|苏剑林单位|科学空间研究方向|NLP、神经网络这篇文章我们继续来闭门造车，分享一下笔者最近对多模态学习的一些新理解。在前文《“闭门造车”之多模态思路浅谈：无损》中，我们强调了无损输入对于理想的多模型模态的重要性。如果这个观点成立，那么当前基于VQ-VAE、VQ-GAN等将图像离散化的主流思路就存在能力瓶颈，因为只需要简单计算一下信息熵就可以表明离散化必然会有严重
自动字幕生成器：Auto-Subtitle — 技术解析与应用指南房耿园Hartley
自动字幕生成器：Auto-Subtitle—技术解析与应用指南在视频内容日益丰富的今天，自动字幕生成工具变得越来越重要，尤其是对于听障人士、非母语者和在嘈杂环境下观看视频的人来说。Auto-Subtitle是一个开源项目，它利用先进的自然语言处理（NLP）技术为你的视频自动生成准确的字幕。本文将深入探讨这个项目的原理、功能、应用场景及特点，以期吸引更多开发者和用户关注并使用。项目简介Auto-Su
略说NLP引入公理模型的可行性金井PRATHAMA 知识图谱与NLP 自然语言处理人工智能知识图谱
在自然语言处理（NLP）的深层语义分析中，公理化体系的引入具有理论可行性，但其实际应用仍面临挑战。以下从公理模型的设计思路、关键技术要点及注意事项三个方面展开分析，结合搜索结果的多个相关技术点进行综合说明：一、公理模型在深层语义分析中的设计思路公理的定义与语义形式化公理模型需以形式化逻辑为基础，定义语义分析中的原始概念（如谓词、实体、关系）和推理规则。例如：原始概念：将语义角色（如施事者、受事者）
NLP中情感分析如何结合知识图谱在跨文化领域提升观念分析和价值判断的准确性？
情感分析结合知识图谱，能够显著提升观念分析和价值判断的准确性。这一融合的核心在于利用知识图谱的结构化语义网络，为情感分析提供深层语境、实体关联和领域知识支撑。以下是具体机制和应用场景的分析：一、知识图谱如何提升情感分析的语义理解1.解决歧义与上下文依赖问题：情感词（如“冷”）在不同语境中含义不同（“服务态度冷”表负面，“冷静分析”表中性）。方案：知识图谱通过实体链接识别文本中的对象（如“服务态度”
2020-12-09 幸福大黑鸭
IT1.LeetCode：汇总区间Java编写2020-12-09（228.汇总区间）2.《Java从入门到精通》明日科技：P351~355阅读记xmind笔记，并自己实现实例。知识点之前确实都学过，但还是再系统复习一下吧。3.《Semantic-awareWorkflowConstructionandAnalysisforDistributedDataAnalyticsSystems》：粗读关键
SBERT、CoSENT和BETR以及transformers的区别和联系 panshengnan NLP nlp transformer
SBERT、CoSENT、BETR和Transformers的区别和联系这几个模型（SBERT、CoSENT、BETR）和框架（Transformers）都是围绕自然语言处理（NLP）的句子嵌入和语义理解任务展开的。它们的联系主要在于基于Transformer架构，并针对特定任务做了优化；区别则在于目标任务、优化策略、训练方法和适用场景等方面。1.联系基于Transformer架构：它们的核心编码
入门大模型神器：开源项目Happy LLM保姆级教程！
Happy-LLMHappy-LLM——从零开始的大语言模型原理与实践教程。本项目是一个系统性的LLM学习教程，将从NLP的基本研究方法出发，根据LLM的思路及原理逐层深入，依次为读者剖析LLM的架构基础和训练过程。同时，我们会结合目前LLM领域最主流的代码框架，演练如何亲手搭建、训练一个LLM，期以实现授之以鱼，更授之以渔。希望大家能从这本书开始走入LLM的浩瀚世界，探索LLM的无尽可能。特点•
Matlab实现的二维框架非线性动力学求解器：几何非线性应用悦闻闻
本文还有配套的精品资源，点击获取简介：二维框架非线性动力学求解器Matlab工具用于分析复杂结构在动态载荷作用下的行为，特别是在几何非线性效应显著的情况下。求解器采用Newmark方法进行数值积分，并通过多个Matlab脚本文件，如Newmark_Nonlinear.m和Analysis.m等，实现从加载条件到结果可视化的一系列计算流程。用户可以通过各种分析功能和示例深入了解结构在动态载荷下的响应
NQA_路由自动切换实验（H3C）李李网工日记 NQA 可靠性路由切换
引言NQA全称是NetworkQualityAnalysis（网络质量分析），它是一种用于监测和评估网络性能的技术，通过发送探测报文（如ICMPEcho、TCP连接等）来检测网络的连通性、延迟、丢包率等指标，帮助实现网络优化和故障排查。在现代数据中心网络中，路由的高可用性和可靠性至关重要。网络质量分析（NQA）技术通过实时监测网络性能（如延时、丢包率），结合路由跟踪（Track）功能，可实现路由的
【原创】下雨天要游泳饶金霞家庭教育心理咨询
下午，我照着昨天与小儿的约定，在四点半，就来到幼儿园门口接孩子。老师打开大门，孩子从教室里走出来，一见到我就问:“老妈，泳衣准备好了吗？”我半蹲下来拥抱他说：“都放在车上啦！”儿子在我额头上亲一口说：“你真是世界上最讲信用的好妈妈！”我有点怀疑我这儿子有NLP的基因，总是能及时地给沟通者作出良好的回应，而且还会用米尔顿。其实看着这满天的乌云，我心里还在嘀咕，这场大雨可能不会等到我们去游泳场。果不其
LLM系统性学习完全指南（初学者必看系列） GA琥珀 LLM 学习人工智能语言模型
前言这篇文章将系统性的讲解LLM（LargeLanguageModels,LLM）的知识和应用。我们将从支撑整个领域的数学与机器学习基石出发，逐步剖析自然语言处理（NLP）的经典范式，深入探究引发革命的Transformer架构，并按时间顺序追溯从BERT、GPT-2到GPT-4、Llama及Gemini等里程碑式模型的演进。随后，我们将探讨如何将这些强大的基础模型转化为实用、安全的应用，涵盖对齐
AI数字人系统开发上线全攻略：从0到1全流程解析 v_qutudy 人工智能 AI系统开发 AI数字人开发
一、需求分析：定义数字人核心能力1.1功能规划矩阵模块基础功能进阶功能形象生成2D/3D建模实时表情捕捉与驱动语音交互TTS语音合成情感识别与应激反应动作系统预设动作库骨骼动画与物理引擎智能决策规则引擎强化学习驱动决策多模态交互文本/语音输入AR/VR空间交互1.2非功能性指标实时性：唇形同步延迟B[语音识别]A-->C[姿态检测]A-->D[文本理解]B-->E[NLP引擎]C-->F[动作解析
Java NLP炼金术：从词袋到深度学习，构建AI时代的语言魔方墨夶 Java学习资料人工智能 java 自然语言处理
一、JavaNLP的“三剑客”：框架与工具链1.1ApacheOpenNLP：传统NLP的“瑞士军刀”目标：用词袋模型实现文本分类与实体识别代码实战：文档分类器的“炼成术”//OpenNLP文档分类器（基于词袋模型）importopennlp.tools.doccat.*;importopennlp.tools.util.*;publicclassDocumentClassifier{//训练模型
深度学习模型表征提取全解析 ZhangJiQun&MXP 教学 2024大模型以及算力 2021 AI python 深度学习人工智能 python embedding 语言模型
模型内部进行表征提取的方法在自然语言处理（NLP）中，“表征（Representation）”指将文本（词、短语、句子、文档等）转化为计算机可理解的数值形式（如向量、矩阵），核心目标是捕捉语言的语义、语法、上下文依赖等信息。自然语言表征技术可按“静态/动态”“有无上下文”“是否融入知识”等维度划分一、传统静态表征（无上下文，词级为主）这类方法为每个词分配固定向量，不考虑其在具体语境中的含义（无法解
【AI大模型】LLM模型架构深度解析：BERT vs. GPT vs. T5 我爱一条柴ya 学习AI记录 ai 人工智能 AI编程 python
引言Transformer架构的诞生（Vaswanietal.,2017）彻底改变了自然语言处理（NLP）。在其基础上，BERT、GPT和T5分别代表了三种不同的模型范式，主导了预训练语言模型的演进。理解它们的差异是LLM开发和学习的基石。一、核心架构对比特性BERT(BidirectionalEncoder)GPT(GenerativePre-trainedTransformer)T5(Text
JAVA中的Enum 周凡杨 java enum 枚举
Enum是计算机编程语言中的一种数据类型---枚举类型。在实际问题中，有些变量的取值被限定在一个有限的范围内。例如，一个星期内只有七天我们通常这样实现上面的定义： public String monday; public String tuesday; public String wensday; public String thursday
赶集网mysql开发36条军规 Bill_chen mysql 业务架构设计 mysql调优 mysql性能优化
(一)核心军规 (1)不在数据库做运算 cpu计算务必移至业务层； (2)控制单表数据量 int型不超过1000w，含char则不超过500w；合理分表；限制单库表数量在300以内； (3)控制列数量字段少而精，字段数建议在20以内
Shell test命令 daizj shell 字符串 test 数字文件比较
Shell test命令 Shell中的 test 命令用于检查某个条件是否成立，它可以进行数值、字符和文件三个方面的测试。数值测试参数说明 -eq 等于则为真 -ne 不等于则为真 -gt 大于则为真 -ge 大于等于则为真 -lt 小于则为真 -le 小于等于则为真实例演示： num1=100 num2=100if test $[num1]
XFire框架实现WebService(二) 周凡杨 java webservice
有了XFire框架实现WebService(一)，就可以继续开发WebService的简单应用。 Webservice的服务端(WEB工程)：两个java bean类： Course.java package cn.com.bean; public class Course { private
重绘之画图板朱辉辉33 画图板
上次博客讲的五子棋重绘比较简单，因为只要在重写系统重绘方法paint（）时加入棋盘和棋子的绘制。这次我想说说画图板的重绘。画图板重绘难在需要重绘的类型很多，比如说里面有矩形，园，直线之类的，所以我们要想办法将里面的图形加入一个队列中，这样在重绘时就
Java的IO流西蜀石兰 java
刚学Java的IO流时，被各种inputStream流弄的很迷糊，看老罗视频时说想象成插在文件上的一根管道，当初听时觉得自己很明白，可到自己用时，有不知道怎么代码了。。。每当遇到这种问题时，我习惯性的从头开始理逻辑，会问自己一些很简单的问题，把这些简单的问题想明白了，再看代码时才不会迷糊。 IO流作用是什么？答：实现对文件的读写，这里的文件是广义的； Java如何实现程序到文件
No matching PlatformTransactionManager bean found for qualifier 'add' - neither 林鹤霄
java.lang.IllegalStateException: No matching PlatformTransactionManager bean found for qualifier 'add' - neither qualifier match nor bean name match! 网上找了好多的资料没能解决，后来发现：项目中使用的是xml配置的方式配置事务，但是
Row size too large (> 8126). Changing some columns to TEXT or BLOB aigo column
原文：http://stackoverflow.com/questions/15585602/change-limit-for-mysql-row-size-too-large 异常信息： Row size too large (> 8126). Changing some columns to TEXT or BLOB or using ROW_FORMAT=DYNAM
JS 格式化时间 alxw4616 JavaScript
/** * 格式化时间 2013/6/13 by 半仙 [email protected] * 需要 pad 函数 * 接收可用的时间值. * 返回替换时间占位符后的字符串 * * 时间占位符:年 Y 月 M 日 D 小时 h 分 m 秒 s 重复次数表示占位数 * 如 YYYY 4占4位 YY 占2位<p></p> * MM DD hh mm
队列中数据的移除问题百合不是茶队列移除
队列的移除一般都是使用的remov();都可以移除的,但是在昨天做线程移除的时候出现了点问题,没有将遍历出来的全部移除, 代码如下; // package com.Thread0715.com; import java.util.ArrayList; public class Threa
Runnable接口使用实例 bijian1013 java thread Runnable java多线程
Runnable接口 a. 该接口只有一个方法：public void run(); b. 实现该接口的类必须覆盖该run方法 c. 实现了Runnable接口的类并不具有任何天
oracle里的extend详解 bijian1013 oracle 数据库 extend
扩展已知的数组空间，例： DECLARE TYPE CourseList IS TABLE OF VARCHAR2(10); courses CourseList; BEGIN -- 初始化数组元素，大小为3 courses := CourseList('Biol 4412 ', 'Psyc 3112 ', 'Anth 3001 '); --
【httpclient】httpclient发送表单POST请求 bit1129 httpclient
浏览器Form Post请求浏览器可以通过提交表单的方式向服务器发起POST请求，这种形式的POST请求不同于一般的POST请求 1. 一般的POST请求，将请求数据放置于请求体中，服务器端以二进制流的方式读取数据，HttpServletRequest.getInputStream()。这种方式的请求可以处理任意数据形式的POST请求，比如请求数据是字符串或者是二进制数据 2. Form
【Hive十三】Hive读写Avro格式的数据 bit1129 hive
1. 原始数据 hive> select * from word; OK 1 MSN 10 QQ 100 Gtalk 1000 Skype 2. 创建avro格式的数据表 hive> CREATE TABLE avro_table(age INT, name STRING)STORE
nginx+lua+redis自动识别封解禁频繁访问IP ronin47
在站点遇到攻击且无明显攻击特征，造成站点访问慢，nginx不断返回502等错误时，可利用nginx+lua+redis实现在指定的时间段内，若单IP的请求量达到指定的数量后对该IP进行封禁，nginx返回403禁止访问。利用redis的expire命令设置封禁IP的过期时间达到在指定的封禁时间后实行自动解封的目的。一、安装环境： CentOS x64 release 6.4(Fin
java-二叉树的遍历-先序、中序、后序（递归和非递归）、层次遍历 bylijinnan java
import java.util.LinkedList; import java.util.List; import java.util.Stack; public class BinTreeTraverse { //private int[] array={ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 }; private int[] array={ 10,6,
Spring源码学习-XML 配置方式的IoC容器启动过程分析 bylijinnan java spring IOC
以FileSystemXmlApplicationContext为例，把Spring IoC容器的初始化流程走一遍： ApplicationContext context = new FileSystemXmlApplicationContext ("C:/Users/ZARA/workspace/HelloSpring/src/Beans.xml&q
[科研与项目]民营企业请慎重参与军事科技工程 comsci 企业
军事科研工程和项目并非要用最先进，最时髦的技术，而是要做到“万无一失” 而民营科技企业在搞科技创新工程的时候，往往考虑的是技术的先进性，而对先进技术带来的风险考虑得不够，在今天提倡军民融合发展的大环境下，这种“万无一失”和“时髦性”的矛盾会日益凸显。。。。。。所以请大家在参与任何重大的军事和政府项目之前，对
spring 定时器-两种方式 cuityang spring quartz 定时器
方式一：间隔一定时间运行 <bean id="updateSessionIdTask" class="com.yang.iprms.common.UpdateSessionTask" autowire="byName" /> <bean id="updateSessionIdSchedule
简述一下关于BroadView站点的相关设计 damoqiongqiu view
终于弄上线了，累趴，戳这里http://www.broadview.com.cn 简述一下相关的技术点前端：jQuery+BootStrap3.2+HandleBars，全站Ajax（貌似对SEO的影响很大啊！怎么破？），用Grunt对全部JS做了压缩处理，对部分JS和CSS做了合并（模块间存在很多依赖，全部合并比较繁琐，待完善）。后端：U
运维 PHP问题汇总 dcj3sjt126com windows2003
1、Dede(织梦)发表文章时,内容自动添加关键字显示空白页解决方法：后台>系统>系统基本参数>核心设置>关键字替换（是/否），这里选择“是”。后台>系统>系统基本参数>其他选项>自动提取关键字，这里选择“是”。 2、解决PHP168超级管理员上传图片提示你的空间不足网站是用PHP168做的，反映使用管理员在后台无法
mac 下安装php扩展 - mcrypt dcj3sjt126com PHP
MCrypt是一个功能强大的加密算法扩展库，它包括有22种算法，phpMyAdmin依赖这个PHP扩展，具体如下：下载并解压libmcrypt-2.5.8.tar.gz。在终端执行如下命令： tar zxvf libmcrypt-2.5.8.tar.gz cd libmcrypt-2.5.8/ ./configure --disable-posix-threads --
MongoDB更新文档 [四] eksliang mongodb Mongodb更新文档
MongoDB更新文档转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2174104 MongoDB对文档的CURD，前面的博客简单介绍了，但是对文档更新篇幅比较大，所以这里单独拿出来。语法结构如下： db.collection.update( criteria, objNew, upsert, multi) 参数含义参数
Linux下的解压，移除，复制，查看tomcat命令 y806839048 tomcat
重复myeclipse生成webservice有问题删除以前的，干净 1、先切换到：cd usr/local/tomcat5/logs 2、tail -f catalina.out 3、这样运行时就可以实时查看运行日志了 Ctrl+c 是退出tail命令。有问题不明的先注掉 cp /opt/tomcat-6.0.44/webapps/g
Spring之使用事务缘由(3-XML实现) ihuning spring
用事务通知声明式地管理事务事务管理是一种横切关注点。为了在 Spring 2.x 中启用声明式事务管理，可以通过 tx Schema 中定义的 <tx:advice> 元素声明事务通知，为此必须事先将这个 Schema 定义添加到 <beans> 根元素中去。声明了事务通知后，就需要将它与切入点关联起来。由于事务通知是在 <aop:
GCD使用经验与技巧浅谈啸笑天 GC
前言 GCD(Grand Central Dispatch)可以说是Mac、iOS开发中的一大“利器”，本文就总结一些有关使用GCD的经验与技巧。 dispatch_once_t必须是全局或static变量这一条算是“老生常谈”了，但我认为还是有必要强调一次，毕竟非全局或非static的dispatch_once_t变量在使用时会导致非常不好排查的bug，正确的如下： 1
linux（Ubuntu）下常用命令备忘录1 macroli linux 工作 ubuntu
在使用下面的命令是可以通过--help来获取更多的信息1,查询当前目录文件列表：ls ls命令默认状态下将按首字母升序列出你当前文件夹下面的所有内容，但这样直接运行所得到的信息也是比较少的，通常它可以结合以下这些参数运行以查询更多的信息： ls / 显示/.下的所有文件和目录 ls -l 给出文件或者文件夹的详细信息 ls -a 显示所有文件，包括隐藏文
nodejs同步操作mysql qiaolevip 学习永无止境每天进步一点点 mysql nodejs
// db-util.js var mysql = require('mysql'); var pool = mysql.createPool({ connectionLimit : 10, host: 'localhost', user: 'root', password: '', database: 'test', port: 3306 });
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Spring开发利器：Spring Tool Suite 3.7.0 发布 wiselyman spring
Spring Tool Suite(简称STS)是基于Eclipse，专门针对Spring开发者提供大量的便捷功能的优秀开发工具。在3.7.0版本主要做了如下的更新：将eclipse版本更新至Eclipse Mars 4.5 GA Spring Boot(JavaEE开发的颠覆者集大成者，推荐大家学习)的配置语言YAML编辑器的支持(包含自动提示，

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