- RAG 企业级应用落地框架细节差异对比
一顿码
架构人工智能python数据挖掘知识图谱语言模型
—1—什么是RAG?RAG检索增强生成本质上来讲,就三件事情:第一、Indexing索引。即如何更有效地存储知识。第二、Retrieval检索。即在庞大的知识库中,如何筛选出少量的有益知识,供大模型参考。第三、Generation生成。即如何将用户的提问与检索到的知识相结合,使得大模型能够生成有价值的回答。这三个步骤表面上看似乎并不复杂,然而在RAG从构建到实际部署的整个流程中,包含了众多精细且复
- C++并发与实战(2):trie.cpp实现
SoloRejudger
C++并发c++java开发语言
2.trie.cpp实现注意到trie.h给了我们三个接口autoGet(std::string_viewkey)const->constT*;templateautoPut(std::string_viewkey,Tvalue)const->Trie;autoRemove(std::string_viewkey)const->Trie;我们就要在trie.cpp下面实现这三个接口实现前的注意点由
- centOS7使用yum安装报错的解决办法
小泊客
lLinux学习开发语言linux运维ssh网络运维开发
一、错误提示信息:[root@localhost/]#sudoyuminstallbash-completionCouldnotretrievemirrorlisthttp://mirrorlist.centos.org/?release=7&arch=x86_64&repo=os&infra=stockerrorwas14:curl#7-"Failedtoconnectto2a05:d012:8
- AI学习指南RAG篇(24)-RAGFlow的社区与开源贡献
俞兆鹏
AI学习指南人工智能
一、引言RAGFlow是一款基于深度文档理解的开源RAG(Retrieval-AugmentedGeneration,检索增强生成)引擎,旨在解决现有RAG技术在数据处理和生成答案方面的挑战。RAGFlow通过结合大型语言模型(LLMs)的强大生成能力和高效的信息检索系统,为用户提供了一种全新的交互体验。本文将鼓励读者参与到RAGFlow的开源社区中,共同推动技术的发展和创新。二、RAGFlow的
- 聊聊langchain4j的Naive RAG
langchain4j
序本文主要研究一下langchain4j的NaiveRAG示例publicclassNaive_RAG_Example{/***ThisexampledemonstrateshowtoimplementanaiveRetrieval-AugmentedGeneration(RAG)application.*By"naive",wemeanthatwewon'tuseanyadvancedRAGte
- 自定义Retriever的实现方法
vaidfl
windowslinuxmicrosoftpython
技术背景介绍在许多大语言模型(LLM)应用中,检索器(Retriever)用于从外部数据源获取信息。检索器的任务是根据用户查询检索相关的文档,这些文档通常被格式化为提示,供LLM使用,从而生成适当的响应,例如,根据知识库回答用户问题。核心原理解析要实现自定义的检索器,需要继承BaseRetriever类,并实现以下方法:_get_relevant_documents:获取与查询相关的文档,必需实现
- 使用Pinecone实现自查询检索器的实现步骤
vaidfl
python
##技术背景介绍Pinecone是一款功能强大的向量数据库,适用于处理复杂的检索需求。在本文中,我们将演示如何结合Pinecone向量存储使用SelfQueryRetriever实现自查询功能。为了更方便的了解原理,我们将以电影总结数据集为例进行展示。##核心原理解析自查询检索器(SelfQueryRetriever)的核心思想是通过提供文档的元数据和内容描述,结合语言模型生成查询条件来完成数据检
- 使用 DashVector 进行高效的矢量检索和自查询检索器演示
bavDHAUO
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在当代AI应用中,向量数据的管理和检索是至关重要的部分。DashVector是一个完全托管的向量数据库服务,提供了对高维稠密和稀疏向量的支持,允许实时插入和过滤搜索。这个服务基于DAMOAcademy自研的高效向量引擎Proxima核心构建,具备云原生和横向扩展能力,能够快速适应不同应用需求。在本篇文章中,我们将演示如何使用DashVector和SelfQueryRetriever来高效地进行矢量
- 【打卡d5】快速排序 归并排序
吧啦吧啦吡叭卜
排序算法算法java
快速排序算法模板——模板题AcWing785.快速排序voidquick_sort(intq[],intl,intr){if(l>=r)return;inti=l-1,j=r+1,x=q[(l+r)/2];while(ix);if(i=r)return;intmid=(l+r)>>1;merge_sort(q,l,mid);merge_sort(q,mid+1,r);intk=0,i=l,j=mi
- 一文带大家了解RARR(Retrieve-Read-Rerank) 和 RAG(Retrieval-Augmented Generation)的区别
测试开发Kevin
AI相关人工智能ai
RARR(Retrieve-Read-Rerank)和RAG(Retrieval-AugmentedGeneration)是两种不同的检索增强生成技术,核心差异在于流程设计、优化目标及适用场景。以下从多个维度对比两者的区别:1.流程架构与核心步骤RAG(检索增强生成)流程:检索(Retrieve):从外部知识库中检索与查询相关的文档或文本片段。生成(Generate):将检索到的内容与原始查询拼接
- 【MySQL】表的改,删
熙曦Sakura
MySQLmysql数据库
CRUD:Create(创建),Retrieve(读取),Update(更新),Delete(删除)6.3Update语法:UPDATEtable_nameSETcolumn=expr[,column=expr...][WHERE...][ORDERBY...][LIMIT...]对查询到的结果进行列值更新6.3.1将孙悟空同学的数学成绩变更为80分--更新值为具体值--查看原数据SELECTna
- [利用RAG和Elasticsearch打造智能检索系统:详解实现过程]
afTFODguAKBF
elasticsearchjenkins大数据python
引言在信息爆炸的时代,如何高效地从海量数据中提取有用信息成为了一个重要课题。通过结合RAG(Retrieval-AugmentedGeneration)和Elasticsearch,一种强大的信息检索和生成系统可以被实现。本文将详细介绍如何利用RAG和Elasticsearch打造一个智能检索系统。主要内容1.环境设置首先,我们需要设置必要的环境变量来访问Elasticsearch实例和OpenA
- 近期docker镜像加速器被封杀,需要的请看此内容 点赞加关注
加油干sit!
dockerdocker
{“registry-mirrors”:[“https://docker.m.daocloud.io”],“insecure-registries”:[“harbor.sunya.com”],“exec-opts”:[“native.cgroupdriver=systemd”],“data-root”:“/data/docker”,“log-driver”:“json-file”,“log-opt
- python tcl,Python tcl没有正确安装
邓永泉
pythontcl
Ijustinstalledgraphics.pyforpython.Then,whenItriedtorunthefollowingcode:fromgraphicsimport*defmain():win=GraphWin("MyCircle",100,100)c=Circle(Point(50,50),10)c.draw(win)win.getMouse()#Pausetoviewresul
- RAG问答系统:检索增强生成框架
ZhangJiQun&MXP
2021论文教学大模型语言模型
目录RAG(Retrieval-AugmentedGeneration)框架一、RAG框架的定义二、RAG框架的工作原理三、RAG框架的举例说明四、RAG框架的优势RAG问答系统二、工作流程三、优势四、应用场景RAG(Retrieval-AugmentedGeneration)框架即检索增强生成框架,是一种结合了信息检索技术与语言生成模型的人工智能技术。以下是对RAG框架的详细解释及举例说明:一、
- RAG数据嵌入和重排序:如何选择合适的模型
从零开始学习人工智能
深度学习
RAG数据嵌入和重排序:如何选择合适的模型在自然语言处理(NLP)领域,Retrieval-AugmentedGeneration(RAG)模型已经成为一种强大的工具,用于结合检索和生成能力来处理复杂的语言任务。RAG模型的核心在于两个关键步骤:数据嵌入(Embedding)和重排序(Re-ranking)。这两个步骤的选择和优化对于模型的性能至关重要。本文将探讨如何选择合适的模型来实现高效的数据
- 基于多向量检索器的多模态RAG实现:用于表格、文本和图像
lichunericli
人工智能自然语言处理
原文地址:Multi-VectorRetrieverforRAGontables,text,andimages2023年10月20日概括跨不同数据类型(图像、文本、表格)的无缝问答是RAG追求的目标之一。我们将发布threenewcookbooks,展示在包含混合内容类型的文档上使用RAG的多向量检索器。这些cookbooks还提出了一些将多模态LLM与多向量检索器配对以解锁图像上的RAG的想法。
- P3865 【模板】ST 表 && RMQ 问题 题解
huangyuze114514
算法数据结构
思路求区间最大值,一道ST表模板题。没学过ST表的看这里。当查询区间最值时,若只用暴力,肯定会超时,所以我们可以建造一个ST表,ST表可以先求出一些小的区间的最值,然后以此类推求出更大区间的最值,这样在查询的时候时间就会大大减少。关于建表,我们举个例子,如果我们输入一个长度为888的数组,默认这一层为第000层,那么第一层的1到71到71到7个数,每个数是下面两个数的最值;第二层的1到51到51到
- 基于AI算法实现的情感倾向分析的方法
程序员奇奇
计算机毕设人工智能算法
完整代码:https://download.csdn.net/download/pythonyanyan/87430621背景目前,情感倾向分析的方法主要分为两类:一种是基于情感词典的方法;一种是基于机器学习的方法,如基于大规模语料库的机器学习。前者需要用到标注好的情感词典,英文的词典有很多,中文主要有知网整理的情感词典Hownet和台湾大学整理发布的NTUSD两个情感词典,还有哈工大信息检索研究
- AI学习指南RAG篇(14)-RAG企业级应用案例
俞兆鹏
AI学习指南ai
文章目录一、引言二、企业级RAG应用案例1.智能客服系统1.1案例背景1.2实现过程1.3示例代码2.知识管理平台2.1案例背景2.2实现过程3.企业级RAG系统建设3.1案例背景3.2实现过程三、总结一、引言RAG(Retrieval-AugmentedGeneration,检索增强生成)技术在企业级应用中展现出巨大的潜力和价值。通过结合检索和生成,RAG系统能够提供更准确、更相关的回答,满足企
- 模型的秘密武器:利用注意力改善长上下文推理能力
步子哥
人工智能自然语言处理深度学习语言模型
【导语】在大语言模型(LLM)不断刷新各项任务记录的今天,很多模型宣称能处理超长上下文内容,但在实际推理过程中,复杂问题往往因隐性事实的遗漏而败下阵来。今天,我们就以《AttentionRevealsMoreThanTokens:Training-FreeLong-ContextReasoningwithAttention-guidedRetrieval》为蓝本,带大家通俗解读如何利用Transf
- 每日一练 模拟卷(1)参考答案
「已注销」
#各大编程比赛题目解析c++
2024CCF非专业级别软件能力认证第一轮(CSP-J1)入门级C++语言试题-模拟卷(一)考生注意事项:满分100分。请在答题纸上作答,写在试题纸上的一律无效。不得使用任何电子设备(如计算器、手机、电子词典等)或查阅任何书籍资料。一、单项选择题(共15题,每题2分,共计30分;每题有且有一个正确选项)1.C++语言中,程序在什么阶段对define定义的内容进行替换?()A.链接B.编译C.预处理
- 每日一练 模拟卷(5)
「已注销」
#各大编程比赛题目解析c++
考生注意事项:满分100分。请在答题纸上作答,写在试题纸上的一律无效。考试时间两小时。不得使用任何电子设备(如计算器、手机、电子词典等)或查阅任何书籍资料。一、单项选择题(共15题,每题2分,共计30分;每题有且有一个正确选项)1.以下关于指针的说法不正确的是()。A.指针所占用的内存单元的数量,就是它所指向的变量所占用的内存单元的数量B.相同类型之间的指针可以相互赋值
- AI学习指南RAG篇(5)-RAG的系统架构
俞兆鹏
AI学习指南ai
文章目录一、引言二、RAG系统的四个核心组件1.知识库处理模块1.1文档收集1.2文档预处理1.3示例代码2.向量化模块2.1文本嵌入2.2向量数据库2.3示例代码3.检索引擎3.1检索算法3.2检索结果排序3.3示例代码4.生成模块4.1生成模型4.2提示工程4.3示例代码三、RAG系统的架构图四、总结一、引言RAG(Retrieval-AugmentedGeneration,检索增强生成)技术
- 【GPT入门】第16课 RAG入门
*星星之火*
大模型gpt
【GPT入门】第16课RAG入门1.RAG概念核心原理主要应用优势挑战RGA工作图解2.RAG系统基本搭建流程1.RAG概念RAG通常指检索增强生成(Retrieval-AugmentedGeneration),是一种将检索技术与生成式人工智能相结合的技术架构,以下是关于它的详细介绍:核心原理检索:RAG会在大量的文本数据中进行检索,这些数据可以是网页、文档、知识库等。它通过各种检索算法和技术,快
- 支持 40+ 插件,Spring AI Alibaba 简化智能体私有数据集成
阿里云云原生
人工智能spring数据挖掘
作者:张震霆&何裕墙,SpringAIAlibabaContributor在AI智能体(AIAgent)开发的过程中,RAG(Retrieval-AugmentedGeneration)和ToolCalling已经成为两种至关重要的模式。RAG通过结合检索技术和生成模型的强大能力,使智能体能够实时从外部数据源获取信息,并在生成过程中增强其知识深度和推理能力。通过这种方式,智能体不仅能依赖于模型的预
- Django REST Framework 中 ModelViewSet 的接口方法及参数详解,继承的方法和核心类方法,常用查询方法接口
coderZT
djangopython后端
第一部分(ModelViewSet)一、ModelViewSet的继承结构ModelViewSet继承自以下类:ModelViewSet=(CreateModelMixin+#创建RetrieveModelMixin+#检索单个UpdateModelMixin+#更新DestroyModelMixin+#删除ListModelMixin+#列表GenericViewSet#基础视图集)二、默认接口
- 字典树(Trie) 理论知识复习及精选例题解析
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算法javac++数据结构pythonleetcodevscode
字典树理论知识复习及精选例题解析一、字典树理论知识二、精选例题解析例题1.P8306【模板】字典树例题2.P2580于是他错误的点名开始了例题3.P10471最大异或对TheXORLargestPair三、字典树的使用思路和细节使用思路细节注意四、总结一、字典树理论知识1.定义字典树(Trie)字典树(Trie)字典树(Trie),又称前缀树,是一种树形数据结构,用于高效地存储和检索字符串集合。它
- Deepsearch 、Rag 、RraphRag
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混杂raggraphragdeepsearch
文章目录前言一、Ai-Search1.DeepSearch2.RAG(Retrieval-AugmentedGeneration)3.GraphRAG(Graph-basedRetrieval-AugmentedGeneration)二、选择指南三、结合应用总结前言DeepSearch、RAG(Retrieval-AugmentedGeneration)和GraphRAG这三种技术在智能检索、信息
- AcWing 蓝桥杯集训·每日一题2025·5526. 平衡细菌
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算法入门蓝桥杯职场和发展
5526.平衡细菌题意给定一个序列(ai)(a_i)(ai),每次操作可以选择一个位置(p),令从(ap)(a_p)(ap)开始的每个数都加上一个以(1)或者(-1)为公差的从(1/−1)(1/-1)(1/−1)开始的等差数列。求最小化让序列归零的操作次数。解题思路这是一道差分模板题,我们从差分角度观察操作的本质:给一段区间加上:(1,2,3,4,5…)(1,2,3,4,5\ldots)(1,2,
- Java实现的基于模板的网页结构化信息精准抽取组件:HtmlExtractor
yangshangchuan
信息抽取HtmlExtractor精准抽取信息采集
HtmlExtractor是一个Java实现的基于模板的网页结构化信息精准抽取组件,本身并不包含爬虫功能,但可被爬虫或其他程序调用以便更精准地对网页结构化信息进行抽取。
HtmlExtractor是为大规模分布式环境设计的,采用主从架构,主节点负责维护抽取规则,从节点向主节点请求抽取规则,当抽取规则发生变化,主节点主动通知从节点,从而能实现抽取规则变化之后的实时动态生效。
如
- java编程思想 -- 多态
百合不是茶
java多态详解
一: 向上转型和向下转型
面向对象中的转型只会发生在有继承关系的子类和父类中(接口的实现也包括在这里)。父类:人 子类:男人向上转型: Person p = new Man() ; //向上转型不需要强制类型转化向下转型: Man man =
- [自动数据处理]稳扎稳打,逐步形成自有ADP系统体系
comsci
dp
对于国内的IT行业来讲,虽然我们已经有了"两弹一星",在局部领域形成了自己独有的技术特征,并初步摆脱了国外的控制...但是前面的路还很长....
首先是我们的自动数据处理系统还无法处理很多高级工程...中等规模的拓扑分析系统也没有完成,更加复杂的
- storm 自定义 日志文件
商人shang
stormclusterlogback
Storm中的日志级级别默认为INFO,并且,日志文件是根据worker号来进行区分的,这样,同一个log文件中的信息不一定是一个业务的,这样就会有以下两个需求出现:
1. 想要进行一些调试信息的输出
2. 调试信息或者业务日志信息想要输出到一些固定的文件中
不要怕,不要烦恼,其实Storm已经提供了这样的支持,可以通过自定义logback 下的 cluster.xml 来输
- Extjs3 SpringMVC使用 @RequestBody 标签问题记录
21jhf
springMVC使用 @RequestBody(required = false) UserVO userInfo
传递json对象数据,往往会出现http 415,400,500等错误,总结一下需要使用ajax提交json数据才行,ajax提交使用proxy,参数为jsonData,不能为params;另外,需要设置Content-type属性为json,代码如下:
(由于使用了父类aaa
- 一些排错方法
文强chu
方法
1、java.lang.IllegalStateException: Class invariant violation
at org.apache.log4j.LogManager.getLoggerRepository(LogManager.java:199)at org.apache.log4j.LogManager.getLogger(LogManager.java:228)
at o
- Swing中文件恢复我觉得很难
小桔子
swing
我那个草了!老大怎么回事,怎么做项目评估的?只会说相信你可以做的,试一下,有的是时间!
用java开发一个图文处理工具,类似word,任意位置插入、拖动、删除图片以及文本等。文本框、流程图等,数据保存数据库,其余可保存pdf格式。ok,姐姐千辛万苦,
- php 文件操作
aichenglong
PHP读取文件写入文件
1 写入文件
@$fp=fopen("$DOCUMENT_ROOT/order.txt", "ab");
if(!$fp){
echo "open file error" ;
exit;
}
$outputstring="date:"." \t tire:".$tire."
- MySQL的btree索引和hash索引的区别
AILIKES
数据结构mysql算法
Hash 索引结构的特殊性,其 检索效率非常高,索引的检索可以一次定位,不像B-Tree 索引需要从根节点到枝节点,最后才能访问到页节点这样多次的IO访问,所以 Hash 索引的查询效率要远高于 B-Tree 索引。
可能很多人又有疑问了,既然 Hash 索引的效率要比 B-Tree 高很多,为什么大家不都用 Hash 索引而还要使用 B-Tree 索引呢
- JAVA的抽象--- 接口 --实现
百合不是茶
抽象 接口 实现接口
//抽象 类 ,方法
//定义一个公共抽象的类 ,并在类中定义一个抽象的方法体
抽象的定义使用abstract
abstract class A 定义一个抽象类 例如:
//定义一个基类
public abstract class A{
//抽象类不能用来实例化,只能用来继承
//
- JS变量作用域实例
bijian1013
作用域
<script>
var scope='hello';
function a(){
console.log(scope); //undefined
var scope='world';
console.log(scope); //world
console.log(b);
- TDD实践(二)
bijian1013
javaTDD
实践题目:分解质因数
Step1:
单元测试:
package com.bijian.study.factor.test;
import java.util.Arrays;
import junit.framework.Assert;
import org.junit.Before;
import org.junit.Test;
import com.bijian.
- [MongoDB学习笔记一]MongoDB主从复制
bit1129
mongodb
MongoDB称为分布式数据库,主要原因是1.基于副本集的数据备份, 2.基于切片的数据扩容。副本集解决数据的读写性能问题,切片解决了MongoDB的数据扩容问题。
事实上,MongoDB提供了主从复制和副本复制两种备份方式,在MongoDB的主从复制和副本复制集群环境中,只有一台作为主服务器,另外一台或者多台服务器作为从服务器。 本文介绍MongoDB的主从复制模式,需要指明
- 【HBase五】Java API操作HBase
bit1129
hbase
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;
import org.apache.hadoop.hbase.HColumnDescriptor;
import org.apache.ha
- python调用zabbix api接口实时展示数据
ronin47
zabbix api接口来进行展示。经过思考之后,计划获取如下内容: 1、 获得认证密钥 2、 获取zabbix所有的主机组 3、 获取单个组下的所有主机 4、 获取某个主机下的所有监控项  
- jsp取得绝对路径
byalias
绝对路径
在JavaWeb开发中,常使用绝对路径的方式来引入JavaScript和CSS文件,这样可以避免因为目录变动导致引入文件找不到的情况,常用的做法如下:
一、使用${pageContext.request.contextPath}
代码” ${pageContext.request.contextPath}”的作用是取出部署的应用程序名,这样不管如何部署,所用路径都是正确的。
- Java定时任务调度:用ExecutorService取代Timer
bylijinnan
java
《Java并发编程实战》一书提到的用ExecutorService取代Java Timer有几个理由,我认为其中最重要的理由是:
如果TimerTask抛出未检查的异常,Timer将会产生无法预料的行为。Timer线程并不捕获异常,所以 TimerTask抛出的未检查的异常会终止timer线程。这种情况下,Timer也不会再重新恢复线程的执行了;它错误的认为整个Timer都被取消了。此时,已经被
- SQL 优化原则
chicony
sql
一、问题的提出
在应用系统开发初期,由于开发数据库数据比较少,对于查询SQL语句,复杂视图的的编写等体会不出SQL语句各种写法的性能优劣,但是如果将应用系统提交实际应用后,随着数据库中数据的增加,系统的响应速度就成为目前系统需要解决的最主要的问题之一。系统优化中一个很重要的方面就是SQL语句的优化。对于海量数据,劣质SQL语句和优质SQL语句之间的速度差别可以达到上百倍,可见对于一个系统
- java 线程弹球小游戏
CrazyMizzz
java游戏
最近java学到线程,于是做了一个线程弹球的小游戏,不过还没完善
这里是提纲
1.线程弹球游戏实现
1.实现界面需要使用哪些API类
JFrame
JPanel
JButton
FlowLayout
Graphics2D
Thread
Color
ActionListener
ActionEvent
MouseListener
Mouse
- hadoop jps出现process information unavailable提示解决办法
daizj
hadoopjps
hadoop jps出现process information unavailable提示解决办法
jps时出现如下信息:
3019 -- process information unavailable3053 -- process information unavailable2985 -- process information unavailable2917 --
- PHP图片水印缩放类实现
dcj3sjt126com
PHP
<?php
class Image{
private $path;
function __construct($path='./'){
$this->path=rtrim($path,'/').'/';
}
//水印函数,参数:背景图,水印图,位置,前缀,TMD透明度
public function water($b,$l,$pos
- IOS控件学习:UILabel常用属性与用法
dcj3sjt126com
iosUILabel
参考网站:
http://shijue.me/show_text/521c396a8ddf876566000007
http://www.tuicool.com/articles/zquENb
http://blog.csdn.net/a451493485/article/details/9454695
http://wiki.eoe.cn/page/iOS_pptl_artile_281
- 完全手动建立maven骨架
eksliang
javaeclipseWeb
建一个 JAVA 项目 :
mvn archetype:create
-DgroupId=com.demo
-DartifactId=App
[-Dversion=0.0.1-SNAPSHOT]
[-Dpackaging=jar]
建一个 web 项目 :
mvn archetype:create
-DgroupId=com.demo
-DartifactId=web-a
- 配置清单
gengzg
配置
1、修改grub启动的内核版本
vi /boot/grub/grub.conf
将default 0改为1
拷贝mt7601Usta.ko到/lib文件夹
拷贝RT2870STA.dat到 /etc/Wireless/RT2870STA/文件夹
拷贝wifiscan到bin文件夹,chmod 775 /bin/wifiscan
拷贝wifiget.sh到bin文件夹,chm
- Windows端口被占用处理方法
huqiji
windows
以下文章主要以80端口号为例,如果想知道其他的端口号也可以使用该方法..........................1、在windows下如何查看80端口占用情况?是被哪个进程占用?如何终止等. 这里主要是用到windows下的DOS工具,点击"开始"--"运行",输入&
- 开源ckplayer 网页播放器, 跨平台(html5, mobile),flv, f4v, mp4, rtmp协议. webm, ogg, m3u8 !
天梯梦
mobile
CKplayer,其全称为超酷flv播放器,它是一款用于网页上播放视频的软件,支持的格式有:http协议上的flv,f4v,mp4格式,同时支持rtmp视频流格 式播放,此播放器的特点在于用户可以自己定义播放器的风格,诸如播放/暂停按钮,静音按钮,全屏按钮都是以外部图片接口形式调用,用户根据自己的需要制作 出播放器风格所需要使用的各个按钮图片然后替换掉原始风格里相应的图片就可以制作出自己的风格了,
- 简单工厂设计模式
hm4123660
java工厂设计模式简单工厂模式
简单工厂模式(Simple Factory Pattern)属于类的创新型模式,又叫静态工厂方法模式。是通过专门定义一个类来负责创建其他类的实例,被创建的实例通常都具有共同的父类。简单工厂模式是由一个工厂对象决定创建出哪一种产品类的实例。简单工厂模式是工厂模式家族中最简单实用的模式,可以理解为是不同工厂模式的一个特殊实现。
- maven笔记
zhb8015
maven
跳过测试阶段:
mvn package -DskipTests
临时性跳过测试代码的编译:
mvn package -Dmaven.test.skip=true
maven.test.skip同时控制maven-compiler-plugin和maven-surefire-plugin两个插件的行为,即跳过编译,又跳过测试。
指定测试类
mvn test
- 非mapreduce生成Hfile,然后导入hbase当中
Stark_Summer
maphbasereduceHfilepath实例
最近一个群友的boss让研究hbase,让hbase的入库速度达到5w+/s,这可愁死了,4台个人电脑组成的集群,多线程入库调了好久,速度也才1w左右,都没有达到理想的那种速度,然后就想到了这种方式,但是网上多是用mapreduce来实现入库,而现在的需求是实时入库,不生成文件了,所以就只能自己用代码实现了,但是网上查了很多资料都没有查到,最后在一个网友的指引下,看了源码,最后找到了生成Hfile
- jsp web tomcat 编码问题
王新春
tomcatjsppageEncode
今天配置jsp项目在tomcat上,windows上正常,而linux上显示乱码,最后定位原因为tomcat 的server.xml 文件的配置,添加 URIEncoding 属性:
<Connector port="8080" protocol="HTTP/1.1"
connectionTi