- RAID的介绍和实战操作
一RAID的介绍RAID(RedundantAarryofIndependentDisks):廉价磁盘冗余阵列是一种通过将多个物理磁盘组合成一个逻辑单元来提高数据存储性能、可靠性或两者兼顾的技术。作用:提高性能:通过并行读写(数据分块)加速数据访问。增强容错能力:通过冗余数据(如镜像或校验)防止磁盘故障导致的数据丢失。扩展存储容量:将多个磁盘合并为更大逻辑单元。(简单说就是提高容错以及读写速率)类
- Pandas 学习教程
_pass_
Data-Alaysispandas信息可视化
目录定义基本操作一维数组操作二维数组操作数据选择过滤数据处理数据清洗数据转换数据分析排序分组聚合数据透视表高级操作合并数据时间序列处理自定义函数调用数据可视化集成数据导出和导入大数据分块处理定义全称:'paneldata'and'pythondataanalysis'Analy:Series(一维数据)、DataFrame(二维数据)主要应用:数据清洗:处理缺失数据、重复数据等数据转换:改变数据的
- Semantic text 就是那么强大,还附带一包( BBQ )薯片!配有可配置的分块设置和索引选项。
Elastic 中国社区官方博客
ElasticsearchAI大数据elasticsearch搜索引擎全文检索人工智能ai图搜索
作者:来自ElasticKathleenDeRusso语义文本搜索现在可以自定义,支持可配置的分块设置和索引选项,用于自定义向量量化,使semantic_text在专业用例中更强大。Elasticsearch拥有大量新功能,帮助你为你的用例构建最佳搜索解决方案。深入查看我们的示例笔记本以了解更多信息,开始免费云试用,或者立即在本地机器上体验Elastic。随着Elasticsearch8.18和9
- RAG实战指南 Day 11:文本分块策略与最佳实践
在未来等你
RAG实战指南RAG检索增强生成文本分块语义分割文档处理NLP人工智能
【RAG实战指南Day11】文本分块策略与最佳实践文章标签RAG,检索增强生成,文本分块,语义分割,文档处理,NLP,人工智能,大语言模型文章简述文本分块是RAG系统构建中的关键环节,直接影响检索准确率。本文深入解析5种主流分块技术:1)固定大小分块的实现与调优技巧;2)基于语义的递归分割算法;3)文档结构感知的分块策略;4)LLM增强的智能分块方法;5)多模态混合内容处理方案。通过电商知识库和科
- 6. ETL Pipeline-SpringAI实战
起凡7
SpringAIetl嵌入式实时数据库aispring语言模型
ETLPipelineETL是提取、转换、加载的缩写,从原始的文档到数据库需要经历提取(.doc、.ppt、.xlsx等)、转换(数据结构化、清理数据、数据分块)、写入向量数据库。这个过程可以进行多种处理,确保最后的数据适合AI问答。SpringAI提供了ETL框架。它是搭建知识库框架的基石。框架介绍DocumentReader:文档读取器,读取文档,比如PDF、Word、Excel等。如:Jso
- Vulkan多线程录制Command Buffer高效指南
你一身傲骨怎能输
渲染管线CommandBuffer
文章摘要Vulkan支持多线程并行录制CommandBuffer以提升CPU效率,需遵循以下原则:每个线程使用独立CommandPool避免竞争合理分配渲染任务确保负载均衡避免线程间共享资源修改主线程统一提交所有CommandBuffer实现时需为每个线程创建独立CommandPool和CommandBuffer,任务分块后多线程并行录制,最后同步提交。注意资源隔离、同步机制及CommandPoo
- 区间求最值问题高效解决方法
东皇太星
python
对于区间求最值场景,如果区间不定长度的,可以使用稀疏表进行求解,如果区间是固定长度的,则可以使用分块的思想(与稀疏表原理类似),都是通过压缩状态个数,1关于稀疏表的原理详见:稀疏表(SparseTable,ST原理及应用场景下面是一个稀疏表的python实现classSolution:def__init__(self,nums):self.nums=numsself.init_value=-999
- 大图处理优化:低分加载、Lazy Decode 与缩放算法加速实践
观熵
影像技术全景图谱:架构调优与实战算法影像Camera
大图处理优化:低分加载、LazyDecode与缩放算法加速实践关键词:大图加载优化、LazyDecode、Region解码、缩放算法、Bitmap分块、滑动加载、内存控制、图像性能优化摘要:在相册、图片浏览器、拍摄预览和编辑器中,用户经常会处理分辨率高达上千万像素的照片(如48MP、64MP、RAW文件等),这类“大图”在加载、缩放、平移过程中容易造成内存抖动、页面卡顿甚至OOM崩溃。本篇文章将围
- 计算机视觉中的Transformer:ViT模型详解与代码实现
AI大模型应用工坊
计算机视觉transformer人工智能ai
计算机视觉中的Transformer:ViT模型详解与代码实现关键词:计算机视觉、Transformer、ViT、自注意力机制、图像分块摘要:传统卷积神经网络(CNN)统治计算机视觉领域多年,但2020年一篇《AnImageisWorth16x16Words:TransformersforImageRecognitionatScale》的论文打破了这一格局——它将NLP领域的Transformer
- FPGA实现JPEG编码器的完整项目指南
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:JPEG编码是一种广泛使用的数字图像压缩技术,通过在FPGA上实现该编码器,可以为嵌入式系统提供高效的图像处理。FPGA的可编程逻辑单元使其成为实现JPEG编码的理想平台。实现过程包括颜色空间转换、分块、离散余弦变换(DCT)、量化和熵编码等关键步骤。此外,testbench仿真用于验证设计的功能和性能,而资源优化确保了设计的高效性和低功耗。该实现过程需要深入
- 【Java面试】10GB,1GB内存,如何排序?
用心分享技术
Java面试题java面试
一、外部排序步骤1️⃣分块排序(分割阶段)步骤:将10GB文件分割为多个内存可容纳的小块(如每个块900MB,共约11块),避免内存溢出。逐块读取到内存,使用高效排序算法(如Collections.sort()或Arrays.sort())排序。将排序后的块写入临时文件,生成11个有序子文件。关键代码:ListsplitAndSort(Fileinput)throwsIOException{Lis
- 大文件上传类设计(OC实现)
瓜子三百克
iOS开发iosoracleobjective-c
下面我将设计一个支持断点续传、多线程上传的大文件上传类,采用Objective-C实现,考虑线程安全、数据库持久化和高效上传。设计概览类文件划分FileUploadManager.h/m-上传任务管理中心FileUploadTask.h/m-单个上传任务控制ChunkUploadOperation.h/m-分块上传操作UploadDatabaseManager.h/m-数据库操作FileChunk
- Advanced RAG:下一代检索增强生成技术详解
北辰alk
AI人工智能
文章目录一、核心演进维度二、关键技术组件1.智能检索子系统2.动态知识管理3.生成控制器三、核心增强技术1.递归检索(RecursiveRetrieval)2.假设性检索(HypotheticalDocumentEmbedding)3.自适应分块(AdaptiveChunking)四、生产级架构设计完整系统架构关键优化点五、典型应用场景1.专业领域问答系统2.企业知识中枢3.实时决策支持六、评估指
- 【LLaMA 3实战:检索增强】13、LLaMA 3+RAG精准问答系统优化全指南:从检索增强到可信度提升实战
无心水
LLaMA3模型实战专栏llamaLLaMA3对话能力全解析LLaMA3AI大模型LLaMa3实战程序员的AI开发第一课AI入门
一、RAG赋能LLaMA问答系统的核心价值与瓶颈突破(一)准确性提升的三大核心挑战问题类型典型表现传统方案局限RAG+LLaMA3解决方案知识滞后型错误回答包含过时技术细节依赖模型预训练更新动态检索最新文档库上下文误解曲解问题意图或检索内容固定分块导致语义断裂语义感知分块+动态查询扩展事实幻觉虚构不存在的概念或数据缺乏外部事实校验溯源标注+多模型交叉验证(二)RAG与LLaMA3的协同优势动态知识
- RAG 每日一技(一):你的第一步就走错了?聊聊最基础的文本分块
ezl1fe
RAG每日一技人工智能后端语言模型
前言兄弟们,最近大模型是真火啊!但光火有什么用,咱得把它用在自己的项目里,解决实际问题才算牛。于是很多人撸起袖子就开干,想让大模型能回答自己文档、知识库里的问题。理想很丰满:我扔一堆文档进去,模型“嗖”一下就学会了,然后就有问必答,跟专家一样。现实很骨感:不管怎么喂数据,模型要么回答得牛头不对马嘴,要么干脆说“我不知道”。是不是感觉很熟悉?问题到底出在哪?很多时候,问题并非出在模型本身,而是出在了
- 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
- 莫队算法 —— 将暴力玩出花
秒啦
算法
莫队算法——将暴力玩出花一、为什么需要莫队?——暴力法的瓶颈我们已经学会了用分块处理一些在线的区间问题。现在,我们来看一类特殊的离线区间查询问题。“离线”意味着我们可以把所有查询先读进来,再按我们喜欢的顺序去处理它们。思考一个问题:给定一个长度为N的数组,M次询问。每次询问一个区间[l,r],问区间内有多少种数字至少出现了2次?那我们回到最朴素的暴力。纯暴力:对于每个询问(l,r),都for一遍,
- 响应式API和非响应式API
响应式API与非响应式API的核心区别在于数据流处理方式、触发机制、资源利用率以及适用场景。以下是具体对比分析:一、数据流与处理模式响应式API异步与事件驱动:数据流通过事件触发自动处理,无需手动干预。例如,当数据源(如股票价格)更新时,系统立即推送变化并触发相应的界面更新[1][8]。流式处理:支持按需分块处理数据,避免一次性加载大量数据到内存。例如,SpringWebFlux的Flux可以每秒
- 华为园区网经典三层架构配置模板(含汇聚、核心)
网络工程师俱乐部
网络网络工程师华为认证
号主:老杨丨11年资深网络工程师,更多网工提升干货,请关注公众号:网络工程师俱乐部这一篇直接上华为园区网的经典三层架构配置模板,重点覆盖:核心层(双核心VRRP)汇聚层(VLAN汇聚+上联三层)接入层简要说明每层配置关键点,按模块分块直给,拎出来就能用适合小中型企业园区网部署场景,拿去直接能拉实验。场景说明&拓扑结构典型企业园区网三层架构:接入层只做VLAN接入,不三层,不配置网关汇聚层做VLAN
- 基础RAG实现,最佳入门选择(四)
人工智能
RAG中的上下文丰富检索,检索增强生成(RAG)通过从外部来源检索相关知识来增强AI响应。传统的检索方法返回孤立的文本块,这可能导致答案不完整。为了解决这个问题,引入了上下文丰富检索,它确保检索到的信息包括相邻的块以获得更好的一致性。-数据摄取:从PDF中提取文本。-带有重叠上下文的分块:将文本拆分为重叠的块以保留上下文。-嵌入创建:将文本块转换为数字表示。-上下文感知检索:检索相关块及其邻居以获
- Chonkie:一个极速且轻量级文本分块的革命者,解锁 RAG 分块多种策略
程序员笑武
prompt语言模型人工智能开源知识图谱
Chonkie是为RAG任务设计的轻量级文本分块库,以快速性能和易于使用著称,旨在解决传统文本分块库的效率和体积问题。核心特点包括多种分块器、9.7MB的轻量级安装、以及优化的分块速度。通过Tiktoken、预计算缓存等技术实现高效分块,性能远超竞争对手。本文详细介绍了Chonkie文档分割库的功能、安装方法、代码示例、设计理念、常见问题解答,助力RAG提升性能。简介Chonkie是一个用于RAG
- 无人机数据处理系统设计与难点
云卓SKYDROID
无人机高科技人工智能科普云卓科技
一、系统设计要点1.数据采集层多源传感器集成支持RGB相机、多光谱/高光谱相机、LiDAR、热成像仪、RTK/PPK定位模块等。自适应采集策略动态调整飞行高度、航速、重叠率,适应地形与任务需求。元数据绑定时间戳、GPS位置、IMU姿态角、传感器参数同步存储。2.数据传输与存储边缘端预处理实时压缩:使用H.265或JPEG2000降低传输带宽。数据分块:将大文件拆分为时空分块。混合存储架构plain
- 前端vue js 使用插件 spark-md5 计算文件MD5值并封装成Promise异步调用方法
低级前端
Vue学习Vue3学习+实战uniappjavascript前端vue.jsspark开发语言
1.依赖:需要安装spark-md5npminstall--savespark-md52.代码分析1.功能:该函数接收一个File对象,将其分块(每块2MB)读取,并使用spark-md5计算整个文件的MD5哈希值。返回一个Promise,成功时解析为MD5字符串,失败时拒绝并返回错误信息。2.关键点:分块处理:通过FileReader逐块读取文件,避免一次性加载大文件导致内存问题。兼容性:处理了
- OPENPPP2 内置 SIMD-AES-128-CFB 算法实现分析及优化路线
liulilittle
MarkdownExtensionC/C++算法网络协议AES安全密码学网络通信
引用源:OPENPPP2/simd_aes_128_cfb.cpp核心组件结构图AES-128-CFB加密系统密钥扩展CFB加密CFB解密加载初始密钥10轮密钥扩展使用aeskeygenassist字节移位与异或初始化反馈寄存器处理完整块处理部分块初始化反馈寄存器处理完整块处理部分块块加密块加密AES加密核心初始轮密钥加9轮AESENC最终轮AESENCLAST详细流程分析一、密钥扩展流程(aes
- 为 AI 编写文档:最佳实践
llm知识管理写作
Bruce:LLM时代要为AI阅读改变写作习惯。将图片/复杂排版文档转化为LLM可读格式(如Markdown)AI友好写作原则(为AI写作)1.内容清晰、结构化、显式表达2.每段内容应自包含、易分块理解3.使用统一术语,增强语义匹配4.图表信息应有文字说明5.使用语义HTML/Markdown,避免PDF、复杂UI6.内容层级清晰,上下文明确7.明确前提与步骤,不假设读者已知8.记录具体错误信息,
- Vue3组合式API深度解析:模式、实践与架构级应用
桂月二二
架构
一、组合式API设计哲学1.1响应式编程演进1.2组合式特性对比表特性选项式API组合式API优势分析代码组织按选项分块逻辑聚合高内聚低耦合类型推导有限支持完整TS支持开发体验提升60%逻辑复用Mixins混入自定义Hook降低复杂度50%生命周期固定钩子动态注册灵活度提升80%响应式追踪隐式追踪显式声明可维护性增强70%二、核心响应式机制剖析2.1响应式系统实现//简化的响应式核心实现class
- 大模型(LLMs)RAG 版面分析------文本分块面
xianghan收藏册
AI大模型人工智能transformerchatgpt自然语言处理
一、为什么需要对文本分块?使用大型语言模型(LLM)时,切勿忽略文本分块的重要性,其对处理结果的好坏有重大影响。考虑以下场景:你面临一个几百页的文档,其中充满了文字,你希望对其进行摘录和问答式处理。在这个流程中,最初的一步是提取文档的嵌入向量,但这样做会带来几个问题:信息丢失的风险:试图一次性提取整个文档的嵌入向量,虽然可以捕捉到整体的上下文,但也可能会忽略掉许多针对特定主题的重要信息,这可能会导
- 大模型(LLMs)RAG 版面分析——文本分块面
AI Echoes
mysql数据库
大模型(LLMs)RAG版面分析——文本分块面一、为什么需要对文本分块?二、能不能介绍一下常见的文本分块方法?2.1一般的文本分块方法2.2正则拆分的文本分块方法2.3SpacyTextSplitter方法2.4基于langchain的CharacterTextSplitter方法2.5基于langchain的递归字符切分方法2.6HTML文本拆分方法2.7Mrrkdown文本拆分方法2.8Pyt
- 【AI大模型学习路线】第二阶段之RAG基础与架构——第九章(向量数据库常见算法)Product Quantization?
985小水博一枚呀
人工智能学习数据库算法语言模型
【AI大模型学习路线】第二阶段之RAG基础与架构——第九章(向量数据库常见算法)ProductQuantization?【AI大模型学习路线】第二阶段之RAG基础与架构——第九章(向量数据库常见算法)ProductQuantization?文章目录【AI大模型学习路线】第二阶段之RAG基础与架构——第九章(向量数据库常见算法)ProductQuantization?前言1.算法原理1.1向量分块与
- Grounding Language Model with Chunking‑Free In‑Context Retrieval (CFIC)
steven~~~
nlp语言模型人工智能自然语言处理
一读即懂这篇ACL2024文章介绍了CFIC,一种新的无块文档上下文检索方法,用于提升Retrieval‑Augmented Generation(RAG)任务的“证据定位”能力。问题是什么?传统RAG会先将文档分块(chunk)再检索,但这种分块会打断语义连贯性、引入噪音,并限制检索精度([aclanthology.org][1],[chatpaper.com][2])。CFIC的创新做法?跳过
- java责任链模式
3213213333332132
java责任链模式村民告县长
责任链模式,通常就是一个请求从最低级开始往上层层的请求,当在某一层满足条件时,请求将被处理,当请求到最高层仍未满足时,则请求不会被处理。
就是一个请求在这个链条的责任范围内,会被相应的处理,如果超出链条的责任范围外,请求不会被相应的处理。
下面代码模拟这样的效果:
创建一个政府抽象类,方便所有的具体政府部门继承它。
package 责任链模式;
/**
*
- linux、mysql、nginx、tomcat 性能参数优化
ronin47
一、linux 系统内核参数
/etc/sysctl.conf文件常用参数 net.core.netdev_max_backlog = 32768 #允许送到队列的数据包的最大数目
net.core.rmem_max = 8388608 #SOCKET读缓存区大小
net.core.wmem_max = 8388608 #SOCKET写缓存区大
- php命令行界面
dcj3sjt126com
PHPcli
常用选项
php -v
php -i PHP安装的有关信息
php -h 访问帮助文件
php -m 列出编译到当前PHP安装的所有模块
执行一段代码
php -r 'echo "hello, world!";'
php -r 'echo "Hello, World!\n";'
php -r '$ts = filemtime("
- Filter&Session
171815164
session
Filter
HttpServletRequest requ = (HttpServletRequest) req;
HttpSession session = requ.getSession();
if (session.getAttribute("admin") == null) {
PrintWriter out = res.ge
- 连接池与Spring,Hibernate结合
g21121
Hibernate
前几篇关于Java连接池的介绍都是基于Java应用的,而我们常用的场景是与Spring和ORM框架结合,下面就利用实例学习一下这方面的配置。
1.下载相关内容: &nb
- [简单]mybatis判断数字类型
53873039oycg
mybatis
昨天同事反馈mybatis保存不了int类型的属性,一直报错,错误信息如下:
Caused by: java.lang.NumberFormatException: For input string: "null"
at sun.mis
- 项目启动时或者启动后ava.lang.OutOfMemoryError: PermGen space
程序员是怎么炼成的
eclipsejvmtomcatcatalina.sheclipse.ini
在启动比较大的项目时,因为存在大量的jsp页面,所以在编译的时候会生成很多的.class文件,.class文件是都会被加载到jvm的方法区中,如果要加载的class文件很多,就会出现方法区溢出异常 java.lang.OutOfMemoryError: PermGen space.
解决办法是点击eclipse里的tomcat,在
- 我的crm小结
aijuans
crm
各种原因吧,crm今天才完了。主要是接触了几个新技术:
Struts2、poi、ibatis这几个都是以前的项目中用过的。
Jsf、tapestry是这次新接触的,都是界面层的框架,用起来也不难。思路和struts不太一样,传说比较简单方便。不过个人感觉还是struts用着顺手啊,当然springmvc也很顺手,不知道是因为习惯还是什么。jsf和tapestry应用的时候需要知道他们的标签、主
- spring里配置使用hibernate的二级缓存几步
antonyup_2006
javaspringHibernatexmlcache
.在spring的配置文件中 applicationContent.xml,hibernate部分加入
xml 代码
<prop key="hibernate.cache.provider_class">org.hibernate.cache.EhCacheProvider</prop>
<prop key="hi
- JAVA基础面试题
百合不是茶
抽象实现接口String类接口继承抽象类继承实体类自定义异常
/* * 栈(stack):主要保存基本类型(或者叫内置类型)(char、byte、short、 *int、long、 float、double、boolean)和对象的引用,数据可以共享,速度仅次于 * 寄存器(register),快于堆。堆(heap):用于存储对象。 */ &
- 让sqlmap文件 "继承" 起来
bijian1013
javaibatissqlmap
多个项目中使用ibatis , 和数据库表对应的 sqlmap文件(增删改查等基本语句),dao, pojo 都是由工具自动生成的, 现在将这些自动生成的文件放在一个单独的工程中,其它项目工程中通过jar包来引用 ,并通过"继承"为基础的sqlmap文件,dao,pojo 添加新的方法来满足项
- 精通Oracle10编程SQL(13)开发触发器
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*开发触发器
*/
--得到日期是周几
select to_char(sysdate+4,'DY','nls_date_language=AMERICAN') from dual;
select to_char(sysdate,'DY','nls_date_language=AMERICAN') from dual;
--建立BEFORE语句触发器
CREATE O
- 【EhCache三】EhCache查询
bit1129
ehcache
本文介绍EhCache查询缓存中数据,EhCache提供了类似Hibernate的查询API,可以按照给定的条件进行查询。
要对EhCache进行查询,需要在ehcache.xml中设定要查询的属性
数据准备
@Before
public void setUp() {
//加载EhCache配置文件
Inpu
- CXF框架入门实例
白糖_
springWeb框架webserviceservlet
CXF是apache旗下的开源框架,由Celtix + XFire这两门经典的框架合成,是一套非常流行的web service框架。
它提供了JAX-WS的全面支持,并且可以根据实际项目的需要,采用代码优先(Code First)或者 WSDL 优先(WSDL First)来轻松地实现 Web Services 的发布和使用,同时它能与spring进行完美结合。
在apache cxf官网提供
- angular.equals
boyitech
AngularJSAngularJS APIAnguarJS 中文APIangular.equals
angular.equals
描述:
比较两个值或者两个对象是不是 相等。还支持值的类型,正则表达式和数组的比较。 两个值或对象被认为是 相等的前提条件是以下的情况至少能满足一项:
两个值或者对象能通过=== (恒等) 的比较
两个值或者对象是同样类型,并且他们的属性都能通过angular
- java-腾讯暑期实习生-输入一个数组A[1,2,...n],求输入B,使得数组B中的第i个数字B[i]=A[0]*A[1]*...*A[i-1]*A[i+1]
bylijinnan
java
这道题的具体思路请参看 何海涛的微博:http://weibo.com/zhedahht
import java.math.BigInteger;
import java.util.Arrays;
public class CreateBFromATencent {
/**
* 题目:输入一个数组A[1,2,...n],求输入B,使得数组B中的第i个数字B[i]=A
- FastDFS 的安装和配置 修订版
Chen.H
linuxfastDFS分布式文件系统
FastDFS Home:http://code.google.com/p/fastdfs/
1. 安装
http://code.google.com/p/fastdfs/wiki/Setup http://hi.baidu.com/leolance/blog/item/3c273327978ae55f93580703.html
安装libevent (对libevent的版本要求为1.4.
- [强人工智能]拓扑扫描与自适应构造器
comsci
人工智能
当我们面对一个有限拓扑网络的时候,在对已知的拓扑结构进行分析之后,发现在连通点之后,还存在若干个子网络,且这些网络的结构是未知的,数据库中并未存在这些网络的拓扑结构数据....这个时候,我们该怎么办呢?
那么,现在我们必须设计新的模块和代码包来处理上面的问题
- oracle merge into的用法
daizj
oraclesqlmerget into
Oracle中merge into的使用
http://blog.csdn.net/yuzhic/article/details/1896878
http://blog.csdn.net/macle2010/article/details/5980965
该命令使用一条语句从一个或者多个数据源中完成对表的更新和插入数据. ORACLE 9i 中,使用此命令必须同时指定UPDATE 和INSE
- 不适合使用Hadoop的场景
datamachine
hadoop
转自:http://dev.yesky.com/296/35381296.shtml。
Hadoop通常被认定是能够帮助你解决所有问题的唯一方案。 当人们提到“大数据”或是“数据分析”等相关问题的时候,会听到脱口而出的回答:Hadoop! 实际上Hadoop被设计和建造出来,是用来解决一系列特定问题的。对某些问题来说,Hadoop至多算是一个不好的选择,对另一些问题来说,选择Ha
- YII findAll的用法
dcj3sjt126com
yii
看文档比较糊涂,其实挺简单的:
$predictions=Prediction::model()->findAll("uid=:uid",array(":uid"=>10));
第一个参数是选择条件:”uid=10″。其中:uid是一个占位符,在后面的array(“:uid”=>10)对齐进行了赋值;
更完善的查询需要
- vim 常用 NERDTree 快捷键
dcj3sjt126com
vim
下面给大家整理了一些vim NERDTree的常用快捷键了,这里几乎包括了所有的快捷键了,希望文章对各位会带来帮助。
切换工作台和目录
ctrl + w + h 光标 focus 左侧树形目录ctrl + w + l 光标 focus 右侧文件显示窗口ctrl + w + w 光标自动在左右侧窗口切换ctrl + w + r 移动当前窗口的布局位置
o 在已有窗口中打开文件、目录或书签,并跳
- Java把目录下的文件打印出来
蕃薯耀
列出目录下的文件文件夹下面的文件目录下的文件
Java把目录下的文件打印出来
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 2015年7月11日 11:02:
- linux远程桌面----VNCServer与rdesktop
hanqunfeng
Desktop
windows远程桌面到linux,需要在linux上安装vncserver,并开启vnc服务,同时需要在windows下使用vnc-viewer访问Linux。vncserver同时支持linux远程桌面到linux。
linux远程桌面到windows,需要在linux上安装rdesktop,同时开启windows的远程桌面访问。
下面分别介绍,以windo
- guava中的join和split功能
jackyrong
java
guava库中,包含了很好的join和split的功能,例子如下:
1) 将LIST转换为使用字符串连接的字符串
List<String> names = Lists.newArrayList("John", "Jane", "Adam", "Tom");
- Web开发技术十年发展历程
lampcy
androidWeb浏览器html5
回顾web开发技术这十年发展历程:
Ajax
03年的时候我上六年级,那时候网吧刚在小县城的角落萌生。传奇,大话西游第一代网游一时风靡。我抱着试一试的心态给了网吧老板两块钱想申请个号玩玩,然后接下来的一个小时我一直在,注,册,账,号。
彼时网吧用的512k的带宽,注册的时候,填了一堆信息,提交,页面跳转,嘣,”您填写的信息有误,请重填”。然后跳转回注册页面,以此循环。我现在时常想,如果当时a
- 架构师之mima-----------------mina的非NIO控制IOBuffer(说得比较好)
nannan408
buffer
1.前言。
如题。
2.代码。
IoService
IoService是一个接口,有两种实现:IoAcceptor和IoConnector;其中IoAcceptor是针对Server端的实现,IoConnector是针对Client端的实现;IoService的职责包括:
1、监听器管理
2、IoHandler
3、IoSession
- ORA-00054:resource busy and acquire with NOWAIT specified
Everyday都不同
oraclesessionLock
[Oracle]
今天对一个数据量很大的表进行操作时,出现如题所示的异常。此时表明数据库的事务处于“忙”的状态,而且被lock了,所以必须先关闭占用的session。
step1,查看被lock的session:
select t2.username, t2.sid, t2.serial#, t2.logon_time
from v$locked_obj
- javascript学习笔记
tntxia
JavaScript
javascript里面有6种基本类型的值:number、string、boolean、object、function和undefined。number:就是数字值,包括整数、小数、NaN、正负无穷。string:字符串类型、单双引号引起来的内容。boolean:true、false object:表示所有的javascript对象,不用多说function:我们熟悉的方法,也就是
- Java enum的用法详解
xieke90
enum枚举
Java中枚举实现的分析:
示例:
public static enum SEVERITY{
INFO,WARN,ERROR
}
enum很像特殊的class,实际上enum声明定义的类型就是一个类。 而这些类都是类库中Enum类的子类 (java.l