- 【LangChain编程:从入门到实践】数据库问答场景
AI天才研究院
计算AI大模型企业级应用开发实战大数据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
【LangChain编程:从入门到实践】数据库问答场景作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来在现代信息社会中,数据的爆炸性增长使得如何高效地从海量数据中提取有用信息成为一个重要课题。数据库问答系统(DatabaseQuestionAnsweringSystem,DBQA)作为一种能够直接从数据库中获取答案的技术,
- 如何寻找好用的GPTs模型?
小宝哥Code
ChatGPT与AIGC人工智能
要有效地寻找和使用好用的GPT模型,可以按照以下步骤来选择和应用最合适的模型,尤其是在科研或工作中需要完成特定任务时:1.明确需求和任务在寻找适合的GPT模型之前,首先需要明确你要解决的任务或需求。不同的GPT模型在处理各种任务时表现不一样。常见的任务包括:文本生成:创作文章、生成报告、写作论文等。问答系统:快速解答科研问题、技术问题等。翻译和润色:翻译论文、改进文章语言质量等。数据分析和图表生成
- 全国计算机一、二、三、四级考试备考资料
iamyzs
java
我整理了一些计算机等级考试的资料,大家有需要的拿去点击链接即可保存。参考链接:全国计算机一、二、三、四级考试备考资料-豌豆火博客01、全国计算机等级考试一二三四级笔试官方样卷02、计算机一级考试资料汇总(含17套真题+1000套选择题)03、计算机三级备考资料汇总(含数据库、网络、信息安全、嵌入式系统开发、Linux应用技术)04、计算机四级考试资料汇总((含数据库+网络+信息安全+嵌入式系统开发
- 知识图谱与大语言模型:构建智能问答系统
AGI大模型与大数据研究院
大数据AI人工智能计算大数据人工智能语言模型AI大模型LLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍在当今的信息时代,数据的获取和处理已经成为了我们生活中不可或缺的一部分。然而,随着数据量的爆炸性增长,如何从海量的数据中提取有用的信息,进而为用户提供精准的服务,已经成为了一个重要的研究课题。在这个背景下,知识图谱和大语言模型应运而生,它们通过对数据的深度挖掘和智能处理,为构建智能问答系统提供了可能。2.核心概念与联系2.1知识图谱知识图谱是一种新型的数据结构,它以图的形式表示实体之间
- GraphRAG、Naive RAG框架总结主流框架推荐(共23个):LightRAG、nano-GraphRAG、Fast-GraphRAG、Dify、RAGflow等
汀、人工智能
LLM工业级落地实践LLM技术汇总人工智能RAG检索系统搜索推荐检索增强生成GraphRAGDify
设想你正致力于构建一个智能问答系统,该系统旨在从庞大的知识库中迅速而精确地提取关键信息,并据此生成自然流畅的回答。然而,随着数据规模的不断扩大,系统面临着严峻的挑战:检索效率逐渐下滑,生成内容的质量亦趋于下降。这正是当前众多检索增强型生成(RAG)系统亟需解决的核心问题——如何在数据冗余、检索效率低下以及生成内容不相关之间找到一个最佳的平衡点。RAG的发展瓶颈:传统RAG系统通过检索模型提取最相关
- LLM系列(0):行业大模型落地服务在全业务场景的应用与探索【大模型智能问答、NL2SQL、文档智能分析智能生成、AI智能体决策等】
汀、人工智能
LLM工业级落地实践人工智能自然语言处理promptNL2DSLNL2SQL大模型智能问答
行业大模型落地服务:在全业务场景的应用与探索1.行业大模型落地挑战及应对1.1.挑战一:有限的算力资源在政企客户场景中落地行业大模型方案,可能首先面临的一个挑战是客户的算力资源有限。算力资源作为大模型落地的前提条件,是很多客户关注的重点,也是业务团队前期与客户沟通交流的一个重点。行业大模型场景落地是否一定需要大量的GPU算力,以及需要多少的算力才能满足落地需求?GPU算力主要消耗在两个地方,一是大
- 大模型问答机器人的智能化程度
AI大模型应用之禅
AI大模型与大数据javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
大模型、问答机器人、智能化程度、自然语言处理、深度学习、Transformer模型、知识图谱、推理能力、对话系统1.背景介绍近年来,人工智能技术取得了飞速发展,特别是深度学习的兴起,为自然语言处理(NLP)领域带来了革命性的变革。其中,大模型问答机器人作为一种新型的智能交互系统,凭借其强大的语言理解和生成能力,在客服、教育、娱乐等领域展现出广阔的应用前景。问答机器人是指能够理解用户自然语言问题并给
- 计算机基础知识经典问答题,计算机基础知识问答题及答案一
剑胆书心
计算机基础知识经典问答题
计算机基础知识试题及答案(一)一、选择题(1)第四代计算机的主要逻辑元件采用的是A)晶体管B)小规模集成电路C)电子管D)大规模和超大规模集成电路(2)下列叙述中,错误的是A)把数据从内存传输到硬盘叫写盘B)把源程序转换为目标程序的过程叫编译C)应用软件对操作系统没有任何要求D)计算机内部对数据的传输、存储和处理都使用二进制(3)计算机硬件的五大基本构件包括:运算器、存储器、输入设备、输出设备和A
- 2000-2021年 全国各地级市专利申请与获得情况、绿色专利申请与获得情况数据
小王毕业啦
大数据人工智能大数据社科数据数据分析数据挖掘深度学习毕业论文
2000-2021年全国各地级市专利申请与获得情况、绿色专利申请与获得情况数据.ziphttps://download.csdn.net/download/2401_84585615/89575931https://download.csdn.net/download/2401_84585615/895759312000至2021年,全国各地级市的专利申请与获得情况呈现出显著的区域性差异。随着技术
- 社科数据整理汇总 - 3
小王毕业啦
大数据人工智能大数据物联网社科数据
搜索指南:Ctrl+F根据关键字搜索,点击标题可直达下载搜索指南:Ctrl+F根据关键字搜索,点击标题可直达下载搜索指南:Ctrl+F根据关键字搜索,点击标题可直达下载最新全国77个城市建筑物轮廓矢量数据整理2000年-2022年全国31省对外开放程度、经济发展水平、政府干预程度指标数据2007-2022年上市企业气候风险披露、报表词频、文本分析数据2005-2021年上市企业绿色信贷水平全国、分
- 【无标题】一不错的网站
shen_haidabiaoge
年鉴下载资源全国行业
最近发现了一个不错的下载网站,叫夏泽网。收录了全国各省市和各行各业的年鉴,比较齐全,更新也很即时,有需要的可以看看。网址是:夏泽网
- 1999-2020年 全国各地区-财政状况分析-一般预算收入-各项税收-个人所得税
小王毕业啦
大数据人工智能大数据社科数据数据分析数据挖掘深度学习毕业论文
1999-2020年全国各地区-财政状况分析-一般预算收入-各项税收-个人所得税https://download.csdn.net/download/2401_84585615/89575946https://download.csdn.net/download/2401_84585615/89575946一般预算收入是指各级政府按照预算法规定,将预计取得的各项收入纳入预算管理的财政收入,包括税收
- Flutter开发者必备面试问题与答案03
独立开发者_猫哥
AIflutter面试javascript
Flutter开发者必备面试问题与答案03视频https://youtu.be/rDrn2S6UWnkhttps://www.bilibili.com/video/BV1TeyBYgE3V/前言原文Flutter完整面试问题及答案03本文是flutter面试问题的第三讲,高频问答10题。正文21.AspectRatio组件有什么作用?在Flutter中,AspectRatio小部件用于控制其子小部
- Qwen-VL论文解读
dream_home8407
人工智能
Qwen-VL:用于理解、定位、文本阅读等的通用视觉-语言模型摘要在本文中,我们介绍了Qwen-VL系列,这是一组大规模的视觉-语言模型(LVLMs),旨在感知和理解文本和图像。从Qwen-LM开始,我们通过精心设计的(i)视觉受体,(ii)输入-输出接口,(iii)3阶段训练管道,以及(iv)多语言多模态清洗语料库,赋予其视觉能力。除了传统的图像描述和问答,我们还通过图像-标题-框元组的对齐实现
- 检索增强(Retrieval Augmentation)是一种结合信息检索技术和生成模型的技术
大霸王龙
系统分析业务人工智能
检索增强(RetrievalAugmentation)是一种结合信息检索技术和生成模型的技术,旨在通过从外部知识库或文档中检索相关信息来增强生成模型的能力。这种方法广泛应用于自然语言处理(NLP)任务中,如问答系统、对话生成和文本生成等。1.检索增强的核心思想检索增强的核心思想是将生成模型与信息检索系统结合,利用外部知识库或文档中的信息来辅助生成更准确、更丰富的回答或内容。具体来说,检索增强包括以
- 构建 Q&A 系统:基于文档和模型的问答
drebander
AI编程springAI
在现代企业中,自动化的问答系统可以极大地提升工作效率,特别是在文档处理、客户支持和知识管理等领域。通过结合SpringAI和文档检索技术,可以轻松构建一个智能的问答系统,帮助用户从文档中快速获取信息。本文将展示如何利用SpringAI构建一个可以根据文档内容回答问题的智能Q&A系统。1.构建智能Q&A系统的背景现代的Q&A系统不仅需要能理解用户的问题,还需要能够从大量文档中找到相关的答案。传统的问
- eggjs部署宝塔常见问题
雾恋
eggjs前端eggjsjavascript
最近在考虑做一个智能问答相关的网站,在选择后端服务器的时候觉得eggjs相对来说更适合我,然后就根据eggjs官网开始了搭建的工作,在搭建成功以后开始了部署工作,在此过程中发现了很多问题。一键安装依赖配置在项目跟路径创建index.js,我们在部署的时候宝塔会自动帮我们安装依赖,所以需要配置该文件。constegg=require('egg');constworkers=Number(proces
- python制作日历_Python如何绘制日历图和热力图
weixin_39692847
python制作日历
本文以2019年全国各城市的空气质量观测数据为例,利用matplotlib、calmap、pyecharts绘制日历图和热力图。在绘图之前先利用pandas对空气质量数据进行处理。数据处理从网站下载的数据为逐小时数据,每天一个文件。如果要绘制全年的日历图或者热图,首先要将所有的数据进行合并处理。下载好数据之后,将数据解压到当前目录的2019文件夹内,然后处理数据:importglobfromdat
- 2015-2021年 全国各地级市人口、城镇居民人均可支配收入、进出口总额、社会消费品零售总额
小王毕业啦
大数据人工智能大数据社科数据数据分析数据挖掘深度学习毕业论文
2015-2021年全国各地级市人口、城镇居民人均可支配收入、进出口总额、社会消费品零售总额.ziphttps://download.csdn.net/download/2401_84585615/89575925https://download.csdn.net/download/2401_84585615/895759252015-2021年,全国各地级市的经济与社会指标反映出中国各地经济发展
- DeepSeek R1模型基于ollama部署
&Dirac
机器学习笔记python语言模型nlp
DeepSeekR1模型基于ollama部署1、安装部署ollama(windows)2、在ollama中使用deepseekr13、问答示例4、python调用接口5、ollama常用命令1、安装部署ollama(windows)Ollama是一个专为本地机器设计的开源框架,旨在简化大型语言模型(LLM)的部署和运行过程。它提供了一套工具和命令,使用户能够轻松地下载、管理和运行各种语言模型,包括
- _知识图谱
大哥喝阔落
知识图谱人工智能
知识图谱(KnowledgeGraph)是一种结构化的知识表示形式,用于描述现实世界中的实体、概念及其之间的关系。它以图结构的形式组织知识,节点表示实体或概念,边表示实体之间的关系。知识图谱的核心目标是让机器能够理解和利用人类知识,从而支持智能问答、语义搜索、推荐系统等应用。1.知识图谱的定义知识图谱是一种语义网络,它通过图结构(节点和边)来表示知识:节点(Node):表示实体(如人、地点、事物)
- 高德地图获取全国充电桩分布数据
又迷茫了
大数据数据可视化python
key用自己申请的url:https://restapi.amap.com/v3/place/text?city=%E5%8C%97%E4%BA%AC&offset=20&page=10&key=%EF%BC%9F&types=011100|011102|011103|073000|073001|073002&extensions=alldefhandle_detail_and_save_to_c
- 赛事 Q&A × 培训预告:2024 年(第 17 届)中国大学生计算机设计大赛大数据主题赛正式开赛!
ModelWhale
中国大学生计算机设计大赛大数据人工智能编程竞赛
中国大学生计算机设计大赛(下简称“大赛”)是由教育部认证、我国面向高校本科生最早的赛事之一,自2008年开赛起,至今已是第十七届。大赛属于全国普通高校大学生竞赛排行榜榜单赛事,始终贯彻“以赛促学、以赛促教、以赛促创”,为国家培养全面发展的创新型、复合型、应用型人才。大赛下设不同领域的十一个大类,和鲸科技自2021年起,连续四年作为大数据应用大类中大数据主题赛的协办方倾力配合大赛组委会与各承办单位,
- 基于3dmax及Unity的虚拟博物展览馆
杨鸭嘴兽在工作
项目建档unity3d产品经理虚拟现实
基于3dmax及Unity的虚拟博物展览馆前言1.项目简介2.创意来源3.成果展示4.总结前言本文用来记录2019年7月的项目:基于3dmax及Unity的虚拟博物展览馆,这是本科期间的一个项目,最后拿到了第七届全国大学生数字媒体科技作品竞赛全国二等奖,本人在团队中主要负责资料采集、实地调研与模型建立等工作。1.项目简介本产品是以陕西历史博物馆为基础,利用计算机图形学技术、3D建模技术构建的数字化
- FAQ智能客服系统
小海的小窝
开源
https://github.com/ruonan101/-FAQ-https://github.com/ruonan101/-FAQ-这是一个基于嵌入(Embedding)技术的智能客服系统,支持:FAQ的添加和管理智能问答匹配当没有合适答案时转人工服务安装依赖pipinstall-rrequirements.txt运行服务pythonmain.py服务启动后,访问http://localhos
- 2024 年高教社杯全国大学生数学建模竞赛 B 题 生产过程中的决策问题 详细思路+matlab代码+python代码+论文范例
2025年数学建模美赛
2024年数学建模国赛2024高教社杯2024B题生产过程中的决策问题思路2024数学建模国赛
持续更新中,2024年所有数学建模比赛思路代码都会发布到专栏内,只需要订阅一次。5号6号半价,会结合历年优秀论文、人工智能深度学习算法、chatgpt。会定期发布思路、代码和论文。思路和论文基本拿不到国奖,想要获得国奖的同学不要购买。适合基础差的学生,容易获得省奖!B题生产过程中的决策问题某企业生产某种畅销的电子产品,需要分别购买两种零配件(零配件1和零配件2),
- 国内 AI 工具汇总20241207
云樱梦海
文心一言
聊天/内容生成文心一言:内容生成、文档分析、图像分析、图表制作、脑图等通义千问:内容生成、文档分析、图像分析等Kimi(月之暗面):内容生成、文档分析、互联网搜索等腾讯混元:内容生成、文档分析、灵感推荐等讯飞星火:内容生成抖音豆包:内容生成,偏互联网运营方向智谱AI:内容生成、知识问答等百川智能:内容生成、文档分析、互联网搜索等360智脑:360智脑全家桶字节小悟空:字节跳动内容生成工具集达观数据
- 支持生成式 AI:聊天与文档检索的结合
drebander
AI编程人工智能springAI
生成式AI已成为现代应用的重要组成部分,从实时聊天到文档检索,再到智能问答系统,其核心是能够理解上下文并生成有用的回答。在生成式AI中,聊天会话内存(ChatConversationMemory)和检索增强生成(RAG,RetrievalAugmentedGeneration)是两个关键功能,分别解决了上下文管理和大规模文档检索问题。本文将介绍SpringAI如何支持这两个功能,并通过实际应用场景
- Langchain本地知识库部署
MaxCode-1
langchain
本地部署(Docker+LangChain+FAISS)1.概述本地部署LangChain-Chatchat可以为企业提供高效、安全、可控的AI知识库方案。本方案基于Docker、LangChain和FAISS进行本地化部署,适用于企业内部知识库问答、私有化AI应用等场景。2.技术选型2.1LangChainLangChain是一个开源的LLM(大语言模型)应用开发框架,支持多种模型和数据源,适用
- 【Python科研数据爬虫】基于国家标准查询平台和能源标准化信息平台的海上风电相关行业标准查询信息爬取及处理
lys_828
python科研数据处理及绘图python爬虫能源行业标准国家标准
基于国家标准查询平台和能源标准化信息平台的海上风电相关行业标准查询信息爬取及处理1背景2标准检索平台2.1能源标准化信息平台2.2全国标准信息公共服务平台3标准信息数据的爬取与处理3.1能源标准化信息平台的信息爬取3.2全国标准信息公共服务平台的信息爬取3.3标准信息处理1背景在进行项目背景介绍时,有时需要使用到有关标准进行背书,因此查询某一行业领域的标准信息就是第一步操作。接下来就是以海上风电相
- jvm调优总结(从基本概念 到 深度优化)
oloz
javajvmjdk虚拟机应用服务器
JVM参数详解:http://www.cnblogs.com/redcreen/archive/2011/05/04/2037057.html
Java虚拟机中,数据类型可以分为两类:基本类型和引用类型。基本类型的变量保存原始值,即:他代表的值就是数值本身;而引用类型的变量保存引用值。“引用值”代表了某个对象的引用,而不是对象本身,对象本身存放在这个引用值所表示的地址的位置。
- 【Scala十六】Scala核心十:柯里化函数
bit1129
scala
本篇文章重点说明什么是函数柯里化,这个语法现象的背后动机是什么,有什么样的应用场景,以及与部分应用函数(Partial Applied Function)之间的联系 1. 什么是柯里化函数
A way to write functions with multiple parameter lists. For instance
def f(x: Int)(y: Int) is a
- HashMap
dalan_123
java
HashMap在java中对很多人来说都是熟的;基于hash表的map接口的非同步实现。允许使用null和null键;同时不能保证元素的顺序;也就是从来都不保证其中的元素的顺序恒久不变。
1、数据结构
在java中,最基本的数据结构无外乎:数组 和 引用(指针),所有的数据结构都可以用这两个来构造,HashMap也不例外,归根到底HashMap就是一个链表散列的数据
- Java Swing如何实时刷新JTextArea,以显示刚才加append的内容
周凡杨
java更新swingJTextArea
在代码中执行完textArea.append("message")后,如果你想让这个更新立刻显示在界面上而不是等swing的主线程返回后刷新,我们一般会在该语句后调用textArea.invalidate()和textArea.repaint()。
问题是这个方法并不能有任何效果,textArea的内容没有任何变化,这或许是swing的一个bug,有一个笨拙的办法可以实现
- servlet或struts的Action处理ajax请求
g21121
servlet
其实处理ajax的请求非常简单,直接看代码就行了:
//如果用的是struts
//HttpServletResponse response = ServletActionContext.getResponse();
// 设置输出为文字流
response.setContentType("text/plain");
// 设置字符集
res
- FineReport的公式编辑框的语法简介
老A不折腾
finereport公式总结
FINEREPORT用到公式的地方非常多,单元格(以=开头的便被解析为公式),条件显示,数据字典,报表填报属性值定义,图表标题,轴定义,页眉页脚,甚至单元格的其他属性中的鼠标悬浮提示内容都可以写公式。
简单的说下自己感觉的公式要注意的几个地方:
1.if语句语法刚接触感觉比较奇怪,if(条件式子,值1,值2),if可以嵌套,if(条件式子1,值1,if(条件式子2,值2,值3)
- linux mysql 数据库乱码的解决办法
墙头上一根草
linuxmysql数据库乱码
linux 上mysql数据库区分大小写的配置
lower_case_table_names=1 1-不区分大小写 0-区分大小写
修改/etc/my.cnf 具体的修改内容如下:
[client]
default-character-set=utf8
[mysqld]
datadir=/var/lib/mysql
socket=/va
- 我的spring学习笔记6-ApplicationContext实例化的参数兼容思想
aijuans
Spring 3
ApplicationContext能读取多个Bean定义文件,方法是:
ApplicationContext appContext = new ClassPathXmlApplicationContext(
new String[]{“bean-config1.xml”,“bean-config2.xml”,“bean-config3.xml”,“bean-config4.xml
- mysql 基准测试之sysbench
annan211
基准测试mysql基准测试MySQL测试sysbench
1 执行如下命令,安装sysbench-0.5:
tar xzvf sysbench-0.5.tar.gz
cd sysbench-0.5
chmod +x autogen.sh
./autogen.sh
./configure --with-mysql --with-mysql-includes=/usr/local/mysql
- sql的复杂查询使用案列与技巧
百合不是茶
oraclesql函数数据分页合并查询
本片博客使用的数据库表是oracle中的scott用户表;
------------------- 自然连接查询
查询 smith 的上司(两种方法)
&
- 深入学习Thread类
bijian1013
javathread多线程java多线程
一. 线程的名字
下面来看一下Thread类的name属性,它的类型是String。它其实就是线程的名字。在Thread类中,有String getName()和void setName(String)两个方法用来设置和获取这个属性的值。
同时,Thr
- JSON串转换成Map以及如何转换到对应的数据类型
bijian1013
javafastjsonnet.sf.json
在实际开发中,难免会碰到JSON串转换成Map的情况,下面来看看这方面的实例。另外,由于fastjson只支持JDK1.5及以上版本,因此在JDK1.4的项目中可以采用net.sf.json来处理。
一.fastjson实例
JsonUtil.java
package com.study;
impor
- 【RPC框架HttpInvoker一】HttpInvoker:Spring自带RPC框架
bit1129
spring
HttpInvoker是Spring原生的RPC调用框架,HttpInvoker同Burlap和Hessian一样,提供了一致的服务Exporter以及客户端的服务代理工厂Bean,这篇文章主要是复制粘贴了Hessian与Spring集成一文,【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成
在
【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化一文中
- 【Mahout二】基于Mahout CBayes算法的20newsgroup的脚本分析
bit1129
Mahout
#!/bin/bash
#
# Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more
# contributor license agreements. See the NOTICE file distributed with
# this work for additional information re
- nginx三种获取用户真实ip的方法
ronin47
随着nginx的迅速崛起,越来越多公司将apache更换成nginx. 同时也越来越多人使用nginx作为负载均衡, 并且代理前面可能还加上了CDN加速,但是随之也遇到一个问题:nginx如何获取用户的真实IP地址,如果后端是apache,请跳转到<apache获取用户真实IP地址>,如果是后端真实服务器是nginx,那么继续往下看。
实例环境: 用户IP 120.22.11.11
- java-判断二叉树是不是平衡
bylijinnan
java
参考了
http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/25411174201142733927831/
但是用java来实现有一个问题。
由于Java无法像C那样“传递参数的地址,函数返回时能得到参数的值”,唯有新建一个辅助类:AuxClass
import ljn.help.*;
public class BalancedBTree {
- BeanUtils.copyProperties VS PropertyUtils.copyProperties
诸葛不亮
PropertyUtilsBeanUtils
BeanUtils.copyProperties VS PropertyUtils.copyProperties
作为两个bean属性copy的工具类,他们被广泛使用,同时也很容易误用,给人造成困然;比如:昨天发现同事在使用BeanUtils.copyProperties copy有integer类型属性的bean时,没有考虑到会将null转换为0,而后面的业
- [金融与信息安全]最简单的数据结构最安全
comsci
数据结构
现在最流行的数据库的数据存储文件都具有复杂的文件头格式,用操作系统的记事本软件是无法正常浏览的,这样的情况会有什么问题呢?
从信息安全的角度来看,如果我们数据库系统仅仅把这种格式的数据文件做异地备份,如果相同版本的所有数据库管理系统都同时被攻击,那么
- vi区段删除
Cwind
linuxvi区段删除
区段删除是编辑和分析一些冗长的配置文件或日志文件时比较常用的操作。简记下vi区段删除要点备忘。
vi概述
引文中并未将末行模式单独列为一种模式。单不单列并不重要,能区分命令模式与末行模式即可。
vi区段删除步骤:
1. 在末行模式下使用:set nu显示行号
非必须,随光标移动vi右下角也会显示行号,能够正确找到并记录删除开始行
- 清除tomcat缓存的方法总结
dashuaifu
tomcat缓存
用tomcat容器,大家可能会发现这样的问题,修改jsp文件后,但用IE打开 依然是以前的Jsp的页面。
出现这种现象的原因主要是tomcat缓存的原因。
解决办法如下:
在jsp文件头加上
<meta http-equiv="Expires" content="0"> <meta http-equiv="kiben&qu
- 不要盲目的在项目中使用LESS CSS
dcj3sjt126com
Webless
如果你还不知道LESS CSS是什么东西,可以看一下这篇文章,是我一朋友写给新人看的《CSS——LESS》
不可否认,LESS CSS是个强大的工具,它弥补了css没有变量、无法运算等一些“先天缺陷”,但它似乎给我一种错觉,就是为了功能而实现功能。
比如它的引用功能
?
.rounded_corners{
- [入门]更上一层楼
dcj3sjt126com
PHPyii2
更上一层楼
通篇阅读完整个“入门”部分,你就完成了一个完整 Yii 应用的创建。在此过程中你学到了如何实现一些常用功能,例如通过 HTML 表单从用户那获取数据,从数据库中获取数据并以分页形式显示。你还学到了如何通过 Gii 去自动生成代码。使用 Gii 生成代码把 Web 开发中多数繁杂的过程转化为仅仅填写几个表单就行。
本章将介绍一些有助于更好使用 Yii 的资源:
- Apache HttpClient使用详解
eksliang
httpclienthttp协议
Http协议的重要性相信不用我多说了,HttpClient相比传统JDK自带的URLConnection,增加了易用性和灵活性(具体区别,日后我们再讨论),它不仅是客户端发送Http请求变得容易,而且也方便了开发人员测试接口(基于Http协议的),即提高了开发的效率,也方便提高代码的健壮性。因此熟练掌握HttpClient是很重要的必修内容,掌握HttpClient后,相信对于Http协议的了解会
- zxing二维码扫描功能
gundumw100
androidzxing
经常要用到二维码扫描功能
现给出示例代码
import com.google.zxing.WriterException;
import com.zxing.activity.CaptureActivity;
import com.zxing.encoding.EncodingHandler;
import android.app.Activity;
import an
- 纯HTML+CSS带说明的黄色导航菜单
ini
htmlWebhtml5csshovertree
HoverTree带说明的CSS菜单:纯HTML+CSS结构链接带说明的黄色导航
在线体验效果:http://hovertree.com/texiao/css/1.htm代码如下,保存到HTML文件可以看到效果:
<!DOCTYPE html >
<html >
<head>
<title>HoverTree
- fastjson初始化对性能的影响
kane_xie
fastjson序列化
之前在项目中序列化是用thrift,性能一般,而且需要用编译器生成新的类,在序列化和反序列化的时候感觉很繁琐,因此想转到json阵营。对比了jackson,gson等框架之后,决定用fastjson,为什么呢,因为看名字感觉很快。。。
网上的说法:
fastjson 是一个性能很好的 Java 语言实现的 JSON 解析器和生成器,来自阿里巴巴的工程师开发。
- 基于Mybatis封装的增删改查实现通用自动化sql
mengqingyu
DAO
1.基于map或javaBean的增删改查可实现不写dao接口和实现类以及xml,有效的提高开发速度。
2.支持自定义注解包括主键生成、列重复验证、列名、表名等
3.支持批量插入、批量更新、批量删除
<bean id="dynamicSqlSessionTemplate" class="com.mqy.mybatis.support.Dynamic
- js控制input输入框的方法封装(数字,中文,字母,浮点数等)
qifeifei
javascript js
在项目开发的时候,经常有一些输入框,控制输入的格式,而不是等输入好了再去检查格式,格式错了就报错,体验不好。 /** 数字,中文,字母,浮点数(+/-/.) 类型输入限制,只要在input标签上加上 jInput="number,chinese,alphabet,floating" 备注:floating属性只能单独用*/
funct
- java 计时器应用
tangqi609567707
javatimer
mport java.util.TimerTask; import java.util.Calendar; public class MyTask extends TimerTask { private static final int
- erlang输出调用栈信息
wudixiaotie
erlang
在erlang otp的开发中,如果调用第三方的应用,会有有些错误会不打印栈信息,因为有可能第三方应用会catch然后输出自己的错误信息,所以对排查bug有很大的阻碍,这样就要求我们自己打印调用的栈信息。用这个函数:erlang:process_display (self (), backtrace).需要注意这个函数只会输出到标准错误输出。
也可以用这个函数:erlang:get_s