- 老码农和你一起学AI:Python系列-Pandas大数据处理
chilavert318
熬之滴水穿石pandaspython
今天开始梳理一下pandas的大数据处理,在数据处理领域,Pandas凭借简洁的API和强大的功能成为Python开发者的首选工具。但当面对GB级甚至更大的数据集时,直接读取数据往往会触发“内存不足”的错误——这是因为Pandas默认将数据全部加载到内存中进行处理。此时,分块处理(Out-of-Core)技术就成为解决问题的关键。它通过将大文件拆分为小块,逐块加载并处理,最终整合结果,实现“用有限
- 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
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【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
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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
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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
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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
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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
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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?
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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)
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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
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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)
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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)
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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
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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
- iOS http封装
374016526
ios服务器交互http网络请求
程序开发避免不了与服务器的交互,这里打包了一个自己写的http交互库。希望可以帮到大家。
内置一个basehttp,当我们创建自己的service可以继承实现。
KuroAppBaseHttp *baseHttp = [[KuroAppBaseHttp alloc] init];
[baseHttp setDelegate:self];
[baseHttp
- lolcat :一个在 Linux 终端中输出彩虹特效的命令行工具
brotherlamp
linuxlinux教程linux视频linux自学linux资料
那些相信 Linux 命令行是单调无聊且没有任何乐趣的人们,你们错了,这里有一些有关 Linux 的文章,它们展示着 Linux 是如何的有趣和“淘气” 。
在本文中,我将讨论一个名为“lolcat”的小工具 – 它可以在终端中生成彩虹般的颜色。
何为 lolcat ?
Lolcat 是一个针对 Linux,BSD 和 OSX 平台的工具,它类似于 cat 命令,并为 cat
- MongoDB索引管理(1)——[九]
eksliang
mongodbMongoDB管理索引
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2178427 一、概述
数据库的索引与书籍的索引类似,有了索引就不需要翻转整本书。数据库的索引跟这个原理一样,首先在索引中找,在索引中找到条目以后,就可以直接跳转到目标文档的位置,从而使查询速度提高几个数据量级。
不使用索引的查询称
- Informatica参数及变量
18289753290
Informatica参数变量
下面是本人通俗的理解,如有不对之处,希望指正 info参数的设置:在info中用到的参数都在server的专门的配置文件中(最好以parma)结尾 下面的GLOBAl就是全局的,$开头的是系统级变量,$$开头的变量是自定义变量。如果是在session中或者mapping中用到的变量就是局部变量,那就把global换成对应的session或者mapping名字。
[GLOBAL] $Par
- python 解析unicode字符串为utf8编码字符串
酷的飞上天空
unicode
php返回的json字符串如果包含中文,则会被转换成\uxx格式的unicode编码字符串返回。
在浏览器中能正常识别这种编码,但是后台程序却不能识别,直接输出显示的是\uxx的字符,并未进行转码。
转换方式如下
>>> import json
>>> q = '{"text":"\u4
- Hibernate的总结
永夜-极光
Hibernate
1.hibernate的作用,简化对数据库的编码,使开发人员不必再与复杂的sql语句打交道
做项目大部分都需要用JAVA来链接数据库,比如你要做一个会员注册的 页面,那么 获取到用户填写的 基本信后,你要把这些基本信息存入数据库对应的表中,不用hibernate还有mybatis之类的框架,都不用的话就得用JDBC,也就是JAVA自己的,用这个东西你要写很多的代码,比如保存注册信
- SyntaxError: Non-UTF-8 code starting with '\xc4'
随便小屋
python
刚开始看一下Python语言,传说听强大的,但我感觉还是没Java强吧!
写Hello World的时候就遇到一个问题,在Eclipse中写的,代码如下
'''
Created on 2014年10月27日
@author: Logic
'''
print("Hello World!");
运行结果
SyntaxError: Non-UTF-8
- 学会敬酒礼仪 不做酒席菜鸟
aijuans
菜鸟
俗话说,酒是越喝越厚,但在酒桌上也有很多学问讲究,以下总结了一些酒桌上的你不得不注意的小细节。
细节一:领导相互喝完才轮到自己敬酒。敬酒一定要站起来,双手举杯。
细节二:可以多人敬一人,决不可一人敬多人,除非你是领导。
细节三:自己敬别人,如果不碰杯,自己喝多少可视乎情况而定,比如对方酒量,对方喝酒态度,切不可比对方喝得少,要知道是自己敬人。
细节四:自己敬别人,如果碰杯,一
- 《创新者的基因》读书笔记
aoyouzi
读书笔记《创新者的基因》
创新者的基因
创新者的“基因”,即最具创意的企业家具备的五种“发现技能”:联想,观察,实验,发问,建立人脉。
第一部分破坏性创新,从你开始
第一章破坏性创新者的基因
如何获得启示:
发现以下的因素起到了催化剂的作用:(1) -个挑战现状的问题;(2)对某项技术、某个公司或顾客的观察;(3) -次尝试新鲜事物的经验或实验;(4)与某人进行了一次交谈,为他点醒
- 表单验证技术
百合不是茶
JavaScriptDOM对象String对象事件
js最主要的功能就是验证表单,下面是我对表单验证的一些理解,贴出来与大家交流交流 ,数显我们要知道表单验证需要的技术点, String对象,事件,函数
一:String对象;通常是对字符串的操作;
1,String的属性;
字符串.length;表示该字符串的长度;
var str= "java"
- web.xml配置详解之context-param
bijian1013
javaservletweb.xmlcontext-param
一.格式定义:
<context-param>
<param-name>contextConfigLocation</param-name>
<param-value>contextConfigLocationValue></param-value>
</context-param>
作用:该元
- Web系统常见编码漏洞(开发工程师知晓)
Bill_chen
sqlPHPWebfckeditor脚本
1.头号大敌:SQL Injection
原因:程序中对用户输入检查不严格,用户可以提交一段数据库查询代码,根据程序返回的结果,
获得某些他想得知的数据,这就是所谓的SQL Injection,即SQL注入。
本质:
对于输入检查不充分,导致SQL语句将用户提交的非法数据当作语句的一部分来执行。
示例:
String query = "SELECT id FROM users
- 【MongoDB学习笔记六】MongoDB修改器
bit1129
mongodb
本文首先介绍下MongoDB的基本的增删改查操作,然后,详细介绍MongoDB提供的修改器,以完成各种各样的文档更新操作 MongoDB的主要操作
show dbs 显示当前用户能看到哪些数据库
use foobar 将数据库切换到foobar
show collections 显示当前数据库有哪些集合
db.people.update,update不带参数,可
- 提高职业素养,做好人生规划
白糖_
人生
培训讲师是成都著名的企业培训讲师,他在讲课中提出的一些观点很新颖,在此我收录了一些分享一下。注:讲师的观点不代表本人的观点,这些东西大家自己揣摩。
1、什么是职业规划:职业规划并不完全代表你到什么阶段要当什么官要拿多少钱,这些都只是梦想。职业规划是清楚的认识自己现在缺什么,这个阶段该学习什么,下个阶段缺什么,又应该怎么去规划学习,这样才算是规划。
- 国外的网站你都到哪边看?
bozch
技术网站国外
学习软件开发技术,如果没有什么英文基础,最好还是看国内的一些技术网站,例如:开源OSchina,csdn,iteye,51cto等等。
个人感觉如果英语基础能力不错的话,可以浏览国外的网站来进行软件技术基础的学习,例如java开发中常用的到的网站有apache.org 里面有apache的很多Projects,springframework.org是spring相关的项目网站,还有几个感觉不错的
- 编程之美-光影切割问题
bylijinnan
编程之美
package a;
public class DisorderCount {
/**《编程之美》“光影切割问题”
* 主要是两个问题:
* 1.数学公式(设定没有三条以上的直线交于同一点):
* 两条直线最多一个交点,将平面分成了4个区域;
* 三条直线最多三个交点,将平面分成了7个区域;
* 可以推出:N条直线 M个交点,区域数为N+M+1。
- 关于Web跨站执行脚本概念
chenbowen00
Web安全跨站执行脚本
跨站脚本攻击(XSS)是web应用程序中最危险和最常见的安全漏洞之一。安全研究人员发现这个漏洞在最受欢迎的网站,包括谷歌、Facebook、亚马逊、PayPal,和许多其他网站。如果你看看bug赏金计划,大多数报告的问题属于 XSS。为了防止跨站脚本攻击,浏览器也有自己的过滤器,但安全研究人员总是想方设法绕过这些过滤器。这个漏洞是通常用于执行cookie窃取、恶意软件传播,会话劫持,恶意重定向。在
- [开源项目与投资]投资开源项目之前需要统计该项目已有的用户数
comsci
开源项目
现在国内和国外,特别是美国那边,突然出现很多开源项目,但是这些项目的用户有多少,有多少忠诚的粉丝,对于投资者来讲,完全是一个未知数,那么要投资开源项目,我们投资者必须准确无误的知道该项目的全部情况,包括项目发起人的情况,项目的维持时间..项目的技术水平,项目的参与者的势力,项目投入产出的效益.....
- oracle alert log file(告警日志文件)
daizj
oracle告警日志文件alert log file
The alert log is a chronological log of messages and errors, and includes the following items:
All internal errors (ORA-00600), block corruption errors (ORA-01578), and deadlock errors (ORA-00060)
- 关于 CAS SSO 文章声明
denger
SSO
由于几年前写了几篇 CAS 系列的文章,之后陆续有人参照文章去实现,可都遇到了各种问题,同时经常或多或少的收到不少人的求助。现在这时特此说明几点:
1. 那些文章发表于好几年前了,CAS 已经更新几个很多版本了,由于近年已经没有做该领域方面的事情,所有文章也没有持续更新。
2. 文章只是提供思路,尽管 CAS 版本已经发生变化,但原理和流程仍然一致。最重要的是明白原理,然后
- 初二上学期难记单词
dcj3sjt126com
englishword
lesson 课
traffic 交通
matter 要紧;事物
happy 快乐的,幸福的
second 第二的
idea 主意;想法;意见
mean 意味着
important 重要的,重大的
never 从来,决不
afraid 害怕 的
fifth 第五的
hometown 故乡,家乡
discuss 讨论;议论
east 东方的
agree 同意;赞成
bo
- uicollectionview 纯代码布局, 添加头部视图
dcj3sjt126com
Collection
#import <UIKit/UIKit.h>
@interface myHeadView : UICollectionReusableView
{
UILabel *TitleLable;
}
-(void)setTextTitle;
@end
#import "myHeadView.h"
@implementation m
- N 位随机数字串的 JAVA 生成实现
FX夜归人
javaMath随机数Random
/**
* 功能描述 随机数工具类<br />
* @author FengXueYeGuiRen
* 创建时间 2014-7-25<br />
*/
public class RandomUtil {
// 随机数生成器
private static java.util.Random random = new java.util.R
- Ehcache(09)——缓存Web页面
234390216
ehcache页面缓存
页面缓存
目录
1 SimplePageCachingFilter
1.1 calculateKey
1.2 可配置的初始化参数
1.2.1 cach
- spring中少用的注解@primary解析
jackyrong
primary
这次看下spring中少见的注解@primary注解,例子
@Component
public class MetalSinger implements Singer{
@Override
public String sing(String lyrics) {
return "I am singing with DIO voice
- Java几款性能分析工具的对比
lbwahoo
java
Java几款性能分析工具的对比
摘自:http://my.oschina.net/liux/blog/51800
在给客户的应用程序维护的过程中,我注意到在高负载下的一些性能问题。理论上,增加对应用程序的负载会使性能等比率的下降。然而,我认为性能下降的比率远远高于负载的增加。我也发现,性能可以通过改变应用程序的逻辑来提升,甚至达到极限。为了更详细的了解这一点,我们需要做一些性能
- JVM参数配置大全
nickys
jvm应用服务器
JVM参数配置大全
/usr/local/jdk/bin/java -Dresin.home=/usr/local/resin -server -Xms1800M -Xmx1800M -Xmn300M -Xss512K -XX:PermSize=300M -XX:MaxPermSize=300M -XX:SurvivorRatio=8 -XX:MaxTenuringThreshold=5 -
- 搭建 CentOS 6 服务器(14) - squid、Varnish
rensanning
varnish
(一)squid
安装
# yum install httpd-tools -y
# htpasswd -c -b /etc/squid/passwords squiduser 123456
# yum install squid -y
设置
# cp /etc/squid/squid.conf /etc/squid/squid.conf.bak
# vi /etc/
- Spring缓存注解@Cache使用
tom_seed
spring
参考资料
http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-spring-cache/
http://swiftlet.net/archives/774
缓存注解有以下三个:
@Cacheable @CacheEvict @CachePut
- dom4j解析XML时出现"java.lang.noclassdeffounderror: org/jaxen/jaxenexception"错误
xp9802
java.lang.NoClassDefFoundError: org/jaxen/JaxenExc
关键字: java.lang.noclassdeffounderror: org/jaxen/jaxenexception
使用dom4j解析XML时,要快速获取某个节点的数据,使用XPath是个不错的方法,dom4j的快速手册里也建议使用这种方式
执行时却抛出以下异常:
Exceptio