- 论文笔记:Enhancing Sentence Embeddings in Generative Language Models
UQI-LIUWJ
论文阅读语言模型人工智能
2024ICIC1INTRO对于文本嵌入,过去几年的相关研究主要集中在像BERT和RoBERTa这样的判别模型上。这些模型固有的语义空间各向异性,往往需要通过大量数据集进行微调,才能生成高质量的句子嵌入。——>需要较大的训练批次,这会消耗大量的计算资源一些前沿的工作将焦点转向了最近开发的生成模型,期望利用其先进的文本理解能力,直接对输入句子进行编码,而无需额外的反向传播由于句子表示和自回归语言建模
- oracle 比较两个字符串相似度
90的程序爱好者
oraclesqloracle数据库
select*from(select字段a,字段b,sys.utl_match.edit_distance_similarity(字段a,字段b)相似度formtable)orderby相似度desc说明:SYS.UTL_MATCH.EDIT_DISTANCE_SIMILARITY函数用于计算两个字符串之间的编辑距离相似度
- 【AI知识点】余弦相似度(Cosine Similarity)
AI完全体
AI知识点人工智能机器学习深度学习线性代数相似性比较自然语言处理向量的距离
【AI论文解读】【AI知识点】【AI小项目】【AI战略思考】余弦相似度(CosineSimilarity)是一种用于衡量两个向量在方向上的相似程度的指标。它主要用于文本分析、自然语言处理(NLP)、推荐系统等任务中,能够衡量两个向量之间的相似性,而不受向量的长度(模)影响。可对比点积相似性(dot-productsimilarity)来学习1.余弦相似度的定义余弦相似度通过计算两个向量之间的夹角的
- 动手学图神经网络(12):MovieLens上的链接回归
段智华
图神经网络图神经网络
MovieLens上的链接回归在MovieLens数据集上进行评分预测的实践过程,包括数据处理、模型构建、训练以及评估等步骤,预测用户对电影的评分(即边的属性值)。环境设置使用pip安装pyg-lib、pytorch_geometric、sentence_transformers、fuzzywuzzy、captum等。importtorchprint(torch.__version__)impor
- Open WebUI应用实践
孙将帼
open-webui/open-webui:User-friendlyWebUIforLLMs(FormerlyOllamaWebUI)(github.com)Tutorial|OpenWebUIOpenWebUITip:OpenWebUI、Ollama、Helm、ChromaDB、RAG、Pipelines、sentence-transformers库、1、OpenWebUI是一个可扩展的、自托
- Python:实现similarity search相似性搜索算法(附完整源码)
源代码大师
python算法完整教程python机器学习
Python:实现similaritysearch相似性搜索算法from__future__importannotationsimportmathimportnumpyasnpdefeuclidean(input_a:np.ndarray,input_b:np.ndarray)->
- 深度定制:Embedding与Reranker模型的微调艺术
从零开始学习人工智能
embedding人工智能
微调是深度学习中的一种常见做法,它允许模型在预训练的基础上进一步学习特定任务的特定特征。对于Embedding模型,微调的目的是让模型更适配特定的数据集,从而取得更好的召回效果。这通常涉及到使用特定的数据集对模型进行额外的训练,以便模型能够学习到数据集中的特定语义关系。微调过程可以使用不同的库和框架来实现,例如sentence-transformers库,它提供了便捷的API来调整Embeddin
- langchain `as_retriever` 方法
大多_C
langchainjava服务器
as_retriever方法是一个用于将VectorStore对象转换为VectorStoreRetriever对象的便捷方法。VectorStoreRetriever是一个检索类,用于从向量存储中查找和检索最相关的文档。这个方法接受多个可选参数来配置检索的行为。用法介绍参数search_type(Optional[str]):定义检索器应该执行的搜索类型。选项包括:"similarity":默认
- 【论文简介】Circle Loss: A Unified Perspective of Pair Similarity Optimization
萝莉狼
machinelearningcirclelossdeepfeaturelearning
CircleLoss:AUnifiedPerspectiveofPairSimilarityOptimization旷世cvpr2020的一篇文章,站在更高的视角,统一了deepfeaturelearning的两大基础loss:基于class-levellabel的loss(如softmax+crossentropy)和基于pair-wiselabel的loss(如tripletloss),指出了
- Circle Loss: A Unified Perspective of Pair Similarity Optimization简要阅读笔记
dailleson_
机器学习机器学习数据挖掘神经网络深度学习自然语言处理
1.背景常见的分类损失函数可以概括为减小类内距离sns_nsn,增大类间距离sps_psp。优化目标如下:min(sn−sp)min(s_n-s_p)min(sn−sp)2.存在的问题优化不够灵活。优化目标对sns_nsn和sps_psp的惩罚作用是相等的,二者的系数都为1。例如{sn,sp}={0.1,0.5}\{s_n,s_p\}=\{0.1,0.5\}{sn,sp}={0.1,0.5}。这个
- [论文笔记]Circle Loss: A Unified Perspective of Pair Similarity Optimization
愤怒的可乐
#文本匹配[论文]论文翻译/笔记自然语言处理论文阅读人工智能
引言为了理解CoSENT的loss,今天来读一下CircleLoss:AUnifiedPerspectiveofPairSimilarityOptimization。为了简单,下文中以翻译的口吻记录,比如替换"作者"为"我们"。这篇论文从对深度特征学习的成对相似度优化角度出发,旨在最大化同类之间的相似度sps_ps
- sentence-bert_pytorch语义文本相似度算法模型
技术瘾君子1573
bertpytorch人工智能语义文本相似度模型
目录Sentence-BERT论文模型结构算法原理环境配置Docker(方法一)Dockerfile(方法二)Anaconda(方法三)数据集训练单机多卡单机单卡推理result精度应用场景算法类别热点应用行业源码仓库及问题反馈参考资料Sentence-BERT论文Sentence-BERT:SentenceEmbeddingsusingSiameseBERT-Networkshttps://ar
- 向量数据库Faiss(Facebook AI Similarity Search)
shiming8879
数据库faiss人工智能
向量数据库Faiss(FacebookAISimilaritySearch)是FacebookAIResearch开发的一款高效且可扩展的相似性搜索和聚类库,专门用于处理大规模向量数据的搜索和检索任务。Faiss以其出色的性能和灵活性,在图像检索、文本搜索、推荐系统等多个领域得到了广泛应用。以下将详细介绍Faiss的搭建与使用过程,包括安装、基本使用、索引类型选择、性能优化及应用场景等方面。一、F
- 【Python机器学习】NLP分词——利用分词器构建词汇表(三)——度量词袋之间的重合度
zhangbin_237
Python机器学习机器学习自然语言处理人工智能python开发语言
如果能够度量两个向量词袋之间的重合度,就可以很好地估计他们所用词的相似程度,而这也是它们语义上重合度的一个很好的估计。因此,下面用点积来估计一些新句子和原始的Jefferson句子之间的词袋向量重合度:importpandasaspdsentence="""ThomasJeffersonBeganbulidingMonticelliastheageof26.\n"""sentence=senten
- 自然语言处理N天-AllenNLP学习(实现简单的词性标注)
我的昵称违规了
新建MicrosoftPowerPoint演示文稿(2).jpg1.前言在了解了Transformer之后,这个模型是否可用呢?现在遇到的问题是,目前试了几个模型(LSTM、GRU、Transformer),但是还没有放入实践中,具体应该怎么操作?有一篇帖子总结了一下学习处理NLP问题中间的坑。NLP数据预处理要比CV的麻烦很多。去除停用词,建立词典,加载各种预训练词向量,Sentence->Wo
- 华为机考入门python3--(13)牛客13-句子逆序
软件工程小施同学
华为机试机考华为算法
分类:列表知识点:列表逆序(和字符串逆序是一样的)my_list[::-1]题目来自【牛客】defreverse_sentence(sentence):#将输入的句子分割words=sentence.split()#将单词逆序排列words=words[::-1]#将单词用空格连接起来,并添加一个空格在最后reversed_sentence=''.join(words)returnreversed
- LibreOffice Calc 取消首字母自动大写 (Capitalize first letter of every sentence)
Yongqiang Cheng
MicrosoftUbuntuLinuxOfficeLibreOfficeCalc取消首字母自动大写
LibreOfficeCalc取消首字母自动大写[Capitalizefirstletterofeverysentence]1.Tools->AutoCorrectOptions2.AutoCorrect->Options->CapitalizefirstletterofeverysentenceReferences1.Tools->AutoCorrectOptions2.AutoCorrect-
- Steady me
不骄不躁艰苦奋斗
第十九天Sentence163addressesnoneofthetrulythornyquestions解决任何棘手的问题remedyn.补救;疗法;解决办法;(硬币的)公差v补救纠正改进治疗归纳不推理的思维常常和“并列”“列举”“转折”相对应;如果文章中出现了并列,列举和转折我们就可以思考是不是可以有归纳不推理。
- 使用Logistic Regression进行文本分类
bitcarmanlee
textclassifierLogisticRegression文本分类
1.文本格式sentence,label游戏太坑,暴率太低,太克金,平民不能玩,negative让人失望,negative能解决一下服务器问题?网络正常老掉线,换手机也一样。。。,negative期待,positive一星也不想给,这特么简直龟速,炫舞老年版?,negative衣服不好看游戏内容无特色,界面乱糟糟的,negative喜欢喜欢,positive从有了这个手游就一直玩,很喜欢呀,希望更
- 2019-08-28 jeopardize
大兄弟的铲屎官
英英释义:put(someoneorsomething)intoasituationinwhichthereisadangerofloss,harm,orfailure它可以替换hurt,endanger,putsomethingatrisk等词,后面一般接chances,interests,ability,future,safety等词。sentence1.Thescandalthatinvol
- October 27, 2019 你坚持的最久的一个爱好是什么?
Lala啦啦啦
Sentence:毕竟天赋不过尔尔,而人生苦短,要经过成长和不断历练以后,才认清自己需要更大的专注力去完成这蜉蝣般的人生。为免一事无成,遂不敢再当八臂哪吒也不敢再逞那十八般武艺的强。许多兴趣和爱好,假臂一样,被逐一卸下。这些年唯诚心写字,用功吃饭,努力生活而已。——黎紫书《暂停键》Question:你坚持的最久的一个爱好是什么?Answer:其实我有很多大部分人都有的爱好。比如,吃好吃的,以妈妈做
- Elasticsearch:通过 ingest pipeline 对大型文档进行分块
Elastic 中国社区官方博客
ElasticsearchAIElasticelasticsearch大数据搜索引擎全文检索python人工智能
在我之前的文章“Elasticsearch:使用LangChain文档拆分器进行文档分块”中,我详述了如何通过LangChain对大的文档进行分块。那个分块的动作是通过LangChain在Python中进行实现的。对于使用版权的开发者来说,我们实际上是可以通过ingestpipeline来完成这个操作的。这个交互式笔记本将:将模型sentence-transformers__all-minilm-
- Elasticsearch:使用 LangChain 文档拆分器进行文档分块
Elastic 中国社区官方博客
ElasticsearchAIElasticlangchainelasticsearch大数据搜索引擎全文检索人工智能
使用Elasticsearch嵌套密集向量支持这个交互式笔记本将:将模型“sentence-transformers__all-minilm-l6-v2”从HuggingFace加载到ElasticsearchMLNode中使用LangChain分割器将段落分块成句子,并使用嵌套密集向量将它们索引到Elasticsearch中执行搜索并返回包含最相关段落的文档依赖关系在本笔记本中,我们将使用Lan
- STEADT ME day3
不骄不躁艰苦奋斗
SENTENCE九十五overbreachesintestsecurity关于安全漏洞sentence九十六as1.是,作为2.好像,如3.因为;当随着连词asyouoldenough4.虽然5.正如6.不用翻译置身事外,才能心如明镜当局者迷旁观者清还是少说多听多做事多思考少争辩没有必要争高低,我对了也没人给我好吃的好玩的只会让自己迷失
- Vision Transformer及其变体(自用)
ST-Naive
transformer深度学习人工智能
0回顾Transformer0.1encoder在正式开始ViT之前,先来复习一遍transformer的核心机制相关的文章有很多,我选了一遍最通俗易懂的放在这:Transformer通俗笔记:从Word2Vec、Seq2Seq逐步理解到GPT、BERT所谓注意力机制,就是Attention=∑similarity(Query,Key)*Value,Q可以理解为单词在当前的表示,K为单词的标签,V
- pkuseg按照用户自定义词典分词错误修正
回到工作狂状态
开发语言分词pkuseg
importpkusegc=pkuseg.pkuseg(user_dict="./data/dict.txt")sentence='数字传播实验班'print(c.cut(sentence))字典中包含“”数字传媒与人文学院",添加自定义词典后,文本被错误分成““数字传播实验班”,debug发现solve方法有bugGPT4分析:修改后的方法:defsolve(self,txt):outlst=[
- LLM都是Decoder only的架构原因解读
u013250861
LLM架构
最近知乎上有这个问题:为什么现在的LLM都是Decoderonly的架构?稍微总结下:从模型实用层面来说:Decoder-only架构计算高效:相对于Encoder-Decoder架构,Decoder-only架构不需要编码器先编码整个输入序列,所以训练推理速度更快。Decoder-only架构内存占用少:Encoder-Decoder架构由于编码器的特点,每个patch的sentence都需要用
- Sentence-BERT: 一种能快速计算句子相似度的孪生网络
javastart
自然语言
一、背景介绍BERT和RoBERTa在文本语义相似度等句子对的回归任务上,已经达到了SOTA的结果。但是,它们都需要把两个句子同时喂到网络中,这样会导致巨大的计算开销:从10000个句子中找出最相似的句子对,大概需要5000万(C100002=49,995,000)个推理计算,在V100GPU上耗时约65个小时。这种结构使得BERT不适合语义相似度搜索,同样也不适合无监督任务(例如:聚类)。本文基
- October 28, 2019 一个人的生活会更加丰富吗?
Lala啦啦啦
Sentence:一般来说,他更喜欢其中那些单身的人。不是那种你会称之为行尸走肉的人。而是那种有兴趣爱好的人。有时候也可以说是才能。那种才能曾经被注意过,或曾经被用来谋生,但还不足以一辈子紧抓不放。——艾丽丝·门罗《亲爱的生活》Question:一个人的生活会更加丰富吗?Answer:作为一个没有经历过两个人生活的人,我还是挺享受一个人的生活的。虽然有的时候东西吃不完只能硬塞或者扔了,看到好看的视
- Antlr v4入门教程和实践
yixianshijie
antlr
一.ANTRL是什么当我们实现一种语言时,我们需要构建读取句子(sentence)的应用,并对输入中的元素做出反应。如果应用计算或执行句子,我们就叫它解释器(interpreter),包括计算器、配置文件读取器、Python解释器都属于解释器。如果我们将句子转换成另一种语言,我们就叫它翻译器(translator),像Java到C#的翻译器和编译器都属于翻译器。不管是解释器还是翻译器,应用首先都要
- web报表工具FineReport常见的数据集报错错误代码和解释
老A不折腾
web报表finereport代码可视化工具
在使用finereport制作报表,若预览发生错误,很多朋友便手忙脚乱不知所措了,其实没什么,只要看懂报错代码和含义,可以很快的排除错误,这里我就分享一下finereport的数据集报错错误代码和解释,如果有说的不准确的地方,也请各位小伙伴纠正一下。
NS-war-remote=错误代码\:1117 压缩部署不支持远程设计
NS_LayerReport_MultiDs=错误代码
- Java的WeakReference与WeakHashMap
bylijinnan
java弱引用
首先看看 WeakReference
wiki 上 Weak reference 的一个例子:
public class ReferenceTest {
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
WeakReference r = new Wea
- Linux——(hostname)主机名与ip的映射
eksliang
linuxhostname
一、 什么是主机名
无论在局域网还是INTERNET上,每台主机都有一个IP地址,是为了区分此台主机和彼台主机,也就是说IP地址就是主机的门牌号。但IP地址不方便记忆,所以又有了域名。域名只是在公网(INtERNET)中存在,每个域名都对应一个IP地址,但一个IP地址可有对应多个域名。域名类型 linuxsir.org 这样的;
主机名是用于什么的呢?
答:在一个局域网中,每台机器都有一个主
- oracle 常用技巧
18289753290
oracle常用技巧 ①复制表结构和数据 create table temp_clientloginUser as select distinct userid from tbusrtloginlog ②仅复制数据 如果表结构一样 insert into mytable select * &nb
- 使用c3p0数据库连接池时出现com.mchange.v2.resourcepool.TimeoutException
酷的飞上天空
exception
有一个线上环境使用的是c3p0数据库,为外部提供接口服务。最近访问压力增大后台tomcat的日志里面频繁出现
com.mchange.v2.resourcepool.TimeoutException: A client timed out while waiting to acquire a resource from com.mchange.v2.resourcepool.BasicResou
- IT系统分析师如何学习大数据
蓝儿唯美
大数据
我是一名从事大数据项目的IT系统分析师。在深入这个项目前需要了解些什么呢?学习大数据的最佳方法就是先从了解信息系统是如何工作着手,尤其是数据库和基础设施。同样在开始前还需要了解大数据工具,如Cloudera、Hadoop、Spark、Hive、Pig、Flume、Sqoop与Mesos。系 统分析师需要明白如何组织、管理和保护数据。在市面上有几十款数据管理产品可以用于管理数据。你的大数据数据库可能
- spring学习——简介
a-john
spring
Spring是一个开源框架,是为了解决企业应用开发的复杂性而创建的。Spring使用基本的JavaBean来完成以前只能由EJB完成的事情。然而Spring的用途不仅限于服务器端的开发,从简单性,可测试性和松耦合的角度而言,任何Java应用都可以从Spring中受益。其主要特征是依赖注入、AOP、持久化、事务、SpringMVC以及Acegi Security
为了降低Java开发的复杂性,
- 自定义颜色的xml文件
aijuans
xml
<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> <resources> <color name="white">#FFFFFF</color> <color name="black">#000000</color> &
- 运营到底是做什么的?
aoyouzi
运营到底是做什么的?
文章来源:夏叔叔(微信号:woshixiashushu),欢迎大家关注!很久没有动笔写点东西,近些日子,由于爱狗团产品上线,不断面试,经常会被问道一个问题。问:爱狗团的运营主要做什么?答:带着用户一起嗨。为什么是带着用户玩起来呢?究竟什么是运营?运营到底是做什么的?那么,我们先来回答一个更简单的问题——互联网公司对运营考核什么?以爱狗团为例,绝大部分的移动互联网公司,对运营部门的考核分为三块——用
- js面向对象类和对象
百合不是茶
js面向对象函数创建类和对象
接触js已经有几个月了,但是对js的面向对象的一些概念根本就是模糊的,js是一种面向对象的语言 但又不像java一样有class,js不是严格的面向对象语言 ,js在java web开发的地位和java不相上下 ,其中web的数据的反馈现在主流的使用json,json的语法和js的类和属性的创建相似
下面介绍一些js的类和对象的创建的技术
一:类和对
- web.xml之资源管理对象配置 resource-env-ref
bijian1013
javaweb.xmlservlet
resource-env-ref元素来指定对管理对象的servlet引用的声明,该对象与servlet环境中的资源相关联
<resource-env-ref>
<resource-env-ref-name>资源名</resource-env-ref-name>
<resource-env-ref-type>查找资源时返回的资源类
- Create a composite component with a custom namespace
sunjing
https://weblogs.java.net/blog/mriem/archive/2013/11/22/jsf-tip-45-create-composite-component-custom-namespace
When you developed a composite component the namespace you would be seeing would
- 【MongoDB学习笔记十二】Mongo副本集服务器角色之Arbiter
bit1129
mongodb
一、复本集为什么要加入Arbiter这个角色 回答这个问题,要从复本集的存活条件和Aribter服务器的特性两方面来说。 什么是Artiber? An arbiter does
not have a copy of data set and
cannot become a primary. Replica sets may have arbiters to add a
- Javascript开发笔记
白糖_
JavaScript
获取iframe内的元素
通常我们使用window.frames["frameId"].document.getElementById("divId").innerHTML这样的形式来获取iframe内的元素,这种写法在IE、safari、chrome下都是通过的,唯独在fireforx下不通过。其实jquery的contents方法提供了对if
- Web浏览器Chrome打开一段时间后,运行alert无效
bozch
Webchormealert无效
今天在开发的时候,突然间发现alert在chrome浏览器就没法弹出了,很是怪异。
试了试其他浏览器,发现都是没有问题的。
开始想以为是chorme浏览器有啥机制导致的,就开始尝试各种代码让alert出来。尝试结果是仍然没有显示出来。
这样开发的结果,如果客户在使用的时候没有提示,那会带来致命的体验。哎,没啥办法了 就关闭浏览器重启。
结果就好了,这也太怪异了。难道是cho
- 编程之美-高效地安排会议 图着色问题 贪心算法
bylijinnan
编程之美
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.util.List;
import java.util.Random;
public class GraphColoringProblem {
/**编程之美 高效地安排会议 图着色问题 贪心算法
* 假设要用很多个教室对一组
- 机器学习相关概念和开发工具
chenbowen00
算法matlab机器学习
基本概念:
机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域,它主要使用归纳、综合而不是演绎。
开发工具
M
- [宇宙经济学]关于在太空建立永久定居点的可能性
comsci
经济
大家都知道,地球上的房地产都比较昂贵,而且土地证经常会因为新的政府的意志而变幻文本格式........
所以,在地球议会尚不具有在太空行使法律和权力的力量之前,我们外太阳系统的友好联盟可以考虑在地月系的某些引力平衡点上面,修建规模较大的定居点
- oracle 11g database control 证书错误
daizj
oracle证书错误oracle 11G 安装
oracle 11g database control 证书错误
win7 安装完oracle11后打开 Database control 后,会打开em管理页面,提示证书错误,点“继续浏览此网站”,还是会继续停留在证书错误页面
解决办法:
是 KB2661254 这个更新补丁引起的,它限制了 RSA 密钥位长度少于 1024 位的证书的使用。具体可以看微软官方公告:
- Java I/O之用FilenameFilter实现根据文件扩展名删除文件
游其是你
FilenameFilter
在Java中,你可以通过实现FilenameFilter类并重写accept(File dir, String name) 方法实现文件过滤功能。
在这个例子中,我们向你展示在“c:\\folder”路径下列出所有“.txt”格式的文件并删除。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
- C语言数组的简单以及一维数组的简单排序算法示例,二维数组简单示例
dcj3sjt126com
carray
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int a[5] = {1, 2, 3, 4, 5};
//a 是数组的名字 5是表示数组元素的个数,并且这五个元素分别用a[0], a[1]...a[4]
int i;
for (i=0; i<5; ++i)
printf("%d\n",
- PRIMARY, INDEX, UNIQUE 这3种是一类 PRIMARY 主键。 就是 唯一 且 不能为空。 INDEX 索引,普通的 UNIQUE 唯一索引
dcj3sjt126com
primary
PRIMARY, INDEX, UNIQUE 这3种是一类PRIMARY 主键。 就是 唯一 且 不能为空。INDEX 索引,普通的UNIQUE 唯一索引。 不允许有重复。FULLTEXT 是全文索引,用于在一篇文章中,检索文本信息的。举个例子来说,比如你在为某商场做一个会员卡的系统。这个系统有一个会员表有下列字段:会员编号 INT会员姓名
- java集合辅助类 Collections、Arrays
shuizhaosi888
CollectionsArraysHashCode
Arrays、Collections
1 )数组集合之间转换
public static <T> List<T> asList(T... a) {
return new ArrayList<>(a);
}
a)Arrays.asL
- Spring Security(10)——退出登录logout
234390216
logoutSpring Security退出登录logout-urlLogoutFilter
要实现退出登录的功能我们需要在http元素下定义logout元素,这样Spring Security将自动为我们添加用于处理退出登录的过滤器LogoutFilter到FilterChain。当我们指定了http元素的auto-config属性为true时logout定义是会自动配置的,此时我们默认退出登录的URL为“/j_spring_secu
- 透过源码学前端 之 Backbone 三 Model
逐行分析JS源代码
backbone源码分析js学习
Backbone 分析第三部分 Model
概述: Model 提供了数据存储,将数据以JSON的形式保存在 Model的 attributes里,
但重点功能在于其提供了一套功能强大,使用简单的存、取、删、改数据方法,并在不同的操作里加了相应的监听事件,
如每次修改添加里都会触发 change,这在据模型变动来修改视图时很常用,并且与collection建立了关联。
- SpringMVC源码总结(七)mvc:annotation-driven中的HttpMessageConverter
乒乓狂魔
springMVC
这一篇文章主要介绍下HttpMessageConverter整个注册过程包含自定义的HttpMessageConverter,然后对一些HttpMessageConverter进行具体介绍。
HttpMessageConverter接口介绍:
public interface HttpMessageConverter<T> {
/**
* Indicate
- 分布式基础知识和算法理论
bluky999
算法zookeeper分布式一致性哈希paxos
分布式基础知识和算法理论
BY
[email protected]
本文永久链接:http://nodex.iteye.com/blog/2103218
在大数据的背景下,不管是做存储,做搜索,做数据分析,或者做产品或服务本身,面向互联网和移动互联网用户,已经不可避免地要面对分布式环境。笔者在此收录一些分布式相关的基础知识和算法理论介绍,在完善自我知识体系的同
- Android Studio的.gitignore以及gitignore无效的解决
bell0901
androidgitignore
github上.gitignore模板合集,里面有各种.gitignore : https://github.com/github/gitignore
自己用的Android Studio下项目的.gitignore文件,对github上的android.gitignore添加了
# OSX files //mac os下 .DS_Store
- 成为高级程序员的10个步骤
tomcat_oracle
编程
What
软件工程师的职业生涯要历经以下几个阶段:初级、中级,最后才是高级。这篇文章主要是讲如何通过 10 个步骤助你成为一名高级软件工程师。
Why
得到更多的报酬!因为你的薪水会随着你水平的提高而增加
提升你的职业生涯。成为了高级软件工程师之后,就可以朝着架构师、团队负责人、CTO 等职位前进
历经更大的挑战。随着你的成长,各种影响力也会提高。
- mongdb在linux下的安装
xtuhcy
mongodblinux
一、查询linux版本号:
lsb_release -a
LSB Version: :base-4.0-amd64:base-4.0-noarch:core-4.0-amd64:core-4.0-noarch:graphics-4.0-amd64:graphics-4.0-noarch:printing-4.0-amd64:printing-4.0-noa