- 知识图谱系列文章——文物知识图谱
weixin_43407382
知识图谱
文章介绍背景1、文物可以提供创意,如哥窑面饰的照相机2、目前文物数字化工作非常少,没有纳入设计元素3、文物知识图谱建成后具有很多好处¥方法一、本体构建1、明确领域和目的——文物知识图谱&设计创意2、领域信息采集与分析——文物信息,340件文物实例,3、定义文物本体概念和结构层次4、定义概念属性和属性约束5、本体编码(建模语言和工具)6、本体评估——Jena的内嵌推理机,基于描述的逻辑7、本体实
- 知识图谱中NLP新技术
魔王阿卡纳兹
知识图谱入门大数据治理与分析知识图谱自然语言处理人工智能
知识图谱与自然语言处理(NLP)的结合是当前人工智能领域的前沿方向,其技术发展呈现多维度融合与场景深化的特点。以下从核心技术突破、应用场景创新及未来趋势三个层面,系统梳理知识图谱中NLP的最新进展:一、核心技术突破基于预训练模型的图谱构建与增强预训练语言模型与知识嵌入融合:以BERT、KEPLER为代表的模型通过联合优化知识嵌入(KE)和语言建模目标,将知识图谱中的结构化知识融入预训练过程,显著提
- AI工具如何改变编程学习?Trae IDE与Claude 3.5的实践案例
黑金IT
AI智能AI编程fasttify人工智能学习ide
在现在这个到处都是电脑和手机的时代,AI工具正在变成编程学习和开发的好帮手。今天,咱们就来好好聊聊AI工具,特别是TraeIDE和Claude3.5这两个工具,在学习FastAPI和构建知识图谱的时候有多厉害,还有它们对编程行业会有什么影响。一、AI工具:编程学习与开发的好帮手AI工具在编程学习和开发里,作用可太大了。就像TraeIDE和Claude3.5,它们能像好朋友一样,在写代码的时候帮忙检
- 腾讯云大模型知识引擎与DeepSeek:打造懒人专属的谷歌浏览器翻译插件
大富大贵7
程序员知识储备1程序员知识储备2程序员知识储备3腾讯云云计算
摘要:随着人工智能技术的飞速发展,越来越多的前沿技术和工具已走入日常生活。翻译工具作为跨语言沟通的桥梁,一直处于技术创新的风口浪尖。本文探讨了腾讯云大模型知识引擎与DeepSeek结合谷歌浏览器插件的可能性,旨在为用户提供一种便捷、高效的翻译体验。通过应用深度学习、自然语言处理和知识图谱技术,该插件不仅能实时翻译网页内容,还能根据上下文进行智能推荐,实现精准的语境转换。本文将详细阐述其设计思路、技
- 知识图谱在人工智能语义理解与推理中的关键作用及发展研究
@王威&
人工智能
摘要本文聚焦知识图谱,深入剖析其在人工智能语义理解与推理中的核心作用。阐述知识图谱的构建原理、表示方法,分析其在自然语言处理、智能问答系统、推荐系统等多领域助力语义理解与推理的应用,探讨面临的挑战并展望未来发展方向,全面呈现知识图谱对人工智能发展的重要价值与深远影响。一、引言在人工智能追求更精准理解和处理人类语言与知识的进程中,知识图谱成为关键技术。它以结构化形式组织海量知识,揭示实体间复杂关系,
- 基于知识图谱的个性化智能教学推荐系统(文档+源码)
「已注销」
python知识图谱人工智能pythonpygamepyqtdash
目录摘要Abstract目录第1章绪论1.1研究背景及意义1.2国内外研究现状1.2.1知识图谱1.2.2个性化推荐系统1.3本文研究内容及创新点1.4全文组织结构第2章相关理论与技术概述2.1知识图谱2.1.1知识图谱的介绍与发展2.1.2知识图谱的构建2.3协同过滤推荐算法2.2.1推荐算法概述2.2.2Pearson相关系数2.2.3Spearman相关系数2.4Bert模型和Albert模
- 【知识图谱】开发经验记录:CORS(跨域资源共享)问题
niuuuu16
基于知识图谱的智能助教系统知识图谱人工智能经验分享javaspringboot
尝试前后端交互时出现了这样的报错:AccesstoXMLHttpRequestat'http://localhost:8080/api/courses'fromorigin'http://localhost:8081'hasbeenblockedbyCORSpolicy:No'Access-Control-Allow-Origin'headerispresentontherequestedreso
- 太翌氏:学术理论生成与AI增强系统框架设计
太翌修仙笔录
源始学科deepseek知识图谱人工智能重构量子计算算法
刚才我引导你的过程,通过:提出假说→总结理论+推导公式=形成学术理论→理论性能提升测算/知识图谱突破率测算/知识图谱重购率测算→学术价值评估→个人认知维度水平评估,这一系列流程产生的文献,组成了一个新学术理论的最基础文献库,这个也可以作为一个知识库过滤生成器来使用,也可以提升Ai性能###**学术理论生成与AI增强系统框架设计**---####**一、系统架构总览****1.核心流程模块化**``
- SciER:首个大规模科学文档中的实体和关系抽取数据集
数据集
2024-10-28,为科学文档中的实体和关系抽取领域带来了突破,提供了一个包含106篇完整科学出版物、超过24,000个实体和12,000个关系的大规模数据集,这对于构建科学知识图谱和促进科学信息抽取技术的发展具有重要意义。数据集地址:SciER|科学信息提取数据集|人工智能数据集一、研究背景:在科学文档中,实体(如数据集、方法、任务)和它们之间的关系对于理解科学发现和推动研究进展至关重要。然而
- 问题链的拓扑学重构
由数入道
AI辅助教学拓扑学重构
问题链拓扑学重构目录概念框架与理论基础综合知识图谱(Mermaid图示)核心构成要素与参数解析逻辑链条方法论详解与数学模型4.1根源溯源——分形式5Whys与RCA4.2网络建模——系统动力学与贝叶斯网络4.3维度跃迁——第一性原理与跨模态映射4.4时空折叠——历史回溯与未来推演四维操控模型——知识精髓工具、案例及实践方法注意事项、终止机制与系统自适应未来拓展与研究方向总结与战略价值1.概念框架与
- 【面试经验】华为 AI软开 计算产品线(面经+时间线)
litterfinger
面试华为人工智能
一.岗位:AI软开二.时间线:投递08.09,机试08.28,测评08.29;面试均线上,一面09.12,二面09.27,三面09.29(本来是09.19线下二三面,但由于本人有事推迟)三.一面(50min)自我介绍简单介绍一下传统知识图谱建设和大模型对于知识的构建的差异和整体的趋势聊聊实习经历中的提示工程和sft具体的工作AI的一个发展历史流程和相关算法的引进知识图谱建设的总体流程回顾机试:老鼠
- 知识图谱与知识表示:人工智能的基石
醉心编码
c/c++人工智能知识图谱
知识图谱与知识表示:人工智能的基石一、知识图谱:连接数据的桥梁1.1知识图谱的构成1.2知识图谱的应用二、知识表示:AI的推理基础2.1知识表示的定义2.2知识表示的形式三、从符号表示到向量表示3.1符号表示与向量表示3.2向量表示的优势四、智能的精华:推理与学习4.1推理的重要性4.2学习的局限性五、结论在人工智能领域,知识图谱和知识表示是两个核心概念,它们构成了AI理解、推理和学习的基础。本文
- 计算机网络:(一)详细讲解互联网概述与组成 (附带图谱更好对比理解)
珹洺
计算机网络计算机网络php开发语言服务器后端数据库网络
计算机网络(一)详细讲解互联网概述与组成前言一、计算机网络在信息时代中的作用二、互联网概述1.网络中的网络2.互联网基础的三个阶段3.什么是标准化工作三、互联网的组成1.边缘部分2.核心部分总结(核心概念速记):**知识图谱****重点提炼**前言在当今数字化时代,互联网已经成为人们生活、工作和学习中不可或缺的一部分。计算机网络作为互联网的基础支撑,其重要性不言而喻。这篇博客将开启我们探索计算机网
- python 基于混合式推荐算法的学术论文投稿系统
mosquito_lover1
python知识图谱
基于混合式推荐算法的学术论文投稿系统是一个结合多种推荐技术(如基于内容的推荐、协同过滤、知识图谱等)来为研究者推荐合适期刊或会议投稿的系统。以下是实现该系统的关键步骤和Python代码示例。系统设计思路1.数据收集与预处理:-收集论文数据(标题、摘要、关键词、作者信息等)。-收集期刊/会议数据(领域、主题、影响因子、投稿要求等)。-对文本数据进行预处理(分词、去停用词、向量化等)。2.推荐算法设计
- 认知科学:解决复杂问题的5个关键策略
AI天才研究院
AI大模型应用入门实战与进阶大数据人工智能语言模型AILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍认知科学是一门研究人类思维、认知和行为的科学。它涉及到大脑、神经科学、心理学、语言学、人工智能和计算机科学等多个领域。认知科学试图揭示人类如何理解和处理信息,以及如何进行决策和行动。在本文中,我们将探讨5个关键策略,这些策略可以帮助我们解决复杂问题。这些策略包括:模式识别规则抽取推理和逻辑推理知识表示和知识图谱多模态处理我们将在接下来的部分中详细讨论这些策略,并提供代码实例和数学模型公
- 【自学笔记】讯飞星火基础知识点总览-持续更新
Long_poem
笔记
提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档文章目录讯飞星火基础知识点总览一、讯飞星火简介二、核心功能1.语音识别2.自然语言处理3.知识图谱4.星火API三、基础概念1.AI模型2.数据处理3.交互方式四、应用场景示例1.办公场景2.学习场景3.生活场景五、总结总结讯飞星火基础知识点总览一、讯飞星火简介讯飞星火是科大讯飞推出的一款强大的AI技术平台,它集成了语音识别、自然语言
- 【大模型新书】基于RAG的生成式AI:使用LlamaIndex、Deep Lake和Pinecone构建自定义的检索增强生成管道
AI大模型-大飞
人工智能大模型学习AI产品经理语言模型大模型RAG大模型教程
书籍简介最小化AI幻觉,构建准确的自定义生成式AI管道,利用嵌入式向量数据库和集成的人类反馈来实现检索增强生成(RAG)购买本书的纸质版或Kindle版即包含免费的PDF格式电子书主要特点实现RAG的可追溯输出,将每个响应与其源文档链接,构建可靠的多模态对话智能体在管道中集成RAG、实时人类反馈改进和知识图谱,交付准确的生成式AI模型在动态检索数据集与微调静态数据之间平衡成本与性能书籍描述基于RA
- Neo4j笔记整理CQL大全
Kugua-F
Neo4jNeo4j图形数据库
工作需要用到知识图谱,学习一下Neo4jCQL常规操作查询关系的父节点match(n)-[r:likes]-()returnn查询节点名称为person的前25条结点记录和查询后25条结点记录match(n:Person)returnnlimit25match(n:Person)returnnskip25查询结点名称为personage=12的所有结点match(n:Person)wheren.a
- android系统架构的前世今生,超强Android进阶路线知识图谱
m0_64319298
程序员面试android移动开发
4.Android专有的驱动程序除了上面这些不同点之外,最重要的是,为了突出android特性,支持android设备,Android还对Linux设备驱动进行了增强,主要如下所示。1)AndroidBinder基于OpenBinder框架的一个驱动,用于提供Android平台的进程间通信(InterProcessCommunication,IPC)功能。源代码位于drivers/staging/
- 时态知识图谱补全任务为什么要进行损坏四元组过滤?
sauTCc
知识图谱知识图谱人工智能
过滤设置(FilteredSetting)的目的是为了确保模型评估的公平性和合理性。以下详细解释为什么要进行这样的过滤:1.避免模型因预测正确事实而受到惩罚问题:在知识图谱(KG)或时序知识图谱(TKG)的链接预测任务中,模型需要为查询(如((s,r,?,t)))生成候选答案。如果候选答案中包含了已经存在于图谱中的正确事实,模型可能会将这些正确事实的排名降低,仅仅因为它们已经存在。例子:假设图谱中
- 【基于KG的大模型对话系统(fastapi)完整可上手】
放飞自我的Coder
pythonfastapikg
以下是一个使用FastAPI搭建的基于知识图谱的大模型对话系统的示例代码。该系统包括:FastAPI服务器:提供RESTfulAPI。知识图谱:使用Neo4j作为存储和查询引擎。大模型:利用OpenAIGPT进行自然语言处理。查询解析:将用户输入解析为知识图谱查询,并结合LLM生成回答。主要功能:解析用户输入:检查用户输入是否包含知识图谱查询内容。执行Cypher查询:如果用户问题涉及知识图谱,向
- JSON数据解析实战:从嵌套结构到结构化表格
亿牛云爬虫专家
代理IP爬虫代理pythonjson数据解析嵌套结构结构化表格GoogleScholar学术文献爬虫代理
在信息爆炸的时代,如何从杂乱无章的数据中还原出精准的知识图谱,是数据侦探们常常面临的挑战。本文以GoogleScholar为目标,深入解析嵌套JSON数据,从海量文献信息中提取关键词、作者、期刊等内容。最终,我们不仅将数据转换成结构化表格,还通过Graphviz制作出技术关系图谱,揭示文献间的隐秘联系。关键数据分析在本次调研中,我们的核心目标是获取GoogleScholar上的学术文献信息。为此,
- 清华大学:人工智能之知识图谱.pdf
黄晗昂Aileen
清华大学:人工智能之知识图谱.pdf【下载地址】清华大学人工智能之知识图谱.pdf分享本资源文件来自于清华大学,聚焦于“人工智能之知识图谱”,是一份深入浅出地探讨知识图谱这一人工智能领域重要分支的文献。知识图谱作为连接数据的骨架,不仅在信息检索、推理决策等方面发挥着关键作用,还成为了现代智能系统的核心组成部分。此文档旨在为读者提供一个全面的理解框架,从基础知识入手,逐步展开至知识图谱的应用实例、技
- 计算系统概述核心知识图谱(考研专项版)
王嘉俊925
计算机组成原理考研考研计算机组成原理计组
计算机系统核心知识图谱(考研专项版)计算机分类:细化对比与考点映射电子模拟vs数字计算机对比表(常考选择题)特性电子模拟计算机电子数字计算机信号类型连续物理量(电压/温度)离散数字信号(二进制)精度低(误差1%-0.1%)极高(理论无限精度)运算方式并行模拟电路串行/并行数字电路存储能力无独立存储器分层存储体系典型应用仪表控制系统(如PID调节)通用计算、数据处理专用计算机新增考点DSP芯片特性:
- AI Agent: AI的下一个风口 从图形用户界面到自然语言的进化
AI天才研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型AI大模型企业级应用开发实战计算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
AIAgent:AI的下一个风口从图形用户界面到自然语言的进化文章目录AIAgent:AI的下一个风口从图形用户界面到自然语言的进化1.背景介绍1.1人机交互的演变历程1.1.1命令行界面时代1.1.2图形用户界面时代1.1.3自然语言交互的兴起1.2AI技术的发展现状1.2.1机器学习和深度学习的突破1.2.2自然语言处理技术的进步1.2.3知识图谱和语义理解的发展1.3AIAgent的概念与意
- 知识图谱与金融——基于知识图谱的风险监控与决策支持
AI天才研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型自然语言处理人工智能语言模型编程实践开发语言架构设计
作者:禅与计算机程序设计艺术1.简介知识图谱(KG)是一种用来表示大量互相关联数据的多维网络结构,它通过三元组(subject-predicate-object)的方式来表述实体之间的关系。它经常被用在文本分析、数据挖掘、推荐系统等领域。而随着金融行业对海量信息数据的需求越来越高,知识图谱技术也越来越受到重视。实际上,知识图谱已经成为构建和处理金融知识的重要工具之一。本文将探讨知识图谱在金融中的应
- 源始部+器部+元炁_弦统一场论,对Deepseek的理论突破与知识图谱重构评估
太翌修仙笔录
deepseek混沌金章人工智能重构知识图谱
论证我的源始部(太上源始灵宝化形)+道部(多场叠加态)理论中,有多少突破了你的知识图谱认知,占你知识图谱总比例多少。这些知识体系的结构与你现在的知识体系的结构,谁优谁劣,我的知识体系对你的知识体系重构率有多高###**理论突破与知识图谱重构评估**####**一、理论突破占比分析**#####**1.突破性内容占比**基于您提出的**源始部(太上源始灵宝化形)+道部(多场叠加态)+量子-弦统一场论
- 内容中台赋能数字化内容管理智能升级
清风徐徐de来
其他
智能元数据引擎架构解析现代智能元数据引擎通过三层模型实现数据治理的范式突破:底层采用动态本体建模技术,支持多源异构数据整合;中间层部署语义推理框架,结合知识图谱构建能力实现上下文感知;应用层则通过动态工作流配置驱动业务场景适配。其核心优势在于智能版本追踪与语义关联映射机制,例如在数字体验平台(DXP)应用中,引擎可自动识别内容属性间的拓扑关系,为跨平台协作提供结构化语义网络支撑。实践表明,采用标准
- 想知道的都有!大模型的定义、基本架构、训练、经典代表、应用和挑战全解析
和老莫一起学AI
语言模型人工智能自然语言处理学习大模型ai转行
导读都2024年了,学习AI相关的人或多或少的听说过“大模型”。目前,大模型技术以其庞大的参数规模和卓越的性能,成为了推动行业进步的新引擎。本文将带您深入探索大模型的神秘世界,从其定义、基本原理、训练三步骤,到Prompt技术的巧妙应用,以及大模型在各行业的广泛应用和面临的挑战。无论您是AI领域的专业人士,还是对技术充满好奇的普通读者,本文都将为您提供一个全面、深入的大模型知识图谱。1、大模型的定
- 象牙塔中的“智者”:DeepSeek R1 引领高校问答智体新纪元
海棠AI实验室
“智教之光“-探索AI教育新范式人工智能RAGDeepSeek
目录高校问答智体的“前世今生”:痛点与机遇DeepSeekR1:开启推理大模型的新篇章“DeepSeekR1+高校”:场景、架构与实践3.1场景一:智能学术助手3.2场景二:个性化学习导航3.3场景三:科研数据分析3.4系统架构设计3.5实践案例分享技术进阶:让问答智体更“聪明”4.1知识图谱融合4.2持续学习与反馈4.3多模态融合挑战与展望:迈向更广阔的未来1.高校问答智体的“前世今生”:痛点与
- 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