- 构建知识图谱之二(知识图谱构建技术)
tomlone
知识谱图知识图谱人工智能
ArchitectureofKnowledgeGraphConstructionTechniques知识图谱构建技术论文链接:https://acadpubl.eu/jsi/2018-118-19/articles/19b/24.pdf1.为什么我们需要构建知识图谱?构建知识图谱对于保险行业的意义在于它能够将分散的、复杂的行业数据连接起来,促进智能化决策、增强风险控制能力、提高效率并优化客户体验。
- 大模型prompt实例:知识库信息质量校验模块
写代码的中青年
大模型prompt人工智能python大模型LLM
大模型相关目录大模型,包括部署微调prompt/Agent应用开发、知识库增强、数据库增强、知识图谱增强、自然语言处理、多模态等大模型应用开发内容从0起步,扬帆起航。大模型应用向开发路径:AI代理工作流大模型应用开发实用开源项目汇总大模型问答项目问答性能评估方法大模型数据侧总结大模型token等基本概念及参数和内存的关系大模型应用开发-华为大模型生态规划从零开始的LLaMA-Factory的指令增
- DeepSeek与核货宝订货系统的协同进化:智能商业范式重构
多用户商城系统
订货系统源码deepseek人工智能核货宝订货系统
数据处理与分析方面深度数据洞察:利用Deepseek强大的智能数据挖掘与分析能力,处理核货宝订货系统中的海量订单数据、客户数据、商品数据等。比如分析不同地区、不同时间、不同客户群体的订货偏好和趋势,为批发订货企业制定精准的采购、库存和销售策略提供依据。建立行业知识图谱:Deepseek可基于核货宝系统的数据及行业信息,构建批发行业知识图谱,清晰呈现企业、产品、客户、供应商等之间的关系和关联信息,帮
- DeepSeek底层揭秘——知识图谱与语料库的联邦学习架构
9命怪猫
知识图谱架构人工智能
目录1.知识图谱与语料库的联邦学习架构2.技术要素3.技术难点与挑战4.技术路径5.应用场景6.最新研究与技术进展7.未来趋势8.实际案例猫哥说1.知识图谱与语料库的联邦学习架构(1)定义“知识图谱与语料库的联邦学习架构”是一种结合知识图谱(KnowledgeGraph,KG)、语料库(Corpus)和联邦学习(FederatedLearning,FL)的分布式学习框架。其核心目标是通过联邦学习技
- 基于neo4j知识图谱+flask的大数据医疗领域知识问答系统(完整源码+源码解析+开发文档+视频讲解等资料
2401_84185074
neo4j知识图谱flask
1.classMedicalSpider::定义了一个名为MedicalSpider的类。2.def**init**(self)::这是类的构造函数,用于在创建类的实例时进行初始化。在初始化过程中,建立了与MongoDB数据库的连接,并选择了名为‘medical’的数据库和名为‘data’的集合。3.definsert\_data(self,data)::这是一个方法,用于插入数据到MongoDB
- 职场人AI突围战:解密DeepSeek的36种反内耗姿势
小momomo
人工智能
当你的周报被AI碾压,当同事用智能看板抢走升职机会,当00后实习生靠提示词工程赢得领导青睐——这个悄然降临的AI职场时代,正在重构我们的生存法则。**▍DeepSeek职场变形记**这不是你认知中的聊天机器人,而是一个会进化的数字同事:-**会议终结者**:自动生成带执行方案的会议纪要,智能识别7种无效讨论模型-**文档捕手**:跨平台抓取微信/钉钉/邮件文件,建立带知识图谱的智能档案馆-**数据
- 优化GPT API接口链接的方法
IPdodo全球网络服务
gpt
随着人工智能技术的飞速发展,GPT模型在自然语言处理领域中的应用越来越广泛。无论是在智能客服、自动化写作,还是在知识图谱的构建中,GPTAPI接口的高效调用和响应能力都成为了应用成功与否的关键。一、了解GPTAPI接口的基本工作原理在深入讨论优化策略之前,首先需要了解GPTAPI接口的基本工作原理。GPTAPI通过HTTP协议与用户系统进行通信,通常使用RESTfulAPI设计,客户端发送请求(如
- AI知识库和全文检索的区别
xixingzhe2
AI人工智能
1、AI知识库的作用AI知识库是基于人工智能技术构建的智能系统,能够理解、推理和生成信息。它的核心作用包括:1.1语义理解自然语言处理(NLP):AI知识库能够理解用户查询的语义,而不仅仅是关键词匹配。上下文关联:能够结合上下文信息,提供更准确的答案。1.2知识推理逻辑推理:通过知识图谱或预训练模型,AI知识库可以进行逻辑推理,回答复杂问题。多跳推理:能够从多个数据源中提取信息,综合生成答案。1.
- 【华为OD机试真题】177、发现新词的数量 / 知识图谱新词挖掘 | 机试真题+思路参考+代码解析(C++、Java、Py)
KJ.JK
OJ+最新华为OD机试(C++JavaPy)华为od知识图谱c++python发现新词的数量知识图谱新词挖掘
文章目录一、题目题目描述输入输出样例1样例2二、代码与思路参考C++语言思路C++代码Java语言思路Java代码Python语言思路Python代码作者:KJ.JK订阅本专栏后即可解锁在线OJ刷题权限个人博客首页:KJ.JK专栏介绍:2024年最新的华为OD机试真题B、C和D卷,使用C++、Java、Python语言进行解答,每个题目的思路分析都非常详细,支持在线OJ评测刷题!!!!订阅后获取权
- 计算机毕业设计hadoop+spark+hive新能源汽车数据分析可视化大屏 汽车推荐系统 新能源汽车推荐系统 汽车爬虫 汽车大数据 机器学习 大数据毕业设计 深度学习 知识图谱 人工智能
qq+593186283
hadoop大数据人工智能
(1)设计目的本次设计一个基于Hive的新能源汽车数据仓管理系统。企业管理员登录系统后可以在汽车保养时,根据这些汽车内置传感器传回的数据分析其故障原因,以便维修人员更加及时准确处理相关的故障问题。或者对这些数据分析之后向车主进行预警提示车主注意保养汽车,以提高汽车行驶的安全系数。(2)设计要求利用Flume进行分布式的日志数据采集,Kafka实现高吞吐量的数据传输,DateX进行数据清洗、转换和整
- DeLLMa框架:优化复杂决策的新路径
XianxinMao
人工智能
标题:DeLLMa框架:优化复杂决策的新路径文章信息摘要:DeLLMa框架通过整合大型语言模型(LLMs)和结构化数据,优化了在不确定性条件下的决策过程,特别是在处理复杂决策问题时,能够增强决策的严谨性和精确性。该框架利用LLMs处理非结构化文本数据的能力,结合结构化数据的定量分析,弥补了传统决策方法中的认知偏差和信息处理不足。通过引入知识图谱和定量分析技术,DeLLMa不仅提高了决策的透明度和可
- 知识图谱智能应用系统:数据分析与挖掘技术文档
光芒再现0394
知识图谱数据分析人工智能
一、概述在知识图谱智能应用系统中,数据分析与挖掘模块是实现知识发现和智能应用的核心环节。该模块负责处理和分析来自数据采集与预处理模块的结构化和半结构化数据,提取有价值的知识,并将其转化为可用于知识图谱构建和应用的三元组数据。本技术文档详细介绍了数据分析与挖掘模块中使用到的关键技术,包括SparkML、StanfordNLP、JNA、Jena、Python调用以及定时调度。二、技术栈介绍(一)Spa
- DeepSeek:知识图谱与大模型参数化知识融合的创新架构
deepseek
引言:AI领域的融合趋势在目前大模型与知识图谱作为两个重要的研究方向,各自展现出了强大的能力与潜力。大模型,凭借其在海量数据上的深度训练,拥有强大的语言理解与生成能力,能够处理多种自然语言处理任务,如文本生成、问答系统、机器翻译等,像GPT系列模型,一经推出便在全球范围内引起了广泛关注,展示了大模型在语言处理方面的卓越能力。知识图谱则以结构化的方式组织知识,清晰地展现了实体之间的关系,为智能应用提
- 【轻量级推荐算法框架】ReChorus 是一个高效、可扩展的轻量级推荐算法框架
繁华落尽,寻一世真情
推荐算法算法机器学习
ReChorus是一个高效、可扩展的轻量级推荐算法框架,基于PyTorch实现。该框架旨在解决推荐系统中算法实现细节、评价方式、数据集处理等方面的差异,帮助缓解可复现性问题。ReChorus实现了多种不同类型的推荐算法,包括常规推荐、序列推荐、引入知识图谱的推荐和引入时间动态性的推荐等,同时提供统一的预处理范式。主要特点和功能综合高效:ReChorus框架目前实现了13个不同的推荐算法,
- LangGraph入门教程
xnuscd
python
LangGraph教程:在LangChain中集成知识图谱目录简介前置条件环境配置安装必要的库创建知识图谱集成LangChain与知识图谱定义工具构建Agent类自定义模板和输出解析运行示例扩展与优化常见问题与故障排除总结简介LangGraph是一个结合LangChain与知识图谱(KnowledgeGraph)的应用,旨在通过结构化的知识库增强语言模型的理解和响应能力。通过将知识图谱与LangC
- 运维之专业术语(Professional Terminology for Pperation and Maintenance)
Linux运维老纪
勇敢向前迎接运维开发之挑战运维开发云计算服务器大数据数据库网络网络安全
运维之专业术语运维领域作为IT基础设施的中枢神经系统,其专业术语体系构成了一套完整的知识图谱。本文系统梳理了涵盖基础运维、云计算架构、自动化工程等领域的200个核心术语,为从业者构建完整的知识框架。一、基础设施层(30个)1.LVS(LinuxVirtualServer):基于Linux内核的四层负载均衡解决方案2.Bonding(链路聚合):物理网卡冗余与带宽叠加技术3.RHEL(RedHatE
- 课程知识图谱生成系统设计与实现
编程千纸鹤
Java项目实战专栏人工智能大数据知识图谱人工智能课程知识图谱
作者主页:编程千纸鹤作者简介:Java领域优质创作者、CSDN博客专家、CSDN内容合伙人、掘金特邀作者、阿里云博客专家、51CTO特邀作者、多年架构师设计经验、多年校企合作经验,被多个学校常年聘为校外企业导师,指导学生毕业设计并参与学生毕业答辩指导,有较为丰富的相关经验。期待与各位高校教师、企业讲师以及同行交流合作主要内容:Java项目、Python项目、前端项目、PHP、ASP.NET、人工智
- 【kafka】kafka的动态配置管理使用和分析
石臻臻的杂货铺
Kafkakafka运维
该文章可能已过期,已不做勘误并更新,请访问原文地址(持续更新)Kafka中的动态配置源码分析kafka知识图谱:Kafka知识图谱大全kafka管控平台推荐使用滴滴开源的Kafka运维管控平台(戳我呀)更符合国人的操作习惯、更强大的管控能力、更高效的问题定位能力、更便捷的集群运维能力、更专业的资源治理、更友好的运维生态、BliBli视频:石臻臻的杂货铺kafka的动态配置文章目录源码分析1.Bro
- Unifying Large Language Models and Knowledge Graphs: A Roadmap综述笔记-入门-知识图谱KG-大模型LLM
笨cc
KG读论文语言模型知识图谱笔记
论文信息标题:UnifyingLargeLanguageModelsandKnowledgeGraphs:ARoadmap作者:ShiruiPan摘要LLMs,例如chatGPT和GPT4,由于其涌现能力和泛化性,对自然语言理解和人工智能领域产生了新的冲击。然而,LLMs是一个黑箱模型,往往缺乏捕获和获得事实知识。相反,知识图谱,例如维基百科等,是有结构模型。存储着丰富的事实知识。KGs可以通过提
- 【知识图谱增强】大模型应用架构:融合智能与数据的新纪元!
大模型入门教程
知识图谱架构人工智能语言模型大模型llamaAI大模型
1.引言最近OpenAI连续12天进行12场直播,发布新品。其中第八天介绍了ChatGPT搜索功能项全体用户开放。搜索增强大模型值得OpenAI安排一天专门介绍,和o1、ChatGPTVision等功能同等待遇,说明其意义重大。ChatGPT的外部搜索能力,使其不仅限于预训练的数据,而是可以实时访问和检索互联网的最新信息。这就是典型的知识增强大模型应用,通过外部知识的增强能够扩展大模型的能力,让其
- 知识图谱检索增强的GraphRAG(基于Neo4j代码实现)
大模型扬叔
知识图谱neo4j人工智能GraphRAG
前言图检索增强生成(GraphRAG)正逐渐流行起来,成为传统向量搜索方法的有力补充。这种方法利用图数据库的结构化特性,将数据以节点和关系的形式组织起来,从而增强检索信息的深度和上下文关联性。图在表示和存储多样化且相互关联的信息方面具有天然优势,能够轻松捕捉不同数据类型间的复杂关系和属性。而向量数据库在处理这类结构化信息时则显得力不从心,它们更擅长通过高维向量处理非结构化数据。在RAG应用中,结合
- NLP模型笔记2022-24:neo4j+py2neo 构建《中国优质电影及其演员》知识图谱
源代码杀手
自然语言处理笔记与知识图谱专栏知识图谱自然语言处理人工智能
往前文章链接NLP模型笔记2022-25:neo4j+py2neo构建增值税电子普通发票知识图谱NLP模型笔记2022-24:neo4j+py2neo构建《中国优质电影及其演员》知识图谱NLP模型笔记2022-23:知识图谱neo4j可视化实体多关系属性【破案线索关系】NLP模型笔记2022-22:知识图谱neo4j批量可视化NLP模型笔记2022-21:知识图谱neo4j指定方向实体(头实体、尾
- Qwen 模型自动构建知识图谱,生成病例 + 评价指标优化策略
2301_79306982
ai千问语言模型人工智能
关于数据库和检索方式的选择AIMedicalConsultantforVisualQuestionAnswering(VQA)系统:更适合在前端使用向量数据库(如FAISS)结合关系型数据库来实现图像和文本的检索与存储。因为在VQA场景中,你需要对患者上传的图像或文本症状进行语义向量化,以便快速查找相似病例或相关医学图像内容;同时用关系型数据库维护患者基础信息和简单的交互记录即可。AI-Power
- LLM的实时性:迈向毫秒级响应的AI
AI大模型应用之禅
AI大模型与大数据javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
LargeLanguageModel(LLM),实时性,响应时间,微服务架构,并行处理,知识图谱,优化算法,延迟最小化1.背景介绍大型语言模型(LLM)在自然语言处理领域取得了令人瞩目的成就,展现出强大的文本生成、翻译、摘要和问答能力。然而,现有的LLM模型通常面临着响应时间较慢的问题,这限制了其在实时应用场景中的应用。例如,在聊天机器人、实时翻译和智能客服等领域,用户期望能够获得即时响应,而传统
- 玩转大语言模型——使用GraphRAG+Ollama本地构建知识图谱(完全本地化,不依赖OpenAI)
艾醒(AiXing-w)
玩转大语言模型语言模型知识图谱人工智能
系列文章目录玩转大语言模型——使用langchain和Ollama本地部署大语言模型玩转大语言模型——ollama导入huggingface下载的模型玩转大语言模型——langchain调用ollama视觉多模态语言模型玩转大语言模型——使用GraphRAG+Ollama构建知识图谱玩转大语言模型——完美解决GraphRAG构建的知识图谱全为英文的问题玩转大语言模型——配置图数据库Neo4j(含a
- 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
- 知识图谱技术剖析
♢.*
人工智能知识图谱大数据
亲爱的小伙伴们,在求知的漫漫旅途中,若你对深度学习的奥秘、Java与Python的奇妙世界,亦或是读研论文的撰写攻略有所探寻,那不妨给我一个小小的关注吧。我会精心筹备,在未来的日子里不定期地为大家呈上这些领域的知识宝藏与实用经验分享。每一个点赞,都如同春日里的一缕阳光,给予我满满的动力与温暖,让我们在学习成长的道路上相伴而行,共同进步✨。期待你的关注与点赞哟!一、引言在当今数字化信息爆炸的时代,如
- 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
- 知识图谱自动构建工具有哪些
Nate Hillick
知识图谱neo4j人工智能
知识图谱的自动构建工具有很多,常见的包括:Neo4j:基于图数据库的知识图谱构建工具Protégé:开源的知识图谱开发平台GoogleKnowledgeGraph:Google搜索引擎的知识图谱构建工具TopBraidComposer:基于SemanticWeb技术的知识图谱构建工具AllegroGraph:高性能图数据库,可用于构建知识图谱这仅仅是其中一部分工具,在市场上还有更多类似的工具。
- 用 Neo4j GraphRAG 工具开启你的智能应用之旅
步子哥
AGI通用人工智能neo4j人工智能
在这个人工智能飞速发展的时代,Neo4j带来了一项令人激动的创新——GraphRAG生态系统工具。这组开源工具为开发人员提供了一个全新的途径,以构建基于知识图谱的智能应用,让机器更好地理解和回应我们的查询。接下来,让我们一起探索这些工具如何帮助我们构建更智能、更准确的应用。什么是GraphRAG?GraphRAG是一种结合了检索增强生成(RAG)技术和知识图谱的解决方案。它不仅解决了大型语言模型常
- 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