- GO语言学习笔记
螺旋式上升abc
golang学习笔记
一、viper笔记【七米】https://liwenzhou.com/posts/Go/viper/二、优雅关机和平滑重启https://liwenzhou.com/posts/Go/graceful-shutdown/三、gin使用zaphttps://liwenzhou.com/posts/Go/zap-in-gin/四、flag用于命令行传参https://liwenzhou.com/pos
- Manus的基于Sentence-BERT与ChromaDB的语义检索系统设计与实现
设计狗和程序猿
人工智能AI行业报告bert人工智能深度学习科技github自然语言处理
基于Sentence-BERT与ChromaDB的语义检索系统设计与实现——面向高维向量存储的语义检索优化研究摘要本文提出一种融合Sentence-BERT深度语义编码与ChromaDB向量数据库的语义检索框架。针对传统关键词匹配方法在语义鸿沟问题上的局限性,采用预训练语言模型生成768维语义向量,通过ChromaDB实现高效向量存储与近似最近邻搜索(ANN)。实验表明,在MSMARCO数据集上,
- 相似度计算
Panesle
python人工智能算法
1.余弦相似度计算(不区分向量方向,互换顺序也相同)sen_vec1=sbert.get_sentence_emb(context15)#向量化sen_vec1=sen_vec1*(1.0/(np.linalg.norm(sen_vec1)+0.00001))#normal化sen_vec2=sbert.get_sentence_emb(context14)#向量化sen_vec2=sen_vec
- 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
- 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
- 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
- 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
- 【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)
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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
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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?
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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
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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
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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
- pkuseg按照用户自定义词典分词错误修正
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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
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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
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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
- 互联网加竞赛 基于深度学习的中文情感分类 - 卷积神经网络 情感分类 情感分析 情感识别 评论情感分类
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文章目录1前言2情感文本分类2.1参考论文2.2输入层2.3第一层卷积层:2.4池化层:2.5全连接+softmax层:2.6训练方案3实现3.1sentence部分3.2filters部分3.3featuremaps部分3.41max部分3.5concat1max部分3.6关键代码4实现效果4.1测试英文情感分类效果4.2测试中文情感分类效果5调参实验结论6建议7最后1前言优质竞赛项目系列,今天
- 降本增效及大模型优化调研总结[小工蚁视频调研]
河南-殷志强
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可用需求1:可用于大模型优化的技术最强长上下文TextEmbedding开源模型M2-BERT-小工蚁创始人-小工蚁创始人-哔哩哔哩视频(bilibili.com)疑问:和Text2vec或sentence2vec的区别,谁更好?智谱AIGLM4和InternLM2国产大语言模型更新迭代#小工蚁-小工蚁创始人-小工蚁创始人-哔哩哔哩视频(bilibili.com)Glm4可调研国产首个开源MoE大
- Linux命令-apachectl命令(Apache服务器前端控制工具)
RisunJan
Linux服务器linuxapache
apachectl命令是Apache的Web服务器前端控制工具,用以启动、关闭和重新启动Web服务器进程。语法apachectl(参数)参数configtest:检查设置文件中的语法是否正确;fullstatus:显示服务器完整的状态信息;graceful:重新启动Apache服务器,但不会中断原有的连接;help:显示帮助信息;restart:重新启动Apache服务器;start:启动Apac
- 本地以图搜图软件xiSearch-flet
xjhqre
pythonpythonflet
本地以图搜图软件xiSearch-flet简介使用sentence_transformers+flet实现项目地址:https://github.com/xjhqre/xiSearch-flet使用说明1、启动程序,进入设置页面,设置特征文件保存地址2、进入特征提取页面,输入要提取的图片库地址,点击特征提取按钮3、进入图片搜索页面搜索图片,点击图片即可复制文件路径
- ES6写法优化 字符串模板
行走的蛋白质
基础写法constperson='Jelly';constage=5;//constsentence=person+'is'+age*5+'yearsold.';//以前的写法constsentence=`${person}is${age*5}yearsold.`;//字符串模版写法console.log(sentence);//Jellyis25yearsold.html字符串更加简洁const
- 安装sentence-transformers
竹霖聴雨
点击此处可访问SBERT官方代码(GitHub)在安装sentence-transformers之前需要确保以下条件:WerecommendPython3.6orhigher,PyTorch1.6.0orhigherandtransformersv4.6.0orhigher.ThecodedoesnotworkwithPython2.7.一、安装PyTorch点击此处可访问PyTorch官网点击此
- SAX解析xml文件
小猪猪08
xml
1.创建SAXParserFactory实例
2.通过SAXParserFactory对象获取SAXParser实例
3.创建一个类SAXParserHander继续DefaultHandler,并且实例化这个类
4.SAXParser实例的parse来获取文件
public static void main(String[] args) {
//
- 为什么mysql里的ibdata1文件不断的增长?
brotherlamp
linuxlinux运维linux资料linux视频linux运维自学
我们在 Percona 支持栏目经常收到关于 MySQL 的 ibdata1 文件的这个问题。
当监控服务器发送一个关于 MySQL 服务器存储的报警时,恐慌就开始了 —— 就是说磁盘快要满了。
一番调查后你意识到大多数地盘空间被 InnoDB 的共享表空间 ibdata1 使用。而你已经启用了 innodbfileper_table,所以问题是:
ibdata1存了什么?
当你启用了 i
- Quartz-quartz.properties配置
eksliang
quartz
其实Quartz JAR文件的org.quartz包下就包含了一个quartz.properties属性配置文件并提供了默认设置。如果需要调整默认配置,可以在类路径下建立一个新的quartz.properties,它将自动被Quartz加载并覆盖默认的设置。
下面是这些默认值的解释
#-----集群的配置
org.quartz.scheduler.instanceName =
- informatica session的使用
18289753290
workflowsessionlogInformatica
如果希望workflow存储最近20次的log,在session里的Config Object设置,log options做配置,save session log :sessions run ;savesessio log for these runs:20
session下面的source 里面有个tracing 
- Scrapy抓取网页时出现CRC check failed 0x471e6e9a != 0x7c07b839L的错误
酷的飞上天空
scrapy
Scrapy版本0.14.4
出现问题现象:
ERROR: Error downloading <GET http://xxxxx CRC check failed
解决方法
1.设置网络请求时的header中的属性'Accept-Encoding': '*;q=0'
明确表示不支持任何形式的压缩格式,避免程序的解压
- java Swing小集锦
永夜-极光
java swing
1.关闭窗体弹出确认对话框
1.1 this.setDefaultCloseOperation (JFrame.DO_NOTHING_ON_CLOSE);
1.2
this.addWindowListener (
new WindowAdapter () {
public void windo
- 强制删除.svn文件夹
随便小屋
java
在windows上,从别处复制的项目中可能带有.svn文件夹,手动删除太麻烦,并且每个文件夹下都有。所以写了个程序进行删除。因为.svn文件夹在windows上是只读的,所以用File中的delete()和deleteOnExist()方法都不能将其删除,所以只能采用windows命令方式进行删除
- GET和POST有什么区别?及为什么网上的多数答案都是错的。
aijuans
get post
如果有人问你,GET和POST,有什么区别?你会如何回答? 我的经历
前几天有人问我这个问题。我说GET是用于获取数据的,POST,一般用于将数据发给服务器之用。
这个答案好像并不是他想要的。于是他继续追问有没有别的区别?我说这就是个名字而已,如果服务器支持,他完全可以把G
- 谈谈新浪微博背后的那些算法
aoyouzi
谈谈新浪微博背后的那些算法
本文对微博中常见的问题的对应算法进行了简单的介绍,在实际应用中的算法比介绍的要复杂的多。当然,本文覆盖的主题并不全,比如好友推荐、热点跟踪等就没有涉及到。但古人云“窥一斑而见全豹”,希望本文的介绍能帮助大家更好的理解微博这样的社交网络应用。
微博是一个很多人都在用的社交应用。天天刷微博的人每天都会进行着这样几个操作:原创、转发、回复、阅读、关注、@等。其中,前四个是针对短博文,最后的关注和@则针
- Connection reset 连接被重置的解决方法
百合不是茶
java字符流连接被重置
流是java的核心部分,,昨天在做android服务器连接服务器的时候出了问题,就将代码放到java中执行,结果还是一样连接被重置
被重置的代码如下;
客户端代码;
package 通信软件服务器;
import java.io.BufferedWriter;
import java.io.OutputStream;
import java.io.O
- web.xml配置详解之filter
bijian1013
javaweb.xmlfilter
一.定义
<filter>
<filter-name>encodingfilter</filter-name>
<filter-class>com.my.app.EncodingFilter</filter-class>
<init-param>
<param-name>encoding<
- Heritrix
Bill_chen
多线程xml算法制造配置管理
作为纯Java语言开发的、功能强大的网络爬虫Heritrix,其功能极其强大,且扩展性良好,深受热爱搜索技术的盆友们的喜爱,但它配置较为复杂,且源码不好理解,最近又使劲看了下,结合自己的学习和理解,跟大家分享Heritrix的点点滴滴。
Heritrix的下载(http://sourceforge.net/projects/archive-crawler/)安装、配置,就不罗嗦了,可以自己找找资
- 【Zookeeper】FAQ
bit1129
zookeeper
1.脱离IDE,运行简单的Java客户端程序
#ZkClient是简单的Zookeeper~$ java -cp "./:zookeeper-3.4.6.jar:./lib/*" ZKClient
1. Zookeeper是的Watcher回调是同步操作,需要添加异步处理的代码
2. 如果Zookeeper集群跨越多个机房,那么Leader/
- The user specified as a definer ('aaa'@'localhost') does not exist
白糖_
localhost
今天遇到一个客户BUG,当前的jdbc连接用户是root,然后部分删除操作都会报下面这个错误:The user specified as a definer ('aaa'@'localhost') does not exist
最后找原因发现删除操作做了触发器,而触发器里面有这样一句
/*!50017 DEFINER = ''aaa@'localhost' */
原来最初
- javascript中showModelDialog刷新父页面
bozch
JavaScript刷新父页面showModalDialog
在页面中使用showModalDialog打开模式子页面窗口的时候,如果想在子页面中操作父页面中的某个节点,可以通过如下的进行:
window.showModalDialog('url',self,‘status...’); // 首先中间参数使用self
在子页面使用w
- 编程之美-买书折扣
bylijinnan
编程之美
import java.util.Arrays;
public class BookDiscount {
/**编程之美 买书折扣
书上的贪心算法的分析很有意思,我看了半天看不懂,结果作者说,贪心算法在这个问题上是不适用的。。
下面用动态规划实现。
哈利波特这本书一共有五卷,每卷都是8欧元,如果读者一次购买不同的两卷可扣除5%的折扣,三卷10%,四卷20%,五卷
- 关于struts2.3.4项目跨站执行脚本以及远程执行漏洞修复概要
chenbowen00
strutsWEB安全
因为近期负责的几个银行系统软件,需要交付客户,因此客户专门请了安全公司对系统进行了安全评测,结果发现了诸如跨站执行脚本,远程执行漏洞以及弱口令等问题。
下面记录下本次解决的过程以便后续
1、首先从最简单的开始处理,服务器的弱口令问题,首先根据安全工具提供的测试描述中发现应用服务器中存在一个匿名用户,默认是不需要密码的,经过分析发现服务器使用了FTP协议,
而使用ftp协议默认会产生一个匿名用
- [电力与暖气]煤炭燃烧与电力加温
comsci
在宇宙中,用贝塔射线观测地球某个部分,看上去,好像一个个马蜂窝,又像珊瑚礁一样,原来是某个国家的采煤区.....
不过,这个采煤区的煤炭看来是要用完了.....那么依赖将起燃烧并取暖的城市,在极度严寒的季节中...该怎么办呢?
&nbs
- oracle O7_DICTIONARY_ACCESSIBILITY参数
daizj
oracle
O7_DICTIONARY_ACCESSIBILITY参数控制对数据字典的访问.设置为true,如果用户被授予了如select any table等any table权限,用户即使不是dba或sysdba用户也可以访问数据字典.在9i及以上版本默认为false,8i及以前版本默认为true.如果设置为true就可能会带来安全上的一些问题.这也就为什么O7_DICTIONARY_ACCESSIBIL
- 比较全面的MySQL优化参考
dengkane
mysql
本文整理了一些MySQL的通用优化方法,做个简单的总结分享,旨在帮助那些没有专职MySQL DBA的企业做好基本的优化工作,至于具体的SQL优化,大部分通过加适当的索引即可达到效果,更复杂的就需要具体分析了,可以参考本站的一些优化案例或者联系我,下方有我的联系方式。这是上篇。
1、硬件层相关优化
1.1、CPU相关
在服务器的BIOS设置中,可
- C语言homework2,有一个逆序打印数字的小算法
dcj3sjt126com
c
#h1#
0、完成课堂例子
1、将一个四位数逆序打印
1234 ==> 4321
实现方法一:
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i = 1234;
int one = i%10;
int two = i / 10 % 10;
int three = i / 100 % 10;
- apacheBench对网站进行压力测试
dcj3sjt126com
apachebench
ab 的全称是 ApacheBench , 是 Apache 附带的一个小工具 , 专门用于 HTTP Server 的 benchmark testing , 可以同时模拟多个并发请求。前段时间看到公司的开发人员也在用它作一些测试,看起来也不错,很简单,也很容易使用,所以今天花一点时间看了一下。
通过下面的一个简单的例子和注释,相信大家可以更容易理解这个工具的使用。
- 2种办法让HashMap线程安全
flyfoxs
javajdkjni
多线程之--2种办法让HashMap线程安全
多线程之--synchronized 和reentrantlock的优缺点
多线程之--2种JAVA乐观锁的比较( NonfairSync VS. FairSync)
HashMap不是线程安全的,往往在写程序时需要通过一些方法来回避.其实JDK原生的提供了2种方法让HashMap支持线程安全.
- Spring Security(04)——认证简介
234390216
Spring Security认证过程
认证简介
目录
1.1 认证过程
1.2 Web应用的认证过程
1.2.1 ExceptionTranslationFilter
1.2.2 在request之间共享SecurityContext
1
- Java 位运算
Javahuhui
java位运算
// 左移( << ) 低位补0
// 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0110 然后左移2位后,低位补0:
// 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0001 1000
System.out.println(6 << 2);// 运行结果是24
// 右移( >> ) 高位补"
- mysql免安装版配置
ldzyz007
mysql
1、my-small.ini是为了小型数据库而设计的。不应该把这个模型用于含有一些常用项目的数据库。
2、my-medium.ini是为中等规模的数据库而设计的。如果你正在企业中使用RHEL,可能会比这个操作系统的最小RAM需求(256MB)明显多得多的物理内存。由此可见,如果有那么多RAM内存可以使用,自然可以在同一台机器上运行其它服务。
3、my-large.ini是为专用于一个SQL数据
- MFC和ado数据库使用时遇到的问题
你不认识的休道人
sqlC++mfc
===================================================================
第一个
===================================================================
try{
CString sql;
sql.Format("select * from p
- 表单重复提交Double Submits
rensanning
double
可能发生的场景:
*多次点击提交按钮
*刷新页面
*点击浏览器回退按钮
*直接访问收藏夹中的地址
*重复发送HTTP请求(Ajax)
(1)点击按钮后disable该按钮一会儿,这样能避免急躁的用户频繁点击按钮。
这种方法确实有些粗暴,友好一点的可以把按钮的文字变一下做个提示,比如Bootstrap的做法:
http://getbootstrap.co
- Java String 十大常见问题
tomcat_oracle
java正则表达式
1.字符串比较,使用“==”还是equals()? "=="判断两个引用的是不是同一个内存地址(同一个物理对象)。 equals()判断两个字符串的值是否相等。 除非你想判断两个string引用是否同一个对象,否则应该总是使用equals()方法。 如果你了解字符串的驻留(String Interning)则会更好地理解这个问题。
- SpringMVC 登陆拦截器实现登陆控制
xp9802
springMVC
思路,先登陆后,将登陆信息存储在session中,然后通过拦截器,对系统中的页面和资源进行访问拦截,同时对于登陆本身相关的页面和资源不拦截。
实现方法:
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