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TreeofThoughtPrompting(思维树提示)是一种新兴的提示工程技术,旨在通过模拟人类解决问题时的多步推理过程,提升大型语言模型(LLM)在复杂任务中的表现。与传统的线性提示方法不同,思维树提示将问题分解为多个可能的推理路径,并以树状结构探索这些路径,从而找到最优解或生成更高质量的结果。这种方法特别适用于需要多步推理的任务,例如数学问题求解、逻辑推理、规划和创造性写作等场景。它结合了
- 95% 向量资源节省,火山引擎云搜索 RAG 技术体系演进
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采访嘉宾|火山引擎云搜索团队鲁蕴铖、李杰辉、余炜强编辑|TinaInfoQ2023年,大模型惊艳了世界。2024年,RAG技术如日中天。RAG使得大模型能够在不更新模型参数的情况下,获得必要的上下文信息,从而减少大模型的幻觉。随着大型语言模型技术的不断成熟和行业应用的深入,人们对RAG系统的期望已经超越了对其“酷炫”效果的追求。企业和组织开始寻找更可靠、可扩展的RAG解决方案,以满足实际业务需求。
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【专栏介绍】⌈⌈⌈人工智能与大模型应用⌋⌋⌋人工智能(AI)通过算法模拟人类智能,利用机器学习、深度学习等技术驱动医疗、金融等领域的智能化。大模型是千亿参数的深度神经网络(如ChatGPT),经海量数据训练后能完成文本生成、图像创作等复杂任务,显著提升效率,但面临算力消耗、数据偏见等挑战。当前正加速与教育、科研融合,未来需平衡技术创新与伦理风险,推动可持续发展。文章目录一、AIGC概述(一)什么是
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在现代AI开发中,回调是一个强大的工具,它允许我们在特定事件触发时执行自定义逻辑。本文将深入探讨如何为LangChain创建自定义的回调处理器,从而实现更加灵活的模型交互。技术背景介绍在使用AI模型时,尤其是在处理自然语言生成任务时,可能需要对生成的每个标记(token)进行处理。LangChain提供了一些内置的回调处理器,但为了满足特定的需求,创建自定义回调处理器是非常有必要的。核心原理解析创
- 代码逐行解析 | 教你在C++中使用深度学习提取特征点
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点击下方卡片,关注「3D视觉工坊」公众号选择星标,干货第一时间送达扫描下方二维码,加入3D视觉技术星球,星球内汇集了众多3D视觉实战问题,以及各个模块的学习资料:最新顶会论文、书籍、源码、视频(近20门系统课程[星球成员可免费学习])等。想要入门3D视觉、做项目、搞科研,就加入我们吧。作者:泡椒味的口香糖|来源:3DCV添加微信:dddvision
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3月12日,OpenAI正式发布了OpenAIAgentsSDK,这一重要发布不仅为开发者提供了强大的工具,更预示着AIAgent技术即将进入快速发展期。这些工具为开发者提供更强大功能,使代理能够独立执行复杂任务,如搜索网络、处理文件和自动化计算机操作。ResponsesAPI同步发布,为开发者提供了构建自定义AIAgent的能力,能够执行网络搜索、文件检索等任务。这套新工具和API旨在赋能开发者
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一、引言在产品设计的前沿领域,3DXML与SOLIDWORKS作为主流格式,虽各有所长,但因格式差异,常成为数据流通与协作的阻碍。对于技术人员和学生党而言,掌握二者间的转换技术,不仅能提升设计效率,更是参与复杂项目协作的必备技能。迪威模型在线转换功能,凭借其先进技术,为这一转换难题提供了高效解决方案。二、3DXML与SOLIDWORKS格式基础(一)3DXML3DXML由达索系统精心打造,其核心压
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在科技飞速发展的今天,元宇宙已从最初的概念设想逐渐步入人们的视野,成为全球瞩目的焦点。元宇宙,这个融合了虚拟与现实、跨越时空界限的数字世界,正以其独特的魅力和无限的潜力,引领着新一轮的科技革命和产业变革。而在这场变革的背后,AI与云原生区块链技术宛如两颗璀璨的明星,交相辉映,为元宇宙的构建提供了不可或缺的关键支撑。AI:赋予元宇宙“智慧灵魂”智能内容生成,丰富元宇宙的“物质基础”在元宇宙的广袤世界
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2025-02-12,由清华大学和南洋理工大学的研究团队开发一种名为EmbodiedSAM(ESAM)的在线3D实例分割框架。该框架利用2D视觉基础模型辅助实时3D场景理解,解决了高质量3D数据稀缺的难题,为机器人导航、操作等任务提供了高效、准确的视觉感知能力。一、研究背景随着机器人技术和人工智能的发展,机器人在复杂环境中执行任务(如导航、操作和交互)的能力越来越依赖于对三维(3D)场景的实时、准
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目录一、说明二、重点三、实现四、下载一、说明单片机中“中断”处理主要是指单片机暂停当前主程序的执行,而去执行更重要或需急迫处理的事件请求的处理程序,处理完成后,再回到主程序暂停处继续执行。这个事件叫“中断源”,发出的中断信号叫“中断请求”,事件处理程序叫“中断处理程序”或“中断服务程序”,暂停主程序的程序位置叫“断点”。中断技术主要用于实时监测与控制,避免单片机CPU花大量的时间去查询和判断需要处
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关于OlympusDAO技术合约解析的文章草稿,整体结构偏向技术向,适合有一定DeFi或区块链背景的读者。你可以根据自己的需求微调。技术帮助“Crypto100”深入理解DeFi2.0的创新机制一、引言2021年,OlympusDAO凭借其颠覆性的机制和“协议拥有流动性”(Protocol-OwnedLiquidity,POL)概念引发了DeFi世界的巨大关注。它不是一个传统意义上的稳定币项目,而
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国产信创AIIDE:开启智能编程新时代随着信息技术的迅猛发展,软件开发工具也在不断演进。近年来,人工智能(AI)技术的应用为编程工具带来了革命性的变化。其中,国产信创AIIDE——InsCodeAIIDE,作为一款由CSDN、GitCode和华为云CodeArtsIDE联合开发的新一代集成开发环境(IDE),以其智能化、高效化的特点,正在引领智能编程的新时代。最新接入DeepSeek-V3模型,点
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1.什么是HDR图片?HDR(高动态范围图像,HighDynamicRange)是一种通过技术手段扩展照片明暗细节的成像方式。以下是关于HDR的详细说明:核心原理动态范围:指图像中最亮和最暗区域之间的亮度差。人眼能感知的动态范围远高于普通相机,HDR通过合成多张不同曝光的照片(如欠曝、正常、过曝),平衡高光和阴影细节。HDR的优势保留细节:避免强光下过曝(如天空发白)或阴影中欠曝(如暗部死黑)。增
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知识库中的知识如何进行分类和标签管理?基于主题分类明确主题层级:首先确定主要的知识主题领域,如在一个企业知识库中,可以分为“人力资源”“市场营销”“技术研发”等大主题。然后在每个大主题下细分小主题,例如在“人力资源”主题下可以有“招聘”“培训”“绩效考核”等子主题。这样的层级分类有助于用户快速定位到自己需要的知识领域。参考行业标准和最佳实践:按照行业内公认的分类标准来划分知识。以医学知识库为例,可
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AI编程工具领域:深度理解项目架构篇在AI编程工具领域,能够读取项目目录并深度理解项目架构的工具主要通过代码索引、上下文感知和智能问答等功能实现。以下是基于最新信息的工具评估与分析:1.通义灵码(阿里云)核心能力:@workspace功能:基于RAG技术,支持本地代码库的索引和深度感知,可分析项目完整结构,生成文件解释、代码逻辑查询和整体修改建议。多语言支持:覆盖200+编程语言,兼容VSCode
- 数据湖:Apache Iceberg在腾讯的探索和实践
学而知之@
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摘要:今天分享的是ApacheIceberg在腾讯内部的探索和实践。本文结合腾讯大数据技术分享内容和2020全球软件开发大会分享内容进行整理,主要内容包括:1、数据湖技术概述2、ApacheIceberg的简介3、腾讯为什么选择ApacheIceberg4、腾讯看点万亿数据下的业务痛点5、ApacheIceberg在看点实践6、ApacheIceberg读写和删除ApacheIceberg新一代数
- 人工智能(AI)系统化学习路线
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一、为什么需要系统化学习AI?人工智能技术正在重塑各行各业,但许多初学者容易陷入误区:❌盲目跟风:直接学习TensorFlow/PyTorch,忽视数学与算法基础。❌纸上谈兵:只看理论不写代码,无法解决实际问题。❌方向模糊:对CV/NLP/RL等细分领域缺乏认知,难以针对性提升。正确的学习姿势:“金字塔式”分层学习(理论→算法→框架→应用→工程化),逐步构建完整的AI知识体系。二、人工智能学习路线
- AI 时代,学习 Java 应如何入手?
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一、Java的现状:生态繁荣与AI融合的双重机遇在2025年的技术版图中,Java依然稳坐企业级开发的“头把交椅”。根据行业统计,Java在全球企业级应用中的市场份额仍超过65%,尤其在微服务架构、大数据平台和物联网(IoT)领域占据核心地位。随着云原生技术的普及,Java生态正经历新一轮进化:轻量化框架通过无服务器架构优化,启动速度提升300%,内存占用降低50%,使得Java在容器化部署中更具
- 深度学习-130-RAG技术之基于Anything LLM搭建本地私人知识库的应用策略问题总结(一)
皮皮冰燃
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文章目录1AnythingLLM的本地知识库1.1本地知识库应用场景1.2效果对比及思考1.3本地体现在哪些方面1.3.1知识在本地1.3.2分割后的文档在本地1.3.3大模型部署运行在本地2问错问题带来的问题2.1常见的问题2.2原因分析3为什么LLM不使用我的文件?3.1LLM不是万能的【omnipotent】3.2LLM不会自省【introspect】3.3AnythingLLM是如何工作的
- 代替Windows系统的最佳系统开发:开源、国产与跨平台的选择指南
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近年来,随着技术自主化和隐私安全需求的提升,越来越多的用户开始寻求Windows系统的替代方案。本文结合国内外热门操作系统及开发工具,分析其核心优势与适用场景,助你找到最适合的开发与日常使用平台。一、开源之王:Linux发行版1.Ubuntu与LinuxMint作为最受欢迎的Linux发行版,Ubuntu和LinuxMint以用户友好性著称,尤其适合从Windows迁移的用户。其内置的软件包管理器
- 3DMAX点云算法:实现毫米级BIM模型偏差检测(附完整代码)
夏末之花
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摘要本文基于激光雷达点云数据与BIM模型的高精度对齐技术,提出一种融合动态体素化与多模态特征匹配的偏差检测方法。通过点云预处理、语义分割、模型配准及差异分析,最终实现建筑构件毫米级偏差的可视化检测。文中提供关键代码实现,涵盖点云处理、特征提取与深度学习模型搭建。一、核心算法流程点云预处理与特征增强去噪与下采样:采用统计滤波与体素网格下采样,去除离群点并降低数据量。语义分割:基于PointNet++
- SelectDB 实时分析性能突出,宝舵成本锐减与性能显著提升的双赢之旅
SelectDB技术团队
大数据物联网dorisselectdb人工智能电商场景数据分析
BOCDOP宝舵早期基于TiDB构建实时数仓,随着数据量增长,在数据处理效率、OLAP能力扩展、功能支持、成本与资源方面存在一定优化空间。为提升数据分析能力并优化成本,宝舵引入SelectDB,达成写入速度提升10倍,成本直降30%的显著成效。本文转录自高瑞军(宝尊科技高级架构师)在DorisSummitAsia2024上的演讲,经编辑整理。业务背景宝尊集团创立于2007年,是中国品牌电商服务行业
- Apache Doris整合Iceberg + Flink CDC构建实时湖仓体的联邦查询分析架构
MfvShell
apacheflink架构Flink
随着大数据技术的迅猛发展,构建实时湖仓体并进行联邦查询分析成为了许多企业的迫切需求。在这篇文章中,我们将探讨如何利用ApacheDoris整合Iceberg和FlinkCDC来构建这样一个架构,并提供相应的源代码示例。简介实时湖仓体是一种灵活、可扩展的数据架构,结合了数据湖和数据仓库的优势。ApacheDoris是一款开源的分布式SQL引擎,专注于实时分析和查询。Iceberg是一种开放式表格格式
- 信创系统安全优化与持续改进策略有哪些?
weixin_37579147
系统安全安全
信创系统(信息技术应用创新系统)的安全优化与持续改进是保障国产化技术生态安全可靠运行的关键。以下从技术、管理、组织等多个维度提出系统性策略,并结合实际场景展开说明:一、技术层面的安全优化策略1.核心组件安全加固国产化组件漏洞管理:建立针对国产操作系统(如统信UOS、麒麟)、数据库(达梦、OceanBase)的漏洞扫描与修复机制,联合厂商建立漏洞情报共享平台。硬件层可信计算:采用基于国产芯片(如鲲鹏
- 数据增强:扩充数据集提升模型泛化能力
AI天才研究院
计算AI大模型企业级应用开发实战ChatGPT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
1.背景介绍1.1.数据增强的重要性在机器学习领域,模型的泛化能力至关重要。一个泛化能力强的模型能够在未见数据上表现良好,而过拟合的模型则会在训练数据上表现出色,但在新数据上表现糟糕。数据增强是一种有效提升模型泛化能力的技术,它通过对现有数据进行各种变换,人为地扩充数据集,从而增加训练数据的数量和多样性。1.2.数据增强的应用场景数据增强广泛应用于各种机器学习任务中,包括:图像识别:对图像进行旋转
- 【商城实战(43)】探秘知名商城架构:解锁电商成功密码
奔跑吧邓邓子
商城实战架构微服务springboot商城实战商城架构
【商城实战】专栏重磅来袭!这是一份专为开发者与电商从业者打造的超详细指南。从项目基础搭建,运用uniapp、ElementPlus、SpringBoot搭建商城框架,到用户、商品、订单等核心模块开发,再到性能优化、安全加固、多端适配,乃至运营推广策略,102章内容层层递进。无论是想深入钻研技术细节,还是探寻商城运营之道,本专栏都能提供从0到1的系统讲解,助力你打造独具竞争力的电商平台,开启电商实战
- vue3+springboot电影院售票选座管理系统
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springboot后端java
目录本系统(已开发完成)->成品实现截图开发技术本系统支持的技术栈源码获取详细视频演示:文章底部获取博主联系方式!!!!本课题重点核心代码部分展示论文提纲来自指导老师帅的肯定视频演示/源码获取本系统(已开发完成)->成品实现截图开发技术关键技术实现:在Java的开发过程中,可以使用HTML、CSS、JavaScript等前端技术来实现系统的用户界面设计和交互功能。后端可以使用Java语言编写业务逻
- weixin049校园外卖平台设计与实现+ssm(文档+源码)_kaic
开心毕设kaic_kaic
模拟退火算法散列表随机森林支持向量机启发式算法逻辑回归
校园外卖平台设计与实现摘要随着信息技术在管理上越来越深入而广泛的应用,管理信息系统的实施在技术上已逐步成熟。本文介绍了校园外卖平台的开发全过程。通过分析校园外卖平台管理的不足,创建了一个计算机管理校园外卖平台的方案。文章介绍了校园外卖平台的系统分析部分,包括可行性分析等,系统设计部分主要介绍了系统功能设计和数据库设计。本校园外卖平台有管理员,用户,商家。管理员功能有个人中心,用户管理,商家管理,菜
- 多线程编程之卫生间
周凡杨
java并发卫生间线程厕所
如大家所知,火车上车厢的卫生间很小,每次只能容纳一个人,一个车厢只有一个卫生间,这个卫生间会被多个人同时使用,在实际使用时,当一个人进入卫生间时则会把卫生间锁上,等出来时打开门,下一个人进去把门锁上,如果有一个人在卫生间内部则别人的人发现门是锁的则只能在外面等待。问题分析:首先问题中有两个实体,一个是人,一个是厕所,所以设计程序时就可以设计两个类。人是多数的,厕所只有一个(暂且模拟的是一个车厢)。
- How to Install GUI to Centos Minimal
sunjing
linuxInstallDesktopGUI
http://www.namhuy.net/475/how-to-install-gui-to-centos-minimal.html
I have centos 6.3 minimal running as web server. I’m looking to install gui to my server to vnc to my server. You can insta
- Shell 函数
daizj
shell函数
Shell 函数
linux shell 可以用户定义函数,然后在shell脚本中可以随便调用。
shell中函数的定义格式如下:
[function] funname [()]{
action;
[return int;]
}
说明:
1、可以带function fun() 定义,也可以直接fun() 定义,不带任何参数。
2、参数返回
- Linux服务器新手操作之一
周凡杨
Linux 简单 操作
1.whoami
当一个用户登录Linux系统之后,也许他想知道自己是发哪个用户登录的。
此时可以使用whoami命令。
[ecuser@HA5-DZ05 ~]$ whoami
e
- 浅谈Socket通信(一)
朱辉辉33
socket
在java中ServerSocket用于服务器端,用来监听端口。通过服务器监听,客户端发送请求,双方建立链接后才能通信。当服务器和客户端建立链接后,两边都会产生一个Socket实例,我们可以通过操作Socket来建立通信。
首先我建立一个ServerSocket对象。当然要导入java.net.ServerSocket包
ServerSock
- 关于框架的简单认识
西蜀石兰
框架
入职两个月多,依然是一个不会写代码的小白,每天的工作就是看代码,写wiki。
前端接触CSS、HTML、JS等语言,一直在用的CS模型,自然免不了数据库的链接及使用,真心涉及框架,项目中用到的BootStrap算一个吧,哦,JQuery只能算半个框架吧,我更觉得它是另外一种语言。
后台一直是纯Java代码,涉及的框架是Quzrtz和log4j。
都说学前端的要知道三大框架,目前node.
- You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your
林鹤霄
You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your MySQL server version for the right syntax to use near 'option,changed_ids ) values('0ac91f167f754c8cbac00e9e3dc372
- MySQL5.6的my.ini配置
aigo
mysql
注意:以下配置的服务器硬件是:8核16G内存
[client]
port=3306
[mysql]
default-character-set=utf8
[mysqld]
port=3306
basedir=D:/mysql-5.6.21-win
- mysql 全文模糊查找 便捷解决方案
alxw4616
mysql
mysql 全文模糊查找 便捷解决方案
2013/6/14 by 半仙
[email protected]
目的: 项目需求实现模糊查找.
原则: 查询不能超过 1秒.
问题: 目标表中有超过1千万条记录. 使用like '%str%' 进行模糊查询无法达到性能需求.
解决方案: 使用mysql全文索引.
1.全文索引 : MySQL支持全文索引和搜索功能。MySQL中的全文索
- 自定义数据结构 链表(单项 ,双向,环形)
百合不是茶
单项链表双向链表
链表与动态数组的实现方式差不多, 数组适合快速删除某个元素 链表则可以快速的保存数组并且可以是不连续的
单项链表;数据从第一个指向最后一个
实现代码:
//定义动态链表
clas
- threadLocal实例
bijian1013
javathreadjava多线程threadLocal
实例1:
package com.bijian.thread;
public class MyThread extends Thread {
private static ThreadLocal tl = new ThreadLocal() {
protected synchronized Object initialValue() {
return new Inte
- activemq安全设置—设置admin的用户名和密码
bijian1013
javaactivemq
ActiveMQ使用的是jetty服务器, 打开conf/jetty.xml文件,找到
<bean id="adminSecurityConstraint" class="org.eclipse.jetty.util.security.Constraint">
<p
- 【Java范型一】Java范型详解之范型集合和自定义范型类
bit1129
java
本文详细介绍Java的范型,写一篇关于范型的博客原因有两个,前几天要写个范型方法(返回值根据传入的类型而定),竟然想了半天,最后还是从网上找了个范型方法的写法;再者,前一段时间在看Gson, Gson这个JSON包的精华就在于对范型的优雅简单的处理,看它的源代码就比较迷糊,只其然不知其所以然。所以,还是花点时间系统的整理总结下范型吧。
范型内容
范型集合类
范型类
- 【HBase十二】HFile存储的是一个列族的数据
bit1129
hbase
在HBase中,每个HFile存储的是一个表中一个列族的数据,也就是说,当一个表中有多个列簇时,针对每个列簇插入数据,最后产生的数据是多个HFile,每个对应一个列族,通过如下操作验证
1. 建立一个有两个列族的表
create 'members','colfam1','colfam2'
2. 在members表中的colfam1中插入50*5
- Nginx 官方一个配置实例
ronin47
nginx 配置实例
user www www;
worker_processes 5;
error_log logs/error.log;
pid logs/nginx.pid;
worker_rlimit_nofile 8192;
events {
worker_connections 4096;}
http {
include conf/mim
- java-15.输入一颗二元查找树,将该树转换为它的镜像, 即在转换后的二元查找树中,左子树的结点都大于右子树的结点。 用递归和循环
bylijinnan
java
//use recursion
public static void mirrorHelp1(Node node){
if(node==null)return;
swapChild(node);
mirrorHelp1(node.getLeft());
mirrorHelp1(node.getRight());
}
//use no recursion bu
- 返回null还是empty
bylijinnan
javaapachespring编程
第一个问题,函数是应当返回null还是长度为0的数组(或集合)?
第二个问题,函数输入参数不当时,是异常还是返回null?
先看第一个问题
有两个约定我觉得应当遵守:
1.返回零长度的数组或集合而不是null(详见《Effective Java》)
理由就是,如果返回empty,就可以少了很多not-null判断:
List<Person> list
- [科技与项目]工作流厂商的战略机遇期
comsci
工作流
在新的战略平衡形成之前,这里有一个短暂的战略机遇期,只有大概最短6年,最长14年的时间,这段时间就好像我们森林里面的小动物,在秋天中,必须抓紧一切时间存储坚果一样,否则无法熬过漫长的冬季。。。。
在微软,甲骨文,谷歌,IBM,SONY
- 过度设计-举例
cuityang
过度设计
过度设计,需要更多设计时间和测试成本,如无必要,还是尽量简洁一些好。
未来的事情,比如 访问量,比如数据库的容量,比如是否需要改成分布式 都是无法预料的
再举一个例子,对闰年的判断逻辑:
1、 if($Year%4==0) return True; else return Fasle;
2、if ( ($Year%4==0 &am
- java进阶,《Java性能优化权威指南》试读
darkblue086
java性能优化
记得当年随意读了微软出版社的.NET 2.0应用程序调试,才发现调试器如此强大,应用程序开发调试其实真的简单了很多,不仅仅是因为里面介绍了很多调试器工具的使用,更是因为里面寻找问题并重现问题的思想让我震撼,时隔多年,Java已经如日中天,成为许多大型企业应用的首选,而今天,这本《Java性能优化权威指南》让我再次找到了这种感觉,从不经意的开发过程让我刮目相看,原来性能调优不是简单地看看热点在哪里,
- 网络学习笔记初识OSI七层模型与TCP协议
dcj3sjt126com
学习笔记
协议:在计算机网络中通信各方面所达成的、共同遵守和执行的一系列约定 计算机网络的体系结构:计算机网络的层次结构和各层协议的集合。 两类服务: 面向连接的服务通信双方在通信之前先建立某种状态,并在通信过程中维持这种状态的变化,同时为服务对象预先分配一定的资源。这种服务叫做面向连接的服务。 面向无连接的服务通信双方在通信前后不建立和维持状态,不为服务对象
- mac中用命令行运行mysql
dcj3sjt126com
mysqllinuxmac
参考这篇博客:http://www.cnblogs.com/macro-cheng/archive/2011/10/25/mysql-001.html 感觉workbench不好用(有点先入为主了)。
1,安装mysql
在mysql的官方网站下载 mysql 5.5.23 http://www.mysql.com/downloads/mysql/,根据我的机器的配置情况选择了64
- MongDB查询(1)——基本查询[五]
eksliang
mongodbmongodb 查询mongodb find
MongDB查询
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2174452 一、find简介
MongoDB中使用find来进行查询。
API:如下
function ( query , fields , limit , skip, batchSize, options ){.....}
参数含义:
query:查询参数
fie
- base64,加密解密 经融加密,对接
y806839048
经融加密对接
String data0 = new String(Base64.encode(bo.getPaymentResult().getBytes(("GBK"))));
String data1 = new String(Base64.decode(data0.toCharArray()),"GBK");
// 注意编码格式,注意用于加密,解密的要是同
- JavaWeb之JSP概述
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javaweb
什么是JSP?为什么使用JSP?
JSP表示Java Server Page,即嵌有Java代码的HTML页面。使用JSP是因为在HTML中嵌入Java代码比在Java代码中拼接字符串更容易、更方便和更高效。
JSP起源
在很多动态网页中,绝大部分内容都是固定不变的,只有局部内容需要动态产生和改变。
如果使用Servl
- apple watch 指南
啸笑天
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1. 文档
WatchKit Programming Guide(中译在线版 By @CocoaChina) 译文 译者 原文 概览 - 开始为 Apple Watch 进行开发 @星夜暮晨 Overview - Developing for Apple Watch 概览 - 配置 Xcode 项目 - Overview - Configuring Yo
- java经典的基础题目
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1.列举出 10个JAVA语言的优势 a:免费,开源,跨平台(平台独立性),简单易用,功能完善,面向对象,健壮性,多线程,结构中立,企业应用的成熟平台, 无线应用 2.列举出JAVA中10个面向对象编程的术语 a:包,类,接口,对象,属性,方法,构造器,继承,封装,多态,抽象,范型 3.列举出JAVA中6个比较常用的包 Java.lang;java.util;java.io;java.sql;ja
- 你所不知道神奇的js replace正则表达式
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每天进步一点点学习永无止境纵观千象regex
var v = 'C9CFBAA3CAD0';
console.log(v);
var arr = v.split('');
for (var i = 0; i < arr.length; i ++) {
if (i % 2 == 0) arr[i] = '%' + arr[i];
}
console.log(arr.join(''));
console.log(v.r
- [一起学Hive]之十五-分析Hive表和分区的统计信息(Statistics)
superlxw1234
hivehive分析表hive统计信息hive Statistics
关键字:Hive统计信息、分析Hive表、Hive Statistics
类似于Oracle的分析表,Hive中也提供了分析表和分区的功能,通过自动和手动分析Hive表,将Hive表的一些统计信息存储到元数据中。
表和分区的统计信息主要包括:行数、文件数、原始数据大小、所占存储大小、最后一次操作时间等;
14.1 新表的统计信息
对于一个新创建
- Spring Boot 1.2.5 发布
wiselyman
spring boot
Spring Boot 1.2.5已在7月2日发布,现在可以从spring的maven库和maven中心库下载。
这个版本是一个维护的发布版,主要是一些修复以及将Spring的依赖提升至4.1.7(包含重要的安全修复)。
官方建议所有的Spring Boot用户升级这个版本。
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