- LangChain中的向量数据库接口-Weaviate
洪城叮当
langchain数据库经验分享笔记交互人工智能知识图谱
文章目录前言一、原型定义二、代码解析1、add_texts方法1.1、应用样例2、from_texts方法2.1、应用样例3、similarity_search方法3.1、应用样例三、项目应用1、安装依赖2、引入依赖3、创建对象4、添加数据5、查询数据总结前言 Weaviate是一个开源的向量数据库,支持存储来自各类机器学习模型的数据对象和向量嵌入,并能无缝扩展至数十亿数据对象。它提供存储文档嵌
- 深度学习模型表征提取全解析
ZhangJiQun&MXP
教学2024大模型以及算力2021AIpython深度学习人工智能pythonembedding语言模型
模型内部进行表征提取的方法在自然语言处理(NLP)中,“表征(Representation)”指将文本(词、短语、句子、文档等)转化为计算机可理解的数值形式(如向量、矩阵),核心目标是捕捉语言的语义、语法、上下文依赖等信息。自然语言表征技术可按“静态/动态”“有无上下文”“是否融入知识”等维度划分一、传统静态表征(无上下文,词级为主)这类方法为每个词分配固定向量,不考虑其在具体语境中的含义(无法解
- LLM的表征做减法的是什么,自然语言是一个矩阵,怎么进行减法的
ZhangJiQun&MXP
教学2024大模型以及算力2021AIpython计算机视觉人工智能机器学习算法深度学习
LLM的表征做减法的是什么,自然语言是一个矩阵,怎么进行减法的有个假设:就是最后一个词语融合了前面词语的信息减法操作主要用于提取模型内部表征中的"诚实性"概念向量。具体来说,这是通过对比诚实和不诚实场景下的模型隐藏状态实现的。importtorchfromtransformersimportAutoModelForCausalLM,AutoTokenizer,AutoConfigimportnum
- NumPy-@运算符详解
GG不是gg
numpynumpy
NumPy-@运算符详解一、@运算符的起源与设计目标1.从数学到代码:符号的统一2.设计目标二、@运算符的核心语法与运算规则1.基础用法:二维矩阵乘法2.一维向量的矩阵语义3.高维数组:批次矩阵运算4.广播机制:灵活的形状匹配三、@运算符与其他乘法方式的核心区别1.对比`np.dot()`2.对比元素级乘法`*`3.对比`np.matrix`的`*`运算符四、典型应用场景:从基础到高阶1.深度学习
- 任鸟飞FPS类型游戏绘制,骨骼,u3d,UE4和游戏安全,反外挂研究 (三)
任鸟飞逆向~
FPSC语言网络安全3d游戏ue4
书接上文,我们非矩阵的方式绘制是没有那么的精确的在学习矩阵之前,我们先来了解下绘制的几种方法绘制的几种方法和反外挂建议第一种hookd3d/opengl优点:不闪,代码简单缺点:非常容易被检测第二种窗口上自行绘制,但是会闪优缺点适中第三种自建透明窗口,覆盖游戏窗口,透明窗口上绘制优点:稳定确定:代码复杂,会闪反外挂:无非就是针对外挂使用的函数进行检测深入学习矩阵对象的世界坐标列向量xyzw(w为了
- 资源分享-FPS, 矩阵, 骨骼, 绘制, 自瞄, U3D, UE4逆向辅助实战视频教程
小零羊
矩阵3due4
文章底部获取资源教程概述本视频教程专为游戏开发者和安全研究人员设计,涵盖FPS游戏设计、矩阵运算、骨骼绘制、自瞄算法、U3D和UE4逆向辅助等实战内容。通过102节详细视频教程,您将掌握从基础到高级的游戏开发与安全防护技能。教程内容1.FPS类型游戏的设计研究和游戏安全,反外挂研究2.二维向量和平面距离3.atan2和tan4.三维向量和空间距离5.补充向量乘法6.矩阵和矩阵的运算7.矩阵的特性8
- 【常见滤波器】PCL 点云投影到拟合平面
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《PCL算法案例开发》平面3dpcl计算机视觉算法点云
PCL点云投影到拟合平面-原理、实现与最佳实践目录平面投影的核心原理⚙️PCL平面投影架构基础平面投影实现高级投影技术与优化投影质量评估与分析️工程应用案例⚠️常见问题与解决方案可视化与调试平面投影的核心原理数学原理与几何概念点云投影到拟合平面是将三维点云数据降维到二维平面的过程,核心思想是正交投影:平面方程:ax+by+cz+d=0ax+by+cz+d=0ax+by+cz+d=0平面法向量:n=
- bert中 [CLS] 和 [SEP] 表示什么意思?
[CLS]和[SEP]是BERT中的两个特殊标记符号,在BERT的输入文本中起到特殊的作用。[CLS]是"classification"的缩写,在文本分类任务中,它通常表示句子或文档的开头。在BERT中,[CLS]对应着输入文本中第一个词的词向量,输出层中的第一个神经元通常会被用来预测文本的类别。[SEP]是"separator"的缩写,它通常表示句子或文档的结尾。在BERT中,[SEP]对应着输
- 深度学习预备知识
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深度学习人工智能
1.Tensor张量定义:张量(tensor)表示一个由数值组成的数组,这个数组可能有多个维度(轴)。具有一个轴的张量对应数学上的向量,具有两个轴的张量对应数学上的矩阵,具有两个以上轴的张量目前没有特定的数学名称。importtorch#arange创建一个行向量x,这个行向量包含以0开始的前12个整数。x=torch.arange(12)print("x=",x)#x=tensor([0,1,2
- Python 语音识别系列-实战学习-语音识别特征提取
Python语音识别系列-实战学习-语音识别特征提取前言1.预加重、分帧和加窗2.提取特征3.可视化特征4.总结前言语音识别特征提取是语音处理中的一个重要环节,其主要任务是将连续的时域语音信号转换为连续的特征向量,以便于后续的语音识别和语音处理任务。在特征提取阶段,这些特征向量能够捕捉到语音信号中的关键信息,如音调、音色和音节等。特征提取主要可以分为以下几个方面:时域特征提取:包括自相关函数、方差
- ARMv7单核CPU上SWI(软件中断)验证
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FPGA验证软件中断armcpu异常处理
在ARMv7单核CPU上验证SWI(软件中断)功能需结合硬件初始化、异常向量表配置、处理函数实现及调试手段,以下是详细验证方案:一、验证环境搭建1.硬件准备开发板:搭载ARMv7单核CPU(如Cortex-A7/A8/A9)的嵌入式板(如树莓派、BeagleBone或自定义板)。调试工具:JTAG/SWD调试器(如J-Link、ST-Link)用于单步调试和寄存器查看。串口工具(如UART转USB
- 华为OD技术面试高频考点(算法篇、AI方向)
一、Transformer核心机制:自注意力(Self-Attention)公式:Attention=softmax(QK^T/√d_k)v运作原理:1.Q/K/V矩阵:输入向量通过线性变换生成Query(查询)、Key(键)、Value(值)2.注意力权重:Softmax(QKT/√d_k)→计算词与词之间的关联度3.输出:权重与Value加权求和→捕获长距离依赖-优势:并行计算、全局上下文感知
- 【RAG实战指南 Day 13】嵌入模型选择与性能对比
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Java场景面试宝典RAG嵌入模型语义搜索信息检索向量数据库
【RAG实战指南Day13】嵌入模型选择与性能对比文章内容开篇欢迎来到"RAG实战指南"系列的第13天!今天我们聚焦RAG系统中的关键组件——嵌入模型。嵌入模型的质量直接影响检索效果,进而决定整个RAG系统的性能。在信息检索过程中,嵌入模型将文本转换为向量表示,其质量决定了语义搜索的准确性和召回率。本文将深入分析主流嵌入模型的技术特点、性能表现和适用场景,帮助您在项目中做出最优选择。通过本文,您将
- 请用人话给我讲讲向量和张量的联系和区别
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请用人话给我讲讲向量和张量的联系和区别豆包咱们先从最熟悉的概念入手,一步步说清楚向量和张量的关系与区别,保证接地气。先搞懂“维度”:生活里的例子咱们先统一一个词:维度。你可以简单理解成“描述一个东西需要几个方向/参数”。比如一根直线,只有前后(或左右)一个方向,就是1维。一张纸,有左右和上下两个方向,就是2维。咱们生活的空间,有左右、上下、前后三个方向,就是3维。再复杂点,比如描述“今天的天气”,
- Semantic text 就是那么强大,还附带一包( BBQ )薯片!配有可配置的分块设置和索引选项。
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ElasticsearchAI大数据elasticsearch搜索引擎全文检索人工智能ai图搜索
作者:来自ElasticKathleenDeRusso语义文本搜索现在可以自定义,支持可配置的分块设置和索引选项,用于自定义向量量化,使semantic_text在专业用例中更强大。Elasticsearch拥有大量新功能,帮助你为你的用例构建最佳搜索解决方案。深入查看我们的示例笔记本以了解更多信息,开始免费云试用,或者立即在本地机器上体验Elastic。随着Elasticsearch8.18和9
- 机器学习算法:核心原理与前沿发展综述
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机器学习算法作为人工智能的核心驱动力,正在重塑我们解决问题的范式。本文将系统性地探讨机器学习算法的分类体系、数学基础、优化方法以及最新发展趋势,为从业者提供技术参考。一、算法分类体系根据学习范式,机器学习算法可分为三大类:监督学习:基于标注数据的建模方法线性回归:最小化平方误差的闭式解θ=(XᵀX)⁻¹Xᵀy支持向量机:通过核技巧实现非线性分类,优化目标为max(0,1-yᵢ(w·xᵢ+b))决策
- Spring AI 本地 RAG 实战:用Redis、Chroma搭建离线知识问答系统
勤奋的知更鸟
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本文将用Ollama+Qwen-7B搭建离线知识问答系统(含Redis/Chroma向量库)目录前言环境搭建项目结构设计Maven依赖pom.xmlapplication.yml配置(Redis+Ollama)Redis向量库实战OllamaConfig.javaRagService.javaRagController.javaRagApplication.java测试样例RAG增强Maven依赖
- lstm 输入数据维度_[mcj]pytorch中LSTM的输入输出解释||LSTM输入输出详解
萬重
lstm输入数据维度
最近想了解一些关于LSTM的相关知识,在进行代码测试的时候,有个地方一直比较疑惑,关于LSTM的输入和输出问题。一直不清楚在pytorch里面该如何定义LSTM的输入和输出。首先看个pytorch官方的例子:#首先导入LSTM需要的相关模块importtorchimporttorch.nnasnn#神经网络模块#数据向量维数10,隐藏元维度20,2个LSTM层串联(如果是1,可以省略,默认为1)r
- pytorch 自动微分
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自动微分1.基础概念1.1.**张量**1.2.**计算图**:1.3.**反向传播**1.4.**梯度**2.计算梯度2.1标量梯度计算2.2向量梯度计算2.3多标量梯度计算2.4多向量梯度计算3.梯度上下文控制3.1控制梯度计算(withtorch.no_grad())3.2累计梯度3.3梯度清零(torch.zero_())自动微分模块torch.autograd负责自动计算张量操作的梯度,
- 从数据到智慧:AI原生知识库构建的完整技术栈解析
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从数据到智慧:AI原生知识库构建的完整技术栈解析关键词AI原生知识库、知识图谱、向量数据库、大语言模型、RAG技术、知识工程、智能问答系统摘要在人工智能飞速发展的今天,构建能够真正理解、组织和应用知识的系统已成为企业数字化转型的核心竞争力。本文将深入剖析AI原生知识库的完整技术栈,从数据采集与预处理,到知识表示与建模,再到存储架构与检索增强生成技术,全方位解读如何将原始数据转化为可行动的智慧。我们
- 大型语言模型中的提示工程系统综述:技术与应用
AI专题精讲
Paper阅读语言模型人工智能自然语言处理
摘要提示工程已成为扩展大型语言模型(LLMs)和视觉语言模型(VLMs)能力的不可或缺的技术。这种方法利用任务特定的指令(称为prompt),在不修改核心模型参数的情况下增强模型效能。与更新模型参数不同,prompt仅通过给定指令即可引出所需的模型行为,从而实现预训练模型在下游任务中的无缝集成。prompt可以是提供上下文以引导模型的自然语言指令,也可以是激活相关知识的学习向量表示。这一新兴领域已
- 从零开始:构建支持上下文窗口的AI原生应用实战指南
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从零开始:构建支持上下文窗口的AI原生应用实战指南关键词:大语言模型(LLM)、上下文窗口、AI原生应用、token管理、对话状态保持、向量检索、记忆压缩摘要:本文从AI原生应用的核心需求出发,系统讲解支持上下文窗口的应用构建全流程。通过解析上下文窗口的技术本质、关键挑战及解决方案,结合Python代码实战和真实场景案例,帮助开发者掌握从需求分析到落地部署的完整方法。内容涵盖上下文窗口管理策略、t
- C#实现SVM支持向量机(附完整源码)
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C#实战教程c#支持向量机开发语言
C#实现SVM支持向量机下面是使用C#实现支持向量机(SVM)的示例代码:usingSystem;usingAccord.MachineLearning.VectorMachines;usingAccord.MachineLearning.VectorMachines.Learning;usingAccord
- AI驱动的个人工作革命:基于DeepSeek构建全场景智能工作助理(含源代码+多应用场景)
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DeepSeek深度应用人工智能DeepSeek个人智能助理LangChain任务自动化知识管理大模型应用
摘要:本文详细阐述基于DeepSeek大模型构建个人工作助理的完整技术方案,通过LangChain实现任务分解、知识检索与工具调用的智能协同。方案融合向量数据库、多模态交互与个性化学习算法,构建涵盖邮件处理、会议管理、文档生成等15大核心工作场景的自动化系统。文中提供可运行代码、完整部署指南及效能测试数据,实现邮件处理效率提升13倍、会议纪要生成时间缩短100%、任务安排错误率降低83%的显著优化
- 上下文工程:AI 智能体架构落地的关键新技术
一休哥助手
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摘要随着大语言模型(LLM)驱动的智能体(Agent)逐渐成为下一代人机交互的核心范式,上下文管理已成为决定智能体性能与可靠性的关键瓶颈。本文提出“上下文工程”(ContextEngineering)作为智能体架构落地的核心技术方向,系统阐述其在解决长上下文依赖、多轮交互一致性、动态知识更新等挑战中的核心作用。通过分层架构设计、动态压缩策略与向量化增强技术,上下文工程显著提升智能体的记忆效率与推理
- OpenSearch 向量搜索与Qwen3-Embedding 集成示例
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本项目演示了如何将OpenSearch的k-NN(k-NearestNeighbors)向量搜索功能与OpenAI的高级文本嵌入模型(如Qwen3-Embedding)相结合,以实现强大的语义搜索。核心概念文本嵌入(TextEmbedding):将文本(单词、句子、段落)转换为一个高维的数字向量。语义上相似的文本在向量空间中的距离会更近。Qwen3-Embedding:我们调用Qwen3-Embe
- Apache Cloudberry 向量化实践(二):如何识别和定位向量化系统的性能瓶颈?
数据库
如何系统性识别并定位向量化执行链路中的性能瓶颈?本文将结合分析方法论与实践案例,帮助大家建立起优化的基本盘。性能问题从何而来?向量化系统中的性能瓶颈往往不易察觉。它可能是某个操作符计算效率低下,也可能是某次调度延迟过大,甚至是系统某一阶段发生了资源争抢。大致来看,性能瓶颈来源可分为以下几类:计算瓶颈(on-CPU):如表达式编译低效、算子计算逻辑复杂等。等待瓶颈(off-CPU):如线程调度延迟、
- Attention机制完全解析:从原理到ChatGPT实战
学废了wuwu
chatgpt
一、Attention的本质与计算步骤1.1核心思想动态聚焦:Attention是一种信息分配机制,让模型在处理输入时动态关注最重要的部分。类比:像人类阅读时用荧光笔标记关键句子。1.2计算三步曲(以"吃苹果"为例)Q(Query)、K(Key)、V(Value)的分工角色数学表示作用类比QW_q·输入向量主动提问者:表示当前需要关注什么好比"学生举手提问"KW_k·输入向量匹配者:提供被匹配的特
- AI产品经理技术篇:从传统AI到生成式AI,解密大模型的核心概念
让我看看好学吗
人工智能产品经理学习深度学习自然语言处理
在人工智能技术飞速发展的今天,AI产品经理不仅需要理解业务逻辑,还需深入技术底层,把握从传统AI到生成式AI的演进脉络。传统AI以分类、预测和规则驱动为核心,而生成式AI则颠覆了这一范式,通过大模型实现内容创作、对话生成等创造性任务。这种转变背后,是参数规模、模型架构和训练方式的根本性革新。作为AI产品经理,理解大模型的核心概念至关重要。从“参数”的意义到“Token”的向量化,从Transfor
- 揭秘图像LLM:从像素到语言的智能转换
ZhangJiQun&MXP
教学2024大模型以及算力2021AIpython计算机视觉深度学习人工智能机器学习算法语言模型
图像LLM是怎么工作图像LLM(多模态大语言模型)的核心是将图像转化为语言模型能理解的“语言”,并与文本深度融合。以下结合CLIP、DALL-E、GPT-4V等主流模型,通过具体例子说明其工作机制:一、图像→特征向量:从像素到“密码”例子:识别“戴墨镜的猫”视觉编码器提取特征使用ResNet或ViT(VisionTransformer)作为图像编码器,将图片分解为局部像素块(如16x16像素)。每
- 书其实只有三类
西蜀石兰
类
一个人一辈子其实只读三种书,知识类、技能类、修心类。
知识类的书可以让我们活得更明白。类似十万个为什么这种书籍,我一直不太乐意去读,因为单纯的知识是没法做事的,就像知道地球转速是多少一样(我肯定不知道),这种所谓的知识,除非用到,普通人掌握了完全是一种负担,维基百科能找到的东西,为什么去记忆?
知识类的书,每个方面都涉及些,让自己显得不那么没文化,仅此而已。社会认为的学识渊博,肯定不是站在
- 《TCP/IP 详解,卷1:协议》学习笔记、吐槽及其他
bylijinnan
tcp
《TCP/IP 详解,卷1:协议》是经典,但不适合初学者。它更像是一本字典,适合学过网络的人温习和查阅一些记不清的概念。
这本书,我看的版本是机械工业出版社、范建华等译的。这本书在我看来,翻译得一般,甚至有明显的错误。如果英文熟练,看原版更好:
http://pcvr.nl/tcpip/
下面是我的一些笔记,包括我看书时有疑问的地方,也有对该书的吐槽,有不对的地方请指正:
1.
- Linux—— 静态IP跟动态IP设置
eksliang
linuxIP
一.在终端输入
vi /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0
静态ip模板如下:
DEVICE="eth0" #网卡名称
BOOTPROTO="static" #静态IP(必须)
HWADDR="00:0C:29:B5:65:CA" #网卡mac地址
IPV6INIT=&q
- Informatica update strategy transformation
18289753290
更新策略组件: 标记你的数据进入target里面做什么操作,一般会和lookup配合使用,有时候用0,1,1代表 forward rejected rows被选中,rejected row是输出在错误文件里,不想看到reject输出,将错误输出到文件,因为有时候数据库原因导致某些column不能update,reject就会output到错误文件里面供查看,在workflow的
- 使用Scrapy时出现虽然队列里有很多Request但是却不下载,造成假死状态
酷的飞上天空
request
现象就是:
程序运行一段时间,可能是几十分钟或者几个小时,然后后台日志里面就不出现下载页面的信息,一直显示上一分钟抓取了0个网页的信息。
刚开始已经猜到是某些下载线程没有正常执行回调方法引起程序一直以为线程还未下载完成,但是水平有限研究源码未果。
经过不停的google终于发现一个有价值的信息,是给twisted提出的一个bugfix
连接地址如下http://twistedmatrix.
- 利用预测分析技术来进行辅助医疗
蓝儿唯美
医疗
2014年,克利夫兰诊所(Cleveland Clinic)想要更有效地控制其手术中心做膝关节置换手术的费用。整个系统每年大约进行2600例此类手术,所以,即使降低很少一部分成本,都可以为诊 所和病人节约大量的资金。为了找到适合的解决方案,供应商将视野投向了预测分析技术和工具,但其分析团队还必须花时间向医生解释基于数据的治疗方案意味着 什么。
克利夫兰诊所负责企业信息管理和分析的医疗
- java 线程(一):基础篇
DavidIsOK
java多线程线程
&nbs
- Tomcat服务器框架之Servlet开发分析
aijuans
servlet
最近使用Tomcat做web服务器,使用Servlet技术做开发时,对Tomcat的框架的简易分析:
疑问: 为什么我们在继承HttpServlet类之后,覆盖doGet(HttpServletRequest req, HttpServetResponse rep)方法后,该方法会自动被Tomcat服务器调用,doGet方法的参数有谁传递过来?怎样传递?
分析之我见: doGet方法的
- 揭秘玖富的粉丝营销之谜 与小米粉丝社区类似
aoyouzi
揭秘玖富的粉丝营销之谜
玖富旗下悟空理财凭借着一个微信公众号上线当天成交量即破百万,第七天成交量单日破了1000万;第23天时,累计成交量超1个亿……至今成立不到10个月,粉丝已经超过500万,月交易额突破10亿,而玖富平台目前的总用户数也已经超过了1800万,位居P2P平台第一位。很多互联网金融创业者慕名前来学习效仿,但是却鲜有成功者,玖富的粉丝营销对外至今仍然是个谜。
近日,一直坚持微信粉丝营销
- Java web的会话跟踪技术
百合不是茶
url会话Cookie会话Seession会话Java Web隐藏域会话
会话跟踪主要是用在用户页面点击不同的页面时,需要用到的技术点
会话:多次请求与响应的过程
1,url地址传递参数,实现页面跟踪技术
格式:传一个参数的
url?名=值
传两个参数的
url?名=值 &名=值
关键代码
- web.xml之Servlet配置
bijian1013
javaweb.xmlServlet配置
定义:
<servlet>
<servlet-name>myservlet</servlet-name>
<servlet-class>com.myapp.controller.MyFirstServlet</servlet-class>
<init-param>
<param-name>
- 利用svnsync实现SVN同步备份
sunjing
SVN同步E000022svnsync镜像
1. 在备份SVN服务器上建立版本库
svnadmin create test
2. 创建pre-revprop-change文件
cd test/hooks/
cp pre-revprop-change.tmpl pre-revprop-change
3. 修改pre-revprop-
- 【分布式数据一致性三】MongoDB读写一致性
bit1129
mongodb
本系列文章结合MongoDB,探讨分布式数据库的数据一致性,这个系列文章包括:
数据一致性概述与CAP
最终一致性(Eventually Consistency)
网络分裂(Network Partition)问题
多数据中心(Multi Data Center)
多个写者(Multi Writer)最终一致性
一致性图表(Consistency Chart)
数据
- Anychart图表组件-Flash图转IMG普通图的方法
白糖_
Flash
问题背景:项目使用的是Anychart图表组件,渲染出来的图是Flash的,往往一个页面有时候会有多个flash图,而需求是让我们做一个打印预览和打印功能,让多个Flash图在一个页面上打印出来。
那么我们打印预览的思路是获取页面的body元素,然后在打印预览界面通过$("body").append(html)的形式显示预览效果,结果让人大跌眼镜:Flash是
- Window 80端口被占用 WHY?
bozch
端口占用window
平时在启动一些可能使用80端口软件的时候,会提示80端口已经被其他软件占用,那一般又会有那些软件占用这些端口呢?
下面坐下总结:
1、web服务器是最经常见的占用80端口的,例如:tomcat , apache , IIS , Php等等;
2
- 编程之美-数组的最大值和最小值-分治法(两种形式)
bylijinnan
编程之美
import java.util.Arrays;
public class MinMaxInArray {
/**
* 编程之美 数组的最大值和最小值 分治法
* 两种形式
*/
public static void main(String[] args) {
int[] t={11,23,34,4,6,7,8,1,2,23};
int[]
- Perl正则表达式
chenbowen00
正则表达式perl
首先我们应该知道 Perl 程序中,正则表达式有三种存在形式,他们分别是:
匹配:m/<regexp>;/ (还可以简写为 /<regexp>;/ ,略去 m)
替换:s/<pattern>;/<replacement>;/
转化:tr/<pattern>;/<replacemnt>;
- [宇宙与天文]行星议会是否具有本行星大气层以外的权力呢?
comsci
举个例子: 地球,地球上由200多个国家选举出一个代表地球联合体的议会,那么现在地球联合体遇到一个问题,地球这颗星球上面的矿产资源快要采掘完了....那么地球议会全体投票,一致通过一项带有法律性质的议案,既批准地球上的国家用各种技术手段在地球以外开采矿产资源和其它资源........
&
- Oracle Profile 使用详解
daizj
oracleprofile资源限制
Oracle Profile 使用详解 转
一、目的:
Oracle系统中的profile可以用来对用户所能使用的数据库资源进行限制,使用Create Profile命令创建一个Profile,用它来实现对数据库资源的限制使用,如果把该profile分配给用户,则该用户所能使用的数据库资源都在该profile的限制之内。
二、条件:
创建profile必须要有CREATE PROFIL
- How HipChat Stores And Indexes Billions Of Messages Using ElasticSearch & Redis
dengkane
elasticsearchLucene
This article is from an interview with Zuhaib Siddique, a production engineer at HipChat, makers of group chat and IM for teams.
HipChat started in an unusual space, one you might not
- 循环小示例,菲波拉契序列,循环解一元二次方程以及switch示例程序
dcj3sjt126com
c算法
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int n;
int i;
int f1, f2, f3;
f1 = 1;
f2 = 1;
printf("请输入您需要求的想的序列:");
scanf("%d", &n);
for (i=3; i<n; i
- macbook的lamp环境
dcj3sjt126com
lamp
sudo vim /etc/apache2/httpd.conf
/Library/WebServer/Documents
是默认的网站根目录
重启Mac上的Apache服务
这个命令很早以前就查过了,但是每次使用的时候还是要在网上查:
停止服务:sudo /usr/sbin/apachectl stop
开启服务:s
- java ArrayList源码 下
shuizhaosi888
ArrayList源码
版本 jdk-7u71-windows-x64
JavaSE7 ArrayList源码上:http://flyouwith.iteye.com/blog/2166890
/**
* 从这个列表中移除所有c中包含元素
*/
public boolean removeAll(Collection<?> c) {
- Spring Security(08)——intercept-url配置
234390216
Spring Securityintercept-url访问权限访问协议请求方法
intercept-url配置
目录
1.1 指定拦截的url
1.2 指定访问权限
1.3 指定访问协议
1.4 指定请求方法
1.1 &n
- Linux环境下的oracle安装
jayung
oracle
linux系统下的oracle安装
本文档是Linux(redhat6.x、centos6.x、redhat7.x) 64位操作系统安装Oracle 11g(Oracle Database 11g Enterprise Edition Release 11.2.0.4.0 - 64bit Production),本文基于各种网络资料精心整理而成,共享给有需要的朋友。如有问题可联系:QQ:52-7
- hotspot虚拟机
leichenlei
javaHotSpotjvm虚拟机文档
JVM参数
http://docs.oracle.com/javase/6/docs/technotes/guides/vm/index.html
JVM工具
http://docs.oracle.com/javase/6/docs/technotes/tools/index.html
JVM垃圾回收
http://www.oracle.com
- 读《Node.js项目实践:构建可扩展的Web应用》 ——引编程慢慢变成系统化的“砌砖活”
noaighost
Webnode.js
读《Node.js项目实践:构建可扩展的Web应用》
——引编程慢慢变成系统化的“砌砖活”
眼里的Node.JS
初初接触node是一年前的事,那时候年少不更事。还在纠结什么语言可以编写出牛逼的程序,想必每个码农都会经历这个月经性的问题:微信用什么语言写的?facebook为什么推荐系统这么智能,用什么语言写的?dota2的外挂这么牛逼,用什么语言写的?……用什么语言写这句话,困扰人也是阻碍
- 快速开发Android应用
rensanning
android
Android应用开发过程中,经常会遇到很多常见的类似问题,解决这些问题需要花时间,其实很多问题已经有了成熟的解决方案,比如很多第三方的开源lib,参考
Android Libraries 和
Android UI/UX Libraries。
编码越少,Bug越少,效率自然会高。
但可能由于 根本没听说过、听说过但没用过、特殊原因不能用、自己已经有了解决方案等等原因,这些成熟的解决
- 理解Java中的弱引用
tomcat_oracle
java工作面试
不久之前,我
面试了一些求职Java高级开发工程师的应聘者。我常常会面试他们说,“你能给我介绍一些Java中得弱引用吗?”,如果面试者这样说,“嗯,是不是垃圾回收有关的?”,我就会基本满意了,我并不期待回答是一篇诘究本末的论文描述。 然而事与愿违,我很吃惊的发现,在将近20多个有着平均5年开发经验和高学历背景的应聘者中,居然只有两个人知道弱引用的存在,但是在这两个人之中只有一个人真正了
- 标签输出html标签" target="_blank">关于标签输出html标签
xshdch
jsp
http://back-888888.iteye.com/blog/1181202
关于<c:out value=""/>标签的使用,其中有一个属性是escapeXml默认是true(将html标签当做转移字符,直接显示不在浏览器上面进行解析),当设置escapeXml属性值为false的时候就是不过滤xml,这样就能在浏览器上解析html标签,
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