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- 微信聊天记录批量导出
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微信
是否曾因为WX聊天记录太多无法导出而苦恼？在手机上导出时间太长，还占用手机使用？网络还不稳定？或者想保存某些重要对话，却发现操作复杂，甚至需要额外工具？今天给大家推荐一款非常实用的PC端WX聊天记录导出神器：wechatDataBackup！功能亮点wechatDataBackup提供了一个类似微信的简易操作界面，让导出聊天记录变得像聊天一样简单。以下是它的核心功能：1、一键导出多类型信息支持的内
- linux-LAMP搭建
Theshaye
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LAMP1.架构描述LAMP是一个C/S架构的平台：web客户端基于tcp/ip协议，发出http请求，服务端进行回应，用户的请求可能是动态的也可能是静态的。web服务器通过用户发送的url后缀判断动静态请求：静态请求web服务器直接处理静态请求web服务器转发给后台应用服务器去处理：(CGI)php运行的后台程序apache与php所处环境不同决定其通讯方式不同：安装在同一台服务器，就默认使用系
- 盘点50个AI大模型企业和典型产品
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OpenAI：-ChatGPT：是OpenAI推出的非常具有影响力的聊天机器人程序，能够进行自然流畅的对话、文本创作、问题解答等，不断迭代升级，引发了全球对大模型的广泛关注。-GPT-4O：OpenAI的新一代AI模型，在语言理解和生成能力上有进一步提升，能够感知用户的情绪，并针对问题以带有情绪的“嗓音”做出反馈。-Sora：文生视频大模型，可根据文本指令生成复杂且具有一定时长的视频，具有多个镜头
- 检索增强（Retrieval Augmentation）是一种结合信息检索技术和生成模型的技术
大霸王龙
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检索增强（RetrievalAugmentation）是一种结合信息检索技术和生成模型的技术，旨在通过从外部知识库或文档中检索相关信息来增强生成模型的能力。这种方法广泛应用于自然语言处理（NLP）任务中，如问答系统、对话生成和文本生成等。1.检索增强的核心思想检索增强的核心思想是将生成模型与信息检索系统结合，利用外部知识库或文档中的信息来辅助生成更准确、更丰富的回答或内容。具体来说，检索增强包括以
- 一款自适应的 AI 集成开发环境 (IDE)—Trae
蚂蚁在飞-
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Trae是一款自适应的AI集成开发环境(IDE)，通过与您协作工作，帮助您更高效地运行并加速开发进程。Builder模式聊天式项目构建，让开发更快速在构建者模式下，Trae会自动分解并执行任务，优化每个步骤，同时让您能够预览和掌控整个过程。Chat模式在编码过程中，可以随时与AI助手对话，获取关于编程的帮助。无论是解释代码、添加注释、修复错误等，AI助手都能快速响应。•代码片段生成您只需用自然语言
- 轻松实现 vLLM Chat：用 LangChain 替代 OpenAI API
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引言在现代应用中，使用语言模型进行自动化对话生成已经成为一个重要趋势。vLLM作为开源的语言模型实现，可以部署成一个模拟OpenAIAPI协议的服务器，方便成为应用中的替代方案。本篇文章将介绍如何使用LangChain的langchain-openai包来轻松实现vLLMChat。主要内容vLLM概述vLLM可以作为一个服务部署，模拟OpenAIAPI协议，从而成为OpenAIAPI的替代方案。通
- 【ComfyUI专栏】ComfyUI部署质谱CogVideo自定义节点生成视频效果
雾岛心情
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智谱是一家北京的科技公司，通过提供了各类对话助手和文生图、文生视频等等各类的AI功能，大家可以通过访问网站来了解到质谱的产品，目前有非常多的不同的智谱产品。智普提供了多个不同的AI解决方案，目前能够在ComfyUI中运行的是文生是视频方案CogVideo。ChatGLMhttps://github.com/THUDM/ChatGLM3CogVLMhttps://github.com/THUDM/C
- ESP32 之 ESP-IDF 教学（十二）WiFi篇—— LwIP 之 TCP 通信
Augtons正(单片机)
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本文章来自原创专栏《ESP32教学专栏(基于ESP-IDF)》，讲解如何使用ESP-IDF构建ESP32程序，发布文章并会持续为已发布文章添加新内容！每篇文章都经过了精打细磨！↓↓↓通过下方对话框进入专栏目录页↓↓↓CSDN请求进入目录_Ox是否进入ESP32教学导航(基于ESP-IDF)?确定文章目录一、建立连接——ESP32作TCPClient客户端1.TCPClient的基本思路2.TCPC
- 打造你的聊天助手：使用C#、OpenAI和Spectre.Console创建控制台ChatGPT客户端
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打造你的聊天助手：使用C#、OpenAI和Spectre.Console创建控制台ChatGPT客户端在这个人工智能飞速发展的时代，ChatGPT以其卓越的对话能力和智能回答在聊天领域引起了革命。你是否想过将这种能力融入到你的控制台应用中，让命令行界面也能拥有智能对话的体验？本文将带你一步步使用C#、OpenAI的API和Spectre.Console库，创建一个功能强大的控制台ChatGPT客户
- 用 Neo4j GraphRAG 工具开启你的智能应用之旅
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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
- 探索未来对话的边界：Mixture-of-Agents（MoA）——大型语言模型的集体智慧引擎
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探索未来对话的边界：Mixture-of-Agents（MoA）——大型语言模型的集体智慧引擎项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/mo/MoA在当前人工智能的浪潮中，我们迎来了一个令人兴奋的技术突破——Mixture-of-Agents(MoA)，它标志着大型语言模型（LLM）能力提升的新纪元。本文将引领您深入探索这一革命性项目，揭示其技术精粹，展望应用前景，并
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大模型RAG之基本逻辑：让LLM更精准地回答你的问题（降低幻觉）你是否遇到过这样的情况：当你向LLM提问时，它可能会给出一些“一本正经胡说八道”的答案，或者无法回答一些特定领域的专业问题？为了解决这个问题，RAG(Retrieval-AugmentedGeneration，检索增强生成)技术应运而生。RAG将检索(Retrieval)和生成(Generation)结合起来，让LLM在回答问题时，能
- 【llm对话系统】基于llm的实时多轮对话如何做kv cache
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人工智能前端算法chatgptAIGC
问题分析用户流式输入，同步KVCache轮次切换，context动态新增如何同步进行KVCache整体方案随着用户输入新的信息，context会动态增长。为了提高LLM的响应速度和效率，我们通常会使用KVCache来存储context的向量表示，以便快速检索相关信息。当context动态新增时，我们需要同步更新KVCache，以下是几种常见的方法：1.实时计算:原理:每当context新增内容时，
- 【llm对话系统】RL强化学习的技术演进与RLHF
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一、强化学习基础知识强化学习(ReinforcementLearning,RL)是一种机器学习方法，它通过智能体(Agent)与环境(Environment)的交互来学习如何行动以最大化累积奖励(Reward)。1.核心概念:智能体(Agent):做出决策并采取行动的学习者。环境(Environment):智能体所处的外部世界，对智能体的行动做出反应。状态(State,S):对环境当前情况的描述。
- 解决elementui的dialog对话框过高会被拖动的bug
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在使用elementUI过程中，当dialog对话元素过多长处浏览器高度是，点击标题就会跳成如下图这样，上方会被遮挡且无法拖动上去：解决方法是通过设置css固定top及left禁止拖动，核心css代码：/deep/.el-dialog{top:15%!important;left:0!important;}
- el-dialog内容大于高度时可滑动
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el-dialog内容大于高度时可滑动在ElementUI中，当el-dialog对话框的内容高度超过其可视区域时，默认情况下并不会自动出现滚动条。为了让内容在高度超出时能够滚动，你需要对el-dialog的内容部分进行一些样式调整。以下是一个简单的实现方法，通过给el-dialog__wrapper或el-dialog__body添加自定义样式来实现滚动：打开对话框这是第{{n}}行内容。取消确
- 【llm对话系统】Gradio快问快答
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从问题出发1.gr.Textbox如何显示一个默认文本``pythonimportgradioasgrdefgreet(name):return"Hello"+name+“!”demo=gr.Interface(fn=greet,inputs=gr.Textbox(value=“请输入你的名字”,label=“姓名”),outputs=“text”)demo.launch()###2.如何隐藏一个
- 芯片的低语，世界的律动
看，是大狗
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在数字世界的脉搏中，嵌入式技术如同一颗无声的心脏，驱动着我们所熟知的每一片风景。从汽车的智能导航，到家中的智慧冰箱，再到手腕间的健康手环，嵌入式系统早已悄然融入我们的生活。当程序代码被镌刻进微小的芯片时，它不只是冷冰冰的逻辑指令，而是一段与物理世界对话的诗篇。在这方寸之间，电流跳跃，算法飞扬，它们共同奏响了技术与生活的协奏曲。那一串串比特流，仿佛是现代的河流，带着信息的光芒奔涌不息，连接着人与物，
- 手把手教会你如何通过ChatGPT API实现上下文对话
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前言ChatGPT最近热度持续高涨，已经成为互联网和金融投资领域最热门的话题。有的小伙伴可能需要在公司搭建一套ChatGPT系统，那使用ChatGPT的API显然是最好的选择。不过ChatGPT的API都是无状态的，没有对话管理的功能。你调用API发送一个问题(prompt)给ChatGPT，它就根据你发送的问题返回一个结果(completion)。那如何通过ChatGPT的API实现带上下文功能
- 数字人+虚拟展厅：开启互动展览新篇章！
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3D行业资讯人工智能vrar虚拟展厅3D展厅
“数字人+展厅”这一组合正逐渐成为展览展示领域的新宠，它融合了最前沿的人工智能、虚拟现实、增强现实等技术，为观众带来了前所未有的互动新体验。数字人，即利用计算机图形学、人工智能等技术生成的具有人类外貌、行为和交互能力的虚拟形象。这些数字人不仅在外形上栩栩如生，还能通过自然语言处理、语音识别与合成等技术实现与人类的实时交互，模拟出真实的人际对话和情感表达。展厅应用的优势增强互动性：数字人作为展厅的虚
- java swing 实现打开文件,java swing Dialog
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2021论文swing
目录javaswing实现打开文件javaswing实现读取excel文件jxl.jarpoi.jarjavaswingDialogJavaSwing图形界面开发（目录）JOptionPane提供的标准对话框类型分为以下几种:javaswing实现打开文件javaswing实现读取excel文件导入两个jar包jxl.jarjava解析excel文件jxl.jar-Java文档类资源-CSDN下载
- 大型网站的架构设计问题----大型高并发高负载网站的系统架构
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随着中国大型IT企业信息化速度的加快，大部分应用的数据量和访问量都急剧增加，大型企业网站正面临性能和高数据访问量的压力，而且对存储、安全以及信息检索等等方面都提出了更高的要求……本文中，我想通过几个国外大型IT企业及网站的成功案例，从Web技术人员角度探讨如何积极地应对国内大型网站即将面临的扩展（主要是技术方面，而较少涉及管理及营销等方面）矛盾。一、国外大型IT网站的成功之道(一)MySpace今
- 对话小羊驼vicuna
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文章目录1.gpu租用2.公网网盘存储实例/数据3.登录实例4.预训练模型下载5.llama、alpaca、vicuna的前世今生6.对话Vicuna（1）llama-2-7b-hf（2）vicuna-7b-delta-v0（3）vicuna-7b-v0（4）执行推理1.gpu租用阿里云(AlibabaCloud)https://www.aliyun.com腾讯云(TencentCloud)htt
- 如何使用Llama-2-7b-chat-hf模型进行对话生成
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如何使用Llama-2-7b-chat-hf模型进行对话生成Llama-2-7b-chat-hf项目地址:https://gitcode.com/mirrors/NousResearch/Llama-2-7b-chat-hf引言在当今的数字化时代，自然语言处理（NLP）技术的发展日新月异，对话生成模型作为其中的重要组成部分，已经在多个领域展现出巨大的应用潜力。无论是智能客服、虚拟助手，还是教育辅导
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探索LlamaRecipes：MetaLlama模型的实用示例库去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/在机器学习和自然语言处理的世界中，MetaLlama模型是一颗璀璨的新星，以其强大的对话理解和生成能力而受到广泛关注。现在，有了llama-recipes这个开源项目，开发者可以轻松上手并充分利用这些模型。本文将引导您了解这个项目，它的技术优势，适用场景以及鲜明特点。项目
- AI学习指南Ollama篇-Ollama简介
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一、定义大语言模型（LLM）是一种基于深度学习的自然语言处理模型，能够生成文本、回答问题、翻译语言、撰写代码等。这些模型通过海量的文本数据进行训练，学习语言的模式和结构，从而能够生成自然流畅的文本内容。随着技术的不断进步，大语言模型在各个领域都展现出了巨大的潜力。二、应用场景大语言模型的应用场景非常广泛，以下是一些常见的例子：聊天机器人：通过自然语言理解与生成，为用户提供智能对话服务。内容创作：帮
- Langchain[6]-LangGraph:异步和流、图可视化、多智能体协作、LCEL代码生成
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AIAgentlangchainAIAgentLangGraph多智能体协作AI智能体AI大模型Agent框架
Langchain[6]-LangGraph:异步和流、图可视化、多智能体协作、LCEL代码生成1.异步和流因为任何大模型在推理的时候，都会有一定的时间延迟，这是由大模型的底层架构决定的，所以在很多应用，尤其是对话应用中，使用异步以及流式输出，是大幅提升用户体验的较好方法。在langGraph中可以很方便的实现异步和流，简单例子为例：异步调用方法：inputs={"messages"
- 周末总结(2024/01/11)
全栈黎明
日记
工作人际关系核心实践：要学会随时回应别人的善意，执行时间控制在5分钟以内坚持每天早会打招呼遇到接不住的话题时拉低自己，抬高别人(无阴阳气息)朋友圈点赞控制在5min以内，职场社交不要放在5min以外职场的人际关系在面对利益冲突是直接质疑，要快准狠，不要内耗、回复消息要控制在30mins之内，一定要及时回复每周抽出10mins时间用来反思人际关系不能当面揭别人的短，这会显得自己情商很低三分假,七分真
- 周末总结(2024/01/18)
全栈黎明
日记
工作人际关系核心实践：要学会随时回应别人的善意，执行时间控制在5分钟以内坚持每天早会打招呼遇到接不住的话题时拉低自己，抬高别人(无阴阳气息)朋友圈点赞控制在5min以内，职场社交不要放在5min以外职场的人际关系在面对利益冲突是直接质疑，要快准狠，不要内耗、回复消息要控制在30mins之内，一定要及时回复每周抽出10mins时间用来反思人际关系不能当面揭别人的短，这会显得自己情商很低三分假,七分真
- rust的指针作为函数返回值是直接传递，还是先销毁后创建？
wudixiaotie
返回值
这是我自己想到的问题，结果去知呼提问，还没等别人回答， 我自己就想到方法实验了。。
fn main() {
let mut a = 34;
println!("a's addr:{:p}", &a);
let p = &mut a;
println!("p's addr:{:p}", &a
- java编程思想 -- 数据的初始化
百合不是茶
java数据的初始化
1.使用构造器确保数据初始化
/*
*在ReckInitDemo类中创建Reck的对象
*/
public class ReckInitDemo {
public static void main(String[] args) {
//创建Reck对象
new Reck();
}
}
- [航天与宇宙]为什么发射和回收航天器有档期
comsci
地球的大气层中有一个时空屏蔽层,这个层次会不定时的出现,如果该时空屏蔽层出现,那么将导致外层空间进入的任何物体被摧毁,而从地面发射到太空的飞船也将被摧毁...
所以,航天发射和飞船回收都需要等待这个时空屏蔽层消失之后,再进行
&
- linux下批量替换文件内容
商人shang
linux替换
1、网络上现成的资料
格式: sed -i "s/查找字段/替换字段/g" `grep 查找字段 -rl 路径`
linux sed 批量替换多个文件中的字符串
sed -i "s/oldstring/newstring/g" `grep oldstring -rl yourdir`
例如：替换/home下所有文件中的www.admi
- 网页在线天气预报
oloz
天气预报
网页在线调用天气预报
<%@ page language="java" contentType="text/html; charset=utf-8"
pageEncoding="utf-8"%>
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transit
- SpringMVC和Struts2比较
杨白白
springMVC
1. 入口
spring mvc的入口是servlet，而struts2是filter（这里要指出，filter和servlet是不同的。以前认为filter是servlet的一种特殊），这样就导致了二者的机制不同，这里就牵涉到servlet和filter的区别了。
参见：http://blog.csdn.net/zs15932616453/article/details/8832343
2
- refuse copy, lazy girl!
小桔子
copy
妹妹坐船头啊啊啊啊！都打算一点点琢磨呢。文字编辑也写了基本功能了。。今天查资料，结果查到了人家写得完完整整的。我清楚的认识到：
1.那是我自己觉得写不出的高度
2.如果直接拿来用，很快就能解决问题
3.然后就是抄咩~~
4.肿么可以这样子，都不想写了今儿个，留着作参考吧！拒绝大抄特抄，慢慢一点点写！
- apache与php整合
aichenglong
php apache web
一 apache web服务器
1 apeche web服务器的安装
1)下载Apache web服务器
2)配置域名(如果需要使用要在DNS上注册)
3)测试安装访问http://localhost/验证是否安装成功
2 apache管理
1)service.msc进行图形化管理
2)命令管理，配
- Maven常用内置变量
AILIKES
maven
Built-in properties
${basedir} represents the directory containing pom.xml
${version} equivalent to ${project.version} (deprecated: ${pom.version})
Pom/Project properties
Al
- java的类和对象
百合不是茶
JAVA面向对象 类 对象
java中的类：
java是面向对象的语言，解决问题的核心就是将问题看成是一个类，使用类来解决
java使用 class 类名 来创建类 ，在Java中类名要求和构造方法，Java的文件名是一样的
创建一个A类：
class A{
}
java中的类：将某两个事物有联系的属性包装在一个类中，再通
- JS控制页面输入框为只读
bijian1013
JavaScript
在WEB应用开发当中，增、删除、改、查功能必不可少，为了减少以后维护的工作量，我们一般都只做一份页面，通过传入的参数控制其是新增、修改或者查看。而修改时需将待修改的信息从后台取到并显示出来，实际上就是查看的过程，唯一的区别是修改时，页面上所有的信息能修改，而查看页面上的信息不能修改。因此完全可以将其合并，但通过前端JS将查看页面的所有信息控制为只读，在信息量非常大时，就比较麻烦。
- AngularJS与服务器交互
bijian1013
JavaScriptAngularJS$http
对于AJAX应用（使用XMLHttpRequests）来说，向服务器发起请求的传统方式是：获取一个XMLHttpRequest对象的引用、发起请求、读取响应、检查状态码，最后处理服务端的响应。整个过程示例如下：
var xmlhttp = new XMLHttpRequest();
xmlhttp.onreadystatechange
- [Maven学习笔记八]Maven常用插件应用
bit1129
maven
常用插件及其用法位于：http://maven.apache.org/plugins/
1. Jetty server plugin
2. Dependency copy plugin
3. Surefire Test plugin
4. Uber jar plugin
1. Jetty Pl
- 【Hive六】Hive用户自定义函数(UDF)
bit1129
自定义函数
1. 什么是Hive UDF
Hive是基于Hadoop中的MapReduce，提供HQL查询的数据仓库。Hive是一个很开放的系统，很多内容都支持用户定制，包括：
文件格式：Text File，Sequence File
内存中的数据格式： Java Integer/String, Hadoop IntWritable/Text
用户提供的 map/reduce 脚本：不管什么
- 杀掉nginx进程后丢失nginx.pid，如何重新启动nginx
ronin47
nginx 重启 pid丢失
nginx进程被意外关闭，使用nginx -s reload重启时报如下错误：nginx: [error] open() “/var/run/nginx.pid” failed (2: No such file or directory)这是因为nginx进程被杀死后pid丢失了，下一次再开启nginx -s reload时无法启动解决办法：nginx -s reload 只是用来告诉运行中的ng
- UI设计中我们为什么需要设计动效
brotherlamp
UIui教程ui视频ui资料ui自学
随着国际大品牌苹果和谷歌的引领，最近越来越多的国内公司开始关注动效设计了，越来越多的团队已经意识到动效在产品用户体验中的重要性了，更多的UI设计师们也开始投身动效设计领域。
但是说到底，我们到底为什么需要动效设计？或者说我们到底需要什么样的动效？做动效设计也有段时间了，于是尝试用一些案例，从产品本身出发来说说我所思考的动效设计。
一、加强体验舒适度
嗯，就是让用户更加爽更加爽的用你的产品。
- Spring中JdbcDaoSupport的DataSource注入问题
bylijinnan
javaspring
参考以下两篇文章：
http://www.mkyong.com/spring/spring-jdbctemplate-jdbcdaosupport-examples/
http://stackoverflow.com/questions/4762229/spring-ldap-invoking-setter-methods-in-beans-configuration
Sprin
- 数据库连接池的工作原理
chicony
数据库连接池
随着信息技术的高速发展与广泛应用，数据库技术在信息技术领域中的位置越来越重要，尤其是网络应用和电子商务的迅速发展，都需要数据库技术支持动 态Web站点的运行，而传统的开发模式是：首先在主程序（如Servlet、Beans）中建立数据库连接；然后进行SQL操作，对数据库中的对象进行查 询、修改和删除等操作；最后断开数据库连接。使用这种开发模式，对
- java 关键字
CrazyMizzz
java
关键字是事先定义的，有特别意义的标识符，有时又叫保留字。对于保留字，用户只能按照系统规定的方式使用，不能自行定义。
Java中的关键字按功能主要可以分为以下几类：
（1）访问修饰符
public,private,protected
p
- Hive中的排序语法
daizj
排序hiveorder byDISTRIBUTE BYsort by
Hive中的排序语法 2014.06.22 ORDER BY
hive中的ORDER BY语句和关系数据库中的sql语法相似。他会对查询结果做全局排序，这意味着所有的数据会传送到一个Reduce任务上，这样会导致在大数量的情况下，花费大量时间。
与数据库中 ORDER BY 的区别在于在hive.mapred.mode = strict模式下，必须指定 limit 否则执行会报错。
- 单态设计模式
dcj3sjt126com
设计模式
单例模式（Singleton）用于为一个类生成一个唯一的对象。最常用的地方是数据库连接。 使用单例模式生成一个对象后，该对象可以被其它众多对象所使用。
<?phpclass Example{ // 保存类实例在此属性中 private static&
- svn locked
dcj3sjt126com
Lock
post-commit hook failed (exit code 1) with output:
svn: E155004: Working copy 'D:\xx\xxx' locked
svn: E200031: sqlite: attempt to write a readonly database
svn: E200031: sqlite: attempt to write a
- ARM寄存器学习
e200702084
数据结构C++cC#F#
无论是学习哪一种处理器，首先需要明确的就是这种处理器的寄存器以及工作模式。
ARM有37个寄存器，其中31个通用寄存器，6个状态寄存器。
1、不分组寄存器（R0-R7）
不分组也就是说说，在所有的处理器模式下指的都时同一物理寄存器。在异常中断造成处理器模式切换时，由于不同的处理器模式使用一个名字相同的物理寄存器，就是
- 常用编码资料
gengzg
编码
List<UserInfo> list=GetUserS.GetUserList(11);
String json=JSON.toJSONString(list);
HashMap<Object,Object> hs=new HashMap<Object, Object>();
for(int i=0;i<10;i++)
{
- 进程 vs. 线程
hongtoushizi
线程linux进程
我们介绍了多进程和多线程，这是实现多任务最常用的两种方式。现在，我们来讨论一下这两种方式的优缺点。
首先，要实现多任务，通常我们会设计Master-Worker模式，Master负责分配任务，Worker负责执行任务，因此，多任务环境下，通常是一个Master，多个Worker。
如果用多进程实现Master-Worker，主进程就是Master，其他进程就是Worker。
如果用多线程实现
- Linux定时Job：crontab -e 与 /etc/crontab 的区别
Josh_Persistence
linuxcrontab
一、linux中的crotab中的指定的时间只有5个部分：* * * * *
分别表示：分钟，小时，日，月，星期，具体说来：
第一段 代表分钟 0—59
第二段 代表小时 0—23
第三段 代表日期 1—31
第四段 代表月份 1—12
第五段 代表星期几，0代表星期日 0—6
如：
*/1 * * * * 每分钟执行一次。
*
- KMP算法详解
hm4123660
数据结构C++算法字符串KMP
字符串模式匹配我们相信大家都有遇过，然而我们也习惯用简单匹配法（即Brute-Force算法)，其基本思路就是一个个逐一对比下去，这也是我们大家熟知的方法，然而这种算法的效率并不高，但利于理解。
假设主串s="ababcabcacbab",模式串为t="
- 枚举类型的单例模式
zhb8015
单例模式
E.编写一个包含单个元素的枚举类型[极推荐]。代码如下：
public enum MaYun {himself; //定义一个枚举的元素，就代表MaYun的一个实例private String anotherField;MaYun() {//MaYun诞生要做的事情//这个方法也可以去掉。将构造时候需要做的事情放在instance赋值的时候：/** himself = MaYun() {*
- Kafka+Storm+HDFS
ssydxa219
storm
cd /myhome/usr/stormbin/storm nimbus &bin/storm supervisor &bin/storm ui &Kafka+Storm+HDFS整合实践kafka_2.9.2-0.8.1.1.tgzapache-storm-0.9.2-incubating.tar.gzKafka安装配置我们使用3台机器搭建Kafk
- Java获取本地服务器的IP
中华好儿孙
javaWeb获取服务器ip地址
System.out.println("getRequestURL:"+request.getRequestURL());
System.out.println("getLocalAddr:"+request.getLocalAddr());
System.out.println("getLocalPort:&quo
