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和老莫一起学AI
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在人工智能的飞速发展中,智能问答系统(QA系统)逐渐成为了企业内部管理、客户服务、搜索引擎等多个领域中的关键技术。今天,我们将深入探讨一个基于大模型、自然语言处理、知识检索的智能问答系统的架构,详细介绍其技术原理、流程以及未来应用前景。一、系统整体概览在这个智能问答系统中,整个流程可以大致划分为两大部分:前端问答生成与后端离线数据处理。前端部分是用户交互的核心,通过用户的输入、关键词提取、检索和问
- AI行业高压与人才健康:纪念Felix Hill,并探讨AI代码生成工具的价值
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今天,我们怀着沉痛的心情悼念GoogleDeepMind研究科学家FelixHill,这位杰出的AI学者在41岁的年纪离开了我们。他的离世引发了我们对AI行业高压环境与人才健康问题的深刻反思。Felix生前曾公开表达AI行业前所未有的压力,这促使我们思考如何利用技术,例如AI代码生成器,来改善开发者的工作环境,提升效率,守护人才健康。FelixHill在自然语言处理和人工智能领域取得了令人瞩目的成
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前端
近年来,人工智能(AI)领域取得了令人瞩目的进展,特别是以大型语言模型为代表的AI技术,在自然语言处理、图像生成等领域展现出强大的能力。然而,深度学习先驱杨立昆(YannLeCun)却对现有的AI系统提出了尖锐的批评,他认为目前的AI系统“理解能力远不如猫”,缺乏对真实世界的理解和常识。这引发了人们对AI未来发展方向的思考,也为我们探讨AI代码生成工具,以及AI技术对人类社会的影响提供了新的视角。
- 未来教育:AI知识库如何重塑学习体验
知识管理知识库知识库软件
在科技日新月异的今天,教育领域正经历着前所未有的变革。人工智能(AI)技术的快速发展,特别是AI知识库的广泛应用,正在重塑我们的学习体验,使之变得更加高效、个性化和智能化。本文将深入探讨AI知识库如何影响未来教育,以及它如何为学习者提供前所未有的学习体验。一、AI知识库:教育领域的智能助手AI知识库,作为结合了人工智能技术的知识管理系统,不仅能够存储和处理海量信息,还能通过自然语言处理、机器学习等
- 2024 年技术盘点与展望:从 AI 辅助到个人成长的多元探索
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杂谈人工智能
一、引言2024年,技术领域的发展日新月异,我在这片汹涌的浪潮中不断探索与成长。这一年,我不仅见证了人工智能技术的飞速发展,还通过AI辅助创作、AI赋能编程以及参与各类竞赛与课程,实现了个人技术的显著提升与视野的拓展。本文将从总结盘点的角度,回顾我在技术领域的成长历程,并对未来进行展望。二、AI辅助创作:提升写作效率与质量在自然语言处理技术(NLP)的推动下,AI写作工具成为了我的得力助手。这些工
- 使用MoA(Mixture of Agents)混合智能体技术,结合多个开源大语言模型如Llama3、phi-3和Mistral,实现一个强大的AI智能体
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大模型实战应用人工智能语言模型自然语言处理
1.简介论文简介:论文提出了一种称为混合智能体(Mixture-of-Agents,MoA)的方法,利用多个大语言模型(LLM)的集体智慧来提高自然语言理解和生成任务的性能。MoA采用了分层结构,每一层包含多个LLM智能体。每个智能体都将前一层所有智能体的输出作为辅助信息来生成自己的回答。通过迭代地综合和优化回答,MoA可以充分利用不同LLM的独特优势。实验发现,即使其他模型提供的辅助回答质量较低
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虞书欣的C
人工智能开发语言
•个性化推荐:利用机器学习算法分析用户的历史购买记录、浏览行为和喜好,生成个性化的产品推荐列表,提升用户的购买意愿和满意度。•优化用户体验:•智能搜索引擎:运用自然语言处理技术,优化搜索引擎,让用户能够通过自然语言进行搜索。•虚拟客服:通过聊天机器人和语音助手,提供24/7的客户支持,快速解答用户咨询。•图像识别:利用计算机视觉技术,用户可以通过拍照识别商品,快速找到相似商品或进行排版搭配推荐。•
- 17-7 向量数据库之野望7 - PostgreSQL 和pgvector
拉达曼迪斯II
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PostgreSQL是一款功能强大的开源对象关系数据库系统,它已将其功能扩展到传统数据管理之外,通过pgvector扩展支持矢量数据。这一新增功能满足了对高效处理高维矢量数据日益增长的需求,这些数据通常用于机器学习、自然语言处理(NLP)和推荐系统等应用。https://github.com/mazzasaverio/find-your-opensource-project什么是pgvector?
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Imagen架构详解:理解其背后的技术与创新引言近年来,生成式人工智能技术取得了飞速发展,特别是在图像生成领域。作为这一领域的重要创新之一,Imagen是由谷歌开发的一种基于文本生成图像的模型。它在生成高质量、逼真的图像方面表现出色,并通过其先进的架构和技术手段推动了图像生成的技术进步。Imagen不仅在图像生成质量上具有显著优势,还能够通过自然语言描述生成细致复杂的图像。本文将详细剖析Image
- 使用Python实现LLM的文本生成:风格迁移与内容控制
二进制独立开发
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在处理大型文本文件时,尤其是在自然语言处理和文本分析领域,有时候需要将文档分割成较小的段落以便于处理和分析。今天,我们来探讨如何使用langchain-text-splitters库中的CharacterTextSplitter来实现这一目标。引言在本文中,我将介绍如何使用CharacterTextSplitter分割大型文本文档。这种技术对于文本预处理非常重要,能够帮助我们更好地管理和分析文本数
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#引言在人工智能的浪潮中,自然语言处理(NLP)成为了企业和个人用户的重要工具。Minimax作为一家中国初创企业,专注于提供优秀的语言模型服务。本篇文章将介绍如何使用Langchain库与Minimax进行交互,帮助开发者充分利用这一强大的AI工具。#主要内容##1.Minimax简介Minimax专注于自然语言处理,为企业和个人用户提供高效的语言模型服务。其API能处理多种自然语言任务,例如文
- 深入解读ChatGPT的工作原理及底层逻辑
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ChatGPT程序人生
ChatGPT的工作原理和底层逻辑可以从多个方面进行解读,主要包括其基本原理、核心技术、训练过程以及应用能力。工作原理涉及了深度学习模型、自然语言处理技术和文本生成算法等多个方面。通过预训练和微调,模型能够理解语言的语法和语义,并能够根据上下文生成符合语境的文本回复。基本原理ChatGPT是一种基于自然语言处理(NLP)和深度学习技术的聊天机器人。其基本原理是使用大量文本数据来训练深度神经网络模型
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ChatGPT的原理及应用场景一、ChatGPT的原理ChatGPT,全名ChatGenerativePre-trainedTransformer,是OpenAI研发的一款聊天机器人程序,其背后依托的是人工智能技术和自然语言处理(NLP)的深厚功底。其工作原理可以从以下几个方面进行解析:GPT系列模型基础ChatGPT基于GPT(GenerativePre-trainedTransformer)技
- Java 大视界 -- Java 大数据文本分析与自然语言处理:从文本挖掘到智能对话(十)
青云交
大数据新视界Java大视界大数据文本分析自然语言处理文本挖掘机器翻译智能对话智能客服java
亲爱的朋友们,热烈欢迎你们来到青云交的博客!能与你们在此邂逅,我满心欢喜,深感无比荣幸。在这个瞬息万变的时代,我们每个人都在苦苦追寻一处能让心灵安然栖息的港湾。而我的博客,正是这样一个温暖美好的所在。在这里,你们不仅能够收获既富有趣味又极为实用的内容知识,还可以毫无拘束地畅所欲言,尽情分享自己独特的见解。我真诚地期待着你们的到来,愿我们能在这片小小的天地里共同成长,共同进步。一、本博客的精华专栏:
- Python调用通义千问qwen2.5模型步骤
我就是全世界
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Qwen2.5模型简介1.1模型概述Qwen2.5是阿里云推出的一款超大规模语言模型,它基于阿里巴巴达摩院在自然语言处理领域的研究和积累。Qwen2.5系列模型采用了更先进的算法和优化的模型结构,能够更准确地理解和生成自然语言、代码、表格等文本。除了基本的文本生成和问答能力,Qwen2.5还支持更多的定制化需求,可以针对不同场景和应用进行扩展和定制,提供更加个性化的服务和解决方案。1.2模型特点Q
- 从零开始:在服务器上部署大模型并集成到 vscode +Cline使用
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服务器vscode运维AI编程
1.引言(Introduction)欢迎来到本篇技术博客!在本文中,我将引导你一步一步地在阿里云服务器上部署Qwen大模型,并将其集成到Cline插件中。我们将从零开始,详细介绍每个步骤,确保即使是初学者也能轻松上手。近年来,大型语言模型(LLMs)展现出了强大的自然语言处理能力,吸引了越来越多的关注。Qwen系列模型是阿里巴巴开源的一系列强大的大语言模型,具有优秀的性能和广泛的应用场景。Olla
- 3.ChatClient&Chat Model简化与AI模型的交互
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1.ChatModel对话模型是一种利用人工智能技术,能够生成类似人类对话响应的工具。通过向预训练语言模型(如GPT等)发送提示词或部分对话内容,模型依据自身训练数据及对自然语言模式的理解,生成对话的延续或完整回复,并返回给应用程序。应用程序可以将其呈现给用户或用于进一步处理。SpringAIChatModelAPI设计目标为简单且可移植的接口,用于与各种人工智能模型进行交互,使开发人员能够在不同
- 吴恩达系列——微调(Fine-tuning)与生成模型的应用
疯狂小料
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微调(Fine-tuning)是指在已有预训练模型的基础上,对模型进行进一步训练,以适应特定任务或需求。在自然语言处理领域,生成模型通过微调可以在特定场景下生成更加准确、一致的输出,同时保护用户的隐私,减少不当信息的泄露。本文将结合生成模型的工作原理和实际应用,解释微调如何提升生成模型的效果,并探讨其在保护隐私方面的优势。1.生成模型与Prompt的作用生成模型,如GPT系列,通常通过接受一个输入
- ChatGPT大模型极简应用开发-目录
uncle_ll
#GPTchatgpt人工智能LLM大模型GPT
引言要理解ChatGPT,了解其背后的Transformer架构和GPT技术一路的演进则变得非常必要。ChatGPT背后的LLM技术使普通人能够通过自然语言完成过去只能由程序员通过编程语言实现的任务,这是一场巨大的变革。然而,人类通常容易高估技术的短期影响而低估长期影响。进一步学习关于LLM技术原理的论文、视频、图书等。在阅读这本书或者后续学习过程中,你有任何疑问都可以随时请教ChatGPT等工具
- LLMs,即大型语言模型
maopig
AI语言模型人工智能自然语言处理
LLMs,即大型语言模型,是一类基于深度学习的人工智能模型,它们通过海量的数据和大量的计算资源进行训练,可以理解和生成自然语言。LLMs的核心架构是Transformer,其关键在于自注意力机制,使得模型能够同时对输入的所有位置进行“关注”,从而更好地捕捉长距离的语义依赖关系。LLMs在众多领域都有广泛的应用,如自然语言理解(NLU),语言生成,以及语音识别和合成等。例如,它们能够理解人类的语言
- 【LLM】大语言模型(LLMs)
林九生
人工智能语言模型人工智能自然语言处理
大型语言模型(LLMs)1.什么是大型语言模型?大型语言模型(LargeLanguageModel,LLM)是基于深度学习的自然语言处理模型,能够理解和生成自然语言文本。它们通过在大规模文本数据上进行训练,学习语言的语法、语义和各种语言特征,从而可以执行诸如文本生成、翻译、总结、问答等多种语言任务。以下是大型语言模型的定义和基本原理:1.1定义大型语言模型是由大量参数组成的神经网络,这些参数通过在
- 全新 Hopper 架构的Transformer 引擎有什么特点?
扫地的小何尚
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Transformer引擎是全新Hopper架构的一部分,将显著提升AI性能和功能,并助力在几天或几小时内训练大型模型。Transformer模型是当今广泛使用的语言模型(例如asBERT和GPT-3)的支柱。Transformer模型最初针对自然语言处理用例而开发,但因其通用性,现在逐步应用于计算机视觉、药物研发等领域。与此同时,模型大小不断呈指数级增长,现在已达到数万亿个参数。由于计算量巨大,
- 大语言模型(LLMs)入门教程(非常详细)从零基础入门到精通,看完这一篇就够了
大模型零基础教程
语言模型人工智能自然语言处理大模型
大语言模型(LLMs)作为人工智能(AI)领域的一项突破性发展,已经改变了自然语言处理(NLP)和机器学习(ML)应用的面貌。这些模型,包括OpenAI的GPT-4o和Google的gemini系列等,已经展现出了在理解和生成类人文本方面的令人印象深刻的能力,使它们成为各行各业的宝贵工具。如下这份指南将涵盖LLMs的基础知识、训练过程、用例和未来趋势……一.WhatareLargeLanguage
- 1.4走向不同:GPT 与 BERT 的选择——两大NLP模型的深度解析
少林码僧
AI大模型应用实战专栏自然语言处理gptbert
走向不同:GPT与BERT的选择——两大NLP模型的深度解析在自然语言处理(NLP)领域,GPT(GenerativePretrainedTransformer)和BERT(BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers)无疑是最具代表性和影响力的两个模型。它们都基于Transformer架构,但在设计理念、任务应用和训练方式等方面存在显著差
- 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,
&nb