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一、环境配置与工具选择1.1技术栈选型本次实战采用以下技术组合:核心框架:Playwright(浏览器自动化)、Requests(HTTP请求)、BeautifulSoup(HTML解析)反反爬模块:fake-useragent(随机UA)、proxypool(代理池)、playwright-stealth(反检测)数据分析:Pandas(数据处理)、SnowNLP(情感分析)、WordCloud
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这项由上海人工智能实验室联合华东师范大学、北京大学等多所知名院校的研究团队发表于2025年6月的最新研究,完整论文题为《GTR-CoT:GraphTraversalasVisualChainofThoughtforMolecularStructureRecognition》,发表在arXiv平台(论文编号:2506.07553v1),有兴趣深入了解的读者可以通过该编号在arXiv网站上访问完整论文
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“大模型的推理能力配合外部工具才能真正发挥大模型的作用”在学习和使用大模型的过程中,我们会发现大模型只能用来进行一下简单的问答;一旦涉及到复杂的问题,大模型就无能为力了。其原因就在于我们并不会使用大模型,或者说不知道怎么发挥大模型的强大能力。虽然很多人使用别人开发好的AI工具去生成一些文本,图像等内容进行创作;或者通过外挂知识库的方式来增强大模型的能力范围,但离真正发挥大模型的能力还差好远。
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摘要:具有可验证奖励的强化学习(RLVR)已经成为一种增强大型语言模型(LLM)推理能力的强大方法,但其机制尚未得到很好的理解。在这项工作中,我们通过标记熵模式的新视角对RLVR进行了开创性的探索,全面分析了不同标记如何影响推理性能。通过检查思想链(CoT)推理中的标记熵模式,我们观察到只有一小部分标记表现出高熵,这些标记充当关键分叉,引导模型朝向不同的推理路径。此外,研究RLVR训练过程中熵模式
- Prompt提示工程上手指南:基础原理及实践(四)-检索增强生成(RAG)策略下的Prompt
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前言此篇文章已经是本系列的第四篇文章,意味着我们已经进入了Prompt工程的深水区,掌握的知识和技术都在不断提高,对于Prompt的技巧策略也不能只局限于局部运用而要适应LLM大模型的整体框架去进行改进休整。较为主流的LLM模型框架设计可以基于链式思考(CoT)、思维树(ToT)和检索增强生成(RAG)。其中RAG框架可以算得上是AI平台研发的老生常谈之一了,因为无论是个人还是企业,都想要培养出一
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1.创新点介绍今天我将带大家深入分析一个结合了ContextualTransformer(CoT)注意力机制的自定义ResNet模型实现。这个模型在标准ResNet34的基础上进行了创新性改进,通过引入注意力机制来增强特征提取能力。模型架构概述这个自定义模型主要包含以下几个核心组件:基础ResNet34骨架两个CoTAttention注意力模块自定义的初始卷积层分类头部让我们逐部分深入解析。1.C
- 17、Swift框架微调实战(2)-QWQ-32B LORA微调cot数据集
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1、QWQ-32B介绍1.1基本介绍QwQ是Qwen系列的大模型之一,专注于推理能力(reasoning)。相比于传统的指令微调(instruction-tuned)模型,QwQ具备思考与推理(thinkingandreasoning)的能力,因此在各种下游任务(特别是复杂问题)上,能实现显著的性能提升。QwQ-32B是该系列的中等规模推理模型,其性能可媲美当前最先进的推理模型,如DeepSeek
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大语言模型vsNLTK/SpaCy:NLP工具的代际跃迁与互补之道技术代际差异:从「工具包」到「智能体」的进化如果说NLTK和SpaCy是「文本处理的瑞士军刀」,那么大语言模型(LLMs)就是「会思考的AI助手」。这种代际差异体现在三个层面:1.能力维度的颠覆式突破基础任务:大模型通过「上下文学习」实现零样本/少样本分词、词性标注,如GPT-4在CoT提示下的分词准确率可达98.7%,与SpaCy
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提示词工程框架:CoT、ToT、GoT、PoT1、提示词工程1.**Zero-Shot(零样本提示)**2.**Few-Shot(少样本提示)**关键区别2、工程框架(链式提示Chain)3、COT思维链(ChainofThought)4、CoT、ToT、GoT、PoT**1.CoT(ChainofThought,思维链)****定义****核心方法****应用场景****优势****2.ToT(
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在开发大语言模型(LLM)应用时,我们常遇到这样的困境:面对数学推理、战略规划等复杂任务,即使使用链式思考(CoT)提示,模型仍容易陷入单一路径的局限,无法有效探索多种可能。比如“算24游戏”中,模型可能因执着于某一种计算顺序而卡壳。这时,**思维树(TreeofThoughts,ToT)**技术就能发挥关键作用——它通过构建“思维树”结构,让模型像人类一样系统性地试错、评估和回溯,大幅提升复杂问
- CAMEL中prompt的使用
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大模型应用开发prompt
一、使用CoT提示创建特定任务Agentfromcamel.agentsimportTaskSpecifyAgentfromcamel.modelsimportModelFactoryfromcamel.typesimportModelPlatformType,TaskTypeimportosfromdotenvimportload_dotenvload_dotenv(dotenv_path='.
- 思维链(Chain-of-Thought, CoT)
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一、引言:为什么需要思维链?大语言模型(LLMs)在复杂推理任务(如数学、逻辑、常识推理)中,单步输出答案的准确性有限。**思维链(Chain-of-Thought,CoT)**通过引导模型显式分解问题、逐步推理,提升答案的准确性和可解释性。它模仿人类的分步思考过程,尤其适用于多步推理任务。1.1定义CoT是一种提示工程技术,要求模型以自然语言输出中间推理步骤,逐步推导答案,适用于数学、逻辑、编程
- Agent杂货铺
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AIAgentReAct
零散记录一些Agent相关的内容。不成体系,看情况是否整理ReActReAct是一种实践代理模型的高级框架,通过将大语言模型(LLMs)的推理和执行行动的能力结合起来,增强了它们在处理复杂任务时的决策能力、适应性和与外部环境的交互。ReAct包括许多关键组件,如LLMs、用于外部交互的工具(Tools)、多种代理类型(AgentTypes)、思维链(Chain-of-Thought,CoT)Pro
- 深入解析:思维链模型在大语言模型中的应用与实践
从零开始学习人工智能
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在人工智能领域,大语言模型的发展正以前所未有的速度改变着我们的生活和工作方式。从早期的文本生成到如今的复杂推理,模型的能力不断进化。而其中,思维链(Chain-of-Thought,CoT)技术的出现,更是为大模型的推理能力带来了质的飞跃。本文将深入探讨思维链模型的核心原理、应用场景、技术实现,以及从实验室到生产环境的关键挑战。一、从生成到推理:大模型的进化之路大语言模型的发展经历了从“生成”到“
- 【AI论文】通过强化微调实现统一的多模态思维链奖励模型
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摘要:最近,多模态奖励模型(RewardModels,RMs)的进展在传递奖励信号以使视觉模型与人类偏好保持一致方面展现出了显著潜力。然而,当前的奖励模型通常仅限于提供直接响应或进行浅层推理,推理过程深度有限,这往往导致奖励信号不准确。我们认为,将明确的长思维链(Chains-of-Thought,CoT)融入奖励推理过程中,可以显著增强其可靠性和稳健性。此外,我们相信,一旦奖励模型内化了长思维链
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经过这些天的提示词学习,总结了一下提示词示例,可以直接拿来使用,规范大模型的输出。CoT(适用于算术题){问题},让我们一步一步思考。Auto-CoT(自动思维链,适合回答多个问题一起的算数题){问题},让我们不仅要一步一步地思考,还要一个一个地思考。ToT(可做复杂计算题)假设有三位不同的专家来回答这个问题。所有专家将写下它们思考的第一步,然后与大家分享。然后所有专家继续进行下一步,依此类推。如
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Arxiv日期:2024.10.4机构:HarvardUniversity关键词图灵机CoT长度泛化核心结论TuringPrograms的提出提出TuringPrograms,一种基于图灵机计算步骤的通用CoT策略。通过将算法任务分解为逐步的“磁带更新”(类似图灵机的读写操作),允许模型通过简单的文本复制与局部修改完成复杂计算通用性:适用于任何算法任务(加法、乘法、SGD),不依赖任务特定的数据格
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一、什么是思维链思维链(Chain-of-Thought,简称CoT)是一种在大型语言模型(LLMs)中使用的技术,旨在提升模型在复杂推理任务上的表现。这种方法通过模拟人类解决问题时的思考过程,将问题分解为一系列子问题,然后逐步解决这些子问题,最终得出结论。我们都知道大模型生成的结果是根据概率进行计算的,并不能真的像人类一样自主思考(至少目前是这样),所以对于推理任务,大模型并不擅长。因此,给多点
- 一文说清到底什么是CoT、ToT、PoT
TGITCIC
AI-大模型的落地之道AI大模型AI人工智能RAG检索引擎大模型落地AIAgent
第一章思维链(CoT):让AI学会“分步骤思考”1.1从“胡猜”到“有逻辑”:CoT的诞生传统大模型面对复杂问题时,常因缺乏逻辑拆解能力而“胡乱回答”。例如,用户提问:“小明有70元,是小丽的2倍少8元,小丽有多少元?”无CoT的模型可能直接给出错误答案,而CoT通过“分步骤推理”让模型像人类一样思考:设小丽的钱为X元;根据题意,小明的钱=2X-8;代入70元得方程:2X-8=70;解得X=39元
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在人工智能领域,尤其是自然语言处理(NLP)和大型语言模型(LLM)的研究中,推理能力的提升一直是研究的核心方向之一。近年来,COT思维链(ChainofThought)、TOT思维树(TreeofThoughts)和GOT思维图(GraphofThoughts)这三种方法逐渐成为研究热点。它们通过模拟人类的思维方式,显著增强了模型在复杂任务中的表现。本文将详细介绍这三种方法的概念、代码实现、应用
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1cos0等于1。cosx=邻边/斜边,当x=0时,长的直角边无限接近斜边,所以cos0°=1。cos是余弦(余弦函数),三角函数的一种。在直角三角形中,∠C=90°,∠A的余弦是它的邻边比三角形的斜边,即cosA=b/c,也可写为cosa=AC/AB。余弦函数:f(x)=cosx(x∈R)。当x=0时,长的直角边无限接近斜边,所以cos0°=1。同角三角函数的基本关系式倒数关系:tanα·cot
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声明!学习视频来自B站up主**泷羽sec**有兴趣的师傅可以关注一下,如涉及侵权马上删除文章,笔记只是方便各位师傅的学习和探讨,文章所提到的网站以及内容,只做学习交流,其他均与本人以及泷羽sec团队无关,切勿触碰法律底线,否则后果自负!!!!有兴趣的小伙伴可以点击下面连接进入b站主页[B站泷羽sec](泷羽sec的个人空间-泷羽sec个人主页-哔哩哔哩视频)-------------------
- 提示词工程师自白:我如何用一个技巧解放自己的生产力!
在不同的大语言模型之间穿梭,寻求同频共振,研究了各种提示词范式,从few-shot、COT、self-consistency到动态提示词轮番尝试。曾经还装了一把x给公司做了个提示词工程的培训,尝试把写提示词的痛苦幸福转接给大家。然而,周旋了一段时间后我发现,人和大模型之间依然有语言壁垒——真是君不识我,我亦不识君。咱们平时其实还是国产模型用的多,尤其是DeepSeek出世之前,用于生产环境的还是智
- Java常用排序算法/程序员必须掌握的8大排序算法
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java
分类:
1)插入排序(直接插入排序、希尔排序)
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3)选择排序(直接选择排序、堆排序)
4)归并排序
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所需辅助空间最多:归并排序
所需辅助空间最少:堆排序
平均速度最快:快速排序
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先来看看8种排序之间的关系:
1.直接插入排序
(1
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Spark围绕着BlockManager构建了存储模块,包括RDD,Shuffle,Broadcast的存储都使用了BlockManager。而BlockManager在实现上是一个针对每个应用的Master/Executor结构,即Driver上BlockManager充当了Master角色,而各个Slave上(具体到应用范围,就是Executor)的BlockManager充当了Slave角色
- linux 查看端口被占用情况详解
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linux端口占用netstatlsof
经常在启动一个程序会碰到端口被占用,这里讲一下怎么查看端口是否被占用,及哪个程序占用,怎么Kill掉已占用端口的程序
1、lsof -i:port
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[root@slave /data/spark-1.4.0-bin-cdh4]# lsof -i:8080
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- Hosts文件使用
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hostslocahost
一切都要从localhost说起,经常在tomcat容器起动后,访问页面时输入http://localhost:8088/index.jsp,大家都知道localhost代表本机地址,如果本机IP是10.10.134.21,那就相当于http://10.10.134.21:8088/index.jsp,有时候也会看到http: 127.0.0.1:
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直接上代码,一看就懂,利用的是jxl:
import java.io.File;
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import jxl.Sheet;
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- web报表工具finereport常用函数的用法总结(数组函数)
老A不折腾
finereportweb报表函数总结
ADD2ARRAY
ADDARRAY(array,insertArray, start):在数组第start个位置插入insertArray中的所有元素,再返回该数组。
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ADDARRAY([3,4, 1, 5, 7], "测试&q
- 游戏服务器网络带宽负载计算
墙头上一根草
服务器
家庭所安装的4M,8M宽带。其中M是指,Mbits/S
其中要提前说明的是:
8bits = 1Byte
即8位等于1字节。我们硬盘大小50G。意思是50*1024M字节,约为 50000多字节。但是网宽是以“位”为单位的,所以,8Mbits就是1M字节。是容积体积的单位。
8Mbits/s后面的S是秒。8Mbits/s意思是 每秒8M位,即每秒1M字节。
我是在计算我们网络流量时想到的
- 我的spring学习笔记2-IoC(反向控制 依赖注入)
aijuans
Spring 3 系列
IoC(反向控制 依赖注入)这是Spring提出来了,这也是Spring一大特色。这里我不用多说,我们看Spring教程就可以了解。当然我们不用Spring也可以用IoC,下面我将介绍不用Spring的IoC。
IoC不是框架,她是java的技术,如今大多数轻量级的容器都会用到IoC技术。这里我就用一个例子来说明:
如:程序中有 Mysql.calss 、Oracle.class 、SqlSe
- 高性能mysql 之 选择存储引擎(一)
annan211
mysqlInnoDBMySQL引擎存储引擎
1 没有特殊情况,应尽可能使用InnoDB存储引擎。 原因:InnoDB 和 MYIsAM 是mysql 最常用、使用最普遍的存储引擎。其中InnoDB是最重要、最广泛的存储引擎。她 被设计用来处理大量的短期事务。短期事务大部分情况下是正常提交的,很少有回滚的情况。InnoDB的性能和自动崩溃 恢复特性使得她在非事务型存储的需求中也非常流行,除非有非常
- UDP网络编程
百合不是茶
UDP编程局域网组播
UDP是基于无连接的,不可靠的传输 与TCP/IP相反
UDP实现私聊,发送方式客户端,接受方式服务器
package netUDP_sc;
import java.net.DatagramPacket;
import java.net.DatagramSocket;
import java.net.Ine
- JQuery对象的val()方法执行结果分析
bijian1013
JavaScriptjsjquery
JavaScript中,如果id对应的标签不存在(同理JAVA中,如果对象不存在),则调用它的方法会报错或抛异常。在实际开发中,发现JQuery在id对应的标签不存在时,调其val()方法不会报错,结果是undefined。
- http请求测试实例(采用json-lib解析)
bijian1013
jsonhttp
由于fastjson只支持JDK1.5版本,因些对于JDK1.4的项目,可以采用json-lib来解析JSON数据。如下是http请求的另外一种写法,仅供参考。
package com;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import
- 【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成
bit1129
hessian
在【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化一文中介绍了基于Hessian的RPC服务的实现步骤,在那里使用Hessian提供的API完成基于Hessian的RPC服务开发和客户端调用,本文使用Spring对Hessian的集成来实现Hessian的RPC调用。
定义模型、接口和服务器端代码
|---Model
&nb
- 【Mahout三】基于Mahout CBayes算法的20newsgroup流程分析
bit1129
Mahout
1.Mahout环境搭建
1.下载Mahout
http://mirror.bit.edu.cn/apache/mahout/0.10.0/mahout-distribution-0.10.0.tar.gz
2.解压Mahout
3. 配置环境变量
vim /etc/profile
export HADOOP_HOME=/home
- nginx负载tomcat遇非80时的转发问题
ronin47
nginx负载后端容器是tomcat(其它容器如WAS,JBOSS暂没发现这个问题)非80端口,遇到跳转异常问题。解决的思路是:$host:port
详细如下:
该问题是最先发现的,由于之前对nginx不是特别的熟悉所以该问题是个入门级别的:
? 1 2 3 4 5
- java-17-在一个字符串中找到第一个只出现一次的字符
bylijinnan
java
public class FirstShowOnlyOnceElement {
/**Q17.在一个字符串中找到第一个只出现一次的字符。如输入abaccdeff,则输出b
* 1.int[] count:count[i]表示i对应字符出现的次数
* 2.将26个英文字母映射:a-z <--> 0-25
* 3.假设全部字母都是小写
*/
pu
- mongoDB 复制集
开窍的石头
mongodb
mongo的复制集就像mysql的主从数据库,当你往其中的主复制集(primary)写数据的时候,副复制集(secondary)会自动同步主复制集(Primary)的数据,当主复制集挂掉以后其中的一个副复制集会自动成为主复制集。提供服务器的可用性。和防止当机问题
mo
- [宇宙与天文]宇宙时代的经济学
comsci
经济
宇宙尺度的交通工具一般都体型巨大,造价高昂。。。。。
在宇宙中进行航行,近程采用反作用力类型的发动机,需要消耗少量矿石燃料,中远程航行要采用量子或者聚变反应堆发动机,进行超空间跳跃,要消耗大量高纯度水晶体能源
以目前地球上国家的经济发展水平来讲,
- Git忽略文件
Cwind
git
有很多文件不必使用git管理。例如Eclipse或其他IDE生成的项目文件,编译生成的各种目标或临时文件等。使用git status时,会在Untracked files里面看到这些文件列表,在一次需要添加的文件比较多时(使用git add . / git add -u),会把这些所有的未跟踪文件添加进索引。
==== ==== ==== 一些牢骚
- MySQL连接数据库的必须配置
dashuaifu
mysql连接数据库配置
MySQL连接数据库的必须配置
1.driverClass:com.mysql.jdbc.Driver
2.jdbcUrl:jdbc:mysql://localhost:3306/dbname
3.user:username
4.password:password
其中1是驱动名;2是url,这里的‘dbna
- 一生要养成的60个习惯
dcj3sjt126com
习惯
一生要养成的60个习惯
第1篇 让你更受大家欢迎的习惯
1 守时,不准时赴约,让别人等,会失去很多机会。
如何做到:
①该起床时就起床,
②养成任何事情都提前15分钟的习惯。
③带本可以随时阅读的书,如果早了就拿出来读读。
④有条理,生活没条理最容易耽误时间。
⑤提前计划:将重要和不重要的事情岔开。
⑥今天就准备好明天要穿的衣服。
⑦按时睡觉,这会让按时起床更容易。
2 注重
- [介绍]Yii 是什么
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PHPyii2
Yii 是一个高性能,基于组件的 PHP 框架,用于快速开发现代 Web 应用程序。名字 Yii (读作 易)在中文里有“极致简单与不断演变”两重含义,也可看作 Yes It Is! 的缩写。
Yii 最适合做什么?
Yii 是一个通用的 Web 编程框架,即可以用于开发各种用 PHP 构建的 Web 应用。因为基于组件的框架结构和设计精巧的缓存支持,它特别适合开发大型应
- Linux SSH常用总结
eksliang
linux sshSSHD
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2186931 一、连接到远程主机
格式:
ssh name@remoteserver
例如:
ssh
[email protected]
二、连接到远程主机指定的端口
格式:
ssh name@remoteserver -p 22
例如:
ssh i
- 快速上传头像到服务端工具类FaceUtil
gundumw100
android
快速迭代用
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileNotFoundException;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.IOExceptio
- jQuery入门之怎么使用
ini
JavaScripthtmljqueryWebcss
jQuery的强大我何问起(个人主页:hovertree.com)就不用多说了,那么怎么使用jQuery呢?
首先,下载jquery。下载地址:http://hovertree.com/hvtart/bjae/b8627323101a4994.htm,一个是压缩版本,一个是未压缩版本,如果在开发测试阶段,可以使用未压缩版本,实际应用一般使用压缩版本(min)。然后就在页面上引用。
- 带filter的hbase查询优化
kane_xie
查询优化hbaseRandomRowFilter
问题描述
hbase scan数据缓慢,server端出现LeaseException。hbase写入缓慢。
问题原因
直接原因是: hbase client端每次和regionserver交互的时候,都会在服务器端生成一个Lease,Lease的有效期由参数hbase.regionserver.lease.period确定。如果hbase scan需
- java设计模式-单例模式
men4661273
java单例枚举反射IOC
单例模式1,饿汉模式
//饿汉式单例类.在类初始化时,已经自行实例化
public class Singleton1 {
//私有的默认构造函数
private Singleton1() {}
//已经自行实例化
private static final Singleton1 singl
- mongodb 查询某一天所有信息的3种方法,根据日期查询
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境mongodb纵观千象
// mongodb的查询真让人难以琢磨,就查询单天信息,都需要花费一番功夫才行。
// 第一种方式:
coll.aggregate([
{$project:{sendDate: {$substr: ['$sendTime', 0, 10]}, sendTime: 1, content:1}},
{$match:{sendDate: '2015-
- 二维数组转换成JSON
tangqi609567707
java二维数组json
原文出处:http://blog.csdn.net/springsen/article/details/7833596
public class Demo {
public static void main(String[] args) { String[][] blogL
- erlang supervisor
wudixiaotie
erlang
定义supervisor时,如果是监控celuesimple_one_for_one则删除children的时候就用supervisor:terminate_child (SupModuleName, ChildPid),如果shutdown策略选择的是brutal_kill,那么supervisor会调用exit(ChildPid, kill),这样的话如果Child的behavior是gen_