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Python算法Python笔记自然语言处理人工智能
友友们好!我的新专栏《Python进阶》正式启动啦!这是一个专为那些渴望提升Python技能的朋友们量身打造的专栏,无论你是已经有一定基础的开发者,还是希望深入挖掘Python潜力的爱好者,这里都将是你不可错过的宝藏。在这个专栏中,你将会找到:●深入解析:每一篇文章都将深入剖析Python的高级概念和应用,包括但不限于数据分析、机器学习、Web开发等。●实战案例:通过丰富的实战案例,带你一步步实现
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RAG检索增强生成
RAG检索增强生成:技术详解与应用展望一、引言随着人工智能技术的飞速发展,自然语言处理(NLP)领域迎来了前所未有的变革。其中,检索增强生成(Retrieval-AugmentedGeneration,简称RAG)作为一种新兴的技术框架,正逐渐成为大模型应用中的热门选择。RAG通过结合信息检索(IR)和自然语言生成(NLG)的能力,旨在提升模型在回答问题、生成文本等任务中的准确性和可靠性。本文将深
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大模型人工智能人工智能
截至最后更新时间(2024年3月中旬),以下是国内外部分知名的人工智能大模型,按类别和用途大致分类如下:国外:自然语言处理(NLP)大模型:OpenAIGPT系列:GPT-3:迄今为止最为知名的自然语言处理大模型之一,具备强大的文本生成、理解和对话能力。GPT-4:后续版本,性能和参数量比GPT-3更高,各项指标均有所提升。Google的Transformer系列:BERT(Bidirection
- 详解:Grok中文版 _Grok 3 国内中文版本在线使用
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GrokAI是由XAI公司推出的一款尖端人工智能系统。作为该公司核心技术之一,GrokAI专注于推动人工智能在各行各业的实际应用,尤其在数据分析、自然语言处理(NLP)、自动化决策、机器学习等领域表现出色。Grok的最大亮点在于其强大的数据处理能力。它能够高效地从大量复杂数据中提取有价值的信息,并做出精准预测。借助深度学习与强化学习等先进技术,GrokAI具备自我学习的能力,可以通过不断的训练来优
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COMP1005BWinter2025–“IntroductiontoComputerScienceI”COMP1005BAssignment#3Functions,Strings,FilesOverviewInthisassignment,youwilldemonstrateyourunderstandingof(inadditiontoprevioustopics):•Readingandwr
- 如何结合NLP(自然语言处理)技术提升OCR系统的语义理解和上下文感知能力?
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光学字符识别(OCR)技术能够快速从文档、图像中提取文本信息,目前已经广泛应用于金融、教育、医疗、物流等领域。然而,传统OCR技术的功能主要集中在字符提取和简单的结构化输出上,难以处理复杂场景中涉及的语义理解与上下文感知问题。而通过将自然语言处理(NLP)技术与OCR相结合,可以极大提升系统对文本的语义理解能力,为多场景应用赋予更高的智能化水平。虽然OCR在文本识别的准确性和速度上不断提升,但面对
- 基于Python 和 DeepSeek API 实现文本分类
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在自然语言处理(NLP)领域,文本分类是一项非常重要的任务,它可以帮助我们将大量的文本数据自动归类到不同的类别中。传统的文本分类方法有很多,而近年来,利用大模型进行文本分类逐渐成为一种流行且高效的方式。本文将介绍如何使用Python编写代码,结合DeepSeekAPI实现文本分类的功能,并探讨使用大模型方法进行文本分类与其他方法的区别。1代码概述我们的代码主要实现了以下几个功能:创建一个DeepS
- OLMo 7B:推动自然语言处理领域的技术革新
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OLMo7B:推动自然语言处理领域的技术革新OLMo-7B项目地址:https://gitcode.com/hf_mirrors/ai-gitcode/OLMo-7B引言随着人工智能技术的飞速发展,自然语言处理(NLP)领域取得了显著的进步。然而,在实际应用中,NLP技术仍然面临着诸多挑战,如语境理解、信息抽取、情感分析等。为了解决这些问题,艾伦人工智能研究所(AI2)推出了OLMo系列模型,其中
- AI 外呼产品架构解读:让智能外呼更精准高效
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在人工智能(AI)技术迅猛发展的今天,AI外呼系统已成为呼叫中心领域的新宠。本文将剖析AI外呼产品的基本架构,帮助读者理解其背后的技术逻辑和应用价值。一、支撑能力层:AI外呼的基石AI外呼系统的底层架构,即支撑能力层,为整个系统提供了坚实的技术基础。这一层主要包括以下三个核心组成部分:1.AI基础能力AI基础能力涵盖了语音识别(ASR)、自然语言处理(NLP)和语音合成(TTS)等技术。这些技术使
- 自然语言模型(NLP)介绍
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StableDiffusion自然语言处理人工智能
一、自然语言模型概述自然语言模型(NLP)通过模拟人类语言理解和生成能力,已成为人工智能领域的核心技术。近年来,以DeepSeek、GPT-4、Claude等为代表的模型在技术突破和应用场景上展现出显著优势。例如,DeepSeek通过强化学习提升推理能力,其混合专家架构(MoE)显著优化了计算效率。二、核心技术解析1.DeepSeek模型架构混合专家模型(MoE):DeepSeek-V3采用Mo
- Transformer 代码剖析15 - Transformer模型代码 (pytorch实现)
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一、模型架构全景解析1.1类定义与继承关系classTransformer(nn.Module):该实现继承PyTorch的nn.Module基类,采用面向对象设计模式。核心架构包含编码器-解码器双塔结构,通过参数配置实现NLP任务的通用处理能力。TransformerEncoderDecoderMulti-HeadAttentionFeedForwardMaskedMulti-HeadAtten
- 沃丰科技AI浅谈|语音交互的三驾马车:ASR、NLP、TTS
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在日常生活中,AI机器人离我们很近。你是否接到过这样的电话:“您好,检测到您已经购买某产品一周的时间了,请问您的使用感受如何?”“请问您对产品满意吗?有什么建议给到这边吗?”全程对话亲切无障碍,您可能觉得这是一个大型企业对于用户的恳切关注。如果我告诉您,这都是由外呼机器人拨打并且能够自行记录下您的意见和建议,以供企业改进,您会惊讶吗?基于深度神经学算法和卷积神经网络算法的AI外呼机器人,它是融合自
- 国内外优秀AI外呼产品推荐
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人工智能自然语言处理sassnlp信息与通信
在数字化转型浪潮中,AI外呼系统凭借其高效率、低成本、精准交互的特点,成为企业客户触达与服务的核心工具。本文基于行业实践与技术测评,推荐国内外表现突出的AI外呼产品,重点解析国内标杆企业云蝠智能,并对比其他代表性产品,助企业快速选型。一、云蝠智能:大模型驱动的“性价比之王”作为国内AI外呼领域的领军者,云蝠智能以神鹤AI对话大模型为核心技术,深度融合自然语言处理(NLP)、语音识别(ASR)与语音
- spaCy 入门:自然语言处理的高效工具
zru_9602
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spaCy入门:自然语言处理的高效工具引言spaCy是一个功能强大的开源Python库,专注于工业级的自然语言处理(NLP)。它以其高效的性能、简洁的API和对多种语言的支持而闻名。无论是进行文本分析、信息提取还是构建智能聊天机器人,spaCy都是一个不可或缺的工具。本文将从零开始,介绍spaCy的基本功能和使用方法,并通过示例代码帮助你快速上手。1.安装spaCy在开始之前,首先需要安装spaC
- Transformer架构简略:DeepSeek 的底层基石
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2017年,一篇名为《AttentionisAllYouNeed》的论文横空出世,提出了Transformer架构,彻底改变了自然语言处理(NLP)领域的格局。它不仅在各种NLP任务上取得了突破性进展,更成为了当今人工智能领域最具影响力的架构之一。一、从RNN到Transformer:突破瓶颈,开创先河在Transformer出现之前,循环神经网络(RNN)及其变体(如LSTM、GRU)是处理序列
- DeepSeek 各版本的区别
dushky
ai语言模型AI编程
DeepSeek各版本的区别主要体现在参数规模、架构设计、性能表现、硬件需求以及适用场景等方面,具体对比如下:一、参数规模与模型架构基础版(DeepSeek-V3)参数规模:6710亿参数(671B),采用混合专家(MoE)架构,每个Token激活约37B参数。定位:通用NLP任务,如智能客服、内容创作、知识问答等,强调高性价比和可扩展性。训练数据:14.8万亿Token预训练,推理速度较快(每秒
- DeepSeek人工智能领域的创新先锋与变革力量
CodeJourney.
数据库算法人工智能
在科技飞速发展的时代,人工智能(AI)无疑是最具变革性的力量之一。DeepSeek作为人工智能领域的关键参与者,正以其独特的技术路径和创新理念,深刻影响着行业的发展格局。深入解读相关信息,能让我们更全面地认识DeepSeek在人工智能领域的重要贡献、技术优势、发展战略以及其带来的广泛影响。一、DeepSeek的技术突破与创新(一)核心技术成就DeepSeek在自然语言处理(NLP)和计算机视觉等人
- 词向量(Word Embedding)
呵呵,不解释868
easyui前端javascript
词向量(WordEmbedding)是一种将自然语言中的单词映射到连续的向量空间的技术,使得语义相似的单词在向量空间中彼此接近。这种技术是现代自然语言处理(NLP)任务的基础之一,广泛应用于文本分类、机器翻译、问答系统等。###一、词向量的基本原理####1.离散表示vs连续表示传统的自然语言处理方法通常使用离散表示(如one-hot编码)来表示单词。然而,这种方法存在以下问题:-**维度灾难**
- 语义向量模型全解:从基础到现在的deepseek中的语义向量主流模型
来自于狂人
人工智能语言模型
一、语义向量模型:自然语言处理的基石语义向量模型(SemanticVectorModel)是自然语言处理(NLP)的核心技术,它将词汇、句子或文档映射为高维向量,在数学空间中量化语义信息。通过向量距离(如余弦相似度)衡量语义的相似性,支撑了搜索引擎、情感分析、机器翻译等实际应用。1.1发展简史1980s~2000s:基于统计的浅层模型,如TF-IDF(直接表征词的重要性)、LSA(通过矩阵分解降维
- 什么是预训练语言模型下游任务?
衣衣困
语言模型人工智能自然语言处理
问题:Word2Vec模型是预训练模型吗?由于训练的特性,word2Vec模型一定是与训练模型。给定一个词先使用独热编码然后使用预训练好的Q矩阵得到这个词的词向量。这里指的是词向量本身就是预训练的语言模型。什么是下游任务?在自然语言处理(NLP)和机器学习领域,下游任务(downstreamtasks)指的是使用已经训练好的模型或表示(如词向量、预训练的模型等)来解决的具体任务。这些任务通常依赖于
- 大语言模型原理与工程实践:大语言模型推理工程推理加速:算子优化
AI天才研究院
计算DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型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.背景介绍近年来,大语言模型(LargeLanguageModel,LLM)在自然语言处理(NLP)领域取得了显著的进展。其中,推理(Inference)过程是大语言模型的核心环节之一。然而,随着模型规模的不断扩大,推理过程中的计算复杂度和延时也逐渐成为制约模型应用的重要因素。因此,如何实现大语言模型推理工程的推理加速,成为研究者和工程师迫切需要解决的问题。2.核心概念与联系在本文中,我们将深入
- 微调(Fine-tuning)
路野yue
人工智能深度学习
微调(Fine-tuning)是自然语言处理(NLP)和深度学习中的一种常见技术,用于将预训练模型(Pre-trainedModel)适配到特定任务上。它的核心思想是:在预训练模型的基础上,通过少量任务相关的数据进一步训练模型,使其更好地适应目标任务。1.微调的核心思想预训练模型:像BERT、GPT这样的模型,已经在大量通用文本数据上进行了预训练,学习到了丰富的语言知识(如语法、语义、上下文关系等
- 数理金融学笔记 Chap1 期权Option
syy_qwq
数理金融学笔记笔记金融
1Option期权文章目录1Option期权期权简介Introduction衍生品与衍生品定价利用期权套期保值Usingoptionstohedge衍生品交易者的类型Typesofderivativetraders期权的分类Typesofoptions看涨期权Calloption看跌期权Putoption欧式期权和美式期权EuropeanandAmericanOptions期权价值OptionVa
- 鱼眼环视拼接(AVM)(持续更新)
gyqJulius_Caesar
SLAM自动驾驶
后面有时间可以学习下:https://github.com/neozhaoliang/surround-view-system-introduction
- Deepseek 使用指南与提问优化策略
西瓜拍两瓣
ai语言模型pythongpt
序言随着人工智能技术的迅猛发展,语义搜索已成为提升信息检索效率和用户体验的核心工具。DeepSeek作为一款先进的语义搜索引擎,通过自然语言处理(NLP)和机器学习技术,能够深入理解用户查询的语义意图,提供高度精准的搜索结果。本文将详细介绍DeepSeek的核心功能、集成方法,并深入探讨如何通过优化提问策略,最大化利用DeepSeek的语义搜索能力,从而提升信息检索的效率和准确性。访问DeepSe
- 神经网络之CNN文本识别
邪恶的贝利亚
神经网络cnn人工智能
1.参考我的第一篇文章了解CNN概念神经网络之CNN图像识别(torchapi调用)-CSDN博客2.框架目前对NLP的研究分析应用最多的就是RNN系列的框架,比如RNN,GRU,LSTM等等,再加上Attention,基本可以认为是NLP的标配套餐了。但是在文本分类问题上,相比于RNN,CNN的构建和训练更为简单和快速,并且效果也不差,所以仍然会有一些研究。那么,CNN到底是怎么应用到NLP上的
- LLaMA(Meta开源的AI模型)与Ollama(本地运行和管理大模型的工具)简介(注意这俩虽然名字相似但没有直接联系)
Dontla
人工智能大模型LLMllama开源人工智能
文章目录LLaMA**Llama系列模型发展**1.**Llama1(2023年2月)**2.**Llama2(2023年7月)**3.**Llama3(2024年4月)****关键特性**-**开放性**:非商业许可下发布模型权重,促进研究社区发展[⁴](https://zh.wikipedia.org/zh-hans/LLaMA)。-**性能优势**:在NLP基准测试中表现优异,例如代码生成任
- GVM使用
大丈夫在世当日食一鲲
GVMdockerunix容器
1.GVM是啥GraalVM是一种高性能的运行时,可显着提高应用程序的性能和效率,非常适合微服务。它设计用于以Java,JavaScript,基于LLVM的语言(例如C和C++)以及其他动态语言编写的应用程序。它消除了编程语言之间的隔离,并实现了共享运行时的互操作性。参考官方文档https://www.graalvm.org/docs/introduction/GraalVM既可以独立运行,也可以
- An Introduction to Statistical Learning with Applicatio
AI天才研究院
Python实战DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型大数据人工智能语言模型JavaPython架构设计
作者:禅与计算机程序设计艺术1.简介1.1定义统计学习(statisticallearning)是一门研究如何从数据中提取知识并应用于预测、决策或其他目的的一门学科。它是机器学习、数据挖掘、计算机视觉等领域的一个分支,是当前热门的AI方向。1.2特点数据驱动:统计学习倾向于采用结构化的数据——如表格或矩阵形式——作为输入;假设空间少:统计学习通常只考虑一种假设空间,即概率模型或概率分布;模型复杂性
- An Introduction to Statistical Learning with Python 解读及实战指南
蔡鸿烈Hope
AnIntroductiontoStatisticalLearningwithPython解读及实战指南ISL-pythonSolutionstolabsandexcercisesfromAnIntroductiontoStatisticalLearning,asJupyterNotebooks.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/is/ISL-python1.
- 多线程编程之join()方法
周凡杨
javaJOIN多线程编程线程
现实生活中,有些工作是需要团队中成员依次完成的,这就涉及到了一个顺序问题。现在有T1、T2、T3三个工人,如何保证T2在T1执行完后执行,T3在T2执行完后执行?问题分析:首先问题中有三个实体,T1、T2、T3, 因为是多线程编程,所以都要设计成线程类。关键是怎么保证线程能依次执行完呢?
Java实现过程如下:
public class T1 implements Runnabl
- java中switch的使用
bingyingao
javaenumbreakcontinue
java中的switch仅支持case条件仅支持int、enum两种类型。
用enum的时候,不能直接写下列形式。
switch (timeType) {
case ProdtransTimeTypeEnum.DAILY:
break;
default:
br
- hive having count 不能去重
daizj
hive去重having count计数
hive在使用having count()是,不支持去重计数
hive (default)> select imei from t_test_phonenum where ds=20150701 group by imei having count(distinct phone_num)>1 limit 10;
FAILED: SemanticExcep
- WebSphere对JSP的缓存
周凡杨
WAS JSP 缓存
对于线网上的工程,更新JSP到WebSphere后,有时会出现修改的jsp没有起作用,特别是改变了某jsp的样式后,在页面中没看到效果,这主要就是由于websphere中缓存的缘故,这就要清除WebSphere中jsp缓存。要清除WebSphere中JSP的缓存,就要找到WAS安装后的根目录。
现服务
- 设计模式总结
朱辉辉33
java设计模式
1.工厂模式
1.1 工厂方法模式 (由一个工厂类管理构造方法)
1.1.1普通工厂模式(一个工厂类中只有一个方法)
1.1.2多工厂模式(一个工厂类中有多个方法)
1.1.3静态工厂模式(将工厂类中的方法变成静态方法)
&n
- 实例:供应商管理报表需求调研报告
老A不折腾
finereport报表系统报表软件信息化选型
引言
随着企业集团的生产规模扩张,为支撑全球供应链管理,对于供应商的管理和采购过程的监控已经不局限于简单的交付以及价格的管理,目前采购及供应商管理各个环节的操作分别在不同的系统下进行,而各个数据源都独立存在,无法提供统一的数据支持;因此,为了实现对于数据分析以提供采购决策,建立报表体系成为必须。 业务目标
1、通过报表为采购决策提供数据分析与支撑
2、对供应商进行综合评估以及管理,合理管理和
- mysql
林鹤霄
转载源:http://blog.sina.com.cn/s/blog_4f925fc30100rx5l.html
mysql -uroot -p
ERROR 1045 (28000): Access denied for user 'root'@'localhost' (using password: YES)
[root@centos var]# service mysql
- Linux下多线程堆栈查看工具(pstree、ps、pstack)
aigo
linux
原文:http://blog.csdn.net/yfkiss/article/details/6729364
1. pstree
pstree以树结构显示进程$ pstree -p work | grep adsshd(22669)---bash(22670)---ad_preprocess(4551)-+-{ad_preprocess}(4552) &n
- html input与textarea 值改变事件
alxw4616
JavaScript
// 文本输入框(input) 文本域(textarea)值改变事件
// onpropertychange(IE) oninput(w3c)
$('input,textarea').on('propertychange input', function(event) {
console.log($(this).val())
});
- String类的基本用法
百合不是茶
String
字符串的用法;
// 根据字节数组创建字符串
byte[] by = { 'a', 'b', 'c', 'd' };
String newByteString = new String(by);
1,length() 获取字符串的长度
&nbs
- JDK1.5 Semaphore实例
bijian1013
javathreadjava多线程Semaphore
Semaphore类
一个计数信号量。从概念上讲,信号量维护了一个许可集合。如有必要,在许可可用前会阻塞每一个 acquire(),然后再获取该许可。每个 release() 添加一个许可,从而可能释放一个正在阻塞的获取者。但是,不使用实际的许可对象,Semaphore 只对可用许可的号码进行计数,并采取相应的行动。
S
- 使用GZip来压缩传输量
bijian1013
javaGZip
启动GZip压缩要用到一个开源的Filter:PJL Compressing Filter。这个Filter自1.5.0开始该工程开始构建于JDK5.0,因此在JDK1.4环境下只能使用1.4.6。
PJL Compressi
- 【Java范型三】Java范型详解之范型类型通配符
bit1129
java
定义如下一个简单的范型类,
package com.tom.lang.generics;
public class Generics<T> {
private T value;
public Generics(T value) {
this.value = value;
}
}
- 【Hadoop十二】HDFS常用命令
bit1129
hadoop
1. 修改日志文件查看器
hdfs oev -i edits_0000000000000000081-0000000000000000089 -o edits.xml
cat edits.xml
修改日志文件转储为xml格式的edits.xml文件,其中每条RECORD就是一个操作事务日志
2. fsimage查看HDFS中的块信息等
&nb
- 怎样区别nginx中rewrite时break和last
ronin47
在使用nginx配置rewrite中经常会遇到有的地方用last并不能工作,换成break就可以,其中的原理是对于根目录的理解有所区别,按我的测试结果大致是这样的。
location /
{
proxy_pass http://test;
- java-21.中兴面试题 输入两个整数 n 和 m ,从数列 1 , 2 , 3.......n 中随意取几个数 , 使其和等于 m
bylijinnan
java
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Stack;
public class CombinationToSum {
/*
第21 题
2010 年中兴面试题
编程求解:
输入两个整数 n 和 m ,从数列 1 , 2 , 3.......n 中随意取几个数 ,
使其和等
- eclipse svn 帐号密码修改问题
开窍的石头
eclipseSVNsvn帐号密码修改
问题描述:
Eclipse的SVN插件Subclipse做得很好,在svn操作方面提供了很强大丰富的功能。但到目前为止,该插件对svn用户的概念极为淡薄,不但不能方便地切换用户,而且一旦用户的帐号、密码保存之后,就无法再变更了。
解决思路:
删除subclipse记录的帐号、密码信息,重新输入
- [电子商务]传统商务活动与互联网的结合
comsci
电子商务
某一个传统名牌产品,过去销售的地点就在某些特定的地区和阶层,现在进入互联网之后,用户的数量群突然扩大了无数倍,但是,这种产品潜在的劣势也被放大了无数倍,这种销售利润与经营风险同步放大的效应,在最近几年将会频繁出现。。。。
如何避免销售量和利润率增加的
- java 解析 properties-使用 Properties-可以指定配置文件路径
cuityang
javaproperties
#mq
xdr.mq.url=tcp://192.168.100.15:61618;
import java.io.IOException;
import java.util.Properties;
public class Test {
String conf = "log4j.properties";
private static final
- Java核心问题集锦
darrenzhu
java基础核心难点
注意,这里的参考文章基本来自Effective Java和jdk源码
1)ConcurrentModificationException
当你用for each遍历一个list时,如果你在循环主体代码中修改list中的元素,将会得到这个Exception,解决的办法是:
1)用listIterator, 它支持在遍历的过程中修改元素,
2)不用listIterator, new一个
- 1分钟学会Markdown语法
dcj3sjt126com
markdown
markdown 简明语法 基本符号
*,-,+ 3个符号效果都一样,这3个符号被称为 Markdown符号
空白行表示另起一个段落
`是表示inline代码,tab是用来标记 代码段,分别对应html的code,pre标签
换行
单一段落( <p>) 用一个空白行
连续两个空格 会变成一个 <br>
连续3个符号,然后是空行
- Gson使用二(GsonBuilder)
eksliang
jsongsonGsonBuilder
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2175473 一.概述
GsonBuilder用来定制java跟json之间的转换格式
二.基本使用
实体测试类:
温馨提示:默认情况下@Expose注解是不起作用的,除非你用GsonBuilder创建Gson的时候调用了GsonBuilder.excludeField
- 报ClassNotFoundException: Didn't find class "...Activity" on path: DexPathList
gundumw100
android
有一个工程,本来运行是正常的,我想把它移植到另一台PC上,结果报:
java.lang.RuntimeException: Unable to instantiate activity ComponentInfo{com.mobovip.bgr/com.mobovip.bgr.MainActivity}: java.lang.ClassNotFoundException: Didn't f
- JavaWeb之JSP指令
ihuning
javaweb
要点
JSP指令简介
page指令
include指令
JSP指令简介
JSP指令(directive)是为JSP引擎而设计的,它们并不直接产生任何可见输出,而只是告诉引擎如何处理JSP页面中的其余部分。
JSP指令的基本语法格式:
<%@ 指令 属性名="
- mac上编译FFmpeg跑ios
啸笑天
ffmpeg
1、下载文件:https://github.com/libav/gas-preprocessor, 复制gas-preprocessor.pl到/usr/local/bin/下, 修改文件权限:chmod 777 /usr/local/bin/gas-preprocessor.pl
2、安装yasm-1.2.0
curl http://www.tortall.net/projects/yasm
- sql mysql oracle中字符串连接
macroli
oraclesqlmysqlSQL Server
有的时候,我们有需要将由不同栏位获得的资料串连在一起。每一种资料库都有提供方法来达到这个目的:
MySQL: CONCAT()
Oracle: CONCAT(), ||
SQL Server: +
CONCAT() 的语法如下:
Mysql 中 CONCAT(字串1, 字串2, 字串3, ...): 将字串1、字串2、字串3,等字串连在一起。
请注意,Oracle的CON
- Git fatal: unab SSL certificate problem: unable to get local issuer ce rtificate
qiaolevip
学习永无止境每天进步一点点git纵观千象
// 报错如下:
$ git pull origin master
fatal: unable to access 'https://git.xxx.com/': SSL certificate problem: unable to get local issuer ce
rtificate
// 原因:
由于git最新版默认使用ssl安全验证,但是我们是使用的git未设
- windows命令行设置wifi
surfingll
windowswifi笔记本wifi
还没有讨厌无线wifi的无尽广告么,还在耐心等待它慢慢启动么
教你命令行设置 笔记本电脑wifi:
1、开启wifi命令
netsh wlan set hostednetwork mode=allow ssid=surf8 key=bb123456
netsh wlan start hostednetwork
pause
其中pause是等待输入,可以去掉
2、
- Linux(Ubuntu)下安装sysv-rc-conf
wmlJava
linuxubuntusysv-rc-conf
安装:sudo apt-get install sysv-rc-conf 使用:sudo sysv-rc-conf
操作界面十分简洁,你可以用鼠标点击,也可以用键盘方向键定位,用空格键选择,用Ctrl+N翻下一页,用Ctrl+P翻上一页,用Q退出。
背景知识
sysv-rc-conf是一个强大的服务管理程序,群众的意见是sysv-rc-conf比chkconf
- svn切换环境,重发布应用多了javaee标签前缀
zengshaotao
javaee
更换了开发环境,从杭州,改变到了上海。svn的地址肯定要切换的,切换之前需要将原svn自带的.svn文件信息删除,可手动删除,也可通过废弃原来的svn位置提示删除.svn时删除。
然后就是按照最新的svn地址和规范建立相关的目录信息,再将原来的纯代码信息上传到新的环境。然后再重新检出,这样每次修改后就可以看到哪些文件被修改过,这对于增量发布的规范特别有用。
检出