- 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
系统分析业务人工智能
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
- 大语言模型LLM在地理信息GIS中应用场景
GISer_Jinger
人工智能GIS模型与应用语言模型人工智能自然语言处理arcgis
AI&地理AI大语言模型在地理中的应用主要体现在以下几个方面:一、地理信息检索与查询AI大语言模型能够理解复杂的自然语言查询,包括地名、地理位置、地理特征等,从而提供更加精准的地理信息检索服务。例如,用户可以通过自然语言输入查询某个地点的详细信息,模型能够返回包括地理位置、周边设施、交通状况等在内的全面信息。AI与地理信息检索与查询的结合为地理信息的获取和利用带来了革命性的变化。以下是对AI在地理
- 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
moailian
J2EE架构设计myspace数据库服务器数据库sqlserverweb服务
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
- MongoDB 全文检索
lsx202406
开发语言
MongoDB全文检索MongoDB是一个流行的NoSQL数据库,以其灵活的数据模型和强大的查询语言而闻名。在MongoDB中,全文检索是一种功能,允许用户对存储在数据库中的文本数据进行复杂的搜索。全文检索对于构建搜索引擎、内容推荐系统和文本分析工具等应用非常有用。什么是全文检索?全文检索是一种信息检索技术,它允许用户通过搜索关键字或短语来查找文档中的文本。与传统的基于关键字的搜索不同,全文检索考
- 深度求索DeepSeek V2.5-1210发布:强大的AI代码生成器,开启联网搜索新纪元
前端
深度求索团队近日发布了AI代码生成器DeepSeekV2.5系列的最终版本——DeepSeekV2.5-1210,并正式上线了备受期待的联网搜索功能。这标志着DeepSeekV2系列发展历程的一个重要里程碑,也为AI大模型在代码生成和信息检索领域树立了新的标杆。此次更新不仅带来了模型能力的全面提升,更重要的是开启了AI与实时信息互联的新篇章。DeepSeekV2.5-1210的核心改进:Post-
- 使用Chaindesk与大语言模型集成的实战指南
srudfktuffk
语言模型人工智能自然语言处理python
技术背景介绍在现代AI应用中,快速有效地从大量数据中获取相关信息是至关重要的。Chaindesk是一款开源的文档检索平台,旨在将您的个人数据与大型语言模型(LLM)连接起来,实现高效的信息检索和应用集成。核心原理解析Chaindesk通过创建"数据存储"(datastore)来管理和索引数据,利用检索器(Retriever)进行高效查询。这使得用户能够在私有数据的基础上构建智能应用,而无需担心数据
- 使用 GPT-crawler 构建 RAG 应用的完整指南
sagvWSRJHMNEB
gpt爬虫人工智能python
随着生成式AI技术的迅猛发展,如何高效地利用GPT模型进行信息抽取和知识增强(RAG:Retrieval-AugmentedGeneration)成为了开发者关注的焦点。本文将深入探讨如何使用gpt-crawler工具来抓取网页内容并在LangChain项目中实现RAG应用。技术背景介绍在生成式AI应用中,RAG是一种结合信息检索和生成技术的方法。通过将外部知识融入到生成模型中,RAG能够在特定领
- 构建基于PDF文档的问答系统:使用Python和LangChain实现高效文档处理与信息检索
m0_57781768
pythonpdflangchain
构建基于PDF文档的问答系统:使用Python和LangChain实现高效文档处理与信息检索引言在现代信息化社会中,PDF文件是保存和传播重要信息的常用格式。这些文件中往往包含丰富的非结构化数据,如企业报告、研究论文和政府文件等。然而,由于其格式和内容的复杂性,直接使用传统的文本处理工具处理PDF文件存在一定困难。为了解决这一问题,本文将详细介绍如何利用Python和LangChain库,构建一个
- 使用RAG-Chroma与OpenAI构建高效问答系统
srudfktuffk
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在AI驱动的应用场景中,检索增强生成(Retrieval-AugmentedGeneration,RAG)是一种强大的技术,可以提升问答系统的精度和效能。在这篇文章中,我们将深入探讨如何使用Chroma与OpenAI结合,构建一个基于RAG的问答系统。技术背景介绍RAG是一种结合信息检索(IR)和自然语言生成(NLG)的技术。它通过先检索与问题相关的信息,然后生成答案,提高了问答系统的准确性和相关
- 利用Ollama和OpenAI实现多查询RAG检索
jkgSFS
前端javascript开发语言python
在这篇文章中,我们将探讨如何结合使用Ollama和OpenAI的多查询检索技术(RAG)来增强信息检索的准确性和效率。多查询检索器是一种查询转换的例子,它基于用户的输入查询生成多个不同视角的查询。对于每个查询,系统检索一组相关文档,并合并所有查询的独特联合体以进行答案合成。技术背景介绍RAG(Retrieval-AugmentedGeneration)是一种结合检索与生成的技术,它通过在生成答案之
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基于SpringBoot和PostGIS实现各国及所属机场信息检索,并进行机场的可视化展示,可以按照以下步骤来进行:1.环境准备安装PostGIS确保你的数据库服务器已安装PostgreSQL。安装PostGIS扩展来支持地理空间数据类型和函数。CREATEEXTENSIONpostgis;设置SpringBoot项目使用SpringInitializr创建一个新的SpringBoot项目,选择W
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在进行查询分析时,某些技术可能会生成多个查询。在这种情况下,我们需要记得执行所有查询并合并结果。本文将通过一个简单的示例(使用模拟数据)展示如何实现这一点。技术背景介绍在数据分析和信息检索领域,查询分析技术能够帮助我们生成和优化查询以提高搜索效率。然而,当同时生成多个查询时,处理这些查询并有效地合并结果就显得尤为重要。本次我们将使用langchain库来演示如何处理多查询情况。核心原理解析通过生成
- 大模型的RAG微调与Agent:提升智能代理的效率与效果
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目录编辑引言RAG模型概述检索阶段生成阶段RAG模型的微调数据集选择损失函数设计微调策略超参数调整RAG模型在智能代理中的应用客户服务信息检索内容创作决策支持:结论引言在人工智能的快速发展中,大型预训练模型(LLMs)已经成为推动技术进步的关键力量。这些模型通过在海量数据上的预训练,掌握了丰富的语言知识和模式识别能力,从而在多种自然语言处理任务上展现出卓越的性能。然而,预训练模型的通用性也意味着它
- 基于Spring Boot和Vue的人脸识别项目(源码)
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背景随着人工智能技术的迅猛发展,生物识别技术的迅猛发展,人脸识别已经成为最具潜力的人工智能应用之一。它不仅在安全监控、金融支付、智能家居等多个领域得到了广泛应用,也逐渐进入日常生活场景。人脸识别作为一种生物特征识别技术,能够通过分析人脸图像中的特征点,实现对个体的身份识别。利用计算机视觉技术,系统能够快速从大量图片中定位并识别特定人脸,实现身份验证和信息检索。这一技术的应用,不仅提高了安全性,还提
- 知识图谱语义搜索:构建智能化搜索未来
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目录前言1.知识图谱语义搜索的基础概念1.1什么是知识图谱1.2什么是语义搜索1.3知识图谱语义搜索的结合2.知识图谱语义搜索的核心技术2.1自然语言处理技术2.2知识图谱构建与管理2.3图数据库与查询技术3.知识图谱语义搜索的应用场景3.1智能问答系统3.2个性化推荐3.3专业领域信息检索4.知识图谱语义搜索的未来展望4.1技术挑战4.2应用趋势结语前言随着信息技术的飞速发展,数据量呈现爆炸式增
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Vue项目引入侧边导航栏侧边导航栏能够非常方便进行信息检索,这一款不错的侧边导航栏:vue-side-catalog,基本上能满足快速检索的需求安装官网首先需要进入**vue-side-catalog**的官网,然后下载对应的源码,下载完成后,使用一下命令进行项目启动(https://github.com/yaowei9363/vue-side-catalog)#安装依赖npminstall#启动
- 日期和时间数据类型的深入探讨:理论与实践
title:日期和时间数据类型的深入探讨:理论与实践date:2025/1/3updated:2025/1/3author:cmdragonexcerpt:日期和时间数据类型在数据库管理系统中扮演着重要角色,尤其是在数据分析、时间序列数据和事件追踪等领域。这些数据类型不仅可以准确表示时间信息,还能在信息检索、数据存储和计算功能上发挥重要作用。categories:前端开发tags:日期和时间数据库
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深入理解MultiQueryRetriever:提升向量数据库检索效果的强大工具引言在人工智能和自然语言处理领域,高效准确的信息检索一直是一个关键挑战。传统的基于距离的向量数据库检索方法虽然广泛应用,但仍存在一些局限性。本文将介绍一种创新的解决方案:MultiQueryRetriever,它通过自动生成多个查询视角来增强检索效果,提高结果的相关性和多样性。MultiQueryRetriever的工
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FlagEmbedding教程FlagEmbedding是一个用于生成文本嵌入(textembeddings)的库,适合处理自然语言处理(NLP)中的各种任务。嵌入(embeddings)是将文本表示为连续向量,能够捕捉语义上的相似性,常用于文本分类、聚类、信息检索等场景。官方文档链接:FlagEmbedding官方GitHub一、FlagEmbedding库概述1.1什么是FlagEmbeddi
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基于深度学习的多模态信息检索(MultimodalInformationRetrieval,MMIR)是指利用深度学习技术,从包含多种模态(如文本、图像、视频、音频等)的数据集中检索出满足用户查询意图的相关信息。这种方法不仅可以处理单一模态的数据,还可以在多种模态之间建立关联,从而更准确地满足用户需求。1.多模态信息检索的挑战异构数据表示:多模态数据通常具有不同的特征和表示形式(如文本的词嵌入与图
- 计算机网络笔记分享(第六章 应用层)
寒页_
计算机网络计算机网络笔记
文章目录六、应用层6.1域名系统DNS解析的两种查询方式6.2文件传送协议FTP简单传输协议TFTP6.3远程终端协议TELNET6.4万维网WWW统一资源定位符URL超文本传输协议HTTP万维网的文档HTML万维网的信息检索系统博客和微博社交网站6.5电子邮件6.6动态主机配置协议DHCP6.7简单网络管理协议SNMP6.8应用进程跨越网络的通信几种常用的系统调用6.9P2P应用介绍学习计算机网
- 德克萨斯大学奥斯汀分校自然语言处理硕士课程汉化版(第十一周) - 自然语言处理扩展研究
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自然语言处理扩展研究1.多语言研究2.语言锚定3.伦理问题1.多语言研究多语言(Multilinguality)是NLP的一个重要研究方向,旨在开发能够处理多种语言的模型和算法。由于不同语言在语法、词汇和语义结构上存在差异,这成为一个复杂且具有挑战性的研究领域。多语言性的研究促进了机器翻译、跨语言信息检索和多语言对话系统等应用的发展。以下是多语言的几个主要研究方向和重要技术:多语言模型的构建,开发
- 【机器学习】朴素贝叶斯方法的概率图表示以及贝叶斯统计中的共轭先验方法
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引言朴素贝叶斯方法是一种基于贝叶斯定理的简单概率模型,它假设特征之间相互独立。文章目录引言一、朴素贝叶斯方法的概率图表示1.1节点表示1.2边表示1.3无其他连接1.4总结二、朴素贝叶斯的应用场景2.1文本分类2.2推荐系统2.3医疗诊断2.4欺诈检测2.5情感分析2.6邮件过滤2.7信息检索2.8生物信息学三、朴素贝叶斯的优点四、朴素贝叶斯的局限性4.1特征独立性假设4.2敏感于输入数据的表示4
- 爬取微博热搜榜
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201911081102汤昕宇现代信息检索导论实验一程序运行的截图:[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-GimpWjCB-1639531088565)(程序运行截图.png)]当时微博热搜的截图[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-lDXRgrxa-1639531088568)(微博热搜截图.png)]对应的CSV截
- 使用DuckDuckGo搜索API进行智能信息检索:实用指南与最佳实践
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使用DuckDuckGo搜索API进行智能信息检索:实用指南与最佳实践1.引言在当今信息爆炸的时代,快速准确地获取所需信息变得越来越重要。DuckDuckGo作为一个注重隐私的搜索引擎,不仅为普通用户提供了优质的搜索服务,还为开发者提供了强大的搜索API。本文将深入探讨如何利用DuckDuckGo搜索API进行智能信息检索,并提供实用的代码示例和最佳实践。2.DuckDuckGo搜索API概述Du
- GitHub每周最火火火项目(8.26-9.1)
FutureUniant
Github周推github音视频人工智能计算机视觉ai
项目名称:Cinnamon/kotaemon项目介绍:kotaemon是一个基于开源RAG(检索增强生成)的工具,旨在实现与文档的聊天交互。它为用户提供了一种便捷的方式来与自己的文档进行对话,通过检索文档中的信息来回答用户的问题。这使得用户能够更高效地获取文档中的知识,提高信息检索和利用的效率。项目地址:https://github.com/Cinnamon/kotaemon项目名称:frappe
- 国开(电大)2024秋《文献检索与论文写作》综合练习2
电大题园(1)
学习方法经验分享笔记
国开(电大)2024秋《文献检索与论文写作》综合练习2一、单选题(14题)1.什么数据库为用户提供深入到图书章节和内容的全文检索(C)A、知网B、万方C、读秀知识库D、维普解析:“读秀”是由海量全文数据及资料基本信息组成的超大型数据库,为用户提供深入到图书章节和内容的全文检索。2.信息检索根据检索对象不同,一般分为:(D)A、二次检索、高级检索B、分类检索、主题检索C、计算机检索、手工检索D、数据
- 偏见的亮点:认知偏见如何增强推荐系统
量子位AI
人工智能机器学习
认知偏见,曾被视为人类决策过程中的缺陷,现在被认为对学习和决策有潜在的积极影响。然而,在机器学习中,尤其是在搜索和排序系统中,认知偏见的研究仍需改进。尽管有大量研究集中在探讨这些偏见如何影响模型训练和机器行为的道德性,但信息检索领域大多关注于检测偏见及其对搜索行为的影响。这在利用这些认知偏见来增强检索算法方面带来了挑战,这一领域尚未广泛探讨,对研究者而言提供了机遇和挑战。现有的一些方法,如推荐系统
- 每天一个数据分析题(五百二十一)- 词袋模型
跟着紫枫学姐学CDA
数据分析题库数据分析
词袋模型(英语:Bag-of-wordsmodel)是个在自然语言处理和信息检索(IR)下被简化的表达模型。以下关于词袋模型(BagofWord,BoW)的说法正确的是?A.将所有词语装进一个袋子里,不考虑其词法和语序的问题,即每个词语都是独立的B.词袋模型只能应用在文件分类C.CBOW是词袋模型的一种D.GloVe模型是词袋模型的一种数据分析认证考试介绍:点击进入数据分析考试大纲下载题目来源于C
- Nginx负载均衡
510888780
nginx应用服务器
Nginx负载均衡一些基础知识:
nginx 的 upstream目前支持 4 种方式的分配
1)、轮询(默认)
每个请求按时间顺序逐一分配到不同的后端服务器,如果后端服务器down掉,能自动剔除。
2)、weight
指定轮询几率,weight和访问比率成正比
- RedHat 6.4 安装 rabbitmq
bylijinnan
erlangrabbitmqredhat
在 linux 下安装软件就是折腾,首先是测试机不能上外网要找运维开通,开通后发现测试机的 yum 不能使用于是又要配置 yum 源,最后安装 rabbitmq 时也尝试了两种方法最后才安装成功
机器版本:
[root@redhat1 rabbitmq]# lsb_release
LSB Version: :base-4.0-amd64:base-4.0-noarch:core
- FilenameUtils工具类
eksliang
FilenameUtilscommon-io
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2217081 一、概述
这是一个Java操作文件的常用库,是Apache对java的IO包的封装,这里面有两个非常核心的类FilenameUtils跟FileUtils,其中FilenameUtils是对文件名操作的封装;FileUtils是文件封装,开发中对文件的操作,几乎都可以在这个框架里面找到。 非常的好用。
- xml文件解析SAX
不懂事的小屁孩
xml
xml文件解析:xml文件解析有四种方式,
1.DOM生成和解析XML文档(SAX是基于事件流的解析)
2.SAX生成和解析XML文档(基于XML文档树结构的解析)
3.DOM4J生成和解析XML文档
4.JDOM生成和解析XML
本文章用第一种方法进行解析,使用android常用的DefaultHandler
import org.xml.sax.Attributes;
- 通过定时任务执行mysql的定期删除和新建分区,此处是按日分区
酷的飞上天空
mysql
使用python脚本作为命令脚本,linux的定时任务来每天定时执行
#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf8 -*-
import pymysql
import datetime
import calendar
#要分区的表
table_name = 'my_table'
#连接数据库的信息
host,user,passwd,db =
- 如何搭建数据湖架构?听听专家的意见
蓝儿唯美
架构
Edo Interactive在几年前遇到一个大问题:公司使用交易数据来帮助零售商和餐馆进行个性化促销,但其数据仓库没有足够时间去处理所有的信用卡和借记卡交易数据
“我们要花费27小时来处理每日的数据量,”Edo主管基础设施和信息系统的高级副总裁Tim Garnto说道:“所以在2013年,我们放弃了现有的基于PostgreSQL的关系型数据库系统,使用了Hadoop集群作为公司的数
- spring学习——控制反转与依赖注入
a-john
spring
控制反转(Inversion of Control,英文缩写为IoC)是一个重要的面向对象编程的法则来削减计算机程序的耦合问题,也是轻量级的Spring框架的核心。 控制反转一般分为两种类型,依赖注入(Dependency Injection,简称DI)和依赖查找(Dependency Lookup)。依赖注入应用比较广泛。
- 用spool+unixshell生成文本文件的方法
aijuans
xshell
例如我们把scott.dept表生成文本文件的语句写成dept.sql,内容如下:
set pages 50000;
set lines 200;
set trims on;
set heading off;
spool /oracle_backup/log/test/dept.lst;
select deptno||','||dname||','||loc
- 1、基础--名词解析(OOA/OOD/OOP)
asia007
学习基础知识
OOA:Object-Oriented Analysis(面向对象分析方法)
是在一个系统的开发过程中进行了系统业务调查以后,按照面向对象的思想来分析问题。OOA与结构化分析有较大的区别。OOA所强调的是在系统调查资料的基础上,针对OO方法所需要的素材进行的归类分析和整理,而不是对管理业务现状和方法的分析。
OOA(面向对象的分析)模型由5个层次(主题层、对象类层、结构层、属性层和服务层)
- 浅谈java转成json编码格式技术
百合不是茶
json编码java转成json编码
json编码;是一个轻量级的数据存储和传输的语言
在java中需要引入json相关的包,引包方式在工程的lib下就可以了
JSON与JAVA数据的转换(JSON 即 JavaScript Object Natation,它是一种轻量级的数据交换格式,非
常适合于服务器与 JavaScript 之间的数据的交
- web.xml之Spring配置(基于Spring+Struts+Ibatis)
bijian1013
javaweb.xmlSSIspring配置
指定Spring配置文件位置
<context-param>
<param-name>contextConfigLocation</param-name>
<param-value>
/WEB-INF/spring-dao-bean.xml,/WEB-INF/spring-resources.xml,
/WEB-INF/
- Installing SonarQube(Fail to download libraries from server)
sunjing
InstallSonar
1. Download and unzip the SonarQube distribution
2. Starting the Web Server
The default port is "9000" and the context path is "/". These values can be changed in &l
- 【MongoDB学习笔记十一】Mongo副本集基本的增删查
bit1129
mongodb
一、创建复本集
假设mongod,mongo已经配置在系统路径变量上,启动三个命令行窗口,分别执行如下命令:
mongod --port 27017 --dbpath data1 --replSet rs0
mongod --port 27018 --dbpath data2 --replSet rs0
mongod --port 27019 -
- Anychart图表系列二之执行Flash和HTML5渲染
白糖_
Flash
今天介绍Anychart的Flash和HTML5渲染功能
HTML5
Anychart从6.0第一个版本起,已经逐渐开始支持各种图的HTML5渲染效果了,也就是说即使你没有安装Flash插件,只要浏览器支持HTML5,也能看到Anychart的图形(不过这些是需要做一些配置的)。
这里要提醒下大家,Anychart6.0版本对HTML5的支持还不算很成熟,目前还处于
- Laravel版本更新异常4.2.8-> 4.2.9 Declaration of ... CompilerEngine ... should be compa
bozch
laravel
昨天在为了把laravel升级到最新的版本,突然之间就出现了如下错误:
ErrorException thrown with message "Declaration of Illuminate\View\Engines\CompilerEngine::handleViewException() should be compatible with Illuminate\View\Eng
- 编程之美-NIM游戏分析-石头总数为奇数时如何保证先动手者必胜
bylijinnan
编程之美
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class Nim {
/**编程之美 NIM游戏分析
问题:
有N块石头和两个玩家A和B,玩家A先将石头随机分成若干堆,然后按照BABA...的顺序不断轮流取石头,
能将剩下的石头一次取光的玩家获胜,每次取石头时,每个玩家只能从若干堆石头中任选一堆,
- lunce创建索引及简单查询
chengxuyuancsdn
查询创建索引lunce
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import org.apache.lucene.analysis.Analyzer;
import org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer;
import org.apache.lucene.document.Docume
- [IT与投资]坚持独立自主的研究核心技术
comsci
it
和别人合作开发某项产品....如果互相之间的技术水平不同,那么这种合作很难进行,一般都会成为强者控制弱者的方法和手段.....
所以弱者,在遇到技术难题的时候,最好不要一开始就去寻求强者的帮助,因为在我们这颗星球上,生物都有一种控制其
- flashback transaction闪回事务查询
daizj
oraclesql闪回事务
闪回事务查询有别于闪回查询的特点有以下3个:
(1)其正常工作不但需要利用撤销数据,还需要事先启用最小补充日志。
(2)返回的结果不是以前的“旧”数据,而是能够将当前数据修改为以前的样子的撤销SQL(Undo SQL)语句。
(3)集中地在名为flashback_transaction_query表上查询,而不是在各个表上通过“as of”或“vers
- Java I/O之FilenameFilter类列举出指定路径下某个扩展名的文件
游其是你
FilenameFilter
这是一个FilenameFilter类用法的例子,实现的列举出“c:\\folder“路径下所有以“.jpg”扩展名的文件。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28
- C语言学习五函数,函数的前置声明以及如何在软件开发中合理的设计函数来解决实际问题
dcj3sjt126com
c
# include <stdio.h>
int f(void) //括号中的void表示该函数不能接受数据,int表示返回的类型为int类型
{
return 10; //向主调函数返回10
}
void g(void) //函数名前面的void表示该函数没有返回值
{
//return 10; //error 与第8行行首的void相矛盾
}
in
- 今天在测试环境使用yum安装,遇到一个问题: Error: Cannot retrieve metalink for repository: epel. Pl
dcj3sjt126com
centos
今天在测试环境使用yum安装,遇到一个问题:
Error: Cannot retrieve metalink for repository: epel. Please verify its path and try again
处理很简单,修改文件“/etc/yum.repos.d/epel.repo”, 将baseurl的注释取消, mirrorlist注释掉。即可。
&n
- 单例模式
shuizhaosi888
单例模式
单例模式 懒汉式
public class RunMain {
/**
* 私有构造
*/
private RunMain() {
}
/**
* 内部类,用于占位,只有
*/
private static class SingletonRunMain {
priv
- Spring Security(09)——Filter
234390216
Spring Security
Filter
目录
1.1 Filter顺序
1.2 添加Filter到FilterChain
1.3 DelegatingFilterProxy
1.4 FilterChainProxy
1.5
- 公司项目NODEJS实践0.1
逐行分析JS源代码
mongodbnginxubuntunodejs
一、前言
前端如何独立用nodeJs实现一个简单的注册、登录功能,是不是只用nodejs+sql就可以了?其实是可以实现,但离实际应用还有距离,那要怎么做才是实际可用的。
网上有很多nod
- java.lang.Math
liuhaibo_ljf
javaMathlang
System.out.println(Math.PI);
System.out.println(Math.abs(1.2));
System.out.println(Math.abs(1.2));
System.out.println(Math.abs(1));
System.out.println(Math.abs(111111111));
System.out.println(Mat
- linux下时间同步
nonobaba
ntp
今天在linux下做hbase集群的时候,发现hmaster启动成功了,但是用hbase命令进入shell的时候报了一个错误 PleaseHoldException: Master is initializing,查看了日志,大致意思是说master和slave时间不同步,没办法,只好找一种手动同步一下,后来发现一共部署了10来台机器,手动同步偏差又比较大,所以还是从网上找现成的解决方
- ZooKeeper3.4.6的集群部署
roadrunners
zookeeper集群部署
ZooKeeper是Apache的一个开源项目,在分布式服务中应用比较广泛。它主要用来解决分布式应用中经常遇到的一些数据管理问题,如:统一命名服务、状态同步、集群管理、配置文件管理、同步锁、队列等。这里主要讲集群中ZooKeeper的部署。
1、准备工作
我们准备3台机器做ZooKeeper集群,分别在3台机器上创建ZooKeeper需要的目录。
数据存储目录
- Java高效读取大文件
tomcat_oracle
java
读取文件行的标准方式是在内存中读取,Guava 和Apache Commons IO都提供了如下所示快速读取文件行的方法: Files.readLines(new File(path), Charsets.UTF_8); FileUtils.readLines(new File(path)); 这种方法带来的问题是文件的所有行都被存放在内存中,当文件足够大时很快就会导致
- 微信支付api返回的xml转换为Map的方法
xu3508620
xmlmap微信api
举例如下:
<xml>
<return_code><![CDATA[SUCCESS]]></return_code>
<return_msg><![CDATA[OK]]></return_msg>
<appid><