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在人工智能飞速发展的当下,大模型已然成为推动众多领域创新变革的核心力量。无论是在智能客服、内容创作,还是数据分析、科学研究等方面,大模型都展现出了令人瞩目的能力。对于渴望踏入大模型领域的初学者而言,构建一个系统且全面的入门路径至关重要。接下来,我们将以DeepSeek为例,详细阐述如何系统地入门大模型。一、理论基础:搭建认知框架在深入实践之前,理解大模型的基础理论是关键。大模型,通常指具有海量参数
- 【商城实战(77)】商城智能客服系统搭建指南:选型与集成全攻略
奔跑吧邓邓子
商城实战商城实战智能客服系统搭建uniappElementPlusSPringBoot
【商城实战】专栏重磅来袭!这是一份专为开发者与电商从业者打造的超详细指南。从项目基础搭建,运用uniapp、ElementPlus、SpringBoot搭建商城框架,到用户、商品、订单等核心模块开发,再到性能优化、安全加固、多端适配,乃至运营推广策略,102章内容层层递进。无论是想深入钻研技术细节,还是探寻商城运营之道,本专栏都能提供从0到1的系统讲解,助力你打造独具竞争力的电商平台,开启电商实战
- 电商客服迭代的必然选择:智能客服如何重构用户服务生态?
探域科技
人工智能机器人大数据
在电商行业高速发展的今天,每天都有数以亿计的用户咨询、订单处理需求涌入商家客服系统。传统人工客服模式面临着响应效率低、人力成本高、服务标准难统一等痛点,而智能客服的出现,正在成为电商客服迭代升级的必然选择。它以技术为驱动,悄然重构着整个用户服务生态。一、电商客服迭代的迫切需求过去,消费者咨询商品信息、处理售后问题,都依赖人工客服一对一沟通。在购物节等流量高峰时段,人工客服常常应接不暇,用户排队等待
- Coze 实战:如何用自动提示词优化功能提升 AI 应用开发效率?
charles666666
产品经理人工智能自然语言处理
在与多家企业合作开发AI应用项目中,我深感团队提示词质量不稳定的困扰。某次为电商客户打造智能客服项目,初期开发团队撰写的提示词繁杂冗长,AI生成的回答时而偏题、时而重复。由于成员对业务理解不一,提示词质量参差不齐,导致产品交付延迟。这个痛点在中小型企业技术团队中尤为突出。模块1:功能定位解析传统提示工程依赖人工反复调试,如开发团队需手动调整提示词结构。而Coze的自动优化功能则不同。Coze能基于
- Coze平台实战:如何精细配置Bot人设与回复逻辑提升企业服务效能
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人工智能产品经理transformer
数字化转型的浪潮中,智能客服和自动化服务已经成为企业提升效率、优化用户体验的关键工具。Coze平台作为一款强大的智能服务解决方案,提供了丰富的配置选项,能够帮助企业构建高度定制化的智能服务Bot。然而,如何通过精细配置Bot的人设和回复逻辑,真正提升企业服务效能?本文将结合实战经验,分享一些关键策略和技巧。一、为什么Bot人设决定智能服务成败?我们在为客户部署Coze时发现,Bot人设绝不是简单的
- AI里的Prompt到底是什么?——提示词
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AIGC
AIGC爆火以后,应运而生的Prompt到底是什么?为什么会有这个产物呢?拿大语言模型举例来说,自身的能力很强大,但也存在一定的弊端,比如输出的内容太空太泛、不是用户想要的答案、输出的内容格式不符合预期……正因为这些弊端的存在,进而催生了Prompt(提示词ArtificialIntelligencePrompt)。应用场景也比较多如:智能客服、数字人主播、智能写作助手、PPT制作等。一、定义Pr
- 新手秒懂!MCP协议架构全拆解:从运维血泪史到企业级安全实战 —— 3层组件深度剖析+原创代码改造,拒绝API包装器误区
码力金矿
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一、凌晨宕机之痛:为什么你的AI调度系统总崩溃?“智能客服半夜突然发疯,给用户狂发1000条促销短信!事后排查:函数调用权限失控+无审计追踪…”传统方案的三大致命伤:组件混乱:Agent/函数/服务边界模糊,错误难定位安全裸奔:敏感操作无权限控制(如直接执行rm-rf)扩展困难:每加新工具需重写对接逻辑今天用「MCP三层架构」一次性根治!二、架构秒懂图解:3大组件如何各司其职graphTBA[MC
- AutoGen行业应用与典型场景实践
摘要AutoGen作为分布式多智能体AI系统,已在金融、医疗、教育、智能客服等行业落地应用。本文系统梳理AutoGen在各行业的应用模式、业务流程、Python实战、最佳实践与常见问题,助力中国AI开发者高效构建行业级AI解决方案。1.AutoGen行业应用全景与价值支持多智能体协作,适配复杂业务流程易于集成主流大模型与行业工具分布式部署,满足高可用与弹性扩展需求典型行业:金融风控、医疗问答、教育
- AI Agent开发第81课-企业AI落地15大陷阱与破局之道
TGITCIC
AIAgent开发大全人工智能AI落地企业AI落地大模型落地企业大模型落地
1.技术至上:忽视业务融合1.1业务需求驱动的本质AI项目的核心价值在于解决业务痛点,而非技术炫技。某银行通过成熟的人脸识别技术将坏账率降低15%,其成功源于对业务场景的精准把握。技术选择必须基于业务需求的优先级排序,而非单纯追求算法复杂度。当零售企业用AI优化供应链时,其目标是提升库存周转率0.5个百分点,而非发表顶会论文。1.2技术与业务的错位某科技公司投入千万研发智能客服系统,最终因响应准确
- 重构未来开发范式:如何引领 AIGS 时代的技术革命
小爱想睡懒觉
重构
一、AIGS革命:AI重塑企业软件系统的三大趋势行业灵魂拷问:当所有企业系统都需要实时调用大模型能力时,您的开发框架能否支撑百万级并发?在数据安全成为刚需的时代,如何实现AI功能的合规化、私有化部署?JBoltAI的未来宣言:技术演进路径:从AIGC到AIGS的跃迁图谱技术代际核心特征JBoltAI实践成果行业价值AIGC1.0单点内容生成支持文本/代码/图像生成,提供智能客服对话模板效率提升30
- 【机器学习&深度学习】适合微调的模型选型指南
一叶千舟
深度学习【应用必备常识】深度学习人工智能
目录一、不同规模模型微调适用性二、微调技术类型对显存的影响三、选择建议(根据你的硬件)四、实际模型推荐五、不同模型适合人群六、推荐几个“非常适合微调”的模型七、推荐使用的微调技术八、场景选择示例场景1:智能客服(中文)场景2:法律问答(中文RAG)场景3:医学问答/健康咨询场景4:AI写作助手(中英文)场景5:代码补全/AI编程助手对比总结表九、不同参数模型特点9.1参数规模vs能力9.2微型模型
- Dify实现图文混排的智能问答实践
一望无际的大草原
Dify高级应用工作总结Agent数据分析agent智能客服
最近在做类似于各大平台中广泛应用的智能客服,相当于基于各平台的用户操作手册,业务流程场景等文档资料,开发一个类似于智能客服的自动化问答应用。主要基于dify进行开发,但对数据有些特殊要求,之前大家做的都是基于文本的,结合大模型返回的结果主要也是文本信息,这种方式不够直观全面,也有信息丢失,同时,一般这些资料中都包含了大量的图文结合内容,很多问题的答复需要结合图像进行答复更加直观,因此对其进行简单的
- MCP 与 AI 任务分解:如何让 AI 高效执行复杂任务?
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MCP与AI任务分解:如何让AI高效执行复杂任务?在人工智能应用中,任务分解(TaskDecomposition)是一个绕不开的话题。无论是自动驾驶、智能客服,还是代码生成,AI都需要将复杂问题拆解成可执行的小任务,逐步完成目标。而在AI领域,MCP(Multi-StepCognitiveProcessing,多步认知处理)是一种前沿技术,旨在提升AI的任务分解能力,使其能够更精准、高效地执行复杂
- 探秘阿里云Tair KVCache:大模型推理的加速引擎
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一、引言近年来,人工智能领域发展迅猛,大语言模型(LLM)不断取得突破,其应用场景也日益广泛。从智能客服到内容生成,从智能写作到智能翻译,大语言模型正在深刻地改变着我们的生活和工作方式。随着模型规模的不断扩大和推理需求的日益增长,大模型推理过程中的显存瓶颈问题逐渐凸显,成为制约其发展和应用的关键因素。在大模型推理中,KVCache技术作为一种优化手段,通过缓存历史Token的Key/Value向量
- 深度学习实战:基于嵌入模型的AI应用开发
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AI人工智能与大数据应用开发MCP&Agent云算力网络人工智能深度学习ai
深度学习实战:基于嵌入模型的AI应用开发关键词:嵌入模型(EmbeddingModel)、深度学习、向量空间、语义表示、AI应用开发、相似性搜索、迁移学习摘要:本文将带你从0到1掌握基于嵌入模型的AI应用开发全流程。我们会用“翻译机”“数字身份证”等生活比喻拆解嵌入模型的核心原理,结合Python代码实战(BERT/CLIP模型)演示如何将文本、图像转化为可计算的语义向量,并通过“智能客服问答”“
- 高通 QCS8550 大模型性能深度解析:从算力基准到场景实测的全维度 Benchmark
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前言在人工智能技术狂飙突进的时代,大模型正以前所未有的速度重塑各行业生态,从智能客服到多模态交互,从边缘推理到端侧部署,其应用场景不断拓展。而这一切革新的背后,离不开底层硬件的强力支撑。高通QCS8550作为面向下一代智能设备的旗舰级计算平台,凭借高达48TOPS的AI算力与先进的第七代高通AI引擎,在大模型性能表现上极具竞争力。其异构多核架构不仅能高效处理复杂的神经网络计算,还通过软硬件协同优化
- Spring AI入门教学:从零搭建智能应用(2025最新实践)
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目录引言:为什么选择SpringAI?一、环境搭建(附避坑指南)1.开发环境要求2.依赖配置二、实战:智能客服接入(代码级详解)1.配置模型参数2.实现流式对话接口三、高级功能:多模态AI开发1.图像描述生成2.智能文档处理四、开发者工具箱1.调试技巧2.性能优化五、学习路径建议引言:为什么选择SpringAI?随着生成式AI技术的爆发式发展(如OpenAI的GPT-4.5新动态24),Java开
- 智能客服革命:AI如何重塑你的服务体验,释放企业潜能
黑巧克力可减脂
AIGC人工智能
导言:客户服务为何如此之难想象一下这样的场景:凌晨三点,你的航班突然取消,焦急地拨打航司客服热线,耳边却只有无尽的等待音乐,每一秒都像在灼烧耐心。终于接通后,疲惫的客服人员可能因权限或信息不足,无法立刻解决,需要反复转接或让你“稍后再试”。或者,在工作日的电商平台,你仅仅想查询一个简单的物流信息或退换货政策,却需要在冗长的IVR菜单中艰难导航,最终排进长长的在线队列,面对一个可能只会机械回复预设答
- 合规视角下银行智能客服风险防控
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1.AI驱动金融变革的政策与技术背景政策导向:我国《新一代人工智能发展规划》明确提出发展智能金融,要求:构建金融大数据平台,提升多媒体数据处理能力;创新智能金融产品与服务形态;推广智能客服、监控等技术应用;建立智能风控预警体系。技术支撑:云计算、大数据技术成熟为AI发展奠定了基础。深度学习算法的突破则引爆了本轮AI浪潮,显著提升了复杂任务处理精度,进而推动了计算机视觉、机器学习、自然语言处理(NL
- 数字人分身系统源码搭建定制化开发,支持OEM
在人工智能技术蓬勃发展的今天,数字人分身系统凭借其独特的交互性和广泛的应用场景,成为了众多企业和开发者关注的焦点。从虚拟主播、智能客服到数字员工,数字人分身系统正逐渐渗透到各个领域。本文将详细阐述数字人分身系统源码搭建与定制化开发的全流程,为技术爱好者和企业开发者提供全面的技术参考。一、数字人分身系统概述数字人分身系统是一个综合性的技术解决方案,它融合了计算机图形学、人工智能、语音识别与合成、自然
- AI能力集成设计与Prompt策略
大数据张老师
人工智能promptAI架构
AI能力集成设计与Prompt策略在智能客服系统中引入AI能力,必须建立一套架构化、可扩展的AI服务集成体系,并根据不同业务场景制定Prompt策略,从而实现稳定、精准、高效的AI响应能力。AI能力集成的关键组件设计AI能力集成架构的核心在于通过标准化模块完成请求的预处理、意图识别、Prompt构造、模型调用与响应后处理。以下是系统架构中关键组件的说明:API网关:统一接收用户请求,进行身份校验、
- 深度学习应用于情感识别:利用YOLOv8进行AffectNet情感分类
YOLO实战营
深度学习YOLO分类人工智能目标检测目标跟踪数据挖掘
引言情感识别(EmotionRecognition)是计算机视觉和自然语言处理中的一个重要研究方向,广泛应用于人机交互、智能客服、心理健康监测、视频分析等领域。随着深度学习技术的发展,情感识别取得了显著进展,特别是在面部表情识别方面。面部表情作为人类情感的自然表现之一,能在很大程度上反映个体的情感状态。AffectNet数据集是一个广泛使用的情感识别数据集,它包含了大量带有标注情感标签的面部表情图
- NLP市场规模将破千千亿,哪些岗位会成为新风口?
duolapig
人工智能
近年来,自然语言处理(NLP)技术在全球范围内掀起了一场“语言革命”。从智能客服到机器翻译,从情感分析到内容生成,NLP正以惊人的速度重塑人类与机器的交互方式。艾媒咨询数据显示,2023年中国NLP市场规模已达660亿元,预计2027年将突破千亿大关。这一数字背后,不仅是技术迭代的加速,更是一场深刻的人才需求变革。在AI大模型浪潮的推动下,新的职业风口正在形成,而这场变革的核心逻辑,是技术与产业融
- 利用FunASR搭建自己的语音转文本服务器(有手就行)
提示:利用阿里巴巴开源的FunASR工具包,搭建语音转文本服务,通过网页实现免费的语音转文本服务。目录前言一、FunASR是什么?二、服务搭建2.1服务器准备2.2安装docker2.3下载并启动镜像2.4启动ASR服务三、下载客户端开始工作总结前言语音转文本是我们经常面对的日常任务,都=是智能客服、会议记录、实时字幕等场景核心的功能。然而,传统语音识别系统往往面临高延迟、低准确率或复杂部署的挑战
- 程序员应用AI大模型创业实现财务自由的100种赚钱方案原理与实战指南
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计算人工智能数据分析ai程序员创富
程序员应用AI大模型创业实现财务自由的100种赚钱方案原理与实战指南文章目录程序员应用AI大模型创业实现财务自由的100种赚钱方案原理与实战指南AI技术创业全栈解决方案一、技术产品开发类(20项)1.1智能代码助手1.2智能客服系统二、内容生产变现类(15项)2.1自媒体矩阵运营2.2电子书自动出版三、电商与营销类(18项)3.1AI选品工具3.2智能广告系统四、金融投资类(12项)4.1股票研报
- 基于通义大模型的智能客服系统构建实战:从模型微调到API部署
大熊计算机
开发实战语言模型人工智能
1引言本文将深入探讨基于通义大模型的智能客服系统构建全流程,从数据准备、模型微调、性能优化到API部署和系统集成。不同于理论概述,本文将通过实战案例、代码演示和性能数据对比,展示每个环节的技术细节与工程实践。文章面向具备Python和深度学习基础的开发者,重点解决以下核心问题:如何针对客服场景准备和优化训练数据?如何高效微调通义大模型以适配特定业务需求?如何解决大模型部署中的延迟和并发挑战?如何构
- 计算机用户没有管理员权限,电脑没有管理员权限怎么办
二院大蛙
计算机用户没有管理员权限
大家好,我是时间财富网智能客服时间君,上述问题将由我为大家进行解答。以win7为例,电脑没有管理员权限解决方法如下:1、如果是一个文件夹,点击的时候系统说没有查看权限,就用鼠标右键单击这个文件夹,看到有一行内容“管理员取得所有权”,点击一下即可;2、对于一个程序而言,也可以使用鼠标右键单击这个程序,然后点击“以管理员身份运行”,即可获得使用这个程序的权限。计算机(computer)俗称电脑,是现代
- 《Whisper:开启语音识别新时代的钥匙》
空云风语
人工智能深度学习神经网络whisper语音识别人工智能
Whisper模型:技术革新的基石在当今科技飞速发展的时代,自动语音识别(ASR)技术作为人工智能领域的关键分支,正深刻地改变着人们的生活与工作方式。从智能语音助手到实时字幕生成,从语音交互设备到智能客服系统,ASR技术无处不在,为人们带来了前所未有的便利与效率提升。而Whisper模型,作为ASR技术中的一颗璀璨明星,以其卓越的性能和独特的技术架构,成为了推动语音识别技术发展的重要力量。Whis
- 智能客服系统数据库设计
大数据张老师
数据库oracleAI架构
数据库设计在完成系统整体架构设计后,下一步需要从数据存储层入手,明确各类业务数据的组织结构、存储方式和访问模式。数据库设计直接影响系统的性能表现、可维护性和扩展能力,因此需要结合业务场景和技术选型进行合理建模。数据库设计目标本项目数据库设计的目标包括以下几方面:保证智能客服系统中各类数据的结构清晰、访问高效;支持多渠道用户接入,能追踪对话上下文;为AI模型提供可供训练与推理的数据支撑;保证历史消息
- 除了 AI在线问答,智能客服SaaS系统还有什么功能?
AI指北
人工智能零售智能客服经验分享科技
随着企业数字化转型加速,客户服务需求呈爆发式增长。传统人工客服已无法满足高频、实时、个性化的交互需求,智能客服系统凭借AI驱动的在线问答能力,正成为企业降本增效的核心工具。但除了在线问答,智能客服SaaS系统还有很多其他功能,帮助赋能客户服务。本文将从概念、分类、4家主流厂商解析、选型建议等维度深度对比,介绍国内智能客服SaaS系统。一、什么是智能客服系统智能客服系统(AICustomerServ
- java杨辉三角
3213213333332132
java基础
package com.algorithm;
/**
* @Description 杨辉三角
* @author FuJianyong
* 2015-1-22上午10:10:59
*/
public class YangHui {
public static void main(String[] args) {
//初始化二维数组长度
int[][] y
- 《大话重构》之大布局的辛酸历史
白糖_
重构
《大话重构》中提到“大布局你伤不起”,如果企图重构一个陈旧的大型系统是有非常大的风险,重构不是想象中那么简单。我目前所在公司正好对产品做了一次“大布局重构”,下面我就分享这个“大布局”项目经验给大家。
背景
公司专注于企业级管理产品软件,企业有大中小之分,在2000年初公司用JSP/Servlet开发了一套针对中
- 电驴链接在线视频播放源码
dubinwei
源码电驴播放器视频ed2k
本项目是个搜索电驴(ed2k)链接的应用,借助于磁力视频播放器(官网:
http://loveandroid.duapp.com/ 开放平台),可以实现在线播放视频,也可以用迅雷或者其他下载工具下载。
项目源码:
http://git.oschina.net/svo/Emule,动态更新。也可从附件中下载。
项目源码依赖于两个库项目,库项目一链接:
http://git.oschina.
- Javascript中函数的toString()方法
周凡杨
JavaScriptjstoStringfunctionobject
简述
The toString() method returns a string representing the source code of the function.
简译之,Javascript的toString()方法返回一个代表函数源代码的字符串。
句法
function.
- struts处理自定义异常
g21121
struts
很多时候我们会用到自定义异常来表示特定的错误情况,自定义异常比较简单,只要分清是运行时异常还是非运行时异常即可,运行时异常不需要捕获,继承自RuntimeException,是由容器自己抛出,例如空指针异常。
非运行时异常继承自Exception,在抛出后需要捕获,例如文件未找到异常。
此处我们用的是非运行时异常,首先定义一个异常LoginException:
/**
* 类描述:登录相
- Linux中find常见用法示例
510888780
linux
Linux中find常见用法示例
·find path -option [ -print ] [ -exec -ok command ] {} \;
find命令的参数;
- SpringMVC的各种参数绑定方式
Harry642
springMVC绑定表单
1. 基本数据类型(以int为例,其他类似):
Controller代码:
@RequestMapping("saysth.do")
public void test(int count) {
}
表单代码:
<form action="saysth.do" method="post&q
- Java 获取Oracle ROWID
aijuans
javaoracle
A ROWID is an identification tag unique for each row of an Oracle Database table. The ROWID can be thought of as a virtual column, containing the ID for each row.
The oracle.sql.ROWID class i
- java获取方法的参数名
antlove
javajdkparametermethodreflect
reflect.ClassInformationUtil.java
package reflect;
import javassist.ClassPool;
import javassist.CtClass;
import javassist.CtMethod;
import javassist.Modifier;
import javassist.bytecode.CodeAtt
- JAVA正则表达式匹配 查找 替换 提取操作
百合不是茶
java正则表达式替换提取查找
正则表达式的查找;主要是用到String类中的split();
String str;
str.split();方法中传入按照什么规则截取,返回一个String数组
常见的截取规则:
str.split("\\.")按照.来截取
str.
- Java中equals()与hashCode()方法详解
bijian1013
javasetequals()hashCode()
一.equals()方法详解
equals()方法在object类中定义如下:
public boolean equals(Object obj) {
return (this == obj);
}
很明显是对两个对象的地址值进行的比较(即比较引用是否相同)。但是我们知道,String 、Math、I
- 精通Oracle10编程SQL(4)使用SQL语句
bijian1013
oracle数据库plsql
--工资级别表
create table SALGRADE
(
GRADE NUMBER(10),
LOSAL NUMBER(10,2),
HISAL NUMBER(10,2)
)
insert into SALGRADE values(1,0,100);
insert into SALGRADE values(2,100,200);
inser
- 【Nginx二】Nginx作为静态文件HTTP服务器
bit1129
HTTP服务器
Nginx作为静态文件HTTP服务器
在本地系统中创建/data/www目录,存放html文件(包括index.html)
创建/data/images目录,存放imags图片
在主配置文件中添加http指令
http {
server {
listen 80;
server_name
- kafka获得最新partition offset
blackproof
kafkapartitionoffset最新
kafka获得partition下标,需要用到kafka的simpleconsumer
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.util.Date;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.
- centos 7安装docker两种方式
ronin47
第一种是采用yum 方式
yum install -y docker
 
- java-60-在O(1)时间删除链表结点
bylijinnan
java
public class DeleteNode_O1_Time {
/**
* Q 60 在O(1)时间删除链表结点
* 给定链表的头指针和一个结点指针(!!),在O(1)时间删除该结点
*
* Assume the list is:
* head->...->nodeToDelete->mNode->nNode->..
- nginx利用proxy_cache来缓存文件
cfyme
cache
user zhangy users;
worker_processes 10;
error_log /var/vlogs/nginx_error.log crit;
pid /var/vlogs/nginx.pid;
#Specifies the value for ma
- [JWFD开源工作流]JWFD嵌入式语法分析器负号的使用问题
comsci
嵌入式
假如我们需要用JWFD的语法分析模块定义一个带负号的方程式,直接在方程式之前添加负号是不正确的,而必须这样做:
string str01 = "a=3.14;b=2.71;c=0;c-((a*a)+(b*b))"
定义一个0整数c,然后用这个整数c去
- 如何集成支付宝官方文档
dai_lm
android
官方文档下载地址
https://b.alipay.com/order/productDetail.htm?productId=2012120700377310&tabId=4#ps-tabinfo-hash
集成的必要条件
1. 需要有自己的Server接收支付宝的消息
2. 需要先制作app,然后提交支付宝审核,通过后才能集成
调试的时候估计会真的扣款,请注意
- 应该在什么时候使用Hadoop
datamachine
hadoop
原帖地址:http://blog.chinaunix.net/uid-301743-id-3925358.html
存档,某些观点与我不谋而合,过度技术化不可取,且hadoop并非万能。
--------------------------------------------万能的分割线--------------------------------
有人问我,“你在大数据和Hado
- 在GridView中对于有外键的字段使用关联模型进行搜索和排序
dcj3sjt126com
yii
在GridView中使用关联模型进行搜索和排序
首先我们有两个模型它们直接有关联:
class Author extends CActiveRecord {
...
}
class Post extends CActiveRecord {
...
function relations() {
return array(
'
- 使用NSString 的格式化大全
dcj3sjt126com
Objective-C
格式定义The format specifiers supported by the NSString formatting methods and CFString formatting functions follow the IEEE printf specification; the specifiers are summarized in Table 1. Note that you c
- 使用activeX插件对象object滚动有重影
蕃薯耀
activeX插件滚动有重影
使用activeX插件对象object滚动有重影 <object style="width:0;" id="abc" classid="CLSID:D3E3970F-2927-9680-BBB4-5D0889909DF6" codebase="activex/OAX339.CAB#
- SpringMVC4零配置
hanqunfeng
springmvc4
基于Servlet3.0规范和SpringMVC4注解式配置方式,实现零xml配置,弄了个小demo,供交流讨论。
项目说明如下:
1.db.sql是项目中用到的表,数据库使用的是oracle11g
2.该项目使用mvn进行管理,私服为自搭建nexus,项目只用到一个第三方 jar,就是oracle的驱动;
3.默认项目为零配置启动,如果需要更改启动方式,请
- 《开源框架那点事儿16》:缓存相关代码的演变
j2eetop
开源框架
问题引入
上次我参与某个大型项目的优化工作,由于系统要求有比较高的TPS,因此就免不了要使用缓冲。
该项目中用的缓冲比较多,有MemCache,有Redis,有的还需要提供二级缓冲,也就是说应用服务器这层也可以设置一些缓冲。
当然去看相关实现代代码的时候,大致是下面的样子。
[java]
view plain
copy
print
?
public vo
- AngularJS浅析
kvhur
JavaScript
概念
AngularJS is a structural framework for dynamic web apps.
了解更多详情请见原文链接:http://www.gbtags.com/gb/share/5726.htm
Directive
扩展html,给html添加声明语句,以便实现自己的需求。对于页面中html元素以ng为前缀的属性名称,ng是angular的命名空间
- 架构师之jdk的bug排查(一)---------------split的点号陷阱
nannan408
split
1.前言.
jdk1.6的lang包的split方法是有bug的,它不能有效识别A.b.c这种类型,导致截取长度始终是0.而对于其他字符,则无此问题.不知道官方有没有修复这个bug.
2.代码
String[] paths = "object.object2.prop11".split("'");
System.ou
- 如何对10亿数据量级的mongoDB作高效的全表扫描
quentinXXZ
mongodb
本文链接:
http://quentinXXZ.iteye.com/blog/2149440
一、正常情况下,不应该有这种需求
首先,大家应该有个概念,标题中的这个问题,在大多情况下是一个伪命题,不应该被提出来。要知道,对于一般较大数据量的数据库,全表查询,这种操作一般情况下是不应该出现的,在做正常查询的时候,如果是范围查询,你至少应该要加上limit。
说一下,
- C语言算法之水仙花数
qiufeihu
c算法
/**
* 水仙花数
*/
#include <stdio.h>
#define N 10
int main()
{
int x,y,z;
for(x=1;x<=N;x++)
for(y=0;y<=N;y++)
for(z=0;z<=N;z++)
if(x*100+y*10+z == x*x*x
- JSP指令
wyzuomumu
jsp
jsp指令的一般语法格式: <%@ 指令名 属性 =”值 ” %>
常用的三种指令: page,include,taglib
page指令语法形式: <%@ page 属性 1=”值 1” 属性 2=”值 2”%>
include指令语法形式: <%@include file=”relative url”%> (jsp可以通过 include