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知识大胖
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简介DeepSeekR1和Ollama提供了用于构建检索增强生成(RAG)系统的强大工具。本指南介绍了使用这些技术开发RAG应用程序的设置、实施和最佳实践。为什么RAG系统会改变游戏规则检索增强生成(RAG)系统结合了搜索和生成AI的优点,可实现精确且准确的情境感知响应。借助DeepSeekR1和Ollama等工具,创建RAG系统不再令人生畏。无论您是构建聊天机器人、知识助手还是AI驱动的搜索引擎
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人工智能(AI)是当今最具前景的科技领域之一。从聊天机器人到自动驾驶,从图像识别到语音翻译,AI正在以前所未有的速度改变世界。但对于初学者来说,一个最常见的问题是:“我没有基础,也不是学数学或计算机的,人工智能还能学吗?我该怎么入门?”答案是:可以学,而且你并不孤单。越来越多的人正在以“跨专业、转行、自学”的方式进入AI领域。关键是,你需要一个清晰的入门路径,理解应该先做什么、学什么、避开什么误区
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接续Go-LLM-CPP专案,继续扩充前端聊天室功能一.专案目录架构:go-llm-cpp/├──bin/#第三方依赖│├──go-llama.cpp/#封裝GGUF模型推理(CGo)│└──llm-go/#prompt构建+回合管理(Go)│├──cmd/#可执行应用│└──main.go#CLI/HTTPserver入口点│├──config/│└──persona.yaml#人格模板(系统p
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狐凄
实例python开发语言
目录Python实例题题目要求:解题思路:代码实现:Python实例题题目简单的聊天机器人要求:实现一个基于规则的聊天机器人,支持简单问答和对话。支持以下功能:问候语识别与回应天气查询(模拟)时间/日期查询简单数学计算随机笑话生成添加对话历史记录功能,可随时查看。支持退出对话的指令。解题思路:使用关键词匹配实现简单的问答逻辑。利用Python内置模块处理时间、数学计算等功能。维护对话历史列表存储交
- 大语言模型应用指南:谷歌 Gemini 简介
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战AI人工智能与大数据计算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
大语言模型应用指南:谷歌Gemini简介关键词:大语言模型,Gemini,谷歌,人工智能,应用指南1.背景介绍近年来,人工智能领域取得了突破性进展,尤其是大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)的出现,彻底改变了我们与信息交互的方式。从最初的聊天机器人到如今的代码生成、文本创作等领域,LLMs展现出惊人的能力。谷歌作为科技巨头,一直走在人工智能研究的前沿。继BERT、LaMD
- 欧盟AI法案、中国《生成式AI管理办法》规范数据隐私与算法歧视
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一、全球AI治理框架:双轨并行1.欧盟《AI法案》(2025全面生效)风险等级监管要求典型场景不可接受风险全面禁止社会评分系统、实时生物识别(公共场所)高风险强制注册+第三方评估+人工监督医疗诊断、关键基础设施管理有限风险透明度披露(AI生成内容标注)聊天机器人、深度伪造最小风险无限制垃圾邮件过滤、游戏AI处罚机制:最高罚金≈全球营收6%(或3000万欧元,取较高者)典型判例:ClearviewA
- Python, C ++,C #开发全球英才阐教版集结令APP
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以下是为使用**Python、C++和C#**开发**全球英才(阐教版)集结令APP**的深度技术方案,融合三语言优势构建跨平台、高智能的玄门英才聚合系统:---###一、系统架构设计```mermaidgraphTDA[多端客户端]-->B{C#阐道引擎}B-->C[C++玄法核心]C-->D[Python慧识层]D-->E[AI英才匹配]C-->F[天机推演]B-->G[三界通信]G-->H[
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学习笔记
本文将展示一个小白从0->1完成项目的全部历练已经心得PS:要求做到真正的自我思考而不是对着教程敲代码,并借用AI进行辅佐与思考DAY1Maven子工程会继承父工程所有依赖有三套生命周期,互不干扰且同一生命周期内执行命令会以此完成之前的命令1.clean2.default(compile,test,package,install)3.site(deploy)对象DTO数据传输对象,用于服务端与客户
- 助力您发SCI 机器学习(ML)在材料领域应用专题
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今天给大家挖来一个超级宝藏!你是不是也曾幻想过拥有一个钢铁侠的贾维斯那样,能帮你处理各种繁琐任务的AI伙伴?能在你忙得焦头烂额时,优雅地帮你完成研究、分析数据、甚至处理各种日常挑战?别再幻想了!今天的主角——Suna,就是这样一个为你而生的开源通用AI智能体!它不仅仅是一个聊天机器人,更是一个能代表你行动、解决现实世界问题的得力干(工)助(具)手(人)!在GitHub上,光发布几天的Suna项目已
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谷歌最新的视频生成AI模型Veo3可以创建与其生成的剪辑相配的音频。周二,在谷歌I/O2025开发者大会上,谷歌发布了Veo3。该公司声称,这款产品可以生成音效、背景噪音,甚至对话,为其制作的视频增添配乐。谷歌表示,Veo3在生成的视频质量方面也比上一代Veo2有所提升。Veo3从周二开始在谷歌的Gemini聊天机器人应用程序中推出,供谷歌每月249.99美元的AIUltra计划订阅者使用,可以通
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近年来,人工智能(AI)的飞速发展正在悄然改变我们的工作方式。从自动化客服到AI生成内容,许多传统职业正面临被取代的风险。虽然AI带来了更高的效率和便利,但也让不少人开始担忧:我的工作会被AI抢走吗?今天,我们就来盘点10种最容易被AI取代的职业,并探讨如何在这个AI时代保持竞争力。1.客服代表取代指数:★★★★★AI驱动的聊天机器人(如ChatGPT、GoogleBard)已经能够处理大部分基础
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大语言模型(LLM)彻底改变了自然语言处理,推动了聊天机器人、摘要和内容生成等应用的发展。然而,推理效率依然是一个关键挑战,尤其在需要低延迟响应的场景下更为突出。试想你在一家餐厅,经常点同样的菜。服务员不必每次都询问你的订单再传达给厨房,而是直接认出你常点的菜品并立即上菜,这样既缩短了等待时间,也加快了整个服务流程。同样,在文本生成中,模型常常遇到输入提示中的重复模式。与每次都从零开始生成toke
- 2025年6月21和22日复习和预习(python)
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一、作业内容(一)知识点回顾用户输入处理使用input()函数获取用户输入的字符串,并存储到变量中。条件判断语句if-elif-else结构:根据不同条件执行相应代码块,适用于多分支判断。语音合成技术导入pyttsx3库实现文本转语音功能,通过pyttsx3.speak()方法将文本转换为语音输出。(二)练习题基础功能实现编写程序,创建一个简易聊天机器人,能够根据用户输入的问题给出预设回答。实现至
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目录一、Open-WebUI简介(一)概念与定位(二)核心特点二、Open-WebUI的安装与配置(一)基于Docker的安装(二)基于Python的安装三、Open-WebUI调用大模型的实现方法(一)接入本地部署的模型(二)接入云端API服务四、Open-WebUI的应用场景(一)AI聊天机器人(二)智能搜索引擎(三)自动化内容生成(四)数据分析与可视化五、Open-WebUI使用注意事项(一
- 让大模型更了解你
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记忆所谓记忆,是表现得像大模型能够记住一些事情。在之前的课程里,我们说过,大模型的API是无状态的,所以,大模型本质上是没有记忆的。大模型记忆的实现是通过在提示词中传递更多的内容实现的。讨论Agent系统实现的时候,我们谈到了记忆组件,它包括两个部分,短期记忆和长期记忆。其中,短期记忆我们在讨论聊天机器人时已经谈到了,实现记忆的方案就是将聊天历史放到提示词中,这是一个通用的做法。但是,正如我们那一
- 字节跳动Coze平台调研报告
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字节跳动Coze平台调研报告一、平台概述(一)定位与目标用户群体Coze是字节跳动推出的一站式AI应用开发平台,也被称为“字节版GPTs”。它是面向个人开发者、企业及AI爱好者的零代码AI开发平台,旨在降低AI开发门槛,让用户无需编程经验即可快速创建、调试和部署各类AI智能体(如聊天机器人、自动化工具等),并支持多场景发布和商业化应用。无论是想要打造专属聊天机器人的个人开发者,还是寻求业务自动化和
- 【大模型应用开发 动手做AI Agent】RAG和Agent
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RAG,Agent,大模型应用,AI,知识图谱,检索,响应生成,聊天机器人1.背景介绍近年来,大模型技术取得了飞速发展,其强大的语言理解和生成能力为人工智能应用带来了新的机遇。然而,单纯依靠大模型的零样本学习能力往往难以满足复杂场景下的应用需求。为了更好地将大模型应用于实际场景,研究者们提出了RetrievalAugmentedGeneration(RAG)和AIAgent等新兴技术。RAG技术将
- 测试工程师实战:用 LangChain+deepseek构建多轮对话测试辅助聊天机器人
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随着AIGC技术的飞速发展,越来越多的测试工程师希望借助大模型提升日常测试效率,例如辅助设计用例、答疑解惑、自动化生成测试建议等。LangChain作为主流LLM应用开发框架,为多轮对话智能助手的研发提供了极大便利。本文不仅带你上手LangChain构建多轮对话测试机器人,还通过两个实际问答案例,深入展示其在测试用例设计场景下的实用价值和专业性。一、构建多轮对话测试机器人1.环境与依赖推荐使用Ju
- [特殊字符] 一键搭建AI语音助理:基于DashScope+GRadio的智能聊天机器人技术全解
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一、项目核心技术架构(图1)交互层核心模块pyaudio实时采集流式响应PCM编码GRadio界面状态控制实时对话展示语音输出历史记录管理ASR回调类ASR语音识别聊天处理引擎GPT大模型处理语音合成回调TTS语音合成语音输入DashScopeAPI二、四大核心技术实现1.智能语音识别引擎(附关键源码注释)classASRCallback(TranslationRecognizerCallback
- 【开源项目】免费且本地运行:快用 DeepEval 测测你的大模型接口有没有缩水
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作为一个整天鼓捣大语言模型应用的大学生,我经常遇到一个头疼事儿:做了个RAG管道、搞了个聊天机器人,或者搭了个代理工作流之后,怎么才能知道它到底好不好、靠不靠谱?都说提示工程重要,模型选择也关键,但优化了半天,该用哪个模型,哪个提示词效果真棒,哪个架构更稳定?凭感觉?靠肉眼对比几个输出?这也太不“极客”了!过去用第三方厂商的大模型接口,总有点不放心:万一它给我的模型是个“残血版”API呢?我们普通
- 【天机学堂|项目】4W字总结笔记
坤小满学Java
项目笔记rabbitmq分布式elasticsearchjavaspringcloudmybatis
天机学堂今晚也是完结撒花了,总的来说是一个很好的微服务练手项目,也可以说是黑马点评的Plus版本,下面是技术栈,可以说是非常齐全,里面也涵盖了分布式锁的应用,优惠卷兑换码的生成,异步领劵,多线程处理任务,工厂模式,策略模式的使用,延时队列的使用,基于redis实现点赞,排行榜功能,基于XXL-JOB实现每月更新排行榜,链式执行定时任务等等。以下是我记录的笔记。笔记首页(包含飞书链接和百度文盘资料)
- Streamlit在人工智能中的应用场景
不老刘
人工智能人工智能
Streamlit在AI大模型(如GPT、LLaMA、Claude等)和RAG(检索增强生成)中的应用非常广泛,它能够快速构建交互式界面,让用户直观体验大模型的能力,并灵活调整参数或输入数据。以下是具体应用场景和实现方法:1.大模型(LLM)的交互式演示Streamlit可以轻松集成OpenAI、HuggingFace、LangChain等库,构建大模型的聊天、文本生成或问答应用。应用场景聊天机器
- ChatClient vs ChatModel:开发者必须知道的4大区别!
java
在SpringAI/SpringAIAlibaba框架中,ChatModel和ChatClient都可以实现大模型的文本生成功能,例如聊天机器人,但二者是两种不同层级的API封装,分别针对不同的开发场景和需求设计。1.功能定位与抽象层级1.1ChatModel直接与具体的大语言模型(如通义千问、OpenAI等)交互,提供基础的call()和stream()方法,用于同步或流式调用模型,具体使用如下
- 纪念人生第一个省一
nightunderblackcat
pythonflask
从高二开始自学编程,以及了解CSDN,到现在取得了中国机器人及人工智能大赛省一.这一路真的好不容易,感谢YunZai-Bot这个项目让我热爱上编程,未来希望可以取得更好的成绩并创建一个我自己的聊天机器人项目
- 对话DataFocus创始人:大模型会颠覆ToB行业吗?
clarance2015
chatgpt人工智能
编者按:年初ChatGPT引爆了AIGC,GPT几乎成了软件从业者最高频的话题了。如今时过半载,子弹仍然在飞舞,显然这波浪潮还远远没有到平息的时候。这是一次内部分享,我们有幸和DataFocus创始人JET畅聊了大模型的天南海北,匆匆整理以飨读者。第一部分LLM大模型Chatgpt究竟神奇在哪里?JET:问答式交互,的确比传统列表搜索的方式好很多。Chatgpt比其他的聊天机器人有了质变,体验上完
- 人工智能在问题答疑领域的应用
科学的N次方
人工智能
人工智能(AI)在问题答疑领域的应用已成为一项关键技术,提供了高效、实时的解答服务。这里详细描述了AI如何在多个方面实现问题答疑功能。1.应用场景1.1客户支持虚拟客服:使用AI驱动的聊天机器人(如OpenAI的ChatGPT)处理客户的常见问题,如订单状态、退货政策等。自动化响应:通过分析客户历史记录和偏好,提供个性化的建议和解决方案。1.2教育领域智能辅导:利用AI提供24/7的学习支持,解答
- Algorithm
香水浓
javaAlgorithm
冒泡排序
public static void sort(Integer[] param) {
for (int i = param.length - 1; i > 0; i--) {
for (int j = 0; j < i; j++) {
int current = param[j];
int next = param[j + 1];
- mongoDB 复杂查询表达式
开窍的石头
mongodb
1:count
Pg: db.user.find().count();
统计多少条数据
2:不等于$ne
Pg: db.user.find({_id:{$ne:3}},{name:1,sex:1,_id:0});
查询id不等于3的数据。
3:大于$gt $gte(大于等于)
&n
- Jboss Java heap space异常解决方法, jboss OutOfMemoryError : PermGen space
0624chenhong
jvmjboss
转自
http://blog.csdn.net/zou274/article/details/5552630
解决办法:
window->preferences->java->installed jres->edit jre
把default vm arguments 的参数设为-Xms64m -Xmx512m
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- 文件上传 下载 解析 相对路径
不懂事的小屁孩
文件上传
有点坑吧,弄这么一个简单的东西弄了一天多,身边还有大神指导着,网上各种百度着。
下面总结一下遇到的问题:
文件上传,在页面上传的时候,不要想着去操作绝对路径,浏览器会对客户端的信息进行保护,避免用户信息收到攻击。
在上传图片,或者文件时,使用form表单来操作。
前台通过form表单传输一个流到后台,而不是ajax传递参数到后台,代码如下:
<form action=&
- 怎么实现qq空间批量点赞
换个号韩国红果果
qq
纯粹为了好玩!!
逻辑很简单
1 打开浏览器console;输入以下代码。
先上添加赞的代码
var tools={};
//添加所有赞
function init(){
document.body.scrollTop=10000;
setTimeout(function(){document.body.scrollTop=0;},2000);//加
- 判断是否为中文
灵静志远
中文
方法一:
public class Zhidao {
public static void main(String args[]) {
String s = "sdf灭礌 kjl d{';\fdsjlk是";
int n=0;
for(int i=0; i<s.length(); i++) {
n = (int)s.charAt(i);
if((
- 一个电话面试后总结
a-john
面试
今天,接了一个电话面试,对于还是初学者的我来说,紧张了半天。
面试的问题分了层次,对于一类问题,由简到难。自己觉得回答不好的地方作了一下总结:
在谈到集合类的时候,举几个常用的集合类,想都没想,直接说了list,map。
然后对list和map分别举几个类型:
list方面:ArrayList,LinkedList。在谈到他们的区别时,愣住了
- MSSQL中Escape转义的使用
aijuans
MSSQL
IF OBJECT_ID('tempdb..#ABC') is not null
drop table tempdb..#ABC
create table #ABC
(
PATHNAME NVARCHAR(50)
)
insert into #ABC
SELECT N'/ABCDEFGHI'
UNION ALL SELECT N'/ABCDGAFGASASSDFA'
UNION ALL
- 一个简单的存储过程
asialee
mysql存储过程构造数据批量插入
今天要批量的生成一批测试数据,其中中间有部分数据是变化的,本来想写个程序来生成的,后来想到存储过程就可以搞定,所以随手写了一个,记录在此:
DELIMITER $$
DROP PROCEDURE IF EXISTS inse
- annot convert from HomeFragment_1 to Fragment
百合不是茶
android导包错误
创建了几个类继承Fragment, 需要将创建的类存储在ArrayList<Fragment>中; 出现不能将new 出来的对象放到队列中,原因很简单;
创建类时引入包是:import android.app.Fragment;
创建队列和对象时使用的包是:import android.support.v4.ap
- Weblogic10两种修改端口的方法
bijian1013
weblogic端口号配置管理config.xml
一.进入控制台进行修改 1.进入控制台: http://127.0.0.1:7001/console 2.展开左边树菜单 域结构->环境->服务器-->点击AdminServer(管理) &
- mysql 操作指令
征客丶
mysql
一、连接mysql
进入 mysql 的安装目录;
$ bin/mysql -p [host IP 如果是登录本地的mysql 可以不写 -p 直接 -u] -u [userName] -p
输入密码,回车,接连;
二、权限操作[如果你很了解mysql数据库后,你可以直接去修改系统表,然后用 mysql> flush privileges; 指令让权限生效]
1、赋权
mys
- 【Hive一】Hive入门
bit1129
hive
Hive安装与配置
Hive的运行需要依赖于Hadoop,因此需要首先安装Hadoop2.5.2,并且Hive的启动前需要首先启动Hadoop。
Hive安装和配置的步骤
1. 从如下地址下载Hive0.14.0
http://mirror.bit.edu.cn/apache/hive/
2.解压hive,在系统变
- ajax 三种提交请求的方法
BlueSkator
Ajaxjqery
1、ajax 提交请求
$.ajax({
type:"post",
url : "${ctx}/front/Hotel/getAllHotelByAjax.do",
dataType : "json",
success : function(result) {
try {
for(v
- mongodb开发环境下的搭建入门
braveCS
运维
linux下安装mongodb
1)官网下载mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.0.4.gz
2)linux 解压
gzip -d mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.0.4.gz;
mv mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.0.4 mongodb-linux-x86_64-rhel62-
- 编程之美-最短摘要的生成
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java数据结构算法编程之美
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.Map.Entry;
public class ShortestAbstract {
/**
* 编程之美 最短摘要的生成
* 扫描过程始终保持一个[pBegin,pEnd]的range,初始化确保[pBegin,pEnd]的ran
- json数据解析及typeof
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jstypeofjson解析
// json格式
var people='{"authors": [{"firstName": "AAA","lastName": "BBB"},'
+' {"firstName": "CCC&
- 流程系统设计的层次和目标
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设计模式数据结构sql框架脚本
流程系统设计的层次和目标
 
- RMAN List和report 命令
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oraclelistreportrman
LIST 命令
使用RMAN LIST 命令显示有关资料档案库中记录的备份集、代理副本和映像副本的
信息。使用此命令可列出:
• RMAN 资料档案库中状态不是AVAILABLE 的备份和副本
• 可用的且可以用于还原操作的数据文件备份和副本
• 备份集和副本,其中包含指定数据文件列表或指定表空间的备份
• 包含指定名称或范围的所有归档日志备份的备份集和副本
• 由标记、完成时间、可
- 二叉树:红黑树
dieslrae
二叉树
红黑树是一种自平衡的二叉树,它的查找,插入,删除操作时间复杂度皆为O(logN),不会出现普通二叉搜索树在最差情况时时间复杂度会变为O(N)的问题.
红黑树必须遵循红黑规则,规则如下
1、每个节点不是红就是黑。 2、根总是黑的 &
- C语言homework3,7个小题目的代码
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1、打印100以内的所有奇数。
# include <stdio.h>
int main(void)
{
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for (i=1; i<=100; i++)
{
if (i%2 != 0)
printf("%d ", i);
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return 0;
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- 自定义按钮, 图片在上, 文字在下, 居中显示
dcj3sjt126com
自定义
#import <UIKit/UIKit.h>
@interface MyButton : UIButton
-(void)setFrame:(CGRect)frame ImageName:(NSString*)imageName Target:(id)target Action:(SEL)action Title:(NSString*)title Font:(CGFloa
- MySQL查询语句练习题,测试足够用了
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1.创建student和score表
CREATE TABLE student (
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- 转:MyBatis Generator 详解
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- 让程序员少走弯路的14个忠告
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工作计划学习
无论是谁,在刚进入某个领域之时,有再大的雄心壮志也敌不过眼前的迷茫:不知道应该怎么做,不知道应该做什么。下面是一名软件开发人员所学到的经验,希望能对大家有所帮助
1.不要害怕在工作中学习。
只要有电脑,就可以通过电子阅读器阅读报纸和大多数书籍。如果你只是做好自己的本职工作以及分配的任务,那是学不到很多东西的。如果你盲目地要求更多的工作,也是不可能提升自己的。放
- nginx和NetScaler区别
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nginx
NetScaler是一个完整的包含操作系统和应用交付功能的产品,Nginx并不包含操作系统,在处理连接方面,需要依赖于操作系统,所以在并发连接数方面和防DoS攻击方面,Nginx不具备优势。
2.易用性方面差别也比较大。Nginx对管理员的水平要求比较高,参数比较多,不确定性给运营带来隐患。在NetScaler常见的配置如健康检查,HA等,在Nginx上的配置的实现相对复杂。
3.策略灵活度方
- 第11章 动画效果(下)
onestopweb
动画
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- FAQ - SAP BW BO roadmap
blueoxygen
BOBW
http://www.sdn.sap.com/irj/boc/business-objects-for-sap-faq
Besides, I care that how to integrate tightly.
By the way, for BW consultants, please just focus on Query Designer which i
- 关于java堆内存溢出的几种情况
tomcat_oracle
javajvmjdkthread
【情况一】:
java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space:这种是java堆内存不够,一个原因是真不够,另一个原因是程序中有死循环; 如果是java堆内存不够的话,可以通过调整JVM下面的配置来解决: <jvm-arg>-Xms3062m</jvm-arg> <jvm-arg>-Xmx
- Manifest.permission_group权限组
阿尔萨斯
Permission
结构
继承关系
public static final class Manifest.permission_group extends Object
java.lang.Object
android. Manifest.permission_group 常量
ACCOUNTS 直接通过统计管理器访问管理的统计
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D