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简介继DeepSeek之后,字节跳动(现名MoonShotAI,又名Kimi)也在生成式人工智能领域加速发展,并发布了自己的音频模型Kimi-Audio,据说是迄今为止最好的音频模型。推荐文章《NvidiaGPU入门教程之02ubuntu安装A100显卡驱动(含8步快速浓缩教程)》权重2,安装A100显卡驱动《本地大模型知识库OpenWebUI系列之如何解决知识库上传文件故障Extractedco
- AI编程实战:Cursor避坑指南与高效提示词设计
孟柯coding
人工智能机器学习AIGC
1.简介在AI迅猛发展的时代,掌握利用AI工具提升工作效率,已成为一项必备技能。无论是借助AICoding辅助编程,还是使用Coze或Dify搭建专属知识库问答助手,AI都能让我们事半功倍。当然,AI生成内容有时会存在“幻觉”,切勿完全轻信其输出,关键信息务必自行核查验证后再投入使用。本文将以我在使用Cursor进行开发时遇到的实际问题为例,分享相应的处理思路与解决方案,并同步提供开发用户模块所使
- 构建企业私有RAG系统全流程:从 PDF 到智能问答的落地实践
观熵
国产大模型部署实战全流程指南pdf人工智能大模型部署RAG
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- 互联网大厂Java求职面试:基于Spring AI与云原生架构的RAG系统设计与实现
在未来等你
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互联网大厂Java求职面试:基于SpringAI与云原生架构的RAG系统设计与实现场景背景郑薪苦,一位自称“代码界的段子手”的程序员,正在参加某互联网大厂的技术总监面试。面试官是技术总监李总,拥有丰富的架构设计经验,尤其擅长AI与大模型技术、云原生架构等领域。今天的面试主题围绕企业知识库与AI大模型的深度融合架构展开,重点探讨如何设计一个高性能、可扩展的RAG(Retrieval-Augmente
- AnythingLLM教程系列之 12 AnythingLLM 上的 Ollama 与 MySQL+PostgreSQL
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简介一款全栈应用程序,可让您将任何文档、资源或内容转换为上下文,任何LLM都可以在聊天期间将其用作参考。此应用程序允许您选择要使用的LLM或矢量数据库,并支持多用户管理和权限。本文将介绍如何在AnythingLLM上将Ollama与MySQL+PostgreSQL连接起来。系列文章如何安装《无需任何代码构建自己的大模型知识库:AnythingLLM最易于使用的一体化AI应用程序,可以执行RAG、A
- AnythingLLM教程系列之 09 AnythingLLM 支持自定义音频转录提供程序
知识大胖
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什么是AnythingLLM?AnythingLLM是最易于使用的一体化AI应用程序,可以执行RAG、AI代理等操作,且无需任何代码或基础设施难题。您需要为您的企业或组织提供一款完全可定制、私有且一体化的AI应用程序,该应用程序基本上是一个具有许可的完整ChatGPT,但具有任何LLM、嵌入模型或矢量数据库。如何安装《无需任何代码构建自己的大模型知识库:AnythingLLM最易于使用的一体化AI
- AnythingLLM教程系列之 04 AnythingLLM 允许您以正确的格式导出聊天日志,以构建 GPT-3.5 和 OpenAI 上其他可用模型的微调模型(教程含安装步骤)
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什么是AnythingLLM?AnythingLLM是最易于使用的一体化AI应用程序,可以执行RAG、AI代理等操作,且无需任何代码或基础设施难题。您需要为您的企业或组织提供一款完全可定制、私有且一体化的AI应用程序,该应用程序基本上是一个具有许可的完整ChatGPT,但具有任何LLM、嵌入模型或矢量数据库。如何安装《无需任何代码构建自己的大模型知识库:AnythingLLM最易于使用的一体化AI
- 财政业务知识库目录分类实践
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财政业务知识库的目录分类是实现知识有序管理、高效检索和精准应用的核心环节,需结合财政业务的专业性、系统性和动态性,兼顾业务逻辑、用户需求和管理实践。以下从分类原则、核心框架、实践要点三个方面,结合财政业务特点展开具体实践说明。一、财政业务知识库目录分类的核心原则在实践中,目录分类需遵循以下原则,确保分类逻辑清晰、实用高效:业务关联性:以财政核心业务流程和管理领域为基础,确保分类与实际工作场景紧密贴
- 从数据到智慧:AI原生知识库构建的完整技术栈解析
AI天才研究院
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从数据到智慧:AI原生知识库构建的完整技术栈解析关键词AI原生知识库、知识图谱、向量数据库、大语言模型、RAG技术、知识工程、智能问答系统摘要在人工智能飞速发展的今天,构建能够真正理解、组织和应用知识的系统已成为企业数字化转型的核心竞争力。本文将深入剖析AI原生知识库的完整技术栈,从数据采集与预处理,到知识表示与建模,再到存储架构与检索增强生成技术,全方位解读如何将原始数据转化为可行动的智慧。我们
- 1. RAG 权威指南:从本地实现到生产级优化的全面实践
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1.RAG权威指南:从本地实现到生产级优化的全面实践大型语言模型(LLM)的知识受限于其训练数据,这是一个众所周知的痛点。检索增强生成(RAG)技术应运而生,它如同一座桥梁,将这些强大的基础模型与企业所需的实时、动态信息连接起来,极大地拓展了AI的能力边界。RAG将LLM从一个封闭的知识库,转变为一个能够提供准确、实时且紧密贴合上下文的动态工具。本文将作为你的向导,带你深入探索RAG的世界。我们首
- 基于Deepseek+RAG构建企业知识库:文档预处理与数据整理
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搭建本地gpt人工智能RAGDeepseek知识库
在当今数字化时代,企业知识库的构建对于知识管理和高效决策至关重要。基于Deepseek+RAG(Retrieval-AugmentedGeneration)技术构建企业知识库,能够有效整合企业内外部知识资源,实现知识的快速检索和精准应用。而在这一过程中,文档预处理与数据整理是关键的基础环节,直接关系到知识库的质量和后续应用效果。一、文件预处理:格式转换与数据清洗(一)支持格式与转换要求优先格式:在
- AI时代下如何学习前端之第2篇:前端开发者的“AI焦虑“:被替代还是被赋能?
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文/指尖动听知识库-胖胖文章为付费内容,商业行为,禁止私自转载及抄袭,违者必究!!!文章专栏:AI时代下如何学习前端“每当我看到AI生成完美代码时,都会想:我的工作还有价值吗?”——一位有5年经验的前端开发者如果你读了上一篇《ChatGPT问世后ÿ
- 17 - Debian如何配置vsftpd(2)系统用户验证
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【知识库】Debian12系列debian服务器运维linuxvsftp
作者:网络傅老师特别提示:未经作者允许,不得转载任何内容。违者必究!Debian如何配置vsftpd(2)系统用户验证《傅老师Debian知识库系列之17》——原创==前言==傅老师Debian小知识库特点:1、最小化拆解Debian实用技能;<
- RAG实战指南 Day 11:文本分块策略与最佳实践
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【RAG实战指南Day11】文本分块策略与最佳实践文章标签RAG,检索增强生成,文本分块,语义分割,文档处理,NLP,人工智能,大语言模型文章简述文本分块是RAG系统构建中的关键环节,直接影响检索准确率。本文深入解析5种主流分块技术:1)固定大小分块的实现与调优技巧;2)基于语义的递归分割算法;3)文档结构感知的分块策略;4)LLM增强的智能分块方法;5)多模态混合内容处理方案。通过电商知识库和科
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ETLPipelineETL是提取、转换、加载的缩写,从原始的文档到数据库需要经历提取(.doc、.ppt、.xlsx等)、转换(数据结构化、清理数据、数据分块)、写入向量数据库。这个过程可以进行多种处理,确保最后的数据适合AI问答。SpringAI提供了ETL框架。它是搭建知识库框架的基石。框架介绍DocumentReader:文档读取器,读取文档,比如PDF、Word、Excel等。如:Jso
- 人工智能-基础篇-18-什么是RAG(检索增强生成:知识库+向量化技术+大语言模型LLM整合的技术框架)
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人工智能人工智能语言模型自然语言处理
RAG(Retrieval-AugmentedGeneration,检索增强生成)是一种结合外部知识检索与大语言模型(LLM)生成能力的技术框架,旨在提升生成式AI在问答、内容创作等任务中的准确性、实时性和领域适应性。1、核心概念大语言模型(LLM)的两大局限性:时效性不足:LLM的训练数据截止于某一时间点,无法获取最新信息(如2025年后的新事件)。知识幻觉:当问题超出模型训练数据范围时,LLM
- Coze 基础认知:知识库功能深度解析与实战应用指南
charles666666
产品经理
在当今数字化时代,企业的知识管理能力已成为其核心竞争力之一。然而,许多企业仍面临着知识散落各处、查找困难、信息过时、新员工上手慢、专家经验流失、重复解答相同问题、客户支持效率低等知识管理痛点。在智能化时代,传统知识管理方式的局限性和高昂成本逐渐凸显。而Coze知识库凭借着强大的功能和优势,成为了企业解决这些痛点的关键。一、精准定位问题企业的知识往往分散在不同的文档、邮件、网页、数据库等各个角落,员
- Python Pandas库超详细教程:从入门到精通实战指南
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欢迎莅临我的博客,很高兴能够在这里和您见面!希望您在这里可以感受到一份轻松愉快的氛围,不仅可以获得有趣的内容和知识,也可以畅所欲言、分享您的想法和见解。推荐:「stormsha的主页」,「stormsha的知识库」持续学习,不断总结,共同进步,为了踏实,做好当下事儿~非常期待和您一起在这个小小的网络世界里共同探索、学习和成长。✨✨欢迎订阅本专栏✨✨TheStart点点关注,收藏不迷路文章目录Pyt
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数据源(DataSources)PDF/文档数据库API网页音频/视频知识库自定义源数据连接器(DataConnectors)用于从各种数据源提取和加载数据,以便进行索引和查询。1.SimpleDirectoryReader含义:简单目录读取器。功能:主要用于读取本地文件系统中的目录内容。它可以列出目录中的文件和子目录,通常用于文件管理或数据预处理阶段。例如,在一个数据处理项目中,你可能需要列出某
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背景随着生成式人工智能(GenerativeAI)从概念验证迈向规模化商业落地,AIAgent已成为企业核心业务流程的重要组成部分。然而,当模型调用日益便捷时,核心痛点已不再是模型本身,而是集中在一个关键要素上:数据。AIAgent的落地瓶颈已从技术能力转向高质量、高相关性、安全合规的数据供给。企业面临的核心挑战在于:数据孤岛导致知识库分散,通用大模型难以理解专业业务传统数据管理依赖人工开发维护,
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在Linux环境下从0搭建Dify准备工作系统环境私有化部署下载Dify代码ZIP包启动Dify启动Docker容器访问Dify本地环境服务器环境准备工作因工作需要私有化部署公司内部的知识库,研究了一下准备采用Dify+RAG的方式实现,以下是具体步骤。系统环境服务器配置:官方建议2核4G以上;Liunx版本:RockyLinuxrelease9.4;Docker版本:28.1.1;Dify版本:
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1.提升LLM问答准确率的上下文构建与提示策略大语言模型在开放领域问答中常面临幻觉和知识过时等问题。为提高回答准确率,上下文工程的关键是在提示中注入相关背景知识与指导。具体策略包括:检索增强(RAG):通过从知识库中检索相关内容并将其纳入提示,可以显著提升回答的准确性和可信度。Dify提供了知识检索节点,支持向量数据库存储外部知识,并将检索结果通过上下文变量注入LLM提示中。例如,在知识库问答应用
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什么是AssistantsAPI?**发布日期:**2023年11月6日,OpenAI在开发者大会上发布了AssistantsAPI——一款面向开发者的工具,用于在应用中构建AI助手。✅它可以做什么?AssistantsAPI允许开发者构建智能助手,这些助手可通过:instructions(指令):设定助手行为;models(模型):指定使用的GPT模型;tools(工具):调用代码解释器、知识库
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“RAG不准?RL来救场!”——一位被RAG气哭的AI工程师前言:RAG的烦恼与AI炼丹师的自我修养在AI圈混久了,大家都知道RAG(Retrieval-AugmentedGeneration,检索增强生成)是大模型落地的“万金油”方案。无论是企业知识库、智能问答,还是搜索引擎升级,RAG都能插上一脚。但你用过RAG就知道,理想很丰满,现实很骨感。明明知识库里啥都有,问个“量子比特的数学表达式”,
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一、Coze知识库核心价值解析1.1知识库技术架构创新Coze知识库采用四层混合架构设计,在2025年大模型应用中展现出独特优势:存储层:支持向量数据库(Qdrant)+图数据库(Neo4j)双引擎处理层:集成PDF/PPT/Excel等23种文件解析器检索层:混合检索算法(BM25+稠密检索+语义路由)应用层:RAG(检索增强生成)优化接口与传统方案相比,查询准确率提升42%,特别擅长处理:专业
- 浙江省经信厅数据算力与基础设施处处长庞为兴带队调研景联文科技,共探工业数据驱动智造新路径!
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7月2日上午,浙江省经信厅数据算力与基础设施处处长庞为兴、产业数字化处处长张君等一行领导带队莅临景联文科技调研指导工作,景联文科技CEO刘云涛参加调研并做汇报讲解,双方就数据服务公司业务,工业高质量数据集建设及政企合作方向展开深入探讨。景联文科技作为“懂模型、懂业务”的AI数据服务商,业务模式涵盖按需标注、预置数据集供应及平台部署服务,并积极汇聚公共数据资源,携手华为构建语料知识库,赋能数据标注产
- LangChain4j如何自定义文档转换器实现数据清洗?
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LangChain4j提供了3种RAG(Retrieval-AugmentedGeneration,检索增强生成)实现,我们通常在原生或高级的RAG实现中,要对数据进行清洗,也就是将外接知识库中的原数据进行噪音去除,留下有价值的信息。例如在带有HTML标签的文本中,HTML标签就是噪音,他对于搜索结果是没有任何帮助,甚至会影响查询结果的,因此我们就需要将HTML标签进行清除。那问题来了,怎么进行数
- Dify搭建私有知识库指南
挑战者666888
AI模型应用实战人工智能自然语言处理机器学习
系列文章目录CentOS系统高效部署Dify全攻略文章目录系列文章目录Dify搭建私有知识库指南一、引言二、环境准备与基础配置(含Linux命令)1.硬件要求2.软件依赖安装(Linux命令)3.安装Dify(Docker-compose部署)4.初始化设置三、数据接入与知识库构建(含实战案例)1.数据源接入示例2.数据预处理3.向量化存储配置实战案例:企业产品手册知识库四、检索与增强功能实现1.
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AI顿悟之旅人工智能LLMQwen3微调
可以,官方已经开放了完整的微调代码与训练范式,甚至推荐用LoRA/QLoRA做参数高效微调,把Qwen3-Reranker快速适配到你的专属知识库场景。下面总结一张总览表,然后分步骤讲怎样落地。说明是否支持微调✅支持(Apache-2.0许可,模型权重可商用)推荐方法LoRA/QLoRA(只训练几百万参数即可)可微调尺寸0.6B、4B、8B(0.6B单卡24GB就够;4B/8B建议多卡或Deeps
- AI Infra:Airweave,让 AI agent 打开 APP 的数据黑盒
sluke
原创陆蔚青平行记陆1、项目概述Airweave是一个开源工具平台,致力于将各类应用、数据库和文档存储内容,转换为可供AIAgent进行语义搜索的知识库。让我想起很久以前的Deeplink。它通过标准化接口(RESTAPI或MCP)输出搜索能力,整体流程涵盖授权接入、内容提取、向量嵌入以及语义查询等模块。正如它的官方网站所说:Airweave-TurnAppsIntoAgent-ReadyKnowl
- 用MiddleGenIDE工具生成hibernate的POJO(根据数据表生成POJO类)
AdyZhang
POJOeclipseHibernateMiddleGenIDE
推荐:MiddlegenIDE插件, 是一个Eclipse 插件. 用它可以直接连接到数据库, 根据表按照一定的HIBERNATE规则作出BEAN和对应的XML ,用完后你可以手动删除它加载的JAR包和XML文件! 今天开始试着使用
- .9.png
Cb123456
android
“点九”是andriod平台的应用软件开发里的一种特殊的图片形式,文件扩展名为:.9.png
智能手机中有自动横屏的功能,同一幅界面会在随着手机(或平板电脑)中的方向传感器的参数不同而改变显示的方向,在界面改变方向后,界面上的图形会因为长宽的变化而产生拉伸,造成图形的失真变形。
我们都知道android平台有多种不同的分辨率,很多控件的切图文件在被放大拉伸后,边
- 算法的效率
天子之骄
算法效率复杂度最坏情况运行时间大O阶平均情况运行时间
算法的效率
效率是速度和空间消耗的度量。集中考虑程序的速度,也称运行时间或执行时间,用复杂度的阶(O)这一标准来衡量。空间的消耗或需求也可以用大O表示,而且它总是小于或等于时间需求。
以下是我的学习笔记:
1.求值与霍纳法则,即为秦九韶公式。
2.测定运行时间的最可靠方法是计数对运行时间有贡献的基本操作的执行次数。运行时间与这个计数成正比。
- java数据结构
何必如此
java数据结构
Java 数据结构
Java工具包提供了强大的数据结构。在Java中的数据结构主要包括以下几种接口和类:
枚举(Enumeration)
位集合(BitSet)
向量(Vector)
栈(Stack)
字典(Dictionary)
哈希表(Hashtable)
属性(Properties)
以上这些类是传统遗留的,在Java2中引入了一种新的框架-集合框架(Collect
- MybatisHelloWorld
3213213333332132
//测试入口TestMyBatis
package com.base.helloworld.test;
import java.io.IOException;
import org.apache.ibatis.io.Resources;
import org.apache.ibatis.session.SqlSession;
import org.apache.ibat
- Java|urlrewrite|URL重写|多个参数
7454103
javaxmlWeb工作
个人工作经验! 如有不当之处,敬请指点
1.0 web -info 目录下建立 urlrewrite.xml 文件 类似如下:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE u
- 达梦数据库+ibatis
darkranger
sqlmysqlibatisSQL Server
--插入数据方面
如果您需要数据库自增...
那么在插入的时候不需要指定自增列.
如果想自己指定ID列的值, 那么要设置
set identity_insert 数据库名.模式名.表名;
----然后插入数据;
example:
create table zhabei.test(
id bigint identity(1,1) primary key,
nam
- XML 解析 四种方式
aijuans
android
XML现在已经成为一种通用的数据交换格式,平台的无关性使得很多场合都需要用到XML。本文将详细介绍用Java解析XML的四种方法。
XML现在已经成为一种通用的数据交换格式,它的平台无关性,语言无关性,系统无关性,给数据集成与交互带来了极大的方便。对于XML本身的语法知识与技术细节,需要阅读相关的技术文献,这里面包括的内容有DOM(Document Object
- spring中配置文件占位符的使用
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1.类
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><!DOCTYPE beans PUBLIC "-//SPRING//DTD BEAN//EN" "http://www.springframework.o
- 前端工程化-公共模块的依赖和常用的工作流
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webpack
题记: 一个人的项目,还有工程化的问题嘛? 我们在推进模块化和组件化的过程中,肯定会不断的沉淀出我们项目的模块和组件。对于这些沉淀出的模块和组件怎么管理?另外怎么依赖也是个问题? 你真的想这样嘛? var BreadCrumb = require(‘../../../../uikit/breadcrumb’); //真心ugly。
- 上司说「看你每天准时下班就知道你工作量不饱和」,该如何回应?
bijian1013
项目管理沟通IT职业规划
问题:上司说「看你每天准时下班就知道你工作量不饱和」,如何回应
正常下班时间6点,只要是6点半前下班的,上司都认为没有加班。
Eno-Bea回答,注重感受,不一定是别人的
虽然我不知道你具体从事什么工作与职业,但是我大概猜测,你是从事一项不太容易出现阶段性成果的工作
- TortoiseSVN,过滤文件
征客丶
SVN
环境:
TortoiseSVN 1.8
配置:
在文件夹空白处右键
选择 TortoiseSVN -> Settings
在 Global ignote pattern 中添加要过滤的文件:
多类型用英文空格分开
*name : 过滤所有名称为 name 的文件或文件夹
*.name : 过滤所有后缀为 name 的文件或文件夹
--------
- 【Flume二】HDFS sink细说
bit1129
Flume
1. Flume配置
a1.sources=r1
a1.channels=c1
a1.sinks=k1
###Flume负责启动44444端口
a1.sources.r1.type=avro
a1.sources.r1.bind=0.0.0.0
a1.sources.r1.port=44444
a1.sources.r1.chan
- The Eight Myths of Erlang Performance
bookjovi
erlang
erlang有一篇guide很有意思: http://www.erlang.org/doc/efficiency_guide
里面有个The Eight Myths of Erlang Performance: http://www.erlang.org/doc/efficiency_guide/myths.html
Myth: Funs are sl
- java多线程网络传输文件(非同步)-2008-08-17
ljy325
java多线程socket
利用 Socket 套接字进行面向连接通信的编程。客户端读取本地文件并发送;服务器接收文件并保存到本地文件系统中。
使用说明:请将TransferClient, TransferServer, TempFile三个类编译,他们的类包是FileServer.
客户端:
修改TransferClient: serPort, serIP, filePath, blockNum,的值来符合您机器的系
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-模板方法模式
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;
- 配置心得
chenyu19891124
配置
时间就这样不知不觉的走过了一个春夏秋冬,转眼间来公司已经一年了,感觉时间过的很快,时间老人总是这样不停走,从来没停歇过。
作为一名新手的配置管理员,刚开始真的是对配置管理是一点不懂,就只听说咱们公司配置主要是负责升级,而具体该怎么做却一点都不了解。经过老员工的一点点讲解,慢慢的对配置有了初步了解,对自己所在的岗位也慢慢的了解。
做了一年的配置管理给自总结下:
1.改变
从一个以前对配置毫无
- 对“带条件选择的并行汇聚路由问题”的再思考
comsci
算法工作软件测试嵌入式领域模型
2008年上半年,我在设计并开发基于”JWFD流程系统“的商业化改进型引擎的时候,由于采用了新的嵌入式公式模块而导致出现“带条件选择的并行汇聚路由问题”(请参考2009-02-27博文),当时对这个问题的解决办法是采用基于拓扑结构的处理思想,对汇聚点的实际前驱分支节点通过算法预测出来,然后进行处理,简单的说就是找到造成这个汇聚模型的分支起点,对这个起始分支节点实际走的路径数进行计算,然后把这个实际
- Oracle 10g 的clusterware 32位 下载地址
daizj
oracle
Oracle 10g 的clusterware 32位 下载地址
http://pan.baidu.com/share/link?shareid=531580&uk=421021908
http://pan.baidu.com/share/link?shareid=137223&uk=321552738
http://pan.baidu.com/share/l
- 非常好的介绍:Linux定时执行工具cron
dongwei_6688
linux
Linux经过十多年的发展,很多用户都很了解Linux了,这里介绍一下Linux下cron的理解,和大家讨论讨论。cron是一个Linux 定时执行工具,可以在无需人工干预的情况下运行作业,本文档不讲cron实现原理,主要讲一下Linux定时执行工具cron的具体使用及简单介绍。
新增调度任务推荐使用crontab -e命令添加自定义的任务(编辑的是/var/spool/cron下对应用户的cr
- Yii assets目录生成及修改
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yii
assets的作用是方便模块化,插件化的,一般来说出于安全原因不允许通过url访问protected下面的文件,但是我们又希望将module单独出来,所以需要使用发布,即将一个目录下的文件复制一份到assets下面方便通过url访问。
assets设置对应的方法位置 \framework\web\CAssetManager.php
assets配置方法 在m
- mac工作软件推荐
dcj3sjt126com
mac
mac上的Terminal + bash + screen组合现在已经非常好用了,但是还是经不起iterm+zsh+tmux的冲击。在同事的强烈推荐下,趁着升级mac系统的机会,顺便也切换到iterm+zsh+tmux的环境下了。
我为什么要要iterm2
切换过来也是脑袋一热的冲动,我也调查过一些资料,看了下iterm的一些优点:
* 兼容性好,远程服务器 vi 什么的低版本能很好兼
- Memcached(三)、封装Memcached和Ehcache
frank1234
memcachedehcachespring ioc
本文对Ehcache和Memcached进行了简单的封装,这样对于客户端程序无需了解ehcache和memcached的差异,仅需要配置缓存的Provider类就可以在二者之间进行切换,Provider实现类通过Spring IoC注入。
cache.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
- Remove Duplicates from Sorted List II
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remove
Given a sorted linked list, delete all nodes that have duplicate numbers, leaving only distinct numbers from the original list.
For example,Given 1->2->3->3->4->4->5,
- Spring4新特性——注解、脚本、任务、MVC等其他特性改进
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Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
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Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
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- MySQL安装文档
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工作中用到的MySQL可能安装在两种操作系统中,即Windows系统和Linux系统。以Linux系统中情况居多。
安装在Windows系统时与其它Windows应用程序相同按照安装向导一直下一步就即,这里就不具体介绍,本文档只介绍Linux系统下MySQL的安装步骤。
Linux系统下安装MySQL分为三种:RPM包安装、二进制包安装和源码包安装。二
- 使用VS2010构建HotSpot工程
p2p2500
HotSpotOpenJDKVS2010
1. 下载OpenJDK7的源码:
http://download.java.net/openjdk/jdk7
http://download.java.net/openjdk/
2. 环境配置
▶
- Oracle实用功能之分组后列合并
seandeng888
oracle分组实用功能合并
1 实例解析
由于业务需求需要对表中的数据进行分组后进行合并的处理,鉴于Oracle10g没有现成的函数实现该功能,且该功能如若用JAVA代码实现会比较复杂,因此,特将SQL语言的实现方式分享出来,希望对大家有所帮助。如下:
表test 数据如下:
ID,SUBJECTCODE,DIMCODE,VALUE
1&nbs
- Java定时任务注解方式实现
tuoni
javaspringjvmxmljni
Spring 注解的定时任务,有如下两种方式:
第一种:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmlns:xsi="http
- 11大Java开源中文分词器的使用方法和分词效果对比
yangshangchuan
word分词器ansj分词器Stanford分词器FudanNLP分词器HanLP分词器
本文的目标有两个:
1、学会使用11大Java开源中文分词器
2、对比分析11大Java开源中文分词器的分词效果
本文给出了11大Java开源中文分词的使用方法以及分词结果对比代码,至于效果哪个好,那要用的人结合自己的应用场景自己来判断。
11大Java开源中文分词器,不同的分词器有不同的用法,定义的接口也不一样,我们先定义一个统一的接口:
/**
* 获取文本的所有分词结果, 对比