- AI 技术&AI开发框架
34号树洞
人工智能深度学习人工智能机器学习NLPGAI
目录一、AI技术及其开发框架1.AI技术分类与代表方向2.主流AI开发框架3.AI应用开发流程简述4.补充：基础依赖与生态二、AI技术方向1.机器学习（MachineLearning,ML）✦核心概念：✦关键方法：✦应用案例：2.深度学习（DeepLearning,DL）✦核心概念：✦网络结构举例：✦技术趋势：3.自然语言处理（NLP）✦核心任务：✦代表模型：4.计算机视觉（ComputerVis
- Java AI 新纪元：Spring AI 与 Spring AI Alibaba 的崛起
小沛9
SpringAIAlibabaSpringAIjava人工智能springspringaiSAA
此章节没什么营养，只是一个描述，同时也能看到AI的能力（文章基本都是AI进行生成的），小沛觉得开始不写点引言好像差了点什么东西，好像鱼离开了自行车。引言：AI时代对Java开发者的机遇与挑战，Java在AI领域的现状在当今技术飞速发展的时代，人工智能（AI）已不再是遥不可及的未来概念，而是深刻地融入到我们生活的方方面面，从智能推荐系统到自动驾驶，从自然语言处理到计算机视觉，AI正以前所未有的速度改
- 大模型本地部署，拥有属于自己的ChatGpt
小妖同学学AI
chatgpt
ChatGpt以其强大的信息整合和对话能力惊艳了全球，在自然语言处理上面表现出了惊人的能力。不管用于文案撰写还是程序辅助开发都大大提高了我们的工作效率，但是其使用有一定的门槛，让我们大多数人都望而却步，今天我们利用ollama实现本地大模型的步骤，让我们轻松拥有自己的人工智能。Ollama作为一个轻量级的工具，可以帮助用户在本地运行这些大型语言模型，无需持续依赖云服务，既保护了数据隐私，又能减少网
- Spring AI 结合 MCP MySQL 实现对话式数据库查询
没刮胡子
软件开发技术实战专栏人工智能AISpring数据库spring人工智能spring-aimcp-servermysql
在现代应用开发中，将人工智能与数据库查询结合可以创造更自然、更智能的用户交互方式。下面我将详细介绍如何使用SpringAI框架结合MCP（可能指MySQL连接池或相关组件）实现对话中的数据库查询功能。什么是SpringAI和MCPMySQLSpringAI框架概述SpringAI是基于Spring生态的人工智能集成框架，它提供了：与大型语言模型(LLM)的集成能力对话管理和自然语言处理功能业务逻辑
- 信息抽取领域关键Benchmark方法：分类体系
信息抽取领域关键Benchmark方法：分类体系摘要信息抽取（InformationExtraction,IE）作为自然语言处理的核心任务之一，旨在从非结构化文本中识别并结构化关键信息（如实体、关系、事件等），广泛应用于知识图谱构建、智能问答和数据分析等领域。近年来，随着深度学习技术的快速发展，信息抽取方法在性能和应用范围上取得了显著进步，但同时也面临着任务多样性、跨领域泛化性以及低资源场景下的适
- 基于人工智能的图表生成器
警世龙
开发记录人工智能自然语言处理
基于人工智能的图表生成器软件需求分析本项目旨在开发一个基于Web的图表生成工具，利用人工智能技术将自然语言描述转换为专业的流程图、时序图等可视化图表。具体需求如下：支持用户输入自然语言描述来生成图表。提供实时预览功能，让用户能够即时看到生成的图表。允许用户对生成的Mermaid代码进行编辑。支持图表的缩放和平移操作。提供代码保存和图片导出功能。具备快捷键支持，提高用户操作效率。技术选型前端HTML
- TensorFlow：开启智能时代的引擎
科技林总
DeepSeek学AI人工智能
想象一下，计算机能看懂病历、汽车能自动驾驶、机器能创作艺术——这一切的核心，正是深度学习的力量。而推动这场革命的引擎之一，就是今天的主角：**TensorFlow**。---###**一、背景：为什么需要TensorFlow？1.**深度学习的爆发**-传统编程无法解决图像识别、自然语言处理等复杂问题。-神经网络需要高效工具处理海量数据和计算。2.**Google的答案**-2015年开源Tens
- 构建智能对话式BI的关键：ChatBI场景下的Agent框架选型深
写在前面在数据驱动决策的时代，商业智能（BI）工具扮演着至关重要的角色。然而，传统BI工具往往需要用户具备一定的SQL知识或熟悉复杂的操作界面。对话式BI（ChatBI）的出现，旨在通过自然语言交互，让任何人都能轻松获取数据洞察，极大降低了数据分析的门槛。构建一个强大、灵活且可扩展的ChatBI应用，其核心离不开一个合适的Agent框架。Agent框架如同应用的“龙骨”，为LLM赋予了感知、思考、
- 【LangChain】langchain.chains.create_sql_query_chain() 函数：基于自然语言生成 SQL 查询的链（Chain）
彬彬侠
LangChainlangchainchainscreate_sql_quersql_databasesql
langchain.chains.create_sql_query_chain函数是LangChain库中的一个函数，用于创建基于自然语言生成SQL查询的链（Chain），结合语言模型（LLM）和数据库上下文生成可执行的SQL语句。本文基于LangChain0.3.x，详细介绍create_sql_query_chain的定义、参数、方法和典型场景，并提供一个独立示例，展示如何使用create_s
- 浅谈卷积神经网络(CNN)
cyc&阿灿
cnn人工智能神经网络
卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN)作为深度学习领域最具影响力的架构之一，已在计算机视觉、自然语言处理、医学影像分析等领域取得了革命性突破。本文将系统全面地剖析CNN的核心原理、关键组件、经典模型、数学基础、训练技巧以及最新进展，通过理论解析与代码实践相结合的方式，帮助读者深入掌握这一重要技术。一、CNN基础与核心思想1.1传统神经网络的局限性在处理图像等
- 主流AI代码编程工具分享
scuter_yu
aiai编程
在当今数字化时代，AI代码编程工具已成为提升开发效率、优化代码质量的重要助手。这些工具利用人工智能技术，为开发者提供从代码生成、补全到调试、优化等一系列功能，极大地简化了编程流程，让编程变得更加高效、便捷和智能。以下将介绍几款热门的AI代码编程工具。通义灵码产品介绍：通义灵码是阿里云出品的基于通义大模型的智能编程辅助工具，提供行级/函数级实时续写、自然语言生成代码、单元测试生成、代码优化、注释生成
- 卷积神经网络
亿只小灿灿
Python算法与数据结构人工智能cnn人工智能神经网络
一、引言在当今人工智能的浪潮中，卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）无疑是一颗璀璨的明星。它在图像识别、语音处理、自然语言处理等众多领域取得了巨大的成功，极大地推动了人工智能技术的发展。那么，什么是卷积神经网络？它的算法原理是什么？本文将深入探讨这些问题，并通过Python代码实现一个简单的卷积神经网络，以帮助读者更好地理解和掌握这一强大的技术。二、卷积神经
- 理解不同层的表示（layer representations）
科学禅道
高维表示人工智能深度学习
在机器学习和深度学习领域，特别是在处理音频和自然语言处理（NLP）任务时，"层的表示"（layerrepresentations）通常是指神经网络不同层在处理输入数据时生成的特征或嵌入。这些表示捕获了输入数据的不同层次的信息。1.层的表示（layerrepresentations）为了更好地理解这一概念，我们可以从以下几个方面进行解释：1.深度神经网络结构深度神经网络（DNN）通常由多个层组成，每
- 微软人工智能证书AI-102 | 如何快速通过？
全球认证考试中心
人工智能微软
微软AI-102考试，全称“DesigningandImplementingaMicrosoftAzureAISolution”，是微软推出的用于验证考生在Azure平台上设计和实施AI解决方案核心能力的认证考试。以下是具体介绍：考试描述：考试主要衡量考生实施计划和管理Azure认知服务解决方案、计算机视觉解决方案、自然语言处理解决方案、知识挖掘解决方案、对话式AI解决方案的能力。考试题型通常包括
- 免费实时AI图片编辑工具-多模态大模型：GPT-4o、grok、豆包、BAGEL、MagicQuill、OmniGen2
loong_XL
AIGCaigc
纯自然语言对话实现图像编辑；参考https://zhuanlan.zhihu.com/p/1890036563586577897GPT-4ohttps://chatgpt.com/geminihttps://gemini.google.com/grokhttps://grok.com/?referrer=website
- Midscene.js 安装与配置指南
孙爽知Kody
Midscene.js安装与配置指南midsceneLetAIbeyourbrowseroperator.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/mid/midscene1.项目基础介绍Midscene.js是一个开源项目，旨在通过AI驱动浏览器自动化操作。用户可以使用自然语言描述任务需求，Midscene.js将自动执行相应的浏览器操作，如数据提取、页面验证等。该
- embedding模型有哪些？如何选择合适的embedding模型？
行云流水AI笔记
embedding
embedding模型是一种将数据映射到低维空间的模型，常用于自然语言处理、推荐系统、图像识别等领域。以下是一些常见的embedding模型：Word2Vec：CBOW（ContinuousBag-of-Words）：通过上下文预测中心词。Skip-Gram：通过中心词预测上下文。GloVe（GlobalVectorsforWordRepresentation）：结合了词频统计和Word2Vec的
- Prompt Engineering for Large Language Models
三月七꧁ ꧂
论文合集llm+promptprompt语言模型人工智能自然语言处理pdfjavascript前端
题目大型语言模型的快速工程简介 随着OpenAI的ChatGPT和Google的Bard等软件的普及，大语言模型（LLM）已经渗透到生活和工作的许多方面。例如，ChatGPT可用于提供定制食谱，建议替换缺失的成分。它可用于起草研究提案、用多种编程语言编写工作代码、在语言之间翻译文本、协助政策制定等等（Gao2023）。用户通过“提示”或自然语言指令与大型语言模型进行交互。精心设计的提示可以带
- Transformer底层原理解析及基于pytorch的代码实现
LiRuiJie
人工智能transformerpytorch深度学习
1.Transformer底层原理解析1.1核心架构突破Transformer是自然语言处理领域的革命性架构，其核心设计思想完全摒弃了循环结构，通过自注意力机制实现全局依赖建模。整体架构图如下：以下是其核心组件：1）自注意力机制（Self-Attention）-输入序列的每个位置都能直接关注所有位置-数学公式（缩放点积注意力）：-Q：查询矩阵（当前关注点）-K：键矩阵（被比较项）-V：值矩阵（实际
- Cursor MySQL MCP 完整操作配置指南
z日火
开发分享mcpcursormysql
概述本指南帮助您在Windows环境下配置Cursor编辑器的MySQLMCP服务器，实现通过AI助手对数据库进行完整的增删改查操作。功能特性：✅自然语言数据库查询✅智能数据插入和更新✅安全的数据删除操作✅自动数据分析和报告生成快速配置1.环境检查#检查必要组件node--version#Node.js>=16mysql--version#MySQL5.7+cursor--version#Curs
- 微软全新开源的Agentic Web网络项目：NLWeb详解
kevin luan
AI工作流编程microsoft前端网络
引言在2025年5月的MicrosoftBuild开发者大会上，微软推出了一个全新的开源项目——NLWeb（NaturalLanguageWeb，自然语言网络），被誉为“AgenticWeb（代理网络）”的基石，目标是将传统网页转变为支持自然语言交互的智能AI应用。微软将其比作Web时代的HTML，旨在通过简单的方式为网站添加对话式AI接口，让用户和AI代理能够以自然语言直接查询和交互网站内容。本
- 数据与ChatBI
ChatBI的核心是让用户用自然语言（如“帮我看看这周的销售额走势”）直接获取数据分析结果，无需懂SQL或技术细节。整个过程就像AI“听懂”你的话、理解需求、生成查询、验证执行、并可视化展示结果。首先，ChatBI的系统架构图展示了整个流程的关键步骤。它从用户输入开始，经过多个AI模块处理，最终输出交互式报表。现在来一步步解析ChatBI的工作流程。1.语音/文字输入——解放双手的起点这是什么？一
- 利用人工智能做python爬虫
在Python爬虫领域，人工智能（AI）可以从多个维度赋能，提升爬虫的效率、智能性和应对复杂反爬策略的能力。下面从数据提取、反反爬、自动化脚本生成等方面，介绍如何结合AI技术实现更强大的Python爬虫：一、利用大语言模型辅助爬虫开发1.代码生成与优化大语言模型（如GPT系列、文心一言、通义千问等）可以根据自然语言描述快速生成Python爬虫代码。例如，你可以向模型输入“写一个Python爬虫，抓
- Python爬虫实战：研究TextBlob相关技术
ylfhpy
爬虫项目实战python爬虫开发语言htmlTextBlob
1.引言1.1研究背景与意义随着互联网技术的飞速发展，社交媒体已成为人们获取信息和表达观点的重要平台。每天在社交媒体上产生的海量文本数据蕴含着丰富的情感信息和社会舆情，分析这些文本情感倾向，有助于企业了解消费者对产品和服务的评价，政府部门监测社会舆论动态，研究机构探索公众对热点事件的态度。情感分析（SentimentAnalysis）作为自然语言处理的重要分支，旨在通过计算方法识别和提取文本中的主
- 对话云蝠智能：大模型如何让企业呼叫系统从 “成本中心” 变身 “价值枢纽”？
MARS_AI_
人工智能自然语言处理信息与通信交互
在人工智能重塑企业服务的浪潮中，云蝠智能（南京星蝠科技有限公司旗下品牌）以深厚的技术积累和行业实践，逐步成长为国内智能外呼领域的标杆企业。其发展路径揭示了技术自主创新与场景深度结合的必然性。一、技术架构：全栈自研奠定领先基础云蝠智能的核心竞争力源于其全链路自研技术体系。该架构覆盖语音识别（ASR）、自然语言处理（NLP）、语音合成（TTS）及软交换六大层级，实现从基础设施到操作层的闭环设计。这一分
- 入选 ICML 2025！哈佛医学院等推出全球首个 HIE 领域临床思维图谱模型，神经认知结果预测任务上性能提升 15%
hyperai
在人工智能技术突飞猛进的当下，大型视觉-语言模型（LVLMs）正以惊人的速度重塑多个领域的认知边界。在自然图像与视频分析领域，这类模型依托先进的神经网络架构、海量标注数据集与强大算力支持，已能精准完成物体识别、场景解析等高阶任务。而在自然语言处理领域，LVLMs通过对TB级文本语料的学习，在机器翻译、文本摘要、情感分析等任务上达到专业级水准，其生成的学术摘要甚至能精准提炼医学文献的核心结论。然而当
- 合规视角下银行智能客服风险防控
AI 智能服务
智能客服人工智能AIGC数据库chatgpt
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
- GRU与Transformer结合：新一代序列模型
AI大模型应用工坊
grutransformer深度学习ai
GRU与Transformer结合：新一代序列模型关键词：GRU、Transformer、序列模型、结合、深度学习摘要：本文深入探讨了GRU与Transformer结合所形成的新一代序列模型。先介绍了GRU和Transformer各自的核心概念及工作原理，然后阐述了二者结合的原因、方式和优势。通过代码实际案例展示了如何搭建结合的模型，还探讨了其在自然语言处理、语音识别等领域的实际应用场景。最后对未
- 《AI办公类工具PPT系列之七——智谱清言》
再见孙悟空_
【2025AI工具合集】人工智能iSlideAIAI智能PPTpowerpointAIPPTPPT
一.简介官网地址为chatglm.cn智谱清言（也被称为ChatGLM）是一款基于大模型技术的人工智能产品，旨在通过其强大的自然语言处理能力，为用户提供高效、智能的交互体验。该产品不仅具备广泛的应用场景，还能够在多个领域内实现深度学习和自我优化。二.功能介绍内容创作：创意写作：帮助用户进行故事、诗歌等文学作品的创作。媒体写作：辅助撰写新闻稿、社交媒体帖子等内容。写作辅助：提供写作建议、结构安排和编
- PDF 问答工具对比 - 询问有关 PDF 的任何问题
ComPDFKit
pdfPDFAIPDF问答
很好，我研究了面向普通用户、以英语支持为重点的顶级PDF问答AI工具。我将通过准确性、速度、价格、隐私和第三方集成等标准，对基于Web和可下载工具进行比较。最终的文章将包含一个对比表以便更清晰地呈现。顶级PDF问答AI工具借助AI技术的PDF问答工具让您可以上传PDF文件并通过对话方式提问其内容。这些工具无需手动阅读，而是会对文档进行索引，并使用自然语言处理模型从文本中提取答案、摘要或翻译。它们可
- 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
avords
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
bee1314
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
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- 【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
dcj3sjt126com
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
hcx2013
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
jinnianshilongnian
spring4
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
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- MySQL安装文档
liyong0802
mysql
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
