- 开源应用驱动企业新质生产力:Websoft9以EPP+AI+知识库助您领跑未来.
人工智能
开源应用驱动企业新质生产力:Websoft9以EPP+AI+知识库助您领跑未来在数字化转型加速的今天,企业新质生产力的核心已从传统资源投入转向技术驱动的效率革命。开源应用凭借其灵活性、成本优势和技术创新力,成为企业实现这一目标的关键引擎。作为开源技术与行业场景化落地的领航者,Websoft9通过企业应用平台(EPP)、AI智能引擎与知识库系统三位一体的解决方案,助力企业快速构建新一代生产力工具,实
- 开源应用驱动企业新质生产力:Websoft9以EPP+AI+知识库助您领跑未来
ai开发
开源应用驱动企业新质生产力:Websoft9以EPP+AI+知识库助您领跑未来在数字化转型加速的今天,企业新质生产力的核心已从传统资源投入转向技术驱动的效率革命。开源应用凭借其灵活性、成本优势和技术创新力,成为企业实现这一目标的关键引擎。作为开源技术与行业场景化落地的领航者,Websoft9通过企业应用平台(EPP)、AI智能引擎与知识库系统三位一体的解决方案,助力企业快速构建新一代生产力工具,实
- Crawl4AI 与 BrowserUseTool 的详细对比
燃灯工作室
Lmplement人工智能学习数学建模
以下是Crawl4AI与BrowserUseTool的详细对比,涵盖功能、技术实现、适用场景等核心维度:1.核心定位对比工具Crawl4AIBrowserUseTool类型专为AI优化的网络爬虫框架浏览器自动化工具(模拟人类操作浏览器)核心目标高效获取结构化数据供AI训练/推理处理需要浏览器交互的动态网页任务典型应用大规模数据抓取、知识库构建登录受限网站、抓取JavaScript渲染内容2.技术实
- 开源应用驱动企业新质生产力:Websoft9以EPP+AI+知识库助您领跑未来!
深度学习
开源应用驱动企业新质生产力:Websoft9以EPP+AI+知识库助您领跑未来在数字化转型加速的今天,企业新质生产力的核心已从传统资源投入转向技术驱动的效率革命。开源应用凭借其灵活性、成本优势和技术创新力,成为企业实现这一目标的关键引擎。作为开源技术与行业场景化落地的领航者,Websoft9通过企业应用平台(EPP)、AI智能引擎与知识库系统三位一体的解决方案,助力企业快速构建新一代生产力工具,实
- 开源应用驱动企业新质生产力:Websoft9以EPP+AI+知识库助您领跑未来!
人工智能
开源应用驱动企业新质生产力:Websoft9以EPP+AI+知识库助您领跑未来在数字化转型加速的今天,企业新质生产力的核心已从传统资源投入转向技术驱动的效率革命。开源应用凭借其灵活性、成本优势和技术创新力,成为企业实现这一目标的关键引擎。作为开源技术与行业场景化落地的领航者,Websoft9通过企业应用平台(EPP)、AI智能引擎与知识库系统三位一体的解决方案,助力企业快速构建新一代生产力工具,实
- 长文本、知识库、微调对比
司南锤
程序院学习人工智能
长文本、知识库和微调是三种不同的技术手段,用于增强大模型的能力。1.长文本处理•核心目标:理解和生成长篇内容。•优点:•连贯性强,适合处理需要深入理解背景信息的任务。•适合复杂任务,如长篇阅读理解或文章生成。•缺点:•资源消耗大,处理长文本需要更多的计算资源和内存。•受上下文长度限制,可能会丢失一些细节信息。•适用场景:•写作助手:生成长篇博客、报告或故事。•阅读理解:处理长篇阅读理解任务,如学术
- 【颠覆认知】大模型开发终极实战:30分钟用LangChain打造「超级AI客服」系统(附全代码+黑科技调参技巧)
煜bart
人工智能
重磅提示:文末含99%开发者不知道的Prompt逆向注入破解方案!---###一、撕开大模型开发的遮羞布:传统方案的三大致命陷阱传统AI客服系统开发面临:1.对话记忆金鱼症(7轮对话必失忆)2.知识库更新堪比器官移植3.业务逻辑与AI模型强耦合我们
- 基于LangChain-Chatchat实现的RAG-本地知识库的问答应用[5]-高阶实战微调
汀、人工智能
LLM工业级落地实践LLM技术汇总langchain人工智能大模型推理大模型微调p-tuningfastchatRAG
基于LangChain-Chatchat实现的RAG-本地知识库的问答应用[5]-高阶实战微调1.推荐的模型组合在默认的配置文件中,我们提供了以下模型组合LLM:Chatglm2-6bEmbeddingModels:m3e-baseTextSplitter:ChineseRecursiveTextSplitterKb_dataset:faiss我们推荐开发者根据自己的业务需求进行模型微调,如果不需
- 开源应用驱动企业新质生产力:Websoft9以EPP+AI+知识库助您领跑未来
开源
开源应用驱动企业新质生产力:Websoft9以EPP+AI+知识库助您领跑未来在数字化转型加速的今天,企业新质生产力的核心已从传统资源投入转向技术驱动的效率革命。开源应用凭借其灵活性、成本优势和技术创新力,成为企业实现这一目标的关键引擎。作为开源技术与行业场景化落地的领航者,Websoft9通过企业应用平台(EPP)、AI智能引擎与知识库系统三位一体的解决方案,助力企业快速构建新一代生产力工具,实
- 知识库全链路交互逻辑
賢843
软件测试理论基础python
阶段顺序URL输入→网络连接→前端请求→后端处理→数据库交互→数据返回→前端渲染→连接关闭阶段1:用户输入URL用户行为:在浏览器地址栏输入`https://knowledge.com/search?keyword=金融趋势`浏览器动作:“浏览器解析URL:协议补全:若用户省略协议,浏览器自动添加https://(若网站支持HTTPS)字符转义:对中文、空格等特殊字符编码(如金融趋势→%E9%
- AI学习指南RAG篇(5)-RAG的系统架构
俞兆鹏
AI学习指南ai
文章目录一、引言二、RAG系统的四个核心组件1.知识库处理模块1.1文档收集1.2文档预处理1.3示例代码2.向量化模块2.1文本嵌入2.2向量数据库2.3示例代码3.检索引擎3.1检索算法3.2检索结果排序3.3示例代码4.生成模块4.1生成模型4.2提示工程4.3示例代码三、RAG系统的架构图四、总结一、引言RAG(Retrieval-AugmentedGeneration,检索增强生成)技术
- 【GPT入门】第16课 RAG入门
*星星之火*
大模型gpt
【GPT入门】第16课RAG入门1.RAG概念核心原理主要应用优势挑战RGA工作图解2.RAG系统基本搭建流程1.RAG概念RAG通常指检索增强生成(Retrieval-AugmentedGeneration),是一种将检索技术与生成式人工智能相结合的技术架构,以下是关于它的详细介绍:核心原理检索:RAG会在大量的文本数据中进行检索,这些数据可以是网页、文档、知识库等。它通过各种检索算法和技术,快
- 利用 DeepSeek 总结运维知识库的总结报告
缘来是黎
webankpython
一、背景在运维工作中,知识库是重要的知识沉淀与共享工具。随着公司业务的发展,运维涉及的系统、设备和技术日益复杂,原有的运维知识库内容繁杂、缺乏条理,难以高效检索和利用。为了提升知识库的可用性,我尝试借助DeepSeek这一强大的AI工具对其进行总结与优化。二、问题分析知识碎片化:原知识库中的知识分散在不同文档和记录中,缺乏统一的组织架构,导致查找特定知识时需要耗费大量时间。分类不清晰:知识分类不够
- SaaS+AI应用架构:业务场景、智能体、大模型、知识库、传统工具系统
公众号-AI架构师汤师爷
后端架构设计JavaSaaS
SaaS+AI应用架构:业务场景、智能体、大模型、知识库、传统工具系统大家好,我是汤师爷~在SaaS与AI应用的演进过程中,合理的架构设计至关重要。本节将详细介绍其五个核心层次:业务场景层:发现和确定业务场景智能体层:构建可复用的智能应用大模型层:采用最合适的大模型,作为思考推理的核心知识库:管理企业的核心知识资产传统工具:传统的运营工具和业务系统业务场景层:发现和确定业务场景业务场景层是整个Sa
- 相同的问题看看Grok3怎么回答-Dify、RAG-Flow、FastGPT 核心特点对比
释迦呼呼
AI一千问人工智能深度学习机器学习自然语言处理算法
关键要点研究表明,Dify、RAG-Flow和FastGPT都是开源平台,专注于AI应用开发,特别是涉及RAG(检索增强生成)和知识库的场景。证据倾向于认为,Dify更通用,适合广泛的AI应用开发;RAG-Flow专注于深度文档理解的RAG引擎;FastGPT强调视觉工作流,适合构建知识库和问答系统。它们的区别在于平台类型、核心功能和目标用户,存在一些争议,如代理能力或文档处理复杂性。Dify、R
- 【Agent实战】RAG方式+结构化prompt(CoT)+API工具结合ChatGPT4o能力Agent项目实践(货物上架位置推荐助手)
姚瑞南
RAG技术应用探索大模型落地探索及agent搭建promptchatgpt自然语言处理人工智能AIGC
本文原创作者:姚瑞南AI-agent大模型运营专家,先后任职于美团、猎聘等中大厂AI训练专家和智能运营专家岗;多年人工智能行业智能产品运营及大模型落地经验,拥有AI外呼方向国家专利与PMP项目管理证书。(转载需经授权)目录结论效果图示1.prompt2.API工具封装3.知识库搭建4.测试用例结论成功利用ChatGPT4o版本结合RAG知识库方式,通过结构化prompt(CoT)调用API工具为用
- 在centos7虚拟机上离线更新dify
hongyinvjianke
linuxcentos
相关链接:dify项目git下载链接:https://github.com/langgenius/dify1.实现目标在离线设备上更新dify,并保留原始dify中的知识库、模版以及登录用户信息。2.前期准备联网设备A、已经部署过dify的离线设备B(centos7虚拟机)3.具体步骤3.1在联网设备A上下载最新的dify项目gitclonehttps://github.com/langgeniu
- AI学习指南RAG篇(7)-RAG知识库构建
俞兆鹏
AI学习指南ai
文章目录一、引言二、知识库构建过程1.数据收集1.1数据来源1.2示例代码2.预处理2.1数据清洗2.2示例代码2.3数据格式转换2.4示例代码3.分块3.1分块的目的3.2分块策略3.3示例代码4.向量化4.1向量化的目的4.2示例代码4.3向量数据库4.4示例代码三、总结一、引言在RAG(Retrieval-AugmentedGeneration,检索增强生成)系统中,知识库的构建是至关重要的
- 【无标题】DeepSeek是可对接那些端口
李鲶鱼
pythonc++人工智能
DeepSeek是一个强大的AI模型,可以应用于多个端口,为各种场景提供智能解决方案。移动端应用智能手机助手:DeepSeek集成到手机助手中,提供智能对话、文本写作、语言翻译等功能。例如,华为的小艺助手和荣耀的YOYO智能体通过接入DeepSeek,提升了对话流畅度和知识库的时效性。虚拟主播:利用DeepSeek生成虚拟主播,进行24小时优质播报。桌面端应用智能客服:在医院的官方公众号中接入De
- 向量空间与范数
Shockang
机器学习数学通关指南人工智能机器学习数学线性代数
前言本文隶属于专栏《机器学习数学通关指南》,该专栏为笔者原创,引用请注明来源,不足和错误之处请在评论区帮忙指出,谢谢!本专栏目录结构和参考文献请见《机器学习数学通关指南》ima知识库知识库广场搜索:知识库创建人机器学习@Shockang机器学习数学基础@Shockang深度学习@Shockang正文一、向量空间:机器学习的舞台1.1定义与核心要素️向量空间是机器学习的数学基础,它提供了描述和处理高
- 互信息详解
Shockang
机器学习数学通关指南机器学习人工智能数学信息论
前言本文隶属于专栏《机器学习数学通关指南》,该专栏为笔者原创,引用请注明来源,不足和错误之处请在评论区帮忙指出,谢谢!本专栏目录结构和参考文献请见《机器学习数学通关指南》ima知识库知识库广场搜索:知识库创建人机器学习@Shockang机器学习数学基础@Shockang深度学习@Shockang正文互信息:变量间关联性的量化利器互信息(MutualInformation)是信息论中的核心概念,也是
- Deepseek结合AnythingLLM搭建个人本地智能知识库
曲幽
AI计算机deepseekai大模型ollamaanythingllm本地知识库
之前通过Ollama搭建了本地Deepseek大模型对话机制,但知识点仅限于Deepseek内部的数据,且目前数据截止时间为2024年7月,如果我们询问一些专业性比较强的内容,则Deepseek也显得无能为力,这就需要再给这个大脑外接一些文档数据了,通过AnythingLLM来Embedding外部文档。更多内容,可关注公众号“一名程序媛”,我们一起从0-1学编程1下载安装AnythingLLM有
- 内容中台的核心架构是什么?
清风徐徐de来
其他
模块化架构设计解析内容中台的模块化架构通过分层解耦实现灵活扩展,其核心由基础资源层、能力服务层与业务应用层构成。基础层以统一数据治理体系为支撑,通过标准化接口实现结构化与非结构化数据的统一存储,例如Baklib采用分布式存储架构保障数据安全性与访问效率。服务层整合智能分发引擎与API协同策略,支持动态编排内容处理流程,如自动标签生成与多版本管理。应用层通过可配置化组件对接多终端场景,确保知识库构建
- YAGO是什么?
魔王阿卡纳兹
知识图谱入门大数据治理与分析知识图谱yago实体
YAGO是一个基于链接数据库的开放语义知识库,由德国马普研究所与巴黎电讯科技大学于2007年联合开发,基于CreativeCommonsAttribution协议。其主要特点是从Wikipedia、WordNet和GeoNames等来源提取事实,形成了一个包含丰富语义信息的知识库。YAGO的数据规模庞大,包含约5亿个实体和20亿条事实,这些事实可以在时间和空间上进行锚定。此外,YAGO还具有预定义
- π0:一种用于通用机器人控制的视觉-语言-动作流模型
强化学习曾小健
人工智能
π0:一种用于通用机器人控制的视觉-语言-动作流模型原创木木JS具身知识库2024年12月06日17:30广西
- 使用DeepSeek整合自有数据构建知识库教程
Logan_Gong
ai知识图谱
使用DeepSeek整合自有数据构建知识库教程在信息爆炸的时代,有效管理和利用自有数据成为提升工作与学习效率的关键。DeepSeek作为一款强大的工具,为我们整合自有数据、构建个性化知识库提供了便利。以下将详细介绍使用DeepSeek搭建专属知识库的多种方案,无论你是新手小白,还是经验丰富的开发者,亦或是企业级用户,都能找到适合自己的方法。一、快速入门方案(推荐新手)工具组合:AnythingLL
- Docker+Ollama+RAGFlow本地部署DeepSeek R1并构建本地知识库
康顺哥
AI大模型#docker容器llama语言模型aiAI编程
目录背景安装Docker设置Docker默认参数修改Docker保存服务程序的缓存路径为服务程序镜像设置别名为ollama设置专用参数安装ollama运行DeepSeekR1大模型安装Open-WebUI配置Open-WebUI检验DeepSeek的资源占用情况安装RAGFlow添加chat模型添加embedding模型创建知识库AI结合知识库聊天总结背景DeepSeek持续火爆,但官网访问经常出
- 【快速入门】本地知识库部署:FastGPT与Dify轻松上手全指南!
大模型老炮
大模型入门大模型人工智能产品经理大模型学习知识库部署AI
本文主要内容本地部署Dify、FastGPT、OllamaDify、FastGPT对接一些目前免费的LLM大语言AI模型Dify、FastGPT对接Ollama本地模型大家好,我是一名喜欢在家折腾本地部署的开发者,这次我来分享如何在本地运行Ollama,并将它与FastGPT和Dify两个知识库对接。看起来复杂,但其实步骤并不难。我会尽量把内容讲得清楚易懂,加上一些幽默,让整个过程更有趣。第一步:
- FreeRTOS第17篇:FreeRTOS链表实现细节05_MiniListItem_t:FreeRTOS内存优化
指尖动听知识库
链表数据结构
文/指尖动听知识库-星愿文章为付费内容,商业行为,禁止私自转载及抄袭,违者必究!!!文章专栏:深入FreeRTOS内核:从原理到实战的嵌入式开发指南1为什么需要迷你列表项?在嵌入式系统中,内存资源极其宝贵。FreeRTOS为满足不同场景需求,设计了标准列表项(ListItem_t)和迷你列表项(MiniListItem_t),后者通过牺牲部分功能换取内存效率的极致优化。1.1标准列表项的局限性内存
- 软件体系结构复习3
F_0125
软件构建软件工程
1.软件体系结构与软件体系结构风格的关系。某一特定软件领域的系统组织方式的惯用方式。通俗来讲就是某一类软件的体系结构的特性抽象。软件体系结构与不同的软件体系结构风格的关系就好比人与黄种人,白种人,黄种人的关系。2.掌握常见的体系结构风格:经典的6种软件体系结构风格(管道/过滤器(与批处理的相同与不同)、数据抽象与面向对象系统、基于事件的系统、分层系统、仓库系统及知识库、C2风格)、C/S与B/S、
- PHP如何实现二维数组排序?
IT独行者
二维数组PHP排序
二维数组在PHP开发中经常遇到,但是他的排序就不如一维数组那样用内置函数来的方便了,(一维数组排序可以参考本站另一篇文章【PHP中数组排序函数详解汇总】)。二维数组的排序需要我们自己写函数处理了,这里UncleToo给大家分享一个PHP二维数组排序的函数:
代码:
functionarray_sort($arr,$keys,$type='asc'){
$keysvalue= $new_arr
- 【Hadoop十七】HDFS HA配置
bit1129
hadoop
基于Zookeeper的HDFS HA配置主要涉及两个文件,core-site和hdfs-site.xml。
测试环境有三台
hadoop.master
hadoop.slave1
hadoop.slave2
hadoop.master包含的组件NameNode, JournalNode, Zookeeper,DFSZKFailoverController
- 由wsdl生成的java vo类不适合做普通java vo
darrenzhu
VOwsdlwebservicerpc
开发java webservice项目时,如果我们通过SOAP协议来输入输出,我们会利用工具从wsdl文件生成webservice的client端类,但是这里面生成的java data model类却不适合做为项目中的普通java vo类来使用,当然有一中情况例外,如果这个自动生成的类里面的properties都是基本数据类型,就没问题,但是如果有集合类,就不行。原因如下:
1)使用了集合如Li
- JAVA海量数据处理之二(BitMap)
周凡杨
java算法bitmapbitset数据
路漫漫其修远兮,吾将上下而求索。想要更快,就要深入挖掘 JAVA 基础的数据结构,从来分析出所编写的 JAVA 代码为什么把内存耗尽,思考有什么办法可以节省内存呢? 啊哈!算法。这里采用了 BitMap 思想。
首先来看一个实验:
指定 VM 参数大小: -Xms256m -Xmx540m
- java类型与数据库类型
g21121
java
很多时候我们用hibernate的时候往往并不是十分关心数据库类型和java类型的对应关心,因为大多数hbm文件是自动生成的,但有些时候诸如:数据库设计、没有生成工具、使用原始JDBC、使用mybatis(ibatIS)等等情况,就会手动的去对应数据库与java的数据类型关心,当然比较简单的数据类型即使配置错了也会很快发现问题,但有些数据类型却并不是十分常见,这就给程序员带来了很多麻烦。
&nb
- Linux命令
510888780
linux命令
系统信息
arch 显示机器的处理器架构(1)
uname -m 显示机器的处理器架构(2)
uname -r 显示正在使用的内核版本
dmidecode -q 显示硬件系统部件 - (SMBIOS / DMI)
hdparm -i /dev/hda 罗列一个磁盘的架构特性
hdparm -tT /dev/sda 在磁盘上执行测试性读取操作
cat /proc/cpuinfo 显示C
- java常用JVM参数
墙头上一根草
javajvm参数
-Xms:初始堆大小,默认为物理内存的1/64(<1GB);默认(MinHeapFreeRatio参数可以调整)空余堆内存小于40%时,JVM就会增大堆直到-Xmx的最大限制
-Xmx:最大堆大小,默认(MaxHeapFreeRatio参数可以调整)空余堆内存大于70%时,JVM会减少堆直到 -Xms的最小限制
-Xmn:新生代的内存空间大小,注意:此处的大小是(eden+ 2
- 我的spring学习笔记9-Spring使用工厂方法实例化Bean的注意点
aijuans
Spring 3
方法一:
<bean id="musicBox" class="onlyfun.caterpillar.factory.MusicBoxFactory"
factory-method="createMusicBoxStatic"></bean>
方法二:
- mysql查询性能优化之二
annan211
UNIONmysql查询优化索引优化
1 union的限制
有时mysql无法将限制条件从外层下推到内层,这使得原本能够限制部分返回结果的条件无法应用到内层
查询的优化上。
如果希望union的各个子句能够根据limit只取部分结果集,或者希望能够先排好序在
合并结果集的话,就需要在union的各个子句中分别使用这些子句。
例如 想将两个子查询结果联合起来,然后再取前20条记录,那么mys
- 数据的备份与恢复
百合不是茶
oraclesql数据恢复数据备份
数据的备份与恢复的方式有: 表,方案 ,数据库;
数据的备份:
导出到的常见命令;
参数 说明
USERID 确定执行导出实用程序的用户名和口令
BUFFER 确定导出数据时所使用的缓冲区大小,其大小用字节表示
FILE 指定导出的二进制文
- 线程组
bijian1013
java多线程threadjava多线程线程组
有些程序包含了相当数量的线程。这时,如果按照线程的功能将他们分成不同的类别将很有用。
线程组可以用来同时对一组线程进行操作。
创建线程组:ThreadGroup g = new ThreadGroup(groupName);
&nbs
- top命令找到占用CPU最高的java线程
bijian1013
javalinuxtop
上次分析系统中占用CPU高的问题,得到一些使用Java自身调试工具的经验,与大家分享。 (1)使用top命令找出占用cpu最高的JAVA进程PID:28174 (2)如下命令找出占用cpu最高的线程
top -Hp 28174 -d 1 -n 1
32694 root 20 0 3249m 2.0g 11m S 2 6.4 3:31.12 java
- 【持久化框架MyBatis3四】MyBatis3一对一关联查询
bit1129
Mybatis3
当两个实体具有1对1的对应关系时,可以使用One-To-One的进行映射关联查询
One-To-One示例数据
以学生表Student和地址信息表为例,每个学生都有都有1个唯一的地址(现实中,这种对应关系是不合适的,因为人和地址是多对一的关系),这里只是演示目的
学生表
CREATE TABLE STUDENTS
(
- C/C++图片或文件的读写
bitcarter
写图片
先看代码:
/*strTmpResult是文件或图片字符串
* filePath文件需要写入的地址或路径
*/
int writeFile(std::string &strTmpResult,std::string &filePath)
{
int i,len = strTmpResult.length();
unsigned cha
- nginx自定义指定加载配置
ronin47
进入 /usr/local/nginx/conf/include 目录,创建 nginx.node.conf 文件,在里面输入如下代码:
upstream nodejs {
server 127.0.0.1:3000;
#server 127.0.0.1:3001;
keepalive 64;
}
server {
liste
- java-71-数值的整数次方.实现函数double Power(double base, int exponent),求base的exponent次方
bylijinnan
double
public class Power {
/**
*Q71-数值的整数次方
*实现函数double Power(double base, int exponent),求base的exponent次方。不需要考虑溢出。
*/
private static boolean InvalidInput=false;
public static void main(
- Android四大组件的理解
Cb123456
android四大组件的理解
分享一下,今天在Android开发文档-开发者指南中看到的:
App components are the essential building blocks of an Android
- [宇宙与计算]涡旋场计算与拓扑分析
comsci
计算
怎么阐述我这个理论呢? 。。。。。。。。。
首先: 宇宙是一个非线性的拓扑结构与涡旋轨道时空的统一体。。。。
我们要在宇宙中寻找到一个适合人类居住的行星,时间非常重要,早一个刻度和晚一个刻度,这颗行星的
- 同一个Tomcat不同Web应用之间共享会话Session
cwqcwqmax9
session
实现两个WEB之间通过session 共享数据
查看tomcat 关于 HTTP Connector 中有个emptySessionPath 其解释如下:
If set to true, all paths for session cookies will be set to /. This can be useful for portlet specification impleme
- springmvc Spring3 MVC,ajax,乱码
dashuaifu
springjquerymvcAjax
springmvc Spring3 MVC @ResponseBody返回,jquery ajax调用中文乱码问题解决
Spring3.0 MVC @ResponseBody 的作用是把返回值直接写到HTTP response body里。具体实现AnnotationMethodHandlerAdapter类handleResponseBody方法,具体实
- 搭建WAMP环境
dcj3sjt126com
wamp
这里先解释一下WAMP是什么意思。W:windows,A:Apache,M:MYSQL,P:PHP。也就是说本文说明的是在windows系统下搭建以apache做服务器、MYSQL为数据库的PHP开发环境。
工欲善其事,必须先利其器。因为笔者的系统是WinXP,所以下文指的系统均为此系统。笔者所使用的Apache版本为apache_2.2.11-
- yii2 使用raw http request
dcj3sjt126com
http
Parses a raw HTTP request using yii\helpers\Json::decode()
To enable parsing for JSON requests you can configure yii\web\Request::$parsers using this class:
'request' =&g
- Quartz-1.8.6 理论部分
eksliang
quartz
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2207691 一.概述
基于Quartz-1.8.6进行学习,因为Quartz2.0以后的API发生的非常大的变化,统一采用了build模式进行构建;
什么是quartz?
答:简单的说他是一个开源的java作业调度框架,为在 Java 应用程序中进行作业调度提供了简单却强大的机制。并且还能和Sp
- 什么是POJO?
gupeng_ie
javaPOJO框架Hibernate
POJO--Plain Old Java Objects(简单的java对象)
POJO是一个简单的、正规Java对象,它不包含业务逻辑处理或持久化逻辑等,也不是JavaBean、EntityBean等,不具有任何特殊角色和不继承或不实现任何其它Java框架的类或接口。
POJO对象有时也被称为Data对象,大量应用于表现现实中的对象。如果项目中使用了Hiber
- jQuery网站顶部定时折叠广告
ini
JavaScripthtmljqueryWebcss
效果体验:http://hovertree.com/texiao/jquery/4.htmHTML文件代码:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
<head>
<title>网页顶部定时收起广告jQuery特效 - HoverTree<
- Spring boot内嵌的tomcat启动失败
kane_xie
spring boot
根据这篇guide创建了一个简单的spring boot应用,能运行且成功的访问。但移植到现有项目(基于hbase)中的时候,却报出以下错误:
SEVERE: A child container failed during start
java.util.concurrent.ExecutionException: org.apache.catalina.Lif
- leetcode: sort list
michelle_0916
Algorithmlinked listsort
Sort a linked list in O(n log n) time using constant space complexity.
====analysis=======
mergeSort for singly-linked list
====code======= /**
* Definition for sin
- nginx的安装与配置,中途遇到问题的解决
qifeifei
nginx
我使用的是ubuntu13.04系统,在安装nginx的时候遇到如下几个问题,然后找思路解决的,nginx 的下载与安装
wget http://nginx.org/download/nginx-1.0.11.tar.gz
tar zxvf nginx-1.0.11.tar.gz
./configure
make
make install
安装的时候出现
- 用枚举来处理java自定义异常
tcrct
javaenumexception
在系统开发过程中,总少不免要自己处理一些异常信息,然后将异常信息变成友好的提示返回到客户端的这样一个过程,之前都是new一个自定义的异常,当然这个所谓的自定义异常也是继承RuntimeException的,但这样往往会造成异常信息说明不一致的情况,所以就想到了用枚举来解决的办法。
1,先创建一个接口,里面有两个方法,一个是getCode, 一个是getMessage
public
- erlang supervisor分析
wudixiaotie
erlang
当我们给supervisor指定需要创建的子进程的时候,会指定M,F,A,如果是simple_one_for_one的策略的话,启动子进程的方式是supervisor:start_child(SupName, OtherArgs),这种方式可以根据调用者的需求传不同的参数给需要启动的子进程的方法。和最初的参数合并成一个数组,A ++ OtherArgs。那么这个时候就有个问题了,既然参数不一致,那