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adminwolf
个人开发
在日常的用户咨询中,许多用户会问我们的系统或浏览器插件能否直接接入Deepseek。其实,这种说法存在一定的不准确之处。正确的理解是,我们需要接入的是支持Deepseek的AI知识库平台,而非直接接入Deepseek本身,而且这些平台通常都支持多种大模型切换。下面,就为大家详细介绍相关的接入方式。我们网站:gofly.v1kf.com一、扣子智能体平台对于非技术人员来说,现在建议直接使用coze.
- 平凡的日子2
不经意的闯入
今天打开了安装好久没动过的ps软件,在b站上听了几个小时的视频,突然发现并没有自己想象中的那么难,今天我学会了如何创建文件,懂得了抓手和缩放工具的使用,还明白了蒙版如何创建以及使用的技巧,第一天的收获满满呀!希望接下来的每一天都能收获不同的知识,来丰富自己贫乏的知识库。加油,我可以的!ps的常用分辨率
- 高阶知识库搭建实战五、(向量数据库Milvus安装)
伯牙碎琴
大模型数据库milvus大模型AI
以下是关于在Windows环境下直接搭建Milvus向量数据库的教程:本教程分两部分,第一部分是基于docker安装,在Windows环境下直接安装Milvus向量数据库,目前官方推荐的方式是通过Docker进行部署,因为Milvus的运行环境依赖于Linux系统。如果你希望在Windows上直接运行Milvus,可以考虑使用MilvusLite版本,这是一个轻量级的Python库,适用于快速原型
- LLM初识
从零到一:用Python和LLM构建你的专属本地知识库问答机器人摘要:随着大型语言模型(LLM)的兴起,构建智能问答系统变得前所未有的简单。本文将详细介绍如何使用Python,结合开源的LLM和向量数据库技术,一步步搭建一个基于你本地文档的知识库问答机器人。你将学习到从环境准备、文档加载、文本切分、向量化、索引构建到最终实现问答交互的完整流程。本文包含详细的流程图描述、代码片段思路和关键注意事项,
- 2025AI智能体平台,10个Agent智能体开发平台推荐
cczixun
人工智能智能体大数据安全
1、扣子(Coze)开发平台字节跳动推出的AI智能体开发平台,用户无需编程基础,通过拖拽和配置即可快速创建聊天机器人,并部署到豆包、飞书、抖音、微信等多个平台。平台提供超过1万+的插件,内置豆包・Functioncall32k、通义千问-Max8k等多个大模型,还具备知识库、数据库、图像流等功能。2、通义千问Agent平台阿里巴巴基于通义千问大模型打造的智能体开发框架,以强大的多模态能力和工具集成
- Kimi-Audio:最佳音LLM, 如何免费使用 Kimi-Audio AI 模型?
知识大胖
NVIDIAGPU和大语言模型开发教程人工智能kimi
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
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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
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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
构建企业私有RAG系统全流程:从PDF到智能问答的落地实践✅一、RAG到底是什么?为什么你现在必须了解它?RAG,全称Retrieval-AugmentedGeneration(检索增强生成)。通俗点说,它的核心思想就一句话:“模型不知道的内容,从你的知识库里搜;然后由模型来生成回答。”RAG系统的核心价值:传统模型问答RAG系统模型只能靠自己的训练记忆模型可以实时读“外部资料”企业知识不在模型里
- 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
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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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NVIDIAGPU和大语言模型开发教程mysqlpostgresql数据库anythingllmollama
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
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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
alankuo
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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
AgenticAI实战AI大模型企业级应用开发实战AI人工智能与大数据AI-native大数据ai
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
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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
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【知识库】Debian12系列debian服务器运维linuxvsftp
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RAG实战指南RAG检索增强生成文本分块语义分割文档处理NLP人工智能
【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
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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
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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
- 【LLM】Llama-Index 架构
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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:
- 在 Dify 平台中集成上下文工程技术
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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”,
- 大模型 AI智能体Coze知识库从使用到实战详解
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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
- 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