- 企业级知识库私有化部署:腾讯混元+云容器服务TKE实战
大熊计算机
#腾讯云语言模型
1.背景需求分析在金融、医疗等数据敏感行业,企业需要构建完全自主可控的知识库系统。本文以某证券机构智能投研系统为原型,演示如何基于腾讯混元大模型与TKE容器服务实现:千亿级参数模型的私有化部署金融领域垂直场景微调高并发低延迟推理服务全链路安全合规方案1.1典型技术挑战#性能基准测试数据(单位:QPS)|场景|裸机部署|容器化部署|优化后||--------------------|--------
- 如何构建知识库
追逐此刻
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构建个人知识库是一个系统化的过程,需要结合工具选择、信息管理和持续优化。以下是分步骤的实用指南,包含现代工具和方法的建议:一、明确知识库定位(Why)核心目标学习型:支持学术研究/职业发展(如医学生构建临床知识体系)创作型:支撑内容产出(如自媒体作者的选题库)项目型:管理特定领域知识(如程序员的技术栈文档)领域聚焦建议采用「T型策略」:1个深度领域+3个辅助领域(如主攻机器学习,辅修心理学/设计/
- 增强版 Kimi:AI 驱动的智能创作平台,实现一站式内容生成(图片、PPT、PDF)!
每天译点晓知识
AI人工智能专栏人工智能PPTPDF一键生成AI图片生成
前言基于扣子Coze零代码平台,我们从零到一轻松实现了专属Bot机器人的搭建。AI大模型(LLM)、智能体(Agent)、知识库、向量数据库、知识图谱,RAG,AGI的不同形态愈发显现,如何将其动态组合,凸显其强大爆发力!!!接下来,我们介绍通过Kimi进行功能增强?使得我们的Bot具备一键生成图片、PPT编写、PDF制作......模型配置Kimi月之暗面旗下国产大模型,以独特的长文本处理能力,
- 大模型——Dify:知识库与外部知识库
不二人生
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Dify:知识库与外部知识库相比于AI大模型内置的静态预训练数据,知识库中的内容能够实时更新,确保LLM可以访问到最新的信息,避免因信息过时或遗漏而产生的问题。知识库与文档开发者可以通过此方式确保LLM不仅仅依赖于训练数据中的知识,还能够处理来自实时文档和数据库的动态数据,从而提高回答的准确性和相关性。https://docs.dify.ai/zh-hans/guides/knowledge-ba
- GPT-5企业级应用落地指南:70个工业场景实战部署全景(2025)
知识产权13937636601
计算机GPT-5API
摘要:随着GPT-5在2025年全面开放企业API,其多模态理解、自主任务规划、超长上下文(128Ktokens)能力正颠覆传统工业智能化范式。本指南基于全球200+企业实测案例,提炼70个工业场景的部署方案,涵盖研发设计、生产制造、供应链管理等九大领域。核心解决三大落地挑战:安全合规部署方案(企业知识库隔离训练、区块链存证)、行业场景迁移(小样本领域适应、多模态提示工程)、成本效率优化(MoE稀
- 医疗大模型深度剖析:腾讯医疗大模型案例,引领智能医疗新时代!
腾讯医疗大模型是混元大模型的医疗版。在DeepSeek爆火之前,腾讯健康已经依据医疗细分场景的具体需求,以腾讯自研的混元大模型,打造出医疗行业大模型。DeepSeek-R1发布后,腾讯健康第一时间完成了混元大模型与DeepSeek的融合。腾讯医疗大模型深度融合医学知识库与自然语言处理技术,旨在为医疗行业提供智能化的辅助解决方案。通过海量医学文献、临床指南、电子病历等专业数据训练,具备强大的医学知识
- 老年基础护理实训室建设方案:构建标准化护理实训体系
凯禾瑞华_实训室建设
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一、实训室特色(一)高度仿真场景老年基础护理实训室建设方案强调构建高度仿真的老年护理场景,模拟家庭、养老院、医院病房等真实环境,配备仿真老年人体模型、适老化家具及设备,让学生身临其境开展实训。点击获取实训室建设方案(二)智能化设备应用引入智能护理监测设备、模拟急救仪器等,结合DeepSeek+知识库大模型,实现实训过程数据记录与分析,为教学提供精准反馈,此为老年基础护理实训室建设方案的重要创新点。
- OpenAI Agents SDK 客户服务应用案例
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OpenAIAgentsSDK客户服务应用案例OpenAIAgentsSDK可用于构建智能化、自动化的客户服务解决方案。以下是一些典型应用案例及实现方法:智能问答助手通过OpenAIAgentsSDK训练一个基于知识库的问答助手,自动回答客户常见问题。可集成到网站、APP或社交媒体平台,提供24/7服务。支持自然语言处理,准确理解客户意图,提供个性化回复。多轮对话处理利用SDK的上下文保持能力,处
- RAG系列:RAG越来越不准?你可能忽略了“元数据”的力量
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你是否也有这样的困扰?问大模型一个很具体的问题:“请告诉我A软件的安装方法。”结果它却信誓旦旦地告诉了你B软件的安装步骤。在这个过程中,你可能已经花了大量时间解析和清洗上千份文档,接入RAG,但结果仍然不理想。为什么会这样?其中一个很重要的原因是,我们花了很多时间构建知识库,却忽略了一个看似不起眼的部分——元数据。简单来说,元数据就是“描述数据的数据”。比如:文档的元数据:作者、标题、文档类型、创
- 在Ubuntu下建设自己的本地大模型docker+ollama+openwenui
东郭野人
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在经过多种尝试下,出现了各种问题,终于搭建起了自己的本地大模型和知识库,下面为大家讲解过程。一.docker1.安装安装docker逐步执行以下代码或者看其他的文章,我的ubuntu是22.04sudocurl-fsSLhttps://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/ubuntu/gpg|sudoapt-keyadd-sudoadd-apt-repositor
- Trae CN IDE 中 PHP 开发的具体流程和配置指南
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以下是TraeCNIDE中PHP开发的具体流程和配置指南,结合知识库内容和实际开发需求整理,并附实例说明:一、安装与初始配置下载与安装TraeIDE访问Trae官网下载macOS或Windows版本。安装完成后,启动Trae,首次运行会进入初始化向导。初始设置主题与语言:选择暗色/亮色主题,语言设为简体中文。导入配置:从VSCode或Cursor导入插件、快捷键(保留原有习惯)。登录账号:注册Gi
- 从零构建企业知识库问答系统(基于通义灵码+RAG+阿里云OSS的落地实践)
大熊计算机
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1企业知识管理在大型企业环境中,知识管理面临三大痛点:信息孤岛(40%的企业知识分散在10+个系统中)、检索低效(员工平均每周浪费3.5小时查找信息)和知识流失(专家离职导致关键经验断层)。传统解决方案如Wiki或文档管理系统存在两大局限:被动检索:用户需精确知道搜索关键词理解缺失:无法解析"季度营收增长率计算方法"等复合问题RAG(检索增强生成)技术的革命性在于将语义检索与大语言模型结合:用户问
- DeepSeek 实战项目:构建专业领域智能问答系统
XQR.小白
DeepSeek实战项目精讲python人工智能
目录1.项目概述与背景2.环境准备与模型部署3.专业知识库构建5.交互式界面开发6.系统优化与扩展7.项目部署与运维项目总结与展望1.项目概述与背景在当今信息爆炸的时代,专业领域的知识获取面临着信息过载和检索效率低下的问题。本项目旨在利用DeepSeek模型构建一个专业领域的智能问答系统,帮助用户快速准确地获取所需信息。通过本项目,你将学习如何:部署和配置DeepSeek大语言模型构建专业领域知识
- 【AI大模型】数据处理
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一、源文档读取为构建我们的本地知识库,我们需要对以多种类型存储的本地文档进行处理,读取本地文档并通过前文描述的Embedding方法将本地文档的内容转化为词向量来构建向量数据库。在本节中,我们以一些实际示例入手,来讲解如何对本地文档进行处理。二、数据读取1.PDF文档我们可以使用LangChain的PyMuPDFLoader来读取知识库的PDF文件。PyMuPDFLoader是PDF解析器中速度最
- DeepSeek使用指南:普通人逆袭的5大核心技巧
傻啦嘿哟
DeepSeek新手全攻略自然语言处理
目录引言:AI工具如何成为普通人的"外挂"?一、精准提问术:让AI输出价值翻倍二、记忆管理术:打造你的AI知识库三、创意激发术:突破思维定式四、效率革命术:重构工作流程五、认知升级术:建立AI思维框架进阶技巧:打造个人AI工作流结语:AI时代的认知突围引言:AI工具如何成为普通人的"外挂"?在人工智能普及的今天,掌握工具的使用深度决定了效率差距。DeepSeek作为新一代大语言模型,其核心价值不在
- 大模型驱动核工业智能化的技术架构与核心突破
Deepoch
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从数据闭环到自主决策,解码核能系统的AI技术演进路径Deepoc大模型通过构建多维度技术体系,在知识结构化处理、逻辑推理优化及多模态验证机制等方向取得关键技术突破,有效提升生成内容与行业知识库的匹配度。经第三方测试验证,在装备制造、能源管理等场景中,其生成内容的可验证性指标较基线模型提升62%,关键参数失真率控制在0.3%阈值内。通过构建行业知识蒸馏框架,该模型已形成覆盖12个垂直领域的定制化解决
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本文中,我们提供了完全基于开源自建服务的DockerCompose配置,你可以直接使用这份配置文件来启动LobeChat数据库版本,也可以对之进行修改以适应你的需求。我们默认使用MinIO作为本地S3对象存储服务,使用Casdoor作为本地鉴权服务。快速启动为方便快速上手,这一章使用docker-compose/local目录中的docker-compose.yml配置文件,启动后的LobeCha
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一、概述unsloth微调Qwen3模型提供显著优势:训练速度提高2倍,VRAM使用减少70%,支持8倍长的上下文。Qwen3–30B-A3B仅需17.5GBVRAM即可运行。unsloth的Dynamic2.0量化技术保证了高精度,同时支持原生128K上下文长度。Qwen3模型具有思考模式和非思考模式,适用于不同复杂度的任务。微调后的模型可用于法律文档分析、定制知识库构建等领域,能够处理特定领域
- Spring Boot + LangChain 构建 RAG 应用
程序员丸子
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使用LangChain构建RAG应用程序什么是RAG?检索增强生成(Retrieval-AugmentedGeneration,RAG)是一种结合了检索和生成两种关键技术的机器学习方法。这种方法在自然语言处理任务中特别有效,例如对话系统和问答系统。RAG的关键组件检索:•RAG首先从大型数据集或知识库中检索与用户查询相关的文档或数据。•通常使用信息检索技术,如向量搜索或关键词匹配。生成:•在检索到
- 大模型实战干货:如何基于LangChain 在本地构建一个可运行的 RAG 系统(附完整代码)
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什么是RAGRAG(Retrieval-AugmentedGeneration,检索增强生成)是一种将语言模型(如ChatGPT)与外部知识库结合的技术,使其在生成回答时能够调用真实知识来源,而不仅依赖模型本身的参数记忆。LangChain是一个构建大语言模型(LLM)应用的强大框架,提供了连接向量数据库、检索器、提示模板和LLM的模块化工具链。RAG系统结构图项目依赖安装pipinstallla
- 互联网大厂Java求职面试:AI与大模型技术下的RAG系统架构设计与性能优化
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【互联网大厂Java求职面试:AI与大模型技术下的RAG系统架构设计与性能优化】文章内容面试官开场白技术总监(李明):“郑薪苦,欢迎来到今天的面试。我是李明,负责我们公司的AI平台架构设计。今天我们将围绕一个非常前沿的场景——基于RAG(Retrieval-AugmentedGeneration)系统的架构设计与性能优化进行深入探讨。这个场景在当前的AI应用中非常重要,尤其是在企业知识库与大模型深
- 检索增强生成(RAG)领域关键数据集综述:分类、挑战与展望
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检索增强生成(RAG)领域关键数据集综述:分类、挑战与展望摘要检索增强生成(RAG)通过融合外部知识库与大型语言模型,已成为解决知识密集型自然语言处理(NLP)任务的关键范式。高质量、多样化的数据集是推动RAG技术发展、评估模型能力和揭示其局限性的基石。本文旨在对RAG领域的关键数据集进行一次系统性的梳理与全景分析。我们基于对30篇核心研究论文的分析,提炼并审查了148个相关数据集,并首次提出一个
- AI加持|博睿数据公众号正式升级运维智能体!
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即日起,「博睿宏远」&「bonree博睿数据」公众号正式接入腾讯元器AI智能体,24小时在线“有问必答”,为您开启智能交互新体验!精准解答难题秒级内容定位精准解答难题。无论是在工作中遇到技术难题,或是对博睿数据的产品及解决方案有疑问,只需输入您的问题,智能体依托腾讯混元大模型,都能秒级从博睿数据庞大的知识库检索出您所需要的信息,条理清晰地为您输出相关技术要点,并附上原文链接,方便深度查阅。极速内容
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以下是关于Linux文件与目录管理的常用命令及其详细讲解,结合了知识库中的信息,帮助您高效管理文件和目录。一、查看文件与目录1.ls(列出目录内容)功能:显示当前目录下的文件和子目录。常用选项:ls:列出当前目录下的文件和目录(不带详细信息)。ls-l:以详细格式显示文件信息(权限、所有者、大小、修改时间等)。ls-a:显示所有文件(包括隐藏文件,以.开头的文件)。ls-h:以人类可读的格式显示文
- 华为OD-2024年E卷-中文分词模拟器[200分] -- python
问题描述:给定一个连续不包含空格的字符串,该字符串仅包含英文小写字母及英文标点符号(逗号、分号、句号),同时给定词库,对该字符串进行精确分词。说明:精确分词:字符串分词后,不会出现重叠。即"ilovechina",不同词库可分割为"i,love,china","ilove,china",不能分割出现重叠的"i,ilove,china",i出现重叠标点符号不成词,仅用于断句词库:根据外部知识库统计出
- LangChain、RAG、Agent是什么
ZhangJiQun&MXP
2021AIpython2024大模型以及算力教学langchain语言模型人工智能算法自然语言处理
LangChain、RAG、Agent是什么在本地部署基于DeepSeek-R1模型的商用级知识库系统,旨在帮助开发者搭建智能知识库,提升企业智能化水平。背景与技术概述:随着大语言模型和RAG技术发展,AI知识库广泛应用于各行业,但传统信息管理系统存在问题,大模型也有“幻觉”现象。RAG技术将信息检索与生成模型结合,能缓解“幻觉”,而Agent智能体和LangChain框架可满足复杂业务需求。本地
- 在GitBook中使用Langchain进行文档加载
##技术背景介绍GitBook是一个现代化的文档平台,支持团队对产品、内部知识库及API进行详细记录。为了提高文档的可访问性,许多开发者选择将GitBook与Langchain结合使用来处理文档加载和数据流。##核心原理解析Langchain是一个强大的Python库,用于构建语言模型驱动的应用程序。在文档加载部分,Langchain提供了`GitbookLoader`模块,可以通过GitBook
- 大模型RAG高阶面试指南:第一章:RAG绪论
强化学习曾小健3
大模型RAG高阶面试指南人工智能深度学习
第一章:RAG绪论1.1RAG的定义、背景与核心思想检索增强生成(RetrievalAugmentedGeneration,简称RAG)是一种结合了信息检索和文本生成的人工智能技术。它通过在生成过程中动态检索相关信息来增强大型语言模型的能力,从而提供更准确、更及时、更可靠的回答。RAG的核心思想是将"参数化知识"(存储在模型参数中的知识)与"非参数化知识"(存储在外部知识库中的知识)相结合,通过检
- 2025主流AI智能客服系统技术对比分析:RAG、知识库、私有化部署能力全解读
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方案与思考人工智能
近年来,伴随大模型能力的发展和自然语言处理技术的演进,AI智能客服系统正逐步从“问答工具”演变为企业和机构的服务中枢。在政务、医疗、教育、金融、电商等行业,越来越多的信息门户和业务系统选择将AI客服作为数字化转型的重要一环。本文从技术实现角度出发,分析国内数个典型AI客服系统解决方案,重点关注其知识库结构、问答能力、国产化兼容情况、私有化部署模式及场景落地效果,供开发者、集成商与技术选型人员参考。
- 【1.2 JVM内存模型知识库 - 轻松理解版】
JVM内存模型知识库-轻松理解版一、JVM内存模型顺口溜经典记忆口诀堆栈方法三兄弟,线程共享要分清堆里对象住得多,新生老年分两区栈帧方法调用链,局部变量操作栈方法区里存什么?类信息常量池程序计数指令跑,本地方法有专栈直接内存虽然好,别忘GC管不到升级版记忆歌谣Java虚拟机内存,好比一座大房子堆区是个大仓库,对象实例都住这栈区像个办公楼,每层一个方法组方法区是图书馆,类的信息静静放PC寄存器是导航
- Hadoop(一)
朱辉辉33
hadooplinux
今天在诺基亚第一天开始培训大数据,因为之前没接触过Linux,所以这次一起学了,任务量还是蛮大的。
首先下载安装了Xshell软件,然后公司给了账号密码连接上了河南郑州那边的服务器,接下来开始按照给的资料学习,全英文的,头也不讲解,说锻炼我们的学习能力,然后就开始跌跌撞撞的自学。这里写部分已经运行成功的代码吧.
在hdfs下,运行hadoop fs -mkdir /u
- maven An error occurred while filtering resources
blackproof
maven报错
转:http://stackoverflow.com/questions/18145774/eclipse-an-error-occurred-while-filtering-resources
maven报错:
maven An error occurred while filtering resources
Maven -> Update Proje
- jdk常用故障排查命令
daysinsun
jvm
linux下常见定位命令:
1、jps 输出Java进程
-q 只输出进程ID的名称,省略主类的名称;
-m 输出进程启动时传递给main函数的参数;
&nb
- java 位移运算与乘法运算
周凡杨
java位移运算乘法
对于 JAVA 编程中,适当的采用位移运算,会减少代码的运行时间,提高项目的运行效率。这个可以从一道面试题说起:
问题:
用最有效率的方法算出2 乘以8 等於几?”
答案:2 << 3
由此就引发了我的思考,为什么位移运算会比乘法运算更快呢?其实简单的想想,计算机的内存是用由 0 和 1 组成的二
- java中的枚举(enmu)
g21121
java
从jdk1.5开始,java增加了enum(枚举)这个类型,但是大家在平时运用中还是比较少用到枚举的,而且很多人和我一样对枚举一知半解,下面就跟大家一起学习下enmu枚举。先看一个最简单的枚举类型,一个返回类型的枚举:
public enum ResultType {
/**
* 成功
*/
SUCCESS,
/**
* 失败
*/
FAIL,
- MQ初级学习
510888780
activemq
1.下载ActiveMQ
去官方网站下载:http://activemq.apache.org/
2.运行ActiveMQ
解压缩apache-activemq-5.9.0-bin.zip到C盘,然后双击apache-activemq-5.9.0-\bin\activemq-admin.bat运行ActiveMQ程序。
启动ActiveMQ以后,登陆:http://localhos
- Spring_Transactional_Propagation
布衣凌宇
springtransactional
//事务传播属性
@Transactional(propagation=Propagation.REQUIRED)//如果有事务,那么加入事务,没有的话新创建一个
@Transactional(propagation=Propagation.NOT_SUPPORTED)//这个方法不开启事务
@Transactional(propagation=Propagation.REQUIREDS_N
- 我的spring学习笔记12-idref与ref的区别
aijuans
spring
idref用来将容器内其他bean的id传给<constructor-arg>/<property>元素,同时提供错误验证功能。例如:
<bean id ="theTargetBean" class="..." />
<bean id ="theClientBean" class=&quo
- Jqplot之折线图
antlove
jsjqueryWebtimeseriesjqplot
timeseriesChart.html
<script type="text/javascript" src="jslib/jquery.min.js"></script>
<script type="text/javascript" src="jslib/excanvas.min.js&
- JDBC中事务处理应用
百合不是茶
javaJDBC编程事务控制语句
解释事务的概念; 事务控制是sql语句中的核心之一;事务控制的作用就是保证数据的正常执行与异常之后可以恢复
事务常用命令:
Commit提交
- [转]ConcurrentHashMap Collections.synchronizedMap和Hashtable讨论
bijian1013
java多线程线程安全HashMap
在Java类库中出现的第一个关联的集合类是Hashtable,它是JDK1.0的一部分。 Hashtable提供了一种易于使用的、线程安全的、关联的map功能,这当然也是方便的。然而,线程安全性是凭代价换来的――Hashtable的所有方法都是同步的。此时,无竞争的同步会导致可观的性能代价。Hashtable的后继者HashMap是作为JDK1.2中的集合框架的一部分出现的,它通过提供一个不同步的
- ng-if与ng-show、ng-hide指令的区别和注意事项
bijian1013
JavaScriptAngularJS
angularJS中的ng-show、ng-hide、ng-if指令都可以用来控制dom元素的显示或隐藏。ng-show和ng-hide根据所给表达式的值来显示或隐藏HTML元素。当赋值给ng-show指令的值为false时元素会被隐藏,值为true时元素会显示。ng-hide功能类似,使用方式相反。元素的显示或
- 【持久化框架MyBatis3七】MyBatis3定义typeHandler
bit1129
TypeHandler
什么是typeHandler?
typeHandler用于将某个类型的数据映射到表的某一列上,以完成MyBatis列跟某个属性的映射
内置typeHandler
MyBatis内置了很多typeHandler,这写typeHandler通过org.apache.ibatis.type.TypeHandlerRegistry进行注册,比如对于日期型数据的typeHandler,
- 上传下载文件rz,sz命令
bitcarter
linux命令rz
刚开始使用rz上传和sz下载命令:
因为我们是通过secureCRT终端工具进行使用的所以会有上传下载这样的需求:
我遇到的问题:
sz下载A文件10M左右,没有问题
但是将这个文件A再传到另一天服务器上时就出现传不上去,甚至出现乱码,死掉现象,具体问题
解决方法:
上传命令改为;rz -ybe
下载命令改为:sz -be filename
如果还是有问题:
那就是文
- 通过ngx-lua来统计nginx上的虚拟主机性能数据
ronin47
ngx-lua 统计 解禁ip
介绍
以前我们为nginx做统计,都是通过对日志的分析来完成.比较麻烦,现在基于ngx_lua插件,开发了实时统计站点状态的脚本,解放生产力.项目主页: https://github.com/skyeydemon/ngx-lua-stats 功能
支持分不同虚拟主机统计, 同一个虚拟主机下可以分不同的location统计.
可以统计与query-times request-time
- java-68-把数组排成最小的数。一个正整数数组,将它们连接起来排成一个数,输出能排出的所有数字中最小的。例如输入数组{32, 321},则输出32132
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
import java.util.Comparator;
public class MinNumFromIntArray {
/**
* Q68输入一个正整数数组,将它们连接起来排成一个数,输出能排出的所有数字中最小的一个。
* 例如输入数组{32, 321},则输出这两个能排成的最小数字32132。请给出解决问题
- Oracle基本操作
ccii
Oracle SQL总结Oracle SQL语法Oracle基本操作Oracle SQL
一、表操作
1. 常用数据类型
NUMBER(p,s):可变长度的数字。p表示整数加小数的最大位数,s为最大小数位数。支持最大精度为38位
NVARCHAR2(size):变长字符串,最大长度为4000字节(以字符数为单位)
VARCHAR2(size):变长字符串,最大长度为4000字节(以字节数为单位)
CHAR(size):定长字符串,最大长度为2000字节,最小为1字节,默认
- [强人工智能]实现强人工智能的路线图
comsci
人工智能
1:创建一个用于记录拓扑网络连接的矩阵数据表
2:自动构造或者人工复制一个包含10万个连接(1000*1000)的流程图
3:将这个流程图导入到矩阵数据表中
4:在矩阵的每个有意义的节点中嵌入一段简单的
- 给Tomcat,Apache配置gzip压缩(HTTP压缩)功能
cwqcwqmax9
apache
背景:
HTTP 压缩可以大大提高浏览网站的速度,它的原理是,在客户端请求网页后,从服务器端将网页文件压缩,再下载到客户端,由客户端的浏览器负责解压缩并浏览。相对于普通的浏览过程HTML ,CSS,Javascript , Text ,它可以节省40%左右的流量。更为重要的是,它可以对动态生成的,包括CGI、PHP , JSP , ASP , Servlet,SHTML等输出的网页也能进行压缩,
- SpringMVC and Struts2
dashuaifu
struts2springMVC
SpringMVC VS Struts2
1:
spring3开发效率高于struts
2:
spring3 mvc可以认为已经100%零配置
3:
struts2是类级别的拦截, 一个类对应一个request上下文,
springmvc是方法级别的拦截,一个方法对应一个request上下文,而方法同时又跟一个url对应
所以说从架构本身上 spring3 mvc就容易实现r
- windows常用命令行命令
dcj3sjt126com
windowscmdcommand
在windows系统中,点击开始-运行,可以直接输入命令行,快速打开一些原本需要多次点击图标才能打开的界面,如常用的输入cmd打开dos命令行,输入taskmgr打开任务管理器。此处列出了网上搜集到的一些常用命令。winver 检查windows版本 wmimgmt.msc 打开windows管理体系结构(wmi) wupdmgr windows更新程序 wscrip
- 再看知名应用背后的第三方开源项目
dcj3sjt126com
ios
知名应用程序的设计和技术一直都是开发者需要学习的,同样这些应用所使用的开源框架也是不可忽视的一部分。此前《
iOS第三方开源库的吐槽和备忘》中作者ibireme列举了国内多款知名应用所使用的开源框架,并对其中一些框架进行了分析,同样国外开发者
@iOSCowboy也在博客中给我们列出了国外多款知名应用使用的开源框架。另外txx's blog中详细介绍了
Facebook Paper使用的第三
- Objective-c单例模式的正确写法
jsntghf
单例iosiPhone
一般情况下,可能我们写的单例模式是这样的:
#import <Foundation/Foundation.h>
@interface Downloader : NSObject
+ (instancetype)sharedDownloader;
@end
#import "Downloader.h"
@implementation
- jquery easyui datagrid 加载成功,选中某一行
hae
jqueryeasyuidatagrid数据加载
1.首先你需要设置datagrid的onLoadSuccess
$(
'#dg'
).datagrid({onLoadSuccess :
function
(data){
$(
'#dg'
).datagrid(
'selectRow'
,3);
}});
2.onL
- jQuery用户数字打分评价效果
ini
JavaScripthtmljqueryWebcss
效果体验:http://hovertree.com/texiao/jquery/5.htmHTML文件代码:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
<head>
<title>jQuery用户数字打分评分代码 - HoverTree</
- mybatis的paramType
kerryg
DAOsql
MyBatis传多个参数:
1、采用#{0},#{1}获得参数:
Dao层函数方法:
public User selectUser(String name,String area);
对应的Mapper.xml
<select id="selectUser" result
- centos 7安装mysql5.5
MrLee23
centos
首先centos7 已经不支持mysql,因为收费了你懂得,所以内部集成了mariadb,而安装mysql的话会和mariadb的文件冲突,所以需要先卸载掉mariadb,以下为卸载mariadb,安装mysql的步骤。
#列出所有被安装的rpm package rpm -qa | grep mariadb
#卸载
rpm -e mariadb-libs-5.
- 利用thrift来实现消息群发
qifeifei
thrift
Thrift项目一般用来做内部项目接偶用的,还有能跨不同语言的功能,非常方便,一般前端系统和后台server线上都是3个节点,然后前端通过获取client来访问后台server,那么如果是多太server,就是有一个负载均衡的方法,然后最后访问其中一个节点。那么换个思路,能不能发送给所有节点的server呢,如果能就
- 实现一个sizeof获取Java对象大小
teasp
javaHotSpot内存对象大小sizeof
由于Java的设计者不想让程序员管理和了解内存的使用,我们想要知道一个对象在内存中的大小变得比较困难了。本文提供了可以获取对象的大小的方法,但是由于各个虚拟机在内存使用上可能存在不同,因此该方法不能在各虚拟机上都适用,而是仅在hotspot 32位虚拟机上,或者其它内存管理方式与hotspot 32位虚拟机相同的虚拟机上 适用。
- SVN错误及处理
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SVN提交文件时服务器强行关闭
在SVN服务控制台打开资源库“SVN无法读取current” ---摘自网络 写道 SVN无法读取current修复方法 Can't read file : End of file found
文件:repository/db/txn_current、repository/db/current
其中current记录当前最新版本号,txn_current记录版本库中版本