- 结合LangGraph、DeepSeek-R1和Qdrant 的混合 RAG 技术实践
大模型之路
RAGrag
一、引言:混合RAG技术的发展与挑战在人工智能领域,检索增强生成(RAG)技术正成为构建智能问答系统的核心方案。传统RAG通过向量数据库存储文档嵌入并检索相关内容,结合大语言模型(LLM)生成回答,有效缓解了LLM的“幻觉”问题。然而,单一的稠密向量检索(如基于Transformer的嵌入模型)在处理关键词匹配和多义词歧义时存在局限性,而稀疏向量检索(如BM25)虽擅长精确关键词匹配,却缺乏语义理
- DeepSeek 大模型:工单系统优化与企业提效关键
合力亿捷-小亿
人工智能
随着信息化时代的到来,企业对运营效率的需求日益增强,工单系统作为重要的运营管理工具,其优化程度直接影响到企业的响应速度与服务质量。DeepSeek大模型通过强大的数据处理能力,为工单系统提供了多维度的优化方案,从分类、派发到内容填充、优先级排序,再到知识管理,全面提升了工单处理的智能化与自动化水平,帮助企业在提升客户满意度的同时,也实现了自身运营效率的跃升。一、工单分类与派发1.精准分类工单分类是
- 通义灵码+DeepSeek:国产代码生成王炸组合,带你飞!
引言在人工智能飞速发展的当下,AI代码生成工具如雨后春笋般涌现,为开发者们带来了前所未有的编程体验。其中,国产的通义灵码结合DeepSeek模型异军突起,成为众多开发者关注的焦点。它们凭借强大的功能和出色的表现,在代码生成领域崭露头角,不仅提升了开发效率,还为编程工作流注入了新的活力。然而,如同任何新兴技术一样,在使用过程中也会遇到各种问题和挑战。本文将通过实测,深入剖析通义灵码与DeepSeek
- 机器学习:集成学习方法之随机森林(Random Forest)
慕婉0307
机器学习集成学习机器学习随机森林
一、集成学习与随机森林概述1.1什么是集成学习集成学习(EnsembleLearning)是机器学习中一种强大的范式,它通过构建并结合多个基学习器(baselearner)来完成学习任务。集成学习的主要思想是"三个臭皮匠,顶个诸葛亮",即通过组合多个弱学习器来获得一个强学习器。集成学习方法主要分为两大类:Bagging(BootstrapAggregating):并行训练多个基学习器,然后通过投票
- LLM---大语言模型技术研究报告
摘要大语言模型(LLMs)已从技术突破走向产业规模化落地。2025年,全球LLMs进入“模型即服务”(MaaS)时代,参数量级突破万亿级,多模态能力、智能体协作、专业化细分成为主流趋势。中国大模型领域在DeepSeek、通义千问、讯飞星火等头部模型推动下,实现技术突破与场景创新。本报告基于截至2025年7月的最新数据,系统梳理LLMs的技术演进、应用场景、挑战与未来方向。一、大语言模型的演进与突破
- Spring AI 实战:第二章、Spring AI提示词之玩转AI占卜的艺术
liaokailin
SpringAI实战人工智能springjava
目录(如果文章对您有一丢丢输入,请点赞、收藏、转发吧~)源码开篇、大模型时代:我们正站在浪潮之巅第一章、SpringAI入门之DeepSeek调用第二章、SpringAI提示词之玩转AI占卜的艺术第三章、SpringAI结构化输出之告别杂乱无章第四章、SpringAI多模态之看图说话
- 提示词工程推荐阅读论文
司南锤
LLMprompt人工智能自然语言处理
论文目录提示工程少样本提示思维链提示自洽性生成知识提示自动提示工程多模态提示提示技巧对抗提示提示工程PromptEngineeringforText-BasedGenerativeModels论文链接:https://arxiv.org/abs/2107.13586简介:本文概述了提示工程,并讨论了它在各种基于文本的生成模型中的应用。少样本提示Few-shotLearningwithRetriev
- LangChain + Ollama + Spring AI:打造能自动决策的智能 Agent
大模型应用
langchainspring人工智能llamaLLMprompt
AI的出现极大的提升了生产力,对我们程序员来说,积极的拥抱新技术是非常有必要的。今天我们基于LangChain框架,创建一个我们自己的Agent,并集成我们自己的MCP工具。体验一把LangChain。我的系统是Windows。在开始之前,我们需要:•使用Ollama运行deepseek-r1:7b•使用Node.js开发的MCPWeatherService工具•使用Flask提供WebAPI服务
- Java的SpringAI+Deepseek大模型实战-会话记忆【三】
梦幻通灵
大数据AI软件工程
文章目录背景项目环境实现步骤第一步、定义会话存储方式方式一、定义记忆存储ChatMemory方式二、注入记忆存储ChatMemory第二步、配置会话记忆方式一、老版本实现方式二、新版本实现第三步、添加会话ID异常处理1、InMemoryChatMemory无法解析背景前两期搭建起大模型对话的框架,如何进行会话记忆项目环境SpringAi版本:1.0.0实现步骤第一步、定义会话存储方式在配置类Com
- 云原生环境下部署大语言模型服务:以 DeepSeek 为例的实战教程
一ge科研小菜菜
人工智能Python编程语言语言模型人工智能自然语言处理
个人主页:一ge科研小菜鸡-CSDN博客期待您的关注一、引言随着DeepSeek、Qwen、ChatGLM等大语言模型(LLM)的开放与普及,企业将其私有化部署并服务化的需求愈发迫切。然而,从HuggingFace下载模型,到提供一个结构化、稳定、可调用的API,并不是一个简单过程。它涉及:模型推理框架(如vLLM)的集成;WebAPI封装(FastAPI等);容器化部署与资源调度;可扩展性设计与
- 【软件系统架构】系列四:多核处理器架构与调度(Deep Dive)
34号树洞
自学软件系统架构系统架构嵌入式硬件嵌入式软件
目录一、多核处理器架构1.缓存结构与内存一致性2.超线程技术(Hyper-Threading)3.多核架构的优势二、多核架构类型详解(1)对称多核结构(SymmetricMulti-Processing,SMP)(2)非对称多核结构(AsymmetricMulti-Processing,AMP)(3)混合式多核结构(HeterogeneousMulti-Core)三、多核调度算法与策略1.调度目标
- 巨头开源的背后,是价格战还是价值战?
CSDN资讯
开源
当巨头们纷纷开源自家模型,他们背后的博弈是什么?放眼全球,谷歌在发布其王牌模型Gemini2.5Pro时,选择开源其衍生的轻量级模型Gemma,Meta的LLaMA虽名为开源,却始终带着商业限制的“镣铐”……他们小心谨慎地通过开源开放吸引全球开发者的关注,同时却牢牢掌控核心能力与商业变现路径。回到国内,从阿里通义千问全尺寸开源到DeepSeek的一鸣惊人,再到前几天百度开源其主力模型文心4.5。中
- DeepSeek打破AI天花板:MoE架构+RL推理,效率提升5倍的底层逻辑
m0_74825409
面试学习路线阿里巴巴人工智能架构
文章目录一、引言二、MoE架构:高效计算的核心支撑(一)MoE架构概述(二)DeepSeekMoE架构的创新点(三)MoE架构的代码实现示例三、RL推理:智能提升的关键驱动(一)RL推理概述(二)R1的训练流程(三)RL推理中的关键技术(四)RL推理的代码实现示例四、MoE架构与RL推理的结合:效率提升的奥秘(一)计算效率的提升(二)推理能力的增强(三)整体性能的飞跃五、结论与展望《DeepSee
- 推荐文章:探索深度学习的不确定性边界 —— SDE-Net 开源项目解析
史多苹Thomas
推荐文章:探索深度学习的不确定性边界——SDE-Net开源项目解析SDE-NetCodeforpaper:SDE-Net:EquippingDeepNeuralnetworkwithUncertaintyEstimates项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/sd/SDE-Net在当今的人工智能领域,深度神经网络(DNN)已经成为推动技术创新的基石。然而,其预测的
- 入门pytorch-联邦学习
四代机您发多少
pytorch人工智能python
本文联邦学习的代码引用于https://github.com/shaoxiongji/federated-learning本篇文章相当于带大家读一遍联邦学习的代码,同时加深了大家对联邦学习和Pytorch框架的理解。这里想简单介绍一下联邦学习。联邦学习说白了,就是假如有NNN个数据拥有者F1,...,FN{F_1,...,F_N}F1,...,FN,他们希望使用这些数据来训练机器学习模型,但是又各
- 报告下载丨北京大学:2025年DeepSeek在教育和学术领域的应用场景与案例(上)报告下载丨德勤:2025年生成式AI档案报告下载丨SuperCLUE 中文大模型基准测评 2025
智能计算研究中心
人工智能
该报告全面探讨了DeepSeek在教育和学术领域的应用。DeepSeek在2024-2025年推出的模型引发国际关注,其通过提升推理能力、全量开源、降低成本及国产自主研发等优势,在教育行业推动了范式革命。报告涵盖了从学前教育到特殊教育的各个阶段,列举了高校如北京大学的学科专业问答工具、北大青鸟的实训平台等应用案例。为教育工作者提供了系统指导,有助于推动教育创新,培养适应AI时代的各类人才。
- Java开发的智能新时代——如何利用AI工具提升编程效率
inscode_055
最新接入DeepSeek-V3模型,点击下载最新版本InsCodeAIIDE标题:Java开发的智能新时代——如何利用AI工具提升编程效率引言在当今快速发展的科技时代,Java作为一门广泛应用的编程语言,在企业级应用、Web开发、移动应用等领域占据着重要地位。然而,随着项目复杂度的增加和开发周期的缩短,传统的开发方式已难以满足现代开发的需求。幸运的是,智能化的工具软件如InsCodeAIIDE正逐
- Java 开发的智能化革命——如何借助最新工具提升编程效率
inscode_014
最新接入DeepSeek-V3模型,点击下载最新版本InsCodeAIIDE标题:Java开发的智能化革命——如何借助最新工具提升编程效率在当今快速发展的科技时代,Java作为一门广泛应用的编程语言,依然保持着其强大的生命力和广泛的影响力。无论是企业级应用、Web开发还是移动应用开发,Java都扮演着不可或缺的角色。然而,随着项目复杂度的增加和技术更新换代的速度加快,Java开发者们面临着前所未有
- 长尾形分布论文速览【80-119】
木木阳
Long-tailed人工智能
为便于理解和应用,以下将30篇关于长尾分布的研究文献按主题进行分类整理。每一大类包含相应的工作,帮助我们从整体上把握各方向的研究进展。1.长尾半监督学习与伪标签优化Paper90:Uncertainty-awareSamplingforLong-tailedSemi-supervisedLearning提出了一种动态阈值选择方法(UDTS),能有效改善尾部分类性能,适用于不平衡类别的半监督学习。P
- 嵌入模型 vs 大语言模型:语义理解能力的本质区别与应用场景
chenkangck50
AI大模型语言模型人工智能机器学习
嵌入模型vs大语言模型:语义理解能力的本质区别与应用场景(实战视角)一句话总结嵌入模型的“理解”是向量表示和相似性匹配,适合做召回;大语言模型的“理解”是上下文+逻辑+世界知识综合判断,适合做分析与生成。重点是可以结合prompt和本身具有的知识两类模型的本质区别能力项嵌入模型(如BGE、SBERT)大语言模型(如GPT、GLM、DeepSeek)输出形式向量(如768维)自然语言文本(如答案、解
- 在NVIDIA Jetson和RTX上运行Google DeepMind的Gemma 3N:多模态AI的边缘计算革命
扫地的小何尚
人工智能边缘计算GPUNVIDIAnlpcuda
在NVIDIAJetson和RTX上运行GoogleDeepMind的Gemma3N:多模态AI的边缘计算革命文章目录在NVIDIAJetson和RTX上运行GoogleDeepMind的Gemma3N:多模态AI的边缘计算革命引言:多模态AI进入边缘计算时代文章结构概览第一章:Gemma3N模型技术架构深度解析1.1Gemma3N模型概述与发展历程1.1.1模型架构的核心设计原则1.1.2多模态
- Vue 响应式数据传递:ref、reactive 与 Provide/Inject 完全指南
Vue响应式数据传递:ref、reactive与Provide/Inject完全指南理解如何在不同组件层级间传递响应式数据是Vue开发的关键技能。我将深入探讨ref和reactive配合provide/inject的使用场景和最佳实践。响应式数据与跨层级传递架构提供数据无法传递数据provideinject根组件App.vue中间组件Container.vueDeepChild.vue在多层组件嵌
- C语言教学大变革!DeepSeek如何改变高职院校编程课堂?
武汉唯众智创
c语言开发语言程序设计Deepseek
一、引言在当今数字化转型的浪潮中,程序设计与分析能力已成为高职教育中不可或缺的核心竞争力。作为编程语言的基础,C语言不仅训练学生的计算思维,还培养其算法实现能力。然而,当前高职院校的C语言教学面临诸多挑战,如实践环节薄弱、学生创新能力不足等。DeepSeek等新一代智能编码支持系统的出现,为这一现状带来了转机。该系统融合了深度神经网络与语义解析技术,能够智能生成代码、优化缺陷检测、解构程序逻辑,并
- DeepMind 发布 AlphaGenome,1 秒内完成所有模态和细胞类型的变异效应预测
hyperai
谷歌DeepMind的Alpha系列再添新成员——AlphaGenome,其能够更全面、准确地预测人类DNA序列中单个变异或突变,如何影响一系列调控基因的生物过程。AlphaGenome模型以长达100万个碱基对的DNA序列为输入,预测数千种与其调控活性相关的分子属性,同时还可以通过比较变异与未变异序列的预测结果,评估基因变异或突变的影响。该模型建立在DeepMind此前的基因组模型Enforme
- 1143 Lowest Common Ancestor (30 分)
Thelowestcommonancestor(LCA)oftwonodesUandVinatreeisthedeepestnodethathasbothUandVasdescendants.Abinarysearchtree(BST)isrecursivelydefinedasabinarytreewhichhasthefollowingproperties:Theleftsubtreeofan
- 《论文阅读》GPT-3是否会产生移情对话?一种新的情境示例选择方法和用于生成同理心对话的自动评估度量 ICCL 2022
365JHWZGo
情感对话论文阅读gpt-3共情回复上下文学习提示学习大模型
《论文阅读》GPT-3是否会产生移情对话?一种新的情境示例选择方法和用于生成同理心对话的自动评估度量ICCL2022前言贡献PromptIn-contextlearningSITSMEMOSITSM新的自动指标实验前言亲身阅读感受分享,细节画图解释,再也不用担心看不懂论文啦~无抄袭,无复制,纯手工敲击键盘~今天为大家带来的是《DoesGPT-3GenerateEmpatheticDialogues
- 1143 Lowest Common Ancestor (30 分)
依久_
PAT甲
Thelowestcommonancestor(LCA)oftwonodesUandVinatreeisthedeepestnodethathasbothUandVasdescendants.Abinarysearchtree(BST)isrecursivelydefinedasabinarytreewhichhasthefollowingproperties:Theleftsubtreeofan
- 1151 LCA in a Binary Tree (30)
Thelowestcommonancestor(LCA)oftwonodesUandVinatreeisthedeepestnodethathasbothUandVasdescendants.Givenanytwonodesinabinarytree,youaresupposedtofindtheirLCA.InputSpecification:Eachinputfilecontainsonete
- 人工智能-基础篇-2-什么是机器学习?(ML,监督学习,半监督学习,零监督学习,强化学习,深度学习,机器学习步骤等)
weisian151
人工智能人工智能机器学习学习
1、什么是机器学习?机器学习(MachineLearning,ML)是人工智能的一个分支,是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析等数学理论。其核心目标是让计算机通过分析数据,自动学习规律并构建模型,从而对未知数据进行预测或决策,而无需依赖显式的程序指令。基本思想:通过数据驱动的方式,使系统能够从经验(数据)中改进性能,形成对数据模式的抽象化表达。基本概念:模型:模型是对现实世界现
- 作为创业者,DeepSeek爆火带来的七点启示
墨菲安全
人工智能DeepSeek软件供应链安全
这个春节DeepSeek真的是火到不行,什么概念呢?当年某大厂春晚砸了20多个亿的营销费用,所带来的影响力和品牌曝光可能不及DeepSeek在这个春节期间的1/2。DeepSeek不仅出圈了,而且是形成了全球影响力。我们墨菲安全也是一家在行业内并没有太高知名度的创业公司,也是在埋头做产品的阶段。DeepSeek这个事情对我们的触动是非常之大的,甚至我都开始认为DeepSeek这一代的企业和企业家们
- 关于旗正规则引擎中的MD5加密问题
何必如此
jspMD5规则加密
一般情况下,为了防止个人隐私的泄露,我们都会对用户登录密码进行加密,使数据库相应字段保存的是加密后的字符串,而非原始密码。
在旗正规则引擎中,通过外部调用,可以实现MD5的加密,具体步骤如下:
1.在对象库中选择外部调用,选择“com.flagleader.util.MD5”,在子选项中选择“com.flagleader.util.MD5.getMD5ofStr({arg1})”;
2.在规
- 【Spark101】Scala Promise/Future在Spark中的应用
bit1129
Promise
Promise和Future是Scala用于异步调用并实现结果汇集的并发原语,Scala的Future同JUC里面的Future接口含义相同,Promise理解起来就有些绕。等有时间了再仔细的研究下Promise和Future的语义以及应用场景,具体参见Scala在线文档:http://docs.scala-lang.org/sips/completed/futures-promises.html
- spark sql 访问hive数据的配置详解
daizj
spark sqlhivethriftserver
spark sql 能够通过thriftserver 访问hive数据,默认spark编译的版本是不支持访问hive,因为hive依赖比较多,因此打的包中不包含hive和thriftserver,因此需要自己下载源码进行编译,将hive,thriftserver打包进去才能够访问,详细配置步骤如下:
1、下载源码
2、下载Maven,并配置
此配置简单,就略过
- HTTP 协议通信
周凡杨
javahttpclienthttp通信
一:简介
HTTPCLIENT,通过JAVA基于HTTP协议进行点与点间的通信!
二: 代码举例
测试类:
import java
- java unix时间戳转换
g21121
java
把java时间戳转换成unix时间戳:
Timestamp appointTime=Timestamp.valueOf(new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss").format(new Date()))
SimpleDateFormat df = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd hh:m
- web报表工具FineReport常用函数的用法总结(报表函数)
老A不折腾
web报表finereport总结
说明:本次总结中,凡是以tableName或viewName作为参数因子的。函数在调用的时候均按照先从私有数据源中查找,然后再从公有数据源中查找的顺序。
CLASS
CLASS(object):返回object对象的所属的类。
CNMONEY
CNMONEY(number,unit)返回人民币大写。
number:需要转换的数值型的数。
unit:单位,
- java jni调用c++ 代码 报错
墙头上一根草
javaC++jni
#
# A fatal error has been detected by the Java Runtime Environment:
#
# EXCEPTION_ACCESS_VIOLATION (0xc0000005) at pc=0x00000000777c3290, pid=5632, tid=6656
#
# JRE version: Java(TM) SE Ru
- Spring中事件处理de小技巧
aijuans
springSpring 教程Spring 实例Spring 入门Spring3
Spring 中提供一些Aware相关de接口,BeanFactoryAware、 ApplicationContextAware、ResourceLoaderAware、ServletContextAware等等,其中最常用到de匙ApplicationContextAware.实现ApplicationContextAwaredeBean,在Bean被初始后,将会被注入 Applicati
- linux shell ls脚本样例
annan211
linuxlinux ls源码linux 源码
#! /bin/sh -
#查找输入文件的路径
#在查找路径下寻找一个或多个原始文件或文件模式
# 查找路径由特定的环境变量所定义
#标准输出所产生的结果 通常是查找路径下找到的每个文件的第一个实体的完整路径
# 或是filename :not found 的标准错误输出。
#如果文件没有找到 则退出码为0
#否则 即为找不到的文件个数
#语法 pathfind [--
- List,Set,Map遍历方式 (收集的资源,值得看一下)
百合不是茶
listsetMap遍历方式
List特点:元素有放入顺序,元素可重复
Map特点:元素按键值对存储,无放入顺序
Set特点:元素无放入顺序,元素不可重复(注意:元素虽然无放入顺序,但是元素在set中的位置是有该元素的HashCode决定的,其位置其实是固定的)
List接口有三个实现类:LinkedList,ArrayList,Vector
LinkedList:底层基于链表实现,链表内存是散乱的,每一个元素存储本身
- 解决SimpleDateFormat的线程不安全问题的方法
bijian1013
javathread线程安全
在Java项目中,我们通常会自己写一个DateUtil类,处理日期和字符串的转换,如下所示:
public class DateUtil01 {
private SimpleDateFormat dateformat = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
public void format(Date d
- http请求测试实例(采用fastjson解析)
bijian1013
http测试
在实际开发中,我们经常会去做http请求的开发,下面则是如何请求的单元测试小实例,仅供参考。
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import org.apache.commons.httpclient.HttpClient;
import
- 【RPC框架Hessian三】Hessian 异常处理
bit1129
hessian
RPC异常处理概述
RPC异常处理指是,当客户端调用远端的服务,如果服务执行过程中发生异常,这个异常能否序列到客户端?
如果服务在执行过程中可能发生异常,那么在服务接口的声明中,就该声明该接口可能抛出的异常。
在Hessian中,服务器端发生异常,可以将异常信息从服务器端序列化到客户端,因为Exception本身是实现了Serializable的
- 【日志分析】日志分析工具
bit1129
日志分析
1. 网站日志实时分析工具 GoAccess
http://www.vpsee.com/2014/02/a-real-time-web-log-analyzer-goaccess/
2. 通过日志监控并收集 Java 应用程序性能数据(Perf4J)
http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-lo-logforperf/
3.log.io
和
- nginx优化加强战斗力及遇到的坑解决
ronin47
nginx 优化
先说遇到个坑,第一个是负载问题,这个问题与架构有关,由于我设计架构多了两层,结果导致会话负载只转向一个。解决这样的问题思路有两个:一是改变负载策略,二是更改架构设计。
由于采用动静分离部署,而nginx又设计了静态,结果客户端去读nginx静态,访问量上来,页面加载很慢。解决:二者留其一。最好是保留apache服务器。
来以下优化:
- java-50-输入两棵二叉树A和B,判断树B是不是A的子结构
bylijinnan
java
思路来自:
http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/25411174201011445550396/
import ljn.help.*;
public class HasSubtree {
/**Q50.
* 输入两棵二叉树A和B,判断树B是不是A的子结构。
例如,下图中的两棵树A和B,由于A中有一部分子树的结构和B是一
- mongoDB 备份与恢复
开窍的石头
mongDB备份与恢复
Mongodb导出与导入
1: 导入/导出可以操作的是本地的mongodb服务器,也可以是远程的.
所以,都有如下通用选项:
-h host 主机
--port port 端口
-u username 用户名
-p passwd 密码
2: mongoexport 导出json格式的文件
- [网络与通讯]椭圆轨道计算的一些问题
comsci
网络
如果按照中国古代农历的历法,现在应该是某个季节的开始,但是由于农历历法是3000年前的天文观测数据,如果按照现在的天文学记录来进行修正的话,这个季节已经过去一段时间了。。。。。
也就是说,还要再等3000年。才有机会了,太阳系的行星的椭圆轨道受到外来天体的干扰,轨道次序发生了变
- 软件专利如何申请
cuiyadll
软件专利申请
软件技术可以申请软件著作权以保护软件源代码,也可以申请发明专利以保护软件流程中的步骤执行方式。专利保护的是软件解决问题的思想,而软件著作权保护的是软件代码(即软件思想的表达形式)。例如,离线传送文件,那发明专利保护是如何实现离线传送文件。基于相同的软件思想,但实现离线传送的程序代码有千千万万种,每种代码都可以享有各自的软件著作权。申请一个软件发明专利的代理费大概需要5000-8000申请发明专利可
- Android学习笔记
darrenzhu
android
1.启动一个AVD
2.命令行运行adb shell可连接到AVD,这也就是命令行客户端
3.如何启动一个程序
am start -n package name/.activityName
am start -n com.example.helloworld/.MainActivity
启动Android设置工具的命令如下所示:
# am start -
- apache虚拟机配置,本地多域名访问本地网站
dcj3sjt126com
apache
现在假定你有两个目录,一个存在于 /htdocs/a,另一个存在于 /htdocs/b 。
现在你想要在本地测试的时候访问 www.freeman.com 对应的目录是 /xampp/htdocs/freeman ,访问 www.duchengjiu.com 对应的目录是 /htdocs/duchengjiu。
1、首先修改C盘WINDOWS\system32\drivers\etc目录下的
- yii2 restful web服务[速率限制]
dcj3sjt126com
PHPyii2
速率限制
为防止滥用,你应该考虑增加速率限制到您的API。 例如,您可以限制每个用户的API的使用是在10分钟内最多100次的API调用。 如果一个用户同一个时间段内太多的请求被接收, 将返回响应状态代码 429 (这意味着过多的请求)。
要启用速率限制, [[yii\web\User::identityClass|user identity class]] 应该实现 [[yii\filter
- Hadoop2.5.2安装——单机模式
eksliang
hadoophadoop单机部署
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2185414 一、概述
Hadoop有三种模式 单机模式、伪分布模式和完全分布模式,这里先简单介绍单机模式 ,默认情况下,Hadoop被配置成一个非分布式模式,独立运行JAVA进程,适合开始做调试工作。
二、下载地址
Hadoop 网址http:
- LoadMoreListView+SwipeRefreshLayout(分页下拉)基本结构
gundumw100
android
一切为了快速迭代
import java.util.ArrayList;
import org.json.JSONObject;
import android.animation.ObjectAnimator;
import android.os.Bundle;
import android.support.v4.widget.SwipeRefreshLayo
- 三道简单的前端HTML/CSS题目
ini
htmlWeb前端css题目
使用CSS为多个网页进行相同风格的布局和外观设置时,为了方便对这些网页进行修改,最好使用( )。http://hovertree.com/shortanswer/bjae/7bd72acca3206862.htm
在HTML中加入<table style=”color:red; font-size:10pt”>,此为( )。http://hovertree.com/s
- overrided方法编译错误
kane_xie
override
问题描述:
在实现类中的某一或某几个Override方法发生编译错误如下:
Name clash: The method put(String) of type XXXServiceImpl has the same erasure as put(String) of type XXXService but does not override it
当去掉@Over
- Java中使用代理IP获取网址内容(防IP被封,做数据爬虫)
mcj8089
免费代理IP代理IP数据爬虫JAVA设置代理IP爬虫封IP
推荐两个代理IP网站:
1. 全网代理IP:http://proxy.goubanjia.com/
2. 敲代码免费IP:http://ip.qiaodm.com/
Java语言有两种方式使用代理IP访问网址并获取内容,
方式一,设置System系统属性
// 设置代理IP
System.getProper
- Nodejs Express 报错之 listen EADDRINUSE
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境nodejs纵观千象
当你启动 nodejs服务报错:
>node app
Express server listening on port 80
events.js:85
throw er; // Unhandled 'error' event
^
Error: listen EADDRINUSE
at exports._errnoException (
- C++中三种new的用法
_荆棘鸟_
C++new
转载自:http://news.ccidnet.com/art/32855/20100713/2114025_1.html
作者: mt
其一是new operator,也叫new表达式;其二是operator new,也叫new操作符。这两个英文名称起的也太绝了,很容易搞混,那就记中文名称吧。new表达式比较常见,也最常用,例如:
string* ps = new string("
- Ruby深入研究笔记1
wudixiaotie
Ruby
module是可以定义private方法的
module MTest
def aaa
puts "aaa"
private_method
end
private
def private_method
puts "this is private_method"
end
end