- 电商智能客服实战(三)-需求感知模块具体实现
power-辰南
企业级AI项目实战人工智能NERNLU自然语言AIAGENT
电商智能客服实战(一)—概要设计电商智能客服实战(二)需求感知模块模型微调实现一、整体架构设计1.1模块定位需求感知模块作为智能客服系统的前端处理单元,负责对用户输入进行多维度解析,输出结构化语义理解结果,为下游决策引擎提供数据支撑。1.2核心流程图用户输入需求感知模块情感分析NLU意图识别NER实体识别参数提取规划模块AutoGPT生成步骤规则引擎匹配反馈集成工具模块订单查询API工单API知识
- 从零开始学Java Lambda表达式:一篇让你彻底理解的通俗指南
z2637305611
学习java开发语言
引言想象你每天点外卖要写500字的订单备注,结果有一天发现点“快速套餐”按钮就能搞定——这就是Lambda表达式的魅力!它能让你用“快餐式”代码代替冗长的写法。本文会用大白话、生活案例和代码对比,帮你彻底搞懂JavaLambda的用法!一、Lambda是什么?一句话概括:“用更短的代码,实现一个方法”——专门用来简化匿名内部类的写法!场景对比:传统写法vsLambda写法假设你有一个“点击按钮触发
- flink重启策略
24k小善
flink大数据java
一、重启策略核心意义Flink重启策略(RestartStrategy)是容错机制的核心组件,用于定义作业在发生故障时如何恢复执行。其核心目标为:最小化停机时间:快速恢复数据处理,降低业务影响。平衡资源消耗:避免无限重启导致集群资源耗尽。状态一致性保障:与Checkpoint机制协同,确保Exactly-Once语义。二、四大重启策略详解1.固定延迟重启(FixedDelayRestart)机制:
- 如何结合NLP(自然语言处理)技术提升OCR系统的语义理解和上下文感知能力?
金智维科技官方
自然语言处理ocr人工智能
光学字符识别(OCR)技术能够快速从文档、图像中提取文本信息,目前已经广泛应用于金融、教育、医疗、物流等领域。然而,传统OCR技术的功能主要集中在字符提取和简单的结构化输出上,难以处理复杂场景中涉及的语义理解与上下文感知问题。而通过将自然语言处理(NLP)技术与OCR相结合,可以极大提升系统对文本的语义理解能力,为多场景应用赋予更高的智能化水平。虽然OCR在文本识别的准确性和速度上不断提升,但面对
- Word2Vec向量化语句的计算原理
堕落年代
AIword2vec人工智能机器学习
一、Word2Vec的核心理念Word2Vec由Google团队于2013年提出,是一种通过无监督学习生成词向量的模型。其核心思想是“相似的词拥有相似的上下文”,通过上下文关系捕捉词汇的语义和语法特征。生成的向量具有低维(通常100-300维)、连续且稠密的特点,解决了传统One-Hot编码的高维稀疏和语义缺失问题。二、向量化的核心步骤(以Skip-Gram模型为例)示例句子假设句子为:“Theq
- 文本标注工具(brat)
deepdata_cn
文本标注文本标注
文本标注是自然语言处理领域中的一项基础且关键的任务,它主要是指专业的标注人员或借助特定的标注工具,按照一定的规则和标准,对文本内容进行标记和注释,从而赋予文本特定的语义信息和结构信息。具体来说,标注人员会根据任务需求,在文本中识别并标记出各种元素,比如将文本中的人名、地名、组织机构名等标注为不同的实体类型,确定文本中不同实体之间存在的关系,像因果关系、所属关系等,还会对文本中的特定事件进行标注,记
- ollama本地部署的deepseek解析接口文档,结合Python生成pytest+yml的框架用例
Python测试之道
python测试提效python人工智能pytest
前言在接口测试中,测试工程师通常需要根据开发提供的接口文档手动编写测试用例。这种方式不仅耗时,还容易遗漏边界场景。通过DeepSeek模型的语义理解能力,可以自动从接口文档中生成详细的接口测试用例,并结合pytest和YAML测试框架,打造一套高效、易于维护、可扩展的接口测试解决方案。本篇文章以实战为核心,展示如何通过DeepSeek辅助生成接口测试用例,并结合pytest和YAML框架实现落地化
- 请谈谈 HTTP 中的请求方法(GET、POST、PUT、DELETE等),它们的区别是什么?
程序员黄同学
node.jsJavaScript前端开发http网络协议网络
一、HTTP方法核心概念HTTP请求方法是客户端向服务器表达操作意图的核心标识,遵循RFC7231等规范定义。正确使用方法可提升API语义清晰度,降低前后端协作成本。以下是常见方法特性对比表:方法幂等性安全性请求体支持典型应用场景GET是是否获取资源列表/详情POST否否是创建资源/触发复杂操作PUT是否是全量替换资源DELETE是否否删除指定资源PATCH否否是部分更新资源二、核心方法详解与代码
- 【仓颉三方库】 数据库驱动——redis-sdk
「已注销」
仓颉鸿蒙开发移动开发数据库redislog4jharmonyos网络缓存
特性支持RESP2和RESP3协议接口设计兼容jedis接口语义丰富的管理命令支持支持单连接多线程模式支持发布订阅模式支持哨兵模式和集群模式完备的单元测试覆盖架构简洁,易于扩展开发计划2024.3.22完成支持单机模式的RESP2和RESP3协议的客户端,提供Beta版本2024.4.16完成支持Sentinel集群模式的客户端,提供Beta版本2024.5.31完成支持Redis集群模式的客户端
- Html5学习教程,从入门到精通,HTML `<div>` 和 `<span>` 标签:语法知识点与案例代码(12)
知识分享小能手
前端开发网页开发编程语言如门htmlhtml5学习前端开发语言java前端框架
HTML和标签:语法知识点与案例代码一、语法知识点1.标签定义:是一个块级元素,用于将文档内容划分为独立的、可样式化的部分。它本身没有特定的语义,主要用于布局和分组。特点:块级元素,默认占据一整行。可以包含其他块级元素和行内元素。常用于创建页面的布局结构,例如头部、导航栏、内容区域、侧边栏、底部等。属性:通用属性:例如id,class,style,title等。事件属性:例如onclick,onm
- 【HTML学习笔记基础篇】
努力的小好
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HTML学习笔记基础篇一、HTML概述1.1什么是HTML1.2HTML文档的基本结构二、HTML基础标签2.1标题标签2.2段落标签2.3换行标签2.4链接标签2.6列表标签2.7表格标签三、HTML进阶知识3.1行级元素与块级元素3.3语义化标签四、开发工具与技巧4.1开发工具4.2常用技巧五、总结六、示例一、HTML概述1.1什么是HTMLHTML,全称超文本标记语言(HyperTextMa
- SEO新手操作实战精要
老陈头聊SEO
SEO其他
内容概要在搜索引擎优化领域建立系统认知是新手突破入门瓶颈的关键。本指南以实战操作为核心脉络,从工具选择到执行路径层层拆解:首先建立SEO基础工具库,涵盖关键词挖掘、流量分析及竞争监测三类必备系统;其次聚焦站内优化黄金框架,详解标题(Title)、描述(Description)、关键词(Keywords)的权重配比与语义关联技巧;同时规划外链建设策略,梳理权威平台资源池与内容植入方法论。配合百度站长
- FlinkCEP社区资源指南:学习与交流平台
AI大模型应用之禅
DeepSeekR1&AI大模型与大数据计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
FlinkCEP社区资源指南:学习与交流平台1.背景介绍ApacheFlink是一个开源的分布式大数据处理引擎,支持有状态计算和准确一次的流处理语义。Flink提供了强大的流处理能力,其中FlinkCEP(复杂事件处理)是一个非常重要的特性,允许从无边界的事件流中发现有趣的事件模式。CEP在许多领域都有广泛应用,例如:金融服务:检测欺诈行为、交易模式等物联网:监控传感器数据,检测异常情况业务流程监
- 大模型研究:DeepSeek版本比较说明
程序猿学长
语言模型
截至2024年11月,DeepSeek已发布了多个版本的大模型,主要包括DeepSeek-Coder、DeepSeek-LLM等,各版本在不同方面各有优劣:各版本简介及对比1.DeepSeek-Coder特点:这是专注于代码领域的模型。它基于海量代码数据进行训练,对各类编程语言的语法、语义有深入理解。能快速准确地完成代码补全、代码生成、代码解释、代码纠错等任务,在编程场景中为开发者提供高效的辅助。
- 词向量Word Embedding
m0_60217276
机器学习word2vec
词向量词向量做的事情就是将词表中的单词映射为实数向量。one-hot编码one-hot对每个词进行编号,假设词表的长度为n,则对于每一个词的表征向量均为一个n维向量,且只在其对应位置上的值为1,其他位置都是0。问题:1.有序性问题:它无法反映文本的有序性。2.语义鸿沟:其无法通过词向量来衡量相关词之间的距离关系,无法反映词之间的相似程度。3.维度灾难:高维情形下将导致数据样本稀疏,距离计算困难,这
- 深度学习代码分析——自用
肆——
深度学习人工智能笔记
代码来自:https://github.com/ChuHan89/WSSS-Tissue?tab=readme-ov-file借助了一些人工智能1_train_stage1.py代码功能总览该代码是弱监督语义分割(WSSS)流程的Stage1训练与测试脚本,核心任务是通过多标签分类模型生成图像级标签,为后续生成伪掩码(Pseudo-Masks)提供基础。代码分为train_phase和test_p
- 词向量(Word Embedding)
呵呵,不解释868
easyui前端javascript
词向量(WordEmbedding)是一种将自然语言中的单词映射到连续的向量空间的技术,使得语义相似的单词在向量空间中彼此接近。这种技术是现代自然语言处理(NLP)任务的基础之一,广泛应用于文本分类、机器翻译、问答系统等。###一、词向量的基本原理####1.离散表示vs连续表示传统的自然语言处理方法通常使用离散表示(如one-hot编码)来表示单词。然而,这种方法存在以下问题:-**维度灾难**
- 为AI聊天工具添加一个知识系统 之133 详细设计之74通用编程语言 之4 架构及其核心
一水鉴天
人工语言智能制造软件智能架构人工智能开发语言
本篇继续讨论通用编程语言。说明:本阶段的所有讨论都是围绕这一主题展开的,但前面的讨论分成了三个大部分(后面列出了这一段的讨论题目的归属关系)-区别distinguish(各别):文化和习俗。知识表征,思维导图及观察者效应,Chance:偶然和适配,符号学芭比等逻辑和平台。视觉及其工作原理,圣灵三角形和Checker,数据及其意义等实体和神经元。智能语义网络,记忆矩阵等。只有“核心技术:Cognit
- c++编译过程初识&静态&动态链接库&makefile&cmakelists初始
测试盐
c++c++开发语言
编译过程预处理:主要是执行一些预处理指令,主要是#开头的代码,如#include的头文件、#define定义的宏常量、#ifdef#ifndef#endif等条件编译的代码,具体包括查找头文件、进行宏替换、根据条件编译等操作。g++-Eexample.cpp-oexample.i编译:进行词法分析、语法分析、语义分析、代码优化等,将.i文件转换为汇编代码文件,即.s文件。g++-Sexample.
- DenseUNet 改进:添加ASPP模块
听风吹等浪起
AI改进系列深度学习人工智能计算机视觉神经网络网络
目录1.ASPP模块2.DenseUNet改进3.完整代码Tips:融入模块后的网络经过测试,可以直接使用,设置好输入和输出的图片维度即可1.ASPP模块ASPP(AtrousSpatialPyramidPooling,空洞空间金字塔池化)是语义分割模型(如DeepLab系列)中的核心模块,旨在捕捉多尺度上下文信息,提升模型对不同尺寸物体的分割效果。1.背景与动机问题:图像中的物体尺寸差异大(如汽
- 企业知识图谱构建: 整合结构化与非结构化数据
CaritoB
非结构化数据管理知识图谱
随着企业数据的爆炸性增长,如何有效地整合、分析和利用这些数据成为了重要课题。企业知识图谱作为一种先进的知识管理工具,通过将不同来源的结构化和非结构化数据统一在一个语义化的框架中,能够为企业提供全局性视角,提升决策效率和创新能力。本文将探讨如何在企业中构建知识图谱,并有效整合结构化与非结构化数据,为企业提供智能化的数据支持。1.企业知识图谱的基本概念知识图谱是一种语义网络,它通过节点和边的形式,将实
- 语义向量模型全解:从基础到现在的deepseek中的语义向量主流模型
来自于狂人
人工智能语言模型
一、语义向量模型:自然语言处理的基石语义向量模型(SemanticVectorModel)是自然语言处理(NLP)的核心技术,它将词汇、句子或文档映射为高维向量,在数学空间中量化语义信息。通过向量距离(如余弦相似度)衡量语义的相似性,支撑了搜索引擎、情感分析、机器翻译等实际应用。1.1发展简史1980s~2000s:基于统计的浅层模型,如TF-IDF(直接表征词的重要性)、LSA(通过矩阵分解降维
- DeepSeek:大模型领域的创新力量
Kurbaneli
服务器
在人工智能大模型蓬勃发展的时代,DeepSeek以其独特的技术优势和广泛的应用潜力,迅速在市场中崭露头角。自年初发布以来,DeepSeek引发了行业内外的高度关注,对众多领域的发展产生了深远影响。一、技术优势剖析DeepSeek在技术层面展现出了诸多亮点。其核心的语言模型架构经过精心设计与优化,能够高效处理海量文本数据,实现精准的语义理解和生成。在自然语言处理任务中,无论是基础的文本翻译、问答系统
- Ubuntu20.04安装LOCUS遇到的编译错误
谁许谁地老天荒
SLAM-ROSubuntuc++
1、编译错误:core_msgs/MapInfo.h:没有那个文件或目录具体报错如下/home/zys/catkin_ws/test/src/common_nebula_slam/point_cloud_mapper/include/point_cloud_mapper/PointCloudMapper.h:48:10:fatalerror:core_msgs/MapInfo.h:没有那个文件或目
- 微调(Fine-tuning)
路野yue
人工智能深度学习
微调(Fine-tuning)是自然语言处理(NLP)和深度学习中的一种常见技术,用于将预训练模型(Pre-trainedModel)适配到特定任务上。它的核心思想是:在预训练模型的基础上,通过少量任务相关的数据进一步训练模型,使其更好地适应目标任务。1.微调的核心思想预训练模型:像BERT、GPT这样的模型,已经在大量通用文本数据上进行了预训练,学习到了丰富的语言知识(如语法、语义、上下文关系等
- [杂学笔记]面向对象特性、右值引用与移动语义、push_back与emplace_back的区别、读写锁与智能指针对锁的管理、访问网站的全过程
北顾南栀倾寒
笔记网络c++stl
1.面向对象特性面向对象的三大特性分别是封装、继承与多态,这三个特性的前提就是C++引入了类与对象的概念。封装指的就是将数据和函数方法进行包裹起来,对外部隐藏类对象的实现细节,只提供一些公共接口来和对象进行交互。好处在于将数据私有化,防止外部代码随意的访问和修改数据。继承是指一个类可以继承另一个类的属性和方法内容,并且可以再此基础之上添加新的属性和方法,或者重定义父类的属性和方法。继承可以实现代码
- 计算机视觉|ConvNeXt:CNN 的复兴,Transformer 的新对手
紫雾凌寒
AI炼金厂#计算机视觉#深度学习机器学习计算机视觉人工智能transformerConvNeXt动态网络神经网络
一、引言在计算机视觉领域,卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,简称CNN)长期以来一直是核心技术,自诞生以来,它在图像分类、目标检测、语义分割等诸多任务中都取得了令人瞩目的成果。然而,随着VisionTransformer(ViT)的出现,计算机视觉领域的格局发生了重大变化。ViT通过自注意力机制,打破了传统卷积神经网络的局部感知局限,能够捕捉长距离依赖关系,在图
- BERT 和 Milvus 构建智能问答系统的全面技术解析,涵盖从原理到实践的完整流程
结合BERT和Milvus构建智能问答系统的全面技术解析,涵盖从原理到实践的完整流程。下面Python代码示例和优化策略:一、技术栈协作原理BERT的语义编码能力BERT作为预训练语言模型,通过双向Transformer结构将文本转换为高维向量(如768维),捕捉上下文语义信息。例如,句子"Milvus是向量数据库"会被编码为类似[0.2,-1.3,0.5,...]的向量19。Milvus的向量检
- 顶配版SAM:由分割一切迈向感知一切
猛码Memmat
prompt人工智能计算机视觉语义分割prompt
文章目录0.前言1.论文地址1.1项目&代码1.2模型地址1.3Demo2.模型介绍2.1亮点2.2方法3.量化结果、可视化展示Reference0.前言现有的视觉分割基础模型,如SAM及其变体,集中优势在形状、边缘等初级定位感知,或依赖外部模型完成更高级的语义理解任务。然而,迈向更高效的视觉感知则需要在单个模型中实现全面的视觉理解,以助力于更广泛的应用场景,如自动驾驶、安防监控、遥感以及医学图像
- 详解LLM 核心技能-大文本分块技术
大模型入门学习
人工智能大模型学习AI大模型ai
在构建LLM相关应用程序的背景下,分块是将大段文本分解成较小片段的过程。这是一项必不可少的技术,有助于优化我们使用LLM嵌入内容后从[矢量数据库]获取的内容的相关性。在这篇博文中,我们将探讨它是否以及如何有助于提高LLM相关应用程序的效率和准确性。分块的主要原因是为了确保我们嵌入的内容尽可能少地包含噪音,同时仍然具有语义相关性。例如,在语义搜索中,我们会对文档语料库进行索引,每个文档都包含有关特定
- java解析APK
3213213333332132
javaapklinux解析APK
解析apk有两种方法
1、结合安卓提供apktool工具,用java执行cmd解析命令获取apk信息
2、利用相关jar包里的集成方法解析apk
这里只给出第二种方法,因为第一种方法在linux服务器下会出现不在控制范围之内的结果。
public class ApkUtil
{
/**
* 日志对象
*/
private static Logger
- nginx自定义ip访问N种方法
ronin47
nginx 禁止ip访问
因业务需要,禁止一部分内网访问接口, 由于前端架了F5,直接用deny或allow是不行的,这是因为直接获取的前端F5的地址。
所以开始思考有哪些主案可以实现这样的需求,目前可实施的是三种:
一:把ip段放在redis里,写一段lua
二:利用geo传递变量,写一段
- mysql timestamp类型字段的CURRENT_TIMESTAMP与ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP属性
dcj3sjt126com
mysql
timestamp有两个属性,分别是CURRENT_TIMESTAMP 和ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP两种,使用情况分别如下:
1.
CURRENT_TIMESTAMP
当要向数据库执行insert操作时,如果有个timestamp字段属性设为
CURRENT_TIMESTAMP,则无论这
- struts2+spring+hibernate分页显示
171815164
Hibernate
分页显示一直是web开发中一大烦琐的难题,传统的网页设计只在一个JSP或者ASP页面中书写所有关于数据库操作的代码,那样做分页可能简单一点,但当把网站分层开发后,分页就比较困难了,下面是我做Spring+Hibernate+Struts2项目时设计的分页代码,与大家分享交流。
1、DAO层接口的设计,在MemberDao接口中定义了如下两个方法:
public in
- 构建自己的Wrapper应用
g21121
rap
我们已经了解Wrapper的目录结构,下面可是正式利用Wrapper来包装我们自己的应用,这里假设Wrapper的安装目录为:/usr/local/wrapper。
首先,创建项目应用
&nb
- [简单]工作记录_多线程相关
53873039oycg
多线程
最近遇到多线程的问题,原来使用异步请求多个接口(n*3次请求) 方案一 使用多线程一次返回数据,最开始是使用5个线程,一个线程顺序请求3个接口,超时终止返回 缺点 测试发现必须3个接
- 调试jdk中的源码,查看jdk局部变量
程序员是怎么炼成的
jdk 源码
转自:http://www.douban.com/note/211369821/
学习jdk源码时使用--
学习java最好的办法就是看jdk源代码,面对浩瀚的jdk(光源码就有40M多,比一个大型网站的源码都多)从何入手呢,要是能单步调试跟进到jdk源码里并且能查看其中的局部变量最好了。
可惜的是sun提供的jdk并不能查看运行中的局部变量
- Oracle RAC Failover 详解
aijuans
oracle
Oracle RAC 同时具备HA(High Availiablity) 和LB(LoadBalance). 而其高可用性的基础就是Failover(故障转移). 它指集群中任何一个节点的故障都不会影响用户的使用,连接到故障节点的用户会被自动转移到健康节点,从用户感受而言, 是感觉不到这种切换。
Oracle 10g RAC 的Failover 可以分为3种:
1. Client-Si
- form表单提交数据编码方式及tomcat的接受编码方式
antonyup_2006
JavaScripttomcat浏览器互联网servlet
原帖地址:http://www.iteye.com/topic/266705
form有2中方法把数据提交给服务器,get和post,分别说下吧。
(一)get提交
1.首先说下客户端(浏览器)的form表单用get方法是如何将数据编码后提交给服务器端的吧。
对于get方法来说,都是把数据串联在请求的url后面作为参数,如:http://localhost:
- JS初学者必知的基础
百合不是茶
js函数js入门基础
JavaScript是网页的交互语言,实现网页的各种效果,
JavaScript 是世界上最流行的脚本语言。
JavaScript 是属于 web 的语言,它适用于 PC、笔记本电脑、平板电脑和移动电话。
JavaScript 被设计为向 HTML 页面增加交互性。
许多 HTML 开发者都不是程序员,但是 JavaScript 却拥有非常简单的语法。几乎每个人都有能力将小的
- iBatis的分页分析与详解
bijian1013
javaibatis
分页是操作数据库型系统常遇到的问题。分页实现方法很多,但效率的差异就很大了。iBatis是通过什么方式来实现这个分页的了。查看它的实现部分,发现返回的PaginatedList实际上是个接口,实现这个接口的是PaginatedDataList类的对象,查看PaginatedDataList类发现,每次翻页的时候最
- 精通Oracle10编程SQL(15)使用对象类型
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*使用对象类型
*/
--建立和使用简单对象类型
--对象类型包括对象类型规范和对象类型体两部分。
--建立和使用不包含任何方法的对象类型
CREATE OR REPLACE TYPE person_typ1 as OBJECT(
name varchar2(10),gender varchar2(4),birthdate date
);
drop type p
- 【Linux命令二】文本处理命令awk
bit1129
linux命令
awk是Linux用来进行文本处理的命令,在日常工作中,广泛应用于日志分析。awk是一门解释型编程语言,包含变量,数组,循环控制结构,条件控制结构等。它的语法采用类C语言的语法。
awk命令用来做什么?
1.awk适用于具有一定结构的文本行,对其中的列进行提取信息
2.awk可以把当前正在处理的文本行提交给Linux的其它命令处理,然后把直接结构返回给awk
3.awk实际工
- JAVA(ssh2框架)+Flex实现权限控制方案分析
白糖_
java
目前项目使用的是Struts2+Hibernate+Spring的架构模式,目前已经有一套针对SSH2的权限系统,运行良好。但是项目有了新需求:在目前系统的基础上使用Flex逐步取代JSP,在取代JSP过程中可能存在Flex与JSP并存的情况,所以权限系统需要进行修改。
【SSH2权限系统的实现机制】
权限控制分为页面和后台两块:不同类型用户的帐号分配的访问权限是不同的,用户使
- angular.forEach
boyitech
AngularJSAngularJS APIangular.forEach
angular.forEach 描述: 循环对obj对象的每个元素调用iterator, obj对象可以是一个Object或一个Array. Iterator函数调用方法: iterator(value, key, obj), 其中obj是被迭代对象,key是obj的property key或者是数组的index,value就是相应的值啦. (此函数不能够迭代继承的属性.)
- java-谷歌面试题-给定一个排序数组,如何构造一个二叉排序树
bylijinnan
二叉排序树
import java.util.LinkedList;
public class CreateBSTfromSortedArray {
/**
* 题目:给定一个排序数组,如何构造一个二叉排序树
* 递归
*/
public static void main(String[] args) {
int[] data = { 1, 2, 3, 4,
- action执行2次
Chen.H
JavaScriptjspXHTMLcssWebwork
xwork 写道 <action name="userTypeAction"
class="com.ekangcount.website.system.view.action.UserTypeAction">
<result name="ssss" type="dispatcher">
- [时空与能量]逆转时空需要消耗大量能源
comsci
能源
无论如何,人类始终都想摆脱时间和空间的限制....但是受到质量与能量关系的限制,我们人类在目前和今后很长一段时间内,都无法获得大量廉价的能源来进行时空跨越.....
在进行时空穿梭的实验中,消耗超大规模的能源是必然
- oracle的正则表达式(regular expression)详细介绍
daizj
oracle正则表达式
正则表达式是很多编程语言中都有的。可惜oracle8i、oracle9i中一直迟迟不肯加入,好在oracle10g中终于增加了期盼已久的正则表达式功能。你可以在oracle10g中使用正则表达式肆意地匹配你想匹配的任何字符串了。
正则表达式中常用到的元数据(metacharacter)如下:
^ 匹配字符串的开头位置。
$ 匹配支付传的结尾位置。
*
- 报表工具与报表性能的关系
datamachine
报表工具birt报表性能润乾报表
在选择报表工具时,性能一直是用户关心的指标,但是,报表工具的性能和整个报表系统的性能有多大关系呢?
要回答这个问题,首先要分析一下报表的处理过程包含哪些环节,哪些环节容易出现性能瓶颈,如何优化这些环节。
一、报表处理的一般过程分析
1、用户选择报表输入参数后,报表引擎会根据报表模板和输入参数来解析报表,并将数据计算和读取请求以SQL的方式发送给数据库。
2、
- 初一上学期难记忆单词背诵第一课
dcj3sjt126com
wordenglish
what 什么
your 你
name 名字
my 我的
am 是
one 一
two 二
three 三
four 四
five 五
class 班级,课
six 六
seven 七
eight 八
nince 九
ten 十
zero 零
how 怎样
old 老的
eleven 十一
twelve 十二
thirteen
- 我学过和准备学的各种技术
dcj3sjt126com
技术
语言VB https://msdn.microsoft.com/zh-cn/library/2x7h1hfk.aspxJava http://docs.oracle.com/javase/8/C# https://msdn.microsoft.com/library/vstudioPHP http://php.net/manual/en/Html
- struts2中token防止重复提交表单
蕃薯耀
重复提交表单struts2中token
struts2中token防止重复提交表单
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 2015年7月12日 11:52:32 星期日
ht
- 线性查找二维数组
hao3100590
二维数组
1.算法描述
有序(行有序,列有序,且每行从左至右递增,列从上至下递增)二维数组查找,要求复杂度O(n)
2.使用到的相关知识:
结构体定义和使用,二维数组传递(http://blog.csdn.net/yzhhmhm/article/details/2045816)
3.使用数组名传递
这个的不便之处很明显,一旦确定就是不能设置列值
//使
- spring security 3中推荐使用BCrypt算法加密密码
jackyrong
Spring Security
spring security 3中推荐使用BCrypt算法加密密码了,以前使用的是md5,
Md5PasswordEncoder 和 ShaPasswordEncoder,现在不推荐了,推荐用bcrpt
Bcrpt中的salt可以是随机的,比如:
int i = 0;
while (i < 10) {
String password = "1234
- 学习编程并不难,做到以下几点即可!
lampcy
javahtml编程语言
不论你是想自己设计游戏,还是开发iPhone或安卓手机上的应用,还是仅仅为了娱乐,学习编程语言都是一条必经之路。编程语言种类繁多,用途各 异,然而一旦掌握其中之一,其他的也就迎刃而解。作为初学者,你可能要先从Java或HTML开始学,一旦掌握了一门编程语言,你就发挥无穷的想象,开发 各种神奇的软件啦。
1、确定目标
学习编程语言既充满乐趣,又充满挑战。有些花费多年时间学习一门编程语言的大学生到
- 架构师之mysql----------------用group+inner join,left join ,right join 查重复数据(替代in)
nannan408
right join
1.前言。
如题。
2.代码
(1)单表查重复数据,根据a分组
SELECT m.a,m.b, INNER JOIN (select a,b,COUNT(*) AS rank FROM test.`A` A GROUP BY a HAVING rank>1 )k ON m.a=k.a
(2)多表查询 ,
使用改为le
- jQuery选择器小结 VS 节点查找(附css的一些东西)
Everyday都不同
jquerycssname选择器追加元素查找节点
最近做前端页面,频繁用到一些jQuery的选择器,所以特意来总结一下:
测试页面:
<html>
<head>
<script src="jquery-1.7.2.min.js"></script>
<script>
/*$(function() {
$(documen
- 关于EXT
tntxia
ext
ExtJS是一个很不错的Ajax框架,可以用来开发带有华丽外观的富客户端应用,使得我们的b/s应用更加具有活力及生命力。ExtJS是一个用 javascript编写,与后台技术无关的前端ajax框架。因此,可以把ExtJS用在.Net、Java、Php等各种开发语言开发的应用中。
ExtJs最开始基于YUI技术,由开发人员Jack
- 一个MIT计算机博士对数学的思考
xjnine
Math
在过去的一年中,我一直在数学的海洋中游荡,research进展不多,对于数学世界的阅历算是有了一些长进。为什么要深入数学的世界?作为计算机的学生,我没有任何企图要成为一个数学家。我学习数学的目的,是要想爬上巨人的肩膀,希望站在更高的高度,能把我自己研究的东西看得更深广一些。说起来,我在刚来这个学校的时候,并没有预料到我将会有一个深入数学的旅程。我的导师最初希望我去做的题目,是对appe