- 基于Dify大模型开发平台搭建业务应用场景
Python程序员罗宾
学习人工智能搜索引擎笔记github
一、Dify大模型可以搭建多种业务应用场景前排提示,文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦!主要应用场景包括:1.智能客服系统自动响应:利用大模型的自然语言处理能力,实现24/7的自动客户服务。问题分类与分配:准确识别用户问题类型,并将其路由到相应的服务团队。知识库构建:自动生成和维护企业级的知识库。2.个性化推荐引擎用户画像分析:深度挖掘用户的兴趣爱好和行为习惯。精准推荐:根据用户特征提供定制
- 快速上手 Unstructured:安装、Docker部署及PDF文档解析示例
大F的智能小课
大模型理论和实战dockerpdf容器
1.核心概念1.1Unstructured简介Unstructured是一个强大的Python库,专注于从非结构化数据中提取和预处理文本信息,广泛应用于PDF、Word文档、HTML等多种格式的文件处理。其核心功能包括分区、清理、暂存和分块,能够将复杂的非结构化文档转换为结构化输出,为后续的自然语言处理任务提供高质量的数据支持。分区功能:Unstructured能够将原始文档分解为标准的结构化元素
- 电商图书行业类目AI导购Agent系统详细设计与开发实战
AI天才研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型LLM大模型落地实战指南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
1.背景介绍随着电子商务的蓬勃发展,图书行业也迎来了线上销售的黄金时代。然而,海量的图书种类、复杂的读者需求,使得用户在选购图书时常常面临选择困难。传统的搜索和推荐方式往往无法精准匹配用户的个性化需求,导致用户体验不佳,转化率低。为了解决这一痛点,AI导购Agent系统应运而生。该系统利用人工智能技术,模拟专业的图书导购员,为用户提供个性化的图书推荐和导购服务。通过深度学习、自然语言处理等技术,A
- 微调DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B打造sql2text大模型!小白也能十分钟打造自己的推理大模型!unsloth+Colab轻松上手
X.Cristiano
DeepSeek-R1Llama-8Bsql2text人工智能
简介:DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B是一个基于Llama架构的8B参数语言模型,经过深度蒸馏(distillation)处理,旨在提高推理效率和精度。通过蒸馏技术,模型在保持较高性能的同时,减少了计算资源的消耗,特别适合在资源受限的环境中应用。该模型经过优化,可用于多种自然语言处理任务,如文本生成、情感分析、问答系统等。DeepSeek-R1-Distill-Llama-
- 如何学习训练大模型——100条建议(附详细说明)_如何训练自己的大模型_大模型如何训练
大耳朵爱学习
人工智能语言模型产品经理大模型AI大模型
摘要:通过深入了解本文中的这些细节,并在实际项目中应用相关知识,将能够更好地理解和利用大模型的潜力,不仅在学术研究中,也在工程实践中。通过不断探索新方法、参与项目和保持热情,并将其应用于各种领域,从自然语言处理到计算机视觉和自动驾驶。通过不断学习、实践和探索,可以不断提升自己在深度学习领域的技能和洞察力,同时也能为社会和行业带来创新和改进。从小规模的项目和模型开始,逐渐迭代和扩展到更大的模型,逐步
- Transformer模型详解
Yuki-^_^
Transformer模型详解人工智能transformer深度学习人工智能
导读Transformer在许多的人工智能领域,如自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)、计算机视觉(ComputerVision,CV)和语音处理(SpeechProcessing,SP)取得了巨大的成功。因此,自然而然的也吸引了许多工业界和学术界的研究人员的兴趣。到目前为止,已经提出了大量基于Transformer的相关工作和综述。本文基于邱锡鹏[1]老师近
- AIGC从入门到实战:探秘:ChatGPT 到底是什么
AI天才研究院
计算AI大模型企业级应用开发实战ChatGPT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
1.背景介绍1.1人工智能的浪潮近年来,人工智能(AI)发展迅猛,其应用已深入到各个领域,从自动驾驶汽车到智能家居,再到医疗诊断,AI正在改变我们的生活方式。其中,自然语言处理(NLP)作为AI的重要分支,近年来取得了显著进展,而AIGC(AI-GeneratedContent)正是NLP领域的一颗璀璨明珠。1.2AIGC的兴起AIGC指的是利用AI技术自动生成内容,包括文本、图像、音频、视频等。
- C# 牵手DeepSeek:打造本地AI超能力
步、步、为营
c#人工智能开发语言
一、引言在人工智能飞速发展的当下,大语言模型如DeepSeek正掀起新一轮的技术变革浪潮,为自然语言处理领域带来了诸多创新应用。随着数据隐私和安全意识的提升,以及对模型部署灵活性的追求,本地部署DeepSeek成为众多开发者和企业关注的焦点。对于C#开发者而言,将DeepSeek模型本地部署并集成到C#项目中,不仅能充分发挥C#语言在Windows平台开发的优势,还能实现高度定制化的人工智能应用,
- 自然语言处理:初识自然语言处理
梦丶晓羽
自然语言处理人工智能
介绍大家好,博主又来给大家分享知识了。从这次开始,博主给大家分享自然语言处理这个领域的内容。这也是博主非常感兴趣的研究领域。最开始,博主计划在自然语言处理系列的第一篇博文中,和大家聊聊文本规范化这个话题。毕竟在自然语言处理领域里,文本规范化是一项基础且重要的工作,它能让原始文本变得更整齐有序,便于后续的处理分析。但转念一想,对于刚接触自然语言处理的小伙伴们来说,对于自然语言处理肯定会有些陌生。要是
- 自然语言处理:文本规范化
梦丶晓羽
python自然语言处理人工智能NLTKBPE
介绍大家好!很高兴又能在这儿和大家分享自然语言处理相关的知识了。在上一篇发布于自然语言处理:初识自然语言处理-CSDN博客为大家初步介绍了自然语言处理的基本概念。而这次,我将进一步深入这个领域,和大家聊聊自然语言处理中一个关键的基础环节:文本规范化。好了,我们直接进入正题。文本规范化概念自然语言处理中的文本规范化,是指对原始文本进行一系列处理操作,使其具有统一、标准的格式和表达形式,以提高后续自然
- 2W8000字 LLM架构文章阅读指北
人工智能
大模型架构专栏已经更新了30多篇文章。完整的专栏内容欢迎订阅:LLM架构专栏1、LLM大模型架构专栏||从NLP基础谈起2、LLM大模型架构专栏||自然语言处理(NLP)之建模3、LLM大模型架构之词嵌入(Part1)3、LLM大模型架构之词嵌入(Part2)3、LLM大模型架构之词嵌入(Part3)4、LLM架构从基础到精通之Word2Vec训练全解析5、LLM架构从基础到精通之循环神经网络(R
- 自然语言处理之语法解析:BERT:自然语言处理基础理论
zhubeibei168
自然语言处理1024程序员节自然语言处理bert语音识别人工智能
自然语言处理之语法解析:BERT:自然语言处理基础理论自然语言处理基础自然语言处理的定义与应用自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究如何处理和运用自然语言;自然语言认知则是指让计算机“懂”人类的语言。NLP建立于20世纪50年代,随着计算机技术的飞速发展,NLP技术在信息检索、文本挖掘、语音识别、机器翻译、情
- DeepSeek应用场景及其解决的问题
杏花春雨江南
自然语言处理
DeepSeek是一种基于深度学习的智能技术,能够处理复杂的非结构化数据(如文本、图像、语音等),并在企业级应用开发中发挥重要作用。以下是DeepSeek在企业级应用开发中的典型应用场景及其解决的问题:1.企业知识管理与智能搜索场景:企业拥有大量的文档、报告、邮件、会议记录等非结构化数据,员工需要快速找到相关信息。DeepSeek的作用:通过语义搜索和自然语言处理(NLP),DeepSeek可以理
- 如何用AI写程序
Honmaple
人工智能
一、AI写程序之工具选择(一)主流AI编程工具介绍如今市面上有诸多AI编程工具可供选择,以下为大家介绍几种常见且实用的工具:ChatGPT:由OpenAI开发的一款基于Transformer架构的预训练模型,它的自然语言处理能力十分强大,能够理解和生成人类语言,并进行文本分类、情感分析、机器翻译等自然语言处理任务。它经过大量的训练和优化,可以准确地理解用户的意图和需求,从大量文本数据中提取有用信息
- 在nodejs中使用ElasticSearch(三)通过ES语义检索,实现RAG
konglong127
nodejselasticsearch搜索引擎node.js全文检索后端
RAG(Retrieval-AugmentedGeneration)是一种结合了信息检索和生成模型的技术,旨在提高生成模型的知识获取和生成能力。它通过在生成的过程中引入外部知识库或文档(如数据库、搜索引擎或文档存储),帮助生成更为准确和丰富的答案。RAG在自然语言处理(NLP)领域,特别是在对话生成、问答系统和文本摘要等任务中,具有非常重要的应用。它的核心思想是,生成模型不仅依赖于模型内部的知识,
- 穿越AI边界:深度集成DeepSeek API与云平台的实践之路
云边有个稻草人
热门文章人工智能DeepSeek大数据集成DeepSeekAPIDeepSeek算法阿里云百炼平台集成
云边有个稻草人-CSDN博客随着人工智能技术的日益发展,深度学习和自然语言处理(NLP)已经在很多领域得到了广泛的应用。DeepSeek作为一款领先的大型语言生成模型,凭借其强大的推理和生成能力,已经被越来越多的开发者和行业专家所青睐。通过DeepSeek提供的API接口,开发者可以在多个领域中实现先进的自然语言理解和生成任务。本文将深入探讨如何使用Python调用DeepSeek的API接口,并
- 自然语言处理NLP入门 -- 第八节OpenAI GPT 在 NLP 任务中的应用
山海青风
人工智能gpt自然语言处理python
在前面的学习中,我们已经了解了如何使用一些经典的方法和模型来处理自然语言任务,如文本分类、命名实体识别等。但当我们需要更强的语言生成能力时,往往会求助于更先进的预训练语言模型。OpenAI旗下的GPT系列模型(如GPT-3、GPT-3.5、GPT-4等)在生成文本方面拥有强大的表现。它们不仅能进行语言生成,也可用于诸多NLP任务,包括文本摘要和情感分析。本章将重点介绍:GPT的文本生成原理和应用场
- DeepSeek怎么用,DeepSeek使用指南最全合集(保姆级教程)
xiecoding.cn
deepseekdeepseek使用指南deepseek怎么用deepseek免费教学deepseek资料合集
DeepSeek是一款由国内顶尖团队开发的人工智能大模型,旨在为用户提供高效、智能的问答和知识服务。作为国产AI模型的代表,DeepSeek不仅在自然语言处理(NLP)领域表现出色,还在多个应用场景中展现了强大的能力。与ChatGPT等国际知名模型相比,DeepSeek在中文语境下的表现尤为突出,能够更好地理解中文的复杂语义和文化背景。DeepSeek使用资源下载为了方便大家更好地学习和使用Dee
- ACL2024最佳论文揭榜,中国本科生破译3000年前的甲骨文密码
会议之眼
人工智能人工智能
标题:ACL2024最佳论文揭榜!中国本科生破译3000年前的甲骨文密码一、会议介绍ACL(AnnualMeetingoftheAssociationforComputationalLinguistics)2024,即第62届国际计算语言学年会,正在2024年8月11日至8月16日在泰国曼谷召开。作为计算语言学和自然语言处理领域的顶级会议,ACL是学者们展示最新成果、交流思想的重要平台。它被CCF
- J-LangChain,用Java实现LangChain编排!轻松加载PDF、切分文档、向量化存储,再到智能问答
花千树-010
JLangChain-TGlangchainjavapdfAIGCnlpAI编程
Java如何玩转大模型编排、RAG、Agent???在自然语言处理(NLP)的浪潮中,LangChain作为一种强大的模型编排框架,已经在Python社区中广受欢迎。然而,对于Java开发者来说,能否有一个同样高效、灵活的工具来实现类似功能?答案是肯定的!今天,我们将聚焦J-LangChain——一个专为Java打造的LangChain实现,带你探索如何用Java语言轻松构建从PDF处理到智能问答
- LangChain教程 - RAG - PDF问答
花千树-010
LangChainlangchainpdfAIGCpythonnlpembedding人工智能
系列文章索引LangChain教程-系列文章在现代自然语言处理(NLP)中,基于文档内容的问答系统变得愈发重要,尤其是当我们需要从大量文档中提取信息时。通过结合文档检索和生成模型(如RAG,Retrieval-AugmentedGeneration),我们可以构建强大的问答系统。本博客将详细介绍如何使用FastAPI和LangChain框架,创建一个基于PDF文档的RAG问答API。一、背景在许多
- 基于 BERT 的自定义中文命名实体识别实现
风清扬【coder】
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基于BERT的自定义中文命名实体识别实现在自然语言处理中,命名实体识别(NamedEntityRecognition,NER)是一项重要的任务,旨在识别文本中的特定实体,如人名、地名、组织机构名等。本文将介绍如何使用BERT模型实现自定义中文命名实体识别,并提供详细的代码分析和解读。一、项目背景命名实体识别在许多领域都有广泛的应用,如信息提取、问答系统、机器翻译等。传统的命名实体识别方法通常基于规
- 深度学习开源数据集大全:从入门到前沿
念九_ysl
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在深度学习中,数据是模型训练的基石。本文整理了当前最常用且高质量的开源数据集,涵盖图像、视频、自然语言处理(NLP)、语音与音频等方向,帮助研究者和开发者快速定位所需资源。一、图像类数据集1.MNIST简介:手写数字识别领域的“HelloWorld”,包含6万张训练图像和1万张测试图像,尺寸为28×28的灰度图。特点:适合入门级图像分类任务,支持快速验证算法原型28。下载地址:MNIST官网2.I
- 计算机毕业设计 ——jspssm507Springboot 的论坛管理系统
奔强的程序
课程设计
博主小档案:花花,一名来自世界500强的资深程序猿,毕业于国内知名985高校。技术专长:花花在深度学习任务中展现出卓越的能力,包括但不限于java、python等技术。近年来,花花更是将触角延伸至AI领域,对于机器学习、自然语言处理、智能推荐等前沿技术都有独到的见解和实践经验。服务内容:1、提供科研入门辅导(主要是代码方面)2、代码部署3、定制化需求解决等4、期末考试复习计算机毕业设计——jsps
- 揭开人工智能中 Tokens 的神秘面纱
东锋1.3
人工智能easyui前端javascript
揭开人工智能中Tokens的神秘面纱在人工智能,尤其是自然语言处理(NLP)领域,"tokens"是一个频繁出现且至关重要的概念。对于理解语言模型如何处理和理解人类语言,tokens起着基础性的作用。那么,究竟什么是tokens呢?它又在人工智能系统中扮演着怎样关键的角色?让我们一探究竟。什么是Tokens简单来说,tokens是将文本分割成的一个个基本单元。当我们输入一段文字时,人工智能模型不会
- 自然语言处理NLP入门 -- 第十节简单的聊天机器人
山海青风
#自然语言处理自然语言处理chatgpt
一、为什么要做聊天机器人?在互联网时代,我们日常接触到的“在线客服”“自动问答”等,大多是以聊天机器人的形式出现。它能帮我们快速回复常见问题,让用户获得及时的帮助,并在一定程度上减少人工客服的压力。同时,聊天机器人也是了解自然语言处理(NLP)最好的实战项目之一。因为它整合了文字理解(NLU)、对话管理、文本生成(NLG)等多方面知识,既能看到很直观的对话效果,也能结合深度学习模型让机器人变得更智
- 自然语言处理NLP入门 -- 第一节基础概念
山海青风
#自然语言处理自然语言处理人工智能python
本部分主要介绍NLP的基础概念,并通过实际案例演示NLP的核心任务,同时引导你搭建NLP开发环境,确保你能顺利开始后续学习。1.什么是自然语言处理(NLP)1.1NLP的定义自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)是人工智能(AI)的一个子领域,专注于让计算机理解、解释和生成人类语言。NLP结合了计算机科学、语言学和机器学习,以便计算机能自动处理文本和语音数据。简
- 【大模型】大模型分类
IT古董
人工智能人工智能大模型
大模型(LargeModels)通常指参数量巨大、计算能力强大的机器学习模型,尤其在自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)等领域表现突出。以下是大模型的常见分类方式:1.按应用领域分类自然语言处理(NLP)模型如GPT-3、BERT、T5等,主要用于文本生成、翻译、问答等任务。计算机视觉(CV)模型如ResNet、EfficientNet、VisionTransformer(ViT)等,用于图
- 笔记:大模型Tokens是啥?为啥大模型按Tokens收费?
瞬间动力
硅基蒸馏easyui前端javascript人工智能tooneapi阿里云
一、Token的定义与示例1.核心概念Token是自然语言处理中的最小文本单位,代表模型处理文本时的一次计算单元。英文场景:1个token≈1个单词或标点符号。示例:句子"Hello,world!"拆分为["Hello",",","world","!"],共4个token。中文场景:1个token≈1个汉字或词语。示例:短语"深度求索"拆分为["深","度","求","索"],共4个token;若
- 全方位解析:大语言模型评测方法的综合指南
大模型玩家
语言模型人工智能自然语言处理深度学习agi大模型搜索引擎
自2017年Transformer模型提出以来,自然语言处理研究逐步转向基于该框架的预训练模型,如BERT、GPT、BART和T5等。这些预训练模型与下游任务适配后,持续刷新最优结果。然而,现有评测方法存在广度和深度不足、数据偏差、忽视模型其他能力或属性评估等问题。因此,需要全面评测和深入研究模型的各项能力、属性、应用局限性、潜在风险及其可控性等。本文回顾了自然语言处理中的评测基准与指标,将大语言
- windows下源码安装golang
616050468
golang安装golang环境windows
系统: 64位win7, 开发环境:sublime text 2, go版本: 1.4.1
1. 安装前准备(gcc, gdb, git)
golang在64位系
- redis批量删除带空格的key
bylijinnan
redis
redis批量删除的通常做法:
redis-cli keys "blacklist*" | xargs redis-cli del
上面的命令在key的前后没有空格时是可以的,但有空格就不行了:
$redis-cli keys "blacklist*"
1) "blacklist:12:
[email protected]
- oracle正则表达式的用法
0624chenhong
oracle正则表达式
方括号表达示
方括号表达式
描述
[[:alnum:]]
字母和数字混合的字符
[[:alpha:]]
字母字符
[[:cntrl:]]
控制字符
[[:digit:]]
数字字符
[[:graph:]]
图像字符
[[:lower:]]
小写字母字符
[[:print:]]
打印字符
[[:punct:]]
标点符号字符
[[:space:]]
- 2048源码(核心算法有,缺少几个anctionbar,以后补上)
不懂事的小屁孩
2048
2048游戏基本上有四部分组成,
1:主activity,包含游戏块的16个方格,上面统计分数的模块
2:底下的gridview,监听上下左右的滑动,进行事件处理,
3:每一个卡片,里面的内容很简单,只有一个text,记录显示的数字
4:Actionbar,是游戏用重新开始,设置等功能(这个在底下可以下载的代码里面还没有实现)
写代码的流程
1:设计游戏的布局,基本是两块,上面是分
- jquery内部链式调用机理
换个号韩国红果果
JavaScriptjquery
只需要在调用该对象合适(比如下列的setStyles)的方法后让该方法返回该对象(通过this 因为一旦一个函数称为一个对象方法的话那么在这个方法内部this(结合下面的setStyles)指向这个对象)
function create(type){
var element=document.createElement(type);
//this=element;
- 你订酒店时的每一次点击 背后都是NoSQL和云计算
蓝儿唯美
NoSQL
全球最大的在线旅游公司Expedia旗下的酒店预订公司,它运营着89个网站,跨越68个国家,三年前开始实验公有云,以求让客户在预订网站上查询假期酒店时得到更快的信息获取体验。
云端本身是用于驱动网站的部分小功能的,如搜索框的自动推荐功能,还能保证处理Hotels.com服务的季节性需求高峰整体储能。
Hotels.com的首席技术官Thierry Bedos上个月在伦敦参加“2015 Clou
- java笔记1
a-john
java
1,面向对象程序设计(Object-oriented Propramming,OOP):java就是一种面向对象程序设计。
2,对象:我们将问题空间中的元素及其在解空间中的表示称为“对象”。简单来说,对象是某个类型的实例。比如狗是一个类型,哈士奇可以是狗的一个实例,也就是对象。
3,面向对象程序设计方式的特性:
3.1 万物皆为对象。
- C语言 sizeof和strlen之间的那些事 C/C++软件开发求职面试题 必备考点(一)
aijuans
C/C++求职面试必备考点
找工作在即,以后决定每天至少写一个知识点,主要是记录,逼迫自己动手、总结加深印象。当然如果能有一言半语让他人收益,后学幸运之至也。如有错误,还希望大家帮忙指出来。感激不尽。
后学保证每个写出来的结果都是自己在电脑上亲自跑过的,咱人笨,以前学的也半吊子。很多时候只能靠运行出来的结果再反过来
- 程序员写代码时就不要管需求了吗?
asia007
程序员不能一味跟需求走
编程也有2年了,刚开始不懂的什么都跟需求走,需求是怎样就用代码实现就行,也不管这个需求是否合理,是否为较好的用户体验。当然刚开始编程都会这样,但是如果有了2年以上的工作经验的程序员只知道一味写代码,而不在写的过程中思考一下这个需求是否合理,那么,我想这个程序员就只能一辈写敲敲代码了。
我的技术不是很好,但是就不代
- Activity的四种启动模式
百合不是茶
android栈模式启动Activity的标准模式启动栈顶模式启动单例模式启动
android界面的操作就是很多个activity之间的切换,启动模式决定启动的activity的生命周期 ;
启动模式xml中配置
<activity android:name=".MainActivity" android:launchMode="standard&quo
- Spring中@Autowired标签与@Resource标签的区别
bijian1013
javaspring@Resource@Autowired@Qualifier
Spring不但支持自己定义的@Autowired注解,还支持由JSR-250规范定义的几个注解,如:@Resource、 @PostConstruct及@PreDestroy。
1. @Autowired @Autowired是Spring 提供的,需导入 Package:org.springframewo
- Changes Between SOAP 1.1 and SOAP 1.2
sunjing
ChangesEnableSOAP 1.1SOAP 1.2
JAX-WS
SOAP Version 1.2 Part 0: Primer (Second Edition)
SOAP Version 1.2 Part 1: Messaging Framework (Second Edition)
SOAP Version 1.2 Part 2: Adjuncts (Second Edition)
Which style of WSDL
- 【Hadoop二】Hadoop常用命令
bit1129
hadoop
以Hadoop运行Hadoop自带的wordcount为例,
hadoop脚本位于/home/hadoop/hadoop-2.5.2/bin/hadoop,需要说明的是,这些命令的使用必须在Hadoop已经运行的情况下才能执行
Hadoop HDFS相关命令
hadoop fs -ls
列出HDFS文件系统的第一级文件和第一级
- java异常处理(初级)
白糖_
javaDAOspring虚拟机Ajax
从学习到现在从事java开发一年多了,个人觉得对java只了解皮毛,很多东西都是用到再去慢慢学习,编程真的是一项艺术,要完成一段好的代码,需要懂得很多。
最近项目经理让我负责一个组件开发,框架都由自己搭建,最让我头疼的是异常处理,我看了一些网上的源码,发现他们对异常的处理不是很重视,研究了很久都没有找到很好的解决方案。后来有幸看到一个200W美元的项目部分源码,通过他们对异常处理的解决方案,我终
- 记录整理-工作问题
braveCS
工作
1)那位同学还是CSV文件默认Excel打开看不到全部结果。以为是没写进去。同学甲说文件应该不分大小。后来log一下原来是有写进去。只是Excel有行数限制。那位同学进步好快啊。
2)今天同学说写文件的时候提示jvm的内存溢出。我马上反应说那就改一下jvm的内存大小。同学说改用分批处理了。果然想问题还是有局限性。改jvm内存大小只能暂时地解决问题,以后要是写更大的文件还是得改内存。想问题要长远啊
- org.apache.tools.zip实现文件的压缩和解压,支持中文
bylijinnan
apache
刚开始用java.util.Zip,发现不支持中文(网上有修改的方法,但比较麻烦)
后改用org.apache.tools.zip
org.apache.tools.zip的使用网上有更简单的例子
下面的程序根据实际需求,实现了压缩指定目录下指定文件的方法
import java.io.BufferedReader;
import java.io.BufferedWrit
- 读书笔记-4
chengxuyuancsdn
读书笔记
1、JSTL 核心标签库标签
2、避免SQL注入
3、字符串逆转方法
4、字符串比较compareTo
5、字符串替换replace
6、分拆字符串
1、JSTL 核心标签库标签共有13个,
学习资料:http://www.cnblogs.com/lihuiyy/archive/2012/02/24/2366806.html
功能上分为4类:
(1)表达式控制标签:out
- [物理与电子]半导体教材的一个小问题
comsci
问题
各种模拟电子和数字电子教材中都有这个词汇-空穴
书中对这个词汇的解释是; 当电子脱离共价键的束缚成为自由电子之后,共价键中就留下一个空位,这个空位叫做空穴
我现在回过头翻大学时候的教材,觉得这个
- Flashback Database --闪回数据库
daizj
oracle闪回数据库
Flashback 技术是以Undo segment中的内容为基础的, 因此受限于UNDO_RETENTON参数。要使用flashback 的特性,必须启用自动撤销管理表空间。
在Oracle 10g中, Flash back家族分为以下成员: Flashback Database, Flashback Drop,Flashback Query(分Flashback Query,Flashbac
- 简单排序:插入排序
dieslrae
插入排序
public void insertSort(int[] array){
int temp;
for(int i=1;i<array.length;i++){
temp = array[i];
for(int k=i-1;k>=0;k--)
- C语言学习六指针小示例、一维数组名含义,定义一个函数输出数组的内容
dcj3sjt126com
c
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int * p; //等价于 int *p 也等价于 int* p;
int i = 5;
char ch = 'A';
//p = 5; //error
//p = &ch; //error
//p = ch; //error
p = &i; //
- centos下php redis扩展的安装配置3种方法
dcj3sjt126com
redis
方法一
1.下载php redis扩展包 代码如下 复制代码
#wget http://redis.googlecode.com/files/redis-2.4.4.tar.gz
2 tar -zxvf 解压压缩包,cd /扩展包 (进入扩展包然后 运行phpize 一下是我环境中phpize的目录,/usr/local/php/bin/phpize (一定要
- 线程池(Executors)
shuizhaosi888
线程池
在java类库中,任务执行的主要抽象不是Thread,而是Executor,将任务的提交过程和执行过程解耦
public interface Executor {
void execute(Runnable command);
}
public class RunMain implements Executor{
@Override
pub
- openstack 快速安装笔记
haoningabc
openstack
前提是要配置好yum源
版本icehouse,操作系统redhat6.5
最简化安装,不要cinder和swift
三个节点
172 control节点keystone glance horizon
173 compute节点nova
173 network节点neutron
control
/etc/sysctl.conf
net.ipv4.ip_forward =
- 从c面向对象的实现理解c++的对象(二)
jimmee
C++面向对象虚函数
1. 类就可以看作一个struct,类的方法,可以理解为通过函数指针的方式实现的,类对象分配内存时,只分配成员变量的,函数指针并不需要分配额外的内存保存地址。
2. c++中类的构造函数,就是进行内存分配(malloc),调用构造函数
3. c++中类的析构函数,就时回收内存(free)
4. c++是基于栈和全局数据分配内存的,如果是一个方法内创建的对象,就直接在栈上分配内存了。
专门在
- 如何让那个一个div可以拖动
lingfeng520240
html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml
- 第10章 高级事件(中)
onestopweb
事件
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- 计算两个经纬度之间的距离
roadrunners
计算纬度LBS经度距离
要解决这个问题的时候,到网上查了很多方案,最后计算出来的都与百度计算出来的有出入。下面这个公式计算出来的距离和百度计算出来的距离是一致的。
/**
*
* @param longitudeA
* 经度A点
* @param latitudeA
* 纬度A点
* @param longitudeB
*
- 最具争议的10个Java话题
tomcat_oracle
java
1、Java8已经到来。什么!? Java8 支持lambda。哇哦,RIP Scala! 随着Java8 的发布,出现很多关于新发布的Java8是否有潜力干掉Scala的争论,最终的结论是远远没有那么简单。Java8可能已经在Scala的lambda的包围中突围,但Java并非是函数式编程王位的真正觊觎者。
2、Java 9 即将到来
Oracle早在8月份就发布
- zoj 3826 Hierarchical Notation(模拟)
阿尔萨斯
rar
题目链接:zoj 3826 Hierarchical Notation
题目大意:给定一些结构体,结构体有value值和key值,Q次询问,输出每个key值对应的value值。
解题思路:思路很简单,写个类词法的递归函数,每次将key值映射成一个hash值,用map映射每个key的value起始终止位置,预处理完了查询就很简单了。 这题是最后10分钟出的,因为没有考虑value为{}的情