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_pass_
Data-Alaysispandas信息可视化
目录定义基本操作一维数组操作二维数组操作数据选择过滤数据处理数据清洗数据转换数据分析排序分组聚合数据透视表高级操作合并数据时间序列处理自定义函数调用数据可视化集成数据导出和导入大数据分块处理定义全称:'paneldata'and'pythondataanalysis'Analy:Series(一维数据)、DataFrame(二维数据)主要应用:数据清洗:处理缺失数据、重复数据等数据转换:改变数据的
- Semantic text 就是那么强大,还附带一包( BBQ )薯片!配有可配置的分块设置和索引选项。
Elastic 中国社区官方博客
ElasticsearchAI大数据elasticsearch搜索引擎全文检索人工智能ai图搜索
作者:来自ElasticKathleenDeRusso语义文本搜索现在可以自定义,支持可配置的分块设置和索引选项,用于自定义向量量化,使semantic_text在专业用例中更强大。Elasticsearch拥有大量新功能,帮助你为你的用例构建最佳搜索解决方案。深入查看我们的示例笔记本以了解更多信息,开始免费云试用,或者立即在本地机器上体验Elastic。随着Elasticsearch8.18和9
- RAG实战指南 Day 11:文本分块策略与最佳实践
在未来等你
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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起凡7
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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
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渲染管线CommandBuffer
文章摘要Vulkan支持多线程并行录制CommandBuffer以提升CPU效率,需遵循以下原则:每个线程使用独立CommandPool避免竞争合理分配渲染任务确保负载均衡避免线程间共享资源修改主线程统一提交所有CommandBuffer实现时需为每个线程创建独立CommandPool和CommandBuffer,任务分块后多线程并行录制,最后同步提交。注意资源隔离、同步机制及CommandPoo
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对于区间求最值场景,如果区间不定长度的,可以使用稀疏表进行求解,如果区间是固定长度的,则可以使用分块的思想(与稀疏表原理类似),都是通过压缩状态个数,1关于稀疏表的原理详见:稀疏表(SparseTable,ST原理及应用场景下面是一个稀疏表的python实现classSolution:def__init__(self,nums):self.nums=numsself.init_value=-999
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影像技术全景图谱:架构调优与实战算法影像Camera
大图处理优化:低分加载、LazyDecode与缩放算法加速实践关键词:大图加载优化、LazyDecode、Region解码、缩放算法、Bitmap分块、滑动加载、内存控制、图像性能优化摘要:在相册、图片浏览器、拍摄预览和编辑器中,用户经常会处理分辨率高达上千万像素的照片(如48MP、64MP、RAW文件等),这类“大图”在加载、缩放、平移过程中容易造成内存抖动、页面卡顿甚至OOM崩溃。本篇文章将围
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- 【Java面试】10GB,1GB内存,如何排序?
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一、外部排序步骤1️⃣分块排序(分割阶段)步骤:将10GB文件分割为多个内存可容纳的小块(如每个块900MB,共约11块),避免内存溢出。逐块读取到内存,使用高效排序算法(如Collections.sort()或Arrays.sort())排序。将排序后的块写入临时文件,生成11个有序子文件。关键代码:ListsplitAndSort(Fileinput)throwsIOException{Lis
- 大文件上传类设计(OC实现)
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下面我将设计一个支持断点续传、多线程上传的大文件上传类,采用Objective-C实现,考虑线程安全、数据库持久化和高效上传。设计概览类文件划分FileUploadManager.h/m-上传任务管理中心FileUploadTask.h/m-单个上传任务控制ChunkUploadOperation.h/m-分块上传操作UploadDatabaseManager.h/m-数据库操作FileChunk
- Advanced RAG:下一代检索增强生成技术详解
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文章目录一、核心演进维度二、关键技术组件1.智能检索子系统2.动态知识管理3.生成控制器三、核心增强技术1.递归检索(RecursiveRetrieval)2.假设性检索(HypotheticalDocumentEmbedding)3.自适应分块(AdaptiveChunking)四、生产级架构设计完整系统架构关键优化点五、典型应用场景1.专业领域问答系统2.企业知识中枢3.实时决策支持六、评估指
- 【LLaMA 3实战:检索增强】13、LLaMA 3+RAG精准问答系统优化全指南:从检索增强到可信度提升实战
无心水
LLaMA3模型实战专栏llamaLLaMA3对话能力全解析LLaMA3AI大模型LLaMa3实战程序员的AI开发第一课AI入门
一、RAG赋能LLaMA问答系统的核心价值与瓶颈突破(一)准确性提升的三大核心挑战问题类型典型表现传统方案局限RAG+LLaMA3解决方案知识滞后型错误回答包含过时技术细节依赖模型预训练更新动态检索最新文档库上下文误解曲解问题意图或检索内容固定分块导致语义断裂语义感知分块+动态查询扩展事实幻觉虚构不存在的概念或数据缺乏外部事实校验溯源标注+多模型交叉验证(二)RAG与LLaMA3的协同优势动态知识
- RAG 每日一技(一):你的第一步就走错了?聊聊最基础的文本分块
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- RAG系列:提升RAG检索力:三大Query变形术,助你玩转AI知识检索!
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数字化转型人工智能RAG
之前的帖子大多在优化向量化的过程,让文本内容分块更合理和更精准,本篇重点介绍使用RAG时如何优化提示词,以提高查询结果的精准度!一、RAG的“灵魂拷问”:你真的会提问吗?在AI时代,信息检索的效率和质量,80%取决于你“怎么问”。RAG系统的本质,就是“你问得好,我答得妙”。但现实往往是——用户提问:“AI会抢我饭碗吗?”检索系统:一脸懵逼,给你扔来一堆“AI是什么”“就业趋势”……用户:???这
- 莫队算法 —— 将暴力玩出花
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莫队算法——将暴力玩出花一、为什么需要莫队?——暴力法的瓶颈我们已经学会了用分块处理一些在线的区间问题。现在,我们来看一类特殊的离线区间查询问题。“离线”意味着我们可以把所有查询先读进来,再按我们喜欢的顺序去处理它们。思考一个问题:给定一个长度为N的数组,M次询问。每次询问一个区间[l,r],问区间内有多少种数字至少出现了2次?那我们回到最朴素的暴力。纯暴力:对于每个询问(l,r),都for一遍,
- 响应式API和非响应式API
响应式API与非响应式API的核心区别在于数据流处理方式、触发机制、资源利用率以及适用场景。以下是具体对比分析:一、数据流与处理模式响应式API异步与事件驱动:数据流通过事件触发自动处理,无需手动干预。例如,当数据源(如股票价格)更新时,系统立即推送变化并触发相应的界面更新[1][8]。流式处理:支持按需分块处理数据,避免一次性加载大量数据到内存。例如,SpringWebFlux的Flux可以每秒
- 华为园区网经典三层架构配置模板(含汇聚、核心)
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网络网络工程师华为认证
号主:老杨丨11年资深网络工程师,更多网工提升干货,请关注公众号:网络工程师俱乐部这一篇直接上华为园区网的经典三层架构配置模板,重点覆盖:核心层(双核心VRRP)汇聚层(VLAN汇聚+上联三层)接入层简要说明每层配置关键点,按模块分块直给,拎出来就能用适合小中型企业园区网部署场景,拿去直接能拉实验。场景说明&拓扑结构典型企业园区网三层架构:接入层只做VLAN接入,不三层,不配置网关汇聚层做VLAN
- 基础RAG实现,最佳入门选择(四)
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RAG中的上下文丰富检索,检索增强生成(RAG)通过从外部来源检索相关知识来增强AI响应。传统的检索方法返回孤立的文本块,这可能导致答案不完整。为了解决这个问题,引入了上下文丰富检索,它确保检索到的信息包括相邻的块以获得更好的一致性。-数据摄取:从PDF中提取文本。-带有重叠上下文的分块:将文本拆分为重叠的块以保留上下文。-嵌入创建:将文本块转换为数字表示。-上下文感知检索:检索相关块及其邻居以获
- Chonkie:一个极速且轻量级文本分块的革命者,解锁 RAG 分块多种策略
程序员笑武
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Chonkie是为RAG任务设计的轻量级文本分块库,以快速性能和易于使用著称,旨在解决传统文本分块库的效率和体积问题。核心特点包括多种分块器、9.7MB的轻量级安装、以及优化的分块速度。通过Tiktoken、预计算缓存等技术实现高效分块,性能远超竞争对手。本文详细介绍了Chonkie文档分割库的功能、安装方法、代码示例、设计理念、常见问题解答,助力RAG提升性能。简介Chonkie是一个用于RAG
- 无人机数据处理系统设计与难点
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无人机高科技人工智能科普云卓科技
一、系统设计要点1.数据采集层多源传感器集成支持RGB相机、多光谱/高光谱相机、LiDAR、热成像仪、RTK/PPK定位模块等。自适应采集策略动态调整飞行高度、航速、重叠率,适应地形与任务需求。元数据绑定时间戳、GPS位置、IMU姿态角、传感器参数同步存储。2.数据传输与存储边缘端预处理实时压缩:使用H.265或JPEG2000降低传输带宽。数据分块:将大文件拆分为时空分块。混合存储架构plain
- 前端vue js 使用插件 spark-md5 计算文件MD5值并封装成Promise异步调用方法
低级前端
Vue学习Vue3学习+实战uniappjavascript前端vue.jsspark开发语言
1.依赖:需要安装spark-md5npminstall--savespark-md52.代码分析1.功能:该函数接收一个File对象,将其分块(每块2MB)读取,并使用spark-md5计算整个文件的MD5哈希值。返回一个Promise,成功时解析为MD5字符串,失败时拒绝并返回错误信息。2.关键点:分块处理:通过FileReader逐块读取文件,避免一次性加载大文件导致内存问题。兼容性:处理了
- OPENPPP2 内置 SIMD-AES-128-CFB 算法实现分析及优化路线
liulilittle
MarkdownExtensionC/C++算法网络协议AES安全密码学网络通信
引用源:OPENPPP2/simd_aes_128_cfb.cpp核心组件结构图AES-128-CFB加密系统密钥扩展CFB加密CFB解密加载初始密钥10轮密钥扩展使用aeskeygenassist字节移位与异或初始化反馈寄存器处理完整块处理部分块初始化反馈寄存器处理完整块处理部分块块加密块加密AES加密核心初始轮密钥加9轮AESENC最终轮AESENCLAST详细流程分析一、密钥扩展流程(aes
- 为 AI 编写文档:最佳实践
llm知识管理写作
Bruce:LLM时代要为AI阅读改变写作习惯。将图片/复杂排版文档转化为LLM可读格式(如Markdown)AI友好写作原则(为AI写作)1.内容清晰、结构化、显式表达2.每段内容应自包含、易分块理解3.使用统一术语,增强语义匹配4.图表信息应有文字说明5.使用语义HTML/Markdown,避免PDF、复杂UI6.内容层级清晰,上下文明确7.明确前提与步骤,不假设读者已知8.记录具体错误信息,
- Vue3组合式API深度解析:模式、实践与架构级应用
桂月二二
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一、组合式API设计哲学1.1响应式编程演进1.2组合式特性对比表特性选项式API组合式API优势分析代码组织按选项分块逻辑聚合高内聚低耦合类型推导有限支持完整TS支持开发体验提升60%逻辑复用Mixins混入自定义Hook降低复杂度50%生命周期固定钩子动态注册灵活度提升80%响应式追踪隐式追踪显式声明可维护性增强70%二、核心响应式机制剖析2.1响应式系统实现//简化的响应式核心实现class
- 大模型(LLMs)RAG 版面分析------文本分块面
xianghan收藏册
AI大模型人工智能transformerchatgpt自然语言处理
一、为什么需要对文本分块?使用大型语言模型(LLM)时,切勿忽略文本分块的重要性,其对处理结果的好坏有重大影响。考虑以下场景:你面临一个几百页的文档,其中充满了文字,你希望对其进行摘录和问答式处理。在这个流程中,最初的一步是提取文档的嵌入向量,但这样做会带来几个问题:信息丢失的风险:试图一次性提取整个文档的嵌入向量,虽然可以捕捉到整体的上下文,但也可能会忽略掉许多针对特定主题的重要信息,这可能会导
- 大模型(LLMs)RAG 版面分析——文本分块面
AI Echoes
mysql数据库
大模型(LLMs)RAG版面分析——文本分块面一、为什么需要对文本分块?二、能不能介绍一下常见的文本分块方法?2.1一般的文本分块方法2.2正则拆分的文本分块方法2.3SpacyTextSplitter方法2.4基于langchain的CharacterTextSplitter方法2.5基于langchain的递归字符切分方法2.6HTML文本拆分方法2.7Mrrkdown文本拆分方法2.8Pyt
- 【AI大模型学习路线】第二阶段之RAG基础与架构——第九章(向量数据库常见算法)Product Quantization?
985小水博一枚呀
人工智能学习数据库算法语言模型
【AI大模型学习路线】第二阶段之RAG基础与架构——第九章(向量数据库常见算法)ProductQuantization?【AI大模型学习路线】第二阶段之RAG基础与架构——第九章(向量数据库常见算法)ProductQuantization?文章目录【AI大模型学习路线】第二阶段之RAG基础与架构——第九章(向量数据库常见算法)ProductQuantization?前言1.算法原理1.1向量分块与
- Grounding Language Model with Chunking‑Free In‑Context Retrieval (CFIC)
steven~~~
nlp语言模型人工智能自然语言处理
一读即懂这篇ACL2024文章介绍了CFIC,一种新的无块文档上下文检索方法,用于提升Retrieval‑Augmented Generation(RAG)任务的“证据定位”能力。问题是什么?传统RAG会先将文档分块(chunk)再检索,但这种分块会打断语义连贯性、引入噪音,并限制检索精度([aclanthology.org][1],[chatpaper.com][2])。CFIC的创新做法?跳过
- 60. Zip_Tar文件压缩与解压
丰收连山
前端pythonjavascriptjava网络开发语言
一、zip文件操作zipfile模块基础用法概念定义zipfile是Python标准库中用于处理ZIP压缩文件的模块,提供了创建、读取、写入和提取ZIP文件的功能。使用场景批量压缩多个文件解压接收到的ZIP文件检查ZIP文件内容向现有ZIP文件添加新文件常见注意事项路径处理建议使用绝对路径大文件操作时建议分块处理中文文件名需要确认编码格式操作完成后需要关闭ZIP文件示例代码importzipfil
- SQL的各种连接查询
xieke90
UNION ALLUNION外连接内连接JOIN
一、内连接
概念:内连接就是使用比较运算符根据每个表共有的列的值匹配两个表中的行。
内连接(join 或者inner join )
SQL语法:
select * fron
- java编程思想--复用类
百合不是茶
java继承代理组合final类
复用类看着标题都不知道是什么,再加上java编程思想翻译的比价难懂,所以知道现在才看这本软件界的奇书
一:组合语法:就是将对象的引用放到新类中即可
代码:
package com.wj.reuse;
/**
*
* @author Administrator 组
- [开源与生态系统]国产CPU的生态系统
comsci
cpu
计算机要从娃娃抓起...而孩子最喜欢玩游戏....
要让国产CPU在国内市场形成自己的生态系统和产业链,国家和企业就不能够忘记游戏这个非常关键的环节....
投入一些资金和资源,人力和政策,让游
- JVM内存区域划分Eden Space、Survivor Space、Tenured Gen,Perm Gen解释
商人shang
jvm内存
jvm区域总体分两类,heap区和非heap区。heap区又分:Eden Space(伊甸园)、Survivor Space(幸存者区)、Tenured Gen(老年代-养老区)。 非heap区又分:Code Cache(代码缓存区)、Perm Gen(永久代)、Jvm Stack(java虚拟机栈)、Local Method Statck(本地方法栈)。
HotSpot虚拟机GC算法采用分代收
- 页面上调用 QQ
oloz
qq
<A href="tencent://message/?uin=707321921&Site=有事Q我&Menu=yes">
<img style="border:0px;" src=http://wpa.qq.com/pa?p=1:707321921:1></a>
- 一些问题
文强chu
问题
1.eclipse 导出 doc 出现“The Javadoc command does not exist.” javadoc command 选择 jdk/bin/javadoc.exe 2.tomcate 配置 web 项目 .....
SQL:3.mysql * 必须得放前面 否则 select&nbs
- 生活没有安全感
小桔子
生活孤独安全感
圈子好小,身边朋友没几个,交心的更是少之又少。在深圳,除了男朋友,没几个亲密的人。不知不觉男朋友成了唯一的依靠,毫不夸张的说,业余生活的全部。现在感情好,也很幸福的。但是说不准难免人心会变嘛,不发生什么大家都乐融融,发生什么很难处理。我想说如果不幸被分手(无论原因如何),生活难免变化很大,在深圳,我没交心的朋友。明
- php 基础语法
aichenglong
php 基本语法
1 .1 php变量必须以$开头
<?php
$a=” b”;
echo
?>
1 .2 php基本数据库类型 Integer float/double Boolean string
1 .3 复合数据类型 数组array和对象 object
1 .4 特殊数据类型 null 资源类型(resource) $co
- mybatis tools 配置详解
AILIKES
mybatis
MyBatis Generator中文文档
MyBatis Generator中文文档地址:
http://generator.sturgeon.mopaas.com/
该中文文档由于尽可能和原文内容一致,所以有些地方如果不熟悉,看中文版的文档的也会有一定的障碍,所以本章根据该中文文档以及实际应用,使用通俗的语言来讲解详细的配置。
本文使用Markdown进行编辑,但是博客显示效
- 继承与多态的探讨
百合不是茶
JAVA面向对象 继承 对象
继承 extends 多态
继承是面向对象最经常使用的特征之一:继承语法是通过继承发、基类的域和方法 //继承就是从现有的类中生成一个新的类,这个新类拥有现有类的所有extends是使用继承的关键字:
在A类中定义属性和方法;
class A{
//定义属性
int age;
//定义方法
public void go
- JS的undefined与null的实例
bijian1013
JavaScriptJavaScript
<form name="theform" id="theform">
</form>
<script language="javascript">
var a
alert(typeof(b)); //这里提示undefined
if(theform.datas
- TDD实践(一)
bijian1013
java敏捷TDD
一.TDD概述
TDD:测试驱动开发,它的基本思想就是在开发功能代码之前,先编写测试代码。也就是说在明确要开发某个功能后,首先思考如何对这个功能进行测试,并完成测试代码的编写,然后编写相关的代码满足这些测试用例。然后循环进行添加其他功能,直到完全部功能的开发。
- [Maven学习笔记十]Maven Profile与资源文件过滤器
bit1129
maven
什么是Maven Profile
Maven Profile的含义是针对编译打包环境和编译打包目的配置定制,可以在不同的环境上选择相应的配置,例如DB信息,可以根据是为开发环境编译打包,还是为生产环境编译打包,动态的选择正确的DB配置信息
Profile的激活机制
1.Profile可以手工激活,比如在Intellij Idea的Maven Project视图中可以选择一个P
- 【Hive八】Hive用户自定义生成表函数(UDTF)
bit1129
hive
1. 什么是UDTF
UDTF,是User Defined Table-Generating Functions,一眼看上去,貌似是用户自定义生成表函数,这个生成表不应该理解为生成了一个HQL Table, 貌似更应该理解为生成了类似关系表的二维行数据集
2. 如何实现UDTF
继承org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic
- tfs restful api 加auth 2.0认计
ronin47
目前思考如何给tfs的ngx-tfs api增加安全性。有如下两点:
一是基于客户端的ip设置。这个比较容易实现。
二是基于OAuth2.0认证,这个需要lua,实现起来相对于一来说,有些难度。
现在重点介绍第二种方法实现思路。
前言:我们使用Nginx的Lua中间件建立了OAuth2认证和授权层。如果你也有此打算,阅读下面的文档,实现自动化并获得收益。SeatGe
- jdk环境变量配置
byalias
javajdk
进行java开发,首先要安装jdk,安装了jdk后还要进行环境变量配置:
1、下载jdk(http://java.sun.com/javase/downloads/index.jsp),我下载的版本是:jdk-7u79-windows-x64.exe
2、安装jdk-7u79-windows-x64.exe
3、配置环境变量:右击"计算机"-->&quo
- 《代码大全》表驱动法-Table Driven Approach-2
bylijinnan
java
package com.ljn.base;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.InputStreamReader;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.uti
- SQL 数值四舍五入 小数点后保留2位
chicony
四舍五入
1.round() 函数是四舍五入用,第一个参数是我们要被操作的数据,第二个参数是设置我们四舍五入之后小数点后显示几位。
2.numeric 函数的2个参数,第一个表示数据长度,第二个参数表示小数点后位数。
例如:
select cast(round(12.5,2) as numeric(5,2))  
- c++运算符重载
CrazyMizzz
C++
一、加+,减-,乘*,除/ 的运算符重载
Rational operator*(const Rational &x) const{
return Rational(x.a * this->a);
}
在这里只写乘法的,加减除的写法类似
二、<<输出,>>输入的运算符重载
&nb
- hive DDL语法汇总
daizj
hive修改列DDL修改表
hive DDL语法汇总
1、对表重命名
hive> ALTER TABLE table_name RENAME TO new_table_name;
2、修改表备注
hive> ALTER TABLE table_name SET TBLPROPERTIES ('comment' = new_comm
- jbox使用说明
dcj3sjt126com
Web
参考网址:http://www.kudystudio.com/jbox/jbox-demo.html jBox v2.3 beta [
点击下载]
技术交流QQGroup:172543951 100521167
[2011-11-11] jBox v2.3 正式版
- [调整&修复] IE6下有iframe或页面有active、applet控件
- UISegmentedControl 开发笔记
dcj3sjt126com
// typedef NS_ENUM(NSInteger, UISegmentedControlStyle) {
// UISegmentedControlStylePlain, // large plain
&
- Slick生成表映射文件
ekian
scala
Scala添加SLICK进行数据库操作,需在sbt文件上添加slick-codegen包
"com.typesafe.slick" %% "slick-codegen" % slickVersion
因为我是连接SQL Server数据库,还需添加slick-extensions,jtds包
"com.typesa
- ES-TEST
gengzg
test
package com.MarkNum;
import java.io.IOException;
import java.util.Date;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import javax.servlet.ServletException;
import javax.servlet.annotation
- 为何外键不再推荐使用
hugh.wang
mysqlDB
表的关联,是一种逻辑关系,并不需要进行物理上的“硬关联”,而且你所期望的关联,其实只是其数据上存在一定的联系而已,而这种联系实际上是在设计之初就定义好的固有逻辑。
在业务代码中实现的时候,只要按照设计之初的这种固有关联逻辑来处理数据即可,并不需要在数据库层面进行“硬关联”,因为在数据库层面通过使用外键的方式进行“硬关联”,会带来很多额外的资源消耗来进行一致性和完整性校验,即使很多时候我们并不
- 领域驱动设计
julyflame
VODAO设计模式DTOpo
概念:
VO(View Object):视图对象,用于展示层,它的作用是把某个指定页面(或组件)的所有数据封装起来。
DTO(Data Transfer Object):数据传输对象,这个概念来源于J2EE的设计模式,原来的目的是为了EJB的分布式应用提供粗粒度的数据实体,以减少分布式调用的次数,从而提高分布式调用的性能和降低网络负载,但在这里,我泛指用于展示层与服务层之间的数据传输对
- 单例设计模式
hm4123660
javaSingleton单例设计模式懒汉式饿汉式
单例模式是一种常用的软件设计模式。在它的核心结构中只包含一个被称为单例类的特殊类。通过单例模式可以保证系统中一个类只有一个实例而且该实例易于外界访问,从而方便对实例个数的控制并节约系统源。如果希望在系统中某个类的对象只能存在一个,单例模式是最好的解决方案。
&nb
- logback
zhb8015
loglogback
一、logback的介绍
Logback是由log4j创始人设计的又一个开源日志组件。logback当前分成三个模块:logback-core,logback- classic和logback-access。logback-core是其它两个模块的基础模块。logback-classic是log4j的一个 改良版本。此外logback-class
- 整合Kafka到Spark Streaming——代码示例和挑战
Stark_Summer
sparkstormzookeeperPARALLELISMprocessing
作者Michael G. Noll是瑞士的一位工程师和研究员,效力于Verisign,是Verisign实验室的大规模数据分析基础设施(基础Hadoop)的技术主管。本文,Michael详细的演示了如何将Kafka整合到Spark Streaming中。 期间, Michael还提到了将Kafka整合到 Spark Streaming中的一些现状,非常值得阅读,虽然有一些信息在Spark 1.2版
- spring-master-slave-commondao
王新春
DAOspringdataSourceslavemaster
互联网的web项目,都有个特点:请求的并发量高,其中请求最耗时的db操作,又是系统优化的重中之重。
为此,往往搭建 db的 一主多从库的 数据库架构。作为web的DAO层,要保证针对主库进行写操作,对多个从库进行读操作。当然在一些请求中,为了避免主从复制的延迟导致的数据不一致性,部分的读操作也要到主库上。(这种需求一般通过业务垂直分开,比如下单业务的代码所部署的机器,读去应该也要从主库读取数