- [论文阅读] CLIP-based fusion-modal reconstructing hashing for large-scaleunsupervised cross-modal retri
2301_80732299
论文阅读
摘要随着多模态数据的激增,人们不再满足于单一的数据检索模式来获取信息。深度哈希检索算法以其存储效率高、查询速度快等优点受到广泛关注。目前,现有的无监督哈希方法普遍存在两方面的局限性:(1)现有方法不能充分捕获不同模态数据中潜在的语义相关性和共存信息,导致缺乏有效的特征和哈希编码表示来弥合多模态数据中的异构和语义差距。(2)现有的无监督方法通常构造相似矩阵来指导哈希码学习,存在不准确的相似度问题,导
- 使用OpenAI Functions Tool Retrieval Agent自动筛选合适工具
qahaj
前端linux数据库python
使用OpenAIFunctionsToolRetrievalAgent自动筛选合适工具在处理复杂多样的任务时,我们常常需要通过不同的工具来满足各种不同的需求。然而,当工具数量众多时,将所有工具的描述放入提示信息中是一件不现实的事情。因此,我们可以采用一种动态工具检索的方法,根据用户的查询内容,自动选择适合的工具。技术背景介绍在AI应用中,工具的选择和使用是实现高效问题解决的关键。然而,随着工具数量
- 真正通俗易懂的Langchain入门学习(五)
caridle
智能体langchain学习
四、项目实战:从玩具到工具的蜕变项目1:智能客服助手(1-2天)场景需求:用户咨询产品信息→自动查询数据库处理退换货请求→生成工单并邮件通知多轮对话→记住用户历史订单技术栈:产品咨询售后服务用户提问意图识别Chain类型判断数据库查询Agent工单生成Chain组织回复回复美化Transform分步实现:搭建基础问答链fromlangchain.chainsimportRetrievalQA#连接
- 二、理论基础-匿踪查询(PIR)
人生相聚两依依
隐私计算可信计算技术密码学
一、PIR定义PrivateInformationRetrieval(PIR)匿踪查询技术,又称为隐私信息检索(PrivateInformationRetrieval,PIR),是一种在保护用户隐私的前提下进行信息检索的隐私计算技术。匿踪查询通过加密、混淆等技术手段,保障查询方能够隐匿被查询对象的关键词或客户ID信息,使得数据服务方提供匹配的查询结果但无法获知具体对应哪个查询对象。二、PIR分类匿
- 接入deepseek构建RAG企业智能问答系统
da pai ge
prometheuskubernetesjavascript
RAG基础流程AI大模型回答问题的方式AI大模型基于其训练的数据回答所有问题。如果未针对特定业务(如美团)进行专门“学习”,面对直接相关的问题时,无法给出理想的答案。让AI大模型“学习”业务知识的两种主要方法:微调(Fine-Tuning):在预训练模型基础上根据特定任务和数据集调整参数。RAG(Retrieval-AugmentedGeneration,检索增强生成):使用泛化的大模型,通过对问
- 大模型 RAG 知识总结
da pai ge
解决方法prometheuskubernetes
RAG(Retrieval-AugmentedGeneration)面一、LLMs已经具备了较强能力了,存在哪些不足点?在LLM已经具备了较强能力的基础上,仍然存在以下问题:幻觉问题:LLM文本生成的底层原理是基于概率的tokenbytoken的形式,因此会不可避免地产生“一本正经的胡说八道”的情况;时效性问题:LLM的规模越大,大模型训练的成本越高,周期也就越长。具有时效性的数据无法参与训练,因
- Retrieval-Augmented Generation,检索增强生成流程
从零开始学习人工智能
矩阵人工智能
RAG流程用户输入接收系统接收用户输入的查询问题或文本内容,例如“李白有哪些著名的作品?”用户输入可以通过自然语言处理(NLP)模型的输入端口或用户交互界面(如聊天应用、搜索引擎输入框等)接收。查询向量库将用户输入转换成向量,并在向量库中进行相似性搜索。向量库中存储了大量文本的向量表示,这些文本可以是书籍、文章、知识库条目等。例如,向量库中有某个文档表示李白的著名作品,其向量与用户输入的向量相似度
- 智能代理RAG:超越传统信息检索的AI代码生成新范式
前端
近年来,随着AI代码生成器技术的飞速发展,越来越多的开发者开始探索如何利用人工智能来辅助代码编写。传统的检索增强生成(RetrievalAugmentedGeneration,RAG)技术在信息检索领域扮演着重要的角色,但其局限性也日益显现。本文将深入探讨传统RAG与新兴的智能代理RAG的区别,并分析智能代理RAG的优势、挑战以及未来的发展方向。传统RAG的局限性:简单的检索,不智能的生成传统RA
- 【AI】【RAG】使用WebUI部署RAG:数据优化与设置技巧详解
踏雪无痕老爷子
aiAIRAG
RAG(Retrieval-AugmentedGeneration)是一种通过知识库构建的高效问答系统。然而,在使用WebUI部署和优化RAG时,数据源管理和参数设置直接决定了系统的回答质量。本文将结合具体问题和优化方法,为您详细解读如何最大化RAG的性能和准确性。数据源相关问题及解决方案在实际操作中,RAG可能会因数据源处理不当而出现回答异常的问题。以下是常见问题及其优化策略:1.数据长度过长导
- 大模型RAG优化方案_融合bm25和语义检索
kakaZhui
大模型应用案例之RAG打造个人专属知识库bot人工智能llamaAIGCchatgptpython
1.写在前面检索增强生成(Retrieval-AugmentedGeneration,RAG)是一种将检索(Retrieval)和生成(Generation)相结合的技术,它利用检索到的相关信息来增强大型语言模型(LLM)的生成能力。RAG系统通常包含两个关键组件:检索器(Retriever):从知识库中检索与输入查询(Query)相关的文档。生成器(Generator):利用检索到的文档和输入查
- 使用LangChain进行半结构化数据的RAG:从PDF解析到API集成
aehrutktrjk
langchainpdfpython
引言在信息丰富的数字时代,处理半结构化数据(如PDF中的文本和表格)具有重要意义。本文将介绍如何利用LangChain工具包,结合RAG(Retrieval-AugmentedGeneration)技术,处理这类数据。我们的目标是帮助开发者快速上手,通过代码示例和实用技巧,实现更高效的数据解析和操作。主要内容环境设置要使用OpenAI模型,首先需要设置OPENAI_API_KEY环境变量。此外,我
- RAG:本地部署Langchain-Ollma(Windows)
MurphyStar
pythonlangchainwindows
RAG:本地部署Langchain-Ollma(Windows)RAG,即“RetrievalAugmentedGeneration”(检索增强生成),是一种结合了检索和生成技术的自然语言处理模型。它主要用于文本生成任务,能够利用外部知识源来增强生成的文本,从而提高生成质量。相较于微调技术,RAG能够更加短平快的吸纳本地知识并整合大模型进行问答。因此本地部署了一个基于Langchain+Ollma
- 基于 LangChain 实现数据库问答机器人
敲代码敲到头发茂密
人工智能测试开发langchain数据库机器人人工智能语言模型
基于LangChain实现数据库问答机器人一、简介二、应用场景三、实战案例1、需求说明2、实现思路3、对应源码一、简介在Retrieval或者ReACT的一些场景中,常常需要数据库与人工智能结合。而LangChain本身就封装了许多相关的内容,在其官方文档-SQL能力中,也有非常好的示例。二、应用场景在未出现人工智能,如果想要完成数据查询与数据分析的工作,则需要相关人员有相应的数据库的功底,而在L
- 深度学习:基于MindNLP的RAG应用开发
Landy_Jay
深度学习人工智能
什么是RAG?RAG(Retrieval-AugmentedGeneration,检索增强生成)是一种结合检索(Retrieval)和生成(Generation)的技术,旨在提升大语言模型(LLM)生成内容的准确性、相关性和时效性。基本思想:通过外部知识库动态检索与用户查询相关的信息,并将检索结果作为上下文输入生成模型,辅助生成更可靠的回答。与传统LLM的区别:传统LLM仅依赖预训练参数中的静态知
- 【Spring AI】02. AI 概念
小明同学的开发日常
SpringAIspring人工智能chatgpt
文章目录概述模型(Models)提示词(Prompts)提示词模板(PromptTemplates)嵌入向量(Embeddings)令牌(Tokens)输出解析(OutputParsing)将您的数据引入AI模型(BringingYourDatatotheAImodel)检索增强生成(RetrievalAugmentedGeneration-RAG)函数调用(FunctionCalling)评估A
- 检索增强(Retrieval Augmentation)是一种结合信息检索技术和生成模型的技术
大霸王龙
系统分析业务人工智能
检索增强(RetrievalAugmentation)是一种结合信息检索技术和生成模型的技术,旨在通过从外部知识库或文档中检索相关信息来增强生成模型的能力。这种方法广泛应用于自然语言处理(NLP)任务中,如问答系统、对话生成和文本生成等。1.检索增强的核心思想检索增强的核心思想是将生成模型与信息检索系统结合,利用外部知识库或文档中的信息来辅助生成更准确、更丰富的回答或内容。具体来说,检索增强包括以
- 高效向量搜索RAG解决方案(Canopy)
deepdata_cn
RAGRAG
Canopy利用Pinecone在高效向量搜索方面的专业知识,提供强大且可扩展的RAG(Retrieval-AugmentedGeneration)解决方案。包括与Pinecone向量数据库的紧密集成,支持流处理和实时更新,先进的查询处理和重新排序功能,以及管理知识库和版本控制的工具。一、基本原理1.向量嵌入:Canopy首先会将文本数据转换为向量表示,通常使用预训练的语言模型等技术,将文本映射到
- 【llm对话系统】大模型RAG之基本逻辑
kakaZhui
人工智能数据库AIGCchatgptllama
大模型RAG之基本逻辑:让LLM更精准地回答你的问题(降低幻觉)你是否遇到过这样的情况:当你向LLM提问时,它可能会给出一些“一本正经胡说八道”的答案,或者无法回答一些特定领域的专业问题?为了解决这个问题,RAG(Retrieval-AugmentedGeneration,检索增强生成)技术应运而生。RAG将检索(Retrieval)和生成(Generation)结合起来,让LLM在回答问题时,能
- AI与药学 |AI数字药师:药品说明书构建AI药学知识库
明哲AI
AI与医疗人工智能大模型AI药学数智药学药师AI数字药师
在信息爆炸的时代,我们获取知识的方式正在经历深刻的变革。尤其是在医疗健康领域,快速、准确地获取可靠的药品信息至关重要。药品说明书作为药品信息的权威来源,却常常因为其专业术语和冗长篇幅,让使用者感到困惑。如何让药品说明书不再“晦涩难懂”,成为我们智能用药的得力助手?(关注公众号“赛文AI药学”,获取更多AI与药学的内容)本文将深入探讨如何利用检索增强生成(Retrieval-AugmentedGen
- 支持生成式 AI:聊天与文档检索的结合
drebander
AI编程人工智能springAI
生成式AI已成为现代应用的重要组成部分,从实时聊天到文档检索,再到智能问答系统,其核心是能够理解上下文并生成有用的回答。在生成式AI中,聊天会话内存(ChatConversationMemory)和检索增强生成(RAG,RetrievalAugmentedGeneration)是两个关键功能,分别解决了上下文管理和大规模文档检索问题。本文将介绍SpringAI如何支持这两个功能,并通过实际应用场景
- LLM幻觉(Hallucination)缓解技术综述与展望
大模型之路
大模型(LLM)RAGRAG检索增强生成LLMLLM幻觉Hallucination
LLMs中的幻觉问题(LLM幻觉:现象剖析、影响与应对策略)对其可靠性与实用性构成了严重威胁。幻觉现象表现为模型生成的内容与事实严重不符,在医疗、金融、法律等对准确性要求极高的关键领域,可能引发误导性后果,因此,探寻有效的幻觉缓解技术成为当前人工智能研究的关键任务。一、RAG:基础但有缺陷的缓解手段检索增强生成(RAG)作为缓解幻觉的常用方法(RAG(Retrieval-AugmentedGene
- 使用 pgvector 将 PostgreSQL 与语义搜索/RAG 集成的教程
azzxcvhj
postgresql人工智能数据库python
技术背景介绍在大语言模型(LLMs)和语义搜索的兴起中,结合结构化的关系型数据库(如PostgreSQL)进行增强型查询变得越来越有价值。这种方法常用于RAG(Retrieval-AugmentedGeneration)场景,例如FAQ问答、文档检索、推荐系统等。pgvector是用于PostgreSQL的一个扩展,它支持稠密向量的存储和操作。通过pgvector,可以将嵌入向量直接存储在数据库中
- 语义缓存:提升 RAG 性能的关键策略
大模型之路
RAG缓存RAG检索增强生成LLM大模型
检索增强生成(Retrieval-AugmentedGeneration,简称RAG)(RAG综述:探索检索增强生成技术的多样性与代码实践)技术已经成为构建高性能AI模型的重要基石。RAG通过结合先进的语言模型与外部知识检索,能够生成既准确又富含上下文的响应。然而,尽管RAG功能强大,但它也伴随着一系列挑战,如高令牌消耗(tokenconsumption)、运营成本的增加以及响应时间的延长。这些问
- 使用 GPT-crawler 构建 RAG 应用的完整指南
sagvWSRJHMNEB
gpt爬虫人工智能python
随着生成式AI技术的迅猛发展,如何高效地利用GPT模型进行信息抽取和知识增强(RAG:Retrieval-AugmentedGeneration)成为了开发者关注的焦点。本文将深入探讨如何使用gpt-crawler工具来抓取网页内容并在LangChain项目中实现RAG应用。技术背景介绍在生成式AI应用中,RAG是一种结合信息检索和生成技术的方法。通过将外部知识融入到生成模型中,RAG能够在特定领
- 使用LangChain构建基于RAG技术的智能问答系统:深入解析与实战指南
m0_57781768
langchain
使用LangChain构建基于RAG技术的智能问答系统:深入解析与实战指南近年来,随着大语言模型(LLMs)的迅猛发展,基于LLM的复杂问答系统(Q&AChatbot)逐渐成为人工智能领域的热门应用之一。这类应用程序可以基于特定的文本信息源回答用户提出的问题,在实际应用中非常有价值。而实现这些强大功能的核心技术之一,便是检索增强生成(RetrievalAugmentedGeneration,RAG
- 使用RAG-Chroma与OpenAI构建高效问答系统
srudfktuffk
人工智能python
在AI驱动的应用场景中,检索增强生成(Retrieval-AugmentedGeneration,RAG)是一种强大的技术,可以提升问答系统的精度和效能。在这篇文章中,我们将深入探讨如何使用Chroma与OpenAI结合,构建一个基于RAG的问答系统。技术背景介绍RAG是一种结合信息检索(IR)和自然语言生成(NLG)的技术。它通过先检索与问题相关的信息,然后生成答案,提高了问答系统的准确性和相关
- 利用Ollama和OpenAI实现多查询RAG检索
jkgSFS
前端javascript开发语言python
在这篇文章中,我们将探讨如何结合使用Ollama和OpenAI的多查询检索技术(RAG)来增强信息检索的准确性和效率。多查询检索器是一种查询转换的例子,它基于用户的输入查询生成多个不同视角的查询。对于每个查询,系统检索一组相关文档,并合并所有查询的独特联合体以进行答案合成。技术背景介绍RAG(Retrieval-AugmentedGeneration)是一种结合检索与生成的技术,它通过在生成答案之
- 图像检索简介
handsomestWei
AI图像处理人工智能
图像检索主要分为两类,一类是基于文本的图像检索(TextBasedImageRetrieval),另一类是基于内容的图像检索(ContentBasedImageRetrieval)基于文本通过对图像进行文本描述(对内容分析进行自动标注和人工标注),提炼关键词等标签信息。后续在进行检索时,可以通过检索关键词的方式查找对应的图片。基于内容以图搜图。涉及图像特征提取、相似度计算、特征数据库存储和搜索。图
- <论文>如何将RAG和时序大模型相结合?
CM莫问
文献简录人工智能深度学习算法时间序列RAG大模型
一、摘要本文介绍论文发表于2024年的论文《RetrievalAugmentedTimeSeriesForecasting》,该论文提出了将RAG技术应用于时序大模型的策略,提升了时序大模型的性能。译文:检索增强生成(RAG)是现代大型语言模型系统的核心组件,特别是在需要最新信息以准确响应用户查询或查询超出训练数据范围的情况下。时间序列基础模型(TSFM)的出现,如Chronos,以及在各种时间序
- 基于深度学习的多模态信息检索
SEU-WYL
深度学习dnn深度学习人工智能
基于深度学习的多模态信息检索(MultimodalInformationRetrieval,MMIR)是指利用深度学习技术,从包含多种模态(如文本、图像、视频、音频等)的数据集中检索出满足用户查询意图的相关信息。这种方法不仅可以处理单一模态的数据,还可以在多种模态之间建立关联,从而更准确地满足用户需求。1.多模态信息检索的挑战异构数据表示:多模态数据通常具有不同的特征和表示形式(如文本的词嵌入与图
- HQL之投影查询
归来朝歌
HQLHibernate查询语句投影查询
在HQL查询中,常常面临这样一个场景,对于多表查询,是要将一个表的对象查出来还是要只需要每个表中的几个字段,最后放在一起显示?
针对上面的场景,如果需要将一个对象查出来:
HQL语句写“from 对象”即可
Session session = HibernateUtil.openSession();
- Spring整合redis
bylijinnan
redis
pom.xml
<dependencies>
<!-- Spring Data - Redis Library -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.data</groupId>
<artifactId>spring-data-redi
- org.hibernate.NonUniqueResultException: query did not return a unique result: 2
0624chenhong
Hibernate
参考:http://blog.csdn.net/qingfeilee/article/details/7052736
org.hibernate.NonUniqueResultException: query did not return a unique result: 2
在项目中出现了org.hiber
- android动画效果
不懂事的小屁孩
android动画
前几天弄alertdialog和popupwindow的时候,用到了android的动画效果,今天专门研究了一下关于android的动画效果,列出来,方便以后使用。
Android 平台提供了两类动画。 一类是Tween动画,就是对场景里的对象不断的进行图像变化来产生动画效果(旋转、平移、放缩和渐变)。
第二类就是 Frame动画,即顺序的播放事先做好的图像,与gif图片原理类似。
- js delete 删除机理以及它的内存泄露问题的解决方案
换个号韩国红果果
JavaScript
delete删除属性时只是解除了属性与对象的绑定,故当属性值为一个对象时,删除时会造成内存泄露 (其实还未删除)
举例:
var person={name:{firstname:'bob'}}
var p=person.name
delete person.name
p.firstname -->'bob'
// 依然可以访问p.firstname,存在内存泄露
- Oracle将零干预分析加入网络即服务计划
蓝儿唯美
oracle
由Oracle通信技术部门主导的演示项目并没有在本月较早前法国南斯举行的行业集团TM论坛大会中获得嘉奖。但是,Oracle通信官员解雇致力于打造一个支持零干预分配和编制功能的网络即服务(NaaS)平台,帮助企业以更灵活和更适合云的方式实现通信服务提供商(CSP)的连接产品。这个Oracle主导的项目属于TM Forum Live!活动上展示的Catalyst计划的19个项目之一。Catalyst计
- spring学习——springmvc(二)
a-john
springMVC
Spring MVC提供了非常方便的文件上传功能。
1,配置Spring支持文件上传:
DispatcherServlet本身并不知道如何处理multipart的表单数据,需要一个multipart解析器把POST请求的multipart数据中抽取出来,这样DispatcherServlet就能将其传递给我们的控制器了。为了在Spring中注册multipart解析器,需要声明一个实现了Mul
- POJ-2828-Buy Tickets
aijuans
ACM_POJ
POJ-2828-Buy Tickets
http://poj.org/problem?id=2828
线段树,逆序插入
#include<iostream>#include<cstdio>#include<cstring>#include<cstdlib>using namespace std;#define N 200010struct
- Java Ant build.xml详解
asia007
build.xml
1,什么是antant是构建工具2,什么是构建概念到处可查到,形象来说,你要把代码从某个地方拿来,编译,再拷贝到某个地方去等等操作,当然不仅与此,但是主要用来干这个3,ant的好处跨平台 --因为ant是使用java实现的,所以它跨平台使用简单--与ant的兄弟make比起来语法清晰--同样是和make相比功能强大--ant能做的事情很多,可能你用了很久,你仍然不知道它能有
- android按钮监听器的四种技术
百合不是茶
androidxml配置监听器实现接口
android开发中经常会用到各种各样的监听器,android监听器的写法与java又有不同的地方;
1,activity中使用内部类实现接口 ,创建内部类实例 使用add方法 与java类似
创建监听器的实例
myLis lis = new myLis();
使用add方法给按钮添加监听器
- 软件架构师不等同于资深程序员
bijian1013
程序员架构师架构设计
本文的作者Armel Nene是ETAPIX Global公司的首席架构师,他居住在伦敦,他参与过的开源项目包括 Apache Lucene,,Apache Nutch, Liferay 和 Pentaho等。
如今很多的公司
- TeamForge Wiki Syntax & CollabNet User Information Center
sunjing
TeamForgeHow doAttachementAnchorWiki Syntax
the CollabNet user information center http://help.collab.net/
How do I create a new Wiki page?
A CollabNet TeamForge project can have any number of Wiki pages. All Wiki pages are linked, and
- 【Redis四】Redis数据类型
bit1129
redis
概述
Redis是一个高性能的数据结构服务器,称之为数据结构服务器的原因是,它提供了丰富的数据类型以满足不同的应用场景,本文对Redis的数据类型以及对这些类型可能的操作进行总结。
Redis常用的数据类型包括string、set、list、hash以及sorted set.Redis本身是K/V系统,这里的数据类型指的是value的类型,而不是key的类型,key的类型只有一种即string
- SSH2整合-附源码
白糖_
eclipsespringtomcatHibernateGoogle
今天用eclipse终于整合出了struts2+hibernate+spring框架。
我创建的是tomcat项目,需要有tomcat插件。导入项目以后,鼠标右键选择属性,然后再找到“tomcat”项,勾选一下“Is a tomcat project”即可。具体方法见源码里的jsp图片,sql也在源码里。
补充1:项目中部分jar包不是最新版的,可能导
- [转]开源项目代码的学习方法
braveCS
学习方法
转自:
http://blog.sina.com.cn/s/blog_693458530100lk5m.html
http://www.cnblogs.com/west-link/archive/2011/06/07/2074466.html
1)阅读features。以此来搞清楚该项目有哪些特性2)思考。想想如果自己来做有这些features的项目该如何构架3)下载并安装d
- 编程之美-子数组的最大和(二维)
bylijinnan
编程之美
package beautyOfCoding;
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class MaxSubArraySum2 {
/**
* 编程之美 子数组之和的最大值(二维)
*/
private static final int ROW = 5;
private stat
- 读书笔记-3
chengxuyuancsdn
jquery笔记resultMap配置ibatis一对多配置
1、resultMap配置
2、ibatis一对多配置
3、jquery笔记
1、resultMap配置
当<select resultMap="topic_data">
<resultMap id="topic_data">必须一一对应。
(1)<resultMap class="tblTopic&q
- [物理与天文]物理学新进展
comsci
如果我们必须获得某种地球上没有的矿石,才能够进行某些能量输出装置的设计和建造,而要获得这种矿石,又必须首先进行深空探测,而要进行深空探测,又必须获得这种能量输出装置,这个矛盾的循环,会导致地球联盟在与宇宙文明建立关系的时候,陷入困境
怎么办呢?
- Oracle 11g新特性:Automatic Diagnostic Repository
daizj
oracleADR
Oracle Database 11g的FDI(Fault Diagnosability Infrastructure)是自动化诊断方面的又一增强。
FDI的一个关键组件是自动诊断库(Automatic Diagnostic Repository-ADR)。
在oracle 11g中,alert文件的信息是以xml的文件格式存在的,另外提供了普通文本格式的alert文件。
这两份log文
- 简单排序:选择排序
dieslrae
选择排序
public void selectSort(int[] array){
int select;
for(int i=0;i<array.length;i++){
select = i;
for(int k=i+1;k<array.leng
- C语言学习六指针的经典程序,互换两个数字
dcj3sjt126com
c
示例程序,swap_1和swap_2都是错误的,推理从1开始推到2,2没完成,推到3就完成了
# include <stdio.h>
void swap_1(int, int);
void swap_2(int *, int *);
void swap_3(int *, int *);
int main(void)
{
int a = 3;
int b =
- php 5.4中php-fpm 的重启、终止操作命令
dcj3sjt126com
PHP
php 5.4中php-fpm 的重启、终止操作命令:
查看php运行目录命令:which php/usr/bin/php
查看php-fpm进程数:ps aux | grep -c php-fpm
查看运行内存/usr/bin/php -i|grep mem
重启php-fpm/etc/init.d/php-fpm restart
在phpinfo()输出内容可以看到php
- 线程同步工具类
shuizhaosi888
同步工具类
同步工具类包括信号量(Semaphore)、栅栏(barrier)、闭锁(CountDownLatch)
闭锁(CountDownLatch)
public class RunMain {
public long timeTasks(int nThreads, final Runnable task) throws InterruptedException {
fin
- bleeding edge是什么意思
haojinghua
DI
不止一次,看到很多讲技术的文章里面出现过这个词语。今天终于弄懂了——通过朋友给的浏览软件,上了wiki。
我再一次感到,没有辞典能像WiKi一样,给出这样体贴人心、一清二楚的解释了。为了表达我对WiKi的喜爱,只好在此一一中英对照,给大家上次课。
In computer science, bleeding edge is a term that
- c中实现utf8和gbk的互转
jimmee
ciconvutf8&gbk编码
#include <iconv.h>
#include <stdlib.h>
#include <stdio.h>
#include <unistd.h>
#include <fcntl.h>
#include <string.h>
#include <sys/stat.h>
int code_c
- 大型分布式网站架构设计与实践
lilin530
应用服务器搜索引擎
1.大型网站软件系统的特点?
a.高并发,大流量。
b.高可用。
c.海量数据。
d.用户分布广泛,网络情况复杂。
e.安全环境恶劣。
f.需求快速变更,发布频繁。
g.渐进式发展。
2.大型网站架构演化发展历程?
a.初始阶段的网站架构。
应用程序,数据库,文件等所有的资源都在一台服务器上。
b.应用服务器和数据服务器分离。
c.使用缓存改善网站性能。
d.使用应用
- 在代码中获取Android theme中的attr属性值
OliveExcel
androidtheme
Android的Theme是由各种attr组合而成, 每个attr对应了这个属性的一个引用, 这个引用又可以是各种东西.
在某些情况下, 我们需要获取非自定义的主题下某个属性的内容 (比如拿到系统默认的配色colorAccent), 操作方式举例一则:
int defaultColor = 0xFF000000;
int[] attrsArray = { andorid.r.
- 基于Zookeeper的分布式共享锁
roadrunners
zookeeper分布式共享锁
首先,说说我们的场景,订单服务是做成集群的,当两个以上结点同时收到一个相同订单的创建指令,这时并发就产生了,系统就会重复创建订单。等等......场景。这时,分布式共享锁就闪亮登场了。
共享锁在同一个进程中是很容易实现的,但在跨进程或者在不同Server之间就不好实现了。Zookeeper就很容易实现。具体的实现原理官网和其它网站也有翻译,这里就不在赘述了。
官
- 两个容易被忽略的MySQL知识
tomcat_oracle
mysql
1、varchar(5)可以存储多少个汉字,多少个字母数字? 相信有好多人应该跟我一样,对这个已经很熟悉了,根据经验我们能很快的做出决定,比如说用varchar(200)去存储url等等,但是,即使你用了很多次也很熟悉了,也有可能对上面的问题做出错误的回答。 这个问题我查了好多资料,有的人说是可以存储5个字符,2.5个汉字(每个汉字占用两个字节的话),有的人说这个要区分版本,5.0
- zoj 3827 Information Entropy(水题)
阿尔萨斯
format
题目链接:zoj 3827 Information Entropy
题目大意:三种底,计算和。
解题思路:调用库函数就可以直接算了,不过要注意Pi = 0的时候,不过它题目里居然也讲了。。。limp→0+plogb(p)=0,因为p是logp的高阶。
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <cmath&