- 基于大语言模型构建本地个人AI助理
由数入道
人工智能语言模型自然语言处理
在构建本地专属的个人AI助理时,我们需要处理多个方面的技术需求,确保其在多模态数据处理、实时查询、灵活推理、知识图谱更新等方面具备高效性、实时性和可扩展性。以下探讨如何基于大语言模型构建一个具备全面功能的个人AI助理,涵盖知识库管理、动态推理、用户交互、实时学习和跨模态集成等关键技术。一、技术设计总体架构1.目标与需求个性化AI助理:构建一个本地专属AI助理,能够处理多种输入格式(文本、图像、音频
- 基于知识图谱的用户画像构建与应用
cooldream2009
AI技术知识图谱知识图谱人工智能
目录前言1.知识图谱在用户画像中的作用1.1数据整合与清洗1.2多维关系挖掘1.3动态更新能力1.4可解释性2.用户画像构建过程中的知识图谱应用2.1数据采集2.2知识图谱构建2.2.1实体节点构建2.2.2关系建模2.3用户画像生成2.3.1静态特征2.3.2动态特征2.3.3关系网络3.基于知识图谱的用户画像应用场景3.1精准营销3.2内容推荐3.3用户需求预测3.4风险控制结语前言随着大数据
- 深度学习-97-大语言模型LLM之基于langchain的实体记忆和知识图谱记忆
皮皮冰燃
深度学习深度学习语言模型langchain
文章目录1内存记忆Memory1.1记忆系统支持的操作1.2记忆的存储1.3记忆的查询2记忆的应用2.1设置环境变量2.2ConversationEntityMemory实体记忆2.3ConversationKGMemory知识图谱记忆2.3.1创建ConversationKGMemory2.3.2创建ConversationChain2.4ConversationBufferWindowMemo
- 再分享API形式调用Dify项目应用
福安德信息科技
大模型python人工智能大模型llmdify
大模型相关目录大模型,包括部署微调prompt/Agent应用开发、知识库增强、数据库增强、知识图谱增强、自然语言处理、多模态等大模型应用开发内容从0起步,扬帆起航。RAGOnMedicalKG:大模型结合知识图谱的RAG实现DSPy:变革式大模型应用开发最简明的Few-shotPrompt指南SemanticKernel:微软大模型开发框架——LangChain替代对话大模型Prompt是否需要
- Java 大视界 -- Java 大数据中的知识图谱构建与应用(62)
青云交
大数据新视界Java大视界大数据知识图谱信息抽取知识融合智能搜索智能推荐风险评估
亲爱的朋友们,热烈欢迎来到青云交的博客!能与诸位在此相逢,我倍感荣幸。在这飞速更迭的时代,我们都渴望一方心灵净土,而我的博客正是这样温暖的所在。这里为你呈上趣味与实用兼具的知识,也期待你毫无保留地分享独特见解,愿我们于此携手成长,共赴新程!一、欢迎加入【福利社群】点击快速加入:青云交灵犀技韵交响盛汇福利社群点击快速加入2:2024CSDN博客之星创作交流营(NEW)二、本博客的精华专栏:大数据新视
- 【neo4j】neo4j和Cypher 查询语言相关知识点
杰九
neo4j
【neo4j】neo4j和Cypher查询语言相关知识点1.什么是neo4jNeo4j是一个广泛使用的图形数据库管理系统(GraphDatabaseManagementSystem)。它是一种NoSQL数据库,专为存储和查询图形数据而设计。Neo4j支持图形数据模型,允许用户以节点(Nodes)和关系(Relationships)的形式存储数据,并通过属性(Properties)来丰富这些节点和关
- 基于多模态信息抽取的菜品知识图谱构建 思维导图-java架构
用心去追梦
java架构开发语言
构建一个基于多模态信息抽取的菜品知识图谱,特别是在Java架构下的实现,可以按照以下结构来组织思维导图的内容。这个思维导图将帮助理解从数据获取、处理到知识图谱构建的关键步骤,并且涵盖技术选型和系统设计。思维导图结构1.项目背景知识图谱的意义提升搜索体验推荐系统优化菜品知识图谱的目标食材关联菜系分类健康饮食建议2.多模态数据收集文本数据源美食博客和论坛配方网站图像数据源社交媒体图片餐厅菜单照片视频数
- 从0到1打造企业AI知识库-课程目录
MaxCode-1
人工智能AIGC知识图谱LangchainXinference
课程名称:「从0到1打造企业AI知识库:实用指南与生产落地」课程目录第一章:AI企业知识库的前景与价值1.企业知识库的概念与意义1.1什么是企业知识库?-企业知识库的核心组成-企业知识库的类型1.2企业知识库如何赋能内部协作与创新。2.AI在知识库中的作用AI赋能的核心技术:NLP、知识图谱、大模型。AI知识库的未来趋势与行业案例。第二章:搭建企业知识库的整体规划3.从需求分析到方案设计识别业务场
- 实战LangChain(七):集成CrewAI——实现多代理协作
matianlongg
深度学习langchain
实战LangChain(七):集成CrewAI——实现多代理协作实战LangChain(一):构建您的第一个聊天机器人_langchai机器人实战LangChain(二):探索RAG——为聊天机器人注入知识-CSDN博客实战LangChain(三):深化交互——利用Neo4j提升聊天机器人的对话能力实战LangChain(四):LangGraph入门——状态管理与基础结构实战LangChain(五
- Spark GraphX原理与代码实例讲解
AI大模型应用之禅
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
SparkGraphX原理与代码实例讲解作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着互联网和大数据技术的迅猛发展,社交网络、推荐系统、生物信息学、图分析等领域对图计算的需求日益增长。传统的图处理技术如GraphLab、Neo4j等,虽然功能强大,但往往存在扩展性差、易用性低、计算效率不足等问题。为了解决这些问题,A
- 使用Neo4j-Semantic-Ollama构建智能交互代理
safHTEAHE
neo4joracle数据库python
在现代应用中,结合图数据库与语义层的智能代理能够极大提升数据交互的效率和灵活性。本文将展示如何使用Neo4j-Semantic-Ollama模板来开发一个能够通过语义层与Neo4j图数据库交互的智能代理。我们将关注其如何利用Mixtral作为JSON格式的代理,通过用户意图与数据库进行交互。技术背景介绍Neo4j是一种高性能的图数据库,它适合于处理结构复杂的数据。在此基础上,加入语义层可以让应用程
- Grape-RAG
disgare
AIai
Grape-RAG传统RAG的局限性图的优点用知识图谱来呈现数据关系GraphRAG传统RAG的局限性经典的RAG架构以向量数据库(VectorDB)为核心来检索语义相似性上下文,让大语言模型(LLM)不需要重新训练就能够获取最新的知识,其工作流如下图所示:这一架构目前广泛应用于各类AI业务场景中,例如问答机器人、智能客服、私域知识库检索等等。虽然RAG通过知识增强一定程度上缓解了LLM幻觉问题,
- 知识图谱中的word2vec 技术是做什么的?
kcarly
知识图谱入门知识图谱word2vec人工智能
Word2Vec是一种将单词转换为向量表示的技术,由Google在2013年提出。这项技术的核心思想是通过大规模文本数据训练神经网络模型,从而将单词映射到低维稠密的向量空间中。这些向量能够捕捉到单词之间的语义和语法关系,使得相似或相关的单词在向量空间中彼此靠近。Word2Vec的基本原理Word2Vec主要包括两种训练模型:CBOW(ContinuousBagofWords)和Skip-gram。
- Neo4j Desktop 无法打开
misakivv
neo4j
文章目录一、Warn:DeskTopUIinterfacewon'tdisplayed1、表现形式:进程运行,但是Neo4jDesktopUI界面无法显示2、Debuginfo3、原因分析4、解决方案4.1、断网4.2、手动设置代理5、参考一、Warn:DeskTopUIinterfacewon’tdisplayed1、表现形式:进程运行,但是Neo4jDesktopUI界面无法显示2、Debug
- 构建知识图谱:从文本到结构化数据的转化
sagvWSRJHMNEB
知识图谱人工智能python
技术背景介绍知识图谱是一种将信息表示为实体及其相互关系的结构化数据模型,广泛用于提高数据检索和决策支持的质量。特别是在基于知识的检索增强生成(RAG)应用中,通过将非结构化文本转化为知识图谱,可以显著提升系统对复杂关系的理解和导航能力。核心原理解析构建知识图谱的核心步骤包括:信息提取和数据库存储。从文本中提取结构化信息主要依赖于大语言模型(LLM),如OpenAI的GPT-4,其能力在于解析和分类
- 基于Python的多元医疗知识图谱构建与应用研究(上)
Allen_LVyingbo
python医疗高效编程研发python知识图谱健康医疗
一、引言1.1研究背景与意义在当今数智化时代,医疗数据呈爆发式增长,如何高效管理和利用这些数据,成为提升医疗服务质量的关键。传统医疗数据管理方式存在数据孤岛、信息整合困难等问题,难以满足现代医疗对精准诊断和个性化治疗的需求。知识图谱作为一种知识表示和管理技术,为医疗领域带来了新的解决方案。它能够将海量的医疗信息以结构化、语义化的方式组织起来,揭示疾病、症状、药物、治疗方法等实体之间的复杂关系,从而
- 知识图谱语义搜索:构建智能化搜索未来
cooldream2009
AI技术知识图谱知识图谱人工智能
目录前言1.知识图谱语义搜索的基础概念1.1什么是知识图谱1.2什么是语义搜索1.3知识图谱语义搜索的结合2.知识图谱语义搜索的核心技术2.1自然语言处理技术2.2知识图谱构建与管理2.3图数据库与查询技术3.知识图谱语义搜索的应用场景3.1智能问答系统3.2个性化推荐3.3专业领域信息检索4.知识图谱语义搜索的未来展望4.1技术挑战4.2应用趋势结语前言随着信息技术的飞速发展,数据量呈现爆炸式增
- OpenSPG docker 安装教程
@comefly
NLPdockeropenspg知识图谱llm
文章目录前言自述一、OpenSPG1.介绍二、安装步骤1.安装服务端2.客户端部署前言自述我最近是想结合chatglm3-6b和知识图谱做一个垂直领域的技术规范的问答系统,过程中也遇到了很多困难,在模型微调上,在数据集收集整理上,在知识图谱的信息抽取上等等,咬咬牙,多学习就可以解决,本文主要写一下利用openspg做技术规范的信息抽取的部署安装过程。一、OpenSPG1.介绍OpenSPG是蚂蚁集
- graphrag+ollama+neo4j本地化部署可视化使用
xiaomu_347
LLM——AIGCgraphragllm
最近微软团队开源了一款数据工作流与转换工具GraphRAG,利用LLM,帮助用户从非结构化文本数据中提取结构化数据,并完成数据索引。与传统的在文本片段中,基于语义查询的RAG不同,GraphRAG从原始文本中,提取数据,构建知识图谱,并利用这些结构化数据完成RAG任务。相较于传统RAG,GraphRAG在回答全局性问题时,表现非常出色。GraphRAG|GetStarted:https://mic
- GraphRAG 本地 Ollama - 知识图谱
ericliu2017
知识图谱人工智能
欢迎来到GraphRAGLocalOllama!这个存储库是对微软的GraphRAG的激动人心的改编,旨在支持使用Ollama下载的本地模型。告别昂贵的OpenAPI模型,拥抱使用Ollama进行高效、具有成本效益的本地推理!研究论文有关GraphRAG实现的更多详细信息,请参阅GraphRAG论文。论文摘要使用检索增强生成(RAG)从外部知识源中检索相关信息,使大型语言模型(LLMs)能够回答关
- MYSQL数据库表的设计
qq_45849275
java
一、https://blog.csdn.net/jasonhui512/article/details/53134054页面原型需求分析表结构的设计数据库设计案例elasticSearchpostgresqlmongodbRedisneo4jfastDFSmemcachemavengitsvnluencemybatismybatisplusspringspringMVCspringbootspri
- docker from指令的含义_多个FROM-含义
weixin_39722188
dockerfrom指令的含义
小编典典什么是基本图片?一组文件,加上EXPOSE端口ENTRYPOINT和CMD。您可以添加文件并基于该基础图像构建新图像,Dockerfile并以FROM指令开头:后面提到的图像FROM是新图像的“基础图像”。这是否意味着如果我neo4j/neo4j在FROM指令中声明,则在运行映像时,neo数据库将自动运行并且可在端口7474的容器中使用?仅当您不覆盖CMD和时ENTRYPOINT。但是图像
- 音视频知识图谱 2022.04
关键帧Keyframe
前些时间,我在知识星球上创建了一个音视频技术社群:关键帧的音视频开发圈,在这里群友们会一起做一些打卡任务。比如:周期性地整理音视频相关的面试题,汇集一份音视频面试题集锦,你可以看看《音视频面试题集锦2022.04》。再比如:循序渐进地归纳总结音视频技术知识,绘制一幅音视频知识图谱。下面是2022.04月知识图谱新增的内容节选:1)图谱路径:**采集/音频采集/声音三要素/响度******主观计量响
- 使用 LangChain 和 Neo4j 构建智能图数据库查询系统
aehrutktrjk
langchainneo4j数据库python
使用LangChain和Neo4j构建智能图数据库查询系统引言在本文中,我们将探讨如何结合LangChain和Neo4j图数据库来构建一个智能的图数据库查询系统。这个系统能够将用户的自然语言问题转换为准确的Cypher查询,并生成易于理解的回答。我们将重点关注如何通过实体映射来提高查询的准确性,这对于处理复杂的图数据尤为重要。主要内容1.环境设置首先,我们需要安装必要的包并设置环境变量:#安装必要
- 大数据毕业设计hadoop+spark+hive知识图谱租房数据分析可视化大屏 租房推荐系统 58同城租房爬虫 房源推荐系统 房价预测系统 计算机毕业设计 机器学习 深度学习 人工智能
2401_84572577
程序员大数据hadoop人工智能
做了那么多年开发,自学了很多门编程语言,我很明白学习资源对于学一门新语言的重要性,这些年也收藏了不少的Python干货,对我来说这些东西确实已经用不到了,但对于准备自学Python的人来说,或许它就是一个宝藏,可以给你省去很多的时间和精力。别在网上瞎学了,我最近也做了一些资源的更新,只要你是我的粉丝,这期福利你都可拿走。我先来介绍一下这些东西怎么用,文末抱走。(1)Python所有方向的学习路线(
- 主流行架构
rainbowcheng
架构架构
nexus,gitlab,svn,jenkins,sonar,docker,apollo,catteambition,axure,蓝湖,禅道,WCP;redis,kafka,es,zookeeper,dubbo,shardingjdbc,mysql,InfluxDB,Telegraf,Grafana,Nginx,xxl-job,Neo4j,NebulaGraph是一个高性能的,NOSQL图形数据库
- 【笔记】自然语言处理NLP---概论
xhanZ
NLP相关
(from人文学院开设课程)目录1.自然语言处理概论1.1自然语言处理研究的意义、历史与现状1.1.1自然语言的特点1.1.2自然语言处理研究的意义1.1.3国外研究现状1.2NLP的方法、特点和规律1.2.1理性主义与经验主义1.2.2语料库语言学:经验主义研究方法1.2.3汉语语言处理的方法1.2.4基于知识图谱的深度学习1.自然语言处理概论1.1自然语言处理研究的意义、历史与现状1.1.1自
- Python连接Neo4j数据库(通过官方依赖包)
Tech1diot
neo4j数据库python知识图谱
从官方APIDocumentation搬运、翻译了一些最常用的内容原文连接:APIDocumentation—Neo4jPythonDriver5.9-------------------------------------------------以下开始--------------------------------------------------------------------目录查询
- python neo4j_python操作neo4j
weixin_39732640
pythonneo4j
原标题:python操作neo4j1.首先需要安装python版的neo4jpipinstallpy2neo2.代码测试frompy2neoimportGraph,Node,Relationship,NodeMatcher#建立数据库连接test_graph=Graph("http://xxx.xxx.xxx.xx:7474",username="neo4j",password="root")#通
- 2.Python进行对Neo4j 的操作(连接数据库)
铁盒薄荷糖
#Neo4J学习neo4jpython开发语言
Python可以借助Py2neo库完成对Neo4j的操作Windows安装neo4j图数据库及python.py2neo全流程-知乎(zhihu.com)https://zhuanlan.zhihu.com/p/436687958目录1.安装Py2neo库2.连接neo数据库并简单操作3.定义node,并读入数据库1.安装Py2neo库(1)(可选)打开AnacondaPrompt,创建一个新的虚
- 用MiddleGenIDE工具生成hibernate的POJO(根据数据表生成POJO类)
AdyZhang
POJOeclipseHibernateMiddleGenIDE
推荐:MiddlegenIDE插件, 是一个Eclipse 插件. 用它可以直接连接到数据库, 根据表按照一定的HIBERNATE规则作出BEAN和对应的XML ,用完后你可以手动删除它加载的JAR包和XML文件! 今天开始试着使用
- .9.png
Cb123456
android
“点九”是andriod平台的应用软件开发里的一种特殊的图片形式,文件扩展名为:.9.png
智能手机中有自动横屏的功能,同一幅界面会在随着手机(或平板电脑)中的方向传感器的参数不同而改变显示的方向,在界面改变方向后,界面上的图形会因为长宽的变化而产生拉伸,造成图形的失真变形。
我们都知道android平台有多种不同的分辨率,很多控件的切图文件在被放大拉伸后,边
- 算法的效率
天子之骄
算法效率复杂度最坏情况运行时间大O阶平均情况运行时间
算法的效率
效率是速度和空间消耗的度量。集中考虑程序的速度,也称运行时间或执行时间,用复杂度的阶(O)这一标准来衡量。空间的消耗或需求也可以用大O表示,而且它总是小于或等于时间需求。
以下是我的学习笔记:
1.求值与霍纳法则,即为秦九韶公式。
2.测定运行时间的最可靠方法是计数对运行时间有贡献的基本操作的执行次数。运行时间与这个计数成正比。
- java数据结构
何必如此
java数据结构
Java 数据结构
Java工具包提供了强大的数据结构。在Java中的数据结构主要包括以下几种接口和类:
枚举(Enumeration)
位集合(BitSet)
向量(Vector)
栈(Stack)
字典(Dictionary)
哈希表(Hashtable)
属性(Properties)
以上这些类是传统遗留的,在Java2中引入了一种新的框架-集合框架(Collect
- MybatisHelloWorld
3213213333332132
//测试入口TestMyBatis
package com.base.helloworld.test;
import java.io.IOException;
import org.apache.ibatis.io.Resources;
import org.apache.ibatis.session.SqlSession;
import org.apache.ibat
- Java|urlrewrite|URL重写|多个参数
7454103
javaxmlWeb工作
个人工作经验! 如有不当之处,敬请指点
1.0 web -info 目录下建立 urlrewrite.xml 文件 类似如下:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE u
- 达梦数据库+ibatis
darkranger
sqlmysqlibatisSQL Server
--插入数据方面
如果您需要数据库自增...
那么在插入的时候不需要指定自增列.
如果想自己指定ID列的值, 那么要设置
set identity_insert 数据库名.模式名.表名;
----然后插入数据;
example:
create table zhabei.test(
id bigint identity(1,1) primary key,
nam
- XML 解析 四种方式
aijuans
android
XML现在已经成为一种通用的数据交换格式,平台的无关性使得很多场合都需要用到XML。本文将详细介绍用Java解析XML的四种方法。
XML现在已经成为一种通用的数据交换格式,它的平台无关性,语言无关性,系统无关性,给数据集成与交互带来了极大的方便。对于XML本身的语法知识与技术细节,需要阅读相关的技术文献,这里面包括的内容有DOM(Document Object
- spring中配置文件占位符的使用
avords
1.类
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><!DOCTYPE beans PUBLIC "-//SPRING//DTD BEAN//EN" "http://www.springframework.o
- 前端工程化-公共模块的依赖和常用的工作流
bee1314
webpack
题记: 一个人的项目,还有工程化的问题嘛? 我们在推进模块化和组件化的过程中,肯定会不断的沉淀出我们项目的模块和组件。对于这些沉淀出的模块和组件怎么管理?另外怎么依赖也是个问题? 你真的想这样嘛? var BreadCrumb = require(‘../../../../uikit/breadcrumb’); //真心ugly。
- 上司说「看你每天准时下班就知道你工作量不饱和」,该如何回应?
bijian1013
项目管理沟通IT职业规划
问题:上司说「看你每天准时下班就知道你工作量不饱和」,如何回应
正常下班时间6点,只要是6点半前下班的,上司都认为没有加班。
Eno-Bea回答,注重感受,不一定是别人的
虽然我不知道你具体从事什么工作与职业,但是我大概猜测,你是从事一项不太容易出现阶段性成果的工作
- TortoiseSVN,过滤文件
征客丶
SVN
环境:
TortoiseSVN 1.8
配置:
在文件夹空白处右键
选择 TortoiseSVN -> Settings
在 Global ignote pattern 中添加要过滤的文件:
多类型用英文空格分开
*name : 过滤所有名称为 name 的文件或文件夹
*.name : 过滤所有后缀为 name 的文件或文件夹
--------
- 【Flume二】HDFS sink细说
bit1129
Flume
1. Flume配置
a1.sources=r1
a1.channels=c1
a1.sinks=k1
###Flume负责启动44444端口
a1.sources.r1.type=avro
a1.sources.r1.bind=0.0.0.0
a1.sources.r1.port=44444
a1.sources.r1.chan
- The Eight Myths of Erlang Performance
bookjovi
erlang
erlang有一篇guide很有意思: http://www.erlang.org/doc/efficiency_guide
里面有个The Eight Myths of Erlang Performance: http://www.erlang.org/doc/efficiency_guide/myths.html
Myth: Funs are sl
- java多线程网络传输文件(非同步)-2008-08-17
ljy325
java多线程socket
利用 Socket 套接字进行面向连接通信的编程。客户端读取本地文件并发送;服务器接收文件并保存到本地文件系统中。
使用说明:请将TransferClient, TransferServer, TempFile三个类编译,他们的类包是FileServer.
客户端:
修改TransferClient: serPort, serIP, filePath, blockNum,的值来符合您机器的系
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-模板方法模式
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;
- 配置心得
chenyu19891124
配置
时间就这样不知不觉的走过了一个春夏秋冬,转眼间来公司已经一年了,感觉时间过的很快,时间老人总是这样不停走,从来没停歇过。
作为一名新手的配置管理员,刚开始真的是对配置管理是一点不懂,就只听说咱们公司配置主要是负责升级,而具体该怎么做却一点都不了解。经过老员工的一点点讲解,慢慢的对配置有了初步了解,对自己所在的岗位也慢慢的了解。
做了一年的配置管理给自总结下:
1.改变
从一个以前对配置毫无
- 对“带条件选择的并行汇聚路由问题”的再思考
comsci
算法工作软件测试嵌入式领域模型
2008年上半年,我在设计并开发基于”JWFD流程系统“的商业化改进型引擎的时候,由于采用了新的嵌入式公式模块而导致出现“带条件选择的并行汇聚路由问题”(请参考2009-02-27博文),当时对这个问题的解决办法是采用基于拓扑结构的处理思想,对汇聚点的实际前驱分支节点通过算法预测出来,然后进行处理,简单的说就是找到造成这个汇聚模型的分支起点,对这个起始分支节点实际走的路径数进行计算,然后把这个实际
- Oracle 10g 的clusterware 32位 下载地址
daizj
oracle
Oracle 10g 的clusterware 32位 下载地址
http://pan.baidu.com/share/link?shareid=531580&uk=421021908
http://pan.baidu.com/share/link?shareid=137223&uk=321552738
http://pan.baidu.com/share/l
- 非常好的介绍:Linux定时执行工具cron
dongwei_6688
linux
Linux经过十多年的发展,很多用户都很了解Linux了,这里介绍一下Linux下cron的理解,和大家讨论讨论。cron是一个Linux 定时执行工具,可以在无需人工干预的情况下运行作业,本文档不讲cron实现原理,主要讲一下Linux定时执行工具cron的具体使用及简单介绍。
新增调度任务推荐使用crontab -e命令添加自定义的任务(编辑的是/var/spool/cron下对应用户的cr
- Yii assets目录生成及修改
dcj3sjt126com
yii
assets的作用是方便模块化,插件化的,一般来说出于安全原因不允许通过url访问protected下面的文件,但是我们又希望将module单独出来,所以需要使用发布,即将一个目录下的文件复制一份到assets下面方便通过url访问。
assets设置对应的方法位置 \framework\web\CAssetManager.php
assets配置方法 在m
- mac工作软件推荐
dcj3sjt126com
mac
mac上的Terminal + bash + screen组合现在已经非常好用了,但是还是经不起iterm+zsh+tmux的冲击。在同事的强烈推荐下,趁着升级mac系统的机会,顺便也切换到iterm+zsh+tmux的环境下了。
我为什么要要iterm2
切换过来也是脑袋一热的冲动,我也调查过一些资料,看了下iterm的一些优点:
* 兼容性好,远程服务器 vi 什么的低版本能很好兼
- Memcached(三)、封装Memcached和Ehcache
frank1234
memcachedehcachespring ioc
本文对Ehcache和Memcached进行了简单的封装,这样对于客户端程序无需了解ehcache和memcached的差异,仅需要配置缓存的Provider类就可以在二者之间进行切换,Provider实现类通过Spring IoC注入。
cache.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
- Remove Duplicates from Sorted List II
hcx2013
remove
Given a sorted linked list, delete all nodes that have duplicate numbers, leaving only distinct numbers from the original list.
For example,Given 1->2->3->3->4->4->5,
- Spring4新特性——注解、脚本、任务、MVC等其他特性改进
jinnianshilongnian
spring4
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- MySQL安装文档
liyong0802
mysql
工作中用到的MySQL可能安装在两种操作系统中,即Windows系统和Linux系统。以Linux系统中情况居多。
安装在Windows系统时与其它Windows应用程序相同按照安装向导一直下一步就即,这里就不具体介绍,本文档只介绍Linux系统下MySQL的安装步骤。
Linux系统下安装MySQL分为三种:RPM包安装、二进制包安装和源码包安装。二
- 使用VS2010构建HotSpot工程
p2p2500
HotSpotOpenJDKVS2010
1. 下载OpenJDK7的源码:
http://download.java.net/openjdk/jdk7
http://download.java.net/openjdk/
2. 环境配置
▶
- Oracle实用功能之分组后列合并
seandeng888
oracle分组实用功能合并
1 实例解析
由于业务需求需要对表中的数据进行分组后进行合并的处理,鉴于Oracle10g没有现成的函数实现该功能,且该功能如若用JAVA代码实现会比较复杂,因此,特将SQL语言的实现方式分享出来,希望对大家有所帮助。如下:
表test 数据如下:
ID,SUBJECTCODE,DIMCODE,VALUE
1&nbs
- Java定时任务注解方式实现
tuoni
javaspringjvmxmljni
Spring 注解的定时任务,有如下两种方式:
第一种:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmlns:xsi="http
- 11大Java开源中文分词器的使用方法和分词效果对比
yangshangchuan
word分词器ansj分词器Stanford分词器FudanNLP分词器HanLP分词器
本文的目标有两个:
1、学会使用11大Java开源中文分词器
2、对比分析11大Java开源中文分词器的分词效果
本文给出了11大Java开源中文分词的使用方法以及分词结果对比代码,至于效果哪个好,那要用的人结合自己的应用场景自己来判断。
11大Java开源中文分词器,不同的分词器有不同的用法,定义的接口也不一样,我们先定义一个统一的接口:
/**
* 获取文本的所有分词结果, 对比