- AI学习指南RAG篇(24)-RAGFlow的社区与开源贡献
俞兆鹏
AI学习指南人工智能
一、引言RAGFlow是一款基于深度文档理解的开源RAG(Retrieval-AugmentedGeneration,检索增强生成)引擎,旨在解决现有RAG技术在数据处理和生成答案方面的挑战。RAGFlow通过结合大型语言模型(LLMs)的强大生成能力和高效的信息检索系统,为用户提供了一种全新的交互体验。本文将鼓励读者参与到RAGFlow的开源社区中,共同推动技术的发展和创新。二、RAGFlow的
- 深入解析BM25:LangChain中的高效检索算法
AI Agent首席体验官
langchain算法
1.BM25算法BM25是信息检索领域中一个重要的排序算法,它用来计算查询与文档之间的相关性。让我们通过一个图书馆的例子来理解:想象你是一个图书馆管理员,有人来问你:“我想找关于太空探索和火星的书”。传统TF-IDF方法:就像你先数一数每本书中"太空探索"和"火星"这些词出现的次数,然后优先推荐这些词出现最多的书。但这有个问题:如果一本1000页的书和一本100页的书都提到"火星"10次,按理说短
- 从经典到现代:BM25在LangChain中的应用与优势
AI Agent首席体验官
langchain
1.BM25算法BM25是信息检索领域中一个重要的排序算法,它用来计算查询与文档之间的相关性。让我们通过一个图书馆的例子来理解:想象你是一个图书馆管理员,有人来问你:“我想找关于太空探索和火星的书”。传统TF-IDF方法:就像你先数一数每本书中"太空探索"和"火星"这些词出现的次数,然后优先推荐这些词出现最多的书。但这有个问题:如果一本1000页的书和一本100页的书都提到"火星"10次,按理说短
- [利用RAG和Elasticsearch打造智能检索系统:详解实现过程]
afTFODguAKBF
elasticsearchjenkins大数据python
引言在信息爆炸的时代,如何高效地从海量数据中提取有用信息成为了一个重要课题。通过结合RAG(Retrieval-AugmentedGeneration)和Elasticsearch,一种强大的信息检索和生成系统可以被实现。本文将详细介绍如何利用RAG和Elasticsearch打造一个智能检索系统。主要内容1.环境设置首先,我们需要设置必要的环境变量来访问Elasticsearch实例和OpenA
- RAG问答系统:检索增强生成框架
ZhangJiQun&MXP
2021论文教学大模型语言模型
目录RAG(Retrieval-AugmentedGeneration)框架一、RAG框架的定义二、RAG框架的工作原理三、RAG框架的举例说明四、RAG框架的优势RAG问答系统二、工作流程三、优势四、应用场景RAG(Retrieval-AugmentedGeneration)框架即检索增强生成框架,是一种结合了信息检索技术与语言生成模型的人工智能技术。以下是对RAG框架的详细解释及举例说明:一、
- 【Agent】OpenManus-Agent-实现具体的智能体
非晓为骁
AIagentagiaiopenManusManus架构
所有实例Agent都是继承ToolCallAgent,所以只列出额外的参数字段,继承的见ToolCallAgent1.Manus(通用Agent)概述Manus是一个多功能通用Agent,使用多种工具解决各种任务,提供了包括Python执行、网络浏览、文件操作和信息检索等功能。参数属性名默认值nameManusdescriptionAversatileagentthatcansolvevariou
- 【NLP】 3. Distributional Similarity in NLP(分布式相似性)
pen-ai
NLP机器学习自然语言处理分布式人工智能
DistributionalSimilarityinNLP(分布式相似性)分布式相似性(DistributionalSimilarity)是自然语言处理(NLP)中的核心概念,基于“相似的单词出现在相似的上下文中”这一假设。它用于衡量单词之间的相似性,广泛应用于词向量、信息检索、文本分类等任务。1.分布式假设(DistributionalHypothesis)分布式相似性基于以下假设:“Yoush
- 1.1 网络爬虫简介
lwen.steven
从头开始学Java数据采集
随着互联网的迅速发展,网络数据资源呈爆发式增长,信息需求者如何从网络中提取信息变得更加重要。如今,有效地获取网络数据资源的方式,便是网络爬虫。网络爬虫又称为网络蜘蛛或者Web信息采集器,是一种按照指定规则,自动抓取或下载网络资源的计算机程序或自动化脚本。网络爬虫狭义上的理解:利用标准网络协议(如HTTP、HTTPS等),根据网络超链接和信息检索方法(如深度优先)遍历网络数据的软件程序。网络爬虫功能
- 基于AI算法实现的情感倾向分析的方法
程序员奇奇
计算机毕设人工智能算法
完整代码:https://download.csdn.net/download/pythonyanyan/87430621背景目前,情感倾向分析的方法主要分为两类:一种是基于情感词典的方法;一种是基于机器学习的方法,如基于大规模语料库的机器学习。前者需要用到标注好的情感词典,英文的词典有很多,中文主要有知网整理的情感词典Hownet和台湾大学整理发布的NTUSD两个情感词典,还有哈工大信息检索研究
- 用Python添加、读取和删除Word文档属性
在Python中处理Word文档时,对文档属性进行操作是一项重要的任务。文档属性主要分为内置属性(如标题、作者等)和自定义属性(用户根据自身需求定义的属性)。合理地管理这些属性,能够提升文档管理效率、优化信息检索功能,并确保文档数据的准确性与安全性。本文将介绍如何使用Python实现对Word文档属性的添加、读取和删除操作,包括内置文档属性和自定义文档属性。用Python添加文档属性到Word文档
- DeepSeek 使用教程及部署指南:从入门到实践
点我头像干啥
Ai信息可视化python人工智能分类数据挖掘深度学习
目录引言第一部分:DeepSeek简介1.1什么是DeepSeek?1.2DeepSeek的核心功能1.3DeepSeek的应用场景第二部分:DeepSeek使用教程2.1注册与登录2.2创建项目2.3数据导入2.4数据分析2.5文本挖掘2.6信息检索2.7保存与分享第三部分:DeepSeek部署指南3.1本地部署3.1.1环境准备3.1.2安装DeepSeek3.1.3启动DeepSeek3.2
- 【开源代码解读】AI检索系统R1-Searcher通过强化学习RL激励大模型LLM的搜索能力
accurater
人工智能深度学习R1-Searcher
关于R1-Searcher的报告:第一章:引言-AI检索系统的技术演进与R1-Searcher的创新定位1.1信息检索技术的范式转移在数字化时代爆发式增长的数据洪流中,信息检索系统正经历从传统关键词匹配到语义理解驱动的根本性变革。根据IDC的统计,2023年全球数据总量已突破120ZB,其中非结构化数据占比超过80%。这种数据形态的转变对检索系统提出了三个核心的挑战:语义歧义消除:如何准确理解"A
- 信息检索系统评估指标的层级分析:从单点精确度到整体性能度量
人工智能深度学习llm检索系统
在构建搜索引擎系统时,有效的评估机制是保证系统质量的关键环节。当用户输入查询词如"machinelearningtutorialspython",系统返回结果列表后,如何客观评估这些结果的相关性和有效性?这正是信息检索评估指标的核心价值所在。分析用户与搜索引擎的交互模式,我们可以观察到以下行为特征:用户主要关注结果列表的前几项对顶部结果的关注度显著高于底部结果用户基于多次搜索体验形成对搜索系统整体
- TF-IDF:文本挖掘中的关键词提取利器
巷955
tf-idf
引言在自然语言处理(NLP)和文本挖掘中,TF-IDF是一种常用的技术,用于评估一个词在文档中的重要性。它不仅在信息检索领域广泛应用,还在文本分类、关键词提取等任务中发挥着重要作用。本文将详细介绍TF-IDF的原理,并通过一个实际的代码示例来展示如何使用TF-IDF从《红楼梦》中提取核心关键词。1.什么是TF-IDF?TF-IDF是一种统计方法,用于评估一个词在文档中的重要性。它由两部分组成:-T
- 深入理解信息检索之BM25算法
Lunar*
算法与优化自然语言处理人工智能
1.BM25算法简介BM25算法,全称为"BestMatching25",是由StephenRobertson和KarenSpärckJones在1990年代初基于早期的概率排名模型(如二元独立检索模型)发展而来。它通过一种概率论的方法来衡量文档与用户查询之间的相关性。2.BM25的核心原理BM25算法的核心在于两个主要的概念:逆文档频率(IDF)和词频(TF)调整。逆文档频率(IDF):IDF用
- RAG(检索增强生成)系统实践与调优
python_知世
android金融自然语言处理大模型技术人工智能RAG大模型
在人工智能领域,检索增强生成(RetrievalAugmentedGeneration,RAG)是一种结合信息检索和生成式人工智能的技术,它通过从外部数据源中检索相关信息,来辅助大语言模型(LargeLanguageModel,LLM)生成更为准确、上下文相关的答案。1什么是RAG检索增强生成(RetrievalAugmentedGeneration,RAG)是一种结合信息检索和生成式人工智能的技
- 大模型问答机器人如何实现自然交互
杭州大厂Java程序媛
DeepSeekR1&AI人工智能与大数据javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
大模型问答机器人如何实现自然交互关键词:大模型问答机器人,自然语言处理(NLP),深度学习,深度对话,多轮对话,意图理解,信息检索,逻辑推理1.背景介绍1.1问题由来近年来,随着人工智能技术的飞速发展,自然语言处理(NLP)领域取得了巨大的突破。特别是深度学习模型在自然语言理解和生成方面的卓越表现,使得基于深度学习的大模型问答机器人(LargeLanguageModel-basedChatbots
- 如何利用PubMed作为信息检索器 — 结合LangChain实现高效文献查询
bhawfgrcbtwny
langchainpython
如何利用PubMed作为信息检索器—结合LangChain实现高效文献查询引言PubMed是由美国国家生物技术信息中心(NCBI)和国家医学图书馆(NLM)维护的一个涵盖超过3500万篇生物医学文献的数据库。对于研究人员和开发者而言,如何高效地从如此庞大的数据库中提取有用的信息是一项挑战。在本文中,我们将探讨如何使用LangChain库中的PubMedRetriever类,从PubMed查询并返回
- 使用Vespa进行高级检索与向量数据库管理
scaFHIO
数据库python
技术背景介绍在现代信息检索领域,为了提供精准且高效的搜索体验,往往需要结合使用向量搜索(ANN)、词法搜索以及结构化数据搜索。Vespa作为一个功能完备的搜索引擎与向量数据库,为我们提供了一站式的解决方案。本文将详细介绍如何使用Vespa进行高级检索,并通过代码示例展示其实际应用。核心原理解析Vespa具备以下核心功能:向量搜索(ANN):基于向量空间的近似最近邻搜索,提高了高维数据检索的效率。词
- 机器学习实战——音乐流派分类(主页有源码)
喵了个AI
机器学习实战机器学习分类人工智能
✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨1.简介音乐流派分类是音乐信息检索(MusicInformationRetrieval,MIR)中的一个重要任务,旨在通过分析音频信号的特征,将音乐自动分类到不同的流派(如古典、摇滚、爵士、流行等)。随着数字音乐平台的普及,音乐流派分类技术被广泛应用于音乐推荐、自动标签生成和音乐库管理
- 打造RAG系统:四大向量数据库Milvus、Faiss、Elasticsearch、Chroma 全面对比与选型指南
橙子小哥的代码世界
数据库数据库milvusfaiss人工智能深度学习神经网络elasticsearch
在当今信息爆炸的时代,检索增强生成(Retrieval-AugmentedGeneration,简称RAG)系统已成为自然语言处理(NLP)领域的重要工具。RAG系统通过结合生成模型和信息检索技术,能够在大规模数据中高效地获取相关信息,生成更为精准和有针对性的内容。而在构建RAG系统时,选择合适的向量数据库是确保系统性能和可扩展性的关键一步。本文将深入对比四大主流向量数据库——Milvus、Fai
- 清华大学:人工智能之知识图谱.pdf
黄晗昂Aileen
清华大学:人工智能之知识图谱.pdf【下载地址】清华大学人工智能之知识图谱.pdf分享本资源文件来自于清华大学,聚焦于“人工智能之知识图谱”,是一份深入浅出地探讨知识图谱这一人工智能领域重要分支的文献。知识图谱作为连接数据的骨架,不仅在信息检索、推理决策等方面发挥着关键作用,还成为了现代智能系统的核心组成部分。此文档旨在为读者提供一个全面的理解框架,从基础知识入手,逐步展开至知识图谱的应用实例、技
- 五大搜索黄金法则,助你成为高效信息检索达人
mumux183
知识沉淀学习科技程序人生
你好,我是程序员木木,目前正在做两件事沉淀多年的知识探索了解各种副业项目,同时将探索过程进行分享,帮助自己以及更多朋友找到副业,做好副业以下是这周的干货分享,基于多年搜索经验总结出的搜索技巧,文章末尾有惊喜上周发布了一篇文章,老司机是怎么找到资源的,反响颇深,但还是有很多小伙伴私信问我搜索的问题。我意识到大多数人其实并不擅长有效搜索信息,因此今天我决定继续探讨这一主题,以便帮助更多像我朋友这样的人
- DeepSeek实际应用场景七大类
xinxiyinhe
人工智能大数据
今日分享,DeepSeek在日常生活中的实际应用场景可归纳为以下七大类,涵盖高频到低频需求:一、智能助手与效率工具(高频)信息检索与问答快速解答生活常识、学术问题,提供精确搜索结果(如天气查询、政策解读)。替代传统搜索引擎,整合全网信息生成结构化答案(如“2025年最火的电影”推荐)。内容创作与优化生成文章、演讲稿、邮件等文本,支持个性化调整。辅助制作PPT、Excel表格,提供框架建议并优化排版
- 如何使用 DeepSeek 提升工作效率
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热门话题信息可视化
如何使用DeepSeek提升工作效率?在这个信息爆炸的时代,我们每天都要面对海量的数据和信息,如何高效地处理这些信息并将其转化为生产力,成为了职场人士必须解决的问题。而今天我要分享的工具——DeepSeek,正是一个能够帮助我们在工作中事半功倍的好帮手。一、什么是DeepSeek?DeepSeek是一款基于AI技术的智能搜索与分析平台,它不仅支持快速的信息检索,还能通过对数据的深度分析和挖掘,为用
- 具有自主规划与决策能力的 RAG 工作全面解析
weixin_40941102
人工智能机器学习大数据
简介RAG(Retrieval-AugmentedGeneration,检索增强生成)是一种将信息检索与生成模型相结合的技术,广泛应用于需要外部知识支持的AI任务。近年来,随着自主AI代理(Agent)的引入,部分RAG系统进化出自主规划和决策能力,能够动态优化检索策略、迭代推理并处理复杂任务。本文将深入探讨这些RAG工作的技术原理、实现方式、工具支持以及在客户支持、医疗保健、金融、工业等领域的具
- RAG 检索增强生成:技术详解与应用展望
君君学姐
RAG检索增强生成
RAG检索增强生成:技术详解与应用展望一、引言随着人工智能技术的飞速发展,自然语言处理(NLP)领域迎来了前所未有的变革。其中,检索增强生成(Retrieval-AugmentedGeneration,简称RAG)作为一种新兴的技术框架,正逐渐成为大模型应用中的热门选择。RAG通过结合信息检索(IR)和自然语言生成(NLG)的能力,旨在提升模型在回答问题、生成文本等任务中的准确性和可靠性。本文将深
- RAG检索增强:知识图谱赋能的高效问答系统
AI天才研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型AI大模型企业级应用开发实战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.背景介绍随着互联网和信息技术的飞速发展,人们获取信息的方式和途径也发生了巨大的变化。传统的搜索引擎已经无法满足用户对于更精准、更个性化、更智能的信息获取需求。问答系统作为一种能够直接回答用户问题的智能系统,应运而生,并逐渐成为信息检索领域的研究热点。早期的问答系统主要基于模板匹配和关键词匹配等方法,其回答准确率和效率都比较低。近年来,随着深度学习技术的兴起,基于深度学习的问答系统取得了显著的进
- 结构化思考和金字塔结构之:信息检索与知识获取
AI天才研究院
架构师必知必会系列编程实践大数据人工智能语言模型JavaPython架构设计
作者:禅与计算机程序设计艺术文章目录1.简介2.1概念定义2.2检索阶段2.3提取阶段3.1信息检索和文本信息处理的组成3.2技术总体架构3.3信息检索的关键技术3.3.1倒排索引和TF-IDF权值3.3.1.1倒排索引3.3.1.2TF-IDF权值3.3.2文档集合模型3.3.3语言模型3.3.3.1词袋模型3.3.3.2n-gram模型3.3.4PageRank算法3.3.5信息熵的实体抽取3
- Deepseek 使用指南与提问优化策略
西瓜拍两瓣
ai语言模型pythongpt
序言随着人工智能技术的迅猛发展,语义搜索已成为提升信息检索效率和用户体验的核心工具。DeepSeek作为一款先进的语义搜索引擎,通过自然语言处理(NLP)和机器学习技术,能够深入理解用户查询的语义意图,提供高度精准的搜索结果。本文将详细介绍DeepSeek的核心功能、集成方法,并深入探讨如何通过优化提问策略,最大化利用DeepSeek的语义搜索能力,从而提升信息检索的效率和准确性。访问DeepSe
- Hadoop(一)
朱辉辉33
hadooplinux
今天在诺基亚第一天开始培训大数据,因为之前没接触过Linux,所以这次一起学了,任务量还是蛮大的。
首先下载安装了Xshell软件,然后公司给了账号密码连接上了河南郑州那边的服务器,接下来开始按照给的资料学习,全英文的,头也不讲解,说锻炼我们的学习能力,然后就开始跌跌撞撞的自学。这里写部分已经运行成功的代码吧.
在hdfs下,运行hadoop fs -mkdir /u
- maven An error occurred while filtering resources
blackproof
maven报错
转:http://stackoverflow.com/questions/18145774/eclipse-an-error-occurred-while-filtering-resources
maven报错:
maven An error occurred while filtering resources
Maven -> Update Proje
- jdk常用故障排查命令
daysinsun
jvm
linux下常见定位命令:
1、jps 输出Java进程
-q 只输出进程ID的名称,省略主类的名称;
-m 输出进程启动时传递给main函数的参数;
&nb
- java 位移运算与乘法运算
周凡杨
java位移运算乘法
对于 JAVA 编程中,适当的采用位移运算,会减少代码的运行时间,提高项目的运行效率。这个可以从一道面试题说起:
问题:
用最有效率的方法算出2 乘以8 等於几?”
答案:2 << 3
由此就引发了我的思考,为什么位移运算会比乘法运算更快呢?其实简单的想想,计算机的内存是用由 0 和 1 组成的二
- java中的枚举(enmu)
g21121
java
从jdk1.5开始,java增加了enum(枚举)这个类型,但是大家在平时运用中还是比较少用到枚举的,而且很多人和我一样对枚举一知半解,下面就跟大家一起学习下enmu枚举。先看一个最简单的枚举类型,一个返回类型的枚举:
public enum ResultType {
/**
* 成功
*/
SUCCESS,
/**
* 失败
*/
FAIL,
- MQ初级学习
510888780
activemq
1.下载ActiveMQ
去官方网站下载:http://activemq.apache.org/
2.运行ActiveMQ
解压缩apache-activemq-5.9.0-bin.zip到C盘,然后双击apache-activemq-5.9.0-\bin\activemq-admin.bat运行ActiveMQ程序。
启动ActiveMQ以后,登陆:http://localhos
- Spring_Transactional_Propagation
布衣凌宇
springtransactional
//事务传播属性
@Transactional(propagation=Propagation.REQUIRED)//如果有事务,那么加入事务,没有的话新创建一个
@Transactional(propagation=Propagation.NOT_SUPPORTED)//这个方法不开启事务
@Transactional(propagation=Propagation.REQUIREDS_N
- 我的spring学习笔记12-idref与ref的区别
aijuans
spring
idref用来将容器内其他bean的id传给<constructor-arg>/<property>元素,同时提供错误验证功能。例如:
<bean id ="theTargetBean" class="..." />
<bean id ="theClientBean" class=&quo
- Jqplot之折线图
antlove
jsjqueryWebtimeseriesjqplot
timeseriesChart.html
<script type="text/javascript" src="jslib/jquery.min.js"></script>
<script type="text/javascript" src="jslib/excanvas.min.js&
- JDBC中事务处理应用
百合不是茶
javaJDBC编程事务控制语句
解释事务的概念; 事务控制是sql语句中的核心之一;事务控制的作用就是保证数据的正常执行与异常之后可以恢复
事务常用命令:
Commit提交
- [转]ConcurrentHashMap Collections.synchronizedMap和Hashtable讨论
bijian1013
java多线程线程安全HashMap
在Java类库中出现的第一个关联的集合类是Hashtable,它是JDK1.0的一部分。 Hashtable提供了一种易于使用的、线程安全的、关联的map功能,这当然也是方便的。然而,线程安全性是凭代价换来的――Hashtable的所有方法都是同步的。此时,无竞争的同步会导致可观的性能代价。Hashtable的后继者HashMap是作为JDK1.2中的集合框架的一部分出现的,它通过提供一个不同步的
- ng-if与ng-show、ng-hide指令的区别和注意事项
bijian1013
JavaScriptAngularJS
angularJS中的ng-show、ng-hide、ng-if指令都可以用来控制dom元素的显示或隐藏。ng-show和ng-hide根据所给表达式的值来显示或隐藏HTML元素。当赋值给ng-show指令的值为false时元素会被隐藏,值为true时元素会显示。ng-hide功能类似,使用方式相反。元素的显示或
- 【持久化框架MyBatis3七】MyBatis3定义typeHandler
bit1129
TypeHandler
什么是typeHandler?
typeHandler用于将某个类型的数据映射到表的某一列上,以完成MyBatis列跟某个属性的映射
内置typeHandler
MyBatis内置了很多typeHandler,这写typeHandler通过org.apache.ibatis.type.TypeHandlerRegistry进行注册,比如对于日期型数据的typeHandler,
- 上传下载文件rz,sz命令
bitcarter
linux命令rz
刚开始使用rz上传和sz下载命令:
因为我们是通过secureCRT终端工具进行使用的所以会有上传下载这样的需求:
我遇到的问题:
sz下载A文件10M左右,没有问题
但是将这个文件A再传到另一天服务器上时就出现传不上去,甚至出现乱码,死掉现象,具体问题
解决方法:
上传命令改为;rz -ybe
下载命令改为:sz -be filename
如果还是有问题:
那就是文
- 通过ngx-lua来统计nginx上的虚拟主机性能数据
ronin47
ngx-lua 统计 解禁ip
介绍
以前我们为nginx做统计,都是通过对日志的分析来完成.比较麻烦,现在基于ngx_lua插件,开发了实时统计站点状态的脚本,解放生产力.项目主页: https://github.com/skyeydemon/ngx-lua-stats 功能
支持分不同虚拟主机统计, 同一个虚拟主机下可以分不同的location统计.
可以统计与query-times request-time
- java-68-把数组排成最小的数。一个正整数数组,将它们连接起来排成一个数,输出能排出的所有数字中最小的。例如输入数组{32, 321},则输出32132
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
import java.util.Comparator;
public class MinNumFromIntArray {
/**
* Q68输入一个正整数数组,将它们连接起来排成一个数,输出能排出的所有数字中最小的一个。
* 例如输入数组{32, 321},则输出这两个能排成的最小数字32132。请给出解决问题
- Oracle基本操作
ccii
Oracle SQL总结Oracle SQL语法Oracle基本操作Oracle SQL
一、表操作
1. 常用数据类型
NUMBER(p,s):可变长度的数字。p表示整数加小数的最大位数,s为最大小数位数。支持最大精度为38位
NVARCHAR2(size):变长字符串,最大长度为4000字节(以字符数为单位)
VARCHAR2(size):变长字符串,最大长度为4000字节(以字节数为单位)
CHAR(size):定长字符串,最大长度为2000字节,最小为1字节,默认
- [强人工智能]实现强人工智能的路线图
comsci
人工智能
1:创建一个用于记录拓扑网络连接的矩阵数据表
2:自动构造或者人工复制一个包含10万个连接(1000*1000)的流程图
3:将这个流程图导入到矩阵数据表中
4:在矩阵的每个有意义的节点中嵌入一段简单的
- 给Tomcat,Apache配置gzip压缩(HTTP压缩)功能
cwqcwqmax9
apache
背景:
HTTP 压缩可以大大提高浏览网站的速度,它的原理是,在客户端请求网页后,从服务器端将网页文件压缩,再下载到客户端,由客户端的浏览器负责解压缩并浏览。相对于普通的浏览过程HTML ,CSS,Javascript , Text ,它可以节省40%左右的流量。更为重要的是,它可以对动态生成的,包括CGI、PHP , JSP , ASP , Servlet,SHTML等输出的网页也能进行压缩,
- SpringMVC and Struts2
dashuaifu
struts2springMVC
SpringMVC VS Struts2
1:
spring3开发效率高于struts
2:
spring3 mvc可以认为已经100%零配置
3:
struts2是类级别的拦截, 一个类对应一个request上下文,
springmvc是方法级别的拦截,一个方法对应一个request上下文,而方法同时又跟一个url对应
所以说从架构本身上 spring3 mvc就容易实现r
- windows常用命令行命令
dcj3sjt126com
windowscmdcommand
在windows系统中,点击开始-运行,可以直接输入命令行,快速打开一些原本需要多次点击图标才能打开的界面,如常用的输入cmd打开dos命令行,输入taskmgr打开任务管理器。此处列出了网上搜集到的一些常用命令。winver 检查windows版本 wmimgmt.msc 打开windows管理体系结构(wmi) wupdmgr windows更新程序 wscrip
- 再看知名应用背后的第三方开源项目
dcj3sjt126com
ios
知名应用程序的设计和技术一直都是开发者需要学习的,同样这些应用所使用的开源框架也是不可忽视的一部分。此前《
iOS第三方开源库的吐槽和备忘》中作者ibireme列举了国内多款知名应用所使用的开源框架,并对其中一些框架进行了分析,同样国外开发者
@iOSCowboy也在博客中给我们列出了国外多款知名应用使用的开源框架。另外txx's blog中详细介绍了
Facebook Paper使用的第三
- Objective-c单例模式的正确写法
jsntghf
单例iosiPhone
一般情况下,可能我们写的单例模式是这样的:
#import <Foundation/Foundation.h>
@interface Downloader : NSObject
+ (instancetype)sharedDownloader;
@end
#import "Downloader.h"
@implementation
- jquery easyui datagrid 加载成功,选中某一行
hae
jqueryeasyuidatagrid数据加载
1.首先你需要设置datagrid的onLoadSuccess
$(
'#dg'
).datagrid({onLoadSuccess :
function
(data){
$(
'#dg'
).datagrid(
'selectRow'
,3);
}});
2.onL
- jQuery用户数字打分评价效果
ini
JavaScripthtmljqueryWebcss
效果体验:http://hovertree.com/texiao/jquery/5.htmHTML文件代码:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
<head>
<title>jQuery用户数字打分评分代码 - HoverTree</
- mybatis的paramType
kerryg
DAOsql
MyBatis传多个参数:
1、采用#{0},#{1}获得参数:
Dao层函数方法:
public User selectUser(String name,String area);
对应的Mapper.xml
<select id="selectUser" result
- centos 7安装mysql5.5
MrLee23
centos
首先centos7 已经不支持mysql,因为收费了你懂得,所以内部集成了mariadb,而安装mysql的话会和mariadb的文件冲突,所以需要先卸载掉mariadb,以下为卸载mariadb,安装mysql的步骤。
#列出所有被安装的rpm package rpm -qa | grep mariadb
#卸载
rpm -e mariadb-libs-5.
- 利用thrift来实现消息群发
qifeifei
thrift
Thrift项目一般用来做内部项目接偶用的,还有能跨不同语言的功能,非常方便,一般前端系统和后台server线上都是3个节点,然后前端通过获取client来访问后台server,那么如果是多太server,就是有一个负载均衡的方法,然后最后访问其中一个节点。那么换个思路,能不能发送给所有节点的server呢,如果能就
- 实现一个sizeof获取Java对象大小
teasp
javaHotSpot内存对象大小sizeof
由于Java的设计者不想让程序员管理和了解内存的使用,我们想要知道一个对象在内存中的大小变得比较困难了。本文提供了可以获取对象的大小的方法,但是由于各个虚拟机在内存使用上可能存在不同,因此该方法不能在各虚拟机上都适用,而是仅在hotspot 32位虚拟机上,或者其它内存管理方式与hotspot 32位虚拟机相同的虚拟机上 适用。
- SVN错误及处理
xiangqian0505
SVN提交文件时服务器强行关闭
在SVN服务控制台打开资源库“SVN无法读取current” ---摘自网络 写道 SVN无法读取current修复方法 Can't read file : End of file found
文件:repository/db/txn_current、repository/db/current
其中current记录当前最新版本号,txn_current记录版本库中版本