- 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
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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
- RagFlow专题三、RagFlow 关键技术(向量数据库、文档分块、Prompt 设计与召回排序优化)
伯牙碎琴
大模型prompt大模型AIRagRagFlow
深入解析RagFlow关键技术:向量数据库、文档分块、Prompt设计与召回排序优化在前一篇文章中,我们详细探讨了RagFlow的核心架构,包括数据检索、语义搜索(BM25&向量搜索)以及知识融合,并了解了如何通过RagFlow机制优化信息检索和生成质量。本篇文章将深入解析RagFlow的关键技术,包括:向量数据库(FAISS、Milvus、Elasticsearch)——负责高效的语义检索与存储
- XLNet:超越BERT的新星
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
-XLNet:超越BERT的新星1.背景介绍1.1自然语言处理的重要性自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)是人工智能领域的一个重要分支,旨在使计算机能够理解和生成人类语言。随着大数据时代的到来,海量的自然语言数据不断涌现,对NLP技术的需求与日俱增。NLP技术已广泛应用于机器翻译、智能问答、信息检索、情感分析等诸多领域,为人类生产和生活带来了巨大便利。1.2预
- 《基于鸿蒙系统的类目标签AI功能开发实践》
程序猿阿伟
harmonyos人工智能华为
在数字化时代,类目标签AI功能对于数据管理、信息检索等领域至关重要。本文将聚焦于在HarmonyOSNEXTAPI12及以上版本上,利用Python进行类目标签AI功能开发,以电商商品分类这一行业垂域为例,为开发者提供实操性强的学习资源,助力推动鸿蒙技术应用与创新。一、开发环境搭建在开始开发前,确保已经安装好以下工具:DevEcoStudio:鸿蒙应用开发的官方集成开发环境,可从华为官方网站下载并
- 使用 SK 进行向量操作
后端
使用SK进行向量操作先祝大家2025新年好。在2024年落地的LLM应用来看,基本上都是结合RAG技术来使用的。因为绝大多数人跟公司是没有fine-turning的能力的。不管是在难度还是成本的角度看RAG技术都友好的多。在RAG(Retrieval-AugmentedGeneration)中,向量的意义在于将文本数据转换为高维向量表示,以便进行高效的相似性搜索和信息检索。具体来说,向量在RAG中
- 【大模型】RAG检索增强生成
油泼辣子多加
深度学习算法chatgpt
RAG(Retrieval-AugmentedGeneration)是一种结合了信息检索(Retrieval)和生成(Generation)模型的混合型大模型架构,旨在解决传统生成模型在处理大规模外部知识时的局限性。简单来说,RAG通过在生成过程之前引入检索步骤,使得生成模型可以利用外部文档或知识库来增强其生成能力,提升对复杂问题的回答准确性。一、RAG的工作原理:检索阶段(Retrieval):
- 自然语言处理之语法解析:BERT:自然语言处理基础理论
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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
- 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,
- Apache Lucene 详解及示例
微笑听雨。
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ApacheLucene详解及示例1.简介ApacheLucene是一个开源的高性能全文搜索引擎库,广泛应用于构建各种搜索系统和信息检索应用。Lucene提供了丰富的API来进行索引和搜索,支持高效的文本处理和查询。本文将深入解析Lucene的核心概念和主要功能,并通过示例代码演示其使用方法。2.核心概念2.1倒排索引倒排索引(InvertedIndex)是Lucene的核心数据结构。它将文档中的
- 使用 Weaviate 执行 RAG (Retriever-Augmented Generation)
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RAG(Retriever-AugmentedGeneration)是当前AI领域中频繁使用的技术,结合了信息检索与生成模型,可以大幅提升信息获取与生成内容的准确性和丰富度。本文将通过Weaviate数据库和OpenAI模型结合,展示如何实现在实际项目中的应用。技术背景介绍RAG技术结合了检索式模型(例如Weaviate)和生成式模型(例如OpenAI的GPT-3),能够在大量数据中快速找到相关信
- Azure AI Search Retriever 深度指南
bBADAS
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技术背景介绍AzureAISearch(前称AzureCognitiveSearch)是微软提供的云端搜索服务,为开发者提供了强大的基础设施、API和工具,以扩展性地进行向量、关键词和混合查询的信息检索。AzureAISearchRetriever是一个集成模块,能够从非结构化查询中返回文档。它基于BaseRetriever类,并针对AzureAISearch的2023-11-01稳定RESTAP
- 使用Google Cloud Vertex AI构建RAG匹配引擎
vaidfl
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技术背景介绍RAG(Retrieval-AugmentedGeneration)是一种结合信息检索和生成技术的框架。在GoogleCloudPlatform的VertexAI中,我们可以利用MatchingEngine来快速高效地从大规模的数据集中检索相关文档或上下文。利用预先创建的索引,RAG能够根据用户提供的问题检索到最有用的信息,并辅助生成更精确的回答。核心原理解析RAG匹配引擎在Verte
- 使用HyDE进行高效文档检索:原理与实战
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python
近年来,信息检索领域取得了长足的进步,其中HypotheticalDocumentEmbeddings(HyDE)方法引人瞩目。本文将深入解析HyDE的核心原理,并通过实际代码演示,展示如何利用HyDE进行高效的文档检索。一、技术背景介绍HyDE,全称HypotheticalDocumentEmbeddings,是一种增强检索的方法。它的核心理念在于,对输入查询生成一个假设文档,将该文档进行嵌入,
- RAG驱动的健康信息检索,三阶段破解健康谣言
Debroon
医疗大模型研发:慢病停药逆转人工智能
RAG驱动的健康信息检索,三阶段破解健康谣言论文大纲1.Why:这个研究要解决什么现实问题2.What:核心发现或论点是什么3.How3.1前人研究的局限性3.2你的创新方法/视角3.3关键数据支持3.4可能的反驳及应对4.HowGood:研究的理论贡献和实践意义解法拆解一、总体解法的拆解逻辑二、逐层拆解:子解法与特征的对应关系1)特征与子解法对应情况三、分析是否存在“隐性方法”四、分析是否有隐性
- RAG+LLM和直接将整理的知识训练到模型中去有什么区别,各自有什么优缺点
MonkeyKing.sun
RAG+LLM训练模型
1.RAG(Retrieval-AugmentedGeneration)+LLM(LargeLanguageModel)概念RAG是将信息检索与生成模型相结合的一种方法。具体来说,RAG会从一个知识库(如数据库、文档库、向量数据库等)中检索相关的信息片段或条目,然后将这些信息与输入的查询一起传递给一个生成模型(如GPT、T5、BERT等)进行回答生成。这个过程通常包括以下步骤:检索:从一个知识库中
- ragflow-RAPTOR到底是什么?请通俗的解释!
愚昧之山绝望之谷开悟之坡
大模型笔记人工智能python
RAPTOR有两种不同的含义,具体取决于上下文:RAPTOR作为一种信息检索技术RAPTOR是一种基于树状结构的信息检索系统,全称为“RecursiveAbstractiveProcessingforTree-OrganizedRetrieval”(递归抽象处理树组织检索)。它的核心思想是通过递归地嵌入、聚类和总结文本块,构建一个多层树状结构。通俗来说,就像把一本书的内容分成章节、小节,然后逐层总
- 短时傅里叶变换(STFT)与逆变换(ISTFT)
niuguangshuo
音频算法python信号处理傅里叶分析
引言短时傅里叶变换(Short-TimeFourierTransform,STFT)是一种将信号分解为时间和频率成分的技术,广泛应用于音频处理、语音分析和音乐信息检索等领域。通过STFT,我们可以分析信号在不同时间段的频率特性。本文将介绍STFT的基本原理、计算过程、输入和输出维度,以及如何使用逆短时傅里叶变换(InverseShort-TimeFourierTransform,ISTFT)将频域
- 巧用 PasteMate,联合 DeepSeek 与 LaTeX 高效生成 PDF 文档
邢树军
pdf
在信息爆炸的时代,学术研究、技术写作等工作常常需要快速搜集信息并将其整理成规范的文档格式。PasteMate作为一款强大的复制粘贴工具,与前沿的AI模型DeepSeek以及专业排版系统LaTeX相结合,能为我们提供高效且便捷的信息处理与文档生成方案。PasteMate官网:PasteMate一、借助DeepSeek极速搜集信息DeepSeek作为先进的AI工具,具备强大的自然语言处理能力和信息检索
- 考研冲刺 | 972背诵知识清单
是希望
川大972信息检索图书馆学情报学档案学四川大学考研972知识清单
文章目录前言第一章信息检索概述第二章信息检索的方法与技术第三章搜索引擎第四章国内重要的综合性信息检索系统第五章国外重要的综合性信息检索系统第六章专业性书目信息检索系统第七章专类信息检索第八章移动搜索第九章网络信息检索与利用中的有关问题第十章信息检索的主要应用前言参考书目:《信息检索(第三版)》黄如花本清单的序号上接667知识点|经过三年实战检验的667知识清单本知识清单可基本解决辨析题和问答题(共
- Neo4j父子节点向量检索:平衡精确嵌入和上下文保留的高效方案
jaioyfpo
neo4jpython
Neo4j父子节点向量检索:平衡精确嵌入和上下文保留的高效方案引言在自然语言处理和信息检索领域,如何在保持上下文的同时实现精确的文本嵌入一直是一个挑战。本文将介绍一种基于Neo4j图数据库的创新解决方案,通过父子节点结构和向量索引,实现了精确嵌入和上下文保留的平衡。这种方法不仅提高了检索的准确性,还保持了文本的语义完整性。主要内容1.方案概述该方案的核心思想是将文档分割成较大的"父"块和较小的"子
- 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
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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