- 使用Faiss进行高效相似度搜索
llzwxh888
faisspython
在现代AI应用中,快速和高效的相似度搜索是至关重要的。Faiss(FacebookAISimilaritySearch)是一个专门用于快速相似度搜索和聚类的库,特别适用于高维向量。本文将介绍如何使用Faiss来进行相似度搜索,并结合Python代码演示其基本用法。什么是Faiss?Faiss是一个由FacebookAIResearch团队开发的开源库,主要用于高维向量的相似性搜索和聚类。Faiss
- 深入理解 MultiQueryRetriever:提升向量数据库检索效果的强大工具
nseejrukjhad
数据库python
深入理解MultiQueryRetriever:提升向量数据库检索效果的强大工具引言在人工智能和自然语言处理领域,高效准确的信息检索一直是一个关键挑战。传统的基于距离的向量数据库检索方法虽然广泛应用,但仍存在一些局限性。本文将介绍一种创新的解决方案:MultiQueryRetriever,它通过自动生成多个查询视角来增强检索效果,提高结果的相关性和多样性。MultiQueryRetriever的工
- Faiss Tips:高效向量搜索与聚类的利器
焦习娜Samantha
FaissTips:高效向量搜索与聚类的利器faiss_tipsSomeusefultipsforfaiss项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/faiss_tips项目介绍Faiss是由FacebookAIResearch开发的一个用于高效相似性搜索和密集向量聚类的库。它支持多种硬件平台,包括CPU和GPU,能够在海量数据集上实现快速的近似最近邻搜索(AN
- Faiss:高效相似性搜索与聚类的利器
网络·魚
大数据faiss
Faiss是一个针对大规模向量集合的相似性搜索库,由FacebookAIResearch开发。它提供了一系列高效的算法和数据结构,用于加速向量之间的相似性搜索,特别是在大规模数据集上。本文将介绍Faiss的原理、核心功能以及如何在实际项目中使用它。Faiss原理:近似最近邻搜索:Faiss的核心功能之一是近似最近邻搜索,它能够高效地在大规模数据集中找到与给定查询向量最相似的向量。这种搜索是近似的,
- k均值聚类算法考试例题_k均值算法(k均值聚类算法计算题)
寻找你83497
k均值聚类算法考试例题
?算法:第一步:选K个初始聚类中心,z1(1),z2(1),…,zK(1),其中括号内的序号为寻找聚类中心的迭代运算的次序号。聚类中心的向量值可任意设定,例如可选开始的K个.k均值聚类:---------一种硬聚类算法,隶属度只有两个取值0或1,提出的基本根据是“类内误差平方和最小化”准则;模糊的c均值聚类算法:--------一种模糊聚类算法,是.K均值聚类算法是先随机选取K个对象作为初始的聚类
- 推荐算法_隐语义-梯度下降
_feivirus_
算法机器学习和数学推荐算法机器学习隐语义
importnumpyasnp1.模型实现"""inputrate_matrix:M行N列的评分矩阵,值为P*Q.P:初始化用户特征矩阵M*K.Q:初始化物品特征矩阵K*N.latent_feature_cnt:隐特征的向量个数max_iteration:最大迭代次数alpha:步长lamda:正则化系数output分解之后的P和Q"""defLFM_grad_desc(rate_matrix,l
- matlab delsat = setdiff(1:69,unique(Eph(30,:))); 语句含义
黄卷青灯77
matlab开发语言setdiff
这行MATLAB代码用于计算在范围1:69中不包含在Eph矩阵第30行的唯一值集合中的所有元素。具体解释如下:delsat=setdiff(1:69,unique(Eph(30,:)));解释Eph(30,:)Eph(30,:)提取矩阵Eph的第30行的所有列元素。这是一个行向量,包含了第30行的所有值。unique(Eph(30,:))unique函数返回Eph(30,:)中的唯一元素。这意味着
- FlagEmbedding
吉小雨
python库python
FlagEmbedding教程FlagEmbedding是一个用于生成文本嵌入(textembeddings)的库,适合处理自然语言处理(NLP)中的各种任务。嵌入(embeddings)是将文本表示为连续向量,能够捕捉语义上的相似性,常用于文本分类、聚类、信息检索等场景。官方文档链接:FlagEmbedding官方GitHub一、FlagEmbedding库概述1.1什么是FlagEmbeddi
- 神经网络传递函数sigmoid,神经网络传递函数作用
快乐的小荣荣
神经网络机器学习深度学习人工智能
神经网络传递函数选取不同会有特别大差别嘛?只是最后一层,但前面层是非线性,那么可能存在区别不大的情况。线性函数f(a*input)=af(input),一般来说,input为向量,最简化情况下,可以假设input的各个维度,a1=a2=a3。。。意味着你线性层只是简单的对输入做了scale~而神经网络能起作用的原因,在于通过足够复杂的非线性函数,来模拟任何的分布。所以,神经网络必须要用非线性函数。
- 【机器人建模和控制】读书笔记
Piccab0o
机器人
机器人建模和控制——马克·斯庞A.x10=x1∙x0x^0_1=x_1\bulletx_0x10=x1∙x0,其实就是:1)x1x_1x1轴向量在O0O_0O0系下的坐标2)在x0x_0x0轴上的投影3)坐标变换矩阵的R10R_1^0R10的第一个元素B.点p在o1x1y1z1o_1x_1y_1z_1o1x1y1z1系下的坐标p1p^1p1可以表示为:p=ux1+vy1+wz1p=ux_1+vy_
- MATLAB语言基础教程、 小项目1:简单的计算器、 小项目2:有页面的计算器、使用App Designer创建GUI计算器
azuredragonz
学习教程matlab开发语言
MATLABMATLAB语言基础教程1.MATLAB简介2.基本语法变量与赋值向量与矩阵矩阵运算数学函数控制流3.函数4.绘图案例:简单方程求解小项目1:简单的科学计算器功能代码项目说明小项目2:有页面的计算器使用AppDesigner创建GUI计算器主要步骤:完整代码(使用MATLAB编写)说明:如何运行:小项目总结MATLAB语言基础教程1.MATLAB简介MATLAB(矩阵实验室)是一种用于
- 自己看---华为od--构成正方形的数量
我狠狠地刷刷刷刷刷
华为od算法
题目描述输入N个互不相同的二维整数坐标,求这N个坐标可以构成的正方形数量。[内积为零的的两个向量垂直]输入描述第一行输入为N,N代表坐标数量,N为正整数。N<=100之后的N行输入为坐标xy以空格分隔,x,y为整数,-10<=x,y<=10输出描述输出可以构成的正方形数量。用例1输入3132431输出0用例2输入40012312-1输出1N=int(input())coords=[input()f
- 机器学习VS深度学习
nfgo
机器学习
机器学习(MachineLearning,ML)和深度学习(DeepLearning,DL)是人工智能(AI)的两个子领域,它们有许多相似之处,但在技术实现和应用范围上也有显著区别。下面从几个方面对两者进行区分:1.概念层面机器学习:是让计算机通过算法从数据中自动学习和改进的技术。它依赖于手动设计的特征和数学模型来进行学习,常用的模型有决策树、支持向量机、线性回归等。深度学习:是机器学习的一个子领
- 1.6编程基础之一维数组
伶俐角少儿编程
C++入门篇算法c++数据结构
文章目录01:与指定数字相同的数的个数02:陶陶摘苹果03:计算书费04:数组逆序重放05:年龄与疾病06:校门外的树07:有趣的跳跃08:石头剪刀布09:向量点积计算10:大整数加法11:大整数减法12:计算2的N次方13:大整数的因子14:求10000以内n的阶乘15:阶乘和01:与指定数字相同的数的个数总时间限制:1000ms内存限制:65536kB描述输出一个整数序列中与指定数字相同的数的
- seq_len 不等于 hidden_size 难道不会报错吗,他们是一会事情吗
zhangfeng1133
python人工智能开发语言pytorch
seq_len与hidden_size在RNN中代表不同概念,不等不会报错。seq_len:序列长度,表示在处理数据时,每个批次(batch)中序列的长度。RNN网络会按照seq_len指定的长度进行循环计算1。hidden_size:隐藏层中隐藏神经元的个数,也是输出向量的长度。它决定了RNN网络中隐藏层的状态向量的维度12。在RNN的训练过程中,seq_len和hidden_si
- Prometheus运维六 PromQL查询语言详解及操作
安顾里
Prometheus监控类大数据kubernetes运维linux
海阔凭鱼跃,天高任鸟飞Prometheus官网:https://prometheus.io/文章目录1.什么是PromQL?2.PromQL的基本使用2.1时间序列选择器2.1.1瞬时向量选择器2.2区间向量选择器2.2.1范围向量选择器2.2.2时间位移操作2.2.3使用聚合操作2.3标量和字符串3.PromQL操作符4.内置常用函数5.HTTPAPI操作PromQL6.使用建议1.什么是Pro
- 单片机中断
woainizhongguo.
STM32单片机原理解析篇单片机嵌入式硬件
**在51单片机中,中断向量表的地址是如何被设置的?**在51单片机中,中断向量表的设置是中断系统的核心部分,它定义了中断服务程序的入口地址。以下是中断向量表的设置方法:中断向量表的位置:51单片机的中断向量表通常位于程序存储器的起始位置,即地址0x0000到0x000F(对于双字节的中断向量,实际占用0x0000到0x001F)。这些地址是固定的,由单片机的硬件设计决定。中断向量的分配:每个中断
- 【五十五,模型加载-2 模型文件格式】
Woodlouse
Obj和mtl文件ObjObj文件是3D模型文件格式,由Alias|Wavefront公司为3D建模和动画软件AdvancedVisualizer开发的一种标准,用于3D软件模型互导。包含数据信息:顶点坐标信息顶点的纹理坐标信息顶点法向量信息mtlmtl文件定义材质信息,包含数据信息:纹理贴图环境光镜面光散射光Obj文件格式obj文件中的信息以行为单位表示一条数据,可以根据行开头的字符判断后续数据
- 三点or多点的变换矩阵求解opencv & eigen
合工大机器人实验室
C++矩阵opencv线性代数
《Estimating3-DRigidBodyTransformations:AComparisonofFourMajorAlgorithms》,它使用SVD方法计算T和t。只要算出变换矩阵,就可以算出A坐标系的一个点P在坐标系B里的对应点坐标,即R为3x3的转换矩阵,t为3x1的位移变换向量,这里点坐标均为3x1的列向量(非齐次形式,齐次形式下为4x1列向量,多出的一个元素值补1而已)。理论上只
- MongoDB Atlas与LangChain集成指南
afTFODguAKBF
mongodblangchain数据库python
引言MongoDBAtlas是一款全托管的云数据库解决方案,可在AWS、Azure和GCP上使用。最新版本支持在MongoDB文档数据上进行原生向量搜索。本文将介绍如何使用LangChain将MongoDBAtlas与语言模型集成,以实现高效的向量搜索和语义缓存。安装和设置1.安装langchain-mongodb包pipinstalllangchain-mongodb向量存储LangChain提
- 使用Fleet AI Context和LangChain构建高效的文档检索系统
afTFODguAKBF
人工智能langchainpython
使用FleetAIContext和LangChain构建高效的文档检索系统引言在当今的AI和机器学习领域,高质量的文档检索系统对于提高开发效率和用户体验至关重要。本文将介绍如何利用FleetAIContext提供的高质量embeddings和LangChain框架来构建一个强大的文档检索系统。我们将深入探讨如何处理嵌入向量、检索相关文档,以及如何将这些功能整合到一个简单但功能强大的代码生成链中。主
- Boot header格式描述详细信息。CSU DMA用于数据传输。安全流开关允许数据移动。PL配置通过PCAP接口。PL bit流包含设备配置数据。
行者..................
FPGA
在Bootheader中的一些重要字段包括:-Reservedforinterrupts:用于存储中断相关信息,特别是在LQSPI地址空间中的默认0x01F中断向量被更改时,在XIP启动模式下使用。-Quad-SPI宽度检测:用于描述Quad-SPI宽度的字段。-加密状态:用于标识AES密钥来源,包括不加密、红密钥、黑密钥等。-FSBL执行地址:FSBL执行的起始地址。-源偏移:PMUFW和FSB
- go向量数据库
leijmdas
golang
在Go语言中,有几个开源的向量数据库项目可供选择。以下是一些受欢迎的选项:1.Milvus:Milvus是一个开源的向量数据库,专为AI应用设计,支持大规模的向量相似性搜索。Milvus2.0版本采用云原生架构,具有存储和计算分离的特点,支持水平扩展以处理数十亿的向量数据。Milvus提供了Go语言的SDK,可以轻松集成到Go应用程序中。Milvus支持多种索引类型,如倒排索引、HNSW、IVF等
- llm-universe学习小记录4--构建RAG应用
Adela0546
学习语言模型
构建RAG应用一、将LLM接入LangChain1、基于LangChain调用ChatGPT2、使用LangChain调用百度文心一言3、使用LangChain调用讯飞星火4、使用LangChain调用智谱GLM具体内容与代码详见将LLM接入LangChain。二、构建检索问答链1、加载向量数据库2、创建一个LLM3、构建检索问答链4、检索问答链效果测试5、添加历史对话的记忆功能(1)记忆(Mem
- 安装jina,并使用jina的向量化和重排序的功能
MonkeyKing.sun
milvusnumpy
为了在Python的FastAPI项目中使用Jina进行向量化和重排序,您需要按照以下步骤安装和使用Jina。1.安装Jina首先,确保您已经安装了Jina。可以使用pip来安装。pipinstalljina如果需要特定的功能模块,例如自然语言处理相关的向量化模型,可以通过JinaHub获取。pipinstalljina[hub]2.在FastAPI项目中集成Jina接下来,我们将Jina集成到F
- 分类算法可视化方法
dundunmm
数据挖掘分类数据挖掘人工智能可视化
可视化方法可以用于帮助理解分类算法的决策边界、性能和在不同数据集上的行为。下面列举几个常见的可视化方法。1.决策边界可视化这种方法用于可视化不同分类算法在二维特征空间中如何分隔不同类别。对于理解决策树、支持向量机(SVM)、逻辑回归和k近邻(k-NN)等模型的行为非常有用。importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.datasets
- 时序预测|基于粒子群优化支持向量机的时间序列预测Matlab程序PSO-SVM 单变量和多变量 含基础模型
机器不会学习CL
智能优化算法时间序列预测支持向量机matlab算法
时序预测|基于粒子群优化支持向量机的时间序列预测Matlab程序PSO-SVM单变量和多变量含基础模型文章目录一、基本原理1.问题定义2.数据准备3.SVM模型构建4.粒子群优化(PSO)5.优化与模型训练6.模型评估与预测7.流程总结8.MATLAB实现概述二、实验结果三、核心代码四、代码获取五、总结时序预测|基于粒子群优化支持向量机的时间序列预测Matlab程序PSO-SVM单变量和多变量含基
- 一维数组 list 呢 ,怎么转换成 (批次 句子长度 特征值 )三维向量 python pytorch lstm 编程 人工智能
zhangfeng1133
pythonpytorch人工智能数据挖掘
一、介绍对于一维数组,如果你想将其转换成适合深度学习模型(如LSTM)输入的格式,你需要考虑将其扩展为三维张量。这通常涉及到批次大小(batchsize)、序列长度(sequencelength)和特征数量(numberoffeatures)的维度。以下是如何将一维数组转换为这种格式的步骤:###1.确定维度-**批次大小(BatchSize)**:这是你一次处理的样本数量。-**序列长度(Seq
- 认识向量数据
追风2019
AI大数据人工智能数据库
为什么需要向量数据?数据标签在处理信息时,我们经常面对多样化的数据,如文本、图像、音频等。传统上,我们依赖人工打标签的方式来组织和搜索这些数据。但这种方法面临着几个关键问题:效率问题:随着数据量的增长,人工打标签变得效率低下。关联角度的多样性:不同人可能关注信息的不同维度,如作者、行业或内容结构。单靠标签难以全面覆盖,限制了资源的有效利用。标签管理的复杂性:随着分类和标签数量的增加,管理变得复杂,
- 【ML】支持向量机SVM及Python实现(详细)
2401_84009698
程序员支持向量机python算法
fromsklearn.preprocessingimportStandardScalerfrommatplotlib.colorsimportListedColormapfromsklearn.svmimportSVC###2.1加载数据样本加载样本数据及其分类标签iris=datasets.load_iris()X=iris.data[:,[2,3]]#按花瓣划分#X=iris.data[:,
- VMware Workstation 11 或者 VMware Player 7安装MAC OS X 10.10 Yosemite
iwindyforest
vmwaremac os10.10workstationplayer
最近尝试了下VMware下安装MacOS 系统,
安装过程中发现网上可供参考的文章都是VMware Workstation 10以下, MacOS X 10.9以下的文章,
只能提供大概的思路, 但是实际安装起来由于版本问题, 走了不少弯路, 所以我尝试写以下总结, 希望能给有兴趣安装OSX的人提供一点帮助。
写在前面的话:
其实安装好后发现, 由于我的th
- 关于《基于模型驱动的B/S在线开发平台》源代码开源的疑虑?
deathwknight
JavaScriptjava框架
本人从学习Java开发到现在已有10年整,从一个要自学 java买成javascript的小菜鸟,成长为只会java和javascript语言的老菜鸟(个人邮箱:
[email protected])
一路走来,跌跌撞撞。用自己的三年多业余时间,瞎搞一个小东西(基于模型驱动的B/S在线开发平台,非MVC框架、非代码生成)。希望与大家一起分享,同时有许些疑虑,希望有人可以交流下
平台
- 如何把maven项目转成web项目
Kai_Ge
mavenMyEclipse
创建Web工程,使用eclipse ee创建maven web工程 1.右键项目,选择Project Facets,点击Convert to faceted from 2.更改Dynamic Web Module的Version为2.5.(3.0为Java7的,Tomcat6不支持). 如果提示错误,可能需要在Java Compiler设置Compiler compl
- 主管???
Array_06
工作
转载:http://www.blogjava.net/fastzch/archive/2010/11/25/339054.html
很久以前跟同事参加的培训,同事整理得很详细,必须得转!
前段时间,公司有组织中高阶主管及其培养干部进行了为期三天的管理训练培训。三天的课程下来,虽然内容较多,因对老师三天来的课程内容深有感触,故借着整理学习心得的机会,将三天来的培训课程做了一个
- python内置函数大全
2002wmj
python
最近一直在看python的document,打算在基础方面重点看一下python的keyword、Build-in Function、Build-in Constants、Build-in Types、Build-in Exception这四个方面,其实在看的时候发现整个《The Python Standard Library》章节都是很不错的,其中描述了很多不错的主题。先把Build-in Fu
- JSP页面通过JQUERY合并行
357029540
JavaScriptjquery
在写程序的过程中我们难免会遇到在页面上合并单元行的情况,如图所示
如果对于会的同学可能很简单,但是对没有思路的同学来说还是比较麻烦的,提供一下用JQUERY实现的参考代码
function mergeCell(){
var trs = $("#table tr");
&nb
- Java基础
冰天百华
java基础
学习函数式编程
package base;
import java.text.DecimalFormat;
public class Main {
public static void main(String[] args) {
// Integer a = 4;
// Double aa = (double)a / 100000;
// Decimal
- unix时间戳相互转换
adminjun
转换unix时间戳
如何在不同编程语言中获取现在的Unix时间戳(Unix timestamp)? Java time JavaScript Math.round(new Date().getTime()/1000)
getTime()返回数值的单位是毫秒 Microsoft .NET / C# epoch = (DateTime.Now.ToUniversalTime().Ticks - 62135
- 作为一个合格程序员该做的事
aijuans
程序员
作为一个合格程序员每天该做的事 1、总结自己一天任务的完成情况 最好的方式是写工作日志,把自己今天完成了什么事情,遇见了什么问题都记录下来,日后翻看好处多多
2、考虑自己明天应该做的主要工作 把明天要做的事情列出来,并按照优先级排列,第二天应该把自己效率最高的时间分配给最重要的工作
3、考虑自己一天工作中失误的地方,并想出避免下一次再犯的方法 出错不要紧,最重
- 由html5视频播放引发的总结
ayaoxinchao
html5视频video
前言
项目中存在视频播放的功能,前期设计是以flash播放器播放视频的。但是现在由于需要兼容苹果的设备,必须采用html5的方式来播放视频。我就出于兴趣对html5播放视频做了简单的了解,不了解不知道,水真是很深。本文所记录的知识一些浅尝辄止的知识,说起来很惭愧。
视频结构
本该直接介绍html5的<video>的,但鉴于本人对视频
- 解决httpclient访问自签名https报javax.net.ssl.SSLHandshakeException: sun.security.validat
bewithme
httpclient
如果你构建了一个https协议的站点,而此站点的安全证书并不是合法的第三方证书颁发机构所签发,那么你用httpclient去访问此站点会报如下错误
javax.net.ssl.SSLHandshakeException: sun.security.validator.ValidatorException: PKIX path bu
- Jedis连接池的入门级使用
bijian1013
redisredis数据库jedis
Jedis连接池操作步骤如下:
a.获取Jedis实例需要从JedisPool中获取;
b.用完Jedis实例需要返还给JedisPool;
c.如果Jedis在使用过程中出错,则也需要还给JedisPool;
packag
- 变与不变
bingyingao
不变变亲情永恒
变与不变
周末骑车转到了五年前租住的小区,曾经最爱吃的西北面馆、江西水饺、手工拉面早已不在,
各种店铺都换了好几茬,这些是变的。
三年前还很流行的一款手机在今天看起来已经落后的不像样子。
三年前还运行的好好的一家公司,今天也已经不复存在。
一座座高楼拔地而起,
- 【Scala十】Scala核心四:集合框架之List
bit1129
scala
Spark的RDD作为一个分布式不可变的数据集合,它提供的转换操作,很多是借鉴于Scala的集合框架提供的一些函数,因此,有必要对Scala的集合进行详细的了解
1. 泛型集合都是协变的,对于List而言,如果B是A的子类,那么List[B]也是List[A]的子类,即可以把List[B]的实例赋值给List[A]变量
2. 给变量赋值(注意val关键字,a,b
- Nested Functions in C
bookjovi
cclosure
Nested Functions 又称closure,属于functional language中的概念,一直以为C中是不支持closure的,现在看来我错了,不过C标准中是不支持的,而GCC支持。
既然GCC支持了closure,那么 lexical scoping自然也支持了,同时在C中label也是可以在nested functions中自由跳转的
- Java-Collections Framework学习与总结-WeakHashMap
BrokenDreams
Collections
总结这个类之前,首先看一下Java引用的相关知识。Java的引用分为四种:强引用、软引用、弱引用和虚引用。
强引用:就是常见的代码中的引用,如Object o = new Object();存在强引用的对象不会被垃圾收集
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-解释器模式-Interpret
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/
package design.pattern;
/*
* 解释器(Interpreter)模式的意图是可以按照自己定义的组合规则集合来组合可执行对象
*
* 代码示例实现XML里面1.读取单个元素的值 2.读取单个属性的值
* 多
- After Effects操作&快捷键
cherishLC
After Effects
1、快捷键官方文档
中文版:https://helpx.adobe.com/cn/after-effects/using/keyboard-shortcuts-reference.html
英文版:https://helpx.adobe.com/after-effects/using/keyboard-shortcuts-reference.html
2、常用快捷键
- Maven 常用命令
crabdave
maven
Maven 常用命令
mvn archetype:generate
mvn install
mvn clean
mvn clean complie
mvn clean test
mvn clean install
mvn clean package
mvn test
mvn package
mvn site
mvn dependency:res
- shell bad substitution
daizj
shell脚本
#!/bin/sh
/data/script/common/run_cmd.exp 192.168.13.168 "impala-shell -islave4 -q 'insert OVERWRITE table imeis.${tableName} select ${selectFields}, ds, fnv_hash(concat(cast(ds as string), im
- Java SE 第二讲(原生数据类型 Primitive Data Type)
dcj3sjt126com
java
Java SE 第二讲:
1. Windows: notepad, editplus, ultraedit, gvim
Linux: vi, vim, gedit
2. Java 中的数据类型分为两大类:
1)原生数据类型 (Primitive Data Type)
2)引用类型(对象类型) (R
- CGridView中实现批量删除
dcj3sjt126com
PHPyii
1,CGridView中的columns添加
array(
'selectableRows' => 2,
'footer' => '<button type="button" onclick="GetCheckbox();" style=&
- Java中泛型的各种使用
dyy_gusi
java泛型
Java中的泛型的使用:1.普通的泛型使用
在使用类的时候后面的<>中的类型就是我们确定的类型。
public class MyClass1<T> {//此处定义的泛型是T
private T var;
public T getVar() {
return var;
}
public void setVa
- Web开发技术十年发展历程
gcq511120594
Web浏览器数据挖掘
回顾web开发技术这十年发展历程:
Ajax
03年的时候我上六年级,那时候网吧刚在小县城的角落萌生。传奇,大话西游第一代网游一时风靡。我抱着试一试的心态给了网吧老板两块钱想申请个号玩玩,然后接下来的一个小时我一直在,注,册,账,号。
彼时网吧用的512k的带宽,注册的时候,填了一堆信息,提交,页面跳转,嘣,”您填写的信息有误,请重填”。然后跳转回注册页面,以此循环。我现在时常想,如果当时a
- openSession()与getCurrentSession()区别:
hetongfei
javaDAOHibernate
来自 http://blog.csdn.net/dy511/article/details/6166134
1.getCurrentSession创建的session会和绑定到当前线程,而openSession不会。
2. getCurrentSession创建的线程会在事务回滚或事物提交后自动关闭,而openSession必须手动关闭。
这里getCurrentSession本地事务(本地
- 第一章 安装Nginx+Lua开发环境
jinnianshilongnian
nginxluaopenresty
首先我们选择使用OpenResty,其是由Nginx核心加很多第三方模块组成,其最大的亮点是默认集成了Lua开发环境,使得Nginx可以作为一个Web Server使用。借助于Nginx的事件驱动模型和非阻塞IO,可以实现高性能的Web应用程序。而且OpenResty提供了大量组件如Mysql、Redis、Memcached等等,使在Nginx上开发Web应用更方便更简单。目前在京东如实时价格、秒
- HSQLDB In-Process方式访问内存数据库
liyonghui160com
HSQLDB一大特色就是能够在内存中建立数据库,当然它也能将这些内存数据库保存到文件中以便实现真正的持久化。
先睹为快!
下面是一个In-Process方式访问内存数据库的代码示例:
下面代码需要引入hsqldb.jar包 (hsqldb-2.2.8)
import java.s
- Java线程的5个使用技巧
pda158
java数据结构
Java线程有哪些不太为人所知的技巧与用法? 萝卜白菜各有所爱。像我就喜欢Java。学无止境,这也是我喜欢它的一个原因。日常
工作中你所用到的工具,通常都有些你从来没有了解过的东西,比方说某个方法或者是一些有趣的用法。比如说线程。没错,就是线程。或者确切说是Thread这个类。当我们在构建高可扩展性系统的时候,通常会面临各种各样的并发编程的问题,不过我们现在所要讲的可能会略有不同。
- 开发资源大整合:编程语言篇——JavaScript(1)
shoothao
JavaScript
概述:本系列的资源整合来自于github中各个领域的大牛,来收藏你感兴趣的东西吧。
程序包管理器
管理javascript库并提供对这些库的快速使用与打包的服务。
Bower - 用于web的程序包管理。
component - 用于客户端的程序包管理,构建更好的web应用程序。
spm - 全新的静态的文件包管
- 避免使用终结函数
vahoa.ma
javajvmC++
终结函数(finalizer)通常是不可预测的,常常也是很危险的,一般情况下不是必要的。使用终结函数会导致不稳定的行为、更差的性能,以及带来移植性问题。不要把终结函数当做C++中的析构函数(destructors)的对应物。
我自己总结了一下这一条的综合性结论是这样的:
1)在涉及使用资源,使用完毕后要释放资源的情形下,首先要用一个显示的方