- 什么是分布式搜索引擎
罗彬桦
分布式搜索引擎搜索引擎分布式
什么是分布式搜索引擎搜索引擎所谓搜索引擎,就是根据用户需求与一定算法,运用特定策略从互联网检索出制定信息反馈给用户的一门检索技术。搜索引擎依托于多种技术,如网络爬虫技术、检索排序技术、网页处理技术、大数据处理技术、自然语言处理技术等,为信息检索用户提供快速、高相关性的信息服务。搜索引擎技术的核心模块一般包括爬虫、索引、检索和排序等,同时可添加其他一系列辅助模块,以为用户创造更好的网络使用环境。分布
- 自然语言处理(NLP)技术的概念及优势
刘小董
学习心得自然语言处理
自然语言处理(NLP)是人工智能领域的一个重要分支,其目标是使计算机能够理解、处理和生成人类自然语言的形式和含义。NLP技术的优势包括:实现人机交互:NLP技术可以使计算机与人类之间实现自然的语言交互,使人们可以通过语音识别、语义理解等方式与计算机进行交流。大规模文本处理:NLP技术可以对大规模文本进行自动化处理和分析,提取关键信息和知识,从而实现文本分类、情感分析、信息检索等任务。自动化翻译:N
- 《倒排索引》
刚满十八工地搬砖
数据结构
1、了解倒排索引的基本概念1.1、倒排索引是什么倒排索引是一种用于全文搜索的数据结构,它将文档中的每个单词映射到包含该单词的所有文档的列表中,然后用该列表替换单词。因此,倒排索引在文本搜索和信息检索中广泛应用,如搜索引擎、网站搜索、文本分类等场景中。具体来说,一个倒排索引包含一个词语词典和每个词语对应的倒排列表。倒排列表中记录了包含该词语的所有文档的编号、词频等信息。这让我们能够在O(1)的时间内
- 如何选择知识图谱的智能问答方法
Komorebi_9999
知识图谱人工智能
在选择基于知识图谱的智能问答方法时,可以考虑以下几个因素来判断哪种方法最适合您的需求:问题的结构化程度:如果您的问题主要是结构化的,即遵循一定的格式和模板,那么基于模板的方法可能是一个不错的选择。相反,如果问题形式多样,结构不固定,那么基于语义解析或深度学习的方法可能更合适。问题的复杂性:对于简单明了的问题,基于模板或信息检索的方法可能更加高效。然而,对于复杂、模糊或需要深入理解的问题,基于语义解
- AIGC 知识:什么是 RAG? 如何使用 RAG 技术帮助我们制作自己的客户服务功能
surfirst
架构AIGC
RAG解释及其示例什么是RAG?检索增强生成(RetrievalAugmentedGeneration,RAG)是一种人工智能技术,将信息检索与文本生成相结合。以下是它的运作方式:检索:1.您提出一个问题或请求信息摘要。2.RAG在庞大的文本数据集中(文档、文章等)搜索相关信息。增强:3.RAG找到相关信息后,不会简单地将其原封不动地呈现出来。相反,它会分析内容,提取关键点,并将其与您的特定问题或
- Elasticsearch:特定领域的生成式 AI - 预训练、微调和 RAG
Elastic 中国社区官方博客
AIElasticsearchElastic人工智能elasticsearch大数据搜索引擎全文检索
作者:来自ElasticSteveDodson有多种策略可以将特定领域的知识添加到大型语言模型(LLM)中,并且作为积极研究领域的一部分,正在研究更多方法。对特定领域数据集进行预训练和微调等方法使LLMs能够推理并生成特定领域语言。然而,使用这些LLM作为知识库仍然容易产生幻觉。如果领域语言与LLM训练数据相似,则通过检索增强生成(RAG)使用外部信息检索系统向LLM提供上下文信息可以改善事实响应
- 【软考高级信息系统项目管理师--第五章:信息系统工程下】
码上有前
软考高项职场和发展程序人生学习方法软件工程
作者:“码上有前”文章简介:软考高级–信息系统项目管理师欢迎小伙伴们点赞、收藏⭐、留言第五章:信息系统工程下数据工程十八、数据模型分类十九、数据建模过程二十、数据元数据标准化管理数掘备份数据容灾数据清理步骤数据开发利用二十四,信息检索系统集成系统安全数据工程十八、数据模型分类1、概念模型:基本元素包含实体、属性、、键、关联;2、辑模型:主要数据结构有层次结构、网状结构、关系型、面向对象模型。3、物
- word embedding是什么,word embedding之前需要做什么?
liaolaa
深度学习自然语言处理pytorch语言模型
我们知道自然语言处理是让机器能够看懂并理解人类所说的语言,能够像人类一样进行交互,和人对话。从自然语言的角度看,NLP可以大致分为自然语言处理和自然语言生成这两部分,就是理解文本和文本生成。具体应用领域几乎覆盖日常生活,如提取文章摘要,文本情感分析,淘宝京东上机器人客服的智能问答,实体命名识别,知识图谱,信息检索等等。又比如说现在已经有方言的语音转文字技术。那具体实现起来该怎么样呢?我们总不能直接
- python实现搜索引擎,数据检索项目:职业查询系统(基本的搜索引擎+爬虫拉勾网职业数据库),搜索引擎可以学习用户的标记,职业网站爬虫生成数据集
violet_ever_garden
python搜索引擎爬虫算法
简介信息检索小组项目,队友已同意上传用spider爬拉钩网站排序文档基于tfidf和cosine相似性从搜索历史和用户标记的相关和不相关的结果中学习IDE规则方法,优化结果基于Tkinter的UI标准登录模块主搜索窗口与页面切换这里我只放出我贡献相关的部分,原文为英文,懒得翻译就机翻一下,文末给出文件链接正文数据处理搜索引擎我们遵循基本的管道,并实现了排名搜索引擎与一些经典的算法,我们已经研究过。
- 工信部颁发的《自然语言与语音处理设计开发工程师》中级证书的培训通知
人工智能技术与咨询
人工智能计算机视觉自然语言处理
国家发展大势所趋,促进各行各业智能化、数字化转型,而计算机自然语言处理是一个快速发展的领域,随着人工智能技术的不断发展和应用,对自然语言处理的需求也越来越大。因此,计算机自然语言处理的就业前景非常好。在就业方面,计算机自然语言处理领域主要涉及人工智能、自然语言处理、机器学习、语音识别、信息检索等方面的工作,包括算法工程师、数据分析师、自然语言处理工程师、语音处理工程师、信息检索工程师等职位。在科技
- 【Meta分析】临床试验信息检索与数据获取
医科堂
系统评价/Meta分析指全面收集所有相关研究并逐个进行严格评价和分析,再用定性或定量合成的方法对资料进行处理得出综合结论的研究方法。在指导学员的过程中发现初学者在学习过程中常常会碰到许多共性问题,本公众号特此开设专栏解答,希望能够和大家共同学习交流Meta分析,共同成长,如有不当之处,还请大家批评指正。本期我们分享的是如何检索和筛选临床试验注册数据。01序言昨日,一位学员提问在筛选clinical
- 信息检索——两字符串间编辑距离计算
clown0004
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实验目的:通过实验,使学生掌握检索系统中为实现拼写校正,计算两个字符串之间的编辑距离的方法。实验内容:采用动态规划算法,编程计算两个字符串之间的编辑距离。实验要求:输入:两个字符串输出:两个字符串的距离编程语言:pythondefdistance(s1,s2):m=[[0]*(len(s2)+1)foriinrange(len(s1)+1)]foriinrange(len(s1)+1):m[i][
- Elasticsearch:混合搜索是 GenAI 应用的未来
Elastic 中国社区官方博客
ElasticsearchAIElasticelasticsearch大数据搜索引擎人工智能语言模型自然语言处理全文检索
在这个竞争激烈的人工智能时代,自动化和数据为王。从庞大的存储库中有效地自动化搜索和检索信息的过程的能力变得至关重要。随着技术的进步,信息检索方法也在不断进步,从而导致了各种搜索机制的发展。随着生成式人工智能模型成为吸引力的中心,应用程序需要可靠的搜索和检索技术。其中,如果说旧的全文搜索具有信任因素,那么向量搜索则正在成为先进的搜索技术。今天,我们将探索全文搜索和向量搜索,并了解如何在当今的数字环境
- RAG 新路径!提升开发效率、用户体验拉满
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RAG(Retrieval-AugmentedGeneration)框架结合了强大的信息检索能力和生成模型的能力,允许系统从海量数据中检索相关信息,并基于这些信息生成准确、丰富的回答。随着大语言模型和智能问答技术的崛起,RAG凭借其独特的结合检索和生成能力,在提供丰富对话式体验和高效文档管理方面成为了行业的热点。然而,当前市面上的RAG框架大多仅关注后端开发,忽视了前端集成与用户交互,导致开发一个
- LLM之RAG实战(二十五)| 使用LlamaIndex和BM25重排序实践
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本文,我们将研究高级RAG方法的中的重排序优化方法以及其与普通RAG相比的关键差异。一、什么是RAG?检索增强生成(RAG)是一种复杂的自然语言处理方法,它包括两个不同的步骤:信息检索和生成语言建模。这种方法旨在为语言模型提供访问外部数据源,来提高其在生成响应时的准确性和相关性,从而增强语言模型的能力。1.1检索组件:目的:检索组件的主要功能是响应查询或提示,从大型数据库或语料库中提取相关文档或信
- 巴尔加瓦算法图解:算法运用(上)
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巴尔加瓦算法图解【完结】算法database数据库pandasmatplotlib
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- 巴尔加瓦算法图解:算法运用。
Ashleyxxihf
算法决策树傅立叶分析mapreduce
树如果能将用户名插入到数组的正确位置就好了,这样就无需在插入后再排序。为此,有人设计了一种名为二叉查找树(binarysearchtree)的数据结构。每个node的children都不大于两个。对于其中的每个节点,左子节点的值都比它小,而右子节点的值都比它大反向索引反向索引是一种数据结构,用于加快信息检索系统中的搜索速度。通常在搜索引擎和数据库系统中使用。反向索引将文档中的关键词与它们出现的位置
- 【大模型上下文长度扩展】MedGPT:解决遗忘 + 永久记忆 + 无限上下文
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医学大模型:健康长寿人工智能
MedGPT:解决遗忘+永久记忆+无限上下文问题:如何提升语言模型在长对话中的记忆和处理能力?子问题1:有限上下文窗口的限制子问题2:复杂文档处理的挑战子问题3:长期记忆的维护子问题4:即时信息检索的需求MemGPT结构图问题:如何提升语言模型在长对话中的记忆和处理能力?论文:https://arxiv.org/abs/2310.08560代码:https://github.com/cpacker
- 梯度提升树系列4——GBDT在排序问题中的应用
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数据挖掘机器学习数据挖掘数据分析python排序
目录写在开头1学习排序的基础1.1排序问题的定义1.2GBDT在排序中的应用场景1.3结合GBDT的排序模型2.搜索引擎应用实例2.1案例背景2.2数据构建2.3具体实现代码3.模型评估和优化策略3.1常见的评估指标3.1.1评估指标举例3.1.2评估指标示例3.2优化方法和技巧写在最后排序问题在信息检索、推荐系统等领域发挥着举足轻重的作用。它们帮助系统高效地从大量信息中挑选出用户最可能感兴趣的内
- springboot/java/php/node/python高校图书管理系统设计与实现【计算机毕设】
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本系统(程序+源码)带文档lw万字以上文末可领取本课题的JAVA源码参考系统程序文件列表系统的选题背景和意义选题背景:随着信息技术的飞速发展,传统的高校图书管理方式已经逐渐不能满足现代高效、便捷的管理需求。过去,图书馆多依靠手工记录和卡片索引系统来管理藏书,这不仅效率低下,还容易出现错误。同时,由于信息检索不便,读者查找书籍费时费力,极大地影响了图书的流通率和读者的使用体验。此外,随着高等教育资源
- LLMs 的记忆和信息检索服务器 Motorhead
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LINUX服务器人工智能Motorhead
LLMs的记忆和信息检索服务器Motorhead1.为什么使用Motorhead?2.通过Docker启动Motorhead3.Github地址4.python使用示例地址1.为什么使用Motorhead?使用LLMs构建聊天应用程序时,每次都必须构建记忆处理。Motorhead是协助该过程的服务器。它提供了4个简单的API:GET/sessions/:id/memory返回最多MAX_WINDO
- 2018-10-13找准方向,学会选择
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【回顾行动目标】锁定结果,快速完成制表只提取有效信息【寻找事实结果】对不规的数据源进行规范化【分析差距原因】定位和选择性粘贴可以在规范数据源的同时做到快速,准确。为整理表格节约时间。在数据源中找出文本格式数值,批注,公式,根据要求作调整。快速实现跨表,跨工作薄的信息检索快速找不同【跟踪反馈结果】目标明确,以结果为导向进行数据更新,在制表过程中提高效率。有目标,有行动,结果自然高效。Excel表格中
- nodejs+vue+mysql校园失物招领网站38tp1
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本高校失物招领平台是为了提高用户查阅信息的效率和管理人员管理信息的工作效率,可以快速存储大量数据,还有信息检索功能,这大大的满足了用户和管理员这两者的需求。操作简单易懂,合理分析各个模块的功能,尽可能优化界面,让用户和管理员能使用环境更好的系统该系统将采用B/S结构模式,使用Vue和ElementUI框架搭建前端页面,后端使用Nodejs来搭建服务器,并使用MySQL,通过axios完成前后端的交
- nodejs+vue+ElementUi电商购物个性化商城推荐系统gqfe
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vue.jselementui前端
电本电商个性化推荐系统是为了提高用户查阅信息的效率和管理人员管理信息的工作效率,可以快速存储大量数据,还有信息检索功能,这大大的满足了用户和管理员这二者的需求。操作简单易懂,合理分析各个模块的功能,尽可能优化界面,让用户和管理员能使用环境更好的系统。对比要实现的功能来分析出用户的需求,可以让用户在线对其进行查看商品信息等,这不仅满足了用户的需求,还大大的节省了时间。因此,管理员对信息进行添加、修改
- uniapp基于Android的环境保护环保商城系统生活垃圾分类 小程序_rsj68
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本环境保护生活App是为了提高用户查阅信息的效率和管理人员管理信息的工作效率,可以快速存储大量数据,还有信息检索功能,这大大的满足了用户和管理员这两者的需求。操作简单易懂,合理分析各个模块的功能,尽可能优化界面,让用户和管理员能使用环境更好的系统[10]。对比要实现的功能来分析出用户的需求,可以让用户权限内在线对其进行添加、修改、查看、删除,这不仅满足了用户的需求,还大大的节省了时间。因此,管理员
- 自然语言处理的就业前景
人工智能技术与咨询
自然语言处理人工智能计算机视觉
国家发展大势所趋,促进各行各业智能化、数字化转型,而计算机自然语言处理是一个快速发展的领域,随着人工智能技术的不断发展和应用,对自然语言处理的需求也越来越大。因此,计算机自然语言处理的就业前景非常好。在就业方面,计算机自然语言处理领域主要涉及人工智能、自然语言处理、机器学习、语音识别、信息检索等方面的工作,包括算法工程师、数据分析师、自然语言处理工程师、语音处理工程师、信息检索工程师等职位。在科技
- 搜索排序评价指标
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机器学习推荐系统概率论算法
信息检索中常用的评价指标:MAP,NDCG,ERR,F-measure一.NDCG:NormalizedDiscountedCumulativeGain;rel是相关度(Gain);i是排名位置(Discounted),加起来就是CumulativeN是Normalized;(Query是同一个p,但是分子(当前列表)和分母(最优列表)的内容可能不同)二.MAPAveragePrecision@K
- 使用Gensim库对文本进行词袋、TF-IDF和n-gram方法向量化处理
Yuki_lsq
Gensim库简介机器学习算法需要使用向量化后的数据进行预测,对于文本数据来说,因为算法执行的是关于矩形的数学运算,这意味着我们必须将字符串转换为向量。从数学的角度看,向量是具有大小和方向的几何对象,不需过多地关注概念,只需将向量化看作一种将单词映射到数学空间的方法,同时保留其本身蕴含的信息。Gensim是世界上最大的NLP/信息检索Python库之一,兼具内存高效性和可扩展性。Gensim的可扩
- 山东大学信息检索与数据挖掘 期末2023.2
千寒
学习记录数据挖掘python
山东大学计算机科学与技术学院提示:有1~2道题忘了,但影响不大第一部分信息检索画倒排表根据倒排表写ANDORNOT的结果写xORy的伪代码最坏情况下复杂度IDF的定义IDF的公式IDF为什么是有限的IDF的最大值最小值IDF与停用词的关系给出一个查询的前20个结果共10000个文档8个标准答案求AP给出前20个结果共10000个文档8个标准答案求AP的可能范围(最大值最小值)BM25中参数k1和b
- 网络信息检索(九)文本分类与文本聚类
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网络信息检索
文章目录一、文本分类和聚类概述1:文本分类概述2:文本聚类概述二、文本分类1:分类的学习算法2:使用相关反馈(Rocchio)3:最近邻学习算法4:贝叶斯理论三、文本聚类1:K-Means一、文本分类和聚类概述1:文本分类概述文本分类的定义\color{red}\textbf{文本分类的定义}文本分类的定义文本分类(TextCategorization/Classification):事先给定分类
- 矩阵求逆(JAVA)初等行变换
qiuwanchi
矩阵求逆(JAVA)
package gaodai.matrix;
import gaodai.determinant.DeterminantCalculation;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Scanner;
/**
* 矩阵求逆(初等行变换)
* @author 邱万迟
*
- JDK timer
antlove
javajdkschedulecodetimer
1.java.util.Timer.schedule(TimerTask task, long delay):多长时间(毫秒)后执行任务
2.java.util.Timer.schedule(TimerTask task, Date time):设定某个时间执行任务
3.java.util.Timer.schedule(TimerTask task, long delay,longperiod
- JVM调优总结 -Xms -Xmx -Xmn -Xss
coder_xpf
jvm应用服务器
堆大小设置JVM 中最大堆大小有三方面限制:相关操作系统的数据模型(32-bt还是64-bit)限制;系统的可用虚拟内存限制;系统的可用物理内存限制。32位系统下,一般限制在1.5G~2G;64为操作系统对内存无限制。我在Windows Server 2003 系统,3.5G物理内存,JDK5.0下测试,最大可设置为1478m。
典型设置:
java -Xmx
- JDBC连接数据库
Array_06
jdbc
package Util;
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.ResultSet;
import java.sql.SQLException;
import java.sql.Statement;
public class JDBCUtil {
//完
- Unsupported major.minor version 51.0(jdk版本错误)
oloz
java
java.lang.UnsupportedClassVersionError: cn/support/cache/CacheType : Unsupported major.minor version 51.0 (unable to load class cn.support.cache.CacheType)
at org.apache.catalina.loader.WebappClassL
- 用多个线程处理1个List集合
362217990
多线程threadlist集合
昨天发了一个提问,启动5个线程将一个List中的内容,然后将5个线程的内容拼接起来,由于时间比较急迫,自己就写了一个Demo,希望对菜鸟有参考意义。。
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.CountDownLatch;
public c
- JSP简单访问数据库
香水浓
sqlmysqljsp
学习使用javaBean,代码很烂,仅为留个脚印
public class DBHelper {
private String driverName;
private String url;
private String user;
private String password;
private Connection connection;
privat
- Flex4中使用组件添加柱状图、饼状图等图表
AdyZhang
Flex
1.添加一个最简单的柱状图
? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28
<?xml version=
"1.0"&n
- Android 5.0 - ProgressBar 进度条无法展示到按钮的前面
aijuans
android
在低于SDK < 21 的版本中,ProgressBar 可以展示到按钮前面,并且为之在按钮的中间,但是切换到android 5.0后进度条ProgressBar 展示顺序变化了,按钮再前面,ProgressBar 在后面了我的xml配置文件如下:
[html]
view plain
copy
<RelativeLa
- 查询汇总的sql
baalwolf
sql
select list.listname, list.createtime,listcount from dream_list as list , (select listid,count(listid) as listcount from dream_list_user group by listid order by count(
- Linux du命令和df命令区别
BigBird2012
linux
1,两者区别
du,disk usage,是通过搜索文件来计算每个文件的大小然后累加,du能看到的文件只是一些当前存在的,没有被删除的。他计算的大小就是当前他认为存在的所有文件大小的累加和。
- AngularJS中的$apply,用还是不用?
bijian1013
JavaScriptAngularJS$apply
在AngularJS开发中,何时应该调用$scope.$apply(),何时不应该调用。下面我们透彻地解释这个问题。
但是首先,让我们把$apply转换成一种简化的形式。
scope.$apply就像一个懒惰的工人。它需要按照命
- [Zookeeper学习笔记十]Zookeeper源代码分析之ClientCnxn数据序列化和反序列化
bit1129
zookeeper
ClientCnxn是Zookeeper客户端和Zookeeper服务器端进行通信和事件通知处理的主要类,它内部包含两个类,1. SendThread 2. EventThread, SendThread负责客户端和服务器端的数据通信,也包括事件信息的传输,EventThread主要在客户端回调注册的Watchers进行通知处理
ClientCnxn构造方法
&
- 【Java命令一】jmap
bit1129
Java命令
jmap命令的用法:
[hadoop@hadoop sbin]$ jmap
Usage:
jmap [option] <pid>
(to connect to running process)
jmap [option] <executable <core>
(to connect to a
- Apache 服务器安全防护及实战
ronin47
此文转自IBM.
Apache 服务简介
Web 服务器也称为 WWW 服务器或 HTTP 服务器 (HTTP Server),它是 Internet 上最常见也是使用最频繁的服务器之一,Web 服务器能够为用户提供网页浏览、论坛访问等等服务。
由于用户在通过 Web 浏览器访问信息资源的过程中,无须再关心一些技术性的细节,而且界面非常友好,因而 Web 在 Internet 上一推出就得到
- unity 3d实例化位置出现布置?
brotherlamp
unity教程unityunity资料unity视频unity自学
问:unity 3d实例化位置出现布置?
答:实例化的同时就可以指定被实例化的物体的位置,即 position
Instantiate (original : Object, position : Vector3, rotation : Quaternion) : Object
这样你不需要再用Transform.Position了,
如果你省略了第二个参数(
- 《重构,改善现有代码的设计》第八章 Duplicate Observed Data
bylijinnan
java重构
import java.awt.Color;
import java.awt.Container;
import java.awt.FlowLayout;
import java.awt.Label;
import java.awt.TextField;
import java.awt.event.FocusAdapter;
import java.awt.event.FocusE
- struts2更改struts.xml配置目录
chiangfai
struts.xml
struts2默认是读取classes目录下的配置文件,要更改配置文件目录,比如放在WEB-INF下,路径应该写成../struts.xml(非/WEB-INF/struts.xml)
web.xml文件修改如下:
<filter>
<filter-name>struts2</filter-name>
<filter-class&g
- redis做缓存时的一点优化
chenchao051
redishadooppipeline
最近集群上有个job,其中需要短时间内频繁访问缓存,大概7亿多次。我这边的缓存是使用redis来做的,问题就来了。
首先,redis中存的是普通kv,没有考虑使用hash等解结构,那么以为着这个job需要访问7亿多次redis,导致效率低,且出现很多redi
- mysql导出数据不输出标题行
daizj
mysql数据导出去掉第一行去掉标题
当想使用数据库中的某些数据,想将其导入到文件中,而想去掉第一行的标题是可以加上-N参数
如通过下面命令导出数据:
mysql -uuserName -ppasswd -hhost -Pport -Ddatabase -e " select * from tableName" > exportResult.txt
结果为:
studentid
- phpexcel导出excel表简单入门示例
dcj3sjt126com
PHPExcelphpexcel
先下载PHPEXCEL类文件,放在class目录下面,然后新建一个index.php文件,内容如下
<?php
error_reporting(E_ALL);
ini_set('display_errors', TRUE);
ini_set('display_startup_errors', TRUE);
if (PHP_SAPI == 'cli')
die('
- 爱情格言
dcj3sjt126com
格言
1) I love you not because of who you are, but because of who I am when I am with you. 我爱你,不是因为你是一个怎样的人,而是因为我喜欢与你在一起时的感觉。 2) No man or woman is worth your tears, and the one who is, won‘t
- 转 Activity 详解——Activity文档翻译
e200702084
androidUIsqlite配置管理网络应用
activity 展现在用户面前的经常是全屏窗口,你也可以将 activity 作为浮动窗口来使用(使用设置了 windowIsFloating 的主题),或者嵌入到其他的 activity (使用 ActivityGroup )中。 当用户离开 activity 时你可以在 onPause() 进行相应的操作 。更重要的是,用户做的任何改变都应该在该点上提交 ( 经常提交到 ContentPro
- win7安装MongoDB服务
geeksun
mongodb
1. 下载MongoDB的windows版本:mongodb-win32-x86_64-2008plus-ssl-3.0.4.zip,Linux版本也在这里下载,下载地址: http://www.mongodb.org/downloads
2. 解压MongoDB在D:\server\mongodb, 在D:\server\mongodb下创建d
- Javascript魔法方法:__defineGetter__,__defineSetter__
hongtoushizi
js
转载自: http://www.blackglory.me/javascript-magic-method-definegetter-definesetter/
在javascript的类中,可以用defineGetter和defineSetter_控制成员变量的Get和Set行为
例如,在一个图书类中,我们自动为Book加上书名符号:
function Book(name){
- 错误的日期格式可能导致走nginx proxy cache时不能进行304响应
jinnianshilongnian
cache
昨天在整合某些系统的nginx配置时,出现了当使用nginx cache时无法返回304响应的情况,出问题的响应头: Content-Type:text/html; charset=gb2312 Date:Mon, 05 Jan 2015 01:58:05 GMT Expires:Mon , 05 Jan 15 02:03:00 GMT Last-Modified:Mon, 05
- 数据源架构模式之行数据入口
home198979
PHP架构行数据入口
注:看不懂的请勿踩,此文章非针对java,java爱好者可直接略过。
一、概念
行数据入口(Row Data Gateway):充当数据源中单条记录入口的对象,每行一个实例。
二、简单实现行数据入口
为了方便理解,还是先简单实现:
<?php
/**
* 行数据入口类
*/
class OrderGateway {
/*定义元数
- Linux各个目录的作用及内容
pda158
linux脚本
1)根目录“/” 根目录位于目录结构的最顶层,用斜线(/)表示,类似于
Windows
操作系统的“C:\“,包含Fedora操作系统中所有的目录和文件。 2)/bin /bin 目录又称为二进制目录,包含了那些供系统管理员和普通用户使用的重要
linux命令的二进制映像。该目录存放的内容包括各种可执行文件,还有某些可执行文件的符号连接。常用的命令有:cp、d
- ubuntu12.04上编译openjdk7
ol_beta
HotSpotjvmjdkOpenJDK
获取源码
从openjdk代码仓库获取(比较慢)
安装mercurial Mercurial是一个版本管理工具。 sudo apt-get install mercurial
将以下内容添加到$HOME/.hgrc文件中,如果没有则自己创建一个: [extensions] forest=/home/lichengwu/hgforest-crew/forest.py fe
- 将数据库字段转换成设计文档所需的字段
vipbooks
设计模式工作正则表达式
哈哈,出差这么久终于回来了,回家的感觉真好!
PowerDesigner的物理数据库一出来,设计文档中要改的字段就多得不计其数,如果要把PowerDesigner中的字段一个个Copy到设计文档中,那将会是一件非常痛苦的事情。