- 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
- 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
- 基于深度学习的多模态信息检索
SEU-WYL
深度学习dnn深度学习人工智能
基于深度学习的多模态信息检索(MultimodalInformationRetrieval,MMIR)是指利用深度学习技术,从包含多种模态(如文本、图像、视频、音频等)的数据集中检索出满足用户查询意图的相关信息。这种方法不仅可以处理单一模态的数据,还可以在多种模态之间建立关联,从而更准确地满足用户需求。1.多模态信息检索的挑战异构数据表示:多模态数据通常具有不同的特征和表示形式(如文本的词嵌入与图
- 计算机网络笔记分享(第六章 应用层)
寒页_
计算机网络计算机网络笔记
文章目录六、应用层6.1域名系统DNS解析的两种查询方式6.2文件传送协议FTP简单传输协议TFTP6.3远程终端协议TELNET6.4万维网WWW统一资源定位符URL超文本传输协议HTTP万维网的文档HTML万维网的信息检索系统博客和微博社交网站6.5电子邮件6.6动态主机配置协议DHCP6.7简单网络管理协议SNMP6.8应用进程跨越网络的通信几种常用的系统调用6.9P2P应用介绍学习计算机网
- 德克萨斯大学奥斯汀分校自然语言处理硕士课程汉化版(第十一周) - 自然语言处理扩展研究
Encarta1993
自然语言处理自然语言处理人工智能
自然语言处理扩展研究1.多语言研究2.语言锚定3.伦理问题1.多语言研究多语言(Multilinguality)是NLP的一个重要研究方向,旨在开发能够处理多种语言的模型和算法。由于不同语言在语法、词汇和语义结构上存在差异,这成为一个复杂且具有挑战性的研究领域。多语言性的研究促进了机器翻译、跨语言信息检索和多语言对话系统等应用的发展。以下是多语言的几个主要研究方向和重要技术:多语言模型的构建,开发
- 【机器学习】朴素贝叶斯方法的概率图表示以及贝叶斯统计中的共轭先验方法
Lossya
机器学习概率论人工智能朴素贝叶斯共轭先验
引言朴素贝叶斯方法是一种基于贝叶斯定理的简单概率模型,它假设特征之间相互独立。文章目录引言一、朴素贝叶斯方法的概率图表示1.1节点表示1.2边表示1.3无其他连接1.4总结二、朴素贝叶斯的应用场景2.1文本分类2.2推荐系统2.3医疗诊断2.4欺诈检测2.5情感分析2.6邮件过滤2.7信息检索2.8生物信息学三、朴素贝叶斯的优点四、朴素贝叶斯的局限性4.1特征独立性假设4.2敏感于输入数据的表示4
- 爬取微博热搜榜
带刺的厚崽
python数据挖掘开发语言
201911081102汤昕宇现代信息检索导论实验一程序运行的截图:[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-GimpWjCB-1639531088565)(程序运行截图.png)]当时微博热搜的截图[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-lDXRgrxa-1639531088568)(微博热搜截图.png)]对应的CSV截
- 使用DuckDuckGo搜索API进行智能信息检索:实用指南与最佳实践
qq_37836323
java前端服务器python
使用DuckDuckGo搜索API进行智能信息检索:实用指南与最佳实践1.引言在当今信息爆炸的时代,快速准确地获取所需信息变得越来越重要。DuckDuckGo作为一个注重隐私的搜索引擎,不仅为普通用户提供了优质的搜索服务,还为开发者提供了强大的搜索API。本文将深入探讨如何利用DuckDuckGo搜索API进行智能信息检索,并提供实用的代码示例和最佳实践。2.DuckDuckGo搜索API概述Du
- GitHub每周最火火火项目(8.26-9.1)
FutureUniant
Github周推github音视频人工智能计算机视觉ai
项目名称:Cinnamon/kotaemon项目介绍:kotaemon是一个基于开源RAG(检索增强生成)的工具,旨在实现与文档的聊天交互。它为用户提供了一种便捷的方式来与自己的文档进行对话,通过检索文档中的信息来回答用户的问题。这使得用户能够更高效地获取文档中的知识,提高信息检索和利用的效率。项目地址:https://github.com/Cinnamon/kotaemon项目名称:frappe
- 国开(电大)2024秋《文献检索与论文写作》综合练习2
电大题园(1)
学习方法经验分享笔记
国开(电大)2024秋《文献检索与论文写作》综合练习2一、单选题(14题)1.什么数据库为用户提供深入到图书章节和内容的全文检索(C)A、知网B、万方C、读秀知识库D、维普解析:“读秀”是由海量全文数据及资料基本信息组成的超大型数据库,为用户提供深入到图书章节和内容的全文检索。2.信息检索根据检索对象不同,一般分为:(D)A、二次检索、高级检索B、分类检索、主题检索C、计算机检索、手工检索D、数据
- 偏见的亮点:认知偏见如何增强推荐系统
量子位AI
人工智能机器学习
认知偏见,曾被视为人类决策过程中的缺陷,现在被认为对学习和决策有潜在的积极影响。然而,在机器学习中,尤其是在搜索和排序系统中,认知偏见的研究仍需改进。尽管有大量研究集中在探讨这些偏见如何影响模型训练和机器行为的道德性,但信息检索领域大多关注于检测偏见及其对搜索行为的影响。这在利用这些认知偏见来增强检索算法方面带来了挑战,这一领域尚未广泛探讨,对研究者而言提供了机遇和挑战。现有的一些方法,如推荐系统
- 每天一个数据分析题(五百二十一)- 词袋模型
跟着紫枫学姐学CDA
数据分析题库数据分析
词袋模型(英语:Bag-of-wordsmodel)是个在自然语言处理和信息检索(IR)下被简化的表达模型。以下关于词袋模型(BagofWord,BoW)的说法正确的是?A.将所有词语装进一个袋子里,不考虑其词法和语序的问题,即每个词语都是独立的B.词袋模型只能应用在文件分类C.CBOW是词袋模型的一种D.GloVe模型是词袋模型的一种数据分析认证考试介绍:点击进入数据分析考试大纲下载题目来源于C
- 平均精度(Average Precision,AP)以及AP50、AP75、APs、APm、APl、Box AP、Mask AP等不同阈值和细分类别的评估指标说明
fydw_715
深度学习基础分类数据挖掘人工智能
平均精度(AveragePrecision,AP)是信息检索领域和机器学习评价指标中常用的一个衡量方法,特别广泛用于目标检测任务。它在评估模型的表现时结合了准确率(Precision)和召回率(Recall),为我们提供一个综合性的评估指标。关键概念Precision(准确率):精确率表示在模型预测为正例的所有样本中,实际上为正例的比例。它的计算公式为:Precision=TruePositive
- python机器学习算法--贝叶斯算法
在下小天n
机器学习python机器学习算法
1.贝叶斯定理在20世纪60年代初就引入到文字信息检索中,仍然是文字分类的一种热门(基准)方法。文字分类是以词频为特征判断文件所属类型或其他(如垃圾邮件、合法性、新闻分类等)的问题。原理牵涉到概率论的问题,不在详细说明。sklearn.naive_bayes.GaussianNB(priors=None,var_smoothing=1e-09)#Bayes函数·priors:矩阵,shape=[n
- WeKnow-RAG:智能自适应的检索增强生成方法
步子哥
人工智能
在当今快速发展的人工智能领域,检索增强生成(Retrieval-AugmentedGeneration,RAG)方法逐渐成为一种新兴的解决方案。CobusGreyling在他最新的文章中深入探讨了WeKnow-RAG,这一方法通过结合知识图谱和网络搜索技术,极大地提升了大型语言模型(LLMs)在复杂查询中的表现。知识图谱的力量知识图谱(KnowledgeGraphs,KGs)作为信息检索的重要工具
- ChatGPT 3.5/4.0简单使用手册
老童聊AI
明哥陪你学Pythonchatgpt
ChatGPT3.5/4.0是一种先进的人工智能聊天机器人,能够理解和生成自然语言文本,为用户提供信息检索、问题解答、语言翻译等服务。系统要求操作系统:无特定要求,支持主流操作系统。网络连接:需要稳定的网络连接来使用在线服务。安装与注册访问ChatGPT官方网站或下载相应的应用程序。创建账户:根据网站或应用程序的指示完成注册流程。登录:使用注册的账户信息登录。备注:因为国内环境原因,所以我们不得以
- 缓存与数据库的数据一致性解决方案分析
Do&Feel
Java缓存数据库java
在现代应用中,缓存技术的使用广泛且至关重要,主要是为了提高数据访问速度和优化系统整体性能。缓存通过在内存或更快速的存储系统中存储经常访问的数据副本,使得数据检索变得迅速,从而避免了每次请求都需要从较慢的主存储(如硬盘或远程数据库)中读取数据的延迟。这种技术特别适用于读取操作远多于写入操作的场景,如网页浏览、内容分发网络(CDN)和大规模的信息检索系统等。缓存的实现方式多样,包括但不限于内存缓存、分
- 国产智能搜索MindSearch∶ 能够在不到3分钟内收集并整合300多页相关信息?
百态老人
人工智能笔记
MindSearch是一款由上海人工智能实验室推出的国产智能搜索工具,具有强大的自然语言处理和机器学习能力,旨在提供高效、精准的信息检索服务。它能够通过自然语言查询快速在各种文件格式(如PDF、DOCX、TXT)中找到所需信息,并利用人工智能技术提供即时答案和相关搜索结果。MindSearch不仅是一个独立的搜索引擎平台,还提供了一个开源的AI搜索引擎框架,用户可以使用闭源或开源的大语言模型(LL
- 赠书 | 李航老师的蓝皮书
茗创科技
赠书活动统计学习方法“统计机器学习方法是实现智能化目标的最有效的手段,统计机器学习是各种智能性处理研究领域中的核心技术,并且在这些领域的发展及应用中起着决定性的作用。”作者简介李航,日本京都大学电气电子工程系毕业,日本东京大学计算机科学博士。北京大学、南京大学客座教授,IEEE会士,ACM杰出科学家,CCF高级会员。研究方向包括信息检索,自然语言处理,统计机器学习,及数据挖掘。曾出版过三部学术专著
- 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
- JAVA中的Enum
周凡杨
javaenum枚举
Enum是计算机编程语言中的一种数据类型---枚举类型。 在实际问题中,有些变量的取值被限定在一个有限的范围内。 例如,一个星期内只有七天 我们通常这样实现上面的定义:
public String monday;
public String tuesday;
public String wensday;
public String thursday
- 赶集网mysql开发36条军规
Bill_chen
mysql业务架构设计mysql调优mysql性能优化
(一)核心军规 (1)不在数据库做运算 cpu计算务必移至业务层; (2)控制单表数据量 int型不超过1000w,含char则不超过500w; 合理分表; 限制单库表数量在300以内; (3)控制列数量 字段少而精,字段数建议在20以内
- Shell test命令
daizj
shell字符串test数字文件比较
Shell test命令
Shell中的 test 命令用于检查某个条件是否成立,它可以进行数值、字符和文件三个方面的测试。 数值测试 参数 说明 -eq 等于则为真 -ne 不等于则为真 -gt 大于则为真 -ge 大于等于则为真 -lt 小于则为真 -le 小于等于则为真
实例演示:
num1=100
num2=100if test $[num1]
- XFire框架实现WebService(二)
周凡杨
javawebservice
有了XFire框架实现WebService(一),就可以继续开发WebService的简单应用。
Webservice的服务端(WEB工程):
两个java bean类:
Course.java
package cn.com.bean;
public class Course {
private
- 重绘之画图板
朱辉辉33
画图板
上次博客讲的五子棋重绘比较简单,因为只要在重写系统重绘方法paint()时加入棋盘和棋子的绘制。这次我想说说画图板的重绘。
画图板重绘难在需要重绘的类型很多,比如说里面有矩形,园,直线之类的,所以我们要想办法将里面的图形加入一个队列中,这样在重绘时就
- Java的IO流
西蜀石兰
java
刚学Java的IO流时,被各种inputStream流弄的很迷糊,看老罗视频时说想象成插在文件上的一根管道,当初听时觉得自己很明白,可到自己用时,有不知道怎么代码了。。。
每当遇到这种问题时,我习惯性的从头开始理逻辑,会问自己一些很简单的问题,把这些简单的问题想明白了,再看代码时才不会迷糊。
IO流作用是什么?
答:实现对文件的读写,这里的文件是广义的;
Java如何实现程序到文件
- No matching PlatformTransactionManager bean found for qualifier 'add' - neither
林鹤霄
java.lang.IllegalStateException: No matching PlatformTransactionManager bean found for qualifier 'add' - neither qualifier match nor bean name match!
网上找了好多的资料没能解决,后来发现:项目中使用的是xml配置的方式配置事务,但是
- Row size too large (> 8126). Changing some columns to TEXT or BLOB
aigo
column
原文:http://stackoverflow.com/questions/15585602/change-limit-for-mysql-row-size-too-large
异常信息:
Row size too large (> 8126). Changing some columns to TEXT or BLOB or using ROW_FORMAT=DYNAM
- JS 格式化时间
alxw4616
JavaScript
/**
* 格式化时间 2013/6/13 by 半仙
[email protected]
* 需要 pad 函数
* 接收可用的时间值.
* 返回替换时间占位符后的字符串
*
* 时间占位符:年 Y 月 M 日 D 小时 h 分 m 秒 s 重复次数表示占位数
* 如 YYYY 4占4位 YY 占2位<p></p>
* MM DD hh mm
- 队列中数据的移除问题
百合不是茶
队列移除
队列的移除一般都是使用的remov();都可以移除的,但是在昨天做线程移除的时候出现了点问题,没有将遍历出来的全部移除, 代码如下;
//
package com.Thread0715.com;
import java.util.ArrayList;
public class Threa
- Runnable接口使用实例
bijian1013
javathreadRunnablejava多线程
Runnable接口
a. 该接口只有一个方法:public void run();
b. 实现该接口的类必须覆盖该run方法
c. 实现了Runnable接口的类并不具有任何天
- oracle里的extend详解
bijian1013
oracle数据库extend
扩展已知的数组空间,例:
DECLARE
TYPE CourseList IS TABLE OF VARCHAR2(10);
courses CourseList;
BEGIN
-- 初始化数组元素,大小为3
courses := CourseList('Biol 4412 ', 'Psyc 3112 ', 'Anth 3001 ');
--
- 【httpclient】httpclient发送表单POST请求
bit1129
httpclient
浏览器Form Post请求
浏览器可以通过提交表单的方式向服务器发起POST请求,这种形式的POST请求不同于一般的POST请求
1. 一般的POST请求,将请求数据放置于请求体中,服务器端以二进制流的方式读取数据,HttpServletRequest.getInputStream()。这种方式的请求可以处理任意数据形式的POST请求,比如请求数据是字符串或者是二进制数据
2. Form
- 【Hive十三】Hive读写Avro格式的数据
bit1129
hive
1. 原始数据
hive> select * from word;
OK
1 MSN
10 QQ
100 Gtalk
1000 Skype
2. 创建avro格式的数据表
hive> CREATE TABLE avro_table(age INT, name STRING)STORE
- nginx+lua+redis自动识别封解禁频繁访问IP
ronin47
在站点遇到攻击且无明显攻击特征,造成站点访问慢,nginx不断返回502等错误时,可利用nginx+lua+redis实现在指定的时间段 内,若单IP的请求量达到指定的数量后对该IP进行封禁,nginx返回403禁止访问。利用redis的expire命令设置封禁IP的过期时间达到在 指定的封禁时间后实行自动解封的目的。
一、安装环境:
CentOS x64 release 6.4(Fin
- java-二叉树的遍历-先序、中序、后序(递归和非递归)、层次遍历
bylijinnan
java
import java.util.LinkedList;
import java.util.List;
import java.util.Stack;
public class BinTreeTraverse {
//private int[] array={ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 };
private int[] array={ 10,6,
- Spring源码学习-XML 配置方式的IoC容器启动过程分析
bylijinnan
javaspringIOC
以FileSystemXmlApplicationContext为例,把Spring IoC容器的初始化流程走一遍:
ApplicationContext context = new FileSystemXmlApplicationContext
("C:/Users/ZARA/workspace/HelloSpring/src/Beans.xml&q
- [科研与项目]民营企业请慎重参与军事科技工程
comsci
企业
军事科研工程和项目 并非要用最先进,最时髦的技术,而是要做到“万无一失”
而民营科技企业在搞科技创新工程的时候,往往考虑的是技术的先进性,而对先进技术带来的风险考虑得不够,在今天提倡军民融合发展的大环境下,这种“万无一失”和“时髦性”的矛盾会日益凸显。。。。。。所以请大家在参与任何重大的军事和政府项目之前,对
- spring 定时器-两种方式
cuityang
springquartz定时器
方式一:
间隔一定时间 运行
<bean id="updateSessionIdTask" class="com.yang.iprms.common.UpdateSessionTask" autowire="byName" />
<bean id="updateSessionIdSchedule
- 简述一下关于BroadView站点的相关设计
damoqiongqiu
view
终于弄上线了,累趴,戳这里http://www.broadview.com.cn
简述一下相关的技术点
前端:jQuery+BootStrap3.2+HandleBars,全站Ajax(貌似对SEO的影响很大啊!怎么破?),用Grunt对全部JS做了压缩处理,对部分JS和CSS做了合并(模块间存在很多依赖,全部合并比较繁琐,待完善)。
后端:U
- 运维 PHP问题汇总
dcj3sjt126com
windows2003
1、Dede(织梦)发表文章时,内容自动添加关键字显示空白页
解决方法:
后台>系统>系统基本参数>核心设置>关键字替换(是/否),这里选择“是”。
后台>系统>系统基本参数>其他选项>自动提取关键字,这里选择“是”。
2、解决PHP168超级管理员上传图片提示你的空间不足
网站是用PHP168做的,反映使用管理员在后台无法
- mac 下 安装php扩展 - mcrypt
dcj3sjt126com
PHP
MCrypt是一个功能强大的加密算法扩展库,它包括有22种算法,phpMyAdmin依赖这个PHP扩展,具体如下:
下载并解压libmcrypt-2.5.8.tar.gz。
在终端执行如下命令: tar zxvf libmcrypt-2.5.8.tar.gz cd libmcrypt-2.5.8/ ./configure --disable-posix-threads --
- MongoDB更新文档 [四]
eksliang
mongodbMongodb更新文档
MongoDB更新文档
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2174104
MongoDB对文档的CURD,前面的博客简单介绍了,但是对文档更新篇幅比较大,所以这里单独拿出来。
语法结构如下:
db.collection.update( criteria, objNew, upsert, multi)
参数含义 参数  
- Linux下的解压,移除,复制,查看tomcat命令
y806839048
tomcat
重复myeclipse生成webservice有问题删除以前的,干净
1、先切换到:cd usr/local/tomcat5/logs
2、tail -f catalina.out
3、这样运行时就可以实时查看运行日志了
Ctrl+c 是退出tail命令。
有问题不明的先注掉
cp /opt/tomcat-6.0.44/webapps/g
- Spring之使用事务缘由(3-XML实现)
ihuning
spring
用事务通知声明式地管理事务
事务管理是一种横切关注点。为了在 Spring 2.x 中启用声明式事务管理,可以通过 tx Schema 中定义的 <tx:advice> 元素声明事务通知,为此必须事先将这个 Schema 定义添加到 <beans> 根元素中去。声明了事务通知后,就需要将它与切入点关联起来。由于事务通知是在 <aop:
- GCD使用经验与技巧浅谈
啸笑天
GC
前言
GCD(Grand Central Dispatch)可以说是Mac、iOS开发中的一大“利器”,本文就总结一些有关使用GCD的经验与技巧。
dispatch_once_t必须是全局或static变量
这一条算是“老生常谈”了,但我认为还是有必要强调一次,毕竟非全局或非static的dispatch_once_t变量在使用时会导致非常不好排查的bug,正确的如下: 1
- linux(Ubuntu)下常用命令备忘录1
macroli
linux工作ubuntu
在使用下面的命令是可以通过--help来获取更多的信息1,查询当前目录文件列表:ls
ls命令默认状态下将按首字母升序列出你当前文件夹下面的所有内容,但这样直接运行所得到的信息也是比较少的,通常它可以结合以下这些参数运行以查询更多的信息:
ls / 显示/.下的所有文件和目录
ls -l 给出文件或者文件夹的详细信息
ls -a 显示所有文件,包括隐藏文
- nodejs同步操作mysql
qiaolevip
学习永无止境每天进步一点点mysqlnodejs
// db-util.js
var mysql = require('mysql');
var pool = mysql.createPool({
connectionLimit : 10,
host: 'localhost',
user: 'root',
password: '',
database: 'test',
port: 3306
});
- 一起学Hive系列文章
superlxw1234
hiveHive入门
[一起学Hive]系列文章 目录贴,入门Hive,持续更新中。
[一起学Hive]之一—Hive概述,Hive是什么
[一起学Hive]之二—Hive函数大全-完整版
[一起学Hive]之三—Hive中的数据库(Database)和表(Table)
[一起学Hive]之四-Hive的安装配置
[一起学Hive]之五-Hive的视图和分区
[一起学Hive
- Spring开发利器:Spring Tool Suite 3.7.0 发布
wiselyman
spring
Spring Tool Suite(简称STS)是基于Eclipse,专门针对Spring开发者提供大量的便捷功能的优秀开发工具。
在3.7.0版本主要做了如下的更新:
将eclipse版本更新至Eclipse Mars 4.5 GA
Spring Boot(JavaEE开发的颠覆者集大成者,推荐大家学习)的配置语言YAML编辑器的支持(包含自动提示,