- 基于问答对的实体识别和意图识别的知识图谱问答推理
风清扬【coder】
自然语言分析处理知识图谱人工智能自然语言处理
问答对数据questionanswer省直医保的参保范围是什么?中央直属、省直属在哈尔滨的机关、事业单位、社会团体及其职工和退休人员。参加省直医保的单位缴费基数如何确定和缴纳?在职职工(以下简称职工)个人月缴费基数按本人上年度月平均工资确定,由单位代扣代缴,用人单位月缴费基数按本单位参保职工个人月缴费基数之和确定。缴费费率:用人单位8%(含生育0.5%)、职工个人2%。缴费方式:用人单位、职工按月
- 借助知识图谱和Llama-Index实现基于大模型的RAG
爱吃牛油果的璐璐
知识图谱llamaoracle语言模型chatgpttransformer人工智能
幻觉是在处理大型语言模型(LLMs)时常见的问题。LLMs生成流畅连贯的文本,但经常产生不准确或不一致的信息。防止LLMs中出现幻觉的一种方法是使用外部知识源,如提供事实信息的数据库或知识图谱。矢量数据库和知识图谱使用不同的方法来存储和表示数据。矢量数据库适合基于相似性的操作,知识图谱旨在捕捉和分析复杂的关系和依赖关系。对于LLM中的幻觉问题,知识图谱是一个比向量数据库更好的解决方案。知识图谱为L
- 基于图论的产业网络知识图谱挖掘与构建
罗伯特之技术屋
智能科学与技术专栏知识图谱人工智能
摘要我国是全球产业规模最大、产业覆盖最全的国家,但受多种因素的影响,发现产业链的堵点断点、识别卡点、寻找代替通路、全面优化产业链势在必行。从数据底座构建、核心知识图谱挖掘、兼容传统产业链知识3个方面,阐述了基于图论的产业网络知识图谱的构建过程,以实现产业优化升级与模拟仿真。分析了产业网络知识图谱的应用场景和优势,并给出了其在集成电路行业的应用案例。关键词:图论;产业图谱;知识网络0引言产业经济是国
- 【RAG系列】知识加工的艺术 - 文档预处理实战手册
什么都想学的阿超
原理概念#深度学习深度学习RAG人工智能
知识加工的艺术-文档预处理实战手册原始文档文档拆分结构化数据非结构化数据表格处理器文本分割器格式化CSV语义分块知识图谱一、文本拆分的积木法则1.1机械分割vs语义理解固定窗口上下文感知段落拆分...模型参数量达到175B时...语义拆分模型参数量......175B时表现分割策略对比方法优点缺点代码示例固定窗口O(1)时间复杂度割裂技术术语text.split("\n\n")滑动窗口保留局部上下
- 使用 Apache Jena 构建 RDF 数据处理与查询服务
梦落青云
apache知识图谱人工智能
一、引言随着语义网和知识图谱技术的不断发展,RDF(ResourceDescriptionFramework)作为一种用于描述资源的框架,被广泛应用于知识表示和数据集成。ApacheJena是一个功能强大的Java框架,用于处理RDF数据和SPARQL查询。本文将通过一个示例项目,展示如何使用ApacheJena实现RDF数据的加载、查询、推理、插入和更新操作。二、项目概述本项目的目标是使用Apa
- 知识库管理中台架构:数据资产激活与企业效率跃升
Baklib-企业帮助文档
其他
内容概要现代企业知识库管理中台架构的演进已突破传统文档存储范式,转向以智能分类引擎与动态数据治理为核心的认知计算体系。基于AI驱动的语义解析技术与分布式大数据处理框架,该架构实现了非结构化数据的多模态特征提取与知识图谱映射。其中,Baklib在数字体验平台(DXP)领域展现的跨系统整合能力,通过API接口标准化设计打通了CRM、ERP等业务系统的数据孤岛,其多级权限管理体系与实时版本控制机制保障了
- 医疗信息分析与知识图谱系统设计方案
翱翔-蓝天
知识图谱人工智能
医疗信息分析与知识图谱系统设计方案0.系统需求0.1项目背景本系统旨在通过整合医疗机构现有的信息系统数据,结合向量数据库、图数据库和开源AI模型,实现医疗数据的深度分析、疾病预测和医疗知识图谱构建,为医疗决策提供智能化支持。0.2核心需求数据集成与分析:对接现有医疗信息系统(HIS/LIS/PACS/EMR)医疗数据标准化处理多维度统计分析趋势预测分析知识图谱构建:医疗知识抽取实体关系构建知识推理
- 基于大模型的 SDL 需求阶段安全需求挖掘实战指南 —— 四步法实现从业务需求到风险矩阵的智能转换
大F的智能小课
大模型理论和实战人工智能语言模型算法安全
在软件开发生命周期(SDL)中,需求阶段的安全需求挖掘至关重要,它直接影响到软件的安全性和可靠性。随着大模型技术的发展,我们可以利用其强大的自然语言处理和知识图谱能力,实现从业务需求到风险矩阵的智能转换。本文将介绍一种基于大模型的四步法,帮助安全团队高效挖掘安全需求。一、业务需求解析:大模型驱动的语义理解目标:将自然语言描述的业务需求转化为结构化安全要素。方法:需求文本预处理:使用大模型(如GPT
- 系统架构设计师备考策略
丰年稻香
系统架构设计师备考指南架构系统架构设计师
一、备考痛点系统架构设计师考试以知识体系庞杂、实践性强著称,官方教材《系统架构设计师教程(第2版)》厚达700余页,若盲目通读耗时费力。根据近三年考情分析,“抓重点+分层突破+实战输出”是高效通关的核心策略。本文将从考试结构拆解、核心知识图谱、三阶段备考计划、高分技巧四大维度,助你实现精准备考。二、考试科目与核心知识领域1.考试科目全景图科目题型分值时间核心能力要求综合知识75道单选题75分150
- DEMF模型赋能多模态图像融合,助力肺癌高效分类
cv君
cv君独家视角AI内幕系列深度学习PET-CT集成分类肺部图像多模态图像融合
目录论文创新点实验设计1.可视化的研究设计2.样本选取和数据处理3.集成分类模型4.实验结果5.可视化结果图表总结可视化知识图谱在肺癌早期筛查中,计算机断层扫描(CT)和正电子发射断层扫描(PET)作为两种关键的影像学手段,分别提供了丰富的解剖结构信息和代谢活动信息。然而,单一模态的影像数据在诊断精准度上往往存在瓶颈,难以全面揭示病变特征。因此,如何将多模态影像数据有机融合,以提升诊断效能,已成为
- 开源 AI 模型助力“智能提取“提取全攻略
黑金IT
AI智能知识图谱开源人工智能
在当今数字化浪潮汹涌澎湃的时代,信息如潮水般涌来,从浩如烟海的文本里快速又精准地提取人名,已然成为诸多领域的刚需。无论是让办公软件化身智能助手帮我们高效整理资料,助力大数据分析挖掘隐藏在字里行间的价值,还是赋能智能客服瞬间洞察客户身份,亦或是为构建庞大复杂、互联互通的知识图谱添砖加瓦,人名提取技术都宛如一颗关键的螺丝钉,紧紧铆住各个环节。今天,就带大家深入探寻那些超给力的支持从文本中提取人名的开源
- 超级详细,知识图谱系统的理论详解+部署过程
mosquito_lover1
python开发语言知识图谱
知识图谱系统(KnowledgeGraphSystem)是一种用于表示、存储、查询和推理知识的系统。它通过结构化的方式将现实世界中的实体、概念及其相互关系组织成一个图结构,从而帮助机器理解和处理复杂的知识。知识图谱的核心组成部分实体(Entities):实体是知识图谱中的节点,代表现实世界中的对象或概念。例如,人、地点、组织、事件等。示例:BarackObama、NewYorkCity、Googl
- 告别 AI 幻觉:LangChain + 知识图谱 + 大模型,打造可靠的智能应用
海棠AI实验室
AIAgent学习进阶实战人工智能langchain知识图谱Agent
目录前言:知识图谱在AI中的地位什么是知识图谱?为什么要用知识图谱?LangChain简介:它如何与知识图谱结合?项目准备:环境配置与工具选择手把手实现5.1从文本中提取结构化知识存入图谱6.2基于LangChain知识图谱的查询与推理实践Tips:如何让知识图谱规模化、应用化?总结与展望后记1.前言:知识图谱在AI中的地位在当今的人工智能领域,各类语言模型(如GPT系列、BERT等)已经深刻地影
- 内容中台重构智能服务:人工智能技术驱动精准决策
清风徐徐de来
其他
内容概要现代企业数字化转型进程中,内容中台与人工智能技术的深度融合正在重构智能服务的基础架构。通过整合自然语言处理、知识图谱构建与深度学习算法三大技术模块,该架构实现了从数据采集到决策输出的全链路智能化。在数据层,系统可对接CRM、ERP等企业软件,通过标准化接口完成多源异构数据的实时清洗与结构化处理,例如某金融科技平台利用动态知识图谱技术,将分散的客户行为数据与市场情报进行语义关联,形成可解释的
- spring boot基于知识图谱的阿克苏市旅游管理系统python-计算机毕业设计
QQ1963288475
springboot知识图谱旅游pythonvue.jsdjangoflask
目录功能和技术介绍具体实现截图开发核心技术:开发环境开发步骤编译运行核心代码部分展示系统设计详细视频演示可行性论证软件测试源码获取功能和技术介绍该系统基于浏览器的方式进行访问,采用springboot集成快速开发框架,前端使用vue方式,基于es5的语法,开发工具IntelliJIDEAx64,因为该开发工具,内嵌了Tomcat服务运行机制,可不用单独下载Tomcatserver服务器。由于考虑到
- 知识图谱构建概念、工具、实例调研
熟悉的黑曼巴
知识图谱人工智能
一、知识图谱的概念知识图谱(Knowledgegraph)知识图谱是一种用图模型来描述知识和建模世界万物之间的关联关系的技术方法。知识图谱由节点和边组成。节点可以是实体,如一个人、一本书等,或是抽象的概念,如人工智能、知识图谱等。边可以是实体的属性,如姓名、书名或是实体之间的关系,如朋友、配偶。知识图谱的早期理念来自SemanticWeb(语义网络),其最初理想是把基于文本链接的万维网落转化为基于
- FOKS-TROT: 一个高效、易用的全功能开源知识图谱生成工具
柳旖岭
FOKS-TROT:一个高效、易用的全功能开源知识图谱生成工具项目简介FOKS-TROT是一个基于Python的全功能开源知识图谱生成工具,旨在帮助研究人员和开发者快速构建具有丰富信息的知识图谱。该项目由hkx3upper在GitCode上开发并维护。通过FOKS-TROT,您可以轻松地将各种数据源(如文本文件、数据库、API)转换为结构化的知识图谱,并对其进行可视化分析和机器学习任务。此外,该工
- LLM与知识图谱融合:智能运维知识库构建
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AI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.背景介绍随着信息技术的飞速发展,IT运维管理面临着越来越大的挑战。海量的设备、复杂的网络环境、日益增长的数据量,使得传统的运维方式难以满足需求。为了提高运维效率和质量,智能运维应运而生。智能运维的核心是将人工智能技术应用于运维领域,通过机器学习、深度学习等算法,实现自动化、智能化的运维管理。其中,大语言模型(LLM)和知识图谱是两个重要的技术方向。LLM能够理解和生成自然语言,可以用于构建智能
- 知识图谱:【知识图谱基础理论(八)】——知识更新
J_Xiong0117
python基础理论自然语言处理知识图谱人工智能自然语言处理
从逻辑上看,知识库的更新包括概念层的更新和数据层的更新。更新的两种方式:数据驱动下的全面更新增量更新
- 知识图谱的作用及其更新方式
甜瓜瓜哥
面试人工智能知识图谱人工智能
知识图谱的作用及其更新方式简介作用1.语义理解和推理2.信息检索3.推荐系统4.自然语言处理5.智能对话系统更新知识图谱的过程1.数据收集2.数据清洗和处理3.知识抽取4.知识融合5.验证和评估6.部署和应用总结简介知识图谱是一种以图形结构表示知识的方法,它包含了实体(如人物、地点、事物)以及它们之间的关系。知识图谱可以用于帮助计算机理解和处理自然语言,进行信息检索,进行推荐系统等多种应用。作用1
- 知识图谱构建:LLM与知识工程的完美结合
AI智能涌现深度研究
AI大模型应用入门实战与进阶DeepSeekR1&大数据AI人工智能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1.1知识爆炸与信息孤岛随着互联网和信息技术的飞速发展,我们正处于一个知识爆炸的时代。海量的数据和信息充斥着我们的生活,但同时也带来了信息过载和信息孤岛的问题。传统的信息检索方式难以有效地组织和利用这些知识,难以满足人们对知识获取和应用的需求。1.2知识图谱的兴起知识图谱作为一种语义网络,能够将实体、概念及其之间的关系以结构化的方式进行表达和存储,从而有效地组织和管理知识。近年来,知识
- Python中LLM的知识图谱构建:动态更新与推理
二进制独立开发
GenAI与Python非纯粹GenAIpython知识图谱开发语言自然语言处理人工智能分布式机器学习
文章目录引言1.知识图谱的基本概念1.1知识图谱的定义1.2知识图谱的构建流程2.利用LLM进行知识抽取2.1实体识别2.2关系抽取2.3属性抽取3.知识融合3.1实体对齐3.2冲突消解4.知识存储5.知识推理5.1规则推理5.2基于LLM的推理6.动态更新6.1增量更新6.2实时更新7.结论引言随着人工智能技术的飞速发展,知识图谱(KnowledgeGraph,KG)作为一种结构化的知识表示方法
- AI编剧系统深度解析:从算法架构到影视工业化应用实战
Coderabo
DeepSeekR1模型企业级应用人工智能算法
媒体娱乐行业革命:AI编剧创意辅助系统架构解析与实战应用一、行业背景与技术架构在流媒体内容需求激增的当下,传统编剧模式面临产能瓶颈。AI编剧创意辅助系统通过自然语言处理(NLP)、生成对抗网络(GAN)和知识图谱技术,构建了包含剧本生成、情节优化、角色塑造等模块的智能创作平台。核心架构分为:知识图谱层:整合影视剧本数据库(IMSDb)、维基百科等结构化数据NLP处理层:基于Transformer的
- 图数据库Neo4j面试内容整理-Neo4j的性能
不务正业的猿
面试Neo4j数据库neo4j面试职场和发展图数据库
Neo4j的性能是它作为图数据库的重要特性之一。Neo4j在处理图数据时,通过优化图的存储、查询和遍历等方面,提供了高效的性能,特别适合用于需要处理复杂关系和多层次连接的应用场景,如社交网络、推荐系统、知识图谱等。以下是Neo4j性能的几个关键方面:1.图数据结构的优势
- 电力知识图谱与大模型的结合:从构建到行业应用的深度解析
Cc不爱吃洋葱
知识图谱人工智能自然语言处理大模型大语言模型LLM语言模型
随着大数据和人工智能技术的飞速发展,电力行业迎来了智能化转型的全新契机。电力知识图谱作为一种将数据转化为结构化知识的技术,正在赋能故障诊断、设备管理、运维优化等核心场景。而当知识图谱与大模型相结合,更能释放强大的知识推理和智能预测能力,为行业智慧化发展注入新动力。本文将从专业视角,深入探讨电力知识图谱的构建过程、大模型的融入方法,以及它们在实际应用中的落地场景。通过具体案例剖析与技术解读,帮助你了
- 知识图谱智能应用系统:数据存储架构与流程解析
梦落青云
知识图谱架构人工智能
在当今数字化时代,知识图谱作为一种强大的知识表示和管理工具,正逐渐成为企业、科研机构以及各类智能应用的核心技术。知识图谱通过将数据转化为结构化的知识网络,不仅能够高效地存储和管理海量信息,还能通过复杂的查询和推理,为用户提供深度的知识洞察。然而,构建一个高效、灵活且可扩展的知识图谱系统并非易事,其中数据存储架构的设计尤为关键。本文将深入解析知识图谱智能应用系统中的数据存储架构,探讨如何通过分层存储
- 知识图谱neo4j—利用python进行知识入库
gcl_code
知识图谱neo4j知识图谱python
知识图谱neo4j—利用python进行知识入库知识图谱—利用python进行知识入库作为一个写sql出生的菜鸡,在这里分享一下去年11月到12月之间研究的关于知识图谱的课题相关知识,由于客户的原因最终该项目没有继续进行下去,但是有些经验还是可以跟大家分享一下,理论知识就不说了,很多人已经有类似的分享了,这边分享一个我自己用python写的导入neo4j的脚本,能达到1秒入库4000条左右记录数据
- 基于医疗知识图谱的问答系统 基于知识图谱的多轮问答 附完整代码数据详细教程
计算机毕设论文
深度学习-自然语言处理nlp医疗知识知识图谱Neo4j多轮问答
这个项目已实现的功能:1.闲聊类的单论对话2.基于知识图谱的多轮问答数据链接:链接:https://pan.baidu.com/s/1oPr1m8aaIeoMu53OIEULPg提取码:fh39一、项目来源由于之前用Rasa构建过对话系统,因此一直想脱离Rasa这个开源框架,从底层开始构建一个可以实现相似功能的对话系统,毕竟框架用的再溜,都不如自己做一遍。恰巧在Rasa群里看到了前辈分享的一个项目
- 知识图谱大模型系列之 11什么是 Neo4j LLM 知识图谱构建器?
知识大胖
NVIDIAGPU和大语言模型开发教程知识图谱neo4j人工智能llm
简介LLM知识图谱构建器是Neo4j的GraphRAG生态系统工具之一,可让您将非结构化数据转换为动态知识图谱。它与检索增强生成(RAG)聊天机器人集成,可实现自然语言查询和对数据的可解释洞察。推荐文章《使用ChatGPT从视频脚本创建知识图谱,使用GPT-4作为领域专家来帮助您从视频转录中提取知识(教程含完整源码)》权重2,知识图谱类《赋能知识图谱形成:利用BERTopic、DataMapPlo
- 大数据知识图谱之深度学习——基于BERT+LSTM+CRF深度学习识别模型医疗知识图谱问答可视化系统_bert+lstm
2301_76348014
程序员深度学习大数据知识图谱
文章目录大数据知识图谱之深度学习——基于BERT+LSTM+CRF深度学习识别模型医疗知识图谱问答可视化系统一、项目概述二、系统实现基本流程三、项目工具所用的版本号四、所需要软件的安装和使用五、开发技术简介Django技术介绍Neo4j数据库Bootstrap4框架Echarts简介NavicatPremium15简介Layui简介Python语言介绍MySQL数据库深度学习六、核心理论贪心算法A
- ViewController添加button按钮解析。(翻译)
张亚雄
c
<div class="it610-blog-content-contain" style="font-size: 14px"></div>// ViewController.m
// Reservation software
//
// Created by 张亚雄 on 15/6/2.
- mongoDB 简单的增删改查
开窍的石头
mongodb
在上一篇文章中我们已经讲了mongodb怎么安装和数据库/表的创建。在这里我们讲mongoDB的数据库操作
在mongo中对于不存在的表当你用db.表名 他会自动统计
下边用到的user是表明,db代表的是数据库
添加(insert):
- log4j配置
0624chenhong
log4j
1) 新建java项目
2) 导入jar包,项目右击,properties—java build path—libraries—Add External jar,加入log4j.jar包。
3) 新建一个类com.hand.Log4jTest
package com.hand;
import org.apache.log4j.Logger;
public class
- 多点触摸(图片缩放为例)
不懂事的小屁孩
多点触摸
多点触摸的事件跟单点是大同小异的,上个图片缩放的代码,供大家参考一下
import android.app.Activity;
import android.os.Bundle;
import android.view.MotionEvent;
import android.view.View;
import android.view.View.OnTouchListener
- 有关浏览器窗口宽度高度几个值的解析
换个号韩国红果果
JavaScripthtml
1 元素的 offsetWidth 包括border padding content 整体的宽度。
clientWidth 只包括内容区 padding 不包括border。
clientLeft = offsetWidth -clientWidth 即这个元素border的值
offsetLeft 若无已定位的包裹元素
- 数据库产品巡礼:IBM DB2概览
蓝儿唯美
db2
IBM DB2是一个支持了NoSQL功能的关系数据库管理系统,其包含了对XML,图像存储和Java脚本对象表示(JSON)的支持。DB2可被各种类型的企 业使用,它提供了一个数据平台,同时支持事务和分析操作,通过提供持续的数据流来保持事务工作流和分析操作的高效性。 DB2支持的操作系统
DB2可应用于以下三个主要的平台:
工作站,DB2可在Linus、Unix、Windo
- java笔记5
a-john
java
控制执行流程:
1,true和false
利用条件表达式的真或假来决定执行路径。例:(a==b)。它利用条件操作符“==”来判断a值是否等于b值,返回true或false。java不允许我们将一个数字作为布尔值使用,虽然这在C和C++里是允许的。如果想在布尔测试中使用一个非布尔值,那么首先必须用一个条件表达式将其转化成布尔值,例如if(a!=0)。
2,if-els
- Web开发常用手册汇总
aijuans
PHP
一门技术,如果没有好的参考手册指导,很难普及大众。这其实就是为什么很多技术,非常好,却得不到普遍运用的原因。
正如我们学习一门技术,过程大概是这个样子:
①我们日常工作中,遇到了问题,困难。寻找解决方案,即寻找新的技术;
②为什么要学习这门技术?这门技术是不是很好的解决了我们遇到的难题,困惑。这个问题,非常重要,我们不是为了学习技术而学习技术,而是为了更好的处理我们遇到的问题,才需要学习新的
- 今天帮助人解决的一个sql问题
asialee
sql
今天有个人问了一个问题,如下:
type AD value
A  
- 意图对象传递数据
百合不是茶
android意图IntentBundle对象数据的传递
学习意图将数据传递给目标活动; 初学者需要好好研究的
1,将下面的代码添加到main.xml中
<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<LinearLayout xmlns:android="http:/
- oracle查询锁表解锁语句
bijian1013
oracleobjectsessionkill
一.查询锁定的表
如下语句,都可以查询锁定的表
语句一:
select a.sid,
a.serial#,
p.spid,
c.object_name,
b.session_id,
b.oracle_username,
b.os_user_name
from v$process p, v$s
- mac osx 10.10 下安装 mysql 5.6 二进制文件[tar.gz]
征客丶
mysqlosx
场景:在 mac osx 10.10 下安装 mysql 5.6 的二进制文件。
环境:mac osx 10.10、mysql 5.6 的二进制文件
步骤:[所有目录请从根“/”目录开始取,以免层级弄错导致找不到目录]
1、下载 mysql 5.6 的二进制文件,下载目录下面称之为 mysql5.6SourceDir;
下载地址:http://dev.mysql.com/downl
- 分布式系统与框架
bit1129
分布式
RPC框架 Dubbo
什么是Dubbo
Dubbo是一个分布式服务框架,致力于提供高性能和透明化的RPC远程服务调用方案,以及SOA服务治理方案。其核心部分包含: 远程通讯: 提供对多种基于长连接的NIO框架抽象封装,包括多种线程模型,序列化,以及“请求-响应”模式的信息交换方式。 集群容错: 提供基于接
- 那些令人蛋痛的专业术语
白糖_
springWebSSOIOC
spring
【控制反转(IOC)/依赖注入(DI)】:
由容器控制程序之间的关系,而非传统实现中,由程序代码直接操控。这也就是所谓“控制反转”的概念所在:控制权由应用代码中转到了外部容器,控制权的转移,是所谓反转。
简单的说:对象的创建又容器(比如spring容器)来执行,程序里不直接new对象。
Web
【单点登录(SSO)】:SSO的定义是在多个应用系统中,用户
- 《给大忙人看的java8》摘抄
braveCS
java8
函数式接口:只包含一个抽象方法的接口
lambda表达式:是一段可以传递的代码
你最好将一个lambda表达式想象成一个函数,而不是一个对象,并记住它可以被转换为一个函数式接口。
事实上,函数式接口的转换是你在Java中使用lambda表达式能做的唯一一件事。
方法引用:又是要传递给其他代码的操作已经有实现的方法了,这时可以使
- 编程之美-计算字符串的相似度
bylijinnan
java算法编程之美
public class StringDistance {
/**
* 编程之美 计算字符串的相似度
* 我们定义一套操作方法来把两个不相同的字符串变得相同,具体的操作方法为:
* 1.修改一个字符(如把“a”替换为“b”);
* 2.增加一个字符(如把“abdd”变为“aebdd”);
* 3.删除一个字符(如把“travelling”变为“trav
- 上传、下载压缩图片
chengxuyuancsdn
下载
/**
*
* @param uploadImage --本地路径(tomacat路径)
* @param serverDir --服务器路径
* @param imageType --文件或图片类型
* 此方法可以上传文件或图片.txt,.jpg,.gif等
*/
public void upload(String uploadImage,Str
- bellman-ford(贝尔曼-福特)算法
comsci
算法F#
Bellman-Ford算法(根据发明者 Richard Bellman 和 Lester Ford 命名)是求解单源最短路径问题的一种算法。单源点的最短路径问题是指:给定一个加权有向图G和源点s,对于图G中的任意一点v,求从s到v的最短路径。有时候这种算法也被称为 Moore-Bellman-Ford 算法,因为 Edward F. Moore zu 也为这个算法的发展做出了贡献。
与迪科
- oracle ASM中ASM_POWER_LIMIT参数
daizj
ASMoracleASM_POWER_LIMIT磁盘平衡
ASM_POWER_LIMIT
该初始化参数用于指定ASM例程平衡磁盘所用的最大权值,其数值范围为0~11,默认值为1。该初始化参数是动态参数,可以使用ALTER SESSION或ALTER SYSTEM命令进行修改。示例如下:
SQL>ALTER SESSION SET Asm_power_limit=2;
- 高级排序:快速排序
dieslrae
快速排序
public void quickSort(int[] array){
this.quickSort(array, 0, array.length - 1);
}
public void quickSort(int[] array,int left,int right){
if(right - left <= 0
- C语言学习六指针_何谓变量的地址 一个指针变量到底占几个字节
dcj3sjt126com
C语言
# include <stdio.h>
int main(void)
{
/*
1、一个变量的地址只用第一个字节表示
2、虽然他只使用了第一个字节表示,但是他本身指针变量类型就可以确定出他指向的指针变量占几个字节了
3、他都只存了第一个字节地址,为什么只需要存一个字节的地址,却占了4个字节,虽然只有一个字节,
但是这些字节比较多,所以编号就比较大,
- phpize使用方法
dcj3sjt126com
PHP
phpize是用来扩展php扩展模块的,通过phpize可以建立php的外挂模块,下面介绍一个它的使用方法,需要的朋友可以参考下
安装(fastcgi模式)的时候,常常有这样一句命令:
代码如下:
/usr/local/webserver/php/bin/phpize
一、phpize是干嘛的?
phpize是什么?
phpize是用来扩展php扩展模块的,通过phpi
- Java虚拟机学习 - 对象引用强度
shuizhaosi888
JAVA虚拟机
本文原文链接:http://blog.csdn.net/java2000_wl/article/details/8090276 转载请注明出处!
无论是通过计数算法判断对象的引用数量,还是通过根搜索算法判断对象引用链是否可达,判定对象是否存活都与“引用”相关。
引用主要分为 :强引用(Strong Reference)、软引用(Soft Reference)、弱引用(Wea
- .NET Framework 3.5 Service Pack 1(完整软件包)下载地址
happyqing
.net下载framework
Microsoft .NET Framework 3.5 Service Pack 1(完整软件包)
http://www.microsoft.com/zh-cn/download/details.aspx?id=25150
Microsoft .NET Framework 3.5 Service Pack 1 是一个累积更新,包含很多基于 .NET Framewo
- JAVA定时器的使用
jingjing0907
javatimer线程定时器
1、在应用开发中,经常需要一些周期性的操作,比如每5分钟执行某一操作等。
对于这样的操作最方便、高效的实现方式就是使用java.util.Timer工具类。
privatejava.util.Timer timer;
timer = newTimer(true);
timer.schedule(
newjava.util.TimerTask() { public void run()
- Webbench
流浪鱼
webbench
首页下载地址 http://home.tiscali.cz/~cz210552/webbench.html
Webbench是知名的网站压力测试工具,它是由Lionbridge公司(http://www.lionbridge.com)开发。
Webbench能测试处在相同硬件上,不同服务的性能以及不同硬件上同一个服务的运行状况。webbench的标准测试可以向我们展示服务器的两项内容:每秒钟相
- 第11章 动画效果(中)
onestopweb
动画
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- windows下制作bat启动脚本.
sanyecao2314
javacmd脚本bat
java -classpath C:\dwjj\commons-dbcp.jar;C:\dwjj\commons-pool.jar;C:\dwjj\log4j-1.2.16.jar;C:\dwjj\poi-3.9-20121203.jar;C:\dwjj\sqljdbc4.jar;C:\dwjj\voucherimp.jar com.citsamex.core.startup.MainStart
- Java进行RSA加解密的例子
tomcat_oracle
java
加密是保证数据安全的手段之一。加密是将纯文本数据转换为难以理解的密文;解密是将密文转换回纯文本。 数据的加解密属于密码学的范畴。通常,加密和解密都需要使用一些秘密信息,这些秘密信息叫做密钥,将纯文本转为密文或者转回的时候都要用到这些密钥。 对称加密指的是发送者和接收者共用同一个密钥的加解密方法。 非对称加密(又称公钥加密)指的是需要一个私有密钥一个公开密钥,两个不同的密钥的
- Android_ViewStub
阿尔萨斯
ViewStub
public final class ViewStub extends View
java.lang.Object
android.view.View
android.view.ViewStub
类摘要: ViewStub 是一个隐藏的,不占用内存空间的视图对象,它可以在运行时延迟加载布局资源文件。当 ViewSt