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YY_oot
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- html显示base64的pdf,html - base64 embeded PDF files won't render in Chrome - Stack Overflow
weixin_33047553
SomePDFfileswon'trenderinChromebrowserbutwillrenderfineinFirefox.Allfilesrenderfineinallbrowsersifemededdirectly.Theconfusingpartisthattheproblemisonlyforsomefilesandnotall.Filesarestoredinafolderthat
- 自动安装python的bat脚本
batchpython
我发现python的静默安装,在win11有些版本上会有问题,导致Path不能写上环境变量。所以我做了两个.bat文件用来静默的安装python。@echooff::SetdownloadURLandtargetpathsetPYTHON_URL=https://mirrors.aliyun.com/python-release/windows/python-3.12.6-embed-amd64.
- 利用Infinity Embeddings创建文本嵌入
qahaj
python
技术背景介绍在自然语言处理(NLP)任务中,文本嵌入是一种将文本数据转换成固定维度向量的技术。这些向量能够捕捉文本之间的语义关系,使得在后续的任务(如文本分类、相似度计算等)中非常实用。Infinity嵌入模型是一种能够方便创建高质量文本嵌入的现代工具。核心原理解析InfinityEmbeddings利用强大的预训练模型,通过对输入的文本数据进行编码,生成具有语义意义的高维向量。这个过程不仅仅是简
- 一杯咖啡的时间学习大模型(LLM):LLaMA解读之旋转编码RoPE(含代码实现)
Bug_makerACE
llamapython人工智能nlppytorch深度学习transformer
文章目录一、LLaMA的核心改进全景二、旋转位置编码(RoPE)2.1改进动机2.2数学原理2.3源码实现一、LLaMA的核心改进全景Meta开源的LLaMA模型凭借其卓越的性能表现成为大模型发展的重要里程碑。相较于标准Transformer架构,LLaMA主要在以下几个方面进行了关键改进:位置编码升级:采用旋转位置编码(RotaryPositionEmbedding,RoPE)归一化革新:对每个
- DeepSeek 实现原理探析
rockmelodies
人工智能aideepseek深度学习
DeepSeek实现原理探析引言DeepSeek是一种基于深度学习的智能搜索技术,它通过结合自然语言处理(NLP)、信息检索(IR)和机器学习(ML)等多领域的技术,旨在提供更加精准、智能的搜索结果。本文将深入探讨DeepSeek的实现原理,分析其核心技术及其在实际应用中的表现。一、DeepSeek的核心技术自然语言处理(NLP)词嵌入(WordEmbedding):DeepSeek使用如Word
- 使用 HuggingFace 库进行本地嵌入向量生成
qq_37836323
python人工智能开发语言
在当今的AI和机器学习应用中,嵌入向量(embeddings)已成为不可或缺的一部分。嵌入向量能够将文本等高维数据转换为低维稠密向量,从而便于计算和分析。在本文中,我们将介绍如何使用HuggingFace库在本地生成嵌入向量,并演示相关代码。环境准备首先,我们需要安装一些必要的依赖库。可以通过以下命令进行安装:#安装必要的库!pipinstallsentence-transformers!pipi
- LLM+Embedding构建问答系统的局限性及优化方案
lichunericli
人工智能自然语言处理语言模型
LangChain+LLM方案的局限性:LLM意图识别准确性较低,交互链路长导致时间开销大;Embedding不适合多词条聚合匹配等。背景在探索如何利用大型语言模型(LLM)构建知识问答系统的过程中,我们确定了两个核心步骤:将用户提出的问题和知识库中的信息转换成嵌入向量(Embeddings),然后利用向量相似度技术来检索最相关的知识条目。利用LLM来识别用户问题的意图,并对检索到的原始答案进行加
- DeepSeek:API调用+联网搜索,分钟打造企业级 AI 应用
奔向理想的星辰大海
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现在只需拖拽几步,就能搭建一个基于DeepSeek、集「智能问答+知识管理+实时搜索」于一体的AI应用,让大模型更智能、更精准。这样的新组合,将如何升级大模型使用体验?来一探究竟:免部署,分钟级搭建AI应用在腾讯云大模型知识引擎中,将DeepSeek大模型无缝整合到自己的应用场景中——平台提供多轮对话、文档解析、文本拆分、embedding计算等功能,开发者可以根据需求自由组合,分钟级灵活搭建智能
- CEF132 编译指南 MacOS 篇 - depot_tools 安装与配置 (四)
守城小轩
CEFchromedevtools浏览器开发chrome指纹浏览器
1.引言在CEF132(ChromiumEmbeddedFramework)的编译过程中,depot_tools扮演着举足轻重的角色。这套由Chromium项目精心打造的脚本和工具集,专门用于获取、管理和更新Chromium及其相关项目(包括CEF)的源代码。借助depot_tools,开发者能够高效地同步最新的CEF源码,并进行项目构建。本篇将作为CEF132编译指南系列的第四篇,详细阐述如何在
- CEF132 编译指南 MacOS 篇 - 启程:认识 CEF (一)
守城小轩
CEF浏览器开发chromedevtoolschrome指纹浏览器
1.引言在当今的软件开发领域,将Web技术融入桌面应用程序已成为一种趋势。开发者们寻求一种方式,既能充分利用原生应用的性能,又能享受Web开发带来的高效和灵活性。ChromiumEmbeddedFramework(CEF)应运而生,它是一个基于GoogleChromium项目的开源框架,为开发者提供了将Web内容无缝集成到桌面应用中的能力。本篇将作为CEF132编译指南系列的第一篇,引领读者初步认
- Yocto Project的后坐力与未来可能性分析
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Yocto嵌入式硬件linux架构学习职场和发展经验分享面试
一、YoctoProject概述YoctoProject(简称Yocto)是一款基于OpenEmbedded开发环境的开源项目,致力于为嵌入式系统提供高自定义性的Linux发行模型。通过自定义属于自己的BSP层,开发者可以根据需要构建特定硬件环境下最优化的Linux分发版。Yocto目前已被应用于各大嵌入式行业,包括通信、应用端、自动化设备、智能系统等多种领域。目前,它的发展流向深刻影响着未来的嵌
- 快速Elasticsearch向量评分插件安装与使用指南
缪阔孝Ruler
快速Elasticsearch向量评分插件安装与使用指南fast-elasticsearch-vector-scoringScoredocumentsusingembedding-vectorsdot-productorcosine-similaritywithESLuceneengine项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/fast-elasticsear
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SOME/IP协议详解「1.0·概述」点击返回雪云飞星的SOME/IP协议详解「总目录」SOME/IP协议详解「1.0·概述」1什么是SOME/IP2SOME/IP的优势1什么是SOME/IP官方描述原文是这么写的:SOME/IPisanautomotive/embeddedcommunicationprotocolwhichsupportsremoteprocedurecalls,eventno
- LLM 中的 vocabulary 和 embedding vector
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vocabulary将自然语言转换为tokenid是根据模型使用的词汇表(vocabulary)进行的。这个过程通常分为两个步骤:分词(Tokenization)将输入的自然语言文本按照某种规则分割成一系列的token,可以是单词、子词或者字符等。分词的规则需要事先定义好,通常使用诸如基于词典、基于规则、基于统计等方法。查表(Lookup)将分词得到的每个token在词汇表中查找对应的数值id。词
- GraphRAG如何使用ollama提供的llm model 和Embedding model服务构建本地知识库
m0_74824865
面试学习路线阿里巴巴embeddingflaskpython
使用GraphRAG踩坑无数在GraphRAG的使用过程中将需要踩的坑都踩了一遍(不得不吐槽下,官方代码有很多遗留问题,他们自己也承认工作重心在算法的优化而不是各种模型和框架的兼容性适配性上),经过了大量的查阅各种资料以及debug过程(Indexing的过程有点费机器),最终成功运行了GraphRAG项目。先后测试了两种方式,都成功了:使用ollama提供本地llmmodel和Embedding
- 如何在 Node.js 中创建嵌入向量
如何在Node.js中创建嵌入向量原文链接:HowtoCreateVectorEmbeddingsinNode.js作者:PhilNash译者:倔强青铜三前言大家好,我是倔强青铜三。是一名热情的软件工程师,我热衷于分享和传播IT技术,致力于通过我的知识和技能推动技术交流与创新,欢迎关注我,微信公众号:倔强青铜三。欢迎点赞、收藏、关注,一键三连!!!在构建检索增强生成(RAG)应用时,首要任务是准备
- 【CEF】《CEF 桌面软件开发实战》笔记-汇总
江湖人称菠萝包
【CEF】相关c++前端javascript
一、入门知识基于CEF开发桌面应用有其独特的配置要求,比如运行库必须配置为MTD/MT,而不能是MD/MDd等。CEF是ChromiumEmbeddedFramework的简写,顾名思义,这是一个把Chromium嵌入其他应用的框架。官网地址是:https://bitbucket.org/chromiumembedded/cef,这个开源项目是MarshallGreenblatt在2008年创立的
- hexo添加_Hexo博客中插入音乐/视频/
阿月Rebecca
hexo添加
Hexo插入音乐/视频/网易云音乐/bilibili视频,会让博客看起来很洋气(ง•̀_•́)ง。查看更多于本人博客:iii.runMarkdown通用的音乐视频插入方法iframe标签代码从网易云音乐获得网易云音乐因为简书不支持,可以在李飞阳看到效果。iframeembed标签因为简书不支持,可以在李飞阳看到效果。embedjavascript标签举例javascript使用Hexo插件插入音乐
- nodejs 实现加载 huggingface local embedding model 方法
gaohongfeng1
embeddingnode.jstransformer
耗尽两天出坑,整理过程如下,希望对遇到问题的人得到帮助!!!首先nodejs在大模型生态上,坑还是超级多,尤其是对我不熟悉nodejs。我没有从零创建项目,比如用npminit方法,而是使用的一个开源项目:gitclonehttps://github.com/langchain-ai/langchain-nextjs-template.git基于这个项目本身pnpmdev页面显示正常,然后创建li
- golang 代发邮件支持附件发送,outlook案列,其他邮箱需要替换对应邮箱服务域名
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GPT===问答实例importpandasaspdfromopenai.embeddings_utilsimportget_embedding,cosine_similarityimportopenaiimportosimportloggingasloggerfromflask_corsimportCORSimportosopenai.api_key=os.getenv('OPENAI_API_
- 前端大模型入门:编码(Tokenizer)和嵌入(Embedding)解析
大模型玩家
前端embedding产品经理经验分享算法人工智能学习方法
本文介绍了大规模语言模型(LLM)中的两个核心概念:Tokenizer和Embedding。Tokenizer将文本转换为模型可处理的数字ID,而Embedding则将这些ID转化为能捕捉语义关系的稠密向量。文章通过具体示例和代码展示了两者的实现方法,帮助读者理解其基本原理和应用场景。作者|想飞的雪糕LLM的核心是通过对语言进行建模来生成自然语言输出或理解输入,两个重要的概念在其中发挥关键作用:T
- 探索未来:golang-nextjs-portable,轻量级的跨平台应用框架
郝赢泉
探索未来:golang-nextjs-portable,轻量级的跨平台应用框架golang-nextjs-portableGoprogramwithembeddedNext.jsapp.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/go/golang-nextjs-portable在现代开发领域,融合不同技术栈以创造高效、便捷的应用已成为趋势。今天,我们来探讨一个创新项目
- 使用 LangChain 掌握检索增强生成 (RAG) 的终极指南:2、查询转换
Hugo_Hoo
使用LangChain掌握RAG的指南langchain人工智能AI编程
查询转换查询转换的核心思想是将用户查询以一种能让大型语言模型(LLM)正确回答问题的方式进行翻译或转换。例如,如果用户提出一个模糊的问题,我们的RAG检索器可能会根据与用户问题不太相关的嵌入(embeddings)检索出错误的(或模糊的)文档,导致LLM生成错误的答案。解决这个问题有几种方法:退一步提示(Step-backprompting):这涉及到鼓励LLM从一个给定的问题或问题中退一步,提出
- OpenAI 实战进阶教程 - 第八节: 模型扩展与智能工具开发 - 理解 Embedding 与向量检索原理
山海青风
人工智能人工智能python
适合的读者群体软件开发人员:需要在项目中实现智能检索或问答功能的工程师。数据分析师/科学家:对自然语言处理、文本挖掘等方向感兴趣,希望了解最新向量检索技术。技术产品经理:希望在产品中集成智能搜索、FAQ问答等功能,提升用户体验。为什么要采用Embedding与向量检索技术?在很多企业或组织中,都有大量的文字资料(FAQ、产品手册、文档案例等)。传统的关键词搜索只能依赖于字符串匹配,对于意思相近但表
- PDF问答工具(基于openai API和streamlit)
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utils.py:fromlangchain_community.document_loadersimportPyPDFLoaderfromlangchain_text_splittersimportRecursiveCharacterTextSplitterfromlangchain_openai.embeddingsimportOpenAIEmbeddingsfromlangchain_com
- 关于双塔模型的简单介绍
eso1983
python算法推荐算法
双塔模型是一种常用于推荐系统和信息检索等领域的深度学习架构,其核心思想是将用户和物品分别映射到不同的向量空间,通过计算两个向量的相似度来预测用户对物品的偏好或相关性。1.python示例使用python语言来简单示例一下实现过程如下:importtensorflowastffromtensorflow.keras.layersimportInput,Dense,Embedding,Concaten
- Windows下怎么安装FFFmpeg
skywalk8163
编程语言windowsffmpeg
Windows下怎么安装FFFmpeg第一种方法到github网站找到地址:GitHub-FFmpeg/FFmpeg:Mirrorofhttps://git.ffmpeg.org/ffmpeg.git到repo里去下载windows下软件:没找到编译好的,只有源代码。那么就用pip安装好了:pipinstallffmpeg成功!未成功:还是报错INFO[open_webui.env]Embeddi
- 使用Qdrant进行矢量相似性搜索的实践
hgSdaegva
pythonwindowslinux
在今天的文章中,我将带你深入了解Qdrant,这是一个生产就绪的矢量相似性搜索引擎,并提供一个便利的API来存储、搜索和管理点。这篇文章重点展示如何使用Qdrant进行自我查询检索,并结合OpenAIEmbeddings进行矢量化处理。技术背景介绍Qdrant是一个专注于矢量相似性搜索的引擎,适用于需要快速检索和过滤的场景。它允许我们通过API轻松地存储和管理矢量数据点,并根据矢量相似性进行高效检
- 向量语义(Vector Semantics)与表征学习(Representation Learning)详解
苏西月
学习人工智能
1.向量语义(VectorSemantics)与词嵌入(WordEmbeddings)向量语义的核心思想是用数学向量来表示单词的意义。传统的NLP方法(如基于规则的语言模型)需要人为定义单词的语义规则,而向量语义方法则通过分析单词在大量文本中的使用模式来学习其语义。关键词:词向量(WordRepresentations):单词被表示为一个多维向量,每个维度对应于该单词的某种语义特征。分布式表示(D
- 二分查找排序算法
周凡杨
java二分查找排序算法折半
一:概念 二分查找又称
折半查找(
折半搜索/
二分搜索),优点是比较次数少,查找速度快,平均性能好;其缺点是要求待查表为有序表,且插入删除困难。因此,折半查找方法适用于不经常变动而 查找频繁的有序列表。首先,假设表中元素是按升序排列,将表中间位置记录的关键字与查找关键字比较,如果两者相等,则查找成功;否则利用中间位置记录将表 分成前、后两个子表,如果中间位置记录的关键字大于查找关键字,则进一步
- java中的BigDecimal
bijian1013
javaBigDecimal
在项目开发过程中出现精度丢失问题,查资料用BigDecimal解决,并发现如下这篇BigDecimal的解决问题的思路和方法很值得学习,特转载。
原文地址:http://blog.csdn.net/ugg/article/de
- Shell echo命令详解
daizj
echoshell
Shell echo命令
Shell 的 echo 指令与 PHP 的 echo 指令类似,都是用于字符串的输出。命令格式:
echo string
您可以使用echo实现更复杂的输出格式控制。 1.显示普通字符串:
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这里的双引号完全可以省略,以下命令与上面实例效果一致:
echo Itis a test 2.显示转义
- Oracle DBA 简单操作
周凡杨
oracle dba sql
--执行次数多的SQL
select sql_text,executions from (
select sql_text,executions from v$sqlarea order by executions desc
) where rownum<81;
&nb
- 画图重绘
朱辉辉33
游戏
我第一次接触重绘是编写五子棋小游戏的时候,因为游戏里的棋盘是用线绘制的,而这些东西并不在系统自带的重绘里,所以在移动窗体时,棋盘并不会重绘出来。所以我们要重写系统的重绘方法。
在重写系统重绘方法时,我们要注意一定要调用父类的重绘方法,即加上super.paint(g),因为如果不调用父类的重绘方式,重写后会把父类的重绘覆盖掉,而父类的重绘方法是绘制画布,这样就导致我们
- 线程之初体验
西蜀石兰
线程
一直觉得多线程是学Java的一个分水岭,懂多线程才算入门。
之前看《编程思想》的多线程章节,看的云里雾里,知道线程类有哪几个方法,却依旧不知道线程到底是什么?书上都写线程是进程的模块,共享线程的资源,可是这跟多线程编程有毛线的关系,呜呜。。。
线程其实也是用户自定义的任务,不要过多的强调线程的属性,而忽略了线程最基本的属性。
你可以在线程类的run()方法中定义自己的任务,就跟正常的Ja
- linux集群互相免登陆配置
林鹤霄
linux
配置ssh免登陆
1、生成秘钥和公钥 ssh-keygen -t rsa
2、提示让你输入,什么都不输,三次回车之后会在~下面的.ssh文件夹中多出两个文件id_rsa 和 id_rsa.pub
其中id_rsa为秘钥,id_rsa.pub为公钥,使用公钥加密的数据只有私钥才能对这些数据解密 c
- mysql : Lock wait timeout exceeded; try restarting transaction
aigo
mysql
原文:http://www.cnblogs.com/freeliver54/archive/2010/09/30/1839042.html
原因是你使用的InnoDB 表类型的时候,
默认参数:innodb_lock_wait_timeout设置锁等待的时间是50s,
因为有的锁等待超过了这个时间,所以抱错.
你可以把这个时间加长,或者优化存储
- Socket编程 基本的聊天实现。
alleni123
socket
public class Server
{
//用来存储所有连接上来的客户
private List<ServerThread> clients;
public static void main(String[] args)
{
Server s = new Server();
s.startServer(9988);
}
publi
- 多线程监听器事件模式(一个简单的例子)
百合不是茶
线程监听模式
多线程的事件监听器模式
监听器时间模式经常与多线程使用,在多线程中如何知道我的线程正在执行那什么内容,可以通过时间监听器模式得到
创建多线程的事件监听器模式 思路:
1, 创建线程并启动,在创建线程的位置设置一个标记
2,创建队
- spring InitializingBean接口
bijian1013
javaspring
spring的事务的TransactionTemplate,其源码如下:
public class TransactionTemplate extends DefaultTransactionDefinition implements TransactionOperations, InitializingBean{
...
}
TransactionTemplate继承了DefaultT
- Oracle中询表的权限被授予给了哪些用户
bijian1013
oracle数据库权限
Oracle查询表将权限赋给了哪些用户的SQL,以备查用。
select t.table_name as "表名",
t.grantee as "被授权的属组",
t.owner as "对象所在的属组"
- 【Struts2五】Struts2 参数传值
bit1129
struts2
Struts2中参数传值的3种情况
1.请求参数绑定到Action的实例字段上
2.Action将值传递到转发的视图上
3.Action将值传递到重定向的视图上
一、请求参数绑定到Action的实例字段上以及Action将值传递到转发的视图上
Struts可以自动将请求URL中的请求参数或者表单提交的参数绑定到Action定义的实例字段上,绑定的规则使用ognl表达式语言
- 【Kafka十四】关于auto.offset.reset[Q/A]
bit1129
kafka
I got serveral questions about auto.offset.reset. This configuration parameter governs how consumer read the message from Kafka when there is no initial offset in ZooKeeper or
- nginx gzip压缩配置
ronin47
nginx gzip 压缩范例
nginx gzip压缩配置 更多
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nginx
gzip
配置
随着nginx的发展,越来越多的网站使用nginx,因此nginx的优化变得越来越重要,今天我们来看看nginx的gzip压缩到底是怎么压缩的呢?
gzip(GNU-ZIP)是一种压缩技术。经过gzip压缩后页面大小可以变为原来的30%甚至更小,这样,用
- java-13.输入一个单向链表,输出该链表中倒数第 k 个节点
bylijinnan
java
two cursors.
Make the first cursor go K steps first.
/*
* 第 13 题:题目:输入一个单向链表,输出该链表中倒数第 k 个节点
*/
public void displayKthItemsBackWard(ListNode head,int k){
ListNode p1=head,p2=head;
- Spring源码学习-JdbcTemplate queryForObject
bylijinnan
javaspring
JdbcTemplate中有两个可能会混淆的queryForObject方法:
1.
Object queryForObject(String sql, Object[] args, Class requiredType)
2.
Object queryForObject(String sql, Object[] args, RowMapper rowMapper)
第1个方法是只查
- [冰川时代]在冰川时代,我们需要什么样的技术?
comsci
技术
看美国那边的气候情况....我有个感觉...是不是要进入小冰期了?
那么在小冰期里面...我们的户外活动肯定会出现很多问题...在室内呆着的情况会非常多...怎么在室内呆着而不发闷...怎么用最低的电力保证室内的温度.....这都需要技术手段...
&nb
- js 获取浏览器型号
cuityang
js浏览器
根据浏览器获取iphone和apk的下载地址
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta charset="utf-8" content="text/html"/>
<meta name=
- C# socks5详解 转
dalan_123
socketC#
http://www.cnblogs.com/zhujiechang/archive/2008/10/21/1316308.html 这里主要讲的是用.NET实现基于Socket5下面的代理协议进行客户端的通讯,Socket4的实现是类似的,注意的事,这里不是讲用C#实现一个代理服务器,因为实现一个代理服务器需要实现很多协议,头大,而且现在市面上有很多现成的代理服务器用,性能又好,
- 运维 Centos问题汇总
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云主机
一、sh 脚本不执行的原因
sh脚本不执行的原因 只有2个
1.权限不够
2.sh脚本里路径没写完整。
二、解决You have new mail in /var/spool/mail/root
修改/usr/share/logwatch/default.conf/logwatch.conf配置文件
MailTo =
MailFrom
三、查询连接数
- Yii防注入攻击笔记
dcj3sjt126com
sqlWEB安全yii
网站表单有注入漏洞须对所有用户输入的内容进行个过滤和检查,可以使用正则表达式或者直接输入字符判断,大部分是只允许输入字母和数字的,其它字符度不允许;对于内容复杂表单的内容,应该对html和script的符号进行转义替换:尤其是<,>,',"",&这几个符号 这里有个转义对照表:
http://blog.csdn.net/xinzhu1990/articl
- MongoDB简介[一]
eksliang
mongodbMongoDB简介
MongoDB简介
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2173288 1.1易于使用
MongoDB是一个面向文档的数据库,而不是关系型数据库。与关系型数据库相比,面向文档的数据库不再有行的概念,取而代之的是更为灵活的“文档”模型。
另外,不
- zookeeper windows 入门安装和测试
greemranqq
zookeeper安装分布式
一、序言
以下是我对zookeeper 的一些理解: zookeeper 作为一个服务注册信息存储的管理工具,好吧,这样说得很抽象,我们举个“栗子”。
栗子1号:
假设我是一家KTV的老板,我同时拥有5家KTV,我肯定得时刻监视
- Spring之使用事务缘由(2-注解实现)
ihuning
spring
Spring事务注解实现
1. 依赖包:
1.1 spring包:
spring-beans-4.0.0.RELEASE.jar
spring-context-4.0.0.
- iOS App Launch Option
啸笑天
option
iOS 程序启动时总会调用application:didFinishLaunchingWithOptions:,其中第二个参数launchOptions为NSDictionary类型的对象,里面存储有此程序启动的原因。
launchOptions中的可能键值见UIApplication Class Reference的Launch Options Keys节 。
1、若用户直接
- jdk与jre的区别(_)
macroli
javajvmjdk
简单的说JDK是面向开发人员使用的SDK,它提供了Java的开发环境和运行环境。SDK是Software Development Kit 一般指软件开发包,可以包括函数库、编译程序等。
JDK就是Java Development Kit JRE是Java Runtime Enviroment是指Java的运行环境,是面向Java程序的使用者,而不是开发者。 如果安装了JDK,会发同你
- Updates were rejected because the tip of your current branch is behind
qiaolevip
学习永无止境每天进步一点点众观千象git
$ git push joe prod-2295-1
To
[email protected]:joe.le/dr-frontend.git
! [rejected] prod-2295-1 -> prod-2295-1 (non-fast-forward)
error: failed to push some refs to '
[email protected]
- [一起学Hive]之十四-Hive的元数据表结构详解
superlxw1234
hivehive元数据结构
关键字:Hive元数据、Hive元数据表结构
之前在 “[一起学Hive]之一–Hive概述,Hive是什么”中介绍过,Hive自己维护了一套元数据,用户通过HQL查询时候,Hive首先需要结合元数据,将HQL翻译成MapReduce去执行。
本文介绍一下Hive元数据中重要的一些表结构及用途,以Hive0.13为例。
文章最后面,会以一个示例来全面了解一下,
- Spring 3.2.14,4.1.7,4.2.RC2发布
wiselyman
Spring 3
Spring 3.2.14、4.1.7及4.2.RC2于6月30日发布。
其中Spring 3.2.1是一个维护版本(维护周期到2016-12-31截止),后续会继续根据需求和bug发布维护版本。此时,Spring官方强烈建议升级Spring框架至4.1.7 或者将要发布的4.2 。
其中Spring 4.1.7主要包含这些更新内容。