- 探索vLLM Chat：作为OpenAI API替代方案的强大工具
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python
#探索vLLMChat：作为OpenAIAPI替代方案的强大工具##引言随着生成式AI技术的发展，许多应用都依赖于强大的语言模型API来提供自然语言处理任务的支持。vLLM是一款可以作为OpenAIAPI协议替代品的聊天模型服务器。它的设计允许您在应用中无缝替换OpenAIAPI，实现相似的功能和性能。本文将介绍如何使用vLLM，结合langchain-openai包，来快速部署和集成聊天模型。#
- AI大语言模型概述：从GPT到BERT的技术演进
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人工智能计算大数据人工智能语言模型AI大模型LLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍1.1什么是大语言模型大语言模型是一种基于深度学习的自然语言处理技术，它可以理解和生成人类语言。这些模型通过学习大量的文本数据，捕捉到语言的语法、语义和情感等信息，从而实现对自然语言的理解和生成。1.2为什么大语言模型如此重要大语言模型在近年来取得了显著的进展，它们在各种自然语言处理任务中都取得了最先进的性能。这些任务包括机器翻译、情感分析、文本摘要、问答系统等。大语言模型的成功在很大
- 完整指南：从基础到高级使用 Semantic Kernel
江沉晚呤时
NetcoreAIc#.netcore
SemanticKernel是微软推出的一款强大的开发框架，旨在帮助开发者通过语义理解和自然语言处理（NLP）构建智能应用。它为开发者提供了与OpenAI、AzureCognitiveServices等人工智能服务集成的简便接口，使得构建自然语言处理（NLP）应用变得更加直观和高效。在本文中，我们将从基础到高级全面讲解如何使用SemanticKernel，并提供详细的代码示例，帮助你快速掌握这个框
- 神经进化算法(Neuroevolution) 原理与代码实例讲解
AI大模型应用之禅
DeepSeekR1&AI大模型与大数据javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
神经进化算法,Neuroevolution,进化算法,深度学习,机器学习,遗传算法,神经网络,代码实例1.背景介绍在机器学习领域，神经网络凭借其强大的学习能力和泛化能力，在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了显著的成就。然而，传统的神经网络训练方法通常依赖于人工设计的网络结构和参数初始化，这往往需要大量的经验和试错，并且难以找到最优的网络结构和参数。神经进化算法(Neuroevolutio
- 【实战篇】DeepSeek + Cline 编程实战：从入门到“上头”
再见孙悟空_
【2025AI学习从零单排系列】【2025AI工具合集】DeepSeek+clineDeepSeekdeepseekclinedeepseek编程AI编程
嘿，小伙伴们！今天咱们来好好唠唠这个超火的组合——DeepSeek+Cline，看看它们在编程实战里到底能发挥多大的威力。要是你还在为写代码时的各种问题烦恼，那这篇文章绝对能帮到你！一、初识DeepSeek和ClineDeepSeek是啥？DeepSeek是杭州深度求索公司开发的一系列人工智能模型，特别擅长知识类任务。它能干的事儿可多了，像自然语言处理、代码生成、数据分析这些都不在话下。而且，De
- NLP自然语言处理——文本处理的基本方法
小村学长毕业设计
自然语言处理人工智能
NLP（自然语言处理）是人工智能领域的一个重要分支，它专注于使计算机能够理解和生成人类语言。文本处理是NLP中的基础且核心的部分，涉及多个步骤和技术，以确保原始文本数据能够被有效地转换、分析和利用。以下是对文本处理基本方法的详细探讨，包括文本预处理、文本表示、以及常见的NLP任务等。一、文本预处理文本预处理是NLP中的第一步，也是至关重要的一步。它主要包括以下几个子步骤：文本清洗：去除特殊字符：移
- NLP自然语言处理：文本表示总结 - 上篇word embedding（基于降维、基于聚类、CBOW 、Skip-gram、 NNLM 、TF-ID、GloVe ）
陈宸-研究僧
NLP自然语言处理
文本表示分类（基于表示方法）离散表示one-hot表示词袋模型与TF-ID分布式表示基于矩阵的表示方法降维的方法聚类的方法基于神经网络的表示方法NNLMCBOWSkip-gramGloVeELMoGPTBERT目录一、文本离散表示1.1文本离散表示：one-hot1.2文本离散表示：词袋模型与TF-IDF1.2.1词袋模型（bagofwords）1.2.2对词袋模型的改进：TF-IDF二、文本分布
- 自然语言处理：文本表示
梦丶晓羽
pythonGloveWord2VecTF-IDF自然语言处理人工智能
介绍大家好，博主又来给大家分享知识了。今天给大家分享的内容是自然语言处理中的文本表示。在当今数字化信息爆炸的时代，自然语言处理作为人工智能领域的重要分支，发挥着越来越关键的作用。而文本表示，则是自然语言处理的基石之一，它就像是一把神奇的钥匙，能够将人类丰富多样、充满语义的自然语言，转化为计算机可以理解和处理的形式。话不多说，我们直接进入正题。文本表示概念阐述在自然语言处理(NLP)中，文本表示是将
- XLNet：超越BERT的新星
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
-XLNet：超越BERT的新星1.背景介绍1.1自然语言处理的重要性自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)是人工智能领域的一个重要分支,旨在使计算机能够理解和生成人类语言。随着大数据时代的到来,海量的自然语言数据不断涌现,对NLP技术的需求与日俱增。NLP技术已广泛应用于机器翻译、智能问答、信息检索、情感分析等诸多领域,为人类生产和生活带来了巨大便利。1.2预
- 基于Dify大模型开发平台搭建业务应用场景
Python程序员罗宾
学习人工智能搜索引擎笔记github
一、Dify大模型可以搭建多种业务应用场景前排提示，文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦！主要应用场景包括：1.智能客服系统自动响应：利用大模型的自然语言处理能力，实现24/7的自动客户服务。问题分类与分配：准确识别用户问题类型，并将其路由到相应的服务团队。知识库构建：自动生成和维护企业级的知识库。2.个性化推荐引擎用户画像分析：深度挖掘用户的兴趣爱好和行为习惯。精准推荐：根据用户特征提供定制
- 快速上手 Unstructured：安装、Docker部署及PDF文档解析示例
大F的智能小课
大模型理论和实战dockerpdf容器
1.核心概念1.1Unstructured简介Unstructured是一个强大的Python库，专注于从非结构化数据中提取和预处理文本信息，广泛应用于PDF、Word文档、HTML等多种格式的文件处理。其核心功能包括分区、清理、暂存和分块，能够将复杂的非结构化文档转换为结构化输出，为后续的自然语言处理任务提供高质量的数据支持。分区功能：Unstructured能够将原始文档分解为标准的结构化元素
- 电商图书行业类目AI导购Agent系统详细设计与开发实战
AI天才研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型LLM大模型落地实战指南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.背景介绍随着电子商务的蓬勃发展，图书行业也迎来了线上销售的黄金时代。然而，海量的图书种类、复杂的读者需求，使得用户在选购图书时常常面临选择困难。传统的搜索和推荐方式往往无法精准匹配用户的个性化需求，导致用户体验不佳，转化率低。为了解决这一痛点，AI导购Agent系统应运而生。该系统利用人工智能技术，模拟专业的图书导购员，为用户提供个性化的图书推荐和导购服务。通过深度学习、自然语言处理等技术，A
- 微调DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B打造sql2text大模型！小白也能十分钟打造自己的推理大模型！unsloth+Colab轻松上手
X.Cristiano
DeepSeek-R1Llama-8Bsql2text人工智能
简介：DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B是一个基于Llama架构的8B参数语言模型，经过深度蒸馏（distillation）处理，旨在提高推理效率和精度。通过蒸馏技术，模型在保持较高性能的同时，减少了计算资源的消耗，特别适合在资源受限的环境中应用。该模型经过优化，可用于多种自然语言处理任务，如文本生成、情感分析、问答系统等。DeepSeek-R1-Distill-Llama-
- 如何学习训练大模型——100条建议（附详细说明）_如何训练自己的大模型_大模型如何训练
大耳朵爱学习
人工智能语言模型产品经理大模型AI大模型
摘要：通过深入了解本文中的这些细节，并在实际项目中应用相关知识，将能够更好地理解和利用大模型的潜力，不仅在学术研究中，也在工程实践中。通过不断探索新方法、参与项目和保持热情，并将其应用于各种领域，从自然语言处理到计算机视觉和自动驾驶。通过不断学习、实践和探索，可以不断提升自己在深度学习领域的技能和洞察力，同时也能为社会和行业带来创新和改进。从小规模的项目和模型开始，逐渐迭代和扩展到更大的模型，逐步
- Transformer模型详解
Yuki-^_^
Transformer模型详解人工智能transformer深度学习人工智能
导读Transformer在许多的人工智能领域，如自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)、计算机视觉(ComputerVision,CV)和语音处理(SpeechProcessing,SP)取得了巨大的成功。因此，自然而然的也吸引了许多工业界和学术界的研究人员的兴趣。到目前为止，已经提出了大量基于Transformer的相关工作和综述。本文基于邱锡鹏[1]老师近
- AIGC从入门到实战：探秘：ChatGPT 到底是什么
AI天才研究院
计算AI大模型企业级应用开发实战ChatGPT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人工智能的浪潮近年来，人工智能(AI)发展迅猛，其应用已深入到各个领域，从自动驾驶汽车到智能家居，再到医疗诊断，AI正在改变我们的生活方式。其中，自然语言处理(NLP)作为AI的重要分支，近年来取得了显著进展，而AIGC(AI-GeneratedContent)正是NLP领域的一颗璀璨明珠。1.2AIGC的兴起AIGC指的是利用AI技术自动生成内容，包括文本、图像、音频、视频等。
- C# 牵手DeepSeek：打造本地AI超能力
步、步、为营
c#人工智能开发语言
一、引言在人工智能飞速发展的当下，大语言模型如DeepSeek正掀起新一轮的技术变革浪潮，为自然语言处理领域带来了诸多创新应用。随着数据隐私和安全意识的提升，以及对模型部署灵活性的追求，本地部署DeepSeek成为众多开发者和企业关注的焦点。对于C#开发者而言，将DeepSeek模型本地部署并集成到C#项目中，不仅能充分发挥C#语言在Windows平台开发的优势，还能实现高度定制化的人工智能应用，
- 自然语言处理：初识自然语言处理
梦丶晓羽
自然语言处理人工智能
介绍大家好，博主又来给大家分享知识了。从这次开始，博主给大家分享自然语言处理这个领域的内容。这也是博主非常感兴趣的研究领域。最开始，博主计划在自然语言处理系列的第一篇博文中，和大家聊聊文本规范化这个话题。毕竟在自然语言处理领域里，文本规范化是一项基础且重要的工作，它能让原始文本变得更整齐有序，便于后续的处理分析。但转念一想，对于刚接触自然语言处理的小伙伴们来说，对于自然语言处理肯定会有些陌生。要是
- 自然语言处理：文本规范化
梦丶晓羽
python自然语言处理人工智能NLTKBPE
介绍大家好！很高兴又能在这儿和大家分享自然语言处理相关的知识了。在上一篇发布于自然语言处理：初识自然语言处理-CSDN博客为大家初步介绍了自然语言处理的基本概念。而这次，我将进一步深入这个领域，和大家聊聊自然语言处理中一个关键的基础环节：文本规范化。好了，我们直接进入正题。文本规范化概念自然语言处理中的文本规范化，是指对原始文本进行一系列处理操作，使其具有统一、标准的格式和表达形式，以提高后续自然
- 2W8000字 LLM架构文章阅读指北
人工智能
大模型架构专栏已经更新了30多篇文章。完整的专栏内容欢迎订阅：LLM架构专栏1、LLM大模型架构专栏||从NLP基础谈起2、LLM大模型架构专栏||自然语言处理（NLP）之建模3、LLM大模型架构之词嵌入（Part1）3、LLM大模型架构之词嵌入（Part2）3、LLM大模型架构之词嵌入（Part3）4、LLM架构从基础到精通之Word2Vec训练全解析5、LLM架构从基础到精通之循环神经网络（R
- 自然语言处理之语法解析：BERT：自然语言处理基础理论
zhubeibei168
自然语言处理1024程序员节自然语言处理bert语音识别人工智能
自然语言处理之语法解析：BERT：自然语言处理基础理论自然语言处理基础自然语言处理的定义与应用自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，NLP）是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究如何处理和运用自然语言；自然语言认知则是指让计算机“懂”人类的语言。NLP建立于20世纪50年代，随着计算机技术的飞速发展，NLP技术在信息检索、文本挖掘、语音识别、机器翻译、情
- DeepSeek应用场景及其解决的问题
杏花春雨江南
自然语言处理
DeepSeek是一种基于深度学习的智能技术，能够处理复杂的非结构化数据（如文本、图像、语音等），并在企业级应用开发中发挥重要作用。以下是DeepSeek在企业级应用开发中的典型应用场景及其解决的问题：1.企业知识管理与智能搜索场景：企业拥有大量的文档、报告、邮件、会议记录等非结构化数据，员工需要快速找到相关信息。DeepSeek的作用：通过语义搜索和自然语言处理（NLP），DeepSeek可以理
- 如何用AI写程序
Honmaple
人工智能
一、AI写程序之工具选择（一）主流AI编程工具介绍如今市面上有诸多AI编程工具可供选择，以下为大家介绍几种常见且实用的工具：ChatGPT：由OpenAI开发的一款基于Transformer架构的预训练模型，它的自然语言处理能力十分强大，能够理解和生成人类语言，并进行文本分类、情感分析、机器翻译等自然语言处理任务。它经过大量的训练和优化，可以准确地理解用户的意图和需求，从大量文本数据中提取有用信息
- 在nodejs中使用ElasticSearch（三）通过ES语义检索,实现RAG
konglong127
nodejselasticsearch搜索引擎node.js全文检索后端
RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）是一种结合了信息检索和生成模型的技术，旨在提高生成模型的知识获取和生成能力。它通过在生成的过程中引入外部知识库或文档（如数据库、搜索引擎或文档存储），帮助生成更为准确和丰富的答案。RAG在自然语言处理（NLP）领域，特别是在对话生成、问答系统和文本摘要等任务中，具有非常重要的应用。它的核心思想是，生成模型不仅依赖于模型内部的知识，
- 穿越AI边界：深度集成DeepSeek API与云平台的实践之路
云边有个稻草人
热门文章人工智能DeepSeek大数据集成DeepSeekAPIDeepSeek算法阿里云百炼平台集成
云边有个稻草人-CSDN博客随着人工智能技术的日益发展，深度学习和自然语言处理（NLP）已经在很多领域得到了广泛的应用。DeepSeek作为一款领先的大型语言生成模型，凭借其强大的推理和生成能力，已经被越来越多的开发者和行业专家所青睐。通过DeepSeek提供的API接口，开发者可以在多个领域中实现先进的自然语言理解和生成任务。本文将深入探讨如何使用Python调用DeepSeek的API接口，并
- 自然语言处理NLP入门 -- 第八节OpenAI GPT 在 NLP 任务中的应用
山海青风
人工智能gpt自然语言处理python
在前面的学习中，我们已经了解了如何使用一些经典的方法和模型来处理自然语言任务，如文本分类、命名实体识别等。但当我们需要更强的语言生成能力时，往往会求助于更先进的预训练语言模型。OpenAI旗下的GPT系列模型（如GPT-3、GPT-3.5、GPT-4等）在生成文本方面拥有强大的表现。它们不仅能进行语言生成，也可用于诸多NLP任务，包括文本摘要和情感分析。本章将重点介绍：GPT的文本生成原理和应用场
- DeepSeek怎么用，DeepSeek使用指南最全合集（保姆级教程）
xiecoding.cn
deepseekdeepseek使用指南deepseek怎么用deepseek免费教学deepseek资料合集
DeepSeek是一款由国内顶尖团队开发的人工智能大模型，旨在为用户提供高效、智能的问答和知识服务。作为国产AI模型的代表，DeepSeek不仅在自然语言处理（NLP）领域表现出色，还在多个应用场景中展现了强大的能力。与ChatGPT等国际知名模型相比，DeepSeek在中文语境下的表现尤为突出，能够更好地理解中文的复杂语义和文化背景。DeepSeek使用资源下载为了方便大家更好地学习和使用Dee
- ACL2024最佳论文揭榜，中国本科生破译3000年前的甲骨文密码
会议之眼
人工智能人工智能
标题：ACL2024最佳论文揭榜！中国本科生破译3000年前的甲骨文密码一、会议介绍ACL（AnnualMeetingoftheAssociationforComputationalLinguistics）2024，即第62届国际计算语言学年会，正在2024年8月11日至8月16日在泰国曼谷召开。作为计算语言学和自然语言处理领域的顶级会议，ACL是学者们展示最新成果、交流思想的重要平台。它被CCF
- J-LangChain，用Java实现LangChain编排！轻松加载PDF、切分文档、向量化存储，再到智能问答
花千树-010
JLangChain-TGlangchainjavapdfAIGCnlpAI编程
Java如何玩转大模型编排、RAG、Agent？？？在自然语言处理（NLP）的浪潮中，LangChain作为一种强大的模型编排框架，已经在Python社区中广受欢迎。然而，对于Java开发者来说，能否有一个同样高效、灵活的工具来实现类似功能？答案是肯定的！今天，我们将聚焦J-LangChain——一个专为Java打造的LangChain实现，带你探索如何用Java语言轻松构建从PDF处理到智能问答
- LangChain教程 - RAG - PDF问答
花千树-010
LangChainlangchainpdfAIGCpythonnlpembedding人工智能
系列文章索引LangChain教程-系列文章在现代自然语言处理（NLP）中，基于文档内容的问答系统变得愈发重要，尤其是当我们需要从大量文档中提取信息时。通过结合文档检索和生成模型（如RAG，Retrieval-AugmentedGeneration），我们可以构建强大的问答系统。本博客将详细介绍如何使用FastAPI和LangChain框架，创建一个基于PDF文档的RAG问答API。一、背景在许多
- [黑洞与暗粒子]没有光的世界
comsci
无论是相对论还是其它现代物理学,都显然有个缺陷,那就是必须有光才能够计算
但是,我相信,在我们的世界和宇宙平面中,肯定存在没有光的世界....
那么,在没有光的世界,光子和其它粒子的规律无法被应用和考察,那么以光速为核心的
&nbs
- jQuery Lazy Load 图片延迟加载
aijuans
jquery
基于 jQuery 的图片延迟加载插件，在用户滚动页面到图片之后才进行加载。
对于有较多的图片的网页，使用图片延迟加载，能有效的提高页面加载速度。
版本：
jQuery v1.4.4+
jQuery Lazy Load v1.7.2
注意事项：
需要真正实现图片延迟加载，必须将真实图片地址写在 data-original 属性中。若 src
- 使用Jodd的优点
Kai_Ge
jodd
1. 简化和统一 controller ，抛弃 extends SimpleFormController ，统一使用 implements Controller 的方式。
2. 简化 JSP 页面的 bind, 不需要一个字段一个字段的绑定。
3. 对 bean 没有任何要求，可以使用任意的 bean 做为 formBean。
使用方法简介
- jpa Query转hibernate Query
120153216
Hibernate
public List<Map> getMapList(String hql,
Map map) {
org.hibernate.Query jpaQuery = entityManager.createQuery(hql);
if (null != map) {
for (String parameter : map.keySet()) {
jp
- Django_Python3添加MySQL/MariaDB支持
2002wmj
mariaDB
现状
首先，
[email protected] 中默认的引擎为 django.db.backends.mysql 。但是在Python3中如果这样写的话，会发现 django.db.backends.mysql 依赖 MySQLdb[5] ，而 MySQLdb 又不兼容 Python3 于是要找一种新的方式来继续使用MySQL。 MySQL官方的方案
首先据MySQL文档[3]说，自从MySQL
- 在SQLSERVER中查找消耗IO最多的SQL
357029540
SQL Server
返回做IO数目最多的50条语句以及它们的执行计划。
select top 50
(total_logical_reads/execution_count) as avg_logical_reads,
(total_logical_writes/execution_count) as avg_logical_writes,
(tot
- spring UnChecked 异常 官方定义！
7454103
spring
如果你接触过spring的 事物管理！那么你必须明白 spring的 非捕获异常！ 即 unchecked 异常！ 因为 spring 默认这类异常事物自动回滚！！
public static boolean isCheckedException(Throwable ex)
{
return !(ex instanceof RuntimeExcep
- mongoDB 入门指南、示例
adminjun
javamongodb操作
一、准备工作
1、 下载mongoDB
下载地址：http://www.mongodb.org/downloads
选择合适你的版本
相关文档：http://www.mongodb.org/display/DOCS/Tutorial
2、 安装mongoDB
A、 不解压模式：
将下载下来的mongoDB-xxx.zip打开，找到bin目录，运行mongod.exe就可以启动服务，默
- CUDA 5 Release Candidate Now Available
aijuans
CUDA
The CUDA 5 Release Candidate is now available at http://developer.nvidia.com/<wbr></wbr>cuda/cuda-pre-production. Now applicable to a broader set of algorithms, CUDA 5 has advanced fe
- Essential Studio for WinRT网格控件测评
Axiba
JavaScripthtml5
Essential Studio for WinRT界面控件包含了商业平板应用程序开发中所需的所有控件，如市场上运行速度最快的grid 和chart、地图、RDL报表查看器、丰富的文本查看器及图表等等。同时，该控件还包含了一组独特的库，用于从WinRT应用程序中生成Excel、Word以及PDF格式的文件。此文将对其另外一个强大的控件——网格控件进行专门的测评详述。
网格控件功能
1、
- java 获取windows系统安装的证书或证书链
bewithme
windows
有时需要获取windows系统安装的证书或证书链，比如说你要通过证书来创建java的密钥库 。
有关证书链的解释可以查看此处 。
public static void main(String[] args) {
SunMSCAPI providerMSCAPI = new SunMSCAPI();
S
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(set类型和zset类型)
bijian1013
redis数据库NoSQL
4.sets类型
Set是集合，它是string类型的无序集合。set是通过hash table实现的，添加、删除和查找的复杂度都是O(1)。对集合我们可以取并集、交集、差集。通过这些操作我们可以实现sns中的好友推荐和blog的tag功能。
sadd：向名称为key的set中添加元
- 异常捕获何时用Exception，何时用Throwable
bingyingao
用Exception的情况
try {
//可能发生空指针、数组溢出等异常
} catch (Exception e) {
- 【Kafka四】Kakfa伪分布式安装
bit1129
kafka
在http://bit1129.iteye.com/blog/2174791一文中，实现了单Kafka服务器的安装，在Kafka中，每个Kafka服务器称为一个broker。本文简单介绍下，在单机环境下Kafka的伪分布式安装和测试验证 1. 安装步骤
Kafka伪分布式安装的思路跟Zookeeper的伪分布式安装思路完全一样，不过比Zookeeper稍微简单些(不
- Project Euler
bookjovi
haskell
Project Euler是个数学问题求解网站，网站设计的很有意思，有很多problem，在未提交正确答案前不能查看problem的overview，也不能查看关于problem的discussion thread，只能看到现在problem已经被多少人解决了，人数越多往往代表问题越容易。
看看problem 1吧：
Add all the natural num
- Java-Collections Framework学习与总结-ArrayDeque
BrokenDreams
Collections
表、栈和队列是三种基本的数据结构，前面总结的ArrayList和LinkedList可以作为任意一种数据结构来使用，当然由于实现方式的不同，操作的效率也会不同。
这篇要看一下java.util.ArrayDeque。从命名上看
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-装饰模式-Decorator
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/
import java.io.BufferedOutputStream;
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.Fi
- Maven学习(一)
chenyu19891124
Maven私服
学习一门技术和工具总得花费一段时间，5月底6月初自己学习了一些工具，maven+Hudson+nexus的搭建，对于maven以前只是听说，顺便再自己的电脑上搭建了一个maven环境，但是完全不了解maven这一强大的构建工具，还有ant也是一个构建工具，但ant就没有maven那么的简单方便，其实简单点说maven是一个运用命令行就能完成构建，测试，打包，发布一系列功
- [原创]JWFD工作流引擎设计----节点匹配搜索算法(用于初步解决条件异步汇聚问题) 补充
comsci
算法工作PHP搜索引擎嵌入式
本文主要介绍在JWFD工作流引擎设计中遇到的一个实际问题的解决方案，请参考我的博文"带条件选择的并行汇聚路由问题"中图例A2描述的情况(http://comsci.iteye.com/blog/339756),我现在把我对图例A2的一个解决方案公布出来，请大家多指点
节点匹配搜索算法(用于解决标准对称流程图条件汇聚点运行控制参数的算法)
需要解决的问题：已知分支
- Linux中用shell获取昨天、明天或多天前的日期
daizj
linuxshell上几年昨天获取上几个月
在Linux中可以通过date命令获取昨天、明天、上个月、下个月、上一年和下一年
# 获取昨天
date -d 'yesterday' # 或 date -d 'last day'
# 获取明天
date -d 'tomorrow' # 或 date -d 'next day'
# 获取上个月
date -d 'last month'
#
- 我所理解的云计算
dongwei_6688
云计算
在刚开始接触到一个概念时，人们往往都会去探寻这个概念的含义，以达到对其有一个感性的认知，在Wikipedia上关于“云计算”是这么定义的，它说：
Cloud computing is a phrase used to describe a variety of computing co
- YII CMenu配置
dcj3sjt126com
yii
Adding id and class names to CMenu
We use the id and htmlOptions to accomplish this. Watch.
//in your view
$this->widget('zii.widgets.CMenu', array(
'id'=>'myMenu',
'items'=>$this-&g
- 设计模式之静态代理与动态代理
come_for_dream
设计模式
静态代理与动态代理
代理模式是java开发中用到的相对比较多的设计模式，其中的思想就是主业务和相关业务分离。所谓的代理设计就是指由一个代理主题来操作真实主题，真实主题执行具体的业务操作，而代理主题负责其他相关业务的处理。比如我们在进行删除操作的时候需要检验一下用户是否登陆，我们可以删除看成主业务，而把检验用户是否登陆看成其相关业务
- 【转】理解Javascript 系列
gcc2ge
JavaScript
理解Javascript_13_执行模型详解
摘要: 在《理解Javascript_12_执行模型浅析》一文中,我们初步的了解了执行上下文与作用域的概念，那么这一篇将深入分析执行上下文的构建过程，了解执行上下文、函数对象、作用域三者之间的关系。函数执行环境简单的代码:当调用say方法时，第一步是创建其执行环境，在创建执行环境的过程中，会按照定义的先后顺序完成一系列操作:1.首先会创建一个
- Subsets II
hcx2013
set
Given a collection of integers that might contain duplicates, nums, return all possible subsets.
Note:
Elements in a subset must be in non-descending order.
The solution set must not conta
- Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
jinnianshilongnian
spring4
目录
Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
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Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- shell嵌套expect执行命令
liyonghui160com
一直都想把expect的操作写到bash脚本里,这样就不用我再写两个脚本来执行了,搞了一下午终于有点小成就,给大家看看吧.
系统:centos 5.x
1.先安装expect
yum -y install expect
2.脚本内容:
cat auto_svn.sh
#!/bin/bash
- Linux实用命令整理
pda158
linux
0. 基本命令 linux 基本命令整理
1. 压缩 解压 tar -zcvf a.tar.gz a #把a压缩成a.tar.gz tar -zxvf a.tar.gz #把a.tar.gz解压成a
2. vim小结 2.1 vim替换 :m,ns/word_1/word_2/gc
- 独立开发人员通向成功的29个小贴士
shoothao
独立开发
概述：本文收集了关于独立开发人员通向成功需要注意的一些东西,对于具体的每个贴士的注解有兴趣的朋友可以查看下面标注的原文地址。
明白你从事独立开发的原因和目的。
保持坚持制定计划的好习惯。
万事开头难，第一份订单是关键。
培养多元化业务技能。
提供卓越的服务和品质。
谨小慎微。
营销是必备技能。
学会组织，有条理的工作才是最有效率的。
“独立
- JAVA中堆栈和内存分配原理
uule
java
1、栈、堆
1.寄存器：最快的存储区, 由编译器根据需求进行分配,我们在程序中无法控制.2. 栈：存放基本类型的变量数据和对象的引用，但对象本身不存放在栈中，而是存放在堆（new 出来的对象）或者常量池中（字符串常量对象存放在常量池中。）3. 堆：存放所有new出来的对象。4. 静态域：存放静态成员（static定义的）5. 常量池：存放字符串常量和基本类型常量（public static f
