- 构建知识图谱:从文本到结构化数据的转化
sagvWSRJHMNEB
知识图谱人工智能python
技术背景介绍知识图谱是一种将信息表示为实体及其相互关系的结构化数据模型,广泛用于提高数据检索和决策支持的质量。特别是在基于知识的检索增强生成(RAG)应用中,通过将非结构化文本转化为知识图谱,可以显著提升系统对复杂关系的理解和导航能力。核心原理解析构建知识图谱的核心步骤包括:信息提取和数据库存储。从文本中提取结构化信息主要依赖于大语言模型(LLM),如OpenAI的GPT-4,其能力在于解析和分类
- 使用AI API生成生动比喻句的实践指南
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人工智能python
技术背景介绍在日常交流和表达中,比喻句能够使文字更生动、更具感染力。与其费力地构思,不如利用AIAPI来快速生成生动的比喻句。在这篇文章中,我们将探讨如何使用AIAPI来生成形象的比喻句。核心原理解析AI文本生成技术,尤其是基于大型语言模型的API,如Anthropic的Claude或OpenAI的GPT,以其理解和生成自然语言文本的能力,能够根据输入提示生成富有创意和感染力的比喻句。这是通过学习
- [使用Claude API构建回文检查应用的指南]
qwe54165a4wd
easyui前端javascriptpython
技术背景介绍AnthropicAPI提供了对Claude的访问功能,Claude是一个强大的语言模型,能够回答各种文本相关的问题。通过该API,我们可以开发应用程序,比如让Claude帮助我们实现一个检查字符串是否为回文的Python函数。核心原理解析回文是指正读和反读都相同的字符串。通过ClaudeAPI,我们可以让Claude生成用于检查回文的Python代码。AnthropicAPI的最大优
- 如何使用LangChain内置工具和工具包
jkgSFS
langchainmicrosoftpython
在当今快速发展的人工智能应用开发中,利用现有的工具和工具包能大幅加快开发进程,提高应用的效率和功能性。本文将带您深入了解LangChain中的内置工具和工具包的使用方法,并通过示例代码进行演示。技术背景介绍LangChain是一个旨在简化应用程序创建的框架,其拥有丰富的第三方工具集成。这些工具可以帮助开发者轻松访问和操作如Wikipedia等大型数据集。核心原理解析LangChain工具通过API
- 使用LangChain构建信息提取链
azzxcvhj
langchainpython深度学习
在现代文本处理应用中,从非结构化文本中提取结构化信息是一个重要且常见的任务。本教程将向您展示如何使用LangChain构建一个信息提取链。技术背景介绍随着大型语言模型(LLMs)的出现,它们的生成能力被广泛应用于各种信息提取任务。通过定义结构化的提取需求,我们可以利用这些模型从复杂的文本中获取所需的信息。核心原理解析提取链的核心在于定义清晰的提取需求,即通过Schema(数据模型)来告诉模型我们需
- 多查询分析中的并发处理实践
FADxafs
python
在进行查询分析时,某些技术可能会生成多个查询。在这种情况下,我们需要记得执行所有查询并合并结果。本文将通过一个简单的示例(使用模拟数据)展示如何实现这一点。技术背景介绍在数据分析和信息检索领域,查询分析技术能够帮助我们生成和优化查询以提高搜索效率。然而,当同时生成多个查询时,处理这些查询并有效地合并结果就显得尤为重要。本次我们将使用langchain库来演示如何处理多查询情况。核心原理解析通过生成
- 使用 LangChain 构建多PDF文档聊天应用
jkgSFS
langchainpdfeasyuipython
随着大型语言模型(LLMs)的普及,如何将它们应用于文档处理成为了热门话题之一。本文将通过一个教程,展示如何使用LangChain构建一个能够处理多个PDF文档并与之对话的应用。技术背景介绍LangChain是一个广受欢迎的库,能够帮助开发者轻松地与LLMs和不同的嵌入技术进行整合。它提供了方便的接口和工具,使得复杂的自然语言处理任务变得简单高效。核心原理解析我们将利用LangChain来读取多个
- 构建一个查询分析系统
AWsggdrg
数据库python
技术背景介绍在构建一个查询分析系统时,需要能够加载文档、使用聊天模型、生成嵌入、创建向量存储并执行检索。这些过程的目标是将用户输入的查询优化,以实现更为精准的检索结果。本文将通过一个端到端的示例展示如何使用查询分析提升检索结果的相关性。我们将着眼于如何对LangChain的YouTube视频进行检索,并通过查询分析解决原始用户问题直接传递给搜索引擎时可能出现的失败模式。核心原理解析查询分析的核心在
- [如何应对AI API模型弃用:迁移与替代方案策略]
wad485486aw
人工智能python
技术背景介绍在AI技术迅猛发展的背景下,API模型的更新和弃用成为常态。尤其是像Anthropic这样的公司,随着推出更安全、更强大的模型,旧版本的模型往往会被淘汰。这意味着依赖于这些模型的应用程序需要定期更新以保证正常运行。核心原理解析Anthropic模型生命周期包括几个阶段:活跃:模型得到完全支持并推荐使用。遗留:模型不再接收更新,并可能在未来被弃用。已弃用:模型不再对新用户开放,但在退役前
- 使用LangChain构建简单LLM翻译应用
fGVBSAbe
langchainjava前端python
技术背景介绍在本教程中,我们将学习如何使用LangChain构建一个简单的语言模型(LLM)应用程序,该应用程序用于将文本从英语翻译成其他语言。虽然这个应用程序比较简单,但它是学习LangChain的一个不错的开始,因为许多复杂功能都可以通过简单的提示和LLM调用构建。核心原理解析LangChain通过链式调用多个组件,使得复杂的语言处理任务变得简单易行。我们将使用LangChain的以下功能:语
- 自适应神经网络架构:原理解析与代码示例
chian-ocean
机器学习神经网络人工智能深度学习
个人主页:chian-ocean文章专栏自适应神经网络结构:深入探讨与代码实现1.引言随着深度学习的不断发展,传统神经网络模型在处理复杂任务时的局限性逐渐显现。固定的网络结构和参数对于动态变化的环境和多样化的数据往往难以适应,导致了过拟合或欠拟合的问题。自适应神经网络(AdaptiveNeuralNetworks,ANN)为此提供了一种新的解决方案,它可以根据数据特征和训练情况自动调整网络结构,从
- RocketMQ原理解析
Luxangn
后端rocketmq
RocketMQ是阿里巴巴开源的一款分布式消息队列系统,也是一款高性能、高可用性、高可靠的消息中间件。使用RocketMQ可以轻松地构建分布式、高可用性的消息系统,并可以快速响应业务需求和处理海量数据。下面是RocketMQ的原理解析:架构模型:RocketMQ的架构模型采用分布式、主从复制、高可用性设计,包括Broker、NameServer和Producer、Consumer等模块。其中,Br
- 狂飙 50 倍丨TiDB DDL 框架优化深度解析
tidbddl数据库分布式
导读在多租户大规模部署场景下,传统单机数据库的管理复杂性问题仍困扰着用户。在TiDBv6-v7版本中,我们成功将TiDBDDL创建索引的性能提升了10倍,为用户带来了显著的体验改善。在TiDBv8版本中,我们对TiDBDDL语句执行流程进行了进一步的优化和重构,显著提升了框架的可扩展性和语句的执行效率,为未来实现TiDBDDL的真正分布式执行奠定了坚实基础。本系列文章将从原理解析、技术实现和应用实
- springcloud — 微服务鉴权管理Spring Security原理解析(二)
RachelHwang
springcloudspringjavaspringsecurityoauth2springcloud
引言:回顾之前介绍的OAuth2简单分析与介绍,微服务鉴权管理之OAuth2原理解析(一),前面的部分,我们关注了SpringSecurity是如何完成认证工作的,但是另外一部分核心的内容:过滤器,一直没有提到,我们已经知道SpringSecurity使用了springSecurityFilterChain作为了安全过滤的入口,这一节主要分析一下这个过滤器链都包含了哪些关键的过滤器,并且各自的使命
- SpringBoot2:web开发常用功能实现及原理解析-整合EasyExcel实现Excel导入导出功能
生产队队长
SpringAllexcelspringboot
1、工程包结构主要是这5个Java类2、导入EasyExcel包这里同时贴出其他相关springboot的基础包org.springframework.bootspring-boot-starter-weborg.springframework.bootspring-boot-devtoolsruntimetrueorg.springframework.bootspring-boot-config
- ArcGIS地图切片原理与算法
数智侠
GIS
ArcGIS地图切图系列之(一)切片原理解析点击打开链接ArcGIS地图切图系列之(二)JAVA实现点击打开链接ArcGIS地图切图系列之(三)MapReduce实现点击打开链接
- OOM问题原理解析(二):JVM内存回收机制与GC算法解析
斯音
android算法javajvm编程语言
jvm想必大家听说过,毕竟在工作当中时不时的蹦出了什么OOM…这些东西,让很多的程序员都无从下手,甚至小的互联网公司都流行出了这样的一句话:“性能不够,机器来凑”!那么在此,在工作之余就和大家一起探讨一下jvm调优的一些相关的实战操作,在分析jvm调优之前,你首先要明白java截止今天jdk的版本已经升级到了13的版本,当然我们要了解一下jvm底层的一些gc,也就是垃圾回收器的机制。jvm内存结构
- MySQL gh-ost DDL 变更工具
Bing@DBA
MySQLmysql数据库
文章目录1.MDL锁介绍2.变更工具3.gh-ost原理解析4.安装部署5.操作演示5.1.重点参数介绍5.2.执行变更5.3.动态控制6.风险提示1.MDL锁介绍MySQL的锁可以分为四类:MDL锁、表锁、行锁、GAP锁,其中除了MDL锁是在Server层加的之外,其它三种都是在InnoDB层加的。下面主要介绍一下:MDL元数据锁,主要作用就是维护DDL过程中数据的安全性&正确性。当对一个表进行
- 高通SA8295P芯片技术规格详解与原理解析
空间机器人
高通SA8295学习笔记专栏硬件工程自动驾驶汽车音视频
高通SA8295P芯片技术规格详解与原理解析高通SA8295P(骁龙8295)是一款专为汽车座舱设计的高性能SoC(系统级芯片),采用最新的5nm工艺,具备强大的计算能力、图形处理能力以及丰富的外设支持。以下是该芯片的详细技术规格和工作原理解析。1.处理器核心(CPU)Snapdragon™SA8295PSIPQualcomm®Kryo™695CPU:基于Armv8Cortex技术,提供四个高性能
- 【python】flask执行上下文context,请求上下文和应用上下文原理解析
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flask框架零基础进阶应用实战教学pythonflask开发语言请求上下文应用上下文
✨✨欢迎大家来到景天科技苑✨✨养成好习惯,先赞后看哦~作者简介:景天科技苑《头衔》:大厂架构师,华为云开发者社区专家博主,阿里云开发者社区专家博主,CSDN新星创作者,掘金优秀博主,51CTO博客专家等。《博客》:Python全栈,前后端开发,人工智能,js逆向,App逆向,网络系统安全,数据分析,Django,fastapi,flask等框架,linux,shell脚本等实操经验,网站搭建,面试
- module.exports 与 exports.xxx 的区别
InterestAndFun
nodejsnodejsmodule.exportsexports
1.原理解析NodeJS中使用了CommonJS的模块化标准,Node内部提供一个Module构建函数。所有模块都是Module的实例。每个模块内部,都有一个module对象,代表当前模块。而这个module对象中,就存在一个成员exports,该成员也是一个对象。也就是说,如果你需要对外导出成员,只需要把导出的成员挂载到module.exports上就可以了,最终module对象中会执行retr
- SSL/TLS协议核心原理解析与实战
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网络sslhttps
什么是SSL/TLSSSL(securesocketslayer,安全套接层)安全传输技术。TCP是传输层的协议,但是它是明文传输的,是不安全的。SSL的诞生给TCP加了一层保险,为TCP通信提供安全及数据完整性保护。TLS只是SSL的升级版,它们的作用是一样的。TLS(TransportLayerSecurity,传输层安全协议)由两层组成:TLS记录(TLSRecord)和TLS握手(TLSH
- Lucece评分公式OKapi BM25原理解析(中)
双人余_先生
背景:延续上篇写了TF/IDF的公式解析,本篇为BM25解析简单介绍。BM25起源于概率相关性模型,而不是矢量空间模型,但是该算法与Lucene的实际评分功能有很多共同点。两者都使用Term词频率,逆文档频率和字段长度归一化,但是每个因素的定义都略有不同。与其详细解释BM25公式,不如将重点放在BM25提供的实际优势上。BM25是一个词袋检索功能,它基于每个文档中出现的查询词对一组文档进行排名,而
- 时间旅行者:LSTM算法的奥秘大揭秘!
风清扬雨
lstm算法人工智能
Hey小伙伴们,今天给大家带来一个超级有趣的主题——LSTM算法的基本结构和公式推导!项目背景你知道吗?在时间序列预测中,传统的神经网络很难处理长距离的依赖关系。但是,有一种神奇的神经网络叫做LSTM(LongShort-TermMemory),它就像是时间旅行者一样,可以记住很久以前的信息!时间旅行听起来很酷吧?那我们就来一起探索一下LSTM的世界吧!原理解析1️⃣什么是LSTM?LSTM是一种
- graphRAG原理解析——基于微软graphRAG+Neo4j llm-graph-builder
赖皮猫
neo4j
知识图谱生成llm-graph-builder(以下简称LGB)也使用了最新的graph+RAG的思路,使用知识图谱来加持RAG,提供更加准确和丰富的知识问答。知识图谱的生成上,利用大模型的泛化能力来自动生成和构建知识图谱,包括实体、关系和属性等。其相较于微软开源的GraphRAG(以下简称MS-GRAG)有很多相似和同源之处,但也有很多的不同。模块能力llm-graph-builderGraph
- Glide生命周期监听原理以及简单应用&利用空Fragment代理Activity
cry kid
Android架构师之路glide开发语言android
Glide关于生命周期监听的原理解析以及简单应用文章目录Glide关于生命周期监听的原理解析以及简单应用1.Glide生命周期监听原理1.1从Glide初始化开始分析1.2原理总结2.简单应用2.1应用场景1-主题切换之昼夜模式变化监听2.2应用场景2--SDK打开特定应用或Activity3.总结相信大家都用过Glide,Glide是一个快速高效的图片加载库,Glide提供了简单易用的API,可
- click house学习路线——开篇
Fred3D
Clickhouse数据库
clickhouse学习路线官方文档前提:最近要计算数据指标,开始使用olap列示存储的数据库,对clickhouse的使用进行了系统学习推荐阅读的书官方文档地址ClickHouse原理解析与应用实践(朱凯)占位后续更新…
- 无人机遥控器里的接收器工作原理解析!
云卓SKYDROID
无人机云卓科技图传遥控器知识科普
无人机遥控器中的接收器工作方式主要基于无线信号传输技术信号发射遥控器上的发射器将用户的操作指令(如推动操纵杆的动作)转化为无线电信号。这些信号通过特定的频率(如常用的2.4GHz)在空气中传输。信号接收无人机上的接收器负责接收这些无线电信号。接收器内部有相应的解码电路,能够将接收到的无线电信号解码成无人机控制系统能够识别的指令。指令执行解码后的指令被发送到无人机的飞行控制系统(也称为飞行控制器或飞
- DHCP服务(基础小白必学)
耗同学一米八
Linux基础知识(小白必看)php开发语言
DHCP服务文章目录DHCP服务一、DHCP介绍二、DHCP应用场景三、DHCP工作原理3.1)工作方式3.2)工作原理解析3.3)计算机获得IP的时间点3.4)租约更新阶段四、DHCP服务器部署4.1)DHCP安装4.2)DHCP配置文件详解4.3)DHCP启动五、DHCP作用域5.1)DHCP服务配置5.2)重启DHCP服务,生效配置5.3)测试IP分发5.4)通过DHCP服务器租约文件查看具
- 使用 Python 制作一个属于自己的 AI 搜索引擎
Lynn Gin
python人工智能搜索引擎
1.使用到技术OpenAIKEYSerperKEYBingSearch2.原理解析使用Google和Bing的搜搜结果交由OpenAI处理并给出回答。3.代码实现importrequestsfromlxmlimportetreeimportosfromopenaiimportOpenAI#从环境变量中加载API密钥os.environ["OPENAI_API_KEY"]="sk-xxxx-xxxx
- [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
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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
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目录
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Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
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- shell嵌套expect执行命令
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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:
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#!/bin/bash
- Linux实用命令整理
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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