- 大模型系列——提示词工程:从原理、实践到未来的一部系统性综述
猫猫姐
大模型人工智能大模型提示词
提示词工程:从原理、实践到未来的一部系统性综述摘要本文系统性地阐述了提示词工程(PromptEngineering)这一关键领域,它作为释放大语言模型(LLM)潜能的核心人机交互范式。报告从LLM的“下一个词预测”基本机制出发,追溯了提示词工程从GPT-3时代“上下文学习”的偶然发现到当前系统化、工程化的演进历程。本文深度剖析了多种高级提示框架,包括旨在激发模型逐步推理的“思维链”(Chain-o
- 2025年化学工程与复合材料国际会议(ICCECM 2025)
学术-罗老师
理工科人工智能
2025InternationalConferenceonChemicalEngineeringandCompositeMaterials一、大会信息会议简称:ICCECM2025大会地点:中国·苏州收录检索:提交EiCompendex,CPCI,CNKI,GoogleScholar等二、会议简介为促进我国复合材料和化学工程规范、可持续、健康发展,增强科技创新能力,促进跨学科融合和产学研结合,了解
- Promptify:简化NLP任务的高效工具箱
金斐茉
Promptify:简化NLP任务的高效工具箱PromptifyPromptEngineering|PromptVersioning|UseGPTorotherpromptbasedmodelstogetstructuredoutput.JoinourdiscordforPrompt-Engineering,LLMsandotherlatestresearch项目地址:https://gitcod
- [论文阅读] 软件工程 | 需求工程中领域知识研究:系统映射与创新突破
张较瘦_
前沿技术论文阅读软件工程
需求工程中领域知识研究:系统映射与创新突破论文信息DomainKnowledgeinRequirementsEngineering:ASystematicMappingStudyarXiv:2506.20754DomainKnowledgeinRequirementsEngineering:ASystematicMappingStudyMarinaAraújo,JúliaAraújo,RomeuO
- 解密大模型全栈开发:从搭建环境到实战案例,一站式攻略
海棠AI实验室
“智元启示录“-AI发展的深度思考与未来展望人工智能大模型全栈开发
目录大模型基础概念什么是大模型?大模型的发展历程大模型的类型大模型全栈开发环境搭建硬件需求软件环境配置云服务选择大模型应用开发流程模型选择策略提示工程(PromptEngineering)模型微调(Fine-tuning)参数高效微调(PEFT)大模型应用架构设计基本应用架构RAG(检索增强生成)系统Agent系统设计大模型应用部署与优化模型部署选项模型优化技术性能监控与调优大模型应用实战案例智能
- 提示工程入门指南:如何有效地与大语言模型交互
止观止
大语言模型语言模型人工智能
本文深入拆解提示工程的核心概念、最佳实践和实用技巧。作为AI领域的热点技术,提示工程(PromptEngineering)能显著提升大语言模型(LargeLanguageModel,LLM)如DeepSeek的响应质量。文档结构概览引言:为什么需要提示工程?提示的定义与结构:上下文、指令、约束的完整解析提示工程原则:6项核心技巧有效vs无效提示对比:案例驱动的实操分析用户提示与系统提示:行为控制的
- 深入理解提示词工程:原理、分类与实战应用
小雷FansUnion
AI2025人工智能
一、什么是提示词工程(PromptEngineering)提示词工程是指通过设计和优化与大模型(如ChatGPT、文心一言等)交互的“提示词(Prompt)”,以获得更准确、更高效、更符合预期的模型输出结果的技术和方法。它是大模型应用开发中的核心环节。二、提示词的主要类型1.系统提示词(SystemPrompt)由开发者或系统设定,通常在对话开始时就注入,定义AI的角色、行为边界、风格、输出格式等
- 2013年EI 新目录中新增的期刊
h_liuage
投稿期刊论文投稿
**【转载】2013年EI新目录中新增的期刊**斜体样式3DResearch2092673020926731ACSSustainableChemistryandEngineering21680485ActaInformatica0001590314320525AdvancesinOpticsandPhotonics19438206AdvancesinRadioScience168499651684
- Prompt Engineering for Large Language Models
三月七꧁ ꧂
论文合集llm+promptprompt语言模型人工智能自然语言处理pdfjavascript前端
题目大型语言模型的快速工程简介 随着OpenAI的ChatGPT和Google的Bard等软件的普及,大语言模型(LLM)已经渗透到生活和工作的许多方面。例如,ChatGPT可用于提供定制食谱,建议替换缺失的成分。它可用于起草研究提案、用多种编程语言编写工作代码、在语言之间翻译文本、协助政策制定等等(Gao2023)。用户通过“提示”或自然语言指令与大型语言模型进行交互。精心设计的提示可以带
- 2025大模型入门必读:Prompt指令技巧精讲,看这一篇就够了!
大模型研究院
prompt人工智能学习方法机器学习大数据大模型产品经理
一、提示词的基本概念在人工智能生成内容(AIGC)迅速发展的今天,如何有效地与AI大模型沟通,让它们产出我们真正需要的内容,已经成为一项重要技能。而这项技能的核心,就是本文要深入探讨的"提示词工程"(PromptEngineering)。1.1什么是提示词提示词(Prompt)是用户输入给AI大模型的指令,是人类与AI之间沟通的桥梁。一个好的提示词能够明确地传达我们的意图,引导AI生成符合我们期望
- Prompt Engineering终极手册:构建高效AI提示词库的完整技术路线
LCG元
大模型prompt人工智能
目录一、提示词库构建核心架构二、关键技术实现步骤1.数据采集与清洗2.提示词向量化编码3.聚类分析与分类存储三、API服务化部署四、性能优化方案五、监控与持续优化六、应用效果展示本文将深入探讨构建企业级AI提示词库的完整技术方案,含数据处理、模型训练、部署监控全流程代码实现在AI应用爆炸式增长的今天,提示词质量直接决定模型输出效果。本文将手把手教你构建企业级提示词库,涵盖以下核心技术环节:一、提示
- GitHub 趋势日报 (2025年06月22日)
qianmoQ
GitHub项目趋势日报(2025年)github
由TrendForge系统生成|https://trendforge.devlive.org/本日报中的项目描述已自动翻译为中文今日获星趋势图今日获星趋势图624LLMs-from-scratch523ai-engineering-hub501n8n320data-engineer-handbook243gitingest217edit188claude-code172NotepadNext语言分
- GitHub 趋势日报 (2025年06月24日)
qianmoQ
GitHub项目趋势日报(2025年)github
由TrendForge系统生成|https://trendforge.devlive.org/本日报中的项目描述已自动翻译为中文今日获星趋势图今日获星趋势图433edit358Web-Dev-For-Beginners301typst216SpaghettiKart175ai-engineering-hub136Telegram131isle-portable121leaked-system-pr
- 大模型应用实战1——大模型基本开发知识及GLM4的原理与应用(用大模型做游戏npc)
爱学习的uu
人工智能算法深度学习python
大模型开发思路1.promptengineering注意明确输出格式,如以{"from":"","to":""}这种JSON格式输出。2.多轮互动产生原因:大模型会自己发散(幻觉)3.functionCalling产生原因:用户可以提问不同类型的事情,比如天气和季节解决方法:不要去给大模型设定好要做什么这里面,框架就要承担很重要的职责:1.根据用户注册的函数,在首次Prompt中生成所有Tool的
- 北邮 复习 软件工程_2019北京邮电大学083500软件工程考研备考指南
weixin_39807691
北邮复习软件工程
一、北京邮电大学软件学院介绍北京邮电大学软件学院于2001年10月18日正式成立,是教育部和原国家计委联合批准的首批35所“国家示范性软件学院”之一。2011年8月获得了全国首批软件工程一级学科博士/硕士学位授予权。目前北京邮电大学软件学院在软件工程(SoftwareEngineering)专业方向上具有工学本科、工学硕士研究生、全日制/在职专业学位硕士研究生和工学博士研究生的全套教育培养体系,具
- LangGraph 智能体中 LLM 节点与工具的协作深度解析
成都犀牛
大模型Agent人工智能python深度学习Agent神经网络
在LangGraph智能体中,LLM节点(通常是ChatOpenAI或其他支持函数调用的模型)并不是“魔法般”地知道工具的。它的“知识”和“能力”来源于以下几个关键组成部分和协作模式:工具定义(ToolDefinition):LLM理解工具的基础。提示工程(PromptEngineering):LLM接收到的指令和上下文。输出解析(OutputParsing):LLM输出被结构化理解。图结构与条件
- github 正交视图重建3d 项目
https://github.com/rich-zhang65/Aisohttps://github.com/manishtanwar/CAD-Toolhttps://github.com/pratyushmaini/Engineering-Drawing-Software-Packagehttps://github.com/cubomx/3DModeling-WebGlhttps://githu
- OpenAI 提示工程指南详解
编程点滴
AI深度学习chatgpt
一、介绍提示工程(PromptEngineering)是创建有效提示以引导语言模型生成所需输出的艺术与科学。随着语言模型的不断发展,学会有效地与它们交互变得至关重要。本指南旨在为用户提供有关如何设计和优化提示的实用建议,以便从语言模型中获取最佳结果。二、提示的组成部分1.指令这是明确告知语言模型你希望它执行的任务的部分。例如,“请总结以下文本”就是一个指令,它告诉模型要进行文本总结的任务。指令应该
- OpenAI发布了一份提示工程指南(Prompt Engineering Guide)
ChatGPTer
ChatGPTpromptaichatgpt
我的新书《AndroidApp开发入门与实战》已于2020年8月由人民邮电出版社出版,欢迎购买。点击进入详情OpenAI发布了一份很棒的提示工程指南。以下是在GPT-4使用提示时获得更好结果的6种策略的总结:
- 吉林大学软件工程章节测验 第一章 答案+解析
kemoduoaaa
考试复习软件工程
更多相关资料可以到我的github上看看:https://github.com/Kemoduoaaa/Software_Engineering一、选择填空1.【单选题】下面的()是正确的。A.运行正确的软件就是高质量的软件B.软件质量是由产品的功能、性能、易用性等外在特性决定的C.软件产品质量越高越好,最理想的情况是达到“零缺陷”D.软件质量是在开发过程中逐渐构建起来的解析:【考点】软件质量(在P
- 吉林大学软件工程章节测验 第四章 答案+解析
kemoduoaaa
考试复习软件工程
更多相关资料可以到我的github上看看:https://github.com/Kemoduoaaa/Software_Engineering一、选择填空1.【单选题】快速原型化思想是在研究()阶段的方法技术中产生的。A、程序编码B、软件设计C、可行性研究D、需求分析解析:【考点】软件过程—原型化模型原型化思想强调构造一个简易的系统。针对的是需求不明确的情况。原型法一般只用于需求分析阶段。2.【单
- 提示工程高级协议框架深度分析
由数入道
提示词工程人工智能提示词工程
引言:提示工程的演进、挑战与高级协议的必然性大型语言模型(LLM)的兴起标志着人工智能领域进入了一个全新的时代。这些模型以其强大的文本生成、理解和推理能力,正在深刻改变人机交互的方式和自动化水平。然而,LLM的潜力并非能够轻易释放。提示工程(PromptEngineering)作为一门新兴的交叉学科,其核心在于设计和优化输入给LLM的“提示词”,以最大化模型在特定任务上的性能和输出质量。早期,提示
- java和postgresql替换多种空白字符(包括制表符、换行、空格等):
haokan_Jia
postgresqlJAVAjavapostgresql开发语言
替换多种空白字符(包括制表符、换行、空格等)://替换所有空白字符为空StringcleanStr=input.replaceAll("\\s+","");//替换所有空白字符为空格StringreplaceWithSpace=input.replaceAll("\\s+","");查询model_engineering_param_scheme_val表中psc_id=40且pm_val字段包
- OpenAI GPT LLMs 高级提示词工程方法汇总
lichunericli
人工智能自然语言处理prompt
原文地址:AnIntroductiontoPromptEngineeringforOpenAIGPTLLMsGithub:Prompt-Engineering-Intro2023年3月2日提示工程指南|PromptEngineeringGuideNaive提示词:带有提示的情感分类器prompt='''DecidewhetheraTweet'ssentimentispositive,neutral
- DeepSeek 15天指导手册--从入门到精通
翻晒时光
DeepSeekaiDeepSeek
第一部分:基础认知与快速上手(Day1-3)Day1:认知革命与DeepSeek生态定位大模型技术演进:从GPT到DeepSeek的技术突破DeepSeek核心优势解读:算力效率、中文理解、知识密度应用场景全景图:企业服务/教育/科研/开发者工具环境准备:API密钥获取/官方SDK部署/Playground初体验Day2:对话式交互核心技术PromptEngineering黄金法则:角色设定/思维
- Software Engineering at Google翻译-III-12-Unit Testing(单元测试 )
rock.dai
SoftwareEngineeringatGoogleSoftwareEngineeringatgoogle
参考https://github.com/daizhenhong/swe-at-google/blob/main/Part_III_Processes/total/Chapter-12-total.md第12章单元测试UnitTesting作者:ErikKue€er编辑:TomManshreckoriginThepreviouschapterintroducedtwoofthemainaxesal
- CTF题型解题思路总结
Bruce_xiaowei
总结经验笔记网络安全CTF
CTF题型解题思路总结1.逆向工程(ReverseEngineering)目标理解程序逻辑,绕过保护(如注册码验证)、提取隐藏信息或还原加密算法。解题步骤信息收集获取目标程序(可执行文件、脚本等)查看程序类型(WindowsPE、LinuxELF、AndroidAPK等)检查文件基本信息(file、strings、objdump)静态分析使用IDAPro、Ghidra、Radare2逆向反汇编和反
- 提问的艺术:如何让大模型的回答更精准?
美林数据
人工智能机器学习深度学习提示词工程大模型
在当今大模型技术迅猛发展的背景下,越来越多的人在工作与生活中开始接触并应用大模型。我们向问答大模型提出问题时,总是希望得到最满意的答案。然而,大模型的回答质量很大程度上取决于我们如何提问。要提高大模型回答的准确性,我们首先需要理解一个关键概念——提示词工程(PromptEngineering)。提示词工程就是研究如何构建和调整提示词,从而让大语言模型实现各种符合用户预期的任务的过程。为了使这些模型
- [论文阅读] 系统架构 | 零售 IT 中的微服务与实时处理:开源工具链与部署策略综述
张较瘦_
前沿技术论文阅读大数据零售
零售IT中的微服务与实时处理:开源工具链与部署策略综述论文信息MicroservicesandReal-TimeProcessinginRetailIT:AReviewofOpen-SourceToolchainsandDeploymentStrategiesAaditaaVashisht(DepartmentofInformationScienceandEngineering,RVCollege
- Linuxkernel学习-deepseek-2
胖大和尚
linux
以下是国际上广受好评的Linux内核权威公开课,均来自顶级高校和技术组织,附课程链接和特色说明:—###一、殿堂级大学课程1.MIT6.S081:OperatingSystemEngineering-核心:基于RISC-V架构重写Unix内核(xv6)-亮点:-12个硬核实验(从系统调用到网络栈)-视频+实验全开源-资源:课程官网视频合集2.StanfordCS140:OperatingSyste
- Spring中@Value注解,需要注意的地方
无量
springbean@Valuexml
Spring 3以后,支持@Value注解的方式获取properties文件中的配置值,简化了读取配置文件的复杂操作
1、在applicationContext.xml文件(或引用文件中)中配置properties文件
<bean id="appProperty"
class="org.springframework.beans.fac
- mongoDB 分片
开窍的石头
mongodb
mongoDB的分片。要mongos查询数据时候 先查询configsvr看数据在那台shard上,configsvr上边放的是metar信息,指的是那条数据在那个片上。由此可以看出mongo在做分片的时候咱们至少要有一个configsvr,和两个以上的shard(片)信息。
第一步启动两台以上的mongo服务
&nb
- OVER(PARTITION BY)函数用法
0624chenhong
oracle
这篇写得很好,引自
http://www.cnblogs.com/lanzi/archive/2010/10/26/1861338.html
OVER(PARTITION BY)函数用法
2010年10月26日
OVER(PARTITION BY)函数介绍
开窗函数 &nb
- Android开发中,ADB server didn't ACK 解决方法
一炮送你回车库
Android开发
首先通知:凡是安装360、豌豆荚、腾讯管家的全部卸载,然后再尝试。
一直没搞明白这个问题咋出现的,但今天看到一个方法,搞定了!原来是豌豆荚占用了 5037 端口导致。
参见原文章:一个豌豆荚引发的血案——关于ADB server didn't ACK的问题
简单来讲,首先将Windows任务进程中的豌豆荚干掉,如果还是不行,再继续按下列步骤排查。
&nb
- canvas中的像素绘制问题
换个号韩国红果果
JavaScriptcanvas
pixl的绘制,1.如果绘制点正处于相邻像素交叉线,绘制x像素的线宽,则从交叉线分别向前向后绘制x/2个像素,如果x/2是整数,则刚好填满x个像素,如果是小数,则先把整数格填满,再去绘制剩下的小数部分,绘制时,是将小数部分的颜色用来除以一个像素的宽度,颜色会变淡。所以要用整数坐标来画的话(即绘制点正处于相邻像素交叉线时),线宽必须是2的整数倍。否则会出现不饱满的像素。
2.如果绘制点为一个像素的
- 编码乱码问题
灵静志远
javajvmjsp编码
1、JVM中单个字符占用的字节长度跟编码方式有关,而默认编码方式又跟平台是一一对应的或说平台决定了默认字符编码方式;2、对于单个字符:ISO-8859-1单字节编码,GBK双字节编码,UTF-8三字节编码;因此中文平台(中文平台默认字符集编码GBK)下一个中文字符占2个字节,而英文平台(英文平台默认字符集编码Cp1252(类似于ISO-8859-1))。
3、getBytes()、getByte
- java 求几个月后的日期
darkranger
calendargetinstance
Date plandate = planDate.toDate();
SimpleDateFormat df = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd");
Calendar cal = Calendar.getInstance();
cal.setTime(plandate);
// 取得三个月后时间
cal.add(Calendar.M
- 数据库设计的三大范式(通俗易懂)
aijuans
数据库复习
关系数据库中的关系必须满足一定的要求。满足不同程度要求的为不同范式。数据库的设计范式是数据库设计所需要满足的规范。只有理解数据库的设计范式,才能设计出高效率、优雅的数据库,否则可能会设计出错误的数据库.
目前,主要有六种范式:第一范式、第二范式、第三范式、BC范式、第四范式和第五范式。满足最低要求的叫第一范式,简称1NF。在第一范式基础上进一步满足一些要求的为第二范式,简称2NF。其余依此类推。
- 想学工作流怎么入手
atongyeye
jbpm
工作流在工作中变得越来越重要,很多朋友想学工作流却不知如何入手。 很多朋友习惯性的这看一点,那了解一点,既不系统,也容易半途而废。好比学武功,最好的办法是有一本武功秘籍。研究明白,则犹如打通任督二脉。
系统学习工作流,很重要的一本书《JBPM工作流开发指南》。
本人苦苦学习两个月,基本上可以解决大部分流程问题。整理一下学习思路,有兴趣的朋友可以参考下。
1 首先要
- Context和SQLiteOpenHelper创建数据库
百合不是茶
androidContext创建数据库
一直以为安卓数据库的创建就是使用SQLiteOpenHelper创建,但是最近在android的一本书上看到了Context也可以创建数据库,下面我们一起分析这两种方式创建数据库的方式和区别,重点在SQLiteOpenHelper
一:SQLiteOpenHelper创建数据库:
1,SQLi
- 浅谈group by和distinct
bijian1013
oracle数据库group bydistinct
group by和distinct只了去重意义一样,但是group by应用范围更广泛些,如分组汇总或者从聚合函数里筛选数据等。
譬如:统计每id数并且只显示数大于3
select id ,count(id) from ta
- vi opertion
征客丶
macoprationvi
进入 command mode (命令行模式)
按 esc 键
再按 shift + 冒号
注:以下命令中 带 $ 【在命令行模式下进行】,不带 $ 【在非命令行模式下进行】
一、文件操作
1.1、强制退出不保存
$ q!
1.2、保存
$ w
1.3、保存并退出
$ wq
1.4、刷新或重新加载已打开的文件
$ e
二、光标移动
2.1、跳到指定行
数字
- 【Spark十四】深入Spark RDD第三部分RDD基本API
bit1129
spark
对于K/V类型的RDD,如下操作是什么含义?
val rdd = sc.parallelize(List(("A",3),("C",6),("A",1),("B",5))
rdd.reduceByKey(_+_).collect
reduceByKey在这里的操作,是把
- java类加载机制
BlueSkator
java虚拟机
java类加载机制
1.java类加载器的树状结构
引导类加载器
^
|
扩展类加载器
^
|
系统类加载器
java使用代理模式来完成类加载,java的类加载器也有类似于继承的关系,引导类是最顶层的加载器,它是所有类的根加载器,它负责加载java核心库。当一个类加载器接到装载类到虚拟机的请求时,通常会代理给父类加载器,若已经是根加载器了,就自己完成加载。
虚拟机区分一个Cla
- 动态添加文本框
BreakingBad
文本框
<script> var num=1; function AddInput() { var str=""; str+="<input 
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-单例模式
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/
public class Singleton {
}
/*
* 懒汉模式。注意,getInstance如果在多线程环境中调用,需要加上synchronized,否则存在线程不安全问题
*/
class LazySingleton
- iOS应用打包发布常见问题
chenhbc
iosiOS发布iOS上传iOS打包
这个月公司安排我一个人做iOS客户端开发,由于急着用,我先发布一个版本,由于第一次发布iOS应用,期间出了不少问题,记录于此。
1、使用Application Loader 发布时报错:Communication error.please use diagnostic mode to check connectivity.you need to have outbound acc
- 工作流复杂拓扑结构处理新思路
comsci
设计模式工作算法企业应用OO
我们走的设计路线和国外的产品不太一样,不一样在哪里呢? 国外的流程的设计思路是通过事先定义一整套规则(类似XPDL)来约束和控制流程图的复杂度(我对国外的产品了解不够多,仅仅是在有限的了解程度上面提出这样的看法),从而避免在流程引擎中处理这些复杂的图的问题,而我们却没有通过事先定义这样的复杂的规则来约束和降低用户自定义流程图的灵活性,这样一来,在引擎和流程流转控制这一个层面就会遇到很
- oracle 11g新特性Flashback data archive
daizj
oracle
1. 什么是flashback data archive
Flashback data archive是oracle 11g中引入的一个新特性。Flashback archive是一个新的数据库对象,用于存储一个或多表的历史数据。Flashback archive是一个逻辑对象,概念上类似于表空间。实际上flashback archive可以看作是存储一个或多个表的所有事务变化的逻辑空间。
- 多叉树:2-3-4树
dieslrae
树
平衡树多叉树,每个节点最多有4个子节点和3个数据项,2,3,4的含义是指一个节点可能含有的子节点的个数,效率比红黑树稍差.一般不允许出现重复关键字值.2-3-4树有以下特征:
1、有一个数据项的节点总是有2个子节点(称为2-节点)
2、有两个数据项的节点总是有3个子节点(称为3-节
- C语言学习七动态分配 malloc的使用
dcj3sjt126com
clanguagemalloc
/*
2013年3月15日15:16:24
malloc 就memory(内存) allocate(分配)的缩写
本程序没有实际含义,只是理解使用
*/
# include <stdio.h>
# include <malloc.h>
int main(void)
{
int i = 5; //分配了4个字节 静态分配
int * p
- Objective-C编码规范[译]
dcj3sjt126com
代码规范
原文链接 : The official raywenderlich.com Objective-C style guide
原文作者 : raywenderlich.com Team
译文出自 : raywenderlich.com Objective-C编码规范
译者 : Sam Lau
- 0.性能优化-目录
frank1234
性能优化
从今天开始笔者陆续发表一些性能测试相关的文章,主要是对自己前段时间学习的总结,由于水平有限,性能测试领域很深,本人理解的也比较浅,欢迎各位大咖批评指正。
主要内容包括:
一、性能测试指标
吞吐量、TPS、响应时间、负载、可扩展性、PV、思考时间
http://frank1234.iteye.com/blog/2180305
二、性能测试策略
生产环境相同 基准测试 预热等
htt
- Java父类取得子类传递的泛型参数Class类型
happyqing
java泛型父类子类Class
import java.lang.reflect.ParameterizedType;
import java.lang.reflect.Type;
import org.junit.Test;
abstract class BaseDao<T> {
public void getType() {
//Class<E> clazz =
- 跟我学SpringMVC目录汇总贴、PDF下载、源码下载
jinnianshilongnian
springMVC
----广告--------------------------------------------------------------
网站核心商详页开发
掌握Java技术,掌握并发/异步工具使用,熟悉spring、ibatis框架;
掌握数据库技术,表设计和索引优化,分库分表/读写分离;
了解缓存技术,熟练使用如Redis/Memcached等主流技术;
了解Ngin
- the HTTP rewrite module requires the PCRE library
流浪鱼
rewrite
./configure: error: the HTTP rewrite module requires the PCRE library.
模块依赖性Nginx需要依赖下面3个包
1. gzip 模块需要 zlib 库 ( 下载: http://www.zlib.net/ )
2. rewrite 模块需要 pcre 库 ( 下载: http://www.pcre.org/ )
3. s
- 第12章 Ajax(中)
onestopweb
Ajax
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/
- Optimize query with Query Stripping in Web Intelligence
blueoxygen
BO
http://wiki.sdn.sap.com/wiki/display/BOBJ/Optimize+query+with+Query+Stripping+in+Web+Intelligence
and a very straightfoward video
http://www.sdn.sap.com/irj/scn/events?rid=/library/uuid/40ec3a0c-936
- Java开发者写SQL时常犯的10个错误
tomcat_oracle
javasql
1、不用PreparedStatements 有意思的是,在JDBC出现了许多年后的今天,这个错误依然出现在博客、论坛和邮件列表中,即便要记住和理解它是一件很简单的事。开发者不使用PreparedStatements的原因可能有如下几个: 他们对PreparedStatements不了解 他们认为使用PreparedStatements太慢了 他们认为写Prepar
- 世纪互联与结盟有感
阿尔萨斯
10月10日,世纪互联与(Foxcon)签约成立合资公司,有感。
全球电子制造业巨头(全球500强企业)与世纪互联共同看好IDC、云计算等业务在中国的增长空间,双方迅速果断出手,在资本层面上达成合作,此举体现了全球电子制造业巨头对世纪互联IDC业务的欣赏与信任,另一方面反映出世纪互联目前良好的运营状况与广阔的发展前景。
众所周知,精于电子产品制造(世界第一),对于世纪互联而言,能够与结盟