- 信息检索简介——文本处理、搜索引擎、数据挖掘、机器学习、推荐系统等
AI天才研究院
Python实战自然语言处理人工智能语言模型编程实践开发语言架构设计
作者:禅与计算机程序设计艺术1.简介2005年8月17日至9月3日在美国加利福尼亚州伯克莱纳举行了SIGIR国际会议(中文全称“计算机信息retrieval国际会议”),这是信息检索领域的顶级会议之一。该会议由ACM主办,主题涵盖了包括文本处理、搜索引擎、数据挖掘、机器学习、推荐系统等多个热门方向。此次会议是第一次将信息检索作为一个学科,并取得重大突破。本文试图对SIGIR进行一个完整的介绍,阐述
- 爆改RAG检索力:三大Query变形术,助你玩转AI知识检索!
许泽宇的技术分享
大模型AIGC搜索引擎人工智能RAG
你以为RAG(Retrieval-AugmentedGeneration)就是“检索+生成”那么简单?那你可太低估AI界的“内卷”了!今天,咱们就来聊聊如何用三大Query变形术,把RAG的检索力拉满,助你在AI知识海洋里捞到最肥的鱼!一、RAG的“灵魂拷问”:你真的会提问吗?在AI时代,信息检索的效率和质量,80%取决于你“怎么问”。RAG系统的本质,就是“你问得好,我答得妙”。但现实往往是——
- 什么是 QueryGPT?智能查询工具如何重塑信息检索的未来?
镜舟科技
StarRocksQueryGPT数据查询数据分析多模态交互
从客户行为数据到供应链信息,从市场趋势到内部运营指标,这些数据蕴含着巨大的商业价值。然而,数据量的激增也带来了前所未有的检索挑战:如何在海量信息中快速定位所需数据?如何确保查询结果的准确性和时效性?据统计,75%的企业正受困于低效的查询工具,这已成为阻碍企业数字化转型的关键痛点。传统的数据查询方式主要依赖SQL语句或特定的查询语言,这要求用户具备专业的编程知识和对数据结构的深入理解。即使对于数据分
- RAG 调优指南:Spring AI Alibaba 模块化 RAG 原理与使用
ApacheDubbo
spring人工智能架构SpringAIRAG
>夏冬,SpringAIAlibabaContributorRAG简介什么是RAG(检索增强生成)RAG(RetrievalAugmentedGeneration,检索增强生成)是一种结合信息检索和文本生成的技术范式。核心设计理念RAG技术就像给AI装上了「实时百科大脑」,通过先查资料后回答的机制,让AI摆脱传统模型的"知识遗忘"困境。️四大核心步骤1.文档切割→建立智能档案库核心任务:将海量文档
- Python爬虫实战:研究jieba相关技术
ylfhpy
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1.引言1.1研究背景与意义随着互联网技术的飞速发展,网络新闻已成为人们获取信息的主要渠道之一。每天产生的新闻文本数据量呈爆炸式增长,如何从海量文本中高效提取有价值的信息,成为信息科学领域的重要研究课题。文本分析技术通过对文本内容的结构化处理和语义挖掘,能够揭示隐藏在文本中的主题、情感和趋势,为舆情监测、信息检索、内容推荐等应用提供技术支持。1.2研究目标与方法本研究旨在构建一个完整的新闻文本分析
- 多模态查询技术:让搜索更智能、更精准
搜索引擎技术
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多模态查询技术:让搜索更智能、更精准关键词:多模态查询、跨模态搜索、语义理解、向量检索、深度学习、信息检索、人工智能摘要:本文深入探讨多模态查询技术如何通过整合文本、图像、音频等多种数据形式,实现更智能、更精准的搜索体验。我们将从基础概念出发,逐步解析技术原理,并通过实际案例展示其应用价值,最后展望未来发展趋势。背景介绍目的和范围本文旨在全面介绍多模态查询技术,包括其核心概念、工作原理、实现方法和
- 搜索领域个性化排序:如何利用生成式AI提升效果?
搜索引擎技术
人工智能ai
搜索个性化排序的生成式AI增强:从理论框架到实践落地的系统解析关键词生成式AI、个性化排序、搜索系统、用户意图建模、多模态信息融合、排序优化、智能检索摘要本报告系统解析如何通过生成式AI技术提升搜索领域的个性化排序效果。从理论框架出发,结合信息检索第一性原理与生成式模型的核心优势,构建"用户-查询-文档"三元组的深度关联模型;通过层次化架构设计,覆盖用户建模、查询理解、文档表示到排序决策的全流程;
- Spring Boot + LangChain 构建 RAG 应用
程序员丸子
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使用LangChain构建RAG应用程序什么是RAG?检索增强生成(Retrieval-AugmentedGeneration,RAG)是一种结合了检索和生成两种关键技术的机器学习方法。这种方法在自然语言处理任务中特别有效,例如对话系统和问答系统。RAG的关键组件检索:•RAG首先从大型数据集或知识库中检索与用户查询相关的文档或数据。•通常使用信息检索技术,如向量搜索或关键词匹配。生成:•在检索到
- 【Elasticsearch】TF-IDF 和 BM25相似性算法
risc123456
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在Elasticsearch中,TF-IDF和BM25是两种常用的文本相似性评分算法,但它们的实现和应用场景有所不同。以下是对这两种算法的对比以及在Elasticsearch中的使用情况:TF-IDF-定义与原理:TF-IDF是一种经典的信息检索算法,用于评估一个词语对于一个文件集或语料库中某份文件的重要程度。它由两部分组成:-TF(TermFrequency):词频,即词语在文档中出现的次数。-
- LangChain、RAG、Agent是什么
ZhangJiQun&MXP
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LangChain、RAG、Agent是什么在本地部署基于DeepSeek-R1模型的商用级知识库系统,旨在帮助开发者搭建智能知识库,提升企业智能化水平。背景与技术概述:随着大语言模型和RAG技术发展,AI知识库广泛应用于各行业,但传统信息管理系统存在问题,大模型也有“幻觉”现象。RAG技术将信息检索与生成模型结合,能缓解“幻觉”,而Agent智能体和LangChain框架可满足复杂业务需求。本地
- Coggle数据科学 | Kaggle赛题解析:识别数据引用与分类
双木的木
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本文来源公众号“Coggle数据科学”,仅用于学术分享,侵权删,干货满满。原文链接:Kaggle赛题解析:识别数据引用与分类赛题名称:MakeDataCount-FindingDataReferences赛题类型:自然语言处理、信息检索赛题任务:从科学论文的全文中提取所有被引用的研究数据,并根据上下文将其分类为初级引用(Primary)或次级引用(Secondary)。https://www.ka
- 大模型RAG高阶面试指南:第一章:RAG绪论
强化学习曾小健3
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第一章:RAG绪论1.1RAG的定义、背景与核心思想检索增强生成(RetrievalAugmentedGeneration,简称RAG)是一种结合了信息检索和文本生成的人工智能技术。它通过在生成过程中动态检索相关信息来增强大型语言模型的能力,从而提供更准确、更及时、更可靠的回答。RAG的核心思想是将"参数化知识"(存储在模型参数中的知识)与"非参数化知识"(存储在外部知识库中的知识)相结合,通过检
- 实现RAG融合以提升信息检索精准度
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在信息检索领域,如何从浩如烟海的信息中精准地获得答案是一个巨大的挑战。RAG(Retrieval-AugmentedGeneration)融合就是一种创新的解决方案。本文将介绍RAG融合的技术背景、核心原理,并提供多个代码片段,展示如何使用这一技术进行信息检索。技术背景介绍RAG融合结合了信息检索和生成式模型的优势。它可以通过生成多个查询,从而提高搜索结果的综合质量,并利用互惠排名融合方法对搜索结
- 自然语言处理分类
要奋斗呀
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NLP学习Nlp基本分类NLP领域的任务分为两个类别:第一类是人工智能NLP。包括词性标注,分词,语法解析,语言模型,信息检索,信息抽取,语义表示,文本分类。这些任务发展较为成熟,各种相关工作的主要目的是提高当前模型的性能。第二类是人工智障NLP。包括机器翻译,对话系统,问答系统。目前模型的性能尚不尽如人意,有些任务上甚至没有足够多的,真正有影响力的工作。一、文本分类--情感分类1.定义情感分类是
- Qwen3-Embedding-Reranker本地部署教程:8B 参数登顶 MTEB 多语言榜首,100 + 语言跨模态检索无压力!
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模型构建embeddingQwen3Qwen3-Reranker模型部署教程智能检索算家云镜像社区
一、简介Qwen3-Embedding与Qwen3-Reranker是阿里巴巴通义实验室于今年6月开源的双模型系列,专为文本表征、检索与排序任务设计。基于Qwen3基础模型构建,二者通过协同工作显著提升语义理解与信息检索效率,在多语言场景和工业部署中表现卓越。基于Qwen3系列的密集基础模型,提供了各种大小(0.6B、4B和8B)的全面文本嵌入和重新排序模型。该系列继承了其基础模型出色的多语言能力
- 如何使用EnsembleRetriever结合多个检索器的结果
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在信息检索领域,融合不同检索器的结果可以提升搜索结果的质量。EnsembleRetriever是一个支持将多个检索器的结果组合起来的工具。它通过复合互排名融合算法(ReciprocalRankFusion)重新排序各个检索器的结果,以实现更好的性能。技术背景介绍在搜索和信息检索中,"混合搜索"模式成为一种常见的做法。混合搜索通常结合稀疏检索器(如BM25)和密集检索器(如基于嵌入的相似性)。稀疏检
- 《阿里新神器MaskSearch问世:为何我们需要打破传统搜索代理训练的枷锁?》
来自于狂人
语言模型人工智能python
引言:当搜索遇到AI,一场看不见的革命正在发生"百度一下,你就知道"的时代已经成为过去。在今天这个信息爆炸的数字世界,我们需要的不是更多的信息,而是更精准、更智能、更懂人心的信息检索方式。阿里巴巴最近开源的MaskSearch技术,正在悄然改变着搜索代理(SearchAgent)训练的游戏规则。想象这样的场景:你正在寻找一款适合新手入门的单反相机,输入"最好的入门单反"后,传统的搜索引擎可能会给你
- 使用 LangChain 实现多用户文档检索
yunwu12777
langchain服务器数据库
在构建信息检索应用时,通常需要支持多个用户,并确保每个用户只能访问自己的数据。这篇文章将展示如何配置检索链的运行时属性,以限制可用文档,并提供一个使用Pinecone向量存储实现的示例。技术背景介绍在多用户环境中,每个用户的数据必须是隔离的。这意味着您的检索系统需要能够区分和隔离不同用户的数据。实现这一点的关键在于使用向量存储时能够区分不同用户的数据域。核心原理解析许多向量存储系统(如Pineco
- 使用Weaviate和LangChain实现RAG (检索增强生成)
在现代的AI应用中,RAG(检索增强生成)技术通过将生成模型与外部知识库结合,提供了一个强大的信息检索和处理方法。本次分享将会介绍如何使用Weaviate作为知识库,并结合LangChain实现一个RAG应用。技术背景介绍RAG技术通过结合生成式AI和检索系统,能够在大规模语料库中找到相关信息来增强生成模型的回答精确度。Weaviate是一个灵活且可扩展的向量数据库,非常适合用于RAG系统中的知识
- LLM OS 中的自然语言搜索引擎
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
LLMOS中的自然语言搜索引擎关键词:大语言模型、操作系统、自然语言搜索、语义理解、信息检索、人工智能、用户交互文章目录LLMOS中的自然语言搜索引擎1.背景介绍2.核心概念与联系3.核心算法原理&具体操作步骤3.1算法原理概述3.2算法步骤详解3.3算法优缺点3.4算法应用领域4.数学模型和公式&详细讲解&举例说明4.1数学模型构建4.2公式推导过程4.3案例分析与讲解5.项目实践:代码实例和详
- RAG:2025年检索增强生成前沿技术完全指南
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一、RAG技术的核心突破与行业影响在生成式人工智能爆发的今天,检索增强生成(Retrieval-AugmentedGeneration,RAG)正以其独特的技术架构,成为连接静态知识库与动态生成能力的桥梁。这项诞生于2020年的创新技术,通过将信息检索(Retrieval)与文本生成(Generation)解耦又融合的设计,突破了传统语言模型“幻觉”问题的桎梏,为构建可信、可控、可扩展的AI系统奠
- Python爬虫实战:研究Bleach库相关技术
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一、引言1.1研究背景与意义随着互联网的快速发展,网络上的数据量呈爆炸式增长。网络爬虫作为一种自动获取网页内容的技术,能够高效地从互联网上收集所需信息,为数据分析、信息检索、舆情监测等应用提供基础。然而,爬取到的网页内容往往包含大量的HTML标签、JavaScript代码和其他潜在的安全风险,直接使用这些内容可能会导致XSS攻击、代码注入等安全问题。Bleach是Python中一个专门用于安全地处
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基于bert预训练模型transformer架构的中文文本多标签分类的双向语义理解。文章目录1.安装必要的库2.数据准备3.模型定义4.训练模型5.评估模型6.部署与应用概述:BERT多标签中文文本分类系统是一款先进的自然语言处理工具,专为中文文本分析和多标签分类设计。该系统利用BERT模型的强大能力,能够精确地对中文文本进行多维度的标签分类,广泛应用于内容管理、信息检索、情感分析等领域。主要特性
- GET和POST请求的区别
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我们在请求服务器资源的时候,会用不同的请求方式表示不同的场景。其中GET和POST是HTTP协议中最常用的两种请求方法,它们在设计理念和应用场景上有明显区别。GET请求:定义:HTTP协议中用于获取资源的请求方法,遵循"幂等性"原则(多次请求结果一致),参数通过URL明文传递。常见用例:信息检索与数据查询(关键词搜索,商品筛选)静态资源加载与缓存(加载网页图片)公开数据接口调用等(地理位置解析)P
- 深入解析 Qwen3-Embedding 和 Qwen3-Reranker:原理、应用与代码示例
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深入解析Qwen3-Embedding和Qwen3-Reranker:原理、应用与代码示例在当今数字化信息爆炸的时代,高效的信息检索与处理技术成为了众多领域的关键需求。文本嵌入(Embedding)和重排序(Reranking)技术在语义搜索、推荐系统、检索增强生成(RAG)等应用中发挥着基础性作用。然而,现有的方法在实现多语言的高保真度和任务适应性方面面临诸多挑战,特别是在需要对多种语言进行细致
- BM25检索与向量检索
BM25检索与向量检索是信息检索领域的两种核心技术,二者在技术原理、适用场景、优缺点等方面存在显著差异。以下从多个维度对两者进行对比分析:1.技术原理BM25检索BM25是一种基于词频(TF)和逆文档频率(IDF)的统计模型,属于稀疏检索方法。其核心思想是通过计算查询词在文档中的出现频率(TF)和查询词在整个文档集合中的稀有程度(IDF),结合文档长度归一化因子,对文档进行相关性评分。BM25公式
- 如何评估学术搜索结果的相关性
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如何评估学术搜索结果的相关性关键词:学术搜索、相关性评估、信息检索、排序算法、文献计量、用户反馈、机器学习摘要:本文深入探讨了评估学术搜索结果相关性的多种方法和技术。我们将从基础概念出发,逐步分析传统和现代的评估方法,包括基于内容、引用网络和用户行为的评估技术。文章还将介绍实际应用中的评估指标和工具,以及未来发展趋势,帮助读者全面理解这一学术信息检索领域的核心问题。背景介绍目的和范围在信息爆炸的时
- 利用 DeepSeek 构建本地RAG系统
利用DeepSeek构建本地RAG系统一、目标构建一个基于PDF文档的问答系统。用户可以上传一个PDF文件,然后输入问题,系统会从PDF文档中检索相关信息,并结合大语言模型生成答案。可以帮助用户快速从PDF文档中获取所需信息,提高信息检索和获取的效率。二、科普知识1.大语言模型(LLM)大语言模型是基于大量文本数据进行训练的人工智能模型,能够理解和生成自然语言。例如,Ollama中的DeepSee
- 深度学习中的负采样
洪小帅
深度学习人工智能
深度学习中的负采样负采样(NegativeSampling)是一种在训练大型分类或概率模型(尤其是在输出类别很多时)中,用来加速训练、降低计算量的方法。它常用于:词向量训练(如Word2Vec)推荐系统(从大量候选项中学正例与负例)语言模型、对比学习、信息检索等场景本质概念在许多任务中,我们的模型要从上万个候选中预测正确类别。例如:给定单词“cat”,预测它上下文中出现的词(如Word2Vec的S
- 基于本体的自动问答系统
奇文王语
自然语言处理语言自动信息检索
自然语言处理的一个分支–自动问答系统本体(Ontology)的应用:(1)信息检索(2)自动问答分词停用此词处理相似度计算词语相似度计算句子相似度计算改进(1)分词算法(2)词语相似度计算的算法(3)句子相似度计算的算法提高:查全率查准率存在问题:无法充分反映用户查询目的无法反映用户想要的内容无法对用户检索需求进行语义方面的理解:关键词匹配语义方面(欠缺)自动问答系统的工作原理:使用自然语言理解的
- github中多个平台共存
jackyrong
github
在个人电脑上,如何分别链接比如oschina,github等库呢,一般教程之列的,默认
ssh链接一个托管的而已,下面讲解如何放两个文件
1) 设置用户名和邮件地址
$ git config --global user.name "xx"
$ git config --global user.email "
[email protected]"
- ip地址与整数的相互转换(javascript)
alxw4616
JavaScript
//IP转成整型
function ip2int(ip){
var num = 0;
ip = ip.split(".");
num = Number(ip[0]) * 256 * 256 * 256 + Number(ip[1]) * 256 * 256 + Number(ip[2]) * 256 + Number(ip[3]);
n
- 读书笔记-jquey+数据库+css
chengxuyuancsdn
htmljqueryoracle
1、grouping ,group by rollup, GROUP BY GROUPING SETS区别
2、$("#totalTable tbody>tr td:nth-child(" + i + ")").css({"width":tdWidth, "margin":"0px", &q
- javaSE javaEE javaME == API下载
Array_06
java
oracle下载各种API文档:
http://www.oracle.com/technetwork/java/embedded/javame/embed-me/documentation/javame-embedded-apis-2181154.html
JavaSE文档:
http://docs.oracle.com/javase/8/docs/api/
JavaEE文档:
ht
- shiro入门学习
cugfy
javaWeb框架
声明本文只适合初学者,本人也是刚接触而已,经过一段时间的研究小有收获,特来分享下希望和大家互相交流学习。
首先配置我们的web.xml代码如下,固定格式,记死就成
<filter>
<filter-name>shiroFilter</filter-name>
&nbs
- Array添加删除方法
357029540
js
刚才做项目前台删除数组的固定下标值时,删除得不是很完整,所以在网上查了下,发现一个不错的方法,也提供给需要的同学。
//给数组添加删除
Array.prototype.del = function(n){
- navigation bar 更改颜色
张亚雄
IO
今天郁闷了一下午,就因为objective-c默认语言是英文,我写的中文全是一些乱七八糟的样子,到不是乱码,但是,前两个自字是粗体,后两个字正常体,这可郁闷死我了,问了问大牛,人家告诉我说更改一下字体就好啦,比如改成黑体,哇塞,茅塞顿开。
翻书看,发现,书上有介绍怎么更改表格中文字字体的,代码如下
 
- unicode转换成中文
adminjun
unicode编码转换
在Java程序中总会出现\u6b22\u8fce\u63d0\u4ea4\u5fae\u535a\u641c\u7d22\u4f7f\u7528\u53cd\u9988\uff0c\u8bf7\u76f4\u63a5这个的字符,这是unicode编码,使用时有时候不会自动转换成中文就需要自己转换了使用下面的方法转换一下即可。
/**
* unicode 转换成 中文
- 一站式 Java Web 框架 firefly
aijuans
Java Web
Firefly是一个高性能一站式Web框架。 涵盖了web开发的主要技术栈。 包含Template engine、IOC、MVC framework、HTTP Server、Common tools、Log、Json parser等模块。
firefly-2.0_07修复了模版压缩对javascript单行注释的影响,并新增了自定义错误页面功能。
更新日志:
增加自定义系统错误页面功能
- 设计模式——单例模式
ayaoxinchao
设计模式
定义
Java中单例模式定义:“一个类有且仅有一个实例,并且自行实例化向整个系统提供。”
分析
从定义中可以看出单例的要点有三个:一是某个类只能有一个实例;二是必须自行创建这个实例;三是必须自行向系统提供这个实例。
&nb
- Javascript 多浏览器兼容性问题及解决方案
BigBird2012
JavaScript
不论是网站应用还是学习js,大家很注重ie与firefox等浏览器的兼容性问题,毕竟这两中浏览器是占了绝大多数。
一、document.formName.item(”itemName”) 问题
问题说明:IE下,可以使用 document.formName.item(”itemName”) 或 document.formName.elements ["elementName&quo
- JUnit-4.11使用报java.lang.NoClassDefFoundError: org/hamcrest/SelfDescribing错误
bijian1013
junit4.11单元测试
下载了最新的JUnit版本,是4.11,结果尝试使用发现总是报java.lang.NoClassDefFoundError: org/hamcrest/SelfDescribing这样的错误,上网查了一下,一般的解决方案是,换一个低一点的版本就好了。还有人说,是缺少hamcrest的包。去官网看了一下,如下发现:
- [Zookeeper学习笔记之二]Zookeeper部署脚本
bit1129
zookeeper
Zookeeper伪分布式安装脚本(此脚本在一台机器上创建Zookeeper三个进程,即创建具有三个节点的Zookeeper集群。这个脚本和zookeeper的tar包放在同一个目录下,脚本中指定的名字是zookeeper的3.4.6版本,需要根据实际情况修改):
#!/bin/bash
#!!!Change the name!!!
#The zookeepe
- 【Spark八十】Spark RDD API二
bit1129
spark
coGroup
package spark.examples.rddapi
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
import org.apache.spark.SparkContext._
object CoGroupTest_05 {
def main(args: Array[String]) {
v
- Linux中编译apache服务器modules文件夹缺少模块(.so)的问题
ronin47
modules
在modules目录中只有httpd.exp,那些so文件呢?
我尝试在fedora core 3中安装apache 2. 当我解压了apache 2.0.54后使用configure工具并且加入了 --enable-so 或者 --enable-modules=so (两个我都试过了)
去make并且make install了。我希望在/apache2/modules/目录里有各种模块,
- Java基础-克隆
BrokenDreams
java基础
Java中怎么拷贝一个对象呢?可以通过调用这个对象类型的构造器构造一个新对象,然后将要拷贝对象的属性设置到新对象里面。Java中也有另一种不通过构造器来拷贝对象的方式,这种方式称为
克隆。
Java提供了java.lang.
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-适配器模式-Adapter
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/
package design.pattern;
/*
* 适配器模式解决的主要问题是,现有的方法接口与客户要求的方法接口不一致
* 可以这样想,我们要写这样一个类(Adapter):
* 1.这个类要符合客户的要求 ---> 那显然要
- HDR图像PS教程集锦&心得
cherishLC
PS
HDR是指高动态范围的图像,主要原理为提高图像的局部对比度。
软件有photomatix和nik hdr efex。
一、教程
叶明在知乎上的回答:
http://www.zhihu.com/question/27418267/answer/37317792
大意是修完后直方图最好是等值直方图,方法是HDR软件调一遍,再结合不透明度和蒙版细调。
二、心得
1、去除阴影部分的
- maven-3.3.3 mvn archetype 列表
crabdave
ArcheType
maven-3.3.3 mvn archetype 列表
可以参考最新的:http://repo1.maven.org/maven2/archetype-catalog.xml
[INFO] Scanning for projects...
[INFO]
- linux shell 中文件编码查看及转换方法
daizj
shell中文乱码vim文件编码
一、查看文件编码。
在打开文件的时候输入:set fileencoding
即可显示文件编码格式。
二、文件编码转换
1、在Vim中直接进行转换文件编码,比如将一个文件转换成utf-8格式
&
- MySQL--binlog日志恢复数据
dcj3sjt126com
binlog
恢复数据的重要命令如下 mysql> flush logs; 默认的日志是mysql-bin.000001,现在刷新了重新开启一个就多了一个mysql-bin.000002
- 数据库中数据表数据迁移方法
dcj3sjt126com
sql
刚开始想想好像挺麻烦的,后来找到一种方法了,就SQL中的 INSERT 语句,不过内容是现从另外的表中查出来的,其实就是 MySQL中INSERT INTO SELECT的使用
下面看看如何使用
语法:MySQL中INSERT INTO SELECT的使用
1. 语法介绍
有三张表a、b、c,现在需要从表b
- Java反转字符串
dyy_gusi
java反转字符串
前几天看见一篇文章,说使用Java能用几种方式反转一个字符串。首先要明白什么叫反转字符串,就是将一个字符串到过来啦,比如"倒过来念的是小狗"反转过来就是”狗小是的念来过倒“。接下来就把自己能想到的所有方式记录下来了。
1、第一个念头就是直接使用String类的反转方法,对不起,这样是不行的,因为Stri
- UI设计中我们为什么需要设计动效
gcq511120594
UIlinux
随着国际大品牌苹果和谷歌的引领,最近越来越多的国内公司开始关注动效设计了,越来越多的团队已经意识到动效在产品用户体验中的重要性了,更多的UI设计师们也开始投身动效设计领域。
但是说到底,我们到底为什么需要动效设计?或者说我们到底需要什么样的动效?做动效设计也有段时间了,于是尝试用一些案例,从产品本身出发来说说我所思考的动效设计。
一、加强体验舒适度
嗯,就是让用户更加爽更加爽的用
- JBOSS服务部署端口冲突问题
HogwartsRow
java应用服务器jbossserverEJB3
服务端口冲突问题的解决方法,一般修改如下三个文件中的部分端口就可以了。
1、jboss5/server/default/conf/bindingservice.beans/META-INF/bindings-jboss-beans.xml
2、./server/default/deploy/jbossweb.sar/server.xml
3、.
- 第三章 Redis/SSDB+Twemproxy安装与使用
jinnianshilongnian
ssdbreidstwemproxy
目前对于互联网公司不使用Redis的很少,Redis不仅仅可以作为key-value缓存,而且提供了丰富的数据结果如set、list、map等,可以实现很多复杂的功能;但是Redis本身主要用作内存缓存,不适合做持久化存储,因此目前有如SSDB、ARDB等,还有如京东的JIMDB,它们都支持Redis协议,可以支持Redis客户端直接访问;而这些持久化存储大多数使用了如LevelDB、RocksD
- ZooKeeper原理及使用
liyonghui160com
ZooKeeper是Hadoop Ecosystem中非常重要的组件,它的主要功能是为分布式系统提供一致性协调(Coordination)服务,与之对应的Google的类似服务叫Chubby。今天这篇文章分为三个部分来介绍ZooKeeper,第一部分介绍ZooKeeper的基本原理,第二部分介绍ZooKeeper
- 程序员解决问题的60个策略
pda158
框架工作单元测试
根本的指导方针
1. 首先写代码的时候最好不要有缺陷。最好的修复方法就是让 bug 胎死腹中。
良好的单元测试
强制数据库约束
使用输入验证框架
避免未实现的“else”条件
在应用到主程序之前知道如何在孤立的情况下使用
日志
2. print 语句。往往额外输出个一两行将有助于隔离问题。
3. 切换至详细的日志记录。详细的日
- Create the Google Play Account
sillycat
Google
Create the Google Play Account
Having a Google account, pay 25$, then you get your google developer account.
References:
http://developer.android.com/distribute/googleplay/start.html
https://p
- JSP三大指令
vikingwei
jsp
JSP三大指令
一个jsp页面中,可以有0~N个指令的定义!
1. page --> 最复杂:<%@page language="java" info="xxx"...%>
* pageEncoding和contentType:
> pageEncoding:它