- 基于大语言模型构建本地个人AI助理
由数入道
人工智能语言模型自然语言处理
在构建本地专属的个人AI助理时,我们需要处理多个方面的技术需求,确保其在多模态数据处理、实时查询、灵活推理、知识图谱更新等方面具备高效性、实时性和可扩展性。以下探讨如何基于大语言模型构建一个具备全面功能的个人AI助理,涵盖知识库管理、动态推理、用户交互、实时学习和跨模态集成等关键技术。一、技术设计总体架构1.目标与需求个性化AI助理:构建一个本地专属AI助理,能够处理多种输入格式(文本、图像、音频
- 基于知识图谱的用户画像构建与应用
cooldream2009
AI技术知识图谱知识图谱人工智能
目录前言1.知识图谱在用户画像中的作用1.1数据整合与清洗1.2多维关系挖掘1.3动态更新能力1.4可解释性2.用户画像构建过程中的知识图谱应用2.1数据采集2.2知识图谱构建2.2.1实体节点构建2.2.2关系建模2.3用户画像生成2.3.1静态特征2.3.2动态特征2.3.3关系网络3.基于知识图谱的用户画像应用场景3.1精准营销3.2内容推荐3.3用户需求预测3.4风险控制结语前言随着大数据
- 深度学习-97-大语言模型LLM之基于langchain的实体记忆和知识图谱记忆
皮皮冰燃
深度学习深度学习语言模型langchain
文章目录1内存记忆Memory1.1记忆系统支持的操作1.2记忆的存储1.3记忆的查询2记忆的应用2.1设置环境变量2.2ConversationEntityMemory实体记忆2.3ConversationKGMemory知识图谱记忆2.3.1创建ConversationKGMemory2.3.2创建ConversationChain2.4ConversationBufferWindowMemo
- 再分享API形式调用Dify项目应用
福安德信息科技
大模型python人工智能大模型llmdify
大模型相关目录大模型,包括部署微调prompt/Agent应用开发、知识库增强、数据库增强、知识图谱增强、自然语言处理、多模态等大模型应用开发内容从0起步,扬帆起航。RAGOnMedicalKG:大模型结合知识图谱的RAG实现DSPy:变革式大模型应用开发最简明的Few-shotPrompt指南SemanticKernel:微软大模型开发框架——LangChain替代对话大模型Prompt是否需要
- Java 大视界 -- Java 大数据中的知识图谱构建与应用(62)
青云交
大数据新视界Java大视界大数据知识图谱信息抽取知识融合智能搜索智能推荐风险评估
亲爱的朋友们,热烈欢迎来到青云交的博客!能与诸位在此相逢,我倍感荣幸。在这飞速更迭的时代,我们都渴望一方心灵净土,而我的博客正是这样温暖的所在。这里为你呈上趣味与实用兼具的知识,也期待你毫无保留地分享独特见解,愿我们于此携手成长,共赴新程!一、欢迎加入【福利社群】点击快速加入:青云交灵犀技韵交响盛汇福利社群点击快速加入2:2024CSDN博客之星创作交流营(NEW)二、本博客的精华专栏:大数据新视
- 【neo4j】neo4j和Cypher 查询语言相关知识点
杰九
neo4j
【neo4j】neo4j和Cypher查询语言相关知识点1.什么是neo4jNeo4j是一个广泛使用的图形数据库管理系统(GraphDatabaseManagementSystem)。它是一种NoSQL数据库,专为存储和查询图形数据而设计。Neo4j支持图形数据模型,允许用户以节点(Nodes)和关系(Relationships)的形式存储数据,并通过属性(Properties)来丰富这些节点和关
- 基于多模态信息抽取的菜品知识图谱构建 思维导图-java架构
用心去追梦
java架构开发语言
构建一个基于多模态信息抽取的菜品知识图谱,特别是在Java架构下的实现,可以按照以下结构来组织思维导图的内容。这个思维导图将帮助理解从数据获取、处理到知识图谱构建的关键步骤,并且涵盖技术选型和系统设计。思维导图结构1.项目背景知识图谱的意义提升搜索体验推荐系统优化菜品知识图谱的目标食材关联菜系分类健康饮食建议2.多模态数据收集文本数据源美食博客和论坛配方网站图像数据源社交媒体图片餐厅菜单照片视频数
- 从0到1打造企业AI知识库-课程目录
MaxCode-1
人工智能AIGC知识图谱LangchainXinference
课程名称:「从0到1打造企业AI知识库:实用指南与生产落地」课程目录第一章:AI企业知识库的前景与价值1.企业知识库的概念与意义1.1什么是企业知识库?-企业知识库的核心组成-企业知识库的类型1.2企业知识库如何赋能内部协作与创新。2.AI在知识库中的作用AI赋能的核心技术:NLP、知识图谱、大模型。AI知识库的未来趋势与行业案例。第二章:搭建企业知识库的整体规划3.从需求分析到方案设计识别业务场
- 实战LangChain(七):集成CrewAI——实现多代理协作
matianlongg
深度学习langchain
实战LangChain(七):集成CrewAI——实现多代理协作实战LangChain(一):构建您的第一个聊天机器人_langchai机器人实战LangChain(二):探索RAG——为聊天机器人注入知识-CSDN博客实战LangChain(三):深化交互——利用Neo4j提升聊天机器人的对话能力实战LangChain(四):LangGraph入门——状态管理与基础结构实战LangChain(五
- Spark GraphX原理与代码实例讲解
AI大模型应用之禅
AI大模型与大数据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
SparkGraphX原理与代码实例讲解作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着互联网和大数据技术的迅猛发展,社交网络、推荐系统、生物信息学、图分析等领域对图计算的需求日益增长。传统的图处理技术如GraphLab、Neo4j等,虽然功能强大,但往往存在扩展性差、易用性低、计算效率不足等问题。为了解决这些问题,A
- 使用Neo4j-Semantic-Ollama构建智能交互代理
safHTEAHE
neo4joracle数据库python
在现代应用中,结合图数据库与语义层的智能代理能够极大提升数据交互的效率和灵活性。本文将展示如何使用Neo4j-Semantic-Ollama模板来开发一个能够通过语义层与Neo4j图数据库交互的智能代理。我们将关注其如何利用Mixtral作为JSON格式的代理,通过用户意图与数据库进行交互。技术背景介绍Neo4j是一种高性能的图数据库,它适合于处理结构复杂的数据。在此基础上,加入语义层可以让应用程
- Grape-RAG
disgare
AIai
Grape-RAG传统RAG的局限性图的优点用知识图谱来呈现数据关系GraphRAG传统RAG的局限性经典的RAG架构以向量数据库(VectorDB)为核心来检索语义相似性上下文,让大语言模型(LLM)不需要重新训练就能够获取最新的知识,其工作流如下图所示:这一架构目前广泛应用于各类AI业务场景中,例如问答机器人、智能客服、私域知识库检索等等。虽然RAG通过知识增强一定程度上缓解了LLM幻觉问题,
- 知识图谱中的word2vec 技术是做什么的?
kcarly
知识图谱入门知识图谱word2vec人工智能
Word2Vec是一种将单词转换为向量表示的技术,由Google在2013年提出。这项技术的核心思想是通过大规模文本数据训练神经网络模型,从而将单词映射到低维稠密的向量空间中。这些向量能够捕捉到单词之间的语义和语法关系,使得相似或相关的单词在向量空间中彼此靠近。Word2Vec的基本原理Word2Vec主要包括两种训练模型:CBOW(ContinuousBagofWords)和Skip-gram。
- Neo4j Desktop 无法打开
misakivv
neo4j
文章目录一、Warn:DeskTopUIinterfacewon'tdisplayed1、表现形式:进程运行,但是Neo4jDesktopUI界面无法显示2、Debuginfo3、原因分析4、解决方案4.1、断网4.2、手动设置代理5、参考一、Warn:DeskTopUIinterfacewon’tdisplayed1、表现形式:进程运行,但是Neo4jDesktopUI界面无法显示2、Debug
- 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
- 基于Python的多元医疗知识图谱构建与应用研究(上)
Allen_LVyingbo
python医疗高效编程研发python知识图谱健康医疗
一、引言1.1研究背景与意义在当今数智化时代,医疗数据呈爆发式增长,如何高效管理和利用这些数据,成为提升医疗服务质量的关键。传统医疗数据管理方式存在数据孤岛、信息整合困难等问题,难以满足现代医疗对精准诊断和个性化治疗的需求。知识图谱作为一种知识表示和管理技术,为医疗领域带来了新的解决方案。它能够将海量的医疗信息以结构化、语义化的方式组织起来,揭示疾病、症状、药物、治疗方法等实体之间的复杂关系,从而
- 知识图谱语义搜索:构建智能化搜索未来
cooldream2009
AI技术知识图谱知识图谱人工智能
目录前言1.知识图谱语义搜索的基础概念1.1什么是知识图谱1.2什么是语义搜索1.3知识图谱语义搜索的结合2.知识图谱语义搜索的核心技术2.1自然语言处理技术2.2知识图谱构建与管理2.3图数据库与查询技术3.知识图谱语义搜索的应用场景3.1智能问答系统3.2个性化推荐3.3专业领域信息检索4.知识图谱语义搜索的未来展望4.1技术挑战4.2应用趋势结语前言随着信息技术的飞速发展,数据量呈现爆炸式增
- OpenSPG docker 安装教程
@comefly
NLPdockeropenspg知识图谱llm
文章目录前言自述一、OpenSPG1.介绍二、安装步骤1.安装服务端2.客户端部署前言自述我最近是想结合chatglm3-6b和知识图谱做一个垂直领域的技术规范的问答系统,过程中也遇到了很多困难,在模型微调上,在数据集收集整理上,在知识图谱的信息抽取上等等,咬咬牙,多学习就可以解决,本文主要写一下利用openspg做技术规范的信息抽取的部署安装过程。一、OpenSPG1.介绍OpenSPG是蚂蚁集
- graphrag+ollama+neo4j本地化部署可视化使用
xiaomu_347
LLM——AIGCgraphragllm
最近微软团队开源了一款数据工作流与转换工具GraphRAG,利用LLM,帮助用户从非结构化文本数据中提取结构化数据,并完成数据索引。与传统的在文本片段中,基于语义查询的RAG不同,GraphRAG从原始文本中,提取数据,构建知识图谱,并利用这些结构化数据完成RAG任务。相较于传统RAG,GraphRAG在回答全局性问题时,表现非常出色。GraphRAG|GetStarted:https://mic
- GraphRAG 本地 Ollama - 知识图谱
ericliu2017
知识图谱人工智能
欢迎来到GraphRAGLocalOllama!这个存储库是对微软的GraphRAG的激动人心的改编,旨在支持使用Ollama下载的本地模型。告别昂贵的OpenAPI模型,拥抱使用Ollama进行高效、具有成本效益的本地推理!研究论文有关GraphRAG实现的更多详细信息,请参阅GraphRAG论文。论文摘要使用检索增强生成(RAG)从外部知识源中检索相关信息,使大型语言模型(LLMs)能够回答关
- MYSQL数据库表的设计
qq_45849275
java
一、https://blog.csdn.net/jasonhui512/article/details/53134054页面原型需求分析表结构的设计数据库设计案例elasticSearchpostgresqlmongodbRedisneo4jfastDFSmemcachemavengitsvnluencemybatismybatisplusspringspringMVCspringbootspri
- docker from指令的含义_多个FROM-含义
weixin_39722188
dockerfrom指令的含义
小编典典什么是基本图片?一组文件,加上EXPOSE端口ENTRYPOINT和CMD。您可以添加文件并基于该基础图像构建新图像,Dockerfile并以FROM指令开头:后面提到的图像FROM是新图像的“基础图像”。这是否意味着如果我neo4j/neo4j在FROM指令中声明,则在运行映像时,neo数据库将自动运行并且可在端口7474的容器中使用?仅当您不覆盖CMD和时ENTRYPOINT。但是图像
- 音视频知识图谱 2022.04
关键帧Keyframe
前些时间,我在知识星球上创建了一个音视频技术社群:关键帧的音视频开发圈,在这里群友们会一起做一些打卡任务。比如:周期性地整理音视频相关的面试题,汇集一份音视频面试题集锦,你可以看看《音视频面试题集锦2022.04》。再比如:循序渐进地归纳总结音视频技术知识,绘制一幅音视频知识图谱。下面是2022.04月知识图谱新增的内容节选:1)图谱路径:**采集/音频采集/声音三要素/响度******主观计量响
- 使用 LangChain 和 Neo4j 构建智能图数据库查询系统
aehrutktrjk
langchainneo4j数据库python
使用LangChain和Neo4j构建智能图数据库查询系统引言在本文中,我们将探讨如何结合LangChain和Neo4j图数据库来构建一个智能的图数据库查询系统。这个系统能够将用户的自然语言问题转换为准确的Cypher查询,并生成易于理解的回答。我们将重点关注如何通过实体映射来提高查询的准确性,这对于处理复杂的图数据尤为重要。主要内容1.环境设置首先,我们需要安装必要的包并设置环境变量:#安装必要
- 大数据毕业设计hadoop+spark+hive知识图谱租房数据分析可视化大屏 租房推荐系统 58同城租房爬虫 房源推荐系统 房价预测系统 计算机毕业设计 机器学习 深度学习 人工智能
2401_84572577
程序员大数据hadoop人工智能
做了那么多年开发,自学了很多门编程语言,我很明白学习资源对于学一门新语言的重要性,这些年也收藏了不少的Python干货,对我来说这些东西确实已经用不到了,但对于准备自学Python的人来说,或许它就是一个宝藏,可以给你省去很多的时间和精力。别在网上瞎学了,我最近也做了一些资源的更新,只要你是我的粉丝,这期福利你都可拿走。我先来介绍一下这些东西怎么用,文末抱走。(1)Python所有方向的学习路线(
- 主流行架构
rainbowcheng
架构架构
nexus,gitlab,svn,jenkins,sonar,docker,apollo,catteambition,axure,蓝湖,禅道,WCP;redis,kafka,es,zookeeper,dubbo,shardingjdbc,mysql,InfluxDB,Telegraf,Grafana,Nginx,xxl-job,Neo4j,NebulaGraph是一个高性能的,NOSQL图形数据库
- 【笔记】自然语言处理NLP---概论
xhanZ
NLP相关
(from人文学院开设课程)目录1.自然语言处理概论1.1自然语言处理研究的意义、历史与现状1.1.1自然语言的特点1.1.2自然语言处理研究的意义1.1.3国外研究现状1.2NLP的方法、特点和规律1.2.1理性主义与经验主义1.2.2语料库语言学:经验主义研究方法1.2.3汉语语言处理的方法1.2.4基于知识图谱的深度学习1.自然语言处理概论1.1自然语言处理研究的意义、历史与现状1.1.1自
- Python连接Neo4j数据库(通过官方依赖包)
Tech1diot
neo4j数据库python知识图谱
从官方APIDocumentation搬运、翻译了一些最常用的内容原文连接:APIDocumentation—Neo4jPythonDriver5.9-------------------------------------------------以下开始--------------------------------------------------------------------目录查询
- python neo4j_python操作neo4j
weixin_39732640
pythonneo4j
原标题:python操作neo4j1.首先需要安装python版的neo4jpipinstallpy2neo2.代码测试frompy2neoimportGraph,Node,Relationship,NodeMatcher#建立数据库连接test_graph=Graph("http://xxx.xxx.xxx.xx:7474",username="neo4j",password="root")#通
- 2.Python进行对Neo4j 的操作(连接数据库)
铁盒薄荷糖
#Neo4J学习neo4jpython开发语言
Python可以借助Py2neo库完成对Neo4j的操作Windows安装neo4j图数据库及python.py2neo全流程-知乎(zhihu.com)https://zhuanlan.zhihu.com/p/436687958目录1.安装Py2neo库2.连接neo数据库并简单操作3.定义node,并读入数据库1.安装Py2neo库(1)(可选)打开AnacondaPrompt,创建一个新的虚
- 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
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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