- 知识图谱构建概念、工具、实例调研
熟悉的黑曼巴
知识图谱人工智能
一、知识图谱的概念知识图谱(Knowledgegraph)知识图谱是一种用图模型来描述知识和建模世界万物之间的关联关系的技术方法。知识图谱由节点和边组成。节点可以是实体,如一个人、一本书等,或是抽象的概念,如人工智能、知识图谱等。边可以是实体的属性,如姓名、书名或是实体之间的关系,如朋友、配偶。知识图谱的早期理念来自SemanticWeb(语义网络),其最初理想是把基于文本链接的万维网落转化为基于
- FOKS-TROT: 一个高效、易用的全功能开源知识图谱生成工具
柳旖岭
FOKS-TROT:一个高效、易用的全功能开源知识图谱生成工具项目简介FOKS-TROT是一个基于Python的全功能开源知识图谱生成工具,旨在帮助研究人员和开发者快速构建具有丰富信息的知识图谱。该项目由hkx3upper在GitCode上开发并维护。通过FOKS-TROT,您可以轻松地将各种数据源(如文本文件、数据库、API)转换为结构化的知识图谱,并对其进行可视化分析和机器学习任务。此外,该工
- LLM与知识图谱融合:智能运维知识库构建
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AI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
1.背景介绍随着信息技术的飞速发展,IT运维管理面临着越来越大的挑战。海量的设备、复杂的网络环境、日益增长的数据量,使得传统的运维方式难以满足需求。为了提高运维效率和质量,智能运维应运而生。智能运维的核心是将人工智能技术应用于运维领域,通过机器学习、深度学习等算法,实现自动化、智能化的运维管理。其中,大语言模型(LLM)和知识图谱是两个重要的技术方向。LLM能够理解和生成自然语言,可以用于构建智能
- 知识图谱:【知识图谱基础理论(八)】——知识更新
J_Xiong0117
python基础理论自然语言处理知识图谱人工智能自然语言处理
从逻辑上看,知识库的更新包括概念层的更新和数据层的更新。更新的两种方式:数据驱动下的全面更新增量更新
- 知识图谱的作用及其更新方式
甜瓜瓜哥
面试人工智能知识图谱人工智能
知识图谱的作用及其更新方式简介作用1.语义理解和推理2.信息检索3.推荐系统4.自然语言处理5.智能对话系统更新知识图谱的过程1.数据收集2.数据清洗和处理3.知识抽取4.知识融合5.验证和评估6.部署和应用总结简介知识图谱是一种以图形结构表示知识的方法,它包含了实体(如人物、地点、事物)以及它们之间的关系。知识图谱可以用于帮助计算机理解和处理自然语言,进行信息检索,进行推荐系统等多种应用。作用1
- 知识图谱构建:LLM与知识工程的完美结合
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知识爆炸与信息孤岛随着互联网和信息技术的飞速发展,我们正处于一个知识爆炸的时代。海量的数据和信息充斥着我们的生活,但同时也带来了信息过载和信息孤岛的问题。传统的信息检索方式难以有效地组织和利用这些知识,难以满足人们对知识获取和应用的需求。1.2知识图谱的兴起知识图谱作为一种语义网络,能够将实体、概念及其之间的关系以结构化的方式进行表达和存储,从而有效地组织和管理知识。近年来,知识
- Python中LLM的知识图谱构建:动态更新与推理
二进制独立开发
GenAI与Python非纯粹GenAIpython知识图谱开发语言自然语言处理人工智能分布式机器学习
文章目录引言1.知识图谱的基本概念1.1知识图谱的定义1.2知识图谱的构建流程2.利用LLM进行知识抽取2.1实体识别2.2关系抽取2.3属性抽取3.知识融合3.1实体对齐3.2冲突消解4.知识存储5.知识推理5.1规则推理5.2基于LLM的推理6.动态更新6.1增量更新6.2实时更新7.结论引言随着人工智能技术的飞速发展,知识图谱(KnowledgeGraph,KG)作为一种结构化的知识表示方法
- AI编剧系统深度解析:从算法架构到影视工业化应用实战
Coderabo
DeepSeekR1模型企业级应用人工智能算法
媒体娱乐行业革命:AI编剧创意辅助系统架构解析与实战应用一、行业背景与技术架构在流媒体内容需求激增的当下,传统编剧模式面临产能瓶颈。AI编剧创意辅助系统通过自然语言处理(NLP)、生成对抗网络(GAN)和知识图谱技术,构建了包含剧本生成、情节优化、角色塑造等模块的智能创作平台。核心架构分为:知识图谱层:整合影视剧本数据库(IMSDb)、维基百科等结构化数据NLP处理层:基于Transformer的
- 图数据库Neo4j面试内容整理-Neo4j的性能
不务正业的猿
面试Neo4j数据库neo4j面试职场和发展图数据库
Neo4j的性能是它作为图数据库的重要特性之一。Neo4j在处理图数据时,通过优化图的存储、查询和遍历等方面,提供了高效的性能,特别适合用于需要处理复杂关系和多层次连接的应用场景,如社交网络、推荐系统、知识图谱等。以下是Neo4j性能的几个关键方面:1.图数据结构的优势
- 电力知识图谱与大模型的结合:从构建到行业应用的深度解析
Cc不爱吃洋葱
知识图谱人工智能自然语言处理大模型大语言模型LLM语言模型
随着大数据和人工智能技术的飞速发展,电力行业迎来了智能化转型的全新契机。电力知识图谱作为一种将数据转化为结构化知识的技术,正在赋能故障诊断、设备管理、运维优化等核心场景。而当知识图谱与大模型相结合,更能释放强大的知识推理和智能预测能力,为行业智慧化发展注入新动力。本文将从专业视角,深入探讨电力知识图谱的构建过程、大模型的融入方法,以及它们在实际应用中的落地场景。通过具体案例剖析与技术解读,帮助你了
- 知识图谱智能应用系统:数据存储架构与流程解析
梦落青云
知识图谱架构人工智能
在当今数字化时代,知识图谱作为一种强大的知识表示和管理工具,正逐渐成为企业、科研机构以及各类智能应用的核心技术。知识图谱通过将数据转化为结构化的知识网络,不仅能够高效地存储和管理海量信息,还能通过复杂的查询和推理,为用户提供深度的知识洞察。然而,构建一个高效、灵活且可扩展的知识图谱系统并非易事,其中数据存储架构的设计尤为关键。本文将深入解析知识图谱智能应用系统中的数据存储架构,探讨如何通过分层存储
- 知识图谱neo4j—利用python进行知识入库
gcl_code
知识图谱neo4j知识图谱python
知识图谱neo4j—利用python进行知识入库知识图谱—利用python进行知识入库作为一个写sql出生的菜鸡,在这里分享一下去年11月到12月之间研究的关于知识图谱的课题相关知识,由于客户的原因最终该项目没有继续进行下去,但是有些经验还是可以跟大家分享一下,理论知识就不说了,很多人已经有类似的分享了,这边分享一个我自己用python写的导入neo4j的脚本,能达到1秒入库4000条左右记录数据
- 基于医疗知识图谱的问答系统 基于知识图谱的多轮问答 附完整代码数据详细教程
计算机毕设论文
深度学习-自然语言处理nlp医疗知识知识图谱Neo4j多轮问答
这个项目已实现的功能:1.闲聊类的单论对话2.基于知识图谱的多轮问答数据链接:链接:https://pan.baidu.com/s/1oPr1m8aaIeoMu53OIEULPg提取码:fh39一、项目来源由于之前用Rasa构建过对话系统,因此一直想脱离Rasa这个开源框架,从底层开始构建一个可以实现相似功能的对话系统,毕竟框架用的再溜,都不如自己做一遍。恰巧在Rasa群里看到了前辈分享的一个项目
- 知识图谱大模型系列之 11什么是 Neo4j LLM 知识图谱构建器?
知识大胖
NVIDIAGPU和大语言模型开发教程知识图谱neo4j人工智能llm
简介LLM知识图谱构建器是Neo4j的GraphRAG生态系统工具之一,可让您将非结构化数据转换为动态知识图谱。它与检索增强生成(RAG)聊天机器人集成,可实现自然语言查询和对数据的可解释洞察。推荐文章《使用ChatGPT从视频脚本创建知识图谱,使用GPT-4作为领域专家来帮助您从视频转录中提取知识(教程含完整源码)》权重2,知识图谱类《赋能知识图谱形成:利用BERTopic、DataMapPlo
- 大数据知识图谱之深度学习——基于BERT+LSTM+CRF深度学习识别模型医疗知识图谱问答可视化系统_bert+lstm
2301_76348014
程序员深度学习大数据知识图谱
文章目录大数据知识图谱之深度学习——基于BERT+LSTM+CRF深度学习识别模型医疗知识图谱问答可视化系统一、项目概述二、系统实现基本流程三、项目工具所用的版本号四、所需要软件的安装和使用五、开发技术简介Django技术介绍Neo4j数据库Bootstrap4框架Echarts简介NavicatPremium15简介Layui简介Python语言介绍MySQL数据库深度学习六、核心理论贪心算法A
- 构建知识图谱之二(知识图谱构建技术)
tomlone
知识谱图知识图谱人工智能
ArchitectureofKnowledgeGraphConstructionTechniques知识图谱构建技术论文链接:https://acadpubl.eu/jsi/2018-118-19/articles/19b/24.pdf1.为什么我们需要构建知识图谱?构建知识图谱对于保险行业的意义在于它能够将分散的、复杂的行业数据连接起来,促进智能化决策、增强风险控制能力、提高效率并优化客户体验。
- 大模型prompt实例:知识库信息质量校验模块
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大模型prompt人工智能python大模型LLM
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。大模型应用向开发路径:AI代理工作流大模型应用开发实用开源项目汇总大模型问答项目问答性能评估方法大模型数据侧总结大模型token等基本概念及参数和内存的关系大模型应用开发-华为大模型生态规划从零开始的LLaMA-Factory的指令增
- Ubuntu下配置安装Hadoop 2.2
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大数据java运维
---恢复内容开始---这两天玩Hadoop,之前在我的Mac上配置了好长时间都没成功的Hadoop环境,今天想在win7虚拟机下的Ubuntu12.0464位机下配置,然后再建一个组群看一看。参考资料:1.InstallingsinglenodeHadoop2.2.0onUbuntu:http://bigdatahandler.com/hadoop-hdfs/installing-single-
- [转载] awesome big data
weixin_30343157
javascriptjavaruntimeViewUI
原文:https://github.com/onurakpolat/awesome-bigdata#graph-data-model作者把分布式领域相关的大部分开源项目和论文分类整理了一遍,造福人类啊.AwesomeBigDataAcuratedlistofawesomebigdataframeworks,resourcesandotherawesomeness.Inspiredbyawesome
- 2014 6月,比较老了
金金2019
AwesomeBigDataAcuratedlistofawesomebigdataframeworks,resourcesandotherawesomeness.Inspiredbyawesome-php,awesome-python,awesome-ruby,hadoopecosystemtable&big-data.Yourcontributionsarealwayswelcome!Awes
- DeepSeek与核货宝订货系统的协同进化:智能商业范式重构
多用户商城系统
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数据处理与分析方面深度数据洞察:利用Deepseek强大的智能数据挖掘与分析能力,处理核货宝订货系统中的海量订单数据、客户数据、商品数据等。比如分析不同地区、不同时间、不同客户群体的订货偏好和趋势,为批发订货企业制定精准的采购、库存和销售策略提供依据。建立行业知识图谱:Deepseek可基于核货宝系统的数据及行业信息,构建批发行业知识图谱,清晰呈现企业、产品、客户、供应商等之间的关系和关联信息,帮
- DeepSeek底层揭秘——知识图谱与语料库的联邦学习架构
9命怪猫
知识图谱架构人工智能
目录1.知识图谱与语料库的联邦学习架构2.技术要素3.技术难点与挑战4.技术路径5.应用场景6.最新研究与技术进展7.未来趋势8.实际案例猫哥说1.知识图谱与语料库的联邦学习架构(1)定义“知识图谱与语料库的联邦学习架构”是一种结合知识图谱(KnowledgeGraph,KG)、语料库(Corpus)和联邦学习(FederatedLearning,FL)的分布式学习框架。其核心目标是通过联邦学习技
- 基于neo4j知识图谱+flask的大数据医疗领域知识问答系统(完整源码+源码解析+开发文档+视频讲解等资料
2401_84185074
neo4j知识图谱flask
1.classMedicalSpider::定义了一个名为MedicalSpider的类。2.def**init**(self)::这是类的构造函数,用于在创建类的实例时进行初始化。在初始化过程中,建立了与MongoDB数据库的连接,并选择了名为‘medical’的数据库和名为‘data’的集合。3.definsert\_data(self,data)::这是一个方法,用于插入数据到MongoDB
- 职场人AI突围战:解密DeepSeek的36种反内耗姿势
小momomo
人工智能
当你的周报被AI碾压,当同事用智能看板抢走升职机会,当00后实习生靠提示词工程赢得领导青睐——这个悄然降临的AI职场时代,正在重构我们的生存法则。**▍DeepSeek职场变形记**这不是你认知中的聊天机器人,而是一个会进化的数字同事:-**会议终结者**:自动生成带执行方案的会议纪要,智能识别7种无效讨论模型-**文档捕手**:跨平台抓取微信/钉钉/邮件文件,建立带知识图谱的智能档案馆-**数据
- 优化GPT API接口链接的方法
IPdodo全球网络服务
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随着人工智能技术的飞速发展,GPT模型在自然语言处理领域中的应用越来越广泛。无论是在智能客服、自动化写作,还是在知识图谱的构建中,GPTAPI接口的高效调用和响应能力都成为了应用成功与否的关键。一、了解GPTAPI接口的基本工作原理在深入讨论优化策略之前,首先需要了解GPTAPI接口的基本工作原理。GPTAPI通过HTTP协议与用户系统进行通信,通常使用RESTfulAPI设计,客户端发送请求(如
- Centos7服务器运维服务系统安装过程中遇到的问题总结
阿卜力米提40
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Centos7服务器运维服务系统安装过程中遇到的问题总结centos服务器运维由于我们Sinesafe的客户要求网站的服务器要装Centos7版本所以给大家分享下安装的过程与经验,如果需要深入的服务器运维服务也可以找我们。机器域名机器别名xxx.xxx.xxx.xxxbigdata1xxx.xxx.xxx.xxxbigdata2xxx.xxx.xxx.xxxbigdata33台机器用户名和密码:用
- 【大数据治理】
局外人_Jia
大数据安全人工智能
大数据治理(BigDataGovernance)是指通过一系列策略、流程和技术手段,确保大数据的质量、安全性、合规性和可用性,从而最大化数据的价值。以下是大数据治理的核心内容、挑战和最佳实践:1.大数据治理的核心内容1.1数据质量管理确保数据的准确性、完整性、一致性和及时性。数据清洗:处理缺失值、重复数据和错误数据。数据验证:定义数据规则,确保数据符合业务需求。数据监控:实时监控数据质量,及时发现
- 简记一段数据清洗项目经历
Jo乔戈里
sqldatabasemysqlpython
声明:该项目是从github上下载的,原项目地址在:https://github.com/TurboWay/bigdata_analyse这个数据分析项目选自其中的"Amoy_job",即"10万条厦门招聘数据分析",但是没有严格沿用里面的代码,绝大部分都是自己思考所做的数据清洗。注意,此处仅是数据清洗,尚未进入到真正的数据分析和可视化,得出结论这些阶段!代码镇楼:fromcollectionsi
- AI知识库和全文检索的区别
xixingzhe2
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1、AI知识库的作用AI知识库是基于人工智能技术构建的智能系统,能够理解、推理和生成信息。它的核心作用包括:1.1语义理解自然语言处理(NLP):AI知识库能够理解用户查询的语义,而不仅仅是关键词匹配。上下文关联:能够结合上下文信息,提供更准确的答案。1.2知识推理逻辑推理:通过知识图谱或预训练模型,AI知识库可以进行逻辑推理,回答复杂问题。多跳推理:能够从多个数据源中提取信息,综合生成答案。1.
- 【华为OD机试真题】177、发现新词的数量 / 知识图谱新词挖掘 | 机试真题+思路参考+代码解析(C++、Java、Py)
KJ.JK
OJ+最新华为OD机试(C++JavaPy)华为od知识图谱c++python发现新词的数量知识图谱新词挖掘
文章目录一、题目题目描述输入输出样例1样例2二、代码与思路参考C++语言思路C++代码Java语言思路Java代码Python语言思路Python代码作者:KJ.JK订阅本专栏后即可解锁在线OJ刷题权限个人博客首页:KJ.JK专栏介绍:2024年最新的华为OD机试真题B、C和D卷,使用C++、Java、Python语言进行解答,每个题目的思路分析都非常详细,支持在线OJ评测刷题!!!!订阅后获取权
- [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
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spring4
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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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
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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
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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。
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“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