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AI学习星球推荐:GoAI的学习社区知识星球是一个致力于提供《机器学习|深度学习|CV|NLP|大模型|多模态|AIGC》各个最新AI方向综述、论文等成体系的学习资料,配有全面而有深度的专栏内容,包括不限于前沿论文解读、资料共享、行业最新动态以、实践教程、求职相关(简历撰写技巧、面经资料与心得)多方面综合学习平台,强烈推荐AI小白及AI爱好者学习,性价比非常高!加入星球➡️点击链接【书生·浦语大模
- 长上下文大模型会让检索增强生成(RAG)过时吗?
人工智能
长上下文大模型会让检索增强生成(RAG)过时吗?大模型(LLM)的迅速发展对人工智能领域,尤其是自然语言处理(NLP)产生了重大影响。传统上,像检索增强生成(RAG)这样的技术通过允许模型动态访问外部知识源,在提升大语言模型能力方面发挥了重要作用。然而,长上下文大语言模型(能够处理多达100万个令牌的上下文窗口的模型)的出现,引发了一个有趣的问题:长上下文大语言模型会让检索增强生成(RAG)过时吗
- 基于深度学习的文本情感分析
杭州大厂Java程序媛
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基于深度学习的文本情感分析关键词:深度学习、文本情感分析、自然语言处理、卷积神经网络、循环神经网络、BERT、情感分类、情绪识别1.背景介绍文本情感分析(TextSentimentAnalysis),又称情感计算(SentimentComputing),是自然语言处理(NLP)领域的重要研究方向之一。它旨在从文本数据中识别和理解作者表达的情感倾向,例如正面、负面或中立。随着互联网和社交媒体的蓬勃发
- 大语言模型LLM分布式训练:TensorFlow攻略与深度解析(LLM系列04)
North_D
大语言模型LLM分布式tensorflow人工智能自然语言处理深度学习python神经网络
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- NLP模型笔记2022-24:neo4j+py2neo 构建《中国优质电影及其演员》知识图谱
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自然语言处理笔记与知识图谱专栏知识图谱自然语言处理人工智能
往前文章链接NLP模型笔记2022-25:neo4j+py2neo构建增值税电子普通发票知识图谱NLP模型笔记2022-24:neo4j+py2neo构建《中国优质电影及其演员》知识图谱NLP模型笔记2022-23:知识图谱neo4j可视化实体多关系属性【破案线索关系】NLP模型笔记2022-22:知识图谱neo4j批量可视化NLP模型笔记2022-21:知识图谱neo4j指定方向实体(头实体、尾
- 【LangChain编程:从入门到实践】开发环境准备
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【LangChain编程:从入门到实践】开发环境准备作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着人工智能技术的飞速发展,自然语言处理(NLP)在各个领域得到了广泛应用。LangChain作为一种新型的编程范式,将编程与自然语言处理相结合,为开发者提供了一种全新的编程体验。然而,想要开始LangChain编程之旅,首
- 【自然语言处理(NLP)】生成词向量:GloVe(Global Vectors for Word Representation)原理及应用
道友老李
自然语言处理(NLP)自然语言处理人工智能
文章目录介绍GloVe介绍核心思想共现矩阵1.共现矩阵的定义2.共现概率矩阵的定义3.共现概率矩阵的意义4.共现概率矩阵的构建步骤5.共现概率矩阵的应用6.示例7.优缺点优点缺点**总结**目标函数训练过程使用预训练的GloVe词向量优点应用总结个人主页:道友老李欢迎加入社区:道友老李的学习社区介绍**自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)**是计算机科学领域与
- 利用Python高效处理大规模词汇数据
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在本篇博客中,我们将探讨如何使用Python及其强大的库来处理和分析大规模的词汇数据。我们将介绍如何从多个.pkl文件中读取数据,并应用一系列算法来筛选和扩展一个核心词汇列表。这个过程涉及到使用Pandas、Polars以及tqdm等库来实现高效的数据处理。引言词汇数据的处理是自然语言处理(NLP)领域中的一个常见任务。无论是构建词典、进行文本分类还是情感分析,都需要对大量的词汇数据进行预处理和分
- 什么是大模型?大模型从入门到精通(超详细)看这一篇就够了!!!
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随着人工智能技术的发展,大模型成为了近年来的热门话题之一。本文旨在为初学者提供关于大模型的基础知识介绍,并探讨其对企业的影响、应用领域的就业前景以及如何系统地学习大模型。前排提示,文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦!1.什么是大模型?大模型(LargeModels),通常指的是拥有大量参数的深度学习模型。这些模型由于其规模庞大,能够捕捉到数据中的复杂模式,因此在自然语言处理(NLP)、计算机
- 毕设分享 基于大数据的b站数据分析
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文章目录0数据分析目标1B站整体视频数据分析1.1数据预处理1.2数据可视化1.3分析结果2单一视频分析2.1数据预处理2.2数据清洗2.3数据可视化3文本挖掘(NLP)3.1情感分析0数据分析目标今天向大家介绍如何使用大数据技术,对B站的视频数据进行分析,得到可视化结果。项目运行效果:毕业设计基于大数据的b站数据分析项目分享:见文末!1B站整体视频数据分析分析方向:首先从总体情况进行分析,之后分
- AI学习指南HuggingFace篇-高级优化技巧
俞兆鹏
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一、引言在深度学习和自然语言处理(NLP)中,模型训练的效率和性能至关重要。HuggingFace提供了多种高级优化技巧,帮助开发者提升模型训练的效率和效果。本文将介绍混合精度训练、分布式训练等高级优化技巧,并探讨如何通过这些方法提升模型训练效率。二、混合精度训练(一)混合精度训练的原理混合精度训练利用自动混合精度(AMP)技术,高效管理FP16和FP32之间的转换。通过在前向传播中使用FP16加
- 基于BiGRU的预测模型及其Python和MATLAB实现
追蜻蜓追累了
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##一、背景在当今快速发展的数据驱动的时代,尤其是在自然语言处理(NLP)、时间序列预测、语音识别等任务中,深度学习技术的应用已经变得越来越普遍。传统的机器学习算法往往无法很好地捕捉数据中的时序信息和上下文关系,因此深度学习中的循环神经网络(RNN)逐渐成为解决这一问题的重要工具。RNN能够处理序列数据,但它们在长序列数据的学习中存在梯度消失和梯度爆炸的问题。为了解决这些问题,长短期记忆网络(LS
- Transformer预测模型及其Python和MATLAB实现
追蜻蜓追累了
transformer深度学习人工智能机器学习算法回归算法神经网络
###一、背景在自然语言处理(NLP)领域,传统的序列到序列(Seq2Seq)模型大多依赖于循环神经网络(RNN)和长短期记忆(LSTM)网络。这些模型虽然在许多任务中取得了成功,但由于其计算效率低下以及长距离依赖关系处理的不足,导致模型训练时间漫长,并在处理较长文本时效果不佳。2017年,Vaswani等人提出的Transformer模型在《AttentionisAllYouNeed》一文中引起
- DeepSeek的出现对全球GPT产业产生的冲击
不要em0啦
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引言近年来,人工智能技术的迅猛发展推动了自然语言处理(NLP)领域的革命性进步。特别是以GPT(GenerativePre-trainedTransformer)系列模型为代表的大规模预训练语言模型,已经在全球范围内引发了广泛关注和应用。然而,随着技术的不断演进,新兴的GPT模型如DeepSeek的出现,正在对全球GPT产业产生深远的影响。本文将从技术、市场、应用场景和产业生态等多个维度,深入探讨
- 探索自然语言处理的前沿:使用OpenAI API进行文本分析
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#引言自然语言处理(NLP)是人工智能领域中最令人兴奋和快速发展的部分之一。本文将介绍如何使用OpenAI的API进行文本分析。我们将通过代码示例,深入探讨如何利用这些工具来提升应用程序的智能和功能。#主要内容##什么是OpenAIAPI?OpenAIAPI提供了强大的自然语言处理能力,能够帮助开发者在自己的应用中集成先进的语言模型。这些模型可以用于文本生成、情感分析、翻译等多种任务。##使用AP
- 分词实现小案例
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MySQL并不是一个专门设计用于处理自然语言处理(NLP)或文本分词的数据库,但可以通过一些方法和技巧实现基本的分词功能,尤其是在处理中文文本或其他语言的应用场景中。以下是一些在MySQL中实现分词的常用方案和设计策略。1.使用FULLTEXT索引MySQL提供了FULLTEXT索引,允许在文本字段上进行全文搜索。此功能可以在英文等语言中有效支持分词。创建FULLTEXT索引CREATETABLE
- 深度学习:基于MindNLP的RAG应用开发
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什么是RAG?RAG(Retrieval-AugmentedGeneration,检索增强生成)是一种结合检索(Retrieval)和生成(Generation)的技术,旨在提升大语言模型(LLM)生成内容的准确性、相关性和时效性。基本思想:通过外部知识库动态检索与用户查询相关的信息,并将检索结果作为上下文输入生成模型,辅助生成更可靠的回答。与传统LLM的区别:传统LLM仅依赖预训练参数中的静态知
- M-Ped: Multi-Prompt Ensemble Decoding for Large Language Models
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本文是LLM系列文章,针对《M-Ped:Multi-PromptEnsembleDecodingforLargeLanguageModels》的翻译。M-Ped:大型语言模型的多提示集成解码摘要1引言2方法3实验4研究5相关工作6结论摘要随着大型语言模型(LLMs)在自然语言处理(NLP)领域的广泛应用,提高其性能已成为研究热点。本文提出了一种新的多提示集成解码方法,旨在通过利用多个提示的结果聚合
- DeepSeek:开启智能搜索与AI发展的新纪元
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在人工智能领域,DeepSeek正以其卓越的技术创新和强大的性能表现,成为全球瞩目的焦点。作为一款基于深度学习技术的智能搜索引擎和AI模型,DeepSeek不仅在技术上取得了重大突破,还在多个应用场景中展现了巨大的应用潜力,为用户带来了前所未有的智能体验。一、DeepSeek简介DeepSeek由杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司推出,是一款集自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)、强化
- 【 书生·浦语大模型实战营】学习笔记(三):“茴香豆” 搭建你的RAG 智能助理
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自然语言处理NLP深入浅出AI深入浅出LLM深度学习LLM人工智能大模型
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- 从零开始大模型开发与微调:汉字拼音数据集处理
AGI大模型与大数据研究院
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
从零开始大模型开发与微调:汉字拼音数据集处理1.背景介绍1.1问题的由来在人工智能领域,自然语言处理(NLP)是一项基础且重要的研究方向。随着深度学习技术的飞速发展,大规模语言模型(LargeLanguageModel,LLM)在NLP领域取得了显著的成果。然而,LLM的训练与微调过程往往需要海量的文本数据,而这些数据通常以自然语言形式存在,难以直接用于模型训练。因此,如何从自然语言数据中提取结构
- AI在虚拟客户服务中的应用:提供24_7支持
AI大模型应用之禅
计算机软件编程原理与应用实践javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
AI在虚拟客户服务中的应用:提供24/7支持关键词:虚拟客服,自然语言处理(NLP),聊天机器人,对话系统,深度学习,用户支持,自动化1.背景介绍随着互联网和移动互联网的迅速发展,客户服务成为各大企业提升竞争力的重要环节。但传统的客服模式存在诸多痛点:人力成本高、响应时间慢、工作时间有限等。在企业面临全时用户需求和竞争压力日益加剧的当下,如何以更低的成本、更快的速度、更高效的资源利用率,持续提供优
- 柳暗花明又一村:Seq2Seq编码器解码器架构
AI大模型应用之禅
计算机软件编程原理与应用实践javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
Seq2Seq,编码器-解码器,自然语言处理,机器翻译,文本生成,循环神经网络,长短期记忆网络1.背景介绍在人工智能领域,自然语言处理(NLP)始终是研究的热点之一。从机器翻译到文本摘要,从对话系统到问答机器人,Seq2Seq编码器-解码器架构在众多NLP任务中展现出强大的能力。传统的机器翻译方法通常依赖于统计模型和规则引擎,难以捕捉语言的复杂性和语义关系。随着深度学习的兴起,Seq2Seq架构为
- 【llm对话系统】大模型 Llama 源码分析之 Flash Attention
kakaZhui
llama人工智能AIGCchatgpt
1.写在前面近年来,基于Transformer架构的大型语言模型(LLM)在自然语言处理(NLP)领域取得了巨大的成功。Transformer的核心组件是自注意力(Self-Attention)机制,它允许模型捕捉输入序列中不同位置之间的关系。然而,标准的自注意力机制的计算复杂度与序列长度的平方成正比,这使得它在处理长序列时效率低下。为了解决这个问题,FlashAttention被提出,它是一种高
- 【自然语言处理(NLP)】基于Transformer架构的预训练语言模型:BERT 训练之数据集处理、训练代码实现
道友老李
自然语言处理(NLP)自然语言处理transformer
文章目录介绍BERT训练之数据集处理BERT原理及模型代码实现数据集处理导包加载数据生成下一句预测任务的数据从段落中获取nsp数据生成遮蔽语言模型任务的数据从token中获取mlm数据将文本转换为预训练数据集创建Dataset加载WikiText-2数据集BERT训练代码实现导包加载数据构建BERT模型模型损失训练获取BERT编码器个人主页:道友老李欢迎加入社区:道友老李的学习社区介绍**自然语言
- 【自然语言处理(NLP)】Word2Vec 原理及模型架构(Skip-Gram、CBOW)
道友老李
自然语言处理(NLP)自然语言处理word2vec
文章目录介绍Word2Vec介绍Word2Vec的核心概念Word2Vec的优点Word2Vec的缺点Word2Vec的应用场景Word2Vec的实现工具总结Word2Vec数学推导过程1.CBOW模型的数学推导(1)输入表示(2)词向量矩阵(3)输出层(4)损失函数(5)参数更新2.Skip-Gram模型的数学推导(1)输入表示(2)词向量矩阵(3)输出层(4)损失函数(5)参数更新3.优化技巧
- 向量语义(Vector Semantics)与表征学习(Representation Learning)详解
苏西月
学习人工智能
1.向量语义(VectorSemantics)与词嵌入(WordEmbeddings)向量语义的核心思想是用数学向量来表示单词的意义。传统的NLP方法(如基于规则的语言模型)需要人为定义单词的语义规则,而向量语义方法则通过分析单词在大量文本中的使用模式来学习其语义。关键词:词向量(WordRepresentations):单词被表示为一个多维向量,每个维度对应于该单词的某种语义特征。分布式表示(D
- 【llm对话系统】大模型 Llama、Qwen 和 ChatGLM 的网络结构和训练方法对比
kakaZhui
llama人工智能AIGCchatgptpython
1.引言近年来,大型语言模型(LLM)取得了令人瞩目的进展,其中Llama、Qwen和ChatGLM是三个备受关注的开源模型。它们都在Transformer架构的基础上进行了改进和优化,并在各种NLP任务上取得了优异的性能。本文将深入分析Llama、Qwen和ChatGLM的网络结构和训练方法,比较它们的异同以及各自的优势。2.模型结构对比特性LlamaQwenChatGLM基础架构Decoder
- 【AI知识点】三种不同架构的大语言模型(LLMs)的区别
AI完全体
AI知识点人工智能语言模型自然语言处理机器学习深度学习注意力机制自注意力机制
【AI论文解读】【AI知识点】【AI小项目】【AI战略思考】在自然语言处理(NLP)中,预训练语言模型(LLMs,LargeLanguageModels)通常基于不同的架构,如仅编码器的模型(Encoder-only)、编码器-解码器的模型(Encoder-Decoder),以及仅解码器的模型(Decoder-only)。这三种架构有着显著的区别,主要体现在功能、适用任务和性能上。下面从架构、功能
- 【小白学AI系列】NLP 核心知识点(三)Word2Vec
Blankspace空白
人工智能自然语言处理word2vec
Word2Vec定义:Word2Vec是一种将单词转化为向量的技术,基于神经网络模型,它能够将单词的语义关系通过向量空间的距离和方向进行表示。通过Word2Vec,我们可以将单词从一个离散的符号转化为一个稠密的向量(一般是高维的),并且能够捕捉到单词之间的语义关系和相似性。历史来源:Word2Vec由TomasMikolov等人于2013年在谷歌提出,它迅速成为了词向量表示(wordembeddi
- Enum 枚举
120153216
enum枚举
原文地址:http://www.cnblogs.com/Kavlez/p/4268601.html Enumeration
于Java 1.5增加的enum type...enum type是由一组固定的常量组成的类型,比如四个季节、扑克花色。在出现enum type之前,通常用一组int常量表示枚举类型。比如这样:
public static final int APPLE_FUJI = 0
- Java8简明教程
bijian1013
javajdk1.8
Java 8已于2014年3月18日正式发布了,新版本带来了诸多改进,包括Lambda表达式、Streams、日期时间API等等。本文就带你领略Java 8的全新特性。
一.允许在接口中有默认方法实现
Java 8 允许我们使用default关键字,为接口声明添
- Oracle表维护 快速备份删除数据
cuisuqiang
oracle索引快速备份删除
我知道oracle表分区,不过那是数据库设计阶段的事情,目前是远水解不了近渴。
当前的数据库表,要求保留一个月数据,且表存在大量录入更新,不存在程序删除。
为了解决频繁查询和更新的瓶颈,我在oracle内根据需要创建了索引。但是随着数据量的增加,一个半月数据就要超千万,此时就算有索引,对高并发的查询和更新来说,让然有所拖累。
为了解决这个问题,我一般一个月会进行一次数据库维护,主要工作就是备
- java多态内存分析
麦田的设计者
java内存分析多态原理接口和抽象类
“ 时针如果可以回头,熟悉那张脸,重温嬉戏这乐园,墙壁的松脱涂鸦已经褪色才明白存在的价值归于记忆。街角小店尚存在吗?这大时代会不会牵挂,过去现在花开怎么会等待。
但有种意外不管痛不痛都有伤害,光阴远远离开,那笑声徘徊与脑海。但这一秒可笑不再可爱,当天心
- Xshell实现Windows上传文件到Linux主机
被触发
windows
经常有这样的需求,我们在Windows下载的软件包,如何上传到远程Linux主机上?还有如何从Linux主机下载软件包到Windows下;之前我的做法现在看来好笨好繁琐,不过也达到了目的,笨人有本方法嘛;
我是怎么操作的:
1、打开一台本地Linux虚拟机,使用mount 挂载Windows的共享文件夹到Linux上,然后拷贝数据到Linux虚拟机里面;(经常第一步都不顺利,无法挂载Windo
- 类的加载ClassLoader
肆无忌惮_
ClassLoader
类加载器ClassLoader是用来将java的类加载到虚拟机中,类加载器负责读取class字节文件到内存中,并将它转为Class的对象(类对象),通过此实例的 newInstance()方法就可以创建出该类的一个对象。
其中重要的方法为findClass(String name)。
如何写一个自己的类加载器呢?
首先写一个便于测试的类Student
- html5写的玫瑰花
知了ing
html5
<html>
<head>
<title>I Love You!</title>
<meta charset="utf-8" />
</head>
<body>
<canvas id="c"></canvas>
- google的ConcurrentLinkedHashmap源代码解析
矮蛋蛋
LRU
原文地址:
http://janeky.iteye.com/blog/1534352
简述
ConcurrentLinkedHashMap 是google团队提供的一个容器。它有什么用呢?其实它本身是对
ConcurrentHashMap的封装,可以用来实现一个基于LRU策略的缓存。详细介绍可以参见
http://code.google.com/p/concurrentlinke
- webservice获取访问服务的ip地址
alleni123
webservice
1. 首先注入javax.xml.ws.WebServiceContext,
@Resource
private WebServiceContext context;
2. 在方法中获取交换请求的对象。
javax.xml.ws.handler.MessageContext mc=context.getMessageContext();
com.sun.net.http
- 菜鸟的java基础提升之道——————>是否值得拥有
百合不是茶
1,c++,java是面向对象编程的语言,将万事万物都看成是对象;java做一件事情关注的是人物,java是c++继承过来的,java没有直接更改地址的权限但是可以通过引用来传值操作地址,java也没有c++中繁琐的操作,java以其优越的可移植型,平台的安全型,高效性赢得了广泛的认同,全世界越来越多的人去学习java,我也是其中的一员
java组成:
- 通过修改Linux服务自动启动指定应用程序
bijian1013
linux
Linux中修改系统服务的命令是chkconfig (check config),命令的详细解释如下: chkconfig
功能说明:检查,设置系统的各种服务。
语 法:chkconfig [ -- add][ -- del][ -- list][系统服务] 或 chkconfig [ -- level <</SPAN>
- spring拦截器的一个简单实例
bijian1013
javaspring拦截器Interceptor
Purview接口
package aop;
public interface Purview {
void checkLogin();
}
Purview接口的实现类PurviesImpl.java
package aop;
public class PurviewImpl implements Purview {
public void check
- [Velocity二]自定义Velocity指令
bit1129
velocity
什么是Velocity指令
在Velocity中,#set,#if, #foreach, #elseif, #parse等,以#开头的称之为指令,Velocity内置的这些指令可以用来做赋值,条件判断,循环控制等脚本语言必备的逻辑控制等语句,Velocity的指令是可扩展的,即用户可以根据实际的需要自定义Velocity指令
自定义指令(Directive)的一般步骤
&nbs
- 【Hive十】Programming Hive学习笔记
bit1129
programming
第二章 Getting Started
1.Hive最大的局限性是什么?一是不支持行级别的增删改(insert, delete, update)二是查询性能非常差(基于Hadoop MapReduce),不适合延迟小的交互式任务三是不支持事务2. Hive MetaStore是干什么的?Hive persists table schemas and other system metadata.
- nginx有选择性进行限制
ronin47
nginx 动静 限制
http {
limit_conn_zone $binary_remote_addr zone=addr:10m;
limit_req_zone $binary_remote_addr zone=one:10m rate=5r/s;...
server {...
location ~.*\.(gif|png|css|js|icon)$ {
- java-4.-在二元树中找出和为某一值的所有路径 .
bylijinnan
java
/*
* 0.use a TwoWayLinkedList to store the path.when the node can't be path,you should/can delete it.
* 1.curSum==exceptedSum:if the lastNode is TreeNode,printPath();delete the node otherwise
- Netty学习笔记
bylijinnan
javanetty
本文是阅读以下两篇文章时:
http://seeallhearall.blogspot.com/2012/05/netty-tutorial-part-1-introduction-to.html
http://seeallhearall.blogspot.com/2012/06/netty-tutorial-part-15-on-channel.html
我的一些笔记
===
- js获取项目路径
cngolon
js
//js获取项目根路径,如: http://localhost:8083/uimcardprj
function getRootPath(){
//获取当前网址,如: http://localhost:8083/uimcardprj/share/meun.jsp
var curWwwPath=window.document.locati
- oracle 的性能优化
cuishikuan
oracleSQL Server
在网上搜索了一些Oracle性能优化的文章,为了更加深层次的巩固[边写边记],也为了可以随时查看,所以发表这篇文章。
1.ORACLE采用自下而上的顺序解析WHERE子句,根据这个原理,表之间的连接必须写在其他WHERE条件之前,那些可以过滤掉最大数量记录的条件必须写在WHERE子句的末尾。(这点本人曾经做过实例验证过,的确如此哦!
- Shell变量和数组使用详解
daizj
linuxshell变量数组
Shell 变量
定义变量时,变量名不加美元符号($,PHP语言中变量需要),如:
your_name="w3cschool.cc"
注意,变量名和等号之间不能有空格,这可能和你熟悉的所有编程语言都不一样。同时,变量名的命名须遵循如下规则:
首个字符必须为字母(a-z,A-Z)。
中间不能有空格,可以使用下划线(_)。
不能使用标点符号。
不能使用ba
- 编程中的一些概念,KISS、DRY、MVC、OOP、REST
dcj3sjt126com
REST
KISS、DRY、MVC、OOP、REST (1)KISS是指Keep It Simple,Stupid(摘自wikipedia),指设计时要坚持简约原则,避免不必要的复杂化。 (2)DRY是指Don't Repeat Yourself(摘自wikipedia),特指在程序设计以及计算中避免重复代码,因为这样会降低灵活性、简洁性,并且可能导致代码之间的矛盾。 (3)OOP 即Object-Orie
- [Android]设置Activity为全屏显示的两种方法
dcj3sjt126com
Activity
1. 方法1:AndroidManifest.xml 里,Activity的 android:theme 指定为" @android:style/Theme.NoTitleBar.Fullscreen" 示例: <application
- solrcloud 部署方式比较
eksliang
solrCloud
solrcloud 的部署其实有两种方式可选,那么我们在实践开发中应该怎样选择呢? 第一种:当启动solr服务器时,内嵌的启动一个Zookeeper服务器,然后将这些内嵌的Zookeeper服务器组成一个集群。 第二种:将Zookeeper服务器独立的配置一个集群,然后将solr交给Zookeeper进行管理
谈谈第一种:每启动一个solr服务器就内嵌的启动一个Zoo
- Java synchronized关键字详解
gqdy365
synchronized
转载自:http://www.cnblogs.com/mengdd/archive/2013/02/16/2913806.html
多线程的同步机制对资源进行加锁,使得在同一个时间,只有一个线程可以进行操作,同步用以解决多个线程同时访问时可能出现的问题。
同步机制可以使用synchronized关键字实现。
当synchronized关键字修饰一个方法的时候,该方法叫做同步方法。
当s
- js实现登录时记住用户名
hw1287789687
记住我记住密码cookie记住用户名记住账号
在页面中如何获取cookie值呢?
如果是JSP的话,可以通过servlet的对象request 获取cookie,可以
参考:http://hw1287789687.iteye.com/blog/2050040
如果要求登录页面是html呢?html页面中如何获取cookie呢?
直接上代码了
页面:loginInput.html
代码:
<!DOCTYPE html PUB
- 开发者必备的 Chrome 扩展
justjavac
chrome
Firebug:不用多介绍了吧https://chrome.google.com/webstore/detail/bmagokdooijbeehmkpknfglimnifench
ChromeSnifferPlus:Chrome 探测器,可以探测正在使用的开源软件或者 js 类库https://chrome.google.com/webstore/detail/chrome-sniffer-pl
- 算法机试题
李亚飞
java算法机试题
在面试机试时,遇到一个算法题,当时没能写出来,最后是同学帮忙解决的。
这道题大致意思是:输入一个数,比如4,。这时会输出:
&n
- 正确配置Linux系统ulimit值
字符串
ulimit
在Linux下面部 署应用的时候,有时候会遇上Socket/File: Can’t open so many files的问题;这个值也会影响服务器的最大并发数,其实Linux是有文件句柄限制的,而且Linux默认不是很高,一般都是1024,生产服务器用 其实很容易就达到这个数量。下面说的是,如何通过正解配置来改正这个系统默认值。因为这个问题是我配置Nginx+php5时遇到了,所以我将这篇归纳进
- hibernate调用返回游标的存储过程
Supanccy2013
javaDAOoracleHibernatejdbc
注:原创作品,转载请注明出处。
上篇博文介绍的是hibernate调用返回单值的存储过程,本片博文说的是hibernate调用返回游标的存储过程。
此此扁博文的存储过程的功能相当于是jdbc调用select 的作用。
1,创建oracle中的包,并在该包中创建的游标类型。
---创建oracle的程
- Spring 4.2新特性-更简单的Application Event
wiselyman
application
1.1 Application Event
Spring 4.1的写法请参考10点睛Spring4.1-Application Event
请对比10点睛Spring4.1-Application Event
使用一个@EventListener取代了实现ApplicationListener接口,使耦合度降低;
1.2 示例
包依赖
<p