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在构建多模型、多协议、可控可信的大模型接入平台时,MCP-Proxy扮演着关键中枢。它不仅要支持多个LLM接入,还要保障对后端MCPServer的安全访问、请求审计、能力切换与资源隔离。什么是MCP/MCP-Proxy?MCP(ModelCapabilityProtocol)是新一代模型能力调用协议,类似于OpenAI的API,但可支持:多厂商大模型(OpenAI、DeepSeek、Yi、Chat
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一、写在前面在Linux或任何类Unix操作系统中,文件是一切的核心——无论是硬盘上的文本文件,还是串口设备、GPIO寄存器、甚至网络接口,几乎都被抽象为“文件”。理解Linux下的I/O文件操作机制,不仅是嵌入式开发的基础,也是进行系统编程与底层控制的关键。二、I/O的本质:一切皆文件Linux将外设抽象成文件的方式,统一了对各种资源的操作模型。你可以用open打开串口设备/dev/ttyS0,
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一、引入依赖org.springframework.aispring-ai-starter-model-openaiorg.springframework.aispring-ai-bom${spring-ai.version}pomimport二、配置模型spring:ai:openai:base-url:https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode
- Python爬虫实战:全方位爬取知乎学习板块问答数据
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1.项目背景与爬取目标知乎是中国最大的知识问答社区,聚集了大量高质量的学习资源和经验分享。爬取知乎“学习”板块的问答数据,可以为学习资料整理、舆情分析、推荐系统开发等提供数据支持。本项目目标:爬取“学习”话题下的热门问答列表抓取每个问答的标题、作者、回答内容、点赞数、评论数等详细信息实现动态加载内容的抓取,包含图片和富文本避免被反爬机制限制,保证数据采集稳定结合数据分析,为后续应用打基础2.知乎“
- Python实战:自动在知乎回答点赞并采集内容的高阶爬虫教程
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✨写在前面:为什么做知乎自动化操作?知乎作为中国领先的知识问答平台,拥有大量结构化内容。对于研究舆情分析、情绪识别、用户画像,甚至产品舆情反馈采集的用户来说,如何自动获取知乎内容并进行交互行为(如点赞、回答),是一个非常实用的能力。本文将手把手带你用Python完成以下目标:✅自动登录知乎✅自动搜索某个关键词下的热门问题✅自动点赞高质量回答✅自动采集回答内容(文本、点赞数、评论数等)✅自动保存为本
- Python爬虫实战:爬取知乎问答与用户信息
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简介随着网络信息量的爆炸,如何有效获取有价值的内容,成为了数据分析、机器学习等领域的基础之一。爬虫作为数据采集的基本工具之一,常常被用来获取互联网上的公开数据。在这篇博客中,我们将结合最新的Python爬虫技术,详细讲解如何爬取知乎问答与用户信息。本文将会介绍:Python爬虫的基础知识知乎问答网页结构分析使用Python进行知乎数据爬取爬取知乎问答内容与用户信息如何处理和存储爬取的数据使用最新的
- 【机器学习&深度学习】反向传播机制
目录一、一句话定义二、类比理解三、为什重要?四、用生活例子解释:神经网络=烹饪机器人4.1第一步:尝一口(前向传播)4.2第二步:倒着推原因(反向传播)五、换成人工智能流程说一遍六、图示类比:找山顶(最优参数)七、总结一句人话八、PyTorch代码示例:亲眼看到每一层的梯度九、梯度=损失函数对参数的偏导数十、类比总结反向传播(Backpropagation)是神经网络中训练过程的核心机制,它就像“
- 人脸识别算法赋能园区无人超市安防升级
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人脸识别算法赋能园区无人超市安防升级正文在园区无人超市的运营管理中,传统安防手段依赖人工巡检或基础监控设备,存在响应滞后、误报率高、环境适应性差等问题。本文从技术背景、实现路径、功能优势及应用场景四个维度,阐述如何通过人脸识别检测、人员入侵算法及疲劳检测算法的协同应用,构建高效、精准的智能安防体系。一、技术背景:视觉分析算法的核心支撑人脸识别算法基于深度学习的卷积神经网络(CNN)模型,通过提取面
- .NET C# async/定时任务的异步线程池调度方案最大线程数 = 处理器核心数 × 250
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关于.NET中Threading.Timer的线程机制,结合线程池特性和异步协作原理分析如下:一、线程复用机制共享进程级线程池Threading.Timer的回调任务不会每次新建线程,而是提交到.NET进程全局线程池统一调度,该线程池与async/await任务共享同一资源池。线程池维护可复用工作线程队列,避免频繁创建/销毁开销任务优先由空闲线程执行,无空闲线程则进入全局队列等待线程池扩
- 企业级知识库私有化部署:腾讯混元+云容器服务TKE实战
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1.背景需求分析在金融、医疗等数据敏感行业,企业需要构建完全自主可控的知识库系统。本文以某证券机构智能投研系统为原型,演示如何基于腾讯混元大模型与TKE容器服务实现:千亿级参数模型的私有化部署金融领域垂直场景微调高并发低延迟推理服务全链路安全合规方案1.1典型技术挑战#性能基准测试数据(单位:QPS)|场景|裸机部署|容器化部署|优化后||--------------------|--------
- SnowConvert:自动化数据迁移的技术解析与最佳实践
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- Linux netstat 指令
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Linuxnetstat指令netstat(NetworkStatistics)是Linux系统中用于查看网络状态、连接、路由表和接口统计信息的经典命令行工具。它为系统管理员和开发人员提供了强大的网络诊断功能,帮助分析网络连接、监控流量以及排查网络问题。尽管在现代Linux系统中,netstat正在被更新的工具(如ss)部分取代,但其简单性和广泛适用性使其仍然是许多场景下的首选工具。什么是nets
- Linux ss 指令
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Linuxss指令ss(SocketStatistics)是Linux系统中用于显示网络套接字(socket)信息的现代命令行工具,是netstat的继任者,性能更高、输出更简洁。它提供详细的网络连接、监听端口和协议统计信息,广泛用于网络监控、故障排查和性能分析。相比传统的netstat,ss直接从内核获取数据显示更快,功能更强大,适合现代Linux系统。什么是ss指令?ss是Linux系统中的一
- 简单介绍物联网MQTT协议
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在学习mqtt应用层协议之前,我们先来介绍一下发布/订阅模型以及请求/响应模型两种模型。请求/响应模型是网络应用系统中最常见的模型。在这种模型中,一个客户端(如一个Web浏览器)向服务器发送一个请求,服务器处理这个请求并返回一个响应。这个过程是同步的,意味着客户端需要等待服务器的响应。这种模型的优点是简单和易于理解,但在处理大量并发请求时可能会导致性能问题。发布/订阅模型。在这种模型中,有一个或多
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用这个保存的,登录时大小写不一样会不会无法识别根据你提供的SaveUsersToJson方法,我注意到你使用了JSON序列化来保存用户数据,但没有显式指定字典的比较器。这意味着在反序列化时,默认会使用区分大小写的比较器,导致大小写不同的用户名无法正确匹配。问题分析当你保存用户数据时:PrivateSubSaveUsersToJson(usersAsDictionary(OfString,UserI
- 疲劳检测与行为分析:工厂智能化实践
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视觉分析算法赋能工厂疲劳与安全管理一、背景与需求在制造业中,疲劳作业是导致安全事故和效率下降的核心因素之一。传统人工巡检存在覆盖面不足、响应滞后等问题,而基于视觉分析的智能监控系统通过多算法协同,可实现全天候、高精度的疲劳检测与行为管理。本文围绕疲劳检测算法、人员计数算法、抽烟检测算法及徘徊检测算法,探讨其在工厂场景中的技术实现与应用价值。二、技术实现疲劳检测算法原理:基于PERCLOS(眼睑闭合
- 【开源项目】「安卓原生3D开源渲染引擎」:Sceneform‑EQR
「安卓原生3D开源渲染引擎」:Sceneform‑EQR渲染引擎“那一夜凌晨3点,第一次提交PR的手在抖……”——我深刻体会这种忐忑与激动。仓库地址:(github.com)。一、前言:开源对我意味着什么DIY的自由Vs.工业化的束缚刚入Android原生开发时,我习惯自己在项目里嵌入各种3D渲染/AR/XR模块,结构臃肿、流程混乱。当我知道GoogleSceneformSDK被弃用,起初只是出于
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经过数月爆肝,七哥终于完成专业的学术AI使用教程,估计也有个80万字的详细操作指南。分为多个细分的专业写作场景,跟着一步一步操作,借助ChatGPT做学术、干科研、写论文、课题申报都变得超简单。欢迎加我交流(yida985),祝你一臂之力。七哥之前写过关于用AI生成流程图的教程,不过需要借助其他软件才能搞定完美的流程图。近期GPT-4o全新推出了“生图功能”,这个生图的过程就更加方便轻松了,全能G
- RAG 调优指南:Spring AI Alibaba 模块化 RAG 原理与使用
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>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
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- 潜入思维的海洋:SoftCoT++如何让语言模型更聪明
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在人工智能的浩瀚星空下,大型语言模型(LLMs)如同一颗颗璀璨的恒星,照亮了从文本生成到复杂推理的广阔领域。然而,这些模型在推理任务中往往像是在迷雾中航行——尽管它们能抵达目的地,却常常因为固定的思维路径而错过更优的航线。2025年5月,一篇题为《SoftCoT++:Test-TimeScalingwithSoftChain-of-ThoughtReasoning》的论文如同一盏明灯,照亮了如何让
- 数学分析(十八)-隐函数定理及其应用1-隐函数4:隐函数极值问题
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f′(x)=−Fx(x,y)Fy(x,y)(5)f^{\prime}(x)=-\cfrac{F_{x}(x,y)}{F_{y}(x,y)}\quad\quad(5)f′(x)=−Fy(x,y)Fx(x,y)(5)y′′=−1Fy(Fxx+2Fxyy′+Fyyy′2)=2FxFyFxy−Fy2Fxx−Fx2FyyFy3,(
- 为什么90%企业的AI数据分析都失败了?奥威BI给出破局方案
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一、引言:AI数据分析在数字化转型中的核心地位在当今企业全面数字化转型的背景下,AI数据分析已成为解锁业务增长潜力的关键钥匙。然而,市场上众多AI数据分析产品常陷入“伪需求场景”,看似前沿却难以真正落地。本文将深入探讨奥威BI如何通过其AI数据分析能力,突破伪需求,实现数据价值的最大化。二、AI数据分析:伪需求场景的挑战伪需求场景的定义与表现AI数据分析领域的伪需求场景,指的是那些表面创新实则难
- BI+AI实战:我们如何用3秒完成车企供应链推演
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一、BI+AI引领财务分析新纪元在财务数据分析领域,奥威BI+AI正以革命性的姿态颠覆传统。当金蝶、用友等工具仍深陷报表泥潭时,奥威BI+AI通过深度融合商业智能(BI)与人工智能(AI),实现了从滞后报表到实时洞察的飞跃。这不仅极大地提升了财务分析的效率,更为企业的战略决策提供了前所未有的精准支持。二、BI+AI的核心技术优势实时动态分析o奥威BI+AI摒弃了静态数据集,依托原始科目余额表实
- Spring AI Alibaba 支持国产大模型的Spring ai框架
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面试学习路线阿里巴巴spring人工智能java
总计30万奖金,SpringAIAlibaba应用框架挑战赛开赛点此了解SpringAI:java做ai应用的最好选择过去,Java在AI应用开发方面缺乏一个高效且易于集成的框架,这限制了开发者快速构建和部署智能应用程序的能力。SpringAI正是为解决这一问题而生,它提供了一套统一的接口,使得AI功能能够以一种标准化的方式被集成到现有的Java项目中。此外,SpringAI与原有的Spring生
- CBAP50技术手册】#47 Use Cases & Scenarios(用例与场景):BA(业务分析师)让需求“活起来”的剧本写作术
郭菁菁
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把需求演绎成系统与用户的真实互动剧本。在一次项目需求评审会上,开发组沉默不语,业务方焦躁不安。写在文档里的需求,似乎谁都“看懂了”,但又好像“谁都没真正理解”。直到我用一组UseCases&Scenarios把冷冰冰的需求变成了一场场“用户剧本”,大家才终于“看见”了系统该如何运作,沟通顿时顺畅了。UseCases和Scenarios,就像是BA的“剧作笔”——把抽象需求,演绎成生动细节。什么是U
- 技术调研:时序数据库(一)
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时序数据库时序数据库数据库
选择时序数据库时,选择当下主流的解决方案。目前主流的开源解决方案有InfluxDB、TDengine和TimescaleDB。下文从多个维度对比分析,最终根据需求做出选型决策。1.核心架构与设计理念数据库架构特点核心优势InfluxDB-专为时序数据设计的分布式数据库-基于时间线(TimeSeries)模型-开源版(OSS)与商业版(Cloud/Enterprise)功能差异大高写入吞吐量、原生支
- 初中学习机推荐:从功能、内容到用户体验的深度解析
资讯分享周
ux人工智能
在教育信息化持续深化的背景下,初中阶段的学习辅助设备正逐步成为家长和学生关注的重点。尤其在“双减”政策推动下,传统补习班的作用被削弱,越来越多家庭开始依赖智能学习工具来提升学习效率和自主性。其中,初中学习机因其集视频课程、AI辅导、错题整理、学习反馈等多功能于一体,成为当前市场热度最高的教育硬件之一。本文将围绕市场上主流的几款初中学习机进行客观分析,重点介绍简单一百、学而思、科大讯飞、作业帮四款产
- DeepSeek-V3 通俗详解:从诞生到优势,以及与 GPT-4o 的对比
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前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站,通俗易懂,风趣幽默,忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站1.DeepSeek的前世今生1.1什么是DeepSeek?DeepSeek是一家专注于人工智能技术研发的公司,致力于打造高性能、低成本的AI模型。它的目标是让AI技术更加普惠,让更多人能够用上强大的AI工具。1.2DeepSeek-V3的诞生DeepSeek-V3是DeepSeek公司推出的最新一代A
- 用MiddleGenIDE工具生成hibernate的POJO(根据数据表生成POJO类)
AdyZhang
POJOeclipseHibernateMiddleGenIDE
推荐:MiddlegenIDE插件, 是一个Eclipse 插件. 用它可以直接连接到数据库, 根据表按照一定的HIBERNATE规则作出BEAN和对应的XML ,用完后你可以手动删除它加载的JAR包和XML文件! 今天开始试着使用
- .9.png
Cb123456
android
“点九”是andriod平台的应用软件开发里的一种特殊的图片形式,文件扩展名为:.9.png
智能手机中有自动横屏的功能,同一幅界面会在随着手机(或平板电脑)中的方向传感器的参数不同而改变显示的方向,在界面改变方向后,界面上的图形会因为长宽的变化而产生拉伸,造成图形的失真变形。
我们都知道android平台有多种不同的分辨率,很多控件的切图文件在被放大拉伸后,边
- 算法的效率
天子之骄
算法效率复杂度最坏情况运行时间大O阶平均情况运行时间
算法的效率
效率是速度和空间消耗的度量。集中考虑程序的速度,也称运行时间或执行时间,用复杂度的阶(O)这一标准来衡量。空间的消耗或需求也可以用大O表示,而且它总是小于或等于时间需求。
以下是我的学习笔记:
1.求值与霍纳法则,即为秦九韶公式。
2.测定运行时间的最可靠方法是计数对运行时间有贡献的基本操作的执行次数。运行时间与这个计数成正比。
- java数据结构
何必如此
java数据结构
Java 数据结构
Java工具包提供了强大的数据结构。在Java中的数据结构主要包括以下几种接口和类:
枚举(Enumeration)
位集合(BitSet)
向量(Vector)
栈(Stack)
字典(Dictionary)
哈希表(Hashtable)
属性(Properties)
以上这些类是传统遗留的,在Java2中引入了一种新的框架-集合框架(Collect
- MybatisHelloWorld
3213213333332132
//测试入口TestMyBatis
package com.base.helloworld.test;
import java.io.IOException;
import org.apache.ibatis.io.Resources;
import org.apache.ibatis.session.SqlSession;
import org.apache.ibat
- Java|urlrewrite|URL重写|多个参数
7454103
javaxmlWeb工作
个人工作经验! 如有不当之处,敬请指点
1.0 web -info 目录下建立 urlrewrite.xml 文件 类似如下:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE u
- 达梦数据库+ibatis
darkranger
sqlmysqlibatisSQL Server
--插入数据方面
如果您需要数据库自增...
那么在插入的时候不需要指定自增列.
如果想自己指定ID列的值, 那么要设置
set identity_insert 数据库名.模式名.表名;
----然后插入数据;
example:
create table zhabei.test(
id bigint identity(1,1) primary key,
nam
- XML 解析 四种方式
aijuans
android
XML现在已经成为一种通用的数据交换格式,平台的无关性使得很多场合都需要用到XML。本文将详细介绍用Java解析XML的四种方法。
XML现在已经成为一种通用的数据交换格式,它的平台无关性,语言无关性,系统无关性,给数据集成与交互带来了极大的方便。对于XML本身的语法知识与技术细节,需要阅读相关的技术文献,这里面包括的内容有DOM(Document Object
- spring中配置文件占位符的使用
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1.类
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><!DOCTYPE beans PUBLIC "-//SPRING//DTD BEAN//EN" "http://www.springframework.o
- 前端工程化-公共模块的依赖和常用的工作流
bee1314
webpack
题记: 一个人的项目,还有工程化的问题嘛? 我们在推进模块化和组件化的过程中,肯定会不断的沉淀出我们项目的模块和组件。对于这些沉淀出的模块和组件怎么管理?另外怎么依赖也是个问题? 你真的想这样嘛? var BreadCrumb = require(‘../../../../uikit/breadcrumb’); //真心ugly。
- 上司说「看你每天准时下班就知道你工作量不饱和」,该如何回应?
bijian1013
项目管理沟通IT职业规划
问题:上司说「看你每天准时下班就知道你工作量不饱和」,如何回应
正常下班时间6点,只要是6点半前下班的,上司都认为没有加班。
Eno-Bea回答,注重感受,不一定是别人的
虽然我不知道你具体从事什么工作与职业,但是我大概猜测,你是从事一项不太容易出现阶段性成果的工作
- TortoiseSVN,过滤文件
征客丶
SVN
环境:
TortoiseSVN 1.8
配置:
在文件夹空白处右键
选择 TortoiseSVN -> Settings
在 Global ignote pattern 中添加要过滤的文件:
多类型用英文空格分开
*name : 过滤所有名称为 name 的文件或文件夹
*.name : 过滤所有后缀为 name 的文件或文件夹
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- 【Flume二】HDFS sink细说
bit1129
Flume
1. Flume配置
a1.sources=r1
a1.channels=c1
a1.sinks=k1
###Flume负责启动44444端口
a1.sources.r1.type=avro
a1.sources.r1.bind=0.0.0.0
a1.sources.r1.port=44444
a1.sources.r1.chan
- The Eight Myths of Erlang Performance
bookjovi
erlang
erlang有一篇guide很有意思: http://www.erlang.org/doc/efficiency_guide
里面有个The Eight Myths of Erlang Performance: http://www.erlang.org/doc/efficiency_guide/myths.html
Myth: Funs are sl
- java多线程网络传输文件(非同步)-2008-08-17
ljy325
java多线程socket
利用 Socket 套接字进行面向连接通信的编程。客户端读取本地文件并发送;服务器接收文件并保存到本地文件系统中。
使用说明:请将TransferClient, TransferServer, TempFile三个类编译,他们的类包是FileServer.
客户端:
修改TransferClient: serPort, serIP, filePath, blockNum,的值来符合您机器的系
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-模板方法模式
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/
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;
- 配置心得
chenyu19891124
配置
时间就这样不知不觉的走过了一个春夏秋冬,转眼间来公司已经一年了,感觉时间过的很快,时间老人总是这样不停走,从来没停歇过。
作为一名新手的配置管理员,刚开始真的是对配置管理是一点不懂,就只听说咱们公司配置主要是负责升级,而具体该怎么做却一点都不了解。经过老员工的一点点讲解,慢慢的对配置有了初步了解,对自己所在的岗位也慢慢的了解。
做了一年的配置管理给自总结下:
1.改变
从一个以前对配置毫无
- 对“带条件选择的并行汇聚路由问题”的再思考
comsci
算法工作软件测试嵌入式领域模型
2008年上半年,我在设计并开发基于”JWFD流程系统“的商业化改进型引擎的时候,由于采用了新的嵌入式公式模块而导致出现“带条件选择的并行汇聚路由问题”(请参考2009-02-27博文),当时对这个问题的解决办法是采用基于拓扑结构的处理思想,对汇聚点的实际前驱分支节点通过算法预测出来,然后进行处理,简单的说就是找到造成这个汇聚模型的分支起点,对这个起始分支节点实际走的路径数进行计算,然后把这个实际
- Oracle 10g 的clusterware 32位 下载地址
daizj
oracle
Oracle 10g 的clusterware 32位 下载地址
http://pan.baidu.com/share/link?shareid=531580&uk=421021908
http://pan.baidu.com/share/link?shareid=137223&uk=321552738
http://pan.baidu.com/share/l
- 非常好的介绍:Linux定时执行工具cron
dongwei_6688
linux
Linux经过十多年的发展,很多用户都很了解Linux了,这里介绍一下Linux下cron的理解,和大家讨论讨论。cron是一个Linux 定时执行工具,可以在无需人工干预的情况下运行作业,本文档不讲cron实现原理,主要讲一下Linux定时执行工具cron的具体使用及简单介绍。
新增调度任务推荐使用crontab -e命令添加自定义的任务(编辑的是/var/spool/cron下对应用户的cr
- Yii assets目录生成及修改
dcj3sjt126com
yii
assets的作用是方便模块化,插件化的,一般来说出于安全原因不允许通过url访问protected下面的文件,但是我们又希望将module单独出来,所以需要使用发布,即将一个目录下的文件复制一份到assets下面方便通过url访问。
assets设置对应的方法位置 \framework\web\CAssetManager.php
assets配置方法 在m
- mac工作软件推荐
dcj3sjt126com
mac
mac上的Terminal + bash + screen组合现在已经非常好用了,但是还是经不起iterm+zsh+tmux的冲击。在同事的强烈推荐下,趁着升级mac系统的机会,顺便也切换到iterm+zsh+tmux的环境下了。
我为什么要要iterm2
切换过来也是脑袋一热的冲动,我也调查过一些资料,看了下iterm的一些优点:
* 兼容性好,远程服务器 vi 什么的低版本能很好兼
- Memcached(三)、封装Memcached和Ehcache
frank1234
memcachedehcachespring ioc
本文对Ehcache和Memcached进行了简单的封装,这样对于客户端程序无需了解ehcache和memcached的差异,仅需要配置缓存的Provider类就可以在二者之间进行切换,Provider实现类通过Spring IoC注入。
cache.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
- Remove Duplicates from Sorted List II
hcx2013
remove
Given a sorted linked list, delete all nodes that have duplicate numbers, leaving only distinct numbers from the original list.
For example,Given 1->2->3->3->4->4->5,
- Spring4新特性——注解、脚本、任务、MVC等其他特性改进
jinnianshilongnian
spring4
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- MySQL安装文档
liyong0802
mysql
工作中用到的MySQL可能安装在两种操作系统中,即Windows系统和Linux系统。以Linux系统中情况居多。
安装在Windows系统时与其它Windows应用程序相同按照安装向导一直下一步就即,这里就不具体介绍,本文档只介绍Linux系统下MySQL的安装步骤。
Linux系统下安装MySQL分为三种:RPM包安装、二进制包安装和源码包安装。二
- 使用VS2010构建HotSpot工程
p2p2500
HotSpotOpenJDKVS2010
1. 下载OpenJDK7的源码:
http://download.java.net/openjdk/jdk7
http://download.java.net/openjdk/
2. 环境配置
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- Oracle实用功能之分组后列合并
seandeng888
oracle分组实用功能合并
1 实例解析
由于业务需求需要对表中的数据进行分组后进行合并的处理,鉴于Oracle10g没有现成的函数实现该功能,且该功能如若用JAVA代码实现会比较复杂,因此,特将SQL语言的实现方式分享出来,希望对大家有所帮助。如下:
表test 数据如下:
ID,SUBJECTCODE,DIMCODE,VALUE
1&nbs
- Java定时任务注解方式实现
tuoni
javaspringjvmxmljni
Spring 注解的定时任务,有如下两种方式:
第一种:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmlns:xsi="http
- 11大Java开源中文分词器的使用方法和分词效果对比
yangshangchuan
word分词器ansj分词器Stanford分词器FudanNLP分词器HanLP分词器
本文的目标有两个:
1、学会使用11大Java开源中文分词器
2、对比分析11大Java开源中文分词器的分词效果
本文给出了11大Java开源中文分词的使用方法以及分词结果对比代码,至于效果哪个好,那要用的人结合自己的应用场景自己来判断。
11大Java开源中文分词器,不同的分词器有不同的用法,定义的接口也不一样,我们先定义一个统一的接口:
/**
* 获取文本的所有分词结果, 对比