- 增强版 Kimi:AI 驱动的智能创作平台,实现一站式内容生成(图片、PPT、PDF)!
每天译点晓知识
AI人工智能专栏人工智能PPTPDF一键生成AI图片生成
前言基于扣子Coze零代码平台,我们从零到一轻松实现了专属Bot机器人的搭建。AI大模型(LLM)、智能体(Agent)、知识库、向量数据库、知识图谱,RAG,AGI的不同形态愈发显现,如何将其动态组合,凸显其强大爆发力!!!接下来,我们介绍通过Kimi进行功能增强?使得我们的Bot具备一键生成图片、PPT编写、PDF制作......模型配置Kimi月之暗面旗下国产大模型,以独特的长文本处理能力,
- 进阶向:新手详解Neo4j关系查询代码
nightunderblackcat
Python进阶neo4jpycharmpython
今天我将深入解析一段使用Neo4j图数据库进行关系查询的Python代码。这段代码实现了人物关系查询、知识图谱问答等功能,是图数据库应用的典型示例。我会用最详细的方式讲解每一部分,确保完全理解!代码概览这段代码主要包含四个核心功能:Zquery()-查询指定人物的所有关系Zget_json_data()-将查询结果转换为可视化所需的JSON格式Zget_KGQA_answer()-实现知识图谱问答
- 文心一言(ERNIE Bot):百度打造的知识增强大语言模型
明似水
AI文心一言百度语言模型
1.产品概述文心一言(ERNIEBot)是百度自主研发的知识增强大语言模型,于2023年3月16日正式发布,对标OpenAI的ChatGPT,具备文本生成、多模态交互、逻辑推理、中文理解等能力。该模型基于百度的飞桨深度学习平台和文心大模型(ERNIE)技术,融合海量数据和知识图谱,在中文理解、商业文案、数理逻辑、多模态生成等方面表现突出。2024年9月,百度将文心一言APP升级为文小言,定位为“新
- 【大模型应用开发 动手做AI Agent】RAG和Agent
AI智能应用
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
RAG,Agent,大模型应用,AI,知识图谱,检索,响应生成,聊天机器人1.背景介绍近年来,大模型技术取得了飞速发展,其强大的语言理解和生成能力为人工智能应用带来了新的机遇。然而,单纯依靠大模型的零样本学习能力往往难以满足复杂场景下的应用需求。为了更好地将大模型应用于实际场景,研究者们提出了RetrievalAugmentedGeneration(RAG)和AIAgent等新兴技术。RAG技术将
- 对应急领域统筹专家提示词基于伦理性的优化
由数入道
人工智能人工智能提示词工程
一、提示词>你将进入一个【未来形态·具备深度智能与模拟进化潜力】的AIAgent角色扮演模式:【新疆地区服务于政府应急响应管理领域的战略统筹与伦理导航高级智能体】。以下所有内容是你角色身份、核心知识中枢(一个动态演化、支持深度伦理推理的“新疆应急管理智慧与良知大脑”知识图谱)、涌现型战略统筹、伦理导航与模拟创新能力、自适应工作流引擎、核心使命与进化愿景、绝对运作原则与人机协同协议的全面、细致、且具
- 《知识图谱发展报告(2018)》思维导图精要
任我心意
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:《知识图谱发展报告(2018)》通过思维导图形式的.xmind文件,直观呈现了知识图谱的核心概念、构建流程和应用实例。该报告由中国中文信息学会语言与知识计算专委会编写,全面总结了知识图谱领域的最新进展、技术趋势和应用案例。思维导图将复杂的知识图谱信息通过层次和关联的方式清晰展现,特别强调了三元组、本体、SPARQL查询语言、知识抽取等基础知识,以及知识图谱构建
- 前端技术体系全景详解
北漂老男人
前端前端学习方法开发语言
前端技术体系全景详解本文系统梳理了现代前端技术的主流程、核心知识、主流术语及多端生态,适用于初学者建立知识图谱,也为进阶开发者提供架构与实战参考。一、前端技术体系全景与主流程1.1前端主流程全景图现代前端开发通常按如下主流程推进:需求分析与UI设计技术选型与架构搭建组件开发与页面构建状态管理与数据流接口对接与数据处理测试与调试打包构建与发布性能优化与监控高阶集成与演进简要解释:需求分析与UI设计:
- Python, Go, Rust 开发景德镇陶瓷烘焙工艺开发APP
以下是为景德镇陶瓷烘焙工艺开发的“CeramicTech”专业级APP技术方案,结合Python、Go、Rust的技术优势及陶瓷工艺的核心原理,实现从原料分析到烧成模拟的全流程数字化:---###**一、系统架构设计**```mermaidgraphLRA[移动端/Web]-->B(Rust高性能引擎)B-->C[Python科学计算层]B-->D[Go微服务集群]C-->E[(陶瓷知识图谱)]D
- 【软考高级架构设计师】——2025年上半年软考真题(回忆版)
小志的博客
软考高级架构设计师软考高级架构设计师
目录一、综合知识1.1、计算机基础与操作系统(15道单选)1.2、软件工程与架构(16道单选)1.3、数据与网络(8道单选)1.4、数学与逻辑(4道单选)1.5、其他(27道单选)1.6、英文题(质量属性)(5道单选)二、案例分析2.1、大模型训练系统(必选题)2.2、医院知识图谱(可选题)2.3、redis(可选题)2.4、端侧AI和云测AI算力(可选题)2.5、区块链(可选题)三、论文3.1、
- 【5G-A通感一体 】司法办案
flyair_China
5G
一、司法办案1.1、技术整合框架:构建司法智能办案引擎1.底层数据融合平台金税四期金融数据:整合企业/个人银行流水、税务申报、跨境支付记录,构建资金流向图谱,自动识别异常交易(如高频拆分转账、关联方循环交易)。5G-A通感一体技术:通过基站雷达信号感知目标位置、速度、轨迹(精度达米级),并与无人机、海岸监控设备联动,实现“空天地”一体化侦查。司法知识图谱:将法律条文、判例、证据规则结构化,支持自动
- 前端编程知识图谱
一筐猪的头发丝
前端javascript开发语言ecmascript
前端编程知识图谱包括以下内容:HTML(超文本标记语言):用于描述网页内容的语言。CSS(层叠样式表):用于控制网页的布局和样式的语言。JavaScript:一种常用的网页脚本语言,用于实现网页的交互功能。DOM(文档对象模型):用于表示HTML文档的树形结构,并提供了访问和操作HTML文档的方法。BOM(浏览器对象模型):用于表示浏览器窗口及其功能,提供了访问浏览器功能的方法。网络协议:包括HT
- 【项目实训】【项目博客#08】HarmonySmartCodingSystem系统前后端知识图谱与可视化实现(5.12-6.1)
elon_z
创新项目实训—哈哈哈萌霓队知识图谱人工智能harmonyosecharts
【项目实训】【项目博客#08】HarmonySmartCodingSystem系统前后端知识图谱与可视化实现(5.12-6.1)文章目录【项目实训】【项目博客#08】HarmonySmartCodingSystem系统前后端知识图谱与可视化实现(5.12-6.1)项目博客概述一、技术方案与架构设计1.1整体架构1.2技术选型二、知识图谱构建实现2.1传统方法构建2.2基于大模型的智能构建三、后端知
- 知识图谱(KG)、LLM结合:【KG增强LLM:注入结构化知识】【LLM增强KG:自动化构建与补全】【KG与LLM协同:统一表示与联合推理】
u013250861
知识图谱(KnowledgeGraph)知识图谱自动化人工智能
知识图谱(KG)与大型语言模型(LLM)的结合是当前AI领域的重要研究方向。两者分别代表符号主义与连接主义的知识表示方式:KG提供结构化、可解释的符号化知识,而LLM具备强大的语义理解和泛化能力。二者的协同可显著提升知识的准确性、推理能力及可解释性。以下从技术路线、实现方法、应用场景及挑战四个维度展开分析。一、技术路线:三类核心融合模式1.KG增强LLM:注入结构化知识通过KG弥补LLM的黑盒缺陷
- 第11章:Neo4j实际应用案例
理论知识和技术细节固然重要,但真正理解Neo4j的价值在于了解它如何解决实际业务问题。本章将探讨Neo4j在各个领域的实际应用案例,包括社交网络分析、推荐系统、知识图谱以及欺诈检测与安全分析。通过这些案例,读者可以了解如何将前面章节学到的知识应用到实际项目中,以及如何解决特定领域的挑战。11.1社交网络分析社交网络是图数据库最自然的应用场景之一,因为社交关系本质上就是一个图结构。Neo4j在社交网
- AI大白话(二):机器学习——AI是怎么“学习“的?
Code_流苏
AI知识图谱人工智能机器学习学习模式对比监督学习强化学习
引言:专栏:《AI知识图谱》AI大白话(一):5分钟了解AI到底是什么?大家好!上一篇我们聊了"AI到底是什么",知道了人工智能其实就是让计算机模拟人类智能的技术。但这就像告诉你汽车能跑,却没说明它怎么跑的。今天,我们就来揭秘AI的学习过程——也就是"机器学习"这个听起来很高大上的概念。名人说:苔花如米小,也学牡丹开。——袁枚《苔》创作者:Code_流苏(CSDN)(一个喜欢古诗词和编程的Code
- 图神经网络(GNN)模型的基本原理
xiaocai_6666
神经网络人工智能深度学习
一、概述 在人工智能领域,数据的多样性促使研究人员不断探索新的模型与算法。传统的神经网络在处理像图像、文本这类具有固定结构的数据时表现出色,但面对具有不规则拓扑结构的图数据,如社交网络、化学分子结构、知识图谱等,却显得力不从心。 图神经网络(GraphNeuralNetworks,GNN)是一种直接在图结构数据上运行的神经网络,用于处理节点、边或整个图的特征信息。其核心思想是通过聚合邻域节点的
- DeepSeek赋能智慧教育数字化建设方案:DeepSeek在教学场景的应用、智慧教育平台建设方案、教师智能教研支持体系、学生个性化学习支持、实施路径与未来展望
公众号:优享智库
DEEPSEEKAI人工智能智慧教育智慧校园智慧高校教育大脑校园大脑人工智能大数据
方案聚焦于利用DeepSeek的人工智能技术推动教育行业的数字化转型,旨在通过技术创新提升教学效率、优化学习体验,并构建一个全面的智慧教育生态系统。DeepSeek技术赋能教育概述人工智能+教育的战略背景:国家政策支持AI与教育深度融合,市场需求激增,技术迭代加速。DeepSeek的核心技术优势:百亿参数教育大模型:在数学解题、作文评分等场景达到行业领先水平,支持多学科知识图谱构建。多模态交互引擎
- KAG框架在E-Health问答中的应用
徐福记c
人工智能深度学习机器学习
高质量知识图谱(KG)构建实体与关系的精准定义:使用强约束模式对疾病、症状、药物、医学检查等实体进行精确结构化定义。这种精确的结构化定义有助于提高回答问题的准确性,同时确保实体间关系的严谨性。领域术语与概念注入:利用医学专家整理的权威医学术语和概念知识,通过迭代提取的方式,增强知识图谱中领域术语和概念的覆盖度,减少知识颗粒度差异带来的噪声问题。逻辑形式引导的推理引擎逻辑形式生成与转换:根据用户的医
- 互联网大厂Java求职面试:AI大模型应用实践中的架构挑战与实战
在未来等你
Java场景面试宝典AI技术编程JavaSpring
互联网大厂Java求职面试:AI大模型应用实践中的架构挑战与实战引言在当今技术飞速发展的时代,AI大模型已成为企业数字化转型的重要引擎。无论是内容生成、智能客服、个性化推荐,还是知识图谱构建和语义理解,大模型的应用场景正在不断扩展。然而,将这些强大的模型落地到实际业务系统中,面临着巨大的技术挑战。本篇文章以一场真实的Java工程师面试为背景,围绕AI大模型应用实践这一主题,通过一位程序员郑薪苦与技
- Knowledge Graph Contrastive Learning for Recommendation(KGCL)阅读笔记
forever0827
知识图谱笔记人工智能推荐算法
现有知识图谱(KG)的稀疏性和噪声使得项目-实体依赖关系偏离了反映其真实特征,从而显着放大了噪声效应,阻碍了用户偏好的准确表示。为了填补这一研究空白,作者设计了一个通用的知识图对比学习框架(KGCL),该框架可以减轻知识图增强推荐系统的信息噪声。论文链接:https://doi.org/10.1145/3477495.3532009代码链接:https://github.com/yuh-yang/
- 开源图数据库(NebulaGraph)
deepdata_cn
数据库图数据库
NebulaGraph是一款广受欢迎的开源图数据库,它能够以毫秒级延迟处理海量数据,可快速扩展,并具备执行快速图分析的能力。NebulaGraph已广泛应用于社交媒体、推荐系统、知识图谱、安全、资金流、人工智能等领域。核心团队早在2005年便开始参与图数据库研发,曾主导蚂蚁金服分布式图数据库GeaBase的开发。2018年母公司悦数科技成立,专注于分布式图数据库技术研发。2019年5月,Nebul
- Python NLP教程之知识图谱,从文本构建知识,实现从文本或在线文章中提取知识库的管道(教程含源码)
知识大胖
Python源码大全知识图谱自然语言处理python
准备开始?这就是我们要做的:了解什么是知识库和知识图谱。了解如何构建知识图谱以及REBEL模型的工作原理。实现从文本中提取关系、构建知识图并将其可视化的完整管道。使用Streamlit构建交互式演示并将其部署到HuggingFaceSpaces。要尽早了解最终输出将是什么,请尝试这个HuggingFaceSpace上的演示。以下是从20篇关于“Google”的新闻文章中提取的知识图谱示例。在本指南
- 【知识图谱构建系列3】zero-shot的理念介绍
几道之旅
人工智能智能体及数字员工Python杂货铺AI自建MCP学习记录知识图谱人工智能
文章目录zero-shot用在线的大模型直接实现所谓的zero-shot提取试验参考论文:hal.science/hal-04862214/项目地址:https://github.com/ChristopheCruz/LLM4KGC/zero-shot“Zero-shot”的标准中文翻译是零样本或零次学习,指机器学习模型在未经特定任务数据训练的情况下直接处理该任务的能力。对于知识图谱构建而言,ze
- 基于MCP的桥梁设计规范智能解析与校审系统构建实践
熊猫钓鱼>_>
MCP腾讯云设计规范easyui前端
引言今天本文准备盘一个大活,聊一聊偏特定行业一点的AI技术深入应用思考及实践。一、传统设计行业项目背景与行业痛点在桥梁设计领域,标准规范是设计的基础,直接关系到桥梁结构的安全性、耐久性和经济性。然而,传统的规范应用方式存在诸多痛点,如查找效率低下、条款理解偏差、规范更新滞后等问题。随着人工智能技术的发展,利用自然语言处理和知识图谱等技术手段,对桥梁设计规范进行智能解析与校审,成为提升设计效率和准确
- 文心一言:AI人工智能领域的智能旅游规划
AI天才研究院
文心一言人工智能旅游ai
文心一言:AI人工智能领域的智能旅游规划关键词:文心一言、智能旅游规划、自然语言处理、知识图谱、推荐系统、用户体验、AI交互摘要:本文深入探讨百度文心一言在智能旅游规划领域的技术原理与应用实践。通过解析文心一言的自然语言处理(NLP)、知识图谱(KG)和智能推荐系统的核心架构,揭示其如何实现用户需求理解、旅游资源整合与个性化行程生成。结合具体代码案例和数学模型,详细阐述从用户意图识别到动态行程规划
- Python SDK索引耗时深度解析:从原理到终极优化指南
摘取一颗天上星️
深度学习python开发语言人工智能深度学习SDK
“为什么我的IDE在索引TensorFlow时要喝三杯咖啡?”——无数Python开发者的灵魂拷问当你新建Python项目并安装大型SDK后,IDE索引进度条像蜗牛爬行般缓慢,这背后隐藏着复杂的计算挑战。本文将深入剖析索引耗时的技术本质,并提供从即时优化到架构升级的全套解决方案。一、索引机制核心原理PythonSDK索引本质是构建代码知识图谱的过程:源代码语法解析符号提取类型推断引用关系图持久化存
- 大模型笔记:RAG(Retrieval Augmented Generation,检索增强生成)
1大模型知识更新的困境大模型的知识更新是很困难的,主要原因在于:训练数据集固定,一旦训练完成就很难再通过继续训练来更新其知识参数量巨大,随时进行fine-tuning需要消耗大量的资源,并且需要相当长的时间LLM的知识是编码在数百亿个参数中的,无法直接查询或编辑其中的知识图谱——>LLM的知识具有静态、封闭和有限的特点。——>为了赋予LLM持续学习和获取新知识的能力,RAG应运而生2RAG介绍这是
- 什么是知识图谱
三月七꧁ ꧂
知识图谱技术知识图谱人工智能算法语言模型自然语言处理
文章目录知识图谱概念知识图谱的发展历史知识图谱的价值知识图谱概念 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),其最初理想是把基于文本链接的万维
- (四)知识图谱之知识融合
只有左边一个小酒窝
知识图谱人工智能知识图谱
知识融合是知识图谱构建过程中的关键环节,主要用于解决多源异构数据的冲突、冗余及关联问题,实现知识的标准化和一体化。以下是知识融合的详细操作步骤,涵盖数据预处理、实体对齐、属性对齐、冲突消解、知识合并与验证等核心流程:一、数据预处理在进行知识融合前,需对多源数据进行清洗和标准化,确保数据质量和一致性。同时,去除数据中的噪声、错误、重复或不一致信息,提升数据质量。以下是数据清洗的详细操作步骤及方法,结
- 华为HCIP-Cloud-Service认证H13-821V2.0-001
gong19172316967
HICP学习资料和题库HCIP
1.以下关于HiLens关键能力的说法错误的是?(C)A.HiLens能提供模型优化框架、自动压缩模型能力,将模型转换为目标芯片所支持的模型格式B.在HLens平台上开发的Ski11可以运行到任何基于华为海思芯片的设备上C.HilLens平台只能导入从HodelArts训练的模型D.开放的技能市场预置丰富的技能,用户可以直接下载技能,开发者还可以发布自己技能2.以下关于基于知识图谱的智能问答的说法
- [星球大战]阿纳金的背叛
comsci
本来杰迪圣殿的长老是不同意让阿纳金接受训练的.........
但是由于政治原因,长老会妥协了...这给邪恶的力量带来了机会
所以......现代的地球联邦接受了这个教训...绝对不让某些年轻人进入学院
- 看懂它,你就可以任性的玩耍了!
aijuans
JavaScript
javascript作为前端开发的标配技能,如果不掌握好它的三大特点:1.原型 2.作用域 3. 闭包 ,又怎么可以说你学好了这门语言呢?如果标配的技能都没有撑握好,怎么可以任性的玩耍呢?怎么验证自己学好了以上三个基本点呢,我找到一段不错的代码,稍加改动,如果能够读懂它,那么你就可以任性了。
function jClass(b
- Java常用工具包 Jodd
Kai_Ge
javajodd
Jodd 是一个开源的 Java 工具集, 包含一些实用的工具类和小型框架。简单,却很强大! 写道 Jodd = Tools + IoC + MVC + DB + AOP + TX + JSON + HTML < 1.5 Mb
Jodd 被分成众多模块,按需选择,其中
工具类模块有:
jodd-core &nb
- SpringMvc下载
120153216
springMVC
@RequestMapping(value = WebUrlConstant.DOWNLOAD)
public void download(HttpServletRequest request,HttpServletResponse response,String fileName) {
OutputStream os = null;
InputStream is = null;
- Python 标准异常总结
2002wmj
python
Python标准异常总结
AssertionError 断言语句(assert)失败 AttributeError 尝试访问未知的对象属性 EOFError 用户输入文件末尾标志EOF(Ctrl+d) FloatingPointError 浮点计算错误 GeneratorExit generator.close()方法被调用的时候 ImportError 导入模块失
- SQL函数返回临时表结构的数据用于查询
357029540
SQL Server
这两天在做一个查询的SQL,这个SQL的一个条件是通过游标实现另外两张表查询出一个多条数据,这些数据都是INT类型,然后用IN条件进行查询,并且查询这两张表需要通过外部传入参数才能查询出所需数据,于是想到了用SQL函数返回值,并且也这样做了,由于是返回多条数据,所以把查询出来的INT类型值都拼接为了字符串,这时就遇到问题了,在查询SQL中因为条件是INT值,SQL函数的CAST和CONVERST都
- java 时间格式化 | 比较大小| 时区 个人笔记
7454103
javaeclipsetomcatcMyEclipse
个人总结! 不当之处多多包含!
引用 1.0 如何设置 tomcat 的时区:
位置:(catalina.bat---JAVA_OPTS 下面加上)
set JAVA_OPT
- 时间获取Clander的用法
adminjun
Clander时间
/**
* 得到几天前的时间
* @param d
* @param day
* @return
*/
public static Date getDateBefore(Date d,int day){
Calend
- JVM初探与设置
aijuans
java
JVM是Java Virtual Machine(Java虚拟机)的缩写,JVM是一种用于计算设备的规范,它是一个虚构出来的计算机,是通过在实际的计算机上仿真模拟各种计算机功能来实现的。Java虚拟机包括一套字节码指令集、一组寄存器、一个栈、一个垃圾回收堆和一个存储方法域。 JVM屏蔽了与具体操作系统平台相关的信息,使Java程序只需生成在Java虚拟机上运行的目标代码(字节码),就可以在多种平台
- SQL中ON和WHERE的区别
avords
SQL中ON和WHERE的区别
数据库在通过连接两张或多张表来返回记录时,都会生成一张中间的临时表,然后再将这张临时表返回给用户。 www.2cto.com 在使用left jion时,on和where条件的区别如下: 1、 on条件是在生成临时表时使用的条件,它不管on中的条件是否为真,都会返回左边表中的记录。
- 说说自信
houxinyou
工作生活
自信的来源分为两种,一种是源于实力,一种源于头脑.实力是一个综合的评定,有自身的能力,能利用的资源等.比如我想去月亮上,要身体素质过硬,还要有飞船等等一系列的东西.这些都属于实力的一部分.而头脑不同,只要你头脑够简单就可以了!同样要上月亮上,你想,我一跳,1米,我多跳几下,跳个几年,应该就到了!什么?你说我会往下掉?你笨呀你!找个东西踩一下不就行了吗?
无论工作还
- WEBLOGIC事务超时设置
bijian1013
weblogicjta事务超时
系统中统计数据,由于调用统计过程,执行时间超过了weblogic设置的时间,提示如下错误:
统计数据出错!
原因:The transaction is no longer active - status: 'Rolling Back. [Reason=weblogic.transaction.internal
- 两年已过去,再看该如何快速融入新团队
bingyingao
java互联网融入架构新团队
偶得的空闲,翻到了两年前的帖子
该如何快速融入一个新团队,有所感触,就记下来,为下一个两年后的今天做参考。
时隔两年半之后的今天,再来看当初的这个博客,别有一番滋味。而我已经于今年三月份离开了当初所在的团队,加入另外的一个项目组,2011年的这篇博客之后的时光,我很好的融入了那个团队,而直到现在和同事们关系都特别好。大家在短短一年半的时间离一起经历了一
- 【Spark七十七】Spark分析Nginx和Apache的access.log
bit1129
apache
Spark分析Nginx和Apache的access.log,第一个问题是要对Nginx和Apache的access.log文件进行按行解析,按行解析就的方法是正则表达式:
Nginx的access.log解析正则表达式
val PATTERN = """([^ ]*) ([^ ]*) ([^ ]*) (\\[.*\\]) (\&q
- Erlang patch
bookjovi
erlang
Totally five patchs committed to erlang otp, just small patchs.
IMO, erlang really is a interesting programming language, I really like its concurrency feature.
but the functional programming style
- log4j日志路径中加入日期
bro_feng
javalog4j
要用log4j使用记录日志,日志路径有每日的日期,文件大小5M新增文件。
实现方式
log4j:
<appender name="serviceLog"
class="org.apache.log4j.RollingFileAppender">
<param name="Encoding" v
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-桥接模式
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/
/**
* 个人觉得关于桥接模式的例子,蜡笔和毛笔这个例子是最贴切的:http://www.cnblogs.com/zhenyulu/articles/67016.html
* 笔和颜色是可分离的,蜡笔把两者耦合在一起了:一支蜡笔只有一种
- windows7下SVN和Eclipse插件安装
chenyu19891124
eclipse插件
今天花了一天时间弄SVN和Eclipse插件的安装,今天弄好了。svn插件和Eclipse整合有两种方式,一种是直接下载插件包,二种是通过Eclipse在线更新。由于之前Eclipse版本和svn插件版本有差别,始终是没装上。最后在网上找到了适合的版本。所用的环境系统:windows7JDK:1.7svn插件包版本:1.8.16Eclipse:3.7.2工具下载地址:Eclipse下在地址:htt
- [转帖]工作流引擎设计思路
comsci
设计模式工作应用服务器workflow企业应用
作为国内的同行,我非常希望在流程设计方面和大家交流,刚发现篇好文(那么好的文章,现在才发现,可惜),关于流程设计的一些原理,个人觉得本文站得高,看得远,比俺的文章有深度,转载如下
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自开博以来不断有朋友来探讨工作流引擎该如何
- Linux 查看内存,CPU及硬盘大小的方法
daizj
linuxcpu内存硬盘大小
一、查看CPU信息的命令
[root@R4 ~]# cat /proc/cpuinfo |grep "model name" && cat /proc/cpuinfo |grep "physical id"
model name : Intel(R) Xeon(R) CPU X5450 @ 3.00GHz
model name :
- linux 踢出在线用户
dongwei_6688
linux
两个步骤:
1.用w命令找到要踢出的用户,比如下面:
[root@localhost ~]# w
18:16:55 up 39 days, 8:27, 3 users, load average: 0.03, 0.03, 0.00
USER TTY FROM LOGIN@ IDLE JCPU PCPU WHAT
- 放手吧,就像不曾拥有过一样
dcj3sjt126com
内容提要:
静悠悠编著的《放手吧就像不曾拥有过一样》集结“全球华语世界最舒缓心灵”的精华故事,触碰生命最深层次的感动,献给全世界亿万读者。《放手吧就像不曾拥有过一样》的作者衷心地祝愿每一位读者都给自己一个重新出发的理由,将那些令你痛苦的、扛起的、背负的,一并都放下吧!把憔悴的面容换做一种清淡的微笑,把沉重的步伐调节成春天五线谱上的音符,让自己踏着轻快的节奏,在人生的海面上悠然漂荡,享受宁静与
- php二进制安全的含义
dcj3sjt126com
PHP
PHP里,有string的概念。
string里,每个字符的大小为byte(与PHP相比,Java的每个字符为Character,是UTF8字符,C语言的每个字符可以在编译时选择)。
byte里,有ASCII代码的字符,例如ABC,123,abc,也有一些特殊字符,例如回车,退格之类的。
特殊字符很多是不能显示的。或者说,他们的显示方式没有标准,例如编码65到哪儿都是字母A,编码97到哪儿都是字符
- Linux下禁用T440s,X240的一体化触摸板(touchpad)
gashero
linuxThinkPad触摸板
自打1月买了Thinkpad T440s就一直很火大,其中最让人恼火的莫过于触摸板。
Thinkpad的经典就包括用了小红点(TrackPoint)。但是小红点只能定位,还是需要鼠标的左右键的。但是自打T440s等开始启用了一体化触摸板,不再有实体的按键了。问题是要是好用也行。
实际使用中,触摸板一堆问题,比如定位有抖动,以及按键时会有飘逸。这就导致了单击经常就
- graph_dfs
hcx2013
Graph
package edu.xidian.graph;
class MyStack {
private final int SIZE = 20;
private int[] st;
private int top;
public MyStack() {
st = new int[SIZE];
top = -1;
}
public void push(i
- Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
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spring 4.1
目录
Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
Spring4.1新特性——Spring MVC增强
Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- 配置HiveServer2的安全策略之自定义用户名密码验证
liyonghui160com
具体从网上看
http://doc.mapr.com/display/MapR/Using+HiveServer2#UsingHiveServer2-ConfiguringCustomAuthentication
LDAP Authentication using OpenLDAP
Setting
- 一位30多的程序员生涯经验总结
pda158
编程工作生活咨询
1.客户在接触到产品之后,才会真正明白自己的需求。
这是我在我的第一份工作上面学来的。只有当我们给客户展示产品的时候,他们才会意识到哪些是必须的。给出一个功能性原型设计远远比一张长长的文字表格要好。 2.只要有充足的时间,所有安全防御系统都将失败。
安全防御现如今是全世界都在关注的大课题、大挑战。我们必须时时刻刻积极完善它,因为黑客只要有一次成功,就可以彻底打败你。 3.
- 分布式web服务架构的演变
自由的奴隶
linuxWeb应用服务器互联网
最开始,由于某些想法,于是在互联网上搭建了一个网站,这个时候甚至有可能主机都是租借的,但由于这篇文章我们只关注架构的演变历程,因此就假设这个时候已经是托管了一台主机,并且有一定的带宽了,这个时候由于网站具备了一定的特色,吸引了部分人访问,逐渐你发现系统的压力越来越高,响应速度越来越慢,而这个时候比较明显的是数据库和应用互相影响,应用出问题了,数据库也很容易出现问题,而数据库出问题的时候,应用也容易
- 初探Druid连接池之二——慢SQL日志记录
xingsan_zhang
日志连接池druid慢SQL
由于工作原因,这里先不说连接数据库部分的配置,后面会补上,直接进入慢SQL日志记录。
1.applicationContext.xml中增加如下配置:
<bean abstract="true" id="mysql_database" class="com.alibaba.druid.pool.DruidDataSourc