知识图谱嵌入(KGE)：方法和应用的综述

Go-Redis × 向量检索实战用 HNSW 在 Redis 中索引与查询文本 Embedding（Hash & JSON 双版本） Hello.Reader 数据库运维缓存技术 golang redis embedding
1.场景与思路痛点：把“文本内容”转成向量后，如何在本地Redis里做近似向量搜索（KNN），而不依赖外部向量数据库？方案：利用HuggingFace模型sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2生成384维Float32向量；借助RediSearch的HNSW索引能力，在Hash或JSON文档里存储&查询向量；用go-redisv9的高阶API（FTCreate
NLP中情感分析如何结合知识图谱在跨文化领域提升观念分析和价值判断的准确性？
情感分析结合知识图谱，能够显著提升观念分析和价值判断的准确性。这一融合的核心在于利用知识图谱的结构化语义网络，为情感分析提供深层语境、实体关联和领域知识支撑。以下是具体机制和应用场景的分析：一、知识图谱如何提升情感分析的语义理解1.解决歧义与上下文依赖问题：情感词（如“冷”）在不同语境中含义不同（“服务态度冷”表负面，“冷静分析”表中性）。方案：知识图谱通过实体链接识别文本中的对象（如“服务态度”
大模型核心概念 | 嵌入模型（Embedding）、向量模型（Vector Model）
一、核心概念解析1.1嵌入模型（Embedding）作为AI领域的核心基础技术，嵌入模型通过将非结构化数据映射为低维稠密向量，实现语义特征的深度捕捉：文本嵌入：如将语句转换为1536维向量，使"机器学习"与"深度学习"的向量余弦相似度达0.92跨模态嵌入：支持图像与文本的联合向量空间映射，如CLIP模型实现文图互搜1.2向量模型（VectorModel）作为嵌入技术的下游应用体系，主要包含两大方向
AI产品经理面试宝典第30天：AI+教育个性化学习与知识图谱相关面试题的解答指导 TGITCIC AI产品经理一线大厂面试题人工智能产品经理 AI产品经理面试大模型产品经理面试 AI面试大模型面试
自适应学习系统如何实现千人千面？面试官：请用产品视角解释AI自适应学习系统的核心逻辑你的回答：自适应学习系统本质是构建"数据-模型-决策"的闭环。以沪江Hitalk为例，其通过12级能力评估体系采集学员的听、说、读、写数据，利用知识图谱建立知识点关联网络。当学员完成"实景演练-诊断反馈-学习包推送"的完整链路时，系统会动态调整知识图谱权重，形成个性化学习路径。面试官追问：如何验证个性化效果？回答：
Ollama平台里最流行的embedding模型： nomic-embed-text 模型介绍和实践 skywalk8163 人工智能 embedding 人工智能服务器
nomic-embed-text模型介绍nomic-embed-text是一个基于SentenceTransformers库的句子嵌入模型，专门用于特征提取和句子相似度计算。该模型在多个任务上表现出色，特别是在分类、检索和聚类任务中。其核心优势在于能够生成高质量的句子嵌入，这些嵌入在语义上非常接近，从而在相似度计算和分类任务中表现优异。之所以选用这个模型，是因为在Ollama网站查找这个模型，发现
2025年的RAG技术发展趋势与演进码农Q！云计算人工智能 ai agi 自然语言处理语言模型
本文将分享作为大模型应用创业者的经历与观察，讨论RAG技术和市场环境在2024年的变化。一、RAG技术的演进RAG（检索增强生成）由“检索”和“大模型生成”两部分组成，而检索之前的索引创建（如chunking、embedding等）是核心基础。我们早在2021年便通过Java技术栈实现了RAG的“RA”部分。2023年中，RAG概念突然走红，并迅速在企业应用中显示出更强的实用性。1.主流架构的变化
NLP_知识图谱_大模型——个人学习记录 macken9999 自然语言处理知识图谱大模型自然语言处理知识图谱学习
1.自然语言处理、知识图谱、对话系统三大技术研究与应用https://github.com/lihanghang/NLP-Knowledge-Graph深度学习-自然语言处理(NLP)-知识图谱：知识图谱构建流程【本体构建、知识抽取（实体抽取、关系抽取、属性抽取）、知识表示、知识融合、知识存储】-元気森林-博客园https://www.cnblogs.com/-402/p/16529422.htm
从数据到智慧：AI原生知识库构建的完整技术栈解析 AI天才研究院 Agentic AI 实战 AI大模型企业级应用开发实战 AI人工智能与大数据 AI-native 大数据 ai
从数据到智慧：AI原生知识库构建的完整技术栈解析关键词AI原生知识库、知识图谱、向量数据库、大语言模型、RAG技术、知识工程、智能问答系统摘要在人工智能飞速发展的今天，构建能够真正理解、组织和应用知识的系统已成为企业数字化转型的核心竞争力。本文将深入剖析AI原生知识库的完整技术栈，从数据采集与预处理，到知识表示与建模，再到存储架构与检索增强生成技术，全方位解读如何将原始数据转化为可行动的智慧。我们
Spring Data Neo4j 与后端人工智能算法的数据交互 AI大模型应用实战 spring neo4j 人工智能 ai
SpringDataNeo4j与后端人工智能算法的数据交互关键词：SpringDataNeo4j、图数据库、人工智能算法、数据交互、知识图谱、图神经网络、数据集成摘要：本文深入探讨了如何利用SpringDataNeo4j框架实现后端人工智能算法与图数据库的高效数据交互。文章首先介绍了图数据库和人工智能算法的基本概念，然后详细解析了SpringDataNeo4j的核心架构和原理。接着，通过实际代码示
大模型之Spring AI实战系列（三十二）：Spring Boot + DeepSeek 实战指南：工具函数（Function Call）实战应用
系列篇章No.文章1大模型之SpringAI实战系列（一）：基础认知篇-开启智能应用开发之旅2大模型之SpringAI实战系列（二）：SpringBoot+OpenAI打造聊天应用全攻略3大模型之SpringAI实战系列（三）：SpringBoot+OpenAI实现聊天应用上下文记忆功能4大模型之SpringAI实战系列（四）：SpringBoot+OpenAI使用OpenAIEmbedding实
OpenSearch 向量搜索与Qwen3-Embedding 集成示例 ZHOU_CAMP RAG 数据库 docker RAG opensearch agent
本项目演示了如何将OpenSearch的k-NN(k-NearestNeighbors)向量搜索功能与OpenAI的高级文本嵌入模型（如Qwen3-Embedding）相结合，以实现强大的语义搜索。核心概念文本嵌入(TextEmbedding):将文本（单词、句子、段落）转换为一个高维的数字向量。语义上相似的文本在向量空间中的距离会更近。Qwen3-Embedding:我们调用Qwen3-Embe
知识图谱系列（2）：知识图谱的技术架构与组成要素程序员查理 #知识图谱知识图谱架构人工智能 AI Agent RAG
1.引言知识图谱作为一种强大的知识表示和组织方式，已经在搜索引擎、推荐系统、智能问答等多个领域展现出巨大的价值。在之前的上一篇文章中，我们介绍了知识图谱的基础概念与发展历程，了解了知识图谱的定义、核心特征、发展历史以及在AI发展中的地位与作用。要深入理解和应用知识图谱，我们需要进一步探索其内部的技术架构和组成要素。知识图谱不仅仅是一个简单的数据结构，而是一个复杂的技术体系，涉及知识的表示、存储、查
Python爬虫实战：爬取百度学术摘要信息全流程详解与代码示例 Python爬虫项目 2025年爬虫实战项目 python 爬虫开发语言 scrapy 学习 dubbo 百度
1.前言随着学术资源数字化的普及，百度学术成为学者们常用的论文搜索平台。获取大量论文摘要信息对于文献综述、知识图谱构建等研究极为重要。本文将系统讲解如何利用Python编写爬虫，批量抓取百度学术上的论文摘要。我们将结合最新Python爬虫技术，涵盖基础同步爬虫、异步爬虫、多线程，全面实战演示。2.项目背景与目标百度学术支持通过关键词搜索论文，展示论文标题、作者、期刊、摘要等信息。目标是：根据关键词
AI驱动下的企业学习平台，如何重构员工发展与HR角色 weixin_54980836 人工智能学习重构
近期，JoshBersin官方网站分享了一篇关于L&D领域AI深度变革的文章，文章所描绘的并非仅仅是新工具的涌现，而是一场触及L&D本质与HR战略价值的深刻革命。当Docebo坚定走向“AI原生”，当Sana以知识图谱重构组织智慧，它们揭示的正是我们HR从业者必须直面的未来——AI驱动的学习已不再是效率的提升，而是组织能力与人才价值创造方式的根本性进化。一、超越自动化：AI原生平台对学习本质的重构
文献分享: BGE-M3——打通三种方式的嵌入模型
文章目录1.\textbf{1.}1.背景与导论1.1.\textbf{1.1.}1.1.研究背景1.2.\textbf{1.2.}1.2.本文的研究1.3.\textbf{1.3.}1.3.有关工作2.M3-Embedding\textbf{2.M3-Embedding}2.M3-Embedding2.1.\textbf{2.1.}2.1.模型核心:混合检索方式2.1.1.\textbf{2.1
GNN--知识图谱（逐步贯通基础到项目实践）峙峙峙图神经网络知识图谱人工智能
原文仓库链接：知识图谱–贯通已有知识地图记录知识关系图谱和跨学科碰撞新启发知识图谱mermaid可能需要下载插件才能渲染线性代数神经网络深度学习框架硬件加速图论GNN框架交叉理解前向理解定义：前向理解：A–>B，A为B的基础铺垫知识，通过深入学习A对B有更好的理解01.LinearAlgebraforLinearLayerofNN从线性代数行列变换的角度看神经网络中的线性层线性代数矩阵乘法，可以理
Neo4j 的向量搜索（Neo4jVector）和常见的向量数据库（比如 Milvus、Qdrant）之间的区别与联系
先说联系（共同点）点内容✅都支持向量检索都可以基于embedding（向量）做相似度搜索，比如给一段文本、找出最相似的若干条记录。✅都用于语义检索你可以把它们用在RAG（检索增强生成）、ChatwithDocs、智能问答、推荐系统等应用里。✅都支持批量插入、查询都可以批量向数据库中插入文本+向量，然后用向量做top-k检索（如search(k=8)）。✅都和LangChain集成它们都可以通过la
DeepSeek在智能教育评估中的应用：试题检索 AIGC应用创新大全 AI大模型与大数据技术 AI人工智能与大数据应用开发 MCP&Agent 云算力网络 easyui 前端 javascript ai
DeepSeek在智能教育评估中的应用：试题检索关键词：DeepSeek、智能教育、试题检索、自然语言处理、知识图谱、个性化学习、评估系统摘要：本文探讨了DeepSeek大模型在智能教育评估系统中的试题检索应用。我们将深入分析如何利用先进的自然语言处理技术和知识图谱构建高效的试题检索系统，实现个性化学习路径推荐和精准评估。文章将从核心概念、技术原理到实际应用场景，全面解析这一创新教育技术解决方案。
知识图谱的个性化智能教学推荐系统(论文+源码) 毕设工作室_wlzytw python论文项目知识图谱人工智能
目录摘要Abstract目录第1章绪论1.1研究背景及意义1.2国内外研究现状1.2.1知识图谱1.2.2个性化推荐系统1.3本文研究内容及创新点1.4全文组织结构第2章相关理论与技术概述2.1知识图谱2.1.1知识图谱的介绍与发展2.1.2知识图谱的构建2.3协同过滤推荐算法2.2.1推荐算法概述2.2.2Pearson相关系数2.2.3Spearman相关系数2.4Bert模型和Albert模
SVN介绍（三）--SVN启动方式小蘑菇二号 SVN 快速入门 SVN
目录1.StandaloneServerMode（独立服务器模式）2.ApacheHTTPServerMode（与Apache结合模式）3.EmbeddinginApplicationMode（嵌入应用程序模式）4.FileSystemMode（文件系统模式）选择合适的模式Subversion（SVN）可以以不同的方式启动其服务器组件，以适应不同的部署需求。以下是几种常见的SVN服务器启动模式及其
从新闻到知识图谱：用大模型和知识工程“八步成诗”打造科技并购大脑许泽宇的技术分享知识图谱科技人工智能
一句话摘要：本文带你用现代NLP和知识图谱技术，把科技公司并购新闻变成结构化的知识大脑，过程全景揭秘，理论与实战齐飞，代码只用伪代码，干货与段子齐发，助你成为AI知识工程老司机！前言：为什么要把新闻变成知识图谱？想象一下，你是个投资分析师，老板让你一周内梳理全球科技并购大事件，找出谁在买谁、花了多少钱、背后有哪些大佬、涉及哪些新技术……你会怎么做？A.手动Ctrl+F，Excel狂敲，熬夜爆肝？B
构建智能企业知识管理平台：动态知识图谱与语义检索系统 AI天才研究院 Agentic AI 实战 AI大模型企业级应用开发实战 AI人工智能与大数据知识图谱人工智能 ai
构建智能企业知识管理平台：动态知识图谱与语义检索系统关键词：知识管理平台、动态知识图谱、语义检索、知识图谱构建、语义检索算法摘要：本文详细探讨了构建智能企业知识管理平台的核心技术，重点介绍了动态知识图谱和语义检索系统的原理与实现。通过分析知识图谱的构建方法和语义检索算法，结合实际案例，展示了如何利用这些技术提升企业的知识管理水平。文章内容包括背景介绍、核心概念、算法原理、系统架构设计、项目实战以及
从维基百科到知识图谱：用 DSPy、OpenAI 和 TiDB 构建 GraphRAG 的奇妙旅程步子哥 AGI通用人工智能知识图谱 tidb 人工智能
在信息爆炸的时代，如何快速从海量数据中提取有用信息，成为了技术发展的重要方向。传统的RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）方法虽然在信息检索领域表现出色，但随着需求复杂度的提升，GraphRAG（基于知识图谱的RAG）逐渐成为更优的解决方案。本文将带您一步步了解如何利用DSPy、OpenAI和TiDBVectorDatabase，从维基百科数据构建一个GraphRAG
【Torch】nn.Embedding算法详解油泼辣子多加深度学习 embedding 算法
1.定义nn.Embedding是PyTorch中的查表式嵌入层（lookup‐table），用于将离散的整数索引（如词ID、实体ID、离散特征类别等）映射到一个连续的、可训练的低维向量空间。它通过维护一个形状为(num_embeddings,embedding_dim)的权重矩阵，实现高效的“索引→向量”转换。2.输入与输出输入类型：整型张量（torch.long或torch.int64），必须
GraphRAG革命性突破！美国Cedars-Sinai医疗中心揭秘：知识增强大模型如何重塑阿尔茨海默病基因研究与治疗？ DeepSeek-大模型系统教程人工智能大模型 chatgpt 语言模型 ai 大模型学习大模型教程
摘要：随着阿尔茨海默病患者人数不断攀升，Cedars-Sinai医学中心通过知识图谱和AI技术，打造了AlzKB阿尔茨海默病知识库，用以推动新型病因和药物的发现。本文详解这些前沿工具如何结合，赋能专业人士实现高效科研转化，为认知障碍领域带来突破正文据估计，690万65岁及以上的美国人患有阿尔茨海默病。如果没有重大的医学突破，预计到2060年，美国这一数字将上升到1380万，到2050年全球将上升到
如何成为一名合格的 Prompt 工程师？ csdn_tom_168 AI 人工智能 ai prompt
以下为基于行业实践与最新趋势的Prompt工程师成长体系，结合技术能力、实战经验与职业发展三个维度构建的完整路径：一、核心能力模型构建1.基础认知能力领域知识融合掌握垂直领域知识图谱（如医疗术语、法律条文），通过RAG技术实现专业语料注入案例：设计医疗诊断Prompt时需理解ICD-11疾病分类标准模型原理理解熟悉主流模型特性（如GPT-4长文本处理优势、Claude3的逻辑推理强项），针对性设计
【LLM论文阅读】一只齐刘海的猫论文阅读
LLM论文阅读论文重点论文链接RopeRoFormer:EnhancedTransformerwithRotaryPositionEmbeddingRoPE论文阅读YarnUnderstandingYaRN:ExtendingContextWindowofLLMs论文YaRN笔记T5ExploringtheLimitsofTransferLearningwithaUnifiedText-to-Te
百度7天GNN学习-图与图学习中静静喜欢大白 pgl
目录1链接预测分析图学习的主要任务链接预测（Linkprediction）1.相似度分数2.性能指标(Performancemetrics)完整代码输出2节点标记预测分析完整代码输出3图嵌入图嵌入（GraphEmbedding）1.节点嵌入(NodeEmbedding)2.边嵌入(EdgeEmbedding)3.图嵌入(GraphEmbedding)完整代码输出小结小结参考1链接预测分析图学习的
现代 JavaScript (ES6+) 入门到实战（八）：总结与展望 - 成为一名现代前端开发者
恭喜你坚持到了最后！在过去的七篇文章中，我们一起踏上了一段从“传统”到“现代”的JavaScript进化之旅。我们告别了那些曾经让我们头疼的“怪异行为”，拥抱了一套更强大、更优雅、更符合工程化思想的工具集。现在，是时候回顾我们的旅程，并展望前方的道路了。一、我们的进化之路：知识图谱回顾让我们将学到的核心知识点串联起来，形成一张清晰的“进化图谱”。如果你错过了之前的任何一篇，可以点击链接回顾：第一篇
从0开始，手搓一个ViT 星光银河学习 python 深度学习机器学习学习神经网络人工智能 transformer
importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFclassPatchEmbedding(nn.Module):def__init__(self,img_size,patch_size,in_chans,embed_dim):super().__init__()assertimg_size%patch_size==0,"Imagedi
遍历dom 并且存储（将每一层的DOM元素存在数组中）换个号韩国红果果 JavaScript html
数组从0开始！！ var a=[],i=0; for(var j=0;j<30;j++){ a[j]=[];//数组里套数组，且第i层存储在第a[i]中 } function walkDOM(n){ do{ if(n.nodeType!==3)//筛选去除#text类型 a[i].push(n); //con
Android+Jquery Mobile学习系列(9)-总结和代码分享白糖_ JQuery Mobile
目录导航经过一个多月的边学习边练手，学会了Android基于Web开发的毛皮，其实开发过程中用Android原生API不是很多，更多的是HTML/Javascript/Css。个人觉得基于WebView的Jquery Mobile开发有以下优点： 1、对于刚从Java Web转型过来的同学非常适合，只要懂得HTML开发就可以上手做事。 2、jquerym
impala参考资料 dayutianfei impala
记录一些有用的Impala资料 1. 入门资料 >>官网翻译： http://my.oschina.net/weiqingbin/blog?catalog=423691 2. 实用进阶 >>代码&架构分析： Impala/Hive现状分析与前景展望：http
JAVA 静态变量与非静态变量初始化顺序之新解周凡杨 java 静态非静态顺序
今天和同事争论一问题，关于静态变量与非静态变量的初始化顺序，谁先谁后，最终想整理出来！测试代码： import java.util.Map; public class T { public static T t = new T(); private Map map = new HashMap(); public T(){ System.out.println(&quo
跳出iframe返回外层页面 g21121 iframe
在web开发过程中难免要用到iframe，但当连接超时或跳转到公共页面时就会出现超时页面显示在iframe中，这时我们就需要跳出这个iframe到达一个公共页面去。首先跳转到一个中间页，这个页面用于判断是否在iframe中，在页面加载的过程中调用如下代码： <script type="text/javascript"> //<!-- function
JAVA多线程监听JMS、MQ队列 510888780 java多线程
背景：消息队列中有非常多的消息需要处理，并且监听器onMessage（）方法中的业务逻辑也相对比较复杂，为了加快队列消息的读取、处理速度。可以通过加快读取速度和加快处理速度来考虑。因此从这两个方面都使用多线程来处理。对于消息处理的业务处理逻辑用线程池来做。对于加快消息监听读取速度可以使用1.使用多个监听器监听一个队列；2.使用一个监听器开启多线程监听。对于上面提到的方法2使用一个监听器开启多线
第一个SpringMvc例子布衣凌宇 spring mvc
第一步：导入需要的包；第二步：配置web.xml文件 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <web-app version="2.5" xmlns="http://java.sun.com/xml/ns/javaee" xmlns:xsi=
我的spring学习笔记15-容器扩展点之PropertyOverrideConfigurer aijuans Spring3
PropertyOverrideConfigurer类似于PropertyPlaceholderConfigurer，但是与后者相比，前者对于bean属性可以有缺省值或者根本没有值。也就是说如果properties文件中没有某个bean属性的内容，那么将使用上下文（配置的xml文件）中相应定义的值。如果properties文件中有bean属性的内容，那么就用properties文件中的值来代替上下
通过XSD验证XML antlove xml schema xsd validation SchemaFactory
1. XmlValidation.java package xml.validation; import java.io.InputStream; import javax.xml.XMLConstants; import javax.xml.transform.stream.StreamSource; import javax.xml.validation.Schem
文本流与字符集百合不是茶 PrintWrite()的使用字符集名字别名获取
文本数据的输入输出; 输入;数据流,缓冲流输出;介绍向文本打印格式化的输出PrintWrite(); package 文本流; import java.io.FileNotFound
ibatis模糊查询sqlmap-mapping-**.xml配置 bijian1013 ibatis
正常我们写ibatis的sqlmap-mapping-*.xml文件时，传入的参数都用##标识，如下所示： <resultMap id="personInfo" class="com.bijian.study.dto.PersonDTO"> <res
java jvm常用命令工具——jdb命令(The Java Debugger) bijian1013 java jvm jdb
用来对core文件和正在运行的Java进程进行实时地调试，里面包含了丰富的命令帮助您进行调试，它的功能和Sun studio里面所带的dbx非常相似，但 jdb是专门用来针对Java应用程序的。现在应该说日常的开发中很少用到JDB了，因为现在的IDE已经帮我们封装好了，如使用ECLI
【Spring框架二】Spring常用注解之Component、Repository、Service和Controller注解 bit1129 controller
在Spring常用注解第一步部分【Spring框架一】Spring常用注解之Autowired和Resource注解（http://bit1129.iteye.com/blog/2114084）中介绍了Autowired和Resource两个注解的功能，它们用于将依赖根据名称或者类型进行自动的注入，这简化了在XML中，依赖注入部分的XML的编写，但是UserDao和UserService两个bea
cxf wsdl2java生成代码super出错,构造函数不匹配 bitray super
由于过去对于soap协议的cxf接触的不是很多,所以遇到了也是迷糊了一会.后来经过查找资料才得以解决. 初始原因一般是由于jaxws2.2规范和jdk6及以上不兼容导致的.所以要强制降为jaxws2.1进行编译生成.我们需要少量的修改: 我们原来的代码 wsdl2java com.test.xxx -client http://..... 修改后的代
动态页面正文部分中文乱码排障一例 ronin47
公司网站一部分动态页面，早先使用apache+resin的架构运行，考虑到高并发访问下的响应性能问题，在前不久逐步开始用nginx替换掉了apache。不过随后发现了一个问题，随意进入某一有分页的网页，第一页是正常的（因为静态化过了）；点“下一页”，出来的页面两边正常，中间部分的标题、关键字等也正常，唯独每个标题下的正文无法正常显示。因为有做过系统调整，所以第一反应就是新上
java-54- 调整数组顺序使奇数位于偶数前面 bylijinnan java
import java.util.Arrays; import java.util.Random; import ljn.help.Helper; public class OddBeforeEven { /** * Q 54 调整数组顺序使奇数位于偶数前面 * 输入一个整数数组，调整数组中数字的顺序，使得所有奇数位于数组的前半部分，所有偶数位于数组的后半
从100PV到1亿级PV网站架构演变 cfyme 网站架构
一个网站就像一个人，存在一个从小到大的过程。养一个网站和养一个人一样，不同时期需要不同的方法，不同的方法下有共同的原则。本文结合我自已14年网站人的经历记录一些架构演变中的体会。 1：积累是必不可少的架构师不是一天练成的。 1999年，我作了一个个人主页，在学校内的虚拟空间，参加了一次主页大赛，几个DREAMWEAVER的页面，几个TABLE作布局，一个DB连接，几行PHP的代码嵌入在HTM
[宇宙时代]宇宙时代的GIS是什么？ comsci Gis
我们都知道一个事实，在行星内部的时候，因为地理信息的坐标都是相对固定的，所以我们获取一组GIS数据之后，就可以存储到硬盘中，长久使用。。。但是，请注意，这种经验在宇宙时代是不能够被继续使用的宇宙是一个高维时空
详解create database命令 czmmiao database
完整命令 CREATE DATABASE mynewdb USER SYS IDENTIFIED BY sys_password USER SYSTEM IDENTIFIED BY system_password LOGFILE GROUP 1 ('/u01/logs/my/redo01a.log','/u02/logs/m
几句不中听却不得不认可的话 datageek
1、人丑就该多读书。 2、你不快乐是因为：你可以像猪一样懒，却无法像只猪一样懒得心安理得。 3、如果你太在意别人的看法，那么你的生活将变成一件裤衩，别人放什么屁，你都得接着。 4、你的问题主要在于：读书不多而买书太多，读书太少又特爱思考，还他妈话痨。 5、与禽兽搏斗的三种结局：(1)、赢了，比禽兽还禽兽。(2)、输了，禽兽不如。(3)、平了，跟禽兽没两样。结论：选择正确的对手很重要。 6
1 14:00 PHP中的“syntax error, unexpected T_PAAMAYIM_NEKUDOTAYIM”错误 dcj3sjt126com PHP
原文地址：http://www.kafka0102.com/2010/08/281.html 因为需要，今天晚些在本机使用PHP做些测试，PHP脚本依赖了一堆我也不清楚做什么用的库。结果一跑起来，就报出类似下面的错误：“Parse error: syntax error, unexpected T_PAAMAYIM_NEKUDOTAYIM in /home/kafka/test/
xcode6 Auto layout and size classes dcj3sjt126com ios
官方GUI https://developer.apple.com/library/ios/documentation/UserExperience/Conceptual/AutolayoutPG/Introduction/Introduction.html iOS中使用自动布局（一） http://www.cocoachina.com/ind
通过PreparedStatement批量执行sql语句【sql语句相同，值不同】梦见x光 sql 事务批量执行
比如说：我有一个List需要添加到数据库中，那么我该如何通过PreparedStatement来操作呢？ public void addCustomerByCommit(Connection conn , List<Customer> customerList) { String sql = "inseret into customer(id
程序员必知必会----linux常用命令之十【系统相关】 hanqunfeng Linux常用命令
一.linux快捷键 Ctrl+C : 终止当前命令 Ctrl+S : 暂停屏幕输出 Ctrl+Q : 恢复屏幕输出 Ctrl+U : 删除当前行光标前的所有字符 Ctrl+Z : 挂起当前正在执行的进程 Ctrl+L : 清除终端屏幕，相当于clear 二.终端命令 clear : 清除终端屏幕 reset : 重置视窗，当屏幕编码混乱时使用 time com
NGINX IXHONG nginx
pcre 编译安装 nginx conf/vhost/test.conf upstream admin { server 127.0.0.1:8080; } server { listen 80; &
设计模式--工厂模式 kerryg 设计模式
工厂方式模式分为三种： 1、普通工厂模式：建立一个工厂类，对实现了同一个接口的一些类进行实例的创建。 2、多个工厂方法的模式：就是对普通工厂方法模式的改进，在普通工厂方法模式中，如果传递的字符串出错，则不能正确创建对象，而多个工厂方法模式就是提供多个工厂方法，分别创建对象。 3、静态工厂方法模式：就是将上面的多个工厂方法模式里的方法置为静态，
Spring InitializingBean/init-method和DisposableBean/destroy-method mx_xiehd java spring bean xml
1.initializingBean/init-method 实现org.springframework.beans.factory.InitializingBean接口允许一个bean在它的所有必须属性被BeanFactory设置后，来执行初始化的工作，InitialzingBean仅仅指定了一个方法。通常InitializingBean接口的使用是能够被避免的，（不鼓励使用，因为没有必要
解决Centos下vim粘贴内容格式混乱问题 qindongliang1922 centos vim
有时候，我们在向vim打开的一个xml，或者任意文件中，拷贝粘贴的代码时，格式莫名其毛的就混乱了，然后自己一个个再重新，把格式排列好，非常耗时，而且很不爽，那么有没有办法避免呢？答案是肯定的，设置下缩进格式就可以了，非常简单：在用户的根目录下直接vi ~/.vimrc文件然后将set pastetoggle=<F9> 写入这个文件中，保存退出，重新登录，
netty大并发请求问题 tianzhihehe netty
多线程并发使用同一个channel java.nio.BufferOverflowException: null at java.nio.HeapByteBuffer.put(HeapByteBuffer.java:183) ~[na:1.7.0_60-ea] at java.nio.ByteBuffer.put(ByteBuffer.java:832) ~[na:1.7.0_60-ea]
Hadoop NameNode单点问题解决方案之一 AvatarNode wyz2009107220 NameNode
我们遇到的情况 Hadoop NameNode存在单点问题。这个问题会影响分布式平台24*7运行。先说说我们的情况吧。我们的团队负责管理一个1200节点的集群(总大小12PB)，目前是运行版本为Hadoop 0.20，transaction logs写入一个共享的NFS filer(注：NetApp NFS Filer)。经常遇到需要中断服务的问题是给hadoop打补丁。 DataNod

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