知识图谱TDB2

AI人工智能领域知识图谱在文本分类中的应用技巧 AI天才研究院 AI大模型企业级应用开发实战人工智能知识图谱分类 ai
AI人工智能领域知识图谱在文本分类中的应用技巧关键词：知识图谱、文本分类、图神经网络、实体关系抽取、深度学习、自然语言处理、特征融合摘要：本文深入探讨了知识图谱在文本分类任务中的应用技巧。我们将从知识图谱的基本概念出发，详细分析如何将结构化知识融入传统文本分类流程，介绍最新的图神经网络方法，并通过实际案例展示知识增强型文本分类系统的构建过程。文章特别关注知识表示学习与文本特征的融合策略，以及在不同
从零开始构建AI原生应用的认知架构 AI原生应用开发 AI-native 架构 ai
从零开始构建AI原生应用的认知架构关键词：AI原生应用、认知架构、机器学习、知识图谱、神经网络、智能决策、系统设计摘要：本文深入探讨如何从零开始构建AI原生应用的认知架构。我们将从基本概念出发，逐步解析认知架构的核心组件，包括知识表示、推理机制和学习能力等。通过生动的比喻和实际代码示例，帮助读者理解如何设计一个能够模拟人类认知过程的AI系统。文章还将介绍当前最先进的认知架构模型，并展望未来发展趋势
大语言模型应用指南：网页实时浏览 AGI大模型与大数据研究院 AI大模型应用开发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 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
大语言模型应用指南：网页实时浏览作者：禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍1.1大语言模型的崛起1.1.1自然语言处理的发展历程1.1.2Transformer模型的突破1.1.3预训练语言模型的优势1.2网页浏览的痛点1.2.1信息过载与检索困难1.2.2内容理解与知识提取1.2.3个性化与智能化需求1.3大语言模型与网页浏览的结合1.3.1智能问答与对话系统1.3.2知识图谱与语义搜索1.3.3
企业级AI搜索引擎从零到一开发实战：全链路技术解析与代码实现
简介从零开始构建一个企业级AI搜索引擎，是掌握现代搜索技术栈的重要实践。本文将深入剖析基于大语言模型、知识图谱和分布式架构的智能搜索引擎开发全流程，从数据抓取、索引构建到查询处理模块，提供完整的代码实现和架构设计。通过整合多平台数据并应用优化策略，构建一个具备高并发处理能力、精准语义理解及高效搜索排序的智能搜索引擎系统。一、架构设计：智能搜索引擎的核心组件智能搜索引擎架构由三个核心模块组成：数据抓
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”
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：
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
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
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
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
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
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
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
计算机毕业设计Python知识图谱中华古诗词可视化古诗词情感分析古诗词智能问答系统 AI大模型自动写诗大数据毕业设计(源码+LW文档+PPT+讲解) B站计算机毕业设计大学大数据毕业设计人工智能课程设计知识图谱 python 大数据深度学习爬虫
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深度探索 Py2neo：用 Python 玩转图数据库 Neo4j 萧鼎 python基础到进阶教程 python 数据库 neo4j
随着社交网络、推荐系统、知识图谱等应用的普及，图数据库越来越成为解决关系复杂数据问题的重要武器。作为图数据库中的佼佼者，Neo4j凭借其强大的性能和灵活的数据模型，被广泛应用于各种关联密集型场景。而在Python生态中，py2neo是使用最广泛的Neo4j客户端库之一，它简洁直观，封装度高，能够让你在Python中像操作对象一样操作图数据。本文将全面介绍py2neo的使用方法与设计理念，帮助你快速
计算机毕业设计Python知识图谱中华古诗词可视化古诗词情感分析古诗词智能问答系统 AI大模型自动写诗大数据毕业设计(源码+LW文档+PPT+讲解)
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LangServer 与 Langgraph 融合架构：构建智能语言服务系统小赖同学啊人工智能架构
LangServer与Langgraph融合架构：构建智能语言服务系统LangServer（语言服务器协议）与Langgraph（语言图模型）的结合将创造新一代智能语言处理平台，实现从底层语言理解到高层应用服务的全链路增强。以下是深度技术方案：一、核心融合价值Langgraph语义理解知识图谱构建LangServer接口服务开发工具链业务系统实时反馈关键增强点：语义深度：Langgraph提供上下
长尾形分布论文速览三十篇【60-89】木木阳 Long-tailed 人工智能
长尾形分布速览（60-89）这些研究展示了LLMs在长尾数据分布、持续学习、异常检测、联邦学习、对比学习、知识图谱、推荐系统、多目标跟踪、标签修复、对象检测、医疗生物医学以及其他应用中的广泛应用。通过优化和创新，LLMs在这些领域展现了卓越的性能，并为解决长尾问题提供了有效的工具和方法。1.长尾持续学习与对抗学习长尾持续学习(Paper60):通过优化器状态重用来减少遗忘，提高在长尾任务中的持续学
【知识图谱构建系列1】数据集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
文章目录项目简介数据集简介数据集核心内容应用与影响小细节参考论文：hal.science/hal-04862214/项目地址：https://github.com/ChristopheCruz/LLM4KGC/项目简介我们所要学习的项目（LLM4KGC）聚焦于利用大语言模型（LLMs）实现从文本到知识图谱（Text-to-KnowledgeGraph,T2KG）的自动化构建，旨在探索高效可靠的知识
Neo4j 图数据库安装教程（2024最新版）—— Windows / Linux / macOS 全平台指南 2501_91537435 图数据库 neo4j 数据库 windows
Neo4j图数据库安装教程（2024最新版）——Windows/Linux/macOS全平台指南Neo4j是目前最流行的图数据库（GraphDatabase），广泛应用于社交网络、推荐系统、知识图谱等领域。本文将详细介绍Windows、Linux和macOS三大平台的Neo4j安装方法，并包含配置优化、基础使用示例和常见问题解决。一、Neo4j简介1.什么是Neo4j？Neo4j是一个高性能的No
信息抽取数据集全景分析：分类体系、技术演进与挑战_DEEPSEEK 致Great 分类数据挖掘人工智能
信息抽取数据集全景分析：分类体系、技术演进与挑战摘要信息抽取（IE）作为自然语言处理的核心任务，是构建知识图谱、支持智能问答等应用的基础。近年来，随着深度学习技术的发展和大规模预训练模型的兴起，IE数据集呈现爆发式增长，其分析与评估对模型研发和领域迁移至关重要。本文基于对158个主流IE数据集的系统性梳理，首次提出“信息提取与命名实体识别数据集分类体系”。该体系涵盖8大类别（命名实体识别、关系提取
AI人工智能领域知识图谱在深度学习中的应用拓展
AI人工智能领域知识图谱在深度学习中的应用拓展关键词：知识图谱、深度学习、神经网络、图嵌入、知识表示学习、推理机制、应用场景摘要：本文深入探讨了知识图谱与深度学习的融合应用，系统性地分析了知识图谱在深度学习中的关键技术路径和应用场景。文章首先介绍了知识图谱的基本概念和表示方法，然后详细阐述了知识图谱与深度学习结合的多种技术路线，包括图神经网络、知识嵌入和推理机制等。接着通过具体案例展示了知识图谱增
tomcat基础与部署发布暗黑小菠萝 Tomcat java web
从51cto搬家了，以后会更新在这里方便自己查看。做项目一直用tomcat，都是配置到eclipse中使用，这几天有时间整理一下使用心得，有一些自己配置遇到的细节问题。 Tomcat：一个Servlets和JSP页面的容器，以提供网站服务。一、Tomcat安装安装方式：①运行.exe安装包 &n
网站架构发展的过程 ayaoxinchao 数据库应用服务器网站架构
1.初始阶段网站架构：应用程序、数据库、文件等资源在同一个服务器上 2.应用服务和数据服务分离：应用服务器、数据库服务器、文件服务器 3.使用缓存改善网站性能：为应用服务器提供本地缓存，但受限于应用服务器的内存容量，可以使用专门的缓存服务器，提供分布式缓存服务器架构 4.使用应用服务器集群改善网站的并发处理能力：使用负载均衡调度服务器，将来自客户端浏览器的访问请求分发到应用服务器集群中的任何
[信息与安全]数据库的备份问题 comsci 数据库
如果你们建设的信息系统是采用中心-分支的模式,那么这里有一个问题如果你的数据来自中心数据库,那么中心数据库如果出现故障,你的分支机构的数据如何保证安全呢? 是否应该在这种信息系统结构的基础上进行改造,容许分支机构的信息系统也备份一个中心数据库的文件呢? &n
使用maven tomcat plugin插件debug关联源代码商人shang maven debug 查看源码 tomcat-plugin
*首先需要配置好'''maven-tomcat7-plugin'''，参见[[Maven开发Web项目]]的'''Tomcat'''部分。 *配置好后，在[[Eclipse]]中打开'''Debug Configurations'''界面，在'''Maven Build'''项下新建当前工程的调试。在'''Main'''选项卡中点击'''Browse Workspace...'''选择需要开发的
大访问量高并发 oloz 大访问量高并发
大访问量高并发的网站主要压力还是在于数据库的操作上，尽量避免频繁的请求数据库。下面简要列出几点解决方案： 01、优化你的代码和查询语句，合理使用索引 02、使用缓存技术例如memcache、ecache将不经常变化的数据放入缓存之中 03、采用服务器集群、负载均衡分担大访问量高并发压力 04、数据读写分离 05、合理选用框架，合理架构(推荐分布式架构)。
cache 服务器小猪猪08 cache
Cache 即高速缓存.那么cache是怎么样提高系统性能与运行速度呢？是不是在任何情况下用cache都能提高性能？是不是cache用的越多就越好呢？我在近期开发的项目中有所体会，写下来当作总结也希望能跟大家一起探讨探讨，有错误的地方希望大家批评指正。　　1.Cache 是怎么样工作的? 　　Cache 是分配在服务器上
mysql存储过程香水浓 mysql
Description:插入大量测试数据 use xmpl; drop procedure if exists mockup_test_data_sp; create procedure mockup_test_data_sp( in number_of_records int ) begin declare cnt int; declare name varch
CSS的class、id、css文件名的常用命名规则 agevs JavaScript UI 框架 Ajax css
CSS的class、id、css文件名的常用命名规则 (一)常用的CSS命名规则　　头：header 　　内容：content/container 　　尾：footer 　　导航：nav 　　侧栏：sidebar 　　栏目：column 　　页面外围控制整体布局宽度：wrapper 　　左右中：left right
全局数据源 AILIKES java tomcat mysql jdbc JNDI
实验目的：为了研究两个项目同时访问一个全局数据源的时候是创建了一个数据源对象，还是创建了两个数据源对象。 1：将diuid和mysql驱动包（druid-1.0.2.jar和mysql-connector-java-5.1.15.jar）copy至%TOMCAT_HOME%/lib下；2：配置数据源，将JNDI在%TOMCAT_HOME%/conf/context.xml中配置好,格式如下：&l
MYSQL的随机查询的实现方法 baalwolf mysql
MYSQL的随机抽取实现方法。举个例子，要从tablename表中随机提取一条记录，大家一般的写法就是：SELECT * FROM tablename ORDER BY RAND() LIMIT 1。但是，后来我查了一下MYSQL的官方手册，里面针对RAND()的提示大概意思就是，在ORDER BY从句里面不能使用RAND()函数，因为这样会导致数据列被多次扫描。但是在MYSQL 3.23版本中，
JAVA的getBytes()方法 bijian1013 java eclipse unix OS
在Java中，String的getBytes()方法是得到一个操作系统默认的编码格式的字节数组。这个表示在不同OS下，返回的东西不一样！ String.getBytes(String decode)方法会根据指定的decode编码返回某字符串在该编码下的byte数组表示，如： byte[] b_gbk = "
AngularJS中操作Cookies bijian1013 JavaScript AngularJS Cookies
如果你的应用足够大、足够复杂，那么你很快就会遇到这样一咱种情况：你需要在客户端存储一些状态信息，这些状态信息是跨session(会话)的。你可能还记得利用document.cookie接口直接操作纯文本cookie的痛苦经历。幸运的是，这种方式已经一去不复返了，在所有现代浏览器中几乎
[Maven学习笔记五]Maven聚合和继承特性 bit1129 maven
Maven聚合在实际的项目中，一个项目通常会划分为多个模块，为了说明问题，以用户登陆这个小web应用为例。通常一个web应用分为三个模块： 1. 模型和数据持久化层user-core, 2. 业务逻辑层user-service以 3. web展现层user-web， user-service依赖于user-core user-web依赖于user-core和use
【JVM七】JVM知识点总结 bit1129 jvm
1. JVM运行模式 1.1 JVM运行时分为-server和-client两种模式，在32位机器上只有client模式的JVM。通常，64位的JVM默认都是使用server模式，因为server模式的JVM虽然启动慢点，但是，在运行过程，JVM会尽可能的进行优化 1.2 JVM分为三种字节码解释执行方式：mixed mode, interpret mode以及compiler
linux下查看nginx、apache、mysql、php的编译参数 ronin47
在linux平台下的应用，最流行的莫过于nginx、apache、mysql、php几个。而这几个常用的应用，在手工编译完以后，在其他一些情况下（如：新增模块），往往想要查看当初都使用了那些参数进行的编译。这时候就可以利用以下方法查看。 1、nginx [root@361way ~]# /App/nginx/sbin/nginx -V nginx: nginx version: nginx/
unity中运用Resources.Load的方法？ brotherlamp unity视频 unity资料 unity自学 unity unity教程
问：unity中运用Resources.Load的方法？答：Resources.Load是unity本地动态加载资本所用的方法,也即是你想动态加载的时分才用到它,比方枪弹,特效,某些实时替换的图像什么的,主张此文件夹不要放太多东西,在打包的时分,它会独自把里边的一切东西都会集打包到一同,不论里边有没有你用的东西,所以大多数资本应该是自个建文件放置 1、unity实时替换的物体即是依据环境条件
线段树-入门 bylijinnan java 算法线段树
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全选与反选 chicony 全选
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vim一些简单记录 chenchao051 vim
mac在/usr/share/vim/vimrc linux在/etc/vimrc 1、问：后退键不能删除数据，不能往后退怎么办？答：在vimrc中加入set backspace=2 2、问：如何控制tab键的缩进？答：在vimrc中加入set tabstop=4 (任何
Sublime Text 快捷键 daizj 快捷键 sublime
[size=large][/size]Sublime Text快捷键：Ctrl+Shift+P：打开命令面板Ctrl+P：搜索项目中的文件Ctrl+G：跳转到第几行Ctrl+W：关闭当前打开文件Ctrl+Shift+W：关闭所有打开文件Ctrl+Shift+V：粘贴并格式化Ctrl+D：选择单词，重复可增加选择下一个相同的单词Ctrl+L：选择行，重复可依次增加选择下一行Ctrl+Shift+L：
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在PHP 中引用的意思是：不同的名字访问同一个变量内容. 与Ｃ语言中的指针是有差别的．Ｃ语言中的指针里面存储的是变量的内容在内存中存放的地址变量的引用 PHP 的引用允许你用两个变量来指向同一个内容复制代码代码如下: <? $a="ABC"; $b =&$a; echo
SVN中trunk,branches,tags用法详解 dcj3sjt126com SVN
Subversion有一个很标准的目录结构，是这样的。比如项目是proj，svn地址为svn://proj/，那么标准的svn布局是svn://proj/|+-trunk+-branches+-tags这是一个标准的布局，trunk为主开发目录，branches为分支开发目录，tags为tag存档目录（不允许修改）。但是具体这几个目录应该如何使用，svn并没有明确的规范，更多的还是用户自己的习惯。
对软件设计的思考 e200702084 设计模式数据结构算法 ssh 活动
软件设计的宏观与微观软件开发是一种高智商的开发活动。一个优秀的软件设计人员不仅要从宏观上把握软件之间的开发，也要从微观上把握软件之间的开发。宏观上，可以应用面向对象设计，采用流行的SSH架构，采用web层，业务逻辑层，持久层分层架构。采用设计模式提供系统的健壮性和可维护性。微观上，对于一个类，甚至方法的调用，从计算机的角度模拟程序的运行情况。了解内存分配，参数传
同步、异步、阻塞、非阻塞 geeksun 非阻塞
同步、异步、阻塞、非阻塞这几个概念有时有点混淆，在此文试图解释一下。同步：发出方法调用后，当没有返回结果，当前线程会一直在等待（阻塞）状态。场景：打电话，营业厅窗口办业务、B/S架构的http请求-响应模式。异步：方法调用后不立即返回结果，调用结果通过状态、通知或回调通知方法调用者或接收者。异步方法调用后，当前线程不会阻塞，会继续执行其他任务。实现：
Reverse SSH Tunnel 反向打洞實錄 hongtoushizi ssh
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Hibernate中的缓存 Josh_Persistence 一级缓存 Hiberante缓存查询缓存二级缓存
Hibernate中的缓存一、Hiberante中常见的三大缓存：一级缓存，二级缓存和查询缓存。 Hibernate中提供了两级Cache，第一级别的缓存是Session级别的缓存，它是属于事务范围的缓存。这一级别的缓存是由hibernate管理的，一般情况下无需进行干预；第二级别的缓存是SessionFactory级别的缓存，它是属于进程范围或群集范围的缓存。这一级别的缓存
对象关系行为模式之延迟加载 home198979 PHP 架构延迟加载
形象化设计模式实战 HELLO!架构一、概念 Lazy Load：一个对象，它虽然不包含所需要的所有数据，但是知道怎么获取这些数据。延迟加载貌似很简单，就是在数据需要时再从数据库获取，减少数据库的消耗。但这其中还是有不少技巧的。二、实现延迟加载实现Lazy Load主要有四种方法：延迟初始化、虚
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单例模式，很多初学者认为单例模式很简单，并且认为自己已经掌握了这种设计模式。但事实上，你真的了解单例模式了么。一，单例模式的5中写法。（回字的四种写法，哈哈。） 1，懒汉式（1）线程不安全的懒汉式 public cla

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