- 12 个强大的 DeepSeek AI 提示将彻底改变您的日常生活
知识大胖
NVIDIAGPU和大语言模型开发教程人工智能deepseek
内容写作的最佳提示让我们从写作开始吧。无论您是博主、学生还是社交媒体创作者,这些提示都将帮助您创作出精彩的内容。提示1:“扮演专业文案撰稿人,为[产品/服务]撰写引人注目的广告文案。文案应引人入胜、具有说服力,且字数不得超过100个字。”这使得ChatGPT的响应结构就像真实的广告文案一样。提示2:“以更具吸引力和说服力的方式重写此段落,同时保持含义不变:[插入文本]。”推荐文章《Neo4j上使用
- 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
AgenticAI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
springneo4j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AIAgentRAG
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
- 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
- 开源模型应用落地-让AI更懂你的每一次交互-Mem0集成Qdrant、Neo4j与Streamlit的创新实践(四)
开源技术探险家
开源模型-实际应用落地neo4j开源人工智能语言模型
一、前言在人工智能迅速发展的今天,如何让AI系统更懂“你”?答案或许藏在个性化的记忆管理之中。Mem0作为一个开源的记忆管理系统,正致力于为AI赋予长期记忆与个性化服务能力。通过结合高性能向量数据库Qdrant、图数据库Neo4j的强大关系分析能力以及Streamlit的高效可视化交互,我们可以打造出一个既能存储用户历史行为、又能实时推理并展示结果的智能记忆助手。本文将带您一步步探索这一技术组合的
- openai-agents记忆持久化(neo4j)
ZHOU_CAMP
oi_agentsagent中的记忆模块neo4jpython开发语言
目录环境安装模型配置Memory配置测试环境安装mem0ai[graph]安装uvpipinstall"mem0ai[graph]"docker启动neo4j数据库dockerrun\-p7474:7474-p7687:7687\-eNEO4J_AUTH=neo4j/password\neo4j:5模型配置fromdotenvimportload_dotenvimportosfromopenaii
- 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javascriptai
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)
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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
- mysql和neo4j组合使用_Neo4j学习
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NEO4J基本命令1.CREATECREATE(NODE_NAME:LABEL_NAME>,{PROPERTY1:VALUE1,PROPERTY2:VALUE2,})示例create(person:zhanglisheng,{age:43,height:174})注意点:当属性值是字符串时候,必须加单引号或双引号,否则报错invalidliteralnumber(line1,column44(of
- docker compose 安装 Neo4j
MonkeyKing.sun
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使用DockerCompose安装Neo4j非常方便。以下是一个示例步骤,展示如何使用DockerCompose来安装并运行Neo4j。步骤1:安装Docker和DockerCompose确保你已经安装了Docker和DockerCompose。如果尚未安装,可以参考以下链接进行安装:Docker安装DockerCompose安装步骤2:创建DockerCompose文件在你的工作目录中创建一个d
- 第四十一篇-Docker安装Neo4j
木卫二号Coding
AI-LLM-实战dockerneo4j容器
创建目录mkdir/opt/neo4j-data创建dockerrun\-d--nameneo4j\-p7474:7474-p7687:7687\-v/opt/neo4j-data/data:/data\-v/opt/neo4j-data/logs:/logs\-v/opt/neo4j-data//conf:/var/lib/neo4j/conf\-v/opt/neo4j-data/plugins
- springboot + neo4j 功能使用
风行傲天
springbootneo4jwindows
注意:1、使用jpa处理数据时,如果对象中有relationship关系,数据中没有写关系,更新数据时会将原有的关系删除掉(出来方法可以先查询出原来的数据,然后在编辑)2、集成添加依赖org.springframework.bootspring-boot-starter-data-neo4jspring:#neo4j图数据库neo4j:uri:bolt://localhost:7687authen
- Neo4j Windows 3.5 详细安装教程
赵允静Joy
Neo4jWindows3.5详细安装教程neo4jwindows3.5详细安装教程附百度云链接项目地址:https://gitcode.com/Resource-Bundle-Collection/1af38本资源文件提供了Neo4jWindows3.5版本的详细安装教程,帮助用户快速完成Neo4j的安装和配置。教程内容包括从下载、解压、配置环境变量到启动Neo4j服务的全过程。安装步骤访问官网
- 在dify中通过http请求neo4j时为什么需要将localhost变为host.docker.internal
隆里卡那唔
AI问题解决httpneo4jdocker
在dify中通过http请求neo4j时为什么需要将http://localhost:7474/db/neo4j/tx/commit变为http://host.docker.internal:7474/db/neo4j/tx/commit在Dify中通过HTTP请求访问Neo4j时,将http://localhost:7474改为http://host.docker.internal:7474的原
- Docker 安装 Neo4j 保姆级教程
Docker安装Neo4j保姆级教程本教程适用于零基础用户,详细讲解如何在Windows或Linux环境下通过Docker安装并配置Neo4j图数据库。Neo4j官方Docker文档1.环境准备已安装Docker(DockerDesktop官网)Linux和Windows均可2.创建挂载目录在宿主机上新建以下目录,用于数据持久化和配置挂载(以Linux为例,Windows可用资源管理器新建文件夹)
- ubuntu 安装neo4j
欧阳秦穆
知识图谱ubuntu数据库linux
在Ubuntu上安装Neo4j可以按照以下步骤进行。Neo4j是一个高性能的图数据库,用于存储和查询复杂的数据结构。以下是详细的安装步骤:1.下载Neo4j安装包首先,从Neo4j的官方网站下载最新版本的Neo4j安装包。你可以访问以下链接获取安装包:[Neo4j下载页面](https://neo4j.com/download-center/#community)下载适合你操作系统的版本,通常是.
- 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
AgenticAI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
- 大模型 AI智能体Coze知识库从使用到实战详解
非著名架构师
大模型知识文档人工智能Coze知识库
一、Coze知识库核心价值解析1.1知识库技术架构创新Coze知识库采用四层混合架构设计,在2025年大模型应用中展现出独特优势:存储层:支持向量数据库(Qdrant)+图数据库(Neo4j)双引擎处理层:集成PDF/PPT/Excel等23种文件解析器检索层:混合检索算法(BM25+稠密检索+语义路由)应用层:RAG(检索增强生成)优化接口与传统方案相比,查询准确率提升42%,特别擅长处理:专业
- 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
- spring-ai-alibaba 1.0.0.2 学习(十二)——聊天记忆扩展包
学习spring-ai时提到过,spring-ai除了内置的InMemoryChatMemoryRepository,还提供jdbc、cassandra、neo4j三个扩展包。而spring-ai-alibaba则提供了jdbc、redis、elasticsearch三个扩展包。两者都提供了jdbc扩展包,有什么区别呢?spring-aijdbc和spring-ai-alibabajdbc对比sp
- 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
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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aiprompt
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
温馨提示:文末有CSDN平台官方提供的学长联系方式的名片!温馨提示:文末有CSDN平台官方提供的学长联系方式的名片!温馨提示:文末有CSDN平台官方提供的学长联系方式的名片!信息安全/网络安全大模型、大数据、深度学习领域中科院硕士在读,所有源码均一手开发!感兴趣的可以先收藏起来,还有大家在毕设选题,项目以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询,希望帮助更多的人介绍资料《Python知识图谱中华古诗
- Java实现的简单双向Map,支持重复Value
superlxw1234
java双向map
关键字:Java双向Map、DualHashBidiMap
有个需求,需要根据即时修改Map结构中的Value值,比如,将Map中所有value=V1的记录改成value=V2,key保持不变。
数据量比较大,遍历Map性能太差,这就需要根据Value先找到Key,然后去修改。
即:既要根据Key找Value,又要根据Value
- PL/SQL触发器基础及例子
百合不是茶
oracle数据库触发器PL/SQL编程
触发器的简介;
触发器的定义就是说某个条件成立的时候,触发器里面所定义的语句就会被自动的执行。因此触发器不需要人为的去调用,也不能调用。触发器和过程函数类似 过程函数必须要调用,
一个表中最多只能有12个触发器类型的,触发器和过程函数相似 触发器不需要调用直接执行,
触发时间:指明触发器何时执行,该值可取:
before:表示在数据库动作之前触发
- [时空与探索]穿越时空的一些问题
comsci
问题
我们还没有进行过任何数学形式上的证明,仅仅是一个猜想.....
这个猜想就是; 任何有质量的物体(哪怕只有一微克)都不可能穿越时空,该物体强行穿越时空的时候,物体的质量会与时空粒子产生反应,物体会变成暗物质,也就是说,任何物体穿越时空会变成暗物质..(暗物质就我的理
- easy ui datagrid上移下移一行
商人shang
js上移下移easyuidatagrid
/**
* 向上移动一行
*
* @param dg
* @param row
*/
function moveupRow(dg, row) {
var datagrid = $(dg);
var index = datagrid.datagrid("getRowIndex", row);
if (isFirstRow(dg, row)) {
- Java反射
oloz
反射
本人菜鸟,今天恰好有时间,写写博客,总结复习一下java反射方面的知识,欢迎大家探讨交流学习指教
首先看看java中的Class
package demo;
public class ClassTest {
/*先了解java中的Class*/
public static void main(String[] args) {
//任何一个类都
- springMVC 使用JSR-303 Validation验证
杨白白
springmvc
JSR-303是一个数据验证的规范,但是spring并没有对其进行实现,Hibernate Validator是实现了这一规范的,通过此这个实现来讲SpringMVC对JSR-303的支持。
JSR-303的校验是基于注解的,首先要把这些注解标记在需要验证的实体类的属性上或是其对应的get方法上。
登录需要验证类
public class Login {
@NotEmpty
- log4j
香水浓
log4j
log4j.rootCategory=DEBUG, STDOUT, DAILYFILE, HTML, DATABASE
#log4j.rootCategory=DEBUG, STDOUT, DAILYFILE, ROLLINGFILE, HTML
#console
log4j.appender.STDOUT=org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4
- 使用ajax和history.pushState无刷新改变页面URL
agevs
jquery框架Ajaxhtml5chrome
表现
如果你使用chrome或者firefox等浏览器访问本博客、github.com、plus.google.com等网站时,细心的你会发现页面之间的点击是通过ajax异步请求的,同时页面的URL发生了了改变。并且能够很好的支持浏览器前进和后退。
是什么有这么强大的功能呢?
HTML5里引用了新的API,history.pushState和history.replaceState,就是通过
- centos中文乱码
AILIKES
centosOSssh
一、CentOS系统访问 g.cn ,发现中文乱码。
于是用以前的方式:yum -y install fonts-chinese
CentOS系统安装后,还是不能显示中文字体。我使用 gedit 编辑源码,其中文注释也为乱码。
后来,终于找到以下方法可以解决,需要两个中文支持的包:
fonts-chinese-3.02-12.
- 触发器
baalwolf
触发器
触发器(trigger):监视某种情况,并触发某种操作。
触发器创建语法四要素:1.监视地点(table) 2.监视事件(insert/update/delete) 3.触发时间(after/before) 4.触发事件(insert/update/delete)
语法:
create trigger triggerName
after/before 
- JS正则表达式的i m g
bijian1013
JavaScript正则表达式
g:表示全局(global)模式,即模式将被应用于所有字符串,而非在发现第一个匹配项时立即停止。 i:表示不区分大小写(case-insensitive)模式,即在确定匹配项时忽略模式与字符串的大小写。 m:表示
- HTML5模式和Hashbang模式
bijian1013
JavaScriptAngularJSHashbang模式HTML5模式
我们可以用$locationProvider来配置$location服务(可以采用注入的方式,就像AngularJS中其他所有东西一样)。这里provider的两个参数很有意思,介绍如下。
html5Mode
一个布尔值,标识$location服务是否运行在HTML5模式下。
ha
- [Maven学习笔记六]Maven生命周期
bit1129
maven
从mvn test的输出开始说起
当我们在user-core中执行mvn test时,执行的输出如下:
/software/devsoftware/jdk1.7.0_55/bin/java -Dmaven.home=/software/devsoftware/apache-maven-3.2.1 -Dclassworlds.conf=/software/devs
- 【Hadoop七】基于Yarn的Hadoop Map Reduce容错
bit1129
hadoop
运行于Yarn的Map Reduce作业,可能发生失败的点包括
Task Failure
Application Master Failure
Node Manager Failure
Resource Manager Failure
1. Task Failure
任务执行过程中产生的异常和JVM的意外终止会汇报给Application Master。僵死的任务也会被A
- 记一次数据推送的异常解决端口解决
ronin47
记一次数据推送的异常解决
需求:从db获取数据然后推送到B
程序开发完成,上jboss,刚开始报了很多错,逐一解决,可最后显示连接不到数据库。机房的同事说可以ping 通。
自已画了个图,逐一排除,把linux 防火墙 和 setenforce 设置最低。
service iptables stop
- 巧用视错觉-UI更有趣
brotherlamp
UIui视频ui教程ui自学ui资料
我们每个人在生活中都曾感受过视错觉(optical illusion)的魅力。
视错觉现象是双眼跟我们开的一个玩笑,而我们往往还心甘情愿地接受我们看到的假象。其实不止如此,视觉错现象的背后还有一个重要的科学原理——格式塔原理。
格式塔原理解释了人们如何以视觉方式感觉物体,以及图像的结构,视角,大小等要素是如何影响我们的视觉的。
在下面这篇文章中,我们首先会简单介绍一下格式塔原理中的基本概念,
- 线段树-poj1177-N个矩形求边长(离散化+扫描线)
bylijinnan
数据结构算法线段树
package com.ljn.base;
import java.util.Arrays;
import java.util.Comparator;
import java.util.Set;
import java.util.TreeSet;
/**
* POJ 1177 (线段树+离散化+扫描线),题目链接为http://poj.org/problem?id=1177
- HTTP协议详解
chicony
http协议
引言
- Scala设计模式
chenchao051
设计模式scala
Scala设计模式
我的话: 在国外网站上看到一篇文章,里面详细描述了很多设计模式,并且用Java及Scala两种语言描述,清晰的让我们看到各种常规的设计模式,在Scala中是如何在语言特性层面直接支持的。基于文章很nice,我利用今天的空闲时间将其翻译,希望大家能一起学习,讨论。翻译
- 安装mysql
daizj
mysql安装
安装mysql
(1)删除linux上已经安装的mysql相关库信息。rpm -e xxxxxxx --nodeps (强制删除)
执行命令rpm -qa |grep mysql 检查是否删除干净
(2)执行命令 rpm -i MySQL-server-5.5.31-2.el
- HTTP状态码大全
dcj3sjt126com
http状态码
完整的 HTTP 1.1规范说明书来自于RFC 2616,你可以在http://www.talentdigger.cn/home/link.php?url=d3d3LnJmYy1lZGl0b3Iub3JnLw%3D%3D在线查阅。HTTP 1.1的状态码被标记为新特性,因为许多浏览器只支持 HTTP 1.0。你应只把状态码发送给支持 HTTP 1.1的客户端,支持协议版本可以通过调用request
- asihttprequest上传图片
dcj3sjt126com
ASIHTTPRequest
NSURL *url =@"yourURL";
ASIFormDataRequest*currentRequest =[ASIFormDataRequest requestWithURL:url];
[currentRequest setPostFormat:ASIMultipartFormDataPostFormat];[currentRequest se
- C语言中,关键字static的作用
e200702084
C++cC#
在C语言中,关键字static有三个明显的作用:
1)在函数体,局部的static变量。生存期为程序的整个生命周期,(它存活多长时间);作用域却在函数体内(它在什么地方能被访问(空间))。
一个被声明为静态的变量在这一函数被调用过程中维持其值不变。因为它分配在静态存储区,函数调用结束后并不释放单元,但是在其它的作用域的无法访问。当再次调用这个函数时,这个局部的静态变量还存活,而且用在它的访
- win7/8使用curl
geeksun
win7
1. WIN7/8下要使用curl,需要下载curl-7.20.0-win64-ssl-sspi.zip和Win64OpenSSL_Light-1_0_2d.exe。 下载地址:
http://curl.haxx.se/download.html 请选择不带SSL的版本,否则还需要安装SSL的支持包 2. 可以给Windows增加c
- Creating a Shared Repository; Users Sharing The Repository
hongtoushizi
git
转载自:
http://www.gitguys.com/topics/creating-a-shared-repository-users-sharing-the-repository/ Commands discussed in this section:
git init –bare
git clone
git remote
git pull
git p
- Java实现字符串反转的8种或9种方法
Josh_Persistence
异或反转递归反转二分交换反转java字符串反转栈反转
注:对于第7种使用异或的方式来实现字符串的反转,如果不太看得明白的,可以参照另一篇博客:
http://josh-persistence.iteye.com/blog/2205768
/**
*
*/
package com.wsheng.aggregator.algorithm.string;
import java.util.Stack;
/**
- 代码实现任意容量倒水问题
home198979
PHP算法倒水
形象化设计模式实战 HELLO!架构 redis命令源码解析
倒水问题:有两个杯子,一个A升,一个B升,水有无限多,现要求利用这两杯子装C
- Druid datasource
zhb8015
druid
推荐大家使用数据库连接池 DruidDataSource. http://code.alibabatech.com/wiki/display/Druid/DruidDataSource DruidDataSource经过阿里巴巴数百个应用一年多生产环境运行验证,稳定可靠。 它最重要的特点是:监控、扩展和性能。 下载和Maven配置看这里: http
- 两种启动监听器ApplicationListener和ServletContextListener
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javaspring框架
引言:有时候需要在项目初始化的时候进行一系列工作,比如初始化一个线程池,初始化配置文件,初始化缓存等等,这时候就需要用到启动监听器,下面分别介绍一下两种常用的项目启动监听器
ServletContextListener
特点: 依赖于sevlet容器,需要配置web.xml
使用方法:
public class StartListener implements
- JavaScript Rounding Methods of the Math object
何不笑
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The next group of methods has to do with rounding decimal values into integers. Three methods — Math.ceil(), Math.floor(), and Math.round() — handle rounding in differen