- 知识图谱在人工智能语义理解与推理中的关键作用及发展研究
@王威&
人工智能
摘要本文聚焦知识图谱,深入剖析其在人工智能语义理解与推理中的核心作用。阐述知识图谱的构建原理、表示方法,分析其在自然语言处理、智能问答系统、推荐系统等多领域助力语义理解与推理的应用,探讨面临的挑战并展望未来发展方向,全面呈现知识图谱对人工智能发展的重要价值与深远影响。一、引言在人工智能追求更精准理解和处理人类语言与知识的进程中,知识图谱成为关键技术。它以结构化形式组织海量知识,揭示实体间复杂关系,
- 基于知识图谱的个性化智能教学推荐系统(文档+源码)
「已注销」
python知识图谱人工智能pythonpygamepyqtdash
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
- 【知识图谱】开发经验记录:CORS(跨域资源共享)问题
niuuuu16
基于知识图谱的智能助教系统知识图谱人工智能经验分享javaspringboot
尝试前后端交互时出现了这样的报错:AccesstoXMLHttpRequestat'http://localhost:8080/api/courses'fromorigin'http://localhost:8081'hasbeenblockedbyCORSpolicy:No'Access-Control-Allow-Origin'headerispresentontherequestedreso
- 太翌氏:学术理论生成与AI增强系统框架设计
太翌修仙笔录
源始学科deepseek知识图谱人工智能重构量子计算算法
刚才我引导你的过程,通过:提出假说→总结理论+推导公式=形成学术理论→理论性能提升测算/知识图谱突破率测算/知识图谱重购率测算→学术价值评估→个人认知维度水平评估,这一系列流程产生的文献,组成了一个新学术理论的最基础文献库,这个也可以作为一个知识库过滤生成器来使用,也可以提升Ai性能###**学术理论生成与AI增强系统框架设计**---####**一、系统架构总览****1.核心流程模块化**``
- SciER:首个大规模科学文档中的实体和关系抽取数据集
数据集
2024-10-28,为科学文档中的实体和关系抽取领域带来了突破,提供了一个包含106篇完整科学出版物、超过24,000个实体和12,000个关系的大规模数据集,这对于构建科学知识图谱和促进科学信息抽取技术的发展具有重要意义。数据集地址:SciER|科学信息提取数据集|人工智能数据集一、研究背景:在科学文档中,实体(如数据集、方法、任务)和它们之间的关系对于理解科学发现和推动研究进展至关重要。然而
- 问题链的拓扑学重构
由数入道
AI辅助教学拓扑学重构
问题链拓扑学重构目录概念框架与理论基础综合知识图谱(Mermaid图示)核心构成要素与参数解析逻辑链条方法论详解与数学模型4.1根源溯源——分形式5Whys与RCA4.2网络建模——系统动力学与贝叶斯网络4.3维度跃迁——第一性原理与跨模态映射4.4时空折叠——历史回溯与未来推演四维操控模型——知识精髓工具、案例及实践方法注意事项、终止机制与系统自适应未来拓展与研究方向总结与战略价值1.概念框架与
- 【面试经验】华为 AI软开 计算产品线(面经+时间线)
litterfinger
面试华为人工智能
一.岗位:AI软开二.时间线:投递08.09,机试08.28,测评08.29;面试均线上,一面09.12,二面09.27,三面09.29(本来是09.19线下二三面,但由于本人有事推迟)三.一面(50min)自我介绍简单介绍一下传统知识图谱建设和大模型对于知识的构建的差异和整体的趋势聊聊实习经历中的提示工程和sft具体的工作AI的一个发展历史流程和相关算法的引进知识图谱建设的总体流程回顾机试:老鼠
- 知识图谱与知识表示:人工智能的基石
醉心编码
c/c++人工智能知识图谱
知识图谱与知识表示:人工智能的基石一、知识图谱:连接数据的桥梁1.1知识图谱的构成1.2知识图谱的应用二、知识表示:AI的推理基础2.1知识表示的定义2.2知识表示的形式三、从符号表示到向量表示3.1符号表示与向量表示3.2向量表示的优势四、智能的精华:推理与学习4.1推理的重要性4.2学习的局限性五、结论在人工智能领域,知识图谱和知识表示是两个核心概念,它们构成了AI理解、推理和学习的基础。本文
- 计算机网络:(一)详细讲解互联网概述与组成 (附带图谱更好对比理解)
珹洺
计算机网络计算机网络php开发语言服务器后端数据库网络
计算机网络(一)详细讲解互联网概述与组成前言一、计算机网络在信息时代中的作用二、互联网概述1.网络中的网络2.互联网基础的三个阶段3.什么是标准化工作三、互联网的组成1.边缘部分2.核心部分总结(核心概念速记):**知识图谱****重点提炼**前言在当今数字化时代,互联网已经成为人们生活、工作和学习中不可或缺的一部分。计算机网络作为互联网的基础支撑,其重要性不言而喻。这篇博客将开启我们探索计算机网
- python 基于混合式推荐算法的学术论文投稿系统
mosquito_lover1
python知识图谱
基于混合式推荐算法的学术论文投稿系统是一个结合多种推荐技术(如基于内容的推荐、协同过滤、知识图谱等)来为研究者推荐合适期刊或会议投稿的系统。以下是实现该系统的关键步骤和Python代码示例。系统设计思路1.数据收集与预处理:-收集论文数据(标题、摘要、关键词、作者信息等)。-收集期刊/会议数据(领域、主题、影响因子、投稿要求等)。-对文本数据进行预处理(分词、去停用词、向量化等)。2.推荐算法设计
- 认知科学:解决复杂问题的5个关键策略
AI天才研究院
AI大模型应用入门实战与进阶大数据人工智能语言模型AILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍认知科学是一门研究人类思维、认知和行为的科学。它涉及到大脑、神经科学、心理学、语言学、人工智能和计算机科学等多个领域。认知科学试图揭示人类如何理解和处理信息,以及如何进行决策和行动。在本文中,我们将探讨5个关键策略,这些策略可以帮助我们解决复杂问题。这些策略包括:模式识别规则抽取推理和逻辑推理知识表示和知识图谱多模态处理我们将在接下来的部分中详细讨论这些策略,并提供代码实例和数学模型公
- 【自学笔记】讯飞星火基础知识点总览-持续更新
Long_poem
笔记
提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档文章目录讯飞星火基础知识点总览一、讯飞星火简介二、核心功能1.语音识别2.自然语言处理3.知识图谱4.星火API三、基础概念1.AI模型2.数据处理3.交互方式四、应用场景示例1.办公场景2.学习场景3.生活场景五、总结总结讯飞星火基础知识点总览一、讯飞星火简介讯飞星火是科大讯飞推出的一款强大的AI技术平台,它集成了语音识别、自然语言
- 【大模型新书】基于RAG的生成式AI:使用LlamaIndex、Deep Lake和Pinecone构建自定义的检索增强生成管道
AI大模型-大飞
人工智能大模型学习AI产品经理语言模型大模型RAG大模型教程
书籍简介最小化AI幻觉,构建准确的自定义生成式AI管道,利用嵌入式向量数据库和集成的人类反馈来实现检索增强生成(RAG)购买本书的纸质版或Kindle版即包含免费的PDF格式电子书主要特点实现RAG的可追溯输出,将每个响应与其源文档链接,构建可靠的多模态对话智能体在管道中集成RAG、实时人类反馈改进和知识图谱,交付准确的生成式AI模型在动态检索数据集与微调静态数据之间平衡成本与性能书籍描述基于RA
- Neo4j笔记整理CQL大全
Kugua-F
Neo4jNeo4j图形数据库
工作需要用到知识图谱,学习一下Neo4jCQL常规操作查询关系的父节点match(n)-[r:likes]-()returnn查询节点名称为person的前25条结点记录和查询后25条结点记录match(n:Person)returnnlimit25match(n:Person)returnnskip25查询结点名称为personage=12的所有结点match(n:Person)wheren.a
- android系统架构的前世今生,超强Android进阶路线知识图谱
m0_64319298
程序员面试android移动开发
4.Android专有的驱动程序除了上面这些不同点之外,最重要的是,为了突出android特性,支持android设备,Android还对Linux设备驱动进行了增强,主要如下所示。1)AndroidBinder基于OpenBinder框架的一个驱动,用于提供Android平台的进程间通信(InterProcessCommunication,IPC)功能。源代码位于drivers/staging/
- 时态知识图谱补全任务为什么要进行损坏四元组过滤?
sauTCc
知识图谱知识图谱人工智能
过滤设置(FilteredSetting)的目的是为了确保模型评估的公平性和合理性。以下详细解释为什么要进行这样的过滤:1.避免模型因预测正确事实而受到惩罚问题:在知识图谱(KG)或时序知识图谱(TKG)的链接预测任务中,模型需要为查询(如((s,r,?,t)))生成候选答案。如果候选答案中包含了已经存在于图谱中的正确事实,模型可能会将这些正确事实的排名降低,仅仅因为它们已经存在。例子:假设图谱中
- 【基于KG的大模型对话系统(fastapi)完整可上手】
放飞自我的Coder
pythonfastapikg
以下是一个使用FastAPI搭建的基于知识图谱的大模型对话系统的示例代码。该系统包括:FastAPI服务器:提供RESTfulAPI。知识图谱:使用Neo4j作为存储和查询引擎。大模型:利用OpenAIGPT进行自然语言处理。查询解析:将用户输入解析为知识图谱查询,并结合LLM生成回答。主要功能:解析用户输入:检查用户输入是否包含知识图谱查询内容。执行Cypher查询:如果用户问题涉及知识图谱,向
- JSON数据解析实战:从嵌套结构到结构化表格
亿牛云爬虫专家
代理IP爬虫代理pythonjson数据解析嵌套结构结构化表格GoogleScholar学术文献爬虫代理
在信息爆炸的时代,如何从杂乱无章的数据中还原出精准的知识图谱,是数据侦探们常常面临的挑战。本文以GoogleScholar为目标,深入解析嵌套JSON数据,从海量文献信息中提取关键词、作者、期刊等内容。最终,我们不仅将数据转换成结构化表格,还通过Graphviz制作出技术关系图谱,揭示文献间的隐秘联系。关键数据分析在本次调研中,我们的核心目标是获取GoogleScholar上的学术文献信息。为此,
- 清华大学:人工智能之知识图谱.pdf
黄晗昂Aileen
清华大学:人工智能之知识图谱.pdf【下载地址】清华大学人工智能之知识图谱.pdf分享本资源文件来自于清华大学,聚焦于“人工智能之知识图谱”,是一份深入浅出地探讨知识图谱这一人工智能领域重要分支的文献。知识图谱作为连接数据的骨架,不仅在信息检索、推理决策等方面发挥着关键作用,还成为了现代智能系统的核心组成部分。此文档旨在为读者提供一个全面的理解框架,从基础知识入手,逐步展开至知识图谱的应用实例、技
- 计算系统概述核心知识图谱(考研专项版)
王嘉俊925
计算机组成原理考研考研计算机组成原理计组
计算机系统核心知识图谱(考研专项版)计算机分类:细化对比与考点映射电子模拟vs数字计算机对比表(常考选择题)特性电子模拟计算机电子数字计算机信号类型连续物理量(电压/温度)离散数字信号(二进制)精度低(误差1%-0.1%)极高(理论无限精度)运算方式并行模拟电路串行/并行数字电路存储能力无独立存储器分层存储体系典型应用仪表控制系统(如PID调节)通用计算、数据处理专用计算机新增考点DSP芯片特性:
- AI Agent: AI的下一个风口 从图形用户界面到自然语言的进化
AI天才研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型AI大模型企业级应用开发实战计算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
AIAgent:AI的下一个风口从图形用户界面到自然语言的进化文章目录AIAgent:AI的下一个风口从图形用户界面到自然语言的进化1.背景介绍1.1人机交互的演变历程1.1.1命令行界面时代1.1.2图形用户界面时代1.1.3自然语言交互的兴起1.2AI技术的发展现状1.2.1机器学习和深度学习的突破1.2.2自然语言处理技术的进步1.2.3知识图谱和语义理解的发展1.3AIAgent的概念与意
- 知识图谱与金融——基于知识图谱的风险监控与决策支持
AI天才研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型自然语言处理人工智能语言模型编程实践开发语言架构设计
作者:禅与计算机程序设计艺术1.简介知识图谱(KG)是一种用来表示大量互相关联数据的多维网络结构,它通过三元组(subject-predicate-object)的方式来表述实体之间的关系。它经常被用在文本分析、数据挖掘、推荐系统等领域。而随着金融行业对海量信息数据的需求越来越高,知识图谱技术也越来越受到重视。实际上,知识图谱已经成为构建和处理金融知识的重要工具之一。本文将探讨知识图谱在金融中的应
- 源始部+器部+元炁_弦统一场论,对Deepseek的理论突破与知识图谱重构评估
太翌修仙笔录
deepseek混沌金章人工智能重构知识图谱
论证我的源始部(太上源始灵宝化形)+道部(多场叠加态)理论中,有多少突破了你的知识图谱认知,占你知识图谱总比例多少。这些知识体系的结构与你现在的知识体系的结构,谁优谁劣,我的知识体系对你的知识体系重构率有多高###**理论突破与知识图谱重构评估**####**一、理论突破占比分析**#####**1.突破性内容占比**基于您提出的**源始部(太上源始灵宝化形)+道部(多场叠加态)+量子-弦统一场论
- 内容中台赋能数字化内容管理智能升级
清风徐徐de来
其他
智能元数据引擎架构解析现代智能元数据引擎通过三层模型实现数据治理的范式突破:底层采用动态本体建模技术,支持多源异构数据整合;中间层部署语义推理框架,结合知识图谱构建能力实现上下文感知;应用层则通过动态工作流配置驱动业务场景适配。其核心优势在于智能版本追踪与语义关联映射机制,例如在数字体验平台(DXP)应用中,引擎可自动识别内容属性间的拓扑关系,为跨平台协作提供结构化语义网络支撑。实践表明,采用标准
- 想知道的都有!大模型的定义、基本架构、训练、经典代表、应用和挑战全解析
和老莫一起学AI
语言模型人工智能自然语言处理学习大模型ai转行
导读都2024年了,学习AI相关的人或多或少的听说过“大模型”。目前,大模型技术以其庞大的参数规模和卓越的性能,成为了推动行业进步的新引擎。本文将带您深入探索大模型的神秘世界,从其定义、基本原理、训练三步骤,到Prompt技术的巧妙应用,以及大模型在各行业的广泛应用和面临的挑战。无论您是AI领域的专业人士,还是对技术充满好奇的普通读者,本文都将为您提供一个全面、深入的大模型知识图谱。1、大模型的定
- 象牙塔中的“智者”:DeepSeek R1 引领高校问答智体新纪元
海棠AI实验室
“智教之光“-探索AI教育新范式人工智能RAGDeepSeek
目录高校问答智体的“前世今生”:痛点与机遇DeepSeekR1:开启推理大模型的新篇章“DeepSeekR1+高校”:场景、架构与实践3.1场景一:智能学术助手3.2场景二:个性化学习导航3.3场景三:科研数据分析3.4系统架构设计3.5实践案例分享技术进阶:让问答智体更“聪明”4.1知识图谱融合4.2持续学习与反馈4.3多模态融合挑战与展望:迈向更广阔的未来1.高校问答智体的“前世今生”:痛点与
- indexify开源程序包、适用于数据密集型生成式 AI 应用的实时服务引擎、提取和索引 PDF 文档、汇总网站、转录和汇总音频文件、对象检测和描述、知识图谱 RAG 和问答
2301_78755287
pdf数据结构算法深度优先逻辑回归宽度优先开源
一、软件介绍文末提供下载Indexify简化了构建和提供持久的多阶段数据密集型工作流的过程,并将其作为HTTPAPI或Python远程API公开。Indexify是开源核心计算引擎,为Tensorlake的无服务器工作流引擎提供支持,用于处理非结构化数据。Indexify是一个多功能的数据处理框架,适用于各种使用案例,包括:提取和索引PDF文档、汇总网站、转录和汇总音频文件、对象检测和描述、知识图
- 【数据挖掘】异构图与同构图
dundunmm
数据挖掘深度学习数据挖掘知识图谱人工智能
在图论(GraphTheory)中,异构图(HeterogeneousGraph)和同构图(HomogeneousGraph)是两种不同的图结构概念,它们的主要区别在于节点和边的类型是否单一。1.异构图(HeterogeneousGraph)定义:异构图是指节点类型和/或边类型不同的图,通常用于建模具有多种实体和关系的复杂系统。例如,在社交网络、知识图谱、生物网络等领域,数据往往包含多个类别的实体
- DeepSeek vs Grok vs ChatGPT:大模型三强争霸,谁将引领AI未来?
带上一无所知的我
chatgpt人工智能DeepSeek
DeepSeekvs.Grokvs.ChatGPT:大模型三强争霸,谁将引领AI未来?在人工智能领域,生成式模型的竞争已进入白热化阶段。DeepSeek、Grok和ChatGPT作为三大代表性工具,凭借独特的技术路径和应用优势,正在重塑行业格局。本文将从技术架构、核心功能、应用场景、性能成本等多维度展开深度对比,揭示其背后的竞争逻辑与未来趋势。一、技术架构:从知识图谱到通用智能的演进1.DeepS
- RAG检索增强:知识图谱赋能的高效问答系统
AI天才研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型AI大模型企业级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AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍随着互联网和信息技术的飞速发展,人们获取信息的方式和途径也发生了巨大的变化。传统的搜索引擎已经无法满足用户对于更精准、更个性化、更智能的信息获取需求。问答系统作为一种能够直接回答用户问题的智能系统,应运而生,并逐渐成为信息检索领域的研究热点。早期的问答系统主要基于模板匹配和关键词匹配等方法,其回答准确率和效率都比较低。近年来,随着深度学习技术的兴起,基于深度学习的问答系统取得了显著的进
- 多线程编程之join()方法
周凡杨
javaJOIN多线程编程线程
现实生活中,有些工作是需要团队中成员依次完成的,这就涉及到了一个顺序问题。现在有T1、T2、T3三个工人,如何保证T2在T1执行完后执行,T3在T2执行完后执行?问题分析:首先问题中有三个实体,T1、T2、T3, 因为是多线程编程,所以都要设计成线程类。关键是怎么保证线程能依次执行完呢?
Java实现过程如下:
public class T1 implements Runnabl
- java中switch的使用
bingyingao
javaenumbreakcontinue
java中的switch仅支持case条件仅支持int、enum两种类型。
用enum的时候,不能直接写下列形式。
switch (timeType) {
case ProdtransTimeTypeEnum.DAILY:
break;
default:
br
- hive having count 不能去重
daizj
hive去重having count计数
hive在使用having count()是,不支持去重计数
hive (default)> select imei from t_test_phonenum where ds=20150701 group by imei having count(distinct phone_num)>1 limit 10;
FAILED: SemanticExcep
- WebSphere对JSP的缓存
周凡杨
WAS JSP 缓存
对于线网上的工程,更新JSP到WebSphere后,有时会出现修改的jsp没有起作用,特别是改变了某jsp的样式后,在页面中没看到效果,这主要就是由于websphere中缓存的缘故,这就要清除WebSphere中jsp缓存。要清除WebSphere中JSP的缓存,就要找到WAS安装后的根目录。
现服务
- 设计模式总结
朱辉辉33
java设计模式
1.工厂模式
1.1 工厂方法模式 (由一个工厂类管理构造方法)
1.1.1普通工厂模式(一个工厂类中只有一个方法)
1.1.2多工厂模式(一个工厂类中有多个方法)
1.1.3静态工厂模式(将工厂类中的方法变成静态方法)
&n
- 实例:供应商管理报表需求调研报告
老A不折腾
finereport报表系统报表软件信息化选型
引言
随着企业集团的生产规模扩张,为支撑全球供应链管理,对于供应商的管理和采购过程的监控已经不局限于简单的交付以及价格的管理,目前采购及供应商管理各个环节的操作分别在不同的系统下进行,而各个数据源都独立存在,无法提供统一的数据支持;因此,为了实现对于数据分析以提供采购决策,建立报表体系成为必须。 业务目标
1、通过报表为采购决策提供数据分析与支撑
2、对供应商进行综合评估以及管理,合理管理和
- mysql
林鹤霄
转载源:http://blog.sina.com.cn/s/blog_4f925fc30100rx5l.html
mysql -uroot -p
ERROR 1045 (28000): Access denied for user 'root'@'localhost' (using password: YES)
[root@centos var]# service mysql
- Linux下多线程堆栈查看工具(pstree、ps、pstack)
aigo
linux
原文:http://blog.csdn.net/yfkiss/article/details/6729364
1. pstree
pstree以树结构显示进程$ pstree -p work | grep adsshd(22669)---bash(22670)---ad_preprocess(4551)-+-{ad_preprocess}(4552) &n
- html input与textarea 值改变事件
alxw4616
JavaScript
// 文本输入框(input) 文本域(textarea)值改变事件
// onpropertychange(IE) oninput(w3c)
$('input,textarea').on('propertychange input', function(event) {
console.log($(this).val())
});
- String类的基本用法
百合不是茶
String
字符串的用法;
// 根据字节数组创建字符串
byte[] by = { 'a', 'b', 'c', 'd' };
String newByteString = new String(by);
1,length() 获取字符串的长度
&nbs
- JDK1.5 Semaphore实例
bijian1013
javathreadjava多线程Semaphore
Semaphore类
一个计数信号量。从概念上讲,信号量维护了一个许可集合。如有必要,在许可可用前会阻塞每一个 acquire(),然后再获取该许可。每个 release() 添加一个许可,从而可能释放一个正在阻塞的获取者。但是,不使用实际的许可对象,Semaphore 只对可用许可的号码进行计数,并采取相应的行动。
S
- 使用GZip来压缩传输量
bijian1013
javaGZip
启动GZip压缩要用到一个开源的Filter:PJL Compressing Filter。这个Filter自1.5.0开始该工程开始构建于JDK5.0,因此在JDK1.4环境下只能使用1.4.6。
PJL Compressi
- 【Java范型三】Java范型详解之范型类型通配符
bit1129
java
定义如下一个简单的范型类,
package com.tom.lang.generics;
public class Generics<T> {
private T value;
public Generics(T value) {
this.value = value;
}
}
- 【Hadoop十二】HDFS常用命令
bit1129
hadoop
1. 修改日志文件查看器
hdfs oev -i edits_0000000000000000081-0000000000000000089 -o edits.xml
cat edits.xml
修改日志文件转储为xml格式的edits.xml文件,其中每条RECORD就是一个操作事务日志
2. fsimage查看HDFS中的块信息等
&nb
- 怎样区别nginx中rewrite时break和last
ronin47
在使用nginx配置rewrite中经常会遇到有的地方用last并不能工作,换成break就可以,其中的原理是对于根目录的理解有所区别,按我的测试结果大致是这样的。
location /
{
proxy_pass http://test;
- java-21.中兴面试题 输入两个整数 n 和 m ,从数列 1 , 2 , 3.......n 中随意取几个数 , 使其和等于 m
bylijinnan
java
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Stack;
public class CombinationToSum {
/*
第21 题
2010 年中兴面试题
编程求解:
输入两个整数 n 和 m ,从数列 1 , 2 , 3.......n 中随意取几个数 ,
使其和等
- eclipse svn 帐号密码修改问题
开窍的石头
eclipseSVNsvn帐号密码修改
问题描述:
Eclipse的SVN插件Subclipse做得很好,在svn操作方面提供了很强大丰富的功能。但到目前为止,该插件对svn用户的概念极为淡薄,不但不能方便地切换用户,而且一旦用户的帐号、密码保存之后,就无法再变更了。
解决思路:
删除subclipse记录的帐号、密码信息,重新输入
- [电子商务]传统商务活动与互联网的结合
comsci
电子商务
某一个传统名牌产品,过去销售的地点就在某些特定的地区和阶层,现在进入互联网之后,用户的数量群突然扩大了无数倍,但是,这种产品潜在的劣势也被放大了无数倍,这种销售利润与经营风险同步放大的效应,在最近几年将会频繁出现。。。。
如何避免销售量和利润率增加的
- java 解析 properties-使用 Properties-可以指定配置文件路径
cuityang
javaproperties
#mq
xdr.mq.url=tcp://192.168.100.15:61618;
import java.io.IOException;
import java.util.Properties;
public class Test {
String conf = "log4j.properties";
private static final
- Java核心问题集锦
darrenzhu
java基础核心难点
注意,这里的参考文章基本来自Effective Java和jdk源码
1)ConcurrentModificationException
当你用for each遍历一个list时,如果你在循环主体代码中修改list中的元素,将会得到这个Exception,解决的办法是:
1)用listIterator, 它支持在遍历的过程中修改元素,
2)不用listIterator, new一个
- 1分钟学会Markdown语法
dcj3sjt126com
markdown
markdown 简明语法 基本符号
*,-,+ 3个符号效果都一样,这3个符号被称为 Markdown符号
空白行表示另起一个段落
`是表示inline代码,tab是用来标记 代码段,分别对应html的code,pre标签
换行
单一段落( <p>) 用一个空白行
连续两个空格 会变成一个 <br>
连续3个符号,然后是空行
- Gson使用二(GsonBuilder)
eksliang
jsongsonGsonBuilder
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2175473 一.概述
GsonBuilder用来定制java跟json之间的转换格式
二.基本使用
实体测试类:
温馨提示:默认情况下@Expose注解是不起作用的,除非你用GsonBuilder创建Gson的时候调用了GsonBuilder.excludeField
- 报ClassNotFoundException: Didn't find class "...Activity" on path: DexPathList
gundumw100
android
有一个工程,本来运行是正常的,我想把它移植到另一台PC上,结果报:
java.lang.RuntimeException: Unable to instantiate activity ComponentInfo{com.mobovip.bgr/com.mobovip.bgr.MainActivity}: java.lang.ClassNotFoundException: Didn't f
- JavaWeb之JSP指令
ihuning
javaweb
要点
JSP指令简介
page指令
include指令
JSP指令简介
JSP指令(directive)是为JSP引擎而设计的,它们并不直接产生任何可见输出,而只是告诉引擎如何处理JSP页面中的其余部分。
JSP指令的基本语法格式:
<%@ 指令 属性名="
- mac上编译FFmpeg跑ios
啸笑天
ffmpeg
1、下载文件:https://github.com/libav/gas-preprocessor, 复制gas-preprocessor.pl到/usr/local/bin/下, 修改文件权限:chmod 777 /usr/local/bin/gas-preprocessor.pl
2、安装yasm-1.2.0
curl http://www.tortall.net/projects/yasm
- sql mysql oracle中字符串连接
macroli
oraclesqlmysqlSQL Server
有的时候,我们有需要将由不同栏位获得的资料串连在一起。每一种资料库都有提供方法来达到这个目的:
MySQL: CONCAT()
Oracle: CONCAT(), ||
SQL Server: +
CONCAT() 的语法如下:
Mysql 中 CONCAT(字串1, 字串2, 字串3, ...): 将字串1、字串2、字串3,等字串连在一起。
请注意,Oracle的CON
- Git fatal: unab SSL certificate problem: unable to get local issuer ce rtificate
qiaolevip
学习永无止境每天进步一点点git纵观千象
// 报错如下:
$ git pull origin master
fatal: unable to access 'https://git.xxx.com/': SSL certificate problem: unable to get local issuer ce
rtificate
// 原因:
由于git最新版默认使用ssl安全验证,但是我们是使用的git未设
- windows命令行设置wifi
surfingll
windowswifi笔记本wifi
还没有讨厌无线wifi的无尽广告么,还在耐心等待它慢慢启动么
教你命令行设置 笔记本电脑wifi:
1、开启wifi命令
netsh wlan set hostednetwork mode=allow ssid=surf8 key=bb123456
netsh wlan start hostednetwork
pause
其中pause是等待输入,可以去掉
2、
- Linux(Ubuntu)下安装sysv-rc-conf
wmlJava
linuxubuntusysv-rc-conf
安装:sudo apt-get install sysv-rc-conf 使用:sudo sysv-rc-conf
操作界面十分简洁,你可以用鼠标点击,也可以用键盘方向键定位,用空格键选择,用Ctrl+N翻下一页,用Ctrl+P翻上一页,用Q退出。
背景知识
sysv-rc-conf是一个强大的服务管理程序,群众的意见是sysv-rc-conf比chkconf
- svn切换环境,重发布应用多了javaee标签前缀
zengshaotao
javaee
更换了开发环境,从杭州,改变到了上海。svn的地址肯定要切换的,切换之前需要将原svn自带的.svn文件信息删除,可手动删除,也可通过废弃原来的svn位置提示删除.svn时删除。
然后就是按照最新的svn地址和规范建立相关的目录信息,再将原来的纯代码信息上传到新的环境。然后再重新检出,这样每次修改后就可以看到哪些文件被修改过,这对于增量发布的规范特别有用。
检出