- 避免 PyCharm 将该 Python 脚本作为测试运行
MonkeyKing.sun
pythonpycharmide
为了避免PyCharm将该Python脚本作为测试运行(即pytest自动捕获),你可以做以下几步来确保该脚本作为普通的Python程序执行,而不是作为pytest运行。解决方案:1.确保文件名不以test_开头:Pytest会自动检测以test_开头的文件,并尝试将其作为测试运行。如果你的文件名是test_milvus.py,pytest会尝试收集并运行它。可以重命名文件为不包含test_的前缀
- go向量数据库
leijmdas
golang
在Go语言中,有几个开源的向量数据库项目可供选择。以下是一些受欢迎的选项:1.Milvus:Milvus是一个开源的向量数据库,专为AI应用设计,支持大规模的向量相似性搜索。Milvus2.0版本采用云原生架构,具有存储和计算分离的特点,支持水平扩展以处理数十亿的向量数据。Milvus提供了Go语言的SDK,可以轻松集成到Go应用程序中。Milvus支持多种索引类型,如倒排索引、HNSW、IVF等
- 实现从 Milvus 中获取数据,并基于嵌入向量重新排序的功能
MonkeyKing.sun
milvusnumpy
为了实现从Milvus中获取数据,并基于嵌入向量重新排序的功能,你可以参考以下步骤对原代码进行完善和修改。关键问题和修改:Milvus数据获取:确保query()能获取插入的数据,尤其是向量。确保Collection正确连接,并且output_fields中字段名匹配Milvus中的定义。加载数据:插入数据后,需要通过load()加载数据,确保数据在Milvus中可见。优化向量查询逻辑:可以考虑使
- 从Milvus迁移DashVector
DashVector
milvus数据库阿里云人工智能数据结构向量检索
本文档演示如何从Milvus将Collection数据全量导出,并适配迁移至DashVector。方案的主要流程包括:首先,升级Milvus版本,目前Milvus只有在最新版本(v.2.3.x)中支持全量导出其次,将MilvusCollection的Schema信息和数据信息导出到具体的文件中最后,以导出的文件作为输入来构建DashVectorCollection并数据导入下面,将详细阐述迁移方案
- Milvus 核心设计 (4) ---- metric及index原理详解与示例(2)
PhoenixAI8
RAGMilvusChroma源码及实践milvuspython机器学习vectordb人工智能
目录背景BinaryEmbedding定义与特点常见算法应用场景距离丈量的方式JaccardHamming代码实现IndexBIN_FLATBIN_IVF_FLATSparseembeddings定义应用场景优点实现方式距离丈量方式IPIndexSPARSE_INVERTED_INDEX应用场景优势SPARSE_WAND工作原理性能特点应用场景小结背景接着上面的Milvusmetric及index
- 向量数据库对比分析报告
大霸王龙
行业+领域+业务场景=定制人工智能深度学习python
FAISS、Milvus、Weaviate和OpenAIAPI四个工具的对比分析,主要针对是否支持离线、开发难度、debug支持、生态系统以及Python接口等方面。1.FAISS(FacebookAISimilaritySearch)是否支持离线:支持。FAISS是一个离线库,可以部署在本地或服务器上,不需要网络连接。开发难度:中等。FAISS是一个低级别的工具,需要开发者对近似最近邻搜索算法和
- Docker & Ubuntu & Milvus 2.4 windows 详细安装攻略
PhoenixAI8
RAGMilvusChroma源码及实践milvusvectordbubuntu人工智能docker
目录背景安装DockerDestop下载docker破解之法启动dockerdestopOS镜像前置条件
- Milvus核心组件(2)---- etcd 详解
PhoenixAI8
RAGMilvusChroma源码及实践milvus
目录背景etcd简介1.基本概念2.数据存储特性3.KVS的操作4.租约(Lease)机制5.实际应用场景Milvus下的etcd服务及存储结构etcd服务端口存储位置安全连接信息嵌入式方式运行etcd文件存储结构解析etcd文件连接etcdserver注意事项key部分value部分数据的物理存储背景前面的概述比较笼统,只是给出了milvus的基本设计理念。下面将细致的讲解每部分组件的功能及设计
- Milvus实践(4) ---- attu2.4x及以下版本可视化工具搭建(不stop milvus服务)
PhoenixAI8
RAGMilvusChroma源码及实践milvuspythonvectordb人工智能attu可视化
目录背景下载规范镜像format运行attuUI前置条件运行attucommand启动webLog输出问题描述根因分析描述图解解决方案不完美解决方案不完美的原因设计模式与维护理念完美解决方案运行截图下一个坑再次分析再次修改运行效果背景可能你用习惯了mysqlclient的navigate或其他可视化连接数据库的工具。作为Milvus来说,其实配套还是比较完善的,Chroma相对来说,目前就我所知,
- 向量数据库 Milvus:智能检索新时代
三余知行
「数智通识」「机器学习」数据库milvus智能检索高维数据检索AIGC维护
文章目录Milvus核心技术Milvus基本特点索引策略相似度计算图像检索演示Milvus基础维护环境搭建建立向量索引数据导入数据更新数据删除用户权限管理Milvus评估与调优性能评估调优技巧Milvus数据安全安全策略数据备份与恢复Milvus扩展性案例演示电影推荐在线广告投放结语随着人工智能和大数据技术的不断进步,向量数据库的应用场景愈发广泛。Milvus作为一款优秀的开源向量数据库,凭借其强
- Zilliz Cloud 再发新版本:性能提升超 10 倍,AI 应用开发流程再简化!
人工智能
ZillizCloud再发新版本!本次新版本的主要内容包括:大幅提升的向量搜索性能(性能提升10倍以上)、企业级数据安全和无缝数据集成。新版本发布后,用户无需自定义代码,便可快速顺畅地完成非结构化数据处理和索引。此外,ZillizCloud将有效帮助用户节省成本,简化支付和采购流程。以下为本次发布的新特性一览:Cardinal搜索引擎正式上线了与Milvus2.3相同的功能基于角色的访问控制和权限
- HuggingFists-低代码玩转LLM-腾讯云RAG(1)
colorknight
HuggingFists低代码腾讯云人工智能大语言模型RAG向量库提示工程
前序在之前的系列文章里,笔者介绍了如何使用阿里的千问LLM、阿里的文本嵌入模型以及Milvus向量库来搭建一个RAG(检索增强生成)的实验。可通过以下的文章链接回顾一下之前介绍的内容:《HuggingFists-低代码玩转LLMRAG-准备篇》《HuggingFists-低代码玩转LLMRAG(1)Embedding》《HuggingFists-低代码玩转LLMRAG(2)--Query》在之前的
- 使用GPT3.5,LangChain,Milvus和python构建一个本地知识库
juhanishen
gpt-3langchainmilvus
本篇文章获得同事刘工的授权刊登。原文发表于2023年7月13日。引言介绍本地知识库的概念和用途在现代信息时代,我们面临着海量的数据和信息,如何有效地管理和利用这些信息成为一项重要的任务。本地知识库是一种基于本地存储的知识管理系统,旨在帮助用户收集、组织和检索大量的知识和信息。它允许用户在本地环境中构建和管理自己的知识资源,以便更高效地进行信息处理和决策。本地知识库通常采用数据库、索引和搜索技术,以
- Milvus Cloud「文档」:80% 的答案就在官网文档里
LCHub低代码社区
milvus向量数据库MilvusCloudMilvusModaHubLChub
引言:在探索向量数据库的海洋中,Milvus如同一艘航船,而它的文档则是指引我们航行的灯塔。社区里有句流传甚广的箴言:“80%的答案就在官网文档里”。这不仅是对文档价值的肯定,也是对那些渴望掌握Milvus精髓者的启示。今天,就让我们一同揭开MilvusCloud文档的神秘面纱,看看如何在这海量信息中找到我们需要的宝藏。一、使用文档——你的第一站1.初识MilvusCloud想要驾驭MilvusC
- 《向量数据库指南》——Milvus Cloud 「部署」:简化部署一直在路上
LCHub低代码社区
《向量数据库指南》数据库milvus向量数据库MilvusCloudMilvusModaHub
“docker-compose能部署分布式吗?”"单机部署为什么还依赖这么多组件?"“大家MilvusCloud集群部署有没有实践过比较好的方案?”作为一个开源数据库,是否能够进行快速部署,是所有工作的前提。在简化部署的道路上,社区从来没有停止过脚步。2023年,社区推出了MilvusCloud-lite这样的轻量化版本,没有k8s、没有docker、依旧能玩MilvusCloud。之前有用户反映
- 《向量数据库指南》——Milvus Cloud集群」生产环境永远推荐使用集群模式
LCHub低代码社区
数据库milvus向量数据库MilvusCloudMilvusModaHub
「集群」生产环境永远推荐使用集群模式“MilvusCloud单集群,能到百亿向量吗?还是到十亿级?”“MilvusCloudstandalone中的数据如何迁移到MilvusCloud集群中?”“coordinator能做集群么?”“MilvusCloud集群版依赖太多了,资源很缺,部署单机版支持主从或者多副本么?”MilvusCloud是一个分布式的向量数据库,“分布式”是它的一个核心特点。目前
- 《向量数据库指南》——Milvus Cloud「日志」问题定位的指南针
LCHub低代码社区
《向量数据库指南》milvusMilvusCloud向量数据库人工智能AIGCLChub低代码
“2.X集群的日志在哪里导啊”“现在没有对MilvusCloud进行任何读写操作,但是日志还是不断增加,这正常吗?”“请教下k8s部署的MilvusCloud日志如果持久化,只能使用共享存储吗?如果只想放在本地盘可以如何配置?”社区讨论问题的时候基本都离不开日志,因为日志是问题分析的第一抓手,也是问题定位的指南针。大家在社区中发的日志非常多,不同日志背后的原因各不相同,我们不可能在这里讨论清楚所有
- 向量数据库Milvas
hzhj
人工智能
Milvus是在2019年创建的,其唯一目标是存储、索引和管理由深度神经网络和其他机器学习(ML)模型生成的大规模嵌入向量。Milvus的概述–Milvus向量库中文文档(milvus-io.com)Milvus2.0概述-《Milvus帮助手册-教程-V2版本》-极客文档(geekdaxue.co)核心概念详见这里,其中常见的如下:实体(Entity),代表现实世界对象的一组字段。在Milvus
- 《向量数据库指南》——Milvus Cloud半数使用问题是配置问题
LCHub低代码社区
《向量数据库指南》数据库milvus向量数据库MilvusCloudMilvus低代码
“MilvusCloud配置用户名密码进行校验,需要怎么开启呢?”“这个服务通过k8s已经起来的,我在不想关闭他的情况下应该怎么修改配置文件呢?”“etcd如果独立部署的话,这块儿的配置有推荐的参考值吗?”MilvusCloud作为一个分布式向量数据库,除了自身有较多的功能模块,同时还依赖对象存储、消息队列、etcd等第三方组件。为了保证MilvusCloud集群在不同应用场景中均能发挥出最佳性能
- 《向量数据库指南》——Milvus Cloud始于向量,不止于向量
LCHub低代码社区
《向量数据库指南》milvus向量数据库MilvusCloudModaHub
始于向量,不止于向量MilvusCloud作为一个向量数据库,查询是用户使用频率最高的操作。最早的时候,MilvusCloud只支持纯向量的Top-K近似查询,随着社区的壮大,用户对于查询能力的需求也逐渐增多。目前,MilvusCloud最新版本(v2.3.4)已经支持了非常丰富的查询能力,Top-K近似查询、表达式过滤近似查询、RANGE近似查询。在火热的RAG应用浪潮中,不少开发者还提出让Mi
- 《向量数据库指南》——Milvus Cloud 内存省一点,再省一点
LCHub低代码社区
《向量数据库指南》milvus向量数据库MilvusCloudMilvusModaHub
“partitionkey也是很多人在一个集合里吗?可不可以一个人一个人的释放占用的内存”“因为我在插入数据到时候报错内存不足,所以我想算一下需要多少。”“标量是不是不建议load内存中,感觉几十G的内存几下就用完了。”“数据如果一直都有写入,那load后的集合会越来越占内存,不知道其他人有没有什么好的方案能在内存和查询速度上做出平衡?”以上是关于“内存”关键词的相关讨论。向量作为一种新的数据类型
- 《向量数据库指南》——Milvus Cloud丝滑入库是影响开发体验的第一步
LCHub低代码社区
《向量数据库指南》数据库milvusoracle向量数据库MilvusCloudMilvus
除了查询之外,“插入”应该是使用最多的一个数据库操作,所有后续的工作也是建立在数据成功插入的基础上。丝滑的入库体验,是影响开发体验的第一步,也是至关重要的一步。MilvusCloud社区对于“插入”的讨论,主要集中在数据插入的实践经验上:“插入的速度怎么优化啊?”“分批插入数据,是每一批collection.flush(),还是最后再collection.flush()?”“这个设置成主键之后,为
- 《向量数据库指南》——AIGC 需求的快速变化,催生了Milvus Cloud向量数据库的超高速迭代
LCHub低代码社区
《向量数据库指南》AIGCmilvusMilvusCloud向量数据库人工智能ModaHub
对于“版本”成为热度排名第一的关键词,我开始是有点意外的,仔细一想似乎也在情理之中。2023年,是AIGC大爆发的一年,LLM展现出了强大的分析、推理、归纳、总结能力。但是,由于缺乏最新的和特定领域的训练数据,大模型“幻觉”成为困扰AIGC开发者的一大难题。随着RAG技术的发展,LLM和向量数据库这对黄金搭档开始走到一起,成为幻觉问题的通用处理范式。MilvusCloud作为全球最流行的开源向量数
- Windows 和 Anolis 通过 Docker 安装 Milvus 2.3.4
猪悟道
数据结构windowsdockermilvusanolisattu
Windows10通过Docker安装Milvus2.3.4一.Windows安装Docker二.Milvus下载1.下载2.安装1.Windows下安装(指定好Docker文件目录)2.Anolis下安装三.数据库访问1.ATTU客户端下载一.Windows安装DockerDocker下载双击安装即可,安装完成后打开客户端需要正好登陆查看版本docker-v二.Milvus下载1.下载下载Mil
- 《向量数据库指南》——Milvus Cloud向量数据库的新认知
LCHub低代码社区
《向量数据库指南》数据库milvusMilvusCloud向量数据库人工智能Milvus低代码
除了数字上的里程碑,2023年业务模式的改变也带来了很多定性的认知。这些认知帮助我们深化了对向量这种数据类型的理解,也引导了我们思考向量数据库未来的发展方向。大模型应用仍处于初期阶段:避免重蹈智能手机时代“手电筒应用”的覆辙回顾移动互联网早期,许多开发者创建了如手电筒或天气预报等简单应用,这些应用最终被整合到智能手机操作系统中。如今,大多数AI原生应用,例如迅速在GitHub上获得100,000星
- 《向量数据库指南》——AI 热潮中的非典型Milvus Cloud向量数据库
LCHub低代码社区
《向量数据库指南》人工智能数据库向量数据库MilvusCloudMilvus低代码
2023年是AI应用开发领域的一个重要转折点。在这一年里,大语言模型(LLMs)因其卓越的自然语言处理能力而广受赞誉,极大地拓宽了机器学习应用的场景。开发者们逐渐意识到,有了LLMs,他们可以设计出更智能、更容易互动的应用程序。与此同时,“向量数据库”已成为业界的热门话题,其作为大型模型长期记忆的角色得到了认可。像RAG(检索增强生成)模型、智能代理和多模态检索等应用的兴起生动地展示了向量数据库在
- 《向量数据库指南》——Milvus Cloud支持上万个 Collection、新增 Accesslog 功能……
LCHub低代码社区
《向量数据库指南》milvus数据库MilvusCloud向量数据库人工智能Milvus低代码
2024年开年,MilvusCloud好消息不断。除了收获Github25,000颗星的成就,MilvusCloud也发布了新年的第一个版本——2.3.4。此次发版的主要目的是为用户提供一个高扩展性且更易用的MilvusCloud版本。为此,MilvusCloud新增了许多易用性功能,比如:可追踪外部接口调用的accesslog;对parquet数据格式的导入做了支持;引入了更清晰的错误消息;更快
- 安装向量数据库milvus可视化工具attu
MonkeyKing.sun
milvus
使用docker安装的命令和简单就一个命令:dockerrun-p8000:3000-eMILVUS_URL={milvusserverIP}:19530zilliz/attu:v2.3.5sunyuhua@sunyuhua-HKF-WXX:~/dockercom/milvus$dockerrun-p8000:3000-eMILVUS_URL=127.0.0.1:19530zilliz/attu:
- docker compose安装milvus
MonkeyKing.sun
dockermilvusjava
下载对应版本的milvus-standalone-docker-compose.ymlwgethttps://github.com/milvus-io/milvus/releases/download/v2.3.5/milvus-standalone-docker-compose.yml重新命令为docker-compose.ymlmvmilvus-standalone-docker-compos
- Milvus 上新:支持上万个 Collection、新增 Accesslog 功能……
Zilliz Planet
程序人生
2024年开年,Milvus好消息不断。除了收获Github25,000颗星的成就,Milvus也发布了新年的第一个版本——2.3.4。此次发版的主要目的是为用户提供一个高扩展性且更易用的Milvus版本。为此,Milvus新增了许多易用性功能,比如:可追踪外部接口调用的accesslog;对parquet数据格式的导入做了支持;引入了更清晰的错误消息;更快的加载速度以及更好的查询分片平衡能力。在
- mysql主从数据同步
林鹤霄
mysql主从数据同步
配置mysql5.5主从服务器(转)
教程开始:一、安装MySQL
说明:在两台MySQL服务器192.168.21.169和192.168.21.168上分别进行如下操作,安装MySQL 5.5.22
二、配置MySQL主服务器(192.168.21.169)mysql -uroot -p &nb
- oracle学习笔记
caoyong
oracle
1、ORACLE的安装
a>、ORACLE的版本
8i,9i : i是internet
10g,11g : grid (网格)
12c : cloud (云计算)
b>、10g不支持win7
&
- 数据库,SQL零基础入门
天子之骄
sql数据库入门基本术语
数据库,SQL零基础入门
做网站肯定离不开数据库,本人之前没怎么具体接触SQL,这几天起早贪黑得各种入门,恶补脑洞。一些具体的知识点,可以让小白不再迷茫的术语,拿来与大家分享。
数据库,永久数据的一个或多个大型结构化集合,通常与更新和查询数据的软件相关
- pom.xml
一炮送你回车库
pom.xml
1、一级元素dependencies是可以被子项目继承的
2、一级元素dependencyManagement是定义该项目群里jar包版本号的,通常和一级元素properties一起使用,既然有继承,也肯定有一级元素modules来定义子元素
3、父项目里的一级元素<modules>
<module>lcas-admin-war</module>
<
- sql查地区省市县
3213213333332132
sqlmysql
-- db_yhm_city
SELECT * FROM db_yhm_city WHERE class_parent_id = 1 -- 海南 class_id = 9 港、奥、台 class_id = 33、34、35
SELECT * FROM db_yhm_city WHERE class_parent_id =169
SELECT d1.cla
- 关于监听器那些让人头疼的事
宝剑锋梅花香
画图板监听器鼠标监听器
本人初学JAVA,对于界面开发我只能说有点蛋疼,用JAVA来做界面的话确实需要一定的耐心(不使用插件,就算使用插件的话也没好多少)既然Java提供了界面开发,老师又要求做,只能硬着头皮上啦。但是监听器还真是个难懂的地方,我是上了几次课才略微搞懂了些。
- JAVA的遍历MAP
darkranger
map
Java Map遍历方式的选择
1. 阐述
对于Java中Map的遍历方式,很多文章都推荐使用entrySet,认为其比keySet的效率高很多。理由是:entrySet方法一次拿到所有key和value的集合;而keySet拿到的只是key的集合,针对每个key,都要去Map中额外查找一次value,从而降低了总体效率。那么实际情况如何呢?
为了解遍历性能的真实差距,包括在遍历ke
- POJ 2312 Battle City 优先多列+bfs
aijuans
搜索
来源:http://poj.org/problem?id=2312
题意:题目背景就是小时候玩的坦克大战,求从起点到终点最少需要多少步。已知S和R是不能走得,E是空的,可以走,B是砖,只有打掉后才可以通过。
思路:很容易看出来这是一道广搜的题目,但是因为走E和走B所需要的时间不一样,因此不能用普通的队列存点。因为对于走B来说,要先打掉砖才能通过,所以我们可以理解为走B需要两步,而走E是指需要1
- Hibernate与Jpa的关系,终于弄懂
avords
javaHibernate数据库jpa
我知道Jpa是一种规范,而Hibernate是它的一种实现。除了Hibernate,还有EclipseLink(曾经的toplink),OpenJPA等可供选择,所以使用Jpa的一个好处是,可以更换实现而不必改动太多代码。
在play中定义Model时,使用的是jpa的annotations,比如javax.persistence.Entity, Table, Column, OneToMany
- 酸爽的console.log
bee1314
console
在前端的开发中,console.log那是开发必备啊,简直直观。通过写小函数,组合大功能。更容易测试。但是在打版本时,就要删除console.log,打完版本进入开发状态又要添加,真不够爽。重复劳动太多。所以可以做些简单地封装,方便开发和上线。
/**
* log.js hufeng
* The safe wrapper for `console.xxx` functions
*
- 哈佛教授:穷人和过于忙碌的人有一个共同思维特质
bijian1013
时间管理励志人生穷人过于忙碌
一个跨学科团队今年完成了一项对资源稀缺状况下人的思维方式的研究,结论是:穷人和过于忙碌的人有一个共同思维特质,即注意力被稀缺资源过分占据,引起认知和判断力的全面下降。这项研究是心理学、行为经济学和政策研究学者协作的典范。
这个研究源于穆来纳森对自己拖延症的憎恨。他7岁从印度移民美国,很快就如鱼得水,哈佛毕业
- other operate
征客丶
OSosx
一、Mac Finder 设置排序方式,预览栏 在显示-》查看显示选项中
二、有时预览显示时,卡死在那,有可能是一些临时文件夹被删除了,如:/private/tmp[有待验证]
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若有其他凝问或文中有错误,请及时向我指出,
我好及时改正,同时也让我们一
- 【Scala五】分析Spark源代码总结的Scala语法三
bit1129
scala
1. If语句作为表达式
val properties = if (jobIdToActiveJob.contains(jobId)) {
jobIdToActiveJob(stage.jobId).properties
} else {
// this stage will be assigned to "default" po
- ZooKeeper 入门
BlueSkator
中间件zk
ZooKeeper是一个高可用的分布式数据管理与系统协调框架。基于对Paxos算法的实现,使该框架保证了分布式环境中数据的强一致性,也正是基于这样的特性,使得ZooKeeper解决很多分布式问题。网上对ZK的应用场景也有不少介绍,本文将结合作者身边的项目例子,系统地对ZK的应用场景进行一个分门归类的介绍。
值得注意的是,ZK并非天生就是为这些应用场景设计的,都是后来众多开发者根据其框架的特性,利
- MySQL取得当前时间的函数是什么 格式化日期的函数是什么
BreakingBad
mysqlDate
取得当前时间用 now() 就行。
在数据库中格式化时间 用DATE_FORMA T(date, format) .
根据格式串format 格式化日期或日期和时间值date,返回结果串。
可用DATE_FORMAT( ) 来格式化DATE 或DATETIME 值,以便得到所希望的格式。根据format字符串格式化date值:
%S, %s 两位数字形式的秒( 00,01,
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-组合模式
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/
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
abstract class Component {
public abstract void printStruct(Str
- 4_JAVA+Oracle面试题(有答案)
chenke
oracle
基础测试题
卷面上不能出现任何的涂写文字,所有的答案要求写在答题纸上,考卷不得带走。
选择题
1、 What will happen when you attempt to compile and run the following code? (3)
public class Static {
static {
int x = 5; // 在static内有效
}
st
- 新一代工作流系统设计目标
comsci
工作算法脚本
用户只需要给工作流系统制定若干个需求,流程系统根据需求,并结合事先输入的组织机构和权限结构,调用若干算法,在流程展示版面上面显示出系统自动生成的流程图,然后由用户根据实际情况对该流程图进行微调,直到满意为止,流程在运行过程中,系统和用户可以根据情况对流程进行实时的调整,包括拓扑结构的调整,权限的调整,内置脚本的调整。。。。。
在这个设计中,最难的地方是系统根据什么来生成流
- oracle 行链接与行迁移
daizj
oracle行迁移
表里的一行对于一个数据块太大的情况有二种(一行在一个数据块里放不下)
第一种情况:
INSERT的时候,INSERT时候行的大小就超一个块的大小。Oracle把这行的数据存储在一连串的数据块里(Oracle Stores the data for the row in a chain of data blocks),这种情况称为行链接(Row Chain),一般不可避免(除非使用更大的数据
- [JShop]开源电子商务系统jshop的系统缓存实现
dinguangx
jshop电子商务
前言
jeeshop中通过SystemManager管理了大量的缓存数据,来提升系统的性能,但这些缓存数据全部都是存放于内存中的,无法满足特定场景的数据更新(如集群环境)。JShop对jeeshop的缓存机制进行了扩展,提供CacheProvider来辅助SystemManager管理这些缓存数据,通过CacheProvider,可以把缓存存放在内存,ehcache,redis,memcache
- 初三全学年难记忆单词
dcj3sjt126com
englishword
several 儿子;若干
shelf 架子
knowledge 知识;学问
librarian 图书管理员
abroad 到国外,在国外
surf 冲浪
wave 浪;波浪
twice 两次;两倍
describe 描写;叙述
especially 特别;尤其
attract 吸引
prize 奖品;奖赏
competition 比赛;竞争
event 大事;事件
O
- sphinx实践
dcj3sjt126com
sphinx
安装参考地址:http://briansnelson.com/How_to_install_Sphinx_on_Centos_Server
yum install sphinx
如果失败的话使用下面的方式安装
wget http://sphinxsearch.com/files/sphinx-2.2.9-1.rhel6.x86_64.rpm
yum loca
- JPA之JPQL(三)
frank1234
ormjpaJPQL
1 什么是JPQL
JPQL是Java Persistence Query Language的简称,可以看成是JPA中的HQL, JPQL支持各种复杂查询。
2 检索单个对象
@Test
public void querySingleObject1() {
Query query = em.createQuery("sele
- Remove Duplicates from Sorted Array II
hcx2013
remove
Follow up for "Remove Duplicates":What if duplicates are allowed at most twice?
For example,Given sorted array nums = [1,1,1,2,2,3],
Your function should return length
- Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
jinnianshilongnian
spring 4
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- CentOS安装Mysql5.5
liuxingguome
centos
CentOS下以RPM方式安装MySQL5.5
首先卸载系统自带Mysql:
yum remove mysql mysql-server mysql-libs compat-mysql51
rm -rf /var/lib/mysql
rm /etc/my.cnf
查看是否还有mysql软件:
rpm -qa|grep mysql
去http://dev.mysql.c
- 第14章 工具函数(下)
onestopweb
函数
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- POJ 1050
SaraWon
二维数组子矩阵最大和
POJ ACM第1050题的详细描述,请参照
http://acm.pku.edu.cn/JudgeOnline/problem?id=1050
题目意思:
给定包含有正负整型的二维数组,找出所有子矩阵的和的最大值。
如二维数组
0 -2 -7 0
9 2 -6 2
-4 1 -4 1
-1 8 0 -2
中和最大的子矩阵是
9 2
-4 1
-1 8
且最大和是15
- [5]设计模式——单例模式
tsface
java单例设计模式虚拟机
单例模式:保证一个类仅有一个实例,并提供一个访问它的全局访问点
安全的单例模式:
/*
* @(#)Singleton.java 2014-8-1
*
* Copyright 2014 XXXX, Inc. All rights reserved.
*/
package com.fiberhome.singleton;
- Java8全新打造,英语学习supertool
yangshangchuan
javasuperword闭包java8函数式编程
superword是一个Java实现的英文单词分析软件,主要研究英语单词音近形似转化规律、前缀后缀规律、词之间的相似性规律等等。Clean code、Fluent style、Java8 feature: Lambdas, Streams and Functional-style Programming。
升学考试、工作求职、充电提高,都少不了英语的身影,英语对我们来说实在太重要