- Dify知识库构建流程及示例
cqbelt
ai笔记AI应用
总体流程1.数据预处理清洗:去除噪声、特殊字符、标准化格式。分词/标记化:拆分文本为单词或子词单元(如使用Tokenizer)。元数据关联:附加来源、时间戳等信息,支持多维度检索。2.文本分块固定长度分块:按字符或Token数切分,简单高效。语义分块:基于句子边界或主题分割(如NLP模型识别段落主旨)。重叠策略:相邻块间部分重叠,避免上下文断裂。3.向量化(Embedding)嵌入模型:调用预训练
- 【Image captioning-RS】论文12 Prior Knowledge-Guided Transformer for Remote Sensing Image Captioning
CV视界
Imagecaptioning学习transformer深度学习人工智能
1.摘要遥感图像(RSI)字幕生成旨在为遥感图像生成有意义且语法正确的句子描述。然而,相比于自然图像字幕,RSI字幕生成面临着由于RSI特性而产生的额外挑战。第一个挑战源于这些图像中存在大量物体。随着物体数量的增加,确定描述的主要焦点变得越来越困难。此外,RSI中的物体通常外观相似,进一步复杂化了准确描述的生成。为克服这些挑战,我们提出了一种基于先验知识的transformer(PKG-Trans
- 处理文本的原则
the only KIrsTEN
语音和文本处理(Python)
没有字符编码方案本身就是目的:它是一种启用计算机上有用的文本处理。•计算机预期支持的基本低级文本处理包括:使字符可见(包括连字、上下文形式等)渲染时断线(包括断字)修改外观,例如点大小、字距、下划线、倾斜和重量(轻,半,粗体等)确定“单词”和“句子”等单位在选择和突出显示文本等过程中与用户交互通过插入和删除接受键盘输入和编辑存储的文本比较操作中的文本,例如排序或确定排序顺序两串分析文本内容,例如拼
- Elasticsearch:为推理端点配置分块设置
Elastic 中国社区官方博客
ElasticsearchAIElasticelasticsearch大数据搜索引擎人工智能全文检索数据库ai
推理端点对一次可处理的文本量有限,具体取决于模型的输入容量。分块(Chunking)是指将输入文本拆分成符合这些限制的小块的过程,在将文档摄取到semantic_text字段时会进行分块。分块不仅有助于保持输入文本在可处理范围内,还能使内容更加易读。相比返回一整篇长文档,在搜索结果中提供最相关的文本片段更有价值。每个分块都会包含文本片段以及从中生成的对应嵌入。默认情况下,文档会被拆分为句子(sen
- Python个人学习笔记(2):编程入门知识与基础语法介绍
NEET_LH
樵夫老师Python零基础课程个人学习笔记python学习笔记
一、注释(一)作用1.对代码进行解释和说明避免自己忘了写的代码是做什么的——写给人看的,机器不运行不要去注释你代码做了什么,而要去注释我的代码为什么要这么做。用于记录思路、实现方法、代码功能注释很重要,大厂很重视,尤其日企2.调试代码报错的一篇代码,从下到上一句一句加#,依次运行,如果某行代码加了#后,程序运行成功,那么就是这行有问题,但这个方法不好。(二)注释方法1.单行注释==句子前加#快捷键
- 大模型工程师学习日记(十四):检索增强生成(RAG)
MMMMMMMay Love Code
学习langchain深度学习人工智能开发语言
如何递归分割文本递归分割(recursively),这个文本分割器是用于通用文本的推荐工具。它接受一个字符列表作为参数。它会按顺序尝试在这些字符上进行分割,直到块足够小。默认的字符列表是["\n\n","\n","",""]。这样做的效果是尽可能保持所有段落(然后是句子,再然后是单词)在一起,因为这些通常看起来是语义上相关的文本块。文本如何分割:根据字符列表。块大小如何衡量:根据字符数量。下面我们
- 多分类—微调DistilBERT对生物医学文本进行实验方法多分类:Automated Text Mining of Experimental Methodologies from Biomedical
小小帅AIGC
informationextraction人工智能自然语言处理语言模型多分类学术领域生物医学
AutomatedTextMiningofExperimentalMethodologiesfromBiomedicalLiterature从生物医学文献中自动挖掘实验方法文本paper:https://arxiv.org/abs/2404.13779github:本文做的就是微调DistilBERT去做多分类任务,训练自己的数据集,分类每个句子对应的实验方法。没有什么讲的。文章目录~1.背景动机
- 毕业论文AIGC高?5个方法有效降低AI率,消除AI痕迹!
我是宝库
AIGC人工智能经验分享论文抽检毕业论文AIGC检测学习方法
现在很多学校要求毕业论文基本都要检测AIGC了。AIGC是指人工智能生成的内容,现在无论是毕业论文还是期刊投稿,都会检测论文是否由AI生成的,比如知网、维普、万方、Turnitin、MasterAI率检测等。如果你的论文使用了AI工具辅助写作,自己提前进行AIGC检测,必要时降低AIGC率是很有必要的,那么,如何降低AIGC率呢?分享5种方法:1、改写句子结构。AI生成的句子通常比较长,句子结构僵
- 论文摘要生成器:用TextRank算法实现文献关键信息提取
Atlas Shepherd
python算法自然语言处理python信息可视化
我们基于python代码,使用PyQt5创建图形用户界面(GUI),同时支持中英文两种语言的文本论文文献关键信息提取。PyQt5:用于创建GUI应用程序。jieba:中文分词库,用于中文文本的处理。re:正则表达式模块,用于文本清理和句子分割。numpy:提供数值计算能力,如数组操作、矩阵运算等,主要用于TextRank算法的实现。importsysimportreimportjiebaimpor
- 句子改写器在线转换的原创性提升策略
hjehheje
算法人工智能python
在文本处理领域,"句子改写器在线转换"的原创性提升并非单纯依赖工具升级,而是需要融合算法优化、人工干预与策略设计的系统工程。以下从技术底层到应用层拆解核心方法,辅以实验数据验证其可行性:一、语义拓扑重构技术(SemanticTopologyReconstruction)原理突破传统同义词替换仅影响表层词汇(LexicalLevel),而STR技术通过依存句法分析,构建句子的语义网络拓扑图,对主谓宾
- DeepSeek源码解析(2)
白鹭凡
deepseekai
Tensor(张量)的介绍在计算机科学和机器学习领域,“张量”(Tensor)是一个数学概念,它被用来表示多维数组。在大模型(如深度学习模型)中,张量扮演着核心角色,具体来说:数据表示:张量用于表示输入数据、模型参数和中间计算结果。例如,在图像处理中,一张图片可以被表示为一个三维张量(高度、宽度、颜色通道数),而在自然语言处理中,一段文本可以被编码为一系列词向量组成的二维张量(句子长度、词向量维度
- ——当机器开始"思考",人类终于读懂了自己的大脑
人工智能机器学习
第一层突破:AI让我们看见"思维的源代码"想象一下,你正在教ChatGPT写诗——当它从"枯藤老树昏鸦"的堆砌,突然产出"月光在二进制河流里流淌"的句子时,这不仅是算法的胜利,更是一面照向人类思维的魔镜。科学家发现,AI学习语言的方式竟与婴儿惊人相似:✅模式捕捉:像人类从环境声音中提取词汇✅联想迭代:用已知概念嫁接新知识(比如用"电"理解"闪电网络")✅创造性错误:AI的"幻觉"对应人脑的直觉跳跃
- python基础题目练习19
码卡巴卡bug
python算法数据结构
说反话-加强版给定一句英语,要求你编写程序,将句中所有单词的顺序颠倒输出。输入格式:测试输入包含一个测试用例,在一行内给出总长度不超过500000的字符串。字符串由若干单词和若干空格组成,其中单词是由英文字母(大小写有区分)组成的字符串,单词之间用若干个空格分开。输出格式:每个测试用例的输出占一行,输出倒序后的句子,并且保证单词间只有1个空格。输入样例:HelloWorldHereICome输出样
- Python爬虫–爬取酷狗音乐 2024亲测可用!!!
LinHZ2012
爬虫python
相信很多小伙伴都有听歌的习惯~今天我们就来学习怎么用Python来爬取音乐吧~~~首先打开音乐网站,找到想听的歌,打开播放页面在网页上右键点击检查,调出开发者工具,找到网络(Network)选项。然后刷新网页以上是其他多数博主的做法然后,你在右边一顿翻找,却根本找不到mp3......不要慌!教程来喽!首先在右下角的歌单里面随便找一首其他的歌播放~然后再重新点回来——————你就会惊喜的发现——m
- 关于自然语言处理(三)深度学习中的文字序列数据的分词操作
MatrixSparse
大模型人工智能自然语言处理深度学习人工智能
深度学习中的文字序列数据二维文字序列在文字数据中,样本与样本之间的联系是语义的联系,语义的联系即是词与词之间、字与字之间的联系,因此在文字序列中每个样本是一个单词或一个字(对英文来说大部分时候是一个单词,偶尔也可以是更小的语言单位,如字母或半词),故而在中文文字数据中,一张二维表往往是一个句子或一段话,而单个样本则表示单词或字。此时,不能够打乱顺序的维度是vocab_size,它代表了一个句子/一
- 【设计模式】——解释器模式(Interpreter Pattern)
J^T
设计模式C/C++解释器模式设计模式c++系统架构
目录引言一、解析器模式的基本概念核心思想解析器模式结构UML图应用场景二、解析器模式的优点与缺点优点缺点三、C++实现算术表达式解释器1.定义抽象表达式2.实现终结符表达式3.实现非终结符表达式4.构建和解释表达式四、总结引言在软件开发中,设计模式是解决常见软件设计问题的一种成熟方案。解释器模式(InterpreterPattern)是一种行为型设计模式,它提供了一种解释语言句子或表达式的方法。这
- Word2Vec向量化语句的计算原理
堕落年代
AIword2vec人工智能机器学习
一、Word2Vec的核心理念Word2Vec由Google团队于2013年提出,是一种通过无监督学习生成词向量的模型。其核心思想是“相似的词拥有相似的上下文”,通过上下文关系捕捉词汇的语义和语法特征。生成的向量具有低维(通常100-300维)、连续且稠密的特点,解决了传统One-Hot编码的高维稀疏和语义缺失问题。二、向量化的核心步骤(以Skip-Gram模型为例)示例句子假设句子为:“Theq
- 大语言模型中的 Token:它们是什么,如何工作?
运维小子
语言模型人工智能自然语言处理
引言如果你使用过ChatGPT这样的AI工具,你可能会好奇:它是如何理解并生成文字的?大语言模型(LLM,LargeLanguageModel)并不是直接处理整个句子或文章,而是拆分成一个个Token(标记)来进行计算。那么,什么是Token?它们在大语言模型中起到什么作用?这篇文章将用通俗易懂的语言帮你解开这些谜团。1.什么是Token?在大语言模型的世界里,Token(标记)是文本的最小单位,
- 详解DeepSeek模型底层原理及和ChatGPT区别点
瞬间动力
语言模型机器学习AI编程云计算阿里云
一、DeepSeek大模型原理架构基础DeepSeek基于Transformer架构,Transformer架构主要由编码器和解码器组成,在自然语言处理任务中,通常使用的是Transformer的解码器部分。它的核心是自注意力机制(Self-Attention),这个机制允许模型在处理输入序列时,关注序列中不同位置的信息。例如,在处理句子“Thecatchasedthemouse”时,自注意力机制
- 语义向量模型全解:从基础到现在的deepseek中的语义向量主流模型
来自于狂人
人工智能语言模型
一、语义向量模型:自然语言处理的基石语义向量模型(SemanticVectorModel)是自然语言处理(NLP)的核心技术,它将词汇、句子或文档映射为高维向量,在数学空间中量化语义信息。通过向量距离(如余弦相似度)衡量语义的相似性,支撑了搜索引擎、情感分析、机器翻译等实际应用。1.1发展简史1980s~2000s:基于统计的浅层模型,如TF-IDF(直接表征词的重要性)、LSA(通过矩阵分解降维
- BERT 和 Milvus 构建智能问答系统的全面技术解析,涵盖从原理到实践的完整流程
结合BERT和Milvus构建智能问答系统的全面技术解析,涵盖从原理到实践的完整流程。下面Python代码示例和优化策略:一、技术栈协作原理BERT的语义编码能力BERT作为预训练语言模型,通过双向Transformer结构将文本转换为高维向量(如768维),捕捉上下文语义信息。例如,句子"Milvus是向量数据库"会被编码为类似[0.2,-1.3,0.5,...]的向量19。Milvus的向量检
- Transformer架构深度研究报告(二、分层原理)
jiaojieran
transformer深度学习人工智能
一、Transformer不同层作用剖析1.1低层作用在Transformer架构中,低层(1-3层)主要承担着局部语法建模的关键任务,其对语言基础结构的理解和处理为后续高层语义分析奠定了坚实基础。在词性标注(POStagging)任务中,低层通过对相邻词之间关系的细致捕捉,能够精准判断每个词的词性。例如在句子“Thedogrunsfast”中,对于“runs”这个词,低层模型会关注其与相邻词“d
- 百度搜索语法
羊羊一洋
百度
百度搜索作为中国最大的搜索引擎,其搜索语法与谷歌搜索类似,但也有一些特有的功能。以下是一些基本的百度搜索语法:1.双引号(`""`):用来搜索精确的短语或句子。例如,搜索`"人工智能"`会找到包含完整短语"人工智能"的结果。2.减号(-):用来排除搜索结果中的特定词汇。例如,搜索`手机-iphone`会找到包含"手机"但不包含"iphone"的结果。3.加号(+):用来确保搜索结果中包含特定的词汇
- 系统调用read和write的疑问
唯瑞主义
疑问篇linux
问题背景:现在我有一个中文文档,里面是一些中文的句子,然后我有一个charbuffer[1]的缓冲区,我通过read中文文档,然后把数据写入到标准输出中,此时终端却正常打印,而不是显示乱码。代码展示:#include"unistd.h"#include#include"stdio.h"#include"stdlib.h"intmain(){//打开intfd=open("test.txt",O_R
- 用Meta的开源工具打造AI驱动的应用:LASER、Faiss与聊天加载器示例
dgay_hua
人工智能faisspython
MetaPlatforms(原Facebook)在AI技术领域持续创新,推出了多个优秀的开源工具,比如用于多语言句子嵌入的LASER、用于高效相似性搜索的Faiss,以及用于加载和处理Messenger和WhatsApp聊天记录的工具。这些工具可以帮助开发者快速构建AI驱动的应用。在本文中,我们将深入介绍这些工具的功能,并通过可运行的代码示例展示如何将它们应用到实际项目中。技术背景介绍LASER(
- 笔记:大模型Tokens是啥?为啥大模型按Tokens收费?
瞬间动力
硅基蒸馏easyui前端javascript人工智能tooneapi阿里云
一、Token的定义与示例1.核心概念Token是自然语言处理中的最小文本单位,代表模型处理文本时的一次计算单元。英文场景:1个token≈1个单词或标点符号。示例:句子"Hello,world!"拆分为["Hello",",","world","!"],共4个token。中文场景:1个token≈1个汉字或词语。示例:短语"深度求索"拆分为["深","度","求","索"],共4个token;若
- Empowering LLMs with Logical Reasoning: 从“语言大师”到“逻辑大师”的进化之路
步子哥
人工智能
“逻辑是智慧的骨架,而语言是智慧的血肉。让大语言模型(LLMs)既能说会道,又能逻辑严谨,是AI发展的下一座高峰。”开篇:语言模型的“逻辑盲区”近年来,大语言模型(LLMs)在自然语言处理(NLP)任务中取得了令人瞩目的成就。从生成流畅的文章到翻译复杂的句子,这些模型似乎无所不能。然而,当我们试图让它们回答逻辑推理问题时,却发现它们的表现常常令人失望。比如,某顶尖LLM在回答以下问题时出现了自相矛
- 论文笔记:Enhancing Sentence Embeddings in Generative Language Models
UQI-LIUWJ
论文阅读语言模型人工智能
2024ICIC1INTRO对于文本嵌入,过去几年的相关研究主要集中在像BERT和RoBERTa这样的判别模型上。这些模型固有的语义空间各向异性,往往需要通过大量数据集进行微调,才能生成高质量的句子嵌入。——>需要较大的训练批次,这会消耗大量的计算资源一些前沿的工作将焦点转向了最近开发的生成模型,期望利用其先进的文本理解能力,直接对输入句子进行编码,而无需额外的反向传播由于句子表示和自回归语言建模
- 【深度学习】Transformer入门:通俗易懂的介绍
知识靠谱
深度学习深度学习transformer人工智能
【深度学习】Transformer入门:通俗易懂的介绍一、引言二、从前的“读句子”方式三、Transformer的“超级阅读能力”四、Transformer是怎么做到的?五、Transformer的“多视角”能力六、Transformer的“位置记忆”七、Transformer的“翻译流程”八、Transformer为什么这么厉害?九、Transformer的应用十、总结一、引言在自然语言处理(N
- Python|基于Kimi大模型,实现对文本进行批量润色处理(4)
写python的鑫哥
AI大模型实战应用人工智能python大模型kimi语言模型润色prompt
前言本文是该专栏的第4篇,后面会持续分享AI大模型干货知识,记得关注。有的时候,我们在处理文本数据的时候,会需要对文本内容做润色处理。在介绍之前,我们先来了解“什么是润色”。文本润色,是指对已经完成的文本进行修改和改进的过程,目的是提高文本的可读性、流畅度和表达效果。这个过程可能包括纠正语法错误、调整句子结构、增强语言的表达力、统一风格和语调、改善逻辑连贯性等。润色后的文本应该更加清晰、准确、吸引
- 书其实只有三类
西蜀石兰
类
一个人一辈子其实只读三种书,知识类、技能类、修心类。
知识类的书可以让我们活得更明白。类似十万个为什么这种书籍,我一直不太乐意去读,因为单纯的知识是没法做事的,就像知道地球转速是多少一样(我肯定不知道),这种所谓的知识,除非用到,普通人掌握了完全是一种负担,维基百科能找到的东西,为什么去记忆?
知识类的书,每个方面都涉及些,让自己显得不那么没文化,仅此而已。社会认为的学识渊博,肯定不是站在
- 《TCP/IP 详解,卷1:协议》学习笔记、吐槽及其他
bylijinnan
tcp
《TCP/IP 详解,卷1:协议》是经典,但不适合初学者。它更像是一本字典,适合学过网络的人温习和查阅一些记不清的概念。
这本书,我看的版本是机械工业出版社、范建华等译的。这本书在我看来,翻译得一般,甚至有明显的错误。如果英文熟练,看原版更好:
http://pcvr.nl/tcpip/
下面是我的一些笔记,包括我看书时有疑问的地方,也有对该书的吐槽,有不对的地方请指正:
1.
- Linux—— 静态IP跟动态IP设置
eksliang
linuxIP
一.在终端输入
vi /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0
静态ip模板如下:
DEVICE="eth0" #网卡名称
BOOTPROTO="static" #静态IP(必须)
HWADDR="00:0C:29:B5:65:CA" #网卡mac地址
IPV6INIT=&q
- Informatica update strategy transformation
18289753290
更新策略组件: 标记你的数据进入target里面做什么操作,一般会和lookup配合使用,有时候用0,1,1代表 forward rejected rows被选中,rejected row是输出在错误文件里,不想看到reject输出,将错误输出到文件,因为有时候数据库原因导致某些column不能update,reject就会output到错误文件里面供查看,在workflow的
- 使用Scrapy时出现虽然队列里有很多Request但是却不下载,造成假死状态
酷的飞上天空
request
现象就是:
程序运行一段时间,可能是几十分钟或者几个小时,然后后台日志里面就不出现下载页面的信息,一直显示上一分钟抓取了0个网页的信息。
刚开始已经猜到是某些下载线程没有正常执行回调方法引起程序一直以为线程还未下载完成,但是水平有限研究源码未果。
经过不停的google终于发现一个有价值的信息,是给twisted提出的一个bugfix
连接地址如下http://twistedmatrix.
- 利用预测分析技术来进行辅助医疗
蓝儿唯美
医疗
2014年,克利夫兰诊所(Cleveland Clinic)想要更有效地控制其手术中心做膝关节置换手术的费用。整个系统每年大约进行2600例此类手术,所以,即使降低很少一部分成本,都可以为诊 所和病人节约大量的资金。为了找到适合的解决方案,供应商将视野投向了预测分析技术和工具,但其分析团队还必须花时间向医生解释基于数据的治疗方案意味着 什么。
克利夫兰诊所负责企业信息管理和分析的医疗
- java 线程(一):基础篇
DavidIsOK
java多线程线程
&nbs
- Tomcat服务器框架之Servlet开发分析
aijuans
servlet
最近使用Tomcat做web服务器,使用Servlet技术做开发时,对Tomcat的框架的简易分析:
疑问: 为什么我们在继承HttpServlet类之后,覆盖doGet(HttpServletRequest req, HttpServetResponse rep)方法后,该方法会自动被Tomcat服务器调用,doGet方法的参数有谁传递过来?怎样传递?
分析之我见: doGet方法的
- 揭秘玖富的粉丝营销之谜 与小米粉丝社区类似
aoyouzi
揭秘玖富的粉丝营销之谜
玖富旗下悟空理财凭借着一个微信公众号上线当天成交量即破百万,第七天成交量单日破了1000万;第23天时,累计成交量超1个亿……至今成立不到10个月,粉丝已经超过500万,月交易额突破10亿,而玖富平台目前的总用户数也已经超过了1800万,位居P2P平台第一位。很多互联网金融创业者慕名前来学习效仿,但是却鲜有成功者,玖富的粉丝营销对外至今仍然是个谜。
近日,一直坚持微信粉丝营销
- Java web的会话跟踪技术
百合不是茶
url会话Cookie会话Seession会话Java Web隐藏域会话
会话跟踪主要是用在用户页面点击不同的页面时,需要用到的技术点
会话:多次请求与响应的过程
1,url地址传递参数,实现页面跟踪技术
格式:传一个参数的
url?名=值
传两个参数的
url?名=值 &名=值
关键代码
- web.xml之Servlet配置
bijian1013
javaweb.xmlServlet配置
定义:
<servlet>
<servlet-name>myservlet</servlet-name>
<servlet-class>com.myapp.controller.MyFirstServlet</servlet-class>
<init-param>
<param-name>
- 利用svnsync实现SVN同步备份
sunjing
SVN同步E000022svnsync镜像
1. 在备份SVN服务器上建立版本库
svnadmin create test
2. 创建pre-revprop-change文件
cd test/hooks/
cp pre-revprop-change.tmpl pre-revprop-change
3. 修改pre-revprop-
- 【分布式数据一致性三】MongoDB读写一致性
bit1129
mongodb
本系列文章结合MongoDB,探讨分布式数据库的数据一致性,这个系列文章包括:
数据一致性概述与CAP
最终一致性(Eventually Consistency)
网络分裂(Network Partition)问题
多数据中心(Multi Data Center)
多个写者(Multi Writer)最终一致性
一致性图表(Consistency Chart)
数据
- Anychart图表组件-Flash图转IMG普通图的方法
白糖_
Flash
问题背景:项目使用的是Anychart图表组件,渲染出来的图是Flash的,往往一个页面有时候会有多个flash图,而需求是让我们做一个打印预览和打印功能,让多个Flash图在一个页面上打印出来。
那么我们打印预览的思路是获取页面的body元素,然后在打印预览界面通过$("body").append(html)的形式显示预览效果,结果让人大跌眼镜:Flash是
- Window 80端口被占用 WHY?
bozch
端口占用window
平时在启动一些可能使用80端口软件的时候,会提示80端口已经被其他软件占用,那一般又会有那些软件占用这些端口呢?
下面坐下总结:
1、web服务器是最经常见的占用80端口的,例如:tomcat , apache , IIS , Php等等;
2
- 编程之美-数组的最大值和最小值-分治法(两种形式)
bylijinnan
编程之美
import java.util.Arrays;
public class MinMaxInArray {
/**
* 编程之美 数组的最大值和最小值 分治法
* 两种形式
*/
public static void main(String[] args) {
int[] t={11,23,34,4,6,7,8,1,2,23};
int[]
- Perl正则表达式
chenbowen00
正则表达式perl
首先我们应该知道 Perl 程序中,正则表达式有三种存在形式,他们分别是:
匹配:m/<regexp>;/ (还可以简写为 /<regexp>;/ ,略去 m)
替换:s/<pattern>;/<replacement>;/
转化:tr/<pattern>;/<replacemnt>;
- [宇宙与天文]行星议会是否具有本行星大气层以外的权力呢?
comsci
举个例子: 地球,地球上由200多个国家选举出一个代表地球联合体的议会,那么现在地球联合体遇到一个问题,地球这颗星球上面的矿产资源快要采掘完了....那么地球议会全体投票,一致通过一项带有法律性质的议案,既批准地球上的国家用各种技术手段在地球以外开采矿产资源和其它资源........
&
- Oracle Profile 使用详解
daizj
oracleprofile资源限制
Oracle Profile 使用详解 转
一、目的:
Oracle系统中的profile可以用来对用户所能使用的数据库资源进行限制,使用Create Profile命令创建一个Profile,用它来实现对数据库资源的限制使用,如果把该profile分配给用户,则该用户所能使用的数据库资源都在该profile的限制之内。
二、条件:
创建profile必须要有CREATE PROFIL
- How HipChat Stores And Indexes Billions Of Messages Using ElasticSearch & Redis
dengkane
elasticsearchLucene
This article is from an interview with Zuhaib Siddique, a production engineer at HipChat, makers of group chat and IM for teams.
HipChat started in an unusual space, one you might not
- 循环小示例,菲波拉契序列,循环解一元二次方程以及switch示例程序
dcj3sjt126com
c算法
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int n;
int i;
int f1, f2, f3;
f1 = 1;
f2 = 1;
printf("请输入您需要求的想的序列:");
scanf("%d", &n);
for (i=3; i<n; i
- macbook的lamp环境
dcj3sjt126com
lamp
sudo vim /etc/apache2/httpd.conf
/Library/WebServer/Documents
是默认的网站根目录
重启Mac上的Apache服务
这个命令很早以前就查过了,但是每次使用的时候还是要在网上查:
停止服务:sudo /usr/sbin/apachectl stop
开启服务:s
- java ArrayList源码 下
shuizhaosi888
ArrayList源码
版本 jdk-7u71-windows-x64
JavaSE7 ArrayList源码上:http://flyouwith.iteye.com/blog/2166890
/**
* 从这个列表中移除所有c中包含元素
*/
public boolean removeAll(Collection<?> c) {
- Spring Security(08)——intercept-url配置
234390216
Spring Securityintercept-url访问权限访问协议请求方法
intercept-url配置
目录
1.1 指定拦截的url
1.2 指定访问权限
1.3 指定访问协议
1.4 指定请求方法
1.1 &n
- Linux环境下的oracle安装
jayung
oracle
linux系统下的oracle安装
本文档是Linux(redhat6.x、centos6.x、redhat7.x) 64位操作系统安装Oracle 11g(Oracle Database 11g Enterprise Edition Release 11.2.0.4.0 - 64bit Production),本文基于各种网络资料精心整理而成,共享给有需要的朋友。如有问题可联系:QQ:52-7
- hotspot虚拟机
leichenlei
javaHotSpotjvm虚拟机文档
JVM参数
http://docs.oracle.com/javase/6/docs/technotes/guides/vm/index.html
JVM工具
http://docs.oracle.com/javase/6/docs/technotes/tools/index.html
JVM垃圾回收
http://www.oracle.com
- 读《Node.js项目实践:构建可扩展的Web应用》 ——引编程慢慢变成系统化的“砌砖活”
noaighost
Webnode.js
读《Node.js项目实践:构建可扩展的Web应用》
——引编程慢慢变成系统化的“砌砖活”
眼里的Node.JS
初初接触node是一年前的事,那时候年少不更事。还在纠结什么语言可以编写出牛逼的程序,想必每个码农都会经历这个月经性的问题:微信用什么语言写的?facebook为什么推荐系统这么智能,用什么语言写的?dota2的外挂这么牛逼,用什么语言写的?……用什么语言写这句话,困扰人也是阻碍
- 快速开发Android应用
rensanning
android
Android应用开发过程中,经常会遇到很多常见的类似问题,解决这些问题需要花时间,其实很多问题已经有了成熟的解决方案,比如很多第三方的开源lib,参考
Android Libraries 和
Android UI/UX Libraries。
编码越少,Bug越少,效率自然会高。
但可能由于 根本没听说过、听说过但没用过、特殊原因不能用、自己已经有了解决方案等等原因,这些成熟的解决
- 理解Java中的弱引用
tomcat_oracle
java工作面试
不久之前,我
面试了一些求职Java高级开发工程师的应聘者。我常常会面试他们说,“你能给我介绍一些Java中得弱引用吗?”,如果面试者这样说,“嗯,是不是垃圾回收有关的?”,我就会基本满意了,我并不期待回答是一篇诘究本末的论文描述。 然而事与愿违,我很吃惊的发现,在将近20多个有着平均5年开发经验和高学历背景的应聘者中,居然只有两个人知道弱引用的存在,但是在这两个人之中只有一个人真正了
- 标签输出html标签" target="_blank">关于标签输出html标签
xshdch
jsp
http://back-888888.iteye.com/blog/1181202
关于<c:out value=""/>标签的使用,其中有一个属性是escapeXml默认是true(将html标签当做转移字符,直接显示不在浏览器上面进行解析),当设置escapeXml属性值为false的时候就是不过滤xml,这样就能在浏览器上解析html标签,
&nb