- Agent实战系列:快速自定义Agent在业务线落地:从入门到高级[实现tool串联、多轮对话、多Agent动态编排、静态编排等]
汀、人工智能
AIAgentLLM工业级落地实践人工智能AIAgent多智能体协作知识问答智能问答RAGAI编排流
Agent实战系列:快速自定义Agent在业务线落地:从入门到高级[实现tool串联、多轮对话、多Agent动态编排、静态编排等]本系列涵盖了多个关键功能的实现,包括tool串联、多轮对话、多Agent动态编排以及静态编排等。通过这些功能的学习与实践,用户将能够构建出功能丰富、灵活多变的Agent系统。tool串联让Agent能够调用多种工具和服务,多轮对话则让Agent能够与用户进行更加自然和深
- DigitalOcean Kubernetes现已支持VPC natvie集群
DO_Community
kubernetes
DigitalOceanKubernetes(DOKS)的VPCnatvie集群功能现已正式上线!这一新功能实现了DOKS集群与虚拟私有云(VPC)资源之间的无缝集成,提升了工作负载的网络灵活性和可扩展性。什么是VPCnatvie集群?VPCnatvie集群支持Kubernetes集群与VPC资源之间进行原生路由。这意味着你的DOKS集群可以作为现有VPC网络架构的自然扩展,提供更流畅的连接和更好
- Rasa的工作流程
不会编程的程序猿ᅟ
rasa
Rasa的工作流程分为两个主要部分:NLU(自然语言理解)和Core(对话管理)。整个流程包括从用户输入到最终响应的多个步骤,下面是详细的工作流程解析:1.用户输入用户通过聊天界面(如微信、Telegram、Slack或Web前端)发送自然语言消息,例如:"我想预订一张明天去北京的火车票"2.自然语言理解(NLU)Rasa的NLU模块解析用户输入,提取意图和实体。2.1意图识别NLU模块会识别用户
- 国内的AI大模型有可能超过ChatGPT吗?
AIWritePaper官方账号
PromptChatGPTAIWritePaperchatgpt人工智能深度学习AI写作AIGC
这是一个非常有前瞻性和现实意义的问题。要回答国内AI是否有可能超过ChatGPT,我们需要从多个方面来分析,包括技术基础、数据资源、应用场景、政策支持以及人才储备等。以下是对这一问题的详细探讨:1.技术基础(1)现状国内AI技术:国内的AI技术发展迅速,尤其在深度学习、自然语言处理(NLP)和计算机视觉等领域已经取得了显著进展。例如,百度的文心一言、阿里的通义千问等大语言模型(LLM)已经在技术上
- 【Lora微调】提高模型效率的创新方法
@fishv
人工智能大模型微调Lora
前言在自然语言处理(NLP)和机器学习的研究和应用中,随着模型规模的不断扩大,模型训练的计算成本和存储需求也不断攀升。大型预训练模型,如GPT、BERT等,虽然在许多任务上表现出色,但它们的训练和微调通常需要巨大的计算资源,这使得许多研究者和开发者无法充分利用这些模型进行个性化或领域特定的调整。为了在保持模型性能的同时减少计算开销,**Lora(Low-RankAdaptation)**应运而生。
- 再分享API形式调用Dify项目应用
福安德信息科技
大模型python人工智能大模型llmdify
大模型相关目录大模型,包括部署微调prompt/Agent应用开发、知识库增强、数据库增强、知识图谱增强、自然语言处理、多模态等大模型应用开发内容从0起步,扬帆起航。RAGOnMedicalKG:大模型结合知识图谱的RAG实现DSPy:变革式大模型应用开发最简明的Few-shotPrompt指南SemanticKernel:微软大模型开发框架——LangChain替代对话大模型Prompt是否需要
- 基于深度学习的鸟类识别系统详解(UI界面 + YOLOv10 + 数据集)
2025年数学建模美赛
深度学习uiYOLO人工智能python计算机视觉
引言鸟类识别是计算机视觉领域中一个独具挑战性的任务,尤其是在复杂的自然环境中,识别不同种类的鸟类需要非常强大的模型和丰富的数据集。随着深度学习技术的发展,基于YOLO(YouOnlyLookOnce)系列模型的目标检测系统展现了卓越的性能,特别是在速度和精度上的平衡方面。本博客将详细讲解如何利用YOLOv10模型来构建一个基于深度学习的鸟类识别系统。该系统会结合自定义鸟类数据集,设计一个简洁直观的
- Java 大视界 -- Java 大数据中的自然语言生成技术与实践(63)
青云交
大数据新视界Java大视界大数据自然语言生成基于规则模型基于统计模型基于深度学习模型新闻写作智能客服
亲爱的朋友们,热烈欢迎来到青云交的博客!能与诸位在此相逢,我倍感荣幸。在这飞速更迭的时代,我们都渴望一方心灵净土,而我的博客正是这样温暖的所在。这里为你呈上趣味与实用兼具的知识,也期待你毫无保留地分享独特见解,愿我们于此携手成长,共赴新程!一、欢迎加入【福利社群】点击快速加入:青云交灵犀技韵交响盛汇福利社群点击快速加入2:2024CSDN博客之星创作交流营(NEW)二、本博客的精华专栏:大数据新视
- 你知道吗?其实这些都是AI——智能聊天机器人
贫苦游商
人工智能机器人机器学习AIGC制造
智能聊天机器人AI:优化用户体验的智能助手在现代的数字化生活中,智能聊天机器人已经成为许多中国社交平台上不可或缺的一部分。这些机器人通过人工智能技术的支持,为用户提供各种互动服务,从回答常见问题到提供个性化建议,极大地提升了用户体验和平台的服务质量。智能聊天机器人AI的核心在于其强大的自然语言处理能力。通过分析用户的输入文本,这些系统能够理解用户的意图,并生成相应的回复。例如,当用户在购物平台上询
- Transformer大模型实战 BART模型的架构
AI天才研究院
大数据AI人工智能AI大模型企业级应用开发实战AI大模型应用入门实战与进阶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
Transformer大模型实战BART模型的架构作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming/TextGenWebUILLMTransformer大模型实战BART模型的架构1.背景介绍1.1问题的由来随着大规模预训练模型的兴起,如BERT、GPT系列等,研究人员发现基于Transformer架构的模型在自然语言处理任务上表现出了显著的优势。为
- 【Unity 天空和昼夜循环系统插件】Procedural Sky Shader & Day Night Cycle - Jupiter 旨在为游戏项目提供动态、真实的天际效果和昼夜变化
Unity游戏资源学习屋
Unity插件
ProceduralSkyShader&DayNightCycle-Jupiter是一款专为Unity开发的程序化天空和昼夜循环系统插件,旨在为游戏项目提供动态、真实的天际效果和昼夜变化。该插件使用程序生成的方式实时模拟天空的变化,提供了多种自定义选项,帮助开发者创建美丽且自然的环境光照和大气效果,适用于各种游戏类型,包括开放世界、冒险、角色扮演等。核心功能程序化天空生成插件采用程序生成方法,能够
- 从文字到思维:呆马GPT在人工智能领域的创新之旅
呆码科技
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引言生成式预训练变换器(GenerativePre-trainedTransformer,简称GPT)领域是人工智能技术中的一大革新。自OpenAI推出第一代GPT以来,该技术经历了多代发展,不断提升模型的规模、复杂度和智能化程度。GPT模型通过在大规模数据集上进行预训练,学习语言的统计规律和世界知识,然后在特定任务上进行微调,以适应不同的应用需求。GPT领域的发展推动了自然语言处理(NLP)技术
- BERT模型在情感分析中的应用:探寻文本情感的智能之路
Echo_Wish
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随着互联网的普及和社交媒体的兴起,情感分析(SentimentAnalysis)已成为自然语言处理(NLP)领域的重要研究方向。情感分析通过对文本数据的分析,识别其中所表达的情感倾向(如正面、负面或中性)。近年来,BERT(BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers)模型凭借其强大的上下文理解能力,在情感分析中展现出了卓越的性能。本文将深
- FPGA在空间领域应用的权衡之道
forgeda
EDA硬件辅助验证fpga开发硬件架构嵌入式硬件EDA硬件辅助验证故障注入测试SEUEmulation商业航天
新官上任,干货较多。去年10月30日,紫光国微在投资者关系活动中表示,对FPGA产品的国产化率以及未来价格压力趋势的答复是,除了个别品类外,FPGA领域已基本完成国产化替代。价格竞争激烈,现有存量市场需求不足,导致产品价格成为重要竞争手段等。价格是市场新进入者的唯一机会,FPGA行业自然也不例外。当下火热的“智算概念”,如果说GPU在数据中心堆算力的方式有多风光,那么在追求性能之外,必须权衡SWa
- 想转行到人工智能领域,我该学什么,怎么学?
张登杰踩
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转行到人工智能(AI)领域需要系统的学习和实践,以下是详细的路径建议,涵盖基础知识、技能学习、项目实践和求职准备:一、明确目标和领域方向人工智能领域广泛,建议先了解细分方向(如机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理、强化学习等),结合兴趣和职业规划选择切入点。二、构建基础知识1.数学基础线性代数:矩阵运算、特征值、向量空间。微积分:导数、梯度、优化理论。概率与统计:贝叶斯定理、分布、假设检验
- # AI计算模式 神经网络模型 深度神经网络 多层感知机 卷积神经网络 循环神经网络 长短期记忆网络 图像识别、语音识别、自然语言 轻量化模型和模型压缩 大模型分布式并行
EwenWanW
AGI人工智能神经网络dnn
AI计算模式AI技术发展至今,主流的模型是深度神经网络模型。近20年来,神经网络模型经过多样化的发展,模型总体变得越来越复杂和庞大,对硬件设备的计算速度、存储能力、通信速度的要求越来越高。尽管学者已经提出了许多方法优化模型结构,降低模型的参数量,但是伴随着人们对AI能力的要求越来越高,模型变得更大是不可避免的。原先单CPU可进行模型的训练与推理,如今需要使用GPU、TPU等设备,并通过分布式并行的
- Encoder(编码器)和Decoder(解码器)有什么区别
YiHanXii
nlp人工智能
编码器和解码器的区别主要功能:编码器:编码器的主要功能是处理输入数据,并将其转换成一种内部表示(contextvectors),这种表示捕捉了输入数据的重要特征。编码器特别适合于自然语言理解(NLU)任务。解码器:解码器的主要功能是基于某种内部表示或前一个状态的输出来生成新的输出。解码器特别适合于自然语言生成(NLG)任务。处理方式:编码器通常一次性处理整个输入序列,捕捉序列中的信息,并生成一个固
- 自然语言处理的发展历程
数亦有术
自然语言处理人工智能
1.自然语言处理发展的7个阶段序号阶段时间贡献代表人物1起源期1913-1956思考使用图灵算法计量模型来描述自然语言,描述词语及词语之间的关系。这一阶段停留在理论层面做探索图灵、马尔可夫、香农2基于规则的形式语言理论期1957-1970形式语言理论的提出,开启了学术界对自然语言结构的研究、建模和解析,从而为基于结构与规则的文本识别、生成和翻译开辟了一条康庄大道诺姆·乔姆斯基、冯志伟3基于规则、概
- 【自然语言处理(NLP)】NLTK的使用(分句、分词、词频提取)
道友老李
自然语言处理(NLP)自然语言处理人工智能
文章目录介绍NLTK主要功能模块安装使用分句分词去除标点符号去除停用词stopword噪音单词,词频提取个人主页:道友老李欢迎加入社区:道友老李的学习社区介绍自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究的是人类(自然)语言与计算机之间的交互。NLP的目标是让计算机能够理解、解析、生成人类语言,并且能够以有意义的方式
- 【自然语言处理(NLP)】序列数据研究(创建序列数据、简单的MLP模型、预测结果分析)
道友老李
自然语言处理(NLP)自然语言处理人工智能
文章目录介绍序列数据研究导包安装d2l创建序列数据创建模型开始训练预测多步预测结论个人主页:道友老李欢迎加入社区:道友老李的学习社区介绍自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究的是人类(自然)语言与计算机之间的交互。NLP的目标是让计算机能够理解、解析、生成人类语言,并且能够以有意义的方式回应和操作这些信息。N
- 网络安全大模型和人工智能场景及应用理解
hao_wujing
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本文通过通俗易懂的方式的进行阐述,大家读完觉得有帮助记得及时关注和点赞!!!一、网络安全大模型的概述网络安全大模型是一种用于识别和应对各种网络安全威胁的模型。它通过分析网络数据包、网络行为等信息,识别潜在的网络安全事件,并采取相应的措施进行防御。人工智能(AI)是指由计算机系统或机器执行的智能任务,通常需要人类智能来完成。AI的一个重要分支是(NLP),即让计算机理解和生成自然语言。NLP的一个核
- 李开复:苹果发布AI应用的未来
AI大模型应用之禅
计算机软件编程原理与应用实践javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
苹果,AI,应用,未来,深度学习,自然语言处理,计算机视觉1.背景介绍近年来,人工智能(AI)技术取得了飞速发展,并开始渗透到人们生活的方方面面。从智能手机的语音助手到自动驾驶汽车,AI正在改变着我们的世界。作为科技巨头,苹果也积极布局AI领域,并将其融入到其产品和服务中。2017年,苹果发布了其首款AI芯片A11Bionic,并将其应用于iPhoneX等产品。该芯片拥有强大的神经网络处理能力,为
- 使用Zapier Natural Language Actions与LangChain集成实现自动化工作流
srudfktuffk
langchain自动化windowspython
技术背景介绍ZapierNaturalLanguageActions(NLA)提供了一种通过自然语言接口访问Zapier平台上5000多个应用和20000多个操作的方法。通过NLA,你可以将自然语言翻译成具体的API调用并获取简化的输出。这使得在复杂的多应用环境中进行自动化操作变得更加轻松。然而需要注意的是,ZapierNLA将在2023年11月17日停用。核心原理解析NLA的核心思想是通过类似O
- 计算广告(一)
爱学习的菜鸟罢了
搜广推人工智能
计算广告学是一个十分庞大的学科,里面涵盖了自然语言处理、机器学习、推荐系统等众多研究方向。而且广告作为互联网行业的三大盈利模式(广告、电商、游戏)之一,也是这三大模式中最有技术含量的,计算广告学一直都吸引着无数学术界/工业界的精英投入其中(ps:计算广告学也是机器学习在商业界最成功的应用之一)。行业分类例子盈利搜索引擎Google百度广告社交网络腾讯facebook广告增值服务游戏电商网站亚马逊阿
- 快速入门Volc Engine的MaaS LLM模型
azzxcvhj
python
在这篇文章中,我将为你详细介绍如何使用VolcEngine的MaaSLLM模型。我们将从安装库开始,然后深入到具体的代码实现,最后分析其应用场景及实践建议。技术背景介绍VolcEngine(火山引擎)提供了一个强大的MaaS(ModelasaService)平台,支持多种语言模型。这个平台旨在让开发者更容易地集成和使用先进的自然语言处理能力。通过VolcEngine,开发者可以轻松实现文本生成、文
- 人工智能和云计算带来的技术变革:人工智能实现自动化营销的方式
AI天才研究院
AI实战AI大模型企业级应用开发实战大数据人工智能语言模型AILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍随着人工智能(AI)和云计算技术的不断发展,我们正面临着一场技术革命。这场革命正在改变我们的生活方式、工作方式和商业模式。在这篇文章中,我们将探讨人工智能如何实现自动化营销的方式,并深入了解其背后的核心概念、算法原理、代码实例等。1.1人工智能简介人工智能是一种计算机科学的分支,旨在让计算机具有人类智能的能力,如学习、推理、感知、语言理解等。人工智能的目标是让计算机能够理解自然语言、解
- git——Bug分支(git stash命令的使用背景及作用)
知北行
Git其他git
背景:当你接到一个修复一个代号101的bug的任务时,很自然地,你想创建一个分支issue-101来修复它,但是,当前正在dev上进行的工作还没有提交(进行了add)此时可以使用gitstash命令,把当前工作现场“储藏”起来,等以后恢复现场后继续工作gitstash当完成bug修复工作后,返回之前的工作分支dev,然后可以使用gitstashlist命令查看之前保存的工作现场gitstashli
- 使用SolarChat实现中英韩翻译的实战指南
azzxcvhj
python
在这篇文章中,我们将探索如何利用SolarChat这一强大的聊天模型来实现中英韩翻译功能。SolarChat是一个方便的语言模型接口,能够帮助我们将自然语言处理任务集成到项目中。本文将详细介绍这个模型的核心原理,并通过示例代码展示如何使用它进行翻译。技术背景介绍随着人工智能的发展,语言模型在各种自然语言处理任务中扮演了重要角色。特别是在翻译、对话生成等领域,先进的语言模型如SolarChat为我们
- 使用 Tokenizers 分割文本:深入了解与实践
AWsggdrg
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在开发应用自然语言处理(NLP)模型时,一个常见的需求是将文本拆分为较小的块,通常称为“tokens”。现代语言模型对tokens的数量有限制,因此在处理长文本时,我们需要仔细计算tokens以避免超过限制。本文将介绍如何使用不同的tokenizer来分割文本,并提供实用代码示例。技术背景介绍自然语言处理中的tokenization是指将文本拆分为更小的、可管理的单元,称为tokens。使用tok
- 异地容灾备份在数据安全
未来之窗软件服务
数据安全
异地容灾备份在数据安全、病毒安全和下载保护方面具有以下显著优势:数据安全方面1.防止本地灾害:如火灾、洪水、地震等自然灾害可能会破坏本地的数据中心,导致数据丢失。异地容灾备份将数据存储在远离本地的位置,降低了这些灾害对数据的影响。2.硬件故障保护:本地服务器的硬件可能会出现故障,包括硬盘损坏、服务器宕机等。异地备份确保即使本地硬件完全失效,数据仍然可用。3.人为错误容错:例如误删除、误操作等人为失
- 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