- 大模型Agent 和 RAG 的关系
大数据追光猿
大模型语言模型人工智能学习方法transformer
Agent和RAG(Retrieval-AugmentedGeneration)是两种在自然语言处理(NLP)和人工智能领域中广泛使用的技术,它们在功能、目标和实现方式上既有区别又有联系。以下是它们的关系及其协同作用的详细分析。1.Agent和RAG的定义(1)Agent定义:Agent是一种智能体,能够感知环境并采取行动以完成特定任务。在NLP领域,Agent通常指一个基于大语言模型(LLM)的
- QHDBO基于量子计算和多策略融合的蜣螂优化算法
算法小狂人
算法改进智能优化算法量子计算算法
2.DBO基本的蜣螂算法通过模拟蜣螂在自然界中的四种行为(滚动、产卵、觅食和偷窃)来执行种群位置更新。2.1滚动蜣螂在自然界中,蜣螂必须通过太阳导航,使其球滚动的路线尽可能直线。方程(1)用于原始论文中更新滚动蜣螂的位置:xi(t+1)=xi(t)+α⋅k⋅xi(t−1)+b⋅Δx(1)x_i(t+1)=x_i(t)+\alpha\cdotk\cdotx_i(t-1)+b\cdot\Deltax\
- 《有限与无限的游戏》
晴空排云
《有限与无限的游戏》游戏哲学博弈论其他
这是一本哲学方面的书1,以“游戏”为主线,讲解了世界、时间、社会、文化、权力、语言、性、疾病、死亡、战争、自然、机器、宗教、神话等重要主题。在哲学家眼中,游戏是一个没有感情色彩的词,任何一个有限或无限的过程都可以看做是游戏。所以,人生是游戏,爱情也是游戏,不同的只是游戏参与者的“游戏观”。今天把这本书读完了。虽然有时读的似懂非懂,但每次拿起它读的时候心灵深处总有那么一种震撼,一种醍醐灌顶的感觉。这
- 高德地图API详解
芯作者
DD:日记云计算人工智能机器学习
高德地图API是一款基于Web的服务,为开发者提供了丰富的地理数据服务和功能。以下是对高德地图API的详细介绍:一、主要功能地图显示:支持全球范围各地的地图显示,包括街道、建筑物、自然地理等,用户可以将高德地图以图片形式嵌入自己的网页或应用中。地理/逆地理编码:提供结构化地址与经纬度之间的相互转化的能力。地理编码是将具体的地址转换为经纬度坐标的过程,逆地理编码则是通过经纬度获取地址信息。路线规划:
- AI大模型训练教程
Small踢倒coffee_氕氘氚
python自学经验分享笔记
1.引言随着人工智能技术的快速发展,大模型(如GPT-3、BERT等)在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了显著的成果。训练一个大模型需要大量的计算资源、数据和专业知识。本教程将带你了解如何从零开始训练一个AI大模型。2.准备工作2.1硬件要求GPU:推荐使用NVIDIA的高性能GPU,如A100、V100等。内存:至少64GBRAM。存储:SSD存储,至少1TB。#2.2软件环境操作系统:Lin
- Midscene.js自然语言驱动的网页自动化全指南
Hello.Reader
前端技术人工智能javascript自动化开发语言
一、概述网页自动化在数据抓取、UI测试和业务流程优化中发挥着重要作用。然而,传统工具如Selenium和Puppeteer要求用户具备编程技能,编写复杂的选择器和脚本维护成本高昂。Midscene.js通过自然语言接口革新了这一领域,用户只需描述任务(如“点击登录按钮”或“提取产品价格”),AI即可自动执行,大幅降低技术门槛。Midscene.js由web-infra-dev团队开发,开源于Git
- 景联文科技提供高质量文本标注服务,驱动AI技术发展
景联文科技
科技人工智能
文本标注是指在原始文本数据上添加标签的过程,这些标签可以用来指示特定的实体、关系、事件等信息,以帮助计算机理解和处理这些数据。文本标注是自然语言处理(NLP)领域的一个重要环节,它通过为文本的不同部分提供具体的含义和上下文信息,增强机器学习和深度学习模型对文本内容的理解能力。标注类型情感分析情感极性:确定文本表达的情感倾向,如正面、负面或中立。强度评估:衡量情感的强烈程度,从轻微到极端不等。命名实
- 景联文科技:以高质量数据标注推动人工智能领域创新与发展
景联文科技
科技人工智能数据标注
在当今这个由数据驱动的时代,高质量的数据标注对于推动机器学习、自然语言处理(NLP)、计算机视觉等领域的发展具有不可替代的重要性。数据标注过程涉及对原始数据进行加工,通过标注特定对象的特征来生成能够被机器学习模型识别和使用的编码格式,从而使数据更具有意义和可解读性。数据标注的主要类型包括:图像标注:指在图片中标识出目标物体的位置、形状或类别等信息,如自动驾驶技术中的行人、车辆及交通标志的识别。文本
- 端到端的NLP框架(Haystack)
deepdata_cn
NLP自然语言处理人工智能
Haystack是一个端到端的NLP框架,专门用于构建基于文档的问答系统,是实现RAG的理想选择。它提供了数据预处理、文档存储、检索和生成等一系列组件,支持多种语言模型和检索器。提供可视化界面,方便用户进行配置和调试;支持多模态数据,可处理文本、图像等多种类型的数据;具有可扩展性,可根据需求添加自定义组件。2020年在自然语言处理技术快速发展,对高效、易用且灵活的端到端NLP框架需求日益增长的背景
- 客服机器人怎么才能精准的回答用户问题?
玩人工智能的辣条哥
AI面试机器人客服机器人
环境:客服机器人问题描述:客服机器人怎么才能精准的回答用户问题?解决方案:客服机器人要精准回答用户问题,需综合技术、数据和用户体验等多方面因素。以下是关键策略和步骤:1.精准理解用户意图自然语言处理(NLP)技术分词与实体识别:提取关键词(如“订单号”“退货”)和实体(如时间、地点)。意图分类:通过机器学习模型(如BERT、Transformer)将问题归类(如“售后”“支付”)。上下文理解记录对
- DeepSeek、Grok 与 ChatGPT 三巨头:技术架构与应用场景的全方位解析
云策量化
Deepseekchatgptdeepseekgrok
前言在当今人工智能领域,DeepSeek、Grok和ChatGPT作为语言模型的三巨头,各自凭借独特的技术架构和广泛的应用场景,在自然语言处理领域占据着重要地位。本文将对这三款模型的技术架构和应用场景进行全方位解析,以期为读者提供深入的了解和有价值的参考。一、技术架构(一)DeepSeekDeepSeek是由DeepSeek团队开发的一款大型语言模型,其技术架构基于深度学习中的Transforme
- 自然语言处理(5)—— 中文分词
隐私无忧
人工智能#自然语言处理自然语言处理中文分词人工智能
中文分词的基本原理及实现1.什么是词2.基本原理3.发展趋势:多数场景无需显式分词信息处理的目标是使用计算机能够理解和产生自然语言。而自然语言理解和产生的前提是对语言能够做出全面的解析。汉语词汇是语言中能够独立运用的最小的语言单位,是语言中的原子结构。由于中文缺乏类似英文的空格分隔,分词的准确性直接影响后续任务(如机器翻译、情感分析)的效果。因此,对中文进行分词就显得至关重要。中文分词(Chine
- P1706 全排列问题 及 P1157 组合的输出
wwjjjww
算法深度优先图论
全排列:题目描述按照字典序输出自然数1到n所有不重复的排列,即n的全排列,要求所产生的任一数字序列中不允许出现重复的数字。输入格式一个整数n。输出格式由1∼n组成的所有不重复的数字序列,每行一个序列。#includeusingnamespacestd;intn;boolv[100];inta[100];voiddfs(intpos){if(pos==n+1){for(inti=1;i>n;dfs(
- 如何使用JSON输出解析器解析语言模型的输出
vaidfl
json语言模型easyuipython
在现代AI应用中,让语言模型返回结构化的数据是一个重要的能力,特别是在需要进一步处理或集成的时候。本文将深入探讨如何利用JsonOutputParser来解析语言模型的JSON输出。技术背景介绍随着语言模型的普及,许多应用场景需要从自然语言处理任务中获取结构化的输出。针对这一需求,输出解析器应运而生,它能够帮助我们定义JSON模式,通过提示语言模型生成符合该模式的输出,并将其解析为JSON格式。核
- 使用LocalAI进行文本嵌入的实战指南
bavDHAUO
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技术背景介绍文本嵌入是一种将文本片段转换为高维向量的技术,可以用于自然语言处理任务中的相似性计算、信息检索等应用。LocalAI提供了一种本地化的嵌入解决方案,允许开发者在本地环境中运行和测试嵌入模型。通过在本地部署LocalAI服务,您可以避免依赖外部API,享受更快的响应速度和更好的数据隐私。核心原理解析LocalAIEmbedding类主要负责与本地运行的LocalAI服务通信,进行文本嵌入
- 【MATLAB】
不掉发的小刘
MATLABmatlab开发语言
数学计算与运算基础数学函数函数名功能示例sin(x)正弦函数sin(pi/2)→1cos(x)余弦函数cos(0)→1sqrt(x)平方根sqrt(4)→2exp(x)指数函数exp(1)→e≈2.718log(x)自然对数log(e)→1abs(x)绝对值abs(5)→5线性代数函数名功能示例A\b解线性方程组Ax=bA=21;11,b=3;2,x=A\b→x=1;1det(A)矩阵行列式det
- LLM:软件测试的颠覆性力量
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
LLM:软件测试的颠覆性力量关键词:大语言模型(LLM)、软件测试、人工智能、测试自动化、测试效率、质量保证、测试革新1.背景介绍在当今快速发展的软件行业中,测试一直是确保产品质量的关键环节。随着人工智能技术的飞速进步,特别是大语言模型(LargeLanguageModels,简称LLM)的出现,软件测试领域正经历着前所未有的变革。LLM凭借其强大的自然语言处理能力和广泛的知识储备,正在重塑我们对
- 使用Dall-E生成图像:文本到图像的魔力
shuoac
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使用Dall-E生成图像:文本到图像的魔力技术背景介绍Dall-E是OpenAI开发的一个强大的文本到图像生成模型,它能够根据自然语言描述创造出全新的数字图像。这一技术基于深度学习的方法,使得创意与AI图像生成的结合更具可能性。本文将介绍如何调用Dall-EAPI来生成图像,从而使开发者能够将这一技术应用到自己的项目中。核心原理解析Dall-E利用大型语言模型(LLM)从用户提供的文本描述中提取详
- 深入了解盘古大模型:技术、应用与未来
Hardess-god
Literaturereview人工智能
随着人工智能技术的迅猛发展,预训练大模型已成为AI领域最前沿、最热门的研究方向之一。近年来,中国自主研发的大模型之一——盘古模型(PanGuModel)逐渐进入公众视野,凭借其强大的性能和广泛的应用前景,引发了行业内外的广泛关注。什么是盘古大模型?盘古大模型是华为公司联合多家科研机构共同研发的超大规模预训练语言模型。该模型以中文数据为主进行训练,旨在推动中文自然语言处理(NLP)以及跨模态应用的技
- 知识图谱中NLP新技术
魔王阿卡纳兹
知识图谱入门大数据治理与分析知识图谱自然语言处理人工智能
知识图谱与自然语言处理(NLP)的结合是当前人工智能领域的前沿方向,其技术发展呈现多维度融合与场景深化的特点。以下从核心技术突破、应用场景创新及未来趋势三个层面,系统梳理知识图谱中NLP的最新进展:一、核心技术突破基于预训练模型的图谱构建与增强预训练语言模型与知识嵌入融合:以BERT、KEPLER为代表的模型通过联合优化知识嵌入(KE)和语言建模目标,将知识图谱中的结构化知识融入预训练过程,显著提
- 文本转语音常用的几个python库
天蓝海乡
python开发语言人工智能nlp语音识别
在Python编程领域,文本到语音(Text-to-Speech,TTS)的转换是一个常见的需求,尤其是在开发能够与用户交互的应用程序时。以下是几个流行的Python库,它们可以帮助开发者实现文本到语音的转换,并且有的可以将转换后的语音保存为MP3文件。gTTS(GoogleText-to-Speech)gTTS是一个依赖于Google的文本转语音API的Python库。它能够将文本转换为自然听起
- 如何用Function Calling解锁OpenAI的「真实世界」交互能力?(附Node.js 实战)
hongkid
AI编程
一、FunctionCalling:大模型的「手脚延伸器」1.1核心定义FunctionCalling是OpenAI在2023年6月13日推出的革命性功能(对应模型版本gpt-3.5-turbo-0613和gpt-4-0613),允许开发者通过自然语言指令触发预定义函数,实现大模型与现实世界系统的交互。如同给语言模型安装「手脚」,使其不仅能思考,还能执行具体操作。openai官方说明:https:
- 使用PyTorch搭建Transformer神经网络:入门篇
DASA13
pytorchtransformer神经网络
1.简介Transformer是一种强大的神经网络架构,在自然语言处理等多个领域取得了巨大成功。本教程将指导您使用PyTorch框架从头开始构建一个Transformer模型。我们将逐步解释每个组件,并提供详细的代码实现。2.环境设置首先,确保您的系统中已安装Python(推荐3.7+版本)。然后,安装PyTorch和其他必要的库:pipinstalltorchnumpymatplotlib3.P
- Python 向量检索库Faiss使用
懒大王爱吃狼
pythonpython开发语言自动化Python基础python教程
Faiss(FacebookAISimilaritySearch)是一个由FacebookAIResearch开发的库,它专门用于高效地搜索和聚类大量向量。Faiss能够在几毫秒内搜索数亿个向量,这使得它非常适合于实现近似最近邻(ANN)搜索,这在许多应用中都非常有用,比如图像检索、推荐系统和自然语言处理。以下是如何使用Faiss的基本步骤和示例:1.安装Faiss首先,你需要安装Faiss。你可
- OpenManus 架构的详细技术实现
大势下的牛马
搭建本地gpt架构OpenManusManusAgent
一、OpenManus架构的详细技术实现1.核心分层架构的深度解析底层:LLM层模型选择与适配:OpenManus允许用户替换底层LLM(如mPLUG-Owl3、Qwen、Llama等),通过统一接口调用模型API,实现跨模型兼容性Prompt工程设计:用户输入的自然语言指令通过精心设计的Prompt转换为结构化指令。例如,PlanningTool使用预定义的Prompt模板(如请将任务分解为可执
- 深入探讨盘古大模型的高精度多尺度能力
Hardess-god
WRF人工智能算法
随着人工智能技术的快速发展,大模型的研究逐渐进入新的阶段。其中,盘古大模型以其卓越的高精度和多尺度处理能力成为研究热点。本文将详细分析盘古模型在高精度多尺度问题上的技术特征、优势和应用潜力,并探讨其深入研究的方向。一、盘古模型概述盘古模型是华为推出的中文预训练大模型系列,拥有数十亿甚至千亿级的参数规模。它以Transformer架构为基础,通过海量文本数据进行训练,表现出优异的自然语言理解和生成能
- DeepSeek重塑软件行业:研发工程师的机遇与挑战
LiuSid7
人工智能llama语言模型ai
人工智能技术的浪潮正以前所未有的速度重塑软件行业,而DeepSeek作为其中的代表性技术,已成为研发工程师日常工作中不可忽视的变革力量。从代码生成到架构优化,从效率提升到职业生态重构,DeepSeek正在重新定义工程师的工作范式。以下从技术革新、职业发展、行业趋势三个维度,分析其对研发工程师的核心影响。一、技术革新:从“重复劳动”到“创造力释放”代码生产的效率革命DeepSeek通过自然语言指令生
- C语言求自幂数
张同学吧
c++
如果在一个固定的进制中,一个n位自然数等于自身各个数位上数字的n次幂之和,则称此数为自幂数。例如:在十进制中,153是一个三位数,各个数位的3次幂之和为1^3+5^3+3^3=153,所以153是十进制中的自幂数。我们熟知的水仙花数只是自幂数的一种,严格来说3位数的3次幂数才称为水仙花数。一位自幂数:独身数、两位自幂数:没有、三位自幂数:水仙花数、四位自幂数:四叶玫瑰数、五位自幂数:五角星数、六位
- 使用Python和LangChain构建检索增强生成(RAG)应用的详细指南
m0_57781768
pythonlangchain搜索引擎
使用Python和LangChain构建检索增强生成(RAG)应用的详细指南引言在人工智能和自然语言处理领域,利用大语言模型(LLM)构建复杂的问答(Q&A)系统是一个重要应用。检索增强生成(RetrievalAugmentedGeneration,RAG)是一种技术,通过将模型知识与额外数据结合来增强LLM的能力,使其能够回答关于特定源信息的问题。这些应用不仅限于公开数据,还可以处理私有数据和模
- 学习111
麋鹿叔叔
学习
项目名称项目简介主要功能技术原理GitHub地址browser-use智能浏览器工具,让AI像人类一样操作浏览器,实现网页自动化网页浏览与操作、多标签页管理、视觉识别与内容提取、操作记录与重复执行、自定义动作支持、主流LLM模型支持为大语言模型服务的创新Python工具库GitHubEkoFellouAI推出的生产就绪型JavaScript框架,基于自然语言驱动创建智能代理支持所有平台,提供统一便
- 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