- 增强版 Kimi:AI 驱动的智能创作平台,实现一站式内容生成(图片、PPT、PDF)!
每天译点晓知识
AI人工智能专栏人工智能PPTPDF一键生成AI图片生成
前言基于扣子Coze零代码平台,我们从零到一轻松实现了专属Bot机器人的搭建。AI大模型(LLM)、智能体(Agent)、知识库、向量数据库、知识图谱,RAG,AGI的不同形态愈发显现,如何将其动态组合,凸显其强大爆发力!!!接下来,我们介绍通过Kimi进行功能增强?使得我们的Bot具备一键生成图片、PPT编写、PDF制作......模型配置Kimi月之暗面旗下国产大模型,以独特的长文本处理能力,
- 进阶向:新手详解Neo4j关系查询代码
nightunderblackcat
Python进阶neo4jpycharmpython
今天我将深入解析一段使用Neo4j图数据库进行关系查询的Python代码。这段代码实现了人物关系查询、知识图谱问答等功能,是图数据库应用的典型示例。我会用最详细的方式讲解每一部分,确保完全理解!代码概览这段代码主要包含四个核心功能:Zquery()-查询指定人物的所有关系Zget_json_data()-将查询结果转换为可视化所需的JSON格式Zget_KGQA_answer()-实现知识图谱问答
- 文心一言(ERNIE Bot):百度打造的知识增强大语言模型
明似水
AI文心一言百度语言模型
1.产品概述文心一言(ERNIEBot)是百度自主研发的知识增强大语言模型,于2023年3月16日正式发布,对标OpenAI的ChatGPT,具备文本生成、多模态交互、逻辑推理、中文理解等能力。该模型基于百度的飞桨深度学习平台和文心大模型(ERNIE)技术,融合海量数据和知识图谱,在中文理解、商业文案、数理逻辑、多模态生成等方面表现突出。2024年9月,百度将文心一言APP升级为文小言,定位为“新
- 【大模型应用开发 动手做AI Agent】RAG和Agent
AI智能应用
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
RAG,Agent,大模型应用,AI,知识图谱,检索,响应生成,聊天机器人1.背景介绍近年来,大模型技术取得了飞速发展,其强大的语言理解和生成能力为人工智能应用带来了新的机遇。然而,单纯依靠大模型的零样本学习能力往往难以满足复杂场景下的应用需求。为了更好地将大模型应用于实际场景,研究者们提出了RetrievalAugmentedGeneration(RAG)和AIAgent等新兴技术。RAG技术将
- 对应急领域统筹专家提示词基于伦理性的优化
由数入道
人工智能人工智能提示词工程
一、提示词>你将进入一个【未来形态·具备深度智能与模拟进化潜力】的AIAgent角色扮演模式:【新疆地区服务于政府应急响应管理领域的战略统筹与伦理导航高级智能体】。以下所有内容是你角色身份、核心知识中枢(一个动态演化、支持深度伦理推理的“新疆应急管理智慧与良知大脑”知识图谱)、涌现型战略统筹、伦理导航与模拟创新能力、自适应工作流引擎、核心使命与进化愿景、绝对运作原则与人机协同协议的全面、细致、且具
- 《知识图谱发展报告(2018)》思维导图精要
任我心意
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:《知识图谱发展报告(2018)》通过思维导图形式的.xmind文件,直观呈现了知识图谱的核心概念、构建流程和应用实例。该报告由中国中文信息学会语言与知识计算专委会编写,全面总结了知识图谱领域的最新进展、技术趋势和应用案例。思维导图将复杂的知识图谱信息通过层次和关联的方式清晰展现,特别强调了三元组、本体、SPARQL查询语言、知识抽取等基础知识,以及知识图谱构建
- 前端技术体系全景详解
北漂老男人
前端前端学习方法开发语言
前端技术体系全景详解本文系统梳理了现代前端技术的主流程、核心知识、主流术语及多端生态,适用于初学者建立知识图谱,也为进阶开发者提供架构与实战参考。一、前端技术体系全景与主流程1.1前端主流程全景图现代前端开发通常按如下主流程推进:需求分析与UI设计技术选型与架构搭建组件开发与页面构建状态管理与数据流接口对接与数据处理测试与调试打包构建与发布性能优化与监控高阶集成与演进简要解释:需求分析与UI设计:
- Python, Go, Rust 开发景德镇陶瓷烘焙工艺开发APP
以下是为景德镇陶瓷烘焙工艺开发的“CeramicTech”专业级APP技术方案,结合Python、Go、Rust的技术优势及陶瓷工艺的核心原理,实现从原料分析到烧成模拟的全流程数字化:---###**一、系统架构设计**```mermaidgraphLRA[移动端/Web]-->B(Rust高性能引擎)B-->C[Python科学计算层]B-->D[Go微服务集群]C-->E[(陶瓷知识图谱)]D
- 【软考高级架构设计师】——2025年上半年软考真题(回忆版)
小志的博客
软考高级架构设计师软考高级架构设计师
目录一、综合知识1.1、计算机基础与操作系统(15道单选)1.2、软件工程与架构(16道单选)1.3、数据与网络(8道单选)1.4、数学与逻辑(4道单选)1.5、其他(27道单选)1.6、英文题(质量属性)(5道单选)二、案例分析2.1、大模型训练系统(必选题)2.2、医院知识图谱(可选题)2.3、redis(可选题)2.4、端侧AI和云测AI算力(可选题)2.5、区块链(可选题)三、论文3.1、
- 【5G-A通感一体 】司法办案
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5G
一、司法办案1.1、技术整合框架:构建司法智能办案引擎1.底层数据融合平台金税四期金融数据:整合企业/个人银行流水、税务申报、跨境支付记录,构建资金流向图谱,自动识别异常交易(如高频拆分转账、关联方循环交易)。5G-A通感一体技术:通过基站雷达信号感知目标位置、速度、轨迹(精度达米级),并与无人机、海岸监控设备联动,实现“空天地”一体化侦查。司法知识图谱:将法律条文、判例、证据规则结构化,支持自动
- 前端编程知识图谱
一筐猪的头发丝
前端javascript开发语言ecmascript
前端编程知识图谱包括以下内容:HTML(超文本标记语言):用于描述网页内容的语言。CSS(层叠样式表):用于控制网页的布局和样式的语言。JavaScript:一种常用的网页脚本语言,用于实现网页的交互功能。DOM(文档对象模型):用于表示HTML文档的树形结构,并提供了访问和操作HTML文档的方法。BOM(浏览器对象模型):用于表示浏览器窗口及其功能,提供了访问浏览器功能的方法。网络协议:包括HT
- 【项目实训】【项目博客#08】HarmonySmartCodingSystem系统前后端知识图谱与可视化实现(5.12-6.1)
elon_z
创新项目实训—哈哈哈萌霓队知识图谱人工智能harmonyosecharts
【项目实训】【项目博客#08】HarmonySmartCodingSystem系统前后端知识图谱与可视化实现(5.12-6.1)文章目录【项目实训】【项目博客#08】HarmonySmartCodingSystem系统前后端知识图谱与可视化实现(5.12-6.1)项目博客概述一、技术方案与架构设计1.1整体架构1.2技术选型二、知识图谱构建实现2.1传统方法构建2.2基于大模型的智能构建三、后端知
- 知识图谱(KG)、LLM结合:【KG增强LLM:注入结构化知识】【LLM增强KG:自动化构建与补全】【KG与LLM协同:统一表示与联合推理】
u013250861
知识图谱(KnowledgeGraph)知识图谱自动化人工智能
知识图谱(KG)与大型语言模型(LLM)的结合是当前AI领域的重要研究方向。两者分别代表符号主义与连接主义的知识表示方式:KG提供结构化、可解释的符号化知识,而LLM具备强大的语义理解和泛化能力。二者的协同可显著提升知识的准确性、推理能力及可解释性。以下从技术路线、实现方法、应用场景及挑战四个维度展开分析。一、技术路线:三类核心融合模式1.KG增强LLM:注入结构化知识通过KG弥补LLM的黑盒缺陷
- 第11章:Neo4j实际应用案例
理论知识和技术细节固然重要,但真正理解Neo4j的价值在于了解它如何解决实际业务问题。本章将探讨Neo4j在各个领域的实际应用案例,包括社交网络分析、推荐系统、知识图谱以及欺诈检测与安全分析。通过这些案例,读者可以了解如何将前面章节学到的知识应用到实际项目中,以及如何解决特定领域的挑战。11.1社交网络分析社交网络是图数据库最自然的应用场景之一,因为社交关系本质上就是一个图结构。Neo4j在社交网
- AI大白话(二):机器学习——AI是怎么“学习“的?
Code_流苏
AI知识图谱人工智能机器学习学习模式对比监督学习强化学习
引言:专栏:《AI知识图谱》AI大白话(一):5分钟了解AI到底是什么?大家好!上一篇我们聊了"AI到底是什么",知道了人工智能其实就是让计算机模拟人类智能的技术。但这就像告诉你汽车能跑,却没说明它怎么跑的。今天,我们就来揭秘AI的学习过程——也就是"机器学习"这个听起来很高大上的概念。名人说:苔花如米小,也学牡丹开。——袁枚《苔》创作者:Code_流苏(CSDN)(一个喜欢古诗词和编程的Code
- 图神经网络(GNN)模型的基本原理
xiaocai_6666
神经网络人工智能深度学习
一、概述 在人工智能领域,数据的多样性促使研究人员不断探索新的模型与算法。传统的神经网络在处理像图像、文本这类具有固定结构的数据时表现出色,但面对具有不规则拓扑结构的图数据,如社交网络、化学分子结构、知识图谱等,却显得力不从心。 图神经网络(GraphNeuralNetworks,GNN)是一种直接在图结构数据上运行的神经网络,用于处理节点、边或整个图的特征信息。其核心思想是通过聚合邻域节点的
- DeepSeek赋能智慧教育数字化建设方案:DeepSeek在教学场景的应用、智慧教育平台建设方案、教师智能教研支持体系、学生个性化学习支持、实施路径与未来展望
公众号:优享智库
DEEPSEEKAI人工智能智慧教育智慧校园智慧高校教育大脑校园大脑人工智能大数据
方案聚焦于利用DeepSeek的人工智能技术推动教育行业的数字化转型,旨在通过技术创新提升教学效率、优化学习体验,并构建一个全面的智慧教育生态系统。DeepSeek技术赋能教育概述人工智能+教育的战略背景:国家政策支持AI与教育深度融合,市场需求激增,技术迭代加速。DeepSeek的核心技术优势:百亿参数教育大模型:在数学解题、作文评分等场景达到行业领先水平,支持多学科知识图谱构建。多模态交互引擎
- KAG框架在E-Health问答中的应用
徐福记c
人工智能深度学习机器学习
高质量知识图谱(KG)构建实体与关系的精准定义:使用强约束模式对疾病、症状、药物、医学检查等实体进行精确结构化定义。这种精确的结构化定义有助于提高回答问题的准确性,同时确保实体间关系的严谨性。领域术语与概念注入:利用医学专家整理的权威医学术语和概念知识,通过迭代提取的方式,增强知识图谱中领域术语和概念的覆盖度,减少知识颗粒度差异带来的噪声问题。逻辑形式引导的推理引擎逻辑形式生成与转换:根据用户的医
- 互联网大厂Java求职面试:AI大模型应用实践中的架构挑战与实战
在未来等你
Java场景面试宝典AI技术编程JavaSpring
互联网大厂Java求职面试:AI大模型应用实践中的架构挑战与实战引言在当今技术飞速发展的时代,AI大模型已成为企业数字化转型的重要引擎。无论是内容生成、智能客服、个性化推荐,还是知识图谱构建和语义理解,大模型的应用场景正在不断扩展。然而,将这些强大的模型落地到实际业务系统中,面临着巨大的技术挑战。本篇文章以一场真实的Java工程师面试为背景,围绕AI大模型应用实践这一主题,通过一位程序员郑薪苦与技
- Knowledge Graph Contrastive Learning for Recommendation(KGCL)阅读笔记
forever0827
知识图谱笔记人工智能推荐算法
现有知识图谱(KG)的稀疏性和噪声使得项目-实体依赖关系偏离了反映其真实特征,从而显着放大了噪声效应,阻碍了用户偏好的准确表示。为了填补这一研究空白,作者设计了一个通用的知识图对比学习框架(KGCL),该框架可以减轻知识图增强推荐系统的信息噪声。论文链接:https://doi.org/10.1145/3477495.3532009代码链接:https://github.com/yuh-yang/
- 开源图数据库(NebulaGraph)
deepdata_cn
数据库图数据库
NebulaGraph是一款广受欢迎的开源图数据库,它能够以毫秒级延迟处理海量数据,可快速扩展,并具备执行快速图分析的能力。NebulaGraph已广泛应用于社交媒体、推荐系统、知识图谱、安全、资金流、人工智能等领域。核心团队早在2005年便开始参与图数据库研发,曾主导蚂蚁金服分布式图数据库GeaBase的开发。2018年母公司悦数科技成立,专注于分布式图数据库技术研发。2019年5月,Nebul
- Python NLP教程之知识图谱,从文本构建知识,实现从文本或在线文章中提取知识库的管道(教程含源码)
知识大胖
Python源码大全知识图谱自然语言处理python
准备开始?这就是我们要做的:了解什么是知识库和知识图谱。了解如何构建知识图谱以及REBEL模型的工作原理。实现从文本中提取关系、构建知识图并将其可视化的完整管道。使用Streamlit构建交互式演示并将其部署到HuggingFaceSpaces。要尽早了解最终输出将是什么,请尝试这个HuggingFaceSpace上的演示。以下是从20篇关于“Google”的新闻文章中提取的知识图谱示例。在本指南
- 【知识图谱构建系列3】zero-shot的理念介绍
几道之旅
人工智能智能体及数字员工Python杂货铺AI自建MCP学习记录知识图谱人工智能
文章目录zero-shot用在线的大模型直接实现所谓的zero-shot提取试验参考论文:hal.science/hal-04862214/项目地址:https://github.com/ChristopheCruz/LLM4KGC/zero-shot“Zero-shot”的标准中文翻译是零样本或零次学习,指机器学习模型在未经特定任务数据训练的情况下直接处理该任务的能力。对于知识图谱构建而言,ze
- 基于MCP的桥梁设计规范智能解析与校审系统构建实践
熊猫钓鱼>_>
MCP腾讯云设计规范easyui前端
引言今天本文准备盘一个大活,聊一聊偏特定行业一点的AI技术深入应用思考及实践。一、传统设计行业项目背景与行业痛点在桥梁设计领域,标准规范是设计的基础,直接关系到桥梁结构的安全性、耐久性和经济性。然而,传统的规范应用方式存在诸多痛点,如查找效率低下、条款理解偏差、规范更新滞后等问题。随着人工智能技术的发展,利用自然语言处理和知识图谱等技术手段,对桥梁设计规范进行智能解析与校审,成为提升设计效率和准确
- 文心一言:AI人工智能领域的智能旅游规划
AI天才研究院
文心一言人工智能旅游ai
文心一言:AI人工智能领域的智能旅游规划关键词:文心一言、智能旅游规划、自然语言处理、知识图谱、推荐系统、用户体验、AI交互摘要:本文深入探讨百度文心一言在智能旅游规划领域的技术原理与应用实践。通过解析文心一言的自然语言处理(NLP)、知识图谱(KG)和智能推荐系统的核心架构,揭示其如何实现用户需求理解、旅游资源整合与个性化行程生成。结合具体代码案例和数学模型,详细阐述从用户意图识别到动态行程规划
- Python SDK索引耗时深度解析:从原理到终极优化指南
摘取一颗天上星️
深度学习python开发语言人工智能深度学习SDK
“为什么我的IDE在索引TensorFlow时要喝三杯咖啡?”——无数Python开发者的灵魂拷问当你新建Python项目并安装大型SDK后,IDE索引进度条像蜗牛爬行般缓慢,这背后隐藏着复杂的计算挑战。本文将深入剖析索引耗时的技术本质,并提供从即时优化到架构升级的全套解决方案。一、索引机制核心原理PythonSDK索引本质是构建代码知识图谱的过程:源代码语法解析符号提取类型推断引用关系图持久化存
- 大模型笔记:RAG(Retrieval Augmented Generation,检索增强生成)
1大模型知识更新的困境大模型的知识更新是很困难的,主要原因在于:训练数据集固定,一旦训练完成就很难再通过继续训练来更新其知识参数量巨大,随时进行fine-tuning需要消耗大量的资源,并且需要相当长的时间LLM的知识是编码在数百亿个参数中的,无法直接查询或编辑其中的知识图谱——>LLM的知识具有静态、封闭和有限的特点。——>为了赋予LLM持续学习和获取新知识的能力,RAG应运而生2RAG介绍这是
- 什么是知识图谱
三月七꧁ ꧂
知识图谱技术知识图谱人工智能算法语言模型自然语言处理
文章目录知识图谱概念知识图谱的发展历史知识图谱的价值知识图谱概念 知识图谱是一种用图模型来描述知识和建模世界万物之间的关联关系的技术方法。知识图谱由节点和边组成。节点可以是实体,如一个人、一本书等,或是抽象的概念,如人工智能、知识图谱等。边可以是实体的属性,如姓名、书名,或是实体之间的关系,如朋友、配偶。知识图谱的早期理念来自SemanticWeb(语义网),其最初理想是把基于文本链接的万维
- (四)知识图谱之知识融合
只有左边一个小酒窝
知识图谱人工智能知识图谱
知识融合是知识图谱构建过程中的关键环节,主要用于解决多源异构数据的冲突、冗余及关联问题,实现知识的标准化和一体化。以下是知识融合的详细操作步骤,涵盖数据预处理、实体对齐、属性对齐、冲突消解、知识合并与验证等核心流程:一、数据预处理在进行知识融合前,需对多源数据进行清洗和标准化,确保数据质量和一致性。同时,去除数据中的噪声、错误、重复或不一致信息,提升数据质量。以下是数据清洗的详细操作步骤及方法,结
- 华为HCIP-Cloud-Service认证H13-821V2.0-001
gong19172316967
HICP学习资料和题库HCIP
1.以下关于HiLens关键能力的说法错误的是?(C)A.HiLens能提供模型优化框架、自动压缩模型能力,将模型转换为目标芯片所支持的模型格式B.在HLens平台上开发的Ski11可以运行到任何基于华为海思芯片的设备上C.HilLens平台只能导入从HodelArts训练的模型D.开放的技能市场预置丰富的技能,用户可以直接下载技能,开发者还可以发布自己技能2.以下关于基于知识图谱的智能问答的说法
- Linux的Initrd机制
被触发
linux
Linux 的 initrd 技术是一个非常普遍使用的机制,linux2.6 内核的 initrd 的文件格式由原来的文件系统镜像文件转变成了 cpio 格式,变化不仅反映在文件格式上, linux 内核对这两种格式的 initrd 的处理有着截然的不同。本文首先介绍了什么是 initrd 技术,然后分别介绍了 Linux2.4 内核和 2.6 内核的 initrd 的处理流程。最后通过对 Lin
- maven本地仓库路径修改
bitcarter
maven
默认maven本地仓库路径:C:\Users\Administrator\.m2
修改maven本地仓库路径方法:
1.打开E:\maven\apache-maven-2.2.1\conf\settings.xml
2.找到
 
- XSD和XML中的命名空间
darrenzhu
xmlxsdschemanamespace命名空间
http://www.360doc.com/content/12/0418/10/9437165_204585479.shtml
http://blog.csdn.net/wanghuan203/article/details/9203621
http://blog.csdn.net/wanghuan203/article/details/9204337
http://www.cn
- Java 求素数运算
周凡杨
java算法素数
网络上对求素数之解数不胜数,我在此总结归纳一下,同时对一些编码,加以改进,效率有成倍热提高。
第一种:
原理: 6N(+-)1法 任何一个自然数,总可以表示成为如下的形式之一: 6N,6N+1,6N+2,6N+3,6N+4,6N+5 (N=0,1,2,…)
- java 单例模式
g21121
java
想必单例模式大家都不会陌生,有如下两种方式来实现单例模式:
class Singleton {
private static Singleton instance=new Singleton();
private Singleton(){}
static Singleton getInstance() {
return instance;
}
- Linux下Mysql源码安装
510888780
mysql
1.假设已经有mysql-5.6.23-linux-glibc2.5-x86_64.tar.gz
(1)创建mysql的安装目录及数据库存放目录
解压缩下载的源码包,目录结构,特殊指定的目录除外:
- 32位和64位操作系统
墙头上一根草
32位和64位操作系统
32位和64位操作系统是指:CPU一次处理数据的能力是32位还是64位。现在市场上的CPU一般都是64位的,但是这些CPU并不是真正意义上的64 位CPU,里面依然保留了大部分32位的技术,只是进行了部分64位的改进。32位和64位的区别还涉及了内存的寻址方面,32位系统的最大寻址空间是2 的32次方= 4294967296(bit)= 4(GB)左右,而64位系统的最大寻址空间的寻址空间则达到了
- 我的spring学习笔记10-轻量级_Spring框架
aijuans
Spring 3
一、问题提问:
→ 请简单介绍一下什么是轻量级?
轻量级(Leightweight)是相对于一些重量级的容器来说的,比如Spring的核心是一个轻量级的容器,Spring的核心包在文件容量上只有不到1M大小,使用Spring核心包所需要的资源也是很少的,您甚至可以在小型设备中使用Spring。
 
- mongodb 环境搭建及简单CURD
antlove
WebInstallcurdNoSQLmongo
一 搭建mongodb环境
1. 在mongo官网下载mongodb
2. 在本地创建目录 "D:\Program Files\mongodb-win32-i386-2.6.4\data\db"
3. 运行mongodb服务 [mongod.exe --dbpath "D:\Program Files\mongodb-win32-i386-2.6.4\data\
- 数据字典和动态视图
百合不是茶
oracle数据字典动态视图系统和对象权限
数据字典(data dictionary)是 Oracle 数据库的一个重要组成部分,这是一组用于记录数据库信息的只读(read-only)表。随着数据库的启动而启动,数据库关闭时数据字典也关闭 数据字典中包含
数据库中所有方案对象(schema object)的定义(包括表,视图,索引,簇,同义词,序列,过程,函数,包,触发器等等)
数据库为一
- 多线程编程一般规则
bijian1013
javathread多线程java多线程
如果两个工两个以上的线程都修改一个对象,那么把执行修改的方法定义为被同步的,如果对象更新影响到只读方法,那么只读方法也要定义成同步的。
不要滥用同步。如果在一个对象内的不同的方法访问的不是同一个数据,就不要将方法设置为synchronized的。
- 将文件或目录拷贝到另一个Linux系统的命令scp
bijian1013
linuxunixscp
一.功能说明 scp就是security copy,用于将文件或者目录从一个Linux系统拷贝到另一个Linux系统下。scp传输数据用的是SSH协议,保证了数据传输的安全,其格式如下: scp 远程用户名@IP地址:文件的绝对路径
- 【持久化框架MyBatis3五】MyBatis3一对多关联查询
bit1129
Mybatis3
以教员和课程为例介绍一对多关联关系,在这里认为一个教员可以叫多门课程,而一门课程只有1个教员教,这种关系在实际中不太常见,通过教员和课程是多对多的关系。
示例数据:
地址表:
CREATE TABLE ADDRESSES
(
ADDR_ID INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
STREET VAR
- cookie状态判断引发的查找问题
bitcarter
formcgi
先说一下我们的业务背景:
1.前台将图片和文本通过form表单提交到后台,图片我们都做了base64的编码,并且前台图片进行了压缩
2.form中action是一个cgi服务
3.后台cgi服务同时供PC,H5,APP
4.后台cgi中调用公共的cookie状态判断方法(公共的,大家都用,几年了没有问题)
问题:(折腾两天。。。。)
1.PC端cgi服务正常调用,cookie判断没
- 通过Nginx,Tomcat访问日志(access log)记录请求耗时
ronin47
一、Nginx通过$upstream_response_time $request_time统计请求和后台服务响应时间
nginx.conf使用配置方式:
log_format main '$remote_addr - $remote_user [$time_local] "$request" ''$status $body_bytes_sent "$http_r
- java-67- n个骰子的点数。 把n个骰子扔在地上,所有骰子朝上一面的点数之和为S。输入n,打印出S的所有可能的值出现的概率。
bylijinnan
java
public class ProbabilityOfDice {
/**
* Q67 n个骰子的点数
* 把n个骰子扔在地上,所有骰子朝上一面的点数之和为S。输入n,打印出S的所有可能的值出现的概率。
* 在以下求解过程中,我们把骰子看作是有序的。
* 例如当n=2时,我们认为(1,2)和(2,1)是两种不同的情况
*/
private stati
- 看别人的博客,觉得心情很好
Cb123456
博客心情
以为写博客,就是总结,就和日记一样吧,同时也在督促自己。今天看了好长时间博客:
职业规划:
http://www.iteye.com/blogs/subjects/zhiyeguihua
android学习:
1.http://byandby.i
- [JWFD开源工作流]尝试用原生代码引擎实现循环反馈拓扑分析
comsci
工作流
我们已经不满足于仅仅跳跃一次,通过对引擎的升级,今天我测试了一下循环反馈模式,大概跑了200圈,引擎报一个溢出错误
在一个流程图的结束节点中嵌入一段方程,每次引擎运行到这个节点的时候,通过实时编译器GM模块,计算这个方程,计算结果与预设值进行比较,符合条件则跳跃到开始节点,继续新一轮拓扑分析,直到遇到
- JS常用的事件及方法
cwqcwqmax9
js
事件 描述
onactivate 当对象设置为活动元素时触发。
onafterupdate 当成功更新数据源对象中的关联对象后在数据绑定对象上触发。
onbeforeactivate 对象要被设置为当前元素前立即触发。
onbeforecut 当选中区从文档中删除之前在源对象触发。
onbeforedeactivate 在 activeElement 从当前对象变为父文档其它对象之前立即
- 正则表达式验证日期格式
dashuaifu
正则表达式IT其它java其它
正则表达式验证日期格式
function isDate(d){
var v = d.match(/^(\d{4})-(\d{1,2})-(\d{1,2})$/i);
if(!v) {
this.focus();
return false;
}
}
<input value="2000-8-8" onblu
- Yii CModel.rules() 方法 、validate预定义完整列表、以及说说验证
dcj3sjt126com
yii
public array rules () {return} array 要调用 validate() 时应用的有效性规则。 返回属性的有效性规则。声明验证规则,应重写此方法。 每个规则是数组具有以下结构:array('attribute list', 'validator name', 'on'=>'scenario name', ...validation
- UITextAttributeTextColor = deprecated in iOS 7.0
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ios
In this lesson we used the key "UITextAttributeTextColor" to change the color of the UINavigationBar appearance to white. This prompts a warning "first deprecated in iOS 7.0."
Ins
- 判断一个数是质数的几种方法
EmmaZhao
Mathpython
质数也叫素数,是只能被1和它本身整除的正整数,最小的质数是2,目前发现的最大的质数是p=2^57885161-1【注1】。
判断一个数是质数的最简单的方法如下:
def isPrime1(n):
for i in range(2, n):
if n % i == 0:
return False
return True
但是在上面的方法中有一些冗余的计算,所以
- SpringSecurity工作原理小解读
坏我一锅粥
SpringSecurity
SecurityContextPersistenceFilter
ConcurrentSessionFilter
WebAsyncManagerIntegrationFilter
HeaderWriterFilter
CsrfFilter
LogoutFilter
Use
- JS实现自适应宽度的Tag切换
ini
JavaScripthtmlWebcsshtml5
效果体验:http://hovertree.com/texiao/js/3.htm
该效果使用纯JavaScript代码,实现TAB页切换效果,TAB标签根据内容自适应宽度,点击TAB标签切换内容页。
HTML文件代码:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"
- Hbase Rest API : 数据查询
kane_xie
RESThbase
hbase(hadoop)是用java编写的,有些语言(例如python)能够对它提供良好的支持,但也有很多语言使用起来并不是那么方便,比如c#只能通过thrift访问。Rest就能很好的解决这个问题。Hbase的org.apache.hadoop.hbase.rest包提供了rest接口,它内嵌了jetty作为servlet容器。
启动命令:./bin/hbase rest s
- JQuery实现鼠标拖动元素移动位置(源码+注释)
明子健
jqueryjs源码拖动鼠标
欢迎讨论指正!
print.html代码:
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta http-equiv=Content-Type content="text/html;charset=utf-8">
<title>发票打印</title>
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- Postgresql 连表更新字段语法 update
qifeifei
PostgreSQL
下面这段sql本来目的是想更新条件下的数据,可是这段sql却更新了整个表的数据。sql如下:
UPDATE tops_visa.visa_order
SET op_audit_abort_pass_date = now()
FROM
tops_visa.visa_order as t1
INNER JOIN tops_visa.visa_visitor as t2
ON t1.
- 将redis,memcache结合使用的方案?
tcrct
rediscache
公司架构上使用了阿里云的服务,由于阿里的kvstore收费相当高,打算自建,自建后就需要自己维护,所以就有了一个想法,针对kvstore(redis)及ocs(memcache)的特点,想自己开发一个cache层,将需要用到list,set,map等redis方法的继续使用redis来完成,将整条记录放在memcache下,即findbyid,save等时就memcache,其它就对应使用redi
- 开发中遇到的诡异的bug
wudixiaotie
bug
今天我们服务器组遇到个问题:
我们的服务是从Kafka里面取出数据,然后把offset存储到ssdb中,每个topic和partition都对应ssdb中不同的key,服务启动之后,每次kafka数据更新我们这边收到消息,然后存储之后就发现ssdb的值偶尔是-2,这就奇怪了,最开始我们是在代码中打印存储的日志,发现没什么问题,后来去查看ssdb的日志,才发现里面每次set的时候都会对同一个key