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UnknownBody
LLMDailySurveyPaper语言模型人工智能自然语言处理
主要内容研究背景:大语言模型(LLMs)在自然语言处理领域取得显著进展,其与语音的融合具有广泛应用前景,但缺乏相关集成方法的综述。文章将语音与LLMs集成方法分为基于文本、基于潜在表示和基于音频令牌三大类。集成方法基于文本的集成:通过级联集成、LLM重打分和LLM生成式错误纠正等方式,利用文本作为LLMs的输入和输出,处理语音相关任务,但存在信息损失和准确性与多样性平衡的问题。基于潜在表示的集成:
- 大模型学习终极指南:从新手到专家的必经之路,全网最详尽解析,你敢挑战吗?
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学习人工智能AI大模型大模型学习大模型教程AI大模型
随着人工智能技术的飞速发展,大模型(Large-ScaleModels)已经成为推动自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)等领域进步的关键因素。本文将为您详细介绍从零开始学习大模型直至成为专家的全过程,包括所需掌握的知识点、学习资源以及实践建议等。无论您是初学者还是有一定基础的专业人士,都能从中获得有价值的指导。一、基础知识准备在开始学习大模型之前,需要先掌握一些基础知识,这些知识将为后续的学
- 编程内容简述!
恶霸不委屈
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编程是指通过计算机语言来开发软件、程序和应用的过程,通常通过编写一系列的指令,来让计算机完成特定的任务。编程可以涉及多个领域和技术,以下是一些主要的编程内容:1.编程语言编程语言是程序员与计算机进行沟通的桥梁,不同的编程语言适用于不同的任务。常见的编程语言有:Python:简单易学,适用于数据分析、人工智能、网页开发等。JavaScript:网页开发中不可或缺的语言,用于动态网页和前端开发。Jav
- 向量数据库技术系列三-Chroma介绍
恰恰虎
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一、前言Chroma是一个开源的AI原生向量数据库,旨在帮助开发者更加便捷地构建大模型应用,将知识、事实和技能等文档整合进大型语言模型(LLM)中。它提供了简单易用的API,支持存储嵌入及其元数据、嵌入文档和查询、搜索嵌入等功能。主要有以下特点:轻量级:Chroma是一个基于向量检索库实现的轻量级向量数据库,不需要复杂的配置和大规模基础设施支持,非常适合小型或中型项目。易用性:提供简单的API,易
- LLM之向量数据库Chroma milvus FAISS
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数据库milvusfaiss
以下是Chroma、Milvus和FAISS的核心区别,从功能定位、架构设计、性能及应用场景等维度进行对比:一、功能定位Chroma轻量级向量数据库:专注于快速构建中小型语义搜索原型,提供简单易用的API,适合快速集成到现有应用中。特点:支持近似最近邻搜索(ANN)、实时性能优化,但对大规模数据处理能力有限。Milvus分布式向量数据库:专为超大规模向量数据设计,支持云原生架构和高可用性,适合企业
- 大模型Agent 和 RAG 的关系
大数据追光猿
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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
- 国产模型能否挑战 GPT-4?一文拆解 DeepSeek-V3 架构与实战应用
AI筑梦师
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✳️一、引言✅1.1DeepSeek-V3发布背景与定位随着大模型技术的快速演进,从GPT-3到GPT-4,全球在通用人工智能方向取得了长足进展。但与此同时,开源社区始终缺乏一个真正兼顾性能、效率、中文能力和实用性的高质量大模型。DeepSeek-V3的推出正是在这个背景下的一次关键突破。DeepSeek-V3是由中国团队DeepSeek开发的第三代大语言模型,它具备以下几个核心特性:开源可商用:
- Github上神仙级大模型项目:大语言模型(LLM)入门学习路线图,三个月让你从大模型基础到精通!
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Github项目上有一个大语言模型学习路线笔记,它全面涵盖了大语言模型的所需的基础知识学习,LLM前沿算法和架构,以及如何将大语言模型进行工程化实践。这份资料是初学者或有一定基础的开发/算法人员入门活深入大型语言模型学习的优秀参考。这份资料重点介绍了我们应该掌握哪些核心知识,并推荐了一系列优质的学习视频和博客,旨在帮助大家系统性地掌握大型语言模型的相关技术。大语言模型(LargeLanguageM
- Agent、RAG、LangChain的概念及作用
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Agent:概念:在人工智能中,Agent通常指的是能够执行任务或做出决策的实体,可以是简单的程序,也可以是复杂的系统,如自动化客服助手、推荐系统等,甚至可以是软件代理、机器人或虚拟助手等各种形式。作用:它能利用内置的大语言模型来做出规划,决定执行哪些步骤,以及每个步骤需要调用哪些工具(如RAG),之后调用相应的工具,最终完成任务。例如,在客服问答场景中,Agent可以根据用户的问题,规划出需要查
- AI模型技术演进与行业应用图谱
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内容概要当前AI模型技术正经历从基础架构到行业落地的系统性革新。主流深度学习框架如TensorFlow和PyTorch持续优化动态计算图与分布式训练能力,而MXNet凭借高效的异构计算支持在边缘场景崭露头角。与此同时,模型压缩技术通过量化和知识蒸馏将参数量降低60%-80%,联邦学习则通过加密梯度交换实现多机构数据协同训练。在应用层面,医疗诊断模型通过迁移学习在CT影像分类任务中达到98.2%的准
- DeepSeek多语言AI高效应用实践
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内容概要在人工智能技术快速迭代的背景下,DeepSeek系列模型凭借混合专家架构(MoE)与670亿参数规模,在多语言处理、视觉语言理解及复杂任务生成领域实现了突破性进展。本文系统性拆解其技术架构设计逻辑,聚焦论文写作、代码生成、SEO关键词拓展三大核心场景,分析模型在高生成质量、低使用成本维度的差异化优势。技术维度DeepSeekProver传统单模态模型多语言支持97种语言动态切换单一语种优化
- AI大模型训练教程
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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
- 多模态大模型常见问题
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多模态大模型人工智能语言模型自然语言处理机器学习transformer
1.视觉编码器和LLM连接时,使用BLIP2中Q-Former那种复杂的Adaptor好还是LLaVA中简单的MLP好,说说各自的优缺点?Q-Former(BLIP2):优点:Q-Former通过查询机制有效融合了视觉和语言特征,使得模型能够更好地处理视觉-语言任务,尤其是在多模态推理任务中表现优秀。缺点:Q-Former结构较为复杂,计算开销较大。MLP(LLaVA):优点:MLP比较简单,计算
- 使用Jupyter Notebook进行深度学习编程 - 深度学习教程
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大家好,今天我们要聊聊如何使用JupyterNotebook进行深度学习编程。深度学习是人工智能领域中的一项重要技术,通过模仿人脑神经网络的方式进行学习和分析。JupyterNotebook作为一个强大的工具,可以帮助我们轻松地进行深度学习编程,尤其适合初学者和研究人员。本文将带领大家一步步了解如何在JupyterNotebook中开展深度学习项目。一、什么是JupyterNotebook?Jup
- 大语言模型微调和大语言模型应用的区别?
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大语言模型微调和大语言模型应用的区别?关键要点微调大型语言模型(LLM)是调整预训练模型以适应特定任务或领域的过程,研究表明这能显著提升性能。大型语言模型应用是指将LLM用于实际问题解决或任务执行,如聊天机器人或文本生成。微调和应用的不同在于:微调是准备阶段,应用是最终使用;使用微调模型通常在特定领域表现更好,而预训练模型更适合通用任务。什么是微调大型语言模型?微调大型语言模型是指取一个已经预训练
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英伟达常用GPU参数速查表,收藏备用:含RTX5090、RTX4090D、L40、L20、A100、A800、H100、H800、H20、H200、B200、B300、GB300.....专注于高性能计算人工智能细分领域kyfwq001#5090##4090##英伟达“新核弹”B200发布##英伟达##英伟达B300##GPU##服务器##显卡##英伟达H800/A800芯片将禁售#
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深度学习第8章深度学习的优化章节概述本章深入探讨了深度学习中的优化技术,旨在解决模型训练过程中面临的各种挑战。优化是深度学习的核心环节,直接关系到模型的训练效率和最终性能。本章首先介绍了优化在深度学习中的特殊性,然后详细讨论了多种优化算法,包括随机梯度下降(SGD)、动量法、Nesterov动量法、AdaGrad、RMSProp和Adam等。此外,还探讨了参数初始化策略、自适应学习率方法以及二阶优
- 景联文科技提供高质量文本标注服务,驱动AI技术发展
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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
- 打造金融数据新引擎,看永洪科技助力头部农信社搭建一站式分析平台
永洪科技
金融数据可视化BI数据分析大数据
在数字化转型的浪潮中,金融行业作为经济发展的核心引擎,正加速探索数字化、智能化的新路径。永洪科技,近日成功助力某省农村信用社联合社(简称:Z企业)完成了其数字化转型的重要一步,通过部署先进的商业智能解决方案,为Z企业的业务升级与效能提升注入了强劲动力。随着智能金融时代的来临,以大数据、人工智能、移动互联等新兴技术为核心的金融科技持续赋能银行金融业务数字化、智能化、开放化的发展,为金融机构营销体系的
- 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
- 人工智能与网络信息技术的深度融合
鸭鸭鸭进京赶烤
学术会议人工智能AI编程ai机器人计算机视觉网络计算机网络
在当今时代,人工智能(AI)和网络信息技术正以前所未有的速度推动着社会变革。从通用人工智能(AGI)到具身智能的普及,AI不仅实现了技术上的飞跃,也在各个行业展现出巨大的应用潜力。随着技术的不断迭代,我们迎来了许多创新应用,例如AI在电子信息技术中的应用,通过算法优化与升级,显著提高了处理效率和准确性。网络信息技术同样在飞速发展。面向2030年的未来网络发展趋势表明,网络将支撑万亿级、人机物、全时
- 深度学习篇---对角矩阵&矩阵的秩&奇异矩阵
Ronin-Lotus
程序代码篇深度学习篇深度学习矩阵人工智能线性代数
文章目录前言一、对角矩阵(DiagonalMatrix)1.1定义1.2特性行列式运算简化1.3应用领域深度学习信号处理量子力学经济学二、矩阵的秩(RankofaMatrix)2.1定义2.2特性满秩降秩影响2.3应用领域深度学习图像压缩推荐系统控制理论三、奇异矩阵(SingularMatrix)3.1定义3.2特性秩不足行列式为零3.3应用领域深度学习正则化损失函数结构工程统计学数值计算四、跨领
- 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
- 探索AI模型的巅峰之战:ChatGPT、DeepSeek与Grok 3,谁才是最强?
温暖阳光阿斌
人工智能chatgpt
近年来,人工智能领域正处于一场高速迭代的革命中。大型语言模型(LLMs)如ChatGPT、DeepSeek和Grok3纷纷亮相,各展所长,为人们带来了前所未有的体验。在这场"谁是最强"的竞争中,每一方都展现出了令人惊叹的能力和独特的优势。然而,这些模型之间的差异和特点,究竟是什么?它们各自的优势在哪里?又有哪些隐藏的短板?本文将带您深入了解这三位AI巨头的亮点与争议,共同探讨它们在AI领域的位置,
- OpenCV 4.2.0与扩展模块安装与应用指南
土城三富
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:OpenCV4.2.0是一个先进的计算机视觉库,包含了图像处理、计算机视觉和机器学习算法。本压缩包包含OpenCV核心库和扩展模块(opencv_contrib),版本均为4.2.0。该版本引入了性能增强、API优化以及对深度学习框架和硬件加速技术的更新支持。扩展模块提供了额外的实验性算法和功能,有助于研究和开发新算法。指南详细介绍了如何安装和配置这些库,并提
- 一文说清预训练与微调:AI的双重训练法则
TGITCIC
AI-大模型的落地之道人工智能深度学习
什么是预训练?预训练是大型语言模型训练的第一步。它在资金和计算能力的支持下,通过深入分析大量的文本数据,使模型建立起语言的基本构架。在这一阶段,模型通过学习海量的书籍、文章和网页,识别出语言的语法、句法和词汇规律。这就如同一名学生接受通识教育,他并没有专注于某一门学科,而是获取了多方面的知识。自回归语言建模和掩码语言建模是预训练中常见的两种方法。前者在逐步构建文本的连贯性时,通过预测下一单词的方式
- 介于YOLOv5的裂缝识别系统
程序员~小强
YOLO
介于YOLOv5的裂缝识别系统在现代工业中,裂缝监测是的保障设施安全的重要环节。我们公司的新项目——基于YOLOv5的裂缝识别系统,将为您提供高效、精准的解决方案,助力各类工程项目的质量管理。系统优势我们的裂缝识别系统借助YOLOv5进行深度学习,经过精心训练,拥有强大的图像识别能力。只需简单的步骤,您就能将复杂的裂缝检测转化为轻松的操作,让分析变得更加简单、高效。核心功能图片上传与场景选择用户可
- 使用DeepSeek R1大模型编写迅投 QMT 的量化交易 Python 代码
wtsolutions
qmt量化交易pythonqmtdeepseek量化交易代码生成
随着人工智能技术的迅猛发展,利用AI工具提升工作效率已成为现代开发者的重要手段。在使用deepseek官方网页生成迅投QMT代码的时候,deepseek给出的代码是xtquant代码,也就是miniqmt代码,并不是我们传统意义上说的大QMT可用的代码。因此,我们需要自建一个知识库,让deepseek根据我的知识库里面的知识,去帮我生成大QMT可用的交易代码。一、建立迅投QMT的知识库建立迅投QM
- GPU架构分类
大明者省
架构
一、NVIDIA的GPU架构NVIDIA是全球领先的GPU生产商,其GPU架构在图形渲染、高性能计算和人工智能等领域具有广泛应用。NVIDIA的GPU架构经历了多次迭代,以下是一些重要的架构:1.Tesla(特斯拉)架构(2006年发布)特点:NVIDIA推出的首个通用GPU计算架构,支持使用C语言进行GPU编程,标志着GPU开始从专用图形处理器转变为通用数据并行处理器。性能:具有128个流处理器
- vLLM 部署大模型
哦豁灬
深度学习LLM人工智能vLLM大模型部署LLM
1介绍vLLM是来自UCBerkeley的LMSYS在LLM推理方面的最新工作(没错就是搞出Vicuna的那个group),最大亮点是采用PagedAttention技术,结合ContinuousBatching,极大地优化了realtime场景下的LLMserving的throughput与内存使用。vllmgithub仓库1.1安装安装命令:pip3installvllm#vllm==0.2.
- Dom
周华华
JavaScripthtml
<!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/1999/xhtml&q
- 【Spark九十六】RDD API之combineByKey
bit1129
spark
1. combineByKey函数的运行机制
RDD提供了很多针对元素类型为(K,V)的API,这些API封装在PairRDDFunctions类中,通过Scala隐式转换使用。这些API实现上是借助于combineByKey实现的。combineByKey函数本身也是RDD开放给Spark开发人员使用的API之一
首先看一下combineByKey的方法说明:
- msyql设置密码报错:ERROR 1372 (HY000): 解决方法详解
daizj
mysql设置密码
MySql给用户设置权限同时指定访问密码时,会提示如下错误:
ERROR 1372 (HY000): Password hash should be a 41-digit hexadecimal number;
问题原因:你输入的密码是明文。不允许这么输入。
解决办法:用select password('你想输入的密码');查询出你的密码对应的字符串,
然后
- 路漫漫其修远兮 吾将上下而求索
周凡杨
学习 思索
王国维在他的《人间词话》中曾经概括了为学的三种境界古今之成大事业、大学问者,罔不经过三种之境界。“昨夜西风凋碧树。独上高楼,望尽天涯路。”此第一境界也。“衣带渐宽终不悔,为伊消得人憔悴。”此第二境界也。“众里寻他千百度,蓦然回首,那人却在灯火阑珊处。”此第三境界也。学习技术,这也是你必须经历的三种境界。第一层境界是说,学习的路是漫漫的,你必须做好充分的思想准备,如果半途而废还不如不要开始。这里,注
- Hadoop(二)对话单的操作
朱辉辉33
hadoop
Debug:
1、
A = LOAD '/user/hue/task.txt' USING PigStorage(' ')
AS (col1,col2,col3);
DUMP A;
//输出结果前几行示例:
(>ggsnPDPRecord(21),,)
(-->recordType(0),,)
(-->networkInitiation(1),,)
- web报表工具FineReport常用函数的用法总结(日期和时间函数)
老A不折腾
finereport报表工具web开发
web报表工具FineReport常用函数的用法总结(日期和时间函数)
说明:凡函数中以日期作为参数因子的,其中日期的形式都必须是yy/mm/dd。而且必须用英文环境下双引号(" ")引用。
DATE
DATE(year,month,day):返回一个表示某一特定日期的系列数。
Year:代表年,可为一到四位数。
Month:代表月份。
- c++ 宏定义中的##操作符
墙头上一根草
C++
#与##在宏定义中的--宏展开 #include <stdio.h> #define f(a,b) a##b #define g(a) #a #define h(a) g(a) int main() { &nbs
- 分析Spring源代码之,DI的实现
aijuans
springDI现源代码
(转)
分析Spring源代码之,DI的实现
2012/1/3 by tony
接着上次的讲,以下这个sample
[java]
view plain
copy
print
- for循环的进化
alxw4616
JavaScript
// for循环的进化
// 菜鸟
for (var i = 0; i < Things.length ; i++) {
// Things[i]
}
// 老鸟
for (var i = 0, len = Things.length; i < len; i++) {
// Things[i]
}
// 大师
for (var i = Things.le
- 网络编程Socket和ServerSocket简单的使用
百合不是茶
网络编程基础IP地址端口
网络编程;TCP/IP协议
网络:实现计算机之间的信息共享,数据资源的交换
协议:数据交换需要遵守的一种协议,按照约定的数据格式等写出去
端口:用于计算机之间的通信
每运行一个程序,系统会分配一个编号给该程序,作为和外界交换数据的唯一标识
0~65535
查看被使用的
- JDK1.5 生产消费者
bijian1013
javathread生产消费者java多线程
ArrayBlockingQueue:
一个由数组支持的有界阻塞队列。此队列按 FIFO(先进先出)原则对元素进行排序。队列的头部 是在队列中存在时间最长的元素。队列的尾部 是在队列中存在时间最短的元素。新元素插入到队列的尾部,队列检索操作则是从队列头部开始获得元素。
ArrayBlockingQueue的常用方法:
- JAVA版身份证获取性别、出生日期及年龄
bijian1013
java性别出生日期年龄
工作中需要根据身份证获取性别、出生日期及年龄,且要还要支持15位长度的身份证号码,网上搜索了一下,经过测试好像多少存在点问题,干脆自已写一个。
CertificateNo.java
package com.bijian.study;
import java.util.Calendar;
import
- 【Java范型六】范型与枚举
bit1129
java
首先,枚举类型的定义不能带有类型参数,所以,不能把枚举类型定义为范型枚举类,例如下面的枚举类定义是有编译错的
public enum EnumGenerics<T> { //编译错,提示枚举不能带有范型参数
OK, ERROR;
public <T> T get(T type) {
return null;
- 【Nginx五】Nginx常用日志格式含义
bit1129
nginx
1. log_format
1.1 log_format指令用于指定日志的格式,格式:
log_format name(格式名称) type(格式样式)
1.2 如下是一个常用的Nginx日志格式:
log_format main '[$time_local]|$request_time|$status|$body_bytes
- Lua 语言 15 分钟快速入门
ronin47
lua 基础
-
-
单行注释
-
-
[[
[多行注释]
-
-
]]
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
1.
变量 & 控制流
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
num
=
23
-
-
数字都是双精度
str
=
'aspythonstring'
- java-35.求一个矩阵中最大的二维矩阵 ( 元素和最大 )
bylijinnan
java
the idea is from:
http://blog.csdn.net/zhanxinhang/article/details/6731134
public class MaxSubMatrix {
/**see http://blog.csdn.net/zhanxinhang/article/details/6731134
* Q35
求一个矩阵中最大的二维
- mongoDB文档型数据库特点
开窍的石头
mongoDB文档型数据库特点
MongoDD: 文档型数据库存储的是Bson文档-->json的二进制
特点:内部是执行引擎是js解释器,把文档转成Bson结构,在查询时转换成js对象。
mongoDB传统型数据库对比
传统类型数据库:结构化数据,定好了表结构后每一个内容符合表结构的。也就是说每一行每一列的数据都是一样的
文档型数据库:不用定好数据结构,
- [毕业季节]欢迎广大毕业生加入JAVA程序员的行列
comsci
java
一年一度的毕业季来临了。。。。。。。。
正在投简历的学弟学妹们。。。如果觉得学校推荐的单位和公司不适合自己的兴趣和专业,可以考虑来我们软件行业,做一名职业程序员。。。
软件行业的开发工具中,对初学者最友好的就是JAVA语言了,网络上不仅仅有大量的
- PHP操作Excel – PHPExcel 基本用法详解
cuiyadll
PHPExcel
导出excel属性设置//Include classrequire_once('Classes/PHPExcel.php');require_once('Classes/PHPExcel/Writer/Excel2007.php');$objPHPExcel = new PHPExcel();//Set properties 设置文件属性$objPHPExcel->getProperties
- IBM Webshpere MQ Client User Issue (MCAUSER)
darrenzhu
IBMjmsuserMQMCAUSER
IBM MQ JMS Client去连接远端MQ Server的时候,需要提供User和Password吗?
答案是根据情况而定,取决于所定义的Channel里面的属性Message channel agent user identifier (MCAUSER)的设置。
http://stackoverflow.com/questions/20209429/how-mca-user-i
- 网线的接法
dcj3sjt126com
一、PC连HUB (直连线)A端:(标准568B):白橙,橙,白绿,蓝,白蓝,绿,白棕,棕。 B端:(标准568B):白橙,橙,白绿,蓝,白蓝,绿,白棕,棕。 二、PC连PC (交叉线)A端:(568A): 白绿,绿,白橙,蓝,白蓝,橙,白棕,棕; B端:(标准568B):白橙,橙,白绿,蓝,白蓝,绿,白棕,棕。 三、HUB连HUB&nb
- Vimium插件让键盘党像操作Vim一样操作Chrome
dcj3sjt126com
chromevim
什么是键盘党?
键盘党是指尽可能将所有电脑操作用键盘来完成,而不去动鼠标的人。鼠标应该说是新手们的最爱,很直观,指哪点哪,很听话!不过常常使用电脑的人,如果一直使用鼠标的话,手会发酸,因为操作鼠标的时候,手臂不是在一个自然的状态,臂肌会处于绷紧状态。而使用键盘则双手是放松状态,只有手指在动。而且尽量少的从鼠标移动到键盘来回操作,也省不少事。
在chrome里安装 vimium 插件
- MongoDB查询(2)——数组查询[六]
eksliang
mongodbMongoDB查询数组
MongoDB查询数组
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2177292 一、概述
MongoDB查询数组与查询标量值是一样的,例如,有一个水果列表,如下所示:
> db.food.find()
{ "_id" : "001", "fruits" : [ "苹
- cordova读写文件(1)
gundumw100
JavaScriptCordova
使用cordova可以很方便的在手机sdcard中读写文件。
首先需要安装cordova插件:file
命令为:
cordova plugin add org.apache.cordova.file
然后就可以读写文件了,这里我先是写入一个文件,具体的JS代码为:
var datas=null;//datas need write
var directory=&
- HTML5 FormData 进行文件jquery ajax 上传 到又拍云
ileson
jqueryAjaxhtml5FormData
html5 新东西:FormData 可以提交二进制数据。
页面test.html
<!DOCTYPE>
<html>
<head>
<title> formdata file jquery ajax upload</title>
</head>
<body>
<
- swift appearanceWhenContainedIn:(version1.2 xcode6.4)
啸笑天
version
swift1.2中没有oc中对应的方法:
+ (instancetype)appearanceWhenContainedIn:(Class <UIAppearanceContainer>)ContainerClass, ... NS_REQUIRES_NIL_TERMINATION;
解决方法:
在swift项目中新建oc类如下:
#import &
- java实现SMTP邮件服务器
macroli
java编程
电子邮件传递可以由多种协议来实现。目前,在Internet 网上最流行的三种电子邮件协议是SMTP、POP3 和 IMAP,下面分别简单介绍。
◆ SMTP 协议
简单邮件传输协议(Simple Mail Transfer Protocol,SMTP)是一个运行在TCP/IP之上的协议,用它发送和接收电子邮件。SMTP 服务器在默认端口25上监听。SMTP客户使用一组简单的、基于文本的
- mongodb group by having where 查询sql
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境mongo纵观千象
SELECT cust_id,
SUM(price) as total
FROM orders
WHERE status = 'A'
GROUP BY cust_id
HAVING total > 250
db.orders.aggregate( [
{ $match: { status: 'A' } },
{
$group: {
- Struts2 Pojo(六)
Luob.
POJOstrust2
注意:附件中有完整案例
1.采用POJO对象的方法进行赋值和传值
2.web配置
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<web-app version="2.5"
xmlns="http://java.sun.com/xml/ns/javaee&q
- struts2步骤
wuai
struts
1、添加jar包
2、在web.xml中配置过滤器
<filter>
<filter-name>struts2</filter-name>
<filter-class>org.apache.st