- 阿里开源WebSailor:超越闭源模型的网络智能体新星
WebSailor简介与开源背景在人工智能领域持续创新的浪潮中,阿里通义实验室于2025年7月正式开源了其突破性成果——WebSailor网络智能体。这一开源项目标志着中国企业在复杂推理与检索技术领域的重要突破,其设计初衷直指开源生态中长期存在的关键短板:面对超高不确定性任务时的系统性推理能力缺失。填补开源生态的关键空白WebSailor的诞生源于一个被长期忽视的技术鸿沟。根据斯坦福大学《2025
- AI人工智能领域深度学习的跨模态检索技术
AI学长带你学AI
AI人工智能与大数据应用开发AI应用开发高级指南人工智能深度学习ai
AI人工智能领域深度学习的跨模态检索技术关键词:跨模态检索、深度学习、多模态学习、特征提取、相似度计算、注意力机制、Transformer摘要:本文深入探讨了AI领域中基于深度学习的跨模态检索技术。我们将从基础概念出发,详细分析跨模态检索的核心算法原理、数学模型和实际应用。文章包含完整的Python实现示例,展示如何构建一个跨模态检索系统,并讨论当前的技术挑战和未来发展方向。通过本文,读者将全面理
- 30、法律案例的关联检索:提升法律实践的信息处理能力
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法律案例关联检索信息处理
法律案例的关联检索:提升法律实践的信息处理能力1.引言在当今信息爆炸的时代,法律从业者面临着前所未有的挑战。大量的法律案例、法规和判例使得信息检索变得复杂而耗时。为了提高工作效率和决策质量,法律从业者迫切需要一种高效的工具来发现和检索相互关联的法律案例。本文将探讨如何通过先进的信息检索技术和算法来实现这一点。2.关联模型关联模型是法律案例关联检索的核心。为了确定案例之间的关联性,通常采用以下几种模
- Spring Boot + LangChain 构建 RAG 应用
程序员丸子
langchainAI大模型语言模型自然语言处理人工智能大语言模型RAG
使用LangChain构建RAG应用程序什么是RAG?检索增强生成(Retrieval-AugmentedGeneration,RAG)是一种结合了检索和生成两种关键技术的机器学习方法。这种方法在自然语言处理任务中特别有效,例如对话系统和问答系统。RAG的关键组件检索:•RAG首先从大型数据集或知识库中检索与用户查询相关的文档或数据。•通常使用信息检索技术,如向量搜索或关键词匹配。生成:•在检索到
- Retrieval-Based Voice Conversion WebUI 教程
蒋荔卿Lorelei
Retrieval-BasedVoiceConversionWebUI教程项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/re/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI1.项目介绍Retrieval-BasedVoiceConversionWebUI是一个基于VITS的简单易用的语音转换框架,特别适合制作“变声器”。它采用了顶级检索技术以
- LangChain 与 Milvus 的碰撞:全文检索技术实践
金汐脉动 | PulseTide
禅与LangChainlangchainmilvus全文检索
一、全文搜索全文搜索是一种通过匹配文本中特定关键词或短语来检索文档的传统方法。它根据词频等因素计算出的相关性分数对结果进行排序。语义搜索更善于理解含义和上下文,而全文搜索则擅长精确的关键词匹配,因此是语义搜索的有益补充。BM25算法被广泛用于全文搜索的排序,并在检索增强生成(RAG)中发挥着关键作用。Milvus2.5引入了使用BM25的本地全文搜索功能。这种方法将文本转换为代表BM25分数的稀疏
- 【向量库】Weaviate 搜索与索引技术:从基础概念到性能优化
roman_日积跬步-终至千里
weaviate向量库
文章目录零、概述一、搜索技术分类1.向量搜索:捕捉语义的智能检索2.关键字搜索:精确匹配的传统方案3.混合搜索:语义与精确的双重保障二、向量检索技术分类1.HNSW索引:大规模数据的高效引擎2.Flat索引:小规模数据的轻量级方案3.Dynamic索引:动态数据的智能适配三、量化技术(与索引协同,提高搜索速度)1.ProductQuantization(PQ)2.BinaryQuantizatio
- GC-QA-RAG 智能问答系统的向量检索
算法
本章节介绍GC-QA-RAG智能问答系统的核心检索技术原理,包括向量化策略、混合检索机制、RRF融合排序等关键实现细节。1.检索流程概述系统采用典型的RAG(Retrieval-AugmentedGeneration)三阶段架构,检索阶段的目标是:在用户提问时,结合关键词与语义理解,快速定位最相关的知识点,为后续生成高质量答案提供支撑。检索流程如下:用户输入问题;系统对问题进行向量化(稠密+稀疏)
- RAG优化知识库检索(4):混合检索技术
程序员查理
#RAGlangchain语言模型人工智能AgentAIRAG
引言在RAG(检索增强生成)系统中,检索质量直接决定了最终生成内容的准确性和相关性,但单一检索方法的局限性日益凸显。混合检索技术作为一种创新的解决方案,通过结合不同检索方法的优势,显著提升了检索效果,为RAG系统注入了新的活力。本文将深入探讨混合检索技术在RAG系统中的应用,包括语义检索与关键词检索的优缺点、BM25与向量检索的结合方式、混合检索的权重调整策略、稀疏-密集混合检索架构,以及混合检索
- weaviate向量库从零开始——weaviate混合搜索详解及提高性能的关键技巧
Timmer丿
#第四维度weaviate人工智能向量数据库java
1.简介及基础前面我们已经介绍过了weaviate中的语义检索和关键字,其在海量非结构化数据检索场景中,关键词搜索难以捕捉语义关联,纯向量搜索又可能遗漏精确匹配,Weaviate的混合检索技术通过融合两者优势,检索综合向量搜索的语义理解与关键词搜索的精确匹配,通过权重调节平衡两者结果,提升召回率与准确率,成为解决复杂检索需求的关键方案。使用公式:总分=α*向量相似度+β*BM25得分权重参数(al
- 使用Neo4j与向量检索系统集成的LLM应用开发指南
dgay_hua
neo4jpython
##技术背景介绍在现代应用中,结合知识图谱和大型语言模型(LLM)的技术逐渐成为趋势。Neo4j作为一个强大的图数据库,能够在存储用户对话历史、进行图分析等方面发挥重要作用。而结合向量检索技术,我们可以高效地从海量文本数据中检索信息。本指南将带你构建一个集成Neo4j的向量存储系统,以支持更智能的对话管理和用户行为分析。##核心原理解析结合Neo4j的图存储能力与向量检索技术,我们能够:-储存和管
- 为什么RAG系统“一看就会,一做就废“?
AI大模型系统化学习
人工智能ai大模型大数据AI大模型大模型学习大模型入门
随着大语言模型(LLM)的广泛应用,检索增强生成(RAG)技术作为一种结合检索技术和LLM提示的创新架构,因其在结合外部知识库和生成模型方面的卓越表现而备受关注。RAG系统通过将LLM与结构化或非结构化的外部数据源相结合,显著提升了生成内容的准确性、相关性和可信度。RAG在聊天机器人、知识密集型任务和企业应用中表现出色。然而从理论到工程实践,开发和优化一个高效的RAG系统并非易事,RAG系统面临着
- 搜索领域新宠儿:全文检索深度剖析
搜索引擎技术
全文检索djangopythonai
搜索领域新宠儿:全文检索深度剖析关键词:全文检索、倒排索引、分词算法、查询处理、相关性排序、搜索引擎、信息检索摘要:本文深入探讨全文检索技术的核心原理和实现细节。从基础的倒排索引结构出发,详细分析分词算法、查询处理流程和相关性排序机制。通过Python代码示例展示核心算法实现,并结合数学模型解释相关性评分公式。文章还涵盖实际应用场景、工具推荐以及未来发展趋势,为开发者提供全面的全文检索技术指南。1
- 0基础小白入门必看:AI大模型基本概念与工具梳理
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人工智能深度学习语言模型机器学习ai程序员转行
常见概念RAG(Retrieval-AugmentedGeneration,检索增强生成)是一种结合了信息检索技术与语言生成模型的人工智能技术。LLM(LargeLanguageModels)大语言模型。MoE(MixtureofExperts),混合专家模型(一种模型架构,通过多个“专家”网络并行处理输入数据,然后通过门控机制选择最合适的专家输出结果。MoE模型特别适合于处理大规模数据,在计算效
- 构建推荐系统的相似检索技术:从距离度量到深度学习的快速了解
张彦峰ZYF
互联网系统架构与深入学习汇总算法后端推荐算法
目录一、相似检索方法总体分析二、基于距离度量的方法(一)余弦相似度(二)欧氏距离(三)曼哈顿距离(四)汉明距离三、基于集合的方法(一)Jaccard相似度(二)杰卡德距离四、基于内容的方法五、协同过滤方法(一)基于用户的协同过滤基本原理应用分析案例数据准备工作原理步骤案例分析(二)基于物品的协同过滤基本原理应用分析案例数据准备工作原理步骤案例分析六、基于图的方法(一)基本原理(二)案例应用案例:社
- RAG技术全景解读:从原理到实践的学习指南
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人工智能产品经理信息可视化深度学习agi大模型RAG
一、什么是RAG?RAG,全称Retrieval-AugmentedGeneration(检索增强生成),是一套融合检索技术与生成式大模型的创新技术架构。它的运作原理是为诸如GPT-4、Claude等大语言模型配备一个“知识补给库”,在模型生成内容前,先从外部知识库中调取相关信息,以此来有效规避大模型常见的幻觉现象(即输出错误或编造的内容),同时解决知识更新不及时的问题。打个比方,大模型就如同一位
- DeepSeek破界而来:重构大规模深度检索的算力与边界
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大模型原理与应用重构人工智能AIGC
深度检索技术革命:DeepSeek万亿参数框架如何突破实时召回率瓶颈引言:当千亿参数遇见实时检索在人工智能技术飞速发展的今天,超大规模语言模型已成为推动产业智能化的核心引擎。然而,随着模型参数量突破万亿级门槛,传统的深度检索系统正面临前所未有的挑战:当模型需要处理包含数百亿甚至数万亿文档的语料库时,如何在保持高精度的同时实现毫秒级响应?这个问题的答案不仅关乎学术研究的前沿突破,更是制约行业落地的关
- 使用Nodejs基于DeepSeek加chromadb实现RAG检索增强生成 本地知识库
车轮滚滚__
前端javascriptAIGCainode.js
定义检索增强生成(RAG)的基本定义检索增强生成(Retrieval-AugmentedGeneration,简称RAG)是一种结合了信息检索技术与语言生成模型的人工智能技术。RAG通过从外部知识库中检索相关信息,并将其作为提示(Prompt)输入给大型语言模型(LLMs),以增强模型处理知识密集型任务的能力。这种技术能够有效提升模型在问答、文本摘要、内容生成等自然语言处理任务中的表现。RAG的工
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大模型系列——基于StarRocks的向量检索探索AI和大模型无疑是当前的热门话题,作为从事数据工作的我们,也希望能够紧跟这一趋势,探索如何与AI实现更紧密的结合。这正是我们最初的诉求。随着大模型的兴起,推动了公司在这一背景下对向量检索场景的深入探索,也为我们进一步拓展在StarRocks上的应用提供了新的机遇。向量检索技术浅析什么是向量检索什么是向量检索呢?简单来说,向量检索是**通过给定一个查
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- 基于Milvus的密集向量和稀疏向量混合搜索
风清扬【coder】
自然语言分析处理milvus密集向量稀疏向量混合搜索
基于Milvus的密集向量和稀疏向量混合搜索技术引言在当今大数据时代,高效的信息检索技术至关重要。传统的搜索方式在处理复杂多样的数据时往往捉襟见肘,而混合搜索技术融合了多种特征表示和搜索算法,能够显著提升搜索的准确性和效率。本文将深入剖析基于Milvus的密集向量和稀疏向量实现混合搜索的Python代码,详细介绍其技术原理、实现细节以及应用场景。技术背景Milvus介绍Milvus是一款开源的向量
- 基于SpringAI Alibaba实现RAG架构的深度解析与实践指南
大树~~
AI应用开发架构SpringAIjava人工智能AI编程
一、RAG技术概述1.1什么是RAG技术RAG(Retrieval-AugmentedGeneration)检索增强生成是一种将信息检索技术与生成式AI相结合的创新架构。它通过以下方式实现智能化内容生成:知识检索阶段:从结构化/非结构化数据源中检索相关信息内容生成阶段:将检索结果作为上下文输入生成模型结果优化阶段:通过重排模型对生成内容进行优化传统生成模型与RAG架构对比:维度传统生成模型RAG架
- 文档检索技术详解 (Document Retriever)
大树~~
AI文档检索SpringAIai数据库
一、文档检索的定义与核心概念文档检索(DocumentRetriever)是一种信息检索技术,旨在从大量未结构化或半结构化文档中快速找到与特定查询相关的文档或信息。文档检索通常以在线(online)方式运行,能够实时响应用户的查询请求。文档检索的核心在于其基于向量搜索的技术。它通过将用户的查询问题(query)转化为嵌入向量(Embeddings),然后在存储的文档中进行相似性搜索,返回与查询最相
- Spring AI与DeepSeek实战三:打造企业知识库
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一、概述企业应用集成大语言模型(LLM)落地的两大痛点:知识局限性:LLM依赖静态训练数据,无法覆盖实时更新或垂直领域的知识;幻觉:当LLM遇到训练数据外的提问时,可能生成看似合理但错误的内容。用最低的成本解决以上问题,需要使用RAG技术,它是一种结合信息检索技术与LLM的框架,通过从外部知识库动态检索相关上下文信息,并将其作为Prompt融入生成过程,从而提升模型回答的准确性;本文将以AI智能搜
- AI RAG策略中重排序(Re-rank)技术的深度解析与主流模型对比
weixin_28849355
人工智能
本文内容由巧章AI辅助生成巧章AI:长篇文章生成工具,aiqiaozhang.com如需体验可加v获取专属邀请码:safa11011引言检索增强生成(Retrieval-AugmentedGeneration,RAG)技术近年来在自然语言处理领域取得了显著进展。RAG结合了传统的信息检索技术和现代的生成模型,旨在通过从大规模文档库中检索相关信息并将其融入到生成模型中,从而提升生成文本的质量和准确性
- 《科研领域借助 RAG 技术:文献检索与研究新飞跃》
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语言模型
在当今数字化信息爆炸的时代,如何快速、准确地从海量数据中获取有价值的知识,成为了众多领域面临的关键挑战。检索增强生成(Retrieval-AugmentedGeneration,RAG)技术应运而生,它通过巧妙地结合语言模型的生成能力与强大的检索技术,为人们开启了一扇高效获取知识的大门。特别是在医疗、法律、金融等对专业知识要求极高的领域,RAG技术展现出了巨大的应用潜力,能够显著提升信息获取的准确
- 《RAG 技术生态构建:从基础到未来的全景展望》
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在当今数字化信息爆炸的时代,如何快速、准确地从海量数据中获取有价值的知识,成为了众多领域面临的关键挑战。检索增强生成(Retrieval-AugmentedGeneration,RAG)技术应运而生,它通过巧妙地结合语言模型的生成能力与强大的检索技术,为人们开启了一扇高效获取知识的大门。特别是在医疗、法律、金融等对专业知识要求极高的领域,RAG技术展现出了巨大的应用潜力,能够显著提升信息获取的准确
- RAG 中的检索技术优化:向量检索与语义匹配的创新实践
hy098543
AIGC
目录引言向量检索技术的创新高维向量索引优化基于深度学习的向量表示学习语义匹配技术的创新实践多模态语义匹配基于知识图谱的语义匹配增强向量检索与语义匹配协同优化动态调整检索策略联合训练优化结论引言在检索增强生成(RAG)架构中,检索技术的优劣直接影响着生成内容的质量与相关性。准确、高效地从海量文本数据中检索出与输入相关的信息,是RAG系统发挥强大功能的基石。向量检索与语义匹配作为RAG检索环节的核心技
- 图像检索Matlab程序
985计算机硕士
图形处理matlab开发语言
图像检索Matlab程序读取待检索图片,在图片库里进行检索,可以计算相似度,使用Hu不变矩算法,实现图像检索技术。文章目录1.程序流程2.核心代码3.功能说明4.注意事项5.运行程序以下是一个基于MATLAB的图像检索程序示例,使用Hu不变矩算法计算图像相似度。该程序可以读取待检索图片,并在图片库中进行检索,返回相似度最高的图片。1.程序流程读取待检索图片:用户选择一张待检索的图片。加载图片库:从
- RAG问答系统:检索增强生成框架
ZhangJiQun&MXP
2021论文教学大模型语言模型
目录RAG(Retrieval-AugmentedGeneration)框架一、RAG框架的定义二、RAG框架的工作原理三、RAG框架的举例说明四、RAG框架的优势RAG问答系统二、工作流程三、优势四、应用场景RAG(Retrieval-AugmentedGeneration)框架即检索增强生成框架,是一种结合了信息检索技术与语言生成模型的人工智能技术。以下是对RAG框架的详细解释及举例说明:一、
- Enum 枚举
120153216
enum枚举
原文地址:http://www.cnblogs.com/Kavlez/p/4268601.html Enumeration
于Java 1.5增加的enum type...enum type是由一组固定的常量组成的类型,比如四个季节、扑克花色。在出现enum type之前,通常用一组int常量表示枚举类型。比如这样:
public static final int APPLE_FUJI = 0
- Java8简明教程
bijian1013
javajdk1.8
Java 8已于2014年3月18日正式发布了,新版本带来了诸多改进,包括Lambda表达式、Streams、日期时间API等等。本文就带你领略Java 8的全新特性。
一.允许在接口中有默认方法实现
Java 8 允许我们使用default关键字,为接口声明添
- Oracle表维护 快速备份删除数据
cuisuqiang
oracle索引快速备份删除
我知道oracle表分区,不过那是数据库设计阶段的事情,目前是远水解不了近渴。
当前的数据库表,要求保留一个月数据,且表存在大量录入更新,不存在程序删除。
为了解决频繁查询和更新的瓶颈,我在oracle内根据需要创建了索引。但是随着数据量的增加,一个半月数据就要超千万,此时就算有索引,对高并发的查询和更新来说,让然有所拖累。
为了解决这个问题,我一般一个月会进行一次数据库维护,主要工作就是备
- java多态内存分析
麦田的设计者
java内存分析多态原理接口和抽象类
“ 时针如果可以回头,熟悉那张脸,重温嬉戏这乐园,墙壁的松脱涂鸦已经褪色才明白存在的价值归于记忆。街角小店尚存在吗?这大时代会不会牵挂,过去现在花开怎么会等待。
但有种意外不管痛不痛都有伤害,光阴远远离开,那笑声徘徊与脑海。但这一秒可笑不再可爱,当天心
- Xshell实现Windows上传文件到Linux主机
被触发
windows
经常有这样的需求,我们在Windows下载的软件包,如何上传到远程Linux主机上?还有如何从Linux主机下载软件包到Windows下;之前我的做法现在看来好笨好繁琐,不过也达到了目的,笨人有本方法嘛;
我是怎么操作的:
1、打开一台本地Linux虚拟机,使用mount 挂载Windows的共享文件夹到Linux上,然后拷贝数据到Linux虚拟机里面;(经常第一步都不顺利,无法挂载Windo
- 类的加载ClassLoader
肆无忌惮_
ClassLoader
类加载器ClassLoader是用来将java的类加载到虚拟机中,类加载器负责读取class字节文件到内存中,并将它转为Class的对象(类对象),通过此实例的 newInstance()方法就可以创建出该类的一个对象。
其中重要的方法为findClass(String name)。
如何写一个自己的类加载器呢?
首先写一个便于测试的类Student
- html5写的玫瑰花
知了ing
html5
<html>
<head>
<title>I Love You!</title>
<meta charset="utf-8" />
</head>
<body>
<canvas id="c"></canvas>
- google的ConcurrentLinkedHashmap源代码解析
矮蛋蛋
LRU
原文地址:
http://janeky.iteye.com/blog/1534352
简述
ConcurrentLinkedHashMap 是google团队提供的一个容器。它有什么用呢?其实它本身是对
ConcurrentHashMap的封装,可以用来实现一个基于LRU策略的缓存。详细介绍可以参见
http://code.google.com/p/concurrentlinke
- webservice获取访问服务的ip地址
alleni123
webservice
1. 首先注入javax.xml.ws.WebServiceContext,
@Resource
private WebServiceContext context;
2. 在方法中获取交换请求的对象。
javax.xml.ws.handler.MessageContext mc=context.getMessageContext();
com.sun.net.http
- 菜鸟的java基础提升之道——————>是否值得拥有
百合不是茶
1,c++,java是面向对象编程的语言,将万事万物都看成是对象;java做一件事情关注的是人物,java是c++继承过来的,java没有直接更改地址的权限但是可以通过引用来传值操作地址,java也没有c++中繁琐的操作,java以其优越的可移植型,平台的安全型,高效性赢得了广泛的认同,全世界越来越多的人去学习java,我也是其中的一员
java组成:
- 通过修改Linux服务自动启动指定应用程序
bijian1013
linux
Linux中修改系统服务的命令是chkconfig (check config),命令的详细解释如下: chkconfig
功能说明:检查,设置系统的各种服务。
语 法:chkconfig [ -- add][ -- del][ -- list][系统服务] 或 chkconfig [ -- level <</SPAN>
- spring拦截器的一个简单实例
bijian1013
javaspring拦截器Interceptor
Purview接口
package aop;
public interface Purview {
void checkLogin();
}
Purview接口的实现类PurviesImpl.java
package aop;
public class PurviewImpl implements Purview {
public void check
- [Velocity二]自定义Velocity指令
bit1129
velocity
什么是Velocity指令
在Velocity中,#set,#if, #foreach, #elseif, #parse等,以#开头的称之为指令,Velocity内置的这些指令可以用来做赋值,条件判断,循环控制等脚本语言必备的逻辑控制等语句,Velocity的指令是可扩展的,即用户可以根据实际的需要自定义Velocity指令
自定义指令(Directive)的一般步骤
&nbs
- 【Hive十】Programming Hive学习笔记
bit1129
programming
第二章 Getting Started
1.Hive最大的局限性是什么?一是不支持行级别的增删改(insert, delete, update)二是查询性能非常差(基于Hadoop MapReduce),不适合延迟小的交互式任务三是不支持事务2. Hive MetaStore是干什么的?Hive persists table schemas and other system metadata.
- nginx有选择性进行限制
ronin47
nginx 动静 限制
http {
limit_conn_zone $binary_remote_addr zone=addr:10m;
limit_req_zone $binary_remote_addr zone=one:10m rate=5r/s;...
server {...
location ~.*\.(gif|png|css|js|icon)$ {
- java-4.-在二元树中找出和为某一值的所有路径 .
bylijinnan
java
/*
* 0.use a TwoWayLinkedList to store the path.when the node can't be path,you should/can delete it.
* 1.curSum==exceptedSum:if the lastNode is TreeNode,printPath();delete the node otherwise
- Netty学习笔记
bylijinnan
javanetty
本文是阅读以下两篇文章时:
http://seeallhearall.blogspot.com/2012/05/netty-tutorial-part-1-introduction-to.html
http://seeallhearall.blogspot.com/2012/06/netty-tutorial-part-15-on-channel.html
我的一些笔记
===
- js获取项目路径
cngolon
js
//js获取项目根路径,如: http://localhost:8083/uimcardprj
function getRootPath(){
//获取当前网址,如: http://localhost:8083/uimcardprj/share/meun.jsp
var curWwwPath=window.document.locati
- oracle 的性能优化
cuishikuan
oracleSQL Server
在网上搜索了一些Oracle性能优化的文章,为了更加深层次的巩固[边写边记],也为了可以随时查看,所以发表这篇文章。
1.ORACLE采用自下而上的顺序解析WHERE子句,根据这个原理,表之间的连接必须写在其他WHERE条件之前,那些可以过滤掉最大数量记录的条件必须写在WHERE子句的末尾。(这点本人曾经做过实例验证过,的确如此哦!
- Shell变量和数组使用详解
daizj
linuxshell变量数组
Shell 变量
定义变量时,变量名不加美元符号($,PHP语言中变量需要),如:
your_name="w3cschool.cc"
注意,变量名和等号之间不能有空格,这可能和你熟悉的所有编程语言都不一样。同时,变量名的命名须遵循如下规则:
首个字符必须为字母(a-z,A-Z)。
中间不能有空格,可以使用下划线(_)。
不能使用标点符号。
不能使用ba
- 编程中的一些概念,KISS、DRY、MVC、OOP、REST
dcj3sjt126com
REST
KISS、DRY、MVC、OOP、REST (1)KISS是指Keep It Simple,Stupid(摘自wikipedia),指设计时要坚持简约原则,避免不必要的复杂化。 (2)DRY是指Don't Repeat Yourself(摘自wikipedia),特指在程序设计以及计算中避免重复代码,因为这样会降低灵活性、简洁性,并且可能导致代码之间的矛盾。 (3)OOP 即Object-Orie
- [Android]设置Activity为全屏显示的两种方法
dcj3sjt126com
Activity
1. 方法1:AndroidManifest.xml 里,Activity的 android:theme 指定为" @android:style/Theme.NoTitleBar.Fullscreen" 示例: <application
- solrcloud 部署方式比较
eksliang
solrCloud
solrcloud 的部署其实有两种方式可选,那么我们在实践开发中应该怎样选择呢? 第一种:当启动solr服务器时,内嵌的启动一个Zookeeper服务器,然后将这些内嵌的Zookeeper服务器组成一个集群。 第二种:将Zookeeper服务器独立的配置一个集群,然后将solr交给Zookeeper进行管理
谈谈第一种:每启动一个solr服务器就内嵌的启动一个Zoo
- Java synchronized关键字详解
gqdy365
synchronized
转载自:http://www.cnblogs.com/mengdd/archive/2013/02/16/2913806.html
多线程的同步机制对资源进行加锁,使得在同一个时间,只有一个线程可以进行操作,同步用以解决多个线程同时访问时可能出现的问题。
同步机制可以使用synchronized关键字实现。
当synchronized关键字修饰一个方法的时候,该方法叫做同步方法。
当s
- js实现登录时记住用户名
hw1287789687
记住我记住密码cookie记住用户名记住账号
在页面中如何获取cookie值呢?
如果是JSP的话,可以通过servlet的对象request 获取cookie,可以
参考:http://hw1287789687.iteye.com/blog/2050040
如果要求登录页面是html呢?html页面中如何获取cookie呢?
直接上代码了
页面:loginInput.html
代码:
<!DOCTYPE html PUB
- 开发者必备的 Chrome 扩展
justjavac
chrome
Firebug:不用多介绍了吧https://chrome.google.com/webstore/detail/bmagokdooijbeehmkpknfglimnifench
ChromeSnifferPlus:Chrome 探测器,可以探测正在使用的开源软件或者 js 类库https://chrome.google.com/webstore/detail/chrome-sniffer-pl
- 算法机试题
李亚飞
java算法机试题
在面试机试时,遇到一个算法题,当时没能写出来,最后是同学帮忙解决的。
这道题大致意思是:输入一个数,比如4,。这时会输出:
&n
- 正确配置Linux系统ulimit值
字符串
ulimit
在Linux下面部 署应用的时候,有时候会遇上Socket/File: Can’t open so many files的问题;这个值也会影响服务器的最大并发数,其实Linux是有文件句柄限制的,而且Linux默认不是很高,一般都是1024,生产服务器用 其实很容易就达到这个数量。下面说的是,如何通过正解配置来改正这个系统默认值。因为这个问题是我配置Nginx+php5时遇到了,所以我将这篇归纳进
- hibernate调用返回游标的存储过程
Supanccy2013
javaDAOoracleHibernatejdbc
注:原创作品,转载请注明出处。
上篇博文介绍的是hibernate调用返回单值的存储过程,本片博文说的是hibernate调用返回游标的存储过程。
此此扁博文的存储过程的功能相当于是jdbc调用select 的作用。
1,创建oracle中的包,并在该包中创建的游标类型。
---创建oracle的程
- Spring 4.2新特性-更简单的Application Event
wiselyman
application
1.1 Application Event
Spring 4.1的写法请参考10点睛Spring4.1-Application Event
请对比10点睛Spring4.1-Application Event
使用一个@EventListener取代了实现ApplicationListener接口,使耦合度降低;
1.2 示例
包依赖
<p