- 使用LangSmith Chat Datasets微调模型
scaFHIO
python人工智能机器学习
在这篇文章中,我们将探讨如何通过LangSmithChatDatasets轻松微调模型。这一过程分为三个简单的步骤:创建聊天数据集。使用LangSmithDatasetChatLoader加载示例。微调你的模型。微调后,您可以在LangChain应用中使用微调过的模型。在深入探讨之前,我们需要安装一些前置条件。前置条件确保您已经安装了langchain>=0.0.311并准备好LangSmithA
- DeepSeek爆火,背后模型竟藏着这些秘密!
qq_23519469
ai
DeepSeek是什么来头最近,AI圈可是被一个名字刷爆了屏,那就是DeepSeek!它就像一颗横空出世的超级新星,在全球范围掀起了一阵狂热的追捧潮,这热度,简直了!大家都在疯狂讨论它,各种测评、对比层出不穷。它到底有啥过人之处,能让这么多人都为之疯狂?今天咱就来好好唠唠。DeepSeek,全称杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司,是一家专注于开发先进大语言模型(LLM)和相关技术的企业。它成
- 决策树算法全解析:从零基础到Titanic实战,一文搞定机器学习经典模型
吴师兄大模型
0基础实现机器学习入门到精通算法机器学习决策树人工智能深度学习编程开发语言
Langchain系列文章目录01-玩转LangChain:从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块:四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain:从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain:从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain:深度评估问答系统的三种高效方法(示例生成、手
- Ai时代初期全球不同纬度的层级辐射现象
龙胥伯
人工智能
基于最新研究成果与行业动态,AI时代的"层级辐射"现象可被科学解构为以下六大维度,结合技术演进、产业实践和社会影响进行系统性分析:一、技术能力的层级跃迁模型效率革命DeepSeek研发的R1-Zero模型通过动态架构设计,将样本利用率提升40%以上,训练周期大幅缩短。这种技术突破推动AI从实验室走向规模化应用,在智能制造、生物医药等领域催生新生态。大语言模型的训练方式(预训练→多任务学习→强化学习
- Redis客户端jedis与lettuce的区别
风雨无阻1203
RedisJava研发文档redis缓存LettuceJedis
什么是Lettuce与JedisLettuce是一个高级Redis客户端,用于线程安全的同步、异步和反应式访问。它支持高级的Redis特性,如Sentinel、集群、流水线、自动重新连接和redis数据模型等。Lettuce是完全非阻塞的,基于Netty事件驱动的通信层,其方法将返回具有可观察的类型,可在流或异步编程环境中使用。Jedis是基于Java语言的Redis的客户端,Jedis=Java
- 自定义Retriever的实现方法
vaidfl
windowslinuxmicrosoftpython
技术背景介绍在许多大语言模型(LLM)应用中,检索器(Retriever)用于从外部数据源获取信息。检索器的任务是根据用户查询检索相关的文档,这些文档通常被格式化为提示,供LLM使用,从而生成适当的响应,例如,根据知识库回答用户问题。核心原理解析要实现自定义的检索器,需要继承BaseRetriever类,并实现以下方法:_get_relevant_documents:获取与查询相关的文档,必需实现
- 如何缓存聊天模型响应以提高效率
scaFHIO
缓存javaoraclepython
技术背景介绍在开发基于大型语言模型(LLM)的应用程序时,API调用的成本和响应速度是需要考虑的两个重要因素。尤其是在开发过程中,重复请求相同的文本生成可能会增加额外的成本和延迟。为了应对这一挑战,LangChain提供了一种可选的缓存机制,可以有效地减少API调用次数,从而节省费用并加速应用程序响应。核心原理解析缓存机制的基本原理是在第一次请求时,将响应存储在缓存中。如果以后再次请求相同的输入,
- 如何在一行代码中初始化各种AI模型
qahaj
人工智能python深度学习
技术背景介绍在开发大语言模型(LLM)应用时,用户有时需要选择不同的模型提供商和具体模型。这通常需要一定的逻辑来根据用户配置初始化不同的聊天模型。为了简化这一过程,init_chat_model()方法被引入,让开发者能够轻松地初始化多种模型集成,而无需担心导入路径和类名。核心原理解析init_chat_model()方法通过传入模型名称及其提供商,自动推断并实例化对应的聊天模型。该功能在lang
- 使用Tiktoken进行文本分割:优化大语言模型的输入
bhawfgrcbtwny
语言模型python人工智能
引言在处理大语言模型时,因其对输入的token数量有限制,文本分割成为一个至关重要的任务。为了确保生成的文本块不会超过模型的token限制,我们需要使用与模型相同的tokenizer来计数和分割文本。在本文中,我们将探讨如何使用Tiktoken和其他工具来实现有效的文本分割。主要内容1.Tiktoken介绍Tiktoken是由OpenAI创建的一个快速BPE(BytePairEncoding)to
- 大模型应用编排工具Dify二开之登录Token改造
Daphnis_z
Python开发LLMchatgptpythondockerweb
1.前言dify工作室支持在画布上直接编辑业务流程,通过调用开源大模型可以实现特定场景的业务,而且可以迅速更新发布。因此,某些项目要求在产品里面能够直接编辑dify业务流程,使得现场开发人员能够迅速响应客户需求。另外,方便对dify进行运维,比如更新开源大模型认证信息。环境信息:dify-0.8.3,docker-212.实现思路分析常规的思路有两种:把dify源码迁移到产品中代码改造量大、难度高
- 文本纠错(Text Correction)
dundunmm
人工智能数据挖掘文本纠错人工智能数据挖掘文本纠错深度学习
文本纠错(TextCorrection)是自然语言处理(NLP)中的一个重要任务,旨在自动检测并修正文本中的错误,包括拼写、语法、语义等层面的错误。其核心目标是通过算法模型将错误文本转换为符合语言规范的表达。该任务在自动写作辅助、搜索引擎优化、智能客服、教育等多个领域具有广泛应用。输入:包含错误的原始文本(如“我明天要去北京,希望天汽好。”)输出:修正后的规范文本(如“我明天要去北京,希望天气好。
- Transformers模型版本和lm_eval老版本冲突问题ImportError: cannot import name ‘initialize_tasks‘ from ‘lm_eval.task
neverwin6
llamapython服务器
Transformers模型版本和lm_eval老版本冲突问题1问题背景在LLM评测的时候,要用lm_eval模型,而对于像是llama3/Mistrual等比较新的模型,较低的Transformers不能适配,所以要升级到0.40.0以上才行,但是如果升级的话,那么直接在沿用老版本的lm_eval评测就会出现:Traceback(mostrecentcalllast):File"main.py"
- Tree of Thought Prompting(思维树提示)
大数据追光猿
大模型人工智能大数据深度学习语言模型计算机视觉
TreeofThoughtPrompting(思维树提示)是一种新兴的提示工程技术,旨在通过模拟人类解决问题时的多步推理过程,提升大型语言模型(LLM)在复杂任务中的表现。与传统的线性提示方法不同,思维树提示将问题分解为多个可能的推理路径,并以树状结构探索这些路径,从而找到最优解或生成更高质量的结果。这种方法特别适用于需要多步推理的任务,例如数学问题求解、逻辑推理、规划和创造性写作等场景。它结合了
- 95% 向量资源节省,火山引擎云搜索 RAG 技术体系演进
字节跳动云原生计算
火山引擎搜索引擎算法
采访嘉宾|火山引擎云搜索团队鲁蕴铖、李杰辉、余炜强编辑|TinaInfoQ2023年,大模型惊艳了世界。2024年,RAG技术如日中天。RAG使得大模型能够在不更新模型参数的情况下,获得必要的上下文信息,从而减少大模型的幻觉。随着大型语言模型技术的不断成熟和行业应用的深入,人们对RAG系统的期望已经超越了对其“酷炫”效果的追求。企业和组织开始寻找更可靠、可扩展的RAG解决方案,以满足实际业务需求。
- Pydantic模型继承解析:从字段继承到多态模型
title:Pydantic模型继承解析:从字段继承到多态模型date:2025/3/19updated:2025/3/19author:cmdragonexcerpt:涵盖字段继承、属性覆盖、多态模型等关键机制。将掌握类型安全的继承体系构建方法,实现企业级数据校验方案,避免传统面向对象继承的常见陷阱。categories:后端开发FastAPItags:Pydantic模型继承字段覆盖机制多态数
- 1.1PaddleTS_环境配置:一个易用的深度时序建模的Python库
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PaddleTS是一个易用的深度时序建模的Python库,它基于飞桨深度学习框架PaddlePaddle,专注业界领先的深度模型,旨在为领域专家和行业用户提供可扩展的时序建模能力和便捷易用的用户体验。PaddleTS的主要特性包括:设计统一数据结构,实现对多样化时序数据的表达,支持单目标与多目标变量,支持多类型协变量封装基础模型功能,如数据加载、回调设置、损失函数、训练过程控制等公共方法,帮助开发
- 【大模型科普】AIGC技术发展与应用实践(一文读懂AIGC)
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【专栏介绍】⌈⌈⌈人工智能与大模型应用⌋⌋⌋人工智能(AI)通过算法模拟人类智能,利用机器学习、深度学习等技术驱动医疗、金融等领域的智能化。大模型是千亿参数的深度神经网络(如ChatGPT),经海量数据训练后能完成文本生成、图像创作等复杂任务,显著提升效率,但面临算力消耗、数据偏见等挑战。当前正加速与教育、科研融合,未来需平衡技术创新与伦理风险,推动可持续发展。文章目录一、AIGC概述(一)什么是
- 如何创建自定义回调处理器
bBADAS
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在现代AI开发中,回调是一个强大的工具,它允许我们在特定事件触发时执行自定义逻辑。本文将深入探讨如何为LangChain创建自定义的回调处理器,从而实现更加灵活的模型交互。技术背景介绍在使用AI模型时,尤其是在处理自然语言生成任务时,可能需要对生成的每个标记(token)进行处理。LangChain提供了一些内置的回调处理器,但为了满足特定的需求,创建自定义回调处理器是非常有必要的。核心原理解析创
- 3DXML 与 SOLIDWORKS 格式转换:技术协同及迪威模型方案
3D小将
迪威模型联讯软件SolidWorks模型UG模型Rhino模型SketchUp模型catia模型stl模型stp模型
一、引言在产品设计的前沿领域,3DXML与SOLIDWORKS作为主流格式,虽各有所长,但因格式差异,常成为数据流通与协作的阻碍。对于技术人员和学生党而言,掌握二者间的转换技术,不仅能提升设计效率,更是参与复杂项目协作的必备技能。迪威模型在线转换功能,凭借其先进技术,为这一转换难题提供了高效解决方案。二、3DXML与SOLIDWORKS格式基础(一)3DXML3DXML由达索系统精心打造,其核心压
- 2025年毕设ssm校园二手交易平台论文+源码
锦程学长--毕设程序
课程设计
本系统(程序+源码)带文档lw万字以上文末可获取一份本项目的java源码和数据库参考。系统程序文件列表开题报告内容选题背景关于校园二手交易平台的研究,现有成果多集中于社会综合型平台(如闲鱼、转转)的商业模式分析,或理论层面的共享经济模型探讨,而针对高校场景特殊性(如用户密度高、交易标的额小、社交属性强)的垂直型平台研究存在明显缺口。当前高校内二手交易多依赖社群、论坛等分散渠道,存在信息不对称、交易
- EmbodiedSAM:在线实时3D实例分割,利用视觉基础模型实现高效场景理解
数据猎手小k
3D实例分割在线实时感知视觉基础模型(VFM)应用
2025-02-12,由清华大学和南洋理工大学的研究团队开发一种名为EmbodiedSAM(ESAM)的在线3D实例分割框架。该框架利用2D视觉基础模型辅助实时3D场景理解,解决了高质量3D数据稀缺的难题,为机器人导航、操作等任务提供了高效、准确的视觉感知能力。一、研究背景随着机器人技术和人工智能的发展,机器人在复杂环境中执行任务(如导航、操作和交互)的能力越来越依赖于对三维(3D)场景的实时、准
- 奥林巴斯道Olympus DAO、奥拉丁模式、诺瓦银行、RWA模型合约解析开发
白马区块Crypto100
web3区块链区块链项目
关于OlympusDAO技术合约解析的文章草稿,整体结构偏向技术向,适合有一定DeFi或区块链背景的读者。你可以根据自己的需求微调。技术帮助“Crypto100”深入理解DeFi2.0的创新机制一、引言2021年,OlympusDAO凭借其颠覆性的机制和“协议拥有流动性”(Protocol-OwnedLiquidity,POL)概念引发了DeFi世界的巨大关注。它不是一个传统意义上的稳定币项目,而
- 国产信创AI IDE:开启智能编程新时代
InsCode AI IDE
国产信创AIIDE:开启智能编程新时代随着信息技术的迅猛发展,软件开发工具也在不断演进。近年来,人工智能(AI)技术的应用为编程工具带来了革命性的变化。其中,国产信创AIIDE——InsCodeAIIDE,作为一款由CSDN、GitCode和华为云CodeArtsIDE联合开发的新一代集成开发环境(IDE),以其智能化、高效化的特点,正在引领智能编程的新时代。最新接入DeepSeek-V3模型,点
- 大模型相关网站整理
gorgor在码农
AI实战pythonjava人工智能
目录一:大模型开发网站1.开源模型平台2.私有化部署大模型3.LangChain中文网4.LangChain4j5.通过标准的OpenAIAPI格式访问所有的大模型二:国内AI大模型应用盘点聊天1、阿里云--通义千问2、科大讯飞--星火大模型园3、百度--文心一言4、字节跳动豆包5、智谱华章--智谱清言6、华为云园--盘古7、百川智能--百小应8、腾讯--腾讯元宝9、商汤--商量10、MiniMa
- Python 的 ORM(Object-Relational Mapping)工具浅讲
Code_Geo
python开发语言
SQLAlchemy相关讲解1.SQLAlchemy是什么?定义:一个Python的ORM(Object-RelationalMapping)工具,允许开发者通过Python类与对象操作数据库,而非直接编写SQL。核心组件:Core:底层SQL表达式语言,提供数据库无关的SQL操作接口。ORM:基于Core的高层抽象,将数据库表映射为Python类(模型),记录映射为对象。适用场景:需要灵活操作数
- 深度学习-130-RAG技术之基于Anything LLM搭建本地私人知识库的应用策略问题总结(一)
皮皮冰燃
深度学习深度学习人工智能RAG
文章目录1AnythingLLM的本地知识库1.1本地知识库应用场景1.2效果对比及思考1.3本地体现在哪些方面1.3.1知识在本地1.3.2分割后的文档在本地1.3.3大模型部署运行在本地2问错问题带来的问题2.1常见的问题2.2原因分析3为什么LLM不使用我的文件?3.1LLM不是万能的【omnipotent】3.2LLM不会自省【introspect】3.3AnythingLLM是如何工作的
- 3DMAX点云算法:实现毫米级BIM模型偏差检测(附完整代码)
夏末之花
人工智能
摘要本文基于激光雷达点云数据与BIM模型的高精度对齐技术,提出一种融合动态体素化与多模态特征匹配的偏差检测方法。通过点云预处理、语义分割、模型配准及差异分析,最终实现建筑构件毫米级偏差的可视化检测。文中提供关键代码实现,涵盖点云处理、特征提取与深度学习模型搭建。一、核心算法流程点云预处理与特征增强去噪与下采样:采用统计滤波与体素网格下采样,去除离群点并降低数据量。语义分割:基于PointNet++
- python ansys workbench联动_【干货】如何在ANSYS WORKBENCH中关联几何模型和有限元模型...
weixin_39644377
pythonansysworkbench联动
原标题:【干货】如何在ANSYSWORKBENCH中关联几何模型和有限元模型我们都知道,通过诸如HPERMESH这样的有限元网格划分软件得到的模型,在传入ANSYS以后,只包含节点和单元信息。但是当我们在WB中使用模型操作时,有时候需要选择几何特征,如在圆孔面上施加圆柱支撑,而此时对象只有单元节点信息,并无体面线的几何信息,该怎么办呢?显然,处理此问题的有效途径,在于把有限元模型与该有限元模型对应
- python ansys workbench联动_如何在ANSYS WORKBENCH中关联几何模型和有限元模型
YUNYA麻麻
pythonansysworkbench联动
我们都知道,通过诸如HPERMESH这样的有限元网格划分软件得到的模型,在传入ANSYS以后,只包含节点和单元信息。但是当我们在WB中使用模型操作时,有时候需要选择几何特征,如在圆孔面上施加圆柱支撑,而此时对象只有单元节点信息,并无体面线的几何信息,该怎么办呢?显然,处理此问题的有效途径,在于把有限元模型与该有限元模型对应的几何模型进行关联,再一起导入到MECHANICAL中进行分析,则既能够既享
- 数据增强:扩充数据集提升模型泛化能力
AI天才研究院
计算AI大模型企业级应用开发实战ChatGPT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
1.背景介绍1.1.数据增强的重要性在机器学习领域,模型的泛化能力至关重要。一个泛化能力强的模型能够在未见数据上表现良好,而过拟合的模型则会在训练数据上表现出色,但在新数据上表现糟糕。数据增强是一种有效提升模型泛化能力的技术,它通过对现有数据进行各种变换,人为地扩充数据集,从而增加训练数据的数量和多样性。1.2.数据增强的应用场景数据增强广泛应用于各种机器学习任务中,包括:图像识别:对图像进行旋转
- 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
dcj3sjt126com
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>
&l
- 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