- 从零开始构建大模型(LLM)应用
和老莫一起学AI
人工智能ai大模型语言模型llm自然语言处理学习
大模型(LLM)已经成为当前人工智能的重要部分。但是,在这个领域还没有固定的操作标准,开发者们往往没有明确的指导,需要不断尝试和摸索。在过去两年中,我帮助了许多公司利用LLM来开发了很多创新的应用产品。基于这些经验,我形成了一套实用的方法,并准备在这篇文章中与大家分享。这套方法将提供一些步骤,帮助需要的小伙伴在LLM应用开发的复杂环境中找到方向。从最初的构思到PoC、评估再到产品化,了解如何将创意
- Towards Multimodal Large-Language Models for Parent-Child Interaction: A Focus on Joint Attention
UnknownBody
LLMDailyMultimodal语言模型人工智能大数据
摘要共同注意是儿童早期语言发展的关键组成部分,也是亲子互动有效性的重要指标。然而,目前对共同注意的检测和分析研究仍然有限,尤其是在多模态大语言模型(MLLMs)方面。本研究通过分析由两位语言病理学家标注的26段亲子互动视频,评估了多模态大语言模型理解共同注意的能力。这些标注识别出了共同注意程度高和低的片段,作为评估模型解释能力的基准。我们的研究结果显示,由于当前的多模态大语言模型对儿童发起的眼神交
- 移动系统设计面试框架:打造你的技术面试利器
强海寒
移动系统设计面试框架:打造你的技术面试利器mobile-system-designAsimpleframeworkformobilesystemdesigninterviews项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/mo/mobile-system-design项目介绍在移动开发领域,系统设计面试是评估候选人技术深度和广度的重要环节。然而,许多开发者在面对这类面试时
- PyTorch实现CNN:CIFAR-10图像分类实战教程
吴师兄大模型
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- 关于两次项目的学习感悟
罗婕斯特
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经过这两次项目,我学到了以下几点:1.模块化与结构化思维:代码展示了如何将深度学习任务分解为多个模块(如数据加载、模型定义、训练循环、评估等)。这种模块化的思维方式不仅适用于编程,也可以应用于解决复杂问题时的结构化思考。2.细节决定成败:代码中涉及了许多细节,如数据预处理、学习率调整、损失函数的选择等。这些细节对模型的最终性能有着重要影响。这提醒我们,在解决实际问题时,细节往往决定成败,需要耐心和
- 如何选择开源向量数据库
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文章目录评估维度查询性能索引与存储扩展性数据管理能力生态支持常见向量数据库对比评估维度选择开源向量数据库时,需要综合考虑查询性能、数据规模、索引构建速度、生态支持等多个因素,以下是关键的评估维度:选择开源向量数据库时,需要综合考虑查询性能、数据规模、索引构建速度、生态支持等多个因素,以下是关键的评估维度:查询性能向量检索速度:评估ANN(ApproximateNearestNeighbor)查询的
- 3.10 项目总结
不要不开心了
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今天的项目是一个使用PyTorch框架构建和训练神经网络的实例,旨在实现手写数字识别。以下是项目的总结、内容分析以及优化建议:项目总结1.目标:使用神经网络对MNIST数据集中的手写数字进行分类。2.步骤:-数据加载和预处理。-构建神经网络模型。-定义损失函数和优化器。-训练模型并评估其性能。-可视化训练结果。内容分析1.数据加载和预处理:-使用`torchvision.datasets`加载MN
- 1433抓鸡工具_1433抓鸡工具在软件安全测试中的重要性及应用
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在信息安全领域,“1433抓鸡工具”这一术语往往与网络安全测试紧密相关。虽然名字听起来有些戏谑,但这类工具在软件安全评估和渗透测试中扮演着重要角色。本文将从软考的角度出发,探讨1433抓鸡工具的基本概念、使用场景及其在软件安全中的作用。一、1433抓鸡工具概述1433抓鸡工具,通常指的是一类网络安全测试工具,用于检测网络系统中的潜在漏洞。这类工具能够模拟黑客的攻击行为,帮助安全专家发现系统可能存在
- 如何制定好绩效管理体系
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在现代企业管理中,制定有效的绩效管理体系至关重要。一个科学合理的绩效管理体系不仅能提升员工的工作积极性、促进团队协作,还能帮助企业实现战略目标。绩效管理的核心在于明确目标、持续反馈和公正评估。通过建立清晰的绩效指标、定期的绩效评估和有效的沟通机制,企业能够更好地激励员工、提升工作效率。一个好的绩效管理体系能够帮助企业实现长期的持续发展,使得每个员工都能清晰地看到自己的努力与成果之间的关系,并通过此
- benchmark和baseline的联系与区别
Lntano__y
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在深度学习算法中,benchmark(基准)和baseline(基线)是两个常用的概念,用于评估算法的性能和进行比较。尽管它们有一些相似之处,但它们在定义和使用上有一些区别。Benchmark(基准):基准是指作为参考标准的一组算法或数据集,通常是在特定任务或领域中广泛接受的准则。基准的目标是提供一个衡量算法性能的标准,以便其他算法可以与之进行比较。基准可以是一种算法、一个数据集或者是两者的结合。
- 智能遥感新质生产力:ChatGPT、Python和OpenCV强强联合;空天地遥感数据分析的全流程;地面数据、无人机数据、卫星数据、多源数据等处理
小艳加油
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通过系统化的模块设计和丰富的实战案例,深入理解和掌握遥感数据的处理与计算。不仅涵盖了从零基础入门Python编程、OpenCV视觉处理的基础知识,还将借助ChatGPT智能支持,引导您掌握遥感影像识别和分析的进阶技术。更为重要的是,通过15个经过精心设计的真实案例,深度参与地质监测、城市规划、农业分析、生态评估等不同场景下的遥感应用实践。层层递进、结构严谨,帮助您系统性掌握从数据预处理、图像增强、
- 基于DeepSeek的智能数据分析和自动化处理系统:引领BI行业新变革
招风的黑耳
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近期,一款基于DeepSeekAPI的智能数据分析和自动化处理系统横空出世,以其强大的功能和灵活的可扩展性,为BI行业带来了颠覆性的变革。该系统支持多类型数据分析,包括文本、指标和日志等。在文本分析方面,它能够提取关键信息,如人名、地名、时间等,帮助用户快速把握文本要点。同时,系统还能进行情感分析和紧急程度评估,为用户提供更加深入的文本洞察。在指标分析上,系统擅长统计分析、异常检测和趋势预测,助力
- Python 流程控制终极指南:if-else 和 for-while深度解析
吴师兄大模型
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- 手机租赁系统全链路开发实战
红点聊租赁
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内容概要如果把手机租赁系统开发比作造车,那信用评估模块就是发动机,区块链存证是行车记录仪,而物流追踪则是GPS导航——缺了哪个环节都可能导致项目"抛锚"。本实战指南将带你从央行征信接口调试的"弯道超车",到区块链存证的"法律安全带"配置,再到物流跟踪系统的"实时路况"对接,完整还原系统开发的全生命周期。有趣的是,我们甚至为动态租金算法准备了三种配方:基础版像煮泡面般简单粗暴,进阶版堪比分子料理的精
- 免押租赁系统创新解决方案助力品牌高效传播与用户体验提升
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内容概要在如今这个共享经济蓬勃发展的时代,免押租赁系统正如雨后春笋般涌现,成为了品牌传播新宠。随着消费者对个性化与便捷服务的需求不断提升,这一系统,尤其是通过信用评估和代扣支付的应用,显得尤为重要。“想象一下,无需押金的租赁,就像是在享受一场免费的冒险,你只需带上你的好心情即可!”以下是免押租赁系统市场前景的几个关键要点:关键点描述安全性信用评估机制为双方提供了保障,让用户安心租赁。便捷性代扣支付
- 基于信息间隙决策理论的碳捕集电厂调度(Matlab代码实现)
砌墙_2301
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个人主页欢迎来到本博客❤️❤️博主优势:博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。⛳️座右铭:行百里者,半于九十。本文目录如下:目录1概述基于信息间隙决策理论(IGDT)的碳捕集电厂调度研究综述一、信息间隙决策理论(IGDT)的定义与核心原理二、碳捕集电厂调度的主要研究方向与挑战三、IGDT在碳捕集电厂调度中的模型框架四、现有调度方法的局限性及IGDT的改进五、实证研究案例分析六、总结与
- 深度学习在SSVEP信号分类中的应用分析
自由的晚风
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目录前言1.SSVEP信号分类的处理流程2.模型输入和数据预处理3.模型结构设计3.1卷积神经网络(CNN)3.2长短期记忆网络(LSTM)4.训练方法与激活函数5.性能评估与挑战6.未来方向前言随着脑机接口(BCI)技术的发展,SSVEP(稳态视觉诱发电位)因其高信息传输速率和短训练时间而成为最受欢迎的BCI范式之一。近年来,深度学习方法在SSVEP信号分类中取得了显著的成果。本文通过对31个深
- 【资料分享】IF=500+!基于鼻咽癌诱导化疗后减容放疗与常规减容放疗比较的研究综述
灵犀拾荒者
资料分享数据挖掘
一、摘要在鼻咽癌(NasopharyngealCarcinoma,NPC)的综合治疗中,诱导化疗(InductionChemotherapy,IC)可显著缩小肿瘤体积,随后行放射治疗(Radiotherapy,RT)已成为临床常见策略。传统共识通常建议按诱导化疗前(Pre-IC)的肿瘤范围进行常规放疗;然而,减容放疗(Reduced-volumeRT)基于诱导化疗后(Post-IC)显著缩小的肿瘤
- 信息安全基石:深入解析CIA三元组(机密性、完整性、可用性)
挣扎与觉醒中的技术人
网络安全入门及实战人工智能外包转型网络
1.什么是CIA三元组?**CIA三元组(CIATriad)**是信息安全领域的核心模型,定义了信息保护的三大核心目标:Confidentiality(机密性)Integrity(完整性)Availability(可用性)该模型被广泛应用于网络安全架构设计、风险评估和合规性建设中(如ISO27001、GDPR等)。2.核心要素详解2.1机密性(Confidentiality)定义:确保信息仅被授权
- Claude更新王炸功能:一键生成、评估、优化提示词!
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要想挖掘一座金矿,你得先学会使用铲子。类似地,要想让LLM模型或生成式AI工具更好的为你服务,你得先学会“写提示词”。提示词就是敲开AI大门的那把钥匙,相同的任务目标,不同的提示词得到的结果可能截然不同。好的提示词是高质量输出内容的前提条件。关于提示词的教程,我已经写了很多,感兴趣的小伙伴可以在文末按需学习。当前生成式AI最强大的能力是什么?生成。既然是这样,那么为什么不让AI自己根据我们的任务需
- 实战1. 利用Pytorch解决 CIFAR 数据集中的图像分类为 10 类的问题
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实战1.利用Pytorch解决CIFAR数据集中的图像分类为10类的问题加载数据建立模型模型训练测试评估你的任务是建立一个用于CIFAR图像分类的神经网络,并实现分类质量>0.5。注意:因为我们实战1里只讨论最简单的神经网络构建,所以准确率达到0.5以上就符合我们的目标,后面会不断学习新的模型进行优化CIFAR的数据集如下图所示:我们大概所需要的功能包如下:importnumpyasnpimpor
- 信号处理应用:电力系统中的信号处理_(9).基于电力系统信号的数据挖掘技术
kkchenkx
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基于电力系统信号的数据挖掘技术1.引言电力系统中的信号处理是一个重要的研究领域,涉及电力系统的监测、故障诊断、状态评估等多个方面。随着大数据和人工智能技术的发展,数据挖掘技术在电力系统中的应用越来越广泛。本节将介绍如何利用数据挖掘技术对电力系统中的信号进行处理和分析,以提高系统的可靠性和效率。2.电力系统中的信号类型在电力系统中,信号可以分为多种类型,包括:电压信号:反映电力系统的电压水平,用于检
- [arxiv论文解读]LlamaFactory:100+语言模型统一高效微调
强化学习曾小健
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该文档是一篇关于LLAMAFACTORY的学术论文,这是一个用于高效微调大型语言模型(LLMs)的统一框架。这篇论文详细介绍了LLAMAFACTORY的设计、实现和评估,以及它在语言建模和文本生成任务中的应用。下面是对文档内容的详细解释:摘要(Abstract)背景:大型语言模型(LLMs)在多种应用中展现了卓越的推理能力,但需要有效的微调方法来适应下游任务。问题:现有的高效微调方法缺乏一个系统化
- CCF-GESP Python一级考试全解析:网络协议+编程技能双突破
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第一章CCF-GESP考试全景透视1.1认证体系权威性中国计算机学会(CCF)主办的GESP编程能力等级认证,是国内首个面向青少年的编程能力标准化评估体系。Python一级考试作为入门级认证,主要考察考生对计算机基础逻辑、编程工具使用及网络基础概念的掌握程度,证书受教育部认可,为后续人工智能、大数据等领域学习奠定基石。1.2考试内容三维度编程语言:Python语法基础(变量、循环、条件判断)、函数
- 从XX项目软件上机调试对接案例看项目管理运用
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背景概述在2025年3月3日的xx项目软件上机调试节点组会讨论,面对电气调试延误引发的软件调试入口争议,领导展现出了教科书级的项目管理处理艺术。这个案例为我提供了以下管理经验的思考:一、明确进度基准与风险管控关键动作:拒绝"模糊介入",坚持要求电气团队明确电气调试的剩余时间,资源以及相关依赖项,并将相关信息记录到软件电气上机调试的CheckList,涉及到项目范围管理和进度控制强调进度评估是基于原
- 信息安全技术——渗透攻击
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一、渗透攻击的介绍1.1渗透攻击是什么意思1.2渗透攻击的特点1.3渗透攻击的阶段二、渗透攻击的常用方法有哪些2.1获取口令入侵。2.2远程控制入侵2.3.木马入侵2.4电子邮件入侵2.5网络监听入侵2.6SQL注入攻击三、操作演示一、渗透攻击的介绍1.1渗透攻击是什么意思渗透攻击(Penetration,也称“渗透测试”)是一种在授权的情况下,使用技术攻击、破解、测试和安全评估网络系统的安全控制
- 语义检索-BAAI Embedding语义向量模型深度解析[1-详细版]:预训练至精通、微调至卓越、评估至精准、融合提升模型鲁棒性
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LLM工业级落地实践embeddinglangchain人工智能智能问答RAG检索增强生成大模型
语义检索-BAAIEmbedding语义向量模型深度解析[1-详细版]:预训练至精通、微调至卓越、评估至精准、融合提升模型鲁棒性语义向量模型(EmbeddingModel)已经被广泛应用于搜索、推荐、数据挖掘等重要领域。在大模型时代,它更是用于解决幻觉问题、知识时效问题、超长文本问题等各种大模型本身制约或不足的必要技术。然而,当前中文世界的高质量语义向量模型仍比较稀缺,且很少开源。为加快解决大模型
- 如何建立项目的风险预警机制
项目管理
项目风险预警机制是保障项目顺利实施的重要手段,其核心是识别潜在风险、评估风险影响、制定应对策略、持续监控与沟通。其中,识别潜在风险尤为关键,因为只有精准识别了风险,才能及时进行针对性处理,避免风险扩大化或导致项目失败。据PMI(项目管理协会)统计,提前识别并妥善管理风险的项目成功率比普通项目高出60%以上。一、识别潜在风险识别潜在风险是风险预警机制的首要任务。项目团队应当采用多种方法,如头脑风暴、
- Python实现网络通信:Socket模块与TCP/IP协议全解析
吴师兄大模型
pythontcp/ip网络Socket模块人工智能开发语言编程
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- 『大模型笔记』强烈推荐OpenAI官方:推理模型最佳实践!
AI大模型前沿研究
大模型笔记人工智能OpenAI推理模型GPTGPTo1GPTo3ChatGPT
『大模型笔记』强烈推荐OpenAI官方:推理模型最佳实践!文章目录一.OpenAI官方:推理模型最佳实践推理模型vs.GPT模型选择指南二.何时使用我们的推理模型1.处理模糊不清的任务2.从海量信息中精准提取关键信息3.在海量数据集中发现关系和细微差别4.多步骤自主规划5.视觉推理6.代码审查、调试与质量提升7.评估与基准测试其他模型的响应如何有效提示推理模型其他资源一.OpenAI官方:推理模型
- java数字签名三种方式
知了ing
javajdk
以下3钟数字签名都是基于jdk7的
1,RSA
String password="test";
// 1.初始化密钥
KeyPairGenerator keyPairGenerator = KeyPairGenerator.getInstance("RSA");
keyPairGenerator.initialize(51
- Hibernate学习笔记
caoyong
Hibernate
1>、Hibernate是数据访问层框架,是一个ORM(Object Relation Mapping)框架,作者为:Gavin King
2>、搭建Hibernate的开发环境
a>、添加jar包:
aa>、hibernatte开发包中/lib/required/所
- 设计模式之装饰器模式Decorator(结构型)
漂泊一剑客
Decorator
1. 概述
若你从事过面向对象开发,实现给一个类或对象增加行为,使用继承机制,这是所有面向对象语言的一个基本特性。如果已经存在的一个类缺少某些方法,或者须要给方法添加更多的功能(魅力),你也许会仅仅继承这个类来产生一个新类—这建立在额外的代码上。
- 读取磁盘文件txt,并输入String
一炮送你回车库
String
public static void main(String[] args) throws IOException {
String fileContent = readFileContent("d:/aaa.txt");
System.out.println(fileContent);
- js三级联动下拉框
3213213333332132
三级联动
//三级联动
省/直辖市<select id="province"></select>
市/省直辖<select id="city"></select>
县/区 <select id="area"></select>
- erlang之parse_transform编译选项的应用
616050468
parse_transform游戏服务器属性同步abstract_code
最近使用erlang重构了游戏服务器的所有代码,之前看过C++/lua写的服务器引擎代码,引擎实现了玩家属性自动同步给前端和增量更新玩家数据到数据库的功能,这也是现在很多游戏服务器的优化方向,在引擎层面去解决数据同步和数据持久化,数据发生变化了业务层不需要关心怎么去同步给前端。由于游戏过程中玩家每个业务中玩家数据更改的量其实是很少
- JAVA JSON的解析
darkranger
java
// {
// “Total”:“条数”,
// Code: 1,
//
// “PaymentItems”:[
// {
// “PaymentItemID”:”支款单ID”,
// “PaymentCode”:”支款单编号”,
// “PaymentTime”:”支款日期”,
// ”ContractNo”:”合同号”,
//
- POJ-1273-Drainage Ditches
aijuans
ACM_POJ
POJ-1273-Drainage Ditches
http://poj.org/problem?id=1273
基本的最大流,按LRJ的白书写的
#include<iostream>
#include<cstring>
#include<queue>
using namespace std;
#define INF 0x7fffffff
int ma
- 工作流Activiti5表的命名及含义
atongyeye
工作流Activiti
activiti5 - http://activiti.org/designer/update在线插件安装
activiti5一共23张表
Activiti的表都以ACT_开头。 第二部分是表示表的用途的两个字母标识。 用途也和服务的API对应。
ACT_RE_*: 'RE'表示repository。 这个前缀的表包含了流程定义和流程静态资源 (图片,规则,等等)。
A
- android的广播机制和广播的简单使用
百合不是茶
android广播机制广播的注册
Android广播机制简介 在Android中,有一些操作完成以后,会发送广播,比如说发出一条短信,或打出一个电话,如果某个程序接收了这个广播,就会做相应的处理。这个广播跟我们传统意义中的电台广播有些相似之处。之所以叫做广播,就是因为它只负责“说”而不管你“听不听”,也就是不管你接收方如何处理。另外,广播可以被不只一个应用程序所接收,当然也可能不被任何应
- Spring事务传播行为详解
bijian1013
javaspring事务传播行为
在service类前加上@Transactional,声明这个service所有方法需要事务管理。每一个业务方法开始时都会打开一个事务。
Spring默认情况下会对运行期例外(RunTimeException)进行事务回滚。这
- eidtplus operate
征客丶
eidtplus
开启列模式: Alt+C 鼠标选择 OR Alt+鼠标左键拖动
列模式替换或复制内容(多行):
右键-->格式-->填充所选内容-->选择相应操作
OR
Ctrl+Shift+V(复制多行数据,必须行数一致)
-------------------------------------------------------
- 【Kafka一】Kafka入门
bit1129
kafka
这篇文章来自Spark集成Kafka(http://bit1129.iteye.com/blog/2174765),这里把它单独取出来,作为Kafka的入门吧
下载Kafka
http://mirror.bit.edu.cn/apache/kafka/0.8.1.1/kafka_2.10-0.8.1.1.tgz
2.10表示Scala的版本,而0.8.1.1表示Kafka
- Spring 事务实现机制
BlueSkator
spring代理事务
Spring是以代理的方式实现对事务的管理。我们在Action中所使用的Service对象,其实是代理对象的实例,并不是我们所写的Service对象实例。既然是两个不同的对象,那为什么我们在Action中可以象使用Service对象一样的使用代理对象呢?为了说明问题,假设有个Service类叫AService,它的Spring事务代理类为AProxyService,AService实现了一个接口
- bootstrap源码学习与示例:bootstrap-dropdown(转帖)
BreakingBad
bootstrapdropdown
bootstrap-dropdown组件是个烂东西,我读后的整体感觉。
一个下拉开菜单的设计:
<ul class="nav pull-right">
<li id="fat-menu" class="dropdown">
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-中介者模式-Mediator
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
/*
* 中介者模式(Mediator):用一个中介对象来封装一系列的对象交互。
* 中介者使各对象不需要显式地相互引用,从而使其耦合松散,而且可以独立地改变它们之间的交互。
*
* 在我看来,Mediator模式是把多个对象(
- 常用代码记录
chenjunt3
UIExcelJ#
1、单据设置某行或某字段不能修改
//i是行号,"cash"是字段名称
getBillCardPanelWrapper().getBillCardPanel().getBillModel().setCellEditable(i, "cash", false);
//取得单据表体所有项用以上语句做循环就能设置整行了
getBillC
- 搜索引擎与工作流引擎
comsci
算法工作搜索引擎网络应用
最近在公司做和搜索有关的工作,(只是简单的应用开源工具集成到自己的产品中)工作流系统的进一步设计暂时放在一边了,偶然看到谷歌的研究员吴军写的数学之美系列中的搜索引擎与图论这篇文章中的介绍,我发现这样一个关系(仅仅是猜想)
-----搜索引擎和流程引擎的基础--都是图论,至少像在我在JWFD中引擎算法中用到的是自定义的广度优先
- oracle Health Monitor
daizj
oracleHealth Monitor
About Health Monitor
Beginning with Release 11g, Oracle Database includes a framework called Health Monitor for running diagnostic checks on the database.
About Health Monitor Checks
Health M
- JSON字符串转换为对象
dieslrae
javajson
作为前言,首先是要吐槽一下公司的脑残编译部署方式,web和core分开部署本来没什么问题,但是这丫居然不把json的包作为基础包而作为web的包,导致了core端不能使用,而且我们的core是可以当web来用的(不要在意这些细节),所以在core中处理json串就是个问题.没办法,跟编译那帮人也扯不清楚,只有自己写json的解析了.
- C语言学习八结构体,综合应用,学生管理系统
dcj3sjt126com
C语言
实现功能的代码:
# include <stdio.h>
# include <malloc.h>
struct Student
{
int age;
float score;
char name[100];
};
int main(void)
{
int len;
struct Student * pArr;
int i,
- vagrant学习笔记
dcj3sjt126com
vagrant
想了解多主机是如何定义和使用的, 所以又学习了一遍vagrant
1. vagrant virtualbox 下载安装
https://www.vagrantup.com/downloads.html
https://www.virtualbox.org/wiki/Downloads
查看安装在命令行输入vagrant
2.
- 14.性能优化-优化-软件配置优化
frank1234
软件配置性能优化
1.Tomcat线程池
修改tomcat的server.xml文件:
<Connector port="8080" protocol="HTTP/1.1" connectionTimeout="20000" redirectPort="8443" maxThreads="1200" m
- 一个不错的shell 脚本教程 入门级
HarborChung
linuxshell
一个不错的shell 脚本教程 入门级
建立一个脚本 Linux中有好多中不同的shell,但是通常我们使用bash (bourne again shell) 进行shell编程,因为bash是免费的并且很容易使用。所以在本文中笔者所提供的脚本都是使用bash(但是在大多数情况下,这些脚本同样可以在 bash的大姐,bourne shell中运行)。 如同其他语言一样
- Spring4新特性——核心容器的其他改进
jinnianshilongnian
spring动态代理spring4依赖注入
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- Linux设置tomcat开机启动
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tomcatlinux开机自启动
执行命令sudo gedit /etc/init.d/tomcat6
然后把以下英文部分复制过去。(注意第一句#!/bin/sh如果不写,就不是一个shell文件。然后将对应的jdk和tomcat换成你自己的目录就行了。
#!/bin/bash
#
# /etc/rc.d/init.d/tomcat
# init script for tomcat precesses
- 第13章 Ajax进阶(下)
onestopweb
Ajax
index.html
<!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/
- Troubleshooting Crystal Reports off BW
blueoxygen
BO
http://wiki.sdn.sap.com/wiki/display/BOBJ/Troubleshooting+Crystal+Reports+off+BW#TroubleshootingCrystalReportsoffBW-TracingBOE
Quite useful, especially this part:
SAP BW connectivity
For t
- Java开发熟手该当心的11个错误
tomcat_oracle
javajvm多线程单元测试
#1、不在属性文件或XML文件中外化配置属性。比如,没有把批处理使用的线程数设置成可在属性文件中配置。你的批处理程序无论在DEV环境中,还是UAT(用户验收
测试)环境中,都可以顺畅无阻地运行,但是一旦部署在PROD 上,把它作为多线程程序处理更大的数据集时,就会抛出IOException,原因可能是JDBC驱动版本不同,也可能是#2中讨论的问题。如果线程数目 可以在属性文件中配置,那么使它成为
- 正则表达式大全
yang852220741
html编程正则表达式
今天向大家分享正则表达式大全,它可以大提高你的工作效率
正则表达式也可以被当作是一门语言,当你学习一门新的编程语言的时候,他们是一个小的子语言。初看时觉得它没有任何的意义,但是很多时候,你不得不阅读一些教程,或文章来理解这些简单的描述模式。
一、校验数字的表达式
数字:^[0-9]*$
n位的数字:^\d{n}$
至少n位的数字:^\d{n,}$
m-n位的数字:^\d{m,n}$