- 关于韭菜的交易费
我才是Alpha呀
作为一家交易所,他们的大部分盈利应该是来自于手续费(交易佣金),如果说他们放弃了这一块,又加上他的团队是非常厉害的团队,那么他们起码应该是一个看好未来并且愿意和用户一起成长的团队。而不是把用户当“韭菜”。对于交易费李笑来在《韭菜的自我修养》中写到:“韭菜”的幻觉在于,他们用行动表明他们的坚信和坚持,他们认为自己的智商与体力,完全可以打败手续费……殊不知,“抽水”是人类史上唯一可以永续的商业模式,真
- 探究抑郁症
抱着幸福
抑郁症又称抑郁障碍,以显著而持久的心境低落为主要临床特征,是心境障碍的主要类型。临床可见心境低落与其处境不相称,情绪的消沉可以从闷闷不乐到悲痛欲绝,自卑抑郁,甚至悲观厌世,可有自杀企图或行为;甚至发生木僵;部分病例有明显的焦虑和运动性激越;严重者可出现幻觉、妄想等精神病性症状。每次发作持续至少2周以上、长者甚或数年,多数病例有反复发作的倾向,每次发作大多数可以缓解,部分可有残留症状或转为慢性。《来
- 消弭大模型幻觉
灰图06
人工智能
这几天,一则关于国产大模型DeepSeek使用率暴跌的传闻引发热议。据称,其用户使用率从54%骤降至3%,主要原因直指一个词:“幻觉”。或许这个数据并未被官方证实,但这场风波却准确地揭开了一个愈发严重的隐忧:我们正在与一类能力极强、却时常“胡说八道”的系统共处。而一旦这种“胡说八道”发生在医疗、法律、金融等关键领域,它所引发的,不是笑话,而是灾难。人们惊觉:这不仅是DeepSeek的危机,也是一场
- Synergizing RAG and Reasoning: A Systematic Review-RAG与推理能力深度结合-新方向
数据分析能量站
机器学习人工智能
欢迎关v:数据分析能量站0论文小结一、研究背景与核心问题大语言模型(LLM)在处理复杂任务时面临两大瓶颈:知识局限性:纯LLM存在“知识幻觉”(编造事实)和“领域知识缺口”;推理浅度:传统检索增强生成(RAG)仅通过关键词匹配获取信息,无法处理多跳推理、语义歧义等复杂需求。核心主张:RAG与推理的深度整合(RAG+Reasoning)是突破上述瓶颈的关键,通过“检索提供实时知识,推理赋予逻辑能力”
- 《自我放松训练》读书笔记
dear心理咨询师黄倩雯
重复背诵一些有自己编排的指令,比如我的双臂在发热或者我的身体在变得越来越轻松,直到自己感觉到由该指令说描述的效果正在身体上出现,这类似于臆想和幻觉的演习,属于潜意识领域的内容。首先设想一个舒适的身体姿势,不要自己支撑着身体。松开身上的衣物首饰其实置身于安静舒适的环境中当发出指令时,要积极的为体察自己的感觉做好准备。发指令是这平时的深呼吸动作。做完一段动作是做些恢复身体灵敏动作。最后,积极的建议结束
- Prompt相关
伤心美眉
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目录Prompt设计基础一.推理模型(例如gpt-4o,能够快速反应)二.通用模型Prompt相关一.AI需求类型二.Prompt类型三AI幻觉写Prompt技能一.基本技能二.基本策略三常见陷阱四如何写好一个Prompt1.基本模型:2.提示语链应用场景一文案写作二营销策划:三品牌故事Prompt设计基础一.推理模型(例如gpt-4o,能够快速反应)1.能够进行数学推导,逻辑分析,代码生成,复杂
- 人工智能-基础篇-18-什么是RAG(检索增强生成:知识库+向量化技术+大语言模型LLM整合的技术框架)
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人工智能人工智能语言模型自然语言处理
RAG(Retrieval-AugmentedGeneration,检索增强生成)是一种结合外部知识检索与大语言模型(LLM)生成能力的技术框架,旨在提升生成式AI在问答、内容创作等任务中的准确性、实时性和领域适应性。1、核心概念大语言模型(LLM)的两大局限性:时效性不足:LLM的训练数据截止于某一时间点,无法获取最新信息(如2025年后的新事件)。知识幻觉:当问题超出模型训练数据范围时,LLM
- 当争论者还在讨论AI的边界,实践者早已用这些技术解决实际问题
渡难繁辰
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——普通人参与AI革命的关键路径一、AI应用五大核心组件(通俗拆解版)1️⃣LLM:AI的「决策核心」本质:大型语言模型(如DeepSeek、通义千问),具备语言理解与生成能力能力边界:✅处理文本类任务(写作/翻译/摘要)❌无法获取实时信息(如最新股价)⚠️存在“幻觉”(虚构信息)风险案例对比:问:“鲁迅和周树人什么关系?”基础LLM:“两位都是著名作家”(错误)增强版LLM:“周树人是鲁迅本名”
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- 【论文复现】利用生成式AI进行选股和分配权重
代码能跑就行管它可读性
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2023年8月,OleksandrRomanko等发表题为《ChatGPT-basedInvestmentPortfolioSelection》(基于ChatGPT进行投资组合选择)的论文。论文探讨了生成式AI模型(如ChatGPT)在投资组合选择中的应用潜力。由于生成式AI模型可能产生幻觉,因此需要谨慎验证和验证其输出。本文采用另一种方法,利用ChatGPT从S&P500市场指数中获取潜在有吸引
- 从被动检索到主动思考:Naive RAG 到 Agentic RAG 的架构演进与关键技术解析
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摘要随着大语言模型(LLMs)的广泛应用,检索增强生成(Retrieval-AugmentedGeneration,RAG)技术已成为解决模型知识滞后与幻觉问题的核心方案。本文深入剖析从基础NaiveRAG到新一代AgenticRAG的架构演进路径,聚焦关键技术创新点(如递归检索、自适应查询改写、工具集成、多智能体协作),并通过架构图对比与案例分析,揭示其在复杂任务处理中的范式转变。全文超过500
- 在 Dify 平台中集成上下文工程技术
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1.提升LLM问答准确率的上下文构建与提示策略大语言模型在开放领域问答中常面临幻觉和知识过时等问题。为提高回答准确率,上下文工程的关键是在提示中注入相关背景知识与指导。具体策略包括:检索增强(RAG):通过从知识库中检索相关内容并将其纳入提示,可以显著提升回答的准确性和可信度。Dify提供了知识检索节点,支持向量数据库存储外部知识,并将检索结果通过上下文变量注入LLM提示中。例如,在知识库问答应用
- Cursor黑科技实战:AI编程革命,效率提升300%的秘籍
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目录⚡程序员痛点诊断Cursor核心黑科技揭秘实战演示(附操作截图)场景1:AI秒杀样板代码(效率提升10倍)场景2:智能Debug(精准定位问题)场景3:跨语言迁移(Java→Python)生产力暴涨秘籍黑科技1:AI结对编程(Ctrl+L)黑科技2:代码气味检测(Ctrl+Shift+K)黑科技3:SQL优化(自然语言转SQL)避坑指南:Cursor三大死亡陷阱陷阱1:过度生成幻觉代码陷阱2:
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- 结合LangGraph、DeepSeek-R1和Qdrant 的混合 RAG 技术实践
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一、引言:混合RAG技术的发展与挑战在人工智能领域,检索增强生成(RAG)技术正成为构建智能问答系统的核心方案。传统RAG通过向量数据库存储文档嵌入并检索相关内容,结合大语言模型(LLM)生成回答,有效缓解了LLM的“幻觉”问题。然而,单一的稠密向量检索(如基于Transformer的嵌入模型)在处理关键词匹配和多义词歧义时存在局限性,而稀疏向量检索(如BM25)虽擅长精确关键词匹配,却缺乏语义理
- 语言的钥匙:提示工程的艺术与驾驭AI的智慧
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当大型语言模型(LLM)如GPT-4展现出令人惊叹的通用能力,却又伴随着“幻觉”、“黑箱”和“不可控”等阴影时,一个核心问题变得无比迫切:人类如何有效地与这些庞然大物沟通,引导它们可靠、安全、精准地完成任务?答案并非在于重新训练这头计算巨兽(成本高昂且周期漫长),而在于掌握一门新兴的关键技艺——提示工程(PromptEngineering)。提示工程,简而言之,就是精心设计输入给模型的自然语言指令
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LLaMA3模型实战专栏llamaLLaMA3对话能力全解析LLaMA3AI大模型LLaMa3实战程序员的AI开发第一课AI入门
一、RAG赋能LLaMA问答系统的核心价值与瓶颈突破(一)准确性提升的三大核心挑战问题类型典型表现传统方案局限RAG+LLaMA3解决方案知识滞后型错误回答包含过时技术细节依赖模型预训练更新动态检索最新文档库上下文误解曲解问题意图或检索内容固定分块导致语义断裂语义感知分块+动态查询扩展事实幻觉虚构不存在的概念或数据缺乏外部事实校验溯源标注+多模型交叉验证(二)RAG与LLaMA3的协同优势动态知识
- Cursor AI 编程黑科技实战技巧
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以下是结合最新实战经验的CursorAI编程黑科技指南,涵盖高效开发、跨工具联动与深度优化技巧:一、核心功能实战技巧智能编辑模式(Ctrl+I)精准上下文理解:跨文件修改时,用自然语言描述需求(如“将utils.py中的日志函数迁移到lib/logger.py并改为异步调用”),自动完成代码迁移与重构。规避幻觉代码:对复杂需求追加约束(例:“用Python连接MySQL,禁用ORM,使用参数化查询
- 面向大语言模型幻觉的关键数据集:系统性综述与分类法
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面向大语言模型幻觉的关键数据集:系统性综述与分类法摘要大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)在自然语言处理的多个领域取得了革命性进展,但其固有的“幻觉”问题——即生成看似合理但与事实不符或与上下文无关的内容——严重制约了其在关键应用中的可靠性与安全性。为了系统性地评估、理解并缓解LLM的幻觉现象,学术界和工业界开发了大量多样化的数据集与基准。本文对大模型幻觉领域的关键数据集
- RPC:跨越代码与硅晶的“握手”——你每天都在用,却可能从未真正理解它
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——从本地调用的幻觉到服务万物的底座,解析这个支配云原生时代的隐形协议引言:一个程序员的日常困境想象一下这个场景:你正在构建一个电商系统。用户服务(管理用户信息)在一台服务器上,订单服务在另一台,而支付服务,则由远在天边的第三方提供。当一个用户下单时,订单服务需要先向用户服务确认用户身份,再调用支付服务完成扣款。这三个服务如同三座孤岛,如何让它们高效、优雅地对话?难道你要手动编写Socket连接,
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目录LLMs核心不足点1、知识过时与静态性(LackofReal-Time&DynamicKnowledge):2、幻觉与事实性错误(Hallucinations&FactualInaccuracies):3、领域专业知识深度不足(LimitedDomain-SpecificExpertise):4、缺乏透明度和可追溯性(LackofTransparency&Traceability):5、上下文
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在人工智能快速发展的今天,大语言模型(LLM)已经展现出令人惊叹的能力。然而,即使是最先进的模型也面临着知识更新滞后、事实性错误(幻觉)和专业领域知识不足等根本性挑战。检索增强生成(Retrieval-AugmentedGeneration,简称RAG)技术的出现,为解决这些问题提供了一个优雅而有效的方案。一、为什么需要RAG?从大模型的局限性说起1.1大语言模型的固有缺陷要理解RAG的价值,我们
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大模型开发思路1.promptengineering注意明确输出格式,如以{"from":"","to":""}这种JSON格式输出。2.多轮互动产生原因:大模型会自己发散(幻觉)3.functionCalling产生原因:用户可以提问不同类型的事情,比如天气和季节解决方法:不要去给大模型设定好要做什么这里面,框架就要承担很重要的职责:1.根据用户注册的函数,在首次Prompt中生成所有Tool的
- 这9个MCP服务器改善AI幻觉(减少99%的代码错误)
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几乎所有AI编程助手都在持续产生过时API的幻觉,忘记项目上下文,并一遍又一遍地犯同样的错误。如果你曾花费数小时调试为什么React组件无法渲染,最后却发现你的AI使用的是2022年已废弃的hooks,你就知道这种痛苦。AI编程工具的上下文限制正在消耗开发者真正的时间和理智。它们会忘记之前的对话,引用过时的文档,并且缺乏对你项目完整范围的认知。但以下内容彻底改变了我的体验。我发现MCP服务器可以将
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目录什么是RAG?它由哪些核心部分组成?RAG与传统的LLM(如GPT)生成方式有何区别?RAG的设计初衷是什么?解决了哪些问题?检索器(Retriever)在RAG中的作用是什么?生成器(Generator)如何与检索器交互?什么是向量检索(denseretrieval)与稀疏检索(sparseretrieval)?举例说明。RAG如何减少“幻觉(hallucination)”?为什么说RAG可
- 基于 LLM 的网络钓鱼网站检测多代理框架
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大家读完觉得有帮助记得及时关注和点赞!!!抽象网络钓鱼网站继续构成重大的网络安全威胁,通常利用欺骗性结构、品牌冒充和社会工程策略来逃避检测。虽然大型语言模型(LLM)的最新进展通过上下文理解改进了网络钓鱼检测,但大多数现有方法都依赖于面临幻觉风险的单代理分类,并且缺乏可解释性或稳健性。为了解决这些限制,我们提出了PhishDebate,这是一个基于模块化的多代理LLM辩论框架,用于网络钓鱼网站检测
- 百度大模型免费上线,学AI大模型就选近屿智能
3月16日,文心大模型4.5和文心大模型X1正式发布!目前两款模型已免费对用户开放。文心大模型4.5是百度自主研发的新一代原生多模态基础大模型,通过多个模态联合建模实现协同优化,提高多模态理解能力,精进语言能力,提升理解、生成、逻辑、记忆能力和去幻觉、逻辑推理、代码能力,甚至还能理解网络笑话、梗图中的幽默和讽刺,并连贯地完成推理。文心大模型X1具备更强的理解、规划、反思、进化能力,并支持多模态,是
- LangChain、RAG、Agent是什么
ZhangJiQun&MXP
2021AIpython2024大模型以及算力教学langchain语言模型人工智能算法自然语言处理
LangChain、RAG、Agent是什么在本地部署基于DeepSeek-R1模型的商用级知识库系统,旨在帮助开发者搭建智能知识库,提升企业智能化水平。背景与技术概述:随着大语言模型和RAG技术发展,AI知识库广泛应用于各行业,但传统信息管理系统存在问题,大模型也有“幻觉”现象。RAG技术将信息检索与生成模型结合,能缓解“幻觉”,而Agent智能体和LangChain框架可满足复杂业务需求。本地
- llama_index chromadb实现RAG的简单应用
victorwjw
llama数据库RAG
此demo是自己提的一个需求:用modelscope下载的本地大模型实现RAG应用。毕竟大模型本地化有利于微调,RAG使内容更有依据。为什么要用RAG?由于大模型存在一定的局限性:知识时效性不足、专业领域覆盖有限以及生成结果易出现“幻觉”问题,需要通过结合实时数据和专业知识提升生成内容的准确性、时效性和可信度。检索增强生成(RAG)的核心价值在于弥补大模型固有缺陷一个简单样例加载本地大语言模型
- 就离谱!Python相对路径竟暗藏杀机?90%开发者踩过的坑!
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Python封神榜python后端人工智能开发语言
就离谱!Python相对路径竟暗藏杀机?90%开发者踩过的坑!摘要“为什么同样的代码,在测试环境好好的,部署后就疯狂报FileNotFoundError?”本文揭露Python相对路径的三大致命陷阱,带你破解那些年我们都被骗过的"路径幻觉"!一、血泪现场:谁动了我的相对路径?#假设目录结构如下:#project/#├──main.py#└──resources/#└──config.json#ma
- java Illegal overloaded getter method with ambiguous type for propert的解决
zwllxs
javajdk
好久不来iteye,今天又来看看,哈哈,今天碰到在编码时,反射中会抛出
Illegal overloaded getter method with ambiguous type for propert这么个东东,从字面意思看,是反射在获取getter时迷惑了,然后回想起java在boolean值在生成getter时,分别有is和getter,也许我们的反射对象中就有is开头的方法迷惑了jdk,
- IT人应当知道的10个行业小内幕
beijingjava
工作互联网
10. 虽然IT业的薪酬比其他很多行业要好,但有公司因此视你为其“佣人”。
尽管IT人士的薪水没有互联网泡沫之前要好,但和其他行业人士比较,IT人的薪资还算好点。在接下的几十年中,科技在商业和社会发展中所占分量会一直增加,所以我们完全有理由相信,IT专业人才的需求量也不会减少。
然而,正因为IT人士的薪水普遍较高,所以有些公司认为给了你这么多钱,就把你看成是公司的“佣人”,拥有你的支配
- java 实现自定义链表
CrazyMizzz
java数据结构
1.链表结构
链表是链式的结构
2.链表的组成
链表是由头节点,中间节点和尾节点组成
节点是由两个部分组成:
1.数据域
2.引用域
3.链表的实现
&nbs
- web项目发布到服务器后图片过一会儿消失
麦田的设计者
struts2上传图片永久保存
作为一名学习了android和j2ee的程序员,我们必须要意识到,客服端和服务器端的交互是很有必要的,比如你用eclipse写了一个web工程,并且发布到了服务器(tomcat)上,这时你在webapps目录下看到了你发布的web工程,你可以打开电脑的浏览器输入http://localhost:8080/工程/路径访问里面的资源。但是,有时你会突然的发现之前用struts2上传的图片
- CodeIgniter框架Cart类 name 不能设置中文的解决方法
IT独行者
CodeIgniterCart框架
今天试用了一下CodeIgniter的Cart类时遇到了个小问题,发现当name的值为中文时,就写入不了session。在这里特别提醒一下。 在CI手册里也有说明,如下:
$data = array(
'id' => 'sku_123ABC',
'qty' => 1,
'
- linux回收站
_wy_
linux回收站
今天一不小心在ubuntu下把一个文件移动到了回收站,我并不想删,手误了。我急忙到Nautilus下的回收站中准备恢复它,但是里面居然什么都没有。 后来我发现这是由于我删文件的地方不在HOME所在的分区,而是在另一个独立的Linux分区下,这是我专门用于开发的分区。而我删除的东东在分区根目录下的.Trash-1000/file目录下,相关的删除信息(删除时间和文件所在
- jquery回到页面顶端
知了ing
htmljquerycss
html代码:
<h1 id="anchor">页面标题</h1>
<div id="container">页面内容</div>
<p><a href="#anchor" class="topLink">回到顶端</a><
- B树、B-树、B+树、B*树
矮蛋蛋
B树
原文地址:
http://www.cnblogs.com/oldhorse/archive/2009/11/16/1604009.html
B树
即二叉搜索树:
1.所有非叶子结点至多拥有两个儿子(Left和Right);
&nb
- 数据库连接池
alafqq
数据库连接池
http://www.cnblogs.com/xdp-gacl/p/4002804.html
@Anthor:孤傲苍狼
数据库连接池
用MySQLv5版本的数据库驱动没有问题,使用MySQLv6和Oracle的数据库驱动时候报如下错误:
java.lang.ClassCastException: $Proxy0 cannot be cast to java.sql.Connec
- java泛型
百合不是茶
java泛型
泛型
在Java SE 1.5之前,没有泛型的情况的下,通过对类型Object的引用来实现参数的“任意化”,任意化的缺点就是要实行强制转换,这种强制转换可能会带来不安全的隐患
泛型的特点:消除强制转换 确保类型安全 向后兼容
简单泛型的定义:
泛型:就是在类中将其模糊化,在创建对象的时候再具体定义
class fan
- javascript闭包[两个小测试例子]
bijian1013
JavaScriptJavaScript
一.程序一
<script>
var name = "The Window";
var Object_a = {
name : "My Object",
getNameFunc : function(){
var that = this;
return function(){
- 探索JUnit4扩展:假设机制(Assumption)
bijian1013
javaAssumptionJUnit单元测试
一.假设机制(Assumption)概述 理想情况下,写测试用例的开发人员可以明确的知道所有导致他们所写的测试用例不通过的地方,但是有的时候,这些导致测试用例不通过的地方并不是很容易的被发现,可能隐藏得很深,从而导致开发人员在写测试用例时很难预测到这些因素,而且往往这些因素并不是开发人员当初设计测试用例时真正目的,
- 【Gson四】范型POJO的反序列化
bit1129
POJO
在下面这个例子中,POJO(Data类)是一个范型类,在Tests中,指定范型类为PieceData,POJO初始化完成后,通过
String str = new Gson().toJson(data);
得到范型化的POJO序列化得到的JSON串,然后将这个JSON串反序列化为POJO
import com.google.gson.Gson;
import java.
- 【Spark八十五】Spark Streaming分析结果落地到MySQL
bit1129
Stream
几点总结:
1. DStream.foreachRDD是一个Output Operation,类似于RDD的action,会触发Job的提交。DStream.foreachRDD是数据落地很常用的方法
2. 获取MySQL Connection的操作应该放在foreachRDD的参数(是一个RDD[T]=>Unit的函数类型),这样,当foreachRDD方法在每个Worker上执行时,
- NGINX + LUA实现复杂的控制
ronin47
nginx lua
安装lua_nginx_module 模块
lua_nginx_module 可以一步步的安装,也可以直接用淘宝的OpenResty
Centos和debian的安装就简单了。。
这里说下freebsd的安装:
fetch http://www.lua.org/ftp/lua-5.1.4.tar.gz
tar zxvf lua-5.1.4.tar.gz
cd lua-5.1.4
ma
- java-递归判断数组是否升序
bylijinnan
java
public class IsAccendListRecursive {
/*递归判断数组是否升序
* if a Integer array is ascending,return true
* use recursion
*/
public static void main(String[] args){
IsAccendListRecursiv
- Netty源码学习-DefaultChannelPipeline2
bylijinnan
javanetty
Netty3的API
http://docs.jboss.org/netty/3.2/api/org/jboss/netty/channel/ChannelPipeline.html
里面提到ChannelPipeline的一个“pitfall”:
如果ChannelPipeline只有一个handler(假设为handlerA)且希望用另一handler(假设为handlerB)
来
- Java工具之JPS
chinrui
java
JPS使用
熟悉Linux的朋友们都知道,Linux下有一个常用的命令叫做ps(Process Status),是用来查看Linux环境下进程信息的。同样的,在Java Virtual Machine里面也提供了类似的工具供广大Java开发人员使用,它就是jps(Java Process Status),它可以用来
- window.print分页打印
ctrain
window
function init() {
var tt = document.getElementById("tt");
var childNodes = tt.childNodes[0].childNodes;
var level = 0;
for (var i = 0; i < childNodes.length; i++) {
- 安装hadoop时 执行jps命令Error occurred during initialization of VM
daizj
jdkhadoopjps
在安装hadoop时,执行JPS出现下面错误
[slave16]
[email protected]:/tmp/hsperfdata_hdfs# jps
Error occurred during initialization of VM
java.lang.Error: Properties init: Could not determine current working
- PHP开发大型项目的一点经验
dcj3sjt126com
PHP重构
一、变量 最好是把所有的变量存储在一个数组中,这样在程序的开发中可以带来很多的方便,特别是当程序很大的时候。变量的命名就当适合自己的习惯,不管是用拼音还是英语,至少应当有一定的意义,以便适合记忆。变量的命名尽量规范化,不要与PHP中的关键字相冲突。 二、函数 PHP自带了很多函数,这给我们程序的编写带来了很多的方便。当然,在大型程序中我们往往自己要定义许多个函数,几十
- android笔记之--向网络发送GET/POST请求参数
dcj3sjt126com
android
使用GET方法发送请求
private static boolean sendGETRequest (String path,
Map<String, String> params) throws Exception{
//发送地http://192.168.100.91:8080/videoServi
- linux复习笔记 之bash shell (3) 通配符
eksliang
linux 通配符linux通配符
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2104387
在bash的操作环境中有一个非常有用的功能,那就是通配符。
下面列出一些常用的通配符,如下表所示 符号 意义 * 万用字符,代表0个到无穷个任意字符 ? 万用字符,代表一定有一个任意字符 [] 代表一定有一个在中括号内的字符。例如:[abcd]代表一定有一个字符,可能是a、b、c
- Android关于短信加密
gqdy365
android
关于Android短信加密功能,我初步了解的如下(只在Android应用层试验):
1、因为Android有短信收发接口,可以调用接口完成短信收发;
发送过程:APP(基于短信应用修改)接受用户输入号码、内容——>APP对短信内容加密——>调用短信发送方法Sm
- asp.net在网站根目录下创建文件夹
hvt
.netC#hovertreeasp.netWeb Forms
假设要在asp.net网站的根目录下建立文件夹hovertree,C#代码如下:
string m_keleyiFolderName = Server.MapPath("/hovertree");
if (Directory.Exists(m_keleyiFolderName))
{
//文件夹已经存在
return;
}
else
{
try
{
D
- 一个合格的程序员应该读过哪些书
justjavac
程序员书籍
编者按:2008年8月4日,StackOverflow 网友 Bert F 发帖提问:哪本最具影响力的书,是每个程序员都应该读的?
“如果能时光倒流,回到过去,作为一个开发人员,你可以告诉自己在职业生涯初期应该读一本, 你会选择哪本书呢?我希望这个书单列表内容丰富,可以涵盖很多东西。”
很多程序员响应,他们在推荐时也写下自己的评语。 以前就有国内网友介绍这个程序员书单,不过都是推荐数
- 单实例实践
跑龙套_az
单例
1、内部类
public class Singleton {
private static class SingletonHolder {
public static Singleton singleton = new Singleton();
}
public Singleton getRes
- PO VO BEAN 理解
q137681467
VODTOpo
PO:
全称是 persistant object持久对象 最形象的理解就是一个PO就是数据库中的一条记录。 好处是可以把一条记录作为一个对象处理,可以方便的转为其它对象。
BO:
全称是 business object:业务对象 主要作用是把业务逻辑封装为一个对象。这个对
- 战胜惰性,暗自努力
金笛子
努力
偶然看到一句很贴近生活的话:“别人都在你看不到的地方暗自努力,在你看得到的地方,他们也和你一样显得吊儿郎当,和你一样会抱怨,而只有你自己相信这些都是真的,最后也只有你一人继续不思进取。”很多句子总在不经意中就会戳中一部分人的软肋,我想我们每个人的周围总是有那么些表现得“吊儿郎当”的存在,是否你就真的相信他们如此不思进取,而开始放松了对自己的要求随波逐流呢?
我有个朋友是搞技术的,平时嘻嘻哈哈,以
- NDK/JNI二维数组多维数组传递
wenzongliang
二维数组jniNDK
多维数组和对象数组一样处理,例如二维数组里的每个元素还是一个数组 用jArray表示,直到数组变为一维的,且里面元素为基本类型,去获得一维数组指针。给大家提供个例子。已经测试通过。
Java_cn_wzl_FiveChessView_checkWin( JNIEnv* env,jobject thiz,jobjectArray qizidata)
{
jint i,j;
int s