- Day4_张奎【战略分析法—SWOT分析】
张奎666
【SWOT分析】SWOT分析是最为简洁有效的决策分析方法,通过对自身优劣势以及外部环境的机会和威胁分析,从而做出最优决策。不论是在创业,还是在日常生活中方方面面都具有极大的实战作用。图片发自App1、结合你的工作或者个人情况输出你的SWOT地图。S【优势】:严谨,稳重,对公司各个情况了解的比较清楚,能够清晰明了的介绍客户所需要的信息。W【劣势】:团队协作意识比较弱,销售技巧缺乏,不愿意主动寻求帮助
- 程序员的一生:代码、挑战与无限可能
Jay_MIng
开发语言phplinux运维nginxjavapython
程序员的职业生涯呈现出鲜明的阶段性特征,每个阶段都面临不同的挑战与机遇:成长期(22-30岁):黄金学习期。在这个阶段中的你身体机能处于巅峰,自由时间也充沛,你大多是一个人,没有太多的压力,核心任务是构建技术根基。从学校的书本知识到企业级开发实战的跨越在此阶段完成,需掌握团队协作、版本控制、代码测试等工程化能力。黄金期(30-45岁):上有老下有小的负重攀登期。技术能力达到高峰,却面临家庭责任挤压
- 构建企业私有RAG系统全流程:从 PDF 到智能问答的落地实践
观熵
国产大模型部署实战全流程指南pdf人工智能大模型部署RAG
构建企业私有RAG系统全流程:从PDF到智能问答的落地实践✅一、RAG到底是什么?为什么你现在必须了解它?RAG,全称Retrieval-AugmentedGeneration(检索增强生成)。通俗点说,它的核心思想就一句话:“模型不知道的内容,从你的知识库里搜;然后由模型来生成回答。”RAG系统的核心价值:传统模型问答RAG系统模型只能靠自己的训练记忆模型可以实时读“外部资料”企业知识不在模型里
- 互联网大厂Java求职面试:基于Spring AI与云原生架构的RAG系统设计与实现
在未来等你
Java场景面试宝典JavaSpringAiRAG系统云原生
互联网大厂Java求职面试:基于SpringAI与云原生架构的RAG系统设计与实现场景背景郑薪苦,一位自称“代码界的段子手”的程序员,正在参加某互联网大厂的技术总监面试。面试官是技术总监李总,拥有丰富的架构设计经验,尤其擅长AI与大模型技术、云原生架构等领域。今天的面试主题围绕企业知识库与AI大模型的深度融合架构展开,重点探讨如何设计一个高性能、可扩展的RAG(Retrieval-Augmente
- 前端项目架构设计要领
1.架构设计的核心目标在设计前端项目架构时,核心目标是模块化、可维护、可扩展、可测试,以及开发效率的最大化。这些目标可以通过以下几个方面来实现:组件化:将UI功能封装为可复用的组件。模块化:将业务逻辑分解为独立的模块或服务。自动化构建与部署:实现自动化构建、测试和部署流程,减少人为操作的错误。代码规范化与检查:确保团队协作时,代码风格和质量一致。2.项目目录结构设计一个清晰合理的目录结构对大型项目
- AnythingLLM教程系列之 12 AnythingLLM 上的 Ollama 与 MySQL+PostgreSQL
知识大胖
NVIDIAGPU和大语言模型开发教程mysqlpostgresql数据库anythingllmollama
简介一款全栈应用程序,可让您将任何文档、资源或内容转换为上下文,任何LLM都可以在聊天期间将其用作参考。此应用程序允许您选择要使用的LLM或矢量数据库,并支持多用户管理和权限。本文将介绍如何在AnythingLLM上将Ollama与MySQL+PostgreSQL连接起来。系列文章如何安装《无需任何代码构建自己的大模型知识库:AnythingLLM最易于使用的一体化AI应用程序,可以执行RAG、A
- AnythingLLM教程系列之 09 AnythingLLM 支持自定义音频转录提供程序
知识大胖
NVIDIAGPU和大语言模型开发教程llama3anythingllmllm
什么是AnythingLLM?AnythingLLM是最易于使用的一体化AI应用程序,可以执行RAG、AI代理等操作,且无需任何代码或基础设施难题。您需要为您的企业或组织提供一款完全可定制、私有且一体化的AI应用程序,该应用程序基本上是一个具有许可的完整ChatGPT,但具有任何LLM、嵌入模型或矢量数据库。如何安装《无需任何代码构建自己的大模型知识库:AnythingLLM最易于使用的一体化AI
- AnythingLLM教程系列之 04 AnythingLLM 允许您以正确的格式导出聊天日志,以构建 GPT-3.5 和 OpenAI 上其他可用模型的微调模型(教程含安装步骤)
知识大胖
NVIDIAGPU和大语言模型开发教程llama3aianythinllmllama
什么是AnythingLLM?AnythingLLM是最易于使用的一体化AI应用程序,可以执行RAG、AI代理等操作,且无需任何代码或基础设施难题。您需要为您的企业或组织提供一款完全可定制、私有且一体化的AI应用程序,该应用程序基本上是一个具有许可的完整ChatGPT,但具有任何LLM、嵌入模型或矢量数据库。如何安装《无需任何代码构建自己的大模型知识库:AnythingLLM最易于使用的一体化AI
- Java实习模拟面试之安徽九德 —— 面向对象编程、Spring框架与数据库技术详解
培风图南以星河揽胜
java面试java面试spring
关键词:Java实习生、模拟面试、安徽九德、SpringBoot、MySQL、Redis、面向对象编程、团队协作一、前言作为一名计算机相关专业的学生,想要顺利进入一家互联网公司或软件开发企业实习,技术面试是必须面对的一道门槛。本文将带你走进一场真实的Java实习生模拟面试场景,以“安徽九德”公司为背景,围绕其发布的招聘岗位要求,进行一次全方位的技术面试演练。本次模拟面试涵盖以下核心知识点:Java
- Docker高级管理 --Dockerfile镜像制作
牛爷爷敲代码
docker容器LNMPdockerfile镜像制作
Docker高级管理--Dockerfile镜像制作一、Dockerfile基础概念1.定义与作用定义:Dockerfile是一个包含创建Docker镜像所需指令的文本文件。作用:自动化镜像构建流程,避免手动配置的繁琐和不一致性。版本控制:Dockerfile可纳入代码仓库,便于团队协作和追踪变更。可重复性:相同的Dockerfile构建出的镜像内容完全一致。2.核心组件指令(Instructio
- 财政业务知识库目录分类实践
alankuo
人工智能
财政业务知识库的目录分类是实现知识有序管理、高效检索和精准应用的核心环节,需结合财政业务的专业性、系统性和动态性,兼顾业务逻辑、用户需求和管理实践。以下从分类原则、核心框架、实践要点三个方面,结合财政业务特点展开具体实践说明。一、财政业务知识库目录分类的核心原则在实践中,目录分类需遵循以下原则,确保分类逻辑清晰、实用高效:业务关联性:以财政核心业务流程和管理领域为基础,确保分类与实际工作场景紧密贴
- 使用 Docker 搭建 Python(Flask/CUDA AI)开发环境——AI教你学Docker
使用Docker搭建Python(Flask/CUDAAI)开发环境及常用中间件配置详解本指南适用于用Docker快速搭建Python(FlaskWeb应用或包含CUDA的AI开发环境)开发环境,并集成常用中间件服务如MySQL、Redis、Kafka。适合个人开发、本地测试和小团队协作。一、项目目录结构建议project-root/├──app/#Python应用源码目录│├──Dockerfi
- 如何通过YashanDB提升团队协作效率
数据库
在当今信息化时代,数据驱动的决策成为企业成功的关键。然而,如何保障数据的即时获取与高效处理,解决团队协作中的数据访问障碍,是企业面临的重大挑战。YashanDB凭借其高性能的分布式数据库特性,提供了提升团队协作效率的有效解决方案。本文将深入探讨YashanDB在团队数据协作中的应用优势,以及具体的技术实现路径。YashanDB体系架构及其优势多种部署架构支持YashanDB支持单机(主备)、分布式
- 《软件工程实务》学习心得
一、课程学习背景本学期学习《软件工程实务》课程时,我怀着对软件开发系统化流程的好奇心开始学习。此前虽接触过编程和简单项目开发,但对需求分析、团队协作、版本控制等环节缺乏规范认知。通过这么多天的理论学习、案例分析及团队项目实践,我对软件工程的全生命周期管理有了深刻理解,并认识到工程化思维对软件开发的重要性。二、知识体系与技能提升1.软件工程方法论的重构认知开发模式对比系统学习了瀑布模型、敏捷开发(S
- Vercel平台:前端项目部署与全球加速的最佳实践
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:Vercel是一个前端开发人员友好的云平台,专注于前端应用的快速部署和高效分发。该平台提供即时代码预览、自定义域名、全球边缘网络和无缝团队协作等高级功能,以提供最佳的开发体验和最终用户性能。Vercel还支持零配置部署和自动SSL证书,以及与SCSS集成,使得前端项目的构建和部署变得更加简单快捷。本文将探讨如何使用Vercel部署前端项目,并着重于如何利用其特
- 从数据到智慧:AI原生知识库构建的完整技术栈解析
AI天才研究院
AgenticAI实战AI大模型企业级应用开发实战AI人工智能与大数据AI-native大数据ai
从数据到智慧:AI原生知识库构建的完整技术栈解析关键词AI原生知识库、知识图谱、向量数据库、大语言模型、RAG技术、知识工程、智能问答系统摘要在人工智能飞速发展的今天,构建能够真正理解、组织和应用知识的系统已成为企业数字化转型的核心竞争力。本文将深入剖析AI原生知识库的完整技术栈,从数据采集与预处理,到知识表示与建模,再到存储架构与检索增强生成技术,全方位解读如何将原始数据转化为可行动的智慧。我们
- 1. RAG 权威指南:从本地实现到生产级优化的全面实践
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1.RAG权威指南:从本地实现到生产级优化的全面实践大型语言模型(LLM)的知识受限于其训练数据,这是一个众所周知的痛点。检索增强生成(RAG)技术应运而生,它如同一座桥梁,将这些强大的基础模型与企业所需的实时、动态信息连接起来,极大地拓展了AI的能力边界。RAG将LLM从一个封闭的知识库,转变为一个能够提供准确、实时且紧密贴合上下文的动态工具。本文将作为你的向导,带你深入探索RAG的世界。我们首
- 基于Deepseek+RAG构建企业知识库:文档预处理与数据整理
大势下的牛马
搭建本地gpt人工智能RAGDeepseek知识库
在当今数字化时代,企业知识库的构建对于知识管理和高效决策至关重要。基于Deepseek+RAG(Retrieval-AugmentedGeneration)技术构建企业知识库,能够有效整合企业内外部知识资源,实现知识的快速检索和精准应用。而在这一过程中,文档预处理与数据整理是关键的基础环节,直接关系到知识库的质量和后续应用效果。一、文件预处理:格式转换与数据清洗(一)支持格式与转换要求优先格式:在
- 【前端工程化】前端工作中如何协同管理开发任务?
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在企业级后台系统开发中,任务管理是保障团队协作效率、控制交付质量的核心环节。相比C端产品强调敏捷响应和快速迭代,B端更注重任务拆解的合理性、流程的可控性以及多人协作下的责任清晰。本文主要围绕需求拆解、任务分配、进度跟踪与闭环机制展开,适用于使用Git+PR流程+看板式工具的开发团队。一、任务管理目标职责明确每位成员清楚自己的任务范围与交付标准;避免多人重复处理同一功能模块;可视化进度使用看板或列表
- 青少年编程与数学 02-022 专业应用软件简介 24 项目管理工具:Trello
青少年编程与数学02-022专业应用软件简介24项目管理工具:Trello引言一、Trello的发展背景与历程1.1创立初衷1.2被Atlassian收购二、Trello的核心功能与特性2.1看板式任务管理(KanbanBoard)2.2卡片内容丰富性2.3自动化与规则引擎(Butler)2.4团队协作与权限管理三、Trello的应用场景与行业应用3.1软件开发与敏捷项目管理3.2市场营销与内容策
- AI时代下如何学习前端之第2篇:前端开发者的“AI焦虑“:被替代还是被赋能?
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AI时代下如何学习前端人工智能前端
文/指尖动听知识库-胖胖文章为付费内容,商业行为,禁止私自转载及抄袭,违者必究!!!文章专栏:AI时代下如何学习前端“每当我看到AI生成完美代码时,都会想:我的工作还有价值吗?”——一位有5年经验的前端开发者如果你读了上一篇《ChatGPT问世后ÿ
- 17 - Debian如何配置vsftpd(2)系统用户验证
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【知识库】Debian12系列debian服务器运维linuxvsftp
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- 软件互联网产品发版检查清单
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uni-app原型模式需求分析规格说明书代码规范设计规范产品经理
结合最佳实践和搜索结果中的核心要点整理而成,涵盖功能、安全、部署等关键环节,可直接用于团队协作:通用版本发布Checklist(软件产品)一、功能验证所有需求文档(PRD)中的功能点已实现并通过验收测试核心业务流程(如支付、订单)完成端到端测试,无断流或数据丢失新增功能与历史功能兼容性验证(如数据库字段扩展不影响旧数据)所有已知缺陷(Bug)已修复,遗留问题明确记录并评估风险二、测试覆盖单元测试覆
- RAG实战指南 Day 11:文本分块策略与最佳实践
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【RAG实战指南Day11】文本分块策略与最佳实践文章标签RAG,检索增强生成,文本分块,语义分割,文档处理,NLP,人工智能,大语言模型文章简述文本分块是RAG系统构建中的关键环节,直接影响检索准确率。本文深入解析5种主流分块技术:1)固定大小分块的实现与调优技巧;2)基于语义的递归分割算法;3)文档结构感知的分块策略;4)LLM增强的智能分块方法;5)多模态混合内容处理方案。通过电商知识库和科
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SpringAIetl嵌入式实时数据库aispring语言模型
ETLPipelineETL是提取、转换、加载的缩写,从原始的文档到数据库需要经历提取(.doc、.ppt、.xlsx等)、转换(数据结构化、清理数据、数据分块)、写入向量数据库。这个过程可以进行多种处理,确保最后的数据适合AI问答。SpringAI提供了ETL框架。它是搭建知识库框架的基石。框架介绍DocumentReader:文档读取器,读取文档,比如PDF、Word、Excel等。如:Jso
- 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)
weisian151
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
- Coze 基础认知:知识库功能深度解析与实战应用指南
charles666666
产品经理
在当今数字化时代,企业的知识管理能力已成为其核心竞争力之一。然而,许多企业仍面临着知识散落各处、查找困难、信息过时、新员工上手慢、专家经验流失、重复解答相同问题、客户支持效率低等知识管理痛点。在智能化时代,传统知识管理方式的局限性和高昂成本逐渐凸显。而Coze知识库凭借着强大的功能和优势,成为了企业解决这些痛点的关键。一、精准定位问题企业的知识往往分散在不同的文档、邮件、网页、数据库等各个角落,员
- 前端常见 HTTP 状态码
鸡吃丸子
前端http网络协议
作为前端开发者,与后端API交互时,HTTP状态码是判断请求成败的关键信号。理解常见状态码的含义、责任归属及应对策略,能极大提升调试效率和团队协作。以下是关键状态码的详细解析:首先说一下如何查看状态码:如上图项目运行之后,打开浏览器开发者工具(F12),查看Network面板查看状态码一、常见状态码分类状态码含义主要责任方常见触发场景200OK后端请求成功,返回预期数据304NotModified
- Python Pandas库超详细教程:从入门到精通实战指南
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Pythonpythonpandas开发语言python3.11数据分析
欢迎莅临我的博客,很高兴能够在这里和您见面!希望您在这里可以感受到一份轻松愉快的氛围,不仅可以获得有趣的内容和知识,也可以畅所欲言、分享您的想法和见解。推荐:「stormsha的主页」,「stormsha的知识库」持续学习,不断总结,共同进步,为了踏实,做好当下事儿~非常期待和您一起在这个小小的网络世界里共同探索、学习和成长。✨✨欢迎订阅本专栏✨✨TheStart点点关注,收藏不迷路文章目录Pyt
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织_网
vscodeide编辑器
在团队协作开发中,保持一致的开发环境是提升效率、减少环境差异导致问题的关键。VisualStudioCode(VSCode)的配置文件功能为此提供了便捷的解决方案,通过统一配置文件,团队可实现开发环境的标准化与快速同步。以下从核心功能、操作流程、优势及实践建议展开说明:一、统一配置文件的核心价值团队协作中,统一配置文件可实现以下目标:环境标准化:确保所有成员使用相同的编辑器设置(如格式化规则、快捷
- apache 安装linux windows
墙头上一根草
apacheinuxwindows
linux安装Apache 有两种方式一种是手动安装通过二进制的文件进行安装,另外一种就是通过yum 安装,此中安装方式,需要物理机联网。以下分别介绍两种的安装方式
通过二进制文件安装Apache需要的软件有apr,apr-util,pcre
1,安装 apr 下载地址:htt
- fill_parent、wrap_content和match_parent的区别
Cb123456
match_parentfill_parent
fill_parent、wrap_content和match_parent的区别:
1)fill_parent
设置一个构件的布局为fill_parent将强制性地使构件扩展,以填充布局单元内尽可能多的空间。这跟Windows控件的dockstyle属性大体一致。设置一个顶部布局或控件为fill_parent将强制性让它布满整个屏幕。
2) wrap_conte
- 网页自适应设计
天子之骄
htmlcss响应式设计页面自适应
网页自适应设计
网页对浏览器窗口的自适应支持变得越来越重要了。自适应响应设计更是异常火爆。再加上移动端的崛起,更是如日中天。以前为了适应不同屏幕分布率和浏览器窗口的扩大和缩小,需要设计几套css样式,用js脚本判断窗口大小,选择加载。结构臃肿,加载负担较大。现笔者经过一定时间的学习,有所心得,故分享于此,加强交流,共同进步。同时希望对大家有所
- [sql server] 分组取最大最小常用sql
一炮送你回车库
SQL Server
--分组取最大最小常用sql--测试环境if OBJECT_ID('tb') is not null drop table tb;gocreate table tb( col1 int, col2 int, Fcount int)insert into tbselect 11,20,1 union allselect 11,22,1 union allselect 1
- ImageIO写图片输出到硬盘
3213213333332132
javaimage
package awt;
import java.awt.Color;
import java.awt.Font;
import java.awt.Graphics;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imagei
- 自己的String动态数组
宝剑锋梅花香
java动态数组数组
数组还是好说,学过一两门编程语言的就知道,需要注意的是数组声明时需要把大小给它定下来,比如声明一个字符串类型的数组:String str[]=new String[10]; 但是问题就来了,每次都是大小确定的数组,我需要数组大小不固定随时变化怎么办呢? 动态数组就这样应运而生,龙哥给我们讲的是自己用代码写动态数组,并非用的ArrayList 看看字符
- pinyin4j工具类
darkranger
.net
pinyin4j工具类Java工具类 2010-04-24 00:47:00 阅读69 评论0 字号:大中小
引入pinyin4j-2.5.0.jar包:
pinyin4j是一个功能强悍的汉语拼音工具包,主要是从汉语获取各种格式和需求的拼音,功能强悍,下面看看如何使用pinyin4j。
本人以前用AscII编码提取工具,效果不理想,现在用pinyin4j简单实现了一个。功能还不是很完美,
- StarUML学习笔记----基本概念
aijuans
UML建模
介绍StarUML的基本概念,这些都是有效运用StarUML?所需要的。包括对模型、视图、图、项目、单元、方法、框架、模型块及其差异以及UML轮廓。
模型、视与图(Model, View and Diagram)
&
- Activiti最终总结
avords
Activiti id 工作流
1、流程定义ID:ProcessDefinitionId,当定义一个流程就会产生。
2、流程实例ID:ProcessInstanceId,当开始一个具体的流程时就会产生,也就是不同的流程实例ID可能有相同的流程定义ID。
3、TaskId,每一个userTask都会有一个Id这个是存在于流程实例上的。
4、TaskDefinitionKey和(ActivityImpl activityId
- 从省市区多重级联想到的,react和jquery的差别
bee1314
jqueryUIreact
在我们的前端项目里经常会用到级联的select,比如省市区这样。通常这种级联大多是动态的。比如先加载了省,点击省加载市,点击市加载区。然后数据通常ajax返回。如果没有数据则说明到了叶子节点。 针对这种场景,如果我们使用jquery来实现,要考虑很多的问题,数据部分,以及大量的dom操作。比如这个页面上显示了某个区,这时候我切换省,要把市重新初始化数据,然后区域的部分要从页面
- Eclipse快捷键大全
bijian1013
javaeclipse快捷键
Ctrl+1 快速修复(最经典的快捷键,就不用多说了)Ctrl+D: 删除当前行 Ctrl+Alt+↓ 复制当前行到下一行(复制增加)Ctrl+Alt+↑ 复制当前行到上一行(复制增加)Alt+↓ 当前行和下面一行交互位置(特别实用,可以省去先剪切,再粘贴了)Alt+↑ 当前行和上面一行交互位置(同上)Alt+← 前一个编辑的页面Alt+→ 下一个编辑的页面(当然是针对上面那条来说了)Alt+En
- js 笔记 函数
征客丶
JavaScript
一、函数的使用
1.1、定义函数变量
var vName = funcation(params){
}
1.2、函数的调用
函数变量的调用: vName(params);
函数定义时自发调用:(function(params){})(params);
1.3、函数中变量赋值
var a = 'a';
var ff
- 【Scala四】分析Spark源代码总结的Scala语法二
bit1129
scala
1. Some操作
在下面的代码中,使用了Some操作:if (self.partitioner == Some(partitioner)),那么Some(partitioner)表示什么含义?首先partitioner是方法combineByKey传入的变量,
Some的文档说明:
/** Class `Some[A]` represents existin
- java 匿名内部类
BlueSkator
java匿名内部类
组合优先于继承
Java的匿名类,就是提供了一个快捷方便的手段,令继承关系可以方便地变成组合关系
继承只有一个时候才能用,当你要求子类的实例可以替代父类实例的位置时才可以用继承。
在Java中内部类主要分为成员内部类、局部内部类、匿名内部类、静态内部类。
内部类不是很好理解,但说白了其实也就是一个类中还包含着另外一个类如同一个人是由大脑、肢体、器官等身体结果组成,而内部类相
- 盗版win装在MAC有害发热,苹果的东西不值得买,win应该不用
ljy325
游戏applewindowsXPOS
Mac mini 型号: MC270CH-A RMB:5,688
Apple 对windows的产品支持不好,有以下问题:
1.装完了xp,发现机身很热虽然没有运行任何程序!貌似显卡跑游戏发热一样,按照那样的发热量,那部机子损耗很大,使用寿命受到严重的影响!
2.反观安装了Mac os的展示机,发热量很小,运行了1天温度也没有那么高
&nbs
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-生成器模式-Builder
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/
/**
* 生成器模式的意图在于将一个复杂的构建与其表示相分离,使得同样的构建过程可以创建不同的表示(GoF)
* 个人理解:
* 构建一个复杂的对象,对于创建者(Builder)来说,一是要有数据来源(rawData),二是要返回构
- JIRA与SVN插件安装
chenyu19891124
SVNjira
JIRA安装好后提交代码并要显示在JIRA上,这得需要用SVN的插件才能看见开发人员提交的代码。
1.下载svn与jira插件安装包,解压后在安装包(atlassian-jira-subversion-plugin-0.10.1)
2.解压出来的包里下的lib文件夹下的jar拷贝到(C:\Program Files\Atlassian\JIRA 4.3.4\atlassian-jira\WEB
- 常用数学思想方法
comsci
工作
对于搞工程和技术的朋友来讲,在工作中常常遇到一些实际问题,而采用常规的思维方式无法很好的解决这些问题,那么这个时候我们就需要用数学语言和数学工具,而使用数学工具的前提却是用数学思想的方法来描述问题。。下面转帖几种常用的数学思想方法,仅供学习和参考
函数思想
把某一数学问题用函数表示出来,并且利用函数探究这个问题的一般规律。这是最基本、最常用的数学方法
- pl/sql集合类型
daizj
oracle集合typepl/sql
--集合类型
/*
单行单列的数据,使用标量变量
单行多列数据,使用记录
单列多行数据,使用集合(。。。)
*集合:类似于数组也就是。pl/sql集合类型包括索引表(pl/sql table)、嵌套表(Nested Table)、变长数组(VARRAY)等
*/
/*
--集合方法
&n
- [Ofbiz]ofbiz初用
dinguangx
电商ofbiz
从github下载最新的ofbiz(截止2015-7-13),从源码进行ofbiz的试用
1. 加载测试库
ofbiz内置derby,通过下面的命令初始化测试库
./ant load-demo (与load-seed有一些区别)
2. 启动内置tomcat
./ant start
或
./startofbiz.sh
或
java -jar ofbiz.jar
&
- 结构体中最后一个元素是长度为0的数组
dcj3sjt126com
cgcc
在Linux源代码中,有很多的结构体最后都定义了一个元素个数为0个的数组,如/usr/include/linux/if_pppox.h中有这样一个结构体: struct pppoe_tag { __u16 tag_type; __u16 tag_len; &n
- Linux cp 实现强行覆盖
dcj3sjt126com
linux
发现在Fedora 10 /ubutun 里面用cp -fr src dest,即使加了-f也是不能强行覆盖的,这时怎么回事的呢?一两个文件还好说,就输几个yes吧,但是要是n多文件怎么办,那还不输死人呢?下面提供三种解决办法。 方法一
我们输入alias命令,看看系统给cp起了一个什么别名。
[root@localhost ~]# aliasalias cp=’cp -i’a
- Memcached(一)、HelloWorld
frank1234
memcached
一、简介
高性能的架构离不开缓存,分布式缓存中的佼佼者当属memcached,它通过客户端将不同的key hash到不同的memcached服务器中,而获取的时候也到相同的服务器中获取,由于不需要做集群同步,也就省去了集群间同步的开销和延迟,所以它相对于ehcache等缓存来说能更好的支持分布式应用,具有更强的横向伸缩能力。
二、客户端
选择一个memcached客户端,我这里用的是memc
- Search in Rotated Sorted Array II
hcx2013
search
Follow up for "Search in Rotated Sorted Array":What if duplicates are allowed?
Would this affect the run-time complexity? How and why?
Write a function to determine if a given ta
- Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
jinnianshilongnian
spring4generic type
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
- CentOS安装JDK
liuxingguome
centos
1、行卸载原来的:
[root@localhost opt]# rpm -qa | grep java
tzdata-java-2014g-1.el6.noarch
java-1.7.0-openjdk-1.7.0.65-2.5.1.2.el6_5.x86_64
java-1.6.0-openjdk-1.6.0.0-11.1.13.4.el6.x86_64
[root@localhost
- 二分搜索专题2-在有序二维数组中搜索一个元素
OpenMind
二维数组算法二分搜索
1,设二维数组p的每行每列都按照下标递增的顺序递增。
用数学语言描述如下:p满足
(1),对任意的x1,x2,y,如果x1<x2,则p(x1,y)<p(x2,y);
(2),对任意的x,y1,y2, 如果y1<y2,则p(x,y1)<p(x,y2);
2,问题:
给定满足1的数组p和一个整数k,求是否存在x0,y0使得p(x0,y0)=k?
3,算法分析:
(
- java 随机数 Math与Random
SaraWon
javaMathRandom
今天需要在程序中产生随机数,知道有两种方法可以使用,但是使用Math和Random的区别还不是特别清楚,看到一篇文章是关于的,觉得写的还挺不错的,原文地址是
http://www.oschina.net/question/157182_45274?sort=default&p=1#answers
产生1到10之间的随机数的两种实现方式:
//Math
Math.roun
- oracle创建表空间
tugn
oracle
create temporary tablespace TXSJ_TEMP
tempfile 'E:\Oracle\oradata\TXSJ_TEMP.dbf'
size 32m
autoextend on
next 32m maxsize 2048m
extent m
- 使用Java8实现自己的个性化搜索引擎
yangshangchuan
javasuperword搜索引擎java8全文检索
需要对249本软件著作实现句子级别全文检索,这些著作均为PDF文件,不使用现有的框架如lucene,自己实现的方法如下:
1、从PDF文件中提取文本,这里的重点是如何最大可能地还原文本。提取之后的文本,一个句子一行保存为文本文件。
2、将所有文本文件合并为一个单一的文本文件,这样,每一个句子就有一个唯一行号。
3、对每一行文本进行分词,建立倒排表,倒排表的格式为:词=包含该词的总行数N=行号