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多用户商城系统
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数据处理与分析方面深度数据洞察:利用Deepseek强大的智能数据挖掘与分析能力,处理核货宝订货系统中的海量订单数据、客户数据、商品数据等。比如分析不同地区、不同时间、不同客户群体的订货偏好和趋势,为批发订货企业制定精准的采购、库存和销售策略提供依据。建立行业知识图谱:Deepseek可基于核货宝系统的数据及行业信息,构建批发行业知识图谱,清晰呈现企业、产品、客户、供应商等之间的关系和关联信息,帮
- DeepSeek底层揭秘——知识图谱与语料库的联邦学习架构
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目录1.知识图谱与语料库的联邦学习架构2.技术要素3.技术难点与挑战4.技术路径5.应用场景6.最新研究与技术进展7.未来趋势8.实际案例猫哥说1.知识图谱与语料库的联邦学习架构(1)定义“知识图谱与语料库的联邦学习架构”是一种结合知识图谱(KnowledgeGraph,KG)、语料库(Corpus)和联邦学习(FederatedLearning,FL)的分布式学习框架。其核心目标是通过联邦学习技
- 基于neo4j知识图谱+flask的大数据医疗领域知识问答系统(完整源码+源码解析+开发文档+视频讲解等资料
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1.classMedicalSpider::定义了一个名为MedicalSpider的类。2.def**init**(self)::这是类的构造函数,用于在创建类的实例时进行初始化。在初始化过程中,建立了与MongoDB数据库的连接,并选择了名为‘medical’的数据库和名为‘data’的集合。3.definsert\_data(self,data)::这是一个方法,用于插入数据到MongoDB
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当你的周报被AI碾压,当同事用智能看板抢走升职机会,当00后实习生靠提示词工程赢得领导青睐——这个悄然降临的AI职场时代,正在重构我们的生存法则。**▍DeepSeek职场变形记**这不是你认知中的聊天机器人,而是一个会进化的数字同事:-**会议终结者**:自动生成带执行方案的会议纪要,智能识别7种无效讨论模型-**文档捕手**:跨平台抓取微信/钉钉/邮件文件,建立带知识图谱的智能档案馆-**数据
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随着人工智能技术的飞速发展,GPT模型在自然语言处理领域中的应用越来越广泛。无论是在智能客服、自动化写作,还是在知识图谱的构建中,GPTAPI接口的高效调用和响应能力都成为了应用成功与否的关键。一、了解GPTAPI接口的基本工作原理在深入讨论优化策略之前,首先需要了解GPTAPI接口的基本工作原理。GPTAPI通过HTTP协议与用户系统进行通信,通常使用RESTfulAPI设计,客户端发送请求(如
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1、AI知识库的作用AI知识库是基于人工智能技术构建的智能系统,能够理解、推理和生成信息。它的核心作用包括:1.1语义理解自然语言处理(NLP):AI知识库能够理解用户查询的语义,而不仅仅是关键词匹配。上下文关联:能够结合上下文信息,提供更准确的答案。1.2知识推理逻辑推理:通过知识图谱或预训练模型,AI知识库可以进行逻辑推理,回答复杂问题。多跳推理:能够从多个数据源中提取信息,综合生成答案。1.
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OJ+最新华为OD机试(C++JavaPy)华为od知识图谱c++python发现新词的数量知识图谱新词挖掘
文章目录一、题目题目描述输入输出样例1样例2二、代码与思路参考C++语言思路C++代码Java语言思路Java代码Python语言思路Python代码作者:KJ.JK订阅本专栏后即可解锁在线OJ刷题权限个人博客首页:KJ.JK专栏介绍:2024年最新的华为OD机试真题B、C和D卷,使用C++、Java、Python语言进行解答,每个题目的思路分析都非常详细,支持在线OJ评测刷题!!!!订阅后获取权
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(1)设计目的本次设计一个基于Hive的新能源汽车数据仓管理系统。企业管理员登录系统后可以在汽车保养时,根据这些汽车内置传感器传回的数据分析其故障原因,以便维修人员更加及时准确处理相关的故障问题。或者对这些数据分析之后向车主进行预警提示车主注意保养汽车,以提高汽车行驶的安全系数。(2)设计要求利用Flume进行分布式的日志数据采集,Kafka实现高吞吐量的数据传输,DateX进行数据清洗、转换和整
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标题:DeLLMa框架:优化复杂决策的新路径文章信息摘要:DeLLMa框架通过整合大型语言模型(LLMs)和结构化数据,优化了在不确定性条件下的决策过程,特别是在处理复杂决策问题时,能够增强决策的严谨性和精确性。该框架利用LLMs处理非结构化文本数据的能力,结合结构化数据的定量分析,弥补了传统决策方法中的认知偏差和信息处理不足。通过引入知识图谱和定量分析技术,DeLLMa不仅提高了决策的透明度和可
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一、概述在知识图谱智能应用系统中,数据分析与挖掘模块是实现知识发现和智能应用的核心环节。该模块负责处理和分析来自数据采集与预处理模块的结构化和半结构化数据,提取有价值的知识,并将其转化为可用于知识图谱构建和应用的三元组数据。本技术文档详细介绍了数据分析与挖掘模块中使用到的关键技术,包括SparkML、StanfordNLP、JNA、Jena、Python调用以及定时调度。二、技术栈介绍(一)Spa
- DeepSeek:知识图谱与大模型参数化知识融合的创新架构
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引言:AI领域的融合趋势在目前大模型与知识图谱作为两个重要的研究方向,各自展现出了强大的能力与潜力。大模型,凭借其在海量数据上的深度训练,拥有强大的语言理解与生成能力,能够处理多种自然语言处理任务,如文本生成、问答系统、机器翻译等,像GPT系列模型,一经推出便在全球范围内引起了广泛关注,展示了大模型在语言处理方面的卓越能力。知识图谱则以结构化的方式组织知识,清晰地展现了实体之间的关系,为智能应用提
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LangGraph教程:在LangChain中集成知识图谱目录简介前置条件环境配置安装必要的库创建知识图谱集成LangChain与知识图谱定义工具构建Agent类自定义模板和输出解析运行示例扩展与优化常见问题与故障排除总结简介LangGraph是一个结合LangChain与知识图谱(KnowledgeGraph)的应用,旨在通过结构化的知识库增强语言模型的理解和响应能力。通过将知识图谱与LangC
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勇敢向前迎接运维开发之挑战运维开发云计算服务器大数据数据库网络网络安全
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- 课程知识图谱生成系统设计与实现
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Java项目实战专栏人工智能大数据知识图谱人工智能课程知识图谱
作者主页:编程千纸鹤作者简介:Java领域优质创作者、CSDN博客专家、CSDN内容合伙人、掘金特邀作者、阿里云博客专家、51CTO特邀作者、多年架构师设计经验、多年校企合作经验,被多个学校常年聘为校外企业导师,指导学生毕业设计并参与学生毕业答辩指导,有较为丰富的相关经验。期待与各位高校教师、企业讲师以及同行交流合作主要内容:Java项目、Python项目、前端项目、PHP、ASP.NET、人工智
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论文信息标题:UnifyingLargeLanguageModelsandKnowledgeGraphs:ARoadmap作者:ShiruiPan摘要LLMs,例如chatGPT和GPT4,由于其涌现能力和泛化性,对自然语言理解和人工智能领域产生了新的冲击。然而,LLMs是一个黑箱模型,往往缺乏捕获和获得事实知识。相反,知识图谱,例如维基百科等,是有结构模型。存储着丰富的事实知识。KGs可以通过提
- 【知识图谱增强】大模型应用架构:融合智能与数据的新纪元!
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1.引言最近OpenAI连续12天进行12场直播,发布新品。其中第八天介绍了ChatGPT搜索功能项全体用户开放。搜索增强大模型值得OpenAI安排一天专门介绍,和o1、ChatGPTVision等功能同等待遇,说明其意义重大。ChatGPT的外部搜索能力,使其不仅限于预训练的数据,而是可以实时访问和检索互联网的最新信息。这就是典型的知识增强大模型应用,通过外部知识的增强能够扩展大模型的能力,让其
- 知识图谱检索增强的GraphRAG(基于Neo4j代码实现)
大模型扬叔
知识图谱neo4j人工智能GraphRAG
前言图检索增强生成(GraphRAG)正逐渐流行起来,成为传统向量搜索方法的有力补充。这种方法利用图数据库的结构化特性,将数据以节点和关系的形式组织起来,从而增强检索信息的深度和上下文关联性。图在表示和存储多样化且相互关联的信息方面具有天然优势,能够轻松捕捉不同数据类型间的复杂关系和属性。而向量数据库在处理这类结构化信息时则显得力不从心,它们更擅长通过高维向量处理非结构化数据。在RAG应用中,结合
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源代码杀手
自然语言处理笔记与知识图谱专栏知识图谱自然语言处理人工智能
往前文章链接NLP模型笔记2022-25:neo4j+py2neo构建增值税电子普通发票知识图谱NLP模型笔记2022-24:neo4j+py2neo构建《中国优质电影及其演员》知识图谱NLP模型笔记2022-23:知识图谱neo4j可视化实体多关系属性【破案线索关系】NLP模型笔记2022-22:知识图谱neo4j批量可视化NLP模型笔记2022-21:知识图谱neo4j指定方向实体(头实体、尾
- Qwen 模型自动构建知识图谱,生成病例 + 评价指标优化策略
2301_79306982
ai千问语言模型人工智能
关于数据库和检索方式的选择AIMedicalConsultantforVisualQuestionAnswering(VQA)系统:更适合在前端使用向量数据库(如FAISS)结合关系型数据库来实现图像和文本的检索与存储。因为在VQA场景中,你需要对患者上传的图像或文本症状进行语义向量化,以便快速查找相似病例或相关医学图像内容;同时用关系型数据库维护患者基础信息和简单的交互记录即可。AI-Power
- LLM的实时性:迈向毫秒级响应的AI
AI大模型应用之禅
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LargeLanguageModel(LLM),实时性,响应时间,微服务架构,并行处理,知识图谱,优化算法,延迟最小化1.背景介绍大型语言模型(LLM)在自然语言处理领域取得了令人瞩目的成就,展现出强大的文本生成、翻译、摘要和问答能力。然而,现有的LLM模型通常面临着响应时间较慢的问题,这限制了其在实时应用场景中的应用。例如,在聊天机器人、实时翻译和智能客服等领域,用户期望能够获得即时响应,而传统
- 玩转大语言模型——使用GraphRAG+Ollama本地构建知识图谱(完全本地化,不依赖OpenAI)
艾醒(AiXing-w)
玩转大语言模型语言模型知识图谱人工智能
系列文章目录玩转大语言模型——使用langchain和Ollama本地部署大语言模型玩转大语言模型——ollama导入huggingface下载的模型玩转大语言模型——langchain调用ollama视觉多模态语言模型玩转大语言模型——使用GraphRAG+Ollama构建知识图谱玩转大语言模型——完美解决GraphRAG构建的知识图谱全为英文的问题玩转大语言模型——配置图数据库Neo4j(含a
- 知识图谱与大语言模型:构建智能问答系统
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1.背景介绍在当今的信息时代,数据的获取和处理已经成为了我们生活中不可或缺的一部分。然而,随着数据量的爆炸性增长,如何从海量的数据中提取有用的信息,进而为用户提供精准的服务,已经成为了一个重要的研究课题。在这个背景下,知识图谱和大语言模型应运而生,它们通过对数据的深度挖掘和智能处理,为构建智能问答系统提供了可能。2.核心概念与联系2.1知识图谱知识图谱是一种新型的数据结构,它以图的形式表示实体之间
- 知识图谱技术剖析
♢.*
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亲爱的小伙伴们,在求知的漫漫旅途中,若你对深度学习的奥秘、Java与Python的奇妙世界,亦或是读研论文的撰写攻略有所探寻,那不妨给我一个小小的关注吧。我会精心筹备,在未来的日子里不定期地为大家呈上这些领域的知识宝藏与实用经验分享。每一个点赞,都如同春日里的一缕阳光,给予我满满的动力与温暖,让我们在学习成长的道路上相伴而行,共同进步✨。期待你的关注与点赞哟!一、引言在当今数字化信息爆炸的时代,如
- 大模型问答机器人的智能化程度
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大模型、问答机器人、智能化程度、自然语言处理、深度学习、Transformer模型、知识图谱、推理能力、对话系统1.背景介绍近年来,人工智能技术取得了飞速发展,特别是深度学习的兴起,为自然语言处理(NLP)领域带来了革命性的变革。其中,大模型问答机器人作为一种新型的智能交互系统,凭借其强大的语言理解和生成能力,在客服、教育、娱乐等领域展现出广阔的应用前景。问答机器人是指能够理解用户自然语言问题并给
- 知识图谱自动构建工具有哪些
Nate Hillick
知识图谱neo4j人工智能
知识图谱的自动构建工具有很多,常见的包括:Neo4j:基于图数据库的知识图谱构建工具Protégé:开源的知识图谱开发平台GoogleKnowledgeGraph:Google搜索引擎的知识图谱构建工具TopBraidComposer:基于SemanticWeb技术的知识图谱构建工具AllegroGraph:高性能图数据库,可用于构建知识图谱这仅仅是其中一部分工具,在市场上还有更多类似的工具。
- 用 Neo4j GraphRAG 工具开启你的智能应用之旅
步子哥
AGI通用人工智能neo4j人工智能
在这个人工智能飞速发展的时代,Neo4j带来了一项令人激动的创新——GraphRAG生态系统工具。这组开源工具为开发人员提供了一个全新的途径,以构建基于知识图谱的智能应用,让机器更好地理解和回应我们的查询。接下来,让我们一起探索这些工具如何帮助我们构建更智能、更准确的应用。什么是GraphRAG?GraphRAG是一种结合了检索增强生成(RAG)技术和知识图谱的解决方案。它不仅解决了大型语言模型常
- _知识图谱
大哥喝阔落
知识图谱人工智能
知识图谱(KnowledgeGraph)是一种结构化的知识表示形式,用于描述现实世界中的实体、概念及其之间的关系。它以图结构的形式组织知识,节点表示实体或概念,边表示实体之间的关系。知识图谱的核心目标是让机器能够理解和利用人类知识,从而支持智能问答、语义搜索、推荐系统等应用。1.知识图谱的定义知识图谱是一种语义网络,它通过图结构(节点和边)来表示知识:节点(Node):表示实体(如人、地点、事物)
- 基于Python的多元医疗知识图谱构建与应用研究(下)
Allen_LVyingbo
医疗高效编程研发pythonpython知识图谱健康医疗
五、基于医疗知识图谱的医疗知识图谱程序构建5.1数据层构建5.1.1数据源选择与获取在构建基于医疗知识图谱的医疗知识图谱数据层时,数据源的选择与获取至关重要。数据源的质量和丰富度直接决定了知识图谱的可靠性和实用性。医学文献是重要的数据源之一,包括学术期刊论文、医学研究报告等。这些文献包含了大量经过科学验证的医学知识,如疾病的发病机制、诊断标准、治疗方法等。可以通过专业的医学文献数据库,如PubMe
- ASM系列四 利用Method 组件动态注入方法逻辑
lijingyao8206
字节码技术jvmAOP动态代理ASM
这篇继续结合例子来深入了解下Method组件动态变更方法字节码的实现。通过前面一篇,知道ClassVisitor 的visitMethod()方法可以返回一个MethodVisitor的实例。那么我们也基本可以知道,同ClassVisitor改变类成员一样,MethodVIsistor如果需要改变方法成员,注入逻辑,也可以
- java编程思想 --内部类
百合不是茶
java内部类匿名内部类
内部类;了解外部类 并能与之通信 内部类写出来的代码更加整洁与优雅
1,内部类的创建 内部类是创建在类中的
package com.wj.InsideClass;
/*
* 内部类的创建
*/
public class CreateInsideClass {
public CreateInsideClass(
- web.xml报错
crabdave
web.xml
web.xml报错
The content of element type "web-app" must match "(icon?,display-
name?,description?,distributable?,context-param*,filter*,filter-mapping*,listener*,servlet*,s
- 泛型类的自定义
麦田的设计者
javaandroid泛型
为什么要定义泛型类,当类中要操作的引用数据类型不确定的时候。
采用泛型类,完成扩展。
例如有一个学生类
Student{
Student(){
System.out.println("I'm a student.....");
}
}
有一个老师类
- CSS清除浮动的4中方法
IT独行者
JavaScriptUIcss
清除浮动这个问题,做前端的应该再熟悉不过了,咱是个新人,所以还是记个笔记,做个积累,努力学习向大神靠近。CSS清除浮动的方法网上一搜,大概有N多种,用过几种,说下个人感受。
1、结尾处加空div标签 clear:both 1 2 3 4
.div
1
{
background
:
#000080
;
border
:
1px
s
- Cygwin使用windows的jdk 配置方法
_wy_
jdkwindowscygwin
1.[vim /etc/profile]
JAVA_HOME="/cgydrive/d/Java/jdk1.6.0_43" (windows下jdk路径为D:\Java\jdk1.6.0_43)
PATH="$JAVA_HOME/bin:${PATH}"
CLAS
- linux下安装maven
无量
mavenlinux安装
Linux下安装maven(转) 1.首先到Maven官网
下载安装文件,目前最新版本为3.0.3,下载文件为
apache-maven-3.0.3-bin.tar.gz,下载可以使用wget命令;
2.进入下载文件夹,找到下载的文件,运行如下命令解压
tar -xvf apache-maven-2.2.1-bin.tar.gz
解压后的文件夹
- tomcat的https 配置,syslog-ng配置
aichenglong
tomcathttp跳转到httpssyslong-ng配置syslog配置
1) tomcat配置https,以及http自动跳转到https的配置
1)TOMCAT_HOME目录下生成密钥(keytool是jdk中的命令)
keytool -genkey -alias tomcat -keyalg RSA -keypass changeit -storepass changeit
- 关于领号活动总结
alafqq
活动
关于某彩票活动的总结
具体需求,每个用户进活动页面,领取一个号码,1000中的一个;
活动要求
1,随机性,一定要有随机性;
2,最少中奖概率,如果注数为3200注,则最多中4注
3,效率问题,(不能每个人来都产生一个随机数,这样效率不高);
4,支持断电(仍然从下一个开始),重启服务;(存数据库有点大材小用,因此不能存放在数据库)
解决方案
1,事先产生随机数1000个,并打
- java数据结构 冒泡排序的遍历与排序
百合不是茶
java
java的冒泡排序是一种简单的排序规则
冒泡排序的原理:
比较两个相邻的数,首先将最大的排在第一个,第二次比较第二个 ,此后一样;
针对所有的元素重复以上的步骤,除了最后一个
例题;将int array[]
- JS检查输入框输入的是否是数字的一种校验方法
bijian1013
js
如下是JS检查输入框输入的是否是数字的一种校验方法:
<form method=post target="_blank">
数字:<input type="text" name=num onkeypress="checkNum(this.form)"><br>
</form>
- Test注解的两个属性:expected和timeout
bijian1013
javaJUnitexpectedtimeout
JUnit4:Test文档中的解释:
The Test annotation supports two optional parameters.
The first, expected, declares that a test method should throw an exception.
If it doesn't throw an exception or if it
- [Gson二]继承关系的POJO的反序列化
bit1129
POJO
父类
package inheritance.test2;
import java.util.Map;
public class Model {
private String field1;
private String field2;
private Map<String, String> infoMap
- 【Spark八十四】Spark零碎知识点记录
bit1129
spark
1. ShuffleMapTask的shuffle数据在什么地方记录到MapOutputTracker中的
ShuffleMapTask的runTask方法负责写数据到shuffle map文件中。当任务执行完成成功,DAGScheduler会收到通知,在DAGScheduler的handleTaskCompletion方法中完成记录到MapOutputTracker中
- WAS各种脚本作用大全
ronin47
WAS 脚本
http://www.ibm.com/developerworks/cn/websphere/library/samples/SampleScripts.html
无意中,在WAS官网上发现的各种脚本作用,感觉很有作用,先与各位分享一下
获取下载
这些示例 jacl 和 Jython 脚本可用于在 WebSphere Application Server 的不同版本中自
- java-12.求 1+2+3+..n不能使用乘除法、 for 、 while 、 if 、 else 、 switch 、 case 等关键字以及条件判断语句
bylijinnan
switch
借鉴网上的思路,用java实现:
public class NoIfWhile {
/**
* @param args
*
* find x=1+2+3+....n
*/
public static void main(String[] args) {
int n=10;
int re=find(n);
System.o
- Netty源码学习-ObjectEncoder和ObjectDecoder
bylijinnan
javanetty
Netty中传递对象的思路很直观:
Netty中数据的传递是基于ChannelBuffer(也就是byte[]);
那把对象序列化为字节流,就可以在Netty中传递对象了
相应的从ChannelBuffer恢复对象,就是反序列化的过程
Netty已经封装好ObjectEncoder和ObjectDecoder
先看ObjectEncoder
ObjectEncoder是往外发送
- spring 定时任务中cronExpression表达式含义
chicony
cronExpression
一个cron表达式有6个必选的元素和一个可选的元素,各个元素之间是以空格分隔的,从左至右,这些元素的含义如下表所示:
代表含义 是否必须 允许的取值范围 &nb
- Nutz配置Jndi
ctrain
JNDI
1、使用JNDI获取指定资源:
var ioc = {
dao : {
type :"org.nutz.dao.impl.NutDao",
args : [ {jndi :"jdbc/dataSource"} ]
}
}
以上方法,仅需要在容器中配置好数据源,注入到NutDao即可.
- 解决 /bin/sh^M: bad interpreter: No such file or directory
daizj
shell
在Linux中执行.sh脚本,异常/bin/sh^M: bad interpreter: No such file or directory。
分析:这是不同系统编码格式引起的:在windows系统中编辑的.sh文件可能有不可见字符,所以在Linux系统下执行会报以上异常信息。
解决:
1)在windows下转换:
利用一些编辑器如UltraEdit或EditPlus等工具
- [转]for 循环为何可恨?
dcj3sjt126com
程序员读书
Java的闭包(Closure)特征最近成为了一个热门话题。 一些精英正在起草一份议案,要在Java将来的版本中加入闭包特征。 然而,提议中的闭包语法以及语言上的这种扩充受到了众多Java程序员的猛烈抨击。
不久前,出版过数十本编程书籍的大作家Elliotte Rusty Harold发表了对Java中闭包的价值的质疑。 尤其是他问道“for 循环为何可恨?”[http://ju
- Android实用小技巧
dcj3sjt126com
android
1、去掉所有Activity界面的标题栏
修改AndroidManifest.xml 在application 标签中添加android:theme="@android:style/Theme.NoTitleBar"
2、去掉所有Activity界面的TitleBar 和StatusBar
修改AndroidManifes
- Oracle 复习笔记之序列
eksliang
Oracle 序列sequenceOracle sequence
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2098859
1.序列的作用
序列是用于生成唯一、连续序号的对象
一般用序列来充当数据库表的主键值
2.创建序列语法如下:
create sequence s_emp
start with 1 --开始值
increment by 1 --増长值
maxval
- 有“品”的程序员
gongmeitao
工作
完美程序员的10种品质
完美程序员的每种品质都有一个范围,这个范围取决于具体的问题和背景。没有能解决所有问题的
完美程序员(至少在我们这个星球上),并且对于特定问题,完美程序员应该具有以下品质:
1. 才智非凡- 能够理解问题、能够用清晰可读的代码翻译并表达想法、善于分析并且逻辑思维能力强
(范围:用简单方式解决复杂问题)
- 使用KeleyiSQLHelper类进行分页查询
hvt
sql.netC#asp.nethovertree
本文适用于sql server单主键表或者视图进行分页查询,支持多字段排序。KeleyiSQLHelper类的最新代码请到http://hovertree.codeplex.com/SourceControl/latest下载整个解决方案源代码查看。或者直接在线查看类的代码:http://hovertree.codeplex.com/SourceControl/latest#HoverTree.D
- SVG 教程 (三)圆形,椭圆,直线
天梯梦
svg
SVG <circle> SVG 圆形 - <circle>
<circle> 标签可用来创建一个圆:
下面是SVG代码:
<svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" version="1.1">
<circle cx="100" c
- 链表栈
luyulong
java数据结构
public class Node {
private Object object;
private Node next;
public Node() {
this.next = null;
this.object = null;
}
public Object getObject() {
return object;
}
public
- 基础数据结构和算法十:2-3 search tree
sunwinner
Algorithm2-3 search tree
Binary search tree works well for a wide variety of applications, but they have poor worst-case performance. Now we introduce a type of binary search tree where costs are guaranteed to be loga
- spring配置定时任务
stunizhengjia
springtimer
最近因工作的需要,用到了spring的定时任务的功能,觉得spring还是很智能化的,只需要配置一下配置文件就可以了,在此记录一下,以便以后用到:
//------------------------定时任务调用的方法------------------------------
/**
* 存储过程定时器
*/
publi
- ITeye 8月技术图书有奖试读获奖名单公布
ITeye管理员
活动
ITeye携手博文视点举办的8月技术图书有奖试读活动已圆满结束,非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。
8月试读活动回顾:
http://webmaster.iteye.com/blog/2102830
本次技术图书试读活动的优秀奖获奖名单及相应作品如下(优秀文章有很多,但名额有限,没获奖并不代表不优秀):
《跨终端Web》
gleams:http