langchain教程

使用LangChainV3.0加载PDF文件并进行总结毛毛的毛毛 pdf AI编程
LangChain目前已经更新到了V3版本，之前一直使用的V1版本，有很多方法都需要自己去封装，这次重新看了V3版本的API文档，很多方法都十分便利，调用方法简单明了十分方便，下面就来展示下这次对于PDF文件加载的优化处理：importtimefromlangchain.chains.summarizeimportload_summarize_chainfromlangchain_communit
深入解析LangChain：构建智能应用的全方位指南 AIGC大模型吱屋猪 langchain 语言模型人工智能自然语言处理 llama 百度机器学习
1.LangChain介绍与环境配置面试官：“你能先简单介绍一下LangChain吗？包括它的背景、主要功能，以及它在当前语言模型开发中的意义。”你："LangChain是一个开源框架，旨在简化和增强基于语言模型的应用开发。随着语言模型，特别是大型预训练模型的兴起，开发者逐渐认识到这些模型不仅可以生成文本，还可以被用于处理复杂的对话、数据分析以及其他需要自然语言处理的任务。然而，这些模型的集成和实
LangChain开发【NL2SQL】应用（few-shot优化）向羿燃 LangChain开发及生态 langchain ai 人工智能数据分析
前言之前发布的博客LangGraph开发Agent智能体应用【NL2SQL】-CSDN博客，留了一个问题，对于相对复杂的sql（leetcode中等难度的sql题），gpt4o就力不从心了。这篇文章来讲一下优化什么是few-shot使用这些少量的、调整后的样本对预训练模型进行微调其实就是给LLM少量示例关于few-shot的研究：https://medium.com/ubiai-nlp/step-
1.5 企业级AI大模型四阶技术全景解析：从Prompt到Pre-training的进化路径少林码僧掌握先机！从 0 起步实战 AI 大模型微调打造核心竞争力人工智能 prompt chatgpt langchain gpt
企业级AI大模型四阶技术全景解析：从Prompt到Pre-training的进化路径一、技术演进金字塔：四阶技术如何构建AI新范式▲预训练│（万亿参数基建）├─大模型微调│（领域知识注入）├─AI智能体│（任务自动化）└─提示工程（零样本交互）1.1技术层级关系与适用场景技术阶段技术门槛算力需求企业应用成熟度典型工具链提示工程★☆☆☆☆CPU即可90%+企业已部署LangChain、AutoGPT
langchain学习笔记之小样本提示词Few-shot Prompt Template 静静的喝酒 langchain 深度学习人工智能大模型开发 langchain
langchain学习笔记之小样本提示词引言Few-shotPromptTemplates\text{Few-shotPromptTemplates}Few-shotPromptTemplates简单介绍示例集创建创建ExamplePrompt\text{ExamplePrompt}ExamplePrompt与ExampleSelector\text{ExampleSelector}Example
基于 llama-index与Qwen大模型实现RAG uncle_ll RAG llama rag qwen llm 大模型
文章目录llama-index核心功能工作流程Qwen技术特点核心能力RAG核心原理关键优势工作流程知识准备阶段查询处理阶段检索与重排阶段语言模型调用阶段实现环境准备代码实现参考LlamaIndex和Langchain都是比较成熟的RAG和Agent框架，这里基于llama实现RAG框架，大模型选用阿里的开源模型Qwen大模型。可以实现Qwen2.5与外部数据（例如文档、网页等）的连接，利用Lla
使用OpenAI API进行文本分类标注 dgay_hua 人工智能 python
技术背景介绍文本分类标注（Tagging）是一种非常有用的技术，可以对文档进行分类，例如情感分析、语言检测、风格判断、主题识别等。这项技术在自然语言处理（NLP）领域中有广泛的应用，例如社交媒体监控、客户反馈分析和自动化客服系统等。在本文中，我们将使用OpenAI的API，通过LangChain工具来进行文本分类标注。我们将展示如何定义分类函数和模式(schema)，并通过实际代码演示实现文本分类
探索Hugging Face平台：AI工具和集成指南 stjklkjhgffxw 人工智能 python
探索HuggingFace平台：AI工具和集成指南在人工智能和自然语言处理领域，HuggingFace无疑是一个备受瞩目的平台。无论是开发者还是研究者，大家都能从中找到适合的资源和工具。本篇文章旨在为大家深入介绍如何在HuggingFace平台上使用不同的功能模块，包括模型、API和工具集成。主要内容1.安装和集成要使用HuggingFace与Langchain的集成功能，我们首先需要安装lang
使用LangChain与OpenAI API进行向量嵌入和搜索的实战教程 bBADAS langchain python 开发语言
使用LangChain与OpenAIAPI进行向量嵌入和搜索的实战教程相信很多开发者都对AI技术充满了兴趣，尤其是在如何实际应用这些技术上。今天，我们将详细探讨如何使用LangChain和OpenAIAPI进行向量嵌入和搜索，以构建一个可以对大量文本数据进行智能搜索的应用。技术背景介绍LangChain是一个用于构建大型语言模型(LLM)应用的强大工具集，能够帮助开发者快速构建智能应用。结合Ope
深度学习-108-大语言模型LLM之基于langchain的结构化输出功能提取结构化信息皮皮冰燃深度学习深度学习语言模型 langchain
文章目录1langchain的结构化输出1.1推荐的使用流程1.2模式定义1.3返回结构化输出1.3.1工具调用(方式一)1.3.2JSON模式(方式二)1.3.3结构化输出法(方式三)2提取结构化信息2.1定义数据模型2.2配置提示模板2.3设置执行链3参考附录1langchain的结构化输出对于许多应用程序，例如聊天机器人，模型需要直接用自然语言响应用户。然而，在某些情况下，我们需要模型以结构
真正通俗易懂的Langchain入门学习（六） caridle 智能体 langchain 学习
五、下一步行动：从学习者到创造者的跃迁1.启动你的第一个项目（3天实践计划）行动指南：graphTDA[第1天：选择方向]-->B{{三选一}}B-->C[客服助手]B-->D[论文分析]B-->E[数据助手]C/D/E-->F[第2天：搭建基础]F-->G[第3天：添加特色功能]具体任务：基础版必做：运行课堂示例代码替换为自己的数据（如上传公司产品手册/个人学习笔记）特色功能选装：给客服助手添加
真正通俗易懂的Langchain入门学习（四） caridle 智能体 langchain 学习
三、核心模块深入：像搭积木一样组装AI能力1.Models（模型层）：给你的AI换个“大脑”场景需求：需要更高精度的回答？→换GPT-4数据敏感必须本地部署？→用开源模型想节省成本？→选择按量付费的模型实操演示：#使用OpenAI的GPT-4（需账户有访问权限）fromlangchain.chat_modelsimportChatOpenAIgpt4=ChatOpenAI(model="gpt-4
真正通俗易懂的Langchain入门学习（五） caridle 智能体 langchain 学习
四、项目实战：从玩具到工具的蜕变项目1：智能客服助手（1-2天）场景需求：用户咨询产品信息→自动查询数据库处理退换货请求→生成工单并邮件通知多轮对话→记住用户历史订单技术栈：产品咨询售后服务用户提问意图识别Chain类型判断数据库查询Agent工单生成Chain组织回复回复美化Transform分步实现：搭建基础问答链fromlangchain.chainsimportRetrievalQA#连接
真正通俗易懂的Langchain入门学习（一） caridle 智能体 langchain 学习数据库
以下是针对初学者的LangChain基础学习提纲，从理论到实践逐步深入，帮助你系统掌握核心概念与应用：一、基础认知（1-2天）什么是LangChain？定义：基于语言模型（LLM）构建应用程序的框架。核心功能：连接LLM与外部数据/工具、管理对话流程、自动化复杂任务。典型应用场景：聊天机器人、文档问答、数据分析助手、自动化工作流。与普通LLM应用的区别：支持多步骤任务、记忆管理、外部工具集成。核心
AI Agent智能应用从0到1定制开发Langchain+LLM全流程解决方案与落地实战 AI知识分享官人工智能 langchain 算法数据挖掘计算机视觉机器学习产品经理
大模型微调实战：精通、指令微调、开源大模型微调、对齐与垂直领域应用29套AI全栈大模型项目实战，人工智能视频课程-多模态大模型，微调技术训练营，大模型多场景实战，AI图像处理，AI量化投资，OPenCV视觉处理，机器学习，Pytorch深度学习，推荐系统，自动驾驶，训练私有大模型，LLM大语言模型，大模型多场景实战，Agent智能应用，AIGC实战落地，ChatGPT虚拟数字人，Djourney智
Langchain.js与ScriptEcho：推动AI文本生成与前端开发的创新 2401_89747417 langchain javascript 人工智能前端
引言在当今快速发展的科技领域，AI文本生成和前端开发的结合正成为一个重要的趋势。Langchain.js作为一个强大的工具，正在为开发者提供前所未有的便利。Langchain.js不仅连接了多个大型语言模型，还通过其灵活的架构，帮助开发者简化了AI应用的开发流程。同时，ScriptEcho作为一款创新的前端开发工具，正通过自动化功能提升开发效率。本文将深入探讨Langchain.js的核心概念及其
本地运行LangChain项目的完整指南 qq_37836323 langchain python
老铁们，今天我们来聊一聊如何在本地运行LangChain项目并提交你的第一段代码。对于开发容器来说，你可以查看.devcontainer文件夹。咱们的项目是通过Poetryv1.7.1+来管理依赖的。如果你用Conda，记得先创建并激活一个新的Conda环境，例如condacreate-nlangchainpython=3.9。Poetry的安装在安装Poetry之前，老铁们注意，如果你使用Con
精通LangChain：如何使用Unstructured处理多种格式的图像文档 hshahtjtbh langchain python
#引言随着人工智能和深度学习的快速发展，文档图像分析(DocumentImageAnalysis,DIA)在许多领域中变得至关重要。然而，处理多种图像格式的文档仍然是一个挑战。本文将介绍如何使用Unstructured库，通过LangChain框架加载和处理多种格式的图像文档，帮助您在DIA任务中实现更高效的工作流程。#主要内容##安装Unstructured在开始之前，确保安装了Unstruct
langchain UnstructuredPDFLoader读取pdf仅生成单篇Document解决办法未来已存在 langchain pdf 前端
fromlangchain.document_loadersimportUnstructuredPDFLoaderloader=UnstructuredPDFLoader("test.pdf")pages=loader.load_and_split()langchain的UnstructuredPDFLoader默认采用的是fast解析，如果是比较长的pdf，会发现没有分割文档，把整篇文章都放到一
《深入了解Unstructured包：在LangChain中使用Unstructured.IO提取干净文本》 cgsayuclv langchain python
引言在现代数据处理和人工智能应用中，解析和清洗文本数据是一个重要的环节。无论是PDF文件、Word文档还是CSV文件，能够高效地提取有用信息对下游任务至关重要。这篇文章将介绍如何使用Unstructured.IO的Unstructured包来从原始文档中提取干净文本，并在LangChain框架中使用它。本文将包含安装与设置指南、详细教程、代码示例、常见问题及解决方案，并提供进一步学习的资源。主要内
使用Unstructured和LangChain处理非结构化数据：全面指南 qq_37836323 langchain python
使用Unstructured和LangChain处理非结构化数据：全面指南1.引言在当今的数据驱动世界中，处理非结构化数据是一项至关重要的技能。Unstructured.IO的unstructured包为从PDF、Word文档等原始源文档中提取干净文本提供了强大的解决方案。本文将深入探讨如何在LangChain生态系统中使用unstructured，为开发者提供一个全面的指南。2.安装和设置2.1
RAG私域问答场景升级版方案(第二期方案)[2]：工业级别构建私域问答（业务问题、性能问题、安全成本问题等详细解决方案）汀、人工智能 LLM工业级落地实践人工智能 AI Agent 智能体多智能体智能问答系统 RAG 智能问答
RAG私域问答场景升级版方案(第二期方案)[2]：工业级别构建私域问答（业务问题、性能问题、安全成本问题等详细解决方案）第一期方案参考：RAG私域问答场景整体夏详细方案(第一期方案)[1]：工业级别构建私域问答（知识处理、知识召回排序、搜索问答模块）1.第二期方案改进介绍根据业界DIFY、扣子、MaxKB等AI应用开发平台，LlamaIndex、LangChain等RAG技术，确定将以下方面作为R
LLM+Embedding构建问答系统的局限性及优化方案 lichunericli 人工智能自然语言处理语言模型
LangChain+LLM方案的局限性：LLM意图识别准确性较低，交互链路长导致时间开销大；Embedding不适合多词条聚合匹配等。背景在探索如何利用大型语言模型（LLM）构建知识问答系统的过程中，我们确定了两个核心步骤：将用户提出的问题和知识库中的信息转换成嵌入向量（Embeddings），然后利用向量相似度技术来检索最相关的知识条目。利用LLM来识别用户问题的意图，并对检索到的原始答案进行加
记忆模块概述三月七꧁ ꧂ langchain+llm windows 数据库服务器算法人工智能机器人机器学习
文章目录记忆模块概述记忆组件的定义记忆组件、链组件和Agent组件的关系设置第一个记忆组件内置记忆组件自定义记忆组件本文将LangChain框架内所有与记忆功能有关的组件统一称为“记忆模块”。简而言之，记忆模块是一个集合体，由多个不同的记忆组件构成。每个记忆组件都负责某一特定方面的记忆功能。在记忆模块(langchain.memory)下，有多种不同的类，每一个类都可以看作一个“记忆组件”
使用LangChain的ToMarkdownLoader将网页内容转化为Markdown文件 hgSdaegva langchain python
在构建语言模型驱动的应用中，Markdown是一种极简却强大的格式，常用于生成文档、记录、或展示内容。本次文章将介绍如何通过LangChain的ToMarkdownLoader将网页内容提取并转换为结构化的Markdown格式。我们会涉及相关的核心原理，并展示可直接运行的代码示例。技术背景介绍LangChain是一个用于开发语言模型驱动应用的框架，其中ToMarkdownLoader是其文档加载模
使用 Llama.cpp 和 llama-cpp-python 快速部署本地 LLM 模型 hgSdaegva llama python 开发语言
在这篇技术文章中，我们将探讨如何使用llama-cpp-python（llama.cpp的Python绑定）在本地运行大语言模型（LLMs）。你将学到如何安装依赖、加载模型、调整参数以获得最佳性能，以及如何结合LangChain处理推理任务。一、技术背景介绍llama-cpp-python是llama.cpp的Python绑定，旨在简化本地运行大语言模型的过程。它支持多种LLM模型，包括可以从Hu
Java程序员Python一小时速成 BossFriday AI &LLM java python 开发语言
背景由于最近要开发一些AILLM（LargeLanguageModel大语言模型）应用程序，然后又想使用LangChain（LangChain是一个用于构建和操作大语言模型（LLMs）的框架，旨在帮助开发者更方便地集成和使用各种LLMs和AI服务。），不过LangChain使用Python，因此需要先了解下Python。之前我是Python零基础小白，不过在我看来任何一门语言的本质不过都是编译原理
【LangChain学习之旅】—（14）代理（下）：结构化工具对话、Self-Ask with Search以及Plan and execute代理之墨_ Langchain langchain 大模型
【LangChain学习之旅】—（14）代理（下）：结构化工具对话、Self-AskwithSearch以及Planandexecute代理什么是结构化工具什么是PlaywrightPlaywright使用结构化工具对话代理思考过程使用Self-AskwithSearch代理使用Planandexecute代理总结再学习几种更为复杂的代理：StructuredToolChat（结构化工具对话）代理
Langchain Agents sin(38.1727063) langchain java 数据库
LangchainAgents文档位置：https://js.langchain.com/docs/modules/agents/Agents某些应用程序需要根据用户输入对LLM和其他工具进行灵活的调用链。代理接口为此类应用程序提供了灵活性。代理可以访问一套工具，并根据用户输入确定使用哪些工具。代理可以使用多种工具，并使用一个工具的输出作为下一个工具的输入。代理主要有两种类型：动作代理（actio
【LangChain编程：从入门到实践】构建记忆系统杭州大厂Java程序媛 DeepSeek R1 &AI人工智能与大数据 java python javascript kotlin golang 架构人工智能
【LangChain编程：从入门到实践】构建记忆系统关键词：LangChain,编程范式,记忆系统,对话系统,AI,NLP,知识库,推理1.背景介绍在人工智能领域，对话系统的研究与应用已经取得了显著的进展。然而，大多数对话系统都面临着一个问题：它们缺乏持久的记忆能力。这意味着每次对话结束后，系统几乎会忘记之前的信息，导致对话体验不连贯，甚至会出现逻辑错误。LangChain是一种新兴的编程范式，它
枚举的构造函数中抛出异常会怎样 bylijinnan java enum 单例
首先从使用enum实现单例说起。为什么要用enum来实现单例？这篇文章（ http://javarevisited.blogspot.sg/2012/07/why-enum-singleton-are-better-in-java.html）阐述了三个理由： 1.enum单例简单、容易，只需几行代码： public enum Singleton { INSTANCE;
CMake 教程 aigo C++
转自：http://xiang.lf.blog.163.com/blog/static/127733322201481114456136/ CMake是一个跨平台的程序构建工具，比如起自己编写Makefile方便很多。介绍：http://baike.baidu.com/view/1126160.htm 本文件不介绍CMake的基本语法，下面是篇不错的入门教程： http:
cvc-complex-type.2.3: Element 'beans' cannot have character Cb123456 spring Webgis
cvc-complex-type.2.3: Element 'beans' cannot have character Line 33 in XML document from ServletContext resource [/WEB-INF/backend-servlet.xml] is i
jquery实例:随页面滚动条滚动而自动加载内容 120153216 jquery
<script language="javascript"> $(function (){ var i = 4;$(window).bind("scroll", function (event){ //滚动条到网页头部的高度，兼容ie,ff,chrome var top = document.documentElement.s
将数据库中的数据转换成dbs文件何必如此 sql dbs
旗正规则引擎通过数据库配置器（DataBuilder）来管理数据库，无论是Oracle，还是其他主流的数据都支持，操作方式是一样的。旗正规则引擎的数据库配置器是用于编辑数据库结构信息以及管理数据库表数据，并且可以执行SQL 语句，主要功能如下。 1)数据库生成表结构信息：主要生成数据库配置文件(.conf文
在IBATIS中配置SQL语句的IN方式 357029540 ibatis
在使用IBATIS进行SQL语句配置查询时，我们一定会遇到通过IN查询的地方，在使用IN查询时我们可以有两种方式进行配置参数：String和List。具体使用方式如下： 1.String:定义一个String的参数userIds，把这个参数传入IBATIS的sql配置文件，sql语句就可以这样写： <select id="getForms" param
Spring3 MVC 笔记（一） 7454103 spring mvc bean REST JSF
自从 MVC 这个概念提出来之后 struts1.X struts2.X jsf 。。。。。这个view 层的技术一个接一个！都用过！不敢说哪个绝对的强悍！要看业务，和整体的设计！最近公司要求开发个新系统！
Timer与Spring Quartz 定时执行程序 darkranger spring bean 工作 quartz
有时候需要定时触发某一项任务。其实在jdk1.3，java sdk就通过java.util.Timer提供相应的功能。一个简单的例子说明如何使用，很简单： 1、第一步，我们需要建立一项任务，我们的任务需要继承java.util.TimerTask package com.test; import java.text.SimpleDateFormat; import java.util.Date;
大端小端转换，le32_to_cpu 和cpu_to_le32 aijuans C语言相关
大端小端转换，le32_to_cpu 和cpu_to_le32 字节序 http://oss.org.cn/kernel-book/ldd3/ch11s04.html 小心不要假设字节序. PC 存储多字节值是低字节为先(小端为先, 因此是小端), 一些高级的平台以另一种方式(大端)
Nginx负载均衡配置实例详解 avords
[导读] 负载均衡是我们大流量网站要做的一个东西，下面我来给大家介绍在Nginx服务器上进行负载均衡配置方法，希望对有需要的同学有所帮助哦。负载均衡先来简单了解一下什么是负载均衡，单从字面上的意思来理解就可以解负载均衡是我们大流量网站要做的一个东西，下面我来给大家介绍在Nginx服务器上进行负载均衡配置方法，希望对有需要的同学有所帮助哦。负载均衡先来简单了解一下什么是负载均衡
乱说的 houxinyou 框架敏捷开发软件测试
从很久以前，大家就研究框架，开发方法，软件工程，好多！反正我是搞不明白！这两天看好多人研究敏捷模型，瀑布模型！也没太搞明白. 不过感觉和程序开发语言差不多，瀑布就是顺序，敏捷就是循环. 瀑布就是需求、分析、设计、编码、测试一步一步走下来。而敏捷就是按摸块或者说迭代做个循环，第个循环中也一样是需求、分析、设计、编码、测试一步一步走下来。也可以把软件开发理
欣赏的价值——一个小故事 bijian1013 有效辅导欣赏欣赏的价值
　　第一次参加家长会，幼儿园的老师说："您的儿子有多动症，在板凳上连三分钟都坐不了，你最好带他去医院看一看。"　　回家的路上，儿子问她老师都说了些什么，她鼻子一酸，差点流下泪来。因为全班30位小朋友，惟有他表现最差；惟有对他，老师表现出不屑，然而她还在告诉她的儿子："老师表扬你了，说宝宝原来在板凳上坐不了一分钟，现在能坐三分钟。其他妈妈都非常羡慕妈妈，因为全班只有宝宝
包冲突问题的解决方法 bingyingao eclipse maven exclusions 包冲突
包冲突是开发过程中很常见的问题：其表现有： 1.明明在eclipse中能够索引到某个类，运行时却报出找不到类。 2.明明在eclipse中能够索引到某个类的方法，运行时却报出找不到方法。 3.类及方法都有，以正确编译成了.class文件，在本机跑的好好的，发到测试或者正式环境就抛如下异常： java.lang.NoClassDefFoundError: Could not in
【Spark七十五】Spark Streaming整合Flume-NG三之接入log4j bit1129 Stream
先来一段废话：实际工作中，业务系统的日志基本上是使用Log4j写入到日志文件中的，问题的关键之处在于业务日志的格式混乱，这给对日志文件中的日志进行统计分析带来了极大的困难，或者说，基本上无法进行分析，每个人写日志的习惯不同，导致日志行的格式五花八门，最后只能通过grep来查找特定的关键词缩小范围，但是在集群环境下，每个机器去grep一遍，分析一遍，这个效率如何可想之二，大好光阴都浪费在这上面了
sudoku solver in Haskell bookjovi sudoku haskell
这几天没太多的事做，想着用函数式语言来写点实用的程序，像fib和prime之类的就不想提了（就一行代码的事），写什么程序呢？在网上闲逛时发现sudoku游戏，sudoku十几年前就知道了，学生生涯时也想过用C/Java来实现个智能求解，但到最后往往没写成，主要是用C/Java写的话会很麻烦。现在写程序，本人总是有一种思维惯性，总是想把程序写的更紧凑，更精致，代码行数最少，所以现
java apache ftpClient bro_feng java
最近使用apache的ftpclient插件实现ftp下载，遇见几个问题，做如下总结。 1. 上传阻塞，一连串的上传，其中一个就阻塞了，或是用storeFile上传时返回false。查了点资料，说是FTP有主动模式和被动模式。将传出模式修改为被动模式ftp.enterLocalPassiveMode();然后就好了。看了网上相关介绍，对主动模式和被动模式区别还是比较的模糊，不太了解被动模
读《研磨设计模式》-代码笔记-工厂方法模式 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/ package design.pattern; /* * 工厂方法模式：使一个类的实例化延迟到子类 * 某次，我在工作不知不觉中就用到了工厂方法模式（称为模板方法模式更恰当。2012-10-29）： * 有很多不同的产品，它
面试记录语 chenyu19891124 招聘
或许真的在一个平台上成长成什么样，都必须靠自己去努力。有了好的平台让自己展示，就该好好努力。今天是自己单独一次去面试别人，感觉有点小紧张，说话有点打结。在面试完后写面试情况表，下笔真的好难，尤其是要对面试人的情况说明真的好难。今天面试的是自己同事的同事，现在的这个同事要离职了，介绍了我现在这位同事以前的同事来面试。今天这位求职者面试的是配置管理，期初看了简历觉得应该很适合做配置管理，但是今天面
Fire Workflow 1.0正式版终于发布了 comsci 工作 workflow Google
Fire Workflow 是国内另外一款开源工作流，作者是著名的非也同志，哈哈.... 官方网站是 http://www.fireflow.org 经过大家努力,Fire Workflow 1.0正式版终于发布了正式版主要变化: 1、增加IWorkItem.jumpToEx(...)方法，取消了当前环节和目标环节必须在同一条执行线的限制，使得自由流更加自由 2、增加IT
Python向脚本传参 daizj python 脚本传参
如果想对python脚本传参数，python中对应的argc, argv(c语言的命令行参数)是什么呢？需要模块：sys 参数个数：len(sys.argv) 脚本名： sys.argv[0] 参数1： sys.argv[1] 参数2： sys.argv[
管理用户分组的命令gpasswd dongwei_6688 passwd
NAME： gpasswd - administer the /etc/group file SYNOPSIS： gpasswd group gpasswd -a user group gpasswd -d user group gpasswd -R group gpasswd -r group gpasswd [-A user,...] [-M user,...] g
郝斌老师数据结构课程笔记 dcj3sjt126com 数据结构与算法
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yii2 cgridview加上选择框进行操作 dcj3sjt126com GridView
页面代码 <?=Html::beginForm(['controller/bulk'],'post');?> <?=Html::dropDownList('action','',[''=>'Mark selected as: ','c'=>'Confirmed','nc'=>'No Confirmed'],['class'=>'dropdown',])
linux mysql fypop linux
enquiry mysql version in centos linux yum list installed | grep mysql yum -y remove mysql-libs.x86_64 enquiry mysql version in yum repositoryyum list | grep mysql oryum -y list mysql* install mysq
Scramble String hcx2013 String
Given a string s1, we may represent it as a binary tree by partitioning it to two non-empty substrings recursively. Below is one possible representation of s1 = "great":
跟我学Shiro目录贴 jinnianshilongnian 跟我学shiro
历经三个月左右时间，《跟我学Shiro》系列教程已经完结，暂时没有需要补充的内容，因此生成PDF版供大家下载。最近项目比较紧，没有时间解答一些疑问，暂时无法回复一些问题，很抱歉，不过可以加群（334194438/348194195）一起讨论问题。 ----广告-----------------------------------------------------
nginx日志切割并使用flume-ng收集日志 liyonghui160com
nginx的日志文件没有rotate功能。如果你不处理，日志文件将变得越来越大，还好我们可以写一个nginx日志切割脚本来自动切割日志文件。第一步就是重命名日志文件，不用担心重命名后nginx找不到日志文件而丢失日志。在你未重新打开原名字的日志文件前，nginx还是会向你重命名的文件写日志，linux是靠文件描述符而不是文件名定位文件。第二步向nginx主
Oracle死锁解决方法 pda158 oracle
　select p.spid,c.object_name,b.session_id,b.oracle_username,b.os_user_name from v$process p,v$session a, v$locked_object b,all_objects c where p.addr=a.paddr and a.process=b.process and c.object_id=b.
java之List排序 shiguanghui list排序
在Java Collection Framework中定义的List实现有Vector，ArrayList和LinkedList。这些集合提供了对对象组的索引访问。他们提供了元素的添加与删除支持。然而，它们并没有内置的元素排序支持。　　你能够使用java.util.Collections类中的sort()方法对List元素进行排序。你既可以给方法传递
servlet单例多线程 utopialxw 单例多线程 servlet
转自http://www.cnblogs.com/yjhrem/articles/3160864.html 和 http://blog.chinaunix.net/uid-7374279-id-3687149.html Servlet 单例多线程 Servlet如何处理多个请求访问？Servlet容器默认是采用单实例多线程的方式处理多个请求的：1.当web服务器启动的

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文档分割

token分割

嵌入

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