- 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
- 知识图谱自动构建:从海量非结构化数据中提取知识
AI天才研究院
大数据AI人工智能AI大模型企业级应用开发实战计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍1.1知识工程的演进长期以来,知识工程领域一直致力于将人类知识以结构化的方式进行表达和存储,以便于计算机系统进行理解和推理。早期的知识库系统依赖于专家手工构建,费时费力且难以扩展。随着互联网的普及和信息爆炸时代的到来,海量非结构化数据成为重要的知识来源,如何高效地从这些数据中提取知识成为一个亟待解决的问题。1.2知识图谱的兴起知识图谱作为一种大规模语义网络,能够有效地表示实体、概念及其
- 基于大语言模型构建本地个人AI助理
由数入道
人工智能语言模型自然语言处理
在构建本地专属的个人AI助理时,我们需要处理多个方面的技术需求,确保其在多模态数据处理、实时查询、灵活推理、知识图谱更新等方面具备高效性、实时性和可扩展性。以下探讨如何基于大语言模型构建一个具备全面功能的个人AI助理,涵盖知识库管理、动态推理、用户交互、实时学习和跨模态集成等关键技术。一、技术设计总体架构1.目标与需求个性化AI助理:构建一个本地专属AI助理,能够处理多种输入格式(文本、图像、音频
- 基于知识图谱的用户画像构建与应用
cooldream2009
AI技术知识图谱知识图谱人工智能
目录前言1.知识图谱在用户画像中的作用1.1数据整合与清洗1.2多维关系挖掘1.3动态更新能力1.4可解释性2.用户画像构建过程中的知识图谱应用2.1数据采集2.2知识图谱构建2.2.1实体节点构建2.2.2关系建模2.3用户画像生成2.3.1静态特征2.3.2动态特征2.3.3关系网络3.基于知识图谱的用户画像应用场景3.1精准营销3.2内容推荐3.3用户需求预测3.4风险控制结语前言随着大数据
- 深度学习-97-大语言模型LLM之基于langchain的实体记忆和知识图谱记忆
皮皮冰燃
深度学习深度学习语言模型langchain
文章目录1内存记忆Memory1.1记忆系统支持的操作1.2记忆的存储1.3记忆的查询2记忆的应用2.1设置环境变量2.2ConversationEntityMemory实体记忆2.3ConversationKGMemory知识图谱记忆2.3.1创建ConversationKGMemory2.3.2创建ConversationChain2.4ConversationBufferWindowMemo
- 再分享API形式调用Dify项目应用
福安德信息科技
大模型python人工智能大模型llmdify
大模型相关目录大模型,包括部署微调prompt/Agent应用开发、知识库增强、数据库增强、知识图谱增强、自然语言处理、多模态等大模型应用开发内容从0起步,扬帆起航。RAGOnMedicalKG:大模型结合知识图谱的RAG实现DSPy:变革式大模型应用开发最简明的Few-shotPrompt指南SemanticKernel:微软大模型开发框架——LangChain替代对话大模型Prompt是否需要
- Java 大视界 -- Java 大数据中的知识图谱构建与应用(62)
青云交
大数据新视界Java大视界大数据知识图谱信息抽取知识融合智能搜索智能推荐风险评估
亲爱的朋友们,热烈欢迎来到青云交的博客!能与诸位在此相逢,我倍感荣幸。在这飞速更迭的时代,我们都渴望一方心灵净土,而我的博客正是这样温暖的所在。这里为你呈上趣味与实用兼具的知识,也期待你毫无保留地分享独特见解,愿我们于此携手成长,共赴新程!一、欢迎加入【福利社群】点击快速加入:青云交灵犀技韵交响盛汇福利社群点击快速加入2:2024CSDN博客之星创作交流营(NEW)二、本博客的精华专栏:大数据新视
- 基于多模态信息抽取的菜品知识图谱构建 思维导图-java架构
用心去追梦
java架构开发语言
构建一个基于多模态信息抽取的菜品知识图谱,特别是在Java架构下的实现,可以按照以下结构来组织思维导图的内容。这个思维导图将帮助理解从数据获取、处理到知识图谱构建的关键步骤,并且涵盖技术选型和系统设计。思维导图结构1.项目背景知识图谱的意义提升搜索体验推荐系统优化菜品知识图谱的目标食材关联菜系分类健康饮食建议2.多模态数据收集文本数据源美食博客和论坛配方网站图像数据源社交媒体图片餐厅菜单照片视频数
- 从0到1打造企业AI知识库-课程目录
MaxCode-1
人工智能AIGC知识图谱LangchainXinference
课程名称:「从0到1打造企业AI知识库:实用指南与生产落地」课程目录第一章:AI企业知识库的前景与价值1.企业知识库的概念与意义1.1什么是企业知识库?-企业知识库的核心组成-企业知识库的类型1.2企业知识库如何赋能内部协作与创新。2.AI在知识库中的作用AI赋能的核心技术:NLP、知识图谱、大模型。AI知识库的未来趋势与行业案例。第二章:搭建企业知识库的整体规划3.从需求分析到方案设计识别业务场
- Grape-RAG
disgare
AIai
Grape-RAG传统RAG的局限性图的优点用知识图谱来呈现数据关系GraphRAG传统RAG的局限性经典的RAG架构以向量数据库(VectorDB)为核心来检索语义相似性上下文,让大语言模型(LLM)不需要重新训练就能够获取最新的知识,其工作流如下图所示:这一架构目前广泛应用于各类AI业务场景中,例如问答机器人、智能客服、私域知识库检索等等。虽然RAG通过知识增强一定程度上缓解了LLM幻觉问题,
- 知识图谱中的word2vec 技术是做什么的?
kcarly
知识图谱入门知识图谱word2vec人工智能
Word2Vec是一种将单词转换为向量表示的技术,由Google在2013年提出。这项技术的核心思想是通过大规模文本数据训练神经网络模型,从而将单词映射到低维稠密的向量空间中。这些向量能够捕捉到单词之间的语义和语法关系,使得相似或相关的单词在向量空间中彼此靠近。Word2Vec的基本原理Word2Vec主要包括两种训练模型:CBOW(ContinuousBagofWords)和Skip-gram。
- 构建知识图谱:从文本到结构化数据的转化
sagvWSRJHMNEB
知识图谱人工智能python
技术背景介绍知识图谱是一种将信息表示为实体及其相互关系的结构化数据模型,广泛用于提高数据检索和决策支持的质量。特别是在基于知识的检索增强生成(RAG)应用中,通过将非结构化文本转化为知识图谱,可以显著提升系统对复杂关系的理解和导航能力。核心原理解析构建知识图谱的核心步骤包括:信息提取和数据库存储。从文本中提取结构化信息主要依赖于大语言模型(LLM),如OpenAI的GPT-4,其能力在于解析和分类
- 基于Python的多元医疗知识图谱构建与应用研究(上)
Allen_LVyingbo
python医疗高效编程研发python知识图谱健康医疗
一、引言1.1研究背景与意义在当今数智化时代,医疗数据呈爆发式增长,如何高效管理和利用这些数据,成为提升医疗服务质量的关键。传统医疗数据管理方式存在数据孤岛、信息整合困难等问题,难以满足现代医疗对精准诊断和个性化治疗的需求。知识图谱作为一种知识表示和管理技术,为医疗领域带来了新的解决方案。它能够将海量的医疗信息以结构化、语义化的方式组织起来,揭示疾病、症状、药物、治疗方法等实体之间的复杂关系,从而
- 知识图谱语义搜索:构建智能化搜索未来
cooldream2009
AI技术知识图谱知识图谱人工智能
目录前言1.知识图谱语义搜索的基础概念1.1什么是知识图谱1.2什么是语义搜索1.3知识图谱语义搜索的结合2.知识图谱语义搜索的核心技术2.1自然语言处理技术2.2知识图谱构建与管理2.3图数据库与查询技术3.知识图谱语义搜索的应用场景3.1智能问答系统3.2个性化推荐3.3专业领域信息检索4.知识图谱语义搜索的未来展望4.1技术挑战4.2应用趋势结语前言随着信息技术的飞速发展,数据量呈现爆炸式增
- OpenSPG docker 安装教程
@comefly
NLPdockeropenspg知识图谱llm
文章目录前言自述一、OpenSPG1.介绍二、安装步骤1.安装服务端2.客户端部署前言自述我最近是想结合chatglm3-6b和知识图谱做一个垂直领域的技术规范的问答系统,过程中也遇到了很多困难,在模型微调上,在数据集收集整理上,在知识图谱的信息抽取上等等,咬咬牙,多学习就可以解决,本文主要写一下利用openspg做技术规范的信息抽取的部署安装过程。一、OpenSPG1.介绍OpenSPG是蚂蚁集
- graphrag+ollama+neo4j本地化部署可视化使用
xiaomu_347
LLM——AIGCgraphragllm
最近微软团队开源了一款数据工作流与转换工具GraphRAG,利用LLM,帮助用户从非结构化文本数据中提取结构化数据,并完成数据索引。与传统的在文本片段中,基于语义查询的RAG不同,GraphRAG从原始文本中,提取数据,构建知识图谱,并利用这些结构化数据完成RAG任务。相较于传统RAG,GraphRAG在回答全局性问题时,表现非常出色。GraphRAG|GetStarted:https://mic
- GraphRAG 本地 Ollama - 知识图谱
ericliu2017
知识图谱人工智能
欢迎来到GraphRAGLocalOllama!这个存储库是对微软的GraphRAG的激动人心的改编,旨在支持使用Ollama下载的本地模型。告别昂贵的OpenAPI模型,拥抱使用Ollama进行高效、具有成本效益的本地推理!研究论文有关GraphRAG实现的更多详细信息,请参阅GraphRAG论文。论文摘要使用检索增强生成(RAG)从外部知识源中检索相关信息,使大型语言模型(LLMs)能够回答关
- 音视频知识图谱 2022.04
关键帧Keyframe
前些时间,我在知识星球上创建了一个音视频技术社群:关键帧的音视频开发圈,在这里群友们会一起做一些打卡任务。比如:周期性地整理音视频相关的面试题,汇集一份音视频面试题集锦,你可以看看《音视频面试题集锦2022.04》。再比如:循序渐进地归纳总结音视频技术知识,绘制一幅音视频知识图谱。下面是2022.04月知识图谱新增的内容节选:1)图谱路径:**采集/音频采集/声音三要素/响度******主观计量响
- 大数据毕业设计hadoop+spark+hive知识图谱租房数据分析可视化大屏 租房推荐系统 58同城租房爬虫 房源推荐系统 房价预测系统 计算机毕业设计 机器学习 深度学习 人工智能
2401_84572577
程序员大数据hadoop人工智能
做了那么多年开发,自学了很多门编程语言,我很明白学习资源对于学一门新语言的重要性,这些年也收藏了不少的Python干货,对我来说这些东西确实已经用不到了,但对于准备自学Python的人来说,或许它就是一个宝藏,可以给你省去很多的时间和精力。别在网上瞎学了,我最近也做了一些资源的更新,只要你是我的粉丝,这期福利你都可拿走。我先来介绍一下这些东西怎么用,文末抱走。(1)Python所有方向的学习路线(
- 【笔记】自然语言处理NLP---概论
xhanZ
NLP相关
(from人文学院开设课程)目录1.自然语言处理概论1.1自然语言处理研究的意义、历史与现状1.1.1自然语言的特点1.1.2自然语言处理研究的意义1.1.3国外研究现状1.2NLP的方法、特点和规律1.2.1理性主义与经验主义1.2.2语料库语言学:经验主义研究方法1.2.3汉语语言处理的方法1.2.4基于知识图谱的深度学习1.自然语言处理概论1.1自然语言处理研究的意义、历史与现状1.1.1自
- GraphRAG入门:基本概念、应用场景及学习方法
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学习方法
一、GraphRAG的用途是什么GraphRAG用于复杂信息分析,适合处理跨文档、有噪音或主题抽象的数据.二、GraphRAG能做什么GraphRAG能连接大量信息,回答普通难搜索难以解答的问题.她可以回答跨文档的问题,也能总结数据集的主要主题.三、GraphRAG的特点1.知识图谱提取:使用llm自动从输入文本文档中创建知识图谱,表示数据中的实体、关系和关键声明2.层次聚类使用leiden技术对
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Java那些年专栏JavaJavaSEJava学习路线Java知识图谱
【Java那些年系列-启航篇01】史上最强JavaSE学习路线图&知识图谱作者名称:纸飞机-暖阳作者简介:专注于Java和大数据领域,致力于探索技术的边界,分享前沿的实践和洞见文章专栏:Java那些年专栏专栏介绍:本专栏涵盖了JavaSE从基础语法到面向对象编程,从异常处理到集合框架,从I/O流到多线程并发,再到网络编程和虚拟机内部机制等一系列编程要素个人感慨:市面上关于JavaSE的学习路线或知
- 【Java那些年系列-启航篇 04】Java程序架构:深入理解类与对象的设计原则
夏之以寒
Java那些年专栏java架构类对象数据结构
作者名称:纸飞机-暖阳作者简介:专注于Java和大数据领域,致力于探索技术的边界,分享前沿的实践和洞见文章专栏:Java那些年专栏专栏介绍:本专栏涵盖了JavaSE从基础语法到面向对象编程,从异常处理到集合框架,从I/O流到多线程并发,再到网络编程和虚拟机内部机制等一系列编程要素个人感慨:市面上关于JavaSE的学习路线或知识图谱很繁杂,学习起来比较费劲,Java知识体系非常庞大,刚接触阶段只需要
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计算机毕业设计大全
创新点:1.支付宝沙箱支付2.支付邮箱通知(JavaMail)3.短信验证码修改密码4.知识图谱5.四种推荐算法(协同过滤基于用户、物品、SVD混合神经网络、MLP深度学习模型)6.线性回归算法预测房价7.Python爬虫采集链家数据8.AI短信识别9.百度地图API10.lstm情感分析11.spark大屏可视化开发技术:springbootvue.jspythonechartssparkmys
- WeKnow-RAG:智能自适应的检索增强生成方法
步子哥
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在当今快速发展的人工智能领域,检索增强生成(Retrieval-AugmentedGeneration,RAG)方法逐渐成为一种新兴的解决方案。CobusGreyling在他最新的文章中深入探讨了WeKnow-RAG,这一方法通过结合知识图谱和网络搜索技术,极大地提升了大型语言模型(LLMs)在复杂查询中的表现。知识图谱的力量知识图谱(KnowledgeGraphs,KGs)作为信息检索的重要工具
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qq_79856539
javaweb大数据hadoop课程设计
(一)Selenium自动化Python爬虫工具采集新浪微博评论、热搜、文章等约10万条存入.csv文件作为数据集;(二)使用pandas+numpy或MapReduce对数据进行数据清洗,生成最终的.csv文件并上传到hdfs;(三)使用hive数仓技术建表建库,导入.csv数据集;(四)离线分析采用hive_sql完成,实时分析利用Spark之Scala完成;(五)统计指标使用sqoop导入m
- 大数据毕业设计天hadoop+spark+hive游戏推荐系统 游戏数据分析可视化大屏 steam游戏爬虫 游戏大数据 机器学习 知识图谱 计算机毕业设计 机器学习 深度学习 人工智能 知识图谱
2401_84159688
程序员大数据hadoop人工智能
|—||一、选题的目的和意义用户往往因为不能及时查看游戏信息而造成许多烦恼。另一方面,游戏商城平台没能进行系统的管理与维护使游戏信息没能及时的更新。而传统的游戏信息管理,采用的还是手工备案、人工查询的方式。但是随之游戏信息的增多这种管理方式的工作量不断加大,这种做法就存在费时费力、缺乏时效性、不利于调动人员的积极性等缺点。一旦网站建立好之后,一方面,用户可以在第一时间在系统里查询所需的信息,另一方
- PHP,安卓,UI,java,linux视频教程合集
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javaUIlinuxPHPandroid
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- zookeeper admin 笔记
braveCS
zookeeper
Required Software
1) JDK>=1.6
2)推荐使用ensemble的ZooKeeper(至少3台),并run on separate machines
3)在Yahoo!,zk配置在特定的RHEL boxes里,2个cpu,2G内存,80G硬盘
数据和日志目录
1)数据目录里的文件是zk节点的持久化备份,包括快照和事务日
- Spring配置多个连接池
easterfly
spring
项目中需要同时连接多个数据库的时候,如何才能在需要用到哪个数据库就连接哪个数据库呢?
Spring中有关于dataSource的配置:
<bean id="dataSource" class="com.mchange.v2.c3p0.ComboPooledDataSource"
&nb
- Mysql
171815164
mysql
例如,你想myuser使用mypassword从任何主机连接到mysql服务器的话。
GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO 'myuser'@'%'IDENTIFIED BY 'mypassword' WI
TH GRANT OPTION;
如果你想允许用户myuser从ip为192.168.1.6的主机连接到mysql服务器,并使用mypassword作
- CommonDAO(公共/基础DAO)
g21121
DAO
好久没有更新博客了,最近一段时间工作比较忙,所以请见谅,无论你是爱看呢还是爱看呢还是爱看呢,总之或许对你有些帮助。
DAO(Data Access Object)是一个数据访问(顾名思义就是与数据库打交道)接口,DAO一般在业
- 直言有讳
永夜-极光
感悟随笔
1.转载地址:http://blog.csdn.net/jasonblog/article/details/10813313
精华:
“直言有讳”是阿里巴巴提倡的一种观念,而我在此之前并没有很深刻的认识。为什么呢?就好比是读书时候做阅读理解,我喜欢我自己的解读,并不喜欢老师给的意思。在这里也是。我自己坚持的原则是互相尊重,我觉得阿里巴巴很多价值观其实是基本的做人
- 安装CentOS 7 和Win 7后,Win7 引导丢失
随便小屋
centos
一般安装双系统的顺序是先装Win7,然后在安装CentOS,这样CentOS可以引导WIN 7启动。但安装CentOS7后,却找不到Win7 的引导,稍微修改一点东西即可。
一、首先具有root 的权限。
即进入Terminal后输入命令su,然后输入密码即可
二、利用vim编辑器打开/boot/grub2/grub.cfg文件进行修改
v
- Oracle备份与恢复案例
aijuans
oracle
Oracle备份与恢复案例
一. 理解什么是数据库恢复当我们使用一个数据库时,总希望数据库的内容是可靠的、正确的,但由于计算机系统的故障(硬件故障、软件故障、网络故障、进程故障和系统故障)影响数据库系统的操作,影响数据库中数据的正确性,甚至破坏数据库,使数据库中全部或部分数据丢失。因此当发生上述故障后,希望能重构这个完整的数据库,该处理称为数据库恢复。恢复过程大致可以分为复原(Restore)与
- JavaEE开源快速开发平台G4Studio v5.0发布
無為子
我非常高兴地宣布,今天我们最新的JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V5.0版本已经正式发布。
访问G4Studio网站
http://www.g4it.org
2013-04-06 发布G4Studio_V5.0版本
功能新增
(1). 新增了调用Oracle存储过程返回游标,并将游标映射为Java List集合对象的标
- Oracle显示根据高考分数模拟录取
百合不是茶
PL/SQL编程oracle例子模拟高考录取学习交流
题目要求:
1,创建student表和result表
2,pl/sql对学生的成绩数据进行处理
3,处理的逻辑是根据每门专业课的最低分线和总分的最低分数线自动的将录取和落选
1,创建student表,和result表
学生信息表;
create table student(
student_id number primary key,--学生id
- 优秀的领导与差劲的领导
bijian1013
领导管理团队
责任
优秀的领导:优秀的领导总是对他所负责的项目担负起责任。如果项目不幸失败了,那么他知道该受责备的人是他自己,并且敢于承认错误。
差劲的领导:差劲的领导觉得这不是他的问题,因此他会想方设法证明是他的团队不行,或是将责任归咎于团队中他不喜欢的那几个成员身上。
努力工作
优秀的领导:团队领导应该是团队成员的榜样。至少,他应该与团队中的其他成员一样努力工作。这仅仅因为他
- js函数在浏览器下的兼容
Bill_chen
jquery浏览器IEDWRext
做前端开发的工程师,少不了要用FF进行测试,纯js函数在不同浏览器下,名称也可能不同。对于IE6和FF,取得下一结点的函数就不尽相同:
IE6:node.nextSibling,对于FF是不能识别的;
FF:node.nextElementSibling,对于IE是不能识别的;
兼容解决方式:var Div = node.nextSibl
- 【JVM四】老年代垃圾回收:吞吐量垃圾收集器(Throughput GC)
bit1129
垃圾回收
吞吐量与用户线程暂停时间
衡量垃圾回收算法优劣的指标有两个:
吞吐量越高,则算法越好
暂停时间越短,则算法越好
首先说明吞吐量和暂停时间的含义。
垃圾回收时,JVM会启动几个特定的GC线程来完成垃圾回收的任务,这些GC线程与应用的用户线程产生竞争关系,共同竞争处理器资源以及CPU的执行时间。GC线程不会对用户带来的任何价值,因此,好的GC应该占
- J2EE监听器和过滤器基础
白糖_
J2EE
Servlet程序由Servlet,Filter和Listener组成,其中监听器用来监听Servlet容器上下文。
监听器通常分三类:基于Servlet上下文的ServletContex监听,基于会话的HttpSession监听和基于请求的ServletRequest监听。
ServletContex监听器
ServletContex又叫application
- 博弈AngularJS讲义(16) - 提供者
boyitech
jsAngularJSapiAngularProvider
Angular框架提供了强大的依赖注入机制,这一切都是有注入器(injector)完成. 注入器会自动实例化服务组件和符合Angular API规则的特殊对象,例如控制器,指令,过滤器动画等。
那注入器怎么知道如何去创建这些特殊的对象呢? Angular提供了5种方式让注入器创建对象,其中最基础的方式就是提供者(provider), 其余四种方式(Value, Fac
- java-写一函数f(a,b),它带有两个字符串参数并返回一串字符,该字符串只包含在两个串中都有的并按照在a中的顺序。
bylijinnan
java
public class CommonSubSequence {
/**
* 题目:写一函数f(a,b),它带有两个字符串参数并返回一串字符,该字符串只包含在两个串中都有的并按照在a中的顺序。
* 写一个版本算法复杂度O(N^2)和一个O(N) 。
*
* O(N^2):对于a中的每个字符,遍历b中的每个字符,如果相同,则拷贝到新字符串中。
* O(
- sqlserver 2000 无法验证产品密钥
Chen.H
sqlwindowsSQL ServerMicrosoft
在 Service Pack 4 (SP 4), 是运行 Microsoft Windows Server 2003、 Microsoft Windows Storage Server 2003 或 Microsoft Windows 2000 服务器上您尝试安装 Microsoft SQL Server 2000 通过卷许可协议 (VLA) 媒体。 这样做, 收到以下错误信息CD KEY的 SQ
- [新概念武器]气象战争
comsci
气象战争的发动者必须是拥有发射深空航天器能力的国家或者组织....
原因如下:
地球上的气候变化和大气层中的云层涡旋场有密切的关系,而维持一个在大气层某个层次
- oracle 中 rollup、cube、grouping 使用详解
daizj
oraclegroupingrollupcube
oracle 中 rollup、cube、grouping 使用详解 -- 使用oracle 样例表演示 转自namesliu
-- 使用oracle 的样列库,演示 rollup, cube, grouping 的用法与使用场景
--- ROLLUP , 为了理解分组的成员数量,我增加了 分组的计数 COUNT(SAL)
- 技术资料汇总分享
Dead_knight
技术资料汇总 分享
本人汇总的技术资料,分享出来,希望对大家有用。
http://pan.baidu.com/s/1jGr56uE
资料主要包含:
Workflow->工作流相关理论、框架(OSWorkflow、JBPM、Activiti、fireflow...)
Security->java安全相关资料(SSL、SSO、SpringSecurity、Shiro、JAAS...)
Ser
- 初一下学期难记忆单词背诵第一课
dcj3sjt126com
englishword
could 能够
minute 分钟
Tuesday 星期二
February 二月
eighteenth 第十八
listen 听
careful 小心的,仔细的
short 短的
heavy 重的
empty 空的
certainly 当然
carry 携带;搬运
tape 磁带
basket 蓝子
bottle 瓶
juice 汁,果汁
head 头;头部
- 截取视图的图片, 然后分享出去
dcj3sjt126com
OSObjective-C
OS 7 has a new method that allows you to draw a view hierarchy into the current graphics context. This can be used to get an UIImage very fast.
I implemented a category method on UIView to get the vi
- MySql重置密码
fanxiaolong
MySql重置密码
方法一:
在my.ini的[mysqld]字段加入:
skip-grant-tables
重启mysql服务,这时的mysql不需要密码即可登录数据库
然后进入mysql
mysql>use mysql;
mysql>更新 user set password=password('新密码') WHERE User='root';
mysq
- Ehcache(03)——Ehcache中储存缓存的方式
234390216
ehcacheMemoryStoreDiskStore存储驱除策略
Ehcache中储存缓存的方式
目录
1 堆内存(MemoryStore)
1.1 指定可用内存
1.2 驱除策略
1.3 元素过期
2 &nbs
- spring mvc中的@propertysource
jackyrong
spring mvc
在spring mvc中,在配置文件中的东西,可以在java代码中通过注解进行读取了:
@PropertySource 在spring 3.1中开始引入
比如有配置文件
config.properties
mongodb.url=1.2.3.4
mongodb.db=hello
则代码中
@PropertySource(&
- 重学单例模式
lanqiu17
单例Singleton模式
最近在重新学习设计模式,感觉对模式理解更加深刻。觉得有必要记下来。
第一个学的就是单例模式,单例模式估计是最好理解的模式了。它的作用就是防止外部创建实例,保证只有一个实例。
单例模式的常用实现方式有两种,就人们熟知的饱汉式与饥汉式,具体就不多说了。这里说下其他的实现方式
静态内部类方式:
package test.pattern.singleton.statics;
publ
- .NET开源核心运行时,且行且珍惜
netcome
java.net开源
背景
2014年11月12日,ASP.NET之父、微软云计算与企业级产品工程部执行副总裁Scott Guthrie,在Connect全球开发者在线会议上宣布,微软将开源全部.NET核心运行时,并将.NET 扩展为可在 Linux 和 Mac OS 平台上运行。.NET核心运行时将基于MIT开源许可协议发布,其中将包括执行.NET代码所需的一切项目——CLR、JIT编译器、垃圾收集器(GC)和核心
- 使用oscahe缓存技术减少与数据库的频繁交互
Everyday都不同
Web高并发oscahe缓存
此前一直不知道缓存的具体实现,只知道是把数据存储在内存中,以便下次直接从内存中读取。对于缓存的使用也没有概念,觉得缓存技术是一个比较”神秘陌生“的领域。但最近要用到缓存技术,发现还是很有必要一探究竟的。
缓存技术使用背景:一般来说,对于web项目,如果我们要什么数据直接jdbc查库好了,但是在遇到高并发的情形下,不可能每一次都是去查数据库,因为这样在高并发的情形下显得不太合理——
- Spring+Mybatis 手动控制事务
toknowme
mybatis
@Override
public boolean testDelete(String jobCode) throws Exception {
boolean flag = false;
&nbs
- 菜鸟级的android程序员面试时候需要掌握的知识点
xp9802
android
熟悉Android开发架构和API调用
掌握APP适应不同型号手机屏幕开发技巧
熟悉Android下的数据存储
熟练Android Debug Bridge Tool
熟练Eclipse/ADT及相关工具
熟悉Android框架原理及Activity生命周期
熟练进行Android UI布局
熟练使用SQLite数据库;
熟悉Android下网络通信机制,S