csdn_csdn__AI
csdn_csdn__AI

搜索，大促场景下智能化演进之路

作者：仁基，元涵，仁重
本文选自：《尽在双11：阿里巴巴技术演进与超越》

近十年，人工智能在越来越多的领域走进和改变着我们的生活，而在互联网领域，人工智能则得到了更普遍和广泛的应用。作为淘宝平台的基石，搜索也一直在打造适合电商平台的人工智能体系，而每年双11大促都是验证智能化进程的试金石。伴随着一年又一年双11的考验，搜索智能化体系逐渐打造成型，已经成为平台稳定健康发展的核动力。

演进概述

阿里搜索技术体系目前基本形成了offline、nearline、online三层体系，分工协作，保证电商平台既能适应日常平稳流量下稳定有效的个性化搜索及推荐，也能够满足电商平台对促销活动的技术支持，实现在短时高并发流量下的平台收益最大化。搜索的智能化元素注入新一代电商搜索引擎的各个环节，通过批量日志下的offline离线建模，到nearline下增量数据的实时建模，解决了大促环境下的数据转移机器学习（Data Shift MachineLearning）能力，基本实现了搜索体系从原来单纯依靠机器学习模型做高效预测进行流量投放，到从不确定性交互环境中探索目标的在线学习、预测和决策能力进化。

2014年，我们首先实现了特征数据的全面实时化，将实时数据引入搜索的召回和排序中。2015年，我们在探索智能化的道路上迈出了第一步，引入排序因子在线学习机制，以及基于多臂机学习的排序策略决策模型。2016年在线学习和决策能力进一步升级，实现了排序因子的在线深度学习，和基于强化学习的排序策略决策模型，使得搜索的智能化进化至新的高度。

演进的背景

运用机器学习技术来提升搜索/推荐平台的流量投放效率是目前各大互联网公司的主流技术路线，并仍然随着计算力和数据的规模增长，持续地优化和深入。这里主要集中阐述阿里搜索体系的实时化演进之路，是什么驱动我们推动搜索的智能化体系从离线建模、在线预测向在线学习和决策方向演进呢？概括来说，主要有以下三点。

首先，众所周知，淘宝搜索具有很强的动态性，宝贝的循环搁置，新卖家加入，卖家新商品的推出，价格的调整，标题的更新，旧商品的下架，换季商品的促销，宝贝图片的更新，销量的变化，卖家等级的提升，等等，都需要搜索引擎在第一时间捕捉到，并在最终的排序环节，把这些变化及时地融入匹配和排序，带来结果的动态调整。

其次，从2013年起，淘宝搜索就进入千人千面的个性化时代，搜索框背后的查询逻辑，已经从基于原始Query演变为“Query+用户上下文+地域+时间”，搜索不仅仅是一个简单的根据输入而返回内容的不聪明的“机器”，而是一个能够自动理解、甚至提前猜测用户意图，并能将这种意图准确地体现在返回结果中的聪明系统，这个系统在面对不同的用户输

你可能感兴趣的:(搜索,强化学习,深度学习)

  • 公众号 SEO 排名优化效果跟踪：基础数据记录表 xinxinseo_ 搜索引擎微信公众平台微信百度大数据
    在进行公众号SEO排名优化时，系统记录和分析数据是评估优化效果、调整策略的关键。以下为精心设计的基础数据记录表模板，涵盖核心指标，助你清晰掌握优化进展。一、文章基础数据记录表文章标题发布时间阅读量点赞数在看数留言数分享数阅读完成率平均阅读时长搜索来源阅读量搜索来源占比[填写文章标题][具体年月日时分][数字][数字][数字][数字][数字][百分比][X分X秒][数字][百分比][填写文章标题][
  • 人人视频android资源比ios多,人人视频 魑魅丶小鬼
    人人视频，国内专业的海外视频社区。人人视频最新版v5.5.1更新说明(2021-05-20)1、首页全新改版，内容更丰富，推荐更精准，你的口味我们知道2、“剧荒”升级为“快看”，告别剧荒，快速找剧，一刷就上瘾！3、支持快看、片单的快速搜索，直达心仪内容4、VIP权益升级，更多优质大片等着你5、字幕全新优化，视频高清画质，尽在人人视频如发现版本老旧，欢迎邮件反馈toususpam#liqucn(do
  • 四、Actor-Critic Methods 沈夢昂志 DRL深度强化学习python深度学习
    由于在看DRL论文中，很多公式都很难理解。因此最近在学习DRL的基本内容。再此说明，非常推荐B站“王树森老师的DRL强化学习”本文的图表及内容，都是基于王老师课程的后自行理解整理出的内容。目录A.书接上回1、Reinforce算法B.State-ValueFunctionC.PolicyNetWork（Actor）D.ActionValueNetwork(Critic)E.TraintheNeur
  • [特殊字符] AlphaGo：“神之一手”背后的智能革命与人机博弈新纪元 大千AI助手 人工智能Python#OTHER人工智能算法数据挖掘机器学习alphagogoogle围棋
    从围棋棋盘到科学前沿的通用人工智能范式突破本文由「大千AI助手」原创发布，专注用真话讲AI，回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我，一起撕掉过度包装，学习真实的AI技术！一、核心定义与历史意义AlphaGo是由谷歌DeepMind团队开发的围棋人工智能程序，其里程碑意义在于：首破人类围棋壁垒：2016年以4:1击败世界冠军李世石九段，成为首个在完整对局中战胜人类顶尖棋手的AI。
  • 隐马尔可夫模型（HMM）：观测背后的状态解码艺术 大千AI助手 人工智能Python#OTHER数据挖掘人工智能机器学习算法HMM马尔科夫概率论
    本文由「大千AI助手」原创发布，专注用真话讲AI，回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我，一起撕掉过度包装，学习真实的AI技术！一、核心概念：双重随机过程隐马尔可夫模型（HiddenMarkovModel,HMM）是一种通过可观测序列推断隐含状态序列的概率图模型，包含两个核心随机过程：隐含状态链：不可观测的马尔可夫过程${q_t}$P(qt∣qt−1,qt−2,…,q1)=P(
  • PageRank：互联网的马尔可夫链平衡态 大千AI助手 人工智能Python#OTHER人工智能机器学习条件概率贝叶斯PageRank马尔科夫链MC
    本文由「大千AI助手」原创发布，专注用真话讲AI，回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我，一起撕掉过度包装，学习真实的AI技术！PageRank算法本质上是一个在网页图上定义的离散时间马尔可夫链（DTMC），其核心思想是将网页间的链接关系转化为状态转移概率。以下是详细分析：一、马尔可夫链的核心要素在PageRank中的体现马尔可夫链要素PageRank对应数学描述状态空间网页集
  • MCMC：高维概率采样的“随机游走”艺术 大千AI助手 人工智能Python#OTHER人工智能数据挖掘机器学习算法MCMC马尔科夫概率论
    MCMC（马尔可夫链蒙特卡洛）是一种从复杂概率分布中高效采样的核心算法，它解决了传统采样方法在高维空间中的“维度灾难”问题。以下是其技术本质、关键算法及实践的深度解析：本文由「大千AI助手」原创发布，专注用真话讲AI，回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我，一起撕掉过度包装，学习真实的AI技术！一、MCMC要解决的核心问题目标：从目标分布(π(x)\pi(\mathbf{x})
  • 量化价值投资中的深度学习技术：TensorFlow实战
    量化价值投资中的深度学习技术：TensorFlow实战关键词：量化价值投资,深度学习,TensorFlow,股票预测,因子模型,LSTM神经网络,量化策略摘要：本文将带你走进"量化价值投资"与"深度学习"的交叉地带，用小学生都能听懂的语言解释复杂概念，再通过手把手的TensorFlow实战案例，教你如何用AI技术挖掘股票市场中的价值宝藏。我们会从传统价值投资的痛点出发，揭示深度学习如何像"超级分析
  • ResNet：深度卷积神经网络的里程碑 心想事“程” 小知识点cnn人工智能神经网络
    一、引言在深度学习的发展历程中，深度卷积神经网络（CNN）不断演进，旨在提升对图像等数据的特征提取与分类能力。然而，随着网络层数的增加，传统CNN面临着梯度消失、梯度爆炸以及退化等棘手问题，训练变得愈发困难。2015年，由微软研究院提出的ResNet（ResidualNetworks，残差网络）横空出世，它以独特的残差学习思想，成功攻克了这些难题，在ImageNet竞赛中大放异彩，开创了深度神经网
  • 视觉算法之卷积神经网络 清风AI 深度学习算法详解及代码复现计算机视觉cnn神经网络深度学习python课程设计毕业设计
    定义与特点卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)是一种专为处理具有网格结构的数据而设计的深度学习模型。其独特的结构和功能使其在图像处理、语音识别等领域展现出卓越的性能:CNN的核心设计理念源于对生物视觉系统的模仿。通过模拟大脑皮层中视网膜和视觉皮层的层次化结构,CNN能够有效地捕捉图像中的局部特征并逐步抽象为高层语义信息。这种设计使得CNN特别擅长处理图像和音
  • 卷积神经网络架构的演进：从AlexNet到EfficientNet t0_54manong 大数据与人工智能cnn架构人工智能个人开发
    在过去的8.5年里，深度学习取得了飞速的进步。回溯到2012年，AlexNet在ImageNet上的Top-1准确率仅为63.3%，而如今，借助EfficientNet架构和师生训练法，我们已经能达到超过90%的准确率。本文将聚焦于卷积神经网络（CNN）架构的演变，深入探究其背后的基本原理。一些关键术语在深入了解各种架构之前，我们需要明确几个关键术语。更宽的网络意味着卷积层中有更多的特征图（滤波器
  • 语言模型 RLHF 实践指南（一）：策略网络、价值网络与 PPO 损失函数
    在使用ProximalPolicyOptimization（PPO）对语言模型进行强化学习微调（如RLHF）时，大家经常会问：策略网络的动作概率是怎么来的？价值网络的得分是如何计算的？奖励从哪里来？损失函数怎么构建？微调后的旧轨迹还能用吗？这篇文章将以语言模型强化学习微调为例，结合实际实现和数学公式，深入解析PPO的关键计算流程。1️⃣策略网络：如何计算动作概率？策略网络πθ(a∣s)\pi_\t
  • 一文搞懂 Cursor 内部工作原理~ zz_jesse
    介绍了Cursor，一个结合了AI技术的代码编辑器，它通过深度学习和语义索引的方式，提升了开发者的工作效率。Cursor通过与VSCode相似的界面和功能，以及自己的AI特性，实现了代码的智能化编辑和错误检查。译文从这开始～～你可能已经看到新闻：OpenAI正以高达30亿美元的价格收购Windsurf！与此同时，Cursor的母公司Anysphere也正在以90亿美元估值融资9亿美元！这对于代码生
  • 批量百度移动下拉词和相关搜索词挖掘
    打开百度移动网页，会发现我们输入的关键词，然后会出现下拉词已经进入搜索页后会出现相关搜索词，这两部分的关键词也是非常有用的。下面就简单的介绍一下打开百度移动首页，输入关键词后，会自动出来下拉词，这部分下拉词就是需要获取的，打开f12调试工具，可以很简单的看到这是异步加载的关键词，拿到请求地址，在代码进行请求代入参数，就会获得同样的关键词结果了。这部分下拉词抓取还是比较简单的。第二部分是相关词的抓取
  • 目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于深度学习的自动驾驶目标检测算法研究（续） 林聪木 目标检测YOLO深度学习
    目录基于双蓝图卷积的轻量化自动驾驶目标检测算法5.1引言5.2DarkNet53网络冗余性分析5.3双蓝图卷积网络5.4实验结果及分析基于深度学习的自动驾驶目标检测算法研究与应用传统的目标检测算法目标检测基线算法性能对比与选择相关理论和算法基础2.1引言2.2人工神经网络2.3FCOS目标检测算法2.4复杂交通场景下的目标检测难点与FCOS改进方案基于FCOS的目标检测算法改进3.1引言3.2Re
  • 百度搜索下拉框,下拉菜单怎么做?如何刷? mt_187 日常记录技术收藏html5
    搜索下拉菜单反馈性关键词是用户在搜索时与搜索引擎的第一步互动，在互动过程中，搜索引擎的反馈关键词不断调整来满足用户的个性需求。搜索下拉框存在的下拉词，每天的点击浏览量都很高，这意味着很多企业都在抢这个位置，在网民搜索自己的行业主关键词时，下拉中的词条是行业关键词和自己品牌词或其他营销类词的整体呈现。搜索下拉框菜单怎么做?如何刷?在本篇文章中您将会了解到以下信息。第一部分搜索下拉框菜单原理第二部分怎
  • AI人工智能遇上TensorFlow：技术融合新趋势 AI大模型应用之禅 人工智能tensorflowpythonai
    AI人工智能遇上TensorFlow：技术融合新趋势关键词：人工智能、TensorFlow、深度学习、神经网络、机器学习、技术融合、AI开发摘要：本文深入探讨了人工智能技术与TensorFlow框架的融合发展趋势。我们将从基础概念出发，详细分析TensorFlow在AI领域的核心优势，包括其架构设计、算法实现和实际应用。文章包含丰富的技术细节，如神经网络原理、TensorFlow核心算法实现、数学
  • 正则表达式基本用法（notepad++） 丨封尘绝念斩丨 正则表达式
    1.启动Notepad++并打开一个文本文件。点击菜单栏的"搜索"，然后选择"查找"或"替换"。2.学习基本的匹配字符："."表示匹配任意字符。"\d"表示匹配数字字符。"\w"表示匹配字母、数字和下划线字符。"\s"表示匹配空白字符。"[abc]"表示匹配字符"a"、"b"或"c"中的任意一个。3.学习特殊字符和量词："^"表示匹配字符串的开头。"$"表示匹配字符串的结尾。"*"表示匹配前面的字
  • win7查找计算机图片,win7系统全盘搜索图片的操作方法 闫泽华 win7查找计算机图片
    很多小伙伴都遇到过对win7系统全盘搜索图片进行设置的困惑吧，一些朋友看过网上对win7系统全盘搜索图片设置的零散处理方法，并没有完完全全明白win7系统全盘搜索图片是如何设置的，今天小编准备了简单的操作办法，只需要按照1.在win7系统中打开电脑，点击桌面上的【计算机】；2.打开计算机文件夹后，在右上角搜索计算机框中，会出现3种格式，类型、修改日期、大小，一般找图片都是选择类型，点击【类型】；的
  • OpenCvSharp 实现环形文字识别OCR实例（C#） XisVisual_Basic ocrc#计算机视觉C#
    近年来，随着计算机视觉和图像处理的不断发展，光学字符识别（OCR）技术也变得愈发成熟。OCR技术可以将图像中的文字转换为可编辑和可搜索的文本，为人们带来了极大的便利。在本篇文章中，我们将介绍如何使用OpenCvSharp库来实现环形文字的识别。首先，在使用OpenCvSharp之前，我们需要确保已经在项目中引用了该库，并添加相应的命名空间。usingOpenCvSharp;接下来，我们需要准备一张
  • 2025B卷 - 华为OD机试七日集训第5期 - 按算法分类，由易到难，循序渐进，玩转OD 哪 吒 搬砖工逆袭Java架构师华为od算法华为OD机试2025B卷java
    目录推荐刷题方法：一、适合人群二、本期训练时间三、如何参加四、七日集训第5期五、精心挑选21道高频100分经典题目，作为入门。第1天、逻辑分析第2天、逻辑分析第3天、逻辑分析第4天、字符串处理第5天、正则表达式第6天、深度优先搜索dfs第7天、深度优先搜索dfs六、集训总结国内直接使用ChatGPT4o、o3、o4-mini-high、GPT-4.5、GPT4.1、Gemini2.5pro0605
  • 恒创科技：香港站群服务器做seo站群优化效果如何 海外空间恒创科技 科技服务器运维
    香港站群服务器做SEO站群优化效果如何?在当前搜索引擎优化竞争日益激烈的环境下，越来越多的企业开始关注站群策略这一高效的SEO手段。作为亚洲重要的网络枢纽，香港站群服务器因其独特优势，正成为实施SEO站群优化的热门选择。本文将客观分析香港服务器在SEO站群优化中的实际效果，帮助您做出明智的技术选型决策。香港站群服务器的先天优势：地理位置和网络基建香港站群服务器就像个“黄金地段”的商铺——背靠中国大
  • 2025B卷 - 华为OD机试七日集训第2期 - 按算法分类，由易到难，循序渐进，玩转OD（Python/JS/C/C++）
    目录推荐刷题方法：一、适合人群二、本期训练时间三、如何参加四、七日集训第2期五、精心挑选21道高频100分经典题目，作为入门。第1天、逻辑分析第2天、数组第3天、双指针第4天、贪心算法第5天、字符串处理第6天、深度优先搜索DFS第7天、动态规划六、集训总结国内直接使用ChatGPT4o、o3、o4-mini-high、GPT-4.5、GPT4.1、Gemini2.5pro0605、ClaudeSo
  • 深度学习核心知识简介和模型调参 研术工坊 深度学习知识和技巧深度学习人工智能python
    深度学习模型调优就像调制一道复杂的菜肴，需要掌握多种"调料"的用法。本文将为您详解这些关键"调料"，帮助您烹饪出高性能的模型。###核心参数及其影响####1️⃣Loss（损失函数）**基本介绍**：衡量模型预测与真实值差距的指标，是模型优化的指南针。**生活类比**：想象你在教小孩认识动物：-**完美情况**：小孩看到猫说"猫"，看到狗说"狗"→Loss=0-**有错误**：小孩看到猫说"狗"→
  • OpenSearch 向量搜索与Qwen3-Embedding 集成示例 ZHOU_CAMP RAG数据库dockerRAGopensearchagent
    本项目演示了如何将OpenSearch的k-NN(k-NearestNeighbors)向量搜索功能与OpenAI的高级文本嵌入模型（如Qwen3-Embedding）相结合，以实现强大的语义搜索。核心概念文本嵌入(TextEmbedding):将文本（单词、句子、段落）转换为一个高维的数字向量。语义上相似的文本在向量空间中的距离会更近。Qwen3-Embedding:我们调用Qwen3-Embe
  • 计算机模拟双缝干涉实验报告,电磁场与微波实验三报告——双缝干涉实验.docx... weixin_39605840 计算机模拟双缝干涉实验报告
    《电磁场与微波实验三报告——双缝干涉实验.docx》由会员分享，提供在线免费全文阅读可下载，此文档格式为docx，更多相关《电磁场与微波实验三报告——双缝干涉实验.docx》文档请在天天文库搜索。1、双缝干涉实验1.实验原理如右图所示，当一平面波垂直入射到一金属板的两条狭缝上时，则每一条狭缝就是次级波波源。由同一波源到达两缝后所发出的次级波是相干波，因此在金属板后面的空间中将产生干涉现象。当然，
  • Python淘宝拍立淘按图搜索API接口，json数据示例参考 ID_18007905473 pythonAPI数据库json大数据python
    淘宝拍立淘按图搜索API接口示例淘宝的拍立淘(图片搜索)功能通常是通过淘宝开放平台提供的API实现的。以下是一个模拟的JSON数据示例和接口调用参考：模拟API请求示例importrequestsimportbase64#示例图片路径image_path="example.jpg"#读取图片并编码为base64withopen(image_path,"rb")asimage_file:encode
  • 【小白入门必看】一文读懂深度学习计算机视觉技术及学习路线
    一、什么是计算机视觉？计算机视觉，其实就是教机器怎么像我们人一样，用摄像头看看周围的世界，然后理解它。比如说，它能认出这是个苹果，或者那边有辆车。除此之外，还能把拍到的照片或者视频转换成有用的信息，帮我们做决定。整个过程就是为了让机器能看懂图像，然后根据这些图像来做出聪明的选择。二、计算机视觉实现起来难吗？人类依赖视觉，找辆汽车轻而易举，毕竟汽车那么大，一眼就能看出来，所以常误以为计算机视觉简单，
  • 2025年跑深度学习电脑配置-深度学习显卡推荐 OpenCV图像识别 人工智能深度学习智能电视人工智能
    2025年跑深度学习任务，电脑配置需从处理器、内存、显卡、存储、散热与电源、扩展性、网络连接等多方面综合考量，以下是具体分析：处理器（CPU）多核高性能：深度学习涉及大量并行计算任务，需要处理器具备强大的多核处理能力。英特尔至强Scalable处理器（SapphireRapids或后续架构）和AMDEPYC处理器（Genoa或后续架构）是不错的选择。英特尔至强Scalable处理器提供卓越的单核性
  • 【深度学习第六期深度学习中的归一化与正则化技术：原理、实践与应用】 码上有前 Python深度学习Pytorch深度学习人工智能cnn
    作者：“码上有前”文章简介：深度学习欢迎小伙伴们点赞、收藏⭐、留言深度学习中的归一化与正则化技术：原理、实践与应用摘要：本文深入探讨深度学习中批量归一化（BN）、层归一化（LN）、标准化以及正则化等关键技术。详细阐述它们的基本原理，包括如何调整数据分布、控制模型复杂度等；通过丰富的实例和对应代码，展示在不同网络架构中这些技术的具体实现方式，以及对模型训练和性能的影响；同时，对比分析各项技术的特点和
  • java解析APK 3213213333332132 javaapklinux解析APK
    解析apk有两种方法 1、结合安卓提供apktool工具，用java执行cmd解析命令获取apk信息 2、利用相关jar包里的集成方法解析apk 这里只给出第二种方法，因为第一种方法在linux服务器下会出现不在控制范围之内的结果。 public class ApkUtil { /** * 日志对象 */ private static Logger
  • nginx自定义ip访问N种方法 ronin47 nginx 禁止ip访问
    　　　因业务需要，禁止一部分内网访问接口，　由于前端架了F5，直接用deny或allow是不行的，这是因为直接获取的前端Ｆ５的地址。 　　　所以开始思考有哪些主案可以实现这样的需求，目前可实施的是三种： 　　　一：把ip段放在redis里，写一段lua           二：利用geo传递变量，写一段
  • mysql timestamp类型字段的CURRENT_TIMESTAMP与ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP属性 dcj3sjt126com mysql
    timestamp有两个属性，分别是CURRENT_TIMESTAMP 和ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP两种，使用情况分别如下：   1.   CURRENT_TIMESTAMP    当要向数据库执行insert操作时，如果有个timestamp字段属性设为   CURRENT_TIMESTAMP，则无论这
  • struts2+spring+hibernate分页显示 171815164 Hibernate
    分页显示一直是web开发中一大烦琐的难题，传统的网页设计只在一个JSP或者ASP页面中书写所有关于数据库操作的代码，那样做分页可能简单一点，但当把网站分层开发后，分页就比较困难了，下面是我做Spring+Hibernate+Struts2项目时设计的分页代码，与大家分享交流。 　　1、DAO层接口的设计，在MemberDao接口中定义了如下两个方法： public in
  • 构建自己的Wrapper应用 g21121 rap
            我们已经了解Wrapper的目录结构，下面可是正式利用Wrapper来包装我们自己的应用，这里假设Wrapper的安装目录为:/usr/local/wrapper。           首先，创建项目应用   &nb
  • [简单]工作记录_多线程相关 53873039oycg 多线程
         最近遇到多线程的问题,原来使用异步请求多个接口(n*3次请求)     方案一 使用多线程一次返回数据,最开始是使用5个线程,一个线程顺序请求3个接口,超时终止返回     缺点       测试发现必须3个接
  • 调试jdk中的源码，查看jdk局部变量 程序员是怎么炼成的 jdk 源码
    转自：http://www.douban.com/note/211369821/    学习jdk源码时使用--   学习java最好的办法就是看jdk源代码，面对浩瀚的jdk（光源码就有40M多，比一个大型网站的源码都多）从何入手呢，要是能单步调试跟进到jdk源码里并且能查看其中的局部变量最好了。 可惜的是sun提供的jdk并不能查看运行中的局部变量
  • Oracle RAC Failover 详解 aijuans oracle
    Oracle RAC 同时具备HA(High Availiablity) 和LB(LoadBalance). 而其高可用性的基础就是Failover(故障转移). 它指集群中任何一个节点的故障都不会影响用户的使用，连接到故障节点的用户会被自动转移到健康节点，从用户感受而言， 是感觉不到这种切换。 Oracle 10g RAC 的Failover 可以分为3种： 1. Client-Si
  • form表单提交数据编码方式及tomcat的接受编码方式 antonyup_2006 JavaScripttomcat浏览器互联网servlet
    原帖地址：http://www.iteye.com/topic/266705 form有2中方法把数据提交给服务器，get和post,分别说下吧。 （一）get提交 1.首先说下客户端（浏览器）的form表单用get方法是如何将数据编码后提交给服务器端的吧。    对于get方法来说，都是把数据串联在请求的url后面作为参数，如：http://localhost:
  • JS初学者必知的基础 百合不是茶 js函数js入门基础
    JavaScript是网页的交互语言,实现网页的各种效果, JavaScript 是世界上最流行的脚本语言。 JavaScript 是属于 web 的语言，它适用于 PC、笔记本电脑、平板电脑和移动电话。 JavaScript 被设计为向 HTML 页面增加交互性。 许多 HTML 开发者都不是程序员，但是 JavaScript 却拥有非常简单的语法。几乎每个人都有能力将小的
  • iBatis的分页分析与详解 bijian1013 javaibatis
            分页是操作数据库型系统常遇到的问题。分页实现方法很多，但效率的差异就很大了。iBatis是通过什么方式来实现这个分页的了。查看它的实现部分，发现返回的PaginatedList实际上是个接口，实现这个接口的是PaginatedDataList类的对象，查看PaginatedDataList类发现，每次翻页的时候最
  • 精通Oracle10编程SQL(15)使用对象类型 bijian1013 oracle数据库plsql
    /* *使用对象类型 */ --建立和使用简单对象类型 --对象类型包括对象类型规范和对象类型体两部分。 --建立和使用不包含任何方法的对象类型 CREATE OR REPLACE TYPE person_typ1 as OBJECT( name varchar2(10),gender varchar2(4),birthdate date ); drop type p
  • 【Linux命令二】文本处理命令awk bit1129 linux命令
    awk是Linux用来进行文本处理的命令，在日常工作中，广泛应用于日志分析。awk是一门解释型编程语言，包含变量，数组，循环控制结构，条件控制结构等。它的语法采用类C语言的语法。   awk命令用来做什么？ 1.awk适用于具有一定结构的文本行，对其中的列进行提取信息 2.awk可以把当前正在处理的文本行提交给Linux的其它命令处理，然后把直接结构返回给awk 3.awk实际工
  • JAVA(ssh2框架)+Flex实现权限控制方案分析 白糖_ java
      目前项目使用的是Struts2+Hibernate+Spring的架构模式，目前已经有一套针对SSH2的权限系统，运行良好。但是项目有了新需求：在目前系统的基础上使用Flex逐步取代JSP，在取代JSP过程中可能存在Flex与JSP并存的情况，所以权限系统需要进行修改。 【SSH2权限系统的实现机制】 权限控制分为页面和后台两块：不同类型用户的帐号分配的访问权限是不同的，用户使
  • angular.forEach boyitech AngularJSAngularJS APIangular.forEach
    angular.forEach 描述: 循环对obj对象的每个元素调用iterator, obj对象可以是一个Object或一个Array. Iterator函数调用方法: iterator(value, key, obj), 其中obj是被迭代对象，key是obj的property key或者是数组的index，value就是相应的值啦. (此函数不能够迭代继承的属性.)
  • java-谷歌面试题-给定一个排序数组，如何构造一个二叉排序树 bylijinnan 二叉排序树
    import java.util.LinkedList; public class CreateBSTfromSortedArray { /** * 题目:给定一个排序数组，如何构造一个二叉排序树 * 递归 */ public static void main(String[] args) { int[] data = { 1, 2, 3, 4,
  • action执行2次 Chen.H JavaScriptjspXHTMLcssWebwork
    xwork 写道 <action name="userTypeAction" class="com.ekangcount.website.system.view.action.UserTypeAction"> <result name="ssss" type="dispatcher">
  • [时空与能量]逆转时空需要消耗大量能源 comsci 能源
            无论如何,人类始终都想摆脱时间和空间的限制....但是受到质量与能量关系的限制,我们人类在目前和今后很长一段时间内,都无法获得大量廉价的能源来进行时空跨越.....         在进行时空穿梭的实验中,消耗超大规模的能源是必然
  • oracle的正则表达式(regular expression)详细介绍 daizj oracle正则表达式
        正则表达式是很多编程语言中都有的。可惜oracle8i、oracle9i中一直迟迟不肯加入，好在oracle10g中终于增加了期盼已久的正则表达式功能。你可以在oracle10g中使用正则表达式肆意地匹配你想匹配的任何字符串了。 正则表达式中常用到的元数据(metacharacter)如下： ^ 匹配字符串的开头位置。 $ 匹配支付传的结尾位置。 *
  • 报表工具与报表性能的关系 datamachine 报表工具birt报表性能润乾报表
    在选择报表工具时，性能一直是用户关心的指标，但是，报表工具的性能和整个报表系统的性能有多大关系呢？ 要回答这个问题，首先要分析一下报表的处理过程包含哪些环节，哪些环节容易出现性能瓶颈，如何优化这些环节。   一、报表处理的一般过程分析 1、用户选择报表输入参数后，报表引擎会根据报表模板和输入参数来解析报表，并将数据计算和读取请求以SQL的方式发送给数据库。   2、
  • 初一上学期难记忆单词背诵第一课 dcj3sjt126com wordenglish
    what 什么  your 你 name 名字 my 我的 am 是 one 一 two 二 three 三 four 四 five 五 class 班级，课   six 六 seven 七 eight 八 nince 九 ten 十 zero 零 how 怎样 old 老的 eleven 十一 twelve 十二 thirteen
  • 我学过和准备学的各种技术 dcj3sjt126com 技术
    语言VB https://msdn.microsoft.com/zh-cn/library/2x7h1hfk.aspxJava http://docs.oracle.com/javase/8/C# https://msdn.microsoft.com/library/vstudioPHP http://php.net/manual/en/Html 
  • struts2中token防止重复提交表单 蕃薯耀 重复提交表单struts2中token
    struts2中token防止重复提交表单   >>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>> 蕃薯耀 2015年7月12日 11:52:32 星期日 ht
  • 线性查找二维数组 hao3100590 二维数组
    1.算法描述 有序（行有序，列有序，且每行从左至右递增，列从上至下递增）二维数组查找，要求复杂度O(n)   2.使用到的相关知识： 结构体定义和使用，二维数组传递（http://blog.csdn.net/yzhhmhm/article/details/2045816）   3.使用数组名传递 这个的不便之处很明显，一旦确定就是不能设置列值 //使
  • spring security 3中推荐使用BCrypt算法加密密码 jackyrong Spring Security
    spring security 3中推荐使用BCrypt算法加密密码了，以前使用的是md5， Md5PasswordEncoder 和 ShaPasswordEncoder，现在不推荐了，推荐用bcrpt Bcrpt中的salt可以是随机的，比如： int i = 0; while (i < 10) { String password = "1234
  • 学习编程并不难,做到以下几点即可! lampcy javahtml编程语言
    不论你是想自己设计游戏，还是开发iPhone或安卓手机上的应用，还是仅仅为了娱乐，学习编程语言都是一条必经之路。编程语言种类繁多，用途各 异，然而一旦掌握其中之一，其他的也就迎刃而解。作为初学者，你可能要先从Java或HTML开始学，一旦掌握了一门编程语言，你就发挥无穷的想象，开发 各种神奇的软件啦。 1、确定目标 学习编程语言既充满乐趣，又充满挑战。有些花费多年时间学习一门编程语言的大学生到
  • 架构师之mysql----------------用group+inner join,left join ,right join 查重复数据（替代in) nannan408 right join
    1.前言。   如题。 2.代码 (1)单表查重复数据,根据a分组   SELECT m.a,m.b, INNER JOIN （select a,b,COUNT(*) AS rank FROM test.`A` A GROUP BY a HAVING rank>1 )k ON m.a=k.a （2）多表查询 ， 使用改为le
  • jQuery选择器小结 VS 节点查找（附css的一些东西） Everyday都不同 jquerycssname选择器追加元素查找节点
    最近做前端页面，频繁用到一些jQuery的选择器，所以特意来总结一下：   测试页面： <html> <head> <script src="jquery-1.7.2.min.js"></script> <script> /*$(function() { $(documen
  • 关于EXT tntxia ext
      ExtJS是一个很不错的Ajax框架，可以用来开发带有华丽外观的富客户端应用，使得我们的b/s应用更加具有活力及生命力。ExtJS是一个用 javascript编写，与后台技术无关的前端ajax框架。因此，可以把ExtJS用在.Net、Java、Php等各种开发语言开发的应用中。       ExtJs最开始基于YUI技术，由开发人员Jack
  • 一个MIT计算机博士对数学的思考 xjnine Math
     在过去的一年中，我一直在数学的海洋中游荡，research进展不多，对于数学世界的阅历算是有了一些长进。为什么要深入数学的世界？作为计算机的学生，我没有任何企图要成为一个数学家。我学习数学的目的，是要想爬上巨人的肩膀，希望站在更高的高度，能把我自己研究的东西看得更深广一些。说起来，我在刚来这个学校的时候，并没有预料到我将会有一个深入数学的旅程。我的导师最初希望我去做的题目，是对appe
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他