- 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
- LLM(大语言模型)能识别图像的核心原因:图像和文本记性特征识别且对其
ZhangJiQun&MXP
教学2024大模型以及算力2021AIpython语言模型人工智能自然语言处理算法均值算法prompt
LLM(大语言模型)能识别图像的核心原因:图像和文本记性特征识别且对其在于跨模态对齐技术——通过训练将图像和文本映射到同一语义空间,使语言模型能够理解视觉信息。一、为什么LLM能识别图像?核心技术原理1.跨模态对齐:让图像与文本说同一种语言向量空间统一:图像通过CNN或ViT编码为特征向量(如512维),文本通过Transformer编码为语义向量(如768维)。CLIP等模型通过对比学习优化编码
- 机器学习的数学基础-线性代数
本文用于复习并记录机器学习中的相关数学基础,仅供学习参考。很多总结和例子来源于mml项目(mml-book.github.io)十分感谢这本书的作者,PS:这本书目前没有中文版。线性代数线性方程组矩阵矩阵的加法与乘法矩阵加法矩阵乘法单位矩阵与标量相乘逆与转置逆转置解决线性方程组特解与通解高斯消元法初级变换应用:“-1”trick应用:求逆总结-如何解决线性方程组?向量空间群向量空间向量子空间线性独
- 向量运算、矩阵运算、线性变换相关运算
超龄超能程序猿
机器学习矩阵线性代数机器学习
一、向量核心运算1.向量加法与数乘(线性组合基础)定义:加法:若a=(a1,a2,…,an),b=(b1,b2,…,bn),则a+b=(a1+b1,a2+b2,…,an+bn)。数乘:若k为标量,则ka=(ka1,ka2,…,kan)。性质:满足交换律、结合律,构成向量空间的基本运算。应用:向量线性组合(如基向量表示任意向量)、物理中力的合成与分解。2.点积(内积,DotProduct)定义:a⋅
- 【Torch】nn.Embedding算法详解
油泼辣子多加
深度学习embedding算法
1.定义nn.Embedding是PyTorch中的查表式嵌入层(lookup‐table),用于将离散的整数索引(如词ID、实体ID、离散特征类别等)映射到一个连续的、可训练的低维向量空间。它通过维护一个形状为(num_embeddings,embedding_dim)的权重矩阵,实现高效的“索引→向量”转换。2.输入与输出输入类型:整型张量(torch.long或torch.int64),必须
- 深度学习实战:基于嵌入模型的AI应用开发
AIGC应用创新大全
AI人工智能与大数据应用开发MCP&Agent云算力网络人工智能深度学习ai
深度学习实战:基于嵌入模型的AI应用开发关键词:嵌入模型(EmbeddingModel)、深度学习、向量空间、语义表示、AI应用开发、相似性搜索、迁移学习摘要:本文将带你从0到1掌握基于嵌入模型的AI应用开发全流程。我们会用“翻译机”“数字身份证”等生活比喻拆解嵌入模型的核心原理,结合Python代码实战(BERT/CLIP模型)演示如何将文本、图像转化为可计算的语义向量,并通过“智能客服问答”“
- 阅读笔记(2) 单层网络:回归
a2507283885
笔记
阅读笔记(2)单层网络:回归该笔记是DataWhale组队学习计划(共度AI新圣经:深度学习基础与概念)的Task02以下内容为个人理解,可能存在不准确或疏漏之处,请以教材为主。1.从泛函视角来看线性回归还记得线性代数里学过的“基”这个概念吗?一组基向量是一组线性无关的向量,它们通过线性组合可以张成一个向量空间。也就是说,这个空间里的任意一个向量,都可以表示成这组基的线性组合。函数其实也可以看作是
- 4、理解线性代数的核心概念与应用
rice5
线性代数第五版深度解析线性代数向量空间子空间
理解线性代数的核心概念与应用1引言线性代数是现代数学的重要分支之一,广泛应用于科学、工程、计算机科学等领域。理解线性代数的基本概念和原理不仅有助于学术研究,还能够提升解决实际问题的能力。本文将深入探讨线性代数中的核心概念,帮助读者建立坚实的理论基础,并掌握实际应用技巧。2向量空间向量空间是线性代数的基础概念之一。一个向量空间(V)是指一个集合,其元素称为向量,并且这些向量之间可以进行加法运算和标量
- Word2Vec 原理是什么
ZhangJiQun&MXP
教学2024大模型以及算力2021AIpythonword2vec人工智能自然语言处理
Word2Vec原理是什么一、核心概念:从词语到向量的语义映射Word2Vec是2013年由Google提出的词嵌入(WordEmbedding)模型,其核心目标是将自然语言中的词语转换为稠密的连续向量(词向量),使向量空间中的距离能反映词语的语义相关性。本质:通过神经网络学习词语的分布式表示(DistributedRepresentation),打破传统one-hot编码“维度高、无语义关联”的
- AI大模型学习路线(2025最新)神仙级大模型教程分享,非常详细收藏这一篇就够!
AI大模型-大飞
人工智能学习语言模型大模型大模型学习LLMAI大模型
大模型学习路线图前排提示,文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦!第一阶段:基础知识准备在这个阶段,您需要打下坚实的数学基础和编程基础,这是学习任何机器学习和深度学习技术所必需的。1.数学基础线性代数:矩阵运算、向量空间、特征值与特征向量等。概率统计:随机变量、概率分布、贝叶斯定理等。微积分:梯度、偏导数、积分等。学习资料书籍:GilbertStrang,《线性代数及其应用》SheldonRos
- AI学习指南高数篇-泛函分析
俞兆鹏
AI学习指南ai
AI学习指南高数篇-泛函分析概述在数学领域中,泛函分析是研究无限维向量空间及其内涵结构的分支学科。泛函分析通过研究向量空间内的连续线性泛函,解决了无限维空间上函数序列的极限性质以及函数空间的拓扑性质等问题。泛函分析在AI中的使用场景泛函分析在人工智能领域中发挥着重要作用,特别是在机器学习和深度学习领域。通过泛函分析的方法,AI系统可以更好地处理高维数据,从而更准确地进行模式识别、数据建模和预测分析
- 词编码模型有哪些
ZhangJiQun&MXP
教学2024大模型以及算力2021AIpython人工智能机器学习数据挖掘分类算法
词编码模型有哪些词编码模型在高维向量空间的关系解析与实例说明如Word2Vec、BERT、Qwen等一、高维向量空间的基础概念词编码模型(如Word2Vec、BERT、Qwen等)的核心是将自然语言符号映射为稠密的高维向量,使语义相近的词汇在向量空间中位置接近。以Qwen模型为例,其15万字符的词表规模(通常基于字节对编码BPE)本质是在高维空间中为每个词分配唯一的坐标点,而向量之间的几何关系(如
- 线性代数导引:附录:行列式几何解释
AGI大模型与大数据研究院
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1.背景介绍线性代数是数学中的一个重要分支,它研究的是向量空间和线性变换。在计算机科学中,线性代数被广泛应用于图形学、机器学习、数据挖掘等领域。行列式是线性代数中的一个重要概念,它可以用来求解线性方程组的解、计算矩阵的逆、判断矩阵是否可逆等问题。本文将介绍行列式的几何解释,帮助读者更好地理解行列式的概念和应用。2.核心概念与联系2.1向量的叉积向量的叉积是指两个向量的乘积得到的另一个向量。设向量$
- 【11408学习记录】考研数学核心突破:矩阵本质、系统信息与向量空间基
蒙奇D索大
保姆级教学11408学习考研矩阵线性代数改行学it笔记
矩阵数学线性代数矩阵的本质n维向量空间中的一个基可以表达所有信息矩阵信息表达中的关系英语每日一句词汇第一步:找谓语第二步:断句第三步:简化主句1主句2定语从句数学线性代数矩阵的本质矩阵——表达系统信息。何为系统?这里我们以行列式为例进行说明。在行列式中,我们学过由行列式的性质3拓展得到的倍乘性质:性质3:若行列式中某行(列)元素有公因式k(k≠0)k(k\neq0)k(k=0),则kkk可提到行
- 性能优化中,多面体模型基本原理
好好学习啊天天向上
机器学习人工智能
1)多面体编译技术是一种基于多面体模型的程序分析和优化技术,它将程序中的语句实例、访问关系、依赖关系和调度等信息映射到多维空间中的几何对象,通过对这些几何对象进行几何操作和线性代数计算来进行程序的分析和优化。其中,迭代空间表示程序中循环语句的迭代次数所构成的空间,通常被表示为一个多维的整数向量空间。迭代空间中的每个向量表示一个循环的一次迭代,即循环变量在该次迭代中的取值。因此,迭代空间中的每个向量
- 线性代数导引:欧几里得空间
AI大模型应用实战
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1.背景介绍线性代数作为计算机科学的基石之一,对人工智能、数据科学、计算机图形学等多个领域都有着深远的影响。本篇博客文章将从欧几里得空间的定义入手,逐步深入讲解线性代数中的核心概念和原理,并结合实际应用场景,展示其强大的计算能力和广泛的适用性。1.1线性代数与欧几里得空间线性代数主要研究线性方程组、向量空间、矩阵等数学工具,以及它们在解决实际问题中的应用。其中,欧几里得空间是线性代数中最为基础和重
- 线性代数小述(二之前)
天宫风子
线性代数
线性代数小述(二之前)byAmamiya_Fuko斜阳洒落,仍是今朝踉跄西去,不见东还前言线性代数是什么?它什么也不是,也可以是什么,它的意义是随意的、偶然的,也许它是期末考试的科目,又或者是解决问题的工具,但现在它是我们欲望的名,是我的自我,是神圣的本体,总之,是有趣的东西,希望你享受其中。目录1.向量与向量空间2.线性组合与线性方程3.线性变换向量与向量空间向量是向量空间内的元素,对于线性代数
- 【深度学习新浪潮】如何入门三维重建?
小米玄戒Andrew
深度学习新浪潮图像处理基石深度学习人工智能图像处理计算机视觉python视觉几何opencv
入门三维重建算法技术需要结合数学基础、计算机视觉理论、编程实践和项目经验,以下是系统的学习路径和建议:一、基础知识储备1.数学基础线性代数:矩阵运算、向量空间、特征分解(用于相机矩阵、变换矩阵推导)。几何基础:三维几何(点、线、面的表示)、射影几何(单应矩阵、本质矩阵、基础矩阵)、李群与李代数(SLAM中的位姿优化)。概率与统计:贝叶斯估计、概率图模型(SLAM中的状态估计)、随机过程(滤波算法如
- 从线性方程组角度理解公式 s=n−r(3E−A)
Smile灬凉城666
线性代数算法机器学习
从线性方程组角度理解公式s=n−r(3E−A)这个公式本质上是齐次线性方程组解空间维度的直接体现。下面通过三个关键步骤解释其在线性方程组中的含义:1.公式对应的线性方程组考虑矩阵方程:(3E−A)x=0其中:x是n维未知向量3E−A是系数矩阵(n×n阶)0是零向量几何意义:该方程组描述所有被线性变换A缩放3倍的向量(即满足Ax=3x的向量)。2.解空间的维度=几何重数s方程组的解集构成一个向量空间
- 我2025上岸大模型就靠它了,冲击大厂大模型岗位!大模型学习路线(2025最新)从零基础入门到精通_大模型学习路线
大模型老炮
学习人工智能程序员Agent大模型教学知识库大模型
大模型学习路线图第一阶段:基础知识准备在这个阶段,您需要打下坚实的数学基础和编程基础,这是学习任何机器学习和深度学习技术所必需的。\1.数学基础线性代数:矩阵运算、向量空间、特征值与特征向量等。概率统计:随机变量、概率分布、贝叶斯定理等。微积分:梯度、偏导数、积分等。学习资料书籍:GilbertStrang,《线性代数及其应用》SheldonRoss,《概率论与随机过程》在线课程:KhanAcad
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学习人工智能大模型大模型学习AI程序员大模型教程
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程序员辣条
学习人工智能大模型产品经理智能体大模型教程AI大模型
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- Sentence Transformers 教程!
小森( ﹡ˆoˆ﹡ )
人工智能transformernlplangchaingpt-3python
SentenceTransformers专注于句子和文本嵌入,支持超过100种语言。利用深度学习技术,特别是Transformer架构的优势,将文本转换为高维向量空间中的点,使得相似的文本在几何意义上更接近。语义搜索:构建高效的语义搜索系统,找到最相关的查询结果。信息检索与重排:在大规模文档集合中查找相关文档并重新排序。聚类分析:将文本自动分组,发现隐藏的主题或模式。摘要挖掘:识别和提取文本的主要
- Prompt Tuning与自然语言微调对比解析
ZhangJiQun&MXP
教学2024大模型以及算力2021AIpythonprompt人工智能机器学习学习分类
PromptTuning与输入提示词自然语言微调的区别和联系一、核心定义与区别维度PromptTuning(提示微调)输入提示词自然语言微调本质优化连续向量空间中的提示嵌入(不可直接阅读)优化离散自然语言文本(人类可理解)操作对象模型输入嵌入层的连续向量(如WordEmbedding)自然语言文本字符串(如“请判断:{text}”)训练方式端到端梯度下降,更新提示向量的数值离散搜索(如波束搜索、强
- 向量数据库weaviate
发呆的比目鱼
预训练模型数据库
向量数据库weaviate1.简介Weaviate是一种开源的类型向量搜索引擎数据库。Weaviate允许您以类属性的方式存储JSON文档,同时将机器学习向量附加到这些文档上,以在向量空间中表示它们。Weaviate可以独立使用(即带上您的向量),也可以与各种模块一起使用,这些模块可以为您进行向量化并扩展核心功能。Weaviate具有GraphQL-API,以便轻松访问您的数据。Weaviate详
- (泛函分析)巴拿赫空间Banach Space和希尔伯特空间Hilbert Space
音程
数学泛函分析
1.泛函分析中的“空间”定义:泛函分析中的“空间”通常指具有某种结构的向量空间,例如赋范空间、内积空间、拓扑空间等。这些空间通过附加结构(如范数、内积、拓扑)来研究函数或序列的收敛性、连续性等性质。关键结构:向量空间:支持加法和标量乘法。附加结构:例如范数(衡量元素“大小”)、内积(衡量元素间的“角度”)、拓扑(定义收敛性)等。2.巴拿赫空间(BanachSpace)定义:巴拿赫空间是完备的赋范向
- GENSIM 使用笔记1 --- 语料和向量空间
学术状态抽奖器
NLP技术手札学习手册gensim中文向量序列化教程
GENSIM使用笔记1—语料和向量空间GENSIM使用笔记2—主题模型和相似性查询1本篇说明本篇博客来源于GENSIM官方向导文档的第一章,主要供自己后续的翻阅,并通过分享带给诸位网友一个小小的参照。从字符串到向量在这一小节当中,将会讲述如何通过gensim,将一段文本以向量的形式表示。首先我们看一下我们的基本文档形式:documents=['拍照反光一直是摄影爱好者较为苦恼的问题','尤其是手机
- 自然语言处理核心技术:词向量(Word Embedding)解析
扉间798
python
自然语言处理核心技术:词向量(WordEmbedding)全面解析在自然语言处理(NLP)领域,如何让计算机理解人类语言的语义一直是核心挑战。词向量(WordVector),又称词嵌入(WordEmbedding),通过将词语映射到连续的实数向量空间,为机器理解语言开辟了新路径。本文将从原理、发展历程、主流模型及应用场景等方面,深入解析这一关键技术。一、词向量:让语言可计算的“桥梁”词向量的核心目
- 大模型——多模态检索的RAG系统架构设计
追逐☞
大模型RAG
文章目录1.系统架构设计核心组件2.跨模态向量空间对齐方案方法一:预训练对齐模型(如CLIP)方法二:跨模态投影网络方法三:联合微调3.混合检索策略4.关键问题解决Q:如何解决模态间向量尺度不一致?Q:如何优化多模态索引效率?5.扩展能力总结多模态检索的RAG系统架构设计(文本+图像混合检索)1.系统架构设计文本查询图像查询用户输入多模态编码器文本Embedding模型图像Embedding模型联
- 使用 PyTorch 实现 CBOW 词向量模型
进来有惊喜
python
在自然语言处理(NLP)领域,词向量表示是一项基础而关键的技术。通过将文本中的词语映射到低维向量空间,我们可以让计算机更好地理解和处理人类语言。今天,我们将深入探讨并实现CBOW(ContinuousBag-of-Words)模型,这是一种经典的词向量训练方法。什么是CBOW模型?CBOW模型是一种基于上下文预测目标词的神经网络模型,由Mikolov等人在2013年提出。与Skip-gram模型相
- Nginx负载均衡
510888780
nginx应用服务器
Nginx负载均衡一些基础知识:
nginx 的 upstream目前支持 4 种方式的分配
1)、轮询(默认)
每个请求按时间顺序逐一分配到不同的后端服务器,如果后端服务器down掉,能自动剔除。
2)、weight
指定轮询几率,weight和访问比率成正比
- RedHat 6.4 安装 rabbitmq
bylijinnan
erlangrabbitmqredhat
在 linux 下安装软件就是折腾,首先是测试机不能上外网要找运维开通,开通后发现测试机的 yum 不能使用于是又要配置 yum 源,最后安装 rabbitmq 时也尝试了两种方法最后才安装成功
机器版本:
[root@redhat1 rabbitmq]# lsb_release
LSB Version: :base-4.0-amd64:base-4.0-noarch:core
- FilenameUtils工具类
eksliang
FilenameUtilscommon-io
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2217081 一、概述
这是一个Java操作文件的常用库,是Apache对java的IO包的封装,这里面有两个非常核心的类FilenameUtils跟FileUtils,其中FilenameUtils是对文件名操作的封装;FileUtils是文件封装,开发中对文件的操作,几乎都可以在这个框架里面找到。 非常的好用。
- xml文件解析SAX
不懂事的小屁孩
xml
xml文件解析:xml文件解析有四种方式,
1.DOM生成和解析XML文档(SAX是基于事件流的解析)
2.SAX生成和解析XML文档(基于XML文档树结构的解析)
3.DOM4J生成和解析XML文档
4.JDOM生成和解析XML
本文章用第一种方法进行解析,使用android常用的DefaultHandler
import org.xml.sax.Attributes;
- 通过定时任务执行mysql的定期删除和新建分区,此处是按日分区
酷的飞上天空
mysql
使用python脚本作为命令脚本,linux的定时任务来每天定时执行
#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf8 -*-
import pymysql
import datetime
import calendar
#要分区的表
table_name = 'my_table'
#连接数据库的信息
host,user,passwd,db =
- 如何搭建数据湖架构?听听专家的意见
蓝儿唯美
架构
Edo Interactive在几年前遇到一个大问题:公司使用交易数据来帮助零售商和餐馆进行个性化促销,但其数据仓库没有足够时间去处理所有的信用卡和借记卡交易数据
“我们要花费27小时来处理每日的数据量,”Edo主管基础设施和信息系统的高级副总裁Tim Garnto说道:“所以在2013年,我们放弃了现有的基于PostgreSQL的关系型数据库系统,使用了Hadoop集群作为公司的数
- spring学习——控制反转与依赖注入
a-john
spring
控制反转(Inversion of Control,英文缩写为IoC)是一个重要的面向对象编程的法则来削减计算机程序的耦合问题,也是轻量级的Spring框架的核心。 控制反转一般分为两种类型,依赖注入(Dependency Injection,简称DI)和依赖查找(Dependency Lookup)。依赖注入应用比较广泛。
- 用spool+unixshell生成文本文件的方法
aijuans
xshell
例如我们把scott.dept表生成文本文件的语句写成dept.sql,内容如下:
set pages 50000;
set lines 200;
set trims on;
set heading off;
spool /oracle_backup/log/test/dept.lst;
select deptno||','||dname||','||loc
- 1、基础--名词解析(OOA/OOD/OOP)
asia007
学习基础知识
OOA:Object-Oriented Analysis(面向对象分析方法)
是在一个系统的开发过程中进行了系统业务调查以后,按照面向对象的思想来分析问题。OOA与结构化分析有较大的区别。OOA所强调的是在系统调查资料的基础上,针对OO方法所需要的素材进行的归类分析和整理,而不是对管理业务现状和方法的分析。
OOA(面向对象的分析)模型由5个层次(主题层、对象类层、结构层、属性层和服务层)
- 浅谈java转成json编码格式技术
百合不是茶
json编码java转成json编码
json编码;是一个轻量级的数据存储和传输的语言
在java中需要引入json相关的包,引包方式在工程的lib下就可以了
JSON与JAVA数据的转换(JSON 即 JavaScript Object Natation,它是一种轻量级的数据交换格式,非
常适合于服务器与 JavaScript 之间的数据的交
- web.xml之Spring配置(基于Spring+Struts+Ibatis)
bijian1013
javaweb.xmlSSIspring配置
指定Spring配置文件位置
<context-param>
<param-name>contextConfigLocation</param-name>
<param-value>
/WEB-INF/spring-dao-bean.xml,/WEB-INF/spring-resources.xml,
/WEB-INF/
- Installing SonarQube(Fail to download libraries from server)
sunjing
InstallSonar
1. Download and unzip the SonarQube distribution
2. Starting the Web Server
The default port is "9000" and the context path is "/". These values can be changed in &l
- 【MongoDB学习笔记十一】Mongo副本集基本的增删查
bit1129
mongodb
一、创建复本集
假设mongod,mongo已经配置在系统路径变量上,启动三个命令行窗口,分别执行如下命令:
mongod --port 27017 --dbpath data1 --replSet rs0
mongod --port 27018 --dbpath data2 --replSet rs0
mongod --port 27019 -
- Anychart图表系列二之执行Flash和HTML5渲染
白糖_
Flash
今天介绍Anychart的Flash和HTML5渲染功能
HTML5
Anychart从6.0第一个版本起,已经逐渐开始支持各种图的HTML5渲染效果了,也就是说即使你没有安装Flash插件,只要浏览器支持HTML5,也能看到Anychart的图形(不过这些是需要做一些配置的)。
这里要提醒下大家,Anychart6.0版本对HTML5的支持还不算很成熟,目前还处于
- Laravel版本更新异常4.2.8-> 4.2.9 Declaration of ... CompilerEngine ... should be compa
bozch
laravel
昨天在为了把laravel升级到最新的版本,突然之间就出现了如下错误:
ErrorException thrown with message "Declaration of Illuminate\View\Engines\CompilerEngine::handleViewException() should be compatible with Illuminate\View\Eng
- 编程之美-NIM游戏分析-石头总数为奇数时如何保证先动手者必胜
bylijinnan
编程之美
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class Nim {
/**编程之美 NIM游戏分析
问题:
有N块石头和两个玩家A和B,玩家A先将石头随机分成若干堆,然后按照BABA...的顺序不断轮流取石头,
能将剩下的石头一次取光的玩家获胜,每次取石头时,每个玩家只能从若干堆石头中任选一堆,
- lunce创建索引及简单查询
chengxuyuancsdn
查询创建索引lunce
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import org.apache.lucene.analysis.Analyzer;
import org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer;
import org.apache.lucene.document.Docume
- [IT与投资]坚持独立自主的研究核心技术
comsci
it
和别人合作开发某项产品....如果互相之间的技术水平不同,那么这种合作很难进行,一般都会成为强者控制弱者的方法和手段.....
所以弱者,在遇到技术难题的时候,最好不要一开始就去寻求强者的帮助,因为在我们这颗星球上,生物都有一种控制其
- flashback transaction闪回事务查询
daizj
oraclesql闪回事务
闪回事务查询有别于闪回查询的特点有以下3个:
(1)其正常工作不但需要利用撤销数据,还需要事先启用最小补充日志。
(2)返回的结果不是以前的“旧”数据,而是能够将当前数据修改为以前的样子的撤销SQL(Undo SQL)语句。
(3)集中地在名为flashback_transaction_query表上查询,而不是在各个表上通过“as of”或“vers
- Java I/O之FilenameFilter类列举出指定路径下某个扩展名的文件
游其是你
FilenameFilter
这是一个FilenameFilter类用法的例子,实现的列举出“c:\\folder“路径下所有以“.jpg”扩展名的文件。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28
- C语言学习五函数,函数的前置声明以及如何在软件开发中合理的设计函数来解决实际问题
dcj3sjt126com
c
# include <stdio.h>
int f(void) //括号中的void表示该函数不能接受数据,int表示返回的类型为int类型
{
return 10; //向主调函数返回10
}
void g(void) //函数名前面的void表示该函数没有返回值
{
//return 10; //error 与第8行行首的void相矛盾
}
in
- 今天在测试环境使用yum安装,遇到一个问题: Error: Cannot retrieve metalink for repository: epel. Pl
dcj3sjt126com
centos
今天在测试环境使用yum安装,遇到一个问题:
Error: Cannot retrieve metalink for repository: epel. Please verify its path and try again
处理很简单,修改文件“/etc/yum.repos.d/epel.repo”, 将baseurl的注释取消, mirrorlist注释掉。即可。
&n
- 单例模式
shuizhaosi888
单例模式
单例模式 懒汉式
public class RunMain {
/**
* 私有构造
*/
private RunMain() {
}
/**
* 内部类,用于占位,只有
*/
private static class SingletonRunMain {
priv
- Spring Security(09)——Filter
234390216
Spring Security
Filter
目录
1.1 Filter顺序
1.2 添加Filter到FilterChain
1.3 DelegatingFilterProxy
1.4 FilterChainProxy
1.5
- 公司项目NODEJS实践0.1
逐行分析JS源代码
mongodbnginxubuntunodejs
一、前言
前端如何独立用nodeJs实现一个简单的注册、登录功能,是不是只用nodejs+sql就可以了?其实是可以实现,但离实际应用还有距离,那要怎么做才是实际可用的。
网上有很多nod
- java.lang.Math
liuhaibo_ljf
javaMathlang
System.out.println(Math.PI);
System.out.println(Math.abs(1.2));
System.out.println(Math.abs(1.2));
System.out.println(Math.abs(1));
System.out.println(Math.abs(111111111));
System.out.println(Mat
- linux下时间同步
nonobaba
ntp
今天在linux下做hbase集群的时候,发现hmaster启动成功了,但是用hbase命令进入shell的时候报了一个错误 PleaseHoldException: Master is initializing,查看了日志,大致意思是说master和slave时间不同步,没办法,只好找一种手动同步一下,后来发现一共部署了10来台机器,手动同步偏差又比较大,所以还是从网上找现成的解决方
- ZooKeeper3.4.6的集群部署
roadrunners
zookeeper集群部署
ZooKeeper是Apache的一个开源项目,在分布式服务中应用比较广泛。它主要用来解决分布式应用中经常遇到的一些数据管理问题,如:统一命名服务、状态同步、集群管理、配置文件管理、同步锁、队列等。这里主要讲集群中ZooKeeper的部署。
1、准备工作
我们准备3台机器做ZooKeeper集群,分别在3台机器上创建ZooKeeper需要的目录。
数据存储目录
- Java高效读取大文件
tomcat_oracle
java
读取文件行的标准方式是在内存中读取,Guava 和Apache Commons IO都提供了如下所示快速读取文件行的方法: Files.readLines(new File(path), Charsets.UTF_8); FileUtils.readLines(new File(path)); 这种方法带来的问题是文件的所有行都被存放在内存中,当文件足够大时很快就会导致
- 微信支付api返回的xml转换为Map的方法
xu3508620
xmlmap微信api
举例如下:
<xml>
<return_code><![CDATA[SUCCESS]]></return_code>
<return_msg><![CDATA[OK]]></return_msg>
<appid><