- 第九章 Spring AI API中文版 - Ollama Embeddings API
明爷们儿
JAVA大模型spring人工智能java
Ollama嵌入通过Ollama,您可以在本地运行各种大型语言模型(LLMs),并从中生成嵌入。SpringAI通过OllamaEmbeddingClient支持Ollama文本嵌入。嵌入是一个浮点数向量(列表)。两个向量之间的距离衡量它们的相关性。小距离表明高相关性,大距离表明低相关性。先决条件您首先需要在本地机器上运行Ollama。参考官方Ollama项目链接:README,开始在本地机器上运
- 【AI测试学习】AnythingLLM+Ollama+DeepSeek部署私人知识库
艳Yansky
AI测试Python学习笔记人工智能DeepSeekOllamaAnythingLLM
1.搭建DeepSeek大语言模型1.1Ollama大预言模型部署Ollama简化了大型语言模型的运行,让每个人都能在本地轻松体验AI的强大,打开浏览器-下载Ollama-输入命令-搞定,这是本地部署大语言模型的全新方式。这里我们借助Ollama大预言模型部署工具进行搭建官网如下:Ollama安装包也可百度网盘获取:安装完成后,桌面右下角会显示ollama图标1.2.安装DeepSeek复制oll
- 【Stable Diffusion】AnimatedDiff--AI动画 插件使用技巧分享;文生视频、图生视频、AI生成视频工具;
乘凉~
人工智能应用stablediffusion人工智能音视频
本专栏主要记录人工智能的应用方面的内容,包括chatGPT、DeepSeek、AI绘画等等;在当今AI的热潮下,不学习AI,就要被AI淘汰;所以欢迎小伙伴加入本专栏和我一起探索AI的应用,通过AI来帮助自己提升生产力;本文的目标就是让每一个读者,都能学会并掌握AnimateDiff的使用;成功用它来生成你想要的视频。AnimateDiff是StableDiffusion的一个插件,借助它,你可以实
- 低代码革命:基于DeepSeek微调模型实现前端代码自动生成与私有JS API调用的实战指南
Light60
低代码实战篇AI应用低代码开发DeepSeek微调模型JavaScriptAPI智能生成
摘要本文探讨如何微调DeepSeek平台的大语言模型,以实现前端代码的智能生成与自建JavaScriptAPI库的无缝调用。从模型训练、代码生成到API集成,提供全面的实战方法论,结合CodeBLEU评估指标与异步调用优化技巧,确保代码质量与执行效率。通过具体案例演示,帮助开发者突破低代码开发瓶颈,实现高效、安全的可视化开发。关键字:低代码开发、DeepSeek、微调模型、JavaScriptAP
- 饿了么算法工程师-AIGC岗内推
飞300
AIGC业界资讯
1、紧跟业界最新自然语言处理技术动态,深入研发并努力创新,特别是在LLM、多模态理解和LLMAgent领域。2、基于大型语言模型开展文本生成、自然语言理解以及智能对话系统的研发,提出新颖的算法/模型,并进行实际开发和应用。3、探索多模态数据的结合,包括图像、文本、语音等,以丰富智能系统的理解和交互能力。4、将自然语言处理技术与具体业务场景相结合,考虑业务的特殊性并适配业务需求。参与到具体的NLP相
- 2025年,值得关注的LLM大趋势
AI小白熊
人工智能产品经理python开发语言学习ai大模型
随着人工智能技术不断进步,大语言模型正在改变各行各业的运作方式。从代码生成到语言学习应用,GenAI已经渗透到我们日常生活的方方面面。随着像上个月OpenAI的“12天”计划或谷歌的Veo2和Imagen3等新技术的发布,我们看到了快速的创新迭代。面对这些变化,2025年LLM的大趋势值得我们关注。LLM的新兴应用:不仅仅是聊天机器人回想起最初我们用ChatGPT来生成代码或修改文本时,可能没有意
- 自然语言处理入门:从基础概念到实战项目
范范0825
自然语言处理人工智能
自然语言处理入门:从基础概念到实战项目一、引言自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,简称NLP)是人工智能的重要分支,旨在让计算机能够理解、生成和处理人类语言。随着大数据和深度学习的发展,NLP技术在文本分类、机器翻译、问答系统、情感分析等领域得到了广泛应用。本文将从NLP的基础概念入手,逐步介绍关键技术,最终通过一个完整的实战项目帮助读者掌握如何在实际应用中使用NLP
- 大模型调优方法:提示工程、RAGs 与微调对比
AI大模型探索者
人工智能机器学习深度学习ai语言模型
前言每一个搭建大语言模型应用的AI工程师都会面临一个难题,如何选择一个合适调优方法。就算是强大的预训练LLM也可能无法直接满足项目中的特定需求。如项目需要一个特定结构的应用程序,如预训练缺失上下文的重要文件,再比如有特定术语和结构的高专业性的行业领域,面对这些问题,需要有特定的方法来调整LLM。要决定用哪种调优方法,首先得明白这些方法的含义。提示工程(PromptEngineering)提示工程相
- 自然语言处理系列(5)——情感分析的原理与实战
DoYangTan
自然语言处理人工智能
自然语言处理系列(5)——情感分析的原理与实战情感分析(SentimentAnalysis)是自然语言处理中的一项经典任务,目的是通过分析文本,判断其表达的情感倾向性。情感分析广泛应用于社交媒体监控、市场调研、客户服务等领域,帮助企业和机构快速了解用户的情感态度。在本文中,我们将深入探讨情感分析的基本概念、常用方法,并展示如何使用Python和现代NLP工具实现情感分析任务。1.情感分析的基本概念
- transformer中seq_len参数的设置
yuweififi
transformer深度学习人工智能
在Transformer模型中,seq_len(序列长度)是一个关键的超参数,下面从不同方面详细介绍它的具体含义和作用:一、基本定义seq_len表示输入到Transformer模型中的序列所允许的最大长度。在自然语言处理任务里,文本会被拆分成一个个的单词、子词或者字符,这些元素构成了一个序列。seq_len就是对这个序列中元素数量的上限规定,它决定了模型输入和输出的维度。二、具体使用输入处理文本
- AI加速回归测试:如何用大模型预测哪些模块最容易出问题
测试者家园
人工智能测试开发和测试质量效能人工智能质量效能软件测试软件研发大模型预测回归测试风险预测
用ChatGPT做软件测试回归测试是软件开发过程中必不可少的环节,尤其是在持续集成和快速迭代的开发环境下。随着软件系统变得日益复杂,传统的回归测试面临着显著的挑战:测试覆盖面广、执行周期长、资源消耗大,而测试人员又常常无法准确预测哪些模块会出现问题。为了提高回归测试的效率和精准性,AI,特别是大模型技术的引入,为回归测试的智能化提供了前所未有的机遇。通过大模型的预测能力,测试团队能够更加高效地识别
- 讯飞星火 VS 文心一言:谁是中文大语言模型的TOP1?
沉迷单车的追风少年
深度学习-计算机视觉人工智能文心一言讯飞星火百度科大讯飞
在百度发布文心一言一个多月后,科大讯飞也发布了自己的大模型“讯飞星火大模型”。本篇博客就测评一下这两个在中文圈最受好评的大语言模型,顺便辅以ChatGPT为参考。大家一起来看看到底谁是中文大语言模型的TOP1?目录体验网址1、旅游攻略2、数理逻辑题3、故事创作4、古诗创作5、图片创作6、文案创作7、代码编写8、互联网黑话9、中文梗对比10、英文写作结论体验网址1、文心一言:文心一言2、ChatGP
- 【有啥问啥】深入了解 FlashMLA:Hopper GPU 的高效 MLA 解码内核
有啥问啥
大模型行业调研科普算法语言模型
深入了解FlashMLA:HopperGPU的高效MLA解码内核简介在人工智能(AI)领域,特别是大型语言模型(LLM)领域,对计算效率和速度的需求持续增长。为了应对这些挑战,DeepSeek推出了FlashMLA,这是一种专为NVIDIAHopperGPU架构优化的高效MLA(Multi-LayerAttention)解码内核。FlashMLA旨在加速LLM的解码过程,从而显著提高模型的响应速度
- 【LangChain编程:从入门到实践】实现多模态代理
AI天才研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型AI大模型企业级应用开发实战AI大模型应用入门实战与进阶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
【LangChain编程:从入门到实践】实现多模态代理作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming关键词:LangChain编程,多模态代理,自然语言处理,多媒体数据融合,复杂任务解决能力1.背景介绍1.1大背景与问题的提出随着人工智能技术的飞速发展,尤其是大模型在自然语言处理领域的突破,如通义千问、通义万相、阿里云通义大模型等,我们正迎来一个全
- DeepSeek R1 简单指南:架构、训练、本地部署和硬件要求
爱喝白开水a
人工智能AI大模型DeepSeekR1DeepSeek算法人工智能训练大模型部署
DeepSeek推出的LLM推理新策略DeepSeek最近发表的论文DeepSeek-R1中介绍了一种创新的方法,通过强化学习(RL)提升大型语言模型(LLM)的推理能力。这项研究在如何仅依靠强化学习而不是过分依赖监督式微调的情况下,增强LLM解决复杂问题的能力上,取得了重要进展。DeepSeek-R1技术概述模型架构DeepSeek-R1不是一个单独的模型,而是包括DeepSeek-R1-Zer
- Empowering LLMs with Logical Reasoning: 从“语言大师”到“逻辑大师”的进化之路
步子哥
人工智能
“逻辑是智慧的骨架,而语言是智慧的血肉。让大语言模型(LLMs)既能说会道,又能逻辑严谨,是AI发展的下一座高峰。”开篇:语言模型的“逻辑盲区”近年来,大语言模型(LLMs)在自然语言处理(NLP)任务中取得了令人瞩目的成就。从生成流畅的文章到翻译复杂的句子,这些模型似乎无所不能。然而,当我们试图让它们回答逻辑推理问题时,却发现它们的表现常常令人失望。比如,某顶尖LLM在回答以下问题时出现了自相矛
- AI提示词终极秘籍:用「COT+分步法」让ChatGPT智商暴涨300%
曦紫沐
提示词人工智能提示词
掌握这两个关键词,普通指令也能触发AI的"博士级思考模式"一、为什么你的提示词总像"985学渣"?当别人能用一句话得到媲美资深研究员的分析报告,而你的查询却得到敷衍回答时,很可能是因为缺少两个AI思维激活器:✅COT(ChainofThought):让AI学会像人类一样分步推理✅Step-by-Step:用结构化指令唤醒AI的逻辑思维二、COT:给AI装上"思考导航仪"1.什么是COT?本质:通过
- 《AI 大模型 ChatGPT 的传奇》
武昌库里写JAVA
面试题汇总与解析课程设计springbootvue.js算法数据结构
《AI大模型ChatGPT的传奇》——段方某世界100强企业大数据/AI总设计师教授北京大学博士后助理:1三6三二四61四五41AI大模型的概念和特点1.1什么是”大模型、多模态“?1.2大模型带来了什么?1.3大模型为什么能产生质变?1.4算法层面的跃升1.4.1RNN到transformor1.4.2扩散模型diffusion1.4.3跨模态的CLIP框架1.5AIGC的耀眼成果1.5.1AI
- 利用DSPy优化LangChain RAG系统的实战指南
scaFHIO
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利用DSPy优化LangChainRAG系统的实战指南技术背景介绍DSPy是一个用于大语言模型(LLMs)的出色框架,它引入了一个自动编译器,能够教会模型如何执行你程序中的声明性步骤。具体来说,DSPy编译器会在内部追踪你的程序,然后为大型语言模型(LLMs)创建高质量的提示(或为小型LLMs训练自动微调),以教会它们任务的步骤。感谢OmarKhattab的努力,现在DSPy可以与LangChai
- GPT-4提示词冠军如何写 prompt:CO-STAR 框架、文本分段、系统提示
天涯倦客的美丽人生
prompt数据库
CO-STAR框架CO-STAR框架用来构建提示词(prompt),分隔符对提示词进行文本分段。©上下文:为任务提供背景信息通过为大语言模型(LLM)提供详细的背景信息,可以帮助它精确理解讨论的具体场景,确保提供的反馈具有相关性。(O)目标:明确你要求大语言模型完成的任务清晰地界定任务目标,可以使大语言模型更专注地调整其回应,以实现这一具体目标。(S)风格:明确你期望的写作风格你可以指定一个特定的
- 使用LangChain与GPT4All模型进行交互
bavDHAUO
langchain交互python
技术背景介绍近年来,开源模型和框架在AI技术领域迅猛发展。GPT4All是一个开源的对话机器人生态系统,旨在为用户提供干净的助手数据,包括代码、故事和对话。这篇文章将介绍如何使用LangChain与GPT4All模型进行交互,以实现智能问答功能。核心原理解析GPT4All是基于大型语言模型(LLMs)的开源项目,通过训练大量干净的数据,能够生成高质量的对话和回答。LangChain是一种用于简化与
- 使用 Weaviate 执行 RAG (Retriever-Augmented Generation)
bavDHAUO
python
RAG(Retriever-AugmentedGeneration)是当前AI领域中频繁使用的技术,结合了信息检索与生成模型,可以大幅提升信息获取与生成内容的准确性和丰富度。本文将通过Weaviate数据库和OpenAI模型结合,展示如何实现在实际项目中的应用。技术背景介绍RAG技术结合了检索式模型(例如Weaviate)和生成式模型(例如OpenAI的GPT-3),能够在大量数据中快速找到相关信
- 利用 Azure Cosmos DB 和 MongoDB vCore 进行向量搜索示例
vaidfl
数据库azuremongodbpython
技术背景介绍AzureCosmosDB是一个全球分布式的多模型数据库服务,以其高性能和自动缩放能力而闻名。特别是对于支持OpenAIChatGPT这样的高需求应用程序,CosmosDB提供了单毫秒级的响应时间。对于开发者来说,AzureCosmosDB提供了一种与MongoDB兼容的服务,即MongoDBvCore,这使得熟悉MongoDB的开发者可以无缝地迁移和使用他们的经验与工具。在现代应用中
- 游戏语音趋势解析,社交互动有助于营造沉浸式体验
网易数智
IM即时通讯游戏人工智能音视频实时音视频信息与通信语音识别
语音交互的新架构出现2024年标志着对话语音AI取得了突破,出现了结合STT→LLM→TTS模型来聆听、推理和回应对话的协同语音系统。OpenAI的ChatGPT语音模式将语音转语音技术变成了现实,引入了基于音频和文本信息进行端到端预训练的模型,这些模型除了文本标记外,还能原生理解和生成音频。虽然OpenAI通过其RealtimeAPI实现的可能还不是完全端到端的,正如其演示中处理中断的挑战所证明
- 使用DashVector作为LangChain中的VectorStore插件
dgay_hua
langchainpython
背景介绍DashVector是一个支持高维稠密和稀疏向量的全托管向量数据库服务,支持实时插入和过滤搜索。它能够自动扩展并适应不同的应用需求。这使得DashVector在需要高效处理和搜索向量数据的应用中非常有价值,特别是在自然语言处理和推荐系统等领域。本篇文章将展示如何在LangChain生态系统中利用DashVector。主要内容包括DashVector的安装和配置,以及其作为VectorSto
- 使用Hugging Face Text Embeddings Inference进行文本嵌入推理
dgay_hua
python
在自然语言处理中,文本嵌入是一个重要的技术,它将文本转换为可以由机器学习算法处理的数字向量。在这篇文章中,我们将探讨如何使用HuggingFace的TextEmbeddingsInference(TEI)工具包来部署和服务开源文本嵌入和序列分类模型。TEI支持高性能提取,包括常用的嵌入模型如FlagEmbedding、Ember、GTE和E5。技术背景介绍文本嵌入在现代NLP任务中起着关键作用,它
- UnionLLM——通过统一接口调用国内外所有LLM的Python开源工具包
everfly
pythongithub
最近忙里偷闲和公司前端小伙伴一起撸了一个Python开源项目——UnionLLM。这是一个通过与OpenAI兼容的统一方式调用各种国内外各种大语言模型和Agent编排工具的轻量级开源工具包。我们开发它的起因是因为在实际项目中,经常需要调用多个大语言模型的API,但是国内每个大语言模型的接口和参数都不一样,这给我们的工作带来了很大的困扰和额外的成本。UnionLLM的目标是通过统一且容易扩展的方式连
- 利用GPT开发应用005:Codex、Turbo、ChatGPT、GPT-4
翰墨之道
GPT开发GPT应用专栏GPT-1GPT-3GPT开发CodexTurboChatGPT
文章目录一、GPT-3Codex二、GPT-3.5Turbo二、ChatGPT三、GPT-4一、GPT-3Codex 2022年3月,OpenAI发布了GPT-3Codex的新版本。 这个新模型具有编辑和插入文本的能力。它们是通过截至2021年6月的数据进行训练的,并被描述为比之前版本更强大。到2022年11月底,OpenAI开始将这些模型称为GPT-3.5系列的一部分。 Codex系列模型
- 在 Ubuntu 22.04 上搭建 Dify 应用的完整指南
jdfklaakjsdf
AIGCubuntulinux运维
Dify是一款开源的AI应用开发平台,支持快速构建基于大语言模型(如GPT-3、ChatGLM等)的应用。本教程将详细演示如何在Ubuntu22.04系统上部署Dify。一、环境准备1.系统要求Ubuntu22.04LTS最低配置:2核CPU/4GB内存/20GB硬盘推荐配置:4核CPU/8GB内存/40GB硬盘2.更新系统sudoaptupdate&&sudoaptupgrade-ysudoap
- Objective-C实现NLP中文分词(附完整源码)
源代码大师
Objective-C实战教程自然语言处理objective-c中文分词
Objective-C实现NLP中文分词实现中文分词(NLP中的重要任务之一)在Objective-C中需要处理文本的切分和识别词语边界。尽管Objective-C在自然语言处理(NLP)领域并不常见,但通过合理的算法设计和数据结构,可以实现基本的中文分词功能。本文将介绍如何使用基于字典的最大匹配算法(MaximumMatchingAlgorithm),例如正向最大匹配(ForwardMaximu
- html
周华华
html
js
1,数组的排列
var arr=[1,4,234,43,52,];
for(var x=0;x<arr.length;x++){
for(var y=x-1;y<arr.length;y++){
if(arr[x]<arr[y]){
&
- 【Struts2 四】Struts2拦截器
bit1129
struts2拦截器
Struts2框架是基于拦截器实现的,可以对某个Action进行拦截,然后某些逻辑处理,拦截器相当于AOP里面的环绕通知,即在Action方法的执行之前和之后根据需要添加相应的逻辑。事实上,即使struts.xml没有任何关于拦截器的配置,Struts2也会为我们添加一组默认的拦截器,最常见的是,请求参数自动绑定到Action对应的字段上。
Struts2中自定义拦截器的步骤是:
- make:cc 命令未找到解决方法
daizj
linux命令未知make cc
安装rz sz程序时,报下面错误:
[root@slave2 src]# make posix
cc -O -DPOSIX -DMD=2 rz.c -o rz
make: cc:命令未找到
make: *** [posix] 错误 127
系统:centos 6.6
环境:虚拟机
错误原因:系统未安装gcc,这个是由于在安
- Oracle之Job应用
周凡杨
oracle job
最近写服务,服务上线后,需要写一个定时执行的SQL脚本,清理并更新数据库表里的数据,应用到了Oracle 的 Job的相关知识。在此总结一下。
一:查看相关job信息
1、相关视图
dba_jobs
all_jobs
user_jobs
dba_jobs_running 包含正在运行
- 多线程机制
朱辉辉33
多线程
转至http://blog.csdn.net/lj70024/archive/2010/04/06/5455790.aspx
程序、进程和线程:
程序是一段静态的代码,它是应用程序执行的蓝本。进程是程序的一次动态执行过程,它对应了从代码加载、执行至执行完毕的一个完整过程,这个过程也是进程本身从产生、发展至消亡的过程。线程是比进程更小的单位,一个进程执行过程中可以产生多个线程,每个线程有自身的
- web报表工具FineReport使用中遇到的常见报错及解决办法(一)
老A不折腾
web报表finereportjava报表报表工具
FineReport使用中遇到的常见报错及解决办法(一)
这里写点抛砖引玉,希望大家能把自己整理的问题及解决方法晾出来,Mark一下,利人利己。
出现问题先搜一下文档上有没有,再看看度娘有没有,再看看论坛有没有。有报错要看日志。下面简单罗列下常见的问题,大多文档上都有提到的。
1、address pool is full:
含义:地址池满,连接数超过并发数上
- mysql rpm安装后没有my.cnf
林鹤霄
没有my.cnf
Linux下用rpm包安装的MySQL是不会安装/etc/my.cnf文件的,
至于为什么没有这个文件而MySQL却也能正常启动和作用,在这儿有两个说法,
第一种说法,my.cnf只是MySQL启动时的一个参数文件,可以没有它,这时MySQL会用内置的默认参数启动,
第二种说法,MySQL在启动时自动使用/usr/share/mysql目录下的my-medium.cnf文件,这种说法仅限于r
- Kindle Fire HDX root并安装谷歌服务框架之后仍无法登陆谷歌账号的问题
aigo
root
原文:http://kindlefireforkid.com/how-to-setup-a-google-account-on-amazon-fire-tablet/
Step 4: Run ADB command from your PC
On the PC, you need install Amazon Fire ADB driver and instal
- javascript 中var提升的典型实例
alxw4616
JavaScript
// 刚刚在书上看到的一个小问题,很有意思.大家一起思考下吧
myname = 'global';
var fn = function () {
console.log(myname); // undefined
var myname = 'local';
console.log(myname); // local
};
fn()
// 上述代码实际上等同于以下代码
m
- 定时器和获取时间的使用
百合不是茶
时间的转换定时器
定时器:定时创建任务在游戏设计的时候用的比较多
Timer();定时器
TImerTask();Timer的子类 由 Timer 安排为一次执行或重复执行的任务。
定时器类Timer在java.util包中。使用时,先实例化,然后使用实例的schedule(TimerTask task, long delay)方法,设定
- JDK1.5 Queue
bijian1013
javathreadjava多线程Queue
JDK1.5 Queue
LinkedList:
LinkedList不是同步的。如果多个线程同时访问列表,而其中至少一个线程从结构上修改了该列表,则它必须 保持外部同步。(结构修改指添加或删除一个或多个元素的任何操作;仅设置元素的值不是结构修改。)这一般通过对自然封装该列表的对象进行同步操作来完成。如果不存在这样的对象,则应该使用 Collections.synchronizedList 方
- http认证原理和https
bijian1013
httphttps
一.基础介绍
在URL前加https://前缀表明是用SSL加密的。 你的电脑与服务器之间收发的信息传输将更加安全。
Web服务器启用SSL需要获得一个服务器证书并将该证书与要使用SSL的服务器绑定。
http和https使用的是完全不同的连接方式,用的端口也不一样,前者是80,后
- 【Java范型五】范型继承
bit1129
java
定义如下一个抽象的范型类,其中定义了两个范型参数,T1,T2
package com.tom.lang.generics;
public abstract class SuperGenerics<T1, T2> {
private T1 t1;
private T2 t2;
public abstract void doIt(T
- 【Nginx六】nginx.conf常用指令(Directive)
bit1129
Directive
1. worker_processes 8;
表示Nginx将启动8个工作者进程,通过ps -ef|grep nginx,会发现有8个Nginx Worker Process在运行
nobody 53879 118449 0 Apr22 ? 00:26:15 nginx: worker process
- lua 遍历Header头部
ronin47
lua header 遍历
local headers = ngx.req.get_headers()
ngx.say("headers begin", "<br/>")
ngx.say("Host : ", he
- java-32.通过交换a,b中的元素,使[序列a元素的和]与[序列b元素的和]之间的差最小(两数组的差最小)。
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
public class MinSumASumB {
/**
* Q32.有两个序列a,b,大小都为n,序列元素的值任意整数,无序.
*
* 要求:通过交换a,b中的元素,使[序列a元素的和]与[序列b元素的和]之间的差最小。
* 例如:
* int[] a = {100,99,98,1,2,3
- redis
开窍的石头
redis
在redis的redis.conf配置文件中找到# requirepass foobared
把它替换成requirepass 12356789 后边的12356789就是你的密码
打开redis客户端输入config get requirepass
返回
redis 127.0.0.1:6379> config get requirepass
1) "require
- [JAVA图像与图形]现有的GPU架构支持JAVA语言吗?
comsci
java语言
无论是opengl还是cuda,都是建立在C语言体系架构基础上的,在未来,图像图形处理业务快速发展,相关领域市场不断扩大的情况下,我们JAVA语言系统怎么从这么庞大,且还在不断扩大的市场上分到一块蛋糕,是值得每个JAVAER认真思考和行动的事情
- 安装ubuntu14.04登录后花屏了怎么办
cuiyadll
ubuntu
这个情况,一般属于显卡驱动问题。
可以先尝试安装显卡的官方闭源驱动。
按键盘三个键:CTRL + ALT + F1
进入终端,输入用户名和密码登录终端:
安装amd的显卡驱动
sudo
apt-get
install
fglrx
安装nvidia显卡驱动
sudo
ap
- SSL 与 数字证书 的基本概念和工作原理
darrenzhu
加密ssl证书密钥签名
SSL 与 数字证书 的基本概念和工作原理
http://www.linuxde.net/2012/03/8301.html
SSL握手协议的目的是或最终结果是让客户端和服务器拥有一个共同的密钥,握手协议本身是基于非对称加密机制的,之后就使用共同的密钥基于对称加密机制进行信息交换。
http://www.ibm.com/developerworks/cn/webspher
- Ubuntu设置ip的步骤
dcj3sjt126com
ubuntu
在单位的一台机器完全装了Ubuntu Server,但回家只能在XP上VM一个,装的时候网卡是DHCP的,用ifconfig查了一下ip是192.168.92.128,可以ping通。
转载不是错:
Ubuntu命令行修改网络配置方法
/etc/network/interfaces打开后里面可设置DHCP或手动设置静态ip。前面auto eth0,让网卡开机自动挂载.
1. 以D
- php包管理工具推荐
dcj3sjt126com
PHPComposer
http://www.phpcomposer.com/
Composer是 PHP 用来管理依赖(dependency)关系的工具。你可以在自己的项目中声明所依赖的外部工具库(libraries),Composer 会帮你安装这些依赖的库文件。
中文文档
入门指南
下载
安装包列表
Composer 中国镜像
- Gson使用四(TypeAdapter)
eksliang
jsongsonGson自定义转换器gsonTypeAdapter
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2175595 一.概述
Gson的TypeAapter可以理解成自定义序列化和返序列化 二、应用场景举例
例如我们通常去注册时(那些外国网站),会让我们输入firstName,lastName,但是转到我们都
- JQM控件之Navbar和Tabs
gundumw100
htmlxmlcss
在JQM中使用导航栏Navbar是简单的。
只需要将data-role="navbar"赋给div即可:
<div data-role="navbar">
<ul>
<li><a href="#" class="ui-btn-active&qu
- 利用归并排序算法对大文件进行排序
iwindyforest
java归并排序大文件分治法Merge sort
归并排序算法介绍,请参照Wikipeida
zh.wikipedia.org/wiki/%E5%BD%92%E5%B9%B6%E6%8E%92%E5%BA%8F
基本思想:
大文件分割成行数相等的两个子文件,递归(归并排序)两个子文件,直到递归到分割成的子文件低于限制行数
低于限制行数的子文件直接排序
两个排序好的子文件归并到父文件
直到最后所有排序好的父文件归并到输入
- iOS UIWebView URL拦截
啸笑天
UIWebView
本文译者:candeladiao,原文:URL filtering for UIWebView on the iPhone说明:译者在做app开发时,因为页面的javascript文件比较大导致加载速度很慢,所以想把javascript文件打包在app里,当UIWebView需要加载该脚本时就从app本地读取,但UIWebView并不支持加载本地资源。最后从下文中找到了解决方法,第一次翻译,难免有
- 索引的碎片整理SQL语句
macroli
sql
SET NOCOUNT ON
DECLARE @tablename VARCHAR (128)
DECLARE @execstr VARCHAR (255)
DECLARE @objectid INT
DECLARE @indexid INT
DECLARE @frag DECIMAL
DECLARE @maxfrag DECIMAL
--设置最大允许的碎片数量,超过则对索引进行碎片
- Angularjs同步操作http请求with $promise
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境AngularJS纵观千象
// Define a factory
app.factory('profilePromise', ['$q', 'AccountService', function($q, AccountService) {
var deferred = $q.defer();
AccountService.getProfile().then(function(res) {
- hibernate联合查询问题
sxj19881213
sqlHibernateHQL联合查询
最近在用hibernate做项目,遇到了联合查询的问题,以及联合查询中的N+1问题。
针对无外键关联的联合查询,我做了HQL和SQL的实验,希望能帮助到大家。(我使用的版本是hibernate3.3.2)
1 几个常识:
(1)hql中的几种join查询,只有在外键关联、并且作了相应配置时才能使用。
(2)hql的默认查询策略,在进行联合查询时,会产
- struts2.xml
wuai
struts
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE struts PUBLIC
"-//Apache Software Foundation//DTD Struts Configuration 2.3//EN"
"http://struts.apache