- 使用大语言模型API在AI应用中的实现
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人工智能语言模型自然语言处理python
随着人工智能技术的迅速发展,大语言模型(LLM)在自然语言处理(NLP)领域的应用越来越广泛。本文将介绍如何使用大语言模型API来实现一些基础的AI应用,并提供一个简单的demo代码,帮助大家更好地理解和使用这些技术。大语言模型API简介大语言模型(如GPT-4)能够理解和生成类似人类的文本。这些模型可以应用于各种任务,包括文本生成、语言翻译、情感分析、对话系统等。为了方便国内用户访问这些强大的模
- 国外7个最佳大语言模型 (LLM) API推荐
幂简集成
API新理念语言模型人工智能自然语言处理
大型语言模型(LLM)API将彻底改变我们处理语言的方式。在深度学习和机器学习算法的支持下,LLMAPI提供了前所未有的自然语言理解能力。通过利用这些新的API,开发人员现在可以创建能够以前所未有的方式理解和响应书面文本的应用程序。下面,我们将比较从Bard到ChatGPT、PaLM等市场上顶级LLMAPI。我们还将探讨整合这些LLM的潜在用例,并考虑其对语言处理的影响。什么是大语言模型(LLM)
- 【NLP】 API在大语言模型中的应用
Nerous_
深度学习自然语言处理语言模型人工智能
大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)通过API(应用程序接口)为开发者提供了便捷的调用方式,使其能够快速集成自然语言处理能力到各类应用中。以下是API在LLM中的核心应用场景及技术实现细节:一、核心应用场景自然语言理解与生成应用示例:智能客服:解析用户问题并生成回复(如ChatGPTAPI)。内容创作:自动生成文章、广告文案或代码(如OpenAI的GPT-4)。技术实现:
- Python 自动探索性数据分析库———KLib
若木胡
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Python自动探索性数据分析库——KLib一、引言在当今数据驱动的时代,数据分析师和科学家们面临着海量的数据需要处理和分析。探索性数据分析(EDA)作为数据处理流程中的关键环节,旨在帮助人们快速理解数据的特征、分布、相关性等重要信息,从而为后续的深入分析、建模以及决策提供坚实的基础。Python以其丰富的生态系统和强大的功能在数据分析领域占据着重要地位,而KLib则是其中一款专注于自动探索性数据
- HRM:分层多步奖励模型
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论文标题TowardsHierarchicalMulti-StepRewardModelsforEnhancedReasoninginLargeLanguageModels论文地址https://arxiv.org/pdf/2503.13551代码地址https://github.com/tengwang0318/hierarchial_reward_model作者背景香港大学,北京大学,新加坡国
- 时间序列分析的军火库:AutoTS、Darts、Kats、PaddleTS、tfts 和 FancyTS解析
赛卡
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引言:时间序列分析的现代挑战时间序列分析在多个领域中扮演着关键角色,包括工程、金融、气象、工业预测等。随着开源工具的快速发展,开发者可以通过多种库快速实现时间序列预测与分析。本文将对AutoTS、Darts、Kats、PaddleTS、tfts和FancyTS六大主流库进行详细解析,并提供代码示例,帮助你根据实际需求选择最佳工具。核心库技术解析与场景化实践1.AutoTS:自动化时间序列预测技术亮
- 金融、教育等行业如何高效利用wangEditor实现word文档网页化编辑?
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金融wordumeditor粘贴wordueditor粘贴wordueditor复制wordueditor上传word图片ueditor导入word
要求:开源,免费,技术支持编辑器:wangEditor前端:vue2,vue3,vue-cli,html5后端:java,jsp,springboot,asp.net,php,asp,.netcore,.netmvc,.netform群体:学生,个人用户,外包,自由职业者,中小型网站,博客,场景:数字门户,数字中台,站群,内网,外网,信创国产化环境,web截屏行业:医疗,教育,建筑,政府,党政,国
- 集睿致远CS5518 Mipi转lvds点屏方案芯片,pin to pin替代国腾GM8775C方案
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GM8775C型DSI转双通道LVDS发送器产品主要实现将MIPIDSI转单/双通道LVDS功能,MIPI支持1/2/3/4通道可选,最大支持4Gbps速率。LVDS时钟频率最高154MHz,最大支持视频格式为FULLHD(1920x1200)。产品特征MIPI输入:支持MIPI®D-PHY版本1.00.00和MIPI®DSI版本1.02.00;支持1~4个数据通道,1个时钟通道;支持ULPS(超
- 机身越「有型」,生态越开「阔」!华为Pura X带来全新应用市场
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3月20日,华为Pura先锋盛典及鸿蒙智行新品发布会如期举行,正式推出首款搭载HarmonyOS5的新形态阔折叠手机PuraX,硬件设计实现突破性创新。生态上,鸿蒙应用市场(AppGallery)也完成全新升级,整合了生活、娱乐、办公、金融等多元场景,精准满足用户需求,实现应用高效获取与流畅操作体验。鸿蒙应用市场(AppGallery)打出“找应用,上AppGallery”的口号,通过本次升级,打
- 自动语音识别(ASR):技术、应用与未来
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语音识别人工智能
自动语音识别(ASR):技术、应用与未来1.ASR简介自动语音识别(ASR,AutomaticSpeechRecognition)是一种将语音转换为文本的技术。它利用人工智能(AI)、深度学习和自然语言处理(NLP)技术来识别和理解人类的语言,使计算机能够与人类进行更自然的交互。2.ASR的工作原理ASR的核心流程通常包括以下几个步骤:语音信号采集:通过麦克风或其他设备获取音频数据。预处理:去除噪
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Earth explosion
架构springcloud微服务
在当今快速变化的软件开发领域,微服务架构凭借其灵活性、可扩展性和易于维护的特点,成为了众多企业构建大型应用系统的首选方案。而SpringCloud,作为Spring生态系统中的一部分,为开发者提供了一整套用于构建微服务架构的工具集,极大地简化了微服务应用的开发、部署和管理过程。本文将深入介绍SpringCloud的核心概念、关键技术及其在实际项目中的应用。一、SpringCloud简介Spring
- 常见经典目标检测算法
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人工智能#深度学习目标检测人工智能
ChatGPT目标检测(ObjectDetection)是计算机视觉领域的一个重要分支,其目的是识别数字图像中的不同对象,并给出它们的位置和类别。近年来,许多经典的目标检测算法被提出并广泛应用。以下是一些常见的经典目标检测算法:1.R-CNN(RegionswithCNNfeatures):R-CNN通过使用区域提议方法(如选择性搜索)首先生成潜在的边界框,然后使用卷积神经网络(CNN)提取特征,
- Ubuntu零基础入门到精通【1.3讲】:为什么选择 Ubuntu?
bug菌¹
滚雪球学Ubuntuubuntulinux运维为什么选择Ubuntu零基础教程
目录:上期回顾:Ubuntu的生态与社区✨前言:为什么我们都在谈论Ubuntu?为什么Ubuntu是个人和企业的首选?1️⃣安全性与开源:Ubuntu构建的安全生态系统更高的安全性:Ubuntu对安全的极致追求✨️开放性与可审查性:更透明的操作系统长期支持版(LTS):稳定与安全的完美平衡2️⃣对比其他Linux发行版:Ubuntu如何脱颖而出?Fedora:创新的前沿,但稳定性欠佳CentOS:
- ALO蚁狮优化算法:从背景到实战的全面解析
der丸子吱吱吱
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目录引言背景2.1蚁狮优化算法的起源2.2自然启发式算法的背景2.3ALO的发展与应用原理3.1蚁狮的生物行为3.2ALO的数学建模3.3算法流程与关键步骤实战应用4.1函数优化问题4.2工程优化案例4.3组合优化与约束优化代码实现与结果分析5.1Python代码实现5.2实验设计与结果分析5.3性能评估与优化建议学习资源6.1工具推荐6.2网站与文献资源6.3ALO与AI结合的方法结论1.引言在
- Java Web开发技术解析:从基础到实践的全栈指南
以恒1
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JavaWeb开发技术解析:从基础到实践的全栈指南在互联网技术演进中,JavaWeb凭借其跨平台特性、成熟的生态系统和强大的企业级服务能力,成为构建动态Web应用的核心技术栈。本文从技术组成、开发工具、实战应用三个维度,全面解析JavaWeb的完整技术体系,并结合最新行业实践探讨其演进方向。一、JavaWeb的核心技术组成JavaWeb开发以Servlet和JSP为基石,通过分层架构实现动态网页生
- AI界劳斯莱斯o1 -Pro来了!百万token收费600刀,OpenAI在AI普惠反方向狂奔?
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话题文章人工智能算家云OpenAIo1-proAPIOpenAI发布最贵模型DeepSeek
刚刚,OpenAI宣布推出其最新的高性能推理模型o1-pro。当大家还在为GPT-4.5的订阅费感到肉痛时,OpenAI用一记价格暴击刷新了认知——全新推理模型o1-pro的API定价,输入每百万token收费150美元,输出每百万token收费600美元,比前代模型贵了10倍,更是将DeepSeek-R1甩出270倍价差。与OpenAI其他模型相比,o1-pro的价格高出了不止一点:目前o1-p
- 知识图谱在人工智能语义理解与推理中的关键作用及发展研究
@王威&
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摘要本文聚焦知识图谱,深入剖析其在人工智能语义理解与推理中的核心作用。阐述知识图谱的构建原理、表示方法,分析其在自然语言处理、智能问答系统、推荐系统等多领域助力语义理解与推理的应用,探讨面临的挑战并展望未来发展方向,全面呈现知识图谱对人工智能发展的重要价值与深远影响。一、引言在人工智能追求更精准理解和处理人类语言与知识的进程中,知识图谱成为关键技术。它以结构化形式组织海量知识,揭示实体间复杂关系,
- java Spring Boot ruoyi-vue-pro 模型接入微软 OpenAI(chatgpt)方法
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开发必备2025开发必备java若依ruoyi教程javaspringbootvue.jsruoyi-vue-proopenaichatgpt大模型
javaSpringBootruoyi-vue-pro模型接入微软OpenAI方法本项目基于SpringAI提供的spring-ai-azure-openai,实现与微软Azure上部署的OpenAI的接入,涵盖AI对话和AI绘画功能。1.申请密钥1.1AzureAPI申请在微软AzureAI申请。社区小伙伴提供过密钥接入,申请流程应不复杂。申请完成后会得到类似模型列表(如图)。购买完成后,在系统
- 在忙碌的生活中,沉浸在宁静中冥想音乐
qq_39382822
生活软件需求手机音视频
在忙碌的生活中,给自己一点时间,放松身心,沉浸在宁静的音乐中,感受内心的平静。今天,就让我们来认识一款能帮你轻松进入冥想状态的神奇应用——冥想音乐MeditationMusic。软件介绍冥想音乐MeditationMusic是你日常瑜伽练习、休息时光以及睡前的贴心伴侣。它能为你模拟大自然的各种场景声音,比如海边的轻浪拍岸、森林中的鸟语虫鸣、黄昏时的微风轻拂,帮助你更好地进行冥想,自由地放松身心,仿
- 《深度剖析:BERT与GPT——自然语言处理架构的璀璨双星》
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在自然语言处理(NLP)的广袤星空中,BERT(BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers)与GPT(GenerativePretrainedTransformer)系列模型宛如两颗最为耀眼的星辰,引领着NLP技术不断迈向新的高度。它们基于独特的架构设计,以强大的语言理解与生成能力,彻底革新了NLP的研究与应用范式,成为学界和业界竞相探索
- vr中的计算机知识,VR技术基本常识
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虚拟现实技术是仿真技术的一个重要方向是仿真技术与计算机图形学人机接口技术多媒体技术传感技术网络技术等多种技术的集合是一门富有挑战性的交叉技术前沿学科和研究领域。虚拟现实技术(VR)主要包括模拟环境、感知、自然技能和传感设备等方面。模拟环境是由计算机生成的、实时动态的三维立体逼真图像。感知是指理想的VR应该具有一切人所具有的感知。除计算机图形技术所生成的视觉感知外,还有听觉、触觉、力觉、运动等感知,
- Hugging Face预训练GPT微调ChatGPT(微调入门!新手友好!)
y江江江江
机器学习大模型gptchatgpt
HuggingFace预训练GPT微调ChatGPT(微调入门!新手友好!)在实战中,⼤多数情况下都不需要从0开始训练模型,⽽是使⽤“⼤⼚”或者其他研究者开源的已经训练好的⼤模型。在各种⼤模型开源库中,最具代表性的就是HuggingFace。HuggingFace是⼀家专注于NLP领域的AI公司,开发了⼀个名为Transformers的开源库,该开源库拥有许多预训练后的深度学习模型,如BERT、G
- OWL - 优化劳动力学习的通用智能体
小众AI
AI开源学习人工智能AI编程
GitHub:https://github.com/camel-ai/owl更多AI开源软件:发现分享好用的AI工具、AI开源软件、AI模型、AI变现-小众AIOWL是一个前沿的多智能体协作框架,推动任务自动化的边界,构建在CAMEL-AIFramework。愿景是彻底变革AI智能体协作解决现实任务的方式。通过利用动态智能体交互,OWL实现了跨多领域更自然、高效且稳健的任务自动化。OWL在GAIA
- 共筑智慧城市新生态!YashanDB与荣科科技完成兼容互认证
科技圈快讯
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近日,深圳计算科学研究院的崖山数据库系统YashanDB与荣科科技股份有限公司的智慧工程移动管理平台V1.0与不动产智能管理系统V1.0成功完成了兼容性互认证,标志着双方在智慧城市建设领域实现关键突破,以国产化高性能数据库技术为核心,为工程建设与不动产管理领域提供安全可控、高效稳定的数字化解决方案。在兼容性互认证过程中,双方针对功能、性能、兼容性以及稳定性等关键指标进行了多轮严格测试,验证了Ya
- 支付宝MAU全解析:小程序生态的核心指标
ckx666666cky
小程序性能优化支付宝搜索引擎支付宝mau支付宝mau优化
支付宝作为中国领先的移动支付和生活服务平台,其月活跃用户数(MonthlyActiveUsers,简称MAU)是衡量平台活力和商业价值的关键指标。MAU不仅反映了用户对平台的黏性和活跃度,还直接影响支付宝的商业潜力和市场竞争力。支付宝MAU概况截至最近公开数据,支付宝的MAU已突破9亿,这一庞大的用户基础为支付宝小程序生态提供了强大的流量支持。与微信支付等竞争对手相比,支付宝用户群体具有更强的消费
- 智见未来:多大模型协同的数据分析新范式
一ge科研小菜菜
人工智能大数据人工智能大数据
个人主页:一ge科研小菜鸡-CSDN博客期待您的关注1.引言随着大语言模型(LLM)的快速发展,ChatGPT、DeepSeek、Grok等AI模型在数据分析和洞察生成方面展现出巨大潜力。利用多个LLM的协同能力,可以增强数据分析的多角度解读、减少单一模型的偏差,并优化洞察生成的深度和精准度。本文探讨如何结合多个LLM,在数据分析领域实现更可靠的洞察生成,并提供具体的策略、方法和应用场景。2.主要
- 如何评估大语言模型生成文本的质量?
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目录如何评估大语言模型生成文本的质量?1.评估指标概览自动评估指标(AutomaticMetrics)人工评估方法(HumanEvaluation)2.自动评估方法示例(1)计算BLEU分数(2)计算ROUGE分数(3)计算BERTScore(4)使用GPT-4进行评分3.人工评估方法(1)流畅性(Fluency)检查(2)连贯性(Coherence)检查(3)事实准确性(FactualAccur
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引言:从ESP8266到ESP32的进化之路在物联网(IoT)蓬勃发展的今天,嵌入式设备需要兼具高性能、低功耗和联网能力。乐鑫科技(RobinLi)推出的ESP32系列芯片,正是这一需求下的产物。自2016年发布以来,ESP32凭借其卓越的综合性能,迅速成为物联网开发者的首选平台。本文将从硬件架构、核心功能、开发生态到实际应用,全面解析这款"物联网心脏"的奥秘。一、ESP32的硬件架构解析1.1双
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一、引言在当今数字化时代,Web应用无处不在。对于开发者而言,掌握从0到1搭建Web应用项目的技能至关重要。本指南将带你逐步完成一个简单Web应用项目的搭建,分享技术选型思路以及在过程中遇到的问题和解决方案,助力你开启Web开发之旅。二、技术选型(一)前端框架:选择React.js。它具有高效的虚拟DOM机制,能够快速更新页面,提升用户体验。同时,React生态系统丰富,有大量现成的组件库和工具可
- Transformer与图神经网络的融合与应用
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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
Transformer与图神经网络的融合与应用关键词:Transformer,图神经网络,注意力机制,图结构数据,图表示学习,图分类,图生成1.背景介绍近年来,深度学习技术在各个领域取得了显著的进展。其中,Transformer模型和图神经网络(GraphNeuralNetworks,GNNs)是两个备受关注的研究方向。Transformer最初应用于自然语言处理领域,通过自注意力机制实现了并行计
- ios内付费
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ios内付费
近年来写了很多IOS的程序,内付费也用到不少,使用IOS的内付费实现起来比较麻烦,这里我写了一个简单的内付费包,希望对大家有帮助。
具体使用如下:
这里的sender其实就是调用者,这里主要是为了回调使用。
[KuroStoreApi kuroStoreProductId:@"产品ID" storeSender:self storeFinishCallBa
- 20 款优秀的 Linux 终端仿真器
brotherlamp
linuxlinux视频linux资料linux自学linux教程
终端仿真器是一款用其它显示架构重现可视终端的计算机程序。换句话说就是终端仿真器能使哑终端看似像一台连接上了服务器的客户机。终端仿真器允许最终用户用文本用户界面和命令行来访问控制台和应用程序。(LCTT 译注:终端仿真器原意指对大型机-哑终端方式的模拟,不过在当今的 Linux 环境中,常指通过远程或本地方式连接的伪终端,俗称“终端”。)
你能从开源世界中找到大量的终端仿真器,它们
- Solr Deep Paging(solr 深分页)
eksliang
solr深分页solr分页性能问题
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2148370
作者:eksliang(ickes) blg:http://eksliang.iteye.com/ 概述
长期以来,我们一直有一个深分页问题。如果直接跳到很靠后的页数,查询速度会比较慢。这是因为Solr的需要为查询从开始遍历所有数据。直到Solr的4.7这个问题一直没有一个很好的解决方案。直到solr
- 数据库面试题
18289753290
面试题 数据库
1.union ,union all
网络搜索出的最佳答案:
union和union all的区别是,union会自动压缩多个结果集合中的重复结果,而union all则将所有的结果全部显示出来,不管是不是重复。
Union:对两个结果集进行并集操作,不包括重复行,同时进行默认规则的排序;
Union All:对两个结果集进行并集操作,包括重复行,不进行排序;
2.索引有哪些分类?作用是
- Android TV屏幕适配
酷的飞上天空
android
先说下现在市面上TV分辨率的大概情况
两种分辨率为主
1.720标清,分辨率为1280x720.
屏幕尺寸以32寸为主,部分电视为42寸
2.1080p全高清,分辨率为1920x1080
屏幕尺寸以42寸为主,此分辨率电视屏幕从32寸到50寸都有
适配遇到问题,已1080p尺寸为例:
分辨率固定不变,屏幕尺寸变化较大。
如:效果图尺寸为1920x1080,如果使用d
- Timer定时器与ActionListener联合应用
永夜-极光
java
功能:在控制台每秒输出一次
代码:
package Main;
import javax.swing.Timer;
import java.awt.event.*;
public class T {
private static int count = 0;
public static void main(String[] args){
- Ubuntu14.04系统Tab键不能自动补全问题解决
随便小屋
Ubuntu 14.04
Unbuntu 14.4安装之后就在终端中使用Tab键不能自动补全,解决办法如下:
1、利用vi编辑器打开/etc/bash.bashrc文件(需要root权限)
sudo vi /etc/bash.bashrc
接下来会提示输入密码
2、找到文件中的下列代码
#enable bash completion in interactive shells
#if
- 学会人际关系三招 轻松走职场
aijuans
职场
要想成功,仅有专业能力是不够的,处理好与老板、同事及下属的人际关系也是门大学问。如何才能在职场如鱼得水、游刃有余呢?在此,教您简单实用的三个窍门。
第一,多汇报
最近,管理学又提出了一个新名词“追随力”。它告诉我们,做下属最关键的就是要多请示汇报,让上司随时了解你的工作进度,有了新想法也要及时建议。不知不觉,你就有了“追随力”,上司会越来越了解和信任你。
第二,勤沟通
团队的力
- 《O2O:移动互联网时代的商业革命》读书笔记
aoyouzi
读书笔记
移动互联网的未来:碎片化内容+碎片化渠道=各式精准、互动的新型社会化营销。
O2O:Online to OffLine 线上线下活动
O2O就是在移动互联网时代,生活消费领域通过线上和线下互动的一种新型商业模式。
手机二维码本质:O2O商务行为从线下现实世界到线上虚拟世界的入口。
线上虚拟世界创造的本意是打破信息鸿沟,让不同地域、不同需求的人
- js实现图片随鼠标滚动的效果
百合不是茶
JavaScript滚动属性的获取图片滚动属性获取页面加载
1,获取样式属性值
top 与顶部的距离
left 与左边的距离
right 与右边的距离
bottom 与下边的距离
zIndex 层叠层次
例子:获取左边的宽度,当css写在body标签中时
<div id="adver" style="position:absolute;top:50px;left:1000p
- ajax同步异步参数async
bijian1013
jqueryAjaxasync
开发项目开发过程中,需要将ajax的返回值赋到全局变量中,然后在该页面其他地方引用,因为ajax异步的原因一直无法成功,需将async:false,使其变成同步的。
格式:
$.ajax({ type: 'POST', ur
- Webx3框架(1)
Bill_chen
eclipsespringmaven框架ibatis
Webx是淘宝开发的一套Web开发框架,Webx3是其第三个升级版本;采用Eclipse的开发环境,现在支持java开发;
采用turbine原型的MVC框架,扩展了Spring容器,利用Maven进行项目的构建管理,灵活的ibatis持久层支持,总的来说,还是一套很不错的Web框架。
Webx3遵循turbine风格,velocity的模板被分为layout/screen/control三部
- 【MongoDB学习笔记五】MongoDB概述
bit1129
mongodb
MongoDB是面向文档的NoSQL数据库,尽量业界还对MongoDB存在一些质疑的声音,比如性能尤其是查询性能、数据一致性的支持没有想象的那么好,但是MongoDB用户群确实已经够多。MongoDB的亮点不在于它的性能,而是它处理非结构化数据的能力以及内置对分布式的支持(复制、分片达到的高可用、高可伸缩),同时它提供的近似于SQL的查询能力,也是在做NoSQL技术选型时,考虑的一个重要因素。Mo
- spring/hibernate/struts2常见异常总结
白糖_
Hibernate
Spring
①ClassNotFoundException: org.aspectj.weaver.reflect.ReflectionWorld$ReflectionWorldException
缺少aspectjweaver.jar,该jar包常用于spring aop中
②java.lang.ClassNotFoundException: org.sprin
- jquery easyui表单重置(reset)扩展思路
bozch
formjquery easyuireset
在jquery easyui表单中 尚未提供表单重置的功能,这就需要自己对其进行扩展。
扩展的时候要考虑的控件有:
combo,combobox,combogrid,combotree,datebox,datetimebox
需要对其添加reset方法,reset方法就是把初始化的值赋值给当前的组件,这就需要在组件的初始化时将值保存下来。
在所有的reset方法添加完毕之后,就需要对fo
- 编程之美-烙饼排序
bylijinnan
编程之美
package beautyOfCoding;
import java.util.Arrays;
/*
*《编程之美》的思路是:搜索+剪枝。有点像是写下棋程序:当前情况下,把所有可能的下一步都做一遍;在这每一遍操作里面,计算出如果按这一步走的话,能不能赢(得出最优结果)。
*《编程之美》上代码有很多错误,且每个变量的含义令人费解。因此我按我的理解写了以下代码:
*/
- Struts1.X 源码分析之ActionForm赋值原理
chenbowen00
struts
struts1在处理请求参数之前,首先会根据配置文件action节点的name属性创建对应的ActionForm。如果配置了name属性,却找不到对应的ActionForm类也不会报错,只是不会处理本次请求的请求参数。
如果找到了对应的ActionForm类,则先判断是否已经存在ActionForm的实例,如果不存在则创建实例,并将其存放在对应的作用域中。作用域由配置文件action节点的s
- [空天防御与经济]在获得充足的外部资源之前,太空投资需有限度
comsci
资源
这里有一个常识性的问题:
地球的资源,人类的资金是有限的,而太空是无限的.....
就算全人类联合起来,要在太空中修建大型空间站,也不一定能够成功,因为资源和资金,技术有客观的限制....
&
- ORACLE临时表—ON COMMIT PRESERVE ROWS
daizj
oracle临时表
ORACLE临时表 转
临时表:像普通表一样,有结构,但是对数据的管理上不一样,临时表存储事务或会话的中间结果集,临时表中保存的数据只对当前
会话可见,所有会话都看不到其他会话的数据,即使其他会话提交了,也看不到。临时表不存在并发行为,因为他们对于当前会话都是独立的。
创建临时表时,ORACLE只创建了表的结构(在数据字典中定义),并没有初始化内存空间,当某一会话使用临时表时,ORALCE会
- 基于Nginx XSendfile+SpringMVC进行文件下载
denger
应用服务器Webnginx网络应用lighttpd
在平常我们实现文件下载通常是通过普通 read-write方式,如下代码所示。
@RequestMapping("/courseware/{id}")
public void download(@PathVariable("id") String courseID, HttpServletResp
- scanf接受char类型的字符
dcj3sjt126com
c
/*
2013年3月11日22:35:54
目的:学习char只接受一个字符
*/
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i;
char ch;
scanf("%d", &i);
printf("i = %d\n", i);
scanf("%
- 学编程的价值
dcj3sjt126com
编程
发一个人会编程, 想想以后可以教儿女, 是多么美好的事啊, 不管儿女将来从事什么样的职业, 教一教, 对他思维的开拓大有帮助
像这位朋友学习:
http://blog.sina.com.cn/s/articlelist_2584320772_0_1.html
VirtualGS教程 (By @林泰前): 几十年的老程序员,资深的
- 二维数组(矩阵)对角线输出
飞天奔月
二维数组
今天在BBS里面看到这样的面试题目,
1,二维数组(N*N),沿对角线方向,从右上角打印到左下角如N=4: 4*4二维数组
{ 1 2 3 4 }
{ 5 6 7 8 }
{ 9 10 11 12 }
{13 14 15 16 }
打印顺序
4
3 8
2 7 12
1 6 11 16
5 10 15
9 14
13
要
- Ehcache(08)——可阻塞的Cache——BlockingCache
234390216
并发ehcacheBlockingCache阻塞
可阻塞的Cache—BlockingCache
在上一节我们提到了显示使用Ehcache锁的问题,其实我们还可以隐式的来使用Ehcache的锁,那就是通过BlockingCache。BlockingCache是Ehcache的一个封装类,可以让我们对Ehcache进行并发操作。其内部的锁机制是使用的net.
- mysqldiff对数据库间进行差异比较
jackyrong
mysqld
mysqldiff该工具是官方mysql-utilities工具集的一个脚本,可以用来对比不同数据库之间的表结构,或者同个数据库间的表结构
如果在windows下,直接下载mysql-utilities安装就可以了,然后运行后,会跑到命令行下:
1) 基本用法
mysqldiff --server1=admin:12345
- spring data jpa 方法中可用的关键字
lawrence.li
javaspring
spring data jpa 支持以方法名进行查询/删除/统计。
查询的关键字为find
删除的关键字为delete/remove (>=1.7.x)
统计的关键字为count (>=1.7.x)
修改需要使用@Modifying注解
@Modifying
@Query("update User u set u.firstna
- Spring的ModelAndView类
nicegege
spring
项目中controller的方法跳转的到ModelAndView类,一直很好奇spring怎么实现的?
/*
* Copyright 2002-2010 the original author or authors.
*
* Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
* yo
- 搭建 CentOS 6 服务器(13) - rsync、Amanda
rensanning
centos
(一)rsync
Server端
# yum install rsync
# vi /etc/xinetd.d/rsync
service rsync
{
disable = no
flags = IPv6
socket_type = stream
wait
- Learn Nodejs 02
toknowme
nodejs
(1)npm是什么
npm is the package manager for node
官方网站:https://www.npmjs.com/
npm上有很多优秀的nodejs包,来解决常见的一些问题,比如用node-mysql,就可以方便通过nodejs链接到mysql,进行数据库的操作
在开发过程往往会需要用到其他的包,使用npm就可以下载这些包来供程序调用
&nb
- Spring MVC 拦截器
xp9802
spring mvc
Controller层的拦截器继承于HandlerInterceptorAdapter
HandlerInterceptorAdapter.java 1 public abstract class HandlerInterceptorAdapter implements HandlerIntercep