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目录功能和技术介绍具体实现截图开发核心技术:开发环境开发步骤编译运行核心代码部分展示系统设计详细视频演示可行性论证软件测试源码获取功能和技术介绍该系统基于浏览器的方式进行访问,采用springboot集成快速开发框架,前端使用vue方式,基于es5的语法,开发工具IntelliJIDEAx64,因为该开发工具,内嵌了Tomcat服务运行机制,可不用单独下载Tomcatserver服务器。由于考虑到
- 知识图谱构建概念、工具、实例调研
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一、知识图谱的概念知识图谱(Knowledgegraph)知识图谱是一种用图模型来描述知识和建模世界万物之间的关联关系的技术方法。知识图谱由节点和边组成。节点可以是实体,如一个人、一本书等,或是抽象的概念,如人工智能、知识图谱等。边可以是实体的属性,如姓名、书名或是实体之间的关系,如朋友、配偶。知识图谱的早期理念来自SemanticWeb(语义网络),其最初理想是把基于文本链接的万维网落转化为基于
- FOKS-TROT: 一个高效、易用的全功能开源知识图谱生成工具
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FOKS-TROT:一个高效、易用的全功能开源知识图谱生成工具项目简介FOKS-TROT是一个基于Python的全功能开源知识图谱生成工具,旨在帮助研究人员和开发者快速构建具有丰富信息的知识图谱。该项目由hkx3upper在GitCode上开发并维护。通过FOKS-TROT,您可以轻松地将各种数据源(如文本文件、数据库、API)转换为结构化的知识图谱,并对其进行可视化分析和机器学习任务。此外,该工
- LLM与知识图谱融合:智能运维知识库构建
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.背景介绍随着信息技术的飞速发展,IT运维管理面临着越来越大的挑战。海量的设备、复杂的网络环境、日益增长的数据量,使得传统的运维方式难以满足需求。为了提高运维效率和质量,智能运维应运而生。智能运维的核心是将人工智能技术应用于运维领域,通过机器学习、深度学习等算法,实现自动化、智能化的运维管理。其中,大语言模型(LLM)和知识图谱是两个重要的技术方向。LLM能够理解和生成自然语言,可以用于构建智能
- 知识图谱:【知识图谱基础理论(八)】——知识更新
J_Xiong0117
python基础理论自然语言处理知识图谱人工智能自然语言处理
从逻辑上看,知识库的更新包括概念层的更新和数据层的更新。更新的两种方式:数据驱动下的全面更新增量更新
- 知识图谱的作用及其更新方式
甜瓜瓜哥
面试人工智能知识图谱人工智能
知识图谱的作用及其更新方式简介作用1.语义理解和推理2.信息检索3.推荐系统4.自然语言处理5.智能对话系统更新知识图谱的过程1.数据收集2.数据清洗和处理3.知识抽取4.知识融合5.验证和评估6.部署和应用总结简介知识图谱是一种以图形结构表示知识的方法,它包含了实体(如人物、地点、事物)以及它们之间的关系。知识图谱可以用于帮助计算机理解和处理自然语言,进行信息检索,进行推荐系统等多种应用。作用1
- 知识图谱构建:LLM与知识工程的完美结合
AI智能涌现深度研究
AI大模型应用入门实战与进阶DeepSeekR1&大数据AI人工智能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知识爆炸与信息孤岛随着互联网和信息技术的飞速发展,我们正处于一个知识爆炸的时代。海量的数据和信息充斥着我们的生活,但同时也带来了信息过载和信息孤岛的问题。传统的信息检索方式难以有效地组织和利用这些知识,难以满足人们对知识获取和应用的需求。1.2知识图谱的兴起知识图谱作为一种语义网络,能够将实体、概念及其之间的关系以结构化的方式进行表达和存储,从而有效地组织和管理知识。近年来,知识
- Python中LLM的知识图谱构建:动态更新与推理
二进制独立开发
GenAI与Python非纯粹GenAIpython知识图谱开发语言自然语言处理人工智能分布式机器学习
文章目录引言1.知识图谱的基本概念1.1知识图谱的定义1.2知识图谱的构建流程2.利用LLM进行知识抽取2.1实体识别2.2关系抽取2.3属性抽取3.知识融合3.1实体对齐3.2冲突消解4.知识存储5.知识推理5.1规则推理5.2基于LLM的推理6.动态更新6.1增量更新6.2实时更新7.结论引言随着人工智能技术的飞速发展,知识图谱(KnowledgeGraph,KG)作为一种结构化的知识表示方法
- AI编剧系统深度解析:从算法架构到影视工业化应用实战
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媒体娱乐行业革命:AI编剧创意辅助系统架构解析与实战应用一、行业背景与技术架构在流媒体内容需求激增的当下,传统编剧模式面临产能瓶颈。AI编剧创意辅助系统通过自然语言处理(NLP)、生成对抗网络(GAN)和知识图谱技术,构建了包含剧本生成、情节优化、角色塑造等模块的智能创作平台。核心架构分为:知识图谱层:整合影视剧本数据库(IMSDb)、维基百科等结构化数据NLP处理层:基于Transformer的
- 图数据库Neo4j面试内容整理-Neo4j的性能
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面试Neo4j数据库neo4j面试职场和发展图数据库
Neo4j的性能是它作为图数据库的重要特性之一。Neo4j在处理图数据时,通过优化图的存储、查询和遍历等方面,提供了高效的性能,特别适合用于需要处理复杂关系和多层次连接的应用场景,如社交网络、推荐系统、知识图谱等。以下是Neo4j性能的几个关键方面:1.图数据结构的优势
- 电力知识图谱与大模型的结合:从构建到行业应用的深度解析
Cc不爱吃洋葱
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随着大数据和人工智能技术的飞速发展,电力行业迎来了智能化转型的全新契机。电力知识图谱作为一种将数据转化为结构化知识的技术,正在赋能故障诊断、设备管理、运维优化等核心场景。而当知识图谱与大模型相结合,更能释放强大的知识推理和智能预测能力,为行业智慧化发展注入新动力。本文将从专业视角,深入探讨电力知识图谱的构建过程、大模型的融入方法,以及它们在实际应用中的落地场景。通过具体案例剖析与技术解读,帮助你了
- 知识图谱智能应用系统:数据存储架构与流程解析
梦落青云
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在当今数字化时代,知识图谱作为一种强大的知识表示和管理工具,正逐渐成为企业、科研机构以及各类智能应用的核心技术。知识图谱通过将数据转化为结构化的知识网络,不仅能够高效地存储和管理海量信息,还能通过复杂的查询和推理,为用户提供深度的知识洞察。然而,构建一个高效、灵活且可扩展的知识图谱系统并非易事,其中数据存储架构的设计尤为关键。本文将深入解析知识图谱智能应用系统中的数据存储架构,探讨如何通过分层存储
- 知识图谱neo4j—利用python进行知识入库
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知识图谱neo4j—利用python进行知识入库知识图谱—利用python进行知识入库作为一个写sql出生的菜鸡,在这里分享一下去年11月到12月之间研究的关于知识图谱的课题相关知识,由于客户的原因最终该项目没有继续进行下去,但是有些经验还是可以跟大家分享一下,理论知识就不说了,很多人已经有类似的分享了,这边分享一个我自己用python写的导入neo4j的脚本,能达到1秒入库4000条左右记录数据
- 基于医疗知识图谱的问答系统 基于知识图谱的多轮问答 附完整代码数据详细教程
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这个项目已实现的功能:1.闲聊类的单论对话2.基于知识图谱的多轮问答数据链接:链接:https://pan.baidu.com/s/1oPr1m8aaIeoMu53OIEULPg提取码:fh39一、项目来源由于之前用Rasa构建过对话系统,因此一直想脱离Rasa这个开源框架,从底层开始构建一个可以实现相似功能的对话系统,毕竟框架用的再溜,都不如自己做一遍。恰巧在Rasa群里看到了前辈分享的一个项目
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简介LLM知识图谱构建器是Neo4j的GraphRAG生态系统工具之一,可让您将非结构化数据转换为动态知识图谱。它与检索增强生成(RAG)聊天机器人集成,可实现自然语言查询和对数据的可解释洞察。推荐文章《使用ChatGPT从视频脚本创建知识图谱,使用GPT-4作为领域专家来帮助您从视频转录中提取知识(教程含完整源码)》权重2,知识图谱类《赋能知识图谱形成:利用BERTopic、DataMapPlo
- 大数据知识图谱之深度学习——基于BERT+LSTM+CRF深度学习识别模型医疗知识图谱问答可视化系统_bert+lstm
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文章目录大数据知识图谱之深度学习——基于BERT+LSTM+CRF深度学习识别模型医疗知识图谱问答可视化系统一、项目概述二、系统实现基本流程三、项目工具所用的版本号四、所需要软件的安装和使用五、开发技术简介Django技术介绍Neo4j数据库Bootstrap4框架Echarts简介NavicatPremium15简介Layui简介Python语言介绍MySQL数据库深度学习六、核心理论贪心算法A
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- 大模型prompt实例:知识库信息质量校验模块
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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。大模型应用向开发路径:AI代理工作流大模型应用开发实用开源项目汇总大模型问答项目问答性能评估方法大模型数据侧总结大模型token等基本概念及参数和内存的关系大模型应用开发-华为大模型生态规划从零开始的LLaMA-Factory的指令增
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数据处理与分析方面深度数据洞察:利用Deepseek强大的智能数据挖掘与分析能力,处理核货宝订货系统中的海量订单数据、客户数据、商品数据等。比如分析不同地区、不同时间、不同客户群体的订货偏好和趋势,为批发订货企业制定精准的采购、库存和销售策略提供依据。建立行业知识图谱:Deepseek可基于核货宝系统的数据及行业信息,构建批发行业知识图谱,清晰呈现企业、产品、客户、供应商等之间的关系和关联信息,帮
- DeepSeek底层揭秘——知识图谱与语料库的联邦学习架构
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目录1.知识图谱与语料库的联邦学习架构2.技术要素3.技术难点与挑战4.技术路径5.应用场景6.最新研究与技术进展7.未来趋势8.实际案例猫哥说1.知识图谱与语料库的联邦学习架构(1)定义“知识图谱与语料库的联邦学习架构”是一种结合知识图谱(KnowledgeGraph,KG)、语料库(Corpus)和联邦学习(FederatedLearning,FL)的分布式学习框架。其核心目标是通过联邦学习技
- 基于neo4j知识图谱+flask的大数据医疗领域知识问答系统(完整源码+源码解析+开发文档+视频讲解等资料
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neo4j知识图谱flask
1.classMedicalSpider::定义了一个名为MedicalSpider的类。2.def**init**(self)::这是类的构造函数,用于在创建类的实例时进行初始化。在初始化过程中,建立了与MongoDB数据库的连接,并选择了名为‘medical’的数据库和名为‘data’的集合。3.definsert\_data(self,data)::这是一个方法,用于插入数据到MongoDB
- 职场人AI突围战:解密DeepSeek的36种反内耗姿势
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当你的周报被AI碾压,当同事用智能看板抢走升职机会,当00后实习生靠提示词工程赢得领导青睐——这个悄然降临的AI职场时代,正在重构我们的生存法则。**▍DeepSeek职场变形记**这不是你认知中的聊天机器人,而是一个会进化的数字同事:-**会议终结者**:自动生成带执行方案的会议纪要,智能识别7种无效讨论模型-**文档捕手**:跨平台抓取微信/钉钉/邮件文件,建立带知识图谱的智能档案馆-**数据
- 优化GPT API接口链接的方法
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随着人工智能技术的飞速发展,GPT模型在自然语言处理领域中的应用越来越广泛。无论是在智能客服、自动化写作,还是在知识图谱的构建中,GPTAPI接口的高效调用和响应能力都成为了应用成功与否的关键。一、了解GPTAPI接口的基本工作原理在深入讨论优化策略之前,首先需要了解GPTAPI接口的基本工作原理。GPTAPI通过HTTP协议与用户系统进行通信,通常使用RESTfulAPI设计,客户端发送请求(如
- AI知识库和全文检索的区别
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1、AI知识库的作用AI知识库是基于人工智能技术构建的智能系统,能够理解、推理和生成信息。它的核心作用包括:1.1语义理解自然语言处理(NLP):AI知识库能够理解用户查询的语义,而不仅仅是关键词匹配。上下文关联:能够结合上下文信息,提供更准确的答案。1.2知识推理逻辑推理:通过知识图谱或预训练模型,AI知识库可以进行逻辑推理,回答复杂问题。多跳推理:能够从多个数据源中提取信息,综合生成答案。1.
- 【华为OD机试真题】177、发现新词的数量 / 知识图谱新词挖掘 | 机试真题+思路参考+代码解析(C++、Java、Py)
KJ.JK
OJ+最新华为OD机试(C++JavaPy)华为od知识图谱c++python发现新词的数量知识图谱新词挖掘
文章目录一、题目题目描述输入输出样例1样例2二、代码与思路参考C++语言思路C++代码Java语言思路Java代码Python语言思路Python代码作者:KJ.JK订阅本专栏后即可解锁在线OJ刷题权限个人博客首页:KJ.JK专栏介绍:2024年最新的华为OD机试真题B、C和D卷,使用C++、Java、Python语言进行解答,每个题目的思路分析都非常详细,支持在线OJ评测刷题!!!!订阅后获取权
- 计算机毕业设计hadoop+spark+hive新能源汽车数据分析可视化大屏 汽车推荐系统 新能源汽车推荐系统 汽车爬虫 汽车大数据 机器学习 大数据毕业设计 深度学习 知识图谱 人工智能
qq+593186283
hadoop大数据人工智能
(1)设计目的本次设计一个基于Hive的新能源汽车数据仓管理系统。企业管理员登录系统后可以在汽车保养时,根据这些汽车内置传感器传回的数据分析其故障原因,以便维修人员更加及时准确处理相关的故障问题。或者对这些数据分析之后向车主进行预警提示车主注意保养汽车,以提高汽车行驶的安全系数。(2)设计要求利用Flume进行分布式的日志数据采集,Kafka实现高吞吐量的数据传输,DateX进行数据清洗、转换和整
- DeLLMa框架:优化复杂决策的新路径
XianxinMao
人工智能
标题:DeLLMa框架:优化复杂决策的新路径文章信息摘要:DeLLMa框架通过整合大型语言模型(LLMs)和结构化数据,优化了在不确定性条件下的决策过程,特别是在处理复杂决策问题时,能够增强决策的严谨性和精确性。该框架利用LLMs处理非结构化文本数据的能力,结合结构化数据的定量分析,弥补了传统决策方法中的认知偏差和信息处理不足。通过引入知识图谱和定量分析技术,DeLLMa不仅提高了决策的透明度和可
- 知识图谱智能应用系统:数据分析与挖掘技术文档
光芒再现0394
知识图谱数据分析人工智能
一、概述在知识图谱智能应用系统中,数据分析与挖掘模块是实现知识发现和智能应用的核心环节。该模块负责处理和分析来自数据采集与预处理模块的结构化和半结构化数据,提取有价值的知识,并将其转化为可用于知识图谱构建和应用的三元组数据。本技术文档详细介绍了数据分析与挖掘模块中使用到的关键技术,包括SparkML、StanfordNLP、JNA、Jena、Python调用以及定时调度。二、技术栈介绍(一)Spa
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引言:AI领域的融合趋势在目前大模型与知识图谱作为两个重要的研究方向,各自展现出了强大的能力与潜力。大模型,凭借其在海量数据上的深度训练,拥有强大的语言理解与生成能力,能够处理多种自然语言处理任务,如文本生成、问答系统、机器翻译等,像GPT系列模型,一经推出便在全球范围内引起了广泛关注,展示了大模型在语言处理方面的卓越能力。知识图谱则以结构化的方式组织知识,清晰地展现了实体之间的关系,为智能应用提
- 【轻量级推荐算法框架】ReChorus 是一个高效、可扩展的轻量级推荐算法框架
繁华落尽,寻一世真情
推荐算法算法机器学习
ReChorus是一个高效、可扩展的轻量级推荐算法框架,基于PyTorch实现。该框架旨在解决推荐系统中算法实现细节、评价方式、数据集处理等方面的差异,帮助缓解可复现性问题。ReChorus实现了多种不同类型的推荐算法,包括常规推荐、序列推荐、引入知识图谱的推荐和引入时间动态性的推荐等,同时提供统一的预处理范式。主要特点和功能综合高效:ReChorus框架目前实现了13个不同的推荐算法,
- Dom
周华华
JavaScripthtml
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml&q
- 【Spark九十六】RDD API之combineByKey
bit1129
spark
1. combineByKey函数的运行机制
RDD提供了很多针对元素类型为(K,V)的API,这些API封装在PairRDDFunctions类中,通过Scala隐式转换使用。这些API实现上是借助于combineByKey实现的。combineByKey函数本身也是RDD开放给Spark开发人员使用的API之一
首先看一下combineByKey的方法说明:
- msyql设置密码报错:ERROR 1372 (HY000): 解决方法详解
daizj
mysql设置密码
MySql给用户设置权限同时指定访问密码时,会提示如下错误:
ERROR 1372 (HY000): Password hash should be a 41-digit hexadecimal number;
问题原因:你输入的密码是明文。不允许这么输入。
解决办法:用select password('你想输入的密码');查询出你的密码对应的字符串,
然后
- 路漫漫其修远兮 吾将上下而求索
周凡杨
学习 思索
王国维在他的《人间词话》中曾经概括了为学的三种境界古今之成大事业、大学问者,罔不经过三种之境界。“昨夜西风凋碧树。独上高楼,望尽天涯路。”此第一境界也。“衣带渐宽终不悔,为伊消得人憔悴。”此第二境界也。“众里寻他千百度,蓦然回首,那人却在灯火阑珊处。”此第三境界也。学习技术,这也是你必须经历的三种境界。第一层境界是说,学习的路是漫漫的,你必须做好充分的思想准备,如果半途而废还不如不要开始。这里,注
- Hadoop(二)对话单的操作
朱辉辉33
hadoop
Debug:
1、
A = LOAD '/user/hue/task.txt' USING PigStorage(' ')
AS (col1,col2,col3);
DUMP A;
//输出结果前几行示例:
(>ggsnPDPRecord(21),,)
(-->recordType(0),,)
(-->networkInitiation(1),,)
- web报表工具FineReport常用函数的用法总结(日期和时间函数)
老A不折腾
finereport报表工具web开发
web报表工具FineReport常用函数的用法总结(日期和时间函数)
说明:凡函数中以日期作为参数因子的,其中日期的形式都必须是yy/mm/dd。而且必须用英文环境下双引号(" ")引用。
DATE
DATE(year,month,day):返回一个表示某一特定日期的系列数。
Year:代表年,可为一到四位数。
Month:代表月份。
- c++ 宏定义中的##操作符
墙头上一根草
C++
#与##在宏定义中的--宏展开 #include <stdio.h> #define f(a,b) a##b #define g(a) #a #define h(a) g(a) int main() { &nbs
- 分析Spring源代码之,DI的实现
aijuans
springDI现源代码
(转)
分析Spring源代码之,DI的实现
2012/1/3 by tony
接着上次的讲,以下这个sample
[java]
view plain
copy
print
- for循环的进化
alxw4616
JavaScript
// for循环的进化
// 菜鸟
for (var i = 0; i < Things.length ; i++) {
// Things[i]
}
// 老鸟
for (var i = 0, len = Things.length; i < len; i++) {
// Things[i]
}
// 大师
for (var i = Things.le
- 网络编程Socket和ServerSocket简单的使用
百合不是茶
网络编程基础IP地址端口
网络编程;TCP/IP协议
网络:实现计算机之间的信息共享,数据资源的交换
协议:数据交换需要遵守的一种协议,按照约定的数据格式等写出去
端口:用于计算机之间的通信
每运行一个程序,系统会分配一个编号给该程序,作为和外界交换数据的唯一标识
0~65535
查看被使用的
- JDK1.5 生产消费者
bijian1013
javathread生产消费者java多线程
ArrayBlockingQueue:
一个由数组支持的有界阻塞队列。此队列按 FIFO(先进先出)原则对元素进行排序。队列的头部 是在队列中存在时间最长的元素。队列的尾部 是在队列中存在时间最短的元素。新元素插入到队列的尾部,队列检索操作则是从队列头部开始获得元素。
ArrayBlockingQueue的常用方法:
- JAVA版身份证获取性别、出生日期及年龄
bijian1013
java性别出生日期年龄
工作中需要根据身份证获取性别、出生日期及年龄,且要还要支持15位长度的身份证号码,网上搜索了一下,经过测试好像多少存在点问题,干脆自已写一个。
CertificateNo.java
package com.bijian.study;
import java.util.Calendar;
import
- 【Java范型六】范型与枚举
bit1129
java
首先,枚举类型的定义不能带有类型参数,所以,不能把枚举类型定义为范型枚举类,例如下面的枚举类定义是有编译错的
public enum EnumGenerics<T> { //编译错,提示枚举不能带有范型参数
OK, ERROR;
public <T> T get(T type) {
return null;
- 【Nginx五】Nginx常用日志格式含义
bit1129
nginx
1. log_format
1.1 log_format指令用于指定日志的格式,格式:
log_format name(格式名称) type(格式样式)
1.2 如下是一个常用的Nginx日志格式:
log_format main '[$time_local]|$request_time|$status|$body_bytes
- Lua 语言 15 分钟快速入门
ronin47
lua 基础
-
-
单行注释
-
-
[[
[多行注释]
-
-
]]
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
1.
变量 & 控制流
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
num
=
23
-
-
数字都是双精度
str
=
'aspythonstring'
- java-35.求一个矩阵中最大的二维矩阵 ( 元素和最大 )
bylijinnan
java
the idea is from:
http://blog.csdn.net/zhanxinhang/article/details/6731134
public class MaxSubMatrix {
/**see http://blog.csdn.net/zhanxinhang/article/details/6731134
* Q35
求一个矩阵中最大的二维
- mongoDB文档型数据库特点
开窍的石头
mongoDB文档型数据库特点
MongoDD: 文档型数据库存储的是Bson文档-->json的二进制
特点:内部是执行引擎是js解释器,把文档转成Bson结构,在查询时转换成js对象。
mongoDB传统型数据库对比
传统类型数据库:结构化数据,定好了表结构后每一个内容符合表结构的。也就是说每一行每一列的数据都是一样的
文档型数据库:不用定好数据结构,
- [毕业季节]欢迎广大毕业生加入JAVA程序员的行列
comsci
java
一年一度的毕业季来临了。。。。。。。。
正在投简历的学弟学妹们。。。如果觉得学校推荐的单位和公司不适合自己的兴趣和专业,可以考虑来我们软件行业,做一名职业程序员。。。
软件行业的开发工具中,对初学者最友好的就是JAVA语言了,网络上不仅仅有大量的
- PHP操作Excel – PHPExcel 基本用法详解
cuiyadll
PHPExcel
导出excel属性设置//Include classrequire_once('Classes/PHPExcel.php');require_once('Classes/PHPExcel/Writer/Excel2007.php');$objPHPExcel = new PHPExcel();//Set properties 设置文件属性$objPHPExcel->getProperties
- IBM Webshpere MQ Client User Issue (MCAUSER)
darrenzhu
IBMjmsuserMQMCAUSER
IBM MQ JMS Client去连接远端MQ Server的时候,需要提供User和Password吗?
答案是根据情况而定,取决于所定义的Channel里面的属性Message channel agent user identifier (MCAUSER)的设置。
http://stackoverflow.com/questions/20209429/how-mca-user-i
- 网线的接法
dcj3sjt126com
一、PC连HUB (直连线)A端:(标准568B):白橙,橙,白绿,蓝,白蓝,绿,白棕,棕。 B端:(标准568B):白橙,橙,白绿,蓝,白蓝,绿,白棕,棕。 二、PC连PC (交叉线)A端:(568A): 白绿,绿,白橙,蓝,白蓝,橙,白棕,棕; B端:(标准568B):白橙,橙,白绿,蓝,白蓝,绿,白棕,棕。 三、HUB连HUB&nb
- Vimium插件让键盘党像操作Vim一样操作Chrome
dcj3sjt126com
chromevim
什么是键盘党?
键盘党是指尽可能将所有电脑操作用键盘来完成,而不去动鼠标的人。鼠标应该说是新手们的最爱,很直观,指哪点哪,很听话!不过常常使用电脑的人,如果一直使用鼠标的话,手会发酸,因为操作鼠标的时候,手臂不是在一个自然的状态,臂肌会处于绷紧状态。而使用键盘则双手是放松状态,只有手指在动。而且尽量少的从鼠标移动到键盘来回操作,也省不少事。
在chrome里安装 vimium 插件
- MongoDB查询(2)——数组查询[六]
eksliang
mongodbMongoDB查询数组
MongoDB查询数组
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2177292 一、概述
MongoDB查询数组与查询标量值是一样的,例如,有一个水果列表,如下所示:
> db.food.find()
{ "_id" : "001", "fruits" : [ "苹
- cordova读写文件(1)
gundumw100
JavaScriptCordova
使用cordova可以很方便的在手机sdcard中读写文件。
首先需要安装cordova插件:file
命令为:
cordova plugin add org.apache.cordova.file
然后就可以读写文件了,这里我先是写入一个文件,具体的JS代码为:
var datas=null;//datas need write
var directory=&
- HTML5 FormData 进行文件jquery ajax 上传 到又拍云
ileson
jqueryAjaxhtml5FormData
html5 新东西:FormData 可以提交二进制数据。
页面test.html
<!DOCTYPE>
<html>
<head>
<title> formdata file jquery ajax upload</title>
</head>
<body>
<
- swift appearanceWhenContainedIn:(version1.2 xcode6.4)
啸笑天
version
swift1.2中没有oc中对应的方法:
+ (instancetype)appearanceWhenContainedIn:(Class <UIAppearanceContainer>)ContainerClass, ... NS_REQUIRES_NIL_TERMINATION;
解决方法:
在swift项目中新建oc类如下:
#import &
- java实现SMTP邮件服务器
macroli
java编程
电子邮件传递可以由多种协议来实现。目前,在Internet 网上最流行的三种电子邮件协议是SMTP、POP3 和 IMAP,下面分别简单介绍。
◆ SMTP 协议
简单邮件传输协议(Simple Mail Transfer Protocol,SMTP)是一个运行在TCP/IP之上的协议,用它发送和接收电子邮件。SMTP 服务器在默认端口25上监听。SMTP客户使用一组简单的、基于文本的
- mongodb group by having where 查询sql
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境mongo纵观千象
SELECT cust_id,
SUM(price) as total
FROM orders
WHERE status = 'A'
GROUP BY cust_id
HAVING total > 250
db.orders.aggregate( [
{ $match: { status: 'A' } },
{
$group: {
- Struts2 Pojo(六)
Luob.
POJOstrust2
注意:附件中有完整案例
1.采用POJO对象的方法进行赋值和传值
2.web配置
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<web-app version="2.5"
xmlns="http://java.sun.com/xml/ns/javaee&q
- struts2步骤
wuai
struts
1、添加jar包
2、在web.xml中配置过滤器
<filter>
<filter-name>struts2</filter-name>
<filter-class>org.apache.st