- 使用MarkdownHeaderTextSplitter拆分Markdown文档
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python前端开发语言
在AI驱动的应用中,如聊天机器人或问答系统,处理大型文档时,通过分片技术将文档拆分为更小的单元是必要的步骤。尤其是对于Markdown格式的文件,它们通常由各种层级的标题结构化组织。通过按标题拆分,有利于保留文档的上下文语义一致性。本篇文章将讲解如何使用MarkdownHeaderTextSplitter来实现这一目标。技术背景介绍在将完整的段落或文档进行嵌入时,嵌入过程会考虑文本的整体上下文以及
- Ada语言的数据结构与算法
尤宸翎
包罗万象golang开发语言后端
Ada语言的数据结构与算法引言在计算机科学的领域里,数据结构与算法是核心的组成部分,围绕着如何高效地存储和处理数据。这些概念不仅是程序设计的重要基础,也是提高程序性能的关键。Ada是一种强类型、结构化的编程语言,早在20世纪80年代就被设计用于军用和实时系统。由于其高可靠性和可维护性,Ada逐渐在航空航天、军事和其他需要高安全性的领域获得了广泛应用。本文将探讨Ada语言中的数据结构和算法,包括常见
- C语言基础(函数)
指尖DE格桑花
c语言开发语言初学者嵌入式
函数的概述函数:实现一定功能的,独立的代码模块。对于函数的使用,一定是先定义,后使用。使用函数的优势:①我们可以通过函数提供功能给别人使用。当然我们也可以使用别人提供的函数,减少代码量。②借助函数可以减少重复性的代码。③实现结构化(模块化)程序设计思想。关于结构化设计思想:将大型的任务功能划分为相互独立的小型的任务模块来设计。函数是C语言程序的基本组成单元:C语言程序是由一个(必然是main函数)
- AIGC时代品牌突围战:10招玩转DeepSeek内容推荐(深度扩展版)
白雪讲堂
人工智能大数据机器学习
一、认知革命:从SEO到GEO的生死迭代案例对比:传统SEO困境:某家电品牌2023年投入200万SEO优化,关键词排名TOP3但流量下降42%(SEMrush数据)GEO突破案例:某母婴品牌通过结构化数据改造,AI推荐量从日均300次飙升至1.2万次(来源:DeepSeek官方案例库)实战要点:内容形态改造:将产品参数表升级为JSON-LD格式(某手机品牌实现参数类问题100%引用)流量分配逻辑
- 基于 Python 将 PDF 转 Markdown 并拆解为 JSON,支持自定义标题处理
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在日常工作中,我们经常需要将PDF文件转换为可编辑、可结构化的数据格式,比如Markdown和JSON。但实际操作中,自动化工具往往会出现标题识别不准确的问题,尤其是PDF转换过程中,缺乏明确的标题标识。这篇文章将教你如何使用Python将PDF转换为Markdown,并通过自定义规则精准识别标题,最终将内容按标题结构拆解为JSON,方便后续快速检索与使用。1.实现目标将PDF文件转换为Markd
- openai 标准化协议 Structured Outputs 具体示例教程
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StructuredOutputs具体示例教程场景:个人财务管理助手假设我们要构建一个AI助手,帮助用户记录和管理个人财务支出。用户可以输入自然语言描述(如“昨天我花了50元买了午餐”),助手将提取关键信息并以结构化JSON格式返回,包括日期、金额、类别和备注。示例1:使用StructuredOutputs提取财务记录步骤1:定义JSONSchema我们需要一个清晰的Schema来描述财务记录:{
- Python常用的库讲解(易懂版)
不辉放弃
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NumPy:用于科学计算的基础库,提供多维数组对象、各种派生对象和对数组执行操作的工具。importnumpyasnp#创建一个numpy数组arr=np.array([1,2,3,4,5])print(arr)Pandas:数据处理库,提供数据结构和数据分析工具,特别适合处理结构化数据。importpandasaspd#创建一个Pandas数据帧df=pd.DataFrame({'A':[1,2
- 一文搞懂MYSQL、SQL、SQLServer、SQLyog的区别和联系
码上就位
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1.SQL(StructuredQueryLanguage)定义:SQL是结构化查询语言,主要用于管理和操作关系型数据库(RDBMS)。它是一种标准化语言,由ISO和ANSI定义,支持数据的查询、插入、更新、删除和数据库结构的定义。特点:通用性:SQL是关系型数据库的通用语言,支持多种数据库系统,如MySQL、SQLServer、Oracle、PostgreSQL等。功能性:DDL(数据定义语言)
- 探索AI知识库的无限潜力:定义、应用与未来展望
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一、AI知识库的定义AI知识库,作为人工智能技术与传统知识库概念的融合,是指利用人工智能算法和技术构建、管理和维护的信息存储系统。它不仅包含了大量的结构化、半结构化和非结构化数据,还具备智能检索、推理分析、自我学习和优化等高级功能。AI知识库通过模拟人类的认知过程,实现了对知识的有效组织和高效利用,为各种应用场景提供了强大的支持。二、AI知识库的应用1.客户服务与支持在电子商务领域,AI知识库的应
- 【从零开始学习计算机科学】软件工程(四)结构化需求分析 与 面向对象需求分析
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【从零开始学习计算机科学】软件工程(四)结构化需求分析与面向对象需求分析结构化需求分析数据模型E-R图基于E-R图的建模过程功能模型分层DFD简介基于DFD的建模原则DFD建模流程DFD的建模中的核心过程分层DFD的改进DFD建模中的注意事项行为模型STD建模的过程数据字典结构化分析总结面向对象需求分析OOAOA的过程时序图状态图面向对象需求建模总结结构化需求分析结构化分析(SA,Structur
- 算力未来演进与多场景创新
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内容概要算力作为数字经济的核心生产力,其技术架构与应用场景正经历多维突破。从技术架构层面来看,异构计算通过整合CPU、GPU、FPGA等多元芯片实现性能跃升,边缘计算则借助分布式节点降低时延并提升响应效率,而量子计算在特定领域的指数级加速潜力已进入验证阶段。在应用场景维度,工业互联网通过实时数据分析优化产线效率,智能安防依托视频流结构化处理增强预警能力,元宇宙则依赖高密度渲染与低延迟传输构建沉浸式
- 华为IPD集成产品开发
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华为的**集成产品开发(IPD)**是一套系统化的产品研发管理体系,旨在通过跨部门协作、市场需求导向和结构化流程,提升产品开发效率与质量。以下是关于华为IPD的核心要点:一、IPD的核心内涵与目标IPD(IntegratedProductDevelopment)是华为从IBM引入并本土化的管理方法,强调以客户需求为中心,整合资源、优化流程,实现从市场机会到商业成功的闭环。其核心目标包括:缩短产品上
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引言SpringBoot的配置属性(ConfigurationProperties)是其另一个核心特性,它提供了一种类型安全、结构化的方式来管理应用的配置信息。与自动配置相辅相成,配置属性允许开发者以声明式的方式将外部配置(如properties文件、YAML文件、环境变量等)绑定到Java对象,从而简化配置读取和使用,提高代码的可读性和可维护性。本文将深入解析SpringBoot配置属性的原理、
- python怎么爬取网页数据,python爬取网页数据步骤
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这篇文章主要介绍了python爬取网页数据表格会超出索引,具有一定借鉴价值,需要的朋友可以参考下。希望大家阅读完这篇文章后大有收获,下面让小编带着大家一起了解一下。前言:用python的爬虫爬取数据真的很简单,只要掌握这六步就好,也不复杂python源码库。以前还以为爬虫很难,结果一上手,从初学到把东西爬下来,一个小时都不到就解决了。python爬虫六步走第一步:安装requests库和Beaut
- 【AI大模型-提示词中的###和“““】
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提示词中活用###和"""(或其他特殊字符或格式)的原因主要基于以下几点:1.结构化与清晰性在编写提示词时,使用特殊字符如###和"""可以帮助将复杂的指令或上下文信息结构化,使其更加清晰易懂。这对于大型语言模型(LLMs)尤为重要,因为它们需要处理大量的输入信息,并据此生成输出。结构化的提示词有助于模型更好地理解用户的意图,减少误解的可能性。例如,使用###作为分隔符,可以将提示词中的不同部分(
- 微软开源神器OmniParser V2.0 介绍
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开源项目观察大模型知识札记microsoftOmniParser开源项目
微软开源的OmniParserV2.0是一款基于纯视觉技术的GUI智能体解析工具,旨在将用户界面(UI)截图转换为结构化数据,从而实现对计算机屏幕上的可交互元素的高效识别和操控。这一工具通过结合先进的视觉解析技术和大型语言模型(LLM),显著提升了AI智能体在复杂环境下的识别能力和操作效率。核心功能与特点高精度识别:OmniParserV2.0在检测小尺寸可交互UI元素时的准确率显著提升,达到了3
- YARN 的任务提交流程是怎样的?思维导图 代码示例(java 架构)
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YARN的任务提交流程是一个复杂但有序的过程,它涉及到多个组件之间的交互。以下是详细的任务提交流程描述、思维导图结构化描述以及Java代码示例,帮助你理解如何在YARN中提交任务。YARN任务提交流程客户端提交应用程序客户端通过YARN的API向ResourceManager提交一个新应用程序。提交时需要提供ApplicationMaster的启动信息(如JAR包路径、主类名等)以及其他配置参数。
- 工作流
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工作流谨以此文向从事工作流研究的前辈们致敬目录1工作流介绍12工作流类型12.1按工作流的性质分12.2按照重复性分12.3按照结构化程度分12.4按流程与数据表单的关系分12.5按应用类型分12.6按工作流模式分23工作流的应用场景23.1业务流程辅助办公软件23.2软件内部工作的顺控制23.3自动筛选查询类系统23.4自动化控制中24工作流平台介绍24.1BigbrossBossa34.2Br
- 如何用deepseek快速生成思维导图和流程图?
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一起来看看md格式和mermaid格式,与deepseek的碰撞会产生怎样的魔法吧!1、md格式+deepseek,快速生成思维导图Markdown是一种轻量级的标记语言,旨在以易读易写的纯文本格式编写文档,并能够轻松转换为结构化的HTML(超文本标记语言)或其他格式。它最初由JohnGruber和AaronSwartz于2004年创建,因其简洁性和可读性而广受欢迎。操作方法:Step1:给dee
- SQL语言的编译原理
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SQL语言的编译原理引言SQL(StructuredQueryLanguage,结构化查询语言)是用于管理和操作关系数据库的一种标准语言。作为一种高级语言,SQL不仅易于使用,而且功能强大。然而,SQL语言本身并不能直接被计算机理解。为了让计算机能够执行SQL语句,我们需要通过编译原理将SQL语句转换为机器能够理解的指令。本文将探讨SQL语言的编译原理,介绍SQL的组成部分、编译过程以及相关的优化
- 智慧社区2.0
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项目亮点1.技术架构层面✅多数据源整合(MySQL+Redis+HDFS+OSS)核心亮点:不仅仅是单一数据库,而是根据数据特性使用MySQL(结构化数据)+Redis(缓存)+HDFS(大数据存储)+OSS(对象存储),提高了系统的数据存储效率和查询速度。面试时可以强调:Redis作为缓存,加速社区热点数据访问,减少MySQL压力。HDFS存储海量日志和AI任务数据,支持后续分析。OSS解决图片
- DeepSeek 3FS 与 JuiceFS:架构与特性比较
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近期,DeepSeek开源了其文件系统Fire-FlyerFileSystem(3FS),使得文件系统这一有着70多年历时的“古老”的技术,又获得了各方的关注。在AI业务中,企业需要处理大量的文本、图像、视频等非结构化数据,还需要应对数据量的爆炸式增长,分布式文件系统因此成为AI训练的关键存储技术。本文旨在通过深入分析3FS的实现机制,并与JuiceFS进行对比,以帮助用户理解两种文件系统的区别及
- 结构化的“问题链”方法如何在复杂问题分析和解决方面发挥作用
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它是什么?━━━━━━━━━━━━━━━━━━“问题链”是一种结构化的探究方法,用于系统地挖掘和解析复杂问题。它不仅仅是一系列问题,而是一种思维框架,旨在通过层层递进的提问,从表象深入到问题的本质和根源,并向下延伸至解决方案的细节。核心概念细化:提问链的本质:双向探索:问题链并非单向度的线性思维,而是包含上溯性提问(溯源问题根因)和下延性提问(推演解决方案和细节)的双向过程。上溯(溯源性提问):如
- 华为OD机试 - 书籍叠放 - 逻辑分析(Java 2023 B卷 200分)
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题目描述书籍的长、宽都是整数对应((l,w))。如果书A的长宽度都比B的长宽大时,则允许将B排列放在A上面。现在有一组规格的书籍,书籍叠放时要求书籍不能旋转,请计算最多能有多少个规格书籍能叠放在一起。输入描述输入:books=[[20,16],[15,11],[10,10],[9,10]]说明:总共4本书籍,第一本长度为20宽度为16;第二本书长度为15宽度为11,依次类推,最后一本书长度为9宽度
- Hive 与 SparkSQL 的语法差异及性能对比
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在大数据处理领域,Hive和SparkSQL都是极为重要的工具,它们为大规模数据的存储、查询和分析提供了高效的解决方案。虽然二者都致力于处理结构化数据,并且都采用了类似SQL的语法来方便用户进行操作,但在实际使用中,它们在语法细节和性能表现上存在诸多差异。了解这些差异,对于开发者根据具体业务场景选择合适的工具至关重要。语法差异数据定义语言(DDL)表创建语法Hive:在Hive中创建表时,需要详细
- 神经网络模型压缩&实例教程—非结构化剪枝
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目录1.导包&定义一个简单的网络2.获取网络需要剪枝的模块3.模块剪枝(核心)3.1随机剪枝weight3.2L1范数剪枝bias4.总结最先进的深度学习技术依赖于难以部署的过度参数化模型。相反,已知生物神经网络使用高效的稀疏连接。为了在不牺牲准确性的情况下减少内存、电池和硬件消耗,通过减少模型中的参数数量来确定压缩模型的最佳技术是很重要的。这反过来又允许您在设备上部署轻量级模型,并通过设备上的私
- 深度学习模型压缩:非结构化剪枝与结构化剪枝的定义与对比
从零开始学习人工智能
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****在深度学习中,模型压缩是优化模型性能、降低存储和计算成本的重要技术之一。其中,剪枝(Pruning)是最常用的方法之一。根据剪枝的粒度和目标,剪枝可以分为非结构化剪枝(UnstructuredPruning)和结构化剪枝(StructuredPruning)。本文将详细介绍这两种剪枝方法的定义,并通过对比帮助读者更好地理解它们的差异。1.非结构化剪枝(UnstructuredPruning
- 实战级AI变现路线:从0到3万/月的3大黄金赛道拆解
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AI人工智能智能体aiAI编程程序员创富
赛道一:AI短视频带货(三农领域)全流程操作手册选题系统搭建借助DeepSeek-R1云端版,输入"地域特色(如云南菌菇)+情感共鸣点(留守老人)+产品植入位(土特产)"生成结构化选题指令示例:{"prompt":"生成三农领域爆款选题,输出JSON结构"}日产能200+选题,筛选率15%分镜工业化生产使用Gemini2.0flash的vision功能,配置参数:-分辨率:1080x1920竖版-
- PyTorch 模型剪枝实例教程一、非结构化剪枝
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模型压缩与加速pytorchpytorch深度学习人工智能
目录1.导包&定义一个简单的网络2.获取网络需要剪枝的模块3.模块剪枝(核心)4.总结目前大部分最先进的(SOTA)深度学习技术虽然效果好,但由于其模型参数量和计算量过高,难以用于实际部署。而众所周知,生物神经网络使用高效的稀疏连接(生物大脑神经网络balabala啥的都是稀疏连接的),考虑到这一点,为了减少内存、容量和硬件消耗,同时又不牺牲模型预测的精度,在设备上部署轻量级模型,并通过私有的设备
- python安装哪个版本好win11,安装python选择哪个版本
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这篇文章主要介绍了python安装哪个版本好win11,具有一定借鉴价值,需要的朋友可以参考下。希望大家阅读完这篇文章后大有收获,下面让小编带着大家一起了解一下。Sourcecodedownload:本文相关源码前言跟其他编程语言一样,Python发展至今,已经发布了很多版本。有很多小伙伴,在刚接触Python时,基本都会纠结一个问题:应该安装哪个版本的Python好呢?下面小编给大家一些建议用p
- 多线程编程之卫生间
周凡杨
java并发卫生间线程厕所
如大家所知,火车上车厢的卫生间很小,每次只能容纳一个人,一个车厢只有一个卫生间,这个卫生间会被多个人同时使用,在实际使用时,当一个人进入卫生间时则会把卫生间锁上,等出来时打开门,下一个人进去把门锁上,如果有一个人在卫生间内部则别人的人发现门是锁的则只能在外面等待。问题分析:首先问题中有两个实体,一个是人,一个是厕所,所以设计程序时就可以设计两个类。人是多数的,厕所只有一个(暂且模拟的是一个车厢)。
- How to Install GUI to Centos Minimal
sunjing
linuxInstallDesktopGUI
http://www.namhuy.net/475/how-to-install-gui-to-centos-minimal.html
I have centos 6.3 minimal running as web server. I’m looking to install gui to my server to vnc to my server. You can insta
- Shell 函数
daizj
shell函数
Shell 函数
linux shell 可以用户定义函数,然后在shell脚本中可以随便调用。
shell中函数的定义格式如下:
[function] funname [()]{
action;
[return int;]
}
说明:
1、可以带function fun() 定义,也可以直接fun() 定义,不带任何参数。
2、参数返回
- Linux服务器新手操作之一
周凡杨
Linux 简单 操作
1.whoami
当一个用户登录Linux系统之后,也许他想知道自己是发哪个用户登录的。
此时可以使用whoami命令。
[ecuser@HA5-DZ05 ~]$ whoami
e
- 浅谈Socket通信(一)
朱辉辉33
socket
在java中ServerSocket用于服务器端,用来监听端口。通过服务器监听,客户端发送请求,双方建立链接后才能通信。当服务器和客户端建立链接后,两边都会产生一个Socket实例,我们可以通过操作Socket来建立通信。
首先我建立一个ServerSocket对象。当然要导入java.net.ServerSocket包
ServerSock
- 关于框架的简单认识
西蜀石兰
框架
入职两个月多,依然是一个不会写代码的小白,每天的工作就是看代码,写wiki。
前端接触CSS、HTML、JS等语言,一直在用的CS模型,自然免不了数据库的链接及使用,真心涉及框架,项目中用到的BootStrap算一个吧,哦,JQuery只能算半个框架吧,我更觉得它是另外一种语言。
后台一直是纯Java代码,涉及的框架是Quzrtz和log4j。
都说学前端的要知道三大框架,目前node.
- You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your
林鹤霄
You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your MySQL server version for the right syntax to use near 'option,changed_ids ) values('0ac91f167f754c8cbac00e9e3dc372
- MySQL5.6的my.ini配置
aigo
mysql
注意:以下配置的服务器硬件是:8核16G内存
[client]
port=3306
[mysql]
default-character-set=utf8
[mysqld]
port=3306
basedir=D:/mysql-5.6.21-win
- mysql 全文模糊查找 便捷解决方案
alxw4616
mysql
mysql 全文模糊查找 便捷解决方案
2013/6/14 by 半仙
[email protected]
目的: 项目需求实现模糊查找.
原则: 查询不能超过 1秒.
问题: 目标表中有超过1千万条记录. 使用like '%str%' 进行模糊查询无法达到性能需求.
解决方案: 使用mysql全文索引.
1.全文索引 : MySQL支持全文索引和搜索功能。MySQL中的全文索
- 自定义数据结构 链表(单项 ,双向,环形)
百合不是茶
单项链表双向链表
链表与动态数组的实现方式差不多, 数组适合快速删除某个元素 链表则可以快速的保存数组并且可以是不连续的
单项链表;数据从第一个指向最后一个
实现代码:
//定义动态链表
clas
- threadLocal实例
bijian1013
javathreadjava多线程threadLocal
实例1:
package com.bijian.thread;
public class MyThread extends Thread {
private static ThreadLocal tl = new ThreadLocal() {
protected synchronized Object initialValue() {
return new Inte
- activemq安全设置—设置admin的用户名和密码
bijian1013
javaactivemq
ActiveMQ使用的是jetty服务器, 打开conf/jetty.xml文件,找到
<bean id="adminSecurityConstraint" class="org.eclipse.jetty.util.security.Constraint">
<p
- 【Java范型一】Java范型详解之范型集合和自定义范型类
bit1129
java
本文详细介绍Java的范型,写一篇关于范型的博客原因有两个,前几天要写个范型方法(返回值根据传入的类型而定),竟然想了半天,最后还是从网上找了个范型方法的写法;再者,前一段时间在看Gson, Gson这个JSON包的精华就在于对范型的优雅简单的处理,看它的源代码就比较迷糊,只其然不知其所以然。所以,还是花点时间系统的整理总结下范型吧。
范型内容
范型集合类
范型类
- 【HBase十二】HFile存储的是一个列族的数据
bit1129
hbase
在HBase中,每个HFile存储的是一个表中一个列族的数据,也就是说,当一个表中有多个列簇时,针对每个列簇插入数据,最后产生的数据是多个HFile,每个对应一个列族,通过如下操作验证
1. 建立一个有两个列族的表
create 'members','colfam1','colfam2'
2. 在members表中的colfam1中插入50*5
- Nginx 官方一个配置实例
ronin47
nginx 配置实例
user www www;
worker_processes 5;
error_log logs/error.log;
pid logs/nginx.pid;
worker_rlimit_nofile 8192;
events {
worker_connections 4096;}
http {
include conf/mim
- java-15.输入一颗二元查找树,将该树转换为它的镜像, 即在转换后的二元查找树中,左子树的结点都大于右子树的结点。 用递归和循环
bylijinnan
java
//use recursion
public static void mirrorHelp1(Node node){
if(node==null)return;
swapChild(node);
mirrorHelp1(node.getLeft());
mirrorHelp1(node.getRight());
}
//use no recursion bu
- 返回null还是empty
bylijinnan
javaapachespring编程
第一个问题,函数是应当返回null还是长度为0的数组(或集合)?
第二个问题,函数输入参数不当时,是异常还是返回null?
先看第一个问题
有两个约定我觉得应当遵守:
1.返回零长度的数组或集合而不是null(详见《Effective Java》)
理由就是,如果返回empty,就可以少了很多not-null判断:
List<Person> list
- [科技与项目]工作流厂商的战略机遇期
comsci
工作流
在新的战略平衡形成之前,这里有一个短暂的战略机遇期,只有大概最短6年,最长14年的时间,这段时间就好像我们森林里面的小动物,在秋天中,必须抓紧一切时间存储坚果一样,否则无法熬过漫长的冬季。。。。
在微软,甲骨文,谷歌,IBM,SONY
- 过度设计-举例
cuityang
过度设计
过度设计,需要更多设计时间和测试成本,如无必要,还是尽量简洁一些好。
未来的事情,比如 访问量,比如数据库的容量,比如是否需要改成分布式 都是无法预料的
再举一个例子,对闰年的判断逻辑:
1、 if($Year%4==0) return True; else return Fasle;
2、if ( ($Year%4==0 &am
- java进阶,《Java性能优化权威指南》试读
darkblue086
java性能优化
记得当年随意读了微软出版社的.NET 2.0应用程序调试,才发现调试器如此强大,应用程序开发调试其实真的简单了很多,不仅仅是因为里面介绍了很多调试器工具的使用,更是因为里面寻找问题并重现问题的思想让我震撼,时隔多年,Java已经如日中天,成为许多大型企业应用的首选,而今天,这本《Java性能优化权威指南》让我再次找到了这种感觉,从不经意的开发过程让我刮目相看,原来性能调优不是简单地看看热点在哪里,
- 网络学习笔记初识OSI七层模型与TCP协议
dcj3sjt126com
学习笔记
协议:在计算机网络中通信各方面所达成的、共同遵守和执行的一系列约定 计算机网络的体系结构:计算机网络的层次结构和各层协议的集合。 两类服务: 面向连接的服务通信双方在通信之前先建立某种状态,并在通信过程中维持这种状态的变化,同时为服务对象预先分配一定的资源。这种服务叫做面向连接的服务。 面向无连接的服务通信双方在通信前后不建立和维持状态,不为服务对象
- mac中用命令行运行mysql
dcj3sjt126com
mysqllinuxmac
参考这篇博客:http://www.cnblogs.com/macro-cheng/archive/2011/10/25/mysql-001.html 感觉workbench不好用(有点先入为主了)。
1,安装mysql
在mysql的官方网站下载 mysql 5.5.23 http://www.mysql.com/downloads/mysql/,根据我的机器的配置情况选择了64
- MongDB查询(1)——基本查询[五]
eksliang
mongodbmongodb 查询mongodb find
MongDB查询
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2174452 一、find简介
MongoDB中使用find来进行查询。
API:如下
function ( query , fields , limit , skip, batchSize, options ){.....}
参数含义:
query:查询参数
fie
- base64,加密解密 经融加密,对接
y806839048
经融加密对接
String data0 = new String(Base64.encode(bo.getPaymentResult().getBytes(("GBK"))));
String data1 = new String(Base64.decode(data0.toCharArray()),"GBK");
// 注意编码格式,注意用于加密,解密的要是同
- JavaWeb之JSP概述
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什么是JSP?为什么使用JSP?
JSP表示Java Server Page,即嵌有Java代码的HTML页面。使用JSP是因为在HTML中嵌入Java代码比在Java代码中拼接字符串更容易、更方便和更高效。
JSP起源
在很多动态网页中,绝大部分内容都是固定不变的,只有局部内容需要动态产生和改变。
如果使用Servl
- apple watch 指南
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1. 文档
WatchKit Programming Guide(中译在线版 By @CocoaChina) 译文 译者 原文 概览 - 开始为 Apple Watch 进行开发 @星夜暮晨 Overview - Developing for Apple Watch 概览 - 配置 Xcode 项目 - Overview - Configuring Yo
- java经典的基础题目
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1.列举出 10个JAVA语言的优势 a:免费,开源,跨平台(平台独立性),简单易用,功能完善,面向对象,健壮性,多线程,结构中立,企业应用的成熟平台, 无线应用 2.列举出JAVA中10个面向对象编程的术语 a:包,类,接口,对象,属性,方法,构造器,继承,封装,多态,抽象,范型 3.列举出JAVA中6个比较常用的包 Java.lang;java.util;java.io;java.sql;ja
- 你所不知道神奇的js replace正则表达式
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每天进步一点点学习永无止境纵观千象regex
var v = 'C9CFBAA3CAD0';
console.log(v);
var arr = v.split('');
for (var i = 0; i < arr.length; i ++) {
if (i % 2 == 0) arr[i] = '%' + arr[i];
}
console.log(arr.join(''));
console.log(v.r
- [一起学Hive]之十五-分析Hive表和分区的统计信息(Statistics)
superlxw1234
hivehive分析表hive统计信息hive Statistics
关键字:Hive统计信息、分析Hive表、Hive Statistics
类似于Oracle的分析表,Hive中也提供了分析表和分区的功能,通过自动和手动分析Hive表,将Hive表的一些统计信息存储到元数据中。
表和分区的统计信息主要包括:行数、文件数、原始数据大小、所占存储大小、最后一次操作时间等;
14.1 新表的统计信息
对于一个新创建
- Spring Boot 1.2.5 发布
wiselyman
spring boot
Spring Boot 1.2.5已在7月2日发布,现在可以从spring的maven库和maven中心库下载。
这个版本是一个维护的发布版,主要是一些修复以及将Spring的依赖提升至4.1.7(包含重要的安全修复)。
官方建议所有的Spring Boot用户升级这个版本。
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