- 对比分析:Rasa、Dialogflow等主流意图识别框架
AI原生应用开发
ai
对比分析:Rasa、Dialogflow等主流意图识别框架——从“翻译官”到“定制师”的对话系统实战指南关键词:意图识别、对话系统、Rasa、Dialogflow、自然语言理解(NLU)摘要:在智能客服、语音助手等AI产品中,“听懂人话”是核心能力。本文将以“意图识别框架”为切入点,用“翻译官”“定制厨房”等生活化比喻,对比分析Rasa(开源派代表)与Dialogflow(商业云服务代表)的技术原
- Rasa 模拟实现超简易医生助手(适合初学练手)
YiHanXii
Rasalinux语言模型docker
下面这个教程的前情提要是:我已经在下载好了docker的rasa镜像,之前写过教程,需要先完成那个下面是一个纯Rasa实现的医生助手第一版项目文件内容,具备基本的“多轮问诊”流程逻辑,通过slot存储用户的多个症状,在最后阶段给出“模拟的诊断建议”。PS:完成这个之后,下一步我还想在Rasa工作过程中引入大模型辅助完成对话流程。项目结构与文件内容✅actions/actions.pyfromtyp
- 搭建 rasa 框架中遇到的 domain.yml 无效问题
悄悄地努力
背景描述今天在用rasa模型构造任务型机器人的过程中,项目原来为:输入餐厅、用餐人数后推荐餐厅的对话型机器人。期望将项目修改为:输入时间、餐厅、用餐人数后推荐餐厅的对话机器人。错误描述Yourform‘restaurant_form’usesaninvalidslotmappingoftype‘form_entity’forslot‘order_datetime’解决方案将type:from_en
- RaSa2.5.x相关概念之二:Domain
great-wind
Rasa
目录多个Domain文件(MultipleDomainFiles)意图(Intents)为某些目的忽略实体(IgnoringEntitiesforCertainIntents)实体(Entities)插槽(Slots)插槽与会话行为(SlotsandConversationBehavior)插槽类型(SlotTypes)TextSlotBooleanSlotCategoricalSlotFloat
- Rasa 的工作流程
YiHanXii
Rasalinux人工智能docker语言模型
Rasa是一个非常灵活的对话系统框架,它的工作流程涉及多个步骤,包括意图识别、槽位填充、对话管理、以及执行自定义动作等。下面是Rasa工作流程的详细解释:1.用户输入用户通过对话界面(比如聊天框、语音输入等)发送信息。这个信息可以是自然语言文本,Rasa将对其进行处理。2.自然语言理解(NLU)当用户输入信息时,Rasa首先通过自然语言理解(NLU)模块对用户的输入进行分析。NLU的主要任务包括:
- Rasa中config.yml文件信息详细解释
YiHanXii
Rasa人工智能
在Rasa中,config.yml是非常关键的配置文件之一,它的作用是定义你的对话机器人使用哪些模型组件来完成:意图识别(NLU)实体抽取(NER)对话管理(Core)作用简述部分功能recipe指定使用哪种Rasa模型训练流程assistant_id项目的唯一标识符,用于部署和版本管理language机器人处理的语言pipeline定义NLU模块的组件流水线(意图识别+实体识别)policies
- Rasa总体目录架构介绍
YiHanXii
Rasa架构docker语言模型
详细讲解一下每个主要文件/目录的作用,以及之后如何一步步使用它们来训练和运行你的聊天机器人。Rasa项目结构说明(初始化后生成的主要文件).├──actions/│└──actions.py#自定义action的地方(Python脚本,和数据库/接口交互等)├──data/│├──nlu.yml#训练RasaNLU的数据(意图识别+实体抽取)│├──rules.yml#规则驱动对话的定义│├──s
- 从零开始构建智能聊天机器人:Rasa与ChatGPT API实战教程
Tech Synapse
机器人chatgptRasa框架NLU
引言:AI对话系统的时代机遇在数字化转型浪潮中,聊天机器人已成为连接用户与服务的关键纽带。无论是客服系统中的7×24小时即时响应,还是智能家居中的语音交互,聊天机器人正在重塑人机交互方式。本文将通过详细教程,手把手教你使用Rasa框架和ChatGPTAPI构建可交互的Web端聊天机器人,涵盖环境搭建、模型训练、API调用到部署运维的全流程。一、技术选型:Rasa与ChatGPT的核心优势Rasa框
- BERT轻量化探索—模型剪枝(BERT Pruning)—Rasa维度剪枝
PaperAgent
9NLPbert轻量化pruningrasa剪枝
由于BERT参数众多,模型庞大,训练与推理速度较慢,在一些实时性要求较高应用场景无法满足需求,最近开始探索BERT轻量化部署BERT轻量化的方式:低精度量化。在模型训练和推理中使用低精度(FP16甚至INT8、二值网络)表示取代原有精度(FP32)表示。模型裁剪和剪枝。减少模型层数和参数规模。模型蒸馏。通过知识蒸馏方法[22]基于原始BERT模型蒸馏出符合上线要求的小模型。本文主要分享下BERT的
- Rasa 3.x 学习系列-ElasticSearch对话机器人实战 一
段智华
Rasa智能对话机器人Rasa面试Rasa对话机器人Rasa课程Rasa培训Rasa
Rasa3.x学习系列-ElasticSearch对话机器人实战一目录ElasticSearch简介ElasticSearch安装ElasticSearch-head安装ElasticSearch简介Elasticsearch是一个分布式、RESTful风格的搜索和数据分析引擎,能够解决不断涌现出的各种用例。作为ElasticStack的核心,它集中存储您的数据,帮助您发现意料之中以及意料之外的情
- Rasa Webchat:开源聊天机器人组件
乌昱有Melanie
RasaWebchat:开源聊天机器人组件rasa-webchatAfeature-richchatwidgetforRasaandBotfront项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ra/rasa-webchatRasaWebchat是一个开源项目,旨在为Rasa或Botfront开发的虚拟助手提供在任意网站上部署的聊天窗口组件。该项目主要使用JavaScri
- 硅谷硬核Rasa课程、Rasa培训、Rasa面试系列之: Rasa 3.x Config
StarSpaceNLP
面试职场和发展
ModelConfiguration配置文件定义了模型根据用户输入进行预测的组件和策略。recipe键允许不同类型的配置和模型架构。目前,只支持“default.v1”。语言键和管道键指定模型用于进行NLU预测的组件。Policys键定义了模型用于预测下一个操作的策略。如果您不知道要选择哪些组件或策略,可以使用建议的配置功能,这将推荐合理的默认设置。SuggestedConfig您可以将管道或策略
- Rasa:开源的机器学习框架
Indra_ran
开源机器学习人工智能linuxcentos运维
一、Rasa简介Rasa是一套用来构建基于上下文的AI小助手和聊天机器人框架。分为两个主要的模块:NLU:自然语言理解模块,实现意图识别以及槽值的提取,将用户的输入转化为结构性数据,在训练过程中,为了提高从用户信息的实体识别能力,采用了预先训练的实体提取器Pre-trainedEntityExtractors,正则表达式Regexes,同义词Synonyms等RasaCore:对话管理模块,也是一
- 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
计算机毕设论文
深度学习-自然语言处理nlp医疗知识知识图谱Neo4j多轮问答
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
- OpenEuler学习笔记(二十一):搭建企业AI客户服务例子
向上的车轮
openEuler笔记学习笔记人工智能
在OpenEuler上搭建企业AI客服可以按照以下步骤进行,以下将以使用开源的Rasa框架作为AI客服核心,搭配前端界面展示为例:1.系统准备1.1安装OpenEuler确保你已经安装好了OpenEuler操作系统,可以从官方网站下载镜像进行安装,安装过程中根据提示完成磁盘分区、用户设置等操作。1.2更新系统使用以下命令更新系统软件包到最新版本:sudodnfupdate-y2.安装必要的依赖2.
- rasa填表单激活和结束逻辑代码书写问题 active_loop关键字、写在rules中还是stories中、实际应用
Silber 甜
官方给的填表单样例是这样婶儿的https://rasa.com/docs/rasa/playground具体逻辑:1.forms文件中或domain文件中定义表单,以及表单中要填的槽位(可以定义多个槽位,rasa会按照需要的槽值顺序执行一遍。eg.nameemail)forms:newsletter_form:required_slots:name:-type:from_textemail:-ty
- Rasa框架的优点和缺点
不会编程的程序猿ᅟ
rasa
优点1.开源和免费Rasa是开源的,无需支付许可费用,可自由下载和修改源码,适合预算有限或需要定制化解决方案的团队。企业可以完全掌控自己的对话系统,无需依赖外部服务。2.数据隐私和安全Rasa支持完全本地部署,无需将数据上传到第三方服务器,数据隐私保护性高,非常适合医疗、金融和其他注重数据安全的行业。3.高度可定制化可以根据需求修改NLU管道、策略和模型。支持自定义动作(CustomActions
- Rasa的工作流程
不会编程的程序猿ᅟ
rasa
Rasa的工作流程分为两个主要部分:NLU(自然语言理解)和Core(对话管理)。整个流程包括从用户输入到最终响应的多个步骤,下面是详细的工作流程解析:1.用户输入用户通过聊天界面(如微信、Telegram、Slack或Web前端)发送自然语言消息,例如:"我想预订一张明天去北京的火车票"2.自然语言理解(NLU)Rasa的NLU模块解析用户输入,提取意图和实体。2.1意图识别NLU模块会识别用户
- 执行rasa shell 遇到asyncio.exceptions.TimeoutError报错
天飓
RASA学习树莓派聊天机器人rasapython
在《树莓派3B运行rasainit和rasashell遇到的tensorflow报错总结》一文中,我遇到的第7个报错是首次运行rasashell时候碰到的。按照我在文中记录的解决方案,处理成功。结果,今天我又一次遇到了asyncio-Taskexceptionwasneverretrieved的报错(如图),我先是吃了一惊,然后第一反应是按照上次的处理方法又操作了一遍,然后……然并卵!怎么会无效?
- 树莓派3B运行rasa init和rasa shell遇到的tensorflow报错总结
天飓
树莓派实验室tensorflowpython树莓派rasa
终于在我的树莓派上安装rasa-1.4.0版本成功(见《树莓派智能语音助手之聊天机器人-RASA》)。不过,在初始化rasa的时候还是遇到了很多报错,在此总结,供朋友们参考。1.ModuleNotFoundError:Nomodulenamed‘tensorflow.contrib‘根源:这个报错通常出现在tensorflow-2.0版本,是因为在这个版本里已经去掉了contrib这个模块,改成了
- PyTorch-线性回归
一个高效工作的家伙
pythonpytorch线性回归python
已经进入大模微调的时代,但是学习pytorch,对后续学习rasa框架有一定帮助吧。x_train=np.array([[3.3],[4.4],[5.5],[6.71],[6.93],[4.168],[9.779],[6.182],[7.59],[2.167],[7.042],[10.791],[5.313],[7.997],[3.1]],dtype=np.float32)y_train=np.a
- 遇见最美的你|动态静心
魔力Jenny
很多事情发生好像没有预兆一样,但又好像冥冥中有牵引。最近思绪比较混乱,尝试瑜伽,冥想各种方法静心,让自己慢下来,与自己待在一起。最爱的却是动态的方式~静心Partone:动态冥想开始前静心,坐住冥想片刻,找到感觉~音乐响起,站立起身,Rasa声音指引,闭上双眼,慢慢放松全身各个部位、关节,放下焦虑与戒备,开始挪动身体。随着音乐节奏和频率越来越强,Rasa带领扭动身体,睁开眼,让潜意识带着身体移动。
- 对话机器人(二)——RASA概述与安装
就要辣谢谢。
对话机器人人工智能自然语言处理深度学习
注:RASA版本为3.11.RASA简介RASA是构建对话机器人的开源机器学习框架。NLU:确定意图,捕获关键上下文信息。CORE:提供多轮对话管理机制,自动学习上下文与当前意图的关联性。2.RASA系统架构RASA开源体系结构NLU:意图分类、实体提取、响应检索。以管道的方式处理用户对话。对话管理:根据上下文决定对话中的下一个动作。代理:接收用户输入消息,返回RASA系统的回答。连接NLU和DM
- 自然语言处理(NLP)——使用Rasa创建聊天机器人
思诺学长
NLP自然语言处理机器人nlp自然语言处理
1基本概念1.1自然语言处理的分类IR-BOT:检索型问答系统Task-bot:任务型对话系统Chitchat-bot:闲聊系统1.2任务型对话Task-Bot:task-orientedbot这张图展示了一个语音对话系统(或聊天机器人)的基本组成部分和它们之间的工作流程。这个系统可以接受语音信号作为输入,输出文本响应,并且它包括以下几个主要部分:1.2.1自动语音识别(ASR)这个部分的任务是将
- 关于MicrosoftVisualStudio如何加载不是在自己环境下安装的PIP库的问题
lckj2009
工具使用pythonanaconda
因为项目需要,我把PYTHON的最新环境和PIP库建在了Anaconda3下了。Anaconda3是从网上下载的独立的安装包,不是MicrosoftVisualStudio自带的Anaconda3。RASA等框架也都装在了网上这个Anaconda3环境下的PIP库里了。结果在MicrosoftVisualStudio运行RASA库是报错,说找不到RASA库。这该怎么解决呢?其实解决方法很简单,在V
- RASA3.X(二)--常见命令详解
hanscalZheng
RASARASA命令模式
目录创建新项目训练模型交互式学习与助手交谈启动服务启动操作服务可视化故事评估模型训练和测试数据拆分创建新项目以下命令使用示例训练数据为你建立一个完整的项目。rasainit这将创建以下文件:.├──__init__.py├──actions.py├──config.yml├──credentials.yml├──data│├──nlu.md│└──stories.md├──domain.yml├─
- rasa3.X 自定义action的注册问题
Guido_PSG
rasapython
rasa3.X自定义action的注册问题文章目录rasa3.X自定义action的注册问题前言一、问题重述二、问题解决前言幸好在这之前抽时间稍微看了一点django源码,让我对于python的导入机制有了一个概念。虽然还不是很确切的知道pythonimport机制,不过在看到类似_import_submodules,importlib.import_module等方法的时候,也能大概知道要干什么
- Rasa课程系列之:业务对话机器人Rasa核心算法DIET及TED论文详解及源码实现
StarSpaceNLP667
StarSpaceNLPTransformer算法人工智能Rasa课程培训面试深度学习自然语言处理
对一个智能业务对话系统而言,语言理解NLU及Policies是其系统内核的两大基石。Rasa团队发布的最重磅级的两篇论文DIET:LightweightLanguageUnderstandingforDialogueSystems及DialogueTransformers是其基于在业界落地场景的多年探索而总结出来的解决NLU和Policies最核心的成果结晶:其中DIET是Intent识别和Ent
- NLP 高手之路101课(模型、算法、论文、源码、案例 + 1年答疑)
Eric_1694
课程名称:NLP高手之路101课(模型、算法、论文、源码、案例+1年答疑)课程关键词:NLP、Transformer、BERT、GPT、Bayesian、Rasa、Transferlearning、ConversationalAI、Classifiers、Policies、DialogueManagement、NER、Pre-training、Fine-tuning、DIET、TED、Simple
- Rasa NLU-About
魏鹏飞
RasaNLU:Chatbots和AI助手的语言理解RasaNLU是一个开源自然语言处理工具,用于聊天机器人中的意图分类,响应检索和实体提取。例如,如下面这个句子:"IamlookingforaMexicanrestaurantinthecenteroftown"并返回结构化数据{"intent":"search_restaurant","entities":{"cuisine":"Mexican
- JAVA基础
灵静志远
位运算加载Date字符串池覆盖
一、类的初始化顺序
1 (静态变量,静态代码块)-->(变量,初始化块)--> 构造器
同一括号里的,根据它们在程序中的顺序来决定。上面所述是同一类中。如果是继承的情况,那就在父类到子类交替初始化。
二、String
1 String a = "abc";
JAVA虚拟机首先在字符串池中查找是否已经存在了值为"abc"的对象,根
- keepalived实现redis主从高可用
bylijinnan
redis
方案说明
两台机器(称为A和B),以统一的VIP对外提供服务
1.正常情况下,A和B都启动,B会把A的数据同步过来(B is slave of A)
2.当A挂了后,VIP漂移到B;B的keepalived 通知redis 执行:slaveof no one,由B提供服务
3.当A起来后,VIP不切换,仍在B上面;而A的keepalived 通知redis 执行slaveof B,开始
- java文件操作大全
0624chenhong
java
最近在博客园看到一篇比较全面的文件操作文章,转过来留着。
http://www.cnblogs.com/zhuocheng/archive/2011/12/12/2285290.html
转自http://blog.sina.com.cn/s/blog_4a9f789a0100ik3p.html
一.获得控制台用户输入的信息
&nbs
- android学习任务
不懂事的小屁孩
工作
任务
完成情况 搞清楚带箭头的pupupwindows和不带的使用 已完成 熟练使用pupupwindows和alertdialog,并搞清楚两者的区别 已完成 熟练使用android的线程handler,并敲示例代码 进行中 了解游戏2048的流程,并完成其代码工作 进行中-差几个actionbar 研究一下android的动画效果,写一个实例 已完成 复习fragem
- zoom.js
换个号韩国红果果
oom
它的基于bootstrap 的
https://raw.github.com/twbs/bootstrap/master/js/transition.js transition.js模块引用顺序
<link rel="stylesheet" href="style/zoom.css">
<script src=&q
- 详解Oracle云操作系统Solaris 11.2
蓝儿唯美
Solaris
当Oracle发布Solaris 11时,它将自己的操作系统称为第一个面向云的操作系统。Oracle在发布Solaris 11.2时继续它以云为中心的基调。但是,这些说法没有告诉我们为什么Solaris是配得上云的。幸好,我们不需要等太久。Solaris11.2有4个重要的技术可以在一个有效的云实现中发挥重要作用:OpenStack、内核域、统一存档(UA)和弹性虚拟交换(EVS)。
- spring学习——springmvc(一)
a-john
springMVC
Spring MVC基于模型-视图-控制器(Model-View-Controller,MVC)实现,能够帮助我们构建像Spring框架那样灵活和松耦合的Web应用程序。
1,跟踪Spring MVC的请求
请求的第一站是Spring的DispatcherServlet。与大多数基于Java的Web框架一样,Spring MVC所有的请求都会通过一个前端控制器Servlet。前
- hdu4342 History repeat itself-------多校联合五
aijuans
数论
水题就不多说什么了。
#include<iostream>#include<cstdlib>#include<stdio.h>#define ll __int64using namespace std;int main(){ int t; ll n; scanf("%d",&t); while(t--)
- EJB和javabean的区别
asia007
beanejb
EJB不是一般的JavaBean,EJB是企业级JavaBean,EJB一共分为3种,实体Bean,消息Bean,会话Bean,书写EJB是需要遵循一定的规范的,具体规范你可以参考相关的资料.另外,要运行EJB,你需要相应的EJB容器,比如Weblogic,Jboss等,而JavaBean不需要,只需要安装Tomcat就可以了
1.EJB用于服务端应用开发, 而JavaBeans
- Struts的action和Result总结
百合不是茶
strutsAction配置Result配置
一:Action的配置详解:
下面是一个Struts中一个空的Struts.xml的配置文件
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE struts PUBLIC
&quo
- 如何带好自已的团队
bijian1013
项目管理团队管理团队
在网上看到博客"
怎么才能让团队成员好好干活"的评论,觉得写的比较好。 原文如下: 我做团队管理有几年了吧,我和你分享一下我认为带好团队的几点:
1.诚信
对团队内成员,无论是技术研究、交流、问题探讨,要尽可能的保持一种诚信的态度,用心去做好,你的团队会感觉得到。 2.努力提
- Java代码混淆工具
sunjing
ProGuard
Open Source Obfuscators
ProGuard
http://java-source.net/open-source/obfuscators/proguardProGuard is a free Java class file shrinker and obfuscator. It can detect and remove unused classes, fields, m
- 【Redis三】基于Redis sentinel的自动failover主从复制
bit1129
redis
在第二篇中使用2.8.17搭建了主从复制,但是它存在Master单点问题,为了解决这个问题,Redis从2.6开始引入sentinel,用于监控和管理Redis的主从复制环境,进行自动failover,即Master挂了后,sentinel自动从从服务器选出一个Master使主从复制集群仍然可以工作,如果Master醒来再次加入集群,只能以从服务器的形式工作。
什么是Sentine
- 使用代理实现Hibernate Dao层自动事务
白糖_
DAOspringAOP框架Hibernate
都说spring利用AOP实现自动事务处理机制非常好,但在只有hibernate这个框架情况下,我们开启session、管理事务就往往很麻烦。
public void save(Object obj){
Session session = this.getSession();
Transaction tran = session.beginTransaction();
try
- maven3实战读书笔记
braveCS
maven3
Maven简介
是什么?
Is a software project management and comprehension tool.项目管理工具
是基于POM概念(工程对象模型)
[设计重复、编码重复、文档重复、构建重复,maven最大化消除了构建的重复]
[与XP:简单、交流与反馈;测试驱动开发、十分钟构建、持续集成、富有信息的工作区]
功能:
- 编程之美-子数组的最大乘积
bylijinnan
编程之美
public class MaxProduct {
/**
* 编程之美 子数组的最大乘积
* 题目: 给定一个长度为N的整数数组,只允许使用乘法,不能用除法,计算任意N-1个数的组合中乘积中最大的一组,并写出算法的时间复杂度。
* 以下程序对应书上两种方法,求得“乘积中最大的一组”的乘积——都是有溢出的可能的。
* 但按题目的意思,是要求得这个子数组,而不
- 读书笔记-2
chengxuyuancsdn
读书笔记
1、反射
2、oracle年-月-日 时-分-秒
3、oracle创建有参、无参函数
4、oracle行转列
5、Struts2拦截器
6、Filter过滤器(web.xml)
1、反射
(1)检查类的结构
在java.lang.reflect包里有3个类Field,Method,Constructor分别用于描述类的域、方法和构造器。
2、oracle年月日时分秒
s
- [求学与房地产]慎重选择IT培训学校
comsci
it
关于培训学校的教学和教师的问题,我们就不讨论了,我主要关心的是这个问题
培训学校的教学楼和宿舍的环境和稳定性问题
我们大家都知道,房子是一个比较昂贵的东西,特别是那种能够当教室的房子...
&nb
- RMAN配置中通道(CHANNEL)相关参数 PARALLELISM 、FILESPERSET的关系
daizj
oraclermanfilespersetPARALLELISM
RMAN配置中通道(CHANNEL)相关参数 PARALLELISM 、FILESPERSET的关系 转
PARALLELISM ---
我们还可以通过parallelism参数来指定同时"自动"创建多少个通道:
RMAN > configure device type disk parallelism 3 ;
表示启动三个通道,可以加快备份恢复的速度。
- 简单排序:冒泡排序
dieslrae
冒泡排序
public void bubbleSort(int[] array){
for(int i=1;i<array.length;i++){
for(int k=0;k<array.length-i;k++){
if(array[k] > array[k+1]){
- 初二上学期难记单词三
dcj3sjt126com
sciet
concert 音乐会
tonight 今晚
famous 有名的;著名的
song 歌曲
thousand 千
accident 事故;灾难
careless 粗心的,大意的
break 折断;断裂;破碎
heart 心(脏)
happen 偶尔发生,碰巧
tourist 旅游者;观光者
science (自然)科学
marry 结婚
subject 题目;
- I.安装Memcahce 1. 安装依赖包libevent Memcache需要安装libevent,所以安装前可能需要执行 Shell代码 收藏代码
dcj3sjt126com
redis
wget http://download.redis.io/redis-stable.tar.gz
tar xvzf redis-stable.tar.gz
cd redis-stable
make
前面3步应该没有问题,主要的问题是执行make的时候,出现了异常。
异常一:
make[2]: cc: Command not found
异常原因:没有安装g
- 并发容器
shuizhaosi888
并发容器
通过并发容器来改善同步容器的性能,同步容器将所有对容器状态的访问都串行化,来实现线程安全,这种方式严重降低并发性,当多个线程访问时,吞吐量严重降低。
并发容器ConcurrentHashMap
替代同步基于散列的Map,通过Lock控制。
&nb
- Spring Security(12)——Remember-Me功能
234390216
Spring SecurityRemember Me记住我
Remember-Me功能
目录
1.1 概述
1.2 基于简单加密token的方法
1.3 基于持久化token的方法
1.4 Remember-Me相关接口和实现
- 位运算
焦志广
位运算
一、位运算符C语言提供了六种位运算符:
& 按位与
| 按位或
^ 按位异或
~ 取反
<< 左移
>> 右移
1. 按位与运算 按位与运算符"&"是双目运算符。其功能是参与运算的两数各对应的二进位相与。只有对应的两个二进位均为1时,结果位才为1 ,否则为0。参与运算的数以补码方式出现。
例如:9&am
- nodejs 数据库连接 mongodb mysql
liguangsong
mongodbmysqlnode数据库连接
1.mysql 连接
package.json中dependencies加入
"mysql":"~2.7.0"
执行 npm install
在config 下创建文件 database.js
- java动态编译
olive6615
javaHotSpotjvm动态编译
在HotSpot虚拟机中,有两个技术是至关重要的,即动态编译(Dynamic compilation)和Profiling。
HotSpot是如何动态编译Javad的bytecode呢?Java bytecode是以解释方式被load到虚拟机的。HotSpot里有一个运行监视器,即Profile Monitor,专门监视
- Storm0.9.5的集群部署配置优化
roadrunners
优化storm.yaml
nimbus结点配置(storm.yaml)信息:
# Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one
# or more contributor license agreements. See the NOTICE file
# distributed with this work for additional inf
- 101个MySQL 的调节和优化的提示
tomcat_oracle
mysql
1. 拥有足够的物理内存来把整个InnoDB文件加载到内存中——在内存中访问文件时的速度要比在硬盘中访问时快的多。 2. 不惜一切代价避免使用Swap交换分区 – 交换时是从硬盘读取的,它的速度很慢。 3. 使用电池供电的RAM(注:RAM即随机存储器)。 4. 使用高级的RAID(注:Redundant Arrays of Inexpensive Disks,即磁盘阵列
- zoj 3829 Known Notation(贪心)
阿尔萨斯
ZOJ
题目链接:zoj 3829 Known Notation
题目大意:给定一个不完整的后缀表达式,要求有2种不同操作,用尽量少的操作使得表达式完整。
解题思路:贪心,数字的个数要要保证比∗的个数多1,不够的话优先补在开头是最优的。然后遍历一遍字符串,碰到数字+1,碰到∗-1,保证数字的个数大于等1,如果不够减的话,可以和最后面的一个数字交换位置(用栈维护十分方便),因为添加和交换代价都是1