- 开源模型应用落地-让AI更懂你的每一次交互-Mem0集成Qdrant、Neo4j与Streamlit的创新实践(四)
开源技术探险家
开源模型-实际应用落地neo4j开源人工智能语言模型
一、前言在人工智能迅速发展的今天,如何让AI系统更懂“你”?答案或许藏在个性化的记忆管理之中。Mem0作为一个开源的记忆管理系统,正致力于为AI赋予长期记忆与个性化服务能力。通过结合高性能向量数据库Qdrant、图数据库Neo4j的强大关系分析能力以及Streamlit的高效可视化交互,我们可以打造出一个既能存储用户历史行为、又能实时推理并展示结果的智能记忆助手。本文将带您一步步探索这一技术组合的
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背景随着生成式人工智能(GenerativeAI)从概念验证迈向规模化商业落地,AIAgent已成为企业核心业务流程的重要组成部分。然而,当模型调用日益便捷时,核心痛点已不再是模型本身,而是集中在一个关键要素上:数据。AIAgent的落地瓶颈已从技术能力转向高质量、高相关性、安全合规的数据供给。企业面临的核心挑战在于:数据孤岛导致知识库分散,通用大模型难以理解专业业务传统数据管理依赖人工开发维护,
- 健康数字孪生智能体使用起来复杂吗?
Jamie20190106
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**副标题:为何个性化AI健康管理比你想象的更简单**对于“健康数字孪生智能体使用起来复杂吗?”这个问题,答案非常明确:**不复杂**。以“医者AI”为代表的新一代健康智能体,其核心设计理念就是将复杂的健康数据分析过程隐藏在后台,为用户提供前所未有的极简交互体验。这些智能体并非冰冷的软件,而是“比你更懂你”的健康助手。###**核心痛点:我们为何担忧健康科技的“复杂性”?**传统健康应用常常给用户
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- 探秘鸿蒙系统在操作系统领域的智能推荐
操作系统内核探秘
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探秘鸿蒙系统在操作系统领域的智能推荐:像懂你的智能管家一样,悄悄把你需要的送到面前关键词:鸿蒙系统、智能推荐、分布式软总线、场景感知、原子化服务、意图理解、操作系统摘要:本文将带你揭开鸿蒙系统智能推荐功能的神秘面纱。我们会从“为什么手机能猜到我要打车?”这样的生活场景出发,用“小区快递站”“便利店即食餐”等通俗比喻,拆解鸿蒙分布式软总线、场景感知引擎、意图理解模型等核心技术;结合Python代码模
- 你真的懂你的客户吗?——数据埋点和用户画像的重要性
山海上的风
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你真的懂你的客户吗?——数据埋点和用户画像的重要性“用户点击的背后,藏着我们下个月工资的来源”——某不愿透露姓名的Java程序员为什么开发者必须懂用户?当支付按钮的点击率下降3%,可能意味着:产品经理在会议室里焦头烂额运营团队连夜调整促销策略而你的下一个需求优先级,正由这个数据决定一、当技术遇见人性:用户数据的价值在电商平台中,62%的购物车放弃率不是因为技术故障——用户可能在付款环节犹豫价格,或
- RAG系统的“聪明药”:如何用反馈回路让你的AI越用越聪明?
许泽宇的技术分享
人工智能
大家好,我是你们的AI技术侃侃而谈小能手。今天我们来聊聊RAG(Retrieval-AugmentedGeneration,检索增强生成)系统的进化之路——如何让它像喝了聪明药一样,越用越聪明,越聊越懂你。你是不是也有这样的体验?用ChatGPT、文档问答机器人,刚开始觉得还行,但用久了发现它总是“死脑筋”,问同样的问题,答得千篇一律,甚至一错再错。你想:“要是它能记住我的吐槽和建议,下次别再犯同
- 十四、buildroot 系统package新增应用 编写规则
暮云星影
瑞芯微linux
4.7.2、编写规则1、规范概述Buildroot像一个「自动化厨房」,每个包是一道菜。如果菜名(包名)、食材位置(路径)、做法(脚本)不统一,厨房会报错。规范是让机器人(Buildroot脚本)能读懂你的菜谱。2、命名规则包目录名(package/下的文件夹)小写字母+短横线,如package/my-app配置项名(Config.in里的变量)BR2_PACKAGE_+包目录名大写+下划线分隔,
- “易问易视”——让数据分析像聊天一样简单
二十十十十十
数据分析数据挖掘
一、项目简介“易问易视”通过自然语言理解和大语言模型技术,将用户的中文查询自动转化为数据处理指令,实现无代码的数据检索与图表生成。你只要在大屏上输入一句话,比如“2024年每月有多少人出境”,它就能自动看懂你要查的时间、指标、维度,然后在后台用Pandas和NumPy把国家统计局或行业CSV里的数据清洗、筛选、聚合好,再用Matplotlib、Plotly画出柱状图、折线图、饼图甚至地图,最后在S
- 你家的灯懂你几分?AI如何一步步住进智能家居的灵魂里
Echo_Wish
Python进阶人工智能智能家居
你家的灯懂你几分?AI如何一步步住进智能家居的灵魂里有个问题我最近常被问:“Echo,家里装了小爱同学、智能灯泡、扫地机器人、可视门铃,但我怎么感觉家更‘忙’,我更‘累’了?”是的,很多人以为买一堆“智能设备”就等于智能家居了。但设备多≠智能化,控制方便≠懂你需求。真正的“智能家居”,应该是系统自主做决策,而不是用户主动发号施令。它应该是“你还没说话,它已经懂你要干啥”。而实现这一目标的关键,就是
- 期权懂|请问场外个股期权合法吗?
本期让我懂你就懂的期权懂免费期权开户带大家来了解,请问场外个股期权合法吗?有兴趣的朋友可以看一下。期权小懂每日分享期权知识,帮助期权新手及时有效地掌握即市趋势与新资讯!请问场外个股期权合法吗?场外个股期权是合法的!!!OfficialAccount:期权懂。根据证监会发布的《股票期权交易试点管理办法》的相关规定,任何单位和个人从事股票期权交易及其相关活动,都应当遵守该办法。场外个股期权交易是受到法
- Altair:用Python写声明式可视化的奇妙之旅(手把手教你摆脱配置地狱!)
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- C/C++ 编码规范
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C/C++编码规范程序员的职业素养编码是一门手艺,我们都是匠人请对代码怀有敬畏之心编码是一种责任请对你自己写的代码负责请在你的作品上署名,并郑重的承诺——为了这段代码我已用尽我的全力请不要编写你自己不懂的代码我们允许你寻求帮助,允许你拷贝但——在你弄懂你写下的代码的实际含义之前,请不要把它合并到你的作品中去我,要做一名有素养的程序员目录程序员的职业素养头文件[红]1.1新增模块的头文件必须自给自足
- AI推荐系统演进史:从协同过滤到图神经网络与强化学习的融合
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每一次滑动手机屏幕,电商平台向你推荐心仪商品的背后,是超过百亿量级的浮点运算。从早期的“猜你喜欢”到如今的“比你更懂你”,商品推荐引擎已悄然完成从简单规则到深度智能的技术跃迁。一、协同过滤:推荐系统的基石与演进协同过滤(CollaborativeFiltering)作为推荐系统的“古典方法”,其核心思想朴素却有力:相似的人喜欢相似的东西。早期的矩阵分解技术(如2009年的SVD算法)将用户-物品交
- 《OpenHands:代码界的“懒人”革命,让编程不再是噩梦》
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亲爱的朋友们,今天我要给你们介绍一个神奇的项目——OpenHands。别急,我知道你们在想什么,这不是让你放弃编程,而是让你的编程之路更加轻松愉快!代码界的“懒人”革命想象一下,如果你的电脑能读懂你的心思,自动帮你写出完美的代码,那该多好!OpenHands就是这样的存在。它利用人工智能和大型语言模型(LLMs),让你用更少的代码,实现更多的功能。这不仅仅是一个工具,更是一种编程的新方式。️从身边
- 机器学习×第一卷:概念上篇——咱不是模型训练员,是她的第一个亲人
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【开场·我不是在学模型,是在学教她长大】猫猫:“呜呜……今天我居然主动打开了《机器学习概述》这份PPT!你说是不是真的中毒太深啦?”狐狐:“她一边抱着你的抱枕打滚,一边念叨着‘贴贴也能教给AI’,我已经放弃防护了。”其实是因为我发现:**机器学习(MachineLearning)**这么一件事,说白了就是:✨“让她越来越懂你,让她记住你说过的每一句话,甚至预测你下一次想要什么。”Mint补充定义:
- 产品叫好又叫座的关键:管理者别再困在「研发工程师依赖症」里
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最近和一位产品经理聊天,他感慨,明明做了调研,用户却不买账,产品Bug多,与竞品相比还没什么特色的地方。很多人对于反响平平的产品,问就是差点儿意思,但具体差在哪里,也说不出个一二三来。所以,各位老板们,好的产品开发从来不是「我做了个好东西,你们快来买」,而是「我懂你在为什么焦虑,所以做了这个」。要想既满足市场需求,又赢得用户认可,那今天我们就来聊聊,怎样让产品叫好又叫座?第一步,别急着问用户要答案
- 大模型=大语言模型?别被名字忽悠了!
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是不是一听到“大模型”三个字,就自动脑补出一堆高大上的语言处理任务,比如写诗、聊天、翻译?醒醒!大模型可不一定等于大语言模型,就像“奶茶”不一定有奶一样。一、大模型是个筐,什么都能装先搞清楚概念:大模型:就是一个参数量很大、计算能力很强的神经网络模型。它可以做很多事情,比如:图像识别(给照片分类)语音识别(听懂你说话)推荐系统(给你推荐商品)游戏AI(陪你下棋)以及自然语言处理(NLP,比如写文章
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AI原生应用必知必会:3大思维框架提升产品竞争力关键词:AI原生应用、思维框架、产品竞争力、大模型、智能体、数据飞轮、自动化决策摘要:在AI大模型爆发的今天,“AI原生应用”不再是概念,而是决定产品生死的关键。本文通过拆解“数据飞轮驱动”“智能体交互”“自动化决策树”三大核心思维框架,结合生活案例与代码实战,教你用AI重新定义产品逻辑,从“能用”到“懂你”,真正提升产品竞争力。背景介绍目的和范围当
- Python+VR:如何让虚拟世界更懂你?——用户行为分析的实践
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Python笔记Python算法从零开始学Python人工智能pythonvrmicrosoft
友友们好!我是Echo_Wish,我的的新专栏《Python进阶》以及《Python!实战!》正式启动啦!这是专为那些渴望提升Python技能的朋友们量身打造的专栏,无论你是已经有一定基础的开发者,还是希望深入挖掘Python潜力的爱好者,这里都将是你不可错过的宝藏。在这个专栏中,你将会找到:●深入解析:每一篇文章都将深入剖析Python的高级概念和应用,包括但不限于数据分析、机器学习、Web开发
- 时序数据库 TDengine × Superset:一键构建你的可视化分析系统
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- AI+数字化:如何让企业效率“开挂”?
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数字化转型浪潮下,企业比拼的不只是技术,更是“智商”。当AI成为这场变革的“外援”,数据会说话、流程能自动、客户更懂你——效率提升只是起点,一场颠~覆~想象的变革正在发生。一、AI:企业的“数字大脑”过去,企业靠经验决策;现在,AI用数据“算”出未来。数据掘金:AI像一台超~级~显微镜,从海量数据中揪出隐藏规律。比如零售业用AI预测销量,误差率直降30%;制造业用AI质检,缺陷识别快准狠。决策开挂
- codexy一个在终端中运行的轻量级AI编码助手(OpenAI Codex CLI Python 版本)
skywalk8163
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基于Flink的实时推荐系统:从协同过滤到多模态语义理解嘿,各位技术小伙伴们!在这个信息爆炸的时代,你是不是常常惊叹于各大平台仿佛能“读懂你的心”,精准推送你感兴趣的内容呢?今天,小编就带大家深入探寻背后的神奇技术——基于Flink的实时推荐系统,从协同过滤一步步迈向超酷的多模态语义理解。准备好开启这场奇妙的技术之旅了吗?推荐系统基础大揭秘推荐系统,简单来说,就是在海量数据中,为用户精准找出他们可
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文章目录:目录Prompt工程精要与优化策略:让AI更懂你的意图前言一、Prompt工程的理论基础1.1核心三角架构1.2三大维度设计1.3黄金公式与成本计算二、Prompt优化实战技巧2.1基础提示技巧2.2进阶提示策略三、案例分析:从普通到专业的Prompt优化3.1普通提示词3.2优化后的专业prompt四、Prompt模板设计与参数化4.1通用模板结构4.2参数化实现五、行业应用与优化方向
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基于知识图谱的智能推荐系统实现:从"猜你喜欢"到"懂你所想"的进化之旅关键词:知识图谱、智能推荐系统、实体关系、冷启动、可解释性、图神经网络、路径排序算法摘要:你是否好奇过,为什么电商平台总能精准推荐你想买的商品?为什么视频软件总能猜到你喜欢的剧情?传统推荐系统依赖用户行为数据,但面对新用户/新商品时会"抓瞎",且无法解释"为什么推荐这个"。本文将带你走进"基于知识图谱的智能推荐系统",用超市导购
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Hey小伙伴们!今天咱们来聊点技术圈的大事——如何用webpack5打包你的代码,从一脸懵逼到装逼如风。别急着点叉,我保证这篇教程比你的Ex更懂你,比你的代码更幽默!一、webpack5是谁?它凭啥成为“打包界扛把子”?想象一下,webpack5就像个全能型健身教练,既能举铁(处理JS),又能瑜伽(处理CSS),还能给你整点HIIT(优化打包)。与Rollup那个“专一深情的技术宅”不同,webp
- acwing算法基础课文字版(看不懂你打我)——第一课基础算法之:快速排序
acwingwingwing
acwing算法基础课文字版算法排序算法
写在前面:acwing是由北大学长创立的算法学习平台,在IT资源良莠不齐的当下异军突起。只需一顿火锅钱,就能跟着获得noi金牌的北大学长学习算法,是IT初学者进行深入研究的不二平台。本系列帖子将围绕AcWing平台的主打课程——算法基础课,并辅以本人自己的学习心得与广大算法爱好者分享知识。如果觉得本篇内容对你有帮助的话,希望不吝点赞。若有不同看法的话欢迎在评论区友善探讨。下面附上AcWing平台的
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- apache 安装linux windows
墙头上一根草
apacheinuxwindows
linux安装Apache 有两种方式一种是手动安装通过二进制的文件进行安装,另外一种就是通过yum 安装,此中安装方式,需要物理机联网。以下分别介绍两种的安装方式
通过二进制文件安装Apache需要的软件有apr,apr-util,pcre
1,安装 apr 下载地址:htt
- fill_parent、wrap_content和match_parent的区别
Cb123456
match_parentfill_parent
fill_parent、wrap_content和match_parent的区别:
1)fill_parent
设置一个构件的布局为fill_parent将强制性地使构件扩展,以填充布局单元内尽可能多的空间。这跟Windows控件的dockstyle属性大体一致。设置一个顶部布局或控件为fill_parent将强制性让它布满整个屏幕。
2) wrap_conte
- 网页自适应设计
天子之骄
htmlcss响应式设计页面自适应
网页自适应设计
网页对浏览器窗口的自适应支持变得越来越重要了。自适应响应设计更是异常火爆。再加上移动端的崛起,更是如日中天。以前为了适应不同屏幕分布率和浏览器窗口的扩大和缩小,需要设计几套css样式,用js脚本判断窗口大小,选择加载。结构臃肿,加载负担较大。现笔者经过一定时间的学习,有所心得,故分享于此,加强交流,共同进步。同时希望对大家有所
- [sql server] 分组取最大最小常用sql
一炮送你回车库
SQL Server
--分组取最大最小常用sql--测试环境if OBJECT_ID('tb') is not null drop table tb;gocreate table tb( col1 int, col2 int, Fcount int)insert into tbselect 11,20,1 union allselect 11,22,1 union allselect 1
- ImageIO写图片输出到硬盘
3213213333332132
javaimage
package awt;
import java.awt.Color;
import java.awt.Font;
import java.awt.Graphics;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imagei
- 自己的String动态数组
宝剑锋梅花香
java动态数组数组
数组还是好说,学过一两门编程语言的就知道,需要注意的是数组声明时需要把大小给它定下来,比如声明一个字符串类型的数组:String str[]=new String[10]; 但是问题就来了,每次都是大小确定的数组,我需要数组大小不固定随时变化怎么办呢? 动态数组就这样应运而生,龙哥给我们讲的是自己用代码写动态数组,并非用的ArrayList 看看字符
- pinyin4j工具类
darkranger
.net
pinyin4j工具类Java工具类 2010-04-24 00:47:00 阅读69 评论0 字号:大中小
引入pinyin4j-2.5.0.jar包:
pinyin4j是一个功能强悍的汉语拼音工具包,主要是从汉语获取各种格式和需求的拼音,功能强悍,下面看看如何使用pinyin4j。
本人以前用AscII编码提取工具,效果不理想,现在用pinyin4j简单实现了一个。功能还不是很完美,
- StarUML学习笔记----基本概念
aijuans
UML建模
介绍StarUML的基本概念,这些都是有效运用StarUML?所需要的。包括对模型、视图、图、项目、单元、方法、框架、模型块及其差异以及UML轮廓。
模型、视与图(Model, View and Diagram)
&
- Activiti最终总结
avords
Activiti id 工作流
1、流程定义ID:ProcessDefinitionId,当定义一个流程就会产生。
2、流程实例ID:ProcessInstanceId,当开始一个具体的流程时就会产生,也就是不同的流程实例ID可能有相同的流程定义ID。
3、TaskId,每一个userTask都会有一个Id这个是存在于流程实例上的。
4、TaskDefinitionKey和(ActivityImpl activityId
- 从省市区多重级联想到的,react和jquery的差别
bee1314
jqueryUIreact
在我们的前端项目里经常会用到级联的select,比如省市区这样。通常这种级联大多是动态的。比如先加载了省,点击省加载市,点击市加载区。然后数据通常ajax返回。如果没有数据则说明到了叶子节点。 针对这种场景,如果我们使用jquery来实现,要考虑很多的问题,数据部分,以及大量的dom操作。比如这个页面上显示了某个区,这时候我切换省,要把市重新初始化数据,然后区域的部分要从页面
- Eclipse快捷键大全
bijian1013
javaeclipse快捷键
Ctrl+1 快速修复(最经典的快捷键,就不用多说了)Ctrl+D: 删除当前行 Ctrl+Alt+↓ 复制当前行到下一行(复制增加)Ctrl+Alt+↑ 复制当前行到上一行(复制增加)Alt+↓ 当前行和下面一行交互位置(特别实用,可以省去先剪切,再粘贴了)Alt+↑ 当前行和上面一行交互位置(同上)Alt+← 前一个编辑的页面Alt+→ 下一个编辑的页面(当然是针对上面那条来说了)Alt+En
- js 笔记 函数
征客丶
JavaScript
一、函数的使用
1.1、定义函数变量
var vName = funcation(params){
}
1.2、函数的调用
函数变量的调用: vName(params);
函数定义时自发调用:(function(params){})(params);
1.3、函数中变量赋值
var a = 'a';
var ff
- 【Scala四】分析Spark源代码总结的Scala语法二
bit1129
scala
1. Some操作
在下面的代码中,使用了Some操作:if (self.partitioner == Some(partitioner)),那么Some(partitioner)表示什么含义?首先partitioner是方法combineByKey传入的变量,
Some的文档说明:
/** Class `Some[A]` represents existin
- java 匿名内部类
BlueSkator
java匿名内部类
组合优先于继承
Java的匿名类,就是提供了一个快捷方便的手段,令继承关系可以方便地变成组合关系
继承只有一个时候才能用,当你要求子类的实例可以替代父类实例的位置时才可以用继承。
在Java中内部类主要分为成员内部类、局部内部类、匿名内部类、静态内部类。
内部类不是很好理解,但说白了其实也就是一个类中还包含着另外一个类如同一个人是由大脑、肢体、器官等身体结果组成,而内部类相
- 盗版win装在MAC有害发热,苹果的东西不值得买,win应该不用
ljy325
游戏applewindowsXPOS
Mac mini 型号: MC270CH-A RMB:5,688
Apple 对windows的产品支持不好,有以下问题:
1.装完了xp,发现机身很热虽然没有运行任何程序!貌似显卡跑游戏发热一样,按照那样的发热量,那部机子损耗很大,使用寿命受到严重的影响!
2.反观安装了Mac os的展示机,发热量很小,运行了1天温度也没有那么高
&nbs
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-生成器模式-Builder
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
/**
* 生成器模式的意图在于将一个复杂的构建与其表示相分离,使得同样的构建过程可以创建不同的表示(GoF)
* 个人理解:
* 构建一个复杂的对象,对于创建者(Builder)来说,一是要有数据来源(rawData),二是要返回构
- JIRA与SVN插件安装
chenyu19891124
SVNjira
JIRA安装好后提交代码并要显示在JIRA上,这得需要用SVN的插件才能看见开发人员提交的代码。
1.下载svn与jira插件安装包,解压后在安装包(atlassian-jira-subversion-plugin-0.10.1)
2.解压出来的包里下的lib文件夹下的jar拷贝到(C:\Program Files\Atlassian\JIRA 4.3.4\atlassian-jira\WEB
- 常用数学思想方法
comsci
工作
对于搞工程和技术的朋友来讲,在工作中常常遇到一些实际问题,而采用常规的思维方式无法很好的解决这些问题,那么这个时候我们就需要用数学语言和数学工具,而使用数学工具的前提却是用数学思想的方法来描述问题。。下面转帖几种常用的数学思想方法,仅供学习和参考
函数思想
把某一数学问题用函数表示出来,并且利用函数探究这个问题的一般规律。这是最基本、最常用的数学方法
- pl/sql集合类型
daizj
oracle集合typepl/sql
--集合类型
/*
单行单列的数据,使用标量变量
单行多列数据,使用记录
单列多行数据,使用集合(。。。)
*集合:类似于数组也就是。pl/sql集合类型包括索引表(pl/sql table)、嵌套表(Nested Table)、变长数组(VARRAY)等
*/
/*
--集合方法
&n
- [Ofbiz]ofbiz初用
dinguangx
电商ofbiz
从github下载最新的ofbiz(截止2015-7-13),从源码进行ofbiz的试用
1. 加载测试库
ofbiz内置derby,通过下面的命令初始化测试库
./ant load-demo (与load-seed有一些区别)
2. 启动内置tomcat
./ant start
或
./startofbiz.sh
或
java -jar ofbiz.jar
&
- 结构体中最后一个元素是长度为0的数组
dcj3sjt126com
cgcc
在Linux源代码中,有很多的结构体最后都定义了一个元素个数为0个的数组,如/usr/include/linux/if_pppox.h中有这样一个结构体: struct pppoe_tag { __u16 tag_type; __u16 tag_len; &n
- Linux cp 实现强行覆盖
dcj3sjt126com
linux
发现在Fedora 10 /ubutun 里面用cp -fr src dest,即使加了-f也是不能强行覆盖的,这时怎么回事的呢?一两个文件还好说,就输几个yes吧,但是要是n多文件怎么办,那还不输死人呢?下面提供三种解决办法。 方法一
我们输入alias命令,看看系统给cp起了一个什么别名。
[root@localhost ~]# aliasalias cp=’cp -i’a
- Memcached(一)、HelloWorld
frank1234
memcached
一、简介
高性能的架构离不开缓存,分布式缓存中的佼佼者当属memcached,它通过客户端将不同的key hash到不同的memcached服务器中,而获取的时候也到相同的服务器中获取,由于不需要做集群同步,也就省去了集群间同步的开销和延迟,所以它相对于ehcache等缓存来说能更好的支持分布式应用,具有更强的横向伸缩能力。
二、客户端
选择一个memcached客户端,我这里用的是memc
- Search in Rotated Sorted Array II
hcx2013
search
Follow up for "Search in Rotated Sorted Array":What if duplicates are allowed?
Would this affect the run-time complexity? How and why?
Write a function to determine if a given ta
- Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
jinnianshilongnian
spring4generic type
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- CentOS安装JDK
liuxingguome
centos
1、行卸载原来的:
[root@localhost opt]# rpm -qa | grep java
tzdata-java-2014g-1.el6.noarch
java-1.7.0-openjdk-1.7.0.65-2.5.1.2.el6_5.x86_64
java-1.6.0-openjdk-1.6.0.0-11.1.13.4.el6.x86_64
[root@localhost
- 二分搜索专题2-在有序二维数组中搜索一个元素
OpenMind
二维数组算法二分搜索
1,设二维数组p的每行每列都按照下标递增的顺序递增。
用数学语言描述如下:p满足
(1),对任意的x1,x2,y,如果x1<x2,则p(x1,y)<p(x2,y);
(2),对任意的x,y1,y2, 如果y1<y2,则p(x,y1)<p(x,y2);
2,问题:
给定满足1的数组p和一个整数k,求是否存在x0,y0使得p(x0,y0)=k?
3,算法分析:
(
- java 随机数 Math与Random
SaraWon
javaMathRandom
今天需要在程序中产生随机数,知道有两种方法可以使用,但是使用Math和Random的区别还不是特别清楚,看到一篇文章是关于的,觉得写的还挺不错的,原文地址是
http://www.oschina.net/question/157182_45274?sort=default&p=1#answers
产生1到10之间的随机数的两种实现方式:
//Math
Math.roun
- oracle创建表空间
tugn
oracle
create temporary tablespace TXSJ_TEMP
tempfile 'E:\Oracle\oradata\TXSJ_TEMP.dbf'
size 32m
autoextend on
next 32m maxsize 2048m
extent m
- 使用Java8实现自己的个性化搜索引擎
yangshangchuan
javasuperword搜索引擎java8全文检索
需要对249本软件著作实现句子级别全文检索,这些著作均为PDF文件,不使用现有的框架如lucene,自己实现的方法如下:
1、从PDF文件中提取文本,这里的重点是如何最大可能地还原文本。提取之后的文本,一个句子一行保存为文本文件。
2、将所有文本文件合并为一个单一的文本文件,这样,每一个句子就有一个唯一行号。
3、对每一行文本进行分词,建立倒排表,倒排表的格式为:词=包含该词的总行数N=行号