- 第N4周:NLP中的文本嵌入
OreoCC
自然语言处理人工智能
本人往期文章可查阅:深度学习总结词嵌入是一种用于自然语言处理(NLP)的技术,用于将单词表示为数字,以便计算机可以处理它们。通俗的讲就是,一种把文本转为数值输入到计算机中的方法。之前文章中提到的将文本转换为字典序列、one-hot编码就是最早期的词嵌入方法。Embedding和EmbeddingBag则是PyTorch中的用来处理文本数据中词嵌入(wordembedding)的工具,它们将离散的词
- 技术人实测 | 如何用AI工具2分钟突破知网AIGC检测线
LL06210721
人工智能AIGC
最近在GitHub发现个有意思的本地化算法工具,其核心是通过对抗式语义重组技术重构文本逻辑链。测试时发现:将GPT生成的论文导入后,系统会保留原始参考文献格式,同时用学术同义词替换引擎重写表达结构。实测数据:某985实验室的AI生成稿经处理,知网AIGC率从38%→9.7%(检测截图已脱敏),维普重复率从24%→8.3%。工具最实用的三个细节:保留公式编号和图表位置不变支持LaTeX源码级修改追踪
- RoPE——Transformer 的旋转位置编码
机智的小神仙儿
深度学习大模型transformer深度学习人工智能
在自然语言处理领域,Transformer是现代深度学习模型的基础,而位置编码(PositionEmbedding)则是Transformer处理序列数据的关键模块之一。近年来,一种新型的位置编码方法RoPE(RotaryPositionEmbedding)得到了广泛关注。本文将全面解读RoPE的背景、原理、实现、优势及其应用场景,帮助读者深入理解这一方法。1.什么是RoPE?RoPE(Rotar
- 大模型与图数据库RAG通俗流程拆解
gallonyin
产品笔记AI知识图谱
图构建(略)neo4j、tugraph等均可,不影响GraphRAG核心框架模型向量化模型bce-embedding-base_v1重排序模型bce-reranker-base_v1大语言模型Qwen/Qwen2.5-32B-Instruct图数据库tugraph索引faiss核心流程这个调用链日志展示了一个完整的问答系统处理用户输入“百草园里有什么”的过程。本项目使用和参考了开源项目茴香豆。以下
- AIGC技术研究与应用 ---- 下一代人工智能:新范式!新生产力!(2.1-大模型发展历程 之 背景与开端)
shiter
AI重制版】人工智能系统解决方案与技术架构人工智能AIGC深度学习
文章大纲按照目标不同,AI大模型可分为四类,多模态为未来方向NLP大模型CV大模型科学计算大模型多模态大模型2022年是大模型技术的拐点,前期技术铺垫奠定了基础生成式模型的开端VAE与GANVAEGAN参考文献与学习路径GPT系列模型解析前序文章模型进化券商研报陆奇演讲按照目标不同,AI大模型可分为四类,多模态为未来方向NLP大模型自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,
- 语义检索-BAAI Embedding语义向量模型深度解析[1-详细版]:预训练至精通、微调至卓越、评估至精准、融合提升模型鲁棒性
汀、人工智能
LLM工业级落地实践embeddinglangchain人工智能智能问答RAG检索增强生成大模型
语义检索-BAAIEmbedding语义向量模型深度解析[1-详细版]:预训练至精通、微调至卓越、评估至精准、融合提升模型鲁棒性语义向量模型(EmbeddingModel)已经被广泛应用于搜索、推荐、数据挖掘等重要领域。在大模型时代,它更是用于解决幻觉问题、知识时效问题、超长文本问题等各种大模型本身制约或不足的必要技术。然而,当前中文世界的高质量语义向量模型仍比较稀缺,且很少开源。为加快解决大模型
- 每日AIGC最新进展(41):上海AI Lab提出新型DiT结构Lumina-Next、Adobe研究院提出图像与文本对齐方法AlignIT、新型多模态图像生成模型MUMU
沉迷单车的追风少年
DiffusionModels与深度学习AIGC人工智能深度学习扩散模型计算机视觉adobe
DiffusionModels专栏文章汇总:入门与实战Lumina-Next:MakingLumina-T2XStrongerandFasterwithNext-DiTLumina-Next是一种新型的生成模型,旨在通过改进的Next-DiT架构、上下文外推技术和快速采样技术,解决前身Lumina-T2X在生成质量和效率上的挑战。该模型通过3DRoPE和三明治归一化等技术,提高了图像和视频生成的稳
- AIGC实战——Transformer模型
盼小辉丶
AIGCtransformer深度学习
AIGC实战——Transformer模型0.前言1.T52.GPT-3和GPT-43.ChatGPT小结系列链接0.前言我们在GPT(GenerativePre-trainedTransformer)一节所构建的GPT模型是一个解码器Transformer,它逐字符地生成文本字符串,并使用因果掩码只关注输入字符串中的前一个单词。另一些编码器Transformer,不使用因果掩码,而是关注整个输入
- 文档进行embedding,Faiss向量检索
被编程为难的小娃娃
embeddingfaiss
这里采用Langchain的HuggingFaceEmbeddings参照博主,改了一些东西,因为Langchain0.3在0.2的基础上进行了一定的修改fromlangchain.text_splitterimportRecursiveCharacterTextSplitterfromlangchain_huggingfaceimportHuggingFaceEmbeddingsfromlang
- Docker+Ollama+RAGFlow本地部署DeepSeek R1并构建本地知识库
康顺哥
AI大模型#docker容器llama语言模型aiAI编程
目录背景安装Docker设置Docker默认参数修改Docker保存服务程序的缓存路径为服务程序镜像设置别名为ollama设置专用参数安装ollama运行DeepSeekR1大模型安装Open-WebUI配置Open-WebUI检验DeepSeek的资源占用情况安装RAGFlow添加chat模型添加embedding模型创建知识库AI结合知识库聊天总结背景DeepSeek持续火爆,但官网访问经常出
- AIGC从入门到实战:ChatGPT+Midjourney,绘出中国古风意境之美
杭州大厂Java程序媛
DeepSeekR1&AI人工智能与大数据javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
AIGC从入门到实战:ChatGPT+Midjourney,绘出中国古风意境之美关键词:AI生成内容(AIGC),ChatGPT,Midjourney,中国古风,创意设计,艺术表达1.背景介绍1.1问题由来人工智能生成内容(ArtificialIntelligenceGeneratedContent,AIGC)作为AI技术的重要分支,近年来在视觉、音乐、文本等多个领域取得了显著进展,引领了内容创作
- Datawhale AI夏令营第四期 AIGC方向 task02学习笔记
流火_授衣
AI人工智能AIGC学习
探探前沿:了解一下AI生图技术的能力&局限今天我们的任务是对baseline的代码有一个更加细致的理解,然后我们会学习如何借助AI来提升我们的自学习能力,从而帮助大家在后面的学习工作中如何从容迎接各种挑战。授人以鱼不如授人以渔,你可以从中学大模型的提问技巧来实现快速学习,学会如何制作一个话剧连环画。‘自其不变者而观之,则物与我皆无尽也’,拥抱AI、学习AI、运用AI解决各种变化的问题,一起加油!!
- 清华大学|AI学习手册6部全(附下载)
大器晚成667
学习pdf
资料链接:https://pan.quark.cn/s/bb6ebf0e9b4d近期,清华大学高效率接连产出6本DeepSeek学习手册,从《DeepSeek:从入门到精通》到《AIGC发展研究3.0》,内容从基础知识到实战运用,涵盖各行各业,超多应用场景。帮你把学习、工作、生活甚至科研中的难题都轻松搞定。完整版资料已经帮大家整理好了,放在开头,大家自行领取。
- Triplet Loss原理及 Python实现
AIGC_ZY
DiffusionModelspython深度学习机器学习
Tripletloss最初是谷歌在FaceNet:AUnifiedEmbeddingforFaceRecognitionandClustering论文中提出的,可以学到较好的人脸的embeddingTripletLoss是一种用于训练特征嵌入(featureembedding)的损失函数,广泛应用于人脸识别、图像检索等需要度量相似性的任务。其核心思想是通过学习将同类样本的嵌入距离拉近,不同类样本的
- 向量数据库及其在大模型应用落地中的作用
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高级数据应用读书笔记工作总结数据库向量数据库解决方案
一、几个术语需要弄清楚几个术语,比如向量、Embedding、向量检索、向量数据库,具体如下。1.向量:为AI理解世界的通用数据形式,是多模态数据的压缩,任何模态数据都可以转为向量。文本直接送给计算机是无法认识的,而且是高维数据,需要对其进行向量化处理(即Embedding),处理完成后就形成一个个向量。2.Embedding:将文字文本转化为保留语义关系的向量文本,相当于利用embedding模
- 人工智能生成内容(AIGC)对程序员的影响
AmHardy
AIGC人工智能AIGC程序员chatgptkimi
人工智能生成内容(AIGC)对程序员的影响引言AIGC技术正在深刻影响软件开发行业,给程序员带来诸多机遇和挑战。程序员不仅需要适应这些新兴技术,还要有效利用它们来提升自己的工作效率和创新能力。AIGC技术的优势效率提升代码生成:AI工具如GitHubCopilot可以预测代码片段、自动完成代码和生成文档,从而显著提升编程效率。自动化测试:AI可以自动生成测试用例和检测代码中的潜在问题,减少了手动测
- 百变背景:万相实验室AIGC电商图片可控生成技术
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✍本文作者:云芑、因尘、岁星、也鹿1.背景随着AI生成内容(AIGC)技术如Diffusion的飞速进展,现如今,大家已能够轻易地使用StableDiffusion(SD)[1]等文生图的模型或工具,将心中所想仅凭语言描述(prompt)即转化为具体图像。基于此,我们不禁思考:是否有可能进一步发展该技术,允许用户通过描述来为商品定制特定背景,从而协助商家快速且轻松地打造理想的商品图像?例如,为一个
- 2024论文AIGC降重避雷指南:这些“坑”千万别踩!
LL06210721
AIGC人工智能
政策背景:“2024年知网/维普新增AIGC检测模块,高校严查AI生成内容。据公开数据,某985院校硕士论文初检AIGC率超标比例达35%。”常见误区分析:误区1:直接复制AI生成的口语化结论→被算法标记“非学术表达”;误区2:虚构参考文献→查重率飙升+学术诚信风险;误区3:忽略图表公式规范性→格式问题被导师驳回。合规建议:表达优化:使用专业工具替换AI生成的松散句式(例:将“总而言之”改为“综上
- 北京大学DeepSeek课程1《DeepSeek与AIGC应用》
daly520
AIGC人工智能aipython深度学习机器学习
北京大学发布的《DeepSeek与AIGC应用》报告及配套教程,系统介绍了DeepSeek技术特性、AIGC应用场景及实践方法,主要包含以下核心内容:PDF完整版下载北京大学DeepSeek课程《DeepSeek与AIGC应用》下载https://ollama.net.cn/deepseek/14.html一、DeepSeek-R1模型的技术解析1.模型特性与优势DeepSeek-R1是一款专注于
- AIGC在影视、广告、游戏行业的协同创作报告
嘉图明
AIGC游戏人工智能
AIGC在影视、广告、游戏行业的协同创作报告1.协作效能矩阵分析概述:生成式AI(AIGC)已经在影视、广告、游戏等创意行业的特定环节展现出协同增效作用。以下重点分析剧本生成和角色原画两个环节的人机协同效能,包括时间、质量和成本优化情况,并评估相关AI工具(ChatGPT、Runway、Midjourney、StableDiffusion)的应用案例。1.1剧本生成的AI协同效能时间优化:相较传
- 职坐标AIGC课程实战项目深度解析
职坐标在线
其他
内容概要在人工智能技术加速渗透各行业的背景下,职坐标IT培训体系中的AIGC课程以实战项目经验为核心,构建了从基础理论到产业落地的立体化培养框架。课程聚焦人工智能生成内容(AIGC)的核心技术链,涵盖自然语言处理、生成模型架构及多模态数据融合等模块,通过电商智能客服系统与新媒体文案生成工具两类典型场景的深度实践,强化学员对模型训练、参数调优及商业落地的综合能力。为适配行业需求,课程设计采用“三阶递
- Scrum中文网学员分享 | AI/AIGC产品经理实战训练营学习心得
豆瓣如意
人工智能产品经理aiAIGC
公司邀请了Scrum中文网AI/AIGC产品专家给我们分享了AI/AIGC产品经理实战课程。参加这次AI/AIGC产品经理课程,让我收获颇丰,对AI/AIGC领域有了更为全面和深入的理解,为我在这个快速发展的行业中前行提供了有力的支撑。课程开篇便对现代AI/AIGC的发展现状和趋势进行了详细剖析。在了解到社会面临的诸多挑战后,我深刻认识到AI和AIGC技术在各行业潜在的巨大变革力量。通过小组讨论不
- 深度学习揭秘:神经网络如何模拟人脑
shelly聊AI
AI核心技术深度学习神经网络人工智能
大家好,我是Shelly,一个专注于输出AI工具和科技前沿内容的AI应用教练,体验过300+款以上的AI应用工具。关注科技及大模型领域对社会的影响10年+。关注我一起驾驭AI工具,拥抱AI时代的到来。AI工具集1:大厂AI工具【共23款】,一次性奉上,今天是百度和阿里AI工具集2:大厂AI工具【共12款】,一次性奉上,看看腾讯和字节的宝贝人工智能&AIGC术语100条Shelly聊AI-重磅发布一
- 【大数据平台】大数据平台的云迁移策略
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大数据平台建设指南大数据大数据平台云计算云迁移数据同步
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- 词向量Word Embedding
m0_60217276
机器学习word2vec
词向量词向量做的事情就是将词表中的单词映射为实数向量。one-hot编码one-hot对每个词进行编号,假设词表的长度为n,则对于每一个词的表征向量均为一个n维向量,且只在其对应位置上的值为1,其他位置都是0。问题:1.有序性问题:它无法反映文本的有序性。2.语义鸿沟:其无法通过词向量来衡量相关词之间的距离关系,无法反映词之间的相似程度。3.维度灾难:高维情形下将导致数据样本稀疏,距离计算困难,这
- 词向量(Word Embedding)
呵呵,不解释868
easyui前端javascript
词向量(WordEmbedding)是一种将自然语言中的单词映射到连续的向量空间的技术,使得语义相似的单词在向量空间中彼此接近。这种技术是现代自然语言处理(NLP)任务的基础之一,广泛应用于文本分类、机器翻译、问答系统等。###一、词向量的基本原理####1.离散表示vs连续表示传统的自然语言处理方法通常使用离散表示(如one-hot编码)来表示单词。然而,这种方法存在以下问题:-**维度灾难**
- Word2Vec的使用,一些思考,含示例——包括使用预训练Word2Vec模型和自训练Word2Vec模型
热爱生活的猴子
NLP_自然语言处理word2vec人工智能自然语言处理
词嵌入模型(WordEmbeddings)——Word2Vec简介:Word2Vec是由Google团队提出的一种词嵌入方法,通过神经网络模型将词语映射到一个低维的连续向量空间中。你可以直接通过它训练生成词向量,也就是一个新的Word2Vec,也可以使用预训练好的词向量,也就是那里直接用。它有两种模型结构:CBOW(ContinuousBagofWords)和Skip-Gram。CBOW(连续词袋
- 毕业论文AIGC检测你了解多少?
kexiaoya2013
AIGC论文阅读论文笔记
在毕业论文的写作过程中,当你面对满屏飞的AI工具箱,一键即可生成千言万语的诱惑时,是不是怕被学术不端把你打入黑暗的深渊!不用吧,则又怕在知识的海洋中饱受煎熬!面对日益严格的AIGC检测要求,如何才能高效通过检测呢?一、注意事项在论文上传AIGC检测前,需要仔细阅读检测系统的检测范围、检测语种、文件格式、文件大小及非正文部分的处理等。在检测过程中,应多次交叉进行检测。通过检测→修改→再检测的循环,来
- NLP自然语言处理:文本表示总结 - 上篇word embedding(基于降维、基于聚类、CBOW 、Skip-gram、 NNLM 、TF-ID、GloVe )
陈宸-研究僧
NLP自然语言处理
文本表示分类(基于表示方法)离散表示one-hot表示词袋模型与TF-ID分布式表示基于矩阵的表示方法降维的方法聚类的方法基于神经网络的表示方法NNLMCBOWSkip-gramGloVeELMoGPTBERT目录一、文本离散表示1.1文本离散表示:one-hot1.2文本离散表示:词袋模型与TF-IDF1.2.1词袋模型(bagofwords)1.2.2对词袋模型的改进:TF-IDF二、文本分布
- 活在AI原生时代的05后,开始用AI创业
shelly聊AI
AI行业趋势AI-native人工智能deepseek
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- Enum用法
不懂事的小屁孩
enum
以前的时候知道enum,但是真心不怎么用,在实际开发中,经常会用到以下代码:
protected final static String XJ = "XJ";
protected final static String YHK = "YHK";
protected final static String PQ = "PQ";
- 【Spark九十七】RDD API之aggregateByKey
bit1129
spark
1. aggregateByKey的运行机制
/**
* Aggregate the values of each key, using given combine functions and a neutral "zero value".
* This function can return a different result type
- hive创建表是报错: Specified key was too long; max key length is 767 bytes
daizj
hive
今天在hive客户端创建表时报错,具体操作如下
hive> create table test2(id string);
FAILED: Execution Error, return code 1 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.DDLTask. MetaException(message:javax.jdo.JDODataSto
- Map 与 JavaBean之间的转换
周凡杨
java自省转换反射
最近项目里需要一个工具类,它的功能是传入一个Map后可以返回一个JavaBean对象。很喜欢写这样的Java服务,首先我想到的是要通过Java 的反射去实现匿名类的方法调用,这样才可以把Map里的值set 到JavaBean里。其实这里用Java的自省会更方便,下面两个方法就是一个通过反射,一个通过自省来实现本功能。
1:JavaBean类
1 &nb
- java连接ftp下载
g21121
java
有的时候需要用到java连接ftp服务器下载,上传一些操作,下面写了一个小例子。
/** ftp服务器地址 */
private String ftpHost;
/** ftp服务器用户名 */
private String ftpName;
/** ftp服务器密码 */
private String ftpPass;
/** ftp根目录 */
private String f
- web报表工具FineReport使用中遇到的常见报错及解决办法(二)
老A不折腾
finereportweb报表java报表总结
抛砖引玉,希望大家能把自己整理的问题及解决方法晾出来,Mark一下,利人利己。
出现问题先搜一下文档上有没有,再看看度娘有没有,再看看论坛有没有。有报错要看日志。下面简单罗列下常见的问题,大多文档上都有提到的。
1、没有返回数据集:
在存储过程中的操作语句之前加上set nocount on 或者在数据集exec调用存储过程的前面加上这句。当S
- linux 系统cpu 内存等信息查看
墙头上一根草
cpu内存liunx
1 查看CPU
1.1 查看CPU个数
# cat /proc/cpuinfo | grep "physical id" | uniq | wc -l
2
**uniq命令:删除重复行;wc –l命令:统计行数**
1.2 查看CPU核数
# cat /proc/cpuinfo | grep "cpu cores" | u
- Spring中的AOP
aijuans
springAOP
Spring中的AOP
Written by Tony Jiang @ 2012-1-18 (转)何为AOP
AOP,面向切面编程。
在不改动代码的前提下,灵活的在现有代码的执行顺序前后,添加进新规机能。
来一个简单的Sample:
目标类:
[java]
view plain
copy
print
?
package&nb
- placeholder(HTML 5) IE 兼容插件
alxw4616
JavaScriptjquery jQuery插件
placeholder 这个属性被越来越频繁的使用.
但为做HTML 5 特性IE没能实现这东西.
以下的jQuery插件就是用来在IE上实现该属性的.
/**
* [placeholder(HTML 5) IE 实现.IE9以下通过测试.]
* v 1.0 by oTwo 2014年7月31日 11:45:29
*/
$.fn.placeholder = function
- Object类,值域,泛型等总结(适合有基础的人看)
百合不是茶
泛型的继承和通配符变量的值域Object类转换
java的作用域在编程的时候经常会遇到,而我经常会搞不清楚这个
问题,所以在家的这几天回忆一下过去不知道的每个小知识点
变量的值域;
package 基础;
/**
* 作用域的范围
*
* @author Administrator
*
*/
public class zuoyongyu {
public static vo
- JDK1.5 Condition接口
bijian1013
javathreadConditionjava多线程
Condition 将 Object 监视器方法(wait、notify和 notifyAll)分解成截然不同的对象,以便通过将这些对象与任意 Lock 实现组合使用,为每个对象提供多个等待 set (wait-set)。其中,Lock 替代了 synchronized 方法和语句的使用,Condition 替代了 Object 监视器方法的使用。
条件(也称为条件队列或条件变量)为线程提供了一
- 开源中国OSC源创会记录
bijian1013
hadoopsparkMemSQL
一.Strata+Hadoop World(SHW)大会
是全世界最大的大数据大会之一。SHW大会为各种技术提供了深度交流的机会,还会看到最领先的大数据技术、最广泛的应用场景、最有趣的用例教学以及最全面的大数据行业和趋势探讨。
二.Hadoop
&nbs
- 【Java范型七】范型消除
bit1129
java
范型是Java1.5引入的语言特性,它是编译时的一个语法现象,也就是说,对于一个类,不管是范型类还是非范型类,编译得到的字节码是一样的,差别仅在于通过范型这种语法来进行编译时的类型检查,在运行时是没有范型或者类型参数这个说法的。
范型跟反射刚好相反,反射是一种运行时行为,所以编译时不能访问的变量或者方法(比如private),在运行时通过反射是可以访问的,也就是说,可见性也是一种编译时的行为,在
- 【Spark九十四】spark-sql工具的使用
bit1129
spark
spark-sql是Spark bin目录下的一个可执行脚本,它的目的是通过这个脚本执行Hive的命令,即原来通过
hive>输入的指令可以通过spark-sql>输入的指令来完成。
spark-sql可以使用内置的Hive metadata-store,也可以使用已经独立安装的Hive的metadata store
关于Hive build into Spark
- js做的各种倒计时
ronin47
js 倒计时
第一种:精确到秒的javascript倒计时代码
HTML代码:
<form name="form1">
<div align="center" align="middle"
- java-37.有n 个长为m+1 的字符串,如果某个字符串的最后m 个字符与某个字符串的前m 个字符匹配,则两个字符串可以联接
bylijinnan
java
public class MaxCatenate {
/*
* Q.37 有n 个长为m+1 的字符串,如果某个字符串的最后m 个字符与某个字符串的前m 个字符匹配,则两个字符串可以联接,
* 问这n 个字符串最多可以连成一个多长的字符串,如果出现循环,则返回错误。
*/
public static void main(String[] args){
- mongoDB安装
开窍的石头
mongodb安装 基本操作
mongoDB的安装
1:mongoDB下载 https://www.mongodb.org/downloads
2:下载mongoDB下载后解压
 
- [开源项目]引擎的关键意义
comsci
开源项目
一个系统,最核心的东西就是引擎。。。。。
而要设计和制造出引擎,最关键的是要坚持。。。。。。
现在最先进的引擎技术,也是从莱特兄弟那里出现的,但是中间一直没有断过研发的
 
- 软件度量的一些方法
cuiyadll
方法
软件度量的一些方法http://cuiyingfeng.blog.51cto.com/43841/6775/在前面我们已介绍了组成软件度量的几个方面。在这里我们将先给出关于这几个方面的一个纲要介绍。在后面我们还会作进一步具体的阐述。当我们不从高层次的概念级来看软件度量及其目标的时候,我们很容易把这些活动看成是不同而且毫不相干的。我们现在希望表明他们是怎样恰如其分地嵌入我们的框架的。也就是我们度量的
- XSD中的targetNameSpace解释
darrenzhu
xmlnamespacexsdtargetnamespace
参考链接:
http://blog.csdn.net/colin1014/article/details/357694
xsd文件中定义了一个targetNameSpace后,其内部定义的元素,属性,类型等都属于该targetNameSpace,其自身或外部xsd文件使用这些元素,属性等都必须从定义的targetNameSpace中找:
例如:以下xsd文件,就出现了该错误,即便是在一
- 什么是RAID0、RAID1、RAID0+1、RAID5,等磁盘阵列模式?
dcj3sjt126com
raid
RAID 1又称为Mirror或Mirroring,它的宗旨是最大限度的保证用户数据的可用性和可修复性。 RAID 1的操作方式是把用户写入硬盘的数据百分之百地自动复制到另外一个硬盘上。由于对存储的数据进行百分之百的备份,在所有RAID级别中,RAID 1提供最高的数据安全保障。同样,由于数据的百分之百备份,备份数据占了总存储空间的一半,因而,Mirror的磁盘空间利用率低,存储成本高。
Mir
- yii2 restful web服务快速入门
dcj3sjt126com
PHPyii2
快速入门
Yii 提供了一整套用来简化实现 RESTful 风格的 Web Service 服务的 API。 特别是,Yii 支持以下关于 RESTful 风格的 API:
支持 Active Record 类的通用API的快速原型
涉及的响应格式(在默认情况下支持 JSON 和 XML)
支持可选输出字段的定制对象序列化
适当的格式的数据采集和验证错误
- MongoDB查询(3)——内嵌文档查询(七)
eksliang
MongoDB查询内嵌文档MongoDB查询内嵌数组
MongoDB查询内嵌文档
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2177301 一、概述
有两种方法可以查询内嵌文档:查询整个文档;针对键值对进行查询。这两种方式是不同的,下面我通过例子进行分别说明。
二、查询整个文档
例如:有如下文档
db.emp.insert({
&qu
- android4.4从系统图库无法加载图片的问题
gundumw100
android
典型的使用场景就是要设置一个头像,头像需要从系统图库或者拍照获得,在android4.4之前,我用的代码没问题,但是今天使用android4.4的时候突然发现不灵了。baidu了一圈,终于解决了。
下面是解决方案:
private String[] items = new String[] { "图库","拍照" };
/* 头像名称 */
- 网页特效大全 jQuery等
ini
JavaScriptjquerycsshtml5ini
HTML5和CSS3知识和特效
asp.net ajax jquery实例
分享一个下雪的特效
jQuery倾斜的动画导航菜单
选美大赛示例 你会选谁
jQuery实现HTML5时钟
功能强大的滚动播放插件JQ-Slide
万圣节快乐!!!
向上弹出菜单jQuery插件
htm5视差动画
jquery将列表倒转顺序
推荐一个jQuery分页插件
jquery animate
- swift objc_setAssociatedObject block(version1.2 xcode6.4)
啸笑天
version
import UIKit
class LSObjectWrapper: NSObject {
let value: ((barButton: UIButton?) -> Void)?
init(value: (barButton: UIButton?) -> Void) {
self.value = value
- Aegis 默认的 Xfire 绑定方式,将 XML 映射为 POJO
MagicMa_007
javaPOJOxmlAegisxfire
Aegis 是一个默认的 Xfire 绑定方式,它将 XML 映射为 POJO, 支持代码先行的开发.你开发服 务类与 POJO,它为你生成 XML schema/wsdl
XML 和 注解映射概览
默认情况下,你的 POJO 类被是基于他们的名字与命名空间被序列化。如果
- js get max value in (json) Array
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境max纵观千象
// Max value in Array
var arr = [1,2,3,5,3,2];Math.max.apply(null, arr); // 5
// Max value in Jaon Array
var arr = [{"x":"8/11/2009","y":0.026572007},{"x"
- XMLhttpRequest 请求 XML,JSON ,POJO 数据
Luob.
POJOjsonAjaxxmlXMLhttpREquest
在使用XMlhttpRequest对象发送请求和响应之前,必须首先使用javaScript对象创建一个XMLHttpRquest对象。
var xmlhttp;
function getXMLHttpRequest(){
if(window.ActiveXObject){
xmlhttp:new ActiveXObject("Microsoft.XMLHTTP
- jquery
wuai
jquery
以下防止文档在完全加载之前运行Jquery代码,否则会出现试图隐藏一个不存在的元素、获得未完全加载的图像的大小 等等
$(document).ready(function(){
jquery代码;
});
<script type="text/javascript" src="c:/scripts/jquery-1.4.2.min.js&quo