- 知识图谱与大语言模型:构建智能问答系统
AGI大模型与大数据研究院
大数据AI人工智能计算大数据人工智能语言模型AI大模型LLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍在当今的信息时代,数据的获取和处理已经成为了我们生活中不可或缺的一部分。然而,随着数据量的爆炸性增长,如何从海量的数据中提取有用的信息,进而为用户提供精准的服务,已经成为了一个重要的研究课题。在这个背景下,知识图谱和大语言模型应运而生,它们通过对数据的深度挖掘和智能处理,为构建智能问答系统提供了可能。2.核心概念与联系2.1知识图谱知识图谱是一种新型的数据结构,它以图的形式表示实体之间
- GraphRAG、Naive RAG框架总结主流框架推荐(共23个):LightRAG、nano-GraphRAG、Fast-GraphRAG、Dify、RAGflow等
汀、人工智能
LLM工业级落地实践LLM技术汇总人工智能RAG检索系统搜索推荐检索增强生成GraphRAGDify
设想你正致力于构建一个智能问答系统,该系统旨在从庞大的知识库中迅速而精确地提取关键信息,并据此生成自然流畅的回答。然而,随着数据规模的不断扩大,系统面临着严峻的挑战:检索效率逐渐下滑,生成内容的质量亦趋于下降。这正是当前众多检索增强型生成(RAG)系统亟需解决的核心问题——如何在数据冗余、检索效率低下以及生成内容不相关之间找到一个最佳的平衡点。RAG的发展瓶颈:传统RAG系统通过检索模型提取最相关
- LLM系列(0):行业大模型落地服务在全业务场景的应用与探索【大模型智能问答、NL2SQL、文档智能分析智能生成、AI智能体决策等】
汀、人工智能
LLM工业级落地实践人工智能自然语言处理promptNL2DSLNL2SQL大模型智能问答
行业大模型落地服务:在全业务场景的应用与探索1.行业大模型落地挑战及应对1.1.挑战一:有限的算力资源在政企客户场景中落地行业大模型方案,可能首先面临的一个挑战是客户的算力资源有限。算力资源作为大模型落地的前提条件,是很多客户关注的重点,也是业务团队前期与客户沟通交流的一个重点。行业大模型场景落地是否一定需要大量的GPU算力,以及需要多少的算力才能满足落地需求?GPU算力主要消耗在两个地方,一是大
- 大模型问答机器人的智能化程度
AI大模型应用之禅
AI大模型与大数据javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
大模型、问答机器人、智能化程度、自然语言处理、深度学习、Transformer模型、知识图谱、推理能力、对话系统1.背景介绍近年来,人工智能技术取得了飞速发展,特别是深度学习的兴起,为自然语言处理(NLP)领域带来了革命性的变革。其中,大模型问答机器人作为一种新型的智能交互系统,凭借其强大的语言理解和生成能力,在客服、教育、娱乐等领域展现出广阔的应用前景。问答机器人是指能够理解用户自然语言问题并给
- 计算机基础知识经典问答题,计算机基础知识问答题及答案一
剑胆书心
计算机基础知识经典问答题
计算机基础知识试题及答案(一)一、选择题(1)第四代计算机的主要逻辑元件采用的是A)晶体管B)小规模集成电路C)电子管D)大规模和超大规模集成电路(2)下列叙述中,错误的是A)把数据从内存传输到硬盘叫写盘B)把源程序转换为目标程序的过程叫编译C)应用软件对操作系统没有任何要求D)计算机内部对数据的传输、存储和处理都使用二进制(3)计算机硬件的五大基本构件包括:运算器、存储器、输入设备、输出设备和A
- 网易云音乐评论生成Wordcloud(词云)
SCUTJcfeng
Python网易云音乐词云
网易云音乐评论生成Wordcloud(词云)1前言1.1目的本篇主要介绍网易云音乐爬取歌曲知足的评论生成词云,可以结合新浪微博生成词云学习。1.2工具Wordcloud词云(pipinstallwordcloud安装即可)jieba分词(pipinstalljieba安装即可)第三方网易云API(需配合node.js食用):https://github.com/Binaryify/NeteaseC
- 逆向工程入门 - 社交平台移动端发微博 API 分析
dreadp
python网络爬虫web安全前端数据分析网络协议
逆向工程入门-社交平台移动端发微博API分析免责声明:本博客内容仅供学习和研究使用,请勿用于非法用途。任何未经授权的逆向工程行为都可能违反相关法律法规和服务条款,风险自负。前言:继上一篇博客详述了使用JS注入绕过msedgedriver的字符处理逻辑并触发表单提交元素后,为更深入地理解某知名社交平台的前端逻辑,开始尝试使用浏览器的开发者工具,以更深入地理解Web开发的底层原理.即使在没有JS基础语
- 逆向工程入门 (二):获取评论/点赞微博的 API
dreadp
前端web安全网络协议数据分析wireshark
逆向工程入门(二):获取评论/点赞微博的API前言在上一篇博客中,我们成功逆向获取了域名m.weibo.cn的发微博API。根据我在其中详述的过滤POST方法来抓包互动请求的API接口,可以较容易地推理出评论/点赞微博的API接口。遗留问题上篇博客中曾提到一次Cookie的更新,我的Cookie从SUB=_2A25KcMuXDeRhGeVL7VYV-SfFzzyIHXVpDEFfrDV6PUJbk
- Flutter开发者必备面试问题与答案03
独立开发者_猫哥
AIflutter面试javascript
Flutter开发者必备面试问题与答案03视频https://youtu.be/rDrn2S6UWnkhttps://www.bilibili.com/video/BV1TeyBYgE3V/前言原文Flutter完整面试问题及答案03本文是flutter面试问题的第三讲,高频问答10题。正文21.AspectRatio组件有什么作用?在Flutter中,AspectRatio小部件用于控制其子小部
- Qwen-VL论文解读
dream_home8407
人工智能
Qwen-VL:用于理解、定位、文本阅读等的通用视觉-语言模型摘要在本文中,我们介绍了Qwen-VL系列,这是一组大规模的视觉-语言模型(LVLMs),旨在感知和理解文本和图像。从Qwen-LM开始,我们通过精心设计的(i)视觉受体,(ii)输入-输出接口,(iii)3阶段训练管道,以及(iv)多语言多模态清洗语料库,赋予其视觉能力。除了传统的图像描述和问答,我们还通过图像-标题-框元组的对齐实现
- 检索增强(Retrieval Augmentation)是一种结合信息检索技术和生成模型的技术
大霸王龙
系统分析业务人工智能
检索增强(RetrievalAugmentation)是一种结合信息检索技术和生成模型的技术,旨在通过从外部知识库或文档中检索相关信息来增强生成模型的能力。这种方法广泛应用于自然语言处理(NLP)任务中,如问答系统、对话生成和文本生成等。1.检索增强的核心思想检索增强的核心思想是将生成模型与信息检索系统结合,利用外部知识库或文档中的信息来辅助生成更准确、更丰富的回答或内容。具体来说,检索增强包括以
- 构建 Q&A 系统:基于文档和模型的问答
drebander
AI编程springAI
在现代企业中,自动化的问答系统可以极大地提升工作效率,特别是在文档处理、客户支持和知识管理等领域。通过结合SpringAI和文档检索技术,可以轻松构建一个智能的问答系统,帮助用户从文档中快速获取信息。本文将展示如何利用SpringAI构建一个可以根据文档内容回答问题的智能Q&A系统。1.构建智能Q&A系统的背景现代的Q&A系统不仅需要能理解用户的问题,还需要能够从大量文档中找到相关的答案。传统的问
- eggjs部署宝塔常见问题
雾恋
eggjs前端eggjsjavascript
最近在考虑做一个智能问答相关的网站,在选择后端服务器的时候觉得eggjs相对来说更适合我,然后就根据eggjs官网开始了搭建的工作,在搭建成功以后开始了部署工作,在此过程中发现了很多问题。一键安装依赖配置在项目跟路径创建index.js,我们在部署的时候宝塔会自动帮我们安装依赖,所以需要配置该文件。constegg=require('egg');constworkers=Number(proces
- DeepSeek R1模型基于ollama部署
&Dirac
机器学习笔记python语言模型nlp
DeepSeekR1模型基于ollama部署1、安装部署ollama(windows)2、在ollama中使用deepseekr13、问答示例4、python调用接口5、ollama常用命令1、安装部署ollama(windows)Ollama是一个专为本地机器设计的开源框架,旨在简化大型语言模型(LLM)的部署和运行过程。它提供了一套工具和命令,使用户能够轻松地下载、管理和运行各种语言模型,包括
- _知识图谱
大哥喝阔落
知识图谱人工智能
知识图谱(KnowledgeGraph)是一种结构化的知识表示形式,用于描述现实世界中的实体、概念及其之间的关系。它以图结构的形式组织知识,节点表示实体或概念,边表示实体之间的关系。知识图谱的核心目标是让机器能够理解和利用人类知识,从而支持智能问答、语义搜索、推荐系统等应用。1.知识图谱的定义知识图谱是一种语义网络,它通过图结构(节点和边)来表示知识:节点(Node):表示实体(如人、地点、事物)
- 《TypeScript基础》:下
写完bug就找女朋友
TypeScriptJavaScript前端笔记typescriptubuntulinuxjavascript
文本源自微博客且已获授权,请尊重知识产权。十、高级类型10.1、交叉类型(IntersectionTypes)交叉类型是将多个类型合并为一个类型。这让我们可以把现有的多种类型叠加到一起成为一种类型,它包含了所需的所有类型的特性。例如,Person&Serializable&Loggable同时是Person和Serializable和Loggable。就是说这个类型的对象同时拥有了这三种类型的成员
- FAQ智能客服系统
小海的小窝
开源
https://github.com/ruonan101/-FAQ-https://github.com/ruonan101/-FAQ-这是一个基于嵌入(Embedding)技术的智能客服系统,支持:FAQ的添加和管理智能问答匹配当没有合适答案时转人工服务安装依赖pipinstall-rrequirements.txt运行服务pythonmain.py服务启动后,访问http://localhos
- 国内 AI 工具汇总20241207
云樱梦海
文心一言
聊天/内容生成文心一言:内容生成、文档分析、图像分析、图表制作、脑图等通义千问:内容生成、文档分析、图像分析等Kimi(月之暗面):内容生成、文档分析、互联网搜索等腾讯混元:内容生成、文档分析、灵感推荐等讯飞星火:内容生成抖音豆包:内容生成,偏互联网运营方向智谱AI:内容生成、知识问答等百川智能:内容生成、文档分析、互联网搜索等360智脑:360智脑全家桶字节小悟空:字节跳动内容生成工具集达观数据
- 【AI非常道】二零二五年一月,AI非常道
bylander
AI非常道人工智能
经常在社区看到一些非常有启发或者有收获的话语,但是,往往看过就成为过眼云烟,有时再想去找又找不到。索性,今年开始,看到好的言语,就记录下来,一月一发布,亦供大家参考。有关AI非常之言语,即AI非常道!《思考,快与慢》视觉笔记byDanielKahneman来自微博@爱可可-爱生活大脑的两种思维模式:快与慢,就像一对默契的搭档,却各自有着截然不同的个性。快思维(系统1)是我们的“本能反应手”:它感性
- 支持生成式 AI:聊天与文档检索的结合
drebander
AI编程人工智能springAI
生成式AI已成为现代应用的重要组成部分,从实时聊天到文档检索,再到智能问答系统,其核心是能够理解上下文并生成有用的回答。在生成式AI中,聊天会话内存(ChatConversationMemory)和检索增强生成(RAG,RetrievalAugmentedGeneration)是两个关键功能,分别解决了上下文管理和大规模文档检索问题。本文将介绍SpringAI如何支持这两个功能,并通过实际应用场景
- Langchain本地知识库部署
MaxCode-1
langchain
本地部署(Docker+LangChain+FAISS)1.概述本地部署LangChain-Chatchat可以为企业提供高效、安全、可控的AI知识库方案。本方案基于Docker、LangChain和FAISS进行本地化部署,适用于企业内部知识库问答、私有化AI应用等场景。2.技术选型2.1LangChainLangChain是一个开源的LLM(大语言模型)应用开发框架,支持多种模型和数据源,适用
- JHipster入门 - 生成单体架构的应用
yorkwu1977
软件工程架构
JHipster入门-生成单体架构的应用目标准备工作生成基础功能输入指令开始问答环节问答环节结束,开始自动生成基础功能代码生成业务功能输入指令开始问答环节问答环节结束,开始自动生成业务功能代码调试启动启动后端服务启动前端服务访问前端页面打包启动构建启动访问前端页面关于数据库交给JHipster自己启动目标30分钟内生成一个开箱即用的单体架构应用。生成SpringBoot后端代码和Vue前端代码。基
- Coze,Dify,FastGPT,对比
云连山
AI编程AI编程
在当今AI技术迅速发展的背景下,AIAgent智能体成为了关键领域,Coze、Dify和FastGPT作为其中的佼佼者,各有千秋。平台介绍-FastGPT:由环界云计算公司发起,是基于大语言模型(LLM)的开源知识库问答系统。其亮点是支持Flow可视化工作流编排,在知识问答领域表现出色,拥有庞大用户群体,包括数百家企业付费客户等。网址为https://fastgpt.cn/。-Dify:苏州语灵人
- AI-知识库搭建(一)腾讯云向量数据库使用
CJ点
人工智能GPT向量数据库知识库
一、AI知识库将已知的问答知识,问题和答案转变成向量存储在向量数据库,在查找答案时,输入问题,将问题向量化,匹配向量库的问题,将向量相似度最高的问题筛选出来,将答案提交。二、腾讯云向量数据库向量数据库_大模型知识库_向量数据存储_向量数据检索-腾讯云腾讯云向量数据库(TencentCloudVectorDB)是一款全托管的自研企业级分布式数据库服务,专用于存储、检索、分析多维向量数据。该数据库支持
- 2025年国内外AI大模型的API接口网址整理
weixin_56968280
人工智能语言模型
本文将盘点国内外的知名度较高的AI大模型平台,其中包括AI大语言模型和AI多模态模型,方便大家一探究竟。AI大模型的api接口有哪些作用?智能写作:可以帮忙写文章、写小说、生成广告文案、起标题,还能改写文字让内容更吸引人。实时聊天:用于做聊天机器人,比如AI角色扮演、社交陪伴AI,甚至语音助手。知识问答:像百科一样快速回答各种问题,或者为特定领域(医疗、法律等)提供专业建议。教育学习:帮助学生做题
- SpringBoot整合Easy-Es
今天的接口写完了吗?
elasticsearchspringbootelasticsearch后端
目录一、什么是Easy-Es二、使用场景2.1检索类服务2.2问答类服务(本质上也是检索类)2.3地图类服务三、springboot整合Easy-Es3.1pom.xml3.2配置文件3.3创建、删除、查询索引3.4创建一个实体类3.5新建Mapper类,类似Mybatis的dao3.6启动类扫描dao四、代码展示五、原生Api调用5.1查看索引mapping关系5.2查看某个文档,具体字段的分词
- 浏览器页面操作——实时监控网页变化,读取网页内容
集简云-软件连接神器
人工智能大数据chatgpt
浏览器页面操作功能介绍浏览器页面操作是集简云的一款免费内置应用,它可以定时监控网页变化,精准捕捉所需信息。一键设置指定网页与元素,全自动监测并即时推送通知,助您在第一时间了解网页最新情况,让您更高效便捷地获取与同步信息。您还可以使用浏览器页面操作读取网页内容,结合集简云集成的ChatGPT应用,让ChatGPT可以结合网页实时内容进行智能问答对话或文本生成。集简云平台,赞1▲新功能讲解视频浏览器页
- 开发微信小程序游戏,有没有类似Debug真机图形的方法
1)开发微信小程序游戏,有没有类似Debug真机图形的方法2)Unity中如何实现动态实时的车削效果3)动态创建的Texture,有什么办法可以让他保持ASTC么4)Unity转微信小游戏的日志问题这是第416篇UWA技术知识分享的推送,精选了UWA社区的热门话题,涵盖了UWA问答、社区帖子等技术知识点,助力大家更全面地掌握和学习。UWA社区主页:community.uwa4d.comUWAQQ群
- SQLDatabase Toolkit: 搭建基于SQL数据库的智能问答系统
azzxcvhj
数据库sqljvmpython
技术背景介绍SQLDatabaseToolkit是一个非常有用的工具集,旨在与SQL数据库进行交互。它的常见应用场景是通过数据库数据构建问答系统,特别是在需要迭代处理和错误恢复的情况下。此工具包在LangChain社区包中提供,支持多种大型语言模型(LLM)或聊天模型的集成。核心原理解析SQLDatabaseToolkit的核心功能包括查询执行、模式查找以及查询检查等。借助这些工具,可以构建一个智
- 使用 pgvector 将 PostgreSQL 与语义搜索/RAG 集成的教程
azzxcvhj
postgresql人工智能数据库python
技术背景介绍在大语言模型(LLMs)和语义搜索的兴起中,结合结构化的关系型数据库(如PostgreSQL)进行增强型查询变得越来越有价值。这种方法常用于RAG(Retrieval-AugmentedGeneration)场景,例如FAQ问答、文档检索、推荐系统等。pgvector是用于PostgreSQL的一个扩展,它支持稠密向量的存储和操作。通过pgvector,可以将嵌入向量直接存储在数据库中
- 戴尔笔记本win8系统改装win7系统
sophia天雪
win7戴尔改装系统win8
戴尔win8 系统改装win7 系统详述
第一步:使用U盘制作虚拟光驱:
1)下载安装UltraISO:注册码可以在网上搜索。
2)启动UltraISO,点击“文件”—》“打开”按钮,打开已经准备好的ISO镜像文
- BeanUtils.copyProperties使用笔记
bylijinnan
java
BeanUtils.copyProperties VS PropertyUtils.copyProperties
两者最大的区别是:
BeanUtils.copyProperties会进行类型转换,而PropertyUtils.copyProperties不会。
既然进行了类型转换,那BeanUtils.copyProperties的速度比不上PropertyUtils.copyProp
- MyEclipse中文乱码问题
0624chenhong
MyEclipse
一、设置新建常见文件的默认编码格式,也就是文件保存的格式。
在不对MyEclipse进行设置的时候,默认保存文件的编码,一般跟简体中文操作系统(如windows2000,windowsXP)的编码一致,即GBK。
在简体中文系统下,ANSI 编码代表 GBK编码;在日文操作系统下,ANSI 编码代表 JIS 编码。
Window-->Preferences-->General -
- 发送邮件
不懂事的小屁孩
send email
import org.apache.commons.mail.EmailAttachment;
import org.apache.commons.mail.EmailException;
import org.apache.commons.mail.HtmlEmail;
import org.apache.commons.mail.MultiPartEmail;
- 动画合集
换个号韩国红果果
htmlcss
动画 指一种样式变为另一种样式 keyframes应当始终定义0 100 过程
1 transition 制作鼠标滑过图片时的放大效果
css
.wrap{
width: 340px;height: 340px;
position: absolute;
top: 30%;
left: 20%;
overflow: hidden;
bor
- 网络最常见的攻击方式竟然是SQL注入
蓝儿唯美
sql注入
NTT研究表明,尽管SQL注入(SQLi)型攻击记录详尽且为人熟知,但目前网络应用程序仍然是SQLi攻击的重灾区。
信息安全和风险管理公司NTTCom Security发布的《2015全球智能威胁风险报告》表明,目前黑客攻击网络应用程序方式中最流行的,要数SQLi攻击。报告对去年发生的60亿攻击 行为进行分析,指出SQLi攻击是最常见的网络应用程序攻击方式。全球网络应用程序攻击中,SQLi攻击占
- java笔记2
a-john
java
类的封装:
1,java中,对象就是一个封装体。封装是把对象的属性和服务结合成一个独立的的单位。并尽可能隐藏对象的内部细节(尤其是私有数据)
2,目的:使对象以外的部分不能随意存取对象的内部数据(如属性),从而使软件错误能够局部化,减少差错和排错的难度。
3,简单来说,“隐藏属性、方法或实现细节的过程”称为——封装。
4,封装的特性:
4.1设置
- [Andengine]Error:can't creat bitmap form path “gfx/xxx.xxx”
aijuans
学习Android遇到的错误
最开始遇到这个错误是很早以前了,以前也没注意,只当是一个不理解的bug,因为所有的texture,textureregion都没有问题,但是就是提示错误。
昨天和美工要图片,本来是要背景透明的png格式,可是她却给了我一个jpg的。说明了之后她说没法改,因为没有png这个保存选项。
我就看了一下,和她要了psd的文件,还好我有一点
- 自己写的一个繁体到简体的转换程序
asialee
java转换繁体filter简体
今天调研一个任务,基于java的filter实现繁体到简体的转换,于是写了一个demo,给各位博友奉上,欢迎批评指正。
实现的思路是重载request的调取参数的几个方法,然后做下转换。
- android意图和意图监听器技术
百合不是茶
android显示意图隐式意图意图监听器
Intent是在activity之间传递数据;Intent的传递分为显示传递和隐式传递
显式意图:调用Intent.setComponent() 或 Intent.setClassName() 或 Intent.setClass()方法明确指定了组件名的Intent为显式意图,显式意图明确指定了Intent应该传递给哪个组件。
隐式意图;不指明调用的名称,根据设
- spring3中新增的@value注解
bijian1013
javaspring@Value
在spring 3.0中,可以通过使用@value,对一些如xxx.properties文件中的文件,进行键值对的注入,例子如下:
1.首先在applicationContext.xml中加入:
<beans xmlns="http://www.springframework.
- Jboss启用CXF日志
sunjing
logjbossCXF
1. 在standalone.xml配置文件中添加system-properties:
<system-properties> <property name="org.apache.cxf.logging.enabled" value=&
- 【Hadoop三】Centos7_x86_64部署Hadoop集群之编译Hadoop源代码
bit1129
centos
编译必需的软件
Firebugs3.0.0
Maven3.2.3
Ant
JDK1.7.0_67
protobuf-2.5.0
Hadoop 2.5.2源码包
Firebugs3.0.0
http://sourceforge.jp/projects/sfnet_findbug
- struts2验证框架的使用和扩展
白糖_
框架xmlbeanstruts正则表达式
struts2能够对前台提交的表单数据进行输入有效性校验,通常有两种方式:
1、在Action类中通过validatexx方法验证,这种方式很简单,在此不再赘述;
2、通过编写xx-validation.xml文件执行表单验证,当用户提交表单请求后,struts会优先执行xml文件,如果校验不通过是不会让请求访问指定action的。
本文介绍一下struts2通过xml文件进行校验的方法并说
- 记录-感悟
braveCS
感悟
再翻翻以前写的感悟,有时会发现自己很幼稚,也会让自己找回初心。
2015-1-11 1. 能在工作之余学习感兴趣的东西已经很幸福了;
2. 要改变自己,不能这样一直在原来区域,要突破安全区舒适区,才能提高自己,往好的方面发展;
3. 多反省多思考;要会用工具,而不是变成工具的奴隶;
4. 一天内集中一个定长时间段看最新资讯和偏流式博
- 编程之美-数组中最长递增子序列
bylijinnan
编程之美
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class LongestAccendingSubSequence {
/**
* 编程之美 数组中最长递增子序列
* 书上的解法容易理解
* 另一方法书上没有提到的是,可以将数组排序(由小到大)得到新的数组,
* 然后求排序后的数组与原数
- 读书笔记5
chengxuyuancsdn
重复提交struts2的token验证
1、重复提交
2、struts2的token验证
3、用response返回xml时的注意
1、重复提交
(1)应用场景
(1-1)点击提交按钮两次。
(1-2)使用浏览器后退按钮重复之前的操作,导致重复提交表单。
(1-3)刷新页面
(1-4)使用浏览器历史记录重复提交表单。
(1-5)浏览器重复的 HTTP 请求。
(2)解决方法
(2-1)禁掉提交按钮
(2-2)
- [时空与探索]全球联合进行第二次费城实验的可能性
comsci
二次世界大战前后,由爱因斯坦参加的一次在海军舰艇上进行的物理学实验 -费城实验
至今给我们大家留下很多迷团.....
关于费城实验的详细过程,大家可以在网络上搜索一下,我这里就不详细描述了
在这里,我的意思是,现在
- easy connect 之 ORA-12154: TNS: 无法解析指定的连接标识符
daizj
oracleORA-12154
用easy connect连接出现“tns无法解析指定的连接标示符”的错误,如下:
C:\Users\Administrator>sqlplus username/
[email protected]:1521/orcl
SQL*Plus: Release 10.2.0.1.0 – Production on 星期一 5月 21 18:16:20 2012
Copyright (c) 198
- 简单排序:归并排序
dieslrae
归并排序
public void mergeSort(int[] array){
int temp = array.length/2;
if(temp == 0){
return;
}
int[] a = new int[temp];
int
- C语言中字符串的\0和空格
dcj3sjt126com
c
\0 为字符串结束符,比如说:
abcd (空格)cdefg;
存入数组时,空格作为一个字符占有一个字节的空间,我们
- 解决Composer国内速度慢的办法
dcj3sjt126com
Composer
用法:
有两种方式启用本镜像服务:
1 将以下配置信息添加到 Composer 的配置文件 config.json 中(系统全局配置)。见“例1”
2 将以下配置信息添加到你的项目的 composer.json 文件中(针对单个项目配置)。见“例2”
为了避免安装包的时候都要执行两次查询,切记要添加禁用 packagist 的设置,如下 1 2 3 4 5
- 高效可伸缩的结果缓存
shuizhaosi888
高效可伸缩的结果缓存
/**
* 要执行的算法,返回结果v
*/
public interface Computable<A, V> {
public V comput(final A arg);
}
/**
* 用于缓存数据
*/
public class Memoizer<A, V> implements Computable<A,
- 三点定位的算法
haoningabc
c算法
三点定位,
已知a,b,c三个顶点的x,y坐标
和三个点都z坐标的距离,la,lb,lc
求z点的坐标
原理就是围绕a,b,c 三个点画圆,三个圆焦点的部分就是所求
但是,由于三个点的距离可能不准,不一定会有结果,
所以是三个圆环的焦点,环的宽度开始为0,没有取到则加1
运行
gcc -lm test.c
test.c代码如下
#include "stdi
- epoll使用详解
jimmee
clinux服务端编程epoll
epoll - I/O event notification facility在linux的网络编程中,很长的时间都在使用select来做事件触发。在linux新的内核中,有了一种替换它的机制,就是epoll。相比于select,epoll最大的好处在于它不会随着监听fd数目的增长而降低效率。因为在内核中的select实现中,它是采用轮询来处理的,轮询的fd数目越多,自然耗时越多。并且,在linu
- Hibernate对Enum的映射的基本使用方法
linzx0212
enumHibernate
枚举
/**
* 性别枚举
*/
public enum Gender {
MALE(0), FEMALE(1), OTHER(2);
private Gender(int i) {
this.i = i;
}
private int i;
public int getI
- 第10章 高级事件(下)
onestopweb
事件
index.html
<!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/
- 孙子兵法
roadrunners
孙子兵法
始计第一
孙子曰:
兵者,国之大事,死生之地,存亡之道,不可不察也。
故经之以五事,校之以计,而索其情:一曰道,二曰天,三曰地,四曰将,五
曰法。道者,令民于上同意,可与之死,可与之生,而不危也;天者,阴阳、寒暑
、时制也;地者,远近、险易、广狭、死生也;将者,智、信、仁、勇、严也;法
者,曲制、官道、主用也。凡此五者,将莫不闻,知之者胜,不知之者不胜。故校
之以计,而索其情,曰
- MySQL双向复制
tomcat_oracle
mysql
本文包括:
主机配置
从机配置
建立主-从复制
建立双向复制
背景
按照以下简单的步骤:
参考一下:
在机器A配置主机(192.168.1.30)
在机器B配置从机(192.168.1.29)
我们可以使用下面的步骤来实现这一点
步骤1:机器A设置主机
在主机中打开配置文件 ,
- zoj 3822 Domination(dp)
阿尔萨斯
Mina
题目链接:zoj 3822 Domination
题目大意:给定一个N∗M的棋盘,每次任选一个位置放置一枚棋子,直到每行每列上都至少有一枚棋子,问放置棋子个数的期望。
解题思路:大白书上概率那一张有一道类似的题目,但是因为时间比较久了,还是稍微想了一下。dp[i][j][k]表示i行j列上均有至少一枚棋子,并且消耗k步的概率(k≤i∗j),因为放置在i+1~n上等价与放在i+1行上,同理