- AI大模型学习之白话笔记(一)-- GPT和LLM
Langchain
人工智能学习笔记langchainpython机器人大模型
前言2022年底第一次听说chatGPT,从最初的对话,到如今的文生视频Sora,带来的效果,越来越超出我们的想象。在2023年,我尝试去了解GPT可以干什么,有什么作用,该怎么用,不过变化太快,最终也没有找到一个好的方式干进去。为什么变化这么快,说到底,是AI大模型带来的巨变。现在很多大厂都在降薪裁员,也有不少公司在AllinAI,我们都有一个预感,要变天了。你想想,如果有一天,一款游戏的所有美
- 【带你 langchain 双排系列教程】1. langchian 基本架构与环境配置(siliconFlow Deepseek接入)
夜里慢慢行456
langchain
LangChain是一个用于构建和部署大模型应用的框架,涵盖了从语言模型(LLM)到检索增强生成(RAG)、OpenAI集成以及智能体(Agent)的全套工具链。以下是一个简要的LangChain大模型全套教程,帮助你快速上手。核心内容:LangChain六大模块详解:模型(Models)、提示词(Prompts)、链(Chains)、索引(Indexes)、智能体(Agents)、内存(Memo
- 使用OpenAI LLM与Neo4j数据库进行自然语言交互
bBADAS
neo4j数据库交互python
技术背景介绍在现代数据分析和应用开发中,图数据库以其独特的强大功能越来越受到重视。其中,Neo4j是最受欢迎的图数据库之一。结合自然语言处理(NLP),可以使数据查询变得更加直观和便捷。本篇文章将介绍如何使用OpenAI的语言模型将自然语言问题转换成Cypher查询,并通过Neo4j数据库执行该查询,并给出自然语言的响应。核心原理解析我们的目标是实现一个系统,该系统能够接受自然语言输入,将其转换为
- LLM 参数解析:使用 OpenAI API 在 Python 中的实用指南(含示例)
真智AI
python人工智能chatgpt
当你使用大语言模型(LLM)时,可能会注意到,即使提交相同的请求,多次运行后仍然会得到不同的回应。这是因为LLM具有概率性,它们的输出基于所学到的模式和概率,而不是固定规则。幸运的是,你可以通过调整特定的参数来控制LLM的行为,就像微调收音机的旋钮来调整到想要的电台一样。理解这些参数可以帮助你更好地定制LLM的输出,使其更具可预测性或创造性,具体取决于你的需求。在本文中,我们将探讨多个关键参数,这
- Windows Docker Desktop部署MaxKB详细教程
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docker容器运维MaxKB
MaxKB(MaxKnowledgeBase)是一款基于大语言模型(LLM)和检索增强生成(RAG)技术的开源知识库问答系统,旨在帮助企业、教育机构及研究组织高效管理知识并提供智能问答服务。一、前期准备工作首先,你需要再你的Windows电脑上安装DockerDesktop。本章教程,不介绍如何安装Docker。二、搜索镜像dockersearchmaxkb
- Python字符模糊匹配指南 RapidFuzz | python小知识
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跟我学pythonpython服务器linux
Python字符模糊匹配指南RapidFuzz|python小知识最近在看一个rag评估的框架中,看一个字符模糊匹配的库RapidFuzz,在这里介绍给大家。1.RapidFuzz简介RapidFuzz是一个用于Python的快速模糊字符串匹配库,它基于Levenshtein距离和其他相似度度量方法,能够高效地进行字符串比较和匹配。RapidFuzz旨在提供一个快速、准确、易用的模糊匹配工具,特别
- Docker安装分布式vLLM
MasonYyp
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Docker安装分布式vLLM1介绍vLLM是一个快速且易于使用的LLM推理和服务库,适合用于生产环境。单主机部署会遇到显存不足的问题,因此需要分布式部署。分布式安装方法https://docs.vllm.ai/en/latest/serving/distributed_serving.html2安装方法⚠️注意:前期一定要把docker环境、运行时和GPU安装好。CUDAVersion:12.4
- 使用Python中的LangChain库优化消息长度:从聊天历史到模型性能的全面指南
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pythonlangchaineasyui
使用Python中的LangChain库优化消息长度:从聊天历史到模型性能的全面指南在现代人工智能应用中,大语言模型(LLM)扮演着越来越重要的角色,尤其是在对话系统、智能助理和其他自然语言处理任务中。然而,所有的模型都有一个有限的上下文窗口,意味着它们可以处理的输入令牌(tokens)数量是有限的。当我们需要处理较长的对话历史或复杂的任务链时,如何管理传递给模型的消息长度变得至关重要。在这篇文章
- 基于AWS云平台的法律AI应用系统开发方案
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该方案可实现法律文档处理速度提升300%+,关键信息提取准确率可达92%以上(基于实际测试数据),适合构建企业级法律智能中台。建议采用分阶段实施策略,优先实现文档解析和智能问答模块。一、技术栈规划层级技术组件说明存储层AWSS3AmazonOpenSearch(向量数据库)存储原始PDF文件支持向量检索的法律知识库AI服务层OpenAIGPT-4APIAmazonSageMaker(LLM微调)A
- 【LLM】大模型基础--大规模预训练语言模型的开源教程笔记
Langchain
笔记人工智能langchainllama大模型产品经理大模型基础
1.引言本文以DataWhale大模型开源教程为学习路线,进行一整个大模型的入门操作什么是语言模型语言模型是一种对词元序列(token)的概率分布,可以用于评估文本序列的合理性并生成新的文本。从生成文本的方式来看,LM(languagemodle)可以简单的分为:自回归模型非自回归模型特点逐字生成文本,每个词的生成都依赖于上文,关联性好一次性生成整个文本序列,不捕捉上文信息优点内容质量高生成速度快
- 【AI日记】24.10.30 做项目的一些前期准备工作
AI完全体
AI日记人工智能机器学习自然语言处理langchain日记读书学习资源
【AI论文解读】【AI知识点】【AI小项目】【AI战略思考】【AI日记】工作工作1内容:看AI大佬访谈B站地址:SamAltman最新5月播客长篇访谈|@All-In播客2024.5.11时间:1.5小时评估:继续工作2内容:思考如何开始自己的RAG项目时间:0.5小时决定:采用搭积木的方法来做自己的RAG项目。从最基础的开始,不断学习各种RAG和NLP相关的技术,然后不断加入到自己的项目中,而不
- 大语言模型(LLM)如何实现上下文的长期记忆?
引言大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs),如GPT-4、Claude和LLaMA等,已经在自然语言处理领域展现出卓越的能力。然而,它们在实际应用中常常面临一个核心问题:如何实现上下文的长期记忆?传统LLM的上下文长度通常受限于计算资源和架构设计(如注意力机制),这限制了其处理长文档或保持复杂对话连续性的能力。本篇文章将深入探讨大语言模型的上下文记忆问题,分析其技术难点,并
- 使用 pgvector 实现 PostgreSQL 语义搜索和 RAG:完整指南
小林rr
面试学习路线阿里巴巴postgresql数据库
使用pgvector实现PostgreSQL语义搜索和RAG:完整指南1.引言在当今的数据驱动世界中,能够高效地搜索和检索相关信息变得越来越重要。传统的关系型数据库虽然在结构化数据管理方面表现出色,但在处理非结构化数据和语义搜索时往往力不从心。本文将介绍如何使用pgvector扩展来增强PostgreSQL数据库,实现语义搜索和检索增强生成(RAG)功能,从而大大提升数据检索的效率和准确性。2.p
- Python中LLM的稀疏Transformer架构:Longformer与BigBird
二进制独立开发
非纯粹GenAIGenAI与Pythonpythontransformer架构开发语言分布式人工智能自然语言处理
文章目录1.Transformer架构的挑战2.稀疏Transformer架构的提出2.1Longformer2.1.1局部注意力2.1.2全局注意力2.1.3实现2.2BigBird2.2.1随机注意力2.2.2局部注意力2.2.3全局注意力2.2.4实现3.稀疏Transformer架构的优势4.稀疏Transformer架构的挑战5.未来发展方向5.1更高效的稀疏注意力机制5.2自适应稀疏注
- AIMv2:多模态自回归预训练的视觉新突破
人工智能
AIMv2:多模态自回归预训练的视觉新突破阅读时长:19分钟发布时间:2025-02-17近日热文:全网最全的神经网络数学原理(代码和公式)直观解释欢迎关注知乎和公众号的专栏内容LLM架构专栏知乎LLM专栏知乎【柏企】公众号【柏企科技说】【柏企阅文】导言视觉模型在人工智能领域的地位愈发重要,从图像识别、目标检测到多模态理解,其应用场景不断拓展。在大规模数据集上进行预训练,能助力模型学习丰富的视觉特
- 1 分钟极速接入:ABAP 系统如何调用 DeepSeek
汪子熙
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笔者之前的文章,已经详细介绍了DeepSeek的API调用方式:在腾讯HAI上使用DeepSeek+RAG实现SAP私人知识库免费使用DeepSeekR1满血版不卡顿,支持个人知识库D
- 边缘AI架构提升LLM应用的响应速度
AI天才研究院
计算ChatGPTDeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能大厂程序员硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLM系统架构设计软件哲学Agent程序员实现财富自由
边缘AI架构提升LLM应用的响应速度关键词边缘计算、边缘AI、LLM、响应速度、模型压缩、分布式计算摘要本文探讨了如何通过边缘AI架构提升大型语言模型(LLM)应用的响应速度。文章首先介绍了边缘计算与边缘AI的基本概念、优势和应用场景,然后深入分析了边缘AI系统的架构设计与实现,以及提升LLM响应速度的关键技术。通过实际案例展示了边缘AI在LLM应用中的效果,并对未来发展趋势和潜在挑战进行了展望,
- 如何在不依赖函数调用功能的情况下结合工具与大型语言模型
Jason9510
语言模型人工智能
当大型语言模型(LLM)原生不支持函数调用功能时,如何实现智能工具调度?本文通过自然语言解析+结构化输出控制的方法来实现。GitHub代码地址核心实现步骤定义工具函数使用@tool装饰器声明可调用工具:fromlangchain_core.toolsimporttool@tooldefmultiply_by_max(a:int,b:list[int])->int:"""将a乘以b列表中的最大值""
- 笔记-《A Survey of Large Language Models》- 尾声
L_serein
玩转LLM笔记语言模型人工智能
尾声:尾声:本综述是由我们研究团队在一次讨论会上计划的,我们旨在总结LLM的最新进展,为我们的团队成员提供一份高度可读性的报告。第一稿于2023年3月13日完成,我们的团队成员尽最大努力以相对客观、全面的方式囊括有关LLM的相关研究。接着,我们进行了多次细致的写作和内容修订。尽管我们付出了巨大的努力,但这份综述仍远非完美:我们可能会遗漏重要的参考文献或主题,也可能存在不严谨的表述或讨论。由于空间有
- 使用多模态大语言模型进行深度学习的图像、文本和语音数据增强
数行天下
人工智能语言模型深度学习人工智能自然语言处理
在过去的五年里,研究方向已从传统的机器学习(ML)和深度学习(DL)方法转向利用大语言模型(LLMs),包括多模态方法,用于数据增强,以提高泛化能力,并在训练深度卷积神经网络时防止过拟合。然而,现有的综述文章主要集中于机器学习和深度学习技术或有限的模态(如文本或图像),在涵盖LLM方法的最新进展和多模态应用方面仍存在空白。本文通过探索利用多模态LLMs进行图像、文本和语音数据增强的最新文献,填补了
- LLM 大模型学习必知必会系列(一):大模型基础知识篇
汀、人工智能
LLM技术汇总人工智能自然语言处理promptRAGLLM模型训练模型部署
LLM大模型学习必知必会系列(一):大模型基础知识篇魔搭ModelScope开源的LLM模型魔搭ModelScope欢迎各个开源的LLM模型在社区上做开源分享。目前社区上已经承载了来自各个机构贡献的不同系列的LLM模型。并且社区的开发者也在这些模型的基础上,贡献了许多创新应用,并在ModelScope的创空间上进行分享。本专题初步梳理了当前社区上一些典型的LLM以及对应的创空间应用,方便大家对于L
- 《深入浅出LLM基础篇》(三):大模型结构分类
GoAI
深入浅出LLM深入浅出AI自然语言处理NLP大模型LLM人工智能transformerchatgpt
AI学习星球推荐:GoAI的学习社区知识星球是一个致力于提供《机器学习|深度学习|CV|NLP|大模型|多模态|AIGC》各个最新AI方向综述、论文等成体系的学习资料,配有全面而有深度的专栏内容,包括不限于前沿论文解读、资料共享、行业最新动态以、实践教程、求职相关(简历撰写技巧、面经资料与心得)多方面综合学习平台,强烈推荐AI小白及AI爱好者学习,性价比非常高!加入星球➡️点击链接✨专栏介
- OpenWebUI,RAG+外部知识库+AI写文的开源应用
m0_74824780
人工智能开源
引言自从去年AI火起来之后,很多人便热衷于寻找适合自用的AI开源项目,把各家大模型API接入到自己的AI程序里,便可以通过AI辅助完成一系列日常任务,比如内容翻译/润色/总结/撰写、格式转换、数据分类、代码分析、角色扮演等等。一般情况下,大模型依靠自身训练数据便能够完成的任务质量偏高,像翻译总结、格式转换之类,市面上所有的AI程序基本都能够满足这一点需求;但是需要结合外部资料/超长上文信息/实时信
- 本地部署 DeepSeek:环境准备 + 详细步骤 + 高级部署方案 + 可视化工具集成 + 故障排除手册 + 性能优化建议
Katie。
人工智能技术发展aideepseek人工智能人工智能大模型
前言随着人工智能技术的迅猛发展,大语言模型(LLM)在多个行业中的应用日益广泛,从自然语言处理、内容生成到智能客服、医疗诊断等领域,AI正在深刻改变传统的工作方式和业务流程。DeepSeek作为一家新兴的AI公司,凭借其高效的AI模型和开源的优势,迅速在竞争激烈的AI市场中脱颖而出。其模型不仅在性能上表现出色,还通过开源策略吸引了大量开发者和企业的关注,形成了一个活跃的社区生态。然而,随着AI技术
- 基于DeepSeek-R1的高效推理优化实战:从API封装到动态批处理
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人工智能
引言在LLM(大语言模型)应用中,推理延迟和计算资源消耗是核心痛点。本文以DeepSeek-R1-7B模型为例,通过动态批处理、模型量化和异步推理三大技术,将单次推理耗时从2.3s降至0.4s,吞吐量提升6倍。所有代码均通过PyTorch2.1+验证。一、环境准备与模型加载优化1.1硬件感知的模型加载通过device_map自动分配计算资源,避免显存溢出fromtransformersimport
- 知识图谱大模型系列之 11什么是 Neo4j LLM 知识图谱构建器?
知识大胖
NVIDIAGPU和大语言模型开发教程知识图谱neo4j人工智能llm
简介LLM知识图谱构建器是Neo4j的GraphRAG生态系统工具之一,可让您将非结构化数据转换为动态知识图谱。它与检索增强生成(RAG)聊天机器人集成,可实现自然语言查询和对数据的可解释洞察。推荐文章《使用ChatGPT从视频脚本创建知识图谱,使用GPT-4作为领域专家来帮助您从视频转录中提取知识(教程含完整源码)》权重2,知识图谱类《赋能知识图谱形成:利用BERTopic、DataMapPlo
- 直肠癌远处转移预测模型临床影响力研究Protocol
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直肠癌远处转移预测模型临床影响力研究Protocol举例说明AI工具,包括LLM模型和临床预测模型,的临床影响力研究的流程,这是AI工具进入临床实践之前必要的评估流程,如果AI工具与现有的临床工具相比,有正面的临床影响力,即可以使患者收益或者提高效率、节约资源,才可以进入临床实践。需要说明的是,AI工具的临床影响力也可能是负面的,所以临床影响力研究的初期,需要小规模的研究以确定AI工具不是有害的。
- DeepSeek R1 与 OpenAI O1:机器学习模型的巅峰对决
学无止尽5
机器学习人工智能
我的个人主页我的专栏:人工智能领域、java-数据结构、Javase、C语言,希望能帮助到大家!!!点赞收藏❤一、引言在机器学习的广袤天地中,大型语言模型(LLM)无疑是最为璀璨的明珠。它们凭借卓越的语言理解与生成能力,正以前所未有的方式重塑着我们与信息交互的模式。DeepSeekR1和OpenAIO1作为其中的佼佼者,代表了当前技术的前沿水准,在架构设计、训练方法、性能表现以及应用场景等诸多层面
- 基于 LLM 的智能运维 Agent 系统设计与实现
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人工智能embeddingLLMpython大模型Agent智能体
摘要本文详细介绍了一个基于大语言模型(LLM)的智能运维Agent系统的设计与实现。该系统采用多Agent协同的架构,通过事件驱动的方式实现了自动化运维流程。系统集成了先进的AI能力,能够实现故障自动诊断、预测性维护、知识沉淀等核心功能。一、运维Agent架构设计在设计智能运维Agent系统时,我们采用了模块化和事件驱动的架构思想,将复杂的运维场景分解为多个独立的能力域,并通过消息总线实现各组件的
- 事件驱动架构促进LLM应用的解耦与扩展
AI天才研究院
AI人工智能大模型DeepSeekDeepSeekRL强化学习agentagi推理模型智能驾驶javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能大厂程序员硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLM系统架构设计软件哲学程序员实现财富自由
事件驱动架构概述1.1.1事件驱动架构的定义事件驱动架构(Event-DrivenArchitecture,EDA)是一种软件架构模式,它基于事件来驱动应用程序的运行。在这种架构中,事件被视为数据传输的基本单位,它们可以由系统内部或外部的源生成,并触发相应的处理逻辑。事件可以是一个用户操作、系统状态变更、硬件设备信号或其他任何可以由系统感知和响应的信息。事件驱动架构的核心思想是将系统的行为与事件分
- web报表工具FineReport常见的数据集报错错误代码和解释
老A不折腾
web报表finereport代码可视化工具
在使用finereport制作报表,若预览发生错误,很多朋友便手忙脚乱不知所措了,其实没什么,只要看懂报错代码和含义,可以很快的排除错误,这里我就分享一下finereport的数据集报错错误代码和解释,如果有说的不准确的地方,也请各位小伙伴纠正一下。
NS-war-remote=错误代码\:1117 压缩部署不支持远程设计
NS_LayerReport_MultiDs=错误代码
- Java的WeakReference与WeakHashMap
bylijinnan
java弱引用
首先看看 WeakReference
wiki 上 Weak reference 的一个例子:
public class ReferenceTest {
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
WeakReference r = new Wea
- Linux——(hostname)主机名与ip的映射
eksliang
linuxhostname
一、 什么是主机名
无论在局域网还是INTERNET上,每台主机都有一个IP地址,是为了区分此台主机和彼台主机,也就是说IP地址就是主机的门牌号。但IP地址不方便记忆,所以又有了域名。域名只是在公网(INtERNET)中存在,每个域名都对应一个IP地址,但一个IP地址可有对应多个域名。域名类型 linuxsir.org 这样的;
主机名是用于什么的呢?
答:在一个局域网中,每台机器都有一个主
- oracle 常用技巧
18289753290
oracle常用技巧 ①复制表结构和数据 create table temp_clientloginUser as select distinct userid from tbusrtloginlog ②仅复制数据 如果表结构一样 insert into mytable select * &nb
- 使用c3p0数据库连接池时出现com.mchange.v2.resourcepool.TimeoutException
酷的飞上天空
exception
有一个线上环境使用的是c3p0数据库,为外部提供接口服务。最近访问压力增大后台tomcat的日志里面频繁出现
com.mchange.v2.resourcepool.TimeoutException: A client timed out while waiting to acquire a resource from com.mchange.v2.resourcepool.BasicResou
- IT系统分析师如何学习大数据
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我是一名从事大数据项目的IT系统分析师。在深入这个项目前需要了解些什么呢?学习大数据的最佳方法就是先从了解信息系统是如何工作着手,尤其是数据库和基础设施。同样在开始前还需要了解大数据工具,如Cloudera、Hadoop、Spark、Hive、Pig、Flume、Sqoop与Mesos。系 统分析师需要明白如何组织、管理和保护数据。在市面上有几十款数据管理产品可以用于管理数据。你的大数据数据库可能
- spring学习——简介
a-john
spring
Spring是一个开源框架,是为了解决企业应用开发的复杂性而创建的。Spring使用基本的JavaBean来完成以前只能由EJB完成的事情。然而Spring的用途不仅限于服务器端的开发,从简单性,可测试性和松耦合的角度而言,任何Java应用都可以从Spring中受益。其主要特征是依赖注入、AOP、持久化、事务、SpringMVC以及Acegi Security
为了降低Java开发的复杂性,
- 自定义颜色的xml文件
aijuans
xml
<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> <resources> <color name="white">#FFFFFF</color> <color name="black">#000000</color> &
- 运营到底是做什么的?
aoyouzi
运营到底是做什么的?
文章来源:夏叔叔(微信号:woshixiashushu),欢迎大家关注!很久没有动笔写点东西,近些日子,由于爱狗团产品上线,不断面试,经常会被问道一个问题。问:爱狗团的运营主要做什么?答:带着用户一起嗨。为什么是带着用户玩起来呢?究竟什么是运营?运营到底是做什么的?那么,我们先来回答一个更简单的问题——互联网公司对运营考核什么?以爱狗团为例,绝大部分的移动互联网公司,对运营部门的考核分为三块——用
- js面向对象类和对象
百合不是茶
js面向对象函数创建类和对象
接触js已经有几个月了,但是对js的面向对象的一些概念根本就是模糊的,js是一种面向对象的语言 但又不像java一样有class,js不是严格的面向对象语言 ,js在java web开发的地位和java不相上下 ,其中web的数据的反馈现在主流的使用json,json的语法和js的类和属性的创建相似
下面介绍一些js的类和对象的创建的技术
一:类和对
- web.xml之资源管理对象配置 resource-env-ref
bijian1013
javaweb.xmlservlet
resource-env-ref元素来指定对管理对象的servlet引用的声明,该对象与servlet环境中的资源相关联
<resource-env-ref>
<resource-env-ref-name>资源名</resource-env-ref-name>
<resource-env-ref-type>查找资源时返回的资源类
- Create a composite component with a custom namespace
sunjing
https://weblogs.java.net/blog/mriem/archive/2013/11/22/jsf-tip-45-create-composite-component-custom-namespace
When you developed a composite component the namespace you would be seeing would
- 【MongoDB学习笔记十二】Mongo副本集服务器角色之Arbiter
bit1129
mongodb
一、复本集为什么要加入Arbiter这个角色 回答这个问题,要从复本集的存活条件和Aribter服务器的特性两方面来说。 什么是Artiber? An arbiter does
not have a copy of data set and
cannot become a primary. Replica sets may have arbiters to add a
- Javascript开发笔记
白糖_
JavaScript
获取iframe内的元素
通常我们使用window.frames["frameId"].document.getElementById("divId").innerHTML这样的形式来获取iframe内的元素,这种写法在IE、safari、chrome下都是通过的,唯独在fireforx下不通过。其实jquery的contents方法提供了对if
- Web浏览器Chrome打开一段时间后,运行alert无效
bozch
Webchormealert无效
今天在开发的时候,突然间发现alert在chrome浏览器就没法弹出了,很是怪异。
试了试其他浏览器,发现都是没有问题的。
开始想以为是chorme浏览器有啥机制导致的,就开始尝试各种代码让alert出来。尝试结果是仍然没有显示出来。
这样开发的结果,如果客户在使用的时候没有提示,那会带来致命的体验。哎,没啥办法了 就关闭浏览器重启。
结果就好了,这也太怪异了。难道是cho
- 编程之美-高效地安排会议 图着色问题 贪心算法
bylijinnan
编程之美
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.util.List;
import java.util.Random;
public class GraphColoringProblem {
/**编程之美 高效地安排会议 图着色问题 贪心算法
* 假设要用很多个教室对一组
- 机器学习相关概念和开发工具
chenbowen00
算法matlab机器学习
基本概念:
机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域,它主要使用归纳、综合而不是演绎。
开发工具
M
- [宇宙经济学]关于在太空建立永久定居点的可能性
comsci
经济
大家都知道,地球上的房地产都比较昂贵,而且土地证经常会因为新的政府的意志而变幻文本格式........
所以,在地球议会尚不具有在太空行使法律和权力的力量之前,我们外太阳系统的友好联盟可以考虑在地月系的某些引力平衡点上面,修建规模较大的定居点
- oracle 11g database control 证书错误
daizj
oracle证书错误oracle 11G 安装
oracle 11g database control 证书错误
win7 安装完oracle11后打开 Database control 后,会打开em管理页面,提示证书错误,点“继续浏览此网站”,还是会继续停留在证书错误页面
解决办法:
是 KB2661254 这个更新补丁引起的,它限制了 RSA 密钥位长度少于 1024 位的证书的使用。具体可以看微软官方公告:
- Java I/O之用FilenameFilter实现根据文件扩展名删除文件
游其是你
FilenameFilter
在Java中,你可以通过实现FilenameFilter类并重写accept(File dir, String name) 方法实现文件过滤功能。
在这个例子中,我们向你展示在“c:\\folder”路径下列出所有“.txt”格式的文件并删除。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
- C语言数组的简单以及一维数组的简单排序算法示例,二维数组简单示例
dcj3sjt126com
carray
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int a[5] = {1, 2, 3, 4, 5};
//a 是数组的名字 5是表示数组元素的个数,并且这五个元素分别用a[0], a[1]...a[4]
int i;
for (i=0; i<5; ++i)
printf("%d\n",
- PRIMARY, INDEX, UNIQUE 这3种是一类 PRIMARY 主键。 就是 唯一 且 不能为空。 INDEX 索引,普通的 UNIQUE 唯一索引
dcj3sjt126com
primary
PRIMARY, INDEX, UNIQUE 这3种是一类PRIMARY 主键。 就是 唯一 且 不能为空。INDEX 索引,普通的UNIQUE 唯一索引。 不允许有重复。FULLTEXT 是全文索引,用于在一篇文章中,检索文本信息的。举个例子来说,比如你在为某商场做一个会员卡的系统。这个系统有一个会员表有下列字段:会员编号 INT会员姓名
- java集合辅助类 Collections、Arrays
shuizhaosi888
CollectionsArraysHashCode
Arrays、Collections
1 )数组集合之间转换
public static <T> List<T> asList(T... a) {
return new ArrayList<>(a);
}
a)Arrays.asL
- Spring Security(10)——退出登录logout
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logoutSpring Security退出登录logout-urlLogoutFilter
要实现退出登录的功能我们需要在http元素下定义logout元素,这样Spring Security将自动为我们添加用于处理退出登录的过滤器LogoutFilter到FilterChain。当我们指定了http元素的auto-config属性为true时logout定义是会自动配置的,此时我们默认退出登录的URL为“/j_spring_secu
- 透过源码学前端 之 Backbone 三 Model
逐行分析JS源代码
backbone源码分析js学习
Backbone 分析第三部分 Model
概述: Model 提供了数据存储,将数据以JSON的形式保存在 Model的 attributes里,
但重点功能在于其提供了一套功能强大,使用简单的存、取、删、改数据方法,并在不同的操作里加了相应的监听事件,
如每次修改添加里都会触发 change,这在据模型变动来修改视图时很常用,并且与collection建立了关联。
- SpringMVC源码总结(七)mvc:annotation-driven中的HttpMessageConverter
乒乓狂魔
springMVC
这一篇文章主要介绍下HttpMessageConverter整个注册过程包含自定义的HttpMessageConverter,然后对一些HttpMessageConverter进行具体介绍。
HttpMessageConverter接口介绍:
public interface HttpMessageConverter<T> {
/**
* Indicate
- 分布式基础知识和算法理论
bluky999
算法zookeeper分布式一致性哈希paxos
分布式基础知识和算法理论
BY NODEXY@2014.8.12
本文永久链接:http://nodex.iteye.com/blog/2103218
在大数据的背景下,不管是做存储,做搜索,做数据分析,或者做产品或服务本身,面向互联网和移动互联网用户,已经不可避免地要面对分布式环境。笔者在此收录一些分布式相关的基础知识和算法理论介绍,在完善自我知识体系的同
- Android Studio的.gitignore以及gitignore无效的解决
bell0901
androidgitignore
github上.gitignore模板合集,里面有各种.gitignore : https://github.com/github/gitignore
自己用的Android Studio下项目的.gitignore文件,对github上的android.gitignore添加了
# OSX files //mac os下 .DS_Store
- 成为高级程序员的10个步骤
tomcat_oracle
编程
What
软件工程师的职业生涯要历经以下几个阶段:初级、中级,最后才是高级。这篇文章主要是讲如何通过 10 个步骤助你成为一名高级软件工程师。
Why
得到更多的报酬!因为你的薪水会随着你水平的提高而增加
提升你的职业生涯。成为了高级软件工程师之后,就可以朝着架构师、团队负责人、CTO 等职位前进
历经更大的挑战。随着你的成长,各种影响力也会提高。
- mongdb在linux下的安装
xtuhcy
mongodblinux
一、查询linux版本号:
lsb_release -a
LSB Version: :base-4.0-amd64:base-4.0-noarch:core-4.0-amd64:core-4.0-noarch:graphics-4.0-amd64:graphics-4.0-noarch:printing-4.0-amd64:printing-4.0-noa