- 多租户多会话隔离存储架构的完整实现方案
敲键盘的小夜猫
大语言模型pythonlangchainpython人工智能
导读:在构建企业级AI应用的道路上,多租户隔离和会话管理往往成为架构师们面临的核心难题。当系统需要同时服务数百乃至数千个用户时,如何确保用户数据的完全隔离?如何让每个用户的多个对话会话保持独立运行而互不干扰?这篇文章通过深入剖析LangChain框架中的history_factory_config机制,为你展示了一套完整的多租户多会话隔离存储方案。文章不仅详细解析了ConfigurableFiel
- 【LangChain编程:从入门到实践】使用LangServe提供服务
AI天才研究院
计算AI大模型企业级应用开发实战AI人工智能与大数据计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
【LangChain编程:从入门到实践】使用LangServe提供服务作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming关键词:LangChain,LangServe,微服务架构,API设计,端到端解决方案1.背景介绍1.1问题的由来随着云计算和互联网技术的发展,企业级应用越来越倾向于采用微服务架构。微服务架构允许将大型应用拆分为一组小的服务,每项服务
- langchain+langserver+langfuse整合streamlit构建基础智能体中心
Messi^
人工智能-大模型应用langchain人工智能
ServerApi******#!/usr/bin/python--coding:UTF-8--importuvicornfromfastapiimportFastAPIfrombaseimportFaissEnginefromlangserve.serverimportadd_routesfromlangchain_core.promptsimportPromptTemplatefromlang
- LangSmith 深度解析:构建企业级LLM应用的全生命周期平台
小赖同学啊
人工智能人工智能
LangSmith深度解析:构建企业级LLM应用的全生命周期平台LangSmith是LangChain生态系统中的核心组件,为LLM应用提供从开发到生产的全链路支持。以下是全面技术解析:一、核心架构设计应用层LangSmithSDK采集层处理引擎存储层分析层控制台监控告警1.分层架构详解层级组件功能技术栈应用层LLM应用业务逻辑执行LangChain,LangGraph采集层Tracer数据收集O
- LangChain4j在Java企业应用中的实战指南-2
在未来等你
大模型应用开发AI技术编程JavaSpring
LangChain4j在Java企业应用中的实战指南文章标签langchain4j,JavaAI,RAG系统,智能应用开发,LangChain4j实战,企业级AI应用,Java微服务,检索增强生成文章简述随着大语言模型(LLM)的广泛应用,企业对智能应用的需求日益增长。LangChain4j作为一款专为Java生态打造的LLM集成框架,正在成为构建RAG(检索增强生成)系统和智能应用的重要工具。本
- LangChain4j在Java企业应用中的实战指南-3
在未来等你
大模型应用开发AI技术编程JavaSpring
【LangChain4j在Java企业应用中的实战指南】文章标签langchain4j,JavaAI,RAG系统,智能应用开发,LangChain4j实战,企业级AI应用,Java微服务,检索增强生成文章简述随着大语言模型(LLM)的广泛应用,企业对智能应用的需求日益增长。LangChain4j作为一款专为Java生态打造的LLM集成框架,正在成为构建RAG(检索增强生成)系统和智能应用的重要工具
- AI工作流平台对比分析
come11234
Ai人工智能
以下是和「扣子工作流」(KoFlow)类似的AI工作流平台对比分析,涵盖主流工具的核心特点、使用方式、优缺点及区别:一、主流工作流平台分类平台类型核心定位代表用户扣子(KoFlow)低代码AI流程中文场景优化,深度集成大模型中文开发者/企业LangChain代码框架开发者灵活构建AI链Python开发者/AI工程师LlamaIndex数据增强框架企业级RAG(检索增强生成)数据工程师/知识库应用M
- 轻松开发AI应用:Dify、Langchain与Coza全方位对比分析
AI Agent首席体验官
人工智能langchain
1.Dify与Langchain区别Dify和Langchain都是用于开发AI应用的平台,但在设计理念、功能特点及适用场景等方面存在明显差异。以下是两者的详细对比:总体概述Dify:一个开源低代码平台,旨在简化AI应用的开发,提供完整的UI解决方案和无缝的集成能力,适合技术背景不强的用户,帮助他们快速开发和部署AI应用。Langchain:一个灵活的Python开发库,为开发者提供精细控制,适合
- 从多源融合文档:使用LangChain合并加载器的指南
dsndnwfk
langchainphp开发语言python
#从多源融合文档:使用LangChain合并加载器的指南在数据驱动的世界中,处理和分析数据并不总是来自单一来源。通常,我们需要从多个文档中提取信息,以便全面了解一个主题或进行复杂的数据分析。本文将介绍如何使用LangChain的各种文档加载器来合并多个来源的数据,使得数据处理变得更加高效和简便。##1.引言在现代数据分析中,我们经常需要从多个文档中提取有价值的信息。这些文档可能以不同的格式存在,并
- 基于RapidOCR与LangChain的PDF图文内容解析器开发
要努力啊啊啊
RAG系统开发指南langchainpdfpython
fromtypingimportListfromlangchain.document_loaders.unstructuredimportUnstructuredFileLoaderfromdocument_loaders.ocrimportget_ocrimporttqdmclassRapidOCRPDFLoader(UnstructuredFileLoader):def_get_element
- 字节工程师实战传授:用 Go 实现 AI 原生应用全流程
CSDN资讯
人工智能godeerfloweino
作为一名Gopher,你是否也曾在深夜看着Python生态的繁荣而心生羡慕?当LangChain、LlamaIndex等框架层出不穷,我们不禁会想,渴望已久的、专为Go语言打造的顺滑AI开发体验,究竟在哪里?我们常常看到一个个惊艳的AI应用,想用自己最熟悉的Go来复刻,却发现从Agent的定义到复杂的任务编排,每一步都充满着挑战,最终产出的“胶水代码”也难以维护和扩展,距离一个优雅的生产级应用相去
- 【AI大模型学习路线】第三阶段之RAG与LangChain——第十四章(LangChain与Retrieval组件)Text Splitters详解 ?
【AI大模型学习路线】第三阶段之RAG与LangChain——第十四章(LangChain与Retrieval组件)TextSplitters详解?【AI大模型学习路线】第三阶段之RAG与LangChain——第十四章(LangChain与Retrieval组件)TextSplitters详解?文章目录【AI大模型学习路线】第三阶段之RAG与LangChain——第十四章(LangChain与Re
- [使用Python轻松提取YouTube视频转录:从零开始的指南]
mmlihaio
python开发语言linux
#使用Python轻松提取YouTube视频转录:从零开始的指南##引言在当今信息爆炸的时代,YouTube已成为获取信息的重要平台。随着视频内容的激增,自动化获取视频转录内容的需求日益增加。本文将带您探索如何使用Python从YouTube视频中提取转录信息,并分享一些实用的技巧和编码示例。##主要内容###1.YouTube转录加载器简介借助`langchain_community`库的`Yo
- 【LangChain编程:从入门到实践】AI 大模型检索增强生成 RAG 实践
AI智能应用
Python入门实战计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
LangChain编程:从入门到实践-AI大模型检索增强生成RAG实践关键词:LangChain,RAG,大语言模型,检索增强生成,向量数据库,嵌入模型,提示工程1.背景介绍在人工智能和自然语言处理领域,大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)的出现无疑是一个重大突破。像GPT-3、GPT-4这样的模型展现出了惊人的语言理解和生成能力,为各种应用场景带来了无限可能。然而,这些
- 初学Spring AI 笔记
笑衬人心。
大模型学习spring人工智能笔记
目录SpringAI简介依赖与环境配置基础概念集成OpenAI(或其他LLM提供商)Prompt模板引擎Embedding与向量数据库SpringAIChatClient使用SpringAI和LangChain对比常见问题与建议SpringAI简介SpringAI是Spring团队推出的人工智能集成框架,旨在简化AI模型(如OpenAI、HuggingFace、Mistral、AzureOpenA
- 基于langchain的法律助手工作流的搭建
一尾清风915
langchain语言模型python人工智能chatgptai
该工作流有四个llm组成,包括三个worker以及一个planner。planner用于识别用户输入,将其划分为具体任务并调用相应的worker。worker则根据输入进行工作,三个worker分别用于法条翻译,法条查询以及案例分析。其中planner、lawtrans、lasearch使用的都是gpt4,embedding模型使用的是openai的text-embedding-ada-002。c
- 1、 快速上手 [代码级手把手解析diffusers库]
Yuezero_
AIGC人工智能深度学习
快速上手Pipeline内部执行步骤后续更新计划diffusers是HuggingFace推出的一个diffusion库,它提供了简单方便的diffusion推理训练pipe,同时拥有一个模型和数据社区,代码可以像torchhub一样直接从指定的仓库去调用别人上传的数据集和pretraincheckpoint。除此之外,安装方便,代码结构清晰,注释齐全,二次开发会十分有效率。diffusers使用
- LangChain4j -- ChatMemory
大白鹅~
javaai
ChatMemory和持久化存储管理并手动维护ChatMessages管理和手动维护ChatMessages是繁琐的工作,因此LangChain4j提供了一个名为ChatMemory的抽象层,以及多个开箱即用的实现。ChatMemory可以用作独立的底层组件,也可以作为高层次组件如AI服务的一部分使用。ChatMemory的主要功能驱逐策略:为了适应LLM的上下文窗口限制、控制成本和延迟。持久化:
- 告别GPU焦虑:如何在纯CPU服务器上,打造高性能Embedding服务?
ezl1fe
embedding后端人工智能
Hi,大家好,我是ezl1fe。最近接手一个项目,要求在纯CPU服务器上部署Embedding模型服务。兄弟们都懂,GPU它香啊,但它也贵啊!很多时候,咱只能在有限的资源里想办法。一开始,我们图方便,直接从HuggingFace上拉了当时效果最好的BAAI/bge-m3模型,用transformers库一把梭。结果呢?部署到一台8核16G的服务器上,精度是高,但性能也是真的“感人”,单个请求响应要
- MCP vs LangChain:标准化协议与开发框架的优劣对比
guohuang
MCP人工智能深度学习大模型
随着大型语言模型(LLM)技术的迅速发展,开发者需要高效的工具来构建基于LLM的应用。MCP(ModelContextProtocol)和LangChain作为两种主流解决方案,各有优缺点。本文将从技术入门者的角度,对这两种技术进行深入对比分析。1.概述MCP:标准化协议MCP(ModelContextProtocol)是由Anthropic提出的一种标准化协议,旨在统一大模型API的调用方式,简
- LangGraph深度解析:构建持久化、可观测的智能体工作流
kakaZhui
大模型Agent入门与代码实战AIGCLLM人工智能AgentMcp
一、项目概述与技术定位1.1LangGraph核心价值LangGraph是由LangChain团队推出的开源框架(GitHub仓库:https://github.com/langchain-ai/langgraph),专为构建持久化、状态化的智能体工作流设计。作为LangChain生态系统的战略补充,它解决了传统LLM应用在以下方面的关键痛点:持久化执行:支持长时间运行(数小时/天级)的工作流,故
- 【Go语言-Day 12】解密动态数组:深入理解 Go 切片 (Slice) 的创建与核心原理
吴师兄大模型
Go语言从入门到精通golang开发语言后端go语言人工智能LLMpython
Langchain系列文章目录01-玩转LangChain:从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块:四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain:从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain:从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain:深度评估问答系统的三种高效方法(示例生成、手
- FineWeb数据集
frostmelody
人工智能
FineWeb数据集根据您提供的文档链接,我将对FineWeb数据集进行全面解析。FineWeb是HuggingFace在2024年发布的一项革命性开源AI训练数据集,它通过提供高质量、大规模的数据,打破了AI训练数据的垄断局面。以下解析基于文档内容,分为几个核心部分:FineWeb的定义与规模、其重要性、主要突破点,以及制作过程的全貌。我会在相关部分嵌入文档中的图片,以增强理解。所有图片均来自文
- 通过本地LLM搭建本地RAG
TBM矩阵
#AI体系学习人工智能
整体思路通过ollama下载并搭建本地大预言模型LLM。通过ollama搭建embedding模型。通过langchain文件加载器加载本地内容文件(PDF文件)。通过langchain调用embedding模型进行向量存储和RAG检索。通过langchainprompts实现提示词工程。通过langchain调用LLM模型实现RAG生成,完成对本地文件的分析。准备环境服务器:CentOSLinu
- 如何实现聊天模型响应流式处理
yunwu12777
langchain
在现代人工智能应用中,流式处理聊天模型的响应成为一种常见需求,特别是在需要实时输出或大规模处理时。本文将详细介绍如何在Python中实现聊天模型的同步和异步流式处理,使用langchain库中提供的ChatAnthropic模型作为示例。技术背景介绍流式处理是指从模型逐步获取输出,而不是等待整个输出完成。这对于处理长文本生成或需要动态响应的应用场景特别有用。langchain库中的聊天模型实现了R
- 【LangChain】langchain.chains.create_sql_query_chain() 函数:基于自然语言生成 SQL 查询的链(Chain)
彬彬侠
LangChainlangchainchainscreate_sql_quersql_databasesql
langchain.chains.create_sql_query_chain函数是LangChain库中的一个函数,用于创建基于自然语言生成SQL查询的链(Chain),结合语言模型(LLM)和数据库上下文生成可执行的SQL语句。本文基于LangChain0.3.x,详细介绍create_sql_query_chain的定义、参数、方法和典型场景,并提供一个独立示例,展示如何使用create_s
- 不懂的还在争论AI,懂行的已用Python+DeepSeek变现!逆袭机会就在AI应用层
渡难繁辰
python开发人工智能拥抱AI人工智能pythonai
最近总有种错觉:AI时代轰轰烈烈,普通人却只能当看客?大模型训练动辄千万美金,算法高深莫测,似乎离我们太远。别急,AI真正的革命性力量,正从神秘实验室涌向普通人的键盘——它的名字叫“AI应用层”。而拿到这张船票的钥匙,就是你早该学起来的:Python。当质疑者还在争论“AI能否取代人类”,行动派已用DeepSeek+LangChain开发智能应用月入五位数!巨头烧钱搭台,我们轻量唱戏!科技大佬砸重
- 构建LangChain应用程序的示例代码:63、如何使用Petting Zoo库定义和运行多智能体模拟环境
Hugo_Hoo
langchain人工智能AI编程
多智能体模拟环境:PettingZoo在这个例子中,我们展示如何使用模拟环境定义多智能体模拟。与我们的单智能体Gymnasium示例类似,我们创建了一个具有外部定义环境的智能体-环境循环。主要区别在于我们现在使用多个智能体实现这种交互循环。我们将使用PettingZoo库,它是Gymnasium的多智能体对应版本。安装pettingzoo和其他依赖!pipinstallpettingzoopyga
- Python开发AI智能体(三)———Langchain定义提示词模板
【本人】
Agent智能体python人工智能langchain语言模型
前言上篇文章给大家介绍AI项目检测平台LangSmish以及开源框架Langchain的使用,并且带领大家编写了一个案例。这篇文章将介绍在Langchain框架中如何定义提示词模板一、什么是提示词模板?提示词模板(PromptTemplate)是大语言模型(LLM)应用开发中的核心概念,本质是预定义的提示结构框架。它通过将静态文本与动态变量结合,实现标准化、可复用的提示生成机制。它提示词可以是一个
- LangChain入门教学:(1)LangChain表达式
LangChain表达式LangChain表达式语言(LCEL)使得从基本组件构建复杂链条变得容易,并且支持诸如流式处理、并行处理和日志记录等开箱即用的功能LCEL基本示例:提示+模型+输出解析器将提示模板和模型链接在一起,让它为我们实现一个语言翻译的功能首先需要安装库文件pipinstall--upgrade--quietlangchain-corelangchain-communitylang
- js动画html标签(持续更新中)
843977358
htmljs动画mediaopacity
1.jQuery 效果 - animate() 方法 改变 "div" 元素的高度: $(".btn1").click(function(){ $("#box").animate({height:"300px
- springMVC学习笔记
caoyong
springMVC
1、搭建开发环境
a>、添加jar文件,在ioc所需jar包的基础上添加spring-web.jar,spring-webmvc.jar
b>、在web.xml中配置前端控制器
<servlet>
&nbs
- POI中设置Excel单元格格式
107x
poistyle列宽合并单元格自动换行
引用:http://apps.hi.baidu.com/share/detail/17249059
POI中可能会用到一些需要设置EXCEL单元格格式的操作小结:
先获取工作薄对象:
HSSFWorkbook wb = new HSSFWorkbook();
HSSFSheet sheet = wb.createSheet();
HSSFCellStyle setBorder = wb.
- jquery 获取A href 触发js方法的this参数 无效的情况
一炮送你回车库
jquery
html如下:
<td class=\"bord-r-n bord-l-n c-333\">
<a class=\"table-icon edit\" onclick=\"editTrValues(this);\">修改</a>
</td>"
j
- md5
3213213333332132
MD5
import java.security.MessageDigest;
import java.security.NoSuchAlgorithmException;
public class MDFive {
public static void main(String[] args) {
String md5Str = "cq
- 完全卸载干净Oracle11g
sophia天雪
orale数据库卸载干净清理注册表
完全卸载干净Oracle11g
A、存在OUI卸载工具的情况下:
第一步:停用所有Oracle相关的已启动的服务;
第二步:找到OUI卸载工具:在“开始”菜单中找到“oracle_OraDb11g_home”文件夹中
&
- apache 的access.log 日志文件太大如何解决
darkranger
apache
CustomLog logs/access.log common 此写法导致日志数据一致自增变大。
直接注释上面的语法
#CustomLog logs/access.log common
增加:
CustomLog "|bin/rotatelogs.exe -l logs/access-%Y-%m-d.log 
- Hadoop单机模式环境搭建关键步骤
aijuans
分布式
Hadoop环境需要sshd服务一直开启,故,在服务器上需要按照ssh服务,以Ubuntu Linux为例,按照ssh服务如下:
sudo apt-get install ssh
sudo apt-get install rsync
编辑HADOOP_HOME/conf/hadoop-env.sh文件,将JAVA_HOME设置为Java
- PL/SQL DEVELOPER 使用的一些技巧
atongyeye
javasql
1 记住密码
这是个有争议的功能,因为记住密码会给带来数据安全的问题。 但假如是开发用的库,密码甚至可以和用户名相同,每次输入密码实在没什么意义,可以考虑让PLSQL Developer记住密码。 位置:Tools菜单--Preferences--Oracle--Logon HIstory--Store with password
2 特殊Copy
在SQL Window
- PHP:在对象上动态添加一个新的方法
bardo
方法动态添加闭包
有关在一个对象上动态添加方法,如果你来自Ruby语言或您熟悉这门语言,你已经知道它是什么...... Ruby提供给你一种方式来获得一个instancied对象,并给这个对象添加一个额外的方法。
好!不说Ruby了,让我们来谈谈PHP
PHP未提供一个“标准的方式”做这样的事情,这也是没有核心的一部分...
但无论如何,它并没有说我们不能做这样
- ThreadLocal与线程安全
bijian1013
javajava多线程threadLocal
首先来看一下线程安全问题产生的两个前提条件:
1.数据共享,多个线程访问同样的数据。
2.共享数据是可变的,多个线程对访问的共享数据作出了修改。
实例:
定义一个共享数据:
public static int a = 0;
- Tomcat 架包冲突解决
征客丶
tomcatWeb
环境:
Tomcat 7.0.6
win7 x64
错误表象:【我的冲突的架包是:catalina.jar 与 tomcat-catalina-7.0.61.jar 冲突,不知道其他架包冲突时是不是也报这个错误】
严重: End event threw exception
java.lang.NoSuchMethodException: org.apache.catalina.dep
- 【Scala三】分析Spark源代码总结的Scala语法一
bit1129
scala
Scala语法 1. classOf运算符
Scala中的classOf[T]是一个class对象,等价于Java的T.class,比如classOf[TextInputFormat]等价于TextInputFormat.class
2. 方法默认值
defaultMinPartitions就是一个默认值,类似C++的方法默认值
- java 线程池管理机制
BlueSkator
java线程池管理机制
编辑
Add
Tools
jdk线程池
一、引言
第一:降低资源消耗。通过重复利用已创建的线程降低线程创建和销毁造成的消耗。第二:提高响应速度。当任务到达时,任务可以不需要等到线程创建就能立即执行。第三:提高线程的可管理性。线程是稀缺资源,如果无限制的创建,不仅会消耗系统资源,还会降低系统的稳定性,使用线程池可以进行统一的分配,调优和监控。
- 关于hql中使用本地sql函数的问题(问-答)
BreakingBad
HQL存储函数
转自于:http://www.iteye.com/problems/23775
问:
我在开发过程中,使用hql进行查询(mysql5)使用到了mysql自带的函数find_in_set()这个函数作为匹配字符串的来讲效率非常好,但是我直接把它写在hql语句里面(from ForumMemberInfo fm,ForumArea fa where find_in_set(fm.userId,f
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-迭代器模式-Iterator
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/
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
/**
* Iterator模式提供一种方法顺序访问一个聚合对象中各个元素,而又不暴露该对象内部表示
*
* 个人觉得,为了不暴露该
- 常用SQL
chenjunt3
oraclesqlC++cC#
--NC建库
CREATE TABLESPACE NNC_DATA01 DATAFILE 'E:\oracle\product\10.2.0\oradata\orcl\nnc_data01.dbf' SIZE 500M AUTOEXTEND ON NEXT 50M EXTENT MANAGEMENT LOCAL UNIFORM SIZE 256K ;
CREATE TABLESPA
- 数学是科学技术的语言
comsci
工作活动领域模型
从小学到大学都在学习数学,从小学开始了解数字的概念和背诵九九表到大学学习复变函数和离散数学,看起来好像掌握了这些数学知识,但是在工作中却很少真正用到这些知识,为什么?
最近在研究一种开源软件-CARROT2的源代码的时候,又一次感觉到数学在计算机技术中的不可动摇的基础作用,CARROT2是一种用于自动语言分类(聚类)的工具性软件,用JAVA语言编写,它
- Linux系统手动安装rzsz 软件包
daizj
linuxszrz
1、下载软件 rzsz-3.34.tar.gz。登录linux,用命令
wget http://freeware.sgi.com/source/rzsz/rzsz-3.48.tar.gz下载。
2、解压 tar zxvf rzsz-3.34.tar.gz
3、安装 cd rzsz-3.34 ; make posix 。注意:这个软件安装与常规的GNU软件不
- 读源码之:ArrayBlockingQueue
dieslrae
java
ArrayBlockingQueue是concurrent包提供的一个线程安全的队列,由一个数组来保存队列元素.通过
takeIndex和
putIndex来分别记录出队列和入队列的下标,以保证在出队列时
不进行元素移动.
//在出队列或者入队列的时候对takeIndex或者putIndex进行累加,如果已经到了数组末尾就又从0开始,保证数
- C语言学习九枚举的定义和应用
dcj3sjt126com
c
枚举的定义
# include <stdio.h>
enum WeekDay
{
MonDay, TuesDay, WednesDay, ThursDay, FriDay, SaturDay, SunDay
};
int main(void)
{
//int day; //day定义成int类型不合适
enum WeekDay day = Wedne
- Vagrant 三种网络配置详解
dcj3sjt126com
vagrant
Forwarded port
Private network
Public network
Vagrant 中一共有三种网络配置,下面我们将会详解三种网络配置各自优缺点。
端口映射(Forwarded port),顾名思义是指把宿主计算机的端口映射到虚拟机的某一个端口上,访问宿主计算机端口时,请求实际是被转发到虚拟机上指定端口的。Vagrantfile中设定语法为:
c
- 16.性能优化-完结
frank1234
性能优化
性能调优是一个宏大的工程,需要从宏观架构(比如拆分,冗余,读写分离,集群,缓存等), 软件设计(比如多线程并行化,选择合适的数据结构), 数据库设计层面(合理的表设计,汇总表,索引,分区,拆分,冗余等) 以及微观(软件的配置,SQL语句的编写,操作系统配置等)根据软件的应用场景做综合的考虑和权衡,并经验实际测试验证才能达到最优。
性能水很深, 笔者经验尚浅 ,赶脚也就了解了点皮毛而已,我觉得
- Word Search
hcx2013
search
Given a 2D board and a word, find if the word exists in the grid.
The word can be constructed from letters of sequentially adjacent cell, where "adjacent" cells are those horizontally or ve
- Spring4新特性——Web开发的增强
jinnianshilongnian
springspring mvcspring4
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安装配置tengine并设置开机启动
liuxingguome
centos
yum install gcc-c++
yum install pcre pcre-devel
yum install zlib zlib-devel
yum install openssl openssl-devel
Ubuntu上可以这样安装
sudo aptitude install libdmalloc-dev libcurl4-opens
- 第14章 工具函数(上)
onestopweb
函数
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/
- Xelsius 2008 and SAP BW at a glance
blueoxygen
BOXelsius
Xelsius提供了丰富多样的数据连接方式,其中为SAP BW专属提供的是BICS。那么Xelsius的各种连接的优缺点比较以及Xelsius是如何直接连接到BEx Query的呢? 以下Wiki文章应该提供了全面的概览。
http://wiki.sdn.sap.com/wiki/display/BOBJ/Xcelsius+2008+and+SAP+NetWeaver+BW+Co
- oracle表空间相关
tongsh6
oracle
在oracle数据库中,一个用户对应一个表空间,当表空间不足时,可以采用增加表空间的数据文件容量,也可以增加数据文件,方法有如下几种:
1.给表空间增加数据文件
ALTER TABLESPACE "表空间的名字" ADD DATAFILE
'表空间的数据文件路径' SIZE 50M;
&nb
- .Net framework4.0安装失败
yangjuanjava
.netwindows
上午的.net framework 4.0,各种失败,查了好多答案,各种不靠谱,最后终于找到答案了
和Windows Update有关系,给目录名重命名一下再次安装,即安装成功了!
下载地址:http://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?id=17113
方法:
1.运行cmd,输入net stop WuAuServ
2.点击开