安装faiss环境教程

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
编译安装PaddleClas@openKylin（失败，安装好后报错缺scikit-learn） skywalk8163 操作系统人工智能 kylin PaddleClas
编译安装前置需求：手工安装swig和faiss-cpupipinstallswigpipinstallfaiss-cpu小技巧，pip编译安装的时候，可以加上--jobs=64来多核编译。注意先升级pip版本：pipinstallpip-Upip3installfaiss-cpu--config-settings="--jobs=64"--global-option="--jobs=4"还有一种方
【人工智能时代】- 开源向量数据库比较：Chroma, Milvus, Faiss,Weaviate xiaoli8748_软件开发人工智能时代人工智能开源数据库
语义搜索和检索增强生成(RAG)正在彻底改变我们的在线交互方式。实现这些突破性进展的支柱就是向量数据库。选择正确的向量数据库能是一项艰巨的任务。本文为你提供四个重要的开源向量数据库之间的全面比较，希望你能够选择出最符合自己特定需求的数据库。什么是向量数据库?向量数据库是一种将数据存储为高维向量的数据库，高维向量是特征或属性的数学表示。每个向量都有一定数量的维度，根据数据的复杂性和粒度，可以从数十到
使用FAISS进行高效相似性搜索与向量存储 dagGAIYD faiss python
技术背景介绍FacebookAISimilaritySearch(FAISS)是一个用于高效相似性搜索和稠密向量聚类的库。它能够在任意大小的向量集合中进行搜索，即使这些集合可能无法完全加载到内存中。FAISS提供了评估与参数调优的支持代码，使得它在处理大型数据集时非常实用。核心原理解析FAISS的核心在于其利用高效的数据结构和算法，如倒排文件和压缩索引，使得大量向量的相似性搜索成为可能。它主要通过
使用Faiss进行高效相似度搜索 llzwxh888 faiss python
在现代AI应用中，快速和高效的相似度搜索是至关重要的。Faiss（FacebookAISimilaritySearch）是一个专门用于快速相似度搜索和聚类的库，特别适用于高维向量。本文将介绍如何使用Faiss来进行相似度搜索，并结合Python代码演示其基本用法。什么是Faiss？Faiss是一个由FacebookAIResearch团队开发的开源库，主要用于高维向量的相似性搜索和聚类。Faiss
Faiss Tips：高效向量搜索与聚类的利器焦习娜Samantha
FaissTips：高效向量搜索与聚类的利器faiss_tipsSomeusefultipsforfaiss项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/faiss_tips项目介绍Faiss是由FacebookAIResearch开发的一个用于高效相似性搜索和密集向量聚类的库。它支持多种硬件平台，包括CPU和GPU，能够在海量数据集上实现快速的近似最近邻搜索（AN
Faiss：高效相似性搜索与聚类的利器网络·魚大数据 faiss
Faiss是一个针对大规模向量集合的相似性搜索库，由FacebookAIResearch开发。它提供了一系列高效的算法和数据结构，用于加速向量之间的相似性搜索，特别是在大规模数据集上。本文将介绍Faiss的原理、核心功能以及如何在实际项目中使用它。Faiss原理：近似最近邻搜索：Faiss的核心功能之一是近似最近邻搜索，它能够高效地在大规模数据集中找到与给定查询向量最相似的向量。这种搜索是近似的，
向量数据库对比分析报告大霸王龙行业+领域+业务场景=定制人工智能深度学习 python
FAISS、Milvus、Weaviate和OpenAIAPI四个工具的对比分析，主要针对是否支持离线、开发难度、debug支持、生态系统以及Python接口等方面。1.FAISS(FacebookAISimilaritySearch)是否支持离线:支持。FAISS是一个离线库，可以部署在本地或服务器上，不需要网络连接。开发难度:中等。FAISS是一个低级别的工具，需要开发者对近似最近邻搜索算法和
起底 QAnything 解析目录与第三方库和工具路人与大师人工智能
├─configs│conversation.py│model_config.py│__init__.py│├─connector││__init__.py│││├─database│││__init__.py│││││├─faiss│││faiss_client.py│││__init__.py│││││└─mysql││mysql_client.py││__init__.py│││├─embe
【Faiss】构建高效搜索系统 - Faiss向量数据库的搭建何遇mirror 大数据 faiss
目录编辑1.引言2.Faiss简介3.安装与配置3.1在不同操作系统上的安装方法3.1.1Windows3.1.2macOS3.1.3Linux3.2配置开发环境3.2.1使用virtualenv3.2.2使用Anaconda1.引言在当今这个数据爆炸的时代，快速有效地处理海量数据已经成为企业和研究机构面临的重大挑战之一。特别是在计算机视觉、自然语言处理等领域，面对大量的高维向量数据，传统的数据库
向量数据库入坑：传统文本检索方式的降维打击，使用 Faiss 实现向量语义检索 soulteary 为了不折腾而去折腾的那些事 faiss 向量检索语义检索文本检索搜索引擎
在上一篇文章《聊聊来自元宇宙大厂Meta的相似度检索技术Faiss》中，我们有聊到如何快速入门向量检索技术，借助MetaAI（FacebookResearch）出品的faiss实现“最基础的文本内容相似度检索工具”，初步接触到了“语义检索”这种对于传统文本检索方式具备“降维打击”的新兴技术手段。有朋友在聊天中提到，希望能够聊点更具体的，比如基于向量技术实现的语义检索到底比传统文本检索强多少，以及是
【大模型】FAISS向量数据库记录：从基础搭建到实战操作爱python的王三金自然语言处理 LLM RAG faiss 数据库 rag
文章目录文章简介Embedding模型BGE-M3模型亮点FAISS是什么FAISS实战安装faiss加载Embedding模型创建FAISS数据库搜索FAISS数据删除FAISS数据保存、加载FAISS索引总结本人数据分析领域的从业者，拥有专业背景和能力，可以为您的数据采集、数据挖掘和数据分析需求提供支持。期待着能够与您共同探索更多有意义的数据洞见，为您的项目和业务提供数据分析方面的帮助。文章简
向量数据库Faiss（Facebook AI Similarity Search） shiming8879 数据库 faiss 人工智能
向量数据库Faiss（FacebookAISimilaritySearch）是FacebookAIResearch开发的一款高效且可扩展的相似性搜索和聚类库，专门用于处理大规模向量数据的搜索和检索任务。Faiss以其出色的性能和灵活性，在图像检索、文本搜索、推荐系统等多个领域得到了广泛应用。以下将详细介绍Faiss的搭建与使用过程，包括安装、基本使用、索引类型选择、性能优化及应用场景等方面。一、F
向量数据库Faiss的详细介绍和搭建使用教程大白菜程序猿运维 faiss
一、Faiss简介向量数据库Faiss（FacebookAISimilaritySearch）是由FacebookAI研究院（FAIR）开发的一种高效的相似性搜索和聚类库。Faiss能够快速处理大规模数据，支持在高维空间中进行相似性搜索。它通过将候选向量集封装成一个index数据库，加速检索相似向量的过程，尤其在一些最有用的算法上实现了GPU加速。二、Faiss的安装Faiss支持多种操作系统，包
向量数据库 Faiss 的搭建与使用 eqa11 数据库
向量数据库Faiss的搭建与使用一、引言在人工智能和大数据技术飞速发展的今天，向量数据库作为处理高维数据检索的关键技术，越来越受到重视。Faiss，作为由MetaAI（原FacebookAIResearch）开源的高效相似性搜索库，以其卓越的性能和灵活性，成为众多技术选型中的佼佼者。本文将深入探讨Faiss的搭建和使用，旨在为读者提供一个全面而详细的指南。二、Faiss简介与环境搭建1、Faiss
【大数据】深入解析向量数据库Faiss：搭建与使用指南程序者王大川杂谈 kylin faiss 学习数据库 ai编程
摘要：本文将介绍向量数据库的概念，重点讲解Faiss这一高性能相似性搜索库。通过分析官网内容，详细阐述Faiss的安装过程及使用方法，帮助读者快速上手并应用于实际项目中。什么是向量数据向量数据是一种数据类型，通常用于数学、物理学、计算机科学和数据分析等领域。在技术术语中，向量数据通常指的是以下几种概念：数学向量：在数学中，向量是一个具有大小和方向的量，可以在平面上或空间中表示为箭头。数学向量可以是
详细说明：向量数据库Faiss的搭建与使用 AI逍遥子 faiss
当然，Faiss（FacebookAISimilaritySearch）是一个用来高效地进行相似性搜索和密集向量聚类的库。它能够处理大型数据集，并且在GPU上的性能表现尤为出色。下面详细介绍Faiss的搭建与使用。1.搭建Faiss1.1安装依赖包首先，需要安装Faiss及其依赖包。可以使用如下命令：#如果使用CPU版本pipinstallfaiss-cpu#如果使用GPU版本pipinstall
向量数据库Faiss的搭建与使用｜Faiss｜向量数据库｜高效检索｜机器学习｜大规模数据 concisedistinct 人工智能 faiss 数据库人工智能机器学习
目录1.Faiss概述1.1Faiss的背景与重要性1.2Faiss的基本概念与特点2.Faiss的安装与环境配置2.1环境要求2.2Faiss的安装2.3验证安装3.Faiss的基本使用3.1创建索引与添加向量3.2执行查询3.3向量的压缩与内存优化4.Faiss的高级功能与优化4.1GPU加速与多GPU支持4.2混合索引与自定义距离度量4.3高维数据的优化在处理高维数据的场景中，快速且高效地进
安装faiss环境教程 you_are_my_sunshine* faiss
文章目录打开环境安装faiss环境检查已安装的环境切换环境至faiss打开环境sourceactivate#打开环境安装faiss环境condacreate-nfaiss_env#安装faiss环境检查已安装的环境condainfo--envs#检查已安装的环境切换环境至faisscondaactivatefaiss_env#切换环境至faiss
使用GPT3.5,LangChain，FAISS和python构建一个本地知识库 juhanishen GPT gpt-3 langchain faiss chatbot
本篇文章获得同事刘工的授权刊登。原文发表于2023年6月28日。引言介绍本地知识库的概念和用途在现代信息时代，我们面临着海量的数据和信息，如何有效地管理和利用这些信息成为一项重要的任务。本地知识库是一种基于本地存储的知识管理系统，旨在帮助用户收集、组织和检索大量的知识和信息。它允许用户在本地环境中构建和管理自己的知识资源，以便更高效地进行信息处理和决策。本地知识库通常采用数据库、索引和搜索技术，以
海量数据相似数据查找方法（ANN）：【高维稀疏向量的相似查找——MinHash, LSH, SimHash】【稠密向量的相似查找——Faiss、Annoy、ScaNN、Hnswlib】 u013250861 #RS/召回层 #LLM/数据处理算法
主要分为高维稀疏向量和稠密向量两大方向。高维稀疏向量的相似查找——minhash,lsh,simhash针对高维稀疏数据情况，如何通过哈希技术进行快速进行相似查找。例如，推荐系统中item-user矩阵。如果你有item数量是百万级别，user是千万级别，这个矩阵是十分稀疏的。你如何计算每一个item的TopN相似item呢？同样海量文本场景，文本集合可以看成doc-word稀疏矩阵，如何求解每个
自然语言处理(NLP)-第三方库(工具包)：Faiss【向量最邻近检索工具】【为稠密向量提供高效相似度搜索】【多种索引构建方式，可根据硬件资源、数据量选择合适方式】【支持十亿级别向量的搜索】 u013250861 机器学习/ML #RS/召回层 #LLM/数据处理聚类自然语言处理 Faiss
一、Faiss介绍Faiss是FacebookAI团队开源的针对聚类和相似性搜索库，为稠密向量提供高效相似度搜索和聚类，支持十亿级别向量的搜索，是目前最为成熟的近似近邻搜索库。它包含多种搜索任意大小向量集（备注：向量集大小由RAM内存决定）的算法，以及用于算法评估和参数调整的支持代码。Faiss用C++编写，并提供与Numpy完美衔接的Python接口。除此以外，对一些核心算法提供了GPU实现。相
推荐系统的向量检索工具: Annoy & Faiss 我就算饿死也不做程序员 python 推荐系统 python 推荐系统向量检索最邻近搜索
在推荐系统的召回阶段，如YoutubeDNN和DSSM双塔模型，向量的最邻近检索是必不可少的一步。一般的做法不会让模型在线预测召回，而是先离线将向量存储，然后在线上进行向量的最邻近检索，作为模型的召回。例如：离线训练模型后，将item向量存储至某种数据库，然后线上推理时，模型实时计算输出user向量，然后通过Annoy或Faiss进行内积的最邻近检索。这篇文章将介绍两个常用的向量最邻近检索工具：A
Annoy算法简单介绍 hblg_bobo 算法 python java
Annoy算法与Faiss相比，Annoy搜索，速度更快一点，主要目的是建立一个数据结构快速找到任何查询点的最近点。通过牺牲查询准确率来换取查询速度，这个速度比faiss速度还要快。是什么Annoy：最近邻向量搜索，原理/过程算法原理：先构建索引，对于每个二叉树都建立索引，在这里二叉树是随机构造的第一步：先随机找两个点，根据这两个点进行连线，找到垂直平分线，称为超平面。第二步：在切分后的子空间，继
向量搜索查询faiss、annoy 学习3人组 faiss
首先介绍annoy:转发空间：https://download.csdn.net/blog/column/10872374/114665212Annoy是高维空间求近似最近邻的一个开源库。Annoy构建一棵二叉树，查询时间为O(logn)。Annoy通过随机挑选两个点，并使用垂直于这个点的等距离超平面将集合划分为两部分。如图所示，图中灰色线是连接两个点，超平面是加粗的黑线。按照这个方法在每个子集上
bert+np.memap+faiss文本相似度匹配 topN 木下瞳 NLP 机器学习深度学习模型 bert faiss 人工智能
目录任务代码结果说明任务使用bert-base-chinese预训练模型将文本数据向量化后，使用np.memap进行保存，再使用faiss进行相似度匹配出每个文本与它最相似的topN此篇文章使用了地址数据，目的是为了跑通这个流程，数据可以自己构建模型下载：bert预训练模型下载-CSDN博客np.memap：是NumPy库中的一种内存映射文件（Memory-MappedFile）对象，它允许你将硬
faiss-1: 安装 uncle_ll Python 搜索 faiss 安装 cpu gpu linux
faiss安装git项目的安装教程：https://github.com/facebookresearch/faiss/blob/main/INSTALL.md使用Anaconda安装使用Anaconda安装使用faiss是最方便快速的方式，facebook会及时推出faiss的新版本conda安装包，在conda安装时会自行安装所需的libgcc,mkl,numpy模块。faiss的cpu版本目
编译Faiss-gpu【InterMKL】C++ 按步骤操作基本不会有问题的 python原理相同。 Nova_新星 faiss faiss c++开发语言
编译Faiss-gpuC++基本介绍使用Faiss版本【1.7.4】该项目依赖于BLAS组件OpenBLAS和IntelMKLBLAS【官方支持】IntelMKL会比OpenBLAS快的多。【来自官方结论】本机环境Cuda：11.1Cuda-Driver：515InterMKL：2021.2.0Faiss：1.7.4注意：faiss仅适用于CPU的faiss-cpuconda软件包目前可在Linu
2024年1月17日Arxiv热门NLP大模型论文：THE FAISS LIBRARY 夕小瑶自然语言处理人工智能搜索深度学习神经网络论文阅读
Meta革新搜索技术！提出Faiss库引领向量数据库性能飞跃引言：向量数据库的兴起与发展随着人工智能应用的迅速增长，需要存储和索引的嵌入向量（embeddings）数量也在急剧增加。嵌入向量是由神经网络生成的向量表示，其主要目的是将输入媒体项映射（嵌入）到向量空间中，空间中的局部性编码了输入的语义。这些嵌入向量从各种媒体形式中提取，包括文字、图像、用户和推荐项目等。它们甚至可以编码对象关系，例如多
云原生向量数据库Milvus Whenerver 云原生数据库 milvus
什么是MilvusMilvus是一款云原生向量数据库，它具备高可用、高性能、易拓展的特点，用于海量向量数据的实时召回。Milvus基于FAISS、Annoy、HNSW等向量搜索库构建，核心是解决稠密向量相似度检索的问题。在向量检索库的基础上，Milvus支持数据分区分片、数据持久化、增量数据摄取、标量向量混合查询、timetravel等功能，同时大幅优化了向量检索的性能，可满足任何向量检索场景的应
JAVA中的Enum 周凡杨 java enum 枚举
Enum是计算机编程语言中的一种数据类型---枚举类型。在实际问题中，有些变量的取值被限定在一个有限的范围内。例如，一个星期内只有七天我们通常这样实现上面的定义： public String monday; public String tuesday; public String wensday; public String thursday
赶集网mysql开发36条军规 Bill_chen mysql 业务架构设计 mysql调优 mysql性能优化
(一)核心军规 (1)不在数据库做运算 cpu计算务必移至业务层； (2)控制单表数据量 int型不超过1000w，含char则不超过500w；合理分表；限制单库表数量在300以内； (3)控制列数量字段少而精，字段数建议在20以内
Shell test命令 daizj shell 字符串 test 数字文件比较
Shell test命令 Shell中的 test 命令用于检查某个条件是否成立，它可以进行数值、字符和文件三个方面的测试。数值测试参数说明 -eq 等于则为真 -ne 不等于则为真 -gt 大于则为真 -ge 大于等于则为真 -lt 小于则为真 -le 小于等于则为真实例演示： num1=100 num2=100if test $[num1]
XFire框架实现WebService(二) 周凡杨 java webservice
有了XFire框架实现WebService(一)，就可以继续开发WebService的简单应用。 Webservice的服务端(WEB工程)：两个java bean类： Course.java package cn.com.bean; public class Course { private
重绘之画图板朱辉辉33 画图板
上次博客讲的五子棋重绘比较简单，因为只要在重写系统重绘方法paint（）时加入棋盘和棋子的绘制。这次我想说说画图板的重绘。画图板重绘难在需要重绘的类型很多，比如说里面有矩形，园，直线之类的，所以我们要想办法将里面的图形加入一个队列中，这样在重绘时就
Java的IO流西蜀石兰 java
刚学Java的IO流时，被各种inputStream流弄的很迷糊，看老罗视频时说想象成插在文件上的一根管道，当初听时觉得自己很明白，可到自己用时，有不知道怎么代码了。。。每当遇到这种问题时，我习惯性的从头开始理逻辑，会问自己一些很简单的问题，把这些简单的问题想明白了，再看代码时才不会迷糊。 IO流作用是什么？答：实现对文件的读写，这里的文件是广义的； Java如何实现程序到文件
No matching PlatformTransactionManager bean found for qualifier 'add' - neither 林鹤霄
java.lang.IllegalStateException: No matching PlatformTransactionManager bean found for qualifier 'add' - neither qualifier match nor bean name match! 网上找了好多的资料没能解决，后来发现：项目中使用的是xml配置的方式配置事务，但是
Row size too large (> 8126). Changing some columns to TEXT or BLOB aigo column
原文：http://stackoverflow.com/questions/15585602/change-limit-for-mysql-row-size-too-large 异常信息： Row size too large (> 8126). Changing some columns to TEXT or BLOB or using ROW_FORMAT=DYNAM
JS 格式化时间 alxw4616 JavaScript
/** * 格式化时间 2013/6/13 by 半仙 [email protected] * 需要 pad 函数 * 接收可用的时间值. * 返回替换时间占位符后的字符串 * * 时间占位符:年 Y 月 M 日 D 小时 h 分 m 秒 s 重复次数表示占位数 * 如 YYYY 4占4位 YY 占2位<p></p> * MM DD hh mm
队列中数据的移除问题百合不是茶队列移除
队列的移除一般都是使用的remov();都可以移除的,但是在昨天做线程移除的时候出现了点问题,没有将遍历出来的全部移除, 代码如下; // package com.Thread0715.com; import java.util.ArrayList; public class Threa
Runnable接口使用实例 bijian1013 java thread Runnable java多线程
Runnable接口 a. 该接口只有一个方法：public void run(); b. 实现该接口的类必须覆盖该run方法 c. 实现了Runnable接口的类并不具有任何天
oracle里的extend详解 bijian1013 oracle 数据库 extend
扩展已知的数组空间，例： DECLARE TYPE CourseList IS TABLE OF VARCHAR2(10); courses CourseList; BEGIN -- 初始化数组元素，大小为3 courses := CourseList('Biol 4412 ', 'Psyc 3112 ', 'Anth 3001 '); --
【httpclient】httpclient发送表单POST请求 bit1129 httpclient
浏览器Form Post请求浏览器可以通过提交表单的方式向服务器发起POST请求，这种形式的POST请求不同于一般的POST请求 1. 一般的POST请求，将请求数据放置于请求体中，服务器端以二进制流的方式读取数据，HttpServletRequest.getInputStream()。这种方式的请求可以处理任意数据形式的POST请求，比如请求数据是字符串或者是二进制数据 2. Form
【Hive十三】Hive读写Avro格式的数据 bit1129 hive
1. 原始数据 hive> select * from word; OK 1 MSN 10 QQ 100 Gtalk 1000 Skype 2. 创建avro格式的数据表 hive> CREATE TABLE avro_table(age INT, name STRING)STORE
nginx+lua+redis自动识别封解禁频繁访问IP ronin47
在站点遇到攻击且无明显攻击特征，造成站点访问慢，nginx不断返回502等错误时，可利用nginx+lua+redis实现在指定的时间段内，若单IP的请求量达到指定的数量后对该IP进行封禁，nginx返回403禁止访问。利用redis的expire命令设置封禁IP的过期时间达到在指定的封禁时间后实行自动解封的目的。一、安装环境： CentOS x64 release 6.4(Fin
java-二叉树的遍历-先序、中序、后序（递归和非递归）、层次遍历 bylijinnan java
import java.util.LinkedList; import java.util.List; import java.util.Stack; public class BinTreeTraverse { //private int[] array={ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 }; private int[] array={ 10,6,
Spring源码学习-XML 配置方式的IoC容器启动过程分析 bylijinnan java spring IOC
以FileSystemXmlApplicationContext为例，把Spring IoC容器的初始化流程走一遍： ApplicationContext context = new FileSystemXmlApplicationContext ("C:/Users/ZARA/workspace/HelloSpring/src/Beans.xml&q
[科研与项目]民营企业请慎重参与军事科技工程 comsci 企业
军事科研工程和项目并非要用最先进，最时髦的技术，而是要做到“万无一失” 而民营科技企业在搞科技创新工程的时候，往往考虑的是技术的先进性，而对先进技术带来的风险考虑得不够，在今天提倡军民融合发展的大环境下，这种“万无一失”和“时髦性”的矛盾会日益凸显。。。。。。所以请大家在参与任何重大的军事和政府项目之前，对
spring 定时器-两种方式 cuityang spring quartz 定时器
方式一：间隔一定时间运行 <bean id="updateSessionIdTask" class="com.yang.iprms.common.UpdateSessionTask" autowire="byName" /> <bean id="updateSessionIdSchedule
简述一下关于BroadView站点的相关设计 damoqiongqiu view
终于弄上线了，累趴，戳这里http://www.broadview.com.cn 简述一下相关的技术点前端：jQuery+BootStrap3.2+HandleBars，全站Ajax（貌似对SEO的影响很大啊！怎么破？），用Grunt对全部JS做了压缩处理，对部分JS和CSS做了合并（模块间存在很多依赖，全部合并比较繁琐，待完善）。后端：U
运维 PHP问题汇总 dcj3sjt126com windows2003
1、Dede(织梦)发表文章时,内容自动添加关键字显示空白页解决方法：后台>系统>系统基本参数>核心设置>关键字替换（是/否），这里选择“是”。后台>系统>系统基本参数>其他选项>自动提取关键字，这里选择“是”。 2、解决PHP168超级管理员上传图片提示你的空间不足网站是用PHP168做的，反映使用管理员在后台无法
mac 下安装php扩展 - mcrypt dcj3sjt126com PHP
MCrypt是一个功能强大的加密算法扩展库，它包括有22种算法，phpMyAdmin依赖这个PHP扩展，具体如下：下载并解压libmcrypt-2.5.8.tar.gz。在终端执行如下命令： tar zxvf libmcrypt-2.5.8.tar.gz cd libmcrypt-2.5.8/ ./configure --disable-posix-threads --
MongoDB更新文档 [四] eksliang mongodb Mongodb更新文档
MongoDB更新文档转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2174104 MongoDB对文档的CURD，前面的博客简单介绍了，但是对文档更新篇幅比较大，所以这里单独拿出来。语法结构如下： db.collection.update( criteria, objNew, upsert, multi) 参数含义参数
Linux下的解压，移除，复制，查看tomcat命令 y806839048 tomcat
重复myeclipse生成webservice有问题删除以前的，干净 1、先切换到：cd usr/local/tomcat5/logs 2、tail -f catalina.out 3、这样运行时就可以实时查看运行日志了 Ctrl+c 是退出tail命令。有问题不明的先注掉 cp /opt/tomcat-6.0.44/webapps/g
Spring之使用事务缘由(3-XML实现) ihuning spring
用事务通知声明式地管理事务事务管理是一种横切关注点。为了在 Spring 2.x 中启用声明式事务管理，可以通过 tx Schema 中定义的 <tx:advice> 元素声明事务通知，为此必须事先将这个 Schema 定义添加到 <beans> 根元素中去。声明了事务通知后，就需要将它与切入点关联起来。由于事务通知是在 <aop:
GCD使用经验与技巧浅谈啸笑天 GC
前言 GCD(Grand Central Dispatch)可以说是Mac、iOS开发中的一大“利器”，本文就总结一些有关使用GCD的经验与技巧。 dispatch_once_t必须是全局或static变量这一条算是“老生常谈”了，但我认为还是有必要强调一次，毕竟非全局或非static的dispatch_once_t变量在使用时会导致非常不好排查的bug，正确的如下： 1
linux（Ubuntu）下常用命令备忘录1 macroli linux 工作 ubuntu
在使用下面的命令是可以通过--help来获取更多的信息1,查询当前目录文件列表：ls ls命令默认状态下将按首字母升序列出你当前文件夹下面的所有内容，但这样直接运行所得到的信息也是比较少的，通常它可以结合以下这些参数运行以查询更多的信息： ls / 显示/.下的所有文件和目录 ls -l 给出文件或者文件夹的详细信息 ls -a 显示所有文件，包括隐藏文
nodejs同步操作mysql qiaolevip 学习永无止境每天进步一点点 mysql nodejs
// db-util.js var mysql = require('mysql'); var pool = mysql.createPool({ connectionLimit : 10, host: 'localhost', user: 'root', password: '', database: 'test', port: 3306 });
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Spring开发利器：Spring Tool Suite 3.7.0 发布 wiselyman spring
Spring Tool Suite(简称STS)是基于Eclipse，专门针对Spring开发者提供大量的便捷功能的优秀开发工具。在3.7.0版本主要做了如下的更新：将eclipse版本更新至Eclipse Mars 4.5 GA Spring Boot(JavaEE开发的颠覆者集大成者，推荐大家学习)的配置语言YAML编辑器的支持(包含自动提示，

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