- 大模型Agent 和 RAG 的关系
大数据追光猿
大模型语言模型人工智能学习方法transformer
Agent和RAG(Retrieval-AugmentedGeneration)是两种在自然语言处理(NLP)和人工智能领域中广泛使用的技术,它们在功能、目标和实现方式上既有区别又有联系。以下是它们的关系及其协同作用的详细分析。1.Agent和RAG的定义(1)Agent定义:Agent是一种智能体,能够感知环境并采取行动以完成特定任务。在NLP领域,Agent通常指一个基于大语言模型(LLM)的
- Agent、RAG、LangChain的概念及作用
北极冰雨
大模型人工智能
Agent:概念:在人工智能中,Agent通常指的是能够执行任务或做出决策的实体,可以是简单的程序,也可以是复杂的系统,如自动化客服助手、推荐系统等,甚至可以是软件代理、机器人或虚拟助手等各种形式。作用:它能利用内置的大语言模型来做出规划,决定执行哪些步骤,以及每个步骤需要调用哪些工具(如RAG),之后调用相应的工具,最终完成任务。例如,在客服问答场景中,Agent可以根据用户的问题,规划出需要查
- Dify-Plus:企业级AI管理核弹!开源方案吊打SaaS,额度+密钥+鉴权系统全面集成
蚝油菜花
每日AI项目与应用实例人工智能开源开源人工智能
❤️如果你也关注AI的发展现状,且对AI应用开发感兴趣,我会每日分享大模型与AI领域的开源项目和应用,提供运行实例和实用教程,帮助你快速上手AI技术!AI在线答疑->智能检索历史文章和开源项目->丰富的AI工具库->每日更新->尽在微信公众号->搜一搜:蚝油菜花“CTO集体失眠!这个开源项目让企业AI管理进入上帝模式”大家好,我是蚝油菜花。当同行还在为API调用次数和预算超支扯皮时,这个国产神器已
- 端到端的NLP框架(Haystack)
deepdata_cn
NLP自然语言处理人工智能
Haystack是一个端到端的NLP框架,专门用于构建基于文档的问答系统,是实现RAG的理想选择。它提供了数据预处理、文档存储、检索和生成等一系列组件,支持多种语言模型和检索器。提供可视化界面,方便用户进行配置和调试;支持多模态数据,可处理文本、图像等多种类型的数据;具有可扩展性,可根据需求添加自定义组件。2020年在自然语言处理技术快速发展,对高效、易用且灵活的端到端NLP框架需求日益增长的背景
- 想使用dify实现docx文档的自动生成?试了一圈,感觉还是根据python-docx更靠谱
几道之旅
人工智能智能体及数字员工人工智能
前言:文档自动生成的需求痛点在软件开发过程中,需求文档、设计文档等材料的编写是每个开发者都绕不开的工作。最近笔者接到一个需要批量生成标准化需求文档的任务,尝试了目前热门的低代码工具Dify后,发现对于稍微复杂格式的文档生成需求(例如文本居中这么简单的需求),最终还是回归到基于python-docx库的解决方案。本文将分享两种技术路线的对比实践。一、Dify的踩坑经历我尝试了markdown转doc
- 使用Python和LangChain构建检索增强生成(RAG)应用的详细指南
m0_57781768
pythonlangchain搜索引擎
使用Python和LangChain构建检索增强生成(RAG)应用的详细指南引言在人工智能和自然语言处理领域,利用大语言模型(LLM)构建复杂的问答(Q&A)系统是一个重要应用。检索增强生成(RetrievalAugmentedGeneration,RAG)是一种技术,通过将模型知识与额外数据结合来增强LLM的能力,使其能够回答关于特定源信息的问题。这些应用不仅限于公开数据,还可以处理私有数据和模
- 使用LangChain实现基于LLM和RAG的PDF问答系统
张同学吧
langchain语言模型
目录前言一.大语言模型(LLM)1.什么是LLM?2.LLM的能力与特点二、增强检索生成(RAG)三.什么是LangChain?1.LangChain的核心功能2.LangChain的优势3.LangChain的应用场景4.总结四.使用LangChain实现基于PDF的问答系统前言本文将介绍LLM和RAG的基本概念,并通过一个实际的代码示例,展示如何使用LangChain构建一个基于PDF文档的问
- 向量检索、检索增强生成(RAG)、大语言模型及相关系统架构——典型面试问题及简要答案
快撑死的鱼
算法工程师宝典(面试学习最新技术必备)语言模型系统架构面试
1.什么是向量检索?它与传统基于关键字的检索相比有什么不同?答案要点:向量检索是将文本、图像、音频等数据映射为向量,在高维向量空间中基于相似度或距离进行搜索。与传统基于关键字的检索(如倒排索引)相比,向量检索更关注“语义”或“特征”,能找出语义上相似但未必包含相同关键词的内容。向量检索非常适合多模态场景(例如“以图搜图”)或自然语言问答(同义词、上下文关联等)。2.什么是检索增强生成(RAG)?核
- 如何评估一个RAG系统(RAGas评测框架)-下篇
写程序的小火箭
大语言模型人工智能语言模型chatgptlangchaingpt
RAGas是一个用于评测RAG系统的评测框架,它支持与不同大语言模型的集成,并与langchain生态打通,能够很方便的构建评测系统。下面是RAGas的一些链接论文:https://arxiv.org/pdf/2309.15217官方文档:Ragashttps://github.com/explodinggradients/ragas官方文档及github对框架的使用介绍的比较详细,本文不会就该方
- 【AI大模型应用开发】【RAG评估】0. 综述:一文了解RAG评估方法、工具与指标
同学小张
大模型人工智能笔记经验分享gptagiAIGC
大家好,我是同学小张,日常分享AI知识和实战案例欢迎点赞+关注,持续学习,持续干货输出。+v:jasper_8017一起交流,一起进步。微信公众号也可搜【同学小张】本站文章一览:前面我们学习了RAG的基本框架并进行了实践,我们也知道使用它的目的是为了改善大模型在一些方面的不足:如训练数据不全、无垂直领域数据、容易出现幻觉等。那么如何评估RAG的效果呢?本文我们来了解一下。文章目录推荐前置阅读0.R
- Open WebUI – 本地化部署大模型仿照 ChatGPT用户界面
m0_74824845
chatgptui
OpenWebUI介绍:OpenWebUI是一个仿照ChatGPT界面,为本地大语言模型提供图形化界面的开源项目,可以非常方便的调试、调用本地模型。你能用它连接你在本地的大语言模型(包括Ollama和OpenAI兼容的API),也支持远程服务器。Docker部署简单,功能非常丰富,包括代码高亮、数学公式、网页浏览、预设提示词、本地RAG集成、对话标记、下载模型、聊天记录、语音支持等。官网地址:ht
- 使用SQL-PGVector进行PostgreSQL与语义搜索/RAG的结合
fgayif
sqlpostgresql数据库python
在现代数据密集型应用中,语义搜索和检索增强生成(RAG)技术越来越受欢迎。通过结合PostgreSQL和pgvector扩展,我们可以实现高效的语义搜索。本文将深入探讨如何配置和使用SQL-PGVector,实现强大的数据查询能力。技术背景介绍PostgreSQL是一个功能强大的开源关系数据库,在处理结构化数据方面具备优势。为了增强其在非结构化数据处理中的能力,我们可以使用pgvector扩展,该
- AI-智能体
修炼十万年的狗尾巴草
人工智能大数据
什么是AI智能体?「AI智能体」这个术语并没有真正被定义,对智能体究竟是什么也存在很多的争议。AI智能体可以定义为「一个被赋予行动能力的LLM(通常在RAG环境中进行函数调用),以便在环境中对如何执行任务做出高层次的决策。」当前,构建AI智能体主要有以下两种架构方法:**单一智能体:**一个大型模型处理整个任务,并基于其全面的上下文理解做出所有决策和行动。这种方法利用了大型模型的涌现能力,避免了将
- 收入突破 5 万,从大专生到大模型开发-第二篇(下)
智码工坊
AI编程程序人生
第二篇下:实战案例拆解——我用AI干掉80%重复工作大家好,我是明聪,98年逆袭的大模型研发工程师,前Java转型幸存者,湖北荆州人,毕业武汉某职校。学习心得:突出“普通人破局”的真实挣扎深夜破防:我也想过放弃1:学RAG时,连续3天卡在向量数据库检索效果,甚至想“回去干Java算了”。直到发现LangChain-Chatchat开源项目,直接套用现成框架,才重拾信心。2:第一次面试被质疑“半路出
- nextjs 实现rag知识库检索增强的ai问答app
*goliter *
web开发学习人工智能
AI-Chat-一个基于LLM大语言模型的知识库问答系统项目源码:https://github.com/goliter/ai-chat项目简介AI-Chat是一个基于Next.js和React开发的现代化大语言模型的知识库问答系统。该平台提供了简易的对话界面,支持上传文件进行知识库的构建,让用户在与大语言模型进行问答时给与大模型知识库内的相关内容。主要功能上传文件构建属于自己的知识库支持doc,t
- Dify - 架构、部署、扩展与二次开发指南
花千树-010
AIGC架构AIGCpromptembeddingllamagptagi
本文详细解析Dify的架构、部署流程、高可用中间件的独立部署方法,以及二次开发流程,帮助开发者更高效地管理和扩展Dify。1.本地DEMO部署安装Docker,执行下面脚本,可能需要配置镜像。gitclonehttps://github.com/langgenius/dify.gitcddifycddockercp.env.example.envdockercomposeup-d1.Dify部署后
- 如何用大模型评估大模型——PAI-Judge裁判员大语言模型的实现简介
人工智能机器学习大模型llm
背景:为什么需要一个「裁判员大语言模型」?随着大模型(LLM)技术的爆发式应用,如何快速、客观评估模型回复质量成为行业痛点。对于回答客观问题的LLM,目前业内已经有比较成熟的数据集进行效果评测与模型打榜。但是如何对一个开放式生成LLM进行效果评估,尤其在知识问答、客服对话、内容合规、RAG(检索增强生成)等场景中,目前主流的评测方式仍存在一定的局限性:人工标注:成本高昂、效率低下;传统的自动化评估
- Error response from daemon: readlink /var/lib/docker/overlay2: invalid argument 报错解决方法
小兔快跑zZ
dockerjava容器
docker安装启动dify的时候报错Errorresponsefromdaemon:readlink/var/lib/docker/overlay2:invalidargument解决方案:打开dockerdesktop点击clean/purgedata清除之后重启一下就可以了
- 【AI大模型应用开发】RAG-Fusion框架:忘掉 RAG,未来是 RAG-Fusion
同学小张
大模型人工智能笔记chatgptagiembeddingRAGprompt
大家好,我是同学小张,+v:jasper_8017一起交流,持续学习C++进阶、OpenGL、WebGL知识和AI大模型应用实战案例,持续分享,欢迎大家点赞+关注,共同学习和进步。RAG目前很火,但是也有一些不足的地方。有不足就有改进方法。本文我们来看一个方法:RAG-Fusion,理解其原理,并看一下其实现源码。文章目录0.RAG的不足1.RAG-Fusion原理概述2.步骤拆解与代码示例2.1
- rag-给一篇几百页的pdf,如何从中找到关键信息并汇总出关系图
蒸土豆的技术细节
人工智能
小思考对pdf肯定要做模糊chunk,能用模型切分就用模型切分,不能用模型就用规则,规则要尽可能保存连续文本,特殊数据格式(图、表格)必须完整保存,必须能被捕捉到。这些独立的表格or图数据,也要单独做embedding,以其中的title和行列title信息作embedding材料。也不能忘了传统搜索方法,基于搜索的、基于传统词频的、基于关键字的。。。假设已经找到了信息所在的目标,如果它是个表格,
- 入门Dify平台:如何根据需求选择与创建最合适的应用
后端
首先,我们需要进入Dify的首页选择工作室,并创建空白应用。如图所示:点击后,紧接着就会看见各种类型的应用,我们意义介绍他们的特点。如图所示:聊天助手之所以他被称为聊天助手,是因为他的核心功能仅限于与用户进行自然语言对话,无法调用任何外部工具进行复杂操作。简单来说,这类聊天助手类似于目前商业中广泛应用的智能客服系统,专注于解答用户的常见问题或进行简单的互动交流,如下图所示:变量这里简单讲一下,变量
- Dify 项目开源大模型应用开发平台
魔王阿卡纳兹
IT杂谈开源项目观察开源difLLM开发平台
Dify是一款开源的大语言模型(LLM)应用开发平台,旨在简化生成式AI应用的创建、部署和持续优化流程。以下从多个维度对该项目进行详细介绍:一、项目定义与核心功能Dify的核心定位是结合后端即服务(BaaS)和LLMOps理念,为开发者提供从原型到生产的全生命周期支持。其核心功能包括:可视化工作流构建通过可视化画布(如ReactFlow)编排AI工作流,支持多步骤任务处理,例如文档解析、模型推理和
- 探索 LangChain、Hugging Face、LM Studio 等 AI 应用工具
Alex程
langchain人工智能
目录1.LangChainv0.2简介安装概念指南简单试用(1)模型选择(2)基础操作(3)更多操作Runnable调用链的连接Runnable并行自定义函数RunnableLambda额外assign参数(4)langchain.js2.HuggingFace简介如何调用API3.LMStudio简介LMStudio服务器JavaScript/TypeScriptSDK4.Dify.AI简介安装
- RAG 企业级应用落地框架细节差异对比
一顿码
架构人工智能python数据挖掘知识图谱语言模型
—1—什么是RAG?RAG检索增强生成本质上来讲,就三件事情:第一、Indexing索引。即如何更有效地存储知识。第二、Retrieval检索。即在庞大的知识库中,如何筛选出少量的有益知识,供大模型参考。第三、Generation生成。即如何将用户的提问与检索到的知识相结合,使得大模型能够生成有价值的回答。这三个步骤表面上看似乎并不复杂,然而在RAG从构建到实际部署的整个流程中,包含了众多精细且复
- 【Spring AI】基于专属知识库的RAG智能问答小程序开发——代码逐行精讲:核心交互函数及RAG知识库构建
un_fired
spring人工智能java
系列文章目录【SpringAI】基于专属知识库的RAG智能问答小程序开发——完整项目(含完整前端+后端代码)【SpringAI】基于专属知识库的RAG智能问答小程序开发——代码逐行精讲:核心ChatClient对象相关构造函数【SpringAI】基于专属知识库的RAG智能问答小程序开发——代码逐行精讲:核心交互函数及RAG知识库构建文章目录系列文章目录前言1.Service层知识库构建与检索函数详
- 个人AI助手的未来:Yi AI开源系统助力快速搭建
耶耶Norsea
网络杂烩人工智能开源
摘要YiAI推出了一站式个人AI助手平台解决方案,助力用户快速搭建专属AI助手。该平台采用全套开源系统,涵盖前端应用、后台管理及小程序功能,并基于MIT协议开放使用。同时,平台集成了本地RAG方案,利用Milvus与Weaviate向量数据库支持本地部署,为用户提供高效、灵活的数据处理能力。关键词个人AI助手,快速搭建,开源系统,本地RAG,向量数据库一、YiAI开源系统概述1.1个人AI助手的发
- AI学习指南RAG篇(24)-RAGFlow的社区与开源贡献
俞兆鹏
AI学习指南人工智能
一、引言RAGFlow是一款基于深度文档理解的开源RAG(Retrieval-AugmentedGeneration,检索增强生成)引擎,旨在解决现有RAG技术在数据处理和生成答案方面的挑战。RAGFlow通过结合大型语言模型(LLMs)的强大生成能力和高效的信息检索系统,为用户提供了一种全新的交互体验。本文将鼓励读者参与到RAGFlow的开源社区中,共同推动技术的发展和创新。二、RAGFlow的
- 聊聊langchain4j的Naive RAG
langchain4j
序本文主要研究一下langchain4j的NaiveRAG示例publicclassNaive_RAG_Example{/***ThisexampledemonstrateshowtoimplementanaiveRetrieval-AugmentedGeneration(RAG)application.*By"naive",wemeanthatwewon'tuseanyadvancedRAGte
- DeepSeek智能政务大脑:城市服务知识库构建全指南——从RAG架构到民生场景落地实践
Coderabo
DeepSeekR1模型企业级应用政务架构
DeepSeek赋能城市智慧升级:基于RAG架构的市民服务智能知识库构建全解一、需求分析与技术选型1.1市民服务场景需求市民服务智能知识库需要解决政务咨询效率低下、专业术语难理解、多轮对话能力弱等核心问题。系统需具备:自然语言理解能力(NLU)异构知识整合能力政策法规精准解读能力多轮对话上下文管理应急服务联动机制1.2DeepSeek技术栈选择基于DeepSeek-Large语言模型构建核心系统,
- 五、AIGC大模型_08Agent基础知识
学不会lostfound
AI人工智能agent不同生命周期的知识用AI处理AIGC
0、概述根据知识的生命周期分类,我们通常会采取不同的方法(微调、RAG、Agent)来将知识融入到AI中0.1长生命周期知识这类知识通常具有较高的稳定性和通用性,不会因时间的推移而轻易改变。它们是知识体系中的“基石”,在较长时间内保持有效性和价值。特点:稳定性强:如数学定理、物理公式等,这些知识经过长期验证,具有高度的确定性和普适性基础性强:往往是学习和研究其他知识的基础,例如教科书中的基础知识更
- 如何用ruby来写hadoop的mapreduce并生成jar包
wudixiaotie
mapreduce
ruby来写hadoop的mapreduce,我用的方法是rubydoop。怎么配置环境呢:
1.安装rvm:
不说了 网上有
2.安装ruby:
由于我以前是做ruby的,所以习惯性的先安装了ruby,起码调试起来比jruby快多了。
3.安装jruby:
rvm install jruby然后等待安
- java编程思想 -- 访问控制权限
百合不是茶
java访问控制权限单例模式
访问权限是java中一个比较中要的知识点,它规定者什么方法可以访问,什么不可以访问
一:包访问权限;
自定义包:
package com.wj.control;
//包
public class Demo {
//定义一个无参的方法
public void DemoPackage(){
System.out.println("调用
- [生物与医学]请审慎食用小龙虾
comsci
生物
现在的餐馆里面出售的小龙虾,有一些是在野外捕捉的,这些小龙虾身体里面可能带有某些病毒和细菌,人食用以后可能会导致一些疾病,严重的甚至会死亡.....
所以,参加聚餐的时候,最好不要点小龙虾...就吃养殖的猪肉,牛肉,羊肉和鱼,等动物蛋白质
- org.apache.jasper.JasperException: Unable to compile class for JSP:
商人shang
maven2.2jdk1.8
环境: jdk1.8 maven tomcat7-maven-plugin 2.0
原因: tomcat7-maven-plugin 2.0 不知吃 jdk 1.8,换成 tomcat7-maven-plugin 2.2就行,即
<plugin>
- 你的垃圾你处理掉了吗?GC
oloz
GC
前序:本人菜鸟,此文研究学习来自网络,各位牛牛多指教
1.垃圾收集算法的核心思想
Java语言建立了垃圾收集机制,用以跟踪正在使用的对象和发现并回收不再使用(引用)的对象。该机制可以有效防范动态内存分配中可能发生的两个危险:因内存垃圾过多而引发的内存耗尽,以及不恰当的内存释放所造成的内存非法引用。
垃圾收集算法的核心思想是:对虚拟机可用内存空间,即堆空间中的对象进行识别
- shiro 和 SESSSION
杨白白
shiro
shiro 在web项目里默认使用的是web容器提供的session,也就是说shiro使用的session是web容器产生的,并不是自己产生的,在用于非web环境时可用其他来源代替。在web工程启动的时候它就和容器绑定在了一起,这是通过web.xml里面的shiroFilter实现的。通过session.getSession()方法会在浏览器cokkice产生JESSIONID,当关闭浏览器,此
- 移动互联网终端 淘宝客如何实现盈利
小桔子
移動客戶端淘客淘寶App
2012年淘宝联盟平台为站长和淘宝客带来的分成收入突破30亿元,同比增长100%。而来自移动端的分成达1亿元,其中美丽说、蘑菇街、果库、口袋购物等App运营商分成近5000万元。 可以看出,虽然目前阶段PC端对于淘客而言仍旧是盈利的大头,但移动端已经呈现出爆发之势。而且这个势头将随着智能终端(手机,平板)的加速普及而更加迅猛
- wordpress小工具制作
aichenglong
wordpress小工具
wordpress 使用侧边栏的小工具,很方便调整页面结构
小工具的制作过程
1 在自己的主题文件中新建一个文件夹(如widget),在文件夹中创建一个php(AWP_posts-category.php)
小工具是一个类,想侧边栏一样,还得使用代码注册,他才可以再后台使用,基本的代码一层不变
<?php
class AWP_Post_Category extends WP_Wi
- JS微信分享
AILIKES
js
// 所有功能必须包含在 WeixinApi.ready 中进行
WeixinApi.ready(function(Api) {
// 微信分享的数据
var wxData = {
&nb
- 封装探讨
百合不是茶
JAVA面向对象 封装
//封装 属性 方法 将某些东西包装在一起,通过创建对象或使用静态的方法来调用,称为封装;封装其实就是有选择性地公开或隐藏某些信息,它解决了数据的安全性问题,增加代码的可读性和可维护性
在 Aname类中申明三个属性,将其封装在一个类中:通过对象来调用
例如 1:
//属性 将其设为私有
姓名 name 可以公开
- jquery radio/checkbox change事件不能触发的问题
bijian1013
JavaScriptjquery
我想让radio来控制当前我选择的是机动车还是特种车,如下所示:
<html>
<head>
<script src="http://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/1.7.1/jquery.min.js" type="text/javascript"><
- AngularJS中安全性措施
bijian1013
JavaScriptAngularJS安全性XSRFJSON漏洞
在使用web应用中,安全性是应该首要考虑的一个问题。AngularJS提供了一些辅助机制,用来防护来自两个常见攻击方向的网络攻击。
一.JSON漏洞
当使用一个GET请求获取JSON数组信息的时候(尤其是当这一信息非常敏感,
- [Maven学习笔记九]Maven发布web项目
bit1129
maven
基于Maven的web项目的标准项目结构
user-project
user-core
user-service
user-web
src
- 【Hive七】Hive用户自定义聚合函数(UDAF)
bit1129
hive
用户自定义聚合函数,用户提供的多个入参通过聚合计算(求和、求最大值、求最小值)得到一个聚合计算结果的函数。
问题:UDF也可以提供输入多个参数然后输出一个结果的运算,比如加法运算add(3,5),add这个UDF需要实现UDF的evaluate方法,那么UDF和UDAF的实质分别究竟是什么?
Double evaluate(Double a, Double b)
- 通过 nginx-lua 给 Nginx 增加 OAuth 支持
ronin47
前言:我们使用Nginx的Lua中间件建立了OAuth2认证和授权层。如果你也有此打算,阅读下面的文档,实现自动化并获得收益。SeatGeek 在过去几年中取得了发展,我们已经积累了不少针对各种任务的不同管理接口。我们通常为新的展示需求创建新模块,比如我们自己的博客、图表等。我们还定期开发内部工具来处理诸如部署、可视化操作及事件处理等事务。在处理这些事务中,我们使用了几个不同的接口来认证:
&n
- 利用tomcat-redis-session-manager做session同步时自定义类对象属性保存不上的解决方法
bsr1983
session
在利用tomcat-redis-session-manager做session同步时,遇到了在session保存一个自定义对象时,修改该对象中的某个属性,session未进行序列化,属性没有被存储到redis中。 在 tomcat-redis-session-manager的github上有如下说明: Session Change Tracking
As noted in the &qu
- 《代码大全》表驱动法-Table Driven Approach-1
bylijinnan
java算法
关于Table Driven Approach的一篇非常好的文章:
http://www.codeproject.com/Articles/42732/Table-driven-Approach
package com.ljn.base;
import java.util.Random;
public class TableDriven {
public
- Sybase封锁原理
chicony
Sybase
昨天在操作Sybase IQ12.7时意外操作造成了数据库表锁定,不能删除被锁定表数据也不能往其中写入数据。由于着急往该表抽入数据,因此立马着手解决该表的解锁问题。 无奈此前没有接触过Sybase IQ12.7这套数据库产品,加之当时已属于下班时间无法求助于支持人员支持,因此只有借助搜索引擎强大的
- java异常处理机制
CrazyMizzz
java
java异常关键字有以下几个,分别为 try catch final throw throws
他们的定义分别为
try: Opening exception-handling statement.
catch: Captures the exception.
finally: Runs its code before terminating
- hive 数据插入DML语法汇总
daizj
hiveDML数据插入
Hive的数据插入DML语法汇总1、Loading files into tables语法:1) LOAD DATA [LOCAL] INPATH 'filepath' [OVERWRITE] INTO TABLE tablename [PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 ...)]解释:1)、上面命令执行环境为hive客户端环境下: hive>l
- 工厂设计模式
dcj3sjt126com
设计模式
使用设计模式是促进最佳实践和良好设计的好办法。设计模式可以提供针对常见的编程问题的灵活的解决方案。 工厂模式
工厂模式(Factory)允许你在代码执行时实例化对象。它之所以被称为工厂模式是因为它负责“生产”对象。工厂方法的参数是你要生成的对象对应的类名称。
Example #1 调用工厂方法(带参数)
<?phpclass Example{
- mysql字符串查找函数
dcj3sjt126com
mysql
FIND_IN_SET(str,strlist)
假如字符串str 在由N 子链组成的字符串列表strlist 中,则返回值的范围在1到 N 之间。一个字符串列表就是一个由一些被‘,’符号分开的自链组成的字符串。如果第一个参数是一个常数字符串,而第二个是type SET列,则 FIND_IN_SET() 函数被优化,使用比特计算。如果str不在strlist 或st
- jvm内存管理
easterfly
jvm
一、JVM堆内存的划分
分为年轻代和年老代。年轻代又分为三部分:一个eden,两个survivor。
工作过程是这样的:e区空间满了后,执行minor gc,存活下来的对象放入s0, 对s0仍会进行minor gc,存活下来的的对象放入s1中,对s1同样执行minor gc,依旧存活的对象就放入年老代中;
年老代满了之后会执行major gc,这个是stop the word模式,执行
- CentOS-6.3安装配置JDK-8
gengzg
centos
JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_45
JRE_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_45/jre
PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$JRE_HOME/bin
CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar:$JRE_HOME/lib
export JAVA_HOME
- 【转】关于web路径的获取方法
huangyc1210
Web路径
假定你的web application 名称为news,你在浏览器中输入请求路径: http://localhost:8080/news/main/list.jsp 则执行下面向行代码后打印出如下结果: 1、 System.out.println(request.getContextPath()); //可返回站点的根路径。也就是项
- php里获取第一个中文首字母并排序
远去的渡口
数据结构PHP
很久没来更新博客了,还是觉得工作需要多总结的好。今天来更新一个自己认为比较有成就的问题吧。 最近在做储值结算,需求里结算首页需要按门店的首字母A-Z排序。我的数据结构原本是这样的:
Array
(
[0] => Array
(
[sid] => 2885842
[recetcstoredpay] =&g
- java内部类
hm4123660
java内部类匿名内部类成员内部类方法内部类
在Java中,可以将一个类定义在另一个类里面或者一个方法里面,这样的类称为内部类。内部类仍然是一个独立的类,在编译之后内部类会被编译成独立的.class文件,但是前面冠以外部类的类名和$符号。内部类可以间接解决多继承问题,可以使用内部类继承一个类,外部类继承一个类,实现多继承。
&nb
- Caused by: java.lang.IncompatibleClassChangeError: class org.hibernate.cfg.Exten
zhb8015
maven pom.xml关于hibernate的配置和异常信息如下,查了好多资料,问题还是没有解决。只知道是包冲突,就是不知道是哪个包....遇到这个问题的分享下是怎么解决的。。
maven pom:
<dependency>
<groupId>org.hibernate</groupId>
<ar
- Spark 性能相关参数配置详解-任务调度篇
Stark_Summer
sparkcachecpu任务调度yarn
随着Spark的逐渐成熟完善, 越来越多的可配置参数被添加到Spark中来, 本文试图通过阐述这其中部分参数的工作原理和配置思路, 和大家一起探讨一下如何根据实际场合对Spark进行配置优化。
由于篇幅较长,所以在这里分篇组织,如果要看最新完整的网页版内容,可以戳这里:http://spark-config.readthedocs.org/,主要是便
- css3滤镜
wangkeheng
htmlcss
经常看到一些网站的底部有一些灰色的图标,鼠标移入的时候会变亮,开始以为是js操作src或者bg呢,搜索了一下,发现了一个更好的方法:通过css3的滤镜方法。
html代码:
<a href='' class='icon'><img src='utv.jpg' /></a>
css代码:
.icon{-webkit-filter: graysc