- 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
- Redis:深入理解阻塞列表弹出与消息发布订阅机制_brpop原理
高级工程师2024
2024年程序员学习redisbootstrap数据库
先自我介绍一下,小编浙江大学毕业,去过华为、字节跳动等大厂,目前阿里P7深知大多数程序员,想要提升技能,往往是自己摸索成长,但自己不成体系的自学效果低效又漫长,而且极易碰到天花板技术停滞不前!因此收集整理了一份《2024年最新Linux运维全套学习资料》,初衷也很简单,就是希望能够帮助到想自学提升又不知道该从何学起的朋友。既有适合小白学习的零基础资料,也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶
- HarmonyOS Next智能车载应用开发实战
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本文旨在深入探讨基于华为鸿蒙HarmonyOSNext系统(截止目前API12)的智能车载应用开发技术细节,基于实际开发实践进行总结。主要作为技术分享与交流载体,难免错漏,欢迎各位同仁提出宝贵意见和问题,以便共同进步。本文为原创内容,任何形式的转载必须注明出处及原作者。一、车载应用场景与架构规划(一)常见车载应用场景导航功能导航是智能车载应用中最常用的功能之一。它为驾驶员提供准确的路线规划、实时交
- 【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
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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
- HarmonyOS Next智能驾驶辅助系统的模型轻量化应用
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本文旨在深入探讨基于华为鸿蒙HarmonyOSNext系统(截止目前API12)在智能驾驶辅助系统中模型轻量化技术的应用,基于实际开发实践进行总结。主要作为技术分享与交流载体,难免错漏,欢迎各位同仁提出宝贵意见和问题,以便共同进步。本文为原创内容,任何形式的转载必须注明出处及原作者。一、智能驾驶场景与模型轻量化策略规划(一)关键场景分析车道线检测场景车道线检测是智能驾驶辅助系统的基础功能之一,对于
- KubeSphere 产品生命周期管理政策公告正式发布!
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亲爱的KubeSphere用户:在云原生技术飞速发展的今天,KubeSphere始终以技术创新和用户价值为核心,持续优化产品与服务。为更好地服务全球用户、保障业务连续性,基于多年的技术积累与用户反馈,我们正式对外公开发布《KubeSphere产品生命周期管理政策》。通过清晰的支持策略与版本管理,助力用户高效规划升级,规避潜在风险,实现业务可持续发展。KubeSphere产品生命周期管理政策公告文件
- Ajax请求 动态查询回显数据
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1.同步和异步例:普通B/S模式(同步)AJAX技术(异步)同步:提交请求-->等待服务器处理-->处理完毕返回-->这个期间客户端浏览器不能干任何事异步:请求通过时间触发-->服务器处理(这时浏览器任然可以作其他事情)-->处理完毕同步是指:发送方发出数后,等待收方发回响应以后才发下一个数据包的通讯方式异步是指:发送方发出数据后,不等待收方发回响应,接着发送下个数据包的通讯方式通俗点说:异步传输
- 菜鸟的成长之路
东风吹破了青花瓷
计算机数据结构与算法基础篇入门
菜鸟的成长之路基础能力数据结构与算法数据结构链表数组栈队列字典bitset树堆完全二叉树平衡二叉树二叉查找树B树红黑树lsm树图通用算法排序十种排序算法查找二分查找深度广度优先搜索分治贪心回朔动态规划网络协议OSITCP/IP状态转移拥塞控制可靠工作原理socket编程HTTP/HTTPSIO模型同步IOreactor阻塞IO非阻塞IOIO多路复用信号驱动异步IOC10K问题长链接短链接编译原理l
- 使用OpenAI LLM与Neo4j数据库进行自然语言交互
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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
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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
- 中国信通院联合中国电促会开展电力行业企业开源典型实践案例征集
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开源云计算开源软件
自2021年被首次写入国家“十四五”规划以来,开源技术发展凭借其平等、开放、协作、共享的优秀创作模式,正持续成为推动数字技术创新、优化软件生产模式、赋能传统行业转型升级、助力企业降本增效的重要引擎。电力是国民经济的重要基础性产业,数字化建设水平居于各行业前列,电力工控、信息化建设等领域为开源技术的发展与应用创造了良好的条件,同时也亟需通过开源技术促进和提升电力行业的创新与发展。电力行业企业开源典型
- Windows Docker Desktop部署MaxKB详细教程
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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
- 《从入门到精通:蓝桥杯编程大赛知识点全攻略》(十四)-地牢大师、全球变暖、大臣的旅费
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前言在本文中,我们将探讨三道有趣的算法题,分别是《地牢大师》、《全球变暖》和《大臣的旅费》。每道题目都有独特的挑战,考验我们在图论、动态规划以及数据结构的运用。通过这些问题,我们不仅能提升算法能力,还能进一步理解如何将理论知识应用到实际问题中,解决复杂的编程任务。地牢大师你现在被困在一个三维地牢中,需要找到最快脱离的出路!地牢由若干个单位立方体组成,其中部分不含岩石障碍可以直接通过,部分包含岩石障
- BabyAGI:开创智能自动化新时代,赋能人工智能的下一次飞跃
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目录BabyAGI:开创智能自动化新时代,赋能人工智能的下一次飞跃什么是BabyAGI?BabyAGI的核心功能BabyAGI的应用领域BabyAGI与传统AI系统的区别BabyAGI的挑战与未来发展BabyAGI的未来展望结语BabyAGI:开创智能自动化新时代,赋能人工智能的下一次飞跃随着人工智能(AI)的不断演进,机器学习和自我优化系统已经逐步渗透到各个行业,从医疗健康到金融服务,从零售到制
- 2024山东省职业院校技能大赛“网络空间安全”赛题及赛题解析(超详细)_2024年山东省职业院校技能大赛中职组网络安全赛项竞赛样题(2)
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如何自学黑客&网络安全黑客零基础入门学习路线&规划初级黑客1、网络安全理论知识(2天)①了解行业相关背景,前景,确定发展方向。②学习网络安全相关法律法规。③网络安全运营的概念。④等保简介、等保规定、流程和规范。(非常重要)2、渗透测试基础(一周)①渗透测试的流程、分类、标准②信息收集技术:主动/被动信息搜集、Nmap工具、GoogleHacking③漏洞扫描、漏洞利用、原理,利用方法、工具(MSF
- Docker安装分布式vLLM
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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
- 【工具】飞书个人知识库搭建(附详细步骤)
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文章目录一、前言二、准备工作1.注册飞书账号2.熟悉飞书界面三、搭建步骤1.创建知识库根目录2.分类规划3.文档创建与整理4.标签与搜索功能利用四、知识库维护1.定期更新2.内容优化五、安全与备份1.权限管理2.备份策略六、具体步骤一、前言飞书提供了一个便捷的平台来搭建个人知识库,有丰富强大的功能,比如在线文档、表格、问卷及在线画图、画思维导图,还可以存放文件。方便我们整理思绪、存储资料并提高工作
- 数学建模基础训练-1:概念解析
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文章目录数学建模基础训练-1:概念解析问题一:如何找到“概念”?问题二:如何全面理解概念的基础含义?问题三:如何深刻理解概念并作出创新点发掘?实际举例问题一:研究并给出寒假开学某大学返校交通问题的合理解决方案首先,找到“概念”:其次,认识基础概念:第三,对概念的二次挖掘学生到校与离校的交通流量模型交通拥堵对学校教学与运营的影响模型交通安全事故风险评估模型学校交通设施规划与优化模型问题二:研究并给出
- 蓝桥杯 Java B 组之总结与模拟题练习
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蓝桥杯JavaB组-第七天:周总结与模拟题练习Day7:周总结与模拟题练习在这一周的学习中,我们已经接触了动态规划的基本概念和常见应用。今天,我们将通过刷一些蓝桥杯的模拟题,来熟悉并巩固所学的知识,特别是动态规划的问题。一、模拟题:Fibonacci数列求余题目描述:给定正整数n,求斐波那契数列的第n项,并计算其对一个数m的余数。即:f(n)f(n)%m例如:输入n=10,m=100输出:f(10
- 2021-7-24 42. 接雨水(动态规划,双指针)
TABE_
注:题目:给定n个非负整数表示每个宽度为1的柱子的高度图,计算按此排列的柱子,下雨之后能接多少雨水。示例1:输入:height=[0,1,0,2,1,0,1,3,2,1,2,1]输出:6解释:上面是由数组[0,1,0,2,1,0,1,3,2,1,2,1]表示的高度图,在这种情况下,可以接6个单位的雨水(蓝色部分表示雨水)。示例2:输入:height=[4,2,0,3,2,5]输出:9提示:n==h
- 双指针-接雨水
Vacant Seat
java数据结构算法
接雨水给定n个非负整数表示每个宽度为1的柱子的高度图,计算按此排列的柱子,下雨之后能接多少雨水。输入:整型数组输出:整型变量思路:一层一层的计算水量,会超出时间限制按列求,分为三种情况,当前列与左右两边最大的列的较小值进行比较,只有当前列小于较小值,当前列才会接到水.也会超出时间限制动态规划,不需要每次都求出左边和右边的最大值,可以将最大值存储到两个数组之中,就可以解决时间复杂度的问题双指针,在第
- 力扣 乘积最大子数组
孑么
力扣算法leetcode职场和发展java动态规划贪心算法
动态规划,注意负负得正,dp交换。题目注意这里的dp的乘积要求最大,而两个很大的负数相乘也是大的,因此在每遍历到一个数时要存一个最大值的dp与一个最小值的dp,然后遍历完后再去存ans的dp。由于存在负数,那么会导致最大的变最小的,最小的变最大的。因此还需要维护当前最小值。时间复杂度:O(n),空间复杂度:O(1)。classSolution{publicintmaxProduct(int[]nu
- 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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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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aws云计算人工智能python
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
- 什么是3D视觉无序抓取?
视觉人机器视觉
机器视觉3D3d人工智能视觉检测计算机视觉c#
3D视觉无序抓取是一种结合三维视觉技术、机器人控制与智能算法的工业自动化解决方案,旨在实现机器人对散乱、无序堆放的物体进行自主识别、定位和抓取的操作。其核心是通过3D视觉系统获取物体的三维空间信息,结合路径规划与避障算法,引导机械臂完成高精度抓取任务,无需依赖预先设定的固定程序或工装夹具。以下是其关键要点:核心组成与技术原理三维视觉感知:采用3D相机(如结构光、双目视觉、ToF技术)扫描物体表面,
- 数据库时区的自我理解
荭色海湾
自我理解数据库
1.JPA转化OffsetDateTime和ZoneDateTime不考虑时区只是把字面量放入并指定时区UTCDate会根据时区来转化时区设置为+08:00那么它会先把字面量的时间减少8小时在转化为时间戳,也就是转化为绝对时间戳,返回,并且按照服务器所在的时区显示时区设置为+00:00那么它就直接把字面量转化为时间戳,然后按照服务器所在的时区显示2.controller通过requestparam
- Gurobi:不可能infeasible的纯整数规划模型出现infeasible
喵呜嘻嘻嘻
gurobipython学习
我建了一个不可能infeasible的纯整数规划模型(所有变量都是整数变量),但是竟然出现了infeasible,大惊!赶紧开始看是哪里的问题。由于我求解的是一个多阶段的问题,需要以上一个阶段的解作为下一个阶段的输入,所以我首先打印了上一个阶段的解。作为一个纯整数规划问题,解竟然出现了小数?!对此,Gurobi官方的解答是这样的:为了找出infeasible的原因,我从《Gurobi不可行问题的冲
- 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
- STAR法则是一种结构化的面试和自我评估工具,包括情境(Situation)、任务(Task)、行动(Action)、结果(Result)四个要素。以下为你介绍它的运用方法并举例
南北极之间
职场和发展面试沟通表达
STAR法则是一种结构化的面试和自我评估工具,包括情境(Situation)、任务(Task)、行动(Action)、结果(Result)四个要素。以下为你介绍它的运用方法并举例:运用方法情境(Situation):描述事件发生的背景、环境,包括时间、地点、人物等关键信息,让他人清楚了解事情发生的来龙去脉。任务(Task):明确在该情境下需要完成的任务或目标,任务阐述应具体、清晰,突出重点与难点。
- Algorithm
香水浓
javaAlgorithm
冒泡排序
public static void sort(Integer[] param) {
for (int i = param.length - 1; i > 0; i--) {
for (int j = 0; j < i; j++) {
int current = param[j];
int next = param[j + 1];
- mongoDB 复杂查询表达式
开窍的石头
mongodb
1:count
Pg: db.user.find().count();
统计多少条数据
2:不等于$ne
Pg: db.user.find({_id:{$ne:3}},{name:1,sex:1,_id:0});
查询id不等于3的数据。
3:大于$gt $gte(大于等于)
&n
- Jboss Java heap space异常解决方法, jboss OutOfMemoryError : PermGen space
0624chenhong
jvmjboss
转自
http://blog.csdn.net/zou274/article/details/5552630
解决办法:
window->preferences->java->installed jres->edit jre
把default vm arguments 的参数设为-Xms64m -Xmx512m
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- 文件上传 下载 解析 相对路径
不懂事的小屁孩
文件上传
有点坑吧,弄这么一个简单的东西弄了一天多,身边还有大神指导着,网上各种百度着。
下面总结一下遇到的问题:
文件上传,在页面上传的时候,不要想着去操作绝对路径,浏览器会对客户端的信息进行保护,避免用户信息收到攻击。
在上传图片,或者文件时,使用form表单来操作。
前台通过form表单传输一个流到后台,而不是ajax传递参数到后台,代码如下:
<form action=&
- 怎么实现qq空间批量点赞
换个号韩国红果果
qq
纯粹为了好玩!!
逻辑很简单
1 打开浏览器console;输入以下代码。
先上添加赞的代码
var tools={};
//添加所有赞
function init(){
document.body.scrollTop=10000;
setTimeout(function(){document.body.scrollTop=0;},2000);//加
- 判断是否为中文
灵静志远
中文
方法一:
public class Zhidao {
public static void main(String args[]) {
String s = "sdf灭礌 kjl d{';\fdsjlk是";
int n=0;
for(int i=0; i<s.length(); i++) {
n = (int)s.charAt(i);
if((
- 一个电话面试后总结
a-john
面试
今天,接了一个电话面试,对于还是初学者的我来说,紧张了半天。
面试的问题分了层次,对于一类问题,由简到难。自己觉得回答不好的地方作了一下总结:
在谈到集合类的时候,举几个常用的集合类,想都没想,直接说了list,map。
然后对list和map分别举几个类型:
list方面:ArrayList,LinkedList。在谈到他们的区别时,愣住了
- MSSQL中Escape转义的使用
aijuans
MSSQL
IF OBJECT_ID('tempdb..#ABC') is not null
drop table tempdb..#ABC
create table #ABC
(
PATHNAME NVARCHAR(50)
)
insert into #ABC
SELECT N'/ABCDEFGHI'
UNION ALL SELECT N'/ABCDGAFGASASSDFA'
UNION ALL
- 一个简单的存储过程
asialee
mysql存储过程构造数据批量插入
今天要批量的生成一批测试数据,其中中间有部分数据是变化的,本来想写个程序来生成的,后来想到存储过程就可以搞定,所以随手写了一个,记录在此:
DELIMITER $$
DROP PROCEDURE IF EXISTS inse
- annot convert from HomeFragment_1 to Fragment
百合不是茶
android导包错误
创建了几个类继承Fragment, 需要将创建的类存储在ArrayList<Fragment>中; 出现不能将new 出来的对象放到队列中,原因很简单;
创建类时引入包是:import android.app.Fragment;
创建队列和对象时使用的包是:import android.support.v4.ap
- Weblogic10两种修改端口的方法
bijian1013
weblogic端口号配置管理config.xml
一.进入控制台进行修改 1.进入控制台: http://127.0.0.1:7001/console 2.展开左边树菜单 域结构->环境->服务器-->点击AdminServer(管理) &
- mysql 操作指令
征客丶
mysql
一、连接mysql
进入 mysql 的安装目录;
$ bin/mysql -p [host IP 如果是登录本地的mysql 可以不写 -p 直接 -u] -u [userName] -p
输入密码,回车,接连;
二、权限操作[如果你很了解mysql数据库后,你可以直接去修改系统表,然后用 mysql> flush privileges; 指令让权限生效]
1、赋权
mys
- 【Hive一】Hive入门
bit1129
hive
Hive安装与配置
Hive的运行需要依赖于Hadoop,因此需要首先安装Hadoop2.5.2,并且Hive的启动前需要首先启动Hadoop。
Hive安装和配置的步骤
1. 从如下地址下载Hive0.14.0
http://mirror.bit.edu.cn/apache/hive/
2.解压hive,在系统变
- ajax 三种提交请求的方法
BlueSkator
Ajaxjqery
1、ajax 提交请求
$.ajax({
type:"post",
url : "${ctx}/front/Hotel/getAllHotelByAjax.do",
dataType : "json",
success : function(result) {
try {
for(v
- mongodb开发环境下的搭建入门
braveCS
运维
linux下安装mongodb
1)官网下载mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.0.4.gz
2)linux 解压
gzip -d mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.0.4.gz;
mv mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.0.4 mongodb-linux-x86_64-rhel62-
- 编程之美-最短摘要的生成
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java数据结构算法编程之美
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.Map.Entry;
public class ShortestAbstract {
/**
* 编程之美 最短摘要的生成
* 扫描过程始终保持一个[pBegin,pEnd]的range,初始化确保[pBegin,pEnd]的ran
- json数据解析及typeof
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jstypeofjson解析
// json格式
var people='{"authors": [{"firstName": "AAA","lastName": "BBB"},'
+' {"firstName": "CCC&
- 流程系统设计的层次和目标
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设计模式数据结构sql框架脚本
流程系统设计的层次和目标
- RMAN List和report 命令
daizj
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LIST 命令
使用RMAN LIST 命令显示有关资料档案库中记录的备份集、代理副本和映像副本的
信息。使用此命令可列出:
• RMAN 资料档案库中状态不是AVAILABLE 的备份和副本
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• 备份集和副本,其中包含指定数据文件列表或指定表空间的备份
• 包含指定名称或范围的所有归档日志备份的备份集和副本
• 由标记、完成时间、可
- 二叉树:红黑树
dieslrae
二叉树
红黑树是一种自平衡的二叉树,它的查找,插入,删除操作时间复杂度皆为O(logN),不会出现普通二叉搜索树在最差情况时时间复杂度会变为O(N)的问题.
红黑树必须遵循红黑规则,规则如下
1、每个节点不是红就是黑。 2、根总是黑的 &
- C语言homework3,7个小题目的代码
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1、打印100以内的所有奇数。
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int main(void)
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for (i=1; i<=100; i++)
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if (i%2 != 0)
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自定义
#import <UIKit/UIKit.h>
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-(void)setFrame:(CGRect)frame ImageName:(NSString*)imageName Target:(id)target Action:(SEL)action Title:(NSString*)title Font:(CGFloa
- MySQL查询语句练习题,测试足够用了
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1.创建student和score表
CREATE TABLE student (
id INT(10) NOT NULL UNIQUE PRIMARY KEY ,
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- 转:MyBatis Generator 详解
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- 让程序员少走弯路的14个忠告
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工作计划学习
无论是谁,在刚进入某个领域之时,有再大的雄心壮志也敌不过眼前的迷茫:不知道应该怎么做,不知道应该做什么。下面是一名软件开发人员所学到的经验,希望能对大家有所帮助
1.不要害怕在工作中学习。
只要有电脑,就可以通过电子阅读器阅读报纸和大多数书籍。如果你只是做好自己的本职工作以及分配的任务,那是学不到很多东西的。如果你盲目地要求更多的工作,也是不可能提升自己的。放
- nginx和NetScaler区别
流浪鱼
nginx
NetScaler是一个完整的包含操作系统和应用交付功能的产品,Nginx并不包含操作系统,在处理连接方面,需要依赖于操作系统,所以在并发连接数方面和防DoS攻击方面,Nginx不具备优势。
2.易用性方面差别也比较大。Nginx对管理员的水平要求比较高,参数比较多,不确定性给运营带来隐患。在NetScaler常见的配置如健康检查,HA等,在Nginx上的配置的实现相对复杂。
3.策略灵活度方
- 第11章 动画效果(下)
onestopweb
动画
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/
- FAQ - SAP BW BO roadmap
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BOBW
http://www.sdn.sap.com/irj/boc/business-objects-for-sap-faq
Besides, I care that how to integrate tightly.
By the way, for BW consultants, please just focus on Query Designer which i
- 关于java堆内存溢出的几种情况
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javajvmjdkthread
【情况一】:
java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space:这种是java堆内存不够,一个原因是真不够,另一个原因是程序中有死循环; 如果是java堆内存不够的话,可以通过调整JVM下面的配置来解决: <jvm-arg>-Xms3062m</jvm-arg> <jvm-arg>-Xmx
- Manifest.permission_group权限组
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public static final class Manifest.permission_group extends Object
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ACCOUNTS 直接通过统计管理器访问管理的统计
COST_MONEY可以用来让用户花钱但不需要通过与他们直接牵涉的权限
D