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ChatGPT与AIGC简问乱答**仅代表个人观点。**[Q1]ChatGPT最近非常火爆,2个月突破1亿月活,从产品形态来看,我们知道的微软、谷歌的搜索引擎都会嵌入。那么我们如何看待它的用户粘性,真的会有那么多人持续使用吗还是说只是一阵热潮?[A1]首先,工业界长久以来对搜索引擎的最终产品形态的定义是:信息问答助理。目前的信息检索黄页的产品形态个人认为其实是在技术发展未能满足最终产品形态目标的情
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人工智能
选择适合的RAG架构需结合自身业务需求、数据特点、性能要求等因素综合判断,以下是关键考量维度及对应架构选择建议:1.按数据规模与类型选择•小规模、单一类型数据(如纯文本文档库):适合基础单阶段检索架构(检索模块+生成模块)。◦检索:用轻量级嵌入模型(如BGE-base、all-MiniLM)+简单向量数据库(如FAISS)。◦生成:搭配中小型LLM(如Llama2-7B、Mistral),无需复杂
- 迈向大型推理模型:基于大型语言模型的强化推理综述(附教程)
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人工智能自然语言处理知识库本地化部署吴恩达大模型RAG
语言长期以来被认为是人类推理的基本工具。大型语言模型(LLM)的突破激发了大量研究兴趣,推动了利用这些模型解决复杂推理任务的探索。研究人员通过引入“思维”这一概念——即一系列代表推理过程中的中间步骤的标记——超越了简单的自回归标记生成。这一创新范式使LLMs能够模仿复杂的人类推理过程,如树搜索和反思性思维。近年来,学习推理的趋势逐渐兴起,强化学习(RL)被应用于训练LLMs掌握推理过程。这种方法通
- LLM应用开发中的敏捷文档管理
AI天才研究院
计算AgenticAI实战AI人工智能与大数据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
文章标题:LLM应用开发中的敏捷文档管理关键词:LLM应用开发敏捷文档管理敏捷开发方法文档生命周期管理敏捷文档工具摘要:本文旨在探讨在LLM(大型语言模型)应用开发过程中,敏捷文档管理的重要性及其具体实践方法。文章首先介绍了LLM应用开发的背景和敏捷文档管理的必要性,接着深入讲解了敏捷文档管理的核心概念和原理。随后,文章探讨了敏捷文档管理工具的选择与应用,以及如何在LLM应用开发中实施敏捷文档管理
- Kimi-Audio:最佳音LLM, 如何免费使用 Kimi-Audio AI 模型?
知识大胖
NVIDIAGPU和大语言模型开发教程人工智能kimi
简介继DeepSeek之后,字节跳动(现名MoonShotAI,又名Kimi)也在生成式人工智能领域加速发展,并发布了自己的音频模型Kimi-Audio,据说是迄今为止最好的音频模型。推荐文章《NvidiaGPU入门教程之02ubuntu安装A100显卡驱动(含8步快速浓缩教程)》权重2,安装A100显卡驱动《本地大模型知识库OpenWebUI系列之如何解决知识库上传文件故障Extractedco
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光学字符识别(OCR)技术早已是数字化文档的得力助手,但你有没有想过,传统OCR和新兴的LLMOCR究竟有何不同?传统OCR就像一台老式打印机,虽然能干活,但在复杂场景下常常“卡壳”。而LLMOCR则像一个聪明的助手,不仅能识别文字,还能读懂文档的“灵魂”。今天,我们就来聊聊这两者的区别,并看看LLMOCR如何为文档处理带来新可能。传统OCR:可靠但有限的老将传统OCR就像一位勤劳的抄写员,擅长把
- 从功能到落地:AI Agent 平台选型的 6 大维度全解析
一、背景:AIAgent爆发式普及,企业如何科学选型?近两年,随着大语言模型(LLM)技术的快速迭代,“AIAgent”正在从实验室走向企业实际生产线。从内容生成、客户服务,到销售助手、流程调度,越来越多企业开始探索将Agent作为“智能化助手”纳入业务流程。然而市场上平台众多、能力差异巨大,企业常常面临如下难题:不知道该选国内还是国外平台?哪个平台支持私有化部署?是否能接入已有CRM/CDP系统
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- 基于 Qwen-Agent 与 MCP 实现阿里云 ECS 实例查询(含完整代码与实操)
✅关键词:Qwen-Agent、MCP、阿里云、运维、LLM、FunctionCalling在现代云运维场景中,我们不仅希望大语言模型(LLM)能回答文本问题,更希望它能直接调用云端API、查询资源,实现「智能运维」。本文将分享如何基于Qwen-Agent和MCP,快速实现一个“云资源助手”,能帮你查询阿里云ECS实例信息。什么是MCP?MCP(Model-ComputingPlatform)是阿
- Spring AI从入门到精通:构建智能Spring应用的全面指南
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随着人工智能技术的快速发展,将大语言模型(LLM)与企业应用集成已成为趋势。SpringAI作为Spring官方推出的AI集成框架,为开发者提供了便捷、标准化的方式来构建智能应用。本文将从基础概念到高级应用,全面介绍SpringAI的核心功能与实践技巧。一、SpringAI概述1.1什么是SpringAI?SpringAI是VMware于2023年推出的开源框架,旨在简化大语言模型(LLM)与Sp
- 【Agent的革命之路——LangGraph】人机交互中的四种决策设计模式
乔巴先生24
人机交互设计模式人工智能python
在现在强大的LLM应用程序中,最有用的无外乎就是人机交互工作流,它将人工输入集成到自动化流程中,允许在关键阶段做出决策、验证或更正,因为底层模型可能会偶尔产生不准确之处,在合规性、决策或内容生成等低容错场景中,人工参与可通过审查、更正或覆盖模型输出来确保可靠性。我么的应用程序在什么时候会使用人机交互工作流程呢?审查工具调用:人类可以在工具执行之前审查、编辑或批准LLM请求的工具调用。验证LLM输出
- LangGraph 教程:初学者综合指南(1)
背太阳的牧羊人
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关键概念图结构LangGraph设计的核心是基于图形的应用程序工作流程表示。该图包含两个主要元素:节点-工作的构建块:LangGraph中的每个节点代表应用程序中的一个不同的工作或操作单元。这些节点本质上是封装特定任务的Python函数。此任务可能涉及多种操作,例如:与LLM直接沟通,进行文本生成、摘要或其他基于语言的任务。与外部工具和API交互以获取数据或在现实世界中执行操作。通过格式化、过滤或
- LangGraph教程6:LangGraph工作流人机交互
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文章目录Human-in-the-loop(人机交互)interruptWarningHuman-in-the-loop(人机交互)人机交互(或称“在循环中”)工作流将人类输入整合到自动化过程中,在关键阶段允许决策、验证或修正。这在基于LLM的应用中尤其有用,因为基础模型可能会产生偶尔的不准确性。在合规、决策或内容生成等低误差容忍场景中,人类的参与通过允许审查、修正或覆盖模型输出来确保可靠性。使用
- 大型语言模型在自动化AI科学研究与论文撰写中的应用与展望
这是Jamon
AI4SR人工智能
1.引言:LLM驱动科学研究与论文撰写的范式转变大型语言模型(LLM)的快速发展正在科学发现领域引发一场深刻的范式转变。这些模型正从最初的任务特定自动化工具,逐步演变为能够自主执行复杂任务的智能代理,从根本上重新定义了研究过程以及人机协作的模式。LLM所展现出的新兴能力,例如高级规划、复杂推理和精确指令遵循,显著加速了科学发现的步伐。传统科学研究通常是一个由人类主导的、高度线性且劳动密集型的过程,
- LLM4SR: A Survey on Large Language Models for Scientific Research
UnknownBody
LLMDailySurveyPaper语言模型人工智能自然语言处理
文章主要内容文章围绕大语言模型(LLMs)在科学研究中的应用展开,系统探讨了其在科研各关键阶段的作用、方法、挑战及未来方向。科学假设发现:LLMs生成科学假设的研究源于“基于文献的发现”和“归纳推理”。现有方法通过灵感检索策略、反馈模块等组件提升假设生成质量,相关基准测试分为基于文献和数据驱动两类,评估指标涵盖新颖性、有效性等。虽取得一定成果,但面临实验验证困难、依赖现有LLMs能力等挑战。实验规
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Ollama是一个开源工具,专为在本地机器上便捷部署和运行大型语言模型(LLM)而设计。它支持多种操作系统(Windows、macOS、Linux),并提供简单的命令行接口和API,适合开发者、研究人员以及对数据隐私有较高要求的用户。本文档将详细指导您如何通过Ollama在本地获取和运行LLM。1.准备工作在开始之前,请确保您的系统满足以下要求:操作系统:Windows、macOS或Linux(支
- LLM词频规律:Zipf定律
ZhangJiQun&MXP
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LLM词频规律:Zipf定律Zipf定律(Zipf’sLaw)是语言学和信息论中描述文本中词语出现频率分布的规律,由美国语言学家乔治·金斯利·齐夫(GeorgeKingsleyZipf)提出。其核心结论是:在自然语言的大型文本语料中,若将所有词语按出现频率从高到低排序,第n个词语的频率与n的倒数大致成正比。Zipf定律的数学表达若用f(n)f(n)f(n)表示排序后第n个词语的出现频率,CC
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解密Prompt:开启与AI高效对话的钥匙一、什么是Prompt?——AI的“使用说明书”想象一下,你正在指挥一位无所不知但毫无主动性的“实习生”——人工智能(AI)。你不能指望它“心领神会”,你必须给出清晰、具体的指令,它才能准确地完成你想要的任务。这个指令,就是Prompt(提示或提示词)。简单来说,Prompt是你向AI(如大型语言模型LLM)发出的文本或问题,用以引导它生成特定的、高质量的
- LLM模型 贪婪、温度、Top-k、核采样方式的区别---附代码与示例
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LLM模型贪婪、温度、Top-k、核采样方式的区别—附代码与示例在自然语言生成任务中,不同的采样技术用于从语言模型的输出中选择下一个生成的单词或词语。这些技术包括贪婪采样、温度采样、Top-k采样和核(Nucleus)采样。它们在选择生成单词的过程中有不同的策略,本文将介绍这四种采样方式的区别。1.贪婪采样(GreedySampling)贪婪采样是一种直接选择最可能的下一个词的策略。具体步骤为:从
- LLM 的Top-P参数 是在LLM中的每一层发挥作用,还是最后一层?
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LLM的Top-P参数是在LLM中的每一层发挥作用,还是最后一层?Top-P(核采样)是在大语言模型(LLM)生成文本的最后一步发挥作用,具体来说是在模型输出**原始分数(Logits)**之后、应用Softmax函数生成概率分布之前进行筛选。它的作用机制与Temperature(温度)类似,但逻辑不同,以下从技术原理、代码实现和应用场景三个维度展开说明:一、技术原理:仅作用于生成阶段的最后一步1
- KAIST:LLM混合递归推理
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标题:Mixture-of-Recursions:LearningDynamicRecursiveDepthsforAdaptiveToken-LevelComputation来源:arXiv,2507.10524摘要缩放语言模型解锁了令人印象深刻的能力,但伴随的计算和内存需求使训练和部署都很昂贵。现有的效率工作通常针对参数共享或自适应计算,留下了如何同时实现两者的问题。我们引入了混合递归(MoR
- NUS:LLM表格数据建模综述
标题:LanguageModelingonTabularData:ASurveyofFoundations,TechniquesandEvolution来源:arXiv,2408.10548摘要表格数据是一种跨领域的流行数据类型,由于其异构性和复杂的结构关系,带来了独特的挑战。在表格数据分析中实现高预测性能和鲁棒性对许多应用程序具有重大前景。受自然语言处理,特别是转换器架构的最新进展的影响,出现了
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一、简介dify是一个开源的LLM应用开发平台。其直观的界面结合了AI工作流、RAG管道、Agent、模型管理、可观测性功能等,可以让您快速从原型到生产。二、核心功能列表1、工作流:在画布上构建和测试功能强大的AI工作流程。2、全面的模型支持:与数百种专有/开源LLMs以及数十种推理提供商和自托管解决方案无缝集成,涵盖GPT、Mistral、Llama3以及任何与OpenAIAPI兼容的模型。完整
- AIGC革命:基于魔搭社区的LLM应用开发实战——从模型微调到系统部署
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AIGC人工智能特殊专栏人工智能魔搭AIGCLLM
AIGC革命:基于魔搭社区的LLM应用开发实战——从模型微调到系统部署1.AIGC技术演进与魔搭社区生态解析人工智能生成内容(AIGC)正在重塑内容创作、软件开发和人机交互的边界。从OpenAI的GPT系列到StabilityAI的StableDiffusion,生成式AI技术正以惊人的速度发展。在这场技术革命中,魔搭社区(ModelScope)作为中国领先的AI模型开源平台,正成为开发者探索AI
- 人工智能界的“黑话“大揭秘:AI新词汇速成指南
人工智能界的"黑话"大揭秘:AI新词汇速成指南你是否曾在科技大佬们讨论AI时一头雾水?听到RAG、Agent、PromptEngineering时以为他们在说天书?别担心,今天我们就来一场AI术语的"通俗化运动",让你轻松混入AI圈子,秒变内行人!LLM(大型语言模型):AI界的"大胃王"LLM是吞噬了互联网大部分文字的"数据饕餮"。特点:训练数据以TB(万亿字节)计算参数动辄上千亿计算能力堪比小
- 解密Claude系列:从原理到实践的全方位解析
软考和人工智能学堂
强化学习人工智能Claude快速入门Claude
引言:Claude系列模型的崛起在人工智能领域,大型语言模型(LLM)的发展日新月异。OpenAI的GPT系列和Anthropic的Claude系列无疑是这一领域的双子星。Claude系列模型以其独特的"ConstitutionalAI"理念和强大的对话能力,正在重塑人机交互的未来。本文将深入探讨Claude系列的技术原理、架构特点,并通过实践代码展示其强大能力。Claude系列的技术演进1.Cl
- 智能体架构设计的五大核心原则:构建下一代AI系统的工程基石
一休哥助手
人工智能
引言:智能体架构的范式演进人工智能领域正经历从孤立模型向自主智能体的范式转变。2025年,全球AI智能体市场规模突破200亿美元,在金融、医疗、制造等领域的渗透率超40%。然而,智能体开发仍面临协作效率低(多智能体任务重叠率达30%)、安全风险高(工具调用错误率18%)和系统僵化(需求变更迭代周期超2周)三大痛点。本文基于产业实践提炼五大核心设计原则,为构建下一代智能体系统提供架构指南。传统LLM
- 入门大模型神器:开源项目Happy LLM保姆级教程!
Happy-LLMHappy-LLM——从零开始的大语言模型原理与实践教程。本项目是一个系统性的LLM学习教程,将从NLP的基本研究方法出发,根据LLM的思路及原理逐层深入,依次为读者剖析LLM的架构基础和训练过程。同时,我们会结合目前LLM领域最主流的代码框架,演练如何亲手搭建、训练一个LLM,期以实现授之以鱼,更授之以渔。希望大家能从这本书开始走入LLM的浩瀚世界,探索LLM的无尽可能。特点•
- 【DeepSeek实战】10、模型上下文协议(MCP)全解析:从核心架构到实战应用,揭秘AI协作的“凤雏”之力
无心水
人工智能架构DeepSeek实战模型上下文协议MCPCSDN技术干货DeepSeekAI大模型
在人工智能技术飞速发展的今天,大型语言模型(LLM)的能力不断突破,但跨模型协作、上下文一致性维护等问题却成为制约AI系统向更智能、更协同方向发展的瓶颈。模型上下文协议(ModelContextProtocol,MCP)作为专为大模型设计的标准化通信框架,如同“凤雏”之于“卧龙”,为解决这些核心问题提供了关键方案。本文将全面解析MCP的核心概念、架构设计、实操代码、应用案例及未来趋势,通过5000
- Spring AI 函数调用(Function Call)系统设计方案
大树~~
AI应用开发spring人工智能数据库SpringAIFunctionCall
一、系统概述与设计目标1.1核心目标从零构建一个灵活、安全、高效的函数调用系统,使大语言模型能够在对话中调用应用程序中的方法,同时保持良好的开发体验和企业级特性。1.2主要功能需求支持通过注解将普通Java方法标记为可被AI调用的函数自动生成符合LLM要求的函数描述和参数定义安全地解析和执行模型的函数调用请求处理并返回执行结果给模型提供扩展点以支持不同LLM提供商的特定实现1.3设计原则开发便捷性
- 微信开发者验证接口开发
362217990
微信 开发者 token 验证
微信开发者接口验证。
Token,自己随便定义,与微信填写一致就可以了。
根据微信接入指南描述 http://mp.weixin.qq.com/wiki/17/2d4265491f12608cd170a95559800f2d.html
第一步:填写服务器配置
第二步:验证服务器地址的有效性
第三步:依据接口文档实现业务逻辑
这里主要讲第二步验证服务器有效性。
建一个
- 一个小编程题-类似约瑟夫环问题
BrokenDreams
编程
今天群友出了一题:
一个数列,把第一个元素删除,然后把第二个元素放到数列的最后,依次操作下去,直到把数列中所有的数都删除,要求依次打印出这个过程中删除的数。
&
- linux复习笔记之bash shell (5) 关于减号-的作用
eksliang
linux关于减号“-”的含义linux关于减号“-”的用途linux关于“-”的含义linux关于减号的含义
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2105677
管道命令在bash的连续处理程序中是相当重要的,尤其在使用到前一个命令的studout(标准输出)作为这次的stdin(标准输入)时,就显得太重要了,某些命令需要用到文件名,例如上篇文档的的切割命令(split)、还有
- Unix(3)
18289753290
unix ksh
1)若该变量需要在其他子进程执行,则可用"$变量名称"或${变量}累加内容
什么是子进程?在我目前这个shell情况下,去打开一个新的shell,新的那个shell就是子进程。一般状态下,父进程的自定义变量是无法在子进程内使用的,但通过export将变量变成环境变量后就能够在子进程里面应用了。
2)条件判断: &&代表and ||代表or&nbs
- 关于ListView中性能优化中图片加载问题
酷的飞上天空
ListView
ListView的性能优化网上很多信息,但是涉及到异步加载图片问题就会出现问题。
具体参看上篇文章http://314858770.iteye.com/admin/blogs/1217594
如果每次都重新inflate一个新的View出来肯定会造成性能损失严重,可能会出现listview滚动是很卡的情况,还会出现内存溢出。
现在想出一个方法就是每次都添加一个标识,然后设置图
- 德国总理默多克:给国人的一堂“震撼教育”课
永夜-极光
教育
http://bbs.voc.com.cn/topic-2443617-1-1.html德国总理默多克:给国人的一堂“震撼教育”课
安吉拉—默克尔,一位经历过社会主义的东德人,她利用自己的博客,发表一番来华前的谈话,该说的话,都在上面说了,全世界想看想传播——去看看默克尔总理的博客吧!
德国总理默克尔以她的低调、朴素、谦和、平易近人等品格给国人留下了深刻印象。她以实际行动为中国人上了一堂
- 关于Java继承的一个小问题。。。
随便小屋
java
今天看Java 编程思想的时候遇见一个问题,运行的结果和自己想想的完全不一样。先把代码贴出来!
//CanFight接口
interface Canfight {
void fight();
}
//ActionCharacter类
class ActionCharacter {
public void fight() {
System.out.pr
- 23种基本的设计模式
aijuans
设计模式
Abstract Factory:提供一个创建一系列相关或相互依赖对象的接口,而无需指定它们具体的类。 Adapter:将一个类的接口转换成客户希望的另外一个接口。A d a p t e r模式使得原本由于接口不兼容而不能一起工作的那些类可以一起工作。 Bridge:将抽象部分与它的实现部分分离,使它们都可以独立地变化。 Builder:将一个复杂对象的构建与它的表示分离,使得同
- 《周鸿祎自述:我的互联网方法论》读书笔记
aoyouzi
读书笔记
从用户的角度来看,能解决问题的产品才是好产品,能方便/快速地解决问题的产品,就是一流产品.
商业模式不是赚钱模式
一款产品免费获得海量用户后,它的边际成本趋于0,然后再通过广告或者增值服务的方式赚钱,实际上就是创造了新的价值链.
商业模式的基础是用户,木有用户,任何商业模式都是浮云.商业模式的核心是产品,本质是通过产品为用户创造价值.
商业模式还包括寻找需求
- JavaScript动态改变样式访问技术
百合不是茶
JavaScriptstyle属性ClassName属性
一:style属性
格式:
HTML元素.style.样式属性="值";
创建菜单:在html标签中创建 或者 在head标签中用数组创建
<html>
<head>
<title>style改变样式</title>
</head>
&l
- jQuery的deferred对象详解
bijian1013
jquerydeferred对象
jQuery的开发速度很快,几乎每半年一个大版本,每两个月一个小版本。
每个版本都会引入一些新功能,从jQuery 1.5.0版本开始引入的一个新功能----deferred对象。
&nb
- 淘宝开放平台TOP
Bill_chen
C++c物流C#
淘宝网开放平台首页:http://open.taobao.com/
淘宝开放平台是淘宝TOP团队的产品,TOP即TaoBao Open Platform,
是淘宝合作伙伴开发、发布、交易其服务的平台。
支撑TOP的三条主线为:
1.开放数据和业务流程
* 以API数据形式开放商品、交易、物流等业务;
&
- 【大型网站架构一】大型网站架构概述
bit1129
网站架构
大型互联网特点
面对海量用户、海量数据
大型互联网架构的关键指标
高并发
高性能
高可用
高可扩展性
线性伸缩性
安全性
大型互联网技术要点
前端优化
CDN缓存
反向代理
KV缓存
消息系统
分布式存储
NoSQL数据库
搜索
监控
安全
想到的问题:
1.对于订单系统这种事务型系统,如
- eclipse插件hibernate tools安装
白糖_
Hibernate
eclipse helios(3.6)版
1.启动eclipse 2.选择 Help > Install New Software...> 3.添加如下地址:
http://download.jboss.org/jbosstools/updates/stable/helios/ 4.选择性安装:hibernate tools在All Jboss tool
- Jquery easyui Form表单提交注意事项
bozch
jquery easyui
jquery easyui对表单的提交进行了封装,提交的方式采用的是ajax的方式,在开发的时候应该注意的事项如下:
1、在定义form标签的时候,要将method属性设置成post或者get,特别是进行大字段的文本信息提交的时候,要将method设置成post方式提交,否则页面会抛出跨域访问等异常。所以这个要
- Trie tree(字典树)的Java实现及其应用-统计以某字符串为前缀的单词的数量
bylijinnan
java实现
import java.util.LinkedList;
public class CaseInsensitiveTrie {
/**
字典树的Java实现。实现了插入、查询以及深度优先遍历。
Trie tree's java implementation.(Insert,Search,DFS)
Problem Description
Igna
- html css 鼠标形状样式汇总
chenbowen00
htmlcss
css鼠标手型cursor中hand与pointer
Example:CSS鼠标手型效果 <a href="#" style="cursor:hand">CSS鼠标手型效果</a><br/>
Example:CSS鼠标手型效果 <a href="#" style=&qu
- [IT与投资]IT投资的几个原则
comsci
it
无论是想在电商,软件,硬件还是互联网领域投资,都需要大量资金,虽然各个国家政府在媒体上都给予大家承诺,既要让市场的流动性宽松,又要保持经济的高速增长....但是,事实上,整个市场和社会对于真正的资金投入是非常渴望的,也就是说,表面上看起来,市场很活跃,但是投入的资金并不是很充足的......
 
- oracle with语句详解
daizj
oraclewithwith as
oracle with语句详解 转
在oracle中,select 查询语句,可以使用with,就是一个子查询,oracle 会把子查询的结果放到临时表中,可以反复使用
例子:注意,这是sql语句,不是pl/sql语句, 可以直接放到jdbc执行的
----------------------------------------------------------------
- hbase的简单操作
deng520159
数据库hbase
近期公司用hbase来存储日志,然后再来分析 ,把hbase开发经常要用的命令找了出来.
用ssh登陆安装hbase那台linux后
用hbase shell进行hbase命令控制台!
表的管理
1)查看有哪些表
hbase(main)> list
2)创建表
# 语法:create <table>, {NAME => <family&g
- C语言scanf继续学习、算术运算符学习和逻辑运算符
dcj3sjt126com
c
/*
2013年3月11日20:37:32
地点:北京潘家园
功能:完成用户格式化输入多个值
目的:学习scanf函数的使用
*/
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i, j, k;
printf("please input three number:\n"); //提示用
- 2015越来越好
dcj3sjt126com
歌曲
越来越好
房子大了电话小了 感觉越来越好
假期多了收入高了 工作越来越好
商品精了价格活了 心情越来越好
天更蓝了水更清了 环境越来越好
活得有奔头人会步步高
想做到你要努力去做到
幸福的笑容天天挂眉梢 越来越好
婆媳和了家庭暖了 生活越来越好
孩子高了懂事多了 学习越来越好
朋友多了心相通了 大家越来越好
道路宽了心气顺了 日子越来越好
活的有精神人就不显
- java.sql.SQLException: Value '0000-00-00' can not be represented as java.sql.Tim
feiteyizu
mysql
数据表中有记录的time字段(属性为timestamp)其值为:“0000-00-00 00:00:00”
程序使用select 语句从中取数据时出现以下异常:
java.sql.SQLException:Value '0000-00-00' can not be represented as java.sql.Date
java.sql.SQLException: Valu
- Ehcache(07)——Ehcache对并发的支持
234390216
并发ehcache锁ReadLockWriteLock
Ehcache对并发的支持
在高并发的情况下,使用Ehcache缓存时,由于并发的读与写,我们读的数据有可能是错误的,我们写的数据也有可能意外的被覆盖。所幸的是Ehcache为我们提供了针对于缓存元素Key的Read(读)、Write(写)锁。当一个线程获取了某一Key的Read锁之后,其它线程获取针对于同
- mysql中blob,text字段的合成索引
jackyrong
mysql
在mysql中,原来有一个叫合成索引的,可以提高blob,text字段的效率性能,
但只能用在精确查询,核心是增加一个列,然后可以用md5进行散列,用散列值查找
则速度快
比如:
create table abc(id varchar(10),context blog,hash_value varchar(40));
insert into abc(1,rep
- 逻辑运算与移位运算
latty
位运算逻辑运算
源码:正数的补码与原码相同例+7 源码:00000111 补码 :00000111 (用8位二进制表示一个数)
负数的补码:
符号位为1,其余位为该数绝对值的原码按位取反;然后整个数加1。 -7 源码: 10000111 ,其绝对值为00000111 取反加一:11111001 为-7补码
已知一个数的补码,求原码的操作分两种情况:
- 利用XSD 验证XML文件
newerdragon
javaxmlxsd
XSD文件 (XML Schema 语言也称作 XML Schema 定义(XML Schema Definition,XSD)。 具体使用方法和定义请参看:
http://www.w3school.com.cn/schema/index.asp
java自jdk1.5以上新增了SchemaFactory类 可以实现对XSD验证的支持,使用起来也很方便。
以下代码可用在J
- 搭建 CentOS 6 服务器(12) - Samba
rensanning
centos
(1)安装
# yum -y install samba
Installed:
samba.i686 0:3.6.9-169.el6_5
# pdbedit -a rensn
new password:123456
retype new password:123456
……
(2)Home文件夹
# mkdir /etc
- Learn Nodejs 01
toknowme
nodejs
(1)下载nodejs
https://nodejs.org/download/ 选择相应的版本进行下载 (2)安装nodejs 安装的方式比较多,请baidu下
我这边下载的是“node-v0.12.7-linux-x64.tar.gz”这个版本 (1)上传服务器 (2)解压 tar -zxvf node-v0.12.
- jquery控制自动刷新的代码举例
xp9802
jquery
1、html内容部分 复制代码代码示例: <div id='log_reload'>
<select name="id_s" size="1">
<option value='2'>-2s-</option>
<option value='3'>-3s-</option