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nseejrukjhad
langchainmicrosoft数据库python
利用LangChain的StackExchange组件实现智能问答系统引言在当今的软件开发世界中,StackOverflow已经成为程序员解决问题的首选平台之一。而LangChain作为一个强大的AI应用开发框架,提供了StackExchange组件,使我们能够轻松地将StackOverflow的海量知识库集成到我们的应用中。本文将详细介绍如何使用LangChain的StackExchange组件
- 基于 LangChain 开发应用程序第三章-储存
明志刘明
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需要学习提示词工程的同学请看面向开发者的提示词工程需要学习ChatGPT的同学请查看搭建基于ChatGPT的问答系统本部分之前的章节可以查看基于LangChain开发应用程序第一章-简介基于LangChain开发应用程序第二章-提示和输出第三章储存在与语言模型交互时,你可能已经注意到一个关键问题:它们并不记忆你之前的交流内容,这在我们构建一些应用程序(如聊天机器人)的时候,带来了很大的挑战,使得对
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一、引言在自然语言处理领域,Transformer模型的出现是一个重大的突破。它摒弃了传统的循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN)架构,完全基于注意力机制,在机器翻译、文本生成、问答系统等众多任务中取得了卓越的性能。本文将深入讲解Transformer模型的原理、结构和应用。二、Transformer模型的背景在Transformer出现之前,RNN及其变体(如LSTM和GRU)是自然语言
- 从零搭建一个可离线使用的可实时更新扩展信息的智能问答系统 llamaindex&LLama3大模型&RAG
千年奇葩
AI人工智能aillama人工智能llamafactory大模型
之前对一件事很好奇,为什么去年训练的大模型可以回答今天的新闻内容。答案是使用了知识扩展系统。基本原理是把参考答案和问题一同提给大模型,给他充分的参考信息做回复编辑。本文教你完成离线版本的智能问答系统搭建。有问题请直接留言最近在疯狂找下家,本人精通图形渲染和ai,求捞啊!基本架构图讲一下基本运行流程:人工准备数据转为嵌入向量存入数据库并生成索引用户提问流程:用户输入问题在索引数据库中查询匹配度较高的
- Ollama教程——深入解析:使用LangChain和Ollama构建JavaScript问答系统
walkskyer
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ollama入门系列教程简介与目录相关文章:Ollama教程——入门:开启本地大型语言模型开发之旅Ollama教程——模型:如何将模型高效导入到Ollama框架Ollama教程——兼容OpenAIAPI:高效利用兼容OpenAI的API进行AI项目开发Ollama教程——使用LangChain:Ollama与LangChain的强强联合Ollama教程——生成内容API:利用Ollama的原生AP
- 心理健康问答系统-AIGC大模型-小程序制作
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小程序制作AIGC小程序问答系统心理健康人工智能小程序制作大模型
制作一个心理健康问答系统的小程序,涉及到多个环节和技术领域。这里将从需求分析、技术选型、开发流程、API调用等方面进行详细说明。一、需求分析与规划在开始任何项目之前,首先需要明确的是你的小程序想要解决什么样的问题,提供哪些功能给用户。对于心理健康问答系统来说,可能的功能包括但不限于:心理健康知识科普用户情绪识别及反馈提供专业心理咨询服务情绪日记记录心理健康测试问卷在线预约心理医生开发技术Sprin
- Cerebras DocChat发布:基于Llama 3构建,DocChat在几小时内完成GPT-4级别的对话问答训练
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Cerebras发布的DocChat标志着基于文档的对话式问答系统的一个重大里程碑。Cerebras以其在机器学习(ML)和大型语言模型(LLMs)方面的深厚专业知识而闻名,推出了DocChat系列的两个新模型:CerebrasLlama3-DocChat和CerebrasDragon-DocChat。这些模型旨在提供高性能的对话式人工智能,特别是针对基于文档的问答任务,并利用Cerebras的尖
- 保护隐私,释放智能:使用LangChain和Presidio构建安全的AI问答系统
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保护隐私,释放智能:使用LangChain和Presidio构建安全的AI问答系统在人工智能(AI)飞速发展的今天,AI问答系统已经成为企业与客户互动的重要工具。然而,随之而来的个人数据隐私问题也日益凸显。如何在不泄露用户隐私的前提下,利用AI的强大能力提供智能服务?本文将详细介绍如何使用LangChain和Presidio库构建一个既安全又高效的AI问答系统。一、隐私保护的重要性个人可识别信息(
- 人工智能领域--RAG技术
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今天带大家来学习一下RAG技术,尤其在在大模型中应用广泛。一.RAG(RetrievalAugmentedGeneration)检索增强生成RAG,即Retrieval-AugmentedGeneration(检索增强的生成),是一种结合了检索(Retrieval)和生成(Generation)机制的人工智能技术,常用于提升自然语言处理(NLP)任务的性能,尤其是在问答系统、文本摘要、对话系统等领
- 【Python机器学习】NLP概述——聊天机器人的自然语言流水线
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构建对话引擎或者聊天机器人所需的NLP流水线类似于某些问答系统。聊天机器人需要4个处理阶段和一个数据库来维护过去语句和回复的记录。这4个处理阶段中的每个阶段都可以包含一个或多个并行或串行工作的处理算法。如下图所示:1、解析:从自然语言文本中提取特征、结构化数值数;2、分析:通过对文本的情感、语法合法度及语义打分,生成和组合特征;3、生成:使用模板、搜索或语言模型生成可能的回复;4、执行:根据对话历
- #LLM入门|Prompt#3.1 第三部分 使用 LangChain 开发应用程序_简介
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概述如何能够基于ChatGPT搭建一个完整、全面的问答系统,要搭建基于ChatGPT的完整问答系统,除去上一部分所讲述的如何构建PromptEngineering外,还需要完成多个额外的步骤。例如,处理用户输入提升系统处理能力,使用思维链、提示链来提升问答效果,检查输入保证系统反馈稳定,对系统效果进行评估以实现进一步优化等。当ChatGPTAPI提供了足够的智能性,系统的重要性就更充分地展现在保证
- 计算机毕设分享 面向高考招生咨询的问答系统设计与实现(源码+论文)
源码爱鸭
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文章目录0项目说明1项目说明2系统设计3系统功能3.1问答3.2问题模板4实验结果5论文目录6项目工程0项目说明面向高考招生咨询的问答系统设计与实现提示:适合用于课程设计或毕业设计,工作量达标,源码开放1项目说明本系统主要从数据获取,问题分类,问题处理和答案生成以及软件设计四个方面论述自动问答系统的设计与实现。数据获取涉及到网络数据抓取技术,数据库存储与操作,本文使用了python网络爬虫和MyS
- AI问答系统的一般问题
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AI对话结果的可信程度AI对话结果的可信程度取决于多个因素。首先,可信度受到AI系统的训练和能力的影响。一个经过充分训练、经过验证的AI系统可能会产生更准确和可靠的对话结果。其次,可信度还取决于对话内容的复杂程度。AI系统在处理简单和直接的问题上可能比处理复杂和抽象的问题更具可信度。此外,可信度还受到语言模型和数据集的质量的影响。如果语言模型具有广泛且准确的数据集作为基础,那么结果的可信度可能会更
- 合槽位填充技术的问答系统构建步骤及其所需的技术和工具
Komorebi_9999
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下面是结合槽位填充技术的问答系统构建步骤及其所需的技术和工具:1.知识图谱构建技术/工具:Neo4j或ArangoDB(图数据库)RDF2Neo(将RDF数据导入Neo4j的工具)D2RQ(将关系型数据库转化为SPARQL端点)模型算法:资源描述框架(RDF)Web本体语言(OWL)2.自然语言处理(NLP)技术/工具:spaCy(用于文本处理、词性标注、命名实体识别等)NLTK或HuggingF
- 【无标题】
Komorebi_9999
知识图谱问答系统自然语言处理
要构建一个基于知识图谱的问答系统,你需要进行以下工作:知识图谱构建:数据采集:从各种来源(如公开数据库、API、网页等)收集与你的领域相关的数据。数据清洗和预处理:清洗数据,去除重复、错误或不相关的信息,对数据进行归一化、标准化处理。实体识别和关系抽取:从数据中识别出实体(如人、地点、概念等)和它们之间的关系。构建图谱:将实体和关系组织成图谱结构,通常使用图数据库来存储。自然语言处理(NLP):分
- 基于neo4j的汽车领域知识图谱问答系统
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介绍:请使用前务必读一下README.md,系统主要是汽车领域相关知识图谱问答系统,包括了汽车的价格、品牌等十几个关系实体,十几个关系,数据量实体7000+,关系9000+整个系统使用django构建,自带了一份数据,比较完整,有初始化数据接口,每次务必初始化数据后使用,neo4j按照README.md初始化,注意初始化可能需要一个多小时。底层数据库知识图谱采用neo4j,关系型数据库采用sqli
- 构建智能电影知识图谱问答系统
程序员~小强
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在当今信息爆炸的时代,数据的组织与检索变得日益重要。知识图谱作为组织和管理复杂数据关系的强大工具,为实现智能问答系统提供了坚实的基础。本文将详细解析如何利用Python、Django框架以及Neo4j数据库,从零开始构建一个电影知识图谱问答与展示系统。###首先,系统概览本系统的核心是一个电影领域的知识图谱问答和展示平台,其背后依托的是强大的Neo4j图数据库。整个平台是基于Python的Djan
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- NLP学习-05.问答系统基础-文本表示(word representation)-距离计算
logi
上几节已经介绍了文本的分词,拼写纠错,这节介绍wordrepresentation和距离的计算都比较简单,不做详细说明.什么是wordrepresentation即将一个文本进行向量化,这样可以容易地进行距离的度量.有哪些方法进行文本向量化onehot:每个词都用onehot变化表示成稀疏向量;booleanrepresentation:即词典的长度为向量长度,有词的记为1;booleanrepr
- 深度学习在知识图谱问答中的革新与挑战
cooldream2009
AI技术NLP知识知识图谱深度学习知识图谱人工智能
目录前言1背景知识2基于深度学习改进问句解析模型2.1谓词匹配2.2问句解析2.3逐步生成查询图3基于深度学习的端到端模型3.1端到端框架3.2简单嵌入技术4优势4.1深入的问题表示4.2实体关系表示深挖4.3候选答案排序效果好5挑战5.1依赖大量训练语料5.2推理类问句效果有限5.3可解释性差结语前言随着深度学习技术的迅猛发展,其在知识图谱问答领域的应用正成为推动智能问答系统发展的关键因素。本文
- 基于预训练语言模型的检索- 匹配式知识图谱问答系统
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自然语言处理知识图谱语言模型人工智能
基于预训练语言模型的检索-匹配式知识图谱问答系统张鸿志,李如寐,王思睿,黄江华美团,北京市朝阳区100020{zhanghongzhi03,lirumei,wangsirui,huangjianghua}@http://meituan.comAbstract.本文介绍了我们在CCKS-2020的KBQA任务上的技术方案。该系统包括指称识别、实体链接、候选答案生成以及答案排序四个子模块。在指称识别中
- 完蛋!我把AI喂吐了!
有道AI情报局
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当我们用RAG构建一个知识库问答应用的时候,总是希望知识库里面灌的数据越多,问答的效果越好,事实真是如此吗?这篇文章给大家答案。引言在人工智能问答系统的发展中,RAG(Retrieval-AugmentedGeneration)技术以其独特的检索增强生成方式,为减少大模型幻觉开辟了新的天地。然而,在实际落地过程中有一个很大的疑问:RAG系统,数据越多效果越好吗?本文将深入分析数据量如何影响RAG系
- QAnything之BCEmbedding技术路线
有道AI情报局
有道QAnything人工智能算法开源
QAnything和BCEmbedding简介QAnything[github]是网易有道开源的检索增强生成式应用(RAG)项目,在有道许多商业产品实践中已经积累丰富的经验,比如有道速读和有道翻译。QAnything是一个支持任意格式文件或数据库的本地知识库问答系统,可获得准确、快速、靠谱的问答体验。QAnything支持断网离线使用,可私有化。BCEmbedding是网易有道研发的两阶段检索算法
- 【大厂AI课学习笔记】【1.5 AI技术领域】(10)对话系统
giszz
学习笔记人工智能学习笔记
对话系统,DialogueSystem,也称为会话代理。是一种模拟人类与人交谈的计算机系统,旨在可以与人类形成连贯通顺的对话,通信方式主要有语音/文本/图片,当然也可以手势/触觉等其他方式一般我们将对话系统,分为两类:任务导向性的对话系统。例如问答系统;非任务导向型的对话系统。例如聊天机器人;比如在聊天机器人,语音助手,智能客服方面,都有很大的应用。比较重要的是,基于人工智能的对话系统,可以模拟人
- Bert与ChatGPT
ALGORITHM LOL
bertchatgpt人工智能
1.Bert模型BERT(BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers)是一种预训练语言表示的方法,由GoogleAI在2018年提出。它标志着自然语言处理(NLP)领域的一个重大进步,因为它能够理解单词在不同上下文中的含义,从而显著提高了机器翻译、问答系统、文本摘要等任务的性能。核心概念双向Transformer:BERT的核心是Tran
- 使用阿里云通义千问14B(Qianwen-14B)模型自建问答系统
wangqiaowq
人工智能
使用阿里云通义千问14B(Qianwen-14B)模型自建问答系统时,调度服务器资源的详情将取决于以下关键因素:模型部署:GPU资源:由于Qianwen-14B是一个大规模语言模型,推理时需要高性能的GPU支持。模型参数量大,推理过程中对显存(GPU内存)的要求高,可能需要多块高端GPU,并且考虑是否支持模型并行或数据并行以充分利用硬件资源。单卡显存需求:根据之前的信息,Qianwen-14B微调
- 第14课:动手制作自己的简易聊天机器人
一纸繁鸢w
自动问答简介自动聊天机器人,也称为自动问答系统,由于所使用的场景不同,叫法也不一样。自动问答(QuestionAnswering,QA)是指利用计算机自动回答用户所提出的问题以满足用户知识需求的任务。不同于现有搜索引擎,问答系统是信息服务的一种高级形式,系统返回用户的不再是基于关键词匹配排序的文档列表,而是精准的自然语言答案。近年来,随着人工智能的飞速发展,自动问答已经成为倍受关注且发展前景广泛的
- 自然语言处理(NLP)——使用Rasa创建聊天机器人
思诺学长
NLP自然语言处理机器人nlp自然语言处理
1基本概念1.1自然语言处理的分类IR-BOT:检索型问答系统Task-bot:任务型对话系统Chitchat-bot:闲聊系统1.2任务型对话Task-Bot:task-orientedbot这张图展示了一个语音对话系统(或聊天机器人)的基本组成部分和它们之间的工作流程。这个系统可以接受语音信号作为输入,输出文本响应,并且它包括以下几个主要部分:1.2.1自动语音识别(ASR)这个部分的任务是将
- 自然语言NLP
Flying_Fish_roe
自然语言处理人工智能
什么是NLPNLP(NaturalLanguageProcessing)是自然语言处理的缩写,是计算机科学和人工智能领域的一个研究方向。NLP致力于使计算机能够理解、处理和生成人类自然语言的能力。通过NLP技术,计算机可以通过识别和理解语言中的文本、语音和情感等信息来与人类进行交互。NLP的应用包括机器翻译、信息提取、问答系统、情感分析、语音识别和自动摘要等。NLP的目标是使计算机具备与人类相近的
- 解析基于检索排序的知识图谱问答系统
cooldream2009
AI技术NLP知识知识图谱知识图谱人工智能问答技术检索排序
目录前言1问句的表示与语义理解1.1问句表示的重要性1.2端到端网络的优势2知识图谱中的排序问题2.1知识图谱的核心作用2.2查询匹配的转化与排序问题2.3实体链接的关键性2.4路径的构建与系统优化3难点与挑战3.1实体链接、命名实体识别和消歧3.2排序模型的挑战4优势4.1框架的灵活性4.2容易整合的端到端网络优化4.3综合运用排序模型5劣势5.1依赖特征工程5.2语义组合和推理问题的挑战结语前
- SQL的各种连接查询
xieke90
UNION ALLUNION外连接内连接JOIN
一、内连接
概念:内连接就是使用比较运算符根据每个表共有的列的值匹配两个表中的行。
内连接(join 或者inner join )
SQL语法:
select * fron
- java编程思想--复用类
百合不是茶
java继承代理组合final类
复用类看着标题都不知道是什么,再加上java编程思想翻译的比价难懂,所以知道现在才看这本软件界的奇书
一:组合语法:就是将对象的引用放到新类中即可
代码:
package com.wj.reuse;
/**
*
* @author Administrator 组
- [开源与生态系统]国产CPU的生态系统
comsci
cpu
计算机要从娃娃抓起...而孩子最喜欢玩游戏....
要让国产CPU在国内市场形成自己的生态系统和产业链,国家和企业就不能够忘记游戏这个非常关键的环节....
投入一些资金和资源,人力和政策,让游
- JVM内存区域划分Eden Space、Survivor Space、Tenured Gen,Perm Gen解释
商人shang
jvm内存
jvm区域总体分两类,heap区和非heap区。heap区又分:Eden Space(伊甸园)、Survivor Space(幸存者区)、Tenured Gen(老年代-养老区)。 非heap区又分:Code Cache(代码缓存区)、Perm Gen(永久代)、Jvm Stack(java虚拟机栈)、Local Method Statck(本地方法栈)。
HotSpot虚拟机GC算法采用分代收
- 页面上调用 QQ
oloz
qq
<A href="tencent://message/?uin=707321921&Site=有事Q我&Menu=yes">
<img style="border:0px;" src=http://wpa.qq.com/pa?p=1:707321921:1></a>
- 一些问题
文强chu
问题
1.eclipse 导出 doc 出现“The Javadoc command does not exist.” javadoc command 选择 jdk/bin/javadoc.exe 2.tomcate 配置 web 项目 .....
SQL:3.mysql * 必须得放前面 否则 select&nbs
- 生活没有安全感
小桔子
生活孤独安全感
圈子好小,身边朋友没几个,交心的更是少之又少。在深圳,除了男朋友,没几个亲密的人。不知不觉男朋友成了唯一的依靠,毫不夸张的说,业余生活的全部。现在感情好,也很幸福的。但是说不准难免人心会变嘛,不发生什么大家都乐融融,发生什么很难处理。我想说如果不幸被分手(无论原因如何),生活难免变化很大,在深圳,我没交心的朋友。明
- php 基础语法
aichenglong
php 基本语法
1 .1 php变量必须以$开头
<?php
$a=” b”;
echo
?>
1 .2 php基本数据库类型 Integer float/double Boolean string
1 .3 复合数据类型 数组array和对象 object
1 .4 特殊数据类型 null 资源类型(resource) $co
- mybatis tools 配置详解
AILIKES
mybatis
MyBatis Generator中文文档
MyBatis Generator中文文档地址:
http://generator.sturgeon.mopaas.com/
该中文文档由于尽可能和原文内容一致,所以有些地方如果不熟悉,看中文版的文档的也会有一定的障碍,所以本章根据该中文文档以及实际应用,使用通俗的语言来讲解详细的配置。
本文使用Markdown进行编辑,但是博客显示效
- 继承与多态的探讨
百合不是茶
JAVA面向对象 继承 对象
继承 extends 多态
继承是面向对象最经常使用的特征之一:继承语法是通过继承发、基类的域和方法 //继承就是从现有的类中生成一个新的类,这个新类拥有现有类的所有extends是使用继承的关键字:
在A类中定义属性和方法;
class A{
//定义属性
int age;
//定义方法
public void go
- JS的undefined与null的实例
bijian1013
JavaScriptJavaScript
<form name="theform" id="theform">
</form>
<script language="javascript">
var a
alert(typeof(b)); //这里提示undefined
if(theform.datas
- TDD实践(一)
bijian1013
java敏捷TDD
一.TDD概述
TDD:测试驱动开发,它的基本思想就是在开发功能代码之前,先编写测试代码。也就是说在明确要开发某个功能后,首先思考如何对这个功能进行测试,并完成测试代码的编写,然后编写相关的代码满足这些测试用例。然后循环进行添加其他功能,直到完全部功能的开发。
- [Maven学习笔记十]Maven Profile与资源文件过滤器
bit1129
maven
什么是Maven Profile
Maven Profile的含义是针对编译打包环境和编译打包目的配置定制,可以在不同的环境上选择相应的配置,例如DB信息,可以根据是为开发环境编译打包,还是为生产环境编译打包,动态的选择正确的DB配置信息
Profile的激活机制
1.Profile可以手工激活,比如在Intellij Idea的Maven Project视图中可以选择一个P
- 【Hive八】Hive用户自定义生成表函数(UDTF)
bit1129
hive
1. 什么是UDTF
UDTF,是User Defined Table-Generating Functions,一眼看上去,貌似是用户自定义生成表函数,这个生成表不应该理解为生成了一个HQL Table, 貌似更应该理解为生成了类似关系表的二维行数据集
2. 如何实现UDTF
继承org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic
- tfs restful api 加auth 2.0认计
ronin47
目前思考如何给tfs的ngx-tfs api增加安全性。有如下两点:
一是基于客户端的ip设置。这个比较容易实现。
二是基于OAuth2.0认证,这个需要lua,实现起来相对于一来说,有些难度。
现在重点介绍第二种方法实现思路。
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。SeatGe
- jdk环境变量配置
byalias
javajdk
进行java开发,首先要安装jdk,安装了jdk后还要进行环境变量配置:
1、下载jdk(http://java.sun.com/javase/downloads/index.jsp),我下载的版本是:jdk-7u79-windows-x64.exe
2、安装jdk-7u79-windows-x64.exe
3、配置环境变量:右击"计算机"-->&quo
- 《代码大全》表驱动法-Table Driven Approach-2
bylijinnan
java
package com.ljn.base;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.InputStreamReader;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.uti
- SQL 数值四舍五入 小数点后保留2位
chicony
四舍五入
1.round() 函数是四舍五入用,第一个参数是我们要被操作的数据,第二个参数是设置我们四舍五入之后小数点后显示几位。
2.numeric 函数的2个参数,第一个表示数据长度,第二个参数表示小数点后位数。
例如:
select cast(round(12.5,2) as numeric(5,2))  
- c++运算符重载
CrazyMizzz
C++
一、加+,减-,乘*,除/ 的运算符重载
Rational operator*(const Rational &x) const{
return Rational(x.a * this->a);
}
在这里只写乘法的,加减除的写法类似
二、<<输出,>>输入的运算符重载
&nb
- hive DDL语法汇总
daizj
hive修改列DDL修改表
hive DDL语法汇总
1、对表重命名
hive> ALTER TABLE table_name RENAME TO new_table_name;
2、修改表备注
hive> ALTER TABLE table_name SET TBLPROPERTIES ('comment' = new_comm
- jbox使用说明
dcj3sjt126com
Web
参考网址:http://www.kudystudio.com/jbox/jbox-demo.html jBox v2.3 beta [
点击下载]
技术交流QQGroup:172543951 100521167
[2011-11-11] jBox v2.3 正式版
- [调整&修复] IE6下有iframe或页面有active、applet控件
- UISegmentedControl 开发笔记
dcj3sjt126com
// typedef NS_ENUM(NSInteger, UISegmentedControlStyle) {
// UISegmentedControlStylePlain, // large plain
&
- Slick生成表映射文件
ekian
scala
Scala添加SLICK进行数据库操作,需在sbt文件上添加slick-codegen包
"com.typesafe.slick" %% "slick-codegen" % slickVersion
因为我是连接SQL Server数据库,还需添加slick-extensions,jtds包
"com.typesa
- ES-TEST
gengzg
test
package com.MarkNum;
import java.io.IOException;
import java.util.Date;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import javax.servlet.ServletException;
import javax.servlet.annotation
- 为何外键不再推荐使用
hugh.wang
mysqlDB
表的关联,是一种逻辑关系,并不需要进行物理上的“硬关联”,而且你所期望的关联,其实只是其数据上存在一定的联系而已,而这种联系实际上是在设计之初就定义好的固有逻辑。
在业务代码中实现的时候,只要按照设计之初的这种固有关联逻辑来处理数据即可,并不需要在数据库层面进行“硬关联”,因为在数据库层面通过使用外键的方式进行“硬关联”,会带来很多额外的资源消耗来进行一致性和完整性校验,即使很多时候我们并不
- 领域驱动设计
julyflame
VODAO设计模式DTOpo
概念:
VO(View Object):视图对象,用于展示层,它的作用是把某个指定页面(或组件)的所有数据封装起来。
DTO(Data Transfer Object):数据传输对象,这个概念来源于J2EE的设计模式,原来的目的是为了EJB的分布式应用提供粗粒度的数据实体,以减少分布式调用的次数,从而提高分布式调用的性能和降低网络负载,但在这里,我泛指用于展示层与服务层之间的数据传输对
- 单例设计模式
hm4123660
javaSingleton单例设计模式懒汉式饿汉式
单例模式是一种常用的软件设计模式。在它的核心结构中只包含一个被称为单例类的特殊类。通过单例模式可以保证系统中一个类只有一个实例而且该实例易于外界访问,从而方便对实例个数的控制并节约系统源。如果希望在系统中某个类的对象只能存在一个,单例模式是最好的解决方案。
&nb
- logback
zhb8015
loglogback
一、logback的介绍
Logback是由log4j创始人设计的又一个开源日志组件。logback当前分成三个模块:logback-core,logback- classic和logback-access。logback-core是其它两个模块的基础模块。logback-classic是log4j的一个 改良版本。此外logback-class
- 整合Kafka到Spark Streaming——代码示例和挑战
Stark_Summer
sparkstormzookeeperPARALLELISMprocessing
作者Michael G. Noll是瑞士的一位工程师和研究员,效力于Verisign,是Verisign实验室的大规模数据分析基础设施(基础Hadoop)的技术主管。本文,Michael详细的演示了如何将Kafka整合到Spark Streaming中。 期间, Michael还提到了将Kafka整合到 Spark Streaming中的一些现状,非常值得阅读,虽然有一些信息在Spark 1.2版
- spring-master-slave-commondao
王新春
DAOspringdataSourceslavemaster
互联网的web项目,都有个特点:请求的并发量高,其中请求最耗时的db操作,又是系统优化的重中之重。
为此,往往搭建 db的 一主多从库的 数据库架构。作为web的DAO层,要保证针对主库进行写操作,对多个从库进行读操作。当然在一些请求中,为了避免主从复制的延迟导致的数据不一致性,部分的读操作也要到主库上。(这种需求一般通过业务垂直分开,比如下单业务的代码所部署的机器,读去应该也要从主库读取数