- 一起学Hugging Face Transformers(8)- 使用Transformers 库制作一个简易问答系统
做个天秤座的程序猿
HuggingFaceTransformersAutoModelAutoTokenizerTransformerstransformer
文章目录前言一、环境准备二、数据准备三、模型选择与加载四、构建问答系统五、模型评估与优化六、部署问答系统七、实际案例分析总结参考资料前言问答系统是一种能够自动回答用户问题的人工智能应用,在许多领域具有重要的应用价值,如客户服务、教育和医疗等。HuggingFaceTransformers库是一个强大的工具,它提供了许多预训练的自然语言处理模型,简化了构建问答系统的过程。本文将介绍如何使用Huggi
- 利用LangChain的StackExchange组件实现智能问答系统
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
大模型学习手册langchain
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
- 《自然语言处理 Transformer 模型详解》
黑色叉腰丶大魔王
自然语言处理transformer人工智能
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
ollama入门教程langchainjavascript开发语言ollamaAI
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
阿利同学
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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langchain安全人工智能
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
胡萝卜不甜
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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
zhangbin_237
Python机器学习自然语言处理机器人人工智能python机器学习
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
向日葵花籽儿
LLM入门教程笔记AIGCpromptpythonLLMlangchain人工智能chatgpt
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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人工智能机器学习深度学习
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
程序员~小强
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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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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Django框
- 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
有道QAnything人工智能机器学习算法
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
- java短路运算符和逻辑运算符的区别
3213213333332132
java基础
/*
* 逻辑运算符——不论是什么条件都要执行左右两边代码
* 短路运算符——我认为在底层就是利用物理电路的“并联”和“串联”实现的
* 原理很简单,并联电路代表短路或(||),串联电路代表短路与(&&)。
*
* 并联电路两个开关只要有一个开关闭合,电路就会通。
* 类似于短路或(||),只要有其中一个为true(开关闭合)是
- Java异常那些不得不说的事
白糖_
javaexception
一、在finally块中做数据回收操作
比如数据库连接都是很宝贵的,所以最好在finally中关闭连接。
JDBCAgent jdbc = new JDBCAgent();
try{
jdbc.excute("select * from ctp_log");
}catch(SQLException e){
...
}finally{
jdbc.close();
- utf-8与utf-8(无BOM)的区别
dcj3sjt126com
PHP
BOM——Byte Order Mark,就是字节序标记 在UCS 编码中有一个叫做"ZERO WIDTH NO-BREAK SPACE"的字符,它的编码是FEFF。而FFFE在UCS中是不存在的字符,所以不应该出现在实际传输中。UCS规范建议我们在传输字节流前,先传输 字符"ZERO WIDTH NO-BREAK SPACE"。这样如
- JAVA Annotation之定义篇
周凡杨
java注解annotation入门注释
Annotation: 译为注释或注解
An annotation, in the Java computer programming language, is a form of syntactic metadata that can be added to Java source code. Classes, methods, variables, pa
- tomcat的多域名、虚拟主机配置
g21121
tomcat
众所周知apache可以配置多域名和虚拟主机,而且配置起来比较简单,但是项目用到的是tomcat,配来配去总是不成功。查了些资料才总算可以,下面就跟大家分享下经验。
很多朋友搜索的内容基本是告诉我们这么配置:
在Engine标签下增面积Host标签,如下:
<Host name="www.site1.com" appBase="webapps"
- Linux SSH 错误解析(Capistrano 的cap 访问错误 Permission )
510888780
linuxcapistrano
1.ssh -v
[email protected] 出现
Permission denied (publickey,gssapi-keyex,gssapi-with-mic,password).
错误
运行状况如下:
OpenSSH_5.3p1, OpenSSL 1.0.1e-fips 11 Feb 2013
debug1: Reading configuratio
- log4j的用法
Harry642
javalog4j
一、前言: log4j 是一个开放源码项目,是广泛使用的以Java编写的日志记录包。由于log4j出色的表现, 当时在log4j完成时,log4j开发组织曾建议sun在jdk1.4中用log4j取代jdk1.4 的日志工具类,但当时jdk1.4已接近完成,所以sun拒绝使用log4j,当在java开发中
- mysql、sqlserver、oracle分页,java分页统一接口实现
aijuans
oraclejave
定义:pageStart 起始页,pageEnd 终止页,pageSize页面容量
oracle分页:
select * from ( select mytable.*,rownum num from (实际传的SQL) where rownum<=pageEnd) where num>=pageStart
sqlServer分页:
 
- Hessian 简单例子
antlove
javaWebservicehessian
hello.hessian.MyCar.java
package hessian.pojo;
import java.io.Serializable;
public class MyCar implements Serializable {
private static final long serialVersionUID = 473690540190845543
- 数据库对象的同义词和序列
百合不是茶
sql序列同义词ORACLE权限
回顾简单的数据库权限等命令;
解锁用户和锁定用户
alter user scott account lock/unlock;
//system下查看系统中的用户
select * dba_users;
//创建用户名和密码
create user wj identified by wj;
identified by
//授予连接权和建表权
grant connect to
- 使用Powermock和mockito测试静态方法
bijian1013
持续集成单元测试mockitoPowermock
实例:
package com.bijian.study;
import static org.junit.Assert.assertEquals;
import java.io.IOException;
import org.junit.Before;
import org.junit.Test;
import or
- 精通Oracle10编程SQL(6)访问ORACLE
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*访问ORACLE
*/
--检索单行数据
--使用标量变量接收数据
DECLARE
v_ename emp.ename%TYPE;
v_sal emp.sal%TYPE;
BEGIN
select ename,sal into v_ename,v_sal
from emp where empno=&no;
dbms_output.pu
- 【Nginx四】Nginx作为HTTP负载均衡服务器
bit1129
nginx
Nginx的另一个常用的功能是作为负载均衡服务器。一个典型的web应用系统,通过负载均衡服务器,可以使得应用有多台后端服务器来响应客户端的请求。一个应用配置多台后端服务器,可以带来很多好处:
负载均衡的好处
增加可用资源
增加吞吐量
加快响应速度,降低延时
出错的重试验机制
Nginx主要支持三种均衡算法:
round-robin
l
- jquery-validation备忘
白糖_
jquerycssF#Firebug
留点学习jquery validation总结的代码:
function checkForm(){
validator = $("#commentForm").validate({// #formId为需要进行验证的表单ID
errorElement :"span",// 使用"div"标签标记错误, 默认:&
- solr限制admin界面访问(端口限制和http授权限制)
ronin47
限定Ip访问
solr的管理界面可以帮助我们做很多事情,但是把solr程序放到公网之后就要限制对admin的访问了。
可以通过tomcat的http基本授权来做限制,也可以通过iptables防火墙来限制。
我们先看如何通过tomcat配置http授权限制。
第一步: 在tomcat的conf/tomcat-users.xml文件中添加管理用户,比如:
<userusername="ad
- 多线程-用JAVA写一个多线程程序,写四个线程,其中二个对一个变量加1,另外二个对一个变量减1
bylijinnan
java多线程
public class IncDecThread {
private int j=10;
/*
* 题目:用JAVA写一个多线程程序,写四个线程,其中二个对一个变量加1,另外二个对一个变量减1
* 两个问题:
* 1、线程同步--synchronized
* 2、线程之间如何共享同一个j变量--内部类
*/
public static
- 买房历程
cfyme
2015-06-21: 万科未来城,看房子
2015-06-26: 办理贷款手续,贷款73万,贷款利率5.65=5.3675
2015-06-27: 房子首付,签完合同
2015-06-28,央行宣布降息 0.25,就2天的时间差啊,没赶上。
首付,老婆找他的小姐妹接了5万,另外几个朋友借了1-
- [军事与科技]制造大型太空战舰的前奏
comsci
制造
天气热了........空调和电扇要准备好..........
最近,世界形势日趋复杂化,战争的阴影开始覆盖全世界..........
所以,我们不得不关
- dateformat
dai_lm
DateFormat
"Symbol Meaning Presentation Ex."
"------ ------- ------------ ----"
"G era designator (Text) AD"
"y year
- Hadoop如何实现关联计算
datamachine
mapreducehadoop关联计算
选择Hadoop,低成本和高扩展性是主要原因,但但它的开发效率实在无法让人满意。
以关联计算为例。
假设:HDFS上有2个文件,分别是客户信息和订单信息,customerID是它们之间的关联字段。如何进行关联计算,以便将客户名称添加到订单列表中?
&nbs
- 用户模型中修改用户信息时,密码是如何处理的
dcj3sjt126com
yii
当我添加或修改用户记录的时候对于处理确认密码我遇到了一些麻烦,所有我想分享一下我是怎么处理的。
场景是使用的基本的那些(系统自带),你需要有一个数据表(user)并且表中有一个密码字段(password),它使用 sha1、md5或其他加密方式加密用户密码。
面是它的工作流程: 当创建用户的时候密码需要加密并且保存,但当修改用户记录时如果使用同样的场景我们最终就会把用户加密过的密码再次加密,这
- 中文 iOS/Mac 开发博客列表
dcj3sjt126com
Blog
本博客列表会不断更新维护,如果有推荐的博客,请到此处提交博客信息。
本博客列表涉及的文章内容支持 定制化Google搜索,特别感谢 JeOam 提供并帮助更新。
本博客列表也提供同步更新的OPML文件(下载OPML文件),可供导入到例如feedly等第三方定阅工具中,特别感谢 lcepy 提供自动转换脚本。这里有导入教程。
- js去除空格,去除左右两端的空格
蕃薯耀
去除左右两端的空格js去掉所有空格js去除空格
js去除空格,去除左右两端的空格
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>&g
- SpringMVC4零配置--web.xml
hanqunfeng
springmvc4
servlet3.0+规范后,允许servlet,filter,listener不必声明在web.xml中,而是以硬编码的方式存在,实现容器的零配置。
ServletContainerInitializer:启动容器时负责加载相关配置
package javax.servlet;
import java.util.Set;
public interface ServletContainer
- 《开源框架那些事儿21》:巧借力与借巧力
j2eetop
框架UI
同样做前端UI,为什么有人花了一点力气,就可以做好?而有的人费尽全力,仍然错误百出?我们可以先看看几个故事。
故事1:巧借力,乌鸦也可以吃核桃
有一个盛产核桃的村子,每年秋末冬初,成群的乌鸦总会来到这里,到果园里捡拾那些被果农们遗落的核桃。
核桃仁虽然美味,但是外壳那么坚硬,乌鸦怎么才能吃到呢?原来乌鸦先把核桃叼起,然后飞到高高的树枝上,再将核桃摔下去,核桃落到坚硬的地面上,被撞破了,于是,
- JQuery EasyUI 验证扩展
可怜的猫
jqueryeasyui验证
最近项目中用到了前端框架-- EasyUI,在做校验的时候会涉及到很多需要自定义的内容,现把常用的验证方式总结出来,留待后用。
以下内容只需要在公用js中添加即可。
使用类似于如下:
<input class="easyui-textbox" name="mobile" id="mobile&
- 架构师之httpurlconnection----------读取和发送(流读取效率通用类)
nannan408
1.前言.
如题.
2.代码.
/*
* Copyright (c) 2015, S.F. Express Inc. All rights reserved.
*/
package com.test.test.test.send;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStream
- Jquery性能优化
r361251
JavaScriptjquery
一、注意定义jQuery变量的时候添加var关键字
这个不仅仅是jQuery,所有javascript开发过程中,都需要注意,请一定不要定义成如下:
$loading = $('#loading'); //这个是全局定义,不知道哪里位置倒霉引用了相同的变量名,就会郁闷至死的
二、请使用一个var来定义变量
如果你使用多个变量的话,请如下方式定义:
. 代码如下:
var page
- 在eclipse项目中使用maven管理依赖
tjj006
eclipsemaven
概览:
如何导入maven项目至eclipse中
建立自有Maven Java类库服务器
建立符合maven代码库标准的自定义类库
Maven在管理Java类库方面有巨大的优势,像白衣所说就是非常“环保”。
我们平时用IDE开发都是把所需要的类库一股脑的全丢到项目目录下,然后全部添加到ide的构建路径中,如果用了SVN/CVS,这样会很容易就 把
- 中国天气网省市级联页面
x125858805
级联
1、页面及级联js
<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="UTF-8"%>
<!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN">
&l