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做个天秤座的程序猿
HuggingFaceTransformersAutoModelAutoTokenizerTransformerstransformer
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- 利用LangChain的StackExchange组件实现智能问答系统
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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
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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
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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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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
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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
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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
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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!
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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
- java责任链模式
3213213333332132
java责任链模式村民告县长
责任链模式,通常就是一个请求从最低级开始往上层层的请求,当在某一层满足条件时,请求将被处理,当请求到最高层仍未满足时,则请求不会被处理。
就是一个请求在这个链条的责任范围内,会被相应的处理,如果超出链条的责任范围外,请求不会被相应的处理。
下面代码模拟这样的效果:
创建一个政府抽象类,方便所有的具体政府部门继承它。
package 责任链模式;
/**
*
- linux、mysql、nginx、tomcat 性能参数优化
ronin47
一、linux 系统内核参数
/etc/sysctl.conf文件常用参数 net.core.netdev_max_backlog = 32768 #允许送到队列的数据包的最大数目
net.core.rmem_max = 8388608 #SOCKET读缓存区大小
net.core.wmem_max = 8388608 #SOCKET写缓存区大
- php命令行界面
dcj3sjt126com
PHPcli
常用选项
php -v
php -i PHP安装的有关信息
php -h 访问帮助文件
php -m 列出编译到当前PHP安装的所有模块
执行一段代码
php -r 'echo "hello, world!";'
php -r 'echo "Hello, World!\n";'
php -r '$ts = filemtime("
- Filter&Session
171815164
session
Filter
HttpServletRequest requ = (HttpServletRequest) req;
HttpSession session = requ.getSession();
if (session.getAttribute("admin") == null) {
PrintWriter out = res.ge
- 连接池与Spring,Hibernate结合
g21121
Hibernate
前几篇关于Java连接池的介绍都是基于Java应用的,而我们常用的场景是与Spring和ORM框架结合,下面就利用实例学习一下这方面的配置。
1.下载相关内容: &nb
- [简单]mybatis判断数字类型
53873039oycg
mybatis
昨天同事反馈mybatis保存不了int类型的属性,一直报错,错误信息如下:
Caused by: java.lang.NumberFormatException: For input string: "null"
at sun.mis
- 项目启动时或者启动后ava.lang.OutOfMemoryError: PermGen space
程序员是怎么炼成的
eclipsejvmtomcatcatalina.sheclipse.ini
在启动比较大的项目时,因为存在大量的jsp页面,所以在编译的时候会生成很多的.class文件,.class文件是都会被加载到jvm的方法区中,如果要加载的class文件很多,就会出现方法区溢出异常 java.lang.OutOfMemoryError: PermGen space.
解决办法是点击eclipse里的tomcat,在
- 我的crm小结
aijuans
crm
各种原因吧,crm今天才完了。主要是接触了几个新技术:
Struts2、poi、ibatis这几个都是以前的项目中用过的。
Jsf、tapestry是这次新接触的,都是界面层的框架,用起来也不难。思路和struts不太一样,传说比较简单方便。不过个人感觉还是struts用着顺手啊,当然springmvc也很顺手,不知道是因为习惯还是什么。jsf和tapestry应用的时候需要知道他们的标签、主
- spring里配置使用hibernate的二级缓存几步
antonyup_2006
javaspringHibernatexmlcache
.在spring的配置文件中 applicationContent.xml,hibernate部分加入
xml 代码
<prop key="hibernate.cache.provider_class">org.hibernate.cache.EhCacheProvider</prop>
<prop key="hi
- JAVA基础面试题
百合不是茶
抽象实现接口String类接口继承抽象类继承实体类自定义异常
/* * 栈(stack):主要保存基本类型(或者叫内置类型)(char、byte、short、 *int、long、 float、double、boolean)和对象的引用,数据可以共享,速度仅次于 * 寄存器(register),快于堆。堆(heap):用于存储对象。 */ &
- 让sqlmap文件 "继承" 起来
bijian1013
javaibatissqlmap
多个项目中使用ibatis , 和数据库表对应的 sqlmap文件(增删改查等基本语句),dao, pojo 都是由工具自动生成的, 现在将这些自动生成的文件放在一个单独的工程中,其它项目工程中通过jar包来引用 ,并通过"继承"为基础的sqlmap文件,dao,pojo 添加新的方法来满足项
- 精通Oracle10编程SQL(13)开发触发器
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*开发触发器
*/
--得到日期是周几
select to_char(sysdate+4,'DY','nls_date_language=AMERICAN') from dual;
select to_char(sysdate,'DY','nls_date_language=AMERICAN') from dual;
--建立BEFORE语句触发器
CREATE O
- 【EhCache三】EhCache查询
bit1129
ehcache
本文介绍EhCache查询缓存中数据,EhCache提供了类似Hibernate的查询API,可以按照给定的条件进行查询。
要对EhCache进行查询,需要在ehcache.xml中设定要查询的属性
数据准备
@Before
public void setUp() {
//加载EhCache配置文件
Inpu
- CXF框架入门实例
白糖_
springWeb框架webserviceservlet
CXF是apache旗下的开源框架,由Celtix + XFire这两门经典的框架合成,是一套非常流行的web service框架。
它提供了JAX-WS的全面支持,并且可以根据实际项目的需要,采用代码优先(Code First)或者 WSDL 优先(WSDL First)来轻松地实现 Web Services 的发布和使用,同时它能与spring进行完美结合。
在apache cxf官网提供
- angular.equals
boyitech
AngularJSAngularJS APIAnguarJS 中文APIangular.equals
angular.equals
描述:
比较两个值或者两个对象是不是 相等。还支持值的类型,正则表达式和数组的比较。 两个值或对象被认为是 相等的前提条件是以下的情况至少能满足一项:
两个值或者对象能通过=== (恒等) 的比较
两个值或者对象是同样类型,并且他们的属性都能通过angular
- java-腾讯暑期实习生-输入一个数组A[1,2,...n],求输入B,使得数组B中的第i个数字B[i]=A[0]*A[1]*...*A[i-1]*A[i+1]
bylijinnan
java
这道题的具体思路请参看 何海涛的微博:http://weibo.com/zhedahht
import java.math.BigInteger;
import java.util.Arrays;
public class CreateBFromATencent {
/**
* 题目:输入一个数组A[1,2,...n],求输入B,使得数组B中的第i个数字B[i]=A
- FastDFS 的安装和配置 修订版
Chen.H
linuxfastDFS分布式文件系统
FastDFS Home:http://code.google.com/p/fastdfs/
1. 安装
http://code.google.com/p/fastdfs/wiki/Setup http://hi.baidu.com/leolance/blog/item/3c273327978ae55f93580703.html
安装libevent (对libevent的版本要求为1.4.
- [强人工智能]拓扑扫描与自适应构造器
comsci
人工智能
当我们面对一个有限拓扑网络的时候,在对已知的拓扑结构进行分析之后,发现在连通点之后,还存在若干个子网络,且这些网络的结构是未知的,数据库中并未存在这些网络的拓扑结构数据....这个时候,我们该怎么办呢?
那么,现在我们必须设计新的模块和代码包来处理上面的问题
- oracle merge into的用法
daizj
oraclesqlmerget into
Oracle中merge into的使用
http://blog.csdn.net/yuzhic/article/details/1896878
http://blog.csdn.net/macle2010/article/details/5980965
该命令使用一条语句从一个或者多个数据源中完成对表的更新和插入数据. ORACLE 9i 中,使用此命令必须同时指定UPDATE 和INSE
- 不适合使用Hadoop的场景
datamachine
hadoop
转自:http://dev.yesky.com/296/35381296.shtml。
Hadoop通常被认定是能够帮助你解决所有问题的唯一方案。 当人们提到“大数据”或是“数据分析”等相关问题的时候,会听到脱口而出的回答:Hadoop! 实际上Hadoop被设计和建造出来,是用来解决一系列特定问题的。对某些问题来说,Hadoop至多算是一个不好的选择,对另一些问题来说,选择Ha
- YII findAll的用法
dcj3sjt126com
yii
看文档比较糊涂,其实挺简单的:
$predictions=Prediction::model()->findAll("uid=:uid",array(":uid"=>10));
第一个参数是选择条件:”uid=10″。其中:uid是一个占位符,在后面的array(“:uid”=>10)对齐进行了赋值;
更完善的查询需要
- vim 常用 NERDTree 快捷键
dcj3sjt126com
vim
下面给大家整理了一些vim NERDTree的常用快捷键了,这里几乎包括了所有的快捷键了,希望文章对各位会带来帮助。
切换工作台和目录
ctrl + w + h 光标 focus 左侧树形目录ctrl + w + l 光标 focus 右侧文件显示窗口ctrl + w + w 光标自动在左右侧窗口切换ctrl + w + r 移动当前窗口的布局位置
o 在已有窗口中打开文件、目录或书签,并跳
- Java把目录下的文件打印出来
蕃薯耀
列出目录下的文件文件夹下面的文件目录下的文件
Java把目录下的文件打印出来
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 2015年7月11日 11:02:
- linux远程桌面----VNCServer与rdesktop
hanqunfeng
Desktop
windows远程桌面到linux,需要在linux上安装vncserver,并开启vnc服务,同时需要在windows下使用vnc-viewer访问Linux。vncserver同时支持linux远程桌面到linux。
linux远程桌面到windows,需要在linux上安装rdesktop,同时开启windows的远程桌面访问。
下面分别介绍,以windo
- guava中的join和split功能
jackyrong
java
guava库中,包含了很好的join和split的功能,例子如下:
1) 将LIST转换为使用字符串连接的字符串
List<String> names = Lists.newArrayList("John", "Jane", "Adam", "Tom");
- Web开发技术十年发展历程
lampcy
androidWeb浏览器html5
回顾web开发技术这十年发展历程:
Ajax
03年的时候我上六年级,那时候网吧刚在小县城的角落萌生。传奇,大话西游第一代网游一时风靡。我抱着试一试的心态给了网吧老板两块钱想申请个号玩玩,然后接下来的一个小时我一直在,注,册,账,号。
彼时网吧用的512k的带宽,注册的时候,填了一堆信息,提交,页面跳转,嘣,”您填写的信息有误,请重填”。然后跳转回注册页面,以此循环。我现在时常想,如果当时a
- 架构师之mima-----------------mina的非NIO控制IOBuffer(说得比较好)
nannan408
buffer
1.前言。
如题。
2.代码。
IoService
IoService是一个接口,有两种实现:IoAcceptor和IoConnector;其中IoAcceptor是针对Server端的实现,IoConnector是针对Client端的实现;IoService的职责包括:
1、监听器管理
2、IoHandler
3、IoSession
- ORA-00054:resource busy and acquire with NOWAIT specified
Everyday都不同
oraclesessionLock
[Oracle]
今天对一个数据量很大的表进行操作时,出现如题所示的异常。此时表明数据库的事务处于“忙”的状态,而且被lock了,所以必须先关闭占用的session。
step1,查看被lock的session:
select t2.username, t2.sid, t2.serial#, t2.logon_time
from v$locked_obj
- javascript学习笔记
tntxia
JavaScript
javascript里面有6种基本类型的值:number、string、boolean、object、function和undefined。number:就是数字值,包括整数、小数、NaN、正负无穷。string:字符串类型、单双引号引起来的内容。boolean:true、false object:表示所有的javascript对象,不用多说function:我们熟悉的方法,也就是
- Java enum的用法详解
xieke90
enum枚举
Java中枚举实现的分析:
示例:
public static enum SEVERITY{
INFO,WARN,ERROR
}
enum很像特殊的class,实际上enum声明定义的类型就是一个类。 而这些类都是类库中Enum类的子类 (java.l