向量空间余弦相似度

深度学习实战：基于嵌入模型的AI应用开发 AIGC应用创新大全 AI人工智能与大数据应用开发 MCP&Agent 云算力网络人工智能深度学习 ai
深度学习实战：基于嵌入模型的AI应用开发关键词：嵌入模型（EmbeddingModel）、深度学习、向量空间、语义表示、AI应用开发、相似性搜索、迁移学习摘要：本文将带你从0到1掌握基于嵌入模型的AI应用开发全流程。我们会用“翻译机”“数字身份证”等生活比喻拆解嵌入模型的核心原理，结合Python代码实战（BERT/CLIP模型）演示如何将文本、图像转化为可计算的语义向量，并通过“智能客服问答”“
阅读笔记(2) 单层网络:回归 a2507283885 笔记
阅读笔记(2)单层网络:回归该笔记是DataWhale组队学习计划（共度AI新圣经：深度学习基础与概念）的Task02以下内容为个人理解，可能存在不准确或疏漏之处，请以教材为主。1.从泛函视角来看线性回归还记得线性代数里学过的“基”这个概念吗？一组基向量是一组线性无关的向量，它们通过线性组合可以张成一个向量空间。也就是说，这个空间里的任意一个向量，都可以表示成这组基的线性组合。函数其实也可以看作是
4、理解线性代数的核心概念与应用 rice5 线性代数第五版深度解析线性代数向量空间子空间
理解线性代数的核心概念与应用1引言线性代数是现代数学的重要分支之一，广泛应用于科学、工程、计算机科学等领域。理解线性代数的基本概念和原理不仅有助于学术研究，还能够提升解决实际问题的能力。本文将深入探讨线性代数中的核心概念，帮助读者建立坚实的理论基础，并掌握实际应用技巧。2向量空间向量空间是线性代数的基础概念之一。一个向量空间(V)是指一个集合，其元素称为向量，并且这些向量之间可以进行加法运算和标量
Word2Vec 原理是什么 ZhangJiQun&MXP 教学 2024大模型以及算力 2021 AI python word2vec 人工智能自然语言处理
Word2Vec原理是什么一、核心概念：从词语到向量的语义映射Word2Vec是2013年由Google提出的词嵌入（WordEmbedding）模型，其核心目标是将自然语言中的词语转换为稠密的连续向量（词向量），使向量空间中的距离能反映词语的语义相关性。本质：通过神经网络学习词语的分布式表示（DistributedRepresentation），打破传统one-hot编码“维度高、无语义关联”的
AI大模型学习路线（2025最新）神仙级大模型教程分享，非常详细收藏这一篇就够！ AI大模型-大飞人工智能学习语言模型大模型大模型学习 LLM AI大模型
大模型学习路线图前排提示，文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦！第一阶段：基础知识准备在这个阶段，您需要打下坚实的数学基础和编程基础，这是学习任何机器学习和深度学习技术所必需的。1.数学基础线性代数：矩阵运算、向量空间、特征值与特征向量等。概率统计：随机变量、概率分布、贝叶斯定理等。微积分：梯度、偏导数、积分等。学习资料书籍：GilbertStrang，《线性代数及其应用》SheldonRos
如何在Python中实现文本相似度比较？ CodeJourney代码之旅 python学习 python 开发语言
在Python中实现文本相似度比较可以通过多种方法，每种方法都有其适用场景和优缺点。以下是一些常见的文本相似度比较方法：1.余弦相似度（CosineSimilarity）余弦相似度是通过计算两个向量之间夹角的余弦值来确定它们之间的相似度。在文本处理中，可以使用TF-IDF（TermFrequency-InverseDocumentFrequency）将文本转换为向量。fromsklearn.fea
AI学习指南高数篇-泛函分析俞兆鹏 AI学习指南 ai
AI学习指南高数篇-泛函分析概述在数学领域中，泛函分析是研究无限维向量空间及其内涵结构的分支学科。泛函分析通过研究向量空间内的连续线性泛函，解决了无限维空间上函数序列的极限性质以及函数空间的拓扑性质等问题。泛函分析在AI中的使用场景泛函分析在人工智能领域中发挥着重要作用，特别是在机器学习和深度学习领域。通过泛函分析的方法，AI系统可以更好地处理高维数据，从而更准确地进行模式识别、数据建模和预测分析
词编码模型有哪些 ZhangJiQun&MXP 教学 2024大模型以及算力 2021 AI python 人工智能机器学习数据挖掘分类算法
词编码模型有哪些词编码模型在高维向量空间的关系解析与实例说明如Word2Vec、BERT、Qwen等一、高维向量空间的基础概念词编码模型（如Word2Vec、BERT、Qwen等）的核心是将自然语言符号映射为稠密的高维向量，使语义相近的词汇在向量空间中位置接近。以Qwen模型为例，其15万字符的词表规模（通常基于字节对编码BPE）本质是在高维空间中为每个词分配唯一的坐标点，而向量之间的几何关系（如
线性代数导引：附录：行列式几何解释 AGI大模型与大数据研究院 AI大模型应用开发实战计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
1.背景介绍线性代数是数学中的一个重要分支，它研究的是向量空间和线性变换。在计算机科学中，线性代数被广泛应用于图形学、机器学习、数据挖掘等领域。行列式是线性代数中的一个重要概念，它可以用来求解线性方程组的解、计算矩阵的逆、判断矩阵是否可逆等问题。本文将介绍行列式的几何解释，帮助读者更好地理解行列式的概念和应用。2.核心概念与联系2.1向量的叉积向量的叉积是指两个向量的乘积得到的另一个向量。设向量$
【11408学习记录】考研数学核心突破：矩阵本质、系统信息与向量空间基蒙奇D索大保姆级教学 11408 学习考研矩阵线性代数改行学it 笔记
矩阵数学线性代数矩阵的本质n维向量空间中的一个基可以表达所有信息矩阵信息表达中的关系英语每日一句词汇第一步：找谓语第二步：断句第三步：简化主句1主句2定语从句数学线性代数矩阵的本质矩阵——表达系统信息。何为系统？这里我们以行列式为例进行说明。在行列式中，我们学过由行列式的性质3拓展得到的倍乘性质：性质3：若行列式中某行（列）元素有公因式k(k≠0)k(k\neq0)k(k=0)，则kkk可提到行
性能优化中，多面体模型基本原理好好学习啊天天向上机器学习人工智能
1）多面体编译技术是一种基于多面体模型的程序分析和优化技术，它将程序中的语句实例、访问关系、依赖关系和调度等信息映射到多维空间中的几何对象，通过对这些几何对象进行几何操作和线性代数计算来进行程序的分析和优化。其中，迭代空间表示程序中循环语句的迭代次数所构成的空间，通常被表示为一个多维的整数向量空间。迭代空间中的每个向量表示一个循环的一次迭代，即循环变量在该次迭代中的取值。因此，迭代空间中的每个向量
线性代数导引：欧几里得空间 AI大模型应用实战 java python javascript kotlin golang 架构人工智能
1.背景介绍线性代数作为计算机科学的基石之一，对人工智能、数据科学、计算机图形学等多个领域都有着深远的影响。本篇博客文章将从欧几里得空间的定义入手，逐步深入讲解线性代数中的核心概念和原理，并结合实际应用场景，展示其强大的计算能力和广泛的适用性。1.1线性代数与欧几里得空间线性代数主要研究线性方程组、向量空间、矩阵等数学工具，以及它们在解决实际问题中的应用。其中，欧几里得空间是线性代数中最为基础和重
【RAG排序】rag排序代码示例-高级版 weixin_37763484 大模型人工智能搜索引擎
以下是利用claude生成的排序示例，相对来说高级一些，例如使用了图排序、混合排序、mmr等技术。代码是示例代码，受输出长度限制，无法给出完整例子，在最后对输入的query、document_embedding等进行了实例展示。可以参考“使用案例解释”尝试进行修改和运行。RAG系统排序阶段的多种方法与实现1.基础排序方法1.1余弦相似度排序最基本的相似度计算方法，适用于向量检索后的重排序。impo
线性代数小述（二之前）天宫风子线性代数
线性代数小述（二之前）byAmamiya_Fuko斜阳洒落，仍是今朝踉跄西去，不见东还前言线性代数是什么？它什么也不是，也可以是什么，它的意义是随意的、偶然的，也许它是期末考试的科目，又或者是解决问题的工具，但现在它是我们欲望的名，是我的自我，是神圣的本体，总之，是有趣的东西，希望你享受其中。目录1.向量与向量空间2.线性组合与线性方程3.线性变换向量与向量空间向量是向量空间内的元素，对于线性代数
【深度学习新浪潮】如何入门三维重建？小米玄戒Andrew 深度学习新浪潮图像处理基石深度学习人工智能图像处理计算机视觉 python 视觉几何 opencv
入门三维重建算法技术需要结合数学基础、计算机视觉理论、编程实践和项目经验，以下是系统的学习路径和建议：一、基础知识储备1.数学基础线性代数：矩阵运算、向量空间、特征分解（用于相机矩阵、变换矩阵推导）。几何基础：三维几何（点、线、面的表示）、射影几何（单应矩阵、本质矩阵、基础矩阵）、李群与李代数（SLAM中的位姿优化）。概率与统计：贝叶斯估计、概率图模型（SLAM中的状态估计）、随机过程（滤波算法如
PDF多表格结构识别与跨表语义对齐：基于对抗迁移的健壮性相似度度量模型最难不过坚持丶 pdf
文章目录前言倒排索引、前缀树、FST、向量与编辑距离的技术原理及应用差异探讨一.项目结构二.流程分析2.1批处理器核心代码解析三.跨页表格相似度匹配原理3.1表头内容相似度-特征向量归一化3.2表头内容相似度-余弦相似度3.3定时缓存清理前言ocr扫描有其局限性。对于pdf文本类型这种pdfbox，aspose-pdf，spire直接提取文本的精准性更高。经过综合对比我们觉得aspose和spir
从线性方程组角度理解公式 s=n−r(3E−A) Smile灬凉城666 线性代数算法机器学习
从线性方程组角度理解公式s=n−r(3E−A)这个公式本质上是齐次线性方程组解空间维度的直接体现。下面通过三个关键步骤解释其在线性方程组中的含义：1.公式对应的线性方程组考虑矩阵方程：(3E−A)x=0其中：x是n维未知向量3E−A是系数矩阵（n×n阶）0是零向量几何意义：该方程组描述所有被线性变换A缩放3倍的向量（即满足Ax=3x的向量）。2.解空间的维度=几何重数s方程组的解集构成一个向量空间
我2025上岸大模型就靠它了，冲击大厂大模型岗位！大模型学习路线（2025最新）从零基础入门到精通_大模型学习路线大模型老炮学习人工智能程序员 Agent 大模型教学知识库大模型
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Sentence Transformers 教程！小森( ﹡ˆoˆ﹡ ) 人工智能 transformer nlp langchain gpt-3 python
SentenceTransformers专注于句子和文本嵌入，支持超过100种语言。利用深度学习技术，特别是Transformer架构的优势，将文本转换为高维向量空间中的点，使得相似的文本在几何意义上更接近。语义搜索：构建高效的语义搜索系统，找到最相关的查询结果。信息检索与重排：在大规模文档集合中查找相关文档并重新排序。聚类分析：将文本自动分组，发现隐藏的主题或模式。摘要挖掘：识别和提取文本的主要
Prompt Tuning与自然语言微调对比解析 ZhangJiQun&MXP 教学 2024大模型以及算力 2021 AI python prompt 人工智能机器学习学习分类
PromptTuning与输入提示词自然语言微调的区别和联系一、核心定义与区别维度PromptTuning（提示微调）输入提示词自然语言微调本质优化连续向量空间中的提示嵌入（不可直接阅读）优化离散自然语言文本（人类可理解）操作对象模型输入嵌入层的连续向量（如WordEmbedding）自然语言文本字符串（如“请判断：{text}”）训练方式端到端梯度下降，更新提示向量的数值离散搜索（如波束搜索、强
向量数据库weaviate 发呆的比目鱼 预训练模型数据库
向量数据库weaviate1.简介Weaviate是一种开源的类型向量搜索引擎数据库。Weaviate允许您以类属性的方式存储JSON文档，同时将机器学习向量附加到这些文档上，以在向量空间中表示它们。Weaviate可以独立使用（即带上您的向量），也可以与各种模块一起使用，这些模块可以为您进行向量化并扩展核心功能。Weaviate具有GraphQL-API，以便轻松访问您的数据。Weaviate详
（泛函分析）巴拿赫空间Banach Space和希尔伯特空间Hilbert Space 音程数学泛函分析
1.泛函分析中的“空间”定义：泛函分析中的“空间”通常指具有某种结构的向量空间，例如赋范空间、内积空间、拓扑空间等。这些空间通过附加结构（如范数、内积、拓扑）来研究函数或序列的收敛性、连续性等性质。关键结构：向量空间：支持加法和标量乘法。附加结构：例如范数（衡量元素“大小”）、内积（衡量元素间的“角度”）、拓扑（定义收敛性）等。2.巴拿赫空间（BanachSpace）定义：巴拿赫空间是完备的赋范向
GENSIM 使用笔记1 --- 语料和向量空间学术状态抽奖器 NLP 技术手札学习手册 gensim 中文向量序列化教程
GENSIM使用笔记1—语料和向量空间GENSIM使用笔记2—主题模型和相似性查询1本篇说明本篇博客来源于GENSIM官方向导文档的第一章，主要供自己后续的翻阅，并通过分享带给诸位网友一个小小的参照。从字符串到向量在这一小节当中，将会讲述如何通过gensim，将一段文本以向量的形式表示。首先我们看一下我们的基本文档形式：documents=['拍照反光一直是摄影爱好者较为苦恼的问题','尤其是手机
向量数据库ChromaDB简介 topfine 人工智能语言模型 python
本文会带给你什么是ChromaDB相比传统数据库，有哪些独特优势适合哪些应用场景安装及使用案例怎样监控性能一.什么是ChromaDBChromaDB是一个专为AI时代设计的开源向量数据库，核心功能是高效存储和检索高维向量数据（embeddings）。与传统基于关键词匹配的数据库不同，它通过计算向量间的余弦相似度或欧氏距离来实现语义级搜索。作为大语言模型应用的关键组件，ChromaDB支持Pytho
自然语言处理核心技术：词向量（Word Embedding）解析扉间798 python
自然语言处理核心技术：词向量（WordEmbedding）全面解析在自然语言处理（NLP）领域，如何让计算机理解人类语言的语义一直是核心挑战。词向量（WordVector），又称词嵌入（WordEmbedding），通过将词语映射到连续的实数向量空间，为机器理解语言开辟了新路径。本文将从原理、发展历程、主流模型及应用场景等方面，深入解析这一关键技术。一、词向量：让语言可计算的“桥梁”词向量的核心目
【程序员AI入门：应用】11.从零构建智能问答引擎：LangChain + RAG 实战优化指南无心水程序员零门槛转型 AI 开发专栏人工智能 langchain 程序员AI开发入门程序员AI入门程序员的AI开发第一课 AI入门 RAG
一、技术选型与核心组件解析1.1黄金技术栈选型组件推荐方案核心优势资源需求文本嵌入模型sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2轻量级（128MB）、支持多语言语义编码，余弦相似度准确率达89.2%CPU即可运行向量数据库FAISS（内存检索）/Chroma（持久化存储）FAISS毫秒级检索速度，Chroma支持增量更新和元数据过滤本地部署优先选Chroma大语言
大模型——多模态检索的RAG系统架构设计追逐☞ 大模型 RAG
文章目录1.系统架构设计核心组件2.跨模态向量空间对齐方案方法一：预训练对齐模型（如CLIP）方法二：跨模态投影网络方法三：联合微调3.混合检索策略4.关键问题解决Q:如何解决模态间向量尺度不一致？Q:如何优化多模态索引效率？5.扩展能力总结多模态检索的RAG系统架构设计（文本+图像混合检索）1.系统架构设计文本查询图像查询用户输入多模态编码器文本Embedding模型图像Embedding模型联
使用 PyTorch 实现 CBOW 词向量模型进来有惊喜 python
在自然语言处理(NLP)领域，词向量表示是一项基础而关键的技术。通过将文本中的词语映射到低维向量空间，我们可以让计算机更好地理解和处理人类语言。今天，我们将深入探讨并实现CBOW(ContinuousBag-of-Words)模型，这是一种经典的词向量训练方法。什么是CBOW模型？CBOW模型是一种基于上下文预测目标词的神经网络模型，由Mikolov等人在2013年提出。与Skip-gram模型相
关于旗正规则引擎规则中的上传和下载问题何必如此文件下载压缩 jsp 文件上传
文件的上传下载都是数据流的输入输出，大致流程都是一样的。一、文件打包下载 1.文件写入压缩包 string mainPath="D:\upload\"; 下载路径 string tmpfileName=jar.zip; &n
【Spark九十九】Spark Streaming的batch interval时间内的数据流转源码分析 bit1129 Stream
以如下代码为例（SocketInputDStream）： Spark Streaming从Socket读取数据的代码是在SocketReceiver的receive方法中，撇开异常情况不谈(Receiver有重连机制，restart方法，默认情况下在Receiver挂了之后，间隔两秒钟重新建立Socket连接)，读取到的数据通过调用store(textRead)方法进行存储。数据
spark master web ui 端口8080被占用解决方法 daizj 8080 端口占用 spark master web ui
spark master web ui 默认端口为8080，当系统有其它程序也在使用该接口时，启动master时也不会报错，spark自己会改用其它端口，自动端口号加1，但为了可以控制到指定的端口，我们可以自行设置，修改方法： 1、cd SPARK_HOME/sbin 2、vi start-master.sh 3、定位到下面部分
oracle_执行计划_谓词信息和数据获取周凡杨 oracle 执行计划
oracle_执行计划_谓词信息和数据获取(上) 一：简要说明在查看执行计划的信息中，经常会看到两个谓词filter和access，它们的区别是什么，理解了这两个词对我们解读Oracle的执行计划信息会有所帮助。简单说，执行计划如果显示是access，就表示这个谓词条件的值将会影响数据的访问路径（表还是索引），而filter表示谓词条件的值并不会影响数据访问路径，只起到
spring中datasource配置 g21121 dataSource
datasource配置有很多种，我介绍的一种是采用c3p0的，它的百科地址是： http://baike.baidu.com/view/920062.htm  <bean name="propertiesConfig" class="org.springframework.b
web报表工具FineReport使用中遇到的常见报错及解决办法（三）老A不折腾 finereport FAQ 报表软件
这里写点抛砖引玉，希望大家能把自己整理的问题及解决方法晾出来，Mark一下，利人利己。出现问题先搜一下文档上有没有，再看看度娘有没有，再看看论坛有没有。有报错要看日志。下面简单罗列下常见的问题，大多文档上都有提到的。 1、repeated column width is largerthan paper width：这个看这段话应该是很好理解的。比如做的模板页面宽度只能放
mysql 用户管理墙头上一根草 linux mysql user
1.新建用户 //登录MYSQL@>mysql -u root -p@>密码//创建用户mysql> insert into mysql.user(Host,User,Password) values(‘localhost’,'jeecn’,password(‘jeecn’));//刷新系统权限表mysql>flush privileges;这样就创建了一个名为：
关于使用Spring导致c3p0数据库死锁问题 aijuans spring Spring 入门 Spring 实例 Spring3 Spring 教程
这个问题我实在是为整个 springsource 的员工蒙羞如果大家使用 spring 控制事务，使用 Open Session In View 模式， com.mchange.v2.resourcepool.TimeoutException: A client timed out while waiting to acquire a resource from com.mchange.
百度词库联想 annan211 百度
<!DOCTYPE html> <html> <head> <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8"> <title>RunJS</title&g
int数据与byte之间的相互转换实现代码百合不是茶位移 int转byte byte转int 基本数据类型的实现
在BMP文件和文件压缩时需要用到的int与byte转换,现将理解的贴出来; 主要是要理解;位移等概念 http://baihe747.iteye.com/blog/2078029 int转byte; byte转int; /** * 字节转成int,int转成字节 * @author Administrator *
简单模拟实现数据库连接池 bijian1013 java thread java多线程简单模拟实现数据库连接池
简单模拟实现数据库连接池实例1： package com.bijian.thread; public class DB { //private static final int MAX_COUNT = 10; private static final DB instance = new DB(); private int count = 0; private i
一种基于Weblogic容器的鉴权设计 bijian1013 java weblogic
服务器对请求的鉴权可以在请求头中加Authorization之类的key，将用户名、密码保存到此key对应的value中，当然对于用户名、密码这种高机密的信息，应该对其进行加砂加密等，最简单的方法如下： String vuser_id = "weblogic"; String vuse
【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化 bit1129 hessian
任何一个对象从一个JVM传输到另一个JVM，都要经过序列化为二进制数据(或者字符串等其他格式，比如JSON)，然后在反序列化为Java对象，这最后都是通过二进制的数据在不同的JVM之间传输(一般是通过Socket和二进制的数据传输)，本文定义一个比较符合工作中。 1. 定义三个POJO Person类 package com.tom.hes
【Hadoop十四】Hadoop提供的脚本的功能 bit1129 hadoop
1. hadoop-daemon.sh 1.1 启动HDFS ./hadoop-daemon.sh start namenode ./hadoop-daemon.sh start datanode 通过这种逐步启动的方式，比start-all.sh方式少了一个SecondaryNameNode进程，这不影响Hadoop的使用，其实在 Hadoop2.0中，SecondaryNa
中国互联网走在“灰度”上 ronin47 管理灰度
中国互联网走在“灰度”上（转）文/孕峰第一次听说灰度这个词，是任正非说新型管理者所需要的素质。第二次听说是来自马化腾。似乎其他人包括马云也用不同的语言说过类似的意思。灰度这个词所包含的意义和视野是广远的。要理解这个词，可能同样要用“灰度”的心态。灰度的反面，是规规矩矩，清清楚楚，泾渭分明，严谨条理，是决不妥协，不转弯，认死理。黑白分明不是灰度，像彩虹那样
java-51-输入一个矩阵，按照从外向里以顺时针的顺序依次打印出每一个数字。 bylijinnan java
public class PrintMatrixClockwisely { /** * Q51.输入一个矩阵，按照从外向里以顺时针的顺序依次打印出每一个数字。例如：如果输入如下矩阵： 1 2 3 4 5 6 7 8 9
mongoDB 用户管理开窍的石头 mongoDB用户管理
1:添加用户第一次设置用户需要进入admin数据库下设置超级用户（use admin） db.addUsr({user:'useName',pwd:'111111',roles:[readWrite,dbAdmin]}); 第一个参数用户的名字第二个参数
[游戏与生活]玩暗黑破坏神3的一些问题 comsci 生活
暗黑破坏神3是有史以来最让人激动的游戏。。。。但是有几个问题需要我们注意玩这个游戏的时间，每天不要超过一个小时，且每次玩游戏最好在白天结束游戏之后，最好在太阳下面来晒一下身上的暗黑气息，让自己恢复人的生气 &nb
java 二维数组如何存入数据库 cuiyadll java
using System; using System.Linq; using System.Text; using System.Windows.Forms; using System.Xml; using System.Xml.Serialization; using System.IO; namespace WindowsFormsApplication1 {
本地事务和全局事务Local Transaction and Global Transaction(JTA) darrenzhu java spring local global transaction
Configuring Spring and JTA without full Java EE http://spring.io/blog/2011/08/15/configuring-spring-and-jta-without-full-java-ee/ Spring doc -Transaction Management http://docs.spring.io/spri
Linux命令之alias - 设置命令的别名，让 Linux 命令更简练 dcj3sjt126com linux alias
用途说明设置命令的别名。在linux系统中如果命令太长又不符合用户的习惯，那么我们可以为它指定一个别名。虽然可以为命令建立“链接”解决长文件名的问题，但对于带命令行参数的命令，链接就无能为力了。而指定别名则可以解决此类所有问题【1】。常用别名来简化ssh登录【见示例三】，使长命令变短，使常用的长命令行变短，强制执行命令时询问等。常用参数格式：alias 格式：ali
yii2 restful web服务[格式响应] dcj3sjt126com PHP yii2
响应格式当处理一个 RESTful API 请求时，一个应用程序通常需要如下步骤来处理响应格式：确定可能影响响应格式的各种因素，例如媒介类型，语言，版本，等等。这个过程也被称为 content negotiation。资源对象转换为数组，如在 Resources 部分中所描述的。通过 [[yii\rest\Serializer]]
MongoDB索引调优（2）——[十] eksliang mongodb MongoDB索引优化
转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2178555 一、概述上一篇文档中也说明了，MongoDB的索引几乎与关系型数据库的索引一模一样，优化关系型数据库的技巧通用适合MongoDB，所有这里只讲MongoDB需要注意的地方二、索引内嵌文档可以在嵌套文档的键上建立索引，方式与正常
当滑动到顶部和底部时，实现Item的分离效果的ListView gundumw100 android
拉动ListView，Item之间的间距会变大，释放后恢复原样； package cn.tangdada.tangbang.widget; import android.annotation.TargetApi; import android.content.Context; import android.content.res.TypedArray; import andr
程序员用HTML5制作的爱心树表白动画 ini JavaScript jquery Web html5 css
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预装windows 8 系统GPT模式的ThinkPad T440改装64位 windows 7旗舰版 kakajw ThinkPad 预装改装 windows 7 windows 8
该教程具有普遍参考性，特别适用于联想的机器，其他品牌机器的处理过程也大同小异。该教程是个人多次尝试和总结的结果，实用性强，推荐给需要的人！缘由小弟最近入手笔记本ThinkPad T440，但是特别不能习惯笔记本出厂预装的Windows 8系统，而且厂商自作聪明地预装了一堆没用的应用软件，消耗不少的系统资源（本本的内存为4G，系统启动完成时，物理内存占用比
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一、安装nginx 1、在nginx官方网站下载一个包，下载地址是： http://nginx.org/download/nginx-1.4.2.tar.gz 2、WinSCP(ftp上传工
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java术语（PO/POJO/VO/BO/DAO/DTO） Luob. DAO POJO DTO po VO BO
PO(persistant object) 持久对象在o/r 映射的时候出现的概念,如果没有o/r映射,就没有这个概念存在了.通常对应数据模型(数据库),本身还有部分业务逻辑的处理.可以看成是与数据库中的表相映射的java对象.最简单的PO就是对应数据库中某个表中的一条记录,多个记录可以用PO的集合.PO中应该不包含任何对数据库的操作. VO(value object) 值对象通
算法复杂度 Wuaner Algorithm
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