u010384318
u010384318

Phn2vec Embeddings

昨天在我爱机器学习上看到Ph2vec，由于自己弄过google的word2vec，出于敏感啊。觉得这个比较好，如果大家想发论文就可以去弄个啊。这种音素转成向量空间。现在翻译在以下：

备注：因为csdn上公式和图什么的都不是很方面。呵呵……直接把word生成图片了。 呵呵……

Phn2vec Embeddings_第1张图片

你可能感兴趣的:(Phn2vec Embeddings)

  • 第九章 Spring AI API中文版 - Ollama Embeddings API 明爷们儿 JAVA大模型spring人工智能java
    Ollama嵌入通过Ollama，您可以在本地运行各种大型语言模型（LLMs），并从中生成嵌入。SpringAI通过OllamaEmbeddingClient支持Ollama文本嵌入。嵌入是一个浮点数向量（列表）。两个向量之间的距离衡量它们的相关性。小距离表明高相关性，大距离表明低相关性。先决条件您首先需要在本地机器上运行Ollama。参考官方Ollama项目链接：README，开始在本地机器上运
  • 使用Hugging Face Text Embeddings Inference进行文本嵌入推理 dgay_hua python
    在自然语言处理中，文本嵌入是一个重要的技术，它将文本转换为可以由机器学习算法处理的数字向量。在这篇文章中，我们将探讨如何使用HuggingFace的TextEmbeddingsInference（TEI）工具包来部署和服务开源文本嵌入和序列分类模型。TEI支持高性能提取，包括常用的嵌入模型如FlagEmbedding、Ember、GTE和E5。技术背景介绍文本嵌入在现代NLP任务中起着关键作用，它
  • 论文笔记：Enhancing Sentence Embeddings in Generative Language Models UQI-LIUWJ 论文阅读语言模型人工智能
    2024ICIC1INTRO对于文本嵌入，过去几年的相关研究主要集中在像BERT和RoBERTa这样的判别模型上。这些模型固有的语义空间各向异性，往往需要通过大量数据集进行微调，才能生成高质量的句子嵌入。——>需要较大的训练批次，这会消耗大量的计算资源一些前沿的工作将焦点转向了最近开发的生成模型，期望利用其先进的文本理解能力，直接对输入句子进行编码，而无需额外的反向传播由于句子表示和自回归语言建模
  • 大模型实战一（续）、Ollama+RagFlow 部署本地知识库（常见报错问题排查） 伯牙碎琴 大模型大模型
    鉴于Ollama+RagFlow部署本地知识库很多人会遇到各种问题，本文持续更新用于汇总各种常见报错问题的排查思路和解决方案错误示例一：“httpxINFOHTTPRequest:POSThttp://127.0.0.1:11434/api/embeddings"HTTP/1.1500InternalServerError”这个错误提示表明RagFlow在请求http://127.0.0.1:11
  • 利用Infinity Embeddings创建文本嵌入 qahaj python
    技术背景介绍在自然语言处理(NLP)任务中，文本嵌入是一种将文本数据转换成固定维度向量的技术。这些向量能够捕捉文本之间的语义关系，使得在后续的任务（如文本分类、相似度计算等）中非常实用。Infinity嵌入模型是一种能够方便创建高质量文本嵌入的现代工具。核心原理解析InfinityEmbeddings利用强大的预训练模型，通过对输入的文本数据进行编码，生成具有语义意义的高维向量。这个过程不仅仅是简
  • 使用 HuggingFace 库进行本地嵌入向量生成 qq_37836323 python人工智能开发语言
    在当今的AI和机器学习应用中，嵌入向量（embeddings）已成为不可或缺的一部分。嵌入向量能够将文本等高维数据转换为低维稠密向量，从而便于计算和分析。在本文中，我们将介绍如何使用HuggingFace库在本地生成嵌入向量，并演示相关代码。环境准备首先，我们需要安装一些必要的依赖库。可以通过以下命令进行安装：#安装必要的库!pipinstallsentence-transformers!pipi
  • LLM+Embedding构建问答系统的局限性及优化方案 lichunericli 人工智能自然语言处理语言模型
    LangChain+LLM方案的局限性：LLM意图识别准确性较低，交互链路长导致时间开销大；Embedding不适合多词条聚合匹配等。背景在探索如何利用大型语言模型（LLM）构建知识问答系统的过程中，我们确定了两个核心步骤：将用户提出的问题和知识库中的信息转换成嵌入向量（Embeddings），然后利用向量相似度技术来检索最相关的知识条目。利用LLM来识别用户问题的意图，并对检索到的原始答案进行加
  • golang 代发邮件支持附件发送，outlook案列，其他邮箱需要替换对应邮箱服务域名 AuLuo- golang
    GPT===问答实例importpandasaspdfromopenai.embeddings_utilsimportget_embedding,cosine_similarityimportopenaiimportosimportloggingasloggerfromflask_corsimportCORSimportosopenai.api_key=os.getenv('OPENAI_API_
  • 使用 LangChain 掌握检索增强生成 (RAG) 的终极指南：2、查询转换 Hugo_Hoo 使用LangChain掌握RAG的指南langchain人工智能AI编程
    查询转换查询转换的核心思想是将用户查询以一种能让大型语言模型（LLM）正确回答问题的方式进行翻译或转换。例如，如果用户提出一个模糊的问题，我们的RAG检索器可能会根据与用户问题不太相关的嵌入（embeddings）检索出错误的（或模糊的）文档，导致LLM生成错误的答案。解决这个问题有几种方法：退一步提示（Step-backprompting）：这涉及到鼓励LLM从一个给定的问题或问题中退一步，提出
  • 自然语言处理-词嵌入 (Word Embeddings) 纠结哥_Shrek 自然语言处理人工智能
    词嵌入（WordEmbedding）是一种将单词或短语映射到高维向量空间的技术，使其能够以数学方式表示单词之间的关系。词嵌入能够捕捉语义信息，使得相似的词在向量空间中具有相近的表示。常见词嵌入方法基于矩阵分解的方法LatentSemanticAnalysis(LSA)LatentDirichletAllocation(LDA)非负矩阵分解(NMF)基于神经网络的方法Word2Vec（Google提
  • 【Spring AI】02. AI 概念 小明同学的开发日常 SpringAIspring人工智能chatgpt
    文章目录概述模型（Models）提示词（Prompts）提示词模板（PromptTemplates）嵌入向量（Embeddings）令牌（Tokens）输出解析（OutputParsing）将您的数据引入AI模型（BringingYourDatatotheAImodel）检索增强生成（RetrievalAugmentedGeneration-RAG）函数调用（FunctionCalling）评估A
  • FlagEmbedding 吉小雨 python库python
    FlagEmbedding教程FlagEmbedding是一个用于生成文本嵌入（textembeddings）的库，适合处理自然语言处理（NLP）中的各种任务。嵌入（embeddings）是将文本表示为连续向量，能够捕捉语义上的相似性，常用于文本分类、聚类、信息检索等场景。官方文档链接：FlagEmbedding官方GitHub一、FlagEmbedding库概述1.1什么是FlagEmbeddi
  • 使用Fleet AI Context和LangChain构建高效的文档检索系统 afTFODguAKBF 人工智能langchainpython
    使用FleetAIContext和LangChain构建高效的文档检索系统引言在当今的AI和机器学习领域，高质量的文档检索系统对于提高开发效率和用户体验至关重要。本文将介绍如何利用FleetAIContext提供的高质量embeddings和LangChain框架来构建一个强大的文档检索系统。我们将深入探讨如何处理嵌入向量、检索相关文档，以及如何将这些功能整合到一个简单但功能强大的代码生成链中。主
  • 2.关于Transformer 安逸sgr Transformertransformer深度学习人工智能
    关于Transformer模型架构举例输入图像为3x224x224EmbeddedPatches将一张图的多个区域进行卷积，将每个区域转换成多维度向量（多少卷积核就有多少维向量）self.patch_embeddings=Conv2d(in_channels=in_channels,#颜色通道3out_channels=config.hidden_size,#卷积核个数，也就是输出通道数768ke
  • Prompt Engineering Concepts 初梦语雪 #NLPprompt
    Introduction,ConceptsTextgenerationmodelsgenerationpre-trainedtransformers,GPTforshort.所以呢，前置知识是TransformerAssistants助手指的是能够为用户执行任务的实体；Embeddings是数据的一种vector形式，含有原来的数据的内容和/或意义；Tokens很常见，很基础的概念。Textgen
  • stable diffusion模型微调实战 weixin_45597589 #stablediffusion模型微调专题stablediffusion专题stablediffusion
    stablediffusion模型微调实战embeddings准备训练集网络找图片，10~20张，jpg、png、webp等都可以，放到一个文件夹中文件夹的命名为：repeat_文件名其中：repaeat:正整数，用户自己定义。训练步数=图片数量repreatepoch/batchsize图片内容：图片需凸显要训练的主体物形象，不宜有复杂背景以及其他无关的内容，尤其是文字。图片预处理裁剪webui
  • 【阅读笔记】Zero-shot Recognition via Semantic Embeddings and Knowledge Graphs-2018 一只瓜皮呀 零样本学习图神经网络知识图谱深度学习机器学习
    Abstract我们考虑零样本识别问题:仅利用类别的单词嵌入及其与其他类别的关系来学习具有零训练示例的类别的视觉分类器，并提供视觉数据。处理陌生或新类的关键是将从熟悉类中获得的知识转移到陌生类的描述中。在本文中，我们基于最近引入的图卷积网络(GCN)，提出了一种同时使用语义嵌入和类别关系来预测分类器的方法。对于一个已习得的知识图(KG)，我们的方法将每个节点(表示视觉类别)作为输入语义嵌入。经过一
  • Layers » 嵌入层 Embedding miskid
    Docs»Layers»嵌入层EmbeddingEditonGitHub[source]Embeddingkeras.layers.Embedding(input_dim,output_dim,embeddings_initializer='uniform',embeddings_regularizer=None,activity_regularizer=None,embeddings_const
  • Embeddings: What they are and why they matter twinkle 222 AIpython人工智能开发语言gptembeddings
    embeddings是什么意思https://simonwillison.net/2023/Oct/23/embeddings/推荐原因：GPT模型的基础是一种叫做embeddings的技术，用来将文本转换成向量，从而可以计算出文本之间的相似度。这篇文章详细地介绍了embeddings及应用Embeddingsareareallyneattrickthatoftencomewrappedinapi
  • 自然语言处理中的embeddings 一个好梦 自然语言处理自然语言处理人工智能机器学习
    1.背景自2010年代初以来，嵌入一直是自然语言处理（NLP）的主流热词之一。将信息编码成低维向量表示，在现代机器学习算法中很容易集成，这在NLP的发展中起到了核心作用。嵌入技术最初集中在单词上，但很快就开始将注意力转移到其他形式上：从图结构，如知识库，到其他类型的文本内容，如句子和文档。接下来，我们会从最初的one-hot开始，探索embddings在nlp领域的发展。2.概览在embeddin
  • Transformer实战-系列教程4：Vision Transformer 源码解读2 机器学习杨卓越 Transformer实战transformer深度学习vit计算机视觉pytorch视觉Transformer
    Transformer实战-系列教程总目录有任何问题欢迎在下面留言本篇文章的代码运行界面均在Pycharm中进行本篇文章配套的代码资源已经上传VisionTransformer源码解读1VisionTransformer源码解读2VisionTransformer源码解读3VisionTransformer源码解读44、Embbeding类------构造函数self.embeddings=Emb
  • stable diffusion学习笔记——文生图（二） 师范大学生 AI绘图stablediffusion学习笔记
    LORA和Embeddings都可以对画面内容进行调整。目前LORA主要用来定义画面特征，如具体的人物，衣物，画风等。Embeddings目前主要用于反面提示词中，用来避免错误的画面表现。LORAlora的全称为：低秩适应模型。lora的基本用法很简单，首先要将下载好的lora文件存放在特定目录下：我们先不使用lora，先用基本的提示词生成一张图片：从生成的图片可以看到，提示词基本上在图片中都得到
  • Elasticsearch：使用 Gemini、Langchain 和 Elasticsearch 进行问答 Elastic 中国社区官方博客 ElasticsearchAIElasticlangchaingeminielasticsearch大数据搜索引擎全文检索人工智能
    本教程演示如何使用GeminiAPI创建embeddings并将其存储在Elasticsearch中。我们将学习如何将Gemini连接到Elasticsearch中存储的私有数据，并使用Langchian构建问答功能。准备Elasticsearch及Kibana如果你还没有安装好自己的Elasticsearch及Kibana的话，请参阅如下的文章来进行安装：如何在Linux，MacOS及Windo
  • 使用Tensorflow2.x复现uxnet3D 吴天德少侠 tensorflow2tensorflow人工智能python
    models.pyfromnets.model_layersimportUXNETBlock,DownSampleBlock,ResBlock3Dfromtensorflowimportkerasdefuxnet3D(input_shape,num_classes):inputs=keras.Input(shape=input_shape)#out1embeddings=keras.layers.
  • Dify学习笔记-模型配置(五) 有语忆语 AIDify
    1、接入HuggingFace上的开源模型Dify支持Text-Generation和Embeddings，以下是与之对应的HuggingFace模型类型：Text-Generation：text-generation，text2text-generationEmbeddings：feature-extraction具体步骤如下：你需要有HuggingFace账号(注册地址)。设置HuggingF
  • flair.embeddings 对句子进行向量 图灵与对话 算法
    importnumpyasnpimportpandasaspdfromgensim.modelsimportKeyedVectorsfromsklearn.clusterimportKMeansfromflair.dataimportSentencefromflair.embeddingsimportWordEmbeddings,FlairEmbeddingsfromflair.embedding
  • TypeError: zeros(): argument ‘size‘ must be tuple of ints, but found element of type list at pos 2 luyanpingya 深度学习pytorch人工智能
    代码如下embeddings=torch.zeros((len(cdr3s),nfeat,cdr3max),dtype=torch.float32,device=device)出现报错TypeError:zeros():argument'size'mustbetupleofints,butfoundelementoftypelistatpos2修改方法查看数据类型print(type(len(cd
  • 【深度学习：Word embeddings 】理解深度学习中的文本表示 jcfszxc 深度学习知识专栏深度学习人工智能
    【深度学习：Wordembeddings】理解深度学习中的文本表示将文本表示为数字One-hotencodings独热编码使用唯一的数字对每个单词进行编码词嵌入设置下载IMDb数据集配置数据集以提高性能使用嵌入层文本预处理创建分类模型编译和训练模型检索经过训练的单词嵌入并将其保存到磁盘可视化嵌入下一步工作本教程包含单词嵌入的介绍。您将使用简单的Keras模型来训练自己的词嵌入，以执行情感分类任务，
  • Stable Diffusion中的Embeddings CCSBRIDGE 人工智能
    什么是Embeddings？Embeddings是一种数学技术，它允许我们将复杂的数据（如文本或图像）转换为数值向量。这些向量是高维空间中的点，可以捕捉数据的关键特征和属性。在文本处理中，例如，embeddings可以捕捉单词或短语之间的语义关系，而在图像处理中，它们可以表示图像的视觉内容。Embeddings在StableDiffusion中的角色StableDiffusion是一种基于深度学习
  • 提升Stable Diffusion中用户提示词质量以改善图像生成结果 CCSBRIDGE stablediffusion人工智能
    前言在使用StableDiffusion等深度学习模型进行图像生成时，用户提示词的质量对于最终生成的图像质量至关重要。以下是一篇面向初学者的指南，旨在帮助用户学会如何提高生成提示词的质量，从而使embeddings更有效地协调StableDiffusion生成符合用户意向的图像。理解Embeddings和用户提示词的关系首先，我们需要明白embeddings并不是用户的提示词模板，而是将这些提示词
  • 书其实只有三类 西蜀石兰 类
    一个人一辈子其实只读三种书，知识类、技能类、修心类。 知识类的书可以让我们活得更明白。类似十万个为什么这种书籍，我一直不太乐意去读，因为单纯的知识是没法做事的，就像知道地球转速是多少一样（我肯定不知道），这种所谓的知识，除非用到，普通人掌握了完全是一种负担，维基百科能找到的东西，为什么去记忆？ 知识类的书，每个方面都涉及些，让自己显得不那么没文化，仅此而已。社会认为的学识渊博，肯定不是站在
  • 《TCP/IP 详解，卷1：协议》学习笔记、吐槽及其他 bylijinnan tcp
    《TCP/IP 详解，卷1：协议》是经典，但不适合初学者。它更像是一本字典，适合学过网络的人温习和查阅一些记不清的概念。 这本书，我看的版本是机械工业出版社、范建华等译的。这本书在我看来，翻译得一般，甚至有明显的错误。如果英文熟练，看原版更好： http://pcvr.nl/tcpip/ 下面是我的一些笔记，包括我看书时有疑问的地方，也有对该书的吐槽，有不对的地方请指正： 1.
  • Linux—— 静态IP跟动态IP设置 eksliang linuxIP
    一.在终端输入 vi /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0 静态ip模板如下： DEVICE="eth0" #网卡名称 BOOTPROTO="static" #静态IP（必须） HWADDR="00:0C:29:B5:65:CA" #网卡mac地址 IPV6INIT=&q
  • Informatica update strategy transformation 18289753290
    更新策略组件： 标记你的数据进入target里面做什么操作，一般会和lookup配合使用，有时候用0,1,1代表 forward  rejected rows被选中，rejected row是输出在错误文件里，不想看到reject输出，将错误输出到文件，因为有时候数据库原因导致某些column不能update，reject就会output到错误文件里面供查看，在workflow的
  • 使用Scrapy时出现虽然队列里有很多Request但是却不下载，造成假死状态 酷的飞上天空 request
    现象就是： 程序运行一段时间，可能是几十分钟或者几个小时，然后后台日志里面就不出现下载页面的信息，一直显示上一分钟抓取了0个网页的信息。 刚开始已经猜到是某些下载线程没有正常执行回调方法引起程序一直以为线程还未下载完成，但是水平有限研究源码未果。 经过不停的google终于发现一个有价值的信息，是给twisted提出的一个bugfix 连接地址如下http://twistedmatrix.
  • 利用预测分析技术来进行辅助医疗 蓝儿唯美 医疗
    2014年，克利夫兰诊所（Cleveland Clinic）想要更有效地控制其手术中心做膝关节置换手术的费用。整个系统每年大约进行2600例此类手术，所以，即使降低很少一部分成本，都可以为诊 所和病人节约大量的资金。为了找到适合的解决方案，供应商将视野投向了预测分析技术和工具，但其分析团队还必须花时间向医生解释基于数据的治疗方案意味着 什么。  克利夫兰诊所负责企业信息管理和分析的医疗
  • java 线程(一)：基础篇 DavidIsOK java多线程线程
                                                            &nbs
  • Tomcat服务器框架之Servlet开发分析 aijuans servlet
    最近使用Tomcat做web服务器，使用Servlet技术做开发时，对Tomcat的框架的简易分析： 疑问： 为什么我们在继承HttpServlet类之后，覆盖doGet(HttpServletRequest req, HttpServetResponse rep)方法后，该方法会自动被Tomcat服务器调用，doGet方法的参数有谁传递过来？怎样传递？ 分析之我见： doGet方法的
  • 揭秘玖富的粉丝营销之谜 与小米粉丝社区类似 aoyouzi 揭秘玖富的粉丝营销之谜
    玖富旗下悟空理财凭借着一个微信公众号上线当天成交量即破百万，第七天成交量单日破了1000万;第23天时，累计成交量超1个亿……至今成立不到10个月，粉丝已经超过500万，月交易额突破10亿，而玖富平台目前的总用户数也已经超过了1800万，位居P2P平台第一位。很多互联网金融创业者慕名前来学习效仿，但是却鲜有成功者，玖富的粉丝营销对外至今仍然是个谜。   　　近日，一直坚持微信粉丝营销
  • Java web的会话跟踪技术 百合不是茶 url会话Cookie会话Seession会话Java Web隐藏域会话
    会话跟踪主要是用在用户页面点击不同的页面时,需要用到的技术点   会话:多次请求与响应的过程     1,url地址传递参数,实现页面跟踪技术          格式:传一个参数的 url?名=值     传两个参数的 url?名=值 &名=值   关键代码
  • web.xml之Servlet配置 bijian1013 javaweb.xmlServlet配置
    定义： <servlet> <servlet-name>myservlet</servlet-name> <servlet-class>com.myapp.controller.MyFirstServlet</servlet-class> <init-param> <param-name>
  • 利用svnsync实现SVN同步备份 sunjing SVN同步E000022svnsync镜像
    1. 在备份SVN服务器上建立版本库    svnadmin create test 2. 创建pre-revprop-change文件     cd test/hooks/     cp pre-revprop-change.tmpl pre-revprop-change 3. 修改pre-revprop-
  • 【分布式数据一致性三】MongoDB读写一致性 bit1129 mongodb
    本系列文章结合MongoDB，探讨分布式数据库的数据一致性，这个系列文章包括： 数据一致性概述与CAP 最终一致性(Eventually Consistency) 网络分裂(Network Partition)问题 多数据中心(Multi Data Center) 多个写者(Multi Writer)最终一致性 一致性图表(Consistency Chart) 数据
  • Anychart图表组件-Flash图转IMG普通图的方法 白糖_ Flash
    问题背景：项目使用的是Anychart图表组件，渲染出来的图是Flash的，往往一个页面有时候会有多个flash图，而需求是让我们做一个打印预览和打印功能，让多个Flash图在一个页面上打印出来。   那么我们打印预览的思路是获取页面的body元素，然后在打印预览界面通过$("body").append(html)的形式显示预览效果，结果让人大跌眼镜：Flash是
  • Window 80端口被占用 WHY? bozch 端口占用window
    平时在启动一些可能使用80端口软件的时候，会提示80端口已经被其他软件占用，那一般又会有那些软件占用这些端口呢？    下面坐下总结：         1、web服务器是最经常见的占用80端口的，例如：tomcat , apache  , IIS , Php等等；         2
  • 编程之美-数组的最大值和最小值-分治法（两种形式） bylijinnan 编程之美
    import java.util.Arrays; public class MinMaxInArray { /** * 编程之美 数组的最大值和最小值 分治法 * 两种形式 */ public static void main(String[] args) { int[] t={11,23,34,4,6,7,8,1,2,23}; int[]
  • Perl正则表达式 chenbowen00 正则表达式perl
    首先我们应该知道 Perl 程序中，正则表达式有三种存在形式，他们分别是： 匹配：m/<regexp>;/ （还可以简写为 /<regexp>;/ ，略去 m） 替换：s/<pattern>;/<replacement>;/ 转化：tr/<pattern>;/<replacemnt>;
  • [宇宙与天文]行星议会是否具有本行星大气层以外的权力呢? comsci
          举个例子: 地球,地球上由200多个国家选举出一个代表地球联合体的议会,那么现在地球联合体遇到一个问题,地球这颗星球上面的矿产资源快要采掘完了....那么地球议会全体投票,一致通过一项带有法律性质的议案,既批准地球上的国家用各种技术手段在地球以外开采矿产资源和其它资源........    &
  • Oracle Profile 使用详解 daizj oracleprofile资源限制
    Oracle Profile 使用详解 转 一、目的： Oracle系统中的profile可以用来对用户所能使用的数据库资源进行限制，使用Create Profile命令创建一个Profile，用它来实现对数据库资源的限制使用，如果把该profile分配给用户，则该用户所能使用的数据库资源都在该profile的限制之内。 二、条件： 创建profile必须要有CREATE PROFIL
  • How HipChat Stores And Indexes Billions Of Messages Using ElasticSearch & Redis dengkane elasticsearchLucene
    This article is from an interview with Zuhaib Siddique, a production engineer at HipChat, makers of group chat and IM for teams. HipChat started in an unusual space, one you might not
  • 循环小示例，菲波拉契序列，循环解一元二次方程以及switch示例程序 dcj3sjt126com c算法
    # include <stdio.h> int main(void) { int n; int i; int f1, f2, f3; f1 = 1; f2 = 1; printf("请输入您需要求的想的序列："); scanf("%d", &n); for (i=3; i<n; i
  • macbook的lamp环境 dcj3sjt126com lamp
      sudo vim /etc/apache2/httpd.conf   /Library/WebServer/Documents 是默认的网站根目录   重启Mac上的Apache服务   这个命令很早以前就查过了，但是每次使用的时候还是要在网上查： 停止服务：sudo /usr/sbin/apachectl stop 开启服务：s
  • java ArrayList源码 下 shuizhaosi888 ArrayList源码
    版本 jdk-7u71-windows-x64   JavaSE7 ArrayList源码上：http://flyouwith.iteye.com/blog/2166890     /** * 从这个列表中移除所有c中包含元素 */ public boolean removeAll(Collection<?> c) {
  • Spring Security（08）——intercept-url配置 234390216 Spring Securityintercept-url访问权限访问协议请求方法
    intercept-url配置 目录 1.1     指定拦截的url 1.2     指定访问权限 1.3     指定访问协议 1.4     指定请求方法   1.1   &n
  • Linux环境下的oracle安装 jayung oracle
    linux系统下的oracle安装 本文档是Linux(redhat6.x、centos6.x、redhat7.x) 64位操作系统安装Oracle 11g(Oracle Database 11g Enterprise Edition Release 11.2.0.4.0 - 64bit Production)，本文基于各种网络资料精心整理而成，共享给有需要的朋友。如有问题可联系：QQ：52-7
  • hotspot虚拟机 leichenlei javaHotSpotjvm虚拟机文档
    JVM参数  http://docs.oracle.com/javase/6/docs/technotes/guides/vm/index.html   JVM工具 http://docs.oracle.com/javase/6/docs/technotes/tools/index.html   JVM垃圾回收 http://www.oracle.com
  • 读《Node.js项目实践：构建可扩展的Web应用》 ——引编程慢慢变成系统化的“砌砖活” noaighost Webnode.js
    读《Node.js项目实践：构建可扩展的Web应用》 ——引编程慢慢变成系统化的“砌砖活” 眼里的Node.JS 初初接触node是一年前的事，那时候年少不更事。还在纠结什么语言可以编写出牛逼的程序，想必每个码农都会经历这个月经性的问题：微信用什么语言写的？facebook为什么推荐系统这么智能，用什么语言写的？dota2的外挂这么牛逼，用什么语言写的？……用什么语言写这句话，困扰人也是阻碍
  • 快速开发Android应用 rensanning android
    Android应用开发过程中，经常会遇到很多常见的类似问题，解决这些问题需要花时间，其实很多问题已经有了成熟的解决方案，比如很多第三方的开源lib，参考 Android Libraries 和 Android UI/UX Libraries。 编码越少，Bug越少，效率自然会高。 但可能由于 根本没听说过、听说过但没用过、特殊原因不能用、自己已经有了解决方案等等原因，这些成熟的解决
  • 理解Java中的弱引用 tomcat_oracle java工作面试
    　不久之前，我 面试了一些求职Java高级开发工程师的应聘者。我常常会面试他们说，“你能给我介绍一些Java中得弱引用吗？”，如果面试者这样说，“嗯，是不是垃圾回收有关的？”，我就会基本满意了，我并不期待回答是一篇诘究本末的论文描述。 　　然而事与愿违，我很吃惊的发现，在将近20多个有着平均5年开发经验和高学历背景的应聘者中，居然只有两个人知道弱引用的存在，但是在这两个人之中只有一个人真正了
  • 标签输出html标签" target="_blank">关于标签输出html标签 xshdch jsp
    http://back-888888.iteye.com/blog/1181202 关于<c:out value=""/>标签的使用，其中有一个属性是escapeXml默认是true(将html标签当做转移字符，直接显示不在浏览器上面进行解析)，当设置escapeXml属性值为false的时候就是不过滤xml，这样就能在浏览器上解析html标签， &nb
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他