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accurater
人工智能深度学习R1-Searcher
关于R1-Searcher的报告:第一章:引言-AI检索系统的技术演进与R1-Searcher的创新定位1.1信息检索技术的范式转移在数字化时代爆发式增长的数据洪流中,信息检索系统正经历从传统关键词匹配到语义理解驱动的根本性变革。根据IDC的统计,2023年全球数据总量已突破120ZB,其中非结构化数据占比超过80%。这种数据形态的转变对检索系统提出了三个核心的挑战:语义歧义消除:如何准确理解"A
- 信息检索系统评估指标的层级分析:从单点精确度到整体性能度量
人工智能深度学习llm检索系统
在构建搜索引擎系统时,有效的评估机制是保证系统质量的关键环节。当用户输入查询词如"machinelearningtutorialspython",系统返回结果列表后,如何客观评估这些结果的相关性和有效性?这正是信息检索评估指标的核心价值所在。分析用户与搜索引擎的交互模式,我们可以观察到以下行为特征:用户主要关注结果列表的前几项对顶部结果的关注度显著高于底部结果用户基于多次搜索体验形成对搜索系统整体
- 高性能缓存利器:Caffeine 在 Spring Boot 中的应用
阿里小阿希
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在现代应用程序中,缓存是提高数据检索速度、减少对数据库或其他数据源访问次数的重要手段。SpringCache提供了多种缓存实现方式,而在我们的SpringBoot项目中,我们选择了Caffeine作为默认的缓存库。Caffeine简介Caffeine是一个基于Java8的高性能、近乎最佳的缓存库。它提供了多种优化技术,如写入时复制(Copy-on-Write)和分段锁(SegmentedLocki
- 4.2.3 键值对集合2
.Net学习
C#教程c#开发语言
版权声明:本文为博主原创文章,转载请在显著位置标明本文出处以及作者网名,未经作者允许不得用于商业目的4.2.3.3KeyValuePair结构KeyValuePair结构定义可设置或检索的键/值对。通常在KeyValuePair的构造函数中传入键和值作为参数,例如下面的语句定义了键为int、值为string的KeyValuePair,并赋予了初始值:KeyValuePairnewKeyValueP
- 向量库集成指南
三月七꧁ ꧂
langchain+llm集成学习自然语言处理语言模型机器学习人工智能gptllama
文章目录向量库集成指南Chroma集成Pinecone集成MiLvus集成向量库集成指南 向量库是一种索引和存储向量嵌入以实现高效管理和快速检索的数据库。与单独的向量索引不同,像Pinecone这样的向量数据库提供了额外的功能,例如,索引管理、数据管理、元数据存储和过滤,以及水平扩展。特别是在处理大数据和复杂查询时,向量库在多种应用场景中发挥着关键作用。其中,语义文本搜索是一个典型的应用,用
- Cursor 终极使用指南:从零开始走向AI编程
二川bro
智能AI前端AI编程
Cursor终极使用指南:从零开始走向AI编程问什么是cursor?mindmaproot(Cursor核心功能)智能编码代码生成自动补全错误修复项目管理多窗口布局版本控制终端集成个性设置主题定制快捷键配置插件扩展AI协作对话编程知识检索文档生成前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站,通俗易懂,风趣幽默,可以分享一下给大家。点击跳转到网站。https://www.captainbed.cn/ccc
- C++中map和set的详解
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c++算法开发语言
C++中map和set的介绍与使用在C++编程中,map和set是标准模板库(STL)中两种非常重要的关联容器。它们基于平衡二叉搜索树(通常是红黑树)的数据结构来实现,提供了高效的数据存储和检索功能。本文将详细介绍map和set的特点、用法以及一些常见的操作示例。一、map的介绍与使用1.map的基本概念map是一个键值对容器,其中每个键都是唯一的,且按照升序排序。map的内部结构是红黑树,这使得
- RAG技术的PDF智能问答系统
AI Echoes
深度学习
关键要点系统基于RAG(检索增强生成)技术,允许用户上传PDF并进行智能问答。使用Ollama的deepseek-r1模型和FAISS向量数据库,支持普通对话和基于PDF的问答模式。提供简洁的Web界面,支持文件拖拽上传和多轮对话。研究表明,系统适合处理PDF内容查询,但性能可能因PDF复杂性而异。系统概述这个PDF智能问答系统是一个基于RAG技术的工具,旨在帮助用户通过上传PDF文件进行智能交互
- C++中map和set的详解
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- ng-网关-zuul
给自己做加法
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一般服务的访问ng-》网关-》服务所以通常有一个服务访问的前缀,这个前缀是在ng上配置的,然后接着才是具体服务的url,zuul可以没有前缀,但是zuul决定了跳转的服务。zuul的配置path其实就是寻找到对应的url格式,然后选择选择跳转注意,当出现两个服务器的url前缀一样的时候,path该如何配置呢?答案是zuul从上之下检索url,符合条件就进行跳转。既然访问是根据path进行判断的,那
- 《基于单片机的交通灯设计与实现(附论文+源代码)》
Blossom.118
单片机课程设计系列单片机嵌入式硬件单片机课程设计51单片机工科软硬件技术stm32c++
1、项目背景交通灯控制系统是城市交通管理的重要组成部分,其作用是合理分配道路资源,缓解交通拥堵,保障行人和车辆的安全。传统的交通灯系统多为固定时长控制,而基于单片机的交通灯控制系统可以通过编程实现更灵活的控制逻辑,例如根据车流量调整信号时长,甚至实现智能交通管理。2、设计思想交通灯设计是以单片机AT89C51芯片作为核心原件,LED灯、八段数码管等构成交通灯显示系统,利用单片机的电源电路、时钟电路
- TF-IDF:文本挖掘中的关键词提取利器
巷955
tf-idf
引言在自然语言处理(NLP)和文本挖掘中,TF-IDF是一种常用的技术,用于评估一个词在文档中的重要性。它不仅在信息检索领域广泛应用,还在文本分类、关键词提取等任务中发挥着重要作用。本文将详细介绍TF-IDF的原理,并通过一个实际的代码示例来展示如何使用TF-IDF从《红楼梦》中提取核心关键词。1.什么是TF-IDF?TF-IDF是一种统计方法,用于评估一个词在文档中的重要性。它由两部分组成:-T
- 深入理解信息检索之BM25算法
Lunar*
算法与优化自然语言处理人工智能
1.BM25算法简介BM25算法,全称为"BestMatching25",是由StephenRobertson和KarenSpärckJones在1990年代初基于早期的概率排名模型(如二元独立检索模型)发展而来。它通过一种概率论的方法来衡量文档与用户查询之间的相关性。2.BM25的核心原理BM25算法的核心在于两个主要的概念:逆文档频率(IDF)和词频(TF)调整。逆文档频率(IDF):IDF用
- AI学习指南RAG篇(5)-RAG的系统架构
俞兆鹏
AI学习指南ai
文章目录一、引言二、RAG系统的四个核心组件1.知识库处理模块1.1文档收集1.2文档预处理1.3示例代码2.向量化模块2.1文本嵌入2.2向量数据库2.3示例代码3.检索引擎3.1检索算法3.2检索结果排序3.3示例代码4.生成模块4.1生成模型4.2提示工程4.3示例代码三、RAG系统的架构图四、总结一、引言RAG(Retrieval-AugmentedGeneration,检索增强生成)技术
- Python 爬虫基础教程
盛子涵666
python爬虫开发语言
爬虫的背景与应用诞生爬虫(WebCrawling)是自动化程序,用于从互联网上获取信息。爬虫的基本任务是自动访问网站,通过抓取网页内容并提取有用数据来构建数据库、索引或者进行进一步的数据分析。爬虫通常会模拟浏览器的行为,以避免被服务器识别为机器人,并且能够在大规模范围内高效地抓取信息。爬虫技术最早由搜索引擎开发者提出,目的是自动收集网页信息并将其索引,便于用户搜索时快速检索相关内容。随着互联网的快
- 【GPT入门】第16课 RAG入门
*星星之火*
大模型gpt
【GPT入门】第16课RAG入门1.RAG概念核心原理主要应用优势挑战RGA工作图解2.RAG系统基本搭建流程1.RAG概念RAG通常指检索增强生成(Retrieval-AugmentedGeneration),是一种将检索技术与生成式人工智能相结合的技术架构,以下是关于它的详细介绍:核心原理检索:RAG会在大量的文本数据中进行检索,这些数据可以是网页、文档、知识库等。它通过各种检索算法和技术,快
- 利用 DeepSeek 总结运维知识库的总结报告
缘来是黎
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一、背景在运维工作中,知识库是重要的知识沉淀与共享工具。随着公司业务的发展,运维涉及的系统、设备和技术日益复杂,原有的运维知识库内容繁杂、缺乏条理,难以高效检索和利用。为了提升知识库的可用性,我尝试借助DeepSeek这一强大的AI工具对其进行总结与优化。二、问题分析知识碎片化:原知识库中的知识分散在不同文档和记录中,缺乏统一的组织架构,导致查找特定知识时需要耗费大量时间。分类不清晰:知识分类不够
- LangChain实战:利用LangChain SQL Agent和GPT进行文档分析和交互
AGI八零后
langchainsqlgpt
我最近接触到一个非常有趣的挑战,涉及到人工智能数字化大量文件的能力,并使用户可以在这些文件上提出复杂的与数据相关的问题,比如:数据检索问题:涉及从数据库中获取特定数据点或数据集,例如“电子产品类别中有多少产品?”或“2021年第四季度总销售额是多少?”汇总查询:需要对数据进行总结的问题,如计算平均值、求和、计数等,例如“所有已上架产品的平均价格是多少?”或“每个地区客户的总人数是多少?”数据关系探
- 从零开始:基于LLM大模型构建智能应用程序的完整指南
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目录从零开始:基于LLM大模型构建智能应用程序的完整指南什么是LLM大模型如何利用LLM大模型构建智能应用程序1.收集和准备数据2.构建LLM大模型3.集成和部署4.监测和维护使用特定于私有领域的数据增强LLM检索增强生成(RAG)数据预处理、分块和检索技术零射击与少量射击提示和指导LLM大模型使用LLM进行推荐和聚类任务改善组织内的搜索体验考虑以上所有解锁的利基应用程序参考最近,围绕大型语言模型
- 【大模型新书】基于RAG的生成式AI:使用LlamaIndex、Deep Lake和Pinecone构建自定义的检索增强生成管道
AI大模型-大飞
人工智能大模型学习AI产品经理语言模型大模型RAG大模型教程
书籍简介最小化AI幻觉,构建准确的自定义生成式AI管道,利用嵌入式向量数据库和集成的人类反馈来实现检索增强生成(RAG)购买本书的纸质版或Kindle版即包含免费的PDF格式电子书主要特点实现RAG的可追溯输出,将每个响应与其源文档链接,构建可靠的多模态对话智能体在管道中集成RAG、实时人类反馈改进和知识图谱,交付准确的生成式AI模型在动态检索数据集与微调静态数据之间平衡成本与性能书籍描述基于RA
- Activeloop Deep Lake: AI时代的数据湖解决方案
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技术背景介绍在当前AI技术蓬勃发展的背景下,数据的存储和检索显得尤为重要。ActiveloopDeepLake是一种多模态向量存储解决方案,支持嵌入和元数据(如文本、Json、图像、音频、视频等)的存储。它适用于本地、云端或Activeloop存储,通过嵌入以及其属性进行混合搜索。该解决方案是一个无服务器的数据湖,具备版本控制、查询引擎和深度学习框架的流媒体数据加载器。核心原理解析DeepLake
- AI编程方法第二弹:边提问边调整
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AI编程AI编程
AI编程的提问词非常类似于传统搜索引擎中的检索词,虽然采取了自然语言表示,但是在获取结果的策略上却很一致。因为用户在一开始可能并不非常清楚AI编程工具如何理解用户的提问,因此输出结果可能并不能完全满足用户要求,此时用户可以不断的根据生成结果,动态的灵活的调整提问,使之不断趋近于自己满意的结果。比如,对于“Python”等任意英文单词,允许用户指定总宽度后,通过自动填充空格,使之总宽度尽可能等于该宽
- 如何理解雷池WAF频率限制的配置和日志?
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示例一如下图所示,代表:某IP在10秒内请求达到100次,10分钟内此IP再次访问需要进行人机验证某IP在60秒内触发攻击拦截次数达到10次,自动封禁此IP30分钟某IP在60秒触发403/404错误达到10次,10分钟内此IP再次访问需要进行人机验证示例二如下图所示,代表:此IP在10秒内访问了3次静态站点Demo,此IP10分钟内再次访问需要进行人机验证,验证通过后即可正常访问此IP在60秒内
- ClickHouse优化技巧实战指南:从原理到案例解析
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目录ClickHouse优化核心思想表结构设计优化查询性能优化技巧数据写入优化方案系统配置调优实战高可用与集群优化真实案例解析总结与建议1.ClickHouse优化核心思想ClickHouse作为OLAP领域的明星引擎,其优化需遵循列式存储特性,把握以下原则:批量操作优于单行处理预计算替代实时计算数据有序存储提升检索效率利用硬件资源最大化吞吐量2.表结构设计优化2.1分区键选择选择低基数且高频过滤
- 纯前端全文检索的两种实现方案:ElasticLunr.js 和 libsearch
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前端全文检索javascript
纯前端全文检索的两种实现方案:ElasticLunr.js和libsearch在前端开发中,实现全文检索功能可以显著提升用户体验,尤其是在处理大量文本数据时。本文将介绍两种流行的纯前端全文检索方案:ElasticLunr.js和libsearch。这两种方案各有特点,适用于不同的场景。1.使用ElasticLunr.js实现纯前端全文检索方案特点基于Lunr.js的扩展:支持字段搜索、查询时加权和
- 0312-PromptMRG:诊断驱动的医疗报告生成提示
m0_65156252
学习笔记
1,摘要:提出了诊断驱动的医疗报告生成提示(PromptMRG),这是一个新的框架,旨在通过诊断感知提示的指导提高MRG的诊断准确性。具体来说,PromptMRG是基于编码器-解码器架构,并带有一个额外的疾病分类分支。在生成报告时,来自分类分支的诊断结果将被转换为令牌提示,以显式地指导生成过程。为了进一步提高诊断准确性,我们设计了跨模态特征增强,通过利用预训练CLIP的知识,从数据库中检索相似的报
- 支持 40+ 插件,Spring AI Alibaba 简化智能体私有数据集成
阿里云云原生
人工智能spring数据挖掘
作者:张震霆&何裕墙,SpringAIAlibabaContributor在AI智能体(AIAgent)开发的过程中,RAG(Retrieval-AugmentedGeneration)和ToolCalling已经成为两种至关重要的模式。RAG通过结合检索技术和生成模型的强大能力,使智能体能够实时从外部数据源获取信息,并在生成过程中增强其知识深度和推理能力。通过这种方式,智能体不仅能依赖于模型的预
- Django REST Framework 中 ModelViewSet 的接口方法及参数详解,继承的方法和核心类方法,常用查询方法接口
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djangopython后端
第一部分(ModelViewSet)一、ModelViewSet的继承结构ModelViewSet继承自以下类:ModelViewSet=(CreateModelMixin+#创建RetrieveModelMixin+#检索单个UpdateModelMixin+#更新DestroyModelMixin+#删除ListModelMixin+#列表GenericViewSet#基础视图集)二、默认接口
- 非科班通过几个月的培训入行人工智能现实吗?
TsingtaoAI
人工智能机器学习深度学习大数据
首先得看非科班指的是什么。倘若是文科生想入行人工智能,不是我泼冷水,仅凭几个月的培训那我个人感觉是有点悬的,这么短的时间可能只够你知道人工智能是什么;但如果是理工科学生并且对人工智能有初步了解的话,特别是如果再稍微会一点点编程,那就完全别当另论了,找对路子,找对方法,还是有可能的。现在市场上很多培训班挂着羊头卖狗肉,打着人工智能的旗号而实际上教你个Python了事,专门欺负外行人,我当初就曾经亲身
- 相同的问题看看Grok3怎么回答-Dify、RAG-Flow、FastGPT 核心特点对比
释迦呼呼
AI一千问人工智能深度学习机器学习自然语言处理算法
关键要点研究表明,Dify、RAG-Flow和FastGPT都是开源平台,专注于AI应用开发,特别是涉及RAG(检索增强生成)和知识库的场景。证据倾向于认为,Dify更通用,适合广泛的AI应用开发;RAG-Flow专注于深度文档理解的RAG引擎;FastGPT强调视觉工作流,适合构建知识库和问答系统。它们的区别在于平台类型、核心功能和目标用户,存在一些争议,如代理能力或文档处理复杂性。Dify、R
- mondb入手
木zi_鸣
mongodb
windows 启动mongodb 编写bat文件,
mongod --dbpath D:\software\MongoDBDATA
mongod --help 查询各种配置
配置在mongob
打开批处理,即可启动,27017原生端口,shell操作监控端口 扩展28017,web端操作端口
启动配置文件配置,
数据更灵活 
- 大型高并发高负载网站的系统架构
bijian1013
高并发负载均衡
扩展Web应用程序
一.概念
简单的来说,如果一个系统可扩展,那么你可以通过扩展来提供系统的性能。这代表着系统能够容纳更高的负载、更大的数据集,并且系统是可维护的。扩展和语言、某项具体的技术都是无关的。扩展可以分为两种:
1.
- DISPLAY变量和xhost(原创)
czmmiao
display
DISPLAY
在Linux/Unix类操作系统上, DISPLAY用来设置将图形显示到何处. 直接登陆图形界面或者登陆命令行界面后使用startx启动图形, DISPLAY环境变量将自动设置为:0:0, 此时可以打开终端, 输出图形程序的名称(比如xclock)来启动程序, 图形将显示在本地窗口上, 在终端上输入printenv查看当前环境变量, 输出结果中有如下内容:DISPLAY=:0.0
- 获取B/S客户端IP
周凡杨
java编程jspWeb浏览器
最近想写个B/S架构的聊天系统,因为以前做过C/S架构的QQ聊天系统,所以对于Socket通信编程只是一个巩固。对于C/S架构的聊天系统,由于存在客户端Java应用,所以直接在代码中获取客户端的IP,应用的方法为:
String ip = InetAddress.getLocalHost().getHostAddress();
然而对于WEB
- 浅谈类和对象
朱辉辉33
编程
类是对一类事物的总称,对象是描述一个物体的特征,类是对象的抽象。简单来说,类是抽象的,不占用内存,对象是具体的,
占用存储空间。
类是由属性和方法构成的,基本格式是public class 类名{
//定义属性
private/public 数据类型 属性名;
//定义方法
publ
- android activity与viewpager+fragment的生命周期问题
肆无忌惮_
viewpager
有一个Activity里面是ViewPager,ViewPager里面放了两个Fragment。
第一次进入这个Activity。开启了服务,并在onResume方法中绑定服务后,对Service进行了一定的初始化,其中调用了Fragment中的一个属性。
super.onResume();
bindService(intent, conn, BIND_AUTO_CREATE);
- base64Encode对图片进行编码
843977358
base64图片encoder
/**
* 对图片进行base64encoder编码
*
* @author mrZhang
* @param path
* @return
*/
public static String encodeImage(String path) {
BASE64Encoder encoder = null;
byte[] b = null;
I
- Request Header简介
aigo
servlet
当一个客户端(通常是浏览器)向Web服务器发送一个请求是,它要发送一个请求的命令行,一般是GET或POST命令,当发送POST命令时,它还必须向服务器发送一个叫“Content-Length”的请求头(Request Header) 用以指明请求数据的长度,除了Content-Length之外,它还可以向服务器发送其它一些Headers,如:
- HttpClient4.3 创建SSL协议的HttpClient对象
alleni123
httpclient爬虫ssl
public class HttpClientUtils
{
public static CloseableHttpClient createSSLClientDefault(CookieStore cookies){
SSLContext sslContext=null;
try
{
sslContext=new SSLContextBuilder().l
- java取反 -右移-左移-无符号右移的探讨
百合不是茶
位运算符 位移
取反:
在二进制中第一位,1表示符数,0表示正数
byte a = -1;
原码:10000001
反码:11111110
补码:11111111
//异或: 00000000
byte b = -2;
原码:10000010
反码:11111101
补码:11111110
//异或: 00000001
- java多线程join的作用与用法
bijian1013
java多线程
对于JAVA的join,JDK 是这样说的:join public final void join (long millis )throws InterruptedException Waits at most millis milliseconds for this thread to die. A timeout of 0 means t
- Java发送http请求(get 与post方法请求)
bijian1013
javaspring
PostRequest.java
package com.bijian.study;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;
import java.net.HttpURL
- 【Struts2二】struts.xml中package下的action配置项默认值
bit1129
struts.xml
在第一部份,定义了struts.xml文件,如下所示:
<!DOCTYPE struts PUBLIC
"-//Apache Software Foundation//DTD Struts Configuration 2.3//EN"
"http://struts.apache.org/dtds/struts
- 【Kafka十三】Kafka Simple Consumer
bit1129
simple
代码中关于Host和Port是割裂开的,这会导致单机环境下的伪分布式Kafka集群环境下,这个例子没法运行。
实际情况是需要将host和port绑定到一起,
package kafka.examples.lowlevel;
import kafka.api.FetchRequest;
import kafka.api.FetchRequestBuilder;
impo
- nodejs学习api
ronin47
nodejs api
NodeJS基础 什么是NodeJS
JS是脚本语言,脚本语言都需要一个解析器才能运行。对于写在HTML页面里的JS,浏览器充当了解析器的角色。而对于需要独立运行的JS,NodeJS就是一个解析器。
每一种解析器都是一个运行环境,不但允许JS定义各种数据结构,进行各种计算,还允许JS使用运行环境提供的内置对象和方法做一些事情。例如运行在浏览器中的JS的用途是操作DOM,浏览器就提供了docum
- java-64.寻找第N个丑数
bylijinnan
java
public class UglyNumber {
/**
* 64.查找第N个丑数
具体思路可参考 [url] http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/2541117420094245366965/[/url]
*
题目:我们把只包含因子
2、3和5的数称作丑数(Ugly Number)。例如6、8都是丑数,但14
- 二维数组(矩阵)对角线输出
bylijinnan
二维数组
/**
二维数组 对角线输出 两个方向
例如对于数组:
{ 1, 2, 3, 4 },
{ 5, 6, 7, 8 },
{ 9, 10, 11, 12 },
{ 13, 14, 15, 16 },
slash方向输出:
1
5 2
9 6 3
13 10 7 4
14 11 8
15 12
16
backslash输出:
4
3
- [JWFD开源工作流设计]工作流跳跃模式开发关键点(今日更新)
comsci
工作流
既然是做开源软件的,我们的宗旨就是给大家分享设计和代码,那么现在我就用很简单扼要的语言来透露这个跳跃模式的设计原理
大家如果用过JWFD的ARC-自动运行控制器,或者看过代码,应该知道在ARC算法模块中有一个函数叫做SAN(),这个函数就是ARC的核心控制器,要实现跳跃模式,在SAN函数中一定要对LN链表数据结构进行操作,首先写一段代码,把
- redis常见使用
cuityang
redis常见使用
redis 通常被认为是一个数据结构服务器,主要是因为其有着丰富的数据结构 strings、map、 list、sets、 sorted sets
引入jar包 jedis-2.1.0.jar (本文下方提供下载)
package redistest;
import redis.clients.jedis.Jedis;
public class Listtest
- 配置多个redis
dalan_123
redis
配置多个redis客户端
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans" xmlns:xsi=&quo
- attrib命令
dcj3sjt126com
attr
attrib指令用于修改文件的属性.文件的常见属性有:只读.存档.隐藏和系统.
只读属性是指文件只可以做读的操作.不能对文件进行写的操作.就是文件的写保护.
存档属性是用来标记文件改动的.即在上一次备份后文件有所改动.一些备份软件在备份的时候会只去备份带有存档属性的文件.
- Yii使用公共函数
dcj3sjt126com
yii
在网站项目中,没必要把公用的函数写成一个工具类,有时候面向过程其实更方便。 在入口文件index.php里添加 require_once('protected/function.php'); 即可对其引用,成为公用的函数集合。 function.php如下:
<?php /** * This is the shortcut to D
- linux 系统资源的查看(free、uname、uptime、netstat)
eksliang
netstatlinux unamelinux uptimelinux free
linux 系统资源的查看
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2167081
http://eksliang.iteye.com 一、free查看内存的使用情况
语法如下:
free [-b][-k][-m][-g] [-t]
参数含义
-b:直接输入free时,显示的单位是kb我们可以使用b(bytes),m
- JAVA的位操作符
greemranqq
位运算JAVA位移<<>>>
最近几种进制,加上各种位操作符,发现都比较模糊,不能完全掌握,这里就再熟悉熟悉。
1.按位操作符 :
按位操作符是用来操作基本数据类型中的单个bit,即二进制位,会对两个参数执行布尔代数运算,获得结果。
与(&)运算:
1&1 = 1, 1&0 = 0, 0&0 &
- Web前段学习网站
ihuning
Web
Web前段学习网站
菜鸟学习:http://www.w3cschool.cc/
JQuery中文网:http://www.jquerycn.cn/
内存溢出:http://outofmemory.cn/#csdn.blog
http://www.icoolxue.com/
http://www.jikexue
- 强强联合:FluxBB 作者加盟 Flarum
justjavac
r
原文:FluxBB Joins Forces With Flarum作者:Toby Zerner译文:强强联合:FluxBB 作者加盟 Flarum译者:justjavac
FluxBB 是一个快速、轻量级论坛软件,它的开发者是一名德国的 PHP 天才 Franz Liedke。FluxBB 的下一个版本(2.0)将被完全重写,并已经开发了一段时间。FluxBB 看起来非常有前途的,
- java统计在线人数(session存储信息的)
macroli
javaWeb
这篇日志是我写的第三次了 前两次都发布失败!郁闷极了!
由于在web开发中常常用到这一部分所以在此记录一下,呵呵,就到备忘录了!
我对于登录信息时使用session存储的,所以我这里是通过实现HttpSessionAttributeListener这个接口完成的。
1、实现接口类,在web.xml文件中配置监听类,从而可以使该类完成其工作。
public class Ses
- bootstrp carousel初体验 快速构建图片播放
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境bootstrap纵观千象
img{
border: 1px solid white;
box-shadow: 2px 2px 12px #333;
_width: expression(this.width > 600 ? "600px" : this.width + "px");
_height: expression(this.width &
- SparkSQL读取HBase数据,通过自定义外部数据源
superlxw1234
sparksparksqlsparksql读取hbasesparksql外部数据源
关键字:SparkSQL读取HBase、SparkSQL自定义外部数据源
前面文章介绍了SparSQL通过Hive操作HBase表。
SparkSQL从1.2开始支持自定义外部数据源(External DataSource),这样就可以通过API接口来实现自己的外部数据源。这里基于Spark1.4.0,简单介绍SparkSQL自定义外部数据源,访
- Spring Boot 1.3.0.M1发布
wiselyman
spring boot
Spring Boot 1.3.0.M1于6.12日发布,现在可以从Spring milestone repository下载。这个版本是基于Spring Framework 4.2.0.RC1,并在Spring Boot 1.2之上提供了大量的新特性improvements and new features。主要包含以下:
1.提供一个新的sprin