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人工智能知识图谱数据库
1.人工智能领域,知识图谱是什么?知识图谱是人工智能和语义网领域的一个重要概念,它是一种结构化的知识表示方法,用于存储实体之间的语义关系。知识图谱基本上是由节点(实体)和边(关系)组成的图结构:节点:代表现实世界中的实体或概念,如人物、地点、组织等边:代表实体间的语义关系,如"出生于"、“工作于”、"创立了"等知识图谱的主要特点和应用包括:语义网络表示:以三元组形式(主体-关系-客体)存储知识,如
- 什么是知识图谱
三月七꧁ ꧂
知识图谱技术知识图谱人工智能算法语言模型自然语言处理
文章目录知识图谱概念知识图谱的发展历史知识图谱的价值知识图谱概念 知识图谱是一种用图模型来描述知识和建模世界万物之间的关联关系的技术方法。知识图谱由节点和边组成。节点可以是实体,如一个人、一本书等,或是抽象的概念,如人工智能、知识图谱等。边可以是实体的属性,如姓名、书名,或是实体之间的关系,如朋友、配偶。知识图谱的早期理念来自SemanticWeb(语义网),其最初理想是把基于文本链接的万维
- 知识图谱生成器:开源项目教程
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知识图谱生成器:开源项目教程knowledge_graph_maker项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/kn/knowledge_graph_maker1.项目介绍知识图谱生成器(KnowledgeGraphMaker)是一个开源的Python库,它可以基于给定的本体(Ontology)将任何文本转换为知识图谱。知识图谱,也称为语义网络,是一种用于表示现实世界
- AI人工智能领域知识表示的跨领域应用
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AI人工智能领域知识表示的跨领域应用:让机器像人类一样“理解世界”关键词:知识表示、人工智能、跨领域应用、知识图谱、语义网络、本体论、多模态融合摘要:知识表示是人工智能的“语言基石”,它让机器能像人类一样“理解”复杂世界。本文将从知识表示的核心概念出发,用“整理魔法图书馆”的生动比喻拆解其底层逻辑,结合医疗、教育、金融、智能制造四大领域的真实案例,揭示知识表示如何跨越行业边界解决实际问题。最后,我
- Knowledge Graphs原理与代码实例讲解
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1.背景介绍1.1.知识图谱的起源与发展知识图谱的概念源于语义网,旨在以一种结构化的方式组织和表示知识,以便于机器理解和推理。早期的知识库系统,如Cyc和WordNet,为知识图谱的发展奠定了基础。近年来,随着大数据、人工智能技术的快速发展,知识图谱在搜索引擎、问答系统、推荐系统等领域得到了广泛应用。1.2.知识图谱的定义与特征知识图谱是一种用图模型来表示知识的语义网络,其节点代表实体或概念,边代
- 国际应用人工智能协会(IAAAI)的技术生态构建与全球实践
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一、组织架构与技术治理模型1.1跨学科协同机制IAAAI构建了独特的"三角协作框架"(TriangularCollaborationFramework),将学术界、产业界和政策制定者的需求整合为可编程的协作协议。其学术委员会与全球120个研究机构建立了动态知识图谱系统,通过语义网技术实时追踪联邦学习、边缘计算等18个技术领域的最新突破。例如,在2022年发布的联邦医疗成像协作平台(FMICP)中,
- Web 3.0与去中心化应用:未来的互联网是什么样子?
你的及时雨(尽我所能)
去中心化区块链
Web3.0,也称为语义网络或去中心化网络,是互联网的下一阶段,它着重于使用机器理解的数据来创建更智能、更互联和更个性化的用户体验。Web3.0的核心特征包括去中心化、区块链技术、人工智能、语义网技术以及更加丰富的用户交互。###Web3.0的关键特性1.**去中心化**:Web3.0力图减少对中央服务器或管理机构的依赖。通过区块链和分布式账本技术,数据和应用可以在网络的多个节点上存储和运行,从而
- xml schema语法_Schema.org语法
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xmlschema语法在本系列的第1部分中,我介绍了Schema.org,描述了它的产生方式及其历史。我解释了它如何帮助实现“语义网”的长期愿景,该愿景解决了搜索引擎等自治代理的需求。Schema.org由大型搜索引擎和科技公司创建,但是学习和实现并不难。本系列的第二部分向您展示如何在网站上实现Schema.org。Schema.org语法替代如第1部分所述,Schema.org基于RDF。RDF
- AISEO (GEO )中的知识图谱
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一、知识图谱在AISEO中的概念与结构1.知识图谱是什么?定义:知识图谱(KnowledgeGraph)是一种以图结构组织的语义网络,由实体(Entity)、**关系(Relation)和属性(Attribute)**构成,能描述现实世界的复杂关联。核心要素:实体:如“苹果公司”“ChatGPT”“量子计算机”。关系:如“隶属于”“开发了”“应用于”。属性:如“成立时间”“功能特点”“行业分类”。
- 基于 RAG 的知识图谱增强:提升语义理解与推理能力
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目录引言知识图谱与RAG技术概述知识图谱RAG技术基于RAG的知识图谱增强原理知识图谱补全语义理解增强动态知识更新在医疗领域的应用实例临床决策支持患者健康咨询挑战与展望挑战展望结论引言在人工智能不断发展的进程中,知识图谱作为一种强大的语义网络,能够以结构化的方式表示知识,为诸多应用提供坚实的知识基础。然而,传统知识图谱在面对复杂查询和语义理解时,存在一定局限性。检索增强生成(RAG)架构的出现,为
- 句子改写器在线转换的原创性提升策略
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在文本处理领域,"句子改写器在线转换"的原创性提升并非单纯依赖工具升级,而是需要融合算法优化、人工干预与策略设计的系统工程。以下从技术底层到应用层拆解核心方法,辅以实验数据验证其可行性:一、语义拓扑重构技术(SemanticTopologyReconstruction)原理突破传统同义词替换仅影响表层词汇(LexicalLevel),而STR技术通过依存句法分析,构建句子的语义网络拓扑图,对主谓宾
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智能元数据引擎架构解析现代智能元数据引擎通过三层模型实现数据治理的范式突破:底层采用动态本体建模技术,支持多源异构数据整合;中间层部署语义推理框架,结合知识图谱构建能力实现上下文感知;应用层则通过动态工作流配置驱动业务场景适配。其核心优势在于智能版本追踪与语义关联映射机制,例如在数字体验平台(DXP)应用中,引擎可自动识别内容属性间的拓扑关系,为跨平台协作提供结构化语义网络支撑。实践表明,采用标准
- 为AI聊天工具添加一个知识系统 之133 详细设计之74通用编程语言 之4 架构及其核心
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本篇继续讨论通用编程语言。说明:本阶段的所有讨论都是围绕这一主题展开的,但前面的讨论分成了三个大部分(后面列出了这一段的讨论题目的归属关系)-区别distinguish(各别):文化和习俗。知识表征,思维导图及观察者效应,Chance:偶然和适配,符号学芭比等逻辑和平台。视觉及其工作原理,圣灵三角形和Checker,数据及其意义等实体和神经元。智能语义网络,记忆矩阵等。只有“核心技术:Cognit
- 企业知识图谱构建: 整合结构化与非结构化数据
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随着企业数据的爆炸性增长,如何有效地整合、分析和利用这些数据成为了重要课题。企业知识图谱作为一种先进的知识管理工具,通过将不同来源的结构化和非结构化数据统一在一个语义化的框架中,能够为企业提供全局性视角,提升决策效率和创新能力。本文将探讨如何在企业中构建知识图谱,并有效整合结构化与非结构化数据,为企业提供智能化的数据支持。1.企业知识图谱的基本概念知识图谱是一种语义网络,它通过节点和边的形式,将实
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一、引言随着语义网和知识图谱技术的不断发展,RDF(ResourceDescriptionFramework)作为一种用于描述资源的框架,被广泛应用于知识表示和数据集成。ApacheJena是一个功能强大的Java框架,用于处理RDF数据和SPARQL查询。本文将通过一个示例项目,展示如何使用ApacheJena实现RDF数据的加载、查询、推理、插入和更新操作。二、项目概述本项目的目标是使用Apa
- 知识图谱构建概念、工具、实例调研
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一、知识图谱的概念知识图谱(Knowledgegraph)知识图谱是一种用图模型来描述知识和建模世界万物之间的关联关系的技术方法。知识图谱由节点和边组成。节点可以是实体,如一个人、一本书等,或是抽象的概念,如人工智能、知识图谱等。边可以是实体的属性,如姓名、书名或是实体之间的关系,如朋友、配偶。知识图谱的早期理念来自SemanticWeb(语义网络),其最初理想是把基于文本链接的万维网落转化为基于
- 知识图谱构建:LLM与知识工程的完美结合
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AI大模型应用入门实战与进阶DeepSeekR1&大数据AI人工智能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AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍1.1知识爆炸与信息孤岛随着互联网和信息技术的飞速发展,我们正处于一个知识爆炸的时代。海量的数据和信息充斥着我们的生活,但同时也带来了信息过载和信息孤岛的问题。传统的信息检索方式难以有效地组织和利用这些知识,难以满足人们对知识获取和应用的需求。1.2知识图谱的兴起知识图谱作为一种语义网络,能够将实体、概念及其之间的关系以结构化的方式进行表达和存储,从而有效地组织和管理知识。近年来,知识
- RDF 规范:理解与运用
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RDF规范:理解与运用引言资源描述框架(ResourceDescriptionFramework,RDF)是一种用于描述网络资源的框架,它允许数据以结构化的形式存储和交换。RDF规范在语义网中扮演着至关重要的角色,它为数据提供了语义描述,使得数据能够在不同的系统和应用程序之间进行有效的交换和互操作。本文将详细介绍RDF规范的基本概念、组成元素、应用场景及其重要性。RDF基本概念什么是RDF?RDF
- _知识图谱
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知识图谱人工智能
知识图谱(KnowledgeGraph)是一种结构化的知识表示形式,用于描述现实世界中的实体、概念及其之间的关系。它以图结构的形式组织知识,节点表示实体或概念,边表示实体之间的关系。知识图谱的核心目标是让机器能够理解和利用人类知识,从而支持智能问答、语义搜索、推荐系统等应用。1.知识图谱的定义知识图谱是一种语义网络,它通过图结构(节点和边)来表示知识:节点(Node):表示实体(如人、地点、事物)
- 智能工厂的设计软件 应用场景的一个例子:为AI聊天工具添加一个知识系统 之6 三端架构的本质/内在/外观:自明性/信念/bank词扇
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本文提要一些补充在为前端和后端锁定的两个中心词“概念”(命题“作文”的程序公共逻辑语言)和“描述”(谓词“描述”的自然描述语言)的基础上,暂时将中端的中心词锁定在“环境”(情境“意义”的人工语义网络语言)。三者的共同性--都需要通过“演算”得到(命题演算/谓词演算/情境演算)。每种演算都以本地或局部的this此岸为输入(A-box,最初是一个条件分支符--条件表达式),远处或全局的彼岸that(T
- 知识图谱自动构建:从海量非结构化数据中提取知识
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大数据AI人工智能AI大模型企业级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AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍1.1知识工程的演进长期以来,知识工程领域一直致力于将人类知识以结构化的方式进行表达和存储,以便于计算机系统进行理解和推理。早期的知识库系统依赖于专家手工构建,费时费力且难以扩展。随着互联网的普及和信息爆炸时代的到来,海量非结构化数据成为重要的知识来源,如何高效地从这些数据中提取知识成为一个亟待解决的问题。1.2知识图谱的兴起知识图谱作为一种大规模语义网络,能够有效地表示实体、概念及其
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一、概述知识图谱,作为人工智能和语义网技术的重要组成部分,其核心在于将现实世界的对象和概念以及它们之间的多种关系以图形的方式组织起来。它不仅仅是一种数据结构,更是一种知识的表达和存储方式,能够为机器学习提供丰富、结构化的背景知识,从而提升算法的理解和推理能力。在人工智能领域,知识图谱的重要性不言而喻。它提供了一种机器可读的知识表达方式,使计算机能够更好地理解和处理复杂的人类语言和现实世界的关系。通
- (一)知识图谱原理与应用概述 上
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知识图谱(KnowledgeGraph)本质上是基于图的语义网络,表示实体和实体之间的关系构建知识图谱的目的,就是让机器人具备认知能力,理解这个世界。知识图谱与知识工程知识图谱是web和大数据时代的知识工程新的发展形态。知识工程的核心:知识库和推理引擎。领域本体的构建:面向特定领域的形式化地对于共享概念体系的明确而详细的说明。知识抽取:从海量的数据中通过信息抽取的方式获取知识。知识融合:通过对多个
- 概念图(Conceptual graph)
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“知识表示”(KnowledgeRepresentation)就是对知识以及知识和知识之间关联关系的一种描述约定。知识表示的方法多种多样,如本体、概念图。介绍概念图是将某一领域内的知识元素,按其内在关联建立起来的一种可视化语义网络。概念结构(ConceptualStructure)是由美国的计算机科学家JohnF.Sowa提出的一种以语言学、心理学、哲学为一体的知识表示方法。概念图(Concept
- 人工智能发展简史第四章:平稳发展期-20世纪90年代
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人工智能简史人工智能
20世纪90年代,AI出现了两个很重要的发展:一方面是蒂姆·伯纳斯·李(TimBerners-Lee)在1998年提出的语义网,即以语义为基础的知识网或知识表示。后来又出现了OWL语言和其他一些相关知识描述语言,这为知识库的两个核心问题:知识表达和开放知识实体,给出了一个可能的解决方案(尽管这一思路在后来一直没有得到广泛认可,直到2012年谷歌提出知识图谱的概念,才让这一方向有了明确的发展思路)。
- AI与战疫(11)——从语义网到知识图谱
自由咏
在笔者上大学的时候,校内最流行的互联网信息分享工具是BBS,类似Windows的文件夹系统,信息按照树状的结构组织。学生和老师可以在BBS上分享和获取学习、生活和工作等各类信息。在90年代初万维网发明之前,BBS是互联网上组织信息的一个主要的方式,好处是直观和容易搭建,但随着互联网上的信息越来越多,这种信息组织的方式也显得越来越力不从心,互联网上出现很多信息孤岛,如何把这些孤岛连接起来?英国科学家
- SPARQL——语义网的查询语言
喵木木
语义网语义网SPARQL本体
官方文档:SPARQL1.1QueryLanguage目录0.前言1.开始熟悉SPARQL1.1开始最简单的查询——使用SPARQL查询TTL文件1.2使用SPARQL查询RDF文件1.3三元组的构建语法2.SPARQL的匹配模式2.1BasicGraphPatterns(SELECT)2.2GroupGraphPatterns(SELECTWHEREFILTER)2.3OptionalGraph
- 1分钟了解知识图谱
做更好的父母
前Google杰出工程师阿米特·辛格博士(AmitSinghal)在介绍知识图谱时是这样讲的:“Theworldisnotmadeofstrings,butismadeofthings.(构成这个世界的是实体,而非字符串)”本文整理最近关于知识图谱的学习,介绍什么是知识图谱、相关技术、主要应用以及未来的挑战。一、什么是知识图谱?知识图谱是揭示实体之间关系的语义网络,以实体(概念)为节点,以关系为边
- 知识图谱之汽车实战案例综述与前瞻分析
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知识图谱的前置介绍什么是知识图谱知识图谱本质(KnowledgeGraph)上是一种叫做语义网络(semanticnetwork)的知识库,即具有有向图结构的一个知识库;图的结点代表实体(entity)或者概念(concept),而图的边代表实体/概念之间的各种语义关系,比如说两个实体之间的相似关系;知识图谱旨在描述真实世界中存在的各种实体或概念及其关系,一般用三元组表示;知识图谱概念由来知识图谱
- 语义网络:深入理解知识图谱
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知识图谱人工智能
知识图谱作为一种结构化的知识表示方法,在信息检索、自然语言处理和智能推理等领域中发挥着重要作用。而语义网络作为知识图谱的一种形式,通过节点和边的连接关系来描述实体和概念之间的语义关联。本文将深入探讨语义网络的概念、构建方法以及如何利用源代码来实现语义网络。什么是语义网络?语义网络是一种表示知识和概念之间关系的图结构。它由节点和边组成,其中节点代表实体或概念,边表示节点之间的语义关系。通过语义网络,
- PHP,安卓,UI,java,linux视频教程合集
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- 各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
bozch
.net.net mvc
在.net mvc5中,在执行某一操作的时候,出现了如下错误:
各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
经查询当前的操作与错误内容无关,经过对错误信息的排查发现,事故出现在数据库迁移上。
回想过去: 在迁移之前已经对数据库进行了添加字段操作,再次进行迁移插入XXX字段的时候,就会提示如上错误。
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-XX 参数被称为不稳定参数,之所以这么叫是因为此类参数的设置很容易引起JVM 性能上的差异,使JVM 存在极大的不稳定性。当然这是在非合理设置的前提下,如果此类参数设置合理讲大大提高JVM 的性能及稳定性。 可以说“不稳定参数”
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1.目标:实现用户登录后,再次登录就自动登录,无需用户名和密码
2.思路:将用户的信息保存为cookie
每次用户访问网站,通过filter拦截所有请求,在filter中读取所有的cookie,如果找到了保存登录信息的cookie,那么在cookie中读取登录信息,然后直接
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1.使用root身份(必须)打开 /boot/grub2/grub.cfg 2.找到 ### BEGIN /etc/grub.d/30_os-prober ### 在后面添加 menuentry "Windows 7 (loader) (on /dev/sda1)" { 
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- JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2发布了
無為子
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我非常高兴地宣布,今天我们最新的JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2版本已经正式发布。大家可以通过如下地址下载。
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G4Studio_V3.2版本变更日志
功能新增
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(2).新增了文件资源的Zip压缩和解压缩
- Oracle常用的单行函数应用技巧总结
百合不是茶
日期函数转换函数(核心)数字函数通用函数(核心)字符函数
单行函数; 字符函数,数字函数,日期函数,转换函数(核心),通用函数(核心)
一:字符函数:
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- Mockito异常测试实例
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java单元测试mockito
Mockito异常测试实例:
package com.bijian.study;
import static org.mockito.Mockito.mock;
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import org.mockito.
- GA与量子恒道统计
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JavaScript浏览器百度Google防火墙
前一阵子,统计**网址时,Google Analytics(GA) 和量子恒道统计(也称量子统计),数据有较大的偏差,仔细找相关资料研究了下,总结如下:
为何GA和量子网站统计(量子统计前身为雅虎统计)结果不同?
首先:没有一种网站统计工具能保证百分之百的准确出现该问题可能有以下几个原因:(1)不同的统计分析系统的算法机制不同;(2)统计代码放置的位置和前后
- 【Linux命令三】Top命令
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Linux的Top命令类似于Windows的任务管理器,可以查看当前系统的运行情况,包括CPU、内存的使用情况等。如下是一个Top命令的执行结果:
top - 21:22:04 up 1 day, 23:49, 1 user, load average: 1.10, 1.66, 1.99
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- spring四种依赖注入方式
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平常的java开发中,程序员在某个类中需要依赖其它类的方法,则通常是new一个依赖类再调用类实例的方法,这种开发存在的问题是new的类实例不好统一管理,spring提出了依赖注入的思想,即依赖类不由程序员实例化,而是通过spring容器帮我们new指定实例并且将实例注入到需要该对象的类中。依赖注入的另一种说法是“控制反转”,通俗的理解是:平常我们new一个实例,这个实例的控制权是我
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描述: 创建一个injector对象, 调用injector对象的方法可以获得angular的service, 或者用来做依赖注入. 使用方法: angular.injector(modules, [strictDi]) 参数详解: Param Type Details mod
- java-同步访问一个数组Integer[10],生产者不断地往数组放入整数1000,数组满时等待;消费者不断地将数组里面的数置零,数组空时等待
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- 使用Struts2.2.1配置
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- [职业与教育]青春之歌
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34. View the Exhibit and examine the structure of the ORDERS and ORDER_ITEMS tables.
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ehcache.xml文件是用来定义Ehcache的配置信息的,更准确的来说它是定义CacheManager的配置信息的。根据之前我们在《Ehcache简介》一文中对CacheManager的介绍我们知道一切Ehcache的应用都是从CacheManager开始的。在不指定配置信
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Mac 在国外很受欢迎,尤其是在 设计/web开发/IT 人员圈子里。普通用户喜欢 Mac 可以理解,毕竟 Mac 设计美观,简单好用,没有病毒。那么为什么专业人士也对 Mac 情有独钟呢?从个人使用经验来看我想有下面几个原因:
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- weblogic部署项目出现的一些问题(持续补充中……)
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