- 使用FAISS进行高效相似性搜索与向量存储
dagGAIYD
faisspython
技术背景介绍FacebookAISimilaritySearch(FAISS)是一个用于高效相似性搜索和稠密向量聚类的库。它能够在任意大小的向量集合中进行搜索,即使这些集合可能无法完全加载到内存中。FAISS提供了评估与参数调优的支持代码,使得它在处理大型数据集时非常实用。核心原理解析FAISS的核心在于其利用高效的数据结构和算法,如倒排文件和压缩索引,使得大量向量的相似性搜索成为可能。它主要通过
- 大模型系列-fastgpt,ollama搭建本地知识库
GeekPlusA
人工智能人工智能深度学习AIGCfastgpt知识库
大模型系列-fastgpt,ollama搭建本地知识库1.安装fastgpt,oneapi2.安装ollama运行大模型2.1.安装ollama2.2.ollama下载模型3.安装开源的文本向量模型小技巧阿里云部署fastgptoneapi,并且在本机映射autodl的ollama端口docker运行m3e错误解决1.docker-composeup-d后oneapi不能启动2.oneapi配置大
- PostgreSQL 向量扩展插件pgvector安装和使用
m0_74823524
面试学习路线阿里巴巴postgresql数据库
文章目录PostgreSQL向量扩展插件pgvector安装和使用安装postgresqlpgvector下载和安装安装错误调试错误调试1尝试解决AP1:启动postgresql错误调试2尝试解决AP2:使用apt-getinstallpostgresql-server错误调试3尝试解决AP3:卸载apt-get安装错误调试4设置环境变量PG_CONFIG编译成功使用pgvector测试例列出当前
- OpenCV相机标定与3D重建(2)鱼眼相机模型
jndingxin
OpenCV数码相机opencv3d
操作系统:ubuntu22.04OpenCV版本:OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言:C++11算法描述鱼眼相机是一种具有非常宽视野的相机,通常会产生强烈的径向畸变。鱼眼相机模型旨在捕捉这种畸变,以便能够准确地处理和校正图像。鱼眼相机模型通常使用多项式函数来描述径向畸变。定义:设P是世界参考系中的一个3D点,其坐标为X(存储在矩阵X中)。点P在相机参考系中的坐标向量
- 使用ModelScope实现高效句嵌入生成
dagGAIYD
python
技术背景介绍在自然语言处理(NLP)任务中,向量化文本(嵌入)是许多下游任务(如语义搜索、文本分类、问答系统等)的核心步骤之一。通过将文本转换为密集向量表示,我们可以在高维向量空间中构建更加高效的表示和检索算法。ModelScope是阿里云开源的一个模型和数据集管理平台,提供了大量预训练模型,涵盖了各种领域和任务。ModelScopeEmbeddings是一个与LangChain社区集成的工具类,
- SVC函数介绍
浊酒南街
#机器学习算法人工智能
目录前言函数介绍示例前言SVC(SupportVectorClassification)是支持向量机(SVM)的一种实现,主要用于分类问题。支持向量机是一种监督学习算法,其基本原理是找到一个最优的超平面来将不同类别的数据分开。SVC在小样本和高维空间中表现良好,且能够处理非线性分类问题。函数介绍SVC(C=1.0,kernel=‘rbf’,degree=3,gamma=‘auto’,coef0=0
- 在MATLAB中,梯度gradient计算方法的理解
qq_43272922
matlab算法人工智能
以矩阵为例:[FX,FY]=gradient(F)在MATLAT中,grandient函数计算方法:1)FX方向(或行向量):(1)第1列=第2列-第1列(2)中间第j列=(第j+1列-第j-1列)/2(3)第n列=第n列-第n-1列。2)FY方向(或列向量):(1)第1行=第2行-第1行(2)中间第i行=(第i+1行-第i-1行)/2(3)第m行=第m行-
- 2.6 聚焦:Word Embedding
少林码僧
AI大模型应用实战专栏wordembedding
聚焦:WordEmbeddingWordEmbedding(词嵌入)是一种将词语转化为低维向量表示的技术,使得词语在数学空间中具有语义上的相似性。它是自然语言处理(NLP)中不可或缺的一部分,为文本数据提供了强大的表示能力。与传统的基于词频的词袋模型(Bag-of-Words)相比,WordEmbedding能够捕捉到词语之间更深层的语义和上下文信息。1.词嵌入的定义与作用WordEmbeddin
- 人工智能之数学基础:一个小例子帮你快速搞懂极大线性无关向量组
每天五分钟玩转人工智能
机器学习深度学习之数学基础人工智能线性代数机器学习极大线性无关向量组深度学习神经网络
本文重点在上一节课程中,我们学习了线性相关和线性无关。当线性相关的时候,那么说明这组向量至少存在一个向量可以被其它向量给表示,可以被表示就说明这个向量就是可有可无的,可以被替代的,这里就涉及到极大线性无关向量组的概念了,本文对此进行学习。极大无关向量组的定义与性质定义在线性空间中,如果存在一个向量组,它满足以下两个条件:一是它本身是线性无关的;二是向量空间中的任何包含它的向量组,如果仍然保持线性无
- Pytorch: torch.diag()创建对角线张量
湫兮之风
pytorchpytorch人工智能python
torch.diag()torch.diag是PyTorch中的一个函数,用于从给定的矩阵中提取对角线元素,或者构造一个以给定对角线元素为值的对角矩阵。这个函数对于矩阵分解和转换等操作非常重要。如果输入是一个向量(1D张量),torch.diag会返回一个以该向量为对角线元素的2D方阵。如果输入是一个矩阵(2D张量),则返回一个包含输入矩阵对角线元素的1D张量。torch.diag还允许你指定对角
- Grape-RAG
disgare
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Grape-RAG传统RAG的局限性图的优点用知识图谱来呈现数据关系GraphRAG传统RAG的局限性经典的RAG架构以向量数据库(VectorDB)为核心来检索语义相似性上下文,让大语言模型(LLM)不需要重新训练就能够获取最新的知识,其工作流如下图所示:这一架构目前广泛应用于各类AI业务场景中,例如问答机器人、智能客服、私域知识库检索等等。虽然RAG通过知识增强一定程度上缓解了LLM幻觉问题,
- 一行代码搞定加载glove预训练词向量
peanutwang
python机器学习人工智能
加载glove预训练词向量再也不用glove2word2vec转换啦!以前加载glove预训练词向量的方法fromgensim.scripts.glove2word2vecimportglove2word2vecglove2word2vec('glove.6B.50d.txt','word2vec50d.txt')其实就是在原来的txt文件前面加上了一行信息,行和列。word10.1230.134
- 【水果识别】SVM水果成熟检测系统(含苹果 香蕉 橙子)【含GUI Matlab源码 11052期】含报告
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Matlab图像处理(进阶版)matlab
Matlab武动乾坤博客之家博主简介:985研究生,Matlab领域科研开发者;座右铭:行百里者,半于九十。代码获取方式:CSDNMatlab武动乾坤—代码获取方式更多Matlab图像处理仿真内容点击①Matlab图像处理(进阶版)⛳️关注CSDNMatlab武动乾坤,更多资源等你来!!⛄一、SVM水果成熟检测系统SVM(支持向量机)水果成熟检测系统的原理和流程如下:原理:1SVM是一种监督学习算
- 【人工智能 | 大数据】基于人工智能的大数据分析方法
用心去追梦
人工智能大数据数据分析
基于人工智能(AI)的大数据分析方法是指利用机器学习、深度学习和其他AI技术来分析和处理大规模数据集。这些方法能够自动识别模式、提取有用信息,并做出预测或决策,从而帮助企业和组织更好地理解市场趋势、客户行为以及其他关键因素。以下是几种主要的基于AI的大数据分析方法:机器学习模型:通过训练算法让计算机从历史数据中学习并做出预测或分类。常见的机器学习技术包括监督学习(如回归分析、支持向量机)、非监督学
- 关于sklearn.svm.SVC与.NuSVC的区别以及参数介绍
_Magic
机器学习实战withpython
0.区别SVC与NuSVC是类似的方法,但是接受稍微不同的参数集合并具有不同的数学公式,并且NuSVC可以使用参数来控制支持向量的个数,以下代码默认的是多分类1.SVC#coding:utf-8fromsklearnimportsvmfromnumpyimport*X=array([[0],[1],[2],[3]])y=array([0,1,2,3])clf=svm.SVC()clf.fit(X,
- C++的STL库介绍及使用(初学者请食用)
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c++开发语言
C++STL(标准模板库)是C++中提供的一个强大而广泛的库,包含了多种常用的模板类和算法。对于初学者来说,掌握STL的基础是非常重要的,它能大大提高代码的效率和简洁性。下面是适用于C++STL库初学者的使用方法,涵盖了常用的容器、算法和迭代器等基本内容。1.STL容器STL容器是存储数据的类模板,常见的容器包括:Vector(向量)List(链表)Deque(双端队列)Map(映射)Set(集合
- 知识图谱中的word2vec 技术是做什么的?
kcarly
知识图谱入门知识图谱word2vec人工智能
Word2Vec是一种将单词转换为向量表示的技术,由Google在2013年提出。这项技术的核心思想是通过大规模文本数据训练神经网络模型,从而将单词映射到低维稠密的向量空间中。这些向量能够捕捉到单词之间的语义和语法关系,使得相似或相关的单词在向量空间中彼此靠近。Word2Vec的基本原理Word2Vec主要包括两种训练模型:CBOW(ContinuousBagofWords)和Skip-gram。
- 搭建个人AI知识库:RAG与本地模型实践指南
ai开发知识库
引言你是否想过拥有一个私人订制的AI助手,能够随时为你提供最个性化的信息?本文将带你一步步搭建一个基于本地模型和RAG技术的个人知识库。搭建本地模型环境os:archlinux内存:32gcpu:6核12线程python:3.12.7docker27.3.1+docker-compose向量库:milvus2.4.13+attu2.4(客户端)ollamapacman-Sollamasystemc
- Spring AI VectorStoreChatMemoryAdvisor
王小工
AIspring人工智能oracle
SpringAI中的VectorStoreChatMemoryAdvisor是一个重要的组件,它实现了长期记忆功能,能够将用户提出的问题及模型的回答存储到向量数据库中。以下是对SpringAIVectorStoreChatMemoryAdvisor的详细解析:一、功能概述VectorStoreChatMemoryAdvisor的主要功能是将聊天对话中的历史记录存储到向量数据库中,以便在后续对话中提
- 构建一个查询分析系统
AWsggdrg
数据库python
技术背景介绍在构建一个查询分析系统时,需要能够加载文档、使用聊天模型、生成嵌入、创建向量存储并执行检索。这些过程的目标是将用户输入的查询优化,以实现更为精准的检索结果。本文将通过一个端到端的示例展示如何使用查询分析提升检索结果的相关性。我们将着眼于如何对LangChain的YouTube视频进行检索,并通过查询分析解决原始用户问题直接传递给搜索引擎时可能出现的失败模式。核心原理解析查询分析的核心在
- PostgreSQL - pgvector 插件构建向量数据库并进行相似度查询
花千树-010
RAG数据库postgresqlAI编程
在现代的机器学习和人工智能应用中,向量相似度检索是一个非常重要的技术,尤其是在文本、图像或其他类型的嵌入向量的操作中。本文将介绍如何在PostgreSQL中安装pgvector插件,用于存储和检索向量数据,并展示如何通过Python脚本向数据库插入向量并执行相似度查询。一、安装PostgreSQL并配置pgvector插件1.安装PostgreSQL首先,确保你已经安装了PostgreSQL。可以
- 差分进化算法DE
DroidMind
智能算法与机器学习差分进化算法
差分进化算法DE属于进化算法,这里算法还包括依次遗传算法、进化策略、进化规划。差分进化算法包括三个基本的操作:变异操作、交叉(重组)操作和选择操作。一、算法建模:1、假设我们希望得到函数f(x)的最优解,这个函数有D个解。2、为函数f(x)设置一个解的组数N,N至少为4。3、这样我们就得到了N组并且每组解的个数为D的集合,它可以使用N个D维参数向量来表示。因为它类似于遗传算法进化一样,是一代一代的
- 17-7 向量数据库之野望7 - PostgreSQL 和pgvector
拉达曼迪斯II
AIGC学习数据库管理工具AI创业数据库postgresql人工智能机器学习AIGC搜索引擎
PostgreSQL是一款功能强大的开源对象关系数据库系统,它已将其功能扩展到传统数据管理之外,通过pgvector扩展支持矢量数据。这一新增功能满足了对高效处理高维矢量数据日益增长的需求,这些数据通常用于机器学习、自然语言处理(NLP)和推荐系统等应用。https://github.com/mazzasaverio/find-your-opensource-project什么是pgvector?
- matlab代码实现了一个基于 SVM(支持向量机)的图像分割系统
go5463158465
MATLAB专栏算法深度学习matlab支持向量机开发语言
clear;clc;main();%1.数据加载和预处理function[features,labels]=prepareData(imageFolder)%获取所有图像和JSON文件imgFiles
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什么是BloomFilter布隆过滤器(英语:BloomFilter)是1970年由布隆提出的。它实际上是一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数。主要用于判断一个元素是否在一个集合中。通常我们会遇到很多要判断一个元素是否在某个集合中的业务场景,一般想到的是将集合中所有元素保存起来,然后通过比较确定。链表、树、散列表(又叫哈希表,Hashtable)等等数据结构都是这种思路。但是随着集合中元素的增
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学习资源python开发语言
importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltdefgm11(x0):#累加生成序列x1=np.cumsum(x0)n=len(x0)#构造矩阵B和向量YB=np.zeros((n-1,2))Y=np.zeros((n-1,1))foriinrange(0,n-1):B[i][0]=-0.5*(x1[i]+x1[i+1])B[i][1]=1Y[i][0]=x
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前言本文记录的重要变化重要与否为qbit个人判断官方Releasenotes:https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/curre...收费功能查看:ElasticStacksubscriptions回顾:向量搜索创新的时间线8.0(2022-02-11)What’snewin8.0默认启用安全特性(Securityfeatur
- 人工智能学习路线全链路解析
power-辰南
大模型算法实战工程人工智能学习机器学习
一、基础准备阶段(预计2-3个月)(一)数学知识巩固与深化线性代数(约1个月):矩阵基础:回顾矩阵的定义、表示方法、矩阵的基本运算(加法、减法、乘法),理解矩阵乘法不满足交换律等特性,通过练习题加深对运算规则的掌握,例如计算简单的矩阵乘法式子、求矩阵的转置等。向量空间与线性变换:学习向量空间的概念,包括向量的线性组合、线性相关与线性无关,掌握线性变换的定义、几何意义以及如何用矩阵表示线性变换,借助
- ChatGPT4.0最新功能和使用技巧,助力日常生活、学习与工作!
WangYan2022
教程人工智能chatgpt数据分析ai绘画AI写作
熟练掌握ChatGPT4.0在数据分析、自动生成代码等方面的强大功能,系统学习人工智能(包括传统机器学习、深度学习等)的基础理论知识,以及具体的代码实现方法,同时掌握ChatGPT4.0在科研工作中的各种使用方法与技巧,以及人工智能领域经典机器学习算法(BP神经网络、支持向量机、决策树、随机森林、变量降维与特征选择、群优化算法等)和热门深度学习方法(卷积神经网络、迁移学习、RNN与LSTM神经网络
- PCL 计算点云的VFH特征
点云侠'
点云学习c++visualstudio开发语言算法3d
目录一、概述二、代码三、结果内容抄自CSDN点云侠:【2024最新版】PCL点云处理算法汇总(C++长期更新版)。质量无忧,可放心复制粘贴。一、概述 VFH(ViewpointFeatureHistogram)特征是一种三维点云描述子,它结合了点云的局部几何信息和视点信息,以提高物体识别和分类的精度。VFH特征通过计算每个点云的法向量分布,生成一个308维的特征直方图,用于表示该点云的形状特征。
- 怎么样才能成为专业的程序员?
cocos2d-x小菜
编程PHP
如何要想成为一名专业的程序员?仅仅会写代码是不够的。从团队合作去解决问题到版本控制,你还得具备其他关键技能的工具包。当我们询问相关的专业开发人员,那些必备的关键技能都是什么的时候,下面是我们了解到的情况。
关于如何学习代码,各种声音很多,然后很多人就被误导为成为专业开发人员懂得一门编程语言就够了?!呵呵,就像其他工作一样,光会一个技能那是远远不够的。如果你想要成为
- java web开发 高并发处理
BreakingBad
javaWeb并发开发处理高
java处理高并发高负载类网站中数据库的设计方法(java教程,java处理大量数据,java高负载数据) 一:高并发高负载类网站关注点之数据库 没错,首先是数据库,这是大多数应用所面临的首个SPOF。尤其是Web2.0的应用,数据库的响应是首先要解决的。 一般来说MySQL是最常用的,可能最初是一个mysql主机,当数据增加到100万以上,那么,MySQL的效能急剧下降。常用的优化措施是M-S(
- mysql批量更新
ekian
mysql
mysql更新优化:
一版的更新的话都是采用update set的方式,但是如果需要批量更新的话,只能for循环的执行更新。或者采用executeBatch的方式,执行更新。无论哪种方式,性能都不见得多好。
三千多条的更新,需要3分多钟。
查询了批量更新的优化,有说replace into的方式,即:
replace into tableName(id,status) values
- 微软BI(3)
18289753290
微软BI SSIS
1)
Q:该列违反了完整性约束错误;已获得 OLE DB 记录。源:“Microsoft SQL Server Native Client 11.0” Hresult: 0x80004005 说明:“不能将值 NULL 插入列 'FZCHID',表 'JRB_EnterpriseCredit.dbo.QYFZCH';列不允许有 Null 值。INSERT 失败。”。
A:一般这类问题的存在是
- Java中的List
g21121
java
List是一个有序的 collection(也称为序列)。此接口的用户可以对列表中每个元素的插入位置进行精确地控制。用户可以根据元素的整数索引(在列表中的位置)访问元素,并搜索列表中的元素。
与 set 不同,列表通常允许重复
- 读书笔记
永夜-极光
读书笔记
1. K是一家加工厂,需要采购原材料,有A,B,C,D 4家供应商,其中A给出的价格最低,性价比最高,那么假如你是这家企业的采购经理,你会如何决策?
传统决策: A:100%订单 B,C,D:0%
&nbs
- centos 安装 Codeblocks
随便小屋
codeblocks
1.安装gcc,需要c和c++两部分,默认安装下,CentOS不安装编译器的,在终端输入以下命令即可yum install gccyum install gcc-c++
2.安装gtk2-devel,因为默认已经安装了正式产品需要的支持库,但是没有安装开发所需要的文档.yum install gtk2*
3. 安装wxGTK
yum search w
- 23种设计模式的形象比喻
aijuans
设计模式
1、ABSTRACT FACTORY—追MM少不了请吃饭了,麦当劳的鸡翅和肯德基的鸡翅都是MM爱吃的东西,虽然口味有所不同,但不管你带MM去麦当劳或肯德基,只管向服务员说“来四个鸡翅”就行了。麦当劳和肯德基就是生产鸡翅的Factory 工厂模式:客户类和工厂类分开。消费者任何时候需要某种产品,只需向工厂请求即可。消费者无须修改就可以接纳新产品。缺点是当产品修改时,工厂类也要做相应的修改。如:
- 开发管理 CheckLists
aoyouzi
开发管理 CheckLists
开发管理 CheckLists(23) -使项目组度过完整的生命周期
开发管理 CheckLists(22) -组织项目资源
开发管理 CheckLists(21) -控制项目的范围开发管理 CheckLists(20) -项目利益相关者责任开发管理 CheckLists(19) -选择合适的团队成员开发管理 CheckLists(18) -敏捷开发 Scrum Master 工作开发管理 C
- js实现切换
百合不是茶
JavaScript栏目切换
js主要功能之一就是实现页面的特效,窗体的切换可以减少页面的大小,被门户网站大量应用思路:
1,先将要显示的设置为display:bisible 否则设为none
2,设置栏目的id ,js获取栏目的id,如果id为Null就设置为显示
3,判断js获取的id名字;再设置是否显示
代码实现:
html代码:
<di
- 周鸿祎在360新员工入职培训上的讲话
bijian1013
感悟项目管理人生职场
这篇文章也是最近偶尔看到的,考虑到原博客发布者可能将其删除等原因,也更方便个人查找,特将原文拷贝再发布的。“学东西是为自己的,不要整天以混的姿态来跟公司博弈,就算是混,我觉得你要是能在混的时间里,收获一些别的有利于人生发展的东西,也是不错的,看你怎么把握了”,看了之后,对这句话记忆犹新。 &
- 前端Web开发的页面效果
Bill_chen
htmlWebMicrosoft
1.IE6下png图片的透明显示:
<img src="图片地址" border="0" style="Filter.Alpha(Opacity)=数值(100),style=数值(3)"/>
或在<head></head>间加一段JS代码让透明png图片正常显示。
2.<li>标
- 【JVM五】老年代垃圾回收:并发标记清理GC(CMS GC)
bit1129
垃圾回收
CMS概述
并发标记清理垃圾回收(Concurrent Mark and Sweep GC)算法的主要目标是在GC过程中,减少暂停用户线程的次数以及在不得不暂停用户线程的请夸功能,尽可能短的暂停用户线程的时间。这对于交互式应用,比如web应用来说,是非常重要的。
CMS垃圾回收针对新生代和老年代采用不同的策略。相比同吞吐量垃圾回收,它要复杂的多。吞吐量垃圾回收在执
- Struts2技术总结
白糖_
struts2
必备jar文件
早在struts2.0.*的时候,struts2的必备jar包需要如下几个:
commons-logging-*.jar Apache旗下commons项目的log日志包
freemarker-*.jar  
- Jquery easyui layout应用注意事项
bozch
jquery浏览器easyuilayout
在jquery easyui中提供了easyui-layout布局,他的布局比较局限,类似java中GUI的border布局。下面对其使用注意事项作简要介绍:
如果在现有的工程中前台界面均应用了jquery easyui,那么在布局的时候最好应用jquery eaysui的layout布局,否则在表单页面(编辑、查看、添加等等)在不同的浏览器会出
- java-拷贝特殊链表:有一个特殊的链表,其中每个节点不但有指向下一个节点的指针pNext,还有一个指向链表中任意节点的指针pRand,如何拷贝这个特殊链表?
bylijinnan
java
public class CopySpecialLinkedList {
/**
* 题目:有一个特殊的链表,其中每个节点不但有指向下一个节点的指针pNext,还有一个指向链表中任意节点的指针pRand,如何拷贝这个特殊链表?
拷贝pNext指针非常容易,所以题目的难点是如何拷贝pRand指针。
假设原来链表为A1 -> A2 ->... -> An,新拷贝
- color
Chen.H
JavaScripthtmlcss
<!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/html4/loose.dtd"> <HTML> <HEAD>&nbs
- [信息与战争]移动通讯与网络
comsci
网络
两个坚持:手机的电池必须可以取下来
光纤不能够入户,只能够到楼宇
建议大家找这本书看看:<&
- oracle flashback query(闪回查询)
daizj
oracleflashback queryflashback table
在Oracle 10g中,Flash back家族分为以下成员:
Flashback Database
Flashback Drop
Flashback Table
Flashback Query(分Flashback Query,Flashback Version Query,Flashback Transaction Query)
下面介绍一下Flashback Drop 和Flas
- zeus持久层DAO单元测试
deng520159
单元测试
zeus代码测试正紧张进行中,但由于工作比较忙,但速度比较慢.现在已经完成读写分离单元测试了,现在把几种情况单元测试的例子发出来,希望有人能进出意见,让它走下去.
本文是zeus的dao单元测试:
1.单元测试直接上代码
package com.dengliang.zeus.webdemo.test;
import org.junit.Test;
import o
- C语言学习三printf函数和scanf函数学习
dcj3sjt126com
cprintfscanflanguage
printf函数
/*
2013年3月10日20:42:32
地点:北京潘家园
功能:
目的:
测试%x %X %#x %#X的用法
*/
# include <stdio.h>
int main(void)
{
printf("哈哈!\n"); // \n表示换行
int i = 10;
printf
- 那你为什么小时候不好好读书?
dcj3sjt126com
life
dady, 我今天捡到了十块钱, 不过我还给那个人了
good girl! 那个人有没有和你讲thank you啊
没有啦....他拉我的耳朵我才把钱还给他的, 他哪里会和我讲thank you
爸爸, 如果地上有一张5块一张10块你拿哪一张呢....
当然是拿十块的咯...
爸爸你很笨的, 你不会两张都拿
爸爸为什么上个月那个人来跟你讨钱, 你告诉他没
- iptables开放端口
Fanyucai
linuxiptables端口
1,找到配置文件
vi /etc/sysconfig/iptables
2,添加端口开放,增加一行,开放18081端口
-A INPUT -m state --state NEW -m tcp -p tcp --dport 18081 -j ACCEPT
3,保存
ESC
:wq!
4,重启服务
service iptables
- Ehcache(05)——缓存的查询
234390216
排序ehcache统计query
缓存的查询
目录
1. 使Cache可查询
1.1 基于Xml配置
1.2 基于代码的配置
2 指定可搜索的属性
2.1 可查询属性类型
2.2 &
- 通过hashset找到数组中重复的元素
jackyrong
hashset
如何在hashset中快速找到重复的元素呢?方法很多,下面是其中一个办法:
int[] array = {1,1,2,3,4,5,6,7,8,8};
Set<Integer> set = new HashSet<Integer>();
for(int i = 0
- 使用ajax和window.history.pushState无刷新改变页面内容和地址栏URL
lanrikey
history
后退时关闭当前页面
<script type="text/javascript">
jQuery(document).ready(function ($) {
if (window.history && window.history.pushState) {
- 应用程序的通信成本
netkiller.github.com
虚拟机应用服务器陈景峰netkillerneo
应用程序的通信成本
什么是通信
一个程序中两个以上功能相互传递信号或数据叫做通信。
什么是成本
这是是指时间成本与空间成本。 时间就是传递数据所花费的时间。空间是指传递过程耗费容量大小。
都有哪些通信方式
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共享内存
共享文件
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硬件(串口,USB) 等等
全局变量
全局变量是成本最低通信方法,通过设置
- 一维数组与二维数组的声明与定义
恋洁e生
二维数组一维数组定义声明初始化
/** * */ package test20111005; /** * @author FlyingFire * @date:2011-11-18 上午04:33:36 * @author :代码整理 * @introduce :一维数组与二维数组的初始化 *summary: */ public c
- Spring Mybatis独立事务配置
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mybatis
在项目中有很多地方会使用到独立事务,下面以获取主键为例
(1)修改配置文件spring-mybatis.xml <!-- 开启事务支持 --> <tx:annotation-driven transaction-manager="transactionManager" /> &n
- 更新Anadroid SDK Tooks之后,Eclipse提示No update were found
xp9802
eclipse
使用Android SDK Manager 更新了Anadroid SDK Tooks 之后,
打开eclipse提示 This Android SDK requires Android Developer Toolkit version 23.0.0 or above, 点击Check for Updates
检测一会后提示 No update were found