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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
- Bagel: 开源协作式AI数据管理平台的使用指南
llzwxh888
人工智能python
Bagel:开源协作式AI数据管理平台的使用指南引言在人工智能和机器学习领域，高质量的数据集对于模型训练和推理至关重要。Bagel作为一个开源的协作式AI数据管理平台，为开发者和研究人员提供了一个强大的工具，用于创建、共享和管理推理数据集。本文将深入探讨Bagel的特性、安装方法以及如何使用它来处理和管理向量数据。Bagel简介Bagel（OpenInferenceplatformforAI）可以
- Class00.4自动求导代码
Morning的呀
深度学习python深度学习pytorch
Class00.4自动求导代码importtorch#定义一个4个元素的向量x=torch.arange(4.0)x#支持梯度计算x.requires_grad_(True)#计算梯度x.grad#计算向量点积#torch.dot(a,b):向量点积计算y=2*torch.dot(x,x)#打印结果y#进行反向传播#2x²的导数是4xy.backward()#计算梯度x.grad#进行结果验证x.
- c++STL库与快速排序
浪子小院
基础精讲c++算法开发语言数据结构
什么是STL库STL=StandardTemplateLibrary，标准模板库，是一系列软件的统称。从根本上说，STL是一些“容器”的集合，这些“容器”有list,vector,set,map等，STL也是算法和其他一些组件的集合。前面已经学习过的中sort函数、中string类都是STL的内容。STL库还有很多内容，比如：向量（vector）、栈（stack）、队列（queue）、优先队列（p
- Tair向量数据库：阿里云原生内存数据库服务的高性能向量检索解决方案
mmlihaio
数据库云原生python
Tair向量数据库：阿里云原生内存数据库服务的高性能向量检索解决方案1.引言在当今的人工智能和大数据时代，高效的向量检索已成为许多应用场景的关键需求。Tair作为阿里云开发的云原生内存数据库服务，不仅提供了丰富的数据模型和企业级能力，还引入了基于非易失性内存(NVM)存储介质的持久内存优化实例。本文将深入探讨如何利用Tair向量数据库功能，实现高性能的向量存储和检索。2.Tair向量数据库概述Ta
- 探秘阿里云Tair KVCache：大模型推理的加速引擎
云资源服务商
阿里云云计算人工智能
一、引言近年来，人工智能领域发展迅猛，大语言模型（LLM）不断取得突破，其应用场景也日益广泛。从智能客服到内容生成，从智能写作到智能翻译，大语言模型正在深刻地改变着我们的生活和工作方式。随着模型规模的不断扩大和推理需求的日益增长，大模型推理过程中的显存瓶颈问题逐渐凸显，成为制约其发展和应用的关键因素。在大模型推理中，KVCache技术作为一种优化手段，通过缓存历史Token的Key/Value向量
- 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
- 【深度学习解惑】如果用RNN实现情感分析或文本分类，你会如何设计数据输入？
云博士的AI课堂
大模型技术开发与实践哈佛博后带你玩转机器学习深度学习深度学习rnn分类人工智能机器学习神经网络
以下是用RNN实现情感分析/文本分类时数据输入设计的完整技术方案：1.引言与背景介绍情感分析/文本分类是NLP的核心任务，目标是将文本映射到预定义类别（如正面/负面情感）。RNN因其处理序列数据的天然优势成为主流方案。核心挑战在于如何将非结构化的文本数据转换为适合RNN处理的数值化序列输入。2.原理解释文本到向量的转换流程：原始文本分词建立词汇表词索引映射词嵌入层序列向量关键数学表示：词嵌入表示：
- 【RAG面试题】如何获取准确的语义表示
目录回答模板语义表示是干什么的？如何获取准确语义表示的关键步骤？1.选择合适的Embedding模型2.正确的文本预处理与切分3.文本清洗与标准化4.构建合理的向量库5.检索质量验证与优化详细知识点覆盖面试回答技巧回答模板在RAG中，准确的语义表示直接影响检索相关性。通常会从以下几方面确保语义表示准确：选择高质量的嵌入模型，如bge-m3或text-embedding-v1；正确的预处理和切分：采
- 【机器学习】数学基础——张量（傻瓜篇）
一叶千舟
深度学习【理论】机器学习人工智能
目录前言一、张量的定义1.标量（0维张量）2.向量（1维张量）3.矩阵（2维张量）4.高阶张量（≥3维张量）二、张量的数学表示2.1张量表示法示例三、张量的运算3.1常见张量运算四、张量在深度学习中的应用4.1PyTorch示例：张量在神经网络中的运用五、总结：张量的多维世界延伸阅读前言在机器学习、深度学习以及物理学中，张量是一个至关重要的概念。无论是在人工智能领域的神经网络中，还是在高等数学、物
- pytorch 要点之雅可比向量积
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pytorch人工智能pythonfacebook深度学习机器学习webpack
自动微分是PyTorch深度学习框架的核心。既然是核心，就需要敲黑板、划重点学习。同时，带来另外一个重要的数学概念：雅可比向量积。PyTorch中的自动微分与雅可比向量积自动微分（AutomaticDifferentiation，AD）是深度学习框架中的关键技术之一，它使得模型训练变得更加简单和高效。且已知：PyTorch是一个广泛使用的深度学习框架，它内置了强大的自动微分功能。在本文中，我们将深
- 向量数据库milvus中文全文检索取不到数据的处理办法
--勇
数据库milvus全文检索
检查中文分词配置Milvus2.5+支持原生中文全文检索，但需显式配置中文分词器：创建集合时指定分词器类型为chinesepythonschema.add_field(field_name="text",datatype=DataType.VARCHAR,max_length=65535,enable_analyzer=True,analyzer_params={"type":"chinese"}
- Day7 神经网络的矩阵基础
神经网络的矩阵基础一、矩阵的基本概念1.矩阵的定义与类型矩阵是一个按照长方阵列排列的复数或实数集合。在神经网络中，矩阵是表示和操作数据的基本结构。常见的矩阵类型包括：方阵：行数和列数相等的矩阵，记作n×nn×nn×n矩阵。行向量：只有一行的矩阵，可以看作是一个n×1n×1n×1的矩阵。列向量：只有一列的矩阵，可以看作是一个1×n1×n1×n的矩阵。单位矩阵：主对角线上的元素为1，其余元素为0的方阵
- 深度学习：梯度下降法
数字化与智能化
人工智能深度学习深度学习梯度下降法
一、梯度的概念（1）什么是梯度梯度的本意是一个向量（矢量），表示某一函数在该点处的方向导数沿着该方向取得最大值，即函数在该点处沿着该方向（此梯度的方向）变化最快，变化率最大（为该梯度的模）。对于一个多元函数f(x1,x2,...,xn)，其梯度是一个由函数偏导数组成的向量，其梯度表示为：Gradient=(∂f/∂x1,∂f/∂x2,...,∂f/∂xn)其中，∂f/∂xi表示函数f对第i个自变量
- 线性代数和c语言先学哪个,线性代数和哪个更有用？
段丞博
线性代数和c语言先学哪个
一、从数学与应用数学这个专业来分析下“线性代数”和“高等数学”这两块的内容，无论哪块知识在“考研究生数学科目中的考试”都会涉汲到的，而且有些专业的考试也包括概率论与数理统计这块知识。线性代数和哪个更有用?1、线性代数内容：行列式、矩阵、向量、线性方程组、特征值和特征向量、二次型。2、高等数学内容：函数·极限·连续、导数与微分、不定积分、定积分及广义积分、中值定理的证明、常微分方程、一元微积分的应用
- 数学：线性相关和线性无关的关系
千码君2016
数学线性代数系数唯一性定义法矩阵秩法行列式法高维空间的基线性方程组
在线性代数中，线性无关是描述向量组性质的重要概念，它反映了向量组中向量之间是否存在“冗余”或“依赖”关系。以下从定义、判断方法、几何意义及应用等方面详细说明：一、线性无关的定义才成立，则称该向量组线性无关。反之，若存在不全为0的系数使等式成立，则称向量组线性相关。二、核心理解：线性无关的本质三、线性无关的判断方法1.定义法（直接验证）2.矩阵秩法
- 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
- 增强版 Kimi：AI 驱动的智能创作平台，实现一站式内容生成（图片、PPT、PDF）！
每天译点晓知识
AI人工智能专栏人工智能PPTPDF一键生成AI图片生成
前言基于扣子Coze零代码平台，我们从零到一轻松实现了专属Bot机器人的搭建。AI大模型（LLM）、智能体（Agent）、知识库、向量数据库、知识图谱，RAG，AGI的不同形态愈发显现，如何将其动态组合，凸显其强大爆发力！！！接下来，我们介绍通过Kimi进行功能增强？使得我们的Bot具备一键生成图片、PPT编写、PDF制作......模型配置Kimi月之暗面旗下国产大模型，以独特的长文本处理能力，
- Milvus向量数据库：处理和分析大规模向量数据
concisedistinct
人工智能milvus数据库向量人工智能机器学习高可用容灾
目录一Milvus概述性能可扩展性易用性二Milvus的核心技术1向量索引HNSWIVFPQ2GPU加速3分布式架构分布式三深入了解Milvus的技术细节1存储机制持久化存储内存存储2数据导入与导出批量导入实时导入3高可用性与容灾机制数据副本自动故障恢复数据备份与恢复四实践中的Milvus1电商平台的图像搜索系统架构性能优化2金融行业的风险控制系统架构成果与展望五结语在当今数据驱动的世界中，处理和
- LangChain异步编程的应用与源码解析(67)
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LangChain框架入门langchainmicrosoft人工智能深度学习
LangChain异步编程的应用与源码解析一、LangChain异步编程概述1.1异步编程的必要性在LangChain构建的大语言模型应用中，大量操作存在I/O密集特性，如与外部API（OpenAI等）交互、访问向量数据库、读取文件等。传统同步编程模式下，程序在执行这些操作时会处于阻塞状态，导致资源利用率低、响应速度慢，无法充分发挥系统性能。异步编程允许程序在等待I/O操作完成时，切换去执行其他任
- Prompt Engineering终极手册：构建高效AI提示词库的完整技术路线
LCG元
大模型prompt人工智能
目录一、提示词库构建核心架构二、关键技术实现步骤1.数据采集与清洗2.提示词向量化编码3.聚类分析与分类存储三、API服务化部署四、性能优化方案五、监控与持续优化六、应用效果展示本文将深入探讨构建企业级AI提示词库的完整技术方案，含数据处理、模型训练、部署监控全流程代码实现在AI应用爆炸式增长的今天，提示词质量直接决定模型输出效果。本文将手把手教你构建企业级提示词库，涵盖以下核心技术环节：一、提示
- 3 大语言模型预训练数据-3.2 数据处理-3.2.2 冗余去除——1.SimHash算法处理冗余信息的核心原理
SimHash算法处理冗余信息的核心原理一、SimHash算法的定位与核心目标二、SimHash算法的核心原理与执行流程1.**文本预处理与特征提取**2.**特征向量化与哈希映射**3.**特征向量聚合**4.**降维生成SimHash值**5.**相似性判断与冗余过滤**三、SimHash处理冗余信息的核心优势四、实际应用中的优化策略五、SimHash的局限性与补充方案一、SimHash算法的
- 局域网访问WSL服务——问题排查笔记
迟三登
linuxwindows
给团队做了一个RAG项目，由于使用的向量数据库是milvus（不支持Windows），以及方便后面项目迁移到服务器，遂开发调试过程中使用的是WSL2。项目在本机上开发调试结束后，由于是给团队使用的，需要局域网内其它设备能够访问这个运行在WSL2上的服务。这次的排查经历相对比较完整，可以作为以后参考的排查清单。目标:允许局域网内的其他设备访问运行在WSL内部的服务。初始环境:Windows主机IP(
- C++标准模板库--vector
问天要一物
C++c++开发语言
vector介绍vector（向量）是一种序列容器，表示为可以改变大小的数组。vector中的元素使用连续的存储位置，这意味着也可以使用指向其元素的常规指针+偏移量来访问任意元素，且与数组一样高效。但与数组不同的是，vector的大小可以动态变化，容器会自动处理他们的存储空间。在其内部，vector使用动态分配的数组来存储他们的元素。当插入新元素需要增大容量时，存储空间需要重新分配，这意味着需要分
- 使用LangChain与Solar进行文本嵌入
Zbb159
langchain
使用LangChain与Solar进行文本嵌入在处理自然语言处理中，文本嵌入是将文本转换为数字向量的一种技术，它使计算机能够理解和处理文本数据。在这篇文章中，我们将探索如何使用LangChain与Solar进行文本嵌入。技术背景介绍文本嵌入可以用于多种自然语言处理任务，例如文本分类、情感分析和语义搜索等。Solar是一种简单易用的嵌入服务，提供了强大的推理能力，可以轻松地将文本转换为嵌入向量。核心
- MATLAB中的size函数
不知更鸟
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**MATLAB中的size函数用于获取矩阵或数组的维度信息，包括行数和列数**。以下是对size函数的详细解析：1.**基本用法**：当仅有一个输出参数时，`s=size(A)`会返回一个行向量，其中第一个元素是矩阵的行数，第二个元素是矩阵的列数Θic-1ΘΘic-2ΘΘic-3Θ。例如，对于二维矩阵`A`，`size(A)`返回的是`[m,n]`，表示`A`是一个`m`行`n`列的矩阵。2.*
- 【StarRocks系列】架构、核心概念
漫步者TZ
StarRocksStarRocks数据库mysql
目录一、架构：分布式MPP+列式存储+向量化引擎二、存储：高性能列式存储引擎三、表设计：三类模型适配不同场景四、数据写入：多种方式支持实时与批量五、数据读取：极致优化的查询引擎总结：StarRocks的核心优势以下是StarRocks核心概念的详细解析，涵盖架构、存储、表设计、数据写入与读取：一、架构：分布式MPP+列式存储+向量化引擎FE(Frontend)节点职责：元数据管理、SQL解析、查询
- 机器学习之常用的回归预测模型
曼城周杰伦
机器学习机器学习回归人工智能算法
本文全面整理了各种回归预测模型，旨在帮助读者更好地学习回归预测模型。转载自：https://mp.weixin.qq.com/s/7m2waIASOEg90NONgRpQFQ一.线性模型线性回归是一种线性模型，通过特征的线性组合来预测连续值标签。线性回归通过拟合系数（可选择是否设置截距）的线性模型，以最小化真实值和预测值之间的残差平方和。scikit-learnlinear_models：http
- [KO机器学习] Day2 特征工程：数据预处理：序号编码、独热编码、二进制编码
码农男孩
机器学习机器学习人工智能计算机视觉算法支持向量机
场景描述类别型特征（categoricalfeature）主要是指性别（男女）、血型（A,B,AB,O）等只在有限选项内取值的特征。类别型特征原始输入通常是字符串形式，除了决策树等少数模型能直接处理字符串形式的输入，对于逻辑回归、支持向量机等模型来说，类别型特征必须经过处理转换成数值型特征才能正确工作。在对数据进行预处理时，应该怎么样处理类别型特征？难度：★☆☆☆☆①序号编码OrdinalEnco
- 统一思想认识
永夜-极光
思想
1.统一思想认识的基础,才能有的放矢
原因:
总有一种描述事物的方式最贴近本质,最容易让人理解.
如何让教育更轻松,在于找到最适合学生的方式.
难点在于,如何模拟对方的思维基础选择合适的方式. &
- Joda Time使用笔记
bylijinnan
javajoda time
Joda Time的介绍可以参考这篇文章：
http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-jodatime.html
工作中也常常用到Joda Time，为了避免每次使用都查API，记录一下常用的用法：
/**
* DateTime变化（增减）
*/
@Tes
- FileUtils API
eksliang
FileUtilsFileUtils API
转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2217374 一、概述
这是一个Java操作文件的常用库，是Apache对java的IO包的封装，这里面有两个非常核心的类FilenameUtils跟FileUtils，其中FilenameUtils是对文件名操作的封装;FileUtils是文件封装，开发中对文件的操作，几乎都可以在这个框架里面找到。 非常的好用。
- 各种新兴技术
不懂事的小屁孩
技术
1:gradle Gradle 是以 Groovy 语言为基础，面向Java应用为主。基于DSL（领域特定语言）语法的自动化构建工具。
现在构建系统常用到maven工具，现在有更容易上手的gradle，
搭建java环境:
http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-gradle/
搭建android环境：
http://m
- tomcat6的https双向认证
酷的飞上天空
tomcat6
1.生成服务器端证书
keytool -genkey -keyalg RSA -dname "cn=localhost,ou=sango,o=none,l=china,st=beijing,c=cn" -alias server -keypass password -keystore server.jks -storepass password -validity 36
- 托管虚拟桌面市场势不可挡
蓝儿唯美
用户还需要冗余的数据中心，dinCloud的高级副总裁兼首席营销官Ali Din指出。该公司转售一个MSP可以让用户登录并管理和提供服务的用于DaaS的云自动化控制台，提供服务或者MSP也可以自己来控制。
在某些情况下，MSP会在dinCloud的云服务上进行服务分层，如监控和补丁管理。
MSP的利润空间将根据其参与的程度而有所不同，Din说。
“我们有一些合作伙伴负责将我们推荐给客户作为个
- spring学习——xml文件的配置
a-john
spring
在Spring的学习中，对于其xml文件的配置是必不可少的。在Spring的多种装配Bean的方式中，采用XML配置也是最常见的。以下是一个简单的XML配置文件：
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.or
- HDU 4342 History repeat itself 模拟
aijuans
模拟
来源：http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=4342
题意：首先让求第几个非平方数，然后求从1到该数之间的每个sqrt(i)的下取整的和。
思路：一个简单的模拟题目，但是由于数据范围大，需要用__int64。我们可以首先把平方数筛选出来，假如让求第n个非平方数的话，看n前面有多少个平方数，假设有x个，则第n个非平方数就是n+x。注意两种特殊情况，即
- java中最常用jar包的用途
asia007
java
java中最常用jar包的用途
jar包用途axis.jarSOAP引擎包commons-discovery-0.2.jar用来发现、查找和实现可插入式接口，提供一些一般类实例化、单件的生命周期管理的常用方法.jaxrpc.jarAxis运行所需要的组件包saaj.jar创建到端点的点到点连接的方法、创建并处理SOAP消息和附件的方法，以及接收和处理SOAP错误的方法. w
- ajax获取Struts框架中的json编码异常和Struts中的主控制器异常的解决办法
百合不是茶
jsjson编码返回异常
一:ajax获取自定义Struts框架中的json编码 出现以下 问题:
1,强制flush输出 json编码打印在首页
2, 不强制flush js会解析json 打印出来的是错误的jsp页面 却没有跳转到错误页面
3, ajax中的dataType的json 改为text 会
- JUnit使用的设计模式
bijian1013
java设计模式JUnit
JUnit源代码涉及使用了大量设计模式
1、模板方法模式（Template Method）
定义一个操作中的算法骨架，而将一些步骤延伸到子类中去，使得子类可以不改变一个算法的结构，即可重新定义该算法的某些特定步骤。这里需要复用的是算法的结构，也就是步骤，而步骤的实现可以在子类中完成。
- Linux常用命令（摘录）
sunjing
crondchkconfig
chkconfig --list 查看linux所有服务
chkconfig --add servicename 添加linux服务
netstat -apn | grep 8080 查看端口占用
env 查看所有环境变量
echo $JAVA_HOME 查看JAVA_HOME环境变量
安装编译器
yum install -y gcc
- 【Hadoop一】Hadoop伪集群环境搭建
bit1129
hadoop
结合网上多份文档，不断反复的修正hadoop启动和运行过程中出现的问题，终于把Hadoop2.5.2伪分布式安装起来，跑通了wordcount例子。Hadoop的安装复杂性的体现之一是，Hadoop的安装文档非常多，但是能一个文档走下来的少之又少，尤其是Hadoop不同版本的配置差异非常的大。Hadoop2.5.2于前两天发布，但是它的配置跟2.5.0，2.5.1没有分别。 &nb
- Anychart图表系列五之事件监听
白糖_
chart
创建图表事件监听非常简单：首先是通过addEventListener('监听类型',js监听方法)添加事件监听，然后在js监听方法中定义具体监听逻辑。
以钻取操作为例，当用户点击图表某一个point的时候弹出point的name和value，代码如下：
<script>
//创建AnyChart
var chart = new AnyChart();
//添加钻取操作&quo
- Web前端相关段子
braveCS
web前端
Web标准：结构、样式和行为分离
使用语义化标签
0）标签的语义：使用有良好语义的标签，能够很好地实现自我解释，方便搜索引擎理解网页结构，抓取重要内容。去样式后也会根据浏览器的默认样式很好的组织网页内容，具有很好的可读性，从而实现对特殊终端的兼容。
1）div和span是没有语义的：只是分别用作块级元素和行内元素的区域分隔符。当页面内标签无法满足设计需求时，才会适当添加div
- 编程之美-24点游戏
bylijinnan
编程之美
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.HashSet;
import java.util.List;
import java.util.Random;
import java.util.Set;
public class PointGame {
/**编程之美
- 主页面子页面传值总结
chengxuyuancsdn
总结
1、showModalDialog
returnValue是javascript中html的window对象的属性,目的是返回窗口值,当用window.showModalDialog函数打开一个IE的模式窗口时,用于返回窗口的值
主界面
var sonValue=window.showModalDialog("son.jsp");
子界面
window.retu
- [网络与经济]互联网+的含义
comsci
互联网+
互联网+后面是一个人的名字 = 网络控制系统
互联网+你的名字 = 网络个人数据库
每日提示:如果人觉得不舒服,千万不要外出到处走动,就呆在床上,玩玩手游,更不能够去开车,现在交通状况不
- oracle 创建视图 with check option
daizj
视图vieworalce
我们来看下面的例子：
create or replace view testview
as
select empno,ename from emp where ename like ‘M%’
with check option;
这里我们创建了一个视图，并使用了with check option来限制了视图。 然后我们来看一下视图包含的结果：
select * from testv
- ToastPlugin插件在cordova3.3下使用
dibov
Cordova
自己开发的Todos应用，想实现“
再按一次返回键退出程序 ”的功能，采用网上的ToastPlugins插件，发现代码或文章基本都是老版本，运行问题比较多。折腾了好久才弄好。下面吧基于cordova3.3下的ToastPlugins相关代码共享。
ToastPlugin.java
package&nbs
- C语言22个系统函数
dcj3sjt126com
cfunction
C语言系统函数一、数学函数下列函数存放在math.h头文件中Double floor(double num) 求出不大于num的最大数。Double fmod(x, y) 求整数x/y的余数。Double frexp(num, exp); double num; int *exp; 将num分为数字部分（尾数）x和 以2位的指数部分n，即num=x*2n，指数n存放在exp指向的变量中，返回x。D
- 开发一个类的流程
dcj3sjt126com
开发
本人近日根据自己的开发经验总结了一个类的开发流程。这个流程适用于单独开发的构件，并不适用于对一个项目中的系统对象开发。开发出的类可以存入私人类库，供以后复用。
以下是开发流程：
1. 明确类的功能，抽象出类的大概结构
2. 初步设想类的接口
3. 类名设计（驼峰式命名）
4. 属性设置(权限设置)
判断某些变量是否有必要作为成员属
- java 并发
shuizhaosi888
java 并发
能够写出高伸缩性的并发是一门艺术
在JAVA SE5中新增了3个包
java.util.concurrent
java.util.concurrent.atomic
java.util.concurrent.locks
在java的内存模型中，类的实例字段、静态字段和构成数组的对象元素都会被多个线程所共享，局部变量与方法参数都是线程私有的，不会被共享。
- Spring Security（11）——匿名认证
234390216
Spring SecurityROLE_ANNOYMOUS匿名
匿名认证
目录
1.1 配置
1.2 AuthenticationTrustResolver
对于匿名访问的用户，Spring Security支持为其建立一个匿名的AnonymousAuthenticat
- NODEJS项目实践0.2[ express,ajax通信...]
逐行分析JS源代码
Ajaxnodejsexpress
一、前言
通过上节学习，我们已经 ubuntu系统搭建了一个可以访问的nodejs系统，并做了nginx转发。本节原要做web端服务 及 mongodb的存取，但写着写着，web端就
- 在Struts2 的Action中怎样获取表单提交上来的多个checkbox的值
lhbthanks
javahtmlstrutscheckbox
第一种方法：获取结果String类型
在 Action 中获得的是一个 String 型数据，每一个被选中的 checkbox 的 value 被拼接在一起，每个值之间以逗号隔开(,)。
所以在 Action 中定义一个跟 checkbox 的 name 同名的属性来接收这些被选中的 checkbox 的 value 即可。
以下是实现的代码：
前台 HTML 代码：
- 003.Kafka基本概念
nweiren
hadoopkafka
Kafka基本概念：Topic、Partition、Message、Producer、Broker、Consumer。 Topic： 消息源（Message）的分类。 Partition： Topic物理上的分组，一
- Linux环境下安装JDK
roadrunners
jdklinux
1、准备工作
创建JDK的安装目录：
mkdir -p /usr/java/
下载JDK，找到适合自己系统的JDK版本进行下载：
http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/index.html
把JDK安装包下载到/usr/java/目录，然后进行解压：
tar -zxvf jre-7
- Linux忘记root密码的解决思路
tomcat_oracle
linux
1：使用同版本的linux启动系统，chroot到忘记密码的根分区passwd改密码 2：grub启动菜单中加入init=/bin/bash进入系统，不过这时挂载的是只读分区。根据系统的分区情况进一步判断. 3: grub启动菜单中加入 single以单用户进入系统. 4:用以上方法mount到根分区把/etc/passwd中的root密码去除 例如: ro
- 跨浏览器 HTML5 postMessage 方法以及 message 事件模拟实现
xueyou
jsonpjquery框架UIhtml5
postMessage 是 HTML5 新方法，它可以实现跨域窗口之间通讯。到目前为止，只有 IE8+, Firefox 3, Opera 9, Chrome 3和 Safari 4 支持，而本篇文章主要讲述 postMessage 方法与 message 事件跨浏览器实现。postMessage 方法 JSONP 技术不一样，前者是前端擅长跨域文档数据即时通讯，后者擅长针对跨域服务端数据通讯，p
