- .net 6程序在IIS中部署后点击IIS设置报错“执行此操作时出错”
gc_2299
程序问题解答.netIIS执行此操作时出错
.net6写的程序,需要在Windows服务器的IIS中部署,由于是刚装的系统,先安装.net6运行时,装了才发现没有IIS,于是又通过“添加角色和功能”添加与IIS相关的功能。安装完毕后,在IIS中添加网站,并将应用程序池设置为“无托管代码”,但是点击网站右侧的任一IIS设置时,都会报错“执行此操作时出错”(没有截图,报错内容类似下面第三个图,该图来自参考文献1)。 最开始以为是IIS安装
- 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
webankpython
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
- 医疗诊断 AI Agent:LLM 在临床决策支持中的角色
AGI大模型与大数据研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能人工智能大数据机器学习ai
《医疗诊断AIAgent:LLM在临床决策支持中的角色》文章撰写步骤撰写一篇深度、思考、见解的专业技术博客文章,需要严谨的逻辑思维和结构化的内容组织。以下是《医疗诊断AIAgent:LLM在临床决策支持中的角色》文章的具体撰写步骤:1.准备工作明确目标:确保撰写文章的目标明确,比如提高读者对LLM在医疗诊断中的应用理解,或是解决具体的技术问题。收集资料:搜集相关资料,包括研究论文、技术文献、实际案
- 计算机网络在办公自动化的应用,浅析计算机网络在办公自动化中的作用
生活还是要继续
计算机网络在办公自动化的应用
[摘要]人类社会已进入21世纪,科学技术突飞猛进,特别是信息技术和网络技术的迅速发展以及广泛应用,以网络通讯为基础,通过先进的网络应用平台可以建设安全、可靠、开放、高效的网络办公系统。使得很多企事业单位办公实现了网络化,从整体上提高了办公人员的办事效率。本文重点分析了网络在自动化办公中的作用。[关键词]网络办公自动化作用[中图分类号]TP393[文献标识码]A[文章编号]1009-5349(201
- Nature:OpenAI的deep research工具对科研人员有用吗?
迪娜学姐
人工智能论文阅读论文笔记prompt
OpenAI的deepresearch工具对科研人员有用吗?它有哪些优缺点?来看看全球学术界专家的评价。科技巨头OpenAI发布了一款名为“深度研究”的付费访问工具,该工具能够将来自数十乃至数百个网站的信息综合成一份数页长的引用报告。此工具与谷歌去年12月发布的同名“深度研究”功能类似,能在短短数十分钟内完成相当于数小时的工作量。许多科学家对其撰写文献综述或整篇综述论文的能力,甚至识别知识空白的能
- 从零开始:基于LLM大模型构建智能应用程序的完整指南
AI天才研究院
ChatGPT人工智能
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
- 【人工智能开题报告】
豌豆射手^
人工智能算法
人工智能开题报告第一步12篇文献应用(研究)领域历史、现状、发展趋势以及对社会、环境、健康、安全等方面的影响分析第二步15篇应用(研究)领域中的工作成果简述2.1国外6篇2.2国内9篇第三步9/10篇研究方案的分析与选择第一步12篇文献应用(研究)领域历史、现状、发展趋势以及对社会、环境、健康、安全等方面的影响分析1.我现在需要撰写⼀篇研究主题为【你的题目】。要求你启动浏览功能寻找发表时间为【20
- 【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
HGWAcsdgvs
人工智能python
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
leeshuqing
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
- ClickHouse优化技巧实战指南:从原理到案例解析
AAEllisonPang
Clickhouseclickhouse
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
传而习乎
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
coderZT
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
- 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
- 字典树(Trie) 理论知识复习及精选例题解析
BrainWen1
算法javac++数据结构pythonleetcodevscode
字典树理论知识复习及精选例题解析一、字典树理论知识二、精选例题解析例题1.P8306【模板】字典树例题2.P2580于是他错误的点名开始了例题3.P10471最大异或对TheXORLargestPair三、字典树的使用思路和细节使用思路细节注意四、总结一、字典树理论知识1.定义字典树(Trie)字典树(Trie)字典树(Trie),又称前缀树,是一种树形数据结构,用于高效地存储和检索字符串集合。它
- python mayavi_python下安装mayavi其实并不难
weixin_40009472
pythonmayavi
首先,也是最最重要的一点:不要直接在windows的命令窗口下运行直接网络安装的命令,一定要去网站上(https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#mayavi)直接下载相关的四个whl类文献,他们是PyQt4、traits、VTK和mayavi。要考虑到版本号的对应关系,比如我下载的是1.PyQt4-4.11.4-cp36-cp36m-win_amd64
- 从公布的11批其他算法类别分析
老赵聊算法、大模型备案
人工智能机器人算法AIGC语言模型
2025年3月12日,国家网信办分别发布了深度合成算法及互联网信息服务算法备案信息(其他类别算法)的公告,其中深度合成算法3月份批次通过共计395款,其他算法种类通过45款。具体分析如下:一、算法类别:序号算法类别数量占比1个性化推送类31749%2检索过滤类20431.53%3排序精选类578.81%4调度决策类599.12%5生成合成类101.55合计jxh152637647100%从算法类别
- Deepsearch 、Rag 、RraphRag
kse_music
混杂raggraphragdeepsearch
文章目录前言一、Ai-Search1.DeepSearch2.RAG(Retrieval-AugmentedGeneration)3.GraphRAG(Graph-basedRetrieval-AugmentedGeneration)二、选择指南三、结合应用总结前言DeepSearch、RAG(Retrieval-AugmentedGeneration)和GraphRAG这三种技术在智能检索、信息
- 【爬虫实战】python入门爬取猫眼电影排行
进击的C语言
爬虫自动化网络
爬虫爬虫概述应用场景:1、抓取特定网站或应用的内容,提取出有价值的信息。2、模拟用户在浏览器或应用中的操作,实现自动化流程。爬虫是什么专业术语:网络爬虫(又称网页蜘蛛、网络机器人)网络爬虫是一种自动按照特定规则抓取网页信息的程序或脚本。爬虫起源随着网络的迅猛发展,万维网成为海量信息的载体,如何有效地提取和利用这些信息成为一项巨大挑战。搜索引擎如Yahoo、Google、百度等,作为帮助人们检索信息
- 论文中自己写的内容会被标红吗?
kexiaoya2013
人工智能论文阅读论文笔记
很多人在写论文时,会担心一个问题,如果内容完全是自己写的,查重时会不会被系统标红?一、查重系统工作原理查重系统的核心功能是比对文本相似度。它会将你的论文与数据库中的海量文献进行对比,找出重复或高度相似的片段。要注意的是,查重系统并不会区分内容是谁写的,它只能关注文字本身的重复率。即使某段话是你原创的,但如果数据库中存在相似的表达,系统依然会判定为重复。二、为什么自己写的内容也可能被标红1、常用术语
- RAG(检索增强生成)系统实践与调优
python_知世
android金融自然语言处理大模型技术人工智能RAG大模型
在人工智能领域,检索增强生成(RetrievalAugmentedGeneration,RAG)是一种结合信息检索和生成式人工智能的技术,它通过从外部数据源中检索相关信息,来辅助大语言模型(LargeLanguageModel,LLM)生成更为准确、上下文相关的答案。1什么是RAG检索增强生成(RetrievalAugmentedGeneration,RAG)是一种结合信息检索和生成式人工智能的技
- 使用LLMRails构建增强型AI应用:从文档检索到语义查询
VYSAHF
人工智能python
使用LLMRails构建增强型AI应用:从文档检索到语义查询在构建生成式AI应用时,文档的索引和查询是其中的重要环节。LLMRails提供了一个便捷的API平台,专注于高性能和高准确度的文档处理。本文将详细介绍如何利用LLMRails和LangChain实现这一功能。技术背景介绍LLMRails是一个提供文档索引和查询的API平台,优化了性能和准确度。通过与LangChain的集成,LLMRail
- 大语言模型(LLM)的微调与应用
AI Echoes
语言模型人工智能自然语言处理
一、微调与应用的核心区别目标差异微调(Fine-tuning):针对预训练模型进行参数调整,使其适应特定任务或领域(如医疗问答、法律文本分析)。需通过有监督微调(SFT)或低秩适配(LoRA)等技术优化模型权重。应用(Application):基于现有模型的能力构建实际系统(如智能客服、文档摘要),侧重于工程化集成和交互设计,通常不修改模型参数,而是通过Prompt工程、RAG(检索增强生成)或A
- Chebykan wx 文章阅读
やっはろ
深度学习
文献筛选[1]神经网络:全面基础[2]通过sigmoid函数的超层叠近似[3]多层前馈网络是通用近似器[5]注意力是你所需要的[6]深度残差学习用于图像识别[7]视觉化神经网络的损失景观[8]牙齿模具点云补全通过数据增强和混合RL-GAN[9]强化学习:一项调查[10]使用PySR和SymbolicRegression.jl的科学可解释机器学习[11]Z.Liu,Y.Wang,S.Vaidya,F
- Hadoop(一)
朱辉辉33
hadooplinux
今天在诺基亚第一天开始培训大数据,因为之前没接触过Linux,所以这次一起学了,任务量还是蛮大的。
首先下载安装了Xshell软件,然后公司给了账号密码连接上了河南郑州那边的服务器,接下来开始按照给的资料学习,全英文的,头也不讲解,说锻炼我们的学习能力,然后就开始跌跌撞撞的自学。这里写部分已经运行成功的代码吧.
在hdfs下,运行hadoop fs -mkdir /u
- maven An error occurred while filtering resources
blackproof
maven报错
转:http://stackoverflow.com/questions/18145774/eclipse-an-error-occurred-while-filtering-resources
maven报错:
maven An error occurred while filtering resources
Maven -> Update Proje
- jdk常用故障排查命令
daysinsun
jvm
linux下常见定位命令:
1、jps 输出Java进程
-q 只输出进程ID的名称,省略主类的名称;
-m 输出进程启动时传递给main函数的参数;
&nb
- java 位移运算与乘法运算
周凡杨
java位移运算乘法
对于 JAVA 编程中,适当的采用位移运算,会减少代码的运行时间,提高项目的运行效率。这个可以从一道面试题说起:
问题:
用最有效率的方法算出2 乘以8 等於几?”
答案:2 << 3
由此就引发了我的思考,为什么位移运算会比乘法运算更快呢?其实简单的想想,计算机的内存是用由 0 和 1 组成的二
- java中的枚举(enmu)
g21121
java
从jdk1.5开始,java增加了enum(枚举)这个类型,但是大家在平时运用中还是比较少用到枚举的,而且很多人和我一样对枚举一知半解,下面就跟大家一起学习下enmu枚举。先看一个最简单的枚举类型,一个返回类型的枚举:
public enum ResultType {
/**
* 成功
*/
SUCCESS,
/**
* 失败
*/
FAIL,
- MQ初级学习
510888780
activemq
1.下载ActiveMQ
去官方网站下载:http://activemq.apache.org/
2.运行ActiveMQ
解压缩apache-activemq-5.9.0-bin.zip到C盘,然后双击apache-activemq-5.9.0-\bin\activemq-admin.bat运行ActiveMQ程序。
启动ActiveMQ以后,登陆:http://localhos
- Spring_Transactional_Propagation
布衣凌宇
springtransactional
//事务传播属性
@Transactional(propagation=Propagation.REQUIRED)//如果有事务,那么加入事务,没有的话新创建一个
@Transactional(propagation=Propagation.NOT_SUPPORTED)//这个方法不开启事务
@Transactional(propagation=Propagation.REQUIREDS_N
- 我的spring学习笔记12-idref与ref的区别
aijuans
spring
idref用来将容器内其他bean的id传给<constructor-arg>/<property>元素,同时提供错误验证功能。例如:
<bean id ="theTargetBean" class="..." />
<bean id ="theClientBean" class=&quo
- Jqplot之折线图
antlove
jsjqueryWebtimeseriesjqplot
timeseriesChart.html
<script type="text/javascript" src="jslib/jquery.min.js"></script>
<script type="text/javascript" src="jslib/excanvas.min.js&
- JDBC中事务处理应用
百合不是茶
javaJDBC编程事务控制语句
解释事务的概念; 事务控制是sql语句中的核心之一;事务控制的作用就是保证数据的正常执行与异常之后可以恢复
事务常用命令:
Commit提交
- [转]ConcurrentHashMap Collections.synchronizedMap和Hashtable讨论
bijian1013
java多线程线程安全HashMap
在Java类库中出现的第一个关联的集合类是Hashtable,它是JDK1.0的一部分。 Hashtable提供了一种易于使用的、线程安全的、关联的map功能,这当然也是方便的。然而,线程安全性是凭代价换来的――Hashtable的所有方法都是同步的。此时,无竞争的同步会导致可观的性能代价。Hashtable的后继者HashMap是作为JDK1.2中的集合框架的一部分出现的,它通过提供一个不同步的
- ng-if与ng-show、ng-hide指令的区别和注意事项
bijian1013
JavaScriptAngularJS
angularJS中的ng-show、ng-hide、ng-if指令都可以用来控制dom元素的显示或隐藏。ng-show和ng-hide根据所给表达式的值来显示或隐藏HTML元素。当赋值给ng-show指令的值为false时元素会被隐藏,值为true时元素会显示。ng-hide功能类似,使用方式相反。元素的显示或
- 【持久化框架MyBatis3七】MyBatis3定义typeHandler
bit1129
TypeHandler
什么是typeHandler?
typeHandler用于将某个类型的数据映射到表的某一列上,以完成MyBatis列跟某个属性的映射
内置typeHandler
MyBatis内置了很多typeHandler,这写typeHandler通过org.apache.ibatis.type.TypeHandlerRegistry进行注册,比如对于日期型数据的typeHandler,
- 上传下载文件rz,sz命令
bitcarter
linux命令rz
刚开始使用rz上传和sz下载命令:
因为我们是通过secureCRT终端工具进行使用的所以会有上传下载这样的需求:
我遇到的问题:
sz下载A文件10M左右,没有问题
但是将这个文件A再传到另一天服务器上时就出现传不上去,甚至出现乱码,死掉现象,具体问题
解决方法:
上传命令改为;rz -ybe
下载命令改为:sz -be filename
如果还是有问题:
那就是文
- 通过ngx-lua来统计nginx上的虚拟主机性能数据
ronin47
ngx-lua 统计 解禁ip
介绍
以前我们为nginx做统计,都是通过对日志的分析来完成.比较麻烦,现在基于ngx_lua插件,开发了实时统计站点状态的脚本,解放生产力.项目主页: https://github.com/skyeydemon/ngx-lua-stats 功能
支持分不同虚拟主机统计, 同一个虚拟主机下可以分不同的location统计.
可以统计与query-times request-time
- java-68-把数组排成最小的数。一个正整数数组,将它们连接起来排成一个数,输出能排出的所有数字中最小的。例如输入数组{32, 321},则输出32132
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
import java.util.Comparator;
public class MinNumFromIntArray {
/**
* Q68输入一个正整数数组,将它们连接起来排成一个数,输出能排出的所有数字中最小的一个。
* 例如输入数组{32, 321},则输出这两个能排成的最小数字32132。请给出解决问题
- Oracle基本操作
ccii
Oracle SQL总结Oracle SQL语法Oracle基本操作Oracle SQL
一、表操作
1. 常用数据类型
NUMBER(p,s):可变长度的数字。p表示整数加小数的最大位数,s为最大小数位数。支持最大精度为38位
NVARCHAR2(size):变长字符串,最大长度为4000字节(以字符数为单位)
VARCHAR2(size):变长字符串,最大长度为4000字节(以字节数为单位)
CHAR(size):定长字符串,最大长度为2000字节,最小为1字节,默认
- [强人工智能]实现强人工智能的路线图
comsci
人工智能
1:创建一个用于记录拓扑网络连接的矩阵数据表
2:自动构造或者人工复制一个包含10万个连接(1000*1000)的流程图
3:将这个流程图导入到矩阵数据表中
4:在矩阵的每个有意义的节点中嵌入一段简单的
- 给Tomcat,Apache配置gzip压缩(HTTP压缩)功能
cwqcwqmax9
apache
背景:
HTTP 压缩可以大大提高浏览网站的速度,它的原理是,在客户端请求网页后,从服务器端将网页文件压缩,再下载到客户端,由客户端的浏览器负责解压缩并浏览。相对于普通的浏览过程HTML ,CSS,Javascript , Text ,它可以节省40%左右的流量。更为重要的是,它可以对动态生成的,包括CGI、PHP , JSP , ASP , Servlet,SHTML等输出的网页也能进行压缩,
- SpringMVC and Struts2
dashuaifu
struts2springMVC
SpringMVC VS Struts2
1:
spring3开发效率高于struts
2:
spring3 mvc可以认为已经100%零配置
3:
struts2是类级别的拦截, 一个类对应一个request上下文,
springmvc是方法级别的拦截,一个方法对应一个request上下文,而方法同时又跟一个url对应
所以说从架构本身上 spring3 mvc就容易实现r
- windows常用命令行命令
dcj3sjt126com
windowscmdcommand
在windows系统中,点击开始-运行,可以直接输入命令行,快速打开一些原本需要多次点击图标才能打开的界面,如常用的输入cmd打开dos命令行,输入taskmgr打开任务管理器。此处列出了网上搜集到的一些常用命令。winver 检查windows版本 wmimgmt.msc 打开windows管理体系结构(wmi) wupdmgr windows更新程序 wscrip
- 再看知名应用背后的第三方开源项目
dcj3sjt126com
ios
知名应用程序的设计和技术一直都是开发者需要学习的,同样这些应用所使用的开源框架也是不可忽视的一部分。此前《
iOS第三方开源库的吐槽和备忘》中作者ibireme列举了国内多款知名应用所使用的开源框架,并对其中一些框架进行了分析,同样国外开发者
@iOSCowboy也在博客中给我们列出了国外多款知名应用使用的开源框架。另外txx's blog中详细介绍了
Facebook Paper使用的第三
- Objective-c单例模式的正确写法
jsntghf
单例iosiPhone
一般情况下,可能我们写的单例模式是这样的:
#import <Foundation/Foundation.h>
@interface Downloader : NSObject
+ (instancetype)sharedDownloader;
@end
#import "Downloader.h"
@implementation
- jquery easyui datagrid 加载成功,选中某一行
hae
jqueryeasyuidatagrid数据加载
1.首先你需要设置datagrid的onLoadSuccess
$(
'#dg'
).datagrid({onLoadSuccess :
function
(data){
$(
'#dg'
).datagrid(
'selectRow'
,3);
}});
2.onL
- jQuery用户数字打分评价效果
ini
JavaScripthtmljqueryWebcss
效果体验:http://hovertree.com/texiao/jquery/5.htmHTML文件代码:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
<head>
<title>jQuery用户数字打分评分代码 - HoverTree</
- mybatis的paramType
kerryg
DAOsql
MyBatis传多个参数:
1、采用#{0},#{1}获得参数:
Dao层函数方法:
public User selectUser(String name,String area);
对应的Mapper.xml
<select id="selectUser" result
- centos 7安装mysql5.5
MrLee23
centos
首先centos7 已经不支持mysql,因为收费了你懂得,所以内部集成了mariadb,而安装mysql的话会和mariadb的文件冲突,所以需要先卸载掉mariadb,以下为卸载mariadb,安装mysql的步骤。
#列出所有被安装的rpm package rpm -qa | grep mariadb
#卸载
rpm -e mariadb-libs-5.
- 利用thrift来实现消息群发
qifeifei
thrift
Thrift项目一般用来做内部项目接偶用的,还有能跨不同语言的功能,非常方便,一般前端系统和后台server线上都是3个节点,然后前端通过获取client来访问后台server,那么如果是多太server,就是有一个负载均衡的方法,然后最后访问其中一个节点。那么换个思路,能不能发送给所有节点的server呢,如果能就
- 实现一个sizeof获取Java对象大小
teasp
javaHotSpot内存对象大小sizeof
由于Java的设计者不想让程序员管理和了解内存的使用,我们想要知道一个对象在内存中的大小变得比较困难了。本文提供了可以获取对象的大小的方法,但是由于各个虚拟机在内存使用上可能存在不同,因此该方法不能在各虚拟机上都适用,而是仅在hotspot 32位虚拟机上,或者其它内存管理方式与hotspot 32位虚拟机相同的虚拟机上 适用。
- SVN错误及处理
xiangqian0505
SVN提交文件时服务器强行关闭
在SVN服务控制台打开资源库“SVN无法读取current” ---摘自网络 写道 SVN无法读取current修复方法 Can't read file : End of file found
文件:repository/db/txn_current、repository/db/current
其中current记录当前最新版本号,txn_current记录版本库中版本