- 【爆款长文】RAG检索增强大模型的“记忆力”革命:Contextual Chunk Headers(CCH)实战全解析
许泽宇的技术分享
人工智能机器学习
大家好,我是你们的AI技术侃侃而谈小能手。今天我们来聊聊RAG(Retrieval-AugmentedGeneration)这个AI圈的“记忆力补脑丸”,以及它最近新晋的“脑白金”——ContextualChunkHeaders(CCH)。别眨眼,这可是让大模型“查资料”能力质变的秘密武器!一、RAG:让大模型不再“张口就胡说”先来个小科普。RAG是什么?简单说,就是给大模型加个“外挂”,让它在回
- 爆改RAG检索力:三大Query变形术,助你玩转AI知识检索!
许泽宇的技术分享
大模型AIGC搜索引擎人工智能RAG
你以为RAG(Retrieval-AugmentedGeneration)就是“检索+生成”那么简单?那你可太低估AI界的“内卷”了!今天,咱们就来聊聊如何用三大Query变形术,把RAG的检索力拉满,助你在AI知识海洋里捞到最肥的鱼!一、RAG的“灵魂拷问”:你真的会提问吗?在AI时代,信息检索的效率和质量,80%取决于你“怎么问”。RAG系统的本质,就是“你问得好,我答得妙”。但现实往往是——
- RAG 调优指南:Spring AI Alibaba 模块化 RAG 原理与使用
ApacheDubbo
spring人工智能架构SpringAIRAG
>夏冬,SpringAIAlibabaContributorRAG简介什么是RAG(检索增强生成)RAG(RetrievalAugmentedGeneration,检索增强生成)是一种结合信息检索和文本生成的技术范式。核心设计理念RAG技术就像给AI装上了「实时百科大脑」,通过先查资料后回答的机制,让AI摆脱传统模型的"知识遗忘"困境。️四大核心步骤1.文档切割→建立智能档案库核心任务:将海量文档
- CVPR 2024 3D方向总汇包含(3DGS、三维重建、深度补全、深度估计、全景定位、表面重建和特征匹配等)
1、3D方向Rapid3DModelGenerationwithIntuitive3DInputInstantaneousPerceptionofMovingObjectsin3DNEAT:Distilling3DWireframesfromNeuralAttractionFields⭐codeSculptingHolistic3DRepresentationinContrastiveLangua
- 深入理解RAG:大语言模型时代的知识增强架构
小胡说技书
#大模型/智能体语言模型架构人工智能python大模型RAG
在人工智能快速发展的今天,大语言模型(LLM)已经展现出令人惊叹的能力。然而,即使是最先进的模型也面临着知识更新滞后、事实性错误(幻觉)和专业领域知识不足等根本性挑战。检索增强生成(Retrieval-AugmentedGeneration,简称RAG)技术的出现,为解决这些问题提供了一个优雅而有效的方案。一、为什么需要RAG?从大模型的局限性说起1.1大语言模型的固有缺陷要理解RAG的价值,我们
- 【大模型应用开发 动手做AI Agent】RAG和Agent
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RAG,Agent,大模型应用,AI,知识图谱,检索,响应生成,聊天机器人1.背景介绍近年来,大模型技术取得了飞速发展,其强大的语言理解和生成能力为人工智能应用带来了新的机遇。然而,单纯依靠大模型的零样本学习能力往往难以满足复杂场景下的应用需求。为了更好地将大模型应用于实际场景,研究者们提出了RetrievalAugmentedGeneration(RAG)和AIAgent等新兴技术。RAG技术将
- AI大模型RAG架构详细解析(一)标准RAG、纠正型RAG、推测型RAG、融合型RAG、代理型RAG
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在当今的AI时代,你是否想过,如果AI能够每次都从全球知识中精准地提取完美答案,那会是怎样的体验?检索增强生成(Retrieval-AugmentedGeneration,简称RAG)正是实现这一目标的幕后英雄。从ChatGPT引用来源的能力到企业AI扫描数千份文件,RAG为语言模型提供了现实世界的根基。然而,RAG并非“一刀切”的解决方案。随着时间的推移,AI研究人员设计了多种专门的RAG架构,
- Outlines 丝绸般流畅的文本结构化生成工具
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Outlines丝绸般流畅的文本结构化生成工具outlinesGuidedTextGeneration项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ou/outlines近年来,随着大型语言模型的爆炸性增长,如何有效地利用这些智能体以产生准确、可控的文本成为了一个新的挑战。Outlines丝绸,一个强大的开源工具,应运而生,旨在通过结构化文本生成,让开发者和研究人员能够在
- 5G毫米波测试规范详解:3GPP核心标准、测试流程与实战挑战
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5G毫米波(mmWave)测试规范涉及多个国际标准组织和行业规范,主要确保设备在毫米波频段(通常指24GHz至100GHz)的性能、兼容性和可靠性。以下是5G毫米波测试的关键规范、测试内容和相关标准:1.核心标准组织与规范3GPP(3rdGenerationPartnershipProject)TS38.141系列:定义基站(gNB)的射频(RF)测试要求,包括毫米波频段的发射功率、频谱发射模板、
- Spring Boot + LangChain 构建 RAG 应用
程序员丸子
langchainAI大模型语言模型自然语言处理人工智能大语言模型RAG
使用LangChain构建RAG应用程序什么是RAG?检索增强生成(Retrieval-AugmentedGeneration,RAG)是一种结合了检索和生成两种关键技术的机器学习方法。这种方法在自然语言处理任务中特别有效,例如对话系统和问答系统。RAG的关键组件检索:•RAG首先从大型数据集或知识库中检索与用户查询相关的文档或数据。•通常使用信息检索技术,如向量搜索或关键词匹配。生成:•在检索到
- 大模型实战干货:如何基于LangChain 在本地构建一个可运行的 RAG 系统(附完整代码)
勤奋的知更鸟
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什么是RAGRAG(Retrieval-AugmentedGeneration,检索增强生成)是一种将语言模型(如ChatGPT)与外部知识库结合的技术,使其在生成回答时能够调用真实知识来源,而不仅依赖模型本身的参数记忆。LangChain是一个构建大语言模型(LLM)应用的强大框架,提供了连接向量数据库、检索器、提示模板和LLM的模块化工具链。RAG系统结构图项目依赖安装pipinstallla
- [代码评估-经验研究-会议ICPC]Analyzing Prompt Influence on Automated Method Generation:An Empirical Study
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全文总结这篇论文题为《AnalyzingPromptInfluenceonAutomatedMethodGeneration:AnEmpiricalStudywithCopilot》。研究背景背景介绍:这篇文章的研究背景是生成式人工智能(GenerativeAI)正在改变开发者与软件系统的交互方式,提供了可以生成和交付新内容的服务,以满足开发者的实际需求。例如,开发者可以通过自然语言提示直接从ID
- RAG 和微调如何抉择
成都犀牛
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要选择RAG(Retrieval-AugmentedGeneration)还是微调(Fine-tuning),或者两者结合,主要取决于如下数据特性应用场景资源限制模型行为的控制需求RAGvs.微调:如何选择?特性/维度RAG(检索增强生成)微调(Fine-tuning)数据特性知识不断变化/更新、信息量大、需要引用来源、数据隐私性高。数据领域特定、格式特殊、语言风格独特、知识相对稳定。知识来源外部
- Java 8 JVM中对象从年轻代(Young Generation)晋升到老年代(Old Generation)的过程浅析
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Java8JVM中对象从年轻代到老年代的过程在Java8的JVM中,对象从年轻代(YoungGeneration)晋升到老年代(OldGeneration)的过程是内存管理的重要机制。以下是详细过程:年轻代结构年轻代通常分为三个区域:Eden区-新创建的对象首先分配在这里Survivor区(From)-存放上一次GC后存活的对象Survivor区(To)-存放当前GC后存活的对象对象晋升过程初始分
- 深入了解域名生成算法(DGA):原理、应用及防御措施
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域名生成算法(DGA,DomainGenerationAlgorithm)是一种用于生成大量域名的算法,通常用于恶意软件和网络攻击中。它们的主要目的是通过生成看似合法的域名来逃避检测和阻止。例如,恶意软件可以使用DGA定期生成新的域名,以避免被网络安全系统发现并封锁。DGA的工作原理:生成域名:DGA通过算法生成大量的随机或伪随机的域名。这些域名通常是由一些固定的字符集和算法生成的,这些算法可能涉
- 互联网大厂Java求职面试:AI与大模型技术下的RAG系统架构设计与性能优化
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【互联网大厂Java求职面试:AI与大模型技术下的RAG系统架构设计与性能优化】文章内容面试官开场白技术总监(李明):“郑薪苦,欢迎来到今天的面试。我是李明,负责我们公司的AI平台架构设计。今天我们将围绕一个非常前沿的场景——基于RAG(Retrieval-AugmentedGeneration)系统的架构设计与性能优化进行深入探讨。这个场景在当前的AI应用中非常重要,尤其是在企业知识库与大模型深
- Datawhale组队学习 - 202505 - PyPOTS - Task01时序数据与PyPOTS
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系列文章目录Task01-时序数据与PyPOTS文章目录系列文章目录前言1时间序列数据1.1时间序列数据的类型1.2时间序列数据示例1.3时间序列的研究与应用方向1.3.1预测Forecasting1.3.2分类Classification1.3.3聚类Clustering1.3.4异常监测AnomalyDetection1.3.5时间序列生成Generation1.3.6插补Imputation
- [JAVA高频考点-面试题] Java 中有哪些垃圾回收算法
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华为OD面试真题精选专栏:华为OD面试真题精选目录:2025华为OD面试手撕代码真题目录以及八股文真题目录文章目录华为OD面试真题精选本文为专栏附赠题,不一定是华为od面试真题Java中的垃圾回收算法详解1.标记-清除算法(Mark-Sweep)2.标记-整理算法(Mark-Compact)3.复制算法(Copying)4.分代收集算法(GenerationalCollection)5.增量式垃圾
- 在ubuntu22.04上部署RagFlow一个深度文档理解的开源 RAG
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RAGFlow是一个基于深度文档理解的开源RAG(Retrieval-AugmentedGeneration)引擎。它为任何规模的企业提供简化的RAG工作流程,结合LLM(大型语言模型)以提供真实的问答功能,并由来自各种复杂格式数据的有根据的引用提供支持。主要特点1、“品质进,品质出”基于深度文档理解,从具有复杂格式的非结构化数据中提取知识。找到“数据大海捞针”,字面上是无限的令牌。2、基于模板的
- 大模型RAG高阶面试指南:第一章:RAG绪论
强化学习曾小健3
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第一章:RAG绪论1.1RAG的定义、背景与核心思想检索增强生成(RetrievalAugmentedGeneration,简称RAG)是一种结合了信息检索和文本生成的人工智能技术。它通过在生成过程中动态检索相关信息来增强大型语言模型的能力,从而提供更准确、更及时、更可靠的回答。RAG的核心思想是将"参数化知识"(存储在模型参数中的知识)与"非参数化知识"(存储在外部知识库中的知识)相结合,通过检
- Follow My Instruction and Spill the Beans: Scalable Data Extraction from Retrieval-Augmented Generat
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iclr20255688检索增强生成(Retrieval-AugmentedGeneration,RAG)通过在测试阶段引入外部知识,提升了预训练模型的能力,实现了定制化适应。然而,本文研究发现,在检索上下文增强的语言模型(Retrieval-In-ContextRAGLMs)中存在数据存储泄露的风险。我们展示了攻击者可以利用语言模型的指令遵循能力,通过提示注入(promptinjection)轻
- 实现RAG融合以提升信息检索精准度
zbb258
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在信息检索领域,如何从浩如烟海的信息中精准地获得答案是一个巨大的挑战。RAG(Retrieval-AugmentedGeneration)融合就是一种创新的解决方案。本文将介绍RAG融合的技术背景、核心原理,并提供多个代码片段,展示如何使用这一技术进行信息检索。技术背景介绍RAG融合结合了信息检索和生成式模型的优势。它可以通过生成多个查询,从而提高搜索结果的综合质量,并利用互惠排名融合方法对搜索结
- 【C#】C#八股文
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目录1概述1.1GC(GarbageCollection)1.1.1为什么需要GC?1.1.2GC的工作原理工作原理什么是Root?GC算法:Mark-Compact标记压缩算法GC优化:Generational分代算法1.1.3GC的触发时间1.1.4如何减少垃圾回收1.1.5手动回收1.1.6需要特殊清理的类型*1.2内存1.2.1分区1.2.2为什么栈比堆快?1.2.3.NET&CLR*1.
- Grounding Language Model with Chunking‑Free In‑Context Retrieval (CFIC)
steven~~~
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一读即懂这篇ACL2024文章介绍了CFIC,一种新的无块文档上下文检索方法,用于提升Retrieval‑Augmented Generation(RAG)任务的“证据定位”能力。问题是什么?传统RAG会先将文档分块(chunk)再检索,但这种分块会打断语义连贯性、引入噪音,并限制检索精度([aclanthology.org][1],[chatpaper.com][2])。CFIC的创新做法?跳过
- 论文精读:Hypercube-RAG: Hypercube-Based Retrieval-Augmented Generation for In-domain Scientific Question
大数据AI-ZRL
论文精读自然语言处理人工智能
研究背景研究问题:这篇文章要解决的问题是如何在领域特定的科学问答任务中,利用外部知识提高大型语言模型(LLMs)的准确性和效率。具体来说,传统的基于语义相似性的检索增强生成(RAG)方法在处理领域知识密集型任务时,难以返回简洁且高度相关的信息。研究难点:该问题的研究难点包括:如何在领域特定的任务中实现高效且准确的检索;如何在检索过程中提供可解释性;如何在保持高效的同时提高模型的准确性。相关工作:该
- 南洋理工、新国立新作 MEMO:基于记忆引导的高保真数字人生成扩散模型
楠哥聊AI
计算机视觉数字人科研MEMOAIGCtalkingheadtalkingface
视频扩散模型的最新进展为现实音频驱动的视频生成开辟了新的潜力。然而,在生成的视频中实现无缝音频与唇部同步化、保持长期身份一致性以及产生自然、与音频对齐的表情仍然是一个重大的挑战。为了解决这些挑战,南洋理工、新加坡国立大学联合提出了MEMO:Memory-GuidedDiffusionforExpressiveTalkingVideoGeneration,这是一种端到端的音频驱动特性动画方法,用于生
- 使用Elasticsearch实现高效的RAG系统:原理、实现与最佳实践
llzwxh888
elasticsearchjenkins大数据python
标题:使用Elasticsearch实现高效的RAG系统:原理、实现与最佳实践内容:使用Elasticsearch实现高效的RAG系统:原理、实现与最佳实践1.引言检索增强生成(Retrieval-AugmentedGeneration,RAG)是一种强大的技术,可以显著提升大语言模型的表现。它通过从外部知识库检索相关信息来增强模型的输出。在这篇文章中,我们将探讨如何使用Elasticsearch
- Langchain学习笔记(五):检索增强生成(RAG)基础原理
zhangsan0933
LangChainlangchain学习笔记
注:本文是Langchain框架的学习笔记;不是教程!不是教程!内容可能有所疏漏,欢迎交流指正。后续将持续更新学习笔记,分享我的学习心得和实践经验。一.RAG系统的基本原理与架构检索增强生成(Retrieval-AugmentedGeneration,RAG)是一种结合了检索系统和生成式AI的混合架构,旨在解决大语言模型(LLM)的知识时效性和幻觉问题。RAG通过从外部知识库检索相关信息,然后将这
- 【Story】编译器的基础概念与类型分类
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目录编译器详解1.编译器的工作流程1.1词法分析(LexicalAnalysis)词法分析的例子1.2语法分析(SyntaxAnalysis)语法分析的例子1.3语义分析(SemanticAnalysis)语义分析的例子1.4中间代码生成(IntermediateCodeGeneration)中间代码的例子1.5代码优化(CodeOptimization)代码优化的例子1.6目标代码生成(Code
- 2022-2023 ICCV、ECCV、CVPR关于有感自动驾驶的论文
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2022-2023ICCV、ECCV、CVPR关于有感自动驾驶的论文1全景分割【ECCV2022】|4D-STOP:基于时空对象方案生成和聚合的4DLiDAR全景分割|4D-StOP:PanopticSegmentationof4DLiDARUsingSpatio-TemporalObjectProposalGenerationandAggregation|论文链接|代码链接【ECCV2022】|
- Java开发中,spring mvc 的线程怎么调用?
小麦麦子
springmvc
今天逛知乎,看到最近很多人都在问spring mvc 的线程http://www.maiziedu.com/course/java/ 的启动问题,觉得挺有意思的,那哥们儿问的也听仔细,下面的回答也很详尽,分享出来,希望遇对遇到类似问题的Java开发程序猿有所帮助。
问题:
在用spring mvc架构的网站上,设一线程在虚拟机启动时运行,线程里有一全局
- maven依赖范围
bitcarter
maven
1.test 测试的时候才会依赖,编译和打包不依赖,如junit不被打包
2.compile 只有编译和打包时才会依赖
3.provided 编译和测试的时候依赖,打包不依赖,如:tomcat的一些公用jar包
4.runtime 运行时依赖,编译不依赖
5.默认compile
依赖范围compile是支持传递的,test不支持传递
1.传递的意思是项目A,引用
- Jaxb org.xml.sax.saxparseexception : premature end of file
darrenzhu
xmlprematureJAXB
如果在使用JAXB把xml文件unmarshal成vo(XSD自动生成的vo)时碰到如下错误:
org.xml.sax.saxparseexception : premature end of file
很有可能时你直接读取文件为inputstream,然后将inputstream作为构建unmarshal需要的source参数。InputSource inputSource = new In
- CSS Specificity
周凡杨
html权重Specificitycss
有时候对于页面元素设置了样式,可为什么页面的显示没有匹配上呢? because specificity
CSS 的选择符是有权重的,当不同的选择符的样式设置有冲突时,浏览器会采用权重高的选择符设置的样式。
规则:
HTML标签的权重是1
Class 的权重是10
Id 的权重是100
- java与servlet
g21121
servlet
servlet 搞java web开发的人一定不会陌生,而且大家还会时常用到它。
下面是java官方网站上对servlet的介绍: java官网对于servlet的解释 写道
Java Servlet Technology Overview Servlets are the Java platform technology of choice for extending and enha
- eclipse中安装maven插件
510888780
eclipsemaven
1.首先去官网下载 Maven:
http://www.apache.org/dyn/closer.cgi/maven/binaries/apache-maven-3.2.3-bin.tar.gz
下载完成之后将其解压,
我将解压后的文件夹:apache-maven-3.2.3,
并将它放在 D:\tools目录下,
即 maven 最终的路径是:D:\tools\apache-mave
- jpa@OneToOne关联关系
布衣凌宇
jpa
Nruser里的pruserid关联到Pruser的主键id,实现对一个表的增删改,另一个表的数据随之增删改。
Nruser实体类
//*****************************************************************
@Entity
@Table(name="nruser")
@DynamicInsert @Dynam
- 我的spring学习笔记11-Spring中关于声明式事务的配置
aijuans
spring事务配置
这两天学到事务管理这一块,结合到之前的terasoluna框架,觉得书本上讲的还是简单阿。我就把我从书本上学到的再结合实际的项目以及网上看到的一些内容,对声明式事务管理做个整理吧。我看得Spring in Action第二版中只提到了用TransactionProxyFactoryBean和<tx:advice/>,定义注释驱动这三种,我承认后两种的内容很好,很强大。但是实际的项目当中
- java 动态代理简单实现
antlove
javahandlerproxydynamicservice
dynamicproxy.service.HelloService
package dynamicproxy.service;
public interface HelloService {
public void sayHello();
}
dynamicproxy.service.impl.HelloServiceImpl
package dynamicp
- JDBC连接数据库
百合不是茶
JDBC编程JAVA操作oracle数据库
如果我们要想连接oracle公司的数据库,就要首先下载oralce公司的驱动程序,将这个驱动程序的jar包导入到我们工程中;
JDBC链接数据库的代码和固定写法;
1,加载oracle数据库的驱动;
&nb
- 单例模式中的多线程分析
bijian1013
javathread多线程java多线程
谈到单例模式,我们立马会想到饿汉式和懒汉式加载,所谓饿汉式就是在创建类时就创建好了实例,懒汉式在获取实例时才去创建实例,即延迟加载。
饿汉式:
package com.bijian.study;
public class Singleton {
private Singleton() {
}
// 注意这是private 只供内部调用
private static
- javascript读取和修改原型特别需要注意原型的读写不具有对等性
bijian1013
JavaScriptprototype
对于从原型对象继承而来的成员,其读和写具有内在的不对等性。比如有一个对象A,假设它的原型对象是B,B的原型对象是null。如果我们需要读取A对象的name属性值,那么JS会优先在A中查找,如果找到了name属性那么就返回;如果A中没有name属性,那么就到原型B中查找name,如果找到了就返回;如果原型B中也没有
- 【持久化框架MyBatis3六】MyBatis3集成第三方DataSource
bit1129
dataSource
MyBatis内置了数据源的支持,如:
<environments default="development">
<environment id="development">
<transactionManager type="JDBC" />
<data
- 我程序中用到的urldecode和base64decode,MD5
bitcarter
cMD5base64decodeurldecode
这里是base64decode和urldecode,Md5在附件中。因为我是在后台所以需要解码:
string Base64Decode(const char* Data,int DataByte,int& OutByte)
{
//解码表
const char DecodeTable[] =
{
0, 0, 0, 0, 0, 0
- 腾讯资深运维专家周小军:QQ与微信架构的惊天秘密
ronin47
社交领域一直是互联网创业的大热门,从PC到移动端,从OICQ、MSN到QQ。到了移动互联网时代,社交领域应用开始彻底爆发,直奔黄金期。腾讯在过去几年里,社交平台更是火到爆,QQ和微信坐拥几亿的粉丝,QQ空间和朋友圈各种刷屏,写心得,晒照片,秀视频,那么谁来为企鹅保驾护航呢?支撑QQ和微信海量数据背后的架构又有哪些惊天内幕呢?本期大讲堂的内容来自今年2月份ChinaUnix对腾讯社交网络运营服务中心
- java-69-旋转数组的最小元素。把一个数组最开始的若干个元素搬到数组的末尾,我们称之为数组的旋转。输入一个排好序的数组的一个旋转,输出旋转数组的最小元素
bylijinnan
java
public class MinOfShiftedArray {
/**
* Q69 旋转数组的最小元素
* 把一个数组最开始的若干个元素搬到数组的末尾,我们称之为数组的旋转。输入一个排好序的数组的一个旋转,输出旋转数组的最小元素。
* 例如数组{3, 4, 5, 1, 2}为{1, 2, 3, 4, 5}的一个旋转,该数组的最小值为1。
*/
publ
- 看博客,应该是有方向的
Cb123456
反省看博客
看博客,应该是有方向的:
我现在就复习以前的,在补补以前不会的,现在还不会的,同时完善完善项目,也看看别人的博客.
我刚突然想到的:
1.应该看计算机组成原理,数据结构,一些算法,还有关于android,java的。
2.对于我,也快大四了,看一些职业规划的,以及一些学习的经验,看看别人的工作总结的.
为什么要写
- [开源与商业]做开源项目的人生活上一定要朴素,尽量减少对官方和商业体系的依赖
comsci
开源项目
为什么这样说呢? 因为科学和技术的发展有时候需要一个平缓和长期的积累过程,但是行政和商业体系本身充满各种不稳定性和不确定性,如果你希望长期从事某个科研项目,但是却又必须依赖于某种行政和商业体系,那其中的过程必定充满各种风险。。。
所以,为避免这种不确定性风险,我
- 一个 sql优化 ([精华] 一个查询优化的分析调整全过程!很值得一看 )
cwqcwqmax9
sql
见 http://www.itpub.net/forum.php?mod=viewthread&tid=239011
Web翻页优化实例
提交时间: 2004-6-18 15:37:49 回复 发消息
环境:
Linux ve
- Hibernat and Ibatis
dashuaifu
Hibernateibatis
Hibernate VS iBATIS 简介 Hibernate 是当前最流行的O/R mapping框架,当前版本是3.05。它出身于sf.net,现在已经成为Jboss的一部分了 iBATIS 是另外一种优秀的O/R mapping框架,当前版本是2.0。目前属于apache的一个子项目了。 相对Hibernate“O/R”而言,iBATIS 是一种“Sql Mappi
- 备份MYSQL脚本
dcj3sjt126com
mysql
#!/bin/sh
# this shell to backup mysql
#
[email protected] (QQ:1413161683 DuChengJiu)
_dbDir=/var/lib/mysql/
_today=`date +%w`
_bakDir=/usr/backup/$_today
[ ! -d $_bakDir ] && mkdir -p
- iOS第三方开源库的吐槽和备忘
dcj3sjt126com
ios
转自
ibireme的博客 做iOS开发总会接触到一些第三方库,这里整理一下,做一些吐槽。 目前比较活跃的社区仍旧是Github,除此以外也有一些不错的库散落在Google Code、SourceForge等地方。由于Github社区太过主流,这里主要介绍一下Github里面流行的iOS库。 首先整理了一份
Github上排名靠
- html wlwmanifest.xml
eoems
htmlxml
所谓优化wp_head()就是把从wp_head中移除不需要元素,同时也可以加快速度。
步骤:
加入到function.php
remove_action('wp_head', 'wp_generator');
//wp-generator移除wordpress的版本号,本身blog的版本号没什么意义,但是如果让恶意玩家看到,可能会用官网公布的漏洞攻击blog
remov
- 浅谈Java定时器发展
hacksin
java并发timer定时器
java在jdk1.3中推出了定时器类Timer,而后在jdk1.5后由Dou Lea从新开发出了支持多线程的ScheduleThreadPoolExecutor,从后者的表现来看,可以考虑完全替代Timer了。
Timer与ScheduleThreadPoolExecutor对比:
1.
Timer始于jdk1.3,其原理是利用一个TimerTask数组当作队列
- 移动端页面侧边导航滑入效果
ini
jqueryWebhtml5cssjavascirpt
效果体验:http://hovertree.com/texiao/mobile/2.htm可以使用移动设备浏览器查看效果。效果使用到jquery-2.1.4.min.js,该版本的jQuery库是用于支持HTML5的浏览器上,不再兼容IE8以前的浏览器,现在移动端浏览器一般都支持HTML5,所以使用该jQuery没问题。HTML文件代码:
<!DOCTYPE html>
<h
- AspectJ+Javasist记录日志
kane_xie
aspectjjavasist
在项目中碰到这样一个需求,对一个服务类的每一个方法,在方法开始和结束的时候分别记录一条日志,内容包括方法名,参数名+参数值以及方法执行的时间。
@Override
public String get(String key) {
// long start = System.currentTimeMillis();
// System.out.println("Be
- redis学习笔记
MJC410621
redisNoSQL
1)nosql数据库主要由以下特点:非关系型的、分布式的、开源的、水平可扩展的。
1,处理超大量的数据
2,运行在便宜的PC服务器集群上,
3,击碎了性能瓶颈。
1)对数据高并发读写。
2)对海量数据的高效率存储和访问。
3)对数据的高扩展性和高可用性。
redis支持的类型:
Sring 类型
set name lijie
get name lijie
set na
- 使用redis实现分布式锁
qifeifei
在多节点的系统中,如何实现分布式锁机制,其中用redis来实现是很好的方法之一,我们先来看一下jedis包中,有个类名BinaryJedis,它有个方法如下:
public Long setnx(final byte[] key, final byte[] value) {
checkIsInMulti();
client.setnx(key, value);
ret
- BI并非万能,中层业务管理报表要另辟蹊径
张老师的菜
大数据BI商业智能信息化
BI是商业智能的缩写,是可以帮助企业做出明智的业务经营决策的工具,其数据来源于各个业务系统,如ERP、CRM、SCM、进销存、HER、OA等。
BI系统不同于传统的管理信息系统,他号称是一个整体应用的解决方案,是融入管理思想的强大系统:有着系统整体的设计思想,支持对所有
- 安装rvm后出现rvm not a function 或者ruby -v后提示没安装ruby的问题
wudixiaotie
function
1.在~/.bashrc最后加入
[[ -s "$HOME/.rvm/scripts/rvm" ]] && source "$HOME/.rvm/scripts/rvm"
2.重新启动terminal输入:
rvm use ruby-2.2.1 --default
把当前安装的ruby版本设为默