- 大模型Agent 和 RAG 的关系
大数据追光猿
大模型语言模型人工智能学习方法transformer
Agent和RAG(Retrieval-AugmentedGeneration)是两种在自然语言处理(NLP)和人工智能领域中广泛使用的技术,它们在功能、目标和实现方式上既有区别又有联系。以下是它们的关系及其协同作用的详细分析。1.Agent和RAG的定义(1)Agent定义:Agent是一种智能体,能够感知环境并采取行动以完成特定任务。在NLP领域,Agent通常指一个基于大语言模型(LLM)的
- Agent、RAG、LangChain的概念及作用
北极冰雨
大模型人工智能
Agent:概念:在人工智能中,Agent通常指的是能够执行任务或做出决策的实体,可以是简单的程序,也可以是复杂的系统,如自动化客服助手、推荐系统等,甚至可以是软件代理、机器人或虚拟助手等各种形式。作用:它能利用内置的大语言模型来做出规划,决定执行哪些步骤,以及每个步骤需要调用哪些工具(如RAG),之后调用相应的工具,最终完成任务。例如,在客服问答场景中,Agent可以根据用户的问题,规划出需要查
- OpenAI Agents SDK 中文文档 中文教程 (7)
wtsolutions
openaiagentssdkpythonopenaisdk中文文档
英文文档原文详见OpenAIAgentsSDKhttps://openai.github.io/openai-agents-python/本文是OpenAI-agents-sdk-python使用翻译软件翻译后的中文文档/教程。分多个帖子发布,帖子的目录如下:(1)OpenAI代理SDK,介绍及快速入门(2)OpenAIagentssdk,agents,运行agents,结果,流,工具,交接(3)
- 通用AI Agent的进化图谱:架构革新与安全可控的双重突破——以Manus为范本的启示
我也秃了
人工智能架构安全
通用AIAgent的进化路径:架构创新与安全管控的双重突破引言近年来,AI智能体正经历前所未有的变革。2025年3月,中国团队Monica推出的全球首款通用AIAgent——Manus,以“全链路自主执行”为核心,通过多签名系统架构和渐进式任务执行引擎,实现了从“生成建议”到“自主闭环交付任务”的范式跃迁。具体而言,Manus通过规划(Planner)-执行(Executor)-验证(Verifi
- 人工智能 - 通用 AI Agent 之 LangManus、Manus、OpenManus 和 OWL 技术选型
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具身智能人工智能人工智能具身智能智能体
一、核心项目概览1.Manus(闭源通用AIAgent)定位:全球首个全流程自动化通用AIAgent,GAIA基准测试SOTA水平。核心能力:全流程自动化:从任务规划(如撰写报告)到执行(代码生成、表格制作)的端到端处理。智能纠错机制:基于沙箱环境的实时错误反思与调整(类似CodeAct技术)。云端依赖:需联网运行,集成浏览器操作、信息检索等工具。局限性:闭源且采用邀请制,二手市场邀请码溢价至数万
- 5(五)Jmeter监控服务器性能
夜晚打字声
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下载安装插件需要安装插件:ServerAgent-2.2.1(链接:https://pan.baidu.com/s/1Tr63aKbzLuldBoRB5IR7Dg提取码:nyfk)JMeterPlugins-Standard-1.4.0(链接:https://pan.baidu.com/s/13af9OS4JDagg4RFhqxVVbg提取码:51ev)JMeterPlugins-Extras-1
- openai-agents 中custom example agent
ZHOU_CAMP
oi_agents人工智能
代码pipshowopenai-agentsName:openai-agentsVersion:0.0.4Summary:OpenAIAgentsSDKHome-page:https://github.com/openai/openai-agents-pythonAuthor:Author-email:OpenAILicense-Expression:MITLocation:d:\soft\ana
- OpenAI Deep Research 要 200 美元/月?试试这 4 款免费开源平替!
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LLM人工智能开源DeepResearch
引言随着AI研究代理(AIresearchagents)的兴起,越来越多的工具能够帮助用户快速获取信息、整理研究报告。OpenAI最近推出的DeepResearch便是一个典型代表,它能在几十分钟内完成原本需要人类数小时的多步骤研究任务。然而,DeepResearch并非唯一的选择,开源社区也提供了多个优秀的替代方案。如果你希望使用开源方案、获得更强的可定制性,或者避免依赖OpenAI,那么本文介
- LLM-Agent方法评估与效果分析
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1.引言近年来,随着大型语言模型(LLM)的快速发展,基于强化学习(RL)对LLM进行微调以使其具备代理(Agent)能力成为研究热点。从基础的单智能体强化学习算法(如PPO)到多智能体协作、语料重组以及在线自学习等新技术不断涌现,研究人员致力于探索如何提高LLM在实际应用中的决策能力、推理能力和任务执行效率。本文主要聚焦于当前LLM-Agent方法的检索与评估,旨在全面探讨各类方法的技术实现、实
- 强化学习 Reward
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在强化学习中,奖励(Reward)是智能体(Agent)与环境(Environment)交互过程中获得的重要反馈信号。奖励机制在强化学习中扮演着至关重要的角色,因为它不仅指导智能体如何在环境中行动,还影响其策略的优化和最终的学习效果。奖励是智能体在执行某个动作后从环境中获得的即时反馈,用于评估该动作的好坏。这种反馈帮助智能体调整其行为策略,以期在未来获得更多的奖励。奖励可以是正数、负数或零,其或负
- 国产Cursor来了?字节跳动出品AI编程工具——Trae使用全解析
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Trae是什么?Trae是字节跳动最近发布的一款AIIDE,对标Cursor、Windsurf、Copilot这类AI编程工具。它是国产工具,在语言和易用性上更符合国人习惯,且现阶段完全免费!Trae提供智能问答、代码自动补全以及基于Agent的AI自动编程能力,帮助开发者在项目开发中与AI灵活协作,大幅提升开发效率。想深入了解可查看官网文档:docs.trae.ai/docs/what-i安装下
- OpenAI 发布新一代 STT/TTS 模型,10 行代码构建 Voice Agent;声网推出对话式 AI 开发套件丨日报
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引言在Selenium中更改UserAgent是许多网页自动化任务中的关键步骤。它有助于将自动化脚本伪装成常规浏览器,从而避免被网站检测到。本指南将带您了解如何在Selenium中更改GoogleChrome的UserAgent,并提供最佳实践以确保您的网页自动化任务顺利进行。目录了解SeleniumUser-AgentSelenium中的默认User-Agent为什么要更改User-Agent?
- 推测未来Agentic形态:Dynamic Cognitive Contextual Agent with Reinforcement Learning (DCCA-RL)
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在AIAgent设计模式领域,我们见证了从简单的ReAct到复杂的LATS的演进,这些模式通过反思、工具使用、规划和多代理协作,极大地提升了AI的自主性和智能性。然而,随着任务复杂度和动态性需求的增加,现有模式逐渐显现出局限性——多Agent协作带来的联合误差和单Agent设计的适应性不足。为此,我们基于对现有模式的全面分析,提出了一个更先进的单Agent框架:DynamicCognitiveCo
- 知识库在意图识别中扮演着**数据支撑**和**语义理解辅助**的双重角色
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知识库在意图识别中扮演着数据支撑和语义理解辅助的双重角色,而训练智能客服的意图识别Agent需要结合知识库的结构化数据与机器学习技术。以下是详细解析:一、知识库在意图识别中的作用1.提供标注数据意图标签定义:知识库中存储了预先定义的意图分类体系(如“订单查询”“退换货”“投诉”等),为模型提供明确的训练目标。标注样本:知识库包含大量用户对话历史及其对应的意图标签,是训练监督学习模型的核心数据源。2
- 有了大模型为何还需要Agent智能体
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人工智能人工智能AIAgentAgent智能体Agent原理
一、什么是Agent?Agent(智能体)是一种能感知环境、自主决策、执行动作的智能实体,当它与大语言模型(如通义千问QWen、GPT)结合时,形成一种**“增强型AI系统”**。其核心架构如下:大脑(LLM):负责语言理解、逻辑推理、知识问答等认知任务。感官(工具链):通过API、传感器或数据库获取实时数据(如天气、股价)。手脚(执行器):调用外部工具完成任务(如发送邮件、控制智能家居)。记忆(
- Manus详细介绍
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c++算法笔记深度学习人工智能神经网络
第一章Manus的技术背景与核心突破初识ManusAI1.1什么是Manus?Manus是由中国团队Monica.im于2025年3月推出的全球首款通用型AI智能体(AIAgent)。其名称源自拉丁语“MensetManus”,意为“手脑并用”,强调将大模型的逻辑推理能力转化为实际生产力。与传统的对话式AI(如ChatGPT、DeepSeek)不同,Manus的核心定位是“执行型助手”,能够自主完
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AI人工智能agent不同生命周期的知识用AI处理AIGC
0、概述根据知识的生命周期分类,我们通常会采取不同的方法(微调、RAG、Agent)来将知识融入到AI中0.1长生命周期知识这类知识通常具有较高的稳定性和通用性,不会因时间的推移而轻易改变。它们是知识体系中的“基石”,在较长时间内保持有效性和价值。特点:稳定性强:如数学定理、物理公式等,这些知识经过长期验证,具有高度的确定性和普适性基础性强:往往是学习和研究其他知识的基础,例如教科书中的基础知识更
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大家好,我是同学小张,持续学习C++进阶知识和AI大模型应用实战案例,持续分享,欢迎大家点赞+关注,共同学习和进步。驱动大模型有很多种方式,例如纯Prompt方式、思维链方式、ReAct方式等。ReAct方式是AIAgent最常用的实现思路之一,它强调在执行任务时结合推理(Reasoning)和行动(Acting)两个方面,使得Agent能够在复杂和动态的环境中更有效地工作。本文我们来看看常用的那
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0、前言在上一章节中,我们了解到:create_react_agent是LangGraph提供的一个预构建方法(fromlanggraph.prebuiltimportcreate_react_agent),它可以将语言模型(LLM)和一组工具(Tools)结合起来,创建一个能够根据用户输入自动调用工具的智能代理,这个代理可以根据用户的请求,决定是否需要调用某个工具,并将工具的输出反馈给用户这个函
- agent实现:通过prompt方式实现agent自定义使用
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深度学习大模型AIpromptagent打磨下大模型
参看:https://github.com/TommyZihao/openvino_tonypihttps://github.com/QwenLM/Qwen/blob/main/examples/react_prompt.md(思想类似react)通过prompt形式,基本任何llm模型都可以使用来自定义agent,不用只能那些支持functioncall的大模型的,更灵活自由prompt案例:比
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以下是基于MATSim的二次开发教程指南,结合交通仿真框架的核心功能和开发实践,提供从环境搭建到高级开发的完整路径:一、MATSim简介MATSim(Multi-AgentTransportSimulation)是一个基于Java的开源交通仿真框架,专注于大规模多智能体(Agent)交通行为模拟,支持动态需求建模、路径规划优化、政策评估等应用场景。二、开发环境搭建1.基础依赖JavaJDK11+:
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3月12日,OpenAI正式发布了OpenAIAgentsSDK,这一重要发布不仅为开发者提供了强大的工具,更预示着AIAgent技术即将进入快速发展期。这些工具为开发者提供更强大功能,使代理能够独立执行复杂任务,如搜索网络、处理文件和自动化计算机操作。ResponsesAPI同步发布,为开发者提供了构建自定义AIAgent的能力,能够执行网络搜索、文件检索等任务。这套新工具和API旨在赋能开发者
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拖拽目标元素的事件监听:(应用于目标元素)ondragenter当拖拽元素进入时调用ondragover当拖拽元素停留在目标元素上时,就会连续一直触发(不管拖拽元素此时是移动还是不动的状态)ondrop当在目标元素上松开鼠标时调用ondragleave当鼠标离开目标元素时调用.box{width:200px;height:200px;background-color:green;}//绑定拖拽事件
- 祛魅 Manus ,从 0 到 1 开源实现
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背景介绍Manus是最近一个现象级的大模型Agent工具,自从发布以来,被传出各种神乎其神的故事,自媒体又开始炒作人类大量失业的鬼故事,Manus体验码也被炒作为10w的高价。之后又出现反转,被爆出实际体验效果不佳,存在造假的问题,Manus在X平台的账号被冻结。沟通之后,3月8日,Manus官方X账号又被解冻。Manus的故事一波三折,开源社区也没有闲着,MetaGPT团队在Manus发布后3小
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有个人神神叨叨
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项目分析:OpenManus这是github地址OpenManus是一个基于LLM(大型语言模型)的智能代理系统,它采用了模块化的设计,支持工具调用、规划和执行等功能。下面我将通过时序图和流程图来详细分析整个系统的工作流程。系统架构OpenManus采用了分层架构设计,主要包括以下几个核心组件:Agent层:实现了不同类型的智能代理,包括基础代理(BaseAgent)、ReAct代理(ReActA
- OctoTools:一个具有复杂推理可扩展工具的智体框架
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25年2月来自斯坦福大学的论文“OctoTools:AnAgenticFrameworkwithExtensibleToolsforComplexReasoning”。解决复杂的推理任务可能涉及视觉理解、域知识检索、数值计算和多步骤推理。现有方法使用外部工具增强大语言模型(LLM),但仅限于专业领域、有限的工具类型或需要额外的训练数据。本文的OctoTools,是一个无需训练、用户友好且易于扩展的
- 需求管理的 7 大误区,你踩坑了吗?
测试者家园
测试开发和测试质量效能软件开发技巧需求分析软件研发软件测试敏捷开发质量效能项目管理非功能
让Agent生成测试用例原来如此简单在软件开发和测试领域,需求管理的重要性不言而喻。然而,即便是经验丰富的团队,也常常在需求管理过程中踩坑,导致项目延期、成本超支,甚至产品失败。本文将深入剖析需求管理中的7大误区,帮助你避坑前行,提高项目成功率。误区1:需求文档等同于需求管理症状:许多团队认为只要写好需求文档,需求管理工作就完成了。实际上,需求管理是一个持续的过程,而非一份静态的文档。坑点分析:需
- 插入表主键冲突做更新
a-john
有以下场景:
用户下了一个订单,订单内的内容较多,且来自多表,首次下单的时候,内容可能会不全(部分内容不是必须,出现有些表根本就没有没有该订单的值)。在以后更改订单时,有些内容会更改,有些内容会新增。
问题:
如果在sql语句中执行update操作,在没有数据的表中会出错。如果在逻辑代码中先做查询,查询结果有做更新,没有做插入,这样会将代码复杂化。
解决:
mysql中提供了一个sql语
- Android xml资源文件中@、@android:type、@*、?、@+含义和区别
Cb123456
@+@?@*
一.@代表引用资源
1.引用自定义资源。格式:@[package:]type/name
android:text="@string/hello"
2.引用系统资源。格式:@android:type/name
android:textColor="@android:color/opaque_red"
- 数据结构的基本介绍
天子之骄
数据结构散列表树、图线性结构价格标签
数据结构的基本介绍
数据结构就是数据的组织形式,用一种提前设计好的框架去存取数据,以便更方便,高效的对数据进行增删查改。正确选择合适的数据结构,对软件程序的高效执行的影响作用不亚于算法的设计。此外,在计算机系统中数据结构的作用也是非同小可。例如常常在编程语言中听到的栈,堆等,就是经典的数据结构。
经典的数据结构大致如下:
一:线性数据结构
(1):列表
a
- 通过二维码开放平台的API快速生成二维码
一炮送你回车库
api
现在很多网站都有通过扫二维码用手机连接的功能,联图网(http://www.liantu.com/pingtai/)的二维码开放平台开放了一个生成二维码图片的Api,挺方便使用的。闲着无聊,写了个前台快速生成二维码的方法。
html代码如下:(二维码将生成在这div下)
? 1
&nbs
- ImageIO读取一张图片改变大小
3213213333332132
javaIOimageBufferedImage
package com.demo;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imageio.ImageIO;
/**
* @Description 读取一张图片改变大小
* @author FuJianyon
- myeclipse集成svn(一针见血)
7454103
eclipseSVNMyEclipse
&n
- 装箱与拆箱----autoboxing和unboxing
darkranger
J2SE
4.2 自动装箱和拆箱
基本数据(Primitive)类型的自动装箱(autoboxing)、拆箱(unboxing)是自J2SE 5.0开始提供的功能。虽然为您打包基本数据类型提供了方便,但提供方便的同时表示隐藏了细节,建议在能够区分基本数据类型与对象的差别时再使用。
4.2.1 autoboxing和unboxing
在Java中,所有要处理的东西几乎都是对象(Object)
- ajax传统的方式制作ajax
aijuans
Ajax
//这是前台的代码
<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="UTF-8"%> <% String path = request.getContextPath(); String basePath = request.getScheme()+
- 只用jre的eclipse是怎么编译java源文件的?
avords
javaeclipsejdktomcat
eclipse只需要jre就可以运行开发java程序了,也能自动 编译java源代码,但是jre不是java的运行环境么,难道jre中也带有编译工具? 还是eclipse自己实现的?谁能给解释一下呢问题补充:假设系统中没有安装jdk or jre,只在eclipse的目录中有一个jre,那么eclipse会采用该jre,问题是eclipse照样可以编译java源文件,为什么呢?
&nb
- 前端模块化
bee1314
模块化
背景: 前端JavaScript模块化,其实已经不是什么新鲜事了。但是很多的项目还没有真正的使用起来,还处于刀耕火种的野蛮生长阶段。 JavaScript一直缺乏有效的包管理机制,造成了大量的全局变量,大量的方法冲突。我们多么渴望有天能像Java(import),Python (import),Ruby(require)那样写代码。在没有包管理机制的年代,我们是怎么避免所
- 处理百万级以上的数据处理
bijian1013
oraclesql数据库大数据查询
一.处理百万级以上的数据提高查询速度的方法: 1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
2.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 o
- mac 卸载 java 1.7 或更高版本
征客丶
javaOS
卸载 java 1.7 或更高
sudo rm -rf /Library/Internet\ Plug-Ins/JavaAppletPlugin.plugin
成功执行此命令后,还可以执行 java 与 javac 命令
sudo rm -rf /Library/PreferencePanes/JavaControlPanel.prefPane
成功执行此命令后,还可以执行 java
- 【Spark六十一】Spark Streaming结合Flume、Kafka进行日志分析
bit1129
Stream
第一步,Flume和Kakfa对接,Flume抓取日志,写到Kafka中
第二部,Spark Streaming读取Kafka中的数据,进行实时分析
本文首先使用Kakfa自带的消息处理(脚本)来获取消息,走通Flume和Kafka的对接 1. Flume配置
1. 下载Flume和Kafka集成的插件,下载地址:https://github.com/beyondj2ee/f
- Erlang vs TNSDL
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erlang
TNSDL是Nokia内部用于开发电信交换软件的私有语言,是在SDL语言的基础上加以修改而成,TNSDL需翻译成C语言得以编译执行,TNSDL语言中实现了异步并行的特点,当然要完整实现异步并行还需要运行时动态库的支持,异步并行类似于Erlang的process(轻量级进程),TNSDL中则称之为hand,Erlang是基于vm(beam)开发,
- 非常希望有一个预防疲劳的java软件, 预防过劳死和眼睛疲劳,大家一起努力搞一个
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企业应用
非常希望有一个预防疲劳的java软件,我看新闻和网站,国防科技大学的科学家累死了,太疲劳,老是加班,不休息,经常吃药,吃药根本就没用,根本原因是疲劳过度。我以前做java,那会公司垃圾,老想赶快学习到东西跳槽离开,搞得超负荷,不明理。深圳做软件开发经常累死人,总有不明理的人,有个软件提醒限制很好,可以挽救很多人的生命。
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(1)IT行业成五大疾病重灾区:过劳死平均37.9岁
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-原型模式
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java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
/**
* Effective Java 建议使用copy constructor or copy factory来代替clone()方法:
* 1.public Product copy(Product p){}
* 2.publi
- 配置管理---svn工具之权限配置
chenyu19891124
SVN
今天花了大半天的功夫,终于弄懂svn权限配置。下面是今天收获的战绩。
安装完svn后就是在svn中建立版本库,比如我本地的是版本库路径是C:\Repositories\pepos。pepos是我的版本库。在pepos的目录结构
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在conf里面的auth里赋予的权限配置为
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BULK COLLECT 子句会批量检索结果,即一次性将结果集绑定到一个集合变量中,并从SQL引擎发送到PL/SQL引擎。通常可以在SELECT INTO、
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有关FORALL语句的用法请参考:批量SQL之 F
- Linux下使用rsync最快速删除海量文件的方法
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1、先安装rsync:yum install rsync
2、建立一个空的文件夹:mkdir /tmp/test
3、用rsync删除目标目录:rsync --delete-before -a -H -v --progress --stats /tmp/test/ log/这样我们要删除的log目录就会被清空了,删除的速度会非常快。rsync实际上用的是替换原理,处理数十万个文件也是秒删。
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- 基于vagrant的redis主从实验
dcj3sjt126com
vagrant
平台: Mac
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系统: Centos6.5
实验目的: Redis主从
实现思路
制作一个基于sentos6.5, 已经安装好reids的box, 添加一个脚本配置从机, 然后作为后面主机从机的基础box
制作sentos6.5+redis的box
mkdir vagrant_redis
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- Memcached(二)、Centos安装Memcached服务器
frank1234
centosmemcached
一、安装gcc
rpm和yum安装memcached服务器连接没有找到,所以我使用的是make的方式安装,由于make依赖于gcc,所以要先安装gcc
开始安装,命令如下,[color=red][b]顺序一定不能出错[/b][/color]:
建议可以先切换到root用户,不然可能会遇到权限问题:su root 输入密码......
rpm -ivh kernel-head
- Remove Duplicates from Sorted List
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remove
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Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
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Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
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java单例
在JDK1.5之前的单例实现方式有两种(懒汉式和饿汉式并无设计上的区别故看做一种),两者同是私有构
造器,导出静态成员变量,以便调用者访问。
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cbreakswitch
1. 当满足条件的case中没有break,程序将依次执行其后的每种条件(包括default)直到遇到break跳出
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Spring-test模块中的应用上下文和web及spring boot的有很大差异。主要试下来差异有:
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第二个问题的具体实例是:
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Java定时任务总结 一.从技术上分类大概分为以下三种方式: 1.Java自带的java.util.Timer类,这个类允许你调度一个java.util.TimerTask任务; 说明: java.util.Timer定时器,实际上是个线程,定时执行TimerTask类 &
- 一种防止用户生成内容站点出现商业广告以及非法有害等垃圾信息的方法
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rank相似度计算文本相似度词袋模型余弦相似度
本文描述了一种在ITEYE博客频道上面出现的新型的商业广告形式及其应对方法,对于其他的用户生成内容站点类型也具有同样的适用性。
最近在ITEYE博客频道上面出现了一种新型的商业广告形式,方法如下:
1、注册多个账号(一般10个以上)。
2、从多个账号中选择一个账号,发表1-2篇博文