- RAGFlow 框架调研报告
it_czz
架构
RAGFlow框架调研报告1.概述RAGFlow是一个开源的检索增强生成(RAG)框架,专注于深度文档理解和高精度检索。它通过先进的文档解析能力和可视化调试功能,为企业提供了一个强大的知识库问答解决方案。1.1核心特性深度文档处理:内置DeepDoc引擎,支持复杂文档解析高精度检索:提供可视化分块和引用追踪多模态支持:支持文本、图片、PDF、Excel等多种格式开源自托管:完全开源,支持私有化部署
- Python的LibreOffice命令行详解:自动化文档处理的终极指南
在数字化转型的浪潮中,文档处理自动化已成为提升效率的关键。LibreOffice作为开源办公软件的佼佼者,其命令行功能结合Python脚本,可实现从格式转换到复杂文档操作的全面自动化。本文将深入解析如何通过Python调用LibreOffice命令行工具,覆盖从基础操作到高级场景的完整流程。一、环境搭建:三步构建自动化基石1.安装LibreOffice与PythonLinux系统:sudoapti
- 如何高效训练通义万相2.1的LoRA:从原理到实战指南
Liudef06小白
AI作画图生视频lora通义万相WAN2.1
在AI图像生成领域,通义万相2.1作为领先的扩散模型,其官方API虽功能强大,但定制能力有限。LoRA(Low-RankAdaptation)技术正是解决这一痛点的关键钥匙——它允许开发者以极低成本实现模型个性化定制。本文将详细解析训练通义万相2.1LoRA的全流程,助你掌握定制专属AI艺术家的核心技能。一、认识通义万相2.1与LoRA1.1通义万相2.1核心特性多模态理解:精准解析复杂文本提示(
- RAGFlow是一个基于深度文档理解的开源RAG引擎
lyh1344
深度优先
RAGFlow概述RAGFlow是一款基于深度文档理解的开源RAG(检索增强生成)引擎,专注于处理复杂文档结构并提供精准的语义检索与生成能力。其核心优势在于结合多模态文档解析和智能分段技术,优化传统RAG流程中的信息提取与答案生成效果。核心特性深度文档理解支持PDF、PPT、Word、Excel等格式的解析,通过OCR、表格识别、布局分析等技术提取文本、图表及结构化数据,解决传统RAG中非文本内容
- 从实验室到产业:IndexTTS 在六大核心场景的落地实践
gogoMark
人工智能
一、内容创作:重构数字内容生产范式在短视频创作领域,IndexTTS的语音克隆技术彻底改变了配音流程。B站UP主通过5秒参考音频即可克隆出郭老师音色,生成的“各位吴彦祖们大家好”语音相似度达97%,单条视频播放量突破百万。其核心优势在于支持多语言混合输入,中英文混杂文本(如“大家好,我现在正在bilibili体验AI科技”)的自然度评分达0.796,接近人类基准0.85。通过批次推理模式,用户可将
- SQL字符串截取函数全解析:LEFT、RIGHT、SUBSTRING 实战指南
阿蒙Armon
SQLServersql算法数据库sqlserver
SQL字符串截取函数全解析:LEFT、RIGHT、SUBSTRING实战指南一、引言:字符串处理在SQL中的核心地位在数据清洗、报表开发、ETL流程中,字符串处理是SQL编程的高频操作。无论是从复杂文本中提取关键信息,还是对数据进行格式化处理,掌握字符串截取函数都是必备技能。本文将系统解析SQL中最常用的三个字符串截取函数:LEFT、RIGHT和SUBSTRING,通过语法解析、参数说明和实战示例
- LayoutLM模型使用记录
Mark_Aussie
nlp人工智能
在文档处理和信息提取领域,如何让机器精准地理解和处理复杂文档是一个挑战。文档不仅包含文本信息,还包括布局、图像等非文本元素,这些元素在传递信息时起着至关重要的作用,而传统的NLP模型通常忽略了这些视觉元素。LayOutLM是一种创新的深度学习模型,结合了传统的文本处理能力和对文档布局的理解,从而在处理包含丰富布局信息的文档时表现出色。例如,在处理一份报告时,用户不仅关注报告中的文字内容,还会关注图
- 本地部署dify+ragflow+deepseek ,结合小模型实现故障预测,并结合本地知识库和大模型给出维修建议
算法小菜鸟成长心得
语言模型
1.准备工作使用ollama拉取deepseek-r1:7b官网下载ollamaollamarundeepseek-r1:7bollamalistRagflow专注于构建基于检索增强生成(RAG)的工作流,强调模块化和轻量化,适合处理复杂文档格式和需要高精度检索的场景。Dify则旨在降低大型语言模型(LLM)应用开发的门槛,提供低代码甚至无代码的开发体验,适合快速构建和部署多种AI应用。因此文档处
- 【课堂笔记】生成对抗网络 Generative Adversarial Network(GAN)
zyq~
机器学习笔记生成对抗网络人工智能机器学习概率论GAN
文章目录问题背景原理更新过程判别器生成器问题背景 一方面,许多机器学习任务需要大量标注数据,但真实数据可能稀缺或昂贵(如医学影像、稀有事件数据)。如何在少量数据中达到一个很好的训练效果是一个很重要的问题。 另一方面,传统生成模型(如变分自编码器VAE)生成的样本往往模糊或缺乏多样性,难以捕捉真实数据的复杂分布(如高分辨率图像、复杂文本等)。 生成式对抗网络(GAN)提出了用生成器(Gener
- 高精度文档解析利器:Mistral OCR 全面解析与技术应用
gs80140
AIocrMistral
目录高精度文档解析利器:MistralOCR全面解析与技术应用一、什么是MistralOCR?二、MistralOCR的核心特点✅1.支持复杂文档结构解析✅2.高识别精度✅3.与AI系统深度集成✅4.可扩展性与容错能力三、技术原理简述四、如何在OpenWebUI中启用MistralOCR?✅步骤一:上传文档✅步骤二:选择加载器为"MistralOCR"✅步骤三:进入对话或知识检索五、应用场景与实践
- Hive优化原则及对应优化方法
datacode_wud
Hivehivehadoopbigdata
Hive优化未经允许禁止转载A、执行过程查询B、优化原则1、提前过滤数据列剪裁子查询过滤分区剪裁写明连接条件2、减少Job多表选用相同key连接unionall减少groupby使用使用同一表unionall合理使用UDTF函数3、解决数据倾斜小表放前大表放后使用mapjoin使用map端groupby4、设置合理的mapreduce的task数复杂文件增加map个数小文件合并map前合并mapr
- AI日报 - 2025年05月19日
NingboWill
AI日报人工智能
一、【行业深度】1.腾讯混元图像2.0发布:实时生图毫秒级速度与超写实画质热点聚焦:腾讯发布了混元图像2.0模型,大幅提升了AI图像生成的速度和质量,并新增了实时绘画板功能。新模型结合高效的图像编解码器和全新的扩散架构,实现了毫秒级响应速度,同时增强了图像的真实感与细节丰富度,在GenEval基准测试中表现出色。⚡进展追踪:腾讯混元2.0不仅在生图速度上领先,还提升了复杂文本指令的理解准确率至95
- Python爬虫学习路径与实战指南 05
晨曦543210
学习
一、数据清洗与预处理的魔鬼细节1.非结构化文本处理正则表达式进阶:用命名分组提取复杂文本。importretext="价格:¥199.00折扣价:¥159.00"pattern=r"价格:¥(?P\d+\.\d{2})折扣价:¥(?P\d+\.\d{2})"match=re.search(pattern,text)print(match.groupdict())#{'price':'199.00'
- 【Python爬虫实战】正则:从基础字符匹配到复杂文本处理的全面指南
易辰君
python爬虫python爬虫开发语言
个人主页:https://blog.csdn.net/2401_86688088?type=blog系列专栏:https://blog.csdn.net/2401_86688088/category_12797772.html目录前言一、正则表达式(一)正则表达式的基本作用(二)正则表达式的基本组成(三)常用的正则表达式示例(四)正则表达式的应用场景二、re模块的介绍(一)re模块中的常用函数(二
- Windows系统下MinerU的CUDA加速配置指南
林语微光
论文翻译python从入门到实践windowsmineru接口调用人工智能
Windows系统下MinerU的CUDA加速配置指南快速解锁GPU性能,提升文档解析效率1、简介MinerU是一款高效的文档解析工具,支持通过CUDA加速显著提升处理速度。本指南详细说明如何在Windows系统中配置CUDA环境,并启用MinerU的GPU加速功能,帮助用户充分利用NVIDIA显卡的计算能力,优化复杂文档的解析效率。2、前提条件在开始配置前,请确保满足以下条件:硬件要求:NVID
- 【RAG 篇】【多模态文档理解框架与文档大模型全景解析【开发者实战指南】
大F的智能小课
大模型理论和实战人工智能深度学习算法
引言随着金融票据、医疗报告等场景的数字化需求激增,传统OCR技术已无法满足复杂文档的理解需求。本文将深入解析6多模态文档理解框架和3大文档专用LLM,提供从技术选型到落地评估的全链路指南,所有项目均经2024年6月实测验证。一、多模态文档理解框架(一)Donut(NAVER,2022)技术亮点:端到端无OCR架构,直接解析PDF/图片。支持文档视觉问答(DocVQA)。在CORD数据集F1达95.
- 文件有几十个T,需要做rag,用ragFlow能否快速落地呢?
努力努力再努力呐
PyTorchpython多模态RAG学习pytorchhuggingface多模态OpenCompass
一、RAGFlow的优势1、RAGFlow处理大规模数据性能:(1)、RAGFlow支持分布式索引构建,采用分片技术,能够处理TB级数据。(2)、它结合向量搜索和关键词搜索,提高检索效率。(3)、通过智能文档分块和混合检索机制,优化大规模数据处理。2、实际应用案例:(1)、RAGFlow被用于历史辅导助手、机加工行业设备维保等场景。(2)、这些案例展示了RAGFlow在解析复杂文档和提高检索效率方
- WPS Office安卓版文档编辑功能与兼容性评测【高效编辑】
电脑高手-小林
wpsandroid
一、界面设计与操作体验WPSOffice安卓版采用简洁直观的界面设计,首页默认展示近期文档列表,支持一键新建文档、表格或演示文稿。整体操作逻辑与PC端保持一致,新用户也能快速上手。编辑工具栏设计合理,常用功能如字体设置、段落调整、插入图片等均可直接访问,提升编辑效率。文档编辑过程中支持多指缩放、滑动对齐、长按选中等移动端专属操作,使得在手机上处理复杂文档成为可能。此外,WPS提供了云文档功能,可实
- Python正则表达式有哪些常用匹配字符?
程序员总部
pythonpython正则表达式mysql
处理文本数据时,我们经常需要查找、提取或替换特定模式的字符串。这时候正则表达式就成了程序员最强大的武器之一。今天我们就来详细聊聊Python中那些最常用的正则表达式字符和它们的实际用法。为什么要学正则表达式?假设你遇到这些场景:从日志中提取所有日期时间验证用户输入的邮箱格式是否正确批量修改代码中的变量名抓取网页中的特定数据用普通字符串方法处理这些需求会很麻烦!正则表达式能让你用简洁的模式描述复杂文
- 图像处理有哪些核心技术?技术发展现状如何?
合合信息解决方案
图像处理
在数字化信息爆炸的时代,文档图像预处理技术正悄然改变着我们处理文字信息的方式。无论是手持拍摄的收据、扫描仪中的身份证,还是工业机器人采集的复杂文档,预处理技术都在背后默默提升着OCR(光学字符识别)系统的性能。在合合信息发布的《2025智能文档技术与应用白皮书》一书中,视角也集中在了文档图像预处理技术上!在白皮书介绍中,作为OCR流程中的关键一步,在文档图像预处理领域,核心技术进一步细化为切边处理
- 两层检索策略:摘要检索 + 内容检索在 RAG 中的实践
佑瞻
RAGRAGpythonllamaindex分层检索
在企业级RAG系统开发中,面对成百上千的复杂文档,我们常常会陷入这样的困境:直接检索原始内容容易被海量细节淹没,只依赖摘要又担心丢失关键信息。有没有一种方案能兼顾「全局视角」和「细节把控」?今天我们分享一种「摘要检索+内容检索」的两层检索策略,通过LlamaIndex框架实现摘要与原始内容的分层管理与递归检索,帮我们在复杂知识环境中找到精准答案。一、分层检索的核心思想:先定位「知识地图」,再深挖「
- 开源的7B参数OCR视觉大模型:RolmOCR
Panesle
前沿ocr人工智能大模型开源
1.背景介绍早些时候,AllenInstituteforAI发布了olmOCR,这是一个基于Qwen2-VL-7B视觉语言模型(VLM)的开源工具,用于处理PDF和其他复杂文档的OCR(光学字符识别)。开发团队对该工具的高质量和开源特性感到兴奋,并探索了如何利用更新的基础模型和一些轻量级优化来进一步改进它。2.RolmOCR的发布开发团队开发了RolmOCR,作为olmOCR的替代方案。它具有以下
- 小体积大智慧!IBM开源的文档解析神器SmolDocling如何让复杂文档处理变得简单高效?
遇见小码
AI棱镜实验室开源人工智能运维AIGC
每天面对扫描文件、手写笔记、代码截图等复杂文档,你是否还在手动整理排版?今天介绍的这款由IBM与HuggingFace联合推出的开源模型SmolDocling,或许能成为你的效率救星。它仅需256MB内存,就能将图片中的文字、代码、公式、图表等元素一键转为结构化文档,彻底解放你的双手!一、SmolDocling是什么?SmolDocling是基于视觉语言模型(VLM)技术开发的文档处理工具,属于轻
- 日常偷懒(一)正则表达式小记
不知道叫什么呀
用AI满足我的好奇心正则表达式学习AIGC我的AI老师python
平时工作中有很多dritywork,学会偷懒之后真的可以帮我们省很多时间来摸鱼!而正则表达式是我们的偷懒必备装备,会用以后用起来会特别爽~。正则表达式(RegularExpression,简称Regex)是一种用于匹配和操作文本模式的字符串工具,通过特殊语法规则可以快速搜索、替换或提取复杂文本中的特定内容。以下通过概念拆解与实例说明其核心用法:一、基础概念1.核心功能模式匹配:验证字符串是否符合特
- LangChain教程 - RAG - PDF解析
花千树-010
LangChainlangchainpdfpythonAIGC
系列文章索引LangChain教程-系列文章在现代人工智能和自然语言处理(NLP)应用中,处理PDF文档是一项常见且重要的任务。由于PDF格式的复杂性,包含文本、图像、表格等多种内容结构,高效、准确地解析PDF需要强大的工具支持。LangChain提供了一套完善的PDF加载器(PDFLoader),支持从纯文本提取到复杂文档解析,并集成了OCR(光学字符识别)功能,能够处理扫描版PDF或包含嵌入图
- Java动态生成Word终极指南:poi-tl与Aspose.Words性能对比及选型建议
天机️灵韵
开源项目编程语言vscodeJavaword模板
在Java中实现复杂文档生成(如合同、报表)时,poi-tl、Aspose.Words和docx4j是三个主流的模板技术方案。以下是它们的核心对比和选型建议:1.poi-tl(基于ApachePOI的模板引擎)定位:轻量级开源库,基于ApachePOI封装,简化模板操作。核心优势:模板语法灵活:通过{{@var}}、{{?section}}等标签实现文本、表格、列表、图片的动态插入。代码简洁:相比
- 解析稳定率达99.99%!合合信息“大模型加速器2.0”助力AI打破“幻觉”
算法大数据人工智能图表表格
随着大模型在社会应用中逐渐普及,人们在享受便利的同时,也面临着“AI幻觉”产生的风险。训练数据是影响大模型“认知能力”的关键要素,近期,上海合合信息科技股份有限公司(简称“合合信息”)TextIn“大模型加速器2.0”版本正式上线,基于领先的智能文档处理技术,对复杂文档的版式、布局和元素进行精准解析及结构化处理,从数据源头降低大模型“幻觉”风险,让大模型在与人类的沟通中“更靠谱”。“大模型加速器2
- 如何快速提取PDF中的图片?这款免费工具让你事半功倍!
10211234567890
pdf编辑pdfpdf提取图片pdf数据提取pdf提取
在日常学习和工作中,PDF文件几乎成了我们处理文档的标配。但你是否遇到过这样的烦恼:想从PDF里提取图片,却只能手动截图,效率低还容易模糊?尤其是面对几十页的复杂文档,简直让人抓狂……别急!今天分享一个亲测高效的解决方案——完全免费、无需注册、一键提取PDF图片的工具,3分钟搞定难题!为什么你需要专业的PDF图片提取工具?手动截图太麻烦:图片位置分散、尺寸不一,截图后还需裁剪整理,耗时耗力。图片质
- 主流开源大模型能力对比矩阵
时光旅人01号
人工智能开源python深度学习pytorch
模型名称核心优势主要局限Llama2/3✅多语言生态完善✅Rotary位置编码✅GQA推理加速⚠️数据时效性差⚠️隐私保护不足Qwen✅千亿参数规模✅中文语境优化✅复杂文本生成⚠️需高性能硬件⚠️领域知识需二次训练ChatGLM-3✅多轮对话支持✅中英双语流畅✅对话记忆优秀⚠️计算资源消耗大⚠️长文本易发散DeepSeek✅代码注释生成✅技术文档规范✅全流程方案生成⚠️逻辑错误较多⚠️数据更新延迟
- 正则表达式捕获组详解:从入门到掌握
漠月瑾-西安
前端小问题点记录正则表达式javascript前端
正则表达式捕获组详解:从入门到掌握1.什么是捕获组(CaptureGroup)?捕获组是正则表达式中用于==捕获子匹配内容==的语法,通过()包裹的部分会被单独记录。它是处理复杂文本匹配时最常用的功能之一。关键特性提取子内容:从完整匹配中分离出特定部分索引编号:从左到右按(出现的顺序分配编号(从1开始)复用匹配:可在同个正则表达式中反向引用2.基础语法与示例2.1简单捕获组cons
- ASM系列五 利用TreeApi 解析生成Class
lijingyao8206
ASM字节码动态生成ClassNodeTreeAPI
前面CoreApi的介绍部分基本涵盖了ASMCore包下面的主要API及功能,其中还有一部分关于MetaData的解析和生成就不再赘述。这篇开始介绍ASM另一部分主要的Api。TreeApi。这一部分源码是关联的asm-tree-5.0.4的版本。
在介绍前,先要知道一点, Tree工程的接口基本可以完
- 链表树——复合数据结构应用实例
bardo
数据结构树型结构表结构设计链表菜单排序
我们清楚:数据库设计中,表结构设计的好坏,直接影响程序的复杂度。所以,本文就无限级分类(目录)树与链表的复合在表设计中的应用进行探讨。当然,什么是树,什么是链表,这里不作介绍。有兴趣可以去看相关的教材。
需求简介:
经常遇到这样的需求,我们希望能将保存在数据库中的树结构能够按确定的顺序读出来。比如,多级菜单、组织结构、商品分类。更具体的,我们希望某个二级菜单在这一级别中就是第一个。虽然它是最后
- 为啥要用位运算代替取模呢
chenchao051
位运算哈希汇编
在hash中查找key的时候,经常会发现用&取代%,先看两段代码吧,
JDK6中的HashMap中的indexFor方法:
/**
* Returns index for hash code h.
*/
static int indexFor(int h, int length) {
- 最近的情况
麦田的设计者
生活感悟计划软考想
今天是2015年4月27号
整理一下最近的思绪以及要完成的任务
1、最近在驾校科目二练车,每周四天,练三周。其实做什么都要用心,追求合理的途径解决。为
- PHP去掉字符串中最后一个字符的方法
IT独行者
PHP字符串
今天在PHP项目开发中遇到一个需求,去掉字符串中的最后一个字符 原字符串1,2,3,4,5,6, 去掉最后一个字符",",最终结果为1,2,3,4,5,6 代码如下:
$str = "1,2,3,4,5,6,";
$newstr = substr($str,0,strlen($str)-1);
echo $newstr;
- hadoop在linux上单机安装过程
_wy_
linuxhadoop
1、安装JDK
jdk版本最好是1.6以上,可以使用执行命令java -version查看当前JAVA版本号,如果报命令不存在或版本比较低,则需要安装一个高版本的JDK,并在/etc/profile的文件末尾,根据本机JDK实际的安装位置加上以下几行:
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_25  
- JAVA进阶----分布式事务的一种简单处理方法
无量
多系统交互分布式事务
每个方法都是原子操作:
提供第三方服务的系统,要同时提供执行方法和对应的回滚方法
A系统调用B,C,D系统完成分布式事务
=========执行开始========
A.aa();
try {
B.bb();
} catch(Exception e) {
A.rollbackAa();
}
try {
C.cc();
} catch(Excep
- 安墨移动广 告:移动DSP厚积薄发 引领未来广 告业发展命脉
矮蛋蛋
hadoop互联网
“谁掌握了强大的DSP技术,谁将引领未来的广 告行业发展命脉。”2014年,移动广 告行业的热点非移动DSP莫属。各个圈子都在纷纷谈论,认为移动DSP是行业突破点,一时间许多移动广 告联盟风起云涌,竞相推出专属移动DSP产品。
到底什么是移动DSP呢?
DSP(Demand-SidePlatform),就是需求方平台,为解决广 告主投放的各种需求,真正实现人群定位的精准广
- myelipse设置
alafqq
IP
在一个项目的完整的生命周期中,其维护费用,往往是其开发费用的数倍。因此项目的可维护性、可复用性是衡量一个项目好坏的关键。而注释则是可维护性中必不可少的一环。
注释模板导入步骤
安装方法:
打开eclipse/myeclipse
选择 window-->Preferences-->JAVA-->Code-->Code
- java数组
百合不是茶
java数组
java数组的 声明 创建 初始化; java支持C语言
数组中的每个数都有唯一的一个下标
一维数组的定义 声明: int[] a = new int[3];声明数组中有三个数int[3]
int[] a 中有三个数,下标从0开始,可以同过for来遍历数组中的数
- javascript读取表单数据
bijian1013
JavaScript
利用javascript读取表单数据,可以利用以下三种方法获取:
1、通过表单ID属性:var a = document.getElementByIdx_x_x("id");
2、通过表单名称属性:var b = document.getElementsByName("name");
3、直接通过表单名字获取:var c = form.content.
- 探索JUnit4扩展:使用Theory
bijian1013
javaJUnitTheory
理论机制(Theory)
一.为什么要引用理论机制(Theory)
当今软件开发中,测试驱动开发(TDD — Test-driven development)越发流行。为什么 TDD 会如此流行呢?因为它确实拥有很多优点,它允许开发人员通过简单的例子来指定和表明他们代码的行为意图。
TDD 的优点:
&nb
- [Spring Data Mongo一]Spring Mongo Template操作MongoDB
bit1129
template
什么是Spring Data Mongo
Spring Data MongoDB项目对访问MongoDB的Java客户端API进行了封装,这种封装类似于Spring封装Hibernate和JDBC而提供的HibernateTemplate和JDBCTemplate,主要能力包括
1. 封装客户端跟MongoDB的链接管理
2. 文档-对象映射,通过注解:@Document(collectio
- 【Kafka八】Zookeeper上关于Kafka的配置信息
bit1129
zookeeper
问题:
1. Kafka的哪些信息记录在Zookeeper中 2. Consumer Group消费的每个Partition的Offset信息存放在什么位置
3. Topic的每个Partition存放在哪个Broker上的信息存放在哪里
4. Producer跟Zookeeper究竟有没有关系?没有关系!!!
//consumers、config、brokers、cont
- java OOM内存异常的四种类型及异常与解决方案
ronin47
java OOM 内存异常
OOM异常的四种类型:
一: StackOverflowError :通常因为递归函数引起(死递归,递归太深)。-Xss 128k 一般够用。
二: out Of memory: PermGen Space:通常是动态类大多,比如web 服务器自动更新部署时引起。-Xmx
- java-实现链表反转-递归和非递归实现
bylijinnan
java
20120422更新:
对链表中部分节点进行反转操作,这些节点相隔k个:
0->1->2->3->4->5->6->7->8->9
k=2
8->1->6->3->4->5->2->7->0->9
注意1 3 5 7 9 位置是不变的。
解法:
将链表拆成两部分:
a.0-&
- Netty源码学习-DelimiterBasedFrameDecoder
bylijinnan
javanetty
看DelimiterBasedFrameDecoder的API,有举例:
接收到的ChannelBuffer如下:
+--------------+
| ABC\nDEF\r\n |
+--------------+
经过DelimiterBasedFrameDecoder(Delimiters.lineDelimiter())之后,得到:
+-----+----
- linux的一些命令 -查看cc攻击-网口ip统计等
hotsunshine
linux
Linux判断CC攻击命令详解
2011年12月23日 ⁄ 安全 ⁄ 暂无评论
查看所有80端口的连接数
netstat -nat|grep -i '80'|wc -l
对连接的IP按连接数量进行排序
netstat -ntu | awk '{print $5}' | cut -d: -f1 | sort | uniq -c | sort -n
查看TCP连接状态
n
- Spring获取SessionFactory
ctrain
sessionFactory
String sql = "select sysdate from dual";
WebApplicationContext wac = ContextLoader.getCurrentWebApplicationContext();
String[] names = wac.getBeanDefinitionNames();
for(int i=0; i&
- Hive几种导出数据方式
daizj
hive数据导出
Hive几种导出数据方式
1.拷贝文件
如果数据文件恰好是用户需要的格式,那么只需要拷贝文件或文件夹就可以。
hadoop fs –cp source_path target_path
2.导出到本地文件系统
--不能使用insert into local directory来导出数据,会报错
--只能使用
- 编程之美
dcj3sjt126com
编程PHP重构
我个人的 PHP 编程经验中,递归调用常常与静态变量使用。静态变量的含义可以参考 PHP 手册。希望下面的代码,会更有利于对递归以及静态变量的理解
header("Content-type: text/plain");
function static_function () {
static $i = 0;
if ($i++ < 1
- Android保存用户名和密码
dcj3sjt126com
android
转自:http://www.2cto.com/kf/201401/272336.html
我们不管在开发一个项目或者使用别人的项目,都有用户登录功能,为了让用户的体验效果更好,我们通常会做一个功能,叫做保存用户,这样做的目地就是为了让用户下一次再使用该程序不会重新输入用户名和密码,这里我使用3种方式来存储用户名和密码
1、通过普通 的txt文本存储
2、通过properties属性文件进行存
- Oracle 复习笔记之同义词
eksliang
Oracle 同义词Oracle synonym
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2098861
1.什么是同义词
同义词是现有模式对象的一个别名。
概念性的东西,什么是模式呢?创建一个用户,就相应的创建了 一个模式。模式是指数据库对象,是对用户所创建的数据对象的总称。模式对象包括表、视图、索引、同义词、序列、过
- Ajax案例
gongmeitao
Ajaxjsp
数据库采用Sql Server2005
项目名称为:Ajax_Demo
1.com.demo.conn包
package com.demo.conn;
import java.sql.Connection;import java.sql.DriverManager;import java.sql.SQLException;
//获取数据库连接的类public class DBConnec
- ASP.NET中Request.RawUrl、Request.Url的区别
hvt
.netWebC#asp.nethovertree
如果访问的地址是:http://h.keleyi.com/guestbook/addmessage.aspx?key=hovertree%3C&n=myslider#zonemenu那么Request.Url.ToString() 的值是:http://h.keleyi.com/guestbook/addmessage.aspx?key=hovertree<&
- SVG 教程 (七)SVG 实例,SVG 参考手册
天梯梦
svg
SVG 实例 在线实例
下面的例子是把SVG代码直接嵌入到HTML代码中。
谷歌Chrome,火狐,Internet Explorer9,和Safari都支持。
注意:下面的例子将不会在Opera运行,即使Opera支持SVG - 它也不支持SVG在HTML代码中直接使用。 SVG 实例
SVG基本形状
一个圆
矩形
不透明矩形
一个矩形不透明2
一个带圆角矩
- 事务管理
luyulong
javaspring编程事务
事物管理
spring事物的好处
为不同的事物API提供了一致的编程模型
支持声明式事务管理
提供比大多数事务API更简单更易于使用的编程式事务管理API
整合spring的各种数据访问抽象
TransactionDefinition
定义了事务策略
int getIsolationLevel()得到当前事务的隔离级别
READ_COMMITTED
- 基础数据结构和算法十一:Red-black binary search tree
sunwinner
AlgorithmRed-black
The insertion algorithm for 2-3 trees just described is not difficult to understand; now, we will see that it is also not difficult to implement. We will consider a simple representation known
- centos同步时间
stunizhengjia
linux集群同步时间
做了集群,时间的同步就显得非常必要了。 以下是查到的如何做时间同步。 在CentOS 5不再区分客户端和服务器,只要配置了NTP,它就会提供NTP服务。 1)确认已经ntp程序包: # yum install ntp 2)配置时间源(默认就行,不需要修改) # vi /etc/ntp.conf server pool.ntp.o
- ITeye 9月技术图书有奖试读获奖名单公布
ITeye管理员
ITeye
ITeye携手博文视点举办的9月技术图书有奖试读活动已圆满结束,非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。 9月试读活动回顾:http://webmaster.iteye.com/blog/2118112本次技术图书试读活动的优秀奖获奖名单及相应作品如下(优秀文章有很多,但名额有限,没获奖并不代表不优秀):
《NFC:Arduino、Andro