- 【Coze搞钱实战】3. 避坑指南:对话流设计中的6个致命错误(真实案例)
AI_DL_CODE
Coze平台对话流设计客服Bot避坑用户流失封号风险智能客服配置故障修复指南
摘要:对话流设计是智能客服Bot能否落地的核心环节,直接影响用户体验与业务安全。本文基于50+企业Bot部署故障分析,聚焦导致用户流失、投诉甚至封号的6大致命错误:无限循环追问、人工移交超时、敏感词过滤缺失、知识库冲突、未处理否定意图、跨平台适配失败。通过真实案例拆解每个错误的表现形式、技术根因及工业级解决方案,提供可直接复用的Coze配置代码、工作流模板和检测工具。文中包含对话流健康度检测工具使
- 【架构实战】AI系统架构设计全攻略:从蓝图到爆款,一步步打造成功!
大模型入门教程
架构人工智能系统架构产品经理LLM大模型学习大模型
某AI公司信心满满推出了一款智能客服,想用它解放客服人力,提升用户体验。可上线没几天,系统就频频崩溃,用户投诉像雪片一样飞来,最后公司不得不紧急下线产品,声誉一落千丈。这事儿听起来是不是有点惨?但它告诉我们一个真相:AI架构设计不是锦上添花,而是决定系统生死存亡的关键。今天我要和大家聊一个既高大上又接地气的话题——AI系统架构设计。别被“架构”这个词吓到,它其实就像盖房子的地基,决定了你的AI系统
- 动态调整在智能客服规划层中起到什么作用?
在智能客服的规划层中,动态调整是确保方案“落地有效性”的核心机制——它能让规划层在方案执行过程中,根据实时反馈的新信息(如用户需求变化、系统故障、外部数据更新等)灵活修正原计划,避免机械执行导致的“方案失效”或“用户体验崩坏”。其作用类似“导航软件的实时路线重算”:即使出发时规划了最优路线,遇到堵车、封路时也能立刻调整,确保最终到达目的地。动态调整在规划层中的具体作用,可通过4类核心场景体现:1.
- AI大模型实战教程:打造未来客服机器人,让传统智能客服成为历史!
前言本篇文章,我们重点围绕客服场景,详细介绍如何通过AI大模型替代传统智能客服系统。传统智能客服系统主要包括知识库、机器人、人工坐席、智能质检、工单管理等核心模块。虽然智能客服已经是一个发展了很多年的成熟领域,但仍然面临非常多的痛点。第一,机器人配置成本高。传统智能客服往往需要穷举业务上的各种问题和答案,提前准备好大量的FAQ,甚至每个问题还要提供10个以上的相似问。因为机器人并没有真正理解用户提
- 【AI工具】COZE AI+开发实战
大雨淅淅
#AI工具人工智能大数据学习
目录一、COZEAI+是什么二、实战案例展示(一)自媒体创作助手(二)电商智能客服三、开发技巧与注意事项(一)高效利用插件(二)优化工作流(三)注意事项四、总结与展望一、COZEAI+是什么在人工智能飞速发展的当下,开发AI应用不再是少数专业人士的专利。字节跳动推出的新一代AI应用开发平台——COZEAI+,为广大开发者和爱好者打开了通往AI应用开发世界的大门,让毫无编程基础的人也能轻松驾驭AI开
- OpenAI API:企业AI落地的终极解决方案
引言:OpenAIAPI——AI能力的"万能插座"想象你是一家电商公司的技术负责人,老板要求下周上线智能客服系统:能理解用户自然语言提问、查询实时库存、推荐相关商品,还要生成个性化回复。如果从零开始开发这些AI能力,至少需要3个月;但有了OpenAIAPI,你只需调用几个接口就能串联起所有功能——这就是OpenAIAPI的核心价值:让开发者无需深入AI模型细节,就能像拼积木一样快速构建智能应用。2
- 大模型——Prompt 优化还是模型微调
Prompt优化还是模型微调在人工智能飞速发展的当下,大语言模型(LLM)已成为众多领域的关键技术支撑。无论是在智能客服、内容创作,还是数据分析等场景中,LLM都展现出了强大的能力。但在实际应用中,如何让LLM更好地满足特定需求,成为了开发者和企业面临的重要问题。Prompt优化和模型微调作为提升LLM性能的两种主要方式,各有优劣,选择合适的方法对于实现高效、精准的AI应用至关重要。Prompt优
- 如何为网站增加智能在线客服功能?
1.客服系统概述1.1定义与功能智能在线客服系统是一种利用人工智能技术,如自然语言处理、机器学习等,来自动化和优化客户服务流程的软件解决方案。它能够提供快速响应、多渠道接入、24/7不间断服务,并能通过机器学习不断优化其性能。自动化响应:系统能够自动识别用户问题,并提供预先设定的答案或建议,减少人工干预。多渠道接入:支持通过网站、社交媒体、电子邮件等多种渠道与用户进行互动。全天候服务:智能客服不受
- AI产品经理面试宝典第48天:产品设计与用户体验优化策略
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AI产品经理一线大厂面试题产品经理AI产品经理面试大模型产品经理面试大模型面试AI面试AI产品
1.用户体验分析与产品设计逻辑1.1问:如何通过用户反馈优化AI产品体验?答:建立反馈闭环机制:通过应用内评分、用户访谈、行为埋点三维度收集数据,例如某语音助手产品通过NLP分析用户纠错语句,发现"误唤醒"问题占比37%;优先级排序模型:采用Kano模型量化需求,将"语音响应延迟降低至200ms内"列为基本型需求,"方言识别"设为期望型需求;敏捷迭代验证:针对某智能客服产品,采用灰度发布策略,先在
- LangChain4j入门:Java开发者的AI应用开发指南
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在AI浪潮席卷全球的今天,Java开发者如何快速上手大语言模型应用开发?LangChain4j为我们提供了完美的解决方案!前言:为什么Java开发者需要LangChain4j?想象一下,你正在开发一个企业级应用,需要集成ChatGPT来提供智能客服功能。传统方式需要直接调用OpenAIAPI,处理复杂的HTTP请求、错误重试、上下文管理等问题。而使用LangChain4j,几行代码就能搞定:Cha
- AI产品经理面试宝典第45天:AI应用设计与伦理隐私问题应对指南
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如何提升AI产品的用户体验?问:如何提升AI产品的用户体验?答:用户体验优化需从三个维度突破:数据质量、交互逻辑、反馈机制。首先确保训练数据覆盖真实场景长尾需求,例如智能客服需采集方言、行业术语等特殊语料。其次设计渐进式交互路径,如医疗影像诊断产品采用"一键初筛-人工复核-历史对比"三段式流程。最后建立动态反馈闭环,通过埋点采集用户行为数据,结合A/B测试持续迭代模型输出结果。专业指导此题考察产品
- 进阶向:基于Python的智能客服系统设计与实现
智能客服系统开发指南系统概述智能客服系统是人工智能领域的重要应用,它通过自然语言处理(NLP)和机器学习技术自动化处理用户查询,显著提升客户服务效率和响应速度。基于Python的实现方案因其丰富的生态系统(如NLTK、spaCy、Transformers等库)、跨平台兼容性以及易于集成的特点,成为开发智能客服系统的首选。系统架构系统核心包括两个主要功能模块:1.API集成模块负责连接各类外部服务,
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项目简介FunASR是阿里巴巴达摩院开源的端到端语音识别工具箱,集成了多种语音识别、语音活动检测(VAD)、说话人识别等模块。其中paraformer-zh和paraformer-zh-streaming是针对中文语音识别任务优化的端到端模型,分别适用于离线和流式场景。Paraformer采用并行Transformer架构,兼具高精度和低延迟,广泛应用于智能客服、会议转写、语音助手等场景。主要特点
- 通过 Coze 实现最小规模客服系统的过程
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数字化转型浪潮中,即使是小型企业也渴望拥有高效、智能的客服系统,以提升客户满意度和运营效率。然而,传统客服系统的高昂成本和复杂实施流程让许多小型企业望而却步。Coze的出现,为小型企业提供了低成本、快速部署的智能客服解决方案。本文将详细阐述如何通过Coze实现最小规模客服系统的全过程,从需求分析到上线运营,助力小型企业快速落地智能客服。一、需求分析:明确目标与痛点在启动项目之前,明确需求是关键。对
- 第 20 课时:GPU 管理和 Device Plugin 工作机制(车漾)
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本文将主要分享以下几个方面的内容:需求来源GPU的容器化Kubernetes的GPU管理工作原理课后思考与实践需求来源2016年,随着AlphaGo的走红和TensorFlow项目的异军突起,一场名为AI的技术革命迅速从学术圈蔓延到了工业界,所谓AI革命从此拉开了帷幕。经过三年的发展,AI有了许许多多的落地场景,包括智能客服、人脸识别、机器翻译、以图搜图等功能。其实机器学习或者说是人工智能,并不是
- AI产品经理面试宝典第18天:AI思维矩阵构建与实战应用面试题与答法
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如何构建AI思维矩阵?产品经理的"降维攻击"密码面试官:请解释什么是AI思维矩阵?作为产品经理如何构建这种思维?你的回答:AI思维矩阵不是技术架构,而是产品经理在AI时代的核心认知框架。它包含四个关键维度:软硬结合创新:如智能音箱通过硬件采集语音数据,软件优化交互体验,形成闭环数据驱动决策:在智能客服场景中,通过用户对话数据优化意图识别模型,实现NLU准确率提升30%生态协同视角:以智能家居为例,
- Spring AI 项目实战(十八):Spring Boot + AI + Vue3 + OSS + DashScope 实现高效语音识别系统(附完整源码)
程序员岳彬
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系列文章序号文章名称1SpringAI项目实战(一):SpringAI核心模块入门2SpringAI项目实战(二):SpringBoot+AI+DeepSeek深度实战(附完整源码)3SpringAI项目实战(三):SpringBoot+AI+DeepSeek打造智能客服系统(附完整源码)4
- 一文搞懂怎么入门大模型
在人工智能飞速发展的当下,大模型已然成为推动众多领域创新变革的核心力量。无论是在智能客服、内容创作,还是数据分析、科学研究等方面,大模型都展现出了令人瞩目的能力。对于渴望踏入大模型领域的初学者而言,构建一个系统且全面的入门路径至关重要。接下来,我们将以DeepSeek为例,详细阐述如何系统地入门大模型。一、理论基础:搭建认知框架在深入实践之前,理解大模型的基础理论是关键。大模型,通常指具有海量参数
- 【商城实战(77)】商城智能客服系统搭建指南:选型与集成全攻略
奔跑吧邓邓子
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【商城实战】专栏重磅来袭!这是一份专为开发者与电商从业者打造的超详细指南。从项目基础搭建,运用uniapp、ElementPlus、SpringBoot搭建商城框架,到用户、商品、订单等核心模块开发,再到性能优化、安全加固、多端适配,乃至运营推广策略,102章内容层层递进。无论是想深入钻研技术细节,还是探寻商城运营之道,本专栏都能提供从0到1的系统讲解,助力你打造独具竞争力的电商平台,开启电商实战
- 电商客服迭代的必然选择:智能客服如何重构用户服务生态?
探域科技
人工智能机器人大数据
在电商行业高速发展的今天,每天都有数以亿计的用户咨询、订单处理需求涌入商家客服系统。传统人工客服模式面临着响应效率低、人力成本高、服务标准难统一等痛点,而智能客服的出现,正在成为电商客服迭代升级的必然选择。它以技术为驱动,悄然重构着整个用户服务生态。一、电商客服迭代的迫切需求过去,消费者咨询商品信息、处理售后问题,都依赖人工客服一对一沟通。在购物节等流量高峰时段,人工客服常常应接不暇,用户排队等待
- Coze 实战:如何用自动提示词优化功能提升 AI 应用开发效率?
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产品经理人工智能自然语言处理
在与多家企业合作开发AI应用项目中,我深感团队提示词质量不稳定的困扰。某次为电商客户打造智能客服项目,初期开发团队撰写的提示词繁杂冗长,AI生成的回答时而偏题、时而重复。由于成员对业务理解不一,提示词质量参差不齐,导致产品交付延迟。这个痛点在中小型企业技术团队中尤为突出。模块1:功能定位解析传统提示工程依赖人工反复调试,如开发团队需手动调整提示词结构。而Coze的自动优化功能则不同。Coze能基于
- Coze平台实战:如何精细配置Bot人设与回复逻辑提升企业服务效能
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人工智能产品经理transformer
数字化转型的浪潮中,智能客服和自动化服务已经成为企业提升效率、优化用户体验的关键工具。Coze平台作为一款强大的智能服务解决方案,提供了丰富的配置选项,能够帮助企业构建高度定制化的智能服务Bot。然而,如何通过精细配置Bot的人设和回复逻辑,真正提升企业服务效能?本文将结合实战经验,分享一些关键策略和技巧。一、为什么Bot人设决定智能服务成败?我们在为客户部署Coze时发现,Bot人设绝不是简单的
- AI里的Prompt到底是什么?——提示词
不知名产品露
AIGC
AIGC爆火以后,应运而生的Prompt到底是什么?为什么会有这个产物呢?拿大语言模型举例来说,自身的能力很强大,但也存在一定的弊端,比如输出的内容太空太泛、不是用户想要的答案、输出的内容格式不符合预期……正因为这些弊端的存在,进而催生了Prompt(提示词ArtificialIntelligencePrompt)。应用场景也比较多如:智能客服、数字人主播、智能写作助手、PPT制作等。一、定义Pr
- 新手秒懂!MCP协议架构全拆解:从运维血泪史到企业级安全实战 —— 3层组件深度剖析+原创代码改造,拒绝API包装器误区
码力金矿
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一、凌晨宕机之痛:为什么你的AI调度系统总崩溃?“智能客服半夜突然发疯,给用户狂发1000条促销短信!事后排查:函数调用权限失控+无审计追踪…”传统方案的三大致命伤:组件混乱:Agent/函数/服务边界模糊,错误难定位安全裸奔:敏感操作无权限控制(如直接执行rm-rf)扩展困难:每加新工具需重写对接逻辑今天用「MCP三层架构」一次性根治!二、架构秒懂图解:3大组件如何各司其职graphTBA[MC
- AutoGen行业应用与典型场景实践
摘要AutoGen作为分布式多智能体AI系统,已在金融、医疗、教育、智能客服等行业落地应用。本文系统梳理AutoGen在各行业的应用模式、业务流程、Python实战、最佳实践与常见问题,助力中国AI开发者高效构建行业级AI解决方案。1.AutoGen行业应用全景与价值支持多智能体协作,适配复杂业务流程易于集成主流大模型与行业工具分布式部署,满足高可用与弹性扩展需求典型行业:金融风控、医疗问答、教育
- AI Agent开发第81课-企业AI落地15大陷阱与破局之道
TGITCIC
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1.技术至上:忽视业务融合1.1业务需求驱动的本质AI项目的核心价值在于解决业务痛点,而非技术炫技。某银行通过成熟的人脸识别技术将坏账率降低15%,其成功源于对业务场景的精准把握。技术选择必须基于业务需求的优先级排序,而非单纯追求算法复杂度。当零售企业用AI优化供应链时,其目标是提升库存周转率0.5个百分点,而非发表顶会论文。1.2技术与业务的错位某科技公司投入千万研发智能客服系统,最终因响应准确
- 重构未来开发范式:如何引领 AIGS 时代的技术革命
小爱想睡懒觉
重构
一、AIGS革命:AI重塑企业软件系统的三大趋势行业灵魂拷问:当所有企业系统都需要实时调用大模型能力时,您的开发框架能否支撑百万级并发?在数据安全成为刚需的时代,如何实现AI功能的合规化、私有化部署?JBoltAI的未来宣言:技术演进路径:从AIGC到AIGS的跃迁图谱技术代际核心特征JBoltAI实践成果行业价值AIGC1.0单点内容生成支持文本/代码/图像生成,提供智能客服对话模板效率提升30
- 【机器学习&深度学习】适合微调的模型选型指南
一叶千舟
深度学习【应用必备常识】深度学习人工智能
目录一、不同规模模型微调适用性二、微调技术类型对显存的影响三、选择建议(根据你的硬件)四、实际模型推荐五、不同模型适合人群六、推荐几个“非常适合微调”的模型七、推荐使用的微调技术八、场景选择示例场景1:智能客服(中文)场景2:法律问答(中文RAG)场景3:医学问答/健康咨询场景4:AI写作助手(中英文)场景5:代码补全/AI编程助手对比总结表九、不同参数模型特点9.1参数规模vs能力9.2微型模型
- Dify实现图文混排的智能问答实践
一望无际的大草原
Dify高级应用工作总结Agent数据分析agent智能客服
最近在做类似于各大平台中广泛应用的智能客服,相当于基于各平台的用户操作手册,业务流程场景等文档资料,开发一个类似于智能客服的自动化问答应用。主要基于dify进行开发,但对数据有些特殊要求,之前大家做的都是基于文本的,结合大模型返回的结果主要也是文本信息,这种方式不够直观全面,也有信息丢失,同时,一般这些资料中都包含了大量的图文结合内容,很多问题的答复需要结合图像进行答复更加直观,因此对其进行简单的
- MCP 与 AI 任务分解:如何让 AI 高效执行复杂任务?
Echo_Wish
Python进阶人工智能
MCP与AI任务分解:如何让AI高效执行复杂任务?在人工智能应用中,任务分解(TaskDecomposition)是一个绕不开的话题。无论是自动驾驶、智能客服,还是代码生成,AI都需要将复杂问题拆解成可执行的小任务,逐步完成目标。而在AI领域,MCP(Multi-StepCognitiveProcessing,多步认知处理)是一种前沿技术,旨在提升AI的任务分解能力,使其能够更精准、高效地执行复杂
- Spring中@Value注解,需要注意的地方
无量
springbean@Valuexml
Spring 3以后,支持@Value注解的方式获取properties文件中的配置值,简化了读取配置文件的复杂操作
1、在applicationContext.xml文件(或引用文件中)中配置properties文件
<bean id="appProperty"
class="org.springframework.beans.fac
- mongoDB 分片
开窍的石头
mongodb
mongoDB的分片。要mongos查询数据时候 先查询configsvr看数据在那台shard上,configsvr上边放的是metar信息,指的是那条数据在那个片上。由此可以看出mongo在做分片的时候咱们至少要有一个configsvr,和两个以上的shard(片)信息。
第一步启动两台以上的mongo服务
&nb
- OVER(PARTITION BY)函数用法
0624chenhong
oracle
这篇写得很好,引自
http://www.cnblogs.com/lanzi/archive/2010/10/26/1861338.html
OVER(PARTITION BY)函数用法
2010年10月26日
OVER(PARTITION BY)函数介绍
开窗函数 &nb
- Android开发中,ADB server didn't ACK 解决方法
一炮送你回车库
Android开发
首先通知:凡是安装360、豌豆荚、腾讯管家的全部卸载,然后再尝试。
一直没搞明白这个问题咋出现的,但今天看到一个方法,搞定了!原来是豌豆荚占用了 5037 端口导致。
参见原文章:一个豌豆荚引发的血案——关于ADB server didn't ACK的问题
简单来讲,首先将Windows任务进程中的豌豆荚干掉,如果还是不行,再继续按下列步骤排查。
&nb
- canvas中的像素绘制问题
换个号韩国红果果
JavaScriptcanvas
pixl的绘制,1.如果绘制点正处于相邻像素交叉线,绘制x像素的线宽,则从交叉线分别向前向后绘制x/2个像素,如果x/2是整数,则刚好填满x个像素,如果是小数,则先把整数格填满,再去绘制剩下的小数部分,绘制时,是将小数部分的颜色用来除以一个像素的宽度,颜色会变淡。所以要用整数坐标来画的话(即绘制点正处于相邻像素交叉线时),线宽必须是2的整数倍。否则会出现不饱满的像素。
2.如果绘制点为一个像素的
- 编码乱码问题
灵静志远
javajvmjsp编码
1、JVM中单个字符占用的字节长度跟编码方式有关,而默认编码方式又跟平台是一一对应的或说平台决定了默认字符编码方式;2、对于单个字符:ISO-8859-1单字节编码,GBK双字节编码,UTF-8三字节编码;因此中文平台(中文平台默认字符集编码GBK)下一个中文字符占2个字节,而英文平台(英文平台默认字符集编码Cp1252(类似于ISO-8859-1))。
3、getBytes()、getByte
- java 求几个月后的日期
darkranger
calendargetinstance
Date plandate = planDate.toDate();
SimpleDateFormat df = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd");
Calendar cal = Calendar.getInstance();
cal.setTime(plandate);
// 取得三个月后时间
cal.add(Calendar.M
- 数据库设计的三大范式(通俗易懂)
aijuans
数据库复习
关系数据库中的关系必须满足一定的要求。满足不同程度要求的为不同范式。数据库的设计范式是数据库设计所需要满足的规范。只有理解数据库的设计范式,才能设计出高效率、优雅的数据库,否则可能会设计出错误的数据库.
目前,主要有六种范式:第一范式、第二范式、第三范式、BC范式、第四范式和第五范式。满足最低要求的叫第一范式,简称1NF。在第一范式基础上进一步满足一些要求的为第二范式,简称2NF。其余依此类推。
- 想学工作流怎么入手
atongyeye
jbpm
工作流在工作中变得越来越重要,很多朋友想学工作流却不知如何入手。 很多朋友习惯性的这看一点,那了解一点,既不系统,也容易半途而废。好比学武功,最好的办法是有一本武功秘籍。研究明白,则犹如打通任督二脉。
系统学习工作流,很重要的一本书《JBPM工作流开发指南》。
本人苦苦学习两个月,基本上可以解决大部分流程问题。整理一下学习思路,有兴趣的朋友可以参考下。
1 首先要
- Context和SQLiteOpenHelper创建数据库
百合不是茶
androidContext创建数据库
一直以为安卓数据库的创建就是使用SQLiteOpenHelper创建,但是最近在android的一本书上看到了Context也可以创建数据库,下面我们一起分析这两种方式创建数据库的方式和区别,重点在SQLiteOpenHelper
一:SQLiteOpenHelper创建数据库:
1,SQLi
- 浅谈group by和distinct
bijian1013
oracle数据库group bydistinct
group by和distinct只了去重意义一样,但是group by应用范围更广泛些,如分组汇总或者从聚合函数里筛选数据等。
譬如:统计每id数并且只显示数大于3
select id ,count(id) from ta
- vi opertion
征客丶
macoprationvi
进入 command mode (命令行模式)
按 esc 键
再按 shift + 冒号
注:以下命令中 带 $ 【在命令行模式下进行】,不带 $ 【在非命令行模式下进行】
一、文件操作
1.1、强制退出不保存
$ q!
1.2、保存
$ w
1.3、保存并退出
$ wq
1.4、刷新或重新加载已打开的文件
$ e
二、光标移动
2.1、跳到指定行
数字
- 【Spark十四】深入Spark RDD第三部分RDD基本API
bit1129
spark
对于K/V类型的RDD,如下操作是什么含义?
val rdd = sc.parallelize(List(("A",3),("C",6),("A",1),("B",5))
rdd.reduceByKey(_+_).collect
reduceByKey在这里的操作,是把
- java类加载机制
BlueSkator
java虚拟机
java类加载机制
1.java类加载器的树状结构
引导类加载器
^
|
扩展类加载器
^
|
系统类加载器
java使用代理模式来完成类加载,java的类加载器也有类似于继承的关系,引导类是最顶层的加载器,它是所有类的根加载器,它负责加载java核心库。当一个类加载器接到装载类到虚拟机的请求时,通常会代理给父类加载器,若已经是根加载器了,就自己完成加载。
虚拟机区分一个Cla
- 动态添加文本框
BreakingBad
文本框
<script> var num=1; function AddInput() { var str=""; str+="<input 
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-单例模式
bylijinnan
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/
public class Singleton {
}
/*
* 懒汉模式。注意,getInstance如果在多线程环境中调用,需要加上synchronized,否则存在线程不安全问题
*/
class LazySingleton
- iOS应用打包发布常见问题
chenhbc
iosiOS发布iOS上传iOS打包
这个月公司安排我一个人做iOS客户端开发,由于急着用,我先发布一个版本,由于第一次发布iOS应用,期间出了不少问题,记录于此。
1、使用Application Loader 发布时报错:Communication error.please use diagnostic mode to check connectivity.you need to have outbound acc
- 工作流复杂拓扑结构处理新思路
comsci
设计模式工作算法企业应用OO
我们走的设计路线和国外的产品不太一样,不一样在哪里呢? 国外的流程的设计思路是通过事先定义一整套规则(类似XPDL)来约束和控制流程图的复杂度(我对国外的产品了解不够多,仅仅是在有限的了解程度上面提出这样的看法),从而避免在流程引擎中处理这些复杂的图的问题,而我们却没有通过事先定义这样的复杂的规则来约束和降低用户自定义流程图的灵活性,这样一来,在引擎和流程流转控制这一个层面就会遇到很
- oracle 11g新特性Flashback data archive
daizj
oracle
1. 什么是flashback data archive
Flashback data archive是oracle 11g中引入的一个新特性。Flashback archive是一个新的数据库对象,用于存储一个或多表的历史数据。Flashback archive是一个逻辑对象,概念上类似于表空间。实际上flashback archive可以看作是存储一个或多个表的所有事务变化的逻辑空间。
- 多叉树:2-3-4树
dieslrae
树
平衡树多叉树,每个节点最多有4个子节点和3个数据项,2,3,4的含义是指一个节点可能含有的子节点的个数,效率比红黑树稍差.一般不允许出现重复关键字值.2-3-4树有以下特征:
1、有一个数据项的节点总是有2个子节点(称为2-节点)
2、有两个数据项的节点总是有3个子节点(称为3-节
- C语言学习七动态分配 malloc的使用
dcj3sjt126com
clanguagemalloc
/*
2013年3月15日15:16:24
malloc 就memory(内存) allocate(分配)的缩写
本程序没有实际含义,只是理解使用
*/
# include <stdio.h>
# include <malloc.h>
int main(void)
{
int i = 5; //分配了4个字节 静态分配
int * p
- Objective-C编码规范[译]
dcj3sjt126com
代码规范
原文链接 : The official raywenderlich.com Objective-C style guide
原文作者 : raywenderlich.com Team
译文出自 : raywenderlich.com Objective-C编码规范
译者 : Sam Lau
- 0.性能优化-目录
frank1234
性能优化
从今天开始笔者陆续发表一些性能测试相关的文章,主要是对自己前段时间学习的总结,由于水平有限,性能测试领域很深,本人理解的也比较浅,欢迎各位大咖批评指正。
主要内容包括:
一、性能测试指标
吞吐量、TPS、响应时间、负载、可扩展性、PV、思考时间
http://frank1234.iteye.com/blog/2180305
二、性能测试策略
生产环境相同 基准测试 预热等
htt
- Java父类取得子类传递的泛型参数Class类型
happyqing
java泛型父类子类Class
import java.lang.reflect.ParameterizedType;
import java.lang.reflect.Type;
import org.junit.Test;
abstract class BaseDao<T> {
public void getType() {
//Class<E> clazz =
- 跟我学SpringMVC目录汇总贴、PDF下载、源码下载
jinnianshilongnian
springMVC
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网站核心商详页开发
掌握Java技术,掌握并发/异步工具使用,熟悉spring、ibatis框架;
掌握数据库技术,表设计和索引优化,分库分表/读写分离;
了解缓存技术,熟练使用如Redis/Memcached等主流技术;
了解Ngin
- the HTTP rewrite module requires the PCRE library
流浪鱼
rewrite
./configure: error: the HTTP rewrite module requires the PCRE library.
模块依赖性Nginx需要依赖下面3个包
1. gzip 模块需要 zlib 库 ( 下载: http://www.zlib.net/ )
2. rewrite 模块需要 pcre 库 ( 下载: http://www.pcre.org/ )
3. s
- 第12章 Ajax(中)
onestopweb
Ajax
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- Optimize query with Query Stripping in Web Intelligence
blueoxygen
BO
http://wiki.sdn.sap.com/wiki/display/BOBJ/Optimize+query+with+Query+Stripping+in+Web+Intelligence
and a very straightfoward video
http://www.sdn.sap.com/irj/scn/events?rid=/library/uuid/40ec3a0c-936
- Java开发者写SQL时常犯的10个错误
tomcat_oracle
javasql
1、不用PreparedStatements 有意思的是,在JDBC出现了许多年后的今天,这个错误依然出现在博客、论坛和邮件列表中,即便要记住和理解它是一件很简单的事。开发者不使用PreparedStatements的原因可能有如下几个: 他们对PreparedStatements不了解 他们认为使用PreparedStatements太慢了 他们认为写Prepar
- 世纪互联与结盟有感
阿尔萨斯
10月10日,世纪互联与(Foxcon)签约成立合资公司,有感。
全球电子制造业巨头(全球500强企业)与世纪互联共同看好IDC、云计算等业务在中国的增长空间,双方迅速果断出手,在资本层面上达成合作,此举体现了全球电子制造业巨头对世纪互联IDC业务的欣赏与信任,另一方面反映出世纪互联目前良好的运营状况与广阔的发展前景。
众所周知,精于电子产品制造(世界第一),对于世纪互联而言,能够与结盟