- 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
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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
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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
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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!
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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
- 对股票分析时要注意哪些主要因素?
会飞的奇葩猪
股票 分析 云掌股吧
众所周知,对散户投资者来说,股票技术分析是应战股市的核心武器,想学好股票的技术分析一定要知道哪些是重点学习的,其实非常简单,我们只要记住三个要素:成交量、价格趋势、振荡指标。
一、成交量
大盘的成交量状态。成交量大说明市场的获利机会较多,成交量小说明市场的获利机会较少。当沪市的成交量超过150亿时是强市市场状态,运用技术找综合买点较准;
- 【Scala十八】视图界定与上下文界定
bit1129
scala
Context Bound,上下文界定,是Scala为隐式参数引入的一种语法糖,使得隐式转换的编码更加简洁。
隐式参数
首先引入一个泛型函数max,用于取a和b的最大值
def max[T](a: T, b: T) = {
if (a > b) a else b
}
因为T是未知类型,只有运行时才会代入真正的类型,因此调用a >
- C语言的分支——Object-C程序设计阅读有感
darkblue086
applec框架cocoa
自从1972年贝尔实验室Dennis Ritchie开发了C语言,C语言已经有了很多版本和实现,从Borland到microsoft还是GNU、Apple都提供了不同时代的多种选择,我们知道C语言是基于Thompson开发的B语言的,Object-C是以SmallTalk-80为基础的。和C++不同的是,Object C并不是C的超集,因为有很多特性与C是不同的。
Object-C程序设计这本书
- 去除浏览器对表单值的记忆
周凡杨
html记忆autocompleteform浏览
&n
- java的树形通讯录
g21121
java
最近用到企业通讯录,虽然以前也开发过,但是用的是jsf,拼成的树形,及其笨重和难维护。后来就想到直接生成json格式字符串,页面上也好展现。
// 首先取出每个部门的联系人
for (int i = 0; i < depList.size(); i++) {
List<Contacts> list = getContactList(depList.get(i
- Nginx安装部署
510888780
nginxlinux
Nginx ("engine x") 是一个高性能的 HTTP 和 反向代理 服务器,也是一个 IMAP/POP3/SMTP 代理服务器。 Nginx 是由 Igor Sysoev 为俄罗斯访问量第二的 Rambler.ru 站点开发的,第一个公开版本0.1.0发布于2004年10月4日。其将源代码以类BSD许可证的形式发布,因它的稳定性、丰富的功能集、示例配置文件和低系统资源
- java servelet异步处理请求
墙头上一根草
java异步返回servlet
servlet3.0以后支持异步处理请求,具体是使用AsyncContext ,包装httpservletRequest以及httpservletResponse具有异步的功能,
final AsyncContext ac = request.startAsync(request, response);
ac.s
- 我的spring学习笔记8-Spring中Bean的实例化
aijuans
Spring 3
在Spring中要实例化一个Bean有几种方法:
1、最常用的(普通方法)
<bean id="myBean" class="www.6e6.org.MyBean" />
使用这样方法,按Spring就会使用Bean的默认构造方法,也就是把没有参数的构造方法来建立Bean实例。
(有构造方法的下个文细说)
2、还
- 为Mysql创建最优的索引
annan211
mysql索引
索引对于良好的性能非常关键,尤其是当数据规模越来越大的时候,索引的对性能的影响越发重要。
索引经常会被误解甚至忽略,而且经常被糟糕的设计。
索引优化应该是对查询性能优化最有效的手段了,索引能够轻易将查询性能提高几个数量级,最优的索引会比
较好的索引性能要好2个数量级。
1 索引的类型
(1) B-Tree
不出意外,这里提到的索引都是指 B-
- 日期函数
百合不是茶
oraclesql日期函数查询
ORACLE日期时间函数大全
TO_DATE格式(以时间:2007-11-02 13:45:25为例)
Year:
yy two digits 两位年 显示值:07
yyy three digits 三位年 显示值:007
- 线程优先级
bijian1013
javathread多线程java多线程
多线程运行时需要定义线程运行的先后顺序。
线程优先级是用数字表示,数字越大线程优先级越高,取值在1到10,默认优先级为5。
实例:
package com.bijian.study;
/**
* 因为在代码段当中把线程B的优先级设置高于线程A,所以运行结果先执行线程B的run()方法后再执行线程A的run()方法
* 但在实际中,JAVA的优先级不准,强烈不建议用此方法来控制执
- 适配器模式和代理模式的区别
bijian1013
java设计模式
一.简介 适配器模式:适配器模式(英语:adapter pattern)有时候也称包装样式或者包装。将一个类的接口转接成用户所期待的。一个适配使得因接口不兼容而不能在一起工作的类工作在一起,做法是将类别自己的接口包裹在一个已存在的类中。 &nbs
- 【持久化框架MyBatis3三】MyBatis3 SQL映射配置文件
bit1129
Mybatis3
SQL映射配置文件一方面类似于Hibernate的映射配置文件,通过定义实体与关系表的列之间的对应关系。另一方面使用<select>,<insert>,<delete>,<update>元素定义增删改查的SQL语句,
这些元素包含三方面内容
1. 要执行的SQL语句
2. SQL语句的入参,比如查询条件
3. SQL语句的返回结果
- oracle大数据表复制备份个人经验
bitcarter
oracle大表备份大表数据复制
前提:
数据库仓库A(就拿oracle11g为例)中有两个用户user1和user2,现在有user1中有表ldm_table1,且表ldm_table1有数据5千万以上,ldm_table1中的数据是从其他库B(数据源)中抽取过来的,前期业务理解不够或者需求有变,数据有变动需要重新从B中抽取数据到A库表ldm_table1中。
- HTTP加速器varnish安装小记
ronin47
http varnish 加速
上午共享的那个varnish安装手册,个人看了下,有点不知所云,好吧~看来还是先安装玩玩!
苦逼公司服务器没法连外网,不能用什么wget或yum命令直接下载安装,每每看到别人博客贴出的在线安装代码时,总有一股羡慕嫉妒“恨”冒了出来。。。好吧,既然没法上外网,那只能麻烦点通过下载源码来编译安装了!
Varnish 3.0.4下载地址: http://repo.varnish-cache.org/
- java-73-输入一个字符串,输出该字符串中对称的子字符串的最大长度
bylijinnan
java
public class LongestSymmtricalLength {
/*
* Q75题目:输入一个字符串,输出该字符串中对称的子字符串的最大长度。
* 比如输入字符串“google”,由于该字符串里最长的对称子字符串是“goog”,因此输出4。
*/
public static void main(String[] args) {
Str
- 学习编程的一点感想
Cb123456
编程感想Gis
写点感想,总结一些,也顺便激励一些自己.现在就是复习阶段,也做做项目.
本专业是GIS专业,当初觉得本专业太水,靠这个会活不下去的,所以就报了培训班。学习的时候,进入状态很慢,而且当初进去的时候,已经上到Java高级阶段了,所以.....,呵呵,之后有点感觉了,不过,还是不好好写代码,还眼高手低的,有
- [能源与安全]美国与中国
comsci
能源
现在有一个局面:地球上的石油只剩下N桶,这些油只够让中国和美国这两个国家中的一个顺利过渡到宇宙时代,但是如果这两个国家为争夺这些石油而发生战争,其结果是两个国家都无法平稳过渡到宇宙时代。。。。而且在战争中,剩下的石油也会被快速消耗在战争中,结果是两败俱伤。。。
在这个大
- SEMI-JOIN执行计划突然变成HASH JOIN了 的原因分析
cwqcwqmax9
oracle
甲说:
A B两个表总数据量都很大,在百万以上。
idx1 idx2字段表示是索引字段
A B 两表上都有
col1字段表示普通字段
select xxx from A
where A.idx1 between mmm and nnn
and exists (select 1 from B where B.idx2 =
- SpringMVC-ajax返回值乱码解决方案
dashuaifu
AjaxspringMVCresponse中文乱码
SpringMVC-ajax返回值乱码解决方案
一:(自己总结,测试过可行)
ajax返回如果含有中文汉字,则使用:(如下例:)
@RequestMapping(value="/xxx.do") public @ResponseBody void getPunishReasonB
- Linux系统中查看日志的常用命令
dcj3sjt126com
OS
因为在日常的工作中,出问题的时候查看日志是每个管理员的习惯,作为初学者,为了以后的需要,我今天将下面这些查看命令共享给各位
cat
tail -f
日 志 文 件 说 明
/var/log/message 系统启动后的信息和错误日志,是Red Hat Linux中最常用的日志之一
/var/log/secure 与安全相关的日志信息
/var/log/maillog 与邮件相关的日志信
- [应用结构]应用
dcj3sjt126com
PHPyii2
应用主体
应用主体是管理 Yii 应用系统整体结构和生命周期的对象。 每个Yii应用系统只能包含一个应用主体,应用主体在 入口脚本中创建并能通过表达式 \Yii::$app 全局范围内访问。
补充: 当我们说"一个应用",它可能是一个应用主体对象,也可能是一个应用系统,是根据上下文来决定[译:中文为避免歧义,Application翻译为应
- assertThat用法
eksliang
JUnitassertThat
junit4.0 assertThat用法
一般匹配符1、assertThat( testedNumber, allOf( greaterThan(8), lessThan(16) ) );
注释: allOf匹配符表明如果接下来的所有条件必须都成立测试才通过,相当于“与”(&&)
2、assertThat( testedNumber, anyOf( g
- android点滴2
gundumw100
应用服务器android网络应用OSHTC
如何让Drawable绕着中心旋转?
Animation a = new RotateAnimation(0.0f, 360.0f,
Animation.RELATIVE_TO_SELF, 0.5f, Animation.RELATIVE_TO_SELF,0.5f);
a.setRepeatCount(-1);
a.setDuration(1000);
如何控制Andro
- 超简洁的CSS下拉菜单
ini
htmlWeb工作html5css
效果体验:http://hovertree.com/texiao/css/3.htmHTML文件:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
<head>
<title>简洁的HTML+CSS下拉菜单-HoverTree</title>
- kafka consumer防止数据丢失
kane_xie
kafkaoffset commit
kafka最初是被LinkedIn设计用来处理log的分布式消息系统,因此它的着眼点不在数据的安全性(log偶尔丢几条无所谓),换句话说kafka并不能完全保证数据不丢失。
尽管kafka官网声称能够保证at-least-once,但如果consumer进程数小于partition_num,这个结论不一定成立。
考虑这样一个case,partiton_num=2
- @Repository、@Service、@Controller 和 @Component
mhtbbx
DAOspringbeanprototype
@Repository、@Service、@Controller 和 @Component 将类标识为Bean
Spring 自 2.0 版本开始,陆续引入了一些注解用于简化 Spring 的开发。@Repository注解便属于最先引入的一批,它用于将数据访问层 (DAO 层 ) 的类标识为 Spring Bean。具体只需将该注解标注在 DAO类上即可。同时,为了让 Spring 能够扫描类
- java 多线程高并发读写控制 误区
qifeifei
java thread
先看一下下面的错误代码,对写加了synchronized控制,保证了写的安全,但是问题在哪里呢?
public class testTh7 {
private String data;
public String read(){
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "read data "
- mongodb replica set(副本集)设置步骤
tcrct
javamongodb
网上已经有一大堆的设置步骤的了,根据我遇到的问题,整理一下,如下:
首先先去下载一个mongodb最新版,目前最新版应该是2.6
cd /usr/local/bin
wget http://fastdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-x86_64-2.6.0.tgz
tar -zxvf mongodb-linux-x86_64-2.6.0.t
- rust学习笔记
wudixiaotie
学习笔记
1.rust里绑定变量是let,默认绑定了的变量是不可更改的,所以如果想让变量可变就要加上mut。
let x = 1; let mut y = 2;
2.match 相当于erlang中的case,但是case的每一项后都是分号,但是rust的match却是逗号。
3.match 的每一项最后都要加逗号,但是最后一项不加也不会报错,所有结尾加逗号的用法都是类似。
4.每个语句结尾都要加分