- 企业级RAG的数据方案选择 - 向量数据库、图数据库和知识图谱
南七小僧
AI技术产品经理网站开发人工智能数据库知识图谱人工智能
如何为企业RAG选择合适的数据存储方式摘要:本文讨论了矢量数据库、图数据库和知识图谱在解决信息检索挑战方面的重要性,特别是针对企业规模的检索增强生成(RAG)。看看海外人工智能企业Writer是如何利用知识图谱增强企业级RAG。要点概要:矢量数据库高效存储数据,但缺乏上下文和关联信息。图数据库优先考虑数据点之间的关系,受益于关系结构。知识图谱在语义存储方面表现出色,由于其能够编码丰富的上下文信息,
- 基于知识图谱技术增强大模型RAG知识库应用效果
罗伯特之技术屋
知识图谱人工智能
【摘要】本文是AI落地实践的优秀案例,利用RAG技术(Retrieval-AugmentedGeneration,检索增强生成)的知识库实践为背景,介绍了RAG技术的发展及存在的不足,以及知识图谱相关的知识,利用RAG技术去完善和智能化知识图谱。在AI技术大量涌现,但应用不足的情况下,指明了现有应用场景、技术与AI结合的具体做法。1.引言随着人工智能技术的加速演进,AI大模型如雨后春笋般纷纷涌现,
- 音视频面试题集锦第 1 期
关键帧-Keyframe
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想要学习和提升音视频技术的朋友,快来加入我们的【音视频技术社群】,加入后你就能:1)下载30+个开箱即用的「音视频及渲染Demo源代码」2)下载包含500+知识条目的完整版「音视频知识图谱」3)下载包含200+题目的完整版「音视频面试题集锦」4)技术和职业发展咨询100%得到回答5)获得简历优化建议和大厂内推现在加入,送你一张20元优惠券:点击领取优惠券前些时间,我在知识星球上创建了一个音视频技术
- 【速通RAG实战:进阶】16、AI生成思维导图全技术解析
无心水
速通RAG实战!解锁AI2.0高薪密码人工智能AI思维导图知识图谱markmap-jsQwen-long模型CSDN技术干货
一、AI生成思维导图的底层技术逻辑(一)知识结构化的核心流程AI生成思维导图的本质是非结构化文本到结构化知识图谱的转化,其技术流程可拆解为五大核心环节:1.语义解析与实体抽取多模态输入处理:支持文本(Markdown/Word/PDF)、语音(会议录音)、手写笔记(图片OCR)等多形式输入,通过TesseractOCR识别图片文字,Whisper处理语音流。实体识别技术栈:#中英文混合实体识别示例
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LangChain文档加载器的接口设计与多种格式解析源码深度解析一、文档加载器概述1.1文档加载器的作用与定位LangChain文档加载器(DocumentLoaders)是整个框架中负责数据输入的核心组件,其主要作用是从不同来源(本地文件、网络资源、数据库等)读取原始文档,并将其转换为LangChain可处理的Document对象格式。在实际应用中,无论是构建问答系统、知识图谱,还是进行文本摘要
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- 大语言模型 LLM 通过 Excel 知识库 增强日志分析,根因分析能力的技术方案(1):总体介绍
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- 【速成速通】嵌入式软硬件学习路径:从 0 到实战的知识图谱
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核心摘要本路径以"实战用驱动学习"为原则,24周即可掌握嵌入式开发核心能力。通过"硬件基础→编程入门→外设实战→系统进阶→项目落地"五阶段递进,覆盖80%常用知识点,规避90%冗余内容,适合零基础小白快速上手。一、硬件基础层(1-4周):看懂电路,玩转元件1.电子元件通识(1周)核心元件:电阻(色环读数)、电容(极性判断)、二极管(正向导通)、三极管(开关作用)、LED(限流电阻计算)模块认知:电
- 嵌入式软硬件及软件平台开发入门指南:知识、工具与 AI 辅助
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摘要本文专为零基础小白整理嵌入式软硬件及软件平台开发的核心知识点、必备工具,以及借助AI大模型快速入门的方法。内容涵盖硬件设计、软件开发、平台搭建的关键知识框架,推荐小白友好型工具,并通过PlantUML知识图谱和工具图谱可视化呈现,帮助小白清晰掌握学习路径,快速进入开发者角色。一、核心知识点框架(一)嵌入式硬件开发核心知识电路基础必备概念:电压、电流、电阻、电容的基本作用;串联/并联电路特性;欧
- 【AI大模型】企业图谱解决方案:知识图谱、元数据图谱与分析图谱的区别与应用,看到就是赚到!!
前言随着企业数据量的爆炸式增长,超过80%的企业数据仍然是非结构化的,传统关系型数据库在处理复杂互联数据方面显得力不从心。本文深入探讨了企业中三种主要的图谱类型:知识图谱、元数据图谱和分析图谱,详细分析了它们的特点、应用场景和最佳实践,并澄清了关于图谱解决方案的常见误解。引言:图谱技术的崛起在人工智能时代,企业面临着前所未有的数据挑战。超过80%的企业数据仍然是非结构化的,传统关系型数据库在捕捉组
- 生成式引擎优化(GEO):AI携手迈向搜索引擎智能新时代
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生成式引擎优化(GEO):AI携手迈向搜索引擎智能新时代一、技术范式重构:从关键词匹配到语义共生在人工智能技术驱动下,搜索引擎正经历从"信息检索工具"向"认知决策伙伴"的范式转变。生成式引擎优化(GEO)作为连接内容生产与AI理解的桥梁,通过三大技术支柱重塑搜索生态:检索增强生成(RAG)架构夸克平台采用自研Qwen推理模型构建向量数据库,实现分钟级知识图谱更新。医疗设备企业通过API接口同步实时
- 动态知识图谱在GEO优化中的核心价值与实施路径
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动态知识图谱在GEO优化中的核心价值与实施路径一、动态知识图谱的定义与技术背景1.定义与特性动态知识图谱(DynamicKnowledgeGraph,DKG)是一种基于图的语义网络,通过实体-关系-属性的三元组结构描述现实世界中的知识,并具备以下核心特性:实时性:通过API接口、爬虫技术或用户行为日志实时捕获最新数据(如产品参数更新、用户评价、市场趋势)。自适应性:利用机器学习算法(如图神经网络、
- 生成式引擎优化(GEO):重构 AI 时代的品牌流量入口
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一、GEO的核心价值与技术演进生成式引擎优化(GenerativeEngineOptimization,GEO)是应对AI搜索革命的核心策略,其目标是让品牌内容被ChatGPT、文心一言等生成式AI优先引用并整合到回答中。与传统SEO不同,GEO通过动态知识图谱、多模态内容适配、权威信号强化三大技术路径,实现从“链接排名”到“语义主权”的跨越。动态知识图谱的智能基座作用动态知识图谱通过实时整合企业
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语义网络技术解析:AI人工智能的知识表示方法关键词:语义网络、知识表示、人工智能、节点与边、本体论、推理引擎、知识图谱摘要:在人工智能的世界里,“让机器理解知识"是一个核心难题。如果把AI比作一个正在上学的孩子,那么"知识表示"就是教孩子如何整理书包里的课本和文具——既要知道每个物品是什么,还要明白它们之间的关系(比如"数学书"和"铅笔"都属于"学习用品”)。语义网络(SemanticNetwor
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还在为技术文档检索耗费数小时?还在重复编写基础CRUD代码?星图云开发者平台发布「三大AI核心能力」,将自然语言大模型深度融入开发全流程。这不是替代开发者,而是让每位工程师拥有超级辅助——从此复杂算法封装、接口调试、业务逻辑设计效率全面跃升。一、智能化多源知识问答技术当开发者以自然语言形式提出技术问题时,多模态自然语言处理(NLP)模型与知识图谱融合技术,实现三重突破:1.跨域知识检索:联动平台专
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- 图数据库(一):Neo4j简介
hanscalZheng
数据库数据库python图搜索
目录图数据库Neo4jCypher查询py2neo查询neo4j查询图数据库Neo4j图形数据库也被称为图形数据库管理系统(GDBMS),现发展比较成熟的图数据库有Neo4j、OracleNoSQL、OrientDB、HypherGraphDB和GraphBase等其中Neo4j是基于Java语言编写的图形数据库,它采用节点和关系的形式存储信息,并在此基础上提供界面友好的可视化演示,Neo4j图形
- neo4j 修改用户密码
在服务器neo4j的安装目录下的bin目录下,使用如下命令登录客户端./cypher-shell-u用户名-p密码登录成功后,使用如下命令修改当前用户的密码CALLdbms.changePassword('newpassword')
- 探索Neo4j:从零开始构建智能图数据库
akhfuiigabv
neo4j数据库python
探索Neo4j:从零开始构建智能图数据库引言随着数据量的不断增长,如何有效地存储和查询这些数据成为一大挑战。在这种背景下,图数据库技术应运而生。Neo4j作为一种开源的图数据库管理系统,以其强大的处理连接数据和关系的能力而备受关注。这篇文章将深入探讨Neo4j,帮助你在实际项目中有效运用这一强大的工具。主要内容Neo4j简介Neo4j是一种专用的图形数据库技术,允许您以节点和边的形式表示和存储数据
- Python全站爬取与知识图谱构建实战:从数据采集到语义建模的全流程指南
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引言随着信息爆炸时代的到来,如何系统化地获取并结构化网站上的海量信息,成为数据科学和人工智能领域的重要课题。知识图谱作为将结构化数据和语义联系可视化的强大工具,正广泛应用于搜索引擎、推荐系统、智能问答等领域。本文将系统讲解如何用Python实现对目标网站的全站爬取,并结合自然语言处理技术,自动抽取实体与关系,最终构建成知识图谱。全流程涵盖爬取策略、信息抽取、知识融合及可视化,配合丰富的代码示例,助
- AI人工智能领域知识图谱在文本分类中的应用技巧
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AI人工智能领域知识图谱在文本分类中的应用技巧关键词:知识图谱、文本分类、图神经网络、实体关系抽取、深度学习、自然语言处理、特征融合摘要:本文深入探讨了知识图谱在文本分类任务中的应用技巧。我们将从知识图谱的基本概念出发,详细分析如何将结构化知识融入传统文本分类流程,介绍最新的图神经网络方法,并通过实际案例展示知识增强型文本分类系统的构建过程。文章特别关注知识表示学习与文本特征的融合策略,以及在不同
- 从零开始构建AI原生应用的认知架构
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从零开始构建AI原生应用的认知架构关键词:AI原生应用、认知架构、机器学习、知识图谱、神经网络、智能决策、系统设计摘要:本文深入探讨如何从零开始构建AI原生应用的认知架构。我们将从基本概念出发,逐步解析认知架构的核心组件,包括知识表示、推理机制和学习能力等。通过生动的比喻和实际代码示例,帮助读者理解如何设计一个能够模拟人类认知过程的AI系统。文章还将介绍当前最先进的认知架构模型,并展望未来发展趋势
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大语言模型应用指南:网页实时浏览作者:禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍1.1大语言模型的崛起1.1.1自然语言处理的发展历程1.1.2Transformer模型的突破1.1.3预训练语言模型的优势1.2网页浏览的痛点1.2.1信息过载与检索困难1.2.2内容理解与知识提取1.2.3个性化与智能化需求1.3大语言模型与网页浏览的结合1.3.1智能问答与对话系统1.3.2知识图谱与语义搜索1.3.3
- (详细!!)2024最新Neo4j详细使用指南
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Neo4j详细使用指南一、介绍Neo4j是什么Neo4j是一个高性能的,NOSQL图形数据库,它将结构化数据存储在网络上而不是表中。它是一个嵌入式的、基于磁盘的、具备完全的事务特性的Java持久化引擎,但是它将结构化数据存储在网络(从数学角度叫做图)上而不是表中。Neo4j也可以被看作是一个高性能的图引擎,该引擎具有成熟数据库的所有特性。程序员工作在一个面向对象的、灵活的网络结构下而不是严格、静态
- 企业级AI搜索引擎从零到一开发实战:全链路技术解析与代码实现
简介从零开始构建一个企业级AI搜索引擎,是掌握现代搜索技术栈的重要实践。本文将深入剖析基于大语言模型、知识图谱和分布式架构的智能搜索引擎开发全流程,从数据抓取、索引构建到查询处理模块,提供完整的代码实现和架构设计。通过整合多平台数据并应用优化策略,构建一个具备高并发处理能力、精准语义理解及高效搜索排序的智能搜索引擎系统。一、架构设计:智能搜索引擎的核心组件智能搜索引擎架构由三个核心模块组成:数据抓
- 分布式推客系统全栈开发指南:SpringCloud+Neo4j+Redis实战解析
wx_ywyy6798
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一、推客系统概述与市场背景推客系统(或称"推荐客"系统)是一种基于社交关系和内容分发的推荐营销平台,近年来在电商、内容平台和社交媒体领域迅速崛起。根据最新统计数据,2023年全球社交电商市场规模已达1.2万亿美元,其中推客模式的贡献率超过35%。1.1推客系统的核心价值推客系统通过以下机制创造商业价值:社交裂变:利用用户社交网络实现指数级传播精准推荐:基于用户行为和关系链的个性化内容分发激励机制:
- NLP中情感分析如何结合知识图谱在跨文化领域提升观念分析和价值判断的准确性?
情感分析结合知识图谱,能够显著提升观念分析和价值判断的准确性。这一融合的核心在于利用知识图谱的结构化语义网络,为情感分析提供深层语境、实体关联和领域知识支撑。以下是具体机制和应用场景的分析:一、知识图谱如何提升情感分析的语义理解1.解决歧义与上下文依赖问题:情感词(如“冷”)在不同语境中含义不同(“服务态度冷”表负面,“冷静分析”表中性)。方案:知识图谱通过实体链接识别文本中的对象(如“服务态度”
- AI产品经理面试宝典第30天:AI+教育个性化学习与知识图谱相关面试题的解答指导
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自适应学习系统如何实现千人千面?面试官:请用产品视角解释AI自适应学习系统的核心逻辑你的回答:自适应学习系统本质是构建"数据-模型-决策"的闭环。以沪江Hitalk为例,其通过12级能力评估体系采集学员的听、说、读、写数据,利用知识图谱建立知识点关联网络。当学员完成"实景演练-诊断反馈-学习包推送"的完整链路时,系统会动态调整知识图谱权重,形成个性化学习路径。面试官追问:如何验证个性化效果?回答:
- java封装继承多态等
麦田的设计者
javaeclipsejvmcencapsulatopn
最近一段时间看了很多的视频却忘记总结了,现在只能想到什么写什么了,希望能起到一个回忆巩固的作用。
1、final关键字
译为:最终的
&
- F5与集群的区别
bijian1013
weblogic集群F5
http请求配置不是通过集群,而是F5;集群是weblogic容器的,如果是ejb接口是通过集群。
F5同集群的差别,主要还是会话复制的问题,F5一把是分发http请求用的,因为http都是无状态的服务,无需关注会话问题,类似
- LeetCode[Math] - #7 Reverse Integer
Cwind
java题解MathLeetCodeAlgorithm
原题链接:#7 Reverse Integer
要求:
按位反转输入的数字
例1: 输入 x = 123, 返回 321
例2: 输入 x = -123, 返回 -321
难度:简单
分析:
对于一般情况,首先保存输入数字的符号,然后每次取输入的末位(x%10)作为输出的高位(result = result*10 + x%10)即可。但
- BufferedOutputStream
周凡杨
首先说一下这个大批量,是指有上千万的数据量。
例子:
有一张短信历史表,其数据有上千万条数据,要进行数据备份到文本文件,就是执行如下SQL然后将结果集写入到文件中!
select t.msisd
- linux下模拟按键输入和鼠标
被触发
linux
查看/dev/input/eventX是什么类型的事件, cat /proc/bus/input/devices
设备有着自己特殊的按键键码,我需要将一些标准的按键,比如0-9,X-Z等模拟成标准按键,比如KEY_0,KEY-Z等,所以需要用到按键 模拟,具体方法就是操作/dev/input/event1文件,向它写入个input_event结构体就可以模拟按键的输入了。
linux/in
- ContentProvider初体验
肆无忌惮_
ContentProvider
ContentProvider在安卓开发中非常重要。与Activity,Service,BroadcastReceiver并称安卓组件四大天王。
在android中的作用是用来对外共享数据。因为安卓程序的数据库文件存放在data/data/packagename里面,这里面的文件默认都是私有的,别的程序无法访问。
如果QQ游戏想访问手机QQ的帐号信息一键登录,那么就需要使用内容提供者COnte
- 关于Spring MVC项目(maven)中通过fileupload上传文件
843977358
mybatisspring mvc修改头像上传文件upload
Spring MVC 中通过fileupload上传文件,其中项目使用maven管理。
1.上传文件首先需要的是导入相关支持jar包:commons-fileupload.jar,commons-io.jar
因为我是用的maven管理项目,所以要在pom文件中配置(每个人的jar包位置根据实际情况定)
<!-- 文件上传 start by zhangyd-c --&g
- 使用svnkit api,纯java操作svn,实现svn提交,更新等操作
aigo
svnkit
原文:http://blog.csdn.net/hardwin/article/details/7963318
import java.io.File;
import org.apache.log4j.Logger;
import org.tmatesoft.svn.core.SVNCommitInfo;
import org.tmateso
- 对比浏览器,casperjs,httpclient的Header信息
alleni123
爬虫crawlerheader
@Override
protected void doGet(HttpServletRequest req, HttpServletResponse res) throws ServletException, IOException
{
String type=req.getParameter("type");
Enumeration es=re
- java.io操作 DataInputStream和DataOutputStream基本数据流
百合不是茶
java流
1,java中如果不保存整个对象,只保存类中的属性,那么我们可以使用本篇文章中的方法,如果要保存整个对象 先将类实例化 后面的文章将详细写到
2,DataInputStream 是java.io包中一个数据输入流允许应用程序以与机器无关方式从底层输入流中读取基本 Java 数据类型。应用程序可以使用数据输出流写入稍后由数据输入流读取的数据。
- 车辆保险理赔案例
bijian1013
车险
理赔案例:
一货运车,运输公司为车辆购买了机动车商业险和交强险,也买了安全生产责任险,运输一车烟花爆竹,在行驶途中发生爆炸,出现车毁、货损、司机亡、炸死一路人、炸毁一间民宅等惨剧,针对这几种情况,该如何赔付。
赔付建议和方案:
客户所买交强险在这里不起作用,因为交强险的赔付前提是:“机动车发生道路交通意外事故”;
如果是交通意外事故引发的爆炸,则优先适用交强险条款进行赔付,不足的部分由商业
- 学习Spring必学的Java基础知识(5)—注解
bijian1013
javaspring
文章来源:http://www.iteye.com/topic/1123823,整理在我的博客有两个目的:一个是原文确实很不错,通俗易懂,督促自已将博主的这一系列关于Spring文章都学完;另一个原因是为免原文被博主删除,在此记录,方便以后查找阅读。
有必要对
- 【Struts2一】Struts2 Hello World
bit1129
Hello world
Struts2 Hello World应用的基本步骤
创建Struts2的Hello World应用,包括如下几步:
1.配置web.xml
2.创建Action
3.创建struts.xml,配置Action
4.启动web server,通过浏览器访问
配置web.xml
<?xml version="1.0" encoding="
- 【Avro二】Avro RPC框架
bit1129
rpc
1. Avro RPC简介 1.1. RPC
RPC逻辑上分为二层,一是传输层,负责网络通信;二是协议层,将数据按照一定协议格式打包和解包
从序列化方式来看,Apache Thrift 和Google的Protocol Buffers和Avro应该是属于同一个级别的框架,都能跨语言,性能优秀,数据精简,但是Avro的动态模式(不用生成代码,而且性能很好)这个特点让人非常喜欢,比较适合R
- lua set get cookie
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lua cookie
lua:
local access_token = ngx.var.cookie_SGAccessToken
if access_token then
ngx.header["Set-Cookie"] = "SGAccessToken="..access_token.."; path=/;Max-Age=3000"
end
- java-打印不大于N的质数
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java
public class PrimeNumber {
/**
* 寻找不大于N的质数
*/
public static void main(String[] args) {
int n=100;
PrimeNumber pn=new PrimeNumber();
pn.printPrimeNumber(n);
System.out.print
- Spring源码学习-PropertyPlaceholderHelper
bylijinnan
javaspring
今天在看Spring 3.0.0.RELEASE的源码,发现PropertyPlaceholderHelper的一个bug
当时觉得奇怪,上网一搜,果然是个bug,不过早就有人发现了,且已经修复:
详见:
http://forum.spring.io/forum/spring-projects/container/88107-propertyplaceholderhelper-bug
- [逻辑与拓扑]布尔逻辑与拓扑结构的结合会产生什么?
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拓扑
如果我们已经在一个工作流的节点中嵌入了可以进行逻辑推理的代码,那么成百上千个这样的节点如果组成一个拓扑网络,而这个网络是可以自动遍历的,非线性的拓扑计算模型和节点内部的布尔逻辑处理的结合,会产生什么样的结果呢?
是否可以形成一种新的模糊语言识别和处理模型呢? 大家有兴趣可以试试,用软件搞这些有个好处,就是花钱比较少,就算不成
- ITEYE 都换百度推广了
cuisuqiang
GoogleAdSense百度推广广告外快
以前ITEYE的广告都是谷歌的Google AdSense,现在都换成百度推广了。
为什么个人博客设置里面还是Google AdSense呢?
都知道Google AdSense不好申请,这在ITEYE上也不是讨论了一两天了,强烈建议ITEYE换掉Google AdSense。至少,用一个好申请的吧。
什么时候能从ITEYE上来点外快,哪怕少点
- 新浪微博技术架构分析
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新浪微博架构
新浪微博在短短一年时间内从零发展到五千万用户,我们的基层架构也发展了几个版本。第一版就是是非常快的,我们可以非常快的实现我们的模块。我们看一下技术特点,微博这个产品从架构上来分析,它需要解决的是发表和订阅的问题。我们第一版采用的是推的消息模式,假如说我们一个明星用户他有10万个粉丝,那就是说用户发表一条微博的时候,我们把这个微博消息攒成10万份,这样就是很简单了,第一版的架构实际上就是这两行字。第
- 玩转ARP攻击
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r
我写这片文章只是想让你明白深刻理解某一协议的好处。高手免看。如果有人利用这片文章所做的一切事情,盖不负责。 网上关于ARP的资料已经很多了,就不用我都说了。 用某一位高手的话来说,“我们能做的事情很多,唯一受限制的是我们的创造力和想象力”。 ARP也是如此。 以下讨论的机子有 一个要攻击的机子:10.5.4.178 硬件地址:52:54:4C:98
- PHP编码规范
dcj3sjt126com
编码规范
一、文件格式
1. 对于只含有 php 代码的文件,我们将在文件结尾处忽略掉 "?>" 。这是为了防止多余的空格或者其它字符影响到代码。例如:<?php$foo = 'foo';2. 缩进应该能够反映出代码的逻辑结果,尽量使用四个空格,禁止使用制表符TAB,因为这样能够保证有跨客户端编程器软件的灵活性。例
- linux 脱机管理(nohup)
eksliang
linux nohupnohup
脱机管理 nohup
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2166699
nohup可以让你在脱机或者注销系统后,还能够让工作继续进行。他的语法如下
nohup [命令与参数] --在终端机前台工作
nohup [命令与参数] & --在终端机后台工作
但是这个命令需要注意的是,nohup并不支持bash的内置命令,所
- BusinessObjects Enterprise Java SDK
greemranqq
javaBOSAPCrystal Reports
最近项目用到oracle_ADF 从SAP/BO 上调用 水晶报表,资料比较少,我做一个简单的分享,给和我一样的新手 提供更多的便利。
首先,我是尝试用JAVA JSP 去访问的。
官方API:http://devlibrary.businessobjects.com/BusinessObjectsxi/en/en/BOE_SDK/boesdk_ja
- 系统负载剧变下的管控策略
iamzhongyong
高并发
假如目前的系统有100台机器,能够支撑每天1亿的点击量(这个就简单比喻一下),然后系统流量剧变了要,我如何应对,系统有那些策略可以处理,这里总结了一下之前的一些做法。
1、水平扩展
这个最容易理解,加机器,这样的话对于系统刚刚开始的伸缩性设计要求比较高,能够非常灵活的添加机器,来应对流量的变化。
2、系统分组
假如系统服务的业务不同,有优先级高的,有优先级低的,那就让不同的业务调用提前分组
- BitTorrent DHT 协议中文翻译
justjavac
bit
前言
做了一个磁力链接和BT种子的搜索引擎 {Magnet & Torrent},因此把 DHT 协议重新看了一遍。
BEP: 5Title: DHT ProtocolVersion: 3dec52cb3ae103ce22358e3894b31cad47a6f22bLast-Modified: Tue Apr 2 16:51:45 2013 -070
- Ubuntu下Java环境的搭建
macroli
java工作ubuntu
配置命令:
$sudo apt-get install ubuntu-restricted-extras
再运行如下命令:
$sudo apt-get install sun-java6-jdk
待安装完毕后选择默认Java.
$sudo update- alternatives --config java
安装过程提示选择,输入“2”即可,然后按回车键确定。
- js字符串转日期(兼容IE所有版本)
qiaolevip
TODateStringIE
/**
* 字符串转时间(yyyy-MM-dd HH:mm:ss)
* result (分钟)
*/
stringToDate : function(fDate){
var fullDate = fDate.split(" ")[0].split("-");
var fullTime = fDate.split("
- 【数据挖掘学习】关联规则算法Apriori的学习与SQL简单实现购物篮分析
superlxw1234
sql数据挖掘关联规则
关联规则挖掘用于寻找给定数据集中项之间的有趣的关联或相关关系。
关联规则揭示了数据项间的未知的依赖关系,根据所挖掘的关联关系,可以从一个数据对象的信息来推断另一个数据对象的信息。
例如购物篮分析。牛奶 ⇒ 面包 [支持度:3%,置信度:40%] 支持度3%:意味3%顾客同时购买牛奶和面包。 置信度40%:意味购买牛奶的顾客40%也购买面包。 规则的支持度和置信度是两个规则兴
- Spring 5.0 的系统需求,期待你的反馈
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Spring 5.0将在2016年发布。Spring5.0将支持JDK 9。
Spring 5.0的特性计划还在工作中,请保持关注,所以作者希望从使用者得到关于Spring 5.0系统需求方面的反馈。