- 全局修改GitLab14默认语言为中文
GitLab安装成功后默认语言是英语,只有登录后才能手动指定为中文,且这个配置只对自己生效,经查阅资料后,总结全局修改GitLab14默认语言为中文方法如下:0.进入容器如果你用Docker部署的GitLab,那么需要使用命令sudodockerexec-itgitlab/bin/bash进入容器1.修改rails配置文件打开/opt/gitlab/embedded/service/gitlab-
- 修改gitlab默认的语言
Victor刘
gitlab
文章目录网上的方法1.采用数据库触发器的方法2.登录pg库2.1查看表2.2创建function2.3创建触发器2.4修改历史数据网上的方法网上修改/opt/gitlab/embedded/service/gitlab-rails/config/application.rb的方法,我试了,没生效,没进一步研究1.采用数据库触发器的方法2.登录pg库su-gitlab-psqlpsql-h/var/
- XCZU4EV-1FBVB900E Xilinx FPGA AMD Zynq UltraScale+ MPSoC EV(Embedded Vision)
XINVRY-FPGA
arm开发fpga开发fpga嵌入式硬件硬件工程计算机视觉硬件架构
XCZU4EV-1FBVB900EXCZU4EV‑2FBVB900E属于AMD(Xilinx)ZynqUltraScale+MPSoCEV(EmbeddedVision)系列,集成四核Arm®Cortex‑A53应用处理器、双核Cortex‑R5F实时处理器与Mali‑400MP2片上GPU,辅以强大的可编程逻辑和海量DSP引擎。该器件面向视频嵌入式视觉、网络通信、工业自动化和高级数据处理等对图形
- SpringBoot + Maven 在 idea 下启动报错 Unable to start embedded Tomcat
知道的越多,不知道的越多
笔记tomcatmavenjavaspringboot
记录一个idea下启动报错UnabletostartembeddedTomcat的原因,刚遇到的时候头都大了,明明上一秒还在愉快的玩耍,下一秒就GG了【吐血】。网上看了很多文章都是说jar包冲突或者是pom文件和application.properties的问题,搞的我都迷茫了。报错日志:2021-01-1416:38:40.562[main]INFOo.s.b.c.e.tomcat.Tomcat
- RoPE:相对位置编码的旋转革命——原理、演进与大模型应用全景
大千AI助手
人工智能Python#OTHER人工智能深度学习大模型算法RoPE位置编码相对位置
“以复数旋转解锁位置关系的本质表达,让Transformer突破长度藩篱”旋转位置编码(RotaryPositionEmbedding,RoPE)是由JianlinSu等研究者于2021年提出的突破性位置编码方法,通过复数空间中的旋转操作将相对位置信息融入Transformer的自注意力机制,解决了传统位置编码在长序列建模中的外推瓶颈。该方法是当前主流大模型(如LLaMA、GPT-NeoX)的核心
- RAG、Function Call、MCP技术笔记
大佐不会说日语~
面试笔记篇笔记
核心概念理解这三种技术都是为了增强大模型能力的重要手段,但各有侧重点和应用场景。RAG(检索增强生成)RAG本质上是为大模型外接一个动态知识库。当模型需要回答问题时,先从知识库中检索相关信息,再结合检索结果生成答案。核心原理:将文档内容进行向量化存储(通常使用Embedding模型)用户提问时,将问题也向量化通过相似度计算(如欧氏距离、余弦相似度)找到最相关的文档片段将检索到的内容作为上下文传给大
- RAG面试内容整理-3. 向量检索原理与常用库(ANN、FAISS、Milvus 等)
不务正业的猿
面试LangChainAI面试职场和发展大模型RAGAI人工智能算法
向量检索利用向量空间的相似度来查找相关内容,是近年来兴起的检索技术核心。其基础是在语义嵌入(embedding)模型的支持下,将文本、图像等数据表示为高维向量,以便通过向量相似度(如余弦相似度或欧氏距离)找到内容上的邻近项。由于直接精确计算所有向量之间的距离在大规模下计算开销巨大,实际系统通常采用近似最近邻搜索(ApproximateNearestNeighbor,ANN)算法,在保证结果精度接近
- Pytorch实现细节解析:Transformer模型的Encoder与Decoder逐行代码讲解
lazycatlove
pytorchtransformer人工智能
文章目录摘要一、Transformer1.1为什么要使用attention1.2Transformer的优点二、Transformer模型Encoder和Decoder原理讲解与其Pytorch逐行实现2.1wordembedding2.2单词索引构成源句子和目标句子2.3构建positionembedding2.4构造encoder的self-attentionmask2.5构造intra-at
- Complete Guide to Integrating Live Chat Support on Your Website
adminwolf
个人开发
Integratinglivechatfunctionalityintoyourwebsiteisapowerfulwaytoenhanceuserexperienceanddrivebusinessconversions.Thisguideprovidesstep-by-stepinstructionsonhowtoseamlesslyembedanonlineconsultationfeatu
- PyTorch中的词嵌入层(nn.Embedding)详解与实践指南
慕婉0307
自然语言处理pytorchembedding人工智能
一、词嵌入(WordEmbedding)简介词嵌入是自然语言处理(NLP)中的一项核心技术,它将离散的词语映射到连续的向量空间中。通过词嵌入,语义相似的词语在向量空间中的位置也会相近。为什么需要词嵌入?解决维度灾难:传统one-hot编码维度等于词汇表大小,而词嵌入维度可自定义捕捉语义关系:通过向量空间中的距离反映词语间的语义关系迁移学习:预训练的词嵌入可以在不同任务间共享二、PyTorch中的n
- Python----大模型( RAG的向量化(embedding))
蹦蹦跳跳真可爱589
Python大模型pythonembedding开发语言人工智能
一、向量化向量化是将非结构化数据(如文本、图像等)转化为数字表示的一种过程。在RAG中,通常会使用预训练的Transformer模型(如BERT、RoBERTa等)将文本表示为高维的向量。这些向量能够捕捉到数据的语义信息,从而在向量空间中表示相似性。两段相似的文本在向量空间中将非常接近。快速检索:向量化将文本转换为向量后,可以通过向量相似度算法(如余弦相似度)快速检索与查询相关的信息。语义理解:通
- DPDK Sample Applications User Guides(42)Eventdev管道示例应用程序
超帅浩浩
SampleApplicationsUserGuidesDPDKeventdevpipeline
官方文档查看地址:http://doc.dpdk.org/guides/sample_app_ug/eventdev_pipeline.htmlPDF下载地址:https://www.intel.com/content/www/us/en/embedded/technology/packet-processing/dpdk/dpdk-sample-applications-user-guide.h
- BERT模型架构
大多_C
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BertModel((embeddings):BertEmbeddings((word_embeddings):Embedding(30522,768,padding_idx=0)(position_embeddings):Embedding(512,768)(token_type_embeddings):Embedding(2,768)(LayerNorm):LayerNorm((768,),e
- krpano 渲染全景视频
是菜菜的小前端啊
前端
使用krpano渲染全景视频,可渲染不同分辨率的视频。使用的krpano版本为1.19index.htmlERROR:Javascriptnotactivatedembedpano({xml:"video.xml",target:"pano",passQueryParameters:"startscene,startlookat"});video.xmlif(device.panovideosup
- Embedding与向量数据库
玖月初玖
大模型应用开发基础人工智能embedding数据库
1.Embedding是什么EmbeddingModel是一种机器学习模型,它的核心任务是将离散的、高维的符号(如单词、句子、图片、用户、商品等)转换成连续的、低维的向量(称为“嵌入”或“向量表示”),并且这个向量能有效地捕捉原始符号的语义、关系或特征。1.1通俗理解EmbeddingModel是让计算机“理解”世界的核心工具,把“文字、图片、音频”等信息变成一串有意义的数字我们称之为“向量”。类
- 【速通RAG实战:数据库】6.RAG向量数据库原理
无心水
速通RAG实战!解锁AI2.0高薪密码速通RAG实战RAG快速开发实战RAGRAG向量数据库相似度FAISSChroma
在RAG(检索增强生成)系统中,向量数据库扮演着至关重要的角色,它负责存储文本经过Embedding处理后的向量表示,并能高效地进行向量检索,以找出与查询向量最相似的文档。1.向量数据库原理1.向量表示在RAG系统里,文本首先会通过Embedding模型(如OpenAIEmbeddings、SentenceTransformers等)转化为固定维度的向量。这些向量能够捕捉文本的语义信息,使得语义相
- 打造智能资讯引擎:基于 Python 的新闻数据爬取与个性化推荐系统实战全流程解析
程序员威哥
最新爬虫实战项目python开发语言
前言:数据时代的信息洪流,如何做到“千人千面”?在信息爆炸的时代,每天都有成千上万条新闻资讯涌现。如何从海量内容中挖掘出用户感兴趣的资讯?这不仅仅是爬虫技术的问题,更是数据建模与智能推荐算法的落地挑战。本篇文章将带你从零出发,构建一个具有实际应用价值的“个性化新闻阅读推荐系统”,从数据采集(爬虫)、文本处理(NLP)、兴趣建模(TF-IDF/协同过滤/Embedding)到推荐展示,覆盖整个推荐系
- Go-Redis × 向量检索实战用 HNSW 在 Redis 中索引与查询文本 Embedding(Hash & JSON 双版本)
Hello.Reader
数据库运维缓存技术golangredisembedding
1.场景与思路痛点:把“文本内容”转成向量后,如何在本地Redis里做近似向量搜索(KNN),而不依赖外部向量数据库?方案:利用HuggingFace模型sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2生成384维Float32向量;借助RediSearch的HNSW索引能力,在Hash或JSON文档里存储&查询向量;用go-redisv9的高阶API(FTCreate
- springboot2.x Embedded Tomcat 配置jndi
方穹轩
对于EmbeddedTomcat的话,需要添加ServletWebServerFactory进行配置配置ServletWebServerFactory@ConfigurationpublicclassJNDIConfig{@BeanpublicServletWebServerFactorywebServerFactory(){TomcatServletWebServerFactorytomcatS
- 大模型核心概念 | 嵌入模型(Embedding)、向量模型(Vector Model)
一、核心概念解析1.1嵌入模型(Embedding)作为AI领域的核心基础技术,嵌入模型通过将非结构化数据映射为低维稠密向量,实现语义特征的深度捕捉:文本嵌入:如将语句转换为1536维向量,使"机器学习"与"深度学习"的向量余弦相似度达0.92跨模态嵌入:支持图像与文本的联合向量空间映射,如CLIP模型实现文图互搜1.2向量模型(VectorModel)作为嵌入技术的下游应用体系,主要包含两大方向
- 边缘智能革命:嵌入式机器学习如何让万物“思考”
万能小贤哥
机器学习人工智能
当智能手表精准识别你的健身动作,工业传感器预测设备故障于毫秒之间,农业传感器自动调节灌溉水量——这些并非科幻场景,而是嵌入式机器学习(EmbeddedMachineLearning,或TinyML)正在悄然重塑的现实。这场发生在设备边缘的智能革命,正将AI从云端的数据中心拉近到我们指尖的每一台设备中。一、嵌入式机器学习:定义与核心价值嵌入式机器学习是指在资源极端受限的微控制器(MCU)、微处理器(
- 摄像驱动会接触到的单词(想起来就更新)3
空与实的极致
嵌入式硬件经验分享计算机视觉视觉检测
工作单词delivers交付;传递assignment分配;任务;指派firmware固件stack栈integrate整合superspeed超高速embedded嵌入式development研发、开发;发展kit装备;配套元件;成套工具platforms平台、站台device设备、物品、器械peripheral外围设备;外围的;次要的access通道;入口;机会interface接口;界面se
- Ollama平台里最流行的embedding模型: nomic-embed-text 模型介绍和实践
skywalk8163
人工智能embedding人工智能服务器
nomic-embed-text模型介绍nomic-embed-text是一个基于SentenceTransformers库的句子嵌入模型,专门用于特征提取和句子相似度计算。该模型在多个任务上表现出色,特别是在分类、检索和聚类任务中。其核心优势在于能够生成高质量的句子嵌入,这些嵌入在语义上非常接近,从而在相似度计算和分类任务中表现优异。之所以选用这个模型,是因为在Ollama网站查找这个模型,发现
- 2025年的RAG技术发展趋势与演进
码农Q!
云计算人工智能aiagi自然语言处理语言模型
本文将分享作为大模型应用创业者的经历与观察,讨论RAG技术和市场环境在2024年的变化。一、RAG技术的演进RAG(检索增强生成)由“检索”和“大模型生成”两部分组成,而检索之前的索引创建(如chunking、embedding等)是核心基础。我们早在2021年便通过Java技术栈实现了RAG的“RA”部分。2023年中,RAG概念突然走红,并迅速在企业应用中显示出更强的实用性。1.主流架构的变化
- ModuleNotFoundError: No module named ‘pip‘解决
幼稚园的山代王
pythonpippython开发语言
错误提示D:\python-3.13.4-embed-amd64>pip-VTraceback(mostrecentcalllast):File“”,line198,in_run_module_as_mainFile“”,line88,inrun_codeFile"D:\python-3.13.4-embed-amd64\Scripts\pip.exe_main.py",line4,infromp
- 如果让计算机理解人类语言- One-hot 编码(One-hot Encoding,1950s)
如果让计算机理解人类语言-One-hot编码(One-hotEncoding,1950s)flyfish如果让计算机理解人类语言-One-hot编码(One-hotEncoding,1950s)如果让计算机理解人类语言-词袋模型(BagofWords,BoW,1970s)如果让计算机理解人类语言-Word2Vec(WordtoVector,2013)如果让计算机理解人类语言-Qwen3Embedd
- 大模型之Spring AI实战系列(三十二):Spring Boot + DeepSeek 实战指南:工具函数(Function Call)实战应用
系列篇章No.文章1大模型之SpringAI实战系列(一):基础认知篇-开启智能应用开发之旅2大模型之SpringAI实战系列(二):SpringBoot+OpenAI打造聊天应用全攻略3大模型之SpringAI实战系列(三):SpringBoot+OpenAI实现聊天应用上下文记忆功能4大模型之SpringAI实战系列(四):SpringBoot+OpenAI使用OpenAIEmbedding实
- OpenSearch 向量搜索与Qwen3-Embedding 集成示例
ZHOU_CAMP
RAG数据库dockerRAGopensearchagent
本项目演示了如何将OpenSearch的k-NN(k-NearestNeighbors)向量搜索功能与OpenAI的高级文本嵌入模型(如Qwen3-Embedding)相结合,以实现强大的语义搜索。核心概念文本嵌入(TextEmbedding):将文本(单词、句子、段落)转换为一个高维的数字向量。语义上相似的文本在向量空间中的距离会更近。Qwen3-Embedding:我们调用Qwen3-Embe
- 文献分享: BGE-M3——打通三种方式的嵌入模型
文章目录1.\textbf{1.}1.背景与导论1.1.\textbf{1.1.}1.1.研究背景1.2.\textbf{1.2.}1.2.本文的研究1.3.\textbf{1.3.}1.3.有关工作2.M3-Embedding\textbf{2.M3-Embedding}2.M3-Embedding2.1.\textbf{2.1.}2.1.模型核心:混合检索方式2.1.1.\textbf{2.1
- Neo4j 的向量搜索(Neo4jVector)和常见的向量数据库(比如 Milvus、Qdrant)之间的区别与联系
先说联系(共同点)点内容✅都支持向量检索都可以基于embedding(向量)做相似度搜索,比如给一段文本、找出最相似的若干条记录。✅都用于语义检索你可以把它们用在RAG(检索增强生成)、ChatwithDocs、智能问答、推荐系统等应用里。✅都支持批量插入、查询都可以批量向数据库中插入文本+向量,然后用向量做top-k检索(如search(k=8))。✅都和LangChain集成它们都可以通过la
- JAVA中的Enum
周凡杨
javaenum枚举
Enum是计算机编程语言中的一种数据类型---枚举类型。 在实际问题中,有些变量的取值被限定在一个有限的范围内。 例如,一个星期内只有七天 我们通常这样实现上面的定义:
public String monday;
public String tuesday;
public String wensday;
public String thursday
- 赶集网mysql开发36条军规
Bill_chen
mysql业务架构设计mysql调优mysql性能优化
(一)核心军规 (1)不在数据库做运算 cpu计算务必移至业务层; (2)控制单表数据量 int型不超过1000w,含char则不超过500w; 合理分表; 限制单库表数量在300以内; (3)控制列数量 字段少而精,字段数建议在20以内
- Shell test命令
daizj
shell字符串test数字文件比较
Shell test命令
Shell中的 test 命令用于检查某个条件是否成立,它可以进行数值、字符和文件三个方面的测试。 数值测试 参数 说明 -eq 等于则为真 -ne 不等于则为真 -gt 大于则为真 -ge 大于等于则为真 -lt 小于则为真 -le 小于等于则为真
实例演示:
num1=100
num2=100if test $[num1]
- XFire框架实现WebService(二)
周凡杨
javawebservice
有了XFire框架实现WebService(一),就可以继续开发WebService的简单应用。
Webservice的服务端(WEB工程):
两个java bean类:
Course.java
package cn.com.bean;
public class Course {
private
- 重绘之画图板
朱辉辉33
画图板
上次博客讲的五子棋重绘比较简单,因为只要在重写系统重绘方法paint()时加入棋盘和棋子的绘制。这次我想说说画图板的重绘。
画图板重绘难在需要重绘的类型很多,比如说里面有矩形,园,直线之类的,所以我们要想办法将里面的图形加入一个队列中,这样在重绘时就
- Java的IO流
西蜀石兰
java
刚学Java的IO流时,被各种inputStream流弄的很迷糊,看老罗视频时说想象成插在文件上的一根管道,当初听时觉得自己很明白,可到自己用时,有不知道怎么代码了。。。
每当遇到这种问题时,我习惯性的从头开始理逻辑,会问自己一些很简单的问题,把这些简单的问题想明白了,再看代码时才不会迷糊。
IO流作用是什么?
答:实现对文件的读写,这里的文件是广义的;
Java如何实现程序到文件
- No matching PlatformTransactionManager bean found for qualifier 'add' - neither
林鹤霄
java.lang.IllegalStateException: No matching PlatformTransactionManager bean found for qualifier 'add' - neither qualifier match nor bean name match!
网上找了好多的资料没能解决,后来发现:项目中使用的是xml配置的方式配置事务,但是
- Row size too large (> 8126). Changing some columns to TEXT or BLOB
aigo
column
原文:http://stackoverflow.com/questions/15585602/change-limit-for-mysql-row-size-too-large
异常信息:
Row size too large (> 8126). Changing some columns to TEXT or BLOB or using ROW_FORMAT=DYNAM
- JS 格式化时间
alxw4616
JavaScript
/**
* 格式化时间 2013/6/13 by 半仙
[email protected]
* 需要 pad 函数
* 接收可用的时间值.
* 返回替换时间占位符后的字符串
*
* 时间占位符:年 Y 月 M 日 D 小时 h 分 m 秒 s 重复次数表示占位数
* 如 YYYY 4占4位 YY 占2位<p></p>
* MM DD hh mm
- 队列中数据的移除问题
百合不是茶
队列移除
队列的移除一般都是使用的remov();都可以移除的,但是在昨天做线程移除的时候出现了点问题,没有将遍历出来的全部移除, 代码如下;
//
package com.Thread0715.com;
import java.util.ArrayList;
public class Threa
- Runnable接口使用实例
bijian1013
javathreadRunnablejava多线程
Runnable接口
a. 该接口只有一个方法:public void run();
b. 实现该接口的类必须覆盖该run方法
c. 实现了Runnable接口的类并不具有任何天
- oracle里的extend详解
bijian1013
oracle数据库extend
扩展已知的数组空间,例:
DECLARE
TYPE CourseList IS TABLE OF VARCHAR2(10);
courses CourseList;
BEGIN
-- 初始化数组元素,大小为3
courses := CourseList('Biol 4412 ', 'Psyc 3112 ', 'Anth 3001 ');
--
- 【httpclient】httpclient发送表单POST请求
bit1129
httpclient
浏览器Form Post请求
浏览器可以通过提交表单的方式向服务器发起POST请求,这种形式的POST请求不同于一般的POST请求
1. 一般的POST请求,将请求数据放置于请求体中,服务器端以二进制流的方式读取数据,HttpServletRequest.getInputStream()。这种方式的请求可以处理任意数据形式的POST请求,比如请求数据是字符串或者是二进制数据
2. Form
- 【Hive十三】Hive读写Avro格式的数据
bit1129
hive
1. 原始数据
hive> select * from word;
OK
1 MSN
10 QQ
100 Gtalk
1000 Skype
2. 创建avro格式的数据表
hive> CREATE TABLE avro_table(age INT, name STRING)STORE
- nginx+lua+redis自动识别封解禁频繁访问IP
ronin47
在站点遇到攻击且无明显攻击特征,造成站点访问慢,nginx不断返回502等错误时,可利用nginx+lua+redis实现在指定的时间段 内,若单IP的请求量达到指定的数量后对该IP进行封禁,nginx返回403禁止访问。利用redis的expire命令设置封禁IP的过期时间达到在 指定的封禁时间后实行自动解封的目的。
一、安装环境:
CentOS x64 release 6.4(Fin
- java-二叉树的遍历-先序、中序、后序(递归和非递归)、层次遍历
bylijinnan
java
import java.util.LinkedList;
import java.util.List;
import java.util.Stack;
public class BinTreeTraverse {
//private int[] array={ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 };
private int[] array={ 10,6,
- Spring源码学习-XML 配置方式的IoC容器启动过程分析
bylijinnan
javaspringIOC
以FileSystemXmlApplicationContext为例,把Spring IoC容器的初始化流程走一遍:
ApplicationContext context = new FileSystemXmlApplicationContext
("C:/Users/ZARA/workspace/HelloSpring/src/Beans.xml&q
- [科研与项目]民营企业请慎重参与军事科技工程
comsci
企业
军事科研工程和项目 并非要用最先进,最时髦的技术,而是要做到“万无一失”
而民营科技企业在搞科技创新工程的时候,往往考虑的是技术的先进性,而对先进技术带来的风险考虑得不够,在今天提倡军民融合发展的大环境下,这种“万无一失”和“时髦性”的矛盾会日益凸显。。。。。。所以请大家在参与任何重大的军事和政府项目之前,对
- spring 定时器-两种方式
cuityang
springquartz定时器
方式一:
间隔一定时间 运行
<bean id="updateSessionIdTask" class="com.yang.iprms.common.UpdateSessionTask" autowire="byName" />
<bean id="updateSessionIdSchedule
- 简述一下关于BroadView站点的相关设计
damoqiongqiu
view
终于弄上线了,累趴,戳这里http://www.broadview.com.cn
简述一下相关的技术点
前端:jQuery+BootStrap3.2+HandleBars,全站Ajax(貌似对SEO的影响很大啊!怎么破?),用Grunt对全部JS做了压缩处理,对部分JS和CSS做了合并(模块间存在很多依赖,全部合并比较繁琐,待完善)。
后端:U
- 运维 PHP问题汇总
dcj3sjt126com
windows2003
1、Dede(织梦)发表文章时,内容自动添加关键字显示空白页
解决方法:
后台>系统>系统基本参数>核心设置>关键字替换(是/否),这里选择“是”。
后台>系统>系统基本参数>其他选项>自动提取关键字,这里选择“是”。
2、解决PHP168超级管理员上传图片提示你的空间不足
网站是用PHP168做的,反映使用管理员在后台无法
- mac 下 安装php扩展 - mcrypt
dcj3sjt126com
PHP
MCrypt是一个功能强大的加密算法扩展库,它包括有22种算法,phpMyAdmin依赖这个PHP扩展,具体如下:
下载并解压libmcrypt-2.5.8.tar.gz。
在终端执行如下命令: tar zxvf libmcrypt-2.5.8.tar.gz cd libmcrypt-2.5.8/ ./configure --disable-posix-threads --
- MongoDB更新文档 [四]
eksliang
mongodbMongodb更新文档
MongoDB更新文档
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2174104
MongoDB对文档的CURD,前面的博客简单介绍了,但是对文档更新篇幅比较大,所以这里单独拿出来。
语法结构如下:
db.collection.update( criteria, objNew, upsert, multi)
参数含义 参数  
- Linux下的解压,移除,复制,查看tomcat命令
y806839048
tomcat
重复myeclipse生成webservice有问题删除以前的,干净
1、先切换到:cd usr/local/tomcat5/logs
2、tail -f catalina.out
3、这样运行时就可以实时查看运行日志了
Ctrl+c 是退出tail命令。
有问题不明的先注掉
cp /opt/tomcat-6.0.44/webapps/g
- Spring之使用事务缘由(3-XML实现)
ihuning
spring
用事务通知声明式地管理事务
事务管理是一种横切关注点。为了在 Spring 2.x 中启用声明式事务管理,可以通过 tx Schema 中定义的 <tx:advice> 元素声明事务通知,为此必须事先将这个 Schema 定义添加到 <beans> 根元素中去。声明了事务通知后,就需要将它与切入点关联起来。由于事务通知是在 <aop:
- GCD使用经验与技巧浅谈
啸笑天
GC
前言
GCD(Grand Central Dispatch)可以说是Mac、iOS开发中的一大“利器”,本文就总结一些有关使用GCD的经验与技巧。
dispatch_once_t必须是全局或static变量
这一条算是“老生常谈”了,但我认为还是有必要强调一次,毕竟非全局或非static的dispatch_once_t变量在使用时会导致非常不好排查的bug,正确的如下: 1
- linux(Ubuntu)下常用命令备忘录1
macroli
linux工作ubuntu
在使用下面的命令是可以通过--help来获取更多的信息1,查询当前目录文件列表:ls
ls命令默认状态下将按首字母升序列出你当前文件夹下面的所有内容,但这样直接运行所得到的信息也是比较少的,通常它可以结合以下这些参数运行以查询更多的信息:
ls / 显示/.下的所有文件和目录
ls -l 给出文件或者文件夹的详细信息
ls -a 显示所有文件,包括隐藏文
- nodejs同步操作mysql
qiaolevip
学习永无止境每天进步一点点mysqlnodejs
// db-util.js
var mysql = require('mysql');
var pool = mysql.createPool({
connectionLimit : 10,
host: 'localhost',
user: 'root',
password: '',
database: 'test',
port: 3306
});
- 一起学Hive系列文章
superlxw1234
hiveHive入门
[一起学Hive]系列文章 目录贴,入门Hive,持续更新中。
[一起学Hive]之一—Hive概述,Hive是什么
[一起学Hive]之二—Hive函数大全-完整版
[一起学Hive]之三—Hive中的数据库(Database)和表(Table)
[一起学Hive]之四-Hive的安装配置
[一起学Hive]之五-Hive的视图和分区
[一起学Hive
- Spring开发利器:Spring Tool Suite 3.7.0 发布
wiselyman
spring
Spring Tool Suite(简称STS)是基于Eclipse,专门针对Spring开发者提供大量的便捷功能的优秀开发工具。
在3.7.0版本主要做了如下的更新:
将eclipse版本更新至Eclipse Mars 4.5 GA
Spring Boot(JavaEE开发的颠覆者集大成者,推荐大家学习)的配置语言YAML编辑器的支持(包含自动提示,