- 搜索引擎技术选型
dusty_giser
近期,业主对POI检索提出了一些想法,针对之前简单的WordSegment分词和模糊匹配搜索需要进行一些更为符合业主需求的调整。于是这几天对搜索引擎进行了一些技术选型;一、ApacheLucene Lucene是一个开源的高性能、可扩展的全文检索引擎工具包,但不是一个完整的全文检索引擎,而是一个全文检索引擎的架构,提供了完整的查询引擎和索引引擎。所以它是一套信息检索工具包,可以说是当今最先进
- 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,
- 构建高效 RAG 流程的七个关键点及其落地实践
charles666666
搜索引擎大数据需求分析交互笔记数据库
人工智能应用浪潮中,检索增强生成(RAG)技术凭借着结合大型语言模型(LLMs)的生成能力和信息检索系统的独特优势,成为了各企业挖掘数据价值、提升业务智能化水平的关键手段之一。然而,构建一个高效且精准的RAG流程并非易事,其中存在着诸多关键点和挑战。作为一名非资深IT技术顾问,我将基于丰富的实战经验,为大家深入剖析构建高效RAG流程的七个关键点及其落地实践。一、文档解析:混合格式的“第一道坎”在企
- Python爬虫实战:研究flanker相关技术
ylfhpy
爬虫项目实战python爬虫开发语言flanker
1.引言1.1研究背景与意义在当今信息爆炸的时代,互联网上的数据量呈现出指数级增长的趋势。如何从海量的网页数据中高效地获取有价值的信息,成为了一个重要的研究课题。网络爬虫作为一种自动获取网页内容的技术,能够帮助用户快速、准确地收集所需的信息,因此在信息检索、数据挖掘、舆情分析等领域得到了广泛的应用。Flanker技术是一种基于文本分析的信息提取技术,它能够从非结构化的文本中识别和提取出特定类型的信
- Elasticsearch - 倒排索引原理和简易实现
葵续浅笑
Elasticsearchelasticsearch
倒排索引的功能设计倒排索引(InvertedIndex)是一种高效的数据结构,常用于全文搜索和信息检索系统。它的核心思想是将文档中每个关键字(term)与包含该关键字的文档列表进行映射。以下是实现倒排索引功能的设计步骤和代码示例:功能需求文档存储:存储一组文档,文档可以是字符串(文本内容)。索引构建:从文档中提取关键词,构建倒排索引。关键词查询:根据用户输入的关键词,快速返回包含该关键词的文档ID
- 隐私信息检索方案(PIR)——基于同态加密的PIR的实现安全查询。小白可复现
GJCTYU
同态加密算法安全python系统安全安全威胁分析
1什么是隐私信息检索隐私信息检索是指在保护用户隐私的前提下,通过各种技术手段和方法来获取用户所需的信息。即保护的根本是我的查询需求。1.1在实际应用例子假设银行A有一潜在贷款客户小张,银行A为了足够多的了解小张的信用情况,希望向其他多家银行查询小张贷款情况或信用记录。但因为害怕其他银行抢走该客户,所以银行A不希望泄露自己在查询小张这一事实。1.2可搜索加密和隐私信息检索的区别可搜索加密技术。顾名思
- 集成Tavily Search API以提升AI应用的实时检索能力
dgay_hua
人工智能python开发语言
技术背景介绍在AI开发中,尤其是处理大型语言模型(LLM)时,实时、准确的信息检索至关重要。TavilySearchAPI专为AI代理设计,提供高速、准确和事实性的搜索结果,是一个理想的选择。通过将其集成为retriever,可以显著增强信息获取的效率和准确性。核心原理解析TavilySearchAPI作为检索器,依托于其强大的互联网搜索能力,能够快速返回与查询相关的文档。其集成过程主要涉及环境配
- 生成式引擎优化(GEO):AI时代网站优化的范式重构
GEO优化助手
AI搜索优化生成式引擎优化GEO优化人工智能重构生成式引擎优化搜索引擎GEO优化AI搜索营销
在DeepSeek、文心一言等大模型驱动的AI时代,搜索引擎正经历从"信息检索工具"向"智能决策助手"的质变。据中国互联网信息中心数据显示,2025年AI生成内容(AIGC)在搜索结果中的占比已突破63%,传统SEO的关键词堆砌策略逐渐失效。生成式引擎优化(GEO)作为适配AI搜索的新兴学科,正在重构数字营销的底层逻辑。某美妆品牌通过关键词堆砌获得首页排名,但在文心一言的"2025职场穿搭"问答中
- 生成式引擎优化(GEO):AI携手迈向搜索引擎智能新时代
GEO优化助手
生成式引擎优化GEO优化AI搜索优化搜索引擎人工智能GEO生成式引擎优化
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
- 告别传统搜索:基于AI的知识库构建全流程解析
AI量化价值投资入门到精通
人工智能ai
告别传统搜索:基于AI的知识库构建全流程解析1.标题(Title)以下是5个吸引人的标题选项,涵盖核心关键词"AI知识库"、“全流程”、“告别传统搜索”:从零到一:构建你的AI驱动知识库,让信息检索迈入智能时代告别关键词依赖:基于RAG技术的AI知识库全流程实战指南传统搜索OUT了!手把手教你搭建企业级AI知识库(附完整代码)从数据到智能问答:AI知识库构建的9大核心步骤与技术选型解锁知识管理新范
- 生成式引擎优化(GEO):AI搜索引领信息检索的创新与变革
GEO优化助手
生成式引擎优化AI搜索优化GEO优化人工智能生成式引擎优化GEOSEO
生成式引擎优化(GEO):AI搜索引领信息检索的创新与变革引言:搜索范式的根本性跃迁在人工智能技术突破性发展的背景下,传统搜索引擎正经历着从"链接导航"到"认知建构"的质变。生成式引擎优化(GenerativeEngineOptimization,GEO)作为数字营销领域的新范式,标志着企业信息传播从被动展示到主动构建认知的转型。这种转变不仅重构了用户获取信息的路径,更深刻影响着品牌在AI时代的生
- ChatGPT 与 AIGC 简问乱答
MatrixOnEarth
ChatGPT与AIGC简问乱答**仅代表个人观点。**[Q1]ChatGPT最近非常火爆,2个月突破1亿月活,从产品形态来看,我们知道的微软、谷歌的搜索引擎都会嵌入。那么我们如何看待它的用户粘性,真的会有那么多人持续使用吗还是说只是一阵热潮?[A1]首先,工业界长久以来对搜索引擎的最终产品形态的定义是:信息问答助理。目前的信息检索黄页的产品形态个人认为其实是在技术发展未能满足最终产品形态目标的情
- Java:对给定的字符串和给定的模式执行Boyer-Moore搜索算法(附带源码)
Katie。
Java算法完整教程java开发语言
一、项目背景详细介绍在文本处理与信息检索中,需要在海量文本中高效地查找模式串(Pattern)。经典的朴素搜素在最坏情况下时间复杂度为O(N·M),效率不够高。Boyer–Moore算法则采用“坏字符”与“好后缀”两种启发规则,从模式尾部匹配开始,通常能大幅跳过不可能匹配的位置,平均时间复杂度接近O(N/M),在实际应用(如grep、数据库索引)中非常高效。本项目旨在用Java实现Boyer–Mo
- Java:实现朴素模式匹配算法(附带源码)
Katie。
Java算法完整教程算法javapython
1.项目背景详细介绍在文本处理、信息检索和生物序列分析等领域,“字符串模式匹配”是最基础也是最核心的操作之一。朴素模式匹配(NaiveStringMatching)算法,作为最直观的实现方式,通过逐个字符对比,查找模式串在目标文本中出现的位置。虽然现代应用中普遍采用更高效的KMP、Boyer–Moore、Sunday算法等,但理解并掌握朴素算法有助于:打牢基础:从最简单的实现入手,帮助初学者理解匹
- 搜广推校招面经九十三
Y1nhl
搜广推面经机器学习人工智能python算法推荐算法pytorch搜索算法
字节懂车帝一面一、NDCG(NormalizedDiscountedCumulativeGain)的计算NDCG是信息检索和排序任务中常用的评价指标,用于衡量模型预测的排序质量与真实相关性排序的一致程度。1.1.DCG@k(DiscountedCumulativeGain)DCG@k=∑i=1krelilog2(i+1)\text{DCG@k}=\sum_{i=1}^{k}\frac{rel_i
- MySQL 中如何优化 DISTINCT 查询:基于 Java 的实践与应用
喵手
数据库mysqljava数据库
全文目录:开篇语前言摘要简介概述1.使用索引优化2.限制选择字段3.使用`GROUPBY`替代`DISTINCT`核心源码解读Java代码示例:优化`DISTINCT`查询代码说明案例分析案例一:数据去重优化应用场景演示场景一:日志数据去重场景二:用户信息检索优缺点分析优点缺点类代码方法介绍及演示MySQLDistinctOptimization类测试用例main函数测试用例测试结果预期测试代码分
- 技术类岗位面试中经典问题总结分享
1.谈淡你的最成功/失败的经历,你现在回去(时光倒流)怎么做2.你做过的一个项目/事例,说说过程(观是否谈结果)过程中,怎么进行信息检索的3.请你对我进行一个评价(观察是否谈到缺点)4.请用一句话介绍自己(总结十逻辑思维)5.你所学的课程中最喜欢/了解哪一个,请淡谈课程内容6.请描述一下用单片机点亮一个流水灯的全过程/请描述AD绘制PCB板的全过程/请详细描述用C语编辑环境输出一个Hellow,w
- 【RAG实战指南 Day 13】嵌入模型选择与性能对比
在未来等你
Java场景面试宝典RAG嵌入模型语义搜索信息检索向量数据库
【RAG实战指南Day13】嵌入模型选择与性能对比文章内容开篇欢迎来到"RAG实战指南"系列的第13天!今天我们聚焦RAG系统中的关键组件——嵌入模型。嵌入模型的质量直接影响检索效果,进而决定整个RAG系统的性能。在信息检索过程中,嵌入模型将文本转换为向量表示,其质量决定了语义搜索的准确性和召回率。本文将深入分析主流嵌入模型的技术特点、性能表现和适用场景,帮助您在项目中做出最优选择。通过本文,您将
- Spring AI:Tool Calling
虾条_花吹雪
SpringAIaijava
工具调用(也称为函数调用)是人工智能应用程序中的一种常见模式,允许模型与一组API或工具交互,以增强其功能。工具主要用于:信息检索。此类工具可用于从外部源(如数据库、web服务、文件系统或web搜索引擎)检索信息。目标是增强模型的知识,使其能够回答否则无法回答的问题。因此,它们可用于检索增强生成(RAG)场景。例如,一个工具可用于检索给定位置的当前天气,检索最新的新闻文章,或查询数据库中的特定记录
- DeepSeek 帮助自己的工作
引言简述人工智能助手在职场中的普及趋势DeepSeek作为智能创作助手的核心功能概述DeepSeek的核心能力信息检索与整合:基于用户意图精准搜索并生成答案多场景应用:技术文档撰写、数据分析、代码生成等交互优化:遵循用户指定的格式与内容规范职场应用场景与实操案例技术文档撰写自动生成API文档框架根据需求补充技术细节示例代码块与公式的规范化输出数据分析支持快速检索行业数据并生成可视化建议数学建模中的
- LSA主题模型:基于奇异值分解的主题模型
AI天才研究院
AI人工智能与大数据AI大模型企业级应用开发实战计算计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
LSA主题模型:基于奇异值分解的主题模型1.背景介绍主题模型是一种无监督的机器学习技术,用于发现大规模文本语料库中隐藏的语义结构。它能够自动识别文档集合中的主题,并根据这些主题对文档进行聚类和分类。主题模型在文本挖掘、信息检索、推荐系统等领域有着广泛的应用。LSA(LatentSemanticAnalysis)是一种经典的主题模型算法,基于奇异值分解(SVD)对词-文档矩阵进行分解,从而揭示词语和
- 使用 C++/Faiss 加速海量 MFCC 特征的相似性搜索
whoarethenext
c++faiss开发语言
使用C++/Faiss加速海量MFCC特征的相似性搜索引言在现代音频处理应用中,例如大规模声纹识别(SpeakerRecognition)、音乐信息检索(MusicInformationRetrieval)或音频事件检测(AudioEventDetection),我们通常需要从海量的音频库中快速找到与给定查询音频最相似的样本。这个过程的核心技术是对音频内容进行特征提取和高效的相似性搜索。MFCC(
- 从维基百科到知识图谱:用 DSPy、OpenAI 和 TiDB 构建 GraphRAG 的奇妙旅程
步子哥
AGI通用人工智能知识图谱tidb人工智能
在信息爆炸的时代,如何快速从海量数据中提取有用信息,成为了技术发展的重要方向。传统的RAG(Retrieval-AugmentedGeneration)方法虽然在信息检索领域表现出色,但随着需求复杂度的提升,GraphRAG(基于知识图谱的RAG)逐渐成为更优的解决方案。本文将带您一步步了解如何利用DSPy、OpenAI和TiDBVectorDatabase,从维基百科数据构建一个GraphRAG
- Python爬虫实战:研究httplib2库相关技术
ylfhpy
爬虫项目实战python爬虫phphttplib2
1.引言1.1研究背景与意义随着互联网的快速发展,网络上的信息量呈爆炸式增长。如何从海量的网页中高效地获取有价值的数据,成为了当前信息技术领域的一个重要研究课题。网络爬虫作为一种自动获取互联网信息的程序,能够按照一定的规则,自动地抓取网页内容并提取和整理信息,为信息检索、数据分析、机器学习等领域提供了丰富的数据来源。在电子商务领域,爬虫可以用于价格监控、竞品分析和市场调研;在学术研究中,爬虫可以帮
- Python爬虫实战:研究stdlib库相关技术
ylfhpy
爬虫项目实战python爬虫前端开发语言stdlib标准库
1.引言1.1研究背景与意义在当今信息爆炸的时代,互联网上的数据量呈指数级增长。网络爬虫作为一种自动获取网页内容的工具,在信息检索、数据挖掘、舆情分析等领域发挥着重要作用。Python由于其简洁的语法和丰富的库支持,成为开发网络爬虫的首选语言。本文旨在探讨如何利用Python标准库构建一个功能完整的网络爬虫系统,避免依赖过多第三方库,提高系统的可移植性和稳定性。1.2研究目标本文的研究目标是设计并
- ES 和 lucene 的区别是什么?
晚夜微雨问海棠呀
elasticsearchlucene大数据
Elasticsearch(ES)和Lucene都是用于全文搜索和分析的工具,但它们在功能和使用场景上有一些重要的区别:基础与角色:Lucene是一个开源的信息检索软件库,提供了一个高性能、全功能的文本搜索引擎。它是许多搜索应用的核心,包括Elasticsearch。Elasticsearch是一个分布式搜索和分析引擎,构建在Lucene之上。它不仅提供了Lucene的所有功能,还增加了分布式计算
- Lucence 和 Elasticsearch 的区别?
码出财富
elasticsearch大数据搜索引擎
Lucene和Elasticsearch都是在信息检索和文本处理领域中广泛使用的工具,它们的主要区别如下:概念和定位Lucene:是一个基于Java的全文检索库,它提供了一套强大的底层索引和搜索功能的API。Lucene更像是一个工具包,开发人员可以基于它来构建自己的搜索应用程序,需要深入了解搜索的底层原理和算法,对开发者的技术要求较高。Elasticsearch:是一个基于Lucene的分布式搜
- 30、法律案例的关联检索:提升法律实践的信息处理能力
android
法律案例关联检索信息处理
法律案例的关联检索:提升法律实践的信息处理能力1.引言在当今信息爆炸的时代,法律从业者面临着前所未有的挑战。大量的法律案例、法规和判例使得信息检索变得复杂而耗时。为了提高工作效率和决策质量,法律从业者迫切需要一种高效的工具来发现和检索相互关联的法律案例。本文将探讨如何通过先进的信息检索技术和算法来实现这一点。2.关联模型关联模型是法律案例关联检索的核心。为了确定案例之间的关联性,通常采用以下几种模
- RAG系列:提升RAG检索力:三大Query变形术,助你玩转AI知识检索!
数智前沿
数字化转型人工智能RAG
之前的帖子大多在优化向量化的过程,让文本内容分块更合理和更精准,本篇重点介绍使用RAG时如何优化提示词,以提高查询结果的精准度!一、RAG的“灵魂拷问”:你真的会提问吗?在AI时代,信息检索的效率和质量,80%取决于你“怎么问”。RAG系统的本质,就是“你问得好,我答得妙”。但现实往往是——用户提问:“AI会抢我饭碗吗?”检索系统:一脸懵逼,给你扔来一堆“AI是什么”“就业趋势”……用户:???这
- Python爬虫实战:研究MarkupSafe库相关技术
ylfhpy
爬虫项目实战python爬虫开发语言MarkupSafe
1.引言1.1研究背景与意义随着互联网数据量的爆炸式增长,网页内容自动提取与分析技术在信息检索、舆情监控、数据挖掘等领域的需求日益凸显。网络爬虫作为获取网页内容的核心工具,能够自动化采集互联网信息。然而,直接渲染爬取的网页内容存在安全隐患,特别是跨站脚本攻击(XSS)风险。攻击者可能通过注入恶意脚本窃取用户信息或破坏网站功能。MarkupSafe作为Python的安全字符串处理库,能够有效处理不可
- Spring4.1新特性——综述
jinnianshilongnian
spring 4.1
目录
Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
Spring4.1新特性——Spring MVC增强
Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- Schema与数据类型优化
annan211
数据结构mysql
目前商城的数据库设计真是一塌糊涂,表堆叠让人不忍直视,无脑的架构师,说了也不听。
在数据库设计之初,就应该仔细揣摩可能会有哪些查询,有没有更复杂的查询,而不是仅仅突出
很表面的业务需求,这样做会让你的数据库性能成倍提高,当然,丑陋的架构师是不会这样去考虑问题的。
选择优化的数据类型
1 更小的通常更好
更小的数据类型通常更快,因为他们占用更少的磁盘、内存和cpu缓存,
- 第一节 HTML概要学习
chenke
htmlWebcss
第一节 HTML概要学习
1. 什么是HTML
HTML是英文Hyper Text Mark-up Language(超文本标记语言)的缩写,它规定了自己的语法规则,用来表示比“文本”更丰富的意义,比如图片,表格,链接等。浏览器(IE,FireFox等)软件知道HTML语言的语法,可以用来查看HTML文档。目前互联网上的绝大部分网页都是使用HTML编写的。
打开记事本 输入一下内
- MyEclipse里部分习惯的更改
Array_06
eclipse
继续补充中----------------------
1.更改自己合适快捷键windows-->prefences-->java-->editor-->Content Assist-->
Activation triggers for java的右侧“.”就可以改变常用的快捷键
选中 Text
- 近一个月的面试总结
cugfy
面试
本文是在学习中的总结,欢迎转载但请注明出处:http://blog.csdn.net/pistolove/article/details/46753275
前言
打算换个工作,近一个月面试了不少的公司,下面将一些面试经验和思考分享给大家。另外校招也快要开始了,为在校的学生提供一些经验供参考,希望都能找到满意的工作。 
- HTML5一个小迷宫游戏
357029540
html5
通过《HTML5游戏开发》摘抄了一个小迷宫游戏,感觉还不错,可以画画,写字,把摘抄的代码放上来分享下,喜欢的同学可以拿来玩玩!
<html>
<head>
<title>创建运行迷宫</title>
<script type="text/javascript"
- 10步教你上传githib数据
张亚雄
git
官方的教学还有其他博客里教的都是给懂的人说得,对已我们这样对我大菜鸟只能这么来锻炼,下面先不玩什么深奥的,先暂时用着10步干净利索。等玩顺溜了再用其他的方法。
操作过程(查看本目录下有哪些文件NO.1)ls
(跳转到子目录NO.2)cd+空格+目录
(继续NO.3)ls
(匹配到子目录NO.4)cd+ 目录首写字母+tab键+(首写字母“直到你所用文件根就不再按TAB键了”)
(查看文件
- MongoDB常用操作命令大全
adminjun
mongodb操作命令
成功启动MongoDB后,再打开一个命令行窗口输入mongo,就可以进行数据库的一些操作。输入help可以看到基本操作命令,只是MongoDB没有创建数据库的命令,但有类似的命令 如:如果你想创建一个“myTest”的数据库,先运行use myTest命令,之后就做一些操作(如:db.createCollection('user')),这样就可以创建一个名叫“myTest”的数据库。
一
- bat调用jar包并传入多个参数
aijuans
下面的主程序是通过eclipse写的:
1.在Main函数接收bat文件传递的参数(String[] args)
如: String ip =args[0]; String user=args[1]; &nbs
- Java中对类的主动引用和被动引用
ayaoxinchao
java主动引用对类的引用被动引用类初始化
在Java代码中,有些类看上去初始化了,但其实没有。例如定义一定长度某一类型的数组,看上去数组中所有的元素已经被初始化,实际上一个都没有。对于类的初始化,虚拟机规范严格规定了只有对该类进行主动引用时,才会触发。而除此之外的所有引用方式称之为对类的被动引用,不会触发类的初始化。虚拟机规范严格地规定了有且仅有四种情况是对类的主动引用,即必须立即对类进行初始化。四种情况如下:1.遇到ne
- 导出数据库 提示 outfile disabled
BigBird2012
mysql
在windows控制台下,登陆mysql,备份数据库:
mysql>mysqldump -u root -p test test > D:\test.sql
使用命令 mysqldump 格式如下: mysqldump -u root -p *** DBNAME > E:\\test.sql。
注意:执行该命令的时候不要进入mysql的控制台再使用,这样会报
- Javascript 中的 && 和 ||
bijian1013
JavaScript&&||
准备两个对象用于下面的讨论
var alice = {
name: "alice",
toString: function () {
return this.name;
}
}
var smith = {
name: "smith",
- [Zookeeper学习笔记之四]Zookeeper Client Library会话重建
bit1129
zookeeper
为了说明问题,先来看个简单的示例代码:
package com.tom.zookeeper.book;
import com.tom.Host;
import org.apache.zookeeper.WatchedEvent;
import org.apache.zookeeper.ZooKeeper;
import org.apache.zookeeper.Wat
- 【Scala十一】Scala核心五:case模式匹配
bit1129
scala
package spark.examples.scala.grammars.caseclasses
object CaseClass_Test00 {
def simpleMatch(arg: Any) = arg match {
case v: Int => "This is an Int"
case v: (Int, String)
- 运维的一些面试题
yuxianhua
linux
1、Linux挂载Winodws共享文件夹
mount -t cifs //1.1.1.254/ok /var/tmp/share/ -o username=administrator,password=yourpass
或
mount -t cifs -o username=xxx,password=xxxx //1.1.1.1/a /win
- Java lang包-Boolean
BrokenDreams
boolean
Boolean类是Java中基本类型boolean的包装类。这个类比较简单,直接看源代码吧。
public final class Boolean implements java.io.Serializable,
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-命令模式-Command
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/
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collection;
import java.util.List;
/**
* GOF 在《设计模式》一书中阐述命令模式的意图:“将一个请求封装
- matlab下GPU编程笔记
cherishLC
matlab
不多说,直接上代码
gpuDevice % 查看系统中的gpu,,其中的DeviceSupported会给出matlab支持的GPU个数。
g=gpuDevice(1); %会清空 GPU 1中的所有数据,,将GPU1 设为当前GPU
reset(g) %也可以清空GPU中数据。
a=1;
a=gpuArray(a); %将a从CPU移到GPU中
onGP
- SVN安装过程
crabdave
SVN
SVN安装过程
subversion-1.6.12
./configure --prefix=/usr/local/subversion --with-apxs=/usr/local/apache2/bin/apxs --with-apr=/usr/local/apr --with-apr-util=/usr/local/apr --with-openssl=/
- sql 行列转换
daizj
sql行列转换行转列列转行
行转列的思想是通过case when 来实现
列转行的思想是通过union all 来实现
下面具体例子:
假设有张学生成绩表(tb)如下:
Name Subject Result
张三 语文 74
张三 数学 83
张三 物理 93
李四 语文 74
李四 数学 84
李四 物理 94
*/
/*
想变成
姓名 &
- MySQL--主从配置
dcj3sjt126com
mysql
linux下的mysql主从配置: 说明:由于MySQL不同版本之间的(二进制日志)binlog格式可能会不一样,因此最好的搭配组合是Master的MySQL版本和Slave的版本相同或者更低, Master的版本肯定不能高于Slave版本。(版本向下兼容)
mysql1 : 192.168.100.1 //master mysq
- 关于yii 数据库添加新字段之后model类的修改
dcj3sjt126com
Model
rules:
array('新字段','safe','on'=>'search')
1、array('新字段', 'safe')//这个如果是要用户输入的话,要加一下,
2、array('新字段', 'numerical'),//如果是数字的话
3、array('新字段', 'length', 'max'=>100),//如果是文本
1、2、3适当的最少要加一条,新字段才会被
- sublime text3 中文乱码解决
dyy_gusi
Sublime Text
sublime text3中文乱码解决
原因:缺少转换为UTF-8的插件
目的:安装ConvertToUTF8插件包
第一步:安装能自动安装插件的插件,百度“Codecs33”,然后按照步骤可以得到以下一段代码:
import urllib.request,os,hashlib; h = 'eb2297e1a458f27d836c04bb0cbaf282' + 'd0e7a30980927
- 概念了解:CGI,FastCGI,PHP-CGI与PHP-FPM
geeksun
PHP
CGI
CGI全称是“公共网关接口”(Common Gateway Interface),HTTP服务器与你的或其它机器上的程序进行“交谈”的一种工具,其程序须运行在网络服务器上。
CGI可以用任何一种语言编写,只要这种语言具有标准输入、输出和环境变量。如php,perl,tcl等。 FastCGI
FastCGI像是一个常驻(long-live)型的CGI,它可以一直执行着,只要激活后,不
- Git push 报错 "error: failed to push some refs to " 解决
hongtoushizi
git
Git push 报错 "error: failed to push some refs to " .
此问题出现的原因是:由于远程仓库中代码版本与本地不一致冲突导致的。
由于我在第一次git pull --rebase 代码后,准备push的时候,有别人往线上又提交了代码。所以出现此问题。
解决方案:
1: git pull
2:
- 第四章 Lua模块开发
jinnianshilongnian
nginxlua
在实际开发中,不可能把所有代码写到一个大而全的lua文件中,需要进行分模块开发;而且模块化是高性能Lua应用的关键。使用require第一次导入模块后,所有Nginx 进程全局共享模块的数据和代码,每个Worker进程需要时会得到此模块的一个副本(Copy-On-Write),即模块可以认为是每Worker进程共享而不是每Nginx Server共享;另外注意之前我们使用init_by_lua中初
- java.lang.reflect.Proxy
liyonghui160com
1.简介
Proxy 提供用于创建动态代理类和实例的静态方法
(1)动态代理类的属性
代理类是公共的、最终的,而不是抽象的
未指定代理类的非限定名称。但是,以字符串 "$Proxy" 开头的类名空间应该为代理类保留
代理类扩展 java.lang.reflect.Proxy
代理类会按同一顺序准确地实现其创建时指定的接口
- Java中getResourceAsStream的用法
pda158
java
1.Java中的getResourceAsStream有以下几种: 1. Class.getResourceAsStream(String path) : path 不以’/'开头时默认是从此类所在的包下取资源,以’/'开头则是从ClassPath根下获取。其只是通过path构造一个绝对路径,最终还是由ClassLoader获取资源。 2. Class.getClassLoader.get
- spring 包官方下载地址(非maven)
sinnk
spring
SPRING官方网站改版后,建议都是通过 Maven和Gradle下载,对不使用Maven和Gradle开发项目的,下载就非常麻烦,下给出Spring Framework jar官方直接下载路径:
http://repo.springsource.org/libs-release-local/org/springframework/spring/
s
- Oracle学习笔记(7) 开发PLSQL子程序和包
vipbooks
oraclesql编程
哈哈,清明节放假回去了一下,真是太好了,回家的感觉真好啊!现在又开始出差之旅了,又好久没有来了,今天继续Oracle的学习!
这是第七章的学习笔记,学习完第六章的动态SQL之后,开始要学习子程序和包的使用了……,希望大家能多给俺一些支持啊!
编程时使用的工具是PLSQL