- BGE-M3模型结合Milvus向量数据库强强联合实现混合检索
在基于生成式人工智能的应用开发中，通过关键词或语义匹配的方式对用户提问意图进行识别是一个很重要的步骤，因为识别的精准与否会影响后续大语言模型能否检索出合适的内容作为推理的上下文信息（或选择合适的工具）以给出用户最符合预期的回答。在本篇文章中，我将尽可能详细地介绍想达成准确识别用户提问意图的解决方案之一，即基于功能强大的BGE-M3模型和Milvus向量数据库实现混合检索（稠密向量densevect
- Milvus 实战全流程
学习路径总览1.Milvus基础知识什么是向量数据库？Milvus的核心概念（collection、field、index、partition、segment）Milvus和Faiss、Annoy、HNSW的区别2.安装与部署Docker快速部署Milvus（推荐）本地开发环境安装使用MilvusLite本地测试3.数据建模与管理创建Collection与Schema定义（包含向量字段和元数据字段
- 手把手教你搭建AI搜图系统：基于BGE-VL+Milvus的完整实现指南
引言图像搜索有何价值？•帮你找身份证：在海量相册里搜索身份证•电商神器：淘宝"拍立淘"让你拍照变订单•设计师救星：3秒找到可商用的高清素材图老搜索vs新搜索的区别老搜索：像查字典，必须输入正确关键词新搜索：像跟人聊天，图片/语音都能搜，还能理解表情包为什么选BGE-VL+Milvus这个王炸组合？•就像给搜索引擎装了"人脑"（BGE-VL理解图片内涵）•加上"闪电手"Milvus（毫秒级匹配海量图
- 基于Milvus和BGE-VL模型实现以图搜图
时间的痕迹01
milvus
背景最近再做项目的时候，里面有个AI检索的功能，其中一个点就是要实现以图搜图，也就是用户上传一张图，要找出相似度比较高的图，比如下面这样，第一张是原图，第二张是图中的一部分，用户上传第二张图，要能检索到第一张完整的图实现思路整个实现的核心就是用向量检索，也就是在运营端上传第一张图片的时候，先把整个图片转换为向量，存储到向量数据库中，然后用户在检索的时候，把第二张图再转换为向量，与第一张图的向量进行
- 玩转 Milvus（一）：解锁向量数据库的秘密，拥抱Milvus
不学无术の码农
玩转Milvus：向量搜索与AI实践milvus向量数据库
引言：向量数据库，AI时代的“超级引擎”想象一下，你上传一张猫咪照片，系统瞬间从百万张图片中挑出最相似的几张；或者在购物APP中点开一件T恤，推荐栏立刻展示你心动的搭配。这些智能体验的背后，藏着一个秘密武器——高维向量。通过深度学习模型，文本、图像、音频被转化为一串数字，捕捉它们的“灵魂”。但如何在海量向量中快速找到“最像”的那一个？传统数据库如MySQL或MongoDB束手无策，而向量数据库横空
- 玩转 Milvus（二）：在 Ubuntu 22.04（WSL2）上安装 Milvus
不学无术の码农
玩转Milvus：向量搜索与AI实践milvus向量数据库
玩转Milvus（二）：在Ubuntu22.04（WSL2）上安装Milvus引言：让Milvus在你的笔记本上“起飞”在《玩转Milvus（一）》中，我们揭开了向量数据库的神秘面纱，认识了Milvus作为AI时代的“超级引擎”，如何驱动智能搜索、推荐系统和多模态应用。现在，是时候让Milvus在你的电脑上“落地生根”了！本篇博客将带你在Ubuntu22.04（WSL2）环境下安装Milvus，聚
- 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
- 图片查重从设计到实现（2）Milvus安装准备etcd介绍、应用场景及Docker安装配置
超龄超能程序猿
milvusetcddocker
etcd作用、应用场景及Docker安装配置在分布式向量数据库Milvus的架构中，etcd扮演着至关重要的角色。Milvus用于存储和管理海量向量数据，支持高效的相似性搜索等操作，而其分布式集群的正常运行高度依赖元数据的一致性和可靠性，etcd正是承担这一关键任务的组件，负责存储Milvus集群的元数据，如集合信息、索引配置、分区详情等，确保Milvus各节点能协同工作。下面详细介绍etcd的相
- Milvus 2.5.14 使用 milvus-backup v0.5.7 的备份实践
gs80140
基础知识科谱milvus
目录Milvus2.5.14使用milvus-backupv0.5.7的备份实践背景部署环境1.安装milvus-backup工具2.确认Milvus服务信息3.编写backup.yaml配置4.执行备份5.遇到的问题及解决方案(1)invalidkey:log.file.rootpath(2)invalidkey:milvus.port或milvus.address(3)备份只有meta文件(4
- Milvus向量数据库集合操作初尝试
麦克阿建
milvus
目录1.集合（Collection)2.字段（Field）3.索引（Index）4.分区（Partition）5.实体（Entity）6.代码示例6.1集合创建6.2向量插入6.3向量查询6.4向量删除1.集合（Collection)集合是Milvus中存储数据的最基本单元。它类似于数据库中的一个表（table）。集合定义了数据的整体结构，包括数据类型、字段、索引等。作用：集合是你数据的容器，用来
- 高阶知识库搭建实战五、（向量数据库Milvus安装）
伯牙碎琴
大模型数据库milvus大模型AI
以下是关于在Windows环境下直接搭建Milvus向量数据库的教程：本教程分两部分，第一部分是基于docker安装，在Windows环境下直接安装Milvus向量数据库，目前官方推荐的方式是通过Docker进行部署，因为Milvus的运行环境依赖于Linux系统。如果你希望在Windows上直接运行Milvus，可以考虑使用MilvusLite版本，这是一个轻量级的Python库，适用于快速原型
- 向量数据库FAISS/Chromadb/ES/milvus简单概述
FAISSFAISS（FacebookAISimilaritySearch）是一种高性能的向量相似性搜索库，用于在大规模向量数据集中快速搜索最相似的向量。它是由FacebookAIResearch开发的，旨在解决大规模向量搜索的问题，广泛应用于各种领域，如图像搜索、文本搜索、推荐系统等。FAISS的主要特点和优势如下：高效的相似性搜索：FAISS使用了一系列高效的算法和数据结构，如倒排索引、局部敏
- 大模型——TRAE+Milvus MCP 自然语言就能搞定向量数据库
不二人生
大模型milvus数据库trae大模型
大模型——TRAE+MilvusMCP自然语言就能搞定向量数据库不久前，继Cursor和ClaudeDesktop在海外市场掀起智能编程浪潮后，字节跳动TRAE海外版也进入了付费模式。相较前两款海外产品，TRAE集成了代码补全、智能问答和Agent模式之外，还可以为中文开发者带来本土化的智能编程体验。恰逢其时，MilvusMCP服务器新增了SSE（Server-SentEvents）支持。相比传统
- 推荐开源项目：Milvus Lite —— 轻量级向量数据库，助力AI应用快速起飞
穆希静
推荐开源项目：MilvusLite——轻量级向量数据库，助力AI应用快速起飞项目介绍MilvusLite是知名开源向量数据库Milvus的轻量级版本，专为需要在小型环境中进行向量嵌入和相似性搜索的AI应用设计。通过将MilvusLite导入您的Python应用，您可以直接使用Milvus的核心向量搜索功能。MilvusLite已集成在PythonSDKofMilvus中，只需通过pipinstal
- Linux部署Milvus数据库及Attu UI工具完全指南
一、准备工作1.1环境要求操作系统：Ubuntu20.04/Debian11/CentOS7+硬件配置：至少8GB内存，4核CPU，50GB磁盘空间网络要求：可访问互联网（用于拉取Docker镜像）1.2安装Docker和DockerCompose1.2.1安装Dockersudoapt-getupdatesudoapt-getinstall-ydocker.iosudosystemctlstar
- windows配置内网穿透
AI算法网奇
win/ubuntu运维服务器
目录dify访问：在Windows上配置frpcdify访问：VECTOR_STORE=milvusMILVUS_URL=http://host.docker.internal:19530#取决于Milvus启动位置在Windows上配置frpc下载地址：https://github.com/fatedier/frp/releases解压后，编辑frpc.ini：下载版本：frp_0.62.1_w
- 医疗AI与融合数据库的整合：挑战、架构与未来展望（下）
Allen_Lyb
数智化教程（第二期）人工智能数据库架构
解决方案：引入融合数据库（Multi-modalDataFusionDB）医院引入一款支持图、向量、表、流的融合数据库（如OracleADW、Milvus+PostgreSQL、或某国产平台），完成了以下集成：数据类型来源系统格式/模型示例内容基因组数据NGS平台VCF/JSON/图EGFR突变、ALK融合等医学影像特征CT影像AI平台向量肿瘤体积、位置、边界清晰度等临床病历HIS/EMR结构化表
- 国产（以麒麟为例）环境，离线安装docker、docker-compose、milvus
般若-波罗蜜
1024程序员节dockerpython深度学习pytorch
文章目录一、专有名词解释1.主流cpu2.操作系统二、安装docker2.读入数据总结docker错误解决方法一、专有名词解释1.主流cpu架构（指令集）x86（早期intel开发的32位指令集）x64（CISC）1）AMD64--------AMD首先开发出64位指令集，向下兼容32位2）x86_64--------intel使用AMD的64位指令集，换了个名字而已ARMAArch64为ARMv
- 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
- RAG技术栈详解：构建智能问答系统的核心组件
认知超载
AI人工智能
本文深度剖析RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）技术栈的核心构成，助你快速搭建企业级知识增强系统一、RAG技术架构全景图二、核心组件技术选型1.检索模块（Retriever）向量数据库主流选择：Pinecone、Milvus、Qdrant、Weaviate新兴势力：ChromaDB（开源轻量级）、腾讯云向量数据库嵌入模型（Embedding）OpenAItext-e
- 安装milvus数据库
weixin_44080967
milvus数据库
#创建保存目录mkdir-pdocker_images_backupcddocker_images_backup#1.保存Milvus镜像dockersave-omilvus_latest.tarmilvusdb/milvus:latest#2.保存MinIO镜像dockersave-ominio_latest.tarminio/minio:latest#3.保存ETCD镜像dockersave-
- Milvus向量数据库入门指南
longfei.li
milvus数据库人工智能
一、Milvus简介Milvus是一个开源的向量数据库，专为AI应用和向量相似度搜索而设计，以加速非结构化数据的检索。自2019年创建以来，Milvus专注于存储、索引和管理由深度神经网络和其他机器学习模型生成的海量嵌入向量。其能够处理万亿级别的向量索引任务。Milvus的核心优势在于其高效的索引机制，它支持多种索引类型，包括FLAT、IVF_FLAT、IVF_SQ8、IVF_PQ和HNSW等。这
- 新手如何本地构建Milvus向量数据库
BeMiracle~
milvus数据库
简单构建一个Milvus数据库一、前言：什么是Milvus数据库二、安装Docker官方下载地址：配置Docker三、安装Milvus四、Milvus关键概念介绍1、首先创建数据库2、然后创建逻辑定义3、添加字段4、创建集合collection5、建立索引（有索引才能查询数据）6、插入更新删除数据7、查询数据(查询limit个相似向量)一、前言：什么是Milvus数据库Milvus是一款开源向量
- Milvus数据库创建
cts618
Milvus分布式向量数据库数据库milvusoracle
URL：https://milvus.io/docs/zh/manage_databases.mdfrompymilvusimportMilvusClient"""URL：https://milvus.io/docs/zh/manage_databases.md"""#创建数据库client=MilvusClient(uri="",token="")client.create_database(d
- Milvus知识库创建
importconfigparserimporttimeimportrandomfrompymilvusimportMilvusClientfrompymilvusimportDataTypecfp=configparser.RawConfigParser()cfp.read('config.ini')milvus_uri=cfp.get('example','uri')token=cfp.get
- Milvus中 Collections 级多租户 和 分区级多租户 的区别
背太阳的牧羊人
人工智能RAG优化方法milvus向量数据库
原文链接图片内容中。1，所有租户共用一个Collection：所有租户共享一个Collection，租户特定字段用于过滤。2，每个租户一个分区：租户共享一个Collections，但他们的数据存储在不同的分区中。我们可以通过为每个租户分配一个专用分区来隔离数据。3，基于PartitionKey的多租户：这是一种可扩展性更强的方案，其中单个Collections使用分区Key来区分租户。它们看起来相
- Milvus 资源调度系统的核心部分：「查询节点」「资源组」「数据库」
背太阳的牧羊人
milvus数据库milvus数据库
Milvus的资源管理分为三层：查询节点、资源组和数据库。查询节点：处理查询任务的组件。它在物理机或容器（如Kubernetes中的pod）上运行。资源组：查询节点的集合，充当逻辑组件（数据库和Collections）与物理资源之间的桥梁。您可以将一个或多个数据库或集合分配给一个资源组。下面我将详细解释这三个概念。总体图（打个比方）你可以把整个Milvus系统想象成一个「大型图书馆系统」，里头有：
- 向量数据库milvus中文全文检索取不到数据的处理办法
--勇
数据库milvus全文检索
检查中文分词配置Milvus2.5+支持原生中文全文检索，但需显式配置中文分词器：创建集合时指定分词器类型为chinesepythonschema.add_field(field_name="text",datatype=DataType.VARCHAR,max_length=65535,enable_analyzer=True,analyzer_params={"type":"chinese"}
- pymilvus.exceptions.MilvusException: ＜MilvusException: (code=0, message=attempt #0: channel=by-dev-r
Langchain连接AI大模型连接milvus数据库，向milvus同步数据时报错如下：ERROR:ExceptioninASGIapplicationTraceback(mostrecentcalllast):File"/home/devops/.local/lib/python3.10/site-packages/uvicorn/protocols/http/httptools_impl.p
- Milvus向量数据库：处理和分析大规模向量数据
concisedistinct
人工智能milvus数据库向量人工智能机器学习高可用容灾
目录一Milvus概述性能可扩展性易用性二Milvus的核心技术1向量索引HNSWIVFPQ2GPU加速3分布式架构分布式三深入了解Milvus的技术细节1存储机制持久化存储内存存储2数据导入与导出批量导入实时导入3高可用性与容灾机制数据副本自动故障恢复数据备份与恢复四实践中的Milvus1电商平台的图像搜索系统架构性能优化2金融行业的风险控制系统架构成果与展望五结语在当今数据驱动的世界中，处理和
- scala的option和some
矮蛋蛋
编程scala
原文地址：
http://blog.sina.com.cn/s/blog_68af3f090100qkt8.html
对于学习 Scala 的 Java™ 开发人员来说，对象是一个比较自然、简单的入口点。在 本系列 前几期文章中，我介绍了 Scala 中一些面向对象的编程方法，这些方法实际上与 Java 编程的区别不是很大。我还向您展示了 Scala 如何重新应用传统的面向对象概念，找到其缺点
- NullPointerException
Cb123456
androidBaseAdapter
java.lang.NullPointerException: Attempt to invoke virtual method 'int android.view.View.getImportantForAccessibility()' on a null object reference
出现以上异常.然后就在baidu上
- PHP使用文件和目录
天子之骄
php文件和目录读取和写入php验证文件php锁定文件
PHP使用文件和目录
1.使用include()包含文件
(1)：使用include()从一个被包含文档返回一个值
(2)：在控制结构中使用include()
include_once()函数需要一个包含文件的路径，此外，第一次调用它的情况和include()一样，如果在脚本执行中再次对同一个文件调用，那么这个文件不会再次包含。
在php.ini文件中设置
- SQL SELECT DISTINCT 语句
何必如此
sql
SELECT DISTINCT 语句用于返回唯一不同的值。
SQL SELECT DISTINCT 语句
在表中，一个列可能会包含多个重复值，有时您也许希望仅仅列出不同（distinct）的值。
DISTINCT 关键词用于返回唯一不同的值。
SQL SELECT DISTINCT 语法
SELECT DISTINCT column_name,column_name
F
- java冒泡排序
3213213333332132
java冒泡排序
package com.algorithm;
/**
* @Description 冒泡
* @author FuJianyong
* 2015-1-22上午09:58:39
*/
public class MaoPao {
public static void main(String[] args) {
int[] mao = {17,50,26,18,9,10
- struts2.18 +json,struts2-json-plugin-2.1.8.1.jar配置及问题！
7454103
DAOspringAjaxjsonqq
struts2.18 出来有段时间了！ （貌似是 稳定版）
闲时研究下下！ 貌似 sruts2 搭配 json 做 ajax 很吃香！
实践了下下！ 不当之处请绕过！ 呵呵
网上一大堆 struts2+json 不过大多的json 插件 都是 jsonplugin.34.jar
strut
- struts2 数据标签说明
darkranger
jspbeanstrutsservletScheme
数据标签主要用于提供各种数据访问相关的功能，包括显示一个Action里的属性，以及生成国际化输出等功能
数据标签主要包括：
action ：该标签用于在JSP页面中直接调用一个Action，通过指定executeResult参数，还可将该Action的处理结果包含到本页面来。
bean ：该标签用于创建一个javabean实例。如果指定了id属性，则可以将创建的javabean实例放入Sta
- 链表.简单的链表节点构建
aijuans
编程技巧
/*编程环境WIN-TC*/ #include "stdio.h" #include "conio.h"
#define NODE(name, key_word, help) \ Node name[1]={{NULL, NULL, NULL, key_word, help}}
typedef struct node { &nbs
- tomcat下jndi的三种配置方式
avords
tomcat
jndi(Java Naming and Directory Interface，Java命名和目录接口)是一组在Java应用中访问命名和目录服务的API。命名服务将名称和对象联系起来，使得我们可以用名称
访问对象。目录服务是一种命名服务，在这种服务里，对象不但有名称，还有属性。
tomcat配置
- 关于敏捷的一些想法
houxinyou
敏捷
从网上看到这样一句话：“敏捷开发的最重要目标就是：满足用户多变的需求，说白了就是最大程度的让客户满意。”
感觉表达的不太清楚。
感觉容易被人误解的地方主要在“用户多变的需求”上。
第一种多变，实际上就是没有从根本上了解了用户的需求。用户的需求实际是稳定的，只是比较多，也比较混乱，用户一般只能了解自己的那一小部分，所以没有用户能清楚的表达出整体需求。而由于各种条件的，用户表达自己那一部分时也有
- 富养还是穷养，决定孩子的一生
bijian1013
教育人生
是什么决定孩子未来物质能否丰盛？为什么说寒门很难出贵子，三代才能出贵族？真的是父母必须有钱，才能大概率保证孩子未来富有吗？-----作者：@李雪爱与自由
事实并非由物质决定，而是由心灵决定。一朋友富有而且修养气质很好，兄弟姐妹也都如此。她的童年时代，物质上大家都很贫乏，但妈妈总是保持生活中的美感，时不时给孩子们带回一些美好小玩意，从来不对孩子传递生活艰辛、金钱来之不易、要懂得珍惜
- oracle 日期时间格式转化
征客丶
oracle
oracle 系统时间有 SYSDATE 与 SYSTIMESTAMP；
SYSDATE：不支持毫秒，取的是系统时间；
SYSTIMESTAMP：支持毫秒，日期，时间是给时区转换的，秒和毫秒是取的系统的。
日期转字符窜：
一、不取毫秒：
TO_CHAR(SYSDATE, 'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS')
简要说明，
YYYY 年
MM 月
- 【Scala六】分析Spark源代码总结的Scala语法四
bit1129
scala
1. apply语法
FileShuffleBlockManager中定义的类ShuffleFileGroup，定义：
private class ShuffleFileGroup(val shuffleId: Int, val fileId: Int, val files: Array[File]) {
...
def apply(bucketId
- Erlang中有意思的bug
bookjovi
erlang
代码中常有一些很搞笑的bug，如下面的一行代码被调用两次（Erlang beam）
commit f667e4a47b07b07ed035073b94d699ff5fe0ba9b
Author: Jovi Zhang <
[email protected]>
Date: Fri Dec 2 16:19:22 2011 +0100
erts:
- 移位打印10进制数转16进制-2008-08-18
ljy325
java基础
/**
* Description 移位打印10进制的16进制形式
* Creation Date 15-08-2008 9:00
* @author 卢俊宇
* @version 1.0
*
*/
public class PrintHex {
// 备选字符
static final char di
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-组合模式
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/
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
abstract class Component {
public abstract void printStruct(Str
- 利用cmd命令将.class文件打包成jar
chenyu19891124
cmdjar
cmd命令打jar是如下实现：
在运行里输入cmd，利用cmd命令进入到本地的工作盘符。(如我的是D盘下的文件有此路径 D:\workspace\prpall\WEB-INF\classes)
现在是想把D:\workspace\prpall\WEB-INF\classes路径下所有的文件打包成prpall.jar。然后继续如下操作：
cd D: 回车
cd workspace/prpal
- [原创]JWFD v0.96 工作流系统二次开发包 for Eclipse 简要说明
comsci
eclipse设计模式算法工作swing
JWFD v0.96 工作流系统二次开发包 for Eclipse 简要说明
&nb
- SecureCRT右键粘贴的设置
daizj
secureCRT右键粘贴
一般都习惯鼠标右键自动粘贴的功能，对于SecureCRT6.7.5 ，这个功能也已经是默认配置了。
老版本的SecureCRT其实也有这个功能，只是不是默认设置，很多人不知道罢了。
菜单：
Options->Global Options ...->Terminal
右边有个Mouse的选项块。
Copy on Select
Paste on Right/Middle
- Linux 软链接和硬链接
dongwei_6688
linux
1.Linux链接概念Linux链接分两种，一种被称为硬链接（Hard Link），另一种被称为符号链接（Symbolic Link）。默认情况下，ln命令产生硬链接。
【硬连接】硬连接指通过索引节点来进行连接。在Linux的文件系统中，保存在磁盘分区中的文件不管是什么类型都给它分配一个编号，称为索引节点号(Inode Index)。在Linux中，多个文件名指向同一索引节点是存在的。一般这种连
- DIV底部自适应
dcj3sjt126com
JavaScript
<!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/1999/xhtml&q
- Centos6.5使用yum安装mysql——快速上手必备
dcj3sjt126com
mysql
第1步、yum安装mysql
[root@stonex ~]# yum -y install mysql-server
安装结果：
Installed:
mysql-server.x86_64 0:5.1.73-3.el6_5 &nb
- 如何调试JDK源码
frank1234
jdk
相信各位小伙伴们跟我一样，想通过JDK源码来学习Java，比如collections包，java.util.concurrent包。
可惜的是sun提供的jdk并不能查看运行中的局部变量，需要重新编译一下rt.jar。
下面是编译jdk的具体步骤：
1.把C:\java\jdk1.6.0_26\sr
- Maximal Rectangle
hcx2013
max
Given a 2D binary matrix filled with 0's and 1's, find the largest rectangle containing all ones and return its area.
public class Solution {
public int maximalRectangle(char[][] matrix)
- Spring MVC测试框架详解——服务端测试
jinnianshilongnian
spring mvc test
随着RESTful Web Service的流行，测试对外的Service是否满足期望也变的必要的。从Spring 3.2开始Spring了Spring Web测试框架，如果版本低于3.2，请使用spring-test-mvc项目（合并到spring3.2中了）。
Spring MVC测试框架提供了对服务器端和客户端（基于RestTemplate的客户端）提供了支持。
&nbs
- Linux64位操作系统（CentOS6.6）上如何编译hadoop2.4.0
liyong0802
hadoop
一、准备编译软件
1.在官网下载jdk1.7、maven3.2.1、ant1.9.4，解压设置好环境变量就可以用。
环境变量设置如下：
（1）执行vim /etc/profile
（2）在文件尾部加入:
export JAVA_HOME=/home/spark/jdk1.7
export MAVEN_HOME=/ho
- StatusBar 字体白色
pangyulei
status
[[UIApplication sharedApplication] setStatusBarStyle:UIStatusBarStyleLightContent];
/*you'll also need to set UIViewControllerBasedStatusBarAppearance to NO in the plist file if you use this method
- 如何分析Java虚拟机死锁
sesame
javathreadoracle虚拟机jdbc
英文资料：
Thread Dump and Concurrency Locks
Thread dumps are very useful for diagnosing synchronization related problems such as deadlocks on object monitors. Ctrl-\ on Solaris/Linux or Ctrl-B
- 位运算简介及实用技巧（一）：基础篇
tw_wangzhengquan
位运算
http://www.matrix67.com/blog/archives/263
去年年底写的关于位运算的日志是这个Blog里少数大受欢迎的文章之一，很多人都希望我能不断完善那篇文章。后来我看到了不少其它的资料，学习到了更多关于位运算的知识，有了重新整理位运算技巧的想法。从今天起我就开始写这一系列位运算讲解文章，与其说是原来那篇文章的follow-up，不如说是一个r
- jsearch的索引文件结构
yangshangchuan
搜索引擎jsearch全文检索信息检索word分词
jsearch是一个高性能的全文检索工具包，基于倒排索引，基于java8，类似于lucene，但更轻量级。
jsearch的索引文件结构定义如下：
1、一个词的索引由=分割的三部分组成： 第一部分是词 第二部分是这个词在多少
