- 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
音视频面试题集锦音视频面试
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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百度文心大模型ERNIE概述百度推出的文心大模型(ERNIE,EnhancedRepresentationthroughkNowledgeIntEgration)系列是结合知识增强技术的预训练大模型,涵盖自然语言处理(NLP)、跨模态、行业应用等多个方向。其开源版本为开发者提供了可商用的大模型能力支持。ERNIE的核心技术特点知识增强:通过多源知识图谱(如百度百科、专业领域数据)注入,提升模型对实
- 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
shiter
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文章大纲1.核心目标2.系统总体架构3.GoogleCloud端到端方案(含无RAG&RAG双模式)3.1无RAG:Function-Calling查表模式3.2RAG:托管式向量检索4.开源轻量级方案5.数字孪生联合验证(实验性)6.知识图谱增强(Neo4j)7.监控与持续优化(CometLLM)8.实施路线图(4~10周)9.典型案例速览10.一键复现仓库11.参考文献1.核心目标让LLM在“
- 【速成速通】嵌入式软硬件学习路径:从 0 到实战的知识图谱
Hy行者勇哥
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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
jz20092020
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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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需求用户信息管理:新用户注册,已有账号再登录,用户注销,用户信息修改。2.中药材信息查询:用户可以点击系统给出的或按编码或按药性等条件进行查询,或通过搜索框自主输入想要查询的信息进行中药材查询。3.中药材资讯社区:进入后首页顶部有推荐咨询可供浏览,依靠基于内容的推荐算法(即基于用户与标的物的相关信息以及用户对标的物的操作行为来构成推荐算法模型为用户提供推荐服务)实现实时咨询推荐。推荐底下是最新审核
- 星图云开发者平台新功能速递|AI大模型赋能开发应用效率提升三倍!
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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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- 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
- 大语言模型应用指南:网页实时浏览
AGI大模型与大数据研究院
AI大模型应用开发实战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
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
- 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
- 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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AI产品经理一线大厂面试题人工智能产品经理AI产品经理面试大模型产品经理面试AI面试大模型面试
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:
- NLP_知识图谱_大模型——个人学习记录
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1.自然语言处理、知识图谱、对话系统三大技术研究与应用https://github.com/lihanghang/NLP-Knowledge-Graph深度学习-自然语言处理(NLP)-知识图谱:知识图谱构建流程【本体构建、知识抽取(实体抽取、关系抽取、属性抽取)、知识表示、知识融合、知识存储】-元気森林-博客园https://www.cnblogs.com/-402/p/16529422.htm
- 从数据到智慧:AI原生知识库构建的完整技术栈解析
AI天才研究院
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从数据到智慧:AI原生知识库构建的完整技术栈解析关键词AI原生知识库、知识图谱、向量数据库、大语言模型、RAG技术、知识工程、智能问答系统摘要在人工智能飞速发展的今天,构建能够真正理解、组织和应用知识的系统已成为企业数字化转型的核心竞争力。本文将深入剖析AI原生知识库的完整技术栈,从数据采集与预处理,到知识表示与建模,再到存储架构与检索增强生成技术,全方位解读如何将原始数据转化为可行动的智慧。我们
- Spring Data Neo4j 与后端人工智能算法的数据交互
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SpringDataNeo4j与后端人工智能算法的数据交互关键词:SpringDataNeo4j、图数据库、人工智能算法、数据交互、知识图谱、图神经网络、数据集成摘要:本文深入探讨了如何利用SpringDataNeo4j框架实现后端人工智能算法与图数据库的高效数据交互。文章首先介绍了图数据库和人工智能算法的基本概念,然后详细解析了SpringDataNeo4j的核心架构和原理。接着,通过实际代码示
- 知识图谱系列(2):知识图谱的技术架构与组成要素
程序员查理
#知识图谱知识图谱架构人工智能AIAgentRAG
1.引言知识图谱作为一种强大的知识表示和组织方式,已经在搜索引擎、推荐系统、智能问答等多个领域展现出巨大的价值。在之前的上一篇文章中,我们介绍了知识图谱的基础概念与发展历程,了解了知识图谱的定义、核心特征、发展历史以及在AI发展中的地位与作用。要深入理解和应用知识图谱,我们需要进一步探索其内部的技术架构和组成要素。知识图谱不仅仅是一个简单的数据结构,而是一个复杂的技术体系,涉及知识的表示、存储、查
- Python爬虫实战:爬取百度学术摘要信息全流程详解与代码示例
Python爬虫项目
2025年爬虫实战项目python爬虫开发语言scrapy学习dubbo百度
1.前言随着学术资源数字化的普及,百度学术成为学者们常用的论文搜索平台。获取大量论文摘要信息对于文献综述、知识图谱构建等研究极为重要。本文将系统讲解如何利用Python编写爬虫,批量抓取百度学术上的论文摘要。我们将结合最新Python爬虫技术,涵盖基础同步爬虫、异步爬虫、多线程,全面实战演示。2.项目背景与目标百度学术支持通过关键词搜索论文,展示论文标题、作者、期刊、摘要等信息。目标是:根据关键词
- 二分查找排序算法
周凡杨
java二分查找排序算法折半
一:概念 二分查找又称
折半查找(
折半搜索/
二分搜索),优点是比较次数少,查找速度快,平均性能好;其缺点是要求待查表为有序表,且插入删除困难。因此,折半查找方法适用于不经常变动而 查找频繁的有序列表。首先,假设表中元素是按升序排列,将表中间位置记录的关键字与查找关键字比较,如果两者相等,则查找成功;否则利用中间位置记录将表 分成前、后两个子表,如果中间位置记录的关键字大于查找关键字,则进一步
- java中的BigDecimal
bijian1013
javaBigDecimal
在项目开发过程中出现精度丢失问题,查资料用BigDecimal解决,并发现如下这篇BigDecimal的解决问题的思路和方法很值得学习,特转载。
原文地址:http://blog.csdn.net/ugg/article/de
- Shell echo命令详解
daizj
echoshell
Shell echo命令
Shell 的 echo 指令与 PHP 的 echo 指令类似,都是用于字符串的输出。命令格式:
echo string
您可以使用echo实现更复杂的输出格式控制。 1.显示普通字符串:
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这里的双引号完全可以省略,以下命令与上面实例效果一致:
echo Itis a test 2.显示转义
- Oracle DBA 简单操作
周凡杨
oracle dba sql
--执行次数多的SQL
select sql_text,executions from (
select sql_text,executions from v$sqlarea order by executions desc
) where rownum<81;
&nb
- 画图重绘
朱辉辉33
游戏
我第一次接触重绘是编写五子棋小游戏的时候,因为游戏里的棋盘是用线绘制的,而这些东西并不在系统自带的重绘里,所以在移动窗体时,棋盘并不会重绘出来。所以我们要重写系统的重绘方法。
在重写系统重绘方法时,我们要注意一定要调用父类的重绘方法,即加上super.paint(g),因为如果不调用父类的重绘方式,重写后会把父类的重绘覆盖掉,而父类的重绘方法是绘制画布,这样就导致我们
- 线程之初体验
西蜀石兰
线程
一直觉得多线程是学Java的一个分水岭,懂多线程才算入门。
之前看《编程思想》的多线程章节,看的云里雾里,知道线程类有哪几个方法,却依旧不知道线程到底是什么?书上都写线程是进程的模块,共享线程的资源,可是这跟多线程编程有毛线的关系,呜呜。。。
线程其实也是用户自定义的任务,不要过多的强调线程的属性,而忽略了线程最基本的属性。
你可以在线程类的run()方法中定义自己的任务,就跟正常的Ja
- linux集群互相免登陆配置
林鹤霄
linux
配置ssh免登陆
1、生成秘钥和公钥 ssh-keygen -t rsa
2、提示让你输入,什么都不输,三次回车之后会在~下面的.ssh文件夹中多出两个文件id_rsa 和 id_rsa.pub
其中id_rsa为秘钥,id_rsa.pub为公钥,使用公钥加密的数据只有私钥才能对这些数据解密 c
- mysql : Lock wait timeout exceeded; try restarting transaction
aigo
mysql
原文:http://www.cnblogs.com/freeliver54/archive/2010/09/30/1839042.html
原因是你使用的InnoDB 表类型的时候,
默认参数:innodb_lock_wait_timeout设置锁等待的时间是50s,
因为有的锁等待超过了这个时间,所以抱错.
你可以把这个时间加长,或者优化存储
- Socket编程 基本的聊天实现。
alleni123
socket
public class Server
{
//用来存储所有连接上来的客户
private List<ServerThread> clients;
public static void main(String[] args)
{
Server s = new Server();
s.startServer(9988);
}
publi
- 多线程监听器事件模式(一个简单的例子)
百合不是茶
线程监听模式
多线程的事件监听器模式
监听器时间模式经常与多线程使用,在多线程中如何知道我的线程正在执行那什么内容,可以通过时间监听器模式得到
创建多线程的事件监听器模式 思路:
1, 创建线程并启动,在创建线程的位置设置一个标记
2,创建队
- spring InitializingBean接口
bijian1013
javaspring
spring的事务的TransactionTemplate,其源码如下:
public class TransactionTemplate extends DefaultTransactionDefinition implements TransactionOperations, InitializingBean{
...
}
TransactionTemplate继承了DefaultT
- Oracle中询表的权限被授予给了哪些用户
bijian1013
oracle数据库权限
Oracle查询表将权限赋给了哪些用户的SQL,以备查用。
select t.table_name as "表名",
t.grantee as "被授权的属组",
t.owner as "对象所在的属组"
- 【Struts2五】Struts2 参数传值
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struts2
Struts2中参数传值的3种情况
1.请求参数绑定到Action的实例字段上
2.Action将值传递到转发的视图上
3.Action将值传递到重定向的视图上
一、请求参数绑定到Action的实例字段上以及Action将值传递到转发的视图上
Struts可以自动将请求URL中的请求参数或者表单提交的参数绑定到Action定义的实例字段上,绑定的规则使用ognl表达式语言
- 【Kafka十四】关于auto.offset.reset[Q/A]
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I got serveral questions about auto.offset.reset. This configuration parameter governs how consumer read the message from Kafka when there is no initial offset in ZooKeeper or
- nginx gzip压缩配置
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nginx gzip 压缩范例
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配置
随着nginx的发展,越来越多的网站使用nginx,因此nginx的优化变得越来越重要,今天我们来看看nginx的gzip压缩到底是怎么压缩的呢?
gzip(GNU-ZIP)是一种压缩技术。经过gzip压缩后页面大小可以变为原来的30%甚至更小,这样,用
- java-13.输入一个单向链表,输出该链表中倒数第 k 个节点
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two cursors.
Make the first cursor go K steps first.
/*
* 第 13 题:题目:输入一个单向链表,输出该链表中倒数第 k 个节点
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public void displayKthItemsBackWard(ListNode head,int k){
ListNode p1=head,p2=head;
- Spring源码学习-JdbcTemplate queryForObject
bylijinnan
javaspring
JdbcTemplate中有两个可能会混淆的queryForObject方法:
1.
Object queryForObject(String sql, Object[] args, Class requiredType)
2.
Object queryForObject(String sql, Object[] args, RowMapper rowMapper)
第1个方法是只查
- [冰川时代]在冰川时代,我们需要什么样的技术?
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技术
看美国那边的气候情况....我有个感觉...是不是要进入小冰期了?
那么在小冰期里面...我们的户外活动肯定会出现很多问题...在室内呆着的情况会非常多...怎么在室内呆着而不发闷...怎么用最低的电力保证室内的温度.....这都需要技术手段...
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- js 获取浏览器型号
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js浏览器
根据浏览器获取iphone和apk的下载地址
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<html>
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<meta charset="utf-8" content="text/html"/>
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- C# socks5详解 转
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socketC#
http://www.cnblogs.com/zhujiechang/archive/2008/10/21/1316308.html 这里主要讲的是用.NET实现基于Socket5下面的代理协议进行客户端的通讯,Socket4的实现是类似的,注意的事,这里不是讲用C#实现一个代理服务器,因为实现一个代理服务器需要实现很多协议,头大,而且现在市面上有很多现成的代理服务器用,性能又好,
- 运维 Centos问题汇总
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云主机
一、sh 脚本不执行的原因
sh脚本不执行的原因 只有2个
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二、解决You have new mail in /var/spool/mail/root
修改/usr/share/logwatch/default.conf/logwatch.conf配置文件
MailTo =
MailFrom
三、查询连接数
- Yii防注入攻击笔记
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sqlWEB安全yii
网站表单有注入漏洞须对所有用户输入的内容进行个过滤和检查,可以使用正则表达式或者直接输入字符判断,大部分是只允许输入字母和数字的,其它字符度不允许;对于内容复杂表单的内容,应该对html和script的符号进行转义替换:尤其是<,>,',"",&这几个符号 这里有个转义对照表:
http://blog.csdn.net/xinzhu1990/articl
- MongoDB简介[一]
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mongodbMongoDB简介
MongoDB简介
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MongoDB是一个面向文档的数据库,而不是关系型数据库。与关系型数据库相比,面向文档的数据库不再有行的概念,取而代之的是更为灵活的“文档”模型。
另外,不
- zookeeper windows 入门安装和测试
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zookeeper安装分布式
一、序言
以下是我对zookeeper 的一些理解: zookeeper 作为一个服务注册信息存储的管理工具,好吧,这样说得很抽象,我们举个“栗子”。
栗子1号:
假设我是一家KTV的老板,我同时拥有5家KTV,我肯定得时刻监视
- Spring之使用事务缘由(2-注解实现)
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Spring事务注解实现
1. 依赖包:
1.1 spring包:
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- iOS App Launch Option
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option
iOS 程序启动时总会调用application:didFinishLaunchingWithOptions:,其中第二个参数launchOptions为NSDictionary类型的对象,里面存储有此程序启动的原因。
launchOptions中的可能键值见UIApplication Class Reference的Launch Options Keys节 。
1、若用户直接
- jdk与jre的区别(_)
macroli
javajvmjdk
简单的说JDK是面向开发人员使用的SDK,它提供了Java的开发环境和运行环境。SDK是Software Development Kit 一般指软件开发包,可以包括函数库、编译程序等。
JDK就是Java Development Kit JRE是Java Runtime Enviroment是指Java的运行环境,是面向Java程序的使用者,而不是开发者。 如果安装了JDK,会发同你
- Updates were rejected because the tip of your current branch is behind
qiaolevip
学习永无止境每天进步一点点众观千象git
$ git push joe prod-2295-1
To
[email protected]:joe.le/dr-frontend.git
! [rejected] prod-2295-1 -> prod-2295-1 (non-fast-forward)
error: failed to push some refs to '
[email protected]
- [一起学Hive]之十四-Hive的元数据表结构详解
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hivehive元数据结构
关键字:Hive元数据、Hive元数据表结构
之前在 “[一起学Hive]之一–Hive概述,Hive是什么”中介绍过,Hive自己维护了一套元数据,用户通过HQL查询时候,Hive首先需要结合元数据,将HQL翻译成MapReduce去执行。
本文介绍一下Hive元数据中重要的一些表结构及用途,以Hive0.13为例。
文章最后面,会以一个示例来全面了解一下,
- Spring 3.2.14,4.1.7,4.2.RC2发布
wiselyman
Spring 3
Spring 3.2.14、4.1.7及4.2.RC2于6月30日发布。
其中Spring 3.2.1是一个维护版本(维护周期到2016-12-31截止),后续会继续根据需求和bug发布维护版本。此时,Spring官方强烈建议升级Spring框架至4.1.7 或者将要发布的4.2 。
其中Spring 4.1.7主要包含这些更新内容。