- 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
- 安装数据库首次应用
Array_06
javaoraclesql
可是为什么再一次失败之后就变成直接跳过那个要求
enter full pathname of java.exe的界面
这个java.exe是你的Oracle 11g安装目录中例如:【F:\app\chen\product\11.2.0\dbhome_1\jdk\jre\bin】下的java.exe 。不是你的电脑安装的java jdk下的java.exe!
注意第一次,使用SQL D
- Weblogic Server Console密码修改和遗忘解决方法
bijian1013
Welogic
在工作中一同事将Weblogic的console的密码忘记了,通过网上查询资料解决,实践整理了一下。
一.修改Console密码
打开weblogic控制台,安全领域 --> myrealm -->&n
- IllegalStateException: Cannot forward a response that is already committed
Cwind
javaServlets
对于初学者来说,一个常见的误解是:当调用 forward() 或者 sendRedirect() 时控制流将会自动跳出原函数。标题所示错误通常是基于此误解而引起的。 示例代码:
protected void doPost() {
if (someCondition) {
sendRedirect();
}
forward(); // Thi
- 基于流的装饰设计模式
木zi_鸣
设计模式
当想要对已有类的对象进行功能增强时,可以定义一个类,将已有对象传入,基于已有的功能,并提供加强功能。
自定义的类成为装饰类
模仿BufferedReader,对Reader进行包装,体现装饰设计模式
装饰类通常会通过构造方法接受被装饰的对象,并基于被装饰的对象功能,提供更强的功能。
装饰模式比继承灵活,避免继承臃肿,降低了类与类之间的关系
装饰类因为增强已有对象,具备的功能该
- Linux中的uniq命令
被触发
linux
Linux命令uniq的作用是过滤重复部分显示文件内容,这个命令读取输入文件,并比较相邻的行。在正常情 况下,第二个及以后更多个重复行将被删去,行比较是根据所用字符集的排序序列进行的。该命令加工后的结果写到输出文件中。输入文件和输出文件必须不同。如 果输入文件用“- ”表示,则从标准输入读取。
AD:
uniq [选项] 文件
说明:这个命令读取输入文件,并比较相邻的行。在正常情况下,第二个
- 正则表达式Pattern
肆无忌惮_
Pattern
正则表达式是符合一定规则的表达式,用来专门操作字符串,对字符创进行匹配,切割,替换,获取。
例如,我们需要对QQ号码格式进行检验
规则是长度6~12位 不能0开头 只能是数字,我们可以一位一位进行比较,利用parseLong进行判断,或者是用正则表达式来匹配[1-9][0-9]{4,14} 或者 [1-9]\d{4,14}
&nbs
- Oracle高级查询之OVER (PARTITION BY ..)
知了ing
oraclesql
一、rank()/dense_rank() over(partition by ...order by ...)
现在客户有这样一个需求,查询每个部门工资最高的雇员的信息,相信有一定oracle应用知识的同学都能写出下面的SQL语句:
select e.ename, e.job, e.sal, e.deptno
from scott.emp e,
(se
- Python调试
矮蛋蛋
pythonpdb
原文地址:
http://blog.csdn.net/xuyuefei1988/article/details/19399137
1、下面网上收罗的资料初学者应该够用了,但对比IBM的Python 代码调试技巧:
IBM:包括 pdb 模块、利用 PyDev 和 Eclipse 集成进行调试、PyCharm 以及 Debug 日志进行调试:
http://www.ibm.com/d
- webservice传递自定义对象时函数为空,以及boolean不对应的问题
alleni123
webservice
今天在客户端调用方法
NodeStatus status=iservice.getNodeStatus().
结果NodeStatus的属性都是null。
进行debug之后,发现服务器端返回的确实是有值的对象。
后来发现原来是因为在客户端,NodeStatus的setter全部被我删除了。
本来是因为逻辑上不需要在客户端使用setter, 结果改了之后竟然不能获取带属性值的
- java如何干掉指针,又如何巧妙的通过引用来操作指针————>说的就是java指针
百合不是茶
C语言的强大在于可以直接操作指针的地址,通过改变指针的地址指向来达到更改地址的目的,又是由于c语言的指针过于强大,初学者很难掌握, java的出现解决了c,c++中指针的问题 java将指针封装在底层,开发人员是不能够去操作指针的地址,但是可以通过引用来间接的操作:
定义一个指针p来指向a的地址(&是地址符号):
- Eclipse打不开,提示“An error has occurred.See the log file ***/.log”
bijian1013
eclipse
打开eclipse工作目录的\.metadata\.log文件,发现如下错误:
!ENTRY org.eclipse.osgi 4 0 2012-09-10 09:28:57.139
!MESSAGE Application error
!STACK 1
java.lang.NoClassDefFoundError: org/eclipse/core/resources/IContai
- spring aop实例annotation方法实现
bijian1013
javaspringAOPannotation
在spring aop实例中我们通过配置xml文件来实现AOP,这里学习使用annotation来实现,使用annotation其实就是指明具体的aspect,pointcut和advice。1.申明一个切面(用一个类来实现)在这个切面里,包括了advice和pointcut
AdviceMethods.jav
- [Velocity一]Velocity语法基础入门
bit1129
velocity
用户和开发人员参考文档
http://velocity.apache.org/engine/releases/velocity-1.7/developer-guide.html
注释
1.行级注释##
2.多行注释#* *#
变量定义
使用$开头的字符串是变量定义,例如$var1, $var2,
赋值
使用#set为变量赋值,例
- 【Kafka十一】关于Kafka的副本管理
bit1129
kafka
1. 关于request.required.acks
request.required.acks控制者Producer写请求的什么时候可以确认写成功,默认是0,
0表示即不进行确认即返回。
1表示Leader写成功即返回,此时还没有进行写数据同步到其它Follower Partition中
-1表示根据指定的最少Partition确认后才返回,这个在
Th
- lua统计nginx内部变量数据
ronin47
lua nginx 统计
server {
listen 80;
server_name photo.domain.com;
location /{set $str $uri;
content_by_lua '
local url = ngx.var.uri
local res = ngx.location.capture(
- java-11.二叉树中节点的最大距离
bylijinnan
java
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
public class MaxLenInBinTree {
/*
a. 1
/ \
2 3
/ \ / \
4 5 6 7
max=4 pass "root"
- Netty源码学习-ReadTimeoutHandler
bylijinnan
javanetty
ReadTimeoutHandler的实现思路:
开启一个定时任务,如果在指定时间内没有接收到消息,则抛出ReadTimeoutException
这个异常的捕获,在开发中,交给跟在ReadTimeoutHandler后面的ChannelHandler,例如
private final ChannelHandler timeoutHandler =
new ReadTim
- jquery验证上传文件样式及大小(好用)
cngolon
文件上传jquery验证
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8" />
<script src="jquery1.8/jquery-1.8.0.
- 浏览器兼容【转】
cuishikuan
css浏览器IE
浏览器兼容问题一:不同浏览器的标签默认的外补丁和内补丁不同
问题症状:随便写几个标签,不加样式控制的情况下,各自的margin 和padding差异较大。
碰到频率:100%
解决方案:CSS里 *{margin:0;padding:0;}
备注:这个是最常见的也是最易解决的一个浏览器兼容性问题,几乎所有的CSS文件开头都会用通配符*来设
- Shell特殊变量:Shell $0, $#, $*, $@, $?, $$和命令行参数
daizj
shell$#$?特殊变量
前面已经讲到,变量名只能包含数字、字母和下划线,因为某些包含其他字符的变量有特殊含义,这样的变量被称为特殊变量。例如,$ 表示当前Shell进程的ID,即pid,看下面的代码:
$echo $$
运行结果
29949
特殊变量列表 变量 含义 $0 当前脚本的文件名 $n 传递给脚本或函数的参数。n 是一个数字,表示第几个参数。例如,第一个
- 程序设计KISS 原则-------KEEP IT SIMPLE, STUPID!
dcj3sjt126com
unix
翻到一本书,讲到编程一般原则是kiss:Keep It Simple, Stupid.对这个原则深有体会,其实不仅编程如此,而且系统架构也是如此。
KEEP IT SIMPLE, STUPID! 编写只做一件事情,并且要做好的程序;编写可以在一起工作的程序,编写处理文本流的程序,因为这是通用的接口。这就是UNIX哲学.所有的哲学真 正的浓缩为一个铁一样的定律,高明的工程师的神圣的“KISS 原
- android Activity间List传值
dcj3sjt126com
Activity
第一个Activity:
import java.util.ArrayList;import java.util.HashMap;import java.util.List;import java.util.Map;import android.app.Activity;import android.content.Intent;import android.os.Bundle;import a
- tomcat 设置java虚拟机内存
eksliang
tomcat 内存设置
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2117772
http://eksliang.iteye.com/
常见的内存溢出有以下两种:
java.lang.OutOfMemoryError: PermGen space
java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
------------
- Android 数据库事务处理
gqdy365
android
使用SQLiteDatabase的beginTransaction()方法可以开启一个事务,程序执行到endTransaction() 方法时会检查事务的标志是否为成功,如果程序执行到endTransaction()之前调用了setTransactionSuccessful() 方法设置事务的标志为成功则提交事务,如果没有调用setTransactionSuccessful() 方法则回滚事务。事
- Java 打开浏览器
hw1287789687
打开网址open浏览器open browser打开url打开浏览器
使用java 语言如何打开浏览器呢?
我们先研究下在cmd窗口中,如何打开网址
使用IE 打开
D:\software\bin>cmd /c start iexplore http://hw1287789687.iteye.com/blog/2153709
使用火狐打开
D:\software\bin>cmd /c start firefox http://hw1287789
- ReplaceGoogleCDN:将 Google CDN 替换为国内的 Chrome 插件
justjavac
chromeGooglegoogle apichrome插件
Chrome Web Store 安装地址: https://chrome.google.com/webstore/detail/replace-google-cdn/kpampjmfiopfpkkepbllemkibefkiice
由于众所周知的原因,只需替换一个域名就可以继续使用Google提供的前端公共库了。 同样,通过script标记引用这些资源,让网站访问速度瞬间提速吧
- 进程VS.线程
m635674608
线程
资料来源:
http://www.liaoxuefeng.com/wiki/001374738125095c955c1e6d8bb493182103fac9270762a000/001397567993007df355a3394da48f0bf14960f0c78753f000 1、Apache最早就是采用多进程模式 2、IIS服务器默认采用多线程模式 3、多进程优缺点 优点:
多进程模式最大
- Linux下安装MemCached
字符串
memcached
前提准备:1. MemCached目前最新版本为:1.4.22,可以从官网下载到。2. MemCached依赖libevent,因此在安装MemCached之前需要先安装libevent。2.1 运行下面命令,查看系统是否已安装libevent。[root@SecurityCheck ~]# rpm -qa|grep libevent libevent-headers-1.4.13-4.el6.n
- java设计模式之--jdk动态代理(实现aop编程)
Supanccy2013
javaDAO设计模式AOP
与静态代理类对照的是动态代理类,动态代理类的字节码在程序运行时由Java反射机制动态生成,无需程序员手工编写它的源代码。动态代理类不仅简化了编程工作,而且提高了软件系统的可扩展性,因为Java 反射机制可以生成任意类型的动态代理类。java.lang.reflect 包中的Proxy类和InvocationHandler 接口提供了生成动态代理类的能力。
&
- Spring 4.2新特性-对java8默认方法(default method)定义Bean的支持
wiselyman
spring 4
2.1 默认方法(default method)
java8引入了一个default medthod;
用来扩展已有的接口,在对已有接口的使用不产生任何影响的情况下,添加扩展
使用default关键字
Spring 4.2支持加载在默认方法里声明的bean
2.2
将要被声明成bean的类
public class DemoService {