- 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
- Spring的注解积累
yijiesuifeng
spring注解
用注解来向Spring容器注册Bean。
需要在applicationContext.xml中注册:
<context:component-scan base-package=”pagkage1[,pagkage2,…,pagkageN]”/>。
如:在base-package指明一个包
<context:component-sc
- 传感器
百合不是茶
android传感器
android传感器的作用主要就是来获取数据,根据得到的数据来触发某种事件
下面就以重力传感器为例;
1,在onCreate中获得传感器服务
private SensorManager sm;// 获得系统的服务
private Sensor sensor;// 创建传感器实例
@Override
protected void
- [光磁与探测]金吕玉衣的意义
comsci
这是一个古代人的秘密:现在告诉大家
信不信由你们:
穿上金律玉衣的人,如果处于灵魂出窍的状态,可以飞到宇宙中去看星星
这就是为什么古代
- 精简的反序打印某个数
沐刃青蛟
打印
以前看到一些让求反序打印某个数的程序。
比如:输入123,输出321。
记得以前是告诉你是几位数的,当时就抓耳挠腮,完全没有思路。
似乎最后是用到%和/方法解决的。
而今突然想到一个简短的方法,就可以实现任意位数的反序打印(但是如果是首位数或者尾位数为0时就没有打印出来了)
代码如下:
long num, num1=0;
- PHP:6种方法获取文件的扩展名
IT独行者
PHP扩展名
PHP:6种方法获取文件的扩展名
1、字符串查找和截取的方法
1
$extension
=
substr
(
strrchr
(
$file
,
'.'
), 1);
2、字符串查找和截取的方法二
1
$extension
=
substr
- 面试111
文强chu
面试
1事务隔离级别有那些 ,事务特性是什么(问到一次)
2 spring aop 如何管理事务的,如何实现的。动态代理如何实现,jdk怎么实现动态代理的,ioc是怎么实现的,spring是单例还是多例,有那些初始化bean的方式,各有什么区别(经常问)
3 struts默认提供了那些拦截器 (一次)
4 过滤器和拦截器的区别 (频率也挺高)
5 final,finally final
- XML的四种解析方式
小桔子
domjdomdom4jsax
在平时工作中,难免会遇到把 XML 作为数据存储格式。面对目前种类繁多的解决方案,哪个最适合我们呢?在这篇文章中,我对这四种主流方案做一个不完全评测,仅仅针对遍历 XML 这块来测试,因为遍历 XML 是工作中使用最多的(至少我认为)。 预 备 测试环境: AMD 毒龙1.4G OC 1.5G、256M DDR333、Windows2000 Server
- wordpress中常见的操作
aichenglong
中文注册wordpress移除菜单
1 wordpress中使用中文名注册解决办法
1)使用插件
2)修改wp源代码
进入到wp-include/formatting.php文件中找到
function sanitize_user( $username, $strict = false
- 小飞飞学管理-1
alafqq
管理
项目管理的下午题,其实就在提出问题(挑刺),分析问题,解决问题。
今天我随意看下10年上半年的第一题。主要就是项目经理的提拨和培养。
结合我自己经历写下心得
对于公司选拔和培养项目经理的制度有什么毛病呢?
1,公司考察,选拔项目经理,只关注技术能力,而很少或没有关注管理方面的经验,能力。
2,公司对项目经理缺乏必要的项目管理知识和技能方面的培训。
3,公司对项目经理的工作缺乏进行指
- IO输入输出部分探讨
百合不是茶
IO
//文件处理 在处理文件输入输出时要引入java.IO这个包;
/*
1,运用File类对文件目录和属性进行操作
2,理解流,理解输入输出流的概念
3,使用字节/符流对文件进行读/写操作
4,了解标准的I/O
5,了解对象序列化
*/
//1,运用File类对文件目录和属性进行操作
//在工程中线创建一个text.txt
- getElementById的用法
bijian1013
element
getElementById是通过Id来设置/返回HTML标签的属性及调用其事件与方法。用这个方法基本上可以控制页面所有标签,条件很简单,就是给每个标签分配一个ID号。
返回具有指定ID属性值的第一个对象的一个引用。
语法:
&n
- 励志经典语录
bijian1013
励志人生
经典语录1:
哈佛有一个著名的理论:人的差别在于业余时间,而一个人的命运决定于晚上8点到10点之间。每晚抽出2个小时的时间用来阅读、进修、思考或参加有意的演讲、讨论,你会发现,你的人生正在发生改变,坚持数年之后,成功会向你招手。不要每天抱着QQ/MSN/游戏/电影/肥皂剧……奋斗到12点都舍不得休息,看就看一些励志的影视或者文章,不要当作消遣;学会思考人生,学会感悟人生
- [MongoDB学习笔记三]MongoDB分片
bit1129
mongodb
MongoDB的副本集(Replica Set)一方面解决了数据的备份和数据的可靠性问题,另一方面也提升了数据的读写性能。MongoDB分片(Sharding)则解决了数据的扩容问题,MongoDB作为云计算时代的分布式数据库,大容量数据存储,高效并发的数据存取,自动容错等是MongoDB的关键指标。
本篇介绍MongoDB的切片(Sharding)
1.何时需要分片
&nbs
- 【Spark八十三】BlockManager在Spark中的使用场景
bit1129
manager
1. Broadcast变量的存储,在HttpBroadcast类中可以知道
2. RDD通过CacheManager存储RDD中的数据,CacheManager也是通过BlockManager进行存储的
3. ShuffleMapTask得到的结果数据,是通过FileShuffleBlockManager进行管理的,而FileShuffleBlockManager最终也是使用BlockMan
- yum方式部署zabbix
ronin47
yum方式部署zabbix
安装网络yum库#rpm -ivh http://repo.zabbix.com/zabbix/2.4/rhel/6/x86_64/zabbix-release-2.4-1.el6.noarch.rpm 通过yum装mysql和zabbix调用的插件还有agent代理#yum install zabbix-server-mysql zabbix-web-mysql mysql-
- Hibernate4和MySQL5.5自动创建表失败问题解决方法
byalias
J2EEHibernate4
今天初学Hibernate4,了解了使用Hibernate的过程。大体分为4个步骤:
①创建hibernate.cfg.xml文件
②创建持久化对象
③创建*.hbm.xml映射文件
④编写hibernate相应代码
在第四步中,进行了单元测试,测试预期结果是hibernate自动帮助在数据库中创建数据表,结果JUnit单元测试没有问题,在控制台打印了创建数据表的SQL语句,但在数据库中
- Netty源码学习-FrameDecoder
bylijinnan
javanetty
Netty 3.x的user guide里FrameDecoder的例子,有几个疑问:
1.文档说:FrameDecoder calls decode method with an internally maintained cumulative buffer whenever new data is received.
为什么每次有新数据到达时,都会调用decode方法?
2.Dec
- SQL行列转换方法
chicony
行列转换
create table tb(终端名称 varchar(10) , CEI分值 varchar(10) , 终端数量 int)
insert into tb values('三星' , '0-5' , 74)
insert into tb values('三星' , '10-15' , 83)
insert into tb values('苹果' , '0-5' , 93)
- 中文编码测试
ctrain
编码
循环打印转换编码
String[] codes = {
"iso-8859-1",
"utf-8",
"gbk",
"unicode"
};
for (int i = 0; i < codes.length; i++) {
for (int j
- hive 客户端查询报堆内存溢出解决方法
daizj
hive堆内存溢出
hive> select * from t_test where ds=20150323 limit 2;
OK
Exception in thread "main" java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
问题原因: hive堆内存默认为256M
这个问题的解决方法为:
修改/us
- 人有多大懒,才有多大闲 (评论『卓有成效的程序员』)
dcj3sjt126com
程序员
卓有成效的程序员给我的震撼很大,程序员作为特殊的群体,有的人可以这么懒, 懒到事情都交给机器去做 ,而有的人又可以那么勤奋,每天都孜孜不倦得做着重复单调的工作。
在看这本书之前,我属于勤奋的人,而看完这本书以后,我要努力变成懒惰的人。
不要在去庞大的开始菜单里面一项一项搜索自己的应用程序,也不要在自己的桌面上放置眼花缭乱的快捷图标
- Eclipse简单有用的配置
dcj3sjt126com
eclipse
1、显示行号 Window -- Prefences -- General -- Editors -- Text Editors -- show line numbers
2、代码提示字符 Window ->Perferences,并依次展开 Java -> Editor -> Content Assist,最下面一栏 auto-Activation
- 在tomcat上面安装solr4.8.0全过程
eksliang
Solrsolr4.0后的版本安装solr4.8.0安装
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2096478
首先solr是一个基于java的web的应用,所以安装solr之前必须先安装JDK和tomcat,我这里就先省略安装tomcat和jdk了
第一步:当然是下载去官网上下载最新的solr版本,下载地址
- Android APP通用型拒绝服务、漏洞分析报告
gg163
漏洞androidAPP分析
点评:记得曾经有段时间很多SRC平台被刷了大量APP本地拒绝服务漏洞,移动安全团队爱内测(ineice.com)发现了一个安卓客户端的通用型拒绝服务漏洞,来看看他们的详细分析吧。
0xr0ot和Xbalien交流所有可能导致应用拒绝服务的异常类型时,发现了一处通用的本地拒绝服务漏洞。该通用型本地拒绝服务可以造成大面积的app拒绝服务。
针对序列化对象而出现的拒绝服务主要
- HoverTree项目已经实现分层
hvt
编程.netWebC#ASP.ENT
HoverTree项目已经初步实现分层,源代码已经上传到 http://hovertree.codeplex.com请到SOURCE CODE查看。在本地用SQL Server 2008 数据库测试成功。数据库和表请参考:http://keleyi.com/a/bjae/ue6stb42.htmHoverTree是一个ASP.NET 开源项目,希望对你学习ASP.NET或者C#语言有帮助,如果你对
- Google Maps API v3: Remove Markers 移除标记
天梯梦
google maps api
Simply do the following:
I. Declare a global variable:
var markersArray = [];
II. Define a function:
function clearOverlays() {
for (var i = 0; i < markersArray.length; i++ )
- jQuery选择器总结
lq38366
jquery选择器
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40
- 基础数据结构和算法六:Quick sort
sunwinner
AlgorithmQuicksort
Quick sort is probably used more widely than any other. It is popular because it is not difficult to implement, works well for a variety of different kinds of input data, and is substantially faster t
- 如何让Flash不遮挡HTML div元素的技巧_HTML/Xhtml_网页制作
刘星宇
htmlWeb
今天在写一个flash广告代码的时候,因为flash自带的链接,容易被当成弹出广告,所以做了一个div层放到flash上面,这样链接都是a触发的不会被拦截,但发现flash一直处于div层上面,原来flash需要加个参数才可以。
让flash置于DIV层之下的方法,让flash不挡住飘浮层或下拉菜单,让Flash不档住浮动对象或层的关键参数:wmode=opaque。
方法如下:
- Mybatis实用Mapper SQL汇总示例
wdmcygah
sqlmysqlmybatis实用
Mybatis作为一个非常好用的持久层框架,相关资料真的是少得可怜,所幸的是官方文档还算详细。本博文主要列举一些个人感觉比较常用的场景及相应的Mapper SQL写法,希望能够对大家有所帮助。
不少持久层框架对动态SQL的支持不足,在SQL需要动态拼接时非常苦恼,而Mybatis很好地解决了这个问题,算是框架的一大亮点。对于常见的场景,例如:批量插入/更新/删除,模糊查询,多条件查询,联表查询,