- 【Coze搞钱实战】3. 避坑指南:对话流设计中的6个致命错误(真实案例)
AI_DL_CODE
Coze平台对话流设计客服Bot避坑用户流失封号风险智能客服配置故障修复指南
摘要:对话流设计是智能客服Bot能否落地的核心环节,直接影响用户体验与业务安全。本文基于50+企业Bot部署故障分析,聚焦导致用户流失、投诉甚至封号的6大致命错误:无限循环追问、人工移交超时、敏感词过滤缺失、知识库冲突、未处理否定意图、跨平台适配失败。通过真实案例拆解每个错误的表现形式、技术根因及工业级解决方案,提供可直接复用的Coze配置代码、工作流模板和检测工具。文中包含对话流健康度检测工具使
- Zread.AI:一键将GitHub项目转化为结构化中文手册的AI代码维基工具
Zread.AI:一键将GitHub项目转化为结构化中文手册的AI代码维基工具文章来源:PoixeAI文章目录Zread.AI工具概述核心功能优势亮点典型应用场景上手指南注意事项官网地址Zread.AI由智谱Z.ai推出,是一款面向开发者的AI代码维基工具,可在几秒内把任何公开GitHub仓库转化为结构化中文手册,并通过独家Buzz面板聚合commits、issues与相关新闻,让项目脉搏一目了然
- Langchain学习笔记(十):文档加载与处理详解
注:本文是Langchain框架的学习笔记;不是教程!不是教程!内容可能有所疏漏,欢迎交流指正。后续将持续更新学习笔记,分享我的学习心得和实践经验。前言在构建基于大语言模型的应用时,文档处理是一个至关重要的环节。无论是构建RAG(检索增强生成)系统,还是进行知识库问答,我们都需要将各种格式的文档转换为模型可以理解和处理的形式。Langchain提供了强大的文档加载和处理功能,支持多种文件格式,并提
- 9种缺陷管理工具对比Bugzilla、testRail、TestLink、redmine、禅道、CODING、jira、TAPD、PingCode
南方大媛子
测试测试工具testlinkredminejirapingcode
目录一、专业缺陷管理软件1.1Bugzilla1.2testRail1.3TestLink1.4redmine二、缺陷、项目、需求、研发代码综合管理软件2.1CODING2.2禅道2.3TAPD2.4jira2.5、pingCode##顺便提一嘴工具神不神,还得靠人。使用工具而不依赖工具,巴拉拉巴啦啦。。。。。本文对比了9种常用的缺陷管理软件,希望对你有帮助!一、专业缺陷管理软件1.1Bugzil
- 常见的Bug管理工具有哪些?(如JIRA、Bugzilla、禅道等)
海姐软件测试
缺陷管理bugjira
一、主流Bug管理工具分类及特点1.商业/企业级工具JIRA(Atlassian)特点:高度可定制,支持敏捷开发,集成CI/CD(如Jenkins)、Confluence等。适用场景:中大型团队,需复杂工作流和扩展生态。费用:按用户数收费,提供云版和本地部署。MantisBT特点:开源但支持商业服务,轻量级,适合中小团队。亮点:支持邮件通知、自定义字段。部署:需自建服务器(PHP+MySQL)。T
- 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,
- RAGFlow 框架调研报告
it_czz
架构
RAGFlow框架调研报告1.概述RAGFlow是一个开源的检索增强生成(RAG)框架,专注于深度文档理解和高精度检索。它通过先进的文档解析能力和可视化调试功能,为企业提供了一个强大的知识库问答解决方案。1.1核心特性深度文档处理:内置DeepDoc引擎,支持复杂文档解析高精度检索:提供可视化分块和引用追踪多模态支持:支持文本、图片、PDF、Excel等多种格式开源自托管:完全开源,支持私有化部署
- AI大模型实战教程:打造未来客服机器人,让传统智能客服成为历史!
前言本篇文章,我们重点围绕客服场景,详细介绍如何通过AI大模型替代传统智能客服系统。传统智能客服系统主要包括知识库、机器人、人工坐席、智能质检、工单管理等核心模块。虽然智能客服已经是一个发展了很多年的成熟领域,但仍然面临非常多的痛点。第一,机器人配置成本高。传统智能客服往往需要穷举业务上的各种问题和答案,提前准备好大量的FAQ,甚至每个问题还要提供10个以上的相似问。因为机器人并没有真正理解用户提
- 打造专属知识库:手把手教你构建RAG系统
RAG通常指的是"Retrieval-AugmentedGeneration",即“检索增强的生成”。这是一种结合了检索(Retrieval)和生成(Generation)的机器学习模型,通常用于自然语言处理任务,如文本生成、问答系统等。我们通过一下几个步骤来完成一个基于京东云官网文档的RAG系统数据收集建立知识库向量检索提示词与模型数据收集数据的收集再整个RAG实施过程中无疑是最耗人工的,涉及到
- 【AI】联网模式
【AI】联网模式文章目录【AI】联网模式1.简介2.接入步骤2.1引入依赖2.2方法构建2.3接口构建1.简介在使用联网模式之前,我们如果问起ai一些最近网络上流传的一些东西,它可能并不能准确的给你描述出来,因为它的知识库更新时间可能停留在之前,比如我问它一个比较新鲜的话题如下:它给我的回答是并不知道这部具体的电影及其票房,接下来是开启联网模式后的回应:可以看到开启联网模式后AI的回答很详细,包括
- yolov8seg如何获取每个结果的mask,不是一整个的mask
boss-dog
视觉算法开发yolov8rk3588
使用rk3588开发板对yolov8-seg进行推理时,瑞芯微官方代码中对推理的结果进行了封装,返回的分割结果是所有目标的mask,而不是单个目标的mask。yolov8seg怎么获得每个结果的mask,不是一整个的mask:https://github.com/airockchip/rknn_model_zoo/issues/175解决postprocess.h中关于检测结果的结构体解析type
- 企业微信智能搜索AI技术全面解析:从基础功能到开发接口
喝醉酒的小白
AI人工智能企业微信
目录标题企业微信智能搜索AI技术全面解析:从基础功能到开发接口一、企业微信智能搜索AI技术概述1.1企业微信智能搜索的战略定位与价值1.2企业微信智能搜索的技术演进历程1.3企业微信智能搜索的三大应用场景二、面向不同用户群体的智能搜索功能解析2.1企业管理员视角的智能搜索功能2.1.1智能搜索全局配置与管理2.1.2知识库管理与优化2.1.3智能搜索监控与评估2.2开发者视角的智能搜索功能2.2.
- 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
人工智能系统解决方案与技术架构语言模型excel人工智能
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“
- 跨境电商 ai架构设计
Java程序员 拥抱ai
ai人工智能
一、核心理论基础AI生成知识库的本质是**“数据驱动的知识结构化与智能化生产”**,核心依赖三大理论支撑:知识工程理论将跨境电商业务中分散的“非结构化信息”(如产品参数、用户评价、物流规则、合规条款)转化为“结构化知识”(如实体关系、规则库、决策树),通过AI实现知识的自动提取、关联与更新。例:家具用品的“材质-环保标准-目标市场合规要求”(如欧盟E1级板材认证)可形成关联知识链。自然语言处理(N
- 字节跳动Coze平台:零代码打造AI智能体
小小怪 @
人工智能
Coze,这是一个由字节跳动推出的AIBot开发平台。它允许用户快速构建、部署和管理自定义的AI聊天机器人(智能体),支持多种功能,如自然语言处理、知识库集成和任务自动化。1.什么是智能体Coze?定义:Coze是一个低代码/无代码的AI开发平台,专注于创建“智能体”(即AIagent)。这些智能体可以模拟人类对话、执行任务(如信息查询或自动化流程),并通过API或插件集成到各种应用中。核心优势:
- RAG面试内容整理-1. 检索增强生成(RAG)概述与意义
不务正业的猿
面试AI面试RAG人工智能算法大模型检索
检索增强生成(Retrieval-AugmentedGeneration,RAG)是一种将大语言模型与外部知识库相结合的生成式AI架构。传统的大型预训练语言模型(LLM)容易受到训练语料限制,面对超出其知识范围或需要最新信息的查询时可能产生“幻觉”。RAG通过在生成答案前检索相关文档片段,引入新鲜、可信的知识,从而提升回答的准确性和时效性。RAG系统包含两个核心组件:检索器(Retriever)和
- RAG 技术深度面试题:架构、优化与实践应用
居7然
大模型面试架构人工智能机器学习算法面试
1.RAG基础架构设计问题:对比单阶段检索(Single-stageRetrieval)与两阶段检索(Two-stageRetrieval)在RAG系统中的架构差异,说明在企业知识库场景下为何优先选择两阶段检索?答案:单阶段检索直接通过向量数据库对用户query进行一次相似度匹配返回结果,架构简单但精度有限;两阶段检索则先通过召回阶段(如向量检索+关键词检索)获取候选文档,再通过重排序阶段(如Cr
- 每日共读的小书单(1.16-1.17):手工类
大力妈妈亲子共读
周末大力读的书都是和手工有关,连线书、迷宫书、色彩书、手工入门、贴纸书、剪纸书、折纸书,有的书我买了2本,也基本都用完了,这个阶段的孩子多么喜欢动手啊?!1、公文式教育丛书—最简单的动手动脑益智书(2-3岁):3本,连线书、迷宫书和色彩书。2、幼儿能力开发训练丛书:《折纸(基础篇)》,《剪纸(喜爱篇)》3、幼儿启蒙知识库认知贴纸书第2辑:Coco小时候玩得一套书,这是第二辑。
- 【Next.js 项目实战系列】02-创建 Issue
Casta-mere
IssuTrackerNext.jsNext.jsIssueTrackerReact
原文链接CSDN的排版/样式可能有问题,去我的博客查看原文系列吧,觉得有用的话,给我的库点个star,关注一下吧上一篇【Next.js项目实战系列】01-创建项目创建Issue配置MySQL与Prisma在数据库中可以找到相关内容,这里不再赘述添加model本节代码链接#schema.prismamodelIssue{idInt@id@default(autoincrement())titleSt
- 什么是践行清单?
秉心初见
听猫叔的演讲中讲到,读完书不要写读书笔记,要写践行清单。那什么是践行清单呢?按照我的理解,践行清单就是把书本上学到的知识用到自己的日常情境中,列出切实可行的目标跟实现步骤。比如说我打算练习写作,具体要怎么做呢?1、每天早上6:30—7:30时间为阅读时间(即输入时间),读的过程中提取素材积累到自己的知识库中。2、平时的日常生活中多观察,多记录,感悟、灵感都迅速记下来。3、参加上的日更挑战,每日坚持
- 「大模型应用」(2)RAG的检索与rerank
木楚子
bgererankrag语言模型
0.基础内容我们先来介绍几种检索方式,在RAG(Retrieval-AugmentedGeneration,检索增强生成)框架中,稀疏检索器(SparseRetriever)和密集检索器(DenseRetriever)是两种核心的文档检索方式,它们的主要作用是:从海量知识库中找出与用户输入相关的文档,供语言模型参考生成回答。一、稀疏检索器(SparseRetriever)✅基本原理稀疏检索器通常基
- RAG、Function Call、MCP技术笔记
大佐不会说日语~
面试笔记篇笔记
核心概念理解这三种技术都是为了增强大模型能力的重要手段,但各有侧重点和应用场景。RAG(检索增强生成)RAG本质上是为大模型外接一个动态知识库。当模型需要回答问题时,先从知识库中检索相关信息,再结合检索结果生成答案。核心原理:将文档内容进行向量化存储(通常使用Embedding模型)用户提问时,将问题也向量化通过相似度计算(如欧氏距离、余弦相似度)找到最相关的文档片段将检索到的内容作为上下文传给大
- LightRAG进阶:跨域知识库构建与Agent协同推理实战
目录一、架构演进:从单域RAG到跨域智能体协同二、跨域知识库构建实战(四步落地)步骤1:异构数据联邦接入步骤2:增量更新热加载机制三、Agent协同推理引擎(工业级代码)核心Agent结构(TypeScript实现)流式响应处理(WebSocket实现)四、性能压测数据(百万级文档场景)五、生产级部署方案(安全合规)安全审计关键点K8s部署拓扑六、技术前瞻:通往自适应RAG框架附录:完整技术图谱如
- 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
- FastGPT:企业级智能问答系统,让知识库触手可及
奇墨 ITQM
人工智能低代码
在信息爆炸的时代,企业如何高效管理和利用海量知识?传统搜索和文档库已难以满足需求。FastGPT正成为企业构建智能知识核心的首选。一、FastGPT:不止于问答的智能知识引擎FastGPT颠覆了传统知识库的局限,其核心优势在于:精准溯源:理解深层意图,精准定位文档内容生成答案,并标注引用来源,确保信息可信、结果可溯源。安全高效:企业数据存储于内网,LLM仅处理脱敏文本片段,实现数据与模型分离,保障
- Python 解析 RAG(检索增强生成)的核心概念
产品挨打师
python开发语言
```htmlPython解析RAG(检索增强生成)的核心概念Python解析RAG(检索增强生成)的核心概念RAG(Retrieval-AugmentedGeneration,检索增强生成)是一种结合了检索和生成能力的模型架构,广泛应用于自然语言处理(NLP)领域。RAG模型通过从外部知识库中检索相关信息,并将其与生成模型相结合,从而实现更高质量的文本生成任务。本文将介绍RAG的核心概念及其在P
- Qt Quick 3D
꧁白杨树下꧂
qt6.4文档Qt+三维开发qt
QtQuick3DQtQuick3Dprovidesahigh-levelAPIforcreating3Dcontentand3DuserinterfacesbasedonQtQuick.Ratherthanusinganexternalengine,whichcreatessyncingissuesandadditionallayersofabstraction,QtQuick3Dprovide
- 用LangChain重构客服系统:腾讯云向量数据库+GPT-4o实战
人们眼中的天才之所以卓越非凡,并非天资超人一等而是付出了持续不断的努力。1万小时的锤炼是任何人从平凡变成超凡的必要条件。————马尔科姆·格拉德威尔目录一、传统客服系统痛点与重构价值1.1传统方案瓶颈分析1.2新方案技术突破点二、系统架构设计:三层解耦与组件协同2.1整体架构图编辑2.2核心组件选型对比三、核心模块实现与代码解析3.1知识库实时同步模块3.2多轮对话Agent引擎四、性能优化与压测
- 【FAISS助力基于本地DeepSeek构建管理个性化知识库:从原理到实战详解】
若兰幽竹
#大模型大模型向量化数据库FAISS
FAISS助力基于本地DeepSeek构建管理个性化知识库:从原理到实战详解一、FAISS简介二、系统架构图三、工作原理图四、关键组件与核心代码解析1.多格式文件处理2.智能分块与向量化3.多用户隔离设计4.高效查询流程5.性能优化设计6.向量生成与存储7.文档删除实现8.多用户查询接口五、增删改查操作流程图1.添加文档流程图2.删除文档流程图3.查询文档流程图六、实际应用示例七、性能优化建议八、
- 临时修复:Windows 10 Insiders 15042上的Logitech BRIO相机损坏
cunfuteng7334
httpjavawebgljsonwindows
IjustupdatedmyWindows10toInsidersFastBuild15042,andsuddenlymygloriousnewLogitechBRIO4kwebcamdoesn'twork!Well,it'sallbetasoftware,butitturnsouttheissueiswithsomethingintheLogitechINFfilesfortheirdriver
- 矩阵求逆(JAVA)初等行变换
qiuwanchi
矩阵求逆(JAVA)
package gaodai.matrix;
import gaodai.determinant.DeterminantCalculation;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Scanner;
/**
* 矩阵求逆(初等行变换)
* @author 邱万迟
*
- JDK timer
antlove
javajdkschedulecodetimer
1.java.util.Timer.schedule(TimerTask task, long delay):多长时间(毫秒)后执行任务
2.java.util.Timer.schedule(TimerTask task, Date time):设定某个时间执行任务
3.java.util.Timer.schedule(TimerTask task, long delay,longperiod
- JVM调优总结 -Xms -Xmx -Xmn -Xss
coder_xpf
jvm应用服务器
堆大小设置JVM 中最大堆大小有三方面限制:相关操作系统的数据模型(32-bt还是64-bit)限制;系统的可用虚拟内存限制;系统的可用物理内存限制。32位系统下,一般限制在1.5G~2G;64为操作系统对内存无限制。我在Windows Server 2003 系统,3.5G物理内存,JDK5.0下测试,最大可设置为1478m。
典型设置:
java -Xmx
- JDBC连接数据库
Array_06
jdbc
package Util;
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.ResultSet;
import java.sql.SQLException;
import java.sql.Statement;
public class JDBCUtil {
//完
- Unsupported major.minor version 51.0(jdk版本错误)
oloz
java
java.lang.UnsupportedClassVersionError: cn/support/cache/CacheType : Unsupported major.minor version 51.0 (unable to load class cn.support.cache.CacheType)
at org.apache.catalina.loader.WebappClassL
- 用多个线程处理1个List集合
362217990
多线程threadlist集合
昨天发了一个提问,启动5个线程将一个List中的内容,然后将5个线程的内容拼接起来,由于时间比较急迫,自己就写了一个Demo,希望对菜鸟有参考意义。。
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.CountDownLatch;
public c
- JSP简单访问数据库
香水浓
sqlmysqljsp
学习使用javaBean,代码很烂,仅为留个脚印
public class DBHelper {
private String driverName;
private String url;
private String user;
private String password;
private Connection connection;
privat
- Flex4中使用组件添加柱状图、饼状图等图表
AdyZhang
Flex
1.添加一个最简单的柱状图
? 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
<?xml version=
"1.0"&n
- Android 5.0 - ProgressBar 进度条无法展示到按钮的前面
aijuans
android
在低于SDK < 21 的版本中,ProgressBar 可以展示到按钮前面,并且为之在按钮的中间,但是切换到android 5.0后进度条ProgressBar 展示顺序变化了,按钮再前面,ProgressBar 在后面了我的xml配置文件如下:
[html]
view plain
copy
<RelativeLa
- 查询汇总的sql
baalwolf
sql
select list.listname, list.createtime,listcount from dream_list as list , (select listid,count(listid) as listcount from dream_list_user group by listid order by count(
- Linux du命令和df命令区别
BigBird2012
linux
1,两者区别
du,disk usage,是通过搜索文件来计算每个文件的大小然后累加,du能看到的文件只是一些当前存在的,没有被删除的。他计算的大小就是当前他认为存在的所有文件大小的累加和。
- AngularJS中的$apply,用还是不用?
bijian1013
JavaScriptAngularJS$apply
在AngularJS开发中,何时应该调用$scope.$apply(),何时不应该调用。下面我们透彻地解释这个问题。
但是首先,让我们把$apply转换成一种简化的形式。
scope.$apply就像一个懒惰的工人。它需要按照命
- [Zookeeper学习笔记十]Zookeeper源代码分析之ClientCnxn数据序列化和反序列化
bit1129
zookeeper
ClientCnxn是Zookeeper客户端和Zookeeper服务器端进行通信和事件通知处理的主要类,它内部包含两个类,1. SendThread 2. EventThread, SendThread负责客户端和服务器端的数据通信,也包括事件信息的传输,EventThread主要在客户端回调注册的Watchers进行通知处理
ClientCnxn构造方法
&
- 【Java命令一】jmap
bit1129
Java命令
jmap命令的用法:
[hadoop@hadoop sbin]$ jmap
Usage:
jmap [option] <pid>
(to connect to running process)
jmap [option] <executable <core>
(to connect to a
- Apache 服务器安全防护及实战
ronin47
此文转自IBM.
Apache 服务简介
Web 服务器也称为 WWW 服务器或 HTTP 服务器 (HTTP Server),它是 Internet 上最常见也是使用最频繁的服务器之一,Web 服务器能够为用户提供网页浏览、论坛访问等等服务。
由于用户在通过 Web 浏览器访问信息资源的过程中,无须再关心一些技术性的细节,而且界面非常友好,因而 Web 在 Internet 上一推出就得到
- unity 3d实例化位置出现布置?
brotherlamp
unity教程unityunity资料unity视频unity自学
问:unity 3d实例化位置出现布置?
答:实例化的同时就可以指定被实例化的物体的位置,即 position
Instantiate (original : Object, position : Vector3, rotation : Quaternion) : Object
这样你不需要再用Transform.Position了,
如果你省略了第二个参数(
- 《重构,改善现有代码的设计》第八章 Duplicate Observed Data
bylijinnan
java重构
import java.awt.Color;
import java.awt.Container;
import java.awt.FlowLayout;
import java.awt.Label;
import java.awt.TextField;
import java.awt.event.FocusAdapter;
import java.awt.event.FocusE
- struts2更改struts.xml配置目录
chiangfai
struts.xml
struts2默认是读取classes目录下的配置文件,要更改配置文件目录,比如放在WEB-INF下,路径应该写成../struts.xml(非/WEB-INF/struts.xml)
web.xml文件修改如下:
<filter>
<filter-name>struts2</filter-name>
<filter-class&g
- redis做缓存时的一点优化
chenchao051
redishadooppipeline
最近集群上有个job,其中需要短时间内频繁访问缓存,大概7亿多次。我这边的缓存是使用redis来做的,问题就来了。
首先,redis中存的是普通kv,没有考虑使用hash等解结构,那么以为着这个job需要访问7亿多次redis,导致效率低,且出现很多redi
- mysql导出数据不输出标题行
daizj
mysql数据导出去掉第一行去掉标题
当想使用数据库中的某些数据,想将其导入到文件中,而想去掉第一行的标题是可以加上-N参数
如通过下面命令导出数据:
mysql -uuserName -ppasswd -hhost -Pport -Ddatabase -e " select * from tableName" > exportResult.txt
结果为:
studentid
- phpexcel导出excel表简单入门示例
dcj3sjt126com
PHPExcelphpexcel
先下载PHPEXCEL类文件,放在class目录下面,然后新建一个index.php文件,内容如下
<?php
error_reporting(E_ALL);
ini_set('display_errors', TRUE);
ini_set('display_startup_errors', TRUE);
if (PHP_SAPI == 'cli')
die('
- 爱情格言
dcj3sjt126com
格言
1) I love you not because of who you are, but because of who I am when I am with you. 我爱你,不是因为你是一个怎样的人,而是因为我喜欢与你在一起时的感觉。 2) No man or woman is worth your tears, and the one who is, won‘t
- 转 Activity 详解——Activity文档翻译
e200702084
androidUIsqlite配置管理网络应用
activity 展现在用户面前的经常是全屏窗口,你也可以将 activity 作为浮动窗口来使用(使用设置了 windowIsFloating 的主题),或者嵌入到其他的 activity (使用 ActivityGroup )中。 当用户离开 activity 时你可以在 onPause() 进行相应的操作 。更重要的是,用户做的任何改变都应该在该点上提交 ( 经常提交到 ContentPro
- win7安装MongoDB服务
geeksun
mongodb
1. 下载MongoDB的windows版本:mongodb-win32-x86_64-2008plus-ssl-3.0.4.zip,Linux版本也在这里下载,下载地址: http://www.mongodb.org/downloads
2. 解压MongoDB在D:\server\mongodb, 在D:\server\mongodb下创建d
- Javascript魔法方法:__defineGetter__,__defineSetter__
hongtoushizi
js
转载自: http://www.blackglory.me/javascript-magic-method-definegetter-definesetter/
在javascript的类中,可以用defineGetter和defineSetter_控制成员变量的Get和Set行为
例如,在一个图书类中,我们自动为Book加上书名符号:
function Book(name){
- 错误的日期格式可能导致走nginx proxy cache时不能进行304响应
jinnianshilongnian
cache
昨天在整合某些系统的nginx配置时,出现了当使用nginx cache时无法返回304响应的情况,出问题的响应头: Content-Type:text/html; charset=gb2312 Date:Mon, 05 Jan 2015 01:58:05 GMT Expires:Mon , 05 Jan 15 02:03:00 GMT Last-Modified:Mon, 05
- 数据源架构模式之行数据入口
home198979
PHP架构行数据入口
注:看不懂的请勿踩,此文章非针对java,java爱好者可直接略过。
一、概念
行数据入口(Row Data Gateway):充当数据源中单条记录入口的对象,每行一个实例。
二、简单实现行数据入口
为了方便理解,还是先简单实现:
<?php
/**
* 行数据入口类
*/
class OrderGateway {
/*定义元数
- Linux各个目录的作用及内容
pda158
linux脚本
1)根目录“/” 根目录位于目录结构的最顶层,用斜线(/)表示,类似于
Windows
操作系统的“C:\“,包含Fedora操作系统中所有的目录和文件。 2)/bin /bin 目录又称为二进制目录,包含了那些供系统管理员和普通用户使用的重要
linux命令的二进制映像。该目录存放的内容包括各种可执行文件,还有某些可执行文件的符号连接。常用的命令有:cp、d
- ubuntu12.04上编译openjdk7
ol_beta
HotSpotjvmjdkOpenJDK
获取源码
从openjdk代码仓库获取(比较慢)
安装mercurial Mercurial是一个版本管理工具。 sudo apt-get install mercurial
将以下内容添加到$HOME/.hgrc文件中,如果没有则自己创建一个: [extensions] forest=/home/lichengwu/hgforest-crew/forest.py fe
- 将数据库字段转换成设计文档所需的字段
vipbooks
设计模式工作正则表达式
哈哈,出差这么久终于回来了,回家的感觉真好!
PowerDesigner的物理数据库一出来,设计文档中要改的字段就多得不计其数,如果要把PowerDesigner中的字段一个个Copy到设计文档中,那将会是一件非常痛苦的事情。