- 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
- !LangChain文档加载器的接口设计与多种格式解析源码深度解析(77)
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
- 百度文心大模型ERNIE全面解析
KENYCHEN奉孝
python实践大全AIERNIE人工智能后端文心大模型python
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
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“
- 【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
#硬件知识学习物联网嵌入式硬件嵌入式实时数据库
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
Hy行者勇哥
#硬件知识人工智能单片机嵌入式硬件
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
GEO优化助手
生成式引擎优化GEO优化AI搜索优化搜索引擎人工智能GEO生成式引擎优化
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
GEO优化助手
GEO优化AI搜索优化生成式引擎优化知识图谱人工智能ai搜索引擎
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
人工智能
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
- 语义网络技术解析:AI人工智能的知识表示方法
AIGC应用创新大全
AI大模型与大数据技术AI人工智能与大数据应用开发MCP&Agent云算力网络人工智能ai
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
- 计算机毕业设计之SpringBoot+Vue.js知识图谱中药可视化系统
计算机毕业设计大全
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!
星图易码
人工智能
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
- matlab学习分析
空空star
matlab学习开发语言
【代码】Matlab鸟瞰图函数-预置视角配置加载-`transformImage`函数实现透视变换-效果对比展示适用场景:自动驾驶道路感知、监控视频视角转换等需要俯视视角分析的场景##️知识图谱```mermaidgraphLRA["图像鸟瞰图转换"]-->B["输入准备"]A-->C["视角变换"]B-->D["读取图像(imread)"]B-->E["显示原图(imshow)"]C-->F["
- 音视频面试题集锦第 2 期
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
- 图数据库(一):Neo4j简介
hanscalZheng
数据库数据库python图搜索
目录图数据库Neo4jCypher查询py2neo查询neo4j查询图数据库Neo4j图形数据库也被称为图形数据库管理系统(GDBMS),现发展比较成熟的图数据库有Neo4j、OracleNoSQL、OrientDB、HypherGraphDB和GraphBase等其中Neo4j是基于Java语言编写的图形数据库,它采用节点和关系的形式存储信息,并在此基础上提供界面友好的可视化演示,Neo4j图形
- neo4j 修改用户密码
在服务器neo4j的安装目录下的bin目录下,使用如下命令登录客户端./cypher-shell-u用户名-p密码登录成功后,使用如下命令修改当前用户的密码CALLdbms.changePassword('newpassword')
- 探索Neo4j:从零开始构建智能图数据库
akhfuiigabv
neo4j数据库python
探索Neo4j:从零开始构建智能图数据库引言随着数据量的不断增长,如何有效地存储和查询这些数据成为一大挑战。在这种背景下,图数据库技术应运而生。Neo4j作为一种开源的图数据库管理系统,以其强大的处理连接数据和关系的能力而备受关注。这篇文章将深入探讨Neo4j,帮助你在实际项目中有效运用这一强大的工具。主要内容Neo4j简介Neo4j是一种专用的图形数据库技术,允许您以节点和边的形式表示和存储数据
- 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
Python爬虫项目
python知识图谱easyui信息可视化开发语言爬虫人工智能
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
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战人工智能知识图谱分类ai
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
AI原生应用开发
AI-native架构ai
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
- (详细!!)2024最新Neo4j详细使用指南
熊猫发电机:miniqq207
neo4jneo4j
Neo4j详细使用指南一、介绍Neo4j是什么Neo4j是一个高性能的,NOSQL图形数据库,它将结构化数据存储在网络上而不是表中。它是一个嵌入式的、基于磁盘的、具备完全的事务特性的Java持久化引擎,但是它将结构化数据存储在网络(从数学角度叫做图)上而不是表中。Neo4j也可以被看作是一个高性能的图引擎,该引擎具有成熟数据库的所有特性。程序员工作在一个面向对象的、灵活的网络结构下而不是严格、静态
- 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
- 分布式推客系统全栈开发指南:SpringCloud+Neo4j+Redis实战解析
wx_ywyy6798
oracle数据库推客系统推客小程序推客系统开发推客小程序开发推客分销系统
一、推客系统概述与市场背景推客系统(或称"推荐客"系统)是一种基于社交关系和内容分发的推荐营销平台,近年来在电商、内容平台和社交媒体领域迅速崛起。根据最新统计数据,2023年全球社交电商市场规模已达1.2万亿美元,其中推客模式的贡献率超过35%。1.1推客系统的核心价值推客系统通过以下机制创造商业价值:社交裂变:利用用户社交网络实现指数级传播精准推荐:基于用户行为和关系链的个性化内容分发激励机制:
- 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
TGITCIC
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:
- java类加载顺序
3213213333332132
java
package com.demo;
/**
* @Description 类加载顺序
* @author FuJianyong
* 2015-2-6上午11:21:37
*/
public class ClassLoaderSequence {
String s1 = "成员属性";
static String s2 = "
- Hibernate与mybitas的比较
BlueSkator
sqlHibernate框架ibatisorm
第一章 Hibernate与MyBatis
Hibernate 是当前最流行的O/R mapping框架,它出身于sf.net,现在已经成为Jboss的一部分。 Mybatis 是另外一种优秀的O/R mapping框架。目前属于apache的一个子项目。
MyBatis 参考资料官网:http:
- php多维数组排序以及实际工作中的应用
dcj3sjt126com
PHPusortuasort
自定义排序函数返回false或负数意味着第一个参数应该排在第二个参数的前面, 正数或true反之, 0相等usort不保存键名uasort 键名会保存下来uksort 排序是对键名进行的
<!doctype html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="utf-8&q
- DOM改变字体大小
周华华
前端
<!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
- c3p0的配置
g21121
c3p0
c3p0是一个开源的JDBC连接池,它实现了数据源和JNDI绑定,支持JDBC3规范和JDBC2的标准扩展。c3p0的下载地址是:http://sourceforge.net/projects/c3p0/这里可以下载到c3p0最新版本。
以在spring中配置dataSource为例:
<!-- spring加载资源文件 -->
<bean name="prope
- Java获取工程路径的几种方法
510888780
java
第一种:
File f = new File(this.getClass().getResource("/").getPath());
System.out.println(f);
结果:
C:\Documents%20and%20Settings\Administrator\workspace\projectName\bin
获取当前类的所在工程路径;
如果不加“
- 在类Unix系统下实现SSH免密码登录服务器
Harry642
免密ssh
1.客户机
(1)执行ssh-keygen -t rsa -C "
[email protected]"生成公钥,xxx为自定义大email地址
(2)执行scp ~/.ssh/id_rsa.pub root@xxxxxxxxx:/tmp将公钥拷贝到服务器上,xxx为服务器地址
(3)执行cat
- Java新手入门的30个基本概念一
aijuans
javajava 入门新手
在我们学习Java的过程中,掌握其中的基本概念对我们的学习无论是J2SE,J2EE,J2ME都是很重要的,J2SE是Java的基础,所以有必要对其中的基本概念做以归纳,以便大家在以后的学习过程中更好的理解java的精髓,在此我总结了30条基本的概念。 Java概述: 目前Java主要应用于中间件的开发(middleware)---处理客户机于服务器之间的通信技术,早期的实践证明,Java不适合
- Memcached for windows 简单介绍
antlove
javaWebwindowscachememcached
1. 安装memcached server
a. 下载memcached-1.2.6-win32-bin.zip
b. 解压缩,dos 窗口切换到 memcached.exe所在目录,运行memcached.exe -d install
c.启动memcached Server,直接在dos窗口键入 net start "memcached Server&quo
- 数据库对象的视图和索引
百合不是茶
索引oeacle数据库视图
视图
视图是从一个表或视图导出的表,也可以是从多个表或视图导出的表。视图是一个虚表,数据库不对视图所对应的数据进行实际存储,只存储视图的定义,对视图的数据进行操作时,只能将字段定义为视图,不能将具体的数据定义为视图
为什么oracle需要视图;
&
- Mockito(一) --入门篇
bijian1013
持续集成mockito单元测试
Mockito是一个针对Java的mocking框架,它与EasyMock和jMock很相似,但是通过在执行后校验什么已经被调用,它消除了对期望 行为(expectations)的需要。其它的mocking库需要你在执行前记录期望行为(expectations),而这导致了丑陋的初始化代码。
&nb
- 精通Oracle10编程SQL(5)SQL函数
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
* SQL函数
*/
--数字函数
--ABS(n):返回数字n的绝对值
declare
v_abs number(6,2);
begin
v_abs:=abs(&no);
dbms_output.put_line('绝对值:'||v_abs);
end;
--ACOS(n):返回数字n的反余弦值,输入值的范围是-1~1,输出值的单位为弧度
- 【Log4j一】Log4j总体介绍
bit1129
log4j
Log4j组件:Logger、Appender、Layout
Log4j核心包含三个组件:logger、appender和layout。这三个组件协作提供日志功能:
日志的输出目标
日志的输出格式
日志的输出级别(是否抑制日志的输出)
logger继承特性
A logger is said to be an ancestor of anothe
- Java IO笔记
白糖_
java
public static void main(String[] args) throws IOException {
//输入流
InputStream in = Test.class.getResourceAsStream("/test");
InputStreamReader isr = new InputStreamReader(in);
Bu
- Docker 监控
ronin47
docker监控
目前项目内部署了docker,于是涉及到关于监控的事情,参考一些经典实例以及一些自己的想法,总结一下思路。 1、关于监控的内容 监控宿主机本身
监控宿主机本身还是比较简单的,同其他服务器监控类似,对cpu、network、io、disk等做通用的检查,这里不再细说。
额外的,因为是docker的
- java-顺时针打印图形
bylijinnan
java
一个画图程序 要求打印出:
1.int i=5;
2.1 2 3 4 5
3.16 17 18 19 6
4.15 24 25 20 7
5.14 23 22 21 8
6.13 12 11 10 9
7.
8.int i=6
9.1 2 3 4 5 6
10.20 21 22 23 24 7
11.19
- 关于iReport汉化版强制使用英文的配置方法
Kai_Ge
iReport汉化英文版
对于那些具有强迫症的工程师来说,软件汉化固然好用,但是汉化不完整却极为头疼,本方法针对iReport汉化不完整的情况,强制使用英文版,方法如下:
在 iReport 安装路径下的 etc/ireport.conf 里增加红色部分启动参数,即可变为英文版。
# ${HOME} will be replaced by user home directory accordin
- [并行计算]论宇宙的可计算性
comsci
并行计算
现在我们知道,一个涡旋系统具有并行计算能力.按照自然运动理论,这个系统也同时具有存储能力,同时具备计算和存储能力的系统,在某种条件下一般都会产生意识......
那么,这种概念让我们推论出一个结论
&nb
- 用OpenGL实现无限循环的coverflow
dai_lm
androidcoverflow
网上找了很久,都是用Gallery实现的,效果不是很满意,结果发现这个用OpenGL实现的,稍微修改了一下源码,实现了无限循环功能
源码地址:
https://github.com/jackfengji/glcoverflow
public class CoverFlowOpenGL extends GLSurfaceView implements
GLSurfaceV
- JAVA数据计算的几个解决方案1
datamachine
javaHibernate计算
老大丢过来的软件跑了10天,摸到点门道,正好跟以前攒的私房有关联,整理存档。
-----------------------------华丽的分割线-------------------------------------
数据计算层是指介于数据存储和应用程序之间,负责计算数据存储层的数据,并将计算结果返回应用程序的层次。J
&nbs
- 简单的用户授权系统,利用给user表添加一个字段标识管理员的方式
dcj3sjt126com
yii
怎么创建一个简单的(非 RBAC)用户授权系统
通过查看论坛,我发现这是一个常见的问题,所以我决定写这篇文章。
本文只包括授权系统.假设你已经知道怎么创建身份验证系统(登录)。 数据库
首先在 user 表创建一个新的字段(integer 类型),字段名 'accessLevel',它定义了用户的访问权限 扩展 CWebUser 类
在配置文件(一般为 protecte
- 未选之路
dcj3sjt126com
诗
作者:罗伯特*费罗斯特
黄色的树林里分出两条路,
可惜我不能同时去涉足,
我在那路口久久伫立,
我向着一条路极目望去,
直到它消失在丛林深处.
但我却选了另外一条路,
它荒草萋萋,十分幽寂;
显得更诱人,更美丽,
虽然在这两条小路上,
都很少留下旅人的足迹.
那天清晨落叶满地,
两条路都未见脚印痕迹.
呵,留下一条路等改日再
- Java处理15位身份证变18位
蕃薯耀
18位身份证变15位15位身份证变18位身份证转换
15位身份证变18位,18位身份证变15位
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 201
- SpringMVC4零配置--应用上下文配置【AppConfig】
hanqunfeng
springmvc4
从spring3.0开始,Spring将JavaConfig整合到核心模块,普通的POJO只需要标注@Configuration注解,就可以成为spring配置类,并通过在方法上标注@Bean注解的方式注入bean。
Xml配置和Java类配置对比如下:
applicationContext-AppConfig.xml
<!-- 激活自动代理功能 参看:
- Android中webview跟JAVASCRIPT中的交互
jackyrong
JavaScripthtmlandroid脚本
在android的应用程序中,可以直接调用webview中的javascript代码,而webview中的javascript代码,也可以去调用ANDROID应用程序(也就是JAVA部分的代码).下面举例说明之:
1 JAVASCRIPT脚本调用android程序
要在webview中,调用addJavascriptInterface(OBJ,int
- 8个最佳Web开发资源推荐
lampcy
编程Web程序员
Web开发对程序员来说是一项较为复杂的工作,程序员需要快速地满足用户需求。如今很多的在线资源可以给程序员提供帮助,比如指导手册、在线课程和一些参考资料,而且这些资源基本都是免费和适合初学者的。无论你是需要选择一门新的编程语言,或是了解最新的标准,还是需要从其他地方找到一些灵感,我们这里为你整理了一些很好的Web开发资源,帮助你更成功地进行Web开发。
这里列出10个最佳Web开发资源,它们都是受
- 架构师之面试------jdk的hashMap实现
nannan408
HashMap
1.前言。
如题。
2.详述。
(1)hashMap算法就是数组链表。数组存放的元素是键值对。jdk通过移位算法(其实也就是简单的加乘算法),如下代码来生成数组下标(生成后indexFor一下就成下标了)。
static int hash(int h)
{
h ^= (h >>> 20) ^ (h >>>
- html禁止清除input文本输入缓存
Rainbow702
html缓存input输入框change
多数浏览器默认会缓存input的值,只有使用ctl+F5强制刷新的才可以清除缓存记录。
如果不想让浏览器缓存input的值,有2种方法:
方法一: 在不想使用缓存的input中添加 autocomplete="off";
<input type="text" autocomplete="off" n
- POJO和JavaBean的区别和联系
tjmljw
POJOjava beans
POJO 和JavaBean是我们常见的两个关键字,一般容易混淆,POJO全称是Plain Ordinary Java Object / Pure Old Java Object,中文可以翻译成:普通Java类,具有一部分getter/setter方法的那种类就可以称作POJO,但是JavaBean则比 POJO复杂很多, Java Bean 是可复用的组件,对 Java Bean 并没有严格的规
- java中单例的五种写法
liuxiaoling
java单例
/**
* 单例模式的五种写法:
* 1、懒汉
* 2、恶汉
* 3、静态内部类
* 4、枚举
* 5、双重校验锁
*/
/**
* 五、 双重校验锁,在当前的内存模型中无效
*/
class LockSingleton
{
private volatile static LockSingleton singleton;
pri