余弦相似度的计算以及公式

搜索引擎技术选型 dusty_giser
近期，业主对POI检索提出了一些想法，针对之前简单的WordSegment分词和模糊匹配搜索需要进行一些更为符合业主需求的调整。于是这几天对搜索引擎进行了一些技术选型；一、ApacheLucene Lucene是一个开源的高性能、可扩展的全文检索引擎工具包，但不是一个完整的全文检索引擎，而是一个全文检索引擎的架构，提供了完整的查询引擎和索引引擎。所以它是一套信息检索工具包，可以说是当今最先进
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，
构建高效 RAG 流程的七个关键点及其落地实践 charles666666 搜索引擎大数据需求分析交互笔记数据库
人工智能应用浪潮中，检索增强生成（RAG）技术凭借着结合大型语言模型（LLMs）的生成能力和信息检索系统的独特优势，成为了各企业挖掘数据价值、提升业务智能化水平的关键手段之一。然而，构建一个高效且精准的RAG流程并非易事，其中存在着诸多关键点和挑战。作为一名非资深IT技术顾问，我将基于丰富的实战经验，为大家深入剖析构建高效RAG流程的七个关键点及其落地实践。一、文档解析：混合格式的“第一道坎”在企
Python爬虫实战：研究flanker相关技术 ylfhpy 爬虫项目实战 python 爬虫开发语言 flanker
1.引言1.1研究背景与意义在当今信息爆炸的时代，互联网上的数据量呈现出指数级增长的趋势。如何从海量的网页数据中高效地获取有价值的信息，成为了一个重要的研究课题。网络爬虫作为一种自动获取网页内容的技术，能够帮助用户快速、准确地收集所需的信息，因此在信息检索、数据挖掘、舆情分析等领域得到了广泛的应用。Flanker技术是一种基于文本分析的信息提取技术，它能够从非结构化的文本中识别和提取出特定类型的信
Elasticsearch - 倒排索引原理和简易实现葵续浅笑 Elasticsearch elasticsearch
倒排索引的功能设计倒排索引（InvertedIndex）是一种高效的数据结构，常用于全文搜索和信息检索系统。它的核心思想是将文档中每个关键字（term）与包含该关键字的文档列表进行映射。以下是实现倒排索引功能的设计步骤和代码示例：功能需求文档存储：存储一组文档，文档可以是字符串（文本内容）。索引构建：从文档中提取关键词，构建倒排索引。关键词查询：根据用户输入的关键词，快速返回包含该关键词的文档ID
隐私信息检索方案（PIR）——基于同态加密的PIR的实现安全查询。小白可复现 GJCTYU 同态加密算法安全 python 系统安全安全威胁分析
1什么是隐私信息检索隐私信息检索是指在保护用户隐私的前提下，通过各种技术手段和方法来获取用户所需的信息。即保护的根本是我的查询需求。1.1在实际应用例子假设银行A有一潜在贷款客户小张，银行A为了足够多的了解小张的信用情况，希望向其他多家银行查询小张贷款情况或信用记录。但因为害怕其他银行抢走该客户，所以银行A不希望泄露自己在查询小张这一事实。1.2可搜索加密和隐私信息检索的区别可搜索加密技术。顾名思
集成Tavily Search API以提升AI应用的实时检索能力 dgay_hua 人工智能 python 开发语言
技术背景介绍在AI开发中，尤其是处理大型语言模型（LLM）时，实时、准确的信息检索至关重要。TavilySearchAPI专为AI代理设计，提供高速、准确和事实性的搜索结果，是一个理想的选择。通过将其集成为retriever，可以显著增强信息获取的效率和准确性。核心原理解析TavilySearchAPI作为检索器，依托于其强大的互联网搜索能力，能够快速返回与查询相关的文档。其集成过程主要涉及环境配
生成式引擎优化（GEO）：AI时代网站优化的范式重构 GEO优化助手 AI搜索优化生成式引擎优化 GEO优化人工智能重构生成式引擎优化搜索引擎 GEO优化 AI搜索营销
在DeepSeek、文心一言等大模型驱动的AI时代，搜索引擎正经历从"信息检索工具"向"智能决策助手"的质变。据中国互联网信息中心数据显示，2025年AI生成内容（AIGC）在搜索结果中的占比已突破63%，传统SEO的关键词堆砌策略逐渐失效。生成式引擎优化（GEO）作为适配AI搜索的新兴学科，正在重构数字营销的底层逻辑。某美妆品牌通过关键词堆砌获得首页排名，但在文心一言的"2025职场穿搭"问答中
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
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
生成式引擎优化（GEO）：AI搜索引领信息检索的创新与变革 GEO优化助手生成式引擎优化 AI搜索优化 GEO优化人工智能生成式引擎优化 GEO SEO
生成式引擎优化（GEO）：AI搜索引领信息检索的创新与变革引言：搜索范式的根本性跃迁在人工智能技术突破性发展的背景下，传统搜索引擎正经历着从"链接导航"到"认知建构"的质变。生成式引擎优化（GenerativeEngineOptimization,GEO）作为数字营销领域的新范式，标志着企业信息传播从被动展示到主动构建认知的转型。这种转变不仅重构了用户获取信息的路径，更深刻影响着品牌在AI时代的生
ChatGPT 与 AIGC 简问乱答 MatrixOnEarth
ChatGPT与AIGC简问乱答**仅代表个人观点。**[Q1]ChatGPT最近非常火爆，2个月突破1亿月活，从产品形态来看，我们知道的微软、谷歌的搜索引擎都会嵌入。那么我们如何看待它的用户粘性，真的会有那么多人持续使用吗还是说只是一阵热潮？[A1]首先，工业界长久以来对搜索引擎的最终产品形态的定义是：信息问答助理。目前的信息检索黄页的产品形态个人认为其实是在技术发展未能满足最终产品形态目标的情
Java:对给定的字符串和给定的模式执行Boyer-Moore搜索算法（附带源码） Katie。 Java算法完整教程 java 开发语言
一、项目背景详细介绍在文本处理与信息检索中，需要在海量文本中高效地查找模式串（Pattern）。经典的朴素搜素在最坏情况下时间复杂度为O(N·M)，效率不够高。Boyer–Moore算法则采用“坏字符”与“好后缀”两种启发规则，从模式尾部匹配开始，通常能大幅跳过不可能匹配的位置，平均时间复杂度接近O(N/M)，在实际应用（如grep、数据库索引）中非常高效。本项目旨在用Java实现Boyer–Mo
Java:实现朴素模式匹配算法（附带源码） Katie。 Java算法完整教程算法 java python
1.项目背景详细介绍在文本处理、信息检索和生物序列分析等领域，“字符串模式匹配”是最基础也是最核心的操作之一。朴素模式匹配（NaiveStringMatching）算法，作为最直观的实现方式，通过逐个字符对比，查找模式串在目标文本中出现的位置。虽然现代应用中普遍采用更高效的KMP、Boyer–Moore、Sunday算法等，但理解并掌握朴素算法有助于：打牢基础：从最简单的实现入手，帮助初学者理解匹
搜广推校招面经九十三 Y1nhl 搜广推面经机器学习人工智能 python 算法推荐算法 pytorch 搜索算法
字节懂车帝一面一、NDCG（NormalizedDiscountedCumulativeGain）的计算NDCG是信息检索和排序任务中常用的评价指标，用于衡量模型预测的排序质量与真实相关性排序的一致程度。1.1.DCG@k（DiscountedCumulativeGain）DCG@k=∑i=1krelilog⁡2(i+1)\text{DCG@k}=\sum_{i=1}^{k}\frac{rel_i
MySQL 中如何优化 DISTINCT 查询：基于 Java 的实践与应用喵手数据库 mysql java 数据库
全文目录：开篇语前言摘要简介概述1.使用索引优化2.限制选择字段3.使用`GROUPBY`替代`DISTINCT`核心源码解读Java代码示例：优化`DISTINCT`查询代码说明案例分析案例一：数据去重优化应用场景演示场景一：日志数据去重场景二：用户信息检索优缺点分析优点缺点类代码方法介绍及演示MySQLDistinctOptimization类测试用例main函数测试用例测试结果预期测试代码分
技术类岗位面试中经典问题总结分享
1.谈淡你的最成功/失败的经历,你现在回去(时光倒流）怎么做2.你做过的一个项目/事例，说说过程（观是否谈结果)过程中，怎么进行信息检索的3.请你对我进行一个评价（观察是否谈到缺点)4.请用一句话介绍自己（总结十逻辑思维)5.你所学的课程中最喜欢/了解哪一个，请淡谈课程内容6.请描述一下用单片机点亮一个流水灯的全过程/请描述AD绘制PCB板的全过程/请详细描述用C语编辑环境输出一个Hellow,w
【RAG实战指南 Day 13】嵌入模型选择与性能对比在未来等你 Java场景面试宝典 RAG 嵌入模型语义搜索信息检索向量数据库
【RAG实战指南Day13】嵌入模型选择与性能对比文章内容开篇欢迎来到"RAG实战指南"系列的第13天！今天我们聚焦RAG系统中的关键组件——嵌入模型。嵌入模型的质量直接影响检索效果，进而决定整个RAG系统的性能。在信息检索过程中，嵌入模型将文本转换为向量表示，其质量决定了语义搜索的准确性和召回率。本文将深入分析主流嵌入模型的技术特点、性能表现和适用场景，帮助您在项目中做出最优选择。通过本文，您将
Spring AI：Tool Calling 虾条_花吹雪 Spring AI ai java
工具调用（也称为函数调用）是人工智能应用程序中的一种常见模式，允许模型与一组API或工具交互，以增强其功能。工具主要用于：信息检索。此类工具可用于从外部源（如数据库、web服务、文件系统或web搜索引擎）检索信息。目标是增强模型的知识，使其能够回答否则无法回答的问题。因此，它们可用于检索增强生成（RAG）场景。例如，一个工具可用于检索给定位置的当前天气，检索最新的新闻文章，或查询数据库中的特定记录
DeepSeek 帮助自己的工作
引言简述人工智能助手在职场中的普及趋势DeepSeek作为智能创作助手的核心功能概述DeepSeek的核心能力信息检索与整合：基于用户意图精准搜索并生成答案多场景应用：技术文档撰写、数据分析、代码生成等交互优化：遵循用户指定的格式与内容规范职场应用场景与实操案例技术文档撰写自动生成API文档框架根据需求补充技术细节示例代码块与公式的规范化输出数据分析支持快速检索行业数据并生成可视化建议数学建模中的
LSA主题模型：基于奇异值分解的主题模型 AI天才研究院 AI人工智能与大数据 AI大模型企业级应用开发实战计算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 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
LSA主题模型：基于奇异值分解的主题模型1.背景介绍主题模型是一种无监督的机器学习技术，用于发现大规模文本语料库中隐藏的语义结构。它能够自动识别文档集合中的主题，并根据这些主题对文档进行聚类和分类。主题模型在文本挖掘、信息检索、推荐系统等领域有着广泛的应用。LSA（LatentSemanticAnalysis）是一种经典的主题模型算法，基于奇异值分解（SVD）对词-文档矩阵进行分解，从而揭示词语和
使用 C++/Faiss 加速海量 MFCC 特征的相似性搜索 whoarethenext c++faiss 开发语言
使用C++/Faiss加速海量MFCC特征的相似性搜索引言在现代音频处理应用中，例如大规模声纹识别(SpeakerRecognition)、音乐信息检索(MusicInformationRetrieval)或音频事件检测(AudioEventDetection)，我们通常需要从海量的音频库中快速找到与给定查询音频最相似的样本。这个过程的核心技术是对音频内容进行特征提取和高效的相似性搜索。MFCC(
从维基百科到知识图谱：用 DSPy、OpenAI 和 TiDB 构建 GraphRAG 的奇妙旅程步子哥 AGI通用人工智能知识图谱 tidb 人工智能
在信息爆炸的时代，如何快速从海量数据中提取有用信息，成为了技术发展的重要方向。传统的RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）方法虽然在信息检索领域表现出色，但随着需求复杂度的提升，GraphRAG（基于知识图谱的RAG）逐渐成为更优的解决方案。本文将带您一步步了解如何利用DSPy、OpenAI和TiDBVectorDatabase，从维基百科数据构建一个GraphRAG
Python爬虫实战：研究httplib2库相关技术 ylfhpy 爬虫项目实战 python 爬虫 php httplib2
1.引言1.1研究背景与意义随着互联网的快速发展，网络上的信息量呈爆炸式增长。如何从海量的网页中高效地获取有价值的数据，成为了当前信息技术领域的一个重要研究课题。网络爬虫作为一种自动获取互联网信息的程序，能够按照一定的规则，自动地抓取网页内容并提取和整理信息，为信息检索、数据分析、机器学习等领域提供了丰富的数据来源。在电子商务领域，爬虫可以用于价格监控、竞品分析和市场调研；在学术研究中，爬虫可以帮
Python爬虫实战：研究stdlib库相关技术 ylfhpy 爬虫项目实战 python 爬虫前端开发语言 stdlib 标准库
1.引言1.1研究背景与意义在当今信息爆炸的时代，互联网上的数据量呈指数级增长。网络爬虫作为一种自动获取网页内容的工具，在信息检索、数据挖掘、舆情分析等领域发挥着重要作用。Python由于其简洁的语法和丰富的库支持，成为开发网络爬虫的首选语言。本文旨在探讨如何利用Python标准库构建一个功能完整的网络爬虫系统，避免依赖过多第三方库，提高系统的可移植性和稳定性。1.2研究目标本文的研究目标是设计并
ES 和 lucene 的区别是什么？晚夜微雨问海棠呀 elasticsearch lucene 大数据
Elasticsearch(ES)和Lucene都是用于全文搜索和分析的工具，但它们在功能和使用场景上有一些重要的区别：基础与角色：Lucene是一个开源的信息检索软件库，提供了一个高性能、全功能的文本搜索引擎。它是许多搜索应用的核心，包括Elasticsearch。Elasticsearch是一个分布式搜索和分析引擎，构建在Lucene之上。它不仅提供了Lucene的所有功能，还增加了分布式计算
Lucence 和 Elasticsearch 的区别? 码出财富 elasticsearch 大数据搜索引擎
Lucene和Elasticsearch都是在信息检索和文本处理领域中广泛使用的工具，它们的主要区别如下：概念和定位Lucene：是一个基于Java的全文检索库，它提供了一套强大的底层索引和搜索功能的API。Lucene更像是一个工具包，开发人员可以基于它来构建自己的搜索应用程序，需要深入了解搜索的底层原理和算法，对开发者的技术要求较高。Elasticsearch：是一个基于Lucene的分布式搜
30、法律案例的关联检索：提升法律实践的信息处理能力 android 法律案例关联检索信息处理
法律案例的关联检索：提升法律实践的信息处理能力1.引言在当今信息爆炸的时代，法律从业者面临着前所未有的挑战。大量的法律案例、法规和判例使得信息检索变得复杂而耗时。为了提高工作效率和决策质量，法律从业者迫切需要一种高效的工具来发现和检索相互关联的法律案例。本文将探讨如何通过先进的信息检索技术和算法来实现这一点。2.关联模型关联模型是法律案例关联检索的核心。为了确定案例之间的关联性，通常采用以下几种模
RAG系列：提升RAG检索力：三大Query变形术，助你玩转AI知识检索！数智前沿数字化转型人工智能 RAG
之前的帖子大多在优化向量化的过程，让文本内容分块更合理和更精准，本篇重点介绍使用RAG时如何优化提示词，以提高查询结果的精准度！一、RAG的“灵魂拷问”：你真的会提问吗？在AI时代，信息检索的效率和质量，80%取决于你“怎么问”。RAG系统的本质，就是“你问得好，我答得妙”。但现实往往是——用户提问：“AI会抢我饭碗吗？”检索系统：一脸懵逼，给你扔来一堆“AI是什么”“就业趋势”……用户：？？？这
Python爬虫实战：研究MarkupSafe库相关技术 ylfhpy 爬虫项目实战 python 爬虫开发语言 MarkupSafe
1.引言1.1研究背景与意义随着互联网数据量的爆炸式增长，网页内容自动提取与分析技术在信息检索、舆情监控、数据挖掘等领域的需求日益凸显。网络爬虫作为获取网页内容的核心工具，能够自动化采集互联网信息。然而，直接渲染爬取的网页内容存在安全隐患，特别是跨站脚本攻击（XSS）风险。攻击者可能通过注入恶意脚本窃取用户信息或破坏网站功能。MarkupSafe作为Python的安全字符串处理库，能够有效处理不可
Enum用法不懂事的小屁孩 enum
以前的时候知道enum，但是真心不怎么用，在实际开发中，经常会用到以下代码: protected final static String XJ = "XJ"; protected final static String YHK = "YHK"; protected final static String PQ = "PQ";
【Spark九十七】RDD API之aggregateByKey bit1129 spark
1. aggregateByKey的运行机制 /** * Aggregate the values of each key, using given combine functions and a neutral "zero value". * This function can return a different result type
hive创建表是报错： Specified key was too long; max key length is 767 bytes daizj hive
今天在hive客户端创建表时报错，具体操作如下 hive> create table test2(id string); FAILED: Execution Error, return code 1 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.DDLTask. MetaException(message:javax.jdo.JDODataSto
Map 与 JavaBean之间的转换周凡杨 java 自省转换反射
最近项目里需要一个工具类，它的功能是传入一个Map后可以返回一个JavaBean对象。很喜欢写这样的Java服务，首先我想到的是要通过Java 的反射去实现匿名类的方法调用，这样才可以把Map里的值set 到JavaBean里。其实这里用Java的自省会更方便，下面两个方法就是一个通过反射，一个通过自省来实现本功能。 1：JavaBean类 1 &nb
java连接ftp下载 g21121 java
有的时候需要用到java连接ftp服务器下载，上传一些操作，下面写了一个小例子。 /** ftp服务器地址 */ private String ftpHost; /** ftp服务器用户名 */ private String ftpName; /** ftp服务器密码 */ private String ftpPass; /** ftp根目录 */ private String f
web报表工具FineReport使用中遇到的常见报错及解决办法（二）老A不折腾 finereport web报表 java报表总结
抛砖引玉，希望大家能把自己整理的问题及解决方法晾出来，Mark一下，利人利己。出现问题先搜一下文档上有没有，再看看度娘有没有，再看看论坛有没有。有报错要看日志。下面简单罗列下常见的问题，大多文档上都有提到的。 1、没有返回数据集：在存储过程中的操作语句之前加上set nocount on 或者在数据集exec调用存储过程的前面加上这句。当S
linux 系统cpu 内存等信息查看墙头上一根草 cpu 内存 liunx
1 查看CPU 　　1.1 查看CPU个数　　# cat /proc/cpuinfo | grep "physical id" | uniq | wc -l 　　2 　　**uniq命令：删除重复行;wc –l命令：统计行数** 　　1.2 查看CPU核数　　# cat /proc/cpuinfo | grep "cpu cores" | u
Spring中的AOP aijuans spring AOP
Spring中的AOP Written by Tony Jiang @ 2012-1-18 （转）何为AOP AOP，面向切面编程。在不改动代码的前提下，灵活的在现有代码的执行顺序前后，添加进新规机能。来一个简单的Sample: 目标类： [java] view plain copy print ? package&nb
placeholder(HTML 5) IE 兼容插件 alxw4616 JavaScript jquery jQuery插件
placeholder 这个属性被越来越频繁的使用. 但为做HTML 5 特性IE没能实现这东西. 以下的jQuery插件就是用来在IE上实现该属性的. /** * [placeholder(HTML 5) IE 实现.IE9以下通过测试.] * v 1.0 by oTwo 2014年7月31日 11:45:29 */ $.fn.placeholder = function
Object类,值域,泛型等总结(适合有基础的人看) 百合不是茶泛型的继承和通配符变量的值域 Object类转换
java的作用域在编程的时候经常会遇到,而我经常会搞不清楚这个问题,所以在家的这几天回忆一下过去不知道的每个小知识点变量的值域; package 基础; /** * 作用域的范围 * * @author Administrator * */ public class zuoyongyu { public static vo
JDK1.5 Condition接口 bijian1013 java thread Condition java多线程
Condition 将 Object 监视器方法（wait、notify和 notifyAll）分解成截然不同的对象，以便通过将这些对象与任意 Lock 实现组合使用，为每个对象提供多个等待 set （wait-set）。其中，Lock 替代了 synchronized 方法和语句的使用，Condition 替代了 Object 监视器方法的使用。条件（也称为条件队列或条件变量）为线程提供了一
开源中国OSC源创会记录 bijian1013 hadoop spark MemSQL
一.Strata+Hadoop World（SHW）大会是全世界最大的大数据大会之一。SHW大会为各种技术提供了深度交流的机会，还会看到最领先的大数据技术、最广泛的应用场景、最有趣的用例教学以及最全面的大数据行业和趋势探讨。二.Hadoop &nbs
【Java范型七】范型消除 bit1129 java
范型是Java1.5引入的语言特性，它是编译时的一个语法现象，也就是说，对于一个类，不管是范型类还是非范型类，编译得到的字节码是一样的，差别仅在于通过范型这种语法来进行编译时的类型检查，在运行时是没有范型或者类型参数这个说法的。范型跟反射刚好相反，反射是一种运行时行为，所以编译时不能访问的变量或者方法(比如private)，在运行时通过反射是可以访问的，也就是说，可见性也是一种编译时的行为，在
【Spark九十四】spark-sql工具的使用 bit1129 spark
spark-sql是Spark bin目录下的一个可执行脚本，它的目的是通过这个脚本执行Hive的命令，即原来通过 hive>输入的指令可以通过spark-sql>输入的指令来完成。 spark-sql可以使用内置的Hive metadata-store，也可以使用已经独立安装的Hive的metadata store 关于Hive build into Spark
js做的各种倒计时 ronin47 js 倒计时
第一种：精确到秒的javascript倒计时代码 HTML代码: <form name="form1"> <div align="center" align="middle"
java-37.有n 个长为m+1 的字符串，如果某个字符串的最后m 个字符与某个字符串的前m 个字符匹配，则两个字符串可以联接 bylijinnan java
public class MaxCatenate { /* * Q.37 有n 个长为m+1 的字符串，如果某个字符串的最后m 个字符与某个字符串的前m 个字符匹配，则两个字符串可以联接， * 问这n 个字符串最多可以连成一个多长的字符串，如果出现循环，则返回错误。 */ public static void main(String[] args){
mongoDB安装开窍的石头 mongodb安装基本操作
mongoDB的安装 1:mongoDB下载 https://www.mongodb.org/downloads 2:下载mongoDB下载后解压
[开源项目]引擎的关键意义 comsci 开源项目
一个系统，最核心的东西就是引擎。。。。。而要设计和制造出引擎，最关键的是要坚持。。。。。。现在最先进的引擎技术，也是从莱特兄弟那里出现的，但是中间一直没有断过研发的
软件度量的一些方法 cuiyadll 方法
软件度量的一些方法http://cuiyingfeng.blog.51cto.com/43841/6775/在前面我们已介绍了组成软件度量的几个方面。在这里我们将先给出关于这几个方面的一个纲要介绍。在后面我们还会作进一步具体的阐述。当我们不从高层次的概念级来看软件度量及其目标的时候，我们很容易把这些活动看成是不同而且毫不相干的。我们现在希望表明他们是怎样恰如其分地嵌入我们的框架的。也就是我们度量的
XSD中的targetNameSpace解释 darrenzhu xml namespace xsd targetnamespace
参考链接: http://blog.csdn.net/colin1014/article/details/357694 xsd文件中定义了一个targetNameSpace后，其内部定义的元素，属性，类型等都属于该targetNameSpace,其自身或外部xsd文件使用这些元素，属性等都必须从定义的targetNameSpace中找：例如：以下xsd文件，就出现了该错误，即便是在一
什么是RAID0、RAID1、RAID0+1、RAID5，等磁盘阵列模式? dcj3sjt126com raid
RAID 1又称为Mirror或Mirroring，它的宗旨是最大限度的保证用户数据的可用性和可修复性。 RAID 1的操作方式是把用户写入硬盘的数据百分之百地自动复制到另外一个硬盘上。由于对存储的数据进行百分之百的备份，在所有RAID级别中，RAID 1提供最高的数据安全保障。同样，由于数据的百分之百备份，备份数据占了总存储空间的一半，因而，Mirror的磁盘空间利用率低，存储成本高。 Mir
yii2 restful web服务快速入门 dcj3sjt126com PHP yii2
快速入门 Yii 提供了一整套用来简化实现 RESTful 风格的 Web Service 服务的 API。特别是，Yii 支持以下关于 RESTful 风格的 API：支持 Active Record 类的通用API的快速原型涉及的响应格式（在默认情况下支持 JSON 和 XML) 支持可选输出字段的定制对象序列化适当的格式的数据采集和验证错误
MongoDB查询(3)——内嵌文档查询（七） eksliang MongoDB查询内嵌文档 MongoDB查询内嵌数组
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android4.4从系统图库无法加载图片的问题 gundumw100 android
典型的使用场景就是要设置一个头像，头像需要从系统图库或者拍照获得，在android4.4之前，我用的代码没问题，但是今天使用android4.4的时候突然发现不灵了。baidu了一圈，终于解决了。下面是解决方案： private String[] items = new String[] { "图库","拍照" }; /* 头像名称 */
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Aegis 是一个默认的 Xfire 绑定方式，它将 XML 映射为 POJO, 支持代码先行的开发.你开发服务类与 POJO,它为你生成 XML schema/wsdl XML 和注解映射概览默认情况下，你的 POJO 类被是基于他们的名字与命名空间被序列化。如果
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以下防止文档在完全加载之前运行Jquery代码，否则会出现试图隐藏一个不存在的元素、获得未完全加载的图像的大小等等 $(document).ready(function(){ jquery代码; }); <script type="text/javascript" src="c:/scripts/jquery-1.4.2.min.js&quo

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