- Qwen3 大模型实战:使用 vLLM 部署与函数调用(Function Call)全攻略
曦紫沐
大模型大模型部署Qwen3vLLM函数调用
文章摘要本文将带你从零开始,深入掌握如何使用Qwen3-8B大语言模型,结合vLLM进行高性能部署,并通过函数调用(FunctionCall)实现模型与外部工具的智能联动。我们将详细讲解部署命令、调用方式、代码示例及实际应用场景,帮助你快速构建基于Qwen3的智能应用。一、Qwen3简介与部署环境准备Qwen3是通义千问系列的最新一代大语言模型,具备强大的自然语言理解和生成能力,尤其在函数调用、工
- 【三桥君】MCP中台,究竟如何实现多模型、多渠道、多环境的统一管控?如何以MCP为核心设计AI应用架构?
三桥君
《三桥君MCP落地方法论》《三桥君AI大模型落地方法论》#《三桥君AI产品方法论》人工智能AI产品经理MCPAPI三桥君系统架构llama
你好,我是✨三桥君✨本文介绍>>一、引言随着人工智能技术的快速发展,越来越多的企业开始引入大语言模型(LLM)以提升用户体验和运营效率。然而,如何高效、稳定地将这些AI能力落地到生产环境呢?传统的系统架构往往难以应对AI应用的高并发、低延迟和灵活扩展需求,因此,从整体架构角度设计AI应用架构显得尤为重要。本文三桥君将深入探讨以MCP为核心的AI应用架构,并分析多种部署方式的优劣势,为企业在AI落地
- ChatGPT还不能写小说吗?
刘若愚
最近,ChatGPT大热,据说可以写论文,编故事,好像无所不能。于是,我给它出了个题目:写一篇5万字的科幻小说。人物:刘若愚,化学家;刘子琪,大律师;仔仔,刘子琪的宠物猫;周金凝,医生;刘泽余,大侦探;赵政淇,程序猿;杰夫(Jeff)机器人它给我的回答是:我很抱歉,我是一个AI语言模型,无法写出如此长篇的小说。但我可以为您提供一些写作灵感和指导:确定故事背景和时间线:在科幻小说中,背景和时间线非常
- AI心理学四层架构揭秘:语言模型为何“说谎“?
TGITCIC
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第一章神经层:代码编织的"脑电图"1.1注意力权重的量子跃迁当Claude3.5Haiku处理"达拉斯所在州的首府"这类问题时,其注意力权重图谱呈现出量子跃迁特征。研究团队通过归因图技术捕捉到:在输入"达拉斯"的瞬间,模型内部Texas节点的激活强度达到87.6%,首府概念节点同步飙升至79.3%。这种非线性激活模式与人类大脑的默认模式网络惊人相似。模型层级激活时序决策路径可解释性神经层300ms
- BEYOND BINARY REWARDS: TRAINING LMS TOREASON ABOUT THEIR UNCERTAINTY
樱花的浪漫
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https://gist.github.com/josherich/8a30dbf3d6ae0cae1048c3331f38fe80https://gist.github.com/josherich/8a30dbf3d6ae0cae1048c3331f38fe801引言与此担忧一致,研究表明,即使最初校准良好的大型语言模型(LLMs)在RL训练后也会变得过度自信(Lengetal.,2
- Gradient-Adaptive Policy Optimization:Towards Multi-Objective Alignment of Large Language Models
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大模型与智能体对抗生成网络与动作识别强化学习语言模型人工智能自然语言处理深度学习机器学习
2025.acl-long.549.pdfhttps://aclanthology.org/2025.acl-long.549.pdf1.概述大型语言模型(LLMs)(Anthropic,2023;OpenAI,2024)已经在广泛的实际应用中展示了显著的能力(Bubecketal.,2023),包括内容创作(Yuanetal.,2022)、编程辅助(Chenetal.,2021;Gaoetal.
- Uncovering Bias in Large Vision-Language Models at Scale with Counterfactuals
樱花的浪漫
因果推断大模型与智能体人工智能算法机器学习语言模型自然语言处理
UncoveringBiasinLargeVision-LanguageModelsatScalewithCounterfactuals-ACLAnthologyhttps://aclanthology.org/2025.naacl-long.305/1.概述最近,大型视觉-语言模型(LVLMs)因其能够将语言模型(LLMs)的对话能力扩展到多模态领域而受到欢迎。具体来说,LVLMs可以根据文本提
- LLaMA-Factory微调教程1:LLaMA-Factory安装及使用
Cachel wood
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文章目录环境搭建LLaMA-Factory安装教程模型大小选择环境搭建Windows系统RTX4060Ti(16G显存)python3.10cuda=12.6cudnntorch==2.7.1+cu126torchvision==0.22.1+cu126torchaudio==2.7.1+cu126PSC:\Users\18098>nvidia-smiTueJul2201:52:192025+<
- 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
- 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
- 构建高效 RAG 流程的七个关键点及其落地实践
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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
- Mamba架构的模型 (内容由deepseek辅助汇总)
Jiang_Immortals
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基于Mamba架构的模型近年来在效率和性能上展现出显著突破,以下按架构类型分类列出当前表现最出色的代表模型及其核心特点:一、纯SSM架构模型FalconMamba-7B关键创新:首个通用大规模纯Mamba模型,由阿布扎比TII开发,基于Mamba-1改进,增加RMS归一化层提升训练稳定性13。性能表现:在综合基准(IFEval、BBH、MMLU-PRO等)平均得分15.04,超越Llama3.1-
- 使用中转API在Python中调用大型语言模型 (LLM) 的实践**
qq_37836323
python语言模型开发语言
**在人工智能技术中,大型语言模型(LLM)已成为自然语言处理(NLP)和生成任务的重要工具。然而,由于网络限制,直接访问OpenAI的API在中国可能面临挑战。因此,本文将介绍如何使用中转API地址http://api.wlai.vip来调用LLM,并提供相关的demo代码。什么是大型语言模型(LLM)?大型语言模型是一种深度学习模型,训练于大量文本数据上,能够生成、总结、翻译和回答问题等。Op
- 大模型【进阶】(四)QWen模型架构的解读
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人工智能transformer语言模型迁移学习AudioLM语音识别神经网络
一、Qwen大模型的背景Qwen(通义千问)是阿里巴巴云开发的大型语言模型(LLM)和多模态模型系列,旨在提供强大的自然语言理解、文本生成、图像理解、音频处理及工具使用能力。Qwen系列包括Qwen、Qwen1.5、Qwen2、Qwen2.5和Qwen3等版本,涵盖了从小型(0.5B参数)到超大型(480B参数)的模型规模,支持多语言(119种语言)和多模态任务(文本、图像、音频、视频)。本文将重
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2025年最新五大顶级大模型技术对比分析报告执行摘要本报告基于2025年最新数据,深度分析当前最顶尖的5个已发布大语言模型:KimiK2(月之暗面)、Claude3.5Sonnet、GPT-4o、Gemini2.5Pro、DeepSeekR1,从技术架构、成本效益、性能表现、适配场景等多个维度进行全面对比。核心发现KimiK2:中文优化最强,超长上下文处理能力突出,本土化程度最高Claude3.5
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AI+MCP智能研判系统架构1.系统概述1.1核心理念AI+MCP智能研判系统是一个创新的网络安全分析平台,通过将大语言模型(LLM)的智能理解能力与MCP(ModelContextProtocol)协议的标准化工具调用能力相结合,实现了"自然语言提问→AI智能理解→MCP工具调用→AI深度研判→智能结果输出"的完整闭环。1.2技术创新点智能意图识别:基于LLM的自然语言理解,自动解析用户查询意图
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优化提示内容生成技术框架:提示工程架构师的坚实后盾引言背景:大语言模型时代的“提示瓶颈”当GPT-4、Claude3、Gemini等大语言模型(LLM)的参数规模突破万亿、上下文窗口扩展至百万token时,一个矛盾逐渐凸显:模型能力的跃升与提示质量的滞后,正在成为制约AI应用落地的核心瓶颈。2023年斯坦福大学的研究显示,在企业级LLM应用中,70%的功能故障源于提示设计缺陷——或因指令模糊导致输
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从0搭建到持续优化:提示工程架构师的评估体系迭代全流程引言:AI时代的关键角色与评估挑战在人工智能技术迅猛发展的今天,提示工程(PromptEngineering)已从一个小众技能演变为决定AI系统成败的核心能力。随着大语言模型(LLM)能力的不断增强,提示工程架构师(PromptEngineeringArchitect)作为一个新兴职业应运而生,成为连接业务需求与AI能力的关键桥梁。为什么提示工
- Llama 2 模型架构深度解析:Transformer的进化
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Llama2模型架构深度解析:Transformer的进化关键词:Llama2、Transformer、模型架构、进化、人工智能摘要:本文将深入剖析Llama2的模型架构,探讨它作为Transformer进化版本的独特之处。从背景知识的介绍,到核心概念的解释,再到算法原理、实战案例以及实际应用场景等方面,为读者全面展现Llama2的魅力和价值。通过通俗易懂的语言,让即使是对技术不太熟悉的读者也能理
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LangChain代理决策架构与源码深度剖析一、LangChain代理决策架构概述1.1代理决策架构的核心组件LangChain代理的决策架构是其智能交互的核心,主要由大语言模型(LLM)、工具集(Tools)、提示模板(PromptTemplate)、规划器(Planner)、执行器(Executor)和反馈机制六大组件构成。这些组件通过协同工作,实现从用户输入解析到最终结果输出的完整决策流程。
- Crome:因果鲁棒奖励建模框架——破解LLM对齐中的奖励黑客难题
大千AI助手
人工智能#OTHERPython人工智能深度学习神经网络大模型因果推断奖励黑客RewardHacking
Crome(CausalRobustRewardModeling)是由GoogleDeepMind联合麦吉尔大学和魁北克人工智能研究所(MILA)于2025年提出的创新框架,旨在解决大语言模型(LLM)对齐中奖励模型(RM)的奖励黑客(RewardHacking)问题。该框架通过因果数据增强与反事实训练机制,显著提升RM对真实质量属性(如事实性、安全性)的敏感性,同时抑制对虚假属性(如文本长度、格
- LIMO:仅需817样本激活大模型数学推理能力,挑战“数据规模至上”传统范式
大千AI助手
人工智能#OTHER#Prompt人工智能机器学习神经网络算法大模型LIMOLessIsMore
“以认知模板唤醒沉睡知识,让推理能力在精不在多”LIMO是由上海交通大学、SII(ShanghaiArtificialIntelligenceLaboratory)、GAIRLab联合提出的突破性研究(2025年2月发表),其核心颠覆了传统AI领域“复杂推理需海量训练数据”的认知,证明仅用817个高质量样本即可激发大语言模型(LLMs)的数学推理能力,在AIME、MATH等竞赛级任务中超越使用10
- 【Ollama】大模型本地部署与 Java 项目调用指南
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LLMjava开发语言llama语言模型
Ollama大模型本地部署与Java项目调用指南一、引言背景介绍Ollama是一个轻量级的大语言模型部署工具,支持快速在本地拉取、运行主流开源模型(如LLaMA3、Mistral、Gemma等)。它简化了模型部署的过程,内置RESTfulAPI,使得开发者可以像调用本地服务一样使用强大的大模型能力。本文将介绍如何在本地部署Ollama模型,并通过Java项目调用Ollama提供的API接口,实现本
- 人机协作革命:AI原生应用的商业化路径探索
AGI大模型与大数据研究院
AI-nativeai
人机协作革命:AI原生应用的商业化路径探索关键词:AI原生应用、人机协作、商业化路径、智能代理、大语言模型、AI产品设计、价值闭环摘要:本文深入探讨AI原生应用在商业化过程中的关键路径和挑战。我们将从技术架构、产品设计和商业模式三个维度,分析如何构建可持续的AI商业生态。通过解析智能代理系统、价值闭环设计等核心概念,结合多个行业案例,为开发者提供从技术实现到商业变现的全链路思考框架。背景介绍目的和
- DesktopCommanderMCP:深度部署与使用指南
皓月照山川
AI人工智能人工智能自动化运维windows
DesktopCommanderMCP:深度部署与使用指南引言DesktopCommanderMCP是一个强大的本地化模型上下文协议(ModelContextProtocol,MCP)服务器,它通过为大型语言模型(如Claude)提供与其桌面环境直接交互的能力,极大地扩展了AI助手的应用边界。它允许模型执行终端命令、管理文件系统、控制进程,从而实现从代码编写、项目构建到系统管理的端到端自动化工作流
- 提示工程监控不到位:5个未做日志记录导致的排查困难
提示工程监控不到位:5个未做日志记录导致的排查困难关键词:提示工程,日志记录,LLM应用调试,AI监控,排查困难,提示模板,上下文追踪摘要:在大语言模型(LLM)应用爆发的时代,提示工程已成为连接人类需求与AI能力的核心桥梁。但多数开发者聚焦于"如何写好提示",却忽视了"如何记录提示"——日志记录作为提示工程的"黑匣子",直接决定了AI应用故障排查的效率与准确性。本文通过5个真实场景案例,深入浅出
- 提示工程中的上下文窗口优化:架构师提升模型记忆的关键
AI实战架构笔记
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提示工程中的上下文窗口优化:架构师提升模型记忆的关键元数据标题:提示工程中的上下文窗口优化:架构师提升模型记忆的关键策略与实践指南关键词:上下文窗口管理、提示工程架构、大型语言模型优化、注意力机制效率、长序列处理、记忆增强技术、动态上下文规划摘要:在大型语言模型(LLM)应用中,上下文窗口是连接模型能力与实际需求的关键桥梁。本文从架构师视角,系统探讨上下文窗口优化的理论基础、设计原则与实施策略。通
- 实践篇:构建基于LLM与本地Pandas的混合式数据分析引擎
超人阿亚
pandas数据分析数据挖掘
公众号:dify实验室基于LLMOps平台-Dify的一站式学习平台。包含不限于:Dify工作流案例、DSL文件分享、模型接入、Dify交流讨论等各类资源分享。在上一篇《思路探索:当大型语言模型遇见数据分析的现实挑战》中,我们阐述了团队确立的技术路线:利用大型语言模型(LLM)作为自然语言到代码的“翻译器”,并结合PythonPandas库作为后端的高性能“计算核心”。本文将从工程实践的角度,详细
- 2024智能交通趋势:提示工程架构师用AI提示词引领技术变革
AIGC应用创新大全
人工智能ai
2024智能交通趋势:提示工程架构师用AI提示词引领技术变革副标题:从自动驾驶决策到城市交通大脑——大语言模型提示工程实战指南摘要/引言问题陈述:智能交通系统正面临前所未有的复杂性挑战——自动驾驶车辆需要实时处理多源异构数据,城市交通管理需平衡效率与安全,出行服务平台要满足个性化需求。传统AI开发模式依赖大量标注数据和专业领域知识,导致系统迭代缓慢、场景适应性差。当大语言模型(LLM)成为通用人工
- 思路探索:当大型语言模型遇见数据分析的现实挑战
大家好,我是dify实验室的阿亚。近期,我们团队启动了一项旨在简化数据分析流程的探索性项目。我们的目标是构建一个能够通过自然语言进行交互的数据分析工具,让业务人员无需编写复杂的查询语句,仅通过提问即可获取数据洞察。然而,在将这一构想付诸实践的过程中,我们遇到了一系列预料之外的挑战。本文旨在记录我们的探索路径与思考沉淀。一、第一阶段探索:直接利用大模型进行数据分析项目初期,我们最直接的设想是利用大型
- SQL的各种连接查询
xieke90
UNION ALLUNION外连接内连接JOIN
一、内连接
概念:内连接就是使用比较运算符根据每个表共有的列的值匹配两个表中的行。
内连接(join 或者inner join )
SQL语法:
select * fron
- java编程思想--复用类
百合不是茶
java继承代理组合final类
复用类看着标题都不知道是什么,再加上java编程思想翻译的比价难懂,所以知道现在才看这本软件界的奇书
一:组合语法:就是将对象的引用放到新类中即可
代码:
package com.wj.reuse;
/**
*
* @author Administrator 组
- [开源与生态系统]国产CPU的生态系统
comsci
cpu
计算机要从娃娃抓起...而孩子最喜欢玩游戏....
要让国产CPU在国内市场形成自己的生态系统和产业链,国家和企业就不能够忘记游戏这个非常关键的环节....
投入一些资金和资源,人力和政策,让游
- JVM内存区域划分Eden Space、Survivor Space、Tenured Gen,Perm Gen解释
商人shang
jvm内存
jvm区域总体分两类,heap区和非heap区。heap区又分:Eden Space(伊甸园)、Survivor Space(幸存者区)、Tenured Gen(老年代-养老区)。 非heap区又分:Code Cache(代码缓存区)、Perm Gen(永久代)、Jvm Stack(java虚拟机栈)、Local Method Statck(本地方法栈)。
HotSpot虚拟机GC算法采用分代收
- 页面上调用 QQ
oloz
qq
<A href="tencent://message/?uin=707321921&Site=有事Q我&Menu=yes">
<img style="border:0px;" src=http://wpa.qq.com/pa?p=1:707321921:1></a>
- 一些问题
文强chu
问题
1.eclipse 导出 doc 出现“The Javadoc command does not exist.” javadoc command 选择 jdk/bin/javadoc.exe 2.tomcate 配置 web 项目 .....
SQL:3.mysql * 必须得放前面 否则 select&nbs
- 生活没有安全感
小桔子
生活孤独安全感
圈子好小,身边朋友没几个,交心的更是少之又少。在深圳,除了男朋友,没几个亲密的人。不知不觉男朋友成了唯一的依靠,毫不夸张的说,业余生活的全部。现在感情好,也很幸福的。但是说不准难免人心会变嘛,不发生什么大家都乐融融,发生什么很难处理。我想说如果不幸被分手(无论原因如何),生活难免变化很大,在深圳,我没交心的朋友。明
- php 基础语法
aichenglong
php 基本语法
1 .1 php变量必须以$开头
<?php
$a=” b”;
echo
?>
1 .2 php基本数据库类型 Integer float/double Boolean string
1 .3 复合数据类型 数组array和对象 object
1 .4 特殊数据类型 null 资源类型(resource) $co
- mybatis tools 配置详解
AILIKES
mybatis
MyBatis Generator中文文档
MyBatis Generator中文文档地址:
http://generator.sturgeon.mopaas.com/
该中文文档由于尽可能和原文内容一致,所以有些地方如果不熟悉,看中文版的文档的也会有一定的障碍,所以本章根据该中文文档以及实际应用,使用通俗的语言来讲解详细的配置。
本文使用Markdown进行编辑,但是博客显示效
- 继承与多态的探讨
百合不是茶
JAVA面向对象 继承 对象
继承 extends 多态
继承是面向对象最经常使用的特征之一:继承语法是通过继承发、基类的域和方法 //继承就是从现有的类中生成一个新的类,这个新类拥有现有类的所有extends是使用继承的关键字:
在A类中定义属性和方法;
class A{
//定义属性
int age;
//定义方法
public void go
- JS的undefined与null的实例
bijian1013
JavaScriptJavaScript
<form name="theform" id="theform">
</form>
<script language="javascript">
var a
alert(typeof(b)); //这里提示undefined
if(theform.datas
- TDD实践(一)
bijian1013
java敏捷TDD
一.TDD概述
TDD:测试驱动开发,它的基本思想就是在开发功能代码之前,先编写测试代码。也就是说在明确要开发某个功能后,首先思考如何对这个功能进行测试,并完成测试代码的编写,然后编写相关的代码满足这些测试用例。然后循环进行添加其他功能,直到完全部功能的开发。
- [Maven学习笔记十]Maven Profile与资源文件过滤器
bit1129
maven
什么是Maven Profile
Maven Profile的含义是针对编译打包环境和编译打包目的配置定制,可以在不同的环境上选择相应的配置,例如DB信息,可以根据是为开发环境编译打包,还是为生产环境编译打包,动态的选择正确的DB配置信息
Profile的激活机制
1.Profile可以手工激活,比如在Intellij Idea的Maven Project视图中可以选择一个P
- 【Hive八】Hive用户自定义生成表函数(UDTF)
bit1129
hive
1. 什么是UDTF
UDTF,是User Defined Table-Generating Functions,一眼看上去,貌似是用户自定义生成表函数,这个生成表不应该理解为生成了一个HQL Table, 貌似更应该理解为生成了类似关系表的二维行数据集
2. 如何实现UDTF
继承org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic
- tfs restful api 加auth 2.0认计
ronin47
目前思考如何给tfs的ngx-tfs api增加安全性。有如下两点:
一是基于客户端的ip设置。这个比较容易实现。
二是基于OAuth2.0认证,这个需要lua,实现起来相对于一来说,有些难度。
现在重点介绍第二种方法实现思路。
前言:我们使用Nginx的Lua中间件建立了OAuth2认证和授权层。如果你也有此打算,阅读下面的文档,实现自动化并获得收益。SeatGe
- jdk环境变量配置
byalias
javajdk
进行java开发,首先要安装jdk,安装了jdk后还要进行环境变量配置:
1、下载jdk(http://java.sun.com/javase/downloads/index.jsp),我下载的版本是:jdk-7u79-windows-x64.exe
2、安装jdk-7u79-windows-x64.exe
3、配置环境变量:右击"计算机"-->&quo
- 《代码大全》表驱动法-Table Driven Approach-2
bylijinnan
java
package com.ljn.base;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.InputStreamReader;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.uti
- SQL 数值四舍五入 小数点后保留2位
chicony
四舍五入
1.round() 函数是四舍五入用,第一个参数是我们要被操作的数据,第二个参数是设置我们四舍五入之后小数点后显示几位。
2.numeric 函数的2个参数,第一个表示数据长度,第二个参数表示小数点后位数。
例如:
select cast(round(12.5,2) as numeric(5,2))  
- c++运算符重载
CrazyMizzz
C++
一、加+,减-,乘*,除/ 的运算符重载
Rational operator*(const Rational &x) const{
return Rational(x.a * this->a);
}
在这里只写乘法的,加减除的写法类似
二、<<输出,>>输入的运算符重载
&nb
- hive DDL语法汇总
daizj
hive修改列DDL修改表
hive DDL语法汇总
1、对表重命名
hive> ALTER TABLE table_name RENAME TO new_table_name;
2、修改表备注
hive> ALTER TABLE table_name SET TBLPROPERTIES ('comment' = new_comm
- jbox使用说明
dcj3sjt126com
Web
参考网址:http://www.kudystudio.com/jbox/jbox-demo.html jBox v2.3 beta [
点击下载]
技术交流QQGroup:172543951 100521167
[2011-11-11] jBox v2.3 正式版
- [调整&修复] IE6下有iframe或页面有active、applet控件
- UISegmentedControl 开发笔记
dcj3sjt126com
// typedef NS_ENUM(NSInteger, UISegmentedControlStyle) {
// UISegmentedControlStylePlain, // large plain
&
- Slick生成表映射文件
ekian
scala
Scala添加SLICK进行数据库操作,需在sbt文件上添加slick-codegen包
"com.typesafe.slick" %% "slick-codegen" % slickVersion
因为我是连接SQL Server数据库,还需添加slick-extensions,jtds包
"com.typesa
- ES-TEST
gengzg
test
package com.MarkNum;
import java.io.IOException;
import java.util.Date;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import javax.servlet.ServletException;
import javax.servlet.annotation
- 为何外键不再推荐使用
hugh.wang
mysqlDB
表的关联,是一种逻辑关系,并不需要进行物理上的“硬关联”,而且你所期望的关联,其实只是其数据上存在一定的联系而已,而这种联系实际上是在设计之初就定义好的固有逻辑。
在业务代码中实现的时候,只要按照设计之初的这种固有关联逻辑来处理数据即可,并不需要在数据库层面进行“硬关联”,因为在数据库层面通过使用外键的方式进行“硬关联”,会带来很多额外的资源消耗来进行一致性和完整性校验,即使很多时候我们并不
- 领域驱动设计
julyflame
VODAO设计模式DTOpo
概念:
VO(View Object):视图对象,用于展示层,它的作用是把某个指定页面(或组件)的所有数据封装起来。
DTO(Data Transfer Object):数据传输对象,这个概念来源于J2EE的设计模式,原来的目的是为了EJB的分布式应用提供粗粒度的数据实体,以减少分布式调用的次数,从而提高分布式调用的性能和降低网络负载,但在这里,我泛指用于展示层与服务层之间的数据传输对
- 单例设计模式
hm4123660
javaSingleton单例设计模式懒汉式饿汉式
单例模式是一种常用的软件设计模式。在它的核心结构中只包含一个被称为单例类的特殊类。通过单例模式可以保证系统中一个类只有一个实例而且该实例易于外界访问,从而方便对实例个数的控制并节约系统源。如果希望在系统中某个类的对象只能存在一个,单例模式是最好的解决方案。
&nb
- logback
zhb8015
loglogback
一、logback的介绍
Logback是由log4j创始人设计的又一个开源日志组件。logback当前分成三个模块:logback-core,logback- classic和logback-access。logback-core是其它两个模块的基础模块。logback-classic是log4j的一个 改良版本。此外logback-class
- 整合Kafka到Spark Streaming——代码示例和挑战
Stark_Summer
sparkstormzookeeperPARALLELISMprocessing
作者Michael G. Noll是瑞士的一位工程师和研究员,效力于Verisign,是Verisign实验室的大规模数据分析基础设施(基础Hadoop)的技术主管。本文,Michael详细的演示了如何将Kafka整合到Spark Streaming中。 期间, Michael还提到了将Kafka整合到 Spark Streaming中的一些现状,非常值得阅读,虽然有一些信息在Spark 1.2版
- spring-master-slave-commondao
王新春
DAOspringdataSourceslavemaster
互联网的web项目,都有个特点:请求的并发量高,其中请求最耗时的db操作,又是系统优化的重中之重。
为此,往往搭建 db的 一主多从库的 数据库架构。作为web的DAO层,要保证针对主库进行写操作,对多个从库进行读操作。当然在一些请求中,为了避免主从复制的延迟导致的数据不一致性,部分的读操作也要到主库上。(这种需求一般通过业务垂直分开,比如下单业务的代码所部署的机器,读去应该也要从主库读取数