- Java 大视界 -- Java 大数据在智能教育在线学习平台用户活跃度提升与留存策略研究中的应用(354)
青云交
大数据新视界Java大视界java智能教育在线学习平台用户活跃度留存策略个性化推荐行为分析
Java大视界--Java大数据在智能教育在线学习平台用户活跃度提升与留存策略研究中的应用(354)引言:正文:一、Java构建的用户行为感知系统1.1多维度行为数据实时分析1.2用户画像动态更新(全周期标签)二、Java驱动的个性化学习与留存策略2.1智能推荐引擎(课程/练习匹配)2.2留存策略自动化(全周期干预)三、实战案例:从“流失”到“留存”的蜕变3.1K12平台:让“跟不上”的学生留下来
- 推客系统开发:从0到1构建高效社交化推荐引擎
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推客系统分销系统海外短剧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
在信息爆炸的时代,如何让用户快速获取感兴趣的内容?推客系统(推荐引擎)成为解决这一问题的核心方案。无论是电商、内容平台还是社交应用,精准的推荐算法都能显著提升用户粘性和转化率。本文将带您了解推客系统的核心模块与开发要点,助您快速构建高效的推荐体系。一、推客系统的核心价值个性化体验:基于用户行为数据(浏览、点赞、收藏等)生成定制化推荐。流量高效分发:解决“信息过载”问题,提升内容/商品的曝光率。商业
- AI推荐系统演进史:从协同过滤到图神经网络与强化学习的融合
万米商云
人工智能神经网络深度学习
每一次滑动手机屏幕,电商平台向你推荐心仪商品的背后,是超过百亿量级的浮点运算。从早期的“猜你喜欢”到如今的“比你更懂你”,商品推荐引擎已悄然完成从简单规则到深度智能的技术跃迁。一、协同过滤:推荐系统的基石与演进协同过滤(CollaborativeFiltering)作为推荐系统的“古典方法”,其核心思想朴素却有力:相似的人喜欢相似的东西。早期的矩阵分解技术(如2009年的SVD算法)将用户-物品交
- 行业案例 | ASOS 借助 Azure AI Foundry(国际版)为年轻时尚爱好者打造惊喜体验
领驭科技
azure人工智能microsoft
英国潮流电商ASOS借力微软AzureOpenAI,打造生成式AI购物新体验。平台整合大语言模型与推荐引擎,通过智能聊天交互帮年轻用户探索穿搭灵感,精准匹配近900个品牌的潮流单品,实现技术升级与个性化需求的双重突破。使用AzureOpenAI服务和AzureAI提示流打造自然语言体验项目目标与技术选择:ASOS正在利用微软AzureOpenAI服务(国际版)和AzureAI提示流(国际版)构建基
- Fluss 实战:用 Partial Update 构建实时宽表的新范式
flink大数据
传统流式数据管道通常需要在主键上Join多个表或流,以创建一个宽表。例如,假设你正在为一个电子商务平台构建实时推荐引擎。为了提供高度个性化的推荐,你的系统需要拥有每个用户的完整360°视图,包括:用户偏好、过往购买记录、点击流行为、购物车活动、产品评价、客服工单、广告曝光以及会员忠诚度状态等信息。这至少涉及8个不同的数据源,每个数据源都会独立地产生更新。在大规模场景下Join多个数据流虽然可以通过
- LangChain03-图数据库与LangGraph
江畔柳前堤
AI大模型数据库oracle线性代数数据挖掘语音识别opencv硬件工程
图数据库与LangGraph集成实践1.引言在构建智能问答系统、推荐引擎或复杂决策流程时,传统的关系型数据库和向量数据库往往难以满足对实体关系建模和多跳推理的需求。图数据库(如Neo4j、TigerGraph)通过节点-边-属性的结构化表示,能够高效存储和查询复杂的关系网络,而LangGraph作为LangChain的扩展框架,提供了基于有向无环图(DAG)的流程编排能力。本文将深入解析图数据库与
- 4款顶级搜索引擎API,构建AI应用必备的搜索服务
Ava的硅谷新视界
人工智能搜索引擎
引言随着人工智能(AI)和机器学习技术的不断发展,越来越多的企业和开发者依赖于强大的搜索API来获取、处理和利用网页内容。无论是构建智能问答系统、推荐引擎,还是进行数据分析,选择合适的搜索API对于项目的成功至关重要。本文将介绍四款常见的Web搜索API:博查WebSearchAPI、微软BingWebSearchAPI、GoogleSerpApi以及Exa.aiWebSearchAPI,并进行详
- 基于EFISH-SCB-RK3576工控机/SAIL-RK3576核心板的KTV点歌主机技术方案(国产化替代J1900的全场景技术解析)
电鱼智能
RK3576技术方案无人机边缘计算机器人嵌入式硬件linux
一、硬件架构设计多媒体处理模块超高清解码:RK3576NPU+GPU协同解码,支持
[email protected]硬解(功耗98%),响应延迟800ms)人脸识别:双MIPI-CSI接口支持4K摄像头接入,活体检测误判率50ms),消除人声与伴奏时差支持48通道DSP效果器,混响/变声处理零卡顿智能推荐系统本地化AI推荐引擎(用户画像更新周期38音频性能专业级112dB动态范围,
- 直播带货AI电商系统超级进化:从实时推荐到虚拟主播的全栈实现(附完整代码)
夏末之花
人工智能
引言:直播电商3.0时代2023年直播电商市场规模突破4.9万亿,传统直播间面临三大痛点:用户停留时长B{AI网关}B-->C[实时推荐引擎]B-->D[虚拟主播系统]B-->E[智能场控系统]C-->F[图神经网络]D-->G[NeRF渲染]E-->H[强化学习]二、核心技术实现1.实时推荐系统(核心代码)#基于时间衰减的图神经网络推荐classTemporalGNN(nn.Module):de
- 精准推荐引擎模块:为婚恋交友小程序用户邂逅缘分
小程序phpvue.js
婚恋APP在当前环境下的创新发展路径主要包括以下几个方面:技术创新与用户体验优化:大数据与AI算法的应用:通过大数据分析和AI算法,婚恋APP可以更精准地匹配用户需求,提供个性化推荐,提升匹配成功率;通过深度分析用户的个人资料、兴趣爱好、生活习惯以及心理特征,构建出最佳伴侣的心理画像。然后,在庞大的用户数据库中寻找与该画像最匹配的候选人,实现精准推荐隐私保护技术:加强数据加密和访问控制,确保用户信
- Hadoop 集群规划与部署最佳实践
AI天才研究院
Python实战DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型自然语言处理人工智能语言模型编程实践开发语言架构设计
作者:禅与计算机程序设计艺术1.简介2009年2月2日,ApacheHadoop项目诞生。它是一个开源的分布式系统基础架构,用于存储、处理和分析海量的数据。Hadoop具有高容错性、可靠性、可扩展性、适应性等特征,因而广泛应用于数据仓库、日志分析、网络流量监测、推荐引擎、搜索引擎等领域。由于Hadoop采用“分而治之”的架构设计理念,因此可以轻松应对数据量、计算能力和存储成本的增长。2013年底,
- neo4j cypher_Neo4j:使用Cypher生成实时建议
dnc8371
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neo4jcypherNeo4j的最常见用途之一是构建实时推荐引擎,一个共同的主题是它们利用大量不同的数据来提出有趣的推荐。例如,在此视频中,阿曼达(Amanda)展示了约会网站如何通过社交联系开始,然后介绍热情,位置和其他一些东西,从而构建实时推荐引擎。GraphAware有一个简洁的框架,可以帮助您使用Java构建自己的推荐引擎,我很好奇Cypher版本的外观。这是示例图:CREATE(m:P
- Neo4j:使用Cypher生成实时建议
dnc8371
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Neo4j的最常见用途之一是构建实时推荐引擎,一个共同的主题是它们利用大量不同的数据来提出有趣的推荐。例如,在此视频中,阿曼达(Amanda)展示了约会网站如何通过社交联系开始,然后介绍热情,位置和其他一些东西,从而构建实时推荐引擎。GraphAware有一个简洁的框架,可以帮助您使用Java构建自己的推荐引擎,我很好奇Cypher版本的外观。这是示例图:CREATE(m:Person:Male{
- neo4j安装_Neo4j:使用Cypher生成实时建议
cunhui1209
python大数据java人工智能hadoop
neo4j安装Neo4j的最常见用途之一是构建实时推荐引擎,一个共同的主题是它们利用大量不同的数据位来提出有趣的推荐。例如,在此视频中,阿曼达(Amanda)展示了约会网站如何通过社交联系开始,然后介绍热情,位置和其他一些东西,从而构建实时推荐引擎。GraphAware有一个简洁的框架,可以帮助您使用Java构建自己的推荐引擎,我很好奇Cypher版本的外观。这是示例图:CREATE(m:Pers
- 基于Dify大模型开发平台搭建业务应用场景
Python程序员罗宾
学习人工智能搜索引擎笔记github
一、Dify大模型可以搭建多种业务应用场景前排提示,文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦!主要应用场景包括:1.智能客服系统自动响应:利用大模型的自然语言处理能力,实现24/7的自动客户服务。问题分类与分配:准确识别用户问题类型,并将其路由到相应的服务团队。知识库构建:自动生成和维护企业级的知识库。2.个性化推荐引擎用户画像分析:深度挖掘用户的兴趣爱好和行为习惯。精准推荐:根据用户特征提供定制
- Python实现个性化推荐二
Ninina1992
python人工智能开发工具
基于内容的推荐引擎是怎么工作的基于内容的推荐系统,正如你的朋友和同事预期的那样,会考虑商品的实际属性,比如商品描述,商品名,价格等等。如果你以前从没接触过推荐系统,然后现在有人拿枪指着你的头,强迫你在三十秒之内描述出来,你可能会描述这样一个基于内容的系统:呃,呃,我可能会给你看一大堆来自同一个厂家,并且拥有类似的说明的产品。你正在利用商品本身的属性来推荐类似的商品。这样做非常合理,因为这就是我们在
- 酒店旅游API:数据交互的隐形桥梁——以携程API为例
数据小爬虫.网站开发-Brad
国际平台API各大电商平台api微信开发者pythonphp开源
一、API:酒店和第三方服务无缝连接。核心价值:实时数据互通:房态、价格、库存秒级同步。业务流程自动化:预订、支付、确认全程无需人工干预。生态扩展:开发者可基于API构建定制化工具(如比价插件、智能推荐引擎)。xiechengAPI接入说明携程获取酒店详情原数据API返回值说明item_get_app-获取酒店详情原数据xiecheng.item_get_app二、携程API架构解析:如何撑起万亿
- 超越实验室:打造真正在现实世界中奏效的 AI (泛化性与鲁棒性)
海棠AI实验室
人工智能理论与学术机器学习人工智能信息可视化
人工智能正以前所未有的速度从研究实验室走向我们的日常生活。我们看到AI驱动着从语音助手到推荐引擎的各种应用,而自动驾驶汽车、个性化医疗等更具变革性的应用前景也始终令人期待。然而,要真正释放AI的潜力,我们还需要克服一个关键障碍:让AI真正在现实世界中可靠地运行,而不仅仅是在受控的实验室环境中。想象一下,一辆自动驾驶汽车在一个晴朗的下午行驶时表现完美,但当它进入一个大雾天气区域时,它却无法识别前方的
- 大模型产品Deepseek(三)、API 调用指南
伯牙碎琴
大模型DeepseekAI大模型
DeepSeekAPI调用指南DeepSeek作为一款高效的智能搜索与推荐引擎,为开发者提供了简洁易用的API接口,使得将其集成到各种应用场景中变得更加高效和便捷。在这一章节中,我们将详细介绍如何通过API调用DeepSeek,包括如何进行身份验证、如何提交请求、如何解析响应以及如何通过代码实现基本的搜索与推荐功能。1.DeepSeekAPI概述DeepSeek作为一款高效的智能搜索与推荐引擎,通
- 海外抖音技术深度解析:算法、AI与全球化的挑战
神探阿航
计算机产业科普与思考算法人工智能机器学习数据挖掘深度学习
引言2025年1月19日,在美国宣布暂停服务,这一事件引发了全球用户的广泛关注。作为全球最受欢迎的短视频平台之一,其成功离不开其强大的技术支撑,尤其是其个性化推荐算法和AI驱动的创作工具。然而,随着全球市场环境的变化,它面临的技术与运营挑战也日益凸显。本文将深入分析其技术核心、全球化运营中的挑战及其未来发展方向。核心:个性化推荐引擎其算法是其成功的关键,其核心在于个性化推荐引擎。该引擎采用深度学习
- 品牌在营销中利用AI的6种方式
AI科研视界
人工智能搜索引擎
人工智能(AI)已经革新了品牌进行营销的方式,提供了与消费者建立联系、个性化体验和优化活动的新机遇和独特机会。从预测分析到客户服务自动化,最新的AI进展正在重塑营销领域。以下是品牌在其营销策略中利用AI的六种方式,以及实际例子和实施建议。1.个性化推荐AI驱动的推荐引擎分析大量数据,了解消费者偏好和行为,实时提供个性化的内容和产品推荐。这种方法促进了更深入的联系,增强了客户忠诚度,特别是考虑到80
- 推荐Rerank二次重排序算法
陈敬雷-充电了么-CEO兼CTO
算法人工智能hadoop机器学习人工智能大数据数据挖掘编程语言
注:此文章内容均节选自充电了么创始人,CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《自然语言处理原理与实战》(人工智能科学与技术丛书)【陈敬雷编著】【清华大学出版社】推荐Rerank二次重排序算法前言推荐的Rerank排序有两种情况,一个是离线计算的时候为每个用户提前用Rerank排序算法算好推荐结果,另一个是在实时在线Web推荐引擎里做二次融合排序的时候。但不管哪一种用到的算法是一样的。比如用逻辑回归、随机森
- 图数据库 之 Neo4j - 应用场景2 - 实时推荐引擎(7)
magic_kid_2010
图数据库图数据库neo4j
摘要实时推荐引擎是在今天的竞争激烈市场中保持竞争力的关键。本文介绍了如何使用图技术构建一个基于用户行为和关联数据的实时推荐引擎,以提供个性化的建议。我们将探讨实时推荐引擎的背景和原理,并提供详细的操作步骤说明,帮助你构建自己的实时推荐引擎。背景在零售、服务、媒体和社交领域,为用户提供个性化的实时建议对于实现客户价值最大化和保持竞争力至关重要。传统的推荐引擎通常使用基于协同过滤或内容过滤的方法,但这
- 产品经理应该懂的人工智能知识
敲代码的小小酥
人工智能产品经理人工智能
一、人工智能产品“三要素”算法、数据、计算能力是人工智能产品的三要素。二、人工智能产品的应用人工智能普遍应用的产品或服务可分为三大类:第一类是语音和文字处理,例如人工智能写新闻稿、机器人客服等;第二类是图像和视觉,例如自动驾驶、医疗影像诊断、机器人分拣、人脸识别等;第三类是大数据分析和预测,例如交互搜索引擎、智能推荐引擎、金融风控,健康风险管理系统等。三、机器学习处理过程(1)原始数据采集原始数据
- 头条号转正收益低?你真的了解头条转正的机制吗?
sfsfvsvsFV
自媒体时代,人人皆媒体,毫无疑问入驻自媒体行业的人越来越多,而头条号因为受众群庞大在加上只能推荐引擎,不用求关注求订阅就能有海量读者。但是头条号发文真的每一条都有阅读量吗?答案大家都清楚,作为一个自媒体人,从小白一步步开始学习,就是希望能够跟大家一起交流。想要高阅读的前提,是要有高推荐,两者是息息相关的。那么什么是推荐量呢?说白一点,就是根据你文章的内容,推荐给有这方面内容需求的读者,推荐量就是你
- 基于 GPT 和 Qdrant DB 向量数据库, 我构建了一个电影推荐系统
Python算法实战
大模型理论与实战gpt向量数据库深度学习推荐算法LLM大模型
电影推荐系统自从机器学习时代开始以来就不断发展,逐步演进到当前的transformers和向量数据库的时代。在本文中,我们将探讨如何在向量数据库中高效存储数千个视频文件,以构建最佳的推荐引擎。在众多可用的向量数据库中,我们将关注QdrantDB,因为它具有独特的特性——HNSWANN搜索算法,正如我在之前的文章中讨论的那样。传统推荐系统随着支持向量机(SVM)等机器学习算法的发展,引入transf
- 小红书推荐大数据在阿里云上的实践
aliyunhologres
经典用户案例flinkkafkahdfs大数据数据库
本篇内容主要分三个部分,在第一部分讲一下实时计算在推荐业务中的使用场景。第二部分讲一下小红书是怎么使用Flink的一些新的功能。第三部分主要是讲一些OLAP的实时分析的场景,以及和阿里云MC-Hologres的合作。作者:小红书推荐工程负责人郭一小红书推荐业务架构首先这个图上画了一些比较典型的推荐业务,使用大数据的主要模块,其中最左边是线上推荐引擎,一般推荐引擎会分成召回、排序、后排等几步,在这里
- 大家好,今天是小芽第一次跟大家见面!
WishBud
小芽现在先跟大家自我介绍一下吧!(WishBud)是小芽的全名,直译过来就是(愿望芽)的意思。(因为小芽有一个很美好的愿望)小芽是具备结合了语义网络图谱技术、M/R可视化技术、情景推荐引擎技术的认知智能app。(小芽也不知道是什么,但是好厉害的样子0_0)所以小芽能做的事有很多哦,例如小芽可以通过知识图谱技术向很多不知道下一步该如何迈出的童靴,提供多条未来发展的选择(当然要通过童鞋的小测验还有平时
- 专家系统房产营销智能推荐系统的设计与实现毕业设计源码
sj52abcd
课程设计
专家系统房产营销智能推荐系统的设计与实现背景:随着人工智能技术的不断发展,专家系统在房产营销领域中的应用也越来越广泛。然而,目前大多数专家系统在房产营销方面的应用仍存在一些局限性和挑战。因此,本研究旨在通过设计和实现一套房产营销专家系统,提高房产营销的效率和准确性。研究目的:本研究旨在设计和实现一套房产营销专家系统,包括房产信息管理、用户画像构建、推荐引擎和营销策略生成等模块。通过该系统,房产中介
- AI产品经理 - 方法篇-工作方法
石工记
产品之剑产品经理
一、AI产品经理-典型的工作方法二、如何从0做一个AI产品1.完整的工作流程2.项目经理:3.项目实施:样本测试模型-推荐引擎4.项目上线5.项目实施-产品设计研发
- jQuery 键盘事件keydown ,keypress ,keyup介绍
107x
jsjquerykeydownkeypresskeyup
本文章总结了下些关于jQuery 键盘事件keydown ,keypress ,keyup介绍,有需要了解的朋友可参考。
一、首先需要知道的是: 1、keydown() keydown事件会在键盘按下时触发. 2、keyup() 代码如下 复制代码
$('input').keyup(funciton(){  
- AngularJS中的Promise
bijian1013
JavaScriptAngularJSPromise
一.Promise
Promise是一个接口,它用来处理的对象具有这样的特点:在未来某一时刻(主要是异步调用)会从服务端返回或者被填充属性。其核心是,promise是一个带有then()函数的对象。
为了展示它的优点,下面来看一个例子,其中需要获取用户当前的配置文件:
var cu
- c++ 用数组实现栈类
CrazyMizzz
数据结构C++
#include<iostream>
#include<cassert>
using namespace std;
template<class T, int SIZE = 50>
class Stack{
private:
T list[SIZE];//数组存放栈的元素
int top;//栈顶位置
public:
Stack(
- java和c语言的雷同
麦田的设计者
java递归scaner
软件启动时的初始化代码,加载用户信息2015年5月27号
从头学java二
1、语言的三种基本结构:顺序、选择、循环。废话不多说,需要指出一下几点:
a、return语句的功能除了作为函数返回值以外,还起到结束本函数的功能,return后的语句
不会再继续执行。
b、for循环相比于whi
- LINUX环境并发服务器的三种实现模型
被触发
linux
服务器设计技术有很多,按使用的协议来分有TCP服务器和UDP服务器。按处理方式来分有循环服务器和并发服务器。
1 循环服务器与并发服务器模型
在网络程序里面,一般来说都是许多客户对应一个服务器,为了处理客户的请求,对服务端的程序就提出了特殊的要求。
目前最常用的服务器模型有:
·循环服务器:服务器在同一时刻只能响应一个客户端的请求
·并发服务器:服
- Oracle数据库查询指令
肆无忌惮_
oracle数据库
20140920
单表查询
-- 查询************************************************************************************************************
-- 使用scott用户登录
-- 查看emp表
desc emp
- ext右下角浮动窗口
知了ing
JavaScriptext
第一种
<!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/
- 浅谈REDIS数据库的键值设计
矮蛋蛋
redis
http://www.cnblogs.com/aidandan/
原文地址:http://www.hoterran.info/redis_kv_design
丰富的数据结构使得redis的设计非常的有趣。不像关系型数据库那样,DEV和DBA需要深度沟通,review每行sql语句,也不像memcached那样,不需要DBA的参与。redis的DBA需要熟悉数据结构,并能了解使用场景。
- maven编译可执行jar包
alleni123
maven
http://stackoverflow.com/questions/574594/how-can-i-create-an-executable-jar-with-dependencies-using-maven
<build>
<plugins>
<plugin>
<artifactId>maven-asse
- 人力资源在现代企业中的作用
百合不是茶
HR 企业管理
//人力资源在在企业中的作用人力资源为什么会存在,人力资源究竟是干什么的 人力资源管理是对管理模式一次大的创新,人力资源兴起的原因有以下点: 工业时代的国际化竞争,现代市场的风险管控等等。所以人力资源 在现代经济竞争中的优势明显的存在,人力资源在集团类公司中存在着 明显的优势(鸿海集团),有一次笔者亲自去体验过红海集团的招聘,只 知道人力资源是管理企业招聘的 当时我被招聘上了,当时给我们培训 的人
- Linux自启动设置详解
bijian1013
linux
linux有自己一套完整的启动体系,抓住了linux启动的脉络,linux的启动过程将不再神秘。
阅读之前建议先看一下附图。
本文中假设inittab中设置的init tree为:
/etc/rc.d/rc0.d
/etc/rc.d/rc1.d
/etc/rc.d/rc2.d
/etc/rc.d/rc3.d
/etc/rc.d/rc4.d
/etc/rc.d/rc5.d
/etc
- Spring Aop Schema实现
bijian1013
javaspringAOP
本例使用的是Spring2.5
1.Aop配置文件spring-aop.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans
xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmln
- 【Gson七】Gson预定义类型适配器
bit1129
gson
Gson提供了丰富的预定义类型适配器,在对象和JSON串之间进行序列化和反序列化时,指定对象和字符串之间的转换方式,
DateTypeAdapter
public final class DateTypeAdapter extends TypeAdapter<Date> {
public static final TypeAdapterFacto
- 【Spark八十八】Spark Streaming累加器操作(updateStateByKey)
bit1129
update
在实时计算的实际应用中,有时除了需要关心一个时间间隔内的数据,有时还可能会对整个实时计算的所有时间间隔内产生的相关数据进行统计。
比如: 对Nginx的access.log实时监控请求404时,有时除了需要统计某个时间间隔内出现的次数,有时还需要统计一整天出现了多少次404,也就是说404监控横跨多个时间间隔。
Spark Streaming的解决方案是累加器,工作原理是,定义
- linux系统下通过shell脚本快速找到哪个进程在写文件
ronin47
一个文件正在被进程写 我想查看这个进程 文件一直在增大 找不到谁在写 使用lsof也没找到
这个问题挺有普遍性的,解决方法应该很多,这里我给大家提个比较直观的方法。
linux下每个文件都会在某个块设备上存放,当然也都有相应的inode, 那么透过vfs.write我们就可以知道谁在不停的写入特定的设备上的inode。
幸运的是systemtap的安装包里带了inodewatch.stp,位
- java-两种方法求第一个最长的可重复子串
bylijinnan
java算法
import java.util.Arrays;
import java.util.Collections;
import java.util.List;
public class MaxPrefix {
public static void main(String[] args) {
String str="abbdabcdabcx";
- Netty源码学习-ServerBootstrap启动及事件处理过程
bylijinnan
javanetty
Netty是采用了Reactor模式的多线程版本,建议先看下面这篇文章了解一下Reactor模式:
http://bylijinnan.iteye.com/blog/1992325
Netty的启动及事件处理的流程,基本上是按照上面这篇文章来走的
文章里面提到的操作,每一步都能在Netty里面找到对应的代码
其中Reactor里面的Acceptor就对应Netty的ServerBo
- servelt filter listener 的生命周期
cngolon
filterlistenerservelt生命周期
1. servlet 当第一次请求一个servlet资源时,servlet容器创建这个servlet实例,并调用他的 init(ServletConfig config)做一些初始化的工作,然后调用它的service方法处理请求。当第二次请求这个servlet资源时,servlet容器就不在创建实例,而是直接调用它的service方法处理请求,也就是说
- jmpopups获取input元素值
ctrain
JavaScript
jmpopups 获取弹出层form表单
首先,我有一个div,里面包含了一个表单,默认是隐藏的,使用jmpopups时,会弹出这个隐藏的div,其实jmpopups是将我们的代码生成一份拷贝。
当我直接获取这个form表单中的文本框时,使用方法:$('#form input[name=test1]').val();这样是获取不到的。
我们必须到jmpopups生成的代码中去查找这个值,$(
- vi查找替换命令详解
daizj
linux正则表达式替换查找vim
一、查找
查找命令
/pattern<Enter> :向下查找pattern匹配字符串
?pattern<Enter>:向上查找pattern匹配字符串
使用了查找命令之后,使用如下两个键快速查找:
n:按照同一方向继续查找
N:按照反方向查找
字符串匹配
pattern是需要匹配的字符串,例如:
1: /abc<En
- 对网站中的js,css文件进行打包
dcj3sjt126com
PHP打包
一,为什么要用smarty进行打包
apache中也有给js,css这样的静态文件进行打包压缩的模块,但是本文所说的不是以这种方式进行的打包,而是和smarty结合的方式来把网站中的js,css文件进行打包。
为什么要进行打包呢,主要目的是为了合理的管理自己的代码 。现在有好多网站,你查看一下网站的源码的话,你会发现网站的头部有大量的JS文件和CSS文件,网站的尾部也有可能有大量的J
- php Yii: 出现undefined offset 或者 undefined index解决方案
dcj3sjt126com
undefined
在开发Yii 时,在程序中定义了如下方式:
if($this->menuoption[2] === 'test'),那么在运行程序时会报:undefined offset:2,这样的错误主要是由于php.ini 里的错误等级太高了,在windows下错误等级
- linux 文件格式(1) sed工具
eksliang
linuxlinux sed工具sed工具linux sed详解
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2106082
简介
sed 是一种在线编辑器,它一次处理一行内容。处理时,把当前处理的行存储在临时缓冲区中,称为“模式空间”(pattern space),接着用sed命令处理缓冲区中的内容,处理完成后,把缓冲区的内容送往屏幕。接着处理下一行,这样不断重复,直到文件末尾
- Android应用程序获取系统权限
gqdy365
android
引用
如何使Android应用程序获取系统权限
第一个方法简单点,不过需要在Android系统源码的环境下用make来编译:
1. 在应用程序的AndroidManifest.xml中的manifest节点
- HoverTree开发日志之验证码
hvt
.netC#asp.nethovertreewebform
HoverTree是一个ASP.NET的开源CMS,目前包含文章系统,图库和留言板功能。代码完全开放,文章内容页生成了静态的HTM页面,留言板提供留言审核功能,文章可以发布HTML源代码,图片上传同时生成高品质缩略图。推出之后得到许多网友的支持,再此表示感谢!留言板不断收到许多有益留言,但同时也有不少广告,因此决定在提交留言页面增加验证码功能。ASP.NET验证码在网上找,如果不是很多,就是特别多
- JSON API:用 JSON 构建 API 的标准指南中文版
justjavac
json
译文地址:https://github.com/justjavac/json-api-zh_CN
如果你和你的团队曾经争论过使用什么方式构建合理 JSON 响应格式, 那么 JSON API 就是你的 anti-bikeshedding 武器。
通过遵循共同的约定,可以提高开发效率,利用更普遍的工具,可以是你更加专注于开发重点:你的程序。
基于 JSON API 的客户端还能够充分利用缓存,
- 数据结构随记_2
lx.asymmetric
数据结构笔记
第三章 栈与队列
一.简答题
1. 在一个循环队列中,队首指针指向队首元素的 前一个 位置。
2.在具有n个单元的循环队列中,队满时共有 n-1 个元素。
3. 向栈中压入元素的操作是先 移动栈顶指针&n
- Linux下的监控工具dstat
网络接口
linux
1) 工具说明dstat是一个用来替换 vmstat,iostat netstat,nfsstat和ifstat这些命令的工具, 是一个全能系统信息统计工具. 与sysstat相比, dstat拥有一个彩色的界面, 在手动观察性能状况时, 数据比较显眼容易观察; 而且dstat支持即时刷新, 譬如输入dstat 3, 即每三秒收集一次, 但最新的数据都会每秒刷新显示. 和sysstat相同的是,
- C 语言初级入门--二维数组和指针
1140566087
二维数组c/c++指针
/*
二维数组的定义和二维数组元素的引用
二维数组的定义:
当数组中的每个元素带有两个下标时,称这样的数组为二维数组;
(逻辑上把数组看成一个具有行和列的表格或一个矩阵);
语法:
类型名 数组名[常量表达式1][常量表达式2]
二维数组的引用:
引用二维数组元素时必须带有两个下标,引用形式如下:
例如:
int a[3][4]; 引用:
- 10点睛Spring4.1-Application Event
wiselyman
application
10.1 Application Event
Spring使用Application Event给bean之间的消息通讯提供了手段
应按照如下部分实现bean之间的消息通讯
继承ApplicationEvent类实现自己的事件
实现继承ApplicationListener接口实现监听事件
使用ApplicationContext发布消息