- NLP_jieba中文分词的常用模块
Hiweir ·
NLP_jieba的使用自然语言处理中文分词人工智能nlp
1.jieba分词模式(1)精确模式:把句子最精确的切分开,比较适合文本分析.默认精确模式.(2)全模式:把句子中所有可能成词的词都扫描出来,cut_all=True,缺点:速度快,不能解决歧义(3)paddle:利用百度的paddlepaddle深度学习框架.简单来说就是使用百度提供的分词模型.use_paddle=True.(4)搜索引擎模式:在精确模式的基础上,对长词再进行切分,提高召回率,
- Python的情感词典情感分析和情绪计算
yava_free
python大数据人工智能
一.大连理工中文情感词典情感分析(SentimentAnalysis)和情绪分类(EmotionClassification)都是非常重要的文本挖掘手段。情感分析的基本流程如下图所示,通常包括:自定义爬虫抓取文本信息;使用Jieba工具进行中文分词、词性标注;定义情感词典提取每行文本的情感词;通过情感词构建情感矩阵,并计算情感分数;结果评估,包括将情感分数置于0.5到-0.5之间,并可视化显示。目
- python连接es_Elasticsearch --- 3. ik中文分词器, python操作es
weixin_39962285
python连接es
一.IK中文分词器1.下载安装2.测试#显示结果{"tokens":[{"token":"上海","start_offset":0,"end_offset":2,"type":"CN_WORD","position":0},{"token":"自来水","start_offset":2,"end_offset":5,"type":"CN_WORD","position":1},{"token":"
- 自然语言处理系列八》中文分词》规则分词》正向最大匹配法
陈敬雷-充电了么-CEO兼CTO
算法人工智能大数据算法人工智能编程语言java自然语言处理
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】文章目录自然语言处理系列八规则分词正向最大匹配法总结自然语言处理系列八规则分词规则分词是基于字典、词库匹配的分词方法(机械分词法),其实现的主要思想是:切分语句时,将语句特定长的字符串与字典进行匹配,匹配成功就进行切分。按照匹配的方式可分为:正向最
- Java 结合elasticsearch-ik分词器,实现评论的违规词汇脱敏等操作
八百码
elasticsearch大数据搜索引擎
IK分词(IKAnalyzer)是一款基于Java开发的中文分词工具,它结合了词典分词和基于统计的分词方法,旨在为用户提供高效、准确、灵活的中文分词服务。注意:需要自己建立一个敏感词库,然后自己选择方式同步到elasticsearch中,方便比对操作话不多说,直接上后台代码这个依赖是我使用的,可以结合自己的情况自己选择适用版本的相关依赖org.elasticsearchelasticsearcho
- 文本分析之关键词提取(TF-IDF算法)
SEVEN-YEARS
tf-idf
键词提取是自然语言处理中的一个重要步骤,可以帮助我们理解文本的主要内容。TF-IDF(TermFrequency-InverseDocumentFrequency)是一种常用的关键词提取方法,它基于词频和逆文档频率的概念来确定词语的重要性。准备工作首先,我们需要准备一些工具和库,包括Pandas、jieba(结巴分词)、sklearn等。Pandas:用于数据处理。jieba:用于中文分词。skl
- MySQL 实现模糊匹配
flying jiang
架构设计数据库mysql数据库
摘要:在不依赖Elasticsearch等外部搜索引擎的情况下,您依然能够充分利用MySQL数据库内置的LIKE和REGEXP操作符来实现高效的模糊匹配功能。针对更为复杂的搜索需求,尤其是在处理大型数据集时,结合使用IK分词器(虽然IK分词器本身主要用于中文分词,在Elasticsearch等搜索引擎中广泛应用,但可以通过一些创造性的方法间接应用于MySQL环境)可以显著提升搜索的准确性和效率。正
- Python数据可视化词云展示周董的歌
PathonDiss
马上开始了,你准备好了么准备工作环境:Windows+Python3.6IDE:根据个人喜好,自行选择模块:Matplotlib是一个Python的2D数学绘图库pipinstallmatplotlibimportmatplotlib.pyplotaspltjieba中文分词库pipinstalljiebaimportjiebawordcloud词云库pipinstallwordcloudfrom
- android sqlite 分词,sqlite3自定义分词器
雷幺幺
androidsqlite分词
sqlite3通过使用fts3虚表支持全文搜索,默认支持simple和porter两种分词器,并提供了接口来自定义分词器。这里我们利用mmseg来构造自定义的中文分词器。虽然sqlite在fts3_tokenizer.h中提供了各种接口供用户自定义分词器,但其并未提供c函数供用户来注册自定义的分词器,分词器的注册必须使用sql语句来完成。SELECTfts3_tokenizer(,);其中toke
- 自然语言处理NLP之中文分词和词性标注
陈敬雷-充电了么-CEO兼CTO
自然语言处理
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】文章目录一、Python第三方库jieba(中文分词、词性标注)特点二、jieba中文分词的安装关键词抽取基于TF-IDF算法TF-IDF原理介绍基于TextRank算法的关键词抽取textRank算法原理介绍总结一、Python第三方库jieba
- ElasticSearch
HW--
elasticsearch
一、适用场景全文搜索:1.电商搜索2.站内搜索3.文档管理系统4.论坛和社交媒体日志分析与监控:1.服务器日志2.应用日志3.运维监控数据分析:1.业务分析2.时序数据分析NoSQLJSON文档数据库:作为JSON文档数据库使用搜索推荐实现个性化搜索和推荐功能地理信息系统存储和查询带有地理信息的数据大规模监控系统二、为什么要安装分词器?IK分词器中针对中文分词提供了ik_smart和ik_max_
- Lucene实现自定义中文同义词分词器
WangJonney
LuceneLucene
----------------------------------------------------------lucene的分词_中文分词介绍----------------------------------------------------------Paoding:庖丁解牛分词器。已经没有更新了mmseg:使用搜狗的词库1.导入包(有两个包:1.带dic的,2.不带dic的)如果使用
- HanLP实战教程:离线本地版分词与命名实体识别
Tim_Van
中文分词命名实体识别自然语言处理
HanLP是一个功能强大的自然语言处理库,提供了多种语言的分词、命名实体识别等功能。然而,网上关于HanLP的说明往往比较混乱,很多教程都是针对很多年前的API用法。而HanLP官网主要讲述的是RESTful格式的在线请求,但很少提到离线本地版本。本文将介绍如何在离线本地环境中使用HanLP2.1的nativeAPI进行中文分词和命名实体识别。本文使用的HanLP版本为HanLP2.1.0-bet
- es安装中文分词器 IK
我要好好学java
elasticsearch中文分词大数据
1.下载https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik这个是官方的下载地址,下载跟自己es版本对应的即可那么需要下载7.12.0版本的分词器2.安装1.在es的plugins的文件夹下先创建一个ik目录bashcd/home/apps/elasticsearch/plugins/mkdirik2.然后将下载解压后的文件放入到ik文件夹下3.重启
- python笔记——jieba库
Toby不写代码
python学习python
文章目录一.概述二.jieba库使用三.实例一.概述1.jieba库概述jieba库是一个重要的第三方中文分词函数库,不是安装包自带的,需要通过pip指令安装pip3installjieba二.jieba库使用1.库函数jieba.cut(s)——精确模式,返回一个可迭代数据类型jieba.cut(s,cut_all=True)——全模式,输出文本s中可能的单词jieba.cut_for_sear
- 什么是jieba?
zg1g
easyui前端javascriptecmascript前端框架
简介jieba是一个流行的中文分词工具,它能够将一段文本切分成有意义的词语。它是目前Python中最常用的中文分词库之一,具有简单易用、高效准确的特点。该库能够处理多种文本分析任务,如情感分析、关键词提取、文本分类等。安装在使用jieba库之前,需要先安装它。可以通过pip命令来进行安装:pip install jieba分词方法jieba库提供了三种分词方法:精确模式、全模式和搜索引擎模式。精确
- 基于jieba库实现中文词频统计
kongxx
要实现中文分词功能,大家基本上都是在使用jieba这个库来实现,下面就看看怎样实现一个简单文本分词功能。安装python的工具,安装当然是使用pip安装了。pipinstalljieba使用先看一个小例子,下面的代码是从一个文本文件中分词并统计出现频率最高的10个单词,并打印到控制台。#!/usr/bin/envpython#-*-coding:utf-8-*-importjiebaimportj
- 如何使用Python进行地址信息(省/市/区/姓名/电话)提取
在数据处理和分析的领域中,地址信息提取是一个常见且关键的任务。Python,作为一门功能强大的编程语言,配合一些专门的库,可以有效地帮助我们从一段文本中提取出详细的地址信息。本文将结合具体的代码示例,详细介绍如何使用Python进行地址信息的提取。准备工作在开始之前,我们需要安装一些必要的Python库:jieba:一个中文分词库,可以用来识别中文文本中的词语。paddle:百度开发的深度学习平台
- NLP学习(二)—中文分词技术
陈易德
NLP自然语言处理
本次代码的环境:运行平台:WindowsPython版本:Python3.xIDE:PyCharm一、前言这篇内容主要是讲解的中文分词,词是一个完整语义的最小单位。分词技术是词性标注、命名实体识别、关键词提取等技术的基础。本篇博文会主要介绍基于规则的分词、基于统计的分词、jieba库等内容。一直在说中文分词,那中文分词和欧语系的分词有什么不同或者说是难点的呢?主要难点在于汉语结构与印欧体系语种差异
- NLP词典切分算法
卡拉比丘流形
自然语言处理自然语言处理python
目录一、词典的加载二、切分算法2.1完全切分2.2正向最长匹配2.3逆向最长匹配2.4双向最长匹配3.速度测评词的定义在语言学上,词语的定义是具备独立意义的最小单位在基于词典的中文分词中,词典中的字符串就是词词的性质一、词典的加载加载HanLP附带的迷你核心词典frompyhanlpimport*defload_dictionary():"""加载HanLP中的mini词库:return:一个se
- Python 词云 【中/英】小白简单入门教程
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1.分析构建词云需要具备:原料即文章等内容将内容进行分词将分词后的内容利用构建词云的工具进行构建保存成图片2.需要的主要模块jieba中文分词wordcloud构建词云3.模块原理wordcloud的实现原理文本预处理词频统计将高频词以图片形式进行彩色渲染jieba的实现原理进行中文分词(有多种模式)4.英文词云英文分词和构建词云只需要wordcloud模块Python学习资料或者需要代码、视频加
- java多线程 封装_【原创】中文分词系统 ICTCLAS2015 的JAVA封装和多线程执行(附代码)...
洪文律所
java多线程封装
本文针对的问题是ICTCLAS2015的多线程分词,为了实现多线程做了简单的JAVA封装。如果有需要可以自行进一步封装其它接口。首先ICTCLAS2015的传送门(http://ictclas.nlpir.org/),其对中文分词做的比较透彻,而且有一定的可调式性。但是应用到实际开发中的话,多线程操作是必须的,因此有了本文的初衷。可能有的小伙伴不太清楚ICTCLASS是干嘛的,下面是一段介绍:NL
- 华为OD机试真题C卷-篇2
laufing
算法与数据结构(python)华为od算法刷题python
文章目录启动多任务排序有效子字符串最长子字符串的长度最长子字符串的长度(二)两个字符串间的最短路径问题生成Huffman树可以处理的最大任务中文分词模拟器手机App防沉迷系统根据IP查找城市文件缓存系统寻找最优的路测线路Wonderland游乐园项目排期/最少交付时间灰度图存储精准核酸检测运输时间启动多任务排序A任务依赖B任务,执行时需要先执行B任务,完成后才可以执行A任务;若一个任务不依赖其他任
- elasticsearch使用ik中文分词器
huan1993
一、背景es自带了一堆的分词器,比如standard、whitespace、language(比如english)等分词器,但是都对中文分词的效果不太好,此处安装第三方分词器ik,来实现分词。二、安装ik分词器1、从github上找到和本次es版本匹配上的分词器#下载地址https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases2、使用e
- TF-IDF入门与实例
lawenliu
我们对文档分析的时候,通常需要提取关键词,中文分词可以使用jieba分词,英文通过空格和特殊字符分割即可。那么分割之后是不是出现频率越高这些词就能越好代表这篇文章描述的内容呢?答案是否定的,比如英文中常见的词a、an等,中文中常见的“的”、“你”等等。有一些词可以通过过滤stopWord词表去掉,但是对于领域文档分析就会遇到更复杂的情况,比如需要把100份文档分到不同的领域,提取每个领域的关键词;
- 【2023华为OD-C卷-第三题-中文分词模拟器】100%通过率(JavaScript&Java&Python&C++)
塔子哥学算法
华为odc语言中文分词
本题已有网友报告代码100%通过率OJ&答疑服务购买任意专栏,即可添加博主vx:utheyi,获取答疑/辅导服务OJ权限获取可以在购买专栏后访问网站:首页-CodeFun2000题目描述给定一个连续不包含空格的字符串,该字符串仅包含英文小写字母及英文标点符号(逗号、分号、句号),同时给定词库,对该字符串进行精确分词。说明:精确分词:字符串分词后,不会出现重叠。即"ilovechina",不同词库可
- 自然语言处理从零到入门 分词
BlackStar_L
自然语言处理与文本检索自然语言处理人工智能
自然语言处理从零到入门分词–Tokenization一、什么是分词?二、为什么要分词?三、中英文分词的3个典型区别四、中文分词的3大难点五、3种典型的分词方法六、分词工具总结参考分词是NLP的基础任务,将句子,段落分解为字词单位,方便后续的处理的分析。本文将介绍分词的原因,中英文分词的3个区别,中文分词的3大难点,分词的3种典型方法。最后将介绍中文分词和英文分词常用的工具。一、什么是分词?分词是自
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不二人生
自然语言处理自然语言处理人工智能
NLP入门系列—分词Tokenization分词是NLP的基础任务,将句子,段落分解为字词单位,方便后续的处理的分析。本文将介绍分词的原因,中英文分词的3个区别,中文分词的3大难点,分词的3种典型方法。最后将介绍中文分词和英文分词常用的工具。分词就是将句子、段落、文章这种长文本,分解为以字词为单位的数据结构,方便后续的处理分析工作。词是一个比较合适的粒度词是表达完整含义的最小单位。字的粒度太小,无
- 07、全文检索 -- Solr -- Solr 全文检索 之 为索引库添加中文分词器
_L_J_H_
#全文检索(Solr和Elasticsearch)全文检索solr中文分词
目录Solr全文检索之为索引库添加中文分词器添加中文分词器1、添加中文分词器的jar包2、修改managed-schema配置文件什么是fieldType3、添加停用词文档4、重启solr5、添加【*_cn】动态字段,并为该字段设置中文分词器6、演示分词器的区别演示text_cjk这个简单的分词器演示text_cn这个中文分词器Solr全文检索之为索引库添加中文分词器添加中文分词器1、添加中文分词
- Python 中 jieba 库
SteveKenny
pythonpython开发语言后端
文章目录jieba库一、简介1、是什么2、安装二、基本使用1、三种模式2、使用语法2.1对词组的基本操作2.2关键字提取2.3词性标注2.4返回词语在原文的起止位置jieba库一、简介1、是什么(1)jieba是优秀的中文分词第三方库中文文本需要通过分词获得单个的词语jieba是优秀的中文分词第三方库,需要额外安装jieba库提供三种分词模式,最简单只需掌握一个函数(2)jieba分词的原理jie
- [黑洞与暗粒子]没有光的世界
comsci
无论是相对论还是其它现代物理学,都显然有个缺陷,那就是必须有光才能够计算
但是,我相信,在我们的世界和宇宙平面中,肯定存在没有光的世界....
那么,在没有光的世界,光子和其它粒子的规律无法被应用和考察,那么以光速为核心的
&nbs
- jQuery Lazy Load 图片延迟加载
aijuans
jquery
基于 jQuery 的图片延迟加载插件,在用户滚动页面到图片之后才进行加载。
对于有较多的图片的网页,使用图片延迟加载,能有效的提高页面加载速度。
版本:
jQuery v1.4.4+
jQuery Lazy Load v1.7.2
注意事项:
需要真正实现图片延迟加载,必须将真实图片地址写在 data-original 属性中。若 src
- 使用Jodd的优点
Kai_Ge
jodd
1. 简化和统一 controller ,抛弃 extends SimpleFormController ,统一使用 implements Controller 的方式。
2. 简化 JSP 页面的 bind, 不需要一个字段一个字段的绑定。
3. 对 bean 没有任何要求,可以使用任意的 bean 做为 formBean。
使用方法简介
- jpa Query转hibernate Query
120153216
Hibernate
public List<Map> getMapList(String hql,
Map map) {
org.hibernate.Query jpaQuery = entityManager.createQuery(hql);
if (null != map) {
for (String parameter : map.keySet()) {
jp
- Django_Python3添加MySQL/MariaDB支持
2002wmj
mariaDB
现状
首先,
[email protected] 中默认的引擎为 django.db.backends.mysql 。但是在Python3中如果这样写的话,会发现 django.db.backends.mysql 依赖 MySQLdb[5] ,而 MySQLdb 又不兼容 Python3 于是要找一种新的方式来继续使用MySQL。 MySQL官方的方案
首先据MySQL文档[3]说,自从MySQL
- 在SQLSERVER中查找消耗IO最多的SQL
357029540
SQL Server
返回做IO数目最多的50条语句以及它们的执行计划。
select top 50
(total_logical_reads/execution_count) as avg_logical_reads,
(total_logical_writes/execution_count) as avg_logical_writes,
(tot
- spring UnChecked 异常 官方定义!
7454103
spring
如果你接触过spring的 事物管理!那么你必须明白 spring的 非捕获异常! 即 unchecked 异常! 因为 spring 默认这类异常事物自动回滚!!
public static boolean isCheckedException(Throwable ex)
{
return !(ex instanceof RuntimeExcep
- mongoDB 入门指南、示例
adminjun
javamongodb操作
一、准备工作
1、 下载mongoDB
下载地址:http://www.mongodb.org/downloads
选择合适你的版本
相关文档:http://www.mongodb.org/display/DOCS/Tutorial
2、 安装mongoDB
A、 不解压模式:
将下载下来的mongoDB-xxx.zip打开,找到bin目录,运行mongod.exe就可以启动服务,默
- CUDA 5 Release Candidate Now Available
aijuans
CUDA
The CUDA 5 Release Candidate is now available at http://developer.nvidia.com/<wbr></wbr>cuda/cuda-pre-production. Now applicable to a broader set of algorithms, CUDA 5 has advanced fe
- Essential Studio for WinRT网格控件测评
Axiba
JavaScripthtml5
Essential Studio for WinRT界面控件包含了商业平板应用程序开发中所需的所有控件,如市场上运行速度最快的grid 和chart、地图、RDL报表查看器、丰富的文本查看器及图表等等。同时,该控件还包含了一组独特的库,用于从WinRT应用程序中生成Excel、Word以及PDF格式的文件。此文将对其另外一个强大的控件——网格控件进行专门的测评详述。
网格控件功能
1、
- java 获取windows系统安装的证书或证书链
bewithme
windows
有时需要获取windows系统安装的证书或证书链,比如说你要通过证书来创建java的密钥库 。
有关证书链的解释可以查看此处 。
public static void main(String[] args) {
SunMSCAPI providerMSCAPI = new SunMSCAPI();
S
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(set类型和zset类型)
bijian1013
redis数据库NoSQL
4.sets类型
Set是集合,它是string类型的无序集合。set是通过hash table实现的,添加、删除和查找的复杂度都是O(1)。对集合我们可以取并集、交集、差集。通过这些操作我们可以实现sns中的好友推荐和blog的tag功能。
sadd:向名称为key的set中添加元
- 异常捕获何时用Exception,何时用Throwable
bingyingao
用Exception的情况
try {
//可能发生空指针、数组溢出等异常
} catch (Exception e) {
 
- 【Kafka四】Kakfa伪分布式安装
bit1129
kafka
在http://bit1129.iteye.com/blog/2174791一文中,实现了单Kafka服务器的安装,在Kafka中,每个Kafka服务器称为一个broker。本文简单介绍下,在单机环境下Kafka的伪分布式安装和测试验证 1. 安装步骤
Kafka伪分布式安装的思路跟Zookeeper的伪分布式安装思路完全一样,不过比Zookeeper稍微简单些(不
- Project Euler
bookjovi
haskell
Project Euler是个数学问题求解网站,网站设计的很有意思,有很多problem,在未提交正确答案前不能查看problem的overview,也不能查看关于problem的discussion thread,只能看到现在problem已经被多少人解决了,人数越多往往代表问题越容易。
看看problem 1吧:
Add all the natural num
- Java-Collections Framework学习与总结-ArrayDeque
BrokenDreams
Collections
表、栈和队列是三种基本的数据结构,前面总结的ArrayList和LinkedList可以作为任意一种数据结构来使用,当然由于实现方式的不同,操作的效率也会不同。
这篇要看一下java.util.ArrayDeque。从命名上看
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-装饰模式-Decorator
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
import java.io.BufferedOutputStream;
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.Fi
- Maven学习(一)
chenyu19891124
Maven私服
学习一门技术和工具总得花费一段时间,5月底6月初自己学习了一些工具,maven+Hudson+nexus的搭建,对于maven以前只是听说,顺便再自己的电脑上搭建了一个maven环境,但是完全不了解maven这一强大的构建工具,还有ant也是一个构建工具,但ant就没有maven那么的简单方便,其实简单点说maven是一个运用命令行就能完成构建,测试,打包,发布一系列功
- [原创]JWFD工作流引擎设计----节点匹配搜索算法(用于初步解决条件异步汇聚问题) 补充
comsci
算法工作PHP搜索引擎嵌入式
本文主要介绍在JWFD工作流引擎设计中遇到的一个实际问题的解决方案,请参考我的博文"带条件选择的并行汇聚路由问题"中图例A2描述的情况(http://comsci.iteye.com/blog/339756),我现在把我对图例A2的一个解决方案公布出来,请大家多指点
节点匹配搜索算法(用于解决标准对称流程图条件汇聚点运行控制参数的算法)
需要解决的问题:已知分支
- Linux中用shell获取昨天、明天或多天前的日期
daizj
linuxshell上几年昨天获取上几个月
在Linux中可以通过date命令获取昨天、明天、上个月、下个月、上一年和下一年
# 获取昨天
date -d 'yesterday' # 或 date -d 'last day'
# 获取明天
date -d 'tomorrow' # 或 date -d 'next day'
# 获取上个月
date -d 'last month'
#
- 我所理解的云计算
dongwei_6688
云计算
在刚开始接触到一个概念时,人们往往都会去探寻这个概念的含义,以达到对其有一个感性的认知,在Wikipedia上关于“云计算”是这么定义的,它说:
Cloud computing is a phrase used to describe a variety of computing co
- YII CMenu配置
dcj3sjt126com
yii
Adding id and class names to CMenu
We use the id and htmlOptions to accomplish this. Watch.
//in your view
$this->widget('zii.widgets.CMenu', array(
'id'=>'myMenu',
'items'=>$this-&g
- 设计模式之静态代理与动态代理
come_for_dream
设计模式
静态代理与动态代理
代理模式是java开发中用到的相对比较多的设计模式,其中的思想就是主业务和相关业务分离。所谓的代理设计就是指由一个代理主题来操作真实主题,真实主题执行具体的业务操作,而代理主题负责其他相关业务的处理。比如我们在进行删除操作的时候需要检验一下用户是否登陆,我们可以删除看成主业务,而把检验用户是否登陆看成其相关业务
- 【转】理解Javascript 系列
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理解Javascript_13_执行模型详解
摘要: 在《理解Javascript_12_执行模型浅析》一文中,我们初步的了解了执行上下文与作用域的概念,那么这一篇将深入分析执行上下文的构建过程,了解执行上下文、函数对象、作用域三者之间的关系。函数执行环境简单的代码:当调用say方法时,第一步是创建其执行环境,在创建执行环境的过程中,会按照定义的先后顺序完成一系列操作:1.首先会创建一个
- Subsets II
hcx2013
set
Given a collection of integers that might contain duplicates, nums, return all possible subsets.
Note:
Elements in a subset must be in non-descending order.
The solution set must not conta
- Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
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目录
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Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
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Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- shell嵌套expect执行命令
liyonghui160com
一直都想把expect的操作写到bash脚本里,这样就不用我再写两个脚本来执行了,搞了一下午终于有点小成就,给大家看看吧.
系统:centos 5.x
1.先安装expect
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#!/bin/bash
- Linux实用命令整理
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linux
0. 基本命令 linux 基本命令整理
1. 压缩 解压 tar -zcvf a.tar.gz a #把a压缩成a.tar.gz tar -zxvf a.tar.gz #把a.tar.gz解压成a
2. vim小结 2.1 vim替换 :m,ns/word_1/word_2/gc  
- 独立开发人员通向成功的29个小贴士
shoothao
独立开发
概述:本文收集了关于独立开发人员通向成功需要注意的一些东西,对于具体的每个贴士的注解有兴趣的朋友可以查看下面标注的原文地址。
明白你从事独立开发的原因和目的。
保持坚持制定计划的好习惯。
万事开头难,第一份订单是关键。
培养多元化业务技能。
提供卓越的服务和品质。
谨小慎微。
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学会组织,有条理的工作才是最有效率的。
“独立
- JAVA中堆栈和内存分配原理
uule
java
1、栈、堆
1.寄存器:最快的存储区, 由编译器根据需求进行分配,我们在程序中无法控制.2. 栈:存放基本类型的变量数据和对象的引用,但对象本身不存放在栈中,而是存放在堆(new 出来的对象)或者常量池中(字符串常量对象存放在常量池中。)3. 堆:存放所有new出来的对象。4. 静态域:存放静态成员(static定义的)5. 常量池:存放字符串常量和基本类型常量(public static f