- 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
- chatGPT机器人价格|聊天机器人搭建|小程序搭建
红匣子实力推荐
chatGPT机器人是目前市场上非常流行的聊天机器人,可用于各种领域,如客服、营销和教育等。因此,越来越多的企业和个人开始考虑搭建自己的chatGPT机器人。但问题是,这需要多少费用呢?CHATGPT接入-联系电话13642679953(微信同号)首先,让我们了解一下chatGPT机器人的基本定义和功能。chatGPT机器人是一种基于自然语言处理技术的聊天机器人,可模拟人类对话,回答用户的问题,并
- 自然语言处理系列四十五》Elasticsearch搜索引擎》Elasticsearch入门及技术原理
陈敬雷-充电了么-CEO兼CTO
搜索引擎自然语言处理elasticsearchaichatgptgpt人工智能
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四十五Elasticsearch搜索引擎》Elasticsearch入门及技术原理Elasticsearch安装部署和使用总结自然语言处理系列四十五Elasticsearch搜索引擎》Elasticsearch入门及技术原理
- 自然语言处理系列四十二》新词发现与短语提取》新词发现》代码实战
陈敬雷-充电了么-CEO兼CTO
自然语言处理人工智能nlpaichatgptgptjava
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四十二新词发现》代码实战短语提取算法原理总结自然语言处理系列四十二新词发现》代码实战新词发现是NLP的基础任务之一,通过对已有语料进行挖掘,从中识别出新词。上一篇文章已经对新词发现做了详细介绍,下面展示代码,HanLP工具提
- 深度学习:探索人工智能的无限可能
木小梦(๑• . •๑)
人工智能深度学习
引言:在当今这个数字化时代,人工智能(AI)已经成为了一个热门话题。从自动驾驶汽车到智能助手,AI正在逐渐改变我们的生活方式。而在AI领域,深度学习是近年来发展最为迅速的一个分支。本文将深入探讨深度学习及其相关领域,包括计算机视觉、自然语言处理、神经网络和强化学习。1.深度学习深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法,它试图模拟人脑的工作方式,通过训练大量数据来自动学习数据的内在规律和表示层次
- 计算机毕业设计之基于Python的旅游景点评论内容分析与研究
微信bishe58
课程设计springbootpython信息可视化
旅游景点评论内容分析与研究是一个涉及文本挖掘、情感分析和数据可视化等多领域技术的复杂过程。本研究以Python编程语言为基础,首先收集了来自不同旅游平台的用户评论数据。通过运用自然语言处理(NLP)技术,清洗并预处理了这些数据,以便于后续分析。随后,采用情感分析方法来识别和量化评论中的主观态度和情绪倾向,从而判断游客的整体满意度。此外,还运用词云、主题建模等手段来探索游客评论中的关键词汇和讨论主题
- 【机器学习-随记】使用 Slack 和 Facebook Messenger 的消息机器人实现虚拟客服人员
听忆.
机器学习facebook机器人
使用Slack和FacebookMessenger的消息机器人实现虚拟客服人员1.平台选择与集成2.消息机器人开发3.自然语言处理(NLP)4.虚拟助手功能实现5.语音助手集成6.安全与用户隐私7.测试与部署边走、边悟迟早会好实现一个虚拟客服人员,能够通过Slack和FacebookMessenger进行交互,并执行虚拟助手和语音助手通常完成的任务,涉及多个技术组件和步骤。以下是实现这一系统的详细
- 【Faiss】构建高效搜索系统 - Faiss向量数据库的搭建
何遇mirror
大数据faiss
目录编辑1.引言2.Faiss简介3.安装与配置3.1在不同操作系统上的安装方法3.1.1Windows3.1.2macOS3.1.3Linux3.2配置开发环境3.2.1使用virtualenv3.2.2使用Anaconda1.引言在当今这个数据爆炸的时代,快速有效地处理海量数据已经成为企业和研究机构面临的重大挑战之一。特别是在计算机视觉、自然语言处理等领域,面对大量的高维向量数据,传统的数据库
- 初识LangChain的快速入门指南
hai40587
langchain
初识LangChain的快速入门指南LangChain是一个强大的自然语言处理(NLP)工具链,旨在帮助开发者快速构建复杂的语言处理应用。它简化了与大语言模型(LLM)的交互过程,支持数据检索和将不同功能模块串联起来以完成复杂任务。本指南将详细介绍LangChain的安装、核心概念、基本使用、进阶使用以及社区与支持,帮助读者快速上手LangChain。一、安装与设置首先,确保你的系统中已安装Pyt
- 【好书分享第十期】大模型应用解决方案_基于ChatGPT和GPT-4等Transformer架构的自然语言处理(文末送书)
屿小夏
书籍推荐chatgpttransformer架构大模型AI
文章目录前言一、内容简介二、作者简介三、目录四、摘录粉丝福利前言在不到4年的时间里,Transformer模型以其强大的性能和创新的思想,迅速在NLP社区崭露头角,打破了过去30年的记录。BERT、T5和GPT等模型现在已成为计算机视觉、语音识别、翻译、蛋白质测序、编码等各个领域中新应用的基础构件。因此,斯坦福大学最近提出了“基础模型”这个术语,用于定义基于巨型预训练Transformer的一系列
- 聚星文社——绘唐科技Ai推文软件
绘唐AIGCAI工具
科技
聚星文社——绘唐科技Ai推文软件聚星文社--绘唐科技Ai推文软件https://iimenvrieak.feishu.cn/docx/ZhRNdEWT6oGdCwxdhOPcdds7nofAI推文软件是一种利用人工智能技术帮助用户自动生成推文内容的工具。该软件会分析用户提供的相关信息和目标群体,然后使用机器学习算法和自然语言处理技术来生成具有吸引力和关联性的推文内容。通过使用AI推文软件,用户可以
- 大规模语言模型从理论到实践:智能代理的组成
AGI通用人工智能之禅
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
大规模语言模型从理论到实践:智能代理的组成关键词:大规模语言模型、智能代理、自然语言处理、深度学习、知识表示、推理机制、应用场景文章目录大规模语言模型从理论到实践:智能代理的组成1.背景介绍2.核心概念与联系3.核心算法原理&具体操作步骤3.1算法原理概述3.2算法步骤详解3.3算法优缺点3.4算法应用领域4.数学模型和公式&详细讲解&举例说明4.1数学模型构建4.2公式推导过程4.3案例分析与讲
- 【Python机器学习】NLP概述——深度处理
zhangbin_237
Python机器学习python机器学习自然语言处理人工智能机器人
自然语言处理流水线的各个阶段可以看作是层,就像是前馈神经网络中的层一样。深度学习就是通过在传统的两层机器学习模型架构(特征提取+建模)中添加额外的处理层来创建更复杂的模型和行为。上图中,前四层对应于聊天机器人流水线中的前两个阶段(特征提取和特征分析)。例如,词性标注(POS标注)是在聊天机器人流水线的分析阶段生成特征的一种方法。POS标签由默认的SpaCY流水线自动生成,该流水线包括上图中所有的前
- 【Python机器学习】NLP分词——词干还原的挑战
zhangbin_237
Python机器学习自然语言处理人工智能机器学习python开发语言
要想使用自然语言处理的相关应用,第一件事就是需要一个强大的词汇表。我们要把文档或任何字符串拆分为离散的有意义的词条,这里说的词条仅限于词、标点符号和数值,但是这里使用的技术可以很容易推广到字符序列包含的任何其他有意义的单元,比如ASCII表情符号、Unicode表情符号和数学符号。从文档中检索词条需要一些字符串处理方法,这些方法不仅仅是str.split(),处理时需要把标点符号与词分开,还需要将
- 大模型企业应用落地系列三》基于大模型的对话式推荐系统》技术架构实现》大数据平台层
陈敬雷-充电了么-CEO兼CTO
算法人工智能大数据架构大数据aichatgptgptgpt-3nlp
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】文章目录大模型企业应用落地系列三技术架构实现》大数据平台层大模型底座层具体实现大模型推荐技术发展趋势探讨总结大模型企业应用落地系列三技术架构实现》大数据平台层大数据平台层是对话式推荐系统的重要基础,它集成了多种数据库和数据存储技术,以满足系统对数据
- 基于深度学习的高效模型压缩
SEU-WYL
深度学习dnn深度学习人工智能
基于深度学习的高效模型压缩技术在确保模型性能的同时,显著减少了模型的存储需求和计算复杂度,从而使得深度学习模型能够更好地适应资源受限的环境(如移动设备、嵌入式系统)并加快推理速度。以下是关于高效模型压缩的详细讨论:1.模型压缩的背景与挑战随着深度学习模型的不断发展,模型规模和复杂性大幅增加,特别是在计算机视觉、自然语言处理等领域,模型通常包含数以亿计的参数。这种大规模模型虽然能够实现高精度,但其计
- 微软在Edge浏览器中引入本地AI模型;苹果将于9月10日发布iPhone 16系列
go2coding
AI日报edge人工智能iphone
AI新闻微软在Edge浏览器中引入本地AI模型摘要:微软正在探索在MicrosoftEdge浏览器中引入名为Phi3Mini的本地AI模型,旨在提升用户交互体验。最新的Canary版Edge浏览器中出现了“PromptAPIforPhi3Mini”的实验性选项,用户可通过自然语言指令与内置的大语言模型互动。该API主要用于自然语言处理任务,如文本总结和分类,但不适用于要求事实准确性的场景,并需遵守
- 常见的NLP处理框架介绍!
weixin_54503231
自然语言处理人工智能
自然语言处理(NLP)处理框架是指一系列用于开发、实现和部署自然语言处理应用程序的工具、库和框架。以下是一些主要的NLP处理框架的介绍:一、NLTK(NaturalLanguageToolkit)概述:NLTK是Python编程语言中最著名的NLP库之一,由StevenBird、EwanKlein和EdwardLoper等人开发。它提供了丰富的资源,包括文本处理、语料库、分类、标记、解析、语义推理
- 大模型企业应用落地系列》基于大模型的对话式推荐系统》技术架构设计全攻略
陈敬雷-充电了么-CEO兼CTO
算法人工智能大数据gpt人工智能chatgptgpt-3推荐算法搜索引擎ai
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】文章目录大模型企业应用落地系列全貌基于大模型的对话式推荐系统》技术架构设计全攻略基于大模型的对话式推荐系统项目实践大模型推荐技术发展趋势探讨总结大模型企业应用落地系列全貌基于大模型的对话式推荐系统》技术架构设计全攻略从传统推荐系统到基于大模型的对话
- 大模型企业应用落地系列一》基于大模型的对话式推荐系统》对话式推荐系统概述
陈敬雷-充电了么-CEO兼CTO
人工智能算法大数据nlp推荐算法搜索引擎自然语言处理chatgptgpt-3ai
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】文章目录大模型企业应用落地系列一基于大模型的对话式推荐系统》对话式推荐系统概述对话式推荐系统技术架构设计大模型推荐技术发展趋势探讨总结大模型企业应用落地系列一基于大模型的对话式推荐系统》对话式推荐系统概述在当今AI时代,大模型技术正引领着企业应用的
- 深度学习--RNN以及RNN的延伸
Ambition_LAO
深度学习rnn
循环神经网络(RecurrentNeuralNetwork,RNN)是一类能够处理序列数据的神经网络,在自然语言处理、时间序列分析等任务中得到了广泛应用。RNN能够通过其内部的循环结构,捕捉到序列中前后项之间的关系。下面我将从原理、作用、应用及代码四个方面详细阐述RNN及其延伸。1.RNN的原理1.1RNN的基本结构RNN的基本结构与传统的前馈神经网络(如全连接网络)不同,它具备一种时间维度上的“
- 揭秘Sora:深度学习与自然语言处理驱动的智能视频生成与互动
疾风终究没有归途
深度学习自然语言处理人工智能
Sora-探索AI视频模型的无限可能随着人工智能技术的飞速发展,AI视频模型已成为科技领域的新热点。而在这个浪潮中,OpenAI推出的首个AI视频模型Sora,以其卓越的性能和前瞻性的技术,引领着AI视频领域的创新发展。让我们将一起探讨Sora的技术特点、应用场景以及对未来创作方式的深远影响。方向一:技术解析技术架构:Sora的技术架构主要包括视频处理模块和智能生成模块。视频处理模块负责视频内容的
- Prompt-Tuning:大模型微调技术
百度_开发者中心
prompt自然语言处理大模型
随着深度学习技术的不断发展,大模型(如GPT、BERT等)在各种自然语言处理(NLP)任务中取得了显著的成功。然而,训练和部署大模型需要大量的计算资源和时间,这限制了其在一些资源有限场景中的应用。为了解决这个问题,研究人员提出了各种大模型微调技术,以减少模型的大小和计算复杂度,同时保持模型的性能。本文将重点介绍一些常见的大模型微调技术,包括Adapter-Tuning、Prefix-Tuning、
- 什么是LLM,主要用途有哪些,在应用中有哪些优势和局限性?
好好学习的不知名程序员
机器学习深度学习AIGC人工智能
LLM(大型语言模型)在实际应用中的优势包括多领域应用、技术突破、创新应用等。其局限性则包括设计挑战、行为问题、科学难题等。LLM在实际中的应用优势:1.多领域应用:自然语言处理:LLM在机器翻译、语音识别、文本生成等领域表现出色。智能对话系统:LLM能够提供与人类相似的聊天机器人体验。内容创作:从文章写作到代码开发,LLM都能提供高效的辅助。2.技术突破:深度学习架构:LLM基于先进的深度学习技
- python深度学习框架——TensorFlow
零 度°
pythonpythontensorflow
TensorFlow,由Google开发的开源机器学习库,以其强大的功能和灵活性,在深度学习、计算机视觉和自然语言处理等领域发挥着重要作用。本文将深入探讨TensorFlow中的一些常用函数及其参数。TensorFlow核心概念在TensorFlow中,**张量(Tensor)**是基本的数据单元,可以视为多维数组。**计算图(ComputationGraph)是由节点(代表数学运算)和边(代表张
- 【Nature】在科研中应用ChatGPT:如何与数据对话
智写AI
chatgptAI写作AIGC论文笔记人工智能
随着人工智能技术的迅猛发展,大型语言模型(LLMs)正逐渐成为科研领域的一种创新工具。这些模型通过自然语言处理技术,使得研究人员能够以直观的方式与数据进行交互,从而简化了数据分析和解释的过程。在《自然》杂志2024年7月25日发表的文章《CHATGPTFORSCIENCE:HOWTOTALKTOYOURDATA》中,作者JulianNowogrodzki深入探讨了LLMs在科学研究中的应用现状及其
- 当前主流的 ChatGPT 工具有哪些?
圣逸
人工智能专栏chatgpt
目录1.OpenAIChatGPT概述特色应用场景优缺点2.MicrosoftAzureOpenAIService概述特色应用场景优缺点3.GoogleBard概述特色应用场景优缺点4.ChatGPTbyAnthropic概述特色应用场景优缺点5.其他值得关注的工具5.1.HuggingFace5.2.FacebookAIResearch(FAIR)5.3.自然语言处理科研界的其他项目总结随着人工
- 从零开始大模型开发与微调:有趣的词嵌入
AGI通用人工智能之禅
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
从零开始大模型开发与微调:有趣的词嵌入作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来自然语言处理(NLP)领域近年来取得了飞速发展,尤其是在预训练语言模型(Pre-trainedLanguageModels,简称PLMs)方面。从最初的词袋模型、隐语义模型,到如今的Transformer模型,PLMs在NLP任务中取得了
- 小琳AI课堂:AIGC
小琳ai
小琳AI课堂人工智能AIGC
大家好,这里是小琳AI课堂!今天我们来聊聊一个超级热门的话题——AIGC,也就是人工智能生成内容。首先,我们要明白,AIGC不仅仅是关于机器生成一些酷炫的图片或者文章,它融合了人工智能、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等多个学科的技术。想象一下,这就是机器界的“文艺复兴”,用智能化的方式模仿甚至增强人类的创造力!✨AIGC的重要概念生成模型(GenerativeModels):这是AIGC的心脏
- 【机器学习】机器学习与大模型在人工智能领域的融合应用与性能优化新探索
E绵绵
Everything人工智能机器学习大模型pythonAIGC应用科技
文章目录引言机器学习与大模型的基本概念机器学习概述监督学习无监督学习强化学习大模型概述GPT-3BERTResNetTransformer机器学习与大模型的融合应用自然语言处理文本生成文本分类机器翻译图像识别自动驾驶医学影像分析语音识别智能助手语音转文字大模型性能优化的新探索模型压缩权重剪枝量化知识蒸馏分布式训练数据并行模型并行异步训练高效推理模型裁剪缓存机制专用硬件未来展望跨领域应用智能化系统人
- 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
finereportweb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
springAOP
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
JavaScriptjquery 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
javathreadConditionjava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
hadoopsparkMemSQL
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
xmlnamespacexsdtargetnamespace
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
PHPyii2
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
MongoDB查询内嵌文档
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2177301 一、概述
有两种方法可以查询内嵌文档:查询整个文档;针对键值对进行查询。这两种方式是不同的,下面我通过例子进行分别说明。
二、查询整个文档
例如:有如下文档
db.emp.insert({
&qu
- 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 */
- 网页特效大全 jQuery等
ini
JavaScriptjquerycsshtml5ini
HTML5和CSS3知识和特效
asp.net ajax jquery实例
分享一个下雪的特效
jQuery倾斜的动画导航菜单
选美大赛示例 你会选谁
jQuery实现HTML5时钟
功能强大的滚动播放插件JQ-Slide
万圣节快乐!!!
向上弹出菜单jQuery插件
htm5视差动画
jquery将列表倒转顺序
推荐一个jQuery分页插件
jquery animate
- swift objc_setAssociatedObject block(version1.2 xcode6.4)
啸笑天
version
import UIKit
class LSObjectWrapper: NSObject {
let value: ((barButton: UIButton?) -> Void)?
init(value: (barButton: UIButton?) -> Void) {
self.value = value
- Aegis 默认的 Xfire 绑定方式,将 XML 映射为 POJO
MagicMa_007
javaPOJOxmlAegisxfire
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
- js get max value in (json) Array
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境max纵观千象
// Max value in Array
var arr = [1,2,3,5,3,2];Math.max.apply(null, arr); // 5
// Max value in Jaon Array
var arr = [{"x":"8/11/2009","y":0.026572007},{"x"
- XMLhttpRequest 请求 XML,JSON ,POJO 数据
Luob.
POJOjsonAjaxxmlXMLhttpREquest
在使用XMlhttpRequest对象发送请求和响应之前,必须首先使用javaScript对象创建一个XMLHttpRquest对象。
var xmlhttp;
function getXMLHttpRequest(){
if(window.ActiveXObject){
xmlhttp:new ActiveXObject("Microsoft.XMLHTTP
- jquery
wuai
jquery
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