AbstractCodes
AbstractCodes

自然语言处理学习（二）:概率化的上下文无关文法

这个是我在学习哥伦比亚大学Michael Collins教授的课程讲义做成的笔记，用工具截成的图片，不太清楚的，把网页整体放大就行了。如有错误，欢迎指出。

这个是教授的个人主页：http://www.cs.columbia.edu/~mcollins/

自然语言处理学习（二）:概率化的上下文无关文法_第1张图片

自然语言处理学习（二）:概率化的上下文无关文法_第2张图片

自然语言处理学习（二）:概率化的上下文无关文法_第3张图片

你可能感兴趣的:(自然语言处理)

  • 实战LLM强化学习——使用GRPO（DeepSeek R1出圈算法） 大富大贵7 程序员知识储备1程序员知识储备2程序员知识储备3经验分享
    引言近年来，深度强化学习（DRL）已经成为解决复杂决策问题的一个强有力工具，尤其是在自然语言处理（NLP）领域的广泛应用。通过不断优化决策策略，DRL能在大量数据中学习最佳行为，尤其是大型语言模型（LLM）在任务中展现出的巨大潜力。然而，随着模型规模的扩大和任务复杂性的增加，传统的强化学习算法开始暴露出训练效率低、收敛速度慢等问题。为了解决这些挑战，DeepSeek公司提出了一个新的强化学习算法—
  • 理解并使用基于n-gram重叠的示例选择器 shuoac easyui前端javascriptpython
    在AI及自然语言处理任务中，选择与输入最相似的示例可以显著提升生成的质量和上下文相关性。本文将介绍如何使用NGramOverlapExampleSelector工具，通过n-gram重叠来筛选和排序示例，从而帮助实现这一目标。技术背景介绍n-gram重叠技术通过比较输入文本与示例文本在字符或词组上的相似度，计算一个介于0到1之间的分数来表示相似度。这个分数越高，表示文本间的重叠越大。NGramOv
  • 文本纠错（Text Correction） dundunmm 人工智能数据挖掘文本纠错人工智能数据挖掘文本纠错深度学习
    文本纠错（TextCorrection）是自然语言处理（NLP）中的一个重要任务，旨在自动检测并修正文本中的错误，包括拼写、语法、语义等层面的错误。其核心目标是通过算法模型将错误文本转换为符合语言规范的表达。该任务在自动写作辅助、搜索引擎优化、智能客服、教育等多个领域具有广泛应用。输入：包含错误的原始文本（如“我明天要去北京，希望天汽好。”）输出：修正后的规范文本（如“我明天要去北京，希望天气好。
  • 使用CharacterTextSplitter实现文本按字符拆分 bavDHAUO python
    在文本处理任务中，按字符进行拆分是一种简单且有效的方法。本篇文章将介绍如何使用CharacterTextSplitter类对文本进行按字符拆分，并生成适用于下游任务的LangChainDocument对象。技术背景介绍文本拆分是自然语言处理（NLP）中的一个基础步骤，尤其在大文本分块处理、文本摘要等任务中。CharacterTextSplitter是langchain-text-splitters
  • 【产品小白】什么是AI产品经理 百事不可口y 产品经理的一步一步人工智能产品经理学习产品运营内容运营用户运营
    一、AI产品经理的定义与角色定位AI产品经理是人工智能技术与商业应用之间的核心桥梁，负责将复杂的AI技术转化为满足市场需求的产品。需同时具备技术理解力、商业洞察力和用户思维，既要参与算法选型与数据建模，又要定义产品功能与市场策略，是贯穿产品全生命周期的关键角色。与传统互联网产品经理相比，AI产品经理的独特之处在于：技术深度参与：需理解机器学习、自然语言处理（NLP）、计算机视觉等技术原理，并参与数
  • 使用LangChain实现大规模语言模型自发现推理结构 VYSAHF langchain语言模型人工智能python
    使用LangChain实现大规模语言模型自发现推理结构在现代自然语言处理(NLP)的研究中，大规模语言模型（LLMs）已经展示了强大的能力。然而，在应对复杂的推理问题时，传统的提示方法常常力不从心。这篇文章将带您了解SELF-DISCOVER，一种新兴的框架，如何通过LangChain来实现自动化、动态化的推理结构构建，以提高LLMs的性能。技术背景介绍大规模语言模型（如GPT-4和PaLM2）已
  • 【论文精读】PatchTST-基于分块及通道独立机制的Transformer模型 打酱油的葫芦娃 时序预测算法时序预测PatchTSTTransformer预训练微调表征学习
    《ATIMESERIESISWORTH64WORDS:LONG-TERMFORECASTINGWITHTRANSFORMERS》的作者团队来自PrincetonUniversity和IBMResearch，发表在ICLR2023会议上。动机Transformer模型因其自注意力机制在处理序列数据方面的优势，在自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、语音等多个领域取得了巨大成功。这种机制使得模型
  • 低代码平台未来发展趋势有哪些？ 低代码
    低代码平台的未来发展趋势呈现出多维度的创新与深化，以下结合JNPF快速开发平台的特性，为您分析其未来的发展方向：1.智能化与AI深度融合低代码平台将与人工智能技术深度融合，实现开发流程的智能化升级。例如，JNPF平台有望通过自然语言处理技术，让开发者仅需用自然语言描述需求，平台即可自动生成初步的应用架构和代码逻辑。此外，AI技术还将用于智能推荐、代码自动生成、流程自动化等功能，进一步提升开发效率。
  • Dyn-VQA：含1452动态问题的视觉问答数据集，需灵活提供知识检索方案，查询、工具与检索时间皆可变。 数据集
    2024-11-05，由阿里巴巴集团创建Dyn-VQA数据集，它包含三种类型的“动态”问题，需要复杂的知识检索策略，这些问题的查询、工具和时间都是可变的。这个数据集的创建对于推动mRAG研究和解决现有VQA数据集无法充分反映启发式mRAGs在获取复杂知识方面的刚性问题具有重要意义。数据集地址：Dyn-VQA|多模态检索数据集|自然语言处理数据集一、研究背景：在多模态大型语言模型（MLLMs）中，解
  • 统计机器学习 (Statistical Machine Learning) 原理与代码实例讲解 AGI大模型与大数据研究院 DeepSeekR1&大数据AI人工智能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
    统计机器学习(StatisticalMachineLearning)原理与代码实例讲解1.背景介绍统计机器学习是现代人工智能和数据科学的核心领域之一。它结合了统计学和计算机科学的理论与方法，通过数据驱动的方式来构建预测模型和决策系统。统计机器学习不仅在学术研究中占据重要地位，还在工业界有广泛应用，如推荐系统、图像识别、自然语言处理等。2.核心概念与联系2.1统计学与机器学习的关系统计学关注数据的收
  • AI人工智能深度学习算法：搭建可拓展的深度学习模型架构 AI大模型应用之禅 DeepSeekR1&AI大模型与大数据javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
    深度学习、模型架构、可拓展性、神经网络、机器学习1.背景介绍深度学习作为人工智能领域最前沿的技术之一，在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了突破性的进展。深度学习模型的成功离不开其强大的学习能力和可拓展性。本文将深入探讨深度学习算法的原理、模型架构设计以及可拓展性的关键要素，并通过代码实例和实际应用场景，帮助读者理解如何搭建可拓展的深度学习模型架构。2.核心概念与联系深度学习的核心概念是人
  • 用 AI 提高开发效率：自动生成代码、优化 SQL 查询、写测试用例 Js_x 人工智能sql测试用例
    引言人工智能（AI）正在深刻改变软件开发行业。从代码自动补全到SQL查询优化，再到自动化测试，AI工具已经成为开发者提高生产力的重要助手。本文将介绍ChatGPT、GitHubCopilot、Tabnine等AI编程工具的实际应用，帮助开发者更高效地编写代码、优化数据库查询，并自动生成测试用例。1.AI代码生成：提升开发效率1.1ChatGPT代码生成ChatGPT具备强大的自然语言处理能力，可以
  • RAG 在多模态数据处理中的应用探索：结合图像与文本生成 hy098543 AIGC
    目录引言多模态数据处理的挑战与需求数据异质性与融合难题多样化应用场景的需求RAG在图像与文本生成中的应用架构图像检索与文本生成协同跨模态特征融合与生成关键技术与实现细节图像特征提取与表示文本检索与语义理解跨模态生成模型训练应用案例分析智能设计辅助医疗影像报告生成结论引言随着信息技术的飞速发展，数据呈现出多模态的特性，即包含文本、图像、音频、视频等多种形式。在自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV
  • 理解深度学习1-简介 shangjg3 PyTorch深度学习实战深度学习人工智能
    人工智能（AI）旨在打造模仿智能行为的系统。它覆盖了众多方法，涵盖了基于逻辑、搜索和概率推理的技术。机器学习是AI的一个分支，它通过对观测数据进行数学模型拟合来学习决策制定。这个领域近年来迅猛发展，现在几乎（虽不完全准确）与AI同义。深度神经网络是一类机器学习模型，将其应用到数据上的过程称为深度学习。目前，深度网络是最强大和最实用的机器学习模型之一，常见于日常生活中。我们常常用自然语言处理（Nat
  • 李开复：AI 2.0 时代的价值 AI大模型应用之禅 DeepSeekR1&AI大模型与大数据javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
    人工智能，AI2.0，价值创造，伦理挑战，未来趋势1.背景介绍人工智能（AI）技术近年来发展迅速，从语音识别、图像识别到自然语言处理，AI已经渗透到我们生活的方方面面。李开复，作为一位享誉全球的人工智能专家，在《AI2.0时代的价值》一文中，深刻地探讨了AI2.0时代带来的机遇与挑战，以及AI如何为人类创造价值。AI1.0时代主要集中在规则驱动的系统，例如围棋、象棋等游戏的AI。而AI2.0时代则
  • 李开复：AI 2.0 时代的机遇 AGI大模型与大数据研究院 DeepSeekR1&大数据AI人工智能javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
    人工智能，深度学习，Transformer，大模型，通用人工智能，AI2.0，应用场景，未来趋势1.背景介绍人工智能（AI）技术近年来发展迅速，从语音识别、图像识别到自然语言处理等领域取得了突破性进展。其中，深度学习作为人工智能的核心技术之一，推动了AI技术的飞速发展。然而，深度学习模型的训练成本高、数据依赖性强、可解释性差等问题仍然制约着AI技术的进一步发展。李开复先生在《AI2.0时代的机遇》
  • llama.cpp 和 LLM（大语言模型） 这个懒人 llama语言模型人工智能
    llama.cpp和LLM（大语言模型）的介绍，以及两者的关联与区别：1.LLM（LargeLanguageModel，大语言模型）定义：LLM是基于深度学习技术（如Transformer架构）构建的超大参数量的自然语言处理模型。它通过海量文本数据训练，能够生成连贯、语义丰富的文本，完成问答、创作、推理等任务。特点：参数规模大：如GPT-3（1750亿参数）、Llama-65B（650亿参数）等。
  • AI在项目中的应用 酒江 人工智能
    AI大模型（如GPT-4、BERT、T5等）在各类项目中有广泛的应用，可以极大地提高项目效率、优化流程，并解决许多传统方法难以应对的问题。以下是AI大模型在不同类型项目中的一些具体应用：1.自然语言处理（NLP）文本生成和摘要：AI大模型可以生成高质量的文本内容，自动撰写文章、新闻报道、博客或技术文档，甚至可以进行文献摘要，帮助内容创作者提高效率。情感分析：在客户服务、社交媒体监控或市场研究项目中
  • AI API：快速集成智能化功能的开发利器 桂花饼 AIGCAIAPI人工智能AIGC语言模型AI作画
    AIAPI（ArtificialIntelligenceApplicationProgrammingInterface，人工智能应用程序接口）是应用程序接口的一种，专门用于提供人工智能相关功能的开发接口。它允许开发者利用现有的AI模型、工具或服务，将这些功能集成到自己的应用程序中，并为用户带来智能化的体验。AIAPI的核心功能主要与AI技术相关，比如自然语言处理（NLP）、计算机视觉、语音处理、机
  • 大模型与自然语言理解（NLU）：差异与联系 技术流 Gavin AIoTpython语言模型ai
    近年来，人工智能领域取得了显著进展，尤其是在自然语言处理（NLP）方面。大模型和自然语言理解（NLU）作为NLP的两个重要分支，常常被提及，但它们之间存在着本质区别。1.定义与目标大模型:通常指拥有庞大参数规模（数十亿甚至数千亿）的深度学习模型，例如GPT-3、LaMDA等。它们通过海量文本数据进行训练，旨在学习语言的统计规律，并能够生成流畅、连贯的文本。NLU:是NLP的一个子领域，专注于让机器
  • 基于树莓派的轻量级AI数字人开发全流程指南 ——从硬件选型到语音视觉交互实战 zhz5214 AIai人工智能AI写作AI编程智能体
    1.背景与目标AI数字人，像是虚拟助手、交互式角色，在当下数字化浪潮中扮演着越来越重要的角色。其核心在于整合语音识别、视觉感知、自然语言处理（NLP）和动态反馈四大关键功能。本文将以树莓派5开发板为核心，搭配AI加速硬件，结合开源框架，为大家详细阐述如何实现本地化轻量级数字人开发。这一方案特别适用于教育领域，帮助学生更直观地理解AI技术；在智能家居场景中，也能为用户带来更智能、便捷的交互体验。2.
  • RAG数据嵌入和重排序：如何选择合适的模型 从零开始学习人工智能 深度学习
    RAG数据嵌入和重排序：如何选择合适的模型在自然语言处理（NLP）领域，Retrieval-AugmentedGeneration（RAG）模型已经成为一种强大的工具，用于结合检索和生成能力来处理复杂的语言任务。RAG模型的核心在于两个关键步骤：数据嵌入（Embedding）和重排序（Re-ranking）。这两个步骤的选择和优化对于模型的性能至关重要。本文将探讨如何选择合适的模型来实现高效的数据
  • 自然语言处理领域CCF推荐的A类期刊 冰蓝蓝 自然语言处理人工智能
    在自然语言处理（NLP）这一蓬勃发展的领域，研究人员和学者们致力于探索语言的深层含义和应用。中国计算机学会（CCF）推荐的A类期刊和会议是该领域内公认的高质量研究发表平台。这是我在学习时整理的一些顶刊并附上官网地址直达。1.ACL(AnnualMeetingoftheAssociationforComputationalLinguistics)ACL是自然语言处理领域的顶级会议之一，由Associ
  • 机器学习中输入输出Tokens的概念详解 爱吃土豆的程序员 机器学习基础机器学习人工智能Tokens
    随着深度学习技术的快速发展，大语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）已经成为自然语言处理（NLP）领域的一个热点研究方向。这些模型不仅能够生成高质量的文本，还能在多种任务中展现出卓越的表现，比如机器翻译、问答系统、文本摘要等。在大语言模型的工作流程中，Tokens的概念扮演着至关重要的角色。本文将详细介绍大语言模型如何使用Tokens，以及如何计算Tokens的数量。什么是T
  • 情感分析任务的概述 阿你不是 python开发语言
    一、情感分析的概述1、什么是情感分析情感分析，也称为情感分类，是一种自然语言处理的任务，用于分析文本、语音或其他形式的数据中所包含的情感倾向。其目标是判断数据表达的情感是积极的（Positive）、消极的（Negative）还是中立的（Neutral），或者进一步细化为更复杂的情感类别（如愤怒、喜悦、悲伤等）。2、情感分析的主要应用场景1）商业领域：情感分析主要进行产品评价分析，从客户和买家的评价
  • AI时代如何引流 alankuo 人工智能
    AI时代引流可以从以下几个方面着手：利用AI精准定位与个性化营销精准客户画像：借助AI整合多维度数据，涵盖客户的年龄、性别、地理位置、消费习惯、浏览历史等，深度挖掘后绘制精准的客户画像，明确潜在客户特征与需求，让营销活动更具针对性。个性化内容创作：运用AI的自然语言处理功能，依据客户特点和需求生成个性化的营销内容，如广告文案、产品推荐等。以电商平台为例，可针对不同用户生成符合其喜好的商品推荐文案。
  • LLM-PowerHouse: 一站式大型语言模型定制训练与推理指南 Nifc666 语言模型人工智能自然语言处理whisperlangchaingpt开源软件
    LLM-PowerHouse:解锁大型语言模型的潜力在人工智能和自然语言处理领域,大型语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)正在掀起一场革命。随着GPT、BERT等模型的出现,LLMs展现出了惊人的能力,可以执行各种复杂的语言任务。然而,如何有效地训练和使用这些强大的模型仍然是一个挑战。针对这一需求,GitHub上的LLM-PowerHouse项目应运而生,为开发者、研究人员
  • 输入：0.5元/百万tokens（缓存命中）或2元（未命中） 输出：8元/百万tokens 杏花春雨江南 缓存
    这句话描述了一种定价模型，通常用于云计算、API服务或数据处理服务中，根据资源使用情况（如缓存命中与否）来收费。以下是对这句话的详细解释：1.关键术语解释Tokens：在自然语言处理（NLP）或数据处理领域，Token通常指文本的最小单位（如一个单词或一个字符）。在这里，Tokens是计费的单位。缓存命中（CacheHit）：当请求的数据已经在缓存中时，称为缓存命中。缓存命中通常意味着更快的响应速
  • 【人工智能基础2】Tramsformer架构、自然语言处理基础、计算机视觉总结 roman_日积跬步-终至千里 人工智能习题人工智能自然语言处理计算机视觉
    文章目录七、Transformer架构1.替代LSTM的原因2.Transformer架构：编码器-解码器架构3.Transformer架构原理八、自然语言处理基础1.语言模型基本概念2.向量语义3.预训练语言模型的基本原理与方法4.DeepSeek基本原理九、计算机视觉七、Transformer架构1.替代LSTM的原因处理极长序列时，效率下降：虽然LSTM设计的初衷是解决长期依赖问题，即让模型
  • AI人工智能中的概率论与统计学原理与Python实战：Python实现概率模型 AI天才研究院 AI实战AI大模型企业级应用开发实战大数据人工智能语言模型AILLMJavaPython架构设计AgentRPA
    1.背景介绍随着人工智能技术的不断发展，概率论与统计学在人工智能领域的应用越来越广泛。概率论与统计学是人工智能中的基础知识之一，它们在机器学习、深度学习、自然语言处理等领域都有着重要的作用。本文将介绍概率论与统计学的核心概念、算法原理、具体操作步骤以及Python实现方法，并通过具体代码实例进行详细解释。2.核心概念与联系2.1概率论与统计学的区别概率论是一门数学学科，它研究随机事件发生的可能性。
  • 关于旗正规则引擎下载页面需要弹窗保存到本地目录的问题 何必如此 jsp超链接文件下载窗口
    生成下载页面是需要选择“录入提交页面”，生成之后默认的下载页面<a>标签超链接为：<a href="<%=root_stimage%>stimage/image.jsp?filename=<%=strfile234%>&attachname=<%=java.net.URLEncoder.encode(file234filesourc
  • 【Spark九十八】Standalone Cluster Mode下的资源调度源代码分析 bit1129 cluster
    在分析源代码之前，首先对Standalone Cluster Mode的资源调度有一个基本的认识： 首先，运行一个Application需要Driver进程和一组Executor进程。在Standalone Cluster Mode下，Driver和Executor都是在Master的监护下给Worker发消息创建(Driver进程和Executor进程都需要分配内存和CPU，这就需要Maste
  • linux上独立安装部署spark daizj linux安装spark1.4部署
    下面讲一下linux上安装spark，以 Standalone Mode 安装   1）首先安装JDK   下载JDK：jdk-7u79-linux-x64.tar.gz  ，版本是1.7以上都行，解压 tar -zxvf jdk-7u79-linux-x64.tar.gz     然后配置 ~/.bashrc&nb
  • Java 字节码之解析一 周凡杨 java字节码javap
        一： Java 字节代码的组织形式   类文件 {     OxCAFEBABE ，小版本号，大版本号，常量池大小，常量池数组，访问控制标记，当前类信息，父类信息，实现的接口个数，实现的接口信息数组，域个数，域信息数组，方法个数，方法信息数组，属性个数，属性信息数组 } &nbs
  • java各种小工具代码 g21121 java
    1.数组转换成List import java.util.Arrays; Arrays.asList(Object[] obj); 2.判断一个String型是否有值 import org.springframework.util.StringUtils; if (StringUtils.hasText(str)) 3.判断一个List是否有值 import org.spring
  • 加快FineReport报表设计的几个心得体会 老A不折腾 finereport
    一、从远程服务器大批量取数进行表样设计时，最好按“列顺序”取一个“空的SQL语句”，这样可提高设计速度。否则每次设计时模板均要从远程读取数据，速度相当慢！！ 二、找一个富文本编辑软件（如NOTEPAD+）编辑SQL语句，这样会很好地检查语法。有时候带参数较多检查语法复杂时，结合FineReport中生成的日志，再找一个第三方数据库访问软件（如PL/SQL）进行数据检索，可以很快定位语法错误。
  • mysql linux启动与停止 墙头上一根草
    如何启动/停止/重启MySQL一、启动方式1、使用 service 启动：service mysqld start2、使用 mysqld 脚本启动：/etc/inint.d/mysqld start3、使用 safe_mysqld 启动：safe_mysqld&二、停止1、使用 service 启动：service mysqld stop2、使用 mysqld 脚本启动：/etc/inin
  • Spring中事务管理浅谈 aijuans spring事务管理
    Spring中事务管理浅谈 By Tony Jiang@2012-1-20 Spring中对事务的声明式管理 拿一个XML举例 [html]  view plain copy print ? <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>&nb
  • php中隐形字符65279（utf-8的BOM头）问题 alxw4616
    php中隐形字符65279（utf-8的BOM头）问题 今天遇到一个问题. php输出JSON 前端在解析时发生问题:parsererror.   调试: 1.仔细对比字符串发现字符串拼写正确.怀疑是 非打印字符的问题. 2.逐一将字符串还原为unicode编码. 发现在字符串头的位置出现了一个 65279的非打印字符.        
  • 调用对象是否需要传递对象(初学者一定要注意这个问题) 百合不是茶 对象的传递与调用技巧
        类和对象的简单的复习,在做项目的过程中有时候不知道怎样来调用类创建的对象,简单的几个类可以看清楚,一般在项目中创建十几个类往往就不知道怎么来看   为了以后能够看清楚,现在来回顾一下类和对象的创建,对象的调用和传递(前面写过一篇)   类和对象的基础概念:   JAVA中万事万物都是类 类有字段(属性),方法,嵌套类和嵌套接
  • JDK1.5 AtomicLong实例 bijian1013 javathreadjava多线程AtomicLong
    JDK1.5 AtomicLong实例 类 AtomicLong 可以用原子方式更新的 long 值。有关原子变量属性的描述，请参阅 java.util.concurrent.atomic 包规范。AtomicLong 可用在应用程序中（如以原子方式增加的序列号），并且不能用于替换 Long。但是，此类确实扩展了 Number，允许那些处理基于数字类的工具和实用工具进行统一访问。  
  • 自定义的RPC的Java实现 bijian1013 javarpc
            网上看到纯java实现的RPC，很不错。         RPC的全名Remote Process Call，即远程过程调用。使用RPC，可以像使用本地的程序一样使用远程服务器上的程序。下面是一个简单的RPC 调用实例，从中可以看到RPC如何
  • 【RPC框架Hessian一】Hessian RPC Hello World bit1129 Hello world
    什么是Hessian The Hessian binary web service protocol makes web services usable without requiring a large framework, and without learning yet another alphabet soup of protocols. Because it is a binary p
  • 【Spark九十五】Spark Shell操作Spark SQL bit1129 shell
    在Spark Shell上，通过创建HiveContext可以直接进行Hive操作   1. 操作Hive中已存在的表   [hadoop@hadoop bin]$ ./spark-shell Spark assembly has been built with Hive, including Datanucleus jars on classpath Welcom
  • F5　往header加入客户端的ip ronin47
    when HTTP_RESPONSE {if {[HTTP::is_redirect]}{         HTTP::header replace Location [string map {:port/ /} [HTTP::header value Location]]HTTP::header replace Lo
  • java-61-在数组中，数字减去它右边(注意是右边)的数字得到一个数对之差. 求所有数对之差的最大值。例如在数组{2, 4, 1, 16, 7, 5, bylijinnan java
    思路来自： http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/2541117420116135376632/ 写了个java版的 public class GreatestLeftRightDiff { /** * Q61.在数组中，数字减去它右边(注意是右边)的数字得到一个数对之差。 * 求所有数对之差的最大值。例如在数组
  • mongoDB 索引 开窍的石头 mongoDB索引
    在这一节中我们讲讲在mongo中如何创建索引       得到当前查询的索引信息      db.user.find(_id:12).explain();        cursor: basicCoursor 指的是没有索引  &
  • [硬件和系统]迎峰度夏 comsci 系统
      从这几天的气温来看，今年夏天的高温天气可能会维持在一个比较长的时间内    所以，从现在开始准备渡过炎热的夏天。。。。    每间房屋要有一个落地电风扇，一个空调(空调的功率和房间的面积有密切的关系)    坐的，躺的地方要有凉垫，床上要有凉席       电脑的机箱
  • 基于ThinkPHP开发的公司官网 cuiyadll 行业系统
    后端基于ThinkPHP，前端基于jQuery和BootstrapCo.MZ 企业系统 轻量级企业网站管理系统 运行环境:PHP5.3+, MySQL5.0 系统预览 系统下载：http://www.tecmz.com 预览地址：http://co.tecmz.com 各种设备自适应 响应式的网站设计能够对用户产生友好度，并且对于
  • Transaction and redelivery in JMS (JMS的事务和失败消息重发机制) darrenzhu jms事务承认MQacknowledge
    JMS Message Delivery Reliability and Acknowledgement Patterns http://wso2.com/library/articles/2013/01/jms-message-delivery-reliability-acknowledgement-patterns/ Transaction and redelivery in
  • Centos添加硬盘完全教程 dcj3sjt126com linuxcentoshardware
    Linux的硬盘识别: sda        表示第1块SCSI硬盘 hda       表示第1块IDE硬盘 scd0      表示第1个USB光驱 一般使用“fdisk -l”命
  • yii2 restful web服务路由 dcj3sjt126com PHPyii2
    路由 随着资源和控制器类准备，您可以使用URL如 http://localhost/index.php?r=user/create访问资源，类似于你可以用正常的Web应用程序做法。 在实践中，你通常要用美观的URL并采取有优势的HTTP动词。 例如，请求POST /users意味着访问user/create动作。 这可以很容易地通过配置urlManager应用程序组件来完成 如下所示
  • MongoDB查询(4)——游标和分页[八] eksliang mongodbMongoDB游标MongoDB深分页
    转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2177567 一、游标         数据库使用游标返回find的执行结果。客户端对游标的实现通常能够对最终结果进行有效控制，从shell中定义一个游标非常简单，就是将查询结果分配给一个变量（用var声明的变量就是局部变量），便创建了一个游标，如下所示： > var
  • Activity的四种启动模式和onNewIntent() gundumw100 android
    Android中Activity启动模式详解 　　在Android中每个界面都是一个Activity，切换界面操作其实是多个不同Activity之间的实例化操作。在Android中Activity的启动模式决定了Activity的启动运行方式。 　　Android总Activity的启动模式分为四种： Activity启动模式设置： <acti
  • 攻城狮送女友的CSS3生日蛋糕 ini htmlWebhtml5csscss3
    在线预览：http://keleyi.com/keleyi/phtml/html5/29.htm   代码如下：   <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>攻城狮送女友的CSS3生日蛋糕-柯乐义<
  • 读源码学Servlet（1）GenericServlet 源码分析 jzinfo tomcatWebservlet网络应用网络协议
    Servlet API的核心就是javax.servlet.Servlet接口，所有的Servlet 类（抽象的或者自己写的）都必须实现这个接口。在Servlet接口中定义了5个方法，其中有3个方法是由Servlet 容器在Servlet的生命周期的不同阶段来调用的特定方法。     先看javax.servlet.servlet接口源码：  package
  • JAVA进阶：VO(DTO)与PO(DAO)之间的转换 snoopy7713 javaVOHibernatepo
      PO即 Persistence Object　　VO即 Value Object 　VO和PO的主要区别在于：　　VO是独立的Java Object。　　PO是由Hibernate纳入其实体容器（Entity Map）的对象，它代表了与数据库中某条记录对应的Hibernate实体，PO的变化在事务提交时将反应到实际数据库中。 　实际上，这个VO被用作Data Transfer
  • mongodb group by date 聚合查询日期 统计每天数据（信息量） qiaolevip 每天进步一点点学习永无止境mongodb纵观千象
    /* 1 */ { "_id" : ObjectId("557ac1e2153c43c320393d9d"), "msgType" : "text", "sendTime" : ISODate("2015-06-12T11:26:26.000Z")
  • java之18天 常用的类(一) Luob. MathDateSystemRuntimeRundom
    System类 import java.util.Properties; /** * System: * out:标准输出,默认是控制台 * in:标准输入,默认是键盘 * * 描述系统的一些信息 * 获取系统的属性信息:Properties getProperties(); * * * */ public class Sy
  • maven wuai maven
    1、安装maven：解压缩、添加M2_HOME、添加环境变量path 2、创建maven_home文件夹，创建项目mvn_ch01,在其下面建立src、pom.xml，在src下面简历main、test、main下面建立java文件夹 3、编写类，在java文件夹下面依照类的包逐层创建文件夹，将此类放入最后一级文件夹 4、进入mvn_ch01 4.1、mvn compile ,执行后会在
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他