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程序员威哥
最新爬虫实战项目python笔记开发语言
一、背景与目标小红书(RED)作为中国最活跃的内容社区之一,拥有大量关于美妆、穿搭、美食、旅游等领域的用户生成内容(UGC)。对于产品、品牌方或研究人员来说,提取热门笔记的标签关键词,可以有效捕捉用户关注点、消费趋势及内容热词。本项目目标:使用Python爬取小红书某个话题下的热门笔记;分析每篇笔记中的标题、正文、标签等字段;利用NLP技术提取高频关键词;对关键词进行可视化与聚类分析。二、技术难点
- 在NLP深层语义分析中,深度学习和机器学习的区别与联系
在自然语言处理(NLP)的深层语义分析任务中,深度学习与机器学习的区别和联系主要体现在以下方面:一、核心区别特征提取方式机器学习:依赖人工设计特征(如词频、句法规则、TF-IDF等),需要领域专家对文本进行结构化处理。例如,传统情感分析需人工定义“情感词库”或通过词性标注提取关键成分。深度学习:通过神经网络自动学习多层次特征。例如,BERT等模型可从原始文本中捕获词向量、句法关系甚至篇章级语义,无
- 敏捷开发中的自然语言处理集成
项目管理实战手册
项目管理最佳实践敏捷流程自然语言处理easyuiai
敏捷开发中的自然语言处理集成:让代码与需求“说人话”关键词:敏捷开发、自然语言处理(NLP)、用户故事分析、需求自动化、持续集成优化摘要:在敏捷开发中,“快速响应变化”的核心目标常被繁琐的文本处理拖慢——需求文档像“天书”、用户故事靠“脑补”、缺陷报告整理耗时……自然语言处理(NLP)就像一位“智能翻译官”,能让开发团队与需求文档“流畅对话”。本文将用“搭积木”“翻译机”等生活化比喻,带您理解如何
- 甘超波:NLP中EMBA状态管理
甘超波
哈喽,大家好我是甘超波,一名NLP爱好者,每天一篇文章,分享我的NLP实战经验和案例,希望给你些启发和帮助,这是第23篇原创文章什么是EMBAEMBA:是总裁班吗?在NLP中EMBA指的一种状态管理,我们NLP所有技巧都是在EMBA中展开的,像催眠,潜意识沟通......等都是在基于EMBA。如果把NLP比作一个楼房,EMBA就是楼房的地基如果把NLP比作一个汽车,EMBA就是汽车的发动机。其中E
- 打造智能资讯引擎:基于 Python 的新闻数据爬取与个性化推荐系统实战全流程解析
程序员威哥
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前言:数据时代的信息洪流,如何做到“千人千面”?在信息爆炸的时代,每天都有成千上万条新闻资讯涌现。如何从海量内容中挖掘出用户感兴趣的资讯?这不仅仅是爬虫技术的问题,更是数据建模与智能推荐算法的落地挑战。本篇文章将带你从零出发,构建一个具有实际应用价值的“个性化新闻阅读推荐系统”,从数据采集(爬虫)、文本处理(NLP)、兴趣建模(TF-IDF/协同过滤/Embedding)到推荐展示,覆盖整个推荐系
- 题解 | #使用join查询找出没有分类的电影id以及名称#
愤怒的小青春
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58同城java后端一面凉经主流的哈希算法有哪几种?帮闺蜜们找靠谱男票hc多多光彩积云是什么企业,查不到有用信息太抽象了!培训班装公司招聘阿里巴巴前端暑期实习——无语八面挂怎么写自我介绍|自我介绍保姆级教学灵犀互娱客户端一面面经(求过啊)24找运维实习,这简历可行吗拓竹科技测试开发面经(25届暑期实习)分享一波攒了整个秋招的NLP算法岗面经腾讯广告暑期实习面试1、JVM垃圾回收机制2、syncho
- 进阶向:基于Python的智能客服系统设计与实现
智能客服系统开发指南系统概述智能客服系统是人工智能领域的重要应用,它通过自然语言处理(NLP)和机器学习技术自动化处理用户查询,显著提升客户服务效率和响应速度。基于Python的实现方案因其丰富的生态系统(如NLTK、spaCy、Transformers等库)、跨平台兼容性以及易于集成的特点,成为开发智能客服系统的首选。系统架构系统核心包括两个主要功能模块:1.API集成模块负责连接各类外部服务,
- 计算机视觉产品推荐,个性化推荐:人工智能中的计算机视觉、NLP自然语言处理和个性化推荐系统哪个前景更好一些?...
这个问题直接回答的话可能还是有着很强的个人观点,所以不如先向你介绍一些这几个领域目前的研究现状和应用情况(不再具体介绍其中原理)你自己可以斟酌一下哪方面更适合自己个性化推荐。一.所谓计算机视觉,是指使用计算机及相关设备对生物视觉的一种模拟个性化推荐。它的主要任务就是通过对采集的图片或视频进行处理以获得相应场景的三维信息,就像人类和许多其他类生物每天所做的那样[1]。现在人工智能的计算机视觉主要研究
- 【NLP舆情分析】基于python微博舆情分析可视化系统(flask+pandas+echarts) 视频教程 - 基于wordcloud库实现词云图
大家好,我是java1234_小锋老师,最近写了一套【NLP舆情分析】基于python微博舆情分析可视化系统(flask+pandas+echarts)视频教程,持续更新中,计划月底更新完,感谢支持。今天讲解基于wordcloud库实现词云图视频在线地址:2026版【NLP舆情分析】基于python微博舆情分析可视化系统(flask+pandas+echarts+爬虫)视频教程(火爆连载更新中..
- 大模型算法工程师技术路线全解析:从基础到资深的能力跃迁
Mr.小海
大模型算法数据挖掘人工智能机器学习深度学习机器翻译web3
文章目录大模型算法工程师技术路线全解析:从基础到资深的能力跃迁一、基础阶段(0-2年经验):构建核心知识体系与工程入门数学与机器学习基础编程与深度学习框架NLP与Transformer入门二、进阶阶段(2-4年经验):深化模型技术与工程落地能力大模型预训练与微调技术预训练原理:数据与任务的协同设计微调工具:参数高效适配与工程优化对齐实践:价值观优化与实证效果分布式训练与框架工具并行策略:多维度协同
- 丰盛日记第三天
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第123期NLP执行师二阶4组章艳Day3分享《有效引导他人的能力》学到情绪管理的方法和体验练习中感动的一天,我很开心!1、复习大脑结构:由原始脑、情绪脑、皮质层三部分组成;三部分需要充分配合和相互制约,考虑三赢后,才能做出正确的决定。2、情绪体验小游戏:树和松鼠,让我们提醒不同的情绪感受。3、处理情绪的四个方法:思维、体能、环境、关系;导师建议可以使用呼吸放松法,使自己的情绪可以及时的醒觉→_→
- 【转】【译】How to Handle Very Long Sequences with LSTM(LSTM RNN 超长序列处理)
开始奋斗的胖子
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原文地址http://machinelearningmastery.com/handle-long-sequences-long-short-term-memory-recurrent-neural-networks/一个长的输入序列却只对应一个或者一小段输出就是我们经常说的序列标注和序列分类。主要包括下面一些例子:包含上千个词的文件情感分类(NLP)包含上千个时间状态的脑电痕迹分类(Medici
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- 自动字幕生成器:Auto-Subtitle — 技术解析与应用指南
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自动字幕生成器:Auto-Subtitle—技术解析与应用指南在视频内容日益丰富的今天,自动字幕生成工具变得越来越重要,尤其是对于听障人士、非母语者和在嘈杂环境下观看视频的人来说。Auto-Subtitle是一个开源项目,它利用先进的自然语言处理(NLP)技术为你的视频自动生成准确的字幕。本文将深入探讨这个项目的原理、功能、应用场景及特点,以期吸引更多开发者和用户关注并使用。项目简介Auto-Su
- 略说NLP引入公理模型的可行性
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在自然语言处理(NLP)的深层语义分析中,公理化体系的引入具有理论可行性,但其实际应用仍面临挑战。以下从公理模型的设计思路、关键技术要点及注意事项三个方面展开分析,结合搜索结果的多个相关技术点进行综合说明:一、公理模型在深层语义分析中的设计思路公理的定义与语义形式化公理模型需以形式化逻辑为基础,定义语义分析中的原始概念(如谓词、实体、关系)和推理规则。例如:原始概念:将语义角色(如施事者、受事者)
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情感分析结合知识图谱,能够显著提升观念分析和价值判断的准确性。这一融合的核心在于利用知识图谱的结构化语义网络,为情感分析提供深层语境、实体关联和领域知识支撑。以下是具体机制和应用场景的分析:一、知识图谱如何提升情感分析的语义理解1.解决歧义与上下文依赖问题:情感词(如“冷”)在不同语境中含义不同(“服务态度冷”表负面,“冷静分析”表中性)。方案:知识图谱通过实体链接识别文本中的对象(如“服务态度”
- SBERT、CoSENT和BETR以及transformers的区别和联系
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SBERT、CoSENT、BETR和Transformers的区别和联系这几个模型(SBERT、CoSENT、BETR)和框架(Transformers)都是围绕自然语言处理(NLP)的句子嵌入和语义理解任务展开的。它们的联系主要在于基于Transformer架构,并针对特定任务做了优化;区别则在于目标任务、优化策略、训练方法和适用场景等方面。1.联系基于Transformer架构:它们的核心编码
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Happy-LLMHappy-LLM——从零开始的大语言模型原理与实践教程。本项目是一个系统性的LLM学习教程,将从NLP的基本研究方法出发,根据LLM的思路及原理逐层深入,依次为读者剖析LLM的架构基础和训练过程。同时,我们会结合目前LLM领域最主流的代码框架,演练如何亲手搭建、训练一个LLM,期以实现授之以鱼,更授之以渔。希望大家能从这本书开始走入LLM的浩瀚世界,探索LLM的无尽可能。特点•
- 【原创】下雨天要游泳
饶金霞家庭教育心理咨询
下午,我照着昨天与小儿的约定,在四点半,就来到幼儿园门口接孩子。老师打开大门,孩子从教室里走出来,一见到我就问:“老妈,泳衣准备好了吗?”我半蹲下来拥抱他说:“都放在车上啦!”儿子在我额头上亲一口说:“你真是世界上最讲信用的好妈妈!”我有点怀疑我这儿子有NLP的基因,总是能及时地给沟通者作出良好的回应,而且还会用米尔顿。其实看着这满天的乌云,我心里还在嘀咕,这场大雨可能不会等到我们去游泳场。果不其
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前言这篇文章将系统性的讲解LLM(LargeLanguageModels,LLM)的知识和应用。我们将从支撑整个领域的数学与机器学习基石出发,逐步剖析自然语言处理(NLP)的经典范式,深入探究引发革命的Transformer架构,并按时间顺序追溯从BERT、GPT-2到GPT-4、Llama及Gemini等里程碑式模型的演进。随后,我们将探讨如何将这些强大的基础模型转化为实用、安全的应用,涵盖对齐
- AI数字人系统开发上线全攻略:从0到1全流程解析
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人工智能AI系统开发AI数字人开发
一、需求分析:定义数字人核心能力1.1功能规划矩阵模块基础功能进阶功能形象生成2D/3D建模实时表情捕捉与驱动语音交互TTS语音合成情感识别与应激反应动作系统预设动作库骨骼动画与物理引擎智能决策规则引擎强化学习驱动决策多模态交互文本/语音输入AR/VR空间交互1.2非功能性指标实时性:唇形同步延迟B[语音识别]A-->C[姿态检测]A-->D[文本理解]B-->E[NLP引擎]C-->F[动作解析
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Java学习资料人工智能java自然语言处理
一、JavaNLP的“三剑客”:框架与工具链1.1ApacheOpenNLP:传统NLP的“瑞士军刀”目标:用词袋模型实现文本分类与实体识别代码实战:文档分类器的“炼成术”//OpenNLP文档分类器(基于词袋模型)importopennlp.tools.doccat.*;importopennlp.tools.util.*;publicclassDocumentClassifier{//训练模型
- 深度学习模型表征提取全解析
ZhangJiQun&MXP
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模型内部进行表征提取的方法在自然语言处理(NLP)中,“表征(Representation)”指将文本(词、短语、句子、文档等)转化为计算机可理解的数值形式(如向量、矩阵),核心目标是捕捉语言的语义、语法、上下文依赖等信息。自然语言表征技术可按“静态/动态”“有无上下文”“是否融入知识”等维度划分一、传统静态表征(无上下文,词级为主)这类方法为每个词分配固定向量,不考虑其在具体语境中的含义(无法解
- 【AI大模型】LLM模型架构深度解析:BERT vs. GPT vs. T5
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引言Transformer架构的诞生(Vaswanietal.,2017)彻底改变了自然语言处理(NLP)。在其基础上,BERT、GPT和T5分别代表了三种不同的模型范式,主导了预训练语言模型的演进。理解它们的差异是LLM开发和学习的基石。一、核心架构对比特性BERT(BidirectionalEncoder)GPT(GenerativePre-trainedTransformer)T5(Text
- NLP_知识图谱_大模型——个人学习记录
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- 数据安全审计平台的三大关键技术:日志分析、行为监测与智能告警
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在数字化浪潮中,数据安全审计是企业守护核心资产的“瞭望塔”。通过日志分析、行为监测、智能告警三大技术,数据安全审计平台构建起“全流程监控-异常识别-快速响应”的闭环,为数据安全筑牢防线。以下从技术原理、实践价值与行业应用展开解析。日志分析:数据安全的“DNA图谱”1.多源日志融合技术实现:通过Agent采集操作系统、数据库、网络设备等200+日志源,利用正则表达式、NLP技术解析非结构化日志(如“
- 【论文阅读笔记】TimesURL: Self-supervised Contrastive Learning for Universal Time Series
少写代码少看论文多多睡觉
#论文阅读笔记论文阅读笔记
TimesURL:Self-supervisedContrastiveLearningforUniversalTimeSeriesRepresentationLearning摘要 学习适用于多种下游任务的通用时间序列表示,并指出这在实际应用中具有挑战性但也是有价值的。最近,研究人员尝试借鉴自监督对比学习(SSCL)在计算机视觉(CV)和自然语言处理(NLP)中的成功经验,以解决时间序列表示的问题。
- NLP-D7-李宏毅机器学习---X-Attention&&GAN&BERT&GPT
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机器学习自然语言处理机器学习bert
—0521今天4:30就起床了!真的是迫不及待想看新的课程!!!昨天做人脸识别系统的demo查资料的时候,发现一个北理的大四做cv的同学,差距好大!!!我也要努力呀!!不是比较,只是别人可以做到这个程度,我也一定可以!!!要向他学习!!!开始看课程啦!-----0753看完了各种attention,由于attention自己计算的限制,当N很大的时候会产生计算速度问题,从各种不同角度(人工知识输入
- PyTorch 在 Python 自然语言处理中的运用
Python编程之道
Python编程之道pythonpytorch自然语言处理ai
PyTorch在Python自然语言处理中的运用关键词:PyTorch,Python,自然语言处理,深度学习,文本分类,情感分析摘要:本文全面探讨了PyTorch在Python自然语言处理(NLP)领域的运用。首先介绍了相关背景知识,包括目的范围、预期读者等内容。接着详细阐述了核心概念,如词嵌入、循环神经网络等,并给出了相应的原理示意图和流程图。深入讲解了核心算法原理,结合Python代码进行详细
- VIT视觉
妄想成为master
opencv目标检测机器学习数据挖掘语音识别人工智能计算机视觉
VisionTransformer视觉和语言(Vision-Language)NLPrompt:Noise-LabelPromptLearningforVision-LanguageModelsPaper:https://arxiv.org/abs/2412.01256Code:GitHub-qunovo/NLPromptPhysVLM:EnablingVisualLanguageModelsto
- knob UI插件使用
换个号韩国红果果
JavaScriptjsonpknob
图形是用canvas绘制的
js代码
var paras = {
max:800,
min:100,
skin:'tron',//button type
thickness:.3,//button width
width:'200',//define canvas width.,canvas height
displayInput:'tr
- Android+Jquery Mobile学习系列(5)-SQLite数据库
白糖_
JQuery Mobile
目录导航
SQLite是轻量级的、嵌入式的、关系型数据库,目前已经在iPhone、Android等手机系统中使用,SQLite可移植性好,很容易使用,很小,高效而且可靠。
因为Android已经集成了SQLite,所以开发人员无需引入任何JAR包,而且Android也针对SQLite封装了专属的API,调用起来非常快捷方便。
我也是第一次接触S
- impala-2.1.2-CDH5.3.2
dayutianfei
impala
最近在整理impala编译的东西,简单记录几个要点:
根据官网的信息(https://github.com/cloudera/Impala/wiki/How-to-build-Impala):
1. 首次编译impala,推荐使用命令:
${IMPALA_HOME}/buildall.sh -skiptests -build_shared_libs -format
2.仅编译BE
${I
- 求二进制数中1的个数
周凡杨
java算法二进制
解法一:
对于一个正整数如果是偶数,该数的二进制数的最后一位是 0 ,反之若是奇数,则该数的二进制数的最后一位是 1 。因此,可以考虑利用位移、判断奇偶来实现。
public int bitCount(int x){
int count = 0;
while(x!=0){
if(x%2!=0){ /
- spring中hibernate及事务配置
g21121
Hibernate
hibernate的sessionFactory配置:
<!-- hibernate sessionFactory配置 -->
<bean id="sessionFactory"
class="org.springframework.orm.hibernate3.LocalSessionFactoryBean">
<
- log4j.properties 使用
510888780
log4j
log4j.properties 使用
一.参数意义说明
输出级别的种类
ERROR、WARN、INFO、DEBUG
ERROR 为严重错误 主要是程序的错误
WARN 为一般警告,比如session丢失
INFO 为一般要显示的信息,比如登录登出
DEBUG 为程序的调试信息
配置日志信息输出目的地
log4j.appender.appenderName = fully.qua
- Spring mvc-jfreeChart柱图(2)
布衣凌宇
jfreechart
上一篇中生成的图是静态的,这篇将按条件进行搜索,并统计成图表,左面为统计图,右面显示搜索出的结果。
第一步:导包
第二步;配置web.xml(上一篇有代码)
建BarRenderer类用于柱子颜色
import java.awt.Color;
import java.awt.Paint;
import org.jfree.chart.renderer.category.BarR
- 我的spring学习笔记14-容器扩展点之PropertyPlaceholderConfigurer
aijuans
Spring3
PropertyPlaceholderConfigurer是个bean工厂后置处理器的实现,也就是BeanFactoryPostProcessor接口的一个实现。关于BeanFactoryPostProcessor和BeanPostProcessor类似。我会在其他地方介绍。
PropertyPlaceholderConfigurer可以将上下文(配置文件)中的属性值放在另一个单独的标准java
- maven 之 cobertura 简单使用
antlove
maventestunitcoberturareport
1. 创建一个maven项目
2. 创建com.CoberturaStart.java
package com;
public class CoberturaStart {
public void helloEveryone(){
System.out.println("=================================================
- 程序的执行顺序
百合不是茶
JAVA执行顺序
刚在看java核心技术时发现对java的执行顺序不是很明白了,百度一下也没有找到适合自己的资料,所以就简单的回顾一下吧
代码如下;
经典的程序执行面试题
//关于程序执行的顺序
//例如:
//定义一个基类
public class A(){
public A(
- 设置session失效的几种方法
bijian1013
web.xmlsession失效监听器
在系统登录后,都会设置一个当前session失效的时间,以确保在用户长时间不与服务器交互,自动退出登录,销毁session。具体设置很简单,方法有三种:(1)在主页面或者公共页面中加入:session.setMaxInactiveInterval(900);参数900单位是秒,即在没有活动15分钟后,session将失效。这里要注意这个session设置的时间是根据服务器来计算的,而不是客户端。所
- java jvm常用命令工具
bijian1013
javajvm
一.概述
程序运行中经常会遇到各种问题,定位问题时通常需要综合各种信息,如系统日志、堆dump文件、线程dump文件、GC日志等。通过虚拟机监控和诊断工具可以帮忙我们快速获取、分析需要的数据,进而提高问题解决速度。 本文将介绍虚拟机常用监控和问题诊断命令工具的使用方法,主要包含以下工具:
&nbs
- 【Spring框架一】Spring常用注解之Autowired和Resource注解
bit1129
Spring常用注解
Spring自从2.0引入注解的方式取代XML配置的方式来做IOC之后,对Spring一些常用注解的含义行为一直处于比较模糊的状态,写几篇总结下Spring常用的注解。本篇包含的注解有如下几个:
Autowired
Resource
Component
Service
Controller
Transactional
根据它们的功能、目的,可以分为三组,Autow
- mysql 操作遇到safe update mode问题
bitray
update
我并不知道出现这个问题的实际原理,只是通过其他朋友的博客,文章得知的一个解决方案,目前先记录一个解决方法,未来要是真了解以后,还会继续补全.
在mysql5中有一个safe update mode,这个模式让sql操作更加安全,据说要求有where条件,防止全表更新操作.如果必须要进行全表操作,我们可以执行
SET
- nginx_perl试用
ronin47
nginx_perl试用
因为空闲时间比较多,所以在CPAN上乱翻,看到了nginx_perl这个项目(原名Nginx::Engine),现在托管在github.com上。地址见:https://github.com/zzzcpan/nginx-perl
这个模块的目的,是在nginx内置官方perl模块的基础上,实现一系列异步非阻塞的api。用connector/writer/reader完成类似proxy的功能(这里
- java-63-在字符串中删除特定的字符
bylijinnan
java
public class DeleteSpecificChars {
/**
* Q 63 在字符串中删除特定的字符
* 输入两个字符串,从第一字符串中删除第二个字符串中所有的字符。
* 例如,输入”They are students.”和”aeiou”,则删除之后的第一个字符串变成”Thy r stdnts.”
*/
public static voi
- EffectiveJava--创建和销毁对象
ccii
创建和销毁对象
本章内容:
1. 考虑用静态工厂方法代替构造器
2. 遇到多个构造器参数时要考虑用构建器(Builder模式)
3. 用私有构造器或者枚举类型强化Singleton属性
4. 通过私有构造器强化不可实例化的能力
5. 避免创建不必要的对象
6. 消除过期的对象引用
7. 避免使用终结方法
1. 考虑用静态工厂方法代替构造器
类可以通过
- [宇宙时代]四边形理论与光速飞行
comsci
从四边形理论来推论 为什么光子飞船必须获得星光信号才能够进行光速飞行?
一组星体组成星座 向空间辐射一组由复杂星光信号组成的辐射频带,按照四边形-频率假说 一组频率就代表一个时空的入口
那么这种由星光信号组成的辐射频带就代表由这些星体所控制的时空通道,该时空通道在三维空间的投影是一
- ubuntu server下python脚本迁移数据
cywhoyi
pythonKettlepymysqlcx_Oracleubuntu server
因为是在Ubuntu下,所以安装python、pip、pymysql等都极其方便,sudo apt-get install pymysql,
但是在安装cx_Oracle(连接oracle的模块)出现许多问题,查阅相关资料,发现这边文章能够帮我解决,希望大家少走点弯路。http://www.tbdazhe.com/archives/602
1.安装python
2.安装pip、pymysql
- Ajax正确但是请求不到值解决方案
dashuaifu
Ajaxasync
Ajax正确但是请求不到值解决方案
解决方案:1 . async: false , 2. 设置延时执行js里的ajax或者延时后台java方法!!!!!!!
例如:
$.ajax({ &
- windows安装配置php+memcached
dcj3sjt126com
PHPInstallmemcache
Windows下Memcached的安装配置方法
1、将第一个包解压放某个盘下面,比如在c:\memcached。
2、在终端(也即cmd命令界面)下输入 'c:\memcached\memcached.exe -d install' 安装。
3、再输入: 'c:\memcached\memcached.exe -d start' 启动。(需要注意的: 以后memcached将作为windo
- iOS开发学习路径的一些建议
dcj3sjt126com
ios
iOS论坛里有朋友要求回答帖子,帖子的标题是: 想学IOS开发高阶一点的东西,从何开始,然后我吧啦吧啦回答写了很多。既然敲了那么多字,我就把我写的回复也贴到博客里来分享,希望能对大家有帮助。欢迎大家也到帖子里讨论和分享,地址:http://bbs.csdn.net/topics/390920759
下面是我回复的内容:
结合自己情况聊下iOS学习建议,
- Javascript闭包概念
fanfanlovey
JavaScript闭包
1.参考资料
http://www.jb51.net/article/24101.htm
http://blog.csdn.net/yn49782026/article/details/8549462
2.内容概述
要理解闭包,首先需要理解变量作用域问题
内部函数可以饮用外面全局变量
var n=999;
functio
- yum安装mysql5.6
haisheng
mysql
1、安装http://dev.mysql.com/get/mysql-community-release-el7-5.noarch.rpm
2、yum install mysql
3、yum install mysql-server
4、vi /etc/my.cnf 添加character_set_server=utf8
- po/bo/vo/dao/pojo的详介
IT_zhlp80
javaBOVODAOPOJOpo
JAVA几种对象的解释
PO:persistant object持久对象,可以看成是与数据库中的表相映射的java对象。最简单的PO就是对应数据库中某个表中的一条记录,多个记录可以用PO的集合。PO中应该不包含任何对数据库的操作.
VO:value object值对象。通常用于业务层之间的数据传递,和PO一样也是仅仅包含数据而已。但应是抽象出的业务对象,可
- java设计模式
kerryg
java设计模式
设计模式的分类:
一、 设计模式总体分为三大类:
1、创建型模式(5种):工厂方法模式,抽象工厂模式,单例模式,建造者模式,原型模式。
2、结构型模式(7种):适配器模式,装饰器模式,代理模式,外观模式,桥接模式,组合模式,享元模式。
3、行为型模式(11种):策略模式,模版方法模式,观察者模式,迭代子模式,责任链模式,命令模式,备忘录模式,状态模式,访问者
- [1]CXF3.1整合Spring开发webservice——helloworld篇
木头.java
springwebserviceCXF
Spring 版本3.2.10
CXF 版本3.1.1
项目采用MAVEN组织依赖jar
我这里是有parent的pom,为了简洁明了,我直接把所有的依赖都列一起了,所以都没version,反正上面已经写了版本
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="ht
- Google 工程师亲授:菜鸟开发者一定要投资的十大目标
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身为软件开发者,有什么是一定得投资的? Google 软件工程师 Emanuel Saringan 整理了十项他认为必要的投资,第一项就是身体健康,英文与数学也都是必备能力吗?来看看他怎么说。(以下文字以作者第一人称撰写)) 你的健康 无疑地,软件开发者是世界上最久坐不动的职业之一。 每天连坐八到十六小时,休息时间只有一点点,绝对会让你的鲔鱼肚肆无忌惮的生长。肥胖容易扩大罹患其他疾病的风险,
- linux打开最大文件数量1,048,576
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File descriptors are represented by the C int type. Not using a special type is often considered odd, but is, historically, the Unix way. Each Linux process has a maximum number of files th
- java语言中PO、VO、DAO、BO、POJO几种对象的解释
衞酆夼
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PO:persistant object持久对象
最形象的理解就是一个PO就是数据库中的一条记录。好处是可以把一条记录作为一个对象处理,可以方便的转为其它对象。可以看成是与数据库中的表相映射的java对象。最简单的PO就是对应数据库中某个表中的一条记录,多个记录可以用PO的集合。PO中应该不包含任何对数据库的操作。
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封装业务逻辑的java对象