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python 命名实体识别_Python NLTK学习11（命名实体识别和关系抽取） weixin_39630762 python 命名实体识别
PythonNLTK学习11(命名实体识别和关系抽取)发表于:2017年7月27日阅读:18262除特别注明外，本站所有文章均为小杰Code原创本系列博客为学习《用Python进行自然语言处理》一书的学习笔记。命名实体识别命名实体识别(NER)系统的目标是识别所有文字提及的命名实体。可以分解成两个子任务：确定NE的边界和确定其类型。命名实体识别非常适用于基于分类器类型的方法来处理的任务。NLTK有
NLTK命名实体识别（NER） Mr数据杨 Python 自然语言技术 NLTK 自然语言处理 1024程序员节
命名实体识别（NamedEntityRecognition,NER）是自然语言处理（NLP）中的一项核心技术，旨在从文本中识别出具有特定意义的实体，如人名、地名、组织名等。通过对文本的自动化处理，NER能够帮助计算机理解和组织大量的非结构化数据，为信息抽取、搜索引擎优化、数据分析等领域提供强有力的技术支持。NLTK（NaturalLanguageToolkit）是一个广泛使用的Python库，提供
**LLM Gateway：您的智能对话门户** 芮奕滢Kirby
LLMGateway：您的智能对话门户llm-gatewayGatewayforsecure&reliablecommunicationswithOpenAIandotherLLMproviders项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ll/llm-gateway在人工智能和自然语言处理的浪潮中，LLMGateway以其卓越的设计与功能脱颖而出，为开发者和用户提供
OpenAI的编程语言和框架，给程序员带来了帮助有哪些 API技术大佬Anzexi58 OpenAI 人工智能人工智能深度学习
OpenAI是一个人工智能开发公司，成立于2015年，总部位于美国旧金山。这家公司致力于研究和开发先进的人工智能技术，旨在将这些技术应用到解决全球一些最棘手的问题上。OpenAI以其卓越的技术和实验室出品的groundbreakingAIpapers而闻名。OpenAI的研究涉及深度学习、自然语言处理、视觉感知、强化学习等多个领域，并已在各种应用中取得了令人瞩目的成果。例如，在机器人领域，Open
探索OpenAI Python SDK: 智能编程新里程周澄诗Flourishing
探索OpenAIPythonSDK:智能编程新里程openai-pythonTheofficialPythonlibraryfortheOpenAIAPI项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/op/openai-python如果你对人工智能和自然语言处理有浓厚的兴趣，那么这个项目将为你开启新的探索之门——。这是一个由OpenAI开发的Python库，用于与他们的A
大模型应用：探索AI大模型的50个应用场景：让科技改变生活。 AGI大模型资料分享员人工智能科技生活 agi 语言模型自然语言处理
随着人工智能技术的迅猛发展，AI大模型在各个领域的应用日益广泛。百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏在2024年世界人工智能大会上表示，目前AI技术发展路线发生了方向性改变，已从过去辨别式人工智能转向了未来生成式人工智能。他更是呼吁：“大家不要卷模型，要卷应用！”本文将为大家盘点AI大模型的50个应用场景，并按应用频率从高到低进行排列，带您了解AI如何深刻改变我们的工作与生活。1.自然语言处理(N
我们为什么要用大语言模型来迭代数据安全能力？大模型. 语言模型人工智能自然语言处理架构深度学习大数据大模型
在当今科技飞速发展的时代，大语言模型无疑是最炙手可热的话题之一。从OpenAI的GPT系列到谷歌的BERT，这些拥有海量参数的模型宛如智能巨人，正重塑着自然语言处理（NLP）的格局。你或许好奇，大语言模型究竟为何如此备受瞩目？这得从自然语言处理领域的核心任务——文本分类说起。文本分类，就像是给五花八门的文本信息贴上合适的“标签”，无论是判断一封邮件是正常邮件还是垃圾邮件，分析社交媒体上的评论是积极
检索增强（Retrieval Augmentation）是一种结合信息检索技术和生成模型的技术大霸王龙系统分析业务人工智能
检索增强（RetrievalAugmentation）是一种结合信息检索技术和生成模型的技术，旨在通过从外部知识库或文档中检索相关信息来增强生成模型的能力。这种方法广泛应用于自然语言处理（NLP）任务中，如问答系统、对话生成和文本生成等。1.检索增强的核心思想检索增强的核心思想是将生成模型与信息检索系统结合，利用外部知识库或文档中的信息来辅助生成更准确、更丰富的回答或内容。具体来说，检索增强包括以
AI软件外包需要注意什么外包开发AI软件的关键因素是什么如何选择AI外包开发语言北京动点飞扬软件 AI外包
1.定义目标与需求首先，要明确你希望AI智能体做什么。是自动化任务、数据分析、自然语言处理，还是其他功能？明确目标可以帮助你选择合适的技术和方法。2.选择开发平台与工具开发AI智能体的软件时，你需要选择适合的编程语言、框架和工具。例如：编程语言：Python是最常用的语言，因为它有强大的AI/ML库，如TensorFlow、PyTorch、scikit-learn等。开发平台：你可以使用本地环境、
从简单到深刻的认知发展 AI架构设计之禅计算机软件编程原理与应用实践 java python javascript kotlin golang 架构人工智能
认知发展，人工智能，深度学习，神经网络，机器学习，自然语言处理，计算机视觉1.背景介绍认知发展是人类从简单到复杂的思维方式演进的过程，它涉及感知、记忆、语言、推理和决策等多个方面。随着人工智能技术的飞速发展，我们开始尝试用计算机模拟人类的认知能力，构建能够学习、理解和解决复杂问题的智能系统。从早期的符号逻辑到如今的深度学习，人工智能的发展经历了多个阶段。早期的人工智能研究主要集中在规则和逻辑推理上
THULAC-Python 使用教程时昕海Minerva
THULAC-Python使用教程THULAC-PythonTHULAC-Python:由清华大学开发的中文词法分析工具包，提供中文分词和词性标注功能。项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/th/THULAC-Python项目介绍THULAC（THULexicalAnalyzerforChinese）是由清华大学自然语言处理与社会人文计算实验室研制推出的一套中文词
【Python】探索自然语言处理的利器：THULAC 中文词法分析库详解技术无疆 Python 人工智能自然语言处理人工智能 python 数据挖掘机器学习深度学习神经网络
THULAC（THULexicalAnalyzerforChinese）是清华大学开发的一款中文词法分析工具，集成了分词和词性标注两大功能。THULAC拥有强大的分词能力和高效的词性标注，适用于多种中文文本处理场景。该工具能够在保证高准确率的同时保持较快的处理速度，非常适合大规模中文数据处理。⭕️宇宙起点THULAC的特点安装与配置1.使用pip安装2.使用GitHub源码安装♨️使用方法1.分词
探索GigaChat与LangChain的完美结合：深度解析与实战指南 asdfujhgy langchain easyui 前端 python
探索GigaChat与LangChain的完美结合：深度解析与实战指南引言在人工智能的领域中，语言模型和嵌入技术正逐步改变我们与数据交互的方式。GigaChat作为一种创新的AI嵌入服务，结合LangChain可以提供强大的文本嵌入功能，促进自然语言处理任务的完成。本篇文章将带你深入了解如何结合GigaChat与LangChain进行文本嵌入，并提供实用的代码示例与解决方案。主要内容GigaCha
人工智能学习框架：深入解析与实战指南一ge科研小菜鸡人工智能人工智能
个人主页：一ge科研小菜鸡-CSDN博客期待您的关注引言随着人工智能（AI）技术的飞速发展，深度学习、强化学习和自然语言处理等领域的应用愈加广泛。掌握人工智能学习框架（如TensorFlow、PyTorch、Keras等）已成为开发智能系统、研究前沿技术的必备技能。本指南将全面介绍人工智能主流学习框架的特点、安装方法、核心功能，以及通过实践案例展示如何使用这些框架进行AI模型开发、训练与优化。1.
# 第一章：认识chatgpt 出门喝奶茶 chatgpt chatgpt
chatgpt发展背景详细介绍一、基础理论背景人工智能和自然语言处理的兴起早期理论:20世纪中期，人工智能（AI）初见端倪，目标是模拟人类智能。自然语言处理作为AI的重要分支，致力于让机器理解和生成人类语言。关键里程碑:1980年代的统计方法和2000年代的神经网络技术，使NLP实现了从规则驱动到数据驱动的转变。神经网络与深度学习2010年代，深度学习的兴起极大推动了NLP的发展。基于大规模语料库
#深度学习：从基础到实践 single_ffish 深度学习 gpt 神经网络生成对抗网络 1024程序员节
深度学习是人工智能领域近年来最为火热的技术之一。它通过构建由多个隐藏层组成的神经网络模型，能够从海量数据中自动学习特征和表征,在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了突破性进展。本文将全面介绍深度学习的基础知识、主要算法和实践应用,帮助您快速掌握这一前沿技术。1.深度学习的基础1.1人工神经网络深度学习是基于人工神经网络(ArtificialNeuralNetwork,ANN)的一种机器学习
AI在电商平台商品描述生成中的应用 AI天才研究院计算 AI大模型企业级应用开发实战大数据AI人工智能 java python javascript kotlin golang 架构人工智能大厂程序员硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据 AIGC AGI LLM 系统架构设计软件哲学 Agent 程序员实现财富自由
AI在电商平台商品描述生成中的应用关键词：人工智能、电商平台、商品描述、自然语言处理、机器学习、深度学习摘要：本文深入探讨了人工智能在电商平台商品描述生成中的应用。首先，我们回顾了人工智能的概述和电商平台的发展背景。随后，分析了商品描述在电商平台中的重要性以及存在的问题。接下来，我们重点介绍了AI在商品描述生成中的应用技术，包括自然语言处理、机器学习和深度学习等。文章还通过实战案例展示了AI商品描
transformer.js（一）：这个前端大模型运行框架的可运行环境、使用方式、代码示例以及适合与不适合的场景余生H 前端的AI工具书前端 transformer javascript hugginface webml web大模型
随着大模型的广泛应用，越来越多的开发者希望在前端直接运行机器学习模型，从而减少对后端的依赖，并提升用户体验。Transformer.js是一个专为前端环境设计的框架，它支持运行基于Transformer架构的深度学习模型，尤其是像BERT、GPT等广泛应用于自然语言处理（NLP）的模型。本文将全面解析Transformer.js的运行环境、使用方式、代码示例，以及其能够完成的功能与目前的限制，帮助
人工智能技术的应用前景及未来发展键盘上的蚂蚁- 人工智能生活
引言人工智能（AI）作为21世纪最具创新性和革命性的技术之一，正在全球范围内深刻地改变着我们的生产、工作和生活方式。随着深度学习、强化学习、自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）等技术的飞速进展，AI不再仅仅是学术研究中的一个热点，而是渗透到各个行业，成为推动创新、优化生产和提升效率的核心力量。对于开发者来说，理解和掌握AI技术不仅是提升个人技能的途径，更是应对未来技术变革、抓住职业机遇的关键
基于 PyTorch 的深度学习模型开发实战一ge科研小菜鸡人工智能深度学习
个人主页：一ge科研小菜鸡-CSDN博客期待您的关注引言深度学习已广泛应用于图像识别、自然语言处理、自动驾驶等领域，凭借其强大的特征学习能力，成为人工智能的核心技术之一。PyTorch作为当前流行的深度学习框架，提供了灵活的张量操作和动态计算图，便于模型的快速开发和调试。本教程将通过一个完整的深度学习模型开发流程，从数据预处理、模型构建、训练与优化、评估以及部署，帮助读者深入理解深度学习的关键技术
构建桌面聊天助手：Mistral AI、LangChain 和 Tkinter 的结合花生糖@ AIGC学习资料库人工智能 langchain easyui Mistral AI Tkinter AI助手
在人工智能（AI）技术日新月异的今天，大型语言模型（LLMs）和LangChain成为了炙手可热的话题。作为一名开发者，我最近进行了一项实验，旨在创建一个实用的工具，将强大的AI功能与Python编程语言的简洁性结合起来，为用户提供便捷的服务。这次实验的成果是一款专为记者设计的桌面聊天助手，它使用了MistralAI提供的强大自然语言处理能力，并通过LangChain进行集成，同时利用Tkinte
数字人+虚拟展厅：开启互动展览新篇章！ jimumeta 3D 行业资讯人工智能 vr ar 虚拟展厅 3D展厅
“数字人+展厅”这一组合正逐渐成为展览展示领域的新宠，它融合了最前沿的人工智能、虚拟现实、增强现实等技术，为观众带来了前所未有的互动新体验。数字人，即利用计算机图形学、人工智能等技术生成的具有人类外貌、行为和交互能力的虚拟形象。这些数字人不仅在外形上栩栩如生，还能通过自然语言处理、语音识别与合成等技术实现与人类的实时交互，模拟出真实的人际对话和情感表达。展厅应用的优势增强互动性：数字人作为展厅的虚
自主学习与自然语言处理的融合：实现更智能的聊天机器人 AI天才研究院 LLM大模型落地实战指南大数据人工智能语言模型 AI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
1.背景介绍自主学习（autonomouslearning）是一种学习方法，它允许机器人或计算机系统在没有人类干预的情况下自行学习和改进。自主学习可以帮助机器人或计算机系统更好地适应新的环境和任务，提高其智能性和效率。自然语言处理（naturallanguageprocessing，NLP）是计算机科学和人工智能领域的一个分支，它涉及计算机如何理解、处理和生成人类语言。自主学习与自然语言处理的融合
0基础跟德姆（dom）一起学AI 自然语言处理22-fasttext文本分类跟德姆(dom)一起学AI 人工智能自然语言处理分类 python 深度学习 transformer
1文本分类介绍1.1文本分类概念文本分类的是将文档（例如电子邮件，帖子，文本消息，产品评论等）分配给一个或多个类别.当今文本分类的实现多是使用机器学习方法从训练数据中提取分类规则以进行分类,因此构建文本分类器需要带标签的数据.1.2文本分类种类二分类:文本被分类两个类别中,往往这两个类别是对立面,比如:判断一句评论是好评还是差评.单标签多分类:文本被分入到多个类别中,且每条文本只能属于某一个类别(
0基础跟德姆（dom）一起学AI 自然语言处理18-解码器部分实现跟德姆(dom)一起学AI 人工智能自然语言处理 rnn python 深度学习 transformer
1解码器介绍解码器部分:由N个解码器层堆叠而成每个解码器层由三个子层连接结构组成第一个子层连接结构包括一个多头自注意力子层和规范化层以及一个残差连接第二个子层连接结构包括一个多头注意力子层和规范化层以及一个残差连接第三个子层连接结构包括一个前馈全连接子层和规范化层以及一个残差连接说明:解码器层中的各个部分，如，多头注意力机制，规范化层，前馈全连接网络，子层连接结构都与编码器中的实现相同.因此这里可
0基础跟德姆（dom）一起学AI 自然语言处理20-模型构建跟德姆(dom)一起学AI 人工智能自然语言处理 transformer python 深度学习
1模型构建介绍通过上面的小节,我们已经完成了所有组成部分的实现,接下来就来实现完整的编码器-解码器结构.Transformer总体架构图:2编码器-解码器结构的代码实现EncoderDecoder函数完成编码解码的子任务，就是把编码和解码的流程进行封装实现。#编码解码内部函数类EncoderDecoder实现分析#init函数(self,encoder,decoder,source_embed,t
大数据平台建设整体架构设计方案 AI天才研究院 ChatGPT AI大模型企业级应用开发实战大数据AI人工智能大厂Offer收割机面试题简历程序员读书硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据 AIGC AGI LLM Java Python 架构设计 Agent 程序员实现财富自由
《大数据平台建设整体架构设计方案》关键词：大数据平台、分布式存储、分布式计算、数据仓库、数据湖、数据安全、数据质量管理、数据治理、数据挖掘、机器学习、图计算、自然语言处理、Hadoop、Spark、Flink、项目规划、运维管理、最佳实践。摘要：本文将深入探讨大数据平台建设整体架构设计方案，从概述与核心概念、技术栈、建设实践、运维管理以及经验展望等多个方面进行详细阐述。通过梳理大数据平台的核心组成
如何使用Llama-2-7b-chat-hf模型进行对话生成娄泳含
如何使用Llama-2-7b-chat-hf模型进行对话生成Llama-2-7b-chat-hf项目地址:https://gitcode.com/mirrors/NousResearch/Llama-2-7b-chat-hf引言在当今的数字化时代，自然语言处理（NLP）技术的发展日新月异，对话生成模型作为其中的重要组成部分，已经在多个领域展现出巨大的应用潜力。无论是智能客服、虚拟助手，还是教育辅导
探索Llama Recipes：Meta Llama模型的实用示例库郁英忆
探索LlamaRecipes：MetaLlama模型的实用示例库去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/在机器学习和自然语言处理的世界中，MetaLlama模型是一颗璀璨的新星，以其强大的对话理解和生成能力而受到广泛关注。现在，有了llama-recipes这个开源项目，开发者可以轻松上手并充分利用这些模型。本文将引导您了解这个项目，它的技术优势，适用场景以及鲜明特点。项目
RAG理论到实践：高级、模块化RAG在AI工程架构中的行业通用解决方案与实施策略(Advanced RAG✨) 汀、人工智能 LLM工业级落地实践人工智能 AI Agent RAG 知识问答智能问答
RAG理论到实践：高级、模块化RAG在AI工程架构中的行业通用解决方案与实施策略(AdvancedRAG✨)1.RAG简介词汇解释说明embedding嵌入（embedding）是指将高维数据映射为低维表示的过程。在机器学习和自然语言处理中，嵌入通常用于将离散的符号或对象表示为连续的向量空间中的点。在自然语言处理中，词嵌入（wordembedding）是一种常见的技术，它将单词映射到实数向量，以便
iOS http封装 374016526 ios 服务器交互 http 网络请求
程序开发避免不了与服务器的交互，这里打包了一个自己写的http交互库。希望可以帮到大家。内置一个basehttp，当我们创建自己的service可以继承实现。 KuroAppBaseHttp *baseHttp = [[KuroAppBaseHttp alloc] init]; [baseHttp setDelegate:self]; [baseHttp
lolcat ：一个在 Linux 终端中输出彩虹特效的命令行工具 brotherlamp linux linux教程 linux视频 linux自学 linux资料
那些相信 Linux 命令行是单调无聊且没有任何乐趣的人们，你们错了，这里有一些有关 Linux 的文章，它们展示着 Linux 是如何的有趣和“淘气” 。在本文中，我将讨论一个名为“lolcat”的小工具 – 它可以在终端中生成彩虹般的颜色。何为 lolcat ? Lolcat 是一个针对 Linux，BSD 和 OSX 平台的工具，它类似于 cat 命令，并为 cat
MongoDB索引管理（1）——[九] eksliang mongodb MongoDB管理索引
转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2178427 一、概述数据库的索引与书籍的索引类似，有了索引就不需要翻转整本书。数据库的索引跟这个原理一样，首先在索引中找，在索引中找到条目以后，就可以直接跳转到目标文档的位置，从而使查询速度提高几个数据量级。不使用索引的查询称
Informatica参数及变量 18289753290 Informatica 参数变量
下面是本人通俗的理解，如有不对之处，希望指正 info参数的设置：在info中用到的参数都在server的专门的配置文件中（最好以parma）结尾下面的GLOBAl就是全局的，$开头的是系统级变量，$$开头的变量是自定义变量。如果是在session中或者mapping中用到的变量就是局部变量，那就把global换成对应的session或者mapping名字。 [GLOBAL] $Par
python 解析unicode字符串为utf8编码字符串酷的飞上天空 unicode
php返回的json字符串如果包含中文，则会被转换成\uxx格式的unicode编码字符串返回。在浏览器中能正常识别这种编码，但是后台程序却不能识别，直接输出显示的是\uxx的字符，并未进行转码。转换方式如下 >>> import json >>> q = '{"text":"\u4
Hibernate的总结永夜-极光 Hibernate
1.hibernate的作用,简化对数据库的编码,使开发人员不必再与复杂的sql语句打交道做项目大部分都需要用JAVA来链接数据库，比如你要做一个会员注册的页面，那么获取到用户填写的基本信后，你要把这些基本信息存入数据库对应的表中，不用hibernate还有mybatis之类的框架，都不用的话就得用JDBC，也就是JAVA自己的，用这个东西你要写很多的代码，比如保存注册信
SyntaxError: Non-UTF-8 code starting with '\xc4' 随便小屋 python
刚开始看一下Python语言，传说听强大的，但我感觉还是没Java强吧！写Hello World的时候就遇到一个问题，在Eclipse中写的，代码如下 ''' Created on 2014年10月27日 @author: Logic ''' print("Hello World!"); 运行结果 SyntaxError: Non-UTF-8
学会敬酒礼仪不做酒席菜鸟 aijuans 菜鸟
俗话说，酒是越喝越厚，但在酒桌上也有很多学问讲究，以下总结了一些酒桌上的你不得不注意的小细节。细节一：领导相互喝完才轮到自己敬酒。敬酒一定要站起来，双手举杯。细节二：可以多人敬一人，决不可一人敬多人，除非你是领导。细节三：自己敬别人，如果不碰杯，自己喝多少可视乎情况而定，比如对方酒量，对方喝酒态度，切不可比对方喝得少，要知道是自己敬人。细节四：自己敬别人，如果碰杯，一
《创新者的基因》读书笔记 aoyouzi 读书笔记《创新者的基因》
创新者的基因创新者的“基因”，即最具创意的企业家具备的五种“发现技能”：联想，观察，实验，发问，建立人脉。第一部分破坏性创新，从你开始第一章破坏性创新者的基因如何获得启示：发现以下的因素起到了催化剂的作用：(1) -个挑战现状的问题；(2)对某项技术、某个公司或顾客的观察；(3) -次尝试新鲜事物的经验或实验；(4)与某人进行了一次交谈，为他点醒
表单验证技术百合不是茶 JavaScript DOM对象 String对象事件
js最主要的功能就是验证表单,下面是我对表单验证的一些理解,贴出来与大家交流交流 ,数显我们要知道表单验证需要的技术点, String对象,事件,函数一:String对象;通常是对字符串的操作; 1,String的属性; 字符串.length;表示该字符串的长度; var str= "java"
web.xml配置详解之context-param bijian1013 java servlet web.xml context-param
一.格式定义： <context-param> <param-name>contextConfigLocation</param-name> <param-value>contextConfigLocationValue></param-value> </context-param> 作用：该元
Web系统常见编码漏洞（开发工程师知晓） Bill_chen sql PHP Web fckeditor 脚本
1.头号大敌：SQL Injection 原因：程序中对用户输入检查不严格，用户可以提交一段数据库查询代码，根据程序返回的结果，获得某些他想得知的数据，这就是所谓的SQL Injection，即SQL注入。本质: 对于输入检查不充分，导致SQL语句将用户提交的非法数据当作语句的一部分来执行。示例： String query = "SELECT id FROM users
【MongoDB学习笔记六】MongoDB修改器 bit1129 mongodb
本文首先介绍下MongoDB的基本的增删改查操作，然后，详细介绍MongoDB提供的修改器，以完成各种各样的文档更新操作 MongoDB的主要操作 show dbs 显示当前用户能看到哪些数据库 use foobar 将数据库切换到foobar show collections 显示当前数据库有哪些集合 db.people.update，update不带参数，可
提高职业素养，做好人生规划白糖_ 人生
培训讲师是成都著名的企业培训讲师，他在讲课中提出的一些观点很新颖，在此我收录了一些分享一下。注：讲师的观点不代表本人的观点，这些东西大家自己揣摩。 1、什么是职业规划：职业规划并不完全代表你到什么阶段要当什么官要拿多少钱，这些都只是梦想。职业规划是清楚的认识自己现在缺什么，这个阶段该学习什么，下个阶段缺什么，又应该怎么去规划学习，这样才算是规划。
国外的网站你都到哪边看？ bozch 技术网站国外
学习软件开发技术，如果没有什么英文基础，最好还是看国内的一些技术网站，例如：开源OSchina，csdn，iteye,51cto等等。个人感觉如果英语基础能力不错的话，可以浏览国外的网站来进行软件技术基础的学习，例如java开发中常用的到的网站有apache.org 里面有apache的很多Projects,springframework.org是spring相关的项目网站,还有几个感觉不错的
编程之美-光影切割问题 bylijinnan 编程之美
package a; public class DisorderCount { /**《编程之美》“光影切割问题” * 主要是两个问题： * 1.数学公式（设定没有三条以上的直线交于同一点）： * 两条直线最多一个交点，将平面分成了4个区域； * 三条直线最多三个交点，将平面分成了7个区域； * 可以推出：N条直线 M个交点，区域数为N+M+1。
关于Web跨站执行脚本概念 chenbowen00 Web 安全跨站执行脚本
跨站脚本攻击(XSS)是web应用程序中最危险和最常见的安全漏洞之一。安全研究人员发现这个漏洞在最受欢迎的网站,包括谷歌、Facebook、亚马逊、PayPal,和许多其他网站。如果你看看bug赏金计划,大多数报告的问题属于 XSS。为了防止跨站脚本攻击,浏览器也有自己的过滤器,但安全研究人员总是想方设法绕过这些过滤器。这个漏洞是通常用于执行cookie窃取、恶意软件传播,会话劫持,恶意重定向。在
[开源项目与投资]投资开源项目之前需要统计该项目已有的用户数 comsci 开源项目
现在国内和国外,特别是美国那边,突然出现很多开源项目,但是这些项目的用户有多少,有多少忠诚的粉丝,对于投资者来讲,完全是一个未知数,那么要投资开源项目,我们投资者必须准确无误的知道该项目的全部情况,包括项目发起人的情况,项目的维持时间..项目的技术水平,项目的参与者的势力,项目投入产出的效益.....
oracle alert log file（告警日志文件） daizj oracle 告警日志文件 alert log file
The alert log is a chronological log of messages and errors, and includes the following items: All internal errors (ORA-00600), block corruption errors (ORA-01578), and deadlock errors (ORA-00060)
关于 CAS SSO 文章声明 denger SSO
由于几年前写了几篇 CAS 系列的文章，之后陆续有人参照文章去实现，可都遇到了各种问题，同时经常或多或少的收到不少人的求助。现在这时特此说明几点： 1. 那些文章发表于好几年前了，CAS 已经更新几个很多版本了，由于近年已经没有做该领域方面的事情，所有文章也没有持续更新。 2. 文章只是提供思路，尽管 CAS 版本已经发生变化，但原理和流程仍然一致。最重要的是明白原理，然后
初二上学期难记单词 dcj3sjt126com english word
lesson 课 traffic 交通 matter 要紧；事物 happy 快乐的，幸福的 second 第二的 idea 主意；想法；意见 mean 意味着 important 重要的，重大的 never 从来，决不 afraid 害怕的 fifth 第五的 hometown 故乡，家乡 discuss 讨论；议论 east 东方的 agree 同意；赞成 bo
uicollectionview 纯代码布局, 添加头部视图 dcj3sjt126com Collection
#import <UIKit/UIKit.h> @interface myHeadView : UICollectionReusableView { UILabel *TitleLable; } -(void)setTextTitle; @end #import "myHeadView.h" @implementation m
N 位随机数字串的 JAVA 生成实现 FX夜归人 java Math 随机数 Random
/** * 功能描述随机数工具类<br /> * @author FengXueYeGuiRen * 创建时间 2014-7-25<br /> */ public class RandomUtil { // 随机数生成器 private static java.util.Random random = new java.util.R
Ehcache（09）——缓存Web页面 234390216 ehcache 页面缓存
页面缓存目录 1 SimplePageCachingFilter 1.1 calculateKey 1.2 可配置的初始化参数 1.2.1 cach
spring中少用的注解@primary解析 jackyrong primary
这次看下spring中少见的注解@primary注解，例子 @Component public class MetalSinger implements Singer{ @Override public String sing(String lyrics) { return "I am singing with DIO voice
Java几款性能分析工具的对比 lbwahoo java
Java几款性能分析工具的对比摘自：http://my.oschina.net/liux/blog/51800 在给客户的应用程序维护的过程中，我注意到在高负载下的一些性能问题。理论上，增加对应用程序的负载会使性能等比率的下降。然而，我认为性能下降的比率远远高于负载的增加。我也发现，性能可以通过改变应用程序的逻辑来提升，甚至达到极限。为了更详细的了解这一点，我们需要做一些性能
JVM参数配置大全 nickys jvm 应用服务器
JVM参数配置大全 /usr/local/jdk/bin/java -Dresin.home=/usr/local/resin -server -Xms1800M -Xmx1800M -Xmn300M -Xss512K -XX:PermSize=300M -XX:MaxPermSize=300M -XX:SurvivorRatio=8 -XX:MaxTenuringThreshold=5 -
搭建 CentOS 6 服务器(14) - squid、Varnish rensanning varnish
（一）squid 安装 # yum install httpd-tools -y # htpasswd -c -b /etc/squid/passwords squiduser 123456 # yum install squid -y 设置 # cp /etc/squid/squid.conf /etc/squid/squid.conf.bak # vi /etc/
Spring缓存注解@Cache使用 tom_seed spring
参考资料 http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-spring-cache/ http://swiftlet.net/archives/774 缓存注解有以下三个： @Cacheable @CacheEvict @CachePut
dom4j解析XML时出现"java.lang.noclassdeffounderror: org/jaxen/jaxenexception"错误 xp9802
java.lang.NoClassDefFoundError: org/jaxen/JaxenExc 关键字: java.lang.noclassdeffounderror: org/jaxen/jaxenexception 使用dom4j解析XML时，要快速获取某个节点的数据，使用XPath是个不错的方法，dom4j的快速手册里也建议使用这种方式执行时却抛出以下异常： Exceptio

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