- PST解析程序
白开水。
c++
目录1.整体结构的说明21.1NodeDatabase(NDB)Layer21.2.Lists,Tables,andProperties(LTP)Layer31.3.MessagingLayer42.Header的解析42.1编码方式52.2root结构53.数据块的获取73.1NBT83.2BBT93.3解析数据块里的数据124.PC的实现及数据存储134.1HN144.1.1封装HNBlock
- 大数据测试
jinhm007
一.功能性测试大数据功能主要涉及系统实现面向大数据分析应用的POSIXAPI,包括文件读取与访问控制,元数据操作,锁操作等功能;大数据分析系统的POSIX语义不同,实现的文件系统API也不同,功能测试要覆盖到大数据系统涉及实现的API和功能点;功能测试工作量大,应该重点考虑应用自动化测试方法进行,同时结合手动测试补充,自动化工具推荐ltp,fstest和locktests。在多个节点上处理大数据的
- 如何测试Linux内核
测试界媛姐
软件测试技术分享自动化测试linux运维服务器
概述在本文中,我们将讨论用于测试Linux内核的各种框架和工具。首先,我们将介绍LTP(LinuxTestProject)项目。然后,我们将讨论其他测试工具和框架。最后,我们将讨论我们无法使用常规内核测试工具测试的新Linux驱动程序的测试。LTP网址:GitHub-linux-test-project/ltp:LinuxTestProjecthttp://linux-test-project.g
- Deepdive关系抽取:特征源码分析及优化加快信息提取
weixin_42001089
人工智能机器学习DDLIBNLPdeepdive
前言本篇不是Deepdive入门教程,而是对其一些源码细节进行了解读,换句话说要深入到内部去看看其具体是怎么做的,所以看本篇的前提是假设读者已经大概清楚了deepdive的使用流程,如果不是很熟悉,或是第一次使用建议先去看一下入门教程。本篇先是分析特征方面的源码,接着是实践部分,即使用ltp替换默认的斯坦福NLP信息抽取部分进而可优化该部分到数秒内,最后简单说一下其模型方面的问题以及其它补充其实关
- Python系列:NLP系列三:pyltp的介绍与使用
坦笑&&life
大数据python自然语言处理开发语言
pyltp的介绍与使用一.NLP入门(六)pyltp的介绍与使用pyltp的简介pyltp的使用分句分词词性标注命名实体识别依存句法分析语义角色标注总结参考链接:一.NLP入门(六)pyltp的介绍与使用pyltp的简介语言技术平台(LTP)经过哈工大社会计算与信息检索研究中心11年的持续研发和推广,是国内外最具影响力的中文处理基础平台。它提供的功能包括中文分词、词性标注、命名实体识别、依存句法分
- ReRAM通用电导模型(Yu et al.)拟合非线性度A的源代码(.m)
uestc_Venn
学术研究NeuroSim人工智能
文件下载https://download.csdn.net/download/Mathematic_Van/88702603这段MATLAB代码nonlinear_fit.m用于拟合和可视化长时程增强(Long-TermPotentiation,LTP)和长时程抑制(Long-TermDepression,LTD)的实验数据。以下是其主要功能的分析:数据准备:代码开始部分加载了原始的LTP和LTD
- 基于pyltp的依存句法分析
MilkLeong
自然语言处理自然语言处理
代码是两年多前网上找的,能运行。先记在这里,以防以后用到importosfrompyltpimportSegmentor,Postagger,Parser,NamedEntityRecognizer,SementicRoleLabeller#pipinstallpyltp-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple可以先下载好whl文件#LTP语言平台:ht
- LTP测试
OopspoO
Unix_Linuxlinux
LTP测试LTP套件是由LinuxTestProject所开发的一套系统测试套件。它基于系统资源的利用率统计开发了一个测试的组合,为系统提供足够的压力。通过压力测试来判断系统的稳定性和可靠性。压力测试是一种破坏性的测试,即系统在非正常的、超负荷的条件下的运行情况。用来评估在超越最大负载的情况下系统将如何运行,是系统在正常的情况下对某种负载强度的承受能力的考验。项目主页:https://linux-
- linux中make命令报错,Linux命令make报错总结
橙黄橘绿时_Eden
linuxlinuxdebian运维
Linux环境报错原因、解决方法记录(逐步总结)1:/bin/sh:lex:commandnotfoundmake[1]:Leavingdirectory`/home/ksj/testCUnit/ltp-full-20081130/lib’make[1]:Enteringdirectory`/home/ksj/testCUnit/ltp-full-20081130/pan’lex-l-w-tsca
- elmo 实验心得及elmo个人理解
小小兰哈哈
1.名词:ELMO:哈工大LTP开发的动态词向量。问题一:何为动态词向量:普通的词向量,是静态的,也就是一个词代表一个N维向量,这种向量不随着语境的变化而变化,不管在任何语境下embedding的值都是不变的;elmo词向量,是基于深度学习神经网络的词向量。是动态的。elmo的output随着语境的变化而变化,在不同的句子里面有不同的表现。比如:“我今天吃的苹果很好吃”;“苹果手机非常好用”。这两
- 大数据测试要点
代码墨白
一.功能性测试大数据功能主要涉及系统实现面向大数据分析应用的POSIXAPI,包括文件读取与访问控制,元数据操作,锁操作等功能;大数据分析系统的POSIX语义不同,实现的文件系统API也不同,功能测试要覆盖到大数据系统涉及实现的API和功能点;功能测试工作量大,应该重点考虑应用自动化测试方法进行,同时结合手动测试补充,自动化工具推荐ltp,fstest和locktests。在多个节点上处理大数据的
- 知识图谱最简单的demo实现
Andy_shenzl
NLP知识图谱人工智能
一、简介知识图谱整个建立过程可以分为以下几点:数据处理创建三元组可视化展示其中:数据预处理:分词、命名实体识别、语义角色识别、句法依存分析等创建三元组:需要根据命名实体识别、语义角色识别结果进行处理,建立规则生成三元组用用图数据库或者接触可视化工具进行展示二、数据预处理这里我们使用哈工大的开源工具包LTP进行展示本文主要介绍整体流程,中间的技术细节,会在后面分章节展开2.1数据我们自己创建一段文本
- 《考试脑科学》——读书笔记(2)
带蜗牛去散步
1.反复刺激海马体的神经元,即“复习”是十分必要的。海马体神经元的这种性质,使得复习成了我们无法逃脱的命运。那种“不复习就想掌握知识”的心态,从脑科学研究的角度来看,也是要不得的。2.这种方法能更加简洁地引发LTP现象,通往高效学习方法的捷径也隐藏于其中。下面,我们就来看看这种方法中的两个秘诀吧。3.研究表明,虽然莫扎特的音乐只能让人在不到1小时的时间内暂时性地变聪明,但效果却极其显著,能让实验参
- 《增强记忆与学习成绩的方法》
挹洗俏月
上学时很羡慕背书快的同学,他们在记忆方面的确有方法,实践也证明掌握相关方法能让学习力提升,快速达到学习目标。我在当时并不了解海马体和LTP(长时增强作用)对大脑有积极作用。在《考试脑科学》中作者对海马体和LTP中对于学习的作用给予读者详细的阐释。LTP是大脑的“记忆之源”,记忆的形成与LTP密切相关。如果海马体处于容易产生LTP的状态,那么学习能力也会得到提高。LTP是神经元反复刺激后才产生的现象
- 《考试脑科学》阅读输出
默言小宝
1.海马体,短时记忆变为长时记忆的关卡。判断能否转为长时记忆的标准是是否重要,让知识变得重要的做法是反复记忆。2.如何复习效率最高?学完后第2天学完后一周后学完后两周学完后一个月经过这四次复习就足够让知识变为长时记忆了,不需要天天都复习。3.记忆的关键因素LTP长时增强作用。反复刺激海马体才会产生,也就是复习。如何刺激次数最少能达到最好的效果?也就是如何高效复习?第一个就是好奇心兴趣,o波。第二个
- HMM与LTP词性标注之LTP介绍
赵孝正
#1.自然语言处理&知识图谱人工智能
文章目录LTP牛刀小试上图缺点:参数太多,中文语料库匮乏注意力机制,相当于给每一个词赋予一个权重,权重越大的越重要。bert的缺点:神经元太多,较慢。LTP如果只是需要做词性的识别,那么用LTP就可以了,由哈工大自主研发。主页:http://ltp.ai/index.html目前python主要用LTP,目前已经发展到4.0的版本。牛刀小试在最后一个章节,就用LTP完成词性标注、包括分词,最后再把
- pkuseg,LTP,jieba分词实践
转身之后才不会
深度学习自然语言处理jiebapkusegpyltp深度学习
pkusegpkuseg具有如下几个特点:多领域分词。不同于以往的通用中文分词工具,此工具包同时致力于为不同领域的数据提供个性化的预训练模型。根据待分词文本的领域特点,用户可以自由地选择不同的模型。我们目前支持了新闻领域,网络领域,医药领域,旅游领域,以及混合领域的分词预训练模型。在使用中,如果用户明确待分词的领域,可加载对应的模型进行分词。如果用户无法确定具体领域,推荐使用在混合领域上训练的通用
- 学习笔记CB006:依存句法、LTP、N-最短路径分词法、由字构词分词法
利炳根
聊天机器人聊天机器人自然语言处理机器学习
依存句法分析,法国语言学家L.Tesniere1959年提出。句法,句子规则,句子成分组织规则。依存句法,成分间依赖关系。依赖,没有A,B存在错误。语义,句子含义。依存句法强调介词、助词划分作用,语义依存注重实词间逻辑关系。依存句法随字面词语变化不同,语义依存不同字面词语可同一意思,句法结构不同句子语义关系可相同。依存句法分析和语义分析结合,计算机理解句子含义,匹配到最合适回答,通过置信度匹配实现
- 学习笔记CB006:依存句法、LTP、n元语法模型、N-最短路径分词法、由字构词分词法、图论、概率论...
weixin_33795806
python人工智能网络
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>依存句法分析,法国语言学家L.Tesniere1959年提出。句法,句子规则,句子成分组织规则。依存句法,成分间依赖关系。依赖,没有A,B存在错误。语义,句子含义。依存句法强调介词、助词划分作用,语义依存注重实词间逻辑关系。依存句法随字面词语变化不同,语义依存不同字面词语可同一意思,句法结构不同句子语义关系可相同。依存句法分析和语义分析结合,计
- 句法分析工具 LTP HanLP
lanlantian123456
参考:http://cslt.riit.tsinghua.edu.cn/mediawiki/images/e/e5/句法工具分析.pdfhttp://pyltp.readthedocs.io/zh_CN/latest/api.htmlhttps://pypi.python.org/pypi/pyltphttps://github.com/hankcs/HanLP使用pyltppyltp是LTP的P
- HMM与LTP词性标注之命名实体识别与HMM
赵孝正
#1.自然语言处理&知识图谱自然语言处理
文章目录知识图谱介绍NLP应用场景知识图谱(Neo4j演示)命名实体识别模型架构讲解HMM与CRFHMM五大要素(两大状态与三大概率)HMM案例分享HMM实体识别应用场景代码实现知识图谱介绍NLP应用场景图谱的本质,就是把自然语言处理的文本段落的无序的结构转换成有数据结构的信息,图谱本身是有结构的数据。知识图谱(Neo4j演示)这套方法,我们需要有语料库,通过海量的运算去训练模型,模型就可以感知和
- Unixbench-Stream-IOZone-glxgears-lmbench-netperf-x11perf-glmark2-LTP等系统性能测试工具及使用方法
放学有种别跑、
系统性能测试linux功能测试
Unixbench下载:http://soft.vpser.net/test/unixbench/unixbench-5.1.2.tar.gz$tar-zxvfUnixBench5.1.3.tgz#解压(注意不要有中文名目录)$cdUnixBench/#进入目录$make#安装$./Run#测试$./Runglxgears#2D性能测试(需要注掉Run脚本140行)Stream下载:https:/
- 自然语言处理
橙子味的狸
学习
文章大纲本节课程导览1.自然语言处理(NLP)简介1.1NLP前置技术1.2NLP基础技术1.3NLP核心技术1.4NLP+(高端技术)1.5NLP主要内容总揽2.知名NLP服务系统与开源组件简介2.1单一服务提供商2.1.1汉语分词系统ICTCLAS2.1.2哈工大语言云(LanguageTechnologyPlatform,LTP)2.1.3HanLP2.1.4BosonNLP2.2云服务提供
- python 分词工具训练_Python中文分词工具大合集:安装、使用和测试
weixin_39695323
python分词工具训练
这篇文章事实上整合了前面两篇文章的相关介绍,同时添加一些其他的Python中文分词相关资源,甚至非Python的中文分词工具,仅供参考。首先介绍之前测试过的8款中文分词工具,这几款工具可以直接在AINLP公众号后台在线测试,严格的说,它们不完全是纯粹的中文分词工具,例如SnowNLP,Thulac,HanLP,LTP,CoreNLP都是很全面的(中文)自然语言处理工具。安装这些模块其实很简单,只要
- 《考试脑科学》:掌握这三个点,提高记忆能力
左转遇到你
今天,看了《考试脑科学》中海马体和LTP部分,收益良多。关于记忆,又有了新的理解。1、神奇的莫扎特效应之前也听说过莫扎特效应,但没仔细了解过。今天从本书中长了见识:莫扎特音乐只能让人在不到1小时的时间内暂时性的变聪明,但效果却极其显著,能让实验参与者的IQ测试成绩提高8~9分。神奇吧。我想,莫扎特肯定是一位特别单纯、善良的人,不然怎么会创作出如此神奇的音乐。你觉得呢?没事的时候、疲惫的时候,多听听
- 2021-08-20
王文秀
《考试脑科学》从今天听樊老师讲:考试脑科学。“LTP”、“海马体”还有很多新词又注入我的脑海。特别是以下的这几种学习方法有打击到我了。第一,饭前处于饥饿状态正适合学习。第二,睡觉前也是学习的黄金期。第三,早饭或晚饭后处于饱腹状态时,不学习也不要紧,可以读课外书、看电视,或者玩游戏,做一些自己感兴趣的事,可以让我们的生活更加丰富多彩。第四,午后如果实在困得坚持不住,不妨睡个午觉,不要有什么顾虑。第五
- 自然语言处理NLP:LTP、SnowNLP、HanLP 常用NLP工具和库对比
Cachel wood
自然语言处理nlp自然语言处理xcode人工智能NLPLTPNLTKnlp
文章目录常见NLP任务常见NLP工具英文NLP工具中文NLP工具常见NLP任务WordSegmentation分词–TokenizationStemextraction词干提取-StemmingLexicalreduction词形还原–LemmatizationPartofSpeechTagging词性标注–PartsofSpeechNamedentityrecognition命名主体识别-NER
- 大数据测试
Twins_zuoyou
一.功能性测试大数据功能主要涉及系统实现面向大数据分析应用的POSIXAPI,包括文件读取与访问控制,元数据操作,锁操作等功能;大数据分析系统的POSIX语义不同,实现的文件系统API也不同,功能测试要覆盖到大数据系统涉及实现的API和功能点;功能测试工作量大,应该重点考虑应用自动化测试方法进行,同时结合手动测试补充,自动化工具推荐ltp,fstest和locktests。在多个节点上处理大数据的
- 基于知识图谱的《红楼梦》人物关系可视化及问答系统(含码源):命名实体识别、关系识别、LTP简单教学
基于知识图谱的《红楼梦》人物关系可视化及问答系统(含码源):命名实体识别、关系识别、LTP简单教学文件树:1)app.py是整个系统的主入口2)templates文件夹是HTML的页面|-index.html欢迎界面|-search.html搜索人物关系页面|-all_relation.html所有人物关系页面|-KGQA.html人物关系问答页面3)static文件夹存放css和js,是页面的样
- 哈工大开源工具PyLTP的使用方法
Shy960418
nlppython
1.安装方法(1)pipinstallpyltp首先pip安装pyltp库。(2)在LTP的模型页面下载模型,我直接就放在pyltp库下面了。下面上代码:importtorchfromltpimportLTP#默认huggingface下载,可能需要代理ltp=LTP(r"D:\Python3.8\Lib\site-packages\ltp\LTP_model")#默认加载Small模型#也可以传
- LeetCode[Math] - #66 Plus One
Cwind
javaLeetCode题解AlgorithmMath
原题链接:#66 Plus One
要求:
给定一个用数字数组表示的非负整数,如num1 = {1, 2, 3, 9}, num2 = {9, 9}等,给这个数加上1。
注意:
1. 数字的较高位存在数组的头上,即num1表示数字1239
2. 每一位(数组中的每个元素)的取值范围为0~9
难度:简单
分析:
题目比较简单,只须从数组
- JQuery中$.ajax()方法参数详解
AILIKES
JavaScriptjsonpjqueryAjaxjson
url: 要求为String类型的参数,(默认为当前页地址)发送请求的地址。
type: 要求为String类型的参数,请求方式(post或get)默认为get。注意其他http请求方法,例如put和 delete也可以使用,但仅部分浏览器支持。
timeout: 要求为Number类型的参数,设置请求超时时间(毫秒)。此设置将覆盖$.ajaxSetup()方法的全局
- JConsole & JVisualVM远程监视Webphere服务器JVM
Kai_Ge
JVisualVMJConsoleWebphere
JConsole是JDK里自带的一个工具,可以监测Java程序运行时所有对象的申请、释放等动作,将内存管理的所有信息进行统计、分析、可视化。我们可以根据这些信息判断程序是否有内存泄漏问题。
使用JConsole工具来分析WAS的JVM问题,需要进行相关的配置。
首先我们看WAS服务器端的配置.
1、登录was控制台https://10.4.119.18
- 自定义annotation
120153216
annotation
Java annotation 自定义注释@interface的用法 一、什么是注释
说起注释,得先提一提什么是元数据(metadata)。所谓元数据就是数据的数据。也就是说,元数据是描述数据的。就象数据表中的字段一样,每个字段描述了这个字段下的数据的含义。而J2SE5.0中提供的注释就是java源代码的元数据,也就是说注释是描述java源
- CentOS 5/6.X 使用 EPEL YUM源
2002wmj
centos
CentOS 6.X 安装使用EPEL YUM源1. 查看操作系统版本[root@node1 ~]# uname -a Linux node1.test.com 2.6.32-358.el6.x86_64 #1 SMP Fri Feb 22 00:31:26 UTC 2013 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux [root@node1 ~]#
- 在SQLSERVER中查找缺失和无用的索引SQL
357029540
SQL Server
--缺失的索引
SELECT avg_total_user_cost * avg_user_impact * ( user_scans + user_seeks ) AS PossibleImprovement ,
last_user_seek ,
 
- Spring3 MVC 笔记(二) —json+rest优化
7454103
Spring3 MVC
接上次的 spring mvc 注解的一些详细信息!
其实也是一些个人的学习笔记 呵呵!
- 替换“\”的时候报错Unexpected internal error near index 1 \ ^
adminjun
java“\替换”
发现还是有些东西没有刻子脑子里,,过段时间就没什么概念了,所以贴出来...以免再忘...
在拆分字符串时遇到通过 \ 来拆分,可是用所以想通过转义 \\ 来拆分的时候会报异常
public class Main {
/*
- POJ 1035 Spell checker(哈希表)
aijuans
暴力求解--哈希表
/*
题意:输入字典,然后输入单词,判断字典中是否出现过该单词,或者是否进行删除、添加、替换操作,如果是,则输出对应的字典中的单词
要求按照输入时候的排名输出
题解:建立两个哈希表。一个存储字典和输入字典中单词的排名,一个进行最后输出的判重
*/
#include <iostream>
//#define
using namespace std;
const int HASH =
- 通过原型实现javascript Array的去重、最大值和最小值
ayaoxinchao
JavaScriptarrayprototype
用原型函数(prototype)可以定义一些很方便的自定义函数,实现各种自定义功能。本次主要是实现了Array的去重、获取最大值和最小值。
实现代码如下:
<script type="text/javascript">
Array.prototype.unique = function() {
var a = {};
var le
- UIWebView实现https双向认证请求
bewithme
UIWebViewhttpsObjective-C
什么是HTTPS双向认证我已在先前的博文 ASIHTTPRequest实现https双向认证请求
中有讲述,不理解的读者可以先复习一下。本文是用UIWebView来实现对需要客户端证书验证的服务请求,网上有些文章中有涉及到此内容,但都只言片语,没有讲完全,更没有完整的代码,让人困扰不已。但是此知
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(Redis高级应用之事务处理、持久化操作、pub_sub、虚拟内存)
bijian1013
redis数据库NoSQL
3.事务处理
Redis对事务的支持目前不比较简单。Redis只能保证一个client发起的事务中的命令可以连续的执行,而中间不会插入其他client的命令。当一个client在一个连接中发出multi命令时,这个连接会进入一个事务上下文,该连接后续的命令不会立即执行,而是先放到一个队列中,当执行exec命令时,redis会顺序的执行队列中
- 各数据库分页sql备忘
bingyingao
oraclesql分页
ORACLE
下面这个效率很低
SELECT * FROM ( SELECT A.*, ROWNUM RN FROM (SELECT * FROM IPAY_RCD_FS_RETURN order by id desc) A ) WHERE RN <20;
下面这个效率很高
SELECT A.*, ROWNUM RN FROM (SELECT * FROM IPAY_RCD_
- 【Scala七】Scala核心一:函数
bit1129
scala
1. 如果函数体只有一行代码,则可以不用写{},比如
def print(x: Int) = println(x)
一行上的多条语句用分号隔开,则只有第一句属于方法体,例如
def printWithValue(x: Int) : String= println(x); "ABC"
上面的代码报错,因为,printWithValue的方法
- 了解GHC的factorial编译过程
bookjovi
haskell
GHC相对其他主流语言的编译器或解释器还是比较复杂的,一部分原因是haskell本身的设计就不易于实现compiler,如lazy特性,static typed,类型推导等。
关于GHC的内部实现有篇文章说的挺好,这里,文中在RTS一节中详细说了haskell的concurrent实现,里面提到了green thread,如果熟悉Go语言的话就会发现,ghc的concurrent实现和Go有点类
- Java-Collections Framework学习与总结-LinkedHashMap
BrokenDreams
LinkedHashMap
前面总结了java.util.HashMap,了解了其内部由散列表实现,每个桶内是一个单向链表。那有没有双向链表的实现呢?双向链表的实现会具备什么特性呢?来看一下HashMap的一个子类——java.util.LinkedHashMap。
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-抽象工厂模式-Abstract Factory
bylijinnan
abstract
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/
package design.pattern;
/*
* Abstract Factory Pattern
* 抽象工厂模式的目的是:
* 通过在抽象工厂里面定义一组产品接口,方便地切换“产品簇”
* 这些接口是相关或者相依赖的
- 压暗面部高光
cherishLC
PS
方法一、压暗高光&重新着色
当皮肤很油又使用闪光灯时,很容易在面部形成高光区域。
下面讲一下我今天处理高光区域的心得:
皮肤可以分为纹理和色彩两个属性。其中纹理主要由亮度通道(Lab模式的L通道)决定,色彩则由a、b通道确定。
处理思路为在保持高光区域纹理的情况下,对高光区域着色。具体步骤为:降低高光区域的整体的亮度,再进行着色。
如果想简化步骤,可以只进行着色(参看下面的步骤1
- Java VisualVM监控远程JVM
crabdave
visualvm
Java VisualVM监控远程JVM
JDK1.6开始自带的VisualVM就是不错的监控工具.
这个工具就在JAVA_HOME\bin\目录下的jvisualvm.exe, 双击这个文件就能看到界面
通过JMX连接远程机器, 需要经过下面的配置:
1. 修改远程机器JDK配置文件 (我这里远程机器是linux).
 
- Saiku去掉登录模块
daizj
saiku登录olapBI
1、修改applicationContext-saiku-webapp.xml
<security:intercept-url pattern="/rest/**" access="IS_AUTHENTICATED_ANONYMOUSLY" />
<security:intercept-url pattern=&qu
- 浅析 Flex中的Focus
dsjt
htmlFlexFlash
关键字:focus、 setFocus、 IFocusManager、KeyboardEvent
焦点、设置焦点、获得焦点、键盘事件
一、无焦点的困扰——组件监听不到键盘事件
原因:只有获得焦点的组件(确切说是InteractiveObject)才能监听到键盘事件的目标阶段;键盘事件(flash.events.KeyboardEvent)参与冒泡阶段,所以焦点组件的父项(以及它爸
- Yii全局函数使用
dcj3sjt126com
yii
由于YII致力于完美的整合第三方库,它并没有定义任何全局函数。yii中的每一个应用都需要全类别和对象范围。例如,Yii::app()->user;Yii::app()->params['name'];等等。我们可以自行设定全局函数,使得代码看起来更加简洁易用。(原文地址)
我们可以保存在globals.php在protected目录下。然后,在入口脚本index.php的,我们包括在
- 设计模式之单例模式二(解决无序写入的问题)
come_for_dream
单例模式volatile乱序执行双重检验锁
在上篇文章中我们使用了双重检验锁的方式避免懒汉式单例模式下由于多线程造成的实例被多次创建的问题,但是因为由于JVM为了使得处理器内部的运算单元能充分利用,处理器可能会对输入代码进行乱序执行(Out Of Order Execute)优化,处理器会在计算之后将乱序执行的结果进行重组,保证该
- 程序员从初级到高级的蜕变
gcq511120594
框架工作PHPandroidhtml5
软件开发是一个奇怪的行业,市场远远供不应求。这是一个已经存在多年的问题,而且随着时间的流逝,愈演愈烈。
我们严重缺乏能够满足需求的人才。这个行业相当年轻。大多数软件项目是失败的。几乎所有的项目都会超出预算。我们解决问题的最佳指导方针可以归结为——“用一些通用方法去解决问题,当然这些方法常常不管用,于是,唯一能做的就是不断地尝试,逐个看看是否奏效”。
现在我们把淫浸代码时间超过3年的开发人员称为
- Reverse Linked List
hcx2013
list
Reverse a singly linked list.
/**
* Definition for singly-linked list.
* public class ListNode {
* int val;
* ListNode next;
* ListNode(int x) { val = x; }
* }
*/
p
- Spring4.1新特性——数据库集成测试
jinnianshilongnian
spring 4.1
目录
Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
Spring4.1新特性——Spring MVC增强
Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- C# Ajax上传图片同时生成微缩图(附Demo)
liyonghui160com
1.Ajax无刷新上传图片,详情请阅我的这篇文章。(jquery + c# ashx)
2.C#位图处理 System.Drawing。
3.最新demo支持IE7,IE8,Fir
- Java list三种遍历方法性能比较
pda158
java
从c/c++语言转向java开发,学习java语言list遍历的三种方法,顺便测试各种遍历方法的性能,测试方法为在ArrayList中插入1千万条记录,然后遍历ArrayList,发现了一个奇怪的现象,测试代码例如以下:
package com.hisense.tiger.list;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Iterator;
- 300个涵盖IT各方面的免费资源(上)——商业与市场篇
shoothao
seo商业与市场IT资源免费资源
A.网站模板+logo+服务器主机+发票生成
HTML5 UP:响应式的HTML5和CSS3网站模板。
Bootswatch:免费的Bootstrap主题。
Templated:收集了845个免费的CSS和HTML5网站模板。
Wordpress.org|Wordpress.com:可免费创建你的新网站。
Strikingly:关注领域中免费无限的移动优
- localStorage、sessionStorage
uule
localStorage
W3School 例子
HTML5 提供了两种在客户端存储数据的新方法:
localStorage - 没有时间限制的数据存储
sessionStorage - 针对一个 session 的数据存储
之前,这些都是由 cookie 完成的。但是 cookie 不适合大量数据的存储,因为它们由每个对服务器的请求来传递,这使得 cookie 速度很慢而且效率也不