cowboy_wz
cowboy_wz

Exception in thread "main" java.lang.Error: Unresolved compilation problems 解决方案

从http://ictclas.org/Down_OpenSrc.asp 下了个中科院分词软件java开发版程序ictclas4j，在eclipse中写了一个类测试下结果，出现以下错误： 

Exception in thread "main" java.lang.Error: Unresolved compilation problems:

The import org.apache cannot be resolved
 ReflectionToStringBuilder cannot be resolved

 

 找了很久，终于找到原因了，下了个commons jar包， 然后按如下步骤：在Package Explore内 对应的工程上 单击右键；弹出右键菜单上单击“Build Path->Configure Build Path”，在弹出的对话框上 单击“Libararies->add External JARS” 选择上你的jar包所在位置就可以了

 

你可能感兴趣的:(文本分类)

  • 使用LoRA微调LLaMA3 想胖的壮壮 深度学习人工智能
    使用LoRA微调LLaMA3的案例案例概述在这个案例中，我们将使用LoRA微调LLaMA3模型，进行一个文本分类任务。我们将使用HuggingFace的Transformers库来完成这个过程。步骤一：环境搭建安装必要的Python包pipinstalltransformersdatasetstorch配置GPU环境确保你的环境中配置了CUDA和cuDNN，并验证GPU是否可用。importtor
  • RNN及其变体 EmbodiedTech 人工智能大模型自然语言处理
    第三章RNN及其变体1认识RNN模型【根据RNN内部结构，可以分为哪几类】定义循环神经网络：一般接受的一序列进行输入，输出也是一个序列作用和应用场景RNN擅长处理连续语言文本，机器翻译、文本生成、文本分类、摘要生成RNN模型的分类根据输入与输出结构NVsN:输入和输出等长，应用场景：对联生成；词性标注；NERNVs1:输入N，输出为单值，应用场景：文本分类1VsN:输入是一个，输出为N，应用场景：
  • 【NLP】 3. Distributional Similarity in NLP（分布式相似性） pen-ai NLP机器学习自然语言处理分布式人工智能
    DistributionalSimilarityinNLP（分布式相似性）分布式相似性（DistributionalSimilarity）是自然语言处理（NLP）中的核心概念，基于“相似的单词出现在相似的上下文中”这一假设。它用于衡量单词之间的相似性，广泛应用于词向量、信息检索、文本分类等任务。1.分布式假设（DistributionalHypothesis）分布式相似性基于以下假设：“Yoush
  • 【基于PyTorch】多项式贝叶斯分类器实现中文文本情感分类任务 鱼弦 机器学习设计类系统pytorch分类人工智能
    多项式贝叶斯分类器实现中文文本情感分类任务介绍多项式朴素贝叶斯（MultinomialNaiveBayes,MultinomialNB）是一种常用于文本分类的算法，特别适用于多类别文本分类。其在处理离散数据（如文本数据中的词频）时表现优异，可以用于情感分析、垃圾邮件检测等任务。应用使用场景情感分析：识别用户评论的情感，例如正面评论和负面评论。垃圾邮件检测：鉴别电子邮件是否为垃圾邮件。新闻分类：将新
  • NLP-二分类的应用-区分外卖评论好评/差评 左岸Jason 算法pythonkafkaflinkelasticsearch
    目录一、概念二、二分类实战-划分好评/差评1.处理步骤2.实战代码一、概念文本分类一般可以分为二分类、多分类、多标签分类三种情况。二分类是指将一组文本分成两个类(0或1),比较常见的应用如垃圾邮件分类、电商网站的用户评价数据的正负面分类等,多分类是指将文本分成若干个类中的某一个类,比如说门户网站新闻可以归属到不同的栏目中(如政治、体育、社会、科技、金融等栏目)去。多标签分类指的是可以将文本分成若干
  • 机器学习_重要知识点整理 嘉羽很烦 机器学习机器学习
    机器学习重要知识点整理一、数学与理论基础1.概率与统计术语作用使用场景概率分布描述随机变量的取值概率，如正态分布、二项分布。数据建模（如高斯分布假设）、生成模型（如贝叶斯网络）。贝叶斯定理计算条件概率，更新先验知识以获得后验概率。贝叶斯分类器、文本分类（如垃圾邮件检测）。最大似然估计（MLE）通过数据最大化似然函数，估计模型参数。线性回归、逻辑回归参数估计。假设检验判断假设是否成立（如t检验、卡方
  • 自然语言处理（NLP）技术介绍 风吹晚风悠 gpt人工智能nlp自然语言处理
    自然语言处理（NLP）是一种涉及计算机和人类语言之间交流的技术。NLP技术可以应用于多个领域，例如机器翻译、情感分析、文本分类、问答系统等。以下是一些NLP技术的示例：机器翻译：NLP技术可用于将一个语言的文本自动翻译成另一个语言。例如，GoogleTranslate和百度翻译等在线翻译工具就使用了NLP技术。情感分析：NLP技术可用于分析文本中的情感和情感倾向。这可以帮助企业了解公众对其产品或服
  • 基于Transformer的医学文本分类：从BERT到BioBERT Evaporator Core 人工智能#深度学习#DeepSeek快速入门transformer分类bert
    随着自然语言处理（NLP）技术的快速发展，Transformer模型在文本分类、情感分析、机器翻译等任务中取得了显著成果。在医学领域，文本数据（如电子病历、医学文献、临床报告）具有高度的专业性和复杂性，传统的NLP方法往往难以处理。Transformer模型，尤其是BERT及其变体，通过预训练和微调的方式，能够有效捕捉医学文本中的语义信息，为医学文本分类提供了强大的工具。本文将探讨Transfor
  • TF-IDF：文本挖掘中的关键词提取利器 巷955 tf-idf
    引言在自然语言处理（NLP）和文本挖掘中，TF-IDF是一种常用的技术，用于评估一个词在文档中的重要性。它不仅在信息检索领域广泛应用，还在文本分类、关键词提取等任务中发挥着重要作用。本文将详细介绍TF-IDF的原理，并通过一个实际的代码示例来展示如何使用TF-IDF从《红楼梦》中提取核心关键词。1.什么是TF-IDF？TF-IDF是一种统计方法，用于评估一个词在文档中的重要性。它由两部分组成：-T
  • RNN 实战指南：用 PyTorch 从零实现文本分类 吴师兄大模型 PyTorchpytorchpython人工智能RNN循环神经网络文本分类开发语言
    Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain：深度评估问答系统的三种高效方法（示例生成、手
  • 第20周：Pytorch文本分类入门 weixin_46620278 pytorch分类人工智能
    目录前言一、前期准备1.1环境安装导入包1.2加载数据1.3构建词典1.4生成数据批次和迭代器二、准备模型2.1定义模型2.2定义示例2.3定义训练函数与评估函数三、训练模型3.1拆分数据集并运行模型3.2使用测试数据集评估模型总结前言本文为[365天深度学习训练营]中的学习记录博客原作者：[K同学啊]说在前面本周任务：了解文本分类的基本流程、学习常用数据清洗方法、学习如何使用jieba实现英文分
  • NLP新手入门-第N1周：Pytorch文本分类入门 Oaix Nay 365天深度学习训练记录pytorch自然语言处理分类
    本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊|接辅导、项目定制目录一、课题背景和开发环境二、环境安装三、文本分类1.加载数据2.构建词典3.生成数据批次和迭代器4.定义模型5.定义实例6.定义训练函数与评估函数7.拆分数据集并运行模型8.使用测试数据集评估模型一、课题背景和开发环境第N1周：Pytorch文本分类入门Python3.8.12pytorch==1.8.1+cu111t
  • 【Hugging Face】transformers 库中 model 的常用方法和属性 彬彬侠 HuggingFacemodel模型的属性和方法transformersHuggingFacepython
    HuggingFacetransformers库中model的常用方法和属性在transformers库中，model代表预训练的Transformer模型，可用于文本分类、问答、文本生成等任务。不同任务的model可能会有不同的方法和属性，但它们共享许多常见功能。1.model的常见属性在加载AutoModel或AutoModelForXXX后，可以使用以下属性：fromtransformers
  • 基于Python 和 DeepSeek API 实现文本分类 修破立生 大模型python人工智能
    在自然语言处理（NLP）领域，文本分类是一项非常重要的任务，它可以帮助我们将大量的文本数据自动归类到不同的类别中。传统的文本分类方法有很多，而近年来，利用大模型进行文本分类逐渐成为一种流行且高效的方式。本文将介绍如何使用Python编写代码，结合DeepSeekAPI实现文本分类的功能，并探讨使用大模型方法进行文本分类与其他方法的区别。1代码概述我们的代码主要实现了以下几个功能：创建一个DeepS
  • 大模型（LLM）的若干科普之问（七）：如何隔离LLM微调结果？ 人工干智能 大模型编程Python的高级知识LLM
    一、微调大模型LLM的微调是指在预训练好的大型语言模型基础上，通过特定任务的数据进行进一步训练，以提升模型在该任务上的性能。以下是微调的关键点：预训练模型：大模型LLM（如GPT、BERT等）通过大量通用文本进行预训练，学习语言的基本结构和知识。微调目的：使模型适应特定任务或领域，如文本分类、机器翻译、问答系统等。微调过程：数据准备：收集与任务相关的标注数据。模型调整：在预训练模型上继续训练，通常
  • 词向量（Word Embedding） 呵呵，不解释868 easyui前端javascript
    词向量（WordEmbedding）是一种将自然语言中的单词映射到连续的向量空间的技术，使得语义相似的单词在向量空间中彼此接近。这种技术是现代自然语言处理（NLP）任务的基础之一，广泛应用于文本分类、机器翻译、问答系统等。###一、词向量的基本原理####1.离散表示vs连续表示传统的自然语言处理方法通常使用离散表示（如one-hot编码）来表示单词。然而，这种方法存在以下问题：-**维度灾难**
  • 神经网络之CNN文本识别 邪恶的贝利亚 神经网络cnn人工智能
    1.参考我的第一篇文章了解CNN概念神经网络之CNN图像识别(torchapi调用)-CSDN博客2.框架目前对NLP的研究分析应用最多的就是RNN系列的框架，比如RNN,GRU,LSTM等等，再加上Attention，基本可以认为是NLP的标配套餐了。但是在文本分类问题上，相比于RNN，CNN的构建和训练更为简单和快速，并且效果也不差，所以仍然会有一些研究。那么，CNN到底是怎么应用到NLP上的
  • 【AI大模型】Transformers大模型库（九）：大模型微调之计算微调参数占比 LDG_AGI 人工智能
    目录一、引言二、计算微调参数占比2.1概述2.2模型参数结构一览2.3微调参数占比计算三、总结一、引言这里的Transformers指的是huggingface开发的大模型库，为huggingface上数以万计的预训练大模型提供预测、训练等服务。Transformers提供了数以千计的预训练模型，支持100多种语言的文本分类、信息抽取、问答、摘要、翻译、文本生成。它的宗旨是让最先进的NLP技术人人
  • 如何用AI写程序 Honmaple 人工智能
    一、AI写程序之工具选择（一）主流AI编程工具介绍如今市面上有诸多AI编程工具可供选择，以下为大家介绍几种常见且实用的工具：ChatGPT：由OpenAI开发的一款基于Transformer架构的预训练模型，它的自然语言处理能力十分强大，能够理解和生成人类语言，并进行文本分类、情感分析、机器翻译等自然语言处理任务。它经过大量的训练和优化，可以准确地理解用户的意图和需求，从大量文本数据中提取有用信息
  • 自然语言处理NLP入门 -- 第八节OpenAI GPT 在 NLP 任务中的应用 山海青风 人工智能gpt自然语言处理python
    在前面的学习中，我们已经了解了如何使用一些经典的方法和模型来处理自然语言任务，如文本分类、命名实体识别等。但当我们需要更强的语言生成能力时，往往会求助于更先进的预训练语言模型。OpenAI旗下的GPT系列模型（如GPT-3、GPT-3.5、GPT-4等）在生成文本方面拥有强大的表现。它们不仅能进行语言生成，也可用于诸多NLP任务，包括文本摘要和情感分析。本章将重点介绍：GPT的文本生成原理和应用场
  • 自然语言处理入门：从基础概念到实战项目 范范0825 自然语言处理人工智能
    自然语言处理入门：从基础概念到实战项目一、引言自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，简称NLP）是人工智能的重要分支，旨在让计算机能够理解、生成和处理人类语言。随着大数据和深度学习的发展，NLP技术在文本分类、机器翻译、问答系统、情感分析等领域得到了广泛应用。本文将从NLP的基础概念入手，逐步介绍关键技术，最终通过一个完整的实战项目帮助读者掌握如何在实际应用中使用NLP
  • 深度、机器学习算法 yzx991013 机器学习算法人工智能
    机器学习典型算法SVM（支持向量机）：它通过寻找一个最优超平面来对数据进行分类。在二分类问题中，能找到一个平面（低维）或超平面（高维），使不同类别的数据点尽可能远地分布在超平面两侧。在小样本、非线性数据处理上有优势，常用于文本分类、图像识别等领域。决策树：以树形结构展示决策过程，从根节点开始，依据特征值逐步向下划分，直到叶子节点得出分类或回归结果。它易于理解和解释，可处理数值型和分类型数据，但容易
  • 如何在 Hugging Face 上下载和使用模型—全面指南 Hello.Reader 人工智能python语言运维人工智能机器学习ai
    1.引言在自然语言处理（NLP）领域，HuggingFace已成为一个不可忽视的平台。无论你是从事学术研究还是在工业中应用NLP技术，HuggingFace都为你提供了丰富的预训练模型和工具库，这些资源大大加速了NLP任务的开发和部署。HuggingFace提供的模型库涵盖了从文本分类到文本生成、从机器翻译到问答系统等各种NLP任务。这些模型大多是由社区贡献并经过大规模数据训练的，使用它们可以帮助
  • 朴素贝叶斯原理及sklearn中代码实战 Lewis@ sklearn概率论机器学习
    朴素贝叶斯（NaiveBayes）是一类基于贝叶斯定理的简单而有效的分类算法。它假设特征之间是相互独立的，即在给定目标变量的情况下，每个特征都不依赖于其他特征。尽管这个假设在实际中很难成立，朴素贝叶斯在许多场景下仍表现得非常好，特别是对于文本分类等高维数据的应用。1.贝叶斯定理贝叶斯定理表明给定一个事件发生的条件下另一个事件发生的概率：P(A∣B)=P(B∣A)⋅P(A)P(B){P(A|B)=\
  • 人工智能训练师如何做文本数据标注？ 小宝哥Code 人工智能训练师人工智能
    在人工智能训练中，文本数据标注是非常重要的一个环节。文本数据标注是对数据进行结构化、分类、分词、情感分析、命名实体识别（NER）等操作，为机器学习模型提供准确的输入。以下是常见的文本数据标注任务和对应的Python代码示例。1.文本分类标注文本分类标注是对文本数据进行分类的任务。通常我们会将文本数据标注为不同的类别，比如“体育”、“娱乐”、“政治”等。示例：假设我们有一组新闻文本，我们需要为其分配
  • 使用 AnyscaleEmbeddings 进行文本嵌入 dgay_hua python
    在自然语言处理（NLP）领域中，嵌入（Embedding）是一种将文本转换为向量表示的方法。今天，我们将通过AnyscaleEmbeddings类来演示如何进行文本嵌入，它能有效地将文本转换为高维向量，这在文本相似度计算、文本分类等任务中非常有用。1.技术背景介绍嵌入模型是NLP中的一种常见技术，它能够将语言数据映射为固定长度的高维向量。通过预训练模型（如BERT、GPT等），我们可以获得语义丰富
  • Python库 - transformers 司南锤 PYTHON库python机器学习python开发语言
    transformers库是由HuggingFace开发的一个非常流行的Python库，用于自然语言处理（NLP）任务。它提供了大量的预训练模型，这些模型可以用于各种NLP任务，如文本分类、问答、翻译、摘要生成等。以下是关于transformers库的详细介绍：1.主要特点预训练模型：transformers库包含了多种预训练的语言模型，如BERT、GPT、T5、XLNet等。这些模型在大规模文本
  • 探秘 DeepSeek R1 模型：跨越多领域的科技奇迹，引领智能应用新浪潮 羑悻的小杀马特. AI学习科技deepseekAI大模型
    DeepSeekR1模型功能强大，应用广泛。在自然语言处理、计算机视觉、推荐系统和医疗等领域都能发挥作用。本文介绍了其在各领域的应用场景和代码示例，助你深入了解它。目录编辑一、本篇背景：二、DeepSeekR1模型概述：2.1模型特点：2.2技术原理：三、自然语言处理领域的应用：3.1文本分类：3.1.1应用场景：3.1.2代码演示：3.2情感分析：3.2.1应用场景：3.2.2代码演示：3.3机
  • 朴素贝叶斯模型在文本分类中的应用 Ash Butterfield nlp分类数据挖掘人工智能
    朴素贝叶斯（NaiveBayes）是一种基于贝叶斯定理的概率分类算法，广泛应用于文本分类任务中。它的核心思想是根据训练数据中不同类别的条件概率，预测新文本属于哪个类别。尽管其假设条件较为简单（假设特征之间相互独立），但朴素贝叶斯在许多实际应用中仍表现出色，特别是在处理文本分类任务时。本文将介绍朴素贝叶斯模型的基本原理、在文本分类中的应用以及其优缺点，并通过示例说明其具体实现。1.朴素贝叶斯模型的基
  • 第N5周：Pytorch文本分类入门 计算机真好丸 pytorch分类人工智能
    文章目录一、前期准备1.环境安装2.加载数据3.构建词典4.生成数据批次和迭代器二、准备模型1.定义模型2.定义实例三、训练模型1.拆分数据集并运行模型2.使用测试数据集评估模型本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊一、前期准备1.环境安装确保安装了torchtext与portalocker库2.加载数据importtorch#强制使用CPUdevice=torch.devi
  • 书其实只有三类 西蜀石兰 类
    一个人一辈子其实只读三种书，知识类、技能类、修心类。 知识类的书可以让我们活得更明白。类似十万个为什么这种书籍，我一直不太乐意去读，因为单纯的知识是没法做事的，就像知道地球转速是多少一样（我肯定不知道），这种所谓的知识，除非用到，普通人掌握了完全是一种负担，维基百科能找到的东西，为什么去记忆？ 知识类的书，每个方面都涉及些，让自己显得不那么没文化，仅此而已。社会认为的学识渊博，肯定不是站在
  • 《TCP/IP 详解，卷1：协议》学习笔记、吐槽及其他 bylijinnan tcp
    《TCP/IP 详解，卷1：协议》是经典，但不适合初学者。它更像是一本字典，适合学过网络的人温习和查阅一些记不清的概念。 这本书，我看的版本是机械工业出版社、范建华等译的。这本书在我看来，翻译得一般，甚至有明显的错误。如果英文熟练，看原版更好： http://pcvr.nl/tcpip/ 下面是我的一些笔记，包括我看书时有疑问的地方，也有对该书的吐槽，有不对的地方请指正： 1.
  • Linux—— 静态IP跟动态IP设置 eksliang linuxIP
    一.在终端输入 vi /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0 静态ip模板如下： DEVICE="eth0" #网卡名称 BOOTPROTO="static" #静态IP（必须） HWADDR="00:0C:29:B5:65:CA" #网卡mac地址 IPV6INIT=&q
  • Informatica update strategy transformation 18289753290
    更新策略组件： 标记你的数据进入target里面做什么操作，一般会和lookup配合使用，有时候用0,1,1代表 forward  rejected rows被选中，rejected row是输出在错误文件里，不想看到reject输出，将错误输出到文件，因为有时候数据库原因导致某些column不能update，reject就会output到错误文件里面供查看，在workflow的
  • 使用Scrapy时出现虽然队列里有很多Request但是却不下载，造成假死状态 酷的飞上天空 request
    现象就是： 程序运行一段时间，可能是几十分钟或者几个小时，然后后台日志里面就不出现下载页面的信息，一直显示上一分钟抓取了0个网页的信息。 刚开始已经猜到是某些下载线程没有正常执行回调方法引起程序一直以为线程还未下载完成，但是水平有限研究源码未果。 经过不停的google终于发现一个有价值的信息，是给twisted提出的一个bugfix 连接地址如下http://twistedmatrix.
  • 利用预测分析技术来进行辅助医疗 蓝儿唯美 医疗
    2014年，克利夫兰诊所（Cleveland Clinic）想要更有效地控制其手术中心做膝关节置换手术的费用。整个系统每年大约进行2600例此类手术，所以，即使降低很少一部分成本，都可以为诊 所和病人节约大量的资金。为了找到适合的解决方案，供应商将视野投向了预测分析技术和工具，但其分析团队还必须花时间向医生解释基于数据的治疗方案意味着 什么。  克利夫兰诊所负责企业信息管理和分析的医疗
  • java 线程(一)：基础篇 DavidIsOK java多线程线程
                                                            &nbs
  • Tomcat服务器框架之Servlet开发分析 aijuans servlet
    最近使用Tomcat做web服务器，使用Servlet技术做开发时，对Tomcat的框架的简易分析： 疑问： 为什么我们在继承HttpServlet类之后，覆盖doGet(HttpServletRequest req, HttpServetResponse rep)方法后，该方法会自动被Tomcat服务器调用，doGet方法的参数有谁传递过来？怎样传递？ 分析之我见： doGet方法的
  • 揭秘玖富的粉丝营销之谜 与小米粉丝社区类似 aoyouzi 揭秘玖富的粉丝营销之谜
    玖富旗下悟空理财凭借着一个微信公众号上线当天成交量即破百万，第七天成交量单日破了1000万;第23天时，累计成交量超1个亿……至今成立不到10个月，粉丝已经超过500万，月交易额突破10亿，而玖富平台目前的总用户数也已经超过了1800万，位居P2P平台第一位。很多互联网金融创业者慕名前来学习效仿，但是却鲜有成功者，玖富的粉丝营销对外至今仍然是个谜。   　　近日，一直坚持微信粉丝营销
  • Java web的会话跟踪技术 百合不是茶 url会话Cookie会话Seession会话Java Web隐藏域会话
    会话跟踪主要是用在用户页面点击不同的页面时,需要用到的技术点   会话:多次请求与响应的过程     1,url地址传递参数,实现页面跟踪技术          格式:传一个参数的 url?名=值     传两个参数的 url?名=值 &名=值   关键代码
  • web.xml之Servlet配置 bijian1013 javaweb.xmlServlet配置
    定义： <servlet> <servlet-name>myservlet</servlet-name> <servlet-class>com.myapp.controller.MyFirstServlet</servlet-class> <init-param> <param-name>
  • 利用svnsync实现SVN同步备份 sunjing SVN同步E000022svnsync镜像
    1. 在备份SVN服务器上建立版本库    svnadmin create test 2. 创建pre-revprop-change文件     cd test/hooks/     cp pre-revprop-change.tmpl pre-revprop-change 3. 修改pre-revprop-
  • 【分布式数据一致性三】MongoDB读写一致性 bit1129 mongodb
    本系列文章结合MongoDB，探讨分布式数据库的数据一致性，这个系列文章包括： 数据一致性概述与CAP 最终一致性(Eventually Consistency) 网络分裂(Network Partition)问题 多数据中心(Multi Data Center) 多个写者(Multi Writer)最终一致性 一致性图表(Consistency Chart) 数据
  • Anychart图表组件-Flash图转IMG普通图的方法 白糖_ Flash
    问题背景：项目使用的是Anychart图表组件，渲染出来的图是Flash的，往往一个页面有时候会有多个flash图，而需求是让我们做一个打印预览和打印功能，让多个Flash图在一个页面上打印出来。   那么我们打印预览的思路是获取页面的body元素，然后在打印预览界面通过$("body").append(html)的形式显示预览效果，结果让人大跌眼镜：Flash是
  • Window 80端口被占用 WHY? bozch 端口占用window
    平时在启动一些可能使用80端口软件的时候，会提示80端口已经被其他软件占用，那一般又会有那些软件占用这些端口呢？    下面坐下总结：         1、web服务器是最经常见的占用80端口的，例如：tomcat , apache  , IIS , Php等等；         2
  • 编程之美-数组的最大值和最小值-分治法（两种形式） bylijinnan 编程之美
    import java.util.Arrays; public class MinMaxInArray { /** * 编程之美 数组的最大值和最小值 分治法 * 两种形式 */ public static void main(String[] args) { int[] t={11,23,34,4,6,7,8,1,2,23}; int[]
  • Perl正则表达式 chenbowen00 正则表达式perl
    首先我们应该知道 Perl 程序中，正则表达式有三种存在形式，他们分别是： 匹配：m/<regexp>;/ （还可以简写为 /<regexp>;/ ，略去 m） 替换：s/<pattern>;/<replacement>;/ 转化：tr/<pattern>;/<replacemnt>;
  • [宇宙与天文]行星议会是否具有本行星大气层以外的权力呢? comsci
          举个例子: 地球,地球上由200多个国家选举出一个代表地球联合体的议会,那么现在地球联合体遇到一个问题,地球这颗星球上面的矿产资源快要采掘完了....那么地球议会全体投票,一致通过一项带有法律性质的议案,既批准地球上的国家用各种技术手段在地球以外开采矿产资源和其它资源........    &
  • Oracle Profile 使用详解 daizj oracleprofile资源限制
    Oracle Profile 使用详解 转 一、目的： Oracle系统中的profile可以用来对用户所能使用的数据库资源进行限制，使用Create Profile命令创建一个Profile，用它来实现对数据库资源的限制使用，如果把该profile分配给用户，则该用户所能使用的数据库资源都在该profile的限制之内。 二、条件： 创建profile必须要有CREATE PROFIL
  • How HipChat Stores And Indexes Billions Of Messages Using ElasticSearch & Redis dengkane elasticsearchLucene
    This article is from an interview with Zuhaib Siddique, a production engineer at HipChat, makers of group chat and IM for teams. HipChat started in an unusual space, one you might not
  • 循环小示例，菲波拉契序列，循环解一元二次方程以及switch示例程序 dcj3sjt126com c算法
    # include <stdio.h> int main(void) { int n; int i; int f1, f2, f3; f1 = 1; f2 = 1; printf("请输入您需要求的想的序列："); scanf("%d", &n); for (i=3; i<n; i
  • macbook的lamp环境 dcj3sjt126com lamp
      sudo vim /etc/apache2/httpd.conf   /Library/WebServer/Documents 是默认的网站根目录   重启Mac上的Apache服务   这个命令很早以前就查过了，但是每次使用的时候还是要在网上查： 停止服务：sudo /usr/sbin/apachectl stop 开启服务：s
  • java ArrayList源码 下 shuizhaosi888 ArrayList源码
    版本 jdk-7u71-windows-x64   JavaSE7 ArrayList源码上：http://flyouwith.iteye.com/blog/2166890     /** * 从这个列表中移除所有c中包含元素 */ public boolean removeAll(Collection<?> c) {
  • Spring Security（08）——intercept-url配置 234390216 Spring Securityintercept-url访问权限访问协议请求方法
    intercept-url配置 目录 1.1     指定拦截的url 1.2     指定访问权限 1.3     指定访问协议 1.4     指定请求方法   1.1   &n
  • Linux环境下的oracle安装 jayung oracle
    linux系统下的oracle安装 本文档是Linux(redhat6.x、centos6.x、redhat7.x) 64位操作系统安装Oracle 11g(Oracle Database 11g Enterprise Edition Release 11.2.0.4.0 - 64bit Production)，本文基于各种网络资料精心整理而成，共享给有需要的朋友。如有问题可联系：QQ：52-7
  • hotspot虚拟机 leichenlei javaHotSpotjvm虚拟机文档
    JVM参数  http://docs.oracle.com/javase/6/docs/technotes/guides/vm/index.html   JVM工具 http://docs.oracle.com/javase/6/docs/technotes/tools/index.html   JVM垃圾回收 http://www.oracle.com
  • 读《Node.js项目实践：构建可扩展的Web应用》 ——引编程慢慢变成系统化的“砌砖活” noaighost Webnode.js
    读《Node.js项目实践：构建可扩展的Web应用》 ——引编程慢慢变成系统化的“砌砖活” 眼里的Node.JS 初初接触node是一年前的事，那时候年少不更事。还在纠结什么语言可以编写出牛逼的程序，想必每个码农都会经历这个月经性的问题：微信用什么语言写的？facebook为什么推荐系统这么智能，用什么语言写的？dota2的外挂这么牛逼，用什么语言写的？……用什么语言写这句话，困扰人也是阻碍
  • 快速开发Android应用 rensanning android
    Android应用开发过程中，经常会遇到很多常见的类似问题，解决这些问题需要花时间，其实很多问题已经有了成熟的解决方案，比如很多第三方的开源lib，参考 Android Libraries 和 Android UI/UX Libraries。 编码越少，Bug越少，效率自然会高。 但可能由于 根本没听说过、听说过但没用过、特殊原因不能用、自己已经有了解决方案等等原因，这些成熟的解决
  • 理解Java中的弱引用 tomcat_oracle java工作面试
    　不久之前，我 面试了一些求职Java高级开发工程师的应聘者。我常常会面试他们说，“你能给我介绍一些Java中得弱引用吗？”，如果面试者这样说，“嗯，是不是垃圾回收有关的？”，我就会基本满意了，我并不期待回答是一篇诘究本末的论文描述。 　　然而事与愿违，我很吃惊的发现，在将近20多个有着平均5年开发经验和高学历背景的应聘者中，居然只有两个人知道弱引用的存在，但是在这两个人之中只有一个人真正了
  • 标签输出html标签" target="_blank">关于标签输出html标签 xshdch jsp
    http://back-888888.iteye.com/blog/1181202 关于<c:out value=""/>标签的使用，其中有一个属性是escapeXml默认是true(将html标签当做转移字符，直接显示不在浏览器上面进行解析)，当设置escapeXml属性值为false的时候就是不过滤xml，这样就能在浏览器上解析html标签， &nb
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他