Jeu
Jeu

简单粗暴python3.几安装pyltp库，不要相信那些乱七八糟的了！！！！

参考了这个哥们的，谢啦！我又补充了两点！！！

1、安装wheel   下面两个文件针对不同的python版本下载一个即可

pyltp-0.2.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl

pyltp-0.2.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl

https://download.csdn.net/download/qq_22521211/10460778  可下载
根据你python版本是3.5还是3.6选择。可能啊，我只是说这样一种可能，假如你版本是2.7，你把35改成27应该也是可以的！！！

然后你把这个whl文件放到你python安装的目录Scripts下，然后pip install pyltp-0.2.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl即可！！！

还需要一个LTP模型文件：https://pan.baidu.com/share/link?shareid=1988562907&uk=2738088569#list/path=%2F这样就ok了，写代码的时候加载模型只要是这个路径就行了！！！

就是这么简单，CSDN上面那么多坑逼教程，还不如信个简单的！！！

 

你可能感兴趣的:(分词)

  • jieba库词频统计_jieba分词器（应用及字典的补充）及文档高频词提取实战 袁圆园建建 jieba库词频统计
    jieba分词器是Python中最好的中文分词组件，本文讲解一下jieba分词器及其应用。1、jieba分词器的分词模式jieba分词器提供了三种常用的分词模式1、精确模式：将句子按照最精确的方法进行切分，适合用于进行文本分析；2、全模式：将句子当中所有可以成词的词语都扫描出来，分词速度很快但容易产生歧义；3、搜索引擎模式：在精确模式分词的基础上，将长的句子再次进行切分，提高召回率，适用于搜索引擎
  • Mac上传本地项目文件夹到远程Github个人仓库的方法及常见报错处理 Uzw GitMacgitgithubmac
    最近写NER模型的同时学习参悟了一个开源的项目，做了一些Comments改了点分词规则，打算上传到个人Github仓库，上一次本地上传还是用Windows系统，换了Mac发现有一些规则不能用了，好久不用Git都忘光了…上传过程中报错无数，在此一并总结啦！文章目录Prerequisite上传本地文件夹到Github步骤报错问题描述及解决方法1.You‘veaddedanothergitreposit
  • LLM(7)：文本分词 token 化 CS创新实验室 大模型人工智能深度学习LLM
    下面讨论如何将输入文本分割成独立的token，这是为LLM创建嵌入所需的预处理步骤。这些tokens要么是单独的词语，要么是特殊字符，包括标点符号，如图2.4所示。图2.4显示了在LLM背景下文本处理步骤的视图。这里，我们将输入文本分割成独立的token，这些tokens要么是词语，要么是特殊字符，如标点符号。此处用于训练LLM的文本是伊迪斯·沃顿的短篇小说《TheVerdict》，该作品已进入公
  • TikTokenizer 开源项目教程 邱纳巧Gillian
    TikTokenizer开源项目教程tiktokenizerOnlineplaygroundforOpenAPItokenizers项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ti/tiktokenizer项目介绍TikTokenizer是一个基于Python的开源项目，旨在提供一个高效、灵活的文本分词工具。该项目利用先进的算法和数据结构，能够快速准确地对文本进行分词处
  • 从关键词到权重：TF-IDF算法解析 多巴胺与内啡肽. 机器学习tf-idf算法机器学习
    文章目录前言一、TF-IDF：关键词的“价值”评估师二、TF-IDF的计算：拆解关键词的“价值”三、TF-IDF的应用：从搜索引擎到文本挖掘四、代码实现：从《红楼梦》中提取核心关键词1、分卷处理1.1代码功能1.2代码实现1.2.1、读取文件1.2.2逐行处理1.2.3.关闭文件2、分词与停用词过滤2.1代码功能2.2代码实现2.2.1读取分卷内容构建DataFrame：2.2.2分词与停用词过滤
  • Dify知识库构建流程及示例 cqbelt ai笔记AI应用
    总体流程1.数据预处理清洗：去除噪声、特殊字符、标准化格式。分词/标记化：拆分文本为单词或子词单元（如使用Tokenizer）。元数据关联：附加来源、时间戳等信息，支持多维度检索。2.文本分块固定长度分块：按字符或Token数切分，简单高效。语义分块：基于句子边界或主题分割（如NLP模型识别段落主旨）。重叠策略：相邻块间部分重叠，避免上下文断裂。3.向量化（Embedding）嵌入模型：调用预训练
  • 基于关键词的文本知识的挖掘系统的设计与实现 赵谨言 论文毕业设计经验分享
    标题:基于关键词的文本知识的挖掘系统的设计与实现内容:1.摘要随着信息时代的发展，文本数据呈爆炸式增长，如何从海量文本中高效挖掘有价值的知识成为重要问题。本文旨在设计并实现一个基于关键词的文本知识挖掘系统。方法上，该系统先对输入的文本进行预处理，包括分词、去除停用词等操作，然后基于关键词匹配算法从文本中提取相关信息，最后将提取的知识进行整理和存储。通过实际测试，该系统能够在平均3秒内对一篇5000
  • Java面试系列-ElasticSearch面试题20道，文档，索引，搜索，聚合，分词器，集群管理，索引模版，数据备份和恢复，安全机制，集群扩展，实时搜索，索引生命周期，节点发现，批量操作，基本架构 图苑 java面试elasticsearch
    文章目录1.Elasticsearch的基本架构是什么？2.Elasticsearch中的Shard和Replica是如何工作的？3.Elasticsearch中的文档是如何存储的？4.Elasticsearch中的索引是如何创建的？5.Elasticsearch中的搜索是如何工作的？6.Elasticsearch中的聚合是如何工作的？7.Elasticsearch中的分词器是如何工作的？8.El
  • ES的预置分词器 阿湯哥 elasticsearch服务器linux
    Elasticsearch（简称ES）提供了多种预置的分词器（Analyzer），用于对文本进行分词处理。分词器通常由字符过滤器（CharacterFilters）、分词器（Tokenizer）和词元过滤器（TokenFilters）组成。以下是一些常用的预置分词器及其示例：1.StandardAnalyzer（标准分词器）默认分词器，适用于大多数语言。处理步骤：使用标准分词器（StandardT
  • MySQL 全文搜索 (FULLTEXT) vs 合并字段模糊查询 (LIKE) 对比 曹天骄 mysql数据库
    在MySQL中，使用FULLTEXT索引通常比将多个字段合并到一个新字段（如search_text）中进行模糊查询更快，尤其是在数据量较大时。以下是详细对比：1.FULLTEXT索引的优势专门优化：FULLTEXT索引是为全文搜索设计的，能够高效处理文本匹配。分词搜索：FULLTEXT支持分词搜索（基于空格或特定字符），可以快速定位关键词。性能更好：对于大文本字段或多字段联合搜索，FULLTEXT
  • LLM之Colossal-LLaMA-2：源码解读(init_tokenizer.py文件)实现基于源词表的扩展、(init_model.py文件)实现过计算均值扩展模型、(prepare_pretr 一个处女座的程序猿 CaseCodeNLP/LLMs精选(人工智能)-中级ColossalLLaMA-2自然语言处理
    LLM之Colossal-LLaMA-2：源码解读(init_tokenizer.py文件)实现基于jsonl文件中读取新词列表(新中文词汇)→for循环去重实现词表的扩展(中文标记的新词汇)→保存新的分词模型、(init_model.py文件)实现过计算均值来扩展模型的嵌入层以适应新的词汇表，然后保存扩展后的模型、(prepare_pretrain_dataset.py文件)将原始数据集进行处理
  • LLMs之Colossal-LLaMA-2：源码解读(train.py文件)基于给定数据集实现持续预训练LLaMA-2—解析命令行参数→初始化配置(分布式训练环境colossalai+训练日志+加速插 一个处女座的程序猿 NLP/LLMs精选(人工智能)-中级Colossal-AILLaMA-2大语言模型自然语言处理
    LLMs之Colossal-LLaMA-2：源码解读(train.py文件)基于给定数据集实现持续预训练LLaMA-2—解析命令行参数→初始化配置(分布式训练环境colossalai+训练日志+加速插件)→数据预处理(初始化分词器+数据处理器+数据加载器)→模型训练(初始化模型/优化器/学习率调度器/梯度检查点/Flash-Attention/设置数据类型/是否加载预训练模型/从上一次训练点继续训
  • python 基于混合式推荐算法的学术论文投稿系统 mosquito_lover1 python知识图谱
    基于混合式推荐算法的学术论文投稿系统是一个结合多种推荐技术（如基于内容的推荐、协同过滤、知识图谱等）来为研究者推荐合适期刊或会议投稿的系统。以下是实现该系统的关键步骤和Python代码示例。系统设计思路1.数据收集与预处理：-收集论文数据（标题、摘要、关键词、作者信息等）。-收集期刊/会议数据（领域、主题、影响因子、投稿要求等）。-对文本数据进行预处理（分词、去停用词、向量化等）。2.推荐算法设计
  • 数学建模之数学模型-3：动态规划 ^ω^宇博 数学模型数学建模动态规划算法
    文章目录动态规划基本概念阶段状态决策策略状态转移方程指标函数最优指标函数动态规划的求解前向算法后向算法二者比较应用案例一种中文分词的动态规划模型摘要引言动态规划的分词模型问题的数学描述消除状态的后效性选择优化条件算法描述和计算实例算法的效率分析和评价结束语参考文献动态规划基本概念一个多阶段决策过程最优化问题的动态规划模型包括以下666个要素：以下是对动态规划中阶段、状态、决策、策略、状态转移方程、
  • DeepSeek面试——分词算法 mzgong 人工智能算法
    DeepSeek-V3分词算法一、核心算法：字节级BPE（Byte-levelBPE，BBPE）DeepSeek-V3采用字节级BPE（BBPE）作为核心分词算法，这是对传统BPE（BytePairEncoding）算法的改进版本。其核心原理是将文本分解为字节（Byte）序列，通过统计高频相邻字节对的共现频率进行逐层合并，最终形成128K扩展词表。二、BBPE的核心优势1.多语言统一处理能力跨语言
  • C# JIEBA.NET分词器开发指南 老胖闲聊 C#c#.net开发语言
    JIEBA.NET是Jieba分词器的.NET实现版本。Jieba是一个流行的中文分词工具，最初是用Python编写的，而JIEBA.NET将其移植到了.NET平台。它的核心功能是将连续的中文文本切分成有意义的词语（分词），并支持关键词提取、词性标注等功能。以下将通过JIEBA.NET的工作原理、分词过程拆解和案例实战三部分来进行详细讲解：一、工作原理1.分词的基本原理中文分词是将连续的中文字符序
  • LLM填坑：训练自己的分词器-Tokenizer 微风❤水墨 LLM&AIGC&VLP人工智能
    说明：文本搬运以下文章，略微调整，有需求可参考原文。paper:https://zhuanlan.zhihu.com/p/625715830code:Chatterbox/example/TrainTokenizersExample/train_tokenizers.pyatmain·enze5088/Chatterbox·GitHubHuaggingface教程：
  • LLM填坑：训练自己的分词器-Tokenizer 2 微风❤水墨 LLM&AIGC&VLPLLMtokenizer
    本文记录另外一个例子，例子中涉及如何手动配置config，实现与Huaggingface兼容。merges.txtmerges文件存放的是训练tokenizer阶段所得到的合并词表结果，就是tokenizer.json中，model.merges下的内容。tokenizer_config.json分词器的配置信息，定义了分词器的版本、额外添加的标记（tokens）、结构/代码和模型参数等信息，比如
  • 2024-05-21 问AI: 介绍一下大语言模型的推理过程。 BigSharkTech 必杀技 用AI来理解AI人工智能语言模型自然语言处理
    文心一言大语言模型的推理过程是一个复杂而精细的序列，它结合了深度学习和自然语言处理的技术，旨在理解和生成人类可以理解的自然语言文本。以下是该过程的主要步骤：输入文本的解析：当用户输入一段文本时，大语言模型首先会通过一个称为分词器的工具（tokenizer）对输入文本进行解析。分词器会将文本分解为一系列的单词或子词（tokens），并将它们转换为数字形式的序列。这些数字通常是单词在模型词典（voca
  • 论文摘要生成器：用TextRank算法实现文献关键信息提取 Atlas Shepherd python算法自然语言处理python信息可视化
    我们基于python代码，使用PyQt5创建图形用户界面（GUI），同时支持中英文两种语言的文本论文文献关键信息提取。PyQt5：用于创建GUI应用程序。jieba：中文分词库，用于中文文本的处理。re：正则表达式模块，用于文本清理和句子分割。numpy：提供数值计算能力，如数组操作、矩阵运算等，主要用于TextRank算法的实现。importsysimportreimportjiebaimpor
  • 【LLM】预训练的具体流程 FOUR_A LLMpython人工智能深度学习大模型
    分词器训练预训练模型：就像你已经学会了一些基础知识的“大脑”，我们可以在这个基础上继续学习新东西。比如，有些模型已经学会了英语，但中文学得不够好。中文预训练：为了让这个“大脑”更好地理解中文，我们需要用大量的中文数据继续训练它。分词器（Tokenizer）：它的作用是把一句话拆分成一个个小单元（比如词语或字）。比如，“我喜欢学习”会被拆成“我/喜欢/学习”。这些拆分后的单元会被转换成数字，方便模型
  • 【LLM】从零开始实现 LLaMA3 FOUR_A LLM人工智能机器学习大模型llama算法
    分词器在这里，我们不会实现一个BPE分词器（但AndrejKarpathy有一个非常简洁的实现）。BPE（BytePairEncoding，字节对编码）是一种数据压缩算法，也被用于自然语言处理中的分词方法。它通过逐步将常见的字符或子词组合成更长的词元（tokens），从而有效地表示文本中的词汇。在自然语言处理中的BPE分词器的工作原理如下：初始化：首先，将所有词汇表中的单词分解为单个字符或符号。例
  • 基于transformer实现机器翻译(日译中) 小白_laughter 课程学习transformer机器翻译深度学习
    文章目录一、引言二、使用编码器—解码器和注意力机制来实现机器翻译模型2.0含注意力机制的编码器—解码器2.1读取和预处理数据2.2含注意力机制的编码器—解码器2.3训练模型2.4预测不定长的序列2.5评价翻译结果三、使用Transformer架构和PyTorch深度学习库来实现的日中机器翻译模型3.1、导入必要的库3.2、数据集准备3.3、准备分词器3.4、构建TorchText词汇表对象，并将句
  • java ik分词器 大波V5 java开发语言
    org.apache.lucenelucene-core7.4.0org.apache.lucenelucene-analyzers-common7.4.0com.github.mageseik-analyzer8.5.0publicstaticvoidmain(String[]args)throwsException{Stringtext="今天是个好日子";//创建一个StringReader
  • Elasticsearch在Linux环境下部署(单机版) Handsome Mr.Li elasticsearchelasticsearchlinux搜索引擎
    目录1.前言2.Centos下安装2.1下载完成后进行解压操作2.2修改内存参数2.3创建ES专属用户2.4修改ES核心配置信息3.配置Elasticsearch的用户名密码3.1编辑配置文件3.2重启es服务3.3设置用户名密码3.4验证是否生效4.安装ik中文分词器1.前言我的Elasticsearch版本为7.3.2Elasticsearch下载地址:下载地址2.Centos下安装2.1下载
  • 关于自然语言处理（三）深度学习中的文字序列数据的分词操作 MatrixSparse 大模型人工智能自然语言处理深度学习人工智能
    深度学习中的文字序列数据二维文字序列在文字数据中，样本与样本之间的联系是语义的联系，语义的联系即是词与词之间、字与字之间的联系，因此在文字序列中每个样本是一个单词或一个字（对英文来说大部分时候是一个单词，偶尔也可以是更小的语言单位，如字母或半词），故而在中文文字数据中，一张二维表往往是一个句子或一段话，而单个样本则表示单词或字。此时，不能够打乱顺序的维度是vocab_size，它代表了一个句子/一
  • Java项目中ES作为时序库 大丈夫在世当日食一鲲 javaelasticsearch开发语言
    一、ES作为时序库的核心优势高写入性能通过BulkAPI支持批量插入/更新，优化吞吐量，适合流式数据（如监控指标、IoT设备数据）的高频写入。使用Logstash作为数据管道时，可通过调整pipeline.workers和batch.size进一步提升并发处理能力。高效的查询与分析倒排索引：对文本字段（如标签）的分词处理，支持快速多条件匹配（如tagslike‘%tag1%’ANDtagslike
  • 大模型中的Token究竟是什么？从原理到作用深度解析 自然语言处理算法人工智能
    引言在人工智能领域，大型语言模型（LLM）如GPT-4、Claude等系统性地改变了人机交互方式。这些模型处理文本的核心单元被称为"Token"，这个看似简单的概念实则蕴含复杂的工程设计和语言学原理。本文将深入解析Token的本质、技术实现及其在模型运作中的关键作用。Token化技术全景图核心处理流程原始文本→预处理→分词算法→词表映射→模型输入↓↓↓大小写转换子词拆分策略特殊Token添加标点规
  • 基于规则的分词 李昊哲小课 人工智能大数据数据分析python人工智能中文分词自然语言处理
    基于规则的分词基于规则或词典的分词方法是一种较为机械的分词方法，其基本思想如下。将待分词语句中的字符串和词典逐个匹配。找到匹配的字符串则切分，不匹配则减去边缘的某些字符。从头再次匹配，直至匹配完毕或者没有找到词典的字符串而结束。基于规则分词主要方法如下。正向最大匹配法（MaximumMatchMethod，MM法）。逆向最大匹配法（ReverseMaximumMatchMethod，RMM法）。双
  • 爬虫和词云 一缕白烟 爬虫pythonnumpy
    目录爬虫词云1.1.引入库1.2.设置文件路径2.文本处理2.1读取文本2.2分词和过滤2.3统计词频:3.1默认颜色爬虫对于爬虫顾名思义就是爬的虫子，而对于网络上的爬虫的作用是爬取网页上的信息并且把它保存在用户的电脑中我的爬虫是由python来实现的对于python来说原始的库并不能满足对于爬虫的实现还需要添加一些额外的包比如BeautifulSoup包以及re正则包urllib包下边是添加的包
  • Java常用排序算法/程序员必须掌握的8大排序算法 cugfy java
    分类： 1）插入排序（直接插入排序、希尔排序） 2）交换排序（冒泡排序、快速排序） 3）选择排序（直接选择排序、堆排序） 4）归并排序 5）分配排序（基数排序） 所需辅助空间最多：归并排序 所需辅助空间最少：堆排序 平均速度最快：快速排序 不稳定：快速排序，希尔排序，堆排序。 先来看看8种排序之间的关系：   1.直接插入排序 （1
  • 【Spark102】Spark存储模块BlockManager剖析 bit1129 manager
    Spark围绕着BlockManager构建了存储模块，包括RDD，Shuffle，Broadcast的存储都使用了BlockManager。而BlockManager在实现上是一个针对每个应用的Master/Executor结构，即Driver上BlockManager充当了Master角色，而各个Slave上(具体到应用范围，就是Executor)的BlockManager充当了Slave角色
  • linux 查看端口被占用情况详解 daizj linux端口占用netstatlsof
    经常在启动一个程序会碰到端口被占用，这里讲一下怎么查看端口是否被占用，及哪个程序占用，怎么Kill掉已占用端口的程序   1、lsof -i:port port为端口号   [root@slave /data/spark-1.4.0-bin-cdh4]# lsof -i:8080 COMMAND   PID USER   FD   TY
  • Hosts文件使用 周凡杨 hostslocahost
         一切都要从localhost说起，经常在tomcat容器起动后，访问页面时输入http://localhost:8088/index.jsp，大家都知道localhost代表本机地址，如果本机IP是10.10.134.21，那就相当于http://10.10.134.21:8088/index.jsp，有时候也会看到http: 127.0.0.1:
  • java excel工具 g21121 Java excel
    直接上代码，一看就懂，利用的是jxl： import java.io.File; import java.io.IOException; import jxl.Cell; import jxl.Sheet; import jxl.Workbook; import jxl.read.biff.BiffException; import jxl.write.Label; import
  • web报表工具finereport常用函数的用法总结（数组函数） 老A不折腾 finereportweb报表函数总结
    ADD2ARRAY ADDARRAY(array,insertArray, start):在数组第start个位置插入insertArray中的所有元素，再返回该数组。 示例： ADDARRAY([3,4, 1, 5, 7], [23, 43, 22], 3)返回[3, 4, 23, 43, 22, 1, 5, 7]. ADDARRAY([3,4, 1, 5, 7], "测试&q
  • 游戏服务器网络带宽负载计算 墙头上一根草 服务器
    家庭所安装的4M，8M宽带。其中M是指，Mbits/S 其中要提前说明的是： 8bits = 1Byte 即8位等于1字节。我们硬盘大小50G。意思是50*1024M字节，约为 50000多字节。但是网宽是以“位”为单位的，所以，8Mbits就是1M字节。是容积体积的单位。 8Mbits/s后面的S是秒。8Mbits/s意思是 每秒8M位，即每秒1M字节。 我是在计算我们网络流量时想到的
  • 我的spring学习笔记2-IoC（反向控制 依赖注入） aijuans Spring 3 系列
    IoC（反向控制 依赖注入）这是Spring提出来了，这也是Spring一大特色。这里我不用多说，我们看Spring教程就可以了解。当然我们不用Spring也可以用IoC，下面我将介绍不用Spring的IoC。 IoC不是框架，她是java的技术，如今大多数轻量级的容器都会用到IoC技术。这里我就用一个例子来说明： 如：程序中有 Mysql.calss 、Oracle.class 、SqlSe
  • 高性能mysql 之 选择存储引擎(一) annan211 mysqlInnoDBMySQL引擎存储引擎
    1 没有特殊情况，应尽可能使用InnoDB存储引擎。   原因：InnoDB 和 MYIsAM 是mysql 最常用、使用最普遍的存储引擎。其中InnoDB是最重要、最广泛的存储引擎。她   被设计用来处理大量的短期事务。短期事务大部分情况下是正常提交的，很少有回滚的情况。InnoDB的性能和自动崩溃   恢复特性使得她在非事务型存储的需求中也非常流行，除非有非常
  • UDP网络编程 百合不是茶 UDP编程局域网组播
      UDP是基于无连接的,不可靠的传输   与TCP/IP相反       UDP实现私聊,发送方式客户端,接受方式服务器 package netUDP_sc; import java.net.DatagramPacket; import java.net.DatagramSocket; import java.net.Ine
  • JQuery对象的val()方法执行结果分析 bijian1013 JavaScriptjsjquery
            JavaScript中，如果id对应的标签不存在（同理JAVA中，如果对象不存在），则调用它的方法会报错或抛异常。在实际开发中，发现JQuery在id对应的标签不存在时，调其val()方法不会报错，结果是undefined。        
  • http请求测试实例（采用json-lib解析） bijian1013 jsonhttp
            由于fastjson只支持JDK1.5版本，因些对于JDK1.4的项目，可以采用json-lib来解析JSON数据。如下是http请求的另外一种写法，仅供参考。 package com; import java.util.HashMap; import java.util.Map; import
  • 【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成 bit1129 hessian
    在【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化一文中介绍了基于Hessian的RPC服务的实现步骤，在那里使用Hessian提供的API完成基于Hessian的RPC服务开发和客户端调用，本文使用Spring对Hessian的集成来实现Hessian的RPC调用。   定义模型、接口和服务器端代码 |---Model    &nb
  • 【Mahout三】基于Mahout CBayes算法的20newsgroup流程分析 bit1129 Mahout
    1.Mahout环境搭建  1.下载Mahout http://mirror.bit.edu.cn/apache/mahout/0.10.0/mahout-distribution-0.10.0.tar.gz    2.解压Mahout  3. 配置环境变量 vim /etc/profile export HADOOP_HOME=/home
  • nginx负载tomcat遇非80时的转发问题 ronin47
    　　nginx负载后端容器是tomcat（其它容器如WAS,JBOSS暂没发现这个问题）非８０端口，遇到跳转异常问题。解决的思路是：$host:port        详细如下： 　　 该问题是最先发现的，由于之前对nginx不是特别的熟悉所以该问题是个入门级别的： ? 1 2 3 4 5
  • java-17-在一个字符串中找到第一个只出现一次的字符 bylijinnan java
    public class FirstShowOnlyOnceElement { /**Q17.在一个字符串中找到第一个只出现一次的字符。如输入abaccdeff，则输出b * 1.int[] count:count[i]表示i对应字符出现的次数 * 2.将26个英文字母映射：a-z <--> 0-25 * 3.假设全部字母都是小写 */ pu
  • mongoDB 复制集 开窍的石头 mongodb
    mongo的复制集就像mysql的主从数据库，当你往其中的主复制集(primary)写数据的时候，副复制集(secondary)会自动同步主复制集(Primary)的数据,当主复制集挂掉以后其中的一个副复制集会自动成为主复制集。提供服务器的可用性。和防止当机问题             mo
  • [宇宙与天文]宇宙时代的经济学 comsci 经济
        宇宙尺度的交通工具一般都体型巨大，造价高昂。。。。。      在宇宙中进行航行，近程采用反作用力类型的发动机，需要消耗少量矿石燃料，中远程航行要采用量子或者聚变反应堆发动机，进行超空间跳跃，要消耗大量高纯度水晶体能源      以目前地球上国家的经济发展水平来讲，
  • Git忽略文件 Cwind git
         有很多文件不必使用git管理。例如Eclipse或其他IDE生成的项目文件，编译生成的各种目标或临时文件等。使用git status时，会在Untracked files里面看到这些文件列表，在一次需要添加的文件比较多时（使用git add . / git add -u），会把这些所有的未跟踪文件添加进索引。 ==== ==== ==== 一些牢骚
  • MySQL连接数据库的必须配置 dashuaifu mysql连接数据库配置
    MySQL连接数据库的必须配置   1.driverClass：com.mysql.jdbc.Driver   2.jdbcUrl：jdbc:mysql://localhost:3306/dbname   3.user：username   4.password：password   其中1是驱动名；2是url，这里的‘dbna
  • 一生要养成的60个习惯 dcj3sjt126com 习惯
    一生要养成的60个习惯 第1篇 让你更受大家欢迎的习惯 1 守时，不准时赴约,让别人等,会失去很多机会。 如何做到： ①该起床时就起床， ②养成任何事情都提前15分钟的习惯。 ③带本可以随时阅读的书，如果早了就拿出来读读。 ④有条理，生活没条理最容易耽误时间。 ⑤提前计划：将重要和不重要的事情岔开。 ⑥今天就准备好明天要穿的衣服。 ⑦按时睡觉，这会让按时起床更容易。 2 注重
  • [介绍]Yii 是什么 dcj3sjt126com PHPyii2
    Yii 是一个高性能，基于组件的 PHP 框架，用于快速开发现代 Web 应用程序。名字 Yii （读作 易）在中文里有“极致简单与不断演变”两重含义，也可看作 Yes It Is! 的缩写。 Yii 最适合做什么？ Yii 是一个通用的 Web 编程框架，即可以用于开发各种用 PHP 构建的 Web 应用。因为基于组件的框架结构和设计精巧的缓存支持，它特别适合开发大型应
  • Linux SSH常用总结 eksliang linux sshSSHD
    转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2186931 一、连接到远程主机   格式： ssh name@remoteserver 例如： ssh [email protected]   二、连接到远程主机指定的端口   格式： ssh name@remoteserver -p 22 例如： ssh i
  • 快速上传头像到服务端工具类FaceUtil gundumw100 android
    快速迭代用 import java.io.DataOutputStream; import java.io.File; import java.io.FileInputStream; import java.io.FileNotFoundException; import java.io.FileOutputStream; import java.io.IOExceptio
  • jQuery入门之怎么使用 ini JavaScripthtmljqueryWebcss
    jQuery的强大我何问起（个人主页：hovertree.com）就不用多说了，那么怎么使用jQuery呢？   首先，下载jquery。下载地址：http://hovertree.com/hvtart/bjae/b8627323101a4994.htm，一个是压缩版本，一个是未压缩版本，如果在开发测试阶段，可以使用未压缩版本，实际应用一般使用压缩版本(min)。然后就在页面上引用。
  • 带filter的hbase查询优化 kane_xie 查询优化hbaseRandomRowFilter
    问题描述 hbase scan数据缓慢，server端出现LeaseException。hbase写入缓慢。   问题原因 直接原因是： hbase client端每次和regionserver交互的时候，都会在服务器端生成一个Lease,Lease的有效期由参数hbase.regionserver.lease.period确定。如果hbase scan需
  • java设计模式-单例模式 men4661273 java单例枚举反射IOC
             单例模式1，饿汉模式 //饿汉式单例类.在类初始化时，已经自行实例化 public class Singleton1 { //私有的默认构造函数 private Singleton1() {} //已经自行实例化 private static final Singleton1 singl
  • mongodb 查询某一天所有信息的3种方法，根据日期查询 qiaolevip 每天进步一点点学习永无止境mongodb纵观千象
    // mongodb的查询真让人难以琢磨，就查询单天信息，都需要花费一番功夫才行。 // 第一种方式： coll.aggregate([ {$project:{sendDate: {$substr: ['$sendTime', 0, 10]}, sendTime: 1, content:1}}, {$match:{sendDate: '2015-
  • 二维数组转换成JSON tangqi609567707 java二维数组json
    原文出处：http://blog.csdn.net/springsen/article/details/7833596 public class Demo {     public static void main(String[] args) {        String[][] blogL
  • erlang supervisor wudixiaotie erlang
    定义supervisor时，如果是监控celuesimple_one_for_one则删除children的时候就用supervisor:terminate_child (SupModuleName, ChildPid)，如果shutdown策略选择的是brutal_kill，那么supervisor会调用exit(ChildPid, kill)，这样的话如果Child的behavior是gen_
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他