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树先生本人
一、过去分词的变化规则1.规则变化(规则动词的变化规则)规则动词的过去分词与过去式变化规则一致:(1)一般而言,在动词原形后直接加-ed.(2)以字母e结尾的动词,直接加-d.(3)以辅音字母加-y结尾的动词,变y为i,再加-ed.(4)以重读闭音节(辅音+元音+辅音)形式结尾的动词,双写末尾的辅音字母,再加-ed.2.不规则变化(不规则动词的变化规则)过去分词的不规则变化,可以和过去式的不规则变
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1.jieba分词模式(1)精确模式:把句子最精确的切分开,比较适合文本分析.默认精确模式.(2)全模式:把句子中所有可能成词的词都扫描出来,cut_all=True,缺点:速度快,不能解决歧义(3)paddle:利用百度的paddlepaddle深度学习框架.简单来说就是使用百度提供的分词模型.use_paddle=True.(4)搜索引擎模式:在精确模式的基础上,对长词再进行切分,提高召回率,
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docker安装与使用一、docker安装二、容器三、镜像五、Docker部署ES5.1部署ES5.2配置跨域5.3重启容器5.4Docker部署ES-IK分词器5.5Docker部署ElasticSearch-Head5.6Docker快速安装kibana一、docker安装sudowget-qO-https://get.docker.com/|bash二、容器容器是由镜像实例化而来,这和我们学
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一.大连理工中文情感词典情感分析(SentimentAnalysis)和情绪分类(EmotionClassification)都是非常重要的文本挖掘手段。情感分析的基本流程如下图所示,通常包括:自定义爬虫抓取文本信息;使用Jieba工具进行中文分词、词性标注;定义情感词典提取每行文本的情感词;通过情感词构建情感矩阵,并计算情感分数;结果评估,包括将情感分数置于0.5到-0.5之间,并可视化显示。目
- 使用Python和Jieba库进行中文情感分析:从文本预处理到模型训练的完整指南
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使用Python和Jieba库进行中文情感分析:从文本预处理到模型训练的完整指南情感分析(SentimentAnalysis)是自然语言处理(NLP)领域中的一个重要分支,旨在从文本中识别出情绪、态度或意见等主观信息。在中文文本处理中,由于语言特性不同于英语,如何高效、准确地分词和提取关键词成为情感分析的关键步骤之一。在这篇文章中,我们将深入探讨如何使用Python和Jieba库进行中文情感分析,
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一.IK中文分词器1.下载安装2.测试#显示结果{"tokens":[{"token":"上海","start_offset":0,"end_offset":2,"type":"CN_WORD","position":0},{"token":"自来水","start_offset":2,"end_offset":5,"type":"CN_WORD","position":1},{"token":"
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以下是一个使用Python的Elasticsearch客户端elasticsearch-py来完成删除现有索引、重新创建索引并测试分词的示例代码一、安装依赖pipinstallelasticsearch二、运行效果三、程序代码fromelasticsearchimportElasticsearch,NotFoundError#连接到Elasticsearches=Elasticsearch(
- JAVA使用es不分词_谈谈 Elasticsearch 分词和自定义分词
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JAVA使用es不分词
初次接触Elasticsearch的同学经常会遇到分词相关的难题,比如如下这些场景:1、为什么命名有包含搜索关键词的文档,但结果里面就没有相关文档呢?2、我存进去的文档到底被分成哪些词(term)了?3、我得自定义分词规则,但感觉好麻烦呢,无从下手如果你遇到过类似的问题,希望本文可以解决你的疑惑。一、上手让我们从一个实例出发,如下创建一个文档:PUTtest/doc/1{"msg":"Eating
- es安装ik分词器
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ESelasticsearchjenkins大数据
下载分词器首先确定es对应的版本(假设版本是7.10.0)根据版本下载指定的分词器开始安装在线安装./bin/elasticsearch-plugininstallhttps://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v7.10.0/elasticsearch-analysis-ik-7.10.0.zip离线安装-
- 三国演义python分析系统_Python之三国演义(上)
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三国演义python分析系统
一、设计实现详细说明1.1任务详细描述以中国四大名著之一——《三国演义》为蓝本,结合python数据分析知识进行本次的文本分析。《三国演义》全书共120回。本次的分析主要基于统计分析、文本挖掘等知识。1.2设计思路详细描述数据准备、数据预处理、分词等全书各个章节的字数、词数、段落等相关方面的关系整体词频和词云的展示全书各个章节进行聚类分析并可视化,主要进行了根据IF-IDF的系统聚类和根据词频的L
- 重生之我们在ES顶端相遇第11 章 - 深入自定义语言分词器
不能放弃治疗
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文章目录0.前言1.英语分词器2.阿拉伯语分词器3.结语0.前言国内企业出海是大势所趋,那么基于不同的语种进行分词就显得尤为重要,因为这会让用户的搜索体验更棒!国内出海企业,会更偏向于选择欧美、中东这2个地区。因此本文章也重点介绍英语、阿拉伯语的分词。在ES中内置的分词器中,有一个叫Languageanalyzers,我们可以根据该分词器,自定义出符合业务需求的特定语言分词器。1.英语分词器英语分
- NLP面试题(9月4日笔记)
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常见的分词方法分词是将连续的子序列按照一定的规则进行重新组合形成词序列的过程,是NLP领域内最基础的内容。常见的分词方法有jieba分词,jieba分词支持多种分词模模式:精确模式,全模式,搜索引擎模式。1)精确模式:将句子最精确的进行切分,适合文本分析,在日常工作中最为常用;2)全模式:将句子中所有可以成词的词语都扫描出来,速度非常快,但不能消除歧义。3)搜索引擎模式:在精确模式的基础上,对长词
- 小学英语初级高频词汇学习- be
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1)be+现在分词,构成进行时态,例如:Theyarehavingameeting.他们正在开会.Englishisbecomingmoreandmoreimportant.英语现在越来越重要.2)be+过去分词,构成被动语态,例如:ThewindowwasbrokenbyTom..窗户是汤姆打碎的.Englishistaughtthroughouttheworld.世界各地都教英语.3)be+动
- 微软开源 Phi-3.5 视觉模型
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微软刚刚发布了Phi3.5系列模型,一个小型模型("Mini")、一个混合模型("MoE")和一个视觉模型。下面是关键总结:Phi3.5Mini:3.8B参数,性能超过Llama3.1(8B)和Mistral7B,接近MistralNeMo12B。支持多种语言,使用了包含32,000个词汇的分词器。512个H100GPU,3.4万亿个tokens训练了10天。Phi3.5MoE:16x3.8B参数
- 好用的文本内容抽取关键词API接口调用示例
天聚数行
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用户输入的内容通常是一个不那么简洁的长尾词,通过抽取关键词接口就能快速抽取其中的核心词。该接口支持指定抽取数量和词性,其中num参数为可选,默认返回10个词语,999为不限数量。当指定wordtag参数为1时,返回一个包含词性的列表,例如把一大段文本中的人名或者把一篇文章里提到的地名单独提取出来。词性代码释义请参考中文智能分词接口词性代码释义。接口信息抽取一段文本信息中的核心关键词接口地址:htt
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搜索引擎设计:如何避免大海捞针般的信息搜索随着互联网的发展,信息的数量呈爆炸式增长。如何在海量信息中快速、准确地找到所需信息,成为了搜索引擎设计中的核心问题。本文将详细探讨搜索引擎的设计原理和技术,从信息获取、索引建立、查询处理、结果排序到性能优化,全面解析如何避免大海捞针般的信息搜索。目录引言信息获取网页抓取数据清洗索引建立倒排索引正排索引查询处理查询解析词法分析与分词查询扩展结果排序相关性评分
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情感分类任务就是看一段文本,然后分辨这个人是否喜欢他们在讨论的这个东西。情感分类一个最大的挑战就是可能标记的训练集没有那么多,但是有了词嵌入,即使只有中等大小的标记的训练集,你也能构建一个不错的情感分类器image.pngimage.png假设有一个句子:“这个衣服质量不错”通过分词、去除停用词等预处理操作,得到“衣服/质量/不错”获取“衣服”、“质量”、“不错”的对应词向量(可以通过TF-IDF
- 默默背单词-231
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1.stinky:[ˈstɪŋki]adj.发恶臭的n.全景雷达;环视雷达站stink:[stɪŋk]v.发恶臭;(非正式)讨厌透顶n.恶臭;(非正式)大吵大闹adj.臭气熏天的;讨厌的;腐败的过去式stank或stunk过去分词stunk2.gamey:adj.味道强的;勇敢的;多猎物的3.funky:[ˈfʌŋki]adj.时髦的;畏缩的;恶臭的funk:[fʌŋk]n.恐惧;怯懦;恐怖;臭味
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前言本文为分总结构,有特定需求的可以查阅前部分分结构的对应板块,最后的总结不懂的可以在分板块查阅解释。分板块分别有引用的库、阅读文本、分词并设置停用词、设置png掩膜、字体设置、生成词云图,感谢您点开这篇分享,祝顺利。目录前言一、引用的库二、阅读文本(让python阅读)三、分词并设置停用词四、设置png掩膜五、字体设置六、生成词云图总结生成示例一、引用的库fromwordcloudimportW
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当使用Python和Keras构建LSTM模型时,可以按照以下步骤进行简单的文本生成:准备数据集:首先,将文本数据集进行预处理,例如分词、去除标点符号、将文本转换为小写等。创建一个词汇表,将每个唯一的单词映射到一个整数值,以便进行向量化。将文本序列划分为输入序列和目标序列。例如,对于句子“IloveAI”,输入序列是“Ilove”,目标序列是“AI”。构建LSTM模型:导入必要的库,如Keras和
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小丁学Java
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文章目录1、创建映射字段2、查看映射关系1、创建映射字段PUT/索引库名/_mapping{"properties":{"字段名":{"type":"类型","index":true,"store":true,"analyzer":"分词器"}}}POST/atguigu/_mapping{"properties":{"title":{"type":"text","index":true,"ana
- 文本数据分析-(TF-IDF)(2)
红米煮粥
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文章目录一、TF-IDF与jieba库介绍1.TF-IDF概述2.jieba库概述二、TF-IDF与jieba库的结合1.结合2.提取步骤三,代码实现1.导入必要的库读取文件:3.将文件路径和内容存储到DataFrame4.加载自定义词典和停用词5.分词并去除停用词TF-IDF(TermFrequency-InverseDocumentFrequency)与jieba库在文本处理领域有着紧密的联系
- 全文检索服务 ElasticSearch---------IK分词器的使用
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全文检索服务ElasticSearchelasticsearch全文检索搜索引擎
全文检索服务ElasticSearch其他相关:介绍入门及安装Field整合SpringBoot集群管理1.IK分词器1.1测试分词器 在添加文档时会进行分词,索引中存放的就是一个一个的词(term),当你去搜索时就是拿关键字去匹配词,最终找到词关联的文档。测试当前索引库使用的分词器:POST/_analyze{"text":"测试分词器,后边是测试内容:springcloud实战"}结果如下:
- Java 结合elasticsearch-ik分词器,实现评论的违规词汇脱敏等操作
八百码
elasticsearch大数据搜索引擎
IK分词(IKAnalyzer)是一款基于Java开发的中文分词工具,它结合了词典分词和基于统计的分词方法,旨在为用户提供高效、准确、灵活的中文分词服务。注意:需要自己建立一个敏感词库,然后自己选择方式同步到elasticsearch中,方便比对操作话不多说,直接上后台代码这个依赖是我使用的,可以结合自己的情况自己选择适用版本的相关依赖org.elasticsearchelasticsearcho
- 叶伯伯答疑之六
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叶黔达叶伯伯闲聊1周前【周×明问】公文式标题的事由前面通常有“关于”,但有的机关单位发的公文标题又没有“关于”。请问哪个是对的?【叶伯伯答】公文式标题中为什么要用“关于”?可不可以省略它?这是撰制公文标题要弄清的基本问题。“关于”对事由中的中心词语起关涉、介绍、提示、隔离的作用,它和事由部分的词语组成介词结构后,就改变了事由部分词语原有的语法性质。绝大多数情况下,公文标题中的关于不能省略,否则就会
- Linux 非root用户部署elasticsearch 7.17.23和ik分词器
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文章目录下载安装包环境安装JDK(三台)注解安装supervisor(三台)注解环境初始化(三台)注解部署Elasticsearch(三台)解压配置elasticsearch.yml192.168.0.1192.168.10.2192.168.10.3注解配置Supervisor管理Elasticsearch注解部署IK分词器(三台)测试IK分词器注解下载安装包首先,我们将Elasticsearc
- ngram分词机制实现index-time搜索推荐
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1、ngram和index-time搜索推荐原理什么是ngramquick,5种长度下的ngramngramlength=1,quickngramlength=2,quuiicckngramlength=3,quiuicickngramlength=4,quicuickngramlength=5,quick什么是edgengramquick,anchor首字母后进行ngramqququiquicq
- 文本分析之关键词提取(TF-IDF算法)
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键词提取是自然语言处理中的一个重要步骤,可以帮助我们理解文本的主要内容。TF-IDF(TermFrequency-InverseDocumentFrequency)是一种常用的关键词提取方法,它基于词频和逆文档频率的概念来确定词语的重要性。准备工作首先,我们需要准备一些工具和库,包括Pandas、jieba(结巴分词)、sklearn等。Pandas:用于数据处理。jieba:用于中文分词。skl
- 对股票分析时要注意哪些主要因素?
会飞的奇葩猪
股票 分析 云掌股吧
众所周知,对散户投资者来说,股票技术分析是应战股市的核心武器,想学好股票的技术分析一定要知道哪些是重点学习的,其实非常简单,我们只要记住三个要素:成交量、价格趋势、振荡指标。
一、成交量
大盘的成交量状态。成交量大说明市场的获利机会较多,成交量小说明市场的获利机会较少。当沪市的成交量超过150亿时是强市市场状态,运用技术找综合买点较准;
- 【Scala十八】视图界定与上下文界定
bit1129
scala
Context Bound,上下文界定,是Scala为隐式参数引入的一种语法糖,使得隐式转换的编码更加简洁。
隐式参数
首先引入一个泛型函数max,用于取a和b的最大值
def max[T](a: T, b: T) = {
if (a > b) a else b
}
因为T是未知类型,只有运行时才会代入真正的类型,因此调用a >
- C语言的分支——Object-C程序设计阅读有感
darkblue086
applec框架cocoa
自从1972年贝尔实验室Dennis Ritchie开发了C语言,C语言已经有了很多版本和实现,从Borland到microsoft还是GNU、Apple都提供了不同时代的多种选择,我们知道C语言是基于Thompson开发的B语言的,Object-C是以SmallTalk-80为基础的。和C++不同的是,Object C并不是C的超集,因为有很多特性与C是不同的。
Object-C程序设计这本书
- 去除浏览器对表单值的记忆
周凡杨
html记忆autocompleteform浏览
&n
- java的树形通讯录
g21121
java
最近用到企业通讯录,虽然以前也开发过,但是用的是jsf,拼成的树形,及其笨重和难维护。后来就想到直接生成json格式字符串,页面上也好展现。
// 首先取出每个部门的联系人
for (int i = 0; i < depList.size(); i++) {
List<Contacts> list = getContactList(depList.get(i
- Nginx安装部署
510888780
nginxlinux
Nginx ("engine x") 是一个高性能的 HTTP 和 反向代理 服务器,也是一个 IMAP/POP3/SMTP 代理服务器。 Nginx 是由 Igor Sysoev 为俄罗斯访问量第二的 Rambler.ru 站点开发的,第一个公开版本0.1.0发布于2004年10月4日。其将源代码以类BSD许可证的形式发布,因它的稳定性、丰富的功能集、示例配置文件和低系统资源
- java servelet异步处理请求
墙头上一根草
java异步返回servlet
servlet3.0以后支持异步处理请求,具体是使用AsyncContext ,包装httpservletRequest以及httpservletResponse具有异步的功能,
final AsyncContext ac = request.startAsync(request, response);
ac.s
- 我的spring学习笔记8-Spring中Bean的实例化
aijuans
Spring 3
在Spring中要实例化一个Bean有几种方法:
1、最常用的(普通方法)
<bean id="myBean" class="www.6e6.org.MyBean" />
使用这样方法,按Spring就会使用Bean的默认构造方法,也就是把没有参数的构造方法来建立Bean实例。
(有构造方法的下个文细说)
2、还
- 为Mysql创建最优的索引
annan211
mysql索引
索引对于良好的性能非常关键,尤其是当数据规模越来越大的时候,索引的对性能的影响越发重要。
索引经常会被误解甚至忽略,而且经常被糟糕的设计。
索引优化应该是对查询性能优化最有效的手段了,索引能够轻易将查询性能提高几个数量级,最优的索引会比
较好的索引性能要好2个数量级。
1 索引的类型
(1) B-Tree
不出意外,这里提到的索引都是指 B-
- 日期函数
百合不是茶
oraclesql日期函数查询
ORACLE日期时间函数大全
TO_DATE格式(以时间:2007-11-02 13:45:25为例)
Year:
yy two digits 两位年 显示值:07
yyy three digits 三位年 显示值:007
- 线程优先级
bijian1013
javathread多线程java多线程
多线程运行时需要定义线程运行的先后顺序。
线程优先级是用数字表示,数字越大线程优先级越高,取值在1到10,默认优先级为5。
实例:
package com.bijian.study;
/**
* 因为在代码段当中把线程B的优先级设置高于线程A,所以运行结果先执行线程B的run()方法后再执行线程A的run()方法
* 但在实际中,JAVA的优先级不准,强烈不建议用此方法来控制执
- 适配器模式和代理模式的区别
bijian1013
java设计模式
一.简介 适配器模式:适配器模式(英语:adapter pattern)有时候也称包装样式或者包装。将一个类的接口转接成用户所期待的。一个适配使得因接口不兼容而不能在一起工作的类工作在一起,做法是将类别自己的接口包裹在一个已存在的类中。 &nbs
- 【持久化框架MyBatis3三】MyBatis3 SQL映射配置文件
bit1129
Mybatis3
SQL映射配置文件一方面类似于Hibernate的映射配置文件,通过定义实体与关系表的列之间的对应关系。另一方面使用<select>,<insert>,<delete>,<update>元素定义增删改查的SQL语句,
这些元素包含三方面内容
1. 要执行的SQL语句
2. SQL语句的入参,比如查询条件
3. SQL语句的返回结果
- oracle大数据表复制备份个人经验
bitcarter
oracle大表备份大表数据复制
前提:
数据库仓库A(就拿oracle11g为例)中有两个用户user1和user2,现在有user1中有表ldm_table1,且表ldm_table1有数据5千万以上,ldm_table1中的数据是从其他库B(数据源)中抽取过来的,前期业务理解不够或者需求有变,数据有变动需要重新从B中抽取数据到A库表ldm_table1中。
- HTTP加速器varnish安装小记
ronin47
http varnish 加速
上午共享的那个varnish安装手册,个人看了下,有点不知所云,好吧~看来还是先安装玩玩!
苦逼公司服务器没法连外网,不能用什么wget或yum命令直接下载安装,每每看到别人博客贴出的在线安装代码时,总有一股羡慕嫉妒“恨”冒了出来。。。好吧,既然没法上外网,那只能麻烦点通过下载源码来编译安装了!
Varnish 3.0.4下载地址: http://repo.varnish-cache.org/
- java-73-输入一个字符串,输出该字符串中对称的子字符串的最大长度
bylijinnan
java
public class LongestSymmtricalLength {
/*
* Q75题目:输入一个字符串,输出该字符串中对称的子字符串的最大长度。
* 比如输入字符串“google”,由于该字符串里最长的对称子字符串是“goog”,因此输出4。
*/
public static void main(String[] args) {
Str
- 学习编程的一点感想
Cb123456
编程感想Gis
写点感想,总结一些,也顺便激励一些自己.现在就是复习阶段,也做做项目.
本专业是GIS专业,当初觉得本专业太水,靠这个会活不下去的,所以就报了培训班。学习的时候,进入状态很慢,而且当初进去的时候,已经上到Java高级阶段了,所以.....,呵呵,之后有点感觉了,不过,还是不好好写代码,还眼高手低的,有
- [能源与安全]美国与中国
comsci
能源
现在有一个局面:地球上的石油只剩下N桶,这些油只够让中国和美国这两个国家中的一个顺利过渡到宇宙时代,但是如果这两个国家为争夺这些石油而发生战争,其结果是两个国家都无法平稳过渡到宇宙时代。。。。而且在战争中,剩下的石油也会被快速消耗在战争中,结果是两败俱伤。。。
在这个大
- SEMI-JOIN执行计划突然变成HASH JOIN了 的原因分析
cwqcwqmax9
oracle
甲说:
A B两个表总数据量都很大,在百万以上。
idx1 idx2字段表示是索引字段
A B 两表上都有
col1字段表示普通字段
select xxx from A
where A.idx1 between mmm and nnn
and exists (select 1 from B where B.idx2 =
- SpringMVC-ajax返回值乱码解决方案
dashuaifu
AjaxspringMVCresponse中文乱码
SpringMVC-ajax返回值乱码解决方案
一:(自己总结,测试过可行)
ajax返回如果含有中文汉字,则使用:(如下例:)
@RequestMapping(value="/xxx.do") public @ResponseBody void getPunishReasonB
- Linux系统中查看日志的常用命令
dcj3sjt126com
OS
因为在日常的工作中,出问题的时候查看日志是每个管理员的习惯,作为初学者,为了以后的需要,我今天将下面这些查看命令共享给各位
cat
tail -f
日 志 文 件 说 明
/var/log/message 系统启动后的信息和错误日志,是Red Hat Linux中最常用的日志之一
/var/log/secure 与安全相关的日志信息
/var/log/maillog 与邮件相关的日志信
- [应用结构]应用
dcj3sjt126com
PHPyii2
应用主体
应用主体是管理 Yii 应用系统整体结构和生命周期的对象。 每个Yii应用系统只能包含一个应用主体,应用主体在 入口脚本中创建并能通过表达式 \Yii::$app 全局范围内访问。
补充: 当我们说"一个应用",它可能是一个应用主体对象,也可能是一个应用系统,是根据上下文来决定[译:中文为避免歧义,Application翻译为应
- assertThat用法
eksliang
JUnitassertThat
junit4.0 assertThat用法
一般匹配符1、assertThat( testedNumber, allOf( greaterThan(8), lessThan(16) ) );
注释: allOf匹配符表明如果接下来的所有条件必须都成立测试才通过,相当于“与”(&&)
2、assertThat( testedNumber, anyOf( g
- android点滴2
gundumw100
应用服务器android网络应用OSHTC
如何让Drawable绕着中心旋转?
Animation a = new RotateAnimation(0.0f, 360.0f,
Animation.RELATIVE_TO_SELF, 0.5f, Animation.RELATIVE_TO_SELF,0.5f);
a.setRepeatCount(-1);
a.setDuration(1000);
如何控制Andro
- 超简洁的CSS下拉菜单
ini
htmlWeb工作html5css
效果体验:http://hovertree.com/texiao/css/3.htmHTML文件:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
<head>
<title>简洁的HTML+CSS下拉菜单-HoverTree</title>
- kafka consumer防止数据丢失
kane_xie
kafkaoffset commit
kafka最初是被LinkedIn设计用来处理log的分布式消息系统,因此它的着眼点不在数据的安全性(log偶尔丢几条无所谓),换句话说kafka并不能完全保证数据不丢失。
尽管kafka官网声称能够保证at-least-once,但如果consumer进程数小于partition_num,这个结论不一定成立。
考虑这样一个case,partiton_num=2
- @Repository、@Service、@Controller 和 @Component
mhtbbx
DAOspringbeanprototype
@Repository、@Service、@Controller 和 @Component 将类标识为Bean
Spring 自 2.0 版本开始,陆续引入了一些注解用于简化 Spring 的开发。@Repository注解便属于最先引入的一批,它用于将数据访问层 (DAO 层 ) 的类标识为 Spring Bean。具体只需将该注解标注在 DAO类上即可。同时,为了让 Spring 能够扫描类
- java 多线程高并发读写控制 误区
qifeifei
java thread
先看一下下面的错误代码,对写加了synchronized控制,保证了写的安全,但是问题在哪里呢?
public class testTh7 {
private String data;
public String read(){
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "read data "
- mongodb replica set(副本集)设置步骤
tcrct
javamongodb
网上已经有一大堆的设置步骤的了,根据我遇到的问题,整理一下,如下:
首先先去下载一个mongodb最新版,目前最新版应该是2.6
cd /usr/local/bin
wget http://fastdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-x86_64-2.6.0.tgz
tar -zxvf mongodb-linux-x86_64-2.6.0.t
- rust学习笔记
wudixiaotie
学习笔记
1.rust里绑定变量是let,默认绑定了的变量是不可更改的,所以如果想让变量可变就要加上mut。
let x = 1; let mut y = 2;
2.match 相当于erlang中的case,但是case的每一项后都是分号,但是rust的match却是逗号。
3.match 的每一项最后都要加逗号,但是最后一项不加也不会报错,所有结尾加逗号的用法都是类似。
4.每个语句结尾都要加分