- happy-llm 第一章 NLP 基础概念
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自然语言处理人工智能学习
文章目录一、什么是NLP？二、NLP发展三大阶段三、NLP核心任务精要四、文本表示演进史1.传统方法：统计表征2.神经网络：语义向量化课程地址：happy-llmNLP基础概念一、什么是NLP？核心目标：让计算机理解、生成、处理人类语言，实现人机自然交互。现状与挑战：成就：深度学习推动文本分类、翻译等任务达到近人类水平。瓶颈：歧义性、隐喻理解、跨文化差异等。二、NLP发展三大阶段时期代表技术核心思
- 【AI】大语言模型（LLM）& NLP
G皮T
#大语言模型LLMNLP大模型大语言模型AI人工智能
大语言模型（LLM）&NLP1.大语言模型（LLM）1.1一句话解释1.2更形象的比喻1.3为什么叫“大”模型1.4它能做什么1.5现实中的例子2.对比NLP2.1用“汽车进化”比喻NLP→LLM2.2为什么说LLM属于NLP2.3LLM的“革命性突破”在哪里2.4总结1.大语言模型（LLM）1.1一句话解释大语言模型（LargeLanguageModel，LLM）是一个“超级文字预测器”，它通过
- 使用Python爬虫与自然语言处理技术抓取并分析网页内容
Python爬虫项目
python爬虫自然语言处理javascript数据分析人工智能
1.引言在如今数据驱动的时代，网页爬虫（WebScraping）和自然语言处理（NLP）已成为处理大量网页数据的重要工具。利用Python爬虫抓取网页内容，结合NLP技术进行文本分析和信息抽取，能够从大量网页中提取有价值的信息。无论是新闻文章的情感分析、社交媒体的舆情分析，还是电商网站的商品评论挖掘，这些技术都发挥着至关重要的作用。本文将介绍如何利用Python爬虫与自然语言处理技术抓取并分析网页
- 计算机视觉中的Transformer：ViT模型详解与代码实现
AI大模型应用工坊
计算机视觉transformer人工智能ai
计算机视觉中的Transformer：ViT模型详解与代码实现关键词：计算机视觉、Transformer、ViT、自注意力机制、图像分块摘要：传统卷积神经网络（CNN）统治计算机视觉领域多年，但2020年一篇《AnImageisWorth16x16Words:TransformersforImageRecognitionatScale》的论文打破了这一格局——它将NLP领域的Transformer
- AI 加持下的智能家居行业：变革、挑战与机遇
低代码老李
人工智能智能家居
在当今科技迅猛发展的浪潮中，人工智能（AI）已深深融入智能家居领域，成为推动其蓬勃发展的关键力量，为人们的生活带来了诸多便利和创新体验，同时也面临着一系列亟待解决的问题。一、AI驱动的智能家居功能升级（1）智能语音交互与控制智能语音助手作为智能家居的核心交互方式，借助自然语言处理（NLP）技术，让用户仅通过简单的语音指令，就能轻松操控家中各类智能设备，如精准控制灯光的开关与亮度调节、窗帘的开合、电
- NLTK库全解析：用Python打开自然语言处理的第一把钥匙
引言你是否好奇过，手机里的智能助手是如何“听懂”你说的话？电商平台的差评分析又是怎样精准提取“物流慢”“质量差”这些关键词？这些看似神奇的自然语言处理（NLP）功能，背后都藏着一个“入门神器”——NLTK（NaturalLanguageToolkit）。作为Python生态中最经典的NLP库，NLTK就像一本“NLP百科全书”，从最基础的文本拆分到复杂的语义理解，它用简单的代码接口，带我们推开自然
- Python 爬虫实战：微博话题讨论数趋势爬取与分析全流程
西攻城狮北
python爬虫开发语言
1.项目背景与目标微博话题（#话题#）是社交媒体舆情监测、品牌营销、热点追踪的重要数据源。本实战要完成以下目标：爬取指定话题在7天内的讨论数、阅读量、热搜排名等关键指标。将数据存入MySQL，并每日增量更新。用Pandas+Matplotlib绘制趋势图，直观呈现热度变化。基于SnowNLP做情感倾向分析，输出正面/负面占比。生成一份可分享的HTML可视化报告。2.环境搭建与依赖2.1安装核心库p
- 大语言模型应用指南：Gemini简介
AI大模型应用之禅
人工智能数学基础计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍自然语言处理（NLP）一直是人工智能领域的热门话题之一。在NLP中，语言模型是一个重要的概念，它可以用来预测下一个单词或字符的概率。近年来，随着深度学习技术的发展，大型语言模型的研究和应用也越来越受到关注。其中，Gemini是一种新型的大型语言模型，它在多项任务上取得了优异的表现。本文将介绍Gemini的核心概念、算法原理、数学模型和公式、项目实践、实际应用场景、工具和资源推荐、未来发
- 新华妙笔：AI智能写作助手，让高效写作触手可及
东风西巷
AI写作android软件需求智能手机
在当今快节奏的时代，无论是职场人士、学生还是创作者，都面临着大量的写作任务。从工作总结、调研报告到公文写作、商业文案，高效且高质量的写作能力成为了提升个人竞争力的关键。然而，写作不仅需要丰富的知识储备和扎实的文字功底，还需要大量的时间和精力去打磨。为了帮助用户更高效地完成写作任务，新华妙笔APP应运而生。它是一款功能强大的AI智能写作助手，依托自然语言处理（NLP）和大数据分析技术，能够快速生成各
- Day44
1.预训练概念：在大规模数据上训练模型学习通用知识，再迁移到下游任务微调2.常见模型：图像有AlexNet、ResNet、ViT；NLP有BERT、GPT3.图像模型发展：从手工特征到深度学习，从CNN到Transformer、多模态4.预训练策略：数据增强、自监督/监督训练、模型微调、多模态学习作业1.importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optima
- Python, Rust 开发机关事业单位公文写作助手APP
#机关事业单位公文写作助手应用设计基于Python和Rust开发机关事业单位公文写作APP的方案如下：##系统架构设计```桌面端/Web应用(Tauri/Vue.js)|RESTAPI/WebSocket|Rust核心服务(Actix-web/Axum)←───PythonNLP服务(FastAPI)|公文要素提取/模板生成/智能校对PostgreSQL数据库|Redis缓存(模板缓存/会话管理
- 【大模型面试】大模型Prompt Engineer面试题及参考答案
大模型知识
prompt人工智能开发语言pythonchatgpt深度学习大模型
一、基础概念类1.什么是大模型？大模型通常指具有庞大参数规模的机器学习模型，尤其是在自然语言处理（NLP）和计算机视觉等领域。这些模型能够学习到大量数据中的复杂模式和特征，具备强大的泛化能力，可在多种任务上表现出色，如GPT系列、BERT等。2.大模型与传统机器学习模型的区别是什么？传统机器学习模型参数规模相对较小，往往针对特定任务进行设计和训练，需要较多人工特征工程。而大模型参数数量庞大，通过在
- AI产品经理技术篇：AI领域常用术语解析
让我看看好学吗
人工智能产品经理机器学习深度学习学习
作为AI产品经理，深入理解人工智能领域的核心术语是高效沟通、需求定义和产品落地的关键。无论是与算法工程师协作优化模型，还是向业务方解释技术方案，准确掌握专业术语能显著提升决策效率，避免因概念混淆导致的开发偏差。本文系统梳理了模型与算法、NLP（自然语言处理）、CV（计算机视觉）、数据处理、核心评估指标等领域的核心术语，帮助产品经理快速构建AI技术认知框架。目录1.基础概念2.模型与算法3.自然语言
- 大模型微调到底有没有技术含量？
DeepSeek-大模型系统教程
人工智能语言模型ai大模型大模型微调程序员AI大模型
今天给大家带来知乎好友@ybq的一篇回答-大模型微调到底有没有技术含量，或者说技术含量到底有多大？老生常谈的一句话吧：有没有技术含量取决于这个工作你怎么做，尤其是llm方向，上手门槛相比传统NLP变得更低了。我举一些例子吧，针对大模型微调的几个重要环节，我列举的每一种做法大概率都能完成最终目标，甚至说训出来的模型效果都没什么差别。但对个人能力成长的帮助就大不相同了。数据工作做法1:继承实验室或者同
- 【深度学习:进阶篇】--4.2.词嵌入和NLP
西柚小萌新吖(●ˇ∀ˇ●)
#深度学习深度学习自然语言处理人工智能
在RNN中词使用one_hot表示的问题假设有10000个词每个词的向量长度都为10000，整体大小太大没能表示出词与词之间的关系例如Apple与Orange会更近一些，Man与Woman会近一些，取任意两个向量计算内积都为0目录1.词嵌入1.1.特点1.3.word2vec介绍1.3.Word2Vec案例1.3.1.训练语料1.3.2.步骤1.3.3.代码2.测试代码1.词嵌入定义：指把一个维数
- 零基础起步：基于GpuGeek的文本生成模型实战
昊昊该干饭了
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在自然语言处理（NLP）领域，文本生成任务广泛应用于问答系统、智能摘要、内容创作等方向。本文将带领读者使用GpuGeek平台，从注册、上传数据到实例部署与训练，完整构建一个基于GPT2模型的文本生成系统，实战掌握AI模型的云端开发流程。目录一、GpuGeek平台使用流程详解1.注册与登录2.数据上传3.创建训练实例4.启动与使用实例5.关闭实例（手动&自动）二、文本生成实战任务：微调GPT-21.
- DAY 40 训练和测试的规范写法
acstdm
python打卡60天人工智能深度学习机器学习
目录一、单通道图片的规范写法图像任务中的张量形状NLP任务中的张量形状1.Flatten操作2.view/reshape操作总结二、彩色图片的规范写法知识点回顾：彩色和灰度图片测试和训练的规范写法：封装在函数中展平操作：除第一个维度batchsize外全部展平dropout操作：训练阶段随机丢弃神经元，测试阶段eval模式关闭dropout昨天我们介绍了图像数据的格式以及模型定义的过程，发现和之前
- SOTA是什么意思？
有奇妙能力吗
AI知识分享自然语言处理人工智能ai
最近看到一篇关于Transformer模型的论文，谷歌推出的BERT模型在11项NLP（naturallanguageprocessing）任务中夺得SOTA结果，引爆了整个NLP界。而Transformer是BERT取得成功的一个关键因素。谷歌的Transformer模型最早用于机器翻译任务，当时达到了SOTA效果。那么文中的SOTA效果，SOTA结果是什么意思呢?这里就来简单介绍一下定义：SO
- 计算机专业毕业设计选题指南（2025创新版）
程序员小天00
课程设计毕业设计小程序pythoneclipsejava
计算机专业毕业设计选题指南（2025创新版）一、选题方向全景图（按技术维度划分）智能服务系统开发技术架构：SpringBoot+Vue3+MySQL/MongoDB典型场景：●智慧校园：实验室预约系统、学术成果可视化平台●医疗健康：电子病历智能分析系统、慢性病管理助手●城市治理：垃圾分类智能识别系统、交通拥堵预测模型创新点：融合OCR识别/NLP技术，实现无感化服务跨平台应用开发技术选型：Unia
- 从零开始理解Transformer模型：架构与应用
淮橘√
transformer深度学习人工智能
引言近年来，Transformer模型席卷了自然语言处理（NLP）领域，成为了深度学习中的明星架构。从Google提出的《AttentionisAllYouNeed》论文到ChatGPT、BERT等模型的广泛应用，Transformer以其强大的性能和灵活性改变了我们对序列建模的认知。本文将从零开始，深入浅出地解析Transformer的架构原理、核心组件以及实际应用场景，并提供一个简单的代码示例
- 揭秘自然语言处理在AI人工智能领域的奥秘
AI智能探索者
AIAgent智能体开发实战人工智能自然语言处理easyuiai
揭秘自然语言处理在AI人工智能领域的奥秘关键词：自然语言处理、AI人工智能、语言理解、语言生成、语义分析摘要：本文深入探讨了自然语言处理（NLP）在AI人工智能领域的奥秘。首先介绍了自然语言处理的背景，包括目的、预期读者、文档结构和相关术语。接着阐述了自然语言处理的核心概念与联系，通过文本示意图和Mermaid流程图进行展示。详细讲解了核心算法原理和具体操作步骤，并用Python源代码进行阐述。分
- LoRA 实战指南：NLP 与 CV 场景的高效微调方法全解析
fairymt
产品经理的AI秘籍自然语言处理人工智能机器学习
大模型已成AI应用的“标配”，但高昂的训练和部署成本让很多企业望而却步。LoRA（Low-RankAdaptation）作为一种轻量级微调方案，正成为NLP与CV场景中低成本定制的利器。本文详细通过详细介绍LoRA的核心原理、在文本与图像任务中的应用场景、主流工具框架与实践方式，帮助你快速掌握这项高性价比技术。国产生态实战：基于LLaMA-Factory+DeepSeek+LoRA+FastAPI
- 【机器学习&深度学习】模型微调的基本概念与流程
一叶千舟
深度学习【理论】机器学习深度学习人工智能
目录前言一、什么是模型微调（Fine-tuning）？二、预训练vs微调：什么关系？三、微调的基本流程（以BERT为例）1️⃣准备数据2️⃣加载预训练模型和分词器3️⃣数据编码与加载4️⃣定义优化器5️⃣开始训练6️⃣评估与保存模型四、是否要冻结BERT层？五、完整训练示例代码5.1环境依赖5.2执行代码总结：微调的优势前言在自然语言处理（NLP）快速发展的今天，预训练模型如BERT成为了众多任务
- 飞算JavaAI 2.0.0深度测评：自然语言编程如何重构开发生产力？
知识产权13937636601
计算机Java
摘要2025年自然语言编程（NLPProgramming）迎来工业化拐点，飞算JavaAI2.0.0以语义理解精度＞92%、企业级代码生成通过率＞87%的核心能力，正在重构Java开发范式。本文通过电商、金融、工业物联网三大场景实测，揭秘其如何实现需求描述到可部署代码的端到端转化。数据显示：复杂业务模块开发效率提升3-8倍，逻辑缺陷率降低70%，同时提供语义级安全审计、架构腐化预警等独家能力，为传
- 【自然语言处理-NLP】文本预处理技术
云博士的AI课堂
哈佛博后带你玩转机器学习深度学习自然语言处理人工智能NLP深度学习数据预处理NLP数据预处理机器学习
以下内容将从基本概念到实用代码分步骤、分场景地详细介绍NLP常见文本预处理方法及其背后的思想。如果无法从外部导入数据，我们会模拟一份简易文本数据（如字符串列表），并在此基础上演示预处理代码及详细解释，确保在常规Python环境下可以运行。一、文本预处理的常见需求和作用在自然语言处理（NLP）任务（如机器学习、深度学习、大模型开发）中，原始文本数据通常会包含各种噪声，例如：多余的空格、换行符、特殊符
- 面经总结系列（十六）： 元象科技大模型推理优化工程师
GoAI
AI面经总结机器学习算法人工智能大模型机器学习深度学习
作者简介：CSDN、阿里云人工智能领域博客专家，新星计划计算机视觉导师，百度飞桨PPDE，专注大数据与AI知识分享。✨公众号：GoAI的学习小屋，免费分享书籍、简历、导图等，更有交流群分享宝藏资料，关注公众号回复“加群”或➡️点击链接加群。AI学习星球推荐：GoAI的学习社区知识星球是一个致力于提供《机器学习|深度学习|CV|NLP|大模型|多模态|AIGC》各个最新AI方向综述、论文等成体系的
- 《深入浅出多模态》(四)：多模态经典模型CLIP
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深入浅出多模态多模态大模型LLM人工智能
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- 深入浅出多模态》（十一）之多模态经典模型：Flamingo系列
GoAI
机器学习多模态大模型人工智能LLM机器学习
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- ali PaddleNLP docker
大熊程序猿
AI大模型docker容器运维
一、添加文件nano /root/projects/paddlenlp_similarity_server.pyfromflaskimportFlask,request,jsonifyimportpaddlefrompaddlenlpimportTaskflowimportjsonimportuuidapp=Flask(__name__)#初始化文本相似度模型similarity=Taskflow
- 自然语言处理之文本生成：Recurrent Neural Networks (RNN)：序列模型与语言模型
zhubeibei168
自然语言处理自然语言处理rnn语言模型人工智能机器翻译生成对抗网络
自然语言处理之文本生成：RecurrentNeuralNetworks(RNN)：序列模型与语言模型自然语言处理简介NLP的基本概念自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，简称NLP）是人工智能领域的一个重要分支&#
- SQL的各种连接查询
xieke90
UNION ALLUNION外连接内连接JOIN
一、内连接
概念：内连接就是使用比较运算符根据每个表共有的列的值匹配两个表中的行。
内连接（join 或者inner join ）
SQL语法：
select * fron
- java编程思想--复用类
百合不是茶
java继承代理组合final类
复用类看着标题都不知道是什么,再加上java编程思想翻译的比价难懂,所以知道现在才看这本软件界的奇书
一:组合语法:就是将对象的引用放到新类中即可
代码:
package com.wj.reuse;
/**
*
* @author Administrator 组
- [开源与生态系统]国产CPU的生态系统
comsci
cpu
计算机要从娃娃抓起...而孩子最喜欢玩游戏....
要让国产CPU在国内市场形成自己的生态系统和产业链,国家和企业就不能够忘记游戏这个非常关键的环节....
投入一些资金和资源,人力和政策,让游
- JVM内存区域划分Eden Space、Survivor Space、Tenured Gen，Perm Gen解释
商人shang
jvm内存
jvm区域总体分两类，heap区和非heap区。heap区又分：Eden Space（伊甸园）、Survivor Space(幸存者区)、Tenured Gen（老年代-养老区）。 非heap区又分：Code Cache(代码缓存区)、Perm Gen（永久代）、Jvm Stack(java虚拟机栈)、Local Method Statck(本地方法栈)。
HotSpot虚拟机GC算法采用分代收
- 页面上调用 QQ
oloz
qq
<A href="tencent://message/?uin=707321921&Site=有事Q我&Menu=yes">
<img style="border:0px;" src=http://wpa.qq.com/pa?p=1:707321921:1></a>
- 一些问题
文强chu
问题
1.eclipse 导出 doc 出现“The Javadoc command does not exist.” javadoc command 选择 jdk/bin/javadoc.exe 2.tomcate 配置 web 项目 .....
SQL:3.mysql * 必须得放前面 否则 select&nbs
- 生活没有安全感
小桔子
生活孤独安全感
圈子好小，身边朋友没几个，交心的更是少之又少。在深圳，除了男朋友，没几个亲密的人。不知不觉男朋友成了唯一的依靠，毫不夸张的说，业余生活的全部。现在感情好，也很幸福的。但是说不准难免人心会变嘛，不发生什么大家都乐融融，发生什么很难处理。我想说如果不幸被分手(无论原因如何)，生活难免变化很大，在深圳，我没交心的朋友。明
- php 基础语法
aichenglong
php 基本语法
1 .1 php变量必须以$开头
<?php
$a=” b”;
echo
?>
1 .2 php基本数据库类型 Integer float/double Boolean string
1 .3 复合数据类型 数组array和对象 object
1 .4 特殊数据类型 null 资源类型(resource) $co
- mybatis tools 配置详解
AILIKES
mybatis
MyBatis Generator中文文档
MyBatis Generator中文文档地址：
http://generator.sturgeon.mopaas.com/
该中文文档由于尽可能和原文内容一致，所以有些地方如果不熟悉，看中文版的文档的也会有一定的障碍，所以本章根据该中文文档以及实际应用，使用通俗的语言来讲解详细的配置。
本文使用Markdown进行编辑，但是博客显示效
- 继承与多态的探讨
百合不是茶
JAVA面向对象 继承 对象
继承 extends 多态
继承是面向对象最经常使用的特征之一：继承语法是通过继承发、基类的域和方法 //继承就是从现有的类中生成一个新的类，这个新类拥有现有类的所有extends是使用继承的关键字：
在A类中定义属性和方法；
class A{
//定义属性
int age；
//定义方法
public void go
- JS的undefined与null的实例
bijian1013
JavaScriptJavaScript
<form name="theform" id="theform">
</form>
<script language="javascript">
var a
alert(typeof(b)); //这里提示undefined
if(theform.datas
- TDD实践（一）
bijian1013
java敏捷TDD
一.TDD概述
TDD：测试驱动开发，它的基本思想就是在开发功能代码之前，先编写测试代码。也就是说在明确要开发某个功能后，首先思考如何对这个功能进行测试，并完成测试代码的编写，然后编写相关的代码满足这些测试用例。然后循环进行添加其他功能，直到完全部功能的开发。
- [Maven学习笔记十]Maven Profile与资源文件过滤器
bit1129
maven
什么是Maven Profile
Maven Profile的含义是针对编译打包环境和编译打包目的配置定制，可以在不同的环境上选择相应的配置，例如DB信息，可以根据是为开发环境编译打包，还是为生产环境编译打包，动态的选择正确的DB配置信息
Profile的激活机制
1.Profile可以手工激活，比如在Intellij Idea的Maven Project视图中可以选择一个P
- 【Hive八】Hive用户自定义生成表函数(UDTF)
bit1129
hive
1. 什么是UDTF
UDTF，是User Defined Table-Generating Functions，一眼看上去，貌似是用户自定义生成表函数，这个生成表不应该理解为生成了一个HQL Table， 貌似更应该理解为生成了类似关系表的二维行数据集
2. 如何实现UDTF
继承org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic
- tfs restful api 加auth 2.0认计
ronin47
目前思考如何给tfs的ngx-tfs api增加安全性。有如下两点：
一是基于客户端的ip设置。这个比较容易实现。
二是基于OAuth2.0认证，这个需要lua，实现起来相对于一来说，有些难度。
现在重点介绍第二种方法实现思路。
前言：我们使用Nginx的Lua中间件建立了OAuth2认证和授权层。如果你也有此打算，阅读下面的文档，实现自动化并获得收益。SeatGe
- jdk环境变量配置
byalias
javajdk
进行java开发，首先要安装jdk，安装了jdk后还要进行环境变量配置：
1、下载jdk（http://java.sun.com/javase/downloads/index.jsp），我下载的版本是：jdk-7u79-windows-x64.exe
2、安装jdk-7u79-windows-x64.exe
3、配置环境变量：右击"计算机"-->&quo
- 《代码大全》表驱动法-Table Driven Approach-2
bylijinnan
java
package com.ljn.base;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.InputStreamReader;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.uti
- SQL 数值四舍五入 小数点后保留2位
chicony
四舍五入
1.round() 函数是四舍五入用，第一个参数是我们要被操作的数据，第二个参数是设置我们四舍五入之后小数点后显示几位。
2.numeric 函数的2个参数，第一个表示数据长度，第二个参数表示小数点后位数。
例如：
select cast(round(12.5,2) as numeric(5,2))
- c++运算符重载
CrazyMizzz
C++
一、加+，减-，乘*，除/ 的运算符重载
Rational operator*(const Rational &x) const{
return Rational(x.a * this->a);
}
在这里只写乘法的，加减除的写法类似
二、<<输出,>>输入的运算符重载
&nb
- hive DDL语法汇总
daizj
hive修改列DDL修改表
hive DDL语法汇总
１、对表重命名
hive> ALTER TABLE table_name RENAME TO new_table_name;
2、修改表备注
hive> ALTER TABLE table_name SET TBLPROPERTIES ('comment' = new_comm
- jbox使用说明
dcj3sjt126com
Web
参考网址：http://www.kudystudio.com/jbox/jbox-demo.html jBox v2.3 beta [
点击下载]
技术交流QQGroup：172543951 100521167
[2011-11-11] jBox v2.3 正式版
- [调整&修复] IE6下有iframe或页面有active、applet控件
- UISegmentedControl 开发笔记
dcj3sjt126com
// typedef NS_ENUM(NSInteger, UISegmentedControlStyle) {
// UISegmentedControlStylePlain, // large plain
&
- Slick生成表映射文件
ekian
scala
Scala添加SLICK进行数据库操作，需在sbt文件上添加slick-codegen包
"com.typesafe.slick" %% "slick-codegen" % slickVersion
因为我是连接SQL Server数据库，还需添加slick-extensions，jtds包
"com.typesa
- ES-TEST
gengzg
test
package com.MarkNum;
import java.io.IOException;
import java.util.Date;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import javax.servlet.ServletException;
import javax.servlet.annotation
- 为何外键不再推荐使用
hugh.wang
mysqlDB
表的关联，是一种逻辑关系，并不需要进行物理上的“硬关联”，而且你所期望的关联，其实只是其数据上存在一定的联系而已，而这种联系实际上是在设计之初就定义好的固有逻辑。
在业务代码中实现的时候，只要按照设计之初的这种固有关联逻辑来处理数据即可，并不需要在数据库层面进行“硬关联”，因为在数据库层面通过使用外键的方式进行“硬关联”，会带来很多额外的资源消耗来进行一致性和完整性校验，即使很多时候我们并不
- 领域驱动设计
julyflame
VODAO设计模式DTOpo
概念：
VO（View Object）：视图对象，用于展示层，它的作用是把某个指定页面（或组件）的所有数据封装起来。
DTO（Data Transfer Object）：数据传输对象，这个概念来源于J2EE的设计模式，原来的目的是为了EJB的分布式应用提供粗粒度的数据实体，以减少分布式调用的次数，从而提高分布式调用的性能和降低网络负载，但在这里，我泛指用于展示层与服务层之间的数据传输对
- 单例设计模式
hm4123660
javaSingleton单例设计模式懒汉式饿汉式
单例模式是一种常用的软件设计模式。在它的核心结构中只包含一个被称为单例类的特殊类。通过单例模式可以保证系统中一个类只有一个实例而且该实例易于外界访问，从而方便对实例个数的控制并节约系统源。如果希望在系统中某个类的对象只能存在一个，单例模式是最好的解决方案。
&nb
- logback
zhb8015
loglogback
一、logback的介绍
Logback是由log4j创始人设计的又一个开源日志组件。logback当前分成三个模块：logback-core,logback- classic和logback-access。logback-core是其它两个模块的基础模块。logback-classic是log4j的一个 改良版本。此外logback-class
- 整合Kafka到Spark Streaming——代码示例和挑战
Stark_Summer
sparkstormzookeeperPARALLELISMprocessing
作者Michael G. Noll是瑞士的一位工程师和研究员，效力于Verisign，是Verisign实验室的大规模数据分析基础设施（基础Hadoop）的技术主管。本文，Michael详细的演示了如何将Kafka整合到Spark Streaming中。 期间， Michael还提到了将Kafka整合到 Spark Streaming中的一些现状，非常值得阅读，虽然有一些信息在Spark 1.2版
- spring-master-slave-commondao
王新春
DAOspringdataSourceslavemaster
互联网的web项目，都有个特点：请求的并发量高，其中请求最耗时的db操作，又是系统优化的重中之重。
为此，往往搭建 db的 一主多从库的 数据库架构。作为web的DAO层，要保证针对主库进行写操作，对多个从库进行读操作。当然在一些请求中，为了避免主从复制的延迟导致的数据不一致性，部分的读操作也要到主库上。（这种需求一般通过业务垂直分开，比如下单业务的代码所部署的机器，读去应该也要从主库读取数
：非终结符
：终结符
：规则的集合
：句子初始符
，
，V为总词汇表
，
，
是由V中元素所构成的串，
，
，则
,,其实就是非终结符 由 词汇表（非终结符和终结符的并集）中的任一个词取代。