Tina Tang
Tina Tang

ACE 2005数据集（介绍1）

以下内容来自CMU的William Cohen小组（http://curtis.ml.cmu.edu/w/courses/index.php/ACE_2005_Dataset）
 

The ACE 2005 dataset addresses five primary tasks – the recognition of entities, values, temporal expressions, relations, and events.

ACE2005数据库解决了3项基本的任务——实体识别、值、事件表达式、关系和事件

The dataset is available at the Linguistic Data Consortium. The data is taken from a variety of sources and is available for the tasks in the following languages: Arabic, Chinese and English.

这个数据集可以从语言数据联盟获得. 数据来自多种数据源并可以在如下语言的相关任务中使用

Four versions of each document are provided:

每一个文件都提供了4种版本：

  • Source text files (.sgm): All source files, including the Chinese files, are encoded in UTF-8.
  • 源文本文件(.sgm):所有源文件，包括中文文件，都用UTF-8编码。

 

  • APF files (.apf.xml): The ACE Program Format.
  • APF文件 (.apf.xml): ACE程序格式

 

  • AG files (.ag.xml): The LDC Annotation Graph Format.
  • AG文件(. AG .xml): LDC注释图格式。

 

 

  • TABLE files (.tab): Files that store mapping tables between the IDs used in each ag.xml file and their corresponding apf.xml file.
  • 表文件(.tab):存储每个ag.xml文件中使用的id与其对应的apf.xml文件id之间的映射表的文件

 

The detailed statistics for the training portion of this corpus are as follows:

本预料中训练集部分的详细统计如下：

LDC2005E18发布版本的2005 ACE训练语料统计。
源 训练数据时间 估算大小
英文资源
广播新闻 3/03-6/03 60000词
广播对话 3/03-6/03 45000词
新闻专线 3/03-6/03 60000词
微博 3/03-6/03 45000词
网络新闻 11/04-2/05 45000词
对话、电话、讲话 11/04-12/04(根据主题等区分) 45000词
阿拉伯语资源
广播新闻 10/00-12/00 60000词
新闻专线 10/00-12/00 60000词
微博 11/04-2/05 30000词
中文资源（1.5字符=1个词）
广播新闻 10/00-12/00 120000词
新闻专线 10/00-12/00 120000词
微博 11/04-2/05 60000词

ACE 2005数据集（介绍1）_第1张图片

 

你可能感兴趣的:(自然语言处理)

  • 探索OpenAI和LangChain的适配器集成：轻松切换模型提供商 nseejrukjhad langchaineasyui前端python
    #探索OpenAI和LangChain的适配器集成：轻松切换模型提供商##引言在人工智能和自然语言处理的世界中，OpenAI的模型提供了强大的能力。然而，随着技术的发展，许多人开始探索其他模型以满足特定需求。LangChain作为一个强大的工具，集成了多种模型提供商，通过提供适配器，简化了不同模型之间的转换。本篇文章将介绍如何使用LangChain的适配器与OpenAI集成，以便轻松切换模型提供商
  • 使用Apify加载Twitter消息以进行微调的完整指南 nseejrukjhad twittereasyui前端python
    #使用Apify加载Twitter消息以进行微调的完整指南##引言在自然语言处理领域，微调模型以适应特定任务是提升模型性能的常见方法。本文将介绍如何使用Apify从Twitter导出聊天信息，以便进一步进行微调。##主要内容###使用Apify导出推文首先，我们需要从Twitter导出推文。Apify可以帮助我们做到这一点。通过Apify的强大功能，我们可以批量抓取和导出数据，适用于各类应用场景。
  • 深入理解 MultiQueryRetriever：提升向量数据库检索效果的强大工具 nseejrukjhad 数据库python
    深入理解MultiQueryRetriever：提升向量数据库检索效果的强大工具引言在人工智能和自然语言处理领域，高效准确的信息检索一直是一个关键挑战。传统的基于距离的向量数据库检索方法虽然广泛应用，但仍存在一些局限性。本文将介绍一种创新的解决方案：MultiQueryRetriever，它通过自动生成多个查询视角来增强检索效果，提高结果的相关性和多样性。MultiQueryRetriever的工
  • 自然语言处理_tf-idf _feivirus_ 算法机器学习和数学自然语言处理tf-idf逆文档频率词频
    importpandasaspdimportmath1.数据预处理docA="Thecatsatonmyface"docB="Thedogsatonmybed"wordsA=docA.split("")wordsB=docB.split("")wordsSet=set(wordsA).union(set(wordsB))print(wordsSet){'on','my','face','sat',
  • 免费的GPT可在线直接使用（一键收藏） kkai人工智能 gpt
    1、LuminAI（https://kk.zlrxjh.top）LuminAI标志着一款融合了星辰大数据模型与文脉深度模型的先进知识增强型语言处理系统，旨在自然语言处理（NLP）的技术开发领域发光发热。此系统展现了卓越的语义把握与内容生成能力，轻松驾驭多样化的自然语言处理任务。VisionAI在NLP界的应用领域广泛，能够胜任从机器翻译、文本概要撰写、情绪分析到问答等众多任务。通过对大量文本数据的
  • 推荐3家毕业AI论文可五分钟一键生成！文末附免费教程！ 小猪包333 写论文人工智能AI写作深度学习计算机视觉
    在当前的学术研究和写作领域，AI论文生成器已经成为许多研究人员和学生的重要工具。这些工具不仅能够帮助用户快速生成高质量的论文内容，还能进行内容优化、查重和排版等操作。以下是三款值得推荐的AI论文生成器：千笔-AIPassPaper、懒人论文以及AIPaperPass。千笔-AIPassPaper千笔-AIPassPaper是一款基于深度学习和自然语言处理技术的AI写作助手，旨在帮助用户快速生成高质
  • AI论文题目生成器怎么用？9款论文写作网站简单3步搞定 小猪包333 写论文人工智能深度学习计算机视觉
    在当今信息爆炸的时代，AI写作工具的出现极大地提高了写作效率和质量。本文将详细介绍9款优秀的论文写作网站，并重点推荐千笔-AIPassPaper。一、千笔-AIPassPaper千笔-AIPassPaper是一款功能强大的AI论文生成器，基于最新的自然语言处理技术，能够一键生成高质量的毕业论文、开题报告等文本内容。它不仅提供智能选题、文献推荐和论文润色等功能，还具有较高的用户评价。其文献综述生成功
  • AI大模型的架构演进与最新发展 季风泯灭的季节 AI大模型应用技术二人工智能架构
    随着深度学习的发展，AI大模型（LargeLanguageModels,LLMs）在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了革命性的进展。本文将详细探讨AI大模型的架构演进，包括从Transformer的提出到GPT、BERT、T5等模型的历史演变，并探讨这些模型的技术细节及其在现代人工智能中的核心作用。一、基础模型介绍：Transformer的核心原理Transformer架构的背景在Transfo
  • FlagEmbedding 吉小雨 python库python
    FlagEmbedding教程FlagEmbedding是一个用于生成文本嵌入（textembeddings）的库，适合处理自然语言处理（NLP）中的各种任务。嵌入（embeddings）是将文本表示为连续向量，能够捕捉语义上的相似性，常用于文本分类、聚类、信息检索等场景。官方文档链接：FlagEmbedding官方GitHub一、FlagEmbedding库概述1.1什么是FlagEmbeddi
  • 【NumPy】深入解析numpy.zeros()函数 二七830 numpy
    欢迎莅临我的个人主页这里是我深耕Python编程、机器学习和自然语言处理（NLP）领域，并乐于分享知识与经验的小天地！博主简介：我是二七830，一名对技术充满热情的探索者。多年的Python编程和机器学习实践，使我深入理解了这些技术的核心原理，并能够在实际项目中灵活应用。尤其是在NLP领域，我积累了丰富的经验，能够处理各种复杂的自然语言任务。技术专长：我熟练掌握Python编程语言，并深入研究了机
  • Humanize 项目教程 尤嫒冰
    Humanize项目教程humanizeAJSlibraryforaddinga“humantouch”todata.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/humani/humanize项目介绍Humanize是一个开源项目，旨在将机器生成的文本转换为更加自然、人性化的文本。该项目通过先进的算法和自然语言处理技术，使得AI生成的内容更加贴近人类的表达方式，从而提高
  • 全自动解密解码神器 — Ciphey K'illCode python_模块pythonvscode
    Ciphey是一个使用自然语言处理和人工智能的全自动解密/解码/破解工具。简单地来讲，你只需要输入加密文本，它就能给你返回解密文本。就是这么牛逼。有了Ciphey，你根本不需要知道你的密文是哪种类型的加密，你只知道它是加密的，那么Ciphey就能在3秒甚至更短的时间内给你解密，返回你想要的大部分密文的答案。下面就给大家介绍Ciphey的实战使用教程。1.准备开始之前，你要确保Python和pip已
  • CV、NLP、数据控掘推荐、量化 海的那边- AI算法自然语言处理人工智能
    下面是对CV（计算机视觉）、NLP（自然语言处理）、数据挖掘推荐和量化的简要概述及其应用领域的介绍：1.CV（计算机视觉，ComputerVision）定义：计算机视觉是一门让计算机能够从图像或视频中提取有用信息，并做出决策的学科。它通过模拟人类的视觉系统来识别、处理和理解视觉信息。主要任务：图像分类：识别图像中的物体并分类，比如猫、狗、车等。目标检测：在图像或视频中定位并识别多个对象，如人脸检测
  • 深度解析：如何使用输出解析器将大型语言模型（LLM）的响应解析为结构化JSON格式 m0_57781768 语言模型json人工智能
    深度解析：如何使用输出解析器将大型语言模型（LLM）的响应解析为结构化JSON格式在现代自然语言处理（NLP）的应用中，大型语言模型（LLM）已经成为了重要的工具。这些模型能够生成丰富的自然语言文本，适用于各种应用场景。然而，在某些应用中，开发者不仅仅需要生成文本，还需要将这些生成的文本转换为结构化的数据格式，例如JSON。这种结构化的数据格式在数据传输、存储以及进一步处理时具有显著优势。本文将深
  • 深入探讨：如何在Python中通过LangChain技术精准追踪大型语言模型（LLM）的Token使用情况 m0_57781768 pythonlangchain语言模型
    深入探讨：如何在Python中通过LangChain技术精准追踪大型语言模型（LLM）的Token使用情况在现代的人工智能开发中，大型语言模型（LLM）已经成为了不可或缺的工具，无论是用于自然语言处理、对话生成，还是其他复杂的文本生成任务。然而，随着这些模型的广泛应用，开发者面临的一个重要挑战是如何有效地追踪和管理Token的使用情况，特别是在生产环境中，Token的使用直接影响着API调用的成本
  • 使用最大边际相关性(MMR)选择示例：提高AI模型的多样性和相关性 aehrutktrjk 人工智能easyui前端python
    使用最大边际相关性(MMR)选择示例：提高AI模型的多样性和相关性引言在机器学习和自然语言处理领域，选择合适的训练示例对模型性能至关重要。最大边际相关性(MaximalMarginalRelevance,MMR)是一种优秀的示例选择方法，它不仅考虑了示例与输入的相关性，还注重保持所选示例之间的多样性。本文将深入探讨如何使用MMR来选择示例，以提高AI模型的性能和泛化能力。什么是最大边际相关性(MM
  • 使用LangChain和OpenAI实现高效文本标注 aehrutktrjk langchainpython
    使用LangChain和OpenAI实现高效文本标注引言在自然语言处理(NLP)领域，文本标注是一项重要且常见的任务。它涉及为文本分配标签，如情感、语言、风格等。本文将介绍如何使用LangChain和OpenAI的API来实现高效的文本标注系统。我们将探讨如何设置环境、定义标注模式，以及如何使用OpenAI的模型来执行标注任务。环境准备首先，我们需要安装必要的库并设置API密钥：%pipinsta
  • 基于深度学习的文本引导的图像编辑 SEU-WYL 深度学习dnn深度学习人工智能
    基于深度学习的文本引导的图像编辑（Text-GuidedImageEditing）是一种通过自然语言文本指令对图像进行编辑或修改的技术。它结合了图像生成和自然语言处理（NLP）的最新进展，使用户能够通过描述性文本对图像内容进行精确的调整和操控。1.文本引导的图像编辑的挑战文本和图像之间的对齐：如何将文本中的语义信息准确地映射到图像中的特定区域或元素是一个关键挑战。这涉及到多模态数据的对齐和理解。编
  • 多模态Transformer之文本与图像联合建模 - Transformer教程 shandianfk_com ChatGPTTransformertransformer深度学习人工智能
    大家好，今天我们来聊聊一个既前沿又有趣的话题——多模态Transformer，特别是文本与图像的联合建模。对于很多小伙伴来说，Transformer这个词已经不陌生了，但它不仅仅应用于自然语言处理，还能在图像处理、甚至是多模态数据的处理上大显身手。接下来，我会带大家深入了解什么是多模态Transformer，以及它是如何实现文本与图像的联合建模的。Transformer简介首先，我们简单回顾一下T
  • 什么是AIGC？有哪些免费工具？ chent_某位 AIGC
    AIGC（AIGeneratedContent），即“人工智能生成内容”，是指通过人工智能技术自动生成各种类型的数字内容。AIGC让机器能够根据输入的信息或数据生成符合人类需求的文本、图像、音频、视频等内容，极大提高了内容创作的效率。AIGC的背景与起源随着深度学习和自然语言处理技术的快速发展，人工智能已经不再局限于简单的任务，如分类、预测和数据分析，而是具备了生成内容的能力。生成式AI模型，如O
  • transformer架构(Transformer Architecture)原理与代码实战案例讲解 AI架构设计之禅 大数据AI人工智能Python入门实战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
    transformer架构(TransformerArchitecture)原理与代码实战案例讲解关键词：Transformer,自注意力机制,编码器-解码器,预训练,微调,NLP,机器翻译作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来自然语言处理（NLP）领域的发展经历了从规则驱动到统计驱动再到深度学习驱动的三个阶段。
  • 英伟达（NVIDIA）B200架构解读 weixin_41205263 芯际争霸GPGPU架构gpu算力人工智能硬件架构
    H100芯片是一款高性能AI芯片，其中的TransformerEngine是专门用于加速Transformer模型计算的核心部件。Transformer模型是一种自然语言处理（NLP）模型，广泛应用于机器翻译、文本生成等任务。TransformerEngine的电路设计原理主要包括以下几个方面：
  • 使用LangChain与Together AI模型交互：深入探讨和实践指南 llzwxh888 langchain人工智能交互python
    使用LangChain与TogetherAI模型交互：深入探讨和实践指南1.引言在人工智能和自然语言处理领域，TogetherAI已经成为一个强大的平台，提供了对50多个领先开源模型的访问。本文将深入探讨如何使用LangChain与TogetherAI模型进行交互，为开发者提供实用的知识和见解，同时解决可能遇到的常见问题。2.TogetherAI简介TogetherAI是一个强大的API平台，允许
  • OpenLM: 一个灵活的开源大语言模型接口工具 llzwxh888 语言模型人工智能自然语言处理python
    OpenLM:一个灵活的开源大语言模型接口工具引言在人工智能和自然语言处理快速发展的今天，大语言模型(LLM)已经成为许多应用的核心。然而，不同的LLM提供商往往有着各自的API和使用方式，这给开发者带来了一定的挑战。本文将介绍OpenLM，这是一个零依赖、兼容OpenAIAPI的LLM提供者接口，它可以直接通过HTTP调用不同的推理端点。我们将深入探讨OpenLM的特性、使用方法，以及如何将其与
  • 使用中专API实现AI模型调用与部署 llzwxh888 人工智能easyui前端python
    在AI技术领域，如何调用和部署大语言模型（LLM）是一个常见的需求。本文将详细介绍如何通过中专API地址http://api.wlai.vip，实现对OpenAI大模型的调用与部署，并提供一个详细的demo代码示例。引言随着人工智能技术的飞速发展，大语言模型在自然语言处理任务中的表现尤为突出。然而，由于国内访问海外API存在一定限制，本文将使用中专API地址来解决这一问题，并展示如何在本地环境中配
  • 深度学习入门篇：PyTorch实现手写数字识别 AI_Guru人工智能 深度学习pytorch人工智能
    深度学习作为机器学习的一个分支，近年来在图像识别、自然语言处理等领域取得了显著的成就。在众多的深度学习框架中，PyTorch以其动态计算图、易用性强和灵活度高等特点，受到了广泛的喜爱。本篇文章将带领大家使用PyTorch框架，实现一个手写数字识别的基础模型。手写数字识别简介手写数字识别是计算机视觉领域的一个经典问题，目的是让计算机能够识别并理解手写数字图像。这个问题通常作为深度学习入门的练习，因为
  • 基于人工智能的智能语音助手 人工智能发烧友 人工智能
    语音助手的自然语言处理模块是语音助手系统的关键组成部分。通过这个模块，系统能够识别用户的意图并做出相应的回应。我们可以使用NLP技术来解析文本输入，并将其转换为系统可以理解的命令或指令。在本项目中，我们将结合语音识别、自然语言处理和语音合成技术，构建一个功能简化的语音助手。一、项目背景与需求分析1.1项目目标本项目旨在创建一个语音助手系统，它可以：1.语音识别：从用户的语音输入中提取文本信息。2.
  • 深入掌握大模型精髓：《实战AI大模型》带你全面理解大模型开发！ 努力的光头强 人工智能langchainprompttransformer深度学习
    今天，人工智能技术的快速发展和广泛应用已经引起了大众的关注和兴趣，它不仅成为技术发展的核心驱动力，更是推动着社会生活的全方位变革。特别是作为AI重要分支的深度学习，通过不断刷新的表现力已引领并定义了一场科技革命。大型深度学习模型（简称AI大模型）以其强大的表征能力和卓越的性能，在自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等领域均取得了突破性的进展。尤其随着AI大模型的广泛应用，无数领域因此受益。AI大模型
  • 安装jina，并使用jina的向量化和重排序的功能 MonkeyKing.sun milvusnumpy
    为了在Python的FastAPI项目中使用Jina进行向量化和重排序，您需要按照以下步骤安装和使用Jina。1.安装Jina首先，确保您已经安装了Jina。可以使用pip来安装。pipinstalljina如果需要特定的功能模块，例如自然语言处理相关的向量化模型，可以通过JinaHub获取。pipinstalljina[hub]2.在FastAPI项目中集成Jina接下来，我们将Jina集成到F
  • Matlab,Python,Java,C++的比较 Codefengfeng pythonjavac++
    Matlabmatlab是一个大型计算机，擅长矩阵计算与科学计算，适合构建模型；然而，编译软件的运行效率低，不适合大型软件开发。Pythonpython的优势是简单，入门快。适合做数据挖掘、数据分析、机器学习、人工智能、自然语言处理、爬虫、批量文件处理等，此外，Python开源免费，有很多的库，开发环境开发社区都比较友好；不过，Python是动态型的语言，需要更多的测试，并且错误仅仅是在运行的时候
  • 多线程编程之存钱与取钱 周凡杨 javathread多线程存钱取钱
      生活费问题是这样的：学生每月都需要生活费，家长一次预存一段时间的生活费，家长和学生使用统一的一个帐号，在学生每次取帐号中一部分钱，直到帐号中没钱时 通知家长存钱，而家长看到帐户还有钱则不存钱，直到帐户没钱时才存钱。   问题分析：首先问题中有三个实体，学生、家长、银行账户，所以设计程序时就要设计三个类。其中银行账户只有一个，学生和家长操作的是同一个银行账户，学生的行为是
  • java中数组与List相互转换的方法 征客丶 JavaScriptjavajsonp
    1.List转换成为数组。（这里的List是实体是ArrayList) 　　调用ArrayList的toArray方法。 　　toArray 　　public T[] toArray(T[] a)返回一个按照正确的顺序包含此列表中所有元素的数组；返回数组的运行时类型就是指定数组的运行时类型。如果列表能放入指定的数组，则返回放入此列表元素的数组。否则，将根据指定数组的运行时类型和此列表的大小分
  • Shell 流程控制 daizj 流程控制if elsewhilecaseshell
    Shell 流程控制 和Java、PHP等语言不一样，sh的流程控制不可为空，如(以下为PHP流程控制写法)： <?php if(isset($_GET["q"])){ search(q);}else{// 不做任何事情} 在sh/bash里可不能这么写，如果else分支没有语句执行，就不要写这个else，就像这样 if else if if 语句语
  • Linux服务器新手操作之二 周凡杨 Linux 简单 操作
    1.利用关键字搜寻Man Pages    man -k keyword  其中-k 是选项，keyword是要搜寻的关键字 如果现在想使用whoami命令，但是只记住了前3个字符who，就可以使用 man -k who来搜寻关键字who的man命令       [haself@HA5-DZ26 ~]$ man -k
  • socket聊天室之服务器搭建 朱辉辉33 socket
    因为我们做的是聊天室，所以会有多个客户端，每个客户端我们用一个线程去实现，通过搭建一个服务器来实现从每个客户端来读取信息和发送信息。    我们先写客户端的线程。 public class ChatSocket extends Thread{ Socket socket; public ChatSocket(Socket socket){ this.sock
  • 利用finereport建设保险公司决策分析系统的思路和方法 老A不折腾 finereport金融保险分析系统报表系统项目开发
    决策分析系统呈现的是数据页面，也就是俗称的报表，报表与报表间、数据与数据间都按照一定的逻辑设定，是业务人员查看、分析数据的平台，更是辅助领导们运营决策的平台。底层数据决定上层分析，所以建设决策分析系统一般包括数据层处理（数据仓库建设）。   项目背景介绍 通常，保险公司信息化程度很高，基本上都有业务处理系统（像集团业务处理系统、老业务处理系统、个人代理人系统等）、数据服务系统（通过
  • 始终要页面在ifream的最顶层 林鹤霄
    index.jsp中有ifream，但是session消失后要让login.jsp始终显示到ifream的最顶层。。。始终没搞定，后来反复琢磨之后，得到了解决办法，在这儿给大家分享下。。 index.jsp--->主要是加了颜色的那一句 <html> <iframe name="top" ></iframe> <ifram
  • MySQL binlog恢复数据 aigo mysql
    1，先确保my.ini已经配置了binlog：   # binlog log_bin = D:/mysql-5.6.21-winx64/log/binlog/mysql-bin.log log_bin_index = D:/mysql-5.6.21-winx64/log/binlog/mysql-bin.index log_error = D:/mysql-5.6.21-win
  • OCX打成CBA包并实现自动安装与自动升级 alxw4616 ocxcab
    近来手上有个项目,需要使用ocx控件 (ocx是什么? http://baike.baidu.com/view/393671.htm) 在生产过程中我遇到了如下问题. 1. 如何让 ocx 自动安装?     a) 如何签名?     b) 如何打包?     c) 如何安装到指定目录? 2.
  • Hashmap队列和PriorityQueue队列的应用 百合不是茶 Hashmap队列PriorityQueue队列
      HashMap队列已经是学过了的,但是最近在用的时候不是很熟悉,刚刚重新看以一次,   HashMap是K,v键 ,值     put()添加元素      //下面试HashMap去掉重复的 package com.hashMapandPriorityQueue; import java.util.H
  • JDK1.5 returnvalue实例 bijian1013 javathreadjava多线程returnvalue
    Callable接口： 返回结果并且可能抛出异常的任务。实现者定义了一个不带任何参数的叫做 call 的方法。 Callable 接口类似于 Runnable，两者都是为那些其实例可能被另一个线程执行的类设计的。但是 Runnable 不会返回结果，并且无法抛出经过检查的异常。        ExecutorService接口方
  • angularjs指令中动态编译的方法(适用于有异步请求的情况) 内嵌指令无效 bijian1013 JavaScriptAngularJS
            在directive的link中有一个$http请求，当请求完成后根据返回的值动态做element.append('......');这个操作，能显示没问题，可问题是我动态组的HTML里面有ng-click，发现显示出来的内容根本不执行ng-click绑定的方法！     
  • 【Java范型二】Java范型详解之extend限定范型参数的类型 bit1129 extend
    在第一篇中，定义范型类时，使用如下的方式：   public class Generics<M, S, N> { //M,S,N是范型参数 }  这种方式定义的范型类有两个基本的问题：   1. 范型参数定义的实例字段，如private M m = null;由于M的类型在运行时才能确定，那么我们在类的方法中，无法使用m，这跟定义pri
  • 【HBase十三】HBase知识点总结 bit1129 hbase
    1. 数据从MemStore flush到磁盘的触发条件有哪些？    a.显式调用flush，比如flush 'mytable'    b.MemStore中的数据容量超过flush的指定容量，hbase.hregion.memstore.flush.size,默认值是64M 2. Region的构成是怎么样？ 1个Region由若干个Store组成
  • 服务器被DDOS攻击防御的SHELL脚本 ronin47
    mkdir /root/bin vi /root/bin/dropip.sh #!/bin/bash/bin/netstat -na|grep ESTABLISHED|awk ‘{print $5}’|awk -F:‘{print $1}’|sort|uniq -c|sort -rn|head -10|grep -v -E ’192.168|127.0′|awk ‘{if($2!=null&a
  • java程序员生存手册-craps 游戏-一个简单的游戏 bylijinnan java
    import java.util.Random; public class CrapsGame { /** * *一个简单的赌*博游戏，游戏规则如下： *玩家掷两个骰子，点数为1到6，如果第一次点数和为7或11，则玩家胜， *如果点数和为2、3或12，则玩家输， *如果和为其它点数，则记录第一次的点数和，然后继续掷骰，直至点数和等于第一次掷出的点
  • TOMCAT启动提示NB: JAVA_HOME should point to a JDK not a JRE解决 开窍的石头 JAVA_HOME
    当tomcat是解压的时候，用eclipse启动正常，点击startup.bat的时候启动报错; 报错如下：   The JAVA_HOME environment variable is not defined correctly This environment variable is needed to run this program NB: JAVA_HOME shou
  • [操作系统内核]操作系统与互联网 comsci 操作系统
         我首先申明：我这里所说的问题并不是针对哪个厂商的，仅仅是描述我对操作系统技术的一些看法       操作系统是一种与硬件层关系非常密切的系统软件，按理说，这种系统软件应该是由设计CPU和硬件板卡的厂商开发的，和软件公司没有直接的关系，也就是说，操作系统应该由做硬件的厂商来设计和开发
  • 富文本框ckeditor_4.4.7 文本框的简单使用 支持IE11 cuityang 富文本框
    <html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"> <head> <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" /> <title>知识库内容编辑</tit
  • Property null not found darrenzhu datagridFlexAdvancedpropery null
    When you got error message like "Property null not found ***", try to fix it by the following way: 1)if you are using AdvancedDatagrid, make sure you only update the data in the data prov
  • MySQl数据库字符串替换函数使用 dcj3sjt126com mysql函数替换
    需求：需要将数据表中一个字段的值里面的所有的  .   替换成  _   原来的数据是  site.title  site.keywords  .... 替换后要为     site_title  site_keywords   使用的SQL语句如下：   updat
  • mac上终端起动MySQL的方法 dcj3sjt126com mysqlmac
    首先去官网下载: http://www.mysql.com/downloads/ 我下载了5.6.11的dmg然后安装,安装完成之后..如果要用终端去玩SQL.那么一开始要输入很长的:/usr/local/mysql/bin/mysql 这不方便啊,好想像windows下的cmd里面一样输入mysql -uroot -p1这样...上网查了下..可以实现滴. 打开终端,输入: 1
  • Gson使用一（Gson） eksliang jsongson
    转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2175401 一.概述 从结构上看Json，所有的数据（data）最终都可以分解成三种类型： 第一种类型是标量（scalar），也就是一个单独的字符串（string）或数字（numbers），比如"ickes"这个字符串。 第二种类型是序列（sequence），又叫做数组（array）
  • android点滴4 gundumw100 android
    Android 47个小知识 http://www.open-open.com/lib/view/open1422676091314.html Android实用代码七段（一） http://www.cnblogs.com/over140/archive/2012/09/26/2611999.html http://www.cnblogs.com/over140/arch
  • JavaWeb之JSP基本语法 ihuning javaweb
      目录   JSP模版元素  JSP表达式  JSP脚本片断  EL表达式  JSP注释  特殊字符序列的转义处理  如何查找JSP页面中的错误   JSP模版元素    JSP页面中的静态HTML内容称之为JSP模版元素，在静态的HTML内容之中可以嵌套JSP
  • App Extension编程指南（iOS8/OS X v10.10）中文版 啸笑天 ext
             当iOS 8.0和OS X v10.10发布后，一个全新的概念出现在我们眼前，那就是应用扩展。顾名思义，应用扩展允许开发者扩展应用的自定义功能和内容，能够让用户在使用其他app时使用该项功能。你可以开发一个应用扩展来执行某些特定的任务，用户使用该扩展后就可以在多个上下文环境中执行该任务。比如说，你提供了一个能让用户把内容分
  • SQLServer实现无限级树结构 macroli oraclesqlSQL Server
    表结构如下： 数据库id path titlesort 排序 1 0 首页 0 2 0,1 新闻 1 3 0,2 JAVA 2 4 0,3 JSP 3 5 0,2,3 业界动态 2 6 0,2,3 国内新闻 1 创建一个存储过程来实现，如果要在页面上使用可以设置一个返回变量将至传过去   create procedure test as begin decla
  • Css居中div，Css居中img，Css居中文本，Css垂直居中div qiaolevip 众观千象学习永无止境每天进步一点点css
    /**********Css居中Div**********/ div.center { width: 100px; margin: 0 auto; } /**********Css居中img**********/ img.center { display: block; margin-left: auto; margin-right: auto; }
  • Oracle 常用操作(实用) 吃猫的鱼 oracle
    SQL>select text from all_source where owner=user and name=upper('&plsql_name');  SQL>select * from user_ind_columns where index_name=upper('&index_name');  将表记录恢复到指定时间段以前
  • iOS中使用RSA对数据进行加密解密 witcheryne iosrsaiPhoneobjective c
      RSA算法是一种非对称加密算法,常被用于加密数据传输.如果配合上数字摘要算法, 也可以用于文件签名. 本文将讨论如何在iOS中使用RSA传输加密数据. 本文环境 mac os  openssl-1.0.1j, openssl需要使用1.x版本, 推荐使用[homebrew](http://brew.sh/)安装. Java 8 RSA基本原理 RS
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他