halerr
halerr

python3.6 安装pyltp

当时安装pyltp一直报错，缺少balabala... 安装了都没有什么暖用  so成功后安利一下

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

2、下载好了以后, 在命令行下, cd到wheel文件所在的目录, 然后使用命令pip install wheel文件名 安装.  

pip install 文件名.whl

3、安装好了以后, 打开python shell, 试用一下.

from pyltp import SentenceSplitter
sents = SentenceSplitter.split('元芳你怎么看？我就趴窗口上看呗！')  # 分句

print('\n'.join(sents))

python3.6 安装pyltp_第1张图片

有问题留言...

 

 

你可能感兴趣的:(自然语言处理)

  • 腾讯云大模型知识引擎与DeepSeek：打造懒人专属的谷歌浏览器翻译插件 大富大贵7 程序员知识储备1程序员知识储备2程序员知识储备3腾讯云云计算
    摘要：随着人工智能技术的飞速发展，越来越多的前沿技术和工具已走入日常生活。翻译工具作为跨语言沟通的桥梁，一直处于技术创新的风口浪尖。本文探讨了腾讯云大模型知识引擎与DeepSeek结合谷歌浏览器插件的可能性，旨在为用户提供一种便捷、高效的翻译体验。通过应用深度学习、自然语言处理和知识图谱技术，该插件不仅能实时翻译网页内容，还能根据上下文进行智能推荐，实现精准的语境转换。本文将详细阐述其设计思路、技
  • 使用大语言模型API在AI应用中的实现 qq_37836323 人工智能语言模型自然语言处理python
    随着人工智能技术的迅速发展，大语言模型（LLM）在自然语言处理（NLP）领域的应用越来越广泛。本文将介绍如何使用大语言模型API来实现一些基础的AI应用，并提供一个简单的demo代码，帮助大家更好地理解和使用这些技术。大语言模型API简介大语言模型（如GPT-4）能够理解和生成类似人类的文本。这些模型可以应用于各种任务，包括文本生成、语言翻译、情感分析、对话系统等。为了方便国内用户访问这些强大的模
  • 【NLP】 API在大语言模型中的应用 Nerous_ 深度学习自然语言处理语言模型人工智能
    大语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）通过API（应用程序接口）为开发者提供了便捷的调用方式，使其能够快速集成自然语言处理能力到各类应用中。以下是API在LLM中的核心应用场景及技术实现细节：一、核心应用场景自然语言理解与生成应用示例：智能客服：解析用户问题并生成回复（如ChatGPTAPI）。内容创作：自动生成文章、广告文案或代码（如OpenAI的GPT-4）。技术实现：
  • 自动语音识别（ASR）：技术、应用与未来 ajie1117 语音识别人工智能
    自动语音识别（ASR）：技术、应用与未来1.ASR简介自动语音识别（ASR，AutomaticSpeechRecognition）是一种将语音转换为文本的技术。它利用人工智能（AI）、深度学习和自然语言处理（NLP）技术来识别和理解人类的语言，使计算机能够与人类进行更自然的交互。2.ASR的工作原理ASR的核心流程通常包括以下几个步骤：语音信号采集：通过麦克风或其他设备获取音频数据。预处理：去除噪
  • 知识图谱在人工智能语义理解与推理中的关键作用及发展研究 @王威& 人工智能
    摘要本文聚焦知识图谱，深入剖析其在人工智能语义理解与推理中的核心作用。阐述知识图谱的构建原理、表示方法，分析其在自然语言处理、智能问答系统、推荐系统等多领域助力语义理解与推理的应用，探讨面临的挑战并展望未来发展方向，全面呈现知识图谱对人工智能发展的重要价值与深远影响。一、引言在人工智能追求更精准理解和处理人类语言与知识的进程中，知识图谱成为关键技术。它以结构化形式组织海量知识，揭示实体间复杂关系，
  • 《深度剖析：BERT与GPT——自然语言处理架构的璀璨双星》 人工智能深度学习
    在自然语言处理（NLP）的广袤星空中，BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers）与GPT（GenerativePretrainedTransformer）系列模型宛如两颗最为耀眼的星辰，引领着NLP技术不断迈向新的高度。它们基于独特的架构设计，以强大的语言理解与生成能力，彻底革新了NLP的研究与应用范式，成为学界和业界竞相探索
  • Transformer与图神经网络的融合与应用 AI天才研究院 DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型AI大模型企业级应用开发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与图神经网络的融合与应用关键词：Transformer,图神经网络,注意力机制,图结构数据,图表示学习,图分类,图生成1.背景介绍近年来，深度学习技术在各个领域取得了显著的进展。其中，Transformer模型和图神经网络（GraphNeuralNetworks,GNNs）是两个备受关注的研究方向。Transformer最初应用于自然语言处理领域，通过自注意力机制实现了并行计
  • 使用 OpenAI Chat 模型进行对话开发的入门指南 eahba python
    技术背景介绍OpenAI的对话模型（ChatOpenAI）为开发者提供了强大的自然语言处理功能，可以实现高度交互的AI应用。这篇文章将帮助您快速入门，了解如何在您的应用中集成和使用这些模型，并探讨不同的功能特性。核心原理解析ChatOpenAI模型是基于OpenAI的GPT家族，能够理解上下文并产生对话式回应。最新版的模型不仅支持标准文本输入输出，还支持工具调用、结构化输出等高级特性，满足多种复杂
  • AI 大模型应用数据中心的数据迁移架构 AGI大模型与大数据研究院 DeepSeekR1&大数据AI人工智能javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
    AI大模型、数据中心、数据迁移、架构设计、迁移策略、性能优化、安全保障1.背景介绍随着人工智能（AI）技术的飞速发展，大规模AI模型的应用日益广泛，涵盖了自然语言处理、计算机视觉、语音识别等多个领域。这些AI模型通常需要海量的数据进行训练和推理，因此数据中心作为AI应用的基础设施，显得尤为重要。然而，随着AI模型规模的不断扩大，数据中心面临着新的挑战：数据规模庞大:AI模型的训练和推理需要海量数据
  • 人工智能之数学基础：数学对人工智能技术发展的作用 每天五分钟玩转人工智能 机器学习深度学习之数学基础人工智能深度学习机器学习神经网络自然语言处理数学
    本文重点数学是人工智能技术发展的基础，它提供了人工智能技术所需的数学理论和算法，包括概率论、统计学、线性代数、微积分、图论等等。本文将从以下几个方面探讨数学对人工智能技术发展的作用。概率论和统计学概率论和统计学是人工智能技术中最为重要的数学分支之一。概率论和统计学的应用范围非常广泛，包括机器学习、数据挖掘、自然语言处理、计算机视觉等领域。在人工智能技术中，概率论和统计学主要用于处理不确定性的问题，
  • 一切皆是映射：DQN训练加速技术：分布式训练与GPU并行 AI天才研究院 计算AI大模型企业级应用开发实战ChatGPT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1.1深度强化学习的兴起近年来，深度强化学习（DeepReinforcementLearning，DRL）在游戏、机器人控制、自然语言处理等领域取得了令人瞩目的成就。作为一种结合深度学习和强化学习的强大技术，DRL能够使智能体在与环境交互的过程中学习最优策略，从而实现自主决策和控制。1.2DQN算法及其局限性深度Q网络（DeepQ-Network，DQN）是DRL的一种经典算法，它利用
  • 大规模语言模型从理论到实践 分布式训练的集群架构 AI智能涌现深度研究 DeepSeekR1&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
    大规模语言模型从理论到实践分布式训练的集群架构作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着深度学习技术的飞速发展，大规模语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）在自然语言处理（NaturalLanguageProcessing,NLP）领域取得了突破性进展。LLMs，如BERT、GPT-3等，通
  • 近期计算机领域的热点技术 0dayNu1L 云计算量子计算人工智能
    随着科技的飞速发展，计算机领域的新技术、新趋势层出不穷。本文将探讨近期计算机领域的几个热点技术趋势，并对它们进行简要的分析和展望。一、人工智能与机器学习人工智能（AI）和机器学习（ML）是近年来计算机领域最为热门的话题之一。AI和ML技术已经广泛应用于图像识别、自然语言处理、智能推荐等领域，并取得了显著的成果。随着技术的不断进步，AI和ML将更深入地渗透到各个行业，为人类社会带来更多便利和效益。在
  • 书籍-《动手学深度学习（英文版）》
    书籍：DiveintoDeepLearning作者：AstonZhang，ZacharyC.Lipton，MuLi，AlexanderJ.Smola出版：CambridgeUniversityPress编辑：陈萍萍的公主@一点人工一点智能下载：书籍下载-《动手学深度学习（英文版）》01书籍介绍深度学习已经彻底改变了模式识别，为计算机视觉、自然语言处理和自动语音识别等领域提供了强大的工具。应用深度学
  • 向量数据库 PieCloudVector 进阶系列丨打造以 LLM 为基础的聊天机器人
    本系列前两篇文章深入探讨了PieCloudVector在图片和音频数据上的应用之后，本文将聚焦于文本数据，探索PieCloudVector对于文本数据的向量化处理、存储以及检索，并最终结合LLM打造聊天机器人的全流程。在自然语言处理任务中涉及到大量对文本数据的处理、分析和理解，而向量数据库在其中发挥了重要的作用。本文为《PieCloudVector进阶系列》的第三篇，将为大家介绍如何利用PieCl
  • 【十 自然语言处理项目实战】【10.2 数据收集与预处理】 再见孙悟空_ #自然语言处理人工智能知识图谱transformer自然语言处理数据收集自然语言处理预处理自然语言处理项目
    各位在数据泥潭里打滚的勇士们，今天咱们要聊的这个话题，就像学做川菜必须掌握的"火锅底料炒制法"——数据收集与预处理！这玩意儿看着像脏活累活，实则是决定你模型上限的生死关卡。作为一个曾把BERT训成人工智障的老司机，这就把五年掉坑经验熬成一锅十全大补汤！（戴上橡胶手套准备掏数据）一、数据收集的野路子：比盗墓还刺激的冒险1.1公开数据集寻宝图（附藏宝坐标）①正道的光：Kaggle（数据界的沃尔玛）：搜
  • 实战LLM强化学习——使用GRPO（DeepSeek R1出圈算法） 大富大贵7 程序员知识储备1程序员知识储备2程序员知识储备3经验分享
    引言近年来，深度强化学习（DRL）已经成为解决复杂决策问题的一个强有力工具，尤其是在自然语言处理（NLP）领域的广泛应用。通过不断优化决策策略，DRL能在大量数据中学习最佳行为，尤其是大型语言模型（LLM）在任务中展现出的巨大潜力。然而，随着模型规模的扩大和任务复杂性的增加，传统的强化学习算法开始暴露出训练效率低、收敛速度慢等问题。为了解决这些挑战，DeepSeek公司提出了一个新的强化学习算法—
  • 理解并使用基于n-gram重叠的示例选择器 shuoac easyui前端javascriptpython
    在AI及自然语言处理任务中，选择与输入最相似的示例可以显著提升生成的质量和上下文相关性。本文将介绍如何使用NGramOverlapExampleSelector工具，通过n-gram重叠来筛选和排序示例，从而帮助实现这一目标。技术背景介绍n-gram重叠技术通过比较输入文本与示例文本在字符或词组上的相似度，计算一个介于0到1之间的分数来表示相似度。这个分数越高，表示文本间的重叠越大。NGramOv
  • 文本纠错（Text Correction） dundunmm 人工智能数据挖掘文本纠错人工智能数据挖掘文本纠错深度学习
    文本纠错（TextCorrection）是自然语言处理（NLP）中的一个重要任务，旨在自动检测并修正文本中的错误，包括拼写、语法、语义等层面的错误。其核心目标是通过算法模型将错误文本转换为符合语言规范的表达。该任务在自动写作辅助、搜索引擎优化、智能客服、教育等多个领域具有广泛应用。输入：包含错误的原始文本（如“我明天要去北京，希望天汽好。”）输出：修正后的规范文本（如“我明天要去北京，希望天气好。
  • 使用CharacterTextSplitter实现文本按字符拆分 bavDHAUO python
    在文本处理任务中，按字符进行拆分是一种简单且有效的方法。本篇文章将介绍如何使用CharacterTextSplitter类对文本进行按字符拆分，并生成适用于下游任务的LangChainDocument对象。技术背景介绍文本拆分是自然语言处理（NLP）中的一个基础步骤，尤其在大文本分块处理、文本摘要等任务中。CharacterTextSplitter是langchain-text-splitters
  • 【产品小白】什么是AI产品经理 百事不可口y 产品经理的一步一步人工智能产品经理学习产品运营内容运营用户运营
    一、AI产品经理的定义与角色定位AI产品经理是人工智能技术与商业应用之间的核心桥梁，负责将复杂的AI技术转化为满足市场需求的产品。需同时具备技术理解力、商业洞察力和用户思维，既要参与算法选型与数据建模，又要定义产品功能与市场策略，是贯穿产品全生命周期的关键角色。与传统互联网产品经理相比，AI产品经理的独特之处在于：技术深度参与：需理解机器学习、自然语言处理（NLP）、计算机视觉等技术原理，并参与数
  • 使用LangChain实现大规模语言模型自发现推理结构 VYSAHF langchain语言模型人工智能python
    使用LangChain实现大规模语言模型自发现推理结构在现代自然语言处理(NLP)的研究中，大规模语言模型（LLMs）已经展示了强大的能力。然而，在应对复杂的推理问题时，传统的提示方法常常力不从心。这篇文章将带您了解SELF-DISCOVER，一种新兴的框架，如何通过LangChain来实现自动化、动态化的推理结构构建，以提高LLMs的性能。技术背景介绍大规模语言模型（如GPT-4和PaLM2）已
  • 【论文精读】PatchTST-基于分块及通道独立机制的Transformer模型 打酱油的葫芦娃 时序预测算法时序预测PatchTSTTransformer预训练微调表征学习
    《ATIMESERIESISWORTH64WORDS:LONG-TERMFORECASTINGWITHTRANSFORMERS》的作者团队来自PrincetonUniversity和IBMResearch，发表在ICLR2023会议上。动机Transformer模型因其自注意力机制在处理序列数据方面的优势，在自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、语音等多个领域取得了巨大成功。这种机制使得模型
  • 低代码平台未来发展趋势有哪些？ 低代码
    低代码平台的未来发展趋势呈现出多维度的创新与深化，以下结合JNPF快速开发平台的特性，为您分析其未来的发展方向：1.智能化与AI深度融合低代码平台将与人工智能技术深度融合，实现开发流程的智能化升级。例如，JNPF平台有望通过自然语言处理技术，让开发者仅需用自然语言描述需求，平台即可自动生成初步的应用架构和代码逻辑。此外，AI技术还将用于智能推荐、代码自动生成、流程自动化等功能，进一步提升开发效率。
  • Dyn-VQA：含1452动态问题的视觉问答数据集，需灵活提供知识检索方案，查询、工具与检索时间皆可变。 数据集
    2024-11-05，由阿里巴巴集团创建Dyn-VQA数据集，它包含三种类型的“动态”问题，需要复杂的知识检索策略，这些问题的查询、工具和时间都是可变的。这个数据集的创建对于推动mRAG研究和解决现有VQA数据集无法充分反映启发式mRAGs在获取复杂知识方面的刚性问题具有重要意义。数据集地址：Dyn-VQA|多模态检索数据集|自然语言处理数据集一、研究背景：在多模态大型语言模型（MLLMs）中，解
  • 统计机器学习 (Statistical Machine Learning) 原理与代码实例讲解 AGI大模型与大数据研究院 DeepSeekR1&大数据AI人工智能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
    统计机器学习(StatisticalMachineLearning)原理与代码实例讲解1.背景介绍统计机器学习是现代人工智能和数据科学的核心领域之一。它结合了统计学和计算机科学的理论与方法，通过数据驱动的方式来构建预测模型和决策系统。统计机器学习不仅在学术研究中占据重要地位，还在工业界有广泛应用，如推荐系统、图像识别、自然语言处理等。2.核心概念与联系2.1统计学与机器学习的关系统计学关注数据的收
  • AI人工智能深度学习算法：搭建可拓展的深度学习模型架构 AI大模型应用之禅 DeepSeekR1&AI大模型与大数据javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
    深度学习、模型架构、可拓展性、神经网络、机器学习1.背景介绍深度学习作为人工智能领域最前沿的技术之一，在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了突破性的进展。深度学习模型的成功离不开其强大的学习能力和可拓展性。本文将深入探讨深度学习算法的原理、模型架构设计以及可拓展性的关键要素，并通过代码实例和实际应用场景，帮助读者理解如何搭建可拓展的深度学习模型架构。2.核心概念与联系深度学习的核心概念是人
  • 用 AI 提高开发效率：自动生成代码、优化 SQL 查询、写测试用例 Js_x 人工智能sql测试用例
    引言人工智能（AI）正在深刻改变软件开发行业。从代码自动补全到SQL查询优化，再到自动化测试，AI工具已经成为开发者提高生产力的重要助手。本文将介绍ChatGPT、GitHubCopilot、Tabnine等AI编程工具的实际应用，帮助开发者更高效地编写代码、优化数据库查询，并自动生成测试用例。1.AI代码生成：提升开发效率1.1ChatGPT代码生成ChatGPT具备强大的自然语言处理能力，可以
  • RAG 在多模态数据处理中的应用探索：结合图像与文本生成 hy098543 AIGC
    目录引言多模态数据处理的挑战与需求数据异质性与融合难题多样化应用场景的需求RAG在图像与文本生成中的应用架构图像检索与文本生成协同跨模态特征融合与生成关键技术与实现细节图像特征提取与表示文本检索与语义理解跨模态生成模型训练应用案例分析智能设计辅助医疗影像报告生成结论引言随着信息技术的飞速发展，数据呈现出多模态的特性，即包含文本、图像、音频、视频等多种形式。在自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV
  • 理解深度学习1-简介 shangjg3 PyTorch深度学习实战深度学习人工智能
    人工智能（AI）旨在打造模仿智能行为的系统。它覆盖了众多方法，涵盖了基于逻辑、搜索和概率推理的技术。机器学习是AI的一个分支，它通过对观测数据进行数学模型拟合来学习决策制定。这个领域近年来迅猛发展，现在几乎（虽不完全准确）与AI同义。深度神经网络是一类机器学习模型，将其应用到数据上的过程称为深度学习。目前，深度网络是最强大和最实用的机器学习模型之一，常见于日常生活中。我们常常用自然语言处理（Nat
  • tomcat基础与部署发布 暗黑小菠萝 Tomcat java web
    从51cto搬家了，以后会更新在这里方便自己查看。 做项目一直用tomcat，都是配置到eclipse中使用，这几天有时间整理一下使用心得，有一些自己配置遇到的细节问题。 Tomcat：一个Servlets和JSP页面的容器，以提供网站服务。 一、Tomcat安装     安装方式：①运行.exe安装包      &n
  • 网站架构发展的过程 ayaoxinchao 数据库应用服务器网站架构
    1.初始阶段网站架构：应用程序、数据库、文件等资源在同一个服务器上 2.应用服务和数据服务分离：应用服务器、数据库服务器、文件服务器 3.使用缓存改善网站性能：为应用服务器提供本地缓存，但受限于应用服务器的内存容量，可以使用专门的缓存服务器，提供分布式缓存服务器架构 4.使用应用服务器集群改善网站的并发处理能力：使用负载均衡调度服务器，将来自客户端浏览器的访问请求分发到应用服务器集群中的任何
  • [信息与安全]数据库的备份问题 comsci 数据库
          如果你们建设的信息系统是采用中心-分支的模式,那么这里有一个问题   如果你的数据来自中心数据库,那么中心数据库如果出现故障,你的分支机构的数据如何保证安全呢?    是否应该在这种信息系统结构的基础上进行改造,容许分支机构的信息系统也备份一个中心数据库的文件呢?  &n
  • 使用maven tomcat plugin插件debug关联源代码 商人shang mavendebug查看源码tomcat-plugin
    *首先需要配置好'''maven-tomcat7-plugin'''，参见[[Maven开发Web项目]]的'''Tomcat'''部分。 *配置好后，在[[Eclipse]]中打开'''Debug Configurations'''界面，在'''Maven Build'''项下新建当前工程的调试。在'''Main'''选项卡中点击'''Browse Workspace...'''选择需要开发的
  • 大访问量高并发 oloz 大访问量高并发
    大访问量高并发的网站主要压力还是在于数据库的操作上，尽量避免频繁的请求数据库。下面简 要列出几点解决方案： 01、优化你的代码和查询语句，合理使用索引 02、使用缓存技术例如memcache、ecache将不经常变化的数据放入缓存之中 03、采用服务器集群、负载均衡分担大访问量高并发压力 04、数据读写分离 05、合理选用框架，合理架构(推荐分布式架构)。
  • cache 服务器 小猪猪08 cache
    Cache   即高速缓存.那么cache是怎么样提高系统性能与运行速度呢？是不是在任何情况下用cache都能提高性能？是不是cache用的越多就越好呢？我在近期开发的项目中有所体会，写下来当作总结也希望能跟大家一起探讨探讨，有错误的地方希望大家批评指正。 　　1.Cache   是怎么样工作的? 　　Cache   是分配在服务器上
  • mysql存储过程 香水浓 mysql
    Description:插入大量测试数据 use xmpl; drop procedure if exists mockup_test_data_sp; create procedure mockup_test_data_sp( in number_of_records int ) begin declare cnt int; declare name varch
  • CSS的class、id、css文件名的常用命名规则 agevs JavaScriptUI框架Ajaxcss
      CSS的class、id、css文件名的常用命名规则     (一)常用的CSS命名规则 　　头：header 　　内容：content/container 　　尾：footer 　　导航：nav 　　侧栏：sidebar 　　栏目：column 　　页面外围控制整体布局宽度：wrapper 　　左右中：left right
  • 全局数据源 AILIKES javatomcatmysqljdbcJNDI
    实验目的：为了研究两个项目同时访问一个全局数据源的时候是创建了一个数据源对象，还是创建了两个数据源对象。 1：将diuid和mysql驱动包（druid-1.0.2.jar和mysql-connector-java-5.1.15.jar）copy至%TOMCAT_HOME%/lib下；2：配置数据源，将JNDI在%TOMCAT_HOME%/conf/context.xml中配置好,格式如下：&l
  • MYSQL的随机查询的实现方法 baalwolf mysql
    MYSQL的随机抽取实现方法。举个例子，要从tablename表中随机提取一条记录，大家一般的写法就是：SELECT * FROM tablename ORDER BY RAND() LIMIT 1。但是，后来我查了一下MYSQL的官方手册，里面针对RAND()的提示大概意思就是，在ORDER BY从句里面不能使用RAND()函数，因为这样会导致数据列被多次扫描。但是在MYSQL 3.23版本中，
  • JAVA的getBytes()方法 bijian1013 javaeclipseunixOS
        在Java中，String的getBytes()方法是得到一个操作系统默认的编码格式的字节数组。这个表示在不同OS下，返回的东西不一样！      String.getBytes(String decode)方法会根据指定的decode编码返回某字符串在该编码下的byte数组表示，如： byte[] b_gbk = "
  • AngularJS中操作Cookies bijian1013 JavaScriptAngularJSCookies
            如果你的应用足够大、足够复杂，那么你很快就会遇到这样一咱种情况：你需要在客户端存储一些状态信息，这些状态信息是跨session(会话)的。你可能还记得利用document.cookie接口直接操作纯文本cookie的痛苦经历。         幸运的是，这种方式已经一去不复返了，在所有现代浏览器中几乎
  • [Maven学习笔记五]Maven聚合和继承特性 bit1129 maven
    Maven聚合   在实际的项目中，一个项目通常会划分为多个模块，为了说明问题，以用户登陆这个小web应用为例。通常一个web应用分为三个模块： 1. 模型和数据持久化层user-core, 2. 业务逻辑层user-service以 3. web展现层user-web， user-service依赖于user-core user-web依赖于user-core和use
  • 【JVM七】JVM知识点总结 bit1129 jvm
      1. JVM运行模式 1.1 JVM运行时分为-server和-client两种模式，在32位机器上只有client模式的JVM。通常，64位的JVM默认都是使用server模式，因为server模式的JVM虽然启动慢点，但是，在运行过程，JVM会尽可能的进行优化 1.2 JVM分为三种字节码解释执行方式：mixed mode, interpret mode以及compiler
  • linux下查看nginx、apache、mysql、php的编译参数 ronin47
    在linux平台下的应用，最流行的莫过于nginx、apache、mysql、php几个。而这几个常用的应用，在手工编译完以后，在其他一些情况下（如：新增模块），往往想要查看当初都使用了那些参数进行的编译。这时候就可以利用以下方法查看。 1、nginx [root@361way ~]# /App/nginx/sbin/nginx -V nginx: nginx version: nginx/
  • unity中运用Resources.Load的方法？ brotherlamp unity视频unity资料unity自学unityunity教程
    问：unity中运用Resources.Load的方法？ 答：Resources.Load是unity本地动态加载资本所用的方法,也即是你想动态加载的时分才用到它,比方枪弹,特效,某些实时替换的图像什么的,主张此文件夹不要放太多东西,在打包的时分,它会独自把里边的一切东西都会集打包到一同,不论里边有没有你用的东西,所以大多数资本应该是自个建文件放置 1、unity实时替换的物体即是依据环境条件
  • 线段树-入门 bylijinnan java算法线段树
    /** * 线段树入门 * 问题：已知线段[2,5] [4,6] [0,7]；求点2,4,7分别出现了多少次 * 以下代码建立的线段树用链表来保存，且树的叶子结点类似[i,i] * * 参考链接：http://hi.baidu.com/semluhiigubbqvq/item/be736a33a8864789f4e4ad18 * @author lijinna
  • 全选与反选 chicony 全选
      <!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/html4/loose.dtd"> <html> <head> <title>全选与反选</title>
  • vim一些简单记录 chenchao051 vim
    mac在/usr/share/vim/vimrc linux在/etc/vimrc   1、问：后退键不能删除数据，不能往后退怎么办？       答：在vimrc中加入set backspace=2   2、问：如何控制tab键的缩进？       答：在vimrc中加入set tabstop=4 (任何
  • Sublime Text 快捷键 daizj 快捷键sublime
    [size=large][/size]Sublime Text快捷键：Ctrl+Shift+P：打开命令面板Ctrl+P：搜索项目中的文件Ctrl+G：跳转到第几行Ctrl+W：关闭当前打开文件Ctrl+Shift+W：关闭所有打开文件Ctrl+Shift+V：粘贴并格式化Ctrl+D：选择单词，重复可增加选择下一个相同的单词Ctrl+L：选择行，重复可依次增加选择下一行Ctrl+Shift+L：
  • php 引用(&)详解 dcj3sjt126com PHP
    在PHP 中引用的意思是：不同的名字访问同一个变量内容. 与Ｃ语言中的指针是有差别的．Ｃ语言中的指针里面存储的是变量的内容在内存中存放的地址 变量的引用 PHP 的引用允许你用两个变量来指向同一个内容  复制代码代码如下: <?  $a="ABC";  $b =&$a;  echo
  • SVN中trunk,branches,tags用法详解 dcj3sjt126com SVN
    Subversion有一个很标准的目录结构，是这样的。比如项目是proj，svn地址为svn://proj/，那么标准的svn布局是svn://proj/|+-trunk+-branches+-tags这是一个标准的布局，trunk为主开发目录，branches为分支开发目录，tags为tag存档目录（不允许修改）。但是具体这几个目录应该如何使用，svn并没有明确的规范，更多的还是用户自己的习惯。
  • 对软件设计的思考 e200702084 设计模式数据结构算法ssh活动
    软件设计的宏观与微观    软件开发是一种高智商的开发活动。一个优秀的软件设计人员不仅要从宏观上把握软件之间的开发，也要从微观上把握软件之间的开发。宏观上，可以应用面向对象设计，采用流行的SSH架构，采用web层，业务逻辑层，持久层分层架构。采用设计模式提供系统的健壮性和可维护性。微观上，对于一个类，甚至方法的调用，从计算机的角度模拟程序的运行情况。了解内存分配，参数传
  • 同步、异步、阻塞、非阻塞 geeksun 非阻塞
    同步、异步、阻塞、非阻塞这几个概念有时有点混淆，在此文试图解释一下。   同步：发出方法调用后，当没有返回结果，当前线程会一直在等待（阻塞）状态。 场景：打电话，营业厅窗口办业务、B/S架构的http请求-响应模式。   异步：方法调用后不立即返回结果，调用结果通过状态、通知或回调通知方法调用者或接收者。异步方法调用后，当前线程不会阻塞，会继续执行其他任务。 实现：
  • Reverse SSH Tunnel 反向打洞實錄 hongtoushizi ssh
    實際的操作步驟： # 首先，在客戶那理的機器下指令連回我們自己的 Server，並設定自己 Server 上的 12345 port 會對應到幾器上的 SSH port ssh -NfR 12345:localhost:22 [email protected] # 然後在 myhost 的機器上連自己的 12345 port，就可以連回在客戶那的機器 ssh localhost -p 1
  • Hibernate中的缓存 Josh_Persistence 一级缓存Hiberante缓存查询缓存二级缓存
    Hibernate中的缓存   一、Hiberante中常见的三大缓存：一级缓存，二级缓存和查询缓存。 Hibernate中提供了两级Cache，第一级别的缓存是Session级别的缓存，它是属于事务范围的缓存。这一级别的缓存是由hibernate管理的，一般情况下无需进行干预；第二级别的缓存是SessionFactory级别的缓存，它是属于进程范围或群集范围的缓存。这一级别的缓存
  • 对象关系行为模式之延迟加载 home198979 PHP架构延迟加载
    形象化设计模式实战     HELLO!架构   一、概念 Lazy Load：一个对象，它虽然不包含所需要的所有数据，但是知道怎么获取这些数据。 延迟加载貌似很简单，就是在数据需要时再从数据库获取，减少数据库的消耗。但这其中还是有不少技巧的。     二、实现延迟加载 实现Lazy Load主要有四种方法：延迟初始化、虚
  • xml 验证 pengfeicao521 xmlxml解析
    有些字符，xml不能识别，用jdom或者dom4j解析的时候就报错 public static void testPattern() { // 含有非法字符的串 String str =       "Jamey&#52828;&#01;&#02;&#209;&#1282
  • div设置半透明效果 spjich css半透明
    为div设置如下样式：   div{filter:alpha(Opacity=80);-moz-opacity:0.5;opacity: 0.5;}        说明： 1、filter：对win IE设置半透明滤镜效果，filter:alpha(Opacity=80)代表该对象80%半透明，火狐浏览器不认2、-moz-opaci
  • 你真的了解单例模式么？ w574240966 java单例设计模式jvm
        单例模式，很多初学者认为单例模式很简单，并且认为自己已经掌握了这种设计模式。但事实上，你真的了解单例模式了么。   一，单例模式的5中写法。（回字的四种写法，哈哈。）     1，懒汉式           （1）线程不安全的懒汉式 public cla
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他