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词袋模型(英语:Bag-of-wordsmodel)是个在自然语言处理和信息检索(IR)下被简化的表达模型。以下关于词袋模型(BagofWord,BoW)的说法正确的是?A.将所有词语装进一个袋子里,不考虑其词法和语序的问题,即每个词语都是独立的B.词袋模型只能应用在文件分类C.CBOW是词袋模型的一种D.GloVe模型是词袋模型的一种数据分析认证考试介绍:点击进入数据分析考试大纲下载题目来源于C
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不断持续学习ing
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CBOW(ContinuousBagofWords)模型是一种用于训练词向量的方法。想象一下,CBOW就像是一个猜词游戏。它从一个文本中选取一个词作为目标词,然后把这个目标词周围的几个词当成线索。CBOW的任务就是根据这些线索来猜出目标词是什么。为了完成这个任务,CBOW会先把这些线索词(周围的词)都转换成向量,然后把这些向量加起来或者求平均,得到一个综合的向量表示。接着,CBOW会用这个综合向量
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1、nnlm神经网络语言模型:ANeuralProbabilisticLanguageModel------阅读笔记_hx14301009的博客-CSDN博客2、Word2vec的skipgram模型输入是中心词和背景词NLP之---word2vec算法skip-gram原理详解_Ricky-CSDN博客_skipgram层级的softmax:本质是将N分类问题转换成logN(底数为2)次的二分类
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文章目录词向量Word2Vec:CBOW模型和Skip-Gram模型通过nn.Embedding来实现词嵌入Word2Vec小结词向量下面这张图就形象地呈现了词向量的内涵:把词转化为向量,从而捕捉词与词之间的语义和句法关系,使得具有相似含义或相关性的词语在向量空间中距离较近。我们把语料库中的词和某些上下文信息,都“嵌入”了向量表示中。将词映射到向量空间时,会将这个词和它周围的一些词语一起学习,这就
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将词表征为实数值向量的高效工具,采用的模型有CBOW(Continuesbag-of-words连续词袋模型)和Skip-Gram两种。word2vec通过训练,可以把对文本内容的处理简化为K维向量空间中的向量运算词向量:把一个词表示成一个向量One-hotRepresentation维度是词典的大小DistributedRepresentation维度以50,100比较常见CBOW:用上下文预测
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这是一个简单有效的文本分类算法优势:可以在排序限制、低损失近似值下以10Min极短的时间训练出百万级的模型架构:整体与cbow类似:cbow根据上下文推测某个单词出现的最大概率对基于词袋bow的句子文本进行一个简单和有效的线性分类该分类可以选择逻辑回归或者SVM为了使输入简单,使用一个look-uptable查找表,把单词平均转化到文本形式-使用softmax来计算预定义类的概率分布,目的是为了加
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构成比之前多了一个圈这个圈包含t时刻之前的数据特征,主要用在NLP自然语言处理中。只用最后一个结果ht,前面的当做中间结果特点会把之前看到的都记下来,但第n句话和第一句话之间联系不太大,没必要LSTM自然语言处理考虑词的前后顺序和相关性构建词向量,不断向后滑动学习cbow和skip-gram方法cbow输入上下文,输出预测最中间的位置的词skip-gram输入中间的词,输出预测的上下文改进方法加入
- word2vec数学推导过程
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WelcomeToMyBlogword2vec包含两种框架,一种是CBOW(ContinuousBag-of-WordsModel),另一种是Skip-gram(ContinuousSkip-gramModel),如下图所示。这两种模型的任务是:进行词的预测,CBOW是预测P(w|context(w)),Skip-gram是预测P(context(w)|w)。当整个词典中所有词的预测任务整体达到最
- 大语言模型系列-word2vec
学海一叶
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- word2vec中的CBOW和Skip-gram
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word2cev简单介绍Word2Vec是一种用于学习词嵌入(wordembeddings)的技术,旨在将单词映射到具有语义关联的连续向量空间。Word2Vec由Google的研究员TomasMikolov等人于2013年提出,它通过无监督学习从大规模文本语料库中学习词汇的分布式表示。目前Word2Vec有两种主要模型:Skip-gram和ContinuousBagofWords(CBOW)。前面
- Word2Vec的CBOW模型
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Word2Vec中的CBOW(ContinuousBagofWords)模型是一种用于学习词向量的神经网络模型。CBOW的核心思想是根据上下文中的周围单词来预测目标单词。例如,对于句子“Thecatclimbedupthetree”,如果窗口大小为5,那么当中心单词为“climbed”时,上下文单词为“The”、“cat”、“up”和“the”。CBOW模型要求根据这四个上下文单词,计算出“cli
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复习skip-gram如上图公式,给定中心词Vc(就是上图的into),分母是一个恒定的总和。现在的问题是如何得到v向量和u向量,已知一个非常大的矩阵,这个矩阵根据不同的词对应着不同的词向量。这个矩阵包含了所有的中心词向量,从语料库的第一个窗口开始取出第一个词向量,代入上图的式子,然后最大化这个概率式值,然后为了所有这些不同的词取词向量,下一步是计算中心词(into)和其他词的概率。一开始所有数字
- 深入理解Word Embeddings:Word2Vec技术与应用
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本《WordEmbedding系列》文章包括:(1)One-hot编码(2)WordEmbedding(3)LSA(LatentSemanticAnalysis)(4)Word2vec的CBOW模型(5)Word2vec的Skip-gram模型(6)GloVe模型(7)相关编程实现本文介绍one-hot编码目录一、前言二、举例三、缺点一、前言自然语言处理的目标在于希望计算机能够理解(NLU,Und
- 【NLP】词向量 笔记
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目的:记录自己感觉经常忘的部分、和理解不深的知识点Skip-Gram【参考:Skip-Gram模型_skipgram模型_Irelia.的博客-CSDN博客】注意数据构建方式先把句子分词转成onehot,然后送入模型。训练方式是经过两个隐藏层训练结束后第一个隐藏层就是词向量矩阵classWord2Vec(nn.Module):def__init__(self,word_size,embedding
- Word2Vec(词向量)---机器学习
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Word2Vec是一种用于将词语映射到向量空间的词嵌入技术,它通过学习大量文本语料库中的词语上下文关系,将每个词语表示为高维向量。这一表示形式使得具有相似语境的词语在向量空间中更加接近。Word2Vec有两个主要的实现算法:Skip-gram和CBOW(ContinuousBagofWords)。以下是对Word2Vec的一些重点介绍:Skip-gram和CBOW:Skip-gram:通过给定中心
- NLP扎实基础1:Word2vec模型Skip-Gram Pytorch复现
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文章目录Word2vec与Skip-Gram的简介实现Word2vec的朴素想法Skip-Gram算法流程Pytorch复现Word2vec与Skip-Gram的简介wordtovector是NLP领域殿堂级的思想,这种思想为后面的xxxToVector提供了非常多的启发。通过已有的训练数据将文本(字或词)转为一个合适的向量,为后续各式各样的任务奠定了一个扎实的基础。假如我们可以将语义相同的词使用
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本节开始正式介绍word2vec中用到的两个重要模型——CBOW模型(ContinuousBag-of-Words)和Skip-gram模型(ContinuousSkip-gram)。由图8、9可见,两个模型都包含三层:输入层、投影层和输出层。CBOW是在已知当前词wtw_{t}wt的上下文wt−2,wt−1,wt+1,wt+2w_{t-2},w_{t-1},w_{t+1},w_{t+2}wt−2
- Word2Vec详解: CBOW & Skip-gram和负采样
hadiii
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Word2Vec:CBOW&Skip-gram如果是拿一个词语的上下文作为输入,来预测这个词语本身,则是CBOW模型。而如果是用一个词语作为输入,来预测它周围的上下文,那这个模型叫做Skip-gram模型。CBOW模型连续词袋模型(ContinuousBagofWords,CBOW)是一种常用的词嵌入模型,它与跳元模型有一些相似之处,但也有关键区别。连续词袋模型的主要假设是,中心词是基于其在文本序
- 动手学深度学习-自然语言处理-预训练
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词嵌入模型将单词映射到实向量的技术称为词嵌入。为什么独热向量不能表达词之间的相似性?自监督的word2vec。word2vec将每个词映射到一个固定长度的向量,这些向量能更好的表达不同词之间的相似性和类比关系。word2vec分为两类,两类模型都是自监督模型。跳元模型(SKip-Gram)。连续词袋(CBOW)模型。小结词向量是用于表示单词意义的向量,也可以看作词的特征向量。将词映射到实向量的技术
- bert 多义词_从Word2Vec到Bert
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Word2Vec模型Word2Vec有两种训练方法:CBOW和Skip-gram。CBOW的核心思想是上下文预测某个单词,Skip-gram正好相反,输入单词,要求网络预测它的上下文。如上图所示,一个单词表达成wordembedding后,很容易找到词义相近的其它词汇。wordembedding使用:句子中的单词以one-hot的形式作为输入,然后乘以学好的wordembedding矩阵Q,就直接
- 深度学习:详解word2vec + 实践操作(包括text2word)
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一、白话word2vecWord2Vec是一种用于自然语言处理(NLP)的机器学习算法,由2012年谷歌提出的文本生成词向量模型,包括CBOW(continousbagofwords)和SkipGram。 CBOW模型:是通过一个或多个单词的上下文来进行这个词语的预测 SkipGram模型:是通过一个或多个单词来进行上下文的预测。Word2Vec是一个预训练模型,已经训练好的。但也支持在不重新
- 史上最小白之《Word2vec》详解
孟菜菜
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Word2vec谷歌2013年提出来的NLP工具,它的特点就是可以将单词转化为向量表示,这样就可以通过向量与向量之间的距离来度量它们之间的相似度,从而发现他们之间存在的潜在关系。虽然现在深度学习比较广泛,但是其实word2vec并不是深度学习,因为在这个word2vec中,只是使用到了浅层的神经网络,同时它是计算词向量的一种开源工具,当我们说word2vec模型的时候,其实指的使它背后的CBOW和
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☁️主页Nowl专栏《自然语言处理》君子坐而论道,少年起而行之文章目录什么是语言模型Word2Vec介绍介绍CBOW模型介绍训练过程图解训练过程代码实现Skip-Gram模型介绍训练过程图解训练过程代码什么是语言模型语言模型的工作原理基于统计学习和概率论,其目标是捕捉语言的概率分布,即我们通过不同的任务训练模型,都是为了使语言模型获取这种概率关系,如文本生成模型,它会判断下一个应该生成什么词,一步
- 2018 · EMNLP · Dict2vec : Learning Word Embeddings using Lexical Dictionaries
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2018·EMNLP·Dict2vec:LearningWordEmbeddingsusingLexicalDictionaries·想法来源:使用词典里面对词的解释,来训练wordembedding价值:证明了这个想法的可行性方法:在词典对词的解释中,选出与词相关的正样例上下文,使用skip-gram训练词向量。缺点:直觉上没有完全利用词典的作用。而且,从解释中选出相关词本身就是一个没有理由的做
- 机器学习——词向量模型(CBOW代码实现-未开始)
# JFZero
机器学习基础算法机器学习人工智能
本来是不打算做这个CBOW代码案例的,想快马加鞭看看前馈神经网络毕竟书都买好了可是…可是…我看书的时候,感觉有点儿困难,哭的很大声…感觉自己脑细胞可能无法这么快接受要不,还是退而求个稍微难度没那么大的事,想想自己还有什么是没实现的呢哦!CBOW的案例还没做呢~在一个巨人面前,我无耻地选择了暂避其锋芒就好像,我本应该英勇地迈过刀山火海,可是我却怂了而且,怂的有理有据:CBOW还没实现呢只希望,CBO
- 传统词嵌入方法的千层套路
诸神缄默不语
人工智能学习笔记NLP自然语言处理文本表征词嵌入表示学习词袋模型TF-IDF
诸神缄默不语-个人CSDN博文目录在自然语言处理(NLP)领域,词嵌入是一种将词语转换为数值形式的方法,使计算机能够理解和处理语言数据。词嵌入wordembedding也叫文本向量化/文本表征。本文将介绍几种流行的传统词嵌入方法。文章目录0.独热编码1.词袋模型2.TF-IDF3.word2vec1.skip-gram2.CBOW4.LSA5.GloVe6.CoVe0.独热编码one-hotenc
- Enum用法
不懂事的小屁孩
enum
以前的时候知道enum,但是真心不怎么用,在实际开发中,经常会用到以下代码:
protected final static String XJ = "XJ";
protected final static String YHK = "YHK";
protected final static String PQ = "PQ";
- 【Spark九十七】RDD API之aggregateByKey
bit1129
spark
1. aggregateByKey的运行机制
/**
* Aggregate the values of each key, using given combine functions and a neutral "zero value".
* This function can return a different result type
- hive创建表是报错: Specified key was too long; max key length is 767 bytes
daizj
hive
今天在hive客户端创建表时报错,具体操作如下
hive> create table test2(id string);
FAILED: Execution Error, return code 1 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.DDLTask. MetaException(message:javax.jdo.JDODataSto
- Map 与 JavaBean之间的转换
周凡杨
java自省转换反射
最近项目里需要一个工具类,它的功能是传入一个Map后可以返回一个JavaBean对象。很喜欢写这样的Java服务,首先我想到的是要通过Java 的反射去实现匿名类的方法调用,这样才可以把Map里的值set 到JavaBean里。其实这里用Java的自省会更方便,下面两个方法就是一个通过反射,一个通过自省来实现本功能。
1:JavaBean类
1 &nb
- java连接ftp下载
g21121
java
有的时候需要用到java连接ftp服务器下载,上传一些操作,下面写了一个小例子。
/** ftp服务器地址 */
private String ftpHost;
/** ftp服务器用户名 */
private String ftpName;
/** ftp服务器密码 */
private String ftpPass;
/** ftp根目录 */
private String f
- web报表工具FineReport使用中遇到的常见报错及解决办法(二)
老A不折腾
finereportweb报表java报表总结
抛砖引玉,希望大家能把自己整理的问题及解决方法晾出来,Mark一下,利人利己。
出现问题先搜一下文档上有没有,再看看度娘有没有,再看看论坛有没有。有报错要看日志。下面简单罗列下常见的问题,大多文档上都有提到的。
1、没有返回数据集:
在存储过程中的操作语句之前加上set nocount on 或者在数据集exec调用存储过程的前面加上这句。当S
- linux 系统cpu 内存等信息查看
墙头上一根草
cpu内存liunx
1 查看CPU
1.1 查看CPU个数
# cat /proc/cpuinfo | grep "physical id" | uniq | wc -l
2
**uniq命令:删除重复行;wc –l命令:统计行数**
1.2 查看CPU核数
# cat /proc/cpuinfo | grep "cpu cores" | u
- Spring中的AOP
aijuans
springAOP
Spring中的AOP
Written by Tony Jiang @ 2012-1-18 (转)何为AOP
AOP,面向切面编程。
在不改动代码的前提下,灵活的在现有代码的执行顺序前后,添加进新规机能。
来一个简单的Sample:
目标类:
[java]
view plain
copy
print
?
package&nb
- placeholder(HTML 5) IE 兼容插件
alxw4616
JavaScriptjquery jQuery插件
placeholder 这个属性被越来越频繁的使用.
但为做HTML 5 特性IE没能实现这东西.
以下的jQuery插件就是用来在IE上实现该属性的.
/**
* [placeholder(HTML 5) IE 实现.IE9以下通过测试.]
* v 1.0 by oTwo 2014年7月31日 11:45:29
*/
$.fn.placeholder = function
- Object类,值域,泛型等总结(适合有基础的人看)
百合不是茶
泛型的继承和通配符变量的值域Object类转换
java的作用域在编程的时候经常会遇到,而我经常会搞不清楚这个
问题,所以在家的这几天回忆一下过去不知道的每个小知识点
变量的值域;
package 基础;
/**
* 作用域的范围
*
* @author Administrator
*
*/
public class zuoyongyu {
public static vo
- JDK1.5 Condition接口
bijian1013
javathreadConditionjava多线程
Condition 将 Object 监视器方法(wait、notify和 notifyAll)分解成截然不同的对象,以便通过将这些对象与任意 Lock 实现组合使用,为每个对象提供多个等待 set (wait-set)。其中,Lock 替代了 synchronized 方法和语句的使用,Condition 替代了 Object 监视器方法的使用。
条件(也称为条件队列或条件变量)为线程提供了一
- 开源中国OSC源创会记录
bijian1013
hadoopsparkMemSQL
一.Strata+Hadoop World(SHW)大会
是全世界最大的大数据大会之一。SHW大会为各种技术提供了深度交流的机会,还会看到最领先的大数据技术、最广泛的应用场景、最有趣的用例教学以及最全面的大数据行业和趋势探讨。
二.Hadoop
&nbs
- 【Java范型七】范型消除
bit1129
java
范型是Java1.5引入的语言特性,它是编译时的一个语法现象,也就是说,对于一个类,不管是范型类还是非范型类,编译得到的字节码是一样的,差别仅在于通过范型这种语法来进行编译时的类型检查,在运行时是没有范型或者类型参数这个说法的。
范型跟反射刚好相反,反射是一种运行时行为,所以编译时不能访问的变量或者方法(比如private),在运行时通过反射是可以访问的,也就是说,可见性也是一种编译时的行为,在
- 【Spark九十四】spark-sql工具的使用
bit1129
spark
spark-sql是Spark bin目录下的一个可执行脚本,它的目的是通过这个脚本执行Hive的命令,即原来通过
hive>输入的指令可以通过spark-sql>输入的指令来完成。
spark-sql可以使用内置的Hive metadata-store,也可以使用已经独立安装的Hive的metadata store
关于Hive build into Spark
- js做的各种倒计时
ronin47
js 倒计时
第一种:精确到秒的javascript倒计时代码
HTML代码:
<form name="form1">
<div align="center" align="middle"
- java-37.有n 个长为m+1 的字符串,如果某个字符串的最后m 个字符与某个字符串的前m 个字符匹配,则两个字符串可以联接
bylijinnan
java
public class MaxCatenate {
/*
* Q.37 有n 个长为m+1 的字符串,如果某个字符串的最后m 个字符与某个字符串的前m 个字符匹配,则两个字符串可以联接,
* 问这n 个字符串最多可以连成一个多长的字符串,如果出现循环,则返回错误。
*/
public static void main(String[] args){
- mongoDB安装
开窍的石头
mongodb安装 基本操作
mongoDB的安装
1:mongoDB下载 https://www.mongodb.org/downloads
2:下载mongoDB下载后解压
 
- [开源项目]引擎的关键意义
comsci
开源项目
一个系统,最核心的东西就是引擎。。。。。
而要设计和制造出引擎,最关键的是要坚持。。。。。。
现在最先进的引擎技术,也是从莱特兄弟那里出现的,但是中间一直没有断过研发的
 
- 软件度量的一些方法
cuiyadll
方法
软件度量的一些方法http://cuiyingfeng.blog.51cto.com/43841/6775/在前面我们已介绍了组成软件度量的几个方面。在这里我们将先给出关于这几个方面的一个纲要介绍。在后面我们还会作进一步具体的阐述。当我们不从高层次的概念级来看软件度量及其目标的时候,我们很容易把这些活动看成是不同而且毫不相干的。我们现在希望表明他们是怎样恰如其分地嵌入我们的框架的。也就是我们度量的
- XSD中的targetNameSpace解释
darrenzhu
xmlnamespacexsdtargetnamespace
参考链接:
http://blog.csdn.net/colin1014/article/details/357694
xsd文件中定义了一个targetNameSpace后,其内部定义的元素,属性,类型等都属于该targetNameSpace,其自身或外部xsd文件使用这些元素,属性等都必须从定义的targetNameSpace中找:
例如:以下xsd文件,就出现了该错误,即便是在一
- 什么是RAID0、RAID1、RAID0+1、RAID5,等磁盘阵列模式?
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raid
RAID 1又称为Mirror或Mirroring,它的宗旨是最大限度的保证用户数据的可用性和可修复性。 RAID 1的操作方式是把用户写入硬盘的数据百分之百地自动复制到另外一个硬盘上。由于对存储的数据进行百分之百的备份,在所有RAID级别中,RAID 1提供最高的数据安全保障。同样,由于数据的百分之百备份,备份数据占了总存储空间的一半,因而,Mirror的磁盘空间利用率低,存储成本高。
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- yii2 restful web服务快速入门
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PHPyii2
快速入门
Yii 提供了一整套用来简化实现 RESTful 风格的 Web Service 服务的 API。 特别是,Yii 支持以下关于 RESTful 风格的 API:
支持 Active Record 类的通用API的快速原型
涉及的响应格式(在默认情况下支持 JSON 和 XML)
支持可选输出字段的定制对象序列化
适当的格式的数据采集和验证错误
- MongoDB查询(3)——内嵌文档查询(七)
eksliang
MongoDB查询内嵌文档MongoDB查询内嵌数组
MongoDB查询内嵌文档
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2177301 一、概述
有两种方法可以查询内嵌文档:查询整个文档;针对键值对进行查询。这两种方式是不同的,下面我通过例子进行分别说明。
二、查询整个文档
例如:有如下文档
db.emp.insert({
&qu
- android4.4从系统图库无法加载图片的问题
gundumw100
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典型的使用场景就是要设置一个头像,头像需要从系统图库或者拍照获得,在android4.4之前,我用的代码没问题,但是今天使用android4.4的时候突然发现不灵了。baidu了一圈,终于解决了。
下面是解决方案:
private String[] items = new String[] { "图库","拍照" };
/* 头像名称 */
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HTML5和CSS3知识和特效
asp.net ajax jquery实例
分享一个下雪的特效
jQuery倾斜的动画导航菜单
选美大赛示例 你会选谁
jQuery实现HTML5时钟
功能强大的滚动播放插件JQ-Slide
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向上弹出菜单jQuery插件
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jquery将列表倒转顺序
推荐一个jQuery分页插件
jquery animate
- swift objc_setAssociatedObject block(version1.2 xcode6.4)
啸笑天
version
import UIKit
class LSObjectWrapper: NSObject {
let value: ((barButton: UIButton?) -> Void)?
init(value: (barButton: UIButton?) -> Void) {
self.value = value
- Aegis 默认的 Xfire 绑定方式,将 XML 映射为 POJO
MagicMa_007
javaPOJOxmlAegisxfire
Aegis 是一个默认的 Xfire 绑定方式,它将 XML 映射为 POJO, 支持代码先行的开发.你开发服 务类与 POJO,它为你生成 XML schema/wsdl
XML 和 注解映射概览
默认情况下,你的 POJO 类被是基于他们的名字与命名空间被序列化。如果
- js get max value in (json) Array
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境max纵观千象
// Max value in Array
var arr = [1,2,3,5,3,2];Math.max.apply(null, arr); // 5
// Max value in Jaon Array
var arr = [{"x":"8/11/2009","y":0.026572007},{"x"
- XMLhttpRequest 请求 XML,JSON ,POJO 数据
Luob.
POJOjsonAjaxxmlXMLhttpREquest
在使用XMlhttpRequest对象发送请求和响应之前,必须首先使用javaScript对象创建一个XMLHttpRquest对象。
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function getXMLHttpRequest(){
if(window.ActiveXObject){
xmlhttp:new ActiveXObject("Microsoft.XMLHTTP
- jquery
wuai
jquery
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$(document).ready(function(){
jquery代码;
});
<script type="text/javascript" src="c:/scripts/jquery-1.4.2.min.js&quo