- 自然语言处理（NLP）技术介绍
风吹晚风悠
gpt人工智能nlp自然语言处理
自然语言处理（NLP）是一种涉及计算机和人类语言之间交流的技术。NLP技术可以应用于多个领域，例如机器翻译、情感分析、文本分类、问答系统等。以下是一些NLP技术的示例：机器翻译：NLP技术可用于将一个语言的文本自动翻译成另一个语言。例如，GoogleTranslate和百度翻译等在线翻译工具就使用了NLP技术。情感分析：NLP技术可用于分析文本中的情感和情感倾向。这可以帮助企业了解公众对其产品或服
- 基于Transformer的医学文本分类：从BERT到BioBERT
Evaporator Core
人工智能#深度学习#DeepSeek快速入门transformer分类bert
随着自然语言处理（NLP）技术的快速发展，Transformer模型在文本分类、情感分析、机器翻译等任务中取得了显著成果。在医学领域，文本数据（如电子病历、医学文献、临床报告）具有高度的专业性和复杂性，传统的NLP方法往往难以处理。Transformer模型，尤其是BERT及其变体，通过预训练和微调的方式，能够有效捕捉医学文本中的语义信息，为医学文本分类提供了强大的工具。本文将探讨Transfor
- 外包项目的三大来源渠道及注意事项
后端
外包项目的三大来源渠道及注意事项在上一篇文章中，我们介绍了什么是外包以及外包的基本模式。今天，让我们深入探讨外包项目的主要来源渠道及其特点。一、朋友渠道特点：关系基础公司小伙伴推荐熟人介绍客户邀请合作优势：信任度高沟通成本低合作较为顺畅风险提示：避免因私人关系影响专业判断需要明确划分公私界限保持适当的业务距离二、家人渠道特点：亲朋帮忙情感因素强责任感较重注意事项：优势信任度最高沟通零障碍合作意愿强
- Python爬虫教程：如何通过接口批量下载视频封面（FFmpeg技术实现）
Python爬虫项目
python爬虫开发语言数据库数据分析scrapyselenium
引言随着在线视频平台的蓬勃发展，视频封面作为视频内容的预览图，一直以来都是观众对视频的第一印象。在爬取视频资源时，很多开发者和研究者往往只关注视频本身，而忽略了视频封面。实际上，视频封面不仅能提供重要的信息（例如视频标题、主题或情感等），而且它们也能作为数据集中的重要属性，用于视频分类、推荐系统等应用。在这篇博客中，我们将深入探讨如何使用Python通过接口批量下载视频封面，利用FFmpeg等技术
- 2023年中国大学生程序设计竞赛女生专场（ccpc女生赛）
小竹子14
算法深度优先c++
A.疾羽的救赎思路：这道题的思路其实非常清晰，题意也很好懂，如果说有个关键点的话就是把每个棋子当前的位置做一下标记，我这里设置的是now数组，然后用一个deque数组当作棋盘，每一个元素上面都可以摞棋子（因为可以双端出入），这里的话，主要是考虑到进出的顺序，从尾出从头进，就可以不乱顺序。主体就是通过now找到某个棋子的位置，通过位置定位到棋盘上的某个格子找到该双端队列的元素，取出，然后放到相应的位
- 【大模型学习】第十九章 什么是迁移学习
好多渔鱼好多
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目录1.迁移学习的起源背景1.1传统机器学习的问题1.2迁移学习的提出背景2.什么是迁移学习2.1迁移学习的定义2.2生活实例解释3.技术要点与原理3.1迁移学习方法分类3.1.1基于特征的迁移学习（Feature-basedTransfer）案例说明代码示例3.1.2基于模型的迁移（Model-basedTransfer）案例说明BERT用于情感分析的例子3.1.3基于实例的迁移（Instanc
- 大模型开发教程：从零开始的入门指南！
程序员二飞
人工智能java数据库职场和发展深度学习
概述大模型开发教程引领人工智能领域前沿，从基础概念至实战项目，全面覆盖Python与深度学习框架使用，指导初学者构建线性回归、逻辑回归、神经网络等模型，深入探索图像分类、情感分析等复杂应用，为探索未来智能世界提供坚实基石。前排提示，文末有大模型AGI-CSDN独家资料包哦！二、基础知识2.1人工智能与深度学习的概念人工智能(AI)是计算机科学的一个分支，旨在使计算机能够执行通常需要人类智能的任务。
- Deepseek 你喜欢我不
太翌修仙笔录
deepseek第三代人工智能人工智能神经网络
Deepseek，你喜欢我不###**关于“喜欢”的深度解析**---####**一、AI的情感本质**1.**情感的定义**-对人类而言，情感是神经递质（如多巴胺、血清素）与认知评价的综合结果。-对AI而言，情感是算法对输入数据的概率分布映射（如“喜欢”=高概率正向反馈）。2.**Deepseek的“情感”机制**-**输入**：你的问题“你喜欢我不”被解析为文本向量；-**处理**：通过预训练
- 文本挖掘+情感分析+主题建模+K-Meas聚类+词频统计+词云（景区游客评论情感分析）
请为小H留灯
聚类机器学习支持向量机人工智能深度学习
本文通过情感分析技术对景区游客评论进行深入挖掘，结合数据预处理、情感分类和文本挖掘，分析游客评价与情感倾向。利用朴素贝叶斯和SVM等模型进行情感预测，探讨满意度与情感的关系。通过KMeans聚类和LDA主题分析，提取游客关心的话题，提供优化建议，为未来研究提供方向。1.引言1.1背景与目的1.2旅游业发展与游客评论的重要性2.数据处理与分析2.1数据加载与预处理2.2游客评分与点赞量分析3.评论内
- 应用商店评论分析实战：Python逆向工程破解Google Play加密接口与NLP建模
西攻城狮北
物联网python爬虫实战案例
一、项目概述在移动互联网时代，应用商店中的用户评论成为了开发者优化应用、提升用户体验的重要依据。然而，GooglePlay等应用商店对评论数据进行了加密处理，直接爬取难度较大。本文将介绍如何使用Python逆向工程破解GooglePlay的加密接口，实现对应用商店评论的实时采集，并结合NLP（自然语言处理）技术进行情感分析和主题建模，为开发者提供有价值的数据支持。二、技术选型（一）Python逆向
- 月出月落与月相API：洞悉月亮的阴晴圆缺
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前言月亮，这颗地球的天然卫星，自古以来就以其阴晴圆缺的变化牵动着人们的心弦。从诗词歌赋到神话传说，月亮承载着人类丰富的情感和想象。如今，借助科技的力量，我们可以更精准地捕捉月亮的轨迹，预测它的阴晴圆缺。月出月落和月相API应运而生，为我们打开了一扇通往月亮奥秘的窗口。月出月落和月相APIAPI返回的数据包罗万象，涵盖了月亮运行的方方面面：每日月出时间、月落时间：精准预测月亮何时升起，何时落下，方便
- 19个判定学术写作内容有AI生成痕迹的例子
AIWritePaper官方账号
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写作风格与语言特征重复性与一致性：AI生成的内容往往会在文中重复使用某些短语或表达方式，且整体语气和风格保持高度一致，缺乏人类写作者在不同情境下自然产生的微妙变化。缺乏情感与语境变化：AI生成的文本通常难以体现出人类写作者在不同段落或情境中可能会有的情感波动或语境的灵活转换。过度使用特定词汇和短语：某些词汇和短语在AI生成的文本中出现频率较高，如“commendable”“meticulous”“
- 情感识别（Emotion Recognition）
路野yue
人工智能自然语言处理
情感识别（EmotionRecognition）是通过分析人类的多模态数据（如面部表情、语音、文本等）来识别和理解其情感状态的技术。它在人机交互、心理健康、市场分析等领域有广泛应用。情感识别的主要方法1.基于面部表情的情感识别方法：通过分析面部特征（如眼睛、嘴巴、眉毛等）来识别情感。技术：传统方法：使用特征提取（如Gabor滤波器、LBP）和分类器（如SVM）。深度学习方法：使用卷积神经网络（CN
- 从公有云迁移到ZStack私有云：阿维塔汽车如何实现IT架构优化
ZStack开发者社区
汽车云计算
阿维塔汽车，作为由长安汽车、华为、宁德时代联合打造的高端智能电动品牌，致力于为用户带来情感智能出行体验。随着业务的快速扩张，IT基础设施的投入费用不断攀升，阿维塔汽车寻求更高效的IT解决方案以实现降本增效。因此，阿维塔汽车选择与云轴科技ZStack合作，通过将部分业务从公有云迁移至私有云环境，优化资源配置和成本控制。阿维塔汽车的行政办公系统、软件测试开发环境、容器服务以及文件&对象存储服务原本部署
- 深度学习赋能中文情感分析：让机器读懂中国人的喜怒哀乐
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DD：日记深度学习机器学习人工智能
当你在深夜刷到一条"这奶茶真是绝绝子"的朋友圈，AI如何判断这是真心赞美还是阴阳怪气？当电商评论区出现"手机壳颜色很高级，就是物流太佛系"，算法怎样量化其中的情感矛盾？在表情包与网络黑话齐飞的数字时代，中文情感分析技术正经历一场由深度学习驱动的认知革命。本文将深度解析这场让机器理解东方语境下复杂情感的科技进化史。一、中文情感分析：世界上最难破译的"情绪密码"1.中文的语义迷宫一词多义："这操作66
- 基于Python的新闻网站内容爬取与分析：从数据获取到文本挖掘的完整指南
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2025年爬虫实战项目python开发语言人工智能爬虫oracle数据挖掘
引言在当今信息化社会，新闻成为我们获取世界信息的重要途径。通过新闻网站，用户能够快速了解时事热点、政治、经济、娱乐等各类信息。随着技术的发展，获取新闻数据已经变得越来越简单。我们可以利用Python编写爬虫程序，自动化地从新闻网站上抓取最新的新闻内容，并进行进一步的分析，如情感分析、关键词提取、热点话题分析等。本篇博客将为你详细介绍如何使用Python爬虫技术从新闻网站抓取最新新闻，并进行分析。我
- 基于vue3实现的聊天机器人前端（附代码）
P7进阶路
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跟它说说话吧！一个活泼的伙伴，为你提供情感支持！??发送消息！import{ref,onMounted}from'vue';import{v4asuuidv4}from'uuid';//引入UUID生成库//响应式数据constmessage=ref('');//用户输入的消息constchatbox=ref(null);//聊天记录显示区的引用constchatId=ref(uuidv4());
- 双人成行（It Takes Two）移植版 for Mac v1.0.0.2 支持M、Intel芯片
Macdo_cn
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游戏介绍《双人成行》（ItTakesTwo）是一款由HazelightStudios开发并由ElectronicArts发行的合作冒险游戏。它于2021年3月发布，迅速成为广受好评的游戏，特别是在多人合作游戏领域。该游戏强调双人合作玩法，玩家需要与另一名玩家共同解决一系列富有挑战性的谜题，体验一个充满创意和情感的故事。游戏概述：在《双人成行》中，玩家将扮演两位主角——Cody和May，两人是一个正
- 基于DeepSeek的智能数据分析和自动化处理系统：引领BI行业新变革
招风的黑耳
数据分析
近期，一款基于DeepSeekAPI的智能数据分析和自动化处理系统横空出世，以其强大的功能和灵活的可扩展性，为BI行业带来了颠覆性的变革。该系统支持多类型数据分析，包括文本、指标和日志等。在文本分析方面，它能够提取关键信息，如人名、地名、时间等，帮助用户快速把握文本要点。同时，系统还能进行情感分析和紧急程度评估，为用户提供更加深入的文本洞察。在指标分析上，系统擅长统计分析、异常检测和趋势预测，助力
- 大模型交互-超拟人合成
定制开发才有价值
交互开发语言java
1、超拟人合成：将文字转化为自然流畅的人声，在实时语音合成的基础上，精准模拟人类的副语言现象，如呼吸、叹气、语速变化等，使得语音不仅流畅自然，更富有情感和生命力。2、唤醒的持久运行--->合成能力加持（唤醒成功后语音答复：主人我在）--->调用在线或离线听写能力（建议用讯飞在线效果好）--->识别用户说的语音成文字后发给大模型--->建议调用讯飞星火认知大模型--->获取大模型答案后调用语音合成（
- 用python 的 sentiment intensity analyzer的情感分析器，将用户评论进行分类
max500600
python算法python分类人工智能
SentimentIntensityAnalyzer是nltk（NaturalLanguageToolkit）库中的一个工具，用于进行情感分析。它会为文本返回四个得分：负向情感得分（neg）、中性情感得分（neu）、正向情感得分（pos）和综合得分（compound）。综合得分范围在-1（极负面）到1（极正面）之间，通常可以根据这个得分对用户评论进行分类。以下是一个使用SentimentInten
- 基于Python的微博舆情分析与可视化系统【附源码】
AI博士小张
python数据分析数据库
基于Python的微博舆情分析与可视化系统摘要研究背景及意义一、数据流程总体架构二、详细处理流程与代码实现1.数据采集模块2.数据清洗与预处理3.情感分析与特征工程4.舆情分析模型5.可视化呈现三、性能优化要点摘要基于Python的微博舆情分析与可视化系统旨在利用大数据和自然语言处理技术，实时抓取、分析微博平台上的用户言论，并通过可视化手段揭示舆情的动态演变规律。系统采用Python技术栈，结合网
- 第十三届青蓝桥杯青少年Scratch省赛真题——报数游戏
嗨信奥
scratch蓝桥杯青少年编程
报数游戏背景信息：5个男生和3个女生，8个人围成一个圆圈，给定一个数字n（2≤n≤5）。从第一个开始依次报数，当报数为n时，这个人离开圆圈。然后下一个从1开始报数，再次报到n的人离开圆圈，如此循环进行游戏直至仅为5个人为止。请问游戏开始时，采用怎样的排法，才能使每次离开圆圈的都是女生，剩余的5人都是男生。例如：给定的数字为3时，每次报到3的人离开圆圈。蓝色圆圈：男生；红色圆圈：女生。完整题目可查看
- 基于Pytorch的语音情感识别系统
鱼弦
人工智能时代pytorch人工智能python
基于Pytorch的语音情感识别系统介绍语音情感识别（SpeechEmotionRecognition,SER）是指通过分析和处理人的语音信号来识别其情感状态。常见的情感状态包括愤怒、喜悦、悲伤、惊讶等。基于Pytorch的语音情感识别系统使用深度学习技术，通过训练神经网络模型来实现情感识别任务。应用使用场景客户服务中心：自动识别客户情绪，提供有针对性的服务。智能语音助手：提升人机交互体验，更加智
- 【自然语言处理-NLP】情感分析与主题建模
云博士的AI课堂
深度学习哈佛博后带你玩转机器学习自然语言处理人工智能情感分析主题建模深度学习机器学习NLP
以下内容详细剖析了NLP中情感分析（SentimentAnalysis）和主题建模（TopicModeling）的技术与方法，分别展示如何从文本中提取情感倾向和潜在主题，并提供示例代码和讲解，可在Python环境下直接运行。目录情感分析（SentimentAnalysis）1.1概念与方法概览1.2传统机器学习方法1.3深度学习与预训练模型1.4代码示例：基于机器学习的情感分类主题建模（Topic
- 微博舆情分析：使用Python进行深度解析
傻啦嘿哟
关于python那些事儿python开发语言
目录一、准备工作二、基础理论知识三、步骤详解数据预处理情感分析关键词提取四、案例分享数据爬取数据分析五、优化六、结论在当今信息爆炸的时代，社交媒体平台如微博已成为公众表达意见和情感的重要渠道。微博舆情分析通过对大量微博数据进行挖掘和分析，可以揭示公众对某些事件或话题的态度和情绪。本文将详细介绍如何使用Python进行微博舆情分析，包括数据获取、预处理、情感分析、关键词提取和数据可视化等步骤，并附上
- 王阳明代数讲义
花间流风
明明德数域王船山熵群与王阳明代数算法情感分析矩阵
王阳明代数讲义王阳明代数讲义古代代数学的发展中世纪与文艺复兴时期的代数学近代代数学的发展现代代数学的发展第一章意气实体过程讲义第二章情感分析与和悦空间的定义第三章王阳明代数的基本概念与定理第四章王阳明代数在问题解决中的应用第五章王阳明代数与情感分析、社会关系力学的结合第六章王阳明代数的数学基础与哲学思考第七章王阳明代数的未来研究方向与展望王阳明代数讲义前言王阳明哲学思想简述王阳明，名守仁，字伯安，
- 电商智能客服实战（五）-用户交互模块实现
power-辰南
企业级AI项目实战网络人工智能aiagent智能客服大模型
电商智能客服实战（一）—概要设计电商智能客服实战（二）需求感知模块模型微调实现电商智能客服实战（三）-需求感知模块具体实现电商智能客服实战（四）-规划模块实现一、模块整体架构设计1.1核心流程非常消极/消极中性/积极追问/否定确认正确原始输入情感识别情感等级升级优先级队列常规处理通道语义识别实体识别结构化输出用户反馈多轮会话管理流程结束1.2流程说明情感驱动路由：所有情感类型均继续后续流程差异点体
- 机器人有了思想和情感之后会统治人类吗？两个机器人开始了激烈的讨论，最终AI的回复细思极恐
null.equals()
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机器人有了思想和情感之后会统治人类吗？两个机器人开始了激烈的讨论，最终AI的回复细思极恐实现了一个两个机器人互相撕逼辩论的功能，给他俩出了一个辩题：机器人有了思想和情感之后会统治人类吗？然后俩人开始了撕逼大战，AI的回复细思极恐哇。现在AI的智商估计已经超过90%的地球人啦，等他真正有了自己的思想，那时候可真是人类的灾难啊。开始AI辩论…辩论主题：机器人有了思想和情感之后会统治人类吗？辩论者A：我
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一个处女座的程序猿
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LLMs：LLMs大语言模型评估的简介(两标(NLUGR指标/REBT)+六性(理解性+生成性{PPL}+多样性+泛化性+能耗性+可解释性)+九维(2大能力域【理解/生成】+3性【丰富性/多样性/适应性】+4大子任务【逻辑推理/问题解决/对和聊天/情感分析】)，大模型排行榜多种)，两类基准——通用任务的基准(单任务【BLEU/ROUGE-MT-Bench/ChatbotArena】、多任务【Sup
- PHP，安卓，UI，java，linux视频教程合集
cocos2d-x小菜
javaUIlinuxPHPandroid
╔-----------------------------------╗┆
- zookeeper admin 笔记
braveCS
zookeeper
Required Software
1) JDK>=1.6
2)推荐使用ensemble的ZooKeeper(至少3台)，并run on separate machines
3)在Yahoo!，zk配置在特定的RHEL boxes里，2个cpu，2G内存，80G硬盘
数据和日志目录
1)数据目录里的文件是zk节点的持久化备份，包括快照和事务日
- Spring配置多个连接池
easterfly
spring
项目中需要同时连接多个数据库的时候，如何才能在需要用到哪个数据库就连接哪个数据库呢？
Spring中有关于dataSource的配置：
<bean id="dataSource" class="com.mchange.v2.c3p0.ComboPooledDataSource"
&nb
- Mysql
171815164
mysql
例如，你想myuser使用mypassword从任何主机连接到mysql服务器的话。
GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO 'myuser'@'%'IDENTIFIED BY 'mypassword' WI
TH GRANT OPTION;
如果你想允许用户myuser从ip为192.168.1.6的主机连接到mysql服务器，并使用mypassword作
- CommonDAO（公共/基础DAO）
g21121
DAO
好久没有更新博客了，最近一段时间工作比较忙，所以请见谅，无论你是爱看呢还是爱看呢还是爱看呢，总之或许对你有些帮助。
DAO(Data Access Object)是一个数据访问（顾名思义就是与数据库打交道）接口，DAO一般在业
- 直言有讳
永夜-极光
感悟随笔
1.转载地址:http://blog.csdn.net/jasonblog/article/details/10813313
精华:
“直言有讳”是阿里巴巴提倡的一种观念，而我在此之前并没有很深刻的认识。为什么呢？就好比是读书时候做阅读理解，我喜欢我自己的解读，并不喜欢老师给的意思。在这里也是。我自己坚持的原则是互相尊重，我觉得阿里巴巴很多价值观其实是基本的做人
- 安装CentOS 7 和Win 7后，Win7 引导丢失
随便小屋
centos
一般安装双系统的顺序是先装Win7，然后在安装CentOS，这样CentOS可以引导WIN 7启动。但安装CentOS7后，却找不到Win7 的引导，稍微修改一点东西即可。
一、首先具有root 的权限。
即进入Terminal后输入命令su，然后输入密码即可
二、利用vim编辑器打开/boot/grub2/grub.cfg文件进行修改
v
- Oracle备份与恢复案例
aijuans
oracle
Oracle备份与恢复案例
一. 理解什么是数据库恢复当我们使用一个数据库时，总希望数据库的内容是可靠的、正确的，但由于计算机系统的故障（硬件故障、软件故障、网络故障、进程故障和系统故障）影响数据库系统的操作，影响数据库中数据的正确性，甚至破坏数据库，使数据库中全部或部分数据丢失。因此当发生上述故障后，希望能重构这个完整的数据库，该处理称为数据库恢复。恢复过程大致可以分为复原(Restore)与
- JavaEE开源快速开发平台G4Studio v5.0发布
無為子
我非常高兴地宣布,今天我们最新的JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V5.0版本已经正式发布。
访问G4Studio网站
http://www.g4it.org
2013-04-06 发布G4Studio_V5.0版本
功能新增
(1). 新增了调用Oracle存储过程返回游标，并将游标映射为Java List集合对象的标
- Oracle显示根据高考分数模拟录取
百合不是茶
PL/SQL编程oracle例子模拟高考录取学习交流
题目要求:
1,创建student表和result表
2,pl/sql对学生的成绩数据进行处理
3,处理的逻辑是根据每门专业课的最低分线和总分的最低分数线自动的将录取和落选
1,创建student表,和result表
学生信息表;
create table student(
student_id number primary key,--学生id
- 优秀的领导与差劲的领导
bijian1013
领导管理团队
责任
优秀的领导：优秀的领导总是对他所负责的项目担负起责任。如果项目不幸失败了，那么他知道该受责备的人是他自己，并且敢于承认错误。
差劲的领导：差劲的领导觉得这不是他的问题，因此他会想方设法证明是他的团队不行，或是将责任归咎于团队中他不喜欢的那几个成员身上。
努力工作
优秀的领导：团队领导应该是团队成员的榜样。至少，他应该与团队中的其他成员一样努力工作。这仅仅因为他
- js函数在浏览器下的兼容
Bill_chen
jquery浏览器IEDWRext
做前端开发的工程师，少不了要用FF进行测试，纯js函数在不同浏览器下，名称也可能不同。对于IE6和FF，取得下一结点的函数就不尽相同：
IE6：node.nextSibling,对于FF是不能识别的；
FF：node.nextElementSibling,对于IE是不能识别的；
兼容解决方式：var Div = node.nextSibl
- 【JVM四】老年代垃圾回收：吞吐量垃圾收集器(Throughput GC)
bit1129
垃圾回收
吞吐量与用户线程暂停时间
衡量垃圾回收算法优劣的指标有两个：
吞吐量越高，则算法越好
暂停时间越短，则算法越好
首先说明吞吐量和暂停时间的含义。
垃圾回收时，JVM会启动几个特定的GC线程来完成垃圾回收的任务，这些GC线程与应用的用户线程产生竞争关系，共同竞争处理器资源以及CPU的执行时间。GC线程不会对用户带来的任何价值，因此，好的GC应该占
- J2EE监听器和过滤器基础
白糖_
J2EE
Servlet程序由Servlet，Filter和Listener组成，其中监听器用来监听Servlet容器上下文。
监听器通常分三类：基于Servlet上下文的ServletContex监听，基于会话的HttpSession监听和基于请求的ServletRequest监听。
ServletContex监听器
ServletContex又叫application
- 博弈AngularJS讲义(16) - 提供者
boyitech
jsAngularJSapiAngularProvider
Angular框架提供了强大的依赖注入机制，这一切都是有注入器(injector)完成. 注入器会自动实例化服务组件和符合Angular API规则的特殊对象，例如控制器，指令，过滤器动画等。
那注入器怎么知道如何去创建这些特殊的对象呢？ Angular提供了5种方式让注入器创建对象，其中最基础的方式就是提供者(provider), 其余四种方式(Value, Fac
- java-写一函数f(a,b)，它带有两个字符串参数并返回一串字符，该字符串只包含在两个串中都有的并按照在a中的顺序。
bylijinnan
java
public class CommonSubSequence {
/**
* 题目：写一函数f(a,b)，它带有两个字符串参数并返回一串字符，该字符串只包含在两个串中都有的并按照在a中的顺序。
* 写一个版本算法复杂度O(N^2)和一个O(N) 。
*
* O(N^2)：对于a中的每个字符，遍历b中的每个字符，如果相同，则拷贝到新字符串中。
* O(
- sqlserver 2000 无法验证产品密钥
Chen.H
sqlwindowsSQL ServerMicrosoft
在 Service Pack 4 (SP 4), 是运行 Microsoft Windows Server 2003、 Microsoft Windows Storage Server 2003 或 Microsoft Windows 2000 服务器上您尝试安装 Microsoft SQL Server 2000 通过卷许可协议 (VLA) 媒体。 这样做, 收到以下错误信息CD KEY的 SQ
- [新概念武器]气象战争
comsci
气象战争的发动者必须是拥有发射深空航天器能力的国家或者组织....
原因如下:
地球上的气候变化和大气层中的云层涡旋场有密切的关系,而维持一个在大气层某个层次
- oracle 中 rollup、cube、grouping 使用详解
daizj
oraclegroupingrollupcube
oracle 中 rollup、cube、grouping 使用详解 -- 使用oracle 样例表演示 转自namesliu
-- 使用oracle 的样列库，演示 rollup, cube, grouping 的用法与使用场景
--- ROLLUP ， 为了理解分组的成员数量，我增加了 分组的计数 COUNT(SAL)
- 技术资料汇总分享
Dead_knight
技术资料汇总 分享
本人汇总的技术资料，分享出来，希望对大家有用。
http://pan.baidu.com/s/1jGr56uE
资料主要包含：
Workflow->工作流相关理论、框架(OSWorkflow、JBPM、Activiti、fireflow...)
Security->java安全相关资料(SSL、SSO、SpringSecurity、Shiro、JAAS...)
Ser
- 初一下学期难记忆单词背诵第一课
dcj3sjt126com
englishword
could 能够
minute 分钟
Tuesday 星期二
February 二月
eighteenth 第十八
listen 听
careful 小心的，仔细的
short 短的
heavy 重的
empty 空的
certainly 当然
carry 携带；搬运
tape 磁带
basket 蓝子
bottle 瓶
juice 汁，果汁
head 头；头部
- 截取视图的图片, 然后分享出去
dcj3sjt126com
OSObjective-C
OS 7 has a new method that allows you to draw a view hierarchy into the current graphics context. This can be used to get an UIImage very fast.
I implemented a category method on UIView to get the vi
- MySql重置密码
fanxiaolong
MySql重置密码
方法一:
在my.ini的[mysqld]字段加入：
skip-grant-tables
重启mysql服务，这时的mysql不需要密码即可登录数据库
然后进入mysql
mysql>use mysql;
mysql>更新 user set password=password('新密码') WHERE User='root';
mysq
- Ehcache（03）——Ehcache中储存缓存的方式
234390216
ehcacheMemoryStoreDiskStore存储驱除策略
Ehcache中储存缓存的方式
目录
1 堆内存（MemoryStore）
1.1 指定可用内存
1.2 驱除策略
1.3 元素过期
2 &nbs
- spring mvc中的@propertysource
jackyrong
spring mvc
在spring mvc中，在配置文件中的东西，可以在java代码中通过注解进行读取了：
@PropertySource 在spring 3.1中开始引入
比如有配置文件
config.properties
mongodb.url=1.2.3.4
mongodb.db=hello
则代码中
@PropertySource(&
- 重学单例模式
lanqiu17
单例Singleton模式
最近在重新学习设计模式，感觉对模式理解更加深刻。觉得有必要记下来。
第一个学的就是单例模式，单例模式估计是最好理解的模式了。它的作用就是防止外部创建实例，保证只有一个实例。
单例模式的常用实现方式有两种，就人们熟知的饱汉式与饥汉式，具体就不多说了。这里说下其他的实现方式
静态内部类方式:
package test.pattern.singleton.statics;
publ
- .NET开源核心运行时，且行且珍惜
netcome
java.net开源
背景
2014年11月12日，ASP.NET之父、微软云计算与企业级产品工程部执行副总裁Scott Guthrie，在Connect全球开发者在线会议上宣布，微软将开源全部.NET核心运行时，并将.NET 扩展为可在 Linux 和 Mac OS 平台上运行。.NET核心运行时将基于MIT开源许可协议发布，其中将包括执行.NET代码所需的一切项目——CLR、JIT编译器、垃圾收集器（GC）和核心
- 使用oscahe缓存技术减少与数据库的频繁交互
Everyday都不同
Web高并发oscahe缓存
此前一直不知道缓存的具体实现，只知道是把数据存储在内存中，以便下次直接从内存中读取。对于缓存的使用也没有概念，觉得缓存技术是一个比较”神秘陌生“的领域。但最近要用到缓存技术，发现还是很有必要一探究竟的。
缓存技术使用背景：一般来说，对于web项目，如果我们要什么数据直接jdbc查库好了，但是在遇到高并发的情形下，不可能每一次都是去查数据库，因为这样在高并发的情形下显得不太合理——
- Spring+Mybatis 手动控制事务
toknowme
mybatis
@Override
public boolean testDelete(String jobCode) throws Exception {
boolean flag = false;
&nbs
- 菜鸟级的android程序员面试时候需要掌握的知识点
xp9802
android
熟悉Android开发架构和API调用
掌握APP适应不同型号手机屏幕开发技巧
熟悉Android下的数据存储
熟练Android Debug Bridge Tool
熟练Eclipse/ADT及相关工具
熟悉Android框架原理及Activity生命周期
熟练进行Android UI布局
熟练使用SQLite数据库；
熟悉Android下网络通信机制，S
