- 产品经理的5个逻辑训练
走南闯北小黑妞
在人人都是产品经理上看到这样一篇文章,有些道理,有点自己的补充,一起整理在这里,供大家学习和讨论,见仁见智,权当抛砖引玉。1、基础产品逻辑:技能和常识基础产品技能和commonsense。技能包括但不限于基础的后台功能设计、系统流程、前端的交互原型、信息的展示顺序、产品的商业逻辑(为什么要这么做,怎么挣钱);而commonsense其实可以理解成科学、自然或社会生活中常见的知识,需要通过不断的学习
- 昏昏春睡,浮生半闲
S猫
(周五)今日无晨事,朕不上早朝。闲赋在家的意义必须始于赖床,终于饿昏。于是,我就起来了。因为我从不追求意义。上午的计划是打扫卫生。我家的卫生状况已经冲破我的底线。“尘封”。literally。第一件事儿,穿衣服。。。。commonsense,right?然后收衣服,晾衣服。换季的头等大事。所以感觉这几天的家务活都是洗衣机在操劳。好在衣服不多,我整个冬天就两件羽绒服交替,包裹我度过整个冬天。温暖。安
- 【论文笔记】Commonsense Knowledge Aware Conversation Generation with Graph Attention
Feeedforward
论文笔记NLP论文阅读自然语言处理深度学习人工智能
CommonsenseKnowledgeAwareConversationGenerationwithGraphAttention文章目录CommonsenseKnowledgeAwareConversationGenerationwithGraphAttention1.Motivation2.Mainidea3.Model3.1知识检索3.2静态图注意力机制3.3知识解释器3.4知识感知的生成器
- 2018-09-04
神级佐料小米椒
tendto往往,易于bythemillions数以百万计lineup排队marriagebureau婚姻登记处prosperityandgrowth繁荣增长whenitcomestosth在某个方面,说到某事commonsense常识livewith忍受,容忍incombinationwith结合lessismore少即是多economiccondition经济状况efficientliving
- 《论文阅读》常识感知的提示用于可控的同情对话生成 2023 AAAI
365JHWZGo
情感对话论文阅读常识知识可控对话共情对话生成提示学习
《论文阅读》常识感知的提示用于可控的同情对话生成前言简介基础知识即插即用(PlugandPlay)FutureDiscriminators(FUDGE)动机数据集方法前言你是否也对于理解论文存在困惑?你是否也像我之前搜索论文解读,得到只是中文翻译的解读后感到失望?小白如何从零读懂论文?和我一起来探索吧!今天为大家带来的是《Commonsense-AwarePromptingforControlla
- Commonsense Knowledge Base Completion with Structural and Semantic Context
小蜗子
常识知识图谱补全深度学习人工智能
摘要与研究较多的传统知识库(如Freebase)相比,常识性知识图(如ATOMIC和ConceptNet)的自动知识库补全提出了独特的挑战。常识知识图使用自由形式的文本来表示节点,与传统知识库相比,导致节点数量增加了几个数量级(与Freebase(FB15K237)相比,ATOMIC中的节点数量增加了18倍)。重要的是,这意味着更稀疏的图结构——这是现有的KB补全方法面临的主要挑战,这些方法假设在
- 211 常识的重要性
回归自己的成长
#每日精进211/36520200729常识commonsense可以帮助我们更快速判断一件事,常识不是一朝一夕完成的,需要长期的践行和思考,一点点在头脑中留下印记。-----高管沟通后的思考输出每天三件事1.工作事项:企业微信公众号讨论;新员工入职培训;重要客户到访接待沟通;执行力PPT准备;新项目启动会议;参加区招聘夜市。2.陪伴家人:楼下偶遇家人;洗刷。3.学习成长:早起,运动,冥想,专业学
- 共同的文化语境有助于达成共识
sheli
认知就像一座“冰山”。海面之下的部分,看不见的部分,才是真正的根基——它决定了海面之上的部分。共识非常重要的特征:不仅是“我们都知道”,而且是“我们都知道对方知道”。前者只能叫做“常识”(Commonsense),后者才叫做“共识”(Commonknowledge)。这一点非常重要。举一个经典的故事:一个岛上有100个人,其中3个人是红眼睛,其他人都是蓝眼睛。每个人都不知道自己眼睛的颜色,也不可以
- Generated Knowledge Prompting for Commonsense Reasoning
UnknownBody
LLM知识图谱语言模型人工智能
本文是知识图谱系列相关的文章,针对《GeneratedKnowledgePromptingforCommonsenseReasoning》的翻译。常识推理的生成知识提示摘要1引言2生成知识提示3实验设置4实验结果5相关工作6结论摘要结合外部知识是否有利于常识推理,同时保持预训练序列模型的灵活性,这仍然是一个悬而未决的问题。为了研究这个问题,我们开发了生成知识提示,它包括从语言模型中生成知识,然后在
- 2018-08-06关于快与慢
点点201807
S刚发了一篇文章关于“快与慢”的问题,我比较认同。很多事情看似慢,但事实却是简单粗暴最快的捷径,矛盾的双方相互转换似乎就是这个道理。看似快,但是可能你南辕北辙,亦或是根基不稳还得重新来过,自己的学习过程有很多这样的例子。breaths今天才知道复数-s应该在这个地方怎么发音,惭愧惭愧。每个人的学习轨迹肯定是不一样的,但是规律是你不能违背的。规律,commonsense,其实比窍门,技巧要靠谱的多。
- 2019-01-20 天才と漢字の間柄22
良識はフランス語のボンサンスbonsensーー良き感覚という意味ですーーそれを翻訳した。新語をこしらえたのですね。常識という言葉も同じように、英語のコマンセンスcommonsenseを翻訳して作った。漢字を使った日本語の天才的な造語能力を示すほんの数例です。簡単や常識は中国語に入りましたが、もちろん中国語では使われない和製漢語もあります。その代表例は時計でしょうか。最近は中国へ旅行する日本人が年間
- 亨利休格故事1--The Boy Who Talked with Animals
豹豹君
昨天读完了ThomasPaine的CommonSense一文,真的想说太清醒的认知了。放在现在这个时代都毫不逊色,历史的舞台不过风水轮流转。尤其是和之后的一篇托马斯杰斐逊的自传选段一起读,能碰撞出很多有趣的发现,涉及到的内容就不过多评论了,毕竟豹豹还是更喜欢谈一谈温暖而甜蜜的童书。但此文很值得一读。因为亨利休格的故事没有第一篇音频,睡前就随便扒拉了Matilda的广播剧,实在是太趣味盎然了。没忍住
- GPT-4颠覆教育行业,未来该学什么?
IT享瘦
程序员职场话题人工智能
今天我想跟各位家长聊聊GPT4对教育的巨大冲击最近发布的GPT4和微软全家桶我身边那些从事科技行业的家长看完他们的功能介绍几乎都是倒吸一口冷气因为今天gpt4加时下的所有软件已经拥有了人类的常识commonsense要知道过去的十年里常识一直被认为是AI无法跨越的巨大宏光但现在这道鸿沟居然就这么被跨过去了而跨过了这一步之后我们突然发现AI真的变得难以想象的聪明比如GTP4可以直接阅读带有图片的论文
- 为了孩子学心理学有用吗
左说
这是今日头条的一个问题。作为一个心理咨询师,和一个11岁孩子的妈妈,我的意见是学习心理学非常的必要。心理学在国外是一个commonsense,而在中国仍然还是一门学问。14年我开始学习心理学的原因是,工作压力很大,每次回家都仍然电话不断,邮件不断,而孩子特别需要我的时候,我无法兼顾两者而不得不去优先工作的时候,对于孩子的要求就会显得特别的不耐烦和暴躁。我意识到这不应该是正常的亲子关系的时候,但是问
- 反脆弱
段公子
最近在听《反脆弱》有声书,用作通勤、遛狗、催眠……特别是坐公交车看手机头晕,下班途中,约莫五点四十五,41路开到黄山路时,开始入睡,到黄山路初中时,差不多醒来。总的来说,内容有些神棍,有些是commonsense。给人有启发的是杠铃原理,还有一个是基本的反脆弱性。杠铃原理或者什么突性,私以为是运动里的HIIT。大仓位国债+小仓位期权优于风险收益均一般的配置,散步20分钟到达,不如看书15分钟+跑步
- 无Inductive Learning on Commonsense KnowledgeGraph Completion
小蜗子
知识图谱的文本动态补全深度学习人工智能
摘要常识知识图(CKG)是一种特殊的知识图(KG),其实体由自由形式的文本组成。现有的CKG补全方法关注于transductivelearningsetting,即在训练过程中所有实体都存在。在这里,我们提出了CKG补全的第一个inductivelearningsetting,其中不可见的实体可能在测试时出现。我们强调归纳学习设置对于CKG是至关重要的,因为CKG是动态的和高度稀疏的,因此经常引入
- Grounded Conversation Generation as Guided Traverses in Commonsense Knowledge Graphs
xiaomao979
常识应用机器学习深度学习人工智能
论文目的用常识性知识图显式地建模会话流论文方法通过将对话与概念空间联系起来,ConceptFlow将潜在的对话流表示为沿着常识关系在概念空间中遍历。任务描述user输入话语X(有m个单词),对话生成模型使用encoder-decoder框架产生回答ConceptGraphConstruction先找到出现在对话里的概念V_0,然后再去常识库找到1-hop和2-hop的邻居V_1和V_2,V_0到V
- 《论文阅读》Commonsense Knowledge Aware Conversation Generation with Graph Attention
365JHWZGo
NLP知识图谱人工智能机器学习
《论文阅读》CommonsenseKnowledgeAwareConversationGenerationwithGraphAttention简介论文试图解决什么问题?论文中提到的解决方案之关键是什么?新的收获?有什么工作可以继续深入?原文代码会议收录:ProceedingsoftheTwenty-SeventhInternationalJointConferenceonArtificialInt
- 【Knowledge Graph】C3KG: A Chinese Commonsense Conversation Knowledge Graph
Vincy_King
NLP期刊阅读KnowledgeGraph知识图谱人工智能自然语言处理
C3^33KG:AChineseCommonsenseConversationKnowledgeGraphMay22-27,2022AssociationforComputationalLinguistics这篇文章所涉及到的领域不太熟悉,先记录下,以后方便看。Abstract现有的常识性知识库通常以一种孤立的方式来组织元组,这就缺乏常识性的会话模型来计划下一个步骤。为了填补这一空白,本文设计了一
- (COMET-)ATOMIC2020: On Symbolic and Neural Commonsense Knowledge Graphs
记忆力退化的玲玲酱
(COMET-)ATOMIC2020:OnSymbolicandNeuralCommonsenseKnowledgeGraphs阅读笔记1.introduction常识理解和推理非常具有挑战。大规模的语言模型已经在NLP领域取得了巨大的成就。最近的工作假设,语言模型之所以可以取得如此显著的成效是因为它训练得到的参数可以存储事实。因此,许多工作以语言模型作为知识库。用语言模型表示常识知识的初步成功强
- 如何在被电子设备淹没的时代让孩子爱上阅读
小浣熊悦读会
2017年美国知名数据研究机构CommonSense发布了一份关于0-8岁美国儿童家庭电子设备使用报告,调查数据显示超过98%的8岁以下儿童在家中使用电子设备,这其中有95%的孩子使用智能手机,75%在家里使用ipad,42%拥有自己的ipad。对比2011年的调查数据,儿童对手机的使用比例增长了25%,使用台式和笔记本电脑的比率却下降6%,手机和平板电脑已经侵入儿童的日常生活,随着年龄长大孩子们
- 论文笔记:基于外部知识的会话模型Commonsense Knowledge Aware Conversation Generation with Graph Attention
guohui_0907
论文
CommonsenseKnowledgeAwareConversationGenerationwithGraphAttention1出发点现有的具有外部知识的模型,大多采用非结构化、开放域知识或者结构化、小规模、特定域的知识,这就导致模型存在依赖高质量的非结构化知识的问题或者在开放域的对话场景下表现不佳的问题。而且,大多数模型通常孤立地利用知识三元组(实体),而不是在知识图中将知识三元组作为一个整
- Commonsense and Named Entity Aware Knowledge Grounded Dialogue Generation
been_through
NLPKBC自然语言处理人工智能
摘要motivation:以外部知识为基础,在对话历史背景下解释语言模式,如省写、回指和共同引用,对对话的理解和生成至关重要。thispaper:在本文中,我们提出了一种新的开放域对话生成模型,该模型有效地利用了大规模的常识知识,以及非结构化的特定主题的知识。我们使用使用协同引用的命名实体感知结构来增强常识知识。我们提出的模型利用一个多跳注意层来保存对话历史和相关知识的最准确和最关键的部分。此外,
- Multi-Level Knowledge Injecting for Visual Commonsense Reasoning
kwang8090
VQA计算机视觉人工智能神经网络
摘要——当浏览一幅图像时,人类可以推断出隐藏在图像中的东西,而不是视觉上明显的东西,例如物体的功能、人的意图和精神状态。然而,这种视觉推理范式对计算机来说非常困难,需要了解世界是如何工作的。为了解决这个问题,我们提出了基于常识知识的推理模型(CKRM)来获取外部知识,以支持视觉常识推理(VCR)任务,其中计算机被期望回答具有挑战性的视觉问题。我们的核心思想是:(1)通过多层次知识转移网络注入外部常
- Multi-level Knowledge Injecting for Visual Commonsense Reasoning
薛定猫的谔w
深度学习
背景本篇的工作来自北大彭宇新组,论文被TCSVT接收摘要题为多级知识注入的VCR方法,作者认为计算机在推理方面弱势是由于:(1)计算机不具备人类日积月累的各种常识(2)计算机不具备认知级别的多步推理能力针对以上两点,作者提出的CKRM网络分别包括多级知识迁移网络Multi-levelknowledgetransfernetwork和基于知识的推理Knowledgebasedreasoning两个模
- 视觉理解论文系列(二)Heterogeneous Graph Learning for Visual Commonsense Reasoning
薛定猫的谔w
视觉常识推理python深度学习计算机视觉
背景本篇的工作来自中山大学梁晓丹组,论文被NeurIPS2019接收。论文介绍到,视觉语言任务(visual-languagetask)的解决方案粗略地分成两大类型,一种是强大的端到端结构(end-to-end),如Bert,bottom-upandtop-down模型,用于学习更加具有鉴别性的特征表示;另一种是发掘视觉对象(visualobjects)的内部联系(intra-relationsh
- 《论文阅读》CEM: Commonsense-aware Empathetic Response Generation
365JHWZGo
情感对话组会论文论文阅读CEMFACE情感对话生成常识推理
《论文阅读》CEM:Commonsense-awareEmpatheticResponseGeneration简介思路出发点任务定义模型结构ContextEncodingKnowledgeAcquisitionContextRefinementKnowledgeSelectionResponseGeneration损失函数总结出版:AAAI时间:2022类型:情感对话生成特点:结合常识的共情对话生
- Enhancing Text-based Reinforcement Learning Agentswith Commonsense Knowledge
小蜗子
强化学习游戏自然语言处理人工智能
摘要在本文中,我们考虑了利用基于文本的环境和游戏作为评估环境来评估强化学习技术进展的最新趋势。这种对文本的依赖使自然语言处理的进步进入了这些代理的范围,一个循环的线程是使用外部知识来模仿和更好的人类水平的性能。我们展示了一个这样的代理实例,它使用来自ConceptNet的常识知识,在两个基于文本的环境中显示出良好的性能。1.介绍多年来,模拟环境和游戏被广泛用于展示和推动强化学习技术的进步。最近一个
- 文本生成论文阅读Enhancing Topic-to-Essay Generation with External Commonsense Knowledge
欢桑
nlp论文阅读论文阅读深度学习人工智能
读读论文吧,明天是周一也是新的一天,加油奥利给。文章目录前言一、主要贡献二、模型框架三、新知总结前言TEG任务是指给定topic集合,生成主题相关、段落集的文本。过去的任务忽略了常识知识,本文通过动态记忆机制将外部知识库中的常识集成到生成器中。因为来源信息的极度不足可能会使生成的文章在新颖性和主题一致性方面质量低下。所以在这篇论文中精心设计了一个记忆增强神经模型,有效地融合了常识性知识。其动机是来
- 论文阅读笔记《CICERO: A Dataset for Contextualized Commonsense Inference in Dialogues》
Real Maraid
论文笔记论文阅读nlp自然语言处理人工智能
话语:一段多轮对话中的一次回复。3.CommonsenseInferenceonCICERO在CICERO上设计生成式和多项选择题答题任务,以评估各个语言模型基于常识的对话级推理能力。3.1Task1:CICERO-NLG(自然语言生成)目标是为对话D中的目标话语ut生成问题q的答案。每种推理类型都有各自的问题q。Task1.1:DialogueCausalInference.因果关系涉及事件的原
- 插入表主键冲突做更新
a-john
有以下场景:
用户下了一个订单,订单内的内容较多,且来自多表,首次下单的时候,内容可能会不全(部分内容不是必须,出现有些表根本就没有没有该订单的值)。在以后更改订单时,有些内容会更改,有些内容会新增。
问题:
如果在sql语句中执行update操作,在没有数据的表中会出错。如果在逻辑代码中先做查询,查询结果有做更新,没有做插入,这样会将代码复杂化。
解决:
mysql中提供了一个sql语
- Android xml资源文件中@、@android:type、@*、?、@+含义和区别
Cb123456
@+@?@*
一.@代表引用资源
1.引用自定义资源。格式:@[package:]type/name
android:text="@string/hello"
2.引用系统资源。格式:@android:type/name
android:textColor="@android:color/opaque_red"
- 数据结构的基本介绍
天子之骄
数据结构散列表树、图线性结构价格标签
数据结构的基本介绍
数据结构就是数据的组织形式,用一种提前设计好的框架去存取数据,以便更方便,高效的对数据进行增删查改。正确选择合适的数据结构,对软件程序的高效执行的影响作用不亚于算法的设计。此外,在计算机系统中数据结构的作用也是非同小可。例如常常在编程语言中听到的栈,堆等,就是经典的数据结构。
经典的数据结构大致如下:
一:线性数据结构
(1):列表
a
- 通过二维码开放平台的API快速生成二维码
一炮送你回车库
api
现在很多网站都有通过扫二维码用手机连接的功能,联图网(http://www.liantu.com/pingtai/)的二维码开放平台开放了一个生成二维码图片的Api,挺方便使用的。闲着无聊,写了个前台快速生成二维码的方法。
html代码如下:(二维码将生成在这div下)
? 1
&nbs
- ImageIO读取一张图片改变大小
3213213333332132
javaIOimageBufferedImage
package com.demo;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imageio.ImageIO;
/**
* @Description 读取一张图片改变大小
* @author FuJianyon
- myeclipse集成svn(一针见血)
7454103
eclipseSVNMyEclipse
&n
- 装箱与拆箱----autoboxing和unboxing
darkranger
J2SE
4.2 自动装箱和拆箱
基本数据(Primitive)类型的自动装箱(autoboxing)、拆箱(unboxing)是自J2SE 5.0开始提供的功能。虽然为您打包基本数据类型提供了方便,但提供方便的同时表示隐藏了细节,建议在能够区分基本数据类型与对象的差别时再使用。
4.2.1 autoboxing和unboxing
在Java中,所有要处理的东西几乎都是对象(Object)
- ajax传统的方式制作ajax
aijuans
Ajax
//这是前台的代码
<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="UTF-8"%> <% String path = request.getContextPath(); String basePath = request.getScheme()+
- 只用jre的eclipse是怎么编译java源文件的?
avords
javaeclipsejdktomcat
eclipse只需要jre就可以运行开发java程序了,也能自动 编译java源代码,但是jre不是java的运行环境么,难道jre中也带有编译工具? 还是eclipse自己实现的?谁能给解释一下呢问题补充:假设系统中没有安装jdk or jre,只在eclipse的目录中有一个jre,那么eclipse会采用该jre,问题是eclipse照样可以编译java源文件,为什么呢?
&nb
- 前端模块化
bee1314
模块化
背景: 前端JavaScript模块化,其实已经不是什么新鲜事了。但是很多的项目还没有真正的使用起来,还处于刀耕火种的野蛮生长阶段。 JavaScript一直缺乏有效的包管理机制,造成了大量的全局变量,大量的方法冲突。我们多么渴望有天能像Java(import),Python (import),Ruby(require)那样写代码。在没有包管理机制的年代,我们是怎么避免所
- 处理百万级以上的数据处理
bijian1013
oraclesql数据库大数据查询
一.处理百万级以上的数据提高查询速度的方法: 1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
2.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 o
- mac 卸载 java 1.7 或更高版本
征客丶
javaOS
卸载 java 1.7 或更高
sudo rm -rf /Library/Internet\ Plug-Ins/JavaAppletPlugin.plugin
成功执行此命令后,还可以执行 java 与 javac 命令
sudo rm -rf /Library/PreferencePanes/JavaControlPanel.prefPane
成功执行此命令后,还可以执行 java
- 【Spark六十一】Spark Streaming结合Flume、Kafka进行日志分析
bit1129
Stream
第一步,Flume和Kakfa对接,Flume抓取日志,写到Kafka中
第二部,Spark Streaming读取Kafka中的数据,进行实时分析
本文首先使用Kakfa自带的消息处理(脚本)来获取消息,走通Flume和Kafka的对接 1. Flume配置
1. 下载Flume和Kafka集成的插件,下载地址:https://github.com/beyondj2ee/f
- Erlang vs TNSDL
bookjovi
erlang
TNSDL是Nokia内部用于开发电信交换软件的私有语言,是在SDL语言的基础上加以修改而成,TNSDL需翻译成C语言得以编译执行,TNSDL语言中实现了异步并行的特点,当然要完整实现异步并行还需要运行时动态库的支持,异步并行类似于Erlang的process(轻量级进程),TNSDL中则称之为hand,Erlang是基于vm(beam)开发,
- 非常希望有一个预防疲劳的java软件, 预防过劳死和眼睛疲劳,大家一起努力搞一个
ljy325
企业应用
非常希望有一个预防疲劳的java软件,我看新闻和网站,国防科技大学的科学家累死了,太疲劳,老是加班,不休息,经常吃药,吃药根本就没用,根本原因是疲劳过度。我以前做java,那会公司垃圾,老想赶快学习到东西跳槽离开,搞得超负荷,不明理。深圳做软件开发经常累死人,总有不明理的人,有个软件提醒限制很好,可以挽救很多人的生命。
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(1)IT行业成五大疾病重灾区:过劳死平均37.9岁
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-原型模式
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
/**
* Effective Java 建议使用copy constructor or copy factory来代替clone()方法:
* 1.public Product copy(Product p){}
* 2.publi
- 配置管理---svn工具之权限配置
chenyu19891124
SVN
今天花了大半天的功夫,终于弄懂svn权限配置。下面是今天收获的战绩。
安装完svn后就是在svn中建立版本库,比如我本地的是版本库路径是C:\Repositories\pepos。pepos是我的版本库。在pepos的目录结构
pepos
component
webapps
在conf里面的auth里赋予的权限配置为
[groups]
- 浅谈程序员的数学修养
comsci
设计模式编程算法面试招聘
浅谈程序员的数学修养
- 批量执行 bulk collect与forall用法
daizj
oraclesqlbulk collectforall
BULK COLLECT 子句会批量检索结果,即一次性将结果集绑定到一个集合变量中,并从SQL引擎发送到PL/SQL引擎。通常可以在SELECT INTO、
FETCH INTO以及RETURNING INTO子句中使用BULK COLLECT。本文将逐一描述BULK COLLECT在这几种情形下的用法。
有关FORALL语句的用法请参考:批量SQL之 F
- Linux下使用rsync最快速删除海量文件的方法
dongwei_6688
OS
1、先安装rsync:yum install rsync
2、建立一个空的文件夹:mkdir /tmp/test
3、用rsync删除目标目录:rsync --delete-before -a -H -v --progress --stats /tmp/test/ log/这样我们要删除的log目录就会被清空了,删除的速度会非常快。rsync实际上用的是替换原理,处理数十万个文件也是秒删。
- Yii CModel中rules验证规格
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rulesyiivalidate
Yii cValidator主要用法分析:
yii验证rulesit 分类: Yii yii的rules验证 cValidator主要属性 attributes ,builtInValidators,enableClientValidation,message,on,safe,skipOnError
 
- 基于vagrant的redis主从实验
dcj3sjt126com
vagrant
平台: Mac
工具: Vagrant
系统: Centos6.5
实验目的: Redis主从
实现思路
制作一个基于sentos6.5, 已经安装好reids的box, 添加一个脚本配置从机, 然后作为后面主机从机的基础box
制作sentos6.5+redis的box
mkdir vagrant_redis
cd vagrant_
- Memcached(二)、Centos安装Memcached服务器
frank1234
centosmemcached
一、安装gcc
rpm和yum安装memcached服务器连接没有找到,所以我使用的是make的方式安装,由于make依赖于gcc,所以要先安装gcc
开始安装,命令如下,[color=red][b]顺序一定不能出错[/b][/color]:
建议可以先切换到root用户,不然可能会遇到权限问题:su root 输入密码......
rpm -ivh kernel-head
- Remove Duplicates from Sorted List
hcx2013
remove
Given a sorted linked list, delete all duplicates such that each element appear only once.
For example,Given 1->1->2, return 1->2.Given 1->1->2->3->3, return&
- Spring4新特性——JSR310日期时间API的支持
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spring4
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- 浅谈enum与单例设计模式
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java单例
在JDK1.5之前的单例实现方式有两种(懒汉式和饿汉式并无设计上的区别故看做一种),两者同是私有构
造器,导出静态成员变量,以便调用者访问。
第一种
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public class Singleton {
//导出全局成员
public final static Singleton INSTANCE = new S
- 使用switch条件语句需要注意的几点
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cbreakswitch
1. 当满足条件的case中没有break,程序将依次执行其后的每种条件(包括default)直到遇到break跳出
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switch(n) {
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printf("--1--\n");
default:
printf("defa
- 配置Spring Mybatis JUnit测试环境的应用上下文
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springmybatisJUnit
Spring-test模块中的应用上下文和web及spring boot的有很大差异。主要试下来差异有:
单元测试的app context不支持从外部properties文件注入属性
@Value注解不能解析带通配符的路径字符串
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- Java 定时任务总结一
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Java定时任务总结 一.从技术上分类大概分为以下三种方式: 1.Java自带的java.util.Timer类,这个类允许你调度一个java.util.TimerTask任务; 说明: java.util.Timer定时器,实际上是个线程,定时执行TimerTask类 &
- 一种防止用户生成内容站点出现商业广告以及非法有害等垃圾信息的方法
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rank相似度计算文本相似度词袋模型余弦相似度
本文描述了一种在ITEYE博客频道上面出现的新型的商业广告形式及其应对方法,对于其他的用户生成内容站点类型也具有同样的适用性。
最近在ITEYE博客频道上面出现了一种新型的商业广告形式,方法如下:
1、注册多个账号(一般10个以上)。
2、从多个账号中选择一个账号,发表1-2篇博文