- sentence-bert_pytorch语义文本相似度算法模型
技术瘾君子1573
bertpytorch人工智能语义文本相似度模型
目录Sentence-BERT论文模型结构算法原理环境配置Docker(方法一)Dockerfile(方法二)Anaconda(方法三)数据集训练单机多卡单机单卡推理result精度应用场景算法类别热点应用行业源码仓库及问题反馈参考资料Sentence-BERT论文Sentence-BERT:SentenceEmbeddingsusingSiameseBERT-Networkshttps://ar
- 数据库面试题-ElasticSearch
@Corgi
Java面试题数据库elasticsearch大数据java面试题
数据库面试题-ElasticSearch1、ElasticSearch是什么?2、谈谈ElasticSearch分词与倒排索引的原理?3、说说ElasticSearch分段存储的思想?4、说说你对ElasticSearch段合并的策略思想的认识?5、知道什么是文本相似度TF-IDF吗?6、说说ElasticSearch写索引的逻辑?7、说说ElasticSearch集群中搜索数据的过程?8、说说E
- 【简单文本相似度分析】( LCS | Trie | DP | 词频统计 | hash | 单词分割 )
XNB's Not a Beginner
算法哈希算法算法c++数据结构链表hashtable
两个文本的相似度的指标有很多,常见的有词袋分析,词向量余弦,LCS(子串,子序列),Jaccard相似度分析(单词集合的对称差和最小全集比值),编辑距离等等我在自己的程序里只定义两个指标:1单词重复度2最长公共子序列长度首先用c++builtin的字符输入流对象istringstream做单词分割然后用我自己写的patriacatrie树当作词袋,把词量小的string做映射集合(类似重链合并),
- NLP_Bag-Of-Words(词袋模型)
you_are_my_sunshine*
NLP自然语言处理人工智能
文章目录词袋模型用词袋模型计算文本相似度1.构建实验语料库2.给句子分词3.创建词汇表4.生成词袋表示5.计算余弦相似度6.可视化余弦相似度词袋模型小结词袋模型词袋模型是一种简单的文本表示方法,也是自然语言处理的一个经典模型。它将文本中的词看作一个个独立的个体,不考虑它们在句子中的顺序,只关心每个词出现的频次,如下图所示用词袋模型计算文本相似度1.构建实验语料库#构建一个数据集corpus=["我
- 如何利用大模型结合文本语义实现文本相似度分析?
小小晓晓阳
LLM文心一言pythonnlp
常规的文本相似度计算有TF-IDF,Simhash、编辑距离等方式,但是常规的文本相似度计算方式仅仅能对文本表面相似度进行分析计算,并不能结合语义分析,而如果使用机器学习、深度学习的方式费时费力,效果也不一定能达到我们满意的状态,随着大模型技术的日渐成熟,我们是否可以利用大模型来完成文本相似度分析呢?本文将结合文心一言4.0来介绍两种文本相似度分析的方法:方式一提供prompt,直接调用大模型接口
- bert+np.memap+faiss文本相似度匹配 topN
木下瞳
NLP机器学习深度学习模型bertfaiss人工智能
目录任务代码结果说明任务使用bert-base-chinese预训练模型将文本数据向量化后,使用np.memap进行保存,再使用faiss进行相似度匹配出每个文本与它最相似的topN此篇文章使用了地址数据,目的是为了跑通这个流程,数据可以自己构建模型下载:bert预训练模型下载-CSDN博客np.memap:是NumPy库中的一种内存映射文件(Memory-MappedFile)对象,它允许你将硬
- 基于BERT模型实现文本相似度计算
伪_装
自然语言处理深度学习bert深度学习自然语言
配置所需的包!pipinstalltransformers==2.10.0-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple!pipinstallHanziConv-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple数据预处理#-*-coding:utf-8-*-fromtorch.utils.dataimportDatasetfr
- 剖析Elasticsearch面试题:分词、倒排索引、文本相似度TF-IDF,揭秘分段存储与段合并,解密写索引技巧,应对深翻页问题的实用解决方案!
LiuSirzz
elasticsearch分布式大数据面试
1、谈谈分词与倒排索引的原理当谈到Elasticsearch时,分词与倒排索引是两个关键的概念,理解它们对于面试中展示对Elasticsearch工作原理的理解至关重要。「1.分词(Tokenization):」分词是将文本分解成一个个单独的词汇单元的过程。在Elasticsearch中,分词是搜索引擎索引和查询的基础。以下是一些关键点:分词器(Tokenizer):Elasticsearch使用
- bert提取词向量比较两文本相似度
木下瞳
NLP机器学习深度学习模型bert深度学习人工智能
使用bert-base-chinese预训练模型做词嵌入(文本转向量)模型下载:bert预训练模型下载-CSDN博客参考文章:使用bert提取词向量下面这段代码是一个传入句子转为词向量的函数fromtransformersimportBertTokenizer,BertModelimporttorch#加载中文BERT模型和分词器model_name="../bert-base-chinese"t
- 文本相似度计算
Logan_addoil
python大数据学习之旅python
相似度度量:计算个体间相似度相似度值越小,距离越大,相似度越大,距离越小余弦相似度:一个向量空间中两个向量夹角的余弦值作为衡量两个个体之间差异的大小余弦值接近1,夹角趋于0,表明两个向量越相似例如:文本相似度计算1.找出两篇文章的关键词2.每篇文章各取出若干关键词,合并成一个集合,计算每篇文章对于这个词的词频3.生成两篇文章各自的词频向量4.计算两个向量的余弦相似度,值越大就表示越相似import
- 全能相似度计算与语义匹配搜索工具包,多维度实现多种算法,涵盖文本、图像等领域。支持文图搜索,满足您在不同场景下的搜索需求
代码讲故事
机器人智慧之心算法图搜索算法相似度语义匹配图文搜索图像搜索
全能相似度计算与语义匹配搜索工具包,多维度实现多种算法,涵盖文本、图像等领域。支持文图搜索,满足您在不同场景下的搜索需求。Similarities:精准相似度计算与语义匹配搜索工具包,多维度实现多种算法,覆盖文本、图像等领域,支持文搜、图搜文、图搜图匹配搜索Similarities相似度计算、语义匹配搜索工具包,实现了多种相似度计算、匹配搜索算法,支持文本、图像等。文本相似度计算(文本匹配)余弦相
- OpenAI ChatGPT-4开发笔记2024-07:Embedding之Text Similarity文本相似度
aiXpert
笔记embedding
语义相似性semanticsimilarity背景结果背景OpenAIhasmadewavesonlinewithitsinnovativeembeddingandtranscriptionmodels,leadingtobreakthroughsinNLPandspeechrecognition.Thesemodelsenhanceaccuracy,efficiency,andflexibili
- 自然语言处理-文本对分类或回归
白云如幻
PyTorch深度学习代码笔记自然语言处理人工智能回归
我们研究了自然语言推断。它属于文本对分类,这是一种对文本进行分类的应用类型。以一对文本作为输入但输出连续值,语义文本相似度是一个流行的“文本对回归”任务。这项任务评估句子的语义相似度。例如,在语义文本相似度基准数据集(SemanticTextualSimilarityBenchmark)中,句子对的相似度得分是从0(无语义重叠)到5(语义等价)的分数区间。我们的目标是预测这些分数。来自语义文本相似
- 文本相似度计算(一):距离方法
Jarkata
文本相似度距离方法1、文本的表示1.1、VSM表示1.2、词向量表示1.3、迁移方法2、距离计算方法2.1、欧氏距离(L2范数)、曼哈顿距离(L1范数)、明氏距离2.2、汉明距离2.3、Jaccard相似系数、Jaccard距离(1-Jaccard相似系数)2.4、余弦距离2.5、皮尔森相关系数2.5、编辑距离场景举例:1)计算Query和文档的相关度、2)问答系统中计算问题和答案的相似度、3)广
- ai写作论文查重率高不高,选对AI写作很重要
bigfish5135
aiAI写作
AI写作的查重率取决于多个因素,包括所使用的AI模型的质量、训练数据的质量和多样性、文本相似度算法的准确性等等。在理想情况下,高质量的AI写作模型应该能够生成与现有文献不同的原创内容,从而降低论文的查重率。然而,由于AI模型的训练数据通常是从互联网上收集的大量文本中提取的,因此可能存在与现有文献相似的片段。这可能导致生成的论文在查重软件中显示高相似度,尽管实际上它们是由AI生成的原创内容。为了降低
- 贪心项目:搭建simple问答系统
AI量化小木屋
自然语言处理
本次项目的目标是搭建一个基于检索式的简单的问答系统。至于什么是检索式的问答系统请参考课程直播内容/PPT介绍。通过此项目,你将会有机会掌握以下几个知识点:字符串操作2.文本预处理技术(词过滤,标准化)3.文本的表示(tf-idf,word2vec)4.文本相似度计算5.文本高效检索此项目需要的数据:dev-v2.0.json:这个数据包含了问题和答案的pair,但是以JSON格式存在,需要编写pa
- java类库
巨子联盟
https://blog.csdn.net/dax1n/article/details/67040005Java内容差异比较库DiffatorDiffator是一个Java实现的双向的内容差异diff比较库,相似度范围0.0~1.0文本相似度算法java文件增量对比库sync4java[国产]java文件增量对比库。使用滚动算法对比两个文件的差异部分,最终计算出所有的差异值,将差异值与原始文件合并
- 余弦相似度算法
xwhking
算法
余弦相似度算法是什么余弦距离,也称为余弦相似度,是用向量空间中两个向量夹角的余弦值作为衡量两个个体间差异的大小的度量。余弦值越接近1,就表明夹角越接近0度,也就是两个向量越相似,这就叫"余弦相似性"。怎么用利用n维向量的计算公式我们知道二维余弦计算公式为:拓展至n维应用实例【下面举一个例子,来说明余弦计算文本相似度】举一个例子来说明,用上述理论计算文本的相似性。为了简单起见,先从句子着手。句子A:
- es检索之复合检索
小李飞刀李寻欢
Notebookelasticsearchpython大数据向量检索精准查询复合查询
背景:向量检索是文本相似度检索,现在增加新的字段进行过滤,如果以filter方式进行过滤,那么最终结果不保证有topK个,甚至一个都没有,因为它是先进行topK个向量召回,再进行filter。当然有人建议采用scriptScore方式进行检索,但此方式可能造成请求压力过大,内存消耗。scriptScore方式如下:POSTmy_index/_search{"size":2,"query":{"sc
- 基于ElasticSearch+文本相似度模型的检索式智能对话方案
chenxy02
NLP人工智能elasticsearch大数据bigdata
目录背景为什么只用ES相似度匹配不行解决同一意图不同表达的问题“粗筛”+“精选”的意图匹配方案另外一种思路:背景在对话系统领域,检索式对话系统一直是工业界的偏爱。而如何“检索”,或者说如何对用户query(输入的问题)进行意图匹配,则是能否做好检索式对话系统的关键所在。笔者曾经简单的基于ElasticSearch的相似度匹配进行过实现。后面又引入深度学习模型(详见:深度学习技术选型——文本相似度计
- ElasticSearch学习篇9_文本相似度计算方法现状以及基于改进的 Jaccard 算法代码实现
scl、
#ElasticSearchelasticsearch学习算法文本相似性改进Jaccard莱温斯坦距离
背景XOP亿级别题库的试题召回以及搜题的举一反三业务场景都涉及使用文本相似搜索技术,学习此方面技术以便更好的服务于业务场景。目前基于集合的Jaccard算法以及基于编辑距离的Levenshtein在计算文本相似度场景中有着各自的特点,为了优化具体的计算时间抖动超时问题,需要学习此方面知识,本文主要内容为文本相似度计算方法的现状、Jaccard、Levenshtein算法实现基本原理以及代码实现论文
- 文本聚类——文本相似度(聚类算法基本概念)
星宇星静
笔记聚类机器学习算法相似度笔记论文笔记
一、文本相似度1.度量指标:两个文本对象之间的相似度两个文本集合之间的相似度文本对象与集合之间的相似度2.样本间的相似度基于距离的度量:欧氏距离曼哈顿距离切比雪夫距离闵可夫斯基距离马氏距离杰卡德距离基于夹角余弦的度量公式:当文本进行了2-范数归一化,余弦相似度与内积相似度是等价的。距离度量衡量的是空间各个点的绝对距离,与各点的位置(即个体特征维度的数值)直接相关,而余弦相似度衡量的事空间向量的夹角
- 基于字面的文本相似度计算和匹配搜索
汀、人工智能
自然语言处理人工智能语义搜索相似度计算文本匹配检索系统关键词模型
搜索推荐系统专栏简介:搜索推荐全流程讲解(召回粗排精排重排混排)、系统架构、常见问题、算法项目实战总结、技术细节以及项目实战(含码源)专栏详细介绍:搜索推荐系统专栏简介:搜索推荐全流程讲解(召回粗排精排重排混排)、系统架构、常见问题、算法项目实战总结、技术细节以及项目实战(含码源)前人栽树后人乘凉,本专栏提供资料:推荐系统算法库,包含推荐系统经典及最新算法讲解,以及涉及后续业务落地方案和码源本专栏
- STS语义文本相似度
腼腆小金鱼
机器学习深度学习人工智能
①基于TF-IDF的长文本相似度:(5条消息)基于Lucene、TF-IDF、余弦相似性实现长文本相似度检测_dmfrm的博客-CSDN博客②基于sentenceBert计算相似度:(5条消息)深度学习技术选型——文本相似度计算_文本相似度模型_chenxy02的博客-CSDN博客③基于Doc2vec的段落向量训练及文本相似度计算:(5条消息)基于Doc2vec的
- Transformers实战——文本相似度
aJupyter
python人工智能深度学习
文章目录一、改写文本分类1.导入相关包2.加载数据集3.划分数据集4.数据集预处理5.创建模型6.创建评估函数7.创建TrainingArguments8.创建Trainer9.模型训练10.模型评估11.模型预测二、交互/单塔模式1.导入相关包2.加载数据集3.划分数据集4.数据集预处理5.创建模型(区别)6.创建评估函数(区别)7.创建TrainingArguments8.创建Trainer9
- C语言两个文本相似度的算法,两个文本相似度算法实现和对比
Bearseason
C语言两个文本相似度的算法
背景最近做一个爬虫相关的项目,需要排除掉一些相似的链接,比如分页控件里上一页,下一页等等没什么用的链接.编辑距离算法编辑距离,又称Levenshtein距离(莱文斯坦距离也叫做EditDistance),是指两个字串之间,由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数,如果它们的距离越大,说明它们越是不同。许可的编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符,插入一个字符,删除一个字符。这个概念是由俄罗斯科学家V
- 文本相似度算法Jaccard相似度(杰卡德相似度)java实现
smx6666668
javajava
文本相似度算法杰卡德相似度,指的是文本A与文本B中交集的字数除以并集的字数,公式非常简单:java代码importjava.util.HashSet;importjava.util.Scanner;importjava.util.Set;publicclassStrJaccard{publicstaticvoidmain(String[]args){System.out.println("请输入两
- ML-文本相似度
yunpiao
局部敏感哈希(LSH)文本相识度计算文档文本相识度主要方法欧氏距离编辑距离余弦距离Jaccard距离距离越近相识度越高负比相识度公式公式文档的Shingling为了计算所以需要文档划分为小的短字符的集合即子串k-Shingling就是k个集合为一起的子串{"a,b","b,c"}k的选取视情况而定最小hash假设我们有这样4篇文档(分词后):s1="我减肥"s2="要"s3="他减肥成功"s4="
- 用通俗易懂的方式讲解:NLP 这样学习才是正确路线
深度学习算法与自然语言处理
机器学习自然语言处理学习
文章目录1、自然语言处理概述技术提升2、自然语言处理入门基础2.1数学基础2.2语言学基础2.3Python基础2.4机器学习基础2.5深度学习基础2.6自然语言处理的理论基础3、自然语言处理的主要技术范畴3.1语义文本相似度分析3.2信息检索(InformationRetrieval,IR)3.3信息抽取(InformationExtraction)3.4文本分类(TextCategorizat
- Gensim库——文本处理和主题建模的强大工具
非著名程序员阿强
人工智能
在信息时代,海量的文本数据不断地涌现。如何从这如山如海的文本中提取有意义的信息,成为了一项关键任务。Python语言提供了许多优秀的库和工具来处理文本数据,其中一款备受推崇的工具就是Gensim库。Gensim是一个开源的Python库,它是构建主题模型和进行文本相似度计算的先进工具。本文将介绍Gensim库,解释其基本原理和功能,并通过实例演示如何使用Gensim库进行文本处理和主题建模。一、G
- java Illegal overloaded getter method with ambiguous type for propert的解决
zwllxs
javajdk
好久不来iteye,今天又来看看,哈哈,今天碰到在编码时,反射中会抛出
Illegal overloaded getter method with ambiguous type for propert这么个东东,从字面意思看,是反射在获取getter时迷惑了,然后回想起java在boolean值在生成getter时,分别有is和getter,也许我们的反射对象中就有is开头的方法迷惑了jdk,
- IT人应当知道的10个行业小内幕
beijingjava
工作互联网
10. 虽然IT业的薪酬比其他很多行业要好,但有公司因此视你为其“佣人”。
尽管IT人士的薪水没有互联网泡沫之前要好,但和其他行业人士比较,IT人的薪资还算好点。在接下的几十年中,科技在商业和社会发展中所占分量会一直增加,所以我们完全有理由相信,IT专业人才的需求量也不会减少。
然而,正因为IT人士的薪水普遍较高,所以有些公司认为给了你这么多钱,就把你看成是公司的“佣人”,拥有你的支配
- java 实现自定义链表
CrazyMizzz
java数据结构
1.链表结构
链表是链式的结构
2.链表的组成
链表是由头节点,中间节点和尾节点组成
节点是由两个部分组成:
1.数据域
2.引用域
3.链表的实现
&nbs
- web项目发布到服务器后图片过一会儿消失
麦田的设计者
struts2上传图片永久保存
作为一名学习了android和j2ee的程序员,我们必须要意识到,客服端和服务器端的交互是很有必要的,比如你用eclipse写了一个web工程,并且发布到了服务器(tomcat)上,这时你在webapps目录下看到了你发布的web工程,你可以打开电脑的浏览器输入http://localhost:8080/工程/路径访问里面的资源。但是,有时你会突然的发现之前用struts2上传的图片
- CodeIgniter框架Cart类 name 不能设置中文的解决方法
IT独行者
CodeIgniterCart框架
今天试用了一下CodeIgniter的Cart类时遇到了个小问题,发现当name的值为中文时,就写入不了session。在这里特别提醒一下。 在CI手册里也有说明,如下:
$data = array(
'id' => 'sku_123ABC',
'qty' => 1,
'
- linux回收站
_wy_
linux回收站
今天一不小心在ubuntu下把一个文件移动到了回收站,我并不想删,手误了。我急忙到Nautilus下的回收站中准备恢复它,但是里面居然什么都没有。 后来我发现这是由于我删文件的地方不在HOME所在的分区,而是在另一个独立的Linux分区下,这是我专门用于开发的分区。而我删除的东东在分区根目录下的.Trash-1000/file目录下,相关的删除信息(删除时间和文件所在
- jquery回到页面顶端
知了ing
htmljquerycss
html代码:
<h1 id="anchor">页面标题</h1>
<div id="container">页面内容</div>
<p><a href="#anchor" class="topLink">回到顶端</a><
- B树、B-树、B+树、B*树
矮蛋蛋
B树
原文地址:
http://www.cnblogs.com/oldhorse/archive/2009/11/16/1604009.html
B树
即二叉搜索树:
1.所有非叶子结点至多拥有两个儿子(Left和Right);
&nb
- 数据库连接池
alafqq
数据库连接池
http://www.cnblogs.com/xdp-gacl/p/4002804.html
@Anthor:孤傲苍狼
数据库连接池
用MySQLv5版本的数据库驱动没有问题,使用MySQLv6和Oracle的数据库驱动时候报如下错误:
java.lang.ClassCastException: $Proxy0 cannot be cast to java.sql.Connec
- java泛型
百合不是茶
java泛型
泛型
在Java SE 1.5之前,没有泛型的情况的下,通过对类型Object的引用来实现参数的“任意化”,任意化的缺点就是要实行强制转换,这种强制转换可能会带来不安全的隐患
泛型的特点:消除强制转换 确保类型安全 向后兼容
简单泛型的定义:
泛型:就是在类中将其模糊化,在创建对象的时候再具体定义
class fan
- javascript闭包[两个小测试例子]
bijian1013
JavaScriptJavaScript
一.程序一
<script>
var name = "The Window";
var Object_a = {
name : "My Object",
getNameFunc : function(){
var that = this;
return function(){
- 探索JUnit4扩展:假设机制(Assumption)
bijian1013
javaAssumptionJUnit单元测试
一.假设机制(Assumption)概述 理想情况下,写测试用例的开发人员可以明确的知道所有导致他们所写的测试用例不通过的地方,但是有的时候,这些导致测试用例不通过的地方并不是很容易的被发现,可能隐藏得很深,从而导致开发人员在写测试用例时很难预测到这些因素,而且往往这些因素并不是开发人员当初设计测试用例时真正目的,
- 【Gson四】范型POJO的反序列化
bit1129
POJO
在下面这个例子中,POJO(Data类)是一个范型类,在Tests中,指定范型类为PieceData,POJO初始化完成后,通过
String str = new Gson().toJson(data);
得到范型化的POJO序列化得到的JSON串,然后将这个JSON串反序列化为POJO
import com.google.gson.Gson;
import java.
- 【Spark八十五】Spark Streaming分析结果落地到MySQL
bit1129
Stream
几点总结:
1. DStream.foreachRDD是一个Output Operation,类似于RDD的action,会触发Job的提交。DStream.foreachRDD是数据落地很常用的方法
2. 获取MySQL Connection的操作应该放在foreachRDD的参数(是一个RDD[T]=>Unit的函数类型),这样,当foreachRDD方法在每个Worker上执行时,
- NGINX + LUA实现复杂的控制
ronin47
nginx lua
安装lua_nginx_module 模块
lua_nginx_module 可以一步步的安装,也可以直接用淘宝的OpenResty
Centos和debian的安装就简单了。。
这里说下freebsd的安装:
fetch http://www.lua.org/ftp/lua-5.1.4.tar.gz
tar zxvf lua-5.1.4.tar.gz
cd lua-5.1.4
ma
- java-递归判断数组是否升序
bylijinnan
java
public class IsAccendListRecursive {
/*递归判断数组是否升序
* if a Integer array is ascending,return true
* use recursion
*/
public static void main(String[] args){
IsAccendListRecursiv
- Netty源码学习-DefaultChannelPipeline2
bylijinnan
javanetty
Netty3的API
http://docs.jboss.org/netty/3.2/api/org/jboss/netty/channel/ChannelPipeline.html
里面提到ChannelPipeline的一个“pitfall”:
如果ChannelPipeline只有一个handler(假设为handlerA)且希望用另一handler(假设为handlerB)
来
- Java工具之JPS
chinrui
java
JPS使用
熟悉Linux的朋友们都知道,Linux下有一个常用的命令叫做ps(Process Status),是用来查看Linux环境下进程信息的。同样的,在Java Virtual Machine里面也提供了类似的工具供广大Java开发人员使用,它就是jps(Java Process Status),它可以用来
- window.print分页打印
ctrain
window
function init() {
var tt = document.getElementById("tt");
var childNodes = tt.childNodes[0].childNodes;
var level = 0;
for (var i = 0; i < childNodes.length; i++) {
- 安装hadoop时 执行jps命令Error occurred during initialization of VM
daizj
jdkhadoopjps
在安装hadoop时,执行JPS出现下面错误
[slave16]
[email protected]:/tmp/hsperfdata_hdfs# jps
Error occurred during initialization of VM
java.lang.Error: Properties init: Could not determine current working
- PHP开发大型项目的一点经验
dcj3sjt126com
PHP重构
一、变量 最好是把所有的变量存储在一个数组中,这样在程序的开发中可以带来很多的方便,特别是当程序很大的时候。变量的命名就当适合自己的习惯,不管是用拼音还是英语,至少应当有一定的意义,以便适合记忆。变量的命名尽量规范化,不要与PHP中的关键字相冲突。 二、函数 PHP自带了很多函数,这给我们程序的编写带来了很多的方便。当然,在大型程序中我们往往自己要定义许多个函数,几十
- android笔记之--向网络发送GET/POST请求参数
dcj3sjt126com
android
使用GET方法发送请求
private static boolean sendGETRequest (String path,
Map<String, String> params) throws Exception{
//发送地http://192.168.100.91:8080/videoServi
- linux复习笔记 之bash shell (3) 通配符
eksliang
linux 通配符linux通配符
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2104387
在bash的操作环境中有一个非常有用的功能,那就是通配符。
下面列出一些常用的通配符,如下表所示 符号 意义 * 万用字符,代表0个到无穷个任意字符 ? 万用字符,代表一定有一个任意字符 [] 代表一定有一个在中括号内的字符。例如:[abcd]代表一定有一个字符,可能是a、b、c
- Android关于短信加密
gqdy365
android
关于Android短信加密功能,我初步了解的如下(只在Android应用层试验):
1、因为Android有短信收发接口,可以调用接口完成短信收发;
发送过程:APP(基于短信应用修改)接受用户输入号码、内容——>APP对短信内容加密——>调用短信发送方法Sm
- asp.net在网站根目录下创建文件夹
hvt
.netC#hovertreeasp.netWeb Forms
假设要在asp.net网站的根目录下建立文件夹hovertree,C#代码如下:
string m_keleyiFolderName = Server.MapPath("/hovertree");
if (Directory.Exists(m_keleyiFolderName))
{
//文件夹已经存在
return;
}
else
{
try
{
D
- 一个合格的程序员应该读过哪些书
justjavac
程序员书籍
编者按:2008年8月4日,StackOverflow 网友 Bert F 发帖提问:哪本最具影响力的书,是每个程序员都应该读的?
“如果能时光倒流,回到过去,作为一个开发人员,你可以告诉自己在职业生涯初期应该读一本, 你会选择哪本书呢?我希望这个书单列表内容丰富,可以涵盖很多东西。”
很多程序员响应,他们在推荐时也写下自己的评语。 以前就有国内网友介绍这个程序员书单,不过都是推荐数
- 单实例实践
跑龙套_az
单例
1、内部类
public class Singleton {
private static class SingletonHolder {
public static Singleton singleton = new Singleton();
}
public Singleton getRes
- PO VO BEAN 理解
q137681467
VODTOpo
PO:
全称是 persistant object持久对象 最形象的理解就是一个PO就是数据库中的一条记录。 好处是可以把一条记录作为一个对象处理,可以方便的转为其它对象。
BO:
全称是 business object:业务对象 主要作用是把业务逻辑封装为一个对象。这个对
- 战胜惰性,暗自努力
金笛子
努力
偶然看到一句很贴近生活的话:“别人都在你看不到的地方暗自努力,在你看得到的地方,他们也和你一样显得吊儿郎当,和你一样会抱怨,而只有你自己相信这些都是真的,最后也只有你一人继续不思进取。”很多句子总在不经意中就会戳中一部分人的软肋,我想我们每个人的周围总是有那么些表现得“吊儿郎当”的存在,是否你就真的相信他们如此不思进取,而开始放松了对自己的要求随波逐流呢?
我有个朋友是搞技术的,平时嘻嘻哈哈,以
- NDK/JNI二维数组多维数组传递
wenzongliang
二维数组jniNDK
多维数组和对象数组一样处理,例如二维数组里的每个元素还是一个数组 用jArray表示,直到数组变为一维的,且里面元素为基本类型,去获得一维数组指针。给大家提供个例子。已经测试通过。
Java_cn_wzl_FiveChessView_checkWin( JNIEnv* env,jobject thiz,jobjectArray qizidata)
{
jint i,j;
int s