- NLP学习——信息抽取
P-ShineBeam
NLP基础学习
信息抽取自动从半结构或无结构的文本中抽取出结构化信息的任务。常见的信息抽取任务有三类:实体抽取、关系抽取、事件抽取。1、实体抽取从一段文本中抽取出文本内容并识别为预定义的类别。实体抽取任务中的复杂问题:重复嵌套,原文中多个实体之间共享片段不连续,一个实体由多个不连续片段组成2、关系抽取从文本中抽取一对实体和预定义的关系类型。传统的关系抽取任务实现方案是先进行实体抽取,再输入头尾实体与原文进行关系分
- 【无标题】
Komorebi_9999
知识图谱问答系统自然语言处理
要构建一个基于知识图谱的问答系统,你需要进行以下工作:知识图谱构建:数据采集:从各种来源(如公开数据库、API、网页等)收集与你的领域相关的数据。数据清洗和预处理:清洗数据,去除重复、错误或不相关的信息,对数据进行归一化、标准化处理。实体识别和关系抽取:从数据中识别出实体(如人、地点、概念等)和它们之间的关系。构建图谱:将实体和关系组织成图谱结构,通常使用图数据库来存储。自然语言处理(NLP):分
- windows下GitHub中.sh文件下载的问题解决方案
Anpedestrian
NLP
一些github中的项目为了加快开发者的下载速度,一般不会将项目的数据集与项目绑定到一起,一般都是以.sh后缀的文件格式与项目绑定。比如实体关系抽取项目中的数据集下载问题:对于.sh格式的文件安装需要sh命令,而sh指令是git系统下的操作指令。Git是分布式版本控制系统,那么它就没有中央服务器的,每个人的电脑就是一个完整的版本库,这样,工作的时候就不需要联网了,因为版本都是在自己的电脑上。A.首
- 低资源学习与知识图谱:构建与应用
cooldream2009
AI技术知识图谱知识图谱人工智能低资源
目录前言1低资源学习方法1.1数据增强1.2特征增强1.3模型增强2低资源知识图谱构建与推理2.1元关系学习2.2对抗学习2.3零样本关系抽取2.4零样本学习与迁移学习2.5零样本学习与辅助信息3基于知识图谱的低资源学习应用3.1零样本图像分类3.2知识增强的零样本学习3.3语义与知识信息的利用结语前言在当今人工智能领域,低资源学习成为一个备受关注的话题,尤其是在少样本学习和零样本学习方面。这种学
- 【医学知识图谱 自动补全 关系抽取】生成模型 + 医学知识图谱 = 发现三元组隐藏的关系实体对
Debroon
医学大模型:个性化精准安全可控知识图谱人工智能
生成模型+医学知识图谱=发现三元组新关系实体对提出背景问题:如何自动发现并生成医疗领域中未被标注的实体关系三元组?CRVAE模型提出背景论文:https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3219819.3220010以条件关系变分自编码器(CRVAE)模型为基础,解决关系医疗实体对发现问题,并生成新的、有意义的医疗实体对。尽管有些疾病与症状之间的关系已经被广泛记录,但仍然
- NER
zelda2333
基操:超详细保姆级讲解&提供代码:基于深度学习的命名实体识别与关系抽取值得一看的命名实体识别的总结:中文命名实体识别总结师兄给的教程:GithubChineseNER针对教程讲解的文章:用深度学习做命名实体识别(附代码)
- CRF条件随机场学习记录
V丶Chao
深度学习安全研究-威胁情报学习
阅读建议仔细阅读书[1]对应的序列标注章节,理解该方法面向的问题以及相关背景,然后理解基础的概念。引言威胁情报挖掘的相关论文中,均涉及到两部分任务:命名实体识别(NamedEntityRecognition,NER)和关系抽取,大多数网安实现NER的方法,采用比较多的方法包含:BiLstm+CRF或者Bert+CRF。其中条件随机场(conditionalrandomfields,CRF),这个模
- 学习笔记CB003:分块、标记、关系抽取、文法特征结构
利炳根
分块,根据句子的词和词性,按照规则组织合分块,分块代表实体。常见实体,组织、人员、地点、日期、时间。名词短语分块(NP-chunking),通过词性标记、规则识别,通过机器学习方法识别。介词短语(PP)、动词短语(VP)、句子(S)。分块标记,IOB标记,I(inside,内部)、O(outside,外部)、B(begin,开始)。树结构存储分块。多级分块,多重分块方法。级联分块。关系抽取,找出实
- Deepdive关系抽取:特征源码分析及优化加快信息提取
weixin_42001089
人工智能机器学习DDLIBNLPdeepdive
前言本篇不是Deepdive入门教程,而是对其一些源码细节进行了解读,换句话说要深入到内部去看看其具体是怎么做的,所以看本篇的前提是假设读者已经大概清楚了deepdive的使用流程,如果不是很熟悉,或是第一次使用建议先去看一下入门教程。本篇先是分析特征方面的源码,接着是实践部分,即使用ltp替换默认的斯坦福NLP信息抽取部分进而可优化该部分到数秒内,最后简单说一下其模型方面的问题以及其它补充其实关
- 实体关系抽取与属性补全的技术浅析
cooldream2009
NLP知识AI技术知识图谱实体关系抽取关系抽取
目录前言1.实体关系抽取2实体关系抽取的方法2.1基于模板的方法2.2基于监督学习的关系抽取2.3基于深度学习的关系抽取2.4基于预训练语言模型的关系抽取3属性补全3.1属性补全任务简介3.1抽取式属性补全3.2生成式属性补全4未来发展趋势结语前言在信息爆炸时代,文本数据蕴含着丰富的知识,但要将这些知识整理成结构化的形式,关系抽取和属性补全成为至关重要的任务。本文将深入探讨实体关系抽取的任务定义、
- 面向中国企业关系抽取的双向门控递归单元神经网络
精分天秤座的mystery
自然语言处理神经网络知识图谱人工智能
面向中国企业关系抽取的双向门控递归单元神经网络论文原文:论文原文摘要:为了帮助金融从业人员有效识别高风险企业、法人或股东,国内外学者构建了风险预警的企业知识图谱。从财经新闻等非结构化数据中提取企业关系是构建企业知识图的重要手段,但其数据结构的不规则性和处理工具的匮乏给关系提取带来了挑战。针对这一问题,本文提出了SDP-BGRU模型,从非结构化数据中提取企业关系,将企业关系提取视为一个分类问题。该模
- 知识图谱技术综述:构建智能信息网络的关键元素
cooldream2009
知识图谱AI技术知识图谱人工智能
目录前言1知识图谱表示:有向标记图1.1节点表示1.2边的表示1.3知识图谱的动态性2知识图谱存储与查询:图数据存储2.1关系图存储技术2.2图查询语言2.3数据存储的优化3知识抽取:从多结构数据中抽取知识3.1概念抽取3.2实体识别3.3关系抽取3.4事件抽取4知识融合:多源数据的统一命名空间4.1实体对齐4.2本体映射4.3概念匹配5知识推理:基于符号和图结构的推理5.1基于符号的推理5.2基
- 知识抽取-事件抽取
Jarkata
此文为转载,原文链接:知识抽取-事件抽取-徐阿衡的文章-知乎https://zhuanlan.zhihu.com/p/50903358接上一篇知识抽取-实体及关系抽取。事件是促使事情状态和关系改变的条件[Donget.al.,2010]。目前已存在的知识资源(如维基百科等)所描述实体及实体间的关系大多是静态的,而事件能描述粒度更大的、动态的、结构化的知识,是现有知识资源的重要补充。与[关系抽取]相
- 用通俗易懂的方式讲解:实体关系抽取入门教程
深度学习算法与自然语言处理
机器学习自然语言处理人工智能深度学习
信息抽取主要包括3项子任务:实体抽取、关系抽取和事件抽取,而关系抽取是信息抽取领域的核心任务和重要环节。实体关系抽取的主要目标是从自然语言文本中识别并判定实体对之间存在的特定关系。本文为《实体关系抽取方法研究综述》论文的阅读笔记。文章目录技术提升关系抽取定义关系抽取评价指标实体关系抽取方法基于规则的关系抽取方法基于词典驱动的关系抽取方法基于机器学习的抽取方法基于深度学习的关系抽取方法流水线学习联合
- IT行业都有哪些职位,初学者该如何选择
活字印刷
互联网行业的薪资水准相对较高,刚入行一个月,半年,或者一年超过其他行业薪资很正常。那么,互联网行业究竟有哪些职位呢,又分别适合哪些传统行业转型?1.产品2.UI3.CSS4.JS5.后端(Java/php/python)6.DBA(mysql/oracle)7.运维(OP)8.测试(QA)9.算法(分类/聚类/关系抽取/实体识别)10.搜索(Lucene/Solr/elasticSearch)11
- 国科大-自然语言处理复习
Kilig*
自然语言处理人工智能
自然语言处理复习实体关系联合抽取流水线式端到端方法检索式问答系统流水线方式信息检索(IR)阶段阅读理解(RC)阶段基于证据强度的重排基于证据覆盖的重排结合不同类型的聚合端到端方式Retriever-Reader的联合学习基于预训练的Retriever-Free方法情感分析联合三元组抽取谨以此博客作为复习期间的记录实体关系联合抽取流水线式流水线式抽取(Pipline):把关系抽取的任务分为两个步骤,
- 图机器学习年度汇集
道亦无名
人工智能机器学习人工智能
一、深度学习模型优化在图机器学习领域,深度学习模型的优化尤为重要。今年的主要进展包括了利用先进的优化算法提高模型精度、减少训练时间以及对大规模图数据的适应性。部分团队还推出了定制化的深度学习模型,特别适用于复杂的图形结构和交互。二、知识图谱技术升级随着知识图谱在多个领域的广泛应用,技术层面也在迅速进化。今年,知识图谱的语义理解、实体链接、关系抽取等技术取得了显著突破。此外,多模态知识图谱的发展,使
- 人工智能论文解读精选 | PRGC:一种新的联合关系抽取模型
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©NLP论文解读原创•作者|小欣论文标题:PRGC:PotentialRelationandGlobalCorrespondenceBasedJointRelationalTripleExtraction论文链接:https://arxiv.org/pdf/2106.09895.pdf代码:https://github.com/hy-struggle/PRGC前言1.论文的相关背景关系抽取是信息抽
- 论文浅尝 | 基于神经网络的实体识别和关系抽取联合学习
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本文转载自公众号:PaperWeekly。作者丨罗凌学校丨大连理工大学博士生研究方向丨深度学习,文本分类,实体识别联合学习(Jointlearning)一词并不是一个最近才出现的术语,在自然语言处理领域,很早就有研究者使用基于传统机器学习的联合模型(Jointmodel)来对一些有些密切联系的自然语言处理任务进行联合学习。例如实体识别和实体标准化联合学习,分词和词性标注联合学习等等。最近,研究者们
- 论文浅尝 | 通过对比学习优化用于命名实体识别的双编码器
开放知识图谱
学习深度学习机器学习自然语言处理人工智能
笔记整理:陆星宇,东南大学硕士,研究方向为自然语言处理链接:https://arxiv.org/abs/2208.14565动机命名实体识别(NER)是识别与命名实体相关的文本片段并将其分类到预定义的实体类型(如人物、位置等)的任务。作为信息提取系统中的基本组件,NER已被证明对各种下游任务如关系抽取、指代消解和细粒度观点挖掘有益。以往的工作主要将NER作为序列标记或跨度分类来处理,存在许多局限性
- 一篇关于大模型在信息抽取(实体识别、关系抽取、事件抽取)的研究进展综述
AI知识图谱大本营
chatgpat知识图谱gpt
信息提取(IE)旨在从普通自然语言文本中提取结构化知识(如实体、关系和事件)。最近,生成式大型语言模型(LLMs)展现了在文本理解和生成方面的卓越能力,使得它们能够广泛应用于各种领域和任务。因此,已经有许多研究致力于利用LLMs的能力,为信息提取任务提供可行的解决方案。为了全面系统地回顾和探索LLMs在信息提取任务中的应用,本研究对这一领域的最新进展进行了调查。首先,我们进行了广泛的概述,将这些研
- 不用再找了,这就是 NLP 方向最全面试题库
深度学习算法与自然语言处理
大模型实战大模型NLP与大模型自然语言处理人工智能深度学习机器学习python
大家好,本篇文章总结了自然语言处理(NLP)面试需要准备的学习笔记与资料,该资料目前包含自然语言处理各领域的面试题积累。热门面试题(校招、社招)、公司级专项真题、大厂常考题等,在我们社群具有总结,喜欢记得收藏、关注、点赞。文章目录技术交流群四、NLP学习算法常见面试篇4.1信息抽取常见面试篇4.1.1命名实体识别常见面试篇4.1.2关系抽取常见面试篇4.1.3事件抽取常见面试篇4.2NLP预训练算
- 大型语言模型在实体关系提取中的应用探索(二)
colorknight
人工智能自然语言处理LLM知识图谱实体关系抽取ChatGPTLlama2
上一篇文章我们探讨了如何使用大语言模型进行实体关系的抽取。本篇文章我们将进一步探索这个话题。比较一下国内外几款知名大模型在相同的实体关系提取任务下的表现。由于精力有限,我们无法全面测试各模型的实体关系抽取能力,因此,看到的效果以及分析的结论,也仅限于在该任务下的探讨,不能作为各大模型在该方面能力的结论。这次我们选中用于实验的大模型如下:国外:ChatGPT3.5(OpenAI)、Bard(Goog
- 文档级关系抽取中一个指标 Ign F1的计算方法
wanncy
相信很多做document-level关系抽取的朋友在实验部分都会遇到一个叫IgnF1的参数,这个参数大致是image.png具体参考文章DocRED:ALarge-ScaleDocument-LevelRelationExtractionDataset,Yao,2019ACLReasoningwithLatentStructureRefinementforDocument-LevelRelati
- 24 LLM错误代码补全:机器学习顶会NeurIPS‘23 智能体评估:自行构建数据集Buggy-HumanEval、Buggy-FixEval+错误代码补全+修复模型【网安AIGC专题11.22】
是Yu欸
科研笔记与实践机器学习AIGC人工智能论文阅读AI编程copilot笔记
LargeLanguageModelsofCodeFailatCompletingCodewithPotentialBugs写在最前面论文名片对于命名实体识别、关系抽取任务的启发课堂讨论实验自己构建的数据集价值1、论文介绍相关工作:代码补全存在的问题研究的重点论文结论与改进2、Buggy-CodeCompletion代码补全任务的基本概念有错误的代码补全的挑战方案设计的其他考虑3.评估方法评估方法
- 23REPEAT方法:软工顶会ICSE ‘23 大模型在代码智能领域持续学习 代表性样本重放(选择信息丰富且多样化的示例) + 基于可塑权重巩固EWC的自适应参数正则化 【网安AIGC专题11.22】
是Yu欸
科研笔记与实践#大模型学习AIGCAI编程软件工程论文阅读笔记经验分享
KeepingPacewithEver-IncreasingData:TowardsContinualLearningofCodeIntelligenceModels写在最前面论文名片nlp中的命名实体识别NER和关系抽取任务RE的启发课堂讨论噪声数据排除基于可塑权重巩固EWC的自适应参数正则化代码克隆检测准确率比较低绪论代码生成大模型PPT学习,连贯动画感(方框是后期添加的)研究方法与思路持续学
- 21Discrete Adversarial Attack(DaK)攻击——针对语义依附代码模型的对抗攻击方法:Destroyer篡改输入程序,Finder寻找关键特征,Merger将关键特征注入
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科研笔记与实践AIGC生成对抗网络安全人工智能论文阅读
DiscreteAdversarialAttacktoModelsofCode写在最前面一些对关系抽取和事件抽取相关的启发和思考摘要总结与展望课堂讨论研究背景与意义对抗攻击针对代码模型的对抗攻击Semantic-adhering语义依附的代码模型针对Semantic-adhering的对抗攻击Dak的意义主要贡献研究内容与方案形式化定义DaK的工作流程DestroyerFinderMerger针对
- 7篇论文梳理关系抽取的经典范式
PaperWeekly
机器学习人工智能深度学习自然语言处理nlp
©作者|眼睛里进砖头了单位|东华大学研究方向|自然语言处理最近在做关系抽取的任务,就花了些时间把关系抽取的经典范式全部cover了一遍,总结对比了一下,7篇文章带你一览关系抽取范式。先说说关系抽取存在的问题下面以关系抽取的存在场景问题以及模型本身存在的问题,来看这个关系抽取这个任务存在哪些问题。1.1抽取的场景问题不同的模型往往在不同的场景下表现出不同的优越性,关系抽取可以分为实体识别及关系抽取两
- #gStore-weekly | gBuilder功能详解之非结构化数据抽取模型
PKUMOD
人工智能python机器学习知识图谱算法图数据库
对于非结构化数据进行数据抽取时需要用到实体识别、关系抽取、属性抽取等众多信息抽取算法。gBuilder在非结构化抽取功能中提供了一系列算法和算子,可通过拖拽的方式进行抽取流程流水线设计。但在实际业务场景中,gBuilder内置的信息抽取模型并不能满足业务的需要,或者使用者本身具有较强研发能力,能够设计准确度更高的算法和模型。因此gBuilder提供了模型标注和训练功能,能够对现在平台已经提供的算法
- NLP在网安领域中的应用(初级)
是Yu欸
自然语言处理人工智能笔记安全网络安全chatgpt
NLP在网安领域的应用写在最前面1.威胁情报分析1.1社交媒体情报分析(后面有详细叙述)1.2暗网监测与威胁漏洞挖掘2.恶意软件检测2.1威胁预测与趋势分析3.漏洞管理和响应4.社交工程攻击识别4.1情感分析与实时监测4.2实体识别与攻击者画像构建4.3文本分析与实体关系抽取5.未来发展趋势与应用前景5.1深度学习与增强学习的整合5.2区块链与分布式技术的融合5.3多模态数据分析的兴起结语写在最前
- java责任链模式
3213213333332132
java责任链模式村民告县长
责任链模式,通常就是一个请求从最低级开始往上层层的请求,当在某一层满足条件时,请求将被处理,当请求到最高层仍未满足时,则请求不会被处理。
就是一个请求在这个链条的责任范围内,会被相应的处理,如果超出链条的责任范围外,请求不会被相应的处理。
下面代码模拟这样的效果:
创建一个政府抽象类,方便所有的具体政府部门继承它。
package 责任链模式;
/**
*
- linux、mysql、nginx、tomcat 性能参数优化
ronin47
一、linux 系统内核参数
/etc/sysctl.conf文件常用参数 net.core.netdev_max_backlog = 32768 #允许送到队列的数据包的最大数目
net.core.rmem_max = 8388608 #SOCKET读缓存区大小
net.core.wmem_max = 8388608 #SOCKET写缓存区大
- php命令行界面
dcj3sjt126com
PHPcli
常用选项
php -v
php -i PHP安装的有关信息
php -h 访问帮助文件
php -m 列出编译到当前PHP安装的所有模块
执行一段代码
php -r 'echo "hello, world!";'
php -r 'echo "Hello, World!\n";'
php -r '$ts = filemtime("
- Filter&Session
171815164
session
Filter
HttpServletRequest requ = (HttpServletRequest) req;
HttpSession session = requ.getSession();
if (session.getAttribute("admin") == null) {
PrintWriter out = res.ge
- 连接池与Spring,Hibernate结合
g21121
Hibernate
前几篇关于Java连接池的介绍都是基于Java应用的,而我们常用的场景是与Spring和ORM框架结合,下面就利用实例学习一下这方面的配置。
1.下载相关内容: &nb
- [简单]mybatis判断数字类型
53873039oycg
mybatis
昨天同事反馈mybatis保存不了int类型的属性,一直报错,错误信息如下:
Caused by: java.lang.NumberFormatException: For input string: "null"
at sun.mis
- 项目启动时或者启动后ava.lang.OutOfMemoryError: PermGen space
程序员是怎么炼成的
eclipsejvmtomcatcatalina.sheclipse.ini
在启动比较大的项目时,因为存在大量的jsp页面,所以在编译的时候会生成很多的.class文件,.class文件是都会被加载到jvm的方法区中,如果要加载的class文件很多,就会出现方法区溢出异常 java.lang.OutOfMemoryError: PermGen space.
解决办法是点击eclipse里的tomcat,在
- 我的crm小结
aijuans
crm
各种原因吧,crm今天才完了。主要是接触了几个新技术:
Struts2、poi、ibatis这几个都是以前的项目中用过的。
Jsf、tapestry是这次新接触的,都是界面层的框架,用起来也不难。思路和struts不太一样,传说比较简单方便。不过个人感觉还是struts用着顺手啊,当然springmvc也很顺手,不知道是因为习惯还是什么。jsf和tapestry应用的时候需要知道他们的标签、主
- spring里配置使用hibernate的二级缓存几步
antonyup_2006
javaspringHibernatexmlcache
.在spring的配置文件中 applicationContent.xml,hibernate部分加入
xml 代码
<prop key="hibernate.cache.provider_class">org.hibernate.cache.EhCacheProvider</prop>
<prop key="hi
- JAVA基础面试题
百合不是茶
抽象实现接口String类接口继承抽象类继承实体类自定义异常
/* * 栈(stack):主要保存基本类型(或者叫内置类型)(char、byte、short、 *int、long、 float、double、boolean)和对象的引用,数据可以共享,速度仅次于 * 寄存器(register),快于堆。堆(heap):用于存储对象。 */ &
- 让sqlmap文件 "继承" 起来
bijian1013
javaibatissqlmap
多个项目中使用ibatis , 和数据库表对应的 sqlmap文件(增删改查等基本语句),dao, pojo 都是由工具自动生成的, 现在将这些自动生成的文件放在一个单独的工程中,其它项目工程中通过jar包来引用 ,并通过"继承"为基础的sqlmap文件,dao,pojo 添加新的方法来满足项
- 精通Oracle10编程SQL(13)开发触发器
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*开发触发器
*/
--得到日期是周几
select to_char(sysdate+4,'DY','nls_date_language=AMERICAN') from dual;
select to_char(sysdate,'DY','nls_date_language=AMERICAN') from dual;
--建立BEFORE语句触发器
CREATE O
- 【EhCache三】EhCache查询
bit1129
ehcache
本文介绍EhCache查询缓存中数据,EhCache提供了类似Hibernate的查询API,可以按照给定的条件进行查询。
要对EhCache进行查询,需要在ehcache.xml中设定要查询的属性
数据准备
@Before
public void setUp() {
//加载EhCache配置文件
Inpu
- CXF框架入门实例
白糖_
springWeb框架webserviceservlet
CXF是apache旗下的开源框架,由Celtix + XFire这两门经典的框架合成,是一套非常流行的web service框架。
它提供了JAX-WS的全面支持,并且可以根据实际项目的需要,采用代码优先(Code First)或者 WSDL 优先(WSDL First)来轻松地实现 Web Services 的发布和使用,同时它能与spring进行完美结合。
在apache cxf官网提供
- angular.equals
boyitech
AngularJSAngularJS APIAnguarJS 中文APIangular.equals
angular.equals
描述:
比较两个值或者两个对象是不是 相等。还支持值的类型,正则表达式和数组的比较。 两个值或对象被认为是 相等的前提条件是以下的情况至少能满足一项:
两个值或者对象能通过=== (恒等) 的比较
两个值或者对象是同样类型,并且他们的属性都能通过angular
- java-腾讯暑期实习生-输入一个数组A[1,2,...n],求输入B,使得数组B中的第i个数字B[i]=A[0]*A[1]*...*A[i-1]*A[i+1]
bylijinnan
java
这道题的具体思路请参看 何海涛的微博:http://weibo.com/zhedahht
import java.math.BigInteger;
import java.util.Arrays;
public class CreateBFromATencent {
/**
* 题目:输入一个数组A[1,2,...n],求输入B,使得数组B中的第i个数字B[i]=A
- FastDFS 的安装和配置 修订版
Chen.H
linuxfastDFS分布式文件系统
FastDFS Home:http://code.google.com/p/fastdfs/
1. 安装
http://code.google.com/p/fastdfs/wiki/Setup http://hi.baidu.com/leolance/blog/item/3c273327978ae55f93580703.html
安装libevent (对libevent的版本要求为1.4.
- [强人工智能]拓扑扫描与自适应构造器
comsci
人工智能
当我们面对一个有限拓扑网络的时候,在对已知的拓扑结构进行分析之后,发现在连通点之后,还存在若干个子网络,且这些网络的结构是未知的,数据库中并未存在这些网络的拓扑结构数据....这个时候,我们该怎么办呢?
那么,现在我们必须设计新的模块和代码包来处理上面的问题
- oracle merge into的用法
daizj
oraclesqlmerget into
Oracle中merge into的使用
http://blog.csdn.net/yuzhic/article/details/1896878
http://blog.csdn.net/macle2010/article/details/5980965
该命令使用一条语句从一个或者多个数据源中完成对表的更新和插入数据. ORACLE 9i 中,使用此命令必须同时指定UPDATE 和INSE
- 不适合使用Hadoop的场景
datamachine
hadoop
转自:http://dev.yesky.com/296/35381296.shtml。
Hadoop通常被认定是能够帮助你解决所有问题的唯一方案。 当人们提到“大数据”或是“数据分析”等相关问题的时候,会听到脱口而出的回答:Hadoop! 实际上Hadoop被设计和建造出来,是用来解决一系列特定问题的。对某些问题来说,Hadoop至多算是一个不好的选择,对另一些问题来说,选择Ha
- YII findAll的用法
dcj3sjt126com
yii
看文档比较糊涂,其实挺简单的:
$predictions=Prediction::model()->findAll("uid=:uid",array(":uid"=>10));
第一个参数是选择条件:”uid=10″。其中:uid是一个占位符,在后面的array(“:uid”=>10)对齐进行了赋值;
更完善的查询需要
- vim 常用 NERDTree 快捷键
dcj3sjt126com
vim
下面给大家整理了一些vim NERDTree的常用快捷键了,这里几乎包括了所有的快捷键了,希望文章对各位会带来帮助。
切换工作台和目录
ctrl + w + h 光标 focus 左侧树形目录ctrl + w + l 光标 focus 右侧文件显示窗口ctrl + w + w 光标自动在左右侧窗口切换ctrl + w + r 移动当前窗口的布局位置
o 在已有窗口中打开文件、目录或书签,并跳
- Java把目录下的文件打印出来
蕃薯耀
列出目录下的文件文件夹下面的文件目录下的文件
Java把目录下的文件打印出来
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 2015年7月11日 11:02:
- linux远程桌面----VNCServer与rdesktop
hanqunfeng
Desktop
windows远程桌面到linux,需要在linux上安装vncserver,并开启vnc服务,同时需要在windows下使用vnc-viewer访问Linux。vncserver同时支持linux远程桌面到linux。
linux远程桌面到windows,需要在linux上安装rdesktop,同时开启windows的远程桌面访问。
下面分别介绍,以windo
- guava中的join和split功能
jackyrong
java
guava库中,包含了很好的join和split的功能,例子如下:
1) 将LIST转换为使用字符串连接的字符串
List<String> names = Lists.newArrayList("John", "Jane", "Adam", "Tom");
- Web开发技术十年发展历程
lampcy
androidWeb浏览器html5
回顾web开发技术这十年发展历程:
Ajax
03年的时候我上六年级,那时候网吧刚在小县城的角落萌生。传奇,大话西游第一代网游一时风靡。我抱着试一试的心态给了网吧老板两块钱想申请个号玩玩,然后接下来的一个小时我一直在,注,册,账,号。
彼时网吧用的512k的带宽,注册的时候,填了一堆信息,提交,页面跳转,嘣,”您填写的信息有误,请重填”。然后跳转回注册页面,以此循环。我现在时常想,如果当时a
- 架构师之mima-----------------mina的非NIO控制IOBuffer(说得比较好)
nannan408
buffer
1.前言。
如题。
2.代码。
IoService
IoService是一个接口,有两种实现:IoAcceptor和IoConnector;其中IoAcceptor是针对Server端的实现,IoConnector是针对Client端的实现;IoService的职责包括:
1、监听器管理
2、IoHandler
3、IoSession
- ORA-00054:resource busy and acquire with NOWAIT specified
Everyday都不同
oraclesessionLock
[Oracle]
今天对一个数据量很大的表进行操作时,出现如题所示的异常。此时表明数据库的事务处于“忙”的状态,而且被lock了,所以必须先关闭占用的session。
step1,查看被lock的session:
select t2.username, t2.sid, t2.serial#, t2.logon_time
from v$locked_obj
- javascript学习笔记
tntxia
JavaScript
javascript里面有6种基本类型的值:number、string、boolean、object、function和undefined。number:就是数字值,包括整数、小数、NaN、正负无穷。string:字符串类型、单双引号引起来的内容。boolean:true、false object:表示所有的javascript对象,不用多说function:我们熟悉的方法,也就是
- Java enum的用法详解
xieke90
enum枚举
Java中枚举实现的分析:
示例:
public static enum SEVERITY{
INFO,WARN,ERROR
}
enum很像特殊的class,实际上enum声明定义的类型就是一个类。 而这些类都是类库中Enum类的子类 (java.l