- 城市疫情态势发展与动态调控可视分析
罗伯特之技术屋
智能科学与技术专栏深度学习人工智能
摘要为了解决新冠肺炎疫情医疗资源的合理调配问题,以武汉方舱新冠肺炎疫情数据为基础,融合舆情、时空轨迹等多源数据,针对疫情防控搭建了方舱医院动态调控平台。引入水滴图表征方式动态监测方舱医院,采用主题模型融合情感词典提取群众情感特征,并借助WordStream呈现城市舆情发展,提出基于医院负载量的路径规划算法实现合理路线推荐,提供面向群众的科普信息和城市复苏板块以提升抗疫信心。该系统有利于实现人力、物
- NLP-gensim库
安替-AnTi
NLP
Gensim是一款开源的第三方Python工具包,用于从原始的非结构化的文本中,无监督地学习到文本隐层的主题向量表达。它支持包括TF-IDF,LSA,LDA,和word2vec在内的多种主题模型算法,支持流式训练,并提供了诸如相似度计算,信息检索等一些常用任务的API接口。LSILDAHDPDTMDIMTF-IDFword2vec、paragraph2vec基本概念语料(Corpus):一组原始文
- GENSIM 使用笔记1 --- 语料和向量空间
学术状态抽奖器
NLP技术手札学习手册gensim中文向量序列化教程
GENSIM使用笔记1—语料和向量空间GENSIM使用笔记2—主题模型和相似性查询1本篇说明本篇博客来源于GENSIM官方向导文档的第一章,主要供自己后续的翻阅,并通过分享带给诸位网友一个小小的参照。从字符串到向量在这一小节当中,将会讲述如何通过gensim,将一段文本以向量的形式表示。首先我们看一下我们的基本文档形式:documents=['拍照反光一直是摄影爱好者较为苦恼的问题','尤其是手机
- Python自然语言处理:gensim库的探索与应用
丶本心灬
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:本文档介绍了gensim库——一个专为Python设计的开源自然语言处理工具,它支持词向量模型、主题模型、相似度计算、TF-IDF和LSA等核心功能。该库适用于文档相似性和主题建模任务,特别强调其在处理大规模语料库中的高效性和准确性。包含gensim-4.0.0版本的预编译安装包,为64位Windows系统上的Python3.6版本提供便捷安装体验。文档还提供
- MATLAB 自然语言处理入门教程
tyatyatya
MATLAB教程MATLAB下载安装教程matlab自然语言处理开发语言
文章目录前言环境配置一、MATLABNLP工具箱概述二、核心功能与API1.文本数据准备2.特征提取3.文本分类(传统机器学习)4.深度学习文本分类(LSTM)三、实战案例:情感分析四、高级应用1.命名实体识别(NER)2.主题模型(LDA)前言以下是MATLAB自然语言处理(NLP)的入门教程,涵盖基础概念、核心功能。环境配置MATLAB下载安装教程:https://blog.csdn.net/
- 主题分析建模用法介绍
不秃的开发媛
机器学习人工智能
1.主题建模分析介绍主题分析建模(LDA)是一种文本分析方法,用于从大量文本数据中提取潜在的主题或话题,它可以帮助我们理解和概况文本数据集中的内容,并发现其中的相关模式和趋势。在文本分析建模中,文本数据集通常被表示为一个文档——词矩阵,其中每个文档都由一组词语构成,主题模型的目标是通过分析这些文档——词矩阵,将文本数据集中的词语聚类成不同的主题。主题可以理解为概念、主要内容或者感兴趣的话题,在文本
- 文本主题模型之潜在语义索引(LSI)
多尝试多记录多积累
好文章的搬运工:https://www.cnblogs.com/pinard/p/6805861.html先对矩阵做SVD分解,然后利用V矩阵,计算LSI,LSI得到的文本主题矩阵可以用于文本相似度计算。而计算方法一般是通过余弦相似度。需要选取主题的k值。LSI是最早出现的主题模型了,它的算法原理很简单,一次奇异值分解就可以得到主题模型,同时解决词义的问题,非常漂亮。但是LSI有很多不足,导致它在
- 《基于文本挖掘的青岛市民宿评论分析系统设计与实现》开题报告
Python数据分析与机器学习
毕业论文/研究报告数据挖掘数据分析人工智能算法
目录一、选题依据:1.研究背景2.理论意义3.现实意义4.国内外研究现状、水平及发展趋势简述(1)国外研究现状(2)国内研究现状(3)发展趋势二、研究内容1.主要研究内容2.研究方法(1)文献研究法(2)数据挖掘法3.技术路线4.实施方案(1)数据采集与预处理(2)设置LDA主题模型(3)情感分析(4)系统集成与可视化5.可行性分析三、主要参考文献一、选题依据:1.研究背景当下,社会经济蓬勃发展,
- 概率潜在语义分析(Probabilistic Latent Semantic Analysis,PLSA)—无监督学习方法、概率模型、生成模型、共现模型、非线性模型、参数化模型、批量学习
剑海风云
ArtificialIntelligence人工智能机器学习概率潜在语义分析PLSA
定义输入:设单词集合为W={ω1,ω2,⋯ ,ωM}W=\{\omega_1,\omega_2,\cdots,\omega_M\}W={ω1,ω2,⋯,ωM},文本集合为D={d1,d2,⋯ ,dN}D=\{d_1,d_2,\cdots,d_N\}D={d1,d2,⋯,dN},话题集合为Z={z1,z2,⋯ ,zN}Z=\{z_1,z_2,\cdots,z_N\}Z={z1,z2,⋯,zN},共现
- 基于 LDA SS-NMF 的文本主题分析可视化分析系统 毕业设计 附完整代码
程序员奇奇
计算机毕设课程设计python人工智能LDA主题分析
摘要在机器学习和自然语言处理领域中,主题模型(TopicModel)是在一系列文档中发现抽象主题的一种统计模型,并被广泛地应用于文本文档集合的分析。近年来,各种主题建模技术,特别是概率图建模技术,取得了显著的进展,其中隐含狄利克雷分布(LDA)等最先进的技术已经成功地应用于可视化文本分析。然而,大多数基于概率模型的方法在多次运行的一致性和经验收敛性方面存在缺陷。此外,由于公式和算法的复杂性,LDA
- 深入理解LDA主题模型及其在文本分析中的应用
小高要坚强
python信息可视化matplotlib算法分类
深入理解LDA主题模型及其在文本分析中的应用在自然语言处理领域,主题模型是一种强大的工具,能够自动发现文档集中的潜在主题。在大规模文本数据分析中,LatentDirichletAllocation(LDA)是最受欢迎的主题模型之一。LDA的核心目标是从文档集中提取不同的主题,并确定每篇文档属于这些主题的概率分布。本文将详细介绍LDA主题模型的原理、如何使用Python实现LDA,并演示如何将其应用
- LSA 主题模型
dreampai
1、原理通过对大量的文本集进行统计分析,从中提取出词语的上下文使用含义。技术上通过SVD分解等处理,消除了同义词、多义词的影响,提高了后续处理的精度。分析文档集合,建立词汇-文本矩阵。对词汇-文本矩阵进行奇异值分解。对SVD分解后的矩阵进行降维使用降维后的矩阵构建潜在语义空间image.png第一个小矩阵X是对词进行分类的一个结果,它的每一行表示一个词,每一列表示一个语义相近的词类,这一行中每个非
- 基于Python的微信聊天记录分析——可视化方法与主题模型构建
HHHenry2Hero
python数据分析数据挖掘自然语言处理中文分词数据可视化
本篇为《基于Python的微信聊天记录分析》系列的第三篇,主要讲解在Python环境下对聊天记录进行进一步的可视化,并对聊天内容进行初步挖掘,涉及聊天记录可视化方法、主题模型构建等内容。希望和大家多多交流,共同进步!一.聊天记录可视化在上一篇中,我们将聊天记录统计分析的结果进行了初步可视化,包括按日期统计聊天频次、按每天不同时段统计聊天频次、高频词汇统计战士等内容,总体来说,可视化的是一些数学统计
- nlp文本主题提取算法总结
mqdlff_python
自然语言处理人工智能
BERTopic:简介:基于预训练的语言模型BERT(BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers)的主题模型,通过将文档嵌入到BERT空间中并进行聚类,实现主题提取。作者:出自Cherubin等人的研究(2021)。BigARTM(BigAdditiveRegularizationTopicModel):简介:BigARTM是一种多模态、
- PLSA 和 LDA 对比?
爱打网球的小哥哥一枚吖
信息检索人工智能机器学习
PLSA和LDA都是主题模型,但PLSA是基于最大似然估计的生成式模型,而LDA是基于贝叶斯推断的生成式模型。LDA具有更好的泛化性能和对稀疏数据的建模能力,但计算复杂度较高。在实际应用中,可以根据具体需求选择适合的模型。
- 文本挖掘之主题分析的详细介绍
亦旧sea
机器学习人工智能算法
文本挖掘的主题分析是什么文本挖掘的主题分析是指通过计算机自动处理文本数据,识别出文本中的主题和话题。主题指的是文本中的核心概念或议题,而话题则是具体的讨论点或事件。主题分析可以帮助人们快速了解大量文本数据中的内容和趋势,从而支持信息检索、舆情分析、情感分析、知识发现等应用。主题分析的主要方法包括文本聚类、主题模型、关键词提取等。文本挖掘的主题分析的特点是什么,优缺点是什么文本挖掘的主题分析是通过对
- 优化|PLSA理论与实践
运筹OR帷幄
概率论人工智能算法
PLSA又称为概率潜在语义分析,是一种利用概率生成模型对文本集合进行话题分析的无监督学习方法。该模型最大的特点是加入了主题这一隐变量,文本生成主题,主题生成单词,从而得到单词-文本共现矩阵。本文将对包含物理学、计算机科学、统计学、数学四个领域的15000条文献摘要的数据集(保存在Task-Corpus.csv中)使用PLSA算法进行处理。一、算法推导1.1E-steps设单词集合为wi(i=1,⋯
- 超详细EM算法举例及推导
老实人小李
聚类算法聚类
最好先学习一下极大似然EM(Expectation-Maximum)算法也称期望最大化算法,曾入选“数据挖掘十大算法”中,可见EM算法在机器学习、数据挖掘中的影响力。EM算法是最常见的隐变量估计方法,在机器学习中有极为广泛的用途,例如常被用来学习高斯混合模型(Gaussianmixturemodel,简称GMM)的参数;隐式马尔科夫算法(HMM)、LDA主题模型的变分推断等等。EM算法是一种迭代优
- RabbitMQ详细入门(让你从小白到大白)
JAVA贩卖机
java开发语言rabbitmqjava-rabbitmq搜索引擎
目录一、前言二、RabbitMQ的介绍什么是MQ?使用场景常见的MQ产品三、RabbitMQ入门四、五种消息模型Simple-简单模型代码生产者发送消息消费者获取消息消息确认机制(ACK)自动ACK存在的问题演示手动ACKWork-工作模型生产者消费者1消费者2能者多劳Fanout-广播模型生产者消费者1消费者2Direct-定向模型生产者消费者1消费者2Topic-主题模型生产者消费者1消费者2
- NLP学习(2)
Tang_Genie
关于NLP的词向量对比1.bag-of-wordsBOW是词袋模型,文本中各个词之间的顺序,语义,位置信息不予考虑,将文本看作若干个词的组合,这些词都是独立的,不依赖其他词,常用的有one-hot,tf-idf,textrank等。2.主题模型LSA(潜在语义分析模型,主要解决文档中的一词多义和一义多词问题,主要将高维空间映射到低维空间(也叫潜在语义空间),主要通过SVD(奇异值矩阵分解)。lat
- 【论文阅读】BERTopic:采用一个基于类的TF-IDF流程进行神经网络的主题建模
沐兮Krystal
NLP论文阅读神经网络聚类
摘要主题模型对于在文档的集合中发现潜在的主题非常有用。近期的研究已经展示了主题建模方法作为一个聚类任务的可行性。本文展示了BERTopic,它是一个话题模型,它通过对一个基于类的TF-IDF的变体的开发,抽取一致的话题表示。具体来说,BERTopic采用预训练的基于transformer的语言模型来产生文档的嵌入,对这些文档嵌入进行聚类,并最后利用基于类的TF-IDF过程来产生话题的表示。BERT
- 主题模型--BERTopic python解析
Andy_shenzl
NLP1024程序员节BERTopic
一、概念1.1主题模型主题模型(TopicModel)是自然语言处理中的一种常用模型,是一种无监督学习方法,它用于从大量文档中自动提取主题信息。主题模型的核心思想是,每篇文档都可以看作是多个主题的混合,而每个主题则由一组词构成。主题模型能够帮助我们理解文档集中的主题结构,有助于文档分类、聚类和信息检索。主题模型能够将高维的文本数据降维到低维的主题空间,便于后续的分析和处理。1.2BERTopicB
- 主题模型——总结
dreampai
UnigramModel统计学下的UnigramModelimage.pngimage.png贝叶斯观点下的UnigramModelimage.pngDirichlet先验分布下的UnigramModelimage.pngimage.pngTopicModel⁄PLSAimage.pngimage.pngLDA建模image.pngimage.pngimage.pngimage.pngimage.
- 用通俗易懂的方式讲解:关键词提取方法总结及实现
深度学习算法与自然语言处理
机器学习人工智能python
文章目录一、关键词提取概述二、TF-IDF关键词提取算法及实现三、TextRank关键词提取算法实现四、LDA主题模型关键词提取算法及实现五、Word2Vec词聚类的关键词提取算法及实现六、信息增益关键词提取算法及实现七、互信息关键词提取算法及实现八、卡方检验关键词提取算法及实现九、基于树模型的关键词提取算法及实现十、总结NLP内容序列目录一、关键词提取概述关键词是能够表达文档中心内容的词语,常用
- 「NLP主题分析」LDA隐含狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation)
Reese小朋友
MachineLearningStuffs自然语言处理人工智能
是基于贝叶斯思想的无监督的聚类算法,广泛用于文本聚类,文本分析,文本关键词等场景。LDA主题模型主要用于推测文档的主题分布,可以将文档集中每篇文档的主题以概率分布的形式给出根据主题进行主题聚类或文本分类。LDA主题模型不关心文档中单词的顺序,通常使用词袋特征(bag-of-wordfeature)来代表文档。-先了解LDA的生成模型,LDA认为一篇文章是怎么形成的呢?LDA模型认为主题可以由一个词
- 解决用pyLDAvis做可视化的时候报错:TerminatedWorkerError: A worker process managed by the executor was...
分毫析厘
pythonpipconda
最近在学LDA主题模型分析,前面文本预处理的代码都调试好了,最后用pyLDAvis进行可视化的时候一直报错:TerminatedWorkerError:Aworkerprocessmanagedbytheexecutorwasunexpectedlyterminated.Thiscouldbecausedbyasegmentationfaultwhilecallingthefunctionorby
- 如何基于gensim和Sklearn实现文本矢量化
一马平川的大草原
数据处理后端机器学习sklearnpython自然语言处理文本向量化
大家利用机器学习或深度学习开展文本分类或关联性分析之前,由于计算机只能分析数值型数据,而人类所熟悉的自然语言文字,机器学习算法是一窍不通的,因此需要将大类的文本及前后关系进行设计,并将其转换为数值化表示。一般来说,文本语言模型主要有词袋模型(BOW)、词向量模型和主题模型,目前比较常见是前两种,各种机器学习框架都有相应的word2vec的机制和支持模型,比如gensim和Scikit-learn(
- 转载 NLP之文本匹配及语义匹配应用介绍
chenxinvhai89
NLP
版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC4.0BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。本文链接:https://blog.csdn.net/ling620/article/details/95468908文章目录1、什么是文本匹配?2、文本匹配方法概述2-1传统文本匹配方法2-2主题模型2-3深度语义匹配模型表示型交互型3、语义匹配应用介绍3-1短文本-短文本语义匹配3-2短文本-长文本
- 基于主题模型的专利文本主题挖掘与应用研究- 专利文本主题挖掘方法
hannah_luo
基于分类需要认为提前设定好一定的分类标准,并需要规定好各个主题类别信息,它是一种有监督或者半监督的方法,对于一个新文本的归类过程也是对其文本主题信息解读的过程。基于聚类无监督通过对聚类各个类簇进行解读,从而发现文本的主题信息。三种流程基于分类号从分类角度识别专利技术主题信息专利文本通常都有IPC分类号,该分类号对解读文本技术主题信息具有重要作用。一个专利通常都有一个以上IPC分类号,第一个为主分类
- 手把手教程:构建基于内容的数据科学文章推荐器
「已注销」
AI热点文章数据科学文章推荐器python人工智能
全文共8100字,预计学习时长16分钟众所周知,在数据科学界十分流行写博客。这种方式也体现了数据科学开源共享的根源。数据科学家们找出某一问题的创新性解法后,最喜欢做的就是将其记录下来。在数据科学界,写博客是项双赢之举,编者可从中获取知名度,读者则可获取知识。本教程会借助主题建模来归纳数据科学有关文章的特点,然后用主题模型的输出结果来搭建基于内容的推荐器。我们将以Kaggle数据集媒体文章(含内容)
- PHP如何实现二维数组排序?
IT独行者
二维数组PHP排序
二维数组在PHP开发中经常遇到,但是他的排序就不如一维数组那样用内置函数来的方便了,(一维数组排序可以参考本站另一篇文章【PHP中数组排序函数详解汇总】)。二维数组的排序需要我们自己写函数处理了,这里UncleToo给大家分享一个PHP二维数组排序的函数:
代码:
functionarray_sort($arr,$keys,$type='asc'){
$keysvalue= $new_arr
- 【Hadoop十七】HDFS HA配置
bit1129
hadoop
基于Zookeeper的HDFS HA配置主要涉及两个文件,core-site和hdfs-site.xml。
测试环境有三台
hadoop.master
hadoop.slave1
hadoop.slave2
hadoop.master包含的组件NameNode, JournalNode, Zookeeper,DFSZKFailoverController
- 由wsdl生成的java vo类不适合做普通java vo
darrenzhu
VOwsdlwebservicerpc
开发java webservice项目时,如果我们通过SOAP协议来输入输出,我们会利用工具从wsdl文件生成webservice的client端类,但是这里面生成的java data model类却不适合做为项目中的普通java vo类来使用,当然有一中情况例外,如果这个自动生成的类里面的properties都是基本数据类型,就没问题,但是如果有集合类,就不行。原因如下:
1)使用了集合如Li
- JAVA海量数据处理之二(BitMap)
周凡杨
java算法bitmapbitset数据
路漫漫其修远兮,吾将上下而求索。想要更快,就要深入挖掘 JAVA 基础的数据结构,从来分析出所编写的 JAVA 代码为什么把内存耗尽,思考有什么办法可以节省内存呢? 啊哈!算法。这里采用了 BitMap 思想。
首先来看一个实验:
指定 VM 参数大小: -Xms256m -Xmx540m
- java类型与数据库类型
g21121
java
很多时候我们用hibernate的时候往往并不是十分关心数据库类型和java类型的对应关心,因为大多数hbm文件是自动生成的,但有些时候诸如:数据库设计、没有生成工具、使用原始JDBC、使用mybatis(ibatIS)等等情况,就会手动的去对应数据库与java的数据类型关心,当然比较简单的数据类型即使配置错了也会很快发现问题,但有些数据类型却并不是十分常见,这就给程序员带来了很多麻烦。
&nb
- Linux命令
510888780
linux命令
系统信息
arch 显示机器的处理器架构(1)
uname -m 显示机器的处理器架构(2)
uname -r 显示正在使用的内核版本
dmidecode -q 显示硬件系统部件 - (SMBIOS / DMI)
hdparm -i /dev/hda 罗列一个磁盘的架构特性
hdparm -tT /dev/sda 在磁盘上执行测试性读取操作
cat /proc/cpuinfo 显示C
- java常用JVM参数
墙头上一根草
javajvm参数
-Xms:初始堆大小,默认为物理内存的1/64(<1GB);默认(MinHeapFreeRatio参数可以调整)空余堆内存小于40%时,JVM就会增大堆直到-Xmx的最大限制
-Xmx:最大堆大小,默认(MaxHeapFreeRatio参数可以调整)空余堆内存大于70%时,JVM会减少堆直到 -Xms的最小限制
-Xmn:新生代的内存空间大小,注意:此处的大小是(eden+ 2
- 我的spring学习笔记9-Spring使用工厂方法实例化Bean的注意点
aijuans
Spring 3
方法一:
<bean id="musicBox" class="onlyfun.caterpillar.factory.MusicBoxFactory"
factory-method="createMusicBoxStatic"></bean>
方法二:
- mysql查询性能优化之二
annan211
UNIONmysql查询优化索引优化
1 union的限制
有时mysql无法将限制条件从外层下推到内层,这使得原本能够限制部分返回结果的条件无法应用到内层
查询的优化上。
如果希望union的各个子句能够根据limit只取部分结果集,或者希望能够先排好序在
合并结果集的话,就需要在union的各个子句中分别使用这些子句。
例如 想将两个子查询结果联合起来,然后再取前20条记录,那么mys
- 数据的备份与恢复
百合不是茶
oraclesql数据恢复数据备份
数据的备份与恢复的方式有: 表,方案 ,数据库;
数据的备份:
导出到的常见命令;
参数 说明
USERID 确定执行导出实用程序的用户名和口令
BUFFER 确定导出数据时所使用的缓冲区大小,其大小用字节表示
FILE 指定导出的二进制文
- 线程组
bijian1013
java多线程threadjava多线程线程组
有些程序包含了相当数量的线程。这时,如果按照线程的功能将他们分成不同的类别将很有用。
线程组可以用来同时对一组线程进行操作。
创建线程组:ThreadGroup g = new ThreadGroup(groupName);
&nbs
- top命令找到占用CPU最高的java线程
bijian1013
javalinuxtop
上次分析系统中占用CPU高的问题,得到一些使用Java自身调试工具的经验,与大家分享。 (1)使用top命令找出占用cpu最高的JAVA进程PID:28174 (2)如下命令找出占用cpu最高的线程
top -Hp 28174 -d 1 -n 1
32694 root 20 0 3249m 2.0g 11m S 2 6.4 3:31.12 java
- 【持久化框架MyBatis3四】MyBatis3一对一关联查询
bit1129
Mybatis3
当两个实体具有1对1的对应关系时,可以使用One-To-One的进行映射关联查询
One-To-One示例数据
以学生表Student和地址信息表为例,每个学生都有都有1个唯一的地址(现实中,这种对应关系是不合适的,因为人和地址是多对一的关系),这里只是演示目的
学生表
CREATE TABLE STUDENTS
(
- C/C++图片或文件的读写
bitcarter
写图片
先看代码:
/*strTmpResult是文件或图片字符串
* filePath文件需要写入的地址或路径
*/
int writeFile(std::string &strTmpResult,std::string &filePath)
{
int i,len = strTmpResult.length();
unsigned cha
- nginx自定义指定加载配置
ronin47
进入 /usr/local/nginx/conf/include 目录,创建 nginx.node.conf 文件,在里面输入如下代码:
upstream nodejs {
server 127.0.0.1:3000;
#server 127.0.0.1:3001;
keepalive 64;
}
server {
liste
- java-71-数值的整数次方.实现函数double Power(double base, int exponent),求base的exponent次方
bylijinnan
double
public class Power {
/**
*Q71-数值的整数次方
*实现函数double Power(double base, int exponent),求base的exponent次方。不需要考虑溢出。
*/
private static boolean InvalidInput=false;
public static void main(
- Android四大组件的理解
Cb123456
android四大组件的理解
分享一下,今天在Android开发文档-开发者指南中看到的:
App components are the essential building blocks of an Android
- [宇宙与计算]涡旋场计算与拓扑分析
comsci
计算
怎么阐述我这个理论呢? 。。。。。。。。。
首先: 宇宙是一个非线性的拓扑结构与涡旋轨道时空的统一体。。。。
我们要在宇宙中寻找到一个适合人类居住的行星,时间非常重要,早一个刻度和晚一个刻度,这颗行星的
- 同一个Tomcat不同Web应用之间共享会话Session
cwqcwqmax9
session
实现两个WEB之间通过session 共享数据
查看tomcat 关于 HTTP Connector 中有个emptySessionPath 其解释如下:
If set to true, all paths for session cookies will be set to /. This can be useful for portlet specification impleme
- springmvc Spring3 MVC,ajax,乱码
dashuaifu
springjquerymvcAjax
springmvc Spring3 MVC @ResponseBody返回,jquery ajax调用中文乱码问题解决
Spring3.0 MVC @ResponseBody 的作用是把返回值直接写到HTTP response body里。具体实现AnnotationMethodHandlerAdapter类handleResponseBody方法,具体实
- 搭建WAMP环境
dcj3sjt126com
wamp
这里先解释一下WAMP是什么意思。W:windows,A:Apache,M:MYSQL,P:PHP。也就是说本文说明的是在windows系统下搭建以apache做服务器、MYSQL为数据库的PHP开发环境。
工欲善其事,必须先利其器。因为笔者的系统是WinXP,所以下文指的系统均为此系统。笔者所使用的Apache版本为apache_2.2.11-
- yii2 使用raw http request
dcj3sjt126com
http
Parses a raw HTTP request using yii\helpers\Json::decode()
To enable parsing for JSON requests you can configure yii\web\Request::$parsers using this class:
'request' =&g
- Quartz-1.8.6 理论部分
eksliang
quartz
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2207691 一.概述
基于Quartz-1.8.6进行学习,因为Quartz2.0以后的API发生的非常大的变化,统一采用了build模式进行构建;
什么是quartz?
答:简单的说他是一个开源的java作业调度框架,为在 Java 应用程序中进行作业调度提供了简单却强大的机制。并且还能和Sp
- 什么是POJO?
gupeng_ie
javaPOJO框架Hibernate
POJO--Plain Old Java Objects(简单的java对象)
POJO是一个简单的、正规Java对象,它不包含业务逻辑处理或持久化逻辑等,也不是JavaBean、EntityBean等,不具有任何特殊角色和不继承或不实现任何其它Java框架的类或接口。
POJO对象有时也被称为Data对象,大量应用于表现现实中的对象。如果项目中使用了Hiber
- jQuery网站顶部定时折叠广告
ini
JavaScripthtmljqueryWebcss
效果体验:http://hovertree.com/texiao/jquery/4.htmHTML文件代码:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
<head>
<title>网页顶部定时收起广告jQuery特效 - HoverTree<
- Spring boot内嵌的tomcat启动失败
kane_xie
spring boot
根据这篇guide创建了一个简单的spring boot应用,能运行且成功的访问。但移植到现有项目(基于hbase)中的时候,却报出以下错误:
SEVERE: A child container failed during start
java.util.concurrent.ExecutionException: org.apache.catalina.Lif
- leetcode: sort list
michelle_0916
Algorithmlinked listsort
Sort a linked list in O(n log n) time using constant space complexity.
====analysis=======
mergeSort for singly-linked list
====code======= /**
* Definition for sin
- nginx的安装与配置,中途遇到问题的解决
qifeifei
nginx
我使用的是ubuntu13.04系统,在安装nginx的时候遇到如下几个问题,然后找思路解决的,nginx 的下载与安装
wget http://nginx.org/download/nginx-1.0.11.tar.gz
tar zxvf nginx-1.0.11.tar.gz
./configure
make
make install
安装的时候出现
- 用枚举来处理java自定义异常
tcrct
javaenumexception
在系统开发过程中,总少不免要自己处理一些异常信息,然后将异常信息变成友好的提示返回到客户端的这样一个过程,之前都是new一个自定义的异常,当然这个所谓的自定义异常也是继承RuntimeException的,但这样往往会造成异常信息说明不一致的情况,所以就想到了用枚举来解决的办法。
1,先创建一个接口,里面有两个方法,一个是getCode, 一个是getMessage
public
- erlang supervisor分析
wudixiaotie
erlang
当我们给supervisor指定需要创建的子进程的时候,会指定M,F,A,如果是simple_one_for_one的策略的话,启动子进程的方式是supervisor:start_child(SupName, OtherArgs),这种方式可以根据调用者的需求传不同的参数给需要启动的子进程的方法。和最初的参数合并成一个数组,A ++ OtherArgs。那么这个时候就有个问题了,既然参数不一致,那