数星星的咚咚咚
数星星的咚咚咚

构建中文知识图谱关键技术和流程

构建流程

构建中文知识图谱关键技术和流程_第1张图片

知识抽取

实体识别

实体指的是某一具体事物。如具体的某一人名、地名、书名、学科名等。有如下三种方法来进行实体识别。
基于（百度、维基）百科
构建中文知识图谱关键技术和流程_第2张图片
如我们可以根据百度百科爬取我们需要的垂直领域或开放域的实体。

基于统计机器学习

  1. KNN + CRF
    2）监督+规则

基于深度学习
1）Bi-LSTM + CRF
2）BERT-NER
开放域的实体抽取
基于已知实体的语义特征去搜索日志中识别出命名的实体，然后进行聚类。

属性抽取

从百科、垂直领域、表格中抽取
一般地，我们可以直接在网站上抽取属性 属性值，或者可以直接根据结构化的表格抽取属性和属性值，很难根据文本来抽取属性-属性值。

关系抽取

人工构造

基于机器学习

基于深度学习

知识融合

实体对齐

不同的实体名指的是同一实体应该统一。如微软创始人，比亚盖茨，Bill Gates三个词指得是同一个实体，我们应该统一。

实体消歧

实体名相同，其实指得不是同一个实体。如，苹果可能指苹果手机公司，也可能指得是水果。我们需要根据上下文消除歧义。

知识加工

本体构建

本体又称概念，语义类，是对实体的抽象，实体类的集合。

质量评估

参考文献

徐增林 等 知识图谱技术综述
史树明 自动和半自动知识提取
侯梦薇 等 知识图谱研究综述及其在医疗领域的应用

你可能感兴趣的:(NLP)

  • 百度快速收录2025最新科普 SEORoal 百度
    跨境物流的智能突围战宁波某RCEP跨境物流平台接入214维特征矩阵后：✅'智能清关系统’72小时冲进TOP3✅'东盟电子报关’长尾词覆盖量暴涨4.2倍✅日均有效询盘突破300+技术三板斧：标题智能提取引擎（支持38种语义变异）动态阻抗参数混淆（误差≤0.15μΩ）实时工商特征同步（每2小时更新）2025生存指南：采用神经网络语义映射（NLP准确率98.2%）部署质量监控系统（误差率≤0.15%）加
  • 数据标注工具及其对预训练模型性能的影响 AGI大模型与大数据研究院 DeepSeekR1&大数据AI人工智能计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
    1.背景介绍1.1预训练模型的崛起近年来，预训练模型（Pre-trainedModels）在自然语言处理（NLP）领域取得了显著的成功。这些模型通过在大规模无标注文本数据集上进行预训练，学习到丰富的语言知识和语义表示，并在下游任务中展现出优异的性能。BERT、GPT-3等预训练模型的出现，标志着NLP领域进入了一个新的时代。1.2数据标注的重要性尽管预训练模型展现出强大的能力，但它们仍然需要针对特
  • 大语言模型（LLMs）全面学习指南（非常详细）零基础入门到精通，收藏这一篇就够了 网络安全大白 科技程序员人工智能语言模型人工智能自然语言处理
    大语言模型（LLMs）作为人工智能（AI）领域的一项突破性发展，已经改变了自然语言处理（NLP）和机器学习（ML）应用的面貌。这些模型，包括OpenAI的GPT-4o和Google的gemini系列等，已经展现出了在理解和生成类人文本方面的令人印象深刻的能力，使它们成为各行各业的宝贵工具。如下这份指南将涵盖LLMs的基础知识、训练过程、用例和未来趋势……一.WhatareLargeLanguage
  • Python API接口 君王的羔羊 PythonAIpython
    人工智能机器人EverydayWechat老李API图灵机器人：http://www.turingapi.com/（需求实名制认证，并每天免费数量只有100条）青云客智能聊天机器人：http://api.qingyunke.com/（无须申请，无数量限制，但有点智障，分手神器。分手神器，慎用）智能闲聊（腾讯）：https://ai.qq.com/product/nlpchat.shtml(申请使用
  • 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
  • TF-IDF：文本挖掘中的关键词提取利器 巷955 tf-idf
    引言在自然语言处理（NLP）和文本挖掘中，TF-IDF是一种常用的技术，用于评估一个词在文档中的重要性。它不仅在信息检索领域广泛应用，还在文本分类、关键词提取等任务中发挥着重要作用。本文将详细介绍TF-IDF的原理，并通过一个实际的代码示例来展示如何使用TF-IDF从《红楼梦》中提取核心关键词。1.什么是TF-IDF？TF-IDF是一种统计方法，用于评估一个词在文档中的重要性。它由两部分组成：-T
  • AI 之路——数据分析（1）Pandas小结与框架整理 Robin_Pi 机器学习之路数据分析数据分析python人工智能可视化
    目录1.写在前面1.1AI之路：1.2工具/技能：2.数据分析2.1数据分析的流程2.2数据的基本操作方法2.2.1Pandas概览2.2.2使用Pandas操作数据的核心(1)选择数据(2)操作数据2.2.2数据详解3.写在最后1.写在前面主要是阶段性框架总结1.1AI之路：数据分析——机器学习——深度学习——CV/NLP1.2工具/技能：Python、NumPy、Pandas、Matplotl
  • 大模型（DeepSeek等）是否会动摇AI工程师的工作？ 点我头像干啥 Ai深度学习人工智能AI编程计算机视觉
    引言近年来，人工智能（AI）领域取得了突飞猛进的发展，尤其是大模型（如GPT-3、BERT、DeepSeek等）的出现，极大地推动了自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）等领域的进步。大模型凭借其强大的泛化能力和广泛的应用场景，逐渐成为AI领域的核心技术之一。然而，随着大模型的普及，一个备受关注的问题浮出水面：大模型是否会动摇AI工程师的工作？本文将从多个角度探讨这一问题，分析大模型对AI工程
  • 深度学习 bert与Transformer的区别联系 Humingway 深度学习berttransformer
    BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers）和Transformer都是现代自然语言处理（NLP）中的重要概念，但它们代表不同的层面。理解这两者之间的区别与联系有助于更好地掌握它们在NLP任务中的应用。TransformerTransformer是一种特定的深度学习模型架构，由Vaswani等人在2017年的论文《Attenti
  • PyTorch深度学习框架进阶学习计划 - 第21天：自然语言处理基础 凡人的AI工具箱 深度学习pytorch学习人工智能AI编程AIGC自然语言处理
    PyTorch深度学习框架进阶学习计划-第21天自然语言处理基础今天我们将深入学习自然语言处理(NLP)的基础概念，重点关注词嵌入技术、序列建模原理以及主流模型之间的区别和优缺点。通过理解这些基础知识，你将能够更好地应用PyTorch构建NLP应用。1.词嵌入原理与实现词嵌入(WordEmbeddings)是NLP中的核心概念，它将单词映射到连续向量空间，使得语义相似的词在向量空间中距离较近。为什
  • AI基于深度学习的代码搜索案例（一） 人工智能MOS 人工智能深度学习机器学习
    1.背景近年来，人工智能逐渐进入各个领域并展现出了强大的能力。在计算机视觉领域，以ImageNet为例，计算机的图像分类水平已经超过了人类。在自然语言处理(NLP)领域，BERT、XLNet以及MASS也一遍遍的刷新着任务榜单。当人工智能进入游戏领域，也取得了惊人的成绩，在Atari系列游戏中，计算机很容易超过了大部分人类，在围棋比赛中，AlphaGo和AlphaZero也已经超越了人类顶尖棋手。
  • DeepSeek在供热行业中的应用 杨航 AI 人工智能深度学习python机器学习算法
    目录引言1.1DeepSeek技术概述1.2供暖行业业务挑战1.3DeepSeek在供暖行业的应用前景DeepSeek技术基础2.1深度学习与机器学习2.2自然语言处理（NLP）2.3图像识别与处理2.4数据挖掘与分析供暖行业应用场景3.1设备监控与维护3.1.1设备状态监控3.1.2故障预测与诊断3.1.3维护计划优化3.2能源管理与优化3.2.1能耗数据分析3.2.2热负荷预测3.2.3节能优
  • 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
  • Transformer大模型实战 对比ALBERT与BERT AI天才研究院 AI大模型企业级应用开发实战Python实战DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能大厂程序员硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLM系统架构设计软件哲学Agent程序员实现财富自由
    文章标题在当今人工智能领域的迅速发展中，Transformer大模型无疑成为了自然语言处理（NLP）领域的璀璨明星。为了深入理解这一技术，我们特别撰写了《Transformer大模型实战对比ALBERT与BERT》这篇文章，旨在为广大读者提供一场关于Transformer模型及其实战应用的技术盛宴。关键词：Transformer，BERT，ALBERT，自然语言处理，深度学习，模型对比，实战应用摘
  • Diffusion Transformer与Differential Transformer：技术创新与应用前景 AI大模型learner 深度学习人工智能机器学习
    引言Transformer架构已成为自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）领域的主流技术。随着技术的不断发展，DiffusionTransformer和DifferentialTransformer等新型架构逐步涌现，为生成模型和注意力机制带来了突破性的进展。本文旨在从科学视角探讨这两种模型的核心原理、技术特点及应用前景。DiffusionTransformer概念与原理DiffusionTr
  • Vision Transformer (ViT)：将Transformer带入计算机视觉的革命性尝试（代码实现） 阿正的梦工坊 DeepLearningDLPaperstransformer计算机视觉深度学习
    VisionTransformer(ViT)：将Transformer带入计算机视觉的革命性尝试作为一名深度学习研究者，如果你对自然语言处理（NLP）领域的Transformer架构了如指掌，那么你一定不会对它在序列建模中的强大能力感到陌生。然而，2021年由GoogleResearch团队在ICLR上发表的论文《ANIMAGEISWORTH16x16WORDS:TRANSFORMERSFORIM
  • NLP常见任务专题介绍（3）-垂直领域的聊天机器人搭建详细教程 AI专题精讲 大模型专题系列自然语言处理机器人人工智能
    一、整体流程构建垂直领域的聊天机器人需要结合特定行业的需求，采用自然语言处理和机器学习等技术。以下是一个典型的构建流程及相关技术实现：需求分析：明确机器人需要解决的问题范围和功能，例如客户服务、信息查询等。数据收集与预处理：数据收集：从行业相关的网站、论坛、数据库等渠道获取大量专业领域的文本数据。数据清洗：去除广告、无意义回复等噪声数据，确保数据质量。数据标注：对文本进行意图识别和实体识别的标注，
  • 基于 DeepSeek 的自动化运维（适合企业降本增效） Real Man★ 运维自动化
    基于DeepSeek的自动化运维解决方案DeepSeek凭借其强大的AI能力（如自然语言处理、时序预测、异常检测），可显著提升运维效率，实现从监控告警到故障自愈的全流程自动化。以下是结合企业级场景的实战方案：一、核心应用场景与实现路径智能监控与告警日志分析：使用DeepSeek-NLP模型自动解析日志，提取关键错误模式（如OutOfMemory、Timeout）。python复制fromdeeps
  • Adapter-Tuning：高效适配预训练模型的新任务 花千树-010 TuningpromptembeddingAIGC机器学习chatgptpytorch
    1.引言近年来，预训练语言模型（PLM）如BERT、GPT和T5在自然语言处理（NLP）任务中取得了巨大成功。然而，Fine-Tuning这些大型模型通常需要大量计算资源，并且每个新任务都需要存储一套完整的微调权重，这导致存储成本高昂。Adapter-Tuning作为一种高效的模型调优方法，允许我们在预训练模型的基础上，通过引入轻量级“Adapter”层来进行任务特定的学习。Adapter层只占用
  • Adobe Firefly 技术浅析（二）：Transformer生成模型 爱研究的小牛 AIGC——图像transformer深度学习人工智能AIGC机器学习
    AdobeFirefly的图像生成技术不仅依赖于生成式对抗网络（GAN），还引入了基于Transformer的生成模型。Transformer模型在处理长距离依赖关系和生成复杂图像结构方面具有显著优势。1.基本原理1.1Transformer模型简介Transformer模型最初由Vaswani等人在2017年提出，用于自然语言处理（NLP）任务。其核心是自注意力机制（Self-Attention
  • 如何增强机器学习基础，提升大模型面试通过概率 weixin_40941102 机器学习面试人工智能
    我的好朋友没有通过面试所以我给我的好朋友准备了这一篇学习路线随着大模型（如Transformer、GPT-4、LLaMA等）在自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）和多模态任务中的广泛应用，AI行业的招聘竞争愈发激烈。面试官不仅要求候选人熟练使用深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow），还希望他们具备扎实的机器学习理论基础、算法实现能力和实际问题解决经验。本文将从机器学习基础入手
  • 大模型问答机器人如何实现自然交互 杭州大厂Java程序媛 DeepSeekR1&AI人工智能与大数据javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
    大模型问答机器人如何实现自然交互关键词：大模型问答机器人,自然语言处理(NLP),深度学习,深度对话,多轮对话,意图理解,信息检索,逻辑推理1.背景介绍1.1问题由来近年来，随着人工智能技术的飞速发展，自然语言处理(NLP)领域取得了巨大的突破。特别是深度学习模型在自然语言理解和生成方面的卓越表现，使得基于深度学习的大模型问答机器人（LargeLanguageModel-basedChatbots
  • 各大AI平台优缺点分析：选对工具，让AI更高效 JXY_AI 人工智能生活AI编程
    人工智能（AI）技术的快速发展，催生了许多强大的AI平台，帮助开发者、企业和研究人员更高效地构建和部署AI应用。然而，不同的AI平台各有优缺点，如何选择合适的平台是许多从业者关心的问题。本文将分析几大主流AI平台的特点，以便大家根据需求做出更好的选择。1.OpenAI(ChatGPT、DALL·E、Codex)优点：自然语言处理（NLP）能力强：ChatGPT在对话、文本生成、翻译等方面表现优异，
  • Transformer 的原理是什么？ 玩人工智能的辣条哥 人工智能transformer深度学习人工智能
    环境：Transformer问题描述：Transformer的原理是什么？通俗易懂一点。解决方案：Transformer是一种基于注意力机制（AttentionMechanism）的深度学习架构，最初由Vaswani等人在2017年的论文《AttentionisAllYouNeed》中提出。它在自然语言处理（NLP）领域取得了巨大成功，并逐渐扩展到计算机视觉（CV）和其他领域。Transforme
  • LLM大模型技术实战4：热门开源LLMs对比和选型 大模型学习教程 机器学习开源人工智能职场和发展
    一、大语言模型的特点和能力LLM(LargeLanguageModel,大型语言模型)是指那些规模庞大、参数数量众多的深度神经网络模型，用于理解和生成自然语言文本。在自然语言处理（NLP）领域有着广泛的应用，因其强大的语言理解和生成能力，能够处理各种复杂的文本任务。1.1主要特点架构特点LLM主要基于Transformer架构，Transformer通过自注意力机制（Self-Attention）
  • 大模型面试--大模型（LLMs）基础面 TAICHIFEI 大模型面试语言模型人工智能
    大模型（LLMs）基础面1.目前主流的开源模型体系有哪些？目前主流的开源大模型体系有以下几种：1.Transformer系列Transformer模型是深度学习中的一类重要模型，尤其在自然语言处理（NLP）领域。以下是一些主流的Transformer模型：GPT系列GPT-2和GPT-3：由OpenAI开发的生成式预训练变换器模型，用于生成高质量的文本。GPT-Neo和GPT-J：由Eleuthe
  • 【大数据】大数据处理-Lambda架构-Kappa架构 weixin_33884611 大数据系统架构
    大数据处理-Lambda架构-Kappa架构elasticsearch-headElasticsearch-sqlclientNLPchina/elasticsearch-sql:UseSQLtoqueryElasticsearch360企业安全V5.6SP1,杨军01,您好!lamda架构_百度搜索Lambda架构vsKappa架构-数据源博客-CSDN博客数据系统架构——Lambdaarchi
  • 使用OpenAI API实现自然语言处理应用 shuoac 自然语言处理人工智能python
    使用OpenAIAPI实现自然语言处理应用技术背景介绍随着人工智能技术的不断发展，自然语言处理（NLP）在各种应用中的地位越来越重要。从自动文本生成、聊天机器人到智能搜索引擎，NLP技术的应用场景非常广泛。而OpenAI提供的API使得开发者可以轻松地将先进的NLP模型集成到他们的应用中。核心原理解析OpenAI的API基于强大的GPT（GenerativePre-trainedTransform
  • 《自然语言处理实战入门》深度学习 ---- 预训练模型初探 shiter AI重制版】预训练NLP自然语言处理
    文章大纲前言预训练模型简介语言表示学习神经上下文编码器为何需要预训练模型发展历史主流预训练模型预训练模型与分类将PTMs应用至下游任务微调策略未来研究方向参考文献前言随着深度学习的发展，各种神经网络被广泛用于解决自然语言处理(NLP)任务，如卷积神经网络(convolutionalneuralnetworks,CNNs)、递归神经网络(neuralnetworks,RNNs)、基于图的神经网络(g
  • java解析APK 3213213333332132 javaapklinux解析APK
    解析apk有两种方法 1、结合安卓提供apktool工具，用java执行cmd解析命令获取apk信息 2、利用相关jar包里的集成方法解析apk 这里只给出第二种方法，因为第一种方法在linux服务器下会出现不在控制范围之内的结果。 public class ApkUtil { /** * 日志对象 */ private static Logger
  • nginx自定义ip访问N种方法 ronin47 nginx 禁止ip访问
    　　　因业务需要，禁止一部分内网访问接口，　由于前端架了F5，直接用deny或allow是不行的，这是因为直接获取的前端Ｆ５的地址。 　　　所以开始思考有哪些主案可以实现这样的需求，目前可实施的是三种： 　　　一：把ip段放在redis里，写一段lua           二：利用geo传递变量，写一段
  • mysql timestamp类型字段的CURRENT_TIMESTAMP与ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP属性 dcj3sjt126com mysql
    timestamp有两个属性，分别是CURRENT_TIMESTAMP 和ON UPDATE CURRENT_TIMESTAMP两种，使用情况分别如下：   1.   CURRENT_TIMESTAMP    当要向数据库执行insert操作时，如果有个timestamp字段属性设为   CURRENT_TIMESTAMP，则无论这
  • struts2+spring+hibernate分页显示 171815164 Hibernate
    分页显示一直是web开发中一大烦琐的难题，传统的网页设计只在一个JSP或者ASP页面中书写所有关于数据库操作的代码，那样做分页可能简单一点，但当把网站分层开发后，分页就比较困难了，下面是我做Spring+Hibernate+Struts2项目时设计的分页代码，与大家分享交流。 　　1、DAO层接口的设计，在MemberDao接口中定义了如下两个方法： public in
  • 构建自己的Wrapper应用 g21121 rap
            我们已经了解Wrapper的目录结构，下面可是正式利用Wrapper来包装我们自己的应用，这里假设Wrapper的安装目录为:/usr/local/wrapper。           首先，创建项目应用   &nb
  • [简单]工作记录_多线程相关 53873039oycg 多线程
         最近遇到多线程的问题,原来使用异步请求多个接口(n*3次请求)     方案一 使用多线程一次返回数据,最开始是使用5个线程,一个线程顺序请求3个接口,超时终止返回     缺点       测试发现必须3个接
  • 调试jdk中的源码，查看jdk局部变量 程序员是怎么炼成的 jdk 源码
    转自：http://www.douban.com/note/211369821/    学习jdk源码时使用--   学习java最好的办法就是看jdk源代码，面对浩瀚的jdk（光源码就有40M多，比一个大型网站的源码都多）从何入手呢，要是能单步调试跟进到jdk源码里并且能查看其中的局部变量最好了。 可惜的是sun提供的jdk并不能查看运行中的局部变量
  • Oracle RAC Failover 详解 aijuans oracle
    Oracle RAC 同时具备HA(High Availiablity) 和LB(LoadBalance). 而其高可用性的基础就是Failover(故障转移). 它指集群中任何一个节点的故障都不会影响用户的使用，连接到故障节点的用户会被自动转移到健康节点，从用户感受而言， 是感觉不到这种切换。 Oracle 10g RAC 的Failover 可以分为3种： 1. Client-Si
  • form表单提交数据编码方式及tomcat的接受编码方式 antonyup_2006 JavaScripttomcat浏览器互联网servlet
    原帖地址：http://www.iteye.com/topic/266705 form有2中方法把数据提交给服务器，get和post,分别说下吧。 （一）get提交 1.首先说下客户端（浏览器）的form表单用get方法是如何将数据编码后提交给服务器端的吧。    对于get方法来说，都是把数据串联在请求的url后面作为参数，如：http://localhost:
  • JS初学者必知的基础 百合不是茶 js函数js入门基础
    JavaScript是网页的交互语言,实现网页的各种效果, JavaScript 是世界上最流行的脚本语言。 JavaScript 是属于 web 的语言，它适用于 PC、笔记本电脑、平板电脑和移动电话。 JavaScript 被设计为向 HTML 页面增加交互性。 许多 HTML 开发者都不是程序员，但是 JavaScript 却拥有非常简单的语法。几乎每个人都有能力将小的
  • iBatis的分页分析与详解 bijian1013 javaibatis
            分页是操作数据库型系统常遇到的问题。分页实现方法很多，但效率的差异就很大了。iBatis是通过什么方式来实现这个分页的了。查看它的实现部分，发现返回的PaginatedList实际上是个接口，实现这个接口的是PaginatedDataList类的对象，查看PaginatedDataList类发现，每次翻页的时候最
  • 精通Oracle10编程SQL(15)使用对象类型 bijian1013 oracle数据库plsql
    /* *使用对象类型 */ --建立和使用简单对象类型 --对象类型包括对象类型规范和对象类型体两部分。 --建立和使用不包含任何方法的对象类型 CREATE OR REPLACE TYPE person_typ1 as OBJECT( name varchar2(10),gender varchar2(4),birthdate date ); drop type p
  • 【Linux命令二】文本处理命令awk bit1129 linux命令
    awk是Linux用来进行文本处理的命令，在日常工作中，广泛应用于日志分析。awk是一门解释型编程语言，包含变量，数组，循环控制结构，条件控制结构等。它的语法采用类C语言的语法。   awk命令用来做什么？ 1.awk适用于具有一定结构的文本行，对其中的列进行提取信息 2.awk可以把当前正在处理的文本行提交给Linux的其它命令处理，然后把直接结构返回给awk 3.awk实际工
  • JAVA(ssh2框架)+Flex实现权限控制方案分析 白糖_ java
      目前项目使用的是Struts2+Hibernate+Spring的架构模式，目前已经有一套针对SSH2的权限系统，运行良好。但是项目有了新需求：在目前系统的基础上使用Flex逐步取代JSP，在取代JSP过程中可能存在Flex与JSP并存的情况，所以权限系统需要进行修改。 【SSH2权限系统的实现机制】 权限控制分为页面和后台两块：不同类型用户的帐号分配的访问权限是不同的，用户使
  • angular.forEach boyitech AngularJSAngularJS APIangular.forEach
    angular.forEach 描述: 循环对obj对象的每个元素调用iterator, obj对象可以是一个Object或一个Array. Iterator函数调用方法: iterator(value, key, obj), 其中obj是被迭代对象，key是obj的property key或者是数组的index，value就是相应的值啦. (此函数不能够迭代继承的属性.)
  • java-谷歌面试题-给定一个排序数组，如何构造一个二叉排序树 bylijinnan 二叉排序树
    import java.util.LinkedList; public class CreateBSTfromSortedArray { /** * 题目:给定一个排序数组，如何构造一个二叉排序树 * 递归 */ public static void main(String[] args) { int[] data = { 1, 2, 3, 4,
  • action执行2次 Chen.H JavaScriptjspXHTMLcssWebwork
    xwork 写道 <action name="userTypeAction" class="com.ekangcount.website.system.view.action.UserTypeAction"> <result name="ssss" type="dispatcher">
  • [时空与能量]逆转时空需要消耗大量能源 comsci 能源
            无论如何,人类始终都想摆脱时间和空间的限制....但是受到质量与能量关系的限制,我们人类在目前和今后很长一段时间内,都无法获得大量廉价的能源来进行时空跨越.....         在进行时空穿梭的实验中,消耗超大规模的能源是必然
  • oracle的正则表达式(regular expression)详细介绍 daizj oracle正则表达式
        正则表达式是很多编程语言中都有的。可惜oracle8i、oracle9i中一直迟迟不肯加入，好在oracle10g中终于增加了期盼已久的正则表达式功能。你可以在oracle10g中使用正则表达式肆意地匹配你想匹配的任何字符串了。 正则表达式中常用到的元数据(metacharacter)如下： ^ 匹配字符串的开头位置。 $ 匹配支付传的结尾位置。 *
  • 报表工具与报表性能的关系 datamachine 报表工具birt报表性能润乾报表
    在选择报表工具时，性能一直是用户关心的指标，但是，报表工具的性能和整个报表系统的性能有多大关系呢？ 要回答这个问题，首先要分析一下报表的处理过程包含哪些环节，哪些环节容易出现性能瓶颈，如何优化这些环节。   一、报表处理的一般过程分析 1、用户选择报表输入参数后，报表引擎会根据报表模板和输入参数来解析报表，并将数据计算和读取请求以SQL的方式发送给数据库。   2、
  • 初一上学期难记忆单词背诵第一课 dcj3sjt126com wordenglish
    what 什么  your 你 name 名字 my 我的 am 是 one 一 two 二 three 三 four 四 five 五 class 班级，课   six 六 seven 七 eight 八 nince 九 ten 十 zero 零 how 怎样 old 老的 eleven 十一 twelve 十二 thirteen
  • 我学过和准备学的各种技术 dcj3sjt126com 技术
    语言VB https://msdn.microsoft.com/zh-cn/library/2x7h1hfk.aspxJava http://docs.oracle.com/javase/8/C# https://msdn.microsoft.com/library/vstudioPHP http://php.net/manual/en/Html 
  • struts2中token防止重复提交表单 蕃薯耀 重复提交表单struts2中token
    struts2中token防止重复提交表单   >>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>> 蕃薯耀 2015年7月12日 11:52:32 星期日 ht
  • 线性查找二维数组 hao3100590 二维数组
    1.算法描述 有序（行有序，列有序，且每行从左至右递增，列从上至下递增）二维数组查找，要求复杂度O(n)   2.使用到的相关知识： 结构体定义和使用，二维数组传递（http://blog.csdn.net/yzhhmhm/article/details/2045816）   3.使用数组名传递 这个的不便之处很明显，一旦确定就是不能设置列值 //使
  • spring security 3中推荐使用BCrypt算法加密密码 jackyrong Spring Security
    spring security 3中推荐使用BCrypt算法加密密码了，以前使用的是md5， Md5PasswordEncoder 和 ShaPasswordEncoder，现在不推荐了，推荐用bcrpt Bcrpt中的salt可以是随机的，比如： int i = 0; while (i < 10) { String password = "1234
  • 学习编程并不难,做到以下几点即可! lampcy javahtml编程语言
    不论你是想自己设计游戏，还是开发iPhone或安卓手机上的应用，还是仅仅为了娱乐，学习编程语言都是一条必经之路。编程语言种类繁多，用途各 异，然而一旦掌握其中之一，其他的也就迎刃而解。作为初学者，你可能要先从Java或HTML开始学，一旦掌握了一门编程语言，你就发挥无穷的想象，开发 各种神奇的软件啦。 1、确定目标 学习编程语言既充满乐趣，又充满挑战。有些花费多年时间学习一门编程语言的大学生到
  • 架构师之mysql----------------用group+inner join,left join ,right join 查重复数据（替代in) nannan408 right join
    1.前言。   如题。 2.代码 (1)单表查重复数据,根据a分组   SELECT m.a,m.b, INNER JOIN （select a,b,COUNT(*) AS rank FROM test.`A` A GROUP BY a HAVING rank>1 )k ON m.a=k.a （2）多表查询 ， 使用改为le
  • jQuery选择器小结 VS 节点查找（附css的一些东西） Everyday都不同 jquerycssname选择器追加元素查找节点
    最近做前端页面，频繁用到一些jQuery的选择器，所以特意来总结一下：   测试页面： <html> <head> <script src="jquery-1.7.2.min.js"></script> <script> /*$(function() { $(documen
  • 关于EXT tntxia ext
      ExtJS是一个很不错的Ajax框架，可以用来开发带有华丽外观的富客户端应用，使得我们的b/s应用更加具有活力及生命力。ExtJS是一个用 javascript编写，与后台技术无关的前端ajax框架。因此，可以把ExtJS用在.Net、Java、Php等各种开发语言开发的应用中。       ExtJs最开始基于YUI技术，由开发人员Jack
  • 一个MIT计算机博士对数学的思考 xjnine Math
     在过去的一年中，我一直在数学的海洋中游荡，research进展不多，对于数学世界的阅历算是有了一些长进。为什么要深入数学的世界？作为计算机的学生，我没有任何企图要成为一个数学家。我学习数学的目的，是要想爬上巨人的肩膀，希望站在更高的高度，能把我自己研究的东西看得更深广一些。说起来，我在刚来这个学校的时候，并没有预料到我将会有一个深入数学的旅程。我的导师最初希望我去做的题目，是对appe
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他