和梦无
和梦无

【信息检索导论】第11章 概率检索模型

第11章 概率检索模型

概率排序模型

利用概率模型来估计每篇文档和需求的相关概率P(R=1|d,q)，然后对结果进行次序。这是PRP（probability ranking principle，概率排序原理）

最简单的PRP 情况是，检索没有任何代价因子，或者说不会对不同行为或错误采用不同的权重因子。在返回一篇不相关文档或者返回一篇相关文档不成功的情况下，将失去1 分（在计算精确率时这种基于二值的情形也往往称为1/0 风险）。而检索的目标是对于用户任意给定的k值，返回可能性最高的文档前k 篇作为结果输出。也就是说，PRP 希望可以按照P(R=1|d,q)值的降序来排列所有文档。当返回一个无序文档集而不是排序的结果时，可以通过贝叶斯最优决策原理（Bayes optimal decision rule）来基于最小损失风险作出决策，即返回相关的可能性大于不相关的可能性的文档

二值独立模型

本质上说，BIM 模型就是多元贝努利朴素贝叶斯模型。

概率模型的扩展

词项之间的树形依赖

BM25算法

IR中的贝叶斯网络方法：文档集网络、查询网络

你可能感兴趣的:(信息检索导论)

  • 深入理解 MultiQueryRetriever：提升向量数据库检索效果的强大工具 nseejrukjhad 数据库python
    深入理解MultiQueryRetriever：提升向量数据库检索效果的强大工具引言在人工智能和自然语言处理领域，高效准确的信息检索一直是一个关键挑战。传统的基于距离的向量数据库检索方法虽然广泛应用，但仍存在一些局限性。本文将介绍一种创新的解决方案：MultiQueryRetriever，它通过自动生成多个查询视角来增强检索效果，提高结果的相关性和多样性。MultiQueryRetriever的工
  • FlagEmbedding 吉小雨 python库python
    FlagEmbedding教程FlagEmbedding是一个用于生成文本嵌入（textembeddings）的库，适合处理自然语言处理（NLP）中的各种任务。嵌入（embeddings）是将文本表示为连续向量，能够捕捉语义上的相似性，常用于文本分类、聚类、信息检索等场景。官方文档链接：FlagEmbedding官方GitHub一、FlagEmbedding库概述1.1什么是FlagEmbeddi
  • 基于深度学习的多模态信息检索 SEU-WYL 深度学习dnn深度学习人工智能
    基于深度学习的多模态信息检索（MultimodalInformationRetrieval,MMIR）是指利用深度学习技术，从包含多种模态（如文本、图像、视频、音频等）的数据集中检索出满足用户查询意图的相关信息。这种方法不仅可以处理单一模态的数据，还可以在多种模态之间建立关联，从而更准确地满足用户需求。1.多模态信息检索的挑战异构数据表示：多模态数据通常具有不同的特征和表示形式（如文本的词嵌入与图
  • 2019-05-30导论 激情老王
    洞察力，看透事物本质的能力，这个和格局有异曲同工之妙，但更能给人以清晰的描述和动感；看透了事物的发展规律，自然规律，才能找到自我追求的动力。系统动力学=要素✖连接关系。
  • 机器学习实战笔记5——线性判别分析 绍少阿 机器学习笔记可视化机器学习python人工智能
    任务安排1、机器学习导论8、核方法2、KNN及其实现9、稀疏表示3、K-means聚类10、高斯混合模型4、主成分分析11、嵌入学习5、线性判别分析12、强化学习6、贝叶斯方法13、PageRank7、逻辑回归14、深度学习线性判别分析（LDA）Ⅰ核心思想对于同样一件事，站在不同的角度，我们往往会有不同的看法，而降维思想，亦是如此。同上节课一样，我们还是学习降维的算法，只是提供了一种新的角度，由上
  • 计算机网络笔记分享（第六章 应用层） 寒页_ 计算机网络计算机网络笔记
    文章目录六、应用层6.1域名系统DNS解析的两种查询方式6.2文件传送协议FTP简单传输协议TFTP6.3远程终端协议TELNET6.4万维网WWW统一资源定位符URL超文本传输协议HTTP万维网的文档HTML万维网的信息检索系统博客和微博社交网站6.5电子邮件6.6动态主机配置协议DHCP6.7简单网络管理协议SNMP6.8应用进程跨越网络的通信几种常用的系统调用6.9P2P应用介绍学习计算机网
  • 「RIA学习力」《学习心理学》No.1，未闻 Nathan_2
    「RIA学习力授权导师」便签输出第6期第1天《学习心理学》拆页一来自《第一章学习理论与教学导论》P9(一)学习的定义虽然本书讨论的学习理论之间存在差异，但这些理论在学习上确实有一些基本的确定性的假设。首先，它们都指出学习是人类行为表现performance，又译表现)或行为表现潜能的持久改变。这意味着学习者能够执行一些在学习发生之前不能执行的行动而且不管它们实际上是否有展示新习得行为表现的机会，这
  • Python和数据分析：Seaborn新手指南 Python_魔力猿 python数据分析信息可视化
    Seaborn是建立在Matplotlib之上的统计数据可视化库，它提供了高级接口和漂亮的默认样式，使得数据可视化变得更加简单和美观。1.导论Seaborn在数据可视化中的角色和优势体现在以下方面：简化API：Seaborn的API设计更加简洁，容易使用，尤其适合初学者。它能够通过几行代码生成漂亮而具有信息含量的图表。美观的默认样式：Seaborn具有吸引人的默认颜色和样式，无需额外的配置即可生成
  • 德克萨斯大学奥斯汀分校自然语言处理硕士课程汉化版(第十一周) - 自然语言处理扩展研究 Encarta1993 自然语言处理自然语言处理人工智能
    自然语言处理扩展研究1.多语言研究2.语言锚定3.伦理问题1.多语言研究多语言(Multilinguality)是NLP的一个重要研究方向，旨在开发能够处理多种语言的模型和算法。由于不同语言在语法、词汇和语义结构上存在差异，这成为一个复杂且具有挑战性的研究领域。多语言性的研究促进了机器翻译、跨语言信息检索和多语言对话系统等应用的发展。以下是多语言的几个主要研究方向和重要技术：多语言模型的构建，开发
  • 【人工智能导论】吃豆人游戏（上）：对抗搜索与Minimax算法 Pericles_HAT 算法python人工智能游戏广度搜索
    吃豆人实验（ThePac-ManProject）简介ThePac-ManprojectsweredevelopedforUCBerkeley’sintroductoryartificialintelligencecourse,CS188.TheyapplyanarrayofAItechniquestoplayingPac-Man.Theprojectsallowstudentstovisualiz
  • 读书笔记｜《乌合之众》 玛格丽特昭
    导论：思想、观念和信念的改变，是促成文明变革的唯一重要变化。人类最稳定的因素就是他们世代相传的思维定势。人类思想转变的关键时刻：一、宗教、政治和社会信仰的毁灭，而他们是人类文明存在的根基二、现代科学和工业的新发现，它们创造了一种全新的生存和思想条件。在这个过渡时期，最引人注意的特点是各阶层的民众逐渐进入国家政治生活，慢慢成了统治阶层。群众的势力不断壮大，首先得益于某些观念的广泛传播，慢慢地在人们头
  • 【区块链 + 人才服务】区块链综合实训平台 | FISCO BCOS应用案例 | FISCO BCOS应用案例 FISCO_BCOS 2023FISCOBCOS产业应用发展报告区块链人才服务
    区块链综合实训平台由秉蔚信息面向高校区块链专业开发，是一款集软硬件于一体的实验实训产品。该产品填补了高校区块链相关专业和课程在实验室实训环节的空缺，覆盖了区块链原理与技术、区块链开发、区块链运维、区块链安全、区块链实训案例等核心实训教学资源，分层次地融入到实训教学中去，为高校的区块链实验实训提供领先的一体化实验教学环境。平台内置丰富的实验教学资源，课程涵盖区块链导论、区块链密码学应用、区块链网络与
  • 基于 React & TypeScript & Webpack 的微前端应用模板 weixin_33806300 前端webpackjavascriptViewUI
    m-fe/react-ts-webpack在Web开发导论/微前端与大前端一文中，笔者简述了微服务与微前端的设计理念以及微前端的潜在可行方案。微服务与微前端，都是希望将某个单一的单体应用，转化为多个可以独立运行、独立开发、独立部署、独立维护的服务或者应用的聚合，从而满足业务快速变化及分布式多团队并行开发的需求。如康威定律(Conway’sLaw)所言，设计系统的组织，其产生的设计和架构等价于组织间
  • 【机器学习】朴素贝叶斯方法的概率图表示以及贝叶斯统计中的共轭先验方法 Lossya 机器学习概率论人工智能朴素贝叶斯共轭先验
    引言朴素贝叶斯方法是一种基于贝叶斯定理的简单概率模型，它假设特征之间相互独立。文章目录引言一、朴素贝叶斯方法的概率图表示1.1节点表示1.2边表示1.3无其他连接1.4总结二、朴素贝叶斯的应用场景2.1文本分类2.2推荐系统2.3医疗诊断2.4欺诈检测2.5情感分析2.6邮件过滤2.7信息检索2.8生物信息学三、朴素贝叶斯的优点四、朴素贝叶斯的局限性4.1特征独立性假设4.2敏感于输入数据的表示4
  • 爬取微博热搜榜 带刺的厚崽 python数据挖掘开发语言
    201911081102汤昕宇现代信息检索导论实验一程序运行的截图：[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-GimpWjCB-1639531088565)(程序运行截图.png)]当时微博热搜的截图[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-lDXRgrxa-1639531088568)(微博热搜截图.png)]对应的CSV截
  • 使用DuckDuckGo搜索API进行智能信息检索：实用指南与最佳实践 qq_37836323 java前端服务器python
    使用DuckDuckGo搜索API进行智能信息检索：实用指南与最佳实践1.引言在当今信息爆炸的时代，快速准确地获取所需信息变得越来越重要。DuckDuckGo作为一个注重隐私的搜索引擎，不仅为普通用户提供了优质的搜索服务，还为开发者提供了强大的搜索API。本文将深入探讨如何利用DuckDuckGo搜索API进行智能信息检索，并提供实用的代码示例和最佳实践。2.DuckDuckGo搜索API概述Du
  • GitHub每周最火火火项目（8.26-9.1） FutureUniant Github周推github音视频人工智能计算机视觉ai
    项目名称：Cinnamon/kotaemon项目介绍：kotaemon是一个基于开源RAG（检索增强生成）的工具，旨在实现与文档的聊天交互。它为用户提供了一种便捷的方式来与自己的文档进行对话，通过检索文档中的信息来回答用户的问题。这使得用户能够更高效地获取文档中的知识，提高信息检索和利用的效率。项目地址：https://github.com/Cinnamon/kotaemon项目名称：frappe
  • 2020/2/18,晴。《童年的秘密》读书笔记。P9-27 刘霞辉
    2020/2/18,晴。《童年的秘密》读书笔记。P9-27在这一部分主要就《童年秘密》这一本书做了一个概括。全书除“导论”外分为三个部分，共30章。本书主要是针对6岁以下儿童的生理和心理发展及其特点进行探讨，本书一共从四个方面进行了论述：幼儿生理和心理的发展、幼儿教育的原则及环境、幼儿心理歧变的分析、成人与儿童冲突的客服。一，幼儿生理和心理的发展。儿童时期是人一生发展的最重要时期，幼儿处在不断生长
  • 国开（电大）2024秋《文献检索与论文写作》综合练习2 电大题园（1） 学习方法经验分享笔记
    国开（电大）2024秋《文献检索与论文写作》综合练习2一、单选题(14题)1.什么数据库为用户提供深入到图书章节和内容的全文检索(C)A、知网B、万方C、读秀知识库D、维普解析:“读秀”是由海量全文数据及资料基本信息组成的超大型数据库，为用户提供深入到图书章节和内容的全文检索。2.信息检索根据检索对象不同，一般分为:(D)A、二次检索、高级检索B、分类检索、主题检索C、计算机检索、手工检索D、数据
  • 偏见的亮点：认知偏见如何增强推荐系统 量子位AI 人工智能机器学习
    认知偏见，曾被视为人类决策过程中的缺陷，现在被认为对学习和决策有潜在的积极影响。然而，在机器学习中，尤其是在搜索和排序系统中，认知偏见的研究仍需改进。尽管有大量研究集中在探讨这些偏见如何影响模型训练和机器行为的道德性，但信息检索领域大多关注于检测偏见及其对搜索行为的影响。这在利用这些认知偏见来增强检索算法方面带来了挑战，这一领域尚未广泛探讨，对研究者而言提供了机遇和挑战。现有的一些方法，如推荐系统
  • 【书摘】俞可平丨《社群主义》- 个人与社群 杨原平
    原文链接《社群主义》俞可平著中国社会科学出版社；1998-07。---正文约17600字，黑体字为本编标。编录：杨原平。---第二部分个人与社群5.自我与个人p446.社群p557.成员资格p688.公民资格p72目录前言…（1）导论…（1）第一部分当代西方政治哲学的流变…（6）1、功利主义…（7）2、新自由主义…（14）3、社群主义及其对新自由主义的批评…（21）4、新自由主义对社群主义批评的反
  • 每天一个数据分析题（五百二十一）- 词袋模型 跟着紫枫学姐学CDA 数据分析题库数据分析
    词袋模型（英语：Bag-of-wordsmodel）是个在自然语言处理和信息检索(IR)下被简化的表达模型。以下关于词袋模型(BagofWord,BoW)的说法正确的是？A.将所有词语装进一个袋子里，不考虑其词法和语序的问题，即每个词语都是独立的B.词袋模型只能应用在文件分类C.CBOW是词袋模型的一种D.GloVe模型是词袋模型的一种数据分析认证考试介绍：点击进入数据分析考试大纲下载题目来源于C
  • 平均精度（Average Precision，AP）以及AP50、AP75、APs、APm、APl、Box AP、Mask AP等不同阈值和细分类别的评估指标说明 fydw_715 深度学习基础分类数据挖掘人工智能
    平均精度（AveragePrecision，AP）是信息检索领域和机器学习评价指标中常用的一个衡量方法，特别广泛用于目标检测任务。它在评估模型的表现时结合了准确率（Precision）和召回率（Recall），为我们提供一个综合性的评估指标。关键概念Precision（准确率）：精确率表示在模型预测为正例的所有样本中，实际上为正例的比例。它的计算公式为：Precision=TruePositive
  • 《刘澜·领导力30讲》笔记 2 greenorchid
    导论02讲：用口诀修炼领导力小胜凭智，大胜靠德。-牛根生领导力不是职位，而是行动。领导力十律：1承担责任“我来”2解决难题“我不知道”3密切联系群众“你觉得呢？”4讲故事“我讲个故事”5当老师“我教你”6从失败中学习“失败了？恭喜你！”7反思“我要改变什么？”8反思“为什么？”9认识自己“我是谁？”10成为自己“我该是谁？”领导力是改变本性的修炼，我们可以用领导力口诀来帮助修炼。
  • python机器学习算法--贝叶斯算法 在下小天n 机器学习python机器学习算法
    1.贝叶斯定理在20世纪60年代初就引入到文字信息检索中，仍然是文字分类的一种热门（基准）方法。文字分类是以词频为特征判断文件所属类型或其他（如垃圾邮件、合法性、新闻分类等）的问题。原理牵涉到概率论的问题，不在详细说明。sklearn.naive_bayes.GaussianNB(priors=None,var_smoothing=1e-09)#Bayes函数·priors：矩阵，shape=[n
  • 学习笔记:我的新媒体运营进阶之路(二) 山山而川_Y
    进入到学习的第二阶段，有了前面的导论铺垫后，可以说是渐渐进入了学习状态。工作日每天晚上八点准时开启学习，根据当日任务和学习状态灵活调整学习时间。本阶段主要学习了新媒体应用传播学和着陆页实战课程。新媒体应用传播学：重点学习了线性传播的线性视角、非线性视角、文化视角、影响力六原则。新媒体着陆页实战：在此门课程中学习了着陆页经典的八大结构：价值定位、行动呼唤、产品特征、信用背书、用户评价、风险承诺、常见
  • WeKnow-RAG：智能自适应的检索增强生成方法 步子哥 人工智能
    在当今快速发展的人工智能领域，检索增强生成（Retrieval-AugmentedGeneration，RAG）方法逐渐成为一种新兴的解决方案。CobusGreyling在他最新的文章中深入探讨了WeKnow-RAG，这一方法通过结合知识图谱和网络搜索技术，极大地提升了大型语言模型（LLMs）在复杂查询中的表现。知识图谱的力量知识图谱（KnowledgeGraphs,KGs）作为信息检索的重要工具
  • ChatGPT 3.5/4.0简单使用手册 老童聊AI 明哥陪你学Pythonchatgpt
    ChatGPT3.5/4.0是一种先进的人工智能聊天机器人，能够理解和生成自然语言文本，为用户提供信息检索、问题解答、语言翻译等服务。系统要求操作系统：无特定要求，支持主流操作系统。网络连接：需要稳定的网络连接来使用在线服务。安装与注册访问ChatGPT官方网站或下载相应的应用程序。创建账户：根据网站或应用程序的指示完成注册流程。登录：使用注册的账户信息登录。备注：因为国内环境原因，所以我们不得以
  • 缓存与数据库的数据一致性解决方案分析 Do&Feel Java缓存数据库java
    在现代应用中，缓存技术的使用广泛且至关重要，主要是为了提高数据访问速度和优化系统整体性能。缓存通过在内存或更快速的存储系统中存储经常访问的数据副本，使得数据检索变得迅速，从而避免了每次请求都需要从较慢的主存储（如硬盘或远程数据库）中读取数据的延迟。这种技术特别适用于读取操作远多于写入操作的场景，如网页浏览、内容分发网络（CDN）和大规模的信息检索系统等。缓存的实现方式多样，包括但不限于内存缓存、分
  • 国产智能搜索MindSearch∶ 能够在不到3分钟内收集并整合300多页相关信息？ 百态老人 人工智能笔记
    MindSearch是一款由上海人工智能实验室推出的国产智能搜索工具，具有强大的自然语言处理和机器学习能力，旨在提供高效、精准的信息检索服务。它能够通过自然语言查询快速在各种文件格式（如PDF、DOCX、TXT）中找到所需信息，并利用人工智能技术提供即时答案和相关搜索结果。MindSearch不仅是一个独立的搜索引擎平台，还提供了一个开源的AI搜索引擎框架，用户可以使用闭源或开源的大语言模型（LL
  • html页面js获取参数值 0624chenhong html
    1.js获取参数值js function GetQueryString(name) {      var reg = new RegExp("(^|&)"+ name +"=([^&]*)(&|$)");      var r = windo
  • MongoDB 在多线程高并发下的问题 BigCat2013 mongodbDB高并发重复数据
    最近项目用到 MongoDB , 主要是一些读取数据及改状态位的操作. 因为是结合了最近流行的 Storm进行大数据的分析处理，并将分析结果插入Vertica数据库，所以在多线程高并发的情境下, 会发现 Vertica 数据库中有部分重复的数据. 这到底是什么原因导致的呢？笔者开始也是一筹莫 展，重复去看 MongoDB 的 API , 终于有了新发现 ： com.mongodb.DB 这个类有
  • c++ 用类模版实现链表(c++语言程序设计第四版示例代码) CrazyMizzz 数据结构C++
    #include<iostream> #include<cassert> using namespace std; template<class T> class Node { private: Node<T> * next; public: T data;
  • 最近情况 麦田的设计者 感慨考试生活
       在五月黄梅天的岁月里，一年两次的软考又要开始了。到目前为止，我已经考了多达三次的软考，最后的结果就是通过了初级考试（程序员）。人啊，就是不满足，考了初级就希望考中级，于是，这学期我就报考了中级，明天就要考试。感觉机会不大，期待奇迹发生吧。这个学期忙于练车，写项目，反正最后是一团糟。后天还要考试科目二。这个星期真的是很艰难的一周，希望能快点度过。   
  • linux系统中用pkill踢出在线登录用户 被触发 linux
    由于linux服务器允许多用户登录，公司很多人知道密码，工作造成一定的障碍所以需要有时踢出指定的用户 1/#who   查出当前有那些终端登录（用 w 命令更详细） # who root     pts/0        2010-10-28 09:36 (192
  • 仿QQ聊天第二版 肆无忌惮_ qq
    在第一版之上的改进内容:  第一版链接: http://479001499.iteye.com/admin/blogs/2100893   用map存起来号码对应的聊天窗口对象,解决私聊的时候所有消息发到一个窗口的问题. 增加ViewInfo类,这个是信息预览的窗口,如果是自己的信息,则可以进行编辑.   信息修改后上传至服务器再告诉所有用户,自己的窗口
  • java读取配置文件 知了ing
    1，java读取.properties配置文件 InputStream in; try { in = test.class.getClassLoader().getResourceAsStream("config/ipnetOracle.properties");//配置文件的路径 Properties p = new Properties()
  • __attribute__ 你知多少？ 矮蛋蛋 C++gcc
    原文地址: http://www.cnblogs.com/astwish/p/3460618.html GNU C 的一大特色就是__attribute__ 机制。__attribute__ 可以设置函数属性（Function Attribute ）、变量属性（Variable Attribute ）和类型属性（Type Attribute ）。 __attribute__ 书写特征是：
  • jsoup使用笔记 alleni123 java爬虫JSoup
    <dependency> <groupId>org.jsoup</groupId> <artifactId>jsoup</artifactId> <version>1.7.3</version> </dependency> 2014/08/28 今天遇到这种形式，
  • JAVA中的集合 Collectio 和Map的简单使用及方法 百合不是茶 listmapset
             List ,set ,map的使用方法和区别 java容器类类库的用途是保存对象，并将其分为两个概念：     Collection集合：一个独立的序列，这些序列都服从一条或多条规则;List必须按顺序保存元素  ，set不能重复元素；Queue按照排队规则来确定对象产生的顺序（通常与他们被插入的
  • 杀LINUX的JOB进程 bijian1013 linuxunix
    今天发现数据库一个JOB一直在执行，都执行了好几个小时还在执行，所以想办法给删除掉   系统环境：    ORACLE 10G    Linux操作系统   操作步骤如下： 第一步.查询出来那个job在运行，找个对应的SID字段 select * from dba_jobs_running--找到job对应的sid &n
  • Spring AOP详解 bijian1013 javaspringAOP
            最近项目中遇到了以下几点需求，仔细思考之后，觉得采用AOP来解决。一方面是为了以更加灵活的方式来解决问题，另一方面是借此机会深入学习Spring AOP相关的内容。例如，以下需求不用AOP肯定也能解决，至于是否牵强附会，仁者见仁智者见智。 1.对部分函数的调用进行日志记录，用于观察特定问题在运行过程中的函数调用
  • [Gson六]Gson类型适配器(TypeAdapter) bit1129 Adapter
    TypeAdapter的使用动机  Gson在序列化和反序列化时，默认情况下，是按照POJO类的字段属性名和JSON串键进行一一映射匹配，然后把JSON串的键对应的值转换成POJO相同字段对应的值，反之亦然，在这个过程中有一个JSON串Key对应的Value和对象之间如何转换(序列化/反序列化)的问题。   以Date为例，在序列化和反序列化时，Gson默认使用java.
  • 【spark八十七】给定Driver Program， 如何判断哪些代码在Driver运行，哪些代码在Worker上执行 bit1129 driver
    Driver Program是用户编写的提交给Spark集群执行的application，它包含两部分 作为驱动： Driver与Master、Worker协作完成application进程的启动、DAG划分、计算任务封装、计算任务分发到各个计算节点(Worker)、计算资源的分配等。 计算逻辑本身，当计算任务在Worker执行时，执行计算逻辑完成application的计算任务
  • nginx 经验总结 ronin47 nginx 总结
    　　　深感nginx的强大，只学了皮毛，把学下的记录。 　　　获取Header 信息，一般是以$http_XX（ＸＸ是小写）            获取body,通过接口，再展开，根据Ｋ取Ｖ 　　　获取uri,以$arg_XX      &n
  • 轩辕互动-1.求三个整数中第二大的数2.整型数组的平衡点 bylijinnan 数组
    import java.util.ArrayList; import java.util.Arrays; import java.util.List; public class ExoWeb { public static void main(String[] args) { ExoWeb ew=new ExoWeb(); System.out.pri
  • Netty源码学习-Java-NIO-Reactor bylijinnan java多线程netty
    Netty里面采用了NIO-based Reactor Pattern 了解这个模式对学习Netty非常有帮助 参考以下两篇文章： http://jeewanthad.blogspot.com/2013/02/reactor-pattern-explained-part-1.html http://gee.cs.oswego.edu/dl/cpjslides/nio.pdf
  • AOP通俗理解 cngolon springAOP
    1.我所知道的aop     初看aop,上来就是一大堆术语，而且还有个拉风的名字，面向切面编程，都说是OOP的一种有益补充等等。一下子让你不知所措，心想着：怪不得很多人都和 我说aop多难多难。当我看进去以后，我才发现：它就是一些java基础上的朴实无华的应用，包括ioc，包括许许多多这样的名词，都是万变不离其宗而 已。 2.为什么用aop&nb
  • cursor variable 实例 ctrain variable
    create or replace procedure proc_test01 as type emp_row is record( empno emp.empno%type, ename emp.ename%type, job emp.job%type, mgr emp.mgr%type, hiberdate emp.hiredate%type, sal emp.sal%t
  • shell报bash: service: command not found解决方法 daizj linuxshellservicejps
    今天在执行一个脚本时，本来是想在脚本中启动hdfs和hive等程序，可以在执行到service hive-server start等启动服务的命令时会报错，最终解决方法记录一下：   脚本报错如下： ./olap_quick_intall.sh: line 57: service: command not found ./olap_quick_intall.sh: line 59
  • 40个迹象表明你还是PHP菜鸟 dcj3sjt126com 设计模式PHP正则表达式oop
    你是PHP菜鸟，如果你：1. 不会利用如phpDoc 这样的工具来恰当地注释你的代码2. 对优秀的集成开发环境如Zend Studio 或Eclipse PDT 视而不见3. 从未用过任何形式的版本控制系统，如Subclipse4. 不采用某种编码与命名标准 ，以及通用约定，不能在项目开发周期里贯彻落实5. 不使用统一开发方式6. 不转换（或）也不验证某些输入或SQL查询串（译注：参考PHP相关函
  • Android逐帧动画的实现 dcj3sjt126com android
    一、代码实现： private ImageView iv; private AnimationDrawable ad; @Override protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) { super.onCreate(savedInstanceState); setContentView(R.layout
  • java远程调用linux的命令或者脚本 eksliang linuxganymed-ssh2
    转载请出自出处： http://eksliang.iteye.com/blog/2105862        Java通过SSH2协议执行远程Shell脚本(ganymed-ssh2-build210.jar)   使用步骤如下： 1.导包 官网下载: http://www.ganymed.ethz.ch/ssh2/ ma
  • adb端口被占用问题 gqdy365 adb
    最近重新安装的电脑，配置了新环境，老是出现： adb server is out of date. killing... ADB server didn't ACK * failed to start daemon * 百度了一下，说是端口被占用，我开个eclipse，然后打开cmd，就提示这个，很烦人。 一个比较彻底的解决办法就是修改
  • ASP.NET使用FileUpload上传文件 hvt .netC#hovertreeasp.netwebform
    前台代码： <asp:FileUpload ID="fuKeleyi" runat="server" /> <asp:Button ID="BtnUp" runat="server" onclick="BtnUp_Click" Text="上 传" />
  • 代码之谜（四）- 浮点数（从惊讶到思考） justjavac 浮点数精度代码之谜IEEE
    在『代码之谜』系列的前几篇文章中，很多次出现了浮点数。 浮点数在很多编程语言中被称为简单数据类型，其实，浮点数比起那些复杂数据类型（比如字符串）来说， 一点都不简单。 单单是说明 IEEE浮点数 就可以写一本书了，我将用几篇博文来简单的说说我所理解的浮点数，算是抛砖引玉吧。 一次面试 记得多年前我招聘 Java 程序员时的一次关于浮点数、二分法、编码的面试， 多年以后，他已经称为了一名很出色的
  • 数据结构随记_1 lx.asymmetric 数据结构笔记
    第一章   1.数据结构包括数据的 逻辑结构、数据的物理/存储结构和数据的逻辑关系这三个方面的内容。 2.数据的存储结构可用四种基本的存储方法表示，它们分别是 顺序存储、链式存储 、索引存储 和 散列存储。 3.数据运算最常用的有五种，分别是  查找/检索、排序、插入、删除、修改。 4.算法主要有以下五个特性：  输入、输出、可行性、确定性和有穷性。 5.算法分析的
  • linux的会话和进程组 网络接口 linux
    会话： 一个或多个进程组。起于用户登录，终止于用户退出。此期间所有进程都属于这个会话期。会话首进程：调用setsid创建会话的进程1.规定组长进程不能调用setsid，因为调用setsid后，调用进程会成为新的进程组的组长进程.如何保证？ 先调用fork，然后终止父进程，此时由于子进程的进程组ID为父进程的进程组ID，而子进程的ID是重新分配的，所以保证子进程不会是进程组长，从而子进程可以调用se
  • 二维数组 元素的连续求解 1140566087 二维数组ACM
    import java.util.HashMap; public class Title { public static void main(String[] args){ f(); } // 二位数组的应用 //12、二维数组中，哪一行或哪一列的连续存放的0的个数最多，是几个0。注意，是“连续”。 public static void f(){
  • 也谈什么时候Java比C++快 windshome javaC++
      刚打开iteye就看到这个标题“Java什么时候比C++快”，觉得很好笑。   你要比，就比同等水平的基础上的相比，笨蛋写得C代码和C++代码，去和高手写的Java代码比效率，有什么意义呢？   我是写密码算法的，深刻知道算法C和C++实现和Java实现之间的效率差，甚至也比对过C代码和汇编代码的效率差，计算机是个死的东西，再怎么优化，Java也就是和C
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他