imagination_gogo
imagination_gogo

知识图谱赵军学习笔记（四）--实体识别和扩展

实体识别和扩展

在文本中对实体的引用可以有三种形式：

  • 命名性指称
  • 名词性指称
  • 名词性指称
    例如：中国乒乓球男队主教练刘国梁出席了会议，他布置了备战世乒赛的具体安排。
    中国乒乓球男队主教练是名词性指称
    刘国梁是命名性指称
    他是代词性指称
    这里主要研究命名性实体

实体识别

任务概述

识别出文本中实体的命名性指称项，标注其类别。
三大类：实体类，时间类，数字类
七小类：人名，地名，组织名，时间，日期，货币和百分比
1.实体识别的难点
时间，日期，货币和百分比的构成有比较明显的规律，识别起来相对容易
人名、地名和组织名用字灵活，识别的难度也大。这里指的是这三类的识别
包括两部分：

  • 识别实体边界
  • 确定实体类别
    难点在于：
  • 命名实体形式多变
    内部结构复杂，对中文来说尤其如此
    • 人名
      包含姓氏和名，姓的用字是有限制的，但是名的用法灵活。还有很大其他的形式，使用字号代替人，姓+前缀/后缀以及职务名代替人。如杜甫，杜子美，子美是同一个人，李杜则是一个简称。
    • 地名
      若干个字组成，可能包括作为后缀的关键字。也有一些简称。如：湖北，湖北省，鄂
    • 机构名
      可以包含命名性成分，修饰性成分，表示地名的成分以及关键词成分。如北京百得投资咨询公司
      机构名嵌套子机构名，北京大学附属小学
      简称形式，中国奥委会
  • 命名实体的语言环境复杂
    在不同语境下可能就不是实体
    人名：彩霞，有时是人名，有时是自然现象
    地名：河南，有的是省名，有的是泛指
    机构名：新世界，有时是机构名，有时是短语
    英语有明显的标志，如首字母大写，识别边界容易，但是中文没有，相比
  • 英文有明显的词边界标志符
  • 首字母大写

基于规则的实体识别方法

  • 基于命名实体词典的方法
    采用字符串完全匹配或部分匹配的方式
    基于正向最大匹配的方法
    基于逆向最大匹配的方法
    基于最短路径的方法
  • 缺点
    专家
    规则冲突
    根据优先级排序
    通用性不强

基于机器学习的实体识别–基于特征的方法

计算概率值，鲁棒性好，构建代价小
主要是应用传统的人工设计的大量特征进行实体识别
而基于神经网络是自动捕获特征
无论何种模型，都在试图充分发现和利用实体所在的上下文特征和实体的内部特征，包括词形，词性和角色级特征
基本步骤：

  • 特征选取
    词性，大小写，词缀信息
  • 模型学习
    根据具体的任务和需求选择
    比如：支持向量机、最大熵模型，隐马尔科夫模型以及条件随机场等，多模型也可以联合使用。
  • 样本预测
    利用训练好的模型，对输入样本进行标注预测
  • 后处理
    最广泛的是基于字的模型，代表性的方法有CRF。

crf

crf计算联合概率分布的概率图模型。输入的预测值标记为BIO
如果是人名，地名，组织名加上标签。
无向图G（V，E）
V是顶点，E是边，X是输入序列，Y是输出序列。
式1

数学表达式为：
式2
t,s为特征函数，t表示观察序列的标记序列位置i-1和i之间的转移特征函数。p是i位置状态特征函数。

  • 特征函数集
    特征函数，状态特征函数和转移特征函数，都是二值函数，0或1 上下文和词性特征
  • 模型参数估计
    估计模型参数，估计权重
  • 命名实体标注
    每个节点是每个预测值的不同取值。通过寻找网络中的最大概率的路径来确定输出的命名实体标记。动态规划方法，维特比方法。

基于机器学习的实体识别–基于神经网络的方法

  • 特征表示
    lstm
  • 模型训练
    softmax分类，但是忽略了约束，如O之后不能接I，接入CRF
  • 模型分类

细粒度实体识别

  • 细粒度特点
    • 类型更多
    • 类别具有层次结构
  • 难点
    • 类别制定
    • 语料的标注
    • 实体识别的方法

实体扩展

种子实体，获取同类实体的方法
Google 后台维护大量的开发类别命名实体列表来提高用户体验。典型应用包括：

  • 知识图谱中同类实体的检索和推荐
  • 提高查询分析的准确率
  • 辅助文档分类
  • 辅助用户行为分析与广告精准投放

实体扩展方法

  • 种子处理模块
    输入若干种子组成的初始种子集合，输出高质量种子组成的集合
  • 实体抽取模块
    抽取目标实体，打分排序，输入种子，输出排序后的实体列表
  • 结果过滤模块
    实体抽取的方法有：
  • 基于模块的实体抽取
    好的模板出现次数频繁，总是指示目标类别的实体，可以在不需要其他知识前提下在文本中被识别出来
  • 基于统计学习的实体抽取
    • 基于上下文相似的方法
    • 融合模板和上下文相似的方法
  • 种子处理与结果过滤
    bootstapping
    错误放大

引用

  • 如何用简单易懂的例子解释条件随机场（CRF）模型？它和HMM有什么区别？
  • 条件随机场CRF

你可能感兴趣的:(NLP)

  • 免费的GPT可在线直接使用（一键收藏） kkai人工智能 gpt
    1、LuminAI（https://kk.zlrxjh.top）LuminAI标志着一款融合了星辰大数据模型与文脉深度模型的先进知识增强型语言处理系统，旨在自然语言处理（NLP）的技术开发领域发光发热。此系统展现了卓越的语义把握与内容生成能力，轻松驾驭多样化的自然语言处理任务。VisionAI在NLP界的应用领域广泛，能够胜任从机器翻译、文本概要撰写、情绪分析到问答等众多任务。通过对大量文本数据的
  • 机器学习-聚类算法 不良人龍木木 机器学习机器学习算法聚类
    机器学习-聚类算法1.AHC2.K-means3.SC4.MCL仅个人笔记，感谢点赞关注！1.AHC2.K-means3.SC传统谱聚类：个人对谱聚类算法的理解以及改进4.MCL目前仅专注于NLP的技术学习和分享感谢大家的关注与支持！
  • 轻量级模型解读——轻量transformer系列 lishanlu136 #图像分类轻量级模型transformer图像分类
    先占坑，持续更新。。。文章目录1、DeiT2、ConViT3、Mobile-Former4、MobileViTTransformer是2017谷歌提出的一篇论文，最早应用于NLP领域的机器翻译工作，Transformer解读，但随着2020年DETR和ViT的出现(DETR解读，ViT解读)，其在视觉领域的应用也如雨后春笋般渐渐出现，其特有的全局注意力机制给图像识别领域带来了重要参考。但是tran
  • 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
  • 【NumPy】深入解析numpy.zeros()函数 二七830 numpy
    欢迎莅临我的个人主页这里是我深耕Python编程、机器学习和自然语言处理（NLP）领域，并乐于分享知识与经验的小天地！博主简介：我是二七830，一名对技术充满热情的探索者。多年的Python编程和机器学习实践，使我深入理解了这些技术的核心原理，并能够在实际项目中灵活应用。尤其是在NLP领域，我积累了丰富的经验，能够处理各种复杂的自然语言任务。技术专长：我熟练掌握Python编程语言，并深入研究了机
  • CV、NLP、数据控掘推荐、量化 海的那边- AI算法自然语言处理人工智能
    下面是对CV（计算机视觉）、NLP（自然语言处理）、数据挖掘推荐和量化的简要概述及其应用领域的介绍：1.CV（计算机视觉，ComputerVision）定义：计算机视觉是一门让计算机能够从图像或视频中提取有用信息，并做出决策的学科。它通过模拟人类的视觉系统来识别、处理和理解视觉信息。主要任务：图像分类：识别图像中的物体并分类，比如猫、狗、车等。目标检测：在图像或视频中定位并识别多个对象，如人脸检测
  • 深度解析：如何使用输出解析器将大型语言模型（LLM）的响应解析为结构化JSON格式 m0_57781768 语言模型json人工智能
    深度解析：如何使用输出解析器将大型语言模型（LLM）的响应解析为结构化JSON格式在现代自然语言处理（NLP）的应用中，大型语言模型（LLM）已经成为了重要的工具。这些模型能够生成丰富的自然语言文本，适用于各种应用场景。然而，在某些应用中，开发者不仅仅需要生成文本，还需要将这些生成的文本转换为结构化的数据格式，例如JSON。这种结构化的数据格式在数据传输、存储以及进一步处理时具有显著优势。本文将深
  • 使用LangChain和OpenAI实现高效文本标注 aehrutktrjk langchainpython
    使用LangChain和OpenAI实现高效文本标注引言在自然语言处理(NLP)领域，文本标注是一项重要且常见的任务。它涉及为文本分配标签，如情感、语言、风格等。本文将介绍如何使用LangChain和OpenAI的API来实现高效的文本标注系统。我们将探讨如何设置环境、定义标注模式，以及如何使用OpenAI的模型来执行标注任务。环境准备首先，我们需要安装必要的库并设置API密钥：%pipinsta
  • 【NLP5-RNN模型、LSTM模型和GRU模型】 一蓑烟雨紫洛 nlprnnlstmgrunlp
    RNN模型、LSTM模型和GRU模型1、什么是RNN模型RNN（RecurrentNeuralNetwork)中文称为循环神经网络，它一般以序列数据为输入，通过网络内部的结构设计有效捕捉序列之间的关系特征，一般也是以序列形式进行输出RNN的循环机制使模型隐层上一时间步产生的结果，能够作为当下时间步输入的一部分（当下时间步的输入除了正常的输入外还包括上一步的隐层输出）对当下时间步的输出产生影响2、R
  • 基于深度学习的文本引导的图像编辑 SEU-WYL 深度学习dnn深度学习人工智能
    基于深度学习的文本引导的图像编辑（Text-GuidedImageEditing）是一种通过自然语言文本指令对图像进行编辑或修改的技术。它结合了图像生成和自然语言处理（NLP）的最新进展，使用户能够通过描述性文本对图像内容进行精确的调整和操控。1.文本引导的图像编辑的挑战文本和图像之间的对齐：如何将文本中的语义信息准确地映射到图像中的特定区域或元素是一个关键挑战。这涉及到多模态数据的对齐和理解。编
  • 甘超波：NLP婚姻中如何与老人相处 甘超波
    哈喽，大家好我是甘超波，是一名NLP爱好者，每天一篇原创文章或视频，分享我的实战经验和案例，希望给你些启发和帮助看一下，在家庭中子女与老人观念不一致时案例1：在教育孩子方面，老人习惯用老一套教育方式教育孙子，子女受不了老人这种习惯，从而发生口舌之争？2：在生活习惯方面，老人喜欢吃剩菜剩饭，子女受不了老人这种习惯，从而发生口舌之争？.....这样的事情，我相信你或多或少都听过和看过，甚至了深有感悟。
  • transformer架构(Transformer Architecture)原理与代码实战案例讲解 AI架构设计之禅 大数据AI人工智能Python入门实战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
    transformer架构(TransformerArchitecture)原理与代码实战案例讲解关键词：Transformer,自注意力机制,编码器-解码器,预训练,微调,NLP,机器翻译作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来自然语言处理（NLP）领域的发展经历了从规则驱动到统计驱动再到深度学习驱动的三个阶段。
  • 英伟达（NVIDIA）B200架构解读 weixin_41205263 芯际争霸GPGPU架构gpu算力人工智能硬件架构
    H100芯片是一款高性能AI芯片，其中的TransformerEngine是专门用于加速Transformer模型计算的核心部件。Transformer模型是一种自然语言处理（NLP）模型，广泛应用于机器翻译、文本生成等任务。TransformerEngine的电路设计原理主要包括以下几个方面：
  • 《昇思 25 天学习打卡营第 25 天 | 基于 MindSpore 实现 BERT 对话情绪识别 》 Sam9029 Mindscope模型学习深度学习
    《昇思25天学习打卡营第25天|基于MindSpore实现BERT对话情绪识别》活动地址：https://xihe.mindspore.cn/events/mindspore-training-camp签名：Sam9029环境配置确保安装了正确版本的MindSpore和MindNLP库。!pipuninstallmindspore-y!pipinstall-ihttps://pypi.mirror
  • 基于人工智能的智能语音助手 人工智能发烧友 人工智能
    语音助手的自然语言处理模块是语音助手系统的关键组成部分。通过这个模块，系统能够识别用户的意图并做出相应的回应。我们可以使用NLP技术来解析文本输入，并将其转换为系统可以理解的命令或指令。在本项目中，我们将结合语音识别、自然语言处理和语音合成技术，构建一个功能简化的语音助手。一、项目背景与需求分析1.1项目目标本项目旨在创建一个语音助手系统，它可以：1.语音识别：从用户的语音输入中提取文本信息。2.
  • NLP_jieba中文分词的常用模块 Hiweir · NLP_jieba的使用自然语言处理中文分词人工智能nlp
    1.jieba分词模式（1）精确模式:把句子最精确的切分开,比较适合文本分析.默认精确模式.（2）全模式:把句子中所有可能成词的词都扫描出来,cut_all=True,缺点:速度快,不能解决歧义（3）paddle:利用百度的paddlepaddle深度学习框架.简单来说就是使用百度提供的分词模型.use_paddle=True.（4）搜索引擎模式:在精确模式的基础上,对长词再进行切分,提高召回率,
  • Linux如何查看端口 lanhuazui10 linux操作系统linux
    方法一：lsof-i:端口号用于查看某一端口的占用情况，比如查看9092端口使用情况，lsof-i:9095可以看到9095端口已经被nginx占用方法二：netstat-tunlp|grep端口号，用于查看指定的端口号的进程情况，如查看5050端口的情况，netstat-tunlp|grep5050-t(tcp)仅显示tcp相关选项-u(udp)仅显示udp相关选项-n拒绝显示别名，能显示数字的
  • 【笔记】自然语言处理NLP---概论 xhanZ NLP相关
    （from人文学院开设课程）目录1.自然语言处理概论1.1自然语言处理研究的意义、历史与现状1.1.1自然语言的特点1.1.2自然语言处理研究的意义1.1.3国外研究现状1.2NLP的方法、特点和规律1.2.1理性主义与经验主义1.2.2语料库语言学：经验主义研究方法1.2.3汉语语言处理的方法1.2.4基于知识图谱的深度学习1.自然语言处理概论1.1自然语言处理研究的意义、历史与现状1.1.1自
  • 【笔记与idea】——ACL2017论文报告会 胖胖的飞象 深度学习人工智能笔记idea
    这篇是2017年我有幸参加了中文信息学会组织的ACL2017论文报告会记的笔记，当时还是研一新生，对NLP感兴趣，偶然通过老师知晓了这次报告会，所以想去现场听听大牛们的idea、和大牛们交流（然而由于当时没有入门，啥也不懂，交流失败。。。）但是总的来说，非常感谢组织这次报告会的老师们，尽管没能和大牛们有效的交流，但是这次报告会相当于在最短的时间内读懂了数十篇精彩论文的核心内容，对我后面的学习起到了
  • 如何利用AI技术来提升用户的个性化体验和社区参与度？ Itfuture03 AI前沿技术人工智能
    要利用AI技术提升用户的个性化体验和社区参与度，可以采取以下几种策略：个性化推荐系统：通过AI算法分析用户的行为和偏好，提供定制化的服务和内容推荐，如智能推荐活动、健康管理等，让居民感受到社区的温暖和关怀。智能助手与聊天机器人：引入AI驱动的虚拟助手，提供实时帮助、个性化建议和交互式对话，改善客户体验。自然语言处理（NLP）：实现具有AI能力的NLP，创建对用户友好的应用程序，简化用户体验，如客服
  • 【Python】成功解决IndexError: list index out of range 高斯小哥 BUG解决方案合集pythonlist新手入门学习debug
    【Python】成功解决IndexError:listindexoutofrange下滑查看解决方法欢迎莅临我的个人主页这里是我静心耕耘深度学习领域、真诚分享知识与智慧的小天地！博主简介：985高校的普通本硕，曾有幸发表过人工智能领域的中科院顶刊一作论文，熟练掌握PyTorch框架。技术专长：在CV、NLP及多模态等领域有丰富的项目实战经验。已累计一对一为数百位用户提供近千次专业服务，助力他们少走
  • 使用Python和Jieba库进行中文情感分析：从文本预处理到模型训练的完整指南 快撑死的鱼 Python算法精解python人工智能开发语言
    使用Python和Jieba库进行中文情感分析：从文本预处理到模型训练的完整指南情感分析（SentimentAnalysis）是自然语言处理（NLP）领域中的一个重要分支，旨在从文本中识别出情绪、态度或意见等主观信息。在中文文本处理中，由于语言特性不同于英语，如何高效、准确地分词和提取关键词成为情感分析的关键步骤之一。在这篇文章中，我们将深入探讨如何使用Python和Jieba库进行中文情感分析，
  • 论文阅读笔记: DINOv2: Learning Robust Visual Features without Supervision 小夏refresh 论文计算机视觉深度学习论文阅读笔记深度学习计算机视觉人工智能
    DINOv2:LearningRobustVisualFeatureswithoutSupervision论文地址:https://arxiv.org/abs/2304.07193代码地址:https://github.com/facebookresearch/dinov2摘要大量数据上的预训练模型在NLP方面取得突破，为计算机视觉中的类似基础模型开辟了道路。这些模型可以通过生成通用视觉特征(即无
  • 第3篇：LangChain的架构总览与设计理念 Gemini技术窝 langchain架构大数据人工智能AIGCnlp
    LangChain库是一个专为自然语言处理（NLP）设计的强大工具包，致力于简化复杂语言模型链的构建和执行。在本文中，我们将深入解析LangChain库的架构，详细列出其核心组件、设计理念及其在不同场景中的应用，并讨论其优缺点。文章目录1.LangChain库简介2.核心组件2.1数据输入模块作用2.2数据预处理模块作用2.3数据增强模块作用2.4数据加载与批处理模块作用2.5模型训练模块作用2.
  • 读李中莹先生论“阿Q精神" 猫咪06
    这阵子重读《重塑心灵》，对“阿Q精神"一段很有感慨，在我们从小的信念里，阿Q的精神胜利法是被贬低的，是对无能力改变自己的境遇时，似手只能采用自我安慰的人的讽刺。李中莹先生在他的书中结合对话者的认可，定义阿Q精神“只求精神胜利，罔顾真实情况"，他就针对这两句话，解析阿Q精神，并进行了肯定‘，。首先“精神胜利"指的是自己内心有成功的感觉，这很符合NLP!如果所有人都认为你成功，而你自己没有成功的喜悦，
  • 书单 用户5521
    提高思维（13本）：影响力逻辑思维（理查德·尼斯贝特）离经叛道:不按常理出牌的人如何改变世界（只看最后一章总结即可）改变:问题形成和解决的原则语言的魔力:谈笑间转变信念之NLP技巧（意识到语言顺序的重要性）改变心理学的40项研究对伪心理学说不你的误区:如何摆脱负面思维掌控你的生活战胜拖拉你的灯亮着吗?别做正常的傻瓜学会提问:批判性思维指南不确定世界的理性选择小说（5本）：霍乱时期的爱情那些回不去的
  • 【Python】解决AttributeError: ‘NoneType‘ object has no attribute ‘xxxx‘ 云天徽上 Pandaspython开发语言pandas机器学习numpy
    【Python】解决AttributeError:'NoneType'objecthasnoattribute'xxxx'报错欢迎莅临我的个人主页这里是我深耕Python编程、机器学习和自然语言处理（NLP）领域，并乐于分享知识与经验的小天地！博主简介：我是云天徽上，一名对技术充满热情的探索者。多年的Python编程和机器学习实践，使我深入理解了这些技术的核心原理，并能够在实际项目中灵活应用。尤其
  • 【自然语言处理】自然语言处理NLP概述及应用 @我们的天空 人工智能技术nlp人工智能深度学习python机器学习自然语言处理scikit-learn
    自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，简称NLP）是一门集计算机科学、人工智能以及语言学于一体的交叉学科，致力于让计算机能够理解、解析、生成和处理人类的自然语言。它是人工智能领域的一个关键分支，旨在缩小人与机器之间的交流障碍，使得机器能够更有效地识别并响应人类的自然语言指令或内容。自然语言处理NLP概述基本任务：文本分类：将文本划分为预定义的类别，如情感分析、主题分类等
  • OPENAI中RAG实现原理以及示例代码用PYTHON来实现 dzend aigcpython开发语言ai
    OPENAI中RAG实现原理以及示例代码用PYTHON来实现1.引言在当今人工智能领域，自然语言处理（NLP）是一个非常重要的研究方向。近年来，OPENAI发布了许多创新的NLP模型，其中之一就是RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）模型。RAG模型结合了检索和生成两种方法，可以用于生成与给定问题相关的高质量文本。本文将介绍RAG模型的实现原理，并提供使用Python
  • 开源AI图像识别：支持扫描文件批量识别快速对接数据库存储 思通数科x 人工智能计算机视觉图像处理OCR文本识别
    随着数字化转型的不断深入，图像识别技术在各行各业中的应用越来越广泛。文件封识别作为图像识别技术的一个分支，能够有效地提高文件处理的自动化程度和准确性。本文将探讨文件封识别技术的原理、应用场景以及如何将识别后的内容批量对应数据库字段进行存储。开源项目介绍(可本地部署，支持国产化)思通数科研发了一款多模态AI能力引擎，专注于提供自然语言处理（NLP）、情感分析、实体识别、图像识别与分类、OCR识别和语
  • 如何用ruby来写hadoop的mapreduce并生成jar包 wudixiaotie mapreduce
    ruby来写hadoop的mapreduce，我用的方法是rubydoop。怎么配置环境呢： 1.安装rvm：     不说了 网上有 2.安装ruby：     由于我以前是做ruby的，所以习惯性的先安装了ruby，起码调试起来比jruby快多了。 3.安装jruby：     rvm install jruby然后等待安
  • java编程思想 -- 访问控制权限 百合不是茶 java访问控制权限单例模式
    访问权限是java中一个比较中要的知识点,它规定者什么方法可以访问,什么不可以访问   一:包访问权限;   自定义包: package com.wj.control; //包 public class Demo { //定义一个无参的方法 public void DemoPackage(){ System.out.println("调用
  • [生物与医学]请审慎食用小龙虾 comsci 生物
         现在的餐馆里面出售的小龙虾,有一些是在野外捕捉的,这些小龙虾身体里面可能带有某些病毒和细菌,人食用以后可能会导致一些疾病,严重的甚至会死亡.....      所以,参加聚餐的时候,最好不要点小龙虾...就吃养殖的猪肉,牛肉,羊肉和鱼,等动物蛋白质     
  • org.apache.jasper.JasperException: Unable to compile class for JSP: 商人shang maven2.2jdk1.8
    环境： jdk1.8    maven  tomcat7-maven-plugin  2.0 原因： tomcat7-maven-plugin  2.0 不知吃 jdk 1.8，换成 tomcat7-maven-plugin  2.2就行，即     <plugin>
  • 你的垃圾你处理掉了吗?GC oloz GC
    前序:本人菜鸟，此文研究学习来自网络，各位牛牛多指教　 1.垃圾收集算法的核心思想 　　Java语言建立了垃圾收集机制，用以跟踪正在使用的对象和发现并回收不再使用(引用)的对象。该机制可以有效防范动态内存分配中可能发生的两个危险：因内存垃圾过多而引发的内存耗尽，以及不恰当的内存释放所造成的内存非法引用。 　　垃圾收集算法的核心思想是：对虚拟机可用内存空间，即堆空间中的对象进行识别
  • shiro 和 SESSSION 杨白白 shiro
    shiro 在web项目里默认使用的是web容器提供的session，也就是说shiro使用的session是web容器产生的，并不是自己产生的，在用于非web环境时可用其他来源代替。在web工程启动的时候它就和容器绑定在了一起，这是通过web.xml里面的shiroFilter实现的。通过session.getSession()方法会在浏览器cokkice产生JESSIONID，当关闭浏览器，此
  • 移动互联网终端 淘宝客如何实现盈利 小桔子 移動客戶端淘客淘寶App
           2012年淘宝联盟平台为站长和淘宝客带来的分成收入突破30亿元，同比增长100%。而来自移动端的分成达1亿元，其中美丽说、蘑菇街、果库、口袋购物等App运营商分成近5000万元。 可以看出，虽然目前阶段PC端对于淘客而言仍旧是盈利的大头，但移动端已经呈现出爆发之势。而且这个势头将随着智能终端(手机，平板)的加速普及而更加迅猛
  • wordpress小工具制作 aichenglong wordpress小工具
    wordpress 使用侧边栏的小工具，很方便调整页面结构 小工具的制作过程 1 在自己的主题文件中新建一个文件夹(如widget)，在文件夹中创建一个php(AWP_posts-category.php) 小工具是一个类,想侧边栏一样，还得使用代码注册，他才可以再后台使用，基本的代码一层不变 <?php class AWP_Post_Category extends WP_Wi
  • JS微信分享 AILIKES js
    // 所有功能必须包含在 WeixinApi.ready 中进行    WeixinApi.ready(function(Api) {        // 微信分享的数据            var wxData = {       &nb
  • 封装探讨 百合不是茶 JAVA面向对象 封装
    //封装   属性 方法 将某些东西包装在一起，通过创建对象或使用静态的方法来调用，称为封装；封装其实就是有选择性地公开或隐藏某些信息，它解决了数据的安全性问题，增加代码的可读性和可维护性   在 Aname类中申明三个属性，将其封装在一个类中：通过对象来调用   例如   1： //属性 将其设为私有 姓名 name 可以公开
  • jquery radio/checkbox change事件不能触发的问题 bijian1013 JavaScriptjquery
    我想让radio来控制当前我选择的是机动车还是特种车，如下所示：  <html> <head> <script src="http://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/1.7.1/jquery.min.js" type="text/javascript"><
  • AngularJS中安全性措施 bijian1013 JavaScriptAngularJS安全性XSRFJSON漏洞
            在使用web应用中，安全性是应该首要考虑的一个问题。AngularJS提供了一些辅助机制，用来防护来自两个常见攻击方向的网络攻击。 一.JSON漏洞         当使用一个GET请求获取JSON数组信息的时候（尤其是当这一信息非常敏感，
  • [Maven学习笔记九]Maven发布web项目 bit1129 maven
    基于Maven的web项目的标准项目结构 user-project     user-core     user-service     user-web        src      
  • 【Hive七】Hive用户自定义聚合函数(UDAF) bit1129 hive
    用户自定义聚合函数，用户提供的多个入参通过聚合计算(求和、求最大值、求最小值)得到一个聚合计算结果的函数。 问题：UDF也可以提供输入多个参数然后输出一个结果的运算，比如加法运算add(3，5)，add这个UDF需要实现UDF的evaluate方法,那么UDF和UDAF的实质分别究竟是什么？   Double evaluate(Double a, Double b)  
  • 通过 nginx-lua 给 Nginx 增加 OAuth 支持 ronin47
    前言：我们使用Nginx的Lua中间件建立了OAuth2认证和授权层。如果你也有此打算，阅读下面的文档，实现自动化并获得收益。SeatGeek 在过去几年中取得了发展，我们已经积累了不少针对各种任务的不同管理接口。我们通常为新的展示需求创建新模块，比如我们自己的博客、图表等。我们还定期开发内部工具来处理诸如部署、可视化操作及事件处理等事务。在处理这些事务中，我们使用了几个不同的接口来认证： &n
  • 利用tomcat-redis-session-manager做session同步时自定义类对象属性保存不上的解决方法 bsr1983 session
    在利用tomcat-redis-session-manager做session同步时，遇到了在session保存一个自定义对象时，修改该对象中的某个属性，session未进行序列化，属性没有被存储到redis中。 在 tomcat-redis-session-manager的github上有如下说明： Session Change Tracking As noted in the &qu
  • 《代码大全》表驱动法-Table Driven Approach-1 bylijinnan java算法
    关于Table Driven Approach的一篇非常好的文章： http://www.codeproject.com/Articles/42732/Table-driven-Approach package com.ljn.base; import java.util.Random; public class TableDriven { public
  • Sybase封锁原理 chicony Sybase
           昨天在操作Sybase IQ12.7时意外操作造成了数据库表锁定，不能删除被锁定表数据也不能往其中写入数据。由于着急往该表抽入数据，因此立马着手解决该表的解锁问题。     无奈此前没有接触过Sybase IQ12.7这套数据库产品，加之当时已属于下班时间无法求助于支持人员支持，因此只有借助搜索引擎强大的
  • java异常处理机制 CrazyMizzz java
    java异常关键字有以下几个，分别为 try catch final throw throws 他们的定义分别为 try：    Opening exception-handling statement. catch：  Captures the exception. finally： Runs its code before terminating
  • hive 数据插入DML语法汇总 daizj hiveDML数据插入
    Hive的数据插入DML语法汇总1、Loading files into tables语法：1) LOAD DATA [LOCAL] INPATH 'filepath' [OVERWRITE] INTO TABLE tablename [PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 ...)]解释：1)、上面命令执行环境为hive客户端环境下： hive>l
  • 工厂设计模式 dcj3sjt126com 设计模式
      使用设计模式是促进最佳实践和良好设计的好办法。设计模式可以提供针对常见的编程问题的灵活的解决方案。 工厂模式 工厂模式（Factory）允许你在代码执行时实例化对象。它之所以被称为工厂模式是因为它负责“生产”对象。工厂方法的参数是你要生成的对象对应的类名称。 Example #1 调用工厂方法（带参数） <?phpclass Example{ 
  • mysql字符串查找函数 dcj3sjt126com mysql
      FIND_IN_SET(str,strlist) 假如字符串str 在由N 子链组成的字符串列表strlist 中，则返回值的范围在1到 N 之间。一个字符串列表就是一个由一些被‘,’符号分开的自链组成的字符串。如果第一个参数是一个常数字符串，而第二个是type SET列，则   FIND_IN_SET() 函数被优化，使用比特计算。如果str不在strlist 或st
  • jvm内存管理 easterfly jvm
    一、JVM堆内存的划分 分为年轻代和年老代。年轻代又分为三部分：一个eden,两个survivor。 工作过程是这样的：e区空间满了后，执行minor gc，存活下来的对象放入s0, 对s0仍会进行minor gc，存活下来的的对象放入s1中，对s1同样执行minor gc，依旧存活的对象就放入年老代中； 年老代满了之后会执行major gc，这个是stop the word模式，执行
  • CentOS-6.3安装配置JDK-8 gengzg centos
    JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_45 JRE_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_45/jre PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$JRE_HOME/bin CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar:$JRE_HOME/lib export JAVA_HOME
  • 【转】关于web路径的获取方法 huangyc1210 Web路径
    假定你的web application 名称为news,你在浏览器中输入请求路径：  http://localhost:8080/news/main/list.jsp  则执行下面向行代码后打印出如下结果：  1、 System.out.println(request.getContextPath()); //可返回站点的根路径。也就是项
  • php里获取第一个中文首字母并排序 远去的渡口 数据结构PHP
    很久没来更新博客了，还是觉得工作需要多总结的好。今天来更新一个自己认为比较有成就的问题吧。 最近在做储值结算，需求里结算首页需要按门店的首字母A-Z排序。我的数据结构原本是这样的： Array ( [0] => Array ( [sid] => 2885842 [recetcstoredpay] =&g
  • java内部类 hm4123660 java内部类匿名内部类成员内部类方法内部类
         　在Java中，可以将一个类定义在另一个类里面或者一个方法里面，这样的类称为内部类。内部类仍然是一个独立的类，在编译之后内部类会被编译成独立的.class文件，但是前面冠以外部类的类名和$符号。内部类可以间接解决多继承问题,可以使用内部类继承一个类，外部类继承一个类，实现多继承。      &nb
  • Caused by: java.lang.IncompatibleClassChangeError: class org.hibernate.cfg.Exten zhb8015
    maven pom.xml关于hibernate的配置和异常信息如下，查了好多资料，问题还是没有解决。只知道是包冲突，就是不知道是哪个包....遇到这个问题的分享下是怎么解决的。。   maven pom:   <dependency> <groupId>org.hibernate</groupId> <ar
  • Spark 性能相关参数配置详解－任务调度篇 Stark_Summer sparkcachecpu任务调度yarn
    随着Spark的逐渐成熟完善, 越来越多的可配置参数被添加到Spark中来, 本文试图通过阐述这其中部分参数的工作原理和配置思路, 和大家一起探讨一下如何根据实际场合对Spark进行配置优化。   由于篇幅较长，所以在这里分篇组织，如果要看最新完整的网页版内容，可以戳这里：http://spark-config.readthedocs.org/，主要是便
  • css3滤镜 wangkeheng htmlcss
    经常看到一些网站的底部有一些灰色的图标，鼠标移入的时候会变亮，开始以为是js操作src或者bg呢，搜索了一下，发现了一个更好的方法：通过css3的滤镜方法。 html代码： <a href='' class='icon'><img src='utv.jpg' /></a> css代码： .icon{-webkit-filter: graysc
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他