u013378306
u013378306

对话语料库

用于训练中英文对话系统的语料库 Datasets for Training Chatbot System

用于对话系统的中英文语料 本项目收集了一些从网络中找到的用于训练中文（英文）聊天机器人的对话语料
 

公开语料

搜集到的一些数据集如下，点击链接可以进入原始地址

dgk_shooter_min.conv.zip 
中文电影对白语料，噪音比较大，许多对白问答关系没有对应好

The NUS SMS Corpus 
包含中文和英文短信息语料，据说是世界最大公开的短消息语料

ChatterBot中文基本聊天语料 
ChatterBot聊天引擎提供的一点基本中文聊天语料，量很少，但质量比较高

Datasets for Natural Language Processing 
这是他人收集的自然语言处理相关数据集，主要包含Question Answering，Dialogue Systems， Goal-Oriented Dialogue Systems三部分，都是英文文本。可以使用机器翻译为中文，供中文对话使用

小黄鸡

你可能感兴趣的:(NLP)

  • 【Python】成功解决NameError: name ‘XXX’ is not defined 云天徽上 python运行报错解决记录python开发语言pandas机器学习numpy
    【Python】成功解决NameError:name‘XXX’isnotdefined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。尤其是在NLP领域，我积累了丰富的经验，能够
  • DeepSeek-R1驱动下一代AIGC安全：全面解析智能内容合规审查技术体系与实战案例 Coderabo DeepSeekR1模型企业级应用AIGC安全
    DeepSeek-R1赋能AIGC内容合规审查：技术实践与案例解析一、AIGC内容合规审查技术架构（此处展开约1500字的技术原理说明，涵盖深度学习模型、规则引擎、多模态检测等核心组件）二、核心实施步骤与代码实现1.文本内容预处理模块importrefromdeepseek_nlpimportTextCleanerdeftext_preprocessing(text):#特殊字符过滤cleaner
  • 【DeepSeek】DeepSeek 如何应用于政务系统？ 深度求索者 政务
    DeepSeek作为一款高性能、低成本的AI大模型，近期在政务系统中得到了广泛应用，其技术能力和场景适配性正在推动数字政府的智能化转型。以下从应用场景、技术支撑、实际成效及未来方向等方面进行深度解析：一、核心应用场景智能公文处理政策解读与文件起草：DeepSeek基于自然语言处理（NLP）技术，可自动生成公文初稿，结合政务语境提取关键信息，生成拟办意见。例如，深圳市龙岗区的公文校对时间从人工5分钟
  • Decoder-Only、Encoder-Only、Encoder-Decoder 区别 会喘气的粽子丶 nlp人工智能
    Decoder-Only、Encoder-Only和Encoder-Decoder是三种常见的神经网络架构，主要用于自然语言处理（NLP）任务。它们在结构和应用上有显著的区别。1.Decoder-Only架构描述：仅包含解码器部分，没有编码器。应用：通常用于生成任务，如语言模型和对话系统。代表模型：GPT（GenerativePre-trainedTransformer）特点：自回归生成：模型通过
  • 【AI引领潮流|未来智慧生活】国内机器聊天软件推荐（超全！）and人工智能&智能学习 熔光 人工智能AI软件智能学习生活
    1.AI聊天软件概述1.1AI聊天软件的关键技术1.2AI聊天软件的应用1.3AI聊天软件的挑战1.4总结2.智普清言3.文心一言4.讯飞星火5.知元AI6.白马AI7.ChatGPT8.一览AI应用链接9.人工智能10.机器学习↓个人主页：C_GUIQU↑1.AI聊天软件概述AI聊天软件是一种利用自然语言处理（NLP）、自然语言理解（NLU）和机器学习（ML）技术构建的软件，它能够理解用户的自然
  • 使用OpenAI LLM与Neo4j数据库进行自然语言交互 bBADAS neo4j数据库交互python
    技术背景介绍在现代数据分析和应用开发中，图数据库以其独特的强大功能越来越受到重视。其中，Neo4j是最受欢迎的图数据库之一。结合自然语言处理（NLP），可以使数据查询变得更加直观和便捷。本篇文章将介绍如何使用OpenAI的语言模型将自然语言问题转换成Cypher查询，并通过Neo4j数据库执行该查询，并给出自然语言的响应。核心原理解析我们的目标是实现一个系统，该系统能够接受自然语言输入，将其转换为
  • 【AI日记】24.10.30 做项目的一些前期准备工作 AI完全体 AI日记人工智能机器学习自然语言处理langchain日记读书学习资源
    【AI论文解读】【AI知识点】【AI小项目】【AI战略思考】【AI日记】工作工作1内容：看AI大佬访谈B站地址：SamAltman最新5月播客长篇访谈|@All-In播客2024.5.11时间：1.5小时评估：继续工作2内容：思考如何开始自己的RAG项目时间：0.5小时决定：采用搭积木的方法来做自己的RAG项目。从最基础的开始，不断学习各种RAG和NLP相关的技术，然后不断加入到自己的项目中，而不
  • transformer概述 沉墨的夜 transformer深度学习人工智能
    Transformer架构的提出，不仅在自然语言处理（NLP）领域掀起了革命，也在多个深度学习任务中获得了广泛应用。自2017年由Vaswani等人提出以来，Transformer经历了多次优化和扩展，成为深度学习领域的基石。以下是Transformer架构的演进历程、作用和意义、架构详情以及未来发展趋势的详细阐述。Transformer架构的演进历程(1)Transformer的起源（2017年
  • 【开源向量数据库】Milvus简介 IT古董 开源数据库milvus
    Milvus是一个开源、高性能、可扩展的向量数据库，专门用于存储和检索高维向量数据。它支持近似最近邻搜索（ANN），适用于图像检索、自然语言处理（NLP）、推荐系统、异常检测等AI应用场景。官网：https://milvus.io/1.Milvus的特点（1）高性能支持数十亿级向量数据，查询速度快。使用近似最近邻（ANN）索引算法，如HNSW、IVF-FLAT、IVF-PQ、SCANN等。（2）分
  • 【深度学习基础】什么是注意力机制 我的青春不太冷 深度学习人工智能注意力机制
    文章目录一、注意力机制的核心地位：从补充到主导二、技术突破：从Transformer到多模态融合三、跨领域应用：从NLP到通用人工智能四、未来挑战与趋势结语参考链接注意力机制：深度学习的核心革命与未来基石在深度学习的发展历程中，注意力机制（AttentionMechanism）的引入堪称一场革命。它不仅解决了传统模型的根本性缺陷，更通过动态聚焦关键信息的能力，重塑了人工智能处理复杂任务的范式。本文
  • 语音与自然语言处理（NLP）：智能交互的核心技术 给生活加糖！ 热门知识自然语言处理交互人工智能
    随着人工智能（AI）技术的飞速发展，语音识别与自然语言处理（NaturalLanguageProcessing,NLP）成为了智能交互系统的核心技术。它们不仅改变了人们与计算机、设备的交互方式，也推动了众多行业的革新。从智能助手（如苹果的Siri、亚马逊的Alexa）到机器翻译、自动客服系统，语音和NLP技术正逐步融入日常生活，改善我们与数字世界的沟通方式。一、什么是语音识别与自然语言处理（NLP
  • 《深入浅出LLM基础篇》（三）：大模型结构分类 GoAI 深入浅出LLM深入浅出AI自然语言处理NLP大模型LLM人工智能transformerchatgpt
    AI学习星球推荐：GoAI的学习社区知识星球是一个致力于提供《机器学习|深度学习|CV|NLP|大模型|多模态|AIGC》各个最新AI方向综述、论文等成体系的学习资料，配有全面而有深度的专栏内容，包括不限于前沿论文解读、资料共享、行业最新动态以、实践教程、求职相关（简历撰写技巧、面经资料与心得）多方面综合学习平台，强烈推荐AI小白及AI爱好者学习，性价比非常高！加入星球➡️点击链接✨专栏介
  • nlp技术 tqs_12345 人工智能自然语言处理
    自然语言处理（NaturalLanguageProcessing,NLP）技术是一种计算机科学与人工智能的交叉领域，涉及机器对人类语言进行处理和理解的能力。以下是一些常见的NLP技术的示例：1.机器翻译：NLP技术可以帮助机器将一种语言翻译成另一种语言。例如，谷歌翻译使用NLP技术实现自动翻译，用户可以输入一段文本，然后谷歌翻译会自动将其翻译成其他语言。2.文本分类：NLP技术可以将文本分类到不同
  • 《深入浅出多模态》 （五）：多模态经典模型ALBEF GoAI 深入浅出多模态多模态大模型LLM深度学习人工智能
    AI学习星球推荐：GoAI的学习社区知识星球是一个致力于提供《机器学习|深度学习|CV|NLP|大模型|多模态|AIGC》各个最新AI方向综述、论文等成体系的学习资料，配有全面而有深度的专栏内容，包括不限于前沿论文解读、资料共享、行业最新动态以、实践教程、求职相关（简历撰写技巧、面经资料与心得）多方面综合学习平台，强烈推荐AI小白及AI爱好者学习，性价比非常高！加入星球➡️点击链接✨专栏介绍：</
  • 《一文吃透！NLTK与SpaCy，自然语言处理的神兵利器》 人工智能深度学习
    在人工智能的璀璨星空中，自然语言处理（NLP）无疑是最为耀眼的领域之一。它让机器能够理解、处理和生成人类语言，极大地推动了智能交互的发展。而在Python的NLP工具库中，NLTK和SpaCy就像两把锋利的宝剑，各自散发着独特的光芒。今天，就让我们深入探究这两款工具的使用技巧与优势，为你的NLP之旅增添强大助力。一、NLTK：自然语言处理的瑞士军刀NLTK（NaturalLanguageToolk
  • AI —— 文字生成图片的逻辑 鱼不知海 AI写作AI作画
    事情的起因是我在做一个自用软件时，需要测试文字生成图像的功能。于是就对现在能使用的ai大模型去做了一些尝试。输入几组我的描述性文字其中的一张图片令我大为震撼。（师妹师兄温酒毛驴）问题大家应该可以发现，一位图像人物的下半身时有问题的。同时从人的逻辑上，这种图缺少内核逻辑。在NLP的成熟度如此高的情况下，对描述性文字进行逻辑上的重构并不是太麻烦的事情。豆包扩充文字（在一个宁静的日子里，师兄与师妹并辔而
  • Deepseek详细的自我介绍 welcome_123_ 人工智能
    ###**DeepSeek：中国自研AGI大模型的深度解析**---####**1.技术背景与研发理念**DeepSeek由国内顶尖AI科学家团队领衔，核心技术成员来自清华大学、北京大学及国际顶级AI实验室，团队在NLP、分布式训练、模型压缩等领域发表顶会论文超200篇。研发理念聚焦三个核心：-**高效性**：通过模型架构创新（如MoE）实现“小参数量，大性能”。-**可控性**：内置可解释性模块
  • AI 大模型创业：如何利用市场优势？ SuperAGI2025 计算机软件编程原理与应用实践javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
    AI大模型创业：如何利用市场优势？1.背景介绍随着人工智能技术的不断发展，大模型（LargeModels）在商业化应用中日益受到关注。大模型是指在特定领域中应用广泛、参数量巨大的神经网络模型，如BERT、GPT-3、DALL-E等。这些大模型通过在大规模数据集上进行预训练，具备强大的泛化能力和适应性，能够广泛应用于自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、生成对抗网络（GAN）等多个领域。然而，
  • 产品经理学习——AI产品 Li灿灿 产品经理学习人工智能
    本篇文章，主要是针对目前不同类型AI公司的产品经理职责和AI产品经理的模型进行介绍。AI产品分类AI产品分为软件型和软硬件结合型，软件型的AI产品主要是具备理解、推理和决策能力的AI，如NLP（自然语言处理）系统或者创造类，创作型内容如音乐、艺术和写作等。软硬结合型AI产品一般和传统领域相关，如医疗AI、教育AI和零售AI等。有些公司是纯粹的AI公司，对应的特点是专注于做底层的算法，做芯片技术，纯
  • 教育小程序+AI出题：如何通过自然语言处理技术提升题目质量 万岳科技系统开发 人工智能小程序自然语言处理
    随着教育科技的飞速发展，教育小程序已经成为学生与教师之间互动的重要平台之一。与此同时，人工智能（AI）和自然语言处理（NLP）技术的应用正在不断推动教育内容的智能化。特别是在AI出题系统中，如何通过NLP技术提升题目质量，成为教育领域中的一个重要课题。本文将介绍如何利用自然语言处理技术，通过AI出题系统自动生成高质量、个性化的题目，提升教育小程序的交互性与教学效果。一、自然语言处理（NLP）概述自
  • LangChain开发【NL2SQL】应用（few-shot优化） 向羿燃 LangChain开发及生态langchainai人工智能数据分析
    前言之前发布的博客LangGraph开发Agent智能体应用【NL2SQL】-CSDN博客，留了一个问题，对于相对复杂的sql（leetcode中等难度的sql题），gpt4o就力不从心了。这篇文章来讲一下优化什么是few-shot使用这些少量的、调整后的样本对预训练模型进行微调其实就是给LLM少量示例关于few-shot的研究：https://medium.com/ubiai-nlp/step-
  • AI大模型（如GPT、BERT等）可以通过自然语言处理（NLP）和机器学习技术，显著提升测试效率 小赖同学啊 python人工智能自动化测试(apppcAPI)人工智能自然语言处理gpt
    在软件测试中，AI大模型（如GPT、BERT等）可以通过自然语言处理（NLP）和机器学习技术，显著提升测试效率。以下是几个具体的应用场景及对应的代码实现示例：1.自动生成测试用例AI大模型可以根据需求文档或用户故事自动生成测试用例。代码示例（使用OpenAIGPTAPI）：importopenai#设置OpenAIAPI密钥openai.api_key="your-openai-api-key"#
  • 清影2.0（AI视频生成）技术浅析（二）：自然语言处理 爱研究的小牛 AIGC—视频AIGC—自然语言处理自然语言处理人工智能音视频AIGC深度学习机器学习
    清影2.0（AI视频生成）中的自然语言处理（NLP）技术是其核心组件之一，负责将用户输入的自然语言文本转化为机器可以理解的语义表示，从而指导后续的视频生成过程。一、基本原理1.目标清影2.0的NLP技术旨在将用户输入的自然语言文本转化为机器可以理解的语义表示，从而指导后续的视频生成。具体目标包括：1.深度语义理解：理解文本的语义、情感、意图等深层次信息。2.上下文关联：捕捉文本中词语之间、句子之间
  • Python深度学习代做目标检测NLP计算机视觉强化学习 matlabgoodboy 计算机视觉python深度学习
    了解您的需求，您似乎在寻找关于Python深度学习领域的代做服务，特别是在目标检测、自然语言处理（NLP）、计算机视觉以及强化学习方面。以下是一些关于这些领域的概述以及寻找相关服务的建议。1.Python深度学习代做概述目标检测：目标检测是计算机视觉中的一个重要任务，旨在识别图像或视频中的特定对象，并确定它们的位置。Python中的深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）和计算机视觉
  • 使用OpenAI API进行文本分类标注 dgay_hua 人工智能python
    技术背景介绍文本分类标注（Tagging）是一种非常有用的技术，可以对文档进行分类，例如情感分析、语言检测、风格判断、主题识别等。这项技术在自然语言处理（NLP）领域中有广泛的应用，例如社交媒体监控、客户反馈分析和自动化客服系统等。在本文中，我们将使用OpenAI的API，通过LangChain工具来进行文本分类标注。我们将展示如何定义分类函数和模式(schema)，并通过实际代码演示实现文本分类
  • 利用Infinity Embeddings创建文本嵌入 qahaj python
    技术背景介绍在自然语言处理(NLP)任务中，文本嵌入是一种将文本数据转换成固定维度向量的技术。这些向量能够捕捉文本之间的语义关系，使得在后续的任务（如文本分类、相似度计算等）中非常实用。Infinity嵌入模型是一种能够方便创建高质量文本嵌入的现代工具。核心原理解析InfinityEmbeddings利用强大的预训练模型，通过对输入的文本数据进行编码，生成具有语义意义的高维向量。这个过程不仅仅是简
  • 大语言模型原理基础与前沿 通过稀疏MoE扩展视觉语言模型 AI天才研究院 DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型AI大模型企业级应用开发实战AI大模型应用入门实战与进阶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
    大语言模型原理基础与前沿通过稀疏MoE扩展视觉语言模型1.背景介绍在人工智能领域，语言模型和视觉模型的结合已经成为一个重要的研究方向。大语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）如GPT-3、BERT等，已经在自然语言处理（NLP）任务中取得了显著的成果。而视觉语言模型（Vision-LanguageModels,VLMs）则通过结合视觉和语言信息，进一步提升了模型在多模态任务中
  • 26、深度学习-自学之路-NLP自然语言处理-理解加程序，怎么把现实的词翻译给机器识别。 小宇爱 深度学习-自学之路深度学习自然语言处理人工智能
    一、怎么能让机器能够理解我们的语言呢，我们可以利用神经网络干很多的事情，那么我们是不是也可以用神经元做自然语言处理呢，现在很多的实际应用已经说明了这个问题，可以这么做。那我们考虑一下该怎么做，首先我们应该把我们现实中的每一个单词都用一个词向量来进行表示：importnumpyasnponehots={}onehots['cat']=np.array([1,0,0,0])onehots['the']
  • 27、深度学习-自学之路-NLP自然语言处理-做一个简单的项目识别一组电影评论，来判断电影评论是积极的，还是消极的。 小宇爱 深度学习-自学之路深度学习自然语言处理人工智能
    一、如果我们要做这个项目，第一步我们要做的就是需要有对应的训练数据集。这里提供两个数据集，一个是原始评论数据集《reviews.txt》，以及对应的评论是消极还是积极的数据集《labels.txt》，下面的程序就是找到这两个数据集，并把对应的数据集的内容分别赋值给reviews和labelsdefpretty_print_review_and_label(i):print(labels[i]+"\
  • 视觉中的transformer：ViT ch隔壁老张 深度学习笔记transformer深度学习计算机视觉
    《》摘要transformer已经是NLP的标准。但是在cv领域用的很少，视觉里一般是和cnn一起用或者把某些conv替换成transformer（整体还是CNN）本篇文章证明纯的transformer直接在图片分类上也做得很好：在大量数据集上进行预训练的前提上，迁移到小数据集（作者说ImageNet是小数据集-_-）上也很好。Intro启发现在NLP里的transformer都是在大量数据集上进
  • 关于旗正规则引擎规则中的上传和下载问题 何必如此 文件下载压缩jsp文件上传
    文件的上传下载都是数据流的输入输出，大致流程都是一样的。 一、文件打包下载 1.文件写入压缩包 string mainPath="D:\upload\";     下载路径 string tmpfileName=jar.zip;        &n
  • 【Spark九十九】Spark Streaming的batch interval时间内的数据流转源码分析 bit1129 Stream
      以如下代码为例（SocketInputDStream）： Spark Streaming从Socket读取数据的代码是在SocketReceiver的receive方法中，撇开异常情况不谈(Receiver有重连机制，restart方法，默认情况下在Receiver挂了之后，间隔两秒钟重新建立Socket连接)，读取到的数据通过调用store(textRead)方法进行存储。数据
  • spark master web ui 端口8080被占用解决方法 daizj 8080端口占用sparkmaster web ui
    spark master web ui 默认端口为8080，当系统有其它程序也在使用该接口时，启动master时也不会报错，spark自己会改用其它端口，自动端口号加1，但为了可以控制到指定的端口，我们可以自行设置，修改方法：   1、cd SPARK_HOME/sbin   2、vi start-master.sh     3、定位到下面部分
  • oracle_执行计划_谓词信息和数据获取 周凡杨 oracle执行计划
      oracle_执行计划_谓词信息和数据获取(上) 一：简要说明 在查看执行计划的信息中，经常会看到两个谓词filter和access，它们的区别是什么，理解了这两个词对我们解读Oracle的执行计划信息会有所帮助。 简单说，执行计划如果显示是access，就表示这个谓词条件的值将会影响数据的访问路径（表还是索引），而filter表示谓词条件的值并不会影响数据访问路径，只起到
  • spring中datasource配置 g21121 dataSource
    datasource配置有很多种，我介绍的一种是采用c3p0的，它的百科地址是： http://baike.baidu.com/view/920062.htm   <!-- spring加载资源文件 --> <bean name="propertiesConfig" class="org.springframework.b
  • web报表工具FineReport使用中遇到的常见报错及解决办法（三） 老A不折腾 finereportFAQ报表软件
    这里写点抛砖引玉，希望大家能把自己整理的问题及解决方法晾出来，Mark一下，利人利己。   出现问题先搜一下文档上有没有，再看看度娘有没有，再看看论坛有没有。有报错要看日志。下面简单罗列下常见的问题，大多文档上都有提到的。 1、repeated column width is largerthan paper width： 这个看这段话应该是很好理解的。比如做的模板页面宽度只能放
  • mysql 用户管理 墙头上一根草 linuxmysqluser
    1.新建用户 //登录MYSQL@>mysql -u root -p@>密码//创建用户mysql> insert into mysql.user(Host,User,Password) values(‘localhost’,'jeecn’,password(‘jeecn’));//刷新系统权限表mysql>flush privileges;这样就创建了一个名为：
  • 关于使用Spring导致c3p0数据库死锁问题 aijuans springSpring 入门Spring 实例Spring3Spring 教程
    这个问题我实在是为整个 springsource 的员工蒙羞 如果大家使用 spring 控制事务，使用 Open Session In View 模式， com.mchange.v2.resourcepool.TimeoutException: A client timed out while waiting to acquire a resource from com.mchange.
  • 百度词库联想 annan211 百度
    <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8"> <title>RunJS</title&g
  • int数据与byte之间的相互转换实现代码 百合不是茶 位移int转bytebyte转int基本数据类型的实现
    在BMP文件和文件压缩时需要用到的int与byte转换,现将理解的贴出来;   主要是要理解;位移等概念 http://baihe747.iteye.com/blog/2078029   int转byte;   byte转int;   /** * 字节转成int,int转成字节 * @author Administrator *
  • 简单模拟实现数据库连接池 bijian1013 javathreadjava多线程简单模拟实现数据库连接池
    简单模拟实现数据库连接池 实例1： package com.bijian.thread; public class DB { //private static final int MAX_COUNT = 10; private static final DB instance = new DB(); private int count = 0; private i
  • 一种基于Weblogic容器的鉴权设计 bijian1013 javaweblogic
            服务器对请求的鉴权可以在请求头中加Authorization之类的key，将用户名、密码保存到此key对应的value中，当然对于用户名、密码这种高机密的信息，应该对其进行加砂加密等，最简单的方法如下： String vuser_id = "weblogic"; String vuse
  • 【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化 bit1129 hessian
     任何一个对象从一个JVM传输到另一个JVM，都要经过序列化为二进制数据(或者字符串等其他格式，比如JSON)，然后在反序列化为Java对象，这最后都是通过二进制的数据在不同的JVM之间传输(一般是通过Socket和二进制的数据传输)，本文定义一个比较符合工作中。   1. 定义三个POJO    Person类 package com.tom.hes
  • 【Hadoop十四】Hadoop提供的脚本的功能 bit1129 hadoop
    1. hadoop-daemon.sh 1.1 启动HDFS ./hadoop-daemon.sh start namenode ./hadoop-daemon.sh start datanode  通过这种逐步启动的方式，比start-all.sh方式少了一个SecondaryNameNode进程，这不影响Hadoop的使用，其实在 Hadoop2.0中，SecondaryNa
  • 中国互联网走在“灰度”上 ronin47 管理 灰度
    中国互联网走在“灰度”上（转） 文/孕峰   第一次听说灰度这个词，是任正非说新型管理者所需要的素质。第二次听说是来自马化腾。似乎其他人包括马云也用不同的语言说过类似的意思。   灰度这个词所包含的意义和视野是广远的。要理解这个词，可能同样要用“灰度”的心态。灰度的反面，是规规矩矩，清清楚楚，泾渭分明，严谨条理，是决不妥协，不转弯，认死理。黑白分明不是灰度，像彩虹那样
  • java-51-输入一个矩阵，按照从外向里以顺时针的顺序依次打印出每一个数字。 bylijinnan java
    public class PrintMatrixClockwisely { /** * Q51.输入一个矩阵，按照从外向里以顺时针的顺序依次打印出每一个数字。 例如：如果输入如下矩阵： 1 2 3 4 5 6 7 8 9
  • mongoDB 用户管理 开窍的石头 mongoDB用户管理
      1:添加用户    第一次设置用户需要进入admin数据库下设置超级用户（use admin）      db.addUsr({user:'useName',pwd:'111111',roles:[readWrite,dbAdmin]});    第一个参数用户的名字    第二个参数
  • [游戏与生活]玩暗黑破坏神3的一些问题 comsci 生活
        暗黑破坏神3是有史以来最让人激动的游戏。。。。但是有几个问题需要我们注意      玩这个游戏的时间，每天不要超过一个小时，且每次玩游戏最好在白天      结束游戏之后，最好在太阳下面来晒一下身上的暗黑气息，让自己恢复人的生气   &nb
  • java 二维数组如何存入数据库 cuiyadll java
    using System; using System.Linq; using System.Text; using System.Windows.Forms; using System.Xml; using System.Xml.Serialization; using System.IO; namespace WindowsFormsApplication1 {
  • 本地事务和全局事务Local Transaction and Global Transaction(JTA) darrenzhu javaspringlocalglobaltransaction
    Configuring Spring and JTA without full Java EE http://spring.io/blog/2011/08/15/configuring-spring-and-jta-without-full-java-ee/ Spring doc -Transaction Management http://docs.spring.io/spri
  • Linux命令之alias - 设置命令的别名，让 Linux 命令更简练 dcj3sjt126com linuxalias
    用途说明 设置命令的别名。在linux系统中如果命令太长又不符合用户的习惯，那么我们可以为它指定一个别名。虽然可以为命令建立“链接”解决长文件名的问 题，但对于带命令行参数的命令，链接就无能为力了。而指定别名则可以解决此类所有问题【1】。常用别名来简化ssh登录【见示例三】，使长命令变短，使常 用的长命令行变短，强制执行命令时询问等。   常用参数 格式：alias 格式：ali
  • yii2 restful web服务[格式响应] dcj3sjt126com PHPyii2
    响应格式 当处理一个 RESTful API 请求时， 一个应用程序通常需要如下步骤 来处理响应格式： 确定可能影响响应格式的各种因素， 例如媒介类型， 语言， 版本， 等等。 这个过程也被称为 content negotiation。 资源对象转换为数组， 如在 Resources 部分中所描述的。 通过 [[yii\rest\Serializer]]
  • MongoDB索引调优（2）——[十] eksliang mongodbMongoDB索引优化
    转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2178555 一、概述       上一篇文档中也说明了，MongoDB的索引几乎与关系型数据库的索引一模一样，优化关系型数据库的技巧通用适合MongoDB，所有这里只讲MongoDB需要注意的地方 二、索引内嵌文档     可以在嵌套文档的键上建立索引，方式与正常
  • 当滑动到顶部和底部时，实现Item的分离效果的ListView gundumw100 android
    拉动ListView，Item之间的间距会变大，释放后恢复原样； package cn.tangdada.tangbang.widget; import android.annotation.TargetApi; import android.content.Context; import android.content.res.TypedArray; import andr
  • 程序员用HTML5制作的爱心树表白动画 ini JavaScriptjqueryWebhtml5css
    体验效果：http://keleyi.com/keleyi/phtml/html5/31.htmHTML代码如下： <!DOCTYPE html> <html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"><head><meta charset="UTF-8" > <ti
  • 预装windows 8 系统GPT模式的ThinkPad T440改装64位 windows 7旗舰版 kakajw ThinkPad预装改装windows 7windows 8
      该教程具有普遍参考性，特别适用于联想的机器，其他品牌机器的处理过程也大同小异。 该教程是个人多次尝试和总结的结果，实用性强，推荐给需要的人！   缘由 小弟最近入手笔记本ThinkPad T440，但是特别不能习惯笔记本出厂预装的Windows 8系统，而且厂商自作聪明地预装了一堆没用的应用软件，消耗不少的系统资源（本本的内存为4G，系统启动完成时，物理内存占用比
  • Nginx学习笔记 mcj8089 nginx
    一、安装nginx             1、在nginx官方网站下载一个包，下载地址是：  http://nginx.org/download/nginx-1.4.2.tar.gz      2、WinSCP(ftp上传工
  • mongodb 聚合查询每天论坛链接点击次数 qiaolevip 每天进步一点点学习永无止境mongodb纵观千象
    /* 18 */ { "_id" : ObjectId("5596414cbe4d73a327e50274"), "msgType" : "text", "sendTime" : ISODate("2015-07-03T08:01:16.000Z"
  • java术语（PO/POJO/VO/BO/DAO/DTO） Luob. DAOPOJODTOpoVO BO
    PO(persistant object) 持久对象 在o/r 映射的时候出现的概念,如果没有o/r映射,就没有这个概念存在了.通常对应数据模型(数据库),本身还有部分业务逻辑的处理.可以看成是与数据库中的表相映射的java对象.最简单的PO就是对应数据库中某个表中的一条记录,多个记录可以用PO的集合.PO中应该不包含任何对数据库的操作. VO(value object) 值对象 通
  • 算法复杂度 Wuaner Algorithm
    Time Complexity & Big-O： http://stackoverflow.com/questions/487258/plain-english-explanation-of-big-o http://bigocheatsheet.com/ http://www.sitepoint.com/time-complexity-algorithms/
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他