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一.大连理工中文情感词典情感分析(SentimentAnalysis)和情绪分类(EmotionClassification)都是非常重要的文本挖掘手段。情感分析的基本流程如下图所示,通常包括:自定义爬虫抓取文本信息;使用Jieba工具进行中文分词、词性标注;定义情感词典提取每行文本的情感词;通过情感词构建情感矩阵,并计算情感分数;结果评估,包括将情感分数置于0.5到-0.5之间,并可视化显示。目
- 三国演义python分析系统_Python之三国演义(上)
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一、设计实现详细说明1.1任务详细描述以中国四大名著之一——《三国演义》为蓝本,结合python数据分析知识进行本次的文本分析。《三国演义》全书共120回。本次的分析主要基于统计分析、文本挖掘等知识。1.2设计思路详细描述数据准备、数据预处理、分词等全书各个章节的字数、词数、段落等相关方面的关系整体词频和词云的展示全书各个章节进行聚类分析并可视化,主要进行了根据IF-IDF的系统聚类和根据词频的L
- **解读心理健康,引领未来智能——MentaLLaMA:大型语言模型的革命性应用**
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解读心理健康,引领未来智能——MentaLLaMA:大型语言模型的革命性应用在如今的数字时代,社交媒体成为人们分享生活、表达情绪的重要平台。然而,从中洞察公众的心理健康状况并提供及时帮助却是一大挑战。为此,由国际知名科研机构如英国曼彻斯特大学的国家文本挖掘中心(NaCTeM)和人工智能研究中心(AIST)等合作研发的开源项目——MentaLLaMA应运而生。这个项目不仅提供了一种创新的方法来分析社
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旅游景点评论内容分析与研究是一个涉及文本挖掘、情感分析和数据可视化等多领域技术的复杂过程。本研究以Python编程语言为基础,首先收集了来自不同旅游平台的用户评论数据。通过运用自然语言处理(NLP)技术,清洗并预处理了这些数据,以便于后续分析。随后,采用情感分析方法来识别和量化评论中的主观态度和情绪倾向,从而判断游客的整体满意度。此外,还运用词云、主题建模等手段来探索游客评论中的关键词汇和讨论主题
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自然语言处理在现实中非常多的应用,下表是其中的一些例子:应用示例1示例2示例3搜索web文档自动补全编辑拼写语法风格对话聊天机器人助手行程安排写作索引用语索引目录电子邮件垃圾邮件过滤分类优先级排序文本挖掘摘要知识提取医学诊断法律法律断案先例搜索传票分类新闻事件检索真相核查标题排字归属剽窃检测文字取证风格指导情感分析团队士气监控产品评论分类客户关怀行为预测金融选举预测营销创作电影脚本诗歌歌词如果在索
- Python中的自然语言处理和文本挖掘
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在Python中,自然语言处理(NLP)和文本挖掘通常涉及对文本数据进行清洗、转换、分析和提取有用信息的过程。Python有许多库和工具可以帮助我们完成这些任务,其中最常用的包括nltk(自然语言处理工具包)、spaCy、gensim、textblob和scikit-learn等。以下是一个简单的例子,展示了如何使用Python和nltk库进行基本的自然语言处理和文本挖掘。安装必要的库首先,确保你
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SMedBERT:结构化语义知识+医学大模型=显著提升医学文本挖掘任务性能名词解释结构化语义知识预训练语言模型医学文本挖掘任务提出背景具体步骤提及-邻居混合注意力机制实体嵌入增强实体描述增强三元组句子增强提及-邻居上下文建模域内词汇权重学习领域自监督任务预训练SMedBERT图示左半部分:SMedBERT架构右半部分:预训练任务方法部分数学部分效果论文:https://arxiv.org/pdf/
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今天看了下人工智能的资料,了解了下,人工智能的应用方向,实现技术。了解到人工智能、机器学习、深度学习的关系,神经网络是深度学习的实现的模型。语音、图像、机器翻译、机器人、文本挖掘和分类。感觉机器学习自己挺感兴趣啊
- 探索NLP中的N-grams:理解,应用与优化
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简介n-gram[1]是文本文档中n个连续项目的集合,其中可能包括单词、数字、符号和标点符号。N-gram模型在许多与单词序列相关的文本分析应用中非常有用,例如情感分析、文本分类和文本生成。N-gram建模是用于将文本从非结构化格式转换为结构化格式的众多技术之一。n-gram的替代方法是词嵌入技术,例如word2vec。N-grams广泛用于文本挖掘和自然语言处理任务。示例通过计算每个唯一的n元语
- 机器学习概述及流程
机智的冷露
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概述一、目标1、掌握机器学习基础环境安装2、掌握常用的科学计算库对数据进行展示、分析二、人工智能三要素1、数据2、算法2、算力:CPU适合I/O密集型程序,GPU适合计算密集型和易于并行的程序。三、人工智能主要分支1、计算机视觉(CV)2、自然语言处理(NLP):文本挖掘/分类、机器翻译、语音识别3、机器人四、机器学习工作流程简介从数据中自动分析获得模型,再利用模型对未知数据进行预测。1、获取数据
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- 数据科学 | Python酷炫词云图原来可以这么玩
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↑↑↑↑↑点击上方蓝色字关注我们!『运筹OR帷幄』转载作者:费弗里编者按词云图是文本挖掘中用来表征词频的数据可视化图像,通过它可以很直观地展现文本数据中的高频词。词云图过滤掉大量的低频低质的文本信息,使得浏览者只要一眼扫过文本就可领略文本的主旨。很多文章都会用词云图来直观的表示数据分析结果,词云图是如果制作的就在这篇文章中寻找答案吧。本文对应脚本及数据在后台领取,回复【词云图】1简介词云图是文本挖
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大家好,我是八块腹肌的小胖,下面将围绕微博“中国文化”以数据分析、数据处理、建模及可视化等操作目录1、数据获取2、数据处理3、词频统计及词云展示4、文本聚类分析5、文本情感倾向性分析6、情感倾向演化分析7、总结1、数据获取本任务以新浪微博为目标网站,爬取“中国文化”为主题的微博数据进行数据预处理、数据可视化等操作。目标网站如图1所示:图1微博网站及分析通过分析微博网站,使用爬虫获取代码,爬虫核心伪
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文章目录0.引言1.什么是TF-IDF2.TF-IDF作用3.Python使用3.1计算tf-idf的值3.2文本分类3.3文本聚类4.参考0.引言前情提要:《NLP深入学习(一):jieba工具包介绍》《NLP深入学习(二):nltk工具包介绍》1.什么是TF-IDFTF-IDF(TermFrequency-InverseDocumentFrequency)是一种用于信息检索和文本挖掘的常用加权
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八月太忙,还是写一篇吧!本文是作者2023年8月底新开的专栏——《文本挖掘和知识发现》,主要结合Python、大数据分析和人工智能分享文本挖掘、知识图谱、知识发现、图书情报等内容。此外,这些内容也是作者《文本挖掘和知识发现(Python版)》书籍的部分介绍,本书预计2024年上市,采用通俗易懂和图文并茂的形式藐视,会更加系统地介绍文本挖掘和知识发现,共计20章节内容,涵盖上百个案例。您的关注、点赞
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BM25(BestMatching25)是一种用于信息检索(InformationRetrieval)和文本挖掘的算法,它被广泛应用于搜索引擎和相关领域。BM25基于TF-IDF(TermFrequency-InverseDocumentFrequency)的思想,但对其进行了改进以考虑文档的长度等因素。一.基本思想 以下是BM25算法的基本思想:TF-IDF的改进:BM25通过对文档中的每
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人工智能的学习之路非常漫长,不少人因为学习路线不对或者学习内容不够专业而举步难行。不过别担心,我为大家整理了一份600多G的学习资源,基本上涵盖了人工智能学习的所有内容。点击下方链接,0元进群领取学习资源,让你的学习之路更加顺畅!记得点赞、关注、收藏、转发哦!进群扫码领资料文本挖掘和信息抽取是自然语言处理领域中的重要技术,它们可以帮助我们从大量的文本数据中提取出有用的信息和知识。本文将对文本挖掘和
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量化用户的内容、想法、信念和意见被称为情感分析。用户的在线帖子、博客、推特、产品的反馈有助于商业人士了解目标受众,并在产品和服务方面进行创新。情绪分析有助于以更好、更准确的方式了解人们。它不仅限于市场营销,而且还可以用于政治、研究和安全领域。人类的交流不仅仅局限于语言,它比语言更重要。情感是文字、语气和写作风格的组合。作为一个数据分析师,更重要的是要了解我们的情感,它到底意味着什么?让我们继续学习
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1.TF-IDF概述TF-IDF,全称是“TermFrequency-InverseDocumentFrequency”,中文意为“词频-逆文档频率”。这是一种在信息检索和文本挖掘中常用的加权技术。TF-IDF用于评估一个词语对于一个在语料库中的文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。它是一种统计方法,用以评估词语对于一个文件集或一个查询库中的其中之一的重要性。其基本思想是:如果某个词语在一
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论文(标题写不下了):《ZOO:ZerothOrderOptimizationBasedBlack-boxAttackstoDeepNeuralNetworkswithoutTrainingSubstituteModels》Abstract深度神经网络(DNN)是当今时代最突出的技术之一,在许多机器学习任务中实现了最先进的性能,包括但不限于图像分类、文本挖掘、语音处理。但人们越来越关注对抗性示例的
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基于关联规则与可平面图的商品摆放规划摘要:本文先对northwind数据库介绍与数据描述与简单分析(数据异常值处理,订单地址的文本挖掘),然后对购买的商品使用关联规则算法,进行关联分析与商品的购买情况分析,由关联规则的发现结果,使用图论方法分析商品的摆放图。关键词:Northwind数据库;关联规则;可平面图;1.Northwind数据库数据介绍图1Northwind数据库的安装文件执行文件中的S
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深入理解TF-IDF、BM25算法与BM25变种:揭秘信息检索的核心原理与应用1.文本特征表示方法:TF-IDF在信息检索,文本挖掘和自然语言处理领域,IF-IDF这个名字,从它在20世纪70年代初被发明,已名震江湖近半个世纪而不曾衰歇.它表示的简单性,应用的有效性,使得它成为不同文本处理任务文本特征权重表示的首选方案.如果要评选一个NLP领域最难以被忘记的公式,我想,TF-IDF应该是无可争议的
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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
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文本分析的词云图是一种可视化方式,用于展示文本中出现频率较高的词汇。词云图通常以词汇的出现频率为基础,将频率较高的词汇在图中显示为较大的字体,频率较低的词汇则以较小的字体显示。通过词云图,可以直观地了解文本的关键词和主题,帮助人们快速抓取文本的主要信息。文本分析的词云图可以应用于多个领域,包括舆情分析、市场研究、文本挖掘等。词云是一种对文本数据进行可视化展示的方式,通过将文本中的关键词以不同字体大
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文本挖掘的情感分析是什么文本挖掘的情感分析是指通过计算机技术和自然语言处理技术,对文本中的情绪、情感进行分析和识别的过程。它的目标是从文本中抽取出作者的情感倾向,通常可以分为正面情感、负面情感和中性情感三类。情感分析可以应用于社交媒体分析、舆情监测、产品评论分析等领域,可以帮助企业了解用户对产品或服务的态度和情感倾向,做出相应的决策和调整。文本挖掘的情感分析的特点是什么,优缺点是什么文本挖掘的情感
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现如今,内容无处不在,随时可供访问!尼尔森(Nielsen)的一项研究发现,美国成人每天用于阅读、聆听、观看媒体以及与媒体互动的时间超过11小时。当下大家宅在家中,想必这个数值只会更高。可用内容层出不穷,您或许会想知道:是否存在一种定量方式,让我们能够深入了解可用文本?文本挖掘也称为文本数据挖掘,指的是从文本撷取高质量信息的过程,其终极目标是从文本变量中提取度量数值,供定量建模之用。文本挖掘为何重
- Python中的自然语言处理和文本挖掘
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在Python中,自然语言处理(NLP)和文本挖掘是两个密切相关的领域,它们都涉及到对人类语言的处理和分析。下面我们将分别介绍这两个领域,以及如何使用Python进行自然语言处理和文本挖掘。一、自然语言处理(NLP)自然语言处理是一种让计算机理解和生成人类语言的技术。在Python中,有许多库可用于进行自然语言处理,其中最常用的是NLTK(NaturalLanguageToolkit)和spaCy
- 多线程编程之卫生间
周凡杨
java并发卫生间线程厕所
如大家所知,火车上车厢的卫生间很小,每次只能容纳一个人,一个车厢只有一个卫生间,这个卫生间会被多个人同时使用,在实际使用时,当一个人进入卫生间时则会把卫生间锁上,等出来时打开门,下一个人进去把门锁上,如果有一个人在卫生间内部则别人的人发现门是锁的则只能在外面等待。问题分析:首先问题中有两个实体,一个是人,一个是厕所,所以设计程序时就可以设计两个类。人是多数的,厕所只有一个(暂且模拟的是一个车厢)。
- How to Install GUI to Centos Minimal
sunjing
linuxInstallDesktopGUI
http://www.namhuy.net/475/how-to-install-gui-to-centos-minimal.html
I have centos 6.3 minimal running as web server. I’m looking to install gui to my server to vnc to my server. You can insta
- Shell 函数
daizj
shell函数
Shell 函数
linux shell 可以用户定义函数,然后在shell脚本中可以随便调用。
shell中函数的定义格式如下:
[function] funname [()]{
action;
[return int;]
}
说明:
1、可以带function fun() 定义,也可以直接fun() 定义,不带任何参数。
2、参数返回
- Linux服务器新手操作之一
周凡杨
Linux 简单 操作
1.whoami
当一个用户登录Linux系统之后,也许他想知道自己是发哪个用户登录的。
此时可以使用whoami命令。
[ecuser@HA5-DZ05 ~]$ whoami
e
- 浅谈Socket通信(一)
朱辉辉33
socket
在java中ServerSocket用于服务器端,用来监听端口。通过服务器监听,客户端发送请求,双方建立链接后才能通信。当服务器和客户端建立链接后,两边都会产生一个Socket实例,我们可以通过操作Socket来建立通信。
首先我建立一个ServerSocket对象。当然要导入java.net.ServerSocket包
ServerSock
- 关于框架的简单认识
西蜀石兰
框架
入职两个月多,依然是一个不会写代码的小白,每天的工作就是看代码,写wiki。
前端接触CSS、HTML、JS等语言,一直在用的CS模型,自然免不了数据库的链接及使用,真心涉及框架,项目中用到的BootStrap算一个吧,哦,JQuery只能算半个框架吧,我更觉得它是另外一种语言。
后台一直是纯Java代码,涉及的框架是Quzrtz和log4j。
都说学前端的要知道三大框架,目前node.
- You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your
林鹤霄
You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your MySQL server version for the right syntax to use near 'option,changed_ids ) values('0ac91f167f754c8cbac00e9e3dc372
- MySQL5.6的my.ini配置
aigo
mysql
注意:以下配置的服务器硬件是:8核16G内存
[client]
port=3306
[mysql]
default-character-set=utf8
[mysqld]
port=3306
basedir=D:/mysql-5.6.21-win
- mysql 全文模糊查找 便捷解决方案
alxw4616
mysql
mysql 全文模糊查找 便捷解决方案
2013/6/14 by 半仙
[email protected]
目的: 项目需求实现模糊查找.
原则: 查询不能超过 1秒.
问题: 目标表中有超过1千万条记录. 使用like '%str%' 进行模糊查询无法达到性能需求.
解决方案: 使用mysql全文索引.
1.全文索引 : MySQL支持全文索引和搜索功能。MySQL中的全文索
- 自定义数据结构 链表(单项 ,双向,环形)
百合不是茶
单项链表双向链表
链表与动态数组的实现方式差不多, 数组适合快速删除某个元素 链表则可以快速的保存数组并且可以是不连续的
单项链表;数据从第一个指向最后一个
实现代码:
//定义动态链表
clas
- threadLocal实例
bijian1013
javathreadjava多线程threadLocal
实例1:
package com.bijian.thread;
public class MyThread extends Thread {
private static ThreadLocal tl = new ThreadLocal() {
protected synchronized Object initialValue() {
return new Inte
- activemq安全设置—设置admin的用户名和密码
bijian1013
javaactivemq
ActiveMQ使用的是jetty服务器, 打开conf/jetty.xml文件,找到
<bean id="adminSecurityConstraint" class="org.eclipse.jetty.util.security.Constraint">
<p
- 【Java范型一】Java范型详解之范型集合和自定义范型类
bit1129
java
本文详细介绍Java的范型,写一篇关于范型的博客原因有两个,前几天要写个范型方法(返回值根据传入的类型而定),竟然想了半天,最后还是从网上找了个范型方法的写法;再者,前一段时间在看Gson, Gson这个JSON包的精华就在于对范型的优雅简单的处理,看它的源代码就比较迷糊,只其然不知其所以然。所以,还是花点时间系统的整理总结下范型吧。
范型内容
范型集合类
范型类
- 【HBase十二】HFile存储的是一个列族的数据
bit1129
hbase
在HBase中,每个HFile存储的是一个表中一个列族的数据,也就是说,当一个表中有多个列簇时,针对每个列簇插入数据,最后产生的数据是多个HFile,每个对应一个列族,通过如下操作验证
1. 建立一个有两个列族的表
create 'members','colfam1','colfam2'
2. 在members表中的colfam1中插入50*5
- Nginx 官方一个配置实例
ronin47
nginx 配置实例
user www www;
worker_processes 5;
error_log logs/error.log;
pid logs/nginx.pid;
worker_rlimit_nofile 8192;
events {
worker_connections 4096;}
http {
include conf/mim
- java-15.输入一颗二元查找树,将该树转换为它的镜像, 即在转换后的二元查找树中,左子树的结点都大于右子树的结点。 用递归和循环
bylijinnan
java
//use recursion
public static void mirrorHelp1(Node node){
if(node==null)return;
swapChild(node);
mirrorHelp1(node.getLeft());
mirrorHelp1(node.getRight());
}
//use no recursion bu
- 返回null还是empty
bylijinnan
javaapachespring编程
第一个问题,函数是应当返回null还是长度为0的数组(或集合)?
第二个问题,函数输入参数不当时,是异常还是返回null?
先看第一个问题
有两个约定我觉得应当遵守:
1.返回零长度的数组或集合而不是null(详见《Effective Java》)
理由就是,如果返回empty,就可以少了很多not-null判断:
List<Person> list
- [科技与项目]工作流厂商的战略机遇期
comsci
工作流
在新的战略平衡形成之前,这里有一个短暂的战略机遇期,只有大概最短6年,最长14年的时间,这段时间就好像我们森林里面的小动物,在秋天中,必须抓紧一切时间存储坚果一样,否则无法熬过漫长的冬季。。。。
在微软,甲骨文,谷歌,IBM,SONY
- 过度设计-举例
cuityang
过度设计
过度设计,需要更多设计时间和测试成本,如无必要,还是尽量简洁一些好。
未来的事情,比如 访问量,比如数据库的容量,比如是否需要改成分布式 都是无法预料的
再举一个例子,对闰年的判断逻辑:
1、 if($Year%4==0) return True; else return Fasle;
2、if ( ($Year%4==0 &am
- java进阶,《Java性能优化权威指南》试读
darkblue086
java性能优化
记得当年随意读了微软出版社的.NET 2.0应用程序调试,才发现调试器如此强大,应用程序开发调试其实真的简单了很多,不仅仅是因为里面介绍了很多调试器工具的使用,更是因为里面寻找问题并重现问题的思想让我震撼,时隔多年,Java已经如日中天,成为许多大型企业应用的首选,而今天,这本《Java性能优化权威指南》让我再次找到了这种感觉,从不经意的开发过程让我刮目相看,原来性能调优不是简单地看看热点在哪里,
- 网络学习笔记初识OSI七层模型与TCP协议
dcj3sjt126com
学习笔记
协议:在计算机网络中通信各方面所达成的、共同遵守和执行的一系列约定 计算机网络的体系结构:计算机网络的层次结构和各层协议的集合。 两类服务: 面向连接的服务通信双方在通信之前先建立某种状态,并在通信过程中维持这种状态的变化,同时为服务对象预先分配一定的资源。这种服务叫做面向连接的服务。 面向无连接的服务通信双方在通信前后不建立和维持状态,不为服务对象
- mac中用命令行运行mysql
dcj3sjt126com
mysqllinuxmac
参考这篇博客:http://www.cnblogs.com/macro-cheng/archive/2011/10/25/mysql-001.html 感觉workbench不好用(有点先入为主了)。
1,安装mysql
在mysql的官方网站下载 mysql 5.5.23 http://www.mysql.com/downloads/mysql/,根据我的机器的配置情况选择了64
- MongDB查询(1)——基本查询[五]
eksliang
mongodbmongodb 查询mongodb find
MongDB查询
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2174452 一、find简介
MongoDB中使用find来进行查询。
API:如下
function ( query , fields , limit , skip, batchSize, options ){.....}
参数含义:
query:查询参数
fie
- base64,加密解密 经融加密,对接
y806839048
经融加密对接
String data0 = new String(Base64.encode(bo.getPaymentResult().getBytes(("GBK"))));
String data1 = new String(Base64.decode(data0.toCharArray()),"GBK");
// 注意编码格式,注意用于加密,解密的要是同
- JavaWeb之JSP概述
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javaweb
什么是JSP?为什么使用JSP?
JSP表示Java Server Page,即嵌有Java代码的HTML页面。使用JSP是因为在HTML中嵌入Java代码比在Java代码中拼接字符串更容易、更方便和更高效。
JSP起源
在很多动态网页中,绝大部分内容都是固定不变的,只有局部内容需要动态产生和改变。
如果使用Servl
- apple watch 指南
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1. 文档
WatchKit Programming Guide(中译在线版 By @CocoaChina) 译文 译者 原文 概览 - 开始为 Apple Watch 进行开发 @星夜暮晨 Overview - Developing for Apple Watch 概览 - 配置 Xcode 项目 - Overview - Configuring Yo
- java经典的基础题目
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1.列举出 10个JAVA语言的优势 a:免费,开源,跨平台(平台独立性),简单易用,功能完善,面向对象,健壮性,多线程,结构中立,企业应用的成熟平台, 无线应用 2.列举出JAVA中10个面向对象编程的术语 a:包,类,接口,对象,属性,方法,构造器,继承,封装,多态,抽象,范型 3.列举出JAVA中6个比较常用的包 Java.lang;java.util;java.io;java.sql;ja
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var arr = v.split('');
for (var i = 0; i < arr.length; i ++) {
if (i % 2 == 0) arr[i] = '%' + arr[i];
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console.log(arr.join(''));
console.log(v.r
- [一起学Hive]之十五-分析Hive表和分区的统计信息(Statistics)
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关键字:Hive统计信息、分析Hive表、Hive Statistics
类似于Oracle的分析表,Hive中也提供了分析表和分区的功能,通过自动和手动分析Hive表,将Hive表的一些统计信息存储到元数据中。
表和分区的统计信息主要包括:行数、文件数、原始数据大小、所占存储大小、最后一次操作时间等;
14.1 新表的统计信息
对于一个新创建
- Spring Boot 1.2.5 发布
wiselyman
spring boot
Spring Boot 1.2.5已在7月2日发布,现在可以从spring的maven库和maven中心库下载。
这个版本是一个维护的发布版,主要是一些修复以及将Spring的依赖提升至4.1.7(包含重要的安全修复)。
官方建议所有的Spring Boot用户升级这个版本。
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