- 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,
- 三国演义python分析系统_Python之三国演义(上)
weixin_40002692
三国演义python分析系统
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
- NLP面试题(9月4日笔记)
好好学习Py
自然语言处理自然语言处理笔记人工智能
常见的分词方法分词是将连续的子序列按照一定的规则进行重新组合形成词序列的过程,是NLP领域内最基础的内容。常见的分词方法有jieba分词,jieba分词支持多种分词模模式:精确模式,全模式,搜索引擎模式。1)精确模式:将句子最精确的进行切分,适合文本分析,在日常工作中最为常用;2)全模式:将句子中所有可以成词的词语都扫描出来,速度非常快,但不能消除歧义。3)搜索引擎模式:在精确模式的基础上,对长词
- 批判和展望:Python文本分析在“企业数字化转型”的“滥用”越走越远,远离初心
Python_魔力猿
python云计算开发语言
开文第一问:企业数字化转型真的可以用Python文本分析度量吗?在回答目前大行其道的Python文本分析法能否测算企业数字化转型的问题之前,我们有必要简单地熟悉一下企业数字化转型的基本定义。企业数字化转型是什么?数字化转型是数字技术与产业发展的深度融合,将数字技术的运用贯穿于企业经营管理的方方面面,企业数字化转型的本质是通过整合使用数字技术对企业经营活动进行重要变革的过程。其次,企业数字化转型的程
- 文本分析之关键词提取(TF-IDF算法)
富士达幸运星
人工智能机器学习tf-idf
文本分析之关键词提取:解锁信息精髓的钥匙在信息爆炸的时代,我们每天都被海量的文本数据所包围。无论是新闻报道、学术论文、社交媒体帖子,还是电子邮件和聊天记录,文本都是我们获取知识和信息的主要载体。然而,面对如此庞大的数据量,如何快速准确地提取出其中的关键信息,成为了文本分析领域的一个重要课题。关键词提取,作为文本分析的核心技术之一,正是帮助我们解锁文本信息精髓的关键工具。一、什么是关键词提取?关键词
- 基于 LDA SS-NMF 的文本主题分析可视化分析系统 毕业设计 附完整代码
程序员奇奇
计算机毕设课程设计python人工智能LDA主题分析
摘要在机器学习和自然语言处理领域中,主题模型(TopicModel)是在一系列文档中发现抽象主题的一种统计模型,并被广泛地应用于文本文档集合的分析。近年来,各种主题建模技术,特别是概率图建模技术,取得了显著的进展,其中隐含狄利克雷分布(LDA)等最先进的技术已经成功地应用于可视化文本分析。然而,大多数基于概率模型的方法在多次运行的一致性和经验收敛性方面存在缺陷。此外,由于公式和算法的复杂性,LDA
- Azure和Transformers的详细解释
漫天飞舞的雪花
azuremicrosoftpython
AzureAI是微软提供的人工智能(AI)解决方案的集合,旨在帮助开发人员、数据科学家和企业轻松构建和部署智能应用程序。以下是对AzureAI各个方面的详细解释:AzureAI主要组件AzureCognitiveServices(认知服务):计算视觉:包括图像识别、物体检测、人脸识别以及图像标注等。语音服务:包括语音识别、语音合成、说话人识别和语音翻译等。语言理解服务:包括文本分析、语言翻译、情感
- 学习笔记 | 文件处理grep、awk、sed这三个命令
大虎牙
#Linuxgrepawksed
文件处理grep、awk、sed这三个命令必知必会1)grepgrep(globalsearchregularexpression(RE)andprintouttheline,全面搜索正则表达式并把行打印出来)是一种强大的文本搜索工具,它能使用正则表达式搜索文本,并把匹配的行打印出来。常用来在结果中搜索特定的内容。2)awkawk是一个强大的文本分析工具,相对于grep的查找,sed的编辑,awk
- 自然语言处理(NLP)与机器学习:深度探索两者的关系
听忆.
自然语言处理机器学习人工智能
自然语言处理(NLP)与机器学习:深度探索两者的关系1.自然语言处理(NLP)的概述NLP的主要任务包括:2.机器学习(ML)的概述机器学习的主要类型包括:3.NLP与机器学习的关系1.机器学习驱动NLP任务2.深度学习与NLP的结合4.NLP和ML的相互促进5.挑战与未来展望边走、边悟迟早会好自然语言处理(NLP)与机器学习(ML)有着密切的关系,二者结合在一起可以实现自动化文本分析、语音识别、
- 文本分析之关键词提取(TF-IDF算法)
SEVEN-YEARS
tf-idf
键词提取是自然语言处理中的一个重要步骤,可以帮助我们理解文本的主要内容。TF-IDF(TermFrequency-InverseDocumentFrequency)是一种常用的关键词提取方法,它基于词频和逆文档频率的概念来确定词语的重要性。准备工作首先,我们需要准备一些工具和库,包括Pandas、jieba(结巴分词)、sklearn等。Pandas:用于数据处理。jieba:用于中文分词。skl
- Linux Shell文本处理
Kali与编程~
LinuxShell入门到高级linuxphp数据库
预计更新1:基础知识简介和安装基本命令变量和环境变量2:流程控制条件语句循环语句函数3:文件处理文件读写文件权限和所有权文件搜索和替换4:网络和进程网络通信进程管理信号处理5:文本处理正则表达式文本分析和处理生成报告和日志6:用户界面命令行参数和选项菜单和交互式界面图形界面7:系统管理系统信息和监控定时任务和计划任务系统备份和恢复8:数据库操作数据库连接和查询数据库备份和恢复数据库管理和优化9:安
- 【Rust光年纪】深度探索:Rust语言中的文本分析与自然语言处理库综述
friklogff
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内容分析从未如此简单!探索Rust语言文本处理库的奥秘前言在当今信息爆炸的时代,文本分析和自然语言处理技术变得愈发重要。Rust语言作为一种快速、安全、并发的编程语言,也逐渐走进了这一领域。本文将介绍几个用于Rust语言的文本分析和自然语言处理库,帮助读者更好地理解和应用这些工具。欢迎订阅专栏:Rust光年纪文章目录内容分析从未如此简单!探索Rust语言文本处理库的奥秘前言1.text_analy
- 探索Ruby的自然语言处理宝库:文本魔法的艺术
2401_85743969
ruby自然语言处理开发语言
标题:探索Ruby的自然语言处理宝库:文本魔法的艺术在人工智能的浪潮中,自然语言处理(NLP)成为了连接人类语言与机器理解的桥梁。Ruby,作为一种优雅而富有表现力的编程语言,拥有一系列强大的NLP库,它们使得文本分析、情感分析、机器翻译等任务变得简单而高效。本文将深入探索Ruby世界中的一些顶尖NLP库,并展示如何使用这些工具来执行实际的NLP任务。RubyNLP库的魔力Ruby的自然语言处理库
- 深入理解LDA主题模型及其在文本分析中的应用
小高要坚强
python信息可视化matplotlib算法分类
深入理解LDA主题模型及其在文本分析中的应用在自然语言处理领域,主题模型是一种强大的工具,能够自动发现文档集中的潜在主题。在大规模文本数据分析中,LatentDirichletAllocation(LDA)是最受欢迎的主题模型之一。LDA的核心目标是从文档集中提取不同的主题,并确定每篇文档属于这些主题的概率分布。本文将详细介绍LDA主题模型的原理、如何使用Python实现LDA,并演示如何将其应用
- jieba安装和使用教程
Cachel wood
自然语言处理nlpwindows开发语言jieba知识图谱neo4j人工智能python
文章目录jieba安装自定义词典关键词提取词性标注jieba安装pipinstalljiebajieba常用的三种模式:精确模式,试图将句子最精确地切开,适合文本分析;全模式,把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来,速度非常快,但是不能解决歧义;搜索引擎模式,在精确模式的基础上,对长词再次切分,提高召回率,适合用于搜索引擎分词。可使用jieba.cut和jieba.cut_for_search方法
- SPSSAU【文本分析】|我的词库
spssau
人工智能文本分析文本挖掘
我的词库文本分析时,可能涉及到一些新词,比如‘内卷’,这个词很可能在词典中并未出现过,词库也不认识它。但研究者自己认识它,此时可将该词纳入到新词词库中,让系统统计词频等信息时也对该词进行统计。当然还有一些停用词,比如‘好了’,这个词没有实际的意义没有统计词频等必要,此时可对该词设置为停用词。除此之外,还可设置情感词,比如:‘元宇宙’可能是个正向词(也可能是负向情感,由研究者决定),那么可自主设置其
- SPSSAU【文本分析】|LDA主题分析
spssau
人工智能文本分析文本挖掘
LDA主题分析LDA主题分析是一种提取出文本数据核心主题的模型,其可将整份数据文档的信息提取成几个主题,并且标题出主题与关键词之间的权重情况,用于识别主题的具体实际意义,除此之外,LDA主题分析涉及到可视化展示和图形交互等,接下来将具体进行说明。进行LDA主题分析时,首先需要确定主题个数(理论上有确定主题个数的方式,但实际研究分析时,通常是研究者结合实际意义情况来确定主题个数,通常主题个数介于2~
- SPSSAU【文本分析】|词云、词定位等
spssau
人工智能文本分析文本挖掘数据分析
词云分析等文本分析模块中,最重要和最基础的为展示分词结果,通常是使用词云进行展示。在‘词云分析等’中,SPSSAU提供四种功能,分别是词云分析、自定义词云、词定位和tf-idf,本文档使用‘体验DEMO数据’,其来源于2023年12月住建委的“建设要闻”栏目下面41条新闻全文内容,共129kb。接下来说明将基于该数据进行展示和说明。词云分析进入文本分析时,首先可以看到词云结果,本案例时结果如下:词
- SPSSAU【文本分析】|文本聚类
spssau
支持向量机机器学习人工智能
SPSSAU共提供两种文本聚类方式,分别是按词聚类和按行聚类。按词聚类是指将需要分析的关键词进行聚类分析,并且进行可视化展示,即针对关键词进行聚类,此处关键词可以自由选择。按行聚类分析是指针对以‘行’为单位进行聚类分析,将原始文本中多行数据聚为几个类别,并且可将具体聚类类别信息进行下载等。按词聚类分析按词聚类分析操作如下图:默认情况下,系统会将词频靠前的20个关键词提取,并且得到其词向量值,并且其
- 自然语言处理入门:使用Python和NLTK进行文本预处理
Evaporator Core
深度学习深度学习pythontensorflow
文章标题:自然语言处理入门:使用Python和NLTK进行文本预处理简介自然语言处理(NLP)是人工智能领域的一个重要分支,它致力于使计算机能够理解、分析和生成人类语言。本文将介绍如何使用Python编程语言和NLTK(NaturalLanguageToolkit)库进行文本预处理,为后续的文本分析和机器学习任务做准备。1.准备工作首先,确保你已经安装了Python和NLTK库。然后,我们需要准备
- 【1105】备课备什么
杜香开花2008
听干老师备课第一讲有感教了22年的书,最近四五年也特别重视学习,在我们这个十八线的小县城,自认为比较爱学习的人,可是今天听了干老师的文本分析、解读,以及对教学框架设计。我只有一个感受,我简直怀疑自己的教学能力了,自己的教学可能连合格也算不上吧。关于备课有几点感触:1.备课要备大概念2022版新课标颁布后,在加上当前双减背景下,教育必将会新来一场新的变革。真正好的教育,我们要带给孩子什么,不仅是知识
- 什么是jieba?
zg1g
easyui前端javascriptecmascript前端框架
简介jieba是一个流行的中文分词工具,它能够将一段文本切分成有意义的词语。它是目前Python中最常用的中文分词库之一,具有简单易用、高效准确的特点。该库能够处理多种文本分析任务,如情感分析、关键词提取、文本分类等。安装在使用jieba库之前,需要先安装它。可以通过pip命令来进行安装:pip install jieba分词方法jieba库提供了三种分词方法:精确模式、全模式和搜索引擎模式。精确
- Shell之awk
b2105859
LinuxlinuxShell
awk是什么AWK是一种处理文本文件的语言,是一个强大的文本分析工具。语法awk[选项参数]‘script’var=valuefile(s)或awk[选项参数]-fscriptfilevar=valuefile(s)案例收集log.txt2thisisatest3DoyoulikeawkThis’satest10Thereareorange,apple,mongo#用法一#行匹配语句awk''只能
- Linux CentOS7 awk的反转功能
AWK是一种强大的文本分析工具,在Linux系统中常用于文本处理。然而,AWK本身并没有直接的反转功能,它能做的是通过一些编程技巧来实现文本或字段的反转。下面是一些示例,展示如何使用AWK实现反转功能:反转文本文件的行顺序:如果你需要反转文本文件的行顺序,你可以使用tac命令,而不是awk。但是,如果你坚持使用awk,你可以这样做:awk'{a[i++]=$0}END{for(j=i-1;j>=0
- C++课程设计:单词统计器
Feelings◎
c++课程设计easyui
一、项目背景1.1项目来源个人需求:个人在学习、工作或生活中需要对大量文本进行单词统计,以便更好地理解和分析文本内容。教育领域:教师或学生需要对阅读材料中的单词进行统计,以帮助学生提高词汇量和阅读理解能力。自然语言处理:在自然语言处理领域,单词统计是一种基本的文本分析技术,可以用于文本分类、情感分析、机器翻译等应用。数据分析:在数据分析领域,单词统计可以用于分析文本数据的特征,例如词频分布、词汇多
- 【爬虫实战】python文本分析库——Gensim
认真写程序的强哥
爬虫pythonPython爬虫Python学习Python文本分析Gensim开发语言
文章目录01、引言02、主题分析以及文本相似性分析03、关键词提取04、Word2Vec嵌入(词嵌入WordEmbeddings)05、FastText嵌入(子词嵌入SubwordEmbeddings)06、文档向量化01、引言Gensim是一个用于自然语言处理和文本分析的Python库,提供了许多强大的功能,包括文档的相似度计算、关键词提取和文档的主题分析,要开始使用Gensim,您需要安装它,
- 探索NLP中的N-grams:理解,应用与优化
冷冻工厂
程序人生
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
- HanziNLP 软件包介绍-中文自然语言处理,建模和可视化
miracles_S
自然语言处理nlp中文分词机器学习人工智能python
HanziNLP一个用户友好且易于使用的自然语言处理包,专为中文文本分析、建模和可视化而设计。HanziNLP中的所有功能都支持中文文本,并且非常适用于中文文本分析!如果需要详细信息,欢迎阅读软件包Github主页:https://github.com/samzshi0529/HanziNLP目录1.快速开始1.1相关链接1.2安装与使用1.3交互式仪表板2.字符和词汇计数3.字体管理4.文本分段
- 用Py做文本分析3:制作词云图
凡有言说
1.词频统计在词频统计之前,需要先完成分词工作。因为词频统计是基于分词后所构建的list进行的。importjieba#对小说文本第一回分词word_list=jieba.lcut(chapter.txt[1])word_list[:10]['第一回','','风雪','惊变','钱塘江','浩浩','江水',',','日日夜夜','无穷']1.1使用Pandas统计#使用pandas统计#将数据
- SPSSAU上线文本分析啦|“尔滨”旅游攻略文本分析
spssau
人工智能大数据机器学习
一、什么是文本分析?作为一种新兴的基于定性研究的量化分析方法,文本分析法能够揭示文本的变化与特征,为经典问题的研究提供了新思路。文本分析应用于多个领域,比如在旅游业中,可以通过文本分析去研究旅游形象感知情况,比如在经济学中,可以通过文本分析进行研究目前保险政策等等,以及还有其它领域都会应用到文本分析。二、文本分析常见研究步骤文本分析的常见步骤有五步,包括数据搜集、分词、数据清洗、特征提取以及建模和
- 安装数据库首次应用
Array_06
javaoraclesql
可是为什么再一次失败之后就变成直接跳过那个要求
enter full pathname of java.exe的界面
这个java.exe是你的Oracle 11g安装目录中例如:【F:\app\chen\product\11.2.0\dbhome_1\jdk\jre\bin】下的java.exe 。不是你的电脑安装的java jdk下的java.exe!
注意第一次,使用SQL D
- Weblogic Server Console密码修改和遗忘解决方法
bijian1013
Welogic
在工作中一同事将Weblogic的console的密码忘记了,通过网上查询资料解决,实践整理了一下。
一.修改Console密码
打开weblogic控制台,安全领域 --> myrealm -->&n
- IllegalStateException: Cannot forward a response that is already committed
Cwind
javaServlets
对于初学者来说,一个常见的误解是:当调用 forward() 或者 sendRedirect() 时控制流将会自动跳出原函数。标题所示错误通常是基于此误解而引起的。 示例代码:
protected void doPost() {
if (someCondition) {
sendRedirect();
}
forward(); // Thi
- 基于流的装饰设计模式
木zi_鸣
设计模式
当想要对已有类的对象进行功能增强时,可以定义一个类,将已有对象传入,基于已有的功能,并提供加强功能。
自定义的类成为装饰类
模仿BufferedReader,对Reader进行包装,体现装饰设计模式
装饰类通常会通过构造方法接受被装饰的对象,并基于被装饰的对象功能,提供更强的功能。
装饰模式比继承灵活,避免继承臃肿,降低了类与类之间的关系
装饰类因为增强已有对象,具备的功能该
- Linux中的uniq命令
被触发
linux
Linux命令uniq的作用是过滤重复部分显示文件内容,这个命令读取输入文件,并比较相邻的行。在正常情 况下,第二个及以后更多个重复行将被删去,行比较是根据所用字符集的排序序列进行的。该命令加工后的结果写到输出文件中。输入文件和输出文件必须不同。如 果输入文件用“- ”表示,则从标准输入读取。
AD:
uniq [选项] 文件
说明:这个命令读取输入文件,并比较相邻的行。在正常情况下,第二个
- 正则表达式Pattern
肆无忌惮_
Pattern
正则表达式是符合一定规则的表达式,用来专门操作字符串,对字符创进行匹配,切割,替换,获取。
例如,我们需要对QQ号码格式进行检验
规则是长度6~12位 不能0开头 只能是数字,我们可以一位一位进行比较,利用parseLong进行判断,或者是用正则表达式来匹配[1-9][0-9]{4,14} 或者 [1-9]\d{4,14}
&nbs
- Oracle高级查询之OVER (PARTITION BY ..)
知了ing
oraclesql
一、rank()/dense_rank() over(partition by ...order by ...)
现在客户有这样一个需求,查询每个部门工资最高的雇员的信息,相信有一定oracle应用知识的同学都能写出下面的SQL语句:
select e.ename, e.job, e.sal, e.deptno
from scott.emp e,
(se
- Python调试
矮蛋蛋
pythonpdb
原文地址:
http://blog.csdn.net/xuyuefei1988/article/details/19399137
1、下面网上收罗的资料初学者应该够用了,但对比IBM的Python 代码调试技巧:
IBM:包括 pdb 模块、利用 PyDev 和 Eclipse 集成进行调试、PyCharm 以及 Debug 日志进行调试:
http://www.ibm.com/d
- webservice传递自定义对象时函数为空,以及boolean不对应的问题
alleni123
webservice
今天在客户端调用方法
NodeStatus status=iservice.getNodeStatus().
结果NodeStatus的属性都是null。
进行debug之后,发现服务器端返回的确实是有值的对象。
后来发现原来是因为在客户端,NodeStatus的setter全部被我删除了。
本来是因为逻辑上不需要在客户端使用setter, 结果改了之后竟然不能获取带属性值的
- java如何干掉指针,又如何巧妙的通过引用来操作指针————>说的就是java指针
百合不是茶
C语言的强大在于可以直接操作指针的地址,通过改变指针的地址指向来达到更改地址的目的,又是由于c语言的指针过于强大,初学者很难掌握, java的出现解决了c,c++中指针的问题 java将指针封装在底层,开发人员是不能够去操作指针的地址,但是可以通过引用来间接的操作:
定义一个指针p来指向a的地址(&是地址符号):
- Eclipse打不开,提示“An error has occurred.See the log file ***/.log”
bijian1013
eclipse
打开eclipse工作目录的\.metadata\.log文件,发现如下错误:
!ENTRY org.eclipse.osgi 4 0 2012-09-10 09:28:57.139
!MESSAGE Application error
!STACK 1
java.lang.NoClassDefFoundError: org/eclipse/core/resources/IContai
- spring aop实例annotation方法实现
bijian1013
javaspringAOPannotation
在spring aop实例中我们通过配置xml文件来实现AOP,这里学习使用annotation来实现,使用annotation其实就是指明具体的aspect,pointcut和advice。1.申明一个切面(用一个类来实现)在这个切面里,包括了advice和pointcut
AdviceMethods.jav
- [Velocity一]Velocity语法基础入门
bit1129
velocity
用户和开发人员参考文档
http://velocity.apache.org/engine/releases/velocity-1.7/developer-guide.html
注释
1.行级注释##
2.多行注释#* *#
变量定义
使用$开头的字符串是变量定义,例如$var1, $var2,
赋值
使用#set为变量赋值,例
- 【Kafka十一】关于Kafka的副本管理
bit1129
kafka
1. 关于request.required.acks
request.required.acks控制者Producer写请求的什么时候可以确认写成功,默认是0,
0表示即不进行确认即返回。
1表示Leader写成功即返回,此时还没有进行写数据同步到其它Follower Partition中
-1表示根据指定的最少Partition确认后才返回,这个在
Th
- lua统计nginx内部变量数据
ronin47
lua nginx 统计
server {
listen 80;
server_name photo.domain.com;
location /{set $str $uri;
content_by_lua '
local url = ngx.var.uri
local res = ngx.location.capture(
- java-11.二叉树中节点的最大距离
bylijinnan
java
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
public class MaxLenInBinTree {
/*
a. 1
/ \
2 3
/ \ / \
4 5 6 7
max=4 pass "root"
- Netty源码学习-ReadTimeoutHandler
bylijinnan
javanetty
ReadTimeoutHandler的实现思路:
开启一个定时任务,如果在指定时间内没有接收到消息,则抛出ReadTimeoutException
这个异常的捕获,在开发中,交给跟在ReadTimeoutHandler后面的ChannelHandler,例如
private final ChannelHandler timeoutHandler =
new ReadTim
- jquery验证上传文件样式及大小(好用)
cngolon
文件上传jquery验证
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8" />
<script src="jquery1.8/jquery-1.8.0.
- 浏览器兼容【转】
cuishikuan
css浏览器IE
浏览器兼容问题一:不同浏览器的标签默认的外补丁和内补丁不同
问题症状:随便写几个标签,不加样式控制的情况下,各自的margin 和padding差异较大。
碰到频率:100%
解决方案:CSS里 *{margin:0;padding:0;}
备注:这个是最常见的也是最易解决的一个浏览器兼容性问题,几乎所有的CSS文件开头都会用通配符*来设
- Shell特殊变量:Shell $0, $#, $*, $@, $?, $$和命令行参数
daizj
shell$#$?特殊变量
前面已经讲到,变量名只能包含数字、字母和下划线,因为某些包含其他字符的变量有特殊含义,这样的变量被称为特殊变量。例如,$ 表示当前Shell进程的ID,即pid,看下面的代码:
$echo $$
运行结果
29949
特殊变量列表 变量 含义 $0 当前脚本的文件名 $n 传递给脚本或函数的参数。n 是一个数字,表示第几个参数。例如,第一个
- 程序设计KISS 原则-------KEEP IT SIMPLE, STUPID!
dcj3sjt126com
unix
翻到一本书,讲到编程一般原则是kiss:Keep It Simple, Stupid.对这个原则深有体会,其实不仅编程如此,而且系统架构也是如此。
KEEP IT SIMPLE, STUPID! 编写只做一件事情,并且要做好的程序;编写可以在一起工作的程序,编写处理文本流的程序,因为这是通用的接口。这就是UNIX哲学.所有的哲学真 正的浓缩为一个铁一样的定律,高明的工程师的神圣的“KISS 原
- android Activity间List传值
dcj3sjt126com
Activity
第一个Activity:
import java.util.ArrayList;import java.util.HashMap;import java.util.List;import java.util.Map;import android.app.Activity;import android.content.Intent;import android.os.Bundle;import a
- tomcat 设置java虚拟机内存
eksliang
tomcat 内存设置
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2117772
http://eksliang.iteye.com/
常见的内存溢出有以下两种:
java.lang.OutOfMemoryError: PermGen space
java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
------------
- Android 数据库事务处理
gqdy365
android
使用SQLiteDatabase的beginTransaction()方法可以开启一个事务,程序执行到endTransaction() 方法时会检查事务的标志是否为成功,如果程序执行到endTransaction()之前调用了setTransactionSuccessful() 方法设置事务的标志为成功则提交事务,如果没有调用setTransactionSuccessful() 方法则回滚事务。事
- Java 打开浏览器
hw1287789687
打开网址open浏览器open browser打开url打开浏览器
使用java 语言如何打开浏览器呢?
我们先研究下在cmd窗口中,如何打开网址
使用IE 打开
D:\software\bin>cmd /c start iexplore http://hw1287789687.iteye.com/blog/2153709
使用火狐打开
D:\software\bin>cmd /c start firefox http://hw1287789
- ReplaceGoogleCDN:将 Google CDN 替换为国内的 Chrome 插件
justjavac
chromeGooglegoogle apichrome插件
Chrome Web Store 安装地址: https://chrome.google.com/webstore/detail/replace-google-cdn/kpampjmfiopfpkkepbllemkibefkiice
由于众所周知的原因,只需替换一个域名就可以继续使用Google提供的前端公共库了。 同样,通过script标记引用这些资源,让网站访问速度瞬间提速吧
- 进程VS.线程
m635674608
线程
资料来源:
http://www.liaoxuefeng.com/wiki/001374738125095c955c1e6d8bb493182103fac9270762a000/001397567993007df355a3394da48f0bf14960f0c78753f000 1、Apache最早就是采用多进程模式 2、IIS服务器默认采用多线程模式 3、多进程优缺点 优点:
多进程模式最大
- Linux下安装MemCached
字符串
memcached
前提准备:1. MemCached目前最新版本为:1.4.22,可以从官网下载到。2. MemCached依赖libevent,因此在安装MemCached之前需要先安装libevent。2.1 运行下面命令,查看系统是否已安装libevent。[root@SecurityCheck ~]# rpm -qa|grep libevent libevent-headers-1.4.13-4.el6.n
- java设计模式之--jdk动态代理(实现aop编程)
Supanccy2013
javaDAO设计模式AOP
与静态代理类对照的是动态代理类,动态代理类的字节码在程序运行时由Java反射机制动态生成,无需程序员手工编写它的源代码。动态代理类不仅简化了编程工作,而且提高了软件系统的可扩展性,因为Java 反射机制可以生成任意类型的动态代理类。java.lang.reflect 包中的Proxy类和InvocationHandler 接口提供了生成动态代理类的能力。
&
- Spring 4.2新特性-对java8默认方法(default method)定义Bean的支持
wiselyman
spring 4
2.1 默认方法(default method)
java8引入了一个default medthod;
用来扩展已有的接口,在对已有接口的使用不产生任何影响的情况下,添加扩展
使用default关键字
Spring 4.2支持加载在默认方法里声明的bean
2.2
将要被声明成bean的类
public class DemoService {