- Python的情感词典情感分析和情绪计算
yava_free
python大数据人工智能
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
- RNN及其变体
豫儿啊~
lstm人工智能rnn
RNN及其变体RNN模型定义循环神经网络:一般接受的一序列进行输入,输出也是一个序列作用和应用场景:RNN擅长处理连续语言文本,机器翻译,文本生成,文本分类,摘要生成RNN模型的分类根据输入与输出结构NVsN:输入和输出等长,应用场景:对联生成;词性标注;NERNVs1:输入N,输出为单值,应用场景:文本分类1VsN:输出是一个,输出为N,应用场景:图片文本生成NVsM:输入和输出不等长,应用场景
- 自然语言处理系列四十二》新词发现与短语提取》新词发现》代码实战
陈敬雷-充电了么-CEO兼CTO
自然语言处理人工智能nlpaichatgptgptjava
注:此文章内容均节选自充电了么创始人,CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《自然语言处理原理与实战》(人工智能科学与技术丛书)【陈敬雷编著】【清华大学出版社】文章目录自然语言处理系列四十二新词发现》代码实战短语提取算法原理总结自然语言处理系列四十二新词发现》代码实战新词发现是NLP的基础任务之一,通过对已有语料进行挖掘,从中识别出新词。上一篇文章已经对新词发现做了详细介绍,下面展示代码,HanLP工具提
- 【Python机器学习】NLP概述——深度处理
zhangbin_237
Python机器学习python机器学习自然语言处理人工智能机器人
自然语言处理流水线的各个阶段可以看作是层,就像是前馈神经网络中的层一样。深度学习就是通过在传统的两层机器学习模型架构(特征提取+建模)中添加额外的处理层来创建更复杂的模型和行为。上图中,前四层对应于聊天机器人流水线中的前两个阶段(特征提取和特征分析)。例如,词性标注(POS标注)是在聊天机器人流水线的分析阶段生成特征的一种方法。POS标签由默认的SpaCY流水线自动生成,该流水线包括上图中所有的前
- 自然语言处理NLP之中文分词和词性标注
陈敬雷-充电了么-CEO兼CTO
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注:此文章内容均节选自充电了么创始人,CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《自然语言处理原理与实战》(人工智能科学与技术丛书)【陈敬雷编著】【清华大学出版社】文章目录一、Python第三方库jieba(中文分词、词性标注)特点二、jieba中文分词的安装关键词抽取基于TF-IDF算法TF-IDF原理介绍基于TextRank算法的关键词抽取textRank算法原理介绍总结一、Python第三方库jieba
- 小琳AI课堂:Llama——NLP界的多面手
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Llama:NLP界的多面手引言:大家好,这里是小琳AI课堂。今天,我们要探索的是自然语言处理(NLP)领域的一位明星——Llama。Llama,由MetaAI(原FacebookAI)开发,以其轻量级、高效和易用性著称,是处理快速、灵活文本需求的理想选择。核心功能:Llama提供了一系列NLP工具,包括词性标注、句法分析、命名实体识别等,帮助开发者深入理解和处理自然语言文本。语言支持:Llama
- 合槽位填充技术的问答系统构建步骤及其所需的技术和工具
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知识图谱问答系统自然语言处理
下面是结合槽位填充技术的问答系统构建步骤及其所需的技术和工具:1.知识图谱构建技术/工具:Neo4j或ArangoDB(图数据库)RDF2Neo(将RDF数据导入Neo4j的工具)D2RQ(将关系型数据库转化为SPARQL端点)模型算法:资源描述框架(RDF)Web本体语言(OWL)2.自然语言处理(NLP)技术/工具:spaCy(用于文本处理、词性标注、命名实体识别等)NLTK或HuggingF
- HanLP实战教程:离线本地版分词与命名实体识别
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中文分词命名实体识别自然语言处理
HanLP是一个功能强大的自然语言处理库,提供了多种语言的分词、命名实体识别等功能。然而,网上关于HanLP的说明往往比较混乱,很多教程都是针对很多年前的API用法。而HanLP官网主要讲述的是RESTful格式的在线请求,但很少提到离线本地版本。本文将介绍如何在离线本地环境中使用HanLP2.1的nativeAPI进行中文分词和命名实体识别。本文使用的HanLP版本为HanLP2.1.0-bet
- pyhanlp最全安装和使用教程
Cachel wood
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- jieba安装和使用教程
Cachel wood
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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
- 基于BiLSTM-CRF模型的分词、词性标注、信息抽取任务的详解,侧重模型推导细化以及LAC分词实践
人工智能自然语言处理数据挖掘
基于BiLSTM-CRF模型的分词、词性标注、信息抽取任务的详解,侧重模型推导细化以及LAC分词实践1.GRU简介GRU(GateRecurrentUnit)门控循环单元,是[循环神经网络](RNN)的变种种,与LSTM类似通过门控单元解决RNN中不能长期记忆和反向传播中的梯度等问题。与LSTM相比,GRU内部的网络架构较为简单。GRU内部结构RU网络内部包含两个门使用了更新门(updategat
- 自然语言处理N天-AllenNLP学习(实现简单的词性标注)
我的昵称违规了
新建MicrosoftPowerPoint演示文稿(2).jpg1.前言在了解了Transformer之后,这个模型是否可用呢?现在遇到的问题是,目前试了几个模型(LSTM、GRU、Transformer),但是还没有放入实践中,具体应该怎么操作?有一篇帖子总结了一下学习处理NLP问题中间的坑。NLP数据预处理要比CV的麻烦很多。去除停用词,建立词典,加载各种预训练词向量,Sentence->Wo
- NLP学习(二)—中文分词技术
陈易德
NLP自然语言处理
本次代码的环境:运行平台:WindowsPython版本:Python3.xIDE:PyCharm一、前言这篇内容主要是讲解的中文分词,词是一个完整语义的最小单位。分词技术是词性标注、命名实体识别、关键词提取等技术的基础。本篇博文会主要介绍基于规则的分词、基于统计的分词、jieba库等内容。一直在说中文分词,那中文分词和欧语系的分词有什么不同或者说是难点的呢?主要难点在于汉语结构与印欧体系语种差异
- NLP词典切分算法
卡拉比丘流形
自然语言处理自然语言处理python
目录一、词典的加载二、切分算法2.1完全切分2.2正向最长匹配2.3逆向最长匹配2.4双向最长匹配3.速度测评词的定义在语言学上,词语的定义是具备独立意义的最小单位在基于词典的中文分词中,词典中的字符串就是词词的性质一、词典的加载加载HanLP附带的迷你核心词典frompyhanlpimport*defload_dictionary():"""加载HanLP中的mini词库:return:一个se
- python nltk中文_NLTK中文词性标注
weixin_39560064
pythonnltk中文
1.说明学习自然语言处理,一定会参考NLTK,主要是学习它的思路,从设计地角度看看能做什么.其本质就是把语言看成字符串,字符串组,字符串集,寻找其间规律.NLTK是多语言支持的,但目前网上的例程几乎没有用NLTK处理中文的,其实可以做。比如标注功能,它自身提供了带标注的中文语库(繁体语料库sinica_treebank).下面来看看怎样通过数据训练来实现中文词性自动标注.可以利用它来标注中本,也可
- 【自然语言处理-工具篇】spaCy<1>--介绍及安装指南
大表哥汽车人
人工智能大语言模型学习笔记自然语言处理人工智能
目录前言安装指南pipcondaspaCy升级总结前言spaCy是一个开源的自然语言处理库,用于处理和分析文本数据。它提供了许多功能,包括分词、词性标注
- 基于BiLSTM-CRF模型的分词、词性标注、信息抽取任务的详解,侧重模型推导细化以及LAC分词实践
汀、人工智能
人工智能知识图谱LSTM分词算法信息抽取词性标注NLP
基于BiLSTM-CRF模型的分词、词性标注、信息抽取任务的详解,侧重模型推导细化以及LAC分词实践1.GRU简介GRU(GateRecurrentUnit)门控循环单元,是[循环神经网络](RNN)的变种种,与LSTM类似通过门控单元解决RNN中不能长期记忆和反向传播中的梯度等问题。与LSTM相比,GRU内部的网络架构较为简单。GRU内部结构RU网络内部包含两个门使用了更新门(updategat
- Python-Flair 实现英文命名实体识别(NER)
小小晓晓阳
NLPpython开发语言nlpNER
一、什么是Flair库?Flair是由ZalandoResearch开发的一个简单的自然语言处理(NLP)库。Flair的框架直接构建在PyTorch上,PyTorch是最好的深度学习框架之一。ZalandoResearch团队还为以下NLP任务发布了几个预先训练的模型:1.名称-实体识别(NER):它可以识别单词是代表文本中的人,位置还是名称。2.词性标注(PoS):将给定文本中的所有单词标记为
- 用Stanford corenlp进行词性标注时遇到的问题
20c5bd2d61e1
因为毕业设计的需要,得对中英文双语语料进行词性标注了,中文我就用了jieba,英文的没找到别的工具,用了Stanfordcorenlp了,首先用一片短文试运行了一下,运行没问题,但是用我自己的语料(十万行),就提示错误raiseJSONDecodeError("Expectingvalue",s,err.value)fromNonejson.decoder.JSONDecodeError:Expe
- NLP自然语言处理的基本语言任务介绍
人生万事须自为,跬步江山即寥廓。
机器学习人工智能自然语言处理人工智能机器学习
自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)是计算机科学、人工智能和语言学领域的一个分支,它致力于使计算机能够理解、解释和生成人类语言。NLP的基本任务包括以下几个方面:1.分词(Tokenization):将文本分割成单词、短语或其他有意义的元素(称为tokens)。分词是许多NLP任务的第一步。2.词性标注(Part-of-SpeechTagging):为文本中的
- Python 中 jieba 库
SteveKenny
pythonpython开发语言后端
文章目录jieba库一、简介1、是什么2、安装二、基本使用1、三种模式2、使用语法2.1对词组的基本操作2.2关键字提取2.3词性标注2.4返回词语在原文的起止位置jieba库一、简介1、是什么(1)jieba是优秀的中文分词第三方库中文文本需要通过分词获得单个的词语jieba是优秀的中文分词第三方库,需要额外安装jieba库提供三种分词模式,最简单只需掌握一个函数(2)jieba分词的原理jie
- hanlp中的N最短路径分词
lanlantian123
N-最短路径是中科院分词工具NLPIR进行分词用到的一个重要算法,张华平、刘群老师在论文《基于N-最短路径方法的中文词语粗分模型》中做了比较详细的介绍。该算法算法基本思想很简单,就是给定一待处理字串,根据词典,找出词典中所有可能的词,构造出字串的一个有向无环图,算出从开始到结束所有路径中最短的前N条路径。因为允许相等长度的路径并列,故最终的结果集合会大于或等于N。根据算法思想,当我们拿到一个字串后
- 汉语言处理包 HanLP v1.3.5,新功能、优化与维护
lanlantian123
HanLPv1.3.5更新内容:大幅优化CRF分词和二阶HMM分词,重构CharacterBasedGenerativeModelSegment自定义词典支持热更新:#563,ngram模型支持热加载:#580新增一个提高用户词典优先级的开关:#633支持98年人民日报的复合词语料格式,如"[中央/n人民/n广播/vn电台/n]nt"开放TextRank关键词提取中的最大迭代次数参数:#577为T
- 基于BERT Adapter的词汇增强型中文序列标注模型
NLP论文解读
©原创作者|疯狂的Max论文LexiconEnhancedChineseSequenceLabellingUsingBERTAdapter解读01背景与动机近年来,多项研究致力于将词汇信息融入中文预训练模型中以提升命名实体识别、分词和词性标注等序列标注类任务的效果。但其中的大多数方法为都是直接在预训练模型中加入浅层的且随机初始化的序列层,其局限性在于不能在BERT模型的底部的层中加入词汇信息,导致
- ElasticSearch分词器应用
qq_44209563
ElastecSearchelasticsearch
分词器的使用类型为keyword表示不分词,要想分词,字段类型必须为text一、指定分词器设置mapping,新建一个索引article并且指定字段使用的分词器PUTarticle{"mappings":{"properties":{"content":{"type":"text","analyzer":"hanlp_index"}}}}查询查询GETarticle/_search{"query"
- 自然语言处理系列二十二》词性标注》词性标注原理》词性介绍
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大数据算法人工智能算法分布式大数据编程语言机器学习
注:此文章内容均节选自充电了么创始人,CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《自然语言处理原理与实战》(人工智能科学与技术丛书)【陈敬雷编著】【清华大学出版社】文章目录自然语言处理系列二十二词性标注词性介绍总结自然语言处理系列二十二词性标注词性标注(Part-Of-Speechtagging,POStagging)也被称为语法标注(grammaticaltagging)或词类消疑(word-categor
- 隐马尔可夫模型系列——(六)总结与展望
飞影铠甲
人工智能机器学习数学建模
一、总结:隐马尔可夫模型(HiddenMarkovModel,HMM)是一种用于建模序列数据的统计模型,在语音识别、自然语言处理、金融领域等多个领域都有广泛的应用。其优势包括可以处理动态序列数据、具有一定的鲁棒性、可以灵活地建模不同状态之间的转移关系等。在语音识别中,HMM可以帮助解决噪声和失真对识别准确率的影响;在自然语言处理中,HMM可以用于词性标注、语法分析等任务;在金融领域,HMM可以帮助
- ElasticSearch 集群 7.9.0 linux (CentOS 7部署)包含Mysql动态加载同义词、基础词、停用词,Hanlp分词器,ik分词器,x-pack)
SunForYou
笔记笔记
linux服务器配置要求:/etc/sysctl.conf文件最后添加一行vm.max_map_count=262144/sbin/sysctl-p验证是否生效修改文件/etc/security/limits.conf,最后添加以下内容。*softnofile65536*hardnofile65536*softnproc32000*hardnproc32000*hardmemlockunlimit
- 各种中文分词工具的使用方法
诸神缄默不语
人工智能学习笔记python中文分词jiebaLACspacy
诸神缄默不语-个人CSDN博文目录本文将介绍jieba、HanLP、LAC、THULAC、NLPIR、spacy、stanfordcorenlp、pkuseg等多种中文分词工具的简单使用方法。对于可以在多种语言上使用的工具,本文仅介绍其在Python语言上的使用。文章目录1.jieba2.HanLP3.LAC4.THULAC5.NLPIR6.spacy7.StanfordWordSegmenter
- 【3-1】实验——hanlp和jieba常用方法
铁盒薄荷糖
知识图谱实战6+3天数据库自然语言处理
一.下载pyhanlp1.打开conda使用如下语句condainstall-cconda-forgeopenjdkpython=3.8jpype1=0.7.0-ypipinstallpyhanlp附:提供了一个安装教程indexof/book/intro_nlp/安装包/-蝴蝶效应网盘(hankcs.com)二.安装中的特殊情况2.(特殊情况)下载完成后打开jupyternotebook后,使用
- 枚举的构造函数中抛出异常会怎样
bylijinnan
javaenum单例
首先从使用enum实现单例说起。
为什么要用enum来实现单例?
这篇文章(
http://javarevisited.blogspot.sg/2012/07/why-enum-singleton-are-better-in-java.html)阐述了三个理由:
1.enum单例简单、容易,只需几行代码:
public enum Singleton {
INSTANCE;
- CMake 教程
aigo
C++
转自:http://xiang.lf.blog.163.com/blog/static/127733322201481114456136/
CMake是一个跨平台的程序构建工具,比如起自己编写Makefile方便很多。
介绍:http://baike.baidu.com/view/1126160.htm
本文件不介绍CMake的基本语法,下面是篇不错的入门教程:
http:
- cvc-complex-type.2.3: Element 'beans' cannot have character
Cb123456
springWebgis
cvc-complex-type.2.3: Element 'beans' cannot have character
Line 33 in XML document from ServletContext resource [/WEB-INF/backend-servlet.xml] is i
- jquery实例:随页面滚动条滚动而自动加载内容
120153216
jquery
<script language="javascript">
$(function (){
var i = 4;$(window).bind("scroll", function (event){
//滚动条到网页头部的 高度,兼容ie,ff,chrome
var top = document.documentElement.s
- 将数据库中的数据转换成dbs文件
何必如此
sqldbs
旗正规则引擎通过数据库配置器(DataBuilder)来管理数据库,无论是Oracle,还是其他主流的数据都支持,操作方式是一样的。旗正规则引擎的数据库配置器是用于编辑数据库结构信息以及管理数据库表数据,并且可以执行SQL 语句,主要功能如下。
1)数据库生成表结构信息:
主要生成数据库配置文件(.conf文
- 在IBATIS中配置SQL语句的IN方式
357029540
ibatis
在使用IBATIS进行SQL语句配置查询时,我们一定会遇到通过IN查询的地方,在使用IN查询时我们可以有两种方式进行配置参数:String和List。具体使用方式如下:
1.String:定义一个String的参数userIds,把这个参数传入IBATIS的sql配置文件,sql语句就可以这样写:
<select id="getForms" param
- Spring3 MVC 笔记(一)
7454103
springmvcbeanRESTJSF
自从 MVC 这个概念提出来之后 struts1.X struts2.X jsf 。。。。。
这个view 层的技术一个接一个! 都用过!不敢说哪个绝对的强悍!
要看业务,和整体的设计!
最近公司要求开发个新系统!
- Timer与Spring Quartz 定时执行程序
darkranger
springbean工作quartz
有时候需要定时触发某一项任务。其实在jdk1.3,java sdk就通过java.util.Timer提供相应的功能。一个简单的例子说明如何使用,很简单: 1、第一步,我们需要建立一项任务,我们的任务需要继承java.util.TimerTask package com.test; import java.text.SimpleDateFormat; import java.util.Date;
- 大端小端转换,le32_to_cpu 和cpu_to_le32
aijuans
C语言相关
大端小端转换,le32_to_cpu 和cpu_to_le32 字节序
http://oss.org.cn/kernel-book/ldd3/ch11s04.html
小心不要假设字节序. PC 存储多字节值是低字节为先(小端为先, 因此是小端), 一些高级的平台以另一种方式(大端)
- Nginx负载均衡配置实例详解
avords
[导读] 负载均衡是我们大流量网站要做的一个东西,下面我来给大家介绍在Nginx服务器上进行负载均衡配置方法,希望对有需要的同学有所帮助哦。负载均衡先来简单了解一下什么是负载均衡,单从字面上的意思来理解就可以解 负载均衡是我们大流量网站要做的一个东西,下面我来给大家介绍在Nginx服务器上进行负载均衡配置方法,希望对有需要的同学有所帮助哦。
负载均衡
先来简单了解一下什么是负载均衡
- 乱说的
houxinyou
框架敏捷开发软件测试
从很久以前,大家就研究框架,开发方法,软件工程,好多!反正我是搞不明白!
这两天看好多人研究敏捷模型,瀑布模型!也没太搞明白.
不过感觉和程序开发语言差不多,
瀑布就是顺序,敏捷就是循环.
瀑布就是需求、分析、设计、编码、测试一步一步走下来。而敏捷就是按摸块或者说迭代做个循环,第个循环中也一样是需求、分析、设计、编码、测试一步一步走下来。
也可以把软件开发理
- 欣赏的价值——一个小故事
bijian1013
有效辅导欣赏欣赏的价值
第一次参加家长会,幼儿园的老师说:"您的儿子有多动症,在板凳上连三分钟都坐不了,你最好带他去医院看一看。" 回家的路上,儿子问她老师都说了些什么,她鼻子一酸,差点流下泪来。因为全班30位小朋友,惟有他表现最差;惟有对他,老师表现出不屑,然而她还在告诉她的儿子:"老师表扬你了,说宝宝原来在板凳上坐不了一分钟,现在能坐三分钟。其他妈妈都非常羡慕妈妈,因为全班只有宝宝
- 包冲突问题的解决方法
bingyingao
eclipsemavenexclusions包冲突
包冲突是开发过程中很常见的问题:
其表现有:
1.明明在eclipse中能够索引到某个类,运行时却报出找不到类。
2.明明在eclipse中能够索引到某个类的方法,运行时却报出找不到方法。
3.类及方法都有,以正确编译成了.class文件,在本机跑的好好的,发到测试或者正式环境就
抛如下异常:
java.lang.NoClassDefFoundError: Could not in
- 【Spark七十五】Spark Streaming整合Flume-NG三之接入log4j
bit1129
Stream
先来一段废话:
实际工作中,业务系统的日志基本上是使用Log4j写入到日志文件中的,问题的关键之处在于业务日志的格式混乱,这给对日志文件中的日志进行统计分析带来了极大的困难,或者说,基本上无法进行分析,每个人写日志的习惯不同,导致日志行的格式五花八门,最后只能通过grep来查找特定的关键词缩小范围,但是在集群环境下,每个机器去grep一遍,分析一遍,这个效率如何可想之二,大好光阴都浪费在这上面了
- sudoku solver in Haskell
bookjovi
sudokuhaskell
这几天没太多的事做,想着用函数式语言来写点实用的程序,像fib和prime之类的就不想提了(就一行代码的事),写什么程序呢?在网上闲逛时发现sudoku游戏,sudoku十几年前就知道了,学生生涯时也想过用C/Java来实现个智能求解,但到最后往往没写成,主要是用C/Java写的话会很麻烦。
现在写程序,本人总是有一种思维惯性,总是想把程序写的更紧凑,更精致,代码行数最少,所以现
- java apache ftpClient
bro_feng
java
最近使用apache的ftpclient插件实现ftp下载,遇见几个问题,做如下总结。
1. 上传阻塞,一连串的上传,其中一个就阻塞了,或是用storeFile上传时返回false。查了点资料,说是FTP有主动模式和被动模式。将传出模式修改为被动模式ftp.enterLocalPassiveMode();然后就好了。
看了网上相关介绍,对主动模式和被动模式区别还是比较的模糊,不太了解被动模
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-工厂方法模式
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
package design.pattern;
/*
* 工厂方法模式:使一个类的实例化延迟到子类
* 某次,我在工作不知不觉中就用到了工厂方法模式(称为模板方法模式更恰当。2012-10-29):
* 有很多不同的产品,它
- 面试记录语
chenyu19891124
招聘
或许真的在一个平台上成长成什么样,都必须靠自己去努力。有了好的平台让自己展示,就该好好努力。今天是自己单独一次去面试别人,感觉有点小紧张,说话有点打结。在面试完后写面试情况表,下笔真的好难,尤其是要对面试人的情况说明真的好难。
今天面试的是自己同事的同事,现在的这个同事要离职了,介绍了我现在这位同事以前的同事来面试。今天这位求职者面试的是配置管理,期初看了简历觉得应该很适合做配置管理,但是今天面
- Fire Workflow 1.0正式版终于发布了
comsci
工作workflowGoogle
Fire Workflow 是国内另外一款开源工作流,作者是著名的非也同志,哈哈....
官方网站是 http://www.fireflow.org
经过大家努力,Fire Workflow 1.0正式版终于发布了
正式版主要变化:
1、增加IWorkItem.jumpToEx(...)方法,取消了当前环节和目标环节必须在同一条执行线的限制,使得自由流更加自由
2、增加IT
- Python向脚本传参
daizj
python脚本传参
如果想对python脚本传参数,python中对应的argc, argv(c语言的命令行参数)是什么呢?
需要模块:sys
参数个数:len(sys.argv)
脚本名: sys.argv[0]
参数1: sys.argv[1]
参数2: sys.argv[
- 管理用户分组的命令gpasswd
dongwei_6688
passwd
NAME: gpasswd - administer the /etc/group file
SYNOPSIS:
gpasswd group
gpasswd -a user group
gpasswd -d user group
gpasswd -R group
gpasswd -r group
gpasswd [-A user,...] [-M user,...] g
- 郝斌老师数据结构课程笔记
dcj3sjt126com
数据结构与算法
<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<
- yii2 cgridview加上选择框进行操作
dcj3sjt126com
GridView
页面代码
<?=Html::beginForm(['controller/bulk'],'post');?>
<?=Html::dropDownList('action','',[''=>'Mark selected as: ','c'=>'Confirmed','nc'=>'No Confirmed'],['class'=>'dropdown',])
- linux mysql
fypop
linux
enquiry mysql version in centos linux
yum list installed | grep mysql
yum -y remove mysql-libs.x86_64
enquiry mysql version in yum repositoryyum list | grep mysql oryum -y list mysql*
install mysq
- Scramble String
hcx2013
String
Given a string s1, we may represent it as a binary tree by partitioning it to two non-empty substrings recursively.
Below is one possible representation of s1 = "great":
- 跟我学Shiro目录贴
jinnianshilongnian
跟我学shiro
历经三个月左右时间,《跟我学Shiro》系列教程已经完结,暂时没有需要补充的内容,因此生成PDF版供大家下载。最近项目比较紧,没有时间解答一些疑问,暂时无法回复一些问题,很抱歉,不过可以加群(334194438/348194195)一起讨论问题。
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- nginx日志切割并使用flume-ng收集日志
liyonghui160com
nginx的日志文件没有rotate功能。如果你不处理,日志文件将变得越来越大,还好我们可以写一个nginx日志切割脚本来自动切割日志文件。第一步就是重命名日志文件,不用担心重命名后nginx找不到日志文件而丢失日志。在你未重新打开原名字的日志文件前,nginx还是会向你重命名的文件写日志,linux是靠文件描述符而不是文件名定位文件。第二步向nginx主
- Oracle死锁解决方法
pda158
oracle
select p.spid,c.object_name,b.session_id,b.oracle_username,b.os_user_name from v$process p,v$session a, v$locked_object b,all_objects c where p.addr=a.paddr and a.process=b.process and c.object_id=b.
- java之List排序
shiguanghui
list排序
在Java Collection Framework中定义的List实现有Vector,ArrayList和LinkedList。这些集合提供了对对象组的索引访问。他们提供了元素的添加与删除支持。然而,它们并没有内置的元素排序支持。 你能够使用java.util.Collections类中的sort()方法对List元素进行排序。你既可以给方法传递
- servlet单例多线程
utopialxw
单例多线程servlet
转自http://www.cnblogs.com/yjhrem/articles/3160864.html
和 http://blog.chinaunix.net/uid-7374279-id-3687149.html
Servlet 单例多线程
Servlet如何处理多个请求访问?Servlet容器默认是采用单实例多线程的方式处理多个请求的:1.当web服务器启动的