- 在NLP深层语义分析中,深度学习和机器学习的区别与联系
在自然语言处理(NLP)的深层语义分析任务中,深度学习与机器学习的区别和联系主要体现在以下方面:一、核心区别特征提取方式机器学习:依赖人工设计特征(如词频、句法规则、TF-IDF等),需要领域专家对文本进行结构化处理。例如,传统情感分析需人工定义“情感词库”或通过词性标注提取关键成分。深度学习:通过神经网络自动学习多层次特征。例如,BERT等模型可从原始文本中捕获词向量、句法关系甚至篇章级语义,无
- 敏捷开发中的自然语言处理集成
项目管理实战手册
项目管理最佳实践敏捷流程自然语言处理easyuiai
敏捷开发中的自然语言处理集成:让代码与需求“说人话”关键词:敏捷开发、自然语言处理(NLP)、用户故事分析、需求自动化、持续集成优化摘要:在敏捷开发中,“快速响应变化”的核心目标常被繁琐的文本处理拖慢——需求文档像“天书”、用户故事靠“脑补”、缺陷报告整理耗时……自然语言处理(NLP)就像一位“智能翻译官”,能让开发团队与需求文档“流畅对话”。本文将用“搭积木”“翻译机”等生活化比喻,带您理解如何
- 使用Python调用Hugging Face Question Answering (问答)模型
墨如夜色
pythoneasyui开发语言Python
使用Python调用HuggingFaceQuestionAnswering(问答)模型在自然语言处理领域,问答系统是一种能够回答用户提出的问题的智能系统。HuggingFace是一个知名的开源软件库,提供了许多强大的自然语言处理工具和模型。其中,HuggingFace的QuestionAnswering模型可以帮助我们构建问答系统,使得我们能够从给定的文本中提取答案。本文将介绍如何使用Pytho
- AI人工智能领域知识图谱在文本分类中的应用技巧
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战人工智能知识图谱分类ai
AI人工智能领域知识图谱在文本分类中的应用技巧关键词:知识图谱、文本分类、图神经网络、实体关系抽取、深度学习、自然语言处理、特征融合摘要:本文深入探讨了知识图谱在文本分类任务中的应用技巧。我们将从知识图谱的基本概念出发,详细分析如何将结构化知识融入传统文本分类流程,介绍最新的图神经网络方法,并通过实际案例展示知识增强型文本分类系统的构建过程。文章特别关注知识表示学习与文本特征的融合策略,以及在不同
- Pad Token技术原理与实现指南
Takoony
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目录概述理论基础:第一性原理分析技术实现机制工程最佳实践性能优化策略常见问题与解决方案技术发展趋势附录1.概述1.1文档目的本文档旨在深入阐述深度学习中PadToken的技术原理、实现机制及工程应用,为算法工程师提供全面的理论指导和实践参考。1.2适用范围自然语言处理模型开发序列数据批处理优化深度学习系统架构设计高性能计算资源管理1.3核心问题研究问题:为什么深度学习模型需要将变长序列统一到固定长
- 多语言文本分类在AI应用中的实践
AI原生应用开发
人工智能分类数据挖掘ai
多语言文本分类在AI应用中的实践关键词:多语言文本分类、自然语言处理、机器学习、深度学习、BERT、迁移学习、跨语言模型摘要:本文深入探讨多语言文本分类在AI领域的应用实践。我们将从基础概念出发,逐步讲解其核心原理、技术架构和实现方法,并通过实际案例展示如何构建一个高效的多语言文本分类系统。文章将涵盖从传统机器学习方法到最先进的深度学习技术,特别关注跨语言迁移学习在实际业务场景中的应用。背景介绍目
- PyTorch生成式人工智能(18)——循环神经网络详解与实现
盼小辉丶
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PyTorch生成式人工智能(18)——循环神经网络详解与实现0.前言1.文本生成的挑战2.循环神经网络2.1文本数据2.2循环神经网络原理3.长短期记忆网络3.自然语言处理基础3.1分词3.2词嵌入3.3词嵌入在自然语言处理中的应用小结系列链接0.前言我们已经学习了如何生成数字和图像等内容。从本节开始,我们将主要聚焦于文本生成。人类语言极其复杂且充满细微差别,不仅仅涉及语法和词汇的理解,还包括上
- 大语言模型应用指南:网页实时浏览
AGI大模型与大数据研究院
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大语言模型应用指南:网页实时浏览作者:禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍1.1大语言模型的崛起1.1.1自然语言处理的发展历程1.1.2Transformer模型的突破1.1.3预训练语言模型的优势1.2网页浏览的痛点1.2.1信息过载与检索困难1.2.2内容理解与知识提取1.2.3个性化与智能化需求1.3大语言模型与网页浏览的结合1.3.1智能问答与对话系统1.3.2知识图谱与语义搜索1.3.3
- Python深度学习实践:LSTM与GRU在序列数据预测中的应用
AI智能应用
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
Python深度学习实践:LSTM与GRU在序列数据预测中的应用作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来序列数据预测是机器学习领域的一个重要研究方向,涉及时间序列分析、自然语言处理、语音识别等多个领域。序列数据具有时间依赖性,即序列中每个元素都受到前面元素的影响。传统的机器学习算法难以捕捉这种时间依赖性,而深度学习
- 进阶向:基于Python的智能客服系统设计与实现
智能客服系统开发指南系统概述智能客服系统是人工智能领域的重要应用,它通过自然语言处理(NLP)和机器学习技术自动化处理用户查询,显著提升客户服务效率和响应速度。基于Python的实现方案因其丰富的生态系统(如NLTK、spaCy、Transformers等库)、跨平台兼容性以及易于集成的特点,成为开发智能客服系统的首选。系统架构系统核心包括两个主要功能模块:1.API集成模块负责连接各类外部服务,
- 计算机视觉产品推荐,个性化推荐:人工智能中的计算机视觉、NLP自然语言处理和个性化推荐系统哪个前景更好一些?...
这个问题直接回答的话可能还是有着很强的个人观点,所以不如先向你介绍一些这几个领域目前的研究现状和应用情况(不再具体介绍其中原理)你自己可以斟酌一下哪方面更适合自己个性化推荐。一.所谓计算机视觉,是指使用计算机及相关设备对生物视觉的一种模拟个性化推荐。它的主要任务就是通过对采集的图片或视频进行处理以获得相应场景的三维信息,就像人类和许多其他类生物每天所做的那样[1]。现在人工智能的计算机视觉主要研究
- BPE(字节对编码)和WordPiece 是什么
ZhangJiQun&MXP
教学2024大模型以及算力2021AIpython机器学习算法人工智能transformer深度学习
BPE(字节对编码)和WordPiece是什么BPE(字节对编码)和WordPiece是自然语言处理中常用的子词分词算法,它们通过将文本拆分为更小的语义单元来平衡词汇表大小和表达能力。BPE(BytePairEncoding,字节对编码)原理初始化:将文本按字符(或Unicode字节)拆分为最小单元,形成初始词汇表。统计合并:迭代合并最频繁出现的相邻字符对,形成新的子词单元,直到达到预设的词汇表大
- 自动字幕生成器:Auto-Subtitle — 技术解析与应用指南
房耿园Hartley
自动字幕生成器:Auto-Subtitle—技术解析与应用指南在视频内容日益丰富的今天,自动字幕生成工具变得越来越重要,尤其是对于听障人士、非母语者和在嘈杂环境下观看视频的人来说。Auto-Subtitle是一个开源项目,它利用先进的自然语言处理(NLP)技术为你的视频自动生成准确的字幕。本文将深入探讨这个项目的原理、功能、应用场景及特点,以期吸引更多开发者和用户关注并使用。项目简介Auto-Su
- NUS:LLM表格数据建模综述
标题:LanguageModelingonTabularData:ASurveyofFoundations,TechniquesandEvolution来源:arXiv,2408.10548摘要表格数据是一种跨领域的流行数据类型,由于其异构性和复杂的结构关系,带来了独特的挑战。在表格数据分析中实现高预测性能和鲁棒性对许多应用程序具有重大前景。受自然语言处理,特别是转换器架构的最新进展的影响,出现了
- 略说NLP引入公理模型的可行性
金井PRATHAMA
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在自然语言处理(NLP)的深层语义分析中,公理化体系的引入具有理论可行性,但其实际应用仍面临挑战。以下从公理模型的设计思路、关键技术要点及注意事项三个方面展开分析,结合搜索结果的多个相关技术点进行综合说明:一、公理模型在深层语义分析中的设计思路公理的定义与语义形式化公理模型需以形式化逻辑为基础,定义语义分析中的原始概念(如谓词、实体、关系)和推理规则。例如:原始概念:将语义角色(如施事者、受事者)
- SBERT、CoSENT和BETR以及transformers的区别和联系
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SBERT、CoSENT、BETR和Transformers的区别和联系这几个模型(SBERT、CoSENT、BETR)和框架(Transformers)都是围绕自然语言处理(NLP)的句子嵌入和语义理解任务展开的。它们的联系主要在于基于Transformer架构,并针对特定任务做了优化;区别则在于目标任务、优化策略、训练方法和适用场景等方面。1.联系基于Transformer架构:它们的核心编码
- 【自然语言处理】文本规范化
2401_84149564
自然语言处理自然语言处理人工智能文本规范化python分词词的规范化分句
目录一、引言二、分词三、词规范化四、分句五、文本规范化的Python代码实战六、总结一、引言在自然语言处理的许多任务中,第一步都离不开文本规范化。文本规范化的作用是将使用字符串表示的文本转化为更易于计算机处理的规范形式。文本规范化一般包括3个步骤:分词、词的规范化、分句。本文将分别介绍这3个步骤及Python代码实战。二、分词词是语言的基本单元,人类学习语言的过程也是从理解词开始的。显而易见,自然
- ONNX模型使用指南:从零开始掌握跨领域模型部署
ONNX模型使用指南:从零开始掌握跨领域模型部署ONNX模型作为一种开放式的神经网络交换格式,已成为AI模型部署的行业标准。当您获得一个没有使用说明的ONNX模型时,可以通过系统化的分析和部署流程,使其在不同领域发挥作用。本文将详细阐述如何分析模型结构、配置运行环境、准备特定领域输入数据、执行推理并处理结果,同时提供图像分类、自然语言处理、医疗影像分析、金融风控和自动驾驶等领域的具体应用示例,帮助
- LLM系统性学习完全指南(初学者必看系列)
GA琥珀
LLM学习人工智能语言模型
前言这篇文章将系统性的讲解LLM(LargeLanguageModels,LLM)的知识和应用。我们将从支撑整个领域的数学与机器学习基石出发,逐步剖析自然语言处理(NLP)的经典范式,深入探究引发革命的Transformer架构,并按时间顺序追溯从BERT、GPT-2到GPT-4、Llama及Gemini等里程碑式模型的演进。随后,我们将探讨如何将这些强大的基础模型转化为实用、安全的应用,涵盖对齐
- AI 人工智能与 Copilot 的融合发展策略
AI天才研究院
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AI人工智能与Copilot的融合发展策略关键词:人工智能、Copilot、代码生成、人机协作、机器学习、自然语言处理、软件开发摘要:本文探讨了人工智能与Copilot技术的融合发展策略。我们将从技术原理、实现方法、应用场景等多个维度深入分析,提出一套完整的融合框架和发展路径。文章首先介绍背景和核心概念,然后详细讲解关键技术,包括自然语言处理、代码生成算法等,接着通过实际案例展示应用效果,最后讨论
- 高效批量单词翻译工具的设计与应用
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:在信息技术飞速发展的今天,批量单词翻译工具通过计算机的数据处理能力,大大提高了语言学习和文字处理的效率。用户通过简单输入单词列表到一个文本文件,并运行翻译程序,即可获得翻译结果并保存至指定文件。该工具集成了内置或外部翻译引擎,利用自然语言处理技术实现快速准确的翻译,并可能提供词性识别等附加功能。尽管机器翻译无法完全取代人工校对,但它为用户提供了一种高效的翻译解
- 深度学习模型表征提取全解析
ZhangJiQun&MXP
教学2024大模型以及算力2021AIpython深度学习人工智能pythonembedding语言模型
模型内部进行表征提取的方法在自然语言处理(NLP)中,“表征(Representation)”指将文本(词、短语、句子、文档等)转化为计算机可理解的数值形式(如向量、矩阵),核心目标是捕捉语言的语义、语法、上下文依赖等信息。自然语言表征技术可按“静态/动态”“有无上下文”“是否融入知识”等维度划分一、传统静态表征(无上下文,词级为主)这类方法为每个词分配固定向量,不考虑其在具体语境中的含义(无法解
- 【AI大模型】LLM模型架构深度解析:BERT vs. GPT vs. T5
我爱一条柴ya
学习AI记录ai人工智能AI编程python
引言Transformer架构的诞生(Vaswanietal.,2017)彻底改变了自然语言处理(NLP)。在其基础上,BERT、GPT和T5分别代表了三种不同的模型范式,主导了预训练语言模型的演进。理解它们的差异是LLM开发和学习的基石。一、核心架构对比特性BERT(BidirectionalEncoder)GPT(GenerativePre-trainedTransformer)T5(Text
- GPT实操——利用GPT创建一个应用
狗木马
深度学习gpt-3gpt
功能描述信息查询:用户可以询问各种问题,如天气、新闻、股票等,机器人会返回相关信息。任务执行:用户可以要求机器人执行一些简单的任务,如设置提醒、发送邮件等。情感支持:机器人可以与用户进行情感交流,提供安慰和支持。个性化设置:用户可以自定义机器人的回复风格和偏好。技术栈前端:React.js后端:Node.js+Express数据库:MongoDB自然语言处理:OpenAIGPT-3API其他工具:
- Python爬虫实战:使用最新技术爬取新华网新闻数据
Python爬虫项目
2025年爬虫实战项目python爬虫开发语言scrapy音视频
一、前言在当今信息爆炸的时代,网络爬虫技术已经成为获取互联网数据的重要手段。作为国内权威新闻媒体,新华网每天发布大量高质量的新闻内容,这些数据对于舆情分析、市场研究、自然语言处理等领域具有重要价值。本文将详细介绍如何使用Python最新技术构建一个高效、稳定的新华网新闻爬虫系统。二、爬虫技术选型2.1技术栈选择在构建新华网爬虫时,我们选择了以下技术栈:请求库:httpx(支持HTTP/2,异步请求
- NLP_知识图谱_大模型——个人学习记录
macken9999
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1.自然语言处理、知识图谱、对话系统三大技术研究与应用https://github.com/lihanghang/NLP-Knowledge-Graph深度学习-自然语言处理(NLP)-知识图谱:知识图谱构建流程【本体构建、知识抽取(实体抽取、关系抽取、属性抽取)、知识表示、知识融合、知识存储】-元気森林-博客园https://www.cnblogs.com/-402/p/16529422.htm
- 从RNN循环神经网络到Transformer注意力机制:解析神经网络架构的华丽蜕变
熊猫钓鱼>_>
神经网络rnntransformer
1.引言在自然语言处理和序列建模领域,神经网络架构经历了显著的演变。从早期的循环神经网络(RNN)到现代的Transformer架构,这一演变代表了深度学习方法在处理序列数据方面的重大进步。本文将深入比较这两种架构,分析它们的工作原理、优缺点,并通过实验结果展示它们在实际应用中的性能差异。2.循环神经网络(RNN)2.1基本原理循环神经网络是专门为处理序列数据而设计的神经网络架构。RNN的核心思想
- 深度学习实战-使用TensorFlow与Keras构建智能模型
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Python超入门TensorFlowpython
深度学习实战-使用TensorFlow与Keras构建智能模型深度学习已经成为现代人工智能的重要组成部分,而Python则是实现深度学习的主要编程语言之一。本文将探讨如何使用TensorFlow和Keras构建深度学习模型,包括必要的代码实例和详细的解析。1.深度学习简介深度学习是机器学习的一个分支,使用多层神经网络来学习和表示数据中的复杂模式。其广泛应用于图像识别、自然语言处理、推荐系统等领域。
- 【论文阅读笔记】TimesURL: Self-supervised Contrastive Learning for Universal Time Series
少写代码少看论文多多睡觉
#论文阅读笔记论文阅读笔记
TimesURL:Self-supervisedContrastiveLearningforUniversalTimeSeriesRepresentationLearning摘要 学习适用于多种下游任务的通用时间序列表示,并指出这在实际应用中具有挑战性但也是有价值的。最近,研究人员尝试借鉴自监督对比学习(SSCL)在计算机视觉(CV)和自然语言处理(NLP)中的成功经验,以解决时间序列表示的问题。
- AIGC与自动驾驶:文心一言的车载交互设计
AI天才研究院
ChatGPT实战计算AgenticAI实战AIGC自动驾驶文心一言ai
AIGC与自动驾驶:文心一言的车载交互设计关键词:AIGC、自动驾驶、车载交互、文心一言、自然语言处理、多模态交互、用户体验摘要:本文深入探讨人工智能生成内容(AIGC)技术在自动驾驶领域的创新应用,特别是百度文心一言如何重构车载交互体验。通过解析文心一言的核心技术架构、多模态融合算法、场景化交互模型,结合具体代码实现和数学模型,揭示其在语音交互、情境理解、个性化服务等场景中的技术优势。同时通过项
- JAVA中的Enum
周凡杨
javaenum枚举
Enum是计算机编程语言中的一种数据类型---枚举类型。 在实际问题中,有些变量的取值被限定在一个有限的范围内。 例如,一个星期内只有七天 我们通常这样实现上面的定义:
public String monday;
public String tuesday;
public String wensday;
public String thursday
- 赶集网mysql开发36条军规
Bill_chen
mysql业务架构设计mysql调优mysql性能优化
(一)核心军规 (1)不在数据库做运算 cpu计算务必移至业务层; (2)控制单表数据量 int型不超过1000w,含char则不超过500w; 合理分表; 限制单库表数量在300以内; (3)控制列数量 字段少而精,字段数建议在20以内
- Shell test命令
daizj
shell字符串test数字文件比较
Shell test命令
Shell中的 test 命令用于检查某个条件是否成立,它可以进行数值、字符和文件三个方面的测试。 数值测试 参数 说明 -eq 等于则为真 -ne 不等于则为真 -gt 大于则为真 -ge 大于等于则为真 -lt 小于则为真 -le 小于等于则为真
实例演示:
num1=100
num2=100if test $[num1]
- XFire框架实现WebService(二)
周凡杨
javawebservice
有了XFire框架实现WebService(一),就可以继续开发WebService的简单应用。
Webservice的服务端(WEB工程):
两个java bean类:
Course.java
package cn.com.bean;
public class Course {
private
- 重绘之画图板
朱辉辉33
画图板
上次博客讲的五子棋重绘比较简单,因为只要在重写系统重绘方法paint()时加入棋盘和棋子的绘制。这次我想说说画图板的重绘。
画图板重绘难在需要重绘的类型很多,比如说里面有矩形,园,直线之类的,所以我们要想办法将里面的图形加入一个队列中,这样在重绘时就
- Java的IO流
西蜀石兰
java
刚学Java的IO流时,被各种inputStream流弄的很迷糊,看老罗视频时说想象成插在文件上的一根管道,当初听时觉得自己很明白,可到自己用时,有不知道怎么代码了。。。
每当遇到这种问题时,我习惯性的从头开始理逻辑,会问自己一些很简单的问题,把这些简单的问题想明白了,再看代码时才不会迷糊。
IO流作用是什么?
答:实现对文件的读写,这里的文件是广义的;
Java如何实现程序到文件
- No matching PlatformTransactionManager bean found for qualifier 'add' - neither
林鹤霄
java.lang.IllegalStateException: No matching PlatformTransactionManager bean found for qualifier 'add' - neither qualifier match nor bean name match!
网上找了好多的资料没能解决,后来发现:项目中使用的是xml配置的方式配置事务,但是
- Row size too large (> 8126). Changing some columns to TEXT or BLOB
aigo
column
原文:http://stackoverflow.com/questions/15585602/change-limit-for-mysql-row-size-too-large
异常信息:
Row size too large (> 8126). Changing some columns to TEXT or BLOB or using ROW_FORMAT=DYNAM
- JS 格式化时间
alxw4616
JavaScript
/**
* 格式化时间 2013/6/13 by 半仙
[email protected]
* 需要 pad 函数
* 接收可用的时间值.
* 返回替换时间占位符后的字符串
*
* 时间占位符:年 Y 月 M 日 D 小时 h 分 m 秒 s 重复次数表示占位数
* 如 YYYY 4占4位 YY 占2位<p></p>
* MM DD hh mm
- 队列中数据的移除问题
百合不是茶
队列移除
队列的移除一般都是使用的remov();都可以移除的,但是在昨天做线程移除的时候出现了点问题,没有将遍历出来的全部移除, 代码如下;
//
package com.Thread0715.com;
import java.util.ArrayList;
public class Threa
- Runnable接口使用实例
bijian1013
javathreadRunnablejava多线程
Runnable接口
a. 该接口只有一个方法:public void run();
b. 实现该接口的类必须覆盖该run方法
c. 实现了Runnable接口的类并不具有任何天
- oracle里的extend详解
bijian1013
oracle数据库extend
扩展已知的数组空间,例:
DECLARE
TYPE CourseList IS TABLE OF VARCHAR2(10);
courses CourseList;
BEGIN
-- 初始化数组元素,大小为3
courses := CourseList('Biol 4412 ', 'Psyc 3112 ', 'Anth 3001 ');
--
- 【httpclient】httpclient发送表单POST请求
bit1129
httpclient
浏览器Form Post请求
浏览器可以通过提交表单的方式向服务器发起POST请求,这种形式的POST请求不同于一般的POST请求
1. 一般的POST请求,将请求数据放置于请求体中,服务器端以二进制流的方式读取数据,HttpServletRequest.getInputStream()。这种方式的请求可以处理任意数据形式的POST请求,比如请求数据是字符串或者是二进制数据
2. Form
- 【Hive十三】Hive读写Avro格式的数据
bit1129
hive
1. 原始数据
hive> select * from word;
OK
1 MSN
10 QQ
100 Gtalk
1000 Skype
2. 创建avro格式的数据表
hive> CREATE TABLE avro_table(age INT, name STRING)STORE
- nginx+lua+redis自动识别封解禁频繁访问IP
ronin47
在站点遇到攻击且无明显攻击特征,造成站点访问慢,nginx不断返回502等错误时,可利用nginx+lua+redis实现在指定的时间段 内,若单IP的请求量达到指定的数量后对该IP进行封禁,nginx返回403禁止访问。利用redis的expire命令设置封禁IP的过期时间达到在 指定的封禁时间后实行自动解封的目的。
一、安装环境:
CentOS x64 release 6.4(Fin
- java-二叉树的遍历-先序、中序、后序(递归和非递归)、层次遍历
bylijinnan
java
import java.util.LinkedList;
import java.util.List;
import java.util.Stack;
public class BinTreeTraverse {
//private int[] array={ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 };
private int[] array={ 10,6,
- Spring源码学习-XML 配置方式的IoC容器启动过程分析
bylijinnan
javaspringIOC
以FileSystemXmlApplicationContext为例,把Spring IoC容器的初始化流程走一遍:
ApplicationContext context = new FileSystemXmlApplicationContext
("C:/Users/ZARA/workspace/HelloSpring/src/Beans.xml&q
- [科研与项目]民营企业请慎重参与军事科技工程
comsci
企业
军事科研工程和项目 并非要用最先进,最时髦的技术,而是要做到“万无一失”
而民营科技企业在搞科技创新工程的时候,往往考虑的是技术的先进性,而对先进技术带来的风险考虑得不够,在今天提倡军民融合发展的大环境下,这种“万无一失”和“时髦性”的矛盾会日益凸显。。。。。。所以请大家在参与任何重大的军事和政府项目之前,对
- spring 定时器-两种方式
cuityang
springquartz定时器
方式一:
间隔一定时间 运行
<bean id="updateSessionIdTask" class="com.yang.iprms.common.UpdateSessionTask" autowire="byName" />
<bean id="updateSessionIdSchedule
- 简述一下关于BroadView站点的相关设计
damoqiongqiu
view
终于弄上线了,累趴,戳这里http://www.broadview.com.cn
简述一下相关的技术点
前端:jQuery+BootStrap3.2+HandleBars,全站Ajax(貌似对SEO的影响很大啊!怎么破?),用Grunt对全部JS做了压缩处理,对部分JS和CSS做了合并(模块间存在很多依赖,全部合并比较繁琐,待完善)。
后端:U
- 运维 PHP问题汇总
dcj3sjt126com
windows2003
1、Dede(织梦)发表文章时,内容自动添加关键字显示空白页
解决方法:
后台>系统>系统基本参数>核心设置>关键字替换(是/否),这里选择“是”。
后台>系统>系统基本参数>其他选项>自动提取关键字,这里选择“是”。
2、解决PHP168超级管理员上传图片提示你的空间不足
网站是用PHP168做的,反映使用管理员在后台无法
- mac 下 安装php扩展 - mcrypt
dcj3sjt126com
PHP
MCrypt是一个功能强大的加密算法扩展库,它包括有22种算法,phpMyAdmin依赖这个PHP扩展,具体如下:
下载并解压libmcrypt-2.5.8.tar.gz。
在终端执行如下命令: tar zxvf libmcrypt-2.5.8.tar.gz cd libmcrypt-2.5.8/ ./configure --disable-posix-threads --
- MongoDB更新文档 [四]
eksliang
mongodbMongodb更新文档
MongoDB更新文档
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2174104
MongoDB对文档的CURD,前面的博客简单介绍了,但是对文档更新篇幅比较大,所以这里单独拿出来。
语法结构如下:
db.collection.update( criteria, objNew, upsert, multi)
参数含义 参数  
- Linux下的解压,移除,复制,查看tomcat命令
y806839048
tomcat
重复myeclipse生成webservice有问题删除以前的,干净
1、先切换到:cd usr/local/tomcat5/logs
2、tail -f catalina.out
3、这样运行时就可以实时查看运行日志了
Ctrl+c 是退出tail命令。
有问题不明的先注掉
cp /opt/tomcat-6.0.44/webapps/g
- Spring之使用事务缘由(3-XML实现)
ihuning
spring
用事务通知声明式地管理事务
事务管理是一种横切关注点。为了在 Spring 2.x 中启用声明式事务管理,可以通过 tx Schema 中定义的 <tx:advice> 元素声明事务通知,为此必须事先将这个 Schema 定义添加到 <beans> 根元素中去。声明了事务通知后,就需要将它与切入点关联起来。由于事务通知是在 <aop:
- GCD使用经验与技巧浅谈
啸笑天
GC
前言
GCD(Grand Central Dispatch)可以说是Mac、iOS开发中的一大“利器”,本文就总结一些有关使用GCD的经验与技巧。
dispatch_once_t必须是全局或static变量
这一条算是“老生常谈”了,但我认为还是有必要强调一次,毕竟非全局或非static的dispatch_once_t变量在使用时会导致非常不好排查的bug,正确的如下: 1
- linux(Ubuntu)下常用命令备忘录1
macroli
linux工作ubuntu
在使用下面的命令是可以通过--help来获取更多的信息1,查询当前目录文件列表:ls
ls命令默认状态下将按首字母升序列出你当前文件夹下面的所有内容,但这样直接运行所得到的信息也是比较少的,通常它可以结合以下这些参数运行以查询更多的信息:
ls / 显示/.下的所有文件和目录
ls -l 给出文件或者文件夹的详细信息
ls -a 显示所有文件,包括隐藏文
- nodejs同步操作mysql
qiaolevip
学习永无止境每天进步一点点mysqlnodejs
// db-util.js
var mysql = require('mysql');
var pool = mysql.createPool({
connectionLimit : 10,
host: 'localhost',
user: 'root',
password: '',
database: 'test',
port: 3306
});
- 一起学Hive系列文章
superlxw1234
hiveHive入门
[一起学Hive]系列文章 目录贴,入门Hive,持续更新中。
[一起学Hive]之一—Hive概述,Hive是什么
[一起学Hive]之二—Hive函数大全-完整版
[一起学Hive]之三—Hive中的数据库(Database)和表(Table)
[一起学Hive]之四-Hive的安装配置
[一起学Hive]之五-Hive的视图和分区
[一起学Hive
- Spring开发利器:Spring Tool Suite 3.7.0 发布
wiselyman
spring
Spring Tool Suite(简称STS)是基于Eclipse,专门针对Spring开发者提供大量的便捷功能的优秀开发工具。
在3.7.0版本主要做了如下的更新:
将eclipse版本更新至Eclipse Mars 4.5 GA
Spring Boot(JavaEE开发的颠覆者集大成者,推荐大家学习)的配置语言YAML编辑器的支持(包含自动提示,