- 预训练语言模型的前世今生 - 从Word Embedding到BERT
脚步的影子
语言模型embeddingbert
目录一、预训练1.1图像领域的预训练1.2预训练的思想二、语言模型2.1统计语言模型2.2神经网络语言模型三、词向量3.1独热（Onehot）编码3.2WordEmbedding四、Word2Vec模型五、自然语言处理的预训练模型六、RNN和LSTM6.1RNN6.2RNN的梯度消失问题6.3LSTM6.4LSTM解决RNN的梯度消失问题七、ELMo模型7.1ELMo的预训练7.2ELMo的Fea
- 【大模型实战篇】大模型周边NLP技术回顾及预训练模型数据预处理过程解析（预告）
源泉的小广场
大模型自然语言处理人工智能大模型LLM预训练模型数据预处理高质量数据
1.背景介绍进入到大模型时代，似乎宣告了与过去自然语言处理技术的结束，但其实这两者并不矛盾。大模型时代，原有的自然语言处理技术，依然可以在大模型的诸多场景中应用，特别是对数据的预处理阶段。本篇主要关注TextCNN、FastText和Word2Vec等低成本的自然语言处理技术，如何在大模型时代发挥其余热。今天先抛出这个主题预告，接下来会花些时间，逐步细化分析这些周边技术的算法原理、数学分析以及大模
- 自然语言处理系列五十一》文本分类算法》Python快速文本分类器FastText
陈敬雷-充电了么-CEO兼CTO
算法人工智能大数据自然语言处理分类pythonchatgpt人工智能ai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五十一Python开源快速文本分类器FastText》算法原理FastText和Word2vec的区别FastText代码实战总结自然语言处理系列五十一Python开源快速文本分类器FastText》算法原理自然语言处理(N
- 每天一个数据分析题（五百二十）- 词嵌入模型
跟着紫枫学姐学CDA
数据分析题库数据分析数据挖掘
关于词嵌入模型，以下说法错误的是？A.GloVe模型属于词嵌入模型B.Word2Vec模型属于词嵌入模型C.词袋模型属于词嵌入模型D.词嵌入模型基本假设是出现在相似的上下文中的词含义相似数据分析认证考试介绍：点击进入数据分析考试大纲下载题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案
- CnOpenData公共数据专区上新 | 中文金融情感词典
CnOpenData
数据列表深度学习python自然语言处理
中文金融情感词典一、数据简介 姜富伟教授及其研究团队于2021年第4期《经济学(季刊)》发表了《媒体文本情绪与股票回报预测》，并在文中介绍了一项极富创造力的金融学科研究成果——中文金融情感词典。 “本文在LoughranandMacDonald（2011）词典的基础上通过人工筛选和word2vec算法扩充,构建了一个更新更全面的中文金融情感词典。我们使用该情感词典计算我国财经媒体文本情绪指标,
- 23 注意力机制—BERT
Unknown To Known
动手学习深度学习bert人工智能深度学习
目录BERT预训练NLP里的迁移学习BERTBERT动机BERT预训练NLP里的迁移学习在计算机视觉中比较流行，将ImageNet或者更大的数据集上预训练好的模型应用到其他任务中，比如小数据的预测、图片分类或者是目标检测使用预训练好的模型（例如word2vec或语言模型）来抽取词、句子的特征做迁移学习的时候，一般不更新预训练好的模型在更换任务之后，还是需要构建新的网络来抓取新任务需要的信息使用预训
- 基于seq2seq的SKchat语言模型
eric-sjq
语言模型人工智能自然语言处理
SKchat语言模型是由小思框架开放的中文语言模型，基于seq2seq以及word2vec。v3模型的对话功能界面~在代码方面，我们优化了seq2seq算法，降低了内存的占用，并构建了新的模型。whileTrue:model.fit([x_encoder,x_decoder],y,batchsize,1,verbose=1,)"""解码模型"""decoder_h_input=Input(shap
- 【自然语言处理】：实验1布置，Word2Vec&TranE的实现
X.AI666
自然语言处理人工智能机器学习自然语言处理
清华大学驭风计划因为篇幅原因实验答案分开上传，答案链接http://t.csdnimg.cn/5cyMG如果需要详细的实验报告或者代码可以私聊博主有任何疑问或者问题，也欢迎私信博主，大家可以相互讨论交流哟~~实验1：Word2Vec&TranE的实现案例简介Word2Vec是词嵌入的经典模型，它通过词之间的上下文信息来建模词的相似度。TransE是知识表示学习领域的经典模型，它借鉴了Word2Ve
- Task5 基于深度学习的文本分类2
listentorain_W
Task5基于深度学习的文本分类2在上一章节，我们通过FastText快速实现了基于深度学习的文本分类模型，但是这个模型并不是最优的。在本章我们将继续深入。基于深度学习的文本分类本章将继续学习基于深度学习的文本分类。学习目标学习Word2Vec的使用和基础原理学习使用TextCNN、TextRNN进行文本表示学习使用HAN网络结构完成文本分类文本表示方法Part3词向量本节通过word2vec学习
- 使用word2vec+tensorflow自然语言处理NLP
取名真难.
机器学习自然语言处理word2vectensorflow机器学习深度学习神经网络
目录介绍：搭建上下文或预测目标词来学习词向量建模1：建模2：预测：介绍：Word2Vec是一种用于将文本转换为向量表示的技术。它是由谷歌团队于2013年提出的一种神经网络模型。Word2Vec可以将单词表示为高维空间中的向量，使得具有相似含义的单词在向量空间中距离较近。这种向量表示可以用于各种自然语言处理任务，如语义相似度计算、文本分类和命名实体识别等。Word2Vec的核心思想是通过预测上下文或
- 使用Word Embedding+Keras进行自然语言处理NLP
取名真难.
机器学习keraspython深度学习神经网络人工智能自然语言处理
目录介绍：one-hot：pad_sequences:建模:介绍：WordEmbedding是一种将单词表示为低维稠密向量的技术。它通过学习单词在文本中的上下文关系，将其映射到一个连续的向量空间中。在这个向量空间中，相似的单词在空间中的距离也比较接近，具有相似含义的单词在空间中的方向也比较一致。WordEmbedding可以通过各种方法来实现，包括基于统计的方法（如Word2Vec和GloVe）和
- 知识图谱与语言预训练：深度融合的智能问答时代
cooldream2009
AI技术NLP知识知识图谱知识图谱人工智能预训练
目录前言1直接使用预训练模型vs.知识图谱与预训练相结合1.1直接使用预训练模型1.2构建知识图谱后与预训练相结合2预训练语言模型的发展历程2.1Word2Vec和GloVe2.2ELMo2.3BERT3知识图谱对预训练的助力3.1弥补低频实体信息的不足3.2提供领域知识的支持4典型知识驱动的语言预训练模型4.1ERNIE4.2KnowBERT4.3WKLM4.4K-Adapter结语前言在自然语
- word2vec工具学习笔记
适说心语
今天是第一次听说这个工具，本来是为了解决非目标客户的问题，但是要从头了解这个内容，所以边找资料边记录一下！一、简介Word2vec，是为一群用来产生词向量的相关模型。这些模型为浅而双层的神经网络，用来训练以重新建构语言学之词文本。网络以词表现，并且需猜测相邻位置的输入词，在word2vec中词袋模型假设下，词的顺序是不重要的。训练完成之后，word2vec模型可用来映射每个词到一个向量，可用来表示
- 图解word2vec，入门自然语言处理必看
学术Fun
(关注'AI新视野'公众号，发送‘资料’二字，免费获取50G人工智能视频教程！)图解word2vec精翻版，加入了自己的理解，和稍微有点出入，http://jalammar.github.io/illustrated-word2vec/image词嵌入（embedding）是机器学习中最惊人的创造，如果你有使用过Siri、GoogleAssistant、Alexa、Google翻译，输入法打字预测
- Tensorflow 实现 Word2Vec
王小鸟_wpcool
今天学习了一下《Tensorflow实战》这本书中第7章内容，利用tensorflow实现word2vec。其实书中内容就是Tensorflow教程中的例子，现在挣钱真容易。附链接https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/r0.12/tensorflow/examples/tutorials/word2vec/word2vec_basic.py代码
- 自然语言处理N天-Day0503句向量模型 Doc2Vec
我的昵称违规了
新建MicrosoftPowerPoint演示文稿(2).jpg说明：本文依据《中文自然语言处理入门实战》完成。目前网上有不少转载的课程，我是从GitChat上购买。第五课句向量模型Doc2VecDoc2VecDoc2Vec模型是在Word2Vec模型上提出的计算长文本向量的工具。Doc2vec接收一个由LabeledSentence对象组成的迭代器作为其构造函数的输入参数。其中，LabeledS
- 揭秘Word2Vec：探索语言的魔法世界
洞深视界
word2veceasyui人工智能机器学习深度学习git自然语言处理
欢迎来到Word2Vec的世界！在自然语言处理的舞台上，Word2Vec犹如一位神秘的魔术师，带领我们探索语言的魔法世界。今天，让我们一同踏上这段充满惊喜的旅程，揭秘Word2Vec的神秘面纱。背景：语言的奥秘语言是人类沟通交流的重要工具，但其中隐藏着许多奥秘。在过去，计算机很难理解和处理语言，直到Word2Vec的出现，才让计算机开始懂得了语言的奥秘。Word2Vec的基本原理Word2Vec是
- gensim模型（1）——Word2Vec
qqqh777
Word2Vec模型介绍Gensim的Word2Vec模型且展示其在LeeEvaluationCorpus上的用法。importlogginglogging.basicConfig(format='%(asctims)s:%(levelname)s:%(message)s',level=logging.INFO)如果你错过了提示，Word2Vec是基于神经网络的广泛使用的算法，通常被称为"深度学习
- 刘知远LLM——神经网络基础
李日音
神经网络人工智能深度学习
文章目录神经网络基础基本构成如何训练？Word2Vec例子负采样：循环神经网络RNN门控计算单元GRU长短时记忆网络LSTM遗忘门输入门输出门双向RNN卷积神经网络CNNpytorch实战神经网络基础基本构成全称：人工神经网络。启发于生物神经细胞单个神经元单层神经网络前向计算激活函数的作用：没有激活函数的话，多层神经网络就会退化为单层输出层线性输出：回归问题sigmoid：二分类softmax：多
- Gensim详细介绍和使用：一个Python文本建模库
Bigcrab__
Python库介绍和使用python
Gensim=“GenerateSimilar”一、安装二、文本预处理2.1中文语料处理2.2英文语料处理2.3BOW语料建立三、模型使用3.1word2vecThealgorithmsinGensim,suchasWord2Vec,FastText,LatentSemanticIndexing(LSI,LSA,LsiModel),LatentDirichletAllocation(LDA,Lda
- 【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
- 智慧海洋建设-Task3 特征工程
1598903c9dd7
关于本次智慧海洋特征构建分为时间类特征、分箱特征（x、y、v）、DataFrame特征（计数特征和偏移量特征）、统计特征（聚合）、embedding特征（word2vec、NMF）这几方面进行考虑的。分箱特征的重要性：一般在建立分类模型时，需要对连续变量离散化，特征离散化后，模型会更稳定，降低了模型过拟合的风险。离散特征的增加和减少都很容易，易于模型的快速迭代；稀疏向量内积乘法运算速度快，计算结果
- Vision Transformer及其变体（自用）
ST-Naive
transformer深度学习人工智能
0回顾Transformer0.1encoder在正式开始ViT之前，先来复习一遍transformer的核心机制相关的文章有很多，我选了一遍最通俗易懂的放在这：Transformer通俗笔记：从Word2Vec、Seq2Seq逐步理解到GPT、BERT所谓注意力机制，就是Attention=∑similarity(Query,Key)*Value，Q可以理解为单词在当前的表示，K为单词的标签，V
- 学习知识记录
想努力的人
面试算法cnn深度学习tensorflow
1、nnlm神经网络语言模型：ANeuralProbabilisticLanguageModel------阅读笔记_hx14301009的博客-CSDN博客2、Word2vec的skipgram模型输入是中心词和背景词NLP之---word2vec算法skip-gram原理详解_Ricky-CSDN博客_skipgram层级的softmax：本质是将N分类问题转换成logN（底数为2）次的二分类
- NLP_词的向量表示Word2Vec 和 Embedding
you_are_my_sunshine*
NLP自然语言处理word2vecembedding
文章目录词向量Word2Vec：CBOW模型和Skip-Gram模型通过nn.Embedding来实现词嵌入Word2Vec小结词向量下面这张图就形象地呈现了词向量的内涵:把词转化为向量，从而捕捉词与词之间的语义和句法关系，使得具有相似含义或相关性的词语在向量空间中距离较近。我们把语料库中的词和某些上下文信息，都“嵌入”了向量表示中。将词映射到向量空间时，会将这个词和它周围的一些词语一起学习，这就
- 利用Bert模型进行命名实体识别
刘单纯
之前两天也写了word2vec和Transformer，其实都是在为今天的内容做铺垫。最近正好使用bert做了命名实体识别项目，借这个契机分享出来，希望能帮到有需要的人。自然语言的表示之所以之前自然语言处理的发展没有达到CV领域，很大一部分原因是很难把抽象的语言用准确的数学方式表示。one-hot只能说对词进行编码，毫无“相似度”的概念，例如【川老师】和【特朗普】的距离与【川老师】和【苍老师】的距
- 【NLP】 Word2Vec模型 & Doc2Vec模型
Sonhhxg_柒
自然语言处理（NLP）自然语言处理word2vec机器学习
大家好，我是Sonhhxg_柒，希望你看完之后，能对你有所帮助，不足请指正！共同学习交流个人主页－Sonhhxg_柒的博客_CSDN博客欢迎各位→点赞+收藏⭐️+留言系列专栏-机器学习【ML】自然语言处理【NLP】深度学习【DL】foreword✔说明⇢本人讲解主要包括Python、机器学习（ML）、深度学习（DL）、自然语言处理（NLP）等内容。如果你对这个系列感兴趣的话，可以关注订阅哟Word
- 大模型｜基础_word2vec
晓源Galois
word2vec人工智能自然语言处理
文章目录Word2Vec词袋模型CBOWContinuousBag-of-WordsContinuousSkip-Gram存在的问题解决方案其他技巧Word2Vec将词转化为向量后，会发现king和queen的差别与man和woman的差别是类似的，而在几何空间上，这样的差别将会以平行的关系进行表达。会使用滑动窗口的机制。滑动窗口内会有一个target目标词（上图蓝色部分），滑动窗口其他部分就是c
- 自然语言处理中的深度学习
qiufeng1ye
教材选用《动手学深度学习》，李沐等著；词嵌⼊（word2vec）⾃然语⾔是⼀套⽤来表达含义的复杂系统。把词映射为实数域向量的技术也叫词嵌⼊（wordembedding）。近年来，词嵌⼊已逐渐成为⾃然语⾔处理的基础知识。Word2vec⼯具包含了两个模型：跳字模型（skip-gram）和连续词袋模型（continuousbagofwords，简称CBOW）。跳字模型假设基于中⼼词来⽣成背景词，连续词
- PHP，安卓，UI，java，linux视频教程合集
cocos2d-x小菜
javaUIPHPandroidlinux
╔-----------------------------------╗┆
- 各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
bozch
.net.net mvc
在.net mvc5中，在执行某一操作的时候，出现了如下错误：
各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
经查询当前的操作与错误内容无关，经过对错误信息的排查发现，事故出现在数据库迁移上。
回想过去： 在迁移之前已经对数据库进行了添加字段操作，再次进行迁移插入XXX字段的时候，就会提示如上错误。
&
- Java 对象大小的计算
e200702084
java
Java对象的大小
如何计算一个对象的大小呢？
- Mybatis Spring
171815164
mybatis
ApplicationContext ac = new ClassPathXmlApplicationContext("applicationContext.xml");
CustomerService userService = (CustomerService) ac.getBean("customerService");
Customer cust
- JVM 不稳定参数
g21121
jvm
-XX 参数被称为不稳定参数，之所以这么叫是因为此类参数的设置很容易引起JVM 性能上的差异，使JVM 存在极大的不稳定性。当然这是在非合理设置的前提下，如果此类参数设置合理讲大大提高JVM 的性能及稳定性。 可以说“不稳定参数”
- 用户自动登录网站
永夜-极光
用户
1.目标:实现用户登录后,再次登录就自动登录,无需用户名和密码
2.思路:将用户的信息保存为cookie
每次用户访问网站,通过filter拦截所有请求,在filter中读取所有的cookie,如果找到了保存登录信息的cookie,那么在cookie中读取登录信息,然后直接
- centos7 安装后失去win7的引导记录
程序员是怎么炼成的
操作系统
1.使用root身份(必须)打开 /boot/grub2/grub.cfg 2.找到 ### BEGIN /etc/grub.d/30_os-prober ### 在后面添加 menuentry "Windows 7 (loader) (on /dev/sda1)" {
- Oracle 10g 官方中文安装帮助文档以及Oracle官方中文教程文档下载
aijuans
oracle
Oracle 10g 官方中文安装帮助文档下载：http://download.csdn.net/tag/Oracle%E4%B8%AD%E6%96%87API%EF%BC%8COracle%E4%B8%AD%E6%96%87%E6%96%87%E6%A1%A3%EF%BC%8Coracle%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%96%87%E6%A1%A3 Oracle 10g 官方中文教程
- JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2发布了
無為子
AOPoraclemysqljavaeeG4Studio
我非常高兴地宣布,今天我们最新的JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2版本已经正式发布。大家可以通过如下地址下载。
访问G4Studio网站
http://www.g4it.org
G4Studio_V3.2版本变更日志
功能新增
(1).新增了系统右下角滑出提示窗口功能。
(2).新增了文件资源的Zip压缩和解压缩
- Oracle常用的单行函数应用技巧总结
百合不是茶
日期函数转换函数(核心)数字函数通用函数(核心)字符函数
单行函数; 字符函数,数字函数,日期函数,转换函数(核心),通用函数(核心)
一:字符函数:
.UPPER(字符串) 将字符串转为大写
.LOWER (字符串) 将字符串转为小写
.INITCAP(字符串) 将首字母大写
.LENGTH (字符串) 字符串的长度
.REPLACE(字符串,'A','_') 将字符串字符A转换成_
- Mockito异常测试实例
bijian1013
java单元测试mockito
Mockito异常测试实例：
package com.bijian.study;
import static org.mockito.Mockito.mock;
import static org.mockito.Mockito.when;
import org.junit.Assert;
import org.junit.Test;
import org.mockito.
- GA与量子恒道统计
Bill_chen
JavaScript浏览器百度Google防火墙
前一阵子，统计**网址时，Google Analytics（GA） 和量子恒道统计（也称量子统计），数据有较大的偏差，仔细找相关资料研究了下，总结如下：
为何GA和量子网站统计（量子统计前身为雅虎统计）结果不同？
首先：没有一种网站统计工具能保证百分之百的准确出现该问题可能有以下几个原因：（1）不同的统计分析系统的算法机制不同；（2）统计代码放置的位置和前后
- 【Linux命令三】Top命令
bit1129
linux命令
Linux的Top命令类似于Windows的任务管理器，可以查看当前系统的运行情况，包括CPU、内存的使用情况等。如下是一个Top命令的执行结果：
top - 21:22:04 up 1 day, 23:49, 1 user, load average: 1.10, 1.66, 1.99
Tasks: 202 total, 4 running, 198 sl
- spring四种依赖注入方式
白糖_
spring
平常的java开发中，程序员在某个类中需要依赖其它类的方法，则通常是new一个依赖类再调用类实例的方法，这种开发存在的问题是new的类实例不好统一管理，spring提出了依赖注入的思想，即依赖类不由程序员实例化，而是通过spring容器帮我们new指定实例并且将实例注入到需要该对象的类中。依赖注入的另一种说法是“控制反转”，通俗的理解是：平常我们new一个实例，这个实例的控制权是我
- angular.injector
boyitech
AngularJSAngularJS API
angular.injector
描述: 创建一个injector对象, 调用injector对象的方法可以获得angular的service, 或者用来做依赖注入. 使用方法: angular.injector(modules, [strictDi]) 参数详解: Param Type Details mod
- java-同步访问一个数组Integer[10]，生产者不断地往数组放入整数1000，数组满时等待；消费者不断地将数组里面的数置零，数组空时等待
bylijinnan
Integer
public class PC {
/**
* 题目：生产者-消费者。
* 同步访问一个数组Integer[10]，生产者不断地往数组放入整数1000，数组满时等待；消费者不断地将数组里面的数置零，数组空时等待。
*/
private static final Integer[] val=new Integer[10];
private static
- 使用Struts2.2.1配置
Chen.H
apachespringWebxmlstruts
Struts2.2.1 需要如下 jar包: commons-fileupload-1.2.1.jar commons-io-1.3.2.jar commons-logging-1.0.4.jar freemarker-2.3.16.jar javassist-3.7.ga.jar ognl-3.0.jar spring.jar
struts2-core-2.2.1.jar struts2-sp
- [职业与教育]青春之歌
comsci
教育
每个人都有自己的青春之歌............但是我要说的却不是青春...
大家如果在自己的职业生涯没有给自己以后创业留一点点机会,仅仅凭学历和人脉关系,是难以在竞争激烈的市场中生存下去的....
&nbs
- oracle连接(join)中使用using关键字
daizj
JOINoraclesqlusing
在oracle连接(join)中使用using关键字
34. View the Exhibit and examine the structure of the ORDERS and ORDER_ITEMS tables.
Evaluate the following SQL statement:
SELECT oi.order_id, product_id, order_date
FRO
- NIO示例
daysinsun
nio
NIO服务端代码：
public class NIOServer {
private Selector selector;
public void startServer(int port) throws IOException {
ServerSocketChannel serverChannel = ServerSocketChannel.open(
- C语言学习homework1
dcj3sjt126com
chomework
0、 课堂练习做完
1、使用sizeof计算出你所知道的所有的类型占用的空间。
int x;
sizeof(x);
sizeof(int);
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int x1;
char x2;
double x3;
float x4;
printf(&quo
- select in order by , mysql排序
dcj3sjt126com
mysql
If i select like this:
SELECT id FROM users WHERE id IN(3,4,8,1);
This by default will select users in this order
1,3,4,8,
I would like to select them in the same order that i put IN() values so:
- 页面校验-新建项目
fanxiaolong
页面校验
$(document).ready(
function() {
var flag = true;
$('#changeform').submit(function() {
var projectScValNull = true;
var s ="";
var parent_id = $("#parent_id").v
- Ehcache（02）——ehcache.xml简介
234390216
ehcacheehcache.xml简介
ehcache.xml简介
ehcache.xml文件是用来定义Ehcache的配置信息的，更准确的来说它是定义CacheManager的配置信息的。根据之前我们在《Ehcache简介》一文中对CacheManager的介绍我们知道一切Ehcache的应用都是从CacheManager开始的。在不指定配置信
- junit 4.11中三个新功能
jackyrong
java
junit 4.11中两个新增的功能，首先是注解中可以参数化，比如
import static org.junit.Assert.assertEquals;
import java.util.Arrays;
import org.junit.Test;
import org.junit.runner.RunWith;
import org.junit.runn
- 国外程序员爱用苹果Mac电脑的10大理由
php教程分享
windowsPHPunixMicrosoftperl
Mac 在国外很受欢迎，尤其是在 设计/web开发/IT 人员圈子里。普通用户喜欢 Mac 可以理解，毕竟 Mac 设计美观，简单好用，没有病毒。那么为什么专业人士也对 Mac 情有独钟呢？从个人使用经验来看我想有下面几个原因：
1、Mac OS X 是基于 Unix 的
这一点太重要了，尤其是对开发人员，至少对于我来说很重要，这意味着Unix 下一堆好用的工具都可以随手捡到。如果你是个 wi
- 位运算、异或的实际应用
wenjinglian
位运算
一． 位操作基础，用一张表描述位操作符的应用规则并详细解释。
二． 常用位操作小技巧，有判断奇偶、交换两数、变换符号、求绝对值。
三． 位操作与空间压缩，针对筛素数进行空间压缩。
&n
- weblogic部署项目出现的一些问题（持续补充中……）
Everyday都不同
weblogic部署失败
好吧，weblogic的问题确实……
问题一：
org.springframework.beans.factory.BeanDefinitionStoreException: Failed to read candidate component class: URL [zip:E:/weblogic/user_projects/domains/base_domain/serve
- tomcat7性能调优（01）
toknowme
tomcat7
Tomcat优化： 1、最大连接数最大线程等设置
<Connector port="8082" protocol="HTTP/1.1"
useBodyEncodingForURI="t
- PO VO DAO DTO BO TO概念与区别
xp9802
javaDAO设计模式bean领域模型
O/R Mapping 是 Object Relational Mapping（对象关系映射）的缩写。通俗点讲，就是将对象与关系数据库绑定，用对象来表示关系数据。在O/R Mapping的世界里，有两个基本的也是重要的东东需要了解，即VO，PO。
它们的关系应该是相互独立的，一个VO可以只是PO的部分，也可以是多个PO构成，同样也可以等同于一个PO（指的是他们的属性）。这样，PO独立出来，数据持
