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一、前言在互联网时代,数据成为了宝贵的资源。猫眼电影作为国内知名的电影信息平台,拥有海量的电影数据和用户评论,这些数据蕴含着丰富的信息,对于电影爱好者、研究人员以及相关行业从业者都具有极高的价值。通过Python爬虫技术,我们可以抓取猫眼电影的详细信息,包括电影评论,并进行情感分析和评分预测,从而深入挖掘数据背后的价值。本文将详细讲解如何实现这一过程,从环境搭建到数据处理与分析,助你轻松掌握Pyt
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- Python 爬虫实战:猫眼电影登录与票房数据爬取(请求签名算法解析)
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一、引言猫眼电影作为国内知名的电影票务平台,提供了丰富的电影票房数据和影评信息。通过Python爬虫技术,我们可以抓取猫眼电影的票房数据,进行数据分析和可视化展示。本文将详细介绍如何使用Python爬虫技术抓取猫眼电影的票房数据,并解析请求签名算法,实现合法合规的数据采集。二、项目背景与目标2.1项目背景猫眼电影平台拥有海量的电影票房数据和用户评价,这些数据对于电影行业从业者、研究人员以及普通观众
- MATLAB NLP 工具箱 文本预处理教程
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前面爬完网站信息图片之后,今天的又有了个小目标,最近的电影哪吒很火,去豆瓣上看了一下影评,决定了今天主要是实现Python第三个项目:爬取豆瓣《哪吒之魔童降世》短评,然后下载在excel表格里面查看。在网上找了一个开源的小例子,但是豆瓣的网页结构以及有所调整,爬到的时间和评论都是空的,对代码进行了一些修改,可以爬取豆瓣最新的网页里面某部电影的短评,如果需要其他电影短评,直接改一下参数链接即可。#_
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前言在自然语言处理(NLP)领域中,情感分析是一项非常常见的任务。它的目标是判断文本的情感倾向,例如在社交媒体上的评论、产品评价、电影评论等数据中,识别文本是正面的、负面的,还是中性的。与传统的二分类情感分析不同,许多应用场景下需要将情感分为更多类别,例如正面、负面和中性,这就是所谓的多分类情感分析。本指南将带你一步步使用BERT(BidirectionalEncoderRepresentatio
- Python爬虫实战:获取douban最新战争电影评论数据并分析,为影评人提供素材
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一、系统架构设计与关键技术定义1.1网络爬虫技术定义网络爬虫(WebCrawler)是一种按照一定规则自动抓取万维网信息的程序或脚本,核心功能包括:HTTP请求:通过requests库模拟浏览器发送请求,遵循豆瓣服务器响应协议页面解析:利用BeautifulSoup解析HTML文档,提取结构化数据(如评论内容、评分等)状态管理:维护请求队列、处理Cookie/Session,应对动态网页渲染1.2
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土星,是太阳系八大行星之一,在地球上就可以观测到的行星。土星是一颗气态行星,与木星、天王星和海王星一样,属于类木行星。土星比地球大得多,直径120540km(约地球的9.5倍),质量5.69*10^26kg,表面温度-191.15℃~-130.15℃,非常寒冷。土星以平均每秒9.64公里的速度斜着身子绕太阳公转,其轨道半径约为14亿公里,公转速度较慢,绕太阳一周需29.5年,可是它的自转速度很快,
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自然语言处理入门:BERT情感分析实战(附完整代码+原理详解)摘要:本文为零基础读者系统讲解自然语言处理(NLP)核心原理,基于BERT模型实现电影评论情感分析实战项目。从词向量到Transformer架构,包含数据预处理、模型微调、性能评估全流程详解,助你快速掌握NLP开发技能!关键词:自然语言处理、BERT、Transformer、情感分析、PyTorch一、为什么选择情感分析作为NLP入门项
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目录前言设计思路一、课题背景与意义二、算法理论原理2.1自然语言处理2.2情感分析三、检测的实现3.1数据集3.2实验环境搭建3.3实验及结果分析最后前言大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺利通过和节省时间与精力投入到
- MovieLens 数据集介绍与下载指南
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看了姜文的一步之遥的影评.顺便看了一下关于他的其他作品的解析吧,算是类似的视频.感觉这个人很有意思,拍的电影和很有意思.可以拍一些观众容易懂的,赚钱的.但是,没有迎合,不过也用让子弹飞证明了自己可以排出赚钱的那种电影.一步之遥的一个贴吧解读,挺有意思.然后又看了高晓松采访姜文的晓说.一个人的成长和他所处的时代背景是有关系的.感兴趣的可以看一下.姜文说的关于史书.资治通鉴和史记的个人评价,我觉得让我
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本文是关于另一篇文章TensorFlow自然语言处理深度解析:从理论到工业级实践-CSDN博客的后续,以下是一个完整的、可执行的TensorFlowNLP代码实现,整合了文章中提到的核心技术点(注意力机制、BERT实现、混合精度训练、模型量化等),基于IMDB电影评论数据集构建文本分类系统:importtensorflowastfimporttensorflow_hubashubimportten
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一、性能分析指标1.准确性指标(AccuracyMetrics)衡量推荐系统预测评分的准确性,包括:✅RMSE(均方根误差,RootMeanSquaredError)解释:衡量预测评分(\hat{r}_i)和真实评分(r_i)之间的偏差,数值越低表示误差越小。适用场景:适用于评分预测任务,比如电影评分推荐(1~5星)。缺点:对大误差更敏感,如果有极端值(outliers),RMSE可能会偏大。✅M
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高级查询和连接1341.电影评分表:Movies+---------------+---------+|ColumnName|Type|+---------------+---------+|movie_id|int||title|varchar|+---------------+---------+movie_id是这个表的主键(具有唯一值的列)。title是电影的名字。表:Users+----
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WindowsWhistler是微软基于Windows2000的代码的下一代Windows产品,内核版本为WindowsNT5.1。从2000年下半年开始研发。开发团队是由WindowsNeptune(海王星)、Odyssey(奥德赛)的团队组合成的新开发团队。当时Whistler原本计划在2001年以后推出四个版本,包括:Personal、Professional、Server和Advanced
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任务:爬取豆瓣最受欢迎的250个电影的资料链接:豆瓣电影Top250用浏览器打开后,使用F12或鼠标右键--检查,查看网页的源代码,分析网页结构,如下图所示:分析后得知:1.电影名位于class为hd的div中,里边嵌套中一层a标签和span标签,最终目的地为;2.电影评分位于class_="rating_num"的span中;3.电影资料位于class_="bd"的div中;参见下图:下面通过编
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一、为什么选择HuggingFace?HuggingFace生态提供:30,000+预训练模型(BERT、GPT、T5等)统一的TransformerAPI接口快速实现下游任务迁移企业级部署工具(Optimum、InferenceEndpoints)二、文本分类实战:IMDB影评情感分析1.环境安装与数据准备pipinstalltransformersdatasetsevaluateacc
- Python 爬虫实战:电影评论数据抓取与自然语言处理
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引言作为一名对电影数据和自然语言处理感兴趣的内容创作者,我决定利用Python爬虫技术抓取IMDb上的电影评论数据,并进行自然语言处理分析。这不仅可以帮助我们了解观众对电影的反馈,还能为电影制作方提供有价值的参考。一、项目背景IMDb(互联网电影数据库)是全球最大的电影数据库,用户可以在上面查看电影信息和用户评论。本项目旨在爬取IMDb上的电影评论,并对评论进行自然语言处理(NLP),以提取情感、
- 基于pandas的哪吒2电影评论数据分析
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一、项目背景《哪吒2》作为国产动画电影的续作,凭借前作积累的口碑与IP效应,上映后引发广泛讨论。为深入理解观众对影片的真实反馈,挖掘市场评价中的关键信息,本项目基于电影评论数据集,从评分、情感倾向、地域分布、时间趋势等多维度展开分析,旨在为电影制作方、宣发团队及行业研究者提供数据驱动的决策支持。二、分析目标观众评价洞察:解析评分分布与情感倾向,识别影片的核心优势与争议点。用户行为分析:探索评论时间
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Python与数据可视化案例:电影评分可视化电影评分数据的魅力:为什么可视化很重要数据收集:如何获取电影评分数据使用API接口网络爬虫技术数据清洗与预处理:让数据变得干净整洁可视化实战:用Matplotlib和Seaborn绘制电影评分图表电影评分数据的魅力:为什么可视化很重要对于电影爱好者而言,电影评分不仅仅是数字那么简单,它承载着无数影迷的期待与梦想。想象一下,当你站在电影院门口,面对琳琅满目
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一、安装调用所要用到的库函数importrequestsfrombs4importBeautifulSoup二、自定义根据每页影评的url爬取影评的方法#1.请求urldefgetData(url):三、请求头为字典格式headers={ 'User-Agent':'Mozilla/5.0(WindowsNT10.0;Win64;x64)AppleWebKit/537.36(KHTML,l
- 基于Python豆瓣电影评论的数据处理与分析
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基于Python豆瓣电影评论的数据处理与分析作者:禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍1.1豆瓣电影评论数据的价值1.1.1反映观众观影偏好1.1.2影响电影市场走向1.1.3为推荐系统提供数据支持1.2Python在数据处理与分析中的优势1.2.1丰富的数据处理库1.2.2强大的数据分析和可视化能力1.2.3简洁高效的语法1.3本文的研究目的和意义1.3.1探索豆瓣电影评论数据的特点1.3.2实践
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深度学习-自学之路深度学习自然语言处理人工智能
一、如果我们要做这个项目,第一步我们要做的就是需要有对应的训练数据集。这里提供两个数据集,一个是原始评论数据集《reviews.txt》,以及对应的评论是消极还是积极的数据集《labels.txt》,下面的程序就是找到这两个数据集,并把对应的数据集的内容分别赋值给reviews和labelsdefpretty_print_review_and_label(i):print(labels[i]+"\
- 零基础入门机器学习 -- 第二章机器学习的基本流程
山海青风
#机器学习机器学习python人工智能
1.机器学习的五个基本步骤在机器学习项目中,我们通常遵循以下步骤:收集数据:获取数据集,例如从文件、数据库或在线资源。清洗和预处理数据:处理缺失值、去除异常数据、转换数据格式等。选择合适的模型:不同任务适合不同模型,如分类使用逻辑回归、决策树等。训练模型:让模型从数据中学习模式并调整参数。评估模型:检查模型的准确率,以判断效果是否良好。本章会通过电影评分预测的示例,帮助你快速体验从数据到模型的基本
- 深度学习-情感分析
小赖同学啊
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以下将分别使用PyTorch和TensorFlow框架实现基于深度学习的情感分析,这里以影评的情感分析为例,数据集使用IMDB影评数据集。使用PyTorch实现1.安装必要的库pipinstalltorchtorchtextspacypython-mspacydownloaden_core_web_sm2.代码实现importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.o
- 大语言模型常见任务及评测数据集汇总(一):70 余个数据集!
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1.文本分类1.1.中文文本分类数据集:THUCNews:清华大学推出的中文新闻文本数据集,包含了74万篇新闻文章,覆盖了10个类别。LCQMC:哈尔滨工业大学发布的数据集,主要用于中文句子匹配任务,也常用于文本分类。BQCorpus:同样用于中文句子匹配,也可用于文本分类。1.2.英文文本分类数据集:IMDb:包含50,000条影评数据,分为正面和负面两类,常用于情感分析。20Newsgroup
- 如何使用 Python 爬虫获取猫眼电影数据:电影评分与评论分析
Python爬虫项目
2025年爬虫实战项目python爬虫开发语言数据分析数据挖掘
引言随着互联网的快速发展,越来越多的人开始使用各种在线平台来了解电影信息,猫眼电影作为一个非常流行的在线电影票务平台,提供了详细的电影评分、评论和票房数据。这些数据对于影迷、电影行业从业者、市场分析人员等群体来说都非常有价值。通过爬取猫眼电影平台上的数据,我们可以分析电影的市场表现、用户反馈以及电影的评分趋势。本篇博客将详细介绍如何使用Python爬虫技术获取猫眼电影平台上的电影数据,重点关注电影
- LeetCode[Math] - #66 Plus One
Cwind
javaLeetCode题解AlgorithmMath
原题链接:#66 Plus One
要求:
给定一个用数字数组表示的非负整数,如num1 = {1, 2, 3, 9}, num2 = {9, 9}等,给这个数加上1。
注意:
1. 数字的较高位存在数组的头上,即num1表示数字1239
2. 每一位(数组中的每个元素)的取值范围为0~9
难度:简单
分析:
题目比较简单,只须从数组
- JQuery中$.ajax()方法参数详解
AILIKES
JavaScriptjsonpjqueryAjaxjson
url: 要求为String类型的参数,(默认为当前页地址)发送请求的地址。
type: 要求为String类型的参数,请求方式(post或get)默认为get。注意其他http请求方法,例如put和 delete也可以使用,但仅部分浏览器支持。
timeout: 要求为Number类型的参数,设置请求超时时间(毫秒)。此设置将覆盖$.ajaxSetup()方法的全局
- JConsole & JVisualVM远程监视Webphere服务器JVM
Kai_Ge
JVisualVMJConsoleWebphere
JConsole是JDK里自带的一个工具,可以监测Java程序运行时所有对象的申请、释放等动作,将内存管理的所有信息进行统计、分析、可视化。我们可以根据这些信息判断程序是否有内存泄漏问题。
使用JConsole工具来分析WAS的JVM问题,需要进行相关的配置。
首先我们看WAS服务器端的配置.
1、登录was控制台https://10.4.119.18
- 自定义annotation
120153216
annotation
Java annotation 自定义注释@interface的用法 一、什么是注释
说起注释,得先提一提什么是元数据(metadata)。所谓元数据就是数据的数据。也就是说,元数据是描述数据的。就象数据表中的字段一样,每个字段描述了这个字段下的数据的含义。而J2SE5.0中提供的注释就是java源代码的元数据,也就是说注释是描述java源
- CentOS 5/6.X 使用 EPEL YUM源
2002wmj
centos
CentOS 6.X 安装使用EPEL YUM源1. 查看操作系统版本[root@node1 ~]# uname -a Linux node1.test.com 2.6.32-358.el6.x86_64 #1 SMP Fri Feb 22 00:31:26 UTC 2013 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux [root@node1 ~]#
- 在SQLSERVER中查找缺失和无用的索引SQL
357029540
SQL Server
--缺失的索引
SELECT avg_total_user_cost * avg_user_impact * ( user_scans + user_seeks ) AS PossibleImprovement ,
last_user_seek ,
 
- Spring3 MVC 笔记(二) —json+rest优化
7454103
Spring3 MVC
接上次的 spring mvc 注解的一些详细信息!
其实也是一些个人的学习笔记 呵呵!
- 替换“\”的时候报错Unexpected internal error near index 1 \ ^
adminjun
java“\替换”
发现还是有些东西没有刻子脑子里,,过段时间就没什么概念了,所以贴出来...以免再忘...
在拆分字符串时遇到通过 \ 来拆分,可是用所以想通过转义 \\ 来拆分的时候会报异常
public class Main {
/*
- POJ 1035 Spell checker(哈希表)
aijuans
暴力求解--哈希表
/*
题意:输入字典,然后输入单词,判断字典中是否出现过该单词,或者是否进行删除、添加、替换操作,如果是,则输出对应的字典中的单词
要求按照输入时候的排名输出
题解:建立两个哈希表。一个存储字典和输入字典中单词的排名,一个进行最后输出的判重
*/
#include <iostream>
//#define
using namespace std;
const int HASH =
- 通过原型实现javascript Array的去重、最大值和最小值
ayaoxinchao
JavaScriptarrayprototype
用原型函数(prototype)可以定义一些很方便的自定义函数,实现各种自定义功能。本次主要是实现了Array的去重、获取最大值和最小值。
实现代码如下:
<script type="text/javascript">
Array.prototype.unique = function() {
var a = {};
var le
- UIWebView实现https双向认证请求
bewithme
UIWebViewhttpsObjective-C
什么是HTTPS双向认证我已在先前的博文 ASIHTTPRequest实现https双向认证请求
中有讲述,不理解的读者可以先复习一下。本文是用UIWebView来实现对需要客户端证书验证的服务请求,网上有些文章中有涉及到此内容,但都只言片语,没有讲完全,更没有完整的代码,让人困扰不已。但是此知
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(Redis高级应用之事务处理、持久化操作、pub_sub、虚拟内存)
bijian1013
redis数据库NoSQL
3.事务处理
Redis对事务的支持目前不比较简单。Redis只能保证一个client发起的事务中的命令可以连续的执行,而中间不会插入其他client的命令。当一个client在一个连接中发出multi命令时,这个连接会进入一个事务上下文,该连接后续的命令不会立即执行,而是先放到一个队列中,当执行exec命令时,redis会顺序的执行队列中
- 各数据库分页sql备忘
bingyingao
oraclesql分页
ORACLE
下面这个效率很低
SELECT * FROM ( SELECT A.*, ROWNUM RN FROM (SELECT * FROM IPAY_RCD_FS_RETURN order by id desc) A ) WHERE RN <20;
下面这个效率很高
SELECT A.*, ROWNUM RN FROM (SELECT * FROM IPAY_RCD_
- 【Scala七】Scala核心一:函数
bit1129
scala
1. 如果函数体只有一行代码,则可以不用写{},比如
def print(x: Int) = println(x)
一行上的多条语句用分号隔开,则只有第一句属于方法体,例如
def printWithValue(x: Int) : String= println(x); "ABC"
上面的代码报错,因为,printWithValue的方法
- 了解GHC的factorial编译过程
bookjovi
haskell
GHC相对其他主流语言的编译器或解释器还是比较复杂的,一部分原因是haskell本身的设计就不易于实现compiler,如lazy特性,static typed,类型推导等。
关于GHC的内部实现有篇文章说的挺好,这里,文中在RTS一节中详细说了haskell的concurrent实现,里面提到了green thread,如果熟悉Go语言的话就会发现,ghc的concurrent实现和Go有点类
- Java-Collections Framework学习与总结-LinkedHashMap
BrokenDreams
LinkedHashMap
前面总结了java.util.HashMap,了解了其内部由散列表实现,每个桶内是一个单向链表。那有没有双向链表的实现呢?双向链表的实现会具备什么特性呢?来看一下HashMap的一个子类——java.util.LinkedHashMap。
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-抽象工厂模式-Abstract Factory
bylijinnan
abstract
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;
/*
* Abstract Factory Pattern
* 抽象工厂模式的目的是:
* 通过在抽象工厂里面定义一组产品接口,方便地切换“产品簇”
* 这些接口是相关或者相依赖的
- 压暗面部高光
cherishLC
PS
方法一、压暗高光&重新着色
当皮肤很油又使用闪光灯时,很容易在面部形成高光区域。
下面讲一下我今天处理高光区域的心得:
皮肤可以分为纹理和色彩两个属性。其中纹理主要由亮度通道(Lab模式的L通道)决定,色彩则由a、b通道确定。
处理思路为在保持高光区域纹理的情况下,对高光区域着色。具体步骤为:降低高光区域的整体的亮度,再进行着色。
如果想简化步骤,可以只进行着色(参看下面的步骤1
- Java VisualVM监控远程JVM
crabdave
visualvm
Java VisualVM监控远程JVM
JDK1.6开始自带的VisualVM就是不错的监控工具.
这个工具就在JAVA_HOME\bin\目录下的jvisualvm.exe, 双击这个文件就能看到界面
通过JMX连接远程机器, 需要经过下面的配置:
1. 修改远程机器JDK配置文件 (我这里远程机器是linux).
 
- Saiku去掉登录模块
daizj
saiku登录olapBI
1、修改applicationContext-saiku-webapp.xml
<security:intercept-url pattern="/rest/**" access="IS_AUTHENTICATED_ANONYMOUSLY" />
<security:intercept-url pattern=&qu
- 浅析 Flex中的Focus
dsjt
htmlFlexFlash
关键字:focus、 setFocus、 IFocusManager、KeyboardEvent
焦点、设置焦点、获得焦点、键盘事件
一、无焦点的困扰——组件监听不到键盘事件
原因:只有获得焦点的组件(确切说是InteractiveObject)才能监听到键盘事件的目标阶段;键盘事件(flash.events.KeyboardEvent)参与冒泡阶段,所以焦点组件的父项(以及它爸
- Yii全局函数使用
dcj3sjt126com
yii
由于YII致力于完美的整合第三方库,它并没有定义任何全局函数。yii中的每一个应用都需要全类别和对象范围。例如,Yii::app()->user;Yii::app()->params['name'];等等。我们可以自行设定全局函数,使得代码看起来更加简洁易用。(原文地址)
我们可以保存在globals.php在protected目录下。然后,在入口脚本index.php的,我们包括在
- 设计模式之单例模式二(解决无序写入的问题)
come_for_dream
单例模式volatile乱序执行双重检验锁
在上篇文章中我们使用了双重检验锁的方式避免懒汉式单例模式下由于多线程造成的实例被多次创建的问题,但是因为由于JVM为了使得处理器内部的运算单元能充分利用,处理器可能会对输入代码进行乱序执行(Out Of Order Execute)优化,处理器会在计算之后将乱序执行的结果进行重组,保证该
- 程序员从初级到高级的蜕变
gcq511120594
框架工作PHPandroidhtml5
软件开发是一个奇怪的行业,市场远远供不应求。这是一个已经存在多年的问题,而且随着时间的流逝,愈演愈烈。
我们严重缺乏能够满足需求的人才。这个行业相当年轻。大多数软件项目是失败的。几乎所有的项目都会超出预算。我们解决问题的最佳指导方针可以归结为——“用一些通用方法去解决问题,当然这些方法常常不管用,于是,唯一能做的就是不断地尝试,逐个看看是否奏效”。
现在我们把淫浸代码时间超过3年的开发人员称为
- Reverse Linked List
hcx2013
list
Reverse a singly linked list.
/**
* Definition for singly-linked list.
* public class ListNode {
* int val;
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* ListNode(int x) { val = x; }
* }
*/
p
- Spring4.1新特性——数据库集成测试
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Spring4.1新特性——综述
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Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
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- C# Ajax上传图片同时生成微缩图(附Demo)
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1.Ajax无刷新上传图片,详情请阅我的这篇文章。(jquery + c# ashx)
2.C#位图处理 System.Drawing。
3.最新demo支持IE7,IE8,Fir
- Java list三种遍历方法性能比较
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从c/c++语言转向java开发,学习java语言list遍历的三种方法,顺便测试各种遍历方法的性能,测试方法为在ArrayList中插入1千万条记录,然后遍历ArrayList,发现了一个奇怪的现象,测试代码例如以下:
package com.hisense.tiger.list;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Iterator;
- 300个涵盖IT各方面的免费资源(上)——商业与市场篇
shoothao
seo商业与市场IT资源免费资源
A.网站模板+logo+服务器主机+发票生成
HTML5 UP:响应式的HTML5和CSS3网站模板。
Bootswatch:免费的Bootstrap主题。
Templated:收集了845个免费的CSS和HTML5网站模板。
Wordpress.org|Wordpress.com:可免费创建你的新网站。
Strikingly:关注领域中免费无限的移动优
- localStorage、sessionStorage
uule
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W3School 例子
HTML5 提供了两种在客户端存储数据的新方法:
localStorage - 没有时间限制的数据存储
sessionStorage - 针对一个 session 的数据存储
之前,这些都是由 cookie 完成的。但是 cookie 不适合大量数据的存储,因为它们由每个对服务器的请求来传递,这使得 cookie 速度很慢而且效率也不