- NLP 与 Python:构建知识图谱实战案例
MobotStone
知识图谱自然语言处理python
概括积累了一两周,好久没做笔记了,今天,我将展示在之前两周的实战经验:如何使用Python和自然语言处理构建知识图谱。网络图是一种数学结构,用于表示点之间的关系,可通过无向/有向图结构进行可视化展示。它是一种将相关节点映射的数据库形式。知识库是来自不同来源信息的集中存储库,如维基百科、百度百科等。知识图谱是一种采用图形数据模型的知识库。简单来说,它是一种特殊类型的网络图,用于展示现实世界实体、事实
- 知识图谱实战导论:从什么是KG到LLM与KG/DB的结合实战
v_JULY_v
论文代码实战知识图谱数据库KBQA
前言本文侧重讲解:什么是知识图谱LLM与langchain/数据库/知识图谱的结合应用比如,虽说基于知识图谱的问答早在2019年之前就有很多研究了,但谁会想到今年KBQA因为LLM如此突飞猛进呢第一部分知识图谱入门导论//待更..第二部分LLM与知识图谱的结合2.1LLM为何要与知识图谱相结合通过本文之前或本博客内之前的内容可知,由于大部分LLM都是基于过去互联网旧的预训练语料训练、推理而来,由此
- 知识图谱实战应用28-基于py2neo的ICD-11疾病分类的知识图谱的查询与问答实战应用
微学AI
知识图谱实战应用知识图谱分类人工智能ICD-11
大家好,我是微学AI,今天给大家介绍一下知识图谱实战应用28-基于py2neo的ICD-11疾病分类的知识图谱的查询与问答实战应用。使用基于py2neo的ICD-11疾病分类知识图谱,我们能够像探索一座生物医学宇宙般,穿梭在各种疾病之间。这个神奇的图谱可以帮助我们揭示各种疾病之间复杂而微妙的联系。就像一位专业的侦探,我们可以通过查询和问答系统去追踪并发现新的、未知的关联。这个系统是一个强大而灵活的
- 知识图谱实战应用27-基于多模态数据的洪涝灾害知识图谱构建与实际应用
微学AI
知识图谱实战应用知识图谱人工智能洪涝灾害py2neo
大家好,我是微学AI,今天给大家介绍一下知识图谱实战应用27-基于多模态数据的洪涝灾害知识图谱构建与实际应用。今年以来,很多省份都经历了暴雨肆虐,并造成了洪涝灾害,洪涝灾害是一种常见而严重的自然灾害,对人类社会和环境造成了巨大的影响。为了有效地应对洪涝灾害,构建一个基于多模态数据的洪涝灾害知识图谱具有重要的意义。多模态数据是指包含了不同类型和形式的数据,如遥感影像、气象数据、水文数据、地理信息等。
- 知识图谱实战应用26-基于知识图谱构建《本草纲目》的中药查询与推荐项目应用
微学AI
知识图谱实战应用知识图谱人工智能本草纲目
大家好,我是微学AI,今天给大家介绍一下知识图谱实战应用26-基于知识图谱构建《本草纲目》的中药查询与推荐项目应用,本文通过Py2neo连接到知识图谱数据库,系统实现了中药的快速查询、关系分析、智能推荐和知识展示等功能。用户可以输入中药的名称或特征进行查询,系统将从知识图谱中检索相关信息返回匹配的中药。利用Py2neo提供的图数据库功能,可以分析中药之间的关系,揭示其属性关系、相互作用和药理关联。
- 知识图谱实战应用25-基于py2neo的超市商品的图谱构建与商品推荐系统的实现
微学AI
知识图谱实战应用知识图谱人工智能py2neo推荐算法
大家好,我是微学AI,今天给大家介绍一下知识图谱实战应用25-基于py2neo的超市商品的图谱构建与商品推荐系统的实现,本篇文章,我将指导大家如何使用py2neo和Neo4j构建一个实用的超市商品知识图谱和推荐系统。该系统可以帮助用户快速找到感兴趣的商品,并提供个性化的推荐服务。目录数据样例与解析py2neo与Neo4j的安装与配置数据导入Neo4j构建知识图谱商品推荐算法完整代码结论1.数据样例
- 知识图谱实战应用24-基于py2neo的学生个性化课程的推荐系统
微学AI
知识图谱实战应用知识图谱人工智能个性化推荐推荐算法neo4j
大家好,我是微学AI,今天给大家介绍一下知识图谱实战应用24-基于py2neo的学生个性化课程的推荐系统,本项目利用知识图谱技术来提供个性化的在线学习体验,构建了一个包含数百门课程和学习资源的知识图谱,通过分析用户的学习历史、兴趣和能力,为每个学生生成个性化的学习路径和推荐内容。学生可以根据自己的需求和兴趣选择课程,并且系统会不断调整推荐内容以适应学生的学习进度和偏好,提供更好的学习体验和效果。这
- 知识图谱实战应用23-【知识图谱的高级用法】Neo4j图算法的Cypher查询语句实例
微学AI
知识图谱实战应用知识图谱neo4j算法图算法
大家好,我是微学AI,今天给大家介绍一下知识图谱实战应用23-【知识图谱的高级用法】Neo4j图算法的Cypher查询语句实例,Neo4j图算法是一套在Neo4j图数据库上运行的算法集合。这些算法专门针对图数据结构进行设计,用于分析、查询和处理图数据。图算法可以帮助我们发现图中的模式、关系、聚类以及其他有用的信息。目录Neo4j图算法Neo4j图算法的Cypher查询algo算法库安装总结Neo4
- 知识图谱实战应用22-数据导入技巧与基于py2neo的金融领域风险评估的应用
微学AI
知识图谱实战应用知识图谱金融人工智能导入技巧风险评估
大家好,我是微学AI,今天给大家介绍一下知识图谱实战应用22-数据导入技巧与基于py2neo的金融领域风险评估的应用。本文的金融领域风险评估的应用旨在利用知识图谱技术对金融风险进行评估和管理。该项目利用py2neo库与Neo4j图数据库进行交互,构建一个金融领域的知识图谱,并根据图谱中的实体和关系进行风险评估分析。目录引言什么是知识图谱Py2neo简介金融数据样例导入数据到Neo4j图数据库利用知
- 知识图谱实战应用21-基于Py2neo的知识图谱的华语音乐的推荐系统
微学AI
知识图谱实战应用知识图谱人工智能华语音乐推荐系统
大家好,我是微学AI,今天给大家介绍一下知识图谱实战应用21-基于Py2neo的知识图谱的华语音乐的推荐系统,本文将构建一个华语音乐的知识图谱,这个过程包括收集华语音乐相关的数据,例如歌曲、艺术家、专辑等信息,并将这些信息建模为知识图谱中的实体和属性。可以使用Py2neo库来连接到图数据库,并编写代码将数据导入到知识图谱中。接下来,利用知识图谱中的信息来进行音乐推荐。首先,我们可以基于用户的历史听
- 知识图谱实战应用20-基于知识图谱的中文图书的查询与推荐系统
微学AI
知识图谱实战应用知识图谱人工智能中文图书py2neo
大家好,我是微学AI,今天给大家介绍一下知识图谱实战应用20-基于知识图谱的中文图书的查询与推荐系统,本文将详细介绍如何使用Py2neo构建一个基于知识图谱的中文图书推荐应用项目。我们将首先介绍知识图谱和Py2neo的相关概念,然后通过实际的数据和代码演示如何导入中文图书数据到Neo4j图数据库中,最后实现一个输入中文图书,系统推荐相关图书的功能。目录知识图谱简介Py2neo简介项目需求分析数据样
- 知识图谱实战应用16-知识图谱在化学物质结构上的应用,快速查找化学分子式与结构
微学AI
知识图谱实战应用知识图谱人工智能化学结构
大家好,我是微学AI,今天给大家介绍一下知识图谱实战应用16-知识图谱在化学物质结构上的应用,快速查找化学分子式与结构。在化学领域,知识图谱可以应用于化学物质结构上。化学物质结构主要指分子结构和化学键的组成情况。知识图谱可以将化学物质结构的相关数据以图谱的形式展现出来,便于人们查看、比较和分析化学物质结构的差异和联系。目录引言项目背景数据准备CSV数据样例知识图谱构建导入Neo4j图数据库使用Py
- 知识图谱实战应用15-知识图谱在生物基因学上的应用,实现基因与疾病关联查询
微学AI
知识图谱实战应用知识图谱人工智能机器学习生物基因
大家好,我是微学AI,今天给大家介绍一下知识图谱实战应用15-知识图谱在生物基因学上的应用,实现基因与疾病关联查询。知识图谱在生物基因学中的应用非常广泛,可以帮助研究人员更好地理解和发现基因与疾病之间的关联关系,并推进相关领域的发展。目录引言知识图谱简介生物学领域数据样例实现方法代码实现结论1.引言随着生物学领域数据的快速增长,如何有效地组织和管理这些数据成为了一个重要的问题。知识图谱作为一种新型
- 知识图谱实战项目14-企业相关文件管理领域的应用
微学AI
知识图谱实战应用知识图谱neo4j人工智能企业文件管理
大家好,我是微学AI,今天给大家介绍一下知识图谱实战项目14-企业相关文件管理领域的应用,企业相关文件管理是一个非常重要的领域,其目的是为了方便企业员工管理各种类型的文档,包括办公文档、合同、图纸、设计文档等。企业文件管理对于数据的分类、存储和检索能力要求较高,且随着企业数据量的不断增长和信息化水平的提高,文件管理越来越成为企业重要的核心竞争力。知识图谱在企业文件管理领域的应用可以提供更加高效、智
- 知识图谱实战开篇-讲述知识图谱是什么,要学哪些知识,一文讲通
微学AI
知识图谱实战应用知识图谱人工智能机器学习
大家好,我是微学AI,今天给大家带来知识图谱重要讲述,讲明白什么是知识图谱,知识图谱可以做什么,需要学哪些知识,与自然语言处理的关系。很多人认为知识图谱是关系图谱,可能涉及人工智能的东西不多,其实知识图谱与自然语言处理紧密结合,与深度学习,图神经网络也是紧密结合的。一、知识图谱知识图谱(KnowledgeGraph)是一种表示现实世界中事物及其关系的语义网络,它将各种信息进行结构化的组织和编码,形
- 知识图谱实战(03):python操作neo4j实战
艾文教编程
知识图谱实战neo4j知识图谱python
Python操作Neo4j例子(官方版本)Neo4j的Python版本驱动Neo4j提供了一个Python版本的驱动包,用来连接Neo4j数据库,从而完成图数据库的增删改查操作。1、安装指定版本的驱动包(我们这里采用Neo4.x版本,同neo4j安装包保持一致即可)$pipinstallneo4j==4.4.8--upgradeneo4j版本查看(ipython)neo4j版本查看(pycharm
- 知识图谱实战应用4-知识图谱中寻找相似用户(协同过滤算法)
微学AI
知识图谱实战应用知识图谱人工智能
大家好,我是微学AI,今天给大家讲一下知识图谱中利用协同过滤算法寻找相似用户。大家会看到一个新的名词:“协同过滤”,下面来介绍一下协同过滤算法。一、协同过滤算法协同过滤算法是一种基于用户行为分析的推荐算法。它的基本思想是利用用户之间的相似性来推荐物品,即如果两个用户喜欢同一样物品,那么他们可能会喜欢相似的其他物品。协同过滤算法可以分为两种类型:基于用户的协同过滤算法和基于物品的协同过滤算法。基于用
- 《基于Tensorflow的知识图谱实战》 --- 实战文本分类与命名实体识别,快速构建知识图谱(王晓华 著)
deng_den
深度学习_TensorFlowtensorflow知识图谱
⚽开发平台:jupyterlab运行环境:python3、TensorFlow2.x《基于Tensorflow的知识图谱实战》(王晓华著)知识图谱(KnowledgeGraph)的概念由谷歌首先提出,旨在实现更智能的搜索引擎。目前,随着智能信息服务应用的不断发展,知识图谱已被广泛应用于智能搜索、智能问答、个性化推荐、情报分析、反欺诈等领域。本书选用TensorFlow2作为深度学习的框架,从基础语
- 知识图谱实战学习--[1]
all_about_fresh
学习笔记学习知识图谱pythondjango
1.学习背景上课没有好好听,现在跟着bilibili知识图谱实战教程知识图谱实战教程_哔哩哔哩_bilibili补习一下知识记录下;自己的学习笔记哈~之前记的电子笔记没有找到合适的记录软件;其实自己书写文档的功力还需要磨练,在文章逻辑思路、笔记细节等等都还有欠缺,养成一下学习习惯。2.笔记记录2.1环境要求Neo4j:一种图数据库,采用java接口3.8.8py2neo:python像java转向
- 知识图谱实战应用1-知识图谱的构建与可视化应用
微学AI
知识图谱实战应用知识图谱人工智能
大家好,今天给大家带来知识图谱实战应用1-知识图谱的构建与可视化应用。知识图谱是一种概念模型,用于表示和组织实体之间的关系,从而实现大规模的语义查询和推理。一、知识图谱的应用领域1.搜索引擎:知识图谱可以帮助搜索引擎更好地理解用户的搜索查询,提高搜索精度和准确性。谷歌的知识图谱已经将搜索引擎从传统的关键词匹配升级到了语义匹配。2.智能客服:通过利用知识图谱建立一系列问题与答案的关系,可以实现智能客
- 知识图谱关键技术及行业应用解读
花落_无声
知识图谱知识图谱
本文来自公众号PlantData知识图谱实战(ID:KGPlantData),内容整理自胡芳槐博士6月9日北理工知识图谱实战学习活动上分享的《知识图谱应用关键技术及行业应用》。今天我要分享的主题是知识图谱应用关键技术及我们在行业应用中的一些探索,其实刚刚漆老师已经给我们分享了一个非常有趣的知识图谱应用,就是佛学。那么刚刚提到的佛学考试,可能现在确实不多,但是最近大家应该能够看到,在我们的朋友圈中有
- 一文了解知识图谱能做什么、本文含Jiagu自然语言处理工具试用、知识图谱实战。
光芒再现robotliang
自然语言处理NLP知识图谱人工智能python
关于知识图谱的简介:知识图谱(KnowledgeGraph)作为大数据时代的重要设施基础,已经在下一代搜索引擎、智能问答系统,文本处理,自然语言处理等智能应用中有了广泛应用。知识图谱规范地定义了知识的存储,并且可以较为方便和高效的进行知识推理和决策。面向特定领域的知识图谱应用研究也越来越多。当前,基于机器人领域的知识图谱应用热度持续升高,但配套的智能问答系统相关技术尚不成熟。1.知识图谱部分领域的
- Neo4j入门实战之红楼梦知识图谱
小小梁的实验室
知识图谱人工智能
参考这个视频:知识图谱实战:构建红楼梦知识图谱_哔哩哔哩_bilibili项目概述:采用http://www.openkg.cn/home(开放的知识图谱)中的四大名著的人物关系数据集,采用python中的py2neo库对neo4j进行操作,从而实现四大名著人物关系知识图谱的创建。前期准备:1.安装好Neo4j可参考我之前的博客:Neo4j的下载与安装(完整详细版)_小小梁的实验室的博客-CSDN
- 知识图谱实战1:构建红楼梦人物知识图谱
Kaaaakaki
知识图谱
一、安装Neo4j在Windows环境中安装Neo4j并创建两个节点和他们之间的关系这个是先安装neo4jdesktop然后访问brower注意:neo4j和jdk的版本要对应neo4j4.x.x都要求jdk11以上我安装的是https://neo4j.com/artifact.php?name=neo4j-community-3.5.6-windows.zipjdk版本1.8下载后解压管理员方式
- 【neo4j】知识图谱实战---构建红楼梦知识图谱
Minor0218
知识图谱neo4j人工智能
本文是B站上的一个项目,网址为:https://www.bilibili.com/video/BV11k4y1y7A3一、安装neo4j之前已经安装好了neo4j,安装可以参考这篇文章:https://blog.csdn.net/weixin_42247922/article/details/102996006二、启动neo4j找到命令提示符,右键以管理员的身份运行命令行输入neo4j.batco
- 《基于Tensorflow的知识图谱实战》 --- CIFAR-10、CIFAR-100数据集解析和可视化
deng_den
深度学习_TensorFlowtensorflow人工智能python
⚽开发平台:jupyterlab运行环境:python3、tensorflow2.x第6章ResNet实现神经网络的飞跃|CIFAR-10、CIFAR-100数据集解析及可视化1.数据集获取2.数据及文件目录结构3.数据集存储数据结构4.提取数据4.1提取类别信息4.2提取图像、标签、文件名5.将图片数组转换为图片6.可视化每个类别的样本7.完整代码及其可视化结果说明:CIFAR-10、CIFAR
- 人工智能:知识图谱实战
Acegem
NLPpython人工智能人工智能知识图谱NLP
人工智能python,NLP,知识图谱,机器学习,深度学习人工智能:知识图谱实战前言一、实体建模工具Protege二、常用知识点总结1.知识图谱模型设计方法论2.知识图谱模型设计流程三、聊天机器人1.准备2.代码python,NLP,知识图谱,机器学习,深度学习人工智能:知识图谱实战前言知识图谱(KnowledgeGraph)有多重要?Google在人工智能战略中将知识图谱排在了第一位,被称为“A
- 开课吧知识图谱实战【视频代码齐全】
weixin_A1883029
知识图谱音视频人工智能
当然,真正一直在研究CNN的专家是YannLeCun,小扎后来拉他去FB做AIresearch的头。第一个CNN模型就是他搞出来的,即LeNet,原来就是做图像数字识别。不得不说,CNN非常适合2-D信号的处理任务,RNN呢,是时域上的拓展。现在CNN在计算机视觉应用的非常成功,传统机器学习方法基本被弃之不用。其中最大的一个原因就是,图像数据的特征设计,即特征描述,一直是计算机视觉头痛的问题,在深
- 知识图谱实战:构建红楼梦知识图谱
任菜菜学编程
知识图谱知识图谱
本文为数据集整理以及代码存放,本内容已经录制b站课程,如有需要可以前去观看,建议点赞投币~视频内容简介,最后可以带大家确实做一个知识图谱b站课程地址:https://www.bilibili.com/video/BV11k4y1y7A3补充内容:允许neo4j数据库后,输入如下地址即可进入数据库:http://localhost:7474/browser/py2neo版本为:4.1效果图:基础代码
- 知识图谱实战(四)
米儿~
知识图谱实战
交叉确认集是从训练集中抽取一部分用来调整模型参数模型构建的时候一定要选用跟模型相匹配的数据其中,未登录词是指当下出现的新词,未纳入词典中的词例如:X为电影,Y为院,通过公式计算X与Y的凝聚程度,较大则为一个词,反之不是一般采用默认模式(精确模式),不采用全模式,精确模式:会将这句话中的词进行切割,全模式:只要是单词就会显示IDF的作用就是为了凸显出在文章当中出现的在其他文章当中出现频率较小的词的重
- 戴尔笔记本win8系统改装win7系统
sophia天雪
win7戴尔改装系统win8
戴尔win8 系统改装win7 系统详述
第一步:使用U盘制作虚拟光驱:
1)下载安装UltraISO:注册码可以在网上搜索。
2)启动UltraISO,点击“文件”—》“打开”按钮,打开已经准备好的ISO镜像文
- BeanUtils.copyProperties使用笔记
bylijinnan
java
BeanUtils.copyProperties VS PropertyUtils.copyProperties
两者最大的区别是:
BeanUtils.copyProperties会进行类型转换,而PropertyUtils.copyProperties不会。
既然进行了类型转换,那BeanUtils.copyProperties的速度比不上PropertyUtils.copyProp
- MyEclipse中文乱码问题
0624chenhong
MyEclipse
一、设置新建常见文件的默认编码格式,也就是文件保存的格式。
在不对MyEclipse进行设置的时候,默认保存文件的编码,一般跟简体中文操作系统(如windows2000,windowsXP)的编码一致,即GBK。
在简体中文系统下,ANSI 编码代表 GBK编码;在日文操作系统下,ANSI 编码代表 JIS 编码。
Window-->Preferences-->General -
- 发送邮件
不懂事的小屁孩
send email
import org.apache.commons.mail.EmailAttachment;
import org.apache.commons.mail.EmailException;
import org.apache.commons.mail.HtmlEmail;
import org.apache.commons.mail.MultiPartEmail;
- 动画合集
换个号韩国红果果
htmlcss
动画 指一种样式变为另一种样式 keyframes应当始终定义0 100 过程
1 transition 制作鼠标滑过图片时的放大效果
css
.wrap{
width: 340px;height: 340px;
position: absolute;
top: 30%;
left: 20%;
overflow: hidden;
bor
- 网络最常见的攻击方式竟然是SQL注入
蓝儿唯美
sql注入
NTT研究表明,尽管SQL注入(SQLi)型攻击记录详尽且为人熟知,但目前网络应用程序仍然是SQLi攻击的重灾区。
信息安全和风险管理公司NTTCom Security发布的《2015全球智能威胁风险报告》表明,目前黑客攻击网络应用程序方式中最流行的,要数SQLi攻击。报告对去年发生的60亿攻击 行为进行分析,指出SQLi攻击是最常见的网络应用程序攻击方式。全球网络应用程序攻击中,SQLi攻击占
- java笔记2
a-john
java
类的封装:
1,java中,对象就是一个封装体。封装是把对象的属性和服务结合成一个独立的的单位。并尽可能隐藏对象的内部细节(尤其是私有数据)
2,目的:使对象以外的部分不能随意存取对象的内部数据(如属性),从而使软件错误能够局部化,减少差错和排错的难度。
3,简单来说,“隐藏属性、方法或实现细节的过程”称为——封装。
4,封装的特性:
4.1设置
- [Andengine]Error:can't creat bitmap form path “gfx/xxx.xxx”
aijuans
学习Android遇到的错误
最开始遇到这个错误是很早以前了,以前也没注意,只当是一个不理解的bug,因为所有的texture,textureregion都没有问题,但是就是提示错误。
昨天和美工要图片,本来是要背景透明的png格式,可是她却给了我一个jpg的。说明了之后她说没法改,因为没有png这个保存选项。
我就看了一下,和她要了psd的文件,还好我有一点
- 自己写的一个繁体到简体的转换程序
asialee
java转换繁体filter简体
今天调研一个任务,基于java的filter实现繁体到简体的转换,于是写了一个demo,给各位博友奉上,欢迎批评指正。
实现的思路是重载request的调取参数的几个方法,然后做下转换。
- android意图和意图监听器技术
百合不是茶
android显示意图隐式意图意图监听器
Intent是在activity之间传递数据;Intent的传递分为显示传递和隐式传递
显式意图:调用Intent.setComponent() 或 Intent.setClassName() 或 Intent.setClass()方法明确指定了组件名的Intent为显式意图,显式意图明确指定了Intent应该传递给哪个组件。
隐式意图;不指明调用的名称,根据设
- spring3中新增的@value注解
bijian1013
javaspring@Value
在spring 3.0中,可以通过使用@value,对一些如xxx.properties文件中的文件,进行键值对的注入,例子如下:
1.首先在applicationContext.xml中加入:
<beans xmlns="http://www.springframework.
- Jboss启用CXF日志
sunjing
logjbossCXF
1. 在standalone.xml配置文件中添加system-properties:
<system-properties> <property name="org.apache.cxf.logging.enabled" value=&
- 【Hadoop三】Centos7_x86_64部署Hadoop集群之编译Hadoop源代码
bit1129
centos
编译必需的软件
Firebugs3.0.0
Maven3.2.3
Ant
JDK1.7.0_67
protobuf-2.5.0
Hadoop 2.5.2源码包
Firebugs3.0.0
http://sourceforge.jp/projects/sfnet_findbug
- struts2验证框架的使用和扩展
白糖_
框架xmlbeanstruts正则表达式
struts2能够对前台提交的表单数据进行输入有效性校验,通常有两种方式:
1、在Action类中通过validatexx方法验证,这种方式很简单,在此不再赘述;
2、通过编写xx-validation.xml文件执行表单验证,当用户提交表单请求后,struts会优先执行xml文件,如果校验不通过是不会让请求访问指定action的。
本文介绍一下struts2通过xml文件进行校验的方法并说
- 记录-感悟
braveCS
感悟
再翻翻以前写的感悟,有时会发现自己很幼稚,也会让自己找回初心。
2015-1-11 1. 能在工作之余学习感兴趣的东西已经很幸福了;
2. 要改变自己,不能这样一直在原来区域,要突破安全区舒适区,才能提高自己,往好的方面发展;
3. 多反省多思考;要会用工具,而不是变成工具的奴隶;
4. 一天内集中一个定长时间段看最新资讯和偏流式博
- 编程之美-数组中最长递增子序列
bylijinnan
编程之美
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class LongestAccendingSubSequence {
/**
* 编程之美 数组中最长递增子序列
* 书上的解法容易理解
* 另一方法书上没有提到的是,可以将数组排序(由小到大)得到新的数组,
* 然后求排序后的数组与原数
- 读书笔记5
chengxuyuancsdn
重复提交struts2的token验证
1、重复提交
2、struts2的token验证
3、用response返回xml时的注意
1、重复提交
(1)应用场景
(1-1)点击提交按钮两次。
(1-2)使用浏览器后退按钮重复之前的操作,导致重复提交表单。
(1-3)刷新页面
(1-4)使用浏览器历史记录重复提交表单。
(1-5)浏览器重复的 HTTP 请求。
(2)解决方法
(2-1)禁掉提交按钮
(2-2)
- [时空与探索]全球联合进行第二次费城实验的可能性
comsci
二次世界大战前后,由爱因斯坦参加的一次在海军舰艇上进行的物理学实验 -费城实验
至今给我们大家留下很多迷团.....
关于费城实验的详细过程,大家可以在网络上搜索一下,我这里就不详细描述了
在这里,我的意思是,现在
- easy connect 之 ORA-12154: TNS: 无法解析指定的连接标识符
daizj
oracleORA-12154
用easy connect连接出现“tns无法解析指定的连接标示符”的错误,如下:
C:\Users\Administrator>sqlplus username/
[email protected]:1521/orcl
SQL*Plus: Release 10.2.0.1.0 – Production on 星期一 5月 21 18:16:20 2012
Copyright (c) 198
- 简单排序:归并排序
dieslrae
归并排序
public void mergeSort(int[] array){
int temp = array.length/2;
if(temp == 0){
return;
}
int[] a = new int[temp];
int
- C语言中字符串的\0和空格
dcj3sjt126com
c
\0 为字符串结束符,比如说:
abcd (空格)cdefg;
存入数组时,空格作为一个字符占有一个字节的空间,我们
- 解决Composer国内速度慢的办法
dcj3sjt126com
Composer
用法:
有两种方式启用本镜像服务:
1 将以下配置信息添加到 Composer 的配置文件 config.json 中(系统全局配置)。见“例1”
2 将以下配置信息添加到你的项目的 composer.json 文件中(针对单个项目配置)。见“例2”
为了避免安装包的时候都要执行两次查询,切记要添加禁用 packagist 的设置,如下 1 2 3 4 5
- 高效可伸缩的结果缓存
shuizhaosi888
高效可伸缩的结果缓存
/**
* 要执行的算法,返回结果v
*/
public interface Computable<A, V> {
public V comput(final A arg);
}
/**
* 用于缓存数据
*/
public class Memoizer<A, V> implements Computable<A,
- 三点定位的算法
haoningabc
c算法
三点定位,
已知a,b,c三个顶点的x,y坐标
和三个点都z坐标的距离,la,lb,lc
求z点的坐标
原理就是围绕a,b,c 三个点画圆,三个圆焦点的部分就是所求
但是,由于三个点的距离可能不准,不一定会有结果,
所以是三个圆环的焦点,环的宽度开始为0,没有取到则加1
运行
gcc -lm test.c
test.c代码如下
#include "stdi
- epoll使用详解
jimmee
clinux服务端编程epoll
epoll - I/O event notification facility在linux的网络编程中,很长的时间都在使用select来做事件触发。在linux新的内核中,有了一种替换它的机制,就是epoll。相比于select,epoll最大的好处在于它不会随着监听fd数目的增长而降低效率。因为在内核中的select实现中,它是采用轮询来处理的,轮询的fd数目越多,自然耗时越多。并且,在linu
- Hibernate对Enum的映射的基本使用方法
linzx0212
enumHibernate
枚举
/**
* 性别枚举
*/
public enum Gender {
MALE(0), FEMALE(1), OTHER(2);
private Gender(int i) {
this.i = i;
}
private int i;
public int getI
- 第10章 高级事件(下)
onestopweb
事件
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- 孙子兵法
roadrunners
孙子兵法
始计第一
孙子曰:
兵者,国之大事,死生之地,存亡之道,不可不察也。
故经之以五事,校之以计,而索其情:一曰道,二曰天,三曰地,四曰将,五
曰法。道者,令民于上同意,可与之死,可与之生,而不危也;天者,阴阳、寒暑
、时制也;地者,远近、险易、广狭、死生也;将者,智、信、仁、勇、严也;法
者,曲制、官道、主用也。凡此五者,将莫不闻,知之者胜,不知之者不胜。故校
之以计,而索其情,曰
- MySQL双向复制
tomcat_oracle
mysql
本文包括:
主机配置
从机配置
建立主-从复制
建立双向复制
背景
按照以下简单的步骤:
参考一下:
在机器A配置主机(192.168.1.30)
在机器B配置从机(192.168.1.29)
我们可以使用下面的步骤来实现这一点
步骤1:机器A设置主机
在主机中打开配置文件 ,
- zoj 3822 Domination(dp)
阿尔萨斯
Mina
题目链接:zoj 3822 Domination
题目大意:给定一个N∗M的棋盘,每次任选一个位置放置一枚棋子,直到每行每列上都至少有一枚棋子,问放置棋子个数的期望。
解题思路:大白书上概率那一张有一道类似的题目,但是因为时间比较久了,还是稍微想了一下。dp[i][j][k]表示i行j列上均有至少一枚棋子,并且消耗k步的概率(k≤i∗j),因为放置在i+1~n上等价与放在i+1行上,同理