- 【笔记】自然语言处理NLP---概论
xhanZ
NLP相关
(from人文学院开设课程)目录1.自然语言处理概论1.1自然语言处理研究的意义、历史与现状1.1.1自然语言的特点1.1.2自然语言处理研究的意义1.1.3国外研究现状1.2NLP的方法、特点和规律1.2.1理性主义与经验主义1.2.2语料库语言学:经验主义研究方法1.2.3汉语语言处理的方法1.2.4基于知识图谱的深度学习1.自然语言处理概论1.1自然语言处理研究的意义、历史与现状1.1.1自
- 大模型书籍推荐:从头开始构建一个大型语言模型(含PDF免费)《Build a Large Language Model (From Scratch)》
AI女王
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通过从头开始构建一个大型语言模型,了解如何创建、训练和调整大型语言模型(LLMs)!一、构建大型语言模型(从头开始)在《构建大型语言模型(从头开始)》中,你将了解如何LLMs从内到外工作。在这本富有洞察力的书中,畅销书作家塞巴斯蒂安·拉施卡(SebastianRaschka)将指导你逐步创建自己的LLM,用清晰的文字、图表和示例解释每个阶段。你将从最初的设计和创建到通用语料库的预训练,一直到特定任
- 【拥抱AI】浅谈Prompt的书写规范及要点
奔跑草-
人工智能人工智能promptRAGAI编程大模型LLMAIAgent
Prompt是什么?Prompt是一种技术,它通过自然语言处理来引导用户与机器之间的交互。在人工智能领域,Prompt通常用于生成文本,例如对话系统、机器翻译和文本摘要等应用。它也用于训练模型,以使其能够理解和生成人类语言。Prompt的工作原理是通过建立相应的语料库和语义解析模型,将自然语言转换为机器可识别的指令。在大模型时代,Prompt的使用尤为重要,因为它可以帮助模型更好地理解用户的意图并
- 基于Langchain的大模型RAG技术介绍(附示例代码)
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一、RAG简介在大模型技术的迅速发展下,涌现了各种庞大的模型,形成了一场所谓的‘百模大战’。这些模型在大小和性能上各有所长,但大多数都是在通用语料库上进行训练的,因此它们只具备通用知识,对于专业领域的知识了解较少。由于训练大模型的成本颇高,许多专业领域难以负担这一费用,但专业人士又希望利用大模型的强大能力解决专业问题。为解决这一问题,出现了两种技术路线:一种是通过使用专业领域的数据集微调通用大模型
- RAFT: Adapting Language Model to Domain Specific RAG
UnknownBody
RAGforLLM语言模型人工智能自然语言处理
本文是LLM系列文章,针对《RAFT:AdaptingLanguageModeltoDomainSpecificRAG》的翻译。RAFT:使语言模型适应特定领域的RAG摘要1引言2LLM用于开卷考试3RAFT4评估5RAFT推广到Top-KRAG6相关工作7结论摘要在文本数据的大型语料库上预训练大型语言模型(LLM)现在是一种标准范式。当将这些LLM用于许多下游应用程序时,通常会通过基于RAG的计
- 【大模型系列篇】预训练模型:BERT & GPT
木亦汐丫
大模型bertgpt人工智能预训练模型大模型
2018年,Google首次推出BERT(BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers)。该模型是在大量文本语料库上结合无监督和监督学习进行训练的。BERT的目标是创建一种语言模型,可以理解句子中单词的上下文和含义,同时考虑到它前后出现的单词。2018年,OpenAI首次推出GPT(GenerativePre-trainedTransfor
- NLP从零开始------17.文本中阶处理之序列到序列模型(2)
人生百态,人生如梦
nlp从零开始自然语言处理人工智能
3.学习序列到序列模型可以看成一种条件语言模型,以源句x为条件计算目标句的条件概率该条件概率通过概率乘法公式分解为从左到右每个词的条件概率之积:序列到序列模型的监督学习需要使用平行语料,其中每个数据点都包含一对源句和目标句。以中译英机器翻译为例,平行语料的每个数据点就是一句中文句子和对应的一句英文句子。机器翻译领域较为有名的平行语料库来自机器翻译研讨会(workshoponmachinetrans
- graphrag论文精读
Ramos_zl
人工智能
论文精读:FromLocaltoGlobal:AGraphRAGApproachtoQuery-FocusedSummarization1.研究背景与问题在大语言模型(LLMs)的应用中,检索增强生成(RAG)方法通常用于从外部知识源检索相关信息,从而回答用户的问题。然而,RAG方法在处理涉及整个文本语料库的全局问题时效果不佳,比如“数据集中主要的主题是什么?”这些问题本质上是一个面向查询的总结任
- FrameNet介绍——从同义词语义知识库到框架语义知识库
禾风wyh
语义通信语义知识库
FrameNet是一个为期三年的项目,获得了NSF(美国国家科学基金会)的支持,专注于基于语料库的计算词典编纂。项目特点FrameNet承诺使用语料库证据(corpusevidence)来进行语义和句法的概括;并对目标词(主要是名词、形容词和动词)的搭配方式进行表示,其中语义部分使用了框架语义学。最终的数据库将包含所描述词语的语义框架描述,以及几千个词语和短语的搭配表示(语义和句法),每个词语或短
- 语料清洗软件工具测评推荐
热爱分享的博士僧
数据分析学习python人工智能深度学习
确定哪个语料清洗软件工具更好用,实际上取决于你的具体需求、使用场景以及个人偏好。每个工具都有其独特的优势和适用场景。以下是对之前提到的几个工具的简要评估,以帮助你做出选择:MicrosoftWord:如果你已经熟悉Word的操作,并且需要处理的语料库规模不大,那么Word可能是一个很好的选择。它提供了直观的界面和易于使用的查找与替换功能,特别是通过通配符可以实现复杂的文本匹配和替换。但是,对于大规
- 常见的NLP处理框架介绍!
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自然语言处理人工智能
自然语言处理(NLP)处理框架是指一系列用于开发、实现和部署自然语言处理应用程序的工具、库和框架。以下是一些主要的NLP处理框架的介绍:一、NLTK(NaturalLanguageToolkit)概述:NLTK是Python编程语言中最著名的NLP库之一,由StevenBird、EwanKlein和EdwardLoper等人开发。它提供了丰富的资源,包括文本处理、语料库、分类、标记、解析、语义推理
- ChatGPT:智能论文写作指南,让您成为写作高手
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ChatGPT无限次数:点击直达写作是学术研究中不可或缺的一环,然而,对于许多人来说,写作往往是一项艰巨而费时的任务。但是,现在有了ChatGPT,您将能够以前所未有的速度和准确性编写高质量的论文。本文将向您介绍如何利用ChatGPT的强大功能成为写作高手,并为您提供一些示例,展示其在不同领域的应用。1.简介ChatGPT是一种基于人工智能的语言模型,它可以理解并生成人类语言。通过训练大量的语料库
- 汉语教学备课工具推荐
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BCC语料库网站地址:http://bcc.blcu.edu.cn150亿字的超大容量,堪称全面反映当前社会语言生活的大规模语料库。既有书面语体,又有口语体语料。它的搜索功能堪称经典,输入相关的文字和代码可以实现语料精确查找,这个对于老师想确定词语用法和搭配非常有用。BCC语料库汉语分级阅读指南针网站地址:www.languagedata.net初级词,高级词分别是哪些?教案准备的词句会不会超纲?
- 认知篇-剖析LLM基座
随着深度学习技术的不断发展,语言模型(LanguageModel,LM)在自然语言处理领域的应用越来越广泛。其中,基于Transformer架构的预训练语言模型(PretrainedLanguageModel,PLM)更是成为了研究的热点。在众多PLM中,基于大规模语料库的预训练语言模型(LargeLanguageModel,LLM)以其强大的语言生成和理解能力,受到了广泛的关注。本文将深入探讨L
- openai公司的chatgpt-3.5参数库内还未增加sora的语料信息
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openai公司的chatgpt-3.5参数库内还未增加sora的语料信息!我想通过openai公司的chatgpt3.5来了解一下关于sora的技术信息,结果呢,它竟然回答不知道sora是什么。看来,sora的语料库信息还未来得及加入chatgpt3.5的训练模型中。如图,chatgpt3.5回答了,说它不知道。以后我会陆续和大家分享,各种前言的大数据模型技术信息,以及和人工智能,神经网络技术有
- 【摸鱼分享】2021年度网络用语大盘点!里面有你今年的关键词吗?
摸鱼人日历
转眼间,我们的2021年余额已不足每年这个时候各种各样的年度盘点层出不穷国家语言资源监测与研究中心发布《2021年度十大网络用语》来看看你最爱说的词上榜没?收录方法“2021年度十大网络用语”是基于国家语言资源监测语料库(网络媒体部分),采用“以智能信息处理技术为主,兼顾领域专家意见和相关站点收录情况”的方式获得的。监测语料库包含视频弹幕、网络论坛、新闻等不同媒体形式的语言资源。其中,本次发布涉及
- 基于 InternLM 和 LangChain 搭建你的知识库(三)
骆驼穿针眼
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基于InternLM和LangChain搭建你的知识库大模型开发范式Finetune在大型语言模型中,Finetune(微调)是一种技术,用于调整预训练的模型以提高其在特定任务或数据集上的表现。这种方法通常涉及以下步骤:预训练模型:首先,需要一个预训练的大型语言模型,如GPT、BERT或其他变体。这些模型通常在大型文本语料库上训练,以学习语言的广泛特征和结构。特定任务的数据:接着,收集和准备针对特
- gpt4国内怎么用 gpt4和chatGPT的区别是什么
氧惠佣金真的高
一、GPT是什么?GPT是一种人工智能技术,全称为"GenerativePre-trainedTransformer",即生成式预训练转换器。它由OpenAI开发,通过大规模的预训练模型和深度学习算法,能够生成高质量的自然语言文本。GPT的工作原理是通过先前的大规模语料库进行训练,从而使模型能够理解语言的结构和上下文。这使得GPT能够以人类般的方式生成自然语言文本,回答问题,进行对话等。大家好,我
- DL4J中文文档/DataVec/读取器
hello风一样的男子
读取器读取器从存储中的数据集迭代记录,并将数据加载到数据向量中。除了数据集中的单个条目之外,阅读器的用处包括:如果想要在语料库上训练文本生成器,或是以编程方式将两个条目组合在一起形成新的记录的时候该怎么办?读取器实现对于复杂的文件类型或分布式存储机制是有用的。读取器返回记录记录中每一列的Writable类。这些类用于将每个记录转换为张量/NDArray格式。使用每个读取器实现都扩展了BaseRec
- 神经语言程式(NLP)项目的15 个开源训练数据集
suoge223
机器学习实用指南自然语言处理人工智能python大数据
一个聊天机器人需要大量的训练数据,以便在无需人工干预的情况下快速解决用户的询问。然而,聊天机器人开发的主要瓶颈是获取现实的、面向任务的对话数据来训练这些基于机器学习的系统。我们整理了训练聊天机器人所需的对话数据集,包括问答数据、客户支持数据、对话数据和多语言数据。用于聊天机器人训练的问答数据集问题-答案数据集:该语料库包括维基百科文章、从中手动生成的事实问题以及这些问题的手动生成的答案,用于学术研
- LLM之RAG实战(二十五)| 使用LlamaIndex和BM25重排序实践
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本文,我们将研究高级RAG方法的中的重排序优化方法以及其与普通RAG相比的关键差异。一、什么是RAG?检索增强生成(RAG)是一种复杂的自然语言处理方法,它包括两个不同的步骤:信息检索和生成语言建模。这种方法旨在为语言模型提供访问外部数据源,来提高其在生成响应时的准确性和相关性,从而增强语言模型的能力。1.1检索组件:目的:检索组件的主要功能是响应查询或提示,从大型数据库或语料库中提取相关文档或信
- python使用nltk进行中文语料库的词频分布统计
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文章目录问题描述构建语料库统计字数统计词频分布问题描述根据给定的语料库,统计其中共包含多少字、平均每个词使用了多少次以及常用词的分布以及累计分布情况。本文就以大秦帝国第一部小说为例进行实验本文可以使用在毕业设计中,如果有帮助采用请点赞关注下呗,欢迎大家交流技术,也可以私聊毕设题目交流解决方法构建语料库因为我们要处理的语言是中文,部分方法NLTK是针对英文语料的,中文语料不通用(典型的就是分词)。这
- 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
- Python与自然语言处理库Gensim实战
心梓知识
python自然语言处理easyui
一、Gensim简介Gensim是一款Python自然语言处理库。它能够自动化训练出一个文本语料库,然后用该语料库来训练出一个词向量模型。在语料库中,每个语料库都是由一个个文档组成,每个文档则是由若干个单词组成。Gensim相对于其他Python自然语言处理库的优点在于它的速度和内存占用率较低。同时它还提供了许多文本处理的功能,比如文档相似度计算和主题建模等。二、安装Gensim在安装Gensim
- 使用ChatGpt和文心一言辅助文章创作
skywalk8163
人工智能水浒英雄学ITchatgpt飞桨文心一言人工智能
近期在写数字水浒系列文章,使用了ChatGpt和文心一言进行辅助创作,整体感受不错,提高了工作效率。在使用过程中,感觉文心的中文能力更强一些,主要体现在:1语料库更大,比如对水浒传了解的更多2对中文的理解更细致一些。所以大部分都是使用文心一言进行辅助文章创作。写作过程中,主要使用了润色、缩写、剧情承转、自我创作和文生图等五部分。润色部分是最可靠的帮手,一般润色的时候会让它顺便改错(或者它已经自动把
- NLP_Seq2Seq编码器-解码器架构
you_are_my_sunshine*
NLP自然语言处理人工智能
文章目录Seq2Seq架构构建简单Seq2Seq架构1.构建实验语料库和词汇表2.生成Seq2Seq训练数据3.定义编码器和解码器类4.定义Seq2Seq架构5.训练Seq2Seq架构6.测试Seq2Seq架构归纳Seq2Seq编码器-解码器架构小结Seq2Seq架构起初,人们尝试使用一个独立的RNN来解决这种序列到序列的NLP任务,但发现效果并不理想。这是因为RNN在同时处理输入和输出序列(既负
- NLP_神经概率语言模型(NPLM)
you_are_my_sunshine*
NLP自然语言处理语言模型人工智能
文章目录NPLM的起源NPLM的实现1.构建实验语料库2.生成NPLM训练数据3.定义NPLM4.实例化NPLM5.训练NPLM6.用NPLM预测新词NPLM小结NPLM的起源在NPLM之前,传统的语言模型主要依赖于最基本的N-Gram技术,通过统计词汇的共现频率来计算词汇组合的概率。然而,这种方法在处理稀疏数据和长距离依剌时遇到了困难。NPLM是一种将词汇映射到连续向量空间的方法,其核心思想是利
- NLP_Bag-Of-Words(词袋模型)
you_are_my_sunshine*
NLP自然语言处理人工智能
文章目录词袋模型用词袋模型计算文本相似度1.构建实验语料库2.给句子分词3.创建词汇表4.生成词袋表示5.计算余弦相似度6.可视化余弦相似度词袋模型小结词袋模型词袋模型是一种简单的文本表示方法,也是自然语言处理的一个经典模型。它将文本中的词看作一个个独立的个体,不考虑它们在句子中的顺序,只关心每个词出现的频次,如下图所示用词袋模型计算文本相似度1.构建实验语料库#构建一个数据集corpus=["我
- 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
- GPT原始论文:Improving Language Understanding by Generative Pre-Training论文翻译
iKang_dlut
gpt人工智能深度学习
1摘要自然语理解包括文本蕴含、问题回答、语义相似性评估和文档分类等一系列多样化的任务。尽管大量未标注的文本语料库很丰富,但用于学习这些特定任务的标注数据却很稀缺,这使得基于区分性训练的模型难以充分发挥作用。我们展示了通过在多样化的未标注文本语料库上对语言模型进行生成式预训练,随后对每个特定任务进行区分性微调,可以实现这些任务的大幅度改进。与以往的方法不同,我们在微调过程中使用了任务感知的输入转换,
- 强大的销售团队背后 竟然是大数据分析的身影
蓝儿唯美
数据分析
Mark Roberge是HubSpot的首席财务官,在招聘销售职位时使用了大量数据分析。但是科技并没有挤走直觉。
大家都知道数理学家实际上已经渗透到了各行各业。这些热衷数据的人们通过处理数据理解商业流程的各个方面,以重组弱点,增强优势。
Mark Roberge是美国HubSpot公司的首席财务官,HubSpot公司在构架集客营销现象方面出过一份力——因此他也是一位数理学家。他使用数据分析
- Haproxy+Keepalived高可用双机单活
bylijinnan
负载均衡keepalivedhaproxy高可用
我们的应用MyApp不支持集群,但要求双机单活(两台机器:master和slave):
1.正常情况下,只有master启动MyApp并提供服务
2.当master发生故障时,slave自动启动本机的MyApp,同时虚拟IP漂移至slave,保持对外提供服务的IP和端口不变
F5据说也能满足上面的需求,但F5的通常用法都是双机双活,单活的话还没研究过
服务器资源
10.7
- eclipse编辑器中文乱码问题解决
0624chenhong
eclipse乱码
使用Eclipse编辑文件经常出现中文乱码或者文件中有中文不能保存的问题,Eclipse提供了灵活的设置文件编码格式的选项,我们可以通过设置编码 格式解决乱码问题。在Eclipse可以从几个层面设置编码格式:Workspace、Project、Content Type、File
本文以Eclipse 3.3(英文)为例加以说明:
1. 设置Workspace的编码格式:
Windows-&g
- 基础篇--resources资源
不懂事的小屁孩
android
最近一直在做java开发,偶尔敲点android代码,突然发现有些基础给忘记了,今天用半天时间温顾一下resources的资源。
String.xml 字符串资源 涉及国际化问题
http://www.2cto.com/kf/201302/190394.html
string-array
- 接上篇补上window平台自动上传证书文件的批处理问卷
酷的飞上天空
window
@echo off
: host=服务器证书域名或ip,需要和部署时服务器的域名或ip一致 ou=公司名称, o=公司名称
set host=localhost
set ou=localhost
set o=localhost
set password=123456
set validity=3650
set salias=s
- 企业物联网大潮涌动:如何做好准备?
蓝儿唯美
企业
物联网的可能性也许是无限的。要找出架构师可以做好准备的领域然后利用日益连接的世界。
尽管物联网(IoT)还很新,企业架构师现在也应该为一个连接更加紧密的未来做好计划,而不是跟上闸门被打开后的集成挑战。“问题不在于物联网正在进入哪些领域,而是哪些地方物联网没有在企业推进,” Gartner研究总监Mike Walker说。
Gartner预测到2020年物联网设备安装量将达260亿,这些设备在全
- spring学习——数据库(mybatis持久化框架配置)
a-john
mybatis
Spring提供了一组数据访问框架,集成了多种数据访问技术。无论是JDBC,iBATIS(mybatis)还是Hibernate,Spring都能够帮助消除持久化代码中单调枯燥的数据访问逻辑。可以依赖Spring来处理底层的数据访问。
mybatis是一种Spring持久化框架,要使用mybatis,就要做好相应的配置:
1,配置数据源。有很多数据源可以选择,如:DBCP,JDBC,aliba
- Java静态代理、动态代理实例
aijuans
Java静态代理
采用Java代理模式,代理类通过调用委托类对象的方法,来提供特定的服务。委托类需要实现一个业务接口,代理类返回委托类的实例接口对象。
按照代理类的创建时期,可以分为:静态代理和动态代理。
所谓静态代理: 指程序员创建好代理类,编译时直接生成代理类的字节码文件。
所谓动态代理: 在程序运行时,通过反射机制动态生成代理类。
一、静态代理类实例:
1、Serivce.ja
- Struts1与Struts2的12点区别
asia007
Struts1与Struts2
1) 在Action实现类方面的对比:Struts 1要求Action类继承一个抽象基类;Struts 1的一个具体问题是使用抽象类编程而不是接口。Struts 2 Action类可以实现一个Action接口,也可以实现其他接口,使可选和定制的服务成为可能。Struts 2提供一个ActionSupport基类去实现常用的接口。即使Action接口不是必须实现的,只有一个包含execute方法的P
- 初学者要多看看帮助文档 不要用js来写Jquery的代码
百合不是茶
jqueryjs
解析json数据的时候需要将解析的数据写到文本框中, 出现了用js来写Jquery代码的问题;
1, JQuery的赋值 有问题
代码如下: data.username 表示的是: 网易
$("#use
- 经理怎么和员工搞好关系和信任
bijian1013
团队项目管理管理
产品经理应该有坚实的专业基础,这里的基础包括产品方向和产品策略的把握,包括设计,也包括对技术的理解和见识,对运营和市场的敏感,以及良好的沟通和协作能力。换言之,既然是产品经理,整个产品的方方面面都应该能摸得出门道。这也不懂那也不懂,如何让人信服?如何让自己懂?就是不断学习,不仅仅从书本中,更从平时和各种角色的沟通
- 如何为rich:tree不同类型节点设置右键菜单
sunjing
contextMenutreeRichfaces
组合使用target和targetSelector就可以啦,如下: <rich:tree id="ruleTree" value="#{treeAction.ruleTree}" var="node" nodeType="#{node.type}"
selectionChangeListener=&qu
- 【Redis二】Redis2.8.17搭建主从复制环境
bit1129
redis
开始使用Redis2.8.17
Redis第一篇在Redis2.4.5上搭建主从复制环境,对它的主从复制的工作机制,真正的惊呆了。不知道Redis2.8.17的主从复制机制是怎样的,Redis到了2.4.5这个版本,主从复制还做成那样,Impossible is nothing! 本篇把主从复制环境再搭一遍看看效果,这次在Unbuntu上用官方支持的版本。 Ubuntu上安装Red
- JSONObject转换JSON--将Date转换为指定格式
白糖_
JSONObject
项目中,经常会用JSONObject插件将JavaBean或List<JavaBean>转换为JSON格式的字符串,而JavaBean的属性有时候会有java.util.Date这个类型的时间对象,这时JSONObject默认会将Date属性转换成这样的格式:
{"nanos":0,"time":-27076233600000,
- JavaScript语言精粹读书笔记
braveCS
JavaScript
【经典用法】:
//①定义新方法
Function .prototype.method=function(name, func){
this.prototype[name]=func;
return this;
}
//②给Object增加一个create方法,这个方法创建一个使用原对
- 编程之美-找符合条件的整数 用字符串来表示大整数避免溢出
bylijinnan
编程之美
import java.util.LinkedList;
public class FindInteger {
/**
* 编程之美 找符合条件的整数 用字符串来表示大整数避免溢出
* 题目:任意给定一个正整数N,求一个最小的正整数M(M>1),使得N*M的十进制表示形式里只含有1和0
*
* 假设当前正在搜索由0,1组成的K位十进制数
- 读书笔记
chengxuyuancsdn
读书笔记
1、Struts访问资源
2、把静态参数传递给一个动作
3、<result>type属性
4、s:iterator、s:if c:forEach
5、StringBuilder和StringBuffer
6、spring配置拦截器
1、访问资源
(1)通过ServletActionContext对象和实现ServletContextAware,ServletReque
- [通讯与电力]光网城市建设的一些问题
comsci
问题
信号防护的问题,前面已经说过了,这里要说光网交换机与市电保障的关系
我们过去用的ADSL线路,因为是电话线,在小区和街道电力中断的情况下,只要在家里用笔记本电脑+蓄电池,连接ADSL,同样可以上网........
 
- oracle 空间RESUMABLE
daizj
oracle空间不足RESUMABLE错误挂起
空间RESUMABLE操作 转
Oracle从9i开始引入这个功能,当出现空间不足等相关的错误时,Oracle可以不是马上返回错误信息,并回滚当前的操作,而是将操作挂起,直到挂起时间超过RESUMABLE TIMEOUT,或者空间不足的错误被解决。
这一篇简单介绍空间RESUMABLE的例子。
第一次碰到这个特性是在一次安装9i数据库的过程中,在利用D
- 重构第一次写的线程池
dieslrae
线程池 python
最近没有什么学习欲望,修改之前的线程池的计划一直搁置,这几天比较闲,还是做了一次重构,由之前的2个类拆分为现在的4个类.
1、首先是工作线程类:TaskThread,此类为一个工作线程,用于完成一个工作任务,提供等待(wait),继续(proceed),绑定任务(bindTask)等方法
#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf8 -*-
- C语言学习六指针
dcj3sjt126com
c
初识指针,简单示例程序:
/*
指针就是地址,地址就是指针
地址就是内存单元的编号
指针变量是存放地址的变量
指针和指针变量是两个不同的概念
但是要注意: 通常我们叙述时会把指针变量简称为指针,实际它们含义并不一样
*/
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int * p; // p是变量的名字, int *
- yii2 beforeSave afterSave beforeDelete
dcj3sjt126com
delete
public function afterSave($insert, $changedAttributes)
{
parent::afterSave($insert, $changedAttributes);
if($insert) {
//这里是新增数据
} else {
//这里是更新数据
}
}
 
- timertask
shuizhaosi888
timertask
java.util.Timer timer = new java.util.Timer(true);
// true 说明这个timer以daemon方式运行(优先级低,
// 程序结束timer也自动结束),注意,javax.swing
// 包中也有一个Timer类,如果import中用到swing包,
// 要注意名字的冲突。
TimerTask task = new
- Spring Security(13)——session管理
234390216
sessionSpring Security攻击保护超时
session管理
目录
1.1 检测session超时
1.2 concurrency-control
1.3 session 固定攻击保护
 
- 公司项目NODEJS实践0.3[ mongo / session ...]
逐行分析JS源代码
mongodbsessionnodejs
http://www.upopen.cn
一、前言
书接上回,我们搭建了WEB服务端路由、模板等功能,完成了register 通过ajax与后端的通信,今天主要完成数据与mongodb的存取,实现注册 / 登录 /
- pojo.vo.po.domain区别
LiaoJuncai
javaVOPOJOjavabeandomain
POJO = "Plain Old Java Object",是MartinFowler等发明的一个术语,用来表示普通的Java对象,不是JavaBean, EntityBean 或者 SessionBean。POJO不但当任何特殊的角色,也不实现任何特殊的Java框架的接口如,EJB, JDBC等等。
即POJO是一个简单的普通的Java对象,它包含业务逻辑
- Windows Error Code
OhMyCC
windows
0 操作成功完成.
1 功能错误.
2 系统找不到指定的文件.
3 系统找不到指定的路径.
4 系统无法打开文件.
5 拒绝访问.
6 句柄无效.
7 存储控制块被损坏.
8 存储空间不足, 无法处理此命令.
9 存储控制块地址无效.
10 环境错误.
11 试图加载格式错误的程序.
12 访问码无效.
13 数据无效.
14 存储器不足, 无法完成此操作.
15 系
- 在storm集群环境下发布Topology
roadrunners
集群stormtopologyspoutbolt
storm的topology设计和开发就略过了。本章主要来说说如何在storm的集群环境中,通过storm的管理命令来发布和管理集群中的topology。
1、打包
打包插件是使用maven提供的maven-shade-plugin,详细见maven-shade-plugin。
<plugin>
<groupId>org.apache.maven.
- 为什么不允许代码里出现“魔数”
tomcat_oracle
java
在一个新项目中,我最先做的事情之一,就是建立使用诸如Checkstyle和Findbugs之类工具的准则。目的是制定一些代码规范,以及避免通过静态代码分析就能够检测到的bug。 迟早会有人给出案例说这样太离谱了。其中的一个案例是Checkstyle的魔数检查。它会对任何没有定义常量就使用的数字字面量给出警告,除了-1、0、1和2。 很多开发者在这个检查方面都有问题,这可以从结果
- zoj 3511 Cake Robbery(线段树)
阿尔萨斯
线段树
题目链接:zoj 3511 Cake Robbery
题目大意:就是有一个N边形的蛋糕,切M刀,从中挑选一块边数最多的,保证没有两条边重叠。
解题思路:有多少个顶点即为有多少条边,所以直接按照切刀切掉点的个数排序,然后用线段树维护剩下的还有哪些点。
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <vector&