Yingying_code
Yingying_code

自然语言处理

nltk自然语言处理工具箱

对句子进行分词：word_tokenize

词根还原：  lemmatizer


你可能感兴趣的:(自然语言处理)

  • 探索OpenAI和LangChain的适配器集成：轻松切换模型提供商 nseejrukjhad langchaineasyui前端python
    #探索OpenAI和LangChain的适配器集成：轻松切换模型提供商##引言在人工智能和自然语言处理的世界中，OpenAI的模型提供了强大的能力。然而，随着技术的发展，许多人开始探索其他模型以满足特定需求。LangChain作为一个强大的工具，集成了多种模型提供商，通过提供适配器，简化了不同模型之间的转换。本篇文章将介绍如何使用LangChain的适配器与OpenAI集成，以便轻松切换模型提供商
  • 使用Apify加载Twitter消息以进行微调的完整指南 nseejrukjhad twittereasyui前端python
    #使用Apify加载Twitter消息以进行微调的完整指南##引言在自然语言处理领域，微调模型以适应特定任务是提升模型性能的常见方法。本文将介绍如何使用Apify从Twitter导出聊天信息，以便进一步进行微调。##主要内容###使用Apify导出推文首先，我们需要从Twitter导出推文。Apify可以帮助我们做到这一点。通过Apify的强大功能，我们可以批量抓取和导出数据，适用于各类应用场景。
  • 深入理解 MultiQueryRetriever：提升向量数据库检索效果的强大工具 nseejrukjhad 数据库python
    深入理解MultiQueryRetriever：提升向量数据库检索效果的强大工具引言在人工智能和自然语言处理领域，高效准确的信息检索一直是一个关键挑战。传统的基于距离的向量数据库检索方法虽然广泛应用，但仍存在一些局限性。本文将介绍一种创新的解决方案：MultiQueryRetriever，它通过自动生成多个查询视角来增强检索效果，提高结果的相关性和多样性。MultiQueryRetriever的工
  • 自然语言处理_tf-idf _feivirus_ 算法机器学习和数学自然语言处理tf-idf逆文档频率词频
    importpandasaspdimportmath1.数据预处理docA="Thecatsatonmyface"docB="Thedogsatonmybed"wordsA=docA.split("")wordsB=docB.split("")wordsSet=set(wordsA).union(set(wordsB))print(wordsSet){'on','my','face','sat',
  • 免费的GPT可在线直接使用（一键收藏） kkai人工智能 gpt
    1、LuminAI（https://kk.zlrxjh.top）LuminAI标志着一款融合了星辰大数据模型与文脉深度模型的先进知识增强型语言处理系统，旨在自然语言处理（NLP）的技术开发领域发光发热。此系统展现了卓越的语义把握与内容生成能力，轻松驾驭多样化的自然语言处理任务。VisionAI在NLP界的应用领域广泛，能够胜任从机器翻译、文本概要撰写、情绪分析到问答等众多任务。通过对大量文本数据的
  • 推荐3家毕业AI论文可五分钟一键生成！文末附免费教程！ 小猪包333 写论文人工智能AI写作深度学习计算机视觉
    在当前的学术研究和写作领域，AI论文生成器已经成为许多研究人员和学生的重要工具。这些工具不仅能够帮助用户快速生成高质量的论文内容，还能进行内容优化、查重和排版等操作。以下是三款值得推荐的AI论文生成器：千笔-AIPassPaper、懒人论文以及AIPaperPass。千笔-AIPassPaper千笔-AIPassPaper是一款基于深度学习和自然语言处理技术的AI写作助手，旨在帮助用户快速生成高质
  • AI论文题目生成器怎么用？9款论文写作网站简单3步搞定 小猪包333 写论文人工智能深度学习计算机视觉
    在当今信息爆炸的时代，AI写作工具的出现极大地提高了写作效率和质量。本文将详细介绍9款优秀的论文写作网站，并重点推荐千笔-AIPassPaper。一、千笔-AIPassPaper千笔-AIPassPaper是一款功能强大的AI论文生成器，基于最新的自然语言处理技术，能够一键生成高质量的毕业论文、开题报告等文本内容。它不仅提供智能选题、文献推荐和论文润色等功能，还具有较高的用户评价。其文献综述生成功
  • AI大模型的架构演进与最新发展 季风泯灭的季节 AI大模型应用技术二人工智能架构
    随着深度学习的发展，AI大模型（LargeLanguageModels,LLMs）在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了革命性的进展。本文将详细探讨AI大模型的架构演进，包括从Transformer的提出到GPT、BERT、T5等模型的历史演变，并探讨这些模型的技术细节及其在现代人工智能中的核心作用。一、基础模型介绍：Transformer的核心原理Transformer架构的背景在Transfo
  • FlagEmbedding 吉小雨 python库python
    FlagEmbedding教程FlagEmbedding是一个用于生成文本嵌入（textembeddings）的库，适合处理自然语言处理（NLP）中的各种任务。嵌入（embeddings）是将文本表示为连续向量，能够捕捉语义上的相似性，常用于文本分类、聚类、信息检索等场景。官方文档链接：FlagEmbedding官方GitHub一、FlagEmbedding库概述1.1什么是FlagEmbeddi
  • 【NumPy】深入解析numpy.zeros()函数 二七830 numpy
    欢迎莅临我的个人主页这里是我深耕Python编程、机器学习和自然语言处理（NLP）领域，并乐于分享知识与经验的小天地！博主简介：我是二七830，一名对技术充满热情的探索者。多年的Python编程和机器学习实践，使我深入理解了这些技术的核心原理，并能够在实际项目中灵活应用。尤其是在NLP领域，我积累了丰富的经验，能够处理各种复杂的自然语言任务。技术专长：我熟练掌握Python编程语言，并深入研究了机
  • Humanize 项目教程 尤嫒冰
    Humanize项目教程humanizeAJSlibraryforaddinga“humantouch”todata.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/humani/humanize项目介绍Humanize是一个开源项目，旨在将机器生成的文本转换为更加自然、人性化的文本。该项目通过先进的算法和自然语言处理技术，使得AI生成的内容更加贴近人类的表达方式，从而提高
  • 全自动解密解码神器 — Ciphey K'illCode python_模块pythonvscode
    Ciphey是一个使用自然语言处理和人工智能的全自动解密/解码/破解工具。简单地来讲，你只需要输入加密文本，它就能给你返回解密文本。就是这么牛逼。有了Ciphey，你根本不需要知道你的密文是哪种类型的加密，你只知道它是加密的，那么Ciphey就能在3秒甚至更短的时间内给你解密，返回你想要的大部分密文的答案。下面就给大家介绍Ciphey的实战使用教程。1.准备开始之前，你要确保Python和pip已
  • CV、NLP、数据控掘推荐、量化 海的那边- AI算法自然语言处理人工智能
    下面是对CV（计算机视觉）、NLP（自然语言处理）、数据挖掘推荐和量化的简要概述及其应用领域的介绍：1.CV（计算机视觉，ComputerVision）定义：计算机视觉是一门让计算机能够从图像或视频中提取有用信息，并做出决策的学科。它通过模拟人类的视觉系统来识别、处理和理解视觉信息。主要任务：图像分类：识别图像中的物体并分类，比如猫、狗、车等。目标检测：在图像或视频中定位并识别多个对象，如人脸检测
  • 深度解析：如何使用输出解析器将大型语言模型（LLM）的响应解析为结构化JSON格式 m0_57781768 语言模型json人工智能
    深度解析：如何使用输出解析器将大型语言模型（LLM）的响应解析为结构化JSON格式在现代自然语言处理（NLP）的应用中，大型语言模型（LLM）已经成为了重要的工具。这些模型能够生成丰富的自然语言文本，适用于各种应用场景。然而，在某些应用中，开发者不仅仅需要生成文本，还需要将这些生成的文本转换为结构化的数据格式，例如JSON。这种结构化的数据格式在数据传输、存储以及进一步处理时具有显著优势。本文将深
  • 深入探讨：如何在Python中通过LangChain技术精准追踪大型语言模型（LLM）的Token使用情况 m0_57781768 pythonlangchain语言模型
    深入探讨：如何在Python中通过LangChain技术精准追踪大型语言模型（LLM）的Token使用情况在现代的人工智能开发中，大型语言模型（LLM）已经成为了不可或缺的工具，无论是用于自然语言处理、对话生成，还是其他复杂的文本生成任务。然而，随着这些模型的广泛应用，开发者面临的一个重要挑战是如何有效地追踪和管理Token的使用情况，特别是在生产环境中，Token的使用直接影响着API调用的成本
  • 使用最大边际相关性(MMR)选择示例：提高AI模型的多样性和相关性 aehrutktrjk 人工智能easyui前端python
    使用最大边际相关性(MMR)选择示例：提高AI模型的多样性和相关性引言在机器学习和自然语言处理领域，选择合适的训练示例对模型性能至关重要。最大边际相关性(MaximalMarginalRelevance,MMR)是一种优秀的示例选择方法，它不仅考虑了示例与输入的相关性，还注重保持所选示例之间的多样性。本文将深入探讨如何使用MMR来选择示例，以提高AI模型的性能和泛化能力。什么是最大边际相关性(MM
  • 使用LangChain和OpenAI实现高效文本标注 aehrutktrjk langchainpython
    使用LangChain和OpenAI实现高效文本标注引言在自然语言处理(NLP)领域，文本标注是一项重要且常见的任务。它涉及为文本分配标签，如情感、语言、风格等。本文将介绍如何使用LangChain和OpenAI的API来实现高效的文本标注系统。我们将探讨如何设置环境、定义标注模式，以及如何使用OpenAI的模型来执行标注任务。环境准备首先，我们需要安装必要的库并设置API密钥：%pipinsta
  • 基于深度学习的文本引导的图像编辑 SEU-WYL 深度学习dnn深度学习人工智能
    基于深度学习的文本引导的图像编辑（Text-GuidedImageEditing）是一种通过自然语言文本指令对图像进行编辑或修改的技术。它结合了图像生成和自然语言处理（NLP）的最新进展，使用户能够通过描述性文本对图像内容进行精确的调整和操控。1.文本引导的图像编辑的挑战文本和图像之间的对齐：如何将文本中的语义信息准确地映射到图像中的特定区域或元素是一个关键挑战。这涉及到多模态数据的对齐和理解。编
  • 多模态Transformer之文本与图像联合建模 - Transformer教程 shandianfk_com ChatGPTTransformertransformer深度学习人工智能
    大家好，今天我们来聊聊一个既前沿又有趣的话题——多模态Transformer，特别是文本与图像的联合建模。对于很多小伙伴来说，Transformer这个词已经不陌生了，但它不仅仅应用于自然语言处理，还能在图像处理、甚至是多模态数据的处理上大显身手。接下来，我会带大家深入了解什么是多模态Transformer，以及它是如何实现文本与图像的联合建模的。Transformer简介首先，我们简单回顾一下T
  • 什么是AIGC？有哪些免费工具？ chent_某位 AIGC
    AIGC（AIGeneratedContent），即“人工智能生成内容”，是指通过人工智能技术自动生成各种类型的数字内容。AIGC让机器能够根据输入的信息或数据生成符合人类需求的文本、图像、音频、视频等内容，极大提高了内容创作的效率。AIGC的背景与起源随着深度学习和自然语言处理技术的快速发展，人工智能已经不再局限于简单的任务，如分类、预测和数据分析，而是具备了生成内容的能力。生成式AI模型，如O
  • transformer架构(Transformer Architecture)原理与代码实战案例讲解 AI架构设计之禅 大数据AI人工智能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
    transformer架构(TransformerArchitecture)原理与代码实战案例讲解关键词：Transformer,自注意力机制,编码器-解码器,预训练,微调,NLP,机器翻译作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来自然语言处理（NLP）领域的发展经历了从规则驱动到统计驱动再到深度学习驱动的三个阶段。
  • 英伟达（NVIDIA）B200架构解读 weixin_41205263 芯际争霸GPGPU架构gpu算力人工智能硬件架构
    H100芯片是一款高性能AI芯片，其中的TransformerEngine是专门用于加速Transformer模型计算的核心部件。Transformer模型是一种自然语言处理（NLP）模型，广泛应用于机器翻译、文本生成等任务。TransformerEngine的电路设计原理主要包括以下几个方面：
  • 使用LangChain与Together AI模型交互：深入探讨和实践指南 llzwxh888 langchain人工智能交互python
    使用LangChain与TogetherAI模型交互：深入探讨和实践指南1.引言在人工智能和自然语言处理领域，TogetherAI已经成为一个强大的平台，提供了对50多个领先开源模型的访问。本文将深入探讨如何使用LangChain与TogetherAI模型进行交互，为开发者提供实用的知识和见解，同时解决可能遇到的常见问题。2.TogetherAI简介TogetherAI是一个强大的API平台，允许
  • OpenLM: 一个灵活的开源大语言模型接口工具 llzwxh888 语言模型人工智能自然语言处理python
    OpenLM:一个灵活的开源大语言模型接口工具引言在人工智能和自然语言处理快速发展的今天，大语言模型(LLM)已经成为许多应用的核心。然而，不同的LLM提供商往往有着各自的API和使用方式，这给开发者带来了一定的挑战。本文将介绍OpenLM，这是一个零依赖、兼容OpenAIAPI的LLM提供者接口，它可以直接通过HTTP调用不同的推理端点。我们将深入探讨OpenLM的特性、使用方法，以及如何将其与
  • 使用中专API实现AI模型调用与部署 llzwxh888 人工智能easyui前端python
    在AI技术领域，如何调用和部署大语言模型（LLM）是一个常见的需求。本文将详细介绍如何通过中专API地址http://api.wlai.vip，实现对OpenAI大模型的调用与部署，并提供一个详细的demo代码示例。引言随着人工智能技术的飞速发展，大语言模型在自然语言处理任务中的表现尤为突出。然而，由于国内访问海外API存在一定限制，本文将使用中专API地址来解决这一问题，并展示如何在本地环境中配
  • 深度学习入门篇：PyTorch实现手写数字识别 AI_Guru人工智能 深度学习pytorch人工智能
    深度学习作为机器学习的一个分支，近年来在图像识别、自然语言处理等领域取得了显著的成就。在众多的深度学习框架中，PyTorch以其动态计算图、易用性强和灵活度高等特点，受到了广泛的喜爱。本篇文章将带领大家使用PyTorch框架，实现一个手写数字识别的基础模型。手写数字识别简介手写数字识别是计算机视觉领域的一个经典问题，目的是让计算机能够识别并理解手写数字图像。这个问题通常作为深度学习入门的练习，因为
  • 基于人工智能的智能语音助手 人工智能发烧友 人工智能
    语音助手的自然语言处理模块是语音助手系统的关键组成部分。通过这个模块，系统能够识别用户的意图并做出相应的回应。我们可以使用NLP技术来解析文本输入，并将其转换为系统可以理解的命令或指令。在本项目中，我们将结合语音识别、自然语言处理和语音合成技术，构建一个功能简化的语音助手。一、项目背景与需求分析1.1项目目标本项目旨在创建一个语音助手系统，它可以：1.语音识别：从用户的语音输入中提取文本信息。2.
  • 深入掌握大模型精髓：《实战AI大模型》带你全面理解大模型开发！ 努力的光头强 人工智能langchainprompttransformer深度学习
    今天，人工智能技术的快速发展和广泛应用已经引起了大众的关注和兴趣，它不仅成为技术发展的核心驱动力，更是推动着社会生活的全方位变革。特别是作为AI重要分支的深度学习，通过不断刷新的表现力已引领并定义了一场科技革命。大型深度学习模型（简称AI大模型）以其强大的表征能力和卓越的性能，在自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等领域均取得了突破性的进展。尤其随着AI大模型的广泛应用，无数领域因此受益。AI大模型
  • 安装jina，并使用jina的向量化和重排序的功能 MonkeyKing.sun milvusnumpy
    为了在Python的FastAPI项目中使用Jina进行向量化和重排序，您需要按照以下步骤安装和使用Jina。1.安装Jina首先，确保您已经安装了Jina。可以使用pip来安装。pipinstalljina如果需要特定的功能模块，例如自然语言处理相关的向量化模型，可以通过JinaHub获取。pipinstalljina[hub]2.在FastAPI项目中集成Jina接下来，我们将Jina集成到F
  • Matlab,Python,Java,C++的比较 Codefengfeng pythonjavac++
    Matlabmatlab是一个大型计算机，擅长矩阵计算与科学计算，适合构建模型；然而，编译软件的运行效率低，不适合大型软件开发。Pythonpython的优势是简单，入门快。适合做数据挖掘、数据分析、机器学习、人工智能、自然语言处理、爬虫、批量文件处理等，此外，Python开源免费，有很多的库，开发环境开发社区都比较友好；不过，Python是动态型的语言，需要更多的测试，并且错误仅仅是在运行的时候
  • 解读Servlet原理篇二---GenericServlet与HttpServlet 周凡杨 javaHttpServlet源理GenericService源码
    在上一篇《解读Servlet原理篇一》中提到，要实现javax.servlet.Servlet接口（即写自己的Servlet应用），你可以写一个继承自javax.servlet.GenericServletr的generic Servlet ，也可以写一个继承自java.servlet.http.HttpServlet的HTTP Servlet（这就是为什么我们自定义的Servlet通常是exte
  • MySQL性能优化 bijian1013 数据库mysql
            性能优化是通过某些有效的方法来提高MySQL的运行速度，减少占用的磁盘空间。性能优化包含很多方面，例如优化查询速度，优化更新速度和优化MySQL服务器等。本文介绍方法的主要有：         a.优化查询         b.优化数据库结构  
  • ThreadPool定时重试 dai_lm javaThreadPoolthreadtimertimertask
    项目需要当某事件触发时，执行http请求任务，失败时需要有重试机制，并根据失败次数的增加，重试间隔也相应增加，任务可能并发。 由于是耗时任务，首先考虑的就是用线程来实现，并且为了节约资源，因而选择线程池。 为了解决不定间隔的重试，选择Timer和TimerTask来完成 package threadpool; public class ThreadPoolTest {
  • Oracle 查看数据库的连接情况 周凡杨 sqloracle 连接
    首先要说的是，不同版本数据库提供的系统表会有不同，你可以根据数据字典查看该版本数据库所提供的表。 select * from dict where table_name like '%SESSION%'; 就可以查出一些表，然后根据这些表就可以获得会话信息 select sid,serial#,status,username,schemaname,osuser,terminal,ma
  • 类的继承 朱辉辉33 java
    类的继承可以提高代码的重用行，减少冗余代码；还能提高代码的扩展性。Java继承的关键字是extends 格式:public class 类名（子类）extends 类名（父类）{ } 子类可以继承到父类所有的属性和普通方法，但不能继承构造方法。且子类可以直接使用父类的public和 protected属性，但要使用private属性仍需通过调用。 子类的方法可以重写，但必须和父类的返回值类
  • android 悬浮窗特效 肆无忌惮_ android
    最近在开发项目的时候需要做一个悬浮层的动画，类似于支付宝掉钱动画。但是区别在于，需求是浮出一个窗口，之后边缩放边位移至屏幕右下角标签处。效果图如下：   一开始考虑用自定义View来做。后来发现开线程让其移动很卡，ListView+动画也没法精确定位到目标点。   后来想利用Dialog的dismiss动画来完成。   自定义一个Dialog后，在styl
  • hadoop伪分布式搭建 林鹤霄 hadoop
    要修改4个文件    1: vim hadoop-env.sh  第九行    2: vim core-site.xml            <configuration>     &n
  • gdb调试命令 aigo gdb
    原文：http://blog.csdn.net/hanchaoman/article/details/5517362   一、GDB常用命令简介   r run 运行.程序还没有运行前使用 c             cuntinue 
  • Socket编程的HelloWorld实例 alleni123 socket
    public class Client { public static void main(String[] args) { Client c=new Client(); c.receiveMessage(); } public void receiveMessage(){ Socket s=null; BufferedRea
  • 线程同步和异步 百合不是茶 线程同步异步
    多线程和同步 : 如进程、线程同步，可理解为进程或线程A和B一块配合，A执行到一定程度时要依靠B的某个结果，于是停下来，示意B运行；B依言执行，再将结果给A；A再继续操作。 所谓同步，就是在发出一个功能调用时，在没有得到结果之前，该调用就不返回，同时其它线程也不能调用这个方法   多线程和异步:多线程可以做不同的事情,涉及到线程通知     &
  • JSP中文乱码分析 bijian1013 javajsp中文乱码
            在JSP的开发过程中，经常出现中文乱码的问题。         首先了解一下Java中文问题的由来：         Java的内核和class文件是基于unicode的，这使Java程序具有良好的跨平台性，但也带来了一些中文乱码问题的麻烦。原因主要有两方面，
  • js实现页面跳转重定向的几种方式 bijian1013 JavaScript重定向
            js实现页面跳转重定向有如下几种方式： 一.window.location.href <script language="javascript"type="text/javascript"> window.location.href="http://www.baidu.c
  • 【Struts2三】Struts2 Action转发类型 bit1129 struts2
     在【Struts2一】 Struts Hello World http://bit1129.iteye.com/blog/2109365中配置了一个简单的Action，配置如下   <!DOCTYPE struts PUBLIC "-//Apache Software Foundation//DTD Struts Configurat
  • 【HBase十一】Java API操作HBase bit1129 hbase
    Admin类的主要方法注释：   1. 创建表 /** * Creates a new table. Synchronous operation. * * @param desc table descriptor for table * @throws IllegalArgumentException if the table name is res
  • nginx gzip ronin47 nginx gzip
    Nginx GZip 压缩 Nginx GZip 模块文档详见：http://wiki.nginx.org/HttpGzipModule 常用配置片段如下： gzip on; gzip_comp_level 2; # 压缩比例，比例越大，压缩时间越长。默认是1 gzip_types text/css text/javascript; # 哪些文件可以被压缩 gzip_disable &q
  • java-7.微软亚院之编程判断俩个链表是否相交 给出俩个单向链表的头指针，比如 h1 ， h2 ，判断这俩个链表是否相交 bylijinnan java
    public class LinkListTest { /** * we deal with two main missions: * * A. * 1.we create two joined-List(both have no loop) * 2.whether list1 and list2 join * 3.print the join
  • Spring源码学习-JdbcTemplate batchUpdate批量操作 bylijinnan javaspring
    Spring JdbcTemplate的batch操作最后还是利用了JDBC提供的方法，Spring只是做了一下改造和封装 JDBC的batch操作： String sql = "INSERT INTO CUSTOMER " + "(CUST_ID, NAME, AGE) VALUES (?, ?, ?)";
  • [JWFD开源工作流]大规模拓扑矩阵存储结构最新进展 comsci 工作流
        生成和创建类已经完成,构造一个100万个元素的矩阵模型,存储空间只有11M大,请大家参考我在博客园上面的文档"构造下一代工作流存储结构的尝试",更加相信的设计和代码将陆续推出.........     竞争对手的能力也很强.......,我相信..你们一定能够先于我们推出大规模拓扑扫描和分析系统的....
  • base64编码和url编码 cuityang base64url
    import java.io.BufferedReader; import java.io.IOException; import java.io.InputStreamReader; import java.io.PrintWriter; import java.io.StringWriter; import java.io.UnsupportedEncodingException;
  • web应用集群Session保持 dalan_123 session
    关于使用 memcached 或redis 存储 session ，以及使用 terracotta 服务器共享。建议使用 redis，不仅仅因为它可以将缓存的内容持久化，还因为它支持的单个对象比较大，而且数据类型丰富，不只是缓存 session，还可以做其他用途，一举几得啊。1、使用 filter 方法存储这种方法比较推荐，因为它的服务器使用范围比较多，不仅限于tomcat ，而且实现的原理比较简
  • Yii 框架里数据库操作详解-[增加、查询、更新、删除的方法 'AR模式'] dcj3sjt126com 数据库
        public function getMinLimit () {        $sql = "...";        $result = yii::app()->db->createCo
  • solr StatsComponent（聚合统计） eksliang solr聚合查询solr stats
    StatsComponent 转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2169134 http://eksliang.iteye.com/ 一、概述        Solr可以利用StatsComponent 实现数据库的聚合统计查询，也就是min、max、avg、count、sum的功能   二、参数
  • 百度一道面试题 greemranqq 位运算百度面试寻找奇数算法bitmap 算法
    那天看朋友提了一个百度面试的题目：怎么找出{1,1,2,3,3,4,4,4,5,5,5,5}  找出出现次数为奇数的数字.   我这里复制的是原话，当然顺序是不一定的，很多拿到题目第一反应就是用map,当然可以解决，但是效率不高。   还有人觉得应该用算法xxx,我是没想到用啥算法好...！   还有觉得应该先排序...   还有觉
  • Spring之在开发中使用SpringJDBC ihuning spring
      在实际开发中使用SpringJDBC有两种方式：   1. 在Dao中添加属性JdbcTemplate并用Spring注入；     JdbcTemplate类被设计成为线程安全的，所以可以在IOC 容器中声明它的单个实例，并将这个实例注入到所有的 DAO 实例中。JdbcTemplate也利用了Java 1.5 的特定(自动装箱，泛型，可变长度
  • JSON API 1.0 核心开发者自述 | 你所不知道的那些技术细节 justjavac json
    2013年5月，Yehuda Katz 完成了JSON API(英文，中文) 技术规范的初稿。事情就发生在 RailsConf 之后，在那次会议上他和 Steve Klabnik 就 JSON 雏形的技术细节相聊甚欢。在沟通单一 Rails 服务器库—— ActiveModel::Serializers 和单一 JavaScript 客户端库——&
  • 网站项目建设流程概述 macroli 工作
    一.概念 网站项目管理就是根据特定的规范、在预算范围内、按时完成的网站开发任务。 二.需求分析 项目立项 　　我们接到客户的业务咨询，经过双方不断的接洽和了解，并通过基本的可行性讨论够，初步达成制作协议，这时就需要将项目立项。较好的做法是成立一个专门的项目小组，小组成员包括：项目经理，网页设计，程序员，测试员，编辑/文档等必须人员。项目实行项目经理制。 客户的需求说明书 　　第一步是需
  • AngularJs 三目运算 表达式判断 qiaolevip 每天进步一点点学习永无止境众观千象AngularJS
    事件回顾：由于需要修改同一个模板，里面包含2个不同的内容，第一个里面使用的时间差和第二个里面名称不一样，其他过滤器，内容都大同小异。希望杜绝If这样比较傻的来判断if-show or not，继续追究其源码。 var b = "{{", a = "}}"; this.startSymbol = function(a) {
  • Spark算子：统计RDD分区中的元素及数量 superlxw1234 sparkspark算子Spark RDD分区元素
    关键字：Spark算子、Spark RDD分区、Spark RDD分区元素数量     Spark RDD是被分区的，在生成RDD时候，一般可以指定分区的数量，如果不指定分区数量，当RDD从集合创建时候，则默认为该程序所分配到的资源的CPU核数，如果是从HDFS文件创建，默认为文件的Block数。   可以利用RDD的mapPartitionsWithInd
  • Spring 3.2.x将于2016年12月31日停止支持 wiselyman Spring 3
                  Spring 团队公布在2016年12月31日停止对Spring Framework 3.2.x（包含tomcat 6.x）的支持。在此之前spring团队将持续发布3.2.x的维护版本。          请大家及时准备及时升级到Spring
  • fis纯前端解决方案fis-pure zccst JavaScript
    作者：zccst FIS通过插件扩展可以完美的支持模块化的前端开发方案，我们通过FIS的二次封装能力，封装了一个功能完备的纯前端模块化方案pure。 1，fis-pure的安装 $ fis install -g fis-pure $ pure -v 0.1.4 2，下载demo到本地 git clone https://github.com/hefangshi/f
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他