O__o吗果芒要
O__o吗果芒要

词向量训练总结

nlp中的词向量对比：word2vec/glove/fastText/elmo/GPT/bert

使用pytorch实现了TextCNN，TextRNN，FastText，TextRCNN，BiLSTM_Attention，DPCNN，Transformer。github：Chinese-Text-Classification-Pytorch，开箱即用。
一般字会比词效果好点，原因有几点：1.分词后会有长尾问题，有的词只在数据集中出现一两次，不能学到很好的分布。2.分词会有OOV问题。3.分词不标准，中文分词技术还不能达到没有错误。4.使用字的预训练向量会比使用词的容错性好一点

你可能感兴趣的:(词向量训练总结)

  • 暑假训练总结 G_Meteor
    不知不觉暑假就要这样结束了，这个假期主要在弄ACM了，但是由于家里原因并没有来学校参加集训，而是在家里跟着学知识点刷题做练习赛。编程作为计算机的基础以及入门知识，其重要性自然不用说，而且大一刚开始就是学算法，当时感觉编程挺感兴趣的，然后参加那个新生编程赛。刚开始接触到ACM也是在这次新生编程比赛上吧，当时听到学长对ACM的介绍后，感觉挺感兴趣的，再加上当时感觉编程也是挺有意思的，然后大一寒假就加入
  • 【AI】在Windows10下部署本地LLM RAG服务 每日出拳老爷子 ai人工智能ailangchainGPT
    【背景】上一篇介绍了如何用Ubuntu命令行部署ollamaLLM+RAG服务。部署后等于拥有了基于内网的AISaas服务，其它内网用户可以通过默认的网址访问Playground对AI进行问答。【概念】RAG：通过词向量技术，将文件内容向量化后，通过语言模型以自然交流的形式得到文本相关的内容。可以形容为与文件库或知识库对话的系统。RAG的后台向量库并不需要对LLM产生影响，LLM是人与向量库（知识
  • 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
  • fastText 情感分类 dreampai
    情感分类任务就是看一段文本，然后分辨这个人是否喜欢他们在讨论的这个东西。情感分类一个最大的挑战就是可能标记的训练集没有那么多，但是有了词嵌入，即使只有中等大小的标记的训练集，你也能构建一个不错的情感分类器image.pngimage.png假设有一个句子：“这个衣服质量不错”通过分词、去除停用词等预处理操作，得到“衣服/质量/不错”获取“衣服”、“质量”、“不错”的对应词向量（可以通过TF-IDF
  • NLP中的词向量及其应用 喜欢打酱油的老鸟 NLP词向量
    https://www.toutiao.com/a6643219722961682947/2019-01-0611:25:24词向量基本上是一种单词表示形式，它将人类对语言的理解与机器的理解连接起来。词向量是文本在n维空间中的分布式表示。这些是解决大多数NLP问题所必需的。领域适应是一种技术，它允许机器学习和转移学习模型来映射小生境数据集，这些数据集都是用同一种语言编写的，但在语言上仍然不同。例如
  • 深度学习100问28:什么是RNNLM(RNN语言模型） 不断持续学习ing 人工智能自然语言处理机器学习
    嘿，你知道RNNLM是啥不？简单来说，它就像是一个语言小魔法师。想象一下，RNNLM是一个特别会猜词的小伙伴。它的任务呢，就是预测一个句子出现的概率，或者当你给它一些上文的时候，它能猜出下一个词会是啥。它是怎么做到的呢？它有一个像魔法盒子一样的结构，由输入层、隐藏层和输出层组成。输入层就像是接收魔法信号的入口，把词的表示，比如一些特别的编码或者词向量给接收进来。隐藏层可神奇啦，它就像有个记忆小口袋
  • 深度学习100问10-什么是CBOW模型 不断持续学习ing 人工智能自然语言处理机器学习深度学习
    CBOW（ContinuousBagofWords）模型是一种用于训练词向量的方法。想象一下，CBOW就像是一个猜词游戏。它从一个文本中选取一个词作为目标词，然后把这个目标词周围的几个词当成线索。CBOW的任务就是根据这些线索来猜出目标词是什么。为了完成这个任务，CBOW会先把这些线索词（周围的词）都转换成向量，然后把这些向量加起来或者求平均，得到一个综合的向量表示。接着，CBOW会用这个综合向量
  • 单词向量化 西域记
    1.使用CountVectorizer将文本转化为向量fromsklearn.feature_extraction.textimportCountVectorizervect=CountVectorizer()dialog=['Ihaveaddictedintocybersecurityforyears']vect.fit(dialog)print(vect.vocabulary_)输出结果是一个
  • 使用Python实现文本向量化（一）——腾讯词向量 Shy960418 Python使用技巧深度学习python人工智能
    Docs向量化（Embedding）Embedding也是文本语义含义的信息密集表示，每个嵌入都是一个浮点数向量，使得向量空间中两个嵌入之间的距离与原始格式中两个输入之间的语义相似性相关联。例如，如果两个文本相似，则它们的向量表示也应该相似，这一组向量空间内的数组表示描述了文本之间的细微特征差异。简单来说，Embedding帮助计算机来理解如人类信息所代表的“含义”，Embedding可以用来获取
  • Transformer、BERT和GPT 自然语言处理领域的重要模型 Jiang_Immortals 人工智能自然语言处理transformerbert
    Transformer、BERT和GPT都是自然语言处理领域的重要模型，它们之间有一些区别和联系。区别：架构：Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络架构，用于编码输入序列和解码输出序列。BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers）是基于Transformer架构的双向编码模型，用于学习上下文无关的词向量表示。GP
  • 计算机设计大赛 深度学习的智能中文对话问答机器人 iuerfee python
    文章目录0简介1项目架构2项目的主要过程2.1数据清洗、预处理2.2分桶2.3训练3项目的整体结构4重要的API4.1LSTMcells部分：4.2损失函数：4.3搭建seq2seq框架：4.4测试部分：4.5评价NLP测试效果：4.6梯度截断，防止梯度爆炸4.7模型保存5重点和难点5.1函数5.2变量6相关参数7桶机制7.1处理数据集7.2词向量处理seq2seq7.3处理问答及答案权重7.4训
  • 07精英训练总结 郭德林
    10月20日，21国奥越野07精英队继续奥体中心训练，本周的训练，主要以两人之间的传接球练习为主，练习了两人之间的行进间传接球的技术训练，要求学生在跑动中完成两人之间传接球的技术动作，从开始的三脚触球过渡到两脚触球，通过反复的俩人行进间传接球练习，学生了解传球不光要有准确性，还要掌握好传球的力度和传球的时机，让学生知道在比赛中不能只靠带着球，而是要传球进攻的。了解到了什么是横传球和直传球。在对抗比
  • SPSSAU【文本分析】|文本聚类 spssau 支持向量机机器学习人工智能
    SPSSAU共提供两种文本聚类方式，分别是按词聚类和按行聚类。按词聚类是指将需要分析的关键词进行聚类分析，并且进行可视化展示，即针对关键词进行聚类，此处关键词可以自由选择。按行聚类分析是指针对以‘行’为单位进行聚类分析，将原始文本中多行数据聚为几个类别，并且可将具体聚类类别信息进行下载等。按词聚类分析按词聚类分析操作如下图：默认情况下，系统会将词频靠前的20个关键词提取，并且得到其词向量值，并且其
  • 2019.1.12-13训练总结 多年以后_30bd
    周六第一节课，协助唐教练08年精英队训练。热身是正脚背踢网，重点要求助跑角度，触球部位以及摆腿动作。随后是1V1边路突破射门，和2V2利用边路突破射门。最后是一个主题场景的对抗赛。1v1边路突破周六第二节课，由于09B队只来3名球员参加训练，于是与于教练合练。练习的主要内容是迎球并接球转身，以及回做2过1的撞墙配合，主要是针对背后有防守队员的情况下进行的情景式训练。随后与11年精英队进行了一场对抗
  • 自然语言处理N天-AllenNLP学习（实现简单的词性标注） 我的昵称违规了
    新建MicrosoftPowerPoint演示文稿(2).jpg1.前言在了解了Transformer之后，这个模型是否可用呢？现在遇到的问题是，目前试了几个模型（LSTM、GRU、Transformer），但是还没有放入实践中，具体应该怎么操作？有一篇帖子总结了一下学习处理NLP问题中间的坑。NLP数据预处理要比CV的麻烦很多。去除停用词，建立词典，加载各种预训练词向量，Sentence->Wo
  • 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
  • 大模型位置编码、长度外推问题、ALiBi知识 lichunericli LLM人工智能语言模型
    1什么是位置编码？位置编码是一种用于在序列数据中为每个位置添加位置信息的技术。在自然语言处理中，位置编码通常用于处理文本序列。由于传统的神经网络无法直接捕捉输入序列中的位置信息，位置编码的引入可以帮助模型更好地理解和处理序列数据。在Transformer模型中，位置编码通过为输入序列中的每个位置分配一个固定的向量来实现。这些向量会与输入序列中的词向量相加，以融合位置信息。位置编码的设计目的是使模型
  • 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
  • Keras使用使用动态LSTM/RNN Sailist TensorFlow
    padding：defgenerate(mtp=100,batch=50):#最长时间步，词向量长度为200，batch_size=50origin_input=np.random.random_sample([batch,np.random.randint(mtp/2,mtp),200])#时间长随机从mtp/2-mtp选择returnpad_sequences(origin_input,mtp
  • 【简单文本相似度分析】( LCS | Trie | DP | 词频统计 | hash | 单词分割 ) XNB's Not a Beginner 算法哈希算法算法c++数据结构链表hashtable
    两个文本的相似度的指标有很多，常见的有词袋分析，词向量余弦，LCS（子串，子序列），Jaccard相似度分析（单词集合的对称差和最小全集比值），编辑距离等等我在自己的程序里只定义两个指标：1单词重复度2最长公共子序列长度首先用c++builtin的字符输入流对象istringstream做单词分割然后用我自己写的patriacatrie树当作词袋，把词量小的string做映射集合（类似重链合并），
  • 2018年3月2、3日训练总结 Ada_3f27
    上周六日都雾霾、空气非常不好、第一节课孩子们很少、教练员都有好机会互相学习。感谢宋指，张京，等等对跟我们学习。图片发自App.第二节课10:20到12:20K训练主题：运球队员：周六7个，周日8个3号场地教练：阿达、将美佐OnSaturdayandSundaywetriedtocreatemotivatingenvironmentforthekidstoenjoylearningfootball.
  • 15-16日训练总结 CoachGraham
    国奥越野本周两天训练时间按照俱乐部的要求，对10、11、12年龄段的小队员进行身体素质的测试，内容包括：30米冲刺跑、3米折返跨步、立定跳远.两天共有约80名小队员完成测试，家长对此次的测试也由于之前的动员而尤为重视.可以明显区分来自家长的态度，有的希望通过训练得到身体锻炼；有的希望提升足球技术及技能；也有希望通过选拔加入精英球队.国奥越野由于测试队员人数众多，涉及技术部分和比赛环节未能在当日完成
  • 国奥越野五人制2019年1月12、13日训练总结 喝雪碧骑摩托
    训练时间：2019年1月12、13日训练地点：国奥越野五人制训练场训练人数：10人训练目的：提高队员们穿接球跑位。本周开始针对队员们技战术训练为主。增加队员们比赛能力，传球跑动能力，沟通观察能力，决策能力。一、热身（25分钟）热身训练热身训练①队员们带队穿过标志碟，以开车形式，一挡至四挡等不同形式带球速度不同。二、技战术训练（40分钟）技战术训练①摆放4个标志碟，每个标志碟之间距离为15米的正方形
  • 11月10/11日训练总结 fd34176c22ed
    2018年11月10、11日，北京已进入冬季，空气质量不稳定，天温早晨凉一些，第二节课还好，这周由于俱乐部的安排，我临时替守门员张彬教练带课，第二节课还是幼儿兴趣班。我本人就是守门员出身，1982师从北京市西城区运动体校荆奇卓名宿，原北京国安俱乐部的队员曹限东也是出他的门下，我由于年龄小上队晚，那时曹限东已上调北京市少年足球队，在体校同队的师兄赵磊，后来也被北京市少年足球队挑走，甲A元年转会至四川
  • 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
  • 【NLP 自然语言处理(一)---词向量】 y_dd 深度学习自然语言处理人工智能
    文章目录什么是NLP自然语言处理发展历程自然语言处理模型模型能识别单词的方法词向量分词一个向量vector表示一个词词向量的表示-one-hot多维词嵌入wordembeding词向量的训练方法CBOWSkip-gram词嵌入的理论依据一个vector（向量）表示短语或者文章vectorspaceModelbag-of-wordvectorspaceModel+bag-of-word实现信息搜索改
  • 2022-08-24 - 草稿 - 草稿 李文豪
    8.20拓展训练总结首先，上午主要听取了教练分享的各类事例，使我受益匪浅；然后又通过制作旗帜、创建队名及口号以此来建立我们的团队精神。（一上午的时间主要听取教练分享的具有实际意义的故事以及学习并实际操练队列的八大内容）其次，下午前期的游戏活跃了两对的气氛使我们对本次拓展训练有一个新的认知及认识。中期的高空断桥训练来展现翔龙集团2022届管培生的风采“突破自我、勇往直前”，本次的高空断桥训练不仅仅是
  • NLP自然语言处理实战(三):词频背后的语义--5.距离和相似度&反馈及改进 Nobitaxi NLP自然语言处理实战学习自然语言处理机器学习人工智能
    目录1.距离和相似度2.反馈及改进线性判别分析1.距离和相似度我们可以使用相似度评分（或距离），根据两篇文档的表达向量间的相似度（或距离）来判断文档间有多相似。LSA能够保持较大的距离，但它并不能总保持较小的距离（文档之间关系的精细结构）。LSA底层的SVD算法的重点是使新主题向量空间中所有文档之间的方差最大化。特征向量（词向量、主题向量、文档上下文向量等）之间的距离驱动着NLP流水线或任何机器学
  • 26-27训练总结 CoachGraham
    新春将近，小队员们训练的热情没有消减，周日训练人数已超过10人，占比80%.按照停、传、带、射要素组成的训练内容已经初显成效.年后，希望在原有基础上增加难度已满足小队员的成长.按照俱乐部学习收获，运用较为复杂的热身来开始训练，包括带球、传球、停球.在热身中不仅要求活动身体，还要求动作的准确性，并一一纠正.技术训练部分，依然是以带球为主结合传球、停球的练习，要求小队员抬头多观察，在合理的距离下采用合
  • SQL的各种连接查询 xieke90 UNION ALLUNION外连接内连接JOIN
    一、内连接   概念：内连接就是使用比较运算符根据每个表共有的列的值匹配两个表中的行。                 内连接（join 或者inner join ）       SQL语法：       select * fron
  • java编程思想--复用类 百合不是茶 java继承代理组合final类
          复用类看着标题都不知道是什么,再加上java编程思想翻译的比价难懂,所以知道现在才看这本软件界的奇书   一:组合语法:就是将对象的引用放到新类中即可     代码:     package com.wj.reuse; /** * * @author Administrator 组
  • [开源与生态系统]国产CPU的生态系统 comsci cpu
          计算机要从娃娃抓起...而孩子最喜欢玩游戏....       要让国产CPU在国内市场形成自己的生态系统和产业链,国家和企业就不能够忘记游戏这个非常关键的环节....       投入一些资金和资源,人力和政策,让游
  • JVM内存区域划分Eden Space、Survivor Space、Tenured Gen，Perm Gen解释 商人shang jvm内存
    jvm区域总体分两类，heap区和非heap区。heap区又分：Eden Space（伊甸园）、Survivor Space(幸存者区)、Tenured Gen（老年代-养老区）。 非heap区又分：Code Cache(代码缓存区)、Perm Gen（永久代）、Jvm Stack(java虚拟机栈)、Local Method Statck(本地方法栈)。 HotSpot虚拟机GC算法采用分代收
  • 页面上调用 QQ oloz qq
    <A href="tencent://message/?uin=707321921&amp;Site=有事Q我&amp;Menu=yes">   <img style="border:0px;" src=http://wpa.qq.com/pa?p=1:707321921:1></a>
  • 一些问题 文强chu 问题
    1.eclipse 导出 doc  出现“The Javadoc command does not exist.” javadoc command 选择 jdk/bin/javadoc.exe 2.tomcate 配置 web 项目 ..... SQL:3.mysql  * 必须得放前面 否则  select&nbs
  • 生活没有安全感 小桔子 生活孤独安全感
           圈子好小，身边朋友没几个，交心的更是少之又少。在深圳，除了男朋友，没几个亲密的人。不知不觉男朋友成了唯一的依靠，毫不夸张的说，业余生活的全部。现在感情好，也很幸福的。但是说不准难免人心会变嘛，不发生什么大家都乐融融，发生什么很难处理。我想说如果不幸被分手(无论原因如何)，生活难免变化很大，在深圳，我没交心的朋友。明
  • php 基础语法 aichenglong php 基本语法
    1 .1 php变量必须以$开头 <?php $a=” b”; echo ?> 1 .2 php基本数据库类型 Integer  float/double Boolean string 1 .3 复合数据类型 数组array和对象 object 1 .4 特殊数据类型  null 资源类型(resource)    $co
  • mybatis tools 配置详解 AILIKES mybatis
    MyBatis Generator中文文档 MyBatis Generator中文文档地址： http://generator.sturgeon.mopaas.com/ 该中文文档由于尽可能和原文内容一致，所以有些地方如果不熟悉，看中文版的文档的也会有一定的障碍，所以本章根据该中文文档以及实际应用，使用通俗的语言来讲解详细的配置。 本文使用Markdown进行编辑，但是博客显示效
  • 继承与多态的探讨 百合不是茶 JAVA面向对象 继承 对象
    继承 extends   多态 继承是面向对象最经常使用的特征之一：继承语法是通过继承发、基类的域和方法 //继承就是从现有的类中生成一个新的类，这个新类拥有现有类的所有extends是使用继承的关键字：     在A类中定义属性和方法； class A{ //定义属性 int age； //定义方法 public void go
  • JS的undefined与null的实例 bijian1013 JavaScriptJavaScript
    <form name="theform" id="theform"> </form> <script language="javascript"> var a alert(typeof(b)); //这里提示undefined if(theform.datas
  • TDD实践（一） bijian1013 java敏捷TDD
    一.TDD概述         TDD：测试驱动开发，它的基本思想就是在开发功能代码之前，先编写测试代码。也就是说在明确要开发某个功能后，首先思考如何对这个功能进行测试，并完成测试代码的编写，然后编写相关的代码满足这些测试用例。然后循环进行添加其他功能，直到完全部功能的开发。     
  • [Maven学习笔记十]Maven Profile与资源文件过滤器 bit1129 maven
    什么是Maven Profile Maven Profile的含义是针对编译打包环境和编译打包目的配置定制，可以在不同的环境上选择相应的配置，例如DB信息，可以根据是为开发环境编译打包，还是为生产环境编译打包，动态的选择正确的DB配置信息   Profile的激活机制 1.Profile可以手工激活，比如在Intellij Idea的Maven Project视图中可以选择一个P
  • 【Hive八】Hive用户自定义生成表函数(UDTF) bit1129 hive
    1. 什么是UDTF   UDTF，是User Defined Table-Generating Functions，一眼看上去，貌似是用户自定义生成表函数，这个生成表不应该理解为生成了一个HQL Table， 貌似更应该理解为生成了类似关系表的二维行数据集   2. 如何实现UDTF 继承org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic
  • tfs restful api 加auth 2.0认计 ronin47
    　　目前思考如何给tfs的ngx-tfs api增加安全性。有如下两点： 　　一是基于客户端的ip设置。这个比较容易实现。 　　二是基于OAuth2.0认证，这个需要lua，实现起来相对于一来说，有些难度。 　　现在重点介绍第二种方法实现思路。 　　 前言：我们使用Nginx的Lua中间件建立了OAuth2认证和授权层。如果你也有此打算，阅读下面的文档，实现自动化并获得收益。SeatGe
  • jdk环境变量配置 byalias javajdk
    进行java开发，首先要安装jdk，安装了jdk后还要进行环境变量配置： 1、下载jdk（http://java.sun.com/javase/downloads/index.jsp），我下载的版本是：jdk-7u79-windows-x64.exe 2、安装jdk-7u79-windows-x64.exe 3、配置环境变量：右击"计算机"-->&quo
  • 《代码大全》表驱动法-Table Driven Approach-2 bylijinnan java
    package com.ljn.base; import java.io.BufferedReader; import java.io.FileInputStream; import java.io.InputStreamReader; import java.util.ArrayList; import java.util.Collections; import java.uti
  • SQL 数值四舍五入 小数点后保留2位 chicony 四舍五入
    1.round() 函数是四舍五入用，第一个参数是我们要被操作的数据，第二个参数是设置我们四舍五入之后小数点后显示几位。 2.numeric 函数的2个参数，第一个表示数据长度，第二个参数表示小数点后位数。 例如： 　　select   cast(round(12.5,2)   as   numeric(5,2))  
  • c++运算符重载 CrazyMizzz C++
    一、加+，减-，乘*，除/ 的运算符重载 Rational operator*(const Rational &x) const{ return Rational(x.a * this->a); } 在这里只写乘法的，加减除的写法类似 二、<<输出,>>输入的运算符重载      &nb
  • hive DDL语法汇总 daizj hive修改列DDL修改表
    hive DDL语法汇总 １、对表重命名 hive> ALTER TABLE table_name RENAME TO new_table_name;   2、修改表备注 hive> ALTER TABLE table_name SET TBLPROPERTIES ('comment' = new_comm
  • jbox使用说明 dcj3sjt126com Web
    参考网址：http://www.kudystudio.com/jbox/jbox-demo.html jBox v2.3 beta [ 点击下载]  技术交流QQGroup：172543951 100521167 [2011-11-11] jBox v2.3 正式版 - [调整&修复] IE6下有iframe或页面有active、applet控件
  • UISegmentedControl 开发笔记 dcj3sjt126com
      //    typedef NS_ENUM(NSInteger, UISegmentedControlStyle) {     //        UISegmentedControlStylePlain,     // large plain   &
  • Slick生成表映射文件 ekian scala
    Scala添加SLICK进行数据库操作，需在sbt文件上添加slick-codegen包 "com.typesafe.slick" %% "slick-codegen" % slickVersion 因为我是连接SQL Server数据库，还需添加slick-extensions，jtds包 "com.typesa
  • ES-TEST gengzg test
    package com.MarkNum; import java.io.IOException; import java.util.Date; import java.util.HashMap; import java.util.Map; import javax.servlet.ServletException; import javax.servlet.annotation
  • 为何外键不再推荐使用 hugh.wang mysqlDB
    表的关联，是一种逻辑关系，并不需要进行物理上的“硬关联”，而且你所期望的关联，其实只是其数据上存在一定的联系而已，而这种联系实际上是在设计之初就定义好的固有逻辑。 在业务代码中实现的时候，只要按照设计之初的这种固有关联逻辑来处理数据即可，并不需要在数据库层面进行“硬关联”，因为在数据库层面通过使用外键的方式进行“硬关联”，会带来很多额外的资源消耗来进行一致性和完整性校验，即使很多时候我们并不
  • 领域驱动设计 julyflame VODAO设计模式DTOpo
    概念： VO（View Object）：视图对象，用于展示层，它的作用是把某个指定页面（或组件）的所有数据封装起来。 DTO（Data Transfer Object）：数据传输对象，这个概念来源于J2EE的设计模式，原来的目的是为了EJB的分布式应用提供粗粒度的数据实体，以减少分布式调用的次数，从而提高分布式调用的性能和降低网络负载，但在这里，我泛指用于展示层与服务层之间的数据传输对
  • 单例设计模式 hm4123660 javaSingleton单例设计模式懒汉式饿汉式
           单例模式是一种常用的软件设计模式。在它的核心结构中只包含一个被称为单例类的特殊类。通过单例模式可以保证系统中一个类只有一个实例而且该实例易于外界访问，从而方便对实例个数的控制并节约系统源。如果希望在系统中某个类的对象只能存在一个，单例模式是最好的解决方案。      &nb
  • logback zhb8015 loglogback
    一、logback的介绍      Logback是由log4j创始人设计的又一个开源日志组件。logback当前分成三个模块：logback-core,logback- classic和logback-access。logback-core是其它两个模块的基础模块。logback-classic是log4j的一个 改良版本。此外logback-class
  • 整合Kafka到Spark Streaming——代码示例和挑战 Stark_Summer sparkstormzookeeperPARALLELISMprocessing
    作者Michael G. Noll是瑞士的一位工程师和研究员，效力于Verisign，是Verisign实验室的大规模数据分析基础设施（基础Hadoop）的技术主管。本文，Michael详细的演示了如何将Kafka整合到Spark Streaming中。 期间， Michael还提到了将Kafka整合到 Spark Streaming中的一些现状，非常值得阅读，虽然有一些信息在Spark 1.2版
  • spring-master-slave-commondao 王新春 DAOspringdataSourceslavemaster
    互联网的web项目，都有个特点：请求的并发量高，其中请求最耗时的db操作，又是系统优化的重中之重。 为此，往往搭建 db的 一主多从库的 数据库架构。作为web的DAO层，要保证针对主库进行写操作，对多个从库进行读操作。当然在一些请求中，为了避免主从复制的延迟导致的数据不一致性，部分的读操作也要到主库上。（这种需求一般通过业务垂直分开，比如下单业务的代码所部署的机器，读去应该也要从主库读取数
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他