- 书单
用户5521
提高思维(13本):影响力逻辑思维(理查德·尼斯贝特)离经叛道:不按常理出牌的人如何改变世界(只看最后一章总结即可)改变:问题形成和解决的原则语言的魔力:谈笑间转变信念之NLP技巧(意识到语言顺序的重要性)改变心理学的40项研究对伪心理学说不你的误区:如何摆脱负面思维掌控你的生活战胜拖拉你的灯亮着吗?别做正常的傻瓜学会提问:批判性思维指南不确定世界的理性选择小说(5本):霍乱时期的爱情那些回不去的
- 【Python】解决AttributeError: ‘NoneType‘ object has no attribute ‘xxxx‘
云天徽上
Pandaspython开发语言pandas机器学习numpy
【Python】解决AttributeError:'NoneType'objecthasnoattribute'xxxx'报错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:我是云天徽上,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
- 【自然语言处理】自然语言处理NLP概述及应用
@我们的天空
人工智能技术nlp人工智能深度学习python机器学习自然语言处理scikit-learn
自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,简称NLP)是一门集计算机科学、人工智能以及语言学于一体的交叉学科,致力于让计算机能够理解、解析、生成和处理人类的自然语言。它是人工智能领域的一个关键分支,旨在缩小人与机器之间的交流障碍,使得机器能够更有效地识别并响应人类的自然语言指令或内容。自然语言处理NLP概述基本任务:文本分类:将文本划分为预定义的类别,如情感分析、主题分类等
- OPENAI中RAG实现原理以及示例代码用PYTHON来实现
dzend
aigcpython开发语言ai
OPENAI中RAG实现原理以及示例代码用PYTHON来实现1.引言在当今人工智能领域,自然语言处理(NLP)是一个非常重要的研究方向。近年来,OPENAI发布了许多创新的NLP模型,其中之一就是RAG(Retrieval-AugmentedGeneration)模型。RAG模型结合了检索和生成两种方法,可以用于生成与给定问题相关的高质量文本。本文将介绍RAG模型的实现原理,并提供使用Python
- 开源AI图像识别:支持扫描文件批量识别快速对接数据库存储
思通数科x
人工智能计算机视觉图像处理OCR文本识别
随着数字化转型的不断深入,图像识别技术在各行各业中的应用越来越广泛。文件封识别作为图像识别技术的一个分支,能够有效地提高文件处理的自动化程度和准确性。本文将探讨文件封识别技术的原理、应用场景以及如何将识别后的内容批量对应数据库字段进行存储。开源项目介绍(可本地部署,支持国产化)思通数科研发了一款多模态AI能力引擎,专注于提供自然语言处理(NLP)、情感分析、实体识别、图像识别与分类、OCR识别和语
- 德克萨斯大学奥斯汀分校自然语言处理硕士课程汉化版(第十一周) - 自然语言处理扩展研究
Encarta1993
自然语言处理自然语言处理人工智能
自然语言处理扩展研究1.多语言研究2.语言锚定3.伦理问题1.多语言研究多语言(Multilinguality)是NLP的一个重要研究方向,旨在开发能够处理多种语言的模型和算法。由于不同语言在语法、词汇和语义结构上存在差异,这成为一个复杂且具有挑战性的研究领域。多语言性的研究促进了机器翻译、跨语言信息检索和多语言对话系统等应用的发展。以下是多语言的几个主要研究方向和重要技术:多语言模型的构建,开发
- pytorch NLP自然语言处理入门一:文本表示
whyte王
pytorchNLP基础pytorch自然语言处理人工智能
开始编辑:2024/2/16;最后编辑2024/2/16教程出自:https://learn.microsoft.com/en-sg/training/modules/intro-natural-language-processing-pytorch/第二部分:https://blog.csdn.net/qq_33345365/article/details/136142152本博客旨在探讨处理自
- 【自然语言处理】第一章绪论
Ausgelebt
智能科学与技术自然语言处理人工智能
第一章绪论文章目录第一章绪论1.什么是自然语言2.自然语言处理的定义2.1自然语言处理NLP2.2计算语言学CL2.3NLP与CL3.自然语言处理的研究内容3.1研究对象3.2研究层次3.3研究问题3.4研究内容3.4.1资源建设3.4.2基础研究3.4.3应用技术研究3.4.4应用系统4.自然语言处理的流派5.自然语言处理的挑战1.什么是自然语言自然语言:通常指人类的语言是人类的思维和逻辑的载体
- python项目实战之基于深度学习的电影评论情感分析系统
什么任性
python深度学习开发语言djangoflaskhtml5javascript
一、引言在信息爆炸的时代,用户生成的内容(UGC)如社交媒体、博客和论坛上的评论等,已经成为产品或服务口碑的重要来源。情感分析是一种自然语言处理(NLP)技术,用于识别和提取文本中的情感信息,从而理解大众对特定话题的态度。基于深度学习的电影评论情感分析系统能够自动分类评论的情感倾向,如正面、负面或中性,为电影制片人、营销人员和观众提供有价值的见解。二、技术栈和框架前端HTML/CSS:用于构建静态
- NLP面试题(9月4日笔记)
好好学习Py
自然语言处理自然语言处理笔记人工智能
常见的分词方法分词是将连续的子序列按照一定的规则进行重新组合形成词序列的过程,是NLP领域内最基础的内容。常见的分词方法有jieba分词,jieba分词支持多种分词模模式:精确模式,全模式,搜索引擎模式。1)精确模式:将句子最精确的进行切分,适合文本分析,在日常工作中最为常用;2)全模式:将句子中所有可以成词的词语都扫描出来,速度非常快,但不能消除歧义。3)搜索引擎模式:在精确模式的基础上,对长词
- 机器学习-神经网络:循环神经网络(RNN)详解
刷刷刷粉刷匠
机器学习机器学习神经网络rnn
引言在当今人工智能(AI)和深度学习(DL)领域,循环神经网络(RNN)作为一种专门处理序列数据的模型,具有不可忽视的重要性。RNN的设计目标是模拟和处理序列中的时间依赖关系,使其成为许多应用场景的理想选择,如自然语言处理(NLP)、时间序列预测和语音识别等。它不仅能处理固定长度的数据输入,还能应对输入长度不一的序列,从而为各种复杂的时序数据任务提供了强有力的支持。1.RNN的起源与发展循环神经网
- 多模态大模型:技术原理与实战 ChatGPT的诞生
AI大模型应用之禅
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
多模态大模型:技术原理与实战ChatGPT的诞生作者:禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍1.1人工智能的发展历程1.1.1早期人工智能1.1.2机器学习时代1.1.3深度学习的崛起1.2自然语言处理的演进1.2.1基于规则的方法1.2.2统计机器学习方法1.2.3深度学习在NLP中的应用1.3大语言模型的出现1.3.1Transformer架构的提出1.3.2预训练语言模型的发展1.3.3GPT系
- 版本匹配指南:Scipy版本、Python版本和Numpy版本的对应关系
高斯小哥
版本对应关系scipypythonnumpy新手入门学习
版本匹配指南:Scipy版本、Python版本和Numpy版本的对应关系下滑查看解决方法欢迎莅临我的个人主页这里是我静心耕耘深度学习领域、真诚分享知识与智慧的小天地!博主简介:985高校的普通本硕,曾有幸发表过人工智能领域的中科院顶刊一作论文,熟练掌握PyTorch框架。技术专长:在CV、NLP及多模态等领域有丰富的项目实战经验。已累计一对一为数百位用户提供近千次专业服务,助力他们少走弯路、提高效
- 【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
- 【Python报错】已解决ModuleNotFoundError: No module named datasets
云天徽上
python运行报错解决记录numpy数据库pandas机器学习
成功解决“ModuleNotFoundError:Nomodulenameddatasets”错误的全面指南在Python编程中,遇到ModuleNotFoundError:Nomodulenameddatasets这样的错误通常意味着Python解释器无法找到名为datasets的模块。datasets是一个流行的Python库,常用于加载和处理大型数据集,特别是在自然语言处理(NLP)和机器学
- 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
- Transformer模型在文本摘要任务中的应用与性能分析
liuxin33445566
transformer深度学习人工智能
Transformer模型自从由Vaswani等人在2017年提出以来,已经在自然语言处理(NLP)的多个领域取得了显著的成果,尤其是在文本摘要任务中。文本摘要是将长文本转换成更短的、包含关键信息的文本的过程。本文将探讨Transformer模型在文本摘要任务中的应用,并分析其性能表现。1.Transformer模型简介Transformer模型是一种基于自注意力机制的神经网络架构,它摆脱了传统的
- window系统运行pytorch找不到指定的模块,报错“fbgemm.dll“ or one of its dependencies.”
weixin_44598491
笔记
安装好pytorch后,importtorch报错如下:Traceback(mostrecentcalllast):File"d:\work_space\01_code\BMCourse\exercises\L2_NLP_pipeline_pytorch\annotated_code\test.py",line1,inimporttorchFile"C:\Users\ZJ\AppData\Loca
- 【Python报错】成功解决IndentationError: expected an indented block
云天徽上
python运行报错解决记录pandaspython机器学习numpy
【Python报错】成功解决IndentationError:expectedanindentedblock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:我是云天徽上,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
- 【大模型实战篇】大模型周边NLP技术回顾及预训练模型数据预处理过程解析(预告)
源泉的小广场
大模型自然语言处理人工智能大模型LLM预训练模型数据预处理高质量数据
1.背景介绍进入到大模型时代,似乎宣告了与过去自然语言处理技术的结束,但其实这两者并不矛盾。大模型时代,原有的自然语言处理技术,依然可以在大模型的诸多场景中应用,特别是对数据的预处理阶段。本篇主要关注TextCNN、FastText和Word2Vec等低成本的自然语言处理技术,如何在大模型时代发挥其余热。今天先抛出这个主题预告,接下来会花些时间,逐步细化分析这些周边技术的算法原理、数学分析以及大模
- 自然语言处理(NLP)
(ง •_•)ง up
自然语言处理自然语言处理人工智能
自然语言处理(NLP)文章目录自然语言处理(NLP)一、什么是自然语言处理(NLP)?二、自然语言处理的发展历史三、自然语言处理的实际应用四、自然语言处理的相关方法五、自然语言处理中的模型六、自然语言处理的挑战一、什么是自然语言处理(NLP)?百度解释:自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能实现人与计算机之
- 《深入浅出多模态》(九)多模态经典模型:MiniGPT-v2、MiniGPT5
GoAI
深入浅出多模态深入浅出AI多模态vllmLLM大模型stablediffusion
AI学习星球推荐:GoAI的学习社区知识星球是一个致力于提供《机器学习|深度学习|CV|NLP|大模型|多模态|AIGC》各个最新AI方向综述、论文等成体系的学习资料,配有全面而有深度的专栏内容,包括不限于前沿论文解读、资料共享、行业最新动态以、实践教程、求职相关(简历撰写技巧、面经资料与心得)多方面综合学习平台,强烈推荐AI小白及AI爱好者学习,性价比非常高!加入星球➡️点击链接✨专栏介绍:</
- NLP-预训练模型-中文:封神榜系列【姜子牙(通用大模型)、太乙(多模态)、二郎神(语言理解)、闻仲(语言生成)、燃灯(语言转换)、余元(领域)、...】
u013250861
LLM自然语言处理人工智能深度学习
封神榜模型系列简介系列名称需求适用任务参数规模备注姜子牙通用通用大模型>70亿参数通用大模型“姜子牙”系列,具备翻译,编程,文本分类,信息抽取,摘要,文案生成,常识问答和数学计算等能力太乙特定多模态8千万-10亿参数应用于跨模态场景,包括文本图像生成,蛋白质结构预测,语音-文本表示等
- 大模型--个人学习心得
挚爱清&虚
人工智能
大模型LLM定义大模型LLM,全称LargeLanguageModel,即大型语言模型LLM是一种基于Transformer架构模型,它通过驯良大量文本数据,学习语言的语法、语义和上下文信息,从而能够对自然语言文本进行建模这种模型在自然语言处理(NLP)领域具有广泛应用常见的13个大模型BERT、GPT系列、T5、Meta的Llama系列、华为盘古模型、阿里巴巴通义大模型、科大讯飞星火大模型、百度
- 用AI改变对话:ChatGPT的全面研究
AI立志传
chatgpt人工智能
近年来,人工智能在各个领域取得了突破性的进展,其中最显著的发明之一就是ChatGPT。这款由OpenAI开发的工具一经推出,便开始彻底变革AI辅助下的对话方式,使其更加快速且贴近人类。未来的可用性研究旨在更好地理解和发现ChatGPT的美,以及它的影响、背后的技术以及实际对话的未来。进化与影响实际上,ChatGPT的发展可以说是源于NLP(自然语言处理)和ML(机器学习)领域的整体进步。ChatG
- 自然语言处理系列五十一》文本分类算法》Python快速文本分类器FastText
陈敬雷-充电了么-CEO兼CTO
算法人工智能大数据自然语言处理分类pythonchatgpt人工智能ai机器学习
注:此文章内容均节选自充电了么创始人,CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《自然语言处理原理与实战》(人工智能科学与技术丛书)【陈敬雷编著】【清华大学出版社】文章目录自然语言处理系列五十一Python开源快速文本分类器FastText》算法原理FastText和Word2vec的区别FastText代码实战总结自然语言处理系列五十一Python开源快速文本分类器FastText》算法原理自然语言处理(N
- 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
- 基于Bert-base-chinese训练多分类文本模型(代码详解)
一颗洋芋
bert分类自然语言处理
目录一、简介二、模型训练三、模型推理一、简介BERT(BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers)是基于深度学习在自然语言处理(NLP)领域近几年出现的、影响深远的创新模型之一。在BERT之前,已经有许多预训练语言模型,如ELMO和GPT,它们展示了预训练模型在NLP任务中的强大性能。然而,这些模型通常基于单向的上下文信息,即只考虑文本中
- 每天一个数据分析题(五百二十)- 词嵌入模型
跟着紫枫学姐学CDA
数据分析题库数据分析数据挖掘
关于词嵌入模型,以下说法错误的是?A.GloVe模型属于词嵌入模型B.Word2Vec模型属于词嵌入模型C.词袋模型属于词嵌入模型D.词嵌入模型基本假设是出现在相似的上下文中的词含义相似数据分析认证考试介绍:点击进入数据分析考试大纲下载题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案
- java的(PO,VO,TO,BO,DAO,POJO)
Cb123456
VOTOBOPOJODAO
转:
http://www.cnblogs.com/yxnchinahlj/archive/2012/02/24/2366110.html
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O/R Mapping 是 Object Relational Mapping(对象关系映
- spring ioc原理(看完后大家可以自己写一个spring)
aijuans
spring
最近,买了本Spring入门书:spring In Action 。大致浏览了下感觉还不错。就是入门了点。Manning的书还是不错的,我虽然不像哪些只看Manning书的人那样专注于Manning,但怀着崇敬 的心情和激情通览了一遍。又一次接受了IOC 、DI、AOP等Spring核心概念。 先就IOC和DI谈一点我的看法。IO
- MyEclipse 2014中Customize Persperctive设置无效的解决方法
Kai_Ge
MyEclipse2014
高高兴兴下载个MyEclipse2014,发现工具条上多了个手机开发的按钮,心生不爽就想弄掉他!
结果发现Customize Persperctive失效!!
有说更新下就好了,可是国内Myeclipse访问不了,何谈更新...
so~这里提供了更新后的一下jar包,给大家使用!
1、将9个jar复制到myeclipse安装目录\plugins中
2、删除和这9个jar同包名但是版本号较
- SpringMvc上传
120153216
springMVC
@RequestMapping(value = WebUrlConstant.UPLOADFILE)
@ResponseBody
public Map<String, Object> uploadFile(HttpServletRequest request,HttpServletResponse httpresponse) {
try {
//
- Javascript----HTML DOM 事件
何必如此
JavaScripthtmlWeb
HTML DOM 事件允许Javascript在HTML文档元素中注册不同事件处理程序。
事件通常与函数结合使用,函数不会在事件发生前被执行!
注:DOM: 指明使用的 DOM 属性级别。
1.鼠标事件
属性  
- 动态绑定和删除onclick事件
357029540
JavaScriptjquery
因为对JQUERY和JS的动态绑定事件的不熟悉,今天花了好久的时间才把动态绑定和删除onclick事件搞定!现在分享下我的过程。
在我的查询页面,我将我的onclick事件绑定到了tr标签上同时传入当前行(this值)参数,这样可以在点击行上的任意地方时可以选中checkbox,但是在我的某一列上也有一个onclick事件是用于下载附件的,当
- HttpClient|HttpClient请求详解
7454103
apache应用服务器网络协议网络应用Security
HttpClient 是 Apache Jakarta Common 下的子项目,可以用来提供高效的、最新的、功能丰富的支持 HTTP 协议的客户端编程工具包,并且它支持 HTTP 协议最新的版本和建议。本文首先介绍 HTTPClient,然后根据作者实际工作经验给出了一些常见问题的解决方法。HTTP 协议可能是现在 Internet 上使用得最多、最重要的协议了,越来越多的 Java 应用程序需
- 递归 逐层统计树形结构数据
darkranger
数据结构
将集合递归获取树形结构:
/**
*
* 递归获取数据
* @param alist:所有分类
* @param subjname:对应统计的项目名称
* @param pk:对应项目主键
* @param reportList: 最后统计的结果集
* @param count:项目级别
*/
public void getReportVO(Arr
- 访问WEB-INF下使用frameset标签页面出错的原因
aijuans
struts2
<frameset rows="61,*,24" cols="*" framespacing="0" frameborder="no" border="0">
- MAVEN常用命令
avords
Maven库:
http://repo2.maven.org/maven2/
Maven依赖查询:
http://mvnrepository.com/
Maven常用命令: 1. 创建Maven的普通java项目: mvn archetype:create -DgroupId=packageName 
- PHP如果自带一个小型的web服务器就好了
houxinyou
apache应用服务器WebPHP脚本
最近单位用PHP做网站,感觉PHP挺好的,不过有一些地方不太习惯,比如,环境搭建。PHP本身就是一个网站后台脚本,但用PHP做程序时还要下载apache,配置起来也不太很方便,虽然有好多配置好的apache+php+mysq的环境,但用起来总是心里不太舒服,因为我要的只是一个开发环境,如果是真实的运行环境,下个apahe也无所谓,但只是一个开发环境,总有一种杀鸡用牛刀的感觉。如果php自己的程序中
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(list类型)
bijian1013
redis数据库NoSQL
3.list类型及操作
List是一个链表结构,主要功能是push、pop、获取一个范围的所有值等等,操作key理解为链表的名字。Redis的list类型其实就是一个每个子元素都是string类型的双向链表。我们可以通过push、pop操作从链表的头部或者尾部添加删除元素,这样list既可以作为栈,又可以作为队列。
&nbs
- 谁在用Hadoop?
bingyingao
hadoop数据挖掘公司应用场景
Hadoop技术的应用已经十分广泛了,而我是最近才开始对它有所了解,它在大数据领域的出色表现也让我产生了兴趣。浏览了他的官网,其中有一个页面专门介绍目前世界上有哪些公司在用Hadoop,这些公司涵盖各行各业,不乏一些大公司如alibaba,ebay,amazon,google,facebook,adobe等,主要用于日志分析、数据挖掘、机器学习、构建索引、业务报表等场景,这更加激发了学习它的热情。
- 【Spark七十六】Spark计算结果存到MySQL
bit1129
mysql
package spark.examples.db
import java.sql.{PreparedStatement, Connection, DriverManager}
import com.mysql.jdbc.Driver
import org.apache.spark.{SparkContext, SparkConf}
object SparkMySQLInteg
- Scala: JVM上的函数编程
bookjovi
scalaerlanghaskell
说Scala是JVM上的函数编程一点也不为过,Scala把面向对象和函数型编程这两种主流编程范式结合了起来,对于熟悉各种编程范式的人而言Scala并没有带来太多革新的编程思想,scala主要的有点在于Java庞大的package优势,这样也就弥补了JVM平台上函数型编程的缺失,MS家.net上已经有了F#,JVM怎么能不跟上呢?
对本人而言
- jar打成exe
bro_feng
java jar exe
今天要把jar包打成exe,jsmooth和exe4j都用了。
遇见几个问题。记录一下。
两个软件都很好使,网上都有图片教程,都挺不错。
首先肯定是要用自己的jre的,不然不能通用,其次别忘了把需要的lib放到classPath中。
困扰我很久的一个问题是,我自己打包成功后,在一个同事的没有装jdk的电脑上运行,就是不行,报错jvm.dll为无效的windows映像,如截图
最后发现
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-策略模式-Strategy
bylijinnan
java设计模式
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/
/*
策略模式定义了一系列的算法,并将每一个算法封装起来,而且使它们还可以相互替换。策略模式让算法独立于使用它的客户而独立变化
简单理解:
1、将不同的策略提炼出一个共同接口。这是容易的,因为不同的策略,只是算法不同,需要传递的参数
- cmd命令值cvfM命令
chenyu19891124
cmd
cmd命令还真是强大啊。今天发现jar -cvfM aa.rar @aaalist 就这行命令可以根据aaalist取出相应的文件
例如:
在d:\workspace\prpall\test.java 有这样一个文件,现在想要将这个文件打成一个包。运行如下命令即可比如在d:\wor
- OpenJWeb(1.8) Java Web应用快速开发平台
comsci
java框架Web项目管理企业应用
OpenJWeb(1.8) Java Web应用快速开发平台的作者是我们技术联盟的成员,他最近推出了新版本的快速应用开发平台 OpenJWeb(1.8),我帮他做做宣传
OpenJWeb快速开发平台以快速开发为核心,整合先进的java 开源框架,本着自主开发+应用集成相结合的原则,旨在为政府、企事业单位、软件公司等平台用户提供一个架构透
- Python 报错:IndentationError: unexpected indent
daizj
pythontab空格缩进
IndentationError: unexpected indent 是缩进的问题,也有可能是tab和空格混用啦
Python开发者有意让违反了缩进规则的程序不能通过编译,以此来强制程序员养成良好的编程习惯。并且在Python语言里,缩进而非花括号或者某种关键字,被用于表示语句块的开始和退出。增加缩进表示语句块的开
- HttpClient 超时设置
dongwei_6688
httpclient
HttpClient中的超时设置包含两个部分:
1. 建立连接超时,是指在httpclient客户端和服务器端建立连接过程中允许的最大等待时间
2. 读取数据超时,是指在建立连接后,等待读取服务器端的响应数据时允许的最大等待时间
在HttpClient 4.x中如下设置:
HttpClient httpclient = new DefaultHttpC
- 小鱼与波浪
dcj3sjt126com
一条小鱼游出水面看蓝天,偶然间遇到了波浪。 小鱼便与波浪在海面上游戏,随着波浪上下起伏、汹涌前进。 小鱼在波浪里兴奋得大叫:“你每天都过着这么刺激的生活吗?简直太棒了。” 波浪说:“岂只每天过这样的生活,几乎每一刻都这么刺激!还有更刺激的,要有潮汐变化,或者狂风暴雨,那才是兴奋得心脏都会跳出来。” 小鱼说:“真希望我也能变成一个波浪,每天随着风雨、潮汐流动,不知道有多么好!” 很快,小鱼
- Error Code: 1175 You are using safe update mode and you tried to update a table
dcj3sjt126com
mysql
快速高效用:SET SQL_SAFE_UPDATES = 0;下面的就不要看了!
今日用MySQL Workbench进行数据库的管理更新时,执行一个更新的语句碰到以下错误提示:
Error Code: 1175
You are using safe update mode and you tried to update a table without a WHERE that
- 枚举类型详细介绍及方法定义
gaomysion
enumjavaee
转发
http://developer.51cto.com/art/201107/275031.htm
枚举其实就是一种类型,跟int, char 这种差不多,就是定义变量时限制输入的,你只能够赋enum里面规定的值。建议大家可以看看,这两篇文章,《java枚举类型入门》和《C++的中的结构体和枚举》,供大家参考。
枚举类型是JDK5.0的新特征。Sun引进了一个全新的关键字enum
- Merge Sorted Array
hcx2013
array
Given two sorted integer arrays nums1 and nums2, merge nums2 into nums1 as one sorted array.
Note:You may assume that nums1 has enough space (size that is
- Expression Language 3.0新特性
jinnianshilongnian
el 3.0
Expression Language 3.0表达式语言规范最终版从2013-4-29发布到现在已经非常久的时间了;目前如Tomcat 8、Jetty 9、GlasshFish 4已经支持EL 3.0。新特性包括:如字符串拼接操作符、赋值、分号操作符、对象方法调用、Lambda表达式、静态字段/方法调用、构造器调用、Java8集合操作。目前Glassfish 4/Jetty实现最好,对大多数新特性
- 超越算法来看待个性化推荐
liyonghui160com
超越算法来看待个性化推荐
一提到个性化推荐,大家一般会想到协同过滤、文本相似等推荐算法,或是更高阶的模型推荐算法,百度的张栋说过,推荐40%取决于UI、30%取决于数据、20%取决于背景知识,虽然本人不是很认同这种比例,但推荐系统中,推荐算法起的作用起的作用是非常有限的。
就像任何
- 写给Javascript初学者的小小建议
pda158
JavaScript
一般初学JavaScript的时候最头痛的就是浏览器兼容问题。在Firefox下面好好的代码放到IE就不能显示了,又或者是在IE能正常显示的代码在firefox又报错了。 如果你正初学JavaScript并有着一样的处境的话建议你:初学JavaScript的时候无视DOM和BOM的兼容性,将更多的时间花在 了解语言本身(ECMAScript)。只在特定浏览器编写代码(Chrome/Fi
- Java 枚举
ShihLei
javaenum枚举
注:文章内容大量借鉴使用网上的资料,可惜没有记录参考地址,只能再传对作者说声抱歉并表示感谢!
一 基础 1)语法
枚举类型只能有私有构造器(这样做可以保证客户代码没有办法新建一个enum的实例)
枚举实例必须最先定义
2)特性
&nb
- Java SE 6 HotSpot虚拟机的垃圾回收机制
uuhorse
javaHotSpotGC垃圾回收VM
官方资料,关于Java SE 6 HotSpot虚拟机的garbage Collection,非常全,英文。
http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/gc-tuning-6-140523.html
Java SE 6 HotSpot[tm] Virtual Machine Garbage Collection Tuning
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